JP2016168188A5 - - Google Patents

Claims (7)

1. 心拍又は脈拍の周期又は周波数を時系列で示したデータから、心拍数周期性変動（ｃｙｃｌｉｃ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ, ＣＶＨＲ）を検出するＣＶＨＲ検出手段と、
   前記ＣＶＨＲ検出手段で検出された前記ＣＶＨＲの波形に対して、次の形状特性指標：振幅（ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｏｆ ｃｙｃｌｉｃ ｖａｒｉａｔｉｏｎ，ＡＣＶ）、傾き、持続時間に対する前記振幅の比、及び面積の少なくとも１つを取得するＣＶＨＲ形状特性指標取得手段と、
   前記ＣＶＨＲ形状特性指標取得手段で取得された形状特性指標に基づいて、健康リスクを評価する評価手段と、を備えており、
   前記評価手段は、前記形状特性指標から決まる心拍応答の強さが大きいほど健康リスクが低く、前記形状特性指標から決まる心拍応答の強さが小さいほど健康リスクが高いと評価する、ＣＶＨＲ形状測定装置。
2. 前記ＣＶＨＲ形状特性指標取得手段は、前記データの所定の期間中に検出された複数の前記ＣＶＨＲのそれぞれの波形を示す前記データを加算平均することにより前記ＡＣＶ、前記傾き、前記持続時間に対する前記振幅の比、及び前記面積の少なくとも１つを取得する、請求項１に記載のＣＶＨＲ形状測定装置。
3. 前記所定の期間中にＣＶＨＲ検出手段で検出された前記ＣＶＨＲの単位時間当たりの頻度（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｏｆ ｃｙｃｌｉｃ ｖａｒｉａｔｉｏｎ， ＦＣＶ）を取得するＦＣＶ取得手段と、
   前記ＡＣＶを前記ＦＣＶの値に基づいて補正して、補正済振幅（ＡＣＶｓｃｏｒｅ）を取得するＡＣＶ補正手段と、をさらに備える、請求項２に記載のＣＶＨＲ形状測定装置。
4. 前記ＡＣＶ補正手段は、
   前記所定の期間中のデータから取得されたＡＣＶと、そのＡＣＶを取得した前記所定の期間中のデータから取得されたＦＣＶとを関連付けて複数組蓄積されたデータベースから導き出された次の２つの関数：前記ＦＣＶの関数である前記ＡＣＶの平均値関数、及び前記ＦＣＶの関数である前記ＡＣＶの標準偏差関数を用いて、前記ＡＣＶを補正するものであって、
   前記ＣＶＨＲ形状特性指標取得手段で取得されたＡＣＶを、そのＡＣＶを取得した前記所定の期間中のデータから取得されたＦＣＶに対応する、前記平均値関数から得られる平均値及び前記標準偏差関数から得られる標準偏差を用いて補正する、
   請求項３に記載のＣＶＨＲ形状測定装置。
5. 前記データは、Ｒ−Ｒ間隔、脈拍間隔、心拍動間隔のいずれかを時系列で示したデータである、請求項１〜４のいずれか一項に記載のＣＶＨＲ形状測定装置。
6. 心拍又は脈拍の周期又は周波数を時系列で示したデータから特定される、周期的に出現する心拍数周期性変動（ｃｙｃｌｉｃ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ, ＣＶＨＲ）を入力するＣＶＨＲ入力手段と、
   前記ＣＶＨＲ入力手段で入力された前記ＣＶＨＲの波形に対して、次の形状特性指標：振幅（ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｏｆ ｃｙｃｌｉｃ ｖａｒｉａｔｉｏｎ，ＡＣＶ）、傾き、持続時間に対する前記振幅の比、及び面積の少なくとも１つを取得するＣＶＨＲ形状特性指標取得手段と、
   前記ＣＶＨＲ形状特性指標取得手段で取得された形状特性指標に基づいて、健康リスクを評価する評価手段と、を備えており、
   前記評価手段は、前記形状特性指標から決まる心拍応答の強さが大きいほど健康リスクが低く、前記形状特性指標から決まる心拍応答の強さが小さいほど健康リスクが高いと評価する、ＣＶＨＲ形状測定装置。
7. 心拍又は脈拍の周期又は周波数を時系列で示したデータからＣＶＨＲを検出するＣＶＨＲ検出処理と、
   前記ＣＶＨＲ検出処理で検出された前記ＣＶＨＲの波形に対して、次の形状特性指標：振幅（ＡＣＶ）、傾き、持続時間に対する前記振幅の比、及び面積の少なくとも１つを取得するＣＶＨＲ形状特性指標取得処理と、
   前記ＣＶＨＲ形状特性指標取得処理で取得された形状特性指標に基づいて、健康リスクを評価する評価処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
   前記評価処理では、前記形状特性指標から決まる心拍応答の強さが大きいほど健康リスクが低く、前記形状特性指標から決まる心拍応答の強さが小さいほど健康リスクが高いと評価する。