JPH10248819A - Pulse-wave diagnostic device - Google Patents
Pulse-wave diagnostic deviceInfo
- Publication number
- JPH10248819A JPH10248819A JP9059632A JP5963297A JPH10248819A JP H10248819 A JPH10248819 A JP H10248819A JP 9059632 A JP9059632 A JP 9059632A JP 5963297 A JP5963297 A JP 5963297A JP H10248819 A JPH10248819 A JP H10248819A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pulse wave
- pulse
- data
- waveform
- frequency
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は人の脈の種別を特定
するのに好適な脈波診断装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a pulse wave diagnostic apparatus suitable for specifying the type of a human pulse.
【０００２】[0002]
【従来の技術】東洋医学の脈診では、医師が指で橈骨動
脈を押圧し、指に感じられる脈によって、生体の状態を
診断することが行われる。代表的な脈波形には、平脈、
滑脈、弦脈といった脈象がある。平脈は「平人」すなわ
ち正常な健康人の脈象であり、平脈はゆったりとして緩
和であり、リズムが一定で乱れが少ないことが特徴であ
る。一方、滑脈は血流状態の異常に原因するもので、浮
腫，肝腎疾患，呼吸器疾患，胃腸疾患，炎症性疾患など
の病気で脈の往来が非常に流利，円滑になって生じる。
また、弦脈は、血管壁の緊張や老化に原因するもので、
肝胆疾患，皮膚疾患，高血圧，疼痛性疾患などの病気で
現れる。血管壁の弾力性が減少して、拍出された血液の
拍動の影響があらわれにくくなったことに原因すると考
えられる。弦脈の波形は急激に立ち上がってすぐに下降
せず高圧の状態が一定時間持続するのが特徴であり、指
による感触は、真っ直ぐぴんと張った長い脈、という感
じである。2. Description of the Related Art In pulse diagnosis in Oriental medicine, a doctor presses a radial artery with a finger, and diagnoses the condition of a living body based on a pulse felt by the finger. Typical pulse waveforms include:
There are pulse veins and chord veins. Ping mai is a pattern of a "heap", that is, a normal healthy person, and is characterized by a slow and relaxed rhythm and a constant rhythm with little disturbance. On the other hand, the synovial vein is caused by an abnormal blood flow state, and the vein traffic is extremely smooth and smooth due to diseases such as edema, hepatorenal disease, respiratory disease, gastrointestinal disease, and inflammatory disease.
In addition, the chord vein is caused by tension and aging of the blood vessel wall,
Appears in diseases such as hepatobiliary disease, skin disease, high blood pressure, and painful disease. This is considered to be due to the fact that the elasticity of the blood vessel wall was reduced and the effect of the pulsation of the pumped blood became less apparent. The waveform of the pulse vein is characterized by rising rapidly, not falling immediately, and maintaining a high pressure state for a certain period of time. The feel of the finger is a straight, long pulse.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】ところで、脈診は、上
述したように人の指で感じられる微妙な触覚によって生
体の状態を診断するものであるから、このような技能を
人から伝え学ぶことは難しく、その熟練には長い年月が
かかる。また、生体に体動があると、血流が変化するた
め正確な脈象を特定することが難しい。As described above, pulse diagnosis is to diagnose the state of a living body by a delicate tactile sensation felt by a finger of a person, so that such skills are transmitted and learned from a person. Is difficult and its skill takes a long time. Also, if there is a body movement in the living body, it is difficult to specify an accurate pulse because the blood flow changes.
【０００４】本発明は、かかる事情に鑑みてなされたも
のであり、体動があったとしても脈象を客観的に特定す
ることができる脈波診断装置を提供することを目的とす
る。[0004] The present invention has been made in view of such circumstances, and has as its object to provide a pulse wave diagnostic apparatus capable of objectively specifying a pulse even if a body motion occurs.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１に記載の発明にあっては、生体の検出部位
から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波検出
手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット
変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成
するウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データに
演算処理を施して、前記脈波波形の種類を示す脈象デー
タを生成する脈象データ生成手段とを備えたことを特徴
とする。According to the first aspect of the present invention, there is provided a pulse wave detecting means for detecting a pulse waveform from a detection part of a living body, and the pulse wave detecting means. Performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the wavelet converting means to generate pulse wave analysis data for each frequency domain; and performing arithmetic processing on the pulse wave analysis data, And pulse data generating means for generating pulse data indicative of the type of data.
【０００６】また、請求項２に記載の発明にあっては、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段
と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形
にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波
解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段
と、前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動
検出手段と、前記体動検出手段によって検出された前記
体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域
毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変
換手段と、前記脈波解析データから前記体動解析データ
を減算して、体動を除去した補正脈波データを生成する
マスク手段と、前記マスク手段によって生成された前記
補正脈波データに演算処理を施して、前記脈波波形の種
類を示す脈象データを生成する脈象データ生成手段とを
備えたことをす特徴とする。Further, in the invention according to claim 2,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means to generate pulse wave analysis data for each frequency region A first wavelet conversion unit, a body movement detection unit that detects the body movement of the living body and outputs a body movement waveform, and performs a wavelet conversion on the body movement waveform detected by the body movement detection unit. A second wavelet transform unit for generating body motion analysis data for each frequency domain, and subtracting the body motion analysis data from the pulse wave analysis data to generate corrected pulse wave data from which body motion has been removed. Mask means, and pulse data generating means for performing arithmetic processing on the corrected pulse wave data generated by the mask means to generate pulse data indicating the type of the pulse waveform. That.
【０００７】また、請求項３に記載の発明にあっては、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段
と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形
にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波
解析データを生成するウエーブレット変換手段と、対応
する各周波数に基づいて、前記脈波解析データに周波数
当たりのパワーを正規化するように補正を施し、補正脈
波データを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波デ
ータに演算処理を施して、前記脈波波形の種類を示す脈
象データを生成する脈象データ生成手段とを備えたこと
を特徴とする。Further, in the invention according to claim 3,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means to generate pulse wave analysis data for each frequency region Wavelet transform means, frequency correction means for correcting the pulse wave analysis data to normalize the power per frequency based on each corresponding frequency, and generating corrected pulse wave data, and the corrected pulse wave Pulse data generating means for performing arithmetic processing on the data to generate pulse data indicating the type of the pulse waveform.
【０００８】また、請求項４に記載の発明にあっては、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段
と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形
にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波
解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段
と、対応する各周波数に基づいて、前記脈波解析データ
に周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施
し、補正脈波データを生成する第１の周波数補正手段
と、前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動
検出手段と、前記体動検出手段によって検出された前記
体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域
毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変
換手段と、対応する各周波数に基づいて、前記体動解析
データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正
を施し、体動補正データを生成する第２の周波数補正手
段と、前記補正脈波データから前記体動補正データを減
算して、体動を除去した補正脈波データを生成するマス
ク手段と、前記マスク手段によって生成された前記補正
脈波データに演算処理を施して、前記脈波波形の種類を
示す脈象データを生成する脈象データ生成手段とを備え
たことをす特徴とする。Further, in the invention according to claim 4,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means to generate pulse wave analysis data for each frequency region A first wavelet transforming means, and a first frequency correcting means for correcting the pulse wave analysis data to normalize the power per frequency based on each corresponding frequency, and generating corrected pulse wave data. Body movement detecting means for detecting a body movement of the living body and outputting a body movement waveform; and performing a wavelet transform on the body movement waveform detected by the body movement detecting means, and performing body wave for each frequency region. A second wavelet transforming means for generating motion analysis data, and correcting the body motion analysis data to normalize power per frequency based on each corresponding frequency; A second frequency correction unit configured to generate the corrected pulse wave data from which the body motion has been removed by subtracting the body motion correction data from the corrected pulse wave data; and A pulse data generating unit that performs arithmetic processing on the corrected pulse wave data to generate pulse data indicating the type of the pulse wave waveform.
【０００９】また、請求項５に記載の発明にあっては、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段
と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形
にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波
解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段
と、前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動
検出手段と、前記体動検出手段によって検出された前記
体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域
毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変
換手段と、前記脈波解析データから前記体動解析データ
を減算して、体動を除去した脈波データを各周波数領域
毎に生成するマスク手段と、対応する各周波数に基づい
て、前記脈波データに周波数当たりのパワーを正規化す
るように補正を施し、補正脈波データを生成する周波数
補正手段と、前記マスク手段によって生成された前記補
正脈波データに演算処理を施して、前記脈波波形の種類
を示す脈象データを生成する脈象データ生成手段とを備
えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 5,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means to generate pulse wave analysis data for each frequency region A first wavelet conversion unit, a body movement detection unit that detects the body movement of the living body and outputs a body movement waveform, and performs a wavelet conversion on the body movement waveform detected by the body movement detection unit. Second wavelet transform means for generating body motion analysis data for each frequency domain; and subtracting the body motion analysis data from the pulse wave analysis data to remove pulse wave data from each of the frequency regions. Masking means for generating each pulse, frequency correction means for correcting the pulse wave data to normalize power per frequency based on each corresponding frequency, and generating corrected pulse wave data; and By performing arithmetic processing on the generated said corrected pulse wave data by means, characterized in that a Myakuzo data generating means for generating a pulse elephant data indicating the type of the pulse waveform.
【００１０】また、請求項６に記載の発明にあっては、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段
と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形
にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波
解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記
脈波解析データのうち、体動に対応する周波数成分を除
去して、脈波解析データを生成する体動分離手段と、前
記体動分離手段によって生成された脈波解析データに対
して対応する周波数に応じて補正を行って、補正脈波デ
ータを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波データ
に演算処理を施して、前記脈波波形の種類を示す脈象デ
ータを生成する脈象データ生成手段とを備えたことを特
徴とする。[0010] In the invention according to claim 6,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means to generate pulse wave analysis data for each frequency region Wavelet conversion means, body wave separation means for removing pulse components corresponding to body movement from the pulse wave analysis data to generate pulse wave analysis data, and pulse wave generated by the body movement separation means Frequency correction means for performing correction on the analysis data according to the corresponding frequency to generate corrected pulse wave data, and performing arithmetic processing on the corrected pulse wave data to obtain pulse wave data indicating the type of the pulse wave waveform. And pulse data generation means for generating the image data.
【００１１】また、請求項７に記載の発明にあっては、
前記脈象データ生成手段は、前記補正脈波データに逆ウ
エーブレット変換を施して体動が除去された脈波データ
を生成する逆ウエーブレット変換手段と、前記脈波デー
タの各ピーク情報に基づいて前記脈象データを生成する
データ生成手段とを備えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 7,
The pulse wave data generating unit performs inverse wavelet transform on the corrected pulse wave data to generate pulse wave data from which body motion has been removed, and based on each peak information of the pulse wave data. Data generating means for generating the pulse data.
【００１２】また、請求項８に記載の発明にあっては、
前記体動検出手段によって検出された体動波形に基づい
て、生体の運動状態を検出する状態検出手段と、前記運
動状態に応じて、周波数解析の対象となる周波数領域を
可変するように前記第１のウエーブレット変換手段を制
御する制御手段とを備えたことを特徴とする。Further, according to the invention described in claim 8,
State detection means for detecting a motion state of a living body based on the body motion waveform detected by the body motion detection means; and And control means for controlling the first wavelet conversion means.
【００１３】また、請求項９に記載の発明にあっては、
前記制御手段は、前記生体の運動状態と周波数解析の対
象となる周波数領域の関係を予め記憶した記憶手段と、
前記状態検出手段によって検出された前記生体の運動状
態に基づいて、周波数解析の対象となる周波数領域を読
み出す読出手段とを備え、この読出結果に基づいて周波
数解析の対象となる周波数領域を制御することを特徴と
する。[0013] In the invention according to claim 9,
The control unit, a storage unit that stores in advance the relationship between the motion state of the living body and the frequency domain to be subjected to frequency analysis,
Reading means for reading a frequency region to be subjected to frequency analysis based on the motion state of the living body detected by the state detecting means, and controlling the frequency region to be subjected to frequency analysis based on the read result It is characterized by the following.
【００１４】また、請求項１０に記載の発明にあって
は、前記脈波波形の周期を検出する脈波周期検出手段を
備え、前記ウエーブレット変換手段は、検出された前記
周期に同期してウエーブレット変換を施すことを特徴と
する。According to a tenth aspect of the present invention, there is provided a pulse wave cycle detecting means for detecting a cycle of the pulse wave waveform, wherein the wavelet transform means is synchronized with the detected cycle. Wavelet transformation is performed.
【００１５】また、請求項１１に記載の発明にあって
は、前記脈波波形の周期を検出する脈波周期検出手段を
備え、前記第１のウエーブレット変換手段および前記第
２のウエーブレット変換手段は、検出された前記周期に
同期してウエーブレット変換を施すことを特徴とする。Further, according to the present invention, the apparatus further comprises a pulse wave cycle detecting means for detecting a cycle of the pulse wave waveform, wherein the first wavelet converting means and the second wavelet converting means. The means performs a wavelet transform in synchronization with the detected period.
【００１６】また、請求項１２に記載の発明にあって
は、前記脈象データ生成手段によって生成された前記脈
象データを告知する告知手段を具備することを特徴とす
る。The invention according to a twelfth aspect of the present invention is characterized in that there is provided notification means for notifying the pulse data generated by the pulse data generation means.
【００１７】また、請求項１３に記載の発明にあって
は、前記脈波検出手段は、生体の動脈の脈動を圧力によ
って検出する圧力センサからなることを特徴とする。According to a thirteenth aspect of the present invention, the pulse wave detecting means comprises a pressure sensor for detecting pulsation of an artery of a living body by pressure.
【００１８】また、請求項１４に記載の発明にあって
は、前記脈波検出手段は、生体の検出部位に３００ｎｍ
〜７０００ｎｍの波長の光を照射したときに得られる反
射光を受光した受光信号を脈波波形として検出すること
を特徴とする。Further, in the invention according to claim 14, the pulse wave detecting means is provided at a detection site of a living body by 300 nm.
The method is characterized in that a light reception signal that receives reflected light obtained when light having a wavelength of の 7000 nm is irradiated is detected as a pulse waveform.
【００１９】また、請求項１５に記載の発明にあって
は、前記脈波検出手段は、生体の検出部位に６００ｎｍ
〜１０００ｎｍの波長の光を照射したときに得られる透
過光を受光した受光信号を脈波波形として検出すること
を特徴とする。Further, in the invention according to claim 15, the pulse wave detecting means is provided at a detection site of a living body at 600 nm.
The method is characterized in that a light receiving signal that receives transmitted light obtained when light having a wavelength of up to 1000 nm is irradiated is detected as a pulse waveform.
【００２０】[0020]
Ａ．実施形態の機能構成 まず、本発明の一実施形態に係わる脈波診断装置の機能
を図面を参照しつつ説明する。図１は本実施形態に係わ
る脈波診断装置の機能ブロック図である。図において、
ｆ１は脈波検出手段であって、脈波波形を検出する。脈
波波形は、例えば、橈骨動脈を皮膚の上から押圧するこ
とによって検出される。また、ｆ２は第１のウエーブレ
ット変換手段であって、脈波検出手段ｆ１によって検出
された脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波
数領域毎に脈波解析データを生成する。また、ｆ３は第
１の周波数補正手段であって、対応する各周波数に基づ
いて、前記脈波解析データに周波数当たりのパワー密度
が一定になるように補正を施し、脈波補正データを生成
する。これにより、異なる周波数時間領域で検出される
ウエーブレットを比較することが可能となる。A. First, a function of a pulse wave diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional block diagram of the pulse wave diagnostic apparatus according to the present embodiment. In the figure,
f1 is a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform. The pulse waveform is detected, for example, by pressing the radial artery from above the skin. Further, f2 is a first wavelet conversion unit, which performs a wavelet conversion on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection unit f1, and generates pulse wave analysis data for each frequency domain. F3 is first frequency correction means for correcting the pulse wave analysis data so that the power density per frequency becomes constant based on each corresponding frequency to generate pulse wave correction data. . This makes it possible to compare wavelets detected in different frequency / time domains.
【００２１】次に、ｆ４は体動検出手段であって、体動
を検出して体動波形を出力する。これにより、人が動い
たことを検知できる。また、ｆ５は第２のウエーブレッ
ト変換手段であって、体動検出手段ｆ４によって検出さ
れた体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数
領域毎に体動解析データを生成する。また、ｆ６は第２
の周波数補正手段であって、対応する各周波数に基づい
て、前記体動解析データに周波数当たりのパワー密度が
一定になるように補正を施し、体動補正データを生成す
る。こうして算出された体動補正データは周波数補正が
施されているので、脈波補正データと比較することがで
きる。Next, f4 is a body movement detecting means for detecting body movement and outputting a body movement waveform. This makes it possible to detect that a person has moved. F5 is a second wavelet conversion unit that performs wavelet conversion on the body motion waveform detected by the body motion detection unit f4 to generate body motion analysis data for each frequency domain. F6 is the second
And correcting the body motion analysis data based on each corresponding frequency so that the power density per frequency becomes constant, thereby generating body motion correction data. Since the body motion correction data thus calculated has been subjected to frequency correction, it can be compared with the pulse wave correction data.
【００２２】次に、ｆ７はマスク手段であって、脈波補
正データから体動補正データを減算して、体動を除去し
た脈波補正データを生成する。また、ｆ８は脈象データ
生成手段であって、マスク手段ｆ７によって生成された
脈波補正データを各周波数領域毎に解析することによっ
て脈象を示す脈象データを生成する。脈象の種類として
は、例えば、弦脈、平脈、滑脈がある。Next, f7 is a mask means for subtracting the body motion correction data from the pulse wave correction data to generate pulse wave correction data from which the body motion has been removed. F8 is pulse data generation means, which generates pulse data indicating pulse by analyzing the pulse wave correction data generated by the mask means f7 for each frequency region. Examples of the type of pulse include a chord vein, a flat vein, and a smooth vein.
【００２３】なお、睡眠中等、安静時に不整脈を検出す
る場合には、体動を検出する必要がないので、体動検出
手段ｆ４、第２ウエーブレット変換手段ｆ５、第２の周
波数補正手段ｆ６およびマスク手段ｆ７は省略すること
ができる。また、第１の周波数補正手段ｆ３および第２
の周波数補正手段の替わりにマスク手段ｆ７の後段に周
波数補正手段を設け、構成を簡易にしても良い。さら
に、全ての周波数補正手段を省略してもよい。When an arrhythmia is detected at rest, such as during sleep, there is no need to detect body movement. Therefore, body movement detection means f4, second wavelet conversion means f5, second frequency correction means f6, The mask means f7 can be omitted. Further, the first frequency correction means f3 and the second
Instead of the above-described frequency correcting means, a frequency correcting means may be provided after the mask means f7 to simplify the configuration. Further, all frequency correction means may be omitted.
【００２４】次に、ｆ９は告知手段であって、脈象デー
タ生成手段ｆ８によって生成された脈象データに基づい
て脈象を告知する。これにより、使用者または医師等の
第三者が脈象を認識できる。Next, f9 is a notifying means for notifying a pulse on the basis of the pulse data generated by the pulse data generating means f8. Thereby, the user or a third party such as a doctor can recognize the pulse.
【００２５】Ｂ．第１実施形態 １．第１実施形態の構成 本発明の一実施形態に係わる脈波診断装置の構成を図面
を参照しつつ説明する。 １−１：第１実施形態の外観構成 図２は第１実施形態に係わる脈波診断装置の外観構成を
示す斜視図である。図２において、本例の脈波診断装置
１は、腕時計構造を有する装置本体１１０と、この装置
本体１１０に接続されるケーブル１２０と、このケーブ
ル１２０の先端側に設けられた脈波検出用センサユニッ
ト１３０とから大略構成されている。ケーブル１２０の
先端側にはコネクタピース８０が構成されており、この
コネクタピース８０は、装置本体１０の６時の側に構成
されているコネクタ部７０に対して着脱自在である。装
置本体１０には、腕時計における１２時方向から腕に巻
きついてその６時方向で固定されるリストバンド６０が
設けられ、このリストバンド６０によって、装置本体１
１０は、腕に着脱自在である。脈波検出用センサユニッ
ト１３０は、センサ固定用バンド１４０によって遮光さ
れながら人差し指の根本に装着される。このように、脈
波検出用センサユニット１３０を指の根本に装着する
と、ケーブル１２０が短くて済むので、ケーブル１２０
は、ランニング中に邪魔にならない。また、掌から指先
までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の
温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較
的低下しない。従って、指の根本に脈波検出用センサユ
ニット１３０を装着すれば、寒い日に屋外でランニング
したときでも、脈拍数などを正確に計測できる。B. First Embodiment 1. First Embodiment Configuration of First Embodiment A configuration of a pulse wave diagnostic device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 1-1: External Configuration of First Embodiment FIG. 2 is a perspective view showing the external configuration of the pulse wave diagnostic apparatus according to the first embodiment. In FIG. 2, a pulse wave diagnostic apparatus 1 of the present embodiment includes a device main body 110 having a wristwatch structure, a cable 120 connected to the device main body 110, and a pulse wave detection sensor provided at a distal end side of the cable 120. And a unit 130. A connector piece 80 is formed on the distal end side of the cable 120, and the connector piece 80 is detachable from a connector section 70 formed on the 6:00 side of the apparatus main body 10. The device main body 10 is provided with a wristband 60 that is wound around the wrist from the 12 o'clock direction of the wristwatch and fixed at the 6 o'clock direction.
Reference numeral 10 is detachable from the arm. The pulse wave detection sensor unit 130 is attached to the base of the index finger while being shielded from light by the sensor fixing band 140. In this manner, when the pulse wave detection sensor unit 130 is attached to the base of the finger, the cable 120 can be shortened.
Does not get in the way while running. Also, when the distribution of body temperature from the palm to the fingertip is measured, when the temperature is cold, the temperature at the fingertip drops significantly, whereas the temperature at the root of the finger does not drop relatively. Therefore, if the pulse wave detection sensor unit 130 is attached to the base of the finger, the pulse rate and the like can be accurately measured even when running outdoors on a cold day.
【００２６】また、装置本体１１０は、樹脂製の時計ケ
ース２００（本体ケース）を備えており、この時計ケー
ス２００の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行
時や歩行時のピッチ、および脈拍数などの脈波情報など
を表示するＥＬバックライト付きの液晶表示装置２１０
が構成されている。液晶表示装置２１０には、セグメン
ト表示領域の他、ドット表示領域が構成されており、ド
ット表示領域では、各種の情報をグラフィック表示可能
である。The main body 110 of the apparatus has a watch case 200 (body case) made of resin. Display device with EL backlight for displaying pulse wave information such as pulse rate and pulse rate
Is configured. The liquid crystal display device 210 includes a dot display area in addition to the segment display area, and various information can be graphically displayed in the dot display area.
【００２７】また、時計ケース２００の内部には、脈波
検出用センサユニット１３０が計測した脈波波形ＭＨに
基づいて脈象や脈拍数の変化などを求めるとともに、そ
れを液晶表示装置２１０に表示するために、各種の制御
やデータ処理を行うマイクロコンピュータなどからなる
制御部が構成されている。制御部には計時回路も構成さ
れており、通常時刻、ラップタイム、スプリットタイム
なども液晶表示装置２１０に表示できるようになってい
る。また、時計ケース２００の外周部には、時刻合わせ
や表示モードの切換などの外部操作を行うためのボタン
スイッチ１１１〜１１５が構成されている。Further, inside the watch case 200, a pulse image and a change in pulse rate are obtained based on the pulse wave waveform MH measured by the pulse wave detection sensor unit 130, and the change is displayed on the liquid crystal display device 210. For this purpose, a control unit including a microcomputer for performing various controls and data processing is configured. The control unit also includes a timekeeping circuit, so that the normal time, lap time, split time, and the like can be displayed on the liquid crystal display device 210. Button switches 111 to 115 for performing external operations such as time adjustment and switching of display modes are configured on the outer peripheral portion of the watch case 200.
【００２８】次に、は、図３に示すようにＬＥＤ３２、
フォトトランジスタ３３などから構成される。スイッチ
ＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加されると、ＬＥ
Ｄ３２から光が照射され、血管や組織によって反射され
た後に、フォトトランジスタ３３によって受光され、脈
波信号Ｍが検出される。ここで、ＬＥＤの発光波長は、
血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に選ばれ
る。このため、受光レベルは血流量に応じて変化する。
したがって、受光レベルを検出することによって、脈波
波形を検出できる。また、ＬＥＤ３２としては、ＩｎＧ
ａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤ
が好適である。青色ＬＥＤの発光スペクトルは、例えば
４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光波長域は、３
５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。この場合に
は、かかる発光特性を有するＬＥＤに対応させてフォト
トランジスタ３３として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒
素−リン系）のフォトトランジスタを用いればよい。こ
のフォトトランジスタ３３の受光波長領域は、例えば、
主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲に
あって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。このよう
な青色ＬＥＤとフォトトランジスタ３３とを組み合わせ
ると、その重なり領域である３００ｎｍから６００ｎｍ
までの波長領域において、脈波が検出される。この場合
には、以下の利点がある。Next, as shown in FIG.
It comprises a phototransistor 33 and the like. When the switch SW is turned on and the power supply voltage is applied, LE
After light is emitted from D32 and reflected by blood vessels and tissues, the light is received by the phototransistor 33 and the pulse wave signal M is detected. Here, the emission wavelength of the LED is
It is selected near the absorption wavelength peak of hemoglobin in blood. Therefore, the light receiving level changes according to the blood flow.
Therefore, the pulse wave waveform can be detected by detecting the light receiving level. Further, as the LED 32, InG
aN (indium-gallium-nitrogen) blue LED
Is preferred. The emission spectrum of the blue LED has an emission peak at, for example, 450 nm, and the emission wavelength range is 3 nm.
It is in the range from 50 nm to 600 nm. In this case, a GaAsP-based (gallium-arsenic-phosphorus-based) phototransistor may be used as the phototransistor 33 corresponding to an LED having such light emission characteristics. The light receiving wavelength range of the phototransistor 33 is, for example,
The main sensitivity region is in the range from 300 nm to 600 nm, and there is also a sensitivity region below 300 nm. When such a blue LED is combined with the phototransistor 33, the overlapping region of 300 nm to 600 nm
A pulse wave is detected in the wavelength range up to. In this case, there are the following advantages.
【００２９】まず、外光に含まれる光のうち、波長領域
が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向
があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていな
い指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトト
ランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波
長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。一
方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほと
んど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下と
しても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００
ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくと
も、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中
のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍま
での光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの
光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大き
い。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光
特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎ
ｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その
検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血
量変化に基づく脈波波形ＭＨのＳ／Ｎ比を高めることが
できる。First, of the light contained in the external light, the light having a wavelength region of 700 nm or less tends to hardly penetrate the finger tissue, and therefore the external light is not covered with the sensor fixing band. , Does not reach the phototransistor 33 through the finger tissue, and only light in a wavelength region that does not affect detection reaches the phototransistor 33. On the other hand, since light in a wavelength region lower than 300 nm is almost absorbed by the skin surface, even if the light receiving wavelength region is set to 700 nm or less, the substantial light receiving wavelength region is 300 nm to 700 nm.
nm. Therefore, the influence of external light can be suppressed without covering the finger in a large scale. Further, hemoglobin in blood has a large absorption coefficient for light having a wavelength of 300 nm to 700 nm, and is several times to about 100 times or more larger than the absorption coefficient for light having a wavelength of 880 nm. Therefore, as in this example, in accordance with the absorption characteristics of hemoglobin, the wavelength region where the absorption characteristics are large (300 n
When the light of (m to 700 nm) is used as the detection light, the detection value changes with high sensitivity according to the change in blood volume, so that the S / N ratio of the pulse wave waveform MH based on the change in blood volume can be increased.
【００３０】１−２：第１実施形態の電気的構成 次に、脈波診断装置の電気的構成を図４を参照して説明
する。図４は脈波診断装置の電気的構成を示すブロック
図である。脈波診断装置１は、以下の部分から構成され
る。１０はウエーブレット変換部であって、脈波検出用
センサユニット１３０から出力される脈波波形ＭＨに対
して周知のウエーブレット変換を施して、脈波解析デー
タＭＫＤを生成する。1-2: Electrical Configuration of First Embodiment Next, the electrical configuration of the pulse wave diagnostic apparatus will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a block diagram showing an electrical configuration of the pulse wave diagnostic device. The pulse wave diagnostic device 1 includes the following parts. Reference numeral 10 denotes a wavelet conversion unit that performs a well-known wavelet conversion on the pulse wave waveform MH output from the pulse wave detection sensor unit 130 to generate pulse wave analysis data MKD.
【００３１】一般に、信号を時間と周波数の両面から同
時に捉える時間周波数解析において、ウエーブレットは
信号の部分を切り出す単位となる。ウエーブレット変換
は、この単位で切り出した信号各部の大きさを表してい
る。ウエーブレット変換を定義するために基底関数とし
て、時間的にも周波数的にも局在化した関数ψ（ｘ）を
マザー・ウエーブレットとして導入する。ここで、関数
ｆ（ｘ）のマザー・ウエーブレットψ（ｘ）によるウエ
ーブレット変換は次のように定義される。Generally, in time-frequency analysis in which a signal is simultaneously captured from both the time and frequency sides, a wavelet is a unit for cutting out a signal portion. The wavelet transform indicates the size of each part of the signal extracted in this unit. A function ψ (x) localized in time and frequency is introduced as a mother wavelet as a basis function for defining the wavelet transform. Here, the wavelet transform of the function f (x) by the mother wavelet ψ (x) is defined as follows.
【数１】 (Equation 1)
【００３２】数１においてｂは、マザー・ウエーブレッ
トψ（ｘ）をトランスレート（平行移動）する際に用い
るパラメータであり、一方、ａはスケール（伸縮）する
際のパラメータである。したがって、数１においてウエ
ーブレットψ（（ｘ−ｂ）／ａ）は、マザー・ウエーブ
レットψ（ｘ）をｂだけ平行移動し、ａだけ伸縮したも
のである。この場合、スケールパラメータａに対応して
マザー・ウエーブレットψ（ｘ）の幅は伸長されるの
で、１／ａは周波数に対応するものとなる。なお、ウエ
ーブレット変換部１０の詳細な構成については後述す
る。In Equation 1, b is a parameter used when translating (translating) the mother wavelet ψ (x), while a is a parameter when scaling (expanding or contracting). Therefore, in Equation 1, the wavelet ψ ((x−b) / a) is obtained by translating the mother wavelet ψ (x) by b and expanding and contracting by a. In this case, since the width of the mother wavelet ψ (x) is expanded in accordance with the scale parameter a, 1 / a corresponds to the frequency. The detailed configuration of the wavelet conversion unit 10 will be described later.
【００３３】次に、１１は周波数補正部であって脈波解
析データＭＫＤに対して周波数補正を行う。上記した数
１には周波数に対応する「１／ａ1/2」の項があるが、
異なる周波数領域間でデータを比較する場合には、この
項の影響を補正する必要がある。周波数補正部１１はこ
のために設けられたものであり、ウエーブレットデータ
ＷＤに係数ａ1/2を乗算して、脈波補正データＭＫＤ’
を生成する。これにより、対応する各周波数に基づい
て、周波数当たりのパワー密度が一定になるように補正
を施すことができる。Next, reference numeral 11 denotes a frequency correction unit for performing frequency correction on the pulse wave analysis data MKD. Equation 1 above has a term of “1 / a 1/2 ” corresponding to the frequency,
When comparing data between different frequency domains, it is necessary to correct the effect of this term. The frequency correction unit 11 is provided for this purpose. The frequency correction unit 11 multiplies the wavelet data WD by a coefficient a 1/2 to obtain pulse wave correction data MKD ′.
Generate Thereby, correction can be performed based on each corresponding frequency so that the power density per frequency becomes constant.
【００３４】次に、１２は脈象データ生成部であって、
脈波補正データＭＫＤ’に基づいて、平脈、弦脈、滑脈
といった脈象を特定し、これを指示する脈象データＺＤ
を生成する。また、１３は表示部であって、ＲＯＭ、制
御回路および液晶表示装置等によって構成される。表示
部１３に脈象データＺＤが供給されると、制御回路がこ
れを検知し、ＲＯＭに格納されているキャラクタを読み
出し、これを液晶ディスプレイに表示するようになって
いる。キャラクタとしては、「平脈」、「弦脈」、「滑
脈」という文字の他、特定の記号やアイコンを用いても
よい。これにより、使用者や医師に健康状態を告知する
ことができる。Next, reference numeral 12 denotes a pulse data generation unit,
Based on the pulse wave correction data MKD ', a pulse image such as a flat pulse, a chord pulse, or a smooth pulse is specified, and pulse data ZD indicating the pulse pulse is specified.
Generate A display unit 13 includes a ROM, a control circuit, a liquid crystal display device, and the like. When the pulse data ZD is supplied to the display unit 13, the control circuit detects this, reads out the character stored in the ROM, and displays the character on the liquid crystal display. As the character, a specific sign or icon may be used in addition to the characters of “flat vein”, “string vein”, and “smooth vein”. Thereby, a user or a doctor can be notified of a health condition.
【００３５】１−３：ウエーブレット変換部 次に、ウエーブレット変換部１０の構成を図面を用いて
詳細に説明する。図５は、第１実施形態に係わるウエー
ブレット変換部１０のブロック図である。脈波波形ＭＨ
は、波形整形部１００とＡ／Ｄ変換器１１０に供給され
る波形整形部１００は、脈波波形ＭＨに同期した制御信
号ＣＳとクロックＣＫを生成する。波形整形部１００の
ブロック図を図６に示す。図６において、リンギングフ
ィルタ１０１は、中心周波数を２．２Ｈｚ、通過帯域を
０．８Ｈｚ〜３．５ＨｚとするＱ値が高いフィルタであ
る。脈波波形の基本波成分は、０．８Ｈｚ〜３．５Ｈｚ
の範囲内にあるのが通常であるから、脈波波形ＭＨがリ
ンギングフィルタ１０１を通過すると、その基本波成分
が抽出される。例えば、図７（ａ）に示す脈波波形ＭＨ
がリンギングフィルタ１０１を通過すると、図７（ｂ）
に示す正弦波が得られる。1-3: Wavelet Transform Unit Next, the configuration of the wavelet transform unit 10 will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 5 is a block diagram of the wavelet conversion unit 10 according to the first embodiment. Pulse wave waveform MH
The waveform shaping unit 100 supplied to the waveform shaping unit 100 and the A / D converter 110 generates a control signal CS and a clock CK synchronized with the pulse wave waveform MH. FIG. 6 is a block diagram of the waveform shaping unit 100. 6, the ringing filter 101 is a filter having a high Q value with a center frequency of 2.2 Hz and a pass band of 0.8 Hz to 3.5 Hz. The fundamental wave component of the pulse waveform is 0.8 Hz to 3.5 Hz.
Since the pulse wave waveform MH passes through the ringing filter 101, its fundamental wave component is extracted. For example, the pulse wave waveform MH shown in FIG.
Is passed through the ringing filter 101, FIG.
Is obtained.
【００３６】次に、ゼロクロス検出回路１０２はコンパ
レータ等から構成され、リンギングフィルタ１０１の出
力信号とグランドレベルを比較して、矩形波を生成す
る。この矩形波は、心拍に同期したものとなる。例え
ば、リンギングフィルタ１０１の出力信号が図７（ｂ）
に示すものであるならば、ゼロクロス検出回路１０２の
出力信号は図７（ｃ）に示すものとなる。Next, the zero-cross detection circuit 102 is composed of a comparator and the like, and compares the output signal of the ringing filter 101 with the ground level to generate a rectangular wave. This rectangular wave is synchronized with the heartbeat. For example, the output signal of the ringing filter 101 is shown in FIG.
In this case, the output signal of the zero-cross detection circuit 102 is as shown in FIG.
【００３７】次に、比較部１０３、ループフィルタ１０
４、電圧制御発振回路１０５、および分周回路１０６
は、フェーズロックループを構成する。比較部１０３の
一方の入力にゼロクロス検出回路１０２の出力信号が、
その他方の入力に分周回路１０６の出力信号が供給され
ると、比較部１０３は、両者の位相差に応じた誤差信号
を出力する。誤差信号がループフィルタ１０４を介して
電圧制御発振回路１０５に供給されると、電圧制御発振
回路１０５はクロックＣＫを出力する。そして、クロッ
クＣＫは分周回路１０６で１／８分周され、比較部１０
３の他方の入力にフィードバックされる。この場合、ク
ロックＣＫの周波数は、図７（ｄ）に示すようにゼロク
ロス検出回路１０２の出力信号の周波数と比較して８倍
の周波数となる。この後、クロックＣＫは、分周回路１
０７で１／２分周され、図７（ｅ）に示す制御信号ＣＳ
として出力される。Next, the comparison unit 103, the loop filter 10
4. Voltage controlled oscillation circuit 105 and frequency dividing circuit 106
Constitute a phase locked loop. An output signal of the zero-crossing detection circuit 102 is input to one input of the comparison unit 103,
When the output signal of the frequency dividing circuit 106 is supplied to the other input, the comparing section 103 outputs an error signal corresponding to the phase difference between the two. When the error signal is supplied to the voltage controlled oscillation circuit 105 via the loop filter 104, the voltage controlled oscillation circuit 105 outputs a clock CK. Then, the clock CK is frequency-divided by で in the frequency dividing circuit 106, and
3 is fed back to the other input. In this case, the frequency of the clock CK is eight times the frequency of the output signal of the zero-cross detection circuit 102 as shown in FIG. 7D. Thereafter, the clock CK is supplied to the frequency divider 1
07 and the control signal CS shown in FIG.
Is output as
【００３８】次に、図５に示す脈波波形ＭＨは、Ａ／Ｄ
変換器１１０によってデジタル信号に変換され、この
後、第１のメモリ１２０と第２のメモリ１３０に格納さ
れる。ここで、第１のメモリ１２０のライトイネーブル
端子には制御信号ＣＳが直接供給され、第２のメモリ１
３０のライトイネーブル端子にはインバータ１４０によ
って反転された制御信号ＣＳが供給されるようになって
いる。このため、第１，第２のメモリ１２０，１３０
は、脈波波形ＭＨをクロック周期単位で交互に格納す
る。Next, the pulse wave waveform MH shown in FIG.
The signal is converted into a digital signal by the converter 110 and then stored in the first memory 120 and the second memory 130. Here, the control signal CS is directly supplied to the write enable terminal of the first memory 120, and the second memory 1
The control signal CS inverted by the inverter 140 is supplied to the write enable terminal 30. Therefore, the first and second memories 120 and 130
Stores the pulse waveform MH alternately in clock cycle units.
【００３９】また、１５０はマルチプレクサであって、
第１，第２のメモリ１２０，１３０から交互に読み出さ
れる脈波データＭＤを選択して基底関数展開部Ｗに出力
する。こうして、第１のメモリ１２０の書込期間に第２
のメモリ１３０から脈波データＭＤを読み出し、第１の
メモリ１３０の読出期間に第２のメモリ１２０へ脈波デ
ータＭＤを書き込む。Reference numeral 150 denotes a multiplexer,
The pulse wave data MD alternately read from the first and second memories 120 and 130 is selected and output to the basis function developing unit W. Thus, during the writing period of the first memory 120, the second
The pulse wave data MD is read from the memory 130, and the pulse wave data MD is written to the second memory 120 during the reading period of the first memory 130.
【００４０】次に、基底関数展開部Ｗは、上記した数１
の演算処理を行う構成であって、上記したクロックＣＫ
が供給され、クロック周期で演算処理が行われるように
なっている。基底関数展開部Ｗは、マザー・ウエーブレ
ットψ（ｘ）を記憶する基底関数記憶部Ｗ１、スケール
パラメータａを変換するスケール変換部Ｗ２、バッファ
メモリＷ３、トランスレートを行う平行移動部Ｗ４およ
び乗算部Ｗ５からなる。なお、基底関数記憶部Ｗ１に記
憶するマザー・ウエーブレットψ（ｘ）としては、ガボ
ールウエーブレットの他、メキシカンハット、Ｈａａｒ
ウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａｎ
ｎｏｎウエーブレット等が適用できる。Next, the basis function expansion unit W calculates
Of the clock CK described above.
Is supplied, and arithmetic processing is performed in a clock cycle. The basis function expansion unit W includes a basis function storage unit W1 that stores a mother wavelet ψ (x), a scale conversion unit W2 that converts a scale parameter a, a buffer memory W3, a translation unit W4 that performs translation, and a multiplication unit. Consists of W5. The mother wavelet ψ (x) stored in the basis function storage unit W1 is a Gabor wavelet, a Mexican hat, or a Haar wavelet.
Wavelet, Meyer Wavelet, Shan
Non wavelets and the like can be applied.
【００４１】まず、基底関数記憶部Ｗ１からマザー・ウ
エーブレットψ（ｘ）が読み出されると、スケール変換
部Ｗ２はスケールパラメータａの変換を行う。ここで、
スケールパラメータａは周期に対応するものであるか
ら、ａが大きくなると、マザー・ウエーブレットψ
（ｘ）は時間軸上で伸長される。この場合、基底関数記
憶部Ｗ１に記憶されるマザー・ウエーブレットψ（ｘ）
のデータ量は一定であるので、ａが大きくなると単位時
間当たりのデータ量が減少してしまう。スケール変換部
Ｗ２は、これを補うように補間処理を行うとともに、ａ
が小さくなると間引き処理を行って、関数ψ（ｘ／ａ）
を生成する。このデータはバッファメモリＷ３に一旦格
納される。First, when the mother wavelet ψ (x) is read from the basis function storage unit W1, the scale conversion unit W2 converts the scale parameter a. here,
Since the scale parameter a corresponds to the period, as a becomes larger, the mother wavelet ψ
(X) is extended on the time axis. In this case, the mother wavelet ψ (x) stored in the basis function storage unit W1
Is constant, the data amount per unit time decreases as a increases. The scale conversion unit W2 performs an interpolation process to compensate for this, and a
Becomes smaller, a thinning process is performed, and the function ψ (x / a)
Generate This data is temporarily stored in the buffer memory W3.
【００４２】次に、平行移動部Ｗ４はバッファメモリＷ
３からトランスレートパラメータｂに応じたタイミング
で関数ψ（ｘ／ａ）を読み出すことにより、関数ψ（ｘ
／ａ）の平行移動を行い関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）を生成す
る。Next, the parallel moving section W4 is connected to the buffer memory W
3 by reading the function ψ (x / a) at the timing corresponding to the translation parameter b, the function ψ (x / a)
/ A) to generate a function ψ (x−b / a).
【００４３】次に、乗算部Ｗ４は、変数１／ａ1/2、関
数ψ（ｘ−ｂ／ａ）および脈波データＭＤを乗算して心
拍単位でウエーブレット変換を行い、脈波解析データＭ
ＫＤを生成する。この例において、脈波解析データＭＫ
Ｄは、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚ、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚ、
１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚ、１．５Ｈｚ〜２．０Ｈｚ、
２．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚ、２．５Ｈｚ〜３．０Ｈｚ、
３．０Ｈｚ〜３．５Ｈｚ、３．５Ｈｚ〜４．０Ｈｚとい
った周波数領域に分割されて出力される。また、基底関
数展開部Ｗは、上述したようにクロック周期で演算処理
を行い、クロック周波数は脈波波形ＭＨの基本波周波数
の８倍になるように設定されるので、１回の心拍で生成
される脈波解析データＭＫＤは、図８に示すようにデー
タＭ11〜Ｍ88となる。Next, the multiplication unit W4 multiplies the variable 1 / a 1/2 , the function ψ (x−b / a) and the pulse wave data MD to perform wavelet conversion in units of heartbeat, and obtains pulse wave analysis data. M
Generate KD. In this example, the pulse wave analysis data MK
D is 0 Hz to 0.5 Hz, 0.5 Hz to 1.0 Hz,
1.0 Hz to 1.5 Hz, 1.5 Hz to 2.0 Hz,
2.0 Hz to 2.5 Hz, 2.5 Hz to 3.0 Hz,
The signal is divided into frequency ranges of 3.0 Hz to 3.5 Hz and 3.5 Hz to 4.0 Hz and output. Further, the basis function developing unit W performs the arithmetic processing at the clock cycle as described above, and the clock frequency is set to be eight times the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH. The pulse wave analysis data MKD is data M11 to M88 as shown in FIG.
【００４４】１−４：脈象データ生成部 次に脈象データ生成部１２について説明する。図９は本
実施形態に係わる脈象データ生成部１２のブロック図で
ある。図において加算器１２１、係数回路１２２，１２
４およびメモリ１２３は、脈波補正データＭＫＤ’の平
均値を各周波数領域毎に算出する回路である。なお、係
数回路１２２の係数は１／Ｋ＋１、係数回路１２４の係
数はＫである。加算器１２１は脈波補正データＭＫＤ’
と係数回路１２４の出力を加算し、加算器１２１の出力
データは係数回路１２２を介してメモり１２３に格納さ
れる。また、メモリ１２３は、８クロック周期だけ遅ら
せて出力する。1-4: Pulse Data Generation Unit Next, the pulse data generation unit 12 will be described. FIG. 9 is a block diagram of the pulse data generation unit 12 according to the present embodiment. In the figure, an adder 121, coefficient circuits 122, 12
4 and the memory 123 are circuits for calculating an average value of the pulse wave correction data MKD 'for each frequency region. The coefficient of the coefficient circuit 122 is 1 / K + 1, and the coefficient of the coefficient circuit 124 is K. The adder 121 outputs the pulse wave correction data MKD '.
And the output of the coefficient circuit 124, and the output data of the adder 121 is stored in the memory 123 via the coefficient circuit 122. Further, the memory 123 outputs the data delayed by eight clock cycles.
【００４５】ここで、心拍の周期をｔ、現在の時刻を
Ｔ、メモリ１２３に格納されるデータをＭａとするなら
ば、時刻ＴにおけるデータＭａ（Ｔ）は、以下に示す式
で与えられる。 Ｍａ（Ｔ）＝｛Ｍａ（Ｔ−ｔ）＊Ｋ＋ＭＫＤ’（Ｔ）｝
／Ｋ＋１Here, if the cycle of the heartbeat is t, the current time is T, and the data stored in the memory 123 is Ma, the data Ma (T) at the time T is given by the following equation. Ma (T) = {Ma (T−t) * K + MKD ′ (T)}
/ K + 1
【００４６】この式においてＭａ（Ｔ−ｔ）は、時間ｔ
だけ過去のデータ、すなわち、１心拍前のデータを表し
ている。したがって、データＭａ（Ｔ）は、過去のデー
タと現在のデータを加重平均したものとなる。この処理
はｔ時間毎に繰り返して行われるので、結局、メモリ１
２４には脈波補正データＭＫＤ’の平均値が格納され
る。また、脈波補正データＭＫＤ’は各周波数領域毎に
生成されるため、平均値は各周波数領域毎に算出され
る。このため、メモリ１２４には、図１０に示すように
０．５Ｈｚ単位で脈波補正データＭＫＤ’の平均値Ｍａ
11〜Ｍａ88が格納される。この意味において、メモリ１
２４は、平均値テーブルとして機能する。In this equation, Ma (Tt) is equal to time t
Only past data, that is, data one heartbeat before. Therefore, the data Ma (T) is a weighted average of the past data and the current data. Since this process is repeatedly performed every t time, the memory 1
24 stores the average value of the pulse wave correction data MKD '. Also, since the pulse wave correction data MKD 'is generated for each frequency region, the average value is calculated for each frequency region. Therefore, the memory 124 stores the average Ma of the pulse wave correction data MKD ′ in units of 0.5 Hz as shown in FIG.
11 to Ma88 are stored. In this sense, the memory 1
24 functions as an average value table.
【００４７】次に、演算部１２５は、メモリ１２４に格
納される平均値Ｍａ11〜Ｍａ88に基づいて、脈象データ
ＺＤを生成する。ここで、弦脈、平脈、滑脈の代表的波
形と平均値の関係を説明する。なお、以下に述べる例で
は、脈波波形ＭＨの基本波周波数は１．３Ｈｚとする。Next, the arithmetic section 125 generates pulse image data ZD based on the average values Ma11 to Ma88 stored in the memory 124. Here, the relationship between typical waveforms of the chord vein, the flat vein, and the smooth vein and the average value will be described. In the example described below, the fundamental frequency of the pulse waveform MH is 1.3 Hz.
【００４８】一般に、脈波波形ＭＨは図８に示すよう
に、最初の昇降による主波ｗｆ１、それに続く重拍前波
ｗｆ２、降中狭ｗｆ３、および重拍波ｗｆ４から成り立
っている。主波ｗｆ１は左心室の急性駆出期に相当す
る。重拍前波ｗｆ２は大動脈の弾性拡大と抹消反射波の
相互関係によって構成される。降中狭は左心室拡張期の
大動脈の圧力を表し、拡張期圧に相応する。さらに、重
拍波ｗｆ４は大動脈弁閉鎖に伴う外端血流の逆流による
波である。In general, as shown in FIG. 8, the pulse wave waveform MH is composed of a main wave wf1 caused by the first ascending and descending, followed by a pre-multiple beat wf2, a descending narrow wf3, and a multi-beat wave wf4. The main wave wf1 corresponds to the acute ejection period of the left ventricle. The prepulse wave wf2 is formed by the correlation between elastic expansion of the aorta and peripheral reflected waves. Descending narrow represents the pressure of the aorta during left ventricular diastole and corresponds to the diastolic pressure. Further, the double pulse wave wf4 is a wave due to the backflow of the outer end blood flow accompanying the aortic valve closure.
【００４９】まず、図１１に弦脈の代表的波形と平均値
の関係を示す。弦脈は、重拍前波ｗｆ２が主波ｗｆ１に
融合している点、これに伴い降中狭ｗｆ３が表れない点
に特徴がある。すなわち、期間ｔ２，ｔ３に特徴が表れ
ている。ここで、重拍前波ｗｆ２や降中狭ｗｆ３が明確
に表れる場合には、脈波波形ＭＨの基本波の第２高調波
成分、第３高調波成分が大きくなるた。このため、弦脈
の場合には期間ｔ２，ｔ３において、２Ｈｚ以上の周波
数成分が比較的小さくなる傾向にある。この例にあって
は、期間ｔ２，ｔ３について２Ｈｚ以上の周波数成分の
合計Ｓ１はいずれも「７」となる。なお、Ｓ１は以下の
式で定義される。 Ｓ１＝ Ｍa23＋Ｍａ24＋Ｍａ25＋Ｍａ26＋Ｍａ27＋Ｍ
ａ28＋Ｍa33＋Ｍａ34＋Ｍａ35＋Ｍａ36＋Ｍａ37＋Ｍａ3
8First, FIG. 11 shows a relationship between a typical waveform of a chord vein and an average value. The vein is characterized by the point that the pre-major wave wf2 is fused with the main wave wf1, and that the descending narrow wf3 does not appear. That is, a characteristic appears in the periods t2 and t3. Here, when the pre-major wave wf2 and the descending narrow wf3 clearly appear, the second harmonic component and the third harmonic component of the fundamental wave of the pulse waveform MH increased. For this reason, in the case of the chord vein, the frequency components of 2 Hz or more tend to be relatively small in the periods t2 and t3. In this example, the total S1 of the frequency components of 2 Hz or more for the periods t2 and t3 is "7". Note that S1 is defined by the following equation. S1 = Ma23 + Ma24 + Ma25 + Ma26 + Ma27 + M
a28 + Ma33 + Ma34 + Ma35 + Ma36 + Ma37 + Ma3
8
【００５０】次に、図１２に平脈の代表的波形と平均値
の関係を示す。平脈は、主波ｗｆ１、重拍前波ｗｆ２、
重拍波ｗｆ４の三峰波からなる点に特徴がある。すなわ
ち、期間ｔ２，ｔ３に特徴が表れている。この場合に
は、重拍前波ｗｆ２、降中狭ｗｆ３およびｗｆ４が明確
に表れるので、脈波波形ＭＨの基本波の第２高調波成
分、第３高調波成分が大きくなるた。このため、平脈の
場合には期間ｔ２，ｔ３において、２Ｈｚ以上の周波数
成分が比較的大きくなる傾向にある。また、特に、期間
ｔ２と期間ｔ３とを比較すると、期間ｔ２には、重拍前
波ｗｆ２のピークが存在するため、高域周波数成分が多
く存在するといえる。この例にあっては、期間ｔ２，ｔ
３について２Ｈｚ以上の周波数成分の合計Ｓ１はいずれ
も「２５」となる。また、期間ｔ２について４．０〜
３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ２は「１２」となり、
一方、期間ｔ３について４．０〜３．０Ｈｚの周波数成
分の合計Ｓ３は「７」となる。ここで、Ｓ２，Ｓ３は以
下の式で定義される。 Ｓ２＝Ｍａ27＋Ｍａ28 Ｓ３＝Ｍａ37＋Ｍａ38Next, FIG. 12 shows a relationship between a typical waveform of a normal pulse and an average value. The main pulse wf1, the main wave wf2,
It is characterized in that it consists of a trimodal wave of a double beat wave wf4. That is, a characteristic appears in the periods t2 and t3. In this case, since the pre-major wave wf2 and the descending narrow wf3 and wf4 clearly appear, the second harmonic component and the third harmonic component of the fundamental wave of the pulse waveform MH are increased. For this reason, in the case of a flat pulse, the frequency components of 2 Hz or more tend to be relatively large in the periods t2 and t3. Further, in particular, when the period t2 is compared with the period t3, it can be said that since the peak of the pre-multiple beat wf2 exists in the period t2, many high frequency components exist. In this example, the periods t2, t
The total S1 of the frequency components of 2 Hz or more for No. 3 is “25”. In addition, 4.0 to 4.0 for the period t2.
The sum S2 of the 3.0 Hz frequency components is "12",
On the other hand, the total S3 of the frequency components of 4.0 to 3.0 Hz for the period t3 is “7”. Here, S2 and S3 are defined by the following equations. S2 = Ma27 + Ma28 S3 = Ma37 + Ma38
【００５１】次に、図１３に滑脈の代表的波形と平均値
の関係を示す。滑脈は、主波ｗｆ１と重拍前波ｗｆ２が
ほとんど重なってしまった二峰波からなる点に特徴があ
る。すなわち、期間ｔ２，ｔ３に特徴が表れている。こ
の場合には、重拍前波ｗｆ２がほとんど表れないものの
降中狭ｗｆ３は明確に表れるので、脈波波形ＭＨの基本
波の第２高調波成分、第３高調波成分が大きくなるた。
このため、滑脈の場合には期間ｔ２，ｔ３において、２
Ｈｚ以上の周波数成分が比較的大きくなる傾向にある。
また、特に、期間ｔ２と期間ｔ３とを比較すると、期間
ｔ２には、重拍前波ｗｆ２のピークが存在せず、一方、
期間ｔ３には降中狭ｗｆ３が存在するので、期間ｔ３の
方が高域周波数成分が多く存在するといえる。この例に
あっては、期間ｔ２，ｔ３について２Ｈｚ以上の周波数
成分の合計Ｓ１はいずれも「２４」となる。また、期間
ｔ２について４．０〜３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ
２は「６」となり、一方、期間ｔ３について４．０〜
３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ３は「１０」となる。Next, FIG. 13 shows the relationship between a typical waveform of a smooth pulse and an average value. Smooth vein is characterized in that it consists of a bimodal wave in which the main wave wf1 and the pre-multiple wave wf2 almost overlap. That is, a characteristic appears in the periods t2 and t3. In this case, although the pre-pulse wave wf2 hardly appears, the descending narrow wf3 clearly appears, so that the second harmonic component and the third harmonic component of the fundamental wave of the pulse wave waveform MH are increased.
Therefore, in the case of a smooth pulse, during periods t2 and t3, 2
The frequency components above Hz tend to be relatively large.
Also, in particular, comparing the period t2 with the period t3, there is no peak of the pre-multiple beat wf2 in the period t2,
Since the descending narrow wf3 exists in the period t3, it can be said that the period t3 has more high frequency components. In this example, the total S1 of the frequency components of 2 Hz or more for the periods t2 and t3 is “24”. In addition, the sum S of the frequency components of 4.0 to 3.0 Hz for the period t2.
2 becomes “6”, while 4.0 for period t3
The sum S3 of the 3.0 Hz frequency components is "10".
【００５２】以上の説明したように各脈象には特徴的な
部分が存在する。本実施形態ではこの点に着目し、以下
の判定基準で脈象を判定している。 １）弦脈と判定する場合 期間ｔ２，ｔ３について２．０Ｈｚ以上の合計Ｓ１が、
「Ｓ１＜１５」の場合、弦脈と判定される。この場合に
は、演算手段１２５は、脈象データＺＤとして弦脈であ
ることを示すデータＤgを生成する。As described above, each image has a characteristic portion. In this embodiment, attention is paid to this point, and the pulse is determined based on the following criteria. 1) When it is determined to be a chord vein The total S1 of 2.0 Hz or more for the periods t2 and t3 is:
In the case of “S1 <15”, it is determined that a chord is present. In this case, the calculating means 125 generates data Dg indicating a chord vein as the pulse data ZD.
【００５３】２）平脈と判定する場合 期間ｔ２，ｔ３について２．０Ｈｚ以上の合計Ｓ１が
「Ｓ１≧１５」であり、かつ、期間ｔ２について４．０
〜３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ２と期間ｔ３につい
て４．０〜３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ３とが、
「Ｓ２≧Ｓ３」の関係にある場合、平脈と判定される。
この場合には、演算手段１２５は、脈象データＺＤとし
て弦脈であることを示すデータＤhを生成する。2) In the case of determining a normal pulse The total S1 of 2.0 Hz or more for the periods t2 and t3 is "S1≥15" and the period t2 is 4.0.
The total S2 of the frequency components of 3.0 to 3.0 Hz and the total S3 of the frequency components of 4.0 to 3.0 Hz for the period t3 are:
If there is a relationship of “S2 ≧ S3”, it is determined to be a normal pulse.
In this case, the calculation means 125 generates data Dh indicating that the pulse is a chord vein as the pulse data ZD.
【００５４】２）滑脈と判定する場合 期間ｔ２，ｔ３について２．０Ｈｚ以上の合計Ｓ１が
「Ｓ１≧１５」であり、かつ、期間ｔ２について４．０
〜３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ２と期間ｔ３につい
て４．０〜３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ３とが、
「Ｓ２＜Ｓ３」の関係にある場合、滑脈と判定される。
この場合には、演算手段１２５は、脈象データＺＤとし
て滑脈であることを示すデータＤkを生成する。2) When judging as a smooth pulse The total S1 of 2.0 Hz or more for the periods t2 and t3 is "S1≥15" and the period t2 is 4.0.
The total S2 of the frequency components of 3.0 to 3.0 Hz and the total S3 of the frequency components of 4.0 to 3.0 Hz for the period t3 are:
If there is a relationship of “S2 <S3”, it is determined that a smooth vein is present.
In this case, the calculating means 125 generates data Dk indicating that the subject is a smooth vein as the pulse data ZD.
【００５５】１−５：脈象データ生成部の他の例 図１４は脈象データ生成部の他の構成例を示すブロック
図である。メモリ１２３は平均値テーブルとして機能
し、そこに格納される平均値に基づいて評価関数演算部
１２６は評価データＱＤg，ＱＤh，ＱＤkを生成する。
評価関数演算部１２６はメモリを備えおり、そこには、
弦脈、平脈、滑脈に各々対応する代表的な脈波波形につ
いてウエーブレット変換を施した結果が平均値テーブル
と同様の形式で予め格納されている。なお、弦脈の代表
的な脈波波形に対応するデータはＭｇ11〜Ｍｇ88で表
し、平脈の代表的な脈波波形に対応するデータはＭｈ11
〜Ｍｈ88で表し、滑脈の代表的な脈波波形に対応するデ
ータはＭｋ11〜Ｍｋ88で表すことにする。1-5: Another Example of Pulse Data Generation Unit FIG. 14 is a block diagram showing another example of the configuration of the pulse data generation unit. The memory 123 functions as an average value table, and the evaluation function calculation unit 126 generates evaluation data QDg, QDh, and QDk based on the average value stored therein.
The evaluation function operation unit 126 includes a memory, in which
The result of performing the wavelet transform on the representative pulse wave waveforms corresponding to the chord vein, the flat vein, and the smooth vein, respectively, is stored in advance in the same format as the average value table. Note that data corresponding to a typical pulse wave waveform of a chord vein is represented by Mg11 to Mg88, and data corresponding to a typical pulse wave waveform of a flat pulse is Mh11.
ＭMh88, and data corresponding to a typical pulse waveform of a smooth pulse is represented by Mk11〜Mk88.
【００５６】評価データＱＤgは、計測された脈波波形
ＭＨが代表的な弦脈の脈波波形とどの程度一致している
かを示すデータであって、以下の式を演算することによ
って生成される。 ＱＤg＝ΣＰij・｜Ｍｇij−Ｍａij｜／Ｍｇij ：ｉ＝
１〜８，ｊ＝１〜８ また、評価データＱＤhは、計測された脈波波形ＭＨが
代表的な平脈の脈波波形とどの程度一致しているかを示
すデータであって、以下の式を演算することによって生
成される。 ＱＤh＝ΣＰij・｜Ｍｈij−Ｍａij｜／Ｍｈij ：ｉ＝
１〜８，ｊ＝１〜８ また、評価データＱＤkは、計測された脈波波形ＭＨが
代表的な弦脈の脈波波形とどの程度一致しているかを示
すデータであって、以下の式を演算することによって生
成される。 ＱＤk＝ΣＰij・｜Ｍｋij−Ｍａij｜／Ｍｋij ：ｉ＝
１〜８，ｊ＝１〜８The evaluation data QDg is data indicating how much the measured pulse wave waveform MH matches the representative pulse wave waveform of the chord vein, and is generated by calculating the following equation. . QDg = ΣPij · | Mgij−Maij | / Mgij: i =
1-8, j = 1-8 The evaluation data QDh is data indicating the degree to which the measured pulse wave waveform MH matches the pulse wave waveform of a typical flat pulse. It is generated by calculating. QDh = ΣPij · | Mhij−Maij | / Mhij: i =
1-8, j = 1-8 The evaluation data QDk is data indicating the degree to which the measured pulse waveform MH matches the pulse waveform of a typical chord vein, and Is calculated. QDk = ΣPij · | Mkij-Maij | / Mkij: i =
1-8, j = 1-8
【００５７】ここで、Ｐijは係数ですが、特徴のない時
間周波数領域では、「０」に設定し、特徴的な部分での
み「１」とする。このように係数を設定したのは、脈波
波形の特徴部分は、大きなエネルギーをもっているの
で、この部分に基づいて脈象を判別することができるか
らであり、一方、レベルの低い部分に基づいて脈象を判
別すると、ＳＮ比が悪いため正確な判別が行えないから
である。Here, Pij is a coefficient, but is set to "0" in a time-frequency region having no feature, and is set to "1" only in a characteristic portion. The reason for setting the coefficient in this manner is that the characteristic portion of the pulse wave waveform has a large energy, so that the pulse can be determined based on this portion. This is because accurate determination cannot be performed due to poor SN ratio.
【００５８】そして、比較部１２７は、評価データＱＤ
g，ＱＤh，ＱＤkの大小を比較し、最も小さい値を示す
評価データに対応する脈象を、計測された脈波波形ＭＨ
の脈象として特定し、脈象データＺＤを生成する。Then, the comparing section 127 outputs the evaluation data QD
g, QDh, and QDk are compared in magnitude, and a pulse corresponding to the evaluation data indicating the smallest value is determined as a measured pulse waveform MH.
And generates the pulse data ZD.
【００５９】このように本実施形態によれば、脈波波形
ＭＨに同期してウエーブレット変換を施して、１つの脈
波波形を複数の周波数時間領域に分割し、分割された周
波数時間領域のうち、脈象を特徴的に表す部分を抽出
し、これに基づいて脈象を特定するようにしたので、脈
象を正確に判定することが可能となる。As described above, according to the present embodiment, one pulse wave waveform is divided into a plurality of frequency time regions by performing wavelet transform in synchronization with the pulse wave waveform MH, and the divided frequency time region Of these, a portion characteristically representing a pulse is extracted, and the pulse is specified based on the extracted portion, so that the pulse can be accurately determined.
【００６０】Ｃ．第２実施形態 第１実施形態に係わる脈波診断装置は、使用者が安静状
態であることを前提とするものであった。ところで、心
拍は人が運動するとこれに応じて強くなるので、使用者
が歩行したり物を掴み上げたりすると、脈波波形が体動
の影響を受けて変動する。このため、第１実施形態に係
わる脈波診断装置では、体動があると脈象を正確に検出
することが難しい。第２実施形態は、この点に鑑みてな
されたものであり、脈波波形から体動成分をキャンセル
することにより、体動があったとしても正確に脈象が検
出できる脈波診断装置を提供するものである。C. Second Embodiment The pulse wave diagnostic apparatus according to the first embodiment is based on the premise that the user is in a resting state. By the way, since the heart rate increases in response to the movement of a person, the pulse wave waveform fluctuates under the influence of body movement when the user walks or grasps an object. For this reason, it is difficult for the pulse wave diagnostic apparatus according to the first embodiment to accurately detect a pulse image when there is a body motion. The second embodiment has been made in view of this point, and provides a pulse wave diagnostic apparatus capable of accurately detecting a pulse image even if a body motion occurs by canceling a body motion component from a pulse wave waveform. Things.
【００６１】１．第２実施形態の構成 第２実施形態の外観構成は、図２に示す第１実施形態の
外観構成と同一である。但し、第２実施形態に係わる脈
波診断装置は、その装置本体１１０の内部には加速度セ
ンサ２１が設けれている。次に、第２実施形態に係わる
脈波診断装置の電気的構成について説明する。図１５は
第２実施形態に係わる脈波診断装置のブロック図であ
る。図において、第１のウエーブレット変換部１０Ａお
よび第１の周波数補正部１１Ａは、上述した第１実施形
態のウエーブレット変換部１０および周波数補正部１１
と各々同一の構成であり、第１の周波数補正部１１Ａか
ら脈波補正データＭＫＤ’が出力されるようになってい
る。1. Configuration of Second Embodiment The external configuration of the second embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. However, the pulse wave diagnostic device according to the second embodiment has an acceleration sensor 21 provided inside the device main body 110. Next, the electrical configuration of the pulse wave diagnostic device according to the second embodiment will be described. FIG. 15 is a block diagram of the pulse wave diagnostic device according to the second embodiment. In the figure, a first wavelet converter 10A and a first frequency corrector 11A are the wavelet converter 10 and the frequency corrector 11 of the first embodiment described above.
And the pulse-wave correction data MKD ′ is output from the first frequency correction unit 11A.
【００６２】また、加速度センサ２１によって体動波形
ＴＨが検出されると、これが第２のウエーブレット変換
部１０Ｂに供給され、体動波形ＴＨにウエーブレット変
換が施され、体動解析データＴＫＤが生成されるように
なっている。ここで、第２のウエーブレット変換部１０
Ｂは、第１実施形態のウエーブレット変換部１０と同様
に構成される。このため、体動解析データＴＫＤは、０
〜４Ｈｚの周波数領域を０．５Ｈｚ毎に分割した各周波
数成分から構成される。また、第２の周波数補正部１１
Ｂは、第１実施形態の周波数補正部１１と同様に構成さ
れ、体動解析データＴＫＤに周波数補正を施して体動補
正データＴＫＤ’を生成する。When the body movement waveform TH is detected by the acceleration sensor 21, the body movement waveform TH is supplied to the second wavelet converter 10B, where the body movement waveform TH is subjected to wavelet conversion, and the body movement analysis data TKD is obtained. Is to be generated. Here, the second wavelet converter 10
B has the same configuration as the wavelet conversion unit 10 of the first embodiment. Therefore, the body motion analysis data TKD is 0
It is composed of frequency components obtained by dividing the frequency range of 4 Hz into 0.5 Hz. Also, the second frequency correction unit 11
B is configured similarly to the frequency correction unit 11 of the first embodiment, and performs frequency correction on the body movement analysis data TKD to generate body movement correction data TKD ′.
【００６３】次に、マスク部１８は、脈波補正データＭ
ＫＤ’から体動補正データＴＫＤ’を減算して、体動成
分が除去された脈波補正データＭＫＤ''を生成する。次
に、脈象データ生成部１２は脈波補正データＭＫＤ''に
基づいて、第１実施形態と同様に脈象データＺＤを生成
する。そして、表示部１３は脈象データＺＤに基づい
て、脈象を表示する。Next, the mask unit 18 stores the pulse wave correction data M
The body motion correction data TKD 'is subtracted from KD' to generate pulse wave correction data MKD '' from which the body motion component has been removed. Next, the pulse data generation unit 12 generates pulse data ZD based on the pulse wave correction data MKD '', as in the first embodiment. Then, the display unit 13 displays the pulse based on the pulse data ZD.
【００６４】２．第２実施形態の動作 次に、第２実施形態の動作について図面を参照しつつ説
明する。この例では、脈象の検出中に使用者が手でコッ
プを持ち上げた後、これを元の位置に戻した場合を想定
する。この場合、図１６（ａ）に示す脈波波形ＭＨが脈
波検出用センサユニット１３０によって検出され、ま
た、同時に図１６（ｂ）に示す体動波形ＴＨが検出され
たものとする。2. Operation of Second Embodiment Next, the operation of the second embodiment will be described with reference to the drawings. In this example, it is assumed that the user lifts the cup by hand during detection of a pulse and then returns the cup to its original position. In this case, it is assumed that the pulse wave waveform MH shown in FIG. 16A is detected by the pulse wave detection sensor unit 130, and the body motion waveform TH shown in FIG. 16B is simultaneously detected.
【００６５】ここで、体動波形ＴＨは、時刻Ｔ１から増
加しはじめ、時刻Ｔ２で正のピークとなり、その後、次
第に減少して時刻Ｔ２でレベル０を通過し、時刻Ｔ３で
負のピークに達し、時刻Ｔ４でレベル０に戻っている。
ところで、体動波形ＴＨは加速度センサ２１によって検
出されるため、時刻Ｔ３は使用者がコップを最大に持ち
上げた時刻に対応し、時刻Ｔ１は持上開始時刻に対応
し、また、時刻Ｔ４は持上終了時刻に対応する。したが
って、時刻Ｔ１から時刻Ｔ４までの期間が体動が存在す
る期間となる。なお、図１６（ｃ）は仮に体動がなかっ
たとした場合の脈波波形ＭＨ’である。また、この例に
おいて、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１．３Ｈｚと
なっている。Here, the body motion waveform TH starts to increase from time T1, reaches a positive peak at time T2, gradually decreases, passes through level 0 at time T2, and reaches a negative peak at time T3. At time T4.
By the way, since the body movement waveform TH is detected by the acceleration sensor 21, the time T3 corresponds to the time when the user lifts the cup to the maximum, the time T1 corresponds to the lifting start time, and the time T4 corresponds to the lifting start time. Corresponds to the upper end time. Therefore, a period from time T1 to time T4 is a period in which a body motion exists. FIG. 16C shows a pulse wave waveform MH ′ in the case where there is no body movement. Further, in this example, the fundamental frequency of the pulse waveform MH is 1.3 Hz.
【００６６】次に、図１７〜図１９を参照して、図１６
に示す期間Ｔｃにおける第２実施形態に係わる脈波診断
装置の動作を説明する。図１７に期間Ｔｃにおける脈波
補正データＭＫＤ’を示し、図１８に期間Ｔｃにおける
体動補正データＴＫＤ’を示す。この図から、体動波形
ＴＨには、０．０Ｈｚ〜１．０Ｈｚの周波数領域におい
て比較的大きなレベルの周波数成分が存在していること
が判る。脈波補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫ
Ｄ’が、マスク部１８に供給されると、マスク部１８
は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補正データＴＫ
Ｄ’を減算して、図１９に示す体動成分が除去された脈
波補正データＭＫＤ''を生成する。これにより、体動が
ある場合でもその影響をキャンセルして、安静時の脈波
波形から得れる脈波補正データＭＫＤ’と同様の脈波補
正データＭＫＤ''を得ることが可能となる。Next, referring to FIGS. 17 to 19, FIG.
The operation of the pulse wave diagnostic apparatus according to the second embodiment during the period Tc shown in FIG. FIG. 17 shows the pulse wave correction data MKD 'in the period Tc, and FIG. 18 shows the body motion correction data TKD' in the period Tc. From this figure, it can be seen that the body motion waveform TH has a relatively large frequency component in the frequency range of 0.0 Hz to 1.0 Hz. Pulse wave correction data MKD 'and body motion correction data TK
When D ′ is supplied to the mask unit 18, the mask unit 18
Is obtained from the pulse wave correction data MKD ′ and the body motion correction data TK
By subtracting D ′, pulse wave correction data MKD ″ from which the body motion component shown in FIG. 19 has been removed is generated. Thereby, even if there is a body motion, it is possible to cancel the effect and obtain pulse wave correction data MKD ″ similar to pulse wave correction data MKD ′ obtained from the pulse waveform at rest.
【００６７】この後、脈象データ生成部１２は、この脈
波補正データＭＫＤ''に基づいて脈象を判定する。この
例では、期間ｔ２，ｔ３について、２．０Ｈｚ以上の合
計Ｓ１が２８であるから、「Ｓ１≧１５」となる。ま
た、期間ｔ２について４．０〜３．０Ｈｚの周波数成分
の合計Ｓ２は９となる。また、期間ｔ３について４．０
〜３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ３は１３となる。こ
のため、「Ｓ２＜Ｓ３」になる。したがって、上述した
判定基準によれば滑脈と判定され、脈象データ生成部１
２は、脈象データＺＤとして滑脈であることを示すデー
タＤkを生成する。Thereafter, the pulse data generation unit 12 determines the pulse based on the pulse wave correction data MKD ''. In this example, for the periods t2 and t3, the total S1 at 2.0 Hz or more is 28, so that “S1 ≧ 15”. In addition, the total S2 of the frequency components of 4.0 to 3.0 Hz for the period t2 is 9. In addition, 4.0 for the period t3.
The total S3 of the frequency components of up to 3.0 Hz is 13. Therefore, “S2 <S3” is satisfied. Therefore, according to the above-described criterion, it is determined that the pulse is a smooth pulse, and the pulse data generation unit 1
2 generates data Dk indicating that it is a smooth pulse as pulse image data ZD.
【００６８】このように第２実施形態にあっては、体動
波形ＴＨについてもウエーブレット変換を施し、これに
基づいて体動成分をキャンセルするようにしたので、日
常生活や運動中であっても脈象を正確に検出することが
できる。As described above, in the second embodiment, the body movement waveform TH is also subjected to the wavelet transform, and the body movement component is canceled based on the wavelet transformation. Can also accurately detect the pulse.
【００６９】Ｄ．第３実施形態 第２実施形態では、脈波波形のウエーブレットと体動波
形のウエーブレットに各々周波数補正を施した後、体動
波形のウエーブレットで脈波波形のウエーブレットをマ
スクした。この場合、周波数補正部が２種類必要とな
り、構成が複雑となる。第３実施形態はこの点に鑑みて
なされたものである。D. Third Embodiment In the second embodiment, after the wavelet of the pulse wave waveform and the wavelet of the body motion waveform are subjected to frequency correction, the wavelet of the pulse wave waveform is masked by the wavelet of the body motion waveform. In this case, two types of frequency correction units are required, and the configuration becomes complicated. The third embodiment has been made in view of this point.
【００７０】第３実施形態の外観構成は、図２に示す第
１実施形態の外観構成と同一である。但し、第３実施形
態に係わる脈波診断装置は、第２実施形態と同様に装置
本体１１０の内部には加速度センサ２１が設けれてい
る。The external configuration of the third embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. However, in the pulse wave diagnostic device according to the third embodiment, an acceleration sensor 21 is provided inside the device main body 110 as in the second embodiment.
【００７１】次に、第２実施形態に係わる脈波診断装置
の電気的構成について説明する。図２０は第３実施形態
に係わる脈波診断装置のブロック図である。図におい
て、第１，第２のウエーブレット変換部１０Ａ，１０Ｂ
および周波数補正部１１は、上述した第１実施形態のウ
エーブレット変換部１０および周波数補正部１１と各々
同一の構成である。Next, the electrical configuration of the pulse wave diagnostic device according to the second embodiment will be described. FIG. 20 is a block diagram of a pulse wave diagnostic device according to the third embodiment. In the figure, first and second wavelet converters 10A and 10B
The frequency correction unit 11 has the same configuration as the wavelet conversion unit 10 and the frequency correction unit 11 of the first embodiment described above.
【００７２】マスク部１８は、周波数補正を施す前に、
脈波解析データＭＫＤから体動解析データＴＫＤを減算
して体動成分をキャンセルした体動除去脈波データを生
成する。この後、周波数補正部１１は、体動除去脈波デ
ータに対して、周波数当たりのパワー密度が一定になる
ように周波数補正を施して脈波補正データＭＫＤ''を生
成する。これにより、異なる周波数成分間でレベルの比
較を行うことが可能となる。次に、脈象データ生成部１
２が、脈波補正データＭＫＤ''に基づいて脈象データＺ
Ｄを生成すると、この脈象データＺＤが表示部１３に表
示される。Before performing the frequency correction, the mask unit 18
The body motion analysis data TKD is subtracted from the pulse wave analysis data MKD to generate body motion removal pulse wave data in which a body motion component is canceled. Thereafter, the frequency correction unit 11 performs frequency correction on the body motion removal pulse wave data so that the power density per frequency becomes constant, and generates pulse wave correction data MKD ″. This makes it possible to compare levels between different frequency components. Next, the pulse data generation unit 1
2 is the pulse wave data Z based on the pulse wave correction data MKD ″.
When D is generated, the pulse data ZD is displayed on the display unit 13.
【００７３】このように、第３実施形態によれば、周波
数補正部１１をマスク部１８の後段に設けたので、脈波
診断装置の構成を簡易にしつつ、体動が存在する場合で
あっても脈象を特定することが可能となる。As described above, according to the third embodiment, since the frequency correction unit 11 is provided at the subsequent stage of the mask unit 18, it is possible to simplify the structure of the pulse wave diagnostic apparatus and to detect a case where a body motion exists. It is also possible to specify the image.
【００７４】Ｅ．第４実施形態 第２，３実施形態においては、加速度センサ２１によっ
て体動波形ＴＨを検出し、体動波形ＴＨにウエーブレッ
ト変換を施した。そして、脈波波形ＭＨのウエーブレッ
ト変換の結果と、体動波形ＴＨのウエーブレット変換の
結果とを比較して、脈波波形ＭＨの周波数成分に含まれ
ている体動成分をキャンセルして、脈象を特定した。し
かし、加速度センサ２１および第２のウエーブレット変
換部１０Ｂ等が必要になるので、構成が複雑なる。第４
実施形態は、この点に鑑みてなされたものであり、簡易
な構成にもかかわらず、体動があっても正確に脈象を特
定することができる脈波診断装置を提供するものであ
る。E. Fourth Embodiment In the second and third embodiments, the body motion waveform TH is detected by the acceleration sensor 21, and the wavelet transform is performed on the body motion waveform TH. Then, the result of the wavelet transform of the pulse wave waveform MH is compared with the result of the wavelet transform of the body motion waveform TH, and the body motion component included in the frequency component of the pulse wave waveform MH is canceled. The context was identified. However, the configuration becomes complicated because the acceleration sensor 21 and the second wavelet conversion unit 10B are required. 4th
The embodiment has been made in view of this point, and provides a pulse wave diagnostic apparatus capable of accurately specifying a pulse image even when there is a body movement despite a simple configuration.
【００７５】１．第４実施形態の構成 第４実施形態に係わる脈波診断装置の外観構成は、図２
に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここで
は説明を省略し、その電気的構成について説明する。図
２１は第４実施形態に係わる脈波診断装置のブロック図
であり、周波数補正部１１と脈象データ生成部１２との
間に体動分離部１９が新たに設けられた点を除いて、第
１実施形態で説明した図４と同じである。以下、相違点
について説明する。体動分離部１９は、脈波補正データ
ＭＫＤ’から体動成分を分離除去して体動分離脈波デー
タＴＢＤを生成する。ここで、体動分離部１９は、以下
に述べる体動の性質を利用している。1. Configuration of Fourth Embodiment The external configuration of the pulse wave diagnostic apparatus according to the fourth embodiment is shown in FIG.
Since the configuration is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. FIG. 21 is a block diagram of the pulse wave diagnostic apparatus according to the fourth embodiment, except that a body motion separation unit 19 is newly provided between the frequency correction unit 11 and the pulse data generation unit 12. This is the same as FIG. 4 described in the first embodiment. Hereinafter, the differences will be described. The body movement separating unit 19 separates and removes a body movement component from the pulse wave correction data MKD ′ to generate body movement separated pulse wave data TBD. Here, the body movement separating unit 19 utilizes the property of body movement described below.
【００７６】体動は、腕の上下動や走行時の腕の振り等
によって生じるが、日常生活においては、人体を瞬間的
に動かすことはほとんどない。このため、日常生活で
は、体動波形ＴＨの周波数成分はそれほど高くなく、０
Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲にあるのが通常である。この場合、
脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲
にあることが多い。したがって、日常生活において、体
動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数
よりも低い周波数領域にある。The body movement is caused by the vertical movement of the arm, the swing of the arm at the time of running, and the like. Therefore, in daily life, the frequency component of the body motion waveform TH is not so high,
It is usually in the range of Hz to 1 Hz. in this case,
The fundamental frequency of the pulse waveform MH is often in the range of 1 Hz to 2 Hz. Therefore, in daily life, the frequency component of the body motion waveform TH is in a frequency range lower than the fundamental frequency of the pulse waveform MH.
【００７７】一方、ジョギング等のスポーツ中にあって
は、腕の振り等の影響があるため、体動波形ＴＨの周波
数成分が幾分高くなるが、運動量に応じて心拍数が増加
するため、脈波波形ＭＨの基本波周波数も同時に高くな
る。このため、スポーツ中においても、体動波形ＴＨの
周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周
波数領域にあるのが通常である。On the other hand, during sports such as jogging, the frequency component of the body movement waveform TH becomes somewhat higher due to the influence of the swing of the arm, but the heart rate increases in accordance with the amount of exercise. The fundamental frequency of the pulse waveform MH also increases at the same time. For this reason, even during sports, the frequency component of the body movement waveform TH is usually in a frequency range lower than the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH.
【００７８】体動分離部１９は、この点に着目して体動
成分を分離するものであり、脈波波形ＭＨの基本波成分
よりも低い周波数領域を無視するように構成されてい
る。この場合には、脈波波形ＭＨの基本波成分より高い
周波数領域に体動成分が存在すると脈象の検出精度が低
下する。しかしながら、上述したように体動成分は脈波
波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域にある確率
が高いので、高い精度で脈象の検出を行うことができ
る。図２２は、体動分離部１９の詳細なブロック図であ
る。波形整形部１９１は脈波波形ＭＨに波形整形を施し
て、脈波波形ＭＨと同期したリセットパルスを生成す
る。具体的には、上述した図６のリンギングフィルタ１
０１とゼロクロス検出回路１０２等によって構成され
る。カウンタ１９２は図示せぬクロックパルスを計数
し、前記リセットパルスによってカウント値がリセット
されるようになっている。また、平均値算出回路１９３
は、カウンタ１９２のカウント値の平均値を算出する。
具体的には、上述した図８に示す加算器１２１、係数回
路１２２，１２３、メモリ１２３等によって構成すれば
よい。この場合、平均値算出回路１９３によって算出さ
れる平均値は、脈波波形ＭＨの平均周期に対応する。し
たがって、平均値を参照すれば、脈波波形ＭＨの基本波
周波数を検知できる。Focusing on this point, the body motion separating section 19 separates a body motion component, and is configured to ignore a frequency region lower than the fundamental wave component of the pulse waveform MH. In this case, if the body motion component exists in a frequency region higher than the fundamental wave component of the pulse waveform MH, the detection accuracy of the pulse image decreases. However, as described above, the body motion component is more likely to be in a lower frequency region than the fundamental wave component of the pulse wave waveform MH, so that the pulse image can be detected with high accuracy. FIG. 22 is a detailed block diagram of the body movement separating unit 19. The waveform shaping section 191 performs waveform shaping on the pulse waveform MH, and generates a reset pulse synchronized with the pulse waveform MH. Specifically, the ringing filter 1 shown in FIG.
01 and the zero cross detection circuit 102 and the like. The counter 192 counts clock pulses (not shown), and the count value is reset by the reset pulse. Also, the average value calculation circuit 193
Calculates the average value of the count value of the counter 192.
Specifically, it may be configured by the adder 121, the coefficient circuits 122 and 123, the memory 123, and the like shown in FIG. In this case, the average value calculated by the average value calculation circuit 193 corresponds to the average cycle of the pulse wave waveform MH. Therefore, the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH can be detected by referring to the average value.
【００７９】次に、置換回路１９４は、前記平均値に基
づいて、脈波波形ＭＨの基本波周波数を含む周波数領域
を特定する。例えば、前記平均値が０．７１秒を示す場
合には、基本波周波数は１．４Ｈｚとなるので、特定さ
れる周波数領域は１Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなる。この後、
置換回路１９４は、特定周波数領域未満の周波数領域に
ついて、脈波補正データＭＫＤ’を「０」に置換して体
動分離脈波データＴＢＤを生成する。これにより、脈波
波形ＭＨの基本波周波数より低い周波数領域の成分は、
脈象の判定に当たって無視される。この場合、体動成分
とともに脈波成分も「０」に置換されてしまうが、脈波
波形ＭＨの特徴的な部分は基本波周波数よりも高域の周
波数領域に存在するため、「０」に置換しても脈象の判
定には影響をほとんど与えない。Next, the replacement circuit 194 specifies a frequency region including the fundamental frequency of the pulse waveform MH based on the average value. For example, when the average value indicates 0.71 seconds, the fundamental frequency is 1.4 Hz, so the specified frequency range is 1 Hz to 1.5 Hz. After this,
The replacement circuit 194 generates the body motion separated pulse wave data TBD by replacing the pulse wave correction data MKD ′ with “0” for the frequency region lower than the specific frequency region. Thereby, the component of the frequency region lower than the fundamental wave frequency of the pulse waveform MH is
Ignored in determining the context. In this case, the pulse wave component is replaced with “0” together with the body motion component. The replacement has almost no effect on the determination of the pulse.
【００８０】こうして生成された体動分離脈波データＴ
ＢＤに基づいて、図２１に示す脈象データ生成部１２
は、脈象の判定を行って脈象データＺＤを生成する。そ
して、脈象データＺＤが表示部１３に供給されると、表
示部１３は、例えば、「平脈」、「弦脈」、「滑脈」と
いった文字の他、特定の記号やアイコンを表示する。The body motion separation pulse wave data T thus generated
Based on the BD, the pulse data generation unit 12 shown in FIG.
Generates the pulse data ZD by determining the pulse data. When the pulse image data ZD is supplied to the display unit 13, the display unit 13 displays, for example, characters such as "flat pulse", "string pulse", and "smooth pulse", as well as specific symbols and icons.
【００８１】２．第４実施形態の動作 次に、第４実施形態の動作について図面を参照しつつ説
明する。この例では、脈波検出用センサユニット１３０
によって、図１６（ａ）に示す脈波波形ＭＨ（基本波周
波数１．３Ｈｚ）が検出されたものとすれば、期間Ｔｃ
の脈波補正データＭＫＤ’は、図１７に示すものとな
る。この場合、置換回路１９４によって特定される周波
数領域は１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなるので、置換の対
象となる周波数領域は、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚに対応
するＭａ１２〜Ｍａ８２と０Ｈｚ〜０．５Ｈｚに対応す
るＭａ１１〜Ｍａ８１となる。したがって、脈波補正デ
ータＭＫＤ’のデータＭａ１２〜Ｍａ８２，Ｍａ１１〜
Ｍａ８１は「０」に置換され、図２３に示す体動分離脈
波データＴＢＤが生成される。2. Operation of Fourth Embodiment Next, an operation of the fourth embodiment will be described with reference to the drawings. In this example, the pulse wave detection sensor unit 130
As a result, if the pulse waveform MH (fundamental frequency 1.3 Hz) shown in FIG. 16A is detected, the period Tc
The pulse wave correction data MKD ′ is as shown in FIG. In this case, the frequency range specified by the replacement circuit 194 is 1.0 Hz to 1.5 Hz, and the frequency range to be replaced is Ma12 to Ma82 and 0 Hz to 0 corresponding to 0.5 Hz to 1.0 Hz. Ma11 to Ma81 corresponding to .5 Hz. Accordingly, the data Ma12 to Ma82, Ma11 to Ma11 of the pulse wave correction data MKD '
Ma81 is replaced with “0”, and the body movement separated pulse wave data TBD shown in FIG. 23 is generated.
【００８２】この後、脈象データ生成部１２は、この体
動分離脈波データＴＢＤに基づいて脈象を判定する。こ
の例では、期間ｔ２，ｔ３について、２．０Ｈｚ以上の
合計Ｓ１が２８であるから、「Ｓ１≧１５」となる。ま
た、期間ｔ２について４．０〜３．０Ｈｚの周波数成分
の合計Ｓ２は９となる。また、期間ｔ３について４．０
〜３．０Ｈｚの周波数成分の合計Ｓ３は１３となる。こ
のため、「Ｓ２＜Ｓ３」になる。したがって、上述した
判定基準によれば滑脈と判定され、脈象データ生成部１
２は、脈象データＺＤとして滑脈であることを示すデー
タＤkを生成する。Thereafter, the pulse data generator 12 determines pulse based on the body movement separated pulse wave data TBD. In this example, for the periods t2 and t3, the total S1 at 2.0 Hz or more is 28, so that “S1 ≧ 15”. In addition, the total S2 of the frequency components of 4.0 to 3.0 Hz for the period t2 is 9. In addition, 4.0 for the period t3.
The total S3 of the frequency components of up to 3.0 Hz is 13. Therefore, “S2 <S3” is satisfied. Therefore, according to the above-described criterion, it is determined that the pulse is a smooth pulse, and the pulse data generation unit 1
2 generates data Dk indicating that it is a smooth pulse as pulse image data ZD.
【００８３】このように第４実施形態によれば、体動成
分は脈波波形ＭＨの基本波周波数成分よりも低い周波数
領域に存在することが確率的に高いという体動の性質を
巧みに利用して体動成分を分離した。このため、第２，
第３実施形態で必要とされた加速度センサ２１や第２の
ウエーブレット変換部１０Ｂといった構成を省略するこ
とができ、しかも体動がある場合でも正確に脈象を検出
することが可能となる。As described above, according to the fourth embodiment, the nature of body motion that the body motion component is stochastically higher in the frequency region lower than the fundamental frequency component of the pulse wave waveform MH is skillfully used. Then, the body motion component was separated. Therefore, the second
The components such as the acceleration sensor 21 and the second wavelet converter 10B required in the third embodiment can be omitted, and even if there is a body movement, it is possible to accurately detect a pulse image.
【００８４】Ｆ．第５実施形態 上述した第２〜第４実施形態にあっては、脈波波形ＭＨ
にウエーブレット変換を施して変換結果から体動成分を
除去し、その時間周波数領域のエネルギーレベルに基づ
いて脈象を特定した。ところで、ウエーブレット処理に
おいては、ウエーブレット変換された変換結果に逆ウエ
ーブレット変換を施せば時間軸上の信号を再現できるこ
とが知られている。第５実施形態は、この点に着目して
なされたものであり、体動成分を除去したウエーブレッ
ト変換結果に逆ウエーブレット変換を施して、時間軸上
で脈象を特定するものである。F. Fifth Embodiment In the above-described second to fourth embodiments, the pulse wave waveform MH
Was subjected to wavelet transform to remove the body motion component from the transform result, and a pulse was specified based on the energy level in the time-frequency domain. By the way, in the wavelet processing, it is known that a signal on a time axis can be reproduced by performing an inverse wavelet transform on a transform result obtained by the wavelet transform. In the fifth embodiment, attention is paid to this point, and a wavelet transform result obtained by removing a body motion component is subjected to inverse wavelet transform to specify a pulse on a time axis.
【００８５】１．第５実施形態の構成 第５実施形態に係わる脈波診断装置の外観構成は、図２
に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここで
は説明を省略し、その電気的構成について説明する。な
お、この例にあっては、上述した第４実施形態に逆ウエ
ーブレット変換を適用した場合を一例として説明する
が、第２，第３実施形態に逆ウエーブレット変換を適用
し、時間軸上で脈象を特定するようにしてもよい。1. Configuration of Fifth Embodiment The external configuration of the pulse wave diagnostic apparatus according to the fifth embodiment is shown in FIG.
Since the configuration is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. In this example, the case where the inverse wavelet transform is applied to the above-described fourth embodiment will be described as an example. However, when the inverse wavelet transform is applied to the second and third embodiments, May be used to specify the pulse.
【００８６】図２４に第５実施形態に係わる脈波診断装
置のブロック図を示す。第５実施形態に係わる脈波診断
装置は、周波数補正部１１が用いられていない点、脈象
データ生成部１２の替わりに脈象判定部２２が設けられ
ている点、体動分離部１９と脈象判定部２２の間に逆ウ
エーブレット変換部２０が設けられている点で、図２１
に示す第４実施形態の脈波診断装置と相違する。以下、
相違点について説明する。FIG. 24 is a block diagram showing a pulse wave diagnostic apparatus according to the fifth embodiment. The pulse wave diagnostic apparatus according to the fifth embodiment is characterized in that the frequency correction unit 11 is not used, the pulse image determination unit 22 is provided instead of the pulse image data generation unit 12, the body motion separation unit 19 and the pulse image determination unit are used. 21 in that an inverse wavelet transform unit 20 is provided between the
Is different from the pulse wave diagnostic apparatus of the fourth embodiment shown in FIG. Less than,
The difference will be described.
【００８７】まず、周波数補正部１１を設けなかったの
は、本例では時間軸上の信号波形から脈象を特定するた
め、ウエーブレット変換の変換結果を各時間周波数領域
毎に比較する必要がないからである。また、他の理由
は、逆ウエーブレット変換は、ウエーブレット変換の変
換結果に処理を施して時間軸上の信号波形を再現するも
のであるから、周波数補正を施すと信号波形が正確に再
現されないからである。First, the reason why the frequency correction unit 11 is not provided is that it is not necessary to compare the conversion result of the wavelet conversion for each time-frequency region in order to specify a pulse from the signal waveform on the time axis in this example. Because. Another reason is that the inverse wavelet transform processes the conversion result of the wavelet transform and reproduces the signal waveform on the time axis. Therefore, if the frequency correction is performed, the signal waveform is not accurately reproduced. Because.
【００８８】次に、逆ウエーブレット変換部２０は、ウ
エーブレット変換部１０と相補的な関係にあり、以下に
示す数２を演算する。Next, the inverse wavelet transform unit 20 has a complementary relationship with the wavelet transform unit 10, and calculates the following equation (2).
【数２】 (Equation 2)
【００８９】これにより、体動分離脈波データＴＢＤに
基づいて、体動分離脈波波形ＴＭＨが得られる。例え
ば、脈波検出用センサユニット１３０によって図１６
（ａ）に示す脈波波形ＭＨが検出されたとすると、期間
Ｔｃにおいて、脈波解析データＭＫＤは図１７に示すも
のとなる。次に、体動分離部１９によって体動成分が除
去されると、図２３に示す体動分離脈波データＴＢＤが
得られる。そして、逆ウエーブレット変換部２０によっ
て逆ウエーブレット変換が施されると、図１６（ｃ）に
示す脈波波形ＭＨ’が体動分離脈波波形ＴＭＨとして生
成される。As a result, a body motion separated pulse wave waveform TMH is obtained based on the body motion separated pulse wave data TBD. For example, the pulse wave detecting sensor unit 130 shown in FIG.
Assuming that the pulse wave waveform MH shown in (a) is detected, the pulse wave analysis data MKD is as shown in FIG. 17 during the period Tc. Next, when the body motion component is removed by the body motion separating unit 19, the body motion separated pulse wave data TBD shown in FIG. 23 is obtained. Then, when the inverse wavelet transform is performed by the inverse wavelet transform unit 20, the pulse wave waveform MH ′ shown in FIG. 16C is generated as the body motion separated pulse wave waveform TMH.
【００９０】次に、脈象判定部２２は、まず、脈象を特
定するため体動分離脈波波形ＴＭＨの形状を特定する波
形パラメータを抽出する。ここで、１拍分の体動分離脈
波波形ＴＭＨが図２５に示すごとき形状をしているとす
れば、波形パラメータを以下のように定義する。なお、
図２１において縦軸は血圧であり、横軸は時間である。 １拍に対応した脈波が立ち上がってから（以下、この
立ち上がり時刻を脈波開始時刻という）次の拍に対応し
た脈波が立ち上がりを開始するまでの時間ｔ6 脈波内に順次現れる極大点Ｐ１，極小点Ｐ２，極大点
Ｐ３，極小点Ｐ４および極大点Ｐ５の血圧値ｙ1〜ｙ5 脈波開始時刻以後、上記各点Ｐ１〜Ｐ５が現れるまで
の経過時間ｔ1〜ｔ5 Next, the pulse determination section 22 first extracts waveform parameters for specifying the shape of the body motion separated pulse waveform TMH in order to specify the pulse. Here, assuming that the body motion separation pulse wave waveform TMH for one beat has a shape as shown in FIG. 25, the waveform parameters are defined as follows. In addition,
In FIG. 21, the vertical axis represents blood pressure, and the horizontal axis represents time. From the rise of the pulse wave corresponding to one beat (hereinafter, this rising time of the pulse wave start time) appear sequentially maximum point in time t 6 the pulse wave to a pulse wave corresponding to the next beat starts to rise P1, minimum point P2, maximum point P3, the blood pressure value of the minimum point P4 and maximum point P5 y 1 ~y 5 pulse wave start time after the elapsed time t 1 ~t 5 to each point P1~P5 appears
【００９１】脈象判定部２２は、波形パラメータを算出
するために、上記極大点或いは極小点について、これら
各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を抽出す
る。なお、ピーク情報の詳細についてはその内容が脈象
判定部の構成，動作に関連するため、回路の構成を説明
した時点でピーク情報の詳細に言及する。The pulse determining unit 22 extracts information called “peak information” related to each of the maximum point or the minimum point in order to calculate the waveform parameter. Since the details of the peak information relate to the configuration and operation of the pulse determination unit, the details of the peak information will be referred to when the circuit configuration is described.
【００９２】図２６は脈象判定部２２の構成を示すブロ
ック図である。図において１８１はマイクロコンピュー
タであって、各構成部分を制御する。１８４はＲＡＭに
よって構成される波形メモリであり、体動分離脈波波形
ＴＭＨの波形値Ｗを順次記憶する。１９１は波形値アド
レスカウンタであり、マイクロコンピュータ１８１から
波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、サンプ
リングクロックφをカウントし、そのカウント結果を波
形値Ｗを書き込むべき波形値アドレスＡＤＲ１として出
力する。この波形値アドレスＡＤＲ１はマイクロコンピ
ュータ１８１により監視される。FIG. 26 is a block diagram showing the configuration of the pulse determination unit 22. In the figure, reference numeral 181 denotes a microcomputer which controls each component. Reference numeral 184 denotes a waveform memory constituted by a RAM, which sequentially stores the waveform values W of the body motion separation pulse wave waveform TMH. Reference numeral 191 denotes a waveform value address counter which counts the sampling clock φ while the microcomputer 181 outputs the waveform sampling instruction START, and outputs the count result as a waveform value address ADR1 to which the waveform value W is to be written. This waveform value address ADR1 is monitored by the microcomputer 181.
【００９３】１９２はセレクタであり、マイクロコンピ
ュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されていない
場合、波形値アドレスカウンタ１９１が出力する波形値
アドレスＡＤＲ１を選択して波形メモリ１８４のアドレ
ス入力端へ供給する。一方、マイクロコンピュータ１８
１からセレクト信号Ｓ１が出力されている場合、マイク
ロコンピュータ１８１が出力する読み出しアドレスＡＤ
Ｒ４を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供
給する。Reference numeral 192 denotes a selector, which selects the waveform value address ADR1 output from the waveform value address counter 191 and supplies it to the address input terminal of the waveform memory 184 when the microcomputer 181 does not output the select signal S1. On the other hand, the microcomputer 18
1, the select signal S1 is output, and the read address AD output by the microcomputer 181 is output.
R4 is selected and supplied to the address input terminal of the waveform memory 184.
【００９４】２０１は微分回路であり、ローパスフィル
タ１８３から順次出力される波形値Ｗの時間微分を演算
して出力する。２０２は零クロス検出回路であり、波形
値Ｗが極大値または極小値となることにより波形値Ｗの
時間微分が０となった場合に零クロス検出パルスＺを出
力する。さらに詳述すると、零クロス検出回路２０２
は、図２７に例示する脈波の波形においてピーク点Ｐ
１，Ｐ２，…，を検出するために設けられた回路であ
り、これらのピーク点に対応した波形値Ｗが入力された
場合に零クロス検出パルスＺを出力する。Reference numeral 201 denotes a differentiating circuit which calculates and outputs the time derivative of the waveform value W sequentially output from the low-pass filter 183. Reference numeral 202 denotes a zero cross detection circuit, which outputs a zero cross detection pulse Z when the time derivative of the waveform value W becomes 0 due to the waveform value W becoming a maximum value or a minimum value. More specifically, the zero cross detection circuit 202
Is the peak point P in the pulse wave waveform illustrated in FIG.
, And outputs a zero-cross detection pulse Z when a waveform value W corresponding to these peak points is input.
【００９５】２０３はピークアドレスカウンタであり、
マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲ
Ｔが出力されている期間、零クロス検出パルスＺをカウ
ントし、そのカウント結果をピークアドレスＡＤＲ２と
して出力する。２０４は移動平均算出回路であり、現時
点までに微分回路２０１から出力された過去所定個数分
の波形値Ｗの時間微分値の平均値を算出し、その結果を
現時点に至るまでの脈波の傾斜を表す傾斜情報ＳＬＰと
して出力する。Reference numeral 203 denotes a peak address counter.
Waveform sampling instruction STAR from microcomputer 181
While T is being output, the zero cross detection pulse Z is counted, and the count result is output as the peak address ADR2. Reference numeral 204 denotes a moving average calculation circuit that calculates the average value of the time differential values of a predetermined number of waveform values W output from the differentiating circuit 201 up to the present time, and calculates the result as the pulse wave gradient up to the current time. Is output as inclination information SLP representing
【００９６】２０５は次に述べるピーク情報を記憶する
ために設けられたピーク情報メモリである。ここで、以
下にピーク情報の詳細について説明する。すなわち、図
２８に示すピーク情報の内容の詳細は以下に列挙する通
りである。 波形値アドレスＡＤＲ１ ローパスフィルタ１８３から出力される波形値Ｗが極大
値または極小値となった時点で波形値アドレスカウンタ
１９１から出力されている書き込みアドレスである。換
言すれば、極大値または極小値に相当する波形値Ｗの波
形メモリ１８４における書き込みアドレスである。 ピーク種別Ｂ／Ｔ 上記波形値アドレスＡＤＲ１に書き込まれた波形値Ｗが
極大値Ｔ（Ｔｏｐ）であるか極小値Ｂ（Ｂｏｔｔｏｍ）
であるかを示す情報である。 波形値Ｗ 上記極大値または極小値に相当する波形値である。 ストローク情報ＳＴＲＫ 直前のピーク値から当該ピーク値に至るまでの波形値の
変化分である。 傾斜情報ＳＬＰ 当該ピーク値に至るまでの過去所定個数分の波形値の時
間微分の平均値である。Reference numeral 205 denotes a peak information memory provided for storing peak information described below. Here, the details of the peak information will be described below. That is, the details of the contents of the peak information shown in FIG. 28 are as listed below. Waveform value address ADR1 This is a write address output from the waveform value address counter 191 when the waveform value W output from the low-pass filter 183 reaches a maximum value or a minimum value. In other words, it is the write address in the waveform memory 184 of the waveform value W corresponding to the maximum value or the minimum value. Peak type B / T The waveform value W written to the waveform value address ADR1 is a local maximum value T (Top) or a local minimum value B (Bottom).
Is information indicating whether the Waveform value W is a waveform value corresponding to the maximum value or the minimum value. Stroke information STRK is a change in waveform value from the immediately preceding peak value to the peak value. Slope information SLP This is the average value of the time derivative of a predetermined number of waveform values in the past up to the peak value.
【００９７】次に、マイクロコンピュータ１８１の制御
下における脈象判定部２２の動作を説明する。Next, the operation of the pulse image judging section 22 under the control of the microcomputer 181 will be described.
【００９８】（ａ）波形およびそのピーク情報の採取 マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡ
ＲＴが出力されると、波形値アドレスカウンタ１９１お
よびピークアドレスカウンタ２０３のリセットが解除さ
れる。この結果、波形値アドレスカウンタ１９１により
サンプリングクロックφのカウントが開始され、そのカ
ウント値が波形値アドレスＡＤＲ１としてセレクタ１９
２を介して波形メモリ１８４に供給される。そして、人
体から検出された脈波信号がＡ／Ｄ変換器１８２に入力
され、サンプリングクロックφに従ってデジタル信号に
順次変換され、ローパスフィルタ１８３を介し波形値Ｗ
として順次出力される。このようにして出力された波形
値Ｗは、波形メモリ１８４に順次供給され、その時点に
おいて波形値アドレスＡＤＲ１によって指定される記憶
領域に書込まれる。以上の動作により、図２７に例示す
る脈波波形に対応した一連の波形値Ｗが波形メモリ１８
４に蓄積される。(A) Sampling of Waveform and Its Peak Information Waveform sampling instruction STA by microcomputer 181
When RT is output, the reset of the waveform value address counter 191 and the peak address counter 203 is released. As a result, the counting of the sampling clock φ is started by the waveform value address counter 191, and the count value is used as the waveform value address ADR 1 by the selector 19.
2 is supplied to the waveform memory 184. Then, the pulse wave signal detected from the human body is input to the A / D converter 182, and is sequentially converted into a digital signal in accordance with the sampling clock φ.
Are sequentially output as The waveform values W output in this manner are sequentially supplied to the waveform memory 184, and are written into a storage area specified by the waveform value address ADR1 at that time. By the above operation, a series of waveform values W corresponding to the pulse waveform illustrated in FIG.
4 is stored.
【００９９】一方、上記動作と並行して、ピーク情報の
検出およびピーク情報メモリ２０５への書込みが、以下
に説明するようにして行われる。まず、体動分離脈波波
形ＴＭＨの波形値Ｗの時間微分が微分回路２０１によっ
て演算され、この時間微分が零クロス検出回路２０２お
よび移動平均算出回路２０４に入力される。移動平均算
出回路２０４は、このようにして波形値Ｗの時間微分値
が供給される毎に過去所定個数の時間微分値の平均値
（すなわち、移動平均値）を演算し、演算結果を傾斜情
報ＳＬＰとして出力する。ここで、波形値Ｗが上昇中も
しくは上昇を終えて極大状態となっている場合は傾斜情
報ＳＬＰとして正の値が出力され、下降中もしくは下降
を終えて極小状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰと
して負の値が出力される。On the other hand, in parallel with the above operation, the detection of the peak information and the writing to the peak information memory 205 are performed as described below. First, the time derivative of the waveform value W of the body movement separated pulse wave waveform TMH is calculated by the differentiating circuit 201, and the time derivative is input to the zero cross detection circuit 202 and the moving average calculation circuit 204. The moving average calculation circuit 204 calculates the average value (ie, moving average value) of a predetermined number of time differential values in the past each time the time differential value of the waveform value W is supplied in this way, and outputs the calculation result as the slope information. Output as SLP. Here, a positive value is output as the slope information SLP when the waveform value W is rising or has finished rising and has reached the maximum state, and when the waveform value W has fallen or has finished falling and has reached the minimum state, the slope information SLP has changed. A negative value is output as SLP.
【０１００】そして、例えば図２７に示す極大点Ｐ１に
対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力さ
れると、時間微分として０が微分回路２０１から出力さ
れ、零クロス検出回路２０２から零クロス検出パルスＺ
が出力される。この結果、マイクロコンピュータ１８１
により、その時点における波形値アドレスカウンタ１９
１のカウント値である波形アドレスＡＤＲ１，波形値
Ｗ，ピークアドレスカウンタのカウント値であるピーク
アドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）および傾
斜情報ＳＬＰが取り込まれる。また、零クロス検出パル
スＺが出力されることによってピークアドレスカウンタ
２０３のカウント値ＡＤＲ２が１になる。Then, for example, when the waveform value W corresponding to the maximum point P1 shown in FIG. 27 is output from the low-pass filter 183, 0 is output from the differentiating circuit 201 as the time differentiation, and the zero-cross detecting circuit 202 detects the zero-cross. Pulse Z
Is output. As a result, the microcomputer 181
As a result, the waveform value address counter 19 at that time
The waveform address ADR1 and the waveform value W which are the count value of 1, the peak address ADR2 (in this case, ADR2 = 0) which is the count value of the peak address counter, and the inclination information SLP are fetched. Further, the count value ADR2 of the peak address counter 203 becomes 1 by outputting the zero cross detection pulse Z.
【０１０１】一方、マイクロコンピュータ１８１は、取
り込んだ傾斜情報ＳＬＰの符号に基づいてピーク種別Ｂ
／Ｔを作成する。この場合のように極大値Ｐ１の波形値
Ｗが出力されている時にはその時点において正の傾斜情
報が出力されているので、マイクロコンピュータ１８１
はピーク情報Ｂ／Ｔの値を極大値に対応したものとす
る。そしてマイクロコンピュータ１８１は、ピークアド
レスカウンタ２０３から取り込んだピークアドレスＡＤ
Ｒ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）をそのまま書込アドレ
スＡＤＲ３として指定し、波形値Ｗ，この波形値Ｗに対
応した波形アドレスＡＤＲ１，ピーク種別Ｂ／Ｔ，傾斜
情報ＳＬＰを第１回目のピーク情報としてピーク情報メ
モリ２０５に書き込む。なお、第１回目のピーク情報の
書き込みの場合は、直前のピーク情報がないためストロ
ーク情報ＳＴＲＫの作成および書き込みは行わない。On the other hand, the microcomputer 181 determines the peak type B based on the sign of the acquired inclination information SLP.
/ T is created. When the waveform value W of the local maximum value P1 is output as in this case, since the positive slope information is output at that time, the microcomputer 181
Indicates that the value of the peak information B / T corresponds to the maximum value. Then, the microcomputer 181 calculates the peak address AD obtained from the peak address counter 203.
R2 (ADR2 = 0 in this case) is specified as it is as the write address ADR3, and the waveform value W, the waveform address ADR1, the peak type B / T corresponding to the waveform value W, and the slope information SLP are used as the first peak information. Is written to the peak information memory 205. In the case of the first writing of the peak information, the stroke information STRK is not created or written because there is no immediately preceding peak information.
【０１０２】その後、図２７に示す極小点Ｐ２に対応し
た波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力される
と、上述と同様に零クロス検出パルスＺが出力され、書
込アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスＡＤＲ
２（＝１），傾斜情報ＳＬＰ（＜０）がマイクロコンピ
ュータ１８１により取り込まれる。そして、上記と同
様、マイクロコンピュータ１８１により、傾斜情報ＳＬ
Ｐに基づいてピーク種別Ｂ／Ｔ（この場合、”Ｂ”）が
決定される。また、マイクロコンピュータ１８１により
ピークアドレスＡＤＲ２よりも１だけ小さいアドレスが
読み出しアドレスＡＤＲ３としてピーク情報メモリ２０
５に供給され、第１回目に書き込まれた波形値Ｗが読み
出される。そして、マイクロコンピュータ１８１によ
り、ローパスフィルタ１８３から今回取り込んだ波形値
Ｗとピーク情報メモリ２０５から読み出した第１回目の
波形値Ｗとの差分が演算され、ストローク情報ＳＴＲＫ
が求められる。このようにして求められたピーク種別Ｂ
／Ｔ，ストローク情報ＳＴＲＫが他の情報，すなわち波
形値アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，傾斜情報ＳＬＰ，と
共に第２回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０
５のピークアドレスＡＤＲ３＝１に対応した記憶領域に
書き込まれる。以後、ピーク点Ｐ３，Ｐ４，…，が検出
された場合も同様の動作が行われる。そして所定時間が
経過すると、マイクロコンピュータ１８１により波形採
取指示ＳＴＡＲＴの出力が停止され、波形値Ｗおよびピ
ーク情報の採取が終了する。Thereafter, when the waveform value W corresponding to the minimum point P2 shown in FIG. 27 is output from the low-pass filter 183, the zero cross detection pulse Z is output in the same manner as described above, and the write address ADR1, the waveform value W, Peak address ADR
2 (= 1), the inclination information SLP (<0) is taken in by the microcomputer 181. Then, similarly to the above, the microcomputer 181 controls the inclination information SL.
The peak type B / T (“B” in this case) is determined based on P. An address smaller than the peak address ADR2 by one by the microcomputer 181 is set as a read address ADR3 in the peak information memory 20.
5 and the first written waveform value W is read out. Then, the microcomputer 181 calculates the difference between the waveform value W fetched this time from the low-pass filter 183 and the first waveform value W read from the peak information memory 205, and calculates the stroke information STRK.
Is required. Peak type B obtained in this way
/ T and stroke information STRK together with other information, that is, the waveform value address ADR1, the waveform value W, the inclination information SLP, and the peak information memory 20 as the second peak information.
5 is written to the storage area corresponding to the peak address ADR3 = 1. Thereafter, when the peak points P3, P4,... Are detected, the same operation is performed. When the predetermined time has elapsed, the microcomputer 181 stops outputting the waveform collection instruction START, and the collection of the waveform value W and the peak information ends.
【０１０３】（ｂ）脈波波形の分割処理 ピーク情報メモリ２０５に記憶された各種情報のうち、
波形パラメータの採取を行う１拍分の波形に対応した情
報を特定するための処理がマイクロコンピュータ１８１
により行われる。まず、ピーク情報メモリ２０５から各
ピーク点Ｐ１，Ｐ２，…，に対応した傾斜情報ＳＬＰお
よびストローク情報ＳＴＲＫが順次読み出される。次い
で、各ストローク情報ＳＴＲＫの中から正の傾斜に対応
したストローク情報（すなわち、対応する傾斜情報ＳＬ
Ｐが正の値となっているもの）が選択され、これらのス
トローク情報の中からさらに値の大きなもの上位所定個
数が選択される。そして、選択されたストローク情報Ｓ
ＴＲＫの中から中央値に相当するものが選択され、波形
パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の立ち上がり
部（例えば図２７において符号ＳＴＲＫＭによって示し
た立ち上がり部）のストローク情報が求められる。そし
て、当該ストローク情報のピークアドレスよりも１だけ
前のピークアドレス（すなわち、波形パラメータの抽出
を行うべき１拍分の脈波の開始点Ｐ６のピークアドレ
ス）が求められる。(B) Pulse Wave Waveform Division Processing Of the various information stored in the peak information memory 205,
The microcomputer 181 performs a process for specifying information corresponding to a waveform for one beat for acquiring a waveform parameter.
It is performed by First, the slope information SLP and the stroke information STRK corresponding to each peak point P1, P2,... Are sequentially read from the peak information memory 205. Next, the stroke information corresponding to the positive slope (ie, the corresponding slope information SL) is selected from the stroke information STRK.
(P is a positive value) is selected, and a higher-order predetermined number having a larger value is selected from the stroke information. Then, the selected stroke information S
The one corresponding to the median value is selected from the TRKs, and the stroke information of the rising portion (for example, the rising portion indicated by reference numeral STRKM in FIG. 27) of one pulse from which the waveform parameter is to be extracted is obtained. Then, a peak address one before the peak address of the stroke information (that is, the peak address of the start point P6 of the pulse wave for one beat from which to extract the waveform parameter) is obtained.
【０１０４】（ｃ）波形パラメータの抽出 マイクロコンピュータ１８１は、ピーク情報メモリ２０
５に記憶された上記１拍分の脈波に対応した各ピーク情
報を参照して各波形パラメータを算出する。この処理は
例えば次のようにして求められる。 血圧値ｙ1〜ｙ5 ピーク点Ｐ７〜Ｐ１１に対応する波形値をそれぞれｙ1
〜ｙ5とする。 時間ｔ1 ピーク点Ｐ７に対応する波形アドレスからピーク点Ｐ６
に対応する波形アドレスを差し引き、その結果に対して
サンプリングクロックφの周期を乗じてｔ1 を算出す
る。 時間ｔ2〜ｔ6 上記ｔ1と同様、対応する各ピーク点間の波形アドレス
差に基づいて演算する。そして、以上のようにして得ら
れた各波形パラメータはマイクロコンピュータ１８１内
部のバッファメモリに蓄積される。(C) Extraction of Waveform Parameters The microcomputer 181 uses the peak information memory 20
Each waveform parameter is calculated with reference to each peak information corresponding to the one-pulse wave stored in 5. This processing is obtained as follows, for example. The waveform values corresponding to blood pressure values y 1 ~y 5 peak point P7~P11 each y 1
And ~y 5. Time t 1 peak point from the waveform address corresponding to peak point P7 P6
Is subtracted, and the result is multiplied by the period of the sampling clock φ to calculate t 1 . Similar to the time t 2 ~t 6 above t 1, is calculated based on waveform address difference between each corresponding peak point. Each waveform parameter obtained as described above is stored in the buffer memory inside the microcomputer 181.
【０１０５】（ｄ）波形パラメータに基づく脈象の判定
処理 以下、波形パラメータに基づく脈象の判定処理について
図２９に示すフローチャートを参照して説明する。 ｄ−１：主波の波形幅Ｗｔの算出動作 上述したようにピーク情報は、図２５に示す波形ピーク
Ｐ１〜Ｐ５についての時間ｔ１〜ｔ５、血圧ｙ１〜ｙ
４、および波形の１周期ｔ６からなる。一般に、脈波波
形は、最初の昇降による主波（ピーク点Ｐ１に対応）、
それに続く重拍前波（ピーク点Ｐ３に対応）、降中狭
（ピークＰ点３からピーク点Ｐ４に対応）および重拍波
（ピーク点Ｐ５に対応）から成り立っている。主波は左
心室の急性駆出期に相当する。重拍前波は大動脈の弾性
拡大と抹消反射波の相互関係によって構成される。降中
狭は左心室拡張期の大動脈の圧力を表し、拡張期圧に相
応する。さらに、重拍波は大動脈弁閉鎖に伴う外端血流
の逆流による波である。(D) Pulse determination processing based on waveform parameters The pulse determination processing based on waveform parameters will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. d-1: Operation of Calculating Main Waveform Width Wt As described above, the peak information includes the times t1 to t5 and the blood pressures y1 to y for the waveform peaks P1 to P5 shown in FIG.
4 and one cycle t6 of the waveform. In general, the pulse waveform has a main wave (corresponding to the peak point P1) by the first ascending and descending,
Subsequent to this, it is composed of a prepulse wave (corresponding to the peak point P3), a descending narrow wave (corresponding to the peak point P4 from the peak point P4), and a superpulse wave (corresponding to the peak point P5). The main wave corresponds to the acute ejection phase of the left ventricle. The prepulse wave is constituted by the interrelation of elastic expansion of the aorta and peripheral reflected waves. Descending narrow represents the pressure of the aorta during left ventricular diastole and corresponds to the diastolic pressure. Furthermore, the dichotomy pulse is a wave caused by the regurgitation of the outer blood flow accompanying the aortic valve closure.
【０１０６】マイクロコンピュータ１８１は、ピーク情
報に基づいて、脈波の種類を以下のように判別するが、
これに先立ち、図２５に示すＷｔを算出する。Ｗｔは、
主波の高さｙ１から１／３の位置における波形幅であ
る。図２１において、マイクロコンピュータ１８１は、
２＊ｙ１／３を算出し（ステップＳ３００）、算出結果
と波形メモリ１８４から読み出した波高値をこれと順次
比較する。そして、両者が一致した時点の波形アドレス
をマイクロコンピュータ１８１内のバッファメモリに格
納する（ステップＳ３０１）。これにより点Ｑａ，点Ｑ
ｂの時間を求め、両者の差を演算して主波の波形幅Ｗｔ
を算出する（ステップＳ３０２）。The microcomputer 181 determines the type of the pulse wave based on the peak information as follows.
Prior to this, Wt shown in FIG. 25 is calculated. Wt is
This is the waveform width at a position 1/3 from the height y1 of the main wave. In FIG. 21, the microcomputer 181 includes:
2 * y1 / 3 is calculated (step S300), and the calculation result is sequentially compared with the peak value read from the waveform memory 184. Then, the waveform address at the time when both match is stored in the buffer memory in the microcomputer 181 (step S301). As a result, the points Qa and Q
b, the difference between the two is calculated, and the waveform width Wt of the main wave is calculated.
Is calculated (step S302).
【０１０７】ｄ−２：脈の種類の判別動作 次にマイクロコンピュータ１８１は、脈の種類は以下の
ようにして判別する。 弦脈は、図１１に示すように、重拍前波が主波と融合
しているため、1)主波が広くまた2)主波の高さに対して
重拍前波の高さが比較的高い等の特徴である。このた
め、マイクロコンピュータ１８１は、以下の関係式（５
５）〜（５９）を演算し、これらを満たす場合に弦脈と
判定する（ステップＳ３０３）。 ０．２０＜Ｗｔ／ｔ＜０．２８ …（５５） ｙ３／ｙ１≧０．７ …（５６） ｙ４／ｙ１≧０．５ …（５７） （ｙ５−ｙ４）／ｙ１＜０．０３ …（５８） ｔ１＜０．１２ …（５９）D-2: Pulse type determination operation Next, the microcomputer 181 determines the pulse type as follows. As shown in FIG. 11, since the prepulse wave is fused with the main wave in the chord vein, 1) the main wave is wide and 2) the height of the prepulse wave is higher than the height of the main wave. Features such as relatively high. For this reason, the microcomputer 181 calculates the following relational expression (5)
5) to (59) are calculated, and if these are satisfied, it is determined to be a chord (step S303). 0.20 <Wt / t <0.28 (55) y3 / y1 ≧ 0.7 (56) y4 / y1 ≧ 0.5 (57) (y5-y4) / y1 <0.03 (( 58) t1 <0.12 (59)
【０１０８】平脈は、図１２に示すように、主波、重
拍前波、重拍波からなる三峰波である。このため、マイ
クロコンピュータ１８１は、以下の関係式（６０）〜
（６４）を演算し、これらを満たす場合に平脈と判定す
る（ステップＳ３０４）。 ｙ３／ｙ１＜０．７ …（６０） ｙ３／ｙ１＞ｙ４／ｙ１ …（６１） ０．３≦ｙ４／ｙ１＜０．５ …（６２） （ｙ５−ｙ４）／ｙ１＞０．０５ …（６３） ０．１２＜Ｗｔ／ｔ＜０．２ …（６４）As shown in FIG. 12, the flat pulse is a trimodal wave composed of a main wave, a pre-multiple wave, and a multi-pulse wave. For this reason, the microcomputer 181 calculates the following relational expressions (60) to
(64) is calculated, and when these are satisfied, it is determined as a normal pulse (step S304). y3 / y1 <0.7 (60) y3 / y1> y4 / y1 (61) 0.3 ≦ y4 / y1 <0.5 (62) (y5-y4) / y1> 0.05 ( 63) 0.12 <Wt / t <0.2 (64)
【０１０９】滑脈は、図１３に示すように、主波と重
拍前波がほとんど重なっている二峰波である。このた
め、マイクロコンピュータ１８１は、以下の関係式（６
５）〜（６８）を演算し、これらを満たす場合に滑脈と
判定する（ステップＳ３０５）。 ０．２＜ｙ３／ｙ１＜０．４ …（６５） ０．２＜ｙ４／ｙ１＜０．４ …（６６） （ｙ５−ｙ４）／ｙ１＞０．１ …（６７） Ｗｔ／ｔ＜０．２０ …（６８） こうして、脈象の種類が特定されると、脈象判定部２２
は、脈象を示す脈象データＺＤを生成する（ステップＳ
３０６）。なお、上記した弦脈、平脈、滑脈のいずれに
も該当しない場合には、エラーとして処理される（ステ
ップＳ３０６）。[0109] As shown in Fig. 13, the smooth pulse is a bimodal wave in which the main wave and the pre-multiple wave almost overlap. For this reason, the microcomputer 181 calculates the following relational expression (6).
5) to (68) are calculated, and if these are satisfied, it is determined as a smooth vein (step S305). 0.2 <y3 / y1 <0.4 (65) 0.2 <y4 / y1 <0.4 (66) (y5-y4) / y1> 0.1 (67) Wt / t <0 ..20 (68) When the type of pulse is specified in this way, the pulse determining unit 22
Generates pulse data ZD indicating pulse (step S
306). If none of the above-described chord veins, flat veins, or smooth veins, it is processed as an error (step S306).
【０１１０】このように第５実施形態においては、脈波
波形ＭＨにウエーブレット変換を施し、体動の性質を巧
みに利用して体動成分を分離し、再び体動分離脈波波形
ＴＭＨを再構成した。これにより、ノイズ成分として作
用する体動成分を除去することができ、体動がある場合
でも信号波形を用いて正確に脈象を検出することが可能
となる。As described above, in the fifth embodiment, the pulse wave waveform MH is subjected to the wavelet transform, and the body motion component is separated by skillfully utilizing the characteristics of the body motion. Reconfigured. As a result, a body motion component acting as a noise component can be removed, and even when there is a body motion, it is possible to accurately detect a pulse using a signal waveform.
【０１１１】 Ｇ．変形例本発明は、上述した各実施形態に限定される
ものではなく、例えば、以下のような各種の変形が可能
である。 （１）上述した各実施形態では、周波数補正手段を、異
なる周波数領域でエネルギーを比較するために用いた
が、ある周波数領域に着目して、そこのエネルギーレベ
ルに基づいて脈象を特定してもよい。例えば、第１実施
形態において、周波数補正手段を省略した場合には、ウ
エーブレット変換手段は、脈波検出用センサユニット１
３０によって検出された脈波波形ＭＨにウエーブレット
変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データＭＫＤ
を生成し、この脈波解析データＭＫＤに演算処理を施し
て、脈波波形の種類を示す脈象データＺＤを生成すれば
よい（請求項１に対応）。G. Modifications The present invention is not limited to the above-described embodiments, and for example, the following various modifications are possible. (1) In each of the above-described embodiments, the frequency correction unit is used to compare the energy in different frequency regions. Good. For example, in the first embodiment, when the frequency correction unit is omitted, the wavelet conversion unit is connected to the pulse wave detection sensor unit 1.
30 is subjected to a wavelet transform on the pulse wave waveform MH detected by the pulse wave analysis unit 30 to obtain pulse wave analysis data MKD for each frequency region.
Is generated, and the pulse wave analysis data MKD is subjected to arithmetic processing to generate pulse image data ZD indicating the type of pulse wave waveform (corresponding to claim 1).
【０１１２】例えば、第２，３実施形態において、周波
数補正手段を省略した場合には、脈波検出用センサユニ
ット１３０によって脈波波形ＭＨが検出されると、第１
のウエーブレット変換部１０Ａは脈波波形ＭＨにウエー
ブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析デー
タＭＫＤを生成する。また、加速度センサ２１によって
体動波形ＴＨが検出されると、第２のウエーブレット変
換部１０Ｂは体動波形ＴＨにウエーブレット変換を施し
て、各周波数領域毎に体動解析データＴＫＤを生成す
る。この後、マスク部１８が脈波解析データＭＫＤから
体動解析データＴＫＤを減算して、体動を除去した補正
脈波データＭＫＤ''を生成すると、脈象データ生成部１
２は、補正脈波データＭＫＤ''に演算処理を施して、脈
波波形ＭＨの種類を示す脈象データＺＤを生成するよう
にしてもよい（請求項２に対応）。For example, in the second and third embodiments, when the frequency correction means is omitted, when the pulse wave waveform MH is detected by the pulse wave detection sensor unit 130, the first
The wavelet conversion unit 10A performs wavelet conversion on the pulse wave waveform MH to generate pulse wave analysis data MKD for each frequency domain. When the body motion waveform TH is detected by the acceleration sensor 21, the second wavelet converter 10B performs a wavelet transform on the body motion waveform TH to generate body motion analysis data TKD for each frequency region. . Thereafter, the mask unit 18 subtracts the body motion analysis data TKD from the pulse wave analysis data MKD to generate corrected pulse wave data MKD ″ from which the body motion has been removed.
2 may perform arithmetic processing on the corrected pulse wave data MKD '' to generate pulse image data ZD indicating the type of the pulse wave waveform MH (corresponding to claim 2).
【０１１３】（２）上述した第５実施形態では、体動分
離部１９の出力に逆ウエーブレット変換を施して体動分
離脈波波形ＴＭＨを生成したが、本発明は体動が除去さ
れたウエーブレットを再構成して時間軸上で脈象を評価
するものであるから、これに限定されるものでなく、体
動が除去されたウエーブレットに基づいて逆ウエーブレ
ットを施すものであれば、いかなるものであってもよ
い。例えば、脈波検出用センサユニット１３０によって
脈波波形ＭＨが検出されると、第１のウエーブレット変
換部１０Ａは脈波波形ＭＨにウエーブレット変換を施し
て、各周波数領域毎に脈波解析データＭＫＤを生成す
る。また、加速度センサ２１によって体動波形ＴＨが検
出されると、第２のウエーブレット変換部１０Ｂは体動
波形ＴＨにウエーブレット変換を施して、各周波数領域
毎に体動解析データＴＫＤを生成する。この後、マスク
部１９が脈波解析データＭＫＤから体動解析データＴＫ
Ｄを減算して、体動を除去した補正脈波データＭＫＤ''
を生成し、これに逆ウエーブレット変換を施してもよい
（請求項７に対応）。(2) In the above-described fifth embodiment, the output of the body movement separating section 19 is subjected to the inverse wavelet transform to generate the body movement separated pulse wave waveform TMH, but the present invention eliminates the body movement. Since the wavelet is reconstructed and the pulse is evaluated on the time axis, the present invention is not limited to this. If the inverse wavelet is applied based on the wavelet from which the body motion has been removed, Anything may be used. For example, when the pulse wave waveform MH is detected by the pulse wave detection sensor unit 130, the first wavelet conversion unit 10A performs wavelet conversion on the pulse wave waveform MH, and performs pulse wave analysis data for each frequency region. Generate MKD. When the body motion waveform TH is detected by the acceleration sensor 21, the second wavelet converter 10B performs a wavelet transform on the body motion waveform TH to generate body motion analysis data TKD for each frequency region. . Thereafter, the mask unit 19 converts the pulse wave analysis data MKD into the body motion analysis data TK.
Corrected pulse wave data MKD '' obtained by subtracting D and removing body motion
May be generated, and inverse wavelet transform may be applied to this (corresponding to claim 7).
【０１１４】（３）上述した各実施形態において、各ウ
エーブレット変換部１０，１０Ａ，１０Ｂは基底関数展
開部Ｗを備え、これによりウエーブレット変換を行った
が、本発明はこれに限定されるものではなく、ウエーブ
レット変換をフィルタバンクによって実現してもよい。
フィルタバンクの構成例を図３０に示す。図において、
フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位
は、高域フィルタ１Ａおよびデシメーションフィルタ１
Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ
１Ｃである。高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂは、
所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周
波数成分を各々出力するようになっている。この例にあ
っては脈波データＭＤの周波数帯域として０Ｈｚ〜４Ｈ
ｚを想定しているので、一段目の高域フィルタ１Ａの通
過帯域は２Ｈｚ〜４Ｈｚに設定され、一方、一段目の低
域フィルタ１Ｂの通過帯域は０Ｈｚ〜２Ｈｚに設定され
る。また、デシメーションフィルタ１Ｃは、１サンプル
おきにデータを間引く。こうして生成されたデータが次
段に供給されると、周波数帯域の分割とデータの間引き
が繰り返され、最終的には、０Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯
域を８分割したデータＭ１〜Ｍ８が得られる。(3) In each of the above-described embodiments, each of the wavelet transform units 10, 10A, and 10B includes the basis function expanding unit W, and performs the wavelet transform by using the basis function expanding unit W. However, the present invention is not limited to this. Instead, the wavelet transform may be realized by a filter bank.
FIG. 30 shows a configuration example of the filter bank. In the figure,
The filter bank is composed of three stages, and its basic unit is a high-pass filter 1A and a decimation filter 1A.
C, a low-pass filter 1B and a decimation filter 1C. The high-pass filter 1A and the low-pass filter 1B
A predetermined frequency band is divided to output a high frequency component and a low frequency component. In this example, the frequency band of the pulse wave data MD is 0 Hz to 4H.
Since z is assumed, the pass band of the first-stage high-pass filter 1A is set to 2 Hz to 4 Hz, while the pass band of the first-stage low-pass filter 1B is set to 0 Hz to 2 Hz. The decimation filter 1C thins out data every other sample. When the data generated in this manner is supplied to the next stage, the division of the frequency band and the thinning of the data are repeated, and finally, data M1 to M8 obtained by dividing the frequency band of 0 Hz to 4 Hz into eight are obtained.
【０１１５】また、高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１
Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含
むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。ところ
で、人の脈拍数は４０〜２００の範囲にあり、脈波波形
ＭＨの基本波周波数は、生体の状態に応じて刻々と変動
する。この場合、基本波周波数に同期して、分割する帯
域を可変することができれば、動的な生体の状態に追従
した情報を得ることができる。そこで、トランスバーサ
ルフィルタに供給するクロックを脈波波形ＭＨとさせる
ことによって、分割する帯域を適応的に可変してもよ
い。The high-pass filter 1A and the low-pass filter 1
B may be constituted by a transversal filter including a delay element (D flip-flop) therein. By the way, the pulse rate of a person is in the range of 40 to 200, and the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH fluctuates every moment according to the state of the living body. In this case, if the band to be divided can be changed in synchronization with the fundamental frequency, information that follows a dynamic biological state can be obtained. Therefore, the clock to be supplied to the transversal filter may have a pulse wave waveform MH to adaptively change the band to be divided.
【０１１６】また、脈波解析データＭＫＤのうち、脈波
波形ＭＨの特徴を表す代表的な周波数成分は、基本波、
第２高調波および第３高調波の各周波数成分である。し
たがって、フィルタバンクの出力データＭ＊１〜Ｍ＊８
のうち一部を用いて脈象を判定するようにしてもよい。
この場合、上述したようにフィルタバンクを脈波波形Ｍ
Ｈに同期するように構成すれば、高域フィルタ１Ａ、低
域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃの一
部を省略して、構成を簡易なものにすることができる。In the pulse wave analysis data MKD, typical frequency components representing the characteristics of the pulse wave waveform MH include a fundamental wave,
These are the respective frequency components of the second harmonic and the third harmonic. Therefore, the output data M * 1 to M * 8 of the filter bank
May be used to determine the pulse.
In this case, as described above, the filter bank
If it is configured to synchronize with H, a part of the high-pass filter 1A, the low-pass filter 1B, and a part of the decimation filter 1C can be omitted, and the configuration can be simplified.
【０１１７】（４）上述した第５実施形態において、ウ
エーブレット変換部１０を図３０に示すフィルタバンク
で構成した場合には、逆ウエーブレット変換部２０を図
３１に示すフィルタバンクで構成してもよい。図におい
て、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本
単位は、高域フィルタ２Ａおよび補間フィルタ２Ｃと、
低域フィルタ１Ｂおよび補間フィルタ２Ｃと、加算器２
Ｄである。高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂは、所
定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波
数成分を各々出力するようになっている。また、補間フ
ィルタ２Ｃは、２サンプル毎に１サンプルを内挿補間す
る。(4) In the above-described fifth embodiment, when the wavelet transform unit 10 is constituted by the filter bank shown in FIG. 30, the inverse wavelet transform unit 20 is constituted by the filter bank shown in FIG. Is also good. In the figure, the filter bank is composed of three stages, the basic units of which are a high-pass filter 2A and an interpolation filter 2C,
Low-pass filter 1B, interpolation filter 2C, adder 2
D. The high-pass filter 2A and the low-pass filter 2B divide a predetermined frequency band and output high-frequency components and low-frequency components, respectively. Further, the interpolation filter 2C interpolates one sample every two samples.
【０１１８】ここで、波形を再現するためには、図３０
に示すフィルタバンクと図３１に示すフィルタバンクに
完全再構成フィルタバンクを用いる必要がある。この場
合、高域フィルタ１Ａ，２Ａおよび低域フィルタ１Ｂ，
２Ｂの特性は、以下の関係があることが必要である。 Ｈ0(-Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝０ Ｈ0(Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝２Ｚ−Ｌ Here, in order to reproduce the waveform, FIG.
It is necessary to use a completely reconstructed filter bank for the filter bank shown in FIG. 31 and the filter bank shown in FIG. In this case, the high-pass filters 1A, 2A and the low-pass filters 1B,
The characteristics of 2B need to have the following relationship. H0 (-Z) F0 (Z) + H1 (-Z) F1 (Z) = 0 H0 (Z) F0 (Z) + H1 (-Z) F1 (Z) = 2Z- L
【０１１９】また、高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２
Ｂとは、その内部に遅延素子（Ｄフリップフロップ)を
含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。な
お、ウエーブレット変換部１０で使用するフィルタバン
クを、脈波波形ＭＨの基本波周波数に同期して、分割す
る帯域を可変するため、供給するクロックを脈波波形Ｍ
Ｈと同期させた場合には、このクロックを高域フィルタ
２Ａと低域フィルタ２Ｂに供給してもよい。The high-pass filter 2A and the low-pass filter 2A
B may be constituted by a transversal filter including a delay element (D flip-flop) therein. In addition, in order to vary the band to be divided by synchronizing the filter bank used in the wavelet conversion unit 10 with the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH, the supplied clock is pulse wave waveform M
When synchronized with H, this clock may be supplied to the high-pass filter 2A and the low-pass filter 2B.
【０１２０】（５）上述した第２，第３実施形態におい
ては、加速度センサ２１によって体動波形ＴＨを検出し
た。ところで、体動が検出される場合は、利用者が運動
状態にあるため、脈波波形ＭＨの基本波周波数が高くな
る。この脈波波形ＭＨは、第１のウエーブレット変換部
１０Ａにて周波数解析されるが、周波数解析の対象とな
る周波数領域を固定にすると、脈波波形ＭＨの特徴部分
を十分に解析することが困難となる。例えば、安静状態
で脈波波形ＭＨの基本波周波数が１Ｈｚであった人が、
ランニングを行い、脈波波形ＭＨの基本波周波数が２Ｈ
ｚ（脈拍数１２０に相当）に変化したとする。安静状態
においては、第２実施形態で説明したように０〜４Ｈｚ
の範囲でウエーブレット変換を行うことにより、脈波波
形ＭＨの第３高調波まで周波数解析を行うことができ
る。しかし、ランニング中にあっては、第３高調波は６
Ｈｚとなるので、周波数解析を行うことができなくなっ
てしまう。(5) In the above-described second and third embodiments, the body movement waveform TH is detected by the acceleration sensor 21. By the way, when a body motion is detected, the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH increases because the user is in a motion state. The pulse wave waveform MH is frequency-analyzed by the first wavelet transform unit 10A. If the frequency region to be subjected to the frequency analysis is fixed, the characteristic portion of the pulse wave waveform MH can be sufficiently analyzed. It will be difficult. For example, a person whose pulse wave waveform MH has a fundamental frequency of 1 Hz in a resting state,
Running, the pulse wave waveform MH has a fundamental frequency of 2H
z (corresponding to a pulse rate of 120). In the resting state, 0 to 4 Hz as described in the second embodiment.
By performing the wavelet transform in the range of, the frequency analysis can be performed up to the third harmonic of the pulse wave waveform MH. However, during running, the third harmonic is 6
Hz, so that frequency analysis cannot be performed.
【０１２１】そこで、体動波形ＴＨに基づいて運動量を
求め、運動量が大きくなるにつれウエーブレット変換を
行う周波数領域を高い領域へシフトするように第１，第
２のウエーブレット変換部１０Ａ，１０Ｂを制御しても
よい。また、第１，第２のウエーブレット変換部１０
Ａ，１０Ｂを上述したフィルタバンクで構成する場合に
あっては、そのクロック周波数を運動量に応じて制御す
ればよい。すなわち、運動量が増加するにつれ、クロッ
ク周波数を高くするように周知のフィードバック制御を
施すようにすればよい。Therefore, the momentum is obtained based on the body movement waveform TH, and the first and second wavelet transform units 10A and 10B are shifted so that the frequency region for performing the wavelet transform is shifted to a higher region as the momentum increases. It may be controlled. Also, the first and second wavelet conversion units 10
When A and 10B are constituted by the above-described filter banks, their clock frequencies may be controlled according to the momentum. In other words, a well-known feedback control may be performed so as to increase the clock frequency as the momentum increases.
【０１２２】ランニング中にあっては、体動波形ＴＨの
ピッチは、腕の往復ピッチを示しており、足のスライド
ピッチと一定の関係があり、腕の振り一回に対して２歩
進むのが通常である。また、運動量は走行速度と歩幅の
積で表すことができる。一般に、走行速度が上がるとと
もにピッチも上がり、また、歩幅は減少する傾向にあ
る。したがって、体動波形ＴＨのピッチと運動量には一
定の関係がある。 例えば、図３２は、第１に、グラン
ド走における走行速度および拍数の関係と、第２に、走
行速度および走行ピッチの関係とを、同じ図上で示した
ものである。この図に示すように、被験者の拍数および
走行ピッチは、走行速度とともに増加することが判る。
すなわち、走行ピッチが高くなると、これに伴い運動量
と拍数が増加することが判る。したがって、、体動波形
ＴＨのピッチと運動量の関係を予め測定し、これをテー
ブルに格納しておき、このテーブルを参照して、運動量
を算出するようにしてもよい。During the running, the pitch of the body movement waveform TH indicates the reciprocating pitch of the arm and has a fixed relationship with the sliding pitch of the foot. Is normal. The amount of exercise can be represented by the product of the running speed and the step length. Generally, the pitch tends to increase as the running speed increases, and the stride tends to decrease. Therefore, there is a certain relationship between the pitch of the body movement waveform TH and the amount of exercise. For example, FIG. 32 shows the relationship between the running speed and the number of beats in the ground running first, and the relationship between the running speed and the running pitch in the ground running on the same diagram. As shown in this figure, it can be seen that the number of beats and the running pitch of the subject increase with the running speed.
In other words, it can be seen that as the running pitch increases, the amount of exercise and the number of beats increase accordingly. Therefore, the relationship between the pitch and the amount of exercise of the body motion waveform TH may be measured in advance, and stored in a table, and the amount of exercise may be calculated with reference to this table.
【０１２３】また、図３２より、体動波形ＴＨのピッチ
と心拍数との間にも一定の関係があると考えられるの
で、体動波形ＴＨのピッチと周波数解析の対象とする周
波数領域の関係をテーブルに格納しておき、計測された
体動波形ＴＨのピッチに基づいて、テーブルを参照して
周波数解析の対象となる周波数領域を読み出すようにし
てもよい。より具体的には、、体動波形ＴＨのピッチと
最適なクロック周波数の関係を予め測定し、これをテー
ブルに格納しておき、このテーブルを参照して、クロッ
ク周波数を定めるようにすればよい。これらの場合、体
動波形ＴＨのピッチとの関係を詳細に求めなくとも、数
カ所のデータを格納しておき、残りのデータについては
補間により求めるようにしてもよい。Further, from FIG. 32, it is considered that there is a certain relationship between the pitch of the body motion waveform TH and the heart rate, and therefore, the relationship between the pitch of the body motion waveform TH and the frequency region to be subjected to the frequency analysis. May be stored in a table, and based on the measured pitch of the body movement waveform TH, a frequency region to be subjected to frequency analysis may be read out with reference to the table. More specifically, the relationship between the pitch of the body motion waveform TH and the optimal clock frequency is measured in advance, and this is stored in a table, and the clock frequency may be determined with reference to this table. . In these cases, it is also possible to store data at several locations without obtaining the relationship with the pitch of the body motion waveform TH in detail, and to obtain the remaining data by interpolation.
【０１２４】（６）また、上述した各実施形態において
は、表示部１３を告知手段の一例として説明したが、装
置から人間に対して告知をするための手段としては以下
説明するようなものが挙げられる。これら手段は五感を
基準に分類するのが適当かと考えられる。なお、これら
の手段は、単独で使用するのみならず複数の手段を組み
合わせても良いことは勿論である。そして、以下説明す
るように、例えば視覚以外に訴える手段を用いれば、視
覚障害者であっても告知内容を理解することができ、同
様に、聴覚以外に訴える手段を用いれば聴覚障害者に対
して告知を行うことができ、障害を持つ使用者にも優し
い装置を構成できる。(6) In each of the above-described embodiments, the display unit 13 has been described as an example of the notifying means. No. It is considered appropriate to classify these means based on the five senses. Of course, these means may be used alone or in combination with a plurality of means. And, as described below, for example, if a means that appeals other than visual is used, even a visually impaired person can understand the contents of the notification, and similarly, if a means that appeals other than hearing is used, Can be notified, and a device friendly to a user with a disability can be configured.
【０１２５】まず、聴覚に訴える告知手段としては、脈
象の分析・診断結果などを知らせるための目的、あるい
は警告の目的でなされるものなどがある。例えば、ブザ
ーの他、圧電素子、スピーカが該当する。また、特殊な
例として、告知の対象となる人間に携帯用無線呼出受信
機を持たせ、告知を行う場合にはこの携帯用無線呼出受
信機を装置側から呼び出すようにすることが考えられ
る。また、これらの機器を用いて告知を行うにあたって
は、単に告知するだけではなく、何らかの情報を一緒に
伝達したい場合も多々ある。そうした場合、伝えたい情
報の内容に応じて、以下に示す音量等の情報のレベルを
変えれば良い。例えば、音高、音量、音色、音声、音楽
の種類（曲目など）である。First, as a means for notifying the sense of hearing, there is a means for notifying the results of analysis and diagnosis of pulse image, or a means for warning. For example, in addition to a buzzer, a piezoelectric element and a speaker correspond. Further, as a special example, it is conceivable to provide a portable radio paging receiver to a person to be notified, and to call the portable radio paging receiver from the device side when performing the notification. In addition, when making a notification using these devices, there are many cases where it is desired not only to make a notification but also to transmit some information together. In such a case, the level of the information such as the volume shown below may be changed according to the content of the information to be transmitted. For example, pitch, volume, tone, voice, and music type (such as a song).
【０１２６】次に、視覚に訴える告知手段が用いられる
のは、装置から各種メッセージ，測定結果を知らせる目
的であったり、警告をするためであったりする。そのた
めの手段として以下のような機器が考えられる。例え
ば、ディスプレイ装置、ＣＲＴ（陰極線管表示装置），
ＬＣＤ（液晶表示ディスプレ）、プリンタ、Ｘ−Ｙプロ
ッタ、ランプなどがある。なお、特殊な表示装置として
眼鏡型のプロジェクターがある。また、告知にあたって
は以下に示すようなバリエーションが考えられる。例え
ば、数値の告知におけるデジタル表示，アナログ表示の
別、グラフによる表示、表示色の濃淡、数値そのまま或
いは数値をグレード付けして告知する場合の棒グラフ表
示、円グラフ、フェイスチャート等である。フェイスチ
ャートとしては、例えば、老人の顔を弦脈に、健康な壮
年の顔を平脈に、不健康な壮年の顔を滑脈に各々対応さ
せてもよい。Next, the visual notification means is used for the purpose of notifying various messages and measurement results from the apparatus or for giving a warning. The following devices can be considered as means for that. For example, a display device, a CRT (cathode ray tube display),
There are an LCD (Liquid Crystal Display), a printer, an XY plotter, a lamp, and the like. Note that there is a spectacle-type projector as a special display device. Further, in the notification, the following variations are conceivable. For example, there are digital display and analog display in the notification of numerical values, display by graphs, shading of display colors, bar graph display in the case of notifying numerical values as they are or by grading numerical values, pie graphs, face charts, and the like. As the face chart, for example, the face of an old man may correspond to a chord vein, the face of a healthy middle aged person may correspond to a flat vein, and the face of an unhealthy middle aged man may correspond to a smooth vein.
【０１２７】次に、触覚に訴える告知手段は、警告の目
的で使用されることがあると考えられる。そのための手
段として以下のようなものがある。まず、腕時計等の携
帯機器の裏面から突出する形状記憶合金を設け、この形
状記憶合金に通電するようにする電気的刺激がある。ま
た、腕時計等の携帯機器の裏から突起物（例えばあまり
尖っていない針など）を出し入れ可能な構造としてこの
突起物によって刺激を与える機械的刺激がある。Next, it is considered that the tactile notification means may be used for a warning purpose. There are the following means for that purpose. First, there is an electric stimulus for providing a shape memory alloy protruding from the back surface of a portable device such as a wristwatch and energizing the shape memory alloy. Further, there is a mechanical stimulus that is stimulated by the projection as a structure that allows a projection (for example, a needle that is not sharp) to be inserted into and removed from the back of a portable device such as a wristwatch.
【０１２８】次に、嗅覚に訴える告知手段は、装置に香
料等の吐出機構を設けるようにして、告知する内容と香
りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出す
るように構成しても良い。ちなみに、香料等の吐出機構
には、マイクロポンプなどが最適である。Next, the notifying means for appealing to the sense of smell is configured so that the device to be provided with a discharge mechanism of fragrance or the like, the contents to be notified correspond to the fragrance, and the fragrance is discharged in accordance with the content of the notification. You may. By the way, a micropump or the like is most suitable for a mechanism for discharging a fragrance or the like.
【０１２９】（７）上述した各実施形態においては、脈
波検出手段ｆ１の一例として脈波検出用センサユニット
１３０を取りあげ説明したが、本発明はこれに限定され
るものではなく、脈動を検出できるものであれば、どの
ようなものであってもよい。(7) In each of the above-described embodiments, the pulse wave detecting sensor unit 130 has been described as an example of the pulse wave detecting means f1, but the present invention is not limited to this. Anything that can be used may be used.
【０１３０】例えば、脈波検出用センサユニット１３０
は反射光を利用したものであったが、透過光を利用した
ものであってもよい。ところで、波長領域が７００ｎｍ
以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向がある。この
ため、透過光を利用する場合は、発光部から波長が６０
０ｎｍ〜１０００ｎｍの光を照射し、照射光を組織→血
管→組織の順に透過させ、この透過光の光量変化を検出
する。透過光は血液中のヘモグロビンの吸収を受けるの
で、透過光の光量変化を検出することによって、脈波波
形を検出することができる。For example, the pulse wave detection sensor unit 130
Uses reflected light, but may use transmitted light. By the way, the wavelength region is 700 nm
The following light tends to hardly penetrate the finger tissue. For this reason, when using transmitted light, a wavelength of 60
Light of 0 nm to 1000 nm is irradiated, the irradiated light is transmitted in the order of tissue → blood vessel → tissue, and a change in the amount of transmitted light is detected. Since the transmitted light is absorbed by hemoglobin in blood, a pulse wave waveform can be detected by detecting a change in the amount of transmitted light.
【０１３１】この場合、発光部には、ＩｎＧａＡｓ系
（インジウム−ガリウム−砒素）やＧａＡｓ系（ガリウ
ム−砒素）のレーザー発光ダイオードが好適である。と
ころで、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの外光は組織
を透過し易いので、受光部に外光が入射すると脈波信号
のＳ／Ｎが劣化してしまう。そこで、発光部から偏光し
たレーザー光を照射し、透過光を偏光フィルタを介して
受光部で受光するようにしてもよい。これにより、外光
の影響を受けることなく、脈波信号を良好なＳ／Ｎ比で
検出することができる。In this case, the light emitting section is preferably an InGaAs-based (indium-gallium-arsenic) or GaAs-based (gallium-arsenic) laser light emitting diode. By the way, since external light having a wavelength of 600 nm to 1000 nm easily passes through the tissue, when external light enters the light receiving portion, the S / N of the pulse wave signal deteriorates. Therefore, the light emitting unit may emit polarized laser light, and the transmitted light may be received by the light receiving unit via the polarizing filter. Thus, the pulse wave signal can be detected with a good S / N ratio without being affected by external light.
【０１３２】この場合には、図３３（ａ）に示すよう
に、発光部２００を締着具１４５の締め付け側に設け、
時計本体側には受光部２０１を設けている。この場合、
発光部２００から照射された光は、血管１４３を透過し
た後、橈骨２０２と尺骨２０３の間を通って、受光部２
０１に達する。なお、透過光を用いる場合には、照射光
は組織を透過する必要があるため、組織の吸収を考慮す
ると、その波長は６００ｎｍ〜１０００ｎｍであること
が望ましい。In this case, as shown in FIG. 33 (a), the light emitting section 200 is provided on the fastening side of the fastener 145,
A light receiving unit 201 is provided on the main body of the timepiece. in this case,
The light emitted from the light emitting unit 200 passes through the blood vessel 143 and then passes between the radius 202 and the ulna 203, and passes through the light receiving unit 2
Reach 01. In the case where transmitted light is used, the irradiation light needs to pass through the tissue. Therefore, the wavelength is preferably 600 nm to 1000 nm in consideration of the absorption of the tissue.
【０１３３】また、同図（ｂ）は検出部位を耳朶とする
例である。把持部材２０４と把持部材２０５は、バネ２
０７で付勢され、軸２０６を中心に回動できるようにな
っている。また、把持部材２０４と把持部材２０５に
は、発光部２００と受光部２０１が設けられている。こ
の脈波検出部を用いる場合には、耳朶を把持部材２０４
と把持部材２０５で把持して脈波を検出する。なお、反
射光を用いる場合には、同図（ｃ）に示すように指尖部
から脈波波形ＭＨを検出するようにしてもよい。FIG. 13B shows an example in which the detection site is an earlobe. The holding member 204 and the holding member 205
07, and can rotate about the shaft 206. The light emitting unit 200 and the light receiving unit 201 are provided on the holding members 204 and 205. When using this pulse wave detector, the earlobe is
The pulse wave is detected by grasping with the grasping member 205. When using reflected light, the pulse wave waveform MH may be detected from the fingertip as shown in FIG.
【０１３４】次に、光電式脈波センサを眼鏡と組み合わ
せた使用態様を説明する。なお、この眼鏡の形態では、
使用者に対する告知手段としての表示装置も一緒に組み
込まれた構造になっている。したがって、脈波検出部と
して以外に表示装置としての機能についても併せて説明
する。図３４は、脈波検出部が接続された装置を眼鏡に
取り付けた様子を表わす斜視図である。図のように、装
置本体は本体７５ａと本体７５ｂに分かれ、それぞれ別
々に眼鏡の蔓７６に取り付けられており、これら本体が
蔓７６内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気
的に接続されている。Next, a mode of using the photoelectric pulse wave sensor in combination with glasses will be described. In addition, in the form of these glasses,
A display device as a means for notifying the user is also incorporated. Therefore, functions as a display device in addition to the pulse wave detection unit will also be described. FIG. 34 is a perspective view illustrating a state where the device to which the pulse wave detection unit is connected is attached to eyeglasses. As shown in the figure, the main body of the apparatus is divided into a main body 75a and a main body 75b, each of which is separately attached to the vine 76 of the spectacles. ing.
【０１３５】本体７５ａは表示制御回路を内蔵してお
り、この本体７５ａのレンズ７７側の側面には全面に液
晶パネル７８が取り付けられ、また、該側面の一端には
鏡７９が所定の角度で固定されている。さらに本体７５
ａには、光源（図示略）を含む液晶パネル７８の駆動回
路と、表示データを作成するための回路が組み込まれて
いる。この光源から発射された光は、液晶パネル７８を
介して鏡７９で反射されて、眼鏡のレンズ７７に投射さ
れる。また、本体７５ｂには、装置の主要部が組み込ま
れており、その上面には各種のボタンが設けられてい
る。なお、これらボタン８０，８１の機能は装置毎に異
なる。また。光電式脈波センサを構成するＬＥＤ３２お
よびフォトトランジスタ３３（図３を参照）はパッド８
２，８３に内蔵されると共に、パッド８２，８３を耳朶
へ固定するようになっている。これらのパッド８２，８
３は、本体７５ｂから引き出されたリード線８４，８４
によって電気的に接続されている。The main body 75a has a built-in display control circuit. A liquid crystal panel 78 is attached to the entire surface of the main body 75a on the side of the lens 77, and a mirror 79 is provided at one end of the side at a predetermined angle. Fixed. Further body 75
In a, a driving circuit of the liquid crystal panel 78 including a light source (not shown) and a circuit for creating display data are incorporated. The light emitted from this light source is reflected by a mirror 79 via a liquid crystal panel 78 and is projected on a lens 77 of spectacles. The main part of the apparatus is incorporated in the main body 75b, and various buttons are provided on the upper surface thereof. The functions of these buttons 80 and 81 differ for each device. Also. The LED 32 and the phototransistor 33 (see FIG. 3) constituting the photoelectric pulse wave sensor are connected to the pad 8.
2 and 83, and the pads 82 and 83 are fixed to the earlobe. These pads 82, 8
3 are lead wires 84, 84 drawn from the main body 75b.
Are electrically connected by
【０１３６】次に、圧力センサによって脈波波形ＭＨを
検出する例を説明する。図３５（ａ）は圧力センサを用
いた脈波診断装置の外観構成を示す斜視図である。この
図に示すように、脈波診断装置１には、一対のバンド１
４４，１４４が設けられており、その一方の締着具１４
５の締め付け側には、圧力センサ１３０’の弾性ゴム１
３１が突出して設けられている。締着具１４５を備える
バンド１４４は、圧力センサ１３０による検出信号を供
給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circuit）基板を
軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図示省略）と
なっている。Next, an example in which the pulse wave waveform MH is detected by the pressure sensor will be described. FIG. 35A is a perspective view showing an external configuration of a pulse wave diagnostic device using a pressure sensor. As shown in this figure, a pair of bands 1
44, 144, one of the fasteners 14 is provided.
5, the elastic rubber 1 of the pressure sensor 130 '
A projection 31 is provided. The band 144 including the fastener 145 has a structure in which an FPC (Flexible Printed Circuit) substrate is covered with a soft plastic to supply a detection signal from the pressure sensor 130 (details are not shown).
【０１３７】また、使用時においては、図３５（ｂ）に
示すように、締着具１４５に設けられた弾性ゴム１３１
が橈骨動脈１４３の近傍に位置するべく、腕時計１４６
が被験者の左腕１４７に巻回される。このため、脈波を
恒常的に検出することが可能となる。なお、この巻回に
ついては通常の腕時計の使用状態と何等変わることがな
い。こうして弾性ゴム１３１が、被験者の橈骨動脈１４
３近傍に押圧されると、該動脈の血流変動（すなわち脈
波）が弾性ゴム１３１を介して圧力センサ１３０’に伝
達され、圧力センサ１３０’はこれを血圧として検知す
る。In use, as shown in FIG. 35B, the elastic rubber 131 provided on the fastener 145 is used.
Is placed in the vicinity of the radial artery 143 so that the watch 146
Is wound around the left arm 147 of the subject. For this reason, a pulse wave can be constantly detected. Note that this winding does not differ from the usual use state of the wristwatch. In this way, the elastic rubber 131 is applied to the radial artery 14 of the subject.
When pressed near 3, the blood flow fluctuation (ie, pulse wave) of the artery is transmitted to the pressure sensor 130 'via the elastic rubber 131, and the pressure sensor 130' detects this as blood pressure.
【０１３８】（８）上述した第２実施形態において、第
１のウエーブレット変換部１０Ａは、図３６に示すよう
に構成してもよい。図３６において、振幅検出回路１１
０に体動波形ＴＨが供給されると、その振幅値ＰＰが検
出される。この振幅値ＰＰは、比較器１１１によって基
準値ＲＥＦと比較され、比較器１１１では振幅値ＰＰが
基準値ＲＥＦを上回る期間にローレベルとなり、振幅値
ＰＰが基準値ＲＥＦを下回る期間にハイレベルとなる制
御信号が生成される。この制御信号は体動の有無を表し
ており、ローレベルの期間は体動があり、ハイレベルの
期間は体動がない。この場合、基準値ＲＥＦは体動の有
無を判別できるように実験で予め定められている。次
に、ゲート回路１１２は制御信号に基づいて脈波波形Ｍ
Ｈにゲートをかける。具体的には、制御信号がハイレベ
ルの期間、脈波波形ＭＨをリンギングフィルタに供給
し、一方、制御信号がローレベルの期間、脈波波形ＭＨ
をリンギングフィルタ１０１に供給しないようにする。
これにより、体動有りの期間においては、脈波波形ＭＨ
をマスクすることができる。(8) In the second embodiment described above, the first wavelet transform unit 10A may be configured as shown in FIG. In FIG. 36, the amplitude detection circuit 11
When the body motion waveform TH is supplied to 0, the amplitude value PP is detected. The amplitude value PP is compared with the reference value REF by the comparator 111. The comparator 111 goes low during the period when the amplitude value PP exceeds the reference value REF, and goes high during the period when the amplitude value PP is below the reference value REF. Is generated. This control signal indicates the presence or absence of a body movement. There is a body movement during a low level period, and there is no body movement during a high level period. In this case, the reference value REF is predetermined by an experiment so that the presence or absence of body movement can be determined. Next, the gate circuit 112 determines the pulse waveform M based on the control signal.
Gate on H. Specifically, the pulse wave waveform MH is supplied to the ringing filter while the control signal is at the high level, while the pulse wave waveform MH is supplied while the control signal is at the low level.
Is not supplied to the ringing filter 101.
As a result, during the period in which there is a body motion, the pulse wave waveform MH
Can be masked.
【０１３９】この場合、リンギングフィルタ１０１のＱ
値は高く設定されているので、脈波波形ＭＨの供給が一
定期間停止したとしても、停止前の出力波形に連続した
正弦波を出力し続けることができる。したがって、体動
がある場合であっても、脈波波形ＭＨの周期を算出し、
これに基づいてウエーブレット変換を施すことが可能と
なる。In this case, the Q of the ringing filter 101
Since the value is set high, even if the supply of the pulse waveform MH is stopped for a certain period, a sine wave that is continuous with the output waveform before the stop can be output. Therefore, even when there is body movement, the cycle of the pulse wave waveform MH is calculated,
Wavelet transformation can be performed based on this.
【０１４０】（９）上述した各実施形態においては、脈
波波形ＭＨにウエーブレット変換を施すことによって脈
象を判定したが、生体の各種情報を得るためにウエーブ
レット変換の変換結果を利用してもよい。 １）例えば、リラッククス度を脈波波形や心電波形を解
析することによって検出してもよい。心電図において、
ある心拍のＲ波と次の心拍のＲ波との時間間隔はＲＲ間
隔と呼ばれている。このＲＲ間隔は人体における自律神
経機能の指標となる数値である。図３７は、心電図にお
ける心拍と、これら心拍の波形から得られるＲＲ間隔を
図示したものである。同図からもわかるように、心電図
の測定結果の解析によれば、ＲＲ間隔が時間の推移とと
もに変動することが知られている。(9) In each of the above-described embodiments, the pulse wave is determined by applying the wavelet transform to the pulse wave waveform MH. However, the conversion result of the wavelet transform is used to obtain various information of the living body. Is also good. 1) For example, the degree of relaxation may be detected by analyzing a pulse waveform or an electrocardiographic waveform. In the electrocardiogram,
The time interval between the R-wave of a certain heartbeat and the R-wave of the next heartbeat is called an RR interval. The RR interval is a numerical value serving as an index of the autonomic nervous function in the human body. FIG. 37 illustrates heartbeats in an electrocardiogram and RR intervals obtained from waveforms of these heartbeats. As can be seen from the figure, according to the analysis of the measurement results of the electrocardiogram, it is known that the RR interval changes with time.
【０１４１】一方、橈骨動脈部などで測定される血圧の
変動は収縮期血圧および拡張期血圧の一拍毎の変動とし
て定義され、心電図におけるＲＲ間隔の変動と対応して
いる。図３８は心電図と血圧との関係を示したものであ
る。この図からわかるように、一拍毎の収縮期および拡
張期の血圧は、各ＲＲ間隔における動脈圧の最大値，お
よび該最大値の直前に見られる極小値として測定され
る。これら心拍変動ないしは血圧変動のスペクトル分析
を行うことにより、これらの変動が複数の周波数の波か
ら構成されていることがわかる。これらは以下に示す３
種類の変動成分に区分される。 呼吸に一致した変動であるＨＦ（High Frequency）
成分 １０秒前後の周期で変動するＬＦ（Low Frequency）
成分 測定限界よりも低い周波数で変動するトレンド（Tre
nd）On the other hand, the fluctuation of the blood pressure measured in the radial artery and the like is defined as the fluctuation of the systolic blood pressure and the diastolic blood pressure every one beat, and corresponds to the fluctuation of the RR interval in the electrocardiogram. FIG. 38 shows the relationship between the electrocardiogram and the blood pressure. As can be seen from the figure, the systolic and diastolic blood pressures for each beat are measured as the maximum value of the arterial pressure in each RR interval and the minimum value seen immediately before the maximum value. By performing a spectrum analysis of these heart rate fluctuations or blood pressure fluctuations, it can be seen that these fluctuations are composed of waves of a plurality of frequencies. These are 3 shown below.
It is classified into various types of fluctuation components. HF (High Frequency), which is a fluctuation that matches the breathing
Component LF (Low Frequency) that fluctuates in a cycle of about 10 seconds
Component Trend that fluctuates at a frequency lower than the measurement limit (Tre
nd)
【０１４２】測定した脈波の各々について、隣接する脈
波と脈波の間のＲＲ間隔を求めて、得られたＲＲ間隔の
離散値を適当な方法（たとえば３次のスプライン補間）
により補間する（図３７を参照）。そして、補間後の曲
線にＦＦＴ処理を施してスペクトル分析を行うことで、
上記の変動成分を周波数軸上のピークとして取り出すこ
とが可能となる。図３９（ａ）は、測定した脈波のＲＲ
間隔の変動波形、および該変動波形を上記３つの周波数
成分に分解した場合の各変動成分の波形を示している。
また図３９（ｂ）は、図３９（ａ）に示したＲＲ間隔の
変動波形に対するスペクトル分析の結果である。For each of the measured pulse waves, the RR interval between adjacent pulse waves is determined, and the obtained discrete value of the RR interval is determined by an appropriate method (for example, cubic spline interpolation).
(See FIG. 37). By performing FFT processing on the interpolated curve and performing spectrum analysis,
The above-mentioned fluctuation component can be extracted as a peak on the frequency axis. FIG. 39 (a) shows the RR of the measured pulse wave.
FIG. 9 shows a waveform of the variation of the interval and waveforms of the respective variation components when the variation waveform is decomposed into the three frequency components.
FIG. 39 (b) shows the result of the spectrum analysis for the fluctuation waveform of the RR interval shown in FIG. 39 (a).
【０１４３】この図からわかるように、たとえば安静時
の場合は、０．０７Ｈｚ付近，０．２５Ｈｚ付近の２つ
の周波数においてピークが見られ、前者がＬＦ成分であ
り後者がＨＦ成分である。なお、トレンドの成分は測定
限界以下であるため図からは読み取れない。ＬＦ成分は
交感神経の緊張度の度合いを表しており、本成分の振幅
が大きいほど緊張度が増している（或いは興奮状態にあ
る）こととなる。一方、ＨＦ成分は副交感神経の緊張度
の度合いを表しており、本成分の振幅が大きいほどリラ
ックスしている（或いは鎮静状態にある）ことを意味す
る。As can be seen from this figure, in the case of rest, for example, peaks are observed at two frequencies around 0.07 Hz and 0.25 Hz, the former being the LF component and the latter being the HF component. Note that the trend component is below the measurement limit and cannot be read from the figure. The LF component represents the degree of the sympathetic tone, and the greater the amplitude of this component, the greater the tone (or the more excited the component). On the other hand, the HF component represents the degree of parasympathetic tone, and the greater the amplitude of this component, the more relaxed (or sedated).
【０１４４】ＬＦ成分およびＨＦ成分の振幅値には個人
差があるので、このことを考慮した場合、ＬＦ成分とＨ
Ｆ成分の振幅比である「ＬＦ／ＨＦ」が被験者の緊張度
の推定に有用である。上述したＬＦ成分とＨＦ成分の特
質から、「ＬＦ／ＨＦ」の値が大きいほど緊張の度合い
が高く、「ＬＦ／ＨＦ」の値が小さいほど緊張の度合い
は低くリラックスしていることとなる。一方、ＲＲ５０
とは、所定時間の脈波の測定において、連続する２心拍
のＲＲ間隔に対応する脈波の間隔の絶対値が５０ミリ秒
以上変動した個数で定義される。ＲＲ５０の値が大きい
ほど被験者は鎮静状態にあり、ＲＲ５０の値が小さいほ
ど興奮状態にあることが解明されている。Since the amplitude values of the LF component and the HF component have individual differences, considering this, the LF component and the H
"LF / HF" which is the amplitude ratio of the F component is useful for estimating the degree of tension of the subject. From the characteristics of the LF component and the HF component described above, the greater the value of “LF / HF”, the higher the degree of tension, and the smaller the value of “LF / HF”, the lower the degree of tension and relaxation. On the other hand, RR50
Is defined as the number of times that the absolute value of the pulse wave interval corresponding to the RR interval of two consecutive heartbeats fluctuates by 50 milliseconds or more in the measurement of the pulse wave for a predetermined time. It has been found that the subject is in a sedated state as the value of RR50 is larger, and is more excited as the value of RR50 is smaller.
【０１４５】したがっで、心電波形や脈波波形をウエー
ブレット変換することによって上記したＬＦ、ＨＦを算
出し、これに基づいてリラックス度を算出するようにし
てもよい。また、心電波形や脈波波形は１心拍毎に急峻
に立ち上がるから、心電波形や脈波波形をウエーブレッ
ト変換すると、立ち上がり部分で高域周波数成分が大き
くなる。したがって、高域周波数成分の変動からＲＲ間
隔を求め、これに基づいてＲＲ５０を算出し、リラック
ス度を検出するようにしてもよい。Therefore, the above-mentioned LF and HF may be calculated by performing a wavelet transform on the electrocardiographic waveform and the pulse wave waveform, and the degree of relaxation may be calculated based on the LF and HF. In addition, since the electrocardiogram waveform and the pulse wave waveform rise sharply every heartbeat, when the electrocardiogram waveform and the pulse wave waveform are wavelet-converted, the high frequency components increase at the rising portion. Therefore, the RR interval may be obtained from the fluctuation of the high frequency component, and the RR50 may be calculated based on the RR interval to detect the degree of relaxation.
【０１４６】２）近年、自動車等の運転中における居眠
りを原因とした交通事故が多発している。そのため、こ
うした事故を未然に防止する目的で従来より様々な装置
が案出されている。一例を挙げればハンドルに取り付け
た装置が考えられる。このような装置では、ハンドルの
左右に導体を張り付けておき、ドライバーの両手が常時
この導体に触れるようにして人体（ドライバー）の抵抗
の測定を行う。ドライバーが居眠りをしてハンドルから
手を離せば導体間の抵抗値が変化することになるので、
この現象を居眠りとして捉えてドライバーへ警告音を発
するようにすれば事故を未然に防ぐことができる。ま
た、他の例として、ドライバーの心電図の測定から得ら
れる心拍変動を利用するもの，ドライバーの呼吸の変動
を利用するものなどが考えられている。2) In recent years, traffic accidents caused by falling asleep while driving a car or the like have occurred frequently. For this reason, various devices have been devised for the purpose of preventing such accidents. One example would be a device attached to a handle. In such an apparatus, conductors are attached to the left and right sides of the steering wheel, and the resistance of the human body (driver) is measured with both hands of the driver constantly touching the conductor. If the driver falls asleep and then removes his hand from the handle, the resistance between the conductors will change,
If this phenomenon is regarded as dozing and a warning sound is issued to the driver, an accident can be prevented. Further, as another example, a device using a heart rate variability obtained from measurement of a driver's electrocardiogram, a device using a driver's respiratory change, and the like are considered.
【０１４７】ところで、上述したようなハンドルに導体
を張り付ける方式では、ドライバーが片手で運転してい
る場合，ドライバーが手袋をしているような場合などに
は正確な居眠り監視ができない。また、心拍変動や呼吸
変動等を捉える方式では、装置が大がかりなものとなる
上、日常、ドライバーが携帯するには不向きである。そ
こで、脈波波形をウエーブレット変換した結果から人体
の覚醒レベルを解析することによって居眠り状態を検出
してもよい。By the way, in the method in which the conductor is attached to the handle as described above, accurate drowsiness monitoring cannot be performed when the driver is driving with one hand or when the driver is wearing gloves. In addition, a system that captures heart rate variability, respiratory variability, and the like requires a large-scale device and is not suitable for a driver to carry on a daily basis. Therefore, the dozing state may be detected by analyzing the arousal level of the human body from the result of the wavelet transform of the pulse wave waveform.
【０１４８】ウエーブレット変換を適用した居眠り防止
装置では、脈波に含まれる情報と人体の覚醒レベルとの
間に存する相関関係を基礎として、人体の居眠りの状態
を検出するものである。その際、脈波から得られる幾つ
かの測定量を人体の覚醒状態を判断する上での指標とし
ており、その具体例として以下ではＬＦ，ＨＦ，「ＬＦ
／ＨＦ」，ＲＲ５０を用いる。上記相関関係によれば、
眠りが深くなるにつれて生体の状態は鎮静状態へ向かう
ことから、居眠りをすることによって例えばＲＲ５０の
値が徐々に大きくなってゆくものと考えられる。したが
って、これら指標の変化を検出することで居眠りが検出
できることになる。The dozing prevention apparatus to which the wavelet transform is applied detects the dozing state of the human body based on the correlation existing between the information contained in the pulse wave and the arousal level of the human body. At this time, some measured values obtained from the pulse wave are used as indices for determining the arousal state of the human body, and specific examples thereof are LF, HF, and “LF” below.
/ HF ", RR50. According to the above correlation,
Since the state of the living body goes to a sedated state as the sleep deepens, it is considered that the value of the RR50, for example, gradually increases by falling asleep. Therefore, dozing can be detected by detecting changes in these indices.
【０１４９】３）また、脈波波形を用いて運動強度を算
出することが行われるが、これに上述した脈波診断装置
を適用することも可能である。この理論的根拠となる原
理について説明する。まず、本発明者らは、エルゴメト
リーにおける運動強度の指標に役立てるため、被験者に
対し、走行速度を段階的に変化させ、各種データを採取
する実験を行なった。この実験結果について、図４０を
参照して説明する。同図（ａ）は、第１に、グランド走
における走行速度および拍数の関係と、第２に、走行速
度および走行ピッチの関係とを、同じ図上で示したもの
である。この図に示すように、被験者の拍数および走行
ピッチは、走行速度とともに増加することが判る。同図
（ｂ）は、グランド走における走行速度および被験者の
主観的運動強度の関係を示す図である。ここで、主観的
運動強度は、被験者がその速度で走行した場合、どのよ
うな主観的感覚を伴うかを点数付けしたものであり、図
４に示すように、「きつい」と感じるほどに高くなるよ
うに設定されている。図３（ｂ）に示すように、走行速
度が高くなると、主観的運動強度を示す点数も大きくな
り、被験者が感じる「きつさ」の程度も高くなることが
判る。次に、同図（ｃ）は、グランド走における走行速
度と、耳朶採血法により求められた血中乳酸濃度との関
係を示す図である。この図に示すように、点Ａ付近にお
いて、被験者の血中乳酸濃度が急激に上昇し始めること
が判る。3) The exercise intensity is calculated using the pulse wave waveform. The pulse wave diagnostic device described above can be applied to this. The principle serving as the theoretical basis will be described. First, the present inventors conducted an experiment in which the running speed of the subject was changed stepwise to collect various data in order to use the index as an index of exercise intensity in ergometry. The results of this experiment will be described with reference to FIG. FIG. 1A shows the relationship between the running speed and the number of beats in the ground running first, and the relationship between the running speed and the running pitch in the ground running, on the same diagram. As shown in this figure, it can be seen that the number of beats and the running pitch of the subject increase with the running speed. FIG. 2B is a diagram showing the relationship between the running speed and the subject's subjective exercise intensity in ground running. Here, the subjective exercise intensity is obtained by scoring what subjective sensation is involved when the subject runs at that speed, and as shown in FIG. It is set to be. As shown in FIG. 3B, as the running speed increases, the score indicating the subjective exercise intensity increases, and the degree of “tightness” felt by the subject increases. Next, FIG. 3C is a diagram showing the relationship between the running speed in ground running and the blood lactate concentration obtained by the earlobe blood sampling method. As shown in this figure, it can be seen that near the point A, the blood lactate concentration of the subject starts to rise sharply.
【０１５０】周知のように、乳酸は疲労物質であるた
め、この濃度が高くなると、強度一定で運動を持続する
ことができなくなる。逆に言えば、持続性運動を単に行
なうのであれば、乳酸濃度が低い領域の強度で運動を行
なえば良い。一方、乳酸濃度が低く抑えられる運動強度
であっても、被験者が「楽」と感じる運動強度であれ
ば、トレーニングの効果が期待できない。このため、全
身持久力を高めるために、持続性運動を行なうのであれ
ば、被験者の血中乳酸濃度が低い領域の運動強度であっ
て、被験者が「ややきつい」と感じる運動強度で行なう
のが好ましいと考えられる。このような運動強度は、図
において点Ａに相当している。実際、血中乳酸濃度が上
昇し始める点Ａに相当する運動強度について、最大酸素
摂取量を用いた相対的強度で示すと、ほぼ50％VO2max／
wtであることが知られている。また、この値は、全身持
久力を高めるために行なうトレーニングの運動強度とし
て適切であることも知られている。したがって、点Ａに
相当する運動強度は、運動時における被験者の肉体的・
精神的を考慮した運動強度であって、全身持久力を高め
るためのトレーニングを行なう際の指標となるべき運動
強度であると言える。As is well known, since lactic acid is a fatigue substance, when its concentration is increased, it becomes impossible to maintain exercise at a constant intensity. Conversely, if simply performing a sustained exercise, the exercise may be performed at an intensity in a region where the lactic acid concentration is low. On the other hand, even if the exercise intensity is such that the lactic acid concentration is suppressed to a low level, the effect of the training cannot be expected if the exercise intensity is such that the subject feels “easy”. Therefore, if continuous exercise is performed in order to increase the endurance of the whole body, the exercise intensity should be in the region where the blood lactate concentration of the subject is low, and the exercise intensity that the subject feels "somewhat hard". It is considered preferable. Such exercise intensity corresponds to point A in the figure. In fact, when the exercise intensity corresponding to the point A at which the blood lactate concentration starts to increase is shown as a relative intensity using the maximum oxygen uptake, almost 50% VO 2max /
It is known to be wt. It is also known that this value is appropriate as the exercise intensity of the training performed to increase the endurance of the whole body. Therefore, the exercise intensity corresponding to the point A depends on the physical
It can be said that the exercise intensity is the exercise intensity in consideration of the mental state and should be used as an index when performing training for enhancing the endurance of the whole body.
【０１５１】しかしながら、点Ａを直接求めるには、運
動時において血中乳酸濃度を継続して測定しなければな
らない。このことは、実際問題として極めて困難であ
る。ところで、乳酸濃度の上昇点Ａ付近において、被験
者の拍数とピッチとが互い同期している。一方、運動時
の拍数や走行ピッチを用いれば、運動強度を表わすこと
ができる。したがって、被験者の拍数とピッチとが一致
する地点を判定し、その地点での運動強度を求めること
によって、点Ａに相当する運動強度が間接的に求めるこ
とが可能となる。そして、この運動強度を告知すること
で、全身持久力を高めるためのトレーニングを行なう際
の適切な指標が提供されることとなる。However, in order to directly obtain the point A, the blood lactate concentration must be continuously measured during exercise. This is extremely difficult in practice. By the way, near the rising point A of the lactic acid concentration, the beat rate and the pitch of the subject are synchronized with each other. On the other hand, the exercise intensity can be represented by using the number of beats and the running pitch during exercise. Therefore, by determining a point where the number of beats of the subject matches the pitch and determining the exercise intensity at that point, the exercise intensity corresponding to the point A can be indirectly determined. By notifying the exercise intensity, an appropriate index for performing training for increasing the endurance of the whole body is provided.
【０１５２】そこで、被験者の拍数を脈波波形のウエー
ブレット変換結果と体動波形のウエーブレット変換結果
から算出し、被験者のピッチを体動波形のウエーブレッ
ト変換結果から算出して、最適な運動強度を求めればよ
い。Therefore, the pulse rate of the subject is calculated from the wavelet conversion result of the pulse wave waveform and the wavelet conversion result of the body motion waveform, and the subject's pitch is calculated from the wavelet conversion result of the body motion waveform. What is necessary is just to find the exercise intensity.
【０１５３】[0153]
【発明の効果】上述したように本発明に係わる発明特定
事項によれば、簡易な構成で確実に脈象を検出すること
ができる。また、日常生活や運動中であっても脈象を特
定することができる。As described above, according to the invention specifying items according to the present invention, it is possible to reliably detect a pulse with a simple configuration. In addition, it is possible to specify a pulse even during daily life or during exercise.
【図１】 本発明の一実施形態に係わる脈波診断装置の
機能構成を示す機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram showing a functional configuration of a pulse wave diagnostic device according to an embodiment of the present invention.
【図２】 第１実施形態に係わる脈波診断装置の外観構
成を示す斜視図である。FIG. 2 is a perspective view showing an external configuration of the pulse wave diagnostic apparatus according to the first embodiment.
【図３】 同実施形態に係わる脈波検出用センサユニッ
ト１３０の回路図である。FIG. 3 is a circuit diagram of a pulse wave detection sensor unit 130 according to the embodiment.
【図４】 同実施形態に係わる脈波診断装置の電気的構
成を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing an electrical configuration of the pulse wave diagnostic device according to the embodiment.
【図５】 同実施形態に係わるウエーブレット変換部１
０のブロック図である。FIG. 5 is a wavelet conversion unit 1 according to the embodiment.
0 is a block diagram of FIG.
【図６】 同実施形態に係わる波形整形部１００のブロ
ック図である。FIG. 6 is a block diagram of a waveform shaping unit 100 according to the embodiment.
【図７】 同実施形態に係わるウエーブレット変換部１
０の動作を説明するためのタイミングチャートである。FIG. 7 is a wavelet conversion unit 1 according to the embodiment.
6 is a timing chart for explaining the operation of the "0".
【図８】 同実施形態において１回の心拍で生成される
脈波解析データＭＫＤを示す図である。FIG. 8 is a diagram showing pulse wave analysis data MKD generated in one heartbeat in the embodiment.
【図９】 同実施形態に係わる脈象データ生成部１２の
ブロック図である。FIG. 9 is a block diagram of a pulse image data generation unit 12 according to the embodiment.
【図１０】 同実施形態に係わるメモリ１２４に格納さ
れる脈波補正データＭＫＤ’の平均値を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an average value of pulse wave correction data MKD ′ stored in a memory 124 according to the same embodiment.
【図１１】 同実施形態において弦脈の代表的波形と平
均値の関係を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a relationship between a representative waveform of a chord vein and an average value in the embodiment.
【図１２】 同実施形態に係わる平脈の代表的波形と平
均値の関係を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing a relationship between a representative waveform of a normal pulse and an average value according to the embodiment.
【図１３】 同実施形態に係わる滑脈の代表的波形と平
均値の関係を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a relationship between a representative waveform of a smooth pulse and an average value according to the embodiment.
【図１４】 同実施形態に係わる脈象データ生成部１２
の他の構成例を示すブロック図である。FIG. 14 is a pulse image data generation unit 12 according to the embodiment.
FIG. 13 is a block diagram showing another example of the configuration.
【図１５】 第２実施形態に係わる脈波診断装置のブロ
ック図である。FIG. 15 is a block diagram of a pulse wave diagnostic device according to a second embodiment.
【図１６】 同実施形態に係わる脈波診断装置の動作を
説明するためのタイミングチャートである。FIG. 16 is a timing chart for explaining the operation of the pulse wave diagnostic device according to the embodiment.
【図１７】 同実施形態において、期間Ｔｃにおける脈
波補正データＭＫＤ’を示す図である。FIG. 17 is a diagram showing pulse wave correction data MKD ′ in a period Tc in the same embodiment.
【図１８】 同実施形態において、期間Ｔｃにおける体
動補正データＴＫＤ’を示す図である。FIG. 18 is a diagram showing body movement correction data TKD ′ in a period Tc in the same embodiment.
【図１９】 同実施形態において、体動成分が除去され
た脈波補正データＭＫＤ''を示す図である。FIG. 19 is a diagram showing pulse wave correction data MKD ″ from which a body motion component has been removed in the same embodiment.
【図２０】 第３実施形態に係わる脈波診断装置のブロ
ック図である。FIG. 20 is a block diagram of a pulse wave diagnostic device according to a third embodiment.
【図２１】 第４実施形態に係わる脈波診断装置のブロ
ック図である。FIG. 21 is a block diagram of a pulse wave diagnostic device according to a fourth embodiment.
【図２２】 同実施形態に係わる体動分離部１９の詳細
なブロック図である。FIG. 22 is a detailed block diagram of a body movement separating unit 19 according to the embodiment.
【図２３】 同実施形態に係わる体動分離脈波データＴ
ＢＤの一例を示す図である。FIG. 23 is a pulse wave data T of body motion separation according to the embodiment;
It is a figure showing an example of BD.
【図２４】 第５実施形態に係わる脈波診断装置のブロ
ック図FIG. 24 is a block diagram of a pulse wave diagnostic apparatus according to a fifth embodiment.
【図２５】 同実施形態に係わる１拍分の体動分離脈波
波形ＴＭＨの一例を示す図である。FIG. 25 is a diagram showing an example of a body motion separation pulse wave waveform TMH for one beat according to the embodiment.
【図２６】 同実施形態に係わる脈象判定部２２の構成
を示すブロック図である。FIG. 26 is a block diagram showing a configuration of a pulse image determination unit 22 according to the embodiment.
【図２７】 同実施形態に係わる脈波波形の一例を示す
図である。FIG. 27 is a diagram showing an example of a pulse waveform according to the embodiment.
【図２８】 同実施形態に係わるピーク情報の内容を示
す図である。FIG. 28 is a diagram showing the content of peak information according to the embodiment.
【図２９】 同実施形態の動作を説明するためのフロー
チャートである。FIG. 29 is a flowchart for explaining the operation of the embodiment.
【図３０】 変形例においてウエーブレット変換をフィ
ルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図であ
る。FIG. 30 is a block diagram showing an example in a case where a wavelet transform is configured by a filter bank in a modified example.
【図３１】 変形例において逆ウエーブレット変換をフ
ィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図であ
る。FIG. 31 is a block diagram showing an example in which the inverse wavelet transform is configured by a filter bank in a modified example.
【図３２】 変形例において走行ピッチ及び拍数と走行
速度の関係を示す図である。FIG. 32 is a view showing a relationship between a running pitch and the number of beats and a running speed in a modified example.
【図３３】 変形例に係わる光電式脈波センサの例を示
す図である。FIG. 33 is a diagram showing an example of a photoelectric pulse wave sensor according to a modification.
【図３４】 変形例において光電式脈波センサを眼鏡に
応用した例を示す図である。FIG. 34 is a diagram showing an example in which a photoelectric pulse wave sensor is applied to spectacles in a modified example.
【図３５】 変形例において圧力センサを用いた脈波診
断装置の外観構成を示す斜視図である。FIG. 35 is a perspective view showing an external configuration of a pulse wave diagnostic device using a pressure sensor in a modified example.
【図３６】 変形例に係わる第１のウエーブレット変換
部１０Ａの構成を示すブロック図である。FIG. 36 is a block diagram showing a configuration of a first wavelet transform unit 10A according to a modification.
【図３７】 変形例において心電図における心拍とこれ
ら心拍の波形から得られるＲＲ間隔を示したものであ
る。FIG. 37 shows heartbeats in an electrocardiogram and RR intervals obtained from waveforms of these heartbeats in a modified example.
【図３８】 変形例において心電図と血圧との関係を示
す図である。FIG. 38 is a diagram showing a relationship between an electrocardiogram and blood pressure in a modified example.
【図３９】 （ａ）は、測定した脈波のＲＲ間隔の変動
波形、および該変動波形を上記３つの周波数成分に分解
した場合の各変動成分の波形を示す図である。また
（ｂ）は、（ａ）に示したＲＲ間隔の変動波形に対する
スペクトル分析の結果である。FIG. 39 (a) is a diagram showing a fluctuation waveform of an RR interval of a measured pulse wave, and a waveform of each fluctuation component when the fluctuation waveform is decomposed into the above three frequency components. (B) shows the result of spectrum analysis of the fluctuation waveform of the RR interval shown in (a).
【図４０】 変形例において、被験者に対し走行速度を
段階的に変化させ、各種データを採取する実験を行なっ
た実験結果を示す図である。FIG. 40 is a diagram showing an experimental result obtained by performing an experiment of collecting various data by changing a running speed stepwise for a subject in a modification.
１０ ウエーブレット変換部（ウエーブレット変換手
段） １０Ａ 第１のウエーブレット変換部（第１のウエーブ
レット変換手段） １０Ｂ 第２のウエーブレット変換部（第２のウエーブ
レット変換手段） １１ 周波数補正部（周波数補正手段） １１Ａ 第１の周波数補正部（第１の周波数補正手段） １１Ｂ 第１の周波数補正部（第１の周波数補正手段） １２ 脈象データ生成部（脈象データ生成手段） １８ マスク部（マスク手段） ２０ 逆ウエーブレット変換部（逆ウエーブレット変換
手段） ２１ 加速度センサ（体動検出手段） ２２ 脈象判定部（脈象データ生成手段） １３０ 脈波検出用センサ（脈波検出手段） ＴＨ 体動波形 ＺＤ 脈象データ ＭＨ 脈波波形 ＭＫＤ 脈波解析データ ＭＫＤ’ 脈波補正データReference Signs List 10 wavelet conversion unit (wavelet conversion unit) 10A first wavelet conversion unit (first wavelet conversion unit) 10B second wavelet conversion unit (second wavelet conversion unit) 11 frequency correction unit ( 11A First frequency corrector (first frequency corrector) 11B First frequency corrector (first frequency corrector) 12 Pulse data generator (pulse data generator) 18 Mask unit (mask) Means) 20 Inverse wavelet conversion unit (Inverse wavelet conversion unit) 21 Acceleration sensor (Body motion detection unit) 22 Pulse image determination unit (Pulse data generation unit) 130 Pulse wave detection sensor (Pulse wave detection unit) TH Body motion waveform ZD pulse data MH pulse wave waveform MKD pulse wave analysis data MKD 'pulse wave correction data
Claims (15)
脈波検出手段と、 前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析
データを生成するウエーブレット変換手段と、 前記脈波解析データに演算処理を施して、前記脈波波形
の種類を示す脈象データを生成する脈象データ生成手段
とを備えたことを特徴とする脈波診断装置。1. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection portion of a living body, and a wavelet transform is performed on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means, and a pulse wave is provided for each frequency region. A pulse wave converting means for generating analysis data; and pulse data generating means for performing arithmetic processing on the pulse wave analysis data to generate pulse data indicating the type of the pulse wave waveform. Wave diagnostic device.
脈波検出手段と、 前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析
データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、 前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動検出
手段と、 前記体動検出手段によって検出された前記体動波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動解析
データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、 前記脈波解析データから前記体動解析データを減算し
て、体動を除去した補正脈波データを生成するマスク手
段と、 前記マスク手段によって生成された前記補正脈波データ
に演算処理を施して、前記脈波波形の種類を示す脈象デ
ータを生成する脈象データ生成手段とを備えたことをす
特徴とする脈波診断装置。2. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a wavelet transform is performed on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means, so that a pulse wave is provided for each frequency region. First wavelet conversion means for generating analysis data, body movement detection means for detecting the body movement of the living body and outputting a body movement waveform, and applying a wave to the body movement waveform detected by the body movement detection means. A second wavelet transforming means for performing a wavelet transform to generate body motion analysis data for each frequency domain, and a correction pulse obtained by subtracting the body motion analysis data from the pulse wave analysis data to remove the body motion. Mask means for generating wave data; and pulse data generation means for performing arithmetic processing on the corrected pulse wave data generated by the mask means to generate pulse data indicating the type of the pulse wave waveform. Pulse wave diagnosing device according to to, wherein the.
脈波検出手段と、 前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析
データを生成するウエーブレット変換手段と、 対応する各周波数に基づいて、前記脈波解析データに周
波数当たりのパワーを正規化するように補正を施し、補
正脈波データを生成する周波数補正手段と、 前記補正脈波データに演算処理を施して、前記脈波波形
の種類を示す脈象データを生成する脈象データ生成手段
とを備えたことを特徴とする脈波診断装置。3. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means, thereby obtaining a pulse wave for each frequency region. Wavelet transform means for generating analysis data, and frequency correction means for performing correction so as to normalize the power per frequency to the pulse wave analysis data based on each corresponding frequency, and generating corrected pulse wave data. A pulse wave diagnostic apparatus, comprising: pulse wave data generating means for performing arithmetic processing on the corrected pulse wave data to generate pulse data indicating the type of the pulse wave waveform.
脈波検出手段と、 前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析
データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、 対応する各周波数に基づいて、前記脈波解析データに周
波数当たりのパワーを正規化するように補正を施し、補
正脈波データを生成する第１の周波数補正手段と、 前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動検出
手段と、 前記体動検出手段によって検出された前記体動波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動解析
データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、 対応する各周波数に基づいて、前記体動解析データに周
波数当たりのパワーを正規化するように補正を施し、体
動補正データを生成する第２の周波数補正手段と、 前記補正脈波データから前記体動補正データを減算し
て、体動を除去した補正脈波データを生成するマスク手
段と、 前記マスク手段によって生成された前記補正脈波データ
に演算処理を施して、前記脈波波形の種類を示す脈象デ
ータを生成する脈象データ生成手段とを備えたことをす
特徴とする脈波診断装置。4. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means, thereby obtaining a pulse wave for each frequency region. First wavelet transform means for generating analysis data, and correcting the pulse wave analysis data to normalize power per frequency based on each corresponding frequency, and generating corrected pulse wave data. 1, a frequency correction unit, a body motion detection unit that detects a body motion of the living body and outputs a body motion waveform, and performs a wavelet transform on the body motion waveform detected by the body motion detection unit. A second wavelet transform means for generating body motion analysis data for each frequency domain, and performing correction so as to normalize power per frequency to the body motion analysis data based on each corresponding frequency; Second frequency correction means for generating motion correction data; mask means for subtracting the body motion correction data from the corrected pulse wave data to generate corrected pulse wave data from which body motion has been removed; and A pulse wave diagnostic apparatus, comprising: pulse wave data generating means for performing arithmetic processing on the generated corrected pulse wave data to generate pulse data indicating the type of the pulse wave waveform.
脈波検出手段と、 前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析
データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、 前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動検出
手段と、 前記体動検出手段によって検出された前記体動波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動解析
データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、 前記脈波解析データから前記体動解析データを減算し
て、体動を除去した脈波データを各周波数領域毎に生成
するマスク手段と、 対応する各周波数に基づいて、前記脈波データに周波数
当たりのパワーを正規化するように補正を施し、補正脈
波データを生成する周波数補正手段と、 前記マスク手段によって生成された前記補正脈波データ
に演算処理を施して、前記脈波波形の種類を示す脈象デ
ータを生成する脈象データ生成手段とを備えたことを特
徴とする脈波診断装置。5. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means, thereby obtaining a pulse wave for each frequency region. First wavelet conversion means for generating analysis data, body movement detection means for detecting the body movement of the living body and outputting a body movement waveform, and applying a wave to the body movement waveform detected by the body movement detection means. Second wavelet transform means for performing a wavelet transform to generate body motion analysis data for each frequency domain, and a pulse wave obtained by subtracting the body motion analysis data from the pulse wave analysis data to remove the body motion Mask means for generating data for each frequency domain; and frequency correction for generating correction pulse wave data by correcting the pulse wave data to normalize power per frequency based on each corresponding frequency. A pulse wave, comprising: a step; and pulse wave data generating means for performing arithmetic processing on the corrected pulse wave data generated by the mask means to generate pulse data indicating the type of the pulse wave waveform. Diagnostic device.
脈波検出手段と、 前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウ
エーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析
データを生成するウエーブレット変換手段と、 前記脈波解析データのうち、体動に対応する周波数成分
を除去して、脈波解析データを生成する体動分離手段
と、 前記体動分離手段によって生成された脈波解析データに
対して対応する周波数に応じて補正を行って、補正脈波
データを生成する周波数補正手段と、 前記補正脈波データに演算処理を施して、前記脈波波形
の種類を示す脈象データを生成する脈象データ生成手段
とを備えたことを特徴とする脈波診断装置。6. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and performing a wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means, thereby obtaining a pulse wave for each frequency region. Wavelet transforming means for generating analysis data, of the pulse wave analysis data, removing a frequency component corresponding to body movement, body movement separating means for generating pulse wave analysis data, and Frequency correction means for performing correction on the generated pulse wave analysis data according to the corresponding frequency to generate corrected pulse wave data, performing an arithmetic process on the corrected pulse wave data, A pulse wave diagnostic apparatus comprising: pulse data generating means for generating pulse data indicating a type.
動が除去された脈波データを生成する逆ウエーブレット
変換手段と、 前記脈波データの各ピーク情報に基づいて前記脈象デー
タを生成するデータ生成手段とを備えたことを特徴とす
る請求項２または６に記載の脈波診断装置。7. The pulse wave data generating means, wherein the inverse wavelet transform means performs inverse wavelet transform on the corrected pulse wave data to generate pulse wave data from which body motion has been removed, and each of the pulse wave data The pulse wave diagnostic apparatus according to claim 2, further comprising a data generation unit configured to generate the pulse data based on the peak information.
動波形に基づいて、生体の運動状態を検出する状態検出
手段と、 前記運動状態に応じて、周波数解析の対象となる周波数
領域を可変するように前記第１のウエーブレット変換手
段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする請求
項２、４、５のうちいずれか１項に記載の脈波診断装
置。8. A state detection means for detecting a movement state of a living body based on a body movement waveform detected by the body movement detection means, and a frequency region to be subjected to frequency analysis is varied according to the movement state. The pulse wave diagnostic apparatus according to any one of claims 2, 4, and 5, further comprising control means for controlling the first wavelet conversion means so as to perform the operation.
周波数解析の対象となる周波数領域の関係を予め記憶し
た記憶手段と、前記状態検出手段によって検出された前
記生体の運動状態に基づいて、周波数解析の対象となる
周波数領域を読み出す読出手段とを備え、この読出結果
に基づいて周波数解析の対象となる周波数領域を制御す
ることを特徴とする請求項８に記載の脈波診断装置。9. The method according to claim 1, wherein the control unit is configured to store a relationship between a movement state of the living body and a frequency domain to be subjected to frequency analysis in advance, and a movement state of the living body detected by the state detection unit. 9. The pulse wave diagnostic apparatus according to claim 8, further comprising: reading means for reading a frequency region to be subjected to frequency analysis, and controlling a frequency region to be subjected to frequency analysis based on the read result.
期検出手段を備え、 前記ウエーブレット変換手段は、検出された前記周期に
同期してウエーブレット変換を施すことを特徴とする請
求項１、３、６または７のうちいずれか１項に記載の脈
波診断装置。10. A pulse wave cycle detecting means for detecting a cycle of the pulse wave waveform, wherein the wavelet transform means performs a wavelet transform in synchronization with the detected cycle. The pulse wave diagnostic device according to any one of 1, 3, 6, and 7.
期検出手段を備え、 前記第１のウエーブレット変換手段および前記第２のウ
エーブレット変換手段は、検出された前記周期に同期し
てウエーブレット変換を施すことを特徴とする請求項
２、４、５、８または９のうちいずれか１項に記載の脈
波診断装置。11. A pulse wave cycle detecting means for detecting a cycle of the pulse wave waveform, wherein the first wavelet converting means and the second wavelet converting means are synchronized with the detected cycle. The pulse wave diagnostic apparatus according to any one of claims 2, 4, 5, 8, and 9, wherein the apparatus performs a wavelet transform.
された前記脈象データを告知する告知手段を具備するこ
とを特徴とする請求項１乃至１１のうちいずれか１項に
記載の脈波診断装置。12. The pulse wave diagnostic apparatus according to claim 1, further comprising a notifying unit that notifies the pulse data generated by the pulse data generating unit.
動を圧力によって検出する圧力センサからなることを特
徴とする請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の
脈波診断装置。13. The pulse wave diagnostic apparatus according to claim 1, wherein said pulse wave detecting means comprises a pressure sensor for detecting pulsation of a living artery by pressure.
に３００ｎｍ〜７０００ｎｍの波長の光を照射したとき
に得られる反射光を受光した受光信号を脈波波形として
検出することを特徴とする請求項１乃至１２のうちいず
れか１項に脈波診断装置。14. The pulse wave detecting means detects a light receiving signal, which receives reflected light obtained when irradiating a detection part of a living body with light having a wavelength of 300 nm to 7000 nm, as a pulse wave waveform. The pulse wave diagnostic device according to any one of claims 1 to 12.
に６００ｎｍ〜１０００ｎｍの波長の光を照射したとき
に得られる透過光を受光した受光信号を脈波波形として
検出することを特徴とする請求項１乃至１２のうちいず
れか１項に脈波診断装置。15. The pulse wave detecting means detects, as a pulse wave waveform, a light reception signal which receives transmitted light obtained when a detection site of a living body is irradiated with light having a wavelength of 600 nm to 1000 nm. The pulse wave diagnostic device according to any one of claims 1 to 12.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05963297A JP3747552B2 (en) | 1997-03-13 | 1997-03-13 | Pulse wave diagnostic device |
| TW87109953A TW416841B (en) | 1997-02-12 | 1998-06-20 | Pulse diagnosis system, pulse data generation method, motion indicator detection, motion strength detection, heart extrusion capacity detection, once extrusion capacity detection, heart function diagnostic method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05963297A JP3747552B2 (en) | 1997-03-13 | 1997-03-13 | Pulse wave diagnostic device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10248819A true JPH10248819A (en) | 1998-09-22 |
| JP3747552B2 JP3747552B2 (en) | 2006-02-22 |
Family
ID=13118813
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05963297A Expired - Fee Related JP3747552B2 (en) | 1997-02-12 | 1997-03-13 | Pulse wave diagnostic device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3747552B2 (en) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000036350A (en) * | 2000-02-19 | 2000-07-05 | 신상훈 | diagnosing method of stenosis of carotid arteries used ultrasonic |
| JP2003290165A (en) * | 2002-04-01 | 2003-10-14 | Ind Technol Res Inst | Non-invasive apparatus system for monitoring autonomic nervous system and use thereof |
| JP2005329162A (en) * | 2004-05-21 | 2005-12-02 | Fukuda Denshi Co Ltd | Finger cuff |
| JP2014054448A (en) * | 2012-09-13 | 2014-03-27 | Omron Healthcare Co Ltd | Pulse measuring device, pulse measuring method and pulse measuring program |
| WO2015045938A1 (en) * | 2013-09-26 | 2015-04-02 | 株式会社村田製作所 | Biological information measurement device |
| WO2015045939A1 (en) * | 2013-09-26 | 2015-04-02 | 株式会社村田製作所 | Biological information measurement device |
| JP2018000733A (en) * | 2016-07-06 | 2018-01-11 | 株式会社リコー | Optical measuring device, optical measuring method and program |
| WO2018142865A1 (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-09 | Kddi株式会社 | Pulse measurement device, wearable device, and pulse measurement method |
| CN112773340A (en) * | 2021-02-07 | 2021-05-11 | 佛山科学技术学院 | Pulse feature extraction system and method based on EEMD-PNCC |
| CN112869716A (en) * | 2021-02-23 | 2021-06-01 | 佛山科学技术学院 | Pulse feature identification system and method based on two-channel convolutional neural network |
| CN114916910A (en) * | 2022-04-29 | 2022-08-19 | 无锡市华焯光电科技有限公司 | Pulse condition classification method, classification model training method, classification device, and storage medium |
| CN115363586A (en) * | 2022-09-08 | 2022-11-22 | 山东大学 | Psychological stress grade assessment system and method based on pulse wave signals |
| CN115381412A (en) * | 2022-09-23 | 2022-11-25 | 广东省新黄埔中医药联合创新研究院 | Method for recognizing chordal pulse characteristics by combining pulse wave array signal envelope graph with time domain signal |
| CN117547228A (en) * | 2024-01-09 | 2024-02-13 | 脉起动力科技(成都)有限公司 | Data quality analysis method of biological pulse diagnosis signal |
-
1997
- 1997-03-13 JP JP05963297A patent/JP3747552B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000036350A (en) * | 2000-02-19 | 2000-07-05 | 신상훈 | diagnosing method of stenosis of carotid arteries used ultrasonic |
| JP2003290165A (en) * | 2002-04-01 | 2003-10-14 | Ind Technol Res Inst | Non-invasive apparatus system for monitoring autonomic nervous system and use thereof |
| JP2005329162A (en) * | 2004-05-21 | 2005-12-02 | Fukuda Denshi Co Ltd | Finger cuff |
| JP4559119B2 (en) * | 2004-05-21 | 2010-10-06 | フクダ電子株式会社 | Finger cuff |
| JP2014054448A (en) * | 2012-09-13 | 2014-03-27 | Omron Healthcare Co Ltd | Pulse measuring device, pulse measuring method and pulse measuring program |
| WO2015045938A1 (en) * | 2013-09-26 | 2015-04-02 | 株式会社村田製作所 | Biological information measurement device |
| WO2015045939A1 (en) * | 2013-09-26 | 2015-04-02 | 株式会社村田製作所 | Biological information measurement device |
| JPWO2015045938A1 (en) * | 2013-09-26 | 2017-03-09 | 株式会社村田製作所 | Biological information measuring device |
| JPWO2015045939A1 (en) * | 2013-09-26 | 2017-03-09 | 株式会社村田製作所 | Biological information measuring device |
| US9717462B2 (en) | 2013-09-26 | 2017-08-01 | Murata Manufacturing Co., Ltd. | Biological information measurement method and apparatus with variable loop filter |
| US9717463B2 (en) | 2013-09-26 | 2017-08-01 | Murata Manufacturing Co., Ltd. | Biological information measurement method and apparatus with variable cutoff frequency low pass filter |
| JP2018000733A (en) * | 2016-07-06 | 2018-01-11 | 株式会社リコー | Optical measuring device, optical measuring method and program |
| WO2018142865A1 (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-09 | Kddi株式会社 | Pulse measurement device, wearable device, and pulse measurement method |
| CN112773340A (en) * | 2021-02-07 | 2021-05-11 | 佛山科学技术学院 | Pulse feature extraction system and method based on EEMD-PNCC |
| CN112773340B (en) * | 2021-02-07 | 2022-04-15 | 佛山科学技术学院 | Pulse feature extraction system and method based on EEMD-PNCC |
| CN112869716A (en) * | 2021-02-23 | 2021-06-01 | 佛山科学技术学院 | Pulse feature identification system and method based on two-channel convolutional neural network |
| CN112869716B (en) * | 2021-02-23 | 2022-04-15 | 佛山科学技术学院 | Pulse feature identification system and method based on two-channel convolutional neural network |
| CN114916910A (en) * | 2022-04-29 | 2022-08-19 | 无锡市华焯光电科技有限公司 | Pulse condition classification method, classification model training method, classification device, and storage medium |
| CN114916910B (en) * | 2022-04-29 | 2024-04-09 | 无锡市华焯光电科技有限公司 | Pulse classification method, classification model training method, classification device, and storage medium |
| CN115363586A (en) * | 2022-09-08 | 2022-11-22 | 山东大学 | Psychological stress grade assessment system and method based on pulse wave signals |
| CN115381412A (en) * | 2022-09-23 | 2022-11-25 | 广东省新黄埔中医药联合创新研究院 | Method for recognizing chordal pulse characteristics by combining pulse wave array signal envelope graph with time domain signal |
| CN115381412B (en) * | 2022-09-23 | 2023-07-14 | 广东省新黄埔中医药联合创新研究院 | Method for identifying chordal pulse characteristics by combining pulse wave array signal envelope diagram with time domain signal |
| CN117547228A (en) * | 2024-01-09 | 2024-02-13 | 脉起动力科技(成都)有限公司 | Data quality analysis method of biological pulse diagnosis signal |
| CN117547228B (en) * | 2024-01-09 | 2024-03-19 | 脉起动力科技(成都)有限公司 | Data quality analysis method of biological pulse diagnosis signal |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3747552B2 (en) | 2006-02-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3635663B2 (en) | Arrhythmia detector | |
| JP3843462B2 (en) | Pulse wave diagnostic device | |
| JP4096376B2 (en) | Relaxation instruction equipment | |
| EP0947160B1 (en) | Pulse wave diagnosing device | |
| JP3627243B2 (en) | Biological condition measuring device and relaxation instruction device | |
| JP3747552B2 (en) | Pulse wave diagnostic device | |
| JP2007117591A (en) | Pulse wave analyzer | |
| JP2002537911A (en) | Method and apparatus for promoting physiological coherence and autonomic balance | |
| JP3728895B2 (en) | Exercise intensity detector | |
| JP2007501657A (en) | Electrophysiological intuition indicator | |
| JP3301294B2 (en) | Health condition management device | |
| JP2008161657A (en) | Method and device for monitoring unrestraint life rhythm | |
| JP3870514B2 (en) | Stroke volume detection device and cardiac function diagnosis device | |
| JP3666188B2 (en) | Cardiac function diagnostic device | |
| JP3794410B2 (en) | Health condition management device | |
| JPH10179528A (en) | Pulse analysis device | |
| JP3562469B2 (en) | Health condition management device | |
| JP3858379B2 (en) | Cardiac output detection device and cardiac function diagnosis device | |
| JP2004121864A (en) | Health condition managing apparatus | |
| JPH11104089A (en) | Heart function diagnostic device | |
| JP3794409B2 (en) | Health condition management device | |
| JPH11104090A (en) | Heart function diagnostic device | |
| TW416841B (en) | Pulse diagnosis system, pulse data generation method, motion indicator detection, motion strength detection, heart extrusion capacity detection, once extrusion capacity detection, heart function diagnostic method and apparatus |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20041130 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050105 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050304 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050802 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20051003 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20051108 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20051121 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091209 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101209 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101209 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111209 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111209 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121209 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121209 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131209 Year of fee payment: 8 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |