JP6651365B2 - Blood pressure measurement device - Google Patents
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Description
この発明は、血圧測定装置に関し、特に光電脈拍センサーによる光電脈拍信号を利用した血圧測定装置に関する。 The present invention relates to a blood pressure measurement device, and more particularly, to a blood pressure measurement device using a photoelectric pulse signal by a photoelectric pulse sensor.
近年、光電脈拍センサーを使用した時計型のウェアラブル・ヘルスケア商品の開発が進んでいる。光電脈拍センサーでは発光素子から腕、指などに光を照射し、その反射光または透過光を受光素子で検出し、受光信号を電気信号に変換して光電脈拍信号（光電脈波信号）を得ることができ、光電脈拍信号に基づき測定した脈拍をＬＣＤ等で表示していた。このような態様の光電型の脈拍時計はすでに市場に存在するが、ウェアラブル光電型の血圧計はまだ少ない。 In recent years, development of a watch-type wearable health care product using a photoelectric pulse sensor has been progressing. In a photoelectric pulse sensor, light is emitted from a light emitting element to an arm, a finger, or the like, the reflected light or transmitted light is detected by a light receiving element, and the received light signal is converted into an electric signal to obtain a photoelectric pulse signal (photoelectric pulse wave signal). The pulse measured based on the photoelectric pulse signal was displayed on an LCD or the like. Although the photoelectric pulse clock of this embodiment already exists on the market, there are still few wearable photoelectric blood pressure monitors.
血圧測定技術として、従来、非侵襲血圧測定の方法はカフ式の聴診法（コロトコフ音）と同じカフ式のオシロメトリック法が知られている。前者は病院でよく使われている水銀式の血圧計、後者は家庭用のディジタル自動血圧計である。 As a blood pressure measurement technique, a cuff-type oscillometric method, which is the same as a cuff-type auscultation method (Korotkoff sound), is conventionally known as a non-invasive blood pressure measurement method. The former is a mercury-type blood pressure monitor often used in hospitals, and the latter is a digital automatic blood pressure monitor for home use.
近年、心電センサーと光電センサーと組み合わせて血圧を測る研究が行われている。原理は心電図信号（ＥＣＧ(electrocardiogram)信号）のＲ波が検出されてから、光電脈拍信号（ＰＰＧ(Photoplethysmography)信号）の最初のピークが検出されるまでのパルス伝達時間を血圧と関連させ、線形自己回帰モデルで血圧を推定する。この種の血圧測定アルゴリズムは心電図信号と光電脈拍信号とを同時に取る必要があるので、ウェアラブルデバイス用には不便がある。 In recent years, research on measuring blood pressure in combination with an electrocardiographic sensor and a photoelectric sensor has been conducted. The principle is that the pulse transmission time from the detection of the R wave of the electrocardiogram signal (ECG (electrocardiogram) signal) to the detection of the first peak of the photoelectric pulse signal (PPG (Photoplethysmography) signal) is related to blood pressure, Estimate blood pressure using an autoregressive model. This type of blood pressure measurement algorithm is inconvenient for a wearable device because it needs to take an electrocardiogram signal and a photoelectric pulse signal simultaneously.
改善策として、ＰＰＧ信号を心臓収縮期間(systolic upstroke time)と心臓拡張期間(diastolic time)に分けて、前者を圧縮血圧、後者を拡張血圧と対応させ、線形自己回帰モデルで血圧を推定する方法が提案されている。上記方法と類似の技術が、例えば、特許文献１で開示されている。
As a remedy, a method of dividing the PPG signal into a systolic upstroke time and a diastolic time and associating the former with the compressed blood pressure and the latter with the diastolic blood pressure and estimating the blood pressure with a linear autoregressive model Has been proposed. A technique similar to the above method is disclosed in
上述した線形自己回帰モデルで血圧を推定する方法において、血圧の線形自己回帰モデル作りにはリファレンス血圧値を用いて被測定者ごとにキャリブレイションしなければ正確な血圧が得られない。すなわち、キャリブレイション用のリファレンス血圧値を得るべく被測定者にカフ型の血圧計等による別の血圧測定装置を用いた血圧測定を強いる手間を要する。この手間は、手軽に血圧を測れるように設計されたウェアラブル血圧計の使い勝手を大幅に劣化させてしまうという問題点があった。 In the above-described method of estimating blood pressure using the linear autoregressive model, an accurate blood pressure cannot be obtained unless a calibration is performed for each subject using a reference blood pressure value to create a linear autoregressive model of blood pressure. That is, it takes time and effort to force the subject to measure blood pressure using another blood pressure measurement device such as a cuff-type blood pressure monitor in order to obtain a reference blood pressure value for calibration. This trouble has a problem that the usability of a wearable sphygmomanometer designed to easily measure blood pressure is greatly deteriorated.
この発明は上記問題点を解決するためになされたもので、使い勝手がよく、かつ正確に血圧測定ができる血圧測定装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and has as its object to provide a blood pressure measurement device that is easy to use and can accurately measure blood pressure.
この発明に係る請求項１記載の血圧測定装置は、被測定者の脈拍を検出して光電脈拍信号を得る光電脈拍センサーと、前記光電脈拍信号に基づき前記被測定者の測定血圧を得る血圧測定部とを備え、前記血圧測定部は、パラメータ情報を受け、前記光電脈拍信号に基づき時間情報を生成し、前記時間情報及び前記パラメータ情報に血圧導出式を適用して前記測定血圧を算出する血圧算出部と、前記被測定者用の基本血圧情報、前記時間情報を受け、前記時間情報に対し統計処理を実行して得られる統計時間情報及び前記基本血圧情報にパラメータ演算式を適用して前記パラメータ情報を設定するパラメータ設定処理を行うパラメータ設定部とを備え、前記血圧導出式は複数種の血圧導出式を含み、前記血圧算出部は、前記時間情報に基づき、前記複数種の血圧導出式のうち一の血圧導出式を適用して前記測定血圧を算出することを特徴とし、前記血圧算出部は、前記光電脈拍信号に基づき、前記被測定者の脈拍を測定して測定脈拍をさらに算出し、前記血圧導出式は前記測定脈拍に基づく脈拍情報をさらに適用し、前記パラメータ設定部は、前記脈拍情報に対し統計処理を実行して統計脈拍情報をさらに取得し、前記統計時間情報、前記統計脈拍情報及び前記基本血圧情報に前記パラメータ演算式を適用して前記パラメータ情報を設定し、前記基本血圧情報は、基準血圧及び前記基準血圧の変動幅である血圧変動幅を含み、前記血圧変動幅は時間軸に基づく第１の血圧変動幅、脈拍軸に基づく第２の血圧変動幅を含み、前記時間情報は、各々が前記光電脈拍信号の上昇及び下降のうち一方の方向に遷移する時間である遷移時間を含み、前記統計時間情報は、前記遷移時間を複数取り込んで得られる複数の遷移時間の平均値である時間平均値並びに前記複数の遷移時間に関する標準偏差である時間標準偏差を含み、前記統計脈拍情報は、前記測定脈拍を複数取り込んで得られる複数の測定脈拍の平均値である脈拍平均値並びに前記複数の測定脈拍に関する標準偏差である脈拍標準偏差を含み、前記パラメータ情報は、第１、第２及び第３のパラメータを含み、前記血圧導出式は前記第１のパラメータを前記時間情報に対応する係数とし、前記第２のパラメータを前記脈拍情報に対応する係数とし、前記第３のパラメータを定数項として用いた式を含み、前記基準血圧をＳＢＰ、前記第１の血圧変動幅をδ ｔ 、前記第２の血圧変動幅をδ ｐ 、前記時間平均値をｔｍ、前記時間標準偏差をσ ｔ 、前記脈拍平均値をｐｍ、前記脈拍標準偏差をσ ｐ 、前記第１のパラメータをａ３、前記第２のパラメータをｂ３、前記第３のパラメータをｃ３としたとき、前記パラメータ演算式は、以下の式(X)で規定されること特徴とする。
The blood pressure measurement device according to
請求項１記載の本願発明の血圧測定装置は、時間情報に基づき、複数種の血圧導出式のうち一の血圧導出式を適用して測定血圧を算出することにより、平常時、睡眠時あるいは運動時等の被測定者の複数の環境状態に適合した測定血圧を得ることができる効果を奏する。 The blood pressure measurement device according to the first aspect of the present invention calculates a measured blood pressure by applying one blood pressure derivation formula among a plurality of types of blood pressure derivation formulas based on time information. This has the effect of obtaining a measured blood pressure suitable for a plurality of environmental conditions of the subject such as time.
＜前提技術＞
（１．全体構成）
図１はこの発明の前提技術である血圧測定装置の全体構成を示すブロック図である。同図に示すように、前提技術は光電脈拍センサーであるＰＰＧセンサー１、血圧測定部１１及びディスプレイ９から構成される。
<Prerequisite technology>
(1. Overall configuration)
FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a blood pressure measurement device as a prerequisite technology of the present invention. As shown in the figure, the base technology includes a
ＰＰＧセンサー１は、発光素子から腕、指などに光を照射し、その反射光または透過光を受光素子で検出し、受光信号を電気信号に変換して脈拍を検出することにより光電脈拍信号Ｓ１（ＰＰＧ信号）を血圧測定部１１に出力する。ＰＰＧセンサー１の光電脈拍信号Ｓ１のサンプリング周期は１００〜３００Ｈｚ程度である。
The
血圧測定部１１は光電脈拍信号Ｓ１に基づき、血圧導出式を用いて最大血圧（値）や最小血圧（値）となる測定血圧を測定し、測定血圧を指示する血圧情報ＢＰを出力する。ディスプレイ９は血圧情報ＢＰの指示する測定血圧を視覚認識可能に表示する。
Based on the photoelectric pulse signal S1, the blood
このような構成の血圧測定装置はＰＰＧセンサー１及びディスプレイ９を搭載した腕等に装着可能なＣＰＵ等を内蔵する演算ユニットに血圧測定部１１の機能を持たせた例えば腕時計型のコンパクトなウェアラブル装置として実現可能である。
The blood pressure measurement device having such a configuration is, for example, a wristwatch-type compact wearable device in which an arithmetic unit having a built-in CPU or the like that can be mounted on an arm or the like on which the
（２．血圧測定部）
血圧測定部１１は、ＡＤＣ２、バッファ３、バッファ４、信号処理部５、血圧算出部６Ａ、パラメータ学習部７及びタイミング制御部８から構成される。ウェアラブルな血圧測定装置を実現する場合、血圧測定部１１内の上記構成部２〜５，６Ａ，７及び８はそれぞれ、少なくとも一部はソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。
(2. Blood pressure measurement unit)
The blood
ＡＤＣ２は光電脈拍信号Ｓ１をＡ／Ｄ変換してディジタル化した脈拍信号Ｓ２をバッファ３に出力する。バッファ３は脈拍信号Ｓ２を３０〜６０秒周期でバッファリングして脈拍信号Ｓ３を出力する。バッファ４は脈拍信号Ｓ３を３〜５秒周期でバッファリングして脈拍信号Ｓ４を信号処理部５に出力する。信号処理部５は脈拍信号Ｓ４に対し種々の信号処理を施して脈拍信号Ｓ５を血圧算出部６Ａに出力する。
The
血圧算出部６Ａは脈拍信号Ｓ５に基づき時間情報ＣＴを算出し、受信したパラメータ情報ＰＲと時間情報ＣＴとを後述する血圧導出式に適用して測定血圧を算出する。すなわち、血圧算出部６Ａは、バッファ４でバッファリングされた脈拍信号Ｓ４単位（３〜５秒周期）で測定血圧を算出する。
The blood
そして、血圧算出部６Ａは、測定血圧を指示する血圧情報ＢＰをディスプレイ９に出力すると共に時間情報ＣＴをパラメータ学習部７に出力する。なお、血圧算出部６Ａはさらに脈拍信号Ｓ５に基づき脈拍を測定することにより測定脈拍をさらに算出し、測定脈拍を指示する脈拍情報ＨＲをパラメータ学習部７に出力する脈拍測定機能を有している。
Then, the blood
パラメータ学習部７は時間情報ＣＴに対し統計処理を施して統計時間情報ＴＪを得る。そして、統計時間情報ＴＪ及び後述する基本血圧情報ＪＢを学習演算式に適用してパラメータ情報ＰＲを更新し、更新したパラメータ情報ＰＲを血圧算出部６Ａに出力する。
The
さらに、血圧算出部６Ａは必要に応じて測定脈拍機能により脈拍情報ＨＲを出力し、パラメータ学習部７は必要に応じて、脈拍情報ＨＲに対して統計処理を施して統計脈拍情報ＰＪを得、統計時間情報ＴＪ及び基本血圧情報ＪＢに加え、統計脈拍情報ＰＪを学習演算式に適用してパラメータ情報ＰＲを得る。
Further, the blood
タイミング制御部８はバッファ３からの脈拍信号Ｓ３の出力と、血圧算出部６Ａの血圧情報ＢＰの出力とのタイミング等を制御する。
The
（２−１．信号処理部）
図２は図１で示した信号処理部５、血圧算出部６Ａ及びパラメータ学習部７それぞれの内部構成を示すブロック図である。同図(a)は信号処理部５の内部構成、同図(b)は血圧算出部６Ａの内部構成、同図(c)はパラメータ学習部７の内部構成を示している。
(2-1. Signal processing unit)
FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of each of the
まず、同図(a)を参照して、信号処理部５の内部構成を説明する。信号処理部５は、オフセット除去部５１、リサンプリング部５２、ベースライン除去部５３及びＬＰＦ(Low-pass filter)５４から構成される。
First, the internal configuration of the
オフセット除去部５１は、脈拍信号Ｓ４の最初の入力レベルが“０”となるようにオフセット除去処理を行い、オフセット除去後の脈拍信号Ｓ４１をリサンプリング部５２に出力する。リサンプリング部５２は脈拍信号Ｓ４１が血圧と脈拍計算に適したデータレートになるようにリサンプリング処理して脈拍信号Ｓ４２を出力する。ベースライン除去部５３は脈拍信号Ｓ４２からベースラインとなる信号波を除去して脈拍信号Ｓ４３をＬＰＦ５４に出力する。ＬＰＦ５４は脈拍信号Ｓ４３に対し遮断周波数より高い周波数の成分を除去するフィルタリング処理を行って脈拍信号Ｓ５を出力する。
The offset removing
（２−２．血圧算出部）
次に、同図(b)参照して、血圧算出部６Ａの内部構成を説明する。血圧算出部６Ａは、ピーク検出部６１、波形選択部６２、波形分離部６３、時間情報抽出部６４Ａ及び脈拍・血圧演算部６５Ａから構成される。
(2-2. Blood pressure calculation unit)
Next, the internal configuration of the blood
ピーク検出部６１は、脈拍信号Ｓ５から最大あるいは最小を示すピーク位置ＰＫを検出する。図３及び図４はピーク検出部６１によるピーク位置ＰＫの検出状況を示すグラフである。図３及び図４の横軸はサンプル数を示しており、光電脈拍信号Ｓ１のサンプリング周波数１００Ｈｚに対応すべく、単位を（ｍｓ（ミリ秒）×１０）として図示している。一方、図３及び図４の縦軸はスペクトル強度を示している。スペクトル強度は相対的な大きさとして示している。
The
ピーク検出部６１は、図３に示す検出波形Ｗ１の脈拍信号Ｓ５が得られた場合、例えば負の方向におけるピーク位置ＰＫ１〜ＰＫ６を検出する。これらピーク位置ＰＫ１〜ＰＫ６それぞれのスペクトル強度及び時間を指示する情報を含むピーク情報ＪＰ１及び脈拍信号Ｓ５を波形選択部６２に出力する。同様にして、ピーク検出部６１は、図４に示す検出波形Ｗ２の脈拍信号Ｓ５が得られた場合、例えば、負の方向におけるピーク位置ＰＫ１１〜ＰＫ１５を検出する。
When the pulse signal S5 of the detection waveform W1 shown in FIG. 3 is obtained, the
波形選択部６２は各ピーク位置ＰＫｉ間の時間距離（隣接するピーク位置ＰＫｉ（ＰＫ１i），ＰＫ（ｉ＋１）（ＰＫ１（ｉ＋１））間の差分時間；以下、「ピーク間距離」と略記する。）のバラツキの大きさによって正常波形かどうかを判断し、異常波形は棄却する。
The
例えば、図３で示す検出波形Ｗ１のピーク位置ＰＫ１〜ＰＫ６間のピーク間距離はバラツキが少ないため正常波形と判定し、図４で示す検出波形Ｗ２のピーク位置ＰＫ１１〜ＰＫ１５間のピーク間距離はバラツキが大きいため異常波形と判定する。 For example, the peak-to-peak distance between the peak positions PK1 to PK6 of the detection waveform W1 shown in FIG. 3 has little variation, so it is determined to be a normal waveform, and the peak-to-peak distance between the peak positions PK11 to PK15 of the detection waveform W2 shown in FIG. Since the variation is large, it is determined that the waveform is abnormal.
さらに、棄却されず正常波形と認めた脈拍信号Ｓ５の波形のピーク間距離の平均値が許容範囲内であれば、当該平均値を測定脈拍ｐの計算用に利用可能な正常波形とし、許容範囲でない場合、以降の処理に使用することなく棄却する。なお、許容範囲として許容最小値と許容最大値とが通常設定され、平均値が許容最小値以上でかつ、許容最大値以下であれば許容範囲内となる。 Further, if the average value of the peak-to-peak distances of the waveform of the pulse signal S5, which is recognized as a normal waveform without being rejected, is within an allowable range, the average value is regarded as a normal waveform usable for calculating the measured pulse p, and the allowable range is determined. If not, reject without using it for subsequent processing. Note that an allowable minimum value and an allowable maximum value are normally set as the allowable range, and if the average value is equal to or more than the allowable minimum value and equal to or less than the allowable maximum value, it is within the allowable range.
このように、波形選択部６２は、受信した脈拍信号Ｓ５に対し、ピーク情報ＪＰ１に基づき、条件(1)「ピーク間距離のバラツキが異常波形でないこと」、条件(2)「ピーク間距離の平均値が許容範囲内にあること」を共に満足する脈拍信号Ｓ５を選択脈拍信号Ｓ５２として波形分離部６３に出力する。
As described above, the
以下、波形選択部６２の上記判条件(1)，(2)に沿った処理を具体的に説明する。バッファ４でバッファリングされた５秒間分の脈拍信号Ｓ５において、ピーク位置ＰＫを検出し、各ピーク間距離を算出する。例えば、ピーク距離として｛ｔ１,ｔ２,ｔ３,ｔ４,ｔ５｝が得られたする。その中の最大値ｔ＿ｍａｘ＝ｍａｘ（ｔ１,ｔ２,ｔ３,ｔ４,ｔ５）、最小値ｔ＿ｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｔ１,ｔ２,ｔ３,ｔ４,ｔ５）とのバラツキ差が２０サンプル（光電脈拍信号Ｓ１が１００Ｈｚでサンプリングされる場合、２００ｍｓ相当）以上であれば、条件(1)を満足しない異常波形として棄却する。すなわち、上述したバラツキ差が２０サンプル以上ある場合、光電脈拍信号Ｓ１に基づき得られた脈拍信号Ｓ５に０．２秒以上のジッタが存在するため、異常波形と判定する。
Hereinafter, the processing of the
一方、バラツキ差（ｔ＿ｍａｘ−ｔ＿ｍｉｎ）が２０サンプル未満の場合、条件(1)を満足すると判定する。条件(1)を満足すると、｛ｔ１,ｔ２,ｔ３,ｔ４,ｔ５｝の平均値ｔ＿ｍｅａｎを取り、平均値ｔ＿ｍｅａｎが３０〜１５０（ｍｓ×１０）（脈拍２００ｂｐｍ(Beats Per Minute)〜４０ｂｐｍ相当）内であれば、条件(2)を満足する脈拍信号Ｓ５であると判定し、当該脈拍信号Ｓ５を選択脈拍信号Ｓ５２として出力し、条件(2)を満足しない場合、脈拍信号Ｓ５は棄却される。このように、波形選択部６２脈拍信号Ｓ５に対し、条件(1)及び条件(2)による脈拍測定用の合格基準を課している。
On the other hand, when the variation difference (t_max−t_min) is less than 20 samples, it is determined that the condition (1) is satisfied. When the condition (1) is satisfied, the average value t_mean of {t1, t2, t3, t4, t5} is obtained, and the average value t_mean is 30 to 150 (ms × 10) (equivalent to 200 bpm (Beats Per Minute) to 40 bpm). If the condition (2) is satisfied, it is determined that the pulse signal S5 satisfies the condition (2), and the pulse signal S5 is output as the selected pulse signal S52. If the condition (2) is not satisfied, the pulse signal S5 is rejected. . As described above, the acceptance criteria for pulse measurement under the conditions (1) and (2) are imposed on the pulse signal S5 of the
なお、波形選択部６２は選択脈拍信号Ｓ５２を出力する際、ピーク情報ＪＰ１のうち選択脈拍信号Ｓ５２に対応するピーク情報をピーク情報ＪＰ２として併せて出力する。
When outputting the selected pulse signal S52, the
波形分離部６３は選択脈拍信号Ｓ５２からピーク間距離によって規定される１波長分の単一脈拍信号Ｓ５３を順次抽出して出力する。なお、単一脈拍信号Ｓ５３の出力に際し対応するピーク情報ＪＰ２も併せて出力される。
The
時間情報抽出部６４Ａは受信する単一脈拍信号Ｓ５３に対し、アップ時間ｓｔ（上昇時間）及びダウン時間ｄｔ（下降時間）を測定する。光電脈拍信号Ｓ１における単一脈拍信号Ｓ５３において、アップ時間ｓｔは上昇方向に遷移する遷移時間となり、ダウン時間ｄｔは下降方向に遷移する遷移時間となる。
The time
図５は単一脈拍信号Ｓ５３の波形を示すグラフである。図５の横軸は図３及び図４と同様、時間単位（ｍｓ×１０）で示し、縦軸はスペクトル強度を示している。 FIG. 5 is a graph showing a waveform of the single pulse signal S53. The horizontal axis in FIG. 5 is shown in time units (ms × 10), as in FIGS. 3 and 4, and the vertical axis shows the spectrum intensity.
同図に示すように、時間情報抽出部６４Ａは、単一脈拍信号Ｓ５３の単一波形ＳＷから、単一脈拍信号Ｓ５３が正のピーク位置ＰＫに向けて常に上昇する時間であるアップ時間ｓｔ、正のピーク位置ＰＫから常に下降する時間であるダウン時間ｄｔを算出する。
As shown in the figure, the time
そして、時間情報抽出部６４Ａは、アップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔそれぞれのバラツキが閾値以下であり、かつ、アップ時間ｓｔの平均値とダウン時間ｄｔの平均値との比である、アップ・ダウン（平均）時間比ｓｔ／ｄｔが許容範囲内にある場合、当該単一波形ＳＷを合格波形とし、合格波形のアップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔを指示する時間情報ＣＴとして出力する。なお、時間情報ＣＴの出力に際し、ピーク情報ＪＰ２のうち合格波形に対応するピーク情報であるピーク情報ＪＰ４が併せて出力される。
Then, the time
一方、時間情報抽出部６４Ａは、アップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔそれぞれのバラツキが閾値を超える、あるいは、アップ・ダウン時間比ｓｔ／ｄｔが許容範囲外にある場合、当該単一波形ＳＷは異常波形とし、異常波形のアップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔは棄却され、時間情報ＣＴとして出力されることはない。 On the other hand, when the variation of each of the up time st and the down time dt exceeds the threshold value or the up / down time ratio st / dt is out of the allowable range, the single-waveform SW is regarded as an abnormal waveform. The up time st and the down time dt of the abnormal waveform are rejected, and are not output as the time information CT.
以下、時間情報抽出部６４Ａの合格波形の判定処理について具体的に説明する。時間情報抽出部６４Ａは、波形分離部６３から一単位の脈拍信号Ｓ５から得られた複数の単一脈拍信号Ｓ５３を得る。そして、時間情報抽出部６４Ａは、複数の単一脈拍信号Ｓ５３におけるアップ時間ｓｔの最大値ｓｔ＿ｍａｘと最小値ｓｔ＿ｍｉｎとの差、及びダウン時間ｄｔの最大値ｄｔ＿ｍａｘと最小値ｄｔ＿ｍｉｎの差が共に２０サンプル以内の場合、かつ、複数の時間情報抽出部６４Ａにおけるアップ時間ｓｔの平均値ｓｔ＿ｍｅａｎとダウン時間ｄｔの平均値ｄｔ＿ｍｅａｎとの比ｓｔ＿ｍｅａｎ／ｄｔ＿ｍｅａｎ＜０．４であれば、血圧計算用の波形として合格波形とする。そして、時間情報抽出部６４Ａは、合格波形の複数の単一脈拍信号Ｓ５３におけるアップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔを指示する時間情報ＣＴを次段の脈拍・血圧演算部６５Ａに出力する。
Hereinafter, the process of determining a passing waveform performed by the time
脈拍・血圧演算部６５Ａは時間情報抽出部６４Ａより得た時間情報ＣＴ及びパラメータ学習部７より得たパラメータ情報ＰＲに血圧導出式を適用し測定血圧（最大血圧，最小血圧）を算出し、測定血圧を指示する血圧情報ＢＰをディスプレイ９に出力する。この際、血圧情報ＢＰの算出に用いた時間情報ＣＴをパラメータ学習部７に出力する。
The pulse / blood
さらに、脈拍・血圧演算部６５Ａは、必要に応じて、ピーク情報ＪＰ４に指示されたピーク間距離の平均値に基づき、測定脈拍ｐを算出し、測定脈拍を指示する脈拍情報ＨＲをパラメータ学習部７に出力する。なお、測定脈拍ｐはある期間（たとえば５秒間）内の各ピーク間距離それぞれから算出した各脈拍を平均するようにしても良い。
Further, the pulse / blood
（２−２−１．血圧導出式：演算モデルＩ）
血圧導出式における演算モデルＩは、測定血圧をｂｐ、アップ時間ｓｔの平均値ｓｔｇあるいはダウン時間ｄｔの平均値ｄｔｇである遷移時間平均値ｔｇ、パラメータ情報ＰＲにより指示される第１及び第２のパラメータをパラメータａ１及びｂ１としたとき、以下の式(a)で規定される。なお、平均値ｓｔｇ及び平均値ｄｔｇは、バッファ４でバッファリングされた脈拍信号Ｓ４に準拠した脈拍信号Ｓ５から抽出したＭ個の単一脈拍信号Ｓ５３におけるＭ個のアップ時間ｓｔの平均値及びＭ個のダウン時間ｄｔの平均値を意味し、脈拍・血圧演算部６５Ａ内にて求められる。
(2-2-1. Blood pressure derivation formula: calculation model I)
The calculation model I in the blood pressure derivation formula includes a measured blood pressure bp, a transition time average value tg that is an average value stg of the up time st or an average value dtg of the down time dt, and first and second instructions indicated by the parameter information PR. Assuming that the parameters are parameters a1 and b1, it is defined by the following equation (a). Note that the average value stg and the average value dtg are the average value and M of the M single up time st in the M single pulse signals S53 extracted from the pulse signal S5 based on the pulse signal S4 buffered in the
ｂｐ＝ａ１・ｔｇ＋ｂ１…(a) bp = a1 · tg + b1 (a)
上記式(a)は線形自己回帰モデルである。なお、例えば、バッファ４のバッファリング期間を５秒とした場合、Ｍは５，６個程度となる（図３，４参照）。
The above equation (a) is a linear autoregressive model. For example, when the buffering period of the
このように、血圧導出式の演算モデルＩである式(a)は時間情報である遷移時間平均値ｔｇに対応する係数であるパラメータａ１（第１のパラメータ）と、定数項となるパラメータｂ１（第２のパラメータ）とを用いて設定されている。 As described above, the expression (a), which is the calculation model I of the blood pressure derivation expression, is a parameter a1 (first parameter) which is a coefficient corresponding to the transition time average value tg which is time information, and a parameter b1 (which is a constant term). (Second parameter).
上述したように、遷移時間平均値ｔｇとしてＭ個のアップ時間ｓｔの平均値ｓｔｇあるいはＭ個のダウン時間ｄｔの平均値ｄｔｇが用いられる。アップ時間平均値ｓｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最大血圧（値）ｂｐMAXとなり、ダウン時間平均値ｄｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最小血圧（値）ｂｐMinとなる。すなわち、式(a)は正確には以下の式(as)及び式(ad)に細分化される。 As described above, the average value stg of the M up times st or the average value dtg of the M down times dt is used as the transition time average value tg. The measured blood pressure bp based on the average up time stg becomes the maximum blood pressure (value) bpMAX, and the measured blood pressure bp based on the average down time dtg becomes the minimum blood pressure (value) bpMin. That is, equation (a) is subdivided into the following equations (as) and (ad) to be precise.
ｂｐMAX＝ａ１ｓ・ｓｔｇ＋ｂ１ｓ…(as)
ｂｐMin＝ａ１ｄ・ｄｔｇ＋ｂ１ｄ…(ad)
bpMAX = a1s.stg + b1s ... (as)
bpMin = a1d · dtg + b1d (ad)
このように、第１のパラメータであるパラメータａ１はパラメータａ１ｓ及びパラメータａ１ｄに細分化され、第２のパラメータであるパラメータｂ１はパラメータｂ１ｓ及びパラメータｂ１ｄに細分化される。 As described above, the parameter a1 as the first parameter is subdivided into the parameter a1s and the parameter a1d, and the parameter b1 as the second parameter is subdivided into the parameter b1s and the parameter b1d.
（２−２−２．血圧導出式：演算モデルＩＩ）
血圧導出式における線形自己回帰モデルである演算モデルＩＩは、測定血圧をｂｐ、測定脈拍をｐ、遷移時間平均値をｔｇ、パラメータ情報ＰＲより指示される第１、第２及び第３のパラメータをａ２、ｂ２及びｃ２としたとき、以下の式(b)で規定される。
(2-2-2. Blood pressure derivation formula: calculation model II)
The arithmetic model II, which is a linear autoregressive model in the blood pressure derivation formula, is configured such that the measured blood pressure is bp, the measured pulse is p, the transition time average is tg, and the first, second, and third parameters indicated by the parameter information PR are When a2, b2 and c2 are set, they are defined by the following equation (b).
ｂｐ＝ａ２・ｔｇ＋ｂ２・ｐ＋ｃ２…(b)
上記式(b)は線形自己回帰モデルである。このように、血圧導出式の演算モデルＩＩである式(b)は時間情報である遷移時間平均値ｔｇに対応する係数であるパラメータａ２（第１のパラメータ）と、脈拍情報である測定脈拍ｐに対応する係数であるパラメータｂ２（第２のパラメータ）と、定数項となるパラメータｃ２（第３のパラメータ）とを用いて設定されている。
bp = a2 · tg + b2 · p + c2 (b)
The above equation (b) is a linear autoregressive model. As described above, the equation (b), which is the calculation model II of the blood pressure derivation equation, includes the parameter a2 (first parameter), which is a coefficient corresponding to the transition time average value tg, which is time information, and the measured pulse p, which is pulse information. Are set using a parameter b2 (second parameter), which is a coefficient corresponding to, and a parameter c2 (third parameter), which is a constant term.
演算モデルＩＩにおいても、演算モデルＩと同様に、アップ時間平均値ｓｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最大血圧（値）ｂｐMAXとなり、ダウン時間平均値ｄｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最小血圧（値）ｂｐMinとなる。すなわち、式(b)は以下の式(bs)及び式(bd)に細分化される。 In the calculation model II, similarly to the calculation model I, the measured blood pressure bp based on the average up time stg is the maximum blood pressure (value) bpMAX, and the measured blood pressure bp based on the average down time dtg is the minimum blood pressure (value) bpMin. Become. That is, the equation (b) is subdivided into the following equations (bs) and (bd).
ｂｐMAX＝ａ２ｓ・ｓｔｇ＋ｂ２ｓ・ｐ＋ｃ２ｓ…(bs)
ｂｐMIN＝ａ２ｄ・ｄｔｇ＋ｂ２ｄ・ｐ＋ｃ２ｄ…(bd)
bpMAX = a2s.stg + b2s.p + c2s ... (bs)
bpMIN = a2d · dtg + b2d · p + c2d (bd)
このように、第１のパラメータであるパラメータａ２はパラメータａ２ｓ及びパラメータａ２ｄに細分化され、第２のパラメータであるパラメータｂ２はパラメータｂ２ｓ及びパラメータｂ２ｄに細分化され、第３のパラメータであるパラメータｃ２はパラメータｃ２ｓ及びパラメータｃ２ｄに細分化される。 As described above, the parameter a2 as the first parameter is subdivided into the parameter a2s and the parameter a2d, the parameter b2 as the second parameter is subdivided into the parameter b2s and the parameter b2d, and the parameter c2 as the third parameter. Is subdivided into a parameter c2s and a parameter c2d.
上述したように、脈拍・血圧演算部６５Ａは、Ｍ個の遷移時間ｔ（アップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔ）より求めた遷移時間平均値ｔｇ（アップ時間平均値ｓｔｇ及びダウン時間平均値ｄｔｇ）を、式(a)（式(as)及び式(ad)）あるいは式(b)（式(bs)及び式(bd)）で規定される血圧導出式に適用することにより、測定血圧ｂｐ（ｂｐMAX，ｂｐMin）を算出することができる。
As described above, the pulse / blood
（２−３．従来のキャリブレイション）
上述したパラメータａ１及びｂ１、パラメータａ２〜ｃ２は測定血圧ｂｐを導出する際の重要な値であり、パラメータの決定方法はキャリブレイションと呼ばれる。
(2-3. Conventional calibration)
The parameters a1 and b1 and the parameters a2 to c2 are important values for deriving the measured blood pressure bp, and the method for determining the parameters is called calibration.
まず、従来のキャリブレイション方法を演算モデルＩの式(a)を例に挙げて説明する。正確なパラメータａ１及びｂ１を得るべく、被測定者は本血圧測定装置以外の実際の血圧計（リファレンス血圧計）を用いて血圧を測定してリファレンス血圧を得る必要がある。例えば、本前提技術の血圧測定装置が用いたｎ個の遷移時間平均値ｔｇ１〜ｔｇｎを測定すると共に、上記リファレンス血圧計を用いてｎ個の遷移時間平均値ｔｇ１〜ｔｇｎ対応するｎ個のリファレンス血圧ｂｐ１〜ｂｐｎを得る。その結果、以下の式(3)（式(31)〜式(3n)）に示すように、ｎ本の連立方程式を立てることができる。 First, a conventional calibration method will be described with reference to Expression (a) of the calculation model I as an example. In order to obtain accurate parameters a1 and b1, the subject needs to measure the blood pressure using an actual sphygmomanometer (reference sphygmomanometer) other than the present blood pressure measurement device to obtain a reference blood pressure. For example, while measuring the n transition time average values tg1 to tgn used by the blood pressure measurement device of the base technology, the n reference times corresponding to the n transition time average values tg1 to tgn using the reference sphygmomanometer. The blood pressures bp1 to bpn are obtained. As a result, as shown in the following equation (3) (equations (31) to (3n)), n simultaneous equations can be established.
そして、ｎ個の遷移時間平均値ｔｇ１〜ｔｇｎ及びリファレンスｂｐ１〜ｂｐｎを式(3)に代入し、左辺（リファレンス血圧計の実測値）と右辺（式(a)により求めた測定血圧）との自乗誤差が最小となるように、ＬＳ(Least Square)アルゴリズムで計算して、最終的にパラメータａ１及びｂ１を決定する。 Then, the n transition time averages tg1 to tgn and the references bp1 to bpn are substituted into equation (3), and the left side (actual measured value of the reference sphygmomanometer) and the right side (measured blood pressure obtained by equation (a)) are obtained. The parameters are calculated by an LS (Least Square) algorithm so that the square error is minimized, and finally the parameters a1 and b1 are determined.
従来のキャリブレイションでは被測定者ごとに本前提技術の血圧測定装置とは別のリファレンス血圧計を使って、式(3)の連立方程式を得るべく、ｎ回（数十回）の血圧測定を予め行う必要性がある。この必要性はウェアラブル用で手軽に血圧を測ることを主目的とした血圧測定装置の使い勝手を大幅に低下させてしまうことになる。このような従来のキャリブレイションの問題解消を図ったのが以下で述べる、前提技術の血圧測定装置におけるパラメータ学習部７及び本実施の形態のパラメータ設定部２０である。
In the conventional calibration, blood pressure measurement is performed n times (several tens times) using a reference sphygmomanometer different from the blood pressure measurement device of the base technology for each subject in order to obtain a simultaneous equation of equation (3). There is a need to do this in advance. This necessity greatly reduces the usability of a blood pressure measurement device for wearables whose main purpose is to measure blood pressure easily. The
（２−４．パラメータ学習部）
図２(c)に示すように、パラメータ学習部７は時間情報蓄積部７１、パラメータ変更部７２及び時間情報保存部７３から構成される。
(2-4. Parameter learning unit)
As shown in FIG. 2C, the
時間情報蓄積部７１は血圧算出部６Ａより時間情報ＣＴを受け、必要に応じて脈拍情報ＨＲも受信する。すなわち、血圧算出部６Ａが式(b)で規定する演算モデルＩＩを用いて測定血圧を得る場合は脈拍情報ＨＲも併せて受信する。
The time
時間情報蓄積部７１は内部に時間情報ＣＴが指示する遷移時間ｔ（アップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔ）及び脈拍情報ＨＲが指示する測定脈拍ｐを統計処理に必要なＫ個分格納するレジスタ（図示せず）を有している。なお、Ｋとしては例えば“３０”個程度が想定され、血圧算出部６Ａによる遷移時間平均値ｔｇ用のＭ個より十分大きな値に設定される。
The time
レジスタ内にＫ個の遷移時間ｔ（アップ時間ｓｔまたはダウン時間ｄｔ）及び測定脈拍ｐが格納されるまでは、予め設定した遷移時間ｔ及び測定脈拍ｐ、あるいは後述する時間情報保存部７３に保存された過去の時間情報ＣＴが指示する遷移時間ｔ、測定脈拍ｐを利用して、Ｋ個の遷移時間ｔ及びＫ個の測定脈拍ｐを準備する。
Until the K transition times t (up time st or down time dt) and the measured pulse p are stored in the register, the transition time t and the measured pulse p set in advance or stored in the time
Ｋ個の遷移時間ｔ及び測定脈拍ｐが準備されると、取り込んだＫ個の遷移時間ｔ（複数の遷移時間）に基づき、Ｋ個の遷移時間ｔにおける平均値である時間平均値ｔｍ、及び標準偏差である時間標準偏差ρｔを求める第１の統計処理を行う。 When the K transition times t and the measurement pulse p are prepared, the time average value tm, which is the average value of the K transition times t, based on the acquired K transition times t (a plurality of transition times), and performing a first statistical processing for obtaining the time standard deviation [rho t is the standard deviation.
さらに、時間情報蓄積部７１は必要に応じてＫ個の遷移時間ｔにおける最大値である最大時間ｔｍａｘ（時間最大値）、最小値である最小時間ｔｍｉｎ（時間最小値）を求める第２の統計処理を行う。
Further, the time
加えて、時間情報蓄積部７１は、必要に応じてＫ個の測定脈拍ｐに基づき、Ｋ個の測定脈拍ｐにおける平均値である脈拍平均値ｐｍ、及び標準偏差である脈拍標準偏差ρｐ、最大値である最大脈拍ｐｍａｘ（脈拍最大値）、最小値である最小脈拍ｐｍｉｎ（脈拍最小値）を求める第３の統計処理を行う。
In addition, based on the K measured pulses p as needed, the time
時間情報蓄積部７１は、血圧算出部６Ａが式(b)で規定する演算モデルＩＩを用いて測定血圧を得る場合は、上述した第１〜第３の統計処理を全て行い、血圧算出部６Ａが式(a)で規定する演算モデルＩを用いて測定血圧を得る場合は、上述した第１の統計処理のみを行う。
When the blood
これらＫ個の遷移時間ｔに基づき得られた情報（時間平均値ｔｍ、時間標準偏差ρｔ、最大時間ｔｍａｘ、最小時間ｔｍｉｎ）が統計時間情報ＴＪとなり、Ｋ個の測定脈拍ｐに基づき得られた情報（脈拍平均値ｐｍ、脈拍標準偏差ρｐ、最大脈拍ｐｍａｘ、最小脈拍ｐｍｉｎ）が統計脈拍情報ＰＪとなる。 The information (time average value tm, time standard deviation ρ t , maximum time t max , minimum time t min ) obtained based on these K transition times t becomes statistical time information TJ, and is based on the K measured pulses p. The obtained information (pulse average value pm, pulse standard deviation ρ p , maximum pulse p max , minimum pulse p min ) becomes statistical pulse information PJ.
なお、上記では、第１及び第２の統計処理に用いる遷移時間ｔの個数と、第３の統計処理に用いる測定脈拍ｐの個数とを同数のＫ個の場合を示したが、統計処理に用いる遷移時間ｔの個数と測定脈拍ｐの個数を異なる値に設定しても良い。 In the above description, the case where the number of transition times t used in the first and second statistical processes and the number of measured pulses p used in the third statistical process are the same K is shown. The number of transition times t and the number of measurement pulses p to be used may be set to different values.
時間情報蓄積部７１は、時間情報ＣＴ（必要に応じて脈拍情報ＨＲ）、統計時間情報ＴＪ（及び必要に応じて統計脈拍情報ＰＪ）を次段のパラメータ変更部７２に出力する。
The time
時間情報蓄積部７１はさらに外部より受信した基本血圧情報ＪＢを他のレジスタに格納しており、基本血圧情報ＪＢをそのままパラメータ変更部７２に出力する。
The time
パラメータ変更部７２は、時間情報蓄積部７１より、時間情報ＣＴ、基本血圧情報ＪＢ、及び統計時間情報ＴＪと、必要に応じて脈拍情報ＨＲ及び統計脈拍情報ＰＪを受け、基本血圧情報ＪＢ、統計時間情報ＴＪ（及び必要に応じて統計脈拍情報ＰＪ）を学習演算式に適用して、血圧導出式用のパラメータを更新し、更新したパラメータを指示するパラメータ情報ＰＲを血圧算出部６Ａの脈拍・血圧演算部６５Ａに出力する。
The
（２−４−１．学習演算式：演算モデルＩ対応）
式(a)の演算モデルＩに対応する学習演算式は、以下の式(1)で規定される。式(1)は式(11)と式(12)との組み合わせにより構成される。なお、式(1)におけるＳＢＰは基準血圧、δｔは時間軸を基準とした基準血圧ＳＢＰの血圧変動幅δｔ（第１の血圧変動幅）であり、基準血圧ＳＢＰ、血圧変動幅δｔは基本血圧情報ＪＢによって指示される。
(2-4-1. Learning operation formula: Compatible with operation model I)
The learning operation expression corresponding to the operation model I in the expression (a) is defined by the following expression (1). Equation (1) is configured by a combination of equations (11) and (12). In equation (1), SBP is the reference blood pressure, δ t is the blood pressure fluctuation width δ t (first blood pressure fluctuation width) of the reference blood pressure SBP with respect to the time axis, and the reference blood pressure SBP and the blood pressure fluctuation width δ t Is indicated by the basic blood pressure information JB.
なお、時間平均値ｔｍとして具体的にはアップ時間平均値ｓｔｍあるいはダウン時間平均値ｄｔｍが用いられ、血圧導出式である式(as)に用いられるパラメータａ１ｓ及びｂ１ｓに対応して以下の式(1s)が用いられ、血圧導出式である式(ad)に用いられるパラメータａ１ｄ及びｂ１ｄに対応して以下の式(1d)が用いられる。すなわち、式(1)は正確には以下の式(1s)及び式(1d)に細分化される。 Note that, specifically, the up-time average value stm or the down-time average value dtm is used as the time average value tm, and the following equations (1s and b1s) corresponding to the parameters a1s and b1s used in the equation (as) that is the blood pressure derivation equation 1s) is used, and the following equation (1d) is used corresponding to the parameters a1d and b1d used in the equation (ad) which is a blood pressure derivation equation. That is, Equation (1) is subdivided into the following Equation (1s) and Equation (1d).
このように、式(1)のパラメータａ１は式(1d)及び式(1s)のパラメータａ１ｓ及びパラメータａ１ｄに細分化され、式(1)のパラメータｂ１は式(1d)及び式(1s)のパラメータｂ１ｓ及びパラメータｂ１ｄに細分化される。 As described above, the parameter a1 of the equation (1) is subdivided into the parameters a1s and a1d of the equations (1d) and (1s), and the parameter b1 of the equation (1) is obtained by dividing the parameters b1 of the equations (1d) and (1s). It is subdivided into a parameter b1s and a parameter b1d.
パラメータ変更部７２は、上述した式(1)（式(1s)及び式(1d)）の連立方程式を解法する学習処理を実行することにより、パラメータａ１（ａ１ｓ，ａ１ｄ）及びパラメータｂ１（ｂ１ｓ，ｂ１ｄ）を求め、求めたパラメータａ１及びパラメータｂ１を指示するパラメータ情報ＰＲを血圧算出部６Ａの脈拍・血圧演算部６５Ａに出力する。
The
（２−４−２．学習演算式：演算モデルＩＩ対応）
式(b)の演算モデルＩＩに対応する学習演算式は、以下の式(2)で規定される。式(2)は、式(21)〜式(23)の組み合わせにより構成される。
(2-4-2. Learning operation formula: Compatible with operation model II)
The learning operation expression corresponding to the operation model II of Expression (b) is defined by Expression (2) below. Equation (2) is configured by a combination of Equations (21) to (23).
なお、演算モデルＩＩは、演算モデルＩ対応の場合と同様、時間平均値ｔｍとして具体的にはアップ時間平均値ｓｔｍあるいはダウン時間平均値ｄｔｍが用いられ、血圧導出式である式(bs)に用いられるパラメータａ２ｓ〜ｃ２ｓに対応して以下の式(2s)が用いられ、血圧導出式である式(bd)に用いられるパラメータａ２ｄ〜ｃ２ｄに対応して以下の式(2d)が用いられる。すなわち、式(2)は正確には以下の式(2s)及び式(2d)に細分化される。 In addition, the operation model II uses the up-time average value stm or the down-time average value dtm as the time average value tm, as in the case of the operation model I. The following equation (2s) is used corresponding to the parameters a2s to c2s used, and the following equation (2d) is used corresponding to the parameters a2d to c2d used in the equation (bd) which is a blood pressure derivation equation. That is, the equation (2) is subdivided into the following equations (2s) and (2d) to be precise.
このように、式(2)のパラメータａ２は式(2s)及び式(2d)のパラメータａ２ｓ及びパラメータａ２ｄに細分化され、式(2)のパラメータｂ２は式(2s)及び式(2d)のパラメータｂ２ｓ及びパラメータｂ２ｄに細分化され、式(2)のパラメータｃ２は式(2s)及び式(2d)のパラメータｃ２ｓ及びパラメータｃ２ｄに細分化される。 As described above, the parameter a2 of the equation (2) is subdivided into the parameters a2s and a2d of the equations (2s) and (2d), and the parameter b2 of the equation (2) is expressed by the equations (2s) and (2d). The parameter b2s and the parameter b2d are subdivided, and the parameter c2 of the equation (2) is subdivided into the parameters c2s and c2d of the equations (2s) and (2d).
パラメータ変更部７２は、上述した式(2)（式(2s)及び式(2d)）の連立方程式を解法する学習処理を実行することにより、パラメータａ２（ａ２ｓ，ａ２ｄ）、パラメータｂ２（ｂ２ｓ，ｂ２ｄ）及びパラメータｃ２（ｃ２ｓ，ｃ２ｄ）を求め、求めたパラメータａ２、パラメータｂ２及びパラメータｃ２を指示するパラメータ情報ＰＲを血圧算出部６Ａの脈拍・血圧演算部６５Ａに出力する。
The
（２−４−３．時間情報保存部）
時間情報保存部７３はパラメータ変更部７２より得た時間情報ＣＴ（必要に応じて脈拍情報ＨＲ）を内部のフラッシュメモリ等に保存する。この保存する情報した情報は、レジスタ内にＫ個の遷移時間ｔ（Ｋ個の測定脈拍ｐ）が格納されていない場合、時間情報蓄積部７１の第１〜第３の統計処理に用いられる。
(2-4-3. Time information storage unit)
The time
（３．前提技術の効果）
このように、前提技術の血圧測定装置における血圧算出部６Ａは、式(a)あるいは式(b)で規定される血圧導出式を適用して測定血圧を算出する際、パラメータ学習部７により逐次更新される最新のパラメータ情報ＰＲを用いることにより、従来に比べ正確な測定血圧を得ることができる。この際、パラメータ学習部７は被測定者用として受ける基本血圧情報ＪＢを利用して式(1)あるいは式(2)の連立方程式を解法する学習処理を行うため、学習処理時に被測定者に前提技術の血圧測定装置以外の血圧計を用いた実際の血圧測定を強いる等の手間を省くことができる。
(3. Effects of the underlying technology)
As described above, when calculating the measured blood pressure by applying the blood pressure derivation formula defined by Expression (a) or Expression (b), the blood
その結果、前提技術の血圧測定装置は、使い勝手がよく、従来と比較して正確な測定血圧を得ることができる効果を奏する。 As a result, the blood pressure measurement device of the base technology is easy to use, and has an effect of obtaining a more accurate measured blood pressure as compared with the related art.
前提技術の血圧測定装置における血圧算出部６Ａは、上述した演算モデルＩを採用する場合、第１及び第２のパラメータであるパラメータａ１及びｂ１並びに時間情報である時間平均値ｔｇに式(a)で規定する血圧導出式を適用することにより、時々刻々得られる光電脈拍信号Ｓ１に基づき算出された時間平均値ｔｇから測定血圧をリアルタイムに得ることができる。
When adopting the above-described calculation model I, the blood
この際、パラメータ学習部７は、基準血圧ＳＢＰ及び血圧変動幅δｔ、並びに統計時間情報ＴＪである時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔに上記式(1)（式(1s)及び式(1d)）で規定された学習演算式を適用する学習処理を行う。そして、パラメータ学習部７は、式(1)の連立方程式を解法してパラメータａ１及びｂ１を適宜更新することにより、式(a)で規定される血圧導出式の信頼度を従来と比較して高く維持することができる。
In this case, the
前提技術の血圧測定装置における血圧算出部６Ａは、演算モデルＩＩを採用する場合、第１〜第３のパラメータでるパラメータａ２〜ｃ２、時間情報である時間平均値ｔｇ、及び脈拍情報である測定脈拍ｐに式(b)で規定される血圧導出式を適用することにより、時々刻々取得する光電脈拍信号Ｓ１に基づき算出された時間平均値ｔｇ及び測定脈拍ｐから測定血圧をリアルタイムに得ることができる。
When adopting the calculation model II, the blood
この際、パラメータ学習部７は、基準血圧ＳＢＰ及び血圧変動幅δｔ、統計時間情報ＴＪである時間平均値ｔｍ、最大時間ｔｍａｘ（時間最大値）、最小時間ｔｍｉｎ（時間最小値）、時間標準偏差ρｔ、並びに統計脈拍情報ＰＪである脈拍平均値ｐｍ、最大脈拍ｐｍａｘ（脈拍最大値）、最小脈拍ｐｍｉｎ（脈拍最小値）及び脈拍標準偏差ρｐに、上記式(2)で規定された学習演算式を適用する学習処理を行う。そして、パラメータ学習部７は、式(2)の連立方程式を解法してパラメータａ２〜ｃ２を適宜更新することにより、式(b)で規定される血圧導出式の信頼度を従来と比較して高く維持することができる。
At this time, the
加えて、前提技術１の血圧算出部６Ａは、アップ時間ｓｔ（上昇時間）に対応する最大血圧導出式である式(as)あるいは式(bs)により最大血圧を指示する測定血圧である最大血圧（値）ｂｐMAXを取得する。
In addition, the blood
この際、パラメータ学習部７により、最大血圧学習演算式である式(1s)あるいは式(2s)を適用することにより、最大血圧導出式用のパラメータであるパラメータａ１ｓ及びｂ１ｓあるいはパラメータａ２ｓ〜ｃ２ｓを適宜更新することにより、最大血圧導出式（式(as)あるいは式(bs)）の信頼度を従来と比較して高く維持することができる。
At this time, the parameters a1s and b1s or the parameters a2s to c2s, which are the parameters for the maximum blood pressure derivation formula, are applied by the
さらに、血圧測定部１１は、ダウン時間ｄｔ（下降時間）に対応する最小血圧導出式である式(ad)あるいは式(bd)により最小血圧を指示する測定血圧である最小血圧ｂｐMinを取得する。
Further, the blood
この際、パラメータ学習部７により、最小血圧学習演算式である式(1d)あるいは式(2d)を適用することにより、最小血圧導出式用のパラメータであるパラメータａ１ｄ及びｂ１ｄあるいはパラメータａ２ｄ〜ｃ２ｄを適宜更新することにより、最小血圧導出式（式(ad)あるいは式(bd)）の信頼度を従来と比較して高く維持することができる。
At this time, the parameters a1d and b1d or the parameters a2d to c2d, which are parameters for the derivation of the minimum blood pressure, are applied by the
＜実施の形態＞
（０．前提技術の問題点）
上述した前提技術における血圧測定装置は、従来と比較して上述した効果を達成することができる。しかし、以下に示す４つの問題点が残っている。
<Embodiment>
(0. Problems of prerequisite technology)
The blood pressure measurement device according to the above-described base technology can achieve the above-described effects as compared with the related art. However, the following four problems remain.
（０−１．第１の問題点）
ＰＰＧの幅（アップ時間ｓｔ＋ダウン時間ｄｔ）は脈拍変化によって変化し、特にダウン時間ｄｔの大きさが脈拍の変化と直結しており、脈拍の影響を強く受けてしまう。このため、ダウン時間ｄｔに基づき最小血圧導出式（式(ad)あるいは式(bd)）を適用して得られる最小血圧ｂｐMinは、脈拍の影響を受け正確性を損ねてしまうという第１の問題点があった。
(0-1. First problem)
The width of the PPG (up time st + down time dt) changes according to the pulse change, and particularly, the magnitude of the down time dt is directly connected to the pulse change, and is strongly influenced by the pulse. For this reason, the first problem that the minimum blood pressure bpMin obtained by applying the minimum blood pressure derivation formula (formula (ad) or formula (bd)) based on the down time dt is affected by the pulse and impairs the accuracy. There was a point.
（０−２．第２の問題点）
式(2)（式(2s)及び式(2d)）に示すタイプＩＩの３元１次連立方程式から分かるように、アップ時間ｓｔ、ダウン時間ｄｔ、及び測定脈拍ｐの平均値に基づく２つの式（式(2s)の式(21s)，(22s)、式(2d)の式(21d)，(22d)参照）と、アップ時間ｓｔ、ダウン時間ｄｔ、及び測定脈拍ｐの中間値に基づく１つの式（式(2s)の式(23s)、式(2d)の式(23d)参照）を連立している。
(0-2. Second problem)
As can be seen from the type II ternary linear equations shown in equation (2) (equations (2s) and (2d)), two values based on the average value of the up time st, the down time dt, and the measured pulse p are obtained. Based on the formula (see formulas (21s) and (22s) in formula (2s) and formulas (21d) and (22d) in formula (2d)) and the intermediate values of the up time st, the down time dt, and the measured pulse p One equation (see equation (23s) of equation (2s) and equation (23d) of equation (2d)) is provided.
したがって、上記中間値と平均値（アップ時間平均値ｓｔｍ、ダウン時間平均値ｄｔｍ、脈拍平均値ｐｍ、）と等しくなると、式(23)（式(23s)及び式(23d)）が方程式の一つとして実質的に機能しなくなり、式(2)は実質的に二つの方程式（式(21)及び式(22)）で構成されることになる。その結果、式(2)を解法しても、３個のパラメータ（ａ２（ａ２ｓ，ａ２ｄ）〜ｃ２（ｃ２ｓ，ｃ２ｄ））の中に独立パラメータが二つしかなく、唯一性がなくなる。中間値と平均値と完全に等しくなくても接近すればするほどモデルの唯一性が薄くなる。このように、前提技術におけるタイプＩＩの学習演算式である式(2)は、学習状況によって正確性を損ねてしまうという第２の問題点あった。 Therefore, when the intermediate value is equal to the average value (up time average value stm, down time average value dtm, pulse average value pm), Equation (23) (Equations (23s) and (23d)) becomes one of the equations. As a result, the function substantially does not work, and the equation (2) is substantially composed of two equations (the equations (21) and (22)). As a result, even if the equation (2) is solved, there are only two independent parameters among the three parameters (a2 (a2s, a2d) to c2 (c2s, c2d)), and the uniqueness is lost. The closer they are to the median and the mean, even if they are not exactly equal, the less unique the model is. As described above, Expression (2), which is a type II learning operation expression in the base technology, has a second problem that accuracy is lost depending on the learning situation.
（０−３．第３の問題点）
前提技術で示した学習演算式において、式(1)（式(1s)及び式(1d)）に示すタイプＩモデルは直線、式(2)で示すタイプＩＩモデルは平面、ともに線形モデルである。したがって、ＰＰＧ時間と脈拍の平均値を中心に、標準偏差範囲（時間標準偏差ρｔ，脈拍標準偏差ρｐ）に収まる範囲では精度良く近似できるが、その範囲外では近似性が悪くなるという第３の問題点があった。
(0-3. Third problem)
In the learning calculation formulas shown in the base technology, the type I model shown in formula (1) (formulas (1s) and (1d)) is a straight line, and the type II model shown in formula (2) is a plane model, and both are linear models. . Therefore, although the PPG time and the average value of the pulse can be approximated with high accuracy within the standard deviation range (time standard deviation ρ t , pulse standard deviation ρ p ), the approximation becomes poor outside the range. There were three problems.
（０−４．第４の問題点）
パラメータ学習部７が行う統計処理（第１〜第３の統計処理）は、内部のレジスタの項数を３０個程度とした２〜３分間の比較的短い学習期間で行う統計処理であるため、統計処理によって得られる情報として十分とはいえない。このため、学習演算式（式(1)，式(2)）を適用して得られるパラメータのばらつきが大きくなり、測定血圧の計算結果が大きくばらつく恐れがあった。このように、前提技術の血圧測定部１１内のパラメータ学習部７によって得られるパラメータの信頼性は必ずしも高いとはいえない点において、測定血圧の信頼性を高く維持することができないという第４の問題点があった。
(0-4. Fourth problem)
The statistical processing (first to third statistical processing) performed by the
以下で述べる実施の形態は、上述した第１〜第４の問題点の解消を図るものである。 The embodiment described below aims to solve the first to fourth problems described above.
（１．全体構成）
図６はこの発明の実施の形態である血圧測定装置の全体構成を示すブロック図である。同図に示すように、本実施の形態の血圧測定部１３は、血圧算出部６Ａに代えて血圧算出部６Ｂ、パラメータ学習部７に代えてパラメータ設定部２０を設けた点が図１で示した前提技術における血圧測定部１１との主要相違点である。また、パラメータ設定部２０は基本血圧情報ＪＢに代えて固定統計パラメータ情報ＫＴＰ及び基本血圧情報ＪＢ１を受ける。基本血圧情報ＪＢ１内に基準血圧ＳＢＰ、血圧変動幅δｔに加え、血圧変動幅δｐが含まれる点が基本血圧情報ＪＢと異なっている。他の構成及び信号の授受等は図１で示した前提技術と同様であるため、同一符号を付して適宜説明を省略する。
(1. Overall configuration)
FIG. 6 is a block diagram showing an overall configuration of a blood pressure measurement device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, FIG. 1 shows that the blood
血圧測定部１３は光電脈拍信号Ｓ１に基づき、血圧導出式を用いて最大血圧（値）や最小血圧（値）となる測定血圧を測定し、測定血圧を指示する血圧情報ＢＰを出力する。
Based on the photoelectric pulse signal S1, the blood
（２．血圧測定部）
血圧測定部１３は、ＡＤＣ２、バッファ３、バッファ４、信号処理部５、血圧算出部６Ｂ、パラメータ設定部２０及びタイミング制御部８から構成される。ウェアラブルな血圧測定装置を実現する場合、血圧測定部１３内の上記構成部２〜５，６Ｂ，８及び２０はそれぞれ、少なくとも一部はソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。
(2. Blood pressure measurement unit)
The blood
血圧算出部６Ｂは脈拍信号Ｓ５に基づき時間情報ＣＴを算出し、受信したパラメータ情報ＰＲ１と時間情報ＣＴとを後述する血圧導出式に適用して測定血圧を算出する。すなわち、血圧算出部６Ｂは、バッファ４でバッファリングされた脈拍信号Ｓ４単位（３〜５秒周期）で測定血圧を算出する。
The
そして、血圧算出部６Ｂは、測定血圧を指示する血圧情報ＢＰをディスプレイ９に出力すると共に時間情報ＣＴ及び脈拍情報ＨＲをパラメータ設定部２０に出力する。血圧算出部６Ｂは、血圧算出部６Ａと同様、脈拍信号Ｓ５に基づき脈拍を測定することにより測定脈拍をさらに算出し、測定脈拍を指示する脈拍情報ＨＲをパラメータ設定部２０に出力する脈拍測定機能を有している。
Then, the blood
パラメータ設定部２０は基本血圧情報ＪＢ１及び固定統計パラメータ情報ＫＴＰを外部より受け、時間情報ＣＴ及び脈拍情報ＨＲは血圧算出部６Ｂから受ける。基本血圧情報ＪＢ１は前述したように基準血圧ＳＢＰ、血圧変動幅δｔ（第１の血圧変動幅）及び血圧変動幅δｐ（第２の血圧変動幅）を指示する。
The
血圧変動幅δｔは時間軸に基づく血圧変動幅であり、予め設定した時間標準偏差内における血圧変動幅であり、血圧変動幅δｐは脈拍軸に基づく血圧変動幅であり、予め設定した脈拍標準偏差内における血圧変動幅を示している。 The blood pressure fluctuation width δ t is a blood pressure fluctuation width based on a time axis, a blood pressure fluctuation width within a predetermined time standard deviation, and the blood pressure fluctuation width δ p is a blood pressure fluctuation width based on a pulse axis, and a predetermined pulse width. The range of blood pressure fluctuation within the standard deviation is shown.
パラメータ設定部２０は時間情報ＣＴ及び脈拍情報ＨＲに対し、長期統計処理を施して、長期統計時間情報ＬＴＪ及び長期統計脈拍情報ＬＰＪを得る、あるいは、短期統計処理を施して短期統計時間情報ＳＴＪ及び短期統計脈拍情報ＳＰＪを得る。そして、統計時間情報ＴＪ（ＬＴＪあるはＳＴＪ）、統計脈拍情報ＰＪ（ＬＰＪあるいはＳＰＪ）及び基本血圧情報ＪＢ１を学習演算式に適用してパラメータ情報ＰＲ１を設定し、設定したパラメータ情報ＰＲ１を血圧算出部６Ｂに出力する。
The
なお、前述したように、血圧算出部６Ｂは血圧算出部６Ａと同様、測定脈拍機能により脈拍情報ＨＲをパラメータ設定部２０に出力する。
As described above, the blood
タイミング制御部８はバッファ３からの脈拍信号Ｓ３の出力と、血圧算出部６Ｂの血圧情報ＢＰの出力とのタイミング等を制御する。
The
（２−１．血圧算出部）
図７は図６で示した血圧算出部６Ｂの内部構成を示すブロック図である。以下、血圧算出部６Ｂについて、図２(b)で示した血圧算出部６Ａと異なる点を中心に説明し、血圧算出部６Ａと同様な構成及び信号の授受は同一符号を付して説明を適宜省略する。
(2-1. Blood pressure calculation unit)
FIG. 7 is a block diagram showing an internal configuration of the blood
図７に示すように、血圧算出部６Ｂは、ピーク検出部６１、波形選択部６２、波形分離部６３、血圧算出部６４Ｂ及び脈拍・血圧演算部６５Ｂから構成される。
As shown in FIG. 7, the blood
血圧算出部６４Ｂは受信する単一脈拍信号Ｓ５３に対し、アップ時間ｓｔ（上昇時間）及び下降時ピーク間時間ｐｔ（下降時間）を測定する。光電脈拍信号Ｓ１における単一脈拍信号Ｓ５３において、アップ時間ｓｔは上昇方向に遷移する遷移時間となり、下降時ピーク間時間ｐｔは下降方向に遷移する遷移時間となる。
The blood
図８は単一脈拍信号Ｓ５３の波形を示すグラフである。図８の横軸は図３〜図５と同様、時間単位（ｍｓ×１０）で示し、縦軸はスペクトル強度を示している。 FIG. 8 is a graph showing a waveform of the single pulse signal S53. The horizontal axis of FIG. 8 is shown in time units (ms × 10), as in FIGS. 3 to 5, and the vertical axis is the spectrum intensity.
同図に示すように、血圧算出部６４Ｂは、単一脈拍信号Ｓ５３の単一波形ＳＷから、単一脈拍信号Ｓ５３が正のピーク位置ＰＫに向けて常に上昇する時間であるアップ時間ｓｔ、正のピーク位置ＰＫから次の極大値である正ピーク位置ＴＰＫ２に達するまでの下降時間である下降時ピーク間時間ｐｔを算出する。
As shown in the drawing, the blood
そして、血圧算出部６４Ｂは、アップ時間ｓｔ及び下降時ピーク間時間ｐｔそれぞれのバラツキが閾値以下であり、かつ、アップ時間ｓｔの平均値と下降時ピーク間時間ｐｔの平均値との比である、アップ・ダウン（平均）時間比ｓｔ／ｐｔが許容範囲内にある場合、当該単一波形ＳＷを合格波形とし、合格波形のアップ時間ｓｔ及び下降時ピーク間時間ｐｔを指示する時間情報ＣＴとして出力する。なお、時間情報ＣＴの出力に際し、ピーク情報ＪＰ２のうち合格波形に対応するピーク情報であるピーク情報ＪＰ４が併せて出力される。
Then, the blood
一方、血圧算出部６４Ｂは、アップ時間ｓｔ及び下降時ピーク間時間ｐｔそれぞれのバラツキが閾値を超える、あるいは、アップ・ダウン時間比ｓｔ／ｐｔが許容範囲外にある場合、当該単一波形ＳＷは異常波形とし、異常波形のアップ時間ｓｔ及び下降時ピーク間時間ｐｔは棄却され、時間情報ＣＴとして出力されることはない。なお、血圧算出部６４Ｂの合格波形の判定処理は、ダウン時間ｄｔが下降時ピーク間時間ｐｔに置き換わった点を除き、血圧算出部６４Ａと同様に行われる。
On the other hand, when the variation of each of the up time st and the peak-to-peak time pt exceeds the threshold value or the up / down time ratio st / pt is out of the allowable range, the blood
脈拍・血圧演算部６５Ｂは血圧算出部６４Ｂより得た時間情報ＣＴ及びパラメータ設定部２０より得たパラメータ情報ＰＲ１に血圧導出式を適用し測定血圧（最大血圧，最小血圧）を算出し、測定血圧を指示する血圧情報ＢＰをディスプレイ９に出力する。この際、血圧情報ＢＰの算出に用いた時間情報ＣＴをパラメータ設定部２０に出力する。なお、パラメータ設定部２０が後述する長期パラメータ設定処理実行後においては、時間情報ＣＴのパラメータ設定部２０への出力を省略するようにしても良い。
The pulse / blood
さらに、脈拍・血圧演算部６５Ｂは、ピーク情報ＪＰ４に指示されたピーク間距離の平均値に基づき、測定脈拍ｐを算出し、測定脈拍を指示する脈拍情報ＨＲをパラメータ設定部２０に出力する。なお、測定脈拍ｐはある期間（たとえば５秒間）内の各ピーク間距離それぞれから算出した各脈拍を平均するようにしても良い。
Further, the pulse / blood
血圧算出部６４Ｂは、正ピーク位置ＴＰＫ１以降、図８の正ピーク位置ＴＰＫ２のような極大値が存在しない場合、正ピーク位置ＴＰＫ１から単一波形ＳＷが“０”となるまでの下降時ゼロクロス時間ｔ０ｘを下降時ピーク間時間ｐｔとして用いる。
The blood
（２−１−１．血圧導出式：演算モデルＩＩＩ）
本実施の形態の血圧導出式における線形自己回帰モデルである演算モデルＩＩＩは、前提技術の演算モデルＩＩと同様、測定血圧をｂｐ、測定脈拍をｐ、遷移時間平均値をｔｇ、パラメータ情報ＰＲ１より指示される第１、第２及び第３のパラメータをａ３、ｂ３及びｃ３としたとき、以下の式(Y)で規定される。遷移時間平均値ｔｇは前提技術と同様、Ｍ個の遷移時間ｔの平均値であり、脈拍・血圧演算部６５Ｂにて求められる。Ｍ個は５，６個程度に設定される。したがって、遷移時間平均値ｔｇも脈拍・血圧演算部６５Ｂによって得られる時間情報となる。
(2-1-1. Blood pressure derivation formula: calculation model III)
The operation model III, which is a linear autoregressive model in the blood pressure derivation formula of the present embodiment, is similar to the operation model II of the base technology, in which the measured blood pressure is bp, the measured pulse is p, the transition time average is tg, and the parameter information PR1 is used. When the designated first, second and third parameters are a3, b3 and c3, they are defined by the following equation (Y). The transition time average value tg is an average value of M transition times t, as in the base technology, and is obtained by the pulse / blood
ｂｐ＝ａ３・ｔｇ＋ｂ３・ｐ＋ｃ３…(Y) bp = a3 · tg + b3 · p + c3 (Y)
上記式(Y)は線形自己回帰モデルである。このように、血圧導出式の演算モデルＩＩＩである式(Y)は時間情報である遷移時間平均値ｔｇに対応する係数であるパラメータａ３（第１のパラメータ）と、脈拍情報である測定脈拍ｐに対応する係数であるパラメータｂ３（第２のパラメータ）と、定数項となるパラメータｃ３（第３のパラメータ）とを用いて設定されている。 The above equation (Y) is a linear autoregressive model. As described above, the equation (Y), which is the calculation model III of the blood pressure derivation equation, includes the parameter a3 (first parameter), which is a coefficient corresponding to the transition time average value tg, which is time information, and the measured pulse p, which is pulse information. Are set using a parameter b3 (second parameter), which is a coefficient corresponding to, and a parameter c3 (third parameter), which is a constant term.
演算モデルＩＩＩにおいても、演算モデルＩ，ＩＩと同様に、アップ時間平均値ｓｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最大血圧（値）ｂｐMAXとなり、ピーク間ダウン時間平均値ｐｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最小血圧（値）ｂｐMinとなる。すなわち、式(Y)は以下の式(Ys)及び式(Yd)に細分化される。なお、アップ時間平均値ｓｔｇはＭ個のアップ時間ｓｔの平均値であり、ピーク間ダウン時間平均値ｐｔｇはＭ個の下降時ピーク間時間ｐｔの平均値であり、脈拍・血圧演算部６５Ｂ内にて求められる。 In the calculation model III, similarly to the calculation models I and II, the measured blood pressure bp based on the average up time stg is the maximum blood pressure (value) bpMAX, and the measured blood pressure bp based on the average peak-to-peak down time ptg is the minimum blood pressure (maximum blood pressure). Value) bpMin. That is, the formula (Y) is subdivided into the following formulas (Ys) and (Yd). The average up time stg is an average value of the M up times st, and the average down time between peaks ptg is an average value of the M down inter peak times pt. Is required.
ｂｐMAX＝ａ３ｓ・ｓｔｇ＋ｂ３ｓ・ｐ＋ｃ３ｓ…(Ys)
ｂｐMIN＝ａ３ｄ・ｐｔｇ＋ｂ３ｄ・ｐ＋ｃ３ｄ…(Yd)
bpMAX = a3s.stg + b3s.p + c3s ... (Ys)
bpMIN = a3d · ptg + b3d · p + c3d (Yd)
このように、第１のパラメータであるパラメータａ３はパラメータａ３ｓ及びパラメータａ３ｄに細分化され、第２のパラメータであるパラメータｂ３はパラメータｂ３ｓ及びパラメータｂ３ｄに細分化され、第３のパラメータであるパラメータｃ３はパラメータｃ３ｓ及びパラメータｃ３ｄに細分化される。 As described above, the parameter a3 as the first parameter is subdivided into the parameter a3s and the parameter a3d, the parameter b3 as the second parameter is subdivided into the parameter b3s and the parameter b3d, and the parameter c3 as the third parameter. Is subdivided into a parameter c3s and a parameter c3d.
上述したように、脈拍・血圧演算部６５Ｂは、Ｍ個の遷移時間ｔ（アップ時間ｓｔ及びダウン時間ｄｔ）より求めた遷移時間平均値ｔｇ（アップ時間平均値ｓｔｇ及びピーク間ダウン時間平均値ｐｔｇ）を、式(Y)（式(Ys)及び式(Yd)）で規定される血圧導出式に適用することにより、測定血圧ｂｐ（ｂｐMAX，ｂｐMin）を算出することができる。
As described above, the pulse / blood
（２−２．パラメータ設定部２０）
図９は図６で示したパラメータ設定部２０の内部構成を示すブロック図である。同図に示すように、パラメータ設定部２０は、中間統計情報演算部２１、中間統計情報蓄積部２２、長期用パラメータ演算部２３、パラメータ切替制御部２４、初期パラメータ演算部２５及びパラメータ記憶部２６から構成される。初期パラメータ演算部２５は内部に短期統計情報蓄積部３１を有している。
(2-2. Parameter setting unit 20)
FIG. 9 is a block diagram showing the internal configuration of the
中間統計情報演算部２１は血圧算出部６Ｂより時間情報ＣＴ（合格波形のアップ時間ｓｔ及び下降時ピーク間時間ｐｔを指示）及び脈拍情報ＨＲを受ける。
The intermediate statistical
中間統計情報演算部２１は、内部に時間情報ＣＴが指示する遷移時間ｔ（アップ時間ｓｔ及び下降時ピーク間時間ｐｔ）及び脈拍情報ＨＲが指示する測定脈拍ｐに対し、長期単位時間（例えば、１時間）当たりの遷移時間ｔの平均値及び測定脈拍ｐの平均値を中間統計情報として求める。
The intermediate statistical
なお、中間統計情報演算部２１は、上記中間統計情報を得るために、長期単位時間分の平均値を求めるのに必要な容量を満足するレジスタ（図示せず）を内蔵しても良い。
In order to obtain the above-mentioned intermediate statistical information, the intermediate statistical
そして、中間統計情報演算部２１は長期単位時間当たりの中間統計情報を中間統計情報蓄積部２２のバッファＢＦ１〜ＢＦｎのうち未格納のバッファに格納する。中間統計情報蓄積部２２のバッファ数は例えば２４個程度設けられ、長期単位時間を１時間とした場合、長期サンプリング期間として１日が設定され、１日分の中間統計情報（統計処理用情報）を中間統計情報蓄積部２２内に格納することができる。
Then, the intermediate statistical
したがって、中間統計情報演算部２１及び中間統計情報蓄積部２２は、長期サンプリング期間における時間情報ＣＴ及び脈拍情報ＨＲに関する中間統計情報（長期単位時間毎の遷移時間ｔの平均値、測定脈拍ｐの平均値）を蓄積する長期統計処理用蓄積部として機能する。
Therefore, the intermediate statistical
長期用パラメータ演算部２３（長期パラメータ取得部）は、基本血圧情報ＪＢ１を受けるとともに、中間統計情報蓄積部２２のバッファＢＦ１〜ＢＦｎ内に格納された、長期サンプリング期間分の中間統計情報（統計処理用情報）を読み出すことができる。
The long-term parameter calculation unit 23 (long-term parameter acquisition unit) receives the basic blood pressure information JB1 and stores the intermediate statistical information (statistical processing) for the long-term sampling period stored in the buffers BF1 to BFn of the intermediate statistical
長期用パラメータ演算部２３は、長期サンプリング期間経過後において、中間統計情報蓄積部２２に蓄積された長期サンプリング期間における中間統計情報を用いて、長期サンプリング期間における遷移時間ｔの時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔを有する長期統計時間情報、並びに長期サンプリング期間における測定脈拍ｐの脈拍平均値ｐｍ及び脈拍標準偏差ρｐを有する長期統計脈拍情報を求める長期統計処理を実行する。
After the elapse of the long-term sampling period, the long-term
そして、長期用パラメータ演算部２３は、上記長期統計処理を実行した後、上記長期統計時間情報及び上記長期統計脈拍情報及び基本血圧情報ＪＢ１に、後述する式(X)で示すパラメータ演算式を適用して、パラメータａ３〜ｃ３を含む長期パラメータ情報ＰＲＬを得る長期パラメータ設定処理を実行する。なお、長期パラメータ情報ＰＲＬには長期統計時間情報が指示する時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔが含まれる。
Then, after executing the long-term statistical processing, the long-term
長期用パラメータ演算部２３で得られた長期パラメータ情報ＰＲＬは出力され、パラメータ記憶部２６内に格納される。
The long-term parameter information PRL obtained by the long-term
なお、中間統計情報蓄積部２２内のバッファＢＦ１〜ＢＦｎすべてに中間統計情報が格納されるには、本実施の形態の血圧測定装置の使用開始から、１日程度の長期サンプリング期間の経過が必要になる。そこで、パラメータ設定部２０は、長期サンプリング期間の経過前においてもパラメータ情報ＰＲ１を得るべく、初期パラメータ演算部２５をさらに有している。
In order to store the intermediate statistical information in all the buffers BF1 to BFn in the intermediate statistical
初期パラメータ演算部２５（短期パラメータ取得部）は、基本血圧情報ＪＢ１及び固定統計パラメータ情報ＫＴＰを受けるともに、内部に短期統計情報蓄積部３１を有している。なお、固定統計パラメータ情報ＫＴＰは予め設定された固定値となる時間標準偏差ρｔ及び脈拍標準偏差ρｐを指示する情報である。
The initial parameter calculation unit 25 (short-term parameter acquisition unit) receives the basic blood pressure information JB1 and the fixed statistical parameter information KTP, and has a short-term statistical
短期統計情報蓄積部３１は、初期パラメータ演算部２５が短期パラメータ設定処理に必要な、時間情報ＣＴ及び脈拍情報ＨＲが指示する遷移時間ｔ及び測定脈拍ｐを格納するための記憶部である。以下、説明の都合上、短期統計情報蓄積部３１は、図２(c)で示した前提技術の時間情報蓄積部７１と同様、Ｋ個のレジスタで構成されているとして説明する。
The short-term statistical
初期パラメータ演算部２５は、長期サンプリング期間経過前において、短期統計情報蓄積部３１に格納されたＫ個の遷移時間ｔに基づき時間平均値ｔｍを算出するとともに、Ｋ個の測定脈拍ｐに基づき脈拍平均値ｐｍを算出する短期統計処理を行う。そして、初期パラメータ演算部２５は、短期統計処理を実行した後、算出した時間平均値ｔｍに固定統計パラメータ情報ＫＴＰが指示する時間標準偏差ρｔを加えた情報を短期統計時間情報とし、算出した脈拍平均値ｐｍに固定統計パラメータ情報ＫＴＰが指示する脈拍標準偏差ρｐを短期統計脈拍情報としている。
Before the elapse of the long-term sampling period, the initial
すなわち、初期パラメータ演算部２５は短期統計情報蓄積部３１に格納された遷移時間ｔ及び測定脈拍ｐに基づき、Ｋ個のレジスタに格納される短期間（Ｋ＝２５で２〜３分程度）における短期統計処理を実行することにより、一部に予め準備した固定統計パラメータ情報ＫＴＰを含ませて短期統計時間情報及び短期統計脈拍情報を得ている。
That is, based on the transition time t and the measured pulse p stored in the short-term statistical
そして、初期パラメータ演算部２５は、上記短期統計処理を実行した後、上記短期統計時間情報及び短期統計脈拍情報（それぞれに固定統計パラメータ情報ＫＴＰの指示する情報が含まれる）、並びに基本血圧情報ＪＢ１に、後述する式(X)で示したパラメータ演算式を適用して、パラメータａ３〜ｃ３を含む初期パラメータ情報ＰＲ０（短期パラメータ情報）を得る短期パラメータ設定処理を実行する。なお、初期パラメータ情報ＰＲ０には短期統計時間情報が指示する時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔが含まれる。
Then, after executing the short-term statistical processing, the initial
初期パラメータ演算部２５は、上記短期統計時間情報及び上記短期統計脈拍情報の内容が更新されるごとに、初期パラメータ情報ＰＲ０を新たに生成する。
The
パラメータ切替制御部２４は、中間統計情報蓄積部２２の格納状況等から、長期サンプリング期間の経過の有無を監視する。そして、パラメータ切替制御部２４は、長期サンプリング期間経過前は初期パラメータ演算部２５に短期パラメータ設定処理を実行させ、パラメータ記憶部２６に格納された初期パラメータ情報ＰＲ０をパラメータ情報ＰＲ１としてパラメータ記憶部２６から出力させる。
The parameter
パラメータ切替制御部２４は、長期サンプリング期間の経過の確認後は、初期パラメータ演算部２５による短期パラメータ設定処理を停止させ、長期用パラメータ演算部２３から出力されパラメータ記憶部２６に格納された長期パラメータ情報ＰＲＬをパラメータ情報ＰＲ１としてパラメータ記憶部２６から出力させる。そして、パラメータ切替制御部２４は、以降、パラメータ記憶部２６から出力されるパラメータ情報ＰＲ１を長期パラメータ情報ＰＲＬで固定する。
After confirming the elapse of the long-term sampling period, the parameter
このように、パラメータ切替制御部２４及びパラメータ記憶部２６は、長期サンプリング期間経過前は初期パラメータ情報ＰＲ０（短期パラメータ情報）をパラメータ情報ＰＲ１として出力し、長期サンプリング期間経過後は長期パラメータ情報ＰＲＬをパラメータ情報ＰＲ１として出力させるパラメータ情報制御部として機能する。
As described above, the parameter
長期用パラメータ演算部２３は長期パラメータ情報ＰＲＬを算出してパラメータ記憶部２６に出力した後は動作を停止する。
After calculating the long-term parameter information PRL and outputting it to the
以下、被測定者が実施の形態の血圧測定装置の使用開始時、すなわち、血圧測定装置の動作開始時から長期サンプリング期間が経過するまでにおけるパラメータ設定部２０によるパラメータ情報ＰＲ１の生成動作について説明する。
Hereinafter, an operation of generating the parameter information PR1 by the
血圧測定装置の動作開始時は、長期サンプリング期間経過前であるため、パラメータ切替制御部２４は初期パラメータ演算部２５（短期パラメータ取得部）に短期パラメータ設定処理を実行させ、初期パラメータ演算部２５から得られる初期パラメータ情報ＰＲ０（短期パラメータ情報）をパラメータ記憶部２６に格納させる。
Since the operation of the blood pressure measurement device starts before the elapse of the long-term sampling period, the parameter
そして、パラメータ切替制御部２４は、パラメータ記憶部２６に格納された初期パラメータ情報ＰＲ０をパラメータ情報ＰＲ１として出力させる。したがって、長期サンプリング期間経過前において、初期パラメータ情報ＰＲ０が更新される毎に、パラメータ情報ＰＲ１も更新される。
Then, the parameter
その後、血圧測定装置の動作開始から長期サンプリング期間が経過し、長期用パラメータ演算部２３（長期パラメータ取得部）より得られた長期パラメータ情報ＰＲＬがパラメータ記憶部２６に格納されると、パラメータ切替制御部２４は、以降、長期パラメータ情報ＰＲＬをパラメータ情報ＰＲ１として出力する。
After that, the long-term sampling period has elapsed since the start of the operation of the blood pressure measurement device, and the long-term parameter information PRL obtained from the long-term parameter calculation unit 23 (long-term parameter acquisition unit) is stored in the
その後、パラメータ切替制御部２４は、パラメータ記憶部２６に格納された長期パラメータ情報ＰＲＬをパラメータ情報ＰＲ１として出力される出力形態で固定する。以降、パラメータ設定部２０は固定されたパラメータ情報ＰＲ１（＝ＰＲＬ）を出力する。なお、血圧算出部６Ｂがパラメータ情報ＰＲ１（＝ＰＲＬ）を受信した後は、パラメータ記憶部２６からのパラメータ情報ＰＲ１の出力を停止するようにしても良い。
Thereafter, the parameter
また、血圧測定部１３の外部よりリセット信号を受けるように構成し、長期サンプリング期間の経過後においても、パラメータ切替制御部２４がリセット信号を受けると、血圧測定装置の動作開始時と同様に、各部２１〜２３，２５，２６をそれぞれ初期化し、再び動作させるように制御しても良い。
Further, the blood
（２−２−１．学習演算式：演算モデルＩＩＩ対応）
式(Y)の演算モデルＩＩＩに対応する学習演算式は、以下の式(X)で規定される。式(X)は、式(X1)〜式(X3)の組み合わせにより構成される。
(2-2-1. Learning operation formula: Compatible with operation model III)
The learning operation expression corresponding to the operation model III of the expression (Y) is defined by the following expression (X). Formula (X) is configured by a combination of formulas (X1) to (X3).
なお、演算モデルＩＩＩは、時間平均値ｔｍとして具体的にはアップ時間平均値ｓｔｍあるいはピーク間ダウン時間平均値ｐｔｍが用いられ、血圧導出式である式(Ys)に用いられるパラメータａ３ｓ〜ｃ３ｓに対応して以下の式(Xs)が用いられ、血圧導出式である式(Yd)に用いられるパラメータａ３ｄ〜ｃ３ｄに対応して以下の式(Xd)が用いられる。すなわち、式(X)は正確には以下の式(Xs)及び式(Xd)に細分化される。 In addition, the arithmetic model III uses the up time average value stm or the peak-to-peak down time average value ptm as the time average value tm, and the parameters a3s to c3s used in the formula (Ys) which is the blood pressure derivation formula. The following formula (Xs) is used correspondingly, and the following formula (Xd) is used corresponding to the parameters a3d to c3d used in the formula (Yd) which is a blood pressure derivation formula. That is, the formula (X) is precisely subdivided into the following formulas (Xs) and (Xd).
このように、式(X)のパラメータａ３は式(Xs)及び式(Xd)のパラメータａ３ｓ及びパラメータａ３ｄに細分化され、式(X)のパラメータｂ３は式(Xs)及び式(Xd)のパラメータｂ３ｓ及びパラメータｂ３ｄに細分化され、式(X)のパラメータｃ３は式(Xs)及び式(Xd)のパラメータｃ３ｓ及びパラメータｃ３ｄに細分化される。 As described above, the parameter a3 of the formula (X) is subdivided into the parameters a3s and a3d of the formulas (Xs) and (Xd), and the parameter b3 of the formula (X) is expressed by the formulas (Xs) and (Xd). The parameter c3 in the equation (X) is further subdivided into the parameters c3s and c3d in the equations (Xs) and (Xd).
長期用パラメータ演算部２３及び初期パラメータ演算部２５は、それぞれ上述した式(X)（式(Xs)及び式(Xd)）の連立方程式を解法する長期パラメータ設定処理及び短期パラメータ設定処理を実行することにより、パラメータａ３（ａ３ｓ，ａ３ｄ）、パラメータｂ３（ｂ３ｓ，ｂ３ｄ）及びパラメータｃ３（ｃ３ｓ，ｃ３ｄ）を求めている。
The long-term
すなわち、長期用パラメータ演算部２３は長期統計時間情報に含まれる時間平均値ｔｍ（アップ時間平均値ｓｔｍ，ピーク間ダウン時間平均値ｐｔｍ）及び時間標準偏差ρｔ、長期統計脈拍情報に含まれる脈拍平均値ｐｍ及び脈拍標準偏差ρｐを用いて式(X)（式(Xs)及び式(Xd)）を解法してパラメータａ３（ａ３ｓ，ａ３ｄ）、パラメータｂ３（ｂ３ｓ，ｂ３ｄ）及びパラメータｃ３（ｃ３ｓ，ｃ３ｄ）を求める。
That is, the long-
同様にして、初期パラメータ演算部２５は短期統計時間情報に含まれる時間平均値ｔｍ（アップ時間平均値ｓｔｍ，ピーク間ダウン時間平均値ｐｔｍ）及び時間標準偏差ρｔ（固定統計パラメータ情報ＫＴＰより指示）、短期統計脈拍情報に含まれる脈拍平均値ｐｍ及び脈拍標準偏差ρｐ（固定統計パラメータ情報ＫＴＰより指示）を用いて式(X)を解法してパラメータａ３〜ｃ３を求める。
Similarly, the initial
（３．遷移時間平均値ｔｇに基づく血圧導出式の細分化）
前述した式(Y)は、式(Y)の適用時に用いる遷移時間平均値ｔｇが、時間平均値ｔｍ（長期統計処理で求めた平均値）を中心として±ρｔの範囲内に収まる場合、遷移時間平均値ｔｇ及び測定脈拍ｐを式(Y)で示す血圧導出式に適用することにより、測定血圧ｂｐを正確に求めることができる。すなわち、式(Y)に示すように、遷移時間平均値ｔｇと測定血圧ｂｐは正の相関を有する。
(3. Subdivision of blood pressure derivation formula based on transition time average value tg)
The above equation (Y) is obtained when the transition time average value tg used when applying the equation (Y) falls within the range of ± ρ t around the time average value tm (the average value obtained by the long-term statistical processing). The measured blood pressure bp can be accurately obtained by applying the transition time average value tg and the measured pulse p to the blood pressure derivation formula represented by the formula (Y). That is, as shown in the formula (Y), the average transition time tg and the measured blood pressure bp have a positive correlation.
しかしながら、遷移時間平均値ｔｇが第１の基準値である閾値時間ｔｈｌ＝｛時間平均値ｔｍ−時間標準偏差ρｔ｝より小さくなる場合、遷移時間平均値ｔｇと測定血圧ｂｐは負の相関を有するようになる。その原因として、血圧測定装置の被測定者が運動等を行っている使用環境が想定される。 However, if the transition time average value tg is smaller than the threshold time thl = {time average value tm−time standard deviation ρ t } which is the first reference value, the transition time average value tg and the measured blood pressure bp have a negative correlation. Will have. As the cause, it is assumed that the use environment in which the subject of the blood pressure measurement device is exercising or the like.
また、遷移時間平均値ｔｇが第２の基準値である閾値時間ｔｈｒ＝｛時間平均値ｔｍ＋時間標準偏差ρｔ｝より大きくなる場合も、遷移時間平均値ｔｇと測定血圧ｂｐは負の相関を有するようになる。その原因として、血圧測定装置の被測定者が睡眠時等の使用環境が想定される。 Also, when the transition time average value tg is larger than the threshold time thr = {time average value tm + time standard deviation ρ t } which is the second reference value, the transition time average value tg and the measured blood pressure bp have a negative correlation. Will have. As the cause, it is assumed that the measurement environment of the person to be measured of the blood pressure measurement device is sleeping or the like.
そこで、本実施の形態では、遷移時間平均値ｔｇの値に応じて変化するように、式(Y)を以下のように細分化した式(Y1)〜式(Y3)で構成している。 Therefore, in the present embodiment, Expression (Y) is configured by Expressions (Y1) to (Y3) subdivided as follows so as to change according to the value of the transition time average value tg.
式(Y)に示すように、式(Y)は遷移時間平均値ｔｇと閾値時間ｔｈｌ及び閾値時間ｔｈｒ（第１及び第２の基準値）との比較結果によって、式(Y1)〜(Y3)に分類される。すなわち、式(Y)に示すように、遷移時間平均値ｔｇに関し、｛ｔｇ＜ｔｈｌ｝のとき式(Y1)が適用され、｛ｔｈｌ≦ｔｇ≦ｔｈｒ｝のとき式(Y2)が適用され、｛ｔｇ＞ｔｈｒ｝のとき式(Y3)が適用される。 As shown in the equation (Y), the equation (Y) is obtained by comparing the average transition time tg with the threshold time thl and the threshold time thr (first and second reference values). )are categorized. That is, as shown in Expression (Y), with respect to the transition time average value tg, Expression (Y1) is applied when {tg <thl}, Expression (Y2) is applied when {thl ≦ tg ≦ thr}, When {tg> thr}, equation (Y3) is applied.
また、パラメータａ３〜ｃ３はそれぞれ式(4)のように表すことができるため、式(Y)に式(4)のパラメータｃ３の代入を含む変形処理を施すことにより、式(Y)は以下の式(Z)に変形することができる。なお、式(Y1)〜式(Y3)は式(Z1)〜式(Z3)に対応している。 Further, since the parameters a3 to c3 can be respectively expressed as in Expression (4), by performing a deformation process including the substitution of the parameter c3 in Expression (4) into Expression (Y), Expression (Y) becomes Equation (Z) can be transformed. Expressions (Y1) to (Y3) correspond to expressions (Z1) to (Z3).
式(Z)から、第１の基準値が閾値時間ｔｈｌ＝ｔｍ−ρｔとなり、第２の基準値が閾値時間ｔｈｒ＝ｔｍ＋ρｔとなることが比較的容易に理解できる。 From the equation (Z), it can be relatively easily understood that the first reference value is the threshold time thl = tm−ρ t and the second reference value is the threshold time thr = tm + ρ t .
式(Z)に示すように、遷移時間平均値ｔｇに関し、｛ｔｇ＜（ｔｍ−ρｔ）｝のとき式(Z1)が適用される。この場合、被測定者は運動状態（第１の環境状態）である可能性が高く、遷移時間平均値ｔｇがさらに小さくなると測定血圧ｂｐが増加する血圧導出式が適用される。 As shown in Expression (Z), Expression (Z1) is applied to the transition time average value tg when {tg <(tm−ρ t )}. In this case, the subject is highly likely to be in the exercise state (first environmental state), and a blood pressure derivation formula is applied in which the measured blood pressure bp increases as the average transition time tg further decreases.
そして、遷移時間平均値ｔｇに関し、｛（ｔｍ−ρｔ）≦ｔｇ＜（ｔｍ＋ρｔ）｝のとき式(Z2)が適用される。この場合、被測定者は平常状態（第２の環境状態）である可能性が高く、遷移時間平均値ｔｇが大きくなると測定血圧ｂｐが増加する通常の血圧導出式が適用される。 Then, regarding the transition time average value tg, when {(tm−ρ t ) ≦ tg <(tm + ρ t )}, the equation (Z2) is applied. In this case, there is a high possibility that the subject is in a normal state (second environmental state), and a normal blood pressure derivation formula is applied in which the measured blood pressure bp increases as the average transition time tg increases.
さらに、遷移時間平均値ｔｇに関し、｛ｔｇ＞（ｔｍ＋ρｔ）｝のとき式(Z3)が適用される。この場合、被測定者は睡眠時（第３の環境状態）である可能性が高く、遷移時間平均値ｔｇがさらに大きくなると測定血圧ｂｐが減少する血圧導出式が適用される。 Further, regarding the transition time average value tg, when {tg> (tm + ρ t )}, the equation (Z3) is applied. In this case, there is a high possibility that the subject is sleeping (third environmental state), and a blood pressure derivation formula is applied in which the measured blood pressure bp decreases as the average transition time tg further increases.
なお、式(Y)を細分化した場合の演算モデルＩＩＩは、アップ時間平均値ｓｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最大血圧（値）ｂｐMAXとなり、ピーク間ダウン時間平均値ｐｔｇに基づく測定血圧ｂｐが最小血圧（値）ｂｐMinとなる。すなわち、式(Y)は以下の式(Ys)（(Y1s)〜(Y3s)）及び式(Yd)（(Y1s)〜(Y3s)）に細分化されることになる。 In addition, in the calculation model III in the case where the formula (Y) is subdivided, the measured blood pressure bp based on the average up time stg becomes the maximum blood pressure (value) bpMAX, and the measured blood pressure bp based on the average down time between peaks ptg becomes the minimum. The blood pressure (value) becomes bpMin. That is, the formula (Y) is subdivided into the following formulas (Ys) ((Y1s) to (Y3s)) and formulas (Yd) ((Y1s) to (Y3s)).
このように、血圧算出部６Ｂの脈拍・血圧演算部６５Ｂは、時間情報である遷移時間平均値ｔｇに基づき、式(Y1)〜(Y3)（複数種の血圧導出式）のうち一の血圧導出式を適用して測定血圧ｂｐを算出している。
As described above, the pulse / blood
具体的には、血圧算出部６Ｂの脈拍・血圧演算部６５Ｂは、遷移時間平均値ｔｇと閾値時間ｔｈｌ及び閾値時間ｔｈｒとの比較結果に基づき、運動時、平常時及び睡眠時の第１〜第３の環境状態のうち一の環境を認識環境状態として認識し、式(Y1)，式(Y2)及び式(Y3)（第１、第２及び第３の血圧導出式）のうち上記認識環境状態用の血圧導出式を適用して測定血圧ｂｐを算出している。そして、第１及び第２の基準値である閾値時間ｔｈｌ及び閾値時間ｔｈｒは時間平均値ｔｍを基準として時間標準偏差ρｔに基づき設定される。
Specifically, the pulse / blood
このように、血圧算出部６Ｂは、運動時、平常時及び睡眠時である第１、第２及び第３の環境状態用の第１、第２及び第３の血圧導出式である式(Y1)、式(Y2)及び式(Y3)を採用している。
As described above, the blood
なお、時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔはパラメータ情報ＰＲ１に含まれているため、パラメータ情報ＰＲ１が指示する情報をそのまま用いることができる。 The time average value tm and the time standard deviation [rho t is included with the parameter information PR1, can be used as information parameter information PR1 instructs.
（４．実施の形態の効果）
本実施の形態の血圧測定装置における血圧算出部６Ｂは、時間情報である遷移時間平均値ｔｇに基づき、３つの式(Y1)〜(Y3)（複数種の血圧導出式）のうち一の血圧導出式を適用して測定血圧ｂｐを算出することにより、平常時（式(Y2)が対応）、睡眠時（式(Y1)が対応）あるいは運動時（式(Y3)が対応）の被測定者の環境状態に適合した測定血圧ｂｐを得ることができる効果を奏する。
(4. Effects of the embodiment)
The blood
この際、式(Y1)〜(Y3)のうち一の式が、遷移時間平均値ｔｇと時間標準偏差に基づき設定される閾値時間ｔｈｌ及びｔｈｒ（第１及び第２の基準値）との比較結果により決定される。すなわち、運動時、平常時及び睡眠時が第１、第２及び第３の認識環境状態として認識された後、認識環境状態用の血圧導出式が決定される。 At this time, one of the expressions (Y1) to (Y3) is a comparison between the transition time average value tg and the threshold times thl and thr (first and second reference values) set based on the time standard deviation. Determined by the result. That is, after exercising, normal time, and sleeping are recognized as the first, second, and third recognition environment states, a blood pressure derivation equation for the recognition environment state is determined.
図１０は前提技術による血圧測定装置によって算出された測定血圧ｂｐの経時変化である前提技術血圧測定線Ｌ２と、最適値となる血圧との経時変化である最適血圧測定線ＬＳとの相関を示すグラフである。図１０において横軸が時間、縦軸が血圧を示している。なお、最適値は平均平方根誤差最小アルゴリズムによって算出された血圧値を意味する。 FIG. 10 shows a correlation between a base technology blood pressure measurement line L2, which is a temporal change of a measured blood pressure bp calculated by a blood pressure measurement device according to the base technology, and an optimal blood pressure measurement line LS, which is a temporal change with a blood pressure that is an optimum value. It is a graph. In FIG. 10, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents blood pressure. Note that the optimal value means a blood pressure value calculated by a root mean square error minimum algorithm.
同図に示すように、前提技術血圧測定線Ｌ２と最適血圧測定線ＬＳとの間には少しバラツキが生じている。また、血圧計による実測血圧との相対誤差は最大血圧で６％程度、最小血圧で７％程度生じることが確認された。 As shown in the figure, there is a slight variation between the base technology blood pressure measurement line L2 and the optimal blood pressure measurement line LS. In addition, it was confirmed that a relative error from the actual blood pressure measured by the sphygmomanometer occurred about 6% in the maximum blood pressure and about 7% in the minimum blood pressure.
図１１は実施の形態による血圧測定装置によって算出された測定血圧ｂｐの経時変化である実施形態血圧測定線ＬＸと、最適値となる血圧との経時変化である最適血圧測定線ＬＳとの相関を示すグラフである。図１１において横軸が時間、縦軸が血圧を示している。 FIG. 11 shows a correlation between the embodiment blood pressure measurement line LX, which is a temporal change of the measured blood pressure bp calculated by the blood pressure measurement device according to the embodiment, and an optimal blood pressure measurement line LS, which is a temporal change with an optimal blood pressure. It is a graph shown. In FIG. 11, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents blood pressure.
同図に示すように、実施形態血圧測定線ＬＸと最適血圧測定線ＬＳとはほぼ合致しておりバラツキが生じていない。また、血圧計による実測血圧との相対誤差は最大血圧で４％程度、最小血圧で６％程度と、前提技術より相対誤差を抑制できていることが確認された。 As shown in the figure, the blood pressure measurement line LX and the optimum blood pressure measurement line LS substantially coincide with each other, and no variation occurs. In addition, the relative error from the actual blood pressure measured by the sphygmomanometer was about 4% for the maximum blood pressure and about 6% for the minimum blood pressure, and it was confirmed that the relative error could be suppressed by the base technology.
このように、本実施の形態の血圧測定装置は、時間平均値ｔｍを基準にして時間標準偏差ρｔに基づき設定される閾値時間ｔｈｌ及び閾値時間ｔｈｒと、時間情報ＣＴが指示する遷移時間平均値ｔｇとの比較結果に基づき、運動時、平常時及び睡眠時からなる第１、第２及び第３の環境状態から認識される認識環境状態用の被測定者の血圧導出式を適用して測定血圧ｂｐを算出している。その結果、本実施の形態の血圧測定装置は、平常時、睡眠時あるいは運動時の被測定者の環境状態に適合して正確な測定血圧を得ることができる効果を奏する。 Thus, the blood pressure measuring apparatus of the present embodiment, the threshold time thl and threshold time thr which is set based on the time average tm time based on the standard deviation [rho t, transition time average time information CT instructs Based on the comparison result with the value tg, the blood pressure derivation formula of the subject for the recognition environment state recognized from the first, second, and third environment states consisting of exercise, normal, and sleep is applied. The measured blood pressure bp is calculated. As a result, the blood pressure measurement device according to the present embodiment has an effect that an accurate measured blood pressure can be obtained in conformity with the subject's environmental condition during normal times, during sleep, or during exercise.
また、血圧算出部６Ｂは、パラメータａ３〜ｃ３（第１〜第３のパラメータ）、時間情報ＣＴ及び脈拍情報ＨＲに血圧導出式である式(Y)（式(Y1)〜(Y3)のいずれか）を適用することにより、時々刻々取得する光電脈拍信号Ｓ１に基づく時間情報ＣＴ及び測定脈拍に基づく脈拍情報ＨＲから測定血圧ｂｐをリアルタイムに得ることができる。
In addition, the blood
この際、パラメータ設定部２０により、時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔ並びに脈拍平均値ｐｍ及び脈拍標準偏差ρｐに、上記式(X)で規定されたパラメータ演算式を適用することにより、パラメータａ３〜ｃ３を設定しているため、式(Y)で規定される血圧導出式の信頼度を高めることができる。
At this time, the
さらに、本実施の形態では、パラメータ演算式として、前提技術の演算モデルＩＩの式(2)で用いた最大時間ｔｍａｘ（時間最大値）、最小時間ｔｍｉｎ、最大脈拍ｐｍａｘ、及び最小脈拍ｐｍｉｎを用いない式(X)を採用している。 Further, in the present embodiment, the maximum time t max (time maximum value), the minimum time t min , the maximum pulse p max , and the minimum pulse used in equation (2) of the operation model II of the base technology are used as the parameter operation expressions. Equation (X) not using p min is employed.
このため、最大時間ｔｍａｘ及び最小時間ｔｍｉｎから求められる時間中間値が時間平均値ｔｍと近似した値になったり、最大脈拍ｐｍａｘ及び最小脈拍ｐｍｉｎから求められる脈拍中間値が脈拍平均値ｐｍと近似した値になったりする状況を確実に回避することができる。その結果、パラメータ設定部２０は精度の高いパラメータａ３〜ｃ３を設定することができる。
For this reason, the time intermediate value obtained from the maximum time t max and the minimum time t min becomes a value approximating the time average value tm, or the pulse intermediate value obtained from the maximum pulse p max and the minimum pulse p min becomes the pulse average value. It is possible to reliably avoid a situation where the value is close to pm. As a result, the
また、血圧測定部１３は、上昇時間に対応する最大血圧導出式（式(Ys)）により最大血圧を指示する最大測定血圧ｂｐMAXを取得し、下降時間に対応する最小血圧導出式（式(Yd)）により最小血圧を指示する最小測定血圧ｂｐMINを取得することができる。
Further, the blood
そして、パラメータ設定部２０により、最大血圧パラメータ演算式（式(Xs)）を適用することにより、最大血圧導出式（式(Ys)）用のパラメータａ３ｓ〜ｃ３ｓを設定することにより、最大血圧導出式の信頼度を高く維持することができる。
The
同様にして、パラメータ設定部２０により、最小血圧パラメータ演算式（式(Xd)）を適用することにより、最小血圧導出式（式(Yd)）用のパラメータａ３ｄ〜ｃ３ｄを設定することにより、最小血圧導出式の信頼度を高く維持することができる。
Similarly, by setting the parameters a3d to c3d for the minimum blood pressure derivation formula (Expression (Yd)) by applying the minimum blood pressure parameter calculation expression (Expression (Xd)) by the
この際、式(Xd)及び式(Yｄ)において、下降時間を光電脈拍信号が最大値から最初の極大値に達するまでの下降時ピーク間時間ｐｔとすることにより、脈拍の影響を受けにくい時間を下降時間とすることができるため、精度の高い測定血圧ｂｐを取得することができる。 At this time, in Equations (Xd) and (Yd), the fall time is defined as the fall-time peak-to-peak time pt from the maximum value of the photoelectric pulse signal to the first maximum value, so that the pulse is less affected by the pulse. Can be set as the falling time, so that a highly accurate measured blood pressure bp can be obtained.
また、血圧測定部１３における血圧算出部６Ｂの血圧算出部６４Ｂは、光電脈拍信号において最大値発生以降に極大値が存在しない場合においても、必ず存在する下降時ゼロクロス時間ｔ０ｘを下降時ピーク間時間ｐｔとして用いることにより、常に最小血圧を指示する最小測定血圧ｂｐMINを取得することができる。
The blood
パラメータ設定部２０において、長期用パラメータ演算部２３による長期パラメータ設定処理の実行後は、長期サンプリング期間で得た長期統計時間情報及び長期統計脈拍情報を用いて、パラメータａ３〜ｃ３を設定している。このため、パラメータ設定部２０は、被測定者の特性に合致した精度の高いパラメータ情報ＰＲ１を求めることができるため、より正確な測定血圧ｂｐを得ることができる。
After executing the long-term parameter setting process by the long-term
さらに、パラメータ設定部２０は、長期サンプリング期間の経過前においても、初期パラメータ演算部２５による短期パラメータ設定処理を実行してパラメータａ３〜ｃ３を設定することにより、血圧算出部６Ｂは測定血圧ｂｐを算出することができるため、本実施の形態の血圧測定装置の被測定者の利便性を損ねることはない。
Further, even before the elapse of the long-term sampling period, the
＜その他＞
本実施の形態では、血圧算出部６Ｂが式(Y1)〜(Y3)のうちいずれの式を選択する際に用いる閾値時間ｔｈｒ及び閾値時間ｔｈｌを得るために必要な情報である時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔはパラメータ情報ＰＲ１から取得するようにしたが、時間平均値ｔｍ及び時間標準偏差ρｔは予め設定した固定値を用いるようにしても良い。
<Others>
In the present embodiment, the time average value tm, which is information necessary for obtaining the threshold time thr and the threshold time thl used when the blood
なお、本発明は、その発明の範囲内において、前提技術を適宜、変形、省略することが可能である。 In the present invention, the prerequisite technology can be appropriately modified and omitted within the scope of the invention.
１ ＰＰＧセンサー
３，４ バッファ
５ 信号処理部
６Ａ，６Ｂ 血圧算出部
７ パラメータ学習部
９ ディスプレイ
１１，１３ 血圧測定部
２０ パラメータ設定部
２１ 中間統計情報演算部
２２ 中間統計情報蓄積部
２３ 長期用パラメータ演算部
２４ パラメータ切替制御部
２５ 初期パラメータ演算部
２６ パラメータ記憶部
３１ 短期統計情報蓄積部
６４Ａ，６４Ｂ 時間情報抽出部
６５Ａ，６５Ｂ 脈拍・血圧演算部
Claims (5)
前記光電脈拍信号に基づき前記被測定者の測定血圧を得る血圧測定部とを備え、
前記血圧測定部は、
パラメータ情報を受け、前記光電脈拍信号に基づき時間情報を生成し、前記時間情報及び前記パラメータ情報に血圧導出式を適用して前記測定血圧を算出する血圧算出部と、
前記被測定者用の基本血圧情報、前記時間情報を受け、前記時間情報に対し統計処理を実行して得られる統計時間情報及び前記基本血圧情報にパラメータ演算式を適用して前記パラメータ情報を設定するパラメータ設定処理を行うパラメータ設定部とを備え、
前記血圧導出式は複数種の血圧導出式を含み、
前記血圧算出部は、前記時間情報に基づき、前記複数種の血圧導出式のうち一の血圧導出式を適用して前記測定血圧を算出し、
前記血圧算出部は、前記光電脈拍信号に基づき、前記被測定者の脈拍を測定して測定脈拍をさらに算出し、
前記血圧導出式は前記測定脈拍に基づく脈拍情報をさらに適用し、
前記パラメータ設定部は、前記脈拍情報に対し統計処理を実行して統計脈拍情報をさらに取得し、前記統計時間情報、前記統計脈拍情報及び前記基本血圧情報に前記パラメータ演算式を適用して前記パラメータ情報を設定し、
前記基本血圧情報は、基準血圧及び前記基準血圧の変動幅である血圧変動幅を含み、前記血圧変動幅は時間軸に基づく第１の血圧変動幅、脈拍軸に基づく第２の血圧変動幅を含み、
前記時間情報は、各々が前記光電脈拍信号の上昇及び下降のうち一方の方向に遷移する時間である遷移時間を含み、
前記統計時間情報は、前記遷移時間を複数取り込んで得られる複数の遷移時間の平均値である時間平均値並びに前記複数の遷移時間に関する標準偏差である時間標準偏差を含み、
前記統計脈拍情報は、前記測定脈拍を複数取り込んで得られる複数の測定脈拍の平均値である脈拍平均値並びに前記複数の測定脈拍に関する標準偏差である脈拍標準偏差を含み、
前記パラメータ情報は、第１、第２及び第３のパラメータを含み、
前記血圧導出式は前記第１のパラメータを前記時間情報に対応する係数とし、前記第２のパラメータを前記脈拍情報に対応する係数とし、前記第３のパラメータを定数項として用いた式を含み、
前記基準血圧をＳＢＰ、前記第１の血圧変動幅をδ ｔ 、前記第２の血圧変動幅をδ ｐ 、前記時間平均値をｔｍ、前記時間標準偏差をσ ｔ 、前記脈拍平均値をｐｍ、前記脈拍標準偏差をσ ｐ 、前記第１のパラメータをａ３、前記第２のパラメータをｂ３、前記第３のパラメータをｃ３としたとき、
前記パラメータ演算式は、以下の式(X)で規定されること特徴とする、
A blood pressure measurement unit that obtains a measured blood pressure of the subject based on the photoelectric pulse signal,
The blood pressure measurement unit,
A blood pressure calculation unit that receives parameter information, generates time information based on the photoelectric pulse signal, and calculates the measured blood pressure by applying a blood pressure derivation formula to the time information and the parameter information.
Receiving the basic blood pressure information for the subject and the time information, and setting the parameter information by applying a parameter calculation formula to the statistical time information and the basic blood pressure information obtained by performing statistical processing on the time information; A parameter setting unit that performs a parameter setting process to be performed,
The blood pressure derivation formula includes a plurality of blood pressure derivation formulas,
The blood pressure calculation unit calculates the measured blood pressure by applying one blood pressure derivation formula among the plurality of blood pressure derivation formulas based on the time information ,
The blood pressure calculation unit, based on the photoelectric pulse signal, further calculates a measured pulse by measuring the pulse of the subject,
The blood pressure derivation formula further applies pulse information based on the measured pulse,
The parameter setting unit performs statistical processing on the pulse information to further obtain statistical pulse information, and applies the parameter calculation formula to the statistical time information, the statistical pulse information, and the basic blood pressure information to obtain the parameter. Set the information,
The basic blood pressure information includes a reference blood pressure and a blood pressure fluctuation width that is a fluctuation width of the reference blood pressure, and the blood pressure fluctuation width is a first blood pressure fluctuation width based on a time axis, and a second blood pressure fluctuation width based on a pulse axis. Including
The time information includes a transition time, each of which is a time of transition in one of rising and falling directions of the photoelectric pulse signal,
The statistical time information includes a time average value that is an average value of a plurality of transition times obtained by capturing a plurality of the transition times, and a time standard deviation that is a standard deviation regarding the plurality of transition times.
The statistical pulse information includes a pulse standard value, which is a pulse average value that is an average value of a plurality of measured pulses obtained by capturing a plurality of the measured pulses, and a standard deviation related to the plurality of measured pulses.
The parameter information includes first, second, and third parameters,
The blood pressure derivation equation includes an equation using the first parameter as a coefficient corresponding to the time information, the second parameter as a coefficient corresponding to the pulse information, and using the third parameter as a constant term,
The reference blood pressure is SBP, the first blood pressure fluctuation width is δ t , the second blood pressure fluctuation width is δ p , the time average value is tm, the time standard deviation is σ t , the pulse average value is pm, When the pulse standard deviation is σ p , the first parameter is a3, the second parameter is b3, and the third parameter is c3,
The parameter calculation formula is characterized by being defined by the following formula (X) ,
前記複数種の血圧導出式は第１〜第３の環境状態用の第１〜第３の血圧導出式を含み、
前記血圧算出部は、前記時間情報と第１及び第２の基準値との比較結果に基づき、前記第１〜第３の環境状態のうち一の環境を認識環境状態として認識し、前記第１〜第３の血圧導出式のうち前記認識環境状態用の血圧導出式を適用して前記測定血圧を算出し、
前記第１及び第２の基準値は前記時間標準偏差に基づき設定される、
血圧測定装置。 The blood pressure measurement device according to claim 1 ,
The plurality of types of blood pressure derivation formulas include first to third blood pressure derivation formulas for first to third environmental conditions,
The blood pressure calculation unit recognizes one of the first to third environmental states as a recognized environmental state based on a comparison result between the time information and first and second reference values, and Calculating the measured blood pressure by applying the blood pressure derivation formula for the recognition environment state among the third blood pressure derivation formulas;
The first and second reference values are set based on the time standard deviation.
Blood pressure measuring device.
前記複数の遷移時間は、前記光電脈拍信号が上昇する方向に遷移する複数の上昇時間と、前記光電脈拍信号が下降する方向に遷移する複数の下降時間とを含み、
前記下降時間は前記光電脈拍信号が最大値から最初の極大値に達するまでの下降時ピーク間時間に設定され、
前記血圧導出式は前記上昇時間に対応する最大血圧導出式と、前記下降時間に対応する最小血圧導出式とを含み、
前記パラメータ演算式は前記上昇時間に対応する最大血圧パラメータ演算式と、前記下降時間に対応する最小血圧パラメータ演算式とを含む、
血圧測定装置。 The blood pressure measurement device according to claim 1 or 2 ,
The plurality of transition times include a plurality of rising times that transition in a direction in which the photoelectric pulse signal rises, and a plurality of falling times that transition in a direction in which the photoelectric pulse signal falls,
The fall time is set to a peak-to-fall time from when the photoelectric pulse signal reaches the first maximum value from the maximum value,
The blood pressure derivation formula includes a maximum blood pressure derivation formula corresponding to the rise time, and a minimum blood pressure derivation formula corresponding to the fall time,
The parameter calculation formula includes a maximum blood pressure parameter calculation formula corresponding to the rise time, and a minimum blood pressure parameter calculation formula corresponding to the fall time.
Blood pressure measuring device.
前記光電脈拍信号が最大値から次の極大値が存在しない場合、前記下降時間は、最大値から前記光電脈拍信号が“０”示すまでの下降時ゼロクロス時間に設定される、
血圧測定装置。 The blood pressure measurement device according to claim 3 ,
When the photoelectric pulse signal does not have the next maximum value from the maximum value, the falling time is set to a falling zero crossing time from the maximum value to when the photoelectric pulse signal indicates “0”.
Blood pressure measuring device.
前記パラメータ設定処理は長期パラメータ設定処理及び短期パラメータ設定処理を含み、前記統計処理は長期統計処理及び短期統計処理を含み、前記統計時間情報は長期統計時間情報及び短期統計時間情報を含み、前記統計脈拍情報は長期統計脈拍情報及び短期統計脈拍情報を含み、前記パラメータ情報は長期パラメータ情報及び短期パラメータ情報を含み、
前記パラメータ設定部は、
長期サンプリング期間における前記時間情報及び前記脈拍情報に関する統計処理用情報を蓄積する長期統計処理用蓄積部と、
前記長期統計処理及び前記長期パラメータ設定処理を実行して前記長期パラメータ情報を得る長期パラメータ取得部と、
前記短期統計処理及び前記短期パラメータ設定処理を実行して前記短期パラメータ情報を得る短期パラメータ取得部と、
前記長期サンプリング期間経過前は前記短期パラメータ情報を前記パラメータ情報として出力し、前記長期サンプリング期間経過後は前記長期パラメータ情報を前記パラメータ情報として出力させるパラメータ情報制御部とを備え、
前記長期統計処理は前記長期統計処理用蓄積部に蓄積された前記統計処理用情報に対し統計処理を実行して前記長期統計時間情報及び前記長期統計脈拍情報を得る処理であり、
前記長期パラメータ設定処理は、前記長期統計処理を実行した後、前記長期統計時間情報、前記長期統計脈拍情報及び前記基本血圧情報に前記パラメータ演算式を適用して前記長期パラメータ情報を得る処理であり、
前記短期統計処理は、少なくとも一部に予め準備した固定統計パラメータ情報を含ませつつ、前記長期サンプリング期間より短いサンプリング期間において前記短期統計時間情報及び前記短期統計脈拍情報を得る処理であり、
前記短期パラメータ設定処理は、前記短期統計処理を実行した後、前記短期統計時間情報、前記短期統計脈拍情報及び前記基本血圧情報に前記パラメータ演算式を適用して前記短期パラメータ情報を設定する処理である、
血圧測定装置。 The blood pressure measurement device according to any one of claims 1 to 4 ,
The parameter setting process includes a long-term parameter setting process and a short-term parameter setting process, the statistical process includes a long-term statistical process and a short-term statistical process, the statistical time information includes long-term statistical time information and a short-term statistical time information, The pulse information includes long-term statistical pulse information and short-term statistical pulse information, and the parameter information includes long-term parameter information and short-term parameter information,
The parameter setting unit,
A long-term statistical processing storage unit that stores statistical processing information related to the time information and the pulse information in a long-term sampling period,
A long-term parameter acquisition unit that executes the long-term statistical process and the long-term parameter setting process to obtain the long-term parameter information;
A short-term parameter acquisition unit that executes the short-term statistical process and the short-term parameter setting process to obtain the short-term parameter information;
A parameter information control unit that outputs the short-term parameter information as the parameter information before the long-term sampling period elapses, and outputs the long-term parameter information as the parameter information after the long-term sampling period elapses.
The long-term statistical process is a process of performing a statistical process on the statistical processing information stored in the long-term statistical processing storage unit to obtain the long-term statistical time information and the long-term statistical pulse information,
The long-term parameter setting process is a process of obtaining the long-term parameter information by executing the long-term statistical process, and then applying the parameter calculation formula to the long-term statistical time information, the long-term statistical pulse information, and the basic blood pressure information. ,
The short-term statistical process is a process of obtaining the short-term statistical time information and the short-term statistical pulse information in a sampling period shorter than the long-term sampling period, while including fixed statistical parameter information prepared at least in part in advance,
The short-term parameter setting process is a process of setting the short-term parameter information by applying the parameter calculation formula to the short-term statistical time information, the short-term statistical pulse information and the basic blood pressure information after executing the short-term statistical process. is there,
Blood pressure measuring device.
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