JPH119564A - Cardiac function diagnosing apparatus - Google Patents
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- JPH119564A JPH119564A JP9172630A JP17263097A JPH119564A JP H119564 A JPH119564 A JP H119564A JP 9172630 A JP9172630 A JP 9172630A JP 17263097 A JP17263097 A JP 17263097A JP H119564 A JPH119564 A JP H119564A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明はシンドロームＸの検
出に好適な心機能診断装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a cardiac function diagnostic apparatus suitable for detecting syndrome X.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、健康への関心が高まり、適度な運
動が健康を維持するために必要とされることから、年齢
を問わずジョギングをする人が増えている。しかし、走
行中に胸が苦しくなって、倒れてしまうといったことが
ある。この症状は、シンドロームＸと呼ばれ、その原因
ついて各種の研究がなされている。最近、シンドローム
Ｘの原因は、運動中に心筋の内側で虚血状態に陥り酸素
供給が不足することにあることが解明されつつある。2. Description of the Related Art In recent years, there has been an increasing interest in health and the need for moderate exercise to maintain health has led to an increase in the number of joggers regardless of age. However, there are cases where the chest becomes painful during running and falls. This symptom is called Syndrome X, and various studies have been conducted on its cause. Recently, it has been elucidated that Syndrome X is caused by an insufficiency of oxygen supply due to ischemia inside the myocardium during exercise.
【０００３】筋肉は血液中のヘモグロビンを介して酸素
の供給を受け、これを用いて収縮エネルギーを発生させ
る。心臓は、ある厚みを持った心筋によって収縮拡張を
繰り返す。心筋はその外側から内側へ発達した冠状動脈
から血液の供給を受けて、内側から外側へ絞り込むよう
に心臓を収縮させる。この場合、筋収縮は一様に起こる
のではなく、外側から内側に収縮が進行するにつれ、ゆ
っくりとなる。心臓が収縮した状態においては、心筋か
ら血液が流れ出て虚血状態になり易く、しかもこの状態
が比較的長く続く。このため、心臓が収縮した状態で心
筋への酸素供給が不足しがちになる。特に、運動中は、
酸素の腕や足の筋肉で酸素が大量に消費されるため、血
液中の酸素量が低下する。したがって、運動中に心臓が
収縮した状態で心筋への酸素供給が不足して、その後、
心筋の動きが停止してしまうことがある。シンドローム
Ｘはこのような原因で発生すると考えられる。[0003] Muscles are supplied with oxygen via hemoglobin in the blood and use this to generate contractile energy. The heart repeatedly contracts and expands with a myocardium having a certain thickness. The myocardium receives blood supply from the coronary arteries that have developed from the outside to the inside, and contracts the heart to narrow it from the inside to the outside. In this case, the muscle contraction does not occur uniformly, but becomes slow as the contraction progresses from the outside to the inside. When the heart is contracted, blood tends to flow out of the myocardium and become an ischemic state, and this state lasts for a relatively long time. Therefore, oxygen supply to the heart muscle tends to be insufficient in a state where the heart is contracted. Especially during exercise,
A large amount of oxygen is consumed in the muscles of the arms and legs of oxygen, which reduces the amount of oxygen in the blood. Therefore, there is a shortage of oxygen supply to the heart muscle with the heart contracting during exercise,
Myocardial movement may stop. Syndrome X is considered to occur due to such a cause.
【０００４】一方、心臓の動きを診断する装置として、
心電計が知られている。心電計は、サイナスから検出さ
れる電気信号を増幅し、視覚的に捉えられるようにディ
スプレイやプロッタに心電図として表示する。On the other hand, as a device for diagnosing the movement of the heart,
Electrocardiographs are known. The electrocardiograph amplifies the electric signal detected from the sinus and displays it as an electrocardiogram on a display or plotter so that it can be visually grasped.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】ところで、シンドロー
ムＸは、上述したように心筋の内側で起こる虚血状態に
起因して起こるが、この際、サイナスから心筋へ伝達さ
れる電気的な刺激は、正常に伝搬している。一方、心電
計はサイナスから検出される電気信号を表示するに過ぎ
ない。したがって、心電図からは心筋の内側で起こる異
常を検知できないので、心電計を用いてシンドロームＸ
を検知することはできなかった。As described above, the syndrome X occurs due to the ischemic state occurring inside the myocardium. At this time, the electrical stimulus transmitted from the sinus to the myocardium is: Propagating normally. On the other hand, the electrocardiograph merely displays the electric signal detected from the sinus. Therefore, an abnormality occurring inside the myocardium cannot be detected from the electrocardiogram.
Could not be detected.
【０００６】また、シンドロームＸは駆出時間が平常よ
りも短くなって、運動中の酸素供給量の不足により発病
するのもであるが、これとは逆に、駆出時間が平常より
も長くなって、心臓発作や突然死にいたるＱＴ延長症候
群が知られている。ここで、ＱＴとは、心電図上で、心
房収縮期と心室収縮期の境界で見られるＱＲＳの開始か
ら、心室収縮期の終わり（Ｔ波の終わり）までの期間を
意味する。ＱＴ延長症候群は、ＱＴ間隔が通常よりも長
い場合に発生し易いことが知られている。したがって、
ＱＴ間隔を心電計で計測することによってＱＴ症候群の
可能性を検知することができる。しかし、心電計による
計測では、心臓上部の皮膚に電極を張り付ける必要があ
り、被験者に負担となり、さらに心電計は大型の測定機
器であるため持ち運びが不便であるといった問題があっ
た。本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであ
り、シンドロームＸやＱＴ症候群といった心機能の状態
を診断する心機能診断装置を提供することを目的とす
る。In the case of Syndrome X, the ejection time is shorter than usual, and the disease is caused by the lack of oxygen supply during exercise. On the contrary, the ejection time is longer than usual. As a result, long QT syndrome leading to heart attack and sudden death is known. Here, QT means a period from the start of QRS at the boundary between atrial systole and ventricular systole on the electrocardiogram to the end of ventricular systole (end of T wave). It is known that the long QT syndrome is likely to occur when the QT interval is longer than usual. Therefore,
The possibility of QT syndrome can be detected by measuring the QT interval with an electrocardiograph. However, measurement with an electrocardiograph has a problem that an electrode needs to be attached to the skin above the heart, which is a burden on the subject, and that the electrocardiograph is a large-sized measuring device, and is inconvenient to carry. The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a cardiac function diagnostic device that diagnoses a state of cardiac function such as syndrome X and QT syndrome.
【０００７】[0007]
【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、前記脈波波形に基づ
いて、拍数を検出する拍数検出手段と、前記脈波波形に
基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段
と、前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態
を評価する評価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 wave waveform from a detection portion of a living body, and the pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform based on the pulse wave waveform. A pulse rate detecting means for detecting a pulse rate, an ejection time detecting means for detecting an ejection time of the heart based on the pulse wave waveform, and a heart function based on the pulse rate and the ejection time. Evaluation means for evaluating the state.
【０００８】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、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出
手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動
成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去し
て体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記体
動除去脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手
段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出時
間を検出する駆出時間検出手段と、前記拍数と前記駆出
時間に基づいて、心機能の状態を評価する評価手段とを
備えたことを特徴とする。[0008] 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, body movement detection means for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body, and a body in the pulse wave waveform based on the body movement waveform. A body movement removing unit that generates a movement component, removes the body movement component from the pulse wave waveform to generate a body movement removed pulse wave waveform, and detects a pulse rate based on the body movement removed pulse wave waveform Pulse rate detection means, ejection time detection means for detecting the ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave waveform, and evaluating the state of cardiac function based on the pulse rate and the ejection time And evaluation means for performing the evaluation.
【０００９】また、請求項３に記載の発明にあっては、
前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形のピークを
検出し、検出された当該ピークの周期性に基づいて前記
拍数を求めることを特徴とする。Further, in the invention according to claim 3,
The pulse rate detecting means detects a peak of the body motion removal pulse wave waveform, and obtains the pulse rate based on the periodicity of the detected peak.
【００１０】また、請求項４に記載の発明にあっては、
前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形に周波数解
析を施し、当該解析結果に基づいて前記拍数を求めるこ
とを特徴とする。[0010] Further, in the invention described in claim 4,
The pulse rate detection means performs a frequency analysis on the body motion removal pulse wave waveform, and obtains the pulse rate based on the analysis result.
【００１１】また、請求項５に記載の発明にあっては、
前記駆出時間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピ
ークを検出し、最大ピークの次に現れるピークと最小ピ
ーク間の時間を検出することによって前記駆出時間を検
出することを特徴とする。Further, in the invention according to claim 5,
The ejection time detecting means detects each peak of the body motion removal pulse wave waveform, and detects the ejection time by detecting a time between a peak appearing next to a maximum peak and a minimum peak. And
【００１２】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、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出
手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動
成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去し
て体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記体
動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波
数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生
成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに
基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、前記体動除
去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出時間を検出す
る駆出時間検出手段と、前記拍数と前記駆出時間に基づ
いて、心機能の状態を評価する評価手段とを備えたこと
を特徴とする。Further, 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, body movement detection means for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body, and a body in the pulse wave waveform based on the body movement waveform. A motion component is generated, a body motion removing unit that removes the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform, and performs a wavelet transform on the body motion removal pulse wave waveform, Body movement removing means for generating body movement-removed pulse wave analysis data from which body movement has been removed for each frequency domain; pulse rate detecting means for detecting a pulse rate based on the body movement-removed pulse wave analysis data; Ejection time detection means for detecting the ejection time of the heart based on the motion removal pulse wave analysis data, and evaluation means for evaluating the state of cardiac function based on the pulse rate and the ejection time. It is characterized by the following.
【００１３】また、請求項７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、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出
手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動
成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去し
て体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記体
動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波
数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生
成する体動除去手段と、対応する各周波数に基づいて、
体動除去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基づいて、拍数
を検出する拍数検出手段と、前記補正脈波データに基づ
いて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、
前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 7,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, body movement detection means for detecting a body movement waveform indicating body movement of the living body, and a body in the pulse wave waveform based on the body movement waveform A motion component is generated, a body motion removal unit that removes the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse waveform, and performs a wavelet transform on the body motion removal pulse waveform, Body motion removing means for generating body motion removed pulse wave analysis data from which body motion has been removed for each frequency domain, based on each corresponding frequency,
Frequency correction means for performing correction so as to normalize the power per frequency to the body motion removal pulse wave analysis data to generate corrected pulse wave data, and a pulse rate for detecting a pulse rate based on the corrected pulse wave data Detection means, based on the corrected pulse wave data, ejection time detection means for detecting the ejection time of the heart,
An evaluation means for evaluating a state of cardiac function based on the number of beats and the ejection time is provided.
【００１４】また、請求項８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、前記生体の体動を示す体動波形を検出
する体動検出手段と、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、体動を除去した体
動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記
体動除去脈波解析データに基づいて、拍数を検出する拍
数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づい
て、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、前
記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価
する評価手段とを備えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 8,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, first wavelet conversion means for performing a wavelet transform on the pulse wave waveform to generate pulse wave analysis data for each frequency region, Body movement detecting means for detecting a body movement waveform indicating a body movement of a living body, second wavelet conversion means for performing wavelet transformation on the body movement waveform to generate body movement analysis data for each frequency domain, A body movement removing unit that subtracts the body movement analysis data from the pulse wave analysis data to generate body movement removed pulse wave analysis data from which body movement has been removed; A pulse rate detecting means for detecting a heart rate, an ejection time detecting means for detecting an ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave analysis data, and a heart rate based on the pulse rate and the ejection time Evaluation means for evaluating the state of the function It is characterized in.
【００１５】また、請求項９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、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
正を施して補正脈波解析データを生成する第１の周波数
補正手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する
体動検出手段と、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、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て補正体動解析データを生成する
第２の周波数補正手段と、前記補正脈波解析データから
前記補正体動解析データを減算して、体動を除去した体
動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記
体動除去脈波解析データに基づいて、拍数を検出する拍
数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づい
て、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、前
記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価
する評価手段とを備えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 9,
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and first wavelet conversion means for performing a wavelet transform on the pulse wave waveform to generate pulse wave analysis data for each frequency region, First frequency correction means for correcting pulse wave analysis data to normalize power per frequency based on each frequency to generate corrected pulse wave analysis data, and a body indicating body movement of the living body A body motion detecting means for detecting a motion waveform; and a second body wavelet transform for performing a wavelet transform on the body motion waveform to generate body motion analysis data for each frequency domain.
A second frequency correction means for performing correction so as to normalize the power per frequency to the body motion analysis data based on each corresponding frequency to generate corrected body motion analysis data, By subtracting the corrected body motion analysis data from the corrected pulse wave analysis data, a body motion removing unit that generates body motion removed pulse wave analysis data from which body motion has been removed, based on the body motion removed pulse wave analysis data A pulse rate detecting means for detecting a pulse rate, an ejection time detecting means for detecting an ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave analysis data, and a pulse rate and the ejection time based on the pulse rate and the ejection time. Evaluation means for evaluating the state of cardiac function.
【００１６】また、請求項１０に記載の発明にあって
は、前記第１のウエーブレット変換手段と前記第２のウ
エーブレット変換手段は、同期してウエーブレット変換
を行うことを特徴とする。According to a tenth aspect of the present invention, the first wavelet conversion means and the second wavelet conversion means perform wavelet conversion in synchronization with each other.
【００１７】また、請求項１１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、予め定められた体動に対応す
る周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生
成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに
基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、前記体動除
去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出時間を検出す
る駆出時間検出手段と、前記拍数と前記駆出時間に基づ
いて、心機能の状態を評価する評価手段とを備えたこと
を特徴とする。Further, according to the present invention, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a wavelet is added to the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means. A wavelet transforming means for performing conversion to generate pulse wave analysis data for each frequency domain, and removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data, Body movement removing means for generating pulse wave analysis data, a pulse rate detecting means for detecting a pulse rate based on the body movement removed pulse wave analysis data, and a heart beat based on the body movement removed pulse wave analysis data. It is characterized by comprising ejection time detection means for detecting ejection time, and evaluation means for evaluating the state of cardiac function based on the number of beats and the ejection time.
【００１８】また、請求項１２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、予め定められた体動に対応す
る周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生
成する体動除去手段と、対応する各周波数に基づいて、
体動除去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て補正脈波解析データを生成す
る周波数補正手段と、前記補正脈波解析データに基づい
て、拍数を検出する拍数検出手段と、前記補正脈波解析
データに基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間
検出手段と、前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機
能の状態を評価する評価手段とを備えたことを特徴とす
る。According to a twelfth aspect of the present invention, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a wavelet is added to the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means. A wavelet transforming means for performing conversion to generate pulse wave analysis data for each frequency domain; and removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data, thereby removing the body motion. Based on the body motion removing means for generating pulse wave analysis data and the corresponding frequencies,
Frequency correction means for correcting the body motion removal pulse wave analysis data so as to normalize the power per frequency to generate corrected pulse wave analysis data, and detecting a pulse rate based on the corrected pulse wave analysis data. Pulse rate detecting means, ejection time detecting means for detecting ejection time of the heart based on the corrected pulse wave analysis data, and evaluating the state of cardiac function based on the pulse rate and the ejection time. And evaluation means.
【００１９】また、請求項１３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、予め定められた体動に対応す
る周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生
成する体動除去手段と、前記体動除去解析脈波データに
逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波データを生
成する逆ウエーブレット変換手段と、前記体動除去脈波
データに基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、前
記体動除去脈波データに基づいて、心臓の駆出時間を検
出する駆出時間検出手段と、前記拍数と前記駆出時間に
基づいて、心機能の状態を評価する評価手段とを備えた
ことを特徴とする。According to the thirteenth aspect of the present invention, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a wavelet is applied to the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means. A wavelet converting means for performing conversion and generating pulse wave analysis data for each frequency domain; and removing a frequency component corresponding to a predetermined body movement from the pulse wave analysis data, thereby removing the body movement. Body motion removing means for generating pulse wave analysis data; inverse wavelet transform means for performing inverse wavelet transform on the body motion removal analysis pulse wave data to generate body motion removal pulse wave data; Pulse rate detecting means for detecting a pulse rate based on the wave data; ejection time detecting means for detecting an ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave data; Based on time, heart function Characterized by comprising an evaluation means for evaluating the state.
【００２０】また、請求項１４に記載の発明にあって
は、前記評価手段は、拍数および駆出時間と評価指標を
対応付けて記憶した記憶手段と、前記拍数検出手段によ
って検出された前記拍数および前記駆出時間検出手段に
よって検出された前記駆出時間に基づいて、前記記憶手
段から対応する評価指標を読み出す読出手段とを備えた
ことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 14, the evaluation means is detected by the storage means storing the number of beats and ejection time in association with the evaluation index, and the number of beats detected by the number of beats detection means. Reading means for reading out a corresponding evaluation index from the storage means based on the number of beats and the ejection time detected by the ejection time detection means.
【００２１】また、請求項１５に記載の発明にあって
は、前記評価手段は、前記拍数検出手段によって検出さ
れた前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出
された前記駆出時間に基づいて、心機能の状態の連続性
を判定する連続性判定手段と、前記判定手段の判定結果
に基づいて評価指標を生成する評価指標生成手段とを備
えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 15, the evaluation means is configured to determine the number of beats detected by the number of beats detection means and the ejection time detected by the ejection time detection means. And a continuity determining means for determining the continuity of the state of the cardiac function based on the determination result, and an evaluation index generating means for generating an evaluation index based on the determination result of the determining means.
【００２２】また、請求項１６に記載の発明にあって
は、前記判定手段は、前記拍数検出手段によって検出さ
れた前記拍数の変化が、一定範囲内にあることを検知し
た際に、前記駆出時間検出手段によって検出された前記
駆出時間の変化率を検出する駆出時間変化率検出部と、
前記駆出時間の変化率と予め定められた閾値と比較し、
比較結果に基づいて心機能の状態の連続性を判定する判
定部とを備えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 16, when the determination means detects that the change in the number of beats detected by the number of beats detection means is within a certain range, An ejection time change rate detection unit that detects a change rate of the ejection time detected by the ejection time detection unit,
Compare the change rate of the ejection time and a predetermined threshold,
A determination unit that determines the continuity of the state of the cardiac function based on the comparison result.
【００２３】また、請求項１７に記載の発明にあって
は、前記判定手段は、前記拍数検出手段によって検出さ
れた前記拍数と前記駆出時間検出手段によって検出され
た前記駆出時間を乗算して、乗算結果の変化率を算出す
る変化率算出部と、前記乗算結果の変化率と予め定めら
れた閾値と比較し、比較結果に基づいて心機能の状態の
連続性を判定する判定部とを備えたことを特徴とする。Further, in the invention according to claim 17, the determining means determines the number of beats detected by the number of beats detecting means and the ejection time detected by the ejection time detecting means. A rate-of-change calculating unit that calculates a rate of change of the result of multiplication by comparing the rate of change of the result of multiplication with a predetermined threshold value and determines continuity of the state of the heart function based on the result of the comparison; And a unit.
【００２４】また、請求項１８に記載の発明にあって
は、前記評価手段は、拍数および駆出時間と評価指標と
を対応付けて予め記憶した第１の記憶手段と、平常時に
前記拍数検出手段によって検出された平常拍数および前
記駆出時間検出手段によって検出された平常駆出時間に
基づいて、前記第１記憶手段の内容を補正する補正手段
と、前記補正手段によって補正された前記拍数および前
記駆出時間と前記評価指標との関係を記憶する第２の記
憶手段と、運動中に前記拍数検出手段によって検出され
た前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出さ
れた前記駆出時間に基づいて、前記第２の記憶手段から
対応する評価指標を読み出す読出手段とを備えたことを
特徴とする。Further, in the invention according to claim 18, the evaluation means comprises: first storage means for storing the number of beats and ejection time in association with an evaluation index in advance; Correction means for correcting the contents of the first storage means based on the normal beat count detected by the number detection means and the normal ejection time detected by the ejection time detection means; Second storage means for storing a relationship between the beat rate and the ejection time and the evaluation index; and a beat rate and the ejection time detected by the beat rate detection means during exercise. Reading means for reading a corresponding evaluation index from the second storage means based on the ejection time.
【００２５】また、請求項１９に記載の発明にあって
は、前記評価手段によって得られた評価結果を告知する
告知手段を備えたことを特徴とする。Further, the invention according to claim 19 is characterized in that a notifying means for notifying the evaluation result obtained by the evaluating means is provided.
【００２６】[0026]
Ａ．原理 心臓は、収縮拡張を繰り返すことによって血液を駆出し
ているが、１回の心拍中に心臓から血液が流れ出る時間
は、駆出時間ＥＤ（Ejection Duration）と呼ばれる。
この駆出時間ＥＤが長い程、心臓から流出する一回拍出
量ＳＶが大きくなり、心筋や骨格筋に供給される酸素が
多くなる。A. Principle The heart ejects blood by repeating contraction and expansion, and the time during which blood flows out of the heart during one heartbeat is called ejection time ED (Ejection Duration).
The longer the ejection time ED, the larger the stroke volume SV flowing out of the heart and the more oxygen supplied to the heart muscle and skeletal muscle.
【００２７】人が運動すると、拍数ＨＲが大きくなり、
単位時間当たりの心臓の収縮回数が増加し、心臓から送
り出される血液流量が増加する。この場合、拍数ＨＲが
大きくなると駆出時間ＥＤは短くなるが、駆出時間ＥＤ
が極端に短くなると、カーディアッカアウトプットＣＯ
＝ＨＲ×ＳＶが減少し、心筋に十分酸素が供給されなく
なる。シンドロームＸの原因は、このような場合に心筋
が虚血状態に陥ることにあると考えられる。ここで、１
回拍出量ＳＶは、動脈の血圧値と駆出時間ＥＤの積で算
出される。動脈の血圧波形形状は、厳密いえば個人差が
ありまた個々人の体調等によって変わるが、概略同一の
形状をしている。したがって、１回拍出量ＳＶは、駆出
時間ＥＤに依存する部分が大きい。このため、駆出時間
ＥＤと拍数ＨＲの関係から、シンドロームＸの可能性を
判断することができる。When a person exercises, the heart rate HR increases,
The number of contractions of the heart per unit time increases, and the blood flow pumped out of the heart increases. In this case, the ejection time ED decreases as the beat rate HR increases, but the ejection time ED increases.
Becomes extremely short, the cardiac output CO
= HR × SV decreases and myocardium is no longer supplied with sufficient oxygen. It is considered that the cause of the syndrome X is that the myocardium falls into an ischemic state in such a case. Where 1
The stroke volume SV is calculated as the product of the arterial blood pressure value and the ejection time ED. Strictly speaking, the arterial blood pressure waveform shape has individual differences and varies depending on the physical condition of the individual, but has substantially the same shape. Therefore, the stroke volume SV largely depends on the ejection time ED. Therefore, the possibility of the syndrome X can be determined from the relationship between the ejection time ED and the number of beats HR.
【００２８】また、運動中でなくとも精神的なストレス
から拍数ＨＲが増加し、駆出時間ＥＤが短くなるなるこ
とが知られている。この場合にも心筋が虚血状態に陥
り、シンドロームＸが発生すると考えられる。一方、Ｑ
Ｔ延長症候群において、ＱＴ間隔が長くなると駆出時間
ＥＤも長くなる。したがって、駆出時間ＥＤを計測する
ことによって、ＱＴ延長症候群の可能性を診断すること
ができる。It is also known that even when not exercising, the pulse rate HR increases due to mental stress and the ejection time ED decreases. Also in this case, it is considered that the myocardium falls into an ischemic state and syndrome X occurs. On the other hand, Q
In long T syndrome, the ejection time ED increases as the QT interval increases. Therefore, by measuring the ejection time ED, the possibility of the long QT syndrome can be diagnosed.
【００２９】図１は心臓の周期を示したものである。図
において、ＳＷは心電波形であり、ＭＨ１は心臓から流
出する直後の大動脈血圧波形、ＭＨ２は末梢部（橈骨動
脈）の一般的な脈波波形である。この図において、血液
の流動に伴う時間遅れは無視してある。駆出時間ＥＤ
は、厳密な意味においては、大動脈血圧波形ＭＨ１にお
ける大動脈弁開放時刻ｔ１と大動脈弁閉鎖時刻ｔ２の時
間間隔となり、安静時において、２８０ｍｓ程度であ
る。大動脈弁の閉鎖は心室の収縮によって起こるので、
この時間間隔は、心室収縮期の時間（Sysolic Time）と
ほぼ一致する。ところで、末梢部の脈波波形ＭＨ２にお
けるノッチＮ１は、大動脈弁閉鎖によって生じるもので
ある。このため、脈波波形ＭＨ２における最小ピークＰ
０から最大ピークＰ１の直後に生じるピークＰ２までの
時間間隔は、見積の収縮時間（Estimated Sysolic Tim
e）と呼ばれ、駆出時間ＥＤに相当する。FIG. 1 shows the cycle of the heart. In the figure, SW is the electrocardiographic waveform, MH1 is the aortic blood pressure waveform immediately after flowing out of the heart, and MH2 is the general pulse waveform of the peripheral part (radial artery). In this figure, the time delay due to the blood flow is ignored. Ejection time ED
In a strict sense, is the time interval between the aortic valve opening time t1 and the aortic valve closing time t2 in the aortic blood pressure waveform MH1, which is about 280 ms at rest. Since closure of the aortic valve is caused by contraction of the ventricles,
This time interval substantially matches the time of the ventricular systole (Sysolic Time). The notch N1 in the peripheral pulse wave waveform MH2 is caused by aortic valve closure. For this reason, the minimum peak P in the pulse wave waveform MH2
The time interval from 0 to the peak P2, which occurs immediately after the maximum peak P1, is determined by the estimated systolic time
e), which corresponds to the ejection time ED.
【００３０】ところで、脈波波形には個人差があり、ま
た同一個人においても波形形状が体調等によって変化す
ることが知られている。このため、末梢部の脈波波形Ｍ
Ｈ２は、ＭＨ３に示すようにピークＰ１とピークＰ３が
重なり、ノッチＮ１が生じない場合がある。この場合に
は、厳密な意味において駆出時間ＥＤを計測するのは難
しいが、ディクローティブノッチＮ２のタイミングが一
般的な脈波波形ＭＨ２より早く現れる傾向がある。した
がって、ディクローティブノッチＮ２におけるピークＰ
３からピークＰ０までの時間間隔を駆出時間ＥＤとして
取り扱っても実用上問題はない。By the way, it is known that pulse waveforms vary from person to person, and even in the same individual, the waveform shape changes depending on physical condition and the like. Therefore, the peripheral pulse wave waveform M
In the case of H2, the peak P1 and the peak P3 overlap as shown by MH3, and the notch N1 may not occur. In this case, it is difficult to measure the ejection time ED in a strict sense, but the timing of the declective notch N2 tends to appear earlier than the general pulse wave waveform MH2. Therefore, the peak P at the declective notch N2
There is no practical problem if the time interval from 3 to the peak P0 is treated as the ejection time ED.
【００３１】すなわち、いずれの場合においても、脈波
波形ＭＨ２における最小ピークＰ０から最大ピークＰ１
の直後に生じるピークＰ２までの時間間隔を計測するこ
とによって、駆出時間ＥＤを求めることができる。これ
らのことから、駆出時間ＥＤは、厳密な意味での駆出時
間（Ejection Duration）のみならず、心室収縮期の時
間（Sysolic Time）および見積の収縮時間（Estimated
Sysolic Time）を含むものとして、以下の説明を進め
る。That is, in each case, the minimum peak P0 to the maximum peak P1 in the pulse waveform MH2 are obtained.
The ejection time ED can be determined by measuring the time interval up to the peak P2 that occurs immediately after. From these facts, the ejection time ED is not only an ejection time in a strict sense, but also a ventricular systolic time (Sysolic Time) and an estimated contraction time (Estimated Time).
The following description proceeds assuming that it includes Sysolic Time).
【００３２】また、駆出時間ＥＤとＱＴ間隔（時刻ｔ０
から時刻ｔ２までの間隔）は、厳密には一致しない。し
かし、心電波形ＳＷにおいてＴ波が長くなると、駆出時
間ＥＤが長くなり、一致の程度が高くなる。ここで、Ｑ
Ｔ延長症候群は、上述したようにＱＴ間隔が長くなる場
合に発病するものであるから、駆出時間ＥＤを計測する
ことによって、ＱＴ延長症候群の発病の可能性を検知す
ることが可能となる。The ejection time ED and the QT interval (time t0
From the time t2 to the time t2) do not exactly match. However, when the T wave becomes longer in the electrocardiographic waveform SW, the ejection time ED becomes longer, and the degree of coincidence becomes higher. Where Q
As described above, the prolonged T syndrome occurs when the QT interval becomes long. Therefore, by measuring the ejection time ED, it is possible to detect the possibility of the onset of the long QT syndrome.
【００３３】Ｂ．実施形態の機能構成 まず、本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機
能を図面を参照しつつ説明する。図２は本実施形態に係
わる心機能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。B. Functional Configuration of Embodiment First, the function of a cardiac function diagnostic device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 2 is a functional block diagram of the cardiac function 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 body movement detecting means, which detects body movement and outputs a body movement waveform. This makes it possible to detect that a person has moved.
【００３４】次に、ｆ３は体動除去手段であって、体動
波形に基づいて脈波波形中の体動成分を生成し、脈波波
形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成
する。これにより、運動中であっても、体動の影響を受
けない脈波波形を生成することが可能となる。F3 is a body movement removing means which generates a body movement component in the pulse wave waveform based on the body movement waveform, and removes the body movement component from the pulse wave waveform to remove the body movement. Generate a wave waveform. This makes it possible to generate a pulse waveform that is not affected by body movement even during exercise.
【００３５】次に、ｆ４は拍数検出手段であって、体動
除去脈波波形に基づいて拍数を検出する。また、ｆ５は
駆出時間検出手段であって、体動除去脈波波形に基づい
て、心臓の駆出時間を検出する。また、ｆ６は評価手段
であって、拍数と駆出時間に基づいて、心機能の状態を
評価する。すなわち、心機能の評価は、拍数と駆出時間
から、心筋への酸素供給量の増減を推定することによっ
て行われる。これにより、心機能の状態の一例である心
筋の虚血状態を予測し、シンドロームＸの可能性を検知
することができる。また、ＱＴ間隔を脈波波形から計測
してＱＴ延長症候群の可能性を検知することができる。
また、ｆ７は告知手段であって、評価結果を使用者ある
いは医師等の第三者に告知する。なお、以下の説明にお
いては、シンドロームＸを診断するための心機能診断装
置を中心に説明するが、これをＱＴ延長症候群に適用で
きることは勿論である。Next, f4 is a pulse rate detecting means for detecting the pulse rate based on the pulse wave waveform from which the body movement has been removed. F5 is ejection time detection means for detecting the ejection time of the heart based on the pulse wave waveform from which the body movement has been eliminated. F6 is evaluation means for evaluating the state of cardiac function based on the number of beats and the ejection time. That is, the evaluation of the cardiac function is performed by estimating the increase or decrease in the amount of oxygen supply to the myocardium from the pulse rate and the ejection time. Accordingly, it is possible to predict the ischemic state of the myocardium, which is an example of the state of the cardiac function, and detect the possibility of the syndrome X. In addition, the QT interval can be measured from the pulse wave waveform to detect the possibility of the long QT syndrome.
F7 is a notifying means for notifying the user or a third party such as a doctor of the evaluation result. In the following description, a cardiac function diagnosis device for diagnosing syndrome X will be mainly described, but it is needless to say that this device can be applied to a long QT syndrome.
【００３６】Ｃ．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心機能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３は第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成
を示す斜視図である。図３において、本例の心機能診断
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１２
０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１１０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１
２０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。C. First Embodiment 1. First Embodiment Configuration of First Embodiment The configuration of a cardiac function 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. 3 is a perspective view showing an external configuration of a cardiac function diagnostic apparatus according to the first embodiment. In FIG. 3, the heart function diagnostic device 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. Cable 12
0, a connector piece 80 is formed on the tip side.
The connector piece 80 is detachable from the connector section 70 configured on the 6 o'clock side of the apparatus main body 10. The device main body 10 is provided with a wristband 60 which is wound around the wrist from the 12 o'clock direction and fixed at the 6 o'clock direction of the wristwatch. 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. As described above, when the pulse wave detection sensor unit 130 is attached to the base of the finger, the cable 120 can be shortened.
20 does not get in the way during 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.
【００３７】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。また、液晶表示装置２１０にはシン
ドロームＸあるいはＱＴ症候群の兆候や危険性に代表さ
れる心機能の状態が表示されるようになっている。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 a resin. Display device with EL backlight for displaying pulse wave information such as pulse rate and pulse rate
Is configured. In addition, the liquid crystal display device 210 is configured to display a state of cardiac function typified by signs and risks of syndrome X or QT syndrome. 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.
【００３８】また、時計ケース２００の内部には、加速
度センサが１３０’が組み込まれており、これによっ
て、ランニング中の腕の振りや、体の上下動によって生
じる体動が検出される。また、その内部には、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。An accelerometer 130 'is incorporated in the watch case 200 to detect a swing of the arm during running or a body movement caused by a vertical movement of the body. In addition, various controls are performed inside the liquid crystal display device 210 to obtain a pulse image and a change in pulse rate based on the pulse wave waveform MH measured by the pulse wave detection sensor unit 130, and to display them on the liquid crystal display device 210. And a control unit including a microcomputer for performing data processing. 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.
【００３９】次に、脈波検出用センサユニット１３０
は、図４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、ＬＥＤ３２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、ＩｎＧａＮ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Ｌ
ＥＤ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、３５０ｎｍから６００ｎ
ｍ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３００
ｎｍ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, the pulse wave detecting sensor unit 130
Is composed of an LED 32, a phototransistor 33 and the like as shown in FIG. When the switch SW is turned on and a power supply voltage is applied, light is emitted from the LED 32 and is reflected by blood vessels and tissues. Then, the light is received by the phototransistor 33 and the pulse wave signal M is detected. Here, the emission wavelength of the LED 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, an InGaN-based (indium-
Gallium-nitrogen based blue LEDs are preferred. Blue L
The emission spectrum of the ED has an emission peak at, for example, 450 nm, and the emission wavelength range is from 350 nm to 600 n.
m. 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 region of the phototransistor 33 has, for example, a main sensitivity region of 300
In the range from nm to 600 nm, there is a sensitivity region even below 300 nm. When such a blue LED and the phototransistor 33 are combined, a pulse wave is detected in a wavelength region from 300 nm to 600 nm, which is an overlapping region thereof. In this case, there are the following advantages.
【００４０】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, light having a wavelength region of 700 nm or less tends to hardly penetrate the finger tissue. , 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. In addition, 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.
【００４１】１−２：第１実施形態の電気的構成 次に、心機能診断装置の電気的構成を図５を参照して説
明する。図５は心機能診断装置の電気的構成を示すブロ
ック図である。心機能診断装置１は、以下の部分から構
成される。脈波検出用センサユニット１３０は脈波波形
ＭＨを検出し、体動除去部１１に出力する。加速度セン
サ１３０’は、体動を加速度として検出して体動波形Ｔ
Ｈを生成する。波形処理部１０は、体動除去部１１にお
いて体動成分を正確に除去するため、体動波形ＴＨに対
して波形処理を施す。1-2: Electrical Configuration of First Embodiment Next, the electrical configuration of the cardiac function diagnostic apparatus will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a block diagram showing an electrical configuration of the cardiac function diagnostic device. The cardiac function diagnostic device 1 is composed of the following parts. The pulse wave detection sensor unit 130 detects the pulse wave waveform MH and outputs it to the body motion removing unit 11. The acceleration sensor 130 'detects the body movement as acceleration and detects the body movement waveform T.
Generate H. The waveform processing unit 10 performs a waveform process on the body motion waveform TH so that the body motion removing unit 11 accurately removes the body motion component.
【００４２】ここで、脈波波形ＭＨ中の体動成分をＭＨ
t、真の脈波成分（体動除去脈波波形）をＭＨ’で表す
こととすれば、ＭＨ＝ＭＨt＋ＭＨ’となる。体動波形
ＴＨは、腕の振りの加速度そのものとして検出される
が、血流は血管や組織の影響を受けるので、体動成分Ｍ
Ｈtは体動波形ＴＨを鈍らせたものになる。このため、
波形処理部１０は、ローパスフィルタで構成されてい
る。なお、ローパスフィルタの形式や定数は、実際に測
定したデータから定められる。Here, the body motion component in the pulse wave waveform MH is MH
t, if a true pulse wave component (body motion removal pulse wave waveform) is represented by MH ', then MH = MHt + MH'. The body movement waveform TH is detected as the acceleration itself of the swing of the arm, but since the blood flow is affected by blood vessels and tissues, the body movement component M
Ht is obtained by dulling the body motion waveform TH. For this reason,
The waveform processing unit 10 includes a low-pass filter. Note that the type and constant of the low-pass filter are determined from data actually measured.
【００４３】体動除去部１１は、脈波波形ＭＨから波形
処理部１０の出力波形ＭＨｔを減算して、体動除去脈波
波形ＭＨ’を生成する。体動除去脈波波形ＭＨ’は、図
示せぬＡ／Ｄ変換器を介してデジタル信号に変換され、
拍数検出部１２と駆出時間検出部１３に供給される。The body motion removing unit 11 subtracts the output waveform MHt of the waveform processing unit 10 from the pulse wave waveform MH to generate a body motion removing pulse wave waveform MH '. The body motion removal pulse wave waveform MH ′ is converted into a digital signal via an A / D converter (not shown),
The number of beats is supplied to the beat detection unit 12 and the ejection time detection unit 13.
【００４４】拍数検出部１２と駆出時間検出部１３は、
体動除去脈波波形ＭＨ’に基づいて、拍数ＨＲと駆出時
間ＥＤを検出する。本実施形態にあっては、体動除去脈
波波形ＭＨ’の振幅レベルを解析することによって、拍
数ＨＲと駆出時間ＥＤを求めている。拍数検出部１２と
駆出時間検出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’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
の体動除去脈波波形ＭＨ’が図６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 The beat number detecting section 12 and the ejection time detecting section 13
The pulse rate HR and the ejection time ED are detected based on the body motion removal pulse wave waveform MH '. In the present embodiment, the pulse rate HR and the ejection time ED are obtained by analyzing the amplitude level of the body motion removal pulse wave waveform MH '. The pulse rate detection unit 12 and the ejection time detection unit 13 extract waveform parameters that specify the shape of the body movement removal pulse wave waveform MH ′. Here, assuming that the body motion removal pulse wave waveform MH 'for one beat has the shape shown in FIG. 6, the waveform parameters are defined as follows. 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
【００４５】拍数検出部１２と駆出時間検出部１３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 number of beats detecting section 12 and the ejection time detecting section 13
In order to calculate the waveform parameters, information called “peak information” related to each of the local maximum points or local minimum points is extracted. 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.
【００４６】図７は拍数検出部１２と駆出時間検出部１
３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、体動除去脈波波形ＭＨ’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. 7 shows the beat detection unit 12 and the ejection time detection unit 1.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of No. 3. 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 value W of the body movement removal pulse wave waveform MH '. 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.
【００４７】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。また、体動除去脈波波形ＭＨ’は、Ａ／Ｄ変換
器１８２とローパスフィルタ１８３を介して波形メモリ
１８３に取り込まれる。Reference numeral 192 denotes a selector. When the microcomputer 181 does not output the select signal S1, the waveform value address ADR1 output from the waveform value address counter 191 is selected and supplied to an address input terminal of the waveform memory 184. 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. In addition, the body movement-removed pulse wave waveform MH ′ is loaded into the waveform memory 183 via the A / D converter 182 and the low-pass filter 183.
【００４８】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６に例示する脈波の波形においてピーク点Ｐ１，
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
Are the peak points P1 and P1 in the pulse wave waveform illustrated in FIG.
This circuit is provided for detecting P2,..., And outputs a zero cross detection pulse Z when a waveform value W corresponding to these peak points is input.
【００４９】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。203 is 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. A moving average calculation circuit 204 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
【００５０】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
９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. 9 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.
【００５１】次に、マイクロコンピュータ１８１の制御
下における拍数検出部１２と駆出時間検出部１３の動作
を説明する。Next, the operation of the beat rate detecting section 12 and the ejection time detecting section 13 under the control of the microcomputer 181 will be described.
【００５２】（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８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１８４
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.
Is accumulated in
【００５３】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、体動除去脈波波
形ＭＨ’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, detection of peak information and writing to the peak information memory 205 are performed as described below. First, the time derivative of the waveform value W of the body motion removal pulse wave waveform MH ′ is calculated by the differentiating circuit 201, and the time derivative is input to the zero-cross detecting circuit 202 and the moving average calculating circuit 204. The moving average calculation circuit 204 calculates an average value (ie, a 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 calculated 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 been displayed. A negative value is output as SLP.
【００５４】そして、例えば図８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。For example, when the waveform value W corresponding to the local maximum point P1 shown in FIG. 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 slope 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.
【００５５】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 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 designated 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.
【００５６】その後、図８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ＡＤＲ２
（＝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ＳＬＰ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２０５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２０５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。そして所定のタイミング
で、マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示Ｓ
ＴＡＲＴ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. 8 is output from the low-pass filter 183,
As described above, the zero cross detection pulse Z is output, and the write address ADR1, the waveform value W, and the peak address ADR2
(= 1), the inclination information SLP (<0) is taken in by the microcomputer 181. And, as above,
The microcomputer 181 determines the peak type B / T (in this case, “B”) based on the slope information SLP. Further, the microcomputer 181 supplies an address smaller than the peak address ADR2 by 1 to the peak information memory 205 as the read address ADR3, and reads the first written waveform value W. Then, the microcomputer 181 calculates a 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, thereby obtaining stroke information STRK. The peak type B / T obtained in this way,
The stroke information STRK is written in the storage area corresponding to the peak address ADR3 = 1 of the peak information memory 205 as the second peak information together with other information, that is, the waveform value address ADR1, the waveform value W, and the slope information SLP. Thereafter, when the peak points P3, P4,... Are detected, the same operation is performed. At a predetermined timing, the microcomputer 181 controls the waveform sampling instruction S
The output of TART is stopped, and the collection of the waveform value W and the peak information ends.
【００５７】（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。このようにして一拍分の波形が特定
されると、図６に示す時間ｔ6が算出される。(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 that is 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 the waveform parameter is to be extracted) is obtained. When the waveform for one beat is specified in this manner, a time t6 shown in FIG. 6 is calculated.
【００５８】（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Ｐ６〜Ｐ１１に対応する波形値をそれぞれｙ0
〜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 P6~P11 each y 0
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.
【００５９】（ｄ）波形パラメータに基づく拍数の算出 時間ｔ6は一拍分の時間である。マイクロコンピュータ
１８１は、時間ｔ6に基づいて６０／ｔ6を算出し、拍数
ＨＲを求める。(D) Calculation of Number of Beats Based on Waveform Parameters Time t 6 is one beat. The microcomputer 181 calculates 60 / t 6 based on the time t 6 and obtains the beat rate HR.
【００６０】（ｅ）波形パラメータに基づく駆出時間の
算出 マイクロコンピュータ１８１は、その内部のバッファメ
モリにアクセスし、波形パラメータに基づいて１心拍中
の最小ピークＰminと最大ピークＰmaxを特定する。例え
ば、図６に示す波形にあっては、Ｐ０が最小ピークＰmi
nにＰ１が最大ピークＰmaxとして特定される。次に、最
大ピークＰmaxの直後に表れる負のピーク（ノッチ）を
特定する。例えば、図６に示す波形にあっては、Ｐ２が
負のピークとして特定される。そして、そして、最小ピ
ークＰminと負のピークの時間間隔を駆出時間ＥＤとし
て算出する。例えば、図６に示す波形にあっては、時間
ｔ２が駆出時間ＥＤとして出力される。このようにし
て、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤが算出される。(E) Calculation of ejection time based on waveform parameters The microcomputer 181 accesses the internal buffer memory and specifies the minimum peak Pmin and the maximum peak Pmax in one heartbeat based on the waveform parameters. For example, in the waveform shown in FIG. 6, P0 is the minimum peak Pmi.
In n, P1 is specified as the maximum peak Pmax. Next, a negative peak (notch) appearing immediately after the maximum peak Pmax is specified. For example, in the waveform shown in FIG. 6, P2 is specified as a negative peak. Then, the time interval between the minimum peak Pmin and the negative peak is calculated as the ejection time ED. For example, in the waveform shown in FIG. 6, the time t2 is output as the ejection time ED. Thus, the number of beats HR and the ejection time ED are calculated.
【００６１】次に、図５に示す診断テーブル１４はメモ
リによって構成されており、そこには、拍数ＨＲおよび
駆出時間ＥＤに対応付けられた評価指標Ｘが予め記憶さ
れている。評価指標Ｘは、例えば、３段階に分かれてお
り、Ｘ１は「正常」を意味し、Ｘ２は「シンドロームＸ
の兆候が認められる」ことを意味し、Ｘ３は「シンドロ
ームＸが発生する可能性が極めて高く危険な状態にあ
る」ことを意味する。また、ＱＴ延長症候群を診断する
場合にあっては、さらにＸ４，Ｘ５を加え、Ｘ４は「Ｑ
Ｔ延長症候群の兆候が認められる」ことを指示し、Ｘ５
は「ＱＴ延長症候群が発生する可能性が極めて高く危険
な状態にある」ことを指示するものとすればよい。Next, the diagnosis table 14 shown in FIG. 5 is constituted by a memory, in which an evaluation index X associated with the number of beats HR and the ejection time ED is stored in advance. The evaluation index X is divided into, for example, three stages, X1 means “normal”, and X2 is “syndrome X”.
X3 means "there is a very high risk of syndrome X occurring and is in a dangerous state". When diagnosing long QT syndrome, X4 and X5 are further added, and X4 is "Q
Signs of long T syndrome are observed. "
May indicate that "there is an extremely high risk of occurrence of long QT syndrome and is in a dangerous state."
【００６２】図１０は診断テーブル１４に記憶されてい
る評価指標Ｘと駆出時間ＥＤおよび拍数ＨＲの関係を示
したものである。図において、曲線Ｋは、正常な人の拍
数ＨＲと駆出時間ＥＤの関係を示したものであり、拍数
ＨＲが増加するにつれ、駆出時間ＥＤが短くなってい
る。シンドロームＸは、上述したように心筋への酸素供
給量が減少し、心筋が虚血状態に陥ることによって生じ
る。このため、曲線Ｋと原点で囲まれた部分は、シンド
ロームＸが発生する可能性がある。しかし、平常値から
多少ずれたとしても、シンドロームＸが発生するとは限
らない。そこで、曲線Ｌと曲線Ｍで囲まれた部分ｘ２で
は評価指標Ｘ２を、曲線Ｍと原点で囲まれた部分では評
価指標Ｘ３を生成できるように、診断テーブル１４は構
成されている。また、これら以外の部分（曲線Ｌより上
方）にあっては、評価指標Ｘ１が生成される。すなわ
ち、曲線Ｌは、「正常である」か「シンドロームＸの兆
候が認められる」かを判別できるように定められた境界
であり、曲線Ｍは「シンドロームＸの兆候が認められ
る」か「シンドロームＸが発生する可能性が極めて高く
危険な状態にある」かを判別できるように定められた境
界である。これらの境界については、多数の実測したデ
ータから求められる。なお、ＱＴ延長症候群を診断する
場合にあっては、曲線Ｋよりも駆出時間ＥＤが長くなる
方向に曲線Ｏと曲線Ｐを加えればよい。この場合、曲線
Ｏは「正常である」か「ＱＴ延長症候群の兆候が認めら
れる」かを判別できるように定められる境界であり、曲
線Ｍは「ＱＴ延長症候群の兆候が認められる」か「ＱＴ
延長症候群が発生する可能性が極めて高く危険な状態に
ある」かを判別できるように定められる境界である。FIG. 10 shows the relationship between the evaluation index X stored in the diagnosis table 14, the ejection time ED, and the number of beats HR. In the figure, a curve K shows the relationship between the pulse rate HR of a normal person and the ejection time ED. The ejection time ED decreases as the pulse rate HR increases. Syndrome X is caused by a decrease in the amount of oxygen supplied to the myocardium as described above, causing the myocardium to enter an ischemic state. For this reason, there is a possibility that the syndrome X occurs in a portion surrounded by the curve K and the origin. However, even if the value slightly deviates from the normal value, the syndrome X does not always occur. Therefore, the diagnosis table 14 is configured so that the evaluation index X2 can be generated at a portion x2 surrounded by the curve L and the curve M, and the evaluation index X3 can be generated at a portion surrounded by the curve M and the origin. In other parts (upper than the curve L), the evaluation index X1 is generated. That is, the curve L is a boundary defined so that it can be determined whether “normal” or “a sign of the syndrome X is recognized”, and a curve M is “a sign of the syndrome X is recognized” or “the syndrome X is recognized”. Is extremely dangerous and is in a dangerous state. " These boundaries are obtained from a large number of measured data. When diagnosing the long QT syndrome, the curve O and the curve P may be added in a direction in which the ejection time ED becomes longer than the curve K. In this case, the curve O is a boundary determined so that it can be determined whether “normal” or “a sign of long QT syndrome is observed”, and a curve M is “a sign of long QT syndrome is observed” or “QT long”.
It is extremely dangerous that the prolongation syndrome is likely to occur, and the patient is in a dangerous state. "
【００６３】次に、図５に示す表示部１５は、上述した
液晶表示装置２１０等で構成され、評価指標Ｘに対応す
る文字、記号、アイコン等を表示する。例えば、評価指
標Ｘ１では「正常」と表示し、評価指標Ｘ２（Ｘ４）で
は「注意」と表示し、評価指標Ｘ３（Ｘ５）では「危
険」と表示する。これにより、利用者は、ランニング等
の運動中にシンドロームＸやＱＴ延長症候群が発生する
可能性を知ることができる。Next, the display section 15 shown in FIG. 5 is constituted by the above-described liquid crystal display device 210 and the like, and displays characters, symbols, icons, and the like corresponding to the evaluation index X. For example, "normal" is displayed for the evaluation index X1, "caution" is displayed for the evaluation index X2 (X4), and "danger" is displayed for the evaluation index X3 (X5). Thereby, the user can know the possibility that Syndrome X or the long QT syndrome will occur during exercise such as running.
【００６４】Ｄ．第２実施形態 次に第２実施形態に係わる心機能診断装置を説明する。 １．第２実施形態の構成 図１１は、第２実施形態に係わる心機能診断装置１のブ
ロック図である。第２実施形態は、第１実施形態と同様
に加速度センサ１３０’と波形処理部１０を用いて体動
成分ＭＨｔを検出するが、第１実施形態で説明した体動
除去、拍数および駆出時間の検出をウエーブレット変換
を用いて行う点で相違する。なお、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。D. Second Embodiment Next, a cardiac function diagnostic apparatus according to a second embodiment will be described. 1. Configuration of Second Embodiment FIG. 11 is a block diagram of a cardiac function diagnostic device 1 according to the second embodiment. In the second embodiment, the body motion component MHt is detected using the acceleration sensor 130 'and the waveform processing unit 10 as in the first embodiment. The difference is that the detection of time is performed using the wavelet transform. The external configuration of the second embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG.
【００６５】１−１．第１，第２のウエーブレット変換
部および第１，第２の周波数補正部 図１１において、１６は第１の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。また、１８は
第２のウエーブレット変換部であって、加速度センサ１
３０’から出力される体動波形ＭＨｔに対して周知のウ
エーブレット変換を施して、体動解析データＴＫＤを生
成する。1-1. First and second wavelet conversion units and first and second frequency correction units In FIG. 11, reference numeral 16 denotes a first wavelet conversion unit, which is a pulse wave output from the pulse wave detection sensor unit 130. A known wavelet transform is performed on the waveform MH to generate pulse wave analysis data MKD. Reference numeral 18 denotes a second wavelet converter, which is an acceleration sensor 1
A known wavelet transform is performed on the body movement waveform MHt output from 30 ′ to generate body movement analysis data TKD.
【００６６】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 time and frequency, 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. In order to define the wavelet transform, a function ψ (x) localized in time and frequency is introduced as a mother wavelet as a basis function. Here, the wavelet transform of the function f (x) by the mother wavelet ψ (x) is defined as follows.
【数１】 (Equation 1)
【００６７】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、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 ((xb) / 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 will be described later.
【００６８】次に、１７は第１の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。第１の周波数
補正部１７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。また、１９は第２の
周波数補正部であって、第１の周波数補正部１７と同様
に、周波数補正を施し、体動解析データＴＫＤから体動
補正データＴＫＤ’を生成する。Next, reference numeral 17 denotes a first 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 regions, it is necessary to correct the effect of this term. The first frequency correction unit 17 is provided for this purpose, and generates pulse wave correction data MKD 'by multiplying the wavelet data WD by the coefficient a1 / 2 . Thereby, correction can be performed based on each corresponding frequency so that the power density per frequency becomes constant. Reference numeral 19 denotes a second frequency correction unit, which performs frequency correction similarly to the first frequency correction unit 17, and generates body motion correction data TKD 'from the body motion analysis data TKD.
【００６９】ここで、第１のウエーブレット変換部１６
の構成を図１２を用いて詳細に説明する。なお、第２の
ウエーブレット変換部１８は第１のウエーブレット変換
部１６と同様に構成されているので、説明を省略する。
脈波波形ＭＨはＡ／Ｄ変換器によって、脈波データＭＤ
に変換されて、第１のウエーブレット変換部１６に供給
されるようになっている。この第１のウエーブレット変
換部１６は、上記した数１の演算処理を行う構成であっ
て、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おり、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から構成される。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、Ｈａａ
ｒウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａ
ｎｎｏｎウエーブレット等が適用できる。Here, the first wavelet converter 16
Will be described in detail with reference to FIG. Note that the second wavelet conversion unit 18 is configured in the same manner as the first wavelet conversion unit 16, and a description thereof will be omitted.
The pulse wave waveform MH is converted by the A / D converter into pulse wave data MD.
And is supplied to the first wavelet conversion unit 16. The first wavelet conversion unit 16 is configured to perform the above-described arithmetic processing of Equation 1, is supplied with the clock CK, and performs the arithmetic processing in a clock cycle. It comprises a basis function storage unit W1 for storing (x), a scale conversion unit W2 for converting the scale parameter a, a buffer memory W3, a translation unit W4 for performing translation, and a multiplication unit W5. The mother wavelet ψ (x) stored in the basis function storage unit W1 includes a Gabor wavelet, a Mexican hat, and a Haa.
r wavelet, Meyer wavelet, Sha
Non wavelets and the like can be applied.
【００７０】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.
【００７１】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).
【００７２】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。図１３は、脈
波波形ＭＨの一部の期間について、脈波解析データＭＫ
Ｄを示したものである。この図において、期間Ｔはピー
クＰ２の近傍にあり、脈波解析データＭＫＤは、期間Ｔ
を８分割した時間間隔で得られる。ところで、ウエーブ
レット変換においては、周波数分解能と時間分解能はト
レードオフの関係にあるので、周波数分解能を犠牲にす
れば、より短い時間間隔で脈波解析データを得ることも
できる。このようにして、生成された脈波解析データＭ
ＫＤと体動解析データＴＫＤは、第１，第２の周波数補
正部１７，１９によって周波数補正が施され、脈波補正
データＭＫＤ’、体動補正データＴＫＤ’として出力さ
れる。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 performs 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. FIG. 13 shows pulse wave analysis data MK for a part of the pulse wave waveform MH.
D is shown. In this figure, the period T is near the peak P2, and the pulse wave analysis data MKD is
At eight time intervals. By the way, in the wavelet transform, the frequency resolution and the time resolution are in a trade-off relationship, so that if the frequency resolution is sacrificed, pulse wave analysis data can be obtained at shorter time intervals. The pulse wave analysis data M thus generated
The KD and the body movement analysis data TKD are subjected to frequency correction by the first and second frequency correction units 17 and 19, and are output as pulse wave correction data MKD 'and body movement correction data TKD'.
【００７３】１−２．体動除去部 次に、体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から
体動補正データＴＫＤ’を減算して体動除去脈波データ
ＭＫＤ’’を生成する。この点について、具体的に説明
する。なお、以下の説明では、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１４（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ＭＨｔが波形処理部１０
によって検出されたものとする。1-2. Next, the body motion removing unit 11 subtracts the body motion correction data TKD 'from the pulse wave correction data MKD' to generate body motion removed pulse wave data MKD ''. This will be specifically described. In the following description, it is assumed that the user lifts the cup by hand and then returns the cup to its original position.
In this case, the pulse wave waveform MH shown in FIG. 14A is detected by the pulse wave detection sensor unit 130, and at the same time, the body motion waveform MHt shown in FIG.
It has been detected by
【００７４】ここで、体動波形ＭＨｔ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１４（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 movement waveform MHt starts to increase from time T1, reaches a positive peak at time T2, and thereafter,
It gradually decreases and passes through level 0 at time T2, and at time T3
, And returns to level 0 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. 14C shows a pulse wave waveform MH ′ in the case where there is no body movement. In this example, the fundamental frequency of the pulse waveform MH is 1.3 Hz.
It has become.
【００７５】ここで、図１５に期間Ｔｃ（図１４参照）
における脈波補正データＭＫＤ’を示し、図１６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ＴＫＤ’が、体動除去部１１に供給されると、
体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補
正データＴＫＤ’を減算して、図１７に示す体動成分が
除去された体動除去脈波データ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す
ることが可能となる。Here, FIG. 15 shows a period Tc (see FIG. 14).
16 shows the pulse wave correction data MKD ′, and FIG. 16 shows the body movement 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. When the pulse wave correction data MKD 'and the body movement correction data TKD' are supplied to the body movement removing unit 11,
The body movement removing unit 11 subtracts the body movement correction data TKD 'from the pulse wave correction data MKD' to generate body movement removed pulse wave data MKD '' shown in FIG. 17 from which the body movement component has been removed. As a result, even if there is a body movement, it is possible to cancel the influence.
【００７６】１−３．拍数検出部 拍数検出部１２は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づ
いて拍数を算出する。この場合、拍数検出部１２は、体
動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて１拍中の最大ピー
クＰmaxを特定する。脈波波形ＭＨ’の最大ピークＰmax
では、高域周波数成分が大きくなるので、予め高域周波
数成分に対応する閾値を定めておき、体動除去脈波デー
タＭＫＤ''と閾値を比較して最大ピークＰmaxを特定す
る。そして、ある最大ピークＰmaxと次の最大ピークＰm
ax間の時間間隔Ｔを求め、６０／Ｔから拍数ＨＲを算出
する。1-3. Beat Number Detecting Unit The beat number detecting unit 12 calculates the number of beats based on the body motion removal pulse wave data MKD ″. In this case, the pulse rate detecting unit 12 specifies the maximum peak Pmax in one beat based on the body motion removal pulse wave data MKD ″. Maximum peak Pmax of pulse wave waveform MH '
Since the high-frequency component becomes large, a threshold value corresponding to the high-frequency component is determined in advance, and the maximum peak Pmax is specified by comparing the threshold with the body motion removal pulse wave data MKD ″. Then, a certain maximum peak Pmax and the next maximum peak Pm
The time interval T between ax is obtained, and the beat rate HR is calculated from 60 / T.
【００７７】１−４．駆出時間検出部 駆出時間検出部１３は、体動除去脈波データＭＫＤ''に
基づいて最小ピークＰminと最大ピークＰmaxの直後に表
れるピークＰ２（ノッチ）を特定する。この場合には、
最小ピークＰminに対応する周波数成分とピークＰ１に
対応する周波数成分を閾値として予め記憶しておき、こ
れらの閾値と体動除去脈波データＭＫＤ''を比較するこ
とによって、最小ピークＰminとピークＰ２を特定し、
それらの間の時間間隔を駆出時間ＥＤとして算出する。1-4. Ejection Time Detection Unit The ejection time detection unit 13 specifies a peak P2 (notch) that appears immediately after the minimum peak Pmin and the maximum peak Pmax based on the body motion removal pulse wave data MKD ″. In this case,
The frequency component corresponding to the minimum peak Pmin and the frequency component corresponding to the peak P1 are stored in advance as thresholds, and these thresholds are compared with the body motion removal pulse wave data MKD ″ to obtain the minimum peak Pmin and the peak P2. To identify
The time interval between them is calculated as the ejection time ED.
【００７８】１−５．診断テーブルおよび表示部 診断テーブル１４および表示部１５は、第１実施形態と
同様に構成されている。したがって、拍数ＨＲと駆出時
間ＥＤに基づいて評価指標Ｘが生成され、評価結果が表
示部１５に表示される。1-5. Diagnosis Table and Display Unit The diagnosis table 14 and the display unit 15 are configured similarly to the first embodiment. Therefore, the evaluation index X is generated based on the beat rate HR and the ejection time ED, and the evaluation result is displayed on the display unit 15.
【００７９】Ｅ．第３実施形態 上述した第２実施形態は、ウエーブレット変換によって
周波数解析を行うために、第１のウエーブレット変換部
１６、第１の周波数補正部１７、第２のウエーブレット
変換部１８、第２の周波数補正部１９を用いた。これに
対して、第３実施形態は、第２のウエーブレット変換部
１８、第２の周波数補正部１９を省略する点で、第２実
施形態と相違する。E. Third Embodiment In the above-described second embodiment, the first wavelet transform unit 16, the first frequency correction unit 17, the second wavelet transform unit 18, and the second The second frequency correction unit 19 was used. On the other hand, the third embodiment differs from the second embodiment in that the second wavelet converter 18 and the second frequency corrector 19 are omitted.
【００８０】第３実施形態に係わる脈波診断装置の外観
構成は、図３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１８は、第３実施形態に係わる心機能診断
装置のブロック図である。図において、体動除去部１１
が体動成分が除去された体動除去脈波波形ＭＨ’を生成
すると、第１のウエーブレット変換部１６は、体動除去
脈波波形ＭＨ’にウエーブレット変換を施す。第１の周
波数補正部１７は第１のウエーブレット変換部１６の出
力に周波数補正を施して、体動除去脈波データＭＫＤ''
を生成する。この場合、第１の周波数補正部１７の出力
は、図１１に示す体動除去部１１の出力と等価である。The external configuration of the pulse wave diagnostic apparatus according to the third embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. 3, so that the description is omitted here and the electrical configuration is described. FIG. 18 is a block diagram of a cardiac function diagnostic device according to the third embodiment. In the figure, the body movement removing unit 11
Generates the body motion-removed pulse wave waveform MH ′ from which the body motion component has been removed, the first wavelet converter 16 performs a wavelet transform on the body motion-removed pulse wave waveform MH ′. The first frequency correction unit 17 performs frequency correction on the output of the first wavelet conversion unit 16 and outputs the body motion removal pulse wave data MKD ″.
Generate In this case, the output of the first frequency correction unit 17 is equivalent to the output of the body motion removal unit 11 shown in FIG.
【００８１】すなわち、ウエーブレット変換は線形であ
るから、処理の順番を入れ替えても良いため、体動除去
をアナログ信号で行った後にウエーブレット変換するこ
とと（第３実施形態）、ウエーブレット変換された脈波
補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫＤ’に基づい
て体動除去を行うことは（第２実施形態）、等価だから
である。なお、拍数検出部１２、駆出時間検出部１３、
診断テーブル１４および表示部１５は、第２実施形態と
同様であるから、説明を省略する。That is, since the wavelet transform is linear, the order of processing may be changed. Therefore, wavelet transformation is performed after removing body motion with an analog signal (third embodiment), and wavelet transformation is performed. This is because performing body motion removal based on the obtained pulse wave correction data MKD 'and body motion correction data TKD' (second embodiment) is equivalent. The number of beats detection unit 12, the ejection time detection unit 13,
Since the diagnosis table 14 and the display unit 15 are the same as those in the second embodiment, the description is omitted.
【００８２】このように、第３実施形態にあっては、第
２のウエーブレット変換部１８、第２の周波数補正部１
９を省略しても、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを算出するこ
とができるので、より簡易な構成でシンドロームＸに代
表される心機能の状態を診断することができる。As described above, in the third embodiment, the second wavelet converter 18 and the second frequency corrector 1
Even if 9 is omitted, the heart rate HR and the ejection time ED can be calculated, so that the state of the cardiac function represented by the syndrome X can be diagnosed with a simpler configuration.
【００８３】Ｆ．第４実施形態 第１〜第３実施形態においては、加速度センサ１３０に
よって体動波形ＴＨを検出し、脈波波形ＭＨと体動波形
ＴＨ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、拍数ＨＲと駆出時間
ＥＤを算出し、これらに基づいて心機能の状態を診断し
た。しかし、加速度センサ１３０および波形処理部１０
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
で、体動があっても正確に心機能の状態を診断すること
ができる脈波診断装置を提供するものである。F. Fourth Embodiment In the first to third embodiments, the body motion waveform TH is detected by the acceleration sensor 130, the pulse wave waveform MH is compared with the body motion waveform TH, and the pulse wave waveform MH is included in the frequency component of the pulse wave waveform MH. By canceling the body motion component, the heart rate HR and the ejection time ED were calculated, and the state of cardiac function was diagnosed based on these. However, the acceleration sensor 130 and the waveform processing unit 10
And so on, the configuration becomes complicated. The fourth embodiment has been made in view of this point, and provides a pulse wave diagnostic apparatus that has a simple configuration and can accurately diagnose the state of cardiac function even when there is body movement. .
【００８４】第４実施形態に係わる脈波診断装置の外観
構成は、図３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１９は第４実施形態に係わる心機能診断装
置のブロック図であり、加速度センサ１３０、波形処理
部１０、第２のウエーブレット変換部１８、および第２
の周波数補正部１９が省略されている点および体動除去
部１１の内部構成を除いて、図１１に示す第２実施形態
に係わる心機能診断装置と同じである。以下、相違点に
ついて説明する。体動除去部１１は、脈波補正データＭ
ＫＤ’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、体動除去部１１は、以下に
述べる体動の性質を利用している。The external configuration of the pulse wave diagnostic apparatus according to the fourth embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. FIG. 19 is a block diagram of the cardiac function diagnostic apparatus according to the fourth embodiment. The acceleration sensor 130, the waveform processing unit 10, the second wavelet conversion unit 18, and the second
This is the same as the cardiac function diagnosis apparatus according to the second embodiment shown in FIG. Hereinafter, the differences will be described. The body motion removing unit 11 outputs the pulse wave correction data M
The body movement component is separated and removed from KD ′ to generate body movement separated pulse wave data TBD. Here, the body movement removing unit 11 utilizes the property of body movement described below.
【００８５】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.
【００８６】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 arm swing and the like, 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 motion waveform TH is usually in a frequency region lower than the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH.
【００８７】体動除去部１１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心機能の検出精度が
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、高い精度で心機能の状態を診断すること
ができる。Focusing on this point, the body motion removing section 11 separates the 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 cardiac function is reduced. However, as described above, the body motion component is more likely to be in a frequency region lower than the fundamental wave component of the pulse wave waveform MH, so that the state of the heart function can be diagnosed with high accuracy.
【００８８】図２０は、体動除去部１１の詳細なブロッ
ク図である。波形整形部３０１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。カウンタ３０２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３
０３は、カウンタ３０２のカウント値の平均値を算出す
る。この場合、平均値算出回路３０３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。FIG. 20 is a detailed block diagram of the body movement removing section 11. As shown in FIG. The waveform shaping unit 301 performs waveform shaping on the pulse waveform MH, and generates a reset pulse synchronized with the pulse waveform MH. The counter 302 counts a clock pulse (not shown), and the count value is reset by the reset pulse. Also, the average value calculation circuit 3
03 calculates the average value of the count value of the counter 302. In this case, the average value calculated by the average value calculation circuit 303 corresponds to the average period 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.
【００８９】次に、置換回路３０４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３０４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、
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 304 specifies a frequency region including the fundamental frequency of the pulse wave 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 304 generates the body movement 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
It will be ignored. 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.
【００９０】例えば、脈波検出用センサユニット１３０
によって、図１４（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１５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２１に示す体動除去脈
波データＭＫＤ’’が生成される。こうして生成された
体動除去脈波データＭＫＤ’’に基づいて、図１９に示
す拍数検出部１２と駆出時間検出部１３は拍数ＨＲと駆
出時間ＥＤを検出する。この後、診断テーブル１４が拍
数ＨＲと駆出時間ＥＤに基づいて評価指標Ｘを生成する
と、表示部１５は評価指標Ｘを表示する。For example, the pulse wave detection sensor unit 130
If the pulse waveform MH (fundamental frequency 1.3 Hz) shown in FIG.
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 corresponding to 0.5 Hz to 1.0 Hz and 0 Hz to 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 motion removal pulse wave data MKD ″ shown in FIG. 21 is generated. Based on the thus-generated body movement-removed pulse wave data MKD ″, the pulse rate detector 12 and the ejection time detector 13 shown in FIG. 19 detect the pulse rate HR and the ejection time ED. Thereafter, when the diagnosis table 14 generates the evaluation index X based on the number of beats HR and the ejection time ED, the display unit 15 displays the evaluation index X.
【００９１】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除去した。このため、第１〜
第３実施形態で必要とされた加速度センサ１３０や波形
処理部１０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心機能の状態を診断すること
が可能となる。As described above, according to the fourth embodiment, the nature of the body motion that the body motion component is stochastically higher in the frequency region lower than the fundamental frequency component of the pulse waveform MH is skillfully used. Then, the body motion component was removed. For this reason, the first to first
The configuration of the acceleration sensor 130 and the waveform processing unit 10 required in the third embodiment can be omitted, and the state of the heart function can be accurately diagnosed even when there is a body movement.
【００９２】Ｇ．第５実施形態 第１〜第４実施形態は、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤに基づ
いて、評価指標Ｘを算出したが、第５実施形態は拍数Ｈ
Ｒと駆出時間ＥＤの連続性に基づいて、評価指標Ｘを算
出するものである。G. Fifth Embodiment In the first to fourth embodiments, the evaluation index X is calculated based on the pulse rate HR and the ejection time ED.
The evaluation index X is calculated based on the continuity between R and the ejection time ED.
【００９３】第５実施形態に係わる心機能診断装置にお
いて、拍数検出部１２および駆出時間検出部１３までの
構成は、第１〜第４実施形態の構成と各々同一である。
図２２は、第５実施形態に係わる心機能診断装置の主要
部の構成を示すブロック図である。図に示すように、心
機能診断装置は、連続性判定部２０と表示部１５を備え
ている。連続性判定部２０は、拍数ＨＲおよび駆出時間
ＥＤに基づいて心機能の連続性を判定し、判定結果に基
づいて評価指標Ｘを生成する。連続性判定部２０の具体
的な構成については、以下に述べる２つの態様がある。In the cardiac function diagnostic apparatus according to the fifth embodiment, the configurations up to the pulse rate detector 12 and the ejection time detector 13 are the same as those of the first to fourth embodiments.
FIG. 22 is a block diagram showing a configuration of a main part of the cardiac function diagnostic device according to the fifth embodiment. As shown in the figure, the cardiac function diagnosis device includes a continuity determination unit 20 and a display unit 15. The continuity determination unit 20 determines the continuity of the cardiac function based on the pulse rate HR and the ejection time ED, and generates an evaluation index X based on the determination result. The specific configuration of the continuity determination unit 20 has two modes described below.
【００９４】（１）第１の態様 図２３は、連続性判定部２０の構成の一例を示すブロッ
ク図である。この例における連続性判定部２０は、拍数
判定部２１０、駆出時間変化率検出部２１１、および評
価指標生成部２１２から構成される。まず、拍数判定部
２１０は、現在の拍数ＨＲと直前の拍数ＨＲが一定範囲
内（例えば、５拍）にあるか、否かを判定する。そし
て、この範囲内にある場合にのみ、連続性の判定を行う
指令を駆出時間変化率検出部２１１に供給する。一方、
拍数ＨＲが一定の範囲内ない場合には、上記指令が駆出
時間変化率検出部２１１に供給されない。ここで、駆出
時間変化率検出部２１１は、上記指令を受け取った場合
にのみ動作するようになっている。(1) First Mode FIG. 23 is a block diagram showing an example of the configuration of the continuity determining section 20. The continuity determination unit 20 in this example includes a beat number determination unit 210, an ejection time change rate detection unit 211, and an evaluation index generation unit 212. First, the beat number determination unit 210 determines whether or not the current beat number HR and the immediately preceding beat rate HR are within a certain range (for example, 5 beats). Then, only when it is within this range, a command for determining continuity is supplied to the ejection time change rate detection unit 211. on the other hand,
If the number of beats HR is not within a certain range, the command is not supplied to the ejection time change rate detection unit 211. Here, the ejection time change rate detection unit 211 operates only when receiving the command.
【００９５】次に、駆出時間変化率検出部２１１は、現
在の駆出時間ＥＤと直前の駆出時間ＥＤの変化率ＥＤ’
を算出する。評価指標生成部２１２は変化率ＥＤ’に基
づいて、評価指標Ｘを生成する。例えば、変化率ＥＤ
が、−５％以上であれば評価指標Ｘ１を、−５％〜−１
０％であれば評価指標Ｘ２を、−１０％以下であれば評
価指標Ｘ３を生成する。ここで、評価指標は、第１実施
形態と同様にＸ１は「正常」を、Ｘ２は「シンドローム
Ｘの兆候が認められる」を、Ｘ３は「シンドロームＸが
発生する可能性が極めて高く危険な状態にある」ことを
意味する。Next, the ejection time change rate detecting section 211 detects the change rate ED 'of the current ejection time ED and the immediately preceding ejection time ED.
Is calculated. The evaluation index generation unit 212 generates an evaluation index X based on the change rate ED ′. For example, change rate ED
Is -5% or more, the evaluation index X1 is changed from -5% to -1.
If it is 0%, the evaluation index X2 is generated, and if it is -10% or less, the evaluation index X3 is generated. Here, as in the first embodiment, X1 indicates "normal", X2 indicates "a sign of syndrome X is recognized", and X3 indicates "a dangerous state in which the possibility of occurrence of syndrome X is extremely high" as in the first embodiment. Is in. "
【００９６】第１の態様にあっては、拍数ＨＲの変化が
一定範囲内にある場合に駆出時間の変化率ＥＤに基づい
て心機能の連続性を判定するようにした。これは、拍数
ＨＲの変化が一定範囲内にある場合には、駆出時間ＥＤ
はそれほど変化しないのが通常であり、変化率が大きい
場合には、心筋が虚血状態に陥ったと考えられるからで
ある。In the first embodiment, the continuity of the cardiac function is determined based on the ejection time change rate ED when the change in the pulse rate HR is within a certain range. This means that if the change in the beat rate HR is within a certain range, the ejection time ED
Is usually not so much changed, and when the rate of change is large, it is considered that the myocardium has fallen into an ischemic state.
【００９７】（２）第２の態様 図２４は、連続性判定部２０の構成の他の例を示すブロ
ック図である。この例における連続性判定部２０は、乗
算部２２０、拍数駆出時間変化率検出部２２１、および
評価指標生成部２２２から構成される。まず、乗算部２
２０は、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの乗算を行って乗算結
果ＨＥを出力する。次に、拍数駆出時間変化率検出部２
２１は、現在の乗算結果ＨＥと直前の乗算結果ＨＥに基
づいて、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの積の変化率ＨＥ’を
算出する。評価指標生成部２２２は変化率ＥＤ’に基づ
いて、評価指標Ｘを生成する。例えば、変化率ＨＥ’
が、−５％以上であれば評価指標Ｘ１を、−５％〜−１
０％であれば評価指標Ｘ２を、−１０％以下であれば評
価指標Ｘ３を生成する。ここで、評価指標は、第１実施
形態と同様に定められている。(2) Second Mode FIG. 24 is a block diagram showing another example of the configuration of the continuity determining unit 20. The continuity determination unit 20 in this example includes a multiplication unit 220, a beat ejection time change rate detection unit 221, and an evaluation index generation unit 222. First, the multiplication unit 2
20 multiplies the number of beats HR by the ejection time ED and outputs a multiplication result HE. Next, the beat ejection time change rate detection unit 2
21 calculates the rate of change HE 'of the product of the beat rate HR and the ejection time ED based on the current multiplication result HE and the immediately preceding multiplication result HE. The evaluation index generation unit 222 generates an evaluation index X based on the change rate ED ′. For example, the change rate HE '
Is -5% or more, the evaluation index X1 is changed from -5% to -1.
If it is 0%, the evaluation index X2 is generated, and if it is -10% or less, the evaluation index X3 is generated. Here, the evaluation index is determined in the same manner as in the first embodiment.
【００９８】第２の態様にあっては、拍数ＨＲと駆出時
間ＥＤとの積の変化率ＨＥ’に基づいて、評価指標Ｘを
生成した。この場合の乗算結果ＨＥは、近似的にカーデ
ィアッカアウトプットＣＯを表しているから、第２の態
様は、カーディアッカアウトプットＣＯの変化率に基づ
いて評価指標Ｘを生成しているといえる。In the second embodiment, the evaluation index X is generated based on the rate of change HE 'of the product of the pulse rate HR and the ejection time ED. Since the multiplication result HE in this case approximately represents the cardiac output CO, it can be said that the second embodiment generates the evaluation index X based on the rate of change of the cardiac output CO.
【００９９】このように第５実施形態にあっては、拍数
ＨＲと駆出時間ＥＤの連続性に基づいて、評価指標Ｘを
算出するから、心機能の状態を診断することができる。As described above, in the fifth embodiment, since the evaluation index X is calculated based on the continuity of the pulse rate HR and the ejection time ED, the state of the heart function can be diagnosed.
【０１００】Ｈ．第６実施形態 第１〜第４実施形態は、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤに基づ
いて、予め定められた診断テーブル１４を参照して評価
指標Ｘを算出したが、第６実施形態は平常時の拍数ＨＲ
と駆出時間ＥＤを計測することにより、診断テーブル１
５の補正を行うものである。H. Sixth Embodiment In the first to fourth embodiments, the evaluation index X is calculated by referring to a predetermined diagnosis table 14 based on the beat rate HR and the ejection time ED. Beats HR
And the ejection time ED, the diagnosis table 1
5 is performed.
【０１０１】第６実施形態に係わる心機能診断装置にお
いて、拍数検出部１２および駆出時間検出部１３までの
構成は、第１〜第４実施形態の構成と各々同一である。
図２５は、第６実施形態に係わる心機能診断装置の主
要部の構成を示すブロック図である。図に示すように、
心機能診断装置の主要部は、診断テーブル１４、補正部
２１、補正済診断テーブル２２、および表示部１５から
構成される。なお、診断テーブル１４と表示部１５は、
第１〜第４実施形態の構成と各々同一である。In the cardiac function diagnostic apparatus according to the sixth embodiment, the configurations up to the pulse rate detector 12 and the ejection time detector 13 are the same as those of the first to fourth embodiments.
FIG. 25 is a block diagram showing a configuration of a main part of the cardiac function diagnostic device according to the sixth embodiment. As shown in the figure,
The main part of the cardiac function diagnostic device includes a diagnostic table 14, a correction unit 21, a corrected diagnostic table 22, and a display unit 15. The diagnosis table 14 and the display unit 15
The configuration is the same as that of each of the first to fourth embodiments.
【０１０２】まず、補正部２１は、診断テーブル１４の
内容を補正する。ところで、診断テーブル１４には、評
価指標Ｘが拍数ＨＲおよび駆出時間ＥＤと関連付けられ
て記憶されているが、これらのデータは複数の人から実
測されたデータを平均して得られたものである。一方、
拍数ＨＲおよび駆出時間ＥＤのありようには、個人差や
同一人であっても日内差・年内差が存在する。したがっ
て、より正確に心機能の状態を診断しようとする場合に
は、診断テーブル１４の内容を補正する必要がある。補
正部２１は、このために設けられたものである。First, the correction section 21 corrects the contents of the diagnosis table 14. By the way, the evaluation index X is stored in the diagnosis table 14 in association with the pulse rate HR and the ejection time ED, and these data are obtained by averaging data actually measured from a plurality of persons. It is. on the other hand,
Like the heart rate HR and the ejection time ED, there are individual differences and intra-day and intra-year differences even for the same person. Therefore, in order to more accurately diagnose the state of the cardiac function, it is necessary to correct the contents of the diagnosis table 14. The correction unit 21 is provided for this purpose.
【０１０３】補正部２１の内部には、診断テーブル１４
を作成した際の平常時における基準拍数ＨＲｒと基準駆
出時間ＥＤｒが格納されている。ユーザが平常時におい
て、心機能診断装置１を校正モードに設定すると、平常
時における平常拍数ＨＲｈと平常駆出時間ＥＤｈが拍数
検出部１２と駆出時間検出部１３によって各々検出され
る。補正部２１は、ＨＲｈ−ＨＲｒ，ＥＤｈ−ＥＤｒを
算出し、これを補正情報として用い、補正済診断テーブ
ル２２を生成する。The diagnostic table 14 is provided inside the correction unit 21.
The reference beat number HRr and the reference ejection time EDr in the normal state when the is created are stored. When the user sets the cardiac function diagnostic apparatus 1 in the calibration mode in the normal state, the normal pulse rate HRh and the normal ejection time EDh in the normal state are detected by the pulse rate detection unit 12 and the ejection time detection unit 13, respectively. The correction unit 21 calculates HRh-HRr and EDh-EDr, and generates a corrected diagnosis table 22 using the calculated values as correction information.
【０１０４】この点を図２６を参照して説明する。図２
６において、曲線Ｋ，Ｌ，Ｍは、上述した図１０に示す
ものと同様であって、曲線Ｋは診断テーブル１４を作成
する際に用いられた正常な人の拍数ＨＲと駆出時間ＥＤ
の関係を示したものであり、曲線Ｌは、「正常である」
か「シンドロームＸの兆候が認められる」かを判別でき
るように定められた境界であり、曲線Ｍは「シンドロー
ムＸの兆候が認められる」か「シンドロームＸが発生す
る可能性が極めて高く危険な状態にある」かを判別でき
るように定められた境界である。This will be described with reference to FIG. FIG.
6, the curves K, L, and M are the same as those shown in FIG. 10 described above, and the curve K is the normal human pulse rate HR and the ejection time ED used when creating the diagnosis table 14.
The curve L is “normal”.
Is a boundary defined so that it is possible to determine whether or not there is a sign of syndrome X, and the curve M is a state in which there is an extremely high possibility that the syndrome X is generated The boundary is determined so that it is possible to determine whether or not there is a
【０１０５】ここで、曲線Ｋ上には、平常時における基
準拍数ＨＲｒと基準駆出時間ＥＤｒが存在する。ここ
で、校正モードにおいて実測された平常拍数ＨＲｈと平
常駆出時間ＥＤｈが図２６に示すものであるとすれば、
補正部２１は、上記補正情報を算出し、この補正情報に
基づいて、曲線Ｋ，Ｌ，Ｍを移動して、曲線Ｋ’，
Ｌ’，Ｍ’を算出する。そして、新たに得られた曲線
Ｌ’，Ｍ’を評価指標Ｘの生成基準として、補正済診断
テーブル２２を生成する。Here, on the curve K, there are a reference beat number HRr and a reference ejection time EDr in normal times. Here, if the normal beat rate HRh and the normal ejection time EDh measured in the calibration mode are as shown in FIG. 26,
The correction unit 21 calculates the correction information, moves the curves K, L, and M based on the correction information, and moves the curves K ′,
L ′ and M ′ are calculated. Then, the corrected diagnosis table 22 is generated using the newly obtained curves L ′ and M ′ as a reference for generating the evaluation index X.
【０１０６】通常の測定モードにおいては、補正済診断
テーブル２２を参照して評価指標Ｘが生成される。これ
により、個人差や同一人の日内差・年内差を補正して、
より正確に心機能の状態を診断することが可能となる。In the normal measurement mode, the evaluation index X is generated with reference to the corrected diagnosis table 22. As a result, individual differences and intra-day / year differences of the same person are corrected,
It is possible to more accurately diagnose the state of cardiac function.
【０１０７】Ｉ．変形例 本発明は、上述した実施形態に限定されないことは勿論
であり、例えば、以下に述べる各種の変形が可能であ
る。 （１）上述した第２〜第４実施形態では、第１の周波数
補正部１７あるいは第２の周波数補正部１９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、補正結
果を閾値と比較して最大ピークＰmax等を求めた。この
場合、閾値自体を周波数補正を考慮したものにして、各
周波数補正部を省略するようにしてもよい。I. Modifications The present invention is not limited to the embodiments described above, and various modifications described below are possible, for example. (1) In the above-described second to fourth embodiments, the first frequency correction unit 17 or the second frequency correction unit 19 is used to compare energy in different frequency regions, and the correction result is compared with a threshold. To determine the maximum peak Pmax and the like. In this case, the threshold value itself may be set in consideration of frequency correction, and each frequency correction unit may be omitted.
【０１０８】（２）上述した第２〜第４実施形態で行っ
たウエーブレット変換はフィルタバンクを用いて行って
もよい。フィルタバンクの構成例を図２７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１Ｃ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０Ｈ
ｚ〜４Ｈｚ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。(2) The wavelet transform performed in the above-described second to fourth embodiments may be performed using a filter bank. FIG. 27 shows a configuration example of the filter bank. In the figure, the filter bank is composed of three stages, the basic units of which are a high-pass filter 1A and a decimation filter 1C, and a low-pass filter 1B and a decimation filter 1C. The high-pass filter 1A and the low-pass filter 1B divide a predetermined frequency band and output a high-frequency component and a low-frequency component, respectively. In this example, the frequency band of the pulse wave data MD is 0H
Since z to 4 Hz 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. In addition, the decimation filter 1C is 1
Decimate data every other sample. When the data generated in this way 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.
【０１０９】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.
【０１１０】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.
【０１１１】（３）上述した第１実施形態における体動
除去部を第４実施形態で説明したウエーブレット変換で
行ってもよい。この場合は、体動が除去されたウエーブ
レットに数２に示す逆ウエーブレットを施して波形の再
合成を行い、再合成された脈波波形に基づいて、拍数Ｈ
Ｒと駆出時間ＥＤを算出すればよい。(3) The body movement removing unit in the first embodiment described above may be performed by the wavelet transform described in the fourth embodiment. In this case, the wavelet from which the body motion has been removed is subjected to the inverse wavelet shown in Equation 2 to resynthesize the waveform, and the pulse rate H is determined based on the resynthesized pulse waveform.
R and the ejection time ED may be calculated.
【数２】 (Equation 2)
【０１１２】また、逆ウエーブレットは逆フィルタバン
クを用いて構成すればよい。この場合、逆ウエーブレッ
ト変換部は、図２８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２
Ｃと、加算器２Ｄ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。The inverse wavelet may be constructed using an inverse filter bank. In this case, the inverse wavelet transform unit may be constituted by a filter bank shown in FIG. In the figure, a filter bank is composed of three stages, the basic units of which are a high-pass filter 2A and an interpolation filter 2C, a low-pass filter 1B and an interpolation filter 2C.
C and an adder 2D. 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.
【０１１３】ここで、波形を再現するためには、図２７
に示すフィルタバンクと図２８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.
28 and the filter bank shown in FIG. 28 must be completely reconstructed. 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
【０１１４】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ＭＨ
と同期させた場合には、このクロックを高域フィルタ２
Ａ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 change the filter bank used in the wavelet conversion unit 10 in synchronization with the fundamental wave frequency of the pulse wave waveform MH and to divide the divided band, the supplied clock is pulse wave waveform MH.
If this clock is synchronized with the high-pass filter 2
A and the low-pass filter 2B.
【０１１５】（４）また、上述した各実施形態において
は、表示部１５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。(4) In each of the above-described embodiments, the display unit 15 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.
【０１１６】まず、聴覚に訴える告知手段としては、シ
ンドロームＸ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 analysis / diagnosis result of the syndrome X or a purpose for warning. For example, in addition to a buzzer, a piezoelectric element and a speaker correspond. Further, as a special example, it is conceivable that a portable radio paging receiver is provided to a person to be notified, and the portable radio paging receiver is called 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).
【０１１７】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、図２９に示すものがある。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 notification of numerical values, graphical display, display color shading, 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 a face chart, for example, there is a chart shown in FIG.
【０１１８】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.
【０１１９】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。[0119] Next, the notifying means for appealing to the sense of smell is configured such 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.
【０１２０】（５）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。(5) 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.
【０１２１】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.
【０１２２】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 portion is preferably an InGaAs-based (indium-gallium-arsenic) laser or a 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.
【０１２３】この場合には、図３０（ａ）に示すよう
に、発光部４００を締着具１４５の締め付け側に設け、
時計本体側には受光部４０１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４０２と尺骨４０３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. 30A, the light emitting section 400 is provided on the fastening side of the fastener 145,
A light receiving unit 401 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 402 and the ulna 403, 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.
【０１２４】また、同図（ｂ）は検出部位を耳朶とする
例である。把持部材４０４と把持部材４０５は、バネ４
０７で付勢され、軸４０６を中心に回動できるようにな
っている。また、把持部材４０４と把持部材４０５に
は、発光部４００と受光部４０１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４０４
と把持部材４０５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 is an example in which the detection site is an earlobe. The holding member 404 and the holding member 405
07, and can rotate around the shaft 406. The light emitting unit 400 and the light receiving unit 401 are provided on the gripping members 404 and 405. When using this pulse wave detector, the earlobe is
And the pulse wave is detected by gripping with the gripping member 405. When using reflected light, the pulse wave waveform MH may be detected from the fingertip as shown in FIG.
【０１２５】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３１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 description will be given of a mode of use in which the photoelectric pulse wave sensor is combined with eyeglasses. 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. 31 is a perspective view illustrating a state in which the device to which the pulse wave detection unit is connected is attached to eyeglasses. As shown in the figure, the apparatus main body is divided into a main body 75a and a main body 75b, each of which is separately attached to the vine 76 of the glasses, and these main bodies are electrically connected to each other through lead wires embedded inside the vine 76. ing.
【０１２６】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４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. 4) 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
【０１２７】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３２（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. 32A 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 having 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).
【０１２８】また、使用時においては、図３２（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. 32B, 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.
【０１２９】（６）上述した第１実施形態においてＦＦ
Ｔを用いて拍数ＨＲを求めるようにしてもよい。この場
合、拍数ＨＲは、基本周波数ｆを測定し、ｆ・６０を算
出すればよい。(6) In the above-described first embodiment, the FF
The beat rate HR may be obtained using T. In this case, the number of beats HR may be obtained by measuring the fundamental frequency f and calculating f · 60.
【０１３０】（７）上述した各実施形態においては、心
機能診断装置１によって体動を除去した体動除去脈波波
形に基づいて、シンドロームＸの他、ＱＴ延長症候群の
可能性を検知した。ところで、ＱＴ延長症候群を診断す
るは睡眠中等の安静時に発病することが多い。この場
合、寝返り等の体動があり得るため、体動を除去した
が、簡便な方法としては、体動を除去しない脈波波形に
基づいて、拍数と駆出時間を検出し、これらに基づいて
ＱＴ延長症候群の可能性を診断するようにしてもよい。(7) In each of the above-described embodiments, in addition to the syndrome X, the possibility of the long QT syndrome was detected based on the pulse wave waveform from which the body motion was removed by the cardiac function diagnostic apparatus 1. By the way, when diagnosing long QT syndrome, the disease often occurs at rest such as during sleep. In this case, the body motion such as turning over was removed, so the body motion was removed.However, as a simple method, the pulse rate and the ejection time are detected based on the pulse wave waveform without removing the body motion, and The possibility of a long QT syndrome may be diagnosed based on this.
【０１３１】[0131]
【発明の効果】以上、説明したように本発明の発明特定
事項によれば、拍数と駆出時間に基づいて、心機能の状
態を診断できるので、シンドロームＸやＱＴ延長症候群
等の可能性を事前に検知できる。As described above, according to the present invention, since the state of cardiac function can be diagnosed based on the pulse rate and the ejection time, the possibility of syndrome X, long QT syndrome, etc. Can be detected in advance.
【図１】 心臓から流出する直後の脈波波形と末梢部の
脈波波形との関係を示した図である。FIG. 1 is a diagram showing a relationship between a pulse waveform immediately after flowing out of a heart and a pulse waveform at a peripheral portion.
【図２】 本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置
の機能構成を示す機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of a cardiac function diagnostic device according to one embodiment of the present invention.
【図３】 第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観
構成を示す斜視図である。FIG. 3 is a perspective view showing an external configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the first embodiment.
【図４】 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. 4 is a circuit diagram of a pulse wave detection sensor unit 130 according to the embodiment.
【図５】 同実施形態に係わる心機能診断装置の電気的
構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing an electrical configuration of the cardiac function diagnostic device according to the embodiment.
【図６】 同実施形態に係わる１拍分の体動除去脈波波
形ＭＨ’の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a pulse wave waveform MH 'for removing a body motion for one beat according to the embodiment.
【図７】 同実施形態に係わる拍数検出部と駆出時間検
出部の具体的な構成を示す回路図である。FIG. 7 is a circuit diagram showing a specific configuration of a beat rate detection unit and an ejection time detection unit according to the embodiment.
【図８】 同実施形態に係わる脈波波形の一例を示す図
である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a pulse waveform according to the embodiment.
【図９】 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. 9 is a diagram showing contents of peak information according to the embodiment;
【図１０】 同実施形態に係わる診断テーブル１４に記
憶されている評価指標Ｘと駆出時間ＥＤおよび拍数ＨＲ
の関係を示す図である。FIG. 10 shows an evaluation index X, an ejection time ED, and a beat rate HR stored in a diagnosis table 14 according to the embodiment.
FIG.
【図１１】 第２実施形態に係わる心機能診断装置の電
気的構成を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing an electrical configuration of a cardiac function diagnostic device according to a second embodiment.
【図１２】 同実施形態に係わる第１のウエーブレット
変換部の構成を示すブロック図である。FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a first wavelet transform unit according to the embodiment.
【図１３】 同実施形態に係わる脈波波形の一部の期間
について、脈波解析データを示したものである。FIG. 13 shows pulse wave analysis data for a partial period of the pulse wave waveform according to the embodiment.
【図１４】 同実施形態に係わる体動除去部の動作を説
明するためのタイミングチャートである。FIG. 14 is a timing chart for explaining the operation of the body movement removing unit according to the embodiment.
【図１５】 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. 15 is a diagram showing pulse wave correction data MKD ′ in a period Tc in the same embodiment.
【図１６】 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. 16 is a diagram showing body movement correction data TKD ′ in a period Tc in the same embodiment.
【図１７】 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. 17 is a diagram showing pulse wave correction data MKD ″ from which a body motion component has been removed in the embodiment.
【図１８】 第３実施形態に係わる心機能診断装置のブ
ロック図である。FIG. 18 is a block diagram of a cardiac function diagnostic device according to a third embodiment.
【図１９】 第４実施形態に係わる心機能診断装置のブ
ロック図である。FIG. 19 is a block diagram of a cardiac function diagnostic device according to a fourth embodiment.
【図２０】 同実施形態に係わる体動除去部１１の詳細
なブロック図である。FIG. 20 is a detailed block diagram of a body movement removing unit 11 according to the embodiment.
【図２１】 同実施形態に係わる体動除去脈波データＭ
ＫＤ’’の一例を示す図である。FIG. 21 is a pulse wave data M for removing body motion according to the embodiment.
It is a figure showing an example of KD ''.
【図２２】 第５実施形態に係わる心機能診断装置の主
要部の構成を示すブロック図である。FIG. 22 is a block diagram showing a configuration of a main part of a cardiac function diagnostic device according to a fifth embodiment.
【図２３】 同実施形態に係わる連続性判定部２０の構
成の一例を示すブロック図である。FIG. 23 is a block diagram showing an example of a configuration of a continuity determination unit 20 according to the embodiment.
【図２４】 同実施形態に係わる連続性判定部２０の構
成の他の例を示すブロック図である。FIG. 24 is a block diagram showing another example of the configuration of the continuity determination unit 20 according to the embodiment.
【図２５】 第６実施形態に係わる心機能診断装置の主
要部の構成を示すブロック図である。FIG. 25 is a block diagram illustrating a configuration of a main part of a cardiac function diagnostic device according to a sixth embodiment.
【図２６】 同実施形態に係わる補正済診断テーブルの
内容を説明するための図である。FIG. 26 is a diagram for explaining the contents of a corrected diagnosis table according to the embodiment.
【図２７】 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. 27 is a block diagram illustrating an example in a case where a wavelet transform is configured by a filter bank in a modified example.
【図２８】 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. 28 is a block diagram showing an example in a case where the inverse wavelet transform is configured by a filter bank in a modified example.
【図２９】 変形例において告知手段の一態様としての
フェイスチャートを示す図である。FIG. 29 is a diagram showing a face chart as one mode of notification means in a modified example.
【図３０】 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. 30 is a diagram showing an example of a photoelectric pulse wave sensor according to a modification.
【図３１】 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. 31 is a diagram showing an example in which a photoelectric pulse wave sensor is applied to glasses in a modified example.
【図３２】 変形例において圧力センサを用いた心機能
診断装置の外観構成を示す斜視図である。FIG. 32 is a perspective view showing an external configuration of a cardiac function diagnostic device using a pressure sensor in a modified example.
１３０ 脈波検出用センサユニット（脈波検出手段） １３０’加速度センサ（体動検出手段） １１ 体動除去部（体動除去手段） １２ 拍数検出部（拍数検出手段） １３ 駆出時間検出部（駆出時間検出手段） １５ 表示部（告知手段） １６ 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） １７ 第１の周波数補正部（第１の周波数補正手段） １８ 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） １９ 第２の周波数補正部（第２の周波数補正手段）130 Sensor unit for pulse wave detection (pulse wave detection means) 130 'Acceleration sensor (body movement detection means) 11 Body movement removal unit (body movement removal means) 12 Beat rate detection unit (beat rate detection means) 13 Ejection time detection Unit (ejection time detection unit) 15 Display unit (notification unit) 16 First wavelet conversion unit (first wavelet conversion unit) 17 First frequency correction unit (first frequency correction unit) 18 Second Wavelet Transformation Unit (Second Wavelet Transformation Means) 19 Second Frequency Correction Unit (Second Frequency Correction Means)
Claims (19)
脈波検出手段と、 前記脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手段
と、 前記脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆
出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段と を備えたことを特徴とする心機能診断装置。1. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, a pulse rate detecting means for detecting a pulse rate based on the pulse wave waveform, and a heart based on the pulse wave waveform A cardiac function diagnostic apparatus, comprising: an ejection time detecting means for detecting the ejection time of the subject; and an evaluation means for evaluating a state of cardiac function based on the number of beats and the ejection time.
脈波検出手段と、 前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段
と、 前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生
成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除
去脈波波形を生成する体動除去手段と、 前記体動除去脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数
検出手段と、 前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検
出する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。2. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, a body movement detecting means for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body, and the pulse based on the body movement waveform. A body movement removing unit that generates a body movement component in the wave waveform, removes the body movement component from the pulse wave waveform to generate a body movement removal pulse wave waveform, based on the body movement removal pulse wave waveform, A pulse rate detecting means for detecting a pulse rate; an ejection time detecting means for detecting an ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave waveform; and a heart based on the pulse rate and the ejection time. A heart function diagnostic device comprising: an evaluation unit that evaluates a function state.
波形のピークを検出し、検出された当該ピークの周期性
に基づいて前記拍数を求めることを特徴とする請求項２
に記載の心機能診断装置。3. The pulse rate detection means detects a peak of the pulse wave waveform from which the body movement has been removed, and obtains the pulse rate based on the periodicity of the detected peak.
The cardiac function diagnostic device according to any one of the above.
波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記
拍数を求めることを特徴とする請求項２に記載の心機能
診断装置。4. The heart function diagnosis according to claim 2, wherein the pulse rate detecting means performs a frequency analysis on the pulse wave waveform from which the body motion has been removed, and obtains the pulse rate based on the analysis result. apparatus.
脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークの次に現れる
ピークと最小ピーク間の時間を検出することによって前
記駆出時間を検出することを特徴とする請求項２ないし
４のうちいずれか１項に記載の心機能診断装置。5. The ejection time detecting means detects each peak of the body motion-removed pulse wave waveform, and detects the time between the peak appearing next to the maximum peak and the minimum peak, thereby detecting the ejection time. The cardiac function diagnostic device according to any one of claims 2 to 4, wherein the device detects the cardiac function.
脈波検出手段と、 前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段
と、 前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生
成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除
去脈波波形を生成する体動除去手段と、 前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、
各周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析デー
タを生成する体動除去手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、拍数を検出す
る拍数検出手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出時
間を検出する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。6. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, a body movement detecting means for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body, and the pulse based on the body movement waveform. A body motion removing means for generating a body motion component in the wave waveform and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removed pulse wave waveform; and a wavelet transform to the body motion removed pulse wave waveform To give
A body movement removing unit that generates body movement removed pulse wave analysis data from which body movement has been removed for each frequency region; a pulse rate detection unit that detects a pulse rate based on the body movement removed pulse wave analysis data; Ejection time detection means for detecting the ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave analysis data, and evaluation means for evaluating the state of cardiac function based on the pulse rate and the ejection time A heart function diagnosis device.
脈波検出手段と、 前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段
と、 前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生
成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除
去脈波波形を生成する体動除去手段と、 前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、
各周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析デー
タを生成する体動除去手段と、 対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データ
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
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基づいて、拍数を検出する拍数検
出手段と、 前記補正脈波データに基づいて、心臓の駆出時間を検出
する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。7. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, a body movement detecting means for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body, and the pulse based on the body movement waveform. A body motion removing means for generating a body motion component in the wave waveform and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removed pulse wave waveform; and a wavelet transform to the body motion removed pulse wave waveform To give
Body motion removing means for generating body motion removed pulse wave analysis data from which body motion has been removed for each frequency domain, and normalizing power per frequency to body motion removed pulse wave analysis data based on each corresponding frequency Frequency correction means for performing correction as described above to generate corrected pulse wave data, a pulse rate detection means for detecting a pulse rate based on the corrected pulse wave data, and a heart drive based on the corrected pulse wave data. A cardiac function diagnostic apparatus, comprising: an ejection time detecting means for detecting an ejection time; and an evaluation means for evaluating a state of cardiac function based on the number of beats and the ejection time.
脈波検出手段と、 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、 前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段
と、 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、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する
体動除去手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、拍数を検出す
る拍数検出手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出時
間を検出する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。8. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a first wavelet for performing a wavelet transform on the pulse wave waveform to generate pulse wave analysis data for each frequency region. Conversion means; body movement detection means for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body; second wave for performing wavelet transformation on the body movement waveform to generate body movement analysis data for each frequency domain Let conversion means, body motion removal means for subtracting the body motion analysis data from the pulse wave analysis data to generate body motion removal pulse wave analysis data from which body motion has been removed, and the body motion removal pulse wave analysis data Based on the pulse rate analysis means, based on the body motion removal pulse wave analysis data, the ejection time detection means to detect the ejection time of the heart, the pulse rate and the ejection time Assesses the status of cardiac function based on Cardiac function diagnosis apparatus characterized by comprising an evaluation unit.
脈波検出手段と、 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、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て補正脈
波解析データを生成する第１の周波数補正手段と、 前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段
と、 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、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て補正体
動解析データを生成する第２の周波数補正手段と、 前記補正脈波解析データから前記補正体動解析データを
減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生
成する体動除去手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、拍数を検出す
る拍数検出手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出時
間を検出する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。9. A pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a first wavelet for performing a wavelet transform on the pulse wave waveform to generate pulse wave analysis data for each frequency region. Conversion means, first frequency correction means for performing correction so as to normalize the power per frequency to the pulse wave analysis data to generate corrected pulse wave analysis data, based on each corresponding frequency, A body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating a body motion; a second wavelet transform means for performing a wavelet transform on the body motion waveform to generate body motion analysis data for each frequency domain; A second frequency correction unit that performs correction so as to normalize the power per frequency to the body motion analysis data based on each frequency to generate corrected body motion analysis data; A body motion removing unit that subtracts the corrected body motion analysis data to generate body motion removed pulse wave analysis data from which the body motion has been removed, and a beat for detecting the number of beats based on the body motion removed pulse wave analysis data. Number detection means, ejection time detection means for detecting the ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave analysis data, and evaluating the state of the heart function based on the pulse rate and the ejection time A heart function diagnosis device, comprising:
前記第２のウエーブレット変換手段は、同期してウエー
ブレット変換を行うことを特徴とする請求項８または９
に記載の心機能診断装置。10. The wavelet transform according to claim 8, wherein said first wavelet transform means and said second wavelet transform means perform wavelet transform in synchronization with each other.
The cardiac function diagnostic device according to any one of the above.
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、予め定められた体動に対応
する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを
生成する体動除去手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、拍数を検出す
る拍数検出手段と、 前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出時
間を検出する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。11. 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 a predetermined body movement, a body movement removing means for generating body movement removal pulse wave analysis data, A pulse rate detection means for detecting a pulse rate based on the body motion removal pulse wave analysis data, and an ejection time detection means for detecting a cardiac ejection time based on the body movement removal pulse wave analysis data. A heart function diagnostic apparatus comprising: an evaluation unit that evaluates a state of a heart function based on the number of beats and the ejection time.
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、予め定められた体動に対応
する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを
生成する体動除去手段と、 対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データ
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
て補正脈波解析データを生成する周波数補正手段と、 前記補正脈波解析データに基づいて、拍数を検出する拍
数検出手段と、 前記補正脈波解析データに基づいて、心臓の駆出時間を
検出する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。12. 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 a predetermined body movement, a body movement removing means for generating body movement removal pulse wave analysis data, Based on each corresponding frequency, frequency correction means for performing correction to normalize the power per frequency to the body motion removal pulse wave analysis data to generate corrected pulse wave analysis data, the corrected pulse wave analysis data Based on the corrected pulse wave analysis data, based on the corrected pulse wave analysis data, and based on the pulse rate and the ejection time. And heart function A heart function diagnosis device, comprising: an evaluation unit that evaluates a state of the heart.
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、予め定められた体動に対応
する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを
生成する体動除去手段と、 前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を
施して体動除去脈波データを生成する逆ウエーブレット
変換手段と、 前記体動除去脈波データに基づいて、拍数を検出する拍
数検出手段と、 前記体動除去脈波データに基づいて、心臓の駆出時間を
検出する駆出時間検出手段と、 前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評
価する評価手段とを備えたことを特徴とする心機能診断
装置。13. 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 a predetermined body movement, a body movement removing means for generating body movement removal pulse wave analysis data, An inverse wavelet transform unit that performs inverse wavelet transform on the body motion removal analysis pulse wave data to generate body motion removal pulse wave data; and a pulse that detects a pulse rate based on the body motion removal pulse wave data. Number detection means, ejection time detection means for detecting ejection time of the heart based on the body motion removal pulse wave data, and evaluating the state of cardiac function based on the pulse rate and the ejection time. Evaluation means A heart function diagnostic device characterized by the following.
憶手段と、 前記拍数検出手段によって検出された前記拍数および前
記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に
基づいて、前記記憶手段から対応する評価指標を読み出
す読出手段とを備えたことを特徴とする請求項１乃至１
３のうちいずれか１項に記載の心機能診断装置。14. The evaluation means comprises: storage means for storing the number of beats and ejection time in association with an evaluation index; and the number of beats detected by the beat number detection means and the number of ejection times detected by the ejection time detection means. Reading means for reading out a corresponding evaluation index from the storage means based on the ejection time obtained.
4. The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 3, wherein
記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に
基づいて、心機能の状態の連続性を判定する連続性判定
手段と、 前記判定手段の判定結果に基づいて評価指標を生成する
評価指標生成手段とを備えたことを特徴とする請求項１
乃至１４のうちいずれか１項に記載の心機能診断装置。15. The continuity of the state of the heart function is determined based on the number of beats detected by the number of beats detection means and the ejection time detected by the ejection time detection means. 2. A continuity judging unit that performs evaluation, and an evaluation index generating unit that generates an evaluation index based on a judgment result of the judging unit.
15. The cardiac function diagnostic device according to any one of items 14 to 14.
が、一定範囲内にあることを検知した際に、前記駆出時
間検出手段によって検出された前記駆出時間の変化率を
検出する駆出時間変化率検出部と、 前記駆出時間の変化率と予め定められた閾値と比較し、
比較結果に基づいて心機能の状態の連続性を判定する判
定部とを備えたことを特徴とする請求項１５に記載の心
機能診断装置。16. The method according to claim 16, wherein the determining unit detects that the change in the number of beats detected by the number-of-beats detecting unit is within a predetermined range. An ejection time change rate detection unit that detects a change rate of the ejection time, and compares the ejection rate change rate with a predetermined threshold,
The cardiac function diagnostic device according to claim 15, further comprising: a determination unit configured to determine continuity of the state of the cardiac function based on the comparison result.
出時間検出手段によって検出された前記駆出時間を乗算
して、乗算結果の変化率を算出する変化率算出部と、 前記乗算結果の変化率と予め定められた閾値と比較し、
比較結果に基づいて心機能の状態の連続性を判定する判
定部とを備えたことを特徴とする請求項１５に記載の心
機能診断装置。17. The determination means multiplies the number of beats detected by the number-of-beats detection means and the ejection time detected by the ejection-time detection means to calculate a change rate of the multiplication result. A change rate calculator, comparing the change rate of the multiplication result with a predetermined threshold,
The cardiac function diagnostic device according to claim 15, further comprising: a determination unit configured to determine continuity of the state of the cardiac function based on the comparison result.
した第１の記憶手段と、 平常時に前記拍数検出手段によって検出された平常拍数
および前記駆出時間検出手段によって検出された平常駆
出時間に基づいて、前記第１記憶手段の内容を補正する
補正手段と、 前記補正手段によって補正された前記拍数および前記駆
出時間と前記評価指標との関係を記憶する第２の記憶手
段と、 運動中に前記拍数検出手段によって検出された前記拍数
および前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆
出時間に基づいて、前記第２の記憶手段から対応する評
価指標を読み出す読出手段とを備えたことを特徴とする
請求項１乃至１３のうちいずれか１項に記載の心機能診
断装置。18. The method according to claim 18, wherein the evaluating unit is configured to store the number of beats, the ejection time, and the evaluation index in association with each other in advance; Correction means for correcting the contents of the first storage means based on the normal ejection time detected by the ejection time detection means; the number of beats and the ejection time corrected by the correction means; and the evaluation index A second storage unit that stores a relationship between the second pulse and the ejection time detected by the pulse number detection unit during exercise and the ejection time detected by the ejection time detection unit. 14. The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 1, further comprising: a reading unit that reads a corresponding evaluation index from the storage unit.
果を告知する告知手段を備えたことを特徴とする請求項
１乃至１８のうちいずれか１項に記載の心機能診断装
置。19. The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 1, further comprising a notification unit that notifies an evaluation result obtained by the evaluation unit.
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