CN101686806A - 血管状态评价装置、血管状态评价方法以及存储有血管状态评价程序的计算机可读取的记录介质 - Google Patents

Abstract

提供一种血管状态评价装置、血管状态评价方法以及存储有血管状态评价程序的计算机可读取的记录介质。相位线斜率计算部(实测)(32)接收从频率变换部(30a、30b)输出的相位特性Pa(f)和Pb(f)，并基于两者之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性。另一方面，相位线斜率计算部(模型)(38)计算传递函数计算部(36)所计算出的传递函数Ga(f)和传递函数Gb(f)之间的相位差特性，并将计算出的相位差特性输出至探索部(40)。探索部(40)对变量k进行拟合，以决定斜率g(k)和斜率g_exp彼此大致一致的变量k_opt(最佳解)。该变量k_opt成为用于表示动脉硬化程度的指标。

Description

血管状态评价装置、血管状态评价方法以及存储有血管状态评价程序的计算机可读取的记录介质

技术领域

本发明涉及对构成生物体的血管的状态进行评价的血管状态评价装置、血管状态评价方法以及存储有血管状态评价程序的计算机可读取的记录介质，特别涉及在将血管路径作为传递函数进行模型化的基础上对血管的动脉硬化的程度进行评价的技术。

背景技术

近年来，因动脉硬化引起的循环器官系统疾病日益增加，受其影响，对血管的动脉硬化程度进行评价的评价装置越来越实用。作为对动脉硬化程度进行评价的典型方法，已知脉搏波速度法。该脉搏波速度法利用伴随着心脏跳动的血压变化而在血管内传播的速度(脉搏波速度)和血管的弹力程度(刚性)之间的相关性。即，当脉搏波在作为弹性管的血管内前进时，管壁越硬，内径越细，管壁越厚，则脉搏波速度也越大，因此，通过测定脉搏波速度，能够得到血管的动脉硬化程度。尤其，基于baPWV法(brachial-ankle PulseWave Velocity method)利用两上臂以及两脚踝的血压的时间波形的评价装置已实用化。

作为这样的脉搏波速度的测定方法，例如，在JP特开2006-326334号公报专利文献1)中公开了这样的脉搏波传播速度测定装置，即，该脉搏波传播速度测定装置具有：检测单元，其检测在多个电压波形中从相邻的电压电极对得到的电压波形间的时间上的变形；计算单元，其针对全部电压波形，基于相邻的电压电极间的距离和/或时间变形，求出相邻的电压电极间的脉搏波传播速度或脉搏波传播时间的变化率。

专利文献1：JP特开2006-326334号公报

发明内容

发明要解决的课题

如JP特开2006-326334号公报(专利文献1)所记载的那样，作为测定脉搏波速度的方法，求出在血管路径上的多个点上测定的时间波形间的时间差(延迟时间)，并将从心脏到各点的路径之差除以该时间差，由此计算脉搏波速度。

然而，实际的脉搏波速度不取决于传播路径或频率，因此仅仅通过将路径差除以时间差，不能计算精确的脉搏波速度。即，存在如下情况：根据被检验者的血管径、血管长度以及包含在脉搏波中的频率成分等，计算从本来的脉搏波速度偏离的值。因此，存在这样的问题，即，不能充分提高动脉硬化程度的评价精度。

因此，本发明是为了解决这样的问题而做成的，其目的在于，提供一种血管状态评价装置、血管状态评价方法以及存储有血管状态评价程序的计算机可读取的记录介质，能够以更高精度评价动脉硬化程度。

解决课题的方法

本发明的一个技术方案提供一种血管状态评价装置，其具有存储部、第一测定部、第二测定部、第一计算部、第二计算部以及探索部。存储部用于存储循环系统模型，所述循环系统模型是将构成生物体的血管分成多个区间以进行模型化处理所得到的模型，循环系统模型包括代表所述多个区间中的每一个区间的形状值。第一测定部装戴在生物体的第二测定部位上，用于测定第一生物体信号的时间波形。第二测定部装戴在生物体的第二测定部位上，用于与第一测定部同步地测定第二生物体信号的时间波形。第一计算部基于第一生物体信号和第二生物体信号之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性。第二计算部用于计算第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性，其中，所述第一传递函数是与到达第一测定部位的血管路径对应且基于循环系统模型而规定的函数，所述第二传递函数是与到达第二测定部位的血管路径对应且基于循环系统模型而规定的函数。第一传递函数以及所述第二传递函数含有用于表示血管的弹力程度的弹力度变量。探索部基于第一计算部所计算的实测的相位差特性，对第二计算部所计算出的相位差特性进行拟合，由此决定弹力度变量。

优选地，血管状态评价装置还具有传递函数计算部，该传递函数计算部基于分别与到达第一以及第二测定部位的血管路径对应的各区间的形状值，计算第一以及第二传递函数。

进而优选地，传递函数计算部利用分布常数模型，计算第一以及第二传递函数，所述分布常数模型将血管的压力以及血液流量作为输入变量，并且与各区间相对应，所述分布常数模型中的每一个包括纵阻抗和横阻抗，其中，所述纵阻抗与所对应的区间中的血液流动的容易程度相对应，所述横阻抗具有弹力度变量。

优选地，血管状态评价装置还具有脉搏波速度计算部，该脉搏波速度计算部基于探索部所拟合的弹力度变量，计算血管内的脉搏波速度。

进而优选地，脉搏波速度计算部基于与到达第一测定部位的血管路径对应的各区间的形状值以及与到达第二测定部位的血管路径对应的各区间的形状值，计算脉搏波速度。

优选地，循环系统模型包括血管直径以及血管长度作为形状值。

优选地，循环系统模型是指，将构成生物体的血管分类成多种区分，并对属于多种区分中的至少一种区分内的血管进行模型化处理所得到的模型。

进而优选地，构成生物体的血管基于血管直径的大小被分类成多种区分。

优选地，传递函数计算部在将末梢部模型附加在与各区间对应的循环系统模型上的基础上，计算传递函数，其中，所述末梢部模型是指，在各区间所包含的血管中，对未在所述循环系统模型中被模型化处理过的血管进行模型化处理所得到的模型。

进而优选地，传递函数计算部基于血管的形状差，变换各区间的循环系统模型，由此计算该区间的末梢部模型。

另外，进而优选地，传递函数计算部针对末梢部模型的终端，在无反射条件下计算传递函数。

优选地，血管状态评价装置还具有：第一频率变换部，其基于第一生物体信号，计算用于表示关于各频率成分的相位的第一相位特性；第二频率变换部，其基于第二生物体信号，计算用于表示关于各频率成分的相位的第二相位特性。第一计算部对第一相位数据和所述第二相位数据求出差分，以此计算差分相位数据。进而，第一计算部针对差分相位数据中的因周期延迟所引起的相位偏差，以与1或2以上的周期相当的相位的单位进行修正，由此计算实测的相位差特性。

优选地，第一计算部利用第一生物体信号和第二生物体信号之间的相干性值高于预定的阈值的频率成分，计算实测的相位差特性。

本发明的另一技术方案提供一种血管状态评价方法，利用循环系统模型，对构成生物体的血管的状态进行评价，其中，所述循环系统模型是将构成生物体的血管分成多个区间以进行模型化处理所得到的模型。循环系统模型包括代表多个区间中的每一个区间的形状值。血管状态评价方法包括从生物体的第一测定部位测定第一生物体信号的时间波形，并从生物体的第二测定部位测定第二生物体信号的时间波形的步骤；基于第一生物体信号和第二生物体信号之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性的步骤；计算第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性的步骤，其中，所述第一传递函数是与到达第一测定部位的血管路径对应且基于循环系统模型而规定的函数，所述第二传递函数是与到达第二测定部位的血管路径对应且基于循环系统模型而规定的函数。第一传递函数以及第二传递函数含有用于表示血管的弹力程度的弹力度变量。血管状态评价方法还包括：基于实测的相位差特性，对第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性进行拟合，由此决定弹力度变量的步骤。

本发明的另一技术方案提供一种计算机可读取的记录介质，存储有利用循环系统模型来对构成生物体的血管的状态进行评价的血管状态评价程序，其中，所述循环系统模型是将构成生物体的血管分成多个区间以预先进行模型化处理所得到的模型。循环系统模型含有代表多个区间中的每一个区间的形状值。运算处理部从程序接受指令，进行如下处理：取得在生物体的第一测定部位上所测定的第一生物体信号的时间波形，并取得在生物体的第二测定部位上所测定的第二生物体信号的时间波形；基于第一生物体信号和第二生物体信号之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性；计算第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性，其中，所述第一传递函数是与到达第一测定部位的血管路径对应且基于循环系统模型而规定的函数，所述第二传递函数是与到达第二测定部位的血管路径对应且基于循环系统模型而规定的函数。第一传递函数以及第二传递函数含有用于表示血管的弹力程度的弹力度变量。运算处理部还进行如下处理：基于实测的相位差特性，对第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性进行拟合，由此决定弹力度变量。

发明的效果

根据本发明，能够实现一种血管状态评价装置、血管状态评价方法以及存储有血管状态评价程序的计算机可读取的记录介质，能够以更高精度评价动脉硬化程度。

附图说明

图1是本发明第一实施方式的血管状态评价装置的概略结构图。

图2是示意性地表示本发明第一实施方式的血管状态评价装置的控制部所执行的功能的功能框图。

图3是表示血管内的血液的一维流动模型的图。

图4是表示作用于图3所示的单位检查体积的力以及增减的运动量的图。

图5是对血管进行一维线性分布常数模型化处理所得到的示意图。

图6是Avolio模型(阿沃利奥模型)的示意图。

图7是末梢部模型的示意图。

图8是表示利用表1所示的形状值改变了图7所示的细动脉终端的反射率ST时的末梢反射率的变化的图。

图9是表示通过数值计算来求出在中动脉、小动脉、细动脉中传播的脉搏波的衰减常数的结果的图。

图10是表示以规定频率从图7所示的中动脉的始端(坐标x)起进行励振(加压)时的血管内压力分布的图。

图11是表示同一管路的脉搏波传播的情形的示意图。

图12是表示在被检验者的上臂以及脚关节上装戴加压袖带而测定出的压力的时间波形的图。

图13是表示图12所示的上臂的压力波形和脚关节的压力波形之间的相干性(coherence)的图。

图14是将图12所示的测定信号Pa(t)和测定信号Pb(t)之间的各频率成分的相位差绘成曲线(plot)进行图示的相位线图。

图15是用于说明相位线斜率计算部(实测)所实施的相位线图的修正处理的示意图。

图16是用于说明相位线斜率计算部(实测)所实施的相位线图的修正处理的示意图。

图17是表示对图14所示的相位线图进行修正以进行连续化处理的结果的图。

图18是表示在本发明第一实施方式的血管状态评价装置中执行的处理的顺序的流程图。

图19是示意性地表示本发明第二实施方式的血管状态评价装置的控制部所执行的功能的功能框图。

图20是示意性地表示两个测定部位MpA、MpB之间的路径的管路模型的图。

图21是表示基于从图12所示的被检验者实测的测定信号Pa(t)、Pb(t)计算平均脉搏波速度的结果的图。

图22是将基于本发明第二实施方式的血管状态评价方法的计算结果与通过现有的脉搏波速度法(baPWV法)所得到的测定结果进行比较的图。

图23是表示在本第二实施方式的血管状态评价装置中执行的处理顺序的流程图。

附图标记的说明

2、2#控制部

4显示部

6操作部

10CPU

12ROM

14RAM

20a、20b测定部

22a、22b、27a、27b配管

24a、24b加压袖带

25a、25b压力泵

26a、26b调压阀

28a、28b压力传感器

30a、30b频率变换部(FFT)

32相位线斜率计算部(实测)

34存储部

36传递函数计算部

38相位线斜率计算部(模型)

40探索部

42、48评价部

44脉搏波速度模型计算部

46平均脉搏波速度计算部

50检查体积

100、100#血管状态评价装置(评价装置)

具体实施方式

参照附图对本发明的实施方式进行详细说明。此外，对图中的相同或相应的部分标注相同的附图标记，并省略重复说明。

第一实施方式

(装置结构)

参照图1，本发明第一实施方式的血管状态评价装置(以下，简单记为“评价装置”)100具有控制部2、显示部4、操作部6以及测定部20a、20b。

控制部2是对评价装置100整体进行控制的装置，具有代表性的控制部2由计算机构成，其中，该计算机具有CPU(Central Processing Unit：中央处理器)10、ROM(Read Only Memory：只读存储器)12、RAM(Random AccessMemory：随机存取存储器)14。

CPU10相当于运算处理部，读出预先存储在ROM12中的程序，并将RAM14用作为工作存储器(work memory)，以执行记述在该程序中的指令。另外，在ROM12中至少存储有后述的循环系统模型，CPU10在执行存储有本实施方式的血管状态评价方法的程序时参照该循环系统模型。

另外，控制部2连接有显示部4和操作部6。显示部4提示用户输入各种设定，并显示来自控制部2的运算结果。与此相对，用户一边确认显示在显示部4上的内容，一边对操作部6进行操作，以输入希望的设定。此外，作为一例，显示部4由LED(Light Emitting Diode：发光二极管)或LCD(LiquidCrystal Display：液晶显示器)等构成。

更具体地说，控制部2对测定部20a、20b赋予测定指令，并且接收响应该测定指令而测定出的测定信号Pa(t)、Pb(t)，并基于该测定信号Pa(t)、Pb(t)，执行本实施方式的血管状态评价方法。

测定部20a、20b使装戴在被检验者200的规定的测定部位上的加压袖带(气袋)24a、24b的内压(以下，称为“袖带压力”)上升，以测定各个测定部位的生物体信号(作为一例，脉搏波)的时间波形。此外，如后述，控制部2基于测定信号Pa(t)和测定信号Pb(t)之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性，因此，控制部2同时对测定部20a和测定部20b赋予测定指令，以使测定部20a和测定部20b能够同步地测定生物体信号。

更详细地说，例如，分别在被检验者200的脚踝部和上臂部上装戴加压袖带24a和24b，并且利用从测定部20a和20b分别经由配管22a和22b而供给的空气，对上述加压袖带24a以及24b进行加压。然后，通过该加压，使加压袖带24a和24b加压对应的测定部位，与该测定部位的脉搏波对应的压力变化分别经由配管22a和22b而传输到测定部20a和20b。测定部20a、20b通过检测该被传输的压力变化，对测定部位的脉搏波的时间波形进行测定。此外，优选对测定信号Pa(t)和Pb(t)的规定的频率成分(作为一例，0～20Hz)进行运算处理，因此，优选地，使测定信号Pa(t)和Pb(t)的测定周期(采样周期)比与该频率成分对应的时间间隔(作为一例，25msec)短。

为了执行这样的测定动作，测定部20a具有压力传感器28a、调压阀26a、压力泵25a以及配管27a。压力传感器28a是用于检测经由配管22a而传输的压力变动的检测部位，作为一例，包括多个传感器元件，这些多个传感器元件以规定间隔排列在由单晶体硅等构成的半导体芯片上。调压阀26a位于压力泵25a和加压袖带24a之间，使在进行测定时用于对加压袖带24a进行加压的压力保持在规定范围内。压力泵25a按照来自控制部2的测定指令进行工作，供给用于对加压袖带24a进行加压的加压空气。

同样地，测定部20b具有压力传感器28b、调压阀26b、压力泵25b以及配管27b。各单元的结构与测定部20a相同，因此不重复详细说明。

此外，在本实施方式中，对如下结构进行说明，即，将因脉搏波所引起的压力变化作为生物体信号的一例，利用压力袖带对因该脉搏波而引起的压力变化进行测定，但是，也可以例如使微小的恒定电流流过被检验者200的测定部位，并且将基于脉搏波的传播而发生的阻抗(生物体阻抗)的变化所引起的电压变化作为生物体信号进行测定。

此外，对于图1所示的评价装置100和本发明之间的对应关系，测定部20a、配管22a、加压袖带24a相当于“第一测定部”，测定部20b、配管22b、加压袖带24b相当于“第二测定部”。

(功能框图)

控制部2基于预先存储的循环系统模型，计算两个传递函数，这两个传递函数是根据到达分别装戴有加压袖带24a和24b的测定部位的血管路径而规定的传递函数。在此，各个传递函数含有用于表示血管的弹力程度的弹力度变量。即，弹力度变量是表示血管的动脉硬化程度的指标。在本实施方式中，使用“杨氏模量”作为弹力度变量的代表例，但是也可以使用用于表示血管的刚性、柔软度的其他变量。而且，控制部2在将测定信号Pa(t)和Pb(t)变换成频域的信号的基础上，计算两者之间的实测的相位差特性，并对弹力度变量进行拟合(fitting)，以使该实测的相位差特性与上述两个传递函数之间的相位差特性一致。该进行过拟合的弹力度变量成为表示被检验者200的动脉硬化程度的值。下面，对用于实现这样的控制部2中的处理动作的功能模块进行说明。

图2是示意性地表示在本发明第一实施方式的血管状态评价装置100的控制部2中执行的功能的功能框图。

参照图2，控制部2具有频率变换部(FFT)30a、30b、相位线斜率计算部(实测)32、存储部34、传递函数计算部36、相位线斜率计算部(模型)38、探索部40以及评价部42作为控制结构。

频率变换部30a和30b分别储存规定期间内的作为时间波形的测定信号Pa(t)和Pb(t)，并将该储存的测定信号Pa(t)和Pb(t)变换为频域的函数。具有代表性的是，频率变换部30a和30b利用高速傅里叶变换(FFT：Fast Fourier Transformer)执行频率变换。此外，不仅限于高速傅里叶变换，只要能够将时域函数变换为傅里叶级数等的频域函数，任何逻辑都可以使用。

然后，频率变换部30a针对测定信号Pa(t)的各频率成分计算用于表示相位的相位特性Pa(f)，并将计算出的相位特性Pa(f)输出至相位线斜率计算部(实测)32。同样地，频率变换部30b计算表示测定信号Pb(t)的各频率成分的相位的相位特性Pb(f)，并将计算出的相位特性Pb(f)输出至相位线斜率计算部(实测)32。

相位线斜率计算部(实测)32响应用户对操作部6(图1)等进行的操作，向测定部20a、20b赋予测定指令。相位线斜率计算部(实测)32在赋予该测定指令后，接收频率变换部30a和30b所输出的相位特性Pa(f)和相位特性Pb(f)，并基于两者之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性。具体而言，相位线斜率计算部(实测)32针对每一频率成分来比较相位特性Pa(f)和Pb(f)的值，从而计算两者的相位差。如后述，能够使如此计算出的相位差类似于频率的一次函数，因此向探索部40输出该近似的一次函数(相位线)的斜率g_exp[deg/Hz]作为实测的相位差特性。即，利用通过偏角φ_exp＝∠(相位特性Pa(f)/相位特性Pb(f))计算出的偏角φ，能够将斜率g_exp定义为斜率g_exp＝tan(φ_exp)。

另一方面，传递函数计算部36计算用于表示从心脏分别到达装戴有加压袖带24a和24b的两个测定部位的血管路径的传输特性的两个传递函数Ga(f)和Gb(f)，并将其输出至相位线斜率计算部(模型)38。更具体地说，传递函数计算部36基于预先存储在存储部34中的循环系统模型，计算以心脏作为输入端的全身的脉搏波传播模型(传递函数)，在此基础上计算在全身的脉搏波传播模型中与到达两个测定部位的血管路径对应的传递函数Ga(f)和Gb(f)。此时，在传递函数Ga(f)和Gb(f)中以含有变量k的形式编入有杨氏模量，对于该变量k，由探索部40设定具体值。

在存储部34中存储有将被检验者200所具有的血管分成多个区间以进行模型化处理所得到的循环系统模型。对于该循环系统模型，对应各区间而规定有代表各区间的形状值。作为这样的形状值的一例，在本实施方式中，包含各区间的血管直径、血管长度、血管壁厚等。此外，关于循环系统模型，将在后面进行详述。

相位线斜率计算部(模型)38计算传递函数Ga(f)和传递函数Gb(f)之间的相位差特性，并将计算出的相位差特性输出至探索部40。具体而言，相位线斜率计算部(模型)38向探索部40输出相位线的斜率g(k)[deg/Hz]来作为相位差特性，其中，上述相位线是频域中的相位特性Ga(f)和相位特性Gb(f)之间的相位差。在此，利用通过偏角φ_model＝∠(传递函数Ga(f)/传递函数Gb(f))计算出的偏角φ_model，能够将斜率g(k)定义为斜率g(k)＝tan(φ_model)。

探索部40基于相位线斜率计算部(实测)32所计算出的斜率g_exp，对相位线斜率计算部(模型)38所计算出的斜率g(k)进行拟合，由此决定变量k。即，将变量k从初始值k₀依次进行变更，并重复执行传递函数计算部36和相位线斜率计算部(模型)38中的运算处理，直至斜率g(k)和斜率g_exp大致一致为止。这样，当决定了使斜率g(k)和斜率g_exp大致一致的变量k_opt(最佳解)时，探索部40将所决定的变量k的值输出至评价部42。该决定的变量k的最佳解成为表示被检验者200的动脉硬化程度的指标。

评价部42对在探索部40中决定的最佳解k_opt(或者，利用最佳解k_opt换算出的杨氏模量)和预先规定的基准值进行比较，并向显示部4(图1)等输出针对动脉硬化程度的评价。

以下，对这样的主要功能的工作和结构进行详述。

(物理模型)

如上述，传递函数计算部36计算用于表示以心脏为输入端(起点)的血管路径的传输特性的传递函数，但该计算的传递函数基于脉搏波在血管内传播的力学模型而以解析方法进行计算。在本实施方式中，举例说明如下结构，即，对血管的各区间进行一维线性分布常数模型化处理，从而计算传递函数。

首先，将对轴对象进行微小变形的薄壁圆管作为血管，将非粘性流体的层流作为内部血液流动，并且假设没有反射波，从而进行模型化处理，则用称为Moens-Korteweg公式的公式(1)来表示脉搏波速度C_p和血管壁的杨氏模量E之间的关系。此外，脉搏波速度C_p意味着伴随着心脏跳动的血压变化在血管上传播的速度。

$C_p=\sqrt{\frac{\mathrm{Eh}}{2\mathrm{r\ρ}}}\·\·\·\left(1\right)$

其中，h是管壁的厚度，r是管的内径，ρ是血液密度。

从该公式(1)可知，血管越硬，内腔越细，或者血管壁越厚，则脉搏波速度C_p也越快。

图3是表示血管内血液的一维流动模型的图。

通常，血液的体积弹性模量远高于血管的体积弹性模量，因此能够考虑将弹性圆管作为血管，将非压缩性流体作为血液。可以如下所述地导出这样的弹性管内的一维流动的支配方程式。

参照图3，研究与一维流动模型的剖面CS1-CS2间的检查体积50相关的质量守恒。将剖面CS1的内腔面积设为A(＝πr_i ²)，将流体(血液)的密度设为ρ，将压力设为p，将剖面平均流速设为U，并假设单位时间内向剖面CS1-S2间的分支血管漏出的流体体积在每单位长度以及单位压力下为G，则根据质量守恒定律，公式(2)成立。在此，针对非压缩性流体而言，密度ρ是恒定的，因此，能够将公式(2)简化为公式(3)。

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρA}\right)}{\∂t}+\frac{\∂\left(\mathrm{\ρAU}\right)}{\∂x}+\mathrm{\ρPG}=0---\left(2\right)$

$\frac{\∂A}{\∂t}+\frac{\∂\left(\mathrm{AU}\right)}{\∂x}+\mathrm{PG}=0---\left(3\right)$

图4是表示作用于图3所示的检查体积50的力以及增减的运动量54的图。

参照图4，检查体积50内的运动量54的单位时间的变化与流入的实际运动量54、作用于检查体积50的力52相等，因此省略高阶微量，导出公式(4)。

$\mathrm{\ρ}\frac{\∂\left(\mathrm{AU}\right)}{\∂t}+\mathrm{\ρ}\frac{\∂\left({\mathrm{AU}}^2\right)}{\∂x}+\mathrm{\ρpGU}+A\frac{\∂p}{\∂x}+{2\mathrm{\πr}}_i{\mathrm{\τ}}_w=0---\left(4\right)$

其中，τ_w是壁面上的剪断摩擦应力，r_i是内腔的半径。

利用连续的公式对公式(4)进行整理，则能够得到公式(5)所示的运动方程式。

$\mathrm{\ρ}\frac{\∂U}{\∂t}+\mathrm{\ρU}\frac{\∂U}{\∂x}+\frac{\∂p}{\∂x}+\frac{2{\mathrm{\πr}}_i{\mathrm{\τ}}_w}{A}=0---\left(5\right)$

接着，为了对血管进行一维线性分布常数模型化处理，在公式(3)和公式(5)中省略非线性项，将变量置换成压力p和体积流量q(＝AU)，由此能够得到公式(6)和公式(7)。

$-\frac{\∂p}{\∂x}=\mathrm{Rq}+L\frac{\∂q}{\∂t}---\left(6\right)$

$-\frac{\∂q}{\∂x}=\mathrm{Gp}+C\frac{\∂p}{\∂t}---\left(7\right)$

在此，对于公式(6)和公式(7)的四个系数的物理意义而言，R表示血液流动时的粘性电阻，L表示在流动发生变化时会阻碍急剧变化的血液惯性，G表示向血管外或分支管流出的血液的易流动程度，C表示在血管随着压力变化而伸缩时在血管内储存血液的能力。

图5是表示对血管进行一维线性分布常数模型化处理的示意图。图5(a)是将公式(6)、公式(7)和血管的物理模型对应起来的图。图5(b)是将图5(a)所示的物理模型置换成电的等价电路的图。

即，能够使公式(6)、公式(7)与图5(a)所示的物理模型对应关联。而且，在公式(6)和公式(7)中，将压力p置换成电压v，将流量v置换成电流i，由此能够看作图5(b)所示的电的等价电路(分布常数电路)。在此，R表示电阻，L表示电感，G表示导纳，C表示电容。

在此，对于公式(6)来说，在血管系统中对应于运动方程式，另一方面，在电系统中对应于欧姆定律。而且，意味着：在血管系统中，流体因剖面CS1和剖面CS2之间的压力梯度而被加速的现象，相当于在电系统中施加在电感两端的电位差引起电流的现象。

另外，对于公式(7)来说，在血管系统中对应于连续的公式(质量守恒定律)，另一方面，在电系统中对应于电荷守恒定律。而且，意味着：在血管系统中，不从剖面CS1向剖面CS2流动的质量的滞留部分使血管扩张从而引起压力上升的现象，相当于停留在电容器的电荷引起电压上升的现象。

而且，在公式(6)和公式(7)中，若设p＝Pe^jwt，q＝Qe^jwt，则能够分别导出公式(8)和公式(9)所示的相关公式。

$-\frac{\∂P}{\∂x}=(R+\mathrm{j\ωL})Q=Z_{l}Q---\left(8\right)$

$-\frac{\∂Q}{\∂x}=(G+\mathrm{j\ωC})P=\frac{1}{Z_t}P---\left(9\right)$

其中，ω是角振动频率。

在本说明书中，将图5(b)和公式(8)所示的Z₁(＝r+jωL)称为“纵阻抗”，将图5(b)和公式(9)所示的Z_t(＝(G+jωC)^-1)称为“横阻抗”。在将x＝0时的压力的行波的振幅值设为P_f，将返波的振幅值设为P_r时，公式(8)和公式(9)的通解分别为公式(10)以及公式(11)。此外，角频率ω和频率f之间满足ω＝2πf的关系。

P＝P_fe^-γx+P_re^γx    (10)

$Q=\frac{1}{Z_0}(P_f{e}^{-\mathrm{\γx}}-P_r{e}^{\mathrm{\γx}})---\left(11\right)$

其中，γ是传播常数，Z₀是特性阻抗。

【0070】

外，利用衰减常数β和相位速度(脉搏波速度)C_p，如公式(12)那样表示传播常数γ。

$\mathrm{\γ}=\sqrt{\frac{Z_l}{Z_t}}=\mathrm{\β}+j\frac{\mathrm{\ω}}{C_p}---\left(12\right)$

在此，相位速度C_p是表示脉搏波在单位时间内前进的距离的量，衰减常数β表示脉搏波的振幅在每前进单位距离时变成e^-β倍。另外，特性阻抗Z₀如公式(13)所示，表示为了使单位体积的脉搏波向前进方向前进所需的压力。

$Z_0=\sqrt{Z_l{Z}_t}---\left(13\right)$

进而，通过公式(14)的传递矩阵，使隔开距离l_se的两点的压力P_s、P_e和体积流量Q_s、Q_e相关联。

$\left\{\begin{array}{c}{P}_s\\ Q_s\end{array}\right\}=\left[\begin{array}{cc}{\cosh \mathrm{\γl}}_{\mathrm{se}}& Z_0{\sinh \mathrm{\γl}}_{\mathrm{se}}\\ \frac{1}{Z_0}{\sinh \mathrm{\γl}}_{\mathrm{se}}& \cosh \mathrm{\γ}{l}_{\mathrm{se}}\end{array}\right]\left\{\begin{array}{c}{P}_e\\ Q_e\end{array}\right\}---\left(14\right)$

在本实施方式中，与血管的各区间相对应地计算公式(14)的传递矩阵，并且按照作为对象的血管路径，使与各区间对应的传递矩阵继续相关联，由此计算传递函数。此时，对于任意边界的下游侧的条件，用该边界的压力P_x和体积速度Q_x之比即公式(15)的阻抗Z_x表示。

$Z_x\frac{P_x}{Q_x}---\left(15\right)$

另外，作为行波和返波的振幅之比的反射率S_p如公式(16)所示。

$S_p=\frac{P_r}{P_f}=\frac{Z_x-Z_0}{Z_x+Z_0}=\frac{1-\frac{Z_0}{Z_x}}{1+\frac{Z_0}{Z_x}}---\left(16\right)$

(纵阻抗的计算)

纵阻抗Z₁由流体的粘性电阻和惯性这两项构成，通过对血管剖面内的流速分布进行模型化处理，求出该纵阻抗。

在本实施方式中，基于沃默斯利模型(Womersley model)，计算纵阻抗。该沃默斯利模型表示牛顿流体的圆管内脉搏波流充分发达的状态下的流速分布。利用第一种贝塞尔函数J_n，用公式(17)表示基于该沃默斯利模型的纵阻抗。

$Z_l=\frac{\mathrm{j\ω}\frac{\mathrm{\ρ}}{{{\mathrm{\πr}}_i}^2}}{1-\frac{2J_1\left(\mathrm{\α}\sqrt{-j}\right)}{\mathrm{\α}\sqrt{-j}{J}_0\left(\mathrm{\α}\sqrt{-j}\right)}}---\left(17\right)$

其中，ρ是血液的密度，r_i是管的内径，μ是血液的粘性系数。

$\mathrm{\α}=\sqrt{{r_i}^2\mathrm{\ρ\ω}/\mathrm{\μ}}$

在此，公式(17)中的α被称为“沃默斯利(Womersley)的α”，是表示脉搏波流的粘性项和惯性项之比的量，相当于稳定流中的雷诺数。另外，设血液密度ρ的代表值是1.03×10³[kg/m³]，血液的粘性係数μ的代表值是4×10^-3[Pa·s]。

此外，也可以利用非粘性模型来代替公式(17)所示的沃默斯利(Womersley)模型。该模型将非粘性流体作为血液，使剖面内流速恒定。基于该非粘性模型的纵阻抗如公式(18)所示。

$Z_l=\mathrm{j\ω}\frac{\mathrm{\ρ}}{A}---\left(18\right)$

而且，也可以利用泊肃叶模型(poiseuille model)来代替上述模型。该模型表示牛顿流体的圆管内稳定流充分发达的状态下的流速分布。基于该泊肃叶模型的纵阻抗如公式(19)所示。

$Z_l=\frac{8\mathrm{\μ}}{{{\mathrm{\πr}}_i}^4}+\mathrm{j\ω}\frac{\mathrm{\ρ}}{{{\mathrm{\πr}}_i}^2}---\left(19\right)$

(横阻抗的计算)

横阻抗由遗漏或分支的项G和管的柔量的项C构成。

对于遗漏或分支的项，在没有从血管壁向周围组织的遗漏和分支的情况下，设为G＝0。与此相对，在有分支的情况下，将分支管的导纳作为G。

接着，对于管的柔量(compliance)的项，可以使用对厚壁圆管进行模型化处理所得到的柔量。外压和轴方向的变形一定的条件下的、厚壁圆管的轴对称微小变形的柔量如公式(20)所示。

$C=\frac{\mathrm{dA}}{\mathrm{dP}}=\frac{{{2\mathrm{\πr}}_i}^2(1-v)}{E}\·\frac{{r_i}^2(1-2v)+{r_o}^2}{{r_o}^2-{r_i}^2}---\left(20\right)$

其中，E是管壁的杨氏模量，v是管壁的泊松比，r_i是管的内径，r_o是管的外径。

在此，血管壁的泊松比v的代表值为0.5。

此外，也可以使用对薄壁圆管进行模型化处理所得到的柔量来代替公式(20)所示的对厚壁圆管进行模型化处理所得到的柔量。外压和轴方向的变形一定的条件下的、薄壁圆管的轴对称微小变形的柔量如公式(21)所示。

$C=\frac{\mathrm{dA}}{\mathrm{dP}}=\frac{{{2\mathrm{\πr}}_i}^3(1-v^2)}{\mathrm{Eh}}---\left(21\right)$

其中，h是管壁的厚度。

(循环系统模型)

在本发明第一实施方式的血管状态评价装置100中使用的循环系统模型是，将构成生物体的血管分割成多个区间以进行模型化处理所得到模型。作为这样的循环系统模型的具有代表性的模型，已知记载在参考文献1“Avolio，A.P，Multi-branched Model of Human Arterial System，1980，Med.&Biol.Engng.& Comp.，18，796”中的、所谓的“Avolio模型”，在本实施方式中也采用该Avolio模型作为循环系统模型。

图6是Avolio模型的示意图。

参照图6，在Avolio模型中，将全身的动脉分为128个血管要素(区间)，并规定了代表各区间的形状值。在附表中示出与Avolio模型的各区间对应的形状值的一部分。该Avolio模型含有与各区间对应的长度、半径、管壁的厚度、杨氏模量作为形状值。此外，Avolio模型中的杨氏模量是大致的基准值，在后述的拟合处理中，使用对该基准值乘以变量k而得的值。

该循环系统模型是指，在将构成生物体的各种血管分类成多种区分的基础上，对属于该多种区分中的至少一种区分内的血管进行模型化处理所得到的模型。具有代表性的有，根据血管直径的大小，对血管进行区分，从血管直径大的血管起依次为大动脉、中动脉(φ3.2mm以上)、小动脉(φ0.5mm以上)、细动脉(φ0.03mm以上)、毛细血管等。并且，Avolio模型是在这些区分中对区分成大动脉以及中动脉的血管进行模型化处理所得到的模型。

此外，血管的分区方法不仅限于基于血管直径大小的方法，也可以基于其他指标进行区分。

传递函数计算部36(图2)参照预先存储在存储部34(图2)中的这样的循环系统模型，按照公式(17)和公式(20)，计算各区间的纵阻抗和横阻抗。进而，传递函数计算部36使用计算出的纵阻抗和横阻抗，按照公式(12)、公式(13)、公式(14)计算各区间的传递矩阵，并对应于各区间的实际连接关系，级联连接和/或并联连接各传递函数，由此计算以心脏为基准点的全身的脉搏波传播模型(传递函数)。更具体地说，对应于各区间的连接关系(连接、分支以及终端等)，依次连接公式(14)所示的2行×2列的传递矩阵。

然后，在计算出的全身的脉搏波传播模型(传递函数)中，传递函数计算部36计算与到达两个测定部位的血管路径对应的传递函数Ga(f)和Gb(f)。另外，在终端部中，对应于其反射率，加以公式(15)的限制。

此外，从心脏吐出的压力(压力P_s)和体积流量(体积流量Q_s)是未知数，但是在本实施方式中，只要计算出传递函数Ga(f)和传递函数Gb(f)之间的相位差特性，就可以得到目的值，因此即使存在这样的未知数，也能够相消。

(末梢部模型)

在计算这样的全身的脉搏波传播模型(传递函数)以及传递函数Ga(f)、Gb(f)时，优选在上述Avolio模型中追加末梢部模型。其原因在于，Avolio模型针对较粗的(大动脉和中动脉)严密地赋予形状值，另一方面，针对终端条件仅限于规定了对末梢血管进行模拟的恒定的反射率。因此，为了得到更高的评价精度，优选考虑在Avolio模型中未进行过模型化处理的血管(小动脉、细动脉、毛细血管)。对如下结构进行说明，即，在基于Avolio模型计算的传递矩阵中附加这样的模型，即，对在Avolio模型中未进行过模型化处理的血管进行模型化处理所得到的模型(以下，称为“末梢部模型”)，在此基础上，计算全身的脉搏波传播模型(传递函数)等。

这样的末梢部模型是末梢血管的形状值和与该末梢血管的上游侧连接的区间的形状值之间的形状差而计算出的。在本实施例中，作为形状差，具有代表性的有各血管的总剖面面积之差。

图7是末梢部模型的示意图。

参照图7，随着经由分支而接近下游的细血管，各血管(动脉)在循环系统整体中所具有的总剖面面积增加。尤其，根据参考文献2“WilliamF.Ganong，Review of Medical Physiology 15ed.”的报告，沿着从中动脉到细动脉的分支的血管总剖面面积增加率为20倍左右。

因此，在本实施方式中，将小动脉和细动脉作为末梢部模型的对象。而且，作为一例，假设沿着分支的血管总剖面面积增加率在从中动脉到小动脉的过程中为4倍，从小动脉到细动脉的过程中为5倍，小动脉和细动脉的长度分别为10cm和5cm。另外，对于小动脉和细动脉的血管直径，采用参考文献2中记载的通常值，对于各血管壁的厚度，根据与上游连接的中动脉的血管直径和血管壁的厚度之比来决定。进而，对于小动脉和细动脉的杨氏模量，采用与上游连接的中动脉的杨氏模量相同的值。

例如，桡骨动脉(图6所示的Avolio模型的区间号88或93)和应该对其付加的末梢部模型的形状值如以下表所示。

[表1]

	中动脉	小动脉	细动脉
				血管内径(mm)	3.2	0.50	0.030
血管外径(mm)	4.1	0.63	0.038
				血管长度(mm)	117	100	50
杨氏模量(MPa)	0.8	0.8	0.8
				总剖面面积比	1	4	20
贝塞尔(Bessel)数	1	164	1389

(末梢部模型的终端条件)

如以下说明的那样，能够任意设定上述末梢部模型中的细动脉的终端条件。其原因在于，由末梢血管构成的中动脉终端处的反射率(下面，称为末梢反射率)不取决于细动脉的终端条件。因此，在本实施方式中，针对末梢部模型中的终端，在无反射条件下计算全身的脉搏波传播模型(传递函数)等。

图8是表示利用表1所示的形状值改变了图7所示的细动脉终端处的反射率S_T时的末梢反射率的变化的图。

图8(a)示出反射率S_T＝0(无反射)的情况；图8(b)示出反射率S_T＝1(封闭端)的情况；图8(c)示出反射率S_T＝-1(开放端)的情况。

参照图8(a)～图8(c)可知，针对振幅特性和频率特性，与细动脉终端处的反射率S_T无关地示出大致相同的行为。即，可以说细动脉的终端条件并不有利于末梢反射率。

为了能够用物理方法解释该现象，对各动脉内的脉搏波的传播性能也进行说明。

图9是表示通过对在中动脉、小动脉、细动脉中传输的脉搏波的衰减常数进行数值计算而求得的结果的图。

参照图9可知，随着脉搏波所传输的血管的直径变小，衰减常数以指数增加。认为其原因在于，在细的管内，脉搏波(流体)的管壁摩擦电阻的影响增大。即，可以认为，与在中动脉中传输的脉搏波的振幅相比，到达细动脉终端的脉搏波的振幅非常小，来自细动脉终端的反射波被充分地衰减。

图10是表示以规定频率从图7所示的中动脉的始端(坐标x)起进行励振(加压)时的血管内压力分布的图。此外，在图10的坐标系中，将图7所示的中动脉的始端设为原点(x＝0)，将下游方向设为x的正方向。

在图10示出将励振频率f设为1Hz、5Hz、10Hz、20Hz这4种频率时的结果。从图10可知，在任意励振频率下，在细动脉内部传输的脉搏波在其终端附近都被充分地衰减。其原因在于，如上述，细动脉内的脉搏波的距离衰减较大。

因此，可以认为，在细动脉的终端设置何种边界条件，来自细动脉的终端的反射波都不会影响上游的循环系统。即，末梢反射率不取决于末梢部模型中的终端的边界条件，仅由末梢血管的形状值决定。

(相位差特性)

图11是表示同一管路的脉搏波传播的情形的示意图。

参照图11，假设不存在反射波，脉搏波速度C_p是不取决于在公式(1)中赋予的频率的常数。则，相对于测定部位M_pb的测定部位M_pa的脉搏波的相位延迟φ如公式(22)所示。

$\mathrm{\φ}=-360\×\frac{\mathrm{\ΔL}}{\mathrm{\λ}}---\left(22\right)$

其中，L是测定点间的路径差。

若使用脉搏波速度C_p和频率f改写公式(22)，则可以得到公式(23)。

$\mathrm{\φ}=-360\×\frac{\mathrm{\ΔL}}{C_p}f---\left(23\right)$

从公式(22)可知，测定部位M_pa-测定部位M_pb间的相位线图(相位差特性)是频率f的一次函数，其梯度是与脉搏波速度C_p对应的值。进而，利用公式(1)和公式(23)可以得到公式(24)。

$\mathrm{\φ}=-360\×\sqrt{\frac{2\mathrm{r\ρ}{\mathrm{\ΔL}}^2}{\mathrm{Eh}}}f---\left(24\right)$

从公式(24)可知，血管壁的杨氏模量E越大，相位线图的梯度越平缓。

(拟合)

在此参照图2，如上述，两个测定部位间的相位差特性是关于频率f的一次函数，因此，探索部40对模型进行拟合，使得该一次函数的斜率与实测值一致。

更具体地说，传递函数计算部36利用对Avolio模型中的各区间的杨氏模量E_n(n＝1～128)乘以变量k而得的虚拟的杨氏模量k·E_n计算传递函数Ga(f)和Gb(f)。然后，探索部40对变量k进行最佳化处理，使得相位线斜率计算部(实测)32所计算的相位线的斜率g_exp和相位线斜率计算部(模型)38所计算的相位线的斜率g(k)之间的偏差Δ(＝|g_exp-g(k)|)最小。作为该最佳化处理，具有代表性的有，利用数学规划法(例如，最小二乘法)进行的处理，但是由于数学规划法是公知的方法，因此不进行详细的说明。

(实测的相位差特性的计算)

下面，示出使用本实施方式的血管状态评价装置100实际测定2名被检验者200a和200b的结果。

图12是表示在被检验者的上臂以及脚关节上装戴加压袖带以进行测定的压力的时间波形的图。此外，测定信号Pa(t)表示脚关节的压力，测定信号Pb(t)表示上臂的压力。

图13是表示图12所示的上臂的压力波形和脚关节的压力波形之间的相干性的图。

图12(a)和图13(a)表示被检验者200a的测定结果，图12(b)和图13(b)表示被检验者200b的测定结果。

在此，相干性是表示波形间的频域上的相关性的指标，相干性越大(越靠近1)，则两个波形的相干性越高。此外，根据公式(25)计算了图13所示的相干性。

$C_{b\_a}\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{{\left|X_{b\_a}\left(\mathrm{\ω}\right)\right|}^2}{X_{b\_b}\left(\mathrm{\ω}\right)X_{a\_a}\left(\mathrm{\ω}\right)}---\left(25\right)$

其中，X_{b_b}(ω)是P_b(t)的功率频频；

X_{a_a}(ω)是P_a(t)的功率频谱；

X_{b_a}(ω)是P_b(t)和P_a(t)的互频谱。

如图13(a)和图13(b)所示，在特定频率下相干性较低。作为这样的相干性降低的力学要因，想到了各种要因，具有代表性的有，受人体所具有的非线性性、在特定频率下测定部位的压力成为转折点等的影响。另外，被检验者的姿势或测定中的微小动作等人为要因也会导致相干性下降。

这样的相干性低的数据有可能使解析上的误差扩大，因此优选排除测定信号Pa(t)和测定信号Pb(t)之间的相干性小于预定的阈值(例如，0.7)的数据。因此，相位线斜率计算部(实测)32(图2)仅利用测定信号Pa(t)和测定信号Pb(t)之间的相干性高于预定阈值的频率成分，来计算相位线的斜率g_exp。

图14是将图12所示的测定信号Pa(t)和测定信号Pb(t)之间的各频率成分的相位差进行图示的相位线图。图14(a)示出与图12(a)对应的相位线图；图14(b)示出与图12(b)对应的相位线图。此外，在图14(a)和图14(b)中，排除相干性低于“0.7”的数据。

参照图14(a)和图14(b)，各个相位线图以±180°为边界而具有不连续点。这意味着：在规定频率以上的频率成分产生一周期(360°)以上的相位差。因此，相位线斜率计算部(实测)32(图2)以与1或2以上的周期相当的单位(n×360°)对这样的相位线图的不连续点进行修正，在此基础上计算实测的相位差特性。

图15和图16是用于说明相位线斜率计算部(实测)32所实施的相位线图的修正处理的示意图。

参照图15(a)，比较对测定信号Pa(t)进行频率变换所得到的相位特性Pa(f)和对测定信号Pb(t)进行频率变换所得到的相位特性Pb(f)，并在相位线图上图示与频率f_i对应的相位差A_i。此外，频率f_i是从低频侧起第i个频率成分。然后，利用图示在相位线图上的相位差A_i中的、不存在不连续点的范围的n个相位差{A₁，A₂，…，A_n}计算初始回归直线l₀(图15(b))。

接着，比较第n+1个相位差A_n+1和与初始回归直线l₀的频率f_n+1对应的相位。如图15(c)所示，若两者的偏差Δφ(0，i+1)低于180°，则利用相位差组{A₁，A₂，…，A_n，A_n+1}，计算回归直线l₁(图15(d))，其中，上述相位差组{A₁，A₂，…，A_n，A_n+1}是对计算初始基准回归l₀时所使用的n个相位差{A₁，A₂，…，A_n}加上第n+1个相位差A_n+1而得的相位差组。

另一方面，如图16(c)所示，若两者的偏差Δφ(0，i+1)为180°以上，则判断为存在不连续点。然后，从相位差A_n+1减去360°×m(m为1以上的整数)，使得相对于初始回归直线l₀的偏差低于180°，并使相位差A_n+1转移到相位差#A_n+1。即，对测定的数据所具有的表面上的误差进行修正。

然后，利用相位差组{A₁，A₂，…，A_n，#A_n+1}，计算回归直线l₁(图16(d))，其中，上述相位差组{A₁，A₂，…，A_n，#A_n+1}是对计算初始基准回归l₀时所使用的n个相位差{A₁，A₂，…，A_n}加上该已修正的相位差#A_n+1而得的相位差组。

下面，同样地，针对全部相位差A_i重复进行图示和回归直线的更新。

图17是表示对图14所示的相位线图进行修正以进行连续化处理的结果的图。图17(a)示出与图14(a)对应的相位线图，图17(b)示出与图14(b)对应的相位线图。

参照图17(a)和图17(b)可知，通过上述方法，对各相位差进行修正，以使相位线图连续。另外，在图17(a)和图17(b)还分别示出了所图示的相位数据的回归直线，这些回归直线的斜率相当于图2所示的斜率g_exp。

(流程图)

图18是表示在本发明第一实施方式的血管状态评价装置100中执行的处理的顺序的流程图。控制部2的CPU10读出预先存储在ROM12中的程序，并在RAM13上展开以执行各命令，由此，使图18的流程图所示的各处理实现图2所示的各功能。

参照图18，相应于用户对操作部6等的操作，CPU10对测定部20a、20b赋予测定指令，测定部20a、20b开始测定被检验者200的规定的测定部位上的生物体信号(步骤S100)。

接着，CPU10将测定部20a、20b所测定的时间波形即测定信号Pa(t)、Pb(t)变换成频域的相位特性Pa(f)、Pb(f)(步骤S102)。然后，CPU10基于相位特性Pa(f)和相位特性Pb(f)之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性(斜率g_exp)(步骤S104)。

另外，CPU10将变量k设为初始值k₀(步骤S106)。然后，CPU10参照存储在ROM12等中的循环系统模型，计算两个传递函数(步骤S108)，其中，该两个传递函数表示从心脏分别到达装戴有加压袖带24a、24b的两个测定部位的血管路径的传输特性。在计算该传递函数时，各区间的杨氏模量使用对在循环系统模型中规定的基准杨氏模量乘以变量k而得的值。而且，CPU10计算在步骤S106中计算出的两个传递函数之间的相位差特性(斜率g(k))(步骤S110)。

然后，CPU10计算相位差特性(斜率g_exp)和相位差特性(斜率g(k))之间的偏差Δ(＝|g_exp-g(k)|)(步骤S112)，其中，上述相位差特性(斜率g_exp)是在步骤S104中计算出的实测的相位差特性，上述相位差特性(斜率g(k))是在步骤S110中计算出的传递函数之间的相位差特性。然后，CPU10判断偏差Δ是否满足预定的收敛条件(步骤S114)。作为该收敛条件，具有代表性的有，判断偏差Δ是否小于预定的阈值。

若偏差Δ不满足预定的收敛条件(在步骤S 114中，“否”)，则CPU10向着使偏差Δ减小的方向，使变量k增减规定值(步骤S116)。然后，再次执行步骤S108之后的处理。

另一方面，若偏差Δ满足预定的收敛条件(在步骤S114中，“是”)，则CPU10将该时刻的变量k的值决定为最佳解k_opt(步骤S118)。然后，CPU10向显示部4输出最佳解k_opt、利用所决定的最佳解k_opt来换算的杨氏模量、最佳解k_opt的评价结果等(步骤S120)。然后，结束评价处理。

此外，在上述说明中，对将心脏作为输入端的全身的脉搏波传播模型(传递函数)、末梢部模型以及传递函数Ga(f)、Gb(f)的计算方法进行了详述，但是并不一定在每个评价处理中计算这样的模型和传递函数。即，也可以将在评价处理之前计算出的模型和传递函数预先存储在存储部34中。

根据本发明的第一实施方式，能够得到反映了实测的测定信号的频率特性的弹力度变量k的最佳解。由此，在考虑频率特性的基础上，能够以更高精度评价血管状态(动脉硬化的程度)。

第二实施方式

在上述本发明的第一实施方式中，举例说明了计算用于表示血管的弹力程度的弹力度变量的结构，但是为了能够使用与以往已实用化的脉搏波速度法相同的评价基准，计算脉搏波速度也是有效的。因此，在本发明的第二实施方式中，对计算预定的两点之间的脉搏波速度的结构进行说明。

除了控制部2#所执行的处理以外，本发明第二实施方式的血管状态评价装置100#的结构与图1所示的本发明第一实施方式的血管状态评价装置100相同，因此不重复详细说明。

图19是示意性地表示本发明第二实施方式的血管状态评价装置100#的控制部2#所执行的功能的功能框图。

参照图19，控制部2#采用这样的结构，即，在图2所示的本发明第一实施方式的控制部2所执行的功能中，设置脉搏波速度模型计算部44、平均脉搏波速度计算部46以及评价部48来代替评价部42。其他功能与图2相同，因此不重复详细说明。

脉搏波速度模型计算部44基于由探索部40拟合的最佳解k_opt，计算数学模型，其中，该数学模型用于计算在预定的两点之间传播的脉搏波速度。在此，在两点之间传播的脉搏波速度意味着：在两个测定部位之间，在空间上取平均的脉搏波速度。即，上述循环系统模型的各区间的脉搏波速度根据管的直径和管的长度而变化，因此，脉搏波速度根据两个测定部位间的传播路径的形状而增加或减小。因此，为了使其具有与现有的脉搏波速度法的匹配性，进行如下所述的空间上的平均化处理，从而计算测定部位间的脉搏波速度(下面，称为“平均脉搏波速度”)。脉搏波速度模型计算部44计算包含这样的平均化处理的模型。

平均脉搏波速度计算部46基于脉搏波速度模型计算部44所计算的数学模型来进行运算，从而计算出平均脉搏波速度C_ave。

评价部48将平均脉搏波速度计算部46所计算出的平均脉搏波速度C_ave与预定的基准值进行比较，并向显示部4(图1)等输出对于动脉硬化程度的评价。

(平均脉搏波速度的计算)

假设根据预先存储在存储部34中的循环系统模型和由探索部40拟合的最佳解k_opt，已知两个测定部位间的传播路径上的血管的形状值。

图20是示意性地表示两个测定部位MpA、MpB之间的路径的管路模型的图。

参照图20，假设在两个测定部位MpA、MpB之间的路径上串联连接有n个要素管路(区间)。若将区间i的区间长度设为L_i，将脉搏波速度设为C_i，将用于传播脉搏波所需的时间设为t_i，则通过公式(26)给出测定部位MpA-MpB间的平均脉搏波速度。

$C_p=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{L}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{t}_i}---\left(26\right)$

在此，若利用t_i＝L_i/C_i，则如公式(27)那样表示公式(26)。

$C_p=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{L}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{L_i}{C_i}\right)}---\left(27\right)$

此外，利用公式(12)，如公式(28)所示地表示各区间的脉搏波速度C_i。

$C_i=\frac{\mathrm{\ω}}{\mathrm{Im}\left({\mathrm{\γ}}_i\right)}---\left(28\right)$

其中，γ_i是区间i中的传播常数。

这样，通过严密地评价各区间的脉搏波速度，能够针对测定部位间的平均脉搏波速度而反映频率特性，并在此基础上能够正确地进行计算。而且，在各区间的脉搏波速度根据路径而不同的情况下，也能够保证作为测定部位间的平均的脉搏波速度有意义的值。

(评价例)

图21是表示基于从图12所示的被检验者200a、200b实测的测定信号Pa(t)、Pb(t)来计算平均脉搏波速度的结果的图。图21(a)示出被检验者200a的计算结果；图21(b)示出被检验者200b的计算结果。

参照图21(a)和图21(b)可知，对于被检验者200a和200b的每个被检验者，在平均脉搏波速度反映频率特性的方面上，平均脉搏波速度等同。此外，表示若比较被检验者200a和200b的计算结果，则被检验者200b的脉搏波速度更大，相应地动脉硬化进一步恶化。

图22是将基于本发明第二实施方式的血管状态评价方法的计算结果与通过现有的脉搏波速度法(baPWV法)所得到的测定结果进行比较的图。此外，图22示出将23名被检验者作为对象的结果。另外，如上述，各区间的脉搏波速度C_i具有频率依存性，因此采用了与频率对应的脉搏波速度C_i和平均脉搏波速度C_ave，其中，上述频率与各测定体的搏动周期对应。

参照图22，基于本发明第二实施方式的血管状态评价方法的计算结果和通过现有的脉搏波速度法所得到的测定结果之间的相关系数为0.93。根据该结果，本实施方式的血管状态评价方法与基于现有的脉搏波速度法的测定结果具有较高的相关性，利用与通过脉搏波速度法所储存的评价基准相同的评价基准，能够评价动脉硬化程度。

(流程图)

图23是表示本第二实施方式的血管状态评价装置所执行的处理的顺序的流程图。控制部2#的CPU10读出预先存储在ROM12中的程序，并在RAM13上展开以执行各命令，由此使图23的流程图所示的各处理实现图19所示的各功能。

参照图23，首先，CPU10执行与图18所示的步骤S 100～步骤S118相同的处理。此外，由于这些处理与图18相同，因此不重复详细说明。

然后，CPU10基于在步骤S118中所决定的最佳解k_opt和存储在ROM12等中的循环系统模型的形状值，计算预定的两个测定部位间的脉搏波速度模型(步骤S202)。进而，CPU10按照所计算的脉搏波速度模型，计算平均脉搏波速度(步骤S204)。

进而，CPU10向显示部4输出在步骤S204中计算的平均脉搏波速度的评价结果等(步骤S206)。然后，结束评价处理。

根据本发明的第二实施方式，能够以高精度计算反映了实测的测定信号的频率特性的平均脉搏波速度。该平均脉搏波速度与利用现有的脉搏波速度法测定的结果之间也具有较高的相关值，因此，也可以使用以往储存的脉搏波速度法中的评价基准来判断血管状态。

其他实施方式

还可以提供用于实现本实施方式的血管状态评价装置中的评价方法的程序。可以将这样的程序记录在附属于计算机的软磁盘、CD-ROM(CompactDisk-Read Only Memory)、ROM、RAM以及存储卡等的计算机可读取的记录介质中，在此基础上作为程序产品来提供。或者，也可以将程序记录在内置于计算机中的硬盘等记录介质中，从而作为程序来提供。另外，也可以通过经由网络的下载，作为程序来提供。

此外，本发明的程序也可以是在规定时刻以规定排列调用作为计算机操作系统(OS)一部分提供的程序模块中必要的模块以执行处理的程序。在这样的情况下，程序本身不包含上述模块，与OS协助执行处理。不包含这样的模块的程序也可以包含在本发明的程序中。

另外，本发明的程序也可以是例如编入到其他程序的一部分中来提供的程序，其中，上述其他程序是用于执行通常的血压测定的程序。在这样的情况下，程序本身也不包含该其他程序中所包含的模块，与其他程序协助执行处理。在这样的其他程序中编入的程序也可以包含在本发明的程序中。

将所提供的程序产品安装在硬盘等的程序存储部中，以执行程序。此外，程序产品包括程序本身和记录有程序的记录介质。

应注意的是，本次公开的实施方式在所有方面上均为举例说明的，并不限定本发明。本发明的范围不是由上述说明限定，而是由请求保护的范围限定，包括与请求保护的范围均等的意思以及范围内的所有变更。

(附表)

在以下附表中示出Avolio模型的主要形状值。

[表2]

区间号	区间名	长度(mm)	半径(mm)	壁厚(mm)	杨氏模量(MPa)
						1	上行大动脉(Ascending aorta)	40	14.5	1.63	0.4
2	主动脉弓(Aortic arch)	20	11.2	1.32	0.4
						3	左锁骨下动脉(Left subclavian artery)	34	4.2	0.67	0.4
4	颈总动脉(Common carotid)	89	3.7	0.63	0.4
						5	主动脉弓(Aortic arch)	39	10.7	1.27	0.4
6	头肱动脉(Brachiocephalic artery)	34	6.2	0.86	0.4
						7	乳房内动脉(Internal mammary)	150	1	0.3	0.8
8	锁骨下动脉(Subclavian artery)	68	4	0.66	0.4
						9	椎动脉(Vertebral artery)	148	1.9	0.45	0.8
10	颈总动脉(Commoncarotid)	89	3.7	0.63	0.4
						11	胸主动脉(Thoracic aorta)	52	10	1.2	0.4
12	颈总动脉(Commoncarotid)	89	3.7	0.63	0.4

13	椎动脉(Vertebral artery)	148	1.9	0.45	0.8
						14	锁骨下动脉(Subclavian artery)	68	4	0.66	0.4
15	乳房内动脉(Internal mammary)	150	1	0.3	0.8
						16	颈髂肋肌动脉(Costo-cervial artery)	50	1	0.3	0.8
17	腋动脉(Axilliary artery)	61	3.6	0.62	0.4
						18	肩胛上(Suprascapular)	100	2	0.52	0.8
19	甲状腺颈(Thyrocervical)	50	1	0.3	0.8
						20	颈总动脉(Common carotid)	31	3.7	0.63	0.4
21	胸主动脉(Thoracic aorta)	52	9.5	1.16	0.4
						22	颈总动脉(Common carotid)	89	3.7	0.63	0.4

[表3]

区间号	区间名	长度(mm)	半径(mm)	壁厚(mm)	杨氏模量(MPa)
						23	甲状腺颈(Thyrocervical)	50	1	0.3	0.8
24	肩胛上(Suprascapular)	100	2	0.52	0.8
						25	腋动脉(Axilliary artery)	61	3.6	0.62	0.4

26	颈髂肋肌动脉(Costo-cervial artery)	50	1	0.3	0.8
						27	胸肩峰(Thoraco-acromial)	30	1.5	0.35	1.6
28	腋动脉(Axilliary artery)	56	3.1	0.57	0.4
						29	旋肩胛(Circumflex scapular)	50	1	0.3	1.6
30	肩胛下(Subscapular)	80	1.5	0.35	1.6
						31	颈动脉(Carotid)	59	1.8	0.45	0.8
32	外颈动脉(External carotid)	118	1.5	0.42	0.8
						33	上甲状腺动脉(Superior thyroid artery)	40	0.7	0.2	0.8
34	胸主动脉(Thoracic aorta)	52	9.5	1.16	0.4
						35	上甲状腺动脉(Superior thyroid artery)	40	0.7	0.2	0.8
36	外颈动脉(External carotid)	118	1.5	0.42	0.8
						37	颈动脉(Carotid)	59	1.8	0.45	0.8
38	肩胛下(Subscapular)	80	1.5	0.35	1.6
						39	旋肩胛(Circumflex scapular)	50	1	0.3	1.6
40	腋动脉(Axilliary artery)	56	3.1	0.57	0.4

41	胸肩峰(Thoraco-acromial)	30	1.5	0.35	1.6
						42	肱动脉(Brachial artery)	63	2.8	0.55	0.4
43	舌动脉(Lingual artery)	30	1	0.3	0.8
						44	内颈动脉(Interanl carotid)	59	1.3	0.39	0.8

[表4]

区间号	区间名	长度(mm)	半径(mm)	壁厚(mm)	杨氏模量(MPa)
						45	面动脉(Facial artery)	40	1	0.3	1.6
46	中大脑(Middle cerebral)	30	0.5	0.2	1.6
						47	大脑动脉(Cerebral artery)	59	0.8	0.26	1.6
48	眼动脉(Opthalmic artery)	30	0.7	0.2	1.6
						49	腹腔动脉(Coeliac artery)	10	3.9	0.64	0.4
50	腹主动脉(Abdominal aorta)	53	9.5	1.08	0.4
						51	眼动脉(Opthalmic artery)	30	0.7	0.2	1.6
52	大脑动脉(Cerebral artery)	59	0.8	0.26	1.6
						53	中大脑(Middle cerebral)	30	0.6	0.2	1.6

54	面动脉(Facial artery)	40	1	0.3	1.6
						55	内颈动脉(Interanl carotid)	59	1.3	0.39	0.8
56	舌动脉(Lingual artery)	30	1	0.3	0.8
						57	肱动脉(Brachial artery)	63	2.8	0.55	0.4
58	肱深动脉(Profunda brachi)	150	1.5	0.35	0.8
						59	肱动脉(Brachial artery)	63	2.6	0.53	0.4
60	内颈动脉(Interanl carotid)	59	0.8	0.26	1.6
						61	胃动脉(Gastric artery)	71	1.8	0.45	0.4
62	脾动脉(Splenic artery)	63	2.8	0.54	0.4
						63	肝动脉(Hepatic artery)	66	2.2	0.49	0.4
64	肾动脉(Renal artery)	32	2.6	0.53	0.4
						65	腹主动脉(Abdominal aorta)	53	5.7	0.8	0.4
66	上肠系膜(Superior mesenteric)	59	4.3	0.69	0.4

[表5]

区间号

区间名

长度(mm)

半径(mm)

壁厚(mm)

杨氏模量(MPa)

67	胃动脉(Gastric artery)	32	2.6	0.53	0.4
						68	内颈动脉(Interanl carotid)	59	0.8	0.26	1.6
69	肱动脉(Brachial artery)	63	2.6	0.53	0.4
						70	肱深动脉(Profunda brachi)	150	1.5	0.35	0.8
71	肱动脉(Brachial artery)	63	2.5	0.52	0.4
						72	尺侧上副动脉(Superior ulnar collateral)	50	0.7	0.2	1.6
73	颞浅动脉(Superficial temporal)	40	0.6	0.2	1.6
						74	上颌动脉(Maxilliary artery)	50	0.7	0.2	1.6
75	腹主动脉(Abdominal aorta)	53	5.7	0.8	0.4
						76	上颌动脉(Maxilliary artery)	50	0.7	0.2	1.6
77	颞浅动脉(Superficial temporal)	40	0.6	0.2	1.6
						78	尺侧上副动脉(Superior ulnar collateral)	50	0.7	0.2	1.6
79	肱动脉(Brachial artery)	63	2.5	0.52	0.4
						80	尺侧下副动脉(Inferior ulnar collateral)	50	0.6	0.2	1.6
81	肱动脉(Brachial artery)	46	2.4	0.5	0.4

82	髂总动脉(Common iliac)	58	5.2	0.76	0.4
						83	下肠系膜(Inferior mesenteric)	50	1.6	0.43	0.4
84	髂总动脉(Common iliac)	58	5.2	0.76	0.4
						85	肱动脉(Brachial artery)	46	2.4	0.5	0.4
86	尺侧下副动脉(Inferior ulnar collateral)	50	0.6	0.2	1.6
						87	尺动脉(Ulnar artery)	67	2.1	0.49	0.8
88	桡动脉(Radial artery)	117	1.6	0.43	0.8

[表6]

区间号	区间名	长度(mm)	半径(mm)	壁厚(mm)	杨氏模量(MPa)
						89	外肠骨动脉(External ililac)	83	2.9	0.55	0.4
90	内肠骨动脉(Internal iliac)	50	2	0.4	1.6
						91	内肠骨动脉(Internal iliac)	50	2	0.4	1.6
92	外肠骨动脉(External ililac)	83	2.9	0.55	0.4
						93	桡动脉(Radial artery)	117	1.6	0.43	0.8

94	尺动脉(Ulnar artery)	67	2.1	0.49	0.8
						95	尺动脉(Ulnar artery)	85	1.9	0.462	0.8
96	骨间动脉(Interossea artery)	79	0.9	0.28	1.6
						97	桡动脉(Radial artery)	117	1.6	0.43	0.8
98	外肠骨动脉(External ililac)	61	2.7	0.53	0.4
						99	外肠骨动脉(External ililac)	61	2.7	0.53	0.4
100	桡动脉(Radial artery)	117	1.6	0.43	0.8
						101	骨间动脉(Interossea artery)	79	0.9	0.28	1.6
102	尺动脉(Ulnar artery)	85	1.9	0.462	0.8
						103	尺动脉(Ulnar artery)	85	1.9	0.46	0.8
104	大腿动脉(Femoral artery)	127	2.4	0.5	0.8
						105	冠状动脉(Profundis artery)	126	2.3	0.49	1.6
106	冠状动脉(Profundis artery)	126	2.3	0.49	1.6
						107	大腿动脉(Femoral artery)	127	2.4	0.5	0.8
108	尺动脉(Ulnar artery)	85	1.9	0.46	0.8

109	大腿动脉(Femoral artery)	127	2.4	0.5	0.8
						110	大腿动脉(Femoral artery)	127	2.4	0.5	0.8

[表7]

区间号	区间名	长度(mm)	半径(mm)	壁厚(mm)	杨氏模量(MPa)
						111	帼动脉(Popliteal artery)	94	2	0.47	0.8
112	帼动脉(Popliteal artery)	94	2	0.47	0.8
						113	帼动脉(Popliteal artery)	94	2	0.5	0.4
114	帼动脉(Popliteal artery)	94	2	0.5	0.4
						115	胫前动脉(Anterior tibial artery)	25	1.3	0.39	1.6
116	胫后动脉(Posterior tibial artery)	161	1.8	0.45	1.6
						117	胫后动脉(Posterior tibial artery)	161	1.8	0.45	1.6
118	胫前动脉(Anterior tibial artery)	25	1.3	0.39	1.6
						119	胫前动脉(Anterior tibial artery)	150	1	0.2	1.6
120	腓动脉(Peroneal artery)	159	1.3	0.39	1.6
						121	胫后动脉(Posterior tibial artery)	161	1.8	0.45	1.6

122	胫后动脉(Posteriortibial artery)	161	1.8	0.45	1.6
						123	腓动脉(Peroneal artery)	159	1.3	0.39	1.6
124	胫前动脉(Anterior tibial artery)	150	1	0.2	1.6
						125	胫前动脉(Anterior tibial artery)	150	1	0.2	1.6
126	腓动脉(Peroneal artery)	159	1.3	0.19	1.6
						127	腓动脉(Peroneal artery)	159	1.3	0.19	1.6
128	胫前动脉(Anterior tibial artery)	150	1	0.2	1.6

Claims (15)

1.一种血管状态评价装置，其特征在于，

具有存储部(12，34)，该存储部(12，34)用于存储循环系统模型，所述循环系统模型是将构成生物体的血管分成多个区间以进行模型化处理所得到的模型，所述循环系统模型包括代表所述多个区间中的每一个区间的形状值；

所述血管状态评价装置还具有：

第一测定部(20a，22a，24a)，其装戴在生物体的第一测定部位上，用于测定第一生物体信号的时间波形，

第二测定部(20b，22b，24b)，其装戴在生物体的第二测定部位上，用于与所述第一测定部(20a，22a，24a)同步地测定第二生物体信号的时间波形，

第一计算部(32)，其基于所述第一生物体信号和所述第二生物体信号之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性，

第二计算部(38)，其用于计算第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性，其中，所述第一传递函数是与到达所述第一测定部位的血管路径对应且基于所述循环系统模型所规定的函数，所述第二传递函数是与到达所述第二测定部位的血管路径对应且基于所述循环系统模型所规定的函数；

所述第一传递函数以及所述第二传递函数含有用于表示血管的弹力程度的弹力度变量；

所述血管状态评价装置还具有探索部(40)，该探索部(40)基于所述第一计算部(32)所计算的实测的相位差特性，对所述第二计算部(38)所计算的相位差特性进行拟合，由此决定所述弹力度变量。

2.根据权利要求1所述的血管状态评价装置，其特征在于，还具有传递函数计算部(36)，该传递函数计算部(36)基于分别与到达所述第一以及第二测定部位的血管路径对应的各区间的所述形状值，计算所述第一以及第二传递函数。

3.根据权利要求2所述的血管状态评价装置，其特征在于，

所述传递函数计算部(36)利用将血管的压力以及血液流量作为输入变量的与各区间对应的分布常数模型，计算所述第一以及第二传递函数，

所述分布常数模型中的每一个包括纵阻抗和横阻抗，其中，所述纵阻抗与所对应的区间中的血液流动的容易程度相对应，所述横阻抗具有所述弹力度变量。

4.根据权利要求1所述的血管状态评价装置，其特征在于，还具有脉搏波速度计算部(46)，该脉搏波速度计算部(46)基于所述探索部(40)所拟合的所述弹力度变量，计算血管内的脉搏波速度。

5.根据权利要求4所述的血管状态评价装置，其特征在于，所述脉搏波速度计算部(46)基于与到达所述第一测定部位的血管路径对应的各区间的所述形状值以及与到达所述第二测定部位的血管路径对应的各区间的所述形状值，计算所述脉搏波速度。

6.根据权利要求1所述的血管状态评价装置，其特征在于，所述循环系统模型包括血管直径以及血管长度作为所述形状值。

7.根据权利要求1所述的血管状态评价装置，其特征在于，所述循环系统模型是指，将构成生物体的血管分类成多个区分，并对属于所述多个区分中的至少一个区分内的血管进行模型化处理所得到的模型。

8.根据权利要求7所述的血管状态评价装置，其特征在于，构成所述生物体的血管基于血管直径的大小被分类成多个区分。

9.根据权利要求2所述的血管状态评价装置，其特征在于，所述传递函数计算部(36)在将末梢部模型附加在与各区间对应的所述循环系统模型上的基础上，计算所述传递函数，其中，所述末梢部模型是指，在各区间所包含的血管中，对未在所述循环系统模型中模型化处理过的血管进行模型化处理所得到的模型。

10.根据权利要求9所述的血管状态评价装置，其特征在于，所述传递函数计算部(36)基于血管的形状差，变换各区间的所述循环系统模型，由此计算该区间的所述末梢部模型。

11.根据权利要求9所述的血管状态评价装置，其特征在于，所述传递函数计算部(36)针对所述末梢部模型的终端，在无反射条件下计算所述传递函数。

12.根据权利要求1所述的血管状态评价装置，其特征在于，

还具有：

第一频率变换部(30a)，其基于所述第一生物体信号，计算用于表示关于各频率成分的相位的第一相位特性，

第二频率变换部(30b)，其基于所述第二生物体信号，计算用于表示关于各频率成分的相位的第二相位特性；

所述第一计算部(32)，

对所述第一相位数据和所述第二相位数据求出差分，以此计算差分相位数据，

针对所述差分相位数据中的因周期延迟所引起的相位偏差，以与1或2以上的周期相当的相位的单位进行修正，由此计算所述实测的相位差特性。

13.根据权利要求1所述的血管状态评价装置，其特征在于，所述第一计算部(32)利用所述第一生物体信号和所述第二生物体信号之间的相干性值高于预定的阈值的频率成分，计算所述实测的相位差特性。

14.一种血管状态评价方法，利用循环系统模型，对构成生物体的血管的状态进行评价，其中，所述循环系统模型是将构成生物体的血管分成多个区间以进行模型化处理所得到的模型，其特征在于，

所述循环系统模型包括代表所述多个区间中的每一个区间的形状值；

所述血管状态评价方法包括：

从生物体的第一测定部位测定第一生物体信号的时间波形，并从生物体的第二测定部位测定第二生物体信号的时间波形的步骤(S100)，

基于所述第一生物体信号和所述第二生物体信号之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性的步骤(S102，S104)，

计算第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性的步骤(S108，S110)，其中，所述第一传递函数是与到达所述第一测定部位的血管路径对应且基于所述循环系统模型所规定的函数，所述第二传递函数是与到达所述第二测定部位的血管路径对应且基于所述循环系统模型所规定的函数；

所述第一传递函数以及所述第二传递函数含有用于表示血管的弹力程度的弹力度变量；

所述血管状态评价方法还包括：

基于所述实测的相位差特性，对所述第一传递函数和所述第二传递函数之间的相位差特性进行拟合，由此决定所述弹力度变量的步骤(S112，S114，S116，S118)。

15.一种计算机可读取的记录介质，存储有利用循环系统模型来对构成生物体的血管的状态进行评价的血管状态评价程序，其中，所述循环系统模型是将构成生物体的血管分成多个区间以预先进行模型化处理所得到的模型，其特征在于，

所述循环系统模型含有代表所述多个区间中的每一个区间的形状值；

运算处理部从所述程序接受指令，进行如下处理：

取得在生物体的第一测定部位上所测定的第一生物体信号的时间波形，并取得在生物体的第二测定部位上所测定的第二生物体信号的时间波形，

基于所述第一生物体信号和所述第二生物体信号之间的各频率成分的相位差，计算实测的相位差特性，

计算第一传递函数和第二传递函数之间的相位差特性，其中，所述第一传递函数是与到达所述第一测定部位的血管路径对应且基于所述循环系统模型所规定的函数，所述第二传递函数是与到达所述第二测定部位的血管路径对应且基于所述循环系统模型所规定的函数，所述第一传递函数以及所述第二传递函数含有用于表示血管的弹力程度的弹力度变量；

所述运算处理部还进行如下处理：

基于所述实测的相位差特性，对所述第一传递函数和所述第二传递函数之间的相位差特性进行拟合，由此决定所述弹力度变量。

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