JP6414981B2 - Biological information estimation apparatus, biological information estimation method, and computer program - Google Patents

Biological information estimation apparatus, biological information estimation method, and computer program Download PDF

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  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Description

本発明は、生体の脈波を表す信号波に基づいて生体情報の推定値を求める生体情報推定装置、生体情報推定方法、及びコンピュータプログラムに関する。   The present invention relates to a biological information estimation apparatus, a biological information estimation method, and a computer program for obtaining an estimated value of biological information based on a signal wave representing a pulse wave of a biological body.

従来から、脈波信号を一回微分した速度脈波や、二回微分した加速度脈波から得られる特徴量に基づいて、血圧等の生体情報を推定することが行われている（例えば、特許文献１参照）。   Conventionally, biological information such as blood pressure has been estimated based on a characteristic amount obtained from a velocity pulse wave obtained by differentiating a pulse wave signal once or an acceleration pulse wave obtained by differentiating twice (for example, a patent). Reference 1).

特開２０１０−１８７９９３号公報JP 2010-189933 A

上記脈波信号は、光を生体に放射するＬＥＤ等の光源と、放射した光の反射光又は透過光の強度を電気信号として検出する検出部と、を備えたセンサ装置によって取得することができる。
前記センサ装置は、心臓による拍動によって変化する血管の容積変化を光の反射光又は透過光の強度変化として検出する。前記センサ装置は、検出された光の強度変化を、容積脈波を示す脈波信号として出力する。 The pulse wave signal can be acquired by a sensor device including a light source such as an LED that emits light to a living body, and a detection unit that detects the intensity of reflected or transmitted light of the emitted light as an electrical signal. .
The sensor device detects a volume change of a blood vessel that changes due to pulsation by the heart as a change in the intensity of reflected light or transmitted light. The sensor device outputs the detected light intensity change as a pulse wave signal indicating a volume pulse wave.

ここで、上記脈波信号には、生体の脈波の成分だけでなく、生体の振動等、脈波とは関係のない外的な要因によるノイズ等が含まれてしまう場合がある。
このため、前記センサ装置には、検出した信号から不要なノイズを除去するためのフィルタが通常設けられている。 Here, the pulse wave signal may include not only the component of the pulse wave of the living body but also noise or the like due to external factors unrelated to the pulse wave, such as vibration of the living body.
For this reason, the sensor device is usually provided with a filter for removing unnecessary noise from the detected signal.

前記フィルタは、ノイズの周波数に応じて一定の周波数帯域の信号成分を除去するように構成されている。よって、前記フィルタは、一定の周波数帯域内のノイズを除去することができるが、脈波信号の成分をも一部除去してしまうことがある。
前記センサ装置は、信号強度が比較的高く表れる脈波信号の成分については十分に検出することができる。しかし、信号強度が比較的低く表れる脈波信号の成分についてはフィルタによって減衰されてしまい、検出できても信号強度がさらに低くかつなだらかになってしまうことがあった。
検出された信号強度が低かったりなだらかであったりする場合、上述の速度脈波や加速度脈波のピークの値（の絶対値）もより小さく表れる。特徴量として用いるピークの値がより小さく表れれば、少しの変動であっても当該特徴量の相対的なばらつきが大きくなり、生体情報の推定値をばらつきのない安定した値として求めることが困難になる。 The filter is configured to remove a signal component in a certain frequency band according to a noise frequency. Therefore, the filter can remove noise within a certain frequency band, but may also remove some of the components of the pulse wave signal.
The sensor device can sufficiently detect a component of a pulse wave signal whose signal intensity appears relatively high. However, the component of the pulse wave signal whose signal intensity appears relatively low is attenuated by the filter, and even if it can be detected, the signal intensity may be further lowered and become gentle.
When the detected signal intensity is low or gentle, the peak value (absolute value) of the above-described velocity pulse wave and acceleration pulse wave also appears smaller. If the peak value used as a feature value appears smaller, the relative variability of the feature value increases even with small fluctuations, and it is difficult to obtain an estimated value of biometric information as a stable value with no variation. become.

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、生体情報の推定値をばらつきなく求めることができる技術を提供することを目的とする。   This invention is made | formed in view of such a situation, and it aims at providing the technique which can obtain | require the estimated value of biometric information without variation.

（１）本発明は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定装置であって、前記脈波を取得する脈波取得部と、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定部と、前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得部と、前記幅値に基づいて前記推定値を求める演算部と、を備え、前記交差点特定部は、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、前記幅値取得部は、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得する。 (1) The present invention is a biological information estimation device for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body including a peak on at least one of the positive side and the negative side, and the pulse for acquiring the pulse wave A wave acquisition unit, an intersection specifying unit for specifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect, and a code side on which the contour line is located A width value acquisition unit that acquires a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak on the same sign side, a calculation unit that calculates the estimated value based on the width value, The intersection specifying unit specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values, and the width value acquisition unit acquires the width value for each of the plurality of contour lines.

上記のように構成された生体情報推定装置によれば、複数の等高線ごとの幅値を取得することで、脈波の波形に関する情報を時間軸方向に沿って取得できる。よって、フィルタによって脈波が減衰され、脈波のピークの値を取得するのが困難になる程度に当該ピークが小さくなったとしても、そのピークから脈波の波形に関する情報を取得できる。この結果、生体情報の推定値をばらつきなく求めることができる。   According to the biological information estimation apparatus configured as described above, information on the waveform of the pulse wave can be acquired along the time axis direction by acquiring the width value for each of the plurality of contour lines. Therefore, even if the peak is reduced to such an extent that the pulse wave is attenuated by the filter and it is difficult to acquire the value of the peak of the pulse wave, information on the waveform of the pulse wave can be acquired from the peak. As a result, the estimated value of the biological information can be obtained without variation.

（２）上記生体情報推定装置において、前記演算部は、前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求めることが好ましい。
この場合、演算部は、生体情報の推定値を求めるために、幅値と複数の交差点の数とを用いることで、より多くの情報に基づいて生体情報の推定値を求めることができる。この結果、生体情報の推定値をよりばらつきなく求めることができる。
なお、一の等高線による交差点の数は、幅値の個数と等価である。よって、上記生体情報推定装置において、複数の交差点の数に代えて、幅値の個数を用いることができる。 (2) In the biological information estimation apparatus, it is preferable that the calculation unit obtains the estimated value based on the width value and the number of the plurality of intersections.
In this case, the computing unit can obtain the estimated value of the biological information based on more information by using the width value and the number of intersections in order to obtain the estimated value of the biological information. As a result, the estimated value of the biological information can be obtained more uniformly.
Note that the number of intersections by one contour line is equivalent to the number of width values. Therefore, in the biological information estimation apparatus, the number of width values can be used instead of the number of intersections.

（３）また、上記生体情報推定装置において、前記演算部は、前記生体を分類するために予め設定された複数のグループに対応した前記推定値の演算を行うための演算用モデルと、前記推定値の演算対象とされる前記生体が前記複数のグループの内のいずれに該当するかを、前記幅値及び前記複数の交差点の数の少なくとも一方に基づいて特定するグループ特定部と、特定されたグループに応じた前記推定値の演算を、前記演算用モデルを用いて行う推定値演算部と、を備えていてもよい。
この場合、分類された各グループに応じて適切な演算を行うことができるので、より精度よく推定値を求めることができる。 (3) In the biological information estimation apparatus, the calculation unit includes a calculation model for calculating the estimated values corresponding to a plurality of groups set in advance for classifying the living body, and the estimation A group specifying unit that specifies, based on at least one of the width value and the number of the plurality of intersections, which of the plurality of groups corresponds to the living body to be calculated An estimated value calculation unit that performs the calculation of the estimated value according to the group using the calculation model may be provided.
In this case, since an appropriate calculation can be performed according to each classified group, an estimated value can be obtained with higher accuracy.

（４）上記生体情報推定装置において、前記脈波取得部は、前記生体から検出された検出脈波の微分波である微分脈波を前記脈波として取得することが好ましい。
この場合、脈波の振幅変動がより大きくなりピークが明りょうに表れるようにすることができる。この結果、脈波の波形に関する情報をより確実に取得することができる。 (4) In the biological information estimation apparatus, it is preferable that the pulse wave acquisition unit acquires a differential pulse wave that is a differential wave of a detected pulse wave detected from the living body as the pulse wave.
In this case, the fluctuation of the amplitude of the pulse wave becomes larger and the peak can clearly appear. As a result, information regarding the waveform of the pulse wave can be acquired more reliably.

（５）上記生体情報推定装置において、前記脈波取得部は、前記検出脈波を一回微分した一回微分脈波と、前記検出脈波を二回微分した二回微分脈波とを前記脈波として前記交差点特定部に与え、前記交差点特定部は、前記一回微分脈波と、前記一回微分脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す第１等高線と、が交差する複数の第１交差点を特定するとともに、前記二回微分脈波と、前記二回微分脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す第２等高線と、が交差する複数の第２交差点を特定し、前記演算部は、前記複数の第１交差点より取得される第１幅値と、前記複数の第２交差点より取得される第２幅値とに基づいて前記推定値を求めてもよい。
この場合、一回微分脈波から得た第１幅値と、二回微分脈波から得た第２幅値の両方に基づいて演算を行うので、より多くの情報に基づいて生体情報の推定値を求めることができ、生体情報の推定値をよりばらつきなく求めることができる。 (5) In the biological information estimation apparatus, the pulse wave acquisition unit obtains a first differential pulse wave obtained by differentiating the detected pulse wave once and a second differential pulse wave obtained by differentiating the detected pulse wave twice. A pulse wave is given to the intersection specifying unit, and the intersection specifying unit intersects the first differential pulse wave and a first contour line indicating a constant value with respect to the amplitude direction of the single differential pulse wave. A plurality of second intersections that specify a plurality of first intersections that intersect with a second contour line that represents a constant value with respect to the amplitude direction of the second differential pulse wave. The intersection is specified, and the calculation unit obtains the estimated value based on a first width value acquired from the plurality of first intersections and a second width value acquired from the plurality of second intersections. Also good.
In this case, since the calculation is performed based on both the first width value obtained from the first differential pulse wave and the second width value obtained from the second differential pulse wave, the biological information is estimated based on more information. The value can be obtained, and the estimated value of the biological information can be obtained more uniformly.

（６）本発明は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定方法であって、前記脈波を取得する脈波取得ステップと、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、前記幅値に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を含み、前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、前記幅値取得ステップは、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得する。 (6) The present invention is a biological information estimation method for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body including a peak on at least one of the positive side and the negative side, and the pulse for acquiring the pulse wave A wave acquisition step, an intersection specifying step for specifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect, and a code side on which the contour line is located A width value acquisition step for acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak on the same sign side, and a calculation step for obtaining the estimated value based on the width value; The intersection specifying step specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values, and the width value acquiring step acquires the width value for each of the plurality of contour lines.

（７）また、本発明は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに前記脈波を取得する脈波取得ステップと、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、前記幅値に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、前記幅値取得ステップは、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得するコンピュータプログラムである。 (7) Further, the present invention is a computer program for causing a computer to execute a process for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body including a peak on at least one of the positive side and the negative side. , A pulse wave acquisition step of acquiring the pulse wave in a computer, and an intersection specification that specifies a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect A width value acquisition step for acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after a peak on the same code side as the code side on which the contour line is located, and based on the width value A computer program for executing the calculation step for obtaining the estimated value, wherein the intersection specifying step includes a plurality of contour lines representing different values from each other. Identifying the plurality of intersections, the width value acquisition step is a computer program for obtaining the width value for each of the plurality of the contour lines.

上記構成の生体情報推定装置及びコンピュータプログラムによれば、生体情報の推定値をばらつきなく求めることができる。   According to the biological information estimation apparatus and computer program having the above-described configuration, the estimated value of biological information can be obtained without variation.

（８）また、本発明は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定装置であって、前記脈波を取得する脈波取得部と、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定部と、前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得部と、前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める演算部と、を備えている。 (8) Moreover, this invention is a biological information estimation apparatus which calculates | requires the estimated value of biological information from the biological body pulse wave which contains the peak in at least any one of a positive side and a negative side, Comprising: The said pulse wave is acquired. A pulse wave acquisition unit, an intersection specifying unit for specifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect, and the contour line are located A width value acquisition unit that acquires a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after a peak on the same code side as the code side, the width value, and the number of the plurality of intersections And an operation unit for obtaining the estimated value based on the estimated value.

（９）本発明は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定方法であって、前記脈波を取得する脈波取得ステップと、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を含んでいる。 (9) The present invention is a biological information estimation method for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body that includes a peak on at least one of the positive side and the negative side, and the pulse for acquiring the pulse wave A wave acquisition step, an intersection specifying step for specifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect, and a code side on which the contour line is located Based on the width value acquisition step of acquiring the width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak on the same sign side, the width value, and the number of the plurality of intersections Calculating the estimated value.

（１０）本発明は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに前記脈波を取得する脈波取得ステップと、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。 (10) The present invention is a computer program for causing a computer to execute processing for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body including a peak on at least one of the positive side and the negative side. A pulse wave acquiring step for acquiring the pulse wave, an intersection specifying step for specifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect, A width value acquisition step of acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after a peak on the same code side as the code side where the contour line is located, the width value, and the plurality And a calculation step for obtaining the estimated value based on the number of intersections.

上記構成の生体情報推定装置、生体情報推定方法、及びコンピュータプログラムによれば、幅値と、交差点の数とを取得することで、脈波の波形に関する情報を時間軸方向に沿って取得できる。よって、フィルタによって脈波が減衰され、脈波のピークの値を取得するのが困難になる程度に当該ピークが小さくなったとしても、そのピークから脈波の波形に関する情報を取得できる。この結果、生体情報の推定値をばらつきなく求めることができる。   According to the biological information estimation apparatus, biological information estimation method, and computer program configured as described above, information related to the waveform of the pulse wave can be acquired along the time axis direction by acquiring the width value and the number of intersections. Therefore, even if the peak is reduced to such an extent that the pulse wave is attenuated by the filter and it is difficult to acquire the value of the peak of the pulse wave, information on the waveform of the pulse wave can be acquired from the peak. As a result, the estimated value of the biological information can be obtained without variation.

（１１）また、本発明は、生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定装置であって、前記脈波を取得する脈波取得部と、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定部と、前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める演算部と、を備えている。 (11) Further, the present invention is a biological information estimation device for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body, the pulse wave acquiring unit that acquires the pulse wave, the pulse wave, and the pulse wave Contour lines that represent constant values with respect to the amplitude direction, an intersection specifying unit that specifies a plurality of intersections that intersect, and a calculation unit that obtains the estimated value based on the number of the plurality of intersections Yes.

（１２）本発明は、生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定方法であって、前記脈波を取得する脈波取得ステップと、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を含んでいる。 (12) The present invention is a biological information estimation method for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body, the pulse wave acquiring step for acquiring the pulse wave, the pulse wave, and the amplitude direction of the pulse wave And a contour specifying step that specifies a plurality of intersections intersecting with each other, and a calculation step for obtaining the estimated value based on the number of the plurality of intersections.

（１３）本発明は、生体の脈波から生体情報の推定値を求める処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに前記脈波を取得する脈波取得ステップと、前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。 (13) The present invention is a computer program for causing a computer to execute processing for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body, the pulse wave acquiring step for acquiring the pulse wave in the computer, and the pulse wave And an intersection specifying step for specifying a plurality of intersections that intersect with the contour lines representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave, and an operation for obtaining the estimated value based on the number of the plurality of intersections A computer program for executing the steps.

上記構成の生体情報推定装置、生体情報推定方法、及びコンピュータプログラムによれば、交差点の数を取得することで、脈波の波形に関する情報を時間軸方向に沿って取得できる。よって、フィルタによって脈波が減衰され、脈波のピークの値を取得するのが困難になる程度に当該ピークが小さくなったとしても、そのピークから脈波の波形に関する情報を取得できる。この結果、生体情報の推定値をばらつきなく求めることができる。   According to the biological information estimation apparatus, biological information estimation method, and computer program having the above-described configuration, it is possible to acquire information on the waveform of the pulse wave along the time axis direction by acquiring the number of intersections. Therefore, even if the peak is reduced to such an extent that the pulse wave is attenuated by the filter and it is difficult to acquire the value of the peak of the pulse wave, information on the waveform of the pulse wave can be acquired from the peak. As a result, the estimated value of the biological information can be obtained without variation.

本発明によれば、生体情報の推定値をばらつきなく求めることができる。   According to the present invention, the estimated value of biological information can be obtained without variation.

一実施形態に係る生体情報推定装置の全体構成を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of the biometric information estimation apparatus which concerns on one Embodiment. センサ制御部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a sensor control part. 処理部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a process part. センサ部が出力する出力信号の信号波の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the signal wave of the output signal which a sensor part outputs. （ａ）は、交差点特定部が求めた速度脈波の一例を示す図、（ｂ）は、交差点特定部が求めた加速度脈波の一例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of the velocity pulse wave which the intersection specific | specification part calculated | required, (b) is a figure which shows an example of the acceleration pulse wave which the intersection specific | specification part calculated | required. 領域における速度脈波と等高線との関係を示した図である。It is the figure which showed the relationship between the velocity pulse wave in an area | region, and a contour line. （ａ）は、交差点特定部が求めた速度脈波の他の例を示す図、（ｂ）は、交差点特定部が求めた加速度脈波の他の例を示す図である。(A) is a figure which shows the other example of the velocity pulse wave which the intersection specific | specification part calculated | required, (b) is a figure which shows the other example of the acceleration pulse wave which the intersection specific | specification part calculated | required. 演算モデルのトレーニングデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the training data of a calculation model. （ａ）は、統合演算モデルのトレーニングデータの一例を示す図であり、速度脈波に基づいて求めた推定血圧値に関するトレーニングデータを示している。（ｂ）は、統合演算モデルのトレーニングデータの一例を示す図であり、加速度脈波に基づいて求めた推定血圧値に関するトレーニングデータを示している。(A) is a figure which shows an example of the training data of an integrated calculation model, and has shown the training data regarding the estimated blood pressure value calculated | required based on the velocity pulse wave. (B) is a figure which shows an example of the training data of an integrated calculation model, and has shown the training data regarding the estimated blood pressure value calculated | required based on the acceleration pulse wave. 比較例として用いるピークの値の求め方を説明するための図である。It is a figure for demonstrating how to obtain | require the value of the peak used as a comparative example. 特徴量の抽出率を求めた結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having calculated | required the extraction rate of the feature-value. 変動係数Ｃ．Ｖ．を求めた結果を示す図である。Coefficient of variation C.I. V. It is a figure which shows the result of having calculated | required. 推定血圧値の絶対平均誤差を求めた結果を示した図である。It is the figure which showed the result of having calculated | required the absolute average error of the estimated blood pressure value. 変形例に係る生体情報推定装置の全体構成を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of the biometric information estimation apparatus which concerns on a modification.

以下、好ましい実施形態について図面を参照しつつ説明する。
〔全体構成について〕
図１は、一実施形態に係る生体情報推定装置の全体構成を示す図である。図１中、生体情報推定装置１は、生体の脈波を表す信号を取得し、取得した信号から生体情報の推定値を求める機能を有している。 Hereinafter, preferred embodiments will be described with reference to the drawings.
[About overall configuration]
FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration of a biological information estimation apparatus according to an embodiment. In FIG. 1, the biological information estimation device 1 has a function of acquiring a signal representing a pulse wave of a biological body and obtaining an estimated value of biological information from the acquired signal.

本実施形態の生体情報推定装置１は、センサ部２と、処理部３とを備えている。
センサ部２は、被検者Ｓの指先等の末端部分から当該被検者Ｓの容積脈波を取得し、取得した容積脈波を表す出力信号を処理部３に与える機能を有している。処理部３は、与えられた出力信号に基づいて演算処理を行い、被検者の生体情報である血圧値を推定値（推定血圧値）として求める機能を有している。 The biological information estimation apparatus 1 according to the present embodiment includes a sensor unit 2 and a processing unit 3.
The sensor unit 2 has a function of acquiring a volume pulse wave of the subject S from an end portion such as a fingertip of the subject S and giving an output signal representing the acquired volume pulse wave to the processing unit 3. . The processing unit 3 has a function of performing arithmetic processing based on a given output signal and obtaining a blood pressure value that is biological information of the subject as an estimated value (estimated blood pressure value).

センサ部２は、光源４と、受光部５と、センサ制御部６とを備えており、いわゆる光電式の脈波センサを構成している。
光源４は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）によって構成されており、被検者Ｓに向けて光を照射する。
受光部５は、例えば、ＰＤ（Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）によって構成されており、光源４からの光が被検者Ｓで反射したときの反射光を検出し、反射光の強度に応じた出力信号を出力する。 The sensor unit 2 includes a light source 4, a light receiving unit 5, and a sensor control unit 6, and constitutes a so-called photoelectric pulse wave sensor.
The light source 4 is configured by, for example, an LED (Light Emitting Diode), and irradiates the subject S with light.
The light receiving unit 5 is configured by, for example, PD (Photo Diode), detects reflected light when the light from the light source 4 is reflected by the subject S, and outputs an output signal corresponding to the intensity of the reflected light. To do.

被検者Ｓからの反射波の強度は、被検者Ｓの心拍による血管の容積変化に応じて変化する。血管の容積変化に応じて被検者Ｓによる光の吸収率が変化するからである。
よって、受光部５が出力する出力信号の信号強度も、被検者Ｓの心拍による血管の容積変化に応じて変化する。つまり、受光部５の出力信号は、被検者Ｓから検出された容積脈波を表している。
受光部５の出力信号は、センサ制御部６に与えられる。 The intensity of the reflected wave from the subject S changes according to the change in the volume of the blood vessel due to the heartbeat of the subject S. This is because the light absorption rate by the subject S changes according to the change in the volume of the blood vessel.
Therefore, the signal intensity of the output signal output from the light receiving unit 5 also changes in accordance with the change in blood vessel volume due to the heartbeat of the subject S. That is, the output signal of the light receiving unit 5 represents the volume pulse wave detected from the subject S.
The output signal of the light receiving unit 5 is given to the sensor control unit 6.

図２は、センサ制御部６の構成を示すブロック図である。センサ制御部６は、光源４及び受光部５を制御する機能を有している。センサ制御部６は、受光部５に反射光を適切に受光させるように光源４を制御する光源制御部６ａと、受光部５から与えられる出力信号に対して必要な信号処理を行う信号処理部６ｂと、信号処理が行われた出力信号からノイズ等を除去するためのフィルタ部６ｃと、フィルタ部６ｃを通過した出力信号を増幅する増幅部６ｄと、アナログ信号である出力信号をデジタル信号に変換するアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）６ｅとを備えている。   FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the sensor control unit 6. The sensor control unit 6 has a function of controlling the light source 4 and the light receiving unit 5. The sensor control unit 6 includes a light source control unit 6 a that controls the light source 4 so that the light receiving unit 5 appropriately receives reflected light, and a signal processing unit that performs necessary signal processing on an output signal provided from the light receiving unit 5. 6b, a filter unit 6c for removing noise and the like from the output signal subjected to signal processing, an amplifying unit 6d for amplifying the output signal that has passed through the filter unit 6c, and an analog output signal as a digital signal And an analog / digital converter (ADC) 6e for conversion.

センサ制御部６は、受光部５から与えられる出力信号に対して、ノイズ除去や、増幅、アナログ／デジタル変換といった信号処理を行い、デジタル信号に変換された出力信号を出力する。
センサ制御部６は、出力信号を処理部３に与える。
なお、センサ部２のセンサ制御部６からの出力信号は、各種信号処理がなされているが、被検者Ｓから検出された容積脈波（検出脈波）を表している。 The sensor control unit 6 performs signal processing such as noise removal, amplification, and analog / digital conversion on the output signal given from the light receiving unit 5, and outputs an output signal converted into a digital signal.
The sensor control unit 6 gives an output signal to the processing unit 3.
The output signal from the sensor control unit 6 of the sensor unit 2 is subjected to various types of signal processing, and represents a volume pulse wave (detected pulse wave) detected from the subject S.

〔２． 処理部３の処理について〕
図３は、処理部３の構成を示すブロック図である。
処理部３は、上述したように、センサ部２から与えられるデジタル信号に変換された出力信号に基づいて、被検者の推定血圧値を求める機能を有している。 [2. Regarding the processing of the processing unit 3]
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the processing unit 3.
As described above, the processing unit 3 has a function of obtaining the estimated blood pressure value of the subject based on the output signal converted into the digital signal given from the sensor unit 2.

処理部３は、プロセッサや、記憶部、入出力部等を含むコンピュータによって構成されている。処理部３は、記憶部に記憶されたプログラムを読み出して以下に説明する当該処理部３が有する各機能部を実現するとともに、各種機能を実行する機能を有している。   The processing unit 3 is configured by a computer including a processor, a storage unit, an input / output unit, and the like. The processing unit 3 reads out a program stored in the storage unit, realizes each functional unit included in the processing unit 3 described below, and has a function of executing various functions.

図３に示すように、処理部３は、微分処理部９と、交差点特定部１０と、幅値取得部１１と、演算部１２とを機能的に有している。
センサ部２が出力する出力信号は、微分処理部９に与えられる。
微分処理部９は、センサ部２が出力する出力信号が表している容積脈波を微分して微分脈波を求める機能を有している。微分処理部９は、求めた微分脈波を交差点特定部１０に与える。 As illustrated in FIG. 3, the processing unit 3 functionally includes a differentiation processing unit 9, an intersection identification unit 10, a width value acquisition unit 11, and a calculation unit 12.
An output signal output from the sensor unit 2 is given to the differential processing unit 9.
The differential processing unit 9 has a function of differentiating the volume pulse wave represented by the output signal output from the sensor unit 2 to obtain the differential pulse wave. The differential processing unit 9 gives the obtained differential pulse wave to the intersection specifying unit 10.

図４は、センサ部２が出力する出力信号の信号波の一例を示す図である。図中、横軸は時間（秒）であり、縦軸は信号強度を表している。
図４に示されている出力信号の信号波は、被検者Ｓの容積脈波を表しており、１拍ごとに近似した波形が時間軸方向に並んで表れている。なお、この図４の出力信号の信号波は、２４歳男性の被検者から検出したものである。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a signal wave of an output signal output from the sensor unit 2. In the figure, the horizontal axis represents time (seconds), and the vertical axis represents signal intensity.
The signal wave of the output signal shown in FIG. 4 represents the volume pulse wave of the subject S, and the waveform approximated for each beat appears side by side in the time axis direction. The signal wave of the output signal in FIG. 4 is detected from a 24-year-old male subject.

微分処理部９は、センサ部２から出力信号が与えられると、この出力信号が表している容積脈波を微分した微分脈波を求める。
微分処理部９は、容積脈波を一回微分した一回微分波である速度脈波と、容積脈波を二回微分した二回微分波である加速度脈波とを求める。 When the output signal is given from the sensor unit 2, the differential processing unit 9 obtains a differential pulse wave obtained by differentiating the volume pulse wave represented by the output signal.
The differential processing unit 9 obtains a velocity pulse wave that is a single differential wave obtained by differentiating the volume pulse wave once and an acceleration pulse wave that is a twice differential wave obtained by differentiating the volume pulse wave twice.

図５（ａ）は、交差点特定部１０が求めた速度脈波の一例を示す図である。図５（ａ）中、横軸は時間（秒）であり、縦軸は一回微分値を示している。図５（ａ）に示す速度脈波は、図４に示す信号波を一回微分することによって求められている。
図５（ｂ）は、交差点特定部１０が求めた加速度脈波の一例を示す図である。図５（ｂ）中、横軸は時間（秒）であり、縦軸は二回微分値を示している。図５（ｂ）に示す加速度脈波は、図４に示す信号波を二回微分することによって求められている。 FIG. 5A is a diagram illustrating an example of the velocity pulse wave obtained by the intersection identification unit 10. In FIG. 5A, the horizontal axis represents time (seconds), and the vertical axis represents the differential value once. The velocity pulse wave shown in FIG. 5A is obtained by differentiating the signal wave shown in FIG. 4 once.
FIG. 5B is a diagram illustrating an example of the acceleration pulse wave obtained by the intersection identification unit 10. In FIG. 5B, the horizontal axis represents time (seconds), and the vertical axis represents the twice differential value. The acceleration pulse wave shown in FIG. 5B is obtained by differentiating the signal wave shown in FIG. 4 twice.

図４に示す容積脈波は信号強度によって表されているため、正の値で表されていると言える。
つまり、図４及び図５に示すように、容積脈波、速度脈波、及び加速度脈波は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる。 Since the volume pulse wave shown in FIG. 4 is represented by the signal intensity, it can be said that it is represented by a positive value.
That is, as shown in FIGS. 4 and 5, the volume pulse wave, velocity pulse wave, and acceleration pulse wave include a peak on at least one of the positive side and the negative side.

微分処理部９は、一つの出力信号に基づいて、速度脈波と加速度脈波の両方を求める。
微分処理部９は、求めた速度脈波及び加速度脈波を、被検者Ｓの脈波として交差点特定部１０に与える。
つまり、センサ部２及び微分処理部９は、速度脈波及び加速度脈波を被検者Ｓの脈波として取得する脈波取得部を構成している。 The differential processing unit 9 obtains both the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave based on one output signal.
The differential processing unit 9 gives the obtained velocity pulse wave and acceleration pulse wave to the intersection specifying unit 10 as the pulse wave of the subject S.
That is, the sensor unit 2 and the differential processing unit 9 constitute a pulse wave acquisition unit that acquires the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave as the pulse wave of the subject S.

〔２．１ 交差点の特定及び交差点数の取得〕
図３中、交差点特定部１０は、与えられた微分波と、この微分波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線とが交差する交差点を特定する機能を有している。 [2.1 Identification of intersections and acquisition of the number of intersections]
In FIG. 3, the intersection specifying unit 10 has a function of specifying an intersection where a given differential wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the differential wave intersect.

交差点特定部１０は、微分処理部９から速度脈波と加速度脈波の両方が与えられると、速度脈波について、１拍分の領域Ｒを特定し、下記式（１）を用いて、特定した１拍分の領域Ｒ内の最大振幅値が「１」となるように速度脈波の振幅を調整する。
ｖｐｇ´（ｔ） ＝ ｖｐｇ（ｔ）／ｖｐｇＭＡＸ ・・・（１） When both the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave are given from the differential processing unit 9, the intersection identification unit 10 identifies the region R for one beat with respect to the velocity pulse wave, and identifies using the following formula (1) The amplitude of the velocity pulse wave is adjusted so that the maximum amplitude value in the region R for one beat becomes “1”.
vpg ′ (t) = vpg (t) / vpg MAX (1)

上記式（１）中、ｖｐｇ（ｔ）は、時間ｔの関数として表した速度脈波、ｖｐｇ´（ｔ）は、振幅が調整された後の速度脈波を時間ｔの関数として表したもの、ｖｐｇＭＡＸは、特定した１拍分の領域Ｒ内における速度脈波の最大振幅値を示している。 In the above formula (1), vpg (t) is a velocity pulse wave expressed as a function of time t, and vpg ′ (t) is a velocity pulse wave after amplitude adjustment is expressed as a function of time t. , Vpg MAX indicates the maximum amplitude value of the velocity pulse wave in the specified region R for one beat.

また、交差点特定部１０は、加速度脈波についても同様に、１拍分の領域Ｒを特定し、下記式（２）を用いて、特定した１拍分の領域内の最大振幅値が「１」となるように加速度脈波の振幅を調整する。
ａｐｇ´（ｔ） ＝ ａｐｇ（ｔ）／ａｐｇＭＡＸ ・・・（２） Similarly, for the acceleration pulse wave, the intersection specifying unit 10 specifies the region R for one beat, and the maximum amplitude value in the specified region for one beat is “1” using the following equation (2). The amplitude of the acceleration pulse wave is adjusted so that
apg '(t) = apg (t) / apg MAX (2)

上記式（２）中、ａｐｇ（ｔ）は、時間ｔの関数として表した加速度脈波、ａｐｇ´（ｔ）は、振幅が調整された後の加速度脈波を時間ｔの関数として表したもの、ａｐｇＭＡＸは、特定した１拍分の領域Ｒ内における加速度脈波の最大振幅値を示している。 In the above formula (2), apg (t) is an acceleration pulse wave expressed as a function of time t, and apg ′ (t) is an acceleration pulse wave after amplitude adjustment is expressed as a function of time t. , Apg MAX indicates the maximum amplitude value of the acceleration pulse wave within the specified region R for one beat.

このように、振幅の最大値が「１」となるように速度脈波及び加速度脈波の振幅を調整することで、他の被検者Ｓの出力信号の信号波から求められる速度脈波及び加速度脈波との間で、後に求める特徴量を相対比較することができるように規格化する。   Thus, by adjusting the amplitude of the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave so that the maximum value of the amplitude becomes “1”, the velocity pulse wave obtained from the signal wave of the output signal of the other subject S and Normalization is performed so that a feature amount to be obtained later can be relatively compared with the acceleration pulse wave.

なお、交差点特定部１０は、１拍分の領域Ｒを特定する際、１拍分の領域内において速度脈波及び加速度脈波に表れる最も一回微分値が大きいピークから時間軸の上流側に遡って最初に振幅が「０」になる地点を始点及び終点として１拍分の領域である領域Ｒを特定する。
例えば、図５（ａ）では、速度脈波に表れる最も一回微分値が大きいピークｐから時間軸の上流側に遡って最初に振幅が「０」になる地点ｒを始点及び終点として領域Ｒを特定する。
また、図５（ｂ）では、加速度脈波に表れる最も二回微分値が大きいピークｐから時間軸の上流側に遡って最初に振幅が「０」になる地点ｒを始点及び終点として領域Ｒを特定する。 When the intersection specifying unit 10 specifies the region R for one beat, the peak having the largest differential value appearing in the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave in the region for one beat is upstream of the time axis. A region R, which is a region for one beat, is specified starting from the point where the amplitude first becomes “0” retroactively.
For example, in FIG. 5 (a), a region R starting from a point r where the amplitude first becomes “0” from the peak p having the largest differential value appearing in the velocity pulse wave to the upstream side of the time axis. Is identified.
Further, in FIG. 5B, a region R having a point r at which the amplitude first becomes “0” retroactively from the peak p having the largest twice-differential value appearing in the acceleration pulse wave to the upstream side of the time axis. Is identified.

なお、ここで、ピークとは、脈波において極値を取る極大点及び極小点のことである。正側に表れるピークは極大値を取る極大点であり、負側に表れるピークは極小値を取る極小点である。   Here, the peak is a maximum point or a minimum point that takes an extreme value in the pulse wave. The peak appearing on the positive side is a local maximum point having a maximum value, and the peak appearing on the negative side is a local minimum point having a minimum value.

次いで、交差点特定部１０は、振幅を調整した後の領域Ｒ分の速度脈波を示す情報を第１特定部１０ａに与える。
第１特定部１０ａは、与えられた速度脈波と、速度脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線とが交差する交差点を特定する。 Subsequently, the intersection specific | specification part 10 gives the information which shows the speed pulse wave for the area | region R after adjusting an amplitude to the 1st specific | specification part 10a.
The first specifying unit 10a specifies an intersection where a given velocity pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the velocity pulse wave intersect.

図６は、領域Ｒにおける速度脈波と等高線との関係を示した図である。図６中、横軸は時間（秒）であり横軸全域が領域Ｒを示している。縦軸は一回微分値であって最大振幅値が「１」となるように一般化された値を示している。   FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the velocity pulse wave and the contour line in the region R. In FIG. 6, the horizontal axis represents time (seconds), and the entire horizontal axis represents the region R. The vertical axis represents a value obtained by generalizing the differential value so that the maximum amplitude value is “1”.

第１特定部１０ａは、例えば、図６に示すように、等高線Ｈｖを、縦軸の値（規格化された一回微分値の値）が「１」である最大振幅値に対して１０％の間隔で複数設定する。
本実施形態では、等高線Ｈｖは、縦軸の値が、最大振幅値の−３０％である「−０．３」から１００％である「１」の間で「０．１」間隔となるように１４本設定される。
なお、図６では、縦軸の値が「１」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．２」、「０」、「−０．２」である７本の等高線Ｈｖを例示している。 First specifying section 10a, for example, as shown in FIG. 6, the contour lines H v, the vertical axis value (the value of the normalized first derivative value) for the maximum amplitude value is "1", 10 Set more than one at an interval of%.
In the present embodiment, the contour line Hv has an interval of “0.1” between “−0.3” where the value of the vertical axis is −30% of the maximum amplitude value and “1” which is 100%. 14 are set as follows.
In FIG. 6, the values on the vertical axis are “1”, “0.8”, “0.6”, “0.4”, “0.2”, “0”, “−0.2”. 7 contour lines Hv are illustrated.

第１特定部１０ａは、速度脈波と、等高線Ｈｖ（第１等高線）とが交差する交差点ｑｖ（第１交差点）を特定する。
例えば、図６中、縦軸の値が「０」で一定である等高線Ｈｖ１に着目する。速度脈波と、等高線Ｈｖ１とは、交差点ｑｖ１、ｑｖ２、ｑｖ３、及びｑｖ４で交差している。
よって、この場合、第１特定部１０ａは、等高線Ｈｖ１については、４つの交差点ｑｖ１、ｑｖ２、ｑｖ３、及びｑｖ４を特定する。
また、第１特定部１０ａは、交差点ｑｖの数である交差点数ＶＰｖを、速度脈波の特徴量として取得する。この場合第１特定部１０ａは、等高線Ｈｖ１による交差点数ＶＰｖとして「４」を取得する。
なお、速度脈波の特徴量とは、速度脈波に基づいた生体情報の取得のために、当該速度脈波の特徴を数値化した値のことである。 The first specifying unit 10a specifies an intersection q v (first intersection) where the velocity pulse wave and the contour line H v (first contour line) intersect.
For example, in FIG. 6, attention is focused on a contour line H v1 where the value on the vertical axis is “0” and constant. The velocity pulse wave and the contour line H v1 intersect at intersections q v1 , q v2 , q v3 , and q v4 .
Accordingly, in this case, the first specifying unit 10a specifies four intersections q v1 , q v2 , q v3 , and q v4 for the contour line H v1 .
In addition, the first specifying unit 10a acquires the number of intersections VP v that is the number of intersections q v as the feature quantity of the velocity pulse wave. In this case, the first specifying unit 10a acquires “4” as the intersection number VP v by the contour line H v1 .
Note that the feature amount of the velocity pulse wave is a value obtained by quantifying the feature of the velocity pulse wave in order to acquire biological information based on the velocity pulse wave.

第１特定部１０ａは、設定した複数（本例では１４本）の等高線Ｈｖごとに、交差点ｑｖの特定及び交差点数ＶＰｖの取得を行う。よって、第１特定部１０ａは、等高線Ｈｖと同じ個数である１４個の交差点数ＶＰｖを取得する。
第１特定部１０ａは、特定した交差点ｑｖを示す情報を、領域Ｒ分の速度脈波を示す情報とともに幅値取得部１１に与える。また、第１特定部１０ａは、取得した交差点数ＶＰｖを演算部１２に与える。
第１特定部１０ａが各部に与える、交差点ｑｖを示す情報及び交差点数ＶＰｖは、速度脈波に基づいて得られた情報である。 First specifying unit 10a, for each contour H v plurality (fourteen in this example) set, to acquire specific and intersections number VP v intersection q v. Therefore, the first specifying unit 10a obtains the 14 intersection numbers VP v , which is the same number as the contour lines H v .
First specifying unit 10a provides information indicating the specified intersection q v, together with information indicating the speed pulse wave region R frequency width value acquisition unit 11. In addition, the first specifying unit 10 a gives the acquired intersection number VP v to the calculation unit 12.
The information indicating the intersection q v and the number of intersections VP v given to each unit by the first specifying unit 10a are information obtained based on the velocity pulse wave.

一方、図３中、交差点特定部１０は、振幅を調整した後の領域Ｒ分の加速度脈波を示す情報を第２特定部１０ｂに与える。
第２特定部１０ｂは、与えられた加速度脈波と、加速度脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線とが交差する交差点を特定する。 On the other hand, in FIG. 3, the intersection specifying unit 10 gives information indicating the acceleration pulse wave of the region R after adjusting the amplitude to the second specifying unit 10b.
The second specifying unit 10b specifies an intersection where a given acceleration pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the acceleration pulse wave intersect.

第２特定部１０ｂは、第１特定部１０ａと同様、等高線Ｈａを複数（例えば１４本）設定し、加速度脈波と、等高線Ｈａ（第２等高線）とが交差する交差点ｑａ（第２交差点）を特定する。
また、第２特定部１０ｂは、交差点ｑａの数である交差点数ＶＰａを、加速度脈波の特徴量として取得する。
なお、加速度脈波の特徴量とは、加速度脈波に基づいた生体情報の取得のために、当該加速度脈波の特徴を数値化した値のことである。 Similar to the first specifying unit 10a, the second specifying unit 10b sets a plurality of (for example, 14) contour lines Ha, and an intersection q a (first contour line) where the acceleration pulse wave and the contour line H a (second contour line) intersect. 2 intersections).
The second specific section 10b, the intersection number VP a is the number of intersections q a, obtains a feature value of the acceleration pulse wave.
The feature amount of the acceleration pulse wave is a value obtained by quantifying the feature of the acceleration pulse wave in order to acquire biological information based on the acceleration pulse wave.

第２特定部１０ｂは、設定した複数（本例では１４本）の等高線Ｈａごとに、交差点ｑａの特定及び交差点数ＶＰａの取得を行う。よって、第２特定部１０ｂは、等高線Ｈａと同じ個数である１４個の交差点数ＶＰａを取得する。
第２特定部１０ｂは、特定した交差点ｑａを示す情報を、領域Ｒ分の加速度脈波を示す情報とともに幅値取得部１１に与える。また、第２特定部１０ｂは、取得した交差点数ＶＰａを演算部１２に与える。
第２特定部１０ｂが各部に与える、交差点ｑａを示す情報及び交差点数ＶＰａは、加速度脈波に基づいて得られた情報である。 Second specifying unit 10b, for each contour H a plurality set (fourteen in this example), and obtains the identification and intersections number VP a crossing q a. Thus, the second identifying unit 10b acquires the 14 intersection number VP a is the same number as the contour H a.
Second specifying unit 10b gives information indicating the specified intersection q a, the width value acquisition unit 11 together with information indicating the acceleration pulse wave region R min. In addition, the second specifying unit 10 b gives the acquired intersection number VP a to the calculation unit 12.
The information indicating the intersection q a and the number of intersections VP a given to each part by the second specifying unit 10b are information obtained based on the acceleration pulse wave.

なお、交差点特定部１０が取得する一の等高線による交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）は、幅値取得部１１が取得する後述の幅値（Ｗｖ、Ｗａ）の個数と等価である。
つまり、図６に示すように、交差点ｑｖが４つである場合、幅値Ｗｖは、必ず２つ表れる。このように、幅値の個数は、必ず交差点数の１／２となる。
よって、交差点特定部１０が取得する交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）に代えて、幅値の個数を速度脈波及び加速度脈波の特徴量として用いてもよい。 Note that the number of intersections (VP v , VP a ) by one contour line acquired by the intersection specifying unit 10 is equivalent to the number of width values (W v , W a ) described later acquired by the width value acquiring unit 11.
That is, as shown in FIG. 6, if the intersection q v is four, the width value W v, always two appear. Thus, the number of width values is always ½ of the number of intersections.
Therefore, instead of the number of intersections (VP v , VP a ) acquired by the intersection identification unit 10, the number of width values may be used as the feature amount of the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave.

以上のようにして、交差点特定部１０は、正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる速度脈波及び加速度脈波と、等高線とが交差する交差点ｑ（交差点ｑｖ、交差点ｑａ）を特定する。 As described above, the intersection specifying unit 10 has the intersection q (intersection q v , intersection) where the velocity pulse wave and acceleration pulse wave including a peak on at least one of the positive side and the negative side intersect with the contour line. q a ) is specified.

〔２．２ 幅値の取得〕
図３中、幅値取得部１１は、交差点特定部１０が特定した交差点ｑ（交差点ｑｖ、交差点ｑａ）の内、両微分脈波に含まれるピークであって着目している等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の等高線上の幅値を求める機能を有している。 [2.2 Acquisition of width value]
In FIG. 3, the width value acquisition unit 11 is a peak included in both differential pulse waves in the intersection q (intersection q v , intersection q a ) identified by the intersection identification unit 10, and the contour line of interest is located. It has a function for obtaining a width value on a contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after a peak on the same code side as the code side.

幅値取得部１１は、交差点ｑｖを示す情報及び領域Ｒ分の速度脈波を示す情報が第１特定部１０ａから与えられると、これら情報を第１取得部１１ａに与える。
第１取得部１１ａは、交差点ｑｖを示す情報及び領域Ｒ分の速度脈波を示す情報に基づいて、領域Ｒにおける速度脈波に含まれるピークであって着目する等高線Ｈｖが位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一対の交差点ｑｖ同士間の等高線Ｈｖ上の幅値Ｗｖ（第１幅値）を求める。 Width value acquisition unit 11, the information indicating the velocity pulse wave information and the region R frequency showing the intersection q v is given from the first particular portion 10a, provides these information to the first obtaining section 11a.
The first obtaining section 11a code based on the information indicating the velocity pulse wave information and the region R min the intersection and q v, contours H v of interest a peak included in the velocity pulse wave in the region R is located A width value W v (first width value) on a contour line H v between a pair of intersections q v located before and after the peak on the same sign side as the side is obtained.

例えば、図６中、縦軸の値が「０」で一定である等高線Ｈｖ１に着目する。
この等高線Ｈｖ１は、「０」であるから、等高線Ｈｖ１は正側に位置している。
ピークｐｖ１は、等高線Ｈｖ１が位置する符号側（等高線Ｈｖ１が表している縦軸の値の符号）と同じ符号側である正側に位置している。一対の交差点ｑｖ１及び交差点ｑｖ２は、ピークｐｖ１の前後に位置している。 For example, in FIG. 6, attention is focused on a contour line H v1 where the value on the vertical axis is “0” and constant.
Since the contour line H v1 is “0”, the contour line H v1 is located on the positive side.
The peak p v1 is located on the positive side, which is the same sign side as the sign side where the contour line H v1 is located (the sign of the value on the vertical axis represented by the contour line H v1 ). A pair of intersection q v1 and intersection q v2 are located before and after the peak p v1 .

よって、第１取得部１１ａは、図６に示すように、ピークｐｖ１の前後に位置する一対の交差点ｑｖ１及び交差点ｑｖ２の間の幅値Ｗｖ１を求める。
また、第１取得部１１ａは、等高線Ｈｖ１が位置する符号側（正側）と同じ符号側（正側）のピークであるピークｐｖ２の前後に位置する一対の交差点ｑｖ３及び交差点ｑｖ４の間の幅値Ｗｖ２を求める。 Therefore, as illustrated in FIG. 6, the first acquisition unit 11a obtains a width value W v1 between a pair of intersections q v1 and q v2 located before and after the peak p v1 .
The first acquisition unit 11a also includes a pair of intersections q v3 and q v4 located before and after the peak p v2 , which is the same sign side (positive side) peak as the sign side (positive side) where the contour line H v1 is located. Is obtained.

さらに、第１取得部１１ａは、これら求めた幅値Ｗｖ１及び幅値Ｗｖ２を合計し、合計した合計幅値ＥＰｖを、速度脈波の特徴量として取得する。
図６の場合、幅値Ｗｖ１が「０．１４」、幅値Ｗｖ２が「０．０８」であるとすると、幅値ＥＰｖは、「０．２２」となる。 Further, the first acquisition unit 11a adds the obtained width value W v1 and width value W v2 and acquires the total width value EP v as a feature quantity of the velocity pulse wave.
In the case of FIG. 6, when the width value W v1 is “0.14” and the width value W v2 is “0.08”, the width value EP v is “0.22”.

第１取得部１１ａは、設定されている複数（本例では１４本）の等高線Ｈｖごとに合計幅値ＥＰｖを取得する。よって、第１取得部１１ａは、等高線Ｈｖと同じ個数である１４個の合計幅値ＥＰｖを取得する。
第１取得部１１ａは、取得した合計幅値ＥＰｖを演算部１２に与える。
第１取得部１１ａが演算部１２に与える、合計幅値ＥＰｖは、速度脈波に基づいて得られた値である。 The first acquisition unit 11a acquires the total width value EP v for each of a plurality (14 in this example) of set contour lines H v . Therefore, the first acquisition unit 11a acquires the 14 total width values EP v that are the same number as the contour lines H v .
The first acquisition unit 11 a gives the acquired total width value EP v to the calculation unit 12.
The total width value EP v given to the calculation unit 12 by the first acquisition unit 11a is a value obtained based on the velocity pulse wave.

一方、図３中、幅値取得部１１は、交差点ｑａを示す情報及び領域Ｒ分の加速度脈波を示す情報が第２特定部１０ｂから与えられると、これら情報を第２取得部１１ｂに与える。
第２取得部１１ｂは、交差点ｑａを示す情報及び領域Ｒ分の加速度脈波を示す情報に基づいて、領域Ｒにおける加速度脈波に含まれるピークであって着目する等高線Ｈａが位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点ｑａ同士間の等高線Ｈａ上の幅値Ｗａ（第２幅値）を求める。 On the other hand, in FIG. 3, the width value acquisition unit 11, the information indicating the acceleration pulse wave information and the region R frequency showing the intersection q a is applied from the second identifying unit 10b, and these information to the second obtaining section 11b give.
The second obtaining section 11b code intersection based on information indicating the acceleration pulse wave information and the region R min indicates a q a, contours H a of interest a peak included in the acceleration pulse wave in the region R is located A width value W a (second width value) on the contour line H a between one or a plurality of pairs of intersections q a located before and after the peak on the same sign side as the side is obtained.

第２取得部１１ｂは、第１取得部１１ａと同様にして、幅値Ｗａを求め、合計幅値ＥＰａを、加速度脈波の特徴量として取得する。 Similar to the first acquisition unit 11a, the second acquisition unit 11b obtains the width value W a and acquires the total width value EP a as the feature amount of the acceleration pulse wave.

第２取得部１１ｂは、設定されている複数（本例では１４本）の等高線Ｈａごとに合計幅値ＥＰａを取得する。よって、第２取得部１１ｂは、等高線Ｈａと同じ個数である１４個の合計幅値ＥＰａを取得する。
第２取得部１１ｂは、取得した合計幅値ＥＰａを演算部１２に与える。
第１取得部１１ａが演算部１２に与える、合計幅値ＥＰａは、加速度脈波に基づいて得られた値である。 Second obtaining section 11b obtains the total width value EP a per contours H a plurality (fourteen in this example) is set. Therefore, the second obtaining section 11b obtains the fourteen total width value EP a is the same number as the contour H a.
Second obtaining section 11b gives a total width value EP a retrieved to the computing unit 12.
The total width value EP a given to the calculation unit 12 by the first acquisition unit 11a is a value obtained based on the acceleration pulse wave.

このように、幅値取得部１１は、複数の等高線（Ｈｖ、Ｈａ）ごとの幅値（Ｗｖ、Ｗａ）を取得することで、速度脈波及び加速度脈波の波形に関する情報を時間軸方向に沿って取得することができる。よって、例えば、フィルタ部６ｃによって脈波が減衰され、速度脈波及び加速度脈波のピークの値を取得するのが困難になる程度に当該ピークが小さくなったとしても、そのピークから速度脈波及び加速度脈波の波形に関する情報を取得することができる。 As described above, the width value acquisition unit 11 acquires information on the waveform of the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave by acquiring the width value (W v , W a ) for each of the plurality of contour lines (H v , H a ). It can be acquired along the time axis direction. Therefore, for example, even if the peak is reduced to such an extent that the pulse wave is attenuated by the filter unit 6c and it becomes difficult to obtain the peak values of the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave, the velocity pulse wave from the peak is reduced. And information on the waveform of the acceleration pulse wave can be acquired.

なお、図６で示した例では、正側に位置するピークｐｖ１及びピークｐｖ２と、正側の等高線Ｈｖ１との関係を説明したが、ピーク及び等高線が負側に位置していたとしても、幅値取得部１１は、上記と同様の手順で幅値を取得する。
また、図６において、交差点ｑｖ１と、交差点ｑｖ２との間で速度脈波と等高線Ｈｖ１とが交差しない状態で、交差点ｑｖ１と、交差点ｑｖ２との間にピークｐｖ１に加えさらに他のピークが存在する場合であっても、幅値取得部１１は、交差点ｑｖ１と、交差点ｑｖ２との間である幅値Ｗｖ１を取得する。つまり、互いに隣り合う交差点ｑｖ１と、交差点ｑｖ２との間に複数のピークが存在したとしても、そのピークが等高線Ｈｖ１と同じ符号側であれば、幅値取得部１１は、交差点ｑｖ１と、交差点ｑｖ２との間である幅値Ｗｖ１を取得する。 In the example shown in FIG. 6, the relationship between the peak p v1 and the peak p v2 positioned on the positive side and the contour line H v1 on the positive side has been described. However, it is assumed that the peak and the contour line are positioned on the negative side. Also, the width value acquisition unit 11 acquires the width value in the same procedure as described above.
Further, in FIG. 6, the intersections q v1, in a state where the speed pulse wave and Contour H v1 does not intersect with the intersection q v2, the intersection q v1, further addition to the peak p v1 between the intersection q v2 Even if there is another peak, the width value acquisition unit 11 acquires a width value W v1 between the intersection q v1 and the intersection q v2 . In other words, the intersection q v1 adjacent to each other, even if a plurality of peaks between the intersection q v2 is present, if the same code side and the peak from the contour H v1, width value acquisition unit 11, an intersection q v1 And the width value W v1 between the intersection q v2 is acquired.

また、幅値取得部１１は、等高線Ｈが正側に位置する場合、極大点となるピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の等高線Ｈ上の幅値を取得し、等高線Ｈが負側に位置する場合、極小点となるピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の等高線Ｈ上の幅値を取得するように構成されることがある。   Further, when the contour line H is located on the positive side, the width value acquisition unit 11 acquires a width value on the contour line H between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak that is the maximum point, and the contour line H May be configured to obtain a width value on the contour line H between one or more pairs of intersections located before and after the peak that is the minimum point.

〔２．３ クラスの特定〕
図３中、演算部１２は、推定血圧値の演算対象とされている被検者Ｓが、当該被検者Ｓを分類するために予め設定された複数のクラス（グループ）の内、いずれのクラスに該当するかを特定し、特定したクラスに応じて推定血圧値の演算を行うように構成されている。 [2.3 Class identification]
In FIG. 3, the calculation unit 12 selects any one of a plurality of classes (groups) set in advance for classifying the subject S by the subject S who is the target of calculation of the estimated blood pressure value. It is configured to identify whether it falls under a class and to calculate an estimated blood pressure value according to the identified class.

図７（ａ）は、交差点特定部１０が求めた速度脈波の他の例を示す図である。また、図７（ｂ）は、交差点特定部１０が求めた加速度脈波の他の例を示す図である。
図７（ａ）の速度脈波、及び図７（ｂ）の加速度脈波は、５７歳男性の被検者から検出した出力信号から求めたものである。 FIG. 7A is a diagram illustrating another example of the velocity pulse wave obtained by the intersection identification unit 10. FIG. 7B is a diagram illustrating another example of the acceleration pulse wave obtained by the intersection specifying unit 10.
The velocity pulse wave of FIG. 7A and the acceleration pulse wave of FIG. 7B are obtained from output signals detected from a 57-year-old male subject.

ここで、図４（ａ）及び図４（ｂ）では、より若い２４歳男性の速度脈波及び加速度脈波の例を示したが、図４（ａ）及び図４（ｂ）の速度脈波及び加速度脈波と、図７（ａ）及び図７（ｂ）の速度脈波及び加速度脈波とを比較すると、図７（ａ）及び図７（ｂ）の速度脈波及び加速度脈波の方が、変動が少ないことが判る。これは、年齢が増加するに従って血管の弾力性が低下し、血管に細かい容積変化が生じ難くなっているためである。   Here, in FIGS. 4 (a) and 4 (b), examples of velocity pulse waves and acceleration pulse waves of a younger 24-year-old man are shown, but the velocity pulses in FIGS. 4 (a) and 4 (b) are shown. 7A and FIG. 7B is compared with the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave of FIG. 7A and FIG. 7B. It can be seen that there is less fluctuation. This is because as the age increases, the elasticity of the blood vessel decreases, and it is difficult for a minute volume change to occur in the blood vessel.

このように、年齢に応じて、速度脈波及び加速度脈波の変動に差が生じるため、本実施形態では、年齢が少なく波形の変動が多くなると、その数値が大きくなる交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）を用いて、年齢に応じたクラス分けを行う。 As described above, since the difference between the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave varies depending on the age, in this embodiment, when the age is small and the waveform variation is large, the number of intersections (VP v , Using VP a ), classification according to age is performed.

図３に戻って、演算部１２は、推定血圧値の演算対象とされる被検者Ｓが複数のクラスの内のいずれに該当するかを、速度脈波に基づいて得られた値である交差点数ＶＰｖに基づいて特定する第１クラス特定部１５を備えている。また、演算部１２は、複数のクラスに対応した推定血圧値の演算を行うための第１演算用モデル１７と、特定されたクラスに応じた演算を、第１演算用モデル１７を用いて行う第１推定値演算部１６とを備えている。 Returning to FIG. 3, the calculation unit 12 is a value obtained based on the velocity pulse wave as to which of the plurality of classes the subject S to be calculated is the estimated blood pressure value. A first class specifying unit 15 is provided that specifies the number of intersections VP v . In addition, the calculation unit 12 uses the first calculation model 17 to perform calculations according to the first calculation model 17 for calculating the estimated blood pressure values corresponding to the plurality of classes and the specified class. And a first estimated value calculation unit 16.

また、演算部１２は、推定血圧値の演算対象とされる被検者Ｓが複数のクラスの内のいずれに該当するかを、加速度脈波に基づいて得られた値である交差点数ＶＰａに基づいて特定する第２クラス特定部１８を備えている。また、演算部１２は、複数のクラスに対応した推定血圧値の演算を行うための第２演算用モデル２０と、特定されたクラスに応じた演算を、第２演算用モデル２０を用いて行う第２推定値演算部１９とを備えている。 In addition, the calculation unit 12 determines which of the plurality of classes the subject S to be calculated for the estimated blood pressure value corresponds to, which is a value obtained based on the acceleration pulse wave VP a The second class specifying unit 18 for specifying based on the above is provided. In addition, the calculation unit 12 uses the second calculation model 20 to calculate a second calculation model 20 for calculating estimated blood pressure values corresponding to a plurality of classes, and a calculation corresponding to the specified class. And a second estimated value calculation unit 19.

演算部１２は、第１特定部１０ａから交差点数ＶＰｖが与えられるとともに、第１取得部１１ａから合計幅値ＥＰｖが与えられると、これら値を第１クラス特定部１５に与える。
第１クラス特定部１５は、交差点数ＶＰｖを用いて、交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖに基づいた推定血圧値を演算するに当たっての被検者Ｓのクラス特定を行う。 When the intersection number VP v is given from the first specifying unit 10 a and the total width value EP v is given from the first obtaining unit 11 a, the calculation unit 12 gives these values to the first class specifying unit 15.
The first class specifying unit 15 uses the intersection number VP v, performs class specific subject S in order to computed the estimated blood pressure value based on the intersection number VP v and the total width value EP v.

第１クラス特定部１５は、複数（本例では１４本）の等高線Ｈｖごとに取得された交差点数ＶＰｖの内の一つを用いてクラスの特定を行う。
第１クラス特定部１５は、複数の等高線Ｈｖの内、どの等高線Ｈｖを用いて取得された交差点数ＶＰｖを用いてクラスの特定を行うかについて記憶している。 The first class specifying unit 15 specifies a class using one of the intersection numbers VP v acquired for each of a plurality (14 in this example) of contour lines H v .
The first class specifying unit 15 stores information on which contour number VP v acquired by using which contour line H v of the plurality of contour lines H v is used to specify the class.

クラスの特定に用いる交差点数ＶＰｖを定めるための方法は、以下のように行われる。
すなわち、複数の被検者Ｓから取得した脈波から実際のデータ（上述した複数の等高線Ｈｖごとに取得された交差点数ＶＰｖ）を多数収集し、得られたデータを、例えば、年齢が２０歳台のグループ（若年グループ）と、５０歳以上のグループ（壮年グループ）の２つのグループに分類する。 A method for determining the number of intersections VP v used for class identification is performed as follows.
That is, a large number of actual data (number of intersections VP v acquired for each of the plurality of contour lines H v described above) is collected from pulse waves acquired from a plurality of subjects S, and the obtained data is, for example, age The group is divided into two groups: 20-year-old group (young group) and 50-year-old group (mature group).

次いで、ある等高線Ｈｖにおける交差点数ＶＰｖの平均値を両グループごとに求める。
さらに、求めた、若年グループの交差点数ＶＰｖの平均値と、壮年グループの交差点数ＶＰｖの平均値との差ΔＶＰｖを求め、この差であるΔＶＰｖの２乗値を求める。
ΔＶＰｖの２乗値を等高線Ｈごとに求め、ΔＶＰｖの２乗値が最も大きい等高線Ｈｖから求められる交差点数ＶＰｖを、クラス特定に用いるための交差点数ＶＰｖとする。 Next, an average value of the number of intersections VP v on a certain contour line H v is obtained for each group.
Further, the obtained, the average value of the intersection number VP v young group, calculates the difference .DELTA.VP v and the average value of the intersection number VP v of prime group, obtains the square value of .DELTA.VP v is the difference.
Obtains the square value of .DELTA.VP v for each contour H, the intersection number VP v obtained from square value is largest contour H v of .DELTA.VP v, and an intersection number VP v for use in class specific.

このように、ΔＶＰｖの２乗値が最も大きい等高線Ｈｖから求められる交差点数ＶＰｖを用いてクラス特定を行うことで、各クラスにおける交差点数ＶＰｖの値の差がより大きく表れるように設定することができ、適切にクラスの特定を行うことができる。 In this way, by performing class identification using the intersection number VP v obtained from the contour line H v having the largest square value of ΔVP v , the difference in the value of the intersection number VP v in each class is more greatly expressed. Can be set and class can be specified appropriately.

第１クラス特定部１５は、クラス特定用の交差点数ＶＰｖとして、上述のようにして特定された等高線Ｈｖの交差点数ＶＰｖを用いることを記憶している。 The first class specifying unit 15, as the intersection number VP v for a class specific stores the use of intersection number VP v contour H v identified as described above.

第１クラス特定部１５は、第１特定部１０ａから与えられる交差点数ＶＰｖの内、クラス特定用の交差点数ＶＰｖと記憶している等高線Ｈｖの交差点数ＶＰｖを参照する。
第１クラス特定部１５は、参照した交差点数ＶＰｖの値に応じて、複数に分類されたクラスの内のいずれに該当するかを特定する。
本実施形態では、６つのクラスとしてクラスＡからクラスＦが予め設定されている。 The first class specifying unit 15, among the intersection number VP v given from the first identifying unit 10a, refers to the intersection number VP v contour H v and the stored intersection number VP v for a class specific.
The first class specifying unit 15, depending on the value of the referenced intersection number VP v, identifies whether corresponds to any of the classes classified into a plurality.
In the present embodiment, class A to class F are preset as six classes.

第１クラス特定部１５は、参照した交差点数ＶＰｖの値が、「２」である場合、クラスＡと特定し、参照した交差点数ＶＰｖの値が、「２」より大きく「４」より小さい場合、クラスＢと特定する。
第１クラス特定部１５は、参照した交差点数ＶＰｖの値が、「４」である場合、クラスＣと特定し、参照した交差点数ＶＰｖの値が、「４」より大きく「６」より小さい場合、クラスＤと特定する。
第１クラス特定部１５は、参照した交差点数ＶＰｖの値が、「６」である場合、クラスＥと特定し、参照した交差点数ＶＰｖの値が、「６」より大きい場合、クラスＦと特定する。 When the value of the referenced intersection number VP v is “2”, the first class identifying unit 15 identifies the class A, and the value of the referenced intersection number VP v is greater than “2” and greater than “4”. If it is smaller, class B is specified.
When the value of the referenced intersection number VP v is “4”, the first class identifying unit 15 identifies the class C and the referenced intersection number VP v is greater than “4” and greater than “6”. If it is smaller, class D is specified.
The first class specifying unit 15, the value of the referenced intersection number VP v is, if "6" identifies a class E, the value of the referenced intersection number VP v is larger than "6", the class F Is specified.

このように、本実施形態では、年齢に応じて変化する値である交差点数ＶＰｖの値を用いて被検者Ｓを複数のクラスに分類する。
なお、クラスの特定を行うために用いる交差点数ＶＰｖは、例えば、一の被検者Ｓの速度脈波から複数の領域Ｒを選択し、選択した複数の領域Ｒから求めた交差点数ＶＰｖの平均値を用いてもよい。 Thus, in this embodiment, to classify the subject S into a plurality of classes by using the value of the intersection number VP v is a value that varies according to age.
The number of intersections VP v used to identify the class is, for example, the number of intersections VP v obtained by selecting a plurality of regions R from the velocity pulse wave of one subject S and obtaining the selected regions R. An average value of may be used.

以上のようにして、第１クラス特定部１５は、交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖに基づいた推定血圧値を演算するに当たっての被検者Ｓのクラス特定を行うことができる。 As described above, the first class specifying unit 15 can specify the class of the subject S when calculating the estimated blood pressure value based on the intersection number VP v and the total width value EP v .

一方、演算部１２は、第２特定部１０ｂから交差点数ＶＰａが与えられるとともに、第２取得部１１ｂから合計幅値ＥＰａが与えられると、これら値を第２クラス特定部１８に与える。
第２クラス特定部１８は、交差点数ＶＰａを用いて、交差点数ＶＰａ及び合計幅値ＥＰａに基づいた推定血圧値を演算するに当たっての被検者Ｓのクラス特定を行う。
なお、第２クラス特定部１８が特定するクラスも、第１クラス特定部１５が特定するクラスと同様、６つのクラスに分類されている。 On the other hand, when the intersection number VP a is given from the second specifying unit 10b and the total width value EP a is given from the second acquiring unit 11b, the calculating unit 12 gives these values to the second class specifying unit 18.
The second class specifying unit 18 uses the intersection number VP a, performs class specific subject S in order to computed the estimated blood pressure value based on the intersection number VP a and the total width value EP a.
The classes specified by the second class specifying unit 18 are also classified into six classes, similar to the classes specified by the first class specifying unit 15.

第２クラス特定部１８が行う被検者Ｓのクラス特定は、上述の第１クラス特定部１５によるクラス特定と同様である。
よって、第２クラス特定部１８は、クラス特定用の交差点数ＶＰａとして、予め特定された等高線Ｈｖの交差点数ＶＰａを用いることを記憶している。 The class identification of the subject S performed by the second class identification unit 18 is the same as the class identification by the first class identification unit 15 described above.
Thus, the second class specifying unit 18, as the intersection number VP a for a class specific stores the use of intersection number VP a pre specified contours H v.

第２クラス特定部１８は、第２特定部１０ｂから与えられる交差点数ＶＰａの内、クラス特定用の交差点数ＶＰａと記憶している等高線Ｈａの交差点数ＶＰａを参照する。
第１クラス特定部１５は、参照した交差点数ＶＰａの値に応じて、６つのクラスの内のいずれに該当するかを特定する。 The second class specifying unit 18, among the intersection number VP a given from the second identifying unit 10b, referring to intersection number VP a contour H a and the stored intersection number VP a for a class specific.
The first class specifying unit 15 specifies which of the six classes corresponds to the value of the referenced intersection number VP a .

以上のようにして、第２クラス特定部１８は、合計幅値ＥＰａに基づいた推定血圧値を演算するに当たっての被検者Ｓのクラス特定を行うことができる。 As described above, the second class specifying unit 18 may perform the class specific subject S in order to computed the estimated blood pressure value based on the total width value EP a.

〔２．４ 推定血圧値の演算〕
演算部１２の第１クラス特定部１５は、クラスを特定すると、第１推定値演算部１６に交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖを与える。
第１推定値演算部１６は、第１クラス特定部１５が特定したクラスに応じた推定血圧値の演算を、第１演算用モデル１７を用いて行う。 [2.4 Calculation of estimated blood pressure]
When specifying the class, the first class specifying unit 15 of the calculating unit 12 gives the number of intersections VP v and the total width value EP v to the first estimated value calculating unit 16.
The first estimated value calculation unit 16 calculates the estimated blood pressure value according to the class specified by the first class specifying unit 15 using the first calculation model 17.

第１演算用モデル１７は、６つのクラスに対応して第１モデルから第６モデルの６つの演算モデルを含んでいる。
第１推定値演算部１６は、第１演算用モデル１７に含まれる６つの演算モデルの内、第１クラス特定部１５が特定したクラスに対応した演算モデルを選択する。
第１推定値演算部１６は、選択した演算モデルを用いて推定血圧値の演算を行う。 The first calculation model 17 includes six calculation models of the first model to the sixth model corresponding to the six classes.
The first estimated value calculation unit 16 selects a calculation model corresponding to the class specified by the first class specifying unit 15 from the six calculation models included in the first calculation model 17.
The first estimated value calculation unit 16 calculates an estimated blood pressure value using the selected calculation model.

第１演算用モデル１７に含まれる各演算モデルは、複数の被検者Ｓから得た実際のデータからなるトレーニングデータを用いて構築されている。   Each calculation model included in the first calculation model 17 is constructed using training data composed of actual data obtained from a plurality of subjects S.

図８は、演算モデルのトレーニングデータの一例を示す図である。図８には、Ｎｏ．１からＮｏ．Ｊまでの被検者Ｓの測定血圧値、及び各被検者Ｓから取得した脈波から得た交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖが示されている。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of training data of an arithmetic model. In FIG. 1 to No. The measured blood pressure value of the subject S up to J, the number of intersections VP v obtained from the pulse wave obtained from each subject S, and the total width value EP v are shown.

図８中、ｘは、特徴量である交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖを統合して表した変数である。以下の説明では、ｘを特徴量とも呼ぶ。
また、図８中、ｋは、一の被検者Ｓによる速度脈波の特徴量である交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖを特定するための値であり、交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖを求めるために用いた等高線Ｈｖに対応付けられている。つまり、同じ等高線Ｈｖを用いて得られた交差点数ＶＰｖにはｋの値として同じ値が付される。 In FIG. 8, x is a variable obtained by integrating the number of intersections VP v and the total width value EP v that are feature amounts. In the following description, x is also called a feature amount.
In FIG. 8, k is a value for specifying the number of intersections VP v and the total width value EP v that are the characteristic amount of the velocity pulse wave by one subject S, and the number of intersections VP v and the total width. associated with the contour line H v used for obtaining the value EP v. In other words, the same number of intersections VP v obtained using the same contour line H v is assigned as the value of k.

図８中、Ｋは、ｋの最大値であり、交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖそれぞれの値の個数の合計数である。
本実施形態では、交差点数ＶＰｖは１４個取得され、合計幅値ＥＰｖは１４個取得される。よって、Ｋは、「２８」となる。また、図８では、交差点数ＶＰｖから先にｋが付与され、その次に合計幅値ＥＰｖにｋが付与されている。よって、１４個の交差点数ＶＰｖには、ｋの値として、それぞれ、「１」から「１４」が付与され、１４個の合計幅値ＥＰｖには、ｋの値として、それぞれ、「１５」から「２８」が付与される。
図８中、ｊは、Ｎｏ．１からＮｏ．Ｊまでの被検者Ｓを特定するための値である。 In FIG. 8, K is the maximum value of k, and is the total number of values of the number of intersections VP v and the total width value EP v .
In the present embodiment, 14 intersection numbers VP v are acquired, and 14 total width values EP v are acquired. Therefore, K is “28”. Further, in FIG. 8, k is applied first from the intersection number VP v, k are applied to the total width value EP v next. Therefore, “1” to “14” are assigned to the 14 intersection numbers VP v as k values, respectively, and “14” is assigned to the 14 total width values EP v as “15” values. To “28”.
In FIG. 1 to No. It is a value for specifying the subject S up to J.

各演算モデルは、速度脈波の特徴量ｘｋ（交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖ）を個々に用いて推定した、特徴量ごとの推定値を求め、さらに、特徴量ごとの推定血圧値に、その特徴量に対応するＳＮ比を乗算し、速度脈波に基づいた推定血圧値ｙ＾ｖを求める。つまり、本実施形態では、単回帰分析によって推定血圧値ｙ＾ｖを求める。 Each calculation model obtains an estimated value for each feature amount estimated using the velocity pulse wave feature amount x k (number of intersections VP v and total width value EP v ), and further estimates blood pressure for each feature amount. The value is multiplied by the S / N ratio corresponding to the feature amount to obtain an estimated blood pressure value y ^ v based on the velocity pulse wave. That is, in this embodiment, the estimated blood pressure value ＾ v is obtained by single regression analysis.

下記式（３）は、特徴量ｘに基づいて推定血圧値を求めるためのモデルであり、ここでは、速度脈波の特徴量ｘに基づいた推定血圧値を求める。   The following equation (3) is a model for obtaining an estimated blood pressure value based on the feature quantity x. Here, an estimated blood pressure value is obtained based on the feature quantity x of the velocity pulse wave.

上記式（３）中、左辺は、一の特徴量ｘから推定された推定血圧値である。
また、式（３）中、ｘｋ ｒｆは、図８に示すトレーニングデータにおける特徴量ｘｋの被検者一人当たりの平均値、ｙｋ ｒｆは、図８に示すトレーニングデータにおける測定血圧値ｙの被検者一人当たりの平均値である。
また、βｋは、ｘｋ ｒｆ及びｙｋ ｒｆを通過する傾きを示しており、下記式（４）のように表される。 In the above formula (3), the left side is an estimated blood pressure value estimated from one feature amount x.
Further, in Expression (3), x k rf is an average value of the feature amount x k per person in the training data shown in FIG. 8, and y k rf is a measured blood pressure value y in the training data shown in FIG. The average value per person.
Further, β k indicates an inclination passing through x k rf and y k rf and is expressed as the following equation (4).

また、各特徴量に対応するＳＮ比ωｋは、下記式（５）、（６）、（７）、（８）に基づいて求めることができる。 In addition, the SN ratio ω k corresponding to each feature amount can be obtained based on the following formulas (5), (6), (7), and (8).

なお、上記式（５）は、全平方和Ｓｋ Ｔを示している。式（６）は、回帰平方和Ｓｋ βを示している。式（７）は、誤差分散Ｖｋ ｅを示している。
ＳＮ比ωｋは、上記式（８）によって求めることができる。 The above equation (5) shows the total sum of squares S k T. Equation (6) shows the regression sum of squares S k β . Equation (7) shows the error variance V k e .
The SN ratio ω k can be obtained by the above equation (8).

図８に示すトレーニングデータを用い、上述の式（４）から式（８）に従って、各特徴量に対応したβｋ、ｘｋ ｒｆ、ｙｋ ｒｆ、及びωｋを求める。これら値を求めることにより、後述する演算モデルに用いられるパラメータが得られる。 Using the training data shown in FIG. 8, β k , x k rf , y k rf , and ω k corresponding to each feature amount are obtained according to the above equations (4) to (8). By obtaining these values, parameters used in an arithmetic model described later can be obtained.

下記式（９）は、特徴量ごとの推定血圧値に基づいて各特徴量を考慮した推定血圧値ｙ＾を求めるための演算モデルであり、ここでは、速度脈波に基づいた推定血圧値ｙ＾ｖを求める。 The following equation (9) is an arithmetic model for obtaining an estimated blood pressure value ＾ considering each feature amount based on the estimated blood pressure value for each feature amount. Here, the estimated blood pressure value y based on the velocity pulse wave ^ Find v .

式（９）中、左辺は、各特徴量を考慮した推定血圧値ｙ＾であり、ここでは、速度脈波に基づいた推定血圧値ｙ＾ｖが得られる。式（９）中の右辺のｙ＾ｋは、式（３）で示した一の特徴量ｘから推定された推定血圧値である。
よって、式（９）は、特徴量ｘｋの関数となっている。
つまり、式（９）に、取得した脈波から得た速度脈波の特徴量ｘｋ（交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖ）を代入すれば、推定血圧値ｙ＾ｖを求めることができる。 In equation (9), the left side is an estimated blood pressure value ＾ taking each feature quantity into consideration, and here, an estimated blood pressure value ＾ v based on the velocity pulse wave is obtained. In the equation (9), y k on the right side is an estimated blood pressure value estimated from one feature value x shown in the equation (3).
Thus, equation (9) is a function of the feature x k.
That is, if the characteristic quantity x k (number of intersections VP v and total width value EP v ) of the velocity pulse wave obtained from the acquired pulse wave is substituted into Equation (9), the estimated blood pressure value y ^ v can be obtained. it can.

第１演算用モデル１７が有している６つの演算モデルは、対応するクラスの特徴に応じたトレーニングデータを用いて構築されている。
このため、各演算モデルは、分類された各クラスに応じて適切な演算を実現することが可能なモデルとなっている。 The six calculation models of the first calculation model 17 are constructed using training data corresponding to the characteristics of the corresponding class.
For this reason, each calculation model is a model capable of realizing an appropriate calculation according to each classified class.

第１推定値演算部１６は、第１演算用モデル１７が有する演算モデルの内、第１クラス特定部１５が特定したクラスに対応した演算モデルを用い、推定血圧値ｙ＾ｖの演算を行う。第１推定値演算部１６は、特徴量である交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖを演算モデルに導入し、推定血圧値ｙ＾ｖを求める。
速度脈波に基づいた推定血圧値ｙ＾ｖを求めると、第１推定値演算部１６は、求めた推定血圧値ｙ＾ｖを統合演算部２１に与える。
統合演算部２１が行う処理については後に説明する。 The first estimated value calculation unit 16 calculates the estimated blood pressure value y v using the calculation model corresponding to the class specified by the first class specifying unit 15 among the calculation models of the first calculation model 17. . The first estimated value calculation unit 16 introduces the number of intersections VP v and the total width value EP v , which are feature quantities, into the calculation model, and obtains an estimated blood pressure value y ^ v .
When the estimated blood pressure value y v based on the velocity pulse wave is obtained, the first estimated value calculation unit 16 gives the obtained estimated blood pressure value y v to the integrated calculation unit 21.
The processing performed by the integrated calculation unit 21 will be described later.

一方、演算部１２の第２クラス特定部１８は、クラスを特定すると、第２推定値演算部１９に交差点数ＶＰａ及び合計幅値ＥＰａを与える。
第２推定値演算部１９は、第２クラス特定部１８が特定したクラスに応じた推定血圧値の演算を、第２演算用モデル２０を用いて行う。 On the other hand, when the second class specifying unit 18 of the calculating unit 12 specifies the class, the second class specifying unit 18 gives the intersection number VP a and the total width value EP a to the second estimated value calculating unit 19.
The second estimated value calculation unit 19 calculates the estimated blood pressure value according to the class specified by the second class specifying unit 18 using the second calculation model 20.

第２演算用モデル２０は、６つのクラスに対応して第７モデルから第１２モデルの６つの演算モデルを含んでいる。
第２推定値演算部１９は、第２演算用モデル２０に含まれる６つの演算モデルの内、第２クラス特定部１８が特定したクラスに対応した演算モデルを選択する。
第２推定値演算部１９は、選択した演算モデルを用いて推定血圧値の演算を行う。 The second calculation model 20 includes six calculation models of the seventh model to the twelfth model corresponding to the six classes.
The second estimated value calculation unit 19 selects a calculation model corresponding to the class specified by the second class specifying unit 18 from the six calculation models included in the second calculation model 20.
The second estimated value calculation unit 19 calculates an estimated blood pressure value using the selected calculation model.

なお、第２演算用モデル２０に含まれる各演算モデルの構築手順は、加速度脈波に基づいて得られた交差点数ＶＰａ及び合計幅値ＥＰａを用いて行われる以外、第１演算用モデル１７の場合と同様である。
また、第２推定値演算部１９が行う推定血圧値を演算するための処理は、加速度脈波に基づいて得られた交差点数ＶＰａ及び合計幅値ＥＰａを用いて行われる以外、第１演算用モデル１７による処理と同様である。
よって、これらの点については説明を省略する。 The construction procedure of each computation model included in the second computation model 20 is the first computation model, except that it is performed using the intersection number VP a and the total width value EP a obtained based on the acceleration pulse wave. This is the same as the case of 17.
In addition, the process for calculating the estimated blood pressure value performed by the second estimated value calculation unit 19 is performed using the number of intersections VP a and the total width value EP a obtained based on the acceleration pulse wave. This is the same as the processing by the calculation model 17.
Therefore, description of these points is omitted.

第２推定値演算部１９は、第２演算用モデル２０が有する演算モデルの内、第２クラス特定部１８が特定したクラスに対応した演算モデルを用い、推定血圧値ｙ＾ａの演算を行う。第２推定値演算部１９は、特徴量である交差点数ＶＰａ及び合計幅値ＥＰａを演算モデルに導入し、推定血圧値ｙ＾ａを求める。
加速度脈波に基づいた推定血圧値ｙ＾ａを求めると、第２推定値演算部１９は、求めた推定血圧値ｙ＾ａを統合演算部２１に与える。 The second estimated value calculation unit 19 calculates the estimated blood pressure value y ^ a using the calculation model corresponding to the class specified by the second class specifying unit 18 among the calculation models of the second calculation model 20. . The second estimated value calculation unit 19 introduces the intersection number VP a and the total width value EP a , which are feature quantities, into the calculation model, and obtains the estimated blood pressure value y ^ a .
When the estimated blood pressure value y ^ a based on the acceleration pulse wave is obtained, the second estimated value calculation unit 19 gives the obtained estimated blood pressure value y ^ a to the integrated calculation unit 21.

〔２．５ 推定血圧値の統合〕
統合演算部２１は、速度脈波に基づいて求めた推定血圧値ｙ＾ｖが第１推定値演算部１６から与えられるとともに、加速度脈波に基づいて求めた推定血圧値ｙ＾ａが第２推定値演算部１９から与えられると、両値を統合する演算を行う。 [2.5 Integration of estimated blood pressure values]
The integrated calculation unit 21 is provided with the estimated blood pressure value y ^ v calculated based on the velocity pulse wave from the first estimated value calculation unit 16, and the estimated blood pressure value y ^ a calculated based on the acceleration pulse wave is the second value. When given from the estimated value calculation unit 19, the calculation for integrating both values is performed.

統合演算部２１は、推定血圧値ｙ＾ｖ及び推定血圧値ｙ＾ａを統合するための演算を、統合演算するための統合演算モデルを用いて行う。 The integrated calculation unit 21 performs a calculation for integrating the estimated blood pressure value ＾ v and the estimated blood pressure value ＾ a using an integrated calculation model for performing the integrated calculation.

統合演算部２１は、６つのクラスに対応して６つの統合演算モデルを有している。
統合演算部２１は、第１クラス特定部１５及び第２クラス特定部１８の少なくともいずれか一方が特定したクラスに対応したモデルを選択する。
統合演算モデルは、複数の被検者Ｓから得た実際のデータからなるトレーニングデータを用いて構築されている。 The integrated calculation unit 21 has six integrated calculation models corresponding to the six classes.
The integrated calculation unit 21 selects a model corresponding to the class specified by at least one of the first class specifying unit 15 and the second class specifying unit 18.
The integrated calculation model is constructed using training data composed of actual data obtained from a plurality of subjects S.

図９（ａ）は、統合演算モデルのトレーニングデータの一例を示す図であり、速度脈波に基づいて求めた推定血圧値ｙ＾ｖに関するトレーニングデータを示している。図９（ａ）には、ある一のクラスに属する被検者Ｓであって、Ｎｏ．１からＮｏ．Ｎまでの被検者Ｓの測定血圧値、及び各被検者Ｓの脈波から得た交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖから求めた推定血圧値ｙ＾ｖ，ｎが示されている。 FIG. 9A is a diagram showing an example of training data of the integrated calculation model, and shows training data related to the estimated blood pressure value y ^ v obtained based on the velocity pulse wave. In FIG. 9A, the subject S belonging to a certain class, 1 to No. The measured blood pressure value of the subject S up to N and the estimated blood pressure value y ^ v, n obtained from the intersection number VP v and the total width value EP v obtained from the pulse wave of each subject S are shown. .

また、図９（ｂ）は、統合演算モデルのトレーニングデータの一例を示す図であり、加速度脈波に基づいて求めた推定血圧値ｙ＾ａに関するトレーニングデータを示している。図９（ｂ）中、Ｎｏ．１からＮｏ．Ｎまでの被検者Ｓは、図９（ａ）の被検者Ｓと同じ被検者である。図９（ｂ）には、図９（ａ）の被検者Ｓの測定血圧値、及び各被検者Ｓの脈波から得た交差点数ＶＰａ及び合計幅値ＥＰａから求めた推定血圧値ｙ＾ａ，ｎが示されている。 FIG. 9B is a diagram illustrating an example of training data of the integrated calculation model, and shows training data related to the estimated blood pressure value y ^ a obtained based on the acceleration pulse wave. In FIG. 1 to No. The subjects S up to N are the same subjects as the subjects S in FIG. FIG. 9B shows the estimated blood pressure obtained from the measured blood pressure value of the subject S in FIG. 9A, the number of intersections VP a obtained from the pulse wave of each subject S, and the total width value EP a. The values y ^ a, n are shown.

統合演算モデルは、速度脈波に基づく推定血圧値ｙ＾ｖ、及び加速度脈波に基づく推定血圧値ｙ＾ａに、対応するＳＮ比を乗算し、両値を統合した推定血圧値ｙ＾ｉを求める。
ＳＮ比ηは、下記式（１０）、（１１）、（１２）、（１３）に基づいて求めることができる。 The integrated calculation model multiplies the estimated blood pressure value ＾ v based on the velocity pulse wave and the estimated blood pressure value ＾ a based on the acceleration pulse wave by the corresponding SN ratio, and the estimated blood pressure value 値i obtained by integrating both values. Ask for.
The SN ratio η can be obtained based on the following formulas (10), (11), (12), and (13).

なお、上記式（１０）は、全平方和ＳＴを示している。式（１１）は、回帰平方和Ｓβを示している。式（１２）は、誤差分散Ｖｅを示している。
ＳＮ比ηは、上記式（１３）によって求めることができる。 The above equation (10) shows the total sum of squares S T. Equation (11) shows the regression sum of squares S beta. Equation (12) shows the error variance V e .
The SN ratio η can be obtained by the above equation (13).

図９（ａ）、図９（ｂ）に示すトレーニングデータを用い、上述の式（１０）から式（１３）に従って、推定血圧値ｙ＾ｖ及び推定血圧値ｙ＾ａに対応するＳＮ比ηを求める。 下記式（１４）は、ＳＮ比ηによって統合した推定血圧値ｙ＾ｉを求めるための演算モデルである。 Using the training data shown in FIGS. 9A and 9B, the SN ratio η corresponding to the estimated blood pressure value y ^ v and the estimated blood pressure value y ^ a according to the above-described equations (10) to (13). Ask for. The following equation (14) is an arithmetic model for obtaining the estimated blood pressure value y ^ i integrated by the SN ratio η.

式（１４）中、左辺は、統合した推定血圧値ｙ＾ｉである。
式（１４）に、第１推定値演算部１６から与えられる推定血圧値ｙ＾ｖを代入し、さらに、第２推定値演算部１９から与えられる推定血圧値ｙ＾ａを代入すれば、統合した推定血圧値ｙ＾ｉを求めることができる。 In equation (14), the left side is the integrated estimated blood pressure value y ^ i .
Substituting the estimated blood pressure value y ^ v given from the first estimated value calculation unit 16 and further substituting the estimated blood pressure value y ^ a given from the second estimated value calculation unit 19 into the expression (14), the integration The estimated blood pressure value y ^ i can be obtained.

統合演算部２１は、この統合演算モデルを上述のように６つ有している。各統合演算モデルは、対応するクラスの特徴に応じたトレーニングデータを用いて構築されている。
このため、各統合演算モデルは、分類された各クラスに応じて適切な演算を実現することが可能なモデルとなっている。 The integrated calculation unit 21 has six integrated calculation models as described above. Each integrated calculation model is constructed using training data corresponding to the characteristics of the corresponding class.
For this reason, each integrated calculation model is a model capable of realizing an appropriate calculation according to each classified class.

統合演算部２１は、上述の統合演算モデルを用い、推定血圧値ｙ＾ｖと、推定血圧値ｙ＾ａとを統合した推定血圧値ｙ＾ｉの演算を行う。第１推定値演算部１６は、推定血圧値ｙ＾ｖと、推定血圧値ｙ＾ａとを、特定されたクラスに応じて選択した統合演算モデルに導入し、推定血圧値ｙ＾ｉを求める。
推定血圧値ｙ＾ｉを求めると、統合演算部２１は、求めた推定血圧値ｙ＾ｉを出力部１３に与える。 The integrated calculation unit 21 uses the above-described integrated calculation model to calculate the estimated blood pressure value y ^ i obtained by integrating the estimated blood pressure value y ^ v and the estimated blood pressure value y ^ a . The first estimation value calculation unit 16, the estimated blood pressure value y ^ v, and the estimated blood pressure value y ^ a, introduced into the integrated calculation model selected in accordance with the identified class, obtaining the estimated blood pressure value y ^ i .
When the estimated blood pressure value ＾ i is obtained, the integrated calculation unit 21 gives the obtained estimated blood pressure value ＾ i to the output unit 13.

なお、本実施形態の統合演算部２１は、推定血圧値ｙ＾ｖと、推定血圧値ｙ＾ａとを単回帰分析によって、統合した推定血圧値ｙ＾ｉを演算するように構成されている。この統合演算部２１による演算方法は、推定血圧値ｙ＾ｖ、及び推定血圧値ｙ＾ａのそれぞれにウエイトとしてＳＮ比ηを乗算して統合した推定血圧値ｙ＾ｉを求めていると考えることができる。よって、例えば、ＳＮ比以外の方法によって求めた、適切に推定血圧値ｙ＾ｉを演算するためのウエイトを、推定血圧値ｙ＾ｖ、及び推定血圧値ｙ＾ａの少なくともいずれか一方に乗算することで、推定血圧値ｙ＾ｉを演算するように構成してもよい。 In addition, the integrated calculation part 21 of this embodiment is comprised so that the estimated blood pressure value y ^ i which integrated the estimated blood pressure value y ^ v and the estimated blood pressure value y ^ a by single regression analysis may be calculated. . It is considered that the calculation method by the integrated calculation unit 21 obtains an estimated blood pressure value y ^ i obtained by multiplying the estimated blood pressure value y ^ v and the estimated blood pressure value y ^ a by the SN ratio η as a weight. be able to. Therefore, for example, a weight for appropriately calculating the estimated blood pressure value ＾ i obtained by a method other than the SN ratio is multiplied by at least one of the estimated blood pressure value ＾ v and the estimated blood pressure value ＾ a. By doing so, the estimated blood pressure value y ^ i may be calculated.

処理部３の出力部１３は、例えば、液晶パネルからなる表示モニタやプリンタ等によって構成されている。
出力部１３は、統合演算部２１から与えられる推定血圧値ｙ＾ｉを、表示モニタに表示したり、印刷することによって出力する。 The output unit 13 of the processing unit 3 is configured by, for example, a display monitor or a printer made of a liquid crystal panel.
The output unit 13 outputs the estimated blood pressure value y ^ i given from the integrated calculation unit 21 by displaying it on a display monitor or printing it.

上記構成の生体情報推定装置１によれば、複数の等高線（Ｈｖ、Ｈａ）ごとの幅値（Ｗｖ、Ｗａ）を取得することで、脈波としての速度脈波及び加速度脈波の波形に関する情報を時間軸方向に沿って取得することができる。よって、例えば、フィルタ部６ｃによって脈波が減衰され、速度脈波及び加速度脈波のピークの値を取得するのが困難になる程度に当該ピークが小さくなったとしても、そのピークから速度脈波及び加速度脈波の波形に関する情報を取得できる。この結果、推定血圧値ｙ＾ｉをばらつきなく安定した値として求めることができる。 According to the biological information estimation apparatus 1 having the above-described configuration, the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave as pulse waves are obtained by acquiring the width values (W v , W a ) for each of the plurality of contour lines (H v , H a ). Can be acquired along the time axis direction. Therefore, for example, even if the peak is reduced to such an extent that the pulse wave is attenuated by the filter unit 6c and it becomes difficult to obtain the peak values of the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave, the velocity pulse wave from the peak is reduced. And information on the waveform of the acceleration pulse wave can be acquired. As a result, the estimated blood pressure value y ^ i can be obtained as a stable value without variation.

また、本実施形態の生体情報推定装置１は、合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）と、複数の等高線ごとの交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）とに基づいて推定血圧値ｙ＾ｉを求めるので、より多くの情報に基づいて推定血圧値ｙ＾ｉを求めることができる。この結果、推定血圧値ｙ＾ｉをよりばらつきなく安定した値として求めることができる。 Moreover, the biological information estimation apparatus 1 according to the present embodiment calculates the estimated blood pressure value y ^ i based on the total width value (EP v , EP a ) and the number of intersections (VP v , VP a ) for each of the plurality of contour lines. Therefore, the estimated blood pressure value y ^ i can be obtained based on more information. As a result, the estimated blood pressure value y ^ i can be obtained as a stable value without variation.

また、本実施形態の演算部１２は、予め設定された複数のクラス（グループ）に対応した推定血圧値ｙ＾ｉの演算を行うための演算用モデル（第１演算用モデル１７、第２演算用モデル２０）と、推定血圧値ｙ＾ｉの演算対象とされる被検者Ｓが複数のクラスの内のいずれに該当するかを、交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）に基づいて特定するクラス特定部（第１クラス特定部１５、第２クラス特定部１８）と、特定されたクラスに応じた推定血圧値ｙ＾ｉの演算を行う推定値演算部（第１推定値演算部１６、第２推定値演算部１９）とを備えている。
これにより、分類された各クラスに応じて適切な演算を行うことができるので、より精度よく推定血圧値ｙ＾ｉを求めることができる。 In addition, the calculation unit 12 of the present embodiment is a calculation model (first calculation model 17, second calculation) for calculating the estimated blood pressure value y ^ i corresponding to a plurality of classes (groups) set in advance. The subject model 20) and the subject S to be calculated for the estimated blood pressure value y ^ i are identified based on the number of intersections (VP v , VP a ). class specifying unit (first class specifying unit 15, the second class specification unit 18) and the estimated value calculating section (first estimation value calculation unit 16 for calculating the estimated blood pressure value y ^ i in accordance with the identified class, A second estimated value calculation unit 19).
Thereby, since an appropriate calculation can be performed according to each classified class, it is possible to obtain the estimated blood pressure value y ^ i with higher accuracy.

また、本実施形態において、微分処理部９は、センサ部２の出力信号が表している、被検者Ｓから検出された容積脈波（検出脈波）を微分した微分波である速度脈波及び加速度脈波（微分脈波）を、被検者Ｓの脈波として取得するので、脈波の振幅変動がより大きくなりピークが明りょうに表れるようにすることができる。この結果、脈波の波形に関する情報をより確実に取得することができる。   Further, in the present embodiment, the differential processing unit 9 is a velocity pulse wave that is a differential wave obtained by differentiating the volume pulse wave (detected pulse wave) detected from the subject S represented by the output signal of the sensor unit 2. Further, since the acceleration pulse wave (differential pulse wave) is acquired as the pulse wave of the subject S, the amplitude fluctuation of the pulse wave becomes larger and the peak can clearly appear. As a result, information regarding the waveform of the pulse wave can be acquired more reliably.

また、本実施形態において、微分処理部９は、検出脈波を一回微分した速度脈波（一回微分脈波）と、検出脈波を二回微分した加速度脈波（二回微分脈波）とを被検者Ｓの脈波として交差点特定部１０に与え、交差点特定部１０は、速度脈波と、速度脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線Ｈｖ（第１等高線）とが交差する交差点ｑｖ（第１交差点）を特定するとともに、加速度脈波と、加速度脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線Ｈａ（第２等高線）とが交差する交差点ｑａ（第２交差点）を特定する。また、演算部１２は、交差点ｑｖより取得される幅値Ｗｖ（第１幅値）と、交差点ｑａより取得される幅値Ｗａ（第２幅値）とに基づいて推定血圧値ｙ＾ｉを求めるように構成されている。 In the present embodiment, the differential processing unit 9 also includes a velocity pulse wave (one-time differential pulse wave) obtained by differentiating the detected pulse wave once and an acceleration pulse wave (two-time differential pulse wave) obtained by differentiating the detected pulse wave twice. ) As the pulse wave of the subject S to the intersection specifying unit 10, and the intersection specifying unit 10 indicates the velocity pulse wave and a contour line H v (first) representing a constant value with respect to the amplitude direction of the velocity pulse wave. An intersection q v (first intersection) intersecting with the first contour line), an acceleration pulse wave, and a contour line H a (second contour line) representing a constant value with respect to the amplitude direction of the acceleration pulse wave; Specifies the intersection q a (second intersection) at which. In addition, the calculation unit 12 estimates the blood pressure value based on the width value W v (first width value) acquired from the intersection q v and the width value W a (second width value) acquired from the intersection q a. It is configured to obtain y ^ i .

この場合、速度脈波と、加速度脈波の両方に基づいて演算を行うので、より多くの情報に基づいて推定血圧値ｙ＾ｉを求めることができ、推定血圧値ｙ＾ｉをよりばらつきなく安定した値として求めることができる。 In this case, since the calculation is performed based on both the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave, the estimated blood pressure value y ^ i can be obtained based on more information, and the estimated blood pressure value y ^ i is more uniform. It can be obtained as a stable value.

なお、上記実施形態では、生体情報推定装置１を、被検者Ｓの生体情報の推定値として推定血圧値を求める場合を例示したが、生体情報推定装置１は、例えば、血管年齢や、ストレス状態を表す指数等といった被検者Ｓの他の生体情報の推定値を求めるように構成してもよい。   In the above-described embodiment, the biological information estimation apparatus 1 is exemplified as a case where an estimated blood pressure value is obtained as an estimated value of the biological information of the subject S. However, the biological information estimation apparatus 1 is, for example, a blood vessel age or a stress You may comprise so that the estimated value of the other biological information of the subject S, such as the index | exponent showing a state, may be calculated | required.

また、上記実施形態では、合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）と、交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）とに基づいて推定血圧値ｙ＾ｉを求めた場合を示したが、合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）、及び交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）のいずれか一方を用いて推定血圧値ｙ＾ｉを求めてもよい。
さらに、上記実施形態では、１拍分の波形である領域Ｒを速度脈波及び加速度脈波それぞれで一つだけ用い、合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）と、交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）を求めた場合を例示したが、より多数の波形を用いて合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）及び交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）を求めてもよい。 In the above embodiment, the total width value (EP v, EP a) and, intersection number (VP v, VP a) shows the case of obtaining the estimated blood pressure value y ^ i based on the total width value The estimated blood pressure value ＾ i may be obtained using either one of (EP v , EP a ) and the number of intersections (VP v , VP a ).
Furthermore, in the above embodiment, only one region R, which is a waveform for one beat, is used for each of the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave, and the total width value (EP v , EP a ) and the number of intersections (VP v , VP) are used. Although the case where a ) is obtained is illustrated, the total width value (EP v , EP a ) and the number of intersections (VP v , VP a ) may be obtained using a larger number of waveforms.

上記実施形態では、速度脈波と、加速度脈波の両方に基づいて推定血圧値ｙ＾ｉを求めた場合を示したが、速度脈波、及び加速度脈波のいずれか一方を用いて推定血圧値ｙ＾ｉを求めることもできる。
さらに、被検者Ｓから検出された容積脈波（検出脈波）に基づいて推定血圧値ｙ＾ｉを求めることもできる。この場合、微分処理部９は、与えられた出力信号が表す容積脈波を微分せずそのまま交差点特定部１０に与える。後段の各部は、容積脈波に基づいて、特徴量である合計幅値と、交差点数とを求め、推定血圧値ｙ＾ｉを求める。
よって、推定血圧値ｙ＾ｉを求めるために、容積脈波、速度脈波、及び加速度脈波のいずれかを用いることができる。また、これら内、任意の脈波を選択して組み合わせ、推定血圧値ｙ＾ｉを求めることもできる。 In the above-described embodiment, the estimated blood pressure value y ^ i is obtained based on both the velocity pulse wave and the acceleration pulse wave. However, the estimated blood pressure is estimated using either the velocity pulse wave or the acceleration pulse wave. The value y ^ i can also be determined.
Furthermore, the estimated blood pressure value y ^ i can also be obtained based on the volume pulse wave (detected pulse wave) detected from the subject S. In this case, the differentiation processing unit 9 does not differentiate the volume pulse wave represented by the given output signal, and directly gives it to the intersection specifying unit 10. Each part in the subsequent stage obtains a total width value that is a feature amount and the number of intersections based on the volume pulse wave, and obtains an estimated blood pressure value y ^ i .
Therefore, in order to obtain the estimated blood pressure value y ^ i , any one of the volume pulse wave, the velocity pulse wave, and the acceleration pulse wave can be used. In addition, it is also possible to obtain an estimated blood pressure value y ^ i by selecting and combining arbitrary pulse waves.

また、上記実施形態では、クラス特定部（第１クラス特定部１５、第２クラス特定部１８）が、交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）に基づいて、被検者Ｓのクラスを特定する場合を例示したが、合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）に基づいて、被検者Ｓのクラスを特定するように構成してもよいし、交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）、及び合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）の両方を用いて被検者Ｓのクラスを特定するように構成してもよい。 In the above embodiment, the class specifying unit (first class specifying unit 15, the second class specifying unit 18) If, the intersection number (VP v, VP a) based on, identify the class of the subject S However, the class of the subject S may be specified based on the total width value (EP v , EP a ), the number of intersections (VP v , VP a ), and the total width value (EP v, EP a) may be configured to identify the class of the subject S using both.

また、上記実施形態では、被検者Ｓを分類するための複数のクラスを、被検者Ｓの特徴としての年齢に応じて分類分けした場合を例示したが、例えば、性別によってクラスを分類してもよいし、被検者Ｓの特徴であって、その相違が交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）、及び合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）に影響を及ぼすような特徴によってクラスを分類してもよい。 Moreover, in the said embodiment, although the case where the several class for classifying the subject S was classified according to the age as a characteristic of the subject S was illustrated, for example, class is classified according to sex. The class may be classified according to the characteristics of the subject S, the difference of which affects the number of intersections (VP v , VP a ) and the total width value (EP v , EP a ). May be.

また、上記実施形態の生体情報推定装置１は、被検者Ｓの脈波を検出する機能のみを有するセンサ部２を用いた場合を例示したが、例えば、パルスオキシメータに、生体情報推定装置１が有する推定血圧値を求める機能を付加することで、パルスオキシメータとしての機能と、血圧測定装置としての機能を備えた生体情報推定装置を構成してもよい。
この場合、パルスオキシメータは、光電式のセンサを用いているため、その光電式のセンサを脈波センサとして兼用することができる。よって、容易に、パルスオキシメータ機能及び血圧測定機能の両方を備えた構成とすることができる。 Moreover, although the biological information estimation apparatus 1 of the said embodiment illustrated the case where the sensor part 2 which has only the function which detects the subject's S pulse wave was used, for example, a biological information estimation apparatus is used for a pulse oximeter. By adding a function for obtaining an estimated blood pressure value of 1, a biological information estimation device having a function as a pulse oximeter and a function as a blood pressure measurement device may be configured.
In this case, since the pulse oximeter uses a photoelectric sensor, the photoelectric sensor can also be used as a pulse wave sensor. Therefore, it can be easily configured to have both a pulse oximeter function and a blood pressure measurement function.

さらに、例えば、本実施形態の生体情報推定装置１は、処理部３としてスマートフォン等の携帯端末装置を用い、センサ部２として前記携帯端末装置に取り付け可能なセンサを用いて構成することもできる。
この場合、携帯端末装置に生体情報推定装置１としての機能を付与できるので、常時、血圧測定等の健康状態の管理が可能となる。
また、腕時計型の携帯端末装置であれば、使用者の腕に接触する部分にセンサ部２を埋め込むことができ、逐次、健康状態の管理が可能となる。 Furthermore, for example, the biological information estimation apparatus 1 of the present embodiment can be configured using a mobile terminal device such as a smartphone as the processing unit 3 and using a sensor that can be attached to the mobile terminal device as the sensor unit 2.
In this case, since the function as the biological information estimation device 1 can be given to the mobile terminal device, it is possible to always manage the health condition such as blood pressure measurement.
Moreover, if it is a wristwatch-type portable terminal device, the sensor part 2 can be embedded in the part which contacts a user's arm, and management of a health state is attained sequentially.

また、上記実施形態では、センサ部２に反射光を利用した光電式の脈波センサを用いて被検者Ｓの容積脈波を取得する場合を例示したが、透過光を利用する光電式の脈波センサを用いてもよい。さらに、被検者Ｓから取得する脈波としては、容積脈波に限らず、圧脈波や、その他の脈波を取得し、推定血圧値ｙ＾ｉの演算に用いることができる。
なお、圧脈波を取得する場合、センサ部としては、圧電式の脈波センサを用いることができる。 Moreover, in the said embodiment, although the case where the volume pulse wave of the subject S was acquired using the photoelectric pulse wave sensor using reflected light for the sensor unit 2 was illustrated, the photoelectric type using transmitted light is illustrated. A pulse wave sensor may be used. Furthermore, the pulse wave acquired from the subject S is not limited to the volume pulse wave, and a pressure pulse wave and other pulse waves can be acquired and used for the calculation of the estimated blood pressure value y ^ i .
In addition, when acquiring a pressure pulse wave, a piezoelectric pulse wave sensor can be used as the sensor unit.

〔３． 取得した特徴量の安定性評価について〕
次に、上記実施形態の生体情報推定装置１によって推定血圧値ｙ＾ｉを求める際の特徴量である合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）と、従来から特徴量として用いられていた加速度脈波のピークの値とについて、取得したときの値の安定性について評価した。 [3. About the stability evaluation of acquired features)
Next, the total width value (EP v , EP a ), which is a feature amount when the estimated blood pressure value i is obtained by the biological information estimation apparatus 1 of the above embodiment, and the acceleration pulse conventionally used as the feature amount The wave peak value and the stability of the acquired value were evaluated.

実施例としては、上記実施形態の生体情報推定装置１が加速度脈波から取得した合計幅値ＥＰａを採用し、比較例としては、加速度脈波から取得したピークの値を採用した。 Examples include the biological information estimating apparatus 1 of the above embodiment employs a total width value EP a obtained from the acceleration pulse wave, as a comparative example has adopted the value of the peak obtained from the acceleration pulse wave.

実施例では、規格化された二回微分値が最大振幅値の−３０％である「−０．３」の等高線、同３０％である「０．３」の等高線、同６０％である「０．６」の等高線、同９０％である「０．９」の等高線それぞれにおける合計幅値ＥＰａを５拍分取得し評価に用いた。 In the example, the normalized double differential value is a contour line of “−0.3” that is −30% of the maximum amplitude value, a contour line of “0.3” that is 30%, and 60% of the same. contour 0.6 ", using a total width value EP a to get 5 beat evaluated in each contour of" 0.9 "is the 90%.

図１０は、比較例として用いるピークの値の求め方を説明するための図である。
加速度脈波からピークの値の求めるには、まず、図１０中、１拍分の波形である領域Ｒにおいて、絶対値で最も高い値を示しているピークｐ１０から順に並ぶ各ピークｐ１１、ｐ１２、ｐ１３、及びｐ１４の値をそれぞれ取得する。
次いで、取得した各値である、ピークｐ１１の値ｂ、ピークｐ１２の値ｃ、ピークｐ１３の値ｄ、及びピークｐ１４の値ｅを、ピークｐ１０の値ａで規格化する。 FIG. 10 is a diagram for explaining how to obtain a peak value used as a comparative example.
In order to obtain the peak value from the acceleration pulse wave, first, in the region R which is a waveform for one beat in FIG. 10, the peaks p11, p12, which are arranged in order from the peak p10 showing the highest absolute value. The values of p13 and p14 are acquired.
Next, each of the acquired values is normalized by the value a of the peak p10, the value b of the peak p11, the value c of the peak p12, the value d of the peak p13, and the value e of the peak p14.

比較例では、これら規格化したピークｐ１１の値ｂ／ａ、ピークｐ１２の値ｃ／ａ、ピークｐ１３の値ｄ／ａ、及びピークｐ１４の値ｅ／ａを５心拍分取得し評価に用いた。   In the comparative example, these normalized peak p11 value b / a, peak p12 value c / a, peak p13 value d / a, and peak p14 value e / a were obtained for 5 heartbeats and used for evaluation. .

評価方法としては、下記式（１５）に示す特徴量の抽出率ＥｘＲａｔｅを、実施例及び比較例それぞれで求め、比較した。   As an evaluation method, the extraction rate ExRate of the feature amount represented by the following formula (15) was obtained and compared in each of the example and the comparative example.

ここで、ｅｘｔｒｉは、抽出フラグであり、特徴量（合計幅値ＥＰａ、ピークの値）が抽出できた場合に「１」を代入し、抽出できなかった場合に「０」を代入する。また、ｉは、抽出率ＥｘＲａｔｅを求めるために用いたサンプル数であり、ここでは、５拍分を用いたのでｉは「５」となる。 Here, extr i is extracted flag, the feature substitutes "1" when (total width value EP a, peak value) can be extracted, substitutes "0" if it can not extract . Further, i is the number of samples used for obtaining the extraction rate ExRate. Here, since 5 beats are used, i is “5”.

また、下記式（１６）に示す変動係数Ｃ．Ｖ．を、実施例及び比較例それぞれで求め、比較した。   Further, the coefficient of variation C.E. V. Were obtained and compared in each of the Examples and Comparative Examples.

なお、上記式（１６）中、ｍは特徴量（合計幅値ＥＰａ、ピークの値）の平均値、σは特徴量（合計幅値ＥＰａ、ピークの値）の標準偏差である。なお、抽出できなかった特徴量の値は「０」とした。 In the formula (16), m is an average of the amount characteristics (total width value EP a, peak value), sigma is the standard deviation of the weight characteristics (total width value EP a, peak value). Note that the feature value that could not be extracted was set to “0”.

図１１は、特徴量の抽出率ＥｘＲａｔｅを求めた結果を示す図である。
図１１に示すように、実施例では、すべての等高線での合計幅値ＥＰａの抽出率が１００％であった。
一方、比較例では、ピークｐ１１の値ｂ／ａの抽出率は１００％であったが、他の値の抽出率は１００％に至らなかった。
この結果から、実施例では、比較例と比較して、加速度脈波から安定して波形の情報を取得することができることが判る。 FIG. 11 is a diagram illustrating a result of obtaining the feature rate extraction rate ExRate.
As shown in FIG. 11, in the embodiment, the extraction rate of the total width value EP a on all contour lines was 100%.
On the other hand, in the comparative example, the extraction rate of the value b / a of the peak p11 was 100%, but the extraction rates of other values did not reach 100%.
From this result, it can be seen that in the embodiment, the waveform information can be stably acquired from the acceleration pulse wave as compared with the comparative example.

図１２は、変動係数Ｃ．Ｖ．を求めた結果を示す図である。
図１２に示すように、実施例では、すべての等高線での合計幅値ＥＰａの変動係数が０．１未満と非常に小さい値であった。
一方、比較例では、ピークｐ１１の値ｂ／ａの変動係数が０．１未満と小さくなっているが、他の変動係数は、いずれも０．３を超えており、非常に大きい値であった。
この結果から、実施例では、比較例と比較して、値を取得したときのばらつきが少なく、安定していることが判る。 12 shows the coefficient of variation C.I. V. It is a figure which shows the result of having calculated | required.
As shown in FIG. 12, in the embodiment, the coefficient of variation of the total width value EP a on all contour lines were very small value of less than 0.1.
On the other hand, in the comparative example, the variation coefficient of the value b / a of the peak p11 is as small as less than 0.1, but the other variation coefficients are all over 0.3 and are very large values. It was.
From this result, it can be seen that the embodiment is stable with less variation when the values are acquired as compared with the comparative example.

上記結果から、本実施形態の生体情報推定装置１によれば、ピークの値を特徴量として取得する場合と比較して、特徴量である合計幅値ＥＰａをばらつきなく安定して取得することができることが判る。
つまり、本実施形態の生体情報推定装置１は、特徴量として合計幅値ＥＰａを取得することで、加速度脈波の波形に関する情報を時間軸方向に沿って取得することができ、ピークの値を特徴量として取得する場合と比較して、より安定して加速度脈波の波形に関する情報を取得することができると言える。 From the above results, according to the biological information estimating apparatus 1 of the present embodiment, compared with the case of obtaining the value of the peak as the characteristic amount, to return the total width value EP a a feature quantity variation without stable You can see that
That is, the biological information estimation apparatus 1 of the present embodiment can acquire information on the waveform of the acceleration pulse wave along the time axis direction by acquiring the total width value EP a as the feature amount, and the peak value It can be said that the information regarding the waveform of the acceleration pulse wave can be acquired more stably as compared with the case of acquiring as a feature amount.

また、この結果から、本実施形態の生体情報推定装置１は、ばらつきなく安定して特徴量を取得することができ、推定血圧値をばらつきなく安定した値として求めることができる。   Moreover, from this result, the biological information estimation apparatus 1 according to the present embodiment can stably acquire feature values without variation, and can calculate an estimated blood pressure value as a stable value without variation.

〔４． 推定値の誤差について〕
上記実施形態では、特徴量である交差点数（ＶＰｖ、ＶＰａ）及び合計幅値（ＥＰｖ、ＥＰａ）を用いて推定血圧値ｙ＾ｉを演算する際に、単回帰分析によって演算した場合を例示したが、他の実施形態として、単回帰分析に代えて、ＰＬＳ法（Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）による重回帰分析によって推定血圧値ｙ＾ｉを演算するように構成した生体情報推定装置１を用い、推定血圧値ｙ＾ｉを演算させた。 [4. (Errors in estimated values)
In the above embodiment, when the estimated blood pressure value y ^ i is calculated using the number of intersections (VP v , VP a ) and the total width value (EP v , EP a ) that are feature quantities, the calculation is performed by single regression analysis. Although the case has been illustrated, as another embodiment, a biological information estimation apparatus 1 configured to calculate an estimated blood pressure value y ^ i by multiple regression analysis using a PLS method (Partial Least Squares Regression) instead of single regression analysis Was used to calculate the estimated blood pressure value y ^ i .

さらに他の実施形態として、ＣＡＲＴ法（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｔｒｅｅｓ）による重回帰分析によって推定血圧値ｙ＾ｉを演算するように構成した生体情報推定装置１を用い、推定血圧値ｙ＾ｉを演算させた。 In still other embodiments, using the biological information estimating apparatus 1 configured as to calculate the estimated blood pressure value y ^ i by multiple regression analysis by CART method (Classification and regression trees), it is calculating the estimated blood pressure value y ^ i It was.

そして、単回帰分析によって演算した推定血圧値ｙ＾ｉ、ＰＬＳ法によって演算した推定血圧値ｙ＾ｉ、及びＣＡＲＴ法によって演算した推定血圧値ｙ＾ｉそれぞれの推定誤差を求め、比較した。 The estimated blood pressure value y ^ i which is calculated by simple linear regression analysis, the estimated blood pressure value y ^ i was calculated by the PLS method and the estimated blood pressure value y ^ i each estimated error computed by the CART method was determined and compared.

推定誤差は、下記式（１７）に示す、絶対平均誤差ＭＡＰＥを求め、比較した。なお、ＭＡＰＥを求めるに際して、例えば、Ｎｏ．１からＮｏ．ＮまでのＮ人の被検者Ｓの血圧値を測定するとともに、生体情報推定装置１によって推定血圧値ｙ＾ｉを求めた。
また、推定血圧値ｙ＾ｉとしては、収縮期及び拡張期の両方を求め、測定血圧値との間で比較した。 As the estimation error, absolute average error MAPE shown in the following formula (17) was obtained and compared. In obtaining MAPE, for example, No. 1 to No. The blood pressure values of N subjects S up to N were measured, and the estimated blood pressure value y ^ i was obtained by the biological information estimation device 1.
Further, as the estimated blood pressure value ＾ i , both the systolic phase and the diastolic phase were obtained and compared with the measured blood pressure value.

図１３は、推定血圧値の絶対平均誤差を求めた結果を示した図である。
図１３中、ＣＡＲＴ法によって演算した推定血圧値ｙ＾ｉは、単回帰分析による演算、及びＰＬＳ法による演算の推定血圧値ｙ＾ｉと比較して若干誤差が大きく表れているが、いずれの方法の場合も、実用上問題の無い誤差であることが確認できた。 FIG. 13 is a diagram showing a result of obtaining an absolute average error of the estimated blood pressure value.
In FIG. 13, the estimated blood pressure value ＾ i calculated by the CART method is slightly larger than the estimated blood pressure value ＾ i calculated by the single regression analysis and the calculation by the PLS method. In the case of the method, it was confirmed that the error had no practical problem.

〔５． その他〕
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。
上記実施形態では、演算部２１が、第１クラス特定部１５、及び第２クラス特定部１８を備えていることで、被検者Ｓのクラスを特定した上で推定血圧値ｙ＾ｖ及び推定血圧値ｙ＾ａを求めるように構成した場合を例示したが、例えば、図１０に示す変形例のように、演算部２１が、第１推定値演算部１６と、第１推定値演算部１６が演算に用いる演算モデル２５と、第２推定値演算部１９と、第２推定値演算部１９が演算に用いる演算モデル２６とを備え、第１クラス特定部１５、及び第２クラス特定部１８を備えない構成とすることもできる。 [5. Others]
The present invention is not limited to the above embodiment.
In the above-described embodiment, the calculation unit 21 includes the first class specifying unit 15 and the second class specifying unit 18, so that the estimated blood pressure value y ^ v and the estimated blood pressure value are estimated after specifying the class of the subject S. Although the case where it comprised so that blood-pressure value y ^ a was calculated | required was illustrated, as the modification shown in FIG. 10, for example, the calculating part 21 is the 1st estimated value calculating part 16 and the 1st estimated value calculating part 16 Includes a calculation model 25 used for calculation, a second estimated value calculation unit 19, and a calculation model 26 used by the second estimated value calculation unit 19 for calculation, and includes a first class specifying unit 15 and a second class specifying unit 18. It can also be set as the structure which is not provided.

この場合、第１推定値演算部１６には、第１特定部１０ａ及び第１取得部１１ａから、交差点数ＶＰｖ及び合計幅値ＥＰｖが与えられ、第２推定値演算部１９には、第２特定部１０ｂ及び第２取得部１１ｂから、交差点数ＶＰａ及び合計幅値ＥＰａが与えられる。 In this case, the first estimated value calculation unit 16 is given the intersection number VP v and the total width value EP v from the first specifying unit 10a and the first acquisition unit 11a, and the second estimated value calculation unit 19 The number of intersections VP a and the total width value EP a are given from the second specifying unit 10b and the second acquisition unit 11b.

第１推定値演算部１６及び第２推定値演算部１９は、交差点数及び合計幅値を用いて推定血圧値ｙ＾ｖ，ｙ＾ａ求める。このとき、第１推定値演算部１６及び第２推定値演算部１９は、上記実施形態と同様に単回帰分析によって推定血圧値ｙ＾ｖ，ｙ＾ａを求めても良いが、単回帰分析に代えて、例えば、ＰＬＳ法等の重回帰分析（多変量解析）によって、推定血圧値ｙ＾ｖ，ｙ＾ａを求めても良い。
このとき、演算モデル２５、２６としては、ＰＬＳ法等の重回帰分析を行うためのモデルが採用され、予め推定血圧値ｙ＾ｖ，ｙ＾ａを求めるためのトレーニングがなされる。 The first estimated value calculation unit 16 and the second estimated value calculation unit 19 obtain estimated blood pressure values y ^ v and y ^ a using the number of intersections and the total width value. At this time, the first estimated value calculation unit 16 and the second estimated value calculation unit 19 may obtain the estimated blood pressure values y ^ v and y ^ a by single regression analysis as in the above embodiment, but single regression analysis Instead, for example, the estimated blood pressure values y ^ v and y ^ a may be obtained by multiple regression analysis (multivariate analysis) such as the PLS method.
At this time, models for performing multiple regression analysis such as the PLS method are employed as the calculation models 25 and 26, and training for obtaining the estimated blood pressure values y ^ v and y ^ a is performed in advance.

この場合、上記実施形態のように被検者Ｓを複数クラスに分類せずとも、クラスの分類に利用する変数（交差点数ＶＰｖ，ＶＰａ及び合計幅値ＥＰｖ，ＥＰａ）を多変量解析の入力変数に用いることで、クラスを分類したときと同様の効果を得ることができ、高い精度で推定血圧値ｙ＾ｉを求めることができる。 In this case, the variables (number of intersections VP v , VP a and total width values EP v , EP a ) used for class classification are multivariate without classifying the subject S into a plurality of classes as in the above embodiment. By using it as an input variable for analysis, the same effect as when the class is classified can be obtained, and the estimated blood pressure value ＾ i can be obtained with high accuracy.

１ 生体情報推定装置
２ センサ部
３ 処理部
４ 光源
５ 受光部
６ センサ制御部
６ａ 光源制御部
６ｂ 信号処理部
６ｃ フィルタ部
６ｄ 増幅部
９ 微分処理部
１０ 交差点特定部
１０ａ 第１特定部
１０ｂ 第２特定部
１１ 幅値取得部
１１ａ 第１取得部
１１ｂ 第２取得部
１２ 演算部
１３ 出力部
１５ 第１クラス特定部
１６ 第１推定値演算部
１７ 第１演算用モデル
１８ 第２クラス特定部
１９ 第２推定値演算部
２０ 第２演算用モデル
２１ 統合演算部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Biological information estimation apparatus 2 Sensor part 3 Processing part 4 Light source 5 Light receiving part 6 Sensor control part 6a Light source control part 6b Signal processing part 6c Filter part 6d Amplification part 9 Differentiation processing part 10 Intersection specific | specification part 10a 1st specific | specification part 10b 2nd Specific part 11 Width value acquisition part 11a First acquisition part 11b Second acquisition part 12 Operation part 13 Output part 15 First class specification part 16 First estimated value calculation part 17 First calculation model 18 Second class specification part 19 First 2 Estimated Value Calculation Unit 20 Second Calculation Model 21 Integrated Calculation Unit

Claims (13)

正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定装置であって、
前記脈波を取得する脈波取得部と、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定部と、
前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得部と、
前記幅値に基づいて前記推定値を求める演算部と、を備え、
前記交差点特定部は、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記幅値取得部は、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得する
生体情報推定装置。 A biological information estimation device for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a biological body including a peak on at least one of a positive side and a negative side,
A pulse wave acquisition unit for acquiring the pulse wave;
An intersection identifying unit that identifies a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A width value acquisition unit for acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after a peak on the same code side as the code side on which the contour line is located;
An operation unit for obtaining the estimated value based on the width value,
The intersection specifying unit specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values from each other,
The said width value acquisition part is a biometric information estimation apparatus which acquires the said width value for every several said contour line. 前記演算部は、前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める請求項１に記載の生体情報推定装置。   The biological information estimation apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit obtains the estimated value based on the width value and the number of the plurality of intersections. 前記演算部は、
前記生体を分類するために予め設定された複数のグループに対応した前記推定値の演算を行うための演算用モデルと、
前記推定値の演算対象とされる前記生体が前記複数のグループの内のいずれに該当するかを、前記幅値及び前記複数の交差点の数の少なくとも一方に基づいて特定するグループ特定部と、
特定されたグループに応じた前記推定値の演算を、前記演算用モデルを用いて行う推定値演算部と、を備えている請求項１又は請求項２に記載の生体情報推定装置。 The computing unit is
A calculation model for calculating the estimated values corresponding to a plurality of groups set in advance for classifying the living body;
A group identification unit that identifies which of the plurality of groups the biological subject to be calculated of the estimated value is based on at least one of the width value and the number of intersections;
The biological information estimation apparatus according to claim 1, further comprising: an estimated value calculation unit that performs calculation of the estimated value according to the identified group using the calculation model. 前記脈波取得部は、前記生体から検出された検出脈波の微分波である微分脈波を前記脈波として取得する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生体情報推定装置。   The biological information estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the pulse wave acquisition unit acquires a differential pulse wave, which is a differential wave of a detected pulse wave detected from the living body, as the pulse wave. . 前記脈波取得部は、前記検出脈波を一回微分した一回微分脈波と、前記検出脈波を二回微分した二回微分脈波とを前記脈波として前記交差点特定部に与え、
前記交差点特定部は、前記一回微分脈波と、前記一回微分脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す第１等高線と、が交差する複数の第１交差点を特定するとともに、前記二回微分脈波と、前記二回微分脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す第２等高線と、が交差する複数の第２交差点を特定し、
前記演算部は、前記複数の第１交差点より取得される第１幅値と、前記複数の第２交差点より取得される第２幅値とに基づいて前記推定値を求める請求項４に記載の生体情報推定装置。 The pulse wave acquisition unit provides the intersection identifying unit with the first differential pulse wave obtained by differentiating the detected pulse wave once and the second differential pulse wave obtained by differentiating the detected pulse wave twice as the pulse wave,
The intersection specifying unit specifies a plurality of first intersections where the first differential pulse wave and a first contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the first differential pulse wave intersect. A plurality of second intersections where the second differential pulse wave and a second contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the second differential pulse wave intersect,
The said calculating part calculates | requires the said estimated value based on the 1st width value acquired from these 1st intersections, and the 2nd width value acquired from these 2nd intersections. Biological information estimation device. 正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定方法であって、
前記脈波を取得する脈波取得ステップと、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、
前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、
前記幅値に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を含み、
前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記幅値取得ステップは、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得する
生体情報推定方法。 A biological information estimation method for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a biological body including a peak on at least one of a positive side and a negative side,
A pulse wave acquisition step of acquiring the pulse wave;
An intersection identifying step for identifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A width value acquisition step of acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak on the same code side as the code side on which the contour line is located;
Calculating the estimated value based on the width value, and
The intersection specifying step specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values.
The width value acquisition step is a biological information estimation method in which the width value is acquired for each of the plurality of contour lines. 正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに
前記脈波を取得する脈波取得ステップと、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、
前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、
前記幅値に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記幅値取得ステップは、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得する
コンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to execute a process for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body including a peak on at least one of a positive side and a negative side,
A pulse wave acquisition step of acquiring the pulse wave in a computer;
An intersection identifying step for identifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A width value acquisition step of acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak on the same code side as the code side on which the contour line is located;
A computer program for executing the step of calculating the estimated value based on the width value,
The intersection specifying step specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values.
The width value acquiring step is a computer program that acquires the width value for each of the plurality of contour lines. 正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定装置であって、
前記脈波を取得する脈波取得部と、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定部と、
前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得部と、
前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める演算部と、を備え、
前記交差点特定部は、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記幅値取得部は、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得し、
前記演算部は、複数の前記等高線ごとの前記幅値と、複数の前記等高線ごとの前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める
生体情報推定装置。 A biological information estimation device for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a biological body including a peak on at least one of a positive side and a negative side,
A pulse wave acquisition unit for acquiring the pulse wave;
An intersection identifying unit that identifies a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A width value acquisition unit for acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after a peak on the same code side as the code side on which the contour line is located;
An operation unit for obtaining the estimated value based on the width value and the number of the plurality of intersections ,
The intersection specifying unit specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values from each other,
The width value acquisition unit acquires the width value for each of the plurality of contour lines,
The biological information estimation apparatus , wherein the calculation unit obtains the estimated value based on the width value for each of the plurality of contour lines and the number of the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines . 正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定方法であって、
前記脈波を取得する脈波取得ステップと、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、
前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、
前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を含み、
前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記幅値取得ステップは、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得し、
前記演算ステップは、複数の前記等高線ごとの前記幅値と、複数の前記等高線ごとの前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める
生体情報推定方法。 A biological information estimation method for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a biological body including a peak on at least one of a positive side and a negative side,
A pulse wave acquisition step of acquiring the pulse wave;
An intersection identifying step for identifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A width value acquisition step of acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak on the same code side as the code side on which the contour line is located;
See containing said width value, and a calculation step of obtaining the estimated value based on the number of said plurality of intersections,
The intersection specifying step specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values.
The width value acquisition step acquires the width value for each of the plurality of contour lines,
The biological information estimation method , wherein the calculating step obtains the estimated value based on the width value for each of the plurality of contour lines and the number of the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines . 正側及び負側の少なくともいずれか一方にピークを含んでいる生体の脈波から生体情報の推定値を求める処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに
前記脈波を取得する脈波取得ステップと、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、
前記等高線が位置する符号側と同じ符号側のピークの前後に位置する一又は複数対の交差点同士間の前記等高線上の幅値を取得する幅値取得ステップと、
前記幅値と、前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記幅値取得ステップは、複数の前記等高線ごとに前記幅値を取得し、
前記演算ステップは、複数の前記等高線ごとの前記幅値と、複数の前記等高線ごとの前記複数の交差点の数とに基づいて前記推定値を求める
コンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to execute a process for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a living body including a peak on at least one of a positive side and a negative side,
A pulse wave acquisition step of acquiring the pulse wave in a computer;
An intersection identifying step for identifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A width value acquisition step of acquiring a width value on the contour line between one or a plurality of pairs of intersections located before and after the peak on the same code side as the code side on which the contour line is located;
A computer program for executing the step of calculating the estimated value based on the width value and the number of the plurality of intersections ,
The intersection specifying step specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values.
The width value acquisition step acquires the width value for each of the plurality of contour lines,
The computer program according to claim 1, wherein the calculating step obtains the estimated value based on the width value for each of the plurality of contour lines and the number of the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines . 生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定装置であって、
前記脈波を取得する脈波取得部と、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定部と、
前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める演算部と、を備え、
前記交差点特定部は、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記演算部は、複数の前記等高線ごとの前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める
生体情報推定装置。 A biological information estimation device for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a biological body,
A pulse wave acquisition unit for acquiring the pulse wave;
An intersection identifying unit that identifies a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A calculation unit for obtaining the estimated value based on the number of the plurality of intersections ,
The intersection specifying unit specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values from each other,
The biological information estimation apparatus , wherein the calculation unit obtains the estimated value based on the number of the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines . 生体の脈波から生体情報の推定値を求める生体情報推定方法であって、
前記脈波を取得する脈波取得ステップと、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、
前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を含み、
前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記演算ステップは、複数の前記等高線ごとの前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める
生体情報推定方法。 A biological information estimation method for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a biological body,
A pulse wave acquisition step of acquiring the pulse wave;
An intersection identifying step for identifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
See containing and a computation step of obtaining the estimated value based on the number of said plurality of intersections,
The intersection specifying step specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values.
The biological information estimating method , wherein the calculating step obtains the estimated value based on the number of the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines . 生体の脈波から生体情報の推定値を求める処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに
前記脈波を取得する脈波取得ステップと、
前記脈波と、前記脈波の振幅方向に対して一定値であることを表す等高線と、が交差する複数の交差点を特定する交差点特定ステップと、
前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める演算ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記交差点特定ステップは、互いに異なる値を表す複数の前記等高線ごとに前記複数の交差点を特定し、
前記演算ステップは、複数の前記等高線ごとの前記複数の交差点の数に基づいて前記推定値を求める
コンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to execute processing for obtaining an estimated value of biological information from a pulse wave of a biological body,
A pulse wave acquisition step of acquiring the pulse wave in a computer;
An intersection identifying step for identifying a plurality of intersections where the pulse wave and a contour line representing a constant value with respect to the amplitude direction of the pulse wave intersect;
A computer program for executing the calculation step of obtaining the estimated value based on the number of the plurality of intersections ,
The intersection specifying step specifies the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines representing different values.
The computer program for obtaining the estimated value based on the number of the plurality of intersections for each of the plurality of contour lines .
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