JP3530889B2 - 末梢血管抵抗測定装置 - Google Patents
末梢血管抵抗測定装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体の末梢血管抵
抗を非侵襲にて測定する末梢血管抵抗測定装置に関する
ものである。 【０００２】 【従来の技術】血圧の調節機構の研究あるいは循環動態
の研究において末梢血管抵抗を知ることは非常に有用で
ある。従来の末梢血管抵抗測定装置は、Ｓｗａｎ−Ｇａ
ｎｚカテーテルを用いた装置が主であり、カテーテルを
用いて心拍出量を求め、末梢血管抵抗を算出する装置で
あった。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の末
梢血管抵抗測定装置は観血的であり侵襲的である。すな
わち、心臓にカテーテルを挿入することが必要となるた
め、特殊な検査室に備えられたＸ線透視装置が必要であ
る。また、患者にも多大な負担を強い、且つ血管穿刺に
よる感染の危険性もある。さらに、上記従来の末梢血管
抵抗測定装置は、最短でも数十秒毎のデータしか得られ
ないという問題もある。そのため、広範な臨床試験への
応用は制限されていた。 【０００４】本発明は以上のような事情を背景として為
されたものであり、その目的とするところは、非侵襲且
つ連続的に末梢血管抵抗を測定することができる末梢血
管抵抗測定装置を提供することにある。 【０００５】 【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めの本発明の要旨とするところは、生体の末梢血管抵抗
を非侵襲にて測定する末梢血管抵抗測定装置であって、
前記生体の動脈の圧脈波を非侵襲で連続して検出する圧
脈波検出装置と、その圧脈波検出装置により検出された
圧脈波形の一脈波中の最高圧を示す圧最高時点を決定す
る圧最高時点決定手段と、その圧最高時点決定手段によ
り決定された圧最高時点から所定時間の前記圧脈波形の
脈圧を、その圧最高時点の脈圧が１となりその所定時間
後の脈圧が０となるように正規化することにより正規化
脈波を決定する脈波正規化手段と、それぞれ異なる末梢
血管抵抗を表す複数の前記正規化脈波を模式的に表現し
た複数の入力波形と、その入力波形に対応して設定され
た基準出力値列とに基づいて予め学習されたニューラル
ネットワークと、そのニューラルネットワークを用いて
算出され、そのニューラルネットワークの入力信号であ
る正規化脈波が、末梢血管抵抗が高いものであるほど大
きい値になる変数と前記末梢血管抵抗との予め設定され
た関係から、その脈波正規化手段により正規化された正
規化脈波に基づいて、前記生体の末梢血管抵抗を算出す
る末梢血管抵抗算出手段とを、含むことにある。 【０００６】 【発明の効果】このようにすれば、圧最高時点決定手段
により、圧脈波検出装置によって検出された圧脈波形の
一脈波中の最高圧を示す圧最高時点が決定され、脈波正
規化手段により、その圧最高時点から所定時間の圧脈波
形の脈圧すなわち振幅が正規化されて正規化脈波が決定
され、末梢血管抵抗算出手段により、その正規化脈波に
基づいて、予め設定された関係から生体の末梢血管抵抗
が算出されるので、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗を
測定することができる。 【０００７】 【０００８】 【発明の他の態様】ここで、好適には、前記末梢血管抵
抗測定装置は、前記生体に接触される電極を通してその
生体の心電誘導波形を検出する心電誘導装置と、その心
電誘導波形の周期的に繰り返す所定部位に基づいて前記
圧脈波形の一脈波を決定する一脈波決定手段とをさらに
含むものである。このようにすれば、一脈波決定手段に
より、心電誘導波形の所定部位に基づいて前記圧脈波形
の一脈波が決定されるので、圧最高時点決定手段によ
り、確実に一脈波毎の圧最高時点が決定できる利点があ
る。因みに、圧脈波自体の周期的に繰り返す所定部位に
基づいて一脈波を決定する場合、たとえば、圧脈波の立
ち上がり点に基づいて一脈波を決定する場合は、その圧
脈波の立ち上がり点が不明確であるために、一脈波を正
確に決定できない場合も生じ得るのである。 【０００９】 【発明の好適な実施の形態】以下、本発明の一実施例を
図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本発明が適用
された末梢血管抵抗測定装置１０の構成を説明するブロ
ック図である。 【００１０】図１において、末梢血管抵抗測定装置１０
は、生体の手首１２に装着されて体表面１４上から撓骨
動脈１６を押圧し、その撓骨動脈１６からの圧脈波を検
出して圧脈波信号ＳＭ1 を出力する圧脈波検出プローブ
１８と、心筋の活動電位を示す心電誘導波を検出して、
その心電誘導波を示す心電誘導信号ＳＭ2 を出力する心
電誘導装置２０と、それら圧脈波信号ＳＭ1 および心電
誘導信号ＳＭ2 を処理し、末梢血管抵抗ＴＰＲを算出す
る演算制御装置２２と、演算制御装置２２により算出さ
れた末梢血管抵抗ＴＰＲ等を表示する表示器２４とを含
んで構成されている。 【００１１】圧脈波検出プローブ１８は、図２に詳しく
示すように、容器状を成すセンサハウジング２６を収容
するケース２８と、このセンサハウジング２６を、撓骨
動脈１６の幅方向に移動させるためにそのセンサハウジ
ング２６に螺合され且つケース２８の駆動部３０内に設
けられた図示しないモータによって回転駆動されるねじ
軸３２とを備えている。上記ケース２８には装着バンド
３４が取りつけられており、上記容器状を成すセンサハ
ウジング２６の開口端が人体の体表面１４に対向する状
態で装着バンド３４により手首１２に着脱可能に取り付
けられるようになっている。上記センサハウジング２６
の内部には、ダイヤフラム３６を介して圧脈波センサ３
８が相対移動可能かつセンサハウジング２６の開口端か
らの突出し可能に設けられており、これらセンサハウジ
ング２６およびダイヤフラム３６等によって圧力室４０
が形成されている。この圧力室４０内には、空気ポンプ
４２から調圧弁４４を経て圧力空気が供給されるように
なっており、これにより、圧脈波センサ３８は圧力室４
０内の圧力に応じた押圧力で前記体表面１４に押圧され
る。なお、本実施例では、圧脈波センサ３８の押圧力は
圧力室４０内の圧力（単位：mmHg）で示される。 【００１２】上記センサハウジング２６およびダイヤフ
ラム３６は、圧脈波センサ３８を撓骨動脈１６に向かっ
て押圧する押圧装置４６を構成しており、上記ねじ軸３
２および図示しないモータは、圧脈波センサ３８が押圧
される押圧位置をその撓骨動脈１６の幅方向に移動させ
て変更する押圧位置変更装置すなわち幅方向移動装置４
８を構成している。 【００１３】上記圧脈波センサ３８は、たとえば、単結
晶シリコン等から成る半導体チップから成る押圧面５０
に多数の半導体感圧素子（図示せず）が撓骨動脈１６の
幅方向すなわちねじ軸３２と平行な圧脈波センサ３８の
移動方向に０．２mm程度の一定の間隔で配列されて構成
されており、手首１２の体表面１４の撓骨動脈１６上に
押圧されることにより、撓骨動脈１６から発生して体表
面１４に伝達される圧力振動波すなわち圧脈波を検出
し、その圧脈波を表す圧脈波信号ＳＭ2 をＡ／Ｄ変換器
５２を介して演算制御装置２２へ供給する。従って、本
実施例では圧脈波センサ３８が圧脈波検出装置として機
能している。 【００１４】前記心電誘導装置２０は、生体の所定の部
位に貼り着けられる複数の電極５４を介して心筋の活動
電位を示す心電誘導波、所謂心電図を連続的に検出する
ものであり、その心電誘導波を示す信号ＳＭ2 を前記演
算制御装置２２へ供給する。図３は、前記圧脈波センサ
３８により検出された圧脈波信号ＳＭ1 の表す圧脈波、
および心電誘導装置２０により検出された心電誘導信号
ＳＭ2 の表す心電誘導波の一例を示している。 【００１５】前記演算制御装置２２は、ＣＰＵ５６，Ｒ
ＯＭ５８，ＲＡＭ６０，および図示しないＩ／Ｏポート
等を備えた所謂マイクロコンピュータにて構成されてお
り、ＣＰＵ５６は、ＲＯＭ５８に予め記憶されたプログ
ラムに従ってＲＡＭ６０の記憶機能を利用しつつ信号処
理を実行し、駆動部３０に駆動信号を出力して圧脈波セ
ンサ３８の押圧位置を調節するとともに、空気ポンプ４
２および調圧弁４４へ図示しない駆動回路を介して駆動
信号を出力して圧力室４０内の圧力を調節する。 【００１６】すなわち、演算制御装置２２は、押圧装置
４６により圧脈波センサ３８を最適押圧力よりも十分に
低く予め設定された比較的小さな第１押圧値Ｐ1 で押圧
させ、その状態でその圧脈波センサ３８の各圧力検出素
子のうち最大脈波振幅を示すものが、その圧力検出素子
の配列方向において予め設定された中央部に位置するよ
うに押圧位置を調節する。続いて、圧脈波センサ３８の
押圧力を連続的に変化させ、その変化過程で得た圧脈波
に基づいて撓骨動脈１６の血管壁の一部を略平坦とする
ための最適押圧力ＰHDPOを決定し、その最適押圧力Ｐ
HDPOを維持するように調圧弁４４を制御する。 【００１７】そして、演算制御装置２２は、圧脈波セン
サ３８から供給される圧脈波信号ＳＭ1 を、心電誘導装
置２０から供給される心電誘導信号ＳＭ2 とともに、光
磁気ディスク等の外部記憶装置６２に記憶させ、その外
部記憶装置６２に記憶された圧脈波信号ＳＭ1 および心
電誘導信号ＳＭ2 に基づいて末梢血管抵抗ＴＰＲを算出
する。 【００１８】図４は、上記末梢血管抵抗測定装置１０に
おける演算制御装置２２の末梢血管抵抗ＴＰＲ決定機能
の要部を説明する機能ブロック線図である。波形記憶手
段７０は、圧脈波センサ３８が前記最適押圧力ＰHDPOで
撓骨動脈１６を押圧する過程において、その圧脈波セン
サ３８から供給される圧脈波信号ＳＭ1 を、心電誘導信
号ＳＭ2 とともに、外部記憶装置６２に記憶する。 【００１９】一脈波決定手段７２は、上記波形記憶手段
７０により外部記憶装置６２に記憶された心電誘導信号
ＳＭ2 が表す心電誘導波形の周期的に繰り返す所定部位
間、たとえばＲ波−Ｒ波間を、その心電誘導信号ＳＭ2
とともに外部記憶装置６２に記憶された圧脈波信号ＳＭ
1 の一脈波に決定する。このようにして決定された圧脈
波信号ＳＭ1 の一脈波は、図３に示すように一拍毎の最
低圧Ｐmin および最高圧Ｐmax をそれぞれ一点づつ含ん
でいる。 【００２０】圧最高時点決定手段７４は、上記一脈波決
定手段７２により決定された圧脈波信号ＳＭ1 が表す圧
脈波の一脈波毎に、それぞれ最高圧Ｐmax を示す圧最高
時点ｔmax を決定する。 【００２１】脈波正規化手段７６は、脈波毎に異なる脈
圧すなわち振幅を正規化するため、上記圧最高時点決定
手段７４により決定された圧最高時点ｔmax を基準点と
して、それから所定時間（たとえば１８０ｍｓｅｃ）の
圧脈波の脈圧を正規化して、正規化脈波Ｗを決定する。
すなわち、圧最高時点ｔmax の脈圧（振幅）Ｐmax を
「１」とし、上記所定時間後における脈圧Ｐを「０」と
して、その所定時間の圧脈波の脈圧を正規化して、正規
化脈波Ｗとする。なお、上記圧最高時点ｔmax からの所
定時間の圧脈波は、正常血圧若年女性、高血圧高齢男性
等の末梢血管抵抗が異なると考えられる種々の患者の圧
脈波形を比較することにより、最も末梢血管抵抗ＴＰＲ
の影響が現れる部位であると認められた部位である。す
なわち、図５（末梢血管抵抗ＴＰＲの異なる２つの圧脈
波を模式的に示す図）にも示されるように、末梢血管抵
抗ＴＰＲの値が高い場合と低い場合を比較すると、末梢
血管抵抗ＴＰＲの値が高い場合は、圧最高点ｔmax から
の圧脈波の減少は相対的に緩やかなのである。 【００２２】末梢血管抵抗算出手段７８は、予め設定さ
れた関係から、脈波正規化手段７６により正規化された
正規化脈波Ｗに基づいて、生体の末梢血管抵抗ＴＰＲを
算出する。上記予め設定された関係には、たとえば、数
式１に示される関係が用いられる。なお、数式１におい
て、ａ，ｂは、予め実験的に求められた定数であり、た
とえばａ＝１６９０，ｂ＝２４００が用いられ、ｘは変
数である。 【００２３】 【数１】ＴＰＲ＝ａ＋ｂｘ 【００２４】上記数式１の変数ｘは、それぞれ異なる末
梢血管抵抗ＴＰＲを表す複数の正規化脈波Ｗを模式的に
表した複数の入力波形Ｉn と、その入力波形Ｉn に対応
して設定された基準出力値列Ｓn とに基づいて予め学習
されたニューラルネットワークＮＮを用いて算出される
ものである。図５にも示されたように、正規化脈波Ｗに
は末梢血管抵抗ＴＰＲが反映されているので、末梢血管
抵抗ＴＰＲが高い場合を示す正規化脈波Ｗから末梢血管
抵抗ＴＰＲが低い場合を示す正規化脈波Ｗまでのｎ種類
の波形を模式的に表す入力波形Ｉn と、その入力波形Ｉ
n に対応して設定された基準出力値列Ｓn とに基づい
て、正規化脈波Ｗと末梢血管抵抗ＴＰＲとの関係を決定
するのである。この基準出力値列Ｓn は、ニューラルネ
ットワークＮＮの出力層ユニットと同数の数値を一組と
する数列であり、それぞれの基準出力値列Ｓn は、数列
中において最大値を示すものの位置が異なるように設定
されている。 【００２５】図６は、そのニューラルネットワークＮＮ
の一例を示すものであり、１７ユニットαi （ｉ＝１〜
１７）を備える入力層αと、１４ユニットβj （ｊ＝１
〜１４）を備える隠れ層（中間層）βと、１６ユニット
γk （ｋ＝１〜１６）を備える出力層γとから構成され
ている。そして、このニューラルネットワークＮＮは、
出力層ユニットγk と同数の１６種類の入力波形Ｉn お
よび基準出力値列Ｓnとを用いて、よく知られたバック
プロパゲーションアルゴリズムにより学習されている。 【００２６】上記入力波形Ｉn には、予め設定された２
次曲線が用いられる。すなわち、前記所定時間の中点
（すなわち正規化される区間が１８０ｍｓｅｃの場合
は、圧最高時点ｔmax から９０ｍｓｅｃ後）の脈圧Ｐm
を、安静状態の各被験者から求められた正規化脈波Ｗに
おける上限値および下限値に基づいて設定された数式２
から決定し、その点に、脈圧Ｐが「１」となる圧最高時
点ｔmax 、脈圧Ｐが「０」となる前記所定時間後の点を
加えた３点を通る二次曲線が入力波形Ｉn に決定され
る。このようにして決定された入力波形Ｉn は、ｎが大
きくなるほど末梢血管抵抗ＴＰＲが大きい場合の正規化
脈波Ｗを模式的に表している。この入力波形Ｉ n のそれ
ぞれについて、脈圧Ｐが「１」である最高圧時点
ｔmax 、および脈圧Ｐが「０」である前記所定時間後の
点を除いて１０ｍｓｅｃ毎に得られる１７個の脈圧Ｐを
入力層ユニットαi に入力する。基準出力値列Ｓn に
は、出力層ユニットγk と同数の１６個の数列であり、
そのうちの一つが「１」であり他は「０」である数列、
すなわち、Ｓ1 ＝［１，０，０…，０］，Ｓ2 ＝［０，
１，０，…０］，…，Ｓ16＝［０，０，０，…１］が用
いられる。そして、入力波形Ｉn と、それに対応する基
準出力値列Ｓn とを用いて、所定回数、たとえば１００
万回の学習が行なわれたニューラルネットワークＮＮが
末梢血管抵抗算出手段７６に用いられる。 【００２７】 【数２】Ｐ2 ＝（ｎ／２０）＋１／４ 【００２８】そして、このニューラルネットワークＮＮ
の各出力層ユニットγk から出力された出力信号Ｏ
k が、数式３に示す多項式に代入されることにより、前
記数式１の変数ｘが決定される。この数式３の係数は、
前記入力波形Ｉn が表す末梢血管抵抗ＴＰＲの大きさに
応じて係数が決定されているので、入力信号である正規
化脈波Ｗが、末梢血管抵抗ＴＰＲが高い場合のものであ
るほど、変数ｘは大きい値になる。このようにして決定
された変数ｘが前記数式１に代入されることにより、末
梢血管抵抗ＴＰＲが算出される。 【００２９】 【数３】ｘ＝（０／１５）Ｏ1 ＋（１／１５）Ｏ2 …＋
（１５／１５）Ｏ16 【００３０】末梢血管抵抗表示手段８０は、末梢血管抵
抗算出手段７８により算出された末梢血管抵抗ＴＰＲを
表示器２４に表示する。 【００３１】図７および図８は、上記末梢血管抵抗測定
装置１０の演算制御装置２２における末梢血管抵抗ＴＰ
Ｒ決定作動の要部を説明するフローチャートであって、
図７は、圧脈波信号ＳＭ1 および心電誘導信号ＳＭ2 を
記憶する脈波記憶ルーチンであり、図８は、その記憶さ
れた脈波に基づいて末梢血管抵抗ＴＰＲを算出する末梢
血管抵抗算出ルーチンである。 【００３２】図７において、まずステップＳＡ１（以
下、ステップを省略する。）では、最適押圧力ＰHDPOが
決定されたか否かが判断される。このＳＡ１の判断が否
定された場合は、ＳＡ１の判断が繰り返されるが、肯定
された場合は、続く波形記憶手段７０に対応するＳＡ２
において、圧脈波センサ３８の押圧力がＳＡ１で決定さ
れた最適押圧力ＰHDPOに維持されている状態で、圧脈波
センサ３８から供給された圧脈波信号ＳＭ1 が、心電誘
導装置２０から供給された心電誘導信号ＳＭ2 とともに
外部記憶装置６２に記憶される。 【００３３】続くＳＡ３では、信号の記憶を終了するか
否かが判断される。すなわち、上記ＳＡ２において記憶
が開始されてから、予め設定された記憶期間が経過した
か否か、または図示しない停止ボタンが押されたか否か
を判断することにより、上記ＳＡ２における記憶を終了
するか否かが判断される。このＳＡ３の判断が否定され
るうちは、上記ＳＡ２における信号の記憶が継続され、
ＳＡ３の判断が肯定された場合は、本ルーチンは終了さ
せられる。 【００３４】圧脈波信号ＳＭ1 および心電誘導信号ＳＭ
2 の記憶が終了すると、図８に示される末梢血管抵抗算
出ルーチンが実行される。図８において、まず一脈波決
定手段７２に対応するＳＢ１において、外部記憶装置６
２に記憶された圧脈波信号ＳＭ1 が表す圧脈波の一脈波
を決定する。すなわち、圧脈波信号ＳＭ1 とともに記憶
された心電誘導信号ＳＭ2 が表す心電誘導波形のＲ波−
Ｒ波間に検出された圧脈波が一脈波に決定される。 【００３５】次に圧最高時点決定手段７４に対応するＳ
Ｂ２乃至ＳＢ３が実行される。まず、ＳＢ２において、
上記ＳＢ１で決定されたそれぞれの脈波形の微分波形が
求められる。そして、続くＳＢ３では、そのＳＢ２で求
められた微分波形において、正数ピークの後、最初に
「０」となる時点を最高圧Ｐmax を示す圧最高時点ｔma
x に決定する。上記微分波形の正数ピークとは、最低圧
Ｐmin から最高圧Ｐmaxの間に存在する変曲点であるの
で、その後、最初に「０」となる点を最高圧Ｐma x に決
定することで、確実に最高圧Ｐmax を決定できるのであ
る。 【００３６】続くＳＢ４では、上記ＳＢ３で決定された
圧最高時点ｔmax から１８０ｍｓｅｃ間の圧脈波が抽出
され、続く脈波正規化手段７６に対応するＳＢ５では、
ＳＢ４で抽出された圧脈波の脈圧が正規化されて、一脈
波毎に正規化脈波Ｗが決定される。 【００３７】続いて、末梢血管抵抗算出手段７８に対応
するＳＢ６乃至ＳＢ８が実行される。まず、ＳＢ６で
は、前述のように人工的に設定された入力波形Ｉn と基
準出力値列Ｓn とに基づいて予め学習された図６に示さ
れるニューラルネットワークＮＮに、ＳＢ５で決定され
た正規化脈波Ｗからの入力信号が入力されることによ
り、ニューラルネットワークＮＮからの出力信号Ｏk が
決定される。 【００３８】続くＳＢ７では、上記ＳＢ６で決定された
出力信号Ｏk が、前記数式３に代入されることにより変
数ｘが決定され、続くＳＢ８において、その変数ｘが数
式１に代入されることにより、一拍毎の圧脈波に基づい
た末梢血管抵抗ＴＰＲが算出される。 【００３９】続いてＳＢ９において、上記ＳＢ８で算出
された末梢血管抵抗ＴＰＲの、予め設定された所定拍数
分（たとえば１０拍程度）の移動平均ＴＰＲAVが算出さ
れる。そして、続く末梢血管抵抗表示手段８０に対応す
るＳＢ１０では、上記ＳＢ９において算出された末梢血
管抵抗の移動平均ＴＰＲAVが表示器２４にトレンドグラ
フ表示される。図９は、ＳＢ１０において表示されるト
レンドグラフの一例を示す図である。 【００４０】上述のように、本実施例によれば、圧最高
時点決定手段７４（ＳＢ２乃至ＳＢ３）により、圧脈波
センサ３８によって検出された圧脈波形の一脈波中の最
高圧Ｐmax を示す圧最高時点ｔamx が決定され、脈波正
規化手段７６（ＳＢ５）により、その圧最高時点ｔamx
から１８０ｍｓｅｃ後までの圧脈波の脈圧が正規化され
て正規化脈波Ｗが決定され、末梢血管抵抗算出手段７８
（ＳＢ６乃至ＳＢ８）により、その正規化脈波Ｗに基づ
いて、数式１の関係から生体の末梢血管抵抗ＴＰＲが算
出されるので、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗ＴＰＲ
を測定することができる。 【００４１】図１０は、本実施例の末梢血管抵抗測定装
置１０により圧脈波を用いて測定した末梢血管抵抗ＴＰ
Ｒを、Ｓｗａｎ−Ｇａｎｚカテーテルを用いて観血的に
測定した末梢血管抵抗ＴＰＲと比較した図である。図１
０に示されるように、末梢血管抵抗測定装置１０を用い
て測定した末梢血管抵抗ＴＰＲは、観血的に測定した末
梢血管抵抗ＴＰＲと良好な直線的正相関を示す。（ｒ＝
０．８１，ｐ＜０．００１） 【００４２】また、本実施例によれば、末梢血管抵抗算
出手段７８（ＳＢ６乃至ＳＢ８）において用いられる予
め設定された関係は、それぞれ異なる末梢血管抵抗ＴＰ
Ｒを表す複数の正規化脈波Ｗを模式的に表した複数の入
力波形Ｉn と、入力波形Ｉnに対応して設定された基準
出力値列Ｓn とに基づいて予め学習されたニューラルネ
ットワークＮＮを含むものであることから、脈波正規化
手段７６（ＳＢ５）により正規化された正規化脈波Ｗ
と、生体の末梢血管抵抗ＴＰＲとの関係が容易に設定さ
れる利点がある。 【００４３】また、本実施例によれば、一脈波決定手段
７２（ＳＢ１）により、心電誘導波形のＲ波−Ｒ波間が
前記圧脈波形の一脈波に決定されるので、圧最高時点決
定手段７４（ＳＢ２乃至ＳＢ３）により、確実に一脈波
毎の圧最高時点ｔmax が決定できる利点がある。 【００４４】以上、本発明の一実施例を図面に基づいて
詳細に説明したが、本発明はその他の態様においても適
用される。 【００４５】たとえば、前述の実施例において、図８の
末梢血管抵抗算出ルーチンにおいては、一脈波毎に、全
ての脈波について末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されていた
が、所定脈拍おき、または所定時間おきの脈波について
末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されるものであってもよい。 【００４６】また、前述の実施例では、圧脈波信号ＳＭ
1 および心電誘導信号ＳＭ2 は、一旦、外部記憶装置６
２に蓄積され、その蓄積された信号ＳＭ1 、ＳＭ2 に基
づいて、末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されていた。すなわ
ち、オフラインにて末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されてい
たが、必ずしも外部記憶装置６２に蓄積される必要はな
く、演算制御装置２２に供給される圧脈波信号ＳＭ1 お
よび心電誘導信号ＳＭ 2 を直接用いて、オンラインにて
末梢血管抵抗ＴＰＲを算出するものであってもよい。 【００４７】また、前述の実施例では、数式３に代入さ
れる出力信号Ｏk を決定するために用いられるニューラ
ルネットワークＮＮの構成は、１７ユニットを備える入
力層α、１４ユニットを備える隠れ層β、１６ユニット
を備える出力層γから構成されていたが、各層のユニッ
ト数は上記に限定されない。たとえば、中間層βの数
は、１４であってもよい。 【００４８】また、前述の実施例では、撓骨動脈の圧脈
波が用いられていたが、足背動脈や、頸動脈等の他の動
脈から検出される圧脈波が用いられてもよい。 【００４９】なお、本発明はその主旨を逸脱しない範囲
においてその他種々の変更が加えられ得るものである。
抗を非侵襲にて測定する末梢血管抵抗測定装置に関する
ものである。 【０００２】 【従来の技術】血圧の調節機構の研究あるいは循環動態
の研究において末梢血管抵抗を知ることは非常に有用で
ある。従来の末梢血管抵抗測定装置は、Ｓｗａｎ−Ｇａ
ｎｚカテーテルを用いた装置が主であり、カテーテルを
用いて心拍出量を求め、末梢血管抵抗を算出する装置で
あった。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の末
梢血管抵抗測定装置は観血的であり侵襲的である。すな
わち、心臓にカテーテルを挿入することが必要となるた
め、特殊な検査室に備えられたＸ線透視装置が必要であ
る。また、患者にも多大な負担を強い、且つ血管穿刺に
よる感染の危険性もある。さらに、上記従来の末梢血管
抵抗測定装置は、最短でも数十秒毎のデータしか得られ
ないという問題もある。そのため、広範な臨床試験への
応用は制限されていた。 【０００４】本発明は以上のような事情を背景として為
されたものであり、その目的とするところは、非侵襲且
つ連続的に末梢血管抵抗を測定することができる末梢血
管抵抗測定装置を提供することにある。 【０００５】 【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
めの本発明の要旨とするところは、生体の末梢血管抵抗
を非侵襲にて測定する末梢血管抵抗測定装置であって、
前記生体の動脈の圧脈波を非侵襲で連続して検出する圧
脈波検出装置と、その圧脈波検出装置により検出された
圧脈波形の一脈波中の最高圧を示す圧最高時点を決定す
る圧最高時点決定手段と、その圧最高時点決定手段によ
り決定された圧最高時点から所定時間の前記圧脈波形の
脈圧を、その圧最高時点の脈圧が１となりその所定時間
後の脈圧が０となるように正規化することにより正規化
脈波を決定する脈波正規化手段と、それぞれ異なる末梢
血管抵抗を表す複数の前記正規化脈波を模式的に表現し
た複数の入力波形と、その入力波形に対応して設定され
た基準出力値列とに基づいて予め学習されたニューラル
ネットワークと、そのニューラルネットワークを用いて
算出され、そのニューラルネットワークの入力信号であ
る正規化脈波が、末梢血管抵抗が高いものであるほど大
きい値になる変数と前記末梢血管抵抗との予め設定され
た関係から、その脈波正規化手段により正規化された正
規化脈波に基づいて、前記生体の末梢血管抵抗を算出す
る末梢血管抵抗算出手段とを、含むことにある。 【０００６】 【発明の効果】このようにすれば、圧最高時点決定手段
により、圧脈波検出装置によって検出された圧脈波形の
一脈波中の最高圧を示す圧最高時点が決定され、脈波正
規化手段により、その圧最高時点から所定時間の圧脈波
形の脈圧すなわち振幅が正規化されて正規化脈波が決定
され、末梢血管抵抗算出手段により、その正規化脈波に
基づいて、予め設定された関係から生体の末梢血管抵抗
が算出されるので、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗を
測定することができる。 【０００７】 【０００８】 【発明の他の態様】ここで、好適には、前記末梢血管抵
抗測定装置は、前記生体に接触される電極を通してその
生体の心電誘導波形を検出する心電誘導装置と、その心
電誘導波形の周期的に繰り返す所定部位に基づいて前記
圧脈波形の一脈波を決定する一脈波決定手段とをさらに
含むものである。このようにすれば、一脈波決定手段に
より、心電誘導波形の所定部位に基づいて前記圧脈波形
の一脈波が決定されるので、圧最高時点決定手段によ
り、確実に一脈波毎の圧最高時点が決定できる利点があ
る。因みに、圧脈波自体の周期的に繰り返す所定部位に
基づいて一脈波を決定する場合、たとえば、圧脈波の立
ち上がり点に基づいて一脈波を決定する場合は、その圧
脈波の立ち上がり点が不明確であるために、一脈波を正
確に決定できない場合も生じ得るのである。 【０００９】 【発明の好適な実施の形態】以下、本発明の一実施例を
図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本発明が適用
された末梢血管抵抗測定装置１０の構成を説明するブロ
ック図である。 【００１０】図１において、末梢血管抵抗測定装置１０
は、生体の手首１２に装着されて体表面１４上から撓骨
動脈１６を押圧し、その撓骨動脈１６からの圧脈波を検
出して圧脈波信号ＳＭ1 を出力する圧脈波検出プローブ
１８と、心筋の活動電位を示す心電誘導波を検出して、
その心電誘導波を示す心電誘導信号ＳＭ2 を出力する心
電誘導装置２０と、それら圧脈波信号ＳＭ1 および心電
誘導信号ＳＭ2 を処理し、末梢血管抵抗ＴＰＲを算出す
る演算制御装置２２と、演算制御装置２２により算出さ
れた末梢血管抵抗ＴＰＲ等を表示する表示器２４とを含
んで構成されている。 【００１１】圧脈波検出プローブ１８は、図２に詳しく
示すように、容器状を成すセンサハウジング２６を収容
するケース２８と、このセンサハウジング２６を、撓骨
動脈１６の幅方向に移動させるためにそのセンサハウジ
ング２６に螺合され且つケース２８の駆動部３０内に設
けられた図示しないモータによって回転駆動されるねじ
軸３２とを備えている。上記ケース２８には装着バンド
３４が取りつけられており、上記容器状を成すセンサハ
ウジング２６の開口端が人体の体表面１４に対向する状
態で装着バンド３４により手首１２に着脱可能に取り付
けられるようになっている。上記センサハウジング２６
の内部には、ダイヤフラム３６を介して圧脈波センサ３
８が相対移動可能かつセンサハウジング２６の開口端か
らの突出し可能に設けられており、これらセンサハウジ
ング２６およびダイヤフラム３６等によって圧力室４０
が形成されている。この圧力室４０内には、空気ポンプ
４２から調圧弁４４を経て圧力空気が供給されるように
なっており、これにより、圧脈波センサ３８は圧力室４
０内の圧力に応じた押圧力で前記体表面１４に押圧され
る。なお、本実施例では、圧脈波センサ３８の押圧力は
圧力室４０内の圧力（単位：mmHg）で示される。 【００１２】上記センサハウジング２６およびダイヤフ
ラム３６は、圧脈波センサ３８を撓骨動脈１６に向かっ
て押圧する押圧装置４６を構成しており、上記ねじ軸３
２および図示しないモータは、圧脈波センサ３８が押圧
される押圧位置をその撓骨動脈１６の幅方向に移動させ
て変更する押圧位置変更装置すなわち幅方向移動装置４
８を構成している。 【００１３】上記圧脈波センサ３８は、たとえば、単結
晶シリコン等から成る半導体チップから成る押圧面５０
に多数の半導体感圧素子（図示せず）が撓骨動脈１６の
幅方向すなわちねじ軸３２と平行な圧脈波センサ３８の
移動方向に０．２mm程度の一定の間隔で配列されて構成
されており、手首１２の体表面１４の撓骨動脈１６上に
押圧されることにより、撓骨動脈１６から発生して体表
面１４に伝達される圧力振動波すなわち圧脈波を検出
し、その圧脈波を表す圧脈波信号ＳＭ2 をＡ／Ｄ変換器
５２を介して演算制御装置２２へ供給する。従って、本
実施例では圧脈波センサ３８が圧脈波検出装置として機
能している。 【００１４】前記心電誘導装置２０は、生体の所定の部
位に貼り着けられる複数の電極５４を介して心筋の活動
電位を示す心電誘導波、所謂心電図を連続的に検出する
ものであり、その心電誘導波を示す信号ＳＭ2 を前記演
算制御装置２２へ供給する。図３は、前記圧脈波センサ
３８により検出された圧脈波信号ＳＭ1 の表す圧脈波、
および心電誘導装置２０により検出された心電誘導信号
ＳＭ2 の表す心電誘導波の一例を示している。 【００１５】前記演算制御装置２２は、ＣＰＵ５６，Ｒ
ＯＭ５８，ＲＡＭ６０，および図示しないＩ／Ｏポート
等を備えた所謂マイクロコンピュータにて構成されてお
り、ＣＰＵ５６は、ＲＯＭ５８に予め記憶されたプログ
ラムに従ってＲＡＭ６０の記憶機能を利用しつつ信号処
理を実行し、駆動部３０に駆動信号を出力して圧脈波セ
ンサ３８の押圧位置を調節するとともに、空気ポンプ４
２および調圧弁４４へ図示しない駆動回路を介して駆動
信号を出力して圧力室４０内の圧力を調節する。 【００１６】すなわち、演算制御装置２２は、押圧装置
４６により圧脈波センサ３８を最適押圧力よりも十分に
低く予め設定された比較的小さな第１押圧値Ｐ1 で押圧
させ、その状態でその圧脈波センサ３８の各圧力検出素
子のうち最大脈波振幅を示すものが、その圧力検出素子
の配列方向において予め設定された中央部に位置するよ
うに押圧位置を調節する。続いて、圧脈波センサ３８の
押圧力を連続的に変化させ、その変化過程で得た圧脈波
に基づいて撓骨動脈１６の血管壁の一部を略平坦とする
ための最適押圧力ＰHDPOを決定し、その最適押圧力Ｐ
HDPOを維持するように調圧弁４４を制御する。 【００１７】そして、演算制御装置２２は、圧脈波セン
サ３８から供給される圧脈波信号ＳＭ1 を、心電誘導装
置２０から供給される心電誘導信号ＳＭ2 とともに、光
磁気ディスク等の外部記憶装置６２に記憶させ、その外
部記憶装置６２に記憶された圧脈波信号ＳＭ1 および心
電誘導信号ＳＭ2 に基づいて末梢血管抵抗ＴＰＲを算出
する。 【００１８】図４は、上記末梢血管抵抗測定装置１０に
おける演算制御装置２２の末梢血管抵抗ＴＰＲ決定機能
の要部を説明する機能ブロック線図である。波形記憶手
段７０は、圧脈波センサ３８が前記最適押圧力ＰHDPOで
撓骨動脈１６を押圧する過程において、その圧脈波セン
サ３８から供給される圧脈波信号ＳＭ1 を、心電誘導信
号ＳＭ2 とともに、外部記憶装置６２に記憶する。 【００１９】一脈波決定手段７２は、上記波形記憶手段
７０により外部記憶装置６２に記憶された心電誘導信号
ＳＭ2 が表す心電誘導波形の周期的に繰り返す所定部位
間、たとえばＲ波−Ｒ波間を、その心電誘導信号ＳＭ2
とともに外部記憶装置６２に記憶された圧脈波信号ＳＭ
1 の一脈波に決定する。このようにして決定された圧脈
波信号ＳＭ1 の一脈波は、図３に示すように一拍毎の最
低圧Ｐmin および最高圧Ｐmax をそれぞれ一点づつ含ん
でいる。 【００２０】圧最高時点決定手段７４は、上記一脈波決
定手段７２により決定された圧脈波信号ＳＭ1 が表す圧
脈波の一脈波毎に、それぞれ最高圧Ｐmax を示す圧最高
時点ｔmax を決定する。 【００２１】脈波正規化手段７６は、脈波毎に異なる脈
圧すなわち振幅を正規化するため、上記圧最高時点決定
手段７４により決定された圧最高時点ｔmax を基準点と
して、それから所定時間（たとえば１８０ｍｓｅｃ）の
圧脈波の脈圧を正規化して、正規化脈波Ｗを決定する。
すなわち、圧最高時点ｔmax の脈圧（振幅）Ｐmax を
「１」とし、上記所定時間後における脈圧Ｐを「０」と
して、その所定時間の圧脈波の脈圧を正規化して、正規
化脈波Ｗとする。なお、上記圧最高時点ｔmax からの所
定時間の圧脈波は、正常血圧若年女性、高血圧高齢男性
等の末梢血管抵抗が異なると考えられる種々の患者の圧
脈波形を比較することにより、最も末梢血管抵抗ＴＰＲ
の影響が現れる部位であると認められた部位である。す
なわち、図５（末梢血管抵抗ＴＰＲの異なる２つの圧脈
波を模式的に示す図）にも示されるように、末梢血管抵
抗ＴＰＲの値が高い場合と低い場合を比較すると、末梢
血管抵抗ＴＰＲの値が高い場合は、圧最高点ｔmax から
の圧脈波の減少は相対的に緩やかなのである。 【００２２】末梢血管抵抗算出手段７８は、予め設定さ
れた関係から、脈波正規化手段７６により正規化された
正規化脈波Ｗに基づいて、生体の末梢血管抵抗ＴＰＲを
算出する。上記予め設定された関係には、たとえば、数
式１に示される関係が用いられる。なお、数式１におい
て、ａ，ｂは、予め実験的に求められた定数であり、た
とえばａ＝１６９０，ｂ＝２４００が用いられ、ｘは変
数である。 【００２３】 【数１】ＴＰＲ＝ａ＋ｂｘ 【００２４】上記数式１の変数ｘは、それぞれ異なる末
梢血管抵抗ＴＰＲを表す複数の正規化脈波Ｗを模式的に
表した複数の入力波形Ｉn と、その入力波形Ｉn に対応
して設定された基準出力値列Ｓn とに基づいて予め学習
されたニューラルネットワークＮＮを用いて算出される
ものである。図５にも示されたように、正規化脈波Ｗに
は末梢血管抵抗ＴＰＲが反映されているので、末梢血管
抵抗ＴＰＲが高い場合を示す正規化脈波Ｗから末梢血管
抵抗ＴＰＲが低い場合を示す正規化脈波Ｗまでのｎ種類
の波形を模式的に表す入力波形Ｉn と、その入力波形Ｉ
n に対応して設定された基準出力値列Ｓn とに基づい
て、正規化脈波Ｗと末梢血管抵抗ＴＰＲとの関係を決定
するのである。この基準出力値列Ｓn は、ニューラルネ
ットワークＮＮの出力層ユニットと同数の数値を一組と
する数列であり、それぞれの基準出力値列Ｓn は、数列
中において最大値を示すものの位置が異なるように設定
されている。 【００２５】図６は、そのニューラルネットワークＮＮ
の一例を示すものであり、１７ユニットαi （ｉ＝１〜
１７）を備える入力層αと、１４ユニットβj （ｊ＝１
〜１４）を備える隠れ層（中間層）βと、１６ユニット
γk （ｋ＝１〜１６）を備える出力層γとから構成され
ている。そして、このニューラルネットワークＮＮは、
出力層ユニットγk と同数の１６種類の入力波形Ｉn お
よび基準出力値列Ｓnとを用いて、よく知られたバック
プロパゲーションアルゴリズムにより学習されている。 【００２６】上記入力波形Ｉn には、予め設定された２
次曲線が用いられる。すなわち、前記所定時間の中点
（すなわち正規化される区間が１８０ｍｓｅｃの場合
は、圧最高時点ｔmax から９０ｍｓｅｃ後）の脈圧Ｐm
を、安静状態の各被験者から求められた正規化脈波Ｗに
おける上限値および下限値に基づいて設定された数式２
から決定し、その点に、脈圧Ｐが「１」となる圧最高時
点ｔmax 、脈圧Ｐが「０」となる前記所定時間後の点を
加えた３点を通る二次曲線が入力波形Ｉn に決定され
る。このようにして決定された入力波形Ｉn は、ｎが大
きくなるほど末梢血管抵抗ＴＰＲが大きい場合の正規化
脈波Ｗを模式的に表している。この入力波形Ｉ n のそれ
ぞれについて、脈圧Ｐが「１」である最高圧時点
ｔmax 、および脈圧Ｐが「０」である前記所定時間後の
点を除いて１０ｍｓｅｃ毎に得られる１７個の脈圧Ｐを
入力層ユニットαi に入力する。基準出力値列Ｓn に
は、出力層ユニットγk と同数の１６個の数列であり、
そのうちの一つが「１」であり他は「０」である数列、
すなわち、Ｓ1 ＝［１，０，０…，０］，Ｓ2 ＝［０，
１，０，…０］，…，Ｓ16＝［０，０，０，…１］が用
いられる。そして、入力波形Ｉn と、それに対応する基
準出力値列Ｓn とを用いて、所定回数、たとえば１００
万回の学習が行なわれたニューラルネットワークＮＮが
末梢血管抵抗算出手段７６に用いられる。 【００２７】 【数２】Ｐ2 ＝（ｎ／２０）＋１／４ 【００２８】そして、このニューラルネットワークＮＮ
の各出力層ユニットγk から出力された出力信号Ｏ
k が、数式３に示す多項式に代入されることにより、前
記数式１の変数ｘが決定される。この数式３の係数は、
前記入力波形Ｉn が表す末梢血管抵抗ＴＰＲの大きさに
応じて係数が決定されているので、入力信号である正規
化脈波Ｗが、末梢血管抵抗ＴＰＲが高い場合のものであ
るほど、変数ｘは大きい値になる。このようにして決定
された変数ｘが前記数式１に代入されることにより、末
梢血管抵抗ＴＰＲが算出される。 【００２９】 【数３】ｘ＝（０／１５）Ｏ1 ＋（１／１５）Ｏ2 …＋
（１５／１５）Ｏ16 【００３０】末梢血管抵抗表示手段８０は、末梢血管抵
抗算出手段７８により算出された末梢血管抵抗ＴＰＲを
表示器２４に表示する。 【００３１】図７および図８は、上記末梢血管抵抗測定
装置１０の演算制御装置２２における末梢血管抵抗ＴＰ
Ｒ決定作動の要部を説明するフローチャートであって、
図７は、圧脈波信号ＳＭ1 および心電誘導信号ＳＭ2 を
記憶する脈波記憶ルーチンであり、図８は、その記憶さ
れた脈波に基づいて末梢血管抵抗ＴＰＲを算出する末梢
血管抵抗算出ルーチンである。 【００３２】図７において、まずステップＳＡ１（以
下、ステップを省略する。）では、最適押圧力ＰHDPOが
決定されたか否かが判断される。このＳＡ１の判断が否
定された場合は、ＳＡ１の判断が繰り返されるが、肯定
された場合は、続く波形記憶手段７０に対応するＳＡ２
において、圧脈波センサ３８の押圧力がＳＡ１で決定さ
れた最適押圧力ＰHDPOに維持されている状態で、圧脈波
センサ３８から供給された圧脈波信号ＳＭ1 が、心電誘
導装置２０から供給された心電誘導信号ＳＭ2 とともに
外部記憶装置６２に記憶される。 【００３３】続くＳＡ３では、信号の記憶を終了するか
否かが判断される。すなわち、上記ＳＡ２において記憶
が開始されてから、予め設定された記憶期間が経過した
か否か、または図示しない停止ボタンが押されたか否か
を判断することにより、上記ＳＡ２における記憶を終了
するか否かが判断される。このＳＡ３の判断が否定され
るうちは、上記ＳＡ２における信号の記憶が継続され、
ＳＡ３の判断が肯定された場合は、本ルーチンは終了さ
せられる。 【００３４】圧脈波信号ＳＭ1 および心電誘導信号ＳＭ
2 の記憶が終了すると、図８に示される末梢血管抵抗算
出ルーチンが実行される。図８において、まず一脈波決
定手段７２に対応するＳＢ１において、外部記憶装置６
２に記憶された圧脈波信号ＳＭ1 が表す圧脈波の一脈波
を決定する。すなわち、圧脈波信号ＳＭ1 とともに記憶
された心電誘導信号ＳＭ2 が表す心電誘導波形のＲ波−
Ｒ波間に検出された圧脈波が一脈波に決定される。 【００３５】次に圧最高時点決定手段７４に対応するＳ
Ｂ２乃至ＳＢ３が実行される。まず、ＳＢ２において、
上記ＳＢ１で決定されたそれぞれの脈波形の微分波形が
求められる。そして、続くＳＢ３では、そのＳＢ２で求
められた微分波形において、正数ピークの後、最初に
「０」となる時点を最高圧Ｐmax を示す圧最高時点ｔma
x に決定する。上記微分波形の正数ピークとは、最低圧
Ｐmin から最高圧Ｐmaxの間に存在する変曲点であるの
で、その後、最初に「０」となる点を最高圧Ｐma x に決
定することで、確実に最高圧Ｐmax を決定できるのであ
る。 【００３６】続くＳＢ４では、上記ＳＢ３で決定された
圧最高時点ｔmax から１８０ｍｓｅｃ間の圧脈波が抽出
され、続く脈波正規化手段７６に対応するＳＢ５では、
ＳＢ４で抽出された圧脈波の脈圧が正規化されて、一脈
波毎に正規化脈波Ｗが決定される。 【００３７】続いて、末梢血管抵抗算出手段７８に対応
するＳＢ６乃至ＳＢ８が実行される。まず、ＳＢ６で
は、前述のように人工的に設定された入力波形Ｉn と基
準出力値列Ｓn とに基づいて予め学習された図６に示さ
れるニューラルネットワークＮＮに、ＳＢ５で決定され
た正規化脈波Ｗからの入力信号が入力されることによ
り、ニューラルネットワークＮＮからの出力信号Ｏk が
決定される。 【００３８】続くＳＢ７では、上記ＳＢ６で決定された
出力信号Ｏk が、前記数式３に代入されることにより変
数ｘが決定され、続くＳＢ８において、その変数ｘが数
式１に代入されることにより、一拍毎の圧脈波に基づい
た末梢血管抵抗ＴＰＲが算出される。 【００３９】続いてＳＢ９において、上記ＳＢ８で算出
された末梢血管抵抗ＴＰＲの、予め設定された所定拍数
分（たとえば１０拍程度）の移動平均ＴＰＲAVが算出さ
れる。そして、続く末梢血管抵抗表示手段８０に対応す
るＳＢ１０では、上記ＳＢ９において算出された末梢血
管抵抗の移動平均ＴＰＲAVが表示器２４にトレンドグラ
フ表示される。図９は、ＳＢ１０において表示されるト
レンドグラフの一例を示す図である。 【００４０】上述のように、本実施例によれば、圧最高
時点決定手段７４（ＳＢ２乃至ＳＢ３）により、圧脈波
センサ３８によって検出された圧脈波形の一脈波中の最
高圧Ｐmax を示す圧最高時点ｔamx が決定され、脈波正
規化手段７６（ＳＢ５）により、その圧最高時点ｔamx
から１８０ｍｓｅｃ後までの圧脈波の脈圧が正規化され
て正規化脈波Ｗが決定され、末梢血管抵抗算出手段７８
（ＳＢ６乃至ＳＢ８）により、その正規化脈波Ｗに基づ
いて、数式１の関係から生体の末梢血管抵抗ＴＰＲが算
出されるので、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗ＴＰＲ
を測定することができる。 【００４１】図１０は、本実施例の末梢血管抵抗測定装
置１０により圧脈波を用いて測定した末梢血管抵抗ＴＰ
Ｒを、Ｓｗａｎ−Ｇａｎｚカテーテルを用いて観血的に
測定した末梢血管抵抗ＴＰＲと比較した図である。図１
０に示されるように、末梢血管抵抗測定装置１０を用い
て測定した末梢血管抵抗ＴＰＲは、観血的に測定した末
梢血管抵抗ＴＰＲと良好な直線的正相関を示す。（ｒ＝
０．８１，ｐ＜０．００１） 【００４２】また、本実施例によれば、末梢血管抵抗算
出手段７８（ＳＢ６乃至ＳＢ８）において用いられる予
め設定された関係は、それぞれ異なる末梢血管抵抗ＴＰ
Ｒを表す複数の正規化脈波Ｗを模式的に表した複数の入
力波形Ｉn と、入力波形Ｉnに対応して設定された基準
出力値列Ｓn とに基づいて予め学習されたニューラルネ
ットワークＮＮを含むものであることから、脈波正規化
手段７６（ＳＢ５）により正規化された正規化脈波Ｗ
と、生体の末梢血管抵抗ＴＰＲとの関係が容易に設定さ
れる利点がある。 【００４３】また、本実施例によれば、一脈波決定手段
７２（ＳＢ１）により、心電誘導波形のＲ波−Ｒ波間が
前記圧脈波形の一脈波に決定されるので、圧最高時点決
定手段７４（ＳＢ２乃至ＳＢ３）により、確実に一脈波
毎の圧最高時点ｔmax が決定できる利点がある。 【００４４】以上、本発明の一実施例を図面に基づいて
詳細に説明したが、本発明はその他の態様においても適
用される。 【００４５】たとえば、前述の実施例において、図８の
末梢血管抵抗算出ルーチンにおいては、一脈波毎に、全
ての脈波について末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されていた
が、所定脈拍おき、または所定時間おきの脈波について
末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されるものであってもよい。 【００４６】また、前述の実施例では、圧脈波信号ＳＭ
1 および心電誘導信号ＳＭ2 は、一旦、外部記憶装置６
２に蓄積され、その蓄積された信号ＳＭ1 、ＳＭ2 に基
づいて、末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されていた。すなわ
ち、オフラインにて末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されてい
たが、必ずしも外部記憶装置６２に蓄積される必要はな
く、演算制御装置２２に供給される圧脈波信号ＳＭ1 お
よび心電誘導信号ＳＭ 2 を直接用いて、オンラインにて
末梢血管抵抗ＴＰＲを算出するものであってもよい。 【００４７】また、前述の実施例では、数式３に代入さ
れる出力信号Ｏk を決定するために用いられるニューラ
ルネットワークＮＮの構成は、１７ユニットを備える入
力層α、１４ユニットを備える隠れ層β、１６ユニット
を備える出力層γから構成されていたが、各層のユニッ
ト数は上記に限定されない。たとえば、中間層βの数
は、１４であってもよい。 【００４８】また、前述の実施例では、撓骨動脈の圧脈
波が用いられていたが、足背動脈や、頸動脈等の他の動
脈から検出される圧脈波が用いられてもよい。 【００４９】なお、本発明はその主旨を逸脱しない範囲
においてその他種々の変更が加えられ得るものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である末梢血管抵抗測定装置
の回路構成を説明するブロック線図である。 【図２】図１の実施例の圧脈波検出プローブを一部を切
り欠いて説明する拡大図である。 【図３】図１の実施例の圧脈波センサにより検出される
圧脈波および心電誘導装置により検出される心電誘導波
を例示する図である。 【図４】図１の実施例における演算制御装置の末梢血管
抵抗決定機能の要部を説明する機能ブロック線図であ
る。 【図５】末梢血管抵抗の異なる２つの圧脈波を模式的に
示す図である。 【図６】末梢血管抵抗算出手段において用いられるニュ
ーラルネットワークの構成の一例を示す図である。成の
一例を説明する図である。 【図７】図１の実施例の制御装置における末梢血管抵抗
決定作動の要部を説明するフローチャートであって、脈
波記憶ルーチンである。 【図８】図１の実施例の制御装置における末梢血管抵抗
決定作動の要部を説明するフローチャートであって、末
梢血管抵抗算出ルーチンである。 【図９】図１の実施例において求められた末梢血管抵抗
が表示器にトレンド表示された例を示す図である。 【図１０】図１の実施例の末梢血管抵抗測定装置により
圧脈波を用いて測定された末梢血管抵抗と、観血的に測
定された末梢血管抵抗を比較する図である。 【符号の説明】 １０：末梢血管抵抗測定装置 ２０：心電誘導装置 ３８：圧脈波センサ（圧脈波検出装置） ７２：一脈波決定手段 ７４：圧最高時点決定手段 ７６：脈波正規化手段 ７８：末梢血管抵抗算出手段
の回路構成を説明するブロック線図である。 【図２】図１の実施例の圧脈波検出プローブを一部を切
り欠いて説明する拡大図である。 【図３】図１の実施例の圧脈波センサにより検出される
圧脈波および心電誘導装置により検出される心電誘導波
を例示する図である。 【図４】図１の実施例における演算制御装置の末梢血管
抵抗決定機能の要部を説明する機能ブロック線図であ
る。 【図５】末梢血管抵抗の異なる２つの圧脈波を模式的に
示す図である。 【図６】末梢血管抵抗算出手段において用いられるニュ
ーラルネットワークの構成の一例を示す図である。成の
一例を説明する図である。 【図７】図１の実施例の制御装置における末梢血管抵抗
決定作動の要部を説明するフローチャートであって、脈
波記憶ルーチンである。 【図８】図１の実施例の制御装置における末梢血管抵抗
決定作動の要部を説明するフローチャートであって、末
梢血管抵抗算出ルーチンである。 【図９】図１の実施例において求められた末梢血管抵抗
が表示器にトレンド表示された例を示す図である。 【図１０】図１の実施例の末梢血管抵抗測定装置により
圧脈波を用いて測定された末梢血管抵抗と、観血的に測
定された末梢血管抵抗を比較する図である。 【符号の説明】 １０：末梢血管抵抗測定装置 ２０：心電誘導装置 ３８：圧脈波センサ（圧脈波検出装置） ７２：一脈波決定手段 ７４：圧最高時点決定手段 ７６：脈波正規化手段 ７８：末梢血管抵抗算出手段
─────────────────────────────────────────────────────
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(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
A61B 5/02
A61B 5/0245
A61B 5/0402
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】 生体の末梢血管抵抗を非侵襲にて測定す
る末梢血管抵抗測定装置であって、 前記生体の動脈の圧脈波を非侵襲で連続して検出する圧
脈波検出装置と、 該圧脈波検出装置により検出された圧脈波形の一脈波中
の最高圧を示す圧最高時点を決定する圧最高時点決定手
段と、 該圧最高時点決定手段により決定された圧最高時点から
所定時間の前記圧脈波形の脈圧を、該圧最高時点の脈圧
が１となり該所定時間後の脈圧が０となるように正規化
することにより正規化脈波を決定する脈波正規化手段
と、それぞれ異なる末梢血管抵抗を表す複数の前記正規化脈
波を模式的に表現した複数の入力波形と、該入力波形に
対応して設定された基準出力値列とに基づいて予め学習
されたニューラルネットワークと、 該ニューラルネットワークを用いて算出され、該ニュー
ラルネットワークの入力信号である正規化脈波が、末梢
血管抵抗が高いものであるほど大きい値になる変数と前
記末梢血管抵抗との 予め設定された関係から、該脈波正
規化手段により正規化された正規化脈波に基づいて、前
記生体の末梢血管抵抗を算出する末梢血管抵抗算出手段
とを、含むことを特徴とする末梢血管抵抗測定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07809999A JP3530889B2 (ja) | 1999-03-23 | 1999-03-23 | 末梢血管抵抗測定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07809999A JP3530889B2 (ja) | 1999-03-23 | 1999-03-23 | 末梢血管抵抗測定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000271099A JP2000271099A (ja) | 2000-10-03 |
| JP3530889B2 true JP3530889B2 (ja) | 2004-05-24 |
Family
ID=13652436
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07809999A Expired - Fee Related JP3530889B2 (ja) | 1999-03-23 | 1999-03-23 | 末梢血管抵抗測定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3530889B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2496411C2 (ru) * | 2008-02-27 | 2013-10-27 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Гемодинамические мониторы и устройства тревожной сигнализации |
| CN110279404B (zh) * | 2019-06-17 | 2020-07-28 | 清华大学 | 一种脉搏波采集装置及方法 |
-
1999
- 1999-03-23 JP JP07809999A patent/JP3530889B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000271099A (ja) | 2000-10-03 |
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