JP3721743B2 - Cardiac function diagnostic device - Google Patents

Description

【０００６】
なお、この式（１）において、Ａ₁は脈波における基本波成分の振幅であり、Ａ₂、Ａ₃、……、Ａ_nはそれぞれ脈波の第２次、第３次、第ｎ次調波成分における振幅である。
したがって、被験者の脈波波形を検出し、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を施して振幅Ａ₁〜Ａ_nをそれぞれ求めて歪率ｄを算出すれば、図２８に示した相関関係により脈波波形の形状を定量的に特定することが可能となり、被験者の心機能状態を診断することが可能となる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術においては、脈波波形の形状と心機能状態との関係を述べたにとどまり、脈波波形のうちどの部分が歪率に影響を与えるかについは判明していなかった。したがって、脈波波形の歪率を求めるにあたっては、脈波波形の１周期分以上をＦＦＴ処理などして、基本波および各次高調波成分の振幅の大きさを求める必要があり、この結果、必然的に、心機能の診断には、高い処理能力が要求されるといった問題があった。この問題は、特に、診断装置を小型化・軽量化する場合に顕著となる。
【０００８】
本発明は、上記問題鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、脈波波形の１周期分以上を処理することのなく、簡易な構成により、心機能の状態を診断することが可能な心機能診断装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明にあっては、生体から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形から心臓の拡張期を特定する拡張期特定手段と、前記脈波波形のうち、前記拡張期特定手段により特定された拡張期に相当する脈波波形を解析し、当該拡張期に相当する脈波波形の起伏の有無あるいは起伏の大きさを、当該波形を規定する指標として算出する解析手段と、当該起伏の有無あるいは起伏の大きさにより、当該生体の心機能状態を評価する評価手段とを具備することを特徴としている。
【００１０】
【発明の実施の形態】
＜１：第１実施形態＞
はじめに、本発明の第１実施形態に係る心機能診断装置について説明する。
【００１１】
＜１−１：第１実施形態の理論的根拠＞
言うまでもなく、心臓は、収縮拡張を繰り返すことによって血液を駆出している。ここで、１サイクルの収縮拡張によって心臓から血液が流れ出る時間は、駆出時間と呼ばれる。この駆出時間は、運動等により単位時間当たりの心臓の収縮回数である拍数が高くなると、アドレナリンなどのカテコールアミンが放出される結果、短くなる傾向にある。これは、心筋の収縮力が増大していることを意味する。
また、この駆出時間が長くなるにつれて、１サイクルの収縮拡張によって心臓から流出する拍出量が大きくなる傾向にある。
さて、人が運動等すると、心筋や骨格筋などに酸素を多く供給する必要から、拍数と拍出量との積、すなわち、単位時間あたりに心臓から送り出される血液流量は増加する。ここで、拍数が増加する結果、駆出時間は短くなるので、拍出量は逆に小さくなる。ただし、拍数の増加率は拍出量の減少率を上回るため、拍数と拍出量との積は、全体的にみれば増加することになる。
【００１２】
次に、心臓の動きと血圧波形との関係について説明する。図１５（ａ）は、心電波形を示すものであり、一般に、図におけるＲ点からＴ波の終点Ｕまでが心室収縮期と言われ、これが上記駆出時間に相当するものである。また、Ｕ点から次のＲ点までが心室拡張期であると言われている。ここで、心室収縮期において、心室の収縮は一様に発生するのではなく、外側から内側に収縮が進行するにつれてゆっくりとなる。このため、心臓直後における大動脈起始部での血圧波形は、同図（ｂ）に示すように、大動脈弁解放から閉鎖までの心室収縮期において、上に凸の形状となる。
【００１３】
このような大動脈起始部での血圧波形が、末梢部（橈骨動脈）においてどのような波形となるかについての一例を同図（ｃ）に示す。すなわち、同図（ｃ）は、抹消部での脈波波形の一例を示すものである。このような形状となるのは、まず、心臓からの血液の拍出により駆出波と呼ばれる第１波が生じ、続いて、心臓に近い血管分岐部分での反射に起因して退潮波と呼ばれる第２波が生じ、この後、大動脈弁閉鎖に伴う切痕が生じて、切痕波と呼ばれる第３波が現れる、と考えられている。
したがって、脈波波形においては、最も血圧値の低い点から切痕までが心室収縮期に相当し、切痕から次のサイクルにおいて最も血圧値の低い点までが心室拡張期に相当することになる。
ここで、脈波波形において大動脈弁解放に相当する点は、血圧値の最小極小点であり、脈波波形において大動脈弁閉鎖に相当する点は、時系列的にみれば、当該最小極小点から第３番目に現れる極小点であり、また、血圧値の大小でみれば、当該最小極小点から第２番目の極小点である。
なお、同図（ｃ）に示す脈波波形は、実際には、同図（ｂ）に示す大動脈血圧波形に対して時間的に遅れるが、ここでは説明のため、この時間遅れを無視し、位相を揃えている。
【００１４】
次に、同図（ｃ）に示した脈波波形について検討してみる。被験者の末梢部で検出される脈波波形は、いわば、拍動性のポンプたる心臓と導管たる血管系とからなる閉鎖系を経た血液の圧力波であるため、第１に、心臓のポンプ機能、すなわち、心機能状態によって規定されるほか、第２に、血管径や、血管の収縮・伸展、血液粘性抵抗などの影響を受ける。このため、脈波波形を検出して解析すれば、当該被験者の動脈系の状態のほか、心機能状態を評価することができる、と考えられる。
【００１５】
ここで、脈波波形のうち、どの部分を解析するかについて検討してみる。
まず、本願発明者は、脈波波形について、その形状の特徴を定める波形パラメータを、図１６で示されるように定めた。すなわち、波形パラメータを、
▲１▼脈波波形の血圧値が最小であって１拍の立ち上がりピーク点Ｐ０（最小極小点）から、次の拍の立ち上がりピーク点Ｐ６までの時間ｔ₆、
▲２▼脈波波形において順次現れるピーク点（極大点および極小点）Ｐ１〜Ｐ５の血圧値（差）ｙ₁〜ｙ₅、および、
▲３▼脈波開始時点のピーク点Ｐ０（最小極小点）から、上記各ピーク点Ｐ１〜Ｐ５が現れるまでの経過時間ｔ₁〜ｔ₅
として定めた。なお、この場合、ｙ₁〜ｙ₅は、それぞれピーク点Ｐ０の血圧値を基準とした相対的な血圧値を示すことになる。
【００１６】
そして、本願発明者は、２２歳〜４６歳までの健常な成人７４名に対して脈波を実際に検出し、これらの波形パラメータをそれぞれ求める一方、当該脈波波形を、前述のPCT/JP96/01254と同様に、ＦＦＴ処理して上記式（１）を用いて当該脈波波形の歪率ｄを求めた。
【００１７】
そして、本願発明者は、求めた歪率ｄと各波形パラメータ単体やこれらの差等との相関関係を個別に検討した結果、歪率ｄは、切痕波の切痕からの振幅である血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）に対し、相関係数（Ｒ²）が０．７７という高い相関関係を有することが判明した。この相関関係を図１７に示す。
したがって、血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）を求めるのに必要な構成を採用すれば、これとの相関関係により歪率ｄが求められ、さらに、この歪率ｄから当該脈波波形の形状が特定でき、この形状から心機能を診断することが可能となる。
【００１８】
一方、本願発明者は、拍数についても、各波形パラメータ単体やこれらの差等との個別的な相関関係を検討した。この結果、拍数は、心室拡張期に相当する期間（ｔ₆-ｔ₄）に対して、相関係数（Ｒ²）が０．９２という高い相関関係を有することも判明した。このため、期間（ｔ₆-ｔ₄）を求めるのに必要な構成を採用すれば、これとの相関関係により拍数が求めることが可能となる。なお、拍数については、積極的に心機能評価の判断材料として用いても良いし、後述するような前提にあれば、検出しない構成としても良い。
【００１９】
＜１−２：第１実施形態の機能構成＞
本実施形態に係る心機能診断装置は、以上のような理論的根拠に基づいて構成されるものであり、被験者から検出した脈波波形を解析して血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）を求め、その値から歪率ｄを介して、その脈波波形の形状を特定する一方、脈波波形の解析により心室拡張期に相当する期間（ｔ₆-ｔ₄）を求めて、その期間から拍数を算出した後、特定した脈波波形の形状と算出した拍数とから当該被験者の心機能を総合的に診断するものである。
【００２０】
図１に、本実施形態に係る心機能診断装置の機能構成を示すブロック図を示す。
この図において、脈波検出部１０は、例えば、被験者の末梢部（例えば、橈骨動脈）における脈波波形を検出して、その検出信号をＭＨとして体動除去部３０に出力するものである。
一方、体動検出部２０は、例えば、加速度センサなどから構成され、被験者の体の動きを検出して、その検出信号を信号ＴＨとして波形処理部２１に出力するものである。波形処理部２１は、ローパスフィルタ等で構成され、体動検出部２０から出力される信号ＴＨを波形整形処理して、体動成分を示す信号ＭＨtとして出力するものである。体動除去部３０は、脈波検出部１０による信号ＭＨから体動成分を示す信号ＭＨtを減算して、脈波成分を示す信号ＭＨ’として出力するものである。
【００２１】
本実施形態にかかる心機能診断装置は、被験者から検出した脈波波形を処理するものであるが、被験者がなんらかの動きを伴っている場合、脈波検出部１０により検出された信号ＭＨには、脈波成分を示す信号ＭＨ’のほか、被験者の体動成分を示す信号ＭＨtも重畳されることになる。このため、ＭＨ＝ＭＨt＋ＭＨ’となり、脈波検出部１０から出力される信号ＭＨは、被験者の脈波波形を正確に示すものではない。
【００２２】
一方、血流は血管や組織などの影響を受けるので、信号ＭＨに含まれる体動成分ＭＨtは、被験者の体動を示す信号ＴＨそのものではなく、それを鈍らせたものになると考えられる。
このため、被験者の体動を直接的に示す体動検出部２０による信号ＴＨを波形処理部２１によって波形整形して、体動成分を示す信号ＭＨtとして用い、これを、脈波検出部１０による信号ＭＨから減算し、これにより体動の影響を除去して、脈波成分を示す信号ＭＨ’として出力しているのである。なお、波形処理部２１におけるローパスフィルタの形式や、段数、定数などは、実際に測定したデータから定められる。
【００２３】
次に、ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波成分を示す信号ＭＨ’について、波形パラメータに関するピーク点Ｐ０〜Ｐ６の各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を抽出して、図１６に示した波形パラメータを求めるとともに、これらの波形パラメータから血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）および期間（ｔ₆-ｔ₄）をそれぞれ算出するものである。なお、ピーク点抽出・波形解析部４０の詳細構成およびピーク情報の内容については、後述することとする。
また、ピーク点抽出・波形解析部４０は、血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）および期間（ｔ₆-ｔ₄）を求めるにあたって、ピーク点Ｐ０およびＰ４を特定するが、このことは、必然的に心室収縮期および心室拡張期を特定することを意味する。すなわち、ピーク点Ｐ０は駆出波の立ち上がり開始点に相当するから、これを求めることは、心室収縮期の始点（心室拡張期の終点）を特定することを意味し、また、ピーク点Ｐ４は大動脈弁閉鎖に伴う切痕に相当するから、心室収縮期の終点（心室拡張期の始点）を特定することを意味する。したがって、ピーク点抽出・波形解析部４０は、必然的に心室収縮期および心室拡張期を特定する機能も有する。
【００２４】
さて、歪率変換テーブル５０は、図１７に示す相関関係を予め記憶して、ピーク点抽出・波形解析部４０により求められた血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）を歪率ｄに変換するものである。拍数変換テーブル６０は、期間（ｔ₆-ｔ₄）と拍数との相関関係を予め記憶して、ピーク点抽出・波形解析部４０に求められた期間（ｔ₆-ｔ₄）を拍数に変換するものである。
なお、拍数を直接的あるいは正確に求めるのであれば、ピーク点抽出・波形解析部４０によって時間ｔ₆を求めて、この換算値から算出すれば良い。
【００２５】
診断部７０は、歪率ｄを主として脈波波形の形状を特定し、被験者の心機能を診断するものである。具体的には、拍数が安静状態の値である場合、前述のPCT/JP96/01254によれば、歪率ｄと脈波波形の形状とには図２８に示した関係があるから、この関係を用いて診断部７０は、歪率ｄにより脈波波形の形状を特定する。ただし、拍数が高くなるにつれて歪率ｄが低下する傾向があるので、診断部７０は、拍数を従として脈波波形の形状を特定する。なお、診断部７０は、拍数がしきい値以上であって、かつ、体動検出部２０による信号ＴＨによって安静状態にあると判断される場合、当該被験者が精神的な緊張状態にあるかと診断しても良い。
診断内容記憶部８０は、脈波波形の形状の各々に対応して診断内容を予め記憶する一方、診断部７０により特定された形状の診断内容を出力するものである。ここで、診断内容記憶部８０は、例えば、脈波波形の形状が「滑脈」に対しては「平常である」旨を、また「平脈」に対しては「血流状態が異常である」旨を、さらに「弦脈」に対しては「血管壁の弾力が減少している」旨を示すメッセージデータ等をそれぞれ記憶する。
告知部９０は、診断内容記憶部８０の診断内容を表示あるいは音声等により外部に出力するものである。
【００２６】
＜１−２−１：ピーク点抽出・波形解析部の詳細構成＞
ここで、ピーク点抽出・波形解析部４０の詳細について説明する。図２は、その詳細構成を示すブロック図である。
図において、マイクロコンピュータ４０１は、各構成部分を制御するものであり、内部に図示しないレジスタを有する。
波形メモリ４０２は、ＲＡＭ等によって構成され、Ａ／Ｄ変換器４０３およびローパスフィルタ４０４を介して供給される信号ＭＨ’の値、すなわち、脈波成分を示す信号の波形値Ｗを順次記憶する。
波形値アドレスカウンタ４０５は、マイクロコンピュータ４０１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、サンプリングクロックφをカウントし、そのカウント結果を、波形値Ｗの波形値アドレスＡＤＲ１（書込アドレス）として出力するものである。この波形値アドレスＡＤＲ１は、マイクロコンピュータ４０１により監視される。
また、セレクタ４０６は、波形メモリ４０２へのアドレスを選択するものであり、マイクロコンピュータ４０１によってセレクト信号Ｓ１が出力されていない場合、波形値アドレスカウンタ４０５によって出力される波形値アドレスＡＤＲ１を選択する一方、セレクト信号Ｓ１が出力されている場合、マイクロコンピュータ４０１によって出力される読出アドレスＡＤＲ４を選択する。
【００２７】
一方、微分回路４１１は、ローパスフィルタ４０４から順次出力される波形値Ｗを時間微分して出力する。
零クロス検出回路４１２は、波形値Ｗが極大値または極小値となることによって波形値Ｗの時間微分がゼロとなった場合に、零クロス検出パルスＺを出力するものである。さらに詳述すると、零クロス検出回路４１２は、図１６に示した波形パラメータのピーク点Ｐ０〜Ｐ６を検出するために設けられた回路であり、これらのピーク点に対応した波形値Ｗが入力された場合に零クロス検出パルスＺを出力する。
【００２８】
次に、ピークアドレスカウンタ４１３は、マイクロコンピュータ４０１によって波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、零クロス検出パルスＺをカウントし、そのカウント結果をピークアドレスＡＤＲ２として出力するものである。
移動平均算出回路４１４は、現時点までに微分回路４１１によって出力された波形値Ｗの時間微分値を過去所定個数分だけ蓄積して、その平均値を算出し、その結果を現時点に至るまでの脈波の傾斜を表す傾斜情報ＳＬＰとして出力するものである。
【００２９】
ピーク情報メモリ４１５は、図３に示すピーク情報を記憶するために設けられたものであり、その内容の詳細については次の通りである。
▲１▼波形値アドレスＡＤＲ１
ローパスフィルタ４０４から出力される波形値Ｗが極大値または極小値となった時点において、波形値アドレスカウンタ４０５から出力されている波形値アドレスである。換言すれば、波形メモリ４０２にて、極大値または極小値に相当する波形値Ｗが書き込まれたアドレスである。
▲２▼ピーク種別Ｂ／Ｔ
上記波形値アドレスＡＤＲ１に書き込まれた波形値Ｗが極大値Ｔ（Top）であるか極小値Ｂ（Bottom）であるかを示す情報である。
▲３▼波形値Ｗ
上記極大値または極小値に相当する波形値である。
▲４▼ストローク情報ＳＴＲＫ
直前のピーク値から当該ピーク値に至るまでの波形値の変化分である。
▲５▼傾斜情報ＳＬＰ
当該ピーク値に至るまでの過去所定個数分の波形値の時間微分の平均値である。
【００３０】
＜１−３：第１実施形態の動作＞
次に、図１に示した第１実施形態の動作について説明する。
脈波検出部１０により出力される信号ＭＨには、被験者の体動に伴う体動成分が重畳されるが、体動成分除去部３０により当該体動成分が除去されて、脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となって、ピーク点抽出・波形解析部４０に供給される。
ピーク点抽出・波形解析部４０においては、後述するように信号ＭＨ’のデータが蓄積・解析されて、脈波波形の波形パラメータが算出され、さらに、これらの波形パラメータから脈波波形における切痕から切痕波ピークまでの血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）および心室拡張期の期間（ｔ₆-ｔ₄）がそれぞれ求められる。
求められた血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）は、歪率変換テーブル５０によって脈波波形の歪率ｄに変換される一方、期間（ｔ₆-ｔ₄）は、拍数変換テーブル６０によって拍数に変換される。
診断部７０において、歪率ｄを主とし、拍数を従として脈波波形の形状が「滑脈」、「平脈」あるいは「弦脈」のいずれかに特定されると、特定された脈波波形の形状に対応する診断内容が診断内容記憶部８０から読み出される。そして、告知部９０によって、読み出された診断内容が表示されたり、音声等により通知されたりして、被験者に告知される。
【００３１】
＜１−３−１：ピーク点抽出・波形解析部の動作＞
ここで、図２に示したピーク点抽出・波形解析部４０の動作について説明する。
ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波波形を取得してから、波形パラメータを求め、さらに、血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）および期間（ｔ₆-ｔ₄）を求めるまでを、複数の段階で行う。そこで、ピーク点抽出・波形解析部４０の動作については、各段階に分けて説明することとする。
【００３２】
＜１−３−１−１：脈波波形の蓄積およびそのピーク情報の採取＞
まず、ピーク点抽出・波形解析部４０においては、信号ＭＨ’が図２における波形メモリ４０２に蓄積されるとともに、当該信号ＭＨ’で示される脈波波形のピーク情報が採取される。この動作は、詳細には次のようにして実行される。
まず、脈波波形の採取開始を指示する旨の信号ＳＴＡＲＴがマイクロコンピュータ４０１によって出力されると、波形値アドレスカウンタ４０５およびピークアドレスカウンタ４１３のリセットが解除される。
この結果、サンプリングクロックφのカウントが波形値アドレスカウンタ４０５によって開始され、そのカウント値たる波形値アドレスＡＤＲ１が、セレクタ４０６を介して波形メモリ４０２に書込アドレスとして供給される。そして、体動信号除去部３０から出力された脈波成分を示す信号ＭＨ’がＡ／Ｄ変換器４０３に入力され、サンプリングクロックφにしたがってディジタル信号に順次変換され、ローパスフィルタ４０４を介し波形値Ｗとして順次出力される。このようにして出力された波形値Ｗは、波形メモリ４０２に順次供給され、その時点において波形値アドレスＡＤＲ１で指定される記憶領域に書き込まれる。以上の動作により、例えば、図４に例示する脈波波形における一連の波形値Ｗが波形メモリ４０２に蓄積されることとなる。
【００３３】
一方、この蓄積動作と並行して、ピーク情報の採取およびピーク情報メモリ２０５への書き込みが、以下のようにして実行される。
まず、脈波成分を示す信号ＭＨ’の波形値Ｗが微分回路４１１によって時間微分され、この結果が零クロス検出回路４１２および移動平均算出回路４１４にそれぞれ供給される。このようにして波形値Ｗの時間微分値が供給される毎に、移動平均算出回路４１４は、過去所定個数の時間微分値の平均値（すなわち、移動平均値）を演算し、演算結果を傾斜情報ＳＬＰとして出力する。ここで、波形値Ｗが上昇中もしくは上昇を終えて極大状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして正の値が出力され、下降中もしくは下降を終えて極小状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして負の値が出力される。
【００３４】
例えば、図４に示す脈波波形がローパスフィルタ４０４から出力されると、ピーク点Ｐ’１は極大点であるから、時間微分としてゼロが微分回路４１１から出力される。このため、零クロス検出パルスＺが、零クロス検出回路４１２によって出力される。
この結果、マイクロコンピュータ４０１により、その時点における波形値アドレスカウンタ４０５のカウント値たる波形値アドレスＡＤＲ１、波形値Ｗ、ピークアドレスカウンタのカウント値であるピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）および傾斜情報ＳＬＰが取り込まれる。また、零クロス検出パルスＺが出力されることによってピークアドレスカウンタ２０３のカウント値たるピークアドレスＡＤＲ２が「１」になる。
【００３５】
一方、マイクロコンピュータ４０１は、取り込んだ傾斜情報ＳＬＰの符号に基づいてピーク種別Ｂ／Ｔを作成する。このようにピーク点Ｐ’１の波形値Ｗが出力されている場合、その時点における傾斜情報ＳＬＰが正の値となるので、マイクロコンピュータ４０１は、ピーク情報Ｂ／Ｔの値を極大点に対応した「Ｔ」とする。そして、マイクロコンピュータ４０１は、ピークアドレスカウンタ４１３から取り込んだピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）をそのまま書込アドレスＡＤＲ３として指定し、波形値Ｗ、この波形値Ｗに対応した波形値アドレスＡＤＲ１、ピーク種別Ｂ／Ｔ、傾斜情報ＳＬＰを第１回目のピーク情報としてピーク情報メモリ４１５に書き込む。
なお、ピーク情報の書き込みが第１回目の場合、直前のピーク情報がないためストローク情報ＳＴＲＫの作成および書き込みは行わない。
【００３６】
その後、図４に示す脈波波形において、ピーク点Ｐ’２に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ４０４から出力されると、上述と同様に零クロス検出パルスＺが出力され、波形値アドレスＡＤＲ１、波形値Ｗ、ピークアドレスＡＤＲ２（＝１）、傾斜情報ＳＬＰ（＜０）がマイクロコンピュータ４０１により取り込まれる。
そして、上記と同様、マイクロコンピュータ４０１により、傾斜情報ＳＬＰに基づいてピーク種別Ｂ／Ｔが決定される。ここでは、ピーク点Ｐ’２は極小点なので、その時点における傾斜情報ＳＬＰは負の値となり、ピーク情報Ｂ／Ｔの値は極小点に対応した「Ｂ」となる。また、マイクロコンピュータ４０１によって、ピークアドレスＡＤＲ２よりも「１」だけ小さいアドレスが読出アドレスＡＤＲ３としてピーク情報メモリ４１５に供給される。これにより、第１回目に書き込まれた波形値Ｗが読み出される。そして、マイクロコンピュータ４０１によって、ローパスフィルタ４０４から今回取り込んだ波形値Ｗと、ピーク情報メモリ４１５から読み出した第１回目の波形値Ｗとの差分が演算され、ストローク情報ＳＴＲＫが求められる。このようにして求められたピーク種別Ｂ／Ｔ、ストローク情報ＳＴＲＫが、波形値アドレスＡＤＲ１、波形値Ｗ、傾斜情報ＳＬＰとともに、第２回目のピーク情報としてピーク情報メモリ４１５のピークアドレスＡＤＲ３＝１に対応した記憶領域に書き込まれる。以後、ピーク点Ｐ’３、Ｐ’４、…、が検出された場合も同様の動作が実行される。
そして、所定のタイミングで、マイクロコンピュータ４０１により波形採取指示ＳＴＡＲＴの出力が停止され、波形値Ｗおよびピーク情報の採取が終了する。
【００３７】
＜１−３−１−２：１拍分の脈波波形を特定＞
このようにして図４に例示した脈波波形のピーク点Ｐ’１〜のピーク情報を採取しても、それだけでは、図１６に定めた波形パラメータを求めたことにはならない。すなわち、図４に示した脈波波形１拍分を特定してはじめて、図１６で定めた波形パラメータと対応するのである。このため採取したピーク点Ｐ’１〜のピーク情報から脈波波形を１拍分特定する必要がある。この特定処理は、次のようにして実行される。
【００３８】
まず、この特定にあたっては、脈波波形の特徴、すなわち、脈波波形の血圧値が心室収縮期の開始点、すなわち、大動脈弁解放に相当するピーク点Ｐ０において最低となり、その直後の駆出波に相当するピーク点Ｐ１において最高となる、という特徴を利用する。
そのため、マイクロコンピュータ４０１は、ピーク情報メモリ４１５から各ピーク点Ｐ’１、Ｐ’２、…、に対応した傾斜情報ＳＬＰおよびストローク情報ＳＴＲＫを順次読み出す。次いで、マイクロコンピュータ４０１は、各ストローク情報ＳＴＲＫの中から正の傾斜に対応したストローク情報（すなわち、対応する傾斜情報ＳＬＰが正の値となっているもの）を選択し、さらに、これらのストローク情報の中から値の大きなものを所定個数だけ抽出する。
すなわち、マイクロコンピュータ４０１は、第１に、極大点であるピーク点をとりあえず選択し、第２に、その中から直前ピーク点との変化分が大きいピーク点を抽出する。ここで、ピーク点を所定個数抽出しているが、これは、複数周期分について検討する趣旨である。
【００３９】
次に、マイクロコンピュータ４０１は、抽出したピーク点に対応するストローク情報ＳＴＲＫの中から中央値に相当するものを特定する。これにより、１拍分の脈波波形の立上部分（例えば、図４において符号ＳＴＲＫＭによって示した部分）に相当するストローク情報が特定される。なお、この特定は、複数周期分の脈波波形についてピーク情報が採取されていることを前提としているから、測定異常と考えられるものを除外する趣旨である。
そして、マイクロコンピュータ４０１は、当該ストローク情報のピークアドレスよりも「１」だけ前のピークアドレスに相当するピーク点を、波形パラメータのピーク点Ｐ０とし、以下のピークアドレスに相当するピーク点を、順次、波形パラメータのピーク点Ｐ１〜Ｐ６と特定する。
例えば、図４でいえば、立上部分ＳＴＲＫＭの直前に位置するピーク点Ｐ’６が、波形パラメータの算出基準となるピーク点Ｐ０と特定され、以下に続くピーク点Ｐ’７〜Ｐ’１２が順次波形パラメータのピーク点Ｐ１〜Ｐ６と特定される。
すなわち、ピーク点Ｐ０を基準として時系列にピーク点Ｐ１〜Ｐ６が特定される。
このように各ピーク点Ｐ１〜Ｐ６は、最小極小点となるピーク点Ｐ０を基準として時系列に特定される。例えば、心室収縮期および心室拡張期を定めるピーク点Ｐ４は、ピーク点Ｐ０から時系列に数えて第２番目に現れる極小点として特定される。なお、各ピーク点Ｐ１〜Ｐ６は、最小極小点となるピーク点Ｐ０を基準として、値の大小関係で特定されても良い。例えば、ピーク点Ｐ４は、値の大きさが下から２番目の極小点、すなわち、ピーク点Ｐ０に次いで小さい極小点として特定されても良い。
【００４０】
＜１−３−１−３：波形パラメータの算出＞
マイクロコンピュータ４０１は、上記１拍分の脈波波形に対応した各ピーク情報を参照して各波形パラメータを算出する。例えば、ピーク点Ｐ’６〜Ｐ’１２が、波形パラメータの基準となるピーク点Ｐ０〜Ｐ６と特定された場合、次のようにして求められる。
▲１▼血圧値ｙ₁〜ｙ₅
ピーク情報のうちピーク点Ｐ’６〜Ｐ’１１の波形値Ｗに係数を乗じたものを、それぞれｙ₁〜ｙ₅とする。なお、この係数は、脈波検出部１０の感度や、Ａ／Ｄ変換器４０３の特性、ローパスフィルタ４０４の回路構成などにより決定されるものである。
▲２▼時間ｔ₁
ピーク点Ｐ’７に対応する波形アドレスからピーク点Ｐ’６に対応する波形アドレスを差し引き、その結果に対してサンプリングクロックφの周期を乗じてｔ₁を算出する。
▲３▼時間ｔ₂〜ｔ₆
上記ｔ₁と同様、対応する各ピーク点間の波形アドレス差に基づいてそれぞれ演算する。
マイクロコンピュータ４０１は、以上のようにして得られた各波形パラメータを、内部のレジスタに蓄積する。
【００４１】
＜１−３−１−４：血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）および期間（ｔ₆-ｔ₄）の算出＞
マイクロコンピュータ４０１は、第１に、内部のレジスタから、ｙ₄、ｙ₅、ｔ₄およびｔ₆をそれぞれ読み出し、第２に、読み出したｙ₄およびｙ₅に基づいて血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）を算出し、第３に、読み出したｔ₄およびｔ₆に基づいて期間（ｔ₆-ｔ₄）を算出する。
このようにして、血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）および期間（ｔ₆-ｔ₄）はそれぞれ算出されて、診断部７０の基礎とされることとなる。
【００４２】
なお、本実施形態にかかる心機能診断装置においては、体動検出部２０により被験者の体動成分を検出する構成となっていたが、被験者が体動していない状態にあることを前提として診断するならば、脈波検出部１０により信号ＭＨは、そのまま脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となるので、体動検出部２０および波形処理部２１は不要である。
くわえて、本装置においては、心室拡張期に相当する期間（ｔ₆-ｔ₄）から拍数を求める構成としたが、波形パラメータの期間ｔ₆から求めても良いのはもちろんであるし、また、被験者の拍数が十分に低い状態にあることを前提として診断するならば、拍数を求めるための構成そのものも不要となる。このため、拍数を検出するための拍数変換テーブル６０や拍数を考慮に入れる評価許可部７０は、あくまでも任意的な要件である。
【００４３】
以上のように、第１実施形態に係る心機能診断装置によれば、ただ単に被験者から検出した脈波波形のピーク点を抽出して、切痕から切痕波ピークまでの血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）を求めるだけで、当該被験者の心機能状態をある程度診断することが可能となる。したがって、脈波波形について周波数解析処理をしなくて済むので、処理の負担を低減することができ、装置の小型化や簡易化などに大いに貢献することが可能となる。
【００４４】
＜１−４：応用例＞
次に、上述した第１実施形態に係る心機能診断装置の応用例について説明する。
【００４５】
＜１−４−１：心室拡張期の脈波波形を規定する指標＞
本願発明者は、循環（血行）の状態を非侵襲的に求めるため、大動脈起始部から抹消部までの動脈系の挙動を電気的モデルによりシミュレートして、血管の粘性抵抗やコンプライアンスなどの循環動態に関するパラメータを近似的に算出する技術を提案している（特開平6-205747号：発明の名称「脈波解析装置」や、PCT/JP96/03211：発明の名称「生体状態測定装置」などを参照）。
この技術は、端的に言えば、動脈系の挙動をシミュレートした電気的モデルに、被験者の大動脈起始部の圧力波に対応する電気信号を与えたとき、その応答波形が、実際に検出された脈波波形と一致するように、電気的モデルを構成する各素子の値を定めることで、各素子に対応する循環動態のパラメータを近似的に算出するものである。
この電気的モデルについては、図１８（ａ）に示すような四要素集中定数モデルや、同図（ｂ）に示すような五要素集中定数モデルがある。特に、後者の五要素集中定数モデルについては、人体の循環動態の挙動を決定する要因のうち、四要素集中定数モデルで採用される中枢部での血液による慣性、中枢部での血液粘性による血管抵抗（粘性抵抗）、末梢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）、および、末梢部での血管抵抗（粘性抵抗）、以上４つのパラメータに対し、さらに、大動脈コンプライアンスを追加して、これらのパラメータを電気回路としてモデリングしたものである。
【００４６】
以下、集中定数モデルを構成する各素子と各パラメータとの対応関係を記す。
静電容量Ｃ_c ：大動脈コンプライアンス［cm⁵/dyn］
電気抵抗Ｒ_c ：動脈系中枢部での血液粘性による血管抵抗［dyn・s/cm⁵］
インダクタンスＬ：動脈系中枢部での血液による慣性［dyn・s²/cm⁵］
静電容量Ｃ ：動脈系末梢部での血管コンプライアンス［cm⁵/dyn］
電気抵抗Ｒ_p ：動脈系末梢部での血液粘性による血管抵抗［dyn・s/cm⁵］
【００４７】
また、集中定数モデルに流れる電流ｉ、ｉ_p、ｉ_c、ｉ_sは、各々対応する各部を流れる血流［cm⁵/s］に相当する。なかでも、電流ｉは大動脈血流に相当し、電流ｉ_sは左心室から拍出される血流に相当している。また、入力電圧ｅは左心室圧［dyn/cm²］に相当し、電圧ｖ₁は大動脈起始部での圧力［dyn/cm²］に相当する。さらに、静電容量Ｃの端子電圧ｖ_pは橈骨動脈部での圧力［dyn/cm²］に相当する。くわえて、ダイオードＤは、大動脈弁に相当するものであって、心室の収縮期に相当する期間においてオン（弁が開いた状態）となる一方、拡張期に相当する期間においてオフ（弁が閉じた状態）となる。
【００４８】
このように、大動脈起始部から抹消部までの動脈系は、図１８（ａ）や（ｂ）などの電気的モデルによりシミュレートして考えることが可能である。ここで、動脈系を一種の電気的モデルとして考えた場合において、心室拡張期における脈波波形につき、再び考察してみる。
心室拡張期は、上述のように大動脈弁の閉鎖期間をいうから、理論的には、この期間において血液は拍出されない。にかかわらず、心室収縮期において抹消部には、切痕波という１つのなだらかな波が現れる。この現象を、上記電気的モデルに置き換えて考えてみると、心室収縮期において拍出される血液波形に相当する電気信号をパルスとして電気的モデルの入力端に印加したならば、その出力端に、入力パルスに応答する第１の波形（駆出波）と、この波形に続く第２の波形（退潮波）とが現れ、さらに、入力パルスの消滅後、第３の波形（切痕波）が、が現れたことを意味する。
【００４９】
したがって、心室拡張期に相当する脈波波形は、心臓という電源と動脈系という負荷とを接続した場合であって、かつ、心臓という電源が動作を中断している場合、すなわち、大動脈弁が閉鎖している場合において、動脈系の過渡的な遅れ特性により定まる波形と言える。
このため、心室拡張期に相当する脈波波形を解析することは、第１に、心臓に対する動脈系の過渡的特性を評価することにつながる、と考えられる。もちろん、心室拡張期に相当する脈波波形は、それ以前の収縮期での波形に依存するものであるから、拡張期における脈波波形を解析することは、第２に、当該波形前の、心室拡張期の脈波波形を解析することにもつながる、と考えられる。
ここで、心室拡張期に相当する脈波波形を解析する方法として、その波形を規定する指標を求めることや、退潮波を周波数解析することなどが考えられる。この指標には、例えば、第１実施形態における切痕波の振幅や、期間、さらに、これらを心室拡張期の期間や最小最大血圧値差で正規化した値などが考えられ、また、周波数解析には、第２実施形態で述べるウェーブレット変換や第３実施形態で述べる級数展開などが考えられる。くわえて、これらの時間的変化率も有用であると考えられる。この場合、第１実施形態にかかるピーク点抽出・波形解析部４０が、各波形パラメータから必要とする指標を算出する構成により、心室拡張期に相当する脈波波形を規定する指標を求めることができ、さらに、これらの指標を時系列的に記憶する構成とすれば、当該指標の時間的推移の作成も可能であるし、算出間隔で変化分を除算する構成とすれば、当該指標の時間的変化率を求めることも可能である。
【００５０】
ここで、時間的変化率を求める場合における告知の種々の例について説明する。
まず、図５に示すように、例えば、指標の変化率を６段階にランク付けするとともに、それらのランク付けにそれぞれ対応する診断メッセージを評価内容として記憶させておき、算出された指標の変化率に対応する診断メッセージを読み出して告知する構成とすることが考えられる。また、診断メッセージではなくて、図６に示すようなフェイスチャートを、算出された指標の変化率に対応して表示する構成としても良い。もちろん、指標そのものを告知する構成としても良い。
【００５１】
また、指標の時間的推移は、例えば、次のようにして作成される。具体的には、ピーク点抽出・波形解析部４０により算出された指標をその算出時刻ととも組にして時系列的に記憶する一方、複数の組を読む出して、読み出したデータのうち時刻をｘ軸に、指標をｙ軸にそれぞれとることにより、当該指標の時間的推移が作成される。この場合、図７に示すように、ｘ軸を、読み出した最も古い時刻を基準とする経過時間とし、さらに、ｙ軸について言えば、読み出した最も古い時刻に対する指標の大きさを「１．０」として、それ以外の時間をその割合で示しても良い。なお、図示の例では、測定が２分間隔で行われる場合を示す。
【００５２】
＜１−４−２：外部機器へのデータ転送＞
心機能診断装置に小型化・軽量化が要求される場合、図１および図２に示す構成を１個の装置として集約する構成では、その評価・診断も医師等の判断が入り込む余地がないものとなる。
そこで、被験者の脈波波形を検出した後、図１における診断部７０に供給すべき歪率ｄおよび拍数を外部機器にデータ転送して、医師等の第三者が詳細な診断・解析を可能とする構成が考えられる。
【００５３】
図１において波線で示した通信Ｉ／Ｆ（インターフェイス）７６がそのための構成である。通信Ｉ／Ｆ７６は、内部にデータバッファを有し、歪率ｄ、拍数および、これらの算出時刻を組にして、所定の測定期間分だけ蓄積した後、通信Ｉ／Ｆ７６にデータ転送する構成となっている。ここで、通信Ｉ／Ｆ７６は、外部機器と光通信にてデータ転送するためのＬＥＤおよびフォトトランジスタを有するものである。また、歪率ｄおよび拍数が算出された時刻については、図示しないタイマ等により出力されることとする。
【００５４】
一方、図８は、このような外部機器の構成を示すブロック図である。この図のように、外部機器は、機器本体６００や、ディスプレイ６０１、キーボード６０２、プリンタ６０３などから構成されて、以下の点を除いて通常のパーソナルコンピュータと同じものである。
すなわち、機器本体６００は、図１における診断部７０以降の構成を構築するとともに、送信データを光に変換して送信するためのＬＥＤ６０４を有する一方、受信光をデータに変換するためのフォトトランジスタ６０５を有している。これらＬＥＤ６０４、フォトトランジスタ６０５には、心機能診断装置の通信Ｉ／Ｆ７６に設けられるＬＥＤおよびフォトトランジスタの特性と同一もしくは近似しているものがそれぞれ用いられる。ここでは、近赤外線タイプ（例えば中心波長が９４０ｎｍのもの）が望ましい。そして、近赤外線タイプを用いる場合には、可視光を遮断するための可視光カット用のフィルタが、機器本体６００の前面に設けられ、光通信用の通信窓６０６となっている。
【００５５】
このような構成にかかる心機能診断装置は、データ転送を行わない場合には、単独でも歪率ｄおよび拍数に基づいて上述した被験者の心機能状態を評価・診断を行う一方、データ転送を行う場合には、歪率変換テーブル５０により変換された歪率ｄ、拍数変換テーブル６０により変換された拍数、および、これらの算出時刻からなる組を、所定の測定期間分だけ通信Ｉ／Ｆ７６のデータバッファに蓄積する。
ここで、医師等の第三者がキーボード６０１を操作して、データ要求を指示すると、外部機器は、データリクエスト信号をＬＥＤ６０４を介して送信した後、データを受信するための待機状態となる。
一方、心機能診断装置側における通信Ｉ／Ｆ７６のフォトトランジスタがデータリクエスト信号を受信すると、通信Ｉ／Ｆ７６のデータバッファに蓄積された組データが、通信Ｉ／Ｆ７６のＬＥＤにより送信される。この組データをフォトトランジスタ６０５が受信することにより、外部機器では、被験者における脈波波形の歪率ｄ、被験者の拍数、および、これらが算出された時刻が取得されることになる。
この後、外部機器では、図１における診断部７０以降の構成を構築することにより、脈波波形の歪率ｄや拍数、これらの算出時刻に基づいて被験者の心機能状態を評価・診断や、蓄積したデータにより医師等の診断も可能となる。
【００５６】
なお、データ転送には、脈波波形の歪率ｄや、拍数ではなく、その前段階である血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）や期間（ｔ₆-ｔ₄）でも良い。また、このほかに、被験者の体動状態も併せて外部機器に送信することや、逆に、歪率ｄや拍数に対応する診断メッセージなどを外部機器側にて設定して、その内容を心機能装置側に送信することなどが考えられる。
【００５７】
＜２：第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る心機能診断装置について説明する。
【００５８】
＜２−１：第２実施形態の理論的根拠＞
従来より、脈波波形を周波数解析して得られる周波数スペクトルが当該脈波波形の特徴を表す情報となる得ることが判明している。このため、被験者の脈波波形を周波数解析することは、それなりの意義がある。
ところで、上述したように、切痕から切痕波ピークまでの血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）とその脈波波形の歪率ｄとには高い相関関係がある。このことは、脈波波形における高次調波成分が血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）を定める切痕および切痕波近傍に集中していることを意味する。このため、脈波波形の周波数解析結果は、脈波波形の１周期分全域にわたって解析した場合と、脈波波形の切痕および切痕波近傍に限定して解析した場合とにおいて大きな相違を有しないと考えられる。
したがって、被験者の脈波波形を周波数解析するにあたっては、１周期分以上周波数解析する必要がなく、切痕および切痕波近傍に限定して解析するだけ十分である考えられる。
【００５９】
＜２−２：第２実施形態の機能的構成＞
第２実施形態に係る心機能診断装置は、以上のような理論的根拠に基づいて構成されるものであり、第１に、予め典型的な症状に対応する脈波波形の解析結果を求め、第２に、脈波波形の周波数解析を切痕および切痕波近傍に限定して実行し、第３に、その結果得られた解析結果と最も近似する症状を特定し、第４に、特定した症状に対応する診断内容を告知する、というものである。
図９は、本実施形態に係る心機能診断装置の機能構成を示すブロック図である。
この図において、図１に示した心機能診断装置と相違する部分は、ウェーブレット変換部２００、周波数補正部２１０、サンプル記憶部２２０および診断部７１を設けた点のほか、ピーク点抽出・波形解析部４０の機能などである。
以下、これらの相違点を中心に説明することとする。
【００６０】
ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波成分を示す信号ＭＨ’から脈波波形の各ピーク点を抽出して波形パラメータを算出し、期間（ｔ₆-ｔ₄）を求める点は第１実施形態と同じであるが、本実施形態にあっては、さらに、内部の波形メモリ４０２に蓄積した脈波波形のうち心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤを読み出して、ウェーブレット変換部２００に供給する。
【００６１】
また、ウェーブレット変換部２００は、後述する構成によって、ピーク点抽出・波形解析部４０から読み出された心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤに対し、ウエーブレット変換を実行して、脈波解析データＭＫＤを生成するものである。一般に、信号を時間と周波数との両面から同時に捉える時間周波数解析において、ウエーブレットは、信号の部分を切り出す単位となる。ウエーブレット変換は、この単位で切り出した信号各部の大きさを表している。ここで、ウエーブレット変換を定義するために基底関数として、時間的にも周波数的にも局在化した関数ψ（ｘ）をマザー・ウエーブレットとして導入すると、関数ｆ（ｘ）のマザー・ウエーブレットψ（ｘ）によるウエーブレット変換は、次のように定義される。
【００６２】
【数２】

【００６３】
この式（２）において、ｂは、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をトランスレート（平行移動）する際に用いるパラメータであり、一方、ａはスケール（伸縮）する際のパラメータである。したがって、式（２）において、ウエーブレットψ（（ｘ−ｂ）／ａ）は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をｂだけ平行移動し、ａだけ伸縮したものである。この場合、スケールパラメータａに対応してマザー・ウエーブレットψ（ｘ）の幅は伸長されるので、１／ａは周波数に対応するものとなる。なお、ウェーブレット変換部２００の詳細な構成については後述するものとする。
【００６４】
次に、周波数補正部２１０は、ウェーブレット変換部２００による脈波解析データＭＫＤを周波数補正して、補正解析データＭＫＤ’を生成するものである。詳細には、上記した式（２）には周波数に対応する「１／√ａ」の項があるが、異なる周波数領域間でデータを比較する場合には、この項の影響を補正する必要がある。このため周波数補正部２１０が設けられたのであり、ウエーブレットデータに係数√ａを乗算して、解析補正データＭＫＤ’を生成する。これにより、脈波解析データＭＫＤは、対応する各周波数に基づいて、周波数当たりのパワー密度が一定になるように補正されることとなる。
【００６５】
一方、サンプル記憶部２２０は、典型的な脈波波形の形状に対応する解析結果を記憶するものである。本実施形態にあっては、たとえば、予め「滑脈」、「平脈」および「弦脈」の形状に対応する脈波波形を、心室拡張期に相当する期間においてウェーブレット変換し、さらに、周波数補正しておき、これらに対応する解析結果がサンプルとして、例えば、図１１（ｂ）に示すように、時間成分と周波数成分とが各８分割されたデータ形式で記憶されている。
【００６６】
次に、診断部７１は、サンプル記憶部２２０に記憶されているサンプルのうち、周波数補正部２１０による補正解析データＭＫＤ’と最も近似するものを、高い成分が存在する位置や各成分の分布などから判断して、被験者の脈波波形を特定するものである。
ただし、診断時の拍数がサンプルを求めたときの値と乖離すれば、誤った判断をする可能性が生じるので、診断部７１は、歪率変換テーブル６０の拍数を補助的に入力し、サンプルを求めたときの拍数との差が一定値以上あれば診断しないようにしている。
【００６７】
＜２−２−１：ウェーブレット変換器の構成＞
ここで、ウエーブレット変換部２００の詳細構成について説明する。
かかるウエーブレット変換部２００は、上記式（２）の演算処理を行うものであり、その構成は図１０に示すように次の要素からなる。すなわち、ウエーブレット変換部２００は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）を記憶する基底関数記憶部Ｗ１、スケールパラメータａを変換するスケール変換部Ｗ２、バッファメモリＷ３、トランスレートを行う平行移動部Ｗ４、および、乗算部Ｗ５から構成される。なお、基底関数記憶部Ｗ１に記憶するマザー・ウエーブレットψ（ｘ）としては、ガボールウエーブレットの他、メキシカンハット、Ｈａａｒウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａｎｎｏｎウエーブレット等が適用できる。
また、ウェーブレット変換部２００は、心室拡張期の始点たるピーク点Ｐ４からその終点たるピーク点Ｐ６までの期間Ｔを示す信号を入力して、当該期間Ｔを８分割した時間間隔で脈波解析データを出力するようになっている。
【００６８】
＜２−３：第２実施形態の動作＞
次に、図９に示した第２実施形態の動作について説明する。
脈波検出部１０により出力される信号ＭＨには、被験者の体動に伴う体動成分が重畳されるが、体動成分除去部３０により当該体動成分が除去されて、脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となって、ピーク点抽出・波形解析部４０に供給される。
ピーク点抽出・波形解析部４０は、第１実施形態と同様に、信号ＭＨ’のデータを蓄積・解析して、脈波波形の波形パラメータを算出し、これらの波形パラメータから脈波波形における心室拡張期の期間（ｔ₆-ｔ₄）を求めた後、さらに次の動作を行う。すなわち、図２において、ピーク点抽出・波形解析部４０のマイクロコンピュータ４０１は、各波形パラメータを算出後、第１に、ピーク情報メモリ４１５から、ピーク点Ｐ４、Ｐ６に特定したピーク点の波形値アドレスをそれぞれ読み出し、第２に、セレクト信号Ｓ１を出力し、第３に、読み出したピーク点Ｐ４に相当するピーク点の波形値アドレスを、ピーク点Ｐ６に相当するピーク点の波形値アドレスまでサンプリングクロックφで歩進させて、これを波形メモリの読出アドレスＡＤＲ４として出力する。これにより、波形メモリ４０２からは、切痕に相当するピーク点Ｐ４から切痕波の終期に相当するピーク点Ｐ０までの脈波波形ＭＤ、すなわち、心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤが読み出されることとなる。
【００６９】
心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤは、後述するように、ウェーブレット変換部２００によってウェーブレット変換されて、この結果、時間領域および周波数領域において各８分割された脈波解析データＭＫＤが生成される。この脈波解析データＭＫＤは、さらに、周波数補正部２１０によって周波数補正されて、補正解析データＭＫＤ’となる。
一方、拍数変換テーブル６０においては、ピーク点抽出・波形解析部４０により算出された期間（ｔ₆-ｔ₄）が拍数に変換される。
次に、診断部７１においては、第１に、歪率変換テーブル６０による拍数とサンプル記憶部２２０に記憶されているサンプルを求めたときの拍数との差を求め、第２に、その差がしきい値以上であるか否かを判断して、しきい値以上であれば、診断を行わない旨の信号を出力する一方、しきい値以下であれば、解析補正データＭＫＤ’とサンプル記憶部２２０に記憶されているサンプルとを互いに比較し、解析補正データＭＫＤ’と最も近似するサンプルを判断して被験者の脈波波形を特定し、その形状を示す信号を出力する。
そして、特定された脈波波形の形状に対応する診断内容（あるいは診断を行わない旨の内容）が、診断内容記憶部８０から読み出され、第１実施形態と同様に、告知部９０によって、読み出された内容が表示されたり音声等により通知されたりして、被験者に告知される。
【００７０】
＜２−３−１：ウェーブレット変換器の動作＞
ここで、ウェーブレット変換部２００の動作について説明する。まず、基底関数記憶部Ｗ１からマザー・ウエーブレットψ（ｘ）が読み出されると、スケール変換部Ｗ２は、スケールパラメータａの変換を行う。ここで、スケールパラメータａは周期に対応するものであるから、ａが大きくなると、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）は時間軸上で伸長される。この場合、基底関数記憶部Ｗ１に記憶されるマザー・ウエーブレットψ（ｘ）のデータ量は一定であるので、ａが大きくなると単位時間当たりのデータ量が減少してしまう。スケール変換部Ｗ２は、これを補うように補間処理を行うとともに、ａが小さくなると間引き処理を行って、関数ψ（ｘ／ａ）を生成する。このデータはバッファメモリＷ３に一旦格納される。
次に、平行移動部Ｗ４はバッファメモリＷ３からトランスレートパラメータｂに応じたタイミングで関数ψ（ｘ／ａ）を読み出すことにより、関数ψ（ｘ／ａ）の平行移動を行い関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）を生成する。
【００７１】
そして、乗算部Ｗ５は、変数１／√ａ、関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）および脈波データＭＤを乗算してウエーブレット変換を行い、脈波解析データＭＫＤを生成する。図１１（ｂ）は、同図（ａ）に示す脈波波形を心室拡張期においてウェーブレット変換して、その結果得られる脈波解析データＭＫＤを示すものである。なお、図２における波形メモリ４０２からは、脈波波形の１拍分ではなく、ピーク点Ｐ４からピーク点Ｐ６までの心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤが読み出される点に留意すべきである。
図１１（ｂ）に示すように、脈波解析データＭＫＤは、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚ、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚ、１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚ、１．５Ｈｚ〜２．０Ｈｚ、２．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚ、２．５Ｈｚ〜３．０Ｈｚ、３．０Ｈｚ〜３．５Ｈｚ、３．５Ｈｚ〜４．０Ｈｚといった８つの周波数領域に分割され、かつ、心室拡張期の始点たるピーク点Ｐ４からその終点たるピーク点Ｐ６までの期間Ｔを８分割した時間間隔で得られる。結局、脈波解析データＭＫＤは、Ｍ１１からＭ８８までの６４個のデータから構成されることとなる。
このようにして、生成された脈波解析データＭＫＤは、周波数補正部２１０によって周波数補正が施され、補正解析データＭＫＤ’として出力され、診断部７１において診断の基礎とされる。
【００７２】
なお、ウエーブレット変換においては、周波数分解能と時間分解能とは互いにトレードオフの関係にあるので、周波数分解能を犠牲にすれば、より短い時間間隔で脈波解析データを得ることもできる。
また、第２実施形態にあっては、心室拡張期に相当する脈波波形をウェーブレット変換して診断を行うこととしたが、脈波波形の歪率ｄと相関関係の高いのは、（ｙ₅-ｙ₄）であるから、ピーク点Ｐ４からピーク点Ｐ５までに限ってウェーブレット変換する構成としても良い。
さらに、補正解析データＭＫＤ’から歪率ｄを求めて、これとの相関関係から脈波波形の形状を特定しても良いのは、もちろんである。
くわえて、第２実施形態にあっても、心室拡張期に相当する期間（ｔ₆-ｔ₄）から拍数を求める構成としたが、波形パラメータの時間ｔ₆から求めても良いのはもちろんであるし、また、被験者の拍数が十分に低い状態にあることを前提として診断するならば、拍数を求めるための構成そのものも不要である。このため、拍数を検出するための拍数変換テーブル６０や拍数を考慮に入れる診断部７１が、任意的な要件であることは、第１実施形態と同様である。
【００７３】
以上のように、第２実施形態に係る心機能診断装置によれば、被験者から検出した脈波波形のピーク点を抽出して心室拡張期を特定し、その期間における脈波波形をウェーブレット変換するだけで、当該被験者の心機能状態を診断することが可能となる。したがって、脈波波形について１周期分以上、周波数解析処理をしなくて済むので、処理の負担を低減することができ、装置の小型化や簡易化などに大いに貢献することが可能となる。
【００７４】
＜３：第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態に係る心機能診断装置について説明する。
【００７５】
＜３−１：第３実施形態の理論的根拠＞
第２実施形態に係る心機能診断装置は、心室拡張期に相当する脈波波形を解析するにあたりウェーブレット変換を用いたが、この第３実施形態に係る心機能診断装置は、周波数解析処理としてＦＦＴを用いるものである。
ただし、ウェーブレット変換とは異なり、ただ単に心室拡張期に限ってＦＦＴ処理する構成では、処理に伴う高調波成分が解析結果に現れてしまうので、本実施形態にあっては、１拍分の脈波波形のうち心室拡張期に相当する期間に対応する窓関数を乗じて、心室拡張期に相当する脈波波形をスムージングさせて取り出し、これをＦＦＴ処理する構成とした。
【００７６】
＜３−２：第３実施形態の機能的構成＞
図１２は、本実施形態に係る心機能診断装置の機能構成を示すブロック図である。
この図において、図１に示した心機能診断装置と相違する部分は、窓関数記憶部２３０、窓関数読出部２４０、乗算部２５０、ＦＦＴ処理部２６０、サンプル記憶部２７０および診断部７２を設けた点のほか、ピーク点抽出・波形解析部４０の機能などである。
そこで、以下、これらの相違点を中心に説明することとする。
【００７７】
ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波成分を示す信号ＭＨ’から脈波波形の各ピーク点を抽出して波形パラメータを算出し、期間（ｔ₆-ｔ₄）を求める点は第１実施形態と同じであるが、本実施形態にあっては、さらに、内部の波形メモリ４０２に蓄積した脈波波形のうち心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤを読み出して、乗算部２５０の入力端に供給するものである。
また、窓関数記憶部２３０は、図１３に示す関数を予めテーブル化して記憶するものであり、実際には、例えば、ｘ＝−πを「００００」、ｘ＝πを「ＦＦＦＦ」とする連続アドレスで記憶する。
窓関数読出部２４０は、生成した読出アドレスをサンプリングクロックφに同期して窓関数記憶部２３０に供給することによって、そこに記憶された窓関数を読み出すものである。詳細には、窓関数読出部２４０は、ピーク点Ｐ４からＰ６までに相当する脈波波形ＭＤが波形メモリ４０２（図２参照）から読み出された場合に、ピーク点Ｐ４およびＰ６が窓関数のｘ＝−πおよび＋πにそれぞれ一致するように、読出アドレスを供給する。
【００７８】
乗算部２５０は、心室拡張期に相当する脈波波形に対し、窓関数を乗算することによって、ＦＦＴ処理すべき脈波波形をスムージングするものである。
ＦＦＴ処理部２６０は、スムージングされた脈波波形に対して公知のＦＦＴ処理を施すものである。
一方、サンプル記憶部２７０は、典型的な脈波波形の形状に対応する解析結果を記憶するものである。本実施形態にあっては、第２実施形態と同様に、予め「滑脈」、「平脈」および「弦脈」の形状に対応する脈波波形に対し、窓関数記憶部２３０に記憶された窓関数を乗じてＦＦＴ処理した解析結果がサンプルとして記憶されている。
【００７９】
次に、診断部７２は、サンプル記憶部２７０に記憶されているサンプルのうち、ＦＦＴ処理部２１０による解析結果と最も近似するものを、強い成分が存在する位置や、各成分の分布などから判断して、脈波波形の形状を特定するものである。
ただし、第２実施形態と同様に、診断時の拍数とサンプルを求めたときの拍数とが乖離すれば、誤った判断をする可能性が生じるので、診断部７２は、歪率変換テーブル６０の拍数を補助的に入力し、サンプルを求めたときの拍数との差が一定値以上あれば診断しないようにしている。
【００８０】
＜３−３：第３実施形態の動作＞
次に、第３実施形態の動作について説明する。
脈波検出部１０により出力される信号ＭＨには、被験者の体動に伴う体動成分が重畳されるが、体動成分除去部３０により当該体動成分が除去されて、脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となって、ピーク点抽出・波形解析部４０に供給される。
ピーク点抽出・波形解析部４０は、第１実施形態と同様に、信号ＭＨ’のデータを蓄積・解析して脈波波形の波形パラメータを算出し、これらの波形パラメータから脈波波形における心室拡張期の期間（ｔ₆-ｔ₄）を求めた後、さらに、次の動作を行う。すなわち、図２において、ピーク点抽出・波形解析部４０のマイクロコンピュータ４０１は、各波形パラメータを算出後、第１に、ピーク情報メモリ４１５から、ピーク点Ｐ４、Ｐ６に相当する波形値アドレスをそれぞれ読み出し、第２に、これを窓関数読出部２４０に供給し、第３に、セレクト信号Ｓ１を出力し、第４に、読み出したピーク点Ｐ４に相当するピーク点の波形値アドレスを、ピーク点Ｐ６に相当するピーク点の波形値アドレスまでサンプリングクロックφで歩進させて、これを波形メモリの読出アドレスＡＤＲ４として出力する。これにより、波形メモリ４０２からは、切痕に相当するピーク点Ｐ４から切痕波の終期に相当するピーク点Ｐ０までの脈波波形ＭＤ、すなわち、心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤが読み出されることとなる。
【００８１】
次に、窓関数読出部２４０は、ピーク点Ｐ４からピーク点Ｐ６までに相当する波形値アドレスが図に示した窓関数のアドレス「００００」から「ＦＦＦＦ」までに対応するように、窓関数の読出アドレスを決定する。
例えば、ピーク点Ｐ４に相当するピーク点の波形値アドレスが「１０００」であって、ピーク点Ｐ６に相当するピーク点の波形値アドレスが「１ＦＦＦ」である場合、窓関数記憶部２３０への窓関数の読出アドレスを「００００」、「００１０」、「００２０」、……のように「１０」毎にサンプリングクロックφで歩進させる。これにより、窓関数記憶部２３０から読み出される窓関数は脈波波形の心室拡張期に一致してスケーリングされることとなる。
そして、図１４（ａ）に示すように、ピーク点抽出・波形解析部４０の波形メモリ４０２から読み出された心室拡張期に相当する脈波波形ＭＤには、同図（ｂ）に示すように、心室拡張期に対応してスケーリングされた窓関数が乗算部２５０によって乗算され、同図（ｃ）に示される乗算結果がＦＦＴ処理部２６０によってＦＦＴ処理されることとなる。
【００８２】
次に、診断部７２は、第１に、歪率変換テーブル６０による拍数がサンプル記憶部２７０に記憶されているサンプルを求めたときの拍数との差を求め、第２に、その差がしきい値以上であるか否かを判断して、しきい値以上であれば、診断を行わない旨の信号出力する一方、しきい値以下であれば、ＦＦＴ処理による解析結果とサンプル記憶部２７０に記憶されているサンプルとを互いに比較して、解析結果と最も近似するサンプルを判断して、被験者の脈波波形を特定する信号を出力する。
そして、特定された脈波波形の形状に対応する診断内容（あるいは診断を行わない旨の内容）が、診断内容記憶部８０から読み出され、告知部９０によって、読み出された内容が表示されたり、音声等により通知されたりして、被験者に告知される。
【００８３】
なお、第３実施形態にあっては、窓関数をコサイン関数としたが、脈波波形をスムージングするものであれば、特にコサイン関数を含む三角関数に限られない。
また、本実施形態にあっては、心室拡張期に相当する脈波波形に窓関数を乗じてＦＦＴ処理し、この解析結果から診断を行うこととしたが、脈波波形の歪率ｄと相関関係の高いのは、（ｙ₅-ｙ₄）であるから、ピーク点Ｐ４からピーク点Ｐ５までに対応して窓関数を乗じてＦＦＴ処理する構成としても良い。
さらに、第２実施形態と同様に、ＦＦＴ処理結果を式（１）に適用して歪率ｄを求め、これとの相関関係から脈波波形の形状を特定しても良いのは、もちろんである。
くわえて、第３実施形態にあっても、心室拡張期に相当する期間（ｔ₆-ｔ₄）から拍数を求める構成としたが、波形パラメータの時間ｔ₆から求めても良いのはもちろんであるし、また、被験者の拍数が十分に低い状態にあることを前提として診断するならば、拍数を求めるための構成そのものも不要である。このため、拍数を検出するための拍数変換テーブル６０や拍数を考慮に入れる診断部７１が、任意的な要件であることは、第１および第２実施形態と同様である。
【００８４】
以上のように、第３実施形態に係る心機能診断装置によれば、被験者から検出した脈波波形のピーク点を抽出して心室拡張期を特定し、心室拡張期における脈波波形と、その期間に対応してスケーリングした窓関数とを乗じて、この乗算結果をＦＦＴ処理して、その解析結果に基づいて当該被験者の心機能状態を診断する。したがって、第１および第２実施形態と同様に、脈波波形について１周期分以上、周波数解析処理をしなくて済むので、処理の負担を低減することができ、装置の小型化や簡易化などに大いに貢献することが可能となる。
【００８５】
＜４：各実施形態の外観的構成＞
次に、上述した第１〜第３実施形態に係る心機能診断装置の構成例のいくつかについて説明する。
【００８６】
＜４−１：腕時計型Ａ＞
まず、各実施形態に係る心機能診断装置１を腕時計型とした場合の構成例について、図１９を参照して説明する。
同図（ａ）および（ｂ）に示すように、心機能診断装置１は、主に、腕時計構造を有する装置本体１００と、この装置本体１００に接続されるケーブル１０１と、このケーブル１０１の先端側に設けられた脈波検出部１０とから構成されている。
このうち、装置本体１００には、リストバンド１０２が取り付けられている。詳細には、リストバンド１０２の１２時方向から被験者の左腕に巻き付いて、その他端が装置本体１００の６時方向で固定されている。
装置本体１００の６時方向には、また、コネクタ部１０３が設けられている。このコネクタ部１０３には、ケーブル１０１の端部となっているコネクタピース１０４が着脱自在に取り付けられている。
なお、このコネクタピース１０４を取り外すと、コネクタ部１０３には、同図（ｃ）に示すように、ケーブル１０１との接続ピン１１１、１１２のほか、上述したデータ転送を行うためのＬＥＤ１１３、フォトトランジスタ１０２が設けられている。
【００８７】
一方、脈波検出部１０は、同図（ｂ）に示すように、センサ固定用バンド１１によって遮光されながら、被験者の人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出部１０を指の根本に装着すると、ケーブル１０１が短くて済むので、装着しても邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較的低下しない。したがって、指の根本に脈波検出部１０を装着すれば、寒い日に外出しても、脈波波形を正確に検出できる。
また、装置本体１００の表面側には、液晶パネルからなる表示部１１０が設けられている。この表示部１１０は、セグメント表示領域や、ドット表示領域などを有し、現在時刻や診断内容など表示する。すなわち、表示部１１０は、各実施形態における告知部９０に対応している。
【００８８】
一方、装置本体１００の内部には、図示せぬ加速度センサが組み込まれており、被験者の腕の振りや、体の上下動によって生じる体動を検出している。すなわち、この加速度センサが、各実施形態における体動検出部２０に対応している。
また、装置本体１００の内部には、各種演算や変換などを制御するＣＰＵが設けられ（図示省略）、図２におけるマイクロコンピュータ４０１を兼ねている。さらに、装置本体１００の外周部には、各種操作や指示を行うためのボタンスイッチＳＷ１およびＳＷ２がそれぞれ設けられている。
【００８９】
＜４−１−１：脈波検出部の詳細構成＞
次に、脈波検出部１０の構成について図２０を参照して説明する。
この図に示すように、脈波検出部１０は、ＬＥＤ１２、フォトトランジスタ１３などから構成される。スイッチＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加されると、ＬＥＤ１２から光が照射される。この照射光は、被験者の血管や組織によって反射した後に、フォトトランジスタ１３によって受光される。したがって、フォトトランジスタ１２の光電流を電圧に変換したものが、脈波検出部１０の信号ＭＨとして出力される。
【００９０】
ここで、ＬＥＤ１２の発光波長は、血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に選ばれる。このため、受光レベルは血流量に応じて変化する。したがって、受光レベルを検出することによって、脈波波形が検出されることとなる。
また、ＬＥＤ１２としては、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤが好適である。青色ＬＥＤの発光スペクトルは、例えば４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光波長域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。この場合、かかる発光特性を有するＬＥＤに対応させてフォトトランジスタ１３として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）を用いればよい。このフォトトランジスタ１３の受光波長領域は、例えば、主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。
このような青色ＬＥＤとフォトトランジスタとを組み合わせると、その重なり領域である３００ｎｍから６００ｎｍまでの波長領域において、脈波が検出されるて。以下の利点がある。
【００９１】
まず、外光に含まれる光のうち、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていない指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトトランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。
一方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほとんど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下としても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくとも、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍまでの光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大きい。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波波形ＭＨのＳ／Ｎ比を高めることができる。
【００９２】
＜４−２：腕時計型Ｂ＞
次に、心機能診断装置１を腕時計型とした場合において、他の構成例について、図２１を参照して説明する。この構成では、被験者の脈波波形をＬＥＤやフォトトランジスタ等によって光電的に検出するのではなく、圧力センサを用いて検出するものである。
同図（ａ）に示すように、脈波診断装置１には、一対のバンド１０２、１０２が設けられており、その一方の締着具１２０の締め付け側には、圧力センサ１３０の弾性ゴム１３１が突出して設けられている。締着具１２０を備えるバンド１０２は、圧力センサ１３０による検出信号を供給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circuit）基板を軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図示省略）となっている。
【００９３】
また、使用時においては、同図（ｂ）に示すように、締着具１２０に設けられた弾性ゴム１３１が橈骨動脈１４０の近傍に位置するべく、腕時計構造の脈波診断装置１が被験者の左腕１５０に巻回される。このため、脈波を恒常的に検出することが可能となる。なお、この巻回については通常の腕時計の使用状態と何等変わることがない。
こうして弾性ゴム１３１が、被験者の橈骨動脈１４０近傍に押圧されると、該動脈の血流変動（すなわち脈波）が弾性ゴム１３１を介して圧力センサ１３０に伝達され、圧力センサ１３０はこれを血圧として検知する。
【００９４】
＜４−３：ネックレス型＞
また、各実施形態に係る心機能診断装置１を、図２２に示すようなネックレス型とすることが考えられる。
この図において、圧力センサ１３０はケーブル１０１の先端に設けられており、例えば、図２３に示すように、粘着テープ１７０などを用いて、被験者の頸動脈部に取り付けられる。また、図２２において、中空部を有するブローチのような形状をした装置本体１００には、この装置の主要部分が組み込まれているとともに、その前面には表示部１１０、スイッチＳＷ１、ＳＷ２が設けられている。なお、ケーブル１０１はその一部が鎖１６０に埋め込まれており、圧力センサ１３０により出力される信号ＭＨを、装置本体１００に供給している。
【００９５】
＜４−４：眼鏡型＞
各実施形態に係る心機能診断装置１の形態例としては、図２４に示すような眼鏡型とすることが考えられる。
この図に示すように、装置本体は、ケース１００ａとケース１００ｂとに分かれ、それぞれ別々に眼鏡の蔓１８１に取り付けられ、蔓１８１内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気的に接続される。ケース１００ａのレンズ１８２側にはその側面に液晶パネル１８３が取り付けられるとともに、該側面の一端には鏡１８４が所定の角度で固定される。また、ケース１００ａには光源（図示略）を含む液晶パネル１８３の駆動回路と、表示データを作成するための回路が組み込まれており、これらが、表示部１１０を構成している。この光源から発射された光は、液晶パネル１８３を介して鏡１８４で反射されて、レンズ１８２に投射される。また、ケース１００ｂには装置の主要部が組み込まれており、その上面には上述したスイッチＳＷ１、ＳＷ２が設けられている。
一方、圧力センサ１３０は、ケーブル１０１を介して、ケース１００ｂと電気的に接続されており、ネックレスの場合と同様に頸動脈部に貼り付けられる。なお、ケース１００ａとケース１００ｂとを接続するリード線は蔓１８１に沿って這わせるようにしても良い。また、この例では装置本体をケース１００ａとケース１００ｂとの２つに分ける構成としたが、これらを一体化したケースで構成しても良い。さらに、鏡１８４については、液晶パネル１８３との角度を調整できるように可動式としても良い。
【００９６】
＜４−５：カード型＞
また、他の形態例として、図２５に示すようなカード型とすることが考えられる。このカード型の装置本体１００は、例えば、被験者の左胸ポケットに収容されるものである。圧力センサ１３０は、ケーブル１０１を介して、装置本体１００と電気的に接続されており、ネックレスや眼鏡の場合と同様に、被験者の頸動脈部に貼り付けられる。
【００９７】
＜４−６：万歩計型＞
さらに、他の形態例として、図２６（ａ）に示すような万歩計型も考えられる。この万歩計の装置本体１００は、同図（ｂ）に示すように、被験者の腰ベルト１９１に取り付けられるものである。圧力センサ１３０は、ケーブル１０１を介して、装置本体１００と電気的に接続されており、粘着テープによって、被験者の股関節部において大腿動脈部に固定され、さらに、サポータ１９２によって保護されている。この際、ケーブル１０１については、被験者の日常生活に支障をきたさないように、衣服に縫い込むなどの対策を施すのが望ましい。
【００９８】
＜５：告知部による告知＞
次に、各実施形態の告知部９０の告知について説明する。各実施形態においては、告知部９０が解析・診断結果を表示や音声などによる告知する、として説明したが、本願発明はこれに限られない。すなわち、視覚や聴覚のほか、種々の感覚によって告知することが可能である。
例えば、触覚に訴える告知としては、腕時計等の裏面に電極を設け、この電極に通電させることによって電気的刺激を与える構成などが考えられる。また、腕時計等の携帯機器の裏から突起物を出し入れ可能な構造として、この突起物によって機械的刺激与える構成などが考えられる。
一方、嗅覚に訴える告知として、装置に香料等の吐出機構を設けるとともに、告知内容と香りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出する構成などが考えられる。ちなみに、香料等の吐出機構には、マイクロポンプなどが好適である。
なお、これらを、単独で使用するのみならず複数の手段を組み合わせても良いことは勿論である。
【００９９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、被験者から検出した脈波波形について、１周期分以上を処理することのなく、当該被験者の心機能状態を診断することが可能となる。したがって、心機能の状態を、より簡易な構成によって診断できることとなり、装置の小型化・軽量化に大いに貢献することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１実施形態にかかる心機能診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 同実施形態におけるピーク点抽出・波形解析部の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】 ピーク情報メモリの記憶内容を説明するための図である。
【図４】 波形メモリに記憶される脈波波形の一例を示す図である。
【図５】 変化率と評価内容との対応を示す図である。
【図６】 変化率と表示内容との対応を示す図である。
【図７】 指標の時間的推移を示す表示の一例を示す図である。
【図８】 外部機器の構成の一例を示す図である。
【図９】 本発明の第２実施形態にかかる心機能診断装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】 同実施形態におけるウェーブレット変換部の詳細構成を示すブロック図である。
【図１１】 （ａ）は、同実施形態において波形メモリから読み出されてウェーブレット変換される脈波波形を説明するための図であり、（ｂ）は、その解析結果を示す図である。
【図１２】 本発明の第３実施形態にかかる心機能診断装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】 同実施形態における窓関数記憶部に記憶される窓関数を示す図である。
【図１４】 （ａ）は、同実施形態において波形メモリから読み出される脈波波形を示す図であり、（ｂ）は、窓関数記憶部から読み出される窓関数を示す図であり、（ｃ）は、脈波波形と窓関数との乗算結果であって、ＦＦＴ処理される波形を説明するための図である。
【図１５】 （ａ）は心電図であり、（ｂ）は大動脈血圧波形を示す図であり、（ｃ）は抹消部での脈波波形を示す図である。
【図１６】 脈波波形と波形パラメータとの対応を説明するための図である。
【図１７】 血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）と歪率ｄとの相関関係を示す図である。
【図１８】 （ａ）は、人体の動脈系をシミュレートした四要素集中定数モデルの構成を示す回路図であり、（ｂ）は、同じく五要素集中定数モデルの構成を示す回路図である。
【図１９】 （ａ）〜（ｃ）は、それぞれ実施形態の構成を腕時計型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２０】 実施形態における脈波検出部の構成を示す図である。
【図２１】 （ａ）は、実施形態の構成を別の腕時計型とした場合の外観構成を示す図であり、（ｂ）は、その装着状態を示す図である。
【図２２】 実施形態の構成をネックレス型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２３】 脈波検出部を頚動脈に取り付けた様子を示す図である。
【図２４】 実施形態の構成を眼鏡型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２５】 実施形態の構成をカード型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２６】 （ａ）は、実施形態の構成を万歩計型とした場合の外観構成を示す図であり、（ｂ）は、その装着状態を示す図である。
【図２７】 （ａ）〜（ｃ）は、それぞれ典型的な脈波波形の形状を示す図である。
【図２８】 歪率ｄと脈波波形の形状との相関関係を示す図である。
【符号の説明】
１０……脈波検出部（脈波検出手段）、２０……体動検出部（体動検出手段）、３０……体動成分除去部（体動成分除去手段）、４０……ピーク点抽出・波形解析部（拡張期特定手段、ピーク点検出手段、解析手段）、５０……歪率変換テーブル（歪率算出手段）、６０……拍数変換テーブル、７０、７１、７２……診断部（評価手段）、８０……診断内容記憶部、９０……告知部（告知手段）、２００……ウェーブレット変換部、２６０……ＦＦＴ処理部（２００あるいは２６０が周波数解析手段）、２１０……周波数補正部（正規化手段）、２２０、２６０……サンプル記憶部（記憶手段）、２３０……窓関数読出部、２４０……窓関数記憶部（２３０および２４０により窓関数生成手段）、２５０……乗算部（乗算手段）[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a cardiac function diagnostic apparatus that analyzes part or all of a waveform corresponding to a diastole of a heart among pulse waveform detected by a peripheral part of a subject, and diagnoses and evaluates the cardiac function of the subject About.
[0002]
[Prior art]
Generally speaking, a pulse wave is a wave of blood that is pumped out of the heart and propagates through blood vessels. For this reason, it is known that various medical information can be obtained by detecting and analyzing a pulse wave. As pulse wave research progresses, various information that cannot be understood only from blood pressure and heart rate can be obtained by analyzing pulse waves collected from the human body using various methods. I understand.
Here, the same inventor as in the present application focused on the relationship between the shape of the pulse wave waveform and the distortion rate in PCT / JP96 / 01254 (Title of Invention: Diagnostic Device and Control Device for Biological Condition), and the subject's pulse The wave waveform was detected and processed, thereby calculating the distortion rate of the pulse wave waveform, and identifying the shape of the pulse wave waveform from the distortion rate to enable diagnosis of the biological state of the subject.
[0003]
Here, the relationship between the shape of the pulse waveform described in the above application and the distortion rate will be briefly described.
First, there are various types of pulse wave waveforms, and there are various shapes. Here, typical pulse wave shapes according to the classification of Chinese medicine, which is one of the Oriental medicine, will be described. FIGS. 27A to 27C are diagrams showing typical pulse waveform shapes according to this classification.
The shape of the pulse wave waveform shown in FIG. 2A is called “flat pulse” and is a phenotype of a normal healthy person. As shown in the figure, this “flat pulse” is relaxed and relaxed, and is characterized by a constant rhythm and less disturbance.
Next, the shape of the pulse waveform shown in FIG. 5B is called “smooth pulse”, which is a phenotype of a person having an abnormality in the blood flow state, and immediately descends immediately after rising suddenly. It is characterized by a deep cut at the same time and the peaks after that are considerably higher than usual. This “smooth pulse” is thought to be caused by edema, liver and kidney diseases, respiratory diseases, gastrointestinal diseases, inflammatory diseases, etc., resulting in extremely smooth and smooth pulse traffic.
Also, the shape of the pulse waveform shown in FIG. 5C is called “string”, and is a phenotype of a person whose vascular wall tension is rising. The condition is that it lasts for a certain period of time. This “string” appears due to diseases such as hepatobiliary disease, skin disease, high blood pressure, painful disease, etc., and the tension of the autonomic nervous system causes the blood vessel wall to become tense and its elasticity decreases, and the pulsation of the pumped blood This is thought to be caused by the fact that the effects of the
In the graphs (a) to (c), the vertical axis and the horizontal axis represent blood pressure (mmHg) and time (seconds), respectively.
[0004]
And the shape of such a pulse wave waveform and the distortion rate d have a correlation as shown in FIG. Here, the distortion rate d of the pulse wave waveform is determined by the following equation (1).
[0005]
[Expression 1]

[0006]
In this formula (1), A₁Is the amplitude of the fundamental wave component in the pulse wave, and A₂, A_ThreeA ..._nAre the amplitudes of the second, third, and nth harmonic components of the pulse wave, respectively.
Therefore, the pulse wave waveform of the subject is detected and, for example, FFT (Fast Fourier Transform) processing is performed, and the amplitude A₁~ A_nAnd the distortion rate d is calculated, the shape of the pulse wave waveform can be quantitatively specified by the correlation shown in FIG. 28, and the cardiac function state of the subject can be diagnosed.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above prior art, only the relationship between the shape of the pulse wave waveform and the cardiac function state has been described, and it has not been clarified which part of the pulse wave waveform affects the distortion rate. Therefore, in order to obtain the distortion rate of the pulse wave waveform, it is necessary to obtain the magnitude of the amplitude of the fundamental wave and each harmonic component by performing FFT processing or the like for one period or more of the pulse wave waveform. Inevitably, there has been a problem that diagnosis of cardiac function requires high throughput. This problem is particularly noticeable when the diagnostic apparatus is reduced in size and weight.
[0008]
The present invention has been made in view of the above problems, and the object of the present invention is to diagnose the state of cardiac function with a simple configuration without processing one cycle or more of the pulse wave waveform. It is to provide a possible cardiac function diagnostic device.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
  In order to achieve the above object, in the present invention, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a living body, a diastole specifying means for specifying a diastole of the heart from the pulse wave waveform, and the pulse wave waveform Out ofThe pulse waveform corresponding to the diastole specified by the diastole specifying means is analyzed, and the presence / absence of the pulse waveform corresponding to the diastole or the magnitude of the undulation is calculated as an index for defining the waveform.Analysis means;Evaluate the cardiac function of the living body based on the presence or absence of the undulationAnd an evaluation means.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
<1: First Embodiment>
First, the cardiac function diagnostic apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described.
[0011]
<1-1: Theoretical basis of the first embodiment>
Needless to say, the heart drives out blood by repeating contraction and expansion. Here, the time for blood to flow out of the heart by one cycle of contraction and expansion is called ejection time. This ejection time tends to become short as a result of the release of catecholamines such as adrenaline when the number of beats, which is the number of heart contractions per unit time, increases due to exercise or the like. This means that the contraction force of the myocardium is increasing.
Further, as the ejection time becomes longer, the stroke volume flowing out from the heart tends to increase due to one cycle of contraction and expansion.
Now, when a person exercises or the like, since it is necessary to supply a large amount of oxygen to the heart muscle, skeletal muscle, etc., the product of the number of beats and the amount of stroke, that is, the blood flow delivered from the heart per unit time increases. Here, as a result of the increase in the number of beats, the ejection time is shortened, so that the stroke volume is decreased. However, since the rate of increase in the number of beats exceeds the rate of decrease in the amount of stroke, the product of the number of beats and the volume of stroke increases as a whole.
[0012]
Next, the relationship between the heart motion and the blood pressure waveform will be described. FIG. 15 (a) shows an electrocardiogram waveform. Generally, from the point R in the figure to the end point U of the T wave is said to be the ventricular systole, and this corresponds to the ejection time. It is said that the period from the U point to the next R point is the ventricular diastole. Here, during the ventricular systole, ventricular contraction does not occur uniformly, but slows as contraction progresses from the outside to the inside. For this reason, the blood pressure waveform at the aortic root immediately after the heart has an upwardly convex shape during the ventricular systole from the release of the aortic valve to the closure, as shown in FIG.
[0013]
An example of the waveform of the blood pressure at the starting portion of the aorta is shown in the same figure (c) in the peripheral portion (radial artery). That is, FIG. 3C shows an example of a pulse wave waveform at the erasure unit. The reason why such a shape is formed is that a first wave called an ejection wave is first generated by the ejection of blood from the heart, and subsequently, a tidal wave is caused by reflection at a blood vessel branch portion near the heart. It is considered that a second wave is generated, and then a notch accompanying the aortic valve closure is generated, and a third wave called a notch wave appears.
Therefore, in the pulse wave waveform, the point from the lowest blood pressure value to the notch corresponds to the ventricular systole, and the point from the notch to the lowest blood pressure value in the next cycle corresponds to the ventricular diastole. .
Here, the point corresponding to the aortic valve release in the pulse waveform is the minimum point of the blood pressure value, and the point corresponding to the aortic valve closure in the pulse waveform is from the minimum point in time series. It is the minimum point that appears third, and, in terms of the magnitude of the blood pressure value, is the second minimum point from the minimum minimum point.
Note that the pulse waveform shown in FIG. 10C is actually delayed in time with respect to the aortic blood pressure waveform shown in FIG. 10B, but for the sake of explanation, this time delay is ignored. The phases are aligned.
[0014]
Next, the pulse wave waveform shown in FIG. Since the pulse wave waveform detected in the peripheral part of the subject is, so to speak, a pressure wave of blood that has passed through a closed system composed of a heart that is a pulsatile pump and a blood vessel system that is a conduit, That is, in addition to being defined by the cardiac function state, secondly, it is affected by the blood vessel diameter, blood vessel contraction / extension, blood viscosity resistance, and the like. For this reason, if the pulse wave waveform is detected and analyzed, it is considered that not only the state of the subject's arterial system but also the cardiac function state can be evaluated.
[0015]
Here, consider which part of the pulse waveform is to be analyzed.
First, the inventor of the present application determined the waveform parameters that determine the shape characteristics of the pulse waveform as shown in FIG. That is, the waveform parameter
(1) Time t from the rising peak point P0 (minimum minimum point) of one beat to the rising peak point P6 of the next beat having the smallest blood pressure value of the pulse waveform₆,
(2) Blood pressure values (differences) y at peak points (maximum points and minimum points) P1 to P5 that appear sequentially in the pulse wave waveform₁~ Y_Five,and,
(3) Elapsed time t from the peak point P0 (minimum minimum point) at the start of the pulse wave until the peak points P1 to P5 appear.₁~ T_Five
As determined. In this case, y₁~ Y_FiveIndicates relative blood pressure values based on the blood pressure value at the peak point P0.
[0016]
The inventor of the present application actually detects a pulse wave for 74 healthy adults aged 22 to 46 years old and obtains these waveform parameters, respectively, while obtaining the pulse waveform as described above for PCT / JP96. Similarly to / 01254, FFT processing was performed, and the distortion rate d of the pulse waveform was obtained using the above equation (1).
[0017]
Then, the inventor of the present application individually examined the correlation between the obtained distortion rate d and each waveform parameter alone, the difference between them, and the like. Value difference (y_Five-y_Four) For the correlation coefficient (R²) Has a high correlation of 0.77. This correlation is shown in FIG.
Therefore, the blood pressure difference (y_Five-y_Four), The distortion rate d can be obtained from the correlation with this, and the shape of the pulse wave waveform can be specified from the distortion rate d, and the heart function can be diagnosed from this shape. It becomes possible to do.
[0018]
On the other hand, the inventor of the present application also examined individual correlations with the individual waveform parameters and their differences, etc., with respect to the number of beats. As a result, the beat count is a period corresponding to the ventricular diastole (t₆-t_Four) For the correlation coefficient (R²) Also has a high correlation of 0.92. For this reason, the period (t₆-t_FourIf the configuration necessary for obtaining () is employed, the number of beats can be obtained by the correlation with this. It should be noted that the beat number may be used positively as a judgment material for cardiac function evaluation, or may be configured not to be detected if it is based on the premise described later.
[0019]
<1-2: Functional Configuration of First Embodiment>
The cardiac function diagnostic apparatus according to the present embodiment is configured based on the above theoretical basis, and analyzes a pulse wave waveform detected from a subject to detect a blood pressure value difference (y_Five-y_Four) And the shape of the pulse wave waveform is specified from the value via the distortion rate d, while the period corresponding to the ventricular diastole (t₆-t_Four) And the number of beats is calculated from that period, and then the cardiac function of the subject is comprehensively diagnosed from the shape of the specified pulse waveform and the calculated number of beats.
[0020]
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the present embodiment.
In this figure, the pulse wave detection unit 10 detects, for example, a pulse wave waveform in the peripheral part (for example, radial artery) of the subject and outputs the detection signal to the body motion removal unit 30 as MH.
On the other hand, the body motion detection unit 20 includes, for example, an acceleration sensor and the like, detects the body movement of the subject, and outputs the detection signal to the waveform processing unit 21 as a signal TH. The waveform processing unit 21 is configured by a low-pass filter or the like, and performs waveform shaping processing on the signal TH output from the body motion detection unit 20 and outputs it as a signal MHt indicating a body motion component. The body motion removal unit 30 subtracts the signal MHt indicating the body motion component from the signal MH from the pulse wave detection unit 10 and outputs the result as a signal MH ′ indicating the pulse wave component.
[0021]
The cardiac function diagnostic apparatus according to the present embodiment processes a pulse wave waveform detected from a subject, but when the subject is accompanied by some movement, the signal MH detected by the pulse wave detection unit 10 includes: In addition to the signal MH ′ indicating the pulse wave component, the signal MHt indicating the body motion component of the subject is also superimposed. For this reason, MH = MHt + MH ′, and the signal MH output from the pulse wave detector 10 does not accurately indicate the pulse wave waveform of the subject.
[0022]
On the other hand, since the blood flow is affected by blood vessels, tissues, etc., the body motion component MHt included in the signal MH is considered not to be a signal TH itself indicating the body motion of the subject but to be dulled.
For this reason, the signal TH by the body motion detection unit 20 that directly indicates the body motion of the subject is waveform-shaped by the waveform processing unit 21 and used as the signal MHt that indicates the body motion component. The signal MH is subtracted from the signal MH, thereby removing the influence of body movement and outputting the signal MH ′ indicating the pulse wave component. Note that the format, number of stages, constants, and the like of the low-pass filter in the waveform processing unit 21 are determined from actually measured data.
[0023]
Next, the peak point extraction / waveform analysis unit 40 extracts information called “peak information” related to each of the peak points P0 to P6 regarding the waveform parameter from the signal MH ′ indicating the pulse wave component, 16 is obtained, and the blood pressure value difference (y_Five-y_Four) And period (t₆-t_Four) Respectively. The detailed configuration of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 and the content of peak information will be described later.
Further, the peak point extraction / waveform analysis unit 40 calculates the blood pressure value difference (y_Five-y_Four) And period (t₆-t_Four), The peak points P0 and P4 are specified, which inevitably means specifying the ventricular systole and the ventricular diastole. That is, since the peak point P0 corresponds to the rising start point of the ejection wave, obtaining this means specifying the start point of the ventricular systole (end point of the ventricular diastole), and the peak point P4 is Since this corresponds to a notch associated with aortic valve closure, it means that the end point of the ventricular systole (the start point of the ventricular diastole) is specified. Therefore, the peak point extraction / waveform analysis unit 40 necessarily has a function of specifying the ventricular systole and the ventricular diastole.
[0024]
Now, the distortion rate conversion table 50 stores the correlation shown in FIG. 17 in advance, and the blood pressure value difference obtained by the peak point extraction / waveform analysis unit 40 (y_Five-y_Four) Is converted into a distortion rate d. The beat number conversion table 60 includes a period (t₆-t_Four) And the number of beats are stored in advance, and the period (t₆-t_Four) Is converted to beats.
If the beat number is to be obtained directly or accurately, the peak point extraction / waveform analysis unit 40 uses the time t₆Is calculated from this converted value.
[0025]
The diagnosis unit 70 mainly determines the shape of the pulse waveform based on the distortion rate d and diagnoses the cardiac function of the subject. Specifically, when the beat rate is a value in a resting state, according to the PCT / JP96 / 01254 described above, the distortion rate d and the shape of the pulse wave waveform have the relationship shown in FIG. Using the relationship, the diagnosis unit 70 identifies the shape of the pulse wave waveform based on the distortion rate d. However, since the distortion rate d tends to decrease as the number of beats increases, the diagnosis unit 70 specifies the shape of the pulse wave waveform based on the number of beats. The diagnosis unit 70 determines whether the subject is in a mental tension state when the number of beats is equal to or greater than the threshold value and the signal TH from the body motion detection unit 20 determines that the subject is in a resting state. You may make a diagnosis.
The diagnostic content storage unit 80 stores the diagnostic content in advance corresponding to each shape of the pulse wave waveform, and outputs the diagnostic content of the shape specified by the diagnostic unit 70. Here, for example, the diagnosis content storage unit 80 indicates that the shape of the pulse waveform is “normal” for “smooth pulse”, and “the blood flow state is abnormal” for “flat pulse”. In addition, for “string”, message data indicating “the elasticity of the blood vessel wall has decreased” is stored.
The notification unit 90 outputs the diagnostic content stored in the diagnostic content storage unit 80 to the outside by display or voice.
[0026]
<1-2-1: Detailed configuration of peak point extraction / waveform analysis unit>
Here, details of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 will be described. FIG. 2 is a block diagram showing the detailed configuration.
In the figure, a microcomputer 401 controls each component and has a register (not shown) therein.
The waveform memory 402 includes a RAM or the like, and sequentially stores the value of the signal MH ′ supplied via the A / D converter 403 and the low-pass filter 404, that is, the waveform value W of the signal indicating the pulse wave component.
The waveform value address counter 405 counts the sampling clock φ while the waveform collection instruction START is output from the microcomputer 401, and outputs the count result as the waveform value address ADR1 (write address) of the waveform value W. Is. The waveform value address ADR1 is monitored by the microcomputer 401.
The selector 406 selects an address to the waveform memory 402. When the select signal S1 is not output by the microcomputer 401, the selector 406 selects the waveform value address ADR1 output by the waveform value address counter 405. When the select signal S1 is output, the read address ADR4 output by the microcomputer 401 is selected.
[0027]
On the other hand, the differentiation circuit 411 time-differentiates the waveform values W sequentially output from the low-pass filter 404 and outputs the result.
The zero cross detection circuit 412 outputs a zero cross detection pulse Z when the time differentiation of the waveform value W becomes zero due to the waveform value W becoming a maximum value or a minimum value. More specifically, the zero cross detection circuit 412 is a circuit provided for detecting the peak points P0 to P6 of the waveform parameters shown in FIG. 16, and the waveform value W corresponding to these peak points is inputted. If this occurs, a zero cross detection pulse Z is output.
[0028]
Next, the peak address counter 413 counts the zero-crossing detection pulse Z while the waveform collection instruction START is output by the microcomputer 401, and outputs the count result as the peak address ADR2.
The moving average calculating circuit 414 accumulates the time differential values of the waveform values W output by the differentiating circuit 411 up to the present time for the past predetermined number, calculates the average value, and calculates the result up to the present time. The information is output as inclination information SLP indicating the inclination of the wave.
[0029]
The peak information memory 415 is provided for storing the peak information shown in FIG. 3, and details of the contents are as follows.
(1) Waveform value address ADR1
This is the waveform value address output from the waveform value address counter 405 when the waveform value W output from the low-pass filter 404 becomes a maximum value or a minimum value. In other words, it is the address where the waveform value W corresponding to the maximum value or the minimum value is written in the waveform memory 402.
(2) Peak type B / T
This is information indicating whether the waveform value W written in the waveform value address ADR1 is the maximum value T (Top) or the minimum value B (Bottom).
(3) Waveform value W
This is a waveform value corresponding to the maximum value or the minimum value.
(4) Stroke information STRK
This is a change in waveform value from the previous peak value to the peak value.
▲ 5 ▼ Inclination information SLP
It is an average value of time derivatives of a predetermined number of waveform values up to the peak value.
[0030]
<1-3: Operation of First Embodiment>
Next, the operation of the first embodiment shown in FIG. 1 will be described.
The body motion component accompanying the body motion of the subject is superimposed on the signal MH output from the pulse wave detection unit 10, but the body motion component is removed by the body motion component removal unit 30 and only the pulse wave component is obtained. The signal MH ′ is supplied to the peak point extraction / waveform analysis unit 40.
The peak point extraction / waveform analysis unit 40 accumulates and analyzes the data of the signal MH ′ as described later, calculates the waveform parameters of the pulse wave waveform, and further calculates the notch in the pulse wave waveform from these waveform parameters. Blood pressure difference from peak to notch wave peak (y_Five-y_Four) And ventricular diastole period (t₆-t_Four) Is required.
Blood pressure value difference (y_Five-y_Four) Is converted into the distortion factor d of the pulse waveform by the distortion factor conversion table 50, while the period (t₆-t_Four) Is converted into a beat number by the beat number conversion table 60.
In the diagnosis unit 70, when the shape of the pulse waveform is specified as “smooth pulse”, “flat pulse”, or “string” with the distortion rate d as the main and the beat number as the subordinate, the specified pulse wave The diagnostic content corresponding to the waveform shape is read from the diagnostic content storage unit 80. Then, the notification unit 90 displays the read diagnostic contents or notifies the subject by voice or the like.
[0031]
<1-3-1: Operation of Peak Point Extraction / Waveform Analysis Unit>
Here, the operation of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 shown in FIG. 2 will be described.
The peak point extraction / waveform analysis unit 40 obtains a pulse waveform, obtains a waveform parameter, and further calculates a blood pressure value difference (y_Five-y_Four) And period (t₆-t_Four) In multiple stages. Therefore, the operation of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 will be described in each stage.
[0032]
<1-3-1-1: Accumulation of pulse wave waveform and collection of peak information>
First, in the peak point extraction / waveform analysis unit 40, the signal MH 'is accumulated in the waveform memory 402 in FIG. 2, and the peak information of the pulse wave waveform indicated by the signal MH' is collected. Specifically, this operation is performed as follows.
First, when the signal START for instructing the start of collection of the pulse waveform is output by the microcomputer 401, the reset of the waveform value address counter 405 and the peak address counter 413 is cancelled.
As a result, the count of the sampling clock φ is started by the waveform value address counter 405, and the waveform value address ADR1 as the count value is supplied to the waveform memory 402 via the selector 406 as a write address. Then, the signal MH ′ indicating the pulse wave component output from the body motion signal removal unit 30 is input to the A / D converter 403, and is sequentially converted into a digital signal according to the sampling clock φ, and the waveform value is passed through the low-pass filter 404. Sequentially output as W. The waveform values W output in this way are sequentially supplied to the waveform memory 402, and are written in the storage area designated by the waveform value address ADR1 at that time. With the above operation, for example, a series of waveform values W in the pulse waveform illustrated in FIG. 4 are accumulated in the waveform memory 402.
[0033]
On the other hand, in parallel with this accumulation operation, collection of peak information and writing to the peak information memory 205 are executed as follows.
First, the waveform value W of the signal MH ′ indicating the pulse wave component is time-differentiated by the differentiating circuit 411, and the result is supplied to the zero cross detecting circuit 412 and the moving average calculating circuit 414, respectively. Each time the time differential value of the waveform value W is supplied in this way, the moving average calculation circuit 414 calculates the average value (that is, the moving average value) of the past predetermined number of time differential values, and inclines the calculation result. Output as information SLP. Here, when the waveform value W is rising or has finished rising, the maximum value is output as the inclination information SLP, and when the waveform value W is falling or has finished falling and has reached the minimum state, the inclination information is obtained. A negative value is output as SLP.
[0034]
For example, when the pulse wave waveform shown in FIG. 4 is output from the low-pass filter 404, the peak point P′1 is a local maximum point, so that zero is output from the differentiating circuit 411 as a time differentiation. For this reason, the zero cross detection pulse Z is output by the zero cross detection circuit 412.
As a result, the microcomputer 401 causes the waveform value address ADR1, which is the count value of the waveform value address counter 405 at that time, the waveform value W, the peak address ADR2 which is the count value of the peak address counter (in this case, ADR2 = 0), and the inclination Information SLP is captured. Further, when the zero cross detection pulse Z is output, the peak address ADR2 which is the count value of the peak address counter 203 becomes “1”.
[0035]
On the other hand, the microcomputer 401 creates a peak type B / T based on the sign of the acquired inclination information SLP. When the waveform value W of the peak point P′1 is output in this way, since the slope information SLP at that time is a positive value, the microcomputer 401 corresponds the value of the peak information B / T to the maximum point. “T”. Then, the microcomputer 401 directly designates the peak address ADR2 (ADR2 = 0 in this case) fetched from the peak address counter 413 as the write address ADR3, the waveform value W, and the waveform value address ADR1 corresponding to the waveform value W. The peak type B / T and the slope information SLP are written in the peak information memory 415 as the first peak information.
When peak information is written for the first time, stroke information STRK is not created and written because there is no previous peak information.
[0036]
Thereafter, in the pulse waveform shown in FIG. 4, when the waveform value W corresponding to the peak point P′2 is output from the low-pass filter 404, the zero cross detection pulse Z is output in the same manner as described above, and the waveform value address ADR1, The waveform value W, peak address ADR2 (= 1), and slope information SLP (<0) are captured by the microcomputer 401.
Similarly to the above, the microcomputer 401 determines the peak type B / T based on the slope information SLP. Here, since the peak point P′2 is a local minimum point, the slope information SLP at that time is a negative value, and the value of the peak information B / T is “B” corresponding to the local minimum point. Further, the microcomputer 401 supplies an address smaller by “1” than the peak address ADR2 to the peak information memory 415 as the read address ADR3. As a result, the waveform value W written for the first time is read out. Then, the microcomputer 401 calculates the difference between the waveform value W acquired this time from the low-pass filter 404 and the first waveform value W read from the peak information memory 415, and the stroke information STRK is obtained. The peak type B / T and stroke information STRK obtained in this way are set to the peak address ADR3 = 1 in the peak information memory 415 as the second peak information together with the waveform value address ADR1, the waveform value W, and the slope information SLP. It is written to the corresponding storage area. Thereafter, the same operation is performed when the peak points P′3, P′4,... Are detected.
Then, at a predetermined timing, the microcomputer 401 stops outputting the waveform collection instruction START, and the collection of the waveform value W and the peak information ends.
[0037]
<1-3-1-2: Specify pulse waveform for 1 beat>
Thus, even if the peak information of the peak points P′1 to P′1 of the pulse waveform illustrated in FIG. 4 is collected, the waveform parameters defined in FIG. That is, only after the pulse waveform shown in FIG. 4 for one beat is identified, it corresponds to the waveform parameters defined in FIG. For this reason, it is necessary to specify the pulse waveform for one beat from the peak information of the collected peak points P'1. This specifying process is executed as follows.
[0038]
First, in this specification, the characteristics of the pulse waveform, that is, the blood pressure value of the pulse waveform becomes the lowest at the start point of the ventricular systole, that is, the peak point P0 corresponding to the release of the aortic valve, and the ejection wave immediately after that. The feature that the peak point P1 corresponding to is the highest is utilized.
Therefore, the microcomputer 401 sequentially reads the slope information SLP and the stroke information STRK corresponding to each peak point P′1, P′2,... From the peak information memory 415. Next, the microcomputer 401 selects stroke information corresponding to a positive inclination from the stroke information STRK (that is, the corresponding inclination information SLP has a positive value), and further, the stroke information. A predetermined number of large values are extracted from.
That is, the microcomputer 401 first selects a peak point which is a maximum point, and secondly extracts a peak point having a large change from the previous peak point. Here, a predetermined number of peak points are extracted, but this is for the purpose of examining a plurality of periods.
[0039]
Next, the microcomputer 401 specifies the one corresponding to the median value from the stroke information STRK corresponding to the extracted peak point. Thereby, stroke information corresponding to the rising portion of the pulse waveform for one beat (for example, the portion indicated by the symbol STRKM in FIG. 4) is specified. Note that this specification is based on the premise that peak information has been collected for pulse wave waveforms for a plurality of cycles, and is intended to exclude those considered to be measurement abnormalities.
The microcomputer 401 sets the peak point corresponding to the peak address “1” before the peak address of the stroke information as the peak point P0 of the waveform parameter, and sequentially sets the peak points corresponding to the following peak addresses. The waveform parameters are identified as peak points P1 to P6.
For example, in FIG. 4, the peak point P′6 located immediately before the rising portion STRKM is specified as the peak point P0 serving as the calculation reference of the waveform parameter, and the following peak points P′7 to P′12 are specified. Are sequentially identified as peak points P1 to P6 of the waveform parameter.
That is, the peak points P1 to P6 are specified in time series with the peak point P0 as a reference.
Thus, each peak point P1-P6 is specified in time series on the basis of the peak point P0 used as the minimum minimum point. For example, the peak point P4 that defines the ventricular systole and the ventricular diastole is specified as a minimum point that appears second in time series from the peak point P0. In addition, each peak point P1-P6 may be specified by the magnitude relationship of a value on the basis of the peak point P0 used as the minimum minimum point. For example, the peak point P4 may be specified as the second smallest point from the bottom, that is, the smallest smallest point next to the peak point P0.
[0040]
<1-3-1-3: Calculation of waveform parameters>
The microcomputer 401 calculates each waveform parameter with reference to each peak information corresponding to the pulse waveform for one beat. For example, when the peak points P′6 to P′12 are specified as the peak points P0 to P6 that are the reference of the waveform parameters, they are obtained as follows.
(1) Blood pressure value y₁~ Y_Five
The peak information obtained by multiplying the waveform values W of the peak points P′6 to P′11 by the coefficients is y₁~ Y_FiveAnd This coefficient is determined by the sensitivity of the pulse wave detector 10, the characteristics of the A / D converter 403, the circuit configuration of the low-pass filter 404, and the like.
(2) Time t₁
The waveform address corresponding to the peak point P'6 is subtracted from the waveform address corresponding to the peak point P'7, and the result is multiplied by the period of the sampling clock φ to t.₁Is calculated.
(3) Time t₂~ T₆
T above₁Similarly to the above, the calculation is performed based on the waveform address difference between the corresponding peak points.
The microcomputer 401 stores each waveform parameter obtained as described above in an internal register.
[0041]
<1-3-1-4: Blood pressure value difference (y_Five-y_Four) And period (t₆-t_Four)
First, the microcomputer 401 reads y from the internal register._Four, Y_Five, T_FourAnd t₆, And second, read y_FourAnd y_FiveBlood pressure difference (y_Five-y_Four) And third, the read t_FourAnd t₆Period (t₆-t_Four) Is calculated.
In this way, the blood pressure value difference (y_Five-y_Four) And period (t₆-t_Four) Are calculated and used as the basis of the diagnosis unit 70.
[0042]
In the cardiac function diagnostic apparatus according to the present embodiment, the body motion detection unit 20 detects the body motion component of the subject, but the diagnosis is based on the assumption that the subject is not in motion. In this case, the signal MH is directly converted into the signal MH ′ indicating only the pulse wave component by the pulse wave detection unit 10, so that the body motion detection unit 20 and the waveform processing unit 21 are unnecessary.
In addition, in the present apparatus, a period (t₆-t_Four) To obtain the beat number from the waveform parameter period t₆Of course, if the diagnosis is made on the assumption that the number of beats of the subject is sufficiently low, the configuration for obtaining the number of beats is not necessary. For this reason, the beat number conversion table 60 for detecting the beat number and the evaluation permission unit 70 taking into account the beat number are merely optional requirements.
[0043]
As described above, according to the cardiac function diagnostic apparatus according to the first embodiment, the peak point of the pulse wave waveform simply detected from the subject is extracted, and the blood pressure value difference (y_Five-y_Four), It is possible to diagnose the subject's cardiac function state to some extent. Therefore, since it is not necessary to perform frequency analysis processing on the pulse wave waveform, it is possible to reduce the processing load and to greatly contribute to downsizing and simplification of the apparatus.
[0044]
<1-4: Application example>
Next, an application example of the cardiac function diagnostic apparatus according to the first embodiment described above will be described.
[0045]
<1-4-1: Index that defines the pulse waveform during ventricular diastole>
In order to non-invasively determine the state of circulation (blood circulation), the inventor of the present application simulates the behavior of the arterial system from the origin of the aorta to the peripheral part by an electrical model, such as blood vessel viscous resistance and compliance. Proposed techniques to approximately calculate parameters related to circulatory dynamics (Japanese Patent Laid-Open No. 6-205747: Invention name “Pulse wave analysis device”, PCT / JP96 / 03211: Invention name “Biological condition measurement device” Etc.)
In short, when the electric signal corresponding to the pressure wave at the start of the subject's aorta is given to an electrical model that simulates the behavior of the arterial system, the response waveform is actually detected. By determining the value of each element constituting the electrical model so as to match the pulse wave waveform, the circulatory dynamic parameters corresponding to each element are approximately calculated.
As the electrical model, there are a four-element lumped constant model as shown in FIG. 18A and a five-element lumped constant model as shown in FIG. In particular, for the latter five-element lumped constant model, among the factors that determine the behavior of the circulatory dynamics of the human body, the blood inertia in the central part adopted in the four-element lumped constant model and the blood vessel due to blood viscosity in the central part Resistance (viscosity resistance), peripheral blood vessel compliance (viscoelasticity), and peripheral blood vessel resistance (viscosity resistance), in addition to the above four parameters, aortic compliance is further added to these parameters Is modeled as an electric circuit.
[0046]
The correspondence between each element and each parameter constituting the lumped constant model will be described below.
Capacitance C_c    : Aortic compliance [cm^Five/ dyn]
Electrical resistance R_c    : Vascular resistance due to blood viscosity in the central part of the arterial system [dyn · s / cm^Five]
Inductance L: Inertia due to blood in the central part of the arterial system [dyn · s²/cm^Five]
Capacitance C: Blood vessel compliance in the peripheral part of the arterial system [cm^Five/ dyn]
Electrical resistance R_p     : Vascular resistance due to blood viscosity at the peripheral part of the arterial system [dyn · s / cm^Five]
[0047]
Also, currents i and i flowing through the lumped constant model_p, I_c, I_sIs the blood flow [cm^Five/ s]. In particular, the current i corresponds to the aortic blood flow, and the current i_sCorresponds to the blood flow from the left ventricle. The input voltage e is the left ventricular pressure [dyn / cm²] And the voltage v₁Is the pressure at the origin of the aorta [dyn / cm²]. Furthermore, the terminal voltage v of the capacitance C_pIs the pressure in the radial artery [dyn / cm²]. In addition, the diode D corresponds to an aortic valve, and is on (valve opened) in a period corresponding to the ventricular systole, while it is off (valve closed) in a period corresponding to the diastole. State).
[0048]
In this way, the arterial system from the aortic origin to the peripheral part can be considered by simulating with an electrical model such as FIGS. 18 (a) and 18 (b). Here, when the arterial system is considered as a kind of electrical model, the pulse wave waveform in the ventricular diastole will be considered again.
Since the ventricular diastolic period refers to the closing period of the aortic valve as described above, theoretically, blood is not pumped during this period. Regardless, one gentle wave called a notch wave appears in the peripheral part during the ventricular systole. Considering this phenomenon by replacing it with the above electrical model, if an electrical signal corresponding to a blood waveform struck during ventricular systole is applied as a pulse to the input end of the electrical model, it will A first waveform (ejection wave) responding to the input pulse and a second waveform (tidal wave) following this waveform appear, and after the disappearance of the input pulse, a third waveform (notch wave) Means that has appeared.
[0049]
Therefore, the pulse waveform corresponding to the ventricular diastole is when the heart power supply and the arterial load are connected, and when the heart power supply is interrupted, that is, the aortic valve is closed. It can be said that the waveform is determined by the transient delay characteristic of the arterial system.
For this reason, analyzing the pulse wave waveform corresponding to the ventricular diastole is considered to lead to the evaluation of the transient characteristics of the arterial system with respect to the heart. Of course, since the pulse wave waveform corresponding to the ventricular diastole depends on the waveform in the previous systole, the analysis of the pulse wave waveform in the diastole is second, It is thought to lead to analysis of the pulse waveform during ventricular diastole.
Here, as a method of analyzing the pulse waveform corresponding to the ventricular diastole, it is conceivable to obtain an index for defining the waveform, or to analyze the frequency of the tidal wave. As this index, for example, the amplitude and period of the notch wave in the first embodiment, and a value obtained by normalizing these with the period of the ventricular diastole or the difference between the minimum and maximum blood pressure values can be considered. For example, the wavelet transform described in the second embodiment or the series expansion described in the third embodiment can be considered. In addition, these temporal change rates are also considered useful. In this case, the peak point extraction / waveform analysis unit 40 according to the first embodiment obtains an index that prescribes a pulse wave waveform corresponding to the ventricular diastole, by calculating a necessary index from each waveform parameter. In addition, if these indexes are stored in time series, it is possible to create a temporal transition of the index, and if the configuration is such that the change is divided by the calculation interval, the time of the index It is also possible to determine the rate of change.
[0050]
Here, various examples of notification in the case of obtaining the temporal change rate will be described.
First, as shown in FIG. 5, for example, the index change rate is ranked in six stages, and diagnostic messages corresponding to the rankings are stored as evaluation contents, and the calculated index change rate is calculated. It is conceivable that a diagnostic message corresponding to is read and notified. Moreover, it is good also as a structure which displays not a diagnostic message but the face chart as shown in FIG. 6 corresponding to the calculated change rate of the parameter | index. Of course, it is good also as a structure which announces the parameter | index itself.
[0051]
In addition, the temporal transition of the index is created as follows, for example. Specifically, the index calculated by the peak point extraction / waveform analysis unit 40 is stored in combination with the calculation time in a time series, while a plurality of sets are read out, and the time among the read data is set. By taking the index on the x-axis and the y-axis respectively, a temporal transition of the index is created. In this case, as shown in FIG. 7, the x-axis is the elapsed time with the oldest read time as a reference, and the y-axis is the size of the index for the oldest read time “1.0”. ", Other times may be indicated by the ratio. In the example shown in the figure, the measurement is performed at intervals of 2 minutes.
[0052]
<1-4-2: Data transfer to external device>
When a reduction in size and weight is required for a cardiac function diagnostic device, the configuration shown in FIG. 1 and FIG. 2 is integrated as a single device, and there is no room for evaluation or diagnosis by the judgment of a doctor or the like. It becomes.
Therefore, after detecting the pulse wave waveform of the subject, the distortion rate d and the number of beats to be supplied to the diagnosis unit 70 in FIG. 1 are transferred to an external device, and a third party such as a doctor performs detailed diagnosis and analysis. Possible configurations are possible.
[0053]
A communication I / F (interface) 76 indicated by a broken line in FIG. The communication I / F 76 has a data buffer therein, and the data is transferred to the communication I / F 76 after storing the distortion rate d, the number of beats, and their calculation times for a predetermined measurement period. It has become. Here, the communication I / F 76 includes an LED and a phototransistor for transferring data with an external device through optical communication. The time at which the distortion rate d and the number of beats are calculated is output by a timer or the like (not shown).
[0054]
On the other hand, FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of such an external device. As shown in this figure, the external device is composed of a device main body 600, a display 601, a keyboard 602, a printer 603, and the like, and is the same as a normal personal computer except for the following points.
That is, the apparatus main body 600 constructs the configuration after the diagnosis unit 70 in FIG. 1 and has an LED 604 for converting transmission data into light and transmitting it, while phototransistor 605 for converting reception light into data. have. As the LED 604 and the phototransistor 605, those having the same or approximate characteristics as those of the LED and the phototransistor provided in the communication I / F 76 of the cardiac function diagnostic apparatus are used. Here, a near-infrared type (for example, a center wavelength of 940 nm) is desirable. When using the near-infrared type, a visible light cut filter for blocking visible light is provided on the front surface of the device main body 600 to form a communication window 606 for optical communication.
[0055]
The cardiac function diagnosis apparatus according to such a configuration, when not performing data transfer, evaluates and diagnoses the above-described subject's cardiac function state based on the distortion rate d and the number of beats alone, while transferring data. When performing, a set of the distortion rate d converted by the distortion rate conversion table 50, the number of beats converted by the beat number conversion table 60, and the calculation time thereof is set for the communication I / O for a predetermined measurement period. Accumulate in the data buffer of F76.
Here, when a third party such as a doctor operates the keyboard 601 to instruct a data request, the external device enters a standby state for receiving data after transmitting a data request signal via the LED 604.
On the other hand, when the phototransistor of the communication I / F 76 on the cardiac function diagnosis apparatus side receives the data request signal, the set data stored in the data buffer of the communication I / F 76 is transmitted by the LED of the communication I / F 76. When the phototransistor 605 receives this set data, the external device acquires the distortion rate d of the pulse wave waveform of the subject, the number of beats of the subject, and the time when these were calculated.
Thereafter, in the external device, by constructing the configuration after the diagnosis unit 70 in FIG. 1, the cardiac function state of the subject is evaluated / diagnosed based on the distortion rate d and the number of beats of the pulse wave waveform, and the calculation time thereof. The doctor can diagnose the accumulated data.
[0056]
For data transfer, not the pulse wave distortion rate d or the number of beats, but the blood pressure value difference (y_Five-y_Four) And period (t₆-t_Four) In addition to this, the body movement state of the subject is also transmitted to the external device, and conversely, the diagnostic message corresponding to the distortion rate d and the beat number is set on the external device side, and the contents are set. It can be considered to transmit to the cardiac function device side.
[0057]
<2: Second Embodiment>
Next, a cardiac function diagnostic apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described.
[0058]
<2-1: Theoretical basis of the second embodiment>
Conventionally, it has been found that a frequency spectrum obtained by frequency analysis of a pulse wave waveform can be information representing the characteristics of the pulse wave waveform. For this reason, frequency analysis of a subject's pulse wave waveform is meaningful.
By the way, as described above, the blood pressure value difference from the notch to the notch wave peak (y_Five-y_Four) And the distortion rate d of the pulse waveform are highly correlated. This is because the higher order harmonic component in the pulse waveform is the blood pressure difference (y_Five-y_Four) In the vicinity of the notch and notch wave. For this reason, the frequency analysis result of the pulse wave waveform has a large difference between the case where it is analyzed over the entire period of the pulse wave waveform and the case where the analysis is limited to the notch of the pulse wave waveform and the vicinity of the notch wave. It is thought not to.
Therefore, in performing frequency analysis of the pulse wave waveform of the subject, it is not necessary to perform frequency analysis for one period or more, and it may be sufficient to analyze only the notch and the vicinity of the notch wave.
[0059]
<2-2: Functional Configuration of Second Embodiment>
The cardiac function diagnostic apparatus according to the second embodiment is configured on the basis of the theoretical basis as described above. First, an analysis result of a pulse wave waveform corresponding to a typical symptom is obtained in advance. Secondly, the frequency analysis of the pulse wave waveform is limited to notches and the vicinity of the notch wave, and thirdly, the symptom that is closest to the analysis result obtained is identified, and fourthly, identified. The diagnosis content corresponding to the symptom is reported.
FIG. 9 is a block diagram showing a functional configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the present embodiment.
In this figure, the difference from the cardiac function diagnosis apparatus shown in FIG. 1 is that a wavelet transform unit 200, a frequency correction unit 210, a sample storage unit 220, and a diagnosis unit 71 are provided, as well as peak point extraction / waveform analysis. This is the function of the unit 40.
Hereinafter, these differences will be mainly described.
[0060]
The peak point extraction / waveform analysis unit 40 extracts each peak point of the pulse wave waveform from the signal MH ′ indicating the pulse wave component, calculates a waveform parameter, and calculates a period (t₆-t_Four) Is the same as in the first embodiment, but in the present embodiment, the pulse waveform MD corresponding to the ventricular diastole is read out from the pulse waveform accumulated in the internal waveform memory 402. To the wavelet transform unit 200.
[0061]
In addition, the wavelet transform unit 200 performs wavelet transform on the pulse waveform MD corresponding to the ventricular diastole read from the peak point extraction / waveform analysis unit 40 according to the configuration described later, thereby performing pulse wave analysis. Data MKD is generated. In general, in a time-frequency analysis in which a signal is simultaneously captured from both sides of time and frequency, a wavelet is a unit for cutting out a signal portion. The wavelet transform represents the size of each part of the signal cut out in this unit. Here, when a function ψ (x) localized in terms of time and frequency is introduced as a mother wavelet as a basis function for defining the wavelet transform, the mother wave of the function f (x) is introduced. Wavelet transformation by let ψ (x) is defined as follows.
[0062]
[Expression 2]

[0063]
In this equation (2), b is a parameter used when the mother wavelet ψ (x) is translated (translated), while a is a parameter used when the scale (expands / contracts). Therefore, in the formula (2), the wavelet ψ ((x−b) / a) is obtained by translating the mother wavelet ψ (x) by b and expanding / contracting by a. In this case, since the width of the mother wavelet ψ (x) is expanded corresponding to the scale parameter a, 1 / a corresponds to the frequency. The detailed configuration of the wavelet transform unit 200 will be described later.
[0064]
Next, the frequency correction unit 210 performs frequency correction on the pulse wave analysis data MKD by the wavelet transform unit 200 to generate correction analysis data MKD ′. More specifically, the above equation (2) has a term “1 / √a” corresponding to the frequency. However, when comparing data between different frequency regions, it is necessary to correct the influence of this term. is there. Therefore, the frequency correction unit 210 is provided, and the analysis correction data MKD ′ is generated by multiplying the wavelet data by a coefficient √a. Thereby, the pulse wave analysis data MKD is corrected so that the power density per frequency becomes constant based on each corresponding frequency.
[0065]
On the other hand, the sample storage unit 220 stores an analysis result corresponding to a typical pulse wave waveform shape. In the present embodiment, for example, pulse wave waveforms corresponding to the shapes of “smooth pulse”, “flat pulse”, and “chord pulse” are wavelet transformed in a period corresponding to the ventricular diastole, and frequency correction is performed. In addition, the analysis results corresponding to these are stored as samples, for example, in a data format in which the time component and the frequency component are each divided into eight as shown in FIG.
[0066]
Next, the diagnosis unit 71 selects a sample that is most approximate to the correction analysis data MKD ′ by the frequency correction unit 210 among the samples stored in the sample storage unit 220, such as a position where a high component exists, a distribution of each component, and the like. From this, the pulse wave waveform of the subject is specified.
However, if the number of beats at the time of diagnosis deviates from the value at the time of obtaining the sample, there is a possibility of making an erroneous determination. Therefore, the diagnosis unit 71 supplementarily inputs the number of beats in the distortion rate conversion table 60. The diagnosis is not performed if the difference from the number of beats when the sample is obtained exceeds a certain value.
[0067]
<2-2-1: Configuration of wavelet transformer>
Here, a detailed configuration of the wavelet conversion unit 200 will be described.
The wavelet transform unit 200 performs the arithmetic processing of the above formula (2), and the configuration thereof includes the following elements as shown in FIG. That is, the wavelet transform unit 200 includes a basis function storage unit W1 that stores a mother wavelet ψ (x), a scale transform unit W2 that transforms a scale parameter a, a buffer memory W3, a translation unit W4 that performs translation, And it is comprised from the multiplication part W5. As the mother wavelet ψ (x) stored in the basis function storage unit W1, in addition to a Gabor wavelet, a Mexican hat, a Haar wavelet, a Meyer wavelet, a Shannon wavelet, or the like can be applied.
The wavelet transform unit 200 inputs a signal indicating a period T from the peak point P4, which is the start point of the ventricular diastole, to the peak point P6, which is the end point thereof. Is output.
[0068]
<2-3: Operation of Second Embodiment>
Next, the operation of the second embodiment shown in FIG. 9 will be described.
The body motion component accompanying the body motion of the subject is superimposed on the signal MH output from the pulse wave detection unit 10, but the body motion component is removed by the body motion component removal unit 30 and only the pulse wave component is obtained. The signal MH ′ is supplied to the peak point extraction / waveform analysis unit 40.
Similarly to the first embodiment, the peak point extraction / waveform analysis unit 40 accumulates and analyzes the data of the signal MH ′, calculates the waveform parameters of the pulse waveform, and the ventricle in the pulse waveform from these waveform parameters. Diastolic period (t₆-t_Four), The following operation is further performed. That is, in FIG. 2, the microcomputer 401 of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 first calculates the waveform parameters, and then firstly determines the waveform values of the peak points specified as the peak points P4 and P6 from the peak information memory 415. Secondly, the address is read, secondly, the select signal S1 is output, and thirdly, the waveform value address of the peak point corresponding to the read peak point P4 is sampled to the waveform value address of the peak point corresponding to the peak point P6 The signal is incremented by the clock φ and output as a waveform memory read address ADR4. Thereby, the pulse waveform MD from the peak point P4 corresponding to the notch to the peak point P0 corresponding to the end of the notch wave, that is, the pulse waveform MD corresponding to the ventricular diastole is read from the waveform memory 402. Will be.
[0069]
As will be described later, the pulse wave waveform MD corresponding to the ventricular diastole is subjected to wavelet transform by the wavelet transform unit 200, and as a result, pulse wave analysis data MKD divided into eight parts in the time domain and the frequency domain are generated. . The pulse wave analysis data MKD is further subjected to frequency correction by the frequency correction unit 210 to become correction analysis data MKD ′.
On the other hand, in the beat conversion table 60, the period (t₆-t_Four) Is converted to beats.
Next, in the diagnosis unit 71, firstly, the difference between the number of beats by the distortion rate conversion table 60 and the number of beats when the sample stored in the sample storage unit 220 is obtained, and secondly, It is determined whether or not the difference is equal to or greater than the threshold value. If the difference is equal to or greater than the threshold value, a signal indicating that diagnosis is not performed is output. The samples stored in the sample storage unit 220 are compared with each other, the sample closest to the analysis correction data MKD ′ is determined, the pulse wave waveform of the subject is specified, and a signal indicating the shape is output.
Then, the diagnosis content corresponding to the identified pulse wave waveform shape (or the content that the diagnosis is not performed) is read from the diagnosis content storage unit 80, and the notification unit 90 performs the same as in the first embodiment. The read contents are displayed or notified by voice or the like and notified to the subject.
[0070]
<2-3-1: Operation of Wavelet Transformer>
Here, the operation of the wavelet transform unit 200 will be described. First, when the mother wavelet ψ (x) is read from the basis function storage unit W1, the scale conversion unit W2 converts the scale parameter a. Here, since the scale parameter a corresponds to the period, the mother wavelet ψ (x) is expanded on the time axis when a increases. In this case, since the amount of data of the mother wavelet ψ (x) stored in the basis function storage unit W1 is constant, the amount of data per unit time decreases as a increases. The scale conversion unit W2 performs an interpolation process so as to compensate for this, and performs a thinning process when a becomes smaller to generate a function ψ (x / a). This data is temporarily stored in the buffer memory W3.
Next, the translation unit W4 reads the function ψ (x / a) from the buffer memory W3 at a timing according to the translation parameter b, thereby translating the function ψ (x / a) and performing the function ψ (x−a). b / a) is generated.
[0071]
Then, the multiplication unit W5 multiplies the variable 1 / √a, the function ψ (x−b / a), and the pulse wave data MD to perform wavelet transform, and generates pulse wave analysis data MKD. FIG. 11B shows the pulse wave analysis data MKD obtained as a result of wavelet transform of the pulse wave waveform shown in FIG. 11A in the ventricular diastole. It should be noted that the pulse waveform MD corresponding to the ventricular diastole from the peak point P4 to the peak point P6 is read from the waveform memory 402 in FIG. 2 instead of one pulse of the pulse waveform. .
As shown in FIG. 11B, the pulse wave analysis data MKD is 0 Hz to 0.5 Hz, 0.5 Hz to 1.0 Hz, 1.0 Hz to 1.5 Hz, 1.5 Hz to 2.0 Hz, 2.0 Hz. ~ 2.5 Hz, 2.5 Hz to 3.0 Hz, 3.0 Hz to 3.5 Hz, 3.5 Hz to 4.0 Hz, and divided into eight frequency regions, and from the peak point P4 that is the start point of the ventricular diastole It is obtained at time intervals obtained by dividing the period T up to the peak point P6 as the end point into eight. Eventually, the pulse wave analysis data MKD is composed of 64 pieces of data from M11 to M88.
The pulse wave analysis data MKD generated in this way is subjected to frequency correction by the frequency correction unit 210 and output as correction analysis data MKD ′, which is used as a basis for diagnosis by the diagnosis unit 71.
[0072]
In the wavelet transform, since the frequency resolution and the time resolution are in a trade-off relationship, the pulse wave analysis data can be obtained at shorter time intervals if the frequency resolution is sacrificed.
In the second embodiment, the pulse wave waveform corresponding to the ventricular diastole is diagnosed by performing wavelet transform. However, the correlation between the distortion rate d of the pulse wave waveform and (d) is high._Five-y_FourTherefore, the wavelet transform may be performed only from the peak point P4 to the peak point P5.
Furthermore, it is a matter of course that the distortion rate d may be obtained from the correction analysis data MKD ', and the shape of the pulse wave waveform may be specified from the correlation with this.
In addition, even in the second embodiment, the period corresponding to the ventricular diastole (t₆-t_Four) To obtain the beat number from the waveform parameter time t₆Of course, it may be obtained from the above, and if the diagnosis is made on the premise that the subject's beat number is sufficiently low, the structure for obtaining the beat number itself is not necessary. For this reason, it is the same as in the first embodiment that the beat number conversion table 60 for detecting the beat number and the diagnosis unit 71 taking into account the beat number are optional requirements.
[0073]
As described above, according to the cardiac function diagnostic apparatus according to the second embodiment, the peak point of the pulse waveform detected from the subject is extracted to specify the ventricular diastole, and the pulse waveform in that period is wavelet transformed. Only by this, it becomes possible to diagnose the cardiac function state of the subject. Therefore, since it is not necessary to perform the frequency analysis process for the pulse wave waveform for one period or more, the processing load can be reduced, and it is possible to greatly contribute to downsizing and simplification of the apparatus.
[0074]
<3: Third embodiment>
Next, a cardiac function diagnostic apparatus according to a third embodiment of the present invention will be described.
[0075]
<3-1: Theoretical basis of the third embodiment>
The cardiac function diagnosis apparatus according to the second embodiment uses wavelet transform in analyzing the pulse wave waveform corresponding to the ventricular diastole, but the cardiac function diagnosis apparatus according to the third embodiment uses FFT as a frequency analysis process. Is used.
However, unlike the wavelet transform, in the configuration in which the FFT processing is performed only in the ventricular diastole, the harmonic component accompanying the processing appears in the analysis result. The pulse waveform corresponding to the ventricular diastole is smoothed and extracted by multiplying the wave waveform by a window function corresponding to the period corresponding to the ventricular diastole, and this is subjected to FFT processing.
[0076]
<3-2: Functional Configuration of Third Embodiment>
FIG. 12 is a block diagram showing a functional configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the present embodiment.
In this figure, a portion different from the cardiac function diagnosis apparatus shown in FIG. 1 is provided with a window function storage unit 230, a window function reading unit 240, a multiplication unit 250, an FFT processing unit 260, a sample storage unit 270, and a diagnosis unit 72. The function of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 is also included.
Therefore, hereinafter, these differences will be mainly described.
[0077]
The peak point extraction / waveform analysis unit 40 extracts each peak point of the pulse wave waveform from the signal MH ′ indicating the pulse wave component, calculates a waveform parameter, and calculates a period (t₆-t_Four) Is the same as in the first embodiment, but in the present embodiment, the pulse waveform MD corresponding to the ventricular diastole is read out from the pulse waveform accumulated in the internal waveform memory 402. Thus, the signal is supplied to the input terminal of the multiplier 250.
Further, the window function storage unit 230 stores the functions shown in FIG. 13 in a table in advance. In practice, for example, x = −π is “0000” and x = π is “FFFF”. Memorize by address.
The window function readout unit 240 reads out the window function stored therein by supplying the generated readout address to the window function storage unit 230 in synchronization with the sampling clock φ. Specifically, the window function reading unit 240, when the pulse waveform MD corresponding to the peak points P4 to P6 is read from the waveform memory 402 (see FIG. 2), the peak points P4 and P6 are the window functions. Read addresses are supplied so as to match x = −π and + π, respectively.
[0078]
The multiplication unit 250 smoothes the pulse wave waveform to be FFT processed by multiplying the pulse wave waveform corresponding to the ventricular diastole by a window function.
The FFT processing unit 260 performs a known FFT process on the smoothed pulse wave waveform.
On the other hand, the sample storage unit 270 stores an analysis result corresponding to a typical pulse wave waveform shape. In the present embodiment, as in the second embodiment, the pulse wave waveforms corresponding to the shapes of “smooth pulse”, “flat pulse”, and “string” are stored in the window function storage unit 230 in advance. An analysis result obtained by multiplying the window function and performing FFT processing is stored as a sample.
[0079]
Next, the diagnosis unit 72 determines the sample stored in the sample storage unit 270 that most closely matches the analysis result by the FFT processing unit 210 from the position where the strong component exists, the distribution of each component, and the like. Thus, the shape of the pulse wave waveform is specified.
However, as in the second embodiment, if the number of beats at the time of diagnosis deviates from the number of beats at the time of obtaining a sample, there is a possibility of making an erroneous determination. 60 beats are input as auxiliary, and if the difference from the beats when the sample is obtained is greater than or equal to a certain value, diagnosis is not performed.
[0080]
<3-3: Operation of Third Embodiment>
Next, the operation of the third embodiment will be described.
The body motion component accompanying the body motion of the subject is superimposed on the signal MH output from the pulse wave detection unit 10, but the body motion component is removed by the body motion component removal unit 30 and only the pulse wave component is obtained. The signal MH ′ is supplied to the peak point extraction / waveform analysis unit 40.
Similarly to the first embodiment, the peak point extraction / waveform analysis unit 40 accumulates and analyzes the data of the signal MH ′ to calculate the waveform parameters of the pulse waveform, and ventricular dilation in the pulse waveform from these waveform parameters. Period (t₆-t_Four), The following operation is further performed. That is, in FIG. 2, the microcomputer 401 of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 first calculates each waveform parameter, and then firstly, from the peak information memory 415, receives waveform value addresses corresponding to the peak points P4 and P6, respectively. Read, secondly, this is supplied to the window function reading unit 240, thirdly, the select signal S1 is output, and fourthly, the waveform value address of the peak point corresponding to the read peak point P4 is the peak point. The waveform is incremented by the sampling clock φ to the waveform value address at the peak point corresponding to P6, and this is output as the read address ADR4 of the waveform memory. Thereby, the pulse waveform MD from the peak point P4 corresponding to the notch to the peak point P0 corresponding to the end of the notch wave, that is, the pulse waveform MD corresponding to the ventricular diastole is read from the waveform memory 402. Will be.
[0081]
Next, the window function reading unit 240 sets the window function so that the waveform value addresses corresponding to the peak point P4 to the peak point P6 correspond to the window function addresses “0000” to “FFFF” shown in the figure. A read address is determined.
For example, when the waveform value address of the peak point corresponding to the peak point P4 is “1000” and the waveform value address of the peak point corresponding to the peak point P6 is “1FFF”, the window to the window function storage unit 230 is displayed. The read address of the function is incremented by the sampling clock φ every “10” like “0000”, “0010”, “0020”,. As a result, the window function read from the window function storage unit 230 is scaled in accordance with the ventricular diastole of the pulse wave waveform.
Then, as shown in FIG. 14A, the pulse wave waveform MD corresponding to the ventricular diastole read from the waveform memory 402 of the peak point extraction / waveform analysis unit 40 is as shown in FIG. In addition, the window function scaled corresponding to the ventricular diastole is multiplied by the multiplication unit 250, and the multiplication result shown in FIG. 5C is FFT processed by the FFT processing unit 260.
[0082]
Next, the diagnosis unit 72 firstly obtains the difference between the number of beats according to the distortion rate conversion table 60 and the number of beats when the sample stored in the sample storage unit 270 is obtained, and secondly, the difference. If the threshold value is equal to or greater than the threshold value, a signal indicating that diagnosis is not performed is output. The sample stored in the unit 270 is compared with each other, the sample most similar to the analysis result is determined, and a signal for specifying the pulse wave waveform of the subject is output.
Then, the diagnostic content corresponding to the shape of the specified pulse wave waveform (or the content indicating that the diagnosis is not performed) is read from the diagnostic content storage unit 80, and the read content is displayed by the notification unit 90. Or notified by voice or the like, and notified to the subject.
[0083]
In the third embodiment, the cosine function is used as the window function. However, as long as the pulse waveform is smoothed, the window function is not limited to the trigonometric function including the cosine function.
In the present embodiment, the pulse wave waveform corresponding to the ventricular diastole is multiplied by the window function and FFT processing is performed, and diagnosis is performed based on the analysis result. Highly related is (y_Five-y_FourTherefore, the FFT processing may be performed by multiplying the window function corresponding to the peak point P4 to the peak point P5.
Further, as in the second embodiment, the FFT processing result is applied to the equation (1) to obtain the distortion rate d, and the shape of the pulse wave waveform may be specified from the correlation with this. is there.
In addition, even in the third embodiment, the period corresponding to the ventricular diastole (t₆-t_Four) To obtain the beat number from the waveform parameter time t₆Of course, it may be obtained from the above, and if the diagnosis is made on the assumption that the subject's beat number is sufficiently low, the structure for obtaining the beat number itself is not necessary. For this reason, it is the same as in the first and second embodiments that the beat number conversion table 60 for detecting the beat number and the diagnosis unit 71 taking into account the beat number are optional requirements.
[0084]
As described above, according to the cardiac function diagnosis apparatus according to the third embodiment, the peak point of the pulse wave waveform detected from the subject is extracted to identify the ventricular diastole, the pulse wave waveform in the ventricular diastole, The result is multiplied by the window function scaled corresponding to the period, and the multiplication result is subjected to FFT processing, and the cardiac function state of the subject is diagnosed based on the analysis result. Therefore, as in the first and second embodiments, the pulse wave waveform need not be subjected to frequency analysis processing for one cycle or more, so that the processing load can be reduced, and the apparatus can be reduced in size and simplified. Can contribute greatly.
[0085]
<4: External configuration of each embodiment>
Next, some configuration examples of the cardiac function diagnostic apparatus according to the first to third embodiments described above will be described.
[0086]
<4-1: Watch type A>
First, a configuration example when the cardiac function diagnostic apparatus 1 according to each embodiment is a wristwatch type will be described with reference to FIG.
As shown in FIGS. 1A and 1B, the cardiac function diagnostic apparatus 1 mainly includes a device main body 100 having a wristwatch structure, a cable 101 connected to the device main body 100, and a tip of the cable 101. It is comprised from the pulse wave detection part 10 provided in the side.
Among these, the wristband 102 is attached to the apparatus main body 100. Specifically, the wristband 102 is wound around the left arm of the subject from the 12 o'clock direction, and the other end is fixed at the 6 o'clock direction of the apparatus main body 100.
In the 6 o'clock direction of the apparatus main body 100, a connector portion 103 is also provided. A connector piece 104 serving as an end of the cable 101 is detachably attached to the connector portion 103.
When the connector piece 104 is removed, the connector 103 is connected to the LED 113 and the phototransistor for performing the above-described data transfer in addition to the connection pins 111 and 112 to the cable 101 as shown in FIG. 102 is provided.
[0087]
On the other hand, the pulse wave detection unit 10 is attached to the base of the index finger of the subject while being shielded by the sensor fixing band 11 as shown in FIG. As described above, when the pulse wave detection unit 10 is attached to the base of the finger, the cable 101 can be shortened, so even if it is attached, it does not get in the way. Further, when the distribution of the body temperature from the palm to the fingertip is measured, the temperature of the fingertip is remarkably reduced when it is cold, but the temperature of the base of the finger is not relatively lowered. Therefore, if the pulse wave detector 10 is attached to the root of the finger, the pulse wave waveform can be accurately detected even when going out on a cold day.
A display unit 110 made of a liquid crystal panel is provided on the surface side of the apparatus main body 100. The display unit 110 has a segment display area, a dot display area, and the like, and displays the current time, diagnosis contents, and the like. That is, the display unit 110 corresponds to the notification unit 90 in each embodiment.
[0088]
On the other hand, an acceleration sensor (not shown) is incorporated in the apparatus main body 100 to detect body movement caused by swinging of the subject's arm and vertical movement of the body. That is, this acceleration sensor corresponds to the body motion detection unit 20 in each embodiment.
Further, a CPU for controlling various operations and conversions (not shown) is provided inside the apparatus main body 100, and also serves as the microcomputer 401 in FIG. Furthermore, button switches SW1 and SW2 for performing various operations and instructions are provided on the outer peripheral portion of the apparatus main body 100, respectively.
[0089]
<4-1-1: Detailed Configuration of Pulse Wave Detection Unit>
Next, the configuration of the pulse wave detection unit 10 will be described with reference to FIG.
As shown in this figure, the pulse wave detection unit 10 includes an LED 12, a phototransistor 13, and the like. When the switch SW is turned on and a power supply voltage is applied, light is emitted from the LED 12. This irradiated light is reflected by the blood vessel or tissue of the subject and then received by the phototransistor 13. Therefore, a signal obtained by converting the photocurrent of the phototransistor 12 into a voltage is output as the signal MH of the pulse wave detector 10.
[0090]
Here, the emission wavelength of the LED 12 is selected in the vicinity of the absorption wavelength peak of hemoglobin in the blood. For this reason, a light reception level changes according to a blood flow rate. Therefore, the pulse wave waveform is detected by detecting the light reception level.
As the LED 12, an InGaN-based (indium-gallium-nitrogen-based) blue LED is suitable. The emission spectrum of the blue LED has an emission peak at 450 nm, for example, and the emission wavelength region is in the range from 350 nm to 600 nm. In this case, a GaAsP system (gallium-arsenic-phosphorus system) may be used as the phototransistor 13 corresponding to the LED having such light emission characteristics. In the photoreception wavelength region of the phototransistor 13, for example, the main sensitivity region is in a range from 300 nm to 600 nm, and there is a sensitivity region at 300 nm or less.
When such a blue LED and a phototransistor are combined, a pulse wave is detected in the wavelength region from 300 nm to 600 nm which is the overlapping region. There are the following advantages.
[0091]
First, of the light included in the external light, light having a wavelength region of 700 nm or less tends to be difficult to transmit through the finger tissue, so the external light is applied to the finger portion that is not covered with the sensor fixing band. However, only light in a wavelength region that does not reach the phototransistor 33 via the finger tissue and does not affect detection reaches the phototransistor 33.
On the other hand, since light in a wavelength region lower than 300 nm is almost absorbed by the skin surface, even if the light receiving wavelength region is 700 nm or less, the substantial light receiving wavelength region is 300 nm to 700 nm. Therefore, the influence of external light can be suppressed without covering the finger with a large scale. Moreover, hemoglobin in blood has a large extinction coefficient for light having a wavelength of 300 nm to 700 nm, and is several times to about 100 times or more larger than that for light having a wavelength of 880 nm. Therefore, as shown in this example, when light of a wavelength region (300 nm to 700 nm) having a large light absorption characteristic is used as detection light in accordance with the light absorption characteristic of hemoglobin, the detection value changes with sensitivity according to the blood volume change. Therefore, the S / N ratio of the pulse wave waveform MH based on the blood volume change can be increased.
[0092]
<4-2: Watch type B>
Next, when the cardiac function diagnosis apparatus 1 is a wristwatch type, another configuration example will be described with reference to FIG. In this configuration, the pulse wave waveform of the subject is not detected photoelectrically by an LED, a phototransistor, or the like, but is detected using a pressure sensor.
As shown in FIG. 1A, the pulse wave diagnostic device 1 is provided with a pair of bands 102 and 102, and an elastic rubber 131 of the pressure sensor 130 is provided on the fastening side of one of the fasteners 120. Is provided protruding. The band 102 including the fastener 120 has a structure (details not shown) in which a flexible printed circuit (FPC) substrate is covered with a soft plastic so as to supply a detection signal from the pressure sensor 130.
[0093]
In use, as shown in FIG. 4B, the wristwatch-structured pulse wave diagnostic apparatus 1 is used by the subject so that the elastic rubber 131 provided on the fastener 120 is positioned in the vicinity of the radial artery 140. It is wound around the left arm 150. For this reason, it becomes possible to detect a pulse wave constantly. This winding does not change from the normal usage state of a wristwatch.
When the elastic rubber 131 is pressed in the vicinity of the radial artery 140 of the subject in this way, the blood flow fluctuation (that is, the pulse wave) of the artery is transmitted to the pressure sensor 130 via the elastic rubber 131, and the pressure sensor 130 detects the blood pressure. Detect as.
[0094]
<4-3: Necklace type>
Further, it is conceivable that the cardiac function diagnostic apparatus 1 according to each embodiment is a necklace type as shown in FIG.
In this figure, the pressure sensor 130 is provided at the distal end of the cable 101, and is attached to the subject's carotid artery using, for example, an adhesive tape 170 as shown in FIG. In FIG. 22, the main part 100 of this apparatus is incorporated in a main body 100 shaped like a broach having a hollow part, and a display unit 110 and switches SW1 and SW2 are provided on the front surface thereof. ing. Note that a part of the cable 101 is embedded in the chain 160, and the signal MH output from the pressure sensor 130 is supplied to the apparatus main body 100.
[0095]
<4-4: Glasses type>
As an example of the form of the cardiac function diagnostic apparatus 1 according to each embodiment, it is conceivable to use a glasses type as shown in FIG.
As shown in this figure, the apparatus main body is divided into a case 100a and a case 100b, which are separately attached to the vine 181 of the glasses, and are electrically connected to each other via lead wires embedded in the vine 181. . A liquid crystal panel 183 is attached to the side surface of the case 100a on the lens 182 side, and a mirror 184 is fixed to one end of the side surface at a predetermined angle. The case 100a incorporates a drive circuit for the liquid crystal panel 183 including a light source (not shown) and a circuit for creating display data, and these constitute the display unit 110. The light emitted from this light source is reflected by the mirror 184 via the liquid crystal panel 183 and projected onto the lens 182. The main part of the apparatus is incorporated in the case 100b, and the above-described switches SW1 and SW2 are provided on the upper surface thereof.
On the other hand, the pressure sensor 130 is electrically connected to the case 100b via the cable 101, and is attached to the carotid artery as in the case of the necklace. In addition, you may make it lead the lead wire which connects case 100a and case 100b along the vine 181. FIG. In this example, the apparatus main body is divided into the case 100a and the case 100b. However, the apparatus main body may be formed as an integrated case. Further, the mirror 184 may be movable so that the angle with the liquid crystal panel 183 can be adjusted.
[0096]
<4-5: Card type>
As another form example, a card type as shown in FIG. 25 may be considered. The card-type device main body 100 is, for example, accommodated in the subject's left chest pocket. The pressure sensor 130 is electrically connected to the apparatus main body 100 via the cable 101, and is attached to the subject's carotid artery as in the case of a necklace or glasses.
[0097]
<4-6: Pedometer type>
Furthermore, as another form example, a pedometer type as shown in FIG. This pedometer device main body 100 is attached to a waist belt 191 of a subject as shown in FIG. The pressure sensor 130 is electrically connected to the apparatus main body 100 via the cable 101, and is fixed to the femoral artery at the hip joint of the subject by an adhesive tape, and is further protected by the supporter 192. At this time, it is desirable to take measures such as sewing the cable 101 into clothes so as not to hinder the daily life of the subject.
[0098]
<5: Notification by the Notification Department>
Next, the notification of the notification unit 90 of each embodiment will be described. In each embodiment, it has been described that the notification unit 90 notifies the analysis / diagnosis result by display or voice, but the present invention is not limited to this. In other words, in addition to visual and auditory senses, notification can be made by various senses.
For example, a notification that appeals to the sense of touch may be configured such that an electrode is provided on the back surface of a wristwatch or the like and an electrical stimulus is applied by energizing the electrode. Further, as a structure in which a protrusion can be taken in and out from the back of a portable device such as a wristwatch, a structure in which a mechanical stimulus is given by the protrusion can be considered.
On the other hand, as a notification appealing to the sense of smell, there is a configuration in which a discharge mechanism such as a fragrance is provided in the apparatus, and the notification content and the scent are associated with each other and the fragrance corresponding to the notification content is discharged. Incidentally, a micropump or the like is suitable for a discharge mechanism such as a fragrance.
Needless to say, these may be used alone or in combination with a plurality of means.
[0099]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the cardiac function state of the subject can be diagnosed without processing one or more cycles of the pulse wave waveform detected from the subject. Therefore, the state of cardiac function can be diagnosed with a simpler configuration, which can greatly contribute to the reduction in size and weight of the device.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a cardiac function diagnostic apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of a peak point extraction / waveform analysis unit in the same embodiment;
FIG. 3 is a diagram for explaining storage contents of a peak information memory;
FIG. 4 is a diagram showing an example of a pulse waveform stored in a waveform memory.
FIG. 5 is a diagram showing a correspondence between a change rate and evaluation contents.
FIG. 6 is a diagram illustrating a correspondence between a change rate and display content.
FIG. 7 is a diagram showing an example of a display showing a temporal transition of an index.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the configuration of an external device.
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a cardiac function diagnostic apparatus according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram showing a detailed configuration of a wavelet transform unit in the same embodiment;
11A is a diagram for explaining a pulse wave waveform that is read from the waveform memory and subjected to wavelet transform in the same embodiment, and FIG. 11B is a diagram showing an analysis result thereof;
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a cardiac function diagnostic apparatus according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram showing a window function stored in a window function storage unit in the same embodiment.
14A is a diagram showing a pulse waveform read out from the waveform memory in the embodiment, FIG. 14B is a diagram showing a window function read out from the window function storage unit, and FIG. These are the results of multiplication of a pulse wave waveform and a window function, and are diagrams for explaining a waveform subjected to FFT processing.
15A is an electrocardiogram, FIG. 15B is a diagram showing an aortic blood pressure waveform, and FIG. 15C is a diagram showing a pulse wave waveform at a peripheral portion.
FIG. 16 is a diagram for explaining a correspondence between a pulse wave waveform and a waveform parameter.
FIG. 17 Blood pressure difference (y_Five-y_Four) And the distortion rate d.
FIG. 18A is a circuit diagram showing a configuration of a four-element lumped constant model that simulates the arterial system of a human body, and FIG. 18B is a circuit diagram showing a configuration of a five-element lumped constant model. .
FIGS. 19A to 19C are diagrams showing the external configuration when the configuration of the embodiment is a wristwatch type, respectively.
FIG. 20 is a diagram illustrating a configuration of a pulse wave detection unit according to the embodiment.
FIG. 21A is a diagram showing an external configuration when the configuration of the embodiment is another wristwatch type, and FIG. 21B is a diagram showing a wearing state thereof.
FIG. 22 is a diagram showing an external configuration when the configuration of the embodiment is a necklace type.
FIG. 23 is a diagram showing a state in which a pulse wave detection unit is attached to the carotid artery.
FIG. 24 is a diagram showing an external configuration when the configuration of the embodiment is a glasses type.
FIG. 25 is a diagram showing an external configuration when the configuration of the embodiment is a card type.
FIG. 26A is a diagram showing an external configuration when the configuration of the embodiment is a pedometer type, and FIG. 26B is a diagram showing a mounting state thereof.
FIGS. 27A to 27C are diagrams showing typical pulse wave waveform shapes, respectively. FIGS.
FIG. 28 is a diagram showing a correlation between a distortion rate d and a shape of a pulse wave waveform.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Pulse wave detection part (pulse wave detection means), 20 ... Body motion detection part (body motion detection means), 30 ... Body motion component removal part (body motion component removal means), 40 ... Peak point extraction Waveform analysis unit (diastolic identification means, peak point detection means, analysis means), 50 ... distortion rate conversion table (distortion rate calculation means), 60 ... beat rate conversion table, 70, 71, 72 ... diagnostic part (Evaluation means), 80... Diagnostic content storage section, 90... Notification section (notification means), 200... Wavelet transform section, 260... FFT processing section (200 or 260 is frequency analysis means), 210. Correction unit (normalization unit), 220, 260... Sample storage unit (storage unit), 230... Window function reading unit, 240... Window function storage unit (window function generation unit based on 230 and 240), 250. Multiplication unit (multiplication means)

Claims (24)

Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a living body;
A diastole specifying means for specifying a diastole of the heart from the pulse wave waveform;
Among the pulse waveform, the pulse waveform corresponding to the diastole specified by the diastole specifying means is analyzed, and the presence / absence or the size of the undulation of the pulse waveform corresponding to the diastole is determined as the waveform. Analysis means for calculating as an index for prescribing
An apparatus for evaluating cardiac function , comprising: an evaluation unit that evaluates the cardiac function state of the living body based on the presence or absence of the undulation or the size of the undulation . The diastole specifying means is:
The minimum point of the pulse waveform for at least one cycle is detected, and the minimum point corresponding to the aortic valve closure of the heart to the minimum point corresponding to the valve release in the pulse waveform is specified as the diastole of the heart. The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 1. The diastole specifying means is:
Among the detected minimum points, the point having the smallest value is set as the minimum point corresponding to the release of the aortic valve of the heart, while the second minimum point from the bottom corresponding to the closing of the aortic valve of the heart The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 2, wherein: The diastole specifying means is:
Among the detected local minimum points, the point having the minimum value is set as the local minimum point corresponding to the release of the heart aortic valve, while the third local minimum point counted from the minimum local minimum point is the heart aortic valve. The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 2, wherein the cardiac function diagnosis apparatus is a point corresponding to closure. The evaluation means includes
Storage means for storing in advance the analysis result corresponding to a typical cardiac function state and the corresponding diagnostic content;
The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 1, further comprising: a reading unit that reads out the diagnostic content corresponding to the analysis result by the analyzing unit from the storage unit. It has a beat number calculating means for calculating the number of beats from the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means, and the evaluation means is based on the analysis result by the analyzing means and the beat number by the beat number calculating means. The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the cardiac function state of the living body is evaluated. The beat number detecting means is
The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 6, wherein a heart rate is obtained from a diastole period specified by the diastole specifying means. The beat number calculating means
The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 7, wherein a corresponding beat number is obtained from a relationship between a diastole period and a beat number stored in advance. The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 1, further comprising notification means for notifying an evaluation result by the evaluation means. It said waveform analyzing means for analyzing the cardiac function diagnosing device according to claim 1, characterized in that the waveform determined by the characteristics of the arterial system. The analysis means includes
Of the maximum or minimum value of the pulse wave waveform in at least one cycle, the undulation is determined depending on whether or not there is a minimum value having the smallest value and a second minimum value from the bottom. determine the presence or absence of, or cardiac function diagnosing device according to claim 1, characterized in that to determine the magnitude of the undulations by the difference therebetween. The analysis means includes
Whether there is a minimum point corresponding to the aortic valve closure of the heart in the pulse wave waveform and a maximum point appearing immediately after the minimum point among the minimum points or maximum points of the pulse waveform for at least one cycle or more the presence of the undulations determined by, or difference, the cardiac function diagnosing according to claim 1, characterized in that to determine the size of the undulations of the blood pressure value of the blood pressure value of the minimum point and the maximum point apparatus. The analysis means includes
Furthermore, a distortion rate calculation means for obtaining a distortion rate of the pulse wave waveform corresponding to the size of the undulations is provided, and the evaluation means uses the distortion rate of the pulse wave waveform obtained by the distortion rate calculation means to calculate the heart rate of the living body. cardiac function diagnosing device according to claim 1, wherein evaluating the functional status. The distortion rate calculating means includes:
The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 13, wherein a distortion rate corresponding to the difference is obtained from a relationship between a difference stored in advance and a distortion rate. A change rate calculating means for calculating a change rate of the index;
It said evaluation means, according to claim 1 cardiac function diagnosing device, wherein the in response to the rate of change calculated by the change rate calculating means for evaluating the cardiac function state of the living body. The evaluation means includes
The change rate is classified into a plurality of stages in accordance with the magnitude of the value in advance, and the evaluation contents corresponding to each stage are respectively assigned, while the evaluation corresponding to the stage to which the change rate calculated by the change rate calculating means belongs. The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 15 , wherein the content is evaluated as a cardiac functional state of the living body. Cardiac function diagnosing device according to claim 1, characterized in that it comprises a means for creating a temporal transition regarding the index. Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Generating a body motion component existing in the pulse wave waveform from the body motion waveform, removing the body motion component from the pulse waveform, and supplying the body motion component to the analyzing unit. The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 1 . The analysis means includes
Of the pulse waveform detected by the pulse wave detection means, a frequency analysis means for analyzing the frequency of analyzing a part or all of the waveform corresponding to the diastole specified by the diastole specifying means,
The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 1, wherein the evaluation unit evaluates a cardiac function state of the living body based on the frequency analysis result. The frequency analysis means includes
Among the pulse wave waveforms detected by the pulse wave detecting means, a part or all of the waveform corresponding to the diastole specified by the diastole specifying means is wavelet transformed to generate analysis data for each frequency domain,
The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 19 , wherein the evaluation unit evaluates a cardiac function state of the living body based on the analysis data. Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Body motion component removing means for generating a body motion component existing in the pulse wave waveform from the body motion waveform and removing the body motion component from the pulse wave waveform, and the frequency analysis means includes the body motion component 21. The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 20, wherein wavelet transform is performed on the pulse wave waveform from which the body motion component has been removed by the removing means. A normalizing unit that normalizes the power per frequency for the analysis data,
The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 20 , wherein the evaluation unit evaluates a cardiac function state of the living body based on the analysis data normalized by the normalization unit. The frequency analysis means includes
Function generating means for generating a function for extracting part or all of the waveform corresponding to the diastole specified by the diastole specifying means out of the pulse wave waveforms detected by the pulse wave detecting means;
Multiplying means for multiplying the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means by the function generated by the function generating means;
The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 19, further comprising: processing means for performing series expansion on a multiplication result obtained by the multiplication means. Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Body motion component removal means for generating a body motion component existing in the pulse wave waveform from the body motion waveform and removing the body motion component from the pulse wave waveform, and the multiplication means removes the body motion component removal 24. The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 23, wherein the function is multiplied by the pulse wave waveform from which the body motion component has been removed by the means.

Images