JP2000237153A

JP2000237153A - 非観血連続血圧推定装置および非観血連続血圧予測装置

Info

Publication number: JP2000237153A
Application number: JP11041175A
Authority: JP
Inventors: Kiyoyuki Narimatsu; 清幸成松
Original assignee: Nippon Colin Co Ltd
Current assignee: Nippon Colin Co Ltd
Priority date: 1999-02-19
Filing date: 1999-02-19
Publication date: 2000-09-05
Anticipated expiration: 2019-02-19
Also published as: JP4120083B2

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
非観血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７４（ＳＢ８）によ
り、脈波伝播速度情報算出手段６４（ＳＢ２）・心拍周
期情報算出手段６６（ＳＢ３）・容積脈波面積情報算出
手段６８（ＳＢ４）・上昇期間算出手段７０（ＳＢ５）
によって決定された、最新のものを含む１０拍分の脈波
伝播時間ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・
Ｕ−ｔｉｍｅを用いて、その最新の脈波伝播時間ＤＴ_RP
等が決定された時点の生体の推定血圧値ＥＢＰが決定さ
れるので、信頼性の高い推定血圧値ＥＢＰが得られる。

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
非侵襲にて逐次得られる循環情報から生体の動脈内血圧
を推定または予測するための非観血連続血圧推定装置お
よび非観血連続血圧予測装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】生体の血圧値を連続的に測定するため、
生体の動脈内を伝播する脈波の伝播速度情報（すなわち
脈波伝播速度および脈波伝播時間）を非侵襲で得られる
信号に基づいて算出し、その逐次算出される脈波伝播速
度情報から、予め記憶された関係を用いてその脈波伝播
速度情報が算出された時点の生体の血圧値を連続的に推
定する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７−３０８２
９５号公報に記載された装置がそれである。

【０００３】また、脈波伝播速度情報に基づいて生体の
血圧値を連続的に推定する非侵襲連続血圧推定装置に
は、逐次推定される血圧値の変化傾向を把握できるよう
にトレンドグラフ形式で表示する表示器が設けられてい
る場合がある。血圧の変化の程度および傾向は、短時間
でみれば一定であるので、医者らは、そのトレンドグラ
フから患者の今後の血圧値を予測し、血圧値が異常範囲
に入ることが予想される場合には、早期に対処すること
ができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記脈
波伝播速度情報から決定された推定血圧値は、精度が不
十分であった。そのため、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。また、推定血圧値
のトレンドグラフから予想する血圧値は、医者らの主観
的判断によるものであり、必ずしも正確な判断が行なわ
れるとは限らないという問題もあった。

【０００５】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観血連続血圧推定装置
を提供するとともに、今後の血圧値を正確に予測するこ
とのできる非観血連続血圧予測装置を提供することにあ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明者は以上の事情を
背景として種々検討を重ね、生体の血圧は循環器の状態
によって決定され、且つ、刻々と変化する血圧は過去の
一定期間の循環器の状態により決定されていくという事
実に着目した結果、脈波伝播速度情報以外に、循環器の
中枢側の情報や末梢側の情報をも用い、さらにそれら中
枢側の循環器情報、末梢側の循環器情報、および中枢側
と末梢側との間の脈波の情報である脈波伝播速度情報の
過去の所定期間の情報をも用いて生体の推定血圧値を決
定すると、推定血圧値の精度が向上することを見いだし
た。本発明はこのような知見に基づいて為されたもので
ある。

【０００７】

【課題を解決するための第１の手段】すなわち、本目的
を達成するための第１発明の要旨とするところは、生体
の動脈内血圧を非侵襲にて連続的に推定するための非観
血連続血圧推定装置であって、前記生体の循環器から非
侵襲にて得られる循環情報を連続的に決定する循環情報
決定手段と、その循環情報決定手段により決定された循
環情報のうち、最新の循環情報を含む所定拍数分の循環
情報を用いて、予め設定された関係から、その最新の循
環情報が決定された時点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】

【第１発明の効果】このようにすれば、推定血圧値決定
手段により、循環情報決定手段によって連続的に決定さ
れた、最新のものを含む所定拍数分の循環情報を用い
て、その最新の循環情報が決定された時点の生体の推定
血圧値が決定されるので、信頼性の高い推定血圧値が得
られる。

【０００９】

【第１発明の他の態様】ここで、好適には、前記循環情
報決定手段の一つとして、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連続的に算出す
る脈波伝播速度情報算出手段が用いられる。このように
すれば、脈波伝播速度情報算出手段によって算出される
脈波伝播速度情報は、生体の循環器から非侵襲にて連続
的に得られる情報のうち、最もよく生体の血圧値の変動
に対応する情報の一つであるので、推定血圧値決定手段
により逐次決定される推定血圧値の精度が一層高くな
る。

【００１０】また、好適には、前記循環情報決定手段の
一つとして、前記生体の心拍周期に関連する心拍周期情
報を連続的に算出する心拍周期情報算出手段および前記
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
波面積情報を連続的に算出する容積脈波面積情報算出手
段の少なくとも一方がさらに用いられる。このようにす
れば、推定血圧値決定手段により、脈波伝播速度情報算
出手段によって算出された脈波伝播速度情報と、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
方とを含む、少なくとも２つの循環情報が用いられて推
定血圧値が決定されるので、推定血圧値の精度がより一
層高くなる。

【００１１】また、好適には、前記推定血圧値決定手段
において用いられる予め設定された関係は、前記脈波伝
播速度情報、前記心拍周期情報、および前記容積脈波面
積情報を少なくとも含む前記循環情報の所定拍数分と、
その循環情報のうち最新のものが決定された時点の前記
生体の血圧値との関係を学習することにより結合係数が
決定されたニューラルネットワークである。このように
すれば、前記循環情報と前記推定血圧値との間の関係を
表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。

【００１２】また、好適には、前記非観血連続血圧推定
装置は、前記推定血圧値決定手段において用いられる関
係が、前記生体の身長と、前記脈波伝播時間と前記生体
の血圧値との関係とに基づいて決定される所定範囲毎に
予め複数種類設定されるものであり、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、前記生体の身長、および前
記血圧測定手段によって実際に測定された血圧値とその
血圧値が測定された時に前記脈波伝播速度情報算出手段
によって実際に算出された脈波伝播時間との関係に基づ
いて、前記予め複数種類設定された関係から、前記推定
血圧値決定手段において用いられる一つの関係を選択す
る関係選択手段とをさらに含むものである。このように
すれば、予め複数種類設定された関係は、前記生体の身
長と、前記脈波伝播時間と前記生体の血圧値との関係と
に基づいて決定される所定範囲毎、すなわち、前記生体
の身長と前記脈波伝播時間とから概算することができる
脈波伝播速度と前記生体の血圧値との関係の所定範囲毎
に設定さている。この脈波伝播速度と血圧値との関係は
血管の硬さにより異なるので、上記関係は血管の硬さの
所定範囲毎に設定されていることになる。そして、関係
選択手段により、生体の身長、および実際に測定された
血圧値と脈波伝播時間との関係に基づいて、予め複数種
類設定された関係から患者の血管の硬さに適合した関係
が選択されて推定血圧値決定手段に用いられるので、推
定血圧値決定手段により逐次決定される推定血圧値の精
度がより一層高くなる。

【００１３】

【課題を解決するための第２の手段】また、前記目的を
達成するための第２発明の要旨とするところは、生体の
動脈内血圧を非侵襲にて連続的に予測するための非観血
連続血圧予測装置であって、前記生体の循環器から非侵
襲にて連続的に得られる循環情報を決定する循環情報決
定手段と、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち
最新のものよりも一拍後の循環情報との予め設定された
関係を用いて、前記循環情報決定手段により実際に決定
された所定拍数分の循環情報に基づいて、所定拍数後ま
での一拍毎の予測循環情報を逐次決定する予測循環情報
決定手段と、所定拍数分の循環情報とその循環情報のう
ち最新のものよりも一拍後の血圧値との予め設定された
関係を用いて、前記循環情報決定手段により決定された
循環情報および前記予測循環情報決定手段により決定さ
れた予測循環情報の少なくとも一方に基づいて、所定拍
数後までの一拍毎の予測血圧値を逐次決定する予測血圧
値決定手段とを、含むことにある。

【００１４】

【第２発明の効果】このようにすれば、予測循環情報決
定手段により、所定拍数分の循環情報とその循環情報の
うち最新のものよりも一拍後の循環情報との予め設定さ
れた関係を用いて、循環情報決定手段によって連続的に
決定された、最新のものを含む所定拍数分の循環情報に
基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測循環情報が逐
次決定され、予測血圧値決定手段では、所定拍数分の循
環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の
血圧値との予め設定された関係を用いて、循環情報決定
手段によって決定された実際の循環情報および予測循環
情報決定手段によって決定された予測循環情報の少なく
とも一方に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測血
圧値が逐次決定されるので、今後の血圧値を正確に予測
することができる。

【００１５】

【第２発明の他の態様】ここで、好適には、前記非観血
連続血圧予測装置は、前記生体の動脈から発生する圧脈
波を検出するための圧脈波センサと、その圧脈波センサ
を前記動脈に向かって押圧する押圧装置と、前記動脈の
血管壁の一部が略平坦となるように予め決定した最適押
圧力で前記押圧装置により前記圧脈波センサを押圧させ
且つその最適押圧力を維持させる最適押圧力制御手段
と、予め設定された関係から、前記圧脈波センサにより
検出された圧脈波の大きさに基づいて、その生体の監視
血圧値を連続的に決定する監視血圧値連続決定手段と
を、さらに含み、前記予測血圧値決定手段は、前記循環
情報として、前記監視血圧値連続決定手段により連続的
に決定された監視血圧値を少なくとも用いて、所定拍数
後までの一拍毎の予測血圧値を逐次決定するものであ
る。このようにすれば、押圧装置の圧脈波センサを押圧
する押圧力が、最適押圧力制御手段により、圧脈波セン
サにより押圧される血管の一部が略平坦となるように予
め決定した最適押圧力に制御され、監視血圧値連続決定
手段により、予め設定された関係から、圧脈波センサに
より出力された圧脈波の大きさに基づいて生体の監視血
圧値が連続的に決定され、前記予測血圧値決定手段で
は、前記循環情報として、監視血圧値連続決定手段によ
り連続的に決定された監視血圧値が少なくとも用いられ
て、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値が逐次決定さ
れる。すなわち、信頼性のある監視血圧値が用いられ
て、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値が決定される
ので、精度の高い予測血圧値を決定することができる。

【００１６】また、好適には、前記循環情報決定手段の
一つとして、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連続的に算出する脈波伝播速
度情報算出手段が用いられる。このようにすれば、脈波
伝播速度情報算出手段によって算出される脈波伝播速度
情報は、生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる
情報のうち、最もよく生体の血圧値の変動に対応する情
報の一つであるので、予測血圧値決定手段により逐次決
定される予測血圧値の精度が一層高くなる。

【００１７】また、好適には、前記循環情報決定手段の
一つとして、前記生体の心拍周期に関連する心拍周期情
報を連続的に算出する心拍周期情報算出手段および前記
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
波面積情報を連続的に算出する容積脈波面積情報算出手
段の少なくとも一方がさらに用いられる。このようにす
れば、予測血圧値決定手段により、脈波伝播速度情報算
出手段によって算出された脈波伝播速度情報と、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
方とを含む、少なくとも２つの循環情報に基づいて予測
血圧値が決定されるので、予測血圧値の精度がより一層
高くなる。

【００１８】また、好適には、前記予測循環情報決定手
段において用いられる予め設定された関係は、前記循環
情報の所定拍数分と、その循環情報のうち最新のものよ
りも一拍後の循環情報との関係を学習することにより結
合係数が決定されたニューラルネットワークである。こ
のようにすれば、前記循環情報と前記予測循環情報との
間の関係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点が
ある。

【００１９】また、好適には、前記予測血圧値決定手段
において用いられる予め設定された関係は、前記循環情
報の所定拍数分と、その循環情報のうち最新のものより
も一拍後の血圧値との関係を学習することにより結合係
数が決定されたニューラルネットワークである。このよ
うにすれば、前記循環情報と前記予測血圧値との間の関
係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。

【００２０】

【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、前記第１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。

【００２１】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。

【００２２】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２２
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Ｐ_C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２
６を介して電子制御装置２８へ供給する。

【００２３】上記脈波弁別回路２４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ＳＭ
₁ を周波数的に弁別してその脈波信号ＳＭ₁ をＡ／Ｄ変
換器２９を介して電子制御装置２８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
圧力振動波すなわちカフ脈波であり、上記カフ１０、圧
力センサ１４、および脈波弁別回路２４は、カフ脈波セ
ンサとして機能している。

【００２４】上記電子制御装置２８は、ＣＰＵ３０，Ｒ
ＯＭ３２，ＲＡＭ３４，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、ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２に予め記憶されたプログ
ラムに従ってＲＡＭ３４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を制御すると
ともに、表示器３６の表示内容を制御する。

【００２５】心電誘導装置３８は、生体の所定の部位に
貼り着けられる複数の電極３９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心電誘導信号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３８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ことから、第１脈波検出装置
として機能している。

【００２６】光電脈波センサ４０は、毛細血管を含む末
梢細動脈へ伝播した脈波を検出する第２脈波検出装置と
して機能するものであり、たとえば脈拍検出などに用い
るものと同様に構成されており、生体の一部、たとえば
カフ１０が巻回されていない側の手の指尖部、を収容可
能なハウジング４２内には、ヘモグロビンによって反射
可能な波長帯の赤色光或いは赤外光、好ましくは酸素飽
和度によって影響を受けない８００ｎｍ程度の波長、を
生体の表皮に向かって照射する光源である発光素子４４
と、表皮内からの散乱光を検出する光検出素子４６とを
備え、毛細血管内の血液容積に対応する光電脈波信号Ｓ
Ｍ₃を出力し、Ａ／Ｄ変換器４８を介して電子制御装置
２８へ供給する。この光電脈波信号ＳＭ₃は、一拍毎に
脈動する信号であって、表皮内の毛細血管内のヘモグロ
ビンの量すなわち血液量に対応している。

【００２７】入力装置５０は、患者の身長等を入力する
ため装置であり、入力された情報を電子制御装置２８へ
供給する。

【００２８】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６
０は、カフ圧制御手段６２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Ｐ
_CM（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ＳＭ
₁ 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ＢＰ_SYS、平均血圧値
ＢＰ_MEAN、および最低血圧値ＢＰ_DIAなどを決定し、そ
の決定された最高血圧値ＢＰ_SYS、平均血圧値Ｂ
Ｐ_MEAN、および最低血圧値ＢＰ_DIAなどを表示器３６に
表示させる。

【００２９】脈波伝播速度情報算出手段６４は、図３に
示すように心電誘導装置３８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、光電脈波センサ４０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）ＤＴ_RP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ＤＴ_RP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Ｖ_M（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光
電脈波センサ４０が装着される部位までの距離であり、
Ｔ_PEP（ｓec）は心電誘導波形のＲ波から大動脈起始部
脈波の立ち上がり点或いは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Ｔ_PEPは定数
であり、予め実験的に求められた値が用いられる。上記
脈波伝播時間ＤＴ_RPおよび脈波伝播速度Ｖ_Mは、生体の
動脈から非侵襲にて得られる循環情報であるので、脈波
伝播速度情報算出手段６４は循環情報決定手段として機
能する。

【００３０】

【数１】Ｖ_M＝Ｌ／（ＤＴ_RP−Ｔ_PEP）

【００３１】心拍周期情報算出手段６６は、生体の心拍
周期ＲＲに関連する心拍周期情報、たとえば心拍周期Ｒ
Ｒ、心拍数ＨＲ、脈拍数、脈拍周期等を逐次算出する。
この心拍周期情報は、生体の心臓または動脈から非侵襲
にて得られる循環情報であるので、心拍周期情報算出手
段６６も循環情報決定手段として機能する。

【００３２】容積脈波面積情報算出手段６８は、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
情報を逐次算出する。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（＝ＶＰ／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、光電脈波センサ４０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。上記容積脈波
面積情報は、生体の末梢動脈から非侵襲にて得られる循
環情報であるので、容積脈波面積情報算出手段６８も循
環情報決定手段として機能している。

【００３３】上昇期間算出手段７０は、容積脈波が上昇
する期間であるＵ−ｔｉｍｅを逐次算出する。すなわ
ち、図４にも示されるように、脈波の立ち上がり点およ
びその脈波のピークトップを検出し、その立ち上がり点
からピークトップまでの時間を算出する。このＵ−ｔｉ
ｍｅも、上記容積脈波面積情報と同様に生体の末梢動脈
から非侵襲にて得られる循環情報であるので、上昇期間
算出手段７０も循環情報決定手段として機能している。

【００３４】循環情報記憶手段７２は、循環情報決定手
段により決定された循環情報を、電子制御装置２８のＲ
ＡＭ３４内の所定の記憶領域に逐次記憶する。たとえ
ば、脈波伝播速度情報算出手段６４により連続的に算出
された脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期情報算出手段６６に
より連続的に算出された心拍周期ＲＲ・容積脈波面積情
報算出手段６８により連続的に算出された容積脈波面積
比ＶＲ・上昇期間算出手段７０により連続的に算出され
たＵ−ｔｉｍｅを、電子制御装置２８のＲＡＭ３４内の
所定の記憶領域に逐次記憶する。

【００３５】推定血圧値決定手段７４は、循環情報記憶
手段７２により、ＲＡＭ３４に記憶されている循環情報
から、最新の循環情報を含む所定拍数分を用いて、予め
設定された関係から、最新の循環情報が決定された時点
の推定血圧値ＥＢＰを逐次決定する。図５は、上記予め
設定された関係の一例を示す図であり、循環情報とし
て、脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比
ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅが用いられ、それらの循環情報を入
力信号として、推定血圧値ＥＢＰを出力するニューラル
ネットワークＮＮ₀を示している。図５において、循環
情報の添字は、最新の循環情報から何拍前の循環情報で
あるかを表し、たとえば、ＤＴ₀は最新の脈波伝播時間
を意味し、ＤＴ_-1は一拍前の脈波伝播時間を意味する。
従って、図５に示されたニューラルネットワークＮＮ₀
は、最新の循環情報を含みその最新の循環情報から９拍
前までの１０拍分を入力信号としている。図５に示され
るニューラルネットワークＮＮ₀は、上記入力信号が入
力される４０個のユニットＸ _i（ｉ＝１〜４０）から構
成された入力層Ｘと、ｒ個のユニットＹ_j（ｊ＝１〜
ｒ）から構成された中間層Ｙと、一つのユニットにより
構成された出力層Ｚとから構成された３層構造の階層型
である。そして、各入力層ユニットＸ_iは各中間層ユニ
ットＹ_jと係合係数（重み）Ｗ_ijで結合し、各中間層ユ
ニットＹ_jは出力層ユニットＺと結合係数Ｖ_jで結合し
ている。

【００３６】推定血圧値決定手段７４において、予め設
定された関係として図５に示されるようなニューラルネ
ットワークＮＮ₀が用いられる場合は、予め学習された
複数種類（たとえば１０種類程度）のニューラルネット
ワークＮＮ₀（ａ＝１〜１０程度）が用意され、そのう
ちから最も適当なニューラルネットワークＮＮ₀が、関
係選択手段７５により選択されて用いられる。また、上
記複数種類のニューラルネットワークＮＮ₀は、カフに
よる血圧値ＢＰ（教師信号）と、その血圧値ＢＰが測定
された時から所定拍数前（たとえば９拍前）までの所定
拍数分（たとえば１０拍分）の循環情報（入力信号）と
を一組とした多数組の情報が、実験により決定された所
定範囲の身長毎、且つ、脈波伝播時間ＤＴとカフによる
血圧値ＢＰとの関係の所定範囲毎に分類されて、それら
多数組の情報により学習されている。たとえば、上記の
分類が合計１２種類になるならば、１２種類のニューラ
ルネットワークＮＮ₀が予め設定されることになる。ま
た、学習に用いられた教師信号が、入力信号のうち最新
の循環情報が測定された時のカフによる血圧値ＢＰであ
るので、最新の循環情報を含む１０拍分の情報が入力さ
れた場合に、このニューラルネットワークＮＮ₀から出
力される値は、最新の循環情報が測定された時の推定血
圧値ＥＢＰになり、上記教師信号として最高血圧値ＢＰ
_SYSが用いられれば、ニューラルネットワークＮＮ₀か
らの出力値は、推定最高血圧値ＥＢＰ _SYSとなり、上記
教師信号として最低血圧値ＢＰ_DIAが用いられれば、出
力値は推定最低血圧値ＥＢＰ_DIAとなる。

【００３７】関係選択手段７５は、推定血圧値決定手段
７４において用いられる予め設定された関係が複数種類
ある場合、身長の上記実験により決定された所定範囲
毎、且つ血圧測定手段６０によって実際に測定された血
圧値ＢＰとその血圧値ＢＰが測定された時に脈波伝播速
度情報算出手段６４によって実際に算出された脈波伝播
時間ＤＴ_RPとの関係の、上記実験により決定された所定
範囲毎に、その複数の関係から一つの関係を選択する。

【００３８】上記のように、身長の所定範囲毎、且つ、
脈波伝播時間ＤＴとカフによる血圧値ＢＰとの関係の所
定範囲毎に関係が設定されるのは、次に述べる理由によ
る。身長から、脈波伝播時間ＤＴが算出される２部位間
の血管の長さが概算でき、その２部位間の血管の長さ毎
に分類すれば、脈波伝播時間ＤＴとカフによる血圧値Ｂ
Ｐとの関係は、脈波伝播速度Ｖ_Mと血圧値ＢＰとの関係
に略等しい。そして、脈波伝播速度Ｖ_Mと血圧値ＢＰと
の関係は、血管の硬さを表している。すなわち、上記分
類により、生体の血管の硬さの所定範囲毎に異なるニュ
ーラルネットワークＮＮ₀が選択されることになる。血
管の硬さが異なると、血圧値ＢＰが同じであっても脈波
伝播速度Ｖ_Mは異なった値となるので、脈波伝播速度Ｖ
_Mまたは脈波伝播速度Ｖ_Mと一対一に対応する脈波伝播
時間ＤＴに基づいて推定血圧値ＥＢＰを決定する場合
は、所定の血管の硬さの範囲毎に異なる関係を用いる必
要があるのである。図６は、上記予め実験により決定さ
れた身長の所定範囲の一例を示し、図７は、身長の所定
範囲毎の、脈波伝播時間ＤＴとカフによる血圧値ＢＰと
の関係の一例を示し、グラフ内の数字（１〜１２）は、
予め学習されたそれぞれのニューラルネットワークＮＮ
_0(a)（ａ＝１〜１２）を表している。脈波伝播時間ＤＴ
と血圧ＢＰとの関係は、脈波伝播時間ＤＴが長くなるほ
ど生体の血圧値は低くなる、すなわち、脈波伝播時間Ｄ
Ｔと血圧値ＢＰとの二次元座標において、脈波伝播時間
ＤＴと血圧値ＢＰとの関係は負の相関を示すのである
が、血管の硬さが硬くなるほど脈波伝播時間ＤＴの変化
に対する血圧値ＢＰの変化が大きくなる、すなわち、脈
波伝播時間ＤＴと血圧値ＢＰとの関係を直線で表した場
合のその直線の傾きは、血管が硬くなるほど大きくなる
ので、図７のように範囲が定められている。

【００３９】表示手段７６は、推定血圧値決定手段７４
により決定された推定血圧値ＥＢＰを、表示器３６の所
定の表示領域に表示させる。血圧測定起動手段７８は、
推定血圧値決定手段７４により決定された推定血圧値Ｅ
ＢＰ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６０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７８は、推定血圧値決
定手段７４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６０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ＥＢ
Ｐの異常が判定され場合に前記血圧測定手段６０による
血圧測定を起動させる。

【００４０】図８および図９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、図８は、非観血連続
血圧推定装置８の起動時に実行される起動時ルーチンで
あり、予め設定された複数のニューラルネットワークＮ
Ｎ_0(a)から、１つのニューラルネットワークＮＮ₀を選
択する。図９は、図８の起動時ルーチンによりニューラ
ルネットワークＮＮ₀が選択された後に実行される推定
血圧値ＥＢＰ決定ルーチンである。

【００４１】図８において、まずステップＳＡ１（以
下、ステップを省略する。）では、入力装置５０から、
患者の身長が入力されたか否かが判断される。この判断
が否定されるうちは、ＳＡ１の判断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６４に対応するＳＡ２において、心電波形のＲ波から
光電脈波センサ４０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ＤＴ_RP(m
sec)が決定される。

【００４２】次いで、前記カフ圧制御手段６２に対応す
るＳＡ３およびＳＡ４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Ｐ_Cが１８０mmHg程度に予め設定さ
れた目標圧迫圧Ｐ_CM以上となったか否かが判断される。
このＳＡ４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Ｐ_Cの上昇が継
続される。

【００４３】しかし、カフ圧Ｐ_Cの上昇により上記ＳＡ
４の判断が肯定されると、前記血圧測定手段６０に対応
するＳＡ５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ＢＰ_SYS、平均血圧値ＢＰ_MEAN、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、その後、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。そして、続くＳＡ６では、ＳＡ５において測定
された血圧値ＢＰおよび脈拍数などが表示器３６に表示
される。

【００４４】続く関係選択手段７５に対応するＳＡ７で
は、ＳＡ１で入力された患者の身長、ＳＡ２乃至ＳＡ４
の繰り返しにおいて、ＳＡ２で算出された最も新しい脈
波伝播時間ＤＴ_RP、およびＳＡ５で決定された血圧値Ｂ
Ｐ（最高血圧値ＢＰ_SYS、平均血圧値ＢＰ_MEAN、最低血
圧値ＢＰ_DIAのいずれか一つ）に基づいて、図６および
図７に示された関係から、予め設定されたニューラルネ
ットワークＮＮ_0(a)から一つのニューラルネットワーク
ＮＮ₀が選択されて、本ルーチンは終了させられる。そ
して、続いて、図９の推定血圧値ＥＢＰ決定ルーチンが
実行される。

【００４５】図９において、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ＳＢ
１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６４に対応するＳＢ２におい
て、図８のＳＡ２と同様の処理がされることにより脈波
伝播時間ＤＴ_RPが算出される。

【００４６】続く心拍周期情報算出手段６６に対応する
ＳＢ３では、ＳＢ１で入力された心電誘導波形のＲ波の
時間間隔から心拍周期ＲＲ(sec) が算出され、続く容積
脈波面積情報算出手段６８に対応するＳＢ４では、ＳＢ
１で入力された光電脈波の１脈波分の面積を、上記ＳＢ
３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、続く上昇期間
算出手段７０に対応するＳＢ５では、ＳＢ１で入力され
た光電脈波の立ち上がり点からピークトップまでのＵ−
ｔｉｍｅが算出される。

【００４７】次いで、循環情報記憶手段７２に対応する
ＳＢ６では、上記ＳＢ２乃至ＳＢ５において循環情報と
して算出された情報、すなわち、脈波伝播時間ＤＴ_RP・
心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅが、
ＲＡＭ３４の所定の記憶領域に逐次記憶される。

【００４８】続くＳＢ７では、上記ＳＢ６において１０
拍分以上の循環情報が記憶されたか否かが判断される。
当初はこの判断が否定されるので、上記ＳＢ１以降が繰
り返されるが、測定が開始されてしばらく経過すると、
この判断が肯定されてＳＢ８が実行される。

【００４９】推定血圧値決定手段７４に対応するＳＢ８
では、ＲＡＭ３４の所定の記憶領域に記憶されている循
環情報から、最新の循環情報を含む１０拍分の循環情
報、すなわち最新の脈波伝播時間ＤＴ₀・心拍周期ＲＲ
₀・容積脈波面積比ＶＲ₀・Ｕ−ｔｉｍｅ₀から、９拍
前の脈波伝播時間ＤＴ_-9・心拍周期ＲＲ_-9・容積脈波面
積比ＶＲ_-9・Ｕ−ｔｉｍｅ_-9までの１０拍分が、図８の
ＳＡ７において決定されたニューラルネットワークＮＮ
₀に入力されることにより、その最新の循環情報が算出
された時点の推定血圧値ＥＢＰが決定される。

【００５０】続く表示手段７６に対応するＳＢ９では、
ＳＢ８で決定された推定血圧値ＥＢＰが、図１０に示す
ようにトレンドグラフ形式で表示器３６に表示される。

【００５１】次いで、前記血圧測定起動手段７８に対応
するＳＢ１０では、上記ＳＢ８で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超えたか否かが判
断される。このＳＢ１０の判断が肯定された場合は、続
くＳＢ１１において、表示器３６に推定血圧値ＥＢＰの
異常を示す表示がされるとともに、ＳＢ１２において、
カフ１０による血圧測定、すなわち、図８のＳＡ３乃至
ＳＡ５と同様の処理が実行される。

【００５２】また、上記ＳＢ１０の判断が否定された場
合は、ＳＢ１３において、前回カフ１０による血圧測定
が実行さ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Ｔ_Bを経過したか否かが判断
される。この判断が否定された場合は、直接、上記ＳＢ
１以降が繰り返され、肯定された場合は、周期的に到来
する血圧測定周期Ｔ_Bであるので、ＳＢ１２において、
カフ１０による血圧測定が実行された後、上記ＳＢ１以
降が繰り返される。

【００５３】上述のように、本実施例によれば、推定血
圧値決定手段７４（ＳＢ８）により、脈波伝播速度情報
算出手段６４（ＳＢ２）・心拍周期情報算出手段６６
（ＳＢ３）・容積脈波面積情報算出手段６８（ＳＢ４）
・上昇期間算出手段７０（ＳＢ５）によって決定され
た、最新のものを含む１０拍分の脈波伝播時間ＤＴ_RP・
心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅを用
いて、その最新の脈波伝播時間ＤＴ_RP等が決定された時
点の生体の推定血圧値ＥＢＰが決定されるので、信頼性
の高い推定血圧値ＥＢＰが得られる。

【００５４】また、本実施例によれば、循環情報決定手
段として、脈波伝播時間ＤＴ_RPを連続的に算出する脈波
伝播速度情報算出手段６４（ＳＢ２）・心拍周期ＲＲを
連続的に算出する心拍周期情報算出手段６６（ＳＢ３）
・容積脈波面積比ＶＲを連続的に算出する容積脈波面積
情報算出手段６８（ＳＢ４）が用いられていることか
ら、推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）によって、生体
の循環器から非侵襲にて連続的に得られる情報のうち最
もよく生体の血圧値の変動に対応する情報の一つである
脈波伝播時間ＤＴ_RP・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・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が用いられて推定血圧値ＥＢＰが決定される
ので、推定血圧値ＥＢＰの精度が一層高くなる。

【００５５】また、本実施例によれば、推定血圧値決定
手段７４（ＳＢ８）において用いられる関係は、脈波伝
播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−
ｔｉｍｅの１０拍分と、それらの循環情報のうち最新の
ものが決定された時点のカフにより測定された血圧値Ｂ
Ｐとの関係を学習することにより結合係数Ｗ，Ｖが決定
されたニューラルネットワークＮＮ₀であることから、
循環情報と推定血圧値ＲＢＰとの間の関係を表す複雑な
関数を決定する必要がない利点がある。

【００５６】また、本実施例によれば、予め１２種類設
定されたニューラルネットワークＮＮ₀は、身長と、脈
波伝播時間ＤＴと生体の血圧値ＢＰとの関係とに基づい
て決定される所定範囲毎に設定され、関係選択手段７５
（ＳＡ７）により、生体の身長、および実際に測定され
た血圧値ＢＰと脈波伝播時間ＤＴ_RPとの関係に基づい
て、予め１２種類設定された関係から、患者の血管の硬
さに適合したニューラルネットワークＮＮ₀が選択され
て推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）に用いられるの
で、推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）により逐次決定
される推定血圧値ＥＢＰの精度がより一層高くなる。

【００５７】次に、第２発明の一実施例を説明する。な
お、以下の実施例において前述の実施例と共通する部分
は同一の符号を付して詳細な説明を省略する。

【００５８】図１１は、第２発明が適用された非観血連
続血圧予測装置８０の構成を示す図である。圧脈波検出
プローブ８２は、図１２に詳しく示すように、容器状を
成すセンサハウジング８４を収容するケース８６と、こ
のセンサハウジング８４を撓骨動脈８８の幅方向に移動
させるためにそのセンサハウジング８４に螺合され且つ
ケース８６の駆動部９０内に設けられた図示しないモー
タによって回転駆動されるねじ軸９２とを備えている。
上記ケース８６には装着バンド９４が取りつけられてお
り、上記容器状を成すセンサハウジング８４の開口端が
人体の体表面９６に対向する状態で装着バンド９４によ
りカフ１０が巻回されていない側たとえば左側の手首９
８に着脱可能に取り付けられるようになっている。上記
センサハウジング８４の内部には、ダイヤフラム１００
を介して圧脈波センサ１０２が相対移動可能かつセンサ
ハウジング８４の開口端からの突出し可能に設けられて
おり、これらセンサハウジング８４およびダイヤフラム
１００等によって圧力室１０４が形成されている。この
圧力室１０４内には、空気ポンプ１０６から調圧弁１０
８を経て圧力空気が供給されるようになっており、これ
により、圧脈波センサ１０２は圧力室１０４内の圧力に
応じた押圧力で前記体表面９６に押圧される。なお、本
実施例では、圧脈波センサ１０２の押圧力は圧力室１０
４内の圧力（単位：mmHg）で示される。

【００５９】上記センサハウジング８４およびダイヤフ
ラム１００は、圧脈波センサ１０２を撓骨動脈８８に向
かって押圧する押圧装置１１０を構成しており、押圧装
置１１０は後述する最適押圧力Ｐ_HDPOで圧脈波センサ１
０２を押圧する。そして、上記ねじ軸９２および図示し
ないモータは、圧脈波センサ１０２が押圧される押圧位
置をその撓骨動脈８８の幅方向に移動させて変更する押
圧位置変更装置すなわち幅方向移動装置１１２を構成し
ている。

【００６０】上記圧脈波センサ１０２は、たとえば、単
結晶シリコン等から成る半導体チップから成る押圧面１
１４に多数の半導体感圧素子（図示せず）が撓骨動脈８
８の幅方向すなわちねじ軸９２と平行な圧脈波センサ１
０２の移動方向に０．２mm程度の一定の間隔で配列され
て構成されており、手首９８の体表面９６の撓骨動脈８
８上に押圧されることにより、撓骨動脈８８から発生し
て体表面９６に伝達される圧力振動波すなわち圧脈波を
検出し、その圧脈波を表す圧脈波信号ＳＭ₄をＡ／Ｄ変
換器１１６を介して電子制御装置２８へ供給する。図１
３は、圧脈波センサ１０２により検出された圧脈波信号
ＳＭ₄の一例を示している。

【００６１】電子制御装置２８のＣＰＵ３０は、ＲＯＭ
３２に予め記憶されたプログラムに従ってＲＡＭ３４の
記憶機能を利用しつつ信号処理を実行し、空気ポンプ１
０６および調圧弁１０８へ図示しない駆動回路を介して
駆動信号を出力して圧力室１０４内の圧力を調節する。
電子制御装置２８は、たとえば圧脈波信号ＳＭ₄の検出
に際しては、幅方向移動装置１１２により、圧脈波セン
サ１０２を撓骨動脈８８の略真上となる最適押圧位置に
位置するように移動させた後、圧力室１０４内の徐速圧
力変化過程で逐次得られる圧脈波に基づいて撓骨動脈８
８の血管壁の一部を略平坦とするための圧脈波センサ１
０２の最適押圧力Ｐ_HDPOを決定し、その最適押圧力Ｐ
_HDPOを維持するように調圧弁１０８を制御する。また、
電子制御装置２８は、カフ１０を用いて測定された最高
血圧値ＢＰ_SYSおよび最低血圧値ＢＰ_DIAと、上記最適
押圧力Ｐ_HDPOが維持された状態で圧脈波センサ１０２の
半導体感圧素子のうちの撓骨動脈８８の真上に位置する
中心位置圧力検出素子（アクティブエレメント）により
検出された圧脈波の最高値Ｐ_Mmaxおよび最低値Ｐ_Mminと
に基づいて、測定された血圧値ＢＰと圧脈波の大きさＰ
_M（絶対値）との間の対応関係を求め、この対応関係か
ら、圧脈波センサ１０２により逐次検出される圧脈波の
大きさＰ_M（mmHg）すなわち最高値（上ピーク値）Ｐ
_Mmaxおよび最低値（下ピーク値）Ｐ_Mminに基づいて最高
血圧値ＭＢＰ_SYSおよび最低血圧値ＭＢＰ _DIA（監視血
圧値またはモニタ血圧値）を逐次決定し、表示器３６に
おいて、その決定した最高血圧値ＭＢＰ_SYSおよび最低
血圧値ＭＢＰ_DIAを１拍毎に数値表示させ、最高血圧値
ＭＢＰ_SYSまたは最低血圧値ＭＢＰ_DIAを示す波形を連
続的に表示させる。

【００６２】上記対応関係は、たとえば図１４に示すも
のであり、数式２により表される。この数式２におい
て、Ａは傾きを示す定数、Ｂは切片を示す定数である。

【００６３】

【数２】ＭＢＰ＝Ａ・Ｐ_M＋Ｂ

【００６４】図１５は、上記のように構成された非観血
連続血圧推定装置８０における演算制御装置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。

【００６５】最適押圧力制御手段１２０は、最適押圧位
置に位置させられた圧脈波センサ１０２の押圧力を連続
的に変化させ、その変化過程で得た圧脈波に基づいて最
適押圧力を決定し、圧脈波センサ１０２を最適押圧力Ｐ
_HDPOにて押圧させる。最適押圧力Ｐ_HDPOとは、たとえば
図１６に示すように、最適押圧力Ｐ_HDPOを十分に含む範
囲で押圧力を連続的に増加させる過程で、圧脈波センサ
１０２のアクティブエレメントから得られた脈波振幅の
最大値を中心とする所定範囲内の押圧値、および／また
はその押圧力変化過程で得た圧脈波信号ＳＭ₄の下ピー
ク値Ｓ_Mminと圧脈波センサ１０２の押圧力とを示す二次
元図表においてその下ピーク値Ｓ_Mminを結ぶ曲線（図１
６の破線）に形成される平坦部の中央を中心とする所定
範囲内の押圧値である。

【００６６】関係決定手段１２２は、圧脈波センサ１０
２の押圧面１１４に配列された複数の圧力検出素子のう
ち中心位置圧力検出素子（アクティブエレメント）によ
り検出される圧脈波の大きさＰ_Mと血圧測定手段６０に
より測定された血圧値ＢＰとの間の対応関係をたとえば
図１４に示すように予め決定する。監視血圧値連続決定
手段１２４は、その対応関係から、圧脈波センサ１０２
の押圧面１１４に配列された複数の圧力検出素子のうち
たとえば上記中心位置圧力検出素子により検出される圧
脈波の大きさに基づいて生体の監視血圧値ＭＢＰを連続
的に決定し、且つ、その監視血圧値ＭＢＰを表示器３６
に逐次表示する。この監視血圧値ＭＢＰは、生体の撓骨
動脈８８から非侵襲にて得られる撓骨動脈圧波形に基づ
く循環情報であるので、監視血圧値連続決定手段１２４
は循環情報決定段として機能している。

【００６７】循環情報記憶手段１２６は、脈波伝播速度
情報算出手段６４・心拍周期情報算出手段６６・容積脈
波面積情報算出手段６８・上昇期間算出手段７０により
それぞれ連続的に算出された情報、および監視血圧値連
続決定手段１２４により連続的に決定された監視血圧値
ＭＢＰを、電子制御装置２８のＲＡＭ３４内の所定の記
憶領域に逐次記憶する。

【００６８】予測循環情報決定手段１２８は、所定拍数
分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一
拍後の循環情報との予め設定された関係を用いて、循環
情報記憶手段１２６によりＲＡＭ３４に記憶されている
循環情報のうち、最新の循環情報を含む所定拍数分の循
環情報に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測循環
情報を逐次決定し、その決定した予測循環情報をＲＡＭ
３４に逐次記憶させる。なお、循環情報には、前述のよ
うに監視血圧値ＭＢＰも含まれるが、予測循環情報決定
手段１２８は、脈波伝播速度情報・心拍周期情報・容積
脈波面積情報・上昇期間のうちの少なくとも一つについ
て予測値を決定するものとし、監視血圧値ＭＢＰの予測
値すなわち予測監視血圧値は後述する予測血圧値決定手
段１３０により決定される。

【００６９】図１７は、上記予め設定された関係の一例
を示す図であり、循環情報として、脈波伝播時間ＤＴ_RP
・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・
監視血圧値ＭＢＰが用いられ、それらの循環情報の１０
拍分を入力信号として、一拍先の予測脈波伝播時間ＤＴ
_RPを出力するニューラルネットワークＮＮ₁を示してい
る。図１７において、循環情報の添字は、前述の図５と
同様に、最新の循環情報から何拍離れているかを示し、
ニューラルネットワークＮＮ₁は、上記入力信号が入力
される５０個のユニットＸ_i（ｉ＝１〜５０）から構成
された入力層Ｘと、ｒ個のユニットＹ_j（ｊ＝１〜ｒ）
から構成された中間層Ｙと、一つのユニットにより構成
された出力層Ｚとから構成された３層構造の階層型であ
る。そして、各入力層ユニットＸ_iは各中間層ユニット
Ｙ_jと結合係数Ｗ_ijで結合し、各中間層ユニットＹ_jは
出力層ユニットＺと結合係数Ｖ_jで結合している。そし
て、このニューラルネットワークＮＮ₁に、最新の循環
情報から９拍前までの１０拍分が入力されると、一拍後
の予測脈波伝播時間ＤＴ_RP1が決定されて出力されるよ
うになっている。なお、このニューラルネットワークＮ
Ｎ₁は、過去の脈波伝播時間ＤＴ_RPを入力信号として用
い、将来の予測脈波伝播時間ＤＴ_RPを出力するので、リ
カレント（回帰）ニューラルネットワークと呼ばれる。

【００７０】予め設定された関係として上記ニューラル
ネットワークＮＮ₁が用いられる場合、予め学習された
複数種類（たとえば１０種類程度）のニューラルネット
ワークＮＮ_1(b)（ｂ＝１〜１０）が用意される。それら
複数種類のニューラルネットワークＮＮ₁は、連続する
１０拍分の脈波伝播時間ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈
波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰを入力
信号とし、その一拍後の脈波伝播時間ＤＴ_RPを教師信号
（正解）とした一組の情報が、予め実験により決定され
た所定範囲毎に多数組用意されて予め学習されている。
この所定範囲は、たとえば、身長の所定範囲毎、且つ、
脈波伝播時間ＤＴと監視血圧値ＭＢＰとの関係の所定範
囲毎とされる。そして、その所定範囲毎に分類された多
数組の情報により学習されたニューラルネットワークＮ
Ｎ₁に、最新の循環情報から過去９拍前までの１０拍分
の循環情報を入力すると、１拍先の予測脈波伝播時間Ｄ
Ｔ _RP1が決定されて出力されるのである。また、脈波伝
播時間ＤＴ_RP以外の他の循環情報についても、脈波伝播
時間ＤＴ_RPの場合と同様の入力信号と、その入力信号の
一拍後のそれぞれの循環情報とを一組とする多数組の情
報が、上記予め設定された所定範囲毎に分類されて、そ
れら多数組の情報により学習された複数種類のニューラ
ルネットワークＮＮが用意される。すなわち、心拍周期
ＲＲについて複数種類のニューラルネットワークＮＮ₂
が用意され、容積脈波面積比ＶＲについて複数種類のニ
ューラルネットワークＮＮ₃が用意され、Ｕ−ｔｉｍｅ
について複数種類のニューラルネットワークＮＮ₄が用
意される。

【００７１】そして、これらのニューラルネットワーク
ＮＮに最新の循環情報から９拍前までの１０拍分の循環
情報を入力すると、１拍先の予測心拍周期ＲＲ₁・予測
容積脈波面積比ＶＲ₁・予測Ｕ−ｔｉｍｅ₁が得られ
る。さらに、これらの予測循環情報、および次述する予
測血圧値決定手段１３０により決定される１拍先の予測
血圧値ＭＢＰ₁を上記ニューラルネットワークＮＮ
_1,2,3,4に入力信号として入力すると、さらに１拍先の
予測脈波伝播時間ＤＴ_RP2等が決定できるので、この繰
り返しにより、所定拍数先までの１拍毎の予測循環情報
が決定できるのである。

【００７２】予測血圧値決定手段１３０は、上記予測循
環情報決定手段１２８と同様に、所定拍数分の循環情報
とその循環情報のうち最新のものよりも１拍後の監視血
圧値ＭＢＰとの予め設定された関係を用いて、ＲＡＭ３
４に記憶されている循環情報および予測循環情報の少な
くとも一方に基づいて、所定拍数後までの１拍毎の予測
血圧値ＭＢＰ_n（ｎは自然数、以下同じ）を逐次決定す
る。

【００７３】予測血圧値決定手段１３０において予め設
定された関係には、たとえば、予測循環情報決定手段１
２８と同様に、脈波伝播時間ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・容
積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰの
１０拍分を入力信号として、１拍先の予測監視血圧値Ｍ
ＢＰ_nを出力するように予め学習された複数種類（たと
えば１０種類程度）のニューラルネットワークＮＮ_5(b)
（ｂ＝１〜１０）が用いられる。従って、ニューラルネ
ットワークＮＮ₅は、連続する１０拍分の脈波伝播時間
ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉ
ｍｅ・監視血圧値ＭＢＰを入力信号とし、その一拍後の
監視血圧値ＭＢＰを教師信号（正解）とした一組の情報
が、予め実験により決定された所定範囲毎に多数組用意
されて予め学習されている。そして、そのニューラルネ
ットワークＮＮ₅に最新の循環情報から９拍前までの１
０拍分の循環情報を入力すると、１拍先の予測監視血圧
値ＭＢＰ₁が決定されて出力される。そして、この予測
監視血圧値ＭＢＰ₁、および上記予測循環情報決定手段
１２８により決定された予測脈波伝播時間ＤＴ_RP1・予
測心拍周期ＲＲ₁・予測容積脈波面積比ＶＲ₁・予測Ｕ
−ｔｉｍｅ₁を最新の情報とする１０拍分の情報をニュ
ーラルネットワークＮＮ₅に入力すると、さらに１拍先
の予測監視血圧値ＭＢＰ₂が決定できるので、この繰り
返しにより、所定拍数先までの１拍毎の予測監視血圧値
ＭＢＰ_nが決定できるのである。

【００７４】表示手段１３２は、予測血圧値決定手段１
３０により決定された予測血圧値ＭＢＰ_nを、表示器３
６の所定の表示領域に表示させる。関係選択手段１３４
は、予測循環情報決定手段１２８または予測血圧値決定
手段１３０において用いられる関係が複数設定されてい
る場合、循環情報記憶手段１２６により記憶された循環
情報に基づいて、それら複数の関係から一つの関係を選
択する。たとえば、予測脈波伝播時間ＤＴ_RPを決定する
ために予め設定された関係として、図１７に示されたよ
うなニューラルネットワークＮＮ₁が、異なる情報によ
り学習されて複数種類が用意されている場合、ＲＡＭ３
４に記憶されている連続した１０拍分の循環情報を入力
信号として、それら複数のニューラルネットワークＮＮ
₁に入力し、それぞれのニューラルネットワークＮＮ₁
から出力された信号と、入力信号として用いられた循環
情報のうち最新の情報よりも１拍後の脈波伝播時間ＤＴ
_RPとを比較する。この処理を予め設定された全てのニュ
ーラルネットワークＮＮ₁について複数回行なうことに
より、実際の脈波伝播時間ＤＴ_RPに最も近い値を出力す
るニューラルネットワークＮＮ₁を選択する。また、そ
の他の循環情報についても同様に、実際に測定された循
環情報を予め設定された複数のニューラルネットワーク
ＮＮに入力して、出力された値と、入力された循環情報
のうち最新の情報よりも１拍後のそれぞれの循環情報と
を比較して、予め設定された複数の関係から、実際に決
定された循環情報に最も近い値を出力するニューラルネ
ットワークＮＮを選択する。

【００７５】図１８、１９および２０は、上記非観血連
続血圧予測装置８０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１８
は、メインルーチンであり、図１９は、予測循環情報お
よび予測監視血圧値を出力するために予め設定された複
数の関係から１つの関係を選択する関係選択ルーチンで
あり、図２０は、予測血圧値決定ルーチンである。

【００７６】図１８において、ＳＣ１では、初回のＳＣ
１の実行であるか否か、および前回に対応関係が更新さ
れてからの経過時間が十数分乃至数十分程度に予め設定
されたキャリブレーション周期を超えたか否かが判断さ
れる。通常はそのＳＣ１の判断が否定されるので、ＳＣ
２において所定の押圧位置更新条件（ＡＰＳ起動条件）
が成立したか否か、たとえば、圧脈波センサ１０２の押
圧面１１４に配列された圧力検出素子のうちの最大振幅
を検出するものが配列位置のうちの端部に位置する状態
となったか否かなどが判断される。

【００７７】初回の装着時など、圧脈波センサ１０２の
撓骨動脈８８に対する押圧位置がずれ、所定の押圧位置
変更条件（ＡＰＳ起動条件）が成立する場合には、上記
ＳＣ２の判断が肯定されるので、ＳＣ４のＡＰＳ制御ル
ーチンが実行される。このＡＰＳ制御ル−チンは、圧脈
波センサ１０２の各圧力検出素子によりそれぞれ検出さ
れた圧脈波信号ＳＭ₄の振幅分布曲線の最大振幅を検出
する素子が、圧力検出素子の略中心位置になるように最
適押圧位置が決定されるとともに、そのときの最大振幅
を検出する素子を中心位置圧力検出素子すなわちアクテ
ィブエレメントとして設定する。

【００７８】撓骨動脈８８に対する圧脈波センサ１０２
の押圧位置が正常範囲であれば、上記ＳＣ２の判断が否
定されるので、ＳＣ３において、たとえば図１４の対応
関係を変化させる程に圧脈波センサ１０２の押圧条件を
変化させる体動が検出されたか否か、或いは監視血圧値
ＭＢＰが前回のカフ１０を用いて測定された血圧値ＢＰ
に対して大幅に変化したか否かなどに基づいて、血圧監
視のための対応関係を更新するための起動条件或いは最
適押圧力決定起動条件（ＨＤＰ起動条件）が成立したか
否かが判断される。

【００７９】上記ＳＣ３の判断が肯定された場合、およ
び上記ＳＣ４のＡＰＳ制御ルーチンが実行された場合
は、前記最適押圧力制御手段１２０に対応するＳＣ５の
ＨＤＰ制御ルーチンにおいて、圧脈波センサ１０２の押
圧力が連続的に高められる過程で、撓骨動脈８８の真上
に位置する中心位置圧力検出素子からの圧脈波の振幅が
最大となる押圧力が最適押圧力Ｐ_HDPOとして決定され且
つ更新された後、圧脈波センサ１０２の押圧力がその最
適押圧力Ｐ_HDPOにて保持される。そして、圧脈波センサ
１０２がその最適押圧力Ｐ_HDPOにて押圧された状態で、
以後のＳＣ６以下が実行される。

【００８０】前回に対応関係が決定されてからの経過時
間が予め設定されたキャリブレーション周期を超えた場
合、または上記ＳＣ５においてＨＤＰ制御ルーチンが実
行された場合は、ＳＣ６においてカフ１０を用いた血圧
測定が実行された後、ＳＣ７において対応関係が更新さ
れる。すなわち、先ず、前記血圧測定手段６０に対応す
るＳＣ６では、切換弁１６を圧力供給状態に切り換え且
つ空気ポンプ１８を作動させてカフ１０内の圧力を患者
の予想される最高血圧値よりも高い目標圧力（たとえば
１８０mmHg）まで昇圧した後、空気ポンプ１８を停止さ
せ且つ切換弁１６を徐速排圧状態に切り換えてカフ１０
内の圧力を３mmHg/sec程度に予め定められた徐速降圧速
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 が表す圧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ＢＰ_SYS、平均血圧値
ＢＰ_MEAN、および最低血圧値ＢＰ_DIA（基準血圧値）が
測定される。そして、その測定された血圧値が表示器３
６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。

【００８１】次に、前記関係決定手段１２２に対応する
ＳＣ７では、圧脈波センサ１０２からの圧脈波の大きさ
（絶対値すなわち圧脈波信号ＳＭ₄の大きさ）と上記Ｓ
Ｃ６において測定されたカフ１０による血圧値Ｂ
Ｐ_SYS、ＢＰ_DIAとの間の対応関係が求められ、更新さ
れる。すなわち、圧脈波センサ１０２からの圧脈波が１
拍読み込まれ且つその圧脈波の最高値Ｐ_Mmaxおよび最低
値Ｐ_Mminが決定されるとともに、それら圧脈波の最高値
Ｐ_Mmaxおよび最低値Ｐ_MminとＳＣ６にてカフ１０により
測定された最高血圧値ＢＰ_SYSおよび最低血圧値ＢＰ
_DIAとに基づいて、図１４に示す圧脈波の大きさと血圧
値との間の対応関係が決定されるのである。

【００８２】続くＳＣ８では、１つの脈波が発生したか
否かが、心電誘導装置３８からの心電誘導信号ＳＭ₂、
光電脈波センサ４０からの光電脈波信号ＳＭ₃、および
圧脈波センサ１０２からの圧脈波信号ＳＭ₄に基づいて
判断される。このＳＣ８の判断が否定された場合はＳＣ
１、ＳＣ２、ＳＣ３、ＳＣ８が繰り返し実行させられる
ことにより待機させられる。しかし、ＳＣ８の判断が肯
定された場合は、続くＳＣ９において、予測循環情報お
よび予測監視血圧値を決定するための関係が選択されて
いるか否かが判断される。この判断が否定された場合、
すなわち、予測循環情報および予測監視血圧値を決定す
るための関係が選択されていない場合は、続く関係選択
手段１３４に対応するＳＣ１０において、図１９に詳し
く示す関係選択ルーチンが実行される。

【００８３】図１９の関係選択ルーチンは、予測循環情
報および予測監視血圧値ＭＢＰ_nを決定するための予め
設定された関係として、図１７に示されたニューラルネ
ットワークＮＮが複数用意されている場合において、そ
の複数の関係から１つの関係を選択する際に実行される
ルーチンである。図１９において、循環情報決定手段に
対応するＳＤ１乃至ＳＤ５では、図１８のＳＣ８で入力
された脈波に基づいて循環情報が決定される。

【００８４】すなわち、脈波伝播速度情報算出手段６４
に対応するＳＤ１、心拍周期情報算出手段６６に対応す
るＳＤ２、容積脈波面積情報算出手段６８に対応するＳ
Ｄ３、上昇期間算出手段７０に対応するＳＤ４におい
て、前述の実施例の図９のＳＢ２乃至ＳＢ５と同様にし
て、脈波伝播時間ＤＴ_RP、心拍周期ＲＲ、容積脈波面積
比ＶＲ、およびＵ−ｔｉｍｅがそれぞれ算出され、続く
監視血圧値連続決定手段１２４に対応するＳＤ５では、
最適押圧力Ｐ_HDPOにて押圧されている圧脈波センサ１０
２のアクティブエレメントＥ₀によって供給された圧脈
波信号ＳＭ₄から、その波動の最高値Ｐ_Mmaxおよび最低
値Ｐ_Mminが決定され、図１４の対応関係からその圧脈波
の最高値Ｐ_Mmaxおよび最低値Ｐ_Mminに基づいて監視最高
血圧値ＭＢＰ_SYSおよび監視最低血圧値ＭＢＰ_DIAが決
定される。

【００８５】続く循環情報記憶手段１２６に対応するＳ
Ｄ６では、上記ＳＤ１乃至ＳＤ５で算出・決定された脈
波伝播時間ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ
・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰがＲＡＭ３４の所定
の記憶領域に記憶される。そして、続くＳＤ７におい
て、ｋに１が加えられる。ここで、ｋはＲＡＭ３４に何
拍分の循環情報が記憶されているかを示す数である。す
なわち、上記ＳＤ６の処理が実行された回数を表してい
る。

【００８６】続くＳＤ８では、ｋが１１以上となったか
否かが判断される。ここで、「１１」は、入力信号とし
て必要とされる循環情報の拍数に１を加えた数値であ
る。すなわち、図１７に示されたニューラルネットワー
クＮＮは１０拍分の循環情報を入力する必要があり、そ
のニューラルネットワークＮＮからの出力値と実際に決
定された循環情報とを比較するために、さらに１拍分の
循環情報が必要となるため、ｋが１１以上であるか否か
が判断されるのである。

【００８７】上記ＳＤ８の判断が否定された場合は、本
ルーチンは終了させられ、図１８のメインルーチンに戻
り、メインルーチンのＳＣ８において新たな脈波が入力
されると、上記ＳＤ１乃至６が再び実行されて、新たに
算出・決定された循環情報がＲＡＭ３４に記憶される。
この繰り返しにより、上記ＳＤ８の判断が肯定された場
合は、続くＳＤ９において、予測脈波伝播時間ＤＴ_RP・
予測心拍周期ＲＲ・予測容積脈波面積比ＶＲ・予測Ｕ−
ｔｉｍｅ・予測監視血圧値ＭＢＰを決定するためにそれ
ぞれ複数設定されたニューラルネットワークＮＮの全て
に、上記ＳＤ６で記憶された１１拍分の循環情報のうち
最新のものを除く１０拍分の、脈波伝播時間ＤＴ_RP・心
拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視
血圧値ＭＢＰが入力される。

【００８８】次に、ＳＤ１０においてｋの値が初期化さ
れ、続くＳＤ１１では、上記ＳＤ９で１０拍分の循環情
報に基づいて出力された複数の出力値の、ＳＤ９で入力
信号とされなかった最新の循環情報に対する誤差が算出
される。たとえば、予測脈波伝播時間ＤＴ_RPを決定する
ための複数の関係から出力された複数の出力値と、ＳＤ
９で入力信号とされなかった最新の脈波伝播時間ＤＴ_RP
との誤差が算出される。

【００８９】続くＳＤ１２では、ｍに１が加えられる。
ここで、ｍは上記ＳＤ１１において、それぞれの関係か
らの出力値と実際の循環情報との誤差が算出された回
数、すなわち、上記ＳＤ１１が実行された回数を示して
いる。続くＳＤ１３では、ｍが３以上であるか否かが判
断される。すなわち、ＳＤ１１において算出された誤差
が、予め設定されたそれぞれのニューラルネットワーク
ＮＮについて３つ以上算出されたか否かが判断される。

【００９０】上記ＳＤ１３の判断が否定された場合は、
本ルーチンは一度終了させられ、図１８のメインルーチ
ンに戻る。そして、ＳＣ８において新たな脈波が入力さ
れると、再びこの関係選択ルーチンが繰り返される。そ
の繰り返しにより、ＳＤ１３の判断が肯定されると、Ｓ
Ｄ１４が実行される。

【００９１】そのＳＤ１４では、それぞれのニューラル
ネットワークＮＮ毎にそれぞれ３つ算出された誤差の合
計が最も小さくなる関係が、予測循環情報を決定するた
めの関係として選択され、本ルーチンは終了させられ
る。すなわち、それぞれ複数用意された関係から、それ
ぞれ１つのニューラルネットワークＮＮ₁・ＮＮ₂・Ｎ
Ｎ₃・ＮＮ₄が選択される。なお、それぞれの関係につ
いて算出された誤差を複数必要としたのは、より確実に
最適な関係を選択するためである。

【００９２】それぞれの循環情報について一つの関係が
選択されて図１９の関係選択ルーチンが終了させられる
と、図１８のメインルーチンの繰り返しにおいて、前記
ＳＣ９の判断が肯定されて、図２０に詳しく示す予測血
圧値決定ルーチンが実行される。

【００９３】図２０において、まずＳＥ１乃至ＳＥ６で
は、図１９のＳＤ１乃至ＳＤ６と同様の処理が実行され
る。すなわち、脈波伝播速度情報算出手段６４に対応す
るＳＥ１、心拍周期情報算出手段６６に対応するＳＥ
２、容積脈波面積情報算出手段６８に対応するＳＥ３、
上昇期間算出手段７０に対応するＳＥ４、監視血圧値連
続決定手段１２４に対応するＳＥ５が実行されることに
より、脈波伝播時間ＤＴ _RP、心拍周期ＲＲ、容積脈波面
積比ＶＲ、Ｕ−ｔｉｍｅ、および監視血圧値ＭＢＰが算
出・決定され、それらの情報が、循環情報記憶手段１２
６に対応するＳＥ６において、ＲＡＭ３４の所定の記憶
領域に記憶される。

【００９４】続くＳＥ７では、上記ＳＥ５で決定された
監視血圧値ＭＢＰが、トレンドグラフ形式で表示器３６
に表示される。図２１は、ＳＥ７において表示器３６に
表示される監視血圧値ＭＢＰ₀の一例を示す図であり、
実線がＳＥ７において逐次決定された監視血圧値ＭＢＰ
₀を示している。

【００９５】続くＳＥ８ではｐに１が加えられる。ここ
で、ｐは前回予測監視血圧値ＭＢＰ _n（ｎは自然数）が
決定されてから、何拍経過したかを示す数値である。続
くＳＥ９では、ｐが１０以上となったか否かが判断され
る。この判断が否定された場合は、本ルーチンは終了さ
せられ、図１８のメインルーチンに戻る。そして、メイ
ンルーチンのＳＣ８において新たな脈波が入力される
と、再びこの予測血圧値決定ルーチンが実行される。

【００９６】上記繰り返しにより、ｐの値が１０以上と
なり、ＳＥ９の判断が肯定されると、続くＳＥ１０にお
いて、ｐの値が初期化された後、続くＳＥ１１乃至ＳＥ
１４において、所定拍数後までの１拍毎の予測循環情報
および予測監視血圧値が決定または更新される。従っ
て、１０拍毎に予測監視血圧値ＭＢＰ_nが更新される。
なお、このように１０拍毎に予測監視血圧値ＭＢＰ_nを
更新することとしたのは、１拍毎に予測監視血圧値ＭＢ
Ｐ_nを更新することとすると、計算量が大きくなりす
ぎ、その他の処理が遅延するおそれがあるからである。

【００９７】予測循環情報決定手段１２８に対応するＳ
Ｅ１１では、図１９の関係選択ルーチンにおいて選択さ
れた、予測脈波伝播時間ＤＴ_RPを出力するニューラルネ
ットワークＮＮ₁、予測心拍周期ＲＲを出力するニュー
ラルネットワークＮＮ₂、予測容積脈波面積比ＶＲを出
力するニューラルネットワークＮＮ₃、および予測Ｕ−
ｔｉｍｅを出力するニューラルネットワークＮＮ₄に、
ＲＡＭ３４に記憶されている最新の循環情報から９拍前
までの１０拍分の脈波伝播時間ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・
容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰ
それぞれ入力されて、１拍先の予測脈波伝播時間ＤＴ
_RP1、予測心拍周期ＲＲ₁、予測容積脈波面積比Ｖ
Ｒ₁、予測Ｕ−ｔｉｍｅ₁が決定され、且つ、それら決
定された予測循環情報₁がＲＡＭ３４に記憶される。

【００９８】続く予測血圧値決定手段１３０に対応する
ＳＥ１２では、図１９の関係選択ルーチンにおいて選択
された予測監視血圧値ＭＢＰ_nを出力するニューラルネ
ットワークＮＮ₅に、ＲＡＭ３４に記憶されている最新
の循環情報から９拍前までの１０拍分の脈波伝播時間Ｄ
Ｔ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍ
ｅ・監視血圧値ＭＢＰが入力されて、１拍先の予測監視
血圧値ＭＢＰ₁が決定され、且つ、その決定された予測
監視血圧値ＭＢＰ₁がＲＡＭ３４に記憶される。

【００９９】続く表示手段１３２に対応するＳＥ１３で
は、ＳＥ１１乃至ＳＥ１４の繰り返しにおいて、上記Ｓ
Ｅ１２で決定された予測監視血圧値ＭＢＰ_nが、前記Ｓ
Ｅ７で表示器３６に逐次表示されている監視血圧値ＭＢ
Ｐ₀と同一のグラフ上に表示される。図２１では、点線
が予測監視血圧値ＭＢＰ_nを示している。

【０１００】続くＳＥ１４では、予め設定されたＮ拍数
後までの予測監視血圧値ＭＢＰ_nが決定されたか否かが
判断される。すなわち、Ｎ≧ｎであるか否かが判断され
る。上記Ｎは、たとえば３０拍、６０拍等に決定されて
いる。この判断が否定された場合は、上記ＳＥ１１以下
が繰り返し実行されて、さらに１拍先の予測循環情報お
よび予測監視血圧値ＭＢＰ_nが決定される。すなわち、
前回のＳＥ１１乃至ＳＥ１４の繰り返しにおいて決定さ
れ、且つ記憶された予測循環情報および予測監視血圧値
ＭＢＰ_nを最新の情報として、それらから９拍前までの
１０拍分の（予測）循環情報および（予測）監視血圧値
ＭＢＰが入力信号とされて、その最新の情報のさらに１
拍先の予測循環情報および予測監視血圧値ＭＢＰ_nが決
定される。

【０１０１】このＳＥ１１乃至ＳＥ１４の繰り返しによ
り、上記ＳＥ１４の判断が肯定された場合には、本予測
血圧値決定ルーチンは終了させられ、図１８のメインル
ーチンに戻って、ＳＣ１以下が繰り返し実行される。

【０１０２】上述のように、本実施例によれば、予測循
環情報決定手段１２８（ＳＥ１１）により、関係選択手
段１３４（ＳＤ１４）により予め選択されたニューラル
ネットワークＮＮ_1,2,3,4を用いて、脈波伝播速度情報
算出手段６４（ＳＥ１）・心拍周期情報算出手段６６
（ＳＥ２）・容積脈波面積情報算出手段６８（ＳＥ３）
・上昇期間算出手段７０（ＳＥ４）によって連続的に決
定された、最新のものを含む１０拍分の脈波伝播時間Ｄ
Ｔ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍ
ｅに基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測脈波伝播
時間ＤＴ_RP・予測心拍周期ＲＲ・予測容積脈波面積比Ｖ
Ｒ・予測Ｕ−ｔｉｍｅが逐次決定され、予測血圧値決定
手段１３０（ＳＥ１２）では、関係選択手段１３４（Ｓ
Ｄ１４）により予め選択されたニューラルネットワーク
ＮＮ₅を用いて、脈波伝播速度情報算出手段６４（ＳＥ
１）・心拍周期情報算出手段６６（ＳＥ２）・容積脈波
面積情報算出手段６８（ＳＥ３）・上昇期間算出手段７
０（ＳＥ４）によって決定された実際の脈波伝播時間Ｄ
Ｔ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍ
ｅおよび予測循環情報決定手段１２８（ＳＥ１１）によ
って決定された予測脈波伝播時間ＤＴ_RP・予測心拍周期
ＲＲ・予測容積脈波面積比ＶＲ・予測Ｕ−ｔｉｍｅの少
なくとも一方に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予
測監視血圧値ＭＢＰ_nが逐次決定されるので、今後の血
圧値を正確に予測することができる。

【０１０３】また、本実施例によれば、押圧装置１１０
の圧脈波センサ１０２を押圧する押圧力Ｐが、最適押圧
力制御手段１２０（ＳＣ５）により、圧脈波センサ１０
２により押圧される撓骨動脈８８の一部が略平坦となる
ように予め決定した最適押圧力Ｐ_HDPOに制御され、監視
血圧値連続決定手段１２４（ＳＤ５）により、予め設定
された関係から、圧脈波センサ１０２により出力された
圧脈波の大きさに基づいて生体の監視血圧値ＭＢＰが連
続的に決定され、予測血圧値決定手段１３０（ＳＥ１
２）では、前記循環情報として、監視血圧値連続決定手
段１２４（ＳＤ５）により連続的に決定された監視血圧
値ＭＢＰが用いられて、所定拍数後までの一拍毎の予測
血圧値ＭＢＰ_nが逐次決定される。従って、信頼性のあ
る監視血圧値ＭＢＰが用いられて、所定拍数後までの一
拍毎の予測監視血圧値ＭＢＰ_nが決定されるので、精度
の高い予測監視血圧値ＭＢＰ_nを決定することができ
る。

【０１０４】また、本実施例によれば、循環情報決定手
段として、脈波伝播時間ＤＴ_RPを連続的に算出する脈波
伝播速度情報算出手段６４（ＳＥ１）・心拍周期ＲＲを
連続的に算出する心拍周期情報算出手段６６（ＳＥ２）
・容積脈波面積比ＶＲを連続的に算出する容積脈波面積
情報算出手段６８（ＳＥ３）が用いられていることか
ら、予測血圧値決定手段１３０（ＳＥ１２）によって、
生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる情報のう
ち最もよく生体の血圧値の変動に対応する情報の一つで
ある脈波伝播時間ＤＴ_RP・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・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に基づいて予測推定血圧値ＭＢＰ_nが決
定されるので、予測推定血圧値ＭＢＰ_nの精度が一層高
くなる。

【０１０５】また、本実施例によれば、予測循環情報決
定手段１２８（ＳＥ１１）において用いられる関係は、
脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ
・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰの１０拍分と、それ
らの循環情報のうち最新のものよりも一拍後の循環情報
（脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比Ｖ
Ｒ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰのいずれか一つ）
との関係を学習することにより結合係数が決定されたニ
ューラルネットワークＮＮ_1,2,3,4であることから、上
記循環情報とそれらの予測循環情報との間の関係を表す
複雑な関数を決定する必要がない利点がある。

【０１０６】また、本実施例によれば、予測血圧値決定
手段１３０（ＳＥ１２）において用いられる関係は、脈
波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・
Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰの１０拍分と、それら
の循環情報のうち最新のものよりも一拍後の監視血圧値
ＭＢＰとの関係を学習することにより結合係数が決定さ
れたニューラルネットワークＮＮ₅であることから、上
記循環情報と予測監視血圧値ＭＢＰ_nとの間の関係を表
す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。

【０１０７】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。

【０１０８】たとえば、前述の第１発明が適用された実
施例では、推定血圧値決定手段７４において、循環情報
として、脈波伝播時間ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・容積脈波
面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅの４つが用いられていたが、
これらのうちの３つ以下の情報だけが用いられてもよ
い。すなわち、これらのうちの一つのみ（たとえば脈波
伝播時間ＤＴ_RPのみ）が用いられてもよい。また、上記
以外の循環情報が用いられてもよい。同様に、第２実施
例の予測循環情報決定手段１２８および予測血圧値決定
手段１３０でも、脈波伝播時間ＤＴ_RP・心拍周期ＲＲ・
容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰ
の５つのうちの４つ以下の情報だけが用いられてもよ
い。従って、監視血圧値ＭＢＰが用いられなくてもよ
い。

【０１０９】また、前述の第１の実施例では、推定血圧
値決定手段７４では、連続した１０拍分の循環情報が入
力信号とされていたが、２拍以上の循環情報が入力信号
として用いられれば、推定血圧値ＥＢＰの精度は向上す
るので、２拍以上の循環情報が用いられればよい。ま
た、第２の実施例の、予測循環情報決定手段１２８、お
よび予測血圧値決定手段１３０において入力される循環
情報も、２拍以上であればよい。

【０１１０】また、前述の実施例では、推定血圧値決定
手段７４、予測循環情報決定手段１２８、予測血圧値決
定手段１３０において予め設定された関係は、いずれも
ニューラルネットワークＮＮであったが、ニューラルネ
ットワークＮＮ以外の関係が用いられてもよい。たとえ
ば、所定拍数間の循環情報と推定血圧値ＥＢＰとの関係
を表す一次多項式が予め実験により決定されて、用いら
れてもよい。

【０１１１】また、前述の実施例では、推定血圧値決定
手段７４、予測循環情報決定手段１２８、予測血圧値決
定手段１３０において用いられる予め設定された関係
は、いずれも複数種類用意されていたが、それぞれ一つ
のみが設定されていてもよい。

【０１１２】また、前述の第１実施例では、推定血圧値
ＥＢＰは、一拍毎に決定されていたが、２拍以上の所定
拍数毎に決定されてもよい。また、前述の第２実施例で
は、予測監視血圧値ＭＢＰは、１０拍毎に決定・更新さ
れていたが、１拍毎、または２拍以上の所定拍数毎に決
定・更新されるものであってもよい。

【０１１３】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非観血連続血圧推定装
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
により求められ脈波伝播時間ＤＴ_RP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】図２の推定血圧値決定手段において用いられ
る、予め設定されたニューラルネットワークＮＮの構成
の一例を説明する図である。

【図６】図２の関係選択手段において、複数の関係から
一つの関係を選択するための身長の範囲を示す図であ
る。

【図７】図２の関係選択手段において、複数の関係から
一つの関係を選択するための脈波伝播時間ＤＴと血圧値
ＢＰとの関係の範囲を示す図である。

【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、起動時に実
行される起動時ルーチンを示す図である。

【図９】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、推定血圧値
決定ルーチンを示す図である。

【図１０】図１の実施例において求められた推定血圧値
ＥＢＰが表示器にトレンド表示された例を示す図であ
る。

【図１１】第２発明の一実施例である非観血連続血圧予
測装置の回路構成を説明するブロック線図である。

【図１２】図１１の実施例の圧脈波検出プローブを一部
を切り欠いて説明する拡大図である。

【図１３】図１１の実施例の圧脈波センサにより検出さ
れる圧脈波を例示する図である。

【図１４】図１１の実施例において用いられる対応関係
を例示する図である。

【図１５】図１１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１６】図１５の最適押圧力制御手段において決定さ
れる最適押圧力を説明する図である。

【図１７】図１５の予測循環情報決定手段において用い
られる、予め設定されたニューラルネットワークＮＮの
構成の一例を説明する図である。

【図１８】図１１の実施例の演算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、メインルーチ
ンを示している。

【図１９】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、予測循環
情報および予測監視血圧値を出力するために予め設定さ
れた複数の関係から１つの関係を選択する関係選択ルー
チンである。

【図２０】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、予測血圧
値決定ルーチンを示す図である。

【図２１】図１１の実施例において求められた監視血圧
値および予測監視血圧値が表示器にトレンド表示された
例を示す図である。

【符号の説明】

８：非観血連続血圧推定装置６４：脈波伝播速度情報算出手段（循環情報決定手段）６６：心拍周期情報算出手段（循環情報決定手段）６８：容積脈波面積情報算出手段（循環情報決定手段）７０：上昇期間算出手段（循環情報決定手段）７４：推定血圧値決定手段８０：非観血連続血圧予測装置１０２：圧脈波センサ１１０：押圧装置１２０：最適押圧力制御手段１２４：監視血圧値連続決定手段１２８：予測循環情報決定手段１３０：予測血圧値決定手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】生体の動脈内血圧を非侵襲にて連続的に
推定するための非観血連続血圧推定装置であって、前記生体の循環器から非侵襲にて得られる循環情報を連
続的に決定する循環情報決定手段と、該循環情報決定手段により決定された循環情報のうち、
最新の循環情報を含む所定拍数分の循環情報を用いて、
予め設定された関係から、該最新の循環情報が決定され
た時点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。
【請求項２】生体の動脈内血圧を非侵襲にて連続的に
予測するための非観血連続血圧予測装置であって、前記生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる循環
情報を決定する循環情報決定手段と、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のもの
よりも一拍後の循環情報との予め設定された関係を用い
て、前記循環情報決定手段により実際に決定された所定
拍数分の循環情報に基づいて、所定拍数後までの一拍毎
の予測循環情報を逐次決定する予測循環情報決定手段
と、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のもの
よりも一拍後の血圧値との予め設定された関係を用い
て、前記循環情報決定手段により決定された循環情報お
よび前記予測循環情報決定手段により決定された予測循
環情報の少なくとも一方に基づいて、所定拍数後までの
一拍毎の予測血圧値を逐次決定する予測血圧値決定手段
とを、含むことを特徴とする非観血連続血圧予測装置。
【請求項３】前記生体の動脈から発生する圧脈波を検
出するための圧脈波センサと、該圧脈波センサを前記動脈に向かって押圧する押圧装置
と、前記動脈の血管壁の一部が略平坦となるように予め決定
した最適押圧力で前記押圧装置により前記圧脈波センサ
を押圧させ且つその最適押圧力を維持させる最適押圧力
制御手段と、予め設定された関係から、前記圧脈波センサにより検出
された圧脈波の大きさに基づいて、該生体の監視血圧値
を連続的に決定する監視血圧値連続決定手段とを、さら
に含み、前記予測血圧値決定手段は、前記循環情報として、前記
監視血圧値連続決定手段により連続的に決定された監視
血圧値を少なくとも用いて、所定拍数後までの一拍毎の
予測血圧値を逐次決定するものである請求項２記載の非
観血連続血圧予測装置。