JP2017104326A

JP2017104326A - 脈波伝播時間変化推定方法、脈波伝播時間変化推定装置、及びプログラム

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Publication number: JP2017104326A
Application number: JP2015241331A
Authority: JP
Inventors: 啓介角田; Keisuke Tsunoda; 和広吉田; Kazuhiro Yoshida; 理水野; Osamu Mizuno
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2015-12-10
Filing date: 2015-12-10
Publication date: 2017-06-15
Anticipated expiration: 2035-12-10
Also published as: JP6535589B2

Abstract

【課題】独立した心電位センサ及び脈波センサからの心電位信号及び脈波信号に基づき脈波伝播時間の変化の推定を可能にする脈波伝播時間変化推定方法を提供すること。
【解決手段】脈波伝播時間変化推定方法は、時刻情報に対応する心電位データ及び脈波データから特徴量を検出し、前記心電位データ及び前記脈波データの特徴量から前記心電位データ及び前記脈波データの相関性を検出し、前記相関性に基づき脈波伝搬時間の変化を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、脈波伝播時間の変化を推定する脈波伝播時間変化推定方法、脈波伝播時間変化推定装置、及びプログラムに関する。

従来、ユーザの血圧変化推定などに用いる脈波伝播時間の変化を推定するためには、例えば、以下の方法を用いていた。

1. 心電位センサと脈波センサ、あるいは2つの脈波センサが一体化したデバイスで、心電位と脈波、または2か所の脈波を同時に計測し、2信号のピーク時刻の時間差を算出する。

2. それぞれ独立した心電位センサと脈波センサの間で、時刻同期を取ったうえで心電位と脈波を同時に計測し、心電位のピーク時刻と脈波のピーク時刻の時間差を算出する。

BIOPAC Systems Inc., NONINVASIVE BLOOD PRESSURE AMPLIFIER - NIBP100D, http://www.biopac.com/noninvasive-blood-pressure-amplifier-nibp J. Espina et al, Wireless Body Sensor Network for Continuous Cuff-less Blood Pressure Monitoring, Proceedings of the 3rd IEEE-EMBSInternational Summer School and Symposium on Medical Devices and Biosensors, pp.11-16, 2006.

しかし、従来技術には以下のような課題が存在する。

1. 手法1のように2センサを一体化させる場合、2センサ間はリード線で接続されることとなり、拘束性が高くユーザの体を動かす際等に不便である。

2. 手法2のように2センサの時刻同期を取る場合、頻繁な無線通信が必要となるため、バッテリの消費や時刻同期失敗が避けられない。

3. 手法1, 2いずれにおいても、過去に独立した2センサで同時測定した心電位と脈波データがあった場合、測定時に2データのタイムスタンプが時刻同期していなかった場合は脈波伝播時間の変化を推定できない。

本発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、独立した心電位センサ及び脈波センサからの心電位信号及び脈波信号に基づき脈波伝播時間の変化の推定を可能にする脈波伝播時間変化推定方法、脈波伝播時間変化推定装置、及びプログラムを提供するところにある。

上記目的を達成するためにこの発明の脈波伝播時間変化推定方法、脈波伝播時間変化推定装置、及びプログラムは、以下の通りである。

（１）この発明の脈波伝播時間変化推定方法は、時刻情報に対応する心電位データ及び脈波データから特徴量を検出し、前記心電位データ及び前記脈波データの特徴量から前記心電位データ及び前記脈波データの相関性を検出し、前記相関性に基づき脈波伝搬時間の変化を推定する。

（２）上記（１）脈波伝播時間変化推定方法は、前記心電位データ及び前記脈波データの特徴量から、同期していることが推定される基準心電位データの時刻と基準脈波データの時刻を検出し、同期していることが推定される任意心電位データの時刻と任意脈波データの時刻を検出し、前記基準心電位データの時刻と前記基準脈波データの時刻の第１の差分値と、前記任意心電位データの時刻と前記任意脈波データの時刻の第２の差分値とを算出し、前記第１の差分値及び第２の差分値の差分値から前記脈波伝搬時間の変化を推定する。

（３）上記（２）脈波伝播時間変化推定方法は、前記心電位データ及び前記脈波データのピーク間隔の類似度から、前記基準心電位データの時刻及び前記基準脈波データの時刻と、前記任意心電位データの時刻及び前記任意脈波データの時刻を検出する。

（４）上記（１）乃至（３）の何れか１つの脈波伝播時間変化推定方法において、前記脈波データは、脈波、速度脈波、及び加速度脈波のいずれかである。

（５）上記（３）の脈波伝播時間変化推定方法において、前記類似度は、相関係数及び距離のうちの少なくとも一つである。

（６）この発明の脈波伝播時間変化推定装置は、時刻情報に対応する心電位データ及び脈波データから特徴量を検出する第１の検出手段と、前記心電位データ及び前記脈波データの特徴量から相関性を検出する第２の検出手段と、前記相関性に基づき脈波伝搬時間の変化を推定する推定手段と、を備える。

（７）この発明のプログラムは、上記（１）乃至（５）の何れか一つの方法をコンピュータに実行させるための手順を備える。

本発明によれば、独立した心電位センサ及び脈波センサからの心電位信号及び脈波信号に基づき脈波伝播時間の変化の推定を可能にする脈波伝播時間変化推定方法、脈波伝播時間変化推定装置、及びプログラムを提供できる。

（１）この発明の脈波伝播時間変化推定方法によれば、心電位データ及び脈波データの特徴量から心電位データ及び前記脈波データの相関性を検出し、相関性に基づき脈波伝搬時間の変化を推定できる。よって、独立した心電位センサ及び脈波センサを利用した脈波伝播時間変化推定が可能になる。また、心電位センサ及び脈波センサの時刻同期を取らずに済む。

（２）この発明の脈波伝播時間変化推定方法によれば、心電位データ及び脈波データの特徴量から、同期していることが推定される基準心電位データの時刻と基準脈波データの時刻を検出し、同期していることが推定される任意心電位データの時刻と任意脈波データの時刻を検出し、これら時刻の差分値から脈波伝搬時間の変化を推定することができる。特徴量から同期推定される時刻を使うことにより、高精度に脈波伝搬時間の変化を推定することができる。

（３）この発明の脈波伝播時間変化推定方法によれば、心電位データ及び脈波データのピーク間隔の類似度から、基準心電位データの時刻及び基準脈波データの時刻と、任意心電位データの時刻及び任意脈波データの時刻を検出することができる。心電位データ及び脈波データのピーク間隔の類似度から検出される時刻を使うことにより、高精度に脈波伝搬時間の変化を推定することができる。

（４）この発明の脈波伝播時間変化推定方法によれば、脈波データとして、脈波、速度脈波、及び加速度脈波のいずれかを用いることができる。

（５）この発明の脈波伝播時間変化推定方法によれば、類似度として、相関係数及び距離のうちの少なくとも一つを用いることができる。

（６）この発明の脈波伝播時間変化推定装置によれば、上記（１）と同様の効果が得られる。

（７）この発明のプログラムによれば、上記（１）〜（５）と同様の効果が得られる。

本発明の実施形態に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。本発明の実施形態に係る脈波伝播時間変化推定装置の基準時点検出ステップの動作の一例を示す動作フローチャートである。本発明の実施形態に係る脈波伝播時間変化推定装置の推定時点検出ステップの動作の一例を示すフローチャートである。本発明の第１の実施例に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。本発明の第２の実施例に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。本発明の第３の実施例に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。パラメータの保存例を示す図である。脈波伝播時間を説明するための図である。心電、脈波共に、同時刻ではピーク間隔がほぼ一致することを利用した相関性の検出を説明するための図である。

以下、各実施形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、脈波伝播時間変化推定装置は、データ入力手段101、データ処理手段102a、設定入力手段102b、及び結果出力手段103等を備える。

データ入力手段101は、心電位と脈波をデータ処理手段102aへ入力するための手段である。例えば、データ入力手段101は、心電位センサ及び脈波センサ等であってもよいし、心電位センサ及び脈波センサ等からの信号を入力する入力端子又は受信する通信部であってもよい。また、すでに、心電位センサ及び脈波センサ等により測定済のデータを記憶する情報記憶媒体（データベース等）であってもよい。

データ処理手段102aは、ピーク検出ステップS1-1、基準時点検出ステップS1-2、推定時点検出ステップS1-3、及び脈波伝播時刻変化算出ステップS1-4等を実行する。

ピーク検出ステップS1-1は、データ入力手段101と接続され、データ入力手段101より入力された心電位（心電位データに相当）、脈波（脈波データに相当）から特徴量を検出する。例えば、ピーク検出ステップS1-1は、データ入力手段101より入力された心電位、脈波に含まれるピーク(例：心電位のR波、脈波を2回微分した加速度脈波のP波)を探索し、隣接したピークの間隔とその時点でのタイムスタンプ(隣接ピークにおける最近の方のピーク時刻)を検出する。

設定入力手段102bは、基準時点検出ステップS1-2及び推定時点検出ステップS1-3と接続され、例えば、使用者に以下の様な設定値を入力する手段を提供する。
・検索開始時刻
・窓長
・推定時刻
・相関係数閾値
・距離閾値
基準時点検出ステップS1-2は、ピーク検出ステップS1-1が算出したピーク間隔とタイムスタンプ、設定入力手段102bから入力された検索開始時刻、窓長、相関係数閾値、及び距離閾値より、脈波伝播時間変化を推定する上で基準となる心電位データの時刻（RRI基準時刻）及び脈波データの時刻（PPI基準時刻）を検出する。

推定時点検出ステップS1-3は、基準時点検出ステップS1-2で算出したRRI基準時刻とPPI基準時刻、ピーク検出ステップが算出したピーク間隔とタイムスタンプ、設定入力手段102bから入力された推定時刻、分析窓長、相関係数閾値、距離閾値より、推定される心電位データの時刻（RRI推定時刻）及び脈波データの時刻（PPI推定時刻）を検出する。脈波伝播時間変化算出ステップS1-4は、推定開始時刻・終了時刻間の脈波伝播時間の変化量を算出する。

結果出力手段103は、脈波伝播時間変化算出ステップS1-4が算出した脈波伝播時間の変化量を出力する手段である。例として、結果出力手段103は、ディスプレイ又はデータベースが挙げられる。

なお、図８に示すように、心臓が拍動して血液を送り出した時刻と、末梢に血液が流れた時刻の差を「脈波伝播時間（PWTT : Pulse Wave Transit Time）」と呼ぶ。血圧が上がると、PWTTは短縮し、血圧が下がるとPWTTは延長する。

図２は、本発明の実施形態に係る脈波伝播時間変化推定装置の基準時点検出ステップの動作の一例を示す動作フローチャート、また、図３は、本発明の実施形態に係る脈波伝播時間変化推定装置の推定時点検出ステップの動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１、２、３に沿って動作を説明する。さらに、図９に示すように、心電、脈波共に、同時刻ではピーク間隔がほぼ一致することを前提として説明する。

まず、動作開始前に設定入力手段102bを用いて、RRI検索開始時刻のタイムスタンプtrs、推定時刻te、窓長L、相関係数閾値r’、距離閾値d’を入力する。これらの設定値は基準時点検出ステップS1-2及び推定時点検出ステップS1-3へ送信され、送信先で保存される。なお、ts及びtrsは入力されるRRIの最初のタイムスタンプをtro、最後のタイムスタンプをtrnとすると、tro<ts<te<trnを満たす必要がある。

次に、あらかじめ測定されて保存されていた、あるいはセンサより測定されたタイムスタンプ付の心電位、脈波データはデータ入力手段101を介して、ピーク検出ステップS1-1に入力される。

例えば、ピーク検出ステップS1-1は、心電位及び脈波データにおける特徴量としてピークを検出する。例としては心電位のR波、脈波のP波、加速度脈波のP波のピークである。検出方法の例としては、決められた閾値を超えた時点のうち信号の値が最大となる点をピークとする方法が挙げられる。ピーク検出後、隣接したピークの間隔(心電位におけるRRIと脈波におけるPPI)とその時点でのタイムスタンプ(隣接ピークにおける最近の方のピーク時刻)を算出し、基準時点検出ステップS1-2に出力する。

次に基準時点検出ステップS1-2において、図２のフローチャートに基づいてRRI基準時刻t’rs、PPI基準時刻t’psを算出する（図９にRRI基準時刻t’rs、PPI基準時刻t’psの算出イメージを示す）。以下、図３を基に説明する。

まずS1-2-1において検索開始時刻trs直後のタイムスタンプが付与されたRRIをタイムスタンプと共にLサンプル抽出する。次に、S1-2-2でPPIの検索開始時刻tpsにPPIデータの最初のタイムスタンプtp0を代入後、S1-2-3において時刻tps直後のPPIデータのよりLサンプルのPPIをタイムスタンプと共に抽出し、S1-2-1で抽出したRRIとの相関係数rと距離dを算出する（相関性の検出）。S1-2-4において、相関係数rが相関係数閾値r’より大きくかつ距離dが距離閾値d’より小さいと判定される場合は（相関性有りの場合は）、S1-2-6に進み、そうでない場合（相関性無しの場合）、S-1-2-5でtpsに1単位時間(例：1秒)を加え、S1-2-3へ戻る。

S1-2-6においては、抽出されたRRI、PPIそれぞれのタイムスタンプの平均を算出し、それぞれRRI基準時刻t’rs、PPI基準時刻t’psとする。t’rs、 t’psは推定時点検出ステップS1-3に送信される。なお、PPIが非常に長時間にわたって測定していたデータの場合、tpsの初期値をtp0をすると、検索に時間がかかるだけでなく、偶然にも本来同期していないRRIとPPIが同期していると誤判定する場合があり得る。そのため、tpsの初期値はたとえば、trsより任意の時間を引いた時刻として、検索時間の削減を図っても良い。

次に推定時点検出ステップS1-3において、RRI推定時刻trs_e及びPPI推定時刻tps_eを算出する（図９にRRI推定時刻trs_e及びPPI推定時刻tps_eの算出イメージを示す）。以下、図３を基に説明する。

まずS1-3-1において、推定時刻te直後のタイムスタンプが付与されたRRIをタイムスタンプと共にLサンプルのRRIを抽出する。S1-3-2でPPIの検索開始時刻tpsにPPIデータの最初のタイムスタンプtp0を代入後、S1-3-3において時刻tps直後のPPIデータのよりLサンプルのPPIをタイムスタンプと共に抽出し、S1-3-1で抽出したRRIとの相関係数rと距離dを算出する（相関性の検出）。S1-3-4において、相関係数rが相関係数閾値r’より大きくかつ距離dが距離閾値d’より小さいと判定される場合は（相関性有りの場合は）、S1-3-6に進み、そうでない場合（相関性無しの場合）、S-1-3-5でtpsに1単位時間(例：1秒)を加え、S1-3-3へ戻る。

S1-3-6においては、抽出されたRRI、 PPIそれぞれのタイムスタンプの平均を算出し、それぞれRRI推定時刻trs_e、PPI推定時刻tps_eとして出力され、RRI基準時刻t’rs、PPI基準時刻t’psと共に脈波伝播時刻変化算出ステップS1-4へ送信される。
最後に脈波伝播時刻変化算出ステップS1-4において、図２及び図３のフローチャートで検出された相関性に基づき脈波伝搬時間の変化が推定される。即ち、脈波伝播時刻変化算出ステップS1-4において、(tps_e-t’ps)-(trs_e-t’rs)を算出し、推定時刻・基準時刻間における脈波伝播時間変化量Δpwttとして結果出力手段103に出力する。

なお、上記説明では、基準時刻の心電位データ及び脈波データと、推定時刻の心電位データ及び脈波データの2箇所のデータに基づき、脈波伝播時間変化量を算出するケースについて説明したが、2箇所以上のデータに基づき、脈波伝播時間変化量を算出するようにしてもよい。また、上記説明では、加速度脈波から脈波伝播時間変化量を算出するケースについて説明したが、脈波から脈波伝播時間変化量を算出するようにしてもよいし、速度脈波から脈波伝播時間変化量を算出するようにしてもよい。また、上記説明では、相関係数及び距離から心電位データ及び脈波データのピーク間隔の類似度を検出するケースについて説明したが、相関係数及び距離の一方から類似度を検出するようにしてもよい。また、上記説明では、タイムスタンプの平均を使用するケースについて説明したが、基準時刻の心電位データ及び脈波データと、推定時刻の心電位データ及び脈波データの2箇所のデータ（タイムスタンプ）をそのまま使用してもよい。

以上説明したように、脈波伝播時間変化推定装置によれば、心電位と脈波それぞれのピーク間隔の類似性より、2データが同期していたと推定される基準時点と任意時点を発見し、その2時点間における2データそれぞれのタイムスタンプの差分より、脈波伝播時間変化を推定することができる。これにより、電位センサと脈波センサを一体化させたり、2センサの時刻同期を取ることなく、たとえ過去に独立した2センサで同時測定した心電位と脈波データであっても、高精度に脈波伝播時間の変化を推定することができる。

次に、第１の実施例として、血圧変化の推定について説明する。

図４は、本発明の第１の実施例に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。図４において、図１と同じ参照符号が付されているブロックは同一か実質同一のものである。第１の実施例では、図１に示すデータ処理手段102a等はスマートフォン等のデバイスDE上のソフトウェアとして実装され、また、図１に示す設定入力手段102bとしてのGUI102bもデバイスDE上のソフトウェアの一機能として実装されている。また、GUI102bより、ユーザのIDとセンサ間距離hが入力可能である。さらに、あらかじめ血圧DB104において、IDとセンサ間距離に応じた、脈波伝搬速度変化量から血圧を推定する際の2種類の係数(係数、切片)が保存されている。図７は、パラメータの保存例を示す図である。

時刻同期がなされていない脈波センサ付きスマートウォッチ101-1、ウェアラブル心電計101-2から同時計測された心電位及び脈波を用いて、データ処理手段102aのS1-1からS1-4で脈波伝播時間変化量Δpwttを算出する。そして、血圧変化推定手段103において、あらかじめ求めておき、血圧DB104に保存されたID、ユーザ固有の係数a及び切片bから、血圧は脈波伝播時間と負の相関があることを用いて、ΔP=(a*Δpwtt+c)に基づき、血圧変化量ΔPを算出し、GUI102bに出力する。これによって、独立した2センサのデータを用いた血圧変化の推定が可能となる。

なお、脈波センサ付きスマートウォッチと組み合わせるのは心電計だけでなく、心臓と腕の間(例：手首)に装着した脈波センサでも良い。その場合、より心臓に近い方の脈波より算出したPPIを、図１、２、３におけるRRIとして用いて推定を行う。

次に、第２の実施例として、ログデータを用いた血圧変化推定について説明する。

図５は、本発明の第２の実施例に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。図５において、図１及び図４と同じ参照符号が付されているブロックは同一か実質同一のものである。第１の実施例で述べた血圧変化測定を、リアルタイムに測定したデータではなく、過去に２センサの同期をとっていないが同時に計測した2種類のデータから算出することも可能である。この場合、脈波DB101-1に蓄積された脈波とタイムスタンプ、心電位DB101-2に蓄積された心電位とタイムスタンプを入力として、第１の実施例と同様の処理により、過去の血圧変化が推定できる。

次に、第３の実施例として、基準時刻における推定血圧を用いた血圧推定について説明する。

図６は、本発明の第３の実施例に係る脈波伝播時間変化推定装置の概略構成を示すブロック図である。図６において、図１、図４、及び図５のブロック図と同じ参照符号が付されているブロックは同じか実質同一のものである。

参考文献（岸本ら、非線形回帰手法を用いた脈波信号解析によるカフレス血圧値推定、電子情報通信学会論文誌 A Vol.J98-A No.2 pp.200-208, 2015.）より、脈波データもノイズがほとんどない場合、脈波を2回微分した加速度脈波から血圧を推定するようにしてもよい。そのため、最初の基準時刻でのみユーザに安静を保ってもらい、その際の脈波より血圧推定手段105で血圧P’を推定し、血圧P’を保持する。その後、第１の実施例と同様に血圧変化推定手段103でΔPを算出後、血圧推定手段106でP’+ΔPを算出し出力することで、推定時刻におけるPPIにノイズが含まれる場合でも、基準時刻の血圧とその後の血圧変化量から、基準時刻の血圧の絶対値を推定することができる。

なお、上記処理の手順は全てソフトウェアによって実行することが可能である。このため、上記処理の手順を実行するプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのプログラムを脈波伝播時間変化推定装置にインストールして実行するだけで、上記処理を容易に実現することができる。

例えば、脈波伝播時間変化推定装置は、制御部、記憶部、及び通信部を有し、通信部を介して、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体から上記プログラムを読み取り、記憶部等に読み取ったプログラムを記憶し、プログラムのインストールを完了することができる。或いは、通信部を介して、上記プログラムをダウンロードし、記憶部等にダウンロードしたプログラムを記憶し、プログラムのインストールを完了することができる。これにより、脈波伝播時間変化推定装置は、インストールされた上記プログラムに基づき、上記処理を容易に実現することができる。

その他にも、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

101…データ入力手段、101-1…脈波センサ付きスマートウォッチ、101-2…ウェアラブル心電計、102a…データ処理手段、102b…設定入力手段、103…結果出力手段、104…血圧DB、105, 106…血圧推定手段、

Claims

時刻情報に対応する心電位データ及び脈波データから特徴量を検出し、
前記心電位データ及び前記脈波データの特徴量から前記心電位データ及び前記脈波データの相関性を検出し、
前記相関性に基づき脈波伝搬時間の変化を推定する脈波伝播時間変化推定方法。
前記心電位データ及び前記脈波データの特徴量から、同期していることが推定される基準心電位データの時刻と基準脈波データの時刻を検出し、同期していることが推定される任意心電位データの時刻と任意脈波データの時刻を検出し、前記基準心電位データの時刻と前記基準脈波データの時刻の第１の差分値と、前記任意心電位データの時刻と前記任意脈波データの時刻の第２の差分値とを算出し、前記第１の差分値及び第２の差分値の差分値から前記脈波伝搬時間の変化を推定する請求項１の脈波伝播時間変化推定方法。
前記心電位データ及び前記脈波データのピーク間隔の類似度から、前記基準心電位データの時刻及び前記基準脈波データの時刻と、前記任意心電位データの時刻及び前記任意脈波データの時刻を検出する請求項２の脈波伝播時間変化推定方法。
前記脈波データは、脈波、速度脈波、及び加速度脈波のいずれかである請求項１乃至３の何れか１つの脈波伝播時間変化推定方法。
前記類似度は、相関係数及び距離のうちの少なくとも一つである請求項３の脈波伝播時間変化推定方法。
時刻情報に対応する心電位データ及び脈波データから特徴量を検出する第１の検出手段と、
前記心電位データ及び前記脈波データの特徴量から相関性を検出する第２の検出手段と、
前記相関性に基づき脈波伝搬時間の変化を推定する推定手段と、
を備える脈波伝播時間変化推定装置。
請求項１乃至５の何れか１つの方法をコンピュータに実行させるための手順を備えるプログラム。