JP2005066087A - 循環器機能判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 脈波から得られる情報量を増加させることができる循環器機能判定装置を提供する。
【解決手段】 被測定者の所定部位を圧迫するカフ１と、所定部位に生じる脈波を検出する圧力検出部３と、カフ１の圧迫圧力を変化させる圧力調整部２と、圧力検出部３及び脈波検出部４により検出された脈波の二次微分波形形状の特徴を数値化することにより、第１の脈波特徴情報を検出する第ｌ脈波特徴量検出部５１と、圧力検出部３により検出された脈波の大きさを圧迫圧力に応じて並べた場合の包絡線形状の特徴から、圧迫圧力の変化に依存する脈波の特徴を示す第２の脈波特徴情報を検出する第２脈波特徴量検出部５２と、第ｌ脈波特徴量検出部５１、第２脈波特徴量検出部５２により検出された、第１、第２の脈波特徴量に基づいて被測定者の循環器機能の状態を判定する循環器機能判定部５３とを備えた。
【選択図】 図１

Description

本発明は、生体から得られる脈波に基づいて生体の状態を解析する循環器機能判定装置に関する。

従来、生体の心拍に同期して生じる振動である脈波の特徴量を用いて動脈硬化等の循環器機能の状態を検査する技術として、例えば脈波の二次微分波形である加速度脈波を用いたものがある。同技術は、一般に指尖の容積脈波を光電センサで捉え、その二次微分波形が動脈硬化等生体の循環器機能を反映していることを用いて循環器機能の状態を検査する技術である。同技術は、脈波センサを測定部位に固定するのに必要な一定圧の所定外圧を脈波検出箇所に加えた状態で発生する脈波を検出して解析するものである。一方、脈波検出箇所に加える外圧を変化させたときに、例えば脈波の振幅の大きさが変化するが、その振幅変化曲線から動脈硬化度に関連した脈波特徴量を抽出するものも知られている（例えば、特許文献１参照。）。
特開平５−３８３３２号公報

ところで、上述のような脈波を解析する技術においては、例えば加速度脈波を用いて検査を行う場合、脈波測定箇所にかかる外圧が一定のため、所定圧における脈波の特徴、いわば静的な特徴量が、動脈硬化により特徴的に変化することを検知するものである。しかし、動脈硬化に関しては、外圧を変化させたときの血管容積の変化を捉えることが血管の実際の力学特性を反映しているため非常に重要であると考えられ、上述のように脈波の静的な特徴について加速度脈波を用いた検査では、十分な検査ができないという不都合があった。

一方、例えば特許文献１に記載の技術の場合、血圧測定時における脈波測定のように外圧を変化させたときの脈波の時系列的変化から脈波の特徴量を得るため、同技術は前記加速度脈波を用いた技術よりも血管の実際の力学特性を反映した特徴量が得られると考えられる。しかし、一般に脈波には血管の状態を含めた循環器機能に関する様々な情報が含まれているとされており、単に脈波の振幅の時系列的変化を分析するだけではその個々の脈波が持っている情報を十分に得ることができないという不都合があった。

本発明は、このような問題に鑑みて為された発明であり、脈波から得られる情報量を増加させることができる循環器機能判定装置を提供することを目的とする。

上述の目的を達成するために、本発明の第１の手段に係る循環器機能判定装置は、被測定者の所定部位を圧迫する圧力印加手段と、前記所定部位に生じる脈波を検出する脈波検出手段と、前記圧力印加手段による圧迫圧力を変化させる圧力制御手段と、前記圧迫圧力を変化させる過程において、前記脈波検出手段により検出された脈波から圧迫圧力の変化に依存しない脈波の特徴を示す第１の脈波特徴情報を検出する第ｌの脈波特徴情報検出手段と、前記圧迫圧力を変化させる過程において、前記脈波検出手段により検出された脈波から圧迫圧力の変化に依存する脈波の特徴を示す第２の脈波特徴情報を検出する第２の脈波特徴情報検出手段と、前記第ｌ、第２の脈波特徴情報検出手段により検出された、第１、第２の脈波特徴情報に基づいて被測定者の循環器機能の状態を判定する循環器機能判定手段とを備えたことを特徴としている。

さらに、上述の循環器機能判定装置において、前記圧力制御手段は、前記圧迫圧力を変化させる過程において、前記圧力印加手段に、前記圧迫圧力を所定の期間、所定の圧力に保持させるものであり、前記第ｌの脈波特徴情報検出手段は、前記圧迫圧力が前記所定の圧力に保持されている間のみ、前記第１の脈波特徴情報を検出するものであり、前記第２の脈波特徴情報検出手段は、前記圧迫圧力が変化する過程において前記圧迫圧力が前記所定の圧力に保持されている間以外で、前記第２の脈波特徴情報を検出するものであることを特徴としている。

また、上述の循環器機能判定装置において、前記脈波検出手段は、前記所定部位より心臓から遠い部位の脈波を検出する遠方脈波検出手段を備え、前記第ｌの脈波特徴情報検出手段は、前記遠方脈波検出手段により検出された脈波から前記第１の脈波特徴情報を検出することを特徴としている。

さらに、上述の循環器機能判定装置において、前記第１の脈波特徴情報検出手段は、前記脈波検出手段により検出された脈波の二次微分波形形状の特徴を数値化したものを前記第１の脈波特徴情報として検出することを特徴としている。

さらに、上述の循環器機能判定装置において、前記第１の脈波特徴情報検出手段は、前記脈波検出手段により検出された脈波波形の振幅として得られる脈圧に対する収縮期後方成分から収縮期前方成分を引いたものの割合を数値化したものを前記第１の脈波特徴情報として検出することを特徴としている。

さらに、上述の循環器機能判定装置において、前記第２の脈波特徴情報検出手段は、前記圧迫圧力の変化に対する脈波の大きさの変化に基づき、脈波形状の特徴を数値化したものを前記第２の脈波特徴情報として検出することを特徴としている。

そして、上述の循環器機能判定装置において、前記被測定者の身体的特性を示すデータの入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けられた前記身体的特性を示すデータに基づいて、前記第１、第２の脈波特徴情報に対してそれぞれ重み付けを行う第１の重み付け手段とをさらに備え、前記循環器機能判定手段は、前記第１の重み付け手段により重み付けされた前記第１、第２の脈波特徴情報に基づいて前記被測定者の循環器機能の状態を判定するものであることを特徴としている。

そして、上述の循環器機能判定装置において、前記脈波検出手段により検出された脈波に基づいて、前記被測定者の血圧を算出する第１の血圧算出手段をさらに備えたことを特徴としている。

さらに、上述の循環器機能判定装置において、前記第１の血圧算出手段は、前記第１の脈波特徴情報及び／又は第２の脈波特徴情報に基づいて、前記算出した血圧を補正することを特徴としている。

そして、上述の循環器機能判定装置において、前記脈波検出手段により検出された脈波に基づいて、前記被測定者の血圧を算出する第２の血圧算出手段をさらに備え、前記第２の血圧算出手段により算出された血圧に基づいて、前記第１、第２の脈波特徴情報に対してそれぞれ重み付けを行う第２の重み付け手段とをさらに備え、前記循環器機能判定手段は、前記第２の重み付け手段により重み付けされた前記第１、第２の脈波特徴情報に基づいて前記被測定者の循環器機能の状態を判定するものであることを特徴としている。

なお、ここで圧迫圧力の変化に依存しない脈波の特徴とは、ある１つの脈波が固有に持っている脈波の特徴あるいは複数の脈波がほぼ共通に示す脈波形状の特徴を定量化したものを意味する。圧迫圧力の変化に依存した脈波の特徴とは、圧迫圧力によって変化する脈波形状の傾向を反映した脈波の特徴を定量化したものである。

このような構成の循環器機能判定装置は、脈波から圧迫圧力の変化に依存しない脈波の特徴を示す第１の脈波特徴情報と、圧迫圧力の変化に依存する脈波の特徴を示す第２の脈波特徴情報とに基づいて、被測定者の循環器機能の状態を判定することができるので、被測定者の脈波から得られる情報量を増加させることができる。

以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その説明を省略する。

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。図１に示す循環器機能判定装置１００は、カフ１、圧力調整部２、圧力検出部３、脈波検出部４、制御部５、及び表示部６を備える。図１において、カフ１は、例えば被測定者の上腕部に巻回された状態で取り付けられている。圧力調整部２は、カフ１を加圧するための加圧ポンプおよびカフ１を減圧するための排気弁を備え、制御部５からの制御信号に応じてカフ１の加減圧を行い、被測定者の上腕部への圧迫圧力を調整する。

圧力検出部３は、例えば圧力センサとＡ／Ｄ変換器とを備え、カフ１の圧力をデジタル信号で示した圧力信号を、脈波検出部４及び制御部５へ出力する。脈波検出部４は、例えば所定のフィルタ回路を備え、例えば圧力検出部３から出力された圧力信号から直流成分等、所定の周波数成分を除去することにより脈波信号を生成する。表示部６は、例えば液晶表示器等からなる表示装置であり、制御部５から出力されたデータに応じて被測定者の脈波から得られた循環器機能に関する情報を表示する。

制御部５は、循環器機能判定装置１００全体の動作を司るもので、例えば循環器機能判定装置１００の動作を制御するための制御プログラム、脈波信号から第１、第２脈波特徴量Ｖ₂を検出するための第１、第２脈波検出プログラム、循環器機能の状態を判定するための判定プログラム等を記憶するＲＯＭ(Read Only Memory)、プログラムの実行中や実行後に生じるデータを一時的に保管するＲＡＭ(Random Access Memory)、及び制御プログラム等をＲＯＭから読み出して実行するＣＰＵ(Central Processing Unit)等から構成される。また、制御部５は、前記第１脈波検出プログラムを実行することにより第１脈波特徴量検出部５１として機能し、前記第２脈波検出プログラムを実行することにより第２脈波特徴量検出部５２として機能し、前記判定プログラムを実行することにより循環器機能判定部５３として機能する。

また、前記ＲＯＭは、例えば、予め、動脈硬化、内皮細胞機能障害、高血圧、末梢血管収縮等の循環器機能に関わる状態と、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂との関係を統計的に調査することにより得られた統計データに基づいて、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂の値に対応して統計的に該当すると推定される循環器機能の状態や各状態の程度を関連付けた判定テーブルデータを記憶している。

第１脈波特徴量検出部５１は、脈波検出部４により生成された脈波信号から圧迫圧力の変化に依存しない第１脈波特徴量Ｖ₁（第１の脈波特徴情報）を算出する。第２脈波特徴量検出部５２は、脈波検出部４により生成された脈波信号から、圧迫圧力の変化に依存した第２脈波特徴量Ｖ₂（第２の脈波特徴情報）を算出する。循環器機能判定部５３は、例えば、前記ＲＯＭに記憶されている判定テーブルデータを参照し、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂に関連付けて記憶されている循環器機能の状態や各状態の程度を判定結果として取得する。

次に、上述のように構成された循環器機能判定装置１００の動作を説明する。図２は、循環器機能判定装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。まず、電源が投入され、図略のスタートスイッチが押下されたことが制御部５によって検出されると、ステップＳＴ１において、制御部５からの制御信号に応じて圧力調整部２によりカフ１が加圧され、上腕部が圧迫される。図３は、上腕動脈を圧迫するカフ１内の圧力変化を示すグラフであり、横軸はカフ１の加圧が開始されてからの経過時間に対応し、縦軸は、圧力検出部３により出力された圧力信号の値に対応している。ステップＳＴ１におけるカフ１の圧力変化を図３の波形２０１に示す。

次に、ステップＳＴ２において、圧力検出部３により、カフ１の圧力が所定の圧力、例えば被測定者の予想される収縮期血圧値より高い所定の圧力に達したことが検出されると、制御部５からの制御信号に応じて圧力調整部２によりカフ１の微速減圧が開始される。ステップＳＴ２におけるカフ１の圧力変化を図３の波形２０２に示す。波形２０２に示すように、カフ１の圧力が微速で減圧される過程で脈波２０３が生じる。

次に、ステップＳＴ３において、波形２０２に対応する圧力信号が圧力検出部３から脈波検出部４へ出力され、脈波検出部４によって、脈波信号が生成される。図４は、微速減圧過程において逐次検出される脈波が、圧力変化に応じて時系列的に変化していく様子、すなわち脈波検出部４によって生成された脈波信号の変化を示すグラフである。図４に示すように、カフ１内の圧力が変化していくに従って検出される脈波も変化していき、脈波の振幅は特徴的な変化を示すが、個々の脈波の波形パターン自体は、所定の圧力範囲内ではほとんど変化しないため、カフ圧が変化していく過程でも個々の脈波の波形パターンが持っている情報を抽出することにより、圧迫圧力の変化に依存しない第１脈波特徴量Ｖ₁を抽出することができる。

図５は、上腕動脈を圧迫するカフ１の微速減圧過程において得られる脈波の振幅を時系列的に、すなわち圧力に応じて並べた時に得られる包絡線の概略を示すグラフである。例えば被測定者の収縮期血圧、拡張期血圧を含む圧力範囲において一定速度で減圧したときに得られる脈波から、脈波の大きさを抽出して時系列的に、すなわち圧迫圧力に応じて並べると、図５に示すような山型の包絡線２０６が得られることが知られている。この場合の脈波の大きさとは例えば個々の脈波の振幅、面積等であり、圧迫圧力の変化に伴って変化することが知られている。この包絡線２０６の形状は、個人によって特徴的なパターンを示し、各種疾患によっても変化することが知られており、例えば、図６（ａ）〜（ｅ）に示すような、包絡線形状パターンがある。

また前記包絡線形状パターンには、圧迫圧力を変化させたときの血管容積変化が反映されている。すなわち、血管の実際の力学特性を反映していることから、特に動脈硬化の程度を反映していると考えられる。従って、脈波の振幅の圧迫圧力変化に基づく脈波パターンの特徴を数値化した第２脈波特徴量Ｖ₂により、血管の力学特性を反映した動脈硬化度を主体とした循環器機能を測定できると考えられる。例えば、図６（ａ）の包絡線形状パターンよりは図６（ｃ）の包絡線形状パターンの方が、圧迫圧力が変化した時の血管の容積変化が少なく、動脈硬化が進行していると考えられる。

本発明者は、上述のように、脈波から圧迫圧力の変化に依存しない特徴量と、圧迫圧力の変化に依存した特徴量を検出することができ、しかも両特徴量が循環器機能に関して異なる側面を反映した特徴量であることを見出した。本発明はかかる知見に基づいてなされたものである。

次に、ステップＳＴ４において、脈波検出部４により生成された脈波信号波形から、第１脈波特徴量検出部５１によって、脈波の二次微分波形形状、すなわち加速度脈波の特徴が数値化され、脈波信号から圧迫圧力の変化に依存しない第１脈波特徴量Ｖ₁が抽出される。図７は、脈波検出部４により生成された脈波信号波形２０４と、脈波信号波形２０４に基づき第１脈波特徴量検出部５１によって生成された加速度脈波２０５とを示すグラフである。

一般に、脈波には生体の循環器機能の状態を含む多数の情報が含まれていると言われており、その情報が脈波形状に反映されていることから、従来から脈波形状を分析する試みが行われてきた。その中でも、加速度脈波という技術は、図７に示すように元の脈波を二次微分することにより、脈波形状のわずかな変曲点を明瞭化させ、特徴化する技術である。

加速度脈波は、図８に示す波形Ａ〜Ｇのように特徴的な波形を示し、加齢に伴って二次微分波形の形状が変化していくことが知られている。また、加速度脈波２０５の特徴を、図７に示すピークａからピークｅまでの５つのピークの波高比等を用いて定量化する技術も広く知られており、その指標の有効性が、臨床試験でも確認されている。例えば、ピークａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅの波高値をそれぞれｈａ、ｈｂ、ｈｃ、ｈｄ、ｈｅとすると、各波高値の比率を表す波高比であるｈｂ／ｈａやｈｄ／ｈａあるいは（ｈｂ−ｈｃ−ｈｄ−ｈｅ）／ｈａなどは血管の伸展性や血液循環状態を表すとされる。

一般には、加速度脈波の特徴量は、指尖部で光電式容積脈波計を用いて計測された脈波を二次微分して得られた波形を解析して得られるものであるが、本実施例のように、例えば上腕部で圧迫圧力を変化させながらカフ圧力により計測された脈波を二次微分した加速度脈波２０５からも同様の特徴量を抽出でき、その特徴量は動脈硬化等生体の循環器機能を反映している。また、圧迫圧力が変化する過程においても、所定の範囲においては安定した脈波形状が得られ、ほぼ同一の波形パターンを示す。従って、圧迫圧力が変化する過程で得られる脈波からも、圧迫圧力の変化に依存しない個別の脈波が持っている情報を得ることが可能である。

そこで、ステップＳＴ４において、具体的には、第１脈波特徴量検出部５１によって、脈波信号波形２０４が二次微分されて生成された加速度脈波２０５から、第１脈波特徴量Ｖ₁＝（ｈｂ−ｈｃ−ｈｄ−ｈｅ）／ｈａとして算出される。なお、このとき第１脈波特徴量検出部５１は、予め定められた所定の条件に基づき抽出された、安定した脈波に基づいて第１脈波特徴量Ｖ₁を算出することが望ましい。例えば被測定者の拡張期血圧を推定して拡張期血圧付近の安定した脈波のみを抽出することにより、安定した脈波から第１脈波特徴量Ｖ₁を算出することができる。

なお、脈波信号波形２０４を二次微分する場合、ノイズが強調されてしまう等、ノイズの影響を受けやすいため、カフ１の圧力を検出するためのサンプリング周波数を例えば通常の自動血圧計等よりも高めに設定し、ノイズ除去フィルタを用いる等の処理によりノイズの影響を低減することが望ましい。

また、第１脈波特徴量Ｖ₁として、加速度脈波２０５の特徴を波高比により数値化する例を示したが、二次微分波形の特徴を表す指標であれば上記の波高比に限られたものではなく、例えば各ピークの時間情報や波形の特徴点での傾きなど他の指標を第１脈波特徴量Ｖ₁として用いてもよい。

また、例えば拡張期血圧付近の安定した脈波のみから脈波特徴量を抽出する、あるいは、収縮期血圧、拡張期血圧、平均血圧相当時の脈波のみから脈波特徴量を抽出する、あるいは、脈波振幅が最も大きい値を示す場合の脈波等、特徴的な脈波のみから脈波特徴量を抽出する等の方法により、個別の脈波が持っている被測定者の循環器機能を反映した情報を抽出してもよい。

また、ステップＳＴ４において、第１脈波特徴量検出部５１は、第１脈波特徴量としてＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）として知られている指標を算出する構成としてもよい。具体的には、第１脈波特徴量検出部５１は、第１脈波特徴量Ｖ₁として、脈圧に対する収縮期後方成分から収縮期前方成分を引いたものの割合を、第１脈波特徴量Ｖ₁として数値化する。図９は、ＡＩの算出方法を説明するためのグラフである。図９に示すように、最高血圧と最低血圧の差である脈圧ＰＰと、収縮期後方成分Ｐ２から収縮期前方成分Ｐ１を減算したΔＰとから、ＡＩ＝｛（Ｐ２−Ｐ１）／ＰＰ｝×１００＝（ΔＰ／ＰＰ）×１００として算出される。

ＡＩは、左心室からの血液駆出によって生ずる駆動圧波に対する反射波の割合を定量化した指標であり、加齢、高血圧、動脈硬化、末梢血管収縮などにより上昇することが知られている。また、動脈硬化初期段階に起こる内皮細胞機能障害を反映しているとされており、同指標を第１脈波特徴量Ｖ₁として用いることにより早期に動脈硬化を検出することができる。

なお、第１脈波特徴量Ｖ₁としては、加速度脈波の特徴量やＡＩに限らず、他の特徴量を用いてもよい。脈波の叩打波と反跳波の２つの波の高さの比で、動脈系の弾性を示す指標とされる公知のＥＩ（Ｅｌａｓｔｉｃ Ｉｎｄｅｘ）を用いてもよいし、また脈波の主成分分析による分析結果等を用いてもよい。また、本発明の主眼とする所は、異なる側面から循環器機能の状態を判定することにあるので、二次微分波形から得られる特徴量を、例えば図８に示すような波形パターン分類を用いて、パターンＣという分類名称を、第１脈波特徴量Ｖ₁の替わりに用いてもよい。

次に、ステップＳＴ５において、第２脈波特徴量検出部５２によって、脈波の大きさの時系列的圧力変化に基づく脈波パターンの特徴を数値化した特徴量が、圧迫圧力の変化に依存した第２脈波特徴量Ｖ₂として算出される。具体的には、脈波検出部４により生成された図４に示す脈波信号に基づいて、第２脈波特徴量検出部５２によって、各脈波信号の振幅値が算出される。そして、第２脈波特徴量検出部５２によって、横軸をカフ１の圧迫圧力、縦軸を脈波の振幅とする２次平面上に各脈波信号の振幅値がプロットされ、図５に示す山形の包絡線２０６が生成される。

さらに、第２脈波特徴量検出部５２によって、図６（ａ）に示すように包絡線２０６の所定位置における幅Ｗや高さＨ、特徴点の傾きθ、面積Ｓ、ピークの数Ｎ（例えば、図６（ｄ）の包絡線形状パターンではＮ＝２となる）などをパラメータとして、第２脈波特徴量Ｖ₂が算出される。第２脈波特徴量Ｖ₂としては、包絡線２０６から抽出された複数のパラメータをそのまま用いて、例えば、第２脈波特徴量Ｖ₂＝（Ｗ，Ｈ，θ，Ｓ，Ｎ）のように表してもよく、あるいは所定の演算式を用いて各パラメータＷ，Ｈ，θ，Ｓ，Ｎに演算処理を施したものを第２脈波特徴量Ｖ₂としてもよい。また、パラメータＷ，Ｈ，θ，Ｓ，Ｎをすべて用いる必要はなく、これらパラメータの一部、例えば幅Ｗと高さＨとを第２脈波特徴量Ｖ₂としてもよい。

なお、第２脈波特徴量Ｖ₂として用いられるパラメータは、脈波パターンの特徴を表す指標であればよく、高さＨ、特徴点の傾きθ、面積Ｓ、ピークの数Ｎに限られない。例えば、例えば各特徴点の時間・位置情報や傾きの変化率など他の指標を第２脈波特徴量Ｖ₂として用いてもよい。

また、本発明の主眼とする所は、異なる側面から循環器機能の状態を判定することにあるので、脈波の大きさの時系列的変化に基づく脈波パターンから得られる特徴量を、例えば図６に示すような波形パターン分類を用いて、例えばパターン（ｃ）という分類名称を、第２脈波特徴量Ｖ₂の替わりに用いてもよい。

なお、ステップＳＴ４とステップＳＴ５とは、時間的に平行して処理されてもよい。

次に、ステップＳＴ６において、循環器機能判定部５３によって、前記ＲＯＭに記憶されている判定テーブルデータに基づいて、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂に関連付けて記憶されている循環器機能の状態や各状態の程度が判定結果として読み出される。例えば、循環器機能判定部５３によって、第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量Ｖ₂の値に応じて、被測定者の循環器機能の状態が、「重度の動脈硬化」あるいは「軽度の内皮細胞機能障害」等と判定されたり、動脈硬化度として表されたりする。

なお、循環器機能判定部５３は、圧迫圧力の変化に依存しない第１脈波特徴量Ｖ₁と圧迫圧力の変化に依存した第２脈波特徴量Ｖ₂とを比較することにより所定の循環器機能に関する状態を判定するようにしてもよい。

例えば、圧迫圧力の変化に依存しない第１脈波特徴量Ｖ₁として、脈波の二次微分波形から得られる特徴量として一般に知られている前述の波高比（ｈｂ−ｈｃ−ｈｄ−ｈｅ）／ｈａを用いる場合、波高比（ｈｂ−ｈｃ−ｈｄ−ｈｅ）／ｈａには、若年者からの動脈硬化度が反映されており、３０代から５０代にかけての高血圧が反映されている。そして、３０代から５０代にかけての高血圧の主な原因は末梢血管の異常であると考えられているので、波高比（ｈｂ−ｈｃ−ｈｄ−ｈｅ）／ｈａにも末梢血管の異常が反映されていると考えられる。従って、第１脈波特徴量Ｖ₁＝（ｈｂ−ｈｃ−ｈｄ−ｈｅ）／ｈａとすれば、第１脈波特徴量Ｖ₁に末梢血管の異常が反映される。

一方、圧迫圧力の変化に依存した第２脈波特徴量Ｖ₂として、例えば、山型の包絡線２０６の形状から得られるパラメータを用いた場合、包絡線２０６の形状から、第２脈波特徴量Ｖ₂として、最高血圧と最低血圧の差である脈圧を反映した特徴量を算出することができる。また、脈圧は特に高齢者の動脈硬化症に関連した値であるので、第２脈波特徴量Ｖ₂もまた、特に高齢者の動脈硬化症を反映した値になる。さらに、高齢者に見られる脈圧の増大は、前記末梢血管の異常とともに、大動脈の伸展性の低下が加わった状態を反映していると考えられているため、第２脈波特徴量Ｖ₂は大動脈の伸展性を反映した指標になると考えられる。

従って、第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量Ｖ₂とを比較することにより、例えば、第１脈波特徴量Ｖ₁の異常度合いが大きければ末梢血管の異常と判定し、第２脈波特徴量Ｖ₂の異常度合いが大きければ大動脈の伸展性が低下していると判定するようにしてもよい。

また、第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量Ｖ₂とをパラメータとして演算処理を施した結果等に基づいて、循環器機能の状態を判定する構成としてもよい。第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量Ｖ₂とを比較したりパラメータとして演算処理を施したりする場合、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂が数値化されているため、比較等の演算処理を行うことが容易である。

また、圧迫圧力の変化に依存しない特徴情報、及び圧迫圧力の変化に依存した特徴情報が、第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂の替わりにパターンＣ、パターン（ｃ）等の分類名称で示されている場合には、前記判定テーブルデータをこの分類名称に関連付けられたデータとすることにより、循環器機能判定部５３が、第１脈波特徴量検出部５１及び第２脈波特徴量検出部５２から得られた分類名称に基づいて前記判定テーブルデータを参照し、循環器機能の状態や各状態の程度を判定する構成としてもよい。

次に、ステップＳＴ７において、制御部５からの制御信号に応じて圧力調整部２によりカフ１が急速排気され、カフ１が減圧されて被測定者の上腕部の圧迫が解除される。そして、ステップＳＴ８において、循環器機能判定部５３によって、循環器機能の状態の判定結果を示すデータが表示部６へ出力され、表示部６によって、循環器機能の状態の判定結果が表示される。

以上、ステップＳＴ１〜ＳＴ８の動作により、循環器機能に関して脈波の異なる側面から評価することができるとともに、カフ１、圧力調整部２、圧力検出部３、及び脈波検出部４を、圧迫圧力の変化に依存しない脈波の特徴を示す情報である第１脈波特徴量Ｖ₁と、圧迫圧力の変化に依存した脈波の特徴を示す情報である第２脈波特徴量Ｖ₂とを取得するための脈波検出手段として共通に用いることができるため、簡便でしかも得られる情報の多い循環器機能判定装置１００を提供することができる。

なお、脈波を検出する場所は上腕部に限定するものではなく、手首等他の部位でもよい。また、カフ１の圧力信号ではなく、例えばカフ１内に設置された光電センサによって得られる脈波信号を用いて同様の脈波特徴量を検出しても良く、脈波信号の取得手段によって限定されるものではない。

また、ステップＳＴ２，ＳＴ３において、カフ１の圧力が所定の圧力が被測定者の予想される収縮期血圧値より高い所定の圧力に達した後、カフ１の微速減圧過程において脈波信号が生成される例を示したが、例えばカフ１の圧力が所定の圧力が被測定者の予想される収縮期血圧値より低い所定の圧力からカフ１の圧力を微速で加圧する過程において、脈波信号を検出する構成としてもよい。図１０に、カフ１の圧力を微速加圧して脈波を検出する場合におけるカフ１の圧力の時間変化の一例を示す。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２の実施の形態による循環器機能判定装置１００ａについて説明する。図１１は、本発明の第２の実施の形態による循環器機能判定装置１００ａの構成の一例を説明するためのブロック図である。図１１に示す循環器機能判定装置１００ａと図１に示す循環器機能判定装置１００とでは、下記の点で異なる。すなわち、図１１に示す循環器機能判定装置１００ａでは、圧力調整部２ａが、制御部５からの制御信号に応じてカフ１の圧迫圧力を一定に保持する圧力保持部７を備える。そして、第１脈波特徴量検出部５１は、カフ１の圧迫圧力が一定に保持された状態で、圧力検出部３及び脈波検出部４により生成された脈波信号から、第１脈波特徴量Ｖ₁を算出する。その他の構成は図１に示す循環器機能判定装置１００と同様であるので、以下本実施形態の動作について説明する。

図１２は、循環器機能判定装置１００ａの動作の一例を示すフローチャートである。また、図１３は、上腕動脈を圧迫するカフ１内の圧力変化を示すグラフである。まず、ステップＳＴ２０からステップＳＴ２２までは、図２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ３までと同様であるのでその説明を省略する。次に、ステップＳＴ２３において、カフ１が減圧されていく際の脈波２１１に応じて圧力検出部３から圧力信号が出力される。そして、当該圧力信号に応じて脈波検出部４により生成された脈波信号から、第２脈波特徴量検出部５２によって、圧迫圧力の変化に依存した第２脈波特徴量Ｖ₂が算出される。

次に、制御部５からの制御信号に応じて、圧力調整部２によって、カフ１を完全に排気してしまうのではなく、カフ１の圧力が、例えば被測定者の拡張期血圧程度の圧力に調整される（ステップＳＴ２４）。そして、制御部５からの制御信号に応じて圧力保持部７によりカフ圧が前記調整した圧力で一定時間保持され（ステップＳＴ２５）、圧力が一定に保持された状態での脈波２１２に応じて圧力検出部３から出力された圧力信号に応じて脈波検出部４により脈波信号が生成される（ステップＳＴ２６）。ステップＳＴ２６においては、カフ１を被測定者の拡張期血圧程度の圧力で保持した場合に安定した脈波が得られるため、カフ圧を拡張期血圧程度に保持して脈波を検出している。

次に、ステップＳＴ２７において、図２に示すステップＳＴ４と同様にして、脈波検出部４により生成された脈波信号から、第１脈波特徴量検出部５１によって、第１脈波特徴量Ｖ₁が算出され、ステップＳＴ２８において、図２に示すステップＳＴ６と同様にして、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂とに基づき、循環器機能判定部５３によって、循環器機能の状態が判定される。

次に、ステップＳＴ２９において、制御部５からの制御信号に応じて圧力調整部２によりカフ１が急速排気され、カフ１が減圧されて被測定者の上腕部の圧迫が解除される。そして、ステップＳＴ３０において、循環器機能判定部５３によって、循環器機能の状態の判定結果を示すデータが表示部６へ出力され、表示部６によって、循環器機能の状態の判定結果が表示される。

以上、ステップＳＴ２０〜ＳＴ３０の動作により、圧迫圧力が一定にされた状態で検出された脈波から圧迫圧力の変化に依存しない脈波特徴情報である第１脈波特徴量Ｖ₁が得られるので、脈波特徴情報をより精度良く検出でき、より正確に循環器機能の状態を判定することができる。

なお、圧迫圧力の変化に依存した第２脈波特徴量Ｖ₂を算出するためにカフ１を減圧していく過程で脈波２１１を検出する例を示したが、図１４のフローチャート、図１５のカフ圧力の時間変化図に示すように、カフを加圧していく過程で圧迫圧力の変化に依存した脈波特徴量を検出するための脈波を検出してもよい。その場合、まず、ステップＳＴ３３〜ＳＴ３６において、被測定者の拡張期血圧程度の圧力でカフ１の圧迫圧力を保持した状態で脈波２１２が検出され、この脈波２１２に基づいて圧迫圧力の変化に依存しない第１脈波特徴量Ｖ₁が算出される。そして、ステップＳＴ３７〜ＳＴ４１においてカフ１の圧迫圧力が調整されて、圧迫圧力の変化に依存した脈波特徴情報を検出するのに十分な圧力範囲でカフ１を加圧させると共に脈波を検出し、圧迫圧力の変化に依存した第２脈波特徴量Ｖ₂を算出し、算出された第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂に基づき、循環器機能の状態が判定される構成としてもよい。

また、測定時間短縮のために、カフを途中で排気せずに２つの脈波特徴情報を検出する例を示したが、カフ１を途中で排気し、それぞれ別々に２つの脈波特徴量を検出してもよい。その場合には、カフ圧の変化は、図３あるいは図１０と、図１６とが組み合わされた変化を示すことになる。

また、第１の実施形態と、第２の実施形態とを組み合わせ、２種類の測定モードを選択可能にし、短時間で測定したい場合は、圧力を変化させる過程でのみ脈波を検出する第１の実施形態による測定モードを選択し、より正確に測定したい場合には、圧力を保持した状態および圧力を変化させる過程で脈波を検出する第２の実施形態による測定モードを選択できるような構成にしてもよい。

（第３実施形態）
次に、本発明の第３の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｂについて説明する。図１７は、本発明の第３の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｂの構成の一例を説明するためのブロック図である。図１７に示す循環器機能判定装置１００ｂと図１に示す循環器機能判定装置１００とでは、下記の点で異なる。すなわち、図１７に示す循環器機能判定装置１００ｂは、脈波計８と、末梢脈波検出部９とをさらに備える。また、制御部５ｂは、第１脈波特徴量記憶部５４をさらに備える。

その他の構成は図１に示す循環器機能判定装置１００と同様であるので、以下本実施の形態の特徴的な点について説明する。

脈波計８は、例えば加速度脈波の計測に用いられる脈波計として一般に用いられている脈波センサであり、例えば光電センサから構成されている。脈波計８は、被測定者の指尖に取り付けられており、例えば、指尖に加えられる圧力が一定の状態で発生する脈波を検出する。末梢脈波検出部９は、脈波計８からのセンサ出力信号から、指尖における脈波を示す末梢脈波信号を生成し、第１脈波特徴量検出部５１へ出力する。

第１脈波特徴量検出部５１は、算出した第１脈波特徴量Ｖ₁を示すデータを第１脈波特徴量記憶部５４へ出力する。第１脈波特徴量記憶部５４は、第１脈波特徴量検出部５１から得られた第１脈波特徴量Ｖ₁を記憶する記憶部である。

次に、図１７に示す循環器機能判定装置１００ｂの動作を説明する。図１８は、循環器機能判定装置１００ｂの動作の一例を示すフローチャートである。まず、脈波計８が、被測定者の指尖に取り付けられた状態で、脈波計８によって、被測定者の指尖の脈波に応じたセンサ出力信号が末梢脈波検出部９へ出力され、末梢脈波検出部９からセンサ出力信号に応じた末梢脈波信号が、第１脈波特徴量検出部５１へ出力される（ステップＳＴ５１）。そして、ステップＳＴ５２において、図２のステップＳＴ４と同様にして、第１脈波特徴量検出部５１により第１脈波特徴量Ｖ₁が算出され、ステップＳＴ５３において、第１脈波特徴量検出部５１からの第１脈波特徴量Ｖ₁を示すデータが第１脈波特徴量記憶部５４によって記憶される。

これにより、まだカフ１が加圧されていない状態で、上腕部より末梢にある指尖から脈波を検出することができるので、カフ１の加圧により上腕部が圧迫されて脈波計８により検出される脈波形状に影響することを避けることができる。

次に、ステップＳＴ５４〜ＳＴ５６、及びステップＳＴ５７において、図２のステップＳＴ１〜ＳＴ３、及びステップＳＴ５と同様にして第２脈波特徴量Ｖ₂が算出される。そして、循環器機能判定部５３によって、第１脈波特徴量記憶部５４により記憶されている第１脈波特徴量Ｖ₁が読み出され（ステップＳＴ５８）、ステップＳＴ５９において、図２のステップＳＴ６と同様にして、第１脈波特徴量記憶部５４から読み出された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂とに基づき、循環器機能判定部５３によって、循環器機能の状態が判定される。

次に、ステップＳＴ６０において、制御部５ｂからの制御信号に応じて圧力調整部２によりカフ１が急速排気され、カフ１が減圧されて被測定者の上腕部の圧迫が解除される。そして、ステップＳＴ６１において、循環器機能判定部５３によって、循環器機能の状態の判定結果を示すデータが表示部６へ出力され、表示部６によって、循環器機能の状態の判定結果が表示される。

以上、ステップＳＴ５１〜ＳＴ６１の動作により、被測定者の指尖に取り付けられた脈波計８によって検出された末梢脈波からは末梢血液循環に関する情報が得られ、被測定者の上腕部に取り付けられたカフ１によって検出された上腕脈波からは血管の力学特性を反映した情報が得られることになり、多角的な循環器機能の評価が可能となる。

なお、先に末梢脈波を計測すると共に末梢脈波から得られた第１脈波特徴量Ｖ₁を第１脈波特徴量記憶部５４に記憶しておく例を示したが、先に上腕脈波を計測して第２脈波特徴量Ｖ₂を記憶しておき、末梢脈波を計測後に上腕脈波から得られた第２脈波特徴量Ｖ₂を呼び出す構成にしてもよい。

また、カフ１と脈波計８とをそれぞれ左右異なる腕に取り付けることとすれば、ステップＳＴ５１，ＳＴ５２と、ステップＳＴ５４〜ＳＴ５７とを時間的に平行に行う構成としてもよい。

（第４実施形態）
次に、本発明の第４の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｃについて説明する。図１９は、本発明の第４の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｃの構成の一例を説明するためのブロック図である。図１９に示す循環器機能判定装置１００ｃと図１に示す循環器機能判定装置１００とでは、下記の点で異なる。すなわち、図１９に示す循環器機能判定装置１００ｃでは、制御部５ｃは、第３脈波特徴量生成部５５をさらに備える。その他の構成は図１に示す循環器機能判定装置１００と同様であるので、以下本実施の形態の特徴的な点について説明する。

第３脈波特徴量生成部５５は、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂とに基づいて、圧迫圧力の変化に依存しない脈波特徴量と圧迫圧力の変化に依存した脈波特徴量とを両方とも反映させた第３脈波特徴量Ｖ₃を示すデータを、循環器機能判定部５３ｃへ出力する。

また、制御部５ｃが備えるＲＯＭに記憶されている判定テーブルデータには、第３脈波特徴量Ｖ₃と、循環器機能の状態や各状態の程度とが関連付けて記憶されている。循環器機能判定部５３ｃは、第３脈波特徴量生成部５５から出力された第３脈波特徴量Ｖ₃に基づいて生体の循環機能を判定する。具体的には、循環器機能判定部５３ｃは、第３脈波特徴量生成部５５から出力された第３脈波特徴量Ｖ₃に基づいて前記判定テーブルデータを参照し、循環器機能の状態や各状態の程度を判定したり、第３脈波特徴量Ｖ₃を、循環器機能レベルやスコア等、循環器機能の状態や、各状態の程度を表す指標としたりする。

次に、図１９に示す循環器機能判定装置１００ｃの動作を説明する。図２０は、循環器機能判定装置１００ｃの動作の一例を示したフローチャートである。まず、ステップＳＴ７１からステップＳＴ７５までは、図２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ５までと同様であるのでその説明を省略する。

次に、ステップＳＴ７６において、第３脈波特徴量生成部５５によって、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂とに基づいて、第３脈波特徴量Ｖ₃が生成される。例えば、ａ₀，ａ₁，ａ₂を所定の定数とすると、第３脈波特徴量Ｖ₃＝ａ₀＋（ａ₁×Ｖ₁）＋（ａ₂×Ｖ₂）とし、第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量Ｖ₂とが反映された値として、第３脈波特徴量Ｖ₃が算出される。

第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂は、所定の循環器機能に関係した特徴量であり、しかもＶ₁，Ｖ₂がそれぞれ異なる側面から循環器機能を捉えているため、Ｖ₁とＶ₂との間には、強い相関関係が存在しない。従って、ａ₀，ａ₁，ａ₂を適当な値に定めることにより、第３脈波特徴量Ｖ₃を、第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂を単独で用いるよりも総合的に循環器機能を反映した特徴量とすることができる。

次に、ステップＳＴ７７において、循環器機能判定部５３ｃにより、制御部５ｃが備えるＲＯＭに記憶されている判定テーブルデータに基づいて、第３脈波特徴量生成部５５から出力された第３脈波特徴量Ｖ₃に関連付けて記憶されている循環器機能の状態や各状態の程度が判定結果として読み出されたり、第３脈波特徴量Ｖ₃が、循環器機能レベルやスコア等、循環器機能の状態や各状態の程度を表す指標とされたりする。

以降、ステップＳＴ７８，ＳＴ７９の動作は、図２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ７，ＳＴ８と同様であるのでその説明を省略する。

以上、ステップＳＴ７１〜ＳＴ７９の動作により、循環器機能の状態や各状態の程度を、被測定者に循環器機能レベルやスコアなどのただ１つの指標で表し、提示することができるので、循環器機能を総合的に判断し集約した非常に有効な指標を被測定者にわかりやすく提示することができる。

（第５実施形態）
次に、本発明の第５の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｄについて説明する。図２１は、本発明の第５の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｄの構成の一例を説明するためのブロック図である。図２１に示す循環器機能判定装置１００ｄと図１９に示す循環器機能判定装置１００ｃとでは、下記の点で異なる。すなわち、図２１に示す循環器機能判定装置１００ｄは、個人情報入力部１０をさらに備える。また、循環器機能判定装置１００ｄにおける制御部５ｄは、循環器機能判定装置１００ｃにおける制御部５ｃが備える第３脈波特徴量生成部５５の代わりに脈波特徴量重み付け部５６を備える。その他の構成は図１９に示す循環器機能判定装置１００ｃと同様であるので、以下本実施の形態の特徴的な点について説明する。

個人情報入力部１０は、例えば液晶タッチパネルや、キースイッチ等から構成される操作部であり、被測定者からの操作入力を受け付けて、被測定者の年齢、性別、身長、体重等の身体的特性を示すデータを取得すると共に脈波特徴量重み付け部５６へ出力する。なお、個人情報入力部１０は、例えば体重計や身長計を備え、体重計、身長計で計測された体重、身長を示す身体特性データを取得する構成であってもよい。

脈波特徴量重み付け部５６は、個人情報入力部１０から出力された被測定者の年齢、性別等の特性に応じて、第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂それぞれに対する重みを表す重み付けデータを生成し、その重み付けデータを循環器機能判定部５３ｄへ出力する。循環器機能判定部５３ｄは、脈波特徴量重み付け部５６からの重み付けデータに基づいて、第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂をそれぞれ重み付けし、さらに重み付けした第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂に基づいて被測定者の循環器機能の状態を判定する。

また、制御部５ｄが備えるＲＯＭは、例えば、予め、被測定者の年齢、性別、身長、体重等の身体的特性を示す身体特性データと、動脈硬化、内皮細胞機能障害、高血圧、末梢血管収縮等の循環器機能に関わる状態と、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂との間の関係を統計的に調査することにより得られた統計データに基づいて、前記身体特性データに応じた循環器機能に関わる状態への、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂の相関関係の大きさを、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂の重み付けデータａ₁、ａ₂として関連付けた重み付けテーブルデータを記憶している。

次に、図２１に示す循環器機能判定装置１００ｄの動作を説明する。図２２は、循環器機能判定装置１００ｄの動作の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳＴ８１において、被測定者が個人情報入力部１０を用いて年齢、性別、身長、体重等の身体的特性を示すデータを入力すると、個人情報入力部１０によってこれらの身体的特性を示すデータが、受け付けられると共に脈波特徴量重み付け部５６へ出力される。

次に、ステップＳＴ８２において、脈波特徴量重み付け部５６により、個人情報入力部１０からの身体的特性を示すデータに基づいて、例えば、第１脈波特徴量Ｖ₁の重み付けデータがａ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂の重み付けデータがａ₂として算出される。具体的には、脈波特徴量重み付け部５６によって、制御部５ｄが備えるＲＯＭに記憶されている重み付けテーブルデータが参照され、重み付けテーブルデータにより身体的特性を示すデータと関連付けて記憶されている重み付けデータａ₁，ａ₂が取得される。そして、重み付けデータａ₁，ａ₂が脈波特徴量重み付け部５６から循環器機能判定部５３ｄへ出力される。

次に、ステップＳＴ８３〜ＳＴ８７は、図２０に示すフローチャートにおけるステップＳＴ７１〜ＳＴ７５と同様であるのでその説明を省略する。そして、ステップＳＴ８８において、循環器機能判定部５３ｄによって、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と、第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂と、脈波特徴量重み付け部５６から出力された重み付けデータａ₁，ａ₂とに基づいて、第３脈波特徴量Ｖ₃が生成される。例えば、ａ₀を所定の定数とすると、第３脈波特徴量Ｖ₃＝ａ₀＋（ａ₁×Ｖ₁）＋（ａ₂×Ｖ₂）とし、第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量Ｖ₂とがそれぞれ重み付けデータａ₁，ａ₂により重み付けされた第３脈波特徴量Ｖ₃が算出される。

さらに、循環器機能判定部５３ｄによって、制御部５ｄが備えるＲＯＭに記憶されている判定テーブルデータに基づいて、第３脈波特徴量Ｖ₃に関連付けて記憶されている循環器機能の状態や各状態の程度が判定結果として読み出されたり、第３脈波特徴量Ｖ₃が、循環器機能レベルやスコア等、循環器機能の状態や各状態の程度を表す指標とされたりする。

なお、循環器機能判定部５３ｄは、第３脈波特徴量Ｖ₃を算出するものに限られず、第１脈波特徴量Ｖ₁と、第２脈波特徴量Ｖ₂とをそれぞれ重み付けデータａ₁，ａ₂に応じて重み付けすると共に、それぞれ重み付けされた第１脈波特徴量Ｖ₁と、第２脈波特徴量Ｖ₂とに応じて被測定者の循環器機能の状態を判定する構成であってもよい。

以降、ステップＳＴ８９，ＳＴ９０の動作は、図２０に示すフローチャートにおけるステップＳＴ７８，ＳＴ７９と同様であるのでその説明を省略する。以上、ステップＳＴ８１〜ＳＴ９０の動作により、身体的特性を示すデータに基づいて、被測定者の循環器機能の状態が判定される。

上述のように、第２脈波特徴量Ｖ₂として、山型の包絡線２０６の形状から得られるパラメータを用いた場合、脈圧を反映した第２脈波特徴量Ｖ₂を得ることが可能であり、脈圧は特に高齢者の動脈硬化症に関連した値であるので、第２脈波特徴量Ｖ₂も特に高齢者の動脈硬化症を反映した値になる一方、若年者の動脈硬化度は十分に反映されない。

また、第１脈波特徴量Ｖ₁として、例えば、脈波の二次微分波形から得られる特徴量として一般に知られている加速度脈波加齢指数を用いれば、若年者からの動脈硬化度を反映した特徴量を得ることができるが、包絡線２０６の形状から得られるパラメータを用いた第２脈波特徴量Ｖ₂と比較すると、高齢者の動脈硬化度が反映される程度が少ない。

従って、例えば年齢に応じて重み付けデータａ₁，ａ₂を設定することにより、より正確に循環器機能を判定することができる。他の身体的特性についても同様に、特性に応じてより循環器機能を反映している特徴量の重みを大きくすることにより、循環器機能状態の判定の正確さを向上させることができる。

なお、ステップＳＴ８１において、個人情報入力部１０は、被測定者の身体特性データを、当該被測定者を特定するためのＩＤ情報と関連付けて記憶する構成とし、被測定者からのＩＤ情報の操作入力が個人情報入力部１０によって受け付けられた場合、個人情報入力部１０は、当該受け付けられたＩＤ情報と関連付けて記憶されている身体特性データを脈波特徴量重み付け部５６へ出力する構成としてもよい。

（第６実施形態）
次に、本発明の第６の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｅについて説明する。図２３は、本発明の第６の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｅの構成の一例を説明するためのブロック図である。図２３に示す循環器機能判定装置１００ｅと図１に示す循環器機能判定装置１００とでは、下記の点で異なる。すなわち、図２３に示す循環器機能判定装置１００ｅにおいて、制御部５ｅは、測定結果記憶部５７と推移傾向診断部５８とをさらに備える。その他の構成は図１に示す循環器機能判定装置１００と同様であるので、以下本実施の形態の特徴的な点について説明する。

測定結果記憶部５７は、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と、第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂と、循環器機能判定部５３により生成された循環器機能状態等の判定結果を、例えば、図略の時計回路によって生成された日付情報と関連付けた履歴情報として、累積して記憶する。前記日付情報は、当該第１脈波特徴量Ｖ₁、当該第２脈波特徴量Ｖ₂、及び当該循環器機能状態等の判定結果が取得された日付を示す情報である。

推移傾向診断部５８は、測定結果記憶部５７に記憶されている履歴情報を読み出して、例えば履歴情報を日付情報に基づいて並べた場合の第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂、あるいは動脈硬化度等の値の傾き、増加率等を算出することにより、循環器機能の状態の推移傾向を分析することにより、悪化傾向にある、改善傾向にある、等の推移傾向を診断すると共に当該診断結果を示す情報を表示部６に表示させる。

次に、図２３に示す循環器機能判定装置１００ｅの動作を説明する。図２３に示す循環器機能判定装置１００ｅは、図２に示すフローチャートにおいて、ステップＳＴ６の動作のみが異なる。他のステップの動作は図２に示すフローチャートと同様であるのでその説明を省略し、ステップＳＴ６における動作の特徴部分のみについて説明する。

すなわち、循環器機能判定装置１００ｅは、ステップＳＴ６において、図１に示す循環器機能判定装置１００と同様に循環器機能判定部５３によって循環器機能の状態や各状態の程度が判定された後、さらに測定結果記憶部５７によって、第１脈波特徴量検出部５１により算出された第１脈波特徴量Ｖ₁と、第２脈波特徴量検出部５２により算出された第２脈波特徴量Ｖ₂と、循環器機能判定部５３により生成された循環器機能状態等の判定結果と、図略の時計回路によって生成された現在日付情報とが、関連付けられた履歴情報として、累積して記憶される。

そして、推移傾向診断部５８により、測定結果記憶部５７に累積的に記憶されている履歴情報が、読み出されると共に日付情報で示される日付順に並べられる。図２４（ａ）は、測定結果記憶部５７から読み出された履歴情報のうち、第１脈波特徴量Ｖ₁を日付順にプロットしたグラフである。また、図２４（ｂ）は、測定結果記憶部５７から読み出された履歴情報のうち、第２脈波特徴量Ｖ₂を日付順にプロットしたグラフである。図２４（ａ）を参照して、グラフ２１１は測定結果記憶部５７から読み出された第１脈波特徴量Ｖ₁の値を示すもので、境界値２１２は第１脈波特徴量Ｖ₁に基づき循環器機能状態の悪化の程度が危険レベルであると判定するための判定値である。図２４（ｂ）を参照して、グラフ２１３は測定結果記憶部５７から読み出された第２脈波特徴量Ｖ₂の値を示し、境界値２１４は第２脈波特徴量Ｖ₂に基づき循環器機能状態の悪化の程度が危険レベルであると判定するための判定値である。

さらに、推移傾向診断部５８によって、グラフ２１１の傾きとグラフ２１３の傾きとが算出される。そして、推移傾向診断部５８によって、グラフ２１１が境界値２１２に向かって増加方向に傾いていることが検出されると、推移傾向診断部５８により、第１脈波特徴量Ｖ₁に関係する循環器機能の状態が悪化している旨を表すデータが表示部６へ出力され、表示部６によって、第１脈波特徴量Ｖ₁に関係する循環器機能の状態、例えば末梢血管の状態が悪化していることが表示される。一方、推移傾向診断部５８によって、グラフ２１３にはほとんど変化がないことが検出されると、推移傾向診断部５８により、第２脈波特徴量Ｖ₂に関係する循環器機能の状態は、悪化していない旨を表すデータが表示部６へ出力され、表示部６によって、第２脈波特徴量Ｖ₂に関係する循環器機能の状態、例えば大動脈の伸展性には問題ないことが表示される。

これにより、例えば、ある時点で循環器機能の状態を検査した結果、循環器機能に問題がないものの、循環器機能が基準値を越えない範囲で悪化している段階の場合など、循環器機能判定部５３による判定では異常なしと判定される状態であっても、推移傾向診断部５８による循環器機能の推移傾向の分析結果に基づいて、循環器機能の状態の推移傾向を表示するとともに、現在は問題ないが、以前と比べると悪化しているので注意する必要があるというような注意を被測定者に報知することができる。

また、この場合、異なる側面から循環器機能の状態を判定することができるため、循環器機能のどの面に問題があるかを詳細に判定し、被測定者に注意、あるいは循環器機能に応じた適切な対処法を報知することが可能である。

例えば、図２４に示すように、第２脈波特徴量Ｖ₂は問題ないが、第１脈波特徴量Ｖ₁が悪化傾向にある場合、第１脈波特徴量Ｖ₁に関係する循環器機能が悪化していることを被測定者に報知し、図２５に例として示すところの、判定された循環器機能の状態に応じた対処法２を提示することが可能である。

（第７実施形態）
次に、本発明の第７の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｆについて説明する。図２６は、本発明の第７の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｆの構成の一例を説明するためのブロック図である。図２６に示す循環器機能判定装置１００ｆと図１に示す循環器機能判定装置１００とでは、下記の点で異なる。すなわち、図２６に示す循環器機能判定装置１００ｆにおいて、制御部５ｆは、血圧算出部５９をさらに備える。その他の構成は図１に示す循環器機能判定装置１００と同様であるので、以下本実施の形態の特徴的な点について説明する。

血圧算出部５９は、脈波検出部４から出力された脈波信号に基づいて、図５に示す包絡線２０６を生成すると共に、その包絡線２０６の形状から公知のオシロメトリック法を用いて収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧の推定値を算出する。また、血圧算出部５９は、算出した収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示すデータを表示部６へ出力し、これら推定値を表示部６に表示させる。

次に、図２６に示す循環器機能判定装置１００ｆの動作を説明する。図２７は、循環器機能判定装置１００ｆの動作の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０３において図２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１〜ＳＴ３と同様にして、被測定者の収縮期血圧を越える十分な圧力までカフ１が加圧され、圧迫部位の末梢の血流が遮断された状態から、その後一定速度でカフ１が減圧され、被測定者の拡張期血圧以下の十分な圧力までカフ１が減圧される。そして、脈波検出部４によって、圧迫圧力に応じた脈波信号が、第１脈波特徴量検出部５１、第２脈波特徴量検出部５２、及び血圧算出部５９へ出力される。

これにより、第１脈波特徴量検出部５１及び第２脈波特徴量検出部５２による動脈硬化等の循環器機能状態の推定のために必要な脈波信号と、血圧算出部５９によるオシロメトリック法に基づく血圧推定のために必要な脈波情報とを得ることができる。

次に、ステップＳＴ１０４〜ＳＴ１０６は、図２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ４〜ＳＴ６と同様であるのでその説明を省略する。そして、ステップＳＴ１０７において、血圧算出部５９によって、脈波検出部４から出力された脈波信号に基づいて、図５に示す包絡線２０６が生成され、その包絡線２０６の形状から公知のオシロメトリック法を用いて収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧の推定値が算出される。

次に、ステップＳＴ１０８、ＳＴ１０９において、図２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ７、ＳＴ８と同様にして、カフ１が急速排気され、表示部６により循環器機能の状態の判定結果が表示される。そして、ステップＳＴ１１０において、血圧算出部５９から、収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示すデータが表示部６へ出力され、これら推定値が表示部６に表示される。

以上、ステップＳＴ１０１〜ＳＴ１１０の動作により、被測定者の循環器機能の状態が判定されると共に血圧を測定することができる。

以上のように、図１に示す循環器機能判定装置１００に、血圧算出部５９を付加することにより、被測定者の血圧を測定することが可能である。また、図２６に示す循環器機能判定装置１００ｆは、公知のオシロメトリック式自動血圧計に第１脈波特徴量検出部５１、第２脈波特徴量検出部５２、及び循環器機能判定部５３を付加した構成により、血圧、および動脈硬化を含めた循環器機能に関して２つの側面から判定した結果を得ることができ、簡便でしかも循環器機能に関する総合的な診断を行うことができる。

（第８実施形態）
次に、本発明の第８の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｇについて説明する。図２８は、本発明の第８の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｇの構成の一例を説明するためのブロック図である。図２８に示す循環器機能判定装置１００ｇと図２１に示す循環器機能判定装置１００ｄとでは、下記の点で異なる。すなわち、図２８に示す循環器機能判定装置１００ｇは、個人情報入力部１０を備えず、代わりに制御部５ｇにおいて、血圧算出部５９をさらに備える。その他の構成は図２１に示す循環器機能判定装置１００ｄと同様であるので、以下本実施の形態の特徴的な点について説明する。

血圧算出部５９は、図２６における血圧算出部５９と同様に構成されており、収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示す推定血圧値のデータを、表示部６及び脈波特徴量重み付け部５６ｇへ出力する。脈波特徴量重み付け部５６ｇは、血圧算出部５９から出力された被測定者の収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示す推定血圧値のデータに応じて、第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂それぞれに対する重みを表す重み付けデータを生成し、その重み付けデータを図２１と同様に構成された循環器機能判定部５３ｄへ出力する。

また、制御部５ｇが備えるＲＯＭは、例えば、予め、収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示すデータと、動脈硬化、内皮細胞機能障害、高血圧、末梢血管収縮等の循環器機能に関わる状態と、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂との間の関係を統計的に調査することにより得られた統計データに基づいて、前記収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示すデータに応じた循環器機能に関わる状態への、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂の相関関係の大きさを、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂の重み付けデータａ₁、ａ₂として関連付けた重み付けテーブルデータを記憶している。

次に、図２８に示す循環器機能判定装置１００ｇの動作を説明する。図２９は、図２８に示す循環器機能判定装置１００ｇの動作の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳＴ１１１〜ＳＴ１１５は、図２２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ８３〜ＳＴ８７と同様であるので、その説明を省略する。そして、ステップＳＴ１１６において、血圧算出部５９によって、脈波検出部４から出力された脈波信号に基づいて、図５に示す包絡線２０６が生成され、その包絡線２０６の形状から公知のオシロメトリック法に基づいて収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧の推定血圧値が算出される。

次に、ステップＳＴ１１７において、脈波特徴量重み付け部５６ｇにより、血圧算出部５９から出力された被測定者の収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示す推定血圧値のデータに基づいて、第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂がそれぞれ重み付けされ、例えば、第１脈波特徴量Ｖ₁の重み付けデータがａ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂の重み付けデータがａ₂として算出される。具体的には、脈波特徴量重み付け部５６ｇによって、制御部５ｇが備えるＲＯＭに記憶されている重み付けテーブルデータが参照され、重み付けテーブルデータにより身体的特性を示すデータと関連付けて記憶されている重み付けデータａ₁，ａ₂が取得される。そして、重み付けデータａ₁，ａ₂が脈波特徴量重み付け部５６ｇから循環器機能判定部５３ｄへ出力される。

次に、ステップＳＴ１１８において、図２２におけるステップＳＴ８８と同様にして、循環器機能判定部５３ｄにより、第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂、及び重み付けデータａ₁，ａ₂に基づいて、被測定者の循環器機能の状態が判定される。そして、ステップＳＴ１１９、ＳＴ１２０において、図２２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ８９、ＳＴ９０と同様にして、カフ１が急速排気され、表示部６により循環器機能の状態の判定結果が表示される。さらに、ステップＳＴ１２１において、血圧算出部５９から、収縮期血圧、拡張期血圧、及び平均血圧を示す推定血圧値のデータが表示部６へ出力され、これら推定値が表示部６に表示される。

以上、ステップＳＴ１１１〜ＳＴ１２１の動作により、被測定者の血圧を測定することができると共に、被測定者の血圧に基づき循環器機能の状態を判定することができる。

一般に、例えば、高齢者では収縮期血圧のみが高く、拡張期血圧は正常な収縮期高血圧を示す場合が多い。一方若年者では、拡張期血圧のみが高い拡張期高血圧や、収縮期血圧及び拡張期血圧がともに高い収縮期・拡張期高血圧を示す場合が多い。この場合、図２８に示す循環器機能判定装置１００ｇにおいて、例えば、血圧算出部５９により算出された推定血圧値のデータが、高齢者に多い収縮期高血圧であることを示すデータであれば、上述のように高齢者の循環器機能との関連が深い第２脈波特徴量Ｖ₂の重み付けデータａ₂を大きくする一方、血圧算出部５９により算出された推定血圧値のデータが、若年者に多い拡張期高血圧あるいは収縮期・拡張期高血圧であることを示すデータであれば、上述のように若年者の循環器機能との関連が深い第１脈波特徴量Ｖ₁の重み付けデータａ₁を大きくし、血圧値が正常である場合は、重み付けデータａ₁，ａ₂を同程度の重みにして循環器機能の状態を判定することによって、循環器機能状態の判定の正確さを向上させることができる。

また、被測定者の血圧は、血圧算出部５９によって、包絡線２０６に基づいて推定されるので、被測定者は、循環器機能判定装置１００ｇを用いて脈波を計測することにより、血圧値と、血圧に基づいて選択された脈波特徴量の重みとに基づき判定された循環機器機能診断結果とを得ることができる。

なお、重み付けデータａ₁及び重み付けデータａ₂の両方を用いた例を示したが、例えば身体的特性や血圧値に基づいて、重み付けデータａ₁，ａ₂のうちいずれか一方の重み付けを零にしたり、第１脈波特徴量Ｖ₁及び第２脈波特徴量Ｖ₂のうち、いずれか一方を選択して用いるようにしてもよい。

（第９実施形態）
次に、本発明の第９の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｈについて説明する。図３０は、本発明の第９の実施の形態による循環器機能判定装置１００ｈの構成の一例を説明するためのブロック図である。図３０に示す循環器機能判定装置１００ｈと図２６に示す循環器機能判定装置１００ｆとでは、下記の点で異なる。すなわち、図３０に示す循環器機能判定装置１００ｈは、制御部５ｈにおいて推定血圧補正部６０をさらに備える。その他の構成は図３０に示す循環器機能判定装置１００ｈと同様であるので、以下本実施の形態の特徴的な点について説明する。

推定血圧補正部６０は、血圧算出部５９から出力された推定血圧値のデータを、第１脈波特徴量検出部５１から出力された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２から出力された第２脈波特徴量Ｖ₂とに基づいて補正し、その補正された推定血圧値のデータを表示部６へ出力する。

また、制御部５ｈが備えるＲＯＭは、例えば、予め、図６に示すような包絡線２０６の波形パターンと、各波形パターンにおける包絡線２０６から得られる血圧データとの相関関係を統計的に調査することにより得られた統計データに基づいて得られた、各波形パターンに応じた血圧値の補正値を、各波形パターンに関連付けた血圧補正テーブルを記憶している。

次に、図３０に示す循環器機能判定装置１００ｈの動作を説明する。図３１は、図３０に示す循環器機能判定装置１００ｈの動作の一例を示すフローチャートである。まず、ステップＳＴ１３１〜ＳＴ１３７の動作は、図２７に示すフローチャートのステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０７と同様であるので、その説明を省略する。

次に、ステップＳＴ１３８において、推定血圧補正部６０によって、第１脈波特徴量検出部５１から出力された第１脈波特徴量Ｖ₁と第２脈波特徴量検出部５２から出力された第２脈波特徴量Ｖ₂とから得られた包絡線２０６の形状パターンが、図６に示す包絡線２０６の波形パターンのいずれかに分類される。そして、推定血圧補正部６０によって、制御部５ｈが備えるＲＯＭに記憶された血圧補正テーブルが読み出され、前記分類された波形パターンに関連付けて記憶されている血圧値の補正値が取得される。さらに、推定血圧補正部６０によって、血圧算出部５９から出力された推定血圧値のデータが、前記取得された血圧値の補正値に基づいて、補正される。

そして、ステップＳＴ１３９、ＳＴ１４０において、図２７に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１０８、ＳＴ１０９と同様にして、カフ１が急速排気され、表示部６により循環器機能の状態の判定結果が表示される。さらに、ステップＳＴ１４１において、推定血圧補正部６０から、補正後の推定血圧値のデータが表示部６へ出力され、この補正後の推定血圧値が表示部６に表示される。

以上、ステップＳＴ１３１〜ＳＴ１４１の動作により、被測定者の循環器機能の状態が判定されると共に、被測定者から測定された脈波に応じて補正された推定血圧値を算出することができる。

従来、オシロメトリック法により血圧を推定する場合、予め統計的な調査によって得られた統計データに基づいて、被測定者の循環器機能の状態に関わらず一律に血圧を推定する方法が用いられていた。しかし、疾患を保有している使用者の脈波包絡線形状は、健常者とは異なる特徴を示すため、一律に血圧を推定した場合に、血圧推定値に誤差が生じ、血圧測定の精度が低下するという不都合が有った。

一方、図３０に示す循環器機能判定装置１００ｈを用いた場合には、異なる側面から多角的に循環器機能を判定することができるため、循環器機能の状態に応じて詳細に、特徴的な脈波包絡線パターンを分類することが可能であり、各包絡線パターンの分類に応じて推定血圧値を補正することができるので、血圧測定の精度を向上させることができる。

例えば、高血圧に特有なパターン、動脈硬化症に特有なパターン、さらに詳細には末梢血管に異常があるパターン、大動脈伸展性に異常があるパターン等に、包絡線パターンを分類することにより、各パターン分類に応じて推定血圧値を補正することができ、各種循環器疾患に関わらず、血圧測定の精度を向上させることができる。

本発明の第１の実施形態に係る循環器機能判定装置の構成を説明するためのブロック図である。 図１に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 上腕動脈を圧迫するカフ内の圧力変化を示すグラフである。 微速減圧過程において逐次検出される脈波が、圧力変化に応じて時系列的に変化していく様子を示すグラフである。 上腕動脈を圧迫するカフの微速減圧過程において得られる脈波の包絡線の概略を示すグラフである。 図５に示す包絡線の、形状パターンの例を示すグラフである。 脈波信号波形と加速度脈波の一例を示すグラフである。 図７に示す加速度脈波の、波形パターンの例を示すグラフである。 第１脈波特徴量Ｖ₁の一例であるＡＩの算出方法を説明するためのグラフである。 カフの圧力を微速加圧して脈波を検出する場合におけるカフの圧力の時間変化の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 図１１に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 上腕動脈を圧迫するカフ内の圧力変化を示すグラフである。 図１１に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 上腕動脈を圧迫するカフ内の圧力変化を示すグラフである。 上腕動脈を圧迫するカフ内の圧力変化を示すグラフである。 本発明の第３の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 図１７に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 図１９に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示したフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 図２１に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第６の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂の一例を示すグラフである。 第１脈波特徴量Ｖ₁、第２脈波特徴量Ｖ₂に応じた対処方法の判定方法を説明するための図である。 本発明の第７の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 図２６に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第８の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 図２８に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第９の実施の形態による循環器機能判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。 図３０に示す循環器機能判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１ カフ（圧力印加手段）
２，２ａ 圧力調整部（圧力制御手段）
３ 圧力検出部
４ 脈波検出部
５，５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ，５ｅ，５ｆ，５ｇ，５ｈ 制御部
６ 表示部
７ 圧力保持部
８ 脈波計（遠方脈波検出手段）
９ 末梢脈波検出部
１０ 個人情報入力部（受付手段）
５１ 第１脈波特徴量検出部（第ｌの脈波特徴情報検出手段）
５２ 第２脈波特徴量検出部（第２の脈波特徴情報検出手段）
５３,５３ｃ,５３ｄ 循環器機能判定部
５４ 第１脈波特徴量記憶部
５５ 脈波特徴量生成部
５６，５６ｇ 脈波特徴量重み付け部
５７ 測定結果記憶部
５８ 推移傾向診断部
５９ 血圧算出部
６０ 推定血圧補正部
１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ 循環器機能判定装置
１００ｅ，１００ｆ，１００ｇ，１００ｈ 循環器機能判定装置

Claims (10)

1. 被測定者の所定部位を圧迫する圧力印加手段と、
   前記所定部位に生じる脈波を検出する脈波検出手段と、
   前記圧力印加手段による圧迫圧力を変化させる圧力制御手段と、
   前記圧迫圧力を変化させる過程において、前記脈波検出手段により検出された脈波から圧迫圧力の変化に依存しない脈波の特徴を示す第１の脈波特徴情報を検出する第ｌの脈波特徴情報検出手段と、
   前記圧迫圧力を変化させる過程において、前記脈波検出手段により検出された脈波から圧迫圧力の変化に依存する脈波の特徴を示す第２の脈波特徴情報を検出する第２の脈波特徴情報検出手段と、
   前記第ｌ、第２の脈波特徴情報検出手段により検出された、第１、第２の脈波特徴情報に基づいて被測定者の循環器機能の状態を判定する循環器機能判定手段とを備えたことを特徴とする循環器機能判定装置。
2. 前記圧力制御手段は、前記圧迫圧力を変化させる過程において、前記圧力印加手段に、前記圧迫圧力を所定の期間、所定の圧力に保持させるものであり、
   前記第ｌの脈波特徴情報検出手段は、前記圧迫圧力が前記所定の圧力に保持されている間のみ、前記第１の脈波特徴情報を検出するものであり、
   前記第２の脈波特徴情報検出手段は、前記圧迫圧力が変化する過程において前記圧迫圧力が前記所定の圧力に保持されている間以外で、前記第２の脈波特徴情報を検出するものであることを特徴とする請求項１記載の循環器機能判定装置。
3. 前記脈波検出手段は、前記所定部位より心臓から遠い部位の脈波を検出する遠方脈波検出手段を備え、
   前記第ｌの脈波特徴情報検出手段は、前記遠方脈波検出手段により検出された脈波から前記第１の脈波特徴情報を検出することを特徴とする請求項１又は２記載の循環器機能判定装置。
4. 前記第１の脈波特徴情報検出手段は、前記脈波検出手段により検出された脈波の二次微分波形形状の特徴を数値化したものを前記第１の脈波特徴情報として検出することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の循環器機能判定装置。
5. 前記第１の脈波特徴情報検出手段は、前記脈波検出手段により検出された脈波波形の振幅として得られる脈圧に対する収縮期後方成分から収縮期前方成分を引いたものの割合を数値化したものを前記第１の脈波特徴情報として検出することを特徴とする請求項ｌ〜３のいずれかに記載の循環器機能判定装置。
6. 前記第２の脈波特徴情報検出手段は、前記圧迫圧力の変化に対する脈波の大きさの変化に基づき、脈波形状の特徴を数値化したものを前記第２の脈波特徴情報として検出することを特徴とする請求項ｌ〜５のいずれかに記載の循環器機能判定装置。
7. 前記被測定者の身体的特性を示すデータの入力を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段により受け付けられた前記身体的特性を示すデータに基づいて、前記第１、第２の脈波特徴情報に対してそれぞれ重み付けを行う第１の重み付け手段とをさらに備え、
   前記循環器機能判定手段は、前記第１の重み付け手段により重み付けされた前記第１、第２の脈波特徴情報に基づいて前記被測定者の循環器機能の状態を判定するものであることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の循環器機能判定装置。
8. 前記脈波検出手段により検出された脈波に基づいて、前記被測定者の血圧を算出する第１の血圧算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の循環器機能判定装置。
9. 前記第１の血圧算出手段は、前記第１の脈波特徴情報及び／又は第２の脈波特徴情報に基づいて、前記算出した血圧を補正することを特徴とする請求項８記載の循環器機能判定装置。
10. 前記脈波検出手段により検出された脈波に基づいて、前記被測定者の血圧を算出する第２の血圧算出手段をさらに備え、
    前記第２の血圧算出手段により算出された血圧に基づいて、前記第１、第２の脈波特徴情報に対してそれぞれ重み付けを行う第２の重み付け手段とをさらに備え、
    前記循環器機能判定手段は、前記第２の重み付け手段により重み付けされた前記第１、第２の脈波特徴情報に基づいて前記被測定者の循環器機能の状態を判定するものであることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の循環器機能判定装置。

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