JPH119564A - 心機能診断装置 - Google Patents
心機能診断装置Info
- Publication number
- 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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- waveform
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- pulse
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 心機能を簡易な構成で正確に判定する心機能
診断装置を提供する。 【解決手段】 脈波検出用センサユニット１３０によっ
て脈波波形ＭＨが検出され、加速度センサ１３０’およ
び波形処理部１０によって体動成分ＭＨｔ検出される
と、体動除去部１１は、脈波波形ＭＨから体動成分ＭＨ
ｔを減算して、体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する。こ
の後、拍数検出部１２と駆出時間検出部１３が体動除去
脈波波形ＭＨ’に基づいて拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを検
出すると、診断テーブル１４は、拍数ＨＲと駆出時間Ｅ
Ｄに基づいて評価指標Ｘを生成する。表示部１５は評価
指標Ｘを表示する。
診断装置を提供する。 【解決手段】 脈波検出用センサユニット１３０によっ
て脈波波形ＭＨが検出され、加速度センサ１３０’およ
び波形処理部１０によって体動成分ＭＨｔ検出される
と、体動除去部１１は、脈波波形ＭＨから体動成分ＭＨ
ｔを減算して、体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する。こ
の後、拍数検出部１２と駆出時間検出部１３が体動除去
脈波波形ＭＨ’に基づいて拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを検
出すると、診断テーブル１４は、拍数ＨＲと駆出時間Ｅ
Ｄに基づいて評価指標Ｘを生成する。表示部１５は評価
指標Ｘを表示する。
Description
【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。
出に好適な心機能診断装置に関する。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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
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
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
１８１は、時間ｔ6に基づいて６０／ｔ6を算出し、拍数
ＨＲを求める。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【数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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【数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。
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。
【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
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
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
（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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
脈波波形との関係を示した図である。
【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。
の機能構成を示す機能ブロック図である。
【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。
構成を示す斜視図である。
【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。
ト１３０の回路図である。
【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。
構成を示すブロック図である。
【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。
形ＭＨ’の一例を示す図である。
【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。
出部の具体的な構成を示す回路図である。
【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。
である。
【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。
図である。
【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。
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。
【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。
気的構成を示すブロック図である。
【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。
変換部の構成を示すブロック図である。
【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。
について、脈波解析データを示したものである。
【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。
明するためのタイミングチャートである。
【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。
波補正データＭＫＤ’を示す図である。
【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。
動補正データＴＫＤ’を示す図である。
【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。
た脈波補正データＭＫＤ''を示す図である。
【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。
ロック図である。
【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。
ロック図である。
【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。
なブロック図である。
【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。
ＫＤ’’の一例を示す図である。
【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。
要部の構成を示すブロック図である。
【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。
成の一例を示すブロック図である。
【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。
成の他の例を示すブロック図である。
【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。
要部の構成を示すブロック図である。
【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。
内容を説明するための図である。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
フェイスチャートを示す図である。
【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。
す図である。
【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。
応用した例を示す図である。
【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。
診断装置の外観構成を示す斜視図である。
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）
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）
Claims (19)
- 【請求項１】 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心機能診断装置。 - 【請求項２】 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心機能診断
装置。 - 【請求項３】 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請求項２
に記載の心機能診断装置。 - 【請求項４】 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請求項２に記載の心機能
診断装置。 - 【請求項５】 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。 - 【請求項６】 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心機能診断
装置。 - 【請求項７】 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心機能診断
装置。 - 【請求項８】 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心機能診断
装置。 - 【請求項９】 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心機能診断
装置。 - 【請求項１０】 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請求項８または９
に記載の心機能診断装置。 - 【請求項１１】 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心機能診断
装置。 - 【請求項１２】 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心機能診断
装置。 - 【請求項１３】 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心機能診断
装置。 - 【請求項１４】 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。 - 【請求項１５】 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。 - 【請求項１６】 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請求項１５に記載の心
機能診断装置。 - 【請求項１７】 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請求項１５に記載の心
機能診断装置。 - 【請求項１８】 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
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。 - 【請求項１９】 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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17263097A JP3666188B2 (ja) | 1997-06-27 | 1997-06-27 | 心機能診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17263097A JP3666188B2 (ja) | 1997-06-27 | 1997-06-27 | 心機能診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH119564A true JPH119564A (ja) | 1999-01-19 |
| JP3666188B2 JP3666188B2 (ja) | 2005-06-29 |
Family
ID=15945444
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17263097A Expired - Fee Related JP3666188B2 (ja) | 1997-06-27 | 1997-06-27 | 心機能診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3666188B2 (ja) |
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