JP3843462B2 - 脈波診断装置 - Google Patents

Description

［技術分野］
本発明は人の脈の種別を特定するのに好適な脈波診断装置、および、平均血圧および脈圧をパラメータとして用いた血圧監視装置、ならびに、動脈血圧波形の切痕部に関するパラメータを用いた脈波形状監視装置および薬理作用監視装置に関する。
［背景技術］
脈波は、一般的に言えば、心臓から拍出されて血管を伝搬する血液の波である。このため、脈波を検出して解析することにより、種々の医学的情報を得られることが知られている。そして、脈波の研究が進むにつれ、人体から採取した脈波を種々の手法で解析することによって、血圧や心拍数だけではわからない様々な情報が得られ、これら情報をもとに診断ができることがわかってきた。
本願発明者は、PCT/JP96/01254（発明の名称：生体状態の診断装置及び制御装置）において、脈波波形の形状とその歪率との関係について着目し、被験者の脈波波形を検出して処理し、これにより当該脈波波形の歪率を算出し、この歪率から脈波波形の形状を特定して当該被験者の生体状態の診断を可能とさせた。
ここで、上記出願において述べられている脈波波形の形状とその歪率との関係について簡単に説明しておく。
まず、脈波波形の分類には様々なものがあり、その形状も多岐にわたるが、ここでは、東洋伝承医学の一つである中国医学の分類による代表的な脈波波形の形状について説明する。図４５Ａ〜図４５Ｃは、この分類による代表的な脈波波形の形状を示す図である。
図４５Ａに示す脈波波形は、「平脈」といわれ、正常な健康人の脈状である。この「平脈」は、図示のように、ゆったりとして緩和であり、リズムが一定で乱れが少ないことが特徴である。
次に、図４５Ｂに示す脈波波形は、「滑脈」といわれ、血流状態に異常を有する者の脈状であり、急に立ち上がった直後すぐに下降し、大動脈切痕が深く切れ込むと同時にその後の峰が通常よりもかなり高いのが特徴である。この「滑脈」は、浮腫や、肝腎疾患、呼吸器疾患、胃腸疾患、炎症性疾患などの病気によって、脈の往来が非常に流利・円滑になって生じると考えられる。
また、図４５Ｃに示す脈波波形の形状は、「弦脈」といわれ、血管壁の緊張度が上昇している者の脈状であり、急激に立ち上がってすぐに下降せず高圧の状態が一定時間持続するのが特徴である。この「弦脈」は、肝胆疾患や、皮膚疾患、高血圧、疼痛性疾患などの病気によって現れ、自律神経系の緊張によって血管壁が緊張し弾力性が減少し、拍出された血液の拍動の影響が現れにくくなったことに原因すると考えられる。
なお、図４５Ａ〜図４５Ｃのグラフにおいて、縦軸および横軸は、それぞれ血圧（ｍｍＨｇ）および時間（秒）である。
そして、このような脈波波形の脈状とその歪率ｄとの間に、図４６に示すような関係がある。ここで、脈波波形の歪率ｄは、次に示す式（１）により定められる。

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４６に示した相関関係により脈波波形の脈状を定量的に特定することが可能となる。
図４６に示したように、滑脈と判定される場合は歪率ｄが０．９８〜１．２２の範囲にあり、平脈と判定される場合は歪率ＤＦが０．９２〜１．１０の範囲にあり、弦脈と判定される場合は歪率ｄが０．７３〜０．９４の範囲にある。
この場合、脈波波形の歪率ｄが０．９８〜１．１０の範囲においては、滑脈と判定することができるし、平脈と判定することもできる。また、脈波波形の歪率ｄが０．９２〜０．９４の範囲においては、平脈と判定することができるし、弦脈と判定することもできる。このため、従来の脈波診断装置にあっては、脈状を的確に判定することが困難であった。
また、非侵襲的な血圧の監視においては、最高血圧および最低血圧を測定し表示する血圧計が用いられている。
しかしながら、最高血圧および最低血圧が同様であっても、血圧波形にはさまざまなタイプが存在する。したがって、最高血圧および最低血圧のみでは、各個人の血圧の特徴を十分に表すことができないという問題があった。
また、各個人の血圧の状態を知るために平均血圧は重要なパラメータとなるが、最高血圧と最低血圧の測定のみでは、平均血圧を知ることはできなかった。
一方、中国医学やインドの伝承医学における脈診においては、診察者が前腕の遠位部を橈骨動脈上から適切に押圧した際に指に感じられる脈波形状、すなわち橈骨動脈における血圧変化に対応して診察者の指に感じられる押圧力の変化態様による診察が行われている。
例えば、中国医学においては、橈骨動脈に適切な押圧力を加えた場合に感じられる脈波形状は、大まかには３つに分類されており、前述したように、それぞれ平脈、滑脈、弦脈と呼ばれる。平脈は、ゆったりとしてリズムが一定で乱れが少なく、健康人の脈象である。滑脈は、脈の往来が流れるように円滑に感じられるもので、血流状態の異常を示している。そして、弦脈は、まっすぐぴんと張った長い脈という感じで、血管壁の緊張や老化に起因するとされている。
しかしながら、このような脈波形状による診断法は、診察者の感覚による脈波形状の分類に頼っているため、客観性と再現性に問題がある。
本発明は、上記のような問題点に鑑みてなされたものであって、その目的は、脈状を客観的かつ的確に判定することができる脈波診断装置を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、最高血圧および最低血圧の情報より更に詳細に血圧の状態を示すことができる、血圧に関するパラメータを非侵襲的に監視することができる血圧監視装置を提供することにある。
そして、本発明のさらに他の目的は、脈波形状による診察を客観的で再現性をもって行うことのできる脈波形状監視装置を提供することにある。
［発明の開示］
（１） 本発明に係る脈波診断装置は、
生体から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形から退潮波の特徴を抽出して退潮波特徴情報を生成する退潮波特徴抽出手段と、
前記脈波波形から切痕波の特徴を抽出して切痕波特徴情報を生成する切痕波特徴抽出手段と、
前記退潮波特徴情報と前記切痕波特徴情報にもとづいて、前記生体の脈状を判定する脈状判定手段と、
を備える。
（２） （１）に記載の脈波診断装置において、
前記退潮波特徴抽出手段は、前記退潮波の時間領域における振幅変化に基づいて退潮波特徴情報を生成し、前記切痕波特徴抽出手段は、前記切痕波の時間領域における振幅変化に基づいて切痕波特徴情報を生成することが好ましい。
（３） （２）に記載の脈波診断装置において、
前記退潮波と前記切痕波の時間領域における振幅変化は、前記脈波波形を時間で一次微分すること、または、二次微分することによって算出されることが好ましい。
（４） 本発明に係る脈波診断装置は、
生体から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形に周波数解析を施す周波数解析手段と、
前記周波数解析手段の解析結果に基づいて、前記脈波波形から退潮波の特徴を抽出して退潮波特徴情報を生成する退潮波特徴抽出手段と、
前記周波数解析手段の解析結果に基づいて、前記脈波波形から切痕波の特徴を抽出して切痕波特徴情報を生成する切痕波特徴抽出手段と、
前記退潮波特徴情報と前記切痕波特徴情報に基づいて、前記生体の脈状を判定する脈状判定手段と、
を備える。
（５） （４）に記載の脈波診断装置において、
前記退潮波特徴情報抽出手段は、前記脈波波形中の退潮波の期間を特定し、当該期間における前記周波数解析手段の解析結果に基づいて、前記脈波波形から退潮波の特徴を抽出して退潮波特徴情報を生成し、
前記切痕波特徴抽出手段は、前記脈波波形中の切痕波の期間を特定し、当該期間における前記周波数解析手段の解析結果に基づいて、前記脈波波形から切痕波の特徴を抽出して切痕波特徴情報を生成することが好ましい。
（６） （４）または（５）に記載の脈波診断装置において、
前記周波数解析手段は、前記脈波波形にＦＦＴ処理を施すことが好ましい。
（７） （４）または（５）に記載の脈波診断装置において、
前記周波数解析手段は、前記脈波波形にウエーブレット変換処理を施すことが好ましい。
（８） （１）ないし（７）のいずれかに記載の脈波診断装置において、
前記脈状判定手段によって判定された脈状を告知する告知手段を備えることが好ましい。
（９） 本発明に係る脈波診断装置は、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形の自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
を備える。
（１０） （９）に記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段は、前記自己相関データを予め定められた閾値と比較することにより、前記脈状データを生成することが好ましい。
（１１） （１０）に記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段は、
一心拍期間中において前記自己相関データの最小値を検出する最小値検出部と、
前記最小値検出部によって検出された最小値と前記閾値とを比較して、前記脈状データを生成する比較部と、
を備えることが好ましい。
（１２） （１０）に記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段は、
複数の各心拍期間において検出された前記自己相関データの各最小値を平均して平均最小値を検出する最小値検出部と、
前記最小値検出部によって検出された平均最小値と前記閾値とを比較して、前記脈状データを生成する比較部と、
を備えることが好ましい。
（１３） （９）に記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段は、
前記自己相関データを予め定められた閾値と比較し、前記自己相関データが前記閾値を上回る時間間隔あるいは下回る時間間隔を計測する時間計測部と、
前記時間計測部によって計測された前記時間間隔が、一心拍期間に占める割合を演算する演算部と、
前記演算部の演算結果を予め定められた閾値と比較することにより、前記脈状データを生成する比較部と、
を備えることが好ましい。
（１４） （１３）に記載の脈波診断装置において、
前記演算部は、前記時間計測部によって計測された前記時間間隔が一心拍期間に占める割合を算出し、その算出結果の平均を演算することが好ましい。
（１５） （９）に記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段は、
前記自己相関データに基づいて、前記自己相関データの変化率を検出する変化率演算部と、
前記変化率演算部によって検出された変化率を予め定められた閾値と比較することにより、前記脈状データを生成する変化率比較部と、
を備えることが好ましい。
（１６） （１５）に記載の脈波診断装置において、
前記変化率比較部は、前記変化率の最大値を検出し、変化率最大値を前記閾値と比較することによって前記脈状データを生成することが好ましい。
（１７） （９）に記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段は、
一心拍期間中において前記自己相関データの最小値を検出する最小値検出部と、
前記最小値検出部によって検出された最小値と予め定められた第１の閾値とを比較して、前記最小値が前記第１の閾値を下回る場合には、弦脈を示す脈状データを生成する第１の比較部と、
前記自己相関データを予め定められた第２の閾値と比較し、前記自己相関データが前記第２の閾値を上回る時間間隔あるいは下回る時間間隔を計測する時間計測部と、
前記時間計測部によって計測された前記時間間隔が、一心拍期間に占める割合を演算する演算部と、
前記演算部の演算結果を予め定められた第３の閾値と比較することにより、平脈または滑脈を示す前記脈状データを生成する第２の比較部と、
を備えることが好ましい。
（１８） （９）に記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段は、
一心拍期間中において前記自己相関データの最小値を検出する最小値検出部と、
前記最小値検出部によって検出された最小値と第１の閾値とを比較して、前記最小値が前記第１の閾値を下回る場合には、弦脈を示す脈状データを生成する第１の比較部と、
前記自己相関データに基づいて、前記自己相関データの変化率を検出する変化率演算部と、
前記変化率演算部によって検出された変化率を予め定められた閾値と比較することにより、平脈または滑脈を示す前記脈状データを生成する第２の比較部と、
を備えることが好ましい。
（１９） （１７）または（１８）に記載の脈波診断装置において、
前記自己相関データは自己相関係数を示しており、前記第１の比較部の比較動作に用いる前記第１の閾値は略０．２５であることが好ましい。
（２０） （１７）に記載の脈波診断装置において、
前記自己相関データは自己相関係数を示しており、
前記時間計測部の比較動作に用いる第２の閾値は、０．４から０．８までの範囲内に設定することが好ましい。
（２１） （９）ないし（２０）のいずれかに記載の脈波診断装置において、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動成分除去手段とを備え、
前記自己相関演算手段は、前記脈波波形の替わりに前記体動除去脈波波形に基づいて、自己相関を示す自己相関データを演算することことが好ましい。
（２２） （２１）に記載の脈波診断装置において、
前記体動検出手段によって検出された体動波形に基づいて、前記生体の体動の有無を判定する判定手段を備え、
前記体動成分除去手段は、前記判定手段の判定結果が体動無しを示す場合には、体動除去動作を停止し、前記体動除去脈波波形の替わりに、前記脈波波形を出力することが好ましい。
（２３） （９）ないし（２０）のいずれかに記載の脈波診断装置において、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、
前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動検出手段と、
前記体動検出手段によって検出された前記体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データから前記体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去解析脈波データを生成する体動成分除去手段と、
前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波波形を生成する逆ウエーブレット変換手段とを備え、
前記自己相関演算手段は、前記脈波波形の替わりに前記体動除去脈波波形に基づいて、自己相関を示す自己相関データを演算することが好ましい。
（２４） （９）ないし（２０）のいずれかに記載の脈波診断装置において、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動成分除去手段と、
前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波波形を生成する逆ウエーブレット変換手段とを備え、
前記自己相関演算手段は、前記脈波波形の替わりに前記体動除去脈波波形に基づいて、自己相関を示す自己相関データを演算することが好ましい。
（２５） 本発明に係る脈波診断装置は、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
ある周波数領域の前記脈波解析データについて自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
を備える。
（２６） 本発明に係る脈波診断装置は、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、
前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動検出手段と、
前記体動検出手段によって検出された前記体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データから前記体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去解析脈波データを生成する体動成分除去手段と、
ある周波数領域の前記体動除去脈波解析データについて自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
を備える。
（２７） 本発明に係る脈波診断装置は、
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動成分除去手段と、
ある周波数領域の前記体動除去脈波解析データについて自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
を備える。
（２８） （９）ないし（２７）のいずれかに記載の脈波診断装置において、
前記脈状データ生成手段によって生成された前記脈状データを告知する告知手段を具備することが好ましい。
（２９） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて平均血圧を算出する平均血圧算出部と、
を有する。
本発明の血圧監視装置は、動脈圧波形検出部によって検出された動脈圧波形に基づいて平均血圧を算出する平均血圧算出部を備えている。したがって、動脈圧波形検出部によって検出された動脈圧波形を用いて、平均血圧を監視することができる。
（３０） （２９）に記載の血圧監視装置において、
前記動脈圧波形に基づいて最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧を算出する脈圧算出部をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、動脈圧波形検出部によって検出された動脈圧波形を用いて、脈圧を監視することができる。
（３１） （３０）に記載の血圧監視装置において、
前記動脈圧波形検出部が検出した動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における動脈圧波形である心臓位動脈圧波形に変換する血圧変換部をさらに有し、
前記平均血圧算出部は前記心臓位動脈圧波形に基づいて平均血圧を算出し、前記脈圧算出部は前記心臓位動脈圧波形に基づいて脈圧を算出することが好ましい。
本発明によれば、動脈圧波形検出部が検出する動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における血圧である心臓位動脈圧波形に血圧変換部が変換する。そして、心臓位動脈圧波形に基づいて、平均血圧算出部が平均血圧を算出し、脈圧算出部が脈圧を算出する。したがって、動脈圧波形検出部が検出する動脈圧波形を用いて、心臓の高さ位置に対応した動脈における平均血圧および脈圧の少なくともいずれか一方を監視することができる。
（３２） （３０）または（３１）に記載の血圧監視装置において、
血圧判定情報を予め記憶する血圧判定情報記憶部と、
前記平均血圧および前記脈圧の少なくともいずれか一方と、前記血圧判定情報とに基づいて血圧判定を行う血圧判定部と、
をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、血圧監視装置は、得られた平均血圧および脈圧の少なくともいずれか一方と、予め記憶されている血圧判定情報とによって、例えば、高血圧、低血圧、正常などの判定を行うことができる。
（３３） （３０）ないし（３２）のいずれかに記載の血圧監視装置において、
前記平均血圧に対応する情報、前記脈圧に対応する情報、および前記血圧判定に対応する情報の少なくともいずれか一つを出力する出力部をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、血圧監視装置は、平均血圧に対応する情報、脈圧に対応する情報、および前記血圧判定に対応する情報の少なくとも一つを、例えば、数値、グラフ、または電圧などとして、出力部によって出力することができる。
（３４） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧を算出する脈圧算出部と、
を有する。
本発明によれば、動脈圧波形検出部によって検出された動脈圧波形を用いて、脈圧を監視することができる。
（３５） （３４）に記載の血圧監視装置において、
前記脈圧に基づいて最高血圧を算出する最高血圧算出部と、
前記脈圧と前記最高血圧とに基づいて最低血圧を算出する最低血圧算出部と、
を有することが好ましい。
本発明によれば、最高血圧が脈圧の一次関数として表すことができることを利用して、最高血圧算出部が脈圧に基づいて最高血圧を決定する。そして、脈圧は最高血圧と最低血圧との差圧であることから、最低血圧算出部は、最高血圧と脈圧とが明らかであれば、最低血圧を求めることができる。
（３６） 本発明に係る脈波形状監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形から得られた、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高を算出する切痕波高算出部と、
を有する。
本発明によれば、脈波形状監視装置は、動脈圧波形検出部が動脈における血圧を連続的に測定して得られた動脈圧波形に基づいて、切痕波高を算出することができる。
（３７） （３６）に記載の脈波形状監視装置において、
前記動脈圧波形から得られた、切痕の血圧と最低血圧との差圧である切痕差圧と、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧との比である切痕差圧比を算出する切痕差圧比算出部をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、脈波形状監視装置は、動脈圧波形検出部が動脈における血圧を連続的に測定して得られた動脈圧波形に基づいて、切痕波高、および切痕差圧比を算出することができる。
（３８） （３７）に記載の脈波形状監視装置において、
前記動脈圧波形から得られた、平均血圧と、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧との比である平均血圧脈圧比を算出する平均血圧脈圧比算出部をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、脈波形状監視装置は、動脈圧波形検出部が動脈における血圧を連続的に測定して得られた動脈圧波形に基づいて、切痕波高、切痕差圧比、および平均血圧脈圧比を算出することができる。
（３９） （３８）に記載の脈波形状監視装置において、
前記動脈圧波形検出部が検出した動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における動脈圧波形である心臓位動脈圧波形に変換する血圧変換部をさらに有し、
前記切痕波高算出部は、前記心臓位動脈圧波形から得られた、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高を算出し、
前記切痕差圧比算出部は、前記心臓位動脈圧波形から得られた、切痕の血圧と最低血圧との差圧である切痕差圧と、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧との比である切痕差圧比を算出し、
前記平均血圧脈圧比算出部は、前記心臓位動脈圧波形から得られた、平均血圧と、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧との比である平均血圧脈圧比を算出することが好ましい。
本発明によれば、動脈圧波形検出部が検出する動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における血圧である心臓位動脈圧波形に血圧変換部が変換する。そして、心臓位動脈圧波形に基づいて、切痕波高算出部が切痕波高を算出し、切痕差圧比算出部が切痕差圧比を算出し、平均血圧脈圧比算出部が平均血圧脈圧比を算出する。したがって、動脈圧波形検出部が検出する動脈圧波形を用いて、心臓の高さ位置に対応した動脈における、切痕波高、切痕差圧比、および平均血圧脈圧比の少なくともいずれか一つを監視することができる。
（４０） （３６）に記載の脈波形状監視装置において、
脈波形状判定情報を予め記憶する脈波形状判定情報記憶部と、
前記切痕波高および前記脈波形状判定情報に基づいて脈波形状を判定する脈波形状判定部と、
をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、切痕波高と、脈波形状判定情報とに基づいて、脈波形状判定部が脈波形状を判定することができる。
（４１） （３７）に記載の脈波形状監視装置において、
脈波形状判定情報を予め記憶する脈波形状判定情報記憶部と、
前記切痕波高、前記切痕差圧比、および前記脈波形状判定情報に基づいて脈波形状を判定する脈波形状判定部と、
をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、切痕波高、切痕差圧比、および脈波形状判定情報とに基づいて、脈波形状判定部が脈波形状を判定することができる。
（４２） （３８）に記載の脈波形状監視装置において、
脈波形状判定情報を予め記憶する脈波形状判定情報記憶部と、
前記切痕波高、前記切痕差圧比、前記平均血圧脈圧比、および前記脈波形状判定情報に基づいて脈波形状を判定する脈波形状判定部と、
をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、切痕波高、切痕差圧比、平均血圧脈圧比、および脈波形状判定情報に基づいて、脈波形状判定部が脈波形状を判定することができる。
（４３） （３６）に記載の脈波形状監視装置において、
前記切痕波高に対応する情報、および前記脈波形状に対応する情報の少なくともいずれか一つを出力する出力部をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、脈波形状監視装置は、切痕波高に対応する情報、および脈波形状に対応する情報の少なくともいずれか一つを、例えば、数値、グラフ、または電圧として出力部から出力することができる。
（４４） （３７）に記載の脈波形状監視装置において、
前記切痕波高に対応する情報、前記切痕差圧比に対応する情報、および前記脈波形状に対応する情報の少なくともいずれか一つを出力する出力部をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、脈波形状監視装置は、切痕波高に対応する情報、切痕差圧比に対応する情報、および脈波形状に対応する情報の少なくともいずれか一つを、例えば、数値、グラフ、または電圧として、出力部から出力することができる。
（４５） （３８）に記載の脈波形状監視装置において、
前記切痕波高に対応する情報、前記切痕差圧比に対応する情報、前記平均血圧脈圧比に対応する情報、および前記脈波形状に対応する情報の少なくともいずれか一つを出力する出力部をさらに有することが好ましい。
本発明によれば、脈波形状監視装置は、切痕波高に対応する情報、切痕差圧比に対応する情報、平均血圧脈圧比に対応する情報、および脈波形状に対応する情報の少なくともいずれか一つを、例えば、数値、グラフ、または電圧として、出力部から出力することができる。
（４６） 本発明に係る脈波形状監視装置は、
生体から脈波波形を検出する脈波検出部と、
前記脈波波形から得られた、切痕の圧と最低圧との差である切痕差圧と、最高圧と最低圧との差である脈圧との比である切痕差圧比を算出する切痕差圧比算出部と、
を有する。
本発明は、（３６）に記載の発明とは異なり、切痕差圧比算出部は比を求めるため絶対的な血圧値は必要ない。したがって、（３６）に記載の発明における動脈圧波形検出部に代わり、それに対応する波形である脈波のみを検出する脈波検出部を用いることができる。
（４７） 本発明に係る脈波形状監視装置は、
生体から脈波波形を検出する脈波検出部と、
前記脈波波形から得られた、平均圧と、最高圧と最低圧との差圧である脈圧との比である平均圧脈圧比を算出する平均圧脈圧比算出部と、
を有する。
本発明の場合も、（１６）に記載の発明とは異なり、平均圧脈圧比算出部は比を求めるため絶対的な血圧値は必要ない。したがって、（１６）に記載の発明における動脈圧波形検出部に代わり、それに対応する波形である脈波のみを検出する脈波検出部を用いることができる。
（４８） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて平均血圧を算出する平均血圧算出部と、
前記動脈圧波形から得られた、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高を算出する切痕波高算出部と、
を有する。
（４９） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて平均血圧を算出する平均血圧算出部と、
前記動脈圧波形から得られた、切痕の血圧と最低血圧との差である切痕差圧と、最高血圧と最低血圧との差である脈圧との比である切痕差圧比を算出する切痕差圧比算出部と、
を有する。
（５０） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて平均血圧を算出する平均血圧算出部と、
前記動脈圧波形から得られた、平均血圧と、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧との比である平均血圧脈圧比を算出する平均血圧脈圧比算出部と、
を有する。
（５１） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧を算出する脈圧算出部と、
前記動脈圧波形から得られた、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高を算出する切痕波高算出部と、
を有する。
（５２） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧を算出する脈圧算出部と、
前記動脈圧波形から得られた、切痕の血圧と最低血圧との差である切痕差圧と、最高血圧と最低血圧との差である脈圧との比である切痕差圧比を算出する切痕差圧比算出部と、
を有する。
（５３） 本発明に係る血圧監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形に基づいて最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧を算出する脈圧算出部と、
前記動脈圧波形から得られた、平均血圧と、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧との比である平均血圧脈圧比を算出する平均血圧脈圧比算出部と、
を有する。
（５４） 本発明に係る脈波形状監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形から得られた、収縮期血圧と切痕との間の血圧差である駆出拡張圧を算出する駆出拡張圧算出部と、
を有する。
（５５） （５４）に記載の脈波形状監視装置において、
脈波形状判定情報を予め記憶する脈波形状判定情報記憶部と、
前記駆出拡張圧と前記脈波形状判定情報とに基づいて脈波形状を判定する脈波形状判定部と、
をさらに有することが好ましい。
（５６） 本発明に係る脈波形状監視装置は、
生体から脈波波形を検出する脈波検出部と、
前記脈波波形から得られた、切痕圧と収縮期圧との間の差圧である駆出拡張圧と、
最高／最低圧間の差圧である脈圧と、の比である駆出拡張圧比算出部と、
を有する。
（５７） （５６）に記載の脈波形状監視装置において、
脈波形状判定情報を予め記憶する脈波形状判定情報記憶部と、
前記駆出拡張圧比と前記脈波形状判定情報とに基づいて脈波形状を判定する脈波形状判定部と、
をさらに有することが好ましい。
（５８） 本発明に係る薬理作用監視装置は、
動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する動脈圧波形検出部と、
前記動脈圧波形から得られた、収縮期血圧と切痕との間の血圧差である駆出拡張庄を算出する駆出拡張圧算出部と、
を有する。
（５９） （５８）に記載の薬理作用監視装置において、
前記動脈圧波形から得られた、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高を算出する切痕波高算出部をさらに有することが好ましい。
（６０） 本発明に係る薬理作用監視装置は、
生体から脈波波形を検出する脈波検出部と、
前記脈波波形から得られた、収縮期圧と切痕圧との間の差圧である駆出拡張圧と、収縮期圧／拡張期圧間の差圧である脈圧と、の比である駆出拡張圧比を算出する駆出拡張圧比算出部と、
を有する。
（６１） （６０）に記載の薬理作用監視装置において、
前記脈波波形から得られた、切痕と切痕波ピークとの間の差圧である切痕波高と、収縮期圧／拡張期圧間の差圧である脈圧と、の比である切痕波高比を算出する切痕波高比算出部をさらに有することが好ましい。
【図面の簡単な説明】
図１は、第１実施例の脈波診断装置の構成を示すブロック図である。
図２は、第１実施例の脈波診断装置の動作を説明するためのフローチャートである。
図３は、第２実施例の脈波診断装置の構成を示すブロック図である。
図４は、第２実施例のウエーブレット変換部の構成例を示すブロック図である。
図５は、第２実施例の波形整形部の構成を示すブロック図である。
図６は、第２実施例の波形整形部の動作を示すタイミングチャートである。
図７は、第２実施例の退潮波・切痕波検出部の動作を説明するための図である。
図８は、心電波形、大動脈血圧波形、および抹消部での血圧波形を対応させて示す図である。
図９は、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１０は、血圧値差（ｙ₅-ｙ₄）と歪率ｄとの相関関係を示す図である。
図１１は、滑脈の周波数解析結果を示す図である。
図１２は、平脈の周波数解析結果を示す図である。
図１３は、弦脈の周波数解析結果を示す図である。
図１４は、退潮波と切痕波の振幅を各脈状について示す表図である。
図１５は、各脈状の高調波成分を示す表図である。
図１６は、弦脈の自己相関係数を示す図である。
図１７は、平脈の自己相関係数を示す図である。
図１８は、滑脈の自己相関係数を示す図である。
図１９は、第３実施例の脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
図２０は、第３実施例の脈波診断装置の動作を示すフローチャートである。
図２１は、第４実施例に係わる脈状データ生成部のブロック図である。
図２２は、典型的な脈波波形の自己相関データの変化率を示す図である。
図２３は、第４実施例の脈波診断装置の動作を示すフローチャートである。
図２４は、第５実施例の脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
図２５は、第６実施例の脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
図２６は、脈波波形の一部の期間について、脈波解析データを示した図である。
図２７は、第６実施例に係わる体動除去部の動作を説明するためのタイミングチャートである。
図２８は、第６実施例において、期間Ｔｃにおける脈波補正データＭＫＤａを示す図である。
図２９は、第６実施例において、期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤａを示す図である。
図３０は、第６実施例において、体動成分が除去された体動除去脈波データＭＫＤａｊを示す図である。
図３１は、第７実施例の脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
図３２は、第７実施例の体動除去部のブロック図である。
図３３は、第７実施例の体動除去脈波データの一例を示す図である。
図３４は、第８実施例の脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
図３５は、第８実施例の第１のウエーブレット変換部のブロック図である。
図３６は、第９実施例の脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
図３７Ａは、腕時計型とした脈波診断装置を装着した状態を示す図である。
図３７Ｂは、腕時計型とした脈波診断装置の脈波検出部を示す図である。
図３７Ｃは、腕時計型とした脈波診断装置の本体部に設けられたコネクタ部を示す図である。
図３８は、脈波検出部の構成例を示す図である。
図３９Ａは、脈波診断装置を別の腕時計型とした場合の外観を示す図である。
図３９Ｂは、図３９Ａで示した脈波診断装置の装着状態を示す図である。
図４０は、脈波診断装置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４１は、図４０で示した脈波診断装置の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４２は、脈波診断装置を眼鏡型とした場合の外観構成を示す図である。
図４３は、脈波診断装置をカード型とした場合の外観構成を示す図である。
図４４Ａは、脈波診断装置を万歩計型とした場合の外観構成を示す図である。
図４４Ｂは、図４４Ａに示した脈波診断装置の装着状態を示す図である。
図４５Ａは、典型的な平脈の脈波波形を示す図である。
図４５Ｂは、典型的な滑脈の脈波波形を示す図である。
図４５Ｃは、典型的な弦脈の脈波波形を示す図である。
図４６は、歪率と脈波波形の形状との相関関係を示す図である。
図４７は、第１０実施例の理論的根拠として橈骨動脈における動脈圧波形を記録するために用いた構成を示す説明図である。
図４８は、典型的な動脈圧波形を示すグラフである。
図４９は、図４７に示した構成を用いて得た実験結果を示すグラフであり、平均血圧と拡張期血圧との関係を示している。
図５０は、図４７に示した構成を用いて得た実験結果を示すグラフであり、平均血圧と収縮期血圧との関係を示している。
図５１は、図４７に示した構成を用いて得た実験結果を示すグラフであり、脈圧と収縮期血圧との関係を示している。
図５２は、第１０実施例の血圧監視装置を示すブロックダイアグラムである。
図５３は、第１１実施例の理論的根拠となる、各脈波形状における切痕波高ΔＢＰ_Dの分布を示すグラフである。
図５４は、第１１実施例の理論的根拠となる、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰと切痕波高ΔＢＰ_Dとの間の関係を示すグラフである。
図５５は、第１１実施例の理論的根拠となる、駆出拡張圧ΔＢＰｐと切痕波高ΔＢＰ_Dとの間の関係を示すグラフである。
図５６は、第１１実施例の脈波形状監視装置の構成を示すブロックダイアグラムである。
図５７は、第１２実施例の薬理作用監視装置の構成を示すブロックダイアグラムである。
図５８は、ウエーブレット変換部をフィルタバンクで構成した変形例を示すブロック図である。
図５９は、逆ウエーブレット変換部をフィルタバンクで構成した変形例を示すブロック図である。
図６０は、告知の変形例における一態様としてのフェイスチャートである。
図６１は、変形例における透過型の光電式脈波センサの例を示す図である。
図６２は、光電式脈波センサを眼鏡に応用した変形例を示す図である。
図６３は、降圧剤投与による動脈圧波形における各部の圧力変化を示すグラフである。
図６４は、降圧剤の投与前と投与後の動脈圧波形を示す図である。
［発明を実施するための最良の形態］
＜１ 第１実施例＞
はじめに、本発明の第１実施例に係る脈波診断装置について説明する。
＜１．１ 第１実施例の理論的根拠＞
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。
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８に示す心電波形において、一般に、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、図８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。
このような大動脈起始部での血圧波形に対応する、末梢部（橈骨動脈）における血圧波形、すなわち、抹消部での脈波波形は図８に示したとおりである。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（ejection wave）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（tidal wave）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（dicrotic wave）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る。また、脈波波形において大動脈弁閉鎖に相当する点すなわち切痕は、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、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、図８に示す末梢部血圧波形すなわち脈波波形は、実際には、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。
次に、末梢部血圧波形すなわち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、東洋医学の専門医は、脈動のありようから、生体の状態を診断していると考えることができる。
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９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ＰＯ（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ＰＯ（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ＰＯ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。
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処理して前述した式（１）を用いて当該脈波波形の歪率ｄを求めた。
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（dicrotic wave）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１０に示す。
このことから、本発明者らは、東洋医学の専門医らは、切痕波（dicrotic wave）や退潮波（tidal wave）の特徴を手指で感じ取り、脈状を診断しているとの仮説の元に、以下の解析を行った。
この解析においては、東洋医学の専門医が脈状を判定した各脈波波形にＦＦＴ処理を施して、基本波成分に対する各高調波成分を算出した。図１１に滑脈の解析結果、図１２に平脈の解析結果、図１３に弦脈の解析結果を各々示す。
図１１〜図１３において、ｆ１は基本波、ｆ２は第２高調波、ｆ３は第３高調波、…ｆ１０は第１０高調波の振幅および位相を各々示しており、また、波形ｗｆ１は基本波ｆ１と第２高調波ｆ２を加算したもの、波形ｗｆ２は基本波ｆ１から第３高調波ｆ３までを加算したもの、…波形ｗｆ９は基本波ｆ１から第１０高調波ｆ１０までを加算したものである。
ここで、専門医が脈状を滑脈と判定した図１１に示す原波形と平脈と判定した図１２に示す原波形を比較すると、両者は似通っているものの、切痕（dicrotic notch）の高さが滑脈の方が低く、また、切痕波（dicotic wave）の振幅が平脈の方が大きいことがわかる。また、合成された波形に着目すると、滑脈と平脈の切痕波（dicrotic wave）は、基本波ｆ１から第３高調波ｆ４までを加算した波形ｗｆ３によって、原波形がほぼ再現されていることがわかる。
一方、図１３に示す弦脈においては、その退潮波（tidal wave）は、基本波ｆ１から第７高調波ｆ７までを加算した波形ｗｆ６によって、原波形がほぼ再現されていることがわかる。
また、図１４は図１１〜図１３で説明した脈状の脈波波形における切痕波（dicrotic wave）の振幅と退潮波（tidal wave）の振幅を示したものである。切痕波（dicrotic wave）の振幅は、滑脈で７．３mmHG、平脈で１０．６mmHGと比較的大きく、一方、弦脈では２．９mmHGと比較的少ない。また、滑脈と平脈では、退潮波（tidal wave）の振幅が０であるのに対して、弦脈では退潮波（tidal wave）の振幅が３．８mmHGとなっている。
これらのことから、滑脈と平脈については、切痕波（dicrotic wave）に特徴があり、また、切痕波（dicrotic wave）の特徴は基本波ｆ１から第４高調波ｆ４に現れているといえる。また、弦脈については、退潮波（tidal wave）に特徴があり、退潮波（tidal wave）の特徴は、高域周波数成分、例えば、第５高調波ｆ５〜第７高調波ｆ７に現れているといえる。
次に、図１５は、脈状ごとに基本波の振幅に対する各高調波の振幅の割合を％で表したものである。ここで、基本波の振幅に対する第２高調波ｆ３〜第４高調波ｆ４の割合「（ｆ２＋ｆ３＋ｆ４）／ｆ１」に着目すると、滑脈では１．７４、平脈では１．５である。したがって、この値に基づいて滑脈と平脈とを判別することができる。また、基本波の振幅に対する第５高調波ｆ５〜第７高調波ｆ７の割合「（ｆ５＋ｆ６＋ｆ７）／ｆ１」に着目すると、滑脈では０．３６、平脈では０．２６、弦脈では０．４２である。したがって、この値に基づいて弦脈であるか否かを判別することができる。
＜１・２ 脈波診断装置の構成＞
本実施例に係る脈波診断装置は、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周波数解析して、退潮波（tidal wave）成分と切痕波（dicrotic wave）成分とを抽出し、抽出結果に基づいて脈状を判定するものである。なお、脈波診断装置の外観的構成については＜１０ 上記各実施例の外観的構成＞の欄において後述する。
図１に、本実施例に係る脈波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ＭＨｊとして出力するものである。
本実施例にかかる脈波診断装置は、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ＭＨｊ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＋ＭＨｊ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。
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、体動成分除去部３０は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ＭＨｊ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。
ところで、体動がないにも拘わらず、体動成分除去部３０を動作させ体動除去を行うと、体動検出部２０のノイズにより、体動成分除去部３０の出力信号のＳＮ比が劣化してしまい、また、体動除去動作のために電力を消費してしまう。このため、本実施例にあっては、判定部２２を設けている。判定部２２は、体動波形ＴＨに基づいて、体動の有無を判定し制御信号Ｃを生成する。具体的には、閾値と体動波形ＴＨを比較することによって、判定する。この閾値は、体動検出部２０のノイズレベルを考慮して、体動の有無が判定できるように予め定められる。そして、制御信号Ｃが体動無しを示す場合には、波形処理部２１と体動成分除去部３０の動作が停止される。この場合には、脈波波形ＭＨが体動成分除去部３０から直接出力される。これにより、体動成分除去部３０の出力信号のＳＮ比を改善することができ、また、装置の消費電力を低減することができる。
次に、ＦＦＴ処理部４０は、脈波成分を示す信号ＭＨｊにＦＦＴ処理を施して、脈波成分の周波数解析を行う。ＦＦＴ処理の解析結果は、複数の線スペクトルとして得られ、各線スペクトル毎に周波数とエネルギーレベルが算出される。ＦＦＴ処理部４０は、これらのスペクトルデータを比較して、最もエネルギーレベルが高いものを、脈波成分の基本波ｆ１として特定する。また、基本波ｆ１の周波数を整数倍することによって、各高調波を特定する。そして、基本波ｆ１および第２高調波ｆ２〜第１０高調波ｆ１０のエネルギーレベルを示す脈波解析データＭＫＤを生成出力する。
次に、退潮波特徴抽出部５０は、脈波解析データＭＫＤに基づいて、退潮波（tidal wave）の特徴を示す退潮波特徴データＴＷＤを生成する。上述したように退潮波（tidal wave）の特徴は、脈波波形の基本波ｆ１に対する第５高調波ｆ５〜第７高調波ｆ７の割合で表すことができるから、退潮波特徴抽出部５０は、以下の式に従って退潮波特徴データＴＷＤを生成する。
ＴＷＤ＝（ｆ５＋ｆ６＋ｆ７）／ｆ１
次に、切痕波特徴抽出部６０は、脈波解析データＭＫＤに基づいて、切痕波（dicrotic wave）の特徴を示す切痕波特徴データＤＷＤを生成する。上述したように切痕波（dicrotic wave）の特徴は、脈波波形の基本波ｆ１に対する第２高調波ｆ２〜第４高調波ｆ４の割合で表すことができるから、切痕波特徴抽出部６０は、以下の式に従って切痕波特徴データＤＷＤを生成する。
ＤＷＤ＝（ｆ２＋ｆ３＋ｆ４）／ｆ１
次に、脈状判定部７０は、退潮波特徴データＴＷＤと切痕波特徴データＤＷＤに基づいて、脈状の判定を行い、被験者の脈状の種別を示す脈状データＺＤを生成する。具体的には、まず、退潮波特徴データＴＷＤを第１の閾値と比較し、退潮波特徴データＴＷＤが第１の閾値を上回る場合に弦脈であることを示す脈状データＺＤ１を生成する。第１の閾値は、弦脈であるか否かを判別できるように予め定められており、この例では、０．４１に設定している。
一方、退潮波特徴データＴＷＤが第１の閾値を下回る場合には、切痕波特徴データＤＷＤを第２の閾値と比較する。切痕波特徴データＤＷＤが第２の閾値を下回るのであれば、平脈であることを示す脈状データＺＤ２が生成され、一方、切痕波特徴データＤＷＤが第２の閾値を上回るのであれば、滑脈であることを示す脈状データＺＤ３が生成される。ここで、第２の閾値は平脈であるか弦脈であるかを判定できるように予め定められており、この例では、１．６２に設定している。
告知部８０は、脈状データＺＤを表示あるいは音声等により外部に出力するものであり、例えば、各脈状に対応した「滑脈、平脈、弦脈」といった文字や、アイコン等の記号を表示する。これにより、被験者や医師等の第三者が脈状を認識することができる。
＜１．３ 脈波診断装置の動作＞
次に、図２を参照しつつ第１実施例の脈波診断装置の動作について説明する。
まず、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ＭＨｊとなって、ＦＦＴ処理部４０に供給される（ステップＳ１，Ｓ２）。
次に、ＦＦＴ処理部４０においては、信号ＭＨｊに対してＦＦＴ処理を施し、脈波成分の基本波ｆ１、および各高調周波ｆ２〜ｆ１０を脈波解析データＭＫＤとして生成し、これを退潮波特徴抽出部５０と切痕波特徴抽出部６０に供給する（ステップＳ３）。
この後、退潮波特徴抽出部５０は、退潮波の特徴を表している脈波波形の基本波ｆ１に対する第５高調波ｆ５〜第７高調波ｆ７の割合を演算し、退潮波特徴データＴＷＤを生成する。また、切痕波特徴抽出部６０は、切痕波の特徴を表している脈波波形の基本波ｆ１に対する第２高調波ｆ２〜第４高調波ｆ４の割合を演算し、これを切痕波特徴データＤＷＤとして生成する（ステップＳ４）。
こうして、脈波波形の退潮波（tidal wave）と切痕波（dicrotic wave）の特徴が抽出されると、脈状判定部７０は、まず、退潮波特徴データＴＷＤを第１の閾値と比較する（ステップＳ５）。退潮波特徴データＴＷＤが第１の閾値（０．４１）を上回るのであれば、ステップＳ６に進んで弦脈であることを示す脈状データＺＤ１が生成される。
一方、退潮波特徴データＴＷＤが第１の閾値（０．４１）を下回るのであれば、ステップＳ５の判定結果はＮＯとなり、ステップＳ６に進んで、切痕波特徴データＤＷＤに基づく、脈状の判定が行われる。この場合、脈状判定部７０は切痕波特徴データＤＷＤが第２の閾値（１．６２）を下回るか否かを判定し、下回るのであれば、ステップＳ８に進んで平脈であることを示す脈状データＺＤ２を生成する。一方、切痕波特徴データＤＷＤが第２の閾値（１．６２）を上回れば、ステップＳ７の判定結果はＮＯとなり、ステップＳ９に進んで、滑脈であることを示す脈状データＺＤ３が生成される。
このように、第１実施例においては、脈診に熟練した専門医は、脈波波形の退潮波と切痕波に基づいて脈状を判定している点に着目するとともに、退潮波と切痕波の特徴は所定の高調波に現れる点に着目して、脈波波形を周波数解析して、退潮波と切痕波の特徴を抽出するようにしたので、脈状を客観的かつ的確に判断することができる。
＜２ 第２実施例＞
次に、本発明の第２実施例に係る脈波診断装置について説明する。
上述した第１実施例にあっては、滑脈と平脈の特徴部分が切痕波（dicrotic wave）にあり、また、弦脈の特徴部分が退潮波（tidal wave）にあること着目して、脈波波形をＦＦＴ処理して、その解析結果から、切痕波と退潮波に対応する周波数成分を各々抽出し、これに基づいて脈状を判定するようにした。
ところで、ＦＦＴ処理による周波数解析にあっては、ある程度長い時間のデータがないと、解析結果を得ることができない。したがって、一般的なＦＦＴ処理では、数周期の脈波波形に対して処理が行われることになる。
しかし、切痕波や退潮波は、脈波波形の一部の期間に現れるものである。したがって、脈波波形中の切痕波や退潮波の期間に対してのみ周波数解析を施せば、脈状の判定精度をより高めることができる。
そこで、第２実施例にあっては、脈波波形に対して、周波数解析と時間解析を同時に行うウエーブレット変換を用いて脈状を特定するようにした。
＜２．１ 脈波診断装置の全体構成＞
次に、第２実施例に係わる脈波診断装置の構成を図３に示す。図３に示す脈波診断装置は、ＦＦＴ処理部４０の替わりにウエーブレット変換部４１を用いた点、退潮波と切痕波の時間的な位置を特定する退潮波・切痕波検出部４２を設けた点、退潮波特徴抽出部５０、切痕波特徴抽出部６０および脈状判定部７０の内部構成が異なる点を除いて、図１に示す第１実施例の脈波診断装置と同様である。以下、相違点について説明する。
＜２．２ ウエーブレット変換部＞
まず、ウエーブレット変換部４１の構成を図面とともに詳細に説明する。
一般に、信号を時間と周波数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。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。ここで、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。

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。ウエーブレット変換部４１は、式（２）に示す演算を実行できるように構成されており、その詳細な構成は、図４に示すものとなる。
図４において、体動成分除去部３０から出力される信号ＭＨｊは、波形整形部４００とＡ／Ｄ変換器４１０に供給される。波形整形部４００は、脈波波形ＭＨｊに同期した制御信号ＣＳとクロックＣＫを生成する。
ここで、波形整形部４００のブロック図を図５に示す。図５において、リンギングフィルタ４０１は、中心周波数を２．２Ｈｚ、通過帯域を０．８Ｈｚ〜３．５ＨｚとするＱ値が高いフィルタである。脈波波形の基本波成分は、０．８Ｈｚ〜３．５Ｈｚの範囲内にあるのが通常であるから、脈波波形ＭＨｊがリンギングフィルタ４０１を通過すると、その基本波成分が抽出される。例えば、図６に示すように、脈波波形ＭＨｊが、リンギングフィルタ４０１に入力されると、その出力は、図６において４０１ ｏｕｔとして示すものとなる。
次に、ゼロクロス検出回路４０２はコンパレータ等から構成され、リンギングフィルタ４０１の出力信号とグランドレベルを比較して、矩形波を生成する。この矩形波は、脈拍に同期したものとなる。例えば、リンギングフィルタ４０１の出力信号が図６において４０１ ｏｕｔとして示すものであるならば、ゼロクロス検出回路４０２の出力信号は、同図において４０２ ｏｕｔとして示すものとなる。
次に、比較部４０３、ループフィルタ４０４、電圧制御発振回路４０５、および分周回路４０６は、フェーズロックループを構成する。比較部４０３の一方の入力にゼロクロス検出回路４０２の出力信号が、その他方の入力に分周回路４０６の出力信号が供給されると、比較部４０３は、両者の位相差に応じた誤差信号を出力する。誤差信号がループフィルタ４０４を介して電圧制御発振回路４０５に供給されると、電圧制御発振回路４０５はクロックＣＫを出力する。そして、クロックＣＫは分周回路４０６で１／Ｎ分周され、比較部４０３の他方の入力にフィードバックされる。例えば、分周比を１／８にすると、クロックＣＫの周波数は、図６に４０５ ｏｕｔ ＣＫとして示すようにゼロクロス検出回路４０２の出力信号の周波数と比較して８倍の周波数となる。この後、クロックＣＫは、分周回路４０７で１／２分周され、図６に示す制御信号ＣＳとして出力される。
また、脈波波形ＭＨｊは、図４に示すＡ／Ｄ変換器４１０によってデジタル信号に変換され、この後、第１のメモリ４２０と第２のメモリ４３０に格納される。ここで、第１のメモリ４２０のライトイネーブル端子には制御信号ＣＳが直接供給され、第２のメモリ４３０のライトイネーブル端子にはインバータ４４０によって反転された制御信号ＣＳが供給されるようになっている。このため、第１，第２のメモリ４２０，４３０は、脈波波形ＭＨをクロック周期単位で交互に格納する。
また、４５０はマルチプレクサであって、第１，第２のメモリ４２０，４３０から交互に読み出される脈波データＭＤを選択して基底関数展開部Ｗに出力する。こうして、第１のメモリ４２０の書込期間に第２のメモリ４３０から脈波データＭＤを読み出し、第１のメモリ４３０の読出期間に第２のメモリ４２０へ脈波データＭＤを書き込む。
次に、基底関数展開部Ｗは、上記した式（２）の演算処理を行う構成であって、上記したクロックＣＫが供給され、クロック周期で演算処理が行われるようになっている。基底関数展開部Ｗ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からなる。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が、この例にあっては、脈波波形の特徴をうまく抽出できるように、ｓｙｍｌｅｔｓ５と呼ばれるマザーウエーブレットを用いている。
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。
次に、乗算部Ｗ４は、変数１／ａ^1/2、関数ψ（（ｘ−ｂ）／ａ）および脈波データＭＤを乗算して心拍単位で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。この例において、脈波解析データＭＫＤは、例えば、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といった周波数領域に分割されて出力される。
＜２．３ 退潮波・切痕波検出部＞
次に、退潮波・切痕波検出部４２は、脈波解析データＭＫＤのある周波数領域を閾値と比較することによって、退潮波（tidal wave）と切痕波（dicrotic wave）の時間位置を特定する制御信号ｃｔ，ｃｄを各々生成する。
例えば、図７に示す脈波波形ＭＨｊにおいて、ｔｗは退潮波であり、一方、ｄｗは切痕波である。この脈波波形ＭＨｊにウエーブレット変換を施すと、同図に示すウエーブレット解析結果が得られる。この解析結果は、脈波解析データＭＫＤの示す値を濃淡で表したものであり、濃い部分ほど脈波解析データＭＫＤの値が大きく、うすい部分ほど脈波解析データＭＫＤの値が小さい。
この図に示すように、退潮波（tidal wave）に対応する時間領域において、脈波解析データＭＫＤの値の小さい部分（白色）に囲まれた領域Ａと領域Ｂが存在していることがわかる。脈波解析データＭＫＤの値が周波数を示すＹ軸方向に値が小さい部分は、その時間において脈波波形ＭＨｊのエネルギーが低いレベルにあることを示しており、この部分は、脈波波形ＭＨｊが平坦になっている。例えば、領域Ａと領域Ｂの境界は、退潮波ｔｗのピーク点と一致している。
したがって、ある周波数領域に着目すると、その変化に基づいて退潮波ｔｗの時間的な位置を検知することができる。この例にあっては、周波数領域Ｘにおける脈波解析データＭＫＤの値を閾値と比較することによって、退潮波ｔｗの時間位置ｔ１〜ｔ２を特定する制御信号ｃｔを図７に示すように生成する。一方、周波数領域Ｙにおける脈波解析データＭＫＤの値を閾値と比較することによって、退潮波ｔｗの時間位置ｔ３〜ｔ４を特定する制御信号ｄｗを図７に示すように生成する。
＜２．４ 退潮波特徴抽出部、切痕波特徴抽出部＞
まず、退潮波特徴抽出部５０は、制御信号ｃｔに基づいて退潮波の時間位置を特定し、当該期間における脈波解析データＭＫＤの中から特定の周波数領域のデータを加算する。
例えば、ウエーブレット変換部４１を、図５８を示して＜１４ 他の変形例＞（６）として後述すように、フィルタバンクで構成し、脈波波形ＭＨｊに同期したクロックＣＫによって、高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂの特性を可変するものとする。この場合に、脈波波形ＭＨｊの基本波ｆ１に対応する脈波解析データがＭ＊１であるならば、退潮波の特徴部分は第５高調波ｆ５〜第７高調波ｆ７に表れるので、Ｍ＊５、Ｍ＊６、Ｍ＊７を加算して退潮波特徴抽出データＴＷＤを算出する。
次に、切痕波特徴抽出部６０は、制御信号ｃｄに基づいて切痕波の時間位置を特定し、当該期間における脈波解析データＭＫＤの中から特定の周波数領域のデータを加算する。
例えば、ウエーブレット変換部４１を退潮波特徴抽出部５０で説明したように構成し、脈波波形ＭＨｊの基本波ｆ１に対応する脈波解析データがＭ＊１であるならば、切痕波の特徴部分は第２高調波ｆ２〜第４高調波ｆ４に表れる。したがって、Ｍ＊２、Ｍ＊３、Ｍ＊４を加算して切痕波特徴抽出データＤＷＤを算出する。
このように、第２実施例に係わる退潮波特徴抽出部５０と切痕波特徴抽出部６０は、周波数領域と時間領域に分割して、波形解析を行うことができるというウエーブレット変換の性質を巧みに利用して、退潮波（tidal wave）と切痕波（dicrotic wave）の特徴を周波数領域のみならず、時間領域の面からも抽出するようにしたので、高い精度で特徴を抽出することができる。
＜２．５ 脈状判定部、告知部＞
次に、脈状判定部７０は、退潮波特徴抽出データＴＷＤと切痕波特徴抽出データＤＷＤを閾値と比較することによって、滑脈、平脈、弦脈といった脈状を判定して、脈状データＺＤを生成する。また、告知部８０は、第１実施例と同様に脈状データＺＤを表示、音声等によって、被験者または医師等の第三者に告知する。
以上のように、第２実施例に係る脈波診断装置によれば、被験者から検出した脈波波形にウエーブレット変換を施すことにより、退潮波（tidal wave）と切痕波（dicrotic wave）の存在する期間に限定して周波数成分を解析することができる。この結果、退潮波（tidal wave）と切痕波（dicrotic wave）の特徴を精度よく抽出して、正確な脈状の判定を行うことができる。
＜３ 第３実施例＞
＜３．１ 第３実施例の原理＞
脈波波形は、心臓の収縮によって大動脈に送り出される血液流が動脈を伝達される際の脈動を表したものであるから、心臓の拍動に同期した一定の周期を有する。周期的な波形を解析してその特徴を抽出する解析手法としては、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）に代表されるスペクトル解析等があるが、本発明者らは、簡易な演算によって処理できる自己相関関数に着目した。
ここで、不規則変動をｘ（ｔ）で表すものとし、ｘ（ｔ）に周期Ｔの周期変動があるならば、ｘ（ｔ）は以下に示す式で与えられる。
ｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ±ｎＴ） ただし、ｎ＝０，１，２，…
つまり、周期の整数倍だけずらすと元の波形と重なってしまう。不規則変動ｘ（ｔ）が周期性の強いものであるならば、周期の整数倍だけ時間軸をずらすと元の波形と似たものとなる。したがって、ある時間τだけずらした波形が元の波形とどれだけ似ているかを調べ、変動中の周期成分を判別するにはｘ（ｔ）とｘ（ｔ＋τ）の相関を求めればよい。
自己相関関数は、時間に関する不規則変量をｘ（ｔ）とするとき、τ時間隔たった二つの変動の積の平均値で定義され、次式で与えられる。
Ｃ（τ）＝Ｅ［ｘ（ｔ）ｘ（ｔ＋τ）］
ここで、Ｅはアンサンブル平均であるが、定常確立過程では時間平均で置き換えることができる。このため、自己相関関数Ｃ（τ）は、以下に示す式で表すことができる。

また、自己相関関数Ｃ（τ）をτ＝０で割って正規化したものを自己相関係数Ｒ（τ）と呼び、自己相関係数Ｒ（τ）は以下の式で与えられる。

ここで、図１６は図４５Ｃに示す弦脈の自己相関係数、図１７は図４５Ａに示す平脈の自己相関係数、図１８は図４５Ｂに示す滑脈の自己相関係数を示したものである。これらの図を比較すると、弦脈→平脈→滑脈と変化するにつれ、自己相関係数Ｒ（τ）の波形にうねりが見られるようになる。これは、弦脈は滑らかな波形であり、平脈には三つの山が存在するものの山の大きささが比較的小さく、滑脈は大きな二つの山からなることに対応している。すなわち、自己相関係数Ｒ（τ）には各脈波波形の特徴が反映されている。しかも、自己相関係数Ｒ（τ）の波形形状は、ある程度長い時間の脈波波形に基づいて得られるものであるから、脈波波形の特徴が精度良く抽出される。
また、自己相関係数Ｒ（τ）の瞬時値は、脈波波形の瞬時値とは異なり時間平均で与えられるから、生体から検出された脈波波形のＳＮ比が多少悪くとも、ノイズが平均化されることによりＳＮ比が改善される。さらに、自己相関係数Ｒ（τ）は自己相関関数Ｃ（τ）を正規化したものであるから、振幅値の異なる脈波波形を比較解析するのに都合がよい。
以上の理由により、本発明者らは、自己相関係数Ｒ（τ）の性質を巧みに利用して、脈状を特定する基準を定め、これにより生体の状態を判定する脈波診断装置を見いだした。
＜３．２ 脈波診断装置の電気的構成＞
次に、脈波診断装置の電気的構成を図１９を参照して説明する。図１９は脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
脈波診断装置１は、脈波波形ＭＨを検出する脈波検出部１０、脈波波形ＭＨに基づいて自己相関データＲＤを演算する自己相関演算部２１０、自己相関データＲＤに基づいて脈状データＺＤを生成する脈状データ生成部２２０、および表示部２３０から大略構成される。
まず、自己相関演算部２１０は、波形処理部２１１、メモリ２１２、乗算部２１３、平均値算出部２１４および正規化演算部２１５から構成される。メモリ２１２は、少なくとも１心拍期間の脈波波形ＭＨを格納する。ところで、上述した式（３）より自己相関関数Ｃ（τ）を演算しようとすると、−Ｔ／２からＴ／２までｘ（ｔ）ｘ（ｔ＋τ）を積分する必要があるが（Ｔは無限大）、この例におけるｘ（ｔ）は心拍周期に同期した脈波波形ＭＨであるから、少なくとも１周期の脈波波形ＭＨに基づいて演算を行えばよい。このため、この例にあっては、波形処理部２１１によって脈波波形ＭＨを波形整形し、脈波周期に同期した矩形波に変換して、この矩形波に基づいて、メモリ２１２の書き込み動作を制御する書込制御信号ＷＥを生成している。例えば、この書込制御信号ＷＥによって４周期分の脈波波形ＭＨがメモリ２１２に書き込まれる。
次に、乗算部２１３は、ｘ（ｔ）に相当する脈波波形ＭＨ１とｘ（ｔ＋τ）に相当する脈波波形ＭＨ２を読み出して、両者を乗算して、その乗算結果を出力する。そして、平均値算出部２１４は、ｘ（ｔ）ｘ（ｔ＋τ）のアンサンブル平均に相当するＭＨ１・ＭＨ２のアンサンブル平均を演算し、その演算結果を出力する。
次に、正規化演算部２１５は、平均値算出部２１４の演算結果を自己相関関数Ｃ（０）で正規化して自己相関データＲＤを生成する。具体的には、ｘ²（ｔ）、すなわちＭＨ１²のアンサンブル平均によって正規化を行う。このため、自己相関データＲＤは脈波波形ＭＨの自己相関係数Ｒ（τ）を示すものとなる。
ここで、図４５Ａ〜図４５Ｃに示す各脈状の脈波波形ＭＨについて、それらの自己相関係数Ｒ（τ）を検討する。まず、図１６に示すように弦脈では自己相関係数Ｒ（τ）の最小値が０．２である。一方、図１７に示すように平脈では自己相関係数Ｒ（τ）の最小値が０．３２、図１８に示すように滑脈では自己相関係数Ｒ（τ）の最小値が０．３となっている。したがって、自己相関係数の最小値が０．２５を下回った場合に弦脈であると判定することができる。
次に、自己相関係数Ｒ（τ）が０．５以上ある期間が一心拍期間に占める割合は、平脈では６０％であり（図１７参照）、滑脈では３４％である（図１８参照）。したがって、４７％を越えれば平脈であり、下回れば滑脈であると判定することができる。
脈状データ生成部２２０は、以上の判定基準に基づいて、脈状を判定するものであり、弦脈であることを検知する最小値検出部２２１および第１の比較部２２２、平脈あるいは滑脈であること検知する時間計測部２２３、演算部２２４および第２の比較部２２５、脈状データＺＤを生成するデータ生成部２２６から構成される。
まず、最小値検出部２２１は、一心拍期間中に対応する期間おいて自己相関データＲＤの最小値を検出する。また、第１の比較部２２２は、最小値が０．２５を下回るか否かを判定し、その判定結果をデータ生成部２２６に出力する。
次に、時間計測部２２３は、自己相関データＲＤを予め定められた閾値（０．５）と比較して、自己相関データＲＤが閾値（０．５）を上回る時間間隔を計測する。また、演算部２２４は、計測された時間間隔が一心拍期間に占める割合を演算する。なお、一心拍期間は上述した波形処理部２１１から供給されるようになっている。また、第２の比較部２２５は、演算結果が予め定められた閾値（４７％）を越えるか否かを判定する。
次に、データ生成部２２６は、第１の比較部２２２および第２の比較部２２５の各判定結果に基づいて、脈状データＺＤを生成する。まず、第１の比較部２２２で最小値が０．２５を下回ると判定された場合には、弦脈であることを示す脈状データＺＤ１が生成される。また、第２の比較部２２５において自己相関データＲＤが０．５を越える期間が４７％を越えると判定された場合には、平脈であること示す脈状データＺＤ２が生成され、その期間が４７％を下回ると判定された場合には、滑脈であること示す脈状データＺＤ３が生成される。
次に、表示部２３０は、ＲＯＭ、制御回路および液晶表示装置等によって構成される。表示部２３０に脈状データＺＤが供給されると、制御回路がこれを検知し、ＲＯＭに格納されているキャラクタを読み出し、これを液晶ディスプレイに表示するようになっている。キャラクタとしては、「平脈」、「弦脈」、「滑脈」という文字の他、特定の記号やアイコンを用いてもよい。これにより、使用者や医師に健康状態を告知することができる。
このように脈波診断装置１の機能は構成されるが、実際の装置にあっては、自己相関演算部２１０と脈状データ生成部２２０は、ＣＰＵとメモリ等によって構成される。この場合、ＣＰＵは、当該メモリの一部に格納した制御プログラムに基づいて、各種の演算処理や比較処理を実行して脈状データＺＤを生成する。
＜３．３ 脈波診断装置の動作＞
次に、第３実施例に係わる脈波診断装置の動作を図面を参照しつつ説明する。図２０は脈波診断装置の動作を示すフローチャートである。
まず、脈波検出部１０によって脈波波形ＭＨが検出される（ステップＳ１）。
この脈波波形ＭＨが自己相関演算部２１０に供給されると、脈波波形ＭＨがメモリ２１２に書き込まれ、所定時間遅延されて読み出される。読み出された脈波波形ＭＨに基づいて自己相関関数の演算が行われ、当該演算結果を正規化して自己相関係数Ｒ（τ）を示す自己相関データＲＤが生成される（ステップＳ２）。
この後、以下のようにして、脈状データ生成部２２０が自己相関データＲＤに基づいて、脈状データＺＤを生成する。まず、最小値検出部２２１において、一心拍期間に対応する自己相関データＲＤの最小値が検出されると（ステップＳ３）、第１の比較部２２２は最小値が０．２５を下回るか否かを判定する（ステップＳ４）。最小値が０．２５を下回る場合には、判定結果はＹＥＳとなり、ステップＳ５に進んで、弦脈と判定され、データ生成部２２６が脈状データＺＤ１を生成する。
一方、最小値が０．２５以上であるならば、判定結果はＮＯとなり、平脈であるか滑脈であるかの判定が行われる。この場合、時間計測部２２３が一心拍期間に対応する期間において自己相関データＲＤが０．５を越える時間間隔を計測し（ステップＳ６）、そして演算部２２４は計測時間が一心拍期間に占める割合を演算する。
この後、第２の比較部２２５は、演算部２２４の演算結果が４７％を越えるか否かを判定し（ステップＳ８）、４７％を越える場合には、ステップＳ９に進んで、平脈と判定され、データ生成部２２６が脈状データＺＤ２を生成する。一方、４７％を越えない場合には、ステップＳ１０に進んで、滑脈と判定され、データ生成部２２６が脈状データＺＤ３を生成する。
このように第３実施例に係わる脈波診断装置１によれば、脈波波形ＭＨの自己相関データＲＤに基づいて脈状を判定したので、脈診の知識がなくても被験者や医師が、脈波のありように応じて人体の状態を知ることができる。
＜３．４ 第３実施例の変形例＞
（１）上述した第３実施例にあっては、最小値検出部２２１は、一心拍期間における自己相関データＲＤを算出したが、複数の各心拍期間において検出された自己相関データＲＤの各最小値を平均して平均最小値を検出するようにしてもよい。この場合には、最小値を平均化するのでノイズによる最小値の変動を抑圧できるから、弦脈か否かの判定精度を向上させることができる。
（２）上述した第３実施例にあっては、演算部２２４は、一心拍期間に占める計測時間の割合を算出したが、複数の各心拍期間において検出された各割合を平均して、これを出力するようにしても良い。この場合には、割合を平均化してノイズによる変動を抑圧できるから、平脈か滑脈かの判定精度を向上させることができる。
（３）代表的な平脈と滑脈の自己相関係数Ｒ（τ）を比較すると（図１７および１８を参照）、自己相関係数Ｒ（τ）の値が０．４から０．８までの範囲において、自己相関係数Ｒ（τ）の広がりに相違があることが判る。このため、時間計測部２２３は、０．４から０．８までの範囲内で定められた閾値を上回る時間間隔を計測し、この閾値に応じた値で第２の比較部２２５は平脈か滑脈かを判別するようにしてもよい。
＜４ 第４実施例＞
次に、第４実施例の脈波診断装置を説明する。
＜４．１ 脈波診断装置の電気的構成＞
第４実施例の脈波診断装置の電気的構成は、脈状データ生成部２２０の構成を除いて、第３実施例と同様である。
以下、第４実施例に係わる脈状データ生成部２２０の電気的構成について説明する。図２１は第４実施例に係わる脈状データ生成部２２０のブロック図である。
この例の脈状データ生成部２２０は、弦脈であるか否かを判定する最小値検出部２２１および第１の比較部２２２、平脈であるか滑脈であるかを判定する変化率演算部２２７、最大値検出部２２８および第２の比較部２２５、これらの判定結果に基づいて脈状データＺＤを生成するデータ生成部２２６から構成されている。
まず、第１の比較部２２２は、第３実施例と同様に、最小値検出部２２１によって検出された自己相関データＲＤの最小値が０．２５を越えるか否かよって脈状が弦脈であるか否かを判定する。
次に、変化率演算部２２７は、自己相関データＲＤの変化率ＲＤｄを算出する。例えば、自己相関データＲＤが図１６〜図１８に示すものであるとすれば、弦脈、平脈および滑脈に係わる変化率ＲＤｄは、図２２に示すものとなる。この図から、滑脈では変化率ＲＤｄの最大値が略０．１であるのに対して、平脈の最大値は０．０７２であることがわかる。これは、平脈の脈波波形ＭＨは、滑脈の脈波波形ＭＨに比較してうねりが大きいことに対応しており、変化率ＲＤｄの最大値によって、平脈であるか滑脈であるかを判定することができる。したがって、変化率ＲＤｄの最大値が０．０８５を越えれば滑脈であり、これを越えなければ平脈であると判定することができる。
次に、最大値検出部２２８は、少なくとも一心拍期間より長い所定期間における変化率ＲＤｄの最大値を検出する。また、第２の比較部２２５は変化率の最大値を予め定められた閾値（０．０８５）と比較し、変化率ＲＤｄの最大値が閾値を越えるか否かを判定する。
次に、データ生成部２２６は、第１の比較部２２２および第２の比較部２２５の各判定結果に基づいて、脈状データＺＤを生成する。まず、第１の比較部２２２で最小値が０．２５を下回ると判定された場合には、弦脈であることを示す脈状データＺＤ１が生成される。また、第２の比較部２２５において変化率ＲＤｄの最大値がが０．０８５を下回ると判定された場合には、平脈であること示す脈状データＺＤ２が生成され、０．０８５を上回ると判定された場合には、滑脈であることを示す脈状データＺＤ３が生成される。
＜４．２ 脈波診断装置の動作＞
次に、第４実施例の脈波診断装置の動作を図面を参照しつつ説明する。図２３は脈波診断装置の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１からステップＳ５までの動作は、図２０を用いて説明した第３実施例に係わる脈波診断装置の動作と同様であるから、ここでは説明を省略する。
まず、ステップＳ１１において、変化率演算部２２７が自己相関データＲＤの変化率ＲＤｄを検出すると、最大値検出部２２８は、一心拍期間に対応する期間における変化率ＲＤｄの最大値を検出する（ステップＳ１２）。例えば、演算された変化率ＲＤｄが図２２に示す滑脈であるとすれば、最大値として略０．１が検出される。
次に、第２の比較部２２５は検出された最大値が０．０８５を越えるか否かを判定し、０．０８５を下回る場合には、ステップＳ１４に進んで、平脈と判定され、データ生成部２２６が脈状データＺＤ２を生成する。一方、０．０８５を上回る場合には、ステップＳ１５に進んで、滑脈と判定され、データ生成部２２６が脈状データＺＤ３を生成する。
このように第４実施例にあっては、自己相関データＲＤの変化率ＲＤｄの最大値が平脈と滑脈で相違する点に着目し、変化率ＲＤｄの最大値を閾値と比較して、脈状が平脈であるか滑脈であるかを判定したので、脈診の知識がない者であっても、正確な脈状を知ることができる。
＜５．第５実施例＞
上述した第３および第４実施例に係わる脈波診断装置１においては、脈波検出部１０から出力される脈波波形ＭＨに基づいて自己相関データＲＤを生成し脈状を判定した。しかし、被験者が歩行したり日常の生活を営むと、体動によって血液流が変動する。このため、脈波検出部１０から出力される脈波波形ＭＨには体動成分が重畳したものとなる。体動成分の大きさは被験者の運動の程度に依存するが、被験者の運動量が大きいと、脈波波形ＭＨに重畳する体動成分も増加するので、正確な脈状を判定することが難しくなる。そこで、第５実施例にあっては、脈波波形ＭＨから体動成分を除去し、これに基づいて脈状の判定を行う。
＜５．１ 脈波診断装置の電気的構成＞
図２４は、第５実施例に係る脈波診断装置の電気的構成を示すブロック図である。なお、この例における自己相関演算部２１０、脈状データ生成部２２０および表示部２３０の構成は、第３または第４実施例で説明したものと各々同一であるので、ここでは説明を省略する。また、体動成分除去部３０およびその前段の各構成部、すなわち脈波検出部１０、体動検出部２０、判定部２２、波形処理部２１は第１実施例で説明したものと各々同一であるので説明を省略する。
本実施例の脈波診断装置は、以上のような構成により、体動除去脈波波形ＭＨｊを生成するので、自己相関演算部２１０は体動除去脈波波形ＭＨｊに基づいて、自己相関データＲＤを生成することができる。したがって、この脈波診断装置１によれば、体動の影響を受けることなく脈状を特定することが可能となる。
＜６．第６実施例＞
次に、第６実施例に係わる脈波診断装置について説明する。
図２５は、第６実施例に係わる脈波診断装置１のブロック図である。第６実施例は、第５実施例と同様に体動検出部２０と波形処理部２１を用いて体動成分ＴＨを検出するが、第５実施例で説明した体動除去をウエーブレット変換を用いて行う点で相違する。
＜６．１ 第１，第２のウエーブレット変換部と第１，第２の周波数補正部＞
図２５において、第１のウエーブレット変換部２４３は、脈波検出部１０から出力される脈波波形ＭＨに対して周知のウエーブレット変換を施して、脈波解析データＭＫＤを生成する。また、第２のウエーブレット変換部２４５は、体動検出部２０から出力される体動波形ＴＨに対して周知のウエーブレット変換を施して、体動解析データＴＫＤを生成する。なお、第１および第２ウエーブレット変換部２４３，２４５は第２実施形態で説明したものと同様に構成されている。
図２６は、脈波波形ＭＨの一部の期間について、脈波解析データＭＫＤを示したものである。この図において、期間ＴはピークＰ４の近傍にあり、脈波解析データＭＫＤは、期間Ｔを８分割した時間間隔で得られる。ところで、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は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。
次に、第１の周波数補正部２４４は、脈波解析データＭＫＤに対して周波数補正を行う。上記した式（２）には周波数に対応する「１／ａ^1/2」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。第１の周波数補正部２４４はこのために設けられたものであり、ウエーブレットデータＷＤに係数ａ^1/2を乗算して、脈波補正データＭＫＤａを生成する。これにより、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を施すことができる。また、第２の周波数補正部２４６は、第１の周波数補正部２４４と同様に、周波数補正を施し、体動解析データＴＫＤから体動補正データＴＫＤａを生成する。
＜６．２ 体動成分除去部＞
次に、体動成分除去部２４０は、脈波補正データＭＫＤａから体動補正データＴＫＤａを減算して体動除去脈波データＭＫＤａｊを生成する。この点について、具体的に説明する。なお、以下の説明では、使用者が手でコップを持ち上げた後、これを元の位置に戻した場合を想定する。この場合、図２７に示す脈波波形ＭＨが脈波検出部１０によって検出され、また、同時に体動波形ＴＨが体動検出部２０によって検出されたものとする。
ここで、体動波形ＴＨは、時刻Ｔ１から増加しはじめ、時刻Ｔ２で正のピークとなり、その後、次第に減少して時刻Ｔ３でレベル０を通過し、時刻Ｔ４で負のピークに達し、時刻Ｔ５でレベル０に戻っている。ところで、体動波形ＴＨは加速度センサを用いた体動検出部２０によって検出されるため、時刻Ｔ３は使用者がコップを最大に持ち上げた時刻に対応し、時刻Ｔ１は持上開始時刻に対応し、また、時刻Ｔ４は持上終了時刻に対応する。したがって、時刻Ｔ１から時刻Ｔ４までの期間が体動の存在する期間となる。なお、図２７の脈波波形ＭＨｊは仮に体動がなかったとした場合の脈波波形である。また、この例において、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１．３Ｈｚとなっている。
ここで、図２８に期間Ｔｃ（図２７参照）における脈波補正データＭＫＤａを示し、図２９に期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤａを示す。この図から、体動波形ＴＨには、０．０Ｈｚ〜１．０Ｈｚの周波数領域において比較的大きなレベルの周波数成分が存在していることが判る。脈波補正データＭＫＤａと体動補正データＴＫＤａが、体動成分除去部２４０に供給されると、体動成分除去部２４０は、脈波補正データＭＫＤａから体動補正データＴＫＤａを減算して、図３０に示す体動成分が除去された体動除去脈波データＭＫＤａｊを生成する。これにより、体動がある場合でもその影響をキャンセルすることが可能となる。
＜６．３ 判定部＞
次に、判定部２２は、体動波形ＴＨを予め定められた閾値と比較して、体動の有無を示す制御信号Ｃを生成し、これを波形処理部２１、第２のウエーブレット変換部２４５および第２の周波数補正部２４６に供給する。これによって、体動が無い場合には、波形処理部２１、第２のウエーブレット変換部２４５および第２の周波数補正部２４６の各動作が停止され、演算処理時間の低減、消費電力の低減、およびＳＮ比の向上が図られる。
＜６．４ 逆ウエーブレット変換部＞
次に、逆ウエーブレット変換部２４７は、体動除去脈波データＭＫＤａｊに逆ウエーブレットを施して、体動除去脈波波形ＭＨｊを生成する。この場合、逆ウエーブレット変換部２４７は、式（４）に示す逆ウエーブレットを施して波形の再合成を行う。

次に、第５実施例と同様に、自己相関演算部２１０は体動除去脈波波形ＭＨｊに基づいて自己相関データＲＤを生成する。
この後、脈状データ生成部２２０が、自己相関データＲＤに基づいて脈状データＺＤを生成すると、表示部２３０は、脈状データＺＤの示す弦脈、平脈、滑脈といった文字や、あるいは各脈状に対応するキャラクタを表示する。これにより、被験者や医師等の第三者が、脈状を認識することができる。
以上、説明したように、第６実施例によれば、体動を除去した体動除去脈波波形ＭＨｊに基づいて、自己相関データＲＤを生成するようにしたので、被験者の日常生活においても、連続して脈状を検知することができる。
＜７．第７実施例＞
第５，第６実施例においては、体動検出部２０によって体動波形ＴＨを検出し、脈波波形ＭＨと体動波形ＴＨとを比較して、脈波波形ＭＨの周波数成分に含まれている体動成分をキャンセルして、自己相関データＲＤを算出し、これらに基づいて脈状を特定した。しかし、体動検出部２０や波形処理部２１等が必要になるので、構成が複雑になる。第７実施例は、この点に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で、体動があっても正確に脈状を診断することができる脈波診断装置を提供するものである。
図３１は第７実施例に係わる脈波診断装置のブロック図であり、体動検出部２０、波形処理部２１、第２のウエーブレット変換部２４５、および第２の周波数補正部２４６が省略されている点および体動成分除去部２４０の内部構成を除いて、図２５に示す第６実施例に係わる脈波能診断装置１と同じである。以下、相違点について説明する。
体動成分除去部２４０は、脈波補正データＭＫＤａから体動成分を分離除去して体動除去脈波データＭＫＤａｊを生成する。ここで、体動成分除去部２４０は、以下に述べる体動の性質を利用している。
体動は、腕の上下動や走行時の腕の振り等によって生じるが、日常生活においては、人体を瞬間的に動かすことはほとんどない。このため、日常生活では、体動波形ＴＨの周波数成分はそれほど高くなく、０Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲にあるのが通常である。この場合、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲にあることが多い。したがって、日常生活において、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にある。
一方、ジョギング等のスポーツ中にあっては、腕の振り等の影響があるため、体動波形ＴＨの周波数成分が幾分高くなるが、運動量に応じて心拍数が増加するため、脈波波形ＭＨの基本波周波数も同時に高くなる。このため、スポーツ中においても、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にあるのが通常である。
体動成分除去部２４０は、この点に着目して体動成分を分離するものであり、脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域を無視するように構成されている。この場合には、脈波波形ＭＨの基本波成分より高い周波数領域に体動成分が存在すると心機能の検出精度が低下する。しかしながら、上述したように体動成分は脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域にある確率が高いので、高い精度で脈状の状態を診断することができる。
図３２は、体動成分除去部２４０のブロック図である。波形整形部３０１は脈波波形ＭＨに波形整形を施して、脈波波形ＭＨと同期したリセットパルスを生成する。カウンタ３０２は図示せぬクロックパルスを計数し、前記リセットパルスによってカウント値がリセットされるようになっている。また、平均値算出回路３０３は、カウンタ３０２のカウント値の平均値を算出する。この場合、平均値算出回路３０３によって算出される平均値は、脈波波形ＭＨの平均周期に対応する。したがって、平均値を参照すれば、脈波波形ＭＨの基本波周波数を検知できる。
次に、置換回路３０４は、前記平均値に基づいて、脈波波形ＭＨの基本波周波数を含む周波数領域を特定する。例えば、前記平均値が０．７１秒を示す場合には、基本波周波数は１．４Ｈｚとなるので、特定される周波数領域は１Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなる。この後、置換回路３０４は、特定周波数領域未満の周波数領域について、脈波補正データＭＫＤａを「０」に置換して体動除去脈波データＭＫＤａｊを生成する。これにより、脈波波形ＭＨの基本波周波数より低い周波数領域の成分は、無視される。この場合、体動成分とともに脈波成分も「０」に置換されてしまうが、脈波波形ＭＨの特徴的な部分は基本波周波数よりも高域の周波数領域に存在するため、「０」に置換しても脈波波形には影響をほとんど与えない。
例えば、脈波検出部１０によって、図２７に示す脈波波形ＭＨ（基本波周波数１．３Ｈｚ）が検出されたものとすれば、期間Ｔｃの脈波補正データＭＫＤａは、図２８に示すものとなる。
この場合、置換回路３０４によって特定される周波数領域は１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなるので、置換の対象となる周波数領域は、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚと０Ｈｚ〜０．５Ｈｚとなる。したがって、脈波補正データＭＫＤａにおける０〜１Ｈｚのデータは「０」に置換され、図３３に示す体動除去脈波データＭＫＤａｊが生成される。
こうして得られた体動除去脈波データＭＫＤａｊが、逆ウエーブレット変換部２４７によって体動除去脈波波形ＭＨｊに変換されると、第５実施例と同様に、自己相関演算部２１０は体動除去脈波波形ＭＨｊに基づいて自己相関データＲＤを生成する。この後、脈状データ生成部２２０が、自己相関データＲＤに基づいて脈状データＺＤを生成すると、表示部２３０は、脈状データＺＤの示す弦脈、平脈、滑脈といった文字や、あるいは各脈状に対応するキャラクタを表示する。これにより、被験者や医師等の第三者が、脈状を認識することができる。
以上、説明したように、第７実施例によれば、体動を除去した体動除去脈波波形ＭＨｊに基づいて、自己相関データＲＤを生成するようにしたので、被験者の日常生活においても、連続して脈状を検知することができる。
また、第７実施例によれば、体動成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数成分よりも低い周波数領域に存在することが確率的に高いという体動の性質を巧みに利用して体動成分を除去した。このため、第３，４実施例で必要とされた体動検出部２０や波形処理部２１といった構成を省略することができ、しかも体動がある場合でも正確に脈状を診断することが可能となる。
＜８ 第８実施例＞
上述した第３および第４実施例にあっては脈波波形ＭＨに基づいて、第５〜第７実施例にあっては体動除去脈波波形ＭＨｊに基づいて自己相関データＲＤを生成するものであった。ところで、上述したウエーブレット変換では、分割された時間周波数領域毎に解析結果を得ることができる。ここで、脈波波形ＭＨおよび体動除去脈波波形ＭＨｊの特徴的な部分は、正または負ピークにある。また、これらのピークが生じると、比較的高域の周波数領域において、ウエーブレット変換による解析データの値が大きくなる。したがって、ある周波数領域に着目し、注目する周波数領域の解析データについて自己相関データＲＤを生成すれば、これに基づいて脈状を特定することができる。第８実施例は、この点に着目してなされたものである。
図３４に、第８実施例に係わる脈波診断装置のブロック図を示す。図において、脈波検出部１０によって脈波波形ＭＨが検出されると、第１のウエーブレット変換部２４３は、脈波波形ＭＨにウエーブレット変換を施して、特定の周波数領域に対応する脈波解析データＭＫＤｆを生成する。たとえば、ウエーブレット変換を図２６に示すように周波数領域を８分割し、注目する周波数領域が３．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚであるならば、Ｍ１６〜Ｍ８６が脈波解析データＭＫＤｆとして出力される。
この場合、第１のウエーブレット変換部２４３は、図３５に示すように構成される。図３５と図４とを比較すると、スケール変換部Ｗ２が省略されていることがわかる。これは、上述したようにスケール変換部Ｗ２は周期に対応するスケールパラメータａの変換を行うものであるから、基底関数記憶部Ｗ１に注目する周波数領域に対応したマザーウエーブレットを格納しておけばよいからである。
このようにして生成された脈波解析データＭＫＤｆは、脈波波形ＭＨの特徴部分の時間変化を表すものであるから、脈波解析データＭＫＤｆの自己相関係数を算出することによって、脈波波形ＭＨの解析を効率よく行うことができる。このため、この例の自己相関演算部２１０は、脈波解析データＭＫＤｆの自己相関係数を示す自己相関データＲＤを生成する。
次に、脈状データ生成部２２０は、自己相関データＲＤに基づいて脈状データＺＤを生成する。この場合、脈状データ生成部２２０は、自己相関データＲＤに演算処理を施し、その演算結果を、脈状を特定できるように設定された閾値と比較して脈状データＺＤを生成する。こうして得られた脈状データＺＤが表示部２３０に供給されると、弦脈、平脈、滑脈といった文字等が表示され、これにより、被験者や医師等の第三者が、脈状を認識することができる。
＜９ 第９実施例＞
第９実施例は、第８実施例の脈波診断装置１にウエーブレットを用いた体動除去を応用したものである。
図３６は、第９実施例に係わる脈波診断装置１のブロック図である。この例において、第１のウエーブレット変換部２４３と第２のウエーブレット変換部２４５は、上述した第８実施例の場合と同様に、図３５に示すように構成される。このため、第１，第２のウエーブレット変換部２４３，２４５は、注目する周波数領域にのみ対応する脈波解析データＭＫＤｆと体動解析データＴＫＤｆを生成する。また、体動成分除去部２４０は、脈波解析データＭＫＤｆから体動解析データＴＫＤｆを減算して体動除去解析データＭＫＤｆａｊを生成する。
こうして体動除去解析データＭＫＤｆａｊが生成されると、第８実施例と同様に、自己相関演算部２１０は、体動除去解析データＭＫＤｆａｊに基づいて自己相関係数を示す自己相関データＲＤを生成する。次に、脈状データ生成部２２０は、自己相関データＲＤに基づいて脈状データＺＤを生成する。この場合、脈状データ生成部２２０は、自己相関データＲＤに演算処理を施し、その演算結果を、脈状を特定できるように設定された閾値と比較して脈状データＺＤを生成する。こうして得られた脈状データＺＤが表示部２３０に供給されると、弦脈、平脈、滑脈といった文字等が表示され、これにより、被験者や医師等の第三者が、脈状を認識することができる。
このように、第９実施例にあっては、ある周波数領域に着目して、ウエーブレット変換を施して体動を除去したので、異なる周波数領域間でウエーブレット変換の結果を比較する必要がない。このため、第１，第２の周波数補正部２４４，２４６を省略することができる。また、体動除去解析データＭＫＤｆａｊから直接、自己相関データＲＤを生成するようにしたので、逆ウエーブレット変換部２４７を省略することができる。
＜１０ 上記各実施例の外観的構成＞
次に、上述した第１〜第９実施例に係る脈波診断装置の外観的な構成例のいくつかについて説明する。
＜１０．１ 腕時計型Ａ＞
まず、上記各実施例に係る脈波診断装置１を腕時計型とした場合の構成例について、図３７Ａ〜図３７Ｃを参照して説明する。
図３７Ａおよび図３７Ｂに示すように、脈波診断装置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は、装置本体１００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、図３７Ｃに示すように、ケーブル１０１との接続ピン１１１、１１２のほか、データ転送を行うためのＬＥＤ１１３、フォトトランジスタ１１４が設けられている。
一方、脈波検出部１０は、図３７Ｂ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、指の根本の温度は血流量が安定しているため、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、各実施例における告知部８０または表示部２３０に対応している。
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、各実施例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）、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，ＳＷ２がそれぞれ設けられている。
＜１０．１．１ 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３８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。
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。このような発光特性を有するＬＥＤに対応するフォトトランジスタ１３として、本実施例においては、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）を用いている。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。
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１３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１３に達する。一方、３００ｎｍより長い波長領域の光は、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ＳＮ比を高めることができる。
＜１０．２ 腕時計型Ｂ＞
次に、脈波診断装置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３９Ａおよび図３９Ｂ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。
図３９Ａ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。
また、使用時においては、図３９Ｂ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、この巻回し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。
また、脈波検出部１０の他の例として、特願平５−１９２６２０に記載されているように、指先にカフ帯を装着して、カフ帯に圧力をかけつつ、脈波波形の高調波成分を検出し、これにより、退潮波と切痕波の特徴を抽出するようにしてもよい。
＜１０．３ ネックレス型＞
また、各実施例に係る脈波診断装置１を、図４０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４１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４０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。
＜１０．４ 眼鏡型＞
さらに、上記各実施例に係る脈波診断装置１の形態例として、図４２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。
＜１０．５ カード型＞
また、他の形態例として、図４３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。
＜１０．６ 万歩計型＞
さらに、他の形態例として、図４４Ａ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、図４４Ｂ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。
＜１１ 第１０実施例＞
＜１１．１ 第１０実施例の理論的根拠＞
図４７は、本願発明者が橈骨動脈における動脈圧波形を記録するために用いた構成を示している。この図に示す連続血圧監視装置５８０（コーリン社製CBM-2000）は、腕帯血圧測定部５８２と、橈骨動脈センサ部５８４、それらの制御部５８６、および制御部５８６に接続されたパーソナルコンピュータ５８８とを含んで構成されている。
図４８は、このような装置で測定された典型的な動脈圧波形すなわち橈骨動脈における血圧波形を示すグラフである。この図に示し、また前述したように動脈における血圧波形は、通常、最も高いピークを持つ駆出波（ejection wave）、次に高いピークを持つ退潮波（tidal wave）、３つ目のピークである切痕波（dicrotic wave）を備えている。そして、駆出波のピークは、収縮期血圧ＢＰ_sysに対応している。また拡張期血圧ＢＰ_dirは、血圧波形において最も低い血圧に対応している。そして、収縮期血圧ＢＰ_sysと拡張期血圧ＢＰ_dirとの差圧は、脈圧ΔＢＰと呼ばれる。さらに、平均血圧ＢＰ_meanは、血圧波形を積分して時間平均を求めることにより得られる。
図４７に示した連続血圧監視装置５８０において、腕帯血圧測定部５８２は、収縮期血圧ＢＰ_sysと、拡張期血圧ＢＰ_dirの測定に用いられる。そして、橈骨動脈センサ部５８４は、橈骨動脈の血圧波形に対応する脈波波形を検出し、腕帯血圧測定部５８２が測定した収縮期血圧ＢＰ_sysと、拡張期血圧ＢＰ_dirで校正されて、動脈圧波形を得ている。
上述した連続血圧監視装置５８０を用いて、本願発明者は、２２歳から４６歳の健常成人７４名に対して、空腹時（09:30〜13:30）に、１５分間の安静後、座位において、橈骨動脈の動脈圧波形を測定した。
図４９〜図５１は、そのような測定により得られたデータをプロットした結果を示すグラフである。すなわち、図４９は、平均血圧ＢＰ_meanと拡張期血圧ＢＰ_dirとの関係が強い直線傾向を示し、それらの間において相関係数ｒ＝0.95と、強い相関関係があることを示している。また、図５０は、平均血圧ＢＰ_meanと収縮期血圧ＢＰ_sysとの間にも強い直線傾向（相関係数ｒ＝0.87）があることを示している。さらに、図５１は、収縮期血圧ＢＰ_sysと拡張期血圧ＢＰ_dirとの差圧である脈圧ΔＢＰと、収縮期血圧ＢＰ_sysとの間に強い直線傾向（相関係数ｒ＝0.76）が存在することを示している。したがって、平均血圧ＢＰ_meanまたは脈圧ΔＢＰによって、血圧の状態を表現できることがわかる。
＜１１．２ 血圧監視装置の構成＞
図５２は本実施例の血圧監視装置５００の構成を示すブロックダイアグラムである。この図に示すように、血圧監視装置５００は、動脈圧波形検出部５０４、血圧変換部５１６、平均血圧算出部５０８、脈圧算出部５１２、血圧判定情報記憶部５２０、血圧判定部５２４、および出力部５２８を備えて構成される。
動脈圧波形検出部５０４は、動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する。動脈圧波形検出部５０４は、例えば、図４７に示した橈骨動脈センサ部５８４や、図３７Ｂに示した脈波検出部１０、図３９Ａ、図４０、図４１、図４２、図４３、および図４４Ａに示した圧力センサ１３０を含んで形成することができる。
血圧変換部５１６は、動脈圧波形検出部５０４が検出した動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における動脈圧波形である心臓位動脈圧波形に変換する。例えば、血圧変換部５１６は、動脈圧波形検出部５０４が検出した動脈圧波形を、腕帯血圧計で測定した最高血圧および最低血圧で校正するものとして構成することができる。
平均血圧算出部５０８は、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形に基づいて、平均血圧ＢＰ_meanを算出する。
脈圧算出部５１２は、動脈圧波形に基づいて最高血圧（収縮期血圧ＢＰ_sys）と最低血圧（拡張期血圧ＢＰ_dir）との差圧である脈圧ΔＢＰを算出する。
血圧判定情報記憶部５２０は、血圧判定情報を予め記憶する。血圧判定情報は、例えば、平均血圧や脈圧において、高血圧と正常血圧との境界となるしきい値血圧値や、低血圧と正常血圧の境界となるしきい値血圧値の情報である。なお、平均血圧や脈圧が収縮期血圧ＢＰ_sys（最高血圧）や拡張期血圧ＢＰ_dir（最低血圧）と高い相関を持ち、血圧の状態を表す指標となり得ることは、図４９〜図５１を示して前述したとおりである。
血圧判定部５２４は、平均血圧ＢＰ_meanおよび脈圧ΔＢＰの少なくともいずれか一方と、血圧判定情報記憶部５２０に記憶された血圧判定情報とに基づいて、血圧判定を行う。例えば、得られた平均血圧ＢＰ_meanおよび脈圧ΔＢＰの少なくともいずれか一方と、予め記憶されている血圧判定情報とによって、例えば、高血圧、低血圧、正常などの判定を行う。
出力部５２８は、平均血圧ＢＰ_mean対応する情報、脈圧ΔＢＰに対応する情報、および血圧判定に対応する情報の少なくとも一つを出力する。出力部５２８は、平均血圧に対応する情報、脈圧に対応する情報、および血圧判定に対応する情報の少なくとも一つを、例えば、数値、グラフなどとして液晶表示装置、ＣＲＴ、プリンタなどへ出力することもできるし、それらの情報に対応した電圧やデジタル情報などとしても出力することができる。
＜１１．３ 血圧監視装置の動作＞
本実施例の血圧監視装置５００の動作を図５２とともに説明する。
まず、動脈圧波形検出部５０４が、前述した圧力センサ１３０等によって、動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する。
そして、動脈圧波形検出部５０４が検出した動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における動脈圧波形である心臓位動脈圧波形に、血圧変換部５１６が変換する。
次に、平均血圧算出部５０８は、動脈圧波形検出部５０４または血圧変換部５１６が出力する動脈圧波形または心臓位動脈圧波形に基づいて、平均血圧ＢＰ_meanを算出する。
それと並行して、脈圧算出部５１２は、動脈圧波形検出部５０４または血圧変換部５１６が出力する動脈圧波形または心臓位動脈圧波形に基づいて最高血圧（収縮期血圧ＢＰ_sys）と最低血圧（拡張期血圧ＢＰ_dir）との差圧である脈圧ΔＢＰを算出する。
次いで、平均血圧ＢＰ_meanおよび脈圧ΔＢＰの少なくともいずれか一方が血圧判定部５２４に入力され、それらのデータと、血圧判定情報記憶部５２０に記憶された血圧判定情報とに基づいて、血圧判定部５２４が血圧判定、例えば、高血圧、低血圧、正常などの判定を行う。
そして、平均血圧ＢＰ_meanに対応する情報、脈圧ΔＢＰに対応する情報、および血圧判定に対応する情報の少なくとも一つが、出力部５２８によって出力される。出力部は、例えば、液晶表示装置、ＣＲＴ、プリンタなどを備えて、それらの情報を数値やグラフなどとして表示してもよいし、それらの情報に対応した電圧やデジタル信号などとしても出力してもよい。
このようにして、本実施例の血圧監視装置５００によれば、動脈圧波形検出部５０４によって検出された動脈圧波形に基づいて、平均血圧や脈圧を算出し、それらを監視することができる。また、血圧監視装置５００は、得られた平均血圧ＢＰ_meanおよび脈圧ΔＢＰの少なくともいずれか一方と、予め記憶されている血圧判定情報とによって、例えば、高血圧、低血圧、正常などの判定を行うことができる。
＜１２ 第１１実施例＞
＜１２．１ 第１１実施例の理論的根拠＞
本願発明者は、＜第１０実施例の理論的根拠＞の欄で説明した実験により得られたデータを用いて、さらに次のような実験を行った。
すなわち、得られた橈骨動脈圧波形を、中国医学における脈波形状の形状模型（神戸中医学研究会：中医臨床のための舌診と脈診； 費兆馥（主編）：中国脉診研究，上海中医学院出版社（１９９１））を参考にしながら、図４５Ａ，図４５Ｂ，図４５Ｃに典型的な動脈圧波形を示した、平脈、滑脈、および弦脈に選別した。
その結果、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高ΔＢＰ_D（図４８参照）によって、図５３に示すように、滑脈、平脈、および弦脈が有意的に分類できることがわかった。すなわち、滑脈のΔＢＰ_Dは１１±４ｍｍＨｇであり、平脈のΔＢＰ_Dは７±２ｍｍＨｇであり、弦脈のΔＢＰ_Dは３±１ｍｍＨｇであり、これら３群間に有意水準１％において有意差が認められた。
また、図５４は、切痕の血圧と最低血圧との差圧である切痕差圧ＢＰ_Dd（図４８参照）と、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧ΔＢＰとの比である切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰが、切痕波高ΔＢＰ_Dとの間に直線関係を持つことを示している。それらの間の相関係数は、−０．８６であり、強い相関関係を持つことがわかる。したがって、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰも、中国医学の脈診における典型的な脈波形状である滑脈、平脈、および弦脈を有意的に分類するための指標として使用できることがわかる。
さらに、図５５は、切痕における血圧と最高血圧との差圧である駆出拡張圧ΔＢＰｐが、切痕波高ΔＢＰ_Dとの間に直線関係を持つことを示している。それらの間の相関係数は、０．７７であり、強い相関関係を持つことがわかる。したがって、駆出拡張圧ΔＢＰｐを、中国医学の脈診における典型的な脈波形状である滑脈、平脈、および弦脈を有意的に分類するための指標として使用できることがわかる。
そして、中国医学の脈診において平脈、滑脈、および弦脈に分類される脈波形状における典型的な動脈圧波形を示す図４５Ａ，図４５Ｂ，図４５Ｃから明らかなように、平均血圧ＢＰ_meanの脈圧ΔＢＰに対する比すなわち平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰは、滑脈、平脈、弦脈の順に大きくなることがわかる。したがって、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰによって、脈波形状すなわち滑脈、平脈、弦脈を分類することができる。
＜１２．２ 脈波形状監視装置の構成＞
図５６は本実施例の脈波形状監視装置５４０の構成を示すブロックダイアグラムである。この図に示すように、脈波形状監視装置５４０は、動脈圧波形検出部５０４、切痕波高算出部５４４、切痕差圧比算出部５４８、平均血圧脈圧比算出部５５２、駆出拡張圧算出部５５４、脈波形状判定情報記憶部５５６、脈波形状判定部５６０、および出力部５６４を備えて構成される。なお、図５６には示していないが、動脈圧波形検出部５０４の後段で、切痕波高算出部５４４、切痕差圧比算出部５４８、および平均血圧脈圧比算出部５５２の前段に、血圧変換部を設けてもよい。
動脈圧波形検出部５０４は、動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する。動脈圧波形検出部５０４は、例えば、図４７に示した橈骨動脈センサ部５８４や、図３７Ｂに示した脈波検出部１０、図３９Ａ、図４０、図４１、図４２、図４３、および図４４Ａに示した圧力センサ１３０を含んで形成することができる。
血圧変換部は、動脈圧波形検出部が検出した動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における動脈圧波形である心臓位動脈圧波形に変換する。
切痕波高算出部５４４は、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、切痕（dicrotic notch）と切痕波（dicrotic wave）のピークとの間の血圧差である切痕波高ΔＢＰ_D（図４８参照）を算出する。
切痕差圧比算出部５４８は、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、切痕（dicrotic notch）の血圧と最低血圧（拡張期血圧ＢＰ_dir）との差圧である切痕差圧ＢＰ_Ddと、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧ΔＢＰとの比である切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰを算出する。
平均血圧脈圧比算出部５５２は、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、平均血圧ＢＰ_meanと、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧ΔＢＰとの比である平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰを算出する。
駆出拡張圧ΔＢＰｐ算出部５５４は、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、切痕（dicrotic notch）と収縮期血圧ＢＰ_sysとの間の血圧差である駆出拡張圧ΔＢＰｐ（図４８参照）を算出する。
脈波形状判定情報記憶部５５６は、脈波形状判定情報を予め記憶する。脈波形状判定情報は、例えば、切痕波高ΔＢＰ_D、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰ、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰ、または駆出拡張圧ΔＢＰｐにおいて、各脈波形状、例えば中国医学の脈診における滑脈、平脈、弦脈の境界となるしきい値の情報である。なお、これらの脈波形状が、切痕波高ΔＢＰ_D、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰ、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰ、または駆出拡張圧ΔＢＰｐによって分類できることは、図５３、図５４、図４５Ａ、図４５Ｂ、図４５Ｃ、および図５５を示して前述したとおりである。
脈波形状判定部５６０は、切痕波高ΔＢＰ_D、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰ、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰ、または駆出拡張圧ΔＢＰｐの少なくといずれか一つと、脈波形状判定情報とに基づいて、脈波形状判定を行う。したがって、切痕波高ΔＢＰ_D、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰ、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰ、駆出拡張圧ΔＢＰｐの少なくといずれか一つと、予め記憶されている脈波形状判定情報とによって、例えば、中国医学の脈診における滑脈、平脈、弦脈などの判定を行うことができる。
出力部５６４は、切痕波高ΔＢＰ_Dに対応する情報、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰに対応する情報、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰに対応する情報、駆出拡張圧ΔＢＰｐに対応する情報、および脈波形状判定の情報のうち少なくとも一つを出力する。この出力は、例えば、数値、グラフなどとして液晶表示装置、ＣＲＴ、プリンタなどへ出力として行うこともできるし、それらの情報に対応した電圧やデジタル情報の出力としても行うことができる。
＜１２．３ 脈波形状監視装置の動作＞
本実施例の脈波形状監視装置５４０の動作を図５６とともに説明する。
まず、動脈圧波形検出部５０４が、前述した圧力センサ１３０等によって、動脈における血圧を連続的に測定して動脈圧波形を検出する。
そして、動脈圧波形検出部５０４が検出した動脈圧波形を、心臓の高さに対応した位置における動脈圧波形である心臓位動脈圧波形に、血圧変換部が変換する。なお、このステップは、以降のステップにおいて、動脈圧波形を用いる場合は省略することができる。
次に、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、切痕（dicrotic notch）と切痕波（dicrotic wave）のピークとの間の血圧差である切痕波高ΔＢＰ_D（図４８参照）を、切痕波高算出部５４４が算出する。
切痕波高ΔＢＰ_Dの算出と並行して、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、切痕（dicrotic notch）の血圧と最低血圧（拡張期血圧ＢＰ_dir）との差圧である切痕差圧ＢＰ_Ddと、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧ΔＢＰとの比である切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰを、切痕差圧比算出部５４８が算出する。
それらと並行して、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、平均血圧ＢＰ_meanと、最高血圧と最低血圧との差圧である脈圧ΔＢＰとの比である平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰを、平均血圧脈圧比算出部５５２が算出する。
同様に並行して、動脈圧波形または心臓位動脈圧波形から得られた、切痕（dicrotic notch）と収縮期血圧ＢＰ_sysとの間の血圧差である駆出拡張圧ΔＢＰｐ（図４８参照）を、駆出拡張圧算出部５５４が算出する。
次いで、切痕波高ΔＢＰ_D、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰ、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰ、または駆出拡張圧ΔＢＰｐの少なくといずれか一つと、脈波形状判定情報とに基づいて、脈波形状判定部５６０が脈波形状判定、例えば、中国医学の脈診における滑脈、平脈、弦脈などの判定を行う。
そして、切痕波高ΔＢＰ_Dに対応する情報、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰに対応する情報、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰに対応する情報、駆出拡張圧ΔＢＰｐに対応する情報、および脈波形状判定の情報のうち少なくとも一つを、出力部５６４が出力する。この出力は、例えば、数値、グラフなどとして液晶表示装置、ＣＲＴ、プリンタなどへ出力として行うこともできるし、それらの情報に対応した電圧やデジタル情報の出力としても行うことができる。
このようにして、本実施例の脈波形状監視装置５４０によれば、脈圧波形検出部５０４によって検出された動脈圧波形に基づいて、切痕波高ΔＢＰ_D、切痕差圧比ＢＰ_Dd／ΔＢＰ、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰ、および駆出拡張圧ΔＢＰｐの少なくともいずれか一つを算出することができる。そして、脈波形状監視装置５４０は、切痕波高ΔＢＰ_D、切痕差圧比ＢＰ_D／ΔＢＰ、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰ、および駆出拡張圧ΔＢＰｐの少なくともいずれか一つと、脈波形状判定情報とに基づいて脈波形状を判定することができる。さらに、脈波形状監視装置５４０は、切痕波高ΔＢＰ_Dに対応する情報、切痕差庄比ＢＰ_Dd／ΔＢＰに対応する情報、平均血圧脈圧比ＢＰ_mean／ΔＢＰに対応する情報、駆出拡張圧ΔＢＰｐに対応する情報および脈波形状に対応する情報の少なくともいずれか一つを、例えば、数値、グラフ、または電圧として出力することができる。
＜１３ 第１２実施例＞
＜１３．１ 原理＞
本願発明者らは、第１１実施例で用いた脈波形状監視装置とほぼ同様の構成によって、前述した、駆出拡張圧ΔＢＰ_Pすなわち動脈圧波形から得られた切痕と収縮期血圧との間の血圧差と、切痕波高ΔＢＰ_Dすなわち切痕と切痕波ピークとの間の血圧差を監視した。その結果、ある種の薬品例えば降圧剤の投与によって、下記のように、駆出拡張圧に変化が及ぼされることを確認した。
図６３は、降圧剤としてのニフェジピン時刻０分に投与した場合における、投与前６０分から投与後６０分における、平均血圧ＢＰ_meanと、駆出拡張圧ΔＢＰ_Pと、切痕の血圧と最低血圧との差圧である切痕差圧ＢＰ_Ddと、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高ΔＢＰ_Dと、を測定した結果を示すグラフである。また、図６４において、Ｃｏｎｔｒｏｌと付した波形は降圧剤投与前６０分間において平均した一拍分の動脈圧波形であり、Ｎｆ（１５ｍｉｎ）と付した波形は降圧剤投与後１５分の時刻において１０秒間で平均した一拍分の動脈圧波形である。これらの図から明らかなように、降圧剤の投与によって、平均血圧ＢＰ_meanの低下と、駆出拡張圧ΔＢＰ_Pの上昇、そして切痕波高ΔＢＰ_Dの増加が認められる。本実施例は、このような薬理作用の観察に基づいた薬理作用監視装置に関する。
＜１３．２ 薬理作用監視装置の構成および作用＞
薬理作用監視装置５７０は、図５７に示すように、第１１実施例で示した脈波形状監視装置５４０が備えていた切痕差圧比算出部５４８、および平均血圧脈圧比算出部５５２を、備えていない。そして、薬理作用監視装置５７０においては、脈波形状判定部が薬理作用判定部５７４に置き換えられ、脈波形状判定情報記憶部が薬理作用判定情報記憶部５７２に置き換えられている。それらを除いて、薬理作用監視装置５７０は、第１１実施例の脈波形状監視装置５４０と同様に構成されている。
このように構成することによって、薬理作用監視装置５７０は、動脈圧波形検出部５０４が動脈圧波形を検出すると、その波形情報は駆出拡張圧算出部５５４および切痕波高算出部５４４に入力される。そして、駆出拡張圧算出部５５４は、収縮期血圧（最高血圧）と切痕との差である駆出拡張圧を算出し、その駆出拡張圧データを薬理作用判定部５７４および出力部５６４に対して出力する。また、切痕波高算出部５４４は、切痕と切痕波ピークとの間の血圧差である切痕波高を算出し、そのデータを薬理作用判定部５７４および出力部５６４に対して出力する。
薬理作用判定部５７４では、薬理作用判定情報記憶部５７２に記憶されている薬理作用判定情報に基づいて、入力された駆出拡張圧のデータおよび切痕波高のデータから薬理作用を判定し、その結果を出力部５６４に向けて出力する。出力部５６４は、駆出拡張圧および切痕波高の値や、薬理作用判定部による判定結果を、例えばＬＣＤを介した画像情報、スピーカからの音情報、電圧出力などとして告知する。
なお、薬理作用監視装置５７０においては、動脈圧波形検出部５０４に代えて、心臓から拍出されて血管を伝搬する血液の波である脈波波形を検出する脈波検出部を用いても良い。なお、その場合、駆出拡張圧算出部５５４および切痕波高算出部５４４は絶対的な血圧を算出することができないため、脈圧すなわち収縮期圧と拡張期圧との差で正規化した、駆出拡張圧比および切痕波高比を算出する、駆出拡張圧比算出部および切痕波高比算出部とすることによって、データの比較を的確に行うことができる。
なお、上記においては、駆出拡張圧算出部５５４と、切痕波高算出部５４４とを備えた薬理作用監視装置５７０を示したが、駆出拡張圧算出部５５４および切痕波高算出部５４４の少なくともいずれか一方を有する薬理作用監視装置として構成することもできる。
＜１４ 他の変形例＞
以上、本発明の実施例を説明したが、本発明は前述した各実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内または請求の範囲の均等範囲内で各種の変形実施が可能である。
（１）上述した第１実施例において、退潮波特徴抽出部５０は退潮波特徴データＴＷＤを（ｆ２＋ｆ３＋ｆ４）／ｆ１によって生成し、切痕波特徴抽出部６０は切痕波特徴データＤＷＤを（ｆ５＋ｆ６＋ｆ７）／ｆ１によって生成したが、本発明はこれに限定されるものではなく、退潮波，切痕波の特徴を抽出できるのであれば、どのような高調波成分に基づいて、特徴を抽出するものであってもよい。
（２）また、上述した第２実施例では、脈波解析データＭＫＤに基づいて退潮波と切痕波の時間位置を特定するようにしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、各時間位置を特定できるのであれば、どのような手法を用いてもよい。例えば、信号ＭＨｊを微分してその零クロス点を算出することによって、信号ＭＨｊのピーク点を求め、これにより退潮波、切痕波の時間位置を特定するようにしてもよい。
（３）また、上述した第２実施例では、ウエーブレット変換を用いて、信号ＭＨｊを周波数解析したが、窓関数によって信号ＭＨｊから退潮波、切痕波を抽出し、これにＦＦＴ処理を施すようにしてもよい。
（４）また、第１および第２実施例では、退潮波と切痕波の特徴を抽出することを目的として、ＦＦＴ処理による周波数解析（第１実施例）、ウエーブレット変換による時間周波数解析（第２実施例）を行ったが、本発明はこれに限定されるものではなく、退潮波と切痕波の振幅に基づいてそれらの特徴を抽出することができるのであれば、どのような手段を用いてもよい。例えば、信号ＭＨｊを２階微分することによって、信号ＭＨｊのピークを強調し、これに基づいて退潮波と切痕波の振幅を求め、各振幅を特徴として抽出するようにしてもよい。
（５）上述した第６，第７実施例では、第１の周波数補正部あるいは第２の周波数補正部を使用したが、これらの構成を省略してもよい。
（６）上述した実施例で行ったウエーブレット変換や逆ウエーブレット変換はフィルタバンクを用いて行ってもよい。ウエーブレット変換に用いるフィルタバンクの構成例を図５８に示す。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ１Ａおよびデシメーションフィルタ１Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃである。高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。この例にあっては脈波データＭＤの周波数帯域として０Ｈｚ〜４Ｈｚを想定しているので、一段目の高域フィルタ１Ａの通過帯域は２Ｈｚ〜４Ｈｚに設定され、一方、一段目の低域フィルタ１Ｂの通過帯域は０Ｈｚ〜２Ｈｚに設定される。また、デシメーションフィルタ１Ｃは、１サンプルおきにデータを間引く。
こうして生成されたデータが次段に供給されると、周波数帯域の分割とデータの間引きが繰り返され、最終的には、０Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域を８分割したデータＭ１〜Ｍ８が得られる。
また、高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂとは、その内部に遅延素子（Ｄフリップフロップ）を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。ところで、人の脈拍数は４０〜２００の範囲にあり、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、生体の状態に応じて刻々と変動する。この場合、基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変することができれば、動的な生体の状態に追従した情報を得ることができる。そこで、トランスバーサルフィルタに供給するクロックを脈波波形ＭＨとさせることによって、分割する帯域を適応的に可変してもよい。
また、脈波解析データＭＫＤのうち、脈波波形ＭＨの特徴を表す代表的な周波数成分は、基本波、第２高調波および第３高調波の各周波数成分である。したがって、フィルタバンクの出力データＭ＊１〜Ｍ＊８のうち一部を用いて脈状を判定するようにしてもよい。この場合、上述したようにフィルタバンクを脈波波形ＭＨに同期するように構成すれば、高域フィルタ１Ａ、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃの一部を省略して、構成を簡易なものにすることができる。
次に、図５９は逆ウエーブレット変換に用いる逆フィルタバンクの構成例を示す。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ２Ａおよび補間フィルタ２Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよび補間フィルタ２Ｃと、加算器２Ｄである。高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。また、補間フィルタ２Ｃは、２サンプル毎に１サンプルを内挿補間する。
ここで、波形を再現するためには、図５８に示すフィルタバンクと図５９に示すフィルタバンクに完全再構成フィルタバンクを用いる必要がある。この場合、高域フィルタ１Ａ，２Ａおよび低域フィルタ１Ｂ，２Ｂの特性は、以下の関係があることが必要である。
H0(-Z)F0(Z)＋H1(-Z)F1(Z)＝O
H0(Z)F0(Z)＋H1(-Z)F1(Z)＝2Z^-L
また、高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂとは、その内部に遅延素子（Ｄフリップフロップ）を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。なお、ウエーブレット変換部１０で使用するフィルタバンクを、脈波波形ＭＨの基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変するため、供給するクロックを脈波波形ＭＨと同期させた場合には、このクロックを高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂに供給してもよい。
（７）また、上述した実施例においては、表示部３０を告知手段の一例として説明したが、装置から人間に対して告知をするための手段としては以下説明するようなものが挙げられる。これら手段は五感を基準に分類するのが適当かと考えられる。なお、これらの手段は、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。そして、以下説明するように、例えば視覚以外に訴える手段を用いれば、視覚障害者であっても告知内容を理解することができ、同様に、聴覚以外に訴える手段を用いれば聴覚障害者に対して告知を行うことができ、障害を持つ使用者にも優しい装置を構成できる。
まず、聴覚に訴える告知手段としては、心機能の分析・診断結果などを知らせるための目的、あるいは警告の目的でなされるものなどがある。例えば、ブザーの他、圧電素子、スピーカが該当する。また、特殊な例として、告知の対象となる人間に携帯用無線呼出受信機を持たせ、告知を行う場合にはこの携帯用無線呼出受信機を装置側から呼び出すようにすることが考えられる。また、これらの機器を用いて告知を行うにあたっては、単に告知するだけではなく、何らかの情報を一緒に伝達したい場合も多々ある。そうした場合、伝えたい情報の内容に応じて、以下に示す音量等の情報のレベルを変えれば良い。例えば、音高、音量、音色、音声、音楽の種類（曲目など）である。
次に、視覚に訴える告知手段が用いられるのは、装置から各種メッセージ，測定結果を知らせる目的であったり、警告をするためであったりする。そのための手段として以下のような機器が考えられる。例えば、ディスプレイ装置、ＣＲＴ（陰極線管表示装置），ＬＣＤ（液晶表示ディスプレ）、プリンタ、Ｘ−Ｙプロッタ、ランプなどがある。なお、特殊な表示装置として眼鏡型のプロジェクターがある。また、告知にあたっては以下に示すようなバリエーションが考えられる。例えば、数値の告知におけるデジタル表示，アナログ表示の別、グラフによる表示、表示色の濃淡、数値そのまま或いは数値をグレード付けして告知する場合の棒グラフ表示、円グラフ、フェイスチャート等である。フェイスチャートとしては、例えば、図６０に示すものがある。
次に、触覚に訴える告知手段は、警告の目的で使用されることがあると考えられる。そのための手段として以下のようなものがある。まず、腕時計等の携帯機器の裏面から突出する形状記憶合金を設け、この形状記憶合金に通電するようにする電気的刺激がある。また、腕時計等の携帯機器の裏から突起物（例えばあまり尖っていない針など）を出し入れ可能な構造としてこの突起物によって刺激を与える構成や、腕時計の装置本体１００が振動する構成などによる機械的刺激がある。
次に、嗅覚に訴える告知手段は、装置に香料等の吐出機構を設けるようにして、告知する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ように構成しても良い。ちなみに、香料等の吐出機構には、マイクロポンプなどが最適である。
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。
（８）上述した各実施例においては、脈波検出手段の一例として脈波検出部１０を取りあげ説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、脈動を検出できるものであれば、どのようなものであってもよい。
例えば、脈波検出部１０は反射光を利用したものであったが、透過光を利用したものであってもよい。ところで、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。このため、透過光を利用する場合は、発光部から波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの光を照射し、照射光を組織→血管→組織の順に透過させ、この透過光の光量変化を検出する。透過光は血液中のヘモグロビンの吸収を受けるので、透過光の光量変化を検出することによって、脈波波形を検出することができる。
この場合、発光部には、ＩｎＧａＡｓ系（インジウム−ガリウム−砒素）やＧａＡｓ系（ガリウム−砒素）のレーザー発光ダイオードが好適である。ところで、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの外光は組織を透過し易いので、受光部に外光が入射すると脈波信号のＳ／Ｎが劣化してしまう。そこで、発光部から偏光したレーザー光を照射し、透過光を偏光フィルタを介して受光部で受光するようにしてもよい。これにより、外光の影響を受けることなく、脈波信号を良好なＳ／Ｎ比で検出することができる。
この場合には、図６１に示すように、発光部１４６を締着具１４５の締め付け側に設け、時計本体側には受光部１４７を設けている。この場合、発光部１４６から照射された光は、血管１４３を透過した後、橈骨１４８と尺骨１４２の間を通って、受光部１４７に達する。なお、透過光を用いる場合には、照射光は組織を透過する必要があるため、組織の吸収を考慮すると、その波長は６００ｎｍ〜１０００ｎｍであることが望ましい。
また、図６２は検出部位を耳朶とする例である。把持部材１９０と把持部材１９１は、バネ１９２で付勢され、軸１９３を中心に回動できるようになっている。また、把持部材１９０と把持部材１９１には、発光部１９４と受光部１９５が設けられている。この脈波検出部を用いる場合には、耳朶を把持部材１９０と把持部材１９１で把持して脈波を検出する。
（９）第９実施例においては、体動検出部２０によって体動波形ＴＨを検出し、脈波解析データＭＫＤｆと体動解析データＴＫＤｆとを比較して、体動成分をキャンセルして、自己相関データＲＤを算出し、これらに基づいて脈状を特定した。しかし、体動成分は、脈波波形ＭＨの基本波周波数より低域に発生することが多いので、着目する周波数領域を脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも高域に選択すれば体動検出部２０、波形処理部２１、判定部２２、第２のウエーブレット変換部４５および体動成分除去部２４０を省略することができる。すなわち、図３４に示す脈波診断装置１において、着目する周波数領域を脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも高域に選択すれば、体動があっても正確な脈状を特定することができる。
（１０）第１０実施例および第１１実施例では、血圧監視装置と脈波形状監視装置とが別々の装置として形成される例を示した。しかしながら、第１０実施例で示した血圧監視装置に、第１１実施例で示した脈波形状監視装置が含まれる構成としてもよい。
（１１）また、第１１実施例では、切痕波高算出部５４４、切痕差圧比算出部５４８、平均血圧脈圧比算出部、および駆出拡張圧算出部が設けられた脈波形状監視装置に設けられている例を示したが、それら算出部の少なくともいずれか一つを備えていてもよい。

Claims (25)

1. 生体から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
   前記脈波波形に周波数解析を施す周波数解析手段と、
   前記周波数解析手段の解析結果である基本波の振幅ｆ１に対する第５次〜第７次高調波の振幅ｆ５〜ｆ７の割合［（ｆ５＋ｆ６＋ｆ７）／ｆ１］に基づいて、前記脈波波形から退潮波の特徴を抽出して退潮波特徴情報を生成する退潮波特徴抽出手段と、
   前記周波数解析手段の解析結果である基本波の振幅ｆ１に対する第２次〜第４次高調波ｆ２〜ｆ４の振幅の割合［（ｆ２＋ｆ３＋ｆ４）／ｆ１］に基づいて、前記脈波波形から切痕波の特徴を抽出して切痕波特徴情報を生成する切痕波特徴抽出手段と、
   前記退潮波特徴情報と前記切痕波特徴情報に基づいて、前記生体の脈状を判定する脈状判定手段と、
   を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
2. 請求項１において、
   前記退潮波特徴情報抽出手段は、前記脈波波形中の退潮波の期間を特定し、当該期間における前記周波数解析手段の解析結果に基づいて、前記脈波波形から退潮波の特徴を抽出して退潮波特徴情報を生成し、
   前記切痕波特徴抽出手段は、前記脈波波形中の切痕波の期間を特定し、当該期間における前記周波数解析手段の解析結果に基づいて、前記脈波波形から切痕波の特徴を抽出して切痕波特徴情報を生成することを特徴とする脈波診断装置。
3. 請求項１または請求項２において、
   前記周波数解析手段は、前記脈波波形にＦＦＴ処理を施すことを特徴とする脈波診断装置。
4. 請求項１または請求項２において、
   前記周波数解析手段は、前記脈波波形にウエーブレット変換処理を施すことを特徴とする脈波診断装置。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれかにおいて、
   前記脈状判定手段によって判定された脈状を告知する告知手段を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
6. 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
   前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形の自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
   前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
   を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
7. 請求項６において、
   前記脈状データ生成手段は、前記自己相関データを予め定められた閾値と比較することにより、前記脈状データを生成することを特徴とする脈波診断装置。
8. 請求項７において、
   前記脈状データ生成手段は、
   一心拍期間中において前記自己相関データの最小値を検出する最小値検出部と、
   前記最小値検出部によって検出された最小値と前記閾値とを比較して、前記脈状データを生成する比較部と、
   を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
9. 請求項７において、
   前記脈状データ生成手段は、
   複数の各心拍期間において検出された前記自己相関データの各最小値を平均して平均最小値を検出する最小値検出部と、
   前記最小値検出部によって検出された平均最小値と前記閾値とを比較して、前記脈状データを生成する比較部と、
   を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
10. 請求項６において、
    前記脈状データ生成手段は、
    前記自己相関データを予め定められた閾値と比較し、前記自己相関データが前記閾値を上回る時間間隔あるいは下回る時間間隔を計測する時間計測部と、
    前記時間計測部によって計測された前記時間間隔が、一心拍期間に占める割合を演算する演算部と、
    前記演算部の演算結果を予め定められた閾値と比較することにより、前記脈状データを生成する比較部と、
    を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
11. 請求項１０において、
    前記演算部は、前記時間計測部によって計測された前記時間間隔が一心拍期間に占める割合を算出し、その算出結果の平均を演算することを特徴とする脈波診断装置。
12. 請求項６において、
    前記脈状データ生成手段は、
    前記自己相関データに基づいて、前記自己相関データの変化率を検出する変化率演算部と、
    前記変化率演算部によって検出された変化率を予め定められた閾値と比較することにより、前記脈状データを生成する変化率比較部と、
    を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
13. 請求項１２において、
    前記変化率比較部は、前記変化率の最大値を検出し、変化率最大値を前記閾値と比較することによって前記脈状データを生成することを特徴とする脈波診断装置。
14. 請求項６において、
    前記脈状データ生成手段は、
    一心拍期間中において前記自己相関データの最小値を検出する最小値検出部と、
    前記最小値検出部によって検出された最小値と予め定められた第１の閾値とを比較して、前記最小値が前記第１の閾値を下回る場合には、弦脈を示す脈状データを生成する第１の比較部と、
    前記自己相関データを予め定められた第２の閾値と比較し、前記自己相関データが前記第２の閾値を上回る時間間隔あるいは下回る時間間隔を計測する時間計測部と、
    前記時間計測部によって計測された前記時間間隔が、一心拍期間に占める割合を演算する演算部と、
    前記演算部の演算結果を予め定められた第３の閾値と比較することにより、平脈または滑脈を示す前記脈状データを生成する第２の比較部と、
    を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
15. 請求項６において、
    前記脈状データ生成手段は、
    一心拍期間中において前記自己相関データの最小値を検出する最小値検出部と、
    前記最小値検出部によって検出された最小値と第１の閾値とを比較して、前記最小値が前記第１の閾値を下回る場合には、弦脈を示す脈状データを生成する第１の比較部と、
    前記自己相関データに基づいて、前記自己相関データの変化率を検出する変化率演算部と、
    前記変化率演算部によって検出された変化率を予め定められた閾値と比較することにより、平脈または滑脈を示す前記脈状データを生成する第２の比較部と、
    を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
16. 請求項１４または請求項１５において、
    前記自己相関データは自己相関係数を示しており、前記第１の比較部の比較動作に用いる前記第１の閾値は略０．２５であることを特徴とする脈波診断装置。
17. 請求項１４において、
    前記自己相関データは自己相関係数を示しており、
    前記時間計測部の比較動作に用いる第２の閾値は、０．４から０．８までの範囲内に設定することを特徴とする脈波診断装置。
18. 請求項６ないし請求項１７のいずれかにおいて、
    前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
    前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動成分除去手段とを備え、
    前記自己相関演算手段は、前記脈波波形の替わりに前記体動除去脈波波形に基づいて、自己相関を示す自己相関データを演算すること
    を特徴とする脈波診断装置。
19. 請求項１８において、
    前記体動検出手段によって検出された体動波形に基づいて、前記生体の体動の有無を判定する判定手段を備え、
    前記体動成分除去手段は、前記判定手段の判定結果が体動無しを示す場合には、体動除去動作を停止し、前記体動除去脈波波形の替わりに、前記脈波波形を出力することを特徴とする脈波診断装置。
20. 請求項６ないし請求項１７のいずれかにおいて、
    前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、
    前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動検出手段と、
    前記体動検出手段によって検出された前記体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、
    前記脈波解析データから前記体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去解析脈波データを生成する体動成分除去手段と、
    前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波波形を生成する逆ウエーブレット変換手段とを備え、
    前記自己相関演算手段は、前記脈波波形の替わりに前記体動除去脈波波形に基づいて、自己相関を示す自己相関データを演算することを特徴とする脈波診断装置。
21. 請求項６ないし請求項１７のいずれかにおいて、
    前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
    前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動成分除去手段と、
    前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波波形を生成する逆ウエーブレット変換手段とを備え、
    前記自己相関演算手段は、前記脈波波形の替わりに前記体動除去脈波波形に基づいて、自己相関を示す自己相関データを演算することを特徴とする脈波診断装置。
22. 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
    前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
    ある周波数領域の前記脈波解析データについて自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
    前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
    を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
23. 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
    前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、
    前記生体の体動を検出して体動波形を出力する体動検出手段と、
    前記体動検出手段によって検出された前記体動波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、
    前記脈波解析データから前記体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去解析脈波データを生成する体動成分除去手段と、
    ある周波数領域の前記体動除去脈波解析データについて自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
    前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
    を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
24. 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
    前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
    前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動成分除去手段と、
    ある周波数領域の前記体動除去脈波解析データについて自己相関を示す自己相関データを演算する自己相関演算手段と、
    前記自己相関データに基づいて、前記脈波波形の種類を示す脈状データを生成する脈状データ生成手段と、
    を備えたことを特徴とする脈波診断装置。
25. 請求項６ないし請求項２４のいずれかにおいて、
    前記脈状データ生成手段によって生成された前記脈状データを告知する告知手段を具備することを特徴とする脈波診断装置。

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