JP2024004423A - 血圧推定装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 複数種類の生体指標から血圧を推定可能とし、汎用性を高める。【解決手段】本発明の血圧推定装置１００は、心血管系の応答に関連する複数種類の生体指標、好ましくは、心拍数の変動（ＨＲＶ）、体表を介して得られる音響脈波の振幅変動（ＡＦＶ）、脈波伝播遅延時間の変動（ＰＰＤＴＶ）の３つの指標から求められる種類別相関データを統合した統合相関データを用い、その回帰式に、各生理指標から求めた勾配値（ＧＴ値又はＧＩ値）を当てはめ、あるいは、各生理指標の勾配値の平均値を当てはめて血圧を推定する。【選択図】 図３

Description

本発明は、上腕にカフ巻き付けることなく、上腕血圧値を推定する血圧推定装置、コンピュータプログラム及び記録媒体に関する。

本出願人は、特許文献１として、三次元立体編物を用いた生体信号検出センサから得られる生体信号データを解析し、心室充満期から等容性収縮期の血流変動によって生じる生体内の振動情報を捉え、そのゆらぎを示す指標を、ローレンツプロット法を適用して求め、その指標から血圧値を推定する血圧推定装置を開示している（特許文献１）。

具体的には、生体信号検出センサから背部の体表面の生体信号を捉え、その時間波形を所定の周波数帯域でフィルタリングし、心周期を顕在化させたフィルタ処理波形を得て、同時に測定した心電計から得られる心電図波形データにこのフィルタ処理波形を照合し、心室充満期から等容性収縮期における波形成分を特定し、その後、ローレンツプロット法を適用し、所定の測定時間でプロットされる多数の点群の傾きを基準とし、それよりも短い測定時間の点群の傾きとの角度差についての時間波形を新たに構築し、その時間波形を周波数解析し、周波数解析結果を両対数軸表示させてその解析波形におけるＶＬＦからＬＦの範囲について回帰直線を求め、その回帰直線の傾きをフラクタルスロープと定義し、フラクタルスロープから血圧を推定する技術である。

特開２０１９－１２２５０２号公報

特許文献１によれば、人の背部から採取する生体信号により、非拘束で血圧を推定できる。よって、上腕にカフを巻き付けたりする必要もなく、容易に測定できると共に、非拘束であるため血圧を連続的に測定できるという利点を有する。
しかしながら、特許文献１の技術の場合、静かな環境下では所定の精度が得られるものの、走行中の車両内で測定する場合など、振動などのノイズを受ける環境下では精度の点で懸念があった。

この点に鑑み、本発明者らは、まず心拍数（ＨＲ）及び脈波伝播遅延時間（Ｐｕｌｓｅ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｄｅｌａｙ Ｔｉｍｅ：ＰＰＤＴ）の各平均値と上腕血圧値（収縮期血圧：ＳＢＰ）との相関、並びに、心尖拍動波のＡ波とＥ波の振幅比の各平均値と上腕血圧値（収縮期血圧：ＳＢＰ）との相関を検証した。これら個々の生理指標との関係では、相関性の低い場合があり、血圧推定の精度の安定性に欠けることが改めてわかった。

そこで、心房収縮と心室収縮の時相にある体表を介して得られる音響脈波（ＡＰＷ）を解析対象とし、ＡＰＷに対して１０～３０Ｈｚでフィルタリング処理を施し、０．０３～０．１秒の時間間隔で極値を捉えることができる時間波形を創成した。０．５Ｈｚから境界周波数までの周波数帯域にある心尖拍動波の振幅比に代わるものとして、心房収縮と心室収縮の時相を捉えた振幅変動（ＡＰＷ ｔｏ ｂｅ Ｆｉｌｔｅｒｅｄ－ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：ＡＦＶ）で、収縮期血圧との相関をとることとした。
具体的には、心房収縮と心室収縮の時相にある体表を介して得られる音響脈波の振幅変動（ＡＦＶ）をローレンツプロット処理し、３６０秒間で微分係数（標準傾き）を算出した。次に３０秒間で標準傾きに対する微分係数を算出し、反応がゆっくりおきる交感神経系の頻脈と速やかにおきる副交感神経系の徐脈を捉えるために、３秒間の周期を時間単位とする微分係数の周期関数（θｉ関数）を創成した。このθｉ関数の周波数解析結果を４次関数で表すと、変曲点の接線の傾き（Ｇｒａｄｉｅｎｔ ｏｆ Ｔａｎｇｅｎｔ ｏｆ ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ：ＧＴ）と、変曲点間の傾き（Ｇｒａｄｉｅｎｔ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎｓ：ＧＩ）が得られた。この体表を介して得られる音響脈波の振幅変動から得られるＧＴ値、ＧＩ値を説明変数とする上腕血圧値との相関を示す動脈圧回帰直線（ＳＢＰ－Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｌｉｎｅ：ＳＲ）を算出し、それを利用して血圧推定を行ったところ、心尖拍動波のＡ波とＥ波の振幅比の平均値による動脈圧回帰直線を利用する場合よりも決定係数が高くなった。そこで、本発明者らは、この知見に基づいた血圧推定に関する発明を特願２０２２－７２７９０として提案した。

しかしながら、その後の研究において、体表を介して得られる音響脈波の振幅変動のＧＴ値、ＧＩ値を用いた血圧推定法は、静的環境下での推定精度は向上したものの、乗車中のような動的環境下における推定精度の点では依然として十分とは言えない場合があることがわかった。

本発明は上記に鑑みなされたものであり、静的環境下だけでなく、動的環境下においても十分な推定精度を得ることができる血圧推定装置、コンピュータプログラム及び記録媒体を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明者らは次の点に着目した。
交感神経系は心筋の収縮力、すなわち一回拍出量の調節を行う。したがって、心拍出量の規定因子である心拍数と一回拍出量の調節は中枢神経系の支配下にある。心拍数は洞結節や房室結節に分布する交感神経と副交感神経の調節を受けている。安静時は副交感神経の抑制作用の方が優位となる。生理的には交感神経系と副交感神経系のバランスによって心拍数が調節されている。心拍数変動は交感神経系よりも副交感神経系の刺激にすばやく反応する。そして体温の変動も心拍数に影響を及ぼし、例えば発熱により体温が１℃上昇すると心拍数も約１０／ｍｉｎ増加する。逆に体温が下がると心拍数は減少する。交感神経刺激は心拍数、収縮力および弛緩速度を上昇させ、血液充満が行われる拡張期を短縮させる。
一回拍出量は、反対の効果をもつ二つの要因の影響を受ける。一つは心室の収縮のためのエネルギーで、もう一つは血液拍出のための動脈圧である。収縮力は拡張末期圧を上昇させて弛緩期の心筋を伸展させることによって収縮力が増強される。「Ｓｔａｒｌｉｎｇ’ｓ Ｌａｗ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅａｒｔ」と呼ばれる心臓の法則と交感神経の緊張亢進や血液中のアドレナリン濃度の上昇によって、筋長は一定のまま収縮力が増大する収縮性（Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｌｉｔｙ）の上昇がある。動脈圧が上昇すると心室内圧が動脈圧を凌駕するまで拍出が始まらないため、一回拍出量は減少する。動脈圧が高ければ、等容性収縮期に心室内圧を上昇させるために多くのエネルギーが消費され、拍出のためのエネルギーが減少することになる。
脈圧は一回拍出量を動脈コンプライアンスで除したものに比例する。そして脈波の伝播速度は動脈壁の硬さに依存する。動脈圧の上昇や加齢によって動脈壁は硬くなるため、大きい。したがって、脈波伝播遅延時間から、ヒトの動脈壁の伸展性を評価できる。脈波伝播速度が速くなると、反射波が後期収縮期に戻ってくるため、収縮後期の血圧がさらに上昇する。
心拍数、動脈圧、脈波遅延時間は、それぞれ共に二つの要因の影響を受けており、心血管系は個々の器官が互いに作用しあって、心血管系全体として協調して働き、応答して機能を果たしている。個々の器官の応答が統合されることで、体全体の応答が形成される統合による適応原理が適用される。

換言すると、心臓と血管の収縮状態は、神経系と内分泌系によって反射的に行われ、脳によって両者の調和が図られている。心血管系に見られる重要な反射の一つに脳への血流供給を安定させるために血圧を調節する圧受容器反射（ａｒｔｅｒｉａｌ ｂａｒｏｒｅｃｅｐｔｏｒ ｒｅｆｌｅｘ：ａｂｆ） が挙げられる。圧受容器反射の情報に基づいて、心臓や血管を支配する自律神経の活動レベルが反射的に調節され、これによって心拍出量に関係する心拍数の変動（ＨＲＶ）、静脈容量に関係する体表を介して得られる音響脈波（ＡＰＷ）、この音響脈波の振幅変動（ＡＦＶ）や血管の末梢抵抗に関係する脈波伝播遅延時間の変動（ＰＰＤＴＶ）の態様が変化し、血圧が調節される。

従って、これら３つの生理指標（ＨＲＶ，ＡＦＶ，ＰＰＤＴＶ）を同一の図に描記し、統合相関データを作成し、その統合相関データにおける回帰式（統合動脈圧回帰直線（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ－ＳＢＰ－Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｌｉｎ：ＩＳＲ）を算出し、心拍数変動のＧＴ値及びＧＩ値、体表を介して得られる音響脈波の振幅変動のＧＴ値及びＧＩ値、及び脈波伝播遅延時間のＧＴ値及びＧＩ値をそれぞれ単独で、あるいはこの３つの指標の平均値を説明変数とすることで、血圧推定に関する精度の向上が期待できると考えられる。

すなわち、本発明の血圧推定装置は、
心血管系の応答に関連する複数種類の生体指標の時間波形データを解析し、各解析波形を両対数軸表示で求め、その解析波形に対して４次関数を規定し、その極値数に応じて、２つの変曲点間の勾配値、又は、変曲点における接線の勾配値を求め、そのいずれかを解析結果として出力する勾配値演算部と、
前記解析結果である前記勾配値を、前記生体指標の種類別に、実測した上腕血圧値に相関させた種類別相関データを求める種類別相関データ演算部と、
複数の被験者から得られた前記時間波形データを用い、前記生体指標の種類別に複数求められた前記種類別相関データを同一座標上に展開し、統合相関データを求める統合相関データ演算部と、
血圧推定対象者について、前記勾配値演算部により、前記複数種類の生体指標中、少なくとも一つの生体指標の時間波形データを解析し、前記解析結果である勾配値を求め、この勾配値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求める推定血圧演算部と
を有する。

前記推定血圧演算部は、
前記血圧推定対象者について、前記勾配値演算部により、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値の平均値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求めることが好ましい。
前記推定血圧演算部は、
前記血圧推定対象者について、前記勾配値演算部により、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値を、対応する前記種類別相関データの回帰式に代入して種類別推定血圧値を求め、得られた複数の種類別推定血圧値の平均値を、前記上腕血圧値に相当する推定血圧値として出力する構成とすることも好ましい。
前記複数種類の生体信号が、心拍数の変動、脈波伝播遅延時間の変動及び体表を介して得られる音響脈波の振幅変動から選ばれることが好ましい。

前記勾配値演算部は、
前記４次関数の極値が３箇所存在し、２つの変曲点を挟んで凹凸関数になっている場合に２つの変曲点間の勾配値を解析結果として採用し、前記極値が２箇所以下の場合にいずれかの変曲点における接線の勾配値を解析結果として採用することが好ましい。
前記勾配値演算部は、
前記複数種類の生体指標のぞれぞれについて、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求めることが好ましい。

前記勾配値演算部は、
前記生体指標として前記「体表を介して得られる音響脈波の振幅変動」を用いる場合には、心房収縮及び心室収縮の時相に含まれる極値から２つの極値間振幅を求め、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求めることが好ましい。

また、本発明は、心血管系の応答に関連する複数種類の生体指標の時間波形データを解析し、各解析波形を両対数軸表示で求め、その解析波形に対して４次関数を規定し、その極値数に応じて、２つの変曲点間の勾配値、又は、変曲点における接線の勾配値を求め、そのいずれかを解析結果として出力する手順と、
前記解析結果である前記勾配値を、前記生体指標の種類別に、実測した上腕血圧値に相関させた種類別相関データを求める手順と、
複数の被験者から得られた前記時間波形データを用い、前記生体指標の種類別に複数求められた前記種類別相関データを同一座標上に展開し、統合相関データを求める手順と、
血圧推定対象者について、前記複数種類の生体指標中、少なくとも一つの生体指標の時間波形データを解析し、前記解析結果である勾配値を求め、この勾配値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求める手順と
を実行させ、コンピュータを血圧推定装置として機能させるコンピュータプログラム
を提供する。

前記推定血圧値を求める手順では、
前記血圧推定対象者について、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値の平均値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求めることが好ましい。
前記推定血圧値を求める手順では、
前記血圧推定対象者について、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値を、対応する前記種類別相関データの回帰式に代入して種類別推定血圧値を求め、得られた複数の種類別推定血圧値の平均値を、前記上腕血圧値に相当する推定血圧値として出力することも好ましい。
前記複数種類の生体信号が、心拍数の変動、脈波伝播遅延時間の変動及び体表を介して得られる音響脈波の振幅変動から選ばれることが好ましい。
前記勾配値を求める手順で、
前記４次関数の極値が３箇所存在し、２つの変曲点を挟んで凹凸関数になっている場合に２つの変曲点間の勾配値を解析結果として採用し、前記極値が２箇所以下の場合にいずれかの変曲点における接線の勾配値を解析結果として採用することが好ましい。
前記勾配値を求める手順では、
前記複数種類の生体指標のぞれぞれについて、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求めることが好ましい。

前記勾配値を求める手順では、
前記生体指標として前記「体表を介して得られる音響脈波の振幅変動」を用いる場合には、心房収縮及び心室収縮の時相に含まれる極値から２つの極値間振幅を求め、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求めることが好ましい。

また、本発明では、前記のコンピュータブログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。

本発明によれば、心血管系の応答に関連する複数種類の生体指標、好ましくは、心拍数の変動（ＨＲＶ）、体表を介して得られる音響脈波の振幅変動（ＡＦＶ）、脈波伝播遅延時間の変動（ＰＰＤＴＶ）の３つの指標から求められる種類別相関データを統合した統合相関データを用い、その回帰式に、各生理指標から求めた勾配値（ＧＴ値又はＧＩ値）を当てはめ、あるいは、各生理指標の勾配値の平均値を当てはめて血圧を推定する。これらの生理指標は、上記のように、心血管系全体として協調して働き、応答して機能を果たしており、それらが相俟って血圧が調節される。よって、統合相関データを用いることは血圧指定の精度の向上につながる。

また、統合相関データは、各生理指標の勾配値を個別に当てはめることも、平均値を当てはめることも可能であり、例えば、乗車中のような動的環境下では、動的環境下でも比較的安定したデータを検出できる心拍数を利用し、心拍数の変動から求められる勾配値を説明変数とすることで、動的環境下における血圧推定も精度が向上する。

図１（ａ）は、本発明の一の実施形態で用いた生体信号検出センサ（４ＳＲ）を示した外観斜視図であり、図１（ｂ）は、エアパックとゲルパックとを分離して示した外観斜視図であり、図１（ｃ）は、断面図である。 図２は、胸部背面からの音響脈波（Ｒ－ＡＰＷ）を採取する際の生体信号検出センサの取り付け位置を模式的に示した図である。 図３は、本発明の一の実施形態に係る血圧推定装置の概略構成を示すブロック図である。 図４は、第１勾配値演算部の概略構成を示すブロック図である。 図５は、第１勾配値演算部における解析工程を説明するためのフローチャートである。 図６は、図５の各ステップで出力されるデータを、図５のフローチャートに沿って示した図である。 図７は、第２勾配値演算部における解析工程を説明するためのフローチャートである。 図８は、図７の各ステップで出力されるデータを、図７のフローチャートに沿って示した図である。 図９は、第３勾配値演算部における解析工程を説明するためのフローチャートである。 図１０は、図９の各ステップで出力されるデータを、図９のフローチャートに沿って示した図である。 図１１は、血圧推定対象者の推定血圧値を求める工程を示したフローチャートである。 図１２（ａ），（ｂ）は、４次関数で示される近似曲線の求め方を説明するための図である。 図１３は、実験例１の７６名の被験者についての心拍数と血圧計（上腕式）により測定した収縮期血圧の実測値（上腕血圧値）との相関を示した図である。 図１４は、図１３のデータを用い、各被験者について、第２勾配値演算部により求めた標準傾きと収縮血圧値との相関を示した図である。 図１５は、心拍数変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）と上腕血圧値との相関を示した図である。 図１６は、実験例１の７６名の被験者についての脈波伝播遅延時間と上腕血圧値との相関を示した図である。 図１７は、図１６のデータを用い、各被験者について、第３勾配値演算部により求めた標準傾きと収縮血圧値との相関を示した図である。 図１８は、脈波伝播遅延時間の変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）と上腕血圧値との相関を示した図である。 図１９は、実験例１の７６名の被験者についての音響脈波の振幅変動の勾配値と上腕血圧値との相関を示した図である。 図２０は、図１５、図１８及び図１９に示された３つの種類別相関データを構成している全データを、同一座標上にプロットした統合相関データを示した図である。 図２１は、実験例２の２６名の被験者についての心拍数と血圧計（上腕式）により測定した収縮期血圧の実測値（上腕血圧値）との相関を示した図である。 図２２は、図２１のデータを用い、各被験者について、第２勾配値演算部により求めた標準傾きと収縮血圧値との相関を示した図である。 図２３は、心拍数変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）と上腕血圧値との相関を示した図である。 図２４は、実験例２の７６名の被験者についての脈波伝播遅延時間と上腕血圧値との相関を示した図である。 図２５は、図２４のデータを用い、各被験者について、第３勾配値演算部により求めた標準傾きと収縮血圧値との相関を示した図である。 図２６は、脈波伝播遅延時間の変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）と上腕血圧値との相関を示した図である。 図２７は、実験例２の２６名の被験者についての音響脈波の振幅変動の勾配値と上腕血圧値との相関を示した図である。 図２８は、図２３、図２６及び図２７に示された３つの種類別相関データを構成している全データを、同一座標上にプロットした統合相関データを示した図である。 図２９は、実験例１の図１５及び実験例２の図２３に示した心拍数変動に基づいた被験者１０２名分の種類別相関データを合体させた種類別相関データを示した図である。 図３０は、実験例１の図１８及び実験例２の図２６に示した脈波伝播遅延時間に基づいた種類別相関データを合体させた被験者１０２名分の種類別相関データを示した図である。 図３１は、実験例１の図１９及び実験例２の図２７に示した音響脈波の振幅変動に基づいた被験者１０２名分の種類別相関データを合体させた種類別相関データを示した図である。 図３２は、図２９～図３１の種類別相関データを統合した統合相関データを示した図である。 図３３（ａ）～（ｆ）は、高血圧被験者の睡眠実験における各生体信号データの時間波形を示した図である。 図３４（ａ）～（ｃ）は高血圧被験者の睡眠実験における心拍数の変動に関するローレンツプロット図であり、（ａ）は睡眠実験の全時間（４０分間）のデータを用いてプロットした図であり、（ｂ）は睡眠実験中の１５００～１８６０秒の６分間のデータを用いてプロットした図であり、（ｃ）は覚醒後、座位姿勢で測定されたデータを用いてプロットした図である。図３４（ｄ）～（ｆ）は音響脈波の振幅変動に関するローレンツプロット図であり、（ｄは睡眠実験の全時間（４０分間）のデータを用いてプロットした図であり、（ｅ）は睡眠実験中の１５００～１８６０秒の６分間のデータを用いてプロットした図であり、（ｆ）は覚醒後、座位姿勢で測定されたデータを用いてプロットした図である。 図３５（ａ）～（ｄ）は、図３４（ａ）～（ｆ）に示したローレンツプロットの回帰直線を用いて得られた両対数軸表示された解析結果と、それに４次関数を適用して求めた勾配値（ＧＴ値、ＧＩ値）を示した図である。図３５（ｅ）は、図３２に統合相関データと、図３５（ａ）～（ｄ）の勾配値を代入して推定された推定血圧値を示した図である。 図３６は、健康な２１～６５歳（平均年齢：４３歳）の被験者２１名（内女性２名）の音響脈波の振幅変動（ＡＦ）の勾配値（ＧＴ値、ＧＩ値）と収縮期血圧値（実測値）との相関を示した種類別相関データを示した図である。 図３７は、図１９、図２７及び図３６のデータを全て一つの座標にまとめた種類別相関データを示した図である。

以下、図面に示した本発明の実施形態に基づき、本発明をさらに詳細に説明する。本実施形態では、心血管系の応答に関連する複数種類の生体指標として、心拍数の変動、脈波伝播遅延時間の変動及び体表を介して得られる音響脈波（ＡＰＷ）の振幅変動の３つを用いている。上記のように、圧受容器反射の情報に基づいて、心臓や血管を支配する自律神経の活動レベルが反射的に調節され、これによって心拍出量に関係する心拍数の変動（ＨＲＶ）、静脈容量に関係するＡＰＷの振幅変動（ＡＦＶ）、このＡＰＷの振幅変動（ＡＦＶ）や血管の末梢抵抗に関係する脈波伝播遅延時間の変動（ＰＰＤＴＶ）の態様が変化し、血圧が調節されることからこれら３つを用いることが好ましい。

心拍数、体表を介して得られる音響脈波（ＡＰＷ）については、後述する三次元立体編物とマイクロフォンを用いた音響脈波検出センサ１により測定することができる。また、心拍数については、心電計を用いて測定できる。携帯型の心電計、あるいは、腕時計タイプなどウエアラブルな心拍計も存在するため、乗車中の測定など、動的環境下での測定では、そのような携帯型、ウエアラブルタイプなどを用いることが好ましい。脈波伝播遅延時間については、心電計と指尖容積脈波計を用いて測定することができる。また、音響脈波検出センサ１を、胸部背面と末梢付近など、所定の間隔で２箇所に配置して測定することも可能である。

次に、図１（ａ）～（ｃ）に基づき、音響脈波（ＡＰＷ））を測定するための音響脈波検出センサ１の構成を説明する。本実施形態の音響脈波検出センサ１は、エアパック１Ａとゲルパック１Ｂとの積層構造からなる。エアパック１Ａは、三次元立体編物（３Ｄネット）１０及び該三次元立体編物（３Ｄネット）１０を密閉的に収容する収容フィルム２０とを有して構成される。ゲルパック１Ｂは、ケース４０内にマイクロフォン３０が固定配置され、マイクロフォン３０の周囲にゲル５０が充填されている。

三次元立体編物１０は、互いに離間して配置された一対のグランド編地同士を連結糸で結合することにより形成されている。各グランド編地は、例えば、繊維を撚った糸から、ウェール方向及びコース方向のいずれの方向にも連続したフラットな編地組織（細目）に形成したり、ハニカム状（六角形）のメッシュを有する編地組織に形成したりすることができる。連結糸は、一方のグランド編地と他方のグランド編地とが所定の間隔を保持するように、三次元立体編物に所定の剛性を付与している。従って、面方向に張力が付与されることにより、三次元立体編物を構成する対向するグランド編地の糸、あるいは、対向するグランド編地間を連結する連結糸を弦振動させることが可能となる。それにより、生体信号である心臓・血管系の音・振動によって弦振動が生じ、三次元立体編物の面方向に伝播される。

三次元立体編物のグランド編地を形成する糸又は連結糸の素材としては、種々のものを用いることができるが、例えば、ポリプロピレン、ポリエステル、ポリアミド、ポリアクリロニトリル、レーヨン等の合成繊維や再生繊維、ウール、絹、綿等の天然繊維が挙げられる。上記素材は単独で用いてもよいし、これらを任意に併用することもできる。好ましくは、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）、ポリブチレンテレフタレート（ＰＢＴ）などに代表されるポリエステル系繊維、ナイロン６、ナイロン６６などに代表されるポリアミド系繊維、ポリエチレン、ポリプロピレンなどに代表されるポリオレフィン系繊維、あるいはこれらの繊維を２種類以上組み合わせたものである。また、グランド糸又は連結糸の糸形状も限定されるものではなく、丸断面糸、異形断面糸、中空糸等のいずれでもよい。さらに、カーボン糸、金属糸等を使用することもできる。

使用可能な三次元立体編物としては、例えば、以下のようなものを用いることができる。
（ａ） 製品番号：４９０１３Ｄ（住江織物（株）製）、厚さ１０ｍｍ
材質：
表側のグランド編地・・・４５０デシテックス／１０８ｆのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸の２本の撚り糸
裏側のグランド編地・・・４５０デシテックス／１０８ｆのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸の２本の撚り糸
連結糸・・・・・・・・・３５０デシテックス／１ｆのポリトリメチレンテレフタレートモノフィラメント
（ｂ）製品番号：ＡＫＥ７００４２（旭化成（株）製）、厚さ７ｍｍ
（ｃ）製品番号：Ｔ２８０１９Ｃ８Ｇ（旭化成（株）製）、厚さ７ｍｍ

三次元立体編物１０は、収容フィルム２０により被覆されている。収容フィルム２０は、本実施形態では、合成樹脂製の２枚のフィルム２１，２２を用いてなり、これを三次元立体編物１０の表面及び裏面を被覆するように配置し、両者の周縁部を溶着等により固着している。これにより、三次元立体編物１０は、収容フィルム２０内に密閉的に収容される。なお、フィルム２１，２２の周縁部を固着する際には、フィルム２１，２２によって三次元立体編物１０を厚み方向に若干押圧されるように固着することが好ましい。三次元立体編物１０の張力が高まり、該三次元立体編物１０を構成する糸の弦振動がより生じやすくなる。

収容フィルム２０の外側には、ケース４０が取り付けられ、そのケース４０内にマイクロフォン３０が配設されている。ケース４０内であって、マイクロフォン３０の周囲は、外乱混入抑制部材としてのゲル５０が充填されている。ケース４０は、合成樹脂製で、マイクロフォン３０に伝播される音響振動の外部への拡散を防ぐ機能を有し、ゲル５０により、マイクロフォン３０が外部振動を捕捉してしまうことを抑制する。なお、マイクロフォン３０には検出した音響振動データを電気信号として搬送するコード３０ａが接続されている。

音響脈波検出センサ１は、三次元立体編物等を有する構成であるため、確率共鳴現象により増幅された音響脈波（ＡＰＷ）を計測することができる。音響脈波検出センサ１は、計測対象である各種部位、例えば、背部、胸部、腰部などに当接して使用される。体表面の振動が収容フィルム２０及び三次元立体編物１０に伝播されてマイクロフォン３０によって捕捉されるものであるが、皮膚表面に直接貼着する場合に限らず、衣服の表面あるいはいすの背もたれ等に取り付けて用いることができる。なお、図２は、人の胸部背面から伝播される音響脈波（Ｒ－ＡＰＷ）を採取する場合の取り付け例を示したものであり、衣服や背もたれ等において、例えば、人の胸部背面中、脊柱の左側１０ｃｍ付近にマイクロフォン３０が位置するように配置される。

なお、音響脈波検出センサ１としては、ゲルを備えず、マイクロフォンを三次元立体編物と共にフィルム内に配置したもので、本出願人が従来提案しているタイプ（３ＳＲ）を用いることも可能である。但し、測定精度の点では、上記の音響脈波検出センサ１（４ＳＲ）が好ましい。

・血圧推定装置
次に、音響脈波検出センサ１、心電計、心拍計、指尖容積脈波計（なお、以下においては、これらを総称して「生体指標センサ１０００」という）から得られるデータを処理するコンピュータプログラムが設定された血圧推定装置１００について図３及び図４に基づき説明する。

血圧推定装置１００は、生体指標センサ１０００によって取得される生体指標の時間波形データを処理して解析し、血圧を推定する。血圧推定装置１００は、コンピュータ（パーソナルコンピュータ、機器に組み込まれるマイクロコンピュータ等も含む）から構成され、生体指標センサから送信される生体信号データを受信する。そして、受信した時間波形データを用いて所定の処理を実行する。

より詳細には、血圧推定装置１００は、勾配値演算部２００、種類別相関データ演算部３００、統合相関データ演算部４００、推定血圧演算部５００として機能する手順を実行させるコンピュータプログラムが記憶部（当該コンピュータ（血圧推定装置１００）としての内蔵のハードディスク等の記録媒体のほか、リムーバブルの各種記録媒体、通信手段で接続された他のコンピュータの記録媒体等も含む）に記憶されている。また、勾配値演算部２００、種類別相関データ演算部３００、統合相関データ演算部４００の解析結果が蓄積され、推定血圧演算部５００の実行時に参照されるデータベース６００を有している。データベース６００も、血圧推定装置１００を構成するコンピュータに内蔵のハードディスク等の記録媒体のほか、リムーバブルの各種記録媒体、通信手段で接続された他のコンピュータの記録媒体等に記憶されている。なお、血圧推定装置１００は、勾配値演算部２００、種類別相関データ演算部３００、統合相関データ演算部４００、推定血圧演算部５００として機能するコンピュータプログラムが組み込まれた１以上の記憶回路を有する電子回路を用いて実現することもできる。

また、コンピュータプログラムは、記録媒体に記憶させて提供することができる。コンピュータプログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ－ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体が挙げられる。また、通信回線を通じてコンピュータプログラムをコンピュータに伝送してインストールすることも可能である。

勾配値演算部２００は、図３に示したように、生体指標の種類別に勾配値を算出する。本実施形態では、音響脈波の振幅変動、心拍数の変動、脈波伝播遅延時間の変動の３つの生体指標を用いるため、第１勾配値演算部２１０、第２勾配値演算部２２０、第３勾配値演算部２３０を設定している。

第１勾配値演算部２１０は、音響脈波の振幅変動から勾配値を求めるもので、図４に示したように、フィルタリング処理部２１１０、相対傾き波形演算部２１２０を有している。フィルタリング処理部２１１０及び相対傾き波形演算部２１２０は、より詳細には、図５のＳ５０１～Ｓ５１５、並びに、図６のＳ６０１～Ｓ６１１のステップで示されるプログラムとして構築されている。

フィルタリング処理部２１１０は、音響脈波検出センサ１から得られる時間波形データ（確率共鳴現象により増幅された好ましくは胸部背面から採取される音響脈波（Ｒ－ＡＰＷ））を、例えば、中心周波数２０Ｈｚ近傍のバンドパスフィルタ、好ましくは、１０～３０Ｈｚの周波数帯域のバンドパスフィルタによりフィルタリングする手段である。これにより、１０～３０Ｈｚのフィルタ処理波形、すなわち、２０Ｈｚを中心周波数とする確率分布をもつ振幅変動（ＡＰＷ ｔｏ ｂｅ Ｆｉｌｔｅｒｅｄ－ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：ＡＦＶ）が得られる。心拍数は約１～１．５Ｈｚ前後が標準的な範囲であるが、ＡＦＶは、図６のステップＳ６０１で示したように、約１秒周期で相対的に大きな全振幅の波形成分が捉えられることから、心周期が顕在化される。

相対傾き波形演算部２１２０は、図４に示したように、さらに第１演算部２１２１、第２演算部２１２２、第３演算部２１２３、第４演算部２１２４、第５演算部２１２５及び第６演算部２１２６を有する。第１演算部２１２１は、音響脈波の振幅変動の時間波形データ中、心房収縮から心室収縮の時相で極値３点を選択し、これらの極値間振幅２点を求める（図５のＳ５０１、図６のＳ６０１）。極値３点は、心電図のＲ波の時相の直前の極値を中心とし、この中心となる極値とその前後の極値を合わせた３点であり、それらから隣接する極値間振幅２点を求める。心電図のＲ波の時相は、上記実施形態の音響脈波検出センサ１と同時に心電図波形データを測定することで得ることができるが、その場合には、心電計の装着も必要となる。そこで、音響脈波検出センサ１から得られる時間波形データを用いて心電図のＲ波の時相に相当する房室弁の閉じる音すなわち心音Ｉ音の時相を捉えることで心電計を用いることなくＲ波の時相を特定することもできる。

心音Ｉ音の時相を捉える手段としては、例えば、本出願人が特願２０２０－１８０９６４号、特願２０２０－１８０９６３号として提案している手段を用いることができる。この手段は、生体信号データ（生体指標の時間波形データ）の周波数解析結果から、心尖拍動に起因する振動と心音に起因する振動との境界周波数（Ｂｏｕｎｄａｒｙ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：ＢＦ）を求めることに着眼した手段であり、その境界周波数を用いることで生体指標の時間波形データから心音に起因する振動を抽出することができ、それにより心音Ｉ音に相当する時相を特定することができる。

第２演算部２１２２は、ローレンツプロット法を用いる手段であり、図５のＳ５０１～Ｓ５０６並びに図６のＳ６０１～Ｓ６０６のステップを実行する。心房収縮から心室収縮の時相で、音響脈波の時間波形の振幅変動をローレンツプロット処理する。具体的には、第１演算部２１２１により特定された振幅２点の各全振幅を縦軸、横軸にとってプロットしていく（図５のＳ５０１、図６のＳ６０１）。このとき、所定の計測時間（例えば、全計測時間）に亘ってプロットした点群の傾きを標準傾きとして求める（図５のＳ５０２、図６のＳ６０２）。また、所定の計測時間（例えば、全計測時間）よりも短い時間（例えば、全計測時間が３６０秒間の場合、それよりも短い計測時間（例えば３０秒間）について、ローレンツプロット法を適用して同様にプロットする。次に、この短い時間窓計測時間でプロットされた点群の傾き（短時間点群傾き）を求めると共に、この短時間点群傾きと標準傾きとの差分を相対傾き（θｉ）として求める（図５のＳ５０３、図６のＳ６０３）。短時間点群傾きは、所定のオーバーラップ率で上記の短い計測時間に相当する時間窓毎に逐次求めていく。例えば、時間窓が３０秒で、９０％のオーバーラップ率の場合、３秒ずつずらして時間窓を設定して各時間窓について短時間点群傾き及び相対傾き（θｉ）を求めていく。そして、相対傾き（θｉ）の時間波形を求め（図５のＳ５０４、図６のＳ６０４）、さらに、相対傾きの平均値を基準値とした時間波形を再計算する（図５のＳ５０５、図６のＳ６０５）。

なお、相対傾きの時間波形に０．０８Ｈｚのローパスフィルタをかけることが好ましい。これは、時間窓３０秒で９０％のオーバーラップ率では、３秒間で１点プロットされていくため、高い側の周波数は１／３Ｈｚとなり、ナイキスト周波数は１／６Ｈｚ（０．１７Ｈｚ）となる。低い側の周波数は、全計測時間６分間、３０秒窓、３秒ずつスライドであるため、１１０点の点群がプロットされることから、周波数分解能（Δｆ）は（１／３）／１１０＝０．００３Ｈｚとなる。但し、周波数軸において３点（０Ｈｚ、０．００３Ｈｚ、０．００６Ｈｚ）の加算平均を適用していることから、０．００６Ｈｚが最小値となる。波形が５点で同定されると定義すると、波形に必要な時間は１２秒間となる。従って、１／１２秒 ＝０．０８Ｈｚがカットオフ周波数となり、０．０８Ｈｚ以上の周波数帯域による波形については、信頼性が乏しいと言える。そこで、上記のように、相対傾きの時間波形に０．０８Ｈｚのローパスフィルタを適用している（図５のＳ５０６、図６のＳ６０６）。

第３演算部２１２３は、周波数解析を行う。具体的には、第２演算部２１２２により得られたθｉ関数（０．０８Ｈｚのローパスフィルタを適用したもの（図６のＳ６０６で示した時間波形））を周波数解析し（図５のＳ５０７）、両対数軸表示させる手段である。両対数軸表示された周波数解析結果である解析波形は、任意の点の前後各１点の計３点の移動平均を施してスムージングして表示される（図５のＳ５０８、図６のＳ６０７）。

第４演算部２１２４は、第３演算部２１２３により得られたスムージングされた解析波形（θ１－Ｓｐｅｃｔｒｕｍ）に対し、０．００６～０．０８Ｈｚ間で回帰直線を引く。この回帰直線は、具体的には、まず、図１２（ａ）に示したように、１／ｆの傾きで自動的に引かれる。次に、図１２（ｂ）に示したように、１／ｆの回帰直線に対する解析波形の各点との距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して４次関数を求める。本実施形態では、低周波側の０．００６Ｈｚ寄りにおいて最も回帰直線に近い点（偏差値の低い点）と０．０８Ｈｚ寄りにおいて最も回帰直線に近い点（偏差値の低い点）を抽出し、その２点間を４次関数の近似曲線を求める周波数帯域として抽出する（図５のＳ５０９、図６のＳ６０８）。なお、抽出する点は、偏差値の低い点に限定されるものではなく、例えば、特に低周波側では、偏差値の高い点を抽出した方が適切な場合もあり、第４演算部２１２４は、偏差値の分散の仕方等に応じて、適切な周波数帯域を抽出するように設定される。

第５演算部２１２５は、図５のＳ５１０及び図６のＳ６０９のステップに相当し、第３演算部２１２３により得られたスムージングされた解析波形について、第４演算部２１２４によって抽出された周波数帯域における４次関数の近似曲線を算出する。第５演算部２１２５はまた、算出された４次関数から２つの変曲点を求める。

第６演算部２１２６は、図５のＳ５１１以降のステップに相当し、第５演算部２１２５により得られた４次関数の極値数を求めると共に、第１勾配値演算部２１０の最終的な解析結果を出力する。具体的には、第６演算部２１２６において、４次関数の増減表と凹凸表を作成し、変曲点が対象体域内に２つあるか否かを判定する（図５のＳ５１１）。図５のＳ５１１の判定が「Ｙｅｓ」の場合、さらに、極値が対象体域内内に３箇所あるか否かを判定する（図５のＳ５１２）。３箇所と判定された場合（図５のＳ１２において「Ｙｅｓ」の場合）には、４次関数の２つの変曲点間の勾配（Ｇｒａｄｉｅｎｔ ｏｆ ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ：ＧＩ）の値を求め、これを解析結果として出力する（図５のＳ５１３、図６のＳ６１０）。４次関数の極値が対象帯域内に３箇所存在しないと判定された場合（図５のＳ５１２において「Ｎｏ」の場合）には、さらに、４次関数の極値が対象帯域内に１箇所若しくは２箇所存在するか否かが判定される（図５のＳ５１４）。図５のＳ５１４の判定において「Ｙｅｓ」の場合には、変曲点の接線の勾配（Ｇｒａｄｉｅｎｔ ｏｆ ｔａｎｇｅｎｔ：ＧＴ）の値を求め（図５のＳ５１５、図６のＳ６１１）、これを解析結果として出力する。

４次関数の極値が２箇所以下の場合はさらに次のように接線の勾配を求める。すなわち、極値が２箇所の場合、低周波帯域の変曲点が極大値より高いか低いか、接線の勾配が正負の両方存在するか否かを考慮していずれの変曲点の接線を採用するかを決定する。極値が１箇所でかつ変曲点を挟んで凹凸関数が存在する場合、極値でない方の変曲点の接線を採用する。

なお、対象帯域内に４次関数の２つの変曲点が存在しない場合（図５のＳ５１１の判定において「Ｎｏ」の場合）、並びに、４次関数の極値が対象帯域内に存在しない場合（図５のＳ５１４の判定において「Ｎｏ」の場合には、いずれもＳ５０９のステップに戻り、対象帯域を再設定し、再び４次関数を算出して上記を繰り返す。

次に、生体指標センサ１０００としての心電計から得られる心拍数の時間波形データを用いる場合について説明する。この場合は、第２勾配値演算部２２０により演算処理される。まず、心電図のＲＲＩから心拍数（ＨＲ）を得る（図７のＳ７０１、図８のＳ８０１）。次に、ローレンツプロット法を適用し、横軸にｉ＋１番目、縦軸にｉ番目の心拍数を順次プロットし、所定の計測時間（例えば、全計測時間に相当する３６０秒間）のローレンツプロット図を作成し、プロットした点群の標準傾きを求める（図７のＳ７０２、図８のＳ８０２）。また、所定の計測時間（例えば、全計測時間）よりも短い時間（例えば、全計測時間が３６０秒間の場合、それよりも短い計測時間（例えば３０秒間））について、ローレンツプロット法を適用して同様にプロットし、この短い時間窓計測時間でプロットされた点群の傾き（短時間点群傾き）を求めると共に、この短時間点群傾きと標準傾きとの差分を相対傾き（θｉ）として求める（図７のＳ７０３、図８のＳ８０３）。短時間点群傾きは、第１勾配値演算部２１０における解析と同様に、所定のオーバーラップ率で短い計測時間に相当する時間窓毎に逐次求められる（例えば、時間窓が３０秒間、９０％のオーバーラップ率の場合、３秒毎）。そして、各時間窓について短時間点群傾き及び相対傾き（θｉ）を求め、相対傾き（θｉ）の時間波形を作成する（図７のＳ７０４、図８のＳ８０４）。

その後は、第１勾配値演算部２１０の第３演算部２１２３～第６演算部２１２６と同様に、相対傾き（θｉ）の時間波形について周波数解析を行い、両対数軸表示で示される解析波形について４次関数を規定し、変曲点の位置と極値数によって、心拍数変動に関する勾配値としてのＧＴ値又はＧＩ値を求める。

次に、生体指標センサ１０００としての心電計及び指尖容積脈波計から得られる脈波伝播遅延時間の時間波形データを用いる場合について説明する。この場合は、第３勾配値演算部２３０により演算処理される。まず、心電図と指尖容積脈波の各時間波形データを比較し、心電図のＲ波と末梢の脈波出現までの時間である脈波伝播遅延時間を得る（図９のＳ９０１、図１０のＳ１００１）。脈波伝播遅延時間は、通常、血圧が上昇して血管壁が硬くなると短くなり、血圧が低下して血管壁が柔らかくなると長くなることから血圧変化に関連する。

次に、ローレンツプロット法を適用し、横軸にｉ＋１番目、縦軸にｉ番目の脈波伝播遅延時間を順次プロットし、所定の計測時間（例えば、全計測時間に相当する３６０秒間）のローレンツプロット図を作成し、プロットした点群の標準傾きを求める（図９のＳ９０２、図１０のＳ１００２）。また、所定の計測時間（例えば、全計測時間）よりも短い時間（例えば、全計測時間が３６０秒間の場合、それよりも短い計測時間（例えば３０秒間））について、ローレンツプロット法を適用して同様にプロットし、この短い時間窓計測時間でプロットされた点群の傾き（短時間点群傾き）を求めると共に、この短時間点群傾きと標準傾きとの差分を相対傾き（θｉ）として求める（図９のＳ９０３、図１０のＳ１００３）。短時間点群傾きは、第１勾配値演算部２１０における解析と同様に、所定のオーバーラップ率で短い計測時間に相当する時間窓毎に逐次求められる（例えば、時間窓が３０秒間、９０％のオーバーラップ率の場合、３秒毎）。そして、各時間窓について短時間点群傾き及び相対傾き（θｉ）を求め、相対傾き（θｉ）の時間波形を作成する（図９のＳ９０４、図１０のＳ１００４）。

その後は、第１勾配値演算部２１０の第３演算部２１２３～第６演算部２１２６と同様に、相対傾き（θｉ）の時間波形について周波数解析を行い、両対数軸表示で示される解析波形について４次関数を規定し、変曲点の位置と極値数によって、脈波伝播遅延時間の変動に関する勾配値としてのＧＴ値又はＧＩ値を求める。

種類別相関データ演算部３００は、上記により得られた生体指標別の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を、それらを算出した被験者の血圧計（上腕式）から得た上腕血圧値と相関させ、種類別相関データとしての相関図を求め、データベース６００の第１記録部６１０に記録する（図４参照）。複数の被験者の相関を記録することで、血圧計による上腕血圧値と勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）との種類別相関データが構築される。
種類別相関データは、本実施形態では、音響脈波の振幅変動に関するもの、心拍数の変動に関するもの、脈波伝播遅延時間の変動に関するものの３種類が得られる。

統合相関データ演算部４００は、種類別相関データ演算部３００により得られた複数種類の種類別相関データ、本実施形態では、音響脈波の振幅変動、心拍数の変動、脈波伝播遅延時間の変動に関する各種類別相関データを、同一座標上に展開して相関図を求め、これが統合相関データとなる。そして、統合相関データ演算部４００は、この統合相関データである相関図にプロットされた点群について回帰直線（回帰式）を求める。統合相関データ演算部４００は、このようにして得られた統合相関データとしての相関図及び回帰直線（回帰式）のデータを、データベース６００の第２記録部６２０に記録する（図４参照）。

推定血圧演算部５００は、血圧推定対象者の血圧を推定する。具体的には、血圧推定対象者について、上記の音響脈波検出センサ１、心電計、市販の心拍数計、指尖容積脈波計などを用いて測定された、音響脈波、心拍数、脈波伝播遅延時間などのうちの少なくとも一つの生体指標に関する時間波形データを勾配値演算部２００に送り、勾配値演算部２００にてその情報を受信する（図１１のＳ１１０１）。勾配値演算部２００は、これらの時間波形データを用いて、血圧推定対象者の音響脈波、心拍数、脈波伝播遅延時間の各生体指標のそれぞれについて、勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を算出する（図１１のＳ１１０２）。なお、血圧推定対象者の勾配値を求める勾配値演算部２００の解析工程は、音響脈波について示した図４～図６の工程、心拍数について示した図７及び図８の工程、脈波伝播遅延時間について示した図９及び図１０の工程と同じ工程が実行される。

推定血圧演算部５００は、勾配値演算部２００から勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）の情報を受け取る（図１１のＳ１１０３）。推定血圧演算部５００は、データベース６００の第２記録部６２０にアクセスして統合相関データを取得する（図１１のＳ１１０４）。統合相関データに、血圧推定対象者のＧＴ値、ＧＩ値を当てはめ（回帰式にＧＴ値、ＧＩ値を代入し）（図１１のＳ１１０５）、推定血圧値を得る（図１１のＳ１１０６）。

ここで、本実施形態では、血圧推定対象者の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）は、心拍数、音響脈波、脈波伝播遅延時間などの生体指標のうち、いずれか一つを用いて算出されたものでよい。上記のように統合相関データは、複数種類の種類別相関データを統合したものである。そのため、後述の実験結果のように、統合相関データの回帰直線（回帰式）の決定係数は、各種類別相関データから得られる回帰直線（回帰式）の決定係数と比較して、高いケースが多い。逆に決定係数が低くなっている場合でも、その差は小さい。そのため、勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）が、いずれの生体指標を基にしたものであっても、統合相関データに適用することにより、概ね高い推定精度で血圧を推定できる。よって、本実施形態で用いる統合相関データは、一つの相関図でありながら、複数種類の生体指標に対応でき、汎用性が高いという特徴を有する。

生体指標の中で、例えば音響脈波は、座席に配置した音響脈波検出センサ１からデータを得るため、静的環境下であれば問題ないものの、自動車用シートに配置されている場合、走行中は常に振動が入力されるため、この外部振動を除去する処理が必要となる。外部振動を除去することで精度の高い音響脈波データを取り出すことももちろん可能であるが、計算負荷が大きいことから、例えば、このような走行中の生体指標としては、胸部や腕に装着されるウエアラブルな心拍計から心拍数情報を得ることが望ましい。このような心拍計により、走行中の車内でも比較的高い精度で測定できる。

従って、外部ノイズの入力が問題となるような動的環境下では、例えば、心拍数のデータから得た勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を用いることで、高い精度の血圧推定を行うことができる。よって、統合相関データの回帰式で用いる勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）は、測定環境に適した生体指標から求めたものを選択することで推定精度を高めることができる。

また、複数の生体指標、本実施形態では、心拍数、音響脈波、脈波伝播遅延時間のうちの２以上の生体指標の各勾配値の平均値を統合相関データの回帰式に代入して推定血圧値を求めると、推定精度が高くなるため好ましい。

なお、上記した説明では、推定血圧演算部５００が統合相関データを用いて血圧を推定している。しかしながら、複数種類の生体指標が得られる場合、それぞれの種類別相関データの回帰式に、各生体指標から得られる勾配値を代入し、種類別推定血圧値を求め、得られた複数の種類別推定血圧値の平均値を、最終的に出力する推定血圧値とすることもできる。

次に、本実施形態の血圧推定装置１００を用いて行った実験について説明する。
[実験例１：入院又は通院被験者のデータを用いた相関データの構築]
何らかの疾患により入院又は通院している４０～９５歳の７６名の被験者の生体情報を用いて相関データを構築した。
（心拍数の変動を用いた種類別相関データの演算）
図１３は、上記７６名の各被験者に関し、心拍数と、血圧計（上腕式）により測定した収縮期血圧値との相関を示した図である。この相関図の回帰直線（動脈圧回帰直線（ＳＢＰ－Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｌｉｎｅ：ＳＲ））の回帰式は、ｙ＝－０．１２０８ｘ＋１２８．７４となった。決定係数：Ｒ^２＝０．０１１５であり、相関性が極めて低かった。
図１４は、図１３のデータを用い、上記７６名の各被験者について、第２勾配値演算部２２０によりローレンツプロットの標準傾きを求め（図７のＳ７０２、図８のＳ８０２）、収縮血圧値との相関を示した図である。この相関図の動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝１．８５５８ｘ＋１１９．７となった。決定係数：Ｒ^２＝０．００２１であり、相関性が極めて低かった。

図１５は、上記７６名の各被験者について、第２勾配値演算部２２０において、ローレンツプロットを適用し、心拍数変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を求め、種類別相関データ演算部３００により、勾配値と上腕血圧値と相関させて得た心拍数変動に関する種類別相関データである。この相関図の動脈圧回帰直線（ＳＲ）は、ｙ＝１５．１９２ｘ＋１２６．３１となった。決定係数：Ｒ^２＝０．７００１であり、高い相関性が認められた。心拍変動情報に関しては、図１３や図１４では収縮期血圧との相関性が低かったが、図１５に示したように、勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を用いることで、収縮期血圧との相関性が高まることがわかる。

（脈波伝播遅延時間の変動を用いた種類別相関データの演算）
図１６は、上記７６名の各被験者に関し、脈波伝播遅延時間と、血圧計（上腕式）により測定した収縮期血圧値との相関を示した図である。この相関図の動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝－２８２．２ｘ＋１７６．４５となった。決定係数：Ｒ^２＝０．１６２であり、相関性が低かった。
図１７は、図１６のデータを用い、上記７６名の各被験者について、第３勾配値演算部２３０によりローレンツプロットの標準傾きを求め（図９のＳ９０２、図１０のＳ１００２）、収縮血圧値との相関を示した図である。この相関図の動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝１７．７０７ｘ＋１１２．１６となった。決定係数：Ｒ^２＝０．１０７５であり、相関性はあまり高くなかった。

図１８は、上記７６名の各被験者について、第３勾配値演算部２３０において、ローレンツプロットを適用し、脈波伝播遅延時間の変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を求め、種類別相関データ演算部３００により、勾配値と上腕血圧値と相関させて得た脈波伝播遅延時間の変動に関する種類別相関データである。この相関図の動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝１４．８８４ｘ＋１２６．８となった。決定係数：Ｒ^２＝０．５５４７であり、相関性は比較的高かった。脈波伝播遅延時間の変動情報に関しても、図１６や図１７では収縮期血圧との相関性が低かったが、図１８に示したように、勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を用いることで、収縮期血圧との相関性が高まることがわかる。

（音響脈波の振幅変動を用いた種類別相関データの演算）
図１９は、上記７６名の被験者に関し、第１勾配値演算部２１０において、音響脈波検出センサ１から得られた時間波形データについてローレンツプロットを適用し、音響脈波の振幅変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を求め、種類別相関データ演算部３００により、勾配値と上腕血圧値と相関させて得た音響脈波の振幅変動に関する種類別相関データである。この相関図の動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝２１．５５８ｘ＋１３８．５８となった。Ｒ^２＝０．７６０６であり、決定係数が高く、高い相関性が認められた。

（統合相関データの演算）
統合相関データ演算部４００により、図１５、図１８及び図１９に示された３つの種類別相関データを構成している全データを、同一座標上にプロットした。図２０に示した相関図がプロットした座標（統合相関データ）である。この統合相関データの回帰直線（統合動脈圧回帰直線（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ－ＳＢＰ－Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｌｉｎ：ＩＳＲ））は、ｙ＝１５．４８６ｘ＋１２９．０１の回帰式で示され、決定係数：Ｒ^２＝０．６１２１であった。

（推定血圧演算部５００による血圧の推定）
血圧計（上腕式）による上腕血圧値の実測値が正常域血圧の１１９ｍｍＨｇである被験者について、血圧の推定を行った。
この被験者の心拍数の変動から得られた勾配値は－０．６２であり、脈波伝播遅延時間の変動から求めた勾配値は－０．９３であり、音響脈波の振幅変動から求めた勾配値は、－０．５５であった。

まず、心拍数の変動から得られた勾配値－０．６２を、図１５の心拍数の変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値は１１７ｍｍＨｇであった。脈波伝播遅延時間の変動から求めた勾配値－０．９３を、図１８の脈波伝播遅延時間の変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値は１１３ｍｍＨｇであった。音響脈波の振幅変動から求めた勾配値－０．５５を、図１９の音響脈波の振幅変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値は１２７ｍｍＨｇであった。

一方、統合相関データである図２０の統合動脈圧回帰直線（ＩＳＲ）を示す回帰式のｘに代入すると、推定血圧値は、心拍数の変動から得られた勾配値－０．６２を代入した場合は１１９ｍｍＨｇ、脈波伝播遅延時間の変動から求めた勾配値－０．９３を代入した場合は１１５ｍｍＨｇ、音響脈波の振幅変動から求めた勾配値－０．５５を代入した場合は１２１ｍｍＨｇとなった。推定血圧値の差は最大で６ｍｍＨｇであった。図１５、図１８及び図１９の各種類別相関データに各勾配値を代入した場合の推定血圧値は、最大１４ｍｍＨｇ（１２７ｍｍＨｇ－１１３ｍｍＨｇ）であったが、統合相関データを用いた場合には、心拍数、脈波伝播遅延時間、音響脈波と異なる計測装置から得られたデータであっても、高い推定精度が得られ、複数種類の生体指標に対応でき汎用性が高いことがわかる。
そのため、例えば、音響脈波検出センサ１によるデータの取得は、静かな環境下で行うことにより高い精度が得られ、動的環境下では、高い精度を得るためにはノイズ除去処理などの工程が必要となるが、心拍数情報は、動的環境下でも比較的高い精度で取得できる。よって、そのような環境下では、心拍数情報を、統合相関データである図２０の統合動脈圧回帰直線（ＩＳＲ）に当てはめて演算することで、高い精度で血圧推定を行うことができる。すなわち、本実施形態の統合相関データは、測定環境下に対応した取得しやすい生体指標を用いて血圧推定を行うことができる。

また、３つの勾配値（－０．６２、－０．９３、－０．５５）の平均値を求めると－０．７となる。この平均値を図２０の統合動脈圧回帰直線（ＩＳＲ）を示す回帰式ｘに代入した場合、推定血圧値は１１８ｍｍＨｇとなる。よって、複数の生体指標から得られる勾配値の平均値を用いて推定することにより、実測値により近く、推定精度を向上させることができる。

また、心拍数の変動から得られた勾配値－０．６２を、図１５の心拍数の変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値（種類別推定血圧値）：１１７ｍｍＨｇ、脈波伝播遅延時間の変動から求めた勾配値－０．９３を、図１８の脈波伝播遅延時間の変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値（種類別推定血圧値）：１１３ｍｍＨｇ、音響脈波の振幅変動から求めた勾配値－０．５５を、図１９の音響脈波の振幅変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値（種類別推定血圧値）：１２７ｍｍＨｇの平均すると、１１９ｍｍＨｇとなる。このように、種類別推定血圧値を求めた後に平均すると、種類別相関データのうち、回帰式の係数や定数項の値に差が相対的に大きいデータの影響をより反映させることができる。

[実験例２：健康被験者の生体情報を用いた相関データの構築]
２０歳代の２６名の健康な被験者のデータを用いて相関データを構築した。
（心拍数の変動を用いた種類別相関データの演算）
上記２６名の各被験者に関し、図２１は、心拍数と血圧計（上腕式）により測定した収縮期血圧値との相関を示した図であり、図２２は、第２勾配値演算部２２０により求めたローレンツプロットの標準傾きと収縮期血圧値との相関を示した図である。決定係数は、図２１ではＲ^２＝０．０３８６、図２２ではＲ^２＝０．００９５であり、いずれも相関性が低かった。
これに対し、第２勾配値演算部２２０において、ローレンツプロットを適用し、心拍数変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を求め、種類別相関データ演算部３００により、勾配値と上腕血圧値と相関させて得た心拍数変動に関する種類別相関データである図２３の相関図では、動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝６．７４６８ｘ＋１１８．７２となり、決定係数はＲ^２＝０．４０４５となって、ある程度の相関性が得られた。

（脈波伝播遅延時間の変動を用いた種類別相関データの演算）
上記２６名の各被験者に関し、図２４は、脈波伝播遅延時間と血圧計（上腕式）により測定した収縮期血圧値との相関を示した図であり、図２５は、第２勾配値演算部２２０により求めたローレンツプロットの標準傾きと収縮期血圧値との相関を示した図である。決定係数は、図２４ではＲ^２＝０．１６７７、図２５ではＲ^２＝０．００１３であり、いずれも相関性が低かった。
これに対し、第２勾配値演算部２２０において、ローレンツプロットを適用し、心拍数変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を求め、種類別相関データ演算部３００により、勾配値と上腕血圧値と相関させて得た脈波伝播遅延時間に関する種類別相関データである図２６の相関図では、動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝７．０１５１ｘ＋１２０．１５となり、決定係数はＲ^２＝０．４３８となって、ある程度の相関性が得られた。

（音響脈波の振幅変動を用いた種類別相関データの演算）
図２７は、上記２６名の被験者に関し、第１勾配値演算部２１０において、音響脈波検出センサ１から得られた時間波形データについてローレンツプロットを適用し、音響脈波の振幅変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）を求め、種類別相関データ演算部３００により、勾配値と上腕血圧値と相関させて得た音響脈波の振幅変動に関する種類別相関データである。この相関図の動脈圧回帰直線（ＳＲ）の回帰式は、ｙ＝１４．７８２ｘ＋１２５．２９となった。Ｒ^２＝０．６１８４であり、決定係数が高く、高い相関性が認められた。

（統合相関データの演算）
統合相関データ演算部４００により、図２３、図２６及び図２７に示された３つの種類別相関データを構成している全データを、同一座標上にプロットした。図２８に示した相関図がプロットした座標（統合相関データ）である。この統合相関データの回帰直線（統合動脈圧回帰直線（ＩＳＲ）は、ｙ＝７．５９６７ｘ＋１１９．７の回帰式で示され、決定係数：Ｒ^２＝０．４１５９であった。

（推定血圧演算部５００による血圧の推定）
血圧計（上腕式）による上腕血圧値の実測値が正常域血圧の１１２ｍｍＨｇである被験者について、血圧の推定を行った。
この被験者の心拍数の変動から得られた勾配値は－０．８であり、脈波伝播遅延時間の変動から求めた勾配値は－０．７であり、音響脈波の振幅変動から求めた勾配値は、－０．９２であった。

まず、心拍数の変動から得られた勾配値－０．８を、図２３の心拍数の変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値は１１３ｍｍＨｇであった。脈波伝播遅延時間の変動から求めた勾配値－０．７を、図２６脈波伝播遅延時間の変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値は１１５ｍｍＨｇであった。音響脈波の振幅変動から求めた勾配値－０．９２を、図２７の音響脈波の振幅変動から求めた種類別相関データの回帰式のｘに代入して求めた推定血圧値は１１２ｍｍＨｇであった。

一方、統合相関データである図２８の統合動脈圧回帰直線（ＩＳＲ）を示す回帰式のｘに代入すると、推定血圧値は、心拍数の変動から得られた勾配値－０．８を代入した場合は１１４ｍｍＨｇ、脈波伝播遅延時間の変動から求めた勾配値－０．７を代入した場合は１１４ｍｍＨｇ、音響脈波の振幅変動から求めた勾配値－０．９２を代入した場合は１１３ｍｍＨｇとなった。推定血圧値の差は最大で１．６８ｍｍＨｇであった。図２３、図２６及び図２７の各種類別相関データに各勾配値を代入した場合の推定血圧値は、最大３ｍｍＨｇ（１１５ｍｍＨｇ－１１２ｍｍＨｇ）であったが、本実験例においても、統合相関データを用いた場合には、心拍数、脈波伝播遅延時間、音響脈波と異なる計測装置から得られたデータであっても、高い推定精度が得られ、複数種類の生体指標に対応でき汎用性が高いことがわかる。

また、３つの勾配値（－０．８、－０．７、－０．９２）の平均値を求めると－０．８となる。この平均値を図２８の統合動脈圧回帰直線（ＩＳＲ）を示す回帰式ｘに代入した場合、推定血圧値は１１４ｍｍＨｇとなる。本実験例では、３つの勾配値を個別に用いた場合と平均値を用いた場合とで実質的に差はなかったが、実験例１の結果を考慮すると、平均値を用いることで、実測値により近くなる傾向があると言える。
一方、種類別推定血圧値は、それぞれ１１３ｍｍＨｇ、１１５ｍｍＨｇ、１１２ｍｍＨｇであり、この平均値から求められる推定血圧値は１１３ｍｍＨｇとなり、実測血圧値により近くなった。

[種類別相関データの検討]
図２９は、実験例１の図１５及び実験例２の図２３に示した心拍数変動に基づいた被験者１０２名分の種類別相関データを合体させた種類別相関データあり、図３０は、実験例１の図１８及び実験例２の図２６に示した脈波伝播遅延時間に基づいた種類別相関データを合体させた被験者１０２名分の種類別相関データあり、図３１は、実験例１の図１９及び実験例２の図２７に示した音響脈波の振幅変動に基づいた被験者１０２名分の種類別相関データを合体させた種類別相関データある。
図３２は、図２９～図３１の種類別相関データを統合した統合相関データを示し、図２９～図３１の各回帰直線ｙ１，ｙ２，ｙ３を合わせて示した。

図３２に示した３つの回帰直線を比較すると、心拍数変動の回帰直線ｙ１と脈波伝播遅延時間の回帰直線ｙ２の傾きとｙ切片の値はいずれも近似しているのに対し、音響脈波の振幅変動に基づく回帰直線ｙ３の傾きとｙ切片の値は相対的に差が大きい。これは心拍数変動と脈波伝播遅延時間が周期成分をパラメータとしているのに対し、音響脈波の振幅変動が振幅成分をパラメータとしていることに基づく差である。しかしながら、このように、異なる計測器を用いて測定され、異なるパラメータを用いて算出された回帰直線であるにも関わらず、いずれも、勾配値－１．３のとき、対応する収縮期血圧値が１１０ｍｍＨｇとなってる。これは、勾配値（ＧＴ値、ＧＩ値）と収縮期血圧との関連性が高いことを示すものであり、勾配値を用いた収縮期血圧推定手法の正しさを示す一つの証左と言える。
また、音響脈波の振幅変動に基づく回帰直線ｙ３の傾きとｙ切片１３６．５８は、収縮期血圧の正常値と高血圧値の境界である１４０ｍｍＨｇとほぼ一致しており、音響脈波の振幅変動の捉えている心室内圧の変動がほぼ１４０ｍｍＨｇを境としていることも示唆された。

[高血圧被験者の血圧推定]
高血圧症及び痛風と診断され、心筋梗塞・脳梗塞・大動脈狭窄の疑いもある被験者について睡眠実験を行い、その解析データを用いて血圧推定を行った。実験中、被験者の心電図を測定し、心電図のＲＲＩから心拍数を測定し（図３３（ａ））、ＲＲＩをウェーブレット解析して自律神経活動を捉えた（図３３（ｂ））。また、音響脈波検出センサ１を胸部背面の左側（左側センサ）及び頭部（頭部センサ）に当接し、それぞれから得られたデータについて、本出願人による特開２０１６－１１２１４４号公報に記載されているように、ゼロクロス点を用いて周波数の時系列波形を求め、この周波数の時系列波形をスライド計算して周波数の傾き時系列波形を求め（図３３（ｃ），（ｅ））、さらに、周波数傾き時系列波形から、心循環系のゆらぎを示す周波数成分として、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号（０．００１７Ｈｚ）、機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号（０．００３５Ｈｚ）、及び、疲労受容信号よりもさらに高い周波数の活動調整信号（０．００５３Ｈｚ）の各周波数成分を抜き出し、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求めた（図３３（ｄ），（ｆ））。

睡眠実験は仰臥位で行った。被験者は疲労状態であったため速やかに入眠した。図３３（ａ）より、心拍変動は約２４分（約１４４０秒）経過まで６０～６５／ｍｉｎと変動が小さく、その後の約１２分間は、約５５～７０／ｍｉｎと比較的大きな変動で経過した。実験開始後約３６分（約２１６０秒）で覚醒し、座位で６分間、心電計及び音響脈波検出センサ１によるデータの計測を継続した。座位では、心拍数約５５～６０／ｍｉｎと比較的落ち着いた状態であった。
この心拍変動の様子は、交感神経刺激としてもとられることができ、１４４０秒過ぎに交感神経がやや優位となり、また、約２１００～２２００秒（約３５～３７分）でＬＦ／ＨＦの指標が突出し、交感神経活動が活発化し、覚醒したことがわかる。

図３３（ｃ）～（ｆ）の周波数傾き、周波数傾き分布率の各波形でも、上記に対応する時間帯において同様の特徴を示す変化があらわれている。

図３４（ａ）～（ｃ）は心拍数の変動に関するローレンツプロット図であり、図３４（ｄ）～（ｆ）は音響脈波の振幅変動に関するローレンツプロット図である。図３４（ｄ），（ｅ）に示したように、この被験者の場合、横軸の０．０１（Ｖ）付近を中心として集中するプロットの大きな塊のほかに、それよりも面積の小さいプロットの塊が横軸の値０（ｖ）付近に存在している。これは心循環器系疾患を有することに基づいて現れている現象と考えられ、小さな塊を除外するとその現象が考慮されないことから、回帰直線は２つの塊を考慮して算出することが適切であると考えられる。

図３５（ａ）～（ｄ）は、図３４（ａ）～（ｆ）に示したローレンツプロットの回帰直線を用いて得られた勾配値（ＧＴ値、ＧＩ値）である。図３５（ａ），（ｂ）は、１５００～１８６０秒の睡眠時におけるデータを用いた算出した勾配値であり、図３５（ｃ），（ｄ）は、覚醒後、座位姿勢で得られた６分間のデータを用いて算出した勾配値である。

図３５（ｅ）は、図３２に統合相関データの回帰直線の回帰式：ｙ＝１４．６＋１２８．１９、Ｒ^２＝０．６０７６に、図３５（ａ）～（ｄ）の各勾配値を代入して推定した収縮期血圧を示している。なお、上腕血圧計を用いて測定されたこの被験者の収縮期血圧の実測値は、１５００～１８６０秒の睡眠時において１４２ｍｍＨｇであり、座位姿勢では１５０ｍｍＨｇであった。

図３５（ａ）の音響脈波の振幅変動（ＡＦ）の勾配値：０．３５５４から求めた睡眠時（仰臥位）の推定血圧値は１３３ｍｍＨｇであり、図３５（ｂ）の心拍数の変動の勾配値：０．４３４７から求めた睡眠時（仰臥位）の推定血圧値は１３５ｍｍＨｇであった。
図３５（ｃ）の音響脈波の振幅変動（ＡＦ）の勾配値：１．０５７５から求めた覚醒時（座位）の推定血圧値は１４４ｍｍＨｇであり、図３５（ｄ）の心拍数の変動の勾配値：１．０６９から求めた覚醒時（座位）の推定血圧値は１４４ｍｍＨｇであった。

よって、勾配値（ＧＴ値、ＧＩ値）と図３２に示した統合相関データを用いた収縮期血圧の推定は、睡眠時において高血圧被験者の血圧を精度よく捉えていると共に、覚醒後、交感神経活動レベルが上がって血圧が高くなった事象も正確に捉えている。また、図３２に示した統合相関データに勾配値を適用することにより、心拍数の変動、音響脈波の振幅変動のいずれから求めたものであっても、推定血圧値がほぼ一致することがわかる。

ここで、図３６は、健康な２１～６５歳（平均年齢：４３歳）の被験者２１名（内女性２名）の音響脈波の振幅変動（ＡＦ）の勾配値（ＧＴ値、ＧＩ値）と収縮期血圧値（実測値）との相関を示した種類別相関データである（解析事例数：３９８件）。この回帰直線の回帰式はｙ＝１８．０３１ｘ＋１３６．１４で、決定係数：Ｒ^２＝０．８１６７であった。
一方、実験例１の「何らかの疾患により入院又は通院している４０～９５歳の７６名の被験者」の音響脈波の振幅変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）と収縮期血圧値との種類別相関データは、図１９に示したとおりであり、その回帰式は、ｙ＝２１．５５８ｘ＋１３８．５８であった。
また、実験例２の「健康な２０歳代の２６名の被験者」の音響脈波の振幅変動の勾配値（ＧＴ値，ＧＩ値）と収縮期血圧値との種類別相関データは、図２７に示したとおりであり、その回帰式は、ｙ＝１４．７８２ｘ＋１２５．２９であった。

これらの結果から、２０歳代の健康被験者の集団では、回帰式のｘの係数が１４．７８２（図２７）、平均年齢４３歳の健康被験者の集団では、回帰式のｘの係数が１８．０３１（図３６）、４０～９５歳までの高齢で疾患を有する被験者の集団では、回帰式のｘの係数が２１．５５８（図１９）となっており、若年層集団ほど傾きが小さく、高齢者や疾患を有する者の場合には傾きが大きくなる傾向が確認された。これは加齢にともなって、血管の弾力性が失われ、また、ホルモンの調整が入って血管が収縮等しやすなり、心臓の収縮力に対して敏感になる傾向があることに関連するものと考えられる。よって、本実施形態の勾配値（ＧＴ値、ＧＩ値）との関係で求められる種類別相関データの回帰式は、加齢や健康状態を推定する指標としても用いることも可能である。
また、図３７は、図１９、図２７及び図３６のデータを全て一つの座標にまとめた種類別相関データである。事例数がより多くなるこで、血圧推定を行う場合の信頼性が高まる。

１ 音響脈波検出センサ
１００ 血圧推定装置
２００ 勾配値演算部
２１０ 第１勾配値演算部
２２０ 第２勾配値演算部
２３０ 第３勾配値演算部
３００ 種類別相関データ演算部
４００ 統合相関データ演算部
５００ 推定血圧演算部
６００ データベース
６１０ 第１記録部
６２０ 第２記録部
１０００ 生体指標センサ

Claims (15)

1. 心血管系の応答に関連する複数種類の生体指標の時間波形データを解析し、各解析波形を両対数軸表示で求め、その解析波形に対して４次関数を規定し、その極値数に応じて、２つの変曲点間の勾配値、又は、変曲点における接線の勾配値を求め、そのいずれかを解析結果として出力する勾配値演算部と、
   前記解析結果である前記勾配値を、前記生体指標の種類別に、実測した上腕血圧値に相関させた種類別相関データを求める種類別相関データ演算部と、
   複数の被験者から得られた前記時間波形データを用い、前記生体指標の種類別に複数求められた前記種類別相関データを同一座標上に展開し、統合相関データを求める統合相関データ演算部と、
   血圧推定対象者について、前記勾配値演算部により、前記複数種類の生体指標中、少なくとも一つの生体指標の時間波形データを解析し、前記解析結果である勾配値を求め、この勾配値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求める推定血圧演算部と
   を有する血圧推定装置。
2. 前記推定血圧演算部は、
   前記血圧推定対象者について、前記勾配値演算部により、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値の平均値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求める請求項１記載の血圧推定装置。
3. 前記推定血圧演算部は、
   前記血圧推定対象者について、前記勾配値演算部により、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値を、対応する前記種類別相関データの回帰式に代入して種類別推定血圧値を求め、得られた複数の種類別推定血圧値の平均値を、前記上腕血圧値に相当する推定血圧値として出力する請求項１記載の血圧推定装置。
4. 前記複数種類の生体信号が、心拍数の変動、脈波伝播遅延時間の変動及び体表を介して得られる音響脈波の振幅変動から選ばれる請求項１記載の血圧推定装置。
5. 前記勾配値演算部は、
   前記４次関数の極値が３箇所存在し、２つの変曲点を挟んで凹凸関数になっている場合に２つの変曲点間の勾配値を解析結果として採用し、前記極値が２箇所以下の場合にいずれかの変曲点における接線の勾配値を解析結果として採用する請求項１記載の血圧推定装置。
6. 前記勾配値演算部は、
   前記複数種類の生体指標のぞれぞれについて、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求める
   請求項１記載の血圧推定装置。
7. 前記勾配値演算部は、
   前記生体指標として前記「体表を介して得られる音響脈波の振幅変動」を用いる場合には、心房収縮及び心室収縮の時相に含まれる極値から２つの極値間振幅を求め、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求める
   請求項４記載の血圧推定装置。
8. 心血管系の応答に関連する複数種類の生体指標の時間波形データを解析し、各解析波形を両対数軸表示で求め、その解析波形に対して４次関数を規定し、その極値数に応じて、２つの変曲点間の勾配値、又は、変曲点における接線の勾配値を求め、そのいずれかを解析結果として出力する手順と、
   前記解析結果である前記勾配値を、前記生体指標の種類別に、実測した上腕血圧値に相関させた種類別相関データを求める手順と、
   複数の被験者から得られた前記時間波形データを用い、前記生体指標の種類別に複数求められた前記種類別相関データを同一座標上に展開し、統合相関データを求める手順と、
   血圧推定対象者について、前記複数種類の生体指標中、少なくとも一つの生体指標の時間波形データを解析し、前記解析結果である勾配値を求め、この勾配値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求める手順と
   を実行させ、コンピュータを血圧推定装置として機能させるコンピュータプログラム。
9. 前記推定血圧値を求める手順では、
   前記血圧推定対象者について、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値の平均値を前記統合相関データの回帰式に代入して前記上腕血圧値に相当する推定血圧値を求める請求項８記載のコンピュータプログラム。
10. 前記推定血圧値を求める手順では、
    前記血圧推定対象者について、前記複数種類の生体指標中、２以上の生体指標の時間波形データを解析し、各生体指標に関して前記解析結果である前記勾配値を求め、この生体指標毎に得られる勾配値を、対応する前記種類別相関データの回帰式に代入して種類別推定血圧値を求め、得られた複数の種類別推定血圧値の平均値を、前記上腕血圧値に相当する推定血圧値として出力する請求項８記載のコンピュータプログラム。
11. 前記複数種類の生体信号が、心拍数の変動、脈波伝播遅延時間の変動及び体表を介して得られる音響脈波の振幅変動から選ばれる請求項８記載のコンピュータプログラム。
12. 前記勾配値を求める手順で、
    前記４次関数の極値が３箇所存在し、２つの変曲点を挟んで凹凸関数になっている場合に２つの変曲点間の勾配値を解析結果として採用し、前記極値が２箇所以下の場合にいずれかの変曲点における接線の勾配値を解析結果として採用する請求項８記載のコンピュータプログラム。
13. 前記勾配値を求める手順では、
    前記複数種類の生体指標のぞれぞれについて、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求める
    請求項８記載のコンピュータプログラム。
14. 前記勾配値を求める手順では、
    前記生体指標として前記「体表を介して得られる音響脈波の振幅変動」を用いる場合には、心房収縮及び心室収縮の時相に含まれる極値から２つの極値間振幅を求め、ローレンツプロット法を適用し、基準時間範囲におけるローレンツプロットから標準傾きを求め、前記基準時間範囲より短い所定時間毎に作成される各ローレンツプロットの傾きと前記標準傾きの差分である相対傾きを所定のオーバーラップ率、所定の時間窓で逐次求め、得られた相対傾きの時間波形を所定の周波数でフィルタリングし、そのフィルタリングした時間波形に対して周波数解析を施し、その周波数解析結果を前記両対数軸表示で示される解析波形に変換し、前記解析波形中に傾き１／ｆの回帰直線を適用し、その回帰直線に対する前記解析波形を構成する各点の距離の標準偏差を求め、この標準偏差に基づいて抽出した所定の周波数帯域の範囲の解析波形の点群に対して前記４次関数を求める
    請求項１１記載のコンピュータプログラム。
15. 請求項８～１４のいずれか１に記載のコンピュータブログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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