JP2000126142A - 非観血連続血圧推定装置 - Google Patents

非観血連続血圧推定装置

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JP2000126142A JP10308032A JP30803298A JP2000126142A JP 2000126142 A JP2000126142 A JP 2000126142A JP 10308032 A JP10308032 A JP 10308032A JP 30803298 A JP30803298 A JP 30803298A JP 2000126142 A JP2000126142 A JP 2000126142A
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Kiyoyuki Narimatsu
清幸 成松
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Nippon Colin Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 推定血圧値に対して高い推定精度が得られる
非侵襲連続血圧推定装置を提供する。 【解決手段】 推定血圧値決定手段８２（ＳＢ８）にお
いて、予め学習されたニューラルネットワークＮＮを用
いて、逐次算出される脈波伝播時間ＤＴRPと、逐次算出
される心拍周期ＲＲと、容積脈波面積比ＶＲとを入力信
号として、その生体の推定血圧値ＥＢＰが逐次決定され
るので、推定血圧値ＥＢＰに対して高い推定精度が得ら
れる。すなわち、脈波伝播時間ＤＴRPのみに基づいて生
体の血圧値が推定される場合に比較して、生体の血圧値
に関連して変化する心臓側のパラメータである心拍周期
ＲＲおよび生体の血圧値に関連して変化する末梢側のパ
ラメータである容積脈波面積比ＶＲがさらに用いられる
ので、推定血圧値ＥＢＰの推定精度が高められるのであ
る。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体の循環器から
非侵襲にて得られる情報から生体の動脈内血圧を推定す
るための非観血連続血圧推定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】生体の動脈内血圧を測定するための非侵
襲の血圧測定装置として、生体の一部に巻回された圧迫
帯の圧迫圧を変化させる過程で発生するコロトコフ音の
変化、或いはカフ脈波振幅の変化に基づいて生体の血圧
値を決定する装置が知られている。所謂コロトコフ音方
式の自動血圧測定装置或いはオシロメトリック方式の自
動血圧測定装置がそれである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、手術室や集
中治療室などでは、処置或いは治療の緊急性を要するた
めに生体の血圧値を可及的に連続的に測定することが望
まれる場合があるが、前記従来の自動血圧測定装置で
は、その起動から数十秒経過しないと血圧測定値が得ら
れないだけでなく、可及的に短い周期で血圧値を得るた
めにその起動周期を短くすると圧迫帯の圧迫による鬱血
やそれに起因する血圧測定誤差が発生するという欠点が
あった。
【０００４】これに対し、生体の動脈内を伝播する脈波
の伝播速度を非侵襲で得られる信号に基づいて算出し、
予め記憶された関係からその伝播速度に基づいて生体の
血圧値を連続的に推定するという非侵襲連続血圧推定装
置が提案されている。たとえば、実開平７−９３０５号
公報や特開平７−３０８２９５号公報に記載された装置
がそれである。
【０００５】しかしながら、上記従来の非侵襲連続血圧
推定装置は、脈波伝播時間又は脈波伝播速度のみを用い
て血圧値を連続的に推定する技術しか開示しておらず、
そのように脈波伝播時間又は脈波伝播速度のみを用いて
血圧値を推定する場合には、推定血圧値について十分な
精度を得ることができないので、圧迫帯を用いたコロト
コフ音方式の自動血圧測定装置或いはオシロメトリック
方式の自動血圧測定装置により測定された血圧値との間
で頻繁な校正を必要とする不都合があった。
【０００６】本発明は以上の事情を背景として為された
ものであって、その目的とするところは、推定血圧値に
対して高い推定精度が得られる非侵襲連続血圧推定装置
を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めの本発明の要旨とするところは、生体の循環器から非
侵襲にて得られる情報に基づいて生体の動脈内血圧を推
定するための非観血連続血圧推定装置であって、(a) 前
記生体の動脈における脈波伝播速度に関連する脈波伝播
速度情報を逐次算出する脈波伝播速度情報算出手段と、
(b) 前記生体の心拍数に関連する心拍数情報、およびそ
の生体の末梢部における容積脈波の面積に関連する容積
脈波面積情報の少なくとも一方を逐次算出する循環情報
算出手段と、(c) カフを用いて測定された生体の血圧値
と、その血圧値が測定された時の、その生体の脈波伝播
速度情報と心拍数情報および容積脈波面積情報の少なく
とも一方とを一組とする予め蓄積された多数組の情報に
基づいて学習されたニューラルネットワークを用いて、
前記脈波伝播速度情報算出手段において逐次算出された
脈波伝播速度情報と、前記循環情報算出手段において逐
次算出された心拍数情報および容積脈波面積情報の少な
くとも一方とを入力信号として、前記生体の推定血圧値
を逐次決定する推定血圧値決定手段とを、含むことにあ
る。
【０００８】
【発明の効果】このようにすれば、推定血圧値決定手段
において、カフを用いて測定された生体の血圧値と、そ
の血圧値が測定された時の、その生体の脈波伝播速度情
報と心拍数情報および容積脈波面積情報の少なくとも一
方とを一組とする予め蓄積された多数組の情報に基づい
て学習されたニューラルネットワークを用いて、逐次算
出される脈波伝播速度情報と、逐次算出される心拍数情
報および容積脈波面積情報の少なくとも一方とを入力信
号として、その生体の推定血圧値が逐次決定されるの
で、推定血圧値に対して高い推定精度が得られる。すな
わち、脈波伝播速度情報のみに基づいて生体の血圧値が
推定される場合に比較して、生体の血圧値に関連して変
化する心臓側のパラメータである心拍数情報および生体
の血圧値に関連して変化する末梢側のパラメータである
容積脈波面積情報の少なくとも一方がさらに用いられる
ので、推定血圧値の推定精度が高められるのである。
【０００９】
【発明の他の態様】ここで、好適には、前記非観血連続
血圧推定装置は、(d) 前記生体の一部への圧迫圧力を変
化させるカフを用いてその生体の血圧値を測定する血圧
測定手段と、(e) その血圧測定手段において測定された
血圧値と、その血圧測定手段による血圧測定時に前記推
定血圧値決定手段において決定された推定血圧値との比
較に基づいて、前記予め学習されたニューラルネットワ
ークについて、さらに学習を行なうネットワーク学習手
段とを、含むものである。このようにすれば、血圧測定
手段により生体の血圧値が測定されると、ネットワーク
学習手段により、血圧測定手段において測定された血圧
値と、その血圧測定手段による血圧測定時に前記推定血
圧値決定手段において決定された推定血圧値との比較に
基づいて、前記予め学習されたニューラルネットワーク
が各患者に適応するようにさらに学習されるので、推定
血圧値の推定精度が一層高められる。
【００１０】また、好適には、前記推定血圧値決定手段
は、カフを用いて測定された生体の血圧値と、該血圧値
が測定された時の、該生体の脈波伝播速度情報、心拍数
情報および容積脈波面積情報を一組とする予め蓄積され
た多数組の情報に基づいて学習されたニューラルネット
ワークを用いて、前記脈波伝播速度情報算出手段におい
て逐次算出された脈波伝播速度情報と、前記循環情報算
出手段において逐次算出された心拍数情報と容積脈波面
積情報の両方とを入力信号として、前記生体の推定血圧
値を逐次決定するものである。このようにすれば、脈波
伝播速度情報のみに基づいて生体の血圧値が推定される
場合に比較して、血圧値に関連して変化する心臓側のパ
ラメータである心拍数情報および血圧値に関連して変化
する末梢側のパラメータである容積脈波面積情報がさら
に用いられるので、推定血圧値に対して推定精度が一層
高められる。
【００１１】
【発明の好適な実施の形態】以下、本発明の一実施例を
図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本発明が適用
された非観血連続血圧推定装置８の回路構成を説明する
ブロック線図である。
【００１２】図１において、非観血連続血圧推定装置８
は、ゴム製袋を布製帯状袋内に有して、たとえば患者の
上腕部１２に巻回されるカフ１０と、このカフ１０に配
管２０を介してそれぞれ接続された圧力センサ１４、切
換弁１６、および空気ポンプ１８とを備えている。この
切換弁１６は、カフ１０内への圧力の供給を許容する圧
力供給状態、カフ１０内を徐々に排圧する徐速排圧状
態、およびカフ１０内を急速に排圧する急速排圧状態の
３つの状態に切り換えられるように構成されている。
【００１３】圧力センサ１４は、カフ１０内の圧力を検
出して、その圧力を表す圧力信号ＳＰを静圧弁別回路２
２および脈波弁別回路２４にそれぞれ供給する。静圧弁
別回路２２はローパスフィルタを備え、圧力信号ＳＰに
含まれる定常的な圧力すなわちカフ圧を表すカフ圧信号
ＳＫを弁別してそのカフ圧信号ＳＫをＡ／Ｄ変換器２６
を介して電子制御装置２８へ供給する。脈波弁別回路２
４はバンドパスフィルタを備え、圧力信号ＳＰの振動成
分である脈波信号ＳＭ1 を周波数的に弁別してその脈波
信号ＳＭ1 をＡ／Ｄ変換器３０を介して電子制御装置２
８へ供給する。この脈波信号ＳＭ1 が表すカフ脈波は、
患者の心拍に同期して図示しない上腕動脈から発生して
カフ１０に伝達される圧力振動波である。
【００１４】上記電子制御装置２８は、ＣＰＵ２９、Ｒ
ＯＭ３１、ＲＡＭ３３、および図示しないＩ／Ｏポート
等を備えた所謂マイクロコンピュータにて構成されてお
り、ＣＰＵ２９は、ＲＯＭ３１に予め記憶されたプログ
ラムに従ってＲＡＭ３３の記憶機能を利用しつつ信号処
理を実行することにより、Ｉ／Ｏポートから駆動信号を
出力して切換弁１６および空気ポンプ１８を制御する。
【００１５】心電誘導装置３４は、生体の所定の部位に
貼り着けられる複数の電極３６を介して心筋の活動電位
を示す心電誘導波、所謂心電図を連続的に検出するもの
であり、その心電誘導波を示す信号ＳＭ2 を前記電子制
御装置２８へ供給する。なお、この心電誘導装置３４
は、心臓内の血液を大動脈へ向かって拍出開始する時期
に対応する心電誘導波のうちのＱ波或いはＲ波を検出す
るためのものである。
【００１６】パルスオキシメータ用光電脈波検出プロー
ブ３８（以下、単にプローブという）は、毛細血管を含
む末梢動脈へ伝播した脈波を検出する第２脈波検出装置
或いは末梢脈波検出装置としても機能するものであり、
例えば、被測定者のカフの装着されていない側（たとえ
ば左手）の指尖部などの生体皮膚すなわち体表面４０に
図示しない装着バンド等により密着した状態で装着され
ている。
【００１７】プローブ３８は、一方向において開口する
容器状のハウジング４２と、そのハウジング４２の底部
内面の外周側に位置する部分に設けられ、ＬＥＤ等から
成る複数の第１発光素子４４a および第２発光素子４４
b （以下、特に区別しない場合は単に発光素子４４とい
う）と、ハウジング４２の底部内面の中央部分に設けら
れ、フォトダイオードやフォトトランジスタ等から成る
受光素子４６と、ハウジング４２内に一体的に設けられ
て発光素子４４及び受光素子４６を覆う透明な樹脂４８
と、ハウジング４２内において発光素子４４と受光素子
４６との間に設けられ、発光素子４４から前記体表面４
０に向かって照射された光のその体表面４０から受光素
子４６に向かう反射光を遮光する環状の遮蔽部材５０と
を備えて構成されている。
【００１８】上記第１発光素子４４a は、酸素飽和度に
よりヘモグロビンの吸光係数が影響される第１波長λ1
例えば６６０ｎｍ程度の波長の赤色光を発光し、第２発
光素子４４b は、酸素飽和度によりヘモグロビンの吸光
係数が影響されない第２波長λ2 例えば８００ｎｍ程度
の波長の赤外光を発光するものである。これら第１発光
素子４４a 及び第２発光素子４４b は、一定時間づつ順
番に数百Ｈｚ乃至数ｋＨｚ程度の比較的高い所定周波数
で発光させられると共に、それら発光素子４４から前記
体表面４０に向かって照射された光の体内の毛細血管が
密集している部位からの反射光は共通の受光素子４６に
よりそれぞれ受光される。なお、発光素子４４の発光す
る光の波長は上記の値に限られず、第１発光素子４４a
は酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの吸光係数が
大きく異なる波長の光を、第２発光素子４４b はそれら
の吸光係数が略同じとなる波長、すなわち酸化ヘモグロ
ビンと還元ヘモグロビンとにより反射される波長の光を
それぞれ発光するものであればよい。
【００１９】受光素子４６は、その受光量に対応した大
きさの光電脈波信号ＳＭ3 をローパスフィルタ５２を介
して出力する。受光素子４６とローパスフィルタ５２と
の間には増幅器等が適宜設けられる。ローパスフィルタ
５２は、入力された光電脈波信号ＳＭ3 から脈波の周波
数よりも高い周波数を有するノイズを除去し、そのノイ
ズが除去された信号ＳＭ3 をデマルチプレクサ５４に出
力する。この光電脈波信号ＳＭ3 が表す光電脈波は、患
者の脈拍に同期して発生する容積脈波である。
【００２０】デマルチプレクサ５４は、電子制御装置２
８からの信号に従って第１発光素子４４a 及び第２発光
素子４４b の発光に同期して切り換えられることによ
り、前記光電脈波信号ＳＭ3 をそれぞれの発光素子４４
a 、４４b からの反射光による光電脈波信号に分別す
る。すなわち、第１波長λ1 の赤色光による光電脈波信
号ＳＭR をサンプルホールド回路５６及びＡ／Ｄ変換器
５８を介して、第２波長λ 2 の赤外光による光電脈波信
号ＳＭIRをサンプルホールド回路６０及びＡ／Ｄ変換器
６２を介して、それぞれ電子制御装置２８の図示しない
Ｉ／Ｏポートに逐次供給する。サンプルホールド回路５
６、６０は、入力された光電脈波信号ＳＭR、ＳＭIRを
Ａ／Ｄ変換器５８、６２へ出力する際に、前回出力した
光電脈波信号ＳＭR 、ＳＭIRについてのＡ／Ｄ変換器５
８、６２における変換作動が終了するまでに、次に出力
する光電脈波信号ＳＭR 、ＳＭIRをそれぞれ保持するた
めのものである。
【００２１】電子制御装置２８のＣＰＵ２９は、ＲＡＭ
３３の記憶機能を利用しつつＲＯＭ３１に予め記憶され
たプログラムに従って測定動作を実行し、駆動回路６４
に制御信号ＳＬＶを出力して発光素子４４a 、４４b を
順次所定の周波数で一定時間づつ発光させる一方、それ
ら発光素子４４a 、４４b の発光に同期して切換信号Ｓ
Ｃを出力してデマルチプレクサ５４を切り換えることに
より、前記光電脈波信号ＳＭR をサンプルホールド回路
５６に、光電脈波信号ＳＭIRをサンプルホールド回路６
０にそれぞれ振り分ける。
【００２２】図２は、上記非観血連続血圧推定装置８に
おける電子制御装置２８の制御機能の要部を説明する機
能ブロック線図である。図２において、血圧測定手段７
０は、カフ圧制御手段７２によって、たとえば生体の上
腕に巻回されたカフ１０の圧迫圧力を所定の目標圧力値
ＰCM（たとえば、１８０mmHg程度の圧力値）まで急速昇
圧させた後に３mmHg/sec程度の速度で徐速降圧させられ
る徐速降圧期間内において、順次採取される脈波信号Ｓ
Ｍ1 が表す脈波の振幅の変化に基づきよく知られたオシ
ロメトリック法を用いて最高血圧値ＢＰSYS 、平均血圧
値ＢＰMEAN、および最低血圧値ＢＰDIA などを決定す
る。
【００２３】脈波伝播速度情報算出手段７４は、図３に
示すように心電誘導装置３４により逐次検出される心電
誘導波の周期毎に発生する所定の部位たとえばＲ波か
ら、プローブ３８により逐次検出される光電脈波の周期
毎に発生する所定の部位たとえば立ち上がり点或いは下
ピーク点までの時間差（脈波伝播時間）ＤＴRPを逐次算
出する時間差算出手段を備え、その時間差算出手段によ
り逐次算出される時間差ＤＴRPに基づいて、予め記憶さ
れる数式１から、被測定者の動脈内を伝播する脈波の伝
播速度ＶM （m/sec ）を逐次算出する。尚、数式１にお
いて、Ｌ（ｍ）は左心室から大動脈を経て前記プローブ
３８が装着される部位までの距離であり、ＴPEP （ｓe
c）は心電誘導波形のＲ波から光電脈波の下ピーク点ま
での前駆出期間である。これらの距離Ｌおよび前駆出期
間ＴPEP は定数であり、予め実験的に求められた値が用
いられる。
【００２４】
【数１】ＶM ＝Ｌ／（ＤＴRP−ＴPEP ）
【００２５】循環情報算出手段７６は、生体の心拍数Ｈ
Ｒに関連する心拍数情報、たとえば心拍数ＨＲ、心拍周
期ＲＲ、脈拍数、脈拍周期等を算出する心拍数情報算出
手段７８と、生体の末梢部における容積脈波の面積に関
連する容積脈波面積情報を算出する容積脈波面積情報算
出手段８０との少なくとも一方を含んで構成される。上
記生体の末梢部における容積脈波の面積に関連する容積
脈波面積情報には、たとえば、容積脈波の面積ＶＰ、そ
の容積脈波面積ＶＰと心拍周期ＲＲの逆数との積（＝Ｖ
Ｐ／ＲＲ）として定義する容積脈波面積比ＶＲ、その容
積脈波面積比ＶＲと脈波振幅Ｌとの積（＝ＶＲ×Ｌ）と
して定義する振幅補正容積脈波面積比ＶＲ’、容積脈波
面積ＶＰを心拍周期ＲＲと脈波振幅Ｌに基づいて正規化
し、ＶＰ／（ＲＲ×Ｌ）なる演算が行なわれることによ
り求められる正規化脈波面積等が含まれる。たとえば、
プローブ３８から入力される光電脈波は、図４に示すよ
うに、数ミリ或いは数十ミリ毎のサンプリング周期毎に
入力される光電脈波の大きさを示す点の連なりにより構
成されているので、その１周期ＲＲ内において光電脈波
を積分（加算）することにより光電脈波の面積ＶＰが求
められる。上記心拍数情報および容積脈波面積情報は、
共に血圧の変化に関連して変動する。すなわち、血圧の
変化は中枢側における心拍出量の変化、および末梢側に
おける末梢血管抵抗の変化によって起こり、上記心拍数
情報は心拍出量を反映し、容積脈波面積情報は末梢血管
抵抗の大きさを反映するものである。
【００２６】推定血圧値決定手段８２は、予め構築され
たニューラルネットワークＮＮについて、カフを用いて
測定された生体の血圧値と、その血圧値が測定された時
の、その生体の脈波伝播速度情報と心拍数情報および容
積脈波面積情報の少なくとも一方とを一組とする予め蓄
積された多数組（たとえば１００組）の情報に基づいて
学習された上記ニューラルネットワークＮＮを用いて、
脈波伝播速度情報算出手段７４において逐次算出された
脈波伝播速度情報と、循環情報算出手段７６において逐
次算出された心拍数情報および容積脈波面積情報の少な
くとも一方とを入力信号として、生体の推定血圧値ＥＢ
Ｐを逐次決定（出力）する。上記予め構築されたニュー
ラルネットワークＮＮは、生体の神経細胞群をモデル化
して構成されるものであり、階層構型、或いは相互結合
型のネットワークが構成される。そして、そのニューラ
ルネットワークＮＮは、上記予め蓄積された脈波伝播速
度情報と、心拍数情報および容積脈波面積情報の少なく
とも一方とが入力信号とされ、上記予め蓄積された、カ
フを用いて測定された血圧値が教師信号とされて学習さ
れている。従って、教師信号とされる血圧値が最高血圧
値であれば、推定血圧値ＥＢＰは推定最高血圧値ＥＢＰ
SYS となり、教師信号とされる血圧値が平均血圧値また
は最低血圧値であれば、推定血圧値ＥＢＰは推定平均血
圧値ＥＢＰME ANまたは推定最低血圧値ＥＢＰDIA とな
る。
【００２７】また、上記予め蓄積された多数組の情報
は、たとえば特別な制限なく集められた多数人について
のものである。その場合は平均的に精度のよい推定血圧
値ＥＢＰが決定される。或いは、上記予め蓄積された多
数組の情報は、疾患別、年齢帯別、適用別（たとえば集
中治療室ＩＣＵでの使用）、或いは疾患および年齢別
等、一定の制限の範囲で集められた多数人についてのも
のでもよい。その場合は、それぞれの制限に適合する患
者に対して、より精度のよい推定血圧値ＥＢＰが決定さ
れる。
【００２８】図５は、推定血圧値決定手段８２において
用いられる予め構築されたニューラルネットワークＮＮ
の一例であり、入力層Ｘ、１層の中間層Ｙ、および出力
層Ｚの３層からなる階層型のニューラルネットワークＮ
Ｎが示されている。図５に示されたニューラルネットワ
ークＮＮでは、入力層Ｘおよび中間層Ｙは、それぞれ３
つのユニット（神経細胞要素）Ｘi （ｉ＝１〜３）、Ｙ
j （ｊ＝１〜３）から構成され、各入力層ユニットＸは
各中間層ユニットＹと結合係数（重み）Ｗijで結合して
いる。そして、各中間層ユニットＹj は一つの出力層ユ
ニットＺと、結合係数（重み）Ｖjkで結合している。
【００２９】図５に示されるニューラルネットワークＮ
Ｎが構築されている場合、推定血圧値決定手段８２で
は、各入力層ユニットＸi に、前記脈波伝播速度情報、
前記心拍数情報、前記容積脈波面積情報が入力信号とし
て入力されると、その入力信号に結合係数Ｗijを乗じ、
さらに中間層ユニットＹj に予め設定されたオフセット
θj を加算して、中間層ユニットＹj への入力Ｕj を決
定する。続いて入力Ｕjと、予め定められた関数、たと
えば図６および数式２に示されたシグモイド関数とに基
づいて中間層ユニットＹj の出力Ｈj を決定する。そし
て、その出力Ｈjと、中間層ユニットＹj から出力層ユ
ニットＺへの結合係数Ｖkjと出力層ユニットＺのオフセ
ットγk とを用いて、出力層ユニットＺへの入力Ｓk を
求める。そして、入力Ｓk とシグモイイド関数とに基づ
いて、出力層ユニットＺの出力Ｏkを求める。この出力
Ｏk に所定の換算係数Ａを乗じることにより、推定血圧
値ＥＢＰを逐次決定するようになっている。
【００３０】
【数２】ｆ（ｘ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−Ｘ））
【００３１】ネットワーク学習手段８４は、血圧測定手
段７０において測定された血圧値ＢＰと、その血圧測定
手段７０による血圧測定時に推定血圧値決定手段８２に
おいて決定された推定血圧値ＥＢＰとの比較に基づい
て、前記予め学習されたニューラルネットワークＮＮに
ついて、さらに学習を行なう。たとえば、図５に示され
た階層型のニューラルネットワークＮＮが構築されてい
る場合、よく知られたバックプロパゲーション法によ
り、血圧測定手段７０により測定された血圧値ＢＰを教
師信号（正解）Ｔとして、その血圧測定手段７０による
血圧測定時に推定血圧値決定手段８２において決定され
た推定血圧値ＥＢＰと、上記教師信号Ｔとの差（すなわ
ち誤差δk ）を算出し、その差が小さくなるように、上
記結合係数Ｗ ij、結合係数Ｖjk、オフセットθj 、オフ
セットγk を更新する。なお、上記血圧測定時に推定血
圧値決定手段８２において決定された推定血圧値ＥＢＰ
とは、カフ昇圧の直前、または昇圧期間中、或いはカフ
の排圧が終了した直後において、算出された前記脈波伝
播速度情報と、前記心拍数情報および容積脈波面積情報
の少なくとも一方とに基づいて決定された推定血圧値Ｅ
ＢＰである。
【００３２】ネットワーク初期化手段８６は、ネットワ
ーク学習手段８４において逐次算出される誤差δk が、
増加傾向にある状態が予め設定された所定回以上連続し
たことを以て、ネットワーク学習手段８４におけるニュ
ーラルネットワークＮＮの学習が異常であると判断し、
ニューラルネットワークＮＮを予め設定されていた状
態、すなわち、ネットワーク学習手段８４により学習が
行なわれる前の状態に初期化する。これによって、誤っ
た学習により、推定血圧値ＥＢＰの正確性が低下するこ
とが防止できる。
【００３３】血圧測定起動手段８８は、推定血圧値決定
手段８２により決定された推定血圧値ＥＢＰが予め設定
された判断基準値を越えたことに基づいて、前記血圧測
定手段７０による血圧測定を起動させる。すなわち、血
圧測定起動手段８８は、推定血圧値決定手段８２により
決定された推定血圧値ＥＢＰが予め設定された判断基準
値たとえば血圧測定手段７０による前回のカフによる血
圧測定時を基準としてそれから所定値或いは所定割合以
上変化したことを以て異常判定する推定血圧値異常判定
手段としても機能し、推定血圧値ＥＢＰの異常が判定さ
れ場合に前記血圧測定手段７０による血圧測定を起動さ
せる。
【００３４】図７は、上記非観血連続血圧推定装置８の
電子制御装置２８における制御作動の要部を説明するフ
ローチャートであって、カフ１０による血圧測定時に実
行される血圧測定時ルーチンである。
【００３５】図７は、非観血連続血圧推定装置８の図示
しない起動ボタンが押された場合、または、後述する血
圧監視ルーチンにおいて血圧測定の起動が判断された場
合に実行される。まず、ステップＳＡ１（以下、ステッ
プを省略する。）において図示しないタイマ、レジスタ
等をクリアする初期処理が実行された後、脈波伝播速度
情報算出手段７４に対応するＳＡ２では、カフ昇圧期間
において、心電波形のＲ波からプローブ３８により逐次
検出される光電脈波の立ち上がり点までの時間差すなわ
ち脈波伝播時間ＤＴRPが決定される。
【００３６】続いて、循環情報算出手段７６に対応する
ＳＡ３乃至ＳＡ４が実行される。すなわち、心拍数情報
算出手段７８に対応するＳＡ３では、心電誘導波形のＲ
波の時間間隔から心拍周期ＲＲ（sec ）が算出され、容
積脈波面積情報算出手段８０に対応するＳＡ４では、光
電脈波の１脈波分の面積ＶＰをＳＡ３で算出された心拍
周期ＲＲで割ることにより容積脈波面積比ＶＲ（＝ＶＰ
／ＲＲ）が算出される。
【００３７】次いで、前記カフ圧制御手段７２に対応す
るＳＡ５およびＳＡ６では、切換弁１６が圧力供給状態
に切り換えられ且つ空気ポンプ１８が駆動されることに
より、血圧測定のためにカフ１０の急速昇圧が開始され
るとともに、カフ圧ＰC が１８０mmHg程度に予め設定さ
れた目標圧迫圧ＰCM以上となったか否かが判断される。
このＳＡ６の判断が否定された場合は、上記ＳＡ２以下
が繰り返し実行されることによりカフ圧ＰC の上昇が継
続される。
【００３８】しかし、カフ圧ＰC の上昇により上記ＳＡ
６の判断が肯定されると、前記血圧測定手段７０に対応
するＳＡ７において、血圧測定アルゴリズムが実行され
る。すなわち、空気ポンプ１８を停止させ且つ切換弁１
６を徐速排圧状態に切り換えてカフ１０内の圧力を予め
定められた３mmHg/sec程度の緩やかな速度で下降させる
ことにより、この徐速降圧過程で逐次得られる脈波信号
ＳＭ1 が表す脈波の振幅の変化に基づいて、良く知られ
たオシロメトリック方式の血圧値決定アルゴリズムに従
って最高血圧値ＢＰSYS 、平均血圧値ＢＰMEAN、および
最低血圧値ＢＰ DIA が測定されるとともに、脈波間隔に
基づいて脈拍数などが決定されるのである。そして、そ
の測定された血圧値ＢＰおよび脈拍数などが表示器３２
に表示されるとともに、切換弁１６が急速排圧状態に切
り換えられてカフ１０内が急速に排圧される。
【００３９】続く推定血圧値決定手段８２に対応するＳ
Ａ８では、たとえば図５に示されるような３層構造に構
成され、予めカフにより測定された血圧値と、その血圧
値が測定された時の脈波伝播時間ＤＴRP、心拍周期Ｒ
Ｒ、および容積脈波面積比ＶＲとを一組として、予め蓄
積された多数組に基づいて学習されたニューラルネット
ワークＮＮを用いて、そのニューラルネットワークＮＮ
に、上記ＳＡ２乃至ＳＡ４において決定された脈波伝播
時間ＤＴRP、心拍周期ＲＲ、および容積脈波面積比ＶＲ
が入力されて、推定血圧値ＥＢＰが決定され、その推定
血圧値ＥＢＰが表示器３２に表示される。
【００４０】続くＳＡ９では、教師信号ＴであるＳＡ７
で測定された血圧値ＢＰと、ＳＡ８で算出された推定血
圧値ＥＢＰとの差が、誤差δk として算出される。そし
て、続くＳＡ１０では、ＳＡ９において算出された誤差
δk が異常であるか否かが、前回のＳＡ１０において算
出された誤差δk よりも、今回のＳＡ１０において算出
された誤差δk が大きい状態が、予め設定された所定回
数、たとえば３回、連続したことを以て判断される。
【００４１】上記ＳＡ１０の判断が否定された場合は正
常な学習が行われているとされ、続くネットワーク学習
手段８４に対応するＳＡ１１において、さらに誤差δk
が小さくなるように、結合係数Ｗij、Ｖjk、およびオフ
セットθj 、オフセットγkが修正される。
【００４２】しかし、上記ＳＡ１０の判断が肯定された
場合は、異常な学習が行われている場合であるので、続
くネットワーク初期化手段８６に対応するＳＡ１２にお
いて、結合係数Ｗij、Ｖjk、およびオフセットθj 、オ
フセットγk が、各患者毎の学習が行なわれる前の値、
すなわち予め設定されている初期値に戻される。
【００４３】図８は、前記非観血連続血圧推定装置８の
電子制御装置２８における制御作動の要部を説明するフ
ローチャートであって、図７に示された血圧測定時ルー
チンに続いて実行される血圧監視ルーチンを説明するフ
ローチャートである。
【００４４】まずＳＢ１では、心電波形のＲ波および光
電脈波の一脈波分が入力されたか否かが判断される。こ
のＳＢ１の判断が否定された場合はＳＢ１が繰り返し実
行されるが、肯定された場合は、続く脈波伝播速度情報
算出手段７４に対応するＳＢ２、心拍数情報算出手段７
８に対応するＳＢ３、および容積脈波面積情報算出手段
８０に対応するＳＢ４において、図７のＳＡ２乃至ＳＡ
４と同様の処理がされることにより脈波伝播時間Ｔ
ＤRP、心拍周期ＲＲ、および容積脈波面積比ＶＲが算出
される。
【００４５】続く推定血圧値決定手段８２に対応するＳ
Ｂ５では、図７のＳＡ１１において結合係数Ｗij、
Ｖjk、およびオフセットθj 、γk が更新されたニュー
ラルネットワークＮＮに、ＳＢ２乃至ＳＢ４で算出され
た脈波伝播時間ＤＴRP、心拍周期ＲＲ、容積脈波面積比
ＶＲが入力信号として入力されることにより、推定血圧
値ＥＢＰが出力（算出）され、その推定血圧値ＥＢＰが
表示器３２に表示される。
【００４６】次いで、前記血圧測定起動手段８８に対応
するＳＢ６では、推定血圧値ＥＢＰが予め設定された判
断基準値を越えたか否かが判断される。このＳＢ６の判
断が否定された場合は、続くＳＢ７において、図７のＳ
Ａ７においてカフ１０による血圧測定が行われてからの
経過時間が予め設定された１５乃至２０分程度の血圧測
定周期ＴB を経過したか否かが判断される。
【００４７】上記ＳＢ７の判断が否定された場合には、
ＳＢ１以下のが繰り返し実行され、推定血圧値ＥＢＰが
１拍毎に連続的に決定される。しかし、このＳＢ７の判
断が肯定された場合には、周期的に到来する血圧測定周
期であるので、図７の血圧測定時ルーチンが再び実行さ
れることにより、カフ１０による血圧測定、およびニュ
ーラルネットワークＮＮの学習が行なわれる。
【００４８】また、前記ＳＢ６の判断が肯定された場合
は、ＳＢ８が実行されて推定血圧値ＥＢＰの異常表示が
表示器３２において行われた後、カフによる信頼性のあ
る血圧値ＢＰを得るために、図７の血圧測定時ルーチン
が実行される。
【００４９】上述のように、本実施例によれば、推定血
圧値決定手段８２（ＳＢ８）において、カフを用いて測
定された生体の血圧値と、その血圧値が測定された時
の、その生体の脈波伝播時間ＤＴRP、心拍数周期ＲＲ、
および容積脈波面積比ＶＲとを一組とする予め蓄積され
た多数組の情報に基づいて学習されたニューラルネット
ワークＮＮを用いて、逐次算出される脈波伝播時間ＤＴ
RPと、逐次算出される心拍周期ＲＲと、容積脈波面積比
ＶＲとを入力信号として、その生体の推定血圧値ＥＢＰ
が逐次決定されるので、推定血圧値ＥＢＰに対して高い
推定精度が得られる。すなわち、脈波伝播時間ＤＴRPの
みに基づいて生体の血圧値が推定される場合に比較し
て、生体の血圧値に関連して変化する心臓側のパラメー
タである心拍周期ＲＲおよび生体の血圧値に関連して変
化する末梢側のパラメータである容積脈波面積比ＶＲが
さらに用いられるので、推定血圧値ＥＢＰの推定精度が
高められるのである。
【００５０】また、本実施例によれば、血圧測定手段７
０（ＳＡ７）により生体の血圧値ＢＰが測定されると、
ネットワーク学習手段８４（ＳＡ１１）により、血圧測
定手段７０（ＳＡ７）において測定された血圧値ＢＰ
と、その血圧測定手段７０（ＳＡ７）による血圧測定時
に推定血圧値決定手段８２（ＳＡ８）において決定され
た推定血圧値ＥＢＰとの比較に基づいて、予め学習され
たニューラルネットワークＮＮが各患者に適応するよう
にさらに学習されるので、推定血圧値ＥＢＰの推定精度
が一層高められる。
【００５１】以上、本発明の一実施例を図面に基づいて
詳細に説明したが、本発明はその他の態様においても適
用される。
【００５２】たとえば、前述の実施例では、推定血圧値
決定手段８２では、脈波伝播速度情報算出手段７４（Ｓ
Ａ２、ＳＢ２）において算出される脈波伝播時間ＤＴRP
に加え、心拍数情報算出手段７８（ＳＡ３、ＳＢ３）に
おいて算出される心拍周期ＲＲ、および容積脈波面積情
報算出手段８０（ＳＡ４、ＳＢ４）において算出される
容積脈波面積比ＶＲの両方に基づいて推定血圧値ＥＢＰ
が決定されていたが、脈波伝播時間ＤＴRPと、心拍周期
ＲＲおよび容積脈波面積比ＶＲのどちらか一方に基づい
て推定血圧値ＥＢＰが決定されるものであってもよい。
この場合でも、脈波伝播時間ＤＴRPのみに基づいて生体
の血圧値が推定される場合に比較して、生体の血圧値に
関連して変化する心臓側のパラメータである心拍周期Ｒ
Ｒおよび生体の血圧値に関連して変化する末梢側のパラ
メータである容積脈波面積比ＶＲの少なくとも一方がさ
らに用いられるので、推定血圧値ＥＢＰの推定精度が高
められる。
【００５３】また、前述の実施例では、ニューラルネッ
トワークＮＮは、電子制御装置２８の制御作動、すなわ
ちコンピュータプログラムによるソフトウェアにより構
成されていたが、電子的素子の結合から成るハードウェ
アにより構成されるものであってもよい。
【００５４】また、前述の実施例では、ニューラルネッ
トワークＮＮは、中間層Ｙのユニットの数は３つであっ
たが、２つ或いは４つ以上でもよい。また、中間層Ｙが
２層以上であってもよい。
【００５５】また、前述の実施例において、ネットワー
ク学習手段８４（ＳＡ１１）では、血圧測定手段７０
（ＳＡ７）において血圧値ＢＰが測定される毎に、結合
係数Ｗ ij、結合係数Ｖjk、オフセットθj 、オフセット
γk が更新される逐次学習法が適用されていたが、一括
修正法、モーメント法等の他の方法が適用されてニュー
ラルネットワークＮＮが学習されてもよい。
【００５６】また、前述の実施例では、予め設定された
血圧測定周期ＴB 毎に血圧測定手段７０（ＳＡ７）によ
る血圧測定が起動され、その時に測定された血圧値ＢＰ
に基づいて、ネットワーク学習手段８６（ＳＡ１１）に
おいて、ニューラルネットワークＮＮが各患者に適応す
るように学習されていたが、早期に患者毎に適応したニ
ューラルネットワークＮＮとするために、非観血連続血
圧推定装置８の起動時に、所定回数（たとえば５回）、
血圧測定手段７０（ＳＡ７）による血圧測定を連続的に
実行するようにされてもよい。
【００５７】また、前述の実施例では、末梢脈波検出装
置として、オキシメータ用の光電脈波検出プローブ３８
が用いられていたが、撓骨動脈を押圧して脈波を検出す
る形式の圧脈波センサ、腕や指先などのインピーダンス
を電極を通して検出するインピーダンス脈波センサ、指
先に装着されて光電脈波を検出する形式の透過型光電脈
波センサなどの他の形式のものも用いられ得る。
【００５８】なお、本発明はその主旨を逸脱しない範囲
においてその他種々の変更が加えられ得るものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である血圧監視装置の回路構
成を説明するブロック線図である。
【図２】図１の実施例における電子制御装置の制御機能
の要部を説明する機能ブロック線図である。
【図３】図１の実施例における電子制御装置の制御作動
により求められる時間差ＤＴRPを例示する図である。
【図４】脈波面積ＶＰ等の容積脈波面積情報の算出方法
を説明する図である。
【図５】予め構築されたニューラルネットワークＮＮを
構成の一例を説明する図である。
【図６】シグモイド関数を説明する図である。
【図７】図１の実施例のおける電子制御装置の制御作動
の要部を説明するフローチャートであって、血圧測定時
に実行される血圧測定時ルーチンを示す図である。
【図８】図１の実施例のおける電子制御装置の制御作動
の要部を説明するフローチャートであって、血圧監視ル
ーチンを示す図である。
【符号の説明】
８：非観血連続血圧推定装置 ７０：血圧測定手段 ７４：脈波伝播速度情報算出手段 ７６：循環情報算出手段 ７８：心拍数情報算出手段 ８０：容積脈波面積情報算出手段 ８２：推定血圧値決定手段 ８４：ネットワーク学習手段

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 生体の循環器から非侵襲にて得られる情
    報に基づいて生体の動脈内血圧を推定するための非観血
    連続血圧推定装置であって、 前記生体の動脈における脈波伝播速度に関連する脈波伝
    播速度情報を逐次算出する脈波伝播速度情報算出手段
    と、 前記生体の心拍数に関連する心拍数情報、および該生体
    の末梢部における容積脈波の面積に関連する容積脈波面
    積情報の少なくとも一方を逐次算出する循環情報算出手
    段と、 カフを用いて測定された生体の血圧値と、該血圧値が測
    定された時の、該生体の脈波伝播速度情報と心拍数情報
    および容積脈波面積情報の少なくとも一方とを一組とす
    る予め蓄積された多数組の情報に基づいて学習されたニ
    ューラルネットワークを用いて、前記脈波伝播速度情報
    算出手段において逐次算出された脈波伝播速度情報と、
    前記循環情報算出手段において逐次算出された心拍数情
    報および容積脈波面積情報の少なくとも一方とを入力信
    号として、前記生体の推定血圧値を逐次決定する推定血
    圧値決定手段とを、含むことを特徴とする非観血連続血
    圧推定装置。
  2. 【請求項２】 前記生体の一部への圧迫圧力を変化させ
    るカフを用いて該生体の血圧値を測定する血圧測定手段
    と、 該血圧測定手段において測定された血圧値と、該血圧測
    定手段による血圧測定時に前記推定血圧値決定手段にお
    いて決定された推定血圧値との比較に基づいて、前記予
    め学習されたニューラルネットワークについて、さらに
    学習を行なうネットワーク学習手段とを、含むものであ
    る請求項１記載の非観血連続血圧推定装置。
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