JP2020039384A - 生体情報処理装置、生体情報処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】ＰＷＴＴの演算精度をさらに向上させることが可能な生体情報処理方法及び生体情報処理装置を提供する。【解決手段】生体情報処理方法は、時間間隔Ｔｎにおける複数のＲＲ間隔を演算するステップ（Ｓ１）と、時間間隔Ｔｎにおける複数の脈波伝播時間（ＰＷＴＴ）を演算するステップ（Ｓ２）と、時間間隔Ｔｎにおける複数のＰＷＴＴに基づいて、時間間隔Ｔｎにおける脈波伝播時間の変動率（ＰＷＴＴＶ）を演算するステップ（Ｓ３）と、時間間隔ＴｎにおけるＰＷＴＴＶが以前に演算された複数のＰＷＴＴＶに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定するステップ（Ｓ４）と、ＰＷＴＴＶが前記所定の条件を満たさない場合に、複数のＰＷＴＴの補正値（ＰＷＴＴ’）を演算するステップ（Ｓ６）と、複数のＰＷＴＴの候補値（ＰＷＴＴｃ）を決定するステップ（Ｓ７）とを含む。【選択図】図２

Description

本開示は、生体情報処理装置及び生体情報処理方法に関する。さらに、本開示は、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体に関する。

特許文献１は、患者の一以上の生理学的特性から患者の心拍出量を決定する方法を開示している。特に、特許文献１では、Ｒ波のピーク点から当該Ｒ波に起因して出現する脈波波形の立ち上がり点までの時間間隔である脈波伝播時間に基づいて、心拍出量を決定する方法が開示されている。

特表２０１５−５１９９４０号公報

ところで、脈波伝播時間（以下、ＰＷＴＴという。）は、隣接Ｒ波間の時間間隔を示すＲＲ間隔が短い場合には正確に特定できない場合がある。この点において、従来のＰＷＴＴの演算処理では、所定のＲ波と当該所定のＲ波に起因して出現する脈波波形との間に別のＲ波が存在する場合には、当該別のＲ波のピーク点と当該脈波波形の立ち上がり点との間の時間間隔がＰＷＴＴとして特定されてしまう。このように、ＰＷＴＴがＲＲ間隔よりも長い場合には、正しいＰＷＴＴを特定できない可能性がある。かかる場合には、ＰＷＴＴの演算精度が低下するため、ＰＷＴＴに基づいて演算される患者の血圧や心拍出量等の生体情報の精度が低下してしまう。上記観点よりＰＷＴＴの演算精度をさらに向上させる余地がある。

本開示は、ＰＷＴＴの演算精度をさらに向上させることが可能な生体情報処理方法及び生体情報処理装置を提供する。また、本開示は、生体情報処理方法、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。

本開示の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータによって実行され、
被検者の心電図データを取得するステップと、
前記被検者の脈波データを取得するステップと、
前記心電図データに基づいて、所定の時間間隔における複数のＲＲ間隔を演算するステップと、
前記心電図データと前記脈波データに基づいて、前記所定の時間間隔における複数の脈波伝播時間（ＰＷＴＴ）を演算するステップと、
前記所定の時間間隔における複数のＰＷＴＴに基づいて、前記所定の時間間隔における脈波伝播時間の変動率（ＰＷＴＴＶ）を演算するステップと、
前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴＶが以前に演算された複数のＰＷＴＴＶに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定するステップと、
前記ＰＷＴＴＶが前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＲＲ間隔とに基づいて、前記複数のＰＷＴＴの補正値（ＰＷＴＴ’）を演算するステップと、
前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＰＷＴＴ’に基づいて、前記複数のＰＷＴＴの候補値（ＰＷＴＴ_ｃ）を決定するステップと、
を含む。

また、前記生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体が提供される。

本開示の一態様に係る生体情報処理装置は、
プロセッサと、
コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える。
前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、
被検者の心電図データを取得し、
前記被検者の脈波データを取得し、
前記心電図データに基づいて、所定の時間間隔における複数のＲＲ間隔を演算し、
前記心電図データと前記脈波データに基づいて、前記所定の時間間隔における複数の脈波伝播時間（ＰＷＴＴ）を演算し、
前記所定の時間間隔における複数のＰＷＴＴに基づいて、前記所定の時間間隔における脈波伝播時間の変動率（ＰＷＴＴＶ）を演算し、
前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴＶが以前に演算された複数のＰＷＴＴＶに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定し、
前記ＰＷＴＴＶが前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＲＲ間隔とに基づいて、前記複数のＰＷＴＴの補正値（ＰＷＴＴ’）を演算し、
前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＰＷＴＴ’に基づいて、前記複数のＰＷＴＴの候補値（ＰＷＴＴ_ｃ）を決定する。

本開示によれば、ＰＷＴＴの演算精度をさらに向上させることが可能な生体情報処理方法及び生体情報処理装置を提供することができる。また、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供することができる。

本発明の実施形態に係る生体情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る生体情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。 ＰＷＴＴの変動率（ＰＷＴＴＶ）を演算する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 ＰＷＴＴの補正値（ＰＷＴＴ’）を説明するための心電図波形と脈波波形の一例を示す図である。 複数のＰＷＴＴの候補値（ＰＷＴＴ_ｃ）の各々を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 ＰＷＴＴ_ｃの変動率（ＰＷＴＴＶ_ｃ）を演算する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、本実施形態について図面を参照しながら説明する。最初に、図１を参照して本発明の実施形態（以下、単に本実施形態という。）に係る生体情報処理装置１のハードウェア構成について以下に説明する。

図１は、本実施形態に係る生体情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示すように、生体情報処理装置１（以下、単に処理装置１という。）は、制御部２と、記憶装置３と、ネットワークインターフェース４と、表示部５と、入力操作部６と、センサインターフェース７とを備える。これらはバス８を介して互いに通信可能に接続されている。

処理装置１は、被検者Ｐのバイタルサインのトレンドグラフを表示するための専用装置（生体情報モニタ等）であってもよい。また、処理装置１は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、スマートフォン、タブレット、医療従事者Ｕの身体（例えば、腕や頭等）に装着されるウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチやＡＲグラス等）であってもよい。

制御部２は、メモリとプロセッサを備えている。メモリは、コンピュータ可読命令（プログラム）を記憶するように構成されている。例えば、メモリは、各種プログラム等が格納されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やプロセッサにより実行される各種プログラム等が格納される複数ワークエリアを有するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されてもよい。また、メモリは、フラッシュメモリ等によって構成されてもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。プロセッサは、記憶装置３又はＲＯＭに組み込まれた各種プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。

プロセッサが後述する生体情報処理プログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で当該プログラムを実行することで、制御部２は、処理装置１の各種動作を制御してもよい。生体情報処理プログラムの詳細については後述する。

記憶装置３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の記憶装置（ストレージ）であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶装置３には、生体情報処理プログラムが組み込まれてもよい。また、記憶装置３には、被検者Ｐの心電図データ、脈波データ、呼吸データ等の生体情報データが保存されてもよい。例えば、心電図センサ２０によって取得された心電図データは、センサインターフェース７を介して記憶装置３に保存されてもよい。

ネットワークインターフェース４は、処理装置１を通信ネットワークに接続するように構成されている。具体的には、ネットワークインターフェース４は、通信ネットワークを介してサーバ等の外部装置と通信するための各種有線接続端子を含んでもよい。また、ネットワークインターフェース４は、アクセスポイントと無線通信するための各種処理回路及びアンテナ等を含んでもよい。アクセスポイントと処理装置１との間の無線通信規格は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＬＰＷＡ又は第５世代移動通信システム（５Ｇ）である。通信ネットワークは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はインターネット等である。例えば、生体情報処理プログラムや生体情報データは、通信ネットワーク上に配置されたサーバからネットワークインターフェース４を介して取得されてもよい。

表示部５は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置であってもよい。また、表示部５は、操作者の頭に装着される透過型又は非透過型のヘッドマウントディスプレイやＡＲディスプレイ等の表示装置であってもよい。さらに、表示部５は、画像をスクリーン上に投影するプロジェクター装置であってもよい。

入力操作部６は、処理装置１を操作する医療従事者Ｕの入力操作を受付けると共に、当該入力操作に応じた指示信号を生成するように構成されている。入力操作部６は、例えば、表示部５上に重ねて配置されたタッチパネル、筐体に取り付けられた操作ボタン、マウス及び／又はキーボード等である。入力操作部６によって生成された指示信号がバス８を介して制御部２に送信された後、制御部２は、指示信号に応じて所定の動作を実行する。

センサインターフェース７は、心電図センサ２０、脈波センサ２２、呼吸センサ２３等のバイタルセンサを処理装置１に通信可能に接続するためのインターフェースである。センサインターフェース７は、これらのバイタルセンサから出力される生体情報データが入力される入力端子を含んでもよい。入力端子は、バイタルセンサのコネクタと物理的に接続されてもよい。また、センサインターフェース７は、これらのバイタルセンサと無線通信するための各種処理回路及びアンテナ等を含んでもよい。

心電図センサ２０は、被検者Ｐの心電図波形を示す心電図データを取得するように構成されている。脈波センサ２２は、被検者Ｐの脈波を示す脈波データを取得するように構成されている。呼吸センサ２３は、被検者Ｐの呼吸波形を示す呼吸波形データを取得するように構成されている。

次に、図２を参照して本実施形態に係る生体情報処理方法について以下に説明する。図２は、本実施形態に係る生体情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。図２に示すように、最初に、制御部２は、心電図センサ２０から被検者Ｐの心電図データを取得すると共に、脈波センサ２２から被検者Ｐの脈波データを取得する。さらに、制御部２は、呼吸センサ２３から被検者Ｐの呼吸波形データを取得する。

次に、制御部２は、取得された心電図データ及び呼吸波形データに基づいて、時間間隔Ｔｎ（所定の時間間隔の一例、ｎは自然数）における複数のＲＲ間隔を演算する（ステップＳ１）。ここで、ＲＲ間隔は、隣接するＲ波のピーク点の間の時間間隔を示す。例えば、制御部２は、呼吸波形データに基づいて呼吸間隔（呼気から吸気までの時間間隔）を特定した上で、当該特定された呼吸間隔を時間間隔Ｔ_ｎとして決定してもよい。次に、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおける心電図データから時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＲＲ間隔を演算してもよい。その後、制御部２は、次に特定された呼吸間隔を時間間隔Ｔ_ｎ＋１として決定した上で、時間間隔Ｔ_ｎ＋１における複数のＲＲ間隔を演算してもよい。

尚、本実施形態では、呼吸センサ２３から取得された呼吸波形データに基づいて呼吸間隔が特定されているが、呼吸間隔は心電図データ又は脈波データから特定されてもよい。この場合、心電図波形又は脈波の包絡線から呼吸間隔が特定されもよい。また、本実施形態では、
呼吸間隔が時間間隔Ｔ_ｎとして決定されているが、時間間隔Ｔ_ｎは予め決定されてもよい。この点において、時間間隔は、所定の時間幅（例えば、１０秒間）を有してもよい。また、本実施形態では、複数のＲＲ間隔が最初に演算された後に、時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＲＲ間隔が選択されてもよい。

次に、ステップＳ２において、制御部２は、心電図データ、脈波データ及び呼吸波形データに基づいて、時間間隔Ｔ_ｎにおける複数の脈波伝播時間（ＰＷＴＴ）を演算する。ここで、ＰＷＴＴとは、心電図の所定のＲ波のピーク点から当該所定のＲ波に起因して出現する所定の脈波波形の立ち上がり点までの時間間隔である。例えば、制御部２は、呼吸波形データから時間間隔Ｔ_ｎを特定した上で、時間間隔Ｔ_ｎにおける心電図データ及び脈波データから時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＰＷＴＴを演算してもよい。また、ＰＷＴＴの演算方法として、最初に、制御部２は、心電図データから所定のＲ波のピーク点の時刻を特定すると共に、脈波データから当該所定のＲ波の次に出現する所定の脈波波形の立ち上がり点の時刻を特定する。次に、制御部２は、所定の脈波波形の立ち上がり点の時刻と所定のＲ波のピーク点の時刻との間の時間間隔を演算することでＰＷＴＴを測定する。

尚、ＲＲ間隔がＰＷＴＴよりも短い場合には、所定のＲ波と当該所定のＲ波に起因して出現する脈波波形との間に別のＲ波が存在する場合が想定される。この場合では、別のＲ波のピーク点と当該脈波波形の立ち上がり点との間の時間間隔がＰＷＴＴとして特定されてしまう。このように、ＲＲ間隔の長さに応じて（換言すれば、被検者の心拍の状況に応じて）、ステップＳ２におけるＰＷＴＴの演算方法では正しいＰＷＴＴが演算できない虞がある。このように、本実施形態に係る生体情報処理方法では、ＰＷＴＴの演算精度をさらに向上させるために、演算されたＰＷＴＴか正常値かどうかが判定されると共に、演算されたＰＷＴＴが正常値ではない場合に演算されたＰＷＴＴが補正される。また、本実施形態では、複数のＰＷＴＴが最初に演算された後に、時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＰＷＴＴが選択されてもよい。

次に、ステップＳ３において、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴの変動率ＰＷＴＴＶを演算する。ここで、ＰＷＴＴＶの演算方法の一例について図３を参照して説明する。図３は、ＰＷＴＴＶを演算する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

図３に示すように、最初に、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＰＷＴＴの平均値ＰＷＴＴ_ａｖｅを演算する（ステップＳ２０）。例えば、ＰＷＴＴ_ａｖｅは以下式により示される。ここで、時間間隔Ｔ_ｎにおいてｍ個のＰＷＴＴ_ｉ（ｉ＝１，２・・・ｍ）が存在するものとする。

次に、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＰＷＴＴの最大値ＰＷＴＴ_ｍａｘと最小値ＰＷＴＴ_ｍｉｎをそれぞれ特定する（ステップＳ２１）。その後、制御部２は、最大値ＰＷＴＴ_ｍａｘと最小値ＰＷＴＴ_ｍｉｎとの間の差分を演算する（ステップＳ２２）。次に、ステップＳ２３において、制御部２は、ＰＷＴＴの平均値ＰＷＴＴ_ａｖｅに対する最大値ＰＷＴＴ_ｍａｘと最小値ＰＷＴＴ_ｍｉｎとの間の差分の比率（％）に基づいて、ＰＷＴＴＶを演算する。例えば、ＰＷＴＴＶは以下式により示される。このように、時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴＶを演算することができる。

ＰＷＴＴＶ＝（ＰＷＴＴ_ｍａｘ−ＰＷＴＴ_ｍｉｎ）／ＰＷＴＴ_ａｖｅ×１００％・・・（２）

図２に戻ると、ステップＳ４において、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴＶ（以下、ＰＷＴＴＶ_ｎという。）が以前に演算された複数のＰＷＴＴＶに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定する。例えば、前回の時間間隔である時間間隔Ｔ_ｎ−１におけるＰＷＴＴＶをＰＷＴＴＶ_ｎ−１とし、前々回の時間間隔である時間間隔Ｔ_ｎ−２におけるＰＷＴＴＶをＰＷＴＴＶ_ｎ−２とする。また、ｐ回前（ｐは３以上の自然数）の時間間隔である時間間隔Ｔ_ｎ−ｐにおけるＰＷＴＴＶをＰＷＴＴＶ_ｎ−ｐとする。この場合、最初に、制御部２は、以前に演算された複数のＰＷＴＴＶの平均値（つまり、ＰＷＴＴＶ_ｎ−１からＰＷＴＴＶ_ｎ−ｐまでの平均値ＰＷＴＴＶ_ａｖｅ）を以下式に基づいて演算する。尚、ｐの値は医療機関側において適宜設定可能であってもよい。

次に、制御部２は、ＰＷＴＴＶ_ｎが平均値ＰＷＴＴＶ_ａｖｅに基づいて設定された所定の範囲内に含まれるかどうかを判定する。具体的には、制御部２は、ＰＷＴＴＶ_ｎが以下の条件式を満たすかどうかを判定する。ここで、αは所定の値であって、医療機関側において適宜設定可能であってもよい。例えば、αは、１％から１０％の範囲内の所定の値であってもよい。

ＰＷＴＴＶ_ａｖｅ−α≦ＰＷＴＴＶ_ｎ≦ＰＷＴＴＶ_ａｖｅ＋α・・・（４）

このように、ＰＷＴＴＶ_ｎが上記式（４）に規定されたＰＷＴＴＶ_ａｖｅに関連した所定の条件を満たすかどうかが判定される。ステップＳ４の判定結果がＹＥＳの場合、制御部２は、演算された複数のＰＷＴＴを時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴの正常値として決定する（ステップＳ５）。この場合、正常値として決定されたＰＷＴＴはメモリ又は記憶装置３に保存される。一方、ステップＳ４の判定結果がＮＯの場合、本処理はステップＳ６に進む。

ステップＳ６において、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＰＷＴＴの補正値であるＰＷＴＴ’を演算する。この点において、図４に示すように、制御部２は、ＰＷＴＴ_ｉ（ｉ＝１，２・・・ｍ）にＰＷＴＴ_ｉの直前に演算されたＲＲ間隔を追加することでＰＷＴＴ_ｉの補正値であるＰＷＴＴ’_ｉを演算する。例えば、ＰＷＴＴ_ｉとＰＷＴＴ’_ｉとの間の関係は以下式により示される。

ＰＷＴＴ’_ｉ＝ＰＷＴＴ_ｉ＋直前のＲＲ間隔・・・（５）

既に説明したように、ＲＲ間隔がＰＷＴＴよりも短い場合には、正しいＰＷＴＴが演算できない場合がある。このため、ＰＷＴＴ_ｉに関連付けられたＲ波の直前に出現したＲ波のピーク点と脈波波形の立ち上がり点との間の時間間隔であるＰＷＴＴ’_ｉがＰＷＴＴ_ｉの補正値として決定される。このように、ｍ個のＰＷＴＴ_ｉの補正値であるＰＷＴＴ’_ｉが演算される。

次に、制御部２は、複数のＰＷＴＴ_ｉと複数のＰＷＴＴ’_ｉとに基づいて、複数のＰＷＴＴ_ｉの候補値であるＰＷＴＴ_ｃを決定する（ステップＳ７）。ここで、ＰＷＴＴ_ｃの演算手法の一例について図５を参照して説明する。図５は、複数のＰＷＴＴの候補値であるＰＷＴＴ_ｃの各々を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。尚、図５に示す処理では、ｍ個のＰＷＴＴ_ｉの各々のＰＷＴＴ_ｃが決定されるものとする。以下では、ＰＷＴＴ_ｉの候補値は、ＰＷＴＴ_{ｃ_ｉ}として示されるものとする。例えば、ＰＷＴＴ_１の候補値は、ＰＷＴＴ_{ｃ_１}として示される。

図５に示すように、最初に、制御部２は、複数のＰＷＴＴ_ｉと複数のＰＷＴＴ’_ｉとからなる集合の平均値ＰＷＴＴ_ａｖｅ２を演算する（ステップＳ３０）。例えば、ＰＷＴＴ_ａｖｅ２は以下式により示される。

尚、ＰＷＴＴ_ａｖｅ２は、ＰＷＴＴ_ｉ（ｉ＝１，２・・・ｍ）の平均値ＰＷＴＴ_ａｖｅであってもよいし、ＰＷＴＴ’_ｉの平均値であってもよい。さらに、ＰＷＴＴ_ａｖｅ２は、前回の時間間隔Ｔ_ｎ−１におけるＰＷＴＴ_ｉの平均値であってもよい。

次に、ステップＳ３１においてｉの初期値が１に設定される。つまり、図５に示す処理では、最初に、ＰＷＴＴ_１の候補値であるＰＷＴＴ_{c_１}が決定され、次に、ＰＷＴＴ_２の候補値であるＰＷＴＴ_{ｃ_２}が決定される。このように、ＰＷＴＴ_{ｃ_１}からＰＷＴＴ_{ｃ_ｍ}が図５に示す処理で決定される。

次に、制御部２は、ＰＷＴＴ_ｉとＰＷＴＴ_ａｖｅ２との間の差分の絶対値である｜ＰＷＴＴ_i−ＰＷＴＴ_ａｖｅ２｜を演算する（ステップＳ３２）。さらに、制御部２は、ＰＷＴＴ’_ｉとＰＷＴＴ_ａｖｅ２との間の差分の絶対値である｜ＰＷＴＴ’_i−ＰＷＴＴ_ａｖｅ２｜を演算する（ステップＳ３３）。その後、制御部２は、ＰＷＴＴ’_ｉとＰＷＴＴ_ａｖｅ２との間の差分の絶対値がＰＷＴＴ_ｉとＰＷＴＴ_ａｖｅ２との間の差分の絶対値以上であるかどうかを判定する（ステップＳ３４）。ステップＳ３４の判定結果がＹＥＳの場合、制御部２は、ＰＷＴＴ_ｉをＰＷＴＴ_ｉの候補値であるＰＷＴＴ_{ｃ_ｉ}として決定する。一方、ステップＳ３４の判定結果がＮＯである場合、制御部２は、ＰＷＴＴ’_ｉを候補値であるＰＷＴＴ_{ｃ_ｉ}として決定する。次に、ステップＳ３７，Ｓ３８を通じてｉの値が１から２に更新された後に、ステップＳ３２からＳ３６の処理が再度実行される。このように、複数のＰＷＴＴの候補値であるＰＷＴＴ_ｃが決定される。

図２に戻ると、ステップＳ８において、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴ_ｃの変動率ＰＷＴＴＶ_ｃを演算する。ここで、ＰＷＴＴＶ_ｃの演算方法の一例について図６を参照して説明する。図６は、ＰＷＴＴ_ｃの変動率ＰＷＴＴＶ_ｃを演算する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

図６に示すように、最初に、制御部２は、複数のＰＷＴＴ_ｃの平均値ＰＷＴＴ_{ｃ_ａｖｅ}を演算する（ステップＳ４０）。例えば、ＰＷＴＴ_{ｃ_ａｖｅ}は以下式により示される。ここで、時間間隔Ｔ_ｎにおいてｍ個のＰＷＴＴ_{ｃ_ｉ}（ｉ＝１，２・・・ｍ）が存在するものとする。

次に、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおける複数のＰＷＴＴ_ｃの最大値ＰＷＴＴ_{ｃ_mａｘ}と最小値ＰＷＴＴ_{ｃ_mｉｎ}をそれぞれ特定する（ステップＳ４１）。その後、制御部２は、最大値ＰＷＴＴ_{ｃ_ｍａｘ}と最小値ＰＷＴＴ_{ｃ_ｍｉｎ}との間の差分を演算する（ステップＳ４２）。次に、ステップＳ４３において、制御部２は、ＰＷＴＴ_ｃの平均値ＰＷＴＴ_{ｃ_ａｖｅ}に対する最大値ＰＷＴＴ_{ｃ_ｍａｘ}と最小値ＰＷＴＴ_{ｃ_ｍｉｎ}との間の差分の比率（％）に基づいて、ＰＷＴＴＶ_ｃを演算する。例えば、ＰＷＴＴＶ_ｃは以下式により示される。このように、時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴＶ_ｃを演算することができる。

ＰＷＴＴＶ_ｃ＝（ＰＷＴＴ_{ｃ_ｍａｘ}−ＰＷＴＴ_{ｃ_ｍｉｎ}）／ＰＷＴＴ_{ｃ_ａｖｅ}×１００％・・・（８）

図２に再び戻ると、ステップＳ９において、制御部２は、時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴＶ_ｃが以前に演算された複数のＰＷＴＴＶ（具体的には、ＰＷＴＴＶ_ｎ−１からＰＷＴＴＶ_ｎ−ｐ）に関連付けられた所定の条件を満たすかを決定する。具体的には、制御部２は、ＰＷＴＴＶ_ｃが以下の条件式を満たすかどうかを判定する。ここで、ＰＷＴＴＶ_ａｖｅは、式（３）で規定された以前に演算された複数のＰＷＴＴＶの平均値である。

ＰＷＴＴＶ_ａｖｅ−α≦ＰＷＴＴＶ_ｃ≦ＰＷＴＴＶ_ａｖｅ＋α・・・（９）

このように、ＰＷＴＴＶ_ｃが上記式（９）に規定されたＰＷＴＴＶ_ａｖｅに関連した所定の条件を満たすかどうかが判定される。ステップＳ９の判定結果がＹＥＳの場合、制御部２は、演算された複数のＰＷＴＴ_ｃを時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴの正常値として決定する（ステップＳ１０）。この場合、正常値として決定されたＰＷＴＴ_ｃはメモリ又は記憶装置３に保存される。一方、ステップＳ９の判定結果がＮＯの場合、制御部２は、演算された複数のＰＷＴＴ_ｃを時間間隔Ｔ_ｎにおけるＰＷＴＴの異常値として決定する（ステップＳ１１）。この場合、異常値として決定されたＰＷＴＴ_ｃはメモリ又は記憶装置３から消去される。このように、図２に示す一連の処理が実行される。

本実施形態によれば、ＰＷＴＴＶが以前に演算された複数のＰＷＴＴＶに関連付けられた所定の条件を満たさない場合（つまり、ステップＳ４の判定結果がＮＯである場合）、ＰＷＴＴ_ｉと直前のＲＲ間隔とに基づいて、ＰＷＴＴ_ｉの補正値であるＰＷＴＴ’_ｉが演算される。さらに、ＰＷＴＴ_ｉとＰＷＴＴ’_ｉに基づいてＰＷＴＴの候補値であるＰＷＴＴ_{ｃ_ｉ}が決定される。このように、ＰＷＴＴの演算値が正確ではないと判定された場合には、ＰＷＴＴがＰＷＴＴ_ｃに置換されるため、ＰＷＴＴの演算精度をさらに向上させることが可能となる。

また、ＰＷＴＴＶが当該所定の条件を満たす場合（つまり、ステップＳ４の判定結果がＹＥＳである場合）、ＰＷＴＴの演算値がＰＷＴＴの正常値として決定される。一方、ＰＷＴＴＶが当該所定の条件を満たさない場合（つまり、ステップＳ４の判定結果がＮＯである場合）、ＰＷＴＴの演算値がＰＷＴＴ_ｃに置換される。このように、ＰＷＴＴＶが所定の条件を満たすかどうかに応じてＰＷＴＴの演算値の妥当性を判定することが可能となる。

さらに、ＰＷＴＴＶ_ｃが当該所定の条件を満たす場合（つまり、ステップＳ９の判定結果がＹＥＳである場合）、ＰＷＴＴ_ｃがＰＷＴＴの正常値として決定される。一方、ＰＷＴＴＶ_ｃが当該所定の条件を満たさない場合（つまり、ステップＳ９の判定結果がＮＯである場合）、ＰＷＴＴ_ｃが異常値として決定される。このように、ＰＷＴＴＶ_ｃが所定の条件を満たすかどうかに応じてＰＷＴＴ_ｃの妥当性を判定することが可能となる。

また、本実施形態に係る処理装置１をソフトウェアによって実現するためには、生体情報処理プログラムが記憶装置３又はＲＯＭに予め組み込まれていてもよい。または、生体情報処理プログラムは、磁気ディスク（例えば、ＨＤＤ、フロッピーディスク）、光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、光磁気ディスク（例えば、ＭＯ）、フラッシュメモリ（例えば、ＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＳＳＤ）等のコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、記憶媒体に格納された生体情報処理プログラムが記憶装置３に組み込まれてもよい。さらに、記憶装置３に組み込まれた当該プログラムがＲＡＭ上にロードされた上で、プロセッサがＲＡＭ上にロードされた当該プログラムを実行してもよい。このように、本実施形態に係る生体情報処理方法が処理装置１によって実行される。

また、生体情報処理プログラムは、通信ネットワーク上のコンピュータからネットワークインターフェース４を介してダウンロードされてもよい。この場合も同様に、ダウンロードされた当該プログラムが記憶装置３に組み込まれてもよい。

以上、本発明の実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではない。本実施形態は一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。

１：生体情報処理装置（処理装置）
２：制御部
３：記憶装置
４：ネットワークインターフェース
５：表示部
６：入力操作部
７：センサインターフェース
８：バス
２０：心電図センサ
２２：脈波センサ
２３：呼吸センサ

Claims (22)

1. 被検者の心電図データを取得するステップと、
   前記被検者の脈波データを取得するステップと、
   前記心電図データに基づいて、所定の時間間隔における複数のＲＲ間隔を演算するステップと、
   前記心電図データと前記脈波データに基づいて、前記所定の時間間隔における複数の脈波伝播時間（ＰＷＴＴ）を演算するステップと、
   前記所定の時間間隔における複数のＰＷＴＴに基づいて、前記所定の時間間隔における脈波伝播時間の変動率（ＰＷＴＴＶ）を演算するステップと、
   前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴＶが以前に演算された複数のＰＷＴＴＶに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定するステップと、
   前記ＰＷＴＴＶが前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＲＲ間隔とに基づいて、前記複数のＰＷＴＴの補正値（ＰＷＴＴ’）を演算するステップと、
   前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＰＷＴＴ’に基づいて、前記複数のＰＷＴＴの候補値（ＰＷＴＴ_ｃ）を決定するステップと、
   を含む、コンピュータによって実行される生体情報処理方法。
2. 前記ＰＷＴＴＶが前記所定の条件を満たす場合に、前記演算された複数のＰＷＴＴは、前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴの正常値として決定される、請求項１に記載の生体情報処理方法。
3. 前記複数のＰＷＴＴ_ｃに基づいて、前記所定の時間間隔における脈波伝播時間の変動率の補正値（ＰＷＴＴＶ_ｃ）を演算するステップと、
   前記ＰＷＴＴＶ_ｃが前記所定の条件を満たすかどうかを判定するステップと、
   をさらに含み、
   前記ＰＷＴＴＶ_ｃが前記所定の条件を満たす場合に、前記ＰＷＴＴ_ｃは、前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴの正常値として決定される一方、前記ＰＷＴＴＶ_ｃが前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数のＰＷＴＴ_ｃは、前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴの異常値として決定される、請求項１又は２に記載の生体情報処理方法。
4. 前記複数のＰＷＴＴ’を演算するステップは、
   前記複数のＰＷＴＴのうちの第１のＰＷＴＴに当該第１のＰＷＴＴの直前に演算された第１のＲＲ間隔を追加することで前記複数のＰＷＴＴ’のうちの第１のＰＷＴＴ’を演算するステップを含む、
   請求項１から３のうちのいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
5. 前記ＰＷＴＴＶを演算するステップは、
   前記複数のＰＷＴＴの平均値を演算するステップと、
   前記複数のＰＷＴＴのうちの最大値と最小値との間の差分を演算するステップと、
   前記複数のＰＷＴＴの平均値に対する前記差分の比率に基づいて、前記ＰＷＴＴＶを演算するステップと、
   を含む、請求項１から４のうちのいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
6. 前記所定の条件は、前記以前に演算された複数のＰＷＴＴＶの平均値に基づいて設定された所定の範囲に関連付けられた条件である、請求項１から５のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
7. 前記複数のＰＷＴＴ_ｃを決定するステップは、
   前記複数のＰＷＴＴのうちの第１のＰＷＴＴと所定の値との間の第１の差分の絶対値を演算するステップと、
   前記第１のＰＷＴＴの補正値である前記複数のＰＷＴＴ’のうちの第１のＰＷＴＴ’と前記所定の値との間の第２の差分の絶対値を演算するステップと、
   前記第１の差分の絶対値が前記第２の差分の絶対値よりも大きい場合には、前記第１のＰＷＴＴ’を前記複数のＰＷＴＴ_ｃのうちの第１のＰＷＴＴ_ｃとして決定するステップと、
   を含む、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
8. 前記所定の値は、前記複数のＰＷＴＴ及び前記複数のＰＷＴＴ’とからなる集合の平均値である、請求項７に記載の生体情報処理方法。
9. 前記ＰＷＴＴＶ_ｃを演算するステップは、
   前記複数のＰＷＴＴ_ｃの平均値を演算するステップと、
   前記複数のＰＷＴＴ_ｃのうちの最大値と最小値との間の差分を演算するステップと、
   前記複数のＰＷＴＴ_ｃの平均値に対する前記差分の比率に基づいて、前記ＰＷＴＴＶ_ｃを演算するステップと、
   を含む、請求項３に記載の生体情報処理方法。
10. 前記被検者の呼吸間隔に基づいて前記所定の時間間隔を決定するステップをさらに含む、請求項１から９のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
11. 請求項１から１０のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体。
13. プロセッサと、
    コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備えた生体情報処理装置であって、
    前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、
    被検者の心電図データを取得し、
    前記被検者の脈波データを取得し、
    前記心電図データに基づいて、所定の時間間隔における複数のＲＲ間隔を演算し、
    前記心電図データと前記脈波データに基づいて、前記所定の時間間隔における複数の脈波伝播時間（ＰＷＴＴ）を演算し、
    前記所定の時間間隔における複数のＰＷＴＴに基づいて、前記所定の時間間隔における脈波伝播時間の変動率（ＰＷＴＴＶ）を演算し、
    前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴＶが以前に演算された複数のＰＷＴＴＶに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定し、
    前記ＰＷＴＴＶが前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＲＲ間隔とに基づいて、前記複数のＰＷＴＴの補正値（ＰＷＴＴ’）を演算し、
    前記複数のＰＷＴＴと前記複数のＰＷＴＴ’に基づいて、前記複数のＰＷＴＴの候補値（ＰＷＴＴ_ｃ）を決定する、生体情報処理装置。
14. 前記生体情報処理装置は、前記ＰＷＴＴＶが前記所定の条件を満たす場合に、前記演算された複数のＰＷＴＴを前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴの正常値として決定する、
    請求項１３に記載の生体情報処理装置。
15. 前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、さらに、
    前記複数のＰＷＴＴ_ｃに基づいて、前記所定の時間間隔における脈波伝播時間の変動率の補正値（ＰＷＴＴＶ_ｃ）を演算し、
    前記ＰＷＴＴＶ_ｃが前記所定の条件を満たすかどうかを判定し、
    前記ＰＷＴＴＶ_ｃが前記所定の条件を満たす場合に、前記ＰＷＴＴ_ｃを前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴの正常値として決定し、
    前記ＰＷＴＴＶ_ｃが前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数のＰＷＴＴ_ｃを前記所定の時間間隔におけるＰＷＴＴの異常値として決定する、
    請求項１３又は１４に記載の生体情報処理装置。
16. 前記生体情報処理装置は、前記複数のＰＷＴＴ’を演算するときに、
    前記複数のＰＷＴＴのうちの第１のＰＷＴＴに当該第１のＰＷＴＴの直前に演算された第１のＲＲ間隔を追加することで前記複数のＰＷＴＴ’のうちの第１のＰＷＴＴ’を演算する、請求項１３から１５のうちのいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
17. 前記生体情報処理装置は、前記ＰＷＴＴＶを演算するときに、
    前記ＰＷＴＴＶを演算し、
    前記複数のＰＷＴＴの平均値を演算し、
    前記複数のＰＷＴＴのうちの最大値と最小値との間の差分を演算し、
    前記複数のＰＷＴＴの平均値に対する前記差分の比率に基づいて、前記ＰＷＴＴＶを演算する、
    請求項１３から１６のうちのいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
18. 前記所定の条件は、前記以前に演算された複数のＰＷＴＴＶの平均値に基づいて設定された所定の範囲に関連付けられた条件である、請求項１３から１７のうちのいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
19. 前記生体情報処理装置は、前記複数のＰＷＴＴ_ｃを決定するときに、
    前記複数のＰＷＴＴのうちの第１のＰＷＴＴと所定の値との間の第１の差分の絶対値を演算し、
    前記第１のＰＷＴＴの補正値である前記複数のＰＷＴＴ’のうちの第１のＰＷＴＴ’と前記所定の値との間の第２の差分の絶対値を演算し、
    前記第１の差分の絶対値が前記第２の差分の絶対値よりも大きい場合には、前記第１のＰＷＴＴ’を前記複数のＰＷＴＴ_ｃのうちの第１のＰＷＴＴ_ｃとして決定する、
    請求項１３から１８のうちのいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
20. 前記所定の値は、前記複数のＰＷＴＴ及び前記複数のＰＷＴＴ’とからなる集合の平均値である、請求項１９に記載の生体情報処理装置。
21. 前記生体情報処理装置は、前記ＰＷＴＴＶ_ｃを演算するときに、
    前記複数のＰＷＴＴ_ｃの平均値を演算し、
    前記複数のＰＷＴＴ_ｃのうちの最大値と最小値との間の差分を演算し、
    前記複数のＰＷＴＴ_ｃの平均値に対する前記差分の比率に基づいて、前記ＰＷＴＴＶ_ｃを演算する、
    請求項１５に記載の生体情報処理装置。
22. 前記生体情報処理装置は、
    前記被検者の呼吸間隔に基づいて前記所定の時間間隔を決定する、請求項１３から２１のうちのいずれか一項に記載の生体情報処理装置。

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