JP2021083917A

JP2021083917A - 健康情報検出方法及び装置

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Publication number: JP2021083917A
Application number: JP2019216477A
Authority: JP
Inventors: 健飛岡; Ken Tobioka
Original assignee: Miracle Planning Co Ltd
Current assignee: Miracle Planning Co Ltd
Priority date: 2019-11-29
Filing date: 2019-11-29
Publication date: 2021-06-03
Anticipated expiration: 2039-11-29
Also published as: JP2024032019A; JP7402495B2

Abstract

【課題】小型で腕のリストに簡単に装着可能であり、検出した心電信号及び脈拍のデータ処理と解析を行い、糖尿病のリスクの提示機能、ストレス状況のスクリーニング機能、動的変化に対しても精度の高い血圧検出機能を具備した健康情報検出方法及び装置を提供する。【解決手段】生体情報検出装置本体を被験者の片方のリストに装着し、生体情報検出装置本体から発信された心電信号データ及び脈拍データを受信し、受信した心電信号データ及び脈拍データのピークを検出し、ピークのピーク間隔を検出し、心電信号データ若しくは脈拍データのピーク間隔の変化に基づいて被験者の糖尿病のリスクの提示及びストレスのスクリーニングを行うと共に、血圧データに基づいて正確な血圧値を演算する。【選択図】図１

Description

本発明は、被験者の健康状態や身体の異常を検出する健康情報検出方法及び装置に関し、特に糖尿病のリスク提示、ストレス状況のスクリーニング及び正確な血圧値を提供する健康情報検出方法及び装置に関する。

従来、各種センサを内蔵した生体情報検出装置を被験者のリストに装着し、被験者の血圧等を検出して健康を管理する装置やシステムが提案されている。例えば特開２０１６−１３４１３１号公報（特許文献１）に示される情報処理システムでは主として糖尿病を対象とし、リストに装着された生体情報検出装置から、血圧や脈拍等の生体情報を取得する情報取得部と、取得した生体情報を記憶する記憶部と、生体情報に基づいて処理を行う処理部とを含み、処理部は、生体情報に基づいて、被験者が糖質燃焼ゾーンに入った状態で行った運動情報の判定処理を行い、判定処理の結果を日付情報及び時刻情報の少なくとも一方を含む時間情報に関連づけた情報を、糖尿病の運動療法情報として表示する処理を行っている。

特開２０１６−１３４１３１号号公報特開２０１７−６３９９７号公報特開２０１８−５９７号公報特開２０１９−１９８８６６号公報

しかしながら、特許文献１のシステムでは、脈拍数から血糖値を検出しており、正確性において問題がある。また、ストレスや心電波形といった健康に影響する要因を検出しておらず、健康管理において万全ではない。また、特開２０１７−６３９９７号公報（特許文献２）では、脈拍や呼吸などを生体情報として検出して生体機能を検査しているが、センサが大がかりで睡眠中に検査するようになっている不都合がある。

本発明は上述のような事情よりなされたものであり、本発明の目的は、小型で腕のリストに簡単に装着可能であり、検出した心電信号及び脈拍のデータ処理と解析を行い、糖尿病のリスクの提示機能、ストレス状況のスクリーニング機能、動的変化に対しても精度の高い血圧検出機能を具備した健康情報検出方法及び装置を提供することにある。

本発明は、健康情報検出方法及び装置に関し、本発明の上記目的は、生体情報検出装置本体を被験者の片方のリストに装着し、前記生体情報検出装置本体から発信された心電信号データ及び脈拍データを受信し、前記受信した心電信号データ及び脈拍データのピークを検出し、前記ピークのピーク間隔を検出し、前記心電信号データ若しくは前記脈拍データのピーク間隔の変化に基づいて前記被験者の糖尿病のリスクの提示及びストレスのスクリーニングを行うと共に、血圧データを処理して求められた前記被験者の正確な血圧値を出力することにより達成される。

本発明に係る健康情報検出方法及び装置によれば、小型の生体情報検出装置を腕部（リスト）に簡単に被験者に装着可能であり、生体情報検出装置で検出した心電信号及び脈拍のデータ処理と解析を行い、健康問題にとって重要な糖尿病，ストレス及び血圧に対して、糖尿病のリスクの提示、ストレス状況のスクリーニング、血圧の動的変化に対しても精度の高い血圧値を提供できる。

生体情報の検出は心電信号及び脈拍の２つであり、生体情報検出のためのセンサが少なくて済み、しかも健康に重要な糖尿病，ストレス及び血圧に対する情報を同時に提供できる。血圧に関しては従来の血圧計（血圧測定装置）の血圧データを（オンライン若しくはオフラインで）用いて演算処理し、より正確な血圧値を提供できる。

本発明に用いる生体情報検出装置の外観及び充電の様子を示す斜視図である。本発明に係る健康情報検出装置の利用形態の一例を示す模式図である。生体情報検出装置及び載置台の内部構成例を示すブロック図である。本発明に係る解析処理部の構成例を示すブロック図である。心電信号センサの構成例を示すブロック図である。心電信号データと脈拍データの一例を示す波形図である。脈拍波形の正常例と異常例を示す波形図である。自律神経活動（ＣＶＲＲ）と交感神経の関係を示す特性図である。係数ＣＶＲＲに対する糖尿病の可能性を例示する特性図である。自律神経のストレス表示を示す図である。２本の回帰式を説明する特性図である。血圧値の演算を説明するための特性図である。生体情報検出装置の他の構成例を示す底面図である。

糖尿病は、血液中のブドウ糖濃度（血糖、血糖値）が高い状態を指す病名である。糖尿病を放置すると、糖尿病神経障害、糖尿病網膜症、糖尿病腎症といった種々の合併症を引き起こし、手足のしびれや失明、白内障、腎機能の低下等、重篤な症状に繋がる恐れがある。そのため、糖尿病の検出や治療を行うシステムの重要性は非常に高く、例えば糖尿病の検出（判定）を行うものとして、特開２００６−８７６０３号公報等の手法が開示されている。また、糖尿病の治療手法は、病因や進行度に応じて異なるものであるが、食事療法、運動療法及び薬事療法が知られており、特に初期段階では食事療法と運動療法が重要となる。かかる状況から、被験者に対する糖尿病リスクの提示は、健康にとって非常に重要な要素である。

また、ストレスが命を奪いかねない脅威となっている報告もあり、人を死に至らしめることがあるストレスは「キラーストレス」と称されている。キラーストレスによって身体が過剰に反応し、脳細胞や血管が破壊されて死亡する可能性が高い病気を患ってしまう。ストレスはネガティブなことだけとは限らず、ポジティブな人が、個人的成功や長期休暇、レクリエーションの増加もストレスになり得ることが知られている。急性心筋梗塞や脳卒中も、ストレスが原因の１つになっているとする報告例もあり、過剰なストレスはホルモンバランスの崩れや過食症を引き起こし、結果的に肥満や糖尿病、高血圧へと発展する可能性があり、未然に防止するためのスクリーニングが重要となっている。

更に、血圧値が人の健康にとって極めて重要な要素であることは周知の事実であり、如何に正確に血圧を測定できるかが問題となっている。

本発明は、生体情報としての脈拍データ及び心電信号データに基づき、上述した糖尿病リスクの提示機能及びストレス・スクリーニング機能を提案すると共に、従来の血圧計乃至は血圧測定装置の血圧データ（オンライン若しくはオフライン）を用いて、回帰処理等の演算処理により、より正確な血圧値の測定を提案するものである。血圧に関しては、特に動的変化に対して検出精度を高めている。

図１は、本発明に用いる生体情報検出装置本体１００の外観構成と，生体情報検出装置本体１００を載置台２００の充電箇所２０１に載置して内臓バッテリを充電する様子を示しており、生体情報検出装置本体１００は図２に示すように、長形状のバンド１０１Ａ及び１０１Ｂをマジックテープ１０２で係止して、被験者の腕部（リスト）に装着されて利用される。図２では、左手のリストに生体情報検出装置本体１００を装着した様子を示しているが、右手のリストに装着するようにしても良い。

図２の利用形態では、生体情報検出装置本体１００から検出された生体情報が無線送信される場合を示しており、図２（Ａ）のシステムは、生体情報検出装置本体１００から生体情報が送信され、解析処理部３００が直接生体情報を受信して、パソコン等で成る解析処理部３００がデータ処理して解析した健康情報を出力するようになっている。また、図２（Ｂ）のシステムでは、生体情報検出装置本体１００からの生体情報がネットワーク１を経て解析処理部３００に入力されている。ネットワーク１は、移動通信網、インターネット等の公衆網、或いは固定電話網等を含むことができ、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）などにより実現することができ、有線・無線を問わない。また、図２（Ｃ）のシステムは、端末装置２を経てネットワーク１に接続され、ネットワーク１に解析処理部３００が接続された例を示している。

いずれの場合も、従来公知の血圧計（例えば市販されている電子式血圧測定装置）で測定された血圧データも、オンライン若しくはオフラインで解析処理部３００に入力される。オンラインの場合には、測定された血圧値をディジタル信号で、そのまま有線若しくは無線で入力し、オフラインの場合には、その測定された血圧値を被験者」やオペレータ等が手入力する。また、図２では、生体情報検出装置本体１００から生体情報が無線で出力される例を示しているが、有線や光通信でも良い。血圧計からの血圧データについても同様である。

生体情報検出装置本体１００は、後述するようなメモリ等の電子素子やバッテリを内蔵しており、生体情報検出装置本体１００を載置台２００の充電箇所２０１に載置することにより、内臓バッテリ（１３０）が充電される。充電は、金属接点やコネクタ等を介さずに実施できる非接触充電方式で実施される。また、生体情報検出装置本体１００は、充電時にメモリに蓄積された生体情報を読み出して外部に出力する手段（ＡＣＡＴ（Automatic Change And Transmission））を備えている。

生体情報検出装置本体１００は外観が平板で矩形状の筐体であり、両サイドに、被験者のリストに巻回して装着するための革、布、ゴム等で成るバンド１０１Ａ及び１０１Ｂを備えており、バンド１０１Ａ及び１０１Ｂの各表面には、リスト寸法に合わせてリストに密着させて装着するためのマジックテープ１０２Ａ及び１０２Ｂが層設されている。また、生体情報検出装置本体１００の前部（若しくは後部）には、心電信号を得るための鉤状の第１電極１１０が設けられると共に、上側表面にも他方の手を当てて心電信号を得るための突出した第２電極１１１及び１１２が設けられている。生体情報検出装置本体１００の上面には、検出と同時に情報を出力する同時送信モードと、検出した情報を一旦メモリに記憶した後に出力する記憶送信モードとを切り換えるためのモード切換スイッチ１１３が設けられている。

なお、第１電極１１０は、生体情報検出装置本体１００をリストに装着した時に、被験者の皮膚に接するか若しくは押圧する構造となっている。また、生体情報検出装置本体１００の上面に２個の１１１及び１１２の電極を設けた例を示しているが、電極１１０と合わせて少なくとも２個以上であれば、任意の数の電極とすることができる。

図３を参照して、生体情報検出装置本体１００及び載置台２００の構成例を説明する。

生体情報検出装置本体１００は生体情報検出部１２０を有しており、生体情報検出部１２０は脈拍センサ１２１及び心電信号センサ１２２で構成されている。脈拍センサ１２１は被検者の脈拍を測定し、所定時間間隔で脈拍データＨＲを出力し、心電信号センサ１２２は３個の電極１１０〜１１２により被験者の心電信号ＥＣを所定時間間隔で出力する。本例では、心電信号センサ１２２は３つの電極を有しており、被検者の心電信号を検出するために、それぞれの電極を被検者の身体（本例では、左腕リストに１ヶ所、右手に２ヶ所）に接触させて電位（電位信号）を測定し、測定された３つの電位差を所定時間間隔で心電信号データＥＣとして出力する。測定される電位信号は微弱であり、心電信号センサ１２２内部の増幅器等で増幅されるので、ノイズの影響を受け易い。よって、ノイズの影響を低減しＳ／Ｎ比を向上させるために、電極や増幅器等は近接して配置される。

生体情報検出部１２０から出力される脈拍データＨＲ及び心電信号データＥＣは制御部１４０に入力され、制御部１４０は、入力された脈拍データＨＲ及び心電信号データＥＣを、データ毎に予め設定されたメモリ１４１内の領域にそれぞれ格納する。なお、脈拍データＨＲ及び心電信号データＥＣのメモリ１４１への格納方法は、データ毎に予め設定された領域に格納する方法に限られるのではなく、領域を設定せず、各データを区別する識別子を脈拍データＨＲ及び心電信号データＥＣにそれぞれ付加し、その識別子と共にメモリ１４１に格納する方法等でも良い。

また、生体情報検出装置本体１００には、各素子に電力を供給するバッテリ１３０が内臓されており、バッテリ１３０は充電入力部１３１を介して充電される。充電入力部１３１による充電開始時には充電開始信号ＣＳが出力され、充電開始信号ＣＳは制御部１４０に入力される。

本例では、生体情報検出装置本体１００を載置台２００に載置してバッテリ１３０を充電する例を示しているが、バッテリ１３０に接続された充電用端子を設け、パソコンのＵＳＢ端子に充電用端子を挿入してバッテリ１３０を接触式に充電するようにしても良い。

モード切換スイッチ１１３により同時送信モードが設定されている場合には、制御部１４０は検出された生体情報ＲＳＡをメモリ１４１に記憶することなく送信部１４２に送信し、送信部１４２は生体情報ＲＳを外部に出力する。モード切換スイッチ１１３により記憶送信モードが設定されている場合には、生体情報ＲＳＡを一旦メモリ１４１に記憶し、その後随時情報を読み出して送信部１４２に送信し、送信部１４２は生体情報ＲＳを外部に出力する。この場合、検出された生体情報ＲＳＡをメモリ１４１に記憶すると同時に外部に無線送信することも、メモリ１４１に記憶するだけということもできる。送信部１４２は、入力された生体情報ＲＳＡを外部の解析処理部３００が受信可能な形式に変換し、生体情報ＲＳとして無線送信する。無線送信の方式として、ワイファイ（Ｗｉ−Ｆｉ）方式やブルートゥース（Blue tooth（登録商標））方式等を使用する。

解析処理部３００はパソコン等で構築され、受信した生体情報ＲＳ及び血圧計４００からの血圧データＢＳを基に、被験者の健康状態や身体の異常等を解析する。これに関しては詳細に後述する。

載置台２００には、生体情報検出装置本体１００のバッテリ１３０を充電するための充電出力部２０２が設けられており、載置台２００に生体情報検出装置本体１００を載置した時に、生体情報検出装置本体１００の充電入力部１３１と、載置台２００の充電出力部２０２とが丁度対向するように配置され、バッテリ１３０を非接触で充電することができる。即ち、生体情報検出装置本体１００を載置台２００に載置し、充電入力部１３１と充電出力部２０２を近接させると、生体情報検出装置本体１００が必要とする電力が電磁誘導を利用した方式（電磁誘導方式）により供給される。充電入力部１３１と充電出力部２０２はそれぞれコイルを有しており、充電出力部２０２のコイルに電流が流れると磁束が発生し、その磁束に誘導されて、充電入力部１３１のコイルに電流が流れ、充電が行われる。非接触充電方式として、電磁誘導方式ではなく、共鳴方式等を使用しても良い。また、充電される電源としては、ニッケルカドミウム電池、リチウムイオン電池等の二次電池やスーパーキャパシタ（電気二重層コンデンサ）等を使用する。

また、載置台２００には、生体情報検出装置本体１００内の送信部１４２から無線送信される生体情報ＲＳを受信する通信部２０３が設けられており、生体情報検出装置本体１００のバッテリ１３０を充電している時に、メモリ１４１に記憶された生体情報ＲＳＡを送信部１４２が無線送信し、その生体情報ＲＳＡを通信部２０３が受信し、受信された生体情報ＲＳＢは通信部２０３より外部に出力される。これにより、生体情報を検出する環境や条件に合わせた生体情報の取得が可能となり、生体情報検出装置本体１００の充電とメモリ１４１に蓄積された生体情報の取得を同時に行うことができる。

図４は解析処理部３００の構成例を示しており、脈拍データＨＲ及び心電信号データＥＣを含む生体情報ＲＳは入力部３１０に入力され、入力部３１０を経てピーク検出部３１１に入力される。ピーク検出部３１１において脈拍データＨＲ及び心電信号データＥＣの各ピークが検出され、検出されたピーク信号ＰＳはピーク間隔検出部３１２及び血圧演算部３４０に入力される。ピーク間隔検出部３１２はピーク信号ＰＳに基づいて各データのピーク間隔ＲＰＩを検出し、ピーク間隔ＲＰＩを示すピーク間隔信号ＩＰＳは糖尿病リスク判定部３２０、ストレス・スクリーニング部３３０及び血圧演算部３４０に入力されて演算処理される。また、血圧計４００からの血圧データＢＳは、血圧演算部３４０にオンライン若しくはオフラインで入力される。そして、糖尿病リスク判定部３２０からの判定信号ＤＪ１、ストレス・スクリーニング部３３０からの判定信号ＤＪ２及び血圧演算部３４０からの判定信号ＤＪ３は出力部３５０を経て、被験者の健康情報ＤＪとして出力される。

図５は心電信号センサ１２２の構成例を示しており、３個の電極１１０〜１１２と電位差算出部１２２Ａとで構成されている。３個の電極１１０〜１１２は被検者の身体に接触若しくは押圧されて、その接触部分の電位を測定し、電位データｅ１、ｅ２、ｅ３をそれぞれ出力する。電極１１０が左手のリストに接触若しくは押圧されるとすれば、電極１１１及び１１２は右手の近接した２点に接触若しくは押圧されることになる。各電位データｅ１、ｅ２及びｅ３は電位差算出部１２２Ａに入力され、電位差算出部１２２Ａは下記数１又は数２に従って電位差を算出し、所定間隔で心電信号データＥＣを出力する。
（数１）
ＥＣ＝｛（ｅ１−ｅ２）＋（ｅ１−ｅ３）｝／２
（数２）
ＥＣ＝ｅ１−（ｅ２＋ｅ３）／２

このような構成において、生体情報検出装置本体１００を図２に示すように、被験者の例えば左腕のリストにバンド１０１Ａ及び１０１Ｂにより巻回して装着すると共に、右手を生体情報検出装置本体１００の上に添える。生体情報検出装置本体１００を右手に装着した場合には、左手を生体情報検出装置本体１００の上に載置して添えることになる。これにより、生体情報検出装置本体１００は、脈拍センサ１２１から脈拍データＨＲを取得すると共に、心電信号センサ１２２から心電信号データＥＣを取得する。脈拍データＨＲ及び心電信号データＥＣは制御部１４０に入力され、送信部１４２を経て解析処理部３００の入力部３１０に送信されると共に、メモリ１４１に記憶される。情報の送信は、モード切換スイッチ１１３のモードに従って行われる。

入力部３１０からの生体情報ＲＳＣはピーク検出部３１１に入力され、図６に示されるように、脈拍データＨＲのピークＲ１１，Ｒ１２，・・・Ｒ１ｎ及び心電信号データＥＣのピークＲ２１，Ｒ２２，・・・Ｒ２ｎが検出され、各ピークを示すピーク信号ＰＳがピーク間隔検出部３１２及び血圧演算部３４０に入力され、図７に示すように各ピークのピーク間隔ＲＲＩ１、ＲＲＩ２，ＲＲＩ３，・・・が検出され、ピーク間隔信号ＩＰＳとして糖尿病リスク提示部３２０、ストレス・スクリーニング部３３０及び血圧演算部３４０に入力される。

心電信号データＥＣと脈拍データＨＲ入力は相関関係があり（脈拍データＨＲは心電信号データＥＣから遅れを持っている）、図７（Ａ）及び（Ｂ）は脈拍データＨＲの波形例を示しているが、心電信号データＥＣも同様なことが言える。ピーク検出部３１１は脈拍データＨＲのピークＲ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４を検出し、このピーク信号ＰＳはピーク間隔検出部３１２に入力される。ピーク間隔検出部３１２はピークの間隔、つまりピークＲ１１とピークＲ１２の間隔ＲＲＩ１、ピークＲ１２とピークＲ１３のピーク間隔ＲＲＩ２、ピークＲ１３とピークＲ１４の間隔ＲＲＩ３（以下同様）を順次検出し、これらピーク間隔ＲＲＩ１、・・・を示すピーク間隔信号ＩＰＳが糖尿病リスク提示部３２０、ストレス・スクリーニング部３３０及び血圧演算部３４０に入力される。

心電検査時に、呼吸による脈拍数（心拍数）の変動の程度（図７のピーク間隔ＲＲＩ１〜ＲＲＩ３）を測定することで、自律神経障害の評価を行うことができる。即ち、心臓副交感神経機能は呼気時に作用し、吸気時に変化しないので、脈拍数の変化率（ＲＲＩ：RR Interval）を測定することで、自律神経障害の評価を行うことができる。図８は、自律神経活動（ＣＶＲＲ）と交感神経の関係を示す特性図であり、自律神経のストレス度を判定することができる。

そこで、糖尿病リスク判定部３２０は、心電信号データＥＣ若しくは脈拍データＨＲのピーク信号ＰＳ及びピーク間隔信号ＩＰＳに基づいてピーク間隔の変化率ＲＲＩＶを求め、変化率ＲＲＩＶからＣＶＲＲ(Coefficient of Variation of RR Interval)と称される自律神経の活動度を正規化した係数を演算し、その係数ＣＶＲＲから糖尿病のリスク提示を行う（ＣＶＲＲの算出は、数３を参照）。図７の波形図において、正常な被験者は図７（Ａ）に示すようにピーク間隔ＲＲＩ１〜ＲＲＩ３はバラツクが、異常な被験者は図７（Ｂ）に示すようにピーク間隔ＲＲＩ１〜ＲＲＩ３がほぼ均一でバラツキがない。また、東大医学部附属病院検査部の糖尿病教室の発表によると、係数ＣＶＲＲの平均値と糖尿病との間には下記表１のような関係がある。即ち、３０〜５９歳では、健常者の値は「３．５％」と高く、糖尿病患者では「２．２％」以下と低くなっており、６０歳以上でも、健常者の値は「２．８％」と高く、糖尿病患者では「１．７％」以下と低くなっている。

また、係数ＣＶＲＲに対する糖尿病の可能性を図で示すと、図９のようになる。

係数ＣＶＲＲの演算方法は公知であるが、ピーク間隔の分散値をσとし、ピーク間隔の平均値をＭとすると、下記数３で表わされる。

上記数３で演算される係数ＣＶＲＲを表１若しくは図９のデータと比較し、糖尿病リスク判定部３２０は、糖尿病のリスクを指示する判定信号ＤＪ１を出力する。糖尿病のリスクとしているのは、本発明装置が医療機器ではなく、ヘルス機器としての健康情報検出装置であることと、「逆は真ならず」であり、本装置で演算された数値であっても、中には自律神経統合失調症やうつ病の可能性があるからである。しかし、糖尿病と診断された人々の係数ＣＶＲＲは、表１の数値に殆どが入ることが分かっている。

ストレス・スクリーニング部３３０は、心電信号データＥＣ若しくは脈拍データＨＲのピーク信号ＰＳ及びピーク間隔信号ＩＰＳに基づいてピーク間隔の変化率を求め、変化率から係数ＣＶＲＲを演算し、その係数ＣＶＲＲから自律神経のストレスのスクリーニングを行う。即ち、上述した糖尿病の場合と同様に、心電信号データＥＣ若しくは脈拍データＨＲのピーク信号ＰＳ及びピーク間隔信号ＩＰＳに基づいてピーク間隔の変化率ＲＲＩＶを求め、変化率ＲＲＩＶからＣＶＲＲと称される自律神経の活動度を正規化した係数ＣＶＲＲを演算する。この係数ＣＶＲＲが５％以上ではストレスは感じられず、健康的に良好であり、４〜５％においても正常と判断される。しかし、係数ＣＶＲＲが４％未満になると、何らかのストレス症状が現われる。従って、ストレス・スクリーニング部３３０は、下記表２に従ってスクリーニングの判定信号ＤＪ２を出力する。係数ＣＶＲＲに対するストレスは、詳細には図１０に示されるようになっているので、図１０に従って判定信号ＤＪ２を出力しても良い。

また、血圧演算部３４０はピーク検出部３１１からのピーク信号ＰＳ（心電信号データＥＣ及び脈拍データＨＲ）を入力すると共に、血圧計４００から血圧データＢＳを入力し、図６に示すように心電信号データＥＣのピークＲ１１、Ｒ１２・・・から脈拍データＨＲのピークＲ２１、Ｒ２２・・・までのパルス遷移時間Ｔｐ（ｎ−１）、Ｔｐｎ、・・・を求める。つまり、下記数４でパルス遷移時間Ｔｐｎを求める。
（数４）
Ｔｐｎ＝Ｒ１ｎ−Ｒ２ｎ

数４で求められたパルス遷移時間Ｔｐｎを用いて、収縮期血圧（最高血圧）ＢＰＳ及び拡張期血圧（最低血圧）ＢＰＤを下記数５と回帰式で表記する。近似は最小自乗法により判定するが直線ではなく、事前に指定した関数の回帰式を求める場合もある（回帰方程式）。

数５内の（α_ｓ、β_ｓ）と（α_ｄ、β_ｄ）を実際に既に用いられている血圧計４００を用いて、ランダムに抽出した被験者から測定した血圧データＢＳを用いて、最小二乗法でフィッティング後、収縮期血圧（最高血圧）ＢＰＳ及び拡張期血圧（最低血圧）ＢＰＤ、パルス遷移時間Ｔｐｎの平均分散とフィッティング係数を計算する。次いで、被験者の血圧を一定時間において数回採取し、それに上記回帰式で求めた血圧値とを比較し、その妥当性を最小二乗法でチェックする。

仮に上記回帰式が１本では相関が低い時、例えば図１１に示すように年齢等の条件によりデータＤＴに差異が出るときは、更に年齢に応じた回帰式を追加し、Ａ及びＢの２本の回帰式とする。例えば２０歳以下と２０歳以上を別々の回帰式（図１１では、Ａが２０歳以下,Ｂが２０歳以上）で演算する。

更に急激な運動後の血圧上昇に関しては、脈拍数に応じた補正値を導入する。先ず図１２に示すように、脈拍数ＨＲの平均値ＨＲｍを求め、次いで運動等により急激に上昇した脈拍数ＨＲｈ（ｔ）を求め、下記数６の補正値を演算する。ただし、γは実数値から決定する。

数６の補正値を静止時の血圧ＢＰＳに乗算し、血圧の変動時の血圧ＢＰｍ（ｔ）を下記数７に従って算出する。

なお、健康情報検出装置をリストに装着する構造は、上述で述べたマジックテープに限定されるものではなく、従来公知の種々の手法を利用できる。また、上述では生体情報検出装置本体１００から解析処理部３００にデータを送信して処理するようになっているが、生体情報検出装置本体１００内に解析処理部３００を内蔵させることも可能である。

更に、上述では生体情報検出装置本体１００に３個（側面に１個、上面に２個）の電極１１０〜１１２を設け、左右の手を使用して測定するようにしているが、図１３に示すように生体情報検出装置本体１００の底面に２個の電極１１０Ａ及び１１０Ｂを設けて底面から突出させ、生体情報検出装置本体１００を腕部に装着したときに、２個の電極１１０Ａ及び１１０Ｂが皮膚に押圧若しくは密着する構造であっても良い。電極が２つあれば，例えば“ｅ１−ｅ２”の検出により心電信号データＥＣを得ることができる。

１００生体情報検出装置本体
１０１Ａ，１０１Ｂバンド
１１０、１１１、１１２電極
１１３モード切換スイッチ
１２０生体情報検出部
１２１脈拍センサ
１２２心電信号センサ
１３０バッテリ
１４０制御部
２００載置台
２０１充電箇所
２０２充電出力部
２０３通信部
３００解析処理部
３１０入力部
３１１ピーク検出部
３１２ピーク間隔検出部
３２０糖尿病リスク判定部
３３０ストレス・スクリーニング部
３４０血圧演算部
４００血圧計（血圧測定装置）

Claims

生体情報検出装置本体を被験者の片方のリストに装着し、
前記生体情報検出装置本体から発信された心電信号データ及び脈拍データを受信し、
前記受信した心電信号データ及び脈拍データのピークを検出し、
前記ピークのピーク間隔を検出し、
前記心電信号データ若しくは前記脈拍データのピーク間隔の変化に基づいて前記被験者の糖尿病のリスクの提示及びストレスのスクリーニングを行い、
前記ピーク、前記ピーク間隔及び測定された血圧データに基づいて血圧値を演算することを特徴とする健康情報検出方法。
前記片方のリストに装着された前記生体情報検出装置本体に他方の手を接触若しくは押圧させて、前記心電信号データ及び前記脈拍データを取得する請求項１に記載の健康情報検出方法。
前記心電信号データ及び前記脈拍データの送受信を無線により行う請求項１又は２に記載の健康情報検出方法。
生体情報検出部を備え、被験者のリストに装着可能な生体情報検出装置本体と、
前記生体情報検出装置本体からの心電信号データ及び脈拍データを処理して、前記被験者の糖尿病のリスクの提示及び前記被験者のストレスのスクリーニングを行うと共に、血圧計で測定された血圧データを基に血圧値を演算する解析処理部と、
を具備することを特徴とする健康情報検出装置。
前記生体情報検出装置本体と前記解析処理部との間の送受信を無線で行う請求項４に記載の健康情報検出装置。
前記送受信を、端末装置、ネットワークを介して行う請求項４又は５に記載の健康情報検出装置。
前記血圧値の演算に回帰式を用いる請求項４乃至６のいずれかに記載の健康情報検出装置。