JP2020031990A - 生体モニタ装置及び生体モニタ方法 - Google Patents

Abstract

【課題】長時間に渡る検査を行う場合でも、効率的に不整脈の検出が可能な生体モニタ装置を提供する。【解決手段】生体モニタ装置１は、変化点抽出部１１１と、測定部１４とを備える。変化点抽出部１１１は、第１時系列データから、モニタ対象Ｕの脈拍数の傾向が変化した複数の変化点を抽出する。測定部１４は、最新の変化点の以降のモニタ対象Ｕの脈拍数が所定の第１条件を充足する場合に、モニタ対象Ｕの脈拍数を第１周期よりも短い第２周期で測定する。【選択図】図２Ａ

Description

本発明は、生体モニタ装置及び生体モニタ方法に関する。

本発明者らにより、モニタ対象の生体情報に基づいて、モニタ対象が異常状態であるか否かを判定する生体モニタ装置（特許文献１参照）が提案されている。

特許第５９００９１２号公報

この生体モニタ装置は、不整脈の検出にも応用可能であるものの、不整脈はいつ症状が起こるか不明であり、脈拍数の測定に長時間がかかる。このため、長時間にわたる検査を行う場合において、効率的に不整脈の検出を行うことが可能な生体モニタ装置が求められていた。

この点に鑑み、本発明は、長時間に渡る検査を行う場合でも、効率的に不整脈の検出が可能な生体モニタ装置及び生体モニタ方法を提供することを目的とする。

本発明の生体モニタ装置は、
モニタ対象の脈拍数を所定の第１周期で測定する測定部と、
前記測定部により測定された前記モニタ対象の脈拍数の時系列データを保持する時系列データ保持部と、
前記時系列データから、前記モニタ対象の脈拍数の傾向が変化した変化点を抽出する変化点抽出部とを備え、
前記測定部は、最新の変化点の以降の前記モニタ対象の脈拍数が所定の第１条件を充足する場合に、前記モニタ対象の脈拍数を前記第１周期よりも短い第２周期で測定するように構成されていることを特徴とする。

本発明者らは、検討により、検出対象の不整脈の典型的な特徴が次のとおりであることを見出した。

（Ａ）通常時（不整脈の症状が発生していない）の脈拍数は比較的分散が小さい。

（Ｂ）不整脈の症状が発生した場合、数分から数時間にかけて、脈拍数の平均値は通常よりも高いか低くなり、通常よりも脈拍数の分散が大きくなる。脈拍数の分散は、それ以前の状態における脈拍数の分散よりも大きくなる。

（Ｃ）しばらくすると、通常時の脈拍数に戻り、脈拍数の分散も小さくなる。

この点に鑑みて構成された本発明の生体モニタ装置によれば、測定部により、前記モニタ対象の脈拍数が所定の第１周期で測定される。

そして、前記測定部により測定された前記モニタ対象の脈拍数の時系列データは、時系列データ保持部に保持される。

変化点抽出部により、前記時系列データから、前記モニタ対象の脈拍数の傾向が変化した複数の変化点が抽出される。前述したように、不整脈の症状が発生した場合、数分から数時間にかけて、脈拍数の平均値が通常よりも高く又は低くなり、脈拍数の分散も大きくなる。換言すれば、不整脈の症状が発生すると、脈拍数の平均値又は分散の一方または両方の傾向が変化するので、脈拍数の傾向が変化した変化点は、不整脈の症状が発生した前後の時点である可能性が高い。

そして、前記測定部により、前記最新の変化点の以降の前記モニタ対象の脈拍数が所定の条件を充足する場合に、前記モニタ対象の脈拍数が前記第１周期よりも短い第２周期で測定される。

これにより、測定間隔を短くすることにより、不整脈の症状が起きている蓋然性が高い期間において豊富にモニタ対象の脈拍数のデータを取得できる。

ひいては、長時間に渡る検査を行う場合でも、効率的に不整脈の検出をすることができる。

本発明の生体モニタ装置は、
バッテリからの電力で動作し、かつ、モニタ対象に装着可能に構成された装置であることが好ましい。

当該構成の生体モニタ装置によれば、バッテリからの電力で動作し、かつ、モニタ対象に装着可能に構成された装置であるので、モニタ対象は、装置がある特定の場所などに縛られず行動できる。これにより、モニタ対象がほとんど不自由なく通常の生活を過ごすことが可能となるので、比較的長時間のモニタが可能となる。

そして本発明の生体モニタ装置によれば、前述したように、不整脈の症状が起きている蓋然性が高い期間において豊富にモニタ対象の脈拍数のデータを取得できる。これに加え、不整脈の症状が起きている蓋然性が低い期間においては、比較的長い第１周期で測定が行われるので、バッテリの消費を抑えることが可能となる。

従って、バッテリからの電力で動作し、かつ、モニタ対象に装着可能に構成された装置であっても長時間の測定が可能となるので、ひいては、通常生活での不整脈の検出が可能となる。

本発明の生体モニタ装置において、
脈拍の傾向の変化の開始から、前記測定部により測定された脈拍数が、前記第１閾値より小さい第２閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定する第１不整脈判定部を備えることが構成されていることが好ましい。

当該構成の生体モニタ装置によれば、前記測定部により測定された脈拍数が、前記第１閾値より小さい第２閾値以下である場合に、第１不整脈判定部により、前記第１閾値より小さい第２閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定される。

前記測定部により測定された脈拍数が第２閾値以下である場合とは、上記（Ｃ）に鑑みると、不整脈の症状が収まった場合である蓋然性が高い。

従って、脈拍の傾向の変化の開始から、前記測定部により測定された脈拍数が、前記第１閾値より小さい第２閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定することで、不整脈が生じた期間を精度よく判定することができる。

当該構成の生体モニタ装置において、
前記測定部は、前記推定部によって推定された不整脈が生じていた期間の後、前記第２周期と同一又はより短い第３周期での測定を行い、
前記生体モニタ装置は、
前記時系列データ保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の第１期間における脈拍数のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
前記第１期間以後の所定の時点で、前記第３周期で前記測定部により測定された脈拍数である判定脈拍数について、前記第１期間における脈拍数のばらつき傾向からの該判定脈拍数の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
前記乖離度が所定レベル以上となったことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定する第２不整脈判定部とを備えることが好ましい。

脈拍の傾向が変わる理由は、運動、ノイズなどの種々の要因があるが、本発明者らの検討によれば、例えば運動の場合には、比較的緩やかに脈拍の傾向が変化する一方、不整脈の場合、比較的急激に脈拍の傾向が変化することが多いことが判明した。

また、不整脈の場合、一度終了しても連続して発生することがある。

一方で、第１周期で測定された脈拍数のデータに基づいては、緩やかに脈拍の傾向が変化したのか、急激に脈拍の傾向が変化したのかを判定することは難しい。

このようなことに鑑みて構成された当該構成の生体モニタ装置によれば、前記測定部により、前記推定部によって推定された不整脈が生じていた期間の後、同一又はより短い第３周期での測定が行われる。

そして、ばらつき度合算出部により、前記時系列データ保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の第１期間における脈拍数のばらつき度合が算出される。

前記第１期間以後の所定の時点で、前記第３周期で前記測定部により測定された脈拍数である判定脈拍数について、前記第１期間における脈拍数のばらつき傾向からの該判定脈拍数の乖離度が、乖離度算出部により前記ばらつき度合に基づいて算出される。

前記第２不整脈判定部により、前記乖離度が所定レベル以上となったことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定される。

これにより、不整脈が発生する蓋然性が高い期間において豊富にデータを取得するとともに、モニタ対象の不整脈の発生をより精度よく判定することができる。

当該構成の生体モニタ装置において、
前記第２不整脈判定部は、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数が前記第１閾値より小さい第２閾値以上の期間が所定期間続いたことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定することが好ましい。

前記乖離度が所定レベル以上となったのみであると、例えば、ノイズなどによる影響である可能性もある。しかし、ノイズ等の場合、ほとんどその脈拍の傾向は継続しない。

この点に鑑みて構成された当該構成の生体モニタ装置によれば、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数が前記第１閾値より小さい第２閾値以上の期間が所定期間続いたことを必要条件として、第２不整脈判定部により前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定される。

これにより、より精度よく不整脈の発生を判定しうる。

当該構成の生体モニタ装置において、
前記第２不整脈判定部は、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数の平均及び分散の一方または両方が所定の値となることを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定することが好ましい。

当該構成の生体モニタ装置によれば、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数の平均及び分散の一方または両方が所定の値となることを必要条件として、前記第２不整脈判定部により前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定される。

前述したように、不整脈が発生している期間は、脈拍数の平均及び分散が変化する傾向にある。

脈拍数の分散の一方または両方が所定の値となることを必要条件として前記第２不整脈判定部により前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定されることで、より精度よく不整脈の発生を判定することができる。

これらの生体モニタ装置において、
情報を出力する出力部と
前記第２不整脈判定部により前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定された場合に、前記出力部に不整脈が生じている可能性がある旨を示す情報を出力する警告出力部とを備えることが好ましい。

当該構成の生体モニタ装置によれば、前記第２不整脈判定部により前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定された場合に、警告出力部により、前記出力部に不整脈が生じている可能性がある旨を示す情報が出力される。

これにより、モニタ対象に不整脈が生じている蓋然性が高いことを知らせることができ、ひいては、心電図による測定など、必要な措置をとることを促すことができる。

本発明の生体モニタ装置において、
前記所定の第１条件は、前記モニタ対象の脈拍数の時系列データに基づいて認識された代表値に応じた条件であることが好ましい。

脈拍数は個人差が大きいところ、当該構成の生体モニタ装置によれば、第２周期での測定の開始のための第１条件が、モニタ対象の脈拍数の時系列データに基づいて認識された代表値に応じた条件とされる。これにより、脈拍数の個人差を勘案した形で測定間隔の変更の条件が設定される。

生体モニタ装置の使用状態と構成の一例を示す図。 モニタ処理の一例のフローチャート（第１部分）。 モニタ処理の一例のフローチャート（第２部分）。 モニタ処理の一例のフローチャート（第３部分）。 モニタ処理の一例のフローチャート（第４部分）。 脈拍数の一例を示すグラフ 不整脈が発生している期間において一般的な変化点抽出を行った場合の変化点を示すグラフ。 不整脈が発生している期間において、第２閾値を下回ったことを条件として不整脈の終期を判定した場合のグラフ。

図１〜図３Ｃを参照して、本発明の一の実施形態を説明する。

図１に示されるように、生体モニタ装置１は、モニタ対象Ｕが装着して使用するように構成されている。生体モニタ装置１は、例えば、モニタ対象Ｕの腕、脚、指等の身体の部位に装着可能に構成されている。生体モニタ装置１は、例えば時計型のデバイスとして構成されうる。

（生体モニタ装置の構成）
生体モニタ装置１は、演算処理部１１と、主記憶部１２と、補助記憶部１３と、測定部１４と、出力部１５と、バッテリ１６とを備える。

演算処理部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の演算処理装置により構成されている。演算処理部１１は、主記憶部１２から読みだしたプログラムを実行することにより、変化点抽出部１１１、代表値認識部１１２、第１不整脈判定部１１３、測定制御部１１４、ばらつき度合算出部１１５、乖離度算出部１１６、第２不整脈判定部１１７及び警告出力部１１８として機能する。

主記憶部１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などによって構成されている。主記憶部１２は、演算処理部１１が補助記憶部１３から読みだしたデータを一時的に記憶したり、演算処理部１１により処理されたデータを一時的に記憶したりするように構成されている。

補助記憶部１３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などによって構成されている。補助記憶部１３は、第１時系列データ保持部１３１、第２時系列データ保持部１３２、第３時系列データ保持部１３３及び不整脈データ保持部１３４として機能する。

第１時系列データ保持部１３１は、測定部１４によって第１周期で測定されたモニタ対象Ｕの脈拍数の時系列の測定データ（第１時系列データ）を保持している。第１時系列データが、本発明の時系列データの一例に相当する。

第２時系列データ保持部１３２は、測定部１４によって第１周期より短い第２周期で測定されたモニタ対象Ｕの脈拍数の時系列の測定データ（第２時系列データ）を保持している。

第３時系列データ保持部１３３は、測定部１４によって第２周期と同一又は第２周期より短い第３周期で測定されたモニタ対象Ｕの脈拍数の時系列の測定データ（第３時系列データ）を保持している。

不整脈データ保持部１３４は、モニタ対象Ｕに不整脈が生じたと判定される開始時点と、終了時点とを示すデータを保持している。

測定部１４は、脈拍センサーにより構成されている。脈拍センサーとして、例えば、ＬＥＤ光を皮膚内部に向けて照射し、皮膚内から戻ってきた光を受光素子で受光し、受光素子で受光された光量の多寡によって脈拍数を計測するセンサーが採用されうる。

出力部１５は、モニタ対象Ｕが認識可能な形式で情報を出力する出力装置（例えば、ディスプレイ及びスピーカー）により構成されている。

バッテリ１６は、生体モニタ装置１の各構成要素に必要に応じて電力を供給するように構成されている。

（モニタ処理）
次に、図２Ａ〜図２Ｂ及び図３Ａ〜図３Ｃを参照して、モニタ処理を説明する。モニタ処理は、例えば、生体モニタ装置１が起動された直後に実行されうる。

代表値認識部１１２は、第１時系列データ保持部１３１を参照して、モニタ対象Ｕの脈拍数の代表値Ｄ１を認識し、主記憶部１２に格納する。（図２Ａ／ＳＴＥＰ１０２）。

ここで、第１時系列データ保持部１３１に保持された第１時系列データは、モニタ対象Ｕの過去に第１周期で測定された脈拍数の時系列データである。第１時系列データは、例えば、少なくとも過去２４時間のデータであり、好ましくは７日間以上のデータである。

代表値認識部１１２は、第１時系列データ保持部１３１に保持された第１時系列データの全期間におけるモニタ対象Ｕの脈拍数の代表値を代表値Ｄ１として認識してもよい。また、代表値認識部１１２は、第１時系列データ保持部１３１に保持された第１時系列データの最新の所定の期間（例えば過去２４時間）におけるモニタ対象Ｕの脈拍の代表値を代表値Ｄ１として認識してもよい。代表値は、データの分布状況をとらえるための統計量であり、例えば、平均値、中央値、最頻値である。

代表値認識部１１２は、第１時系列データから不整脈である蓋然性が高いデータ（例えば、平均値が所定の閾値以上かつ分散が所定の閾値以上のデータ）を除外し、残りのデータから代表値Ｄ１を認識してもよい。

測定制御部１１４は、主記憶部１２に格納された脈拍数の代表値Ｄ１に応じて、第１閾値Ｔ１及び第２閾値Ｔ２を決定し、主記憶部１２に格納する。（図２Ａ／ＳＴＥＰ１０４）。

測定制御部１１４は、代表値Ｄ１よりも大きな値を第１閾値として決定する。たとえば、測定制御部１１４は、下記式（１）により、第１閾値Ｔ１を決定してもよい。

ここで、ＳＤは、第１時系列データの全期間における脈拍数の標準偏差であり、Ｋ１は、モニタ対象Ｕに応じて定まる係数であり、例えば２である。第１時系列データの全期間における脈拍数の分散が大きいほど、測定制御部１１４は、Ｋ１を段階的または連続的に小さくしてもよい。

また、例えば、測定制御部１１４は、下記式（２）により、第２閾値Ｔ２を決定してもよい。

Ｋ２は、モニタ対象Ｕに応じて定まる係数であり、例えば１である。ＳＤ２は、図２／ＳＴＥＰ１０８で検出した変化点以降の脈拍数の標準偏差である。第１時系列データの全期間における脈拍数の分散が大きいほど、測定制御部１１４は、Ｋ２を段階的または連続的に小さくしてもよい。

測定制御部１１４は、第１閾値Ｔ１よりも小さな値を第２閾値Ｔ２として決定する。

測定制御部１１４は、所定の第１周期で測定部１４にモニタ対象Ｕの脈拍数の測定をさせ、測定された脈拍数を第１時系列データ保持部１３１の第１時系列データに追加する。（図２Ａ／ＳＴＥＰ１０６）。第１周期は、例えば１分である。

ここで、測定部１４は、例えば、モニタ対象Ｕの１回の脈拍にかかる時間を測定し、測定した時間に基づいて、所定単位時間（例えば１分）当たりの脈拍数を算出する。

変化点抽出部１１１は、第１時系列データ保持部１３１の第１時系列データを参照して、脈拍数の傾向が変化した変化点Ｈ１、Ｈ２、…を抽出する（図２Ａ／ＳＴＥＰ１０８）。

変換点抽出の方法は種々あるが、一例を示すと次の通りである。

第１時系列データのうち、ある一時点（第１時点）以前のデータを訓練データとし、ある第１時点後のデータを検証データとする。

訓練データを用いて、直前の脈拍数を基に、将来の脈拍数を予測するＡＲモデルを作成する。

ＡＲモデルを用いて、第１時点以降の第２時点における脈拍数を予測する。

予測された脈拍数（予測値）と検証データに含まれる第２時点における脈拍数（実績値）との誤差の二乗を算出する。

予測値と実績値との誤差の二乗がある閾値以上である場合、変化点とする。

例えば、図３Ａに示されるように、図３Ａのグラフの時点Ｇ１では、それまでの脈拍数から予測される予測値（破線で示す）と、実績値（三角で示す）との誤差εの二乗が所定の閾値以上となるので、変化点として抽出される。

また、変化点抽出部１１１は、対象の期間のデータを所定の長さ以上の複数の区間に区分して、隣り合う区間の平均値、分散値の差が所定値以上となるような区分の仕方を探索することで、変化点を抽出してもよい。

第２代表値認識部１１３は、第１時系列データのうち、最新の変化点Ｔ１以降のデータを参照して、最新の変化点Ｔ１以降期間の長さを認識し、主記憶部１２に格納する（図２Ａ／ＳＴＥＰ１１０）。

測定制御部１１４は、主記憶部１２に格納された最新の変化点Ｔ１以降期間の長さが所定の長さ以上であるか否かを判定する（図２Ａ／ＳＴＥＰ１１２）。最新の変化点Ｔ１以降期間の長さが所定の長さ以上であることが、本発明の「前記最新の変化点の以降の前記モニタ対象の脈拍数が所定の第１条件を充足すること」の一例に相当する。このほか、測定制御部１１４は、第１条件として、最新の変化点Ｔ１以降の脈拍数の平均値等の代表値が所定の閾値以上であること、最新の変化点Ｔ１以降の脈拍数の分散が所定の閾値以上であること、などを採用してもよい。

当該判定結果が否定的である場合（図２Ａ／ＳＴＥＰ１１２‥ＮＯ）、演算処理部１１は、図２Ａ／ＳＴＥＰ１０６以降の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２Ａ／ＳＴＥＰ１１２‥ＹＥＳ）、測定制御部１１４は、所定の第２周期で測定部１４にモニタ対象Ｕの脈拍数を測定し、第２時系列データ保持部１３２の第２時系列データに追加する（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１４）。第２周期は、第１周期よりも短い周期であり、例えば１秒である。たとえば、図３Ａのグラフでは、時点Ｇ２以降で第２周期での測定が開始される。

測定制御部１１４は、図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１４で測定された測定値が、主記憶部１２に格納された第２閾値Ｔ２以下であるか否かを判定する（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１６）。

当該判定結果が否定的である場合（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１６‥ＮＯ）、演算処理部１１は、図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１４以下の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１６‥ＹＥＳ）、第１不整脈判定部１１３は、変化点Ｔ１から、図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１４で測定された測定値が主記憶部１２に格納された第２閾値Ｔ２以下であると判定されるまでの期間における脈拍数の平均と分散を認識する（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１８）。

第１不整脈判定部１１３は、図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１８で認識された脈拍数の平均及び分散の一方または両方が所定の条件を充足するか否かを判定する（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１２０）。たとえば、所定の条件としては、図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１８で認識された脈拍数の平均が、第１閾値Ｔ１以上であるという条件及び図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１８で認識された脈拍数の分散が、第１時系列データにおける分散よりも大きい閾値よりも大きいという条件が採用されうる。

当該判定結果が肯定的である場合（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１２０‥ＹＥＳ）、第１不整脈判定部１１３は、変化点Ｔ１を不整脈の開始時点、図２Ｂ／ＳＴＥＰ１１４で測定された測定値が主記憶部１２に格納された第２閾値Ｔ２以下であると判定された時点を不整脈の終了時点として、不整脈データ保持部１３４に追加して記憶する（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１２２）。

当該判定結果が否定的である場合（図２Ｂ／ＳＴＥＰ１２０‥ＮＯ）、または図２Ｂ／ＳＴＥＰ１２２の処理の後、測定制御部１１４は、モニタ対象Ｕの脈拍数を第３周期で測定部１４に測定させ、測定された脈拍数を第３時系列データ保持部１３３の第３時系列データに追加して記憶する（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１２４）。第３周期は、第２周期と同一の周期か、第２周期よりも短い周期（例えば０．５秒）である。

ばらつき度合算出部１１５は、第１時系列データ保持部１３１に保持された第１時系列データの所定の測定期間における脈拍数のばらつき度合を算出し、主記憶部１２に格納する（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１２６）。所定の測定期間は、第１時系列データ全体の期間であってもよいし、一定分の過去までのデータであってもよい。

乖離度算出部１１６は、図２Ｃ／ＳＴＥＰ１２４で測定部１４により測定された脈拍数である判定脈拍数について、測定期間における脈拍数のばらつき傾向からの該判定脈拍数の乖離度を、主記憶部１２に格納されたばらつき度合に基づいて算出し、主記憶部１２に格納する（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１２８）。

第２不整脈判定部１１７は、主記憶部１２に格納された乖離度が所定レベル以上か否かを判定する（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３０）。ばらつき度合算出部１１５、乖離度算出部１１６及び第２不整脈判定部１１７の処理として、例えば、特許文献１に記載された処理を採用しうる。

当該判定結果が否定的である場合（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３０‥ＮＯ）、演算処理部１１は、図２Ｃ／ＳＴＥＰ１２４の処理を実行する。

当該判定結果が肯定的である場合（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３０‥ＹＥＳ）、測定制御部１１４は、第３周期での測定を測定部１４に継続させる（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３２）。

第２不整脈判定部１１７は、乖離度が所定レベル以上と判定された時点以降の脈拍数の平均と分散とを認識する（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３４）。

第２不整脈判定部１１７は、乖離度が所定レベル以上と判定された時点以降の脈拍数の平均と分散とが所定の条件を充足するか否かを判定する（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３６）。この所定の条件は、図２Ｂ／ＳＴＥＰ１２０の所定の条件と同一の条件であってもよいし、異なる条件であってもよい。

当該判定結果が肯定的である場合（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３６‥ＹＥＳ）、測定制御部１１４は、平均と分散とが所定の条件を充足する期間を認識し、主記憶部１２に記憶する（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１３８）。

測定制御部１１４は、図２Ｄ／ＳＴＥＰ１３８で認識した期間が所定の期間（例えば１０分）以上継続しているか否かを判定する（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４０）。

当該判定結果が肯定的である場合（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１４０‥ＹＥＳ）、警告出力部１１８は、不整脈が発生している旨の情報を出力部１５に出力させる（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４２）。警告出力部１１８は、例えば、心電図等の精密検査を受けることを進めるメッセージを出力部１５に出力させてもよい。

図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３６の判定結果が否定的である場合（図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３６‥ＮＯ）、図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４０の判定結果が否定的である場合（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４０‥ＮＯ）、または図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４２の処理の後、第２不整脈判定部１１７は、図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３２で測定された脈拍数が第２閾値以下であるか否かを判定する（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４４）。

当該判定結果が肯定的である場合（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４４‥ＹＥＳ）、第２不整脈判定部１１７は、乖離度が所定レベル以上と判定された時点を開始時点として、図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３２で測定された脈拍数が第２閾値以下であると判定された時点を終了時点とした不整脈の発生期間を示すデータを不整脈データ保持部１３４に追加して記憶する（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４６）。

不整脈が発生している期間は、分散が大きくなるので、図３Ｂに示されるように、図２Ａ／ＳＴＥＰ１１０の変化点抽出又は図２ＣのＳＴＥＰ１３０の乖離度判定では、開始点（図３Ｂでは三角）、終了点（図３Ｂでは四角）が多く検出されてしまい、不整脈が継続して発生している期間の特定が難しくなる。

上述したように、図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３２で測定された脈拍数が第２閾値以下であると判定された時点を不整脈発生の終了時点とすることで、図３Ｃに示されるように、不整脈が継続して発生している期間を高精度に特定することができる。

当該判定結果が否定的である場合（図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４４‥ＮＯ）、演算処理部１１は、図２Ｃ／ＳＴＥＰ１３２以下の処理を実行する。

図２Ｄ／ＳＴＥＰ１４６の処理の後、演算処理部１１は、図２Ｃ／ＳＴＥＰ１２４以下の処理を実行する。

（変形態様）
代表値認識部１１２は、第１時系列データ保持部１３１を参照して、モニタ対象Ｕの脈拍数の代表値Ｄ１を認識したが、これに代えて、あらかじめ定められた値を代表値として認識してもよいし、複数のモニタ対象から測定された第１時系列データを参照して脈拍数の代表値Ｄ１を認識してもよい。

測定制御部１１４は、第１閾値Ｔ１及び第２閾値Ｔ２を、代表値Ｄ１及びモニタ対象Ｕから測定された時系列データを用いて決定したが、これに限られず、代表値Ｄ１に一定値を加算又は減算したり、代表値Ｄ１に所定の係数を乗じたりして第１閾値Ｔ１及び第２閾値Ｔ２を定めてもよい。
警告出力部１１８は、図２Ａ／ＳＴＥＰ１１２又は図２Ｂ／ＳＴＥＰ１２０の一方または両方が満たされたこと（判定結果が肯定的となる事）を条件として、出力部１５に不整脈が発生している旨の警告を出力してもよい。

生体モニタ装置１は、必ずしもバッテリから供給される電力により動作するように構成される必要はない。

ＳＴＥＰ１３６〜ＳＴＥＰ１４０のそれぞれは、適宜省略されてもよい。

１‥生体モニタ装置、１１‥演算処理部、１１１‥変化点抽出部、１１２‥代表値認識部、１１３‥第２代表値認識部、１１４‥測定制御部、１１５‥ばらつき度合算出部、１１６‥乖離度算出部、１１７‥異常判断部、１１８‥警告出力部、１２‥主記憶部、１３‥補助記憶部、１３１‥第１時系列データ保持部、１３２‥第３時系列データ保持部、１４‥測定部、１５‥出力部、１６‥バッテリ。

ひいては、長時間に渡る検査を行う場合でも、効率的に不整脈の検出をすることができ
る。
前記変化点抽出部は、前記時系列データから、前記第1周期の当該時系列データにおける隣り合う区間の前記モニタ対象の脈拍数の分散の差が所定以上となる変化点を抽出してもよい。

本発明の生体モニタ装置において、脈拍の傾向の変化の開始から前記測定部により測定された脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定する第１不整脈判定部を備えることが構成されていることが好ましい。ここで、前記所定の閾値は、前記時系列データに示される脈拍数の代表値より小さい値である。

当該構成の生体モニタ装置によれば、第１不整脈判定部により、脈拍の傾向の変化の開始から前記測定部により測定された脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定される。

前記測定部により測定された脈拍数が前記時系列データに示される脈拍数の代表値より小さい値以下である場合とは、上記（Ｃ）に鑑みると、不整脈の症状が収まった場合である蓋然性が高い。

従って、脈拍の傾向の変化の開始から、前記測定部により測定された脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定することで、不整脈が生じた期間を精度よく判定することができる。

当該構成の生体モニタ装置において、
前記測定部は、脈拍の傾向の変化の開始から所定の閾値以下となるまでの期間の後、前記第２周期と同一又はより短い第３周期での測定を行い、
前記所定の閾値は、前記時系列データに示される脈拍数の代表値より小さい値であり、
前記生体モニタ装置は、
前記時系列データ保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の第１期間における脈拍数のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
前記第１期間以後の所定の時点で、前記第３周期で前記測定部により測定された脈拍数である判定脈拍数について、前記第１期間における脈拍数のばらつき傾向からの該判定脈拍数の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
前記乖離度が所定レベル以上となったことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定する第２不整脈判定部とを備えることが好ましい。

このようなことに鑑みて構成された当該構成の生体モニタ装置によれば、前記測定部により、脈拍の傾向の変化の開始から所定の閾値以下となるまでの期間の後、同一又はより短い第３周期での測定が行われる。ここで、前記所定の閾値は、前記時系列データに示される脈拍数の代表値より小さい値である。

本発明の生体モニタ装置において、前記第１周期の前記時系列データに基づいて、脈拍数の当該第１周期の当該時系列データの特徴を示す値である代表値を認識する代表値認識部と、前記第１周期の前記時系列データから、前記モニタ対象の脈拍数の傾向が変化したと認められる変化点を抽出する変化点抽出部とを備え、前記測定部は、前記第１周期の前記時系列データのうち最新の変化点の以降の前記モニタ対象の脈拍数が所定の第１条件を充足する場合に、前記モニタ対象の脈拍数を前記第１周期よりも短い第２周期で測定するように構成され、前記変化点抽出部により抽出された変化点の開始から、前記測定部により測定された脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定する第１不整脈判定部を備えることが好ましい。ここで、前記所定の閾値は、前記モニタ対象の脈拍数の前記代表値より小さい値である。

当該構成の生体モニタ装置によれば、第１不整脈判定部により、前記変化点抽出部により抽出された変化点から前記測定部により前記第２周期で測定された脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定される。

前記測定部により測定された脈拍数が、脈拍数の前記第１周期の前記時系列データの特徴を示す値である代表値より小さい値以下である場合とは、上記（Ｃ）に鑑みると、不整脈の症状が収まった場合である蓋然性が高い。

従って、前記変化点抽出部により抽出された変化点から、前記測定部により前記第２周期で測定された脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定することで、不整脈が生じた期間を精度よく判定することができる。

当該構成の生体モニタ装置において、
前記測定部は、前記第２周期で測定している場合において、前記変化点抽出部により抽出された変化点から前記モニタ対象の脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間の後、前記第２周期と同一又はより短い第３周期での測定を行い、
前記所定の閾値は、前記モニタ対象の脈拍数の前記代表値より小さい値であり、
前記時系列データ保持部に保持された前記第１周期の前記時系列データを参照して、当該第１周期の時系列データの全体の期間又はその一部の期間である第１期間における脈拍数のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
前記第１期間以後の所定の時点で、前記第３周期で前記測定部により測定された脈拍数である判定脈拍数について、前記第１期間における脈拍数のばらつき傾向からの該判定脈拍数の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
前記乖離度が所定レベル以上となったことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定する第２不整脈判定部とを備えることが好ましい。

このようなことに鑑みて構成された当該構成の生体モニタ装置によれば、前記測定部により、前記第２周期で測定している場合において、前記変化点抽出部により抽出された変化点から前記モニタ対象の脈拍数が所定の閾値以下となるまでの期間の後、第２周期と同一又はより短い第３周期での測定が行われる。ここで、前記所定の閾値は、前記モニタ対象の脈拍数の前記代表値より小さい値である。

そして、ばらつき度合算出部により、前記時系列データ保持部に保持された前記第１周期の前記時系列データを参照して、当該第１周期の時系列データの全体の期間又はその一部の期間である第１期間における脈拍数のばらつき度合が算出される。

当該構成の生体モニタ装置において、
前記第２不整脈判定部は、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数が所定の閾値以上の期間が所定期間続いたことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定することが好ましい。

この点に鑑みて構成された当該構成の生体モニタ装置によれば、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数が所定の閾値以上の期間が所定期間続いたことを必要条件として、第２不整脈判定部により前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定される。

Claims (9)

1. モニタ対象の脈拍数を所定の第１周期で測定する測定部と、
   前記測定部により測定された前記モニタ対象の脈拍数の時系列データを保持する時系列データ保持部と、
   前記時系列データから、前記モニタ対象の脈拍数の傾向が変化した変化点を抽出する変化点抽出部とを備え、
   前記測定部は、最新の変化点の以降の前記モニタ対象の脈拍数が所定の第１条件を充足する場合に、前記モニタ対象の脈拍数を前記第１周期よりも短い第２周期で測定するように構成されていることを特徴とする生体モニタ装置。
2. 請求項１記載の生体モニタ装置において
   バッテリからの電力で動作し、かつ、モニタ対象に装着可能に構成された装置であることを特徴とする生体モニタ装置。
3. 請求項１又は２記載の生体モニタ装置において、
   脈拍の傾向の変化の開始から、前記測定部により測定された脈拍数が、前記第１閾値より小さい第２閾値以下となるまでの期間に不整脈が生じていたと判定する第１不整脈判定部を備えることが構成されていることを特徴とする生体モニタ装置。
4. 請求項３記載の生体モニタ装置において、
   前記測定部は、前記推定部によって推定された不整脈が生じていた期間の後、前記第２周期と同一又はより短い第３周期での測定を行い、
   前記生体モニタ装置は、
   前記時系列データ保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の第１期間における脈拍数のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
   前記第１期間以後の所定の時点で、前記第３周期で前記測定部により測定された脈拍数である判定脈拍数について、前記第１期間における脈拍数のばらつき傾向からの該判定脈拍数の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
   前記乖離度が所定レベル以上となったことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定する第２不整脈判定部とを備えることを特徴とする生体モニタ装置。
5. 請求項４記載の生体モニタ装置において、
   前記第２不整脈判定部は、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数が前記第１閾値より小さい第２閾値以上の期間が所定期間続いたことを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定することを特徴とする生体モニタ装置。
6. 請求項４又は５記載の生体モニタ装置において、
   前記第２不整脈判定部は、前記乖離度が所定レベル以上となった以降において、前記測定部により測定された脈拍数の平均及び分散の一方または両方が所定の値となることを必要条件として、前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定することを特徴とする生体モニタ装置。
7. 請求項４〜６のうちいずれか１項記載の生体モニタ装置において、
   情報を出力する出力部と
   前記第２不整脈判定部により前記モニタ対象の不整脈が生じたと判定された場合に、前記出力部に不整脈が生じている可能性がある旨を示す情報を出力する警告出力部とを備えることを特徴とする生体モニタ装置。
8. 請求項１〜７のうちいずれか１項記載の生体モニタ装置において、
   前記所定の第１条件は、前記モニタ対象の脈拍数の時系列データに基づいて認識された代表値に応じた条件であることを特徴とする生体モニタ装置。
9. モニタ対象の脈拍数を測定する測定部を備える装置が実行する方法であって、
   前記測定部が、前記モニタ対象の脈拍数を所定の第１周期で測定するステップと、
   前記測定部により測定された前記モニタ対象の脈拍数の時系列データを保持するステップと、
   前記時系列データから、前記モニタ対象の脈拍数の傾向が変化した変化点を抽出するステップと
   前記測定部が、最新の変化点の以降の前記モニタ対象の脈拍数が所定の第１条件を充足する場合に、前記モニタ対象の脈拍数を前記第１周期よりも短い第２周期で測定するステップとを含む生体モニタ方法。