JP2008302127A - 血圧測定装置及びプログラム並びに記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ステップ140では、心電及び脈波の同時計測を行う。なお、脈波しか使用しない場合は、脈波のみの計測を行う。ステップ150では、測定によって得られた心電信号及び脈波信号の解析を行って、血圧の算出に用いたり容積AIの補正に用いる特徴量などを算出する。ステップ160では、心電信号及び脈波信号の妥当性を確認する。ステップ170では、容積AIの補正を行う。ステップ180では、例えば前記式(1)を利用し、各ステップの処理にて得られた脈波伝播時間(PTT)と補正容積AIを用いて、血圧を算出する。ステップ190では、算出した血圧を、ディスプレイ15に表示したり、スピーカ17で報知する。
【選択図】図6
Description
特に、本発明では、血圧を算出する際には、中枢血管の血管弾性を表す中枢血管特徴量と、末梢血管の血管弾性を表す末梢血管特徴量とを用いるので、従来の様に、体重等をマニュアルで入力しなくとも、高い測定精度が得られる。
なお、ここで中枢血管とは、大動脈などの太い動脈を表し、末梢血管とは、上腕、トウ骨動脈などの動脈、細動脈などを意味する。
本発明は、脈波信号を例示したものである。容積脈波は、血流量等に応じて変化する血管の容積の変化を示す脈波であり、通常は光学式の脈波センサを用いて測定することができ、そのため簡易な計測が可能となる。なお、容積脈波を補正することにより、圧脈波(血管の圧力の変化に対応する脈波)に近い精度が得られる。
ここで、心電信号と脈波信号との時間差は、図1に示す様に、脈波伝播時間(PTT)であり、心電図のR波と手指で測定した脈波との時差として求めることができる。
ここで、脈波のAI(Augmentation Index)は、図2に示す様に、脈波における反射波(P2)と進行波(P1)の大きさの比(P2/P1)であり、脈波(容積脈波又は圧脈波)から求めることができる。
(5)請求項5の発明では、前記容積脈波から得られる容積AIを、前記加速度脈波の特徴量のd、e、fのうち1種を用いて補正することを特徴とする。
(6)請求項6の発明では、前記容積脈波から得られる容積AIを、前記加速度脈波の特徴量のe−f点間における脈波の傾きと、心拍数とを用いて補正することを特徴とする。 本発明者等の研究によれば、容積AIを、加速度脈波の特徴量のe−f点間における脈波の傾きと心拍数(HR)を用いて補正することにより、圧AIに近い値が得られることが確認されている。
ここで、加速度脈波の特徴量のe−f点間における脈波の傾きとは、大動脈弁閉鎖によるノッチ(notch)からノッチ直後の後隆波のピークまでの傾きであり、図2に示す様に、速度脈波の特徴量のe1(振幅)に相当する値である。なお、このe1とは、加速度脈波e−f点の間にある速度脈波のピーク値である。また、後隆波にピークが見られない場合には、ノッチから所定時間経過後までの傾きを採用してよい。
(7)請求項7の発明では、前記心電信号及び前記脈波信号以外の生体情報も加味して、血圧を算出することを特徴とする。
(8)請求項8の発明では、前記心電信号及び前記脈波信号以外の生体情報は、身体特徴量及び生体のインピーダンスのうち少なくとも1種であることを特徴とする。
(10)請求項10の発明では、前記立ち下がり情報として、脈波波形の立ち下がりの最大傾きを用いることを特徴とする。
本発明は、好ましい立ち下がり情報を例示したものである。本発明者等の研究によれば、図3に示す様に、加速度脈波の特徴量のe点以降における脈波波形の最大値の8〜2割の範囲の傾きを用いることにより、血圧を精度良く算出できることが確認されている。
(13)請求項13の発明は、前記請求項1〜12のいずれかに記載の血圧測定装置の機能を実現させるためのプログラムである。
(14)請求項14の発明は、前記請求項13に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
[第1実施形態]
本実施形態では、自動車に搭載されてドライバの血圧を測定する血圧測定装置について説明する。
図4に示す様に、本実施形態では、自動車に搭載された血圧測定装置1と、ドライバ等に情報の報知を行う報知装置3と、手動にてデータの入力を行うマニュアル入力部5と、ステアリング7に取り付けられた脈波センサ9と、ステアリング7に取り付けられた一対の電極11、13とを備えている。
前記マニュアル入力部5は、マニュアルにて、体重、身長、年齢、性別等の個人別の身体特徴情報が入力可能な例えばキーボードやテンキーやリモコンなどの入力装置である。なお、ディスプレイ15の表示画面をタッチパネルとして、データを入力するようにしてもよい。
b)次に、本実施形態の血圧測定装置等の機能をブロック図にて更に詳しく説明する。
図5に示す様に、本実施形態の血圧測定装置1には、インピーダンス計測部21と、心電/インピーダンス計測切替部23と、心電信号取得部25と、脈波信号取得部27と、心電信号解析部31と、心電及び脈波信号解析部33と、脈波信号解析部35と、血圧演算部37とを備えている。
脈波信号取得部27は脈波センサ9を駆動して脈波信号を取得するものである。
心電及び脈波信号解析部33は、前記図1に示す様に、心電信号と脈波信号を用いて、心電信号に対する脈波信号の遅れ時間である脈波伝播時間(PTT)を求めるものである。
c)次に、血圧の算出に用いる演算式について説明する。
ここでは、中枢血管特徴量(PTT、脈波面積)と末梢血管特徴量(容積AI)とを用いた演算式、例えば下記式(1)〜(5)のいずれかの演算式を用いて、血圧(推定血圧:EBP)を求める。
・PTTを使用する場合
EBP=α・PTT+β・容積AI+γ ・・(1)
EBP=α・PTT+β・容積AI+γ・(脈波特徴量)+・・+ ・・(2)
EBP=α・PTT+β・容積AI+γ・d+δ・e+ε・f
+ζ・HR+・・+ ・・(3)
・PTTを使用しない場合
EBP=α・脈波面積+β・容積AI+γ ・・(4)
・より精度の良い推定式
EBP=α・PTT+β・容積AI+γ・(脈波特徴量)+δ・(身体特徴量)
+ε・(インピーダンス)+ζ ・・(5)
前記各式で、α、β、γ、δ、ε、ζは係数である。脈波特徴量は、例えばa1、b1など(図2参照)である。HRは脈拍であり、脈拍に代えて脈拍間隔(RRI)を用いることができる。脈波面積とは、脈波の基線をゼロとした場合の波形に囲まれる部分の面積である。身体特徴量は、身長、体重、性別、年齢などである。
前記式(1)では、推定血圧の算出に、PTTと容積AIを用いる。このうち、PTTは中枢血管の血管弾性を示すパラメータであり、容積AIは末梢血管の血管弾性を示すパラメータであるので、両パラメータを用いることにより、中枢、末梢系の情報を取り入れられているため、精度良く血圧を推定することができる。
容積AIはその測定方法の特性上、圧脈波により求めた圧AIよりは精度が低い傾向にある。従って、ここでは、容積AIを下記式(6)又は(7)を用いて補正する。
補正容積AI=容積AI+α・HR+β・ノッチ−後隆波傾き ・・・(6)
補正容積AI=容積AI+α・d+β・e+γ・f ・・・(7)
前記各式で、α、β、γは係数である。また、HRは心拍数である(心拍間隔RRIを用いてもよい)。ノッチ−後隆波傾きとは、上述したノッチ(notch)からノッチ直後の後隆波のピークまでの傾き(即ち加速度脈波の特徴量のe−f点間における脈波の傾き=速度脈波の特徴量のg1)である。d、e、fは、上述した加速度脈波の特徴量である。
前記式(6)では、容積AIの補正に、HRとノッチ−後隆波傾きを用いているので、圧AIに近い容積AIとすることができる。なお、HRとノッチ−後隆波傾きを用いると良いことは、実験的に検証した。
d)次に、血圧検出装置1にて実施される制御処理について説明する。
ステップ120では、インピーダンスの計測を行うか否かを判定する。例えばディスプレイ15に、インピーダンスを計測するか否かを表示し、ドライバの入力を促すようにしても良い。ここで肯定判断されるとステップ130に進み、一方否定判断されるとステップ140に進む。
続くステップ135では、インピーダンスの計測を行う。
続くステップ150では、測定によって得られた心電信号及び脈波信号の解析を行って、血圧の算出や容積AIの補正に用いる演算値(特徴量など)を算出する。
例えば前記式(6)を用いて容積AIを補正する場合には、心拍数(HR)とノッチ−後隆波傾きとを用いて、補正容積AIを算出する。
続くステップ190では、算出した血圧を、ディスプレイ15に表示したり、スピーカ17で報知し、一旦本処理を終了する。
図7(a)は、横軸にトノメトリ血圧により得られたトウ骨動脈圧脈波を解析して求めた圧AIをとり、縦軸に光学式脈波センサにより求めた脈波信号から算出した容積AI(未補正)をとったものである。
この図7(b)から、圧AIと補正容積AIとの相関係数は0.93であり、圧AIと補正容積AIとの相関関係が大きいことが分かる。よって、圧AIに代えて補正容積AIを用いることにより、精度の高い血圧を算出できることが分かる。
図8(b)は、前記式(1)を用いて推定血圧を求め、実血圧との相関をとったものである。この場合には、PTTと補正容積AIを用いて血圧を推定するので、推定血圧の精度が高いことがわかる。
[第2実施形態]
次に、第2実施形態を説明するが、前記第1実施形態と同様な内容の説明は省略する。
a)まず、本実施形態における血圧の算出に用いる演算式について説明する。
ここでは、脈波(詳しくは後隆波)の立ち下がり情報を用いた演算式、例えば下記式(8)〜(16)のいずれかの演算式を用いて、血圧(推定血圧:EBP)を求める。
・立ち下がりの傾きのみを使用する場合
EBP=α・e1 ・・(8)
EBP=α・e1+β・f1 ・・(9)
EBP=α・(0.8−0.6)の傾き+β・(0.4−0.2) ・・(10)
EBP=α・最大傾き ・・(11)
・脈波及びPTTを使用する場合
EBP=α・e1+β・PTT ・・(12)
EBP=α・e1+β・f1+γ・PTT ・・(13)
EBP=α・e1+β・f1+γ・PTT+δ・(脈波特徴量)+・ ・・(14)
・C1、C2を使用する場合
EBP=α・PTT+β・容積AI+γ・C1+δ・C2+ε ・・(15)
・より精度の良い推定式
EBP=α・e1+β・f1+γ・PTT+δ・(脈波特徴量)
+ε・(身体特徴量)+ζ・(インピーダンス)+η ・・(16)
前記各式で、α、β、γ、δ、ε、ζ、ηは係数である。脈波特徴量は、例えばa1、d、AIである。e1は、図2に示す様に、1階微分の脈波の立ち下がりの傾きの最小値であり、f1は、2階微分のf点後での、4階微分のゼロクロスに対応する点での脈波の立ち下がりの傾斜である。身体特徴量は、身長、体重、性別、年齢などである。C1、C2は、脈波の立下りを指数関数で近似することにより求められる指数であり、指数関数での近似により、精度良く情報の抽出が可能となる(Daniel A Duprez,Determinateion of Radial Artery Pulse Wave Analysis in Asymptomatic Individuals,American Journal of Hypertension 2004;17:647−653参照)。
前記式(8)では、推定血圧の算出に、脈波の立ち下がり情報であるe1を用いるので、精度良く血圧を推定することができる。ここで、e1を用いると推定精度が高いのは、心臓系の影響の少ない血管弾性情報を用いることができているからである。
前記式(13)では、推定血圧の算出に、脈波の立ち下がり情報であるe1、f1とPTTとを用いるので、より精度良く血圧を推定することができる。
前記式(15)では、推定血圧の算出に、脈波の立ち下がり情報であるC1、C2とPTTと容積脈AI(補正容積AIでも良い)を用いるので、精度良く血圧を推定することができる。
図10のフローチャートに示す様に、ステップ(S)200では、身体特徴情報を利用するか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ210に進み、一方否定判断されるとステップ220に進む。
ステップ220では、インピーダンスの計測を行うか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ230に進み、一方否定判断されるとステップ240に進む。
続くステップ235では、インピーダンスの計測を行う。
続くステップ250では、測定によって得られた心電信号及び脈波信号の解析を行って、血圧の算出に必要な特徴量などを求める。
続くステップ280では、算出した血圧を報知し、一旦本処理を終了する。
c)次に、本実施形態による効果を確認した実験例について説明する。
図11(b)は、前記式(12)を用いて推定血圧を求め、実血圧との相関をとったものである。この場合には、e1とPTTと用いて血圧を推定しているので、推定血圧の精度が高いことがわかる。
尚、本発明は前記実施形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
つまり、上述した様なプログラムをコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ROMやバックアップRAM等をコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このROMあるいはバックアップRAM等をコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。
3…報知装置
5…マニュアル入力部
7…ステアリング
9…脈波センサ
11、13…電極
Claims (14)
- 生体から検出された心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号から得られる生体情報を用いて、血圧を算出する血圧測定装置であって、
中枢血管の血管弾性を表す中枢血管特徴量と、末梢血管の血管弾性を表す末梢血管特徴量とを用いて、血圧を算出することを特徴とする血圧測定装置。 - 前記脈波信号は、容積脈波を表す信号であることを特徴とする請求項1に記載の血圧測定装置。
- 前記中枢血管特徴量は、前記心電信号と前記脈波信号との時間差、又は脈波波形により得られる進行波から反射波までの時間、若しくはその値を用いて求められるものであることを特徴とする請求項1又は2に記載の血圧測定装置。
- 前記末梢血管特徴量は、脈波のAI、又は加速度脈波の特徴量のd、若しくはその値を用いて求められるものであることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の血圧測定装置。
- 前記容積脈波から得られる容積AIを、前記加速度脈波の特徴量のd、e、fのうち1種を用いて補正することを特徴とする請求項4に記載の血圧測定装置。
- 前記容積脈波から得られる容積AIを、前記加速度脈波の特徴量のe−f点間における脈波の傾きと、心拍数とを用いて補正することを特徴とする請求項4に記載の血圧測定装置。
- 前記心電信号及び前記脈波信号以外の生体情報も加味して、血圧を算出することを特徴とする請求項1〜6のいずれかに記載の血圧測定装置。
- 前記心電信号及び前記脈波信号以外の生体情報は、身体特徴量及び生体のインピーダンスのうち少なくとも1種であることを特徴とする請求項7に記載の血圧測定装置。
- 生体から検出された心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号から得られる生体情報を用いて、血圧を算出する血圧測定装置であって、
脈波波形の立ち下がりの状態を示す立ち下がり情報を用いて、血圧を算出することを特徴とする血圧測定装置。 - 前記立ち下がり情報として、脈波波形の立ち下がりの最大傾きを用いることを特徴とする請求項9に記載の血圧測定装置。
- 前記立ち下がり情報として、加速度脈波の特徴量のe点以降における脈波波形の最大値の8〜2割の範囲の傾きを用いることを特徴とする請求項9に記載の血圧測定装置。
- 更に、前記請求項1〜8のいずれかに記載の血圧測定装置の構成を備えたことを特徴とする請求項9〜11のいずれかに記載の血圧測定装置。
- 前記請求項1〜12のいずれかに記載の血圧測定装置の機能を実現させるためのプログラム。
- 前記請求項13に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
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