JP2006288504A

JP2006288504A - 生体情報処理装置及びその動作プログラム

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Publication number: JP2006288504A
Application number: JP2005110278A
Authority: JP
Inventors: Koji Fujiwara; 浩次藤原; Takanobu Oshima; 隆信尾島; Toshio Norita; 寿夫糊田; Yoshio Nagai; 慶郎長井
Original assignee: Konica Minolta Opto Inc
Current assignee: Konica Minolta Opto Inc
Priority date: 2005-04-06
Filing date: 2005-04-06
Publication date: 2006-10-26
Anticipated expiration: 2025-04-06
Also published as: US7566306B2; US20060229519A1; JP4069929B2

Abstract

【課題】ノイズ等の外乱に対して強く、精度良く所望の評価値（血管年齢）を求めることができる生体情報処理装置（動作プログラム）を提供する。
【解決手段】脈波取得手段（測定部１０）によって生体の脈波情報を取得し、周波数解析手段（周波数解析部２９３）によって、脈波取得手段により取得した脈波情報に基づいて脈波の周波数に関する解析を行う。そして、特徴量抽出手段（周波数強度特徴量算出部２９３３）によって、周波数解析手段による解析によって得た脈波周波数情報から所定の特徴量を抽出し、脈波特性算出手段（脈波特性解析部２９４）によって、特徴量抽出手段により抽出した特徴量に基づいて所定の脈波特性（血管年齢）を算出する。
【選択図】図４

Description

本発明は、脈波等の生体に関する生体情報を処理（測定）する生体情報処理装置に関し、特に、測定した脈波情報から血管年齢等を推定することができる生体情報処理装置及びその動作プログラムに関するものである。

従来、健康管理という面から例えば一般的に体重や体脂肪などが調べられてきた。近年、更なる健康志向に伴い、循環器系についての機能状態、特に、血圧だけでなく、血流や血管等の機能状態について把握したいという要請がある。これに関して、例えば血中のヘモグロビン及び酸化ヘモグロビンの吸光率の違いを利用し、赤色光及び赤外光の波長の異なる光を生体に照射して該生体内を透過（又は反射）した光を測定することで光電脈波（脈波）の測定が可能な生体情報処理装置が知られている。このような生体情報処理装置について、例えば特許文献１には、脈波を２階微分した加速度脈波の極大点及び極小点を特徴点として抽出し、これら特徴点から血管推定年齢を算出する技術が開示されている。
特開平５−２０００３１号公報

しかしながら、一般的に加速度脈波は脈波波形を２階微分して得られるためノイズ成分が多いものであり、これに対して更に上述のように極大・極小点といった“点”の情報を特徴量とするため、外乱に対して弱く、すなわち脈波（加速度脈波）に僅かな変動が生じても求める評価値の誤差が大きなものとなってしまい（評価値がぶれてしまい）、装置を安定に動作させる、つまり安定した測定・演算処理を行うことが困難であった。これを回避するためには、フィルタリング等の前処理を行ったりサンプリング期間を長くするなどの追加の動作が必要となり、結果として、処理が煩雑となり、また処理時間が長くなってしまうという問題があった。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、ノイズ成分に影響されることなく、また僅かな脈波変動によって求める評価値（脈波特性；血管年齢）に大きな誤差が生じてしまうといったことなく、安定して動作する、すなわち精度良く所望の評価値を求めることができる生体情報処理装置及びそのその動作プログラムを提供することを目的とする。

本発明の請求項１に係る生体情報処理装置は、所定の生体情報を処理する生体情報処理装置であって、生体の脈波情報を取得する脈波取得手段と、前記脈波取得手段によって取得した脈波情報に基づいて脈波の周波数に関する解析を行う周波数解析手段と、前記周波数解析手段による解析によって得られた脈波周波数情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量に基づいて所定の脈波特性を算出する脈波特性算出手段とを備えることを特徴とする。

上記構成によれば、脈波取得手段によって生体の脈波情報が取得され、周波数解析手段によって、脈波取得手段により取得された脈波情報に基づいて脈波の周波数に関する解析が行われる。そして、特徴量抽出手段によって、周波数解析手段による解析によって得られた脈波周波数情報から所定の特徴量が抽出され、脈波特性算出手段によって、特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて所定の脈波特性が算出される。このように、脈波の周波数に関する解析、つまり極大・極小点といった“点”だけの情報による解析でなく、周波数による広い範囲のデータ全体の情報に基づく解析が行われ、この解析により得られた脈波周波数情報に基づき所定の特徴量、さらにこの特徴量に基づく脈波特性が算出されるので、ノイズ成分に影響されることなく、僅かな脈波変動によって求める評価値（脈波特性）に大きな誤差が生じてしまうといったことのない、所謂外乱に強く、安定して動作する（精度良く所望の評価値を求めることができる）生体情報処理装置を提供することが可能となる。

請求項２に係る生体情報処理装置は、請求項１において、前記脈波特性算出手段は、前記特徴量に対して所定の変換情報を用いたデータ変換処理を行うことで前記脈波特性としての血管年齢を算出することを特徴とする。この構成によれば、脈波特性算出手段によって、特徴量に対して所定の変換情報を用いたデータ変換処理を行うことで脈波特性としての血管年齢が算出されるので、データ変換処理という従来の方法を用いて容易に血管年齢を推定する演算処理を行うことができる。

請求項３に係る生体情報処理装置は、請求項１又は２において、前記周波数解析手段は、脈波を２階微分した加速度脈波に対して解析を行うことを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、脈波を２階微分した加速度脈波に対して解析が行われるので、当該脈波を２階微分することで、周波数解析に利用できない成分（定常成分）を容易に取り除くことができ、ひいてはより正確な周波数解析を行うことが可能となる。

請求項４に係る生体情報処理装置は、請求項１〜３のいずれかにおいて、前記周波数解析手段は、前記脈波情報から脈拍一拍毎の局所脈波情報を抽出し、該抽出した各局所脈波情報に対して解析を行うことを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、脈波情報から脈拍一拍毎の局所脈波情報が抽出され、該抽出された各局所脈波情報に対して解析が行われるので、例えば一度に多回数の脈拍分の脈波情報を用いた解析時において、脈波に時間変動が生じた場合の脈波情報を含んで解析してしまい、評価値に大きな誤差が生じてしまうといった確率を低下させることができ、ひいては測定誤差の小さい（測定データの所謂「ぶれ」が少ない）安定した周波数解析を行うことが可能となる。

請求項５に係る生体情報処理装置は、請求項１〜４のいずれかにおいて、前記周波数解析手段は、前記脈波周波数情報としての周波数の強度分布を算出し、該強度分布における少なくとも２つの極値情報に基づいて前記特徴量を算出することを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、脈波周波数情報として算出された周波数の強度分布における少なくとも２つの極値情報に基づいて特徴量が算出されるので、脈波の時間変動や個人差による変動を吸収して算出することができる。

請求項６に係る生体情報処理装置は、請求項５において、前記周波数解析手段は、前記周波数の強度分布における前記極値を中心とする所定の周波数範囲の周波数強度を積分して得られる周波数強度情報に基づいて特徴量を算出することを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、周波数の強度分布における極値を中心とする所定の周波数範囲の周波数強度を積分して得られる周波数強度情報に基づいて特徴量が算出されるので、強度分布における極大、極小点といった或る１点での情報を用いるのではなく、周波数空間上の全ての点を活用することができ、僅かの脈波変動によって評価結果、つまり特徴量が大きく異なってしまうといったことなく、より正確に特徴量を算出することができ、ひいては正確な脈波特性の算出が可能となる。

請求項７に係る生体情報処理装置は、請求項１〜６のいずれかにおいて、前記周波数解析手段は、フーリエ変換に基づく解析を行うことを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、フーリエ変換に基づく解析が行われるので、フーリエ変換という一般的に用いられる簡易な方法を用いて効率良く解析することができる。

請求項８に係る生体情報処理装置は、請求項１〜４のいずれかにおいて、前記周波数解析手段は、過渡現象モデルに基づく解析を行うことを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、過渡現象モデルに基づく解析が行われるので、解析時のノイズ等（外乱）の影響をより少なくすることができるとともに、過渡現象すなわち減衰（包絡線）の特徴を考慮したより正確な解析が可能となる。

請求項９に係る生体情報処理装置は、請求項８において、前記周波数解析手段は、脈波を所定のインパルス信号に応答した出力信号と仮定する前記過渡現象モデルとしての所定の電気回路モデルに基づく解析を行うことを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、脈波を所定のインパルス信号に応答した出力信号と仮定する過渡現象モデルとしての所定の電気回路モデルに基づく解析が行われるので、電気回路モデルを用いた簡易な方法で解析（演算）することが可能となる。

請求項１０に係る生体情報処理装置は、請求項９において、前記周波数解析手段は、前記電気回路モデルに基づく解析において、脈拍一拍毎の局所脈波情報における所定時刻の実測値を用いて、前記特徴量算出用の周波数強度を未知数に含む所定の連立方程式を解くことを特徴とする。この構成によれば、周波数解析手段によって、電気回路モデルに基づく解析において、脈拍一拍毎の局所脈波情報における所定時刻の実測値を用いて、特徴量算出用の周波数強度を未知数に含む所定の連立方程式が解かれるので、局所脈波情報における所定の実測値を初期条件として連立方程式を解くという容易な方法で且つ確実に特徴量算出用の周波数強度を求めることができる。

請求項１１に係る生体情報処理装置の動作プログラムは、所定の生体情報を処理する生体情報処理装置の動作プログラムであって、脈波取得手段に、生体の脈波情報を取得させるステップと、周波数解析手段に、前記脈波取得手段によって取得した脈波情報に基づいて脈波の周波数を解析させるステップと、特徴量抽出手段に、前記周波数解析手段による解析によって得られた脈波周波数情報から所定の特徴量を抽出させるステップと、脈波特性算出手段に、前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量に基づいて所定の脈波特性を算出させるステップとを少なくとも実行させることを特徴とする。

上記構成によれば、生体情報処理装置の動作プログラムによって、脈波取得手段に、生体の脈波情報を取得させるステップと、周波数解析手段に、脈波取得手段により取得した脈波情報に基づいて脈波の周波数を解析させるステップと、特徴量抽出手段に、周波数解析手段による解析によって得られた脈波周波数情報から所定の特徴量を抽出させるステップと、脈波特性算出手段に、特徴量抽出手段により抽出した特徴量に基づいて所定の脈波特性を算出させるステップとが少なくとも実行される。このように、脈波の周波数に関する解析、つまり極大・極小点といった“点”だけの情報による解析でなく、周波数による広い範囲のデータ全体の情報に基づく解析が行われ、この解析により得られた脈波周波数情報に基づき所定の特徴量、さらにこの特徴量に基づく脈波特性が算出されるので、ノイズ成分に影響されることなく、僅かな脈波変動によって求める評価値（脈波特性）に大きな誤差が生じてしまうといったことのない、所謂外乱に強く、安定に動作させることができる生体情報処理装置の動作プログラム及び該動作プログラムで動作する生体情報処理装置を提供することが可能となる。

請求項１に係る生体情報処理装置によれば、脈波の周波数に関する解析、つまり極大・極小点といった“点”だけの情報による解析でなく、周波数による広い範囲のデータ全体の情報に基づく解析が行われ、この解析により得られた脈波周波数情報に基づき所定の特徴量、さらにこの特徴量に基づく脈波特性が算出されるので、ノイズ成分に影響されることなく、僅かな脈波変動によって求める評価値（脈波特性）に大きな誤差が生じてしまうといったことのない、所謂外乱に強く、安定に動作させることができる生体情報処理装置を提供することが可能となる。

請求項２に係る生体情報処理装置によれば、脈波特性算出手段によって、特徴量に対して所定の変換情報を用いたデータ変換処理を行うことで脈波特性としての血管年齢が算出されるので、データ変換処理という従来の方法を用いて容易に血管年齢を推定する演算処理を行うことができる。

請求項３に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、脈波を２階微分した加速度脈波に対して解析が行われるので、当該脈波を２階微分することで、周波数解析に利用できない成分（定常成分）を容易に取り除くことができ、ひいてはより正確な周波数解析を行うことが可能となる。

請求項４に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、脈波情報から脈拍一拍毎の局所脈波情報が抽出され、該抽出された各局所脈波情報に対して解析が行われるので、例えば一度に多回数の脈拍分の脈波情報を用いた解析時において、脈波に時間変動が生じた場合の脈波情報を含んで解析してしまい、評価値に大きな誤差が生じてしまうといった確率を低下させることができ、ひいては測定誤差の小さい（測定データの所謂「ぶれ」が少ない）安定した周波数解析を行うことが可能となる。

請求項５に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、脈波周波数情報として算出された周波数の強度分布における少なくとも２つの極値情報に基づいて特徴量が算出されるので、脈波の時間変動や個人差による変動を吸収して算出することができる。

請求項６に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、周波数の強度分布における極値を中心とする所定の周波数範囲の周波数強度を積分して得られる周波数強度情報に基づいて特徴量が算出されるので、強度分布における極大、極小点といった或る１点での情報を用いるのではなく、周波数空間上の全ての点を活用することができ、僅かの脈波変動によって評価結果、つまり特徴量が大きく異なってしまうといったことなく、より正確に特徴量を算出することができ、ひいては正確な脈波特性の算出が可能となる。

請求項７に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、フーリエ変換に基づく解析が行われるので、フーリエ変換という一般的に用いられる簡易な方法を用いて効率良く解析することができる。

請求項８に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、過渡現象モデルに基づく解析が行われるので、解析時のノイズ等（外乱）の影響をより少なくすることができるとともに、過渡現象すなわち減衰（包絡線）の特徴を考慮したより正確な解析が可能となる。

請求項９に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、脈波を所定のインパルス信号に応答した出力信号と仮定する過渡現象モデルとしての所定の電気回路モデルに基づく解析が行われるので、電気回路モデルを用いた簡易な方法で解析（演算）することが可能となる。

請求項１０に係る生体情報処理装置によれば、周波数解析手段によって、電気回路モデルに基づく解析において、脈拍一拍毎の局所脈波情報における所定時刻の実測値を用いて、特徴量算出用の周波数強度を未知数に含む所定の連立方程式が解かれるので、局所脈波情報における所定の実測値を初期条件として連立方程式を解くという容易な方法で且つ確実に特徴量算出用の周波数強度を求めることができる。

請求項１１に係る生体情報処理装置の動作プログラムによれば、脈波の周波数に関する解析、つまり極大・極小点といった“点”だけの情報による解析でなく、周波数による広い範囲のデータ全体の情報に基づく解析が行われ、この解析により得られた脈波周波数情報に基づき所定の特徴量、さらにこの特徴量に基づく脈波特性が算出されるので、ノイズ成分に影響されることなく、僅かな脈波変動によって求める評価値（脈波特性）に大きな誤差が生じてしまうといったことのない、所謂外乱に強く、安定に動作させることができる生体情報処理装置の動作プログラム及び該動作プログラムで動作する生体情報処理装置を提供することが可能となる。

（実施形態１）
以下、本発明の一実施形態に係る生体情報処理装置について図面を参照しながら説明する。図１は、第１の実施形態における生体情報処理装置１の一構成例を示すブロック図である。図１に示すように生体情報処理装置１は、測定対象、つまり生体（被験者）に装着して該生体から生体情報、ここでは脈波（脈波波形情報）を取得するための測定部１０と、測定装置本体としての本体部２０とを備えている。

測定部１０は、発光部１１及び受光部１２を備えている。発光部１１は、赤色領域における波長λ１の赤色光Ｒ、及び赤外線領域における波長λ２の赤外光ＩＲを生体に対して交互に射出する光源であり、例えば、波長λ１の赤色光Ｒと波長λ２の赤外光ＩＲとを発光する発光ダイオード（以降、ＬＥＤという）により構成される光源である。発光部１１は、測定部１０における図略の測定光制御回路により赤色光Ｒ及び赤外光ＩＲの発光が制御される。

なお、発光部１１は、或る１つのＬＥＤを用いて、交互に赤色光Ｒと赤外光ＩＲとを発光させる構成としているが、特にこれに限定されず、波長λ１の赤色光Ｒを発光するＬＥＤと波長λ２の赤外光ＩＲを発光するＬＥＤとを備え（ただし、この２つのＬＥＤは同一基板上に近接して配置される）、赤色光Ｒ及び赤外光ＩＲをそれぞれ個別のＬＥＤから発光させる構成としてもよい。この場合、赤色光Ｒを発光するＬＥＤと赤外光ＩＲを発光するＬＥＤとを同一基板上に近接させて配置することで、生体内を同一経路で透過或いは反射する２波長の光の測定が可能となる。

受光部１２は、受光した光強度に応じた電流を生成する光電素子であり、少なくとも波長λ１及び波長λ２に対して感度を有する。この受光部１２には、例えばシリコン・フォト・ダイオード（Silicon Photo Diode）が利用される。受光部１２は、上記測定光制御回路により発光部１１の発光に同期して制御される。受光部１２は、受光した光を光強度に従って光電変換した電流信号を本体部２０へ出力する。

発光部１１及び受光部１２は、所定の保持部材（図略）により保持されて相互の位置が固定されている。そして、発光部１１及び受光部１２は、生体組織（ＬＢ）を経由した発光部１１からの波長λ１、λ２の光が受光部１２で受光可能となる配置とされている。ここでは、発光部１１及び受光部１２は、生体を挟んで略対向するように配置されており、具体的には、例えば発光部１１及び受光部１２の一端側が互いに回動自在に支持されて他端側が開閉される所謂クリップのように構成されており、このクリップにより例えば手の指を挟持した状態で装着する構成となっている。ただし、当該クリップの形態で構成されてなくともよく、例えば所定の固定バンド（テープ）を用いて発光部１１及び受光部１２を生体に巻着させるような構成であってもよい。

なお、発光部１１及び受光部１２は上記対向した配置に限定されず、例えば同じ向きに配置つまり同一面上に並設されていてもよい。また、受光部１２は、接続ライン１３（ケーブル又はコード）によって本体部２０（後述の接続部２２）と接続されている。ただし、接続ライン１３は測定部１０に含むものとする。また、測定部１０つまり発光部１１及び受光部１２が装着される部位（測定部位）は、装着の容易性やＳＮ比（Signal - to - Noise ratio）の高い測定データが得られるなどの測定の容易性が考慮された、上述の手の指や耳朶などの生体部位、或いは乳幼児の場合には手の甲、手首、足の甲などの生体部位である。

ここで、上述のように発光部１１（受光部１２）による光を用いて脈波を測定する原理の概要について説明する。周知の通り、酸素は、ヘモグロビン（Ｈｂ）によって生体の各細胞に運ばれるが、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ_２）となり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビンに戻る。酸素飽和度（ＳｐＯ_２）は、血中の酸化ヘモグロビンの割合を示すものであり、ヘモグロビン濃度をＣＨｂ、酸化ヘモグロビン濃度をＣＨｂＯ_２で示すと、以下の式（１）のように定義される。

一方、ヘモグロビンの吸光度及び酸化ヘモグロビンの吸光度は、波長依存性を有しており、各吸光係数α（λ）は、例えば図２に示すような吸光特性を有している。なお、図２の横軸は、ｎｍ単位で示す光の波長であり、縦軸は、×１０^−９ｃｍ^２／ｍｏｌｅ単位で示す吸光係数である。ヘモグロビン及び酸化ヘモグロビンは、図２に示すようにその吸光特性が異なる。ヘモグロビンは、赤色領域での赤色光Ｒにおいては、酸化ヘモグロビンよりも光を多く吸収するが、赤外線領域での赤外光ＩＲにおいては、酸化ヘモグロビンよりも光の吸収が少なくなっている。すなわち、例えば、赤色光Ｒの波長λ１を酸化ヘモグロビンとヘモグロビンとの吸光係数の差が最も大きい例えば６６０ｎｍとし、赤外光ＩＲの波長λ２を酸化ヘモグロビンとヘモグロビンとの吸光係数の差が等しい例えば８１５ｎｍとした場合、赤色光Ｒの透過光量はヘモグロビンが多くなるのに従って大きくなり、一方、酸化ヘモグロビンとヘモグロビンとの比率が変わったとしても、赤外光ＩＲの透過光量は変わらないこととなる。これにより、赤色光Ｒと赤外光ＩＲとの透過光量の比をとることで酸素飽和度を求めることが可能となる。この酸素飽和度の変動は、心臓による鼓動（脈動）に応じて測定位置に送られてくる血液量（酸化ヘモグロビン量）の変動と相関があり、これはすなわち脈波と連動していることになる。このことから、生体情報処理装置１は、ヘモグロビン及び酸化ヘモグロビンの赤色光Ｒと赤外光ＩＲとに対する吸光特性の違いを利用して脈波を測定することができる。なお、本実施形態では、脈波を当該吸光特性の違いを利用して間接的に測定しているが、これに限らず、脈波を所定の方法で直接測定してもよい。

生体に光を照射すると、光の一部は吸収され、一部は透過する。生体は、動脈血層と、静脈血層と、動脈血層及び静脈血層以外の組織（血液以外の組織）とで構成される。この生体における光の吸収は、図３に示すように、動脈血層による吸収と、静脈血層による吸収と、動脈血層及び静脈血層以外の組織による吸収とからなる。動脈血層及び静脈血層以外の組織と静脈血層とは経時的に変化しないため、この部分での光の吸収は略一定である。一方、動脈血は心拍動によって血管径が変化するため、動脈血層による光の吸収、すなわち透過光の強度は、脈拍により経時的に変化する。この透過光強度の変化分は、動脈血のみの情報によるものであり、静脈血や、動脈血及び静脈血以外の生体組織による影響を殆ど含まない。

なお、赤色光Ｒ及び赤外光ＩＲの光量変化（ΔＩ_Ｒ及びΔＩ_ＩＲ）を比較する場合、入射光量の差をキャンセル（補正）する必要がある。生体への入射光量（Ｉ_０）を赤色光Ｒと赤外光ＩＲとで同じにすることは実質的に困難であり、仮に同じにしたとしても、組織や静脈血による吸光率は赤色光Ｒと赤外光ＩＲとで異なるため、変化分のみでの比較を行うことはできない。そこで、赤色光Ｒの透過光量（Ｉ_Ｒ）と、赤外光ＩＲの透過光量（Ｉ_ＩＲ）とが同じとなるように正規化することにより、動脈血による光量変化の比である（ΔＩ_Ｒ／Ｉ_Ｒ）／（ΔＩ_ＩＲ／Ｉ_ＩＲ）を求めて酸素飽和度を算出することができる（記号「／」は除算を示す）。ただし、酸素飽和度の算出方法としては、この方法に限らず、種々の方法が採用可能である。

本体部２０は、電源部２１、接続部２２、Ｉ／Ｖ変換部２３、Ａ／Ｄ変換部２４、表示部２５、記憶部２６、データ送受信部２７、操作部２８及び制御部２９等を備えている。電源部２１は、生体情報処理装置１の各部に電源を供給するものであり、例えばＡＣ電源や電池からなる。接続部２２は、測定部１０、具体的には受光部１２の接続ライン１３の基端部と本体部２０とを電気的に接続する所謂コネクタである。Ｉ／Ｖ変換部２３は、受光部１２により出力され、接続部２２を介して入力された電流信号を電圧信号に変換する（Ｉ／Ｖ変換処理を行う）ものである。Ｉ／Ｖ変換部２３による変換で得られた電圧信号は、光電脈波信号としてＡ／Ｄ変換部２４に出力される。Ａ／Ｄ変換部２４は、入力された光電脈波信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する（Ａ／Ｄ変換処理を行う）ものである。Ａ／Ｄ変換によりデジタル信号に変換された光電脈波信号は、制御部２９に出力される。

表示部２５は、制御部２９により処理されたデータを表示するものであり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ；Liquid Crystal Display）、７セグメントＬＥＤ、有機フォトルミネセンス表示装置、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）及びプラズマ表示装置等の表示装置である。表示部２５には、脈波や酸素飽和度の生体情報等の各種測定情報が必要に応じた任意の形態で表示される。

記憶部２６は、制御部２９による算出データや各種設定データを保存（格納）するものであり、例えばＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）及びＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）等の記憶装置である。

データ送受信部２７は、図１に示すように、ＰＣ等の外部装置３０とのデータの送受信を行うものであり、例えばＲＳ−２３２Ｃ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association ）等の有線（ＬＡＮ等のネットワーク）又は無線による通信規格によるデータ送受信装置である（Ｉ／Ｏインターフェース部と言うこともできる）。なお、データ送受信部２７は、上記送受信機能により、記憶部２６に記憶されている各種データを外部装置３０に転送（ダウンロード）可能に構成されていてもよい。また、当該データの転送は、所定の無線機能を備えた外部装置或いはＬＡＮ等のネットワークで接続された外部装置に対して行われてもよい。

操作部２８は、各種スイッチ（入力ボタン）を備え、装置各部を操作するべく所定の指示入力を行うためのものである。操作部２８は、各種スイッチとして、電源部２１のオン（ＯＮ）／オフ（ＯＦＦ）切り替えを行う電源スイッチ、測定部１０による生体情報（例えば脈波データ）の検出及びこの検出情報に基づく演算処理を開始又は終了するためのオン、オフ切り替えを行う測定スイッチ等を備えている。なお、当該各種スイッチは、機械的に押下するプッシュボタンの形態、液晶表示装置等のタッチパネル内に表示される入力ボタンの形態など種々の形態が採用可能である。

制御部２９は、各制御プログラム等を記憶するＲＯＭ、一時的にデータを格納するＲＡＭ及び制御プログラム等をＲＯＭから読み出して実行する（中央演算処理装置：ＣＰＵ）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）からなり、生体情報処理装置１全体の動作制御を司るものである。制御部２９は、これらＲＡＭやＲＯＭに記憶されたデータやプログラムに基づいて、制御部２９に入力された光電脈波信号から、後述する周波数強度特徴量の算出や該周波数強度特徴量から推定血管年齢（以降、単に血管年齢という）を算出する演算処理を行う。ただし、血管年齢に限らず、例えば酸素飽和度や脈拍数等の算出を行ってもよい。図４は、制御部２９の各機能を説明するための機能ブロック図である。同図に示すように、制御部２９は、加速度脈波算出部２９１、フーリエ変換部２９２、周波数解析部２９３及び脈波特性解析部２９４を備えている。

加速度脈波算出部２９１は、測定部１０により生体を測定することにより得られた脈波から加速度脈波を算出するものである。この際、脈波（脈波波形）を２階微分することで加速度脈波（加速度脈波信号；加速度脈波波形）が得られる。この加速度脈波は、一般的に例えば図５に示す波形、すなわち符号５０１に示す大きな波形変動の後に符号５０２に示す小さな波形変動群があり、この変動パターン５０３が繰り返される波形となっている。符号５０１に示す大きな変動は、脈拍が一拍するタイミングに呼応して生じており、よって、符号５０３に示す区間が一拍分の脈波に相当するものとなる。なお、脈波は、実際には必ずしも全く同じ変動パターンが規則的に繰り返されるのではなく、時間変動する、つまり脈拍毎に振幅（高さ）や位相が異なる（一拍分の脈波間隔が異なる）ものとなっている。脈拍が途切れて脈波波形が得られない区間が存在することもある。

また、加速度脈波算出部２９１は、上記算出した加速度脈波から、一拍分の加速度脈波を検出（算出）する。具体的には加速度脈波算出部２９１は、図５に示すように、加速度脈波信号において、所定の閾値５０４を超える直前の零点（ｔ_０、ｔ_１、ｔ_２・・・）を検出し、零点から次の零点までの区間（ｔ_ｉ−ｔ_ｉ＋１）をそれぞれ脈波一拍分として検出する。このように脈波一拍分づつ検出するのは、長期間に亘って複数拍分の脈波を一度に検出しようとした場合、例えば脈波の時間変動が大きいときなどでは周波数のピークの山が複数に割れて検出されてしまい、当該精度が低下したデータを以降の処理に使用してしまうことになるため、少なくとも一拍分という最小単位毎に脈波を検出することでこれを回避することにある。なお、一拍分の脈波の検出はこれ以外の方法で行ってもよい。

ところで、この脈波は、年齢（年代）に応じて波形が変化する（異なる）ことが知られている。すなわち、上記例えば符号５０３に示す区間における一拍分の脈波で見た場合、図６に示すように、例えば２０、３０、４０及び５０代毎に異なっており、年齢が高くなるにつれて、波形変動の度合いが小さくなる。すなわち、特に符号６０１で示す脈拍に呼応する大きな波形変動後の、符号６０２に示す波形変動群の変動が所謂鈍った状態となる。ところで脈波は、上述したように血管（動脈）を流れる血液量と相関を有するものであるが、この年齢に応じた脈波波形の違いは、血管の年齢（以降、血管年齢という）を表すものであると言える。ここでいう血管年齢とは、具体的には例えば血管の弾力（以降、血管弾性という）を示す。つまり、年齢が高くなるにつれて血管弾性が低下し（硬化が進んで収縮度合いが低下し）、符号６０１に示す脈波に対する応答が鈍ってくることから、当該波形に違いが生じているものと考えられる。ただし、血管弾性に限定されるものではなく、例えば血管内のコレステロール等による詰まりなども当該波形の違いの一因であると想定される。なお、この脈波は、血管に関してのみだけでなく、血液を送り出している心臓側の情報（心臓の状態に関する情報）も内包しているものと考えられるが、ここでは血管年齢を扱うものとする。

フーリエ変換部２９２は、Ｎ個の連続する即ち隣り合わせ同士の脈波区間（上述の区間ｔ_ｉ−ｔ_ｉ＋１）についてそれぞれ加速度脈波信号をフーリエ変換（離散フーリエ変換）し、当該各脈波区間毎に周波数強度分布を求めるものである。図７〜１０は、各年代別の周波数強度分布の一例を示している。図７〜１０は、それぞれ血管年齢（標準の血管年齢）が例えば２０代、３０代、４０代及び５０代の場合を示しており、各図の右側のグラフは複数拍分の脈波からなる脈波（横軸：時間、縦軸：信号強度）を示している。左側のグラフは、該右側グラフの脈波における標準的な波形を離散フーリエ変換して求めた周波数強度分布（横軸：周波数、縦軸：信号強度（パワースペクトラム））を示している。これら周波数強度分布は、年代別の平均的な周波数強度分布パターンを示している。

図７〜１０に示す各周波数強度分布のパワースペクトラムには、概略的に見て大きなピークが４つ存在している。これら各ピークに対するパワースペクトラムを、周波数の低い側から順に第０〜第３番目のピークとし、これらを第０基本周波数、第１基本周波数、第２基本周波数及び第３基本周波数と称するものとする。ただし、第０番目のピーク（第０基本周波数）は実際の一拍分の脈拍すなわち脈自体の動き（応答による脈波でないもの）に対応するものである。各図の周波数強度分布を比較すると、年齢が高くなるにつれて、特に第２番目のピーク（第２基本周波数）が顕著に低下する傾向がある、すなわち各年齢（年代）と周波数強度分布（各ピーク）とは相関があることが分かる。したがって、このような相関（第２番目のピークが低下する傾向）に着目して解析することで、脈波情報から血管年齢を推定することが可能であると考えられる。ただし、実際には、強度（ピークの高さ）は脈ごとにばらつくため、後述するように例えば正規化する、ここでは第２基本周波数（強度）を例えば第１基本周波数（強度）により正規化することで、当該ばらつきの影響を除外して血管年齢の推定を行う。

周波数解析部２９３は、フーリエ変換部２９２で求めた各脈波区間の周波数強度分布の情報を解析することで、該周波数強度分布における各周波数強度に関する特徴量（以降、周波数強度特徴量という）を算出するものである。周波数解析部２９３は、基本周波数算出部２９３１、周波数強度算出部２９３２及び周波数特徴量算出部２９３３を備えている。

基本周波数算出部２９３１は、周波数強度分布から上記第０〜第３基本周波数といった基本周波数（ｆ）を算出するものである。具体的には、例えば図７を用いて説明すると、基本周波数算出部２９３１は、各脈波区間、例えば脈波区間７０１の周波数強度分布における所定の周波数帯域（周波数バンド）、例えば周波数帯域７０２において、所定の閾値、例えば閾値７０３を超えて周波数強度が大きくなる周波数を求めることにより、当該基本周波数を得る。なお、基本周波数算出部２９３１は、この基本周波数の算出に基づいて、上記年齢に応じた低下傾向を有する第２基本周波数（ｆ２）と、これの正規化に用いる例えば第１基本周波数（ｆ１）とを求める。

周波数強度算出部２９３２は、基本周波数算出部２９３１で算出した基本周波数に対する周波数強度（ｐ）を算出するものである。周波数強度算出部２９３２は、各脈波区間について、各基本周波数それぞれに対して、該基本周波数を中心とする所定の範囲の強度を積分することで基本周波数強度を算出する。これを例えば図８を用いて説明すると、周波数強度算出部２９３２は、例えば脈波区間８０１の周波数強度分布における各基本周波数すなわち各ピーク位置（例えばピーク位置８０２）の周波数を中心とするその周辺前後を含む周波数範囲（例えば範囲８０３）における強度を積分する（足し合わせる；重畳する）ことにより基本周波数強度を求める。周波数強度算出部２９３２は、このようにして第１基本周波数及び第２基本周波数に対する第１基本周波数強度（ｐ１）及び第２基本周波数強度（ｐ２）を算出する。ここでの周波数強度の算出において積分を行うのは、後述する周波数強度特徴量を求めるにあたって、各基本周波数位置（各ピーク位置）のみの所謂或る“点”での強度を用いるのではなく（例えばフーリエ変換に基づく１つのＳｉｎ波形情報を求めるというのではなく）、各基本周波数の山全体（Ｓｉｎで近似された基本周波数の周辺全部）の情報（山の形の情報）を活用しようということにある。換言すれば、上記従来技術における極大、極小点といった或る１点のみの情報を用いるのではなく、周波数空間上の全ての点（特徴点）を活用して、より正確な周波数強度（ひいては後述の周波数強度特徴量や血管年齢）を求めようとすることにある。なお、上記各基本周波数における積分の範囲は、該各基本周波数でのパワースペクトラム波形（山）の両裾部分を含まない（両裾部分が途切れない）範囲として設定してもよいし、両裾部分を含む範囲として設定してもよい。

周波数強度特徴量算出部２９３３は、各脈波区間における周波数強度特徴量を算出するものである。具体的には、周波数強度特徴量算出部２９３３は、先ず各脈波区間における或る注目する基本周波数強度を別の或る基本周波数強度を基準として正規化する。ここでは、変動が上記年代と相関を有する第２基本周波数強度ｐ２を、第１基本周波数強度ｐ１で割って正規化する。この正規化を式で示すと、例えばｑｉ（ｐ１、ｐ２）＝ｐ２／ｐ１となる。ただし、記号「ｑｉ（ｐ１、ｐ２）」は、ｑｉがｐ１及びｐ２の関数であって当該正規化して算出したデータを示し、記号「／」は除算を示す。そして、Ｎ個の脈波区間についてこの正規化で得られた値（ｑｉ（ｐ１、ｐ２））を平均した平均値Ｑを求め（Ｑ＝（Σｑｉ（ｐ１、ｐ２）／Ｎ）、これを周波数強度特徴量（Ｑ）として算出する。なお、ここでは、第０でなく第１の基本周波数強度を用いて正規化しているが、これは、基本周波数強度を各脈波区間で求めているため、例えば脈波区間内の局所的（ローカル）な基本周波数強度を用いる場合には、脈拍タイミングに対応する第０基本周波数強度が含まれない或いは変動によって好適な第０基本周波数強度の情報が得られず特徴量の算出に利用できないことがあるので、これを回避するためである。ただし、必ず第０基本周波数強度を用いないということではなく、必要に応じて利用してもよい。

脈波特性解析部２９４は、周波数強度特徴量算出部２９３３により算出した周波数強度特徴量の情報を解析することで、所定の脈波特性を求めるものである。ここでは、周波数強度特徴量から脈波特性として血管年齢を算出する。具体的には、脈波特性解析部２９４は、変換情報記憶部２９４１を備え、この変換情報記憶部２９４１に例えば周波数強度特徴量Ｑに対応する血管年齢に変換可能な変換情報、例えば変換テーブル（ＬＵＴ）を記憶しておき、当該変換テーブル（又は式）を用いてデータ変換することで、或る周波数強度特徴量に対応する血管年齢を求める。なお、この変換は一般に非線形の変換となる。

図１１は、第１の実施形態における生体情報処理装置１による血管年齢の推定に関する動作の一例を示すフローチャートである。先ず測定部１０によって生体（被験者）の脈波情報が測定され、制御部２９にこの脈波情報が入力（取得）される（ステップＳ１）。そして、加速度脈波算出部２９１によって、脈波が２階微分されて加速度脈波が算出される（ステップＳ２）とともに、当該算出した加速度脈波から、一拍分の加速度脈波が算出される（ステップＳ３）。次に、フーリエ変換部２９２によって、Ｎ個の連続する脈波区間（ｔ_ｉ−ｔ_ｉ＋１）についてそれぞれ加速度脈波信号が離散フーリエ変換されて、各脈波区間における周波数強度分布が算出される（ステップＳ４）。そして、基本周波数算出部２９３１によって、フーリエ変換部２９２で求められた周波数強度分布から基本周波数例えば第０〜第３基本周波数（ｆ０〜ｆ３）が算出され（ステップＳ５）、周波数強度算出部２９３２によって、当該基本周波数（ｆ０〜ｆ３）（ピーク位置）を中心とするその周辺前後を含む周波数範囲の強度が積分されて基本周波数強度が算出される（ステップＳ６）。そして、周波数強度特徴量算出部２９３３によって、第２基本周波数強度ｐ２が第１基本周波数強度ｐ１を用いて正規化（ｐ２／ｐ１）されることで、周波数強度特徴量が算出される（ステップＳ７）。そして、脈波特性解析部２９４によって、当該算出された周波数強度特徴量に対して例えば変換テーブルを用いたデータ変換処理が行われることで、血管年齢が算出（推定）される（ステップＳ８）。

（実施形態２）
ところで、上記周波数解析（基本周波数強度算出）は、波形が無限に続く周期関数であるとしての解析であるが、実際の脈波は局在しているので、それに適した手法を用いることで性能改善が見込める。これにつき先ず理論的な点について説明する。脈波は、血管のシステム系が鼓動に相当するインパルス信号に応答した出力信号としてモデル化することができる。具体的には、当該脈波は、減衰（包絡線）の特徴を考慮した過渡現象モデルとしての図１３に示す電気回路モデル（ＬＣＲ回路）とほぼ等価と見なせる。Ｒ１＜２√（Ｌ１／Ｃ１）とすると、図１３の符号１３１に示す点線枠内の第１の部分回路（部分ＬＣＲ回路）における、符号１３１１の矢印で示す出力電流ｉ_１は以下の式（２）で表される。

上記式（２）は、例えば図１４に示す減衰曲線１４１（出力電流（ｉ）の減衰曲線）で表される。ただし同図上側は減衰曲線１４１と位相差のある出力電圧（Ｖｃ）の減衰曲線１４２を示している。また、式（２）中の「τ１」は、図１４に示す出力電流の減衰曲線１４１における包絡線１４１１の時定数を示し、ω１（＝２πｆ１）は角周波数を示している。ただし、この角周波数の「ｆ１」は上記第１の実施形態で説明した第１基本周波数に相当する。

第２基本周波数、第３基本周波数についても同様にして、符号１３２に示す点線枠内の第２の部分回路における符号１３２１の矢印で示す出力電流ｉ_２と、符号１３３に示す点線枠内の第３の部分回路における符号１３３１の矢印で示す出力電流ｉ_３とが得られ、よって第１〜第３における出力電流ｉ_１〜ｉ_３が加算（重畳）されて符号１３４の矢印で示す出力電流ｉとして出力される。

したがって、これら第１〜第３基本周波数について上記式（２）に当てはめて考えると、それぞれがｐ、τ、ωの３つの未知数を有しており、これが第１〜第３まであるため合計９個の未知数が存在することになる。これにより、加速度脈波１拍分の波形について９個の所定の時刻の値が与えられれば、以下の式（３）に示す連立方程式を立ててこれを解くことができる。

この連立方程式を解いてｐ１、ｐ２及びｐ３、すなわち第１、第２及び第３基本周波数強度を求めれば、後は上述と同様、ｐ２をｐ１で割る（ｐ２／ｐ１）演算を行うことによって周波数強度特徴量（Ｑ）を算出することができ、この周波数強度特徴量から血管年齢を推定することができる。

しかしながら、上記式（３）のままでは式がτおよびωに関して非線形となり取り扱いに不便である。そこで、一般的な線形化手法として、τやωについて平均的な脈波パターンから標準値を求め、標準値の周りで式をテイラー展開し、０次および１次の係数で近似すると連立方程式は以下の式（４）となる。

よって、上記式（４）の方程式を解くことでｐ１、ｐ２及びｐ３を求めればよい。なお、このときの処理フローは、図１１中の点線枠（ステップＳ４〜Ｓ６）を上記連立方程式を解く手順と置き換えたものとなる。本実施形態で述べた内容は、第１の実施形態において信号をフーリエ基底で記述していたものを、周波数に減衰を考慮した基底を使って記述したものであり、内容的には等価となるため、第１の実施形態に対する変形例は全て本実施形態においても容易に適用することができる。

図１２は、第２の実施形態の生体情報処理装置１ａにおける制御部２９ａの各機能を説明するための機能ブロック図である。生体情報処理装置１ａは生体情報処理装置１と比べて制御部２９ａが異なっており、制御部２９と比べてフーリエ変換部２９２を備えず且つ周波数解析部２９３が異なるものとなっている。その他の同一の符号を付した機能部は同一の構成であり、その説明を省略する。周波数解析部２９３ａは、周波数強度算出部２９３２ａ及び周波数強度特徴量算出部２９３３ａを備えている。周波数強度算出部２９３２ａは、上記式（４）（又は式（３））の方程式に基づいて、基本周波数強度を、ここでは第１〜第３基本周波数強度ｐ１〜ｐ３を算出するものである。

周波数強度算出部２９３２ａは、加速度脈波算出部２９１により算出した加速度脈波における１拍分の加速度脈波波形から、上記方程式の解を求めるのに最低限必要な個数、ここでは９個の所定の時刻（測定点）の値（以降、この値を測定値という）を抽出し、この測定値を初期条件として式（４）に与えて当該方程式を解く演算処理を行うことで、未知数である第１〜第３基本周波数強度ｐ１〜ｐ３を解として求める。なお、この各周波数強度を算出するに際して、他の未知数としての角周波数ωつまり基本周波数（ｆ１〜ｆ３）も同時に算出される。周波数強度特徴量算出部２９３３ａは、上記周波数強度算出部２９３２ａで算出した基本周波数強度を用いて、ここでは第１及び第２基本周波数強度ｐ１、ｐ２を用いて、ｐ２をｐ１で割る（ｐ２／ｐ１）演算を行うことによって周波数強度特徴量（Ｑ）を算出する。

このように、制御部２９ａは、周波数解析部２９３ａによって、脈波をモデル化した電気回路モデルに基づく上記方法による演算を行うことで測定部１０により取得した脈波情報（加速度脈波算出部２９１により算出した加速度脈波）から周波数強度を算出し、該周波数強度から周波数強度特徴量を算出する。なお、脈波特性解析部２９４によって、この周波数強度特徴量から血管年齢が算出される。

図１５は、第２の実施形態における生体情報処理装置１ａによる血管年齢の推定に関する動作の一例を示すフローチャートである。先ず測定部１０によって生体（被験者）の脈波情報が測定され、制御部２９にこの脈波情報が入力（取得）される（ステップＳ１１）。そして、加速度脈波算出部２９１によって、脈波が２階微分されて加速度脈波が算出される（ステップＳ１２）とともに、当該算出した加速度脈波から、一拍分の加速度脈波が算出される（ステップＳ１３）。次に、周波数強度算出部２９３２ａによって、上記ステップＳ１３において算出された一拍分の加速度脈波から、所要個数（ここでは９個）の測定点情報が抽出され（ステップＳ１４）、当該測定点情報を初期条件とする例えば脈波の電気回路モデルに基づく上記式（３）に示すような連立方程式の解が求められることで、基本周波数強度（ここでは、第１〜第３基本周波数強度ｐ１〜ｐ３）が算出される（ステップＳ１５）。そして、周波数強度特徴量算出部２９３３ａによって、上記ステップＳ１５において算出された基本周波数強度を用いて、ここでは第１及び第２基本周波数強度ｐ１及びｐ２を用いて、該第２基本周波数強度ｐ２を第１基本周波数強度ｐ１で割る（ｐ２／ｐ１）演算により正規化されることで、周波数強度特徴量が算出される（ステップＳ１６）。そして、脈波特性解析部２９４によって、当該算出された周波数強度特徴量に対して例えば変換テーブルを用いたデータ変換処理が行われることで、血管年齢が算出（推定）される（ステップＳ１７）。

以上のように、第１（第２）の実施形態における生体情報処理装置１（１ａ）によれば、測定部１０（脈波取得手段）によって生体の脈波情報が取得され、周波数解析部２９３（２９３ａ）（周波数解析手段）によって、測定部１０により取得された脈波情報に基づいて脈波の周波数に関する解析が行われる。そして、周波数強度特徴量算出部２９３３（２９３３ａ）（特徴量抽出手段）によって、周波数解析部２９３（２９３ａ）による解析によって得られた脈波周波数情報（基本周波数や基本周波数強度）から所定の特徴量（基本周波数強度特徴量）が抽出され、脈波特性解析部２９４（脈波特性算出手段）によって、周波数強度特徴量算出部２９３３（２９３３ａ）により抽出された周波数強度特徴量に基づいて所定の脈波特性（血管年齢）が算出される。このように、脈波の周波数に関する解析、つまり従来例に示すような極大・極小点といった“点”だけの情報による解析でなく、周波数による広い範囲のデータ全体（全ての周波数情報を必ず用いるということではない）の情報に基づく解析（第２の実施形態における過渡現象モデルつまり電気回路モデルに基づく方程式を解くことによる解析も含む）が行われ、この解析により得られた脈波周波数情報（基本周波数強度等）に基づき所定の特徴量（周波数強度特徴量Ｑ）、さらにこの特徴量に基づく脈波特性（血管年齢）が算出されるので、脈波情報取得時等のノイズ成分に影響されることなく（ノイズに対して所謂ロバストに動作し）、僅かな脈波変動によって求める評価値（脈波特性）に大きな誤差が生じてしまうといったことのない、所謂外乱に強く、安定して動作する（精度良く所望の評価値を求めることができる）生体情報処理装置を提供することが可能となる。

また、脈波特性解析部２９４によって、特徴量に対して所定の変換情報を用いたデータ変換処理を行うことで脈波特性としての血管年齢が算出されるので、データ変換処理という従来の方法を用いて容易に血管年齢を推定する演算処理を行うことができる。

また、周波数解析部２９３（２９３ａ）によって、脈波を２階微分した加速度脈波に対して解析が行われるので、当該脈波を２階微分することで、周波数解析に利用できない成分（定常成分）を容易に取り除くことができ、ひいてはより正確な周波数解析を行うことが可能となる。

また、周波数解析部２９３（２９３ａ）よって、脈波情報から脈拍一拍毎の局所脈波情報が抽出され、該抽出された各局所脈波情報に対して解析が行われるので、例えば一度に多回数の脈拍分の脈波情報を用いた解析時において、脈波に時間変動が生じた場合の脈波情報を含んで解析してしまい、評価値に大きな誤差が生じてしまうといった確率を低下させることができ、ひいては測定誤差（演算誤差）の小さい（測定データの所謂「ぶれ」が少ない）安定した周波数解析を行うことが可能となる。

また、周波数解析部２９３によって、脈波周波数情報として算出された周波数の強度分布における少なくとも２つの極値情報（例えば第１及び第２基本周波数強度ｐ１、ｐ２）に基づいて特徴量が算出されるので、脈波の時間変動や個人差による変動を吸収して算出することができる。

また、周波数解析部２９３によって、周波数の強度分布における極値（ピーク値）を中心とする所定の周波数範囲の周波数強度を積分して得られる周波数強度情報に基づいて特徴量が算出されるので、強度分布における極大、極小点といった或る１点での情報を用いるのではなく、周波数空間上の全ての点を活用することができ、僅かの脈波変動によって評価結果、つまり特徴量が大きく異なってしまうといったことなく、より正確に特徴量を算出することができ、ひいては正確な脈波特性（血管年齢）の算出が可能となる。

また、周波数解析部２９３によって、フーリエ変換部２９２によるフーリエ変換により得られたデータに基づく解析（周波数解析又はこれに基づく血管年齢推定）が行われるので、フーリエ変換という一般的に用いられる簡易な方法を用いて効率良く解析することができる。

また、周波数解析部２９３ａによって、過渡現象モデルに基づく解析が行われるので、解析時のノイズ等（外乱）の影響をより少なくすることができるとともに、過渡現象すなわち減衰（包絡線）を考慮したより正確な解析が可能となる。

また、周波数解析部２９３ａによって、脈波を所定のインパルス信号に応答した出力信号と仮定する過渡現象モデルとしての所定の電気回路モデルに基づく解析が行われるので、電気回路モデルを用いた簡易な方法で解析（演算）することが可能となる。

また、周波数解析部２９３ａによって、電気回路モデルに基づく解析において、脈拍一拍毎の局所脈波情報における所定時刻の実測値を用いて、特徴量算出用の周波数強度を未知数に含む所定の連立方程式（式（３）又は式（４））の解が求められるので、局所脈波情報（脈波区間ｔ_ｉ−ｔ_ｉ＋１）における所定の実測値（所定時刻の値）を初期条件として連立方程式を解くという容易な方法で且つ確実に特徴量算出用の周波数強度を求めることができる。

さらに、第１（第２）の実施形態における生体情報処理装置１（１ａ）の動作プログラムによれば、測定部１０（脈波取得手段）に、生体の脈波情報を取得させるステップと、周波数解析部２９３（２９３ａ）（周波数解析手段）に、測定部１０により取得した脈波情報に基づいて脈波の周波数を解析させるステップと、周波数強度特徴量算出部２９３３（２９３３ａ）（特徴量抽出手段）に、周波数解析部２９３（２９３ａ）による解析によって得られた脈波周波数情報（基本周波数や基本周波数強度）から所定の特徴量（基本周波数強度特徴量）を抽出させるステップと、脈波特性解析部２９４（脈波特性算出手段）に、周波数強度特徴量算出部２９３３（２９３３ａ）により抽出した特徴量に基づいて所定の脈波特性（血管年齢）を算出させるステップとが少なくとも実行される。このように、脈波の周波数に関する解析、つまり極大・極小点といった“点”だけの情報による解析でなく、周波数全体の情報に基づく解析が行われ、この解析により得られた脈波周波数情報に基づき所定の特徴量、さらにこの特徴量に基づく脈波特性が算出されるので、脈波情報取得時等のノイズ成分に影響されることなく（ノイズに対して所謂ロバストに動作し）、僅かな脈波変動によって求める評価値（脈波特性）に大きな誤差が生じてしまうといったことのない、所謂外乱に強く、安定に動作させることができる（精度良く所望の評価値を求めることができる）生体情報処理装置の動作プログラム及び該動作プログラムで動作する生体情報処理装置を提供することが可能となる。

なお、本発明は、以下の態様をとることができる。
（Ａ）上記第１の実施形態においては、周波数強度分布における第２基本周波数成分（第２基本周波数強度ｐ２）を第１基本周波数成分（第１基本周波数強度ｐ１）によって正規化（ｐ２／ｐ１）しているが、これに限定されず、第３基本周波数成分（第３基本周波数強度）以降を用いて正規化してもよい。例えば、第２基本周波数強度ｐ２を、第３本周波数強度ｐ３で割って正規化（ｐ２／ｐ３）したり、第４基本周波数強度ｐ４で割って正規化（ｐ２／ｐ４）したりしてもよい。勿論、第０基本周波数強度を用いてもよい。また、ここでは、年代に応じた相関ある変化が顕著である第２基本周波数強度に基づいて正規化を行って特徴量を算出しているが、これに限らず、これ以外の基本周波数強度、例えば第３基本周波数強度を基にして特徴量の算出（正規化）を行ってもよい。この場合も上記と同様に第１基本周波数強度のみならず、その他の基本周波数強度を用いて正規化してもよい。

（Ｂ）上記第１の実施形態において、周波数強度分布からの特徴量の算出は、必ずしも例えば第２基本周波数強度という１種類の基本周波数から算出せずともよく、第０〜第４（第４以降も含む）基本周波数強度における任意の組み合わせによるものに基づいて特徴量の算出を行ってもよい。この場合、例えばｑ’（ｐ１、ｐ２、ｐ３）＝（ｗ２＊ｐ２＋ｗ３＊ｐ３）／ｐ１などと演算してもよい（但し、ｑ’（ｐ１、ｐ２、ｐ３）はｐ１、ｐ２及びｐ３の関数、「ｗ」は所定の定数、記号「＊」は乗算を示す）。なお、このときの正規化についても任意の基本周波数強度を用いて（割り算して）行うことができる。また、一般化して任意の関数ｑ”（ｐ１、ｐ２、ｐ３）を定義してもよい。このときは、第３基本周波数成分も血管年齢に関する情報を少ないながら有しているので、第２基本周波数成分の変動が少ないような年齢で第３基本周波数成分が特徴量に寄与するよう関数を設計すればよい。

（Ｃ）上記第１及び第２の実施形態において、周波数強度特徴量を算出する際、必ずしも基本周波数強度を正規化せずともよく、基本周波数強度を直接用いて算出してもよい。

（Ｄ）上記第１及び第２の実施形態において、加速度脈波の代わりに脈波そのもの（微分などの処理を施していない測定生データ）を使用して解析してもよい。

（Ｅ）上記第１及び第２の実施形態において、脈波特性（血管年齢）を、必ずしも周波数強度特徴量からの推定（算出）せずともよく、所要の変換テーブルを用意しておくことで、脈波データ（加速度脈波データ）或いは周波数強度分布データ等から直接求めてもよい。

（Ｆ）上記第１の実施形態においては、フーリエ変換を行う際、波形パターンを繰り返させて変換を行ったが（連続する脈波区間についてそれぞれフーリエ変換を行ったが）、矩形窓やガウス窓の窓関数を用いて１つの波形パターンによる窓フーリエ変換を行ってもよい。このときは、第０基本周波数成分はゼロ（０）となる。また、周波数の解析方法としては、フーリエ変換の代わりにラプラス変換、Ｚ変換、ウェーブレットなどを用いてもよい。これらを用いた場合もフーリエ変換の場合と同様にして周波数解析を行うことができる。なお、ウェーブレットを用いた場合、周期関数でなくても解析することが可能である。

（Ｇ）上記第２の実施形態においては、信号（脈波信号）から９点の値を取り出してこれを用いて連立方程式を解いたが、連立方程式を解くことができる必要最低限の９点より多い個数（１０点以上）の値を取り出して用いてもよく、この場合、当該１０点以上の値を用いて最小２乗法により解を求めればよい。このように、より多くの点の情報を用いた方が、解析におけるノイズの影響を受け難くなる（ノイズに対して強くなる）。なお、信号（脈波信号）の全ての点を使用してもよい。

（Ｈ）上記第２の実施形態において、必ずしも第１（ｐ１）〜第３（ｐ３）についての合計９個の方程式からなる連立方程式を扱わずともよく、例えば第１（ｐ１）〜第ｎ（ｐｎ）（ｎ≧２）の３ｎ個の方程式からなる連立方程式を扱ってもよい。なお、この場合の信号から取り出す点の個数も上記変形態様（Ｇ）に準じる。

（Ｉ）上記第２の実施形態において、時定数τ_１、τ_２及びτ_３なども特徴量の算出に使用してもよい。これにより特徴量の算出精度が向上する。

（Ｊ）上記第２の実施形態において、過渡現象モデルによる演算パラメータの一部に所定の標準値を使用してもよい。例えば、角周波数ωの標準値として、第１の実施形態におけるフーリエ変換により求めた基本周波数を使用してもよい（この場合は図１２に示す制御部２９ａにフーリエ変換部２９２を備える）。これにより、演算の簡易化を図ることができる。また、時定数τの標準値についても、脈波波形の第１基本周波数（第１ピーク値）及び第２基本周波数（第２ピーク値）を用いてその包絡線から別途求めてもよい。この場合は、波形上の測定点は３点以上あればよく、方程式はさらに簡単に以下の式（５）に示すものとなる。なお、当該標準値等の算出において必ずしもピーク点の値を用いずともよく、包絡線上の任意の点を用いることができる。

第１の実施形態における生体情報処理装置の一構成例を示すブロック図である。ヘモグロビン及び酸化ヘモグロビンの吸光特性を示すグラフ図である。生体による光の吸収について説明するための生体の各組織を示す模式図である。図１に示す制御部の各機能を説明するための機能ブロック図である。加速度脈波の一例を示すグラフ図である。脈波一泊分の各年代における加速度脈波の一例を示すグラフ図である。各年代別（２０代）の周波数強度分布の一例を示すグラフである。各年代別（３０代）の周波数強度分布の一例を示すグラフである。各年代別（４０代）の周波数強度分布の一例を示すグラフである。各年代別（５０代）の周波数強度分布の一例を示すグラフである。第１の実施形態における生体情報処理装置による血管年齢の推定に関する動作の一例を示すフローチャートである。第２の実施形態における生体情報処理装置の制御部の各機能を説明するための機能ブロック図である。減衰を考慮した過渡現象モデルとしての電気回路モデルの一例を示す回路図である。図１３に示す電気回路モデルにおける出力電流及び出力電圧の減衰曲線の一例を示すグラフ図である。第２の実施形態における生体情報処理装置による血管年齢の推定に関する動作の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１、１ａ生体情報処理装置
１０測定部（脈波取得手段）
２９、２９ａ制御部
２９１加速度脈波算出部
２９２フーリエ変換部
２９３周波数解析部（請求項１記載の周波数解析手段）
２９３ａ周波数解析部（請求項９記載の周波数解析手段）
２９３１基本周波数算出部
２９３２、２９３２ａ周波数強度算出部
２９３３、２９３３ａ周波数強度特徴量算出部（特徴量抽出手段）
２９４脈波特性解析部（脈波特性算出手段）

Claims

所定の生体情報を処理する生体情報処理装置であって、
生体の脈波情報を取得する脈波取得手段と、
前記脈波取得手段によって取得した脈波情報に基づいて脈波の周波数に関する解析を行う周波数解析手段と、
前記周波数解析手段による解析によって得られた脈波周波数情報から所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量に基づいて所定の脈波特性を算出する脈波特性算出手段とを備えることを特徴とする生体情報処理装置。
前記脈波特性算出手段は、前記特徴量に対して所定の変換情報を用いたデータ変換処理を行うことで前記脈波特性としての血管年齢を算出することを特徴とする請求項１記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、脈波を２階微分した加速度脈波に対して解析を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、前記脈波情報から脈拍一拍毎の局所脈波情報を抽出し、該抽出した各局所脈波情報に対して解析を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、前記脈波周波数情報としての周波数の強度分布を算出し、該強度分布における少なくとも２つの極値情報に基づいて前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、前記周波数の強度分布における前記極値を中心とする所定の周波数範囲の周波数強度を積分して得られる周波数強度情報に基づいて特徴量を算出することを特徴とする請求項５記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、フーリエ変換に基づく解析を行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、過渡現象モデルに基づく解析を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、脈波を所定のインパルス信号に応答した出力信号と仮定する前記過渡現象モデルとしての所定の電気回路モデルに基づく解析を行うことを特徴とする請求項８記載の生体情報処理装置。
前記周波数解析手段は、前記電気回路モデルに基づく解析において、脈拍一拍毎の局所脈波情報における所定時刻の実測値を用いて、前記特徴量算出用の周波数強度を未知数に含む所定の連立方程式を解くことを特徴とする請求項９記載の生体情報処理装置。
所定の生体情報を処理する生体情報処理装置の動作プログラムであって、
脈波取得手段に、生体の脈波情報を取得させるステップと、
周波数解析手段に、前記脈波取得手段によって取得した脈波情報に基づいて脈波の周波数を解析させるステップと、
特徴量抽出手段に、前記周波数解析手段による解析によって得られた脈波周波数情報から所定の特徴量を抽出させるステップと、
脈波特性算出手段に、前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量に基づいて所定の脈波特性を算出させるステップとを少なくとも実行させることを特徴とする生体情報処理装置の動作プログラム。