JPH069546B2

JPH069546B2 - 体表面から採取した脈波及び／又は心拍を用いる診断装置

Info

Publication number: JPH069546B2
Application number: JP2340635A
Authority: JP
Inventors: 孝田原; 一郎津田; 浩明岩永; 泰昇野藤
Original assignee: KONPYUUTA KONBINIENSU KK
Current assignee: KONPYUUTA KONBINIENSU KK
Priority date: 1990-11-30
Filing date: 1990-11-30
Publication date: 1994-02-09
Anticipated expiration: 2009-02-09
Also published as: JPH04208136A

Description

【発明の詳細な説明】（イ）産業上の利用分野本発明は、体表面から採取した脈波及び／又は心拍を用
いる診断装置に関するものである。

（ロ）従来の技術従来、エレクトロニクス技術の進展により、脳波図や心
電図等の電気的な計測結果に基づいて心身の異常等を診
断することが行われている。

（ハ）発明が解決しようとする課題ところが、現在は、上記脳波図や心電図等を医師が観察
して診断を下すことが行われているだけであり、上記の
計測データを演算処理して、同データに内包された秩序
を発見し、同秩序から何等かの結論を導出して、その結
論から診断を導出するということは行われていない。

（ニ）課題を解決するための手段本発明では、被験者の体表面に装着可能の脈波及び／又
は心電センサと、上記センサで採取した脈波波形及び／
又は心電波形をA/D変換器によりデジタル化し、そのデ
ジタル化した数値である離散データをターケンスの埋込
み手法により数学的な操作で創り出した仮想空間である
数空間に埋込んだカオスアトラクターを２次元数空間に
投影する演算手段と、この２次元数空間の投影を表示す
る表示手段と、上記カオスアトラクターよりカオスの特
徴の１つである初期値に対する鋭敏な依存性の程度を指
数で示した数値であるリアプノフ指数を算出する演算手
段と、上記リアプノフ指数を表示する表示手段と、上記
離散データ及び／又はリアプノフ指数を記憶する記憶手
段とを具備することを特徴とする体表面から採取した脈
波及び／又は心拍を用いる診断装置を提供せんとするも
のである。

また、上記脈波センサを、被験者の指尖部を挿入可能の
有底筒状のカバー部と、同カバー部の内面に、上記指尖
部の指腹部にそれぞれ当接可能の赤外線発光ダイオード
とフォトトランジスタとを配設して、赤外線発光ダイオ
ードとフォトトランジスタとの光軸を指尖部の内部にお
いて２０°〜３０°の角度で交差させたフォトセンサと
で構成したことにも特徴を有する。

（ホ）作用・効果まず、カオスについて説明すると、本発明において、カ
オスとは秩序ある統合体であるコスモスと対比して使わ
れる混沌、反秩序とは異なり、上記コスモスをも含みう
る統合体を意味するものであり、規則や法則性を有し、
数学的、物理学的に明確に定義された概念であり、法則
自体が因果律に従っているにもかかわらず、結果の将来
の予測が確率では捉らえられない不確定になる現象であ
る。

すなわち、決定論的であるにもかかわらず、実際には僅
かな誤差が、非線形的な影響下で増幅され予測不可能に
なる現象であり、決定論的に生成されるランダムネスが
カオスである。

したがって、カオスは、予測可能性には基本的限界があ
ることを示すと共に、従来、確率的にしか捉えられない
とされていたかなりの現象が、秩序構造体を導出できる
という意味で予測可能であることを示している。

また、カオスの長期的挙動を特徴づけるトポロジーをカ
オスアトラクターといい、カオスを生成したシステムの
挙動が収束する数学的構造体である。

かかる観点に立って、体表面から採取した脈波及び／又
は心電波形データを解析した結果、これらは上記カオス
に属するものであり、したがって、脈波及び／又は心電
波形データが予測可能の現象に属しており、特に指尖部
から採取した脈波のデータを数空間に埋めこんだカオス
アトラクターと、カオスの特徴の一つである初期値にた
いする鋭敏な依存性、すなわち、初期値依存性の程度を
示すリアプノフ指数とが、被験者の脳内情報処理に密接
に関係していることを発見した。

かかる知見に基づいて、体表面から採取した脈波及び／
又は心電波形データをターケンスの埋込み手法により４
次元数空間に埋め込み、これを３次元数空間に投影し、
次いで２次元数空間に投影することにより、ＣＲＴ等の
表示手段によって表示することができる。

また、上記カオスアトラクターを演算処理して、リアプ
ノフ指数を求めることにより、診断の資料とすることが
できる。

このようにして表示されたカオスアトラクター及び／又
はリアプノフ指数と、被験者の状態との間には、第８ａ
図〜第１１ｂ図で示すような対応があることから、被験
者の心理的状態を含む心身の状態を正確に把握すること
ができる。

また、指尖部から採取した脈波データが脳内情報処理と
密接な関係があるのは、次のような理由によるものと考
えられる。

手の指尖部には、血流と自律神経とが集中している。

また、手は第２の脳といわれ、発生学的に見ると、脳の
発達と手の発達とが同時進行的に行われるなど、手と脳
とは密接な関係を有している。

脳の体性感覚野、運動野に占める手（指尖部）の面積の
割合が非常に大きい。

また、被験者の指尖部を挿入可能の有底筒状のカバー部
と、同カバー部の内面に、上記指尖部の指腹部にそれぞ
れ当接可能の赤外線発光ダイオードとフォトトランジス
タとを配設して、赤外線発光ダイオードとフォトトラン
ジスタとの光軸を指尖部の内部において２０°〜３０°
の角度で交差させたことにより、カバー部によって外光
を遮蔽しながら、赤外線発光ダイオードから投射された
赤外線を指尖部の内部で反射させ、これをフォトトラン
ジスタに入射させることにより、指尖部の脈波に正確に
対応した波形の電圧を同センサから出力させることがで
きる。

（ヘ）実施例本発明の実施例を添付図を参照して説明する。

第１図は、診断装置(A)を示しており、同診断装置は脈
波センサ(1)、心電計(2)、オペアンプ(3)、Ａ／Ｄ変換
器(4)、演算手段及び記憶手段としての小型コンピュー
タ(5)、表示手段としてのＣＲＴディスプレイ(6)及びプ
リンタ(7)と、これらに電力を供給する電源(8)とで構成
されている。

脈波センサ(1)は、被験者の指尖部に装着して、同指尖
部から脈波を採取するためのもので、第２図で示すよう
に、黒色スポンジゴム等の柔軟かつ遮光性を有する素材
を有底筒状に形成して、被験者の指尖部(11)を挿入でき
るようにしたカバー部(12)と、同カバー部(12)の内面に
設けたフォトセンサ(14)とで構成されている。

フォトセンサ(14)はカバー部(12)の内面に取付けられて
おり、被験者の指尖部(11)の指腹部(13)に、それぞれ当
接可能とした赤外線発光ダイオード(15)とフォトトラン
ジスタ(16)とで構成されており、赤外線発光ダイオード
(15)とフォトトランジスタ(16)との光軸(15a)(16a)を指
尖部(11)の内部で、２０°〜３０°の角度で交差させて
おり、赤外線発光ダイオード(15)から投射した波長940n
mの赤外線を上記指尖部(11)の内部で反射させ、この反
射光をフォトトランジスタ(16)に入射させることによ
り、被験者の指尖部(11)における脈波を計測し、これを
電圧として出力することができる。

なお、赤外線発光ダイオード(15)とフォトトランジスタ
(16)との先端部には、それぞれ、凸レンズが装着されて
いる。(17)は安定化電源である。

第３図はフォトセンサ(14)の回路図である。

脈波センサ(1)は上記のように構成されており、被験者
の指尖部(11)に装着するカバー部(12)を、柔軟かつ遮光
性を有する素材で有底筒状に形成したことで、指尖部(1
1)への着脱が容易であり、脈波の計測に外光の影響がな
く、フォトセンサ(14)の装着位置を安定させ、正確に脈
波の計測を行うことができる。

オペアンプ(3)は、上記フォトセンサ(14)や心電計(2)の
出力電圧をそれぞれ正確に一定の増幅率で増幅して、次
のＡ／Ｄ変換器(4)に出力するものである。

Ａ／Ｄ変換器(4)は、オペアンプ(3)の出力電圧を１２ビ
ットのデジタル信号に変換し、脈波や心電波形の離散デ
ータとして、次の小型コンピュータ(5)に出力するもの
であり、同Ａ／Ｄ変換器(4)に小型コンピュータ(5)から
の出力要求信号が入力されるたびに、上記デジタル信号
を出力するようにしている。

小型コンピュータ(5)は、次に説明する各種演算機能
と、演算の結果等をＣＲＴディスプレイ(6)及びプリン
タ(7)に出力する機能と、Ａ／Ｄ変換器(4)から入力した
脈波及び／又は心電波形の離散データと、上記演算の結
果等を記憶する機能とを有している。

まず、小型コンピュータ(5)の全体的な処理手順を第４
図を参照して説明する。

小型コンピュータ(5)をスタート(100)させると、まず初
期設定(101)が行われ、後述する４次元数空間の視線方
向を設定(102)し、脈波及び／又は心拍の離散データ処
理の各種演算に頻繁に用いられる定数を予め算出して記
憶させ(103)、ＣＲＴディスプレイ(6)をオープン(104)
して、メニューを表示させる(105)。

メニューには、第５図で示すように、Ａ／Ｄ変換器(4)
からのパワーオンレスポンスを受信して診断装置(A)を
使用可能な状態にするパワーオンシーケンス(107)、カ
オスアトラクター表示ウィンドウのクリア(108)、カオ
スアトラクター表示サイズを大きくするズームイン(10
9)、カオスアトラクター表示サイズを小さくするズーム
アウト(110)、データをウインドウ内に収まるようにし
て表示させるパルスウエーブ(111)、データの保存(11
2)、保存したデータの読み込みと、そのデータのカオス
アトラクターの表示(116)、４次元数空間の視線方向変
更によるカオスアトラクターの回転(113)（なお、現在
までの試行で発見した脈波及び／又は心電波形の甲大が
把握しやすい角度を３パターン登録し、これらを容易に
指定できるようにしている）、２００Ｈｚのサンプリン
グ周期で１００００点の脈波及び／又は心拍の離散デー
タを収集して、カオスアトラクターとしてウインドウ上
に描く次データ(114)、診断装置(A)の作動を終了させる
ＥＮＤ(115)等がある。

次に、カオスアトラクター表示のための演算について、
脈波を例にとって説明する。なお、心電波形の処理も脈
波波形の場合と同様である。

第６図は、上記演算の概要を示しており、脈波波形を２
００Ｈｚのサンプリング周期で１２ビットに分解して(1
20)離散データを作成し、この離散データを、ターケン
スの埋込み手法で４次元数空間にを埋めこんでカオスア
トラクターを作成する(121)。

４次元数空間のカオスアトラクターを３次元数空間に投
影する(122)。

３次元数空間に投影されたカオスアトラクターを２次元
数空間に投影し、画面に出力する(123)。という順序で
行われる。

なお、上記演算中に、メニューを呼出して、カオスアト
ラクターを回転させて任意の方向から見ることができる
ようにすることと、カオスアトラクターの拡大、縮小及
び離散データの保存と、保存した離散データの読み込み
と、その離散データから算出したカオスアトラクターの
表示とが可能である。

また、演算速度を高めるために、Ａ／Ｄ変換器(4)から
の離散データを整数型とし、上記演算に頻繁に用いられ
る定数を予め算出して記憶させている。

なお、上記演算において、離散データをターケンスの埋
込み手法で４次元数空間に埋めこむというのは、小型コ
ンピュータ(5)に次々と入力する離散データのある時点
での数値を第１の軸の数値Ｘとし、この時点から（例え
ば一定間隔τ＝１０とすれば）１０個目の数値を第２の
軸の数値Ｙ、２０個目の数値を第３の軸の数値Ｚ、３０
個目の数値を第４の軸の数値Ｗとして、これらの数値で
４次元のベクトルを形成させ、このようにして次のベク
トルを１個目、１１個目、２１個目、３１個目の数値
Ｘ，Ｙ，Ｚ，Ｗで形成し、こうして作成した多数のベク
トルで離散データから算出したカオスアトラクターを４
次元数空間内に形成することである。

そして、４次元数空間の視方向の単位ベクトルｎ１＝(n
1,n2,n3,n4)を第４の軸に一致させるために、次の行列
計算を行って、各ベクトル（Ｘ，Ｙ，Ｚ，Ｗ）を
（Ｘ′，Ｙ′，Ｚ′，Ｗ′）に変換する。

ところで、４次元数空間に形成されたカオスアトラクタ
ーは、ＣＲＴディスプレイ(6)では図形として表示する
ことができないので、次の行列計算を行い３次元数空間
への投影点の座標Ｘ″，Ｙ″，Ｚ″を算出する。

そして、次式の計算により、上記３次元数空間の座標を
２次元数空間に投影した座標Ｘ，Ｙを算出する。

Ｘ＝Ｙ″cosβ−Ｘ″cosα Ｙ＝Ｚ″−Ｘtanβ ただし、α，βは３次元数空間のx,y軸が２次元数空間
のx,y軸となす角度である。

このようにして得た２次元数空間の座標Ｘ，Ｙを表
示手段としてのＣＲＴディスプレイ(6)、又はプリンタ
(7)に出力して診断の資料にする。

次に、リアプノフ指数について説明する。

カオスは初期値に強く依存する性質を持っている。この
性質を初期値依存性といい、初期値依存性の程度を指数
で示した数値をリアプノフ指数という。

そして、このリアプノフ指数は、カオスアトラクターが
描く軌道のうち、近接した２本の軌道間の距離が、ある
単位時間経過すると、どの程度離れるかを計算すること
によって求めることができる。

次に、リアプノフ指数を求めるための理論的な計算方法
について説明する。

第１２図で示すように、基準となる軌道をx(t)ｔ＝｛0,
1,2…ｎτ｝、x(0)からτ時間進んだ先の点をｘ
（τ）、x(0)に近接した点をｙ（τ）、y(0)が存在する
軌道をy(t)、y(0)からτ時間進んだ先の点をｙ（τ）、
x(0)とy(0)との距離をd(0)としたとき、ｘ（τ）とｙ
（τ）との距離ｄ（τ）を次式であらわすことができ
る。

ｄ（τ）＝d(0)e^λτ これは、最初近接していた軌道間の距離が時間とともに
指数関数的に拡大することをあらわしており、この距離
の拡大率を指数で示した数値λがリアプノフ指数であ
る。

そして、リアプノフ指数λは次式で算出することができ
る。

ｄ（τ）＝d(0)e^λτ ｅ^λτ＝ｄ（τ）／d(0) λτ＝log_ｅ｛ｄ（τ）／d(0)｝ λ＝log_ｅ｛ｄ（τ）／d(0)｝／τ 次に、上記理論に基づくリアプノフ指数の具体的な算出
方法を説明する。

基準となる軌道x(t) ｔ＝｛0,1,2…ｎτ｝があると
き、ベクトルx(0)x(1)に直交し、ある単位距離だけ離れ
た点をｙ_０(0)、ｙ_０(0)が存在する軌道をｙ_０(t)とす
る。

x(0)とｙ_０(0)との距離をｄ_０(0)とし、点x(0)のτ時間
後の点をｘ（τ）、ｙ_０(0)のτ時間後の点をｙ
_０（τ）、ｘ（τ）とｙ（τ）との距離をｄ（τ）とす
る。

次に、ベクトルｘ（τ）ｙ_０（τ）と同じ方向にあり、
ある単位距離だけ離れた点をｙ_１(0)、ｙ_１(0)が存在す
る軌道をｙ_１(t)、ｘ（τ）とｙ_１(0)との距離をｄ
_１(0)、ｘ（τ）のτ時間後の点をｘ（２τ）、ｙ_１(0)
のτ時間後の点をｙ_１（τ）、ｘ（２τ）とｙ_１（τ）
との距離をｄ_１（τ）とする。

次に、ベクトルｘ（２τ）ｙ_１（τ）と同じ方向にあ
り、ある単位距離だけ離れた点をｙ_２(0)、ｘ（２τ）
とｙ_２(0)との距離をｄ_２(0)、ｘ（２τ）のτ時間後の
点をｘ（３τ）、ｙ_２(0)のτ時間後の点をｙ
_２（τ）、ｘ（３τ）とｙ_２（τ）の距離をｄ_２（τ）
とする。

この操作を繰り返すことによって、最初のτ時間ではｄ
_０（τ）／ｄ_０(0)倍、次のτ時間では、ｄ_１（τ）／
ｄ_１(0)倍、その次のτ時間では、ｄ_２（τ）／ｄ_２(0)
倍だけx(t)軌道と近接軌道の距離が拡大しており、ｎτ
時間後にはｄ_ｎ−１（τ）／ｄ_ｎ−１(0)となることがわかる。

リアプノフ指数λは単位時間あたりの軌道間の距離の拡
大率の平均であるから、次式で求めることができる。

上記は、理論的なリアプノフ指数λの算出方法である
が、この計算方法では、現実に被験者の体表面から採取
した離散データのリアプノフ指数を計算することは困難
である。

その理由は、論理的リアプノフ指数計算方法のモデルと
して用いられるデータは、適宜に定めた公式（数学モデ
ル）によってカオスのデータを生成させており、したが
って、連続的な無限のデータをとることができるので、
次にのべる各条件を満すことができる。

これに対し、現実に被験者の体表面から採取した離散デ
ータでは、必ずしも数空間の望む位置にデータ点をとれ
るとは限らないし、データ数も有限である。そのため、４次元ベクトル軌道のある点ＡにおけるベクトルＡ′
（単位ベクトル）が軌道の直交位置に存在することが必
要であるが、現実に被験者の体表面から採取した離散デ
ータでは、必ずしもこれがあるとは限らない。

また、ある点Ｂにおける次のベクトルＢ″（単位ベクト
ル）が、点Ｂにおける軌道の直交位置に存在することが
必要であるが、現実にはこれが必ず見つかるとは限らな
い。

また、ベクトルＢ′とＢ″のなす角が小さいことが必要
であるが、現実には必ずしも小さいとは限らない。

そこで、各点における最も近似したベクトルを探すの
であるが、例えば、前記ベクトルＢ″を探すとき、単に
Ｂ′に近いという条件だけで検索すると、点Ｂの次の点
におけるベクトルをとる可能性がある。

データ数が有限であるので、点Ａが離散データ群の終
端付近にあると、次のデータ点（点Ａにτを加えた点）
がとれない。

脈波及び／又は心電波形がＡ／Ｄ変換によって１２ビ
ットの離散データとなるが、これも有限の数であるの
で、別々のデータ点が同じ値になっている可能性があ
る。

そこで本発明では、リアプノフ指数計算に用いるデータ
点の採用条件の次のように定めている。

すなわち、４次元空間において、上記軌道上に頂点を置
き、かつ、ベクトルＢ′を中心線とした頂角が小さい円
錐を設定して、この円錐内にあるベクトルを採用するよ
うにした。

上記によって、前記ベクトルＢ″が非常に小さくて、軌
道方向と略同一方向でないかぎり、隣の点のベクトルを
取る可能性を回避できる。

また、各ベクトルの軌道に対する角度θは、各データの
ベクトルを（Ｘ，Ｙ，Ｚ，Ｗ）、軌道方向のベクトルを
（Ｘ′，Ｙ′，Ｚ′，Ｗ′）とすると、で算出することができ、これによってベクトルと軌道の
直交性をチェックすることができる。

また、各ベクトルの絶対値の上限と下限とを設定して、
この範囲内にあるベクトルを採用するようにすることに
よって、前記ベクトルＢ″が非常に小さくて、軌道方向
と略同一方向であっても、隣の点のベクトルを取る可能
性を回避することができる。

なお、上記範囲は前記カオスアトラクターを観察して、
最も収束がよい値を設定することができる。

このようにしてとった各ベクトルの伸び率を２を底とし
た対数に変換し、これの算術平均値を第１リアプノフ指
数λ１とする。

上記の計算を実行するために、小型コンピュータ(5)内
に、第７ａ図と第７ｂ図で示すプログラム(50)を格納し
ている。

すなわち、リアプノフ指数λ１の演算をスタートさせる
と(51)、まず、前記のベクトル軌道の始端近傍に、デー
タ点の採用条件を判断するための基準となる点Ａを設定
する(52)。なおこの点Ａは計算の進行に伴って先送りさ
れる。

次に、次の点Ｂ（τだけ後の点）をとる余裕があるは否
かを判断し(53)、余裕がある場合は(53Y)この点Ｂを次
の点として採用し(54)、この点Ｂで仮のデータ点を探し
(55)、見つかれば(55Y)、次の点から仮のデータ点を探
し(56)、見つからなければ離散データの先頭から検索す
る(57)。

次に、このようにして見つけたデータ点が前述の採用条
件に適合していれば(58Y)、このデータ点を採用し(5
9)、なければ(58N)、データ点採用条件中のベクトルの
大きさの範囲を更新し(60)、この範囲の上限を逸脱して
いなければ(61N)、ステップ(55)に戻り、逸脱している
と(61Y)、基準点Ａを次の点Ｂに移して(62)、ステップ
(53)に戻る。このようにして採用したデータ点は、前述
したベクトルＡ′がベクトルＢ′に発展する余裕がある
か否かを判断し(63)、余裕があれば(63Y)、ベクトル
Ｂ′の軌道との直交性をチェックする(64)。なお、ステ
ップ(63)で余裕がない場合(63N)及びステップ(64)で直
交していない場合(64N)は、ステップ(55)に戻る。

そして、後述のリトライ中であるか否かを判断して(6
5)、リトライ中であれば(65Y)、前回のベクトルとのな
す角を算出して(66)、この角が大きい場合(66L)は、ス
テップ(55)に戻り、小さい場合(66S)及び前記ステップ
(65)でリトライ中でない場合(65N)は、ベクトルＢ′を
ベクトルＡ′から発展したベクトルとして確定する(6
7)。

そして、リトライのために点ＡとベクトルＡ′とを記憶
させておく(68)。

なお、演算の終末に際し、ステップ(53)で次の点をとる
余裕がなくなれば(53N)、演算を終了させる(E)。

次に、点Ｂにおける仮のベクトルＢ″をさがし(70)、こ
のベクトルＢ″がデータ点採用条件に適合していなけれ
ば(71N)、上記条件のベクトルの大きさの範囲を更新し
(72)、それでも上限を逸脱していると(73Y)、リトライ
フラグをセットして(74)、ステップ(55)に戻る。

また、ステップ(73)で上限を逸脱していなければ(73
N)、ステップ(70)に戻る。

そして、ステップ(71)でデータ点採用条件に適合したベ
クトルＢ″があると(71Y)、このベクトルＢ″が軌道と
直交しているか否かを判断し(75)、直交していなければ
(75N)、ステップ(70)に戻り、直交していると(75Y)、点
Ｂにおける各ベクトルＢ′，Ｂ″のなす角度を算出し(7
6)、この角度が充分に小さいか否か、すなわち、前述の
円錐内にＢ″が入っているか否かを判断し(77)、角度が
小さくない場合(77N)は、ステップ(70)に戻り、小さい
場合(77Y)は、点Ａから点Ｂに移動したことによるベク
トルＡ′からベクトルＢ′への伸び率を、２を底とした
対数に変換し(78)、この数値を算術平均として第１リア
プノフ指数λ１とする(79)。

そして、現在計算している点Ｂが離散データの終端であ
るか否かを判断し(80)、終端でなければ(80N)、上記の
点Ｂを次回計算の基準点（前記の点Ａに相当）に代入し
(81)、ベクトルＢ″を単位ベクトルに変換して次回計算
の基準ベクトル（前記のベクトルＢ′に相当）に代入し
(82)、リトライのために点ＢとベクトルＢ′とを記憶さ
せ(83)、点Ｂの次の点を算出し(84)、算出された次の点
の基準ベクトルから発展したベクトルを算出し(85)、次
回計算において用いるベクトルの直交チェック用の座標
を更新して(86)、ステップ(70)に戻り、上記の計算を繰
返す。

なお、ステップ(80)で点Ｂが離散データの終端であると
判断されると(80Y)、演算を終了させる(E)。つまり、ス
テップ(52)〜(68)では、主として、次の点におけるベク
トルＢ′を参照してデータ点採用条件に適合する基準点
を検索し、ステップ(70)〜(77)では同条件に適合する発
展したベクトルを検索するようにしており、上記のよう
に、採用するデータ点の採用条件を設定し、この条件に
適合したデータ点を検索することによって、不適格なデ
ータ点が計算に算入されることを防止し、しかも、適格
なデータ点が見つからない場合は、その点におけるデー
タ点検索を放棄するのではなく、採用条件のベクトルの
大きさの設定範囲を広げて検索して、次善のデータ点を
採用するようにしたことで、高い精度で第１リアプノフ
指数λ１を算出することができる。

次に、第２リアプノフ指数λ２の計算について説明す
る。

第２リアプノフ指数λ２の計算も、基本的には前述した
第１リアプノフ指数λ１の計算と同じであり、点Ａ１に
おいてデータ点採用条件に適合したベクトルＡ２とＡ３
をとって４次元数空間内に三角形A1-A2-A3を形成し、次
に、ベクトルＡ２とＡ３とが次の点Ｂ１までに発展した
ベクトルＢ２とＢ３とで三角形B1-B2-B3を形成し、更
に、点Ｂ１で新たにとった適格なベクトルＢ′とＢ″と
で三角形Ｂ１−Ｂ′−Ｂ″を形成して、三角形B1-B2-B3
と三角形Ｂ１−Ｂ′−Ｂ″のなす角度が充分に小さいと
き、三角形A1-A2-A3から三角形B1-B2-B3への面積の伸び
率を算出し、これを２を底とした対数に変換し、この数
値を算術平均することによって第２リアプノフ指数λ２
を算出する。

なお、各三角形のなす角度は、ベクトルＢ２とＢ３の合
成ベクトルと、ベクトルＢ′とＢ″の合成ベクトルとが
なす角度をもって、上記三角形がなす角度とした。

次に、カオスアトラクター及びリアプノフ指数と、被験
者の状態との対応について説明する。

第８ａ図は、ある被験者（Ｈ氏・男性・健康）がリラッ
クスしている状態での脈波データのカオスアトラクター
であり、第８ｂ図は同被験者が読書（雑誌）している状
態のものである。

上記両図を比較すると、読書のように、脳内情報処理が
活発に行われているときは、カオスアトラクターの図形
が縮小する傾向があり、右上−左下方向の幅の縮小は僅
かであるが、左上−右下方向の幅の縮小が顕著である。

また、カオスアトラクターの右上部分の渦巻状の局所構
造がリラックス時に比べて、明らかに密になっている。

第９ａ図は、別の被験者（Ｋ氏・女性・健康）がリラッ
クスしているとき、第９ｂ図は読書（数学のテキス
ト）、第９ｃ図は読書（マンガの本）しているとき、第
９ｄ図はぼんやりと美しい絵を眺めているときの脈波デ
ータのカオスアトラクターであり、図形の大きさは、リ
ラックスしているときと美しい絵を眺めているときが小
さく、読書しているときが大きくなっている。

しかし、数学のテキストを読んでいるときと、マンガの
本を読んでいるときとでは、後者の図形の方が小さく、
被験者の興味の有無によって意識集中の程度に差がある
ことがわかる。

上記の２例は、両方とも健康な被験者を対象としたもの
であり、両方に共通して脳内情報処理が活発になるにし
たがって、局所構造が粗→密になり、意識の集中が高く
なるにしたがって、図形が縮小することがうかがわれ
る。

また、図形の大きさの僅かな差異及び細部構造は、個人
差が考えられるので、被験者間の比較よりも、同一被験
者の状態変化の方がより大きい意味を持っているものと
思われる。

また、リアプノフ指数をそれぞれ図面の下部に記載して
いるが、第１リアプノフ指数λ１は意識の集中が高くな
るにしたがって小さくなり、第２リアプノフ指数λ２は
脳内情報処理が活発になるにしたがって小さくなってお
り、健康な被験者の場合には、上記のカオスアトラクタ
ーから得た結果とよく対応している。

第１０ａ図は神経症の病歴を有するＳ氏の治療前、第１
０ｂ図に治療中、第１０ｃ図は治療により回復後のリラ
ックス状態におけるカオスアトラクターを示しており、
治療前の図形が極端に小さく、回復後は図形が拡大して
健康者とほぼ同大となっている。また、渦巻状の局所構
造が右上方に移動して図形の端部にラップしており、治
療前と回復後との違いが明らかである。

第１リアプノフ指数λ１は、治療前が小さく、治療中大
きくなり、回復後は治療中より小さいが治療前よりも大
きくなっている。

なお、上記神経症の治療には森田療法が用いられてい
る。この治療法は、暗黒無音の部屋に患者を一定時間収
容し、この間、外界からの刺激を遮断することによって
行われるものである。

健康者で得た結論に、上記第１リアプノフ指数λ１の推
移を外挿すれば、意識が過度に集中したために神経症の
症状を呈したのではないかとも思われる。

第２リアプノフ指数λ２は、治療前と治療中は同一水準
を保っているが、回復後は小さくなっており、治療前と
治療中、脳内情報処理が活発でなかったたものが、回復
後は脳内情報処理が活発に行われるようになったことを
示している。

第１１ａ図は健康者、第１１ｂ図は目下不整脈治療中の
心疾患患者から、心電計(2)で採取した心電波形データ
のカオスアトラクターであり、両方ともリラックス状態
のものである。

両者の図形を比較すると、健康者の図形が結び目から四
方にのびた手と、２個のループよりなる輪郭が明瞭な略
蝶結び形状であるのに対し、心疾患患者のものは、形状
が複雑になり、特に、左上方の構造が乱れている。

参考までに、健康者の第１リアプノフ指数λ１は2.9±
0.1と小さく、図形の構造とよく対応している。

本実施例では上記のように、脈波センサ(1)と心電計(2)
とでそれぞれ採取した被験者の脈波データと心電波形デ
ータとから、脈波と心拍のカオスアトラクターと、第
１、第２リアプノフ指数λ１，λ２を算出してＣＲＴデ
ィスプレイ上に表示することにより、被験者の心理状態
を含めた心身の状態を診断することが可能であり、特
に、一見ランダムに見える上記データから、論理的に秩
序を抽出し、同秩序に基づいて、心身の状態を示すカオ
スアトラクター及びリアプノフ指数を表現することか
ら、診断者の違いによる差異のない、極めて客観的な診
断を下すことができる。

なお、前述したカオスアトラクターの収束と、第１、第
２リアプノフ指数λ１，λ２とがよく対応していること
から、本実施例における第１、第２リアプノフ指数λ
１，λ２の演算法が適正であることを立証している。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る診断装置の構成を示す説明図、第
２図は脈波センサの構造を示す断面説明図、第３図はフ
ォトセンサの回路図、第４図は脈波及び心電波形データ
の全体的な処理手順を示す説明図、第５図はメニューの
説明図、第６図はカオスアトラクター表示のための演算
手順の説明図、第７ａ図と第７ｂ図とはリアプノフ指数
を求める演算処理のフローチャート、第８ａ図〜第１０
ｃ図は脈波のカオスアトラクター、第１１ａ図及び第１
１ｂ図は心電波形データのカオスアトラクター、第１２
図はリアプノフ指数計算の説明図である。 (A)：診断装置 (1)：脈波センサ (2)：心電計 (5)：小型コンピュータ（演算手段、記憶手段） (6)：ＣＲＴディスプレイ（表示手段） (11)：指尖部 (14)：フォトセンサ (15)：赤外線発光ダイオード (16)：フォトトランジスタ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】イ）被験者の体表面に装着可能の脈波及び
／又は心電センサと、ロ）上記センサで採取した脈波波形及び／又は心電波形
をA/D変換器によりデジタル化し、そのデジタル化した
数値である離散データをターケンスの埋込み手法により
数学的な操作で創り出した仮想空間である数空間に埋込
んだカオスアトラクターを２次元数空間に投影する演算
手段と、ハ）この２次元数空間の投影を表示する表示手段と、ニ）上記カオスアトラクターよりカオスの特徴の１つで
ある初期値に対する鋭敏な依存性の程度を指数で示した
数値であるリアプノフ指数を算出する演算手段と、ホ）上記リアプノフ指数を表示する表示手段と、ヘ）上記離散データ及び／又はリアプノフ指数を記憶す
る記憶手段とを具備することを特徴とする体表面から採
取した脈波及び／又は心拍を用いる診断装置。
【請求項２】上記脈波センサを、被験者の指尖部を挿入
可能の有底筒状のカバー部と、同カバー部の内面に、上
記指尖部の指腹部にそれぞれ当接可能の赤外線発光ダイ
オードとフォトトランジスタとを配設して、赤外線発光
ダイオードとフォトトランジスタとの光軸を指尖部の内
部において２０°〜３０°の角度で交差させたフォトセ
ンサとで構成したことを特徴とする請求項１記載の体表
面から採取した脈波及び／又は心拍を用いる診断装置。