JP3858379B2 - Cardiac output detection device and cardiac function diagnosis device - Google Patents

Cardiac output detection device and cardiac function diagnosis device Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は心拍出量を日常生活や運動中に連続して検出するの好適な心拍出量検出装置とこれを用いた心機能診断装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
心臓は、主として心筋組織からなる筋肉性の器官であって、一定のリズムで収縮して血液を大動脈に送り出す。心臓は上部の心房と下部の心室にわかれ、心房と心室は心房中隔および心室中隔によって、左右にわかれている。心房も心室も規則正しく収縮・拡張を繰り返しているが、その時期は少しずれている。心房が収縮するときには、心室が拡張し、心房の血液が房室弁を押し開いて心室に流れ込む。この時、動脈弁は閉じており大動脈の血液が心室に流れ込むのを防ぐ。
【0003】
逆に、心房が拡張して静脈から血液を吸い込んでいるときには心室は収縮して、血液を大動脈に送り出す。この時、房室弁は心室側から押し上げられるが、房室弁と心室壁との間に形成される腱索が張った状態になり、弁が反転しないようになっている。心室が収縮すると、動脈弁は動脈壁に押しつけられて血液を通す。この時、大動脈は拡張して、心室から押し出されてきた血液の一部を蓄える。
【0004】
次に、心室が拡張している間、大動脈は次第に収縮して、蓄えていた血液を末梢に向かって送り出す。このため、心室から血液が送り出されていない間も、大動脈には常に血液が流れる。
【0005】
このようして心臓は、血液を大動脈に送り出すが、その一回の収縮によって送り出される血液量は一回拍出量SVと呼ばれる。その単位はリットルである。また、一回拍出量SVと心拍数HR(回/分)の積は、心拍出量COと呼ばれる。心拍出量COは、心臓から送り出される1分間当たりの血液量を示しており、その単位はリットル/分である。
【0006】
心臓に疾患があると、心筋組織の機能が低下して血液を大量に送り出すことができなくなるので、心拍出量COが低下する。一方、運動選手のようにトレーニングを積んでいる者は、運動強度が大きくなると心拍出量COが増大する。このように心拍出量COは、心機能の良否を反映するから、心機能を評価する際に指標として用いられることが多い。
【0007】
心拍出量COを計測するにあたっては、まず、一回拍出量SVを計測する必要がある。これを直接計測する手法としては、心臓カテーテルによって、心臓の内圧を測定し、その測定結果から一回拍出量SVを算出するものがある。
【0008】
また、他の方法としては、上腕部にカフ帯を装着して、動脈の血圧を測定し、その脈波波形から一回拍出量SVを算出する収縮期面積法がある。図32は、一般的な脈波波形を示したものである。脈波波形は、心臓の収縮・拡張によって生じる血液流の脈動を末梢部で測定したものであるから、その波形形状には、心臓の動きが反映されている。図中のEDは駆出期間と呼ばれ、1回の心拍中に心臓から血液が流れ出る時間に対応する。収縮期面積法にあっては、駆出期間EDとこの期間に対応する脈波波形の血圧値を積分して面積Sを算出し、これに係数Ksvを乗じることによって、一回拍出量SVを算出する。この場合、心拍出量COは以下の式で算出される。
CO=S*Ksv*HR
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、心拍出量COは、上述したように心機能の評価指標として用いられるから、ランニング等の運動中に心拍出量COを知ることができれば、科学的なトレーニングを行うことが可能となる。また、心臓病を患っている患者は、日常の労作中に心機能が低下して、危険な状態に陥る場合もある。このような場合には、心拍出量COが減少するため、心拍出量COを労作中に知ることができれば患者の健康管理に役立てることができる。
【0010】
しかしながら、心臓カテーテルによって心臓の内圧を測定する方法にあっては、被験者が安静な状態にあることが前提であり、運動中や日常生活において連続的に心拍出量COを計測することはできない。
【0011】
また、カフ帯を用いる場合には、上腕部を大掛かり覆う必要があり、被験者に負担を強いることになる。さらに、運動中や日常生活において、被験者が腕を動かすと、その体動によって血液流が影響を受け、脈波波形に体動成分が重畳してしまう。このため、運動中や日常生活において連続的に心拍出量COを計測するこてができない。
【0012】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、運動中や日常生活において連続的に心拍出量COを検出する心拍出量検出装置を提供することを目的とする。また、他の目的は、心拍出量検出装置によって得られた心拍出量COに基づいて、心機能を評価する心機能診断装置を提供することにある。
【0013】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項1に記載の発明にあっては、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除去手段と、前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0014】
また、請求項2に記載の発明にあっては、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除去手段と、前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0015】
また、請求項3に記載の発明にあっては、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。
【0016】
また、請求項4に記載の発明にあっては、前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形の周期性に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする。
【0017】
また、請求項5に記載の発明にあっては、前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする。
【0018】
また、請求項6に記載の発明にあっては、前記駆出期間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークから第1番目または第2番目に現れる負のピークと最小ピークを特定することによって前記駆出期間を検出することを特徴とする。
【0019】
また、請求項7に記載の発明にあっては、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除去手段と、前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0020】
また、請求項8に記載の発明にあっては、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第1の体動除去手段と、前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する第2の体動除去手段と、対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波データを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記補正脈波データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0021】
また、請求項9に記載の発明にあっては、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脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0022】
また、請求項10に記載の発明にあっては、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、対応する各周波数に基づいて、脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する第1の周波数補正手段と、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、対応する各周波数に基づいて、体動解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正体動解析データを生成する第2の周波数補正手段と、前記補正脈波解析データから前記補正体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0023】
また、請求項11に記載の発明にあっては、前記第1のウエーブレット変換手段と前記第2のウエーブレット変換手段は、同期してウエーブレット変換を行うことを特徴とする。
【0024】
また、請求項12に記載の発明にあっては、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除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0025】
また、請求項13に記載の発明にあっては、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除去手段と、対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記補正脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記補正脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする。
【0026】
また、請求項14に記載の発明にあっては、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、前記体動除去脈波波形に基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【0027】
また、請求項15に記載の発明にあっては、前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形を積分することによって当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする。
【0028】
また、請求項16に記載の発明にあっては、前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形の各ピーク値に基づいて当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする。
【0031】
また、請求項17に記載の発明にあっては、基準装置によって測定された基準心拍出量と前記心拍出量算出手段によって測定された前記心拍出量との比を補正係数として記憶する記憶手段と、当該記憶手段から読み出した前記補正係数と前記心拍出量算出手段によって算出された前記心拍出量とを乗算し、この乗算結果を心拍出量として出力する乗算手段とを更に備えたことを特徴とする。
【0032】
また、請求項18に記載の発明にあっては、前記心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を告知する告知手段を更に備えたことを特徴とする。
【0033】
また、請求項19に記載の発明にあっては、前記心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を各閾値と比較して、評価指標を生成する評価手段と、前記評価手段によって生成された評価指標を告知する告知手段とを更に備えたことを特徴とする。
【0034】
また、請求項20に記載の発明にあっては、前記評価手段は、前記心拍数検出手段によって検出された心拍数に応じて前記各閾値を変更する変更部を更に備えたことを特徴とする。
【0035】
また、請求項21に記載の発明にあっては、前記評価手段は、被験者の体表面積を算出するためのパラメータを入力する入力部と、入力された前記パラメータに基づいて体表面積を演算する演算部と、演算された前記体表面積に基づいて前記各閾値を変更する変更部とを更に備えることを特徴とする。
【0036】
【発明の実施の形態】
A.機能構成
まず、本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能を図面を参照しつつ説明する。図1は本実施形態に係わる心機能診断装置の機能ブロック図である。図において、f1は脈波検出手段であって、脈波波形を検出する。脈波波形は、例えば、指尖部や指の根本等の末梢部の血液流を光学式センサで検出することによって得られる。f2は体動検出手段であって、体動を検出して体動波形を出力する。これにより、人が動いたことが検知される。
【0037】
次に、f3は体動除去手段であって、体動波形に基づいて脈波波形中の体動成分を生成し、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。これにより、運動中であっても、体動の影響を受けない脈波波形を生成することが可能となる。
【0038】
次に、f4は心拍数検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて心拍数を検出する。また、f5は駆出期間検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する。駆出期間とは、心臓が1回の収縮で血液を大動脈に送り出している期間をいう。ここで、駆出期間についてより詳細に説明する。
【0039】
図2は心臓の周期を示したものである。図において、SWは心電波形であり、MH1は心臓から流出する直後の大動脈血圧波形、MH2は末梢部(橈骨動脈)の一般的な脈波波形である。この図において、血液の流動に伴う時間遅れは無視してある。駆出期間EDは、厳密な意味においては、大動脈血圧波形MH1における大動脈弁開放時刻t1と大動脈弁閉鎖時刻t2の時間間隔となり、安静時において、280ms程度である。大動脈弁の閉鎖は心室の収縮によって起こるので、この時間間隔は、心室収縮期の時間(Sysolic Time)とほぼ一致する。ところで、末梢部の脈波波形MH2におけるノッチN2は、ディクローティブノッチN2と呼ばれ、大動脈弁閉鎖によって生じるものである。このため、脈波波形MH2における最小ピークP0からピークP4までの時間間隔は、駆出期間EDに相当する。
【0040】
また、脈波波形には個人差があり、また同一個人においても波形形状が体調等によって変化することが知られている。このため、末梢部の脈波波形MH2は、MH3に示すようにピークP1とピークP3が重なり、ノッチN1が生じない場合がある。この場合にも駆出期間EDは、最小ピークP0からピークP4までの時間間隔となる。
【0041】
ところで、脈波波形MH2における最小ピークP0からノッチN1のピークP2までの期間は、見積の収縮時間(Estimated Sysolic Time)と呼ばれ、この時間間隔を駆出期間EDと考える学説もある。いずれにしても、これらの期間が、心臓の収縮期間を代表する値であることについては、見解の相違はない。
【0042】
これらのことから、この明細書で用いる駆出期間EDは、厳密な意味での駆出時間(Ejection Duration)のみならず、心室収縮期の時間(Sysolic Time)および見積の収縮時間(Estimated Sysolic Time)を含むものとして、以下の説明を進める。具体的には、駆出期間EDは、最小ピークから、最大ピークP1の後に発生する第1番目または第2番目に生じる負のピークP2,P4までの期間として把握される。
【0043】
次に、f6は、心拍出量検出手段であって、心拍手量COを検出する。例えば、駆出期間中の体動除去脈波波形に基づいて1回拍出量SVを算出し、この1回拍出量SVと心拍数を乗算することにより、心拍出量COを検出している。
【0044】
次に、f7は評価手段であって、心拍出量に基づいて、心機能の状態を評価する。すなわち、心機能の評価は、心臓から送り出される1分間当たりの血液量によって評価される。また、f8は告知手段であって、評価結果を告知する。これにより、被験者や第三者である医師は、被験者の心機能を知ることができる。
【0045】
次に、f9は判定手段であって、体動波形のレベル変化に基づいて、体動の有無を判定し、体動が無い場合には、体動除去手段f3の動作を停止させるように制御する。これにより、体動除去処理に伴う演算を低減することができる。
【0046】
B.第1実施形態
1.第1実施形態の構成
本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の構成を図面を参照しつつ説明する。
1−1:第1実施形態の外観構成
図3は第1実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。図3において、本例の心機能診断装置1は、腕時計構造を有する装置本体110と、この装置本体110に接続されるケーブル120と、このケーブル120の先端側に設けられた脈波検出用センサユニット130とから大略構成されている。ケーブル120の先端側にはコネクタピース80が構成されており、このコネクタピース80は、装置本体10の6時の側に構成されているコネクタ部70に対して着脱自在である。装置本体10には、腕時計における12時方向から腕に巻きついてその6時方向で固定されるリストバンド60が設けられ、このリストバンド60によって、装置本体110は、腕に着脱自在である。脈波検出用センサユニット130は、センサ固定用バンド140によって遮光されながら人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出用センサユニット130を指の根本に装着すると、ケーブル120が短くて済むので、ケーブル120は、ランニング中に邪魔にならない。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。従って、指の根本に脈波検出用センサユニット130を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも、脈拍数などを正確に計測できる。
【0047】
また、装置本体110は、樹脂製の時計ケース200(本体ケース)を備えており、この時計ケース200の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、および脈拍数などの脈波情報などを表示するELバックライト付きの液晶表示装置210が構成されている。また、液晶表示装置210には心拍出量COや一回拍出量SVに代表される心機能の状態が表示されるようになっている。液晶表示装置210には、セグメント表示領域の他、ドット表示領域が構成されており、ドット表示領域では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
【0048】
また、時計ケース200の内部には、加速度センサが130’が組み込まれており、これによって、ランニング中の腕の振りや、体の上下動によって生じる体動が検出される。また、その内部には、脈波検出用センサユニット130が計測した脈波波形MHに基づいて心拍出量COや一回拍出量SVの変化などを求めるとともに、それを液晶表示装置210に表示するために、各種の制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータなどからなる制御部が構成されている。制御部には計時回路も構成されており、通常時刻、ラップタイム、スプリットタイムなども液晶表示装置210に表示できるようになっている。また、時計ケース200の外周部には、時刻合わせや表示モードの切換などの外部操作を行うためのボタンスイッチ111〜115が構成されている。
【0049】
次に、脈波検出用センサユニット130は、図4に示すようにLED32、フォトトランジスタ33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、LED32から光が照射され、血管や組織によって反射された後に、フォトトランジスタ33によって受光され、脈波信号Mが検出される。ここで、LED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、脈波波形を検出できる。
また、LED32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。この場合には、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33として、GaAsP系(ガリウム−砒素−リン系)のフォトトランジスタを用いればよい。このフォトトランジスタ33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33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。この場合には、以下の利点がある。
【0050】
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。
【0051】
1−2:第1実施形態の電気的構成
次に、心機能診断装置の電気的構成を図5を参照して説明する。図5は心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
心機能診断装置1は、以下の部分から構成される。脈波検出用センサユニット130は脈波波形MHを検出し、体動除去部11に出力する。加速度センサ130’は、体動を加速度として検出して体動波形THを生成する。波形処理部10は、体動除去部11において体動成分を正確に除去するため、体動波形THに対して波形処理を施す。
【0052】
ここで、脈波波形MH中の体動成分をMHt、真の脈波成分(体動除去脈波波形)をMH’で表すこととすれば、MH=MHt+MH’となる。体動波形THは、腕の振りの加速度そのものとして検出されるが、血流は血管や組織の影響を受けるので、体動成分MHtは体動波形THを鈍らせたものになる。このため、波形処理部10は、ローパスフィルタで構成されている。なお、ローパスフィルタの形式や定数は、実際に測定したデータから定められる。
【0053】
次に、体動除去部11は、脈波波形MHから波形処理部10の出力波形MHtを減算して、体動除去脈波波形MH’を生成する。体動除去脈波波形MH’は、図示せぬA/D変換器を介してデジタル信号に変換され、心拍数検出部12と駆出期間検出部13に供給される。
【0054】
ところで、体動がないにも拘わらず、体動除去部11を動作させ体動除去を行うと、加速度センサ130’のノイズにより、体動除去部11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、本実施形態にあっては、判定部11’を設けている。判定部11’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、加速度センサ130’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10と体動除去部11の動作が停止される。この場合には、脈波波形MHが体動除去部11から直接出力される。これにより、体動除去部11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。
【0055】
次に、心拍数検出部12と駆出期間検出部13は、体動除去脈波波形MH’に基づいて、心拍数HRと駆出期間EDを検出する。本実施形態にあっては、体動除去脈波波形MH’の振幅レベルを解析することによって、心拍数HRと駆出期間EDを求めている。
心拍数検出部12と駆出期間検出部13は、体動除去脈波波形MH’の形状を特定する波形パラメータを抽出する。ここで、1拍分の体動除去脈波波形MH’が図6に示すごとき形状をしているとすれば、波形パラメータを以下のように定義する。なお、図6において縦軸は血圧であり、横軸は時間である。
▲1▼1拍に対応した脈波が立ち上がってから(以下、この立ち上がり時刻を脈波開始時刻という)次の拍に対応した脈波が立ち上がりを開始するまでの時間t6
▲2▼脈波内に順次現れる極大点P1,極小点P2,極大点P3,極小点P4および極大点P5の血圧値y1〜y5
▲3▼脈波開始時刻以後、上記各点P1〜P5が現れるまでの経過時間t1〜t5
【0056】
心拍数検出部12と駆出期間検出部13は、波形パラメータを算出するために、上記極大点或いは極小点について、これら各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を抽出する。なお、ピーク情報の詳細についてはその内容が脈象判定部の構成,動作に関連するため、回路の構成を説明した時点でピーク情報の詳細に言及する。
【0057】
図7は心拍数検出部12と駆出期間検出部13の構成を示すブロック図である。図において181はマイクロコンピュータであって、各構成部分を制御する。184はRAMによって構成される波形メモリであり、体動除去脈波波形MH’の波形値Wを順次記憶する。191は波形値アドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ181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を書き込むべき波形値アドレスADR1として出力する。この波形値アドレスADR1はマイクロコンピュータ181により監視される。
【0058】
192はセレクタであり、マイクロコンピュータ181からセレクト信号S1が出力されていない場合、波形値アドレスカウンタ191が出力する波形値アドレスADR1を選択して波形メモリ184のアドレス入力端へ供給する。一方、マイクロコンピュータ181からセレクト信号S1が出力されている場合、マイクロコンピュータ181が出力する読み出しアドレスADR4を選択して波形メモリ184のアドレス入力端へ供給する。
また、体動除去脈波波形MH’は、A/D変換器182とローパスフィルタ183を介して波形メモリ183に取り込まれる。
【0059】
201は微分回路であり、ローパスフィルタ183から順次出力される波形値Wの時間微分を演算して出力する。
202は零クロス検出回路であり、波形値Wが極大値または極小値となることにより波形値Wの時間微分が0となった場合に零クロス検出パルスZを出力する。さらに詳述すると、零クロス検出回路202は、図6に例示する脈波の波形においてピーク点P0,P1,P2,…,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。
【0060】
203はピークアドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ181から波形採取指示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。
204は移動平均算出回路であり、現時点までに微分回路201から出力された過去所定個数分の波形値Wの時間微分値の平均値を算出し、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。
【0061】
205は次に述べるピーク情報を記憶するために設けられたピーク情報メモリである。ここで、以下にピーク情報の詳細について説明する。すなわち、図9に示すピーク情報の内容の詳細は以下に列挙する通りである。
▲1▼波形値アドレスADR1
ローパスフィルタ183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で波形値アドレスカウンタ191から出力されている書き込みアドレスである。換言すれば、極大値または極小値に相当する波形値Wの波形メモリ184における書き込みアドレスである。
▲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。
【0062】
次に、マイクロコンピュータ181の制御下における心拍数検出部12と駆出期間検出部13の動作を説明する。
【0063】
(a)波形およびそのピーク情報の採取
マイクロコンピュータ181により波形採取指示STARTが出力されると、波形値アドレスカウンタ191およびピークアドレスカウンタ203のリセットが解除される。
この結果、波形値アドレスカウンタ191によりサンプリングクロックφのカウントが開始され、そのカウント値が波形値アドレスADR1としてセレクタ192を介して波形メモリ184に供給される。そして、人体から検出された脈波信号がA/D変換器182に入力され、サンプリングクロックφに従ってデジタル信号に順次変換され、ローパスフィルタ183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184に順次供給され、その時点において波形値アドレスADR1によって指定される記憶領域に書込まれる。以上の動作により、図8に例示する脈波波形に対応した一連の波形値Wが波形メモリ184に蓄積される。
【0064】
一方、上記動作と並行して、ピーク情報の検出およびピーク情報メモリ205への書込みが、以下に説明するようにして行われる。
まず、体動除去脈波波形MH’の波形値Wの時間微分が微分回路201によって演算され、この時間微分が零クロス検出回路202および移動平均算出回路204に入力される。移動平均算出回路204は、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。
【0065】
そして、例えば図8に示す極大点P1に対応した波形値Wがローパスフィルタ183から出力されると、時間微分として0が微分回路201から出力され、零クロス検出回路202から零クロス検出パルスZが出力される。
この結果、マイクロコンピュータ181により、その時点における波形値アドレスカウンタ191のカウント値である波形アドレス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ADR2が1になる。
【0066】
一方、マイクロコンピュータ181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。この場合のように極大値P1の波形値Wが出力されている時にはその時点において正の傾斜情報が出力されているので、マイクロコンピュータ181はピーク情報B/Tの値を極大値に対応したものとする。そしてマイクロコンピュータ181は、ピークアドレスカウンタ203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205に書き込む。なお、第1回目のピーク情報の書き込みの場合は、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。
【0067】
その後、図8に示す極小点P2に対応した波形値Wがローパスフィルタ183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、書込アドレス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181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181により、傾斜情報SLPに基づいてピーク種別B/T(この場合、”B”)が決定される。また、マイクロコンピュータ181によりピークアドレスADR2よりも1だけ小さいアドレスが読み出しアドレスADR3としてピーク情報メモリ205に供給され、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181により、ローパスフィルタ183から今回取り込んだ波形値Wとピーク情報メモリ205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が他の情報,すなわち波形値アドレスADR1,波形値W,傾斜情報SLP,と共に第2回目のピーク情報としてピーク情報メモリ205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P3,P4,…,が検出された場合も同様の動作が行われる。
そして所定のタイミングで、マイクロコンピュータ181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。
【0068】
(b)脈波波形の分割処理
ピーク情報メモリ205に記憶された各種情報のうち、波形パラメータの採取を行う1拍分の波形に対応した情報を特定するための処理がマイクロコンピュータ181により行われる。
まず、ピーク情報メモリ205から各ピーク点P0,P1,P2,…,に対応した傾斜情報SLPおよびストローク情報STRKが順次読み出される。次いで、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)が選択され、これらのストローク情報の中からさらに値の大きなもの上位所定個数が選択される。そして、選択されたストローク情報STRKの中から中央値に相当するものが選択され、波形パラメータの抽出を行うべき1拍分の脈波の立ち上がり部(例えば図27において符号STRKMによって示した立ち上がり部)のストローク情報が求められる。そして、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(すなわち、波形パラメータの抽出を行うべき1拍分の脈波の開始点P6のピークアドレス)が求められる。
このようにして一拍分の波形が特定されると、図6に示す時間t6が算出される。
【0069】
(c)波形パラメータの抽出
マイクロコンピュータ181は、ピーク情報メモリ205に記憶された上記1拍分の脈波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。この処理は例えば次のようにして求められる。
▲1▼血圧値y1〜y5
ピーク点P6〜P11に対応する波形値をそれぞれy0〜y5とする。
▲2▼時間t1
ピーク点P7に対応する波形アドレスからピーク点P6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演算する。
そして、以上のようにして得られた各波形パラメータはマイクロコンピュータ181内部のバッファメモリに蓄積される。
【0070】
(d)波形パラメータに基づく拍数の算出
時間t6は一拍分の時間である。マイクロコンピュータ181は、時間t6に基づいて60/t6を算出し、心拍数HRを求める。
【0071】
(e)波形パラメータに基づく駆出期間の算出
マイクロコンピュータ181は、その内部のバッファメモリにアクセスし、波形パラメータに基づいて1心拍中の最小ピークPminと最大ピークPmaxを特定する。例えば、図6に示す波形にあっては、P0が最小ピークPminとしてP1が最大ピークPmaxとして特定される。
次に、最大ピークPmaxの後、第1番目または第2番目に現れる負のピーク(ノッチ)を特定する。この例では、第2番目に現れる負のピークを特定するものとすれば、例えば、図6に示す波形にあっては、P4が負のピークとして特定される。そして、最小ピークPminから負のピークP4までの期間を駆出期間EDとして算出する。例えば、図6に示す波形にあっては、期間t4が駆出期間EDとして出力される。
このようにして、心拍数HRと駆出期間EDが算出される。
【0072】
次に、図5に示す一回拍出量算出部14は、体動除去脈波波形MH’と駆出期間EDに基づいて、駆出期間ED中の体動除去脈波波形MH’を特定し、その面積Sを算出する。具体的には、駆出期間ED中の各サンプルにおける体動除去脈波波形MH’を順次加算することによって、体動除去脈波波形MH’を積分して面積Sを算出している。そして、面積Sに係数係数Ksvを乗じることによって、一回拍出量SVを算出する。すなわち、一回心拍出量SVは以下の式で算出される。
SV=Ksv*S
【0073】
次に、心拍出量算出部15は、心拍数HRと一回拍出量SVを乗じることによって、心拍出量COを算出する。すなわち、心拍出量COは以下の式で算出される。
CO=Ksv*S*HR
なお、心拍出量COを算出するにあたって、一分間当たりの一回心拍出量SVを順次加算して算出してもよい。
【0074】
次に、評価部16は、メモリと比較器(図示せず)から構成され、心拍出量COに基づいて、心機能を評価して評価指標Xを生成する。メモリには、心拍出量COのデレーディングに用いられる閾値が格納される。閾値は、グレーディングの数に応じて設定されるが、この例では、閾値としてR1,R2を設定する。この閾値R1,R2は、予め記憶されているものであっても良いし、あるいは、医師やトレーナーが設定したものであっても良い。
【0075】
また、比較器は、心拍出量COと閾値R1,R2とを比較して、評価指標Xを生成する。この例にあっては、CO<R1で評価指標X1を生成し、R1≦CO<R2で評価指標X2が生成され、R2≦COで評価指標X3が生成される。ここで、評価指標X1〜X3は、この心機能診断装置1の用いられ方によって、その意味するところが異なる。例えば、運動トレーニングに用いる場合には、適切な運動強度を維持するための尺度となるし、心疾患のリハビリテーションにおいて心機能を監視する場合には、回復の程度を示す尺度となる。
【0076】
次に、表示部17は、上述した液晶表示装置210等から構成され、そこには心拍出量CO、評価指標X、あるいは評価指標Xと対応付けられたメッセージ等が表示される。なお、表示の態様としては、フェイスチャート、文字、記号等がある。これにより、心機能の評価結果を被験者に告知することができる。
例えば、ランニングにおいてこの心機能診断装置1を用いる場合には、トレーナーが閾値R1,R2を設定することによって、適切な心拍出量COを保つように被験者に告知することが可能となる。この場合には、評価指標X1で「ペースを上げましょう。」、評価指標X2で「ペースを維持しましょう。」、評価指標X3で「ペースを下げましょう。」といったメッセージ文を表示部17に表示させればよい。
【0077】
C.第2実施形態
次に第2実施形態に係わる心機能診断装置を説明する。
1.第2実施形態の構成
図10は、第2実施形態に係わる心機能診断装置1のブロック図である。第2実施形態は、第1実施形態と同様に加速度センサ130’と波形処理部10を用いて体動成分MHtを検出するが、第1実施形態で説明した体動除去と、心拍数および駆出期間の検出をウエーブレット変換を用いて行う点で相違する。なお、第2実施形態の外観構成は、図3に示す第1実施形態の外観構成と同一である。
【0078】
1−1.第1,第2のウエーブレット変換部および第1,第2の周波数補正部
図10において、20は第1のウエーブレット変換部であって、脈波検出用センサユニット130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、22は第2のウエーブレット変換部であって、加速度センサ130’から出力される体動波形MHt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。
【0079】
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。
【数1】

Figure 0003858379
【0080】
数1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、数1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、詳細な構成については後述する。
【0081】
次に、21は第1の周波数補正部であって脈波解析データMKDに対して周波数補正を行う。上記した数1には周波数に対応する「1/a1/2」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21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a1/2を乗算して、脈波補正データMKD’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、23は第2の周波数補正部であって、第1の周波数補正部21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TKD’を生成する。
【0082】
ここで、第1のウエーブレット変換部20の構成を図11を用いて詳細に説明する。なお、第2のウエーブレット変換部22は第1のウエーブレット変換部20と同様に構成されているので、説明を省略する。
脈波波形MHは、A/D変換器によって脈波データMDに変換され、第1のウエーブレット変換部20に供給されるようになっている。
この第1のウエーブレット変換部20は、上記した数1の演算処理を行う構成であって、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おり、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。
【0083】
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。
【0084】
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。
【0085】
次に、乗算部W4は、変数1/a1/2、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、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。
図12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。
このようにして、生成された脈波解析データMKDと体動解析データTKDは、第1,第2の周波数補正部21,23によって周波数補正が施され、脈波補正データMKD’、体動補正データTKD’として出力される。
【0086】
1−2.体動除去部
次に、体動除去部11は、脈波補正データMKD’から体動補正データTKD’を減算して体動除去脈波データMKD’’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13(a)に示す脈波波形MHが脈波検出用センサユニット130によって検出され、また、同時に図13(b)に示す体動波形MHtが波形処理部10によって検出されたものとする。
【0087】
ここで、体動波形MHt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T2でレベル0を通過し、時刻T3で負のピークに達し、時刻T4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21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までの期間が体動が存在する期間となる。なお、図14(c)は仮に体動がなかったとした場合の脈波波形MH’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。
【0088】
ここで、図14に期間Tc(図13参照)における脈波補正データMKD’を示し、図15に期間Tcにおける体動補正データTKD’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MKD’と体動補正データTKD’が、体動除去部11に供給されると、体動除去部11は、脈波補正データMKD’から体動補正データTKD’を減算して、図16に示す体動成分が除去された体動除去脈波データMKD''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。
【0089】
1−3.判定部
次に、判定部11’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10、第2のウエーブレット変換部22および第2の周波数補正部23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10、第2のウエーブレット変換部22および第2の周波数補正部23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。
【0090】
1−4.心拍数検出部
次に、心拍数検出部12は、体動除去脈波データMKD''に基づいて心拍数を算出する。この場合、心拍数検出部12は、体動除去脈波データMKD''に基づいて1拍中の最大ピークPmaxを特定する。脈波波形MH’の最大ピークPmaxでは、高域周波数成分が大きくなるので、予め高域周波数成分に対応する閾値を定めておき、体動除去脈波データMKD''と閾値を比較して最大ピークPmaxを特定する。そして、ある最大ピークPmaxと次の最大ピークPmax間の時間間隔Tを求め、60/Tから心拍数HRを算出する。
【0091】
1−5.駆出期間検出部
次に、駆出期間検出部13は、第1実施形態と同様に構成してもよいが、この例にあっては、体動除去脈波データMKD''に基づいて、最小ピークPminを特定するとともに、最大ピークPmaxの後、第2番目に現れる負のピークP4(ノッチ)を特定する。この場合には、最小ピークPminに対応する周波数成分とピークP4に対応する周波数成分を閾値として予め記憶しておき、これらの閾値と体動除去脈波データMKD''を比較することによって、最小ピークPminとピークP4を特定し、それらの間の時間間隔を駆出期間EDとして算出する。
【0092】
1−6.一回拍出量算出部
次に、一回拍出量算出部14は、駆出期間EDにおける各周波数領域の体動除去脈波データMKD''を加算して、当該期間におけるエネルギー量Eを求め、これに基づいて収縮期面積Sを演算する。
【0093】
ところで、最小ピークPminからピークP4までの脈波波形は、比較的急峻な山状の波形であることから、そこに含まれる周波数成分は高周波領域のものがほとんどである。したがって、低域周波数領域(例えば0Hz〜1Hz)の体動除去脈波データMKD''は、ノイズ成分であると考えることができる。そこで、駆出期間EDにおける全ての周波数領域の体動除去脈波データMKD''を加算するのではなく、その一部を加算してエネルギー量Eを求めるようにしてもよい。
【0094】
例えば、図17に示すように、体動除去脈波データMKD''が得られたとすると、0Hz〜1Hzの周波数領域にはノイズ成分が多いので、1Hz〜4Hzの周波数領域にある体動除去脈波データMKD''を加算すればよい。各周波数領域の体動除去脈波データMKD''をMnmで表すものとすれば、この場合のエネルギー量Eは次式で与えられる。
【数2】
Figure 0003858379
【0095】
次に、一回拍出量SVは次式で算出される。
Figure 0003858379
ただし、Keはエネルギ量Eと面積Sとの間の変換係数である。
【0096】
このように第2実施形態にあっては、ウエーブレット変換を用いて、収縮期面積Sを算出したので、脈波波形のノイズ成分を除去しつつ、一回拍出量SVを求めることができるので、正確な心拍出量COを算出することが可能となる。
【0097】
D.第3実施形態
上述した第2実施形態は、ウエーブレット変換によって周波数解析を行うために、第1のウエーブレット変換部20、第1の周波数補正部21、第2のウエーブレット変換部22、第2の周波数補正部23を用いた。これに対して、第3実施形態は、第2のウエーブレット変換部22、第2の周波数補正部23を省略する点で、第2実施形態と相違する。
【0098】
第3実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成は、図3に示す第1実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図18は、第3実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。図において、体動除去部11によって体動成分が除去された体動除去脈波波形MH’を生成すると、第1のウエーブレット変換部20は、体動除去脈波波形MH’にウエーブレット変換を施す。第1の周波数補正部21は第1のウエーブレット変換部16の出力に周波数補正を施して、体動除去脈波データMKD''を生成する。
【0099】
この場合、第1の周波数補正部21の出力は、図10に示す体動除去部11の出力と等価である。すなわち、ウエーブレット変換は線形であるから、処理の順番を入れ替えても良いため、体動除去をアナログ信号で行った後にウエーブレット変換することと(第3実施形態)、ウエーブレット変換された脈波補正データMKD’と体動補正データTKD’に基づいて体動除去を行うことは(第2実施形態)、等価だからである。
なお、判定部11’は、第1実施形態と同様であり、また、心拍数検出部12、駆出期間検出部13、一回拍出量算出部14、心拍出量算出部15、評価部16および表示部17は、第2実施形態と同様であるから、説明を省略する。
【0100】
このように、第3実施形態にあっては、第2のウエーブレット変換部22、第2の周波数補正部23を省略しても、心拍出量COを算出することができるので、より簡易な構成で心機能の状態を診断することができる。
【0101】
E.第4実施形態
第1〜第3実施形態においては、加速度センサ130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、心拍数HRと駆出期間EDを算出し、これらに基づいて心機能の状態を診断した。しかし、加速度センサ130および波形処理部10等が必要になるので、構成が複雑なる。第4実施形態は、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心機能の状態を診断することができる心機能診断装置を提供するものである。
【0102】
第4実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成は、図3に示す第1実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図19は第4実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図であり、加速度センサ130、波形処理部10、第2のウエーブレット変換部22、および第2の周波数補正部23が省略されている点および体動除去部11の内部構成を除いて、図11に示す第2実施形態に係わる心機能診断装置1と同じである。以下、相違点について説明する。
体動除去部11は、脈波補正データMKD’から体動成分を分離除去して体動分離脈波データTBDを生成する。ここで、体動除去部11は、以下に述べる体動の性質を利用している。
【0103】
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。
【0104】
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。
【0105】
体動除去部11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、高い精度で心機能の状態を診断することができる。
【0106】
図20は、体動除去部11の詳細なブロック図である。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。
【0107】
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MKD’を「0」に置換して体動分離脈波データTBD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。
【0108】
例えば、脈波検出用センサユニット130によって、図13(a)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MKD’は、図14に示すものとなる。
この場合、置換回路194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に対応するMa12〜Ma82と0Hz〜0.5Hzに対応するMa11〜Ma81となる。したがって、脈波補正データMKD’のデータMa12〜Ma82,Ma11〜Ma81は「0」に置換され、図21に示す体動除去脈波データMKD’’が生成される。
こうして生成された体動除去脈波データMKD’’に基づいて、図19に示す心拍数検出部12と駆出期間検出部13は心拍数HRと駆出期間EDを各々検出する。
【0109】
このように第4実施形態によれば、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1〜第3実施形態で必要とされた加速度センサ130や波形処理部10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心機能の状態を診断することが可能となる。
【0110】
F.第5実施形態
第5実施形態は、第1実施形態で説明した一回拍出量算出部14の変形例に係わるものであり、他の構成部分は、第1実施形態と同様である。第5実施形態の一回拍出量算出部14には以下の態様がある。
【0111】
1.第1の態様
まず、第1の態様では、駆出期間EDにおける体動除去脈波波形MH’の各ピークP1〜P4の血圧値とそれらの発生時刻から一回拍出量SVを算出する。体動除去脈波波形MH’が図6に示すものであり、P0からP4までの期間を駆出期間EDとするならば、一回拍出量SVは次式で算出される。
Figure 0003858379
この例は直線近似によって収縮期面積Sを算出し、これに基づいて一回拍出量SVを算出する。
したがって、駆出期間EDの全てのサンプルについて、体動除去脈波波形MH’を加算して面積Sを算出する方法と比較して、演算量を削減することができる。
【0112】
2.第2の態様
次に、第2の態様では、駆出期間EDと心拍数HRから一回拍出量SVを求める。ここでは、収縮期面積法における収縮期面積Sを駆出期間EDと心拍数HRから算出する。
【0113】
脈波波形MHには、個人差や同一個人であっても個人内差が存在するが、多数の実測データを計測することによって、ある心拍数HRにおける脈波波形MHのおおよその形を特定することができる。そして、脈波波形MHが特定されると、駆出期間EDに対応する面積Sを求めることができる。
【0114】
図22は、第2の態様に係わる一回拍出量検出部14のブロック図である。140は一回拍出量テーブルであって、そこには、心臓の駆出期間EDと心拍数HRとに対応付けて収縮期面積Sが格納されている。この一回拍出量テーブル140は、心拍数HR毎に設けられた複数のテーブルTB1,TB2,…TBnから構成されており、各テーブルTB1,TB2,…TBnには、駆出期間EDに対応付けた収縮期面積Sが格納されている。なお、これらのテーブル内容は、多数の実測データによって生成される。また、141は一回拍出量テーブル140の後段に設けられた乗算器であって、係数Ksvと収縮期面積Sとを乗算して一回拍出量SVを算出する。
【0115】
以上の構成により、駆出期間EDと心拍数HRが、一回拍出量テーブル140に供給されると、一回拍出量検出部140は、心拍数HRに対応する1枚のテーブルTBを特定する。この後、このテーブルTBから、駆出期間EDに対応する収縮期面積Sが読み出されると、乗算器141は一回拍出量SVを演算する。
【0116】
このように、第2の態様にあっては、駆出期間EDと心拍数HRのみから一回拍出量SVを算出することができるので、簡易な構成で短時間のうちに一回拍出量SVを求めることができる。
【0117】
なお、上述した各テーブルTB1,TB2,…TBnに、駆出期間EDに対応付けた一回拍出量SVを格納しておけば、乗算器141を省略することができる。この場合には、収縮期面積Sの替わりにS*Ksvを各テーブルTB1,TB2,…TBnに格納しておけばよい。
【0118】
さらに、上述した各テーブルTB1,TB2,…TBnに、駆出期間EDに対応付けた心拍出量COを格納しておけば、駆出期間EDと心拍数HRから心拍出量COを直接求めることができる。図23は、心拍出量テーブル140’を示した図である。この場合には、収縮期面積Sの替わりにS*Ksv*HRを各テーブルTB1,TB2,…TBnに格納しておけばよい。
【0119】
G.第6実施形態
上述した第1〜第5実施形態の心機能診断装置1は、収縮期面積法を適用して、駆出期間EDにおける脈波波形の面積Sにある係数Ksvを乗じて一回拍出量SVを算出した。ここで、係数Ksvは、各被験者によって厳密には異なるものである。このため、正確な一回拍出量SVを算出するには、収縮期面積法で得られた一回拍出量SVを補正することが望ましい。
そこで、第6実施形態では、図5、10、18および19に示す第1〜第5実施形態の一回拍出量算出部14と心拍出量算出部15との間に、一回拍出量補正部24を設けて、一回拍出量SVの補正を行っている。
【0120】
図24は、本実施形態に係わる一回拍出量補正部24のブロック図である。図に示すように一回拍出量補正部24は、補正係数KHを算出する補正係数算出部240、補正係数KHを記憶する補正係数メモリ241、および乗算部242から構成されている。
【0121】
補正係数算出部240には、熱色素希釈法等によって精密に計測される基準一回拍出量SVrが外部機器から供給されるとともに、一回拍出量算出部14によって算出された一回拍出量SVが供給されるようになっている。補正係数算出部240は、除算器で構成され、被験者が操作ボタンを操作して校正モードにすると、SVr/SVを補正係数KHとして算出する。算出された補正係数KHは補正係数メモリ241に記憶され、通常の測定モードにおいてそこから読み出され、使用される。乗算器242は、一回拍出量SVと補正係数KHを乗算して、補正済一回拍出量SV’を生成する。
【0122】
このように本実施形態によれば、校正モードにおいて補正係数KHを算出し、通常の測定モードにおいて補正係数KHを用いて補正済一回拍出量SV’を算出したので、より精密な心拍出量COを求めることができる。
【0123】
また、本実施形態の心機能診断装置1は、例えば、病院内の健康管理や、リラビリ中の健康管理に好適である。より具体的には、心疾患等の手術後に熱色素希釈法によって正確な基準一回拍出量SVrを計測すると同時に、携帯型の心機能診断装置1で一回拍出量SVを計測する。そして、これらの計測結果から算出される補正係数KHを記憶しておき、通常の測定モードにおいて補正係数KHを用いて精密な心拍出量COを求める。これにより、患者はリハビリテーションによって健常に戻っていく過程で正確な心拍出量COに基づく心機能の診断を受けることができる。
【0124】
H.第7実施形態
第7実施形態は、評価指標Xの基準となる閾値を体表面積に応じて可変するものであり、評価部16の構成を除いて、第1〜第6実施形態の構成と同様である。以下、相違点である評価部16について説明する。
図25は、第7実施形態に係わる評価部16のブロック図である。160は体表面積算出部であって、そこには体重W(kg)と身長H(cm)が入力されるようになっており、これらに基づいて体表面積TSが算出されるようになっている。この例では、体表面積TSをデュボイス式と呼ばれる周知の実験式によって算出している。実験式を以下に示す。
TS=W0.425×H0.725×71.84
【0125】
次に、161は閾値テーブルであって、そこには、体表面積TSと心拍数HRに対応付けられて、評価指標Xを生成するための閾値R1,R2が格納されている。この閾値テーブル161は、複数のテーブルTB1’,TB2’,…TBnから構成されており、各テーブルには、心拍数HRに対応付けられて閾値R1,R2が格納されている。そして、体表面積TSが供給されると、各テーブルの中から、体表面積TSに応じた1枚のテーブルが選択されるようになっている。したがって、この閾値テーブル161を参照すれば、体表面積TSと心拍数HRに応じた閾値R1,R2を得ることができる。
【0126】
次に、162は、比較部であって、閾値R1,R2と心拍出量COとを比較して、評価指標Xを生成する。
【0127】
上述したように、体表面積TSによって閾値R1,R2を可変するようにしたのは、以下の理由による。一般に、体表面積TSが大きい人は、体が大型で心拍出量COが多いが、逆に、体表面積TSが小さい人は、体が小型で心拍出量COが少なくなる傾向にある。このため、両者の心拍出量COを同一の閾値R1,R2で評価しても、個々人に応じた心機能の評価を行うのが難しく、体表面積TSに応じた評価指標Xを用いることによって、個々人の体型に応じた心機能の評価を行うことができるからである。
【0128】
また、心拍数HRに応じて閾値R1,R2を可変するようにしたのは、以下の理由による。ランニング等の運動を行うと、骨格筋で大量の酸素が消費されるため、心拍数HRが増加し、心拍出量COが増加する。換言すれば、運動強度に応じて心拍数HRと心拍出量COは、変動するのである。したがって、心拍数HRに応じた評価指標Xを用いることによって、被験者の運動強度が変化する際にも連続して心機能を評価することができるからである。
【0129】
したがって、本実施形態の心機能診断装置1を使用すれば、被験者の体型や動的に変化する心拍数HRに応じて、閾値R1,R2を自動的に変更することができ、これにより、日常生活において、心機能を連続的に評価することが可能となる。
【0130】
I.変形例
本発明は、上述した実施形態に限定されないことは勿論であり、例えば、以下に述べる各種の変形が可能である。
(1)上述した第2〜第4実施形態では、第1の周波数補正部21あるいは第2の周波数補正部23を、異なる周波数領域でエネルギーを比較するために用い、補正結果を閾値と比較して最大ピークPmax等を求めた。この場合、閾値自体を周波数補正を考慮したものにして、各周波数補正部を省略するようにしてもよい。
【0131】
(2)上述した第2〜第4実施形態で行った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。フィルタバンクの構成例を図26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。
【0132】
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。
【0133】
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象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。
【0134】
(3)上述した第1実施形態における体動除去部11を第4実施形態で説明したウエーブレット変換で行ってもよい。この場合は、体動が除去されたウエーブレットに数3に示す逆ウエーブレットを施して波形の再合成を行い、再合成された脈波波形に基づいて、心拍数HRと駆出期間EDを算出すればよい。
【数3】
Figure 0003858379
【0135】
また、逆ウエーブレットは逆フィルタバンクを用いて構成すればよい。この場合、逆ウエーブレット変換部は、図27に示すフィルタバンクで構成してもよい。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。
【0136】
ここで、波形を再現するためには、図26に示すフィルタバンクと図27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)=0
H0(Z)F0(Z)+H1(-Z)F1(Z)=2Z-L
【0137】
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。
【0138】
(4)また、上述した各実施形態においては、表示部17を告知手段f8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。
【0139】
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。
【0140】
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28に示すものがある。
【0141】
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機械的刺激がある。
【0142】
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。
【0143】
(5)上述した各実施形態においては、脈波検出手段f1の一例として脈波検出用センサユニット130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。
【0144】
例えば、脈波検出用センサユニット130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。
【0145】
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。
【0146】
この場合には、図29(a)に示すように、発光部400を締着具145の締め付け側に設け、時計本体側には受光部401を設けている。この場合、発光部200から照射された光は、血管143を透過した後、橈骨402と尺骨403の間を通って、受光部201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。
【0147】
また、同図(b)は検出部位を耳朶とする例である。把持部材404と把持部材405は、バネ407で付勢され、軸406を中心に回動できるようになっている。また、把持部材404と把持部材405には、発光部400と受光部401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404と把持部材405で把持して脈波を検出する。なお、反射光を用いる場合には、同図(c)に示すように指尖部から脈波波形MHを検出するようにしてもよい。
【0148】
次に、光電式脈波センサを眼鏡と組み合わせた使用態様を説明する。なお、この眼鏡の形態では、使用者に対する告知手段としての表示装置も一緒に組み込まれた構造になっている。したがって、脈波検出部として以外に表示装置としての機能についても併せて説明する。
図30は、脈波検出部が接続された装置を眼鏡に取り付けた様子を表わす斜視図である。図のように、装置本体は本体75aと本体75bに分かれ、それぞれ別々に眼鏡の蔓76に取り付けられており、これら本体が蔓76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ている。
【0149】
本体75aは表示制御回路を内蔵しており、この本体75aのレンズ77側の側面には全面に液晶パネル78が取り付けられ、また、該側面の一端には鏡79が所定の角度で固定されている。さらに本体75aには、光源(図示略)を含む液晶パネル78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いる。この光源から発射された光は、液晶パネル78を介して鏡79で反射されて、眼鏡のレンズ77に投射される。また、本体75bには、装置の主要部が組み込まれており、その上面には各種のボタンが設けられている。なお、これらボタン80,81の機能は装置毎に異なる。また。光電式脈波センサを構成するLED32およびフォトトランジスタ33(図4を参照)はパッド82,83に内蔵されると共に、パッド82,83を耳朶へ固定するようになっている。これらのパッド82,83は、本体75bから引き出されたリード線84,84によって電気的に接続されている。
【0150】
次に、圧力センサによって脈波波形MHを検出する例を説明する。図31(a)は圧力センサを用いた心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。この図に示すように、心機能診断装置1には、一対のバンド144,144が設けられており、その一方の締着具145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145を備えるバンド144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。
【0151】
また、使用時においては、図31(b)に示すように、締着具145に設けられた弾性ゴム131が橈骨動脈143の近傍に位置するべく、腕時計146が被験者の左腕147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143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。
【0152】
(6)上述した第1実施形態においてFFTを用いて心拍数HRを求めるようにしてもよい。この場合、心拍数HRは、基本周波数fを測定し、f・60を算出すればよい。
【0153】
(7)上述した各実施形態において、心拍数HRに対応して心拍出量COを格納する個人データベースを設けるようにしてもよい。この場合、個人データベースに心拍出量COを自動的に格納するにしておき、操作ボタンを操作すると過去の心拍出量COが表示部17に表示されるにしておけば、被験者は心拍出量COのトレンドを知ることができる。例えば、ランニング等のトレーニングを行う場合には、トレーニングの効果をこのトレンドによって知ることができる。また、心疾患のリハビリテーションの場合には、心機能の回復の程度をトレンドによって知ることができる。
【0154】
(8)上述した各実施形態において、安静時に心拍出量を算出する装置にあっては、体動がないので、体動波形を検出する加速度センサ130’(体動検出手段)と、脈波波形MHから体動成分を除去して体動除去脈波波形MH’を生成する体動除去部11を用いなくてもよい。この場合、第5実施形態に記載された一回拍出量算出部14を用いると、演算ステップを減少させることができるので、処理時間の短縮と消費電力の低減を図ることができる。
【0155】
(9)上述した各実施形態では、心機能診断装置1を説明したが、心機能診断装置1は、脈波検出用センサユニット130から一回拍出量算出部14までの構成によって、一回拍出量SVが算出されるので、これらの構成を一回拍出量検出装置として把握できることは勿論である。また、脈波検出用センサユニット130から心拍出量算出部15までの構成によって、心拍出量COが算出されるので、これらの構成を拍出量検出装置として把握できることは勿論である。
【0156】
(10)上述した各実施形態では、心機能診断装置1を説明したが、心機能診断装置1は、脈波検出用センサユニット130から一回拍出量算出部14までの構成によって、一回拍出量SVが算出されるので、これらの構成を一回拍出量検出装置として把握できることは勿論である。また、脈波検出用センサユニット130から心拍出量算出部15までの構成によって、心拍出量COが算出されるので、これらの構成を拍出量検出装置として把握できることは勿論である。
【0157】
(11)上述した第6実施形態においては、精密に計測された基準一回拍出量SVrと、一回拍出量算出部14によって算出された一回拍出量SVとに基づいて、補正係数KHが算出しこれが補正係数メモリ241に記憶されるが、この補正係数THを心拍数HRに対応付けて補正係数メモリ241に記憶するようにしてもよい。この場合には、通常の測定モードにおいて心拍数HRに応じた補正係数THを読み出すことにより、より精密な心拍出量COを算出することができる。
【0158】
また、補正係数KHを一回拍出量SVについて算出するのではなく、心拍数HRに応じた心拍出量COについて算出するようにしてもよい。この場合には、外部機器から精密に測定された基準心拍出量CO’と、心拍出量算出部15で算出される心泊出量COとを補正係数算出部240に供給し、そこで生成される補正係数KHを補正係数メモリ241に心拍数HRと対応付けて格納するようにすればよい。そして、通常の測定モードにおいて、その時点の心拍数HRに応じて補正係数メモリ241から読み出した補正係数KHと、心拍出量COとを乗算器242で乗算することによって補正された心拍出量COを得るようにしてもよい。
【0159】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の発明特定事項によれば、簡易な構成で運動中や日常生活において連続的に心拍出量を検出することができる。また、心拍出量に基づいて、心機能を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図2】
【図3】 第1実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【図4】 同実施形態に係わる脈波検出用センサユニット130の回路図である。
【図5】 同実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図6】 同実施形態に係わる1拍分の体動除去脈波波形MH’の一例を示す図である。
【図7】 同実施形態に係わる拍数検出部と駆出期間検出部の具体的な構成を示す回路図である。
【図8】 同実施形態に係わる脈波波形の一例を示す図である。
【図9】 同実施形態に係わるピーク情報の内容を示す図である。
【図10】 第2実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図11】 同実施形態に係わる第1のウエーブレット変換部の構成を示すブロック図である。
【図12】 同実施形態に係わる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ものである。
【図13】 同実施形態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14】 同実施形態において、期間Tcにおける脈波補正データMKD’を示す図である。
【図15】 同実施形態において、期間Tcにおける体動補正データTKD’を示す図である。
【図16】 同実施形態において、体動成分が除去された脈波補正データMKD''を示す図である。
【図17】 同実施形態における、一回拍出量算出部の動作を説明するための図である。
【図18】 第3実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図19】 第4実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図20】 同実施形態に係わる体動除去部11の詳細なブロック図である。
【図21】 同実施形態に係わる体動除去脈波データMKD’’の一例を示す図である。
【図22】 第5実施形態に係わる一回拍出量算出部の構成を示すブロック図である。
【図23】 同実施形態に係わる心拍出量テーブルを示すブロック図である。
【図24】 第6実施形態に係わる一回拍出量補正部24のブロック図である。
【図25】 第7実施形態に係わる評価部15のブロック図である。
【図26】 変形例においてウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図27】 変形例において逆ウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図28】 変形例において告知手段の一態様としてのフェイスチャートを示す図である。
【図29】 変形例に係わる光電式脈波センサの例を示す図である。
【図30】 変形例において光電式脈波センサを眼鏡に応用した例を示す図である。
【図31】 変形例において圧力センサを用いた心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【図32】 収縮期面積法を説明する図である。
【符号の説明】
130 脈波検出用センサユニット(脈波検出手段)
130’加速度センサ(体動検出手段)
11 体動除去部(体動除去手段)
12 心拍数検出部(心拍数検出手段)
13 駆出期間検出部(駆出期間検出手段)
17 表示部(告知手段)
20 第1のウエーブレット変換部(第1のウエーブレット変換手段)
21 第1の周波数補正部(第1の周波数補正手段)
22 第2のウエーブレット変換部(第2のウエーブレット変換手段)
23 第2の周波数補正部(第2の周波数補正手段)[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a cardiac output detection device suitable for continuously detecting cardiac output during daily life or exercise, and a cardiac function diagnosis device using the same.
[0002]
[Prior art]
The heart is a muscular organ mainly composed of myocardial tissue, and contracts at a constant rhythm to send blood to the aorta. The heart is divided into an upper atrium and a lower ventricle, and the atrium and ventricle are divided into left and right by an atrial septum and a ventricular septum. Both the atria and ventricles regularly contract and expand, but the timing is slightly different. When the atria contract, the ventricles expand and atrial blood pushes the atrioventricular valves open and flows into the ventricles. At this time, the arterial valve is closed to prevent blood from the aorta from flowing into the ventricle.
[0003]
Conversely, when the atria expand and suck blood from the veins, the ventricles contract and pump blood into the aorta. At this time, the atrioventricular valve is pushed up from the ventricle side, but the chords formed between the atrioventricular valve and the ventricular wall are stretched so that the valve does not reverse. As the ventricle contracts, the arterial valve is forced against the artery wall to pass blood. At this time, the aorta expands and stores a portion of the blood that has been pushed out of the ventricle.
[0004]
Next, while the ventricle is dilated, the aorta gradually contracts and pumps the stored blood toward the periphery. For this reason, blood always flows through the aorta even when blood is not being pumped out of the ventricle.
[0005]
In this way, the heart pumps blood to the aorta, and the amount of blood pumped by one contraction is called the stroke volume SV. The unit is liters. The product of stroke volume SV and heart rate HR (times / minute) is called cardiac output CO. The cardiac output CO indicates the volume of blood per minute delivered from the heart, and its unit is liter / minute.
[0006]
If there is a disease in the heart, the function of the myocardial tissue is reduced and a large amount of blood cannot be pumped, so that the cardiac output CO is reduced. On the other hand, a person who is training like an athlete increases the cardiac output CO as the exercise intensity increases. Thus, since the cardiac output CO reflects the quality of cardiac function, it is often used as an index when evaluating cardiac function.
[0007]
In measuring the cardiac output CO, first, it is necessary to measure the stroke volume SV. As a method for directly measuring this, there is a method in which the internal pressure of the heart is measured with a cardiac catheter, and the stroke volume SV is calculated from the measurement result.
[0008]
As another method, there is a systolic area method in which a cuff band is attached to the upper arm, the blood pressure of the artery is measured, and the stroke volume SV is calculated from the pulse wave waveform. FIG. 32 shows a general pulse wave waveform. Since the pulse waveform is obtained by measuring the pulsation of the blood flow caused by the contraction / expansion of the heart at the peripheral portion, the waveform shape reflects the motion of the heart. The ED in the figure is called an ejection period and corresponds to the time that blood flows from the heart during one heartbeat. In the systolic area method, the area S is calculated by integrating the ejection period ED and the blood pressure value of the pulse wave waveform corresponding to this period, and this is multiplied by the coefficient Ksv, whereby the stroke volume SV is calculated. Is calculated. In this case, the cardiac output CO is calculated by the following equation.
CO = S * Ksv * HR
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, since the cardiac output CO is used as an evaluation index of cardiac function as described above, scientific training can be performed if the cardiac output CO can be known during exercise such as running. Become. In addition, patients suffering from heart disease may be at risk because their cardiac function is reduced during daily work. In such a case, since the cardiac output CO decreases, if the cardiac output CO can be known during the work, it can be used for the health management of the patient.
[0010]
However, in the method of measuring the internal pressure of the heart with a cardiac catheter, it is assumed that the subject is in a resting state, and the cardiac output CO cannot be measured continuously during exercise or in daily life. .
[0011]
Moreover, when using a cuff belt, it is necessary to cover the upper arm partly, which imposes a burden on the subject. Further, when the subject moves his / her arm during exercise or daily life, the blood flow is affected by the body movement, and the body movement component is superimposed on the pulse wave waveform. For this reason, the cardiac output CO cannot be continuously measured during exercise or daily life.
[0012]
The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a cardiac output detection device that continuously detects cardiac output CO during exercise or in daily life. Another object is to provide a cardiac function diagnostic apparatus that evaluates cardiac function based on cardiac output CO obtained by a cardiac output detection device.
[0013]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problems, in the invention according to claim 1, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a body for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body. Body motion removal for generating a body motion component in the pulse wave waveform based on the body motion waveform and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform Means, heart rate detecting means for detecting the heart rate of the living body, ejection period detecting means for detecting the ejection period of the heart based on the body motion removal pulse wave waveform, and the ejection period of the heart And a cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on the heart rate.
[0014]
In the invention according to claim 2, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, a body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body movement of the living body, Body motion removing means for generating a body motion component in the pulse waveform based on the body motion waveform, removing the body motion component from the pulse waveform, and generating a body motion removed pulse waveform; and the living body A heart rate detecting means for detecting a heart rate of the patient, an ejection period detecting means for detecting a cardiac ejection period based on the body motion elimination pulse waveform, and the body motion elimination pulse in the cardiac ejection period. A cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on a wave waveform and the heart rate is provided.
[0015]
Further, in the invention according to claim 3, the body motion removing unit includes a determination unit that determines presence / absence of body motion of the living body based on a body motion waveform detected by the body motion detecting unit. When the determination result of the determination means indicates no body motion, the body motion removal operation is stopped, and the pulse wave waveform is output instead of the body motion removal pulse wave waveform.
[0016]
Further, in the invention according to claim 4, the heart rate detecting means obtains the heart rate based on a periodicity of the electrocardiogram waveform of the heart or the body motion removal pulse waveform. To do.
[0017]
In the invention according to claim 5, the heart rate detecting means performs frequency analysis on the electrocardiogram waveform of the heart or the body motion-removed pulse waveform, and based on the analysis result, the heart rate It is characterized by calculating | requiring.
[0018]
In the invention according to claim 6, the ejection period detection means detects each peak of the body motion removal pulse wave waveform, and the negative appearing first or second from the maximum peak The ejection period is detected by specifying a peak and a minimum peak.
[0019]
Further, in the invention according to claim 7, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, a body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body, Body motion removing means for generating a body motion component in the pulse wave waveform based on the body motion waveform, removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform, and the body Wavelet transform means for generating body motion removal pulse wave analysis data obtained by performing wavelet transform on the motion removal pulse waveform to remove body motion for each frequency region, and based on the body motion removal pulse wave analysis data A heart rate detecting means for detecting a heart rate; an ejection period detecting means for detecting an ejection period of the heart based on the body motion removal pulse wave analysis data; and the body motion removal in the ejection period of the heart. Calculate cardiac output based on pulse wave waveform and heart rate Characterized in that a calculation means.
[0020]
  In the invention according to claim 8, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, a body movement detecting means for detecting a body movement waveform indicating the body movement of the living body, First body motion removal means for generating a body motion component in the pulse wave waveform based on the body motion waveform, and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform; A second body motion removing unit that performs wavelet transform on the body motion removed pulse wave waveform to generate body motion removed pulse wave analysis data in which the body motion is removed for each frequency region; and based on each corresponding frequency And correcting the body motion-removed pulse wave analysis data so as to normalize the power per frequency to generate corrected pulse wave data, and detecting the heart rate based on the corrected pulse wave data. Based on the heart rate detection means and the corrected pulse wave data, the ejection period of the heart An ejection period detecting means for detecting the interval, and a cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on the body motion removal pulse wave waveform and the heart rate during the cardiac ejection period. It is characterized by that.
[0021]
In the invention according to claim 9, a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and a pulse wave analysis for each frequency region by applying wavelet transform to the pulse wave waveform. First wavelet transforming means for generating data, body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body, and subjecting the body motion waveform to wave motion for each frequency region by performing wavelet transform Second wavelet conversion means for generating analysis data; and body motion removal means for generating body motion removal pulse wave analysis data by subtracting the body motion analysis data from the pulse wave analysis data to remove body motion; A heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the body motion removed pulse wave analysis data; and an ejection period detecting means for detecting a cardiac ejection period based on the body motion removed pulse wave analysis data. , Each round in the ejection period of the heart On the basis of the heart rate and the result obtained by adding the body motion removing pulse wave analysis data of several regions, characterized in that a cardiac output calculating means for calculating cardiac output.
[0022]
In the invention according to claim 10, pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and wave wave analysis is applied to the pulse wave waveform for each frequency region. First wavelet transform means for generating data, and first correction wavelet analysis data is generated by correcting the pulse wave analysis data so as to normalize the power per frequency based on each corresponding frequency. Frequency correction means, body motion detection means for detecting a body motion waveform indicating body motion of the living body, and second to generate wave motion analysis data for each frequency region by performing wavelet transform on the body motion waveform. And a second frequency correction unit that generates correction body motion analysis data by correcting the body motion analysis data so as to normalize the power per frequency based on each corresponding frequency, Above Based on the body motion removal pulse wave analysis data, body motion removal means for subtracting the corrected body motion analysis data from the normal pulse wave analysis data to generate body motion removal pulse wave analysis data from which body motion has been removed, A heart rate detecting means for detecting a heart rate; an ejection period detecting means for detecting an ejection period of the heart based on the body motion removal pulse wave analysis data; and the frequency regions in the cardiac ejection period. A cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on a result obtained by adding the body motion removal pulse wave analysis data and the heart rate is provided.
[0023]
The invention according to claim 11 is characterized in that the first wavelet conversion means and the second wavelet conversion means perform wavelet conversion synchronously.
[0024]
In the invention according to claim 12, pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and wavelet conversion is performed on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means. A wavelet transforming means for generating pulse wave analysis data for each frequency region, and removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data to perform body motion removal pulse wave analysis Body motion removal means for generating data, heart rate detection means for detecting a heart rate based on the body motion removal pulse wave analysis data, and a cardiac ejection period based on the body motion removal pulse wave analysis data A heart rate for calculating cardiac output based on the result of adding the body motion removal pulse wave analysis data in each frequency region in the ejection period of the heart and the heart rate Having an output calculation means And butterflies.
[0025]
In the invention according to claim 13, pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and wavelet conversion is performed on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means. A wavelet transforming means for generating pulse wave analysis data for each frequency region, and removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data to perform body motion removal pulse wave analysis Body motion removal means for generating data and frequency correction for generating corrected pulse wave analysis data by correcting the body motion removal pulse wave analysis data to normalize the power per frequency based on each corresponding frequency Means, heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the corrected pulse wave analysis data, ejection period detecting means for detecting a cardiac ejection period based on the corrected pulse wave analysis data, Ejection of the heart The result of said adding the correction pulse wave analysis data in each frequency region and between on the basis of the heart rate, and cardiac output calculating means for calculating cardiac output
It is provided with.
[0026]
In the invention described in claim 14, pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection part of a living body, and wavelet conversion is performed on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detection means. A wavelet transforming means for generating pulse wave analysis data for each frequency region, and removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data to perform body motion removal pulse wave analysis Body motion removing means for generating data, inverse wavelet transform means for generating a body motion removal pulse wave waveform by applying inverse wavelet transform to the body motion removal analysis pulse wave data, and the body motion removal pulse wave waveform Based on the heart rate detecting means for detecting the heart rate, the ejection period detecting means for detecting the ejection period of the heart based on the body motion removal pulse wave waveform, and the body movement in the ejection period of the heart Elimination pulse waveform and heart rate Based on, characterized in that a cardiac output calculating means for calculating cardiac output.
[0027]
In the invention according to claim 15, the cardiac output calculating means integrates the body motion removal pulse wave waveform in the cardiac ejection period to integrate the body movement removal corresponding to the period. An area of the pulse wave waveform is calculated, and the cardiac output is calculated based on the area.
[0028]
Further, in the invention according to claim 16, the cardiac output calculating means is configured to determine the body corresponding to the period based on each peak value of the body motion removal pulse wave waveform in the ejection period of the heart. An area of the motion removal pulse wave waveform is calculated, and the cardiac output is calculated based on the area.
[0031]
  In the invention according to claim 17, a ratio between the reference cardiac output measured by the reference device and the cardiac output measured by the cardiac output calculating means is stored as a correction coefficient. Storage means for multiplying the correction coefficient read from the storage means by the cardiac output calculated by the cardiac output calculating means, and multiplying means for outputting the multiplication result as cardiac output. Is further provided.
[0032]
  The invention according to claim 18 is a cardiac function diagnostic apparatus comprising the cardiac output detecting device, wherein the cardiac output detected by the cardiac output detecting device is notified. A notification means is further provided.
[0033]
  The invention according to claim 19 is a cardiac function diagnostic apparatus comprising the cardiac output detecting device, wherein the cardiac output detected by the cardiac output detecting device is set to each threshold value. Compared to the above, it is further characterized by further comprising an evaluation means for generating an evaluation index and a notification means for notifying the evaluation index generated by the evaluation means.
[0034]
  The invention according to claim 20 is characterized in that the evaluation means further comprises a changing section for changing the threshold values according to the heart rate detected by the heart rate detecting means. .
[0035]
  In the invention according to claim 21, the evaluation means inputs an input unit for inputting a parameter for calculating the body surface area of the subject, and an operation for calculating the body surface area based on the input parameter. And a changing unit that changes each of the threshold values based on the calculated body surface area.
[0036]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
A. Functional configuration
First, functions of a cardiac function diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional block diagram of a cardiac function diagnostic apparatus according to this embodiment. In the figure, f1 is a pulse wave detecting means for detecting a pulse wave waveform. The pulse wave waveform is obtained, for example, by detecting a blood flow in a peripheral part such as a fingertip or a finger base with an optical sensor. f2 is a body motion detecting means for detecting a body motion and outputting a body motion waveform. Thereby, it is detected that the person has moved.
[0037]
Next, f3 is a body motion removing means, which generates a body motion component in the pulse waveform based on the body motion waveform, removes the body motion component from the pulse waveform, and generates the body motion removed pulse waveform. Generate. This makes it possible to generate a pulse wave waveform that is not affected by body movement even during exercise.
[0038]
Next, f4 is a heart rate detection means, which detects the heart rate based on the body motion removal pulse wave waveform. Further, f5 is an ejection period detection means that detects the ejection period of the heart based on the body motion removal pulse wave waveform. The ejection period is the period during which the heart pumps blood to the aorta with a single contraction. Here, the ejection period will be described in more detail.
[0039]
FIG. 2 shows the heart cycle. In the figure, SW is an electrocardiogram waveform, MH1 is an aortic blood pressure waveform immediately after flowing out of the heart, and MH2 is a general pulse waveform in the peripheral part (radial artery). In this figure, the time delay associated with blood flow is ignored. Strictly speaking, the ejection period ED is a time interval between the aortic valve opening time t1 and the aortic valve closing time t2 in the aortic blood pressure waveform MH1, and is about 280 ms at rest. Since the closure of the aortic valve is caused by ventricular contraction, this time interval approximately coincides with the time of the ventricular systole (Sysolic Time). By the way, the notch N2 in the peripheral pulse wave waveform MH2 is referred to as a destructive notch N2 and is caused by aortic valve closure. For this reason, the time interval from the minimum peak P0 to the peak P4 in the pulse wave waveform MH2 corresponds to the ejection period ED.
[0040]
Further, it is known that there are individual differences in the pulse wave waveform, and the waveform shape changes depending on physical condition etc. even in the same individual. For this reason, in the pulse wave waveform MH2 in the peripheral portion, as shown by MH3, the peak P1 and the peak P3 may overlap, and the notch N1 may not occur. Also in this case, the ejection period ED is a time interval from the minimum peak P0 to the peak P4.
[0041]
By the way, the period from the minimum peak P0 to the peak P2 of the notch N1 in the pulse wave waveform MH2 is called an estimated systolic time, and there is a theory that considers this time interval as the ejection period ED. In any case, there is no disagreement that these periods are representative of the cardiac contraction period.
[0042]
Thus, the ejection period ED used in this specification is not only the ejection duration in the strict sense, but also the ventricular systolic time and the estimated systolic time. ) Is included, and the following explanation is advanced. Specifically, the ejection period ED is grasped as a period from the minimum peak to the first or second negative peaks P2 and P4 that occur after the maximum peak P1.
[0043]
Next, f6 is a cardiac output detection means, which detects the heart rate hand quantity CO. For example, the stroke volume SV is calculated based on the body movement elimination pulse wave waveform during the ejection period, and the cardiac output CO is detected by multiplying the stroke volume SV by the heart rate. ing.
[0044]
Next, f7 is an evaluation means that evaluates the state of cardiac function based on the cardiac output. That is, the evaluation of cardiac function is evaluated by the amount of blood per minute delivered from the heart. Further, f8 is a notification means for notifying the evaluation result. Thereby, the doctor who is a subject and a third party can know the heart function of the subject.
[0045]
Next, f9 is a determination unit that determines the presence or absence of body movement based on the level change of the body movement waveform, and controls to stop the operation of the body movement removal unit f3 when there is no body movement. To do. Thereby, the calculation accompanying a body movement removal process can be reduced.
[0046]
B. First embodiment
1. Configuration of the first embodiment
A configuration of a cardiac function diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
1-1: External configuration of the first embodiment
FIG. 3 is a perspective view showing an external configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the first embodiment. In FIG. 3, the cardiac function diagnosis apparatus 1 of the present example includes an apparatus main body 110 having a wristwatch structure, a cable 120 connected to the apparatus main body 110, and a pulse wave detection sensor provided on the distal end side of the cable 120. The unit 130 is generally configured. A connector piece 80 is formed on the distal end side of the cable 120, and this connector piece 80 is detachable from the connector portion 70 formed on the 6 o'clock side of the apparatus main body 10. The apparatus main body 10 is provided with a wristband 60 which is wound around the arm from 12 o'clock in the wristwatch and fixed in the 6 o'clock direction. With the wristband 60, the apparatus main body 110 is detachable from the arm. The pulse wave detection sensor unit 130 is attached to the base of the index finger while being shielded by the sensor fixing band 140. In this way, when the pulse wave detection sensor unit 130 is attached to the base of the finger, the cable 120 can be shortened, so the cable 120 does not get in the way during running. 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 detection sensor unit 130 is attached to the base of the finger, the pulse rate and the like can be accurately measured even when running outdoors on a cold day.
[0047]
The apparatus main body 110 includes a resin watch case 200 (main body case). On the surface side of the watch case 200, in addition to the current time and date, a pitch and a pulse during running and walking are provided. A liquid crystal display device 210 with an EL backlight that displays pulse wave information such as the number is configured. The liquid crystal display device 210 displays the state of cardiac function represented by cardiac output CO and stroke volume SV. In addition to the segment display area, the liquid crystal display device 210 includes a dot display area. In the dot display area, various types of information can be displayed graphically.
[0048]
In addition, an acceleration sensor 130 'is incorporated in the watch case 200, thereby detecting body movement caused by swinging of the arm during running or vertical movement of the body. In addition, changes in the cardiac output CO and stroke volume SV are obtained based on the pulse wave waveform MH measured by the pulse wave detection sensor unit 130, and this is stored in the liquid crystal display device 210. In order to display, a control unit including a microcomputer that performs various controls and data processing is configured. The control unit is also configured with a timer circuit so that the normal time, lap time, split time, and the like can be displayed on the liquid crystal display device 210. In addition, button switches 111 to 115 for performing external operations such as time adjustment and display mode switching are configured on the outer periphery of the watch case 200.
[0049]
Next, the pulse wave detection sensor unit 130 includes an LED 32, a phototransistor 33, and the like as shown in FIG. When the switch SW is turned on and a power supply voltage is applied, light is emitted from the LED 32, reflected by a blood vessel or tissue, received by the phototransistor 33, and a pulse wave signal M is detected. Here, the emission wavelength of the LED 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 can be detected by detecting the light reception level.
As the LED 32, 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-based (gallium-arsenic-phosphorus-based) phototransistor may be used as the phototransistor 33 in correspondence with the LED having such light emission characteristics. In the photoreception wavelength region of the phototransistor 33, for example, the main sensitivity region is in the range from 300 nm to 600 nm, and there is also a sensitivity region at 300 nm or less. When such a blue LED and the phototransistor 33 are combined, a pulse wave is detected in the wavelength region from 300 nm to 600 nm, which is the overlapping region. In this case, there are the following advantages.
[0050]
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.
[0051]
1-2: Electrical configuration of the first embodiment
Next, the electrical configuration of the cardiac function diagnostic apparatus will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a block diagram showing an electrical configuration of the cardiac function diagnostic apparatus.
The cardiac function diagnostic apparatus 1 includes the following parts. The pulse wave detection sensor unit 130 detects the pulse wave waveform MH and outputs it to the body motion removal unit 11. The acceleration sensor 130 'detects body movement as acceleration and generates a body movement waveform TH. The waveform processing unit 10 performs waveform processing on the body motion waveform TH in order to accurately remove the body motion component in the body motion removal unit 11.
[0052]
Here, if the body motion component in the pulse wave waveform MH is represented by MHt and the true pulse wave component (body motion removal pulse waveform) is represented by MH ′, MH = MHt + MH ′. The body motion waveform TH is detected as the acceleration of the arm swing itself, but since the blood flow is affected by blood vessels and tissues, the body motion component MHt is a dull body motion waveform TH. For this reason, the waveform processing unit 10 is configured by a low-pass filter. Note that the type and constant of the low-pass filter are determined from actually measured data.
[0053]
Next, the body motion removal unit 11 subtracts the output waveform MHt of the waveform processing unit 10 from the pulse wave waveform MH to generate a body motion removal pulse wave waveform MH ′. The body motion removal pulse wave waveform MH ′ is converted into a digital signal via an A / D converter (not shown) and supplied to the heart rate detection unit 12 and the ejection period detection unit 13.
[0054]
By the way, even if there is no body movement, if the body movement removing unit 11 is operated to remove body movement, the SN ratio of the output signal of the body movement removing unit 11 deteriorates due to noise of the acceleration sensor 130 '. In addition, power is consumed for the body motion removal operation. For this reason, in this embodiment, the determination part 11 'is provided. The determination unit 11 ′ determines the presence or absence of body movement based on the body movement waveform TH and generates a control signal C. Specifically, the determination is made by comparing the threshold value with the body motion waveform TH. This threshold is determined in advance so that the presence or absence of body movement can be determined in consideration of the noise level of the acceleration sensor 130 '. When the control signal C indicates no body movement, the operations of the waveform processing unit 10 and the body movement removing unit 11 are stopped. In this case, the pulse wave waveform MH is directly output from the body motion removal unit 11. Thereby, the S / N ratio of the output signal of the body motion removal unit 11 can be improved, and the power consumption of the apparatus can be reduced.
[0055]
Next, the heart rate detection unit 12 and the ejection period detection unit 13 detect the heart rate HR and the ejection period ED based on the body motion removal pulse wave waveform MH ′. In the present embodiment, the heart rate HR and the ejection period ED are obtained by analyzing the amplitude level of the body motion removal pulse wave waveform MH ′.
The heart rate detection unit 12 and the ejection period detection unit 13 extract waveform parameters that specify the shape of the body motion removal pulse waveform MH ′. Here, assuming that the body motion elimination pulse wave waveform MH 'for one beat has a shape as shown in FIG. 6, the waveform parameters are defined as follows. In FIG. 6, the vertical axis is blood pressure, and the horizontal axis is time.
(1) Time t from when the pulse wave corresponding to one beat rises (hereinafter, this rise time is referred to as pulse wave start time) until the pulse wave corresponding to the next beat starts to rise6
(2) Blood pressure values y at local maximum point P1, local minimum point P2, local maximum point P3, local minimum point P4 and local maximum point P5 appearing sequentially in the pulse wave1~ YFive
(3) Elapsed time t from the pulse wave start time until the above points P1 to P5 appear1~ TFive
[0056]
The heart rate detection unit 12 and the ejection period detection unit 13 extract information called “peak information” related to each of the maximum points or the minimum points in order to calculate the waveform parameter. Note that the details of the peak information are related to the configuration and operation of the pulsation determination unit, and therefore the details of the peak information will be referred to when the circuit configuration is described.
[0057]
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the heart rate detection unit 12 and the ejection period detection unit 13. In the figure, reference numeral 181 denotes a microcomputer which controls each component. Reference numeral 184 denotes a waveform memory constituted by a RAM, which sequentially stores the waveform value W of the body motion removal pulse waveform MH ′. Reference numeral 191 denotes a waveform value address counter that counts the sampling clock φ while the waveform collection instruction START is output from the microcomputer 181 and outputs the count result as the waveform value address ADR1 to which the waveform value W is to be written. The waveform value address ADR1 is monitored by the microcomputer 181.
[0058]
A selector 192 selects the waveform value address ADR1 output by the waveform value address counter 191 and supplies it to the address input terminal of the waveform memory 184 when the select signal S1 is not output from the microcomputer 181. On the other hand, when the select signal S 1 is output from the microcomputer 181, the read address ADR 4 output from the microcomputer 181 is selected and supplied to the address input terminal of the waveform memory 184.
The body motion removal pulse wave waveform MH ′ is taken into the waveform memory 183 via the A / D converter 182 and the low-pass filter 183.
[0059]
Reference numeral 201 denotes a differentiating circuit, which calculates and outputs time derivatives of the waveform values W sequentially output from the low-pass filter 183.
Reference numeral 202 denotes a zero cross detection circuit, which outputs a zero cross detection pulse Z when the waveform value W becomes a maximum value or a minimum value and the time differentiation of the waveform value W becomes zero. More specifically, the zero-cross detection circuit 202 is a circuit provided for detecting peak points P0, P1, P2,... In the pulse wave waveform illustrated in FIG. When the waveform value W is input, the zero cross detection pulse Z is output.
[0060]
Reference numeral 203 denotes a peak address counter, which counts the zero cross detection pulse Z while the waveform collection instruction START is output from the microcomputer 181 and outputs the count result as the peak address ADR2.
204 is a moving average calculation circuit, which calculates an average value of time differential values of a predetermined number of waveform values W that have been output from the differentiation circuit 201 up to the present time, and calculates the result of the inclination of the pulse wave up to the present time Is output as tilt information SLP.
[0061]
Reference numeral 205 denotes a peak information memory provided for storing peak information described below. Here, details of the peak information will be described below. That is, the details of the content of the peak information shown in FIG. 9 are as listed below.
(1) Waveform value address ADR1
This is the write address output from the waveform value address counter 191 when the waveform value W output from the low-pass filter 183 becomes a maximum value or a minimum value. In other words, it is the write address in the waveform memory 184 of the waveform value W corresponding to the maximum value or the minimum value.
(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.
[0062]
Next, operations of the heart rate detection unit 12 and the ejection period detection unit 13 under the control of the microcomputer 181 will be described.
[0063]
(A) Collection of waveform and its peak information
When the waveform collection instruction START is output from the microcomputer 181, the reset of the waveform value address counter 191 and the peak address counter 203 is released.
As a result, the waveform value address counter 191 starts counting the sampling clock φ, and the count value is supplied to the waveform memory 184 via the selector 192 as the waveform value address ADR1. Then, the pulse wave signal detected from the human body is input to the A / D converter 182, is sequentially converted into a digital signal according to the sampling clock φ, and is sequentially output as a waveform value W through the low-pass filter 183. The waveform values W output in this way are sequentially supplied to the waveform memory 184, and are written in the storage area designated by the waveform value address ADR1 at that time. With the above operation, a series of waveform values W corresponding to the pulse waveform illustrated in FIG. 8 is accumulated in the waveform memory 184.
[0064]
On the other hand, in parallel with the above operation, detection of peak information and writing to the peak information memory 205 are performed as described below.
First, the time differentiation of the waveform value W of the body motion removal pulse waveform MH ′ is calculated by the differentiation circuit 201, and this time differentiation is input to the zero cross detection circuit 202 and the moving average calculation circuit 204. The moving average calculation circuit 204 calculates the average value (that is, moving average value) of the past predetermined number of time differential values each time the time differential value of the waveform value W is supplied in this way, and calculates the calculation result as the slope information. Output as 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.
[0065]
For example, when the waveform value W corresponding to the maximum point P1 shown in FIG. 8 is output from the low-pass filter 183, 0 is output as the time differentiation from the differentiation circuit 201, and the zero cross detection pulse Z is output from the zero cross detection circuit 202. Is output.
As a result, the microcomputer 181 causes the waveform address ADR1, which is the count value of the waveform value address counter 191 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. Also, the count value ADR2 of the peak address counter 203 becomes 1 by outputting the zero cross detection pulse Z.
[0066]
On the other hand, the microcomputer 181 creates the peak type B / T based on the captured sign of the slope information SLP. When the waveform value W of the maximum value P1 is output as in this case, since positive slope information is output at that time, the microcomputer 181 corresponds the peak information B / T to the maximum value. And Then, the microcomputer 181 designates the peak address ADR2 (ADR2 = 0 in this case) fetched from the peak address counter 203 as it is as the write address ADR3, the waveform value W, and the waveform address ADR1, the peak corresponding to this waveform value W The type B / T and the slope information SLP are written in the peak information memory 205 as the first peak information. In the first writing of peak information, the stroke information STRK is not created and written because there is no previous peak information.
[0067]
Thereafter, when the waveform value W corresponding to the minimum point P2 shown in FIG. 8 is output from the low-pass filter 183, the zero cross detection pulse Z is output in the same manner as described above, and the write address ADR1, waveform value W, peak address ADR2 (= 1), the inclination information SLP (<0) is taken in by the microcomputer 181.
Similarly to the above, the microcomputer 181 determines the peak type B / T (in this case, “B”) based on the slope information SLP. Further, the microcomputer 181 supplies an address smaller than the peak address ADR2 by 1 as the read address ADR3 to the peak information memory 205, and the waveform value W written for the first time is read. Then, the microcomputer 181 calculates the difference between the waveform value W acquired this time from the low-pass filter 183 and the first waveform value W read from the peak information memory 205, and the stroke information STRK is obtained. The peak type B / T and the stroke information STRK obtained in this way are other information, that is, the waveform value address ADR1, the waveform value W, the slope information SLP, and the peak address of the peak information memory 205 as the second peak information. Data is written in a storage area corresponding to ADR3 = 1. Thereafter, the same operation is performed when the peak points P3, P4,... Are detected.
At a predetermined timing, the microcomputer 181 stops the output of the waveform collection instruction START, and the collection of the waveform value W and peak information is completed.
[0068]
(B) Pulse wave waveform division processing
Of the various types of information stored in the peak information memory 205, the microcomputer 181 performs processing for specifying information corresponding to the waveform for one beat from which waveform parameters are collected.
First, the slope information SLP and the stroke information STRK corresponding to the peak points P0, P1, P2,. Next, stroke information corresponding to a positive inclination is selected from the stroke information STRK (that is, the corresponding inclination information SLP has a positive value), and a larger value is selected from these stroke information. The upper predetermined number is selected. Then, the one corresponding to the median value is selected from the selected stroke information STRK, and the rising portion of the pulse wave for one beat from which the waveform parameter is to be extracted (for example, the rising portion indicated by the symbol STRKM in FIG. 27). Stroke information is required. Then, a peak address that is one prior to the peak address of the stroke information (that is, the peak address of the pulse wave start point P6 for one beat from which the waveform parameter should be extracted) is obtained.
When the waveform for one beat is specified in this way, the time t shown in FIG.6Is calculated.
[0069]
(C) Extraction of waveform parameters
The microcomputer 181 calculates each waveform parameter with reference to each peak information corresponding to the pulse wave for one beat stored in the peak information memory 205. This process is obtained as follows, for example.
(1) Blood pressure value y1~ YFive
The waveform values corresponding to the peak points P6 to P11 are y0~ YFiveAnd
(2) Time t1
Subtract the waveform address corresponding to the peak point P6 from the waveform address corresponding to the peak point P7, and multiply the result by the period of the sampling clock φ t1 Is calculated.
(3) Time t2~ T6
T above1Similar to the above, the calculation is performed based on the waveform address difference between the corresponding peak points.
Each waveform parameter obtained as described above is stored in a buffer memory inside the microcomputer 181.
[0070]
(D) Calculation of the number of beats based on the waveform parameter
Time t6Is the time for one beat. The microcomputer 181 takes time t660 / t based on6To calculate the heart rate HR.
[0071]
(E) Calculation of ejection period based on waveform parameters
The microcomputer 181 accesses the internal buffer memory, and specifies the minimum peak Pmin and the maximum peak Pmax in one heartbeat based on the waveform parameter. For example, in the waveform shown in FIG. 6, P0 is specified as the minimum peak Pmin and P1 is specified as the maximum peak Pmax.
Next, the negative peak (notch) appearing first or second after the maximum peak Pmax is specified. In this example, if the negative peak that appears second is specified, for example, in the waveform shown in FIG. 6, P4 is specified as a negative peak. Then, the period from the minimum peak Pmin to the negative peak P4 is calculated as the ejection period ED. For example, in the waveform shown in FIG. 6, the period t4 is output as the ejection period ED.
In this way, the heart rate HR and the ejection period ED are calculated.
[0072]
Next, the stroke volume calculation unit 14 shown in FIG. 5 specifies the body motion removal pulse waveform MH ′ during the ejection period ED based on the body motion removal pulse waveform MH ′ and the ejection period ED. Then, the area S is calculated. Specifically, the area S is calculated by integrating the body motion removal pulse waveform MH ′ by sequentially adding the body motion removal pulse waveform MH ′ in each sample during the ejection period ED. Then, the stroke volume SV is calculated by multiplying the area S by the coefficient coefficient Ksv. That is, the single cardiac output SV is calculated by the following equation.
SV = Ksv * S
[0073]
Next, the cardiac output calculation unit 15 calculates the cardiac output CO by multiplying the heart rate HR and the stroke volume SV. That is, the cardiac output CO is calculated by the following formula.
CO = Ksv * S * HR
In calculating the cardiac output CO, the cardiac output SV per minute may be sequentially added and calculated.
[0074]
Next, the evaluation unit 16 includes a memory and a comparator (not shown), and evaluates cardiac function based on the cardiac output CO to generate an evaluation index X. The memory stores a threshold value used for delaying the cardiac output CO. The threshold is set according to the number of grading, but in this example, R1 and R2 are set as the threshold. The threshold values R1 and R2 may be stored in advance, or may be set by a doctor or a trainer.
[0075]
The comparator also compares the cardiac output CO with the threshold values R1 and R2 to generate an evaluation index X. In this example, the evaluation index X1 is generated when CO <R1, the evaluation index X2 is generated when R1 ≦ CO <R2, and the evaluation index X3 is generated when R2 ≦ CO. Here, the meanings of the evaluation indices X1 to X3 differ depending on how the cardiac function diagnostic apparatus 1 is used. For example, when used for exercise training, it is a measure for maintaining appropriate exercise intensity, and when monitoring cardiac function in heart disease rehabilitation, it is a measure indicating the degree of recovery.
[0076]
Next, the display unit 17 is composed of the above-described liquid crystal display device 210 or the like, on which a cardiac output CO, an evaluation index X, a message associated with the evaluation index X, or the like is displayed. Note that display modes include a face chart, characters, symbols, and the like. Thereby, the evaluation result of the cardiac function can be notified to the subject.
For example, when the cardiac function diagnostic apparatus 1 is used in running, the trainer can notify the subject to maintain an appropriate cardiac output CO by setting threshold values R1 and R2. In this case, the display unit 17 displays message sentences such as “Let's increase the pace” with the evaluation index X1, “Let's keep pace” with the evaluation index X2, and “Let's decrease the pace” with the evaluation index X3. Can be displayed.
[0077]
C. Second embodiment
Next, a cardiac function diagnostic apparatus according to the second embodiment will be described.
1. Configuration of the second embodiment
FIG. 10 is a block diagram of the cardiac function diagnostic apparatus 1 according to the second embodiment. In the second embodiment, the body motion component MHt is detected using the acceleration sensor 130 ′ and the waveform processing unit 10 as in the first embodiment. However, the body motion removal, the heart rate, and the driving force described in the first embodiment are detected. The difference is that the departure period is detected by using wavelet transform. The external configuration of the second embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG.
[0078]
1-1. First and second wavelet transform units and first and second frequency correction units
In FIG. 10, reference numeral 20 denotes a first wavelet conversion unit, which performs known wavelet conversion on the pulse wave waveform MH output from the pulse wave detection sensor unit 130 to generate pulse wave analysis data MKD. Generate. Reference numeral 22 denotes a second wavelet converter, which performs known wavelet conversion on the body motion waveform MHt output from the acceleration sensor 130 'to generate body motion analysis data TKD.
[0079]
In general, in a time-frequency analysis in which a signal is simultaneously captured from both 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. In order to define the wavelet transform, a function ψ (x) localized in terms of time and frequency is introduced as a mother wavelet as a basis function. Here, the wavelet transformation of the function f (x) by the mother wavelet ψ (x) is defined as follows.
[Expression 1]
Figure 0003858379
[0080]
In Equation 1, b is a parameter used when the mother wavelet ψ (x) is translated (translated), while a is a parameter used when scaling (stretching). Accordingly, in Equation 1, the wavelet ψ ((x−b) / a) is obtained by translating the mother wavelet ψ (x) by b and expanding and 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 will be described later.
[0081]
Next, 21 is a first frequency correction unit that performs frequency correction on the pulse wave analysis data MKD. In the above formula 1, "1 / a" corresponding to the frequency1/2However, when comparing data between different frequency regions, it is necessary to correct the influence of this term. The first frequency correction unit 21 is provided for this purpose, and a coefficient a is added to the wavelet data WD.1/2To generate pulse wave correction data MKD ′. Thereby, based on each corresponding frequency, it can correct | amend so that the power density per frequency may become fixed. Reference numeral 23 denotes a second frequency correction unit, which performs frequency correction in the same manner as the first frequency correction unit 21, and generates body motion correction data TKD 'from the body motion analysis data TKD.
[0082]
Here, the configuration of the first wavelet conversion unit 20 will be described in detail with reference to FIG. Note that the second wavelet conversion unit 22 is configured in the same manner as the first wavelet conversion unit 20, and a description thereof will be omitted.
The pulse wave waveform MH is converted into pulse wave data MD by an A / D converter and supplied to the first wavelet converter 20.
The first wavelet conversion unit 20 is configured to perform the arithmetic processing of Equation 1 described above, is supplied with the clock CK, and performs arithmetic processing in the clock cycle, and the mother wavelet ψ A basis function storage unit W1 that stores (x), a scale conversion unit W2 that converts the scale parameter a, a buffer memory W3, a translation unit W4 that performs translation, and a multiplication unit W5. The mother wavelet ψ (x) stored in the basis function storage unit W1 may be a Gabor wavelet, a Mexican hat, a Haar wavelet, a Meyer wavelet, a Shannon wavelet, or the like.
[0083]
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.
[0084]
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.
[0085]
Next, the multiplication unit W4 uses the variable 1 / a1/2, The function ψ (x−b / a) and the pulse wave data MD are multiplied to perform wavelet transform in units of heartbeats, thereby generating pulse wave analysis data MKD. In this example, 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 to 2.5 Hz, 2 The output is divided into frequency regions such as .5 Hz to 3.0 Hz, 3.0 Hz to 3.5 Hz, and 3.5 Hz to 4.0 Hz.
FIG. 12 shows the pulse wave analysis data MKD for a part of the pulse wave waveform MH. In this figure, the period T is in the vicinity of the peak P4, and the pulse wave analysis data MKD is obtained at time intervals obtained by dividing the period T into eight. By the way, in 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.
Thus, the generated pulse wave analysis data MKD and body motion analysis data TKD are subjected to frequency correction by the first and second frequency correction units 21 and 23, and the pulse wave correction data MKD ′ and body motion correction are performed. Output as data TKD '.
[0086]
1-2. Body motion removal unit
Next, the body motion removal unit 11 subtracts the body motion correction data TKD ′ from the pulse wave correction data MKD ′ to generate body motion removal pulse wave data MKD ″. This point will be specifically described. In the following description, it is assumed that the user lifts the cup by hand and then returns it to the original position. In this case, the pulse wave waveform MH shown in FIG. 13 (a) is detected by the pulse wave detection sensor unit 130, and the body motion waveform MHt shown in FIG. 13 (b) is simultaneously detected by the waveform processing unit 10. And
[0087]
Here, the body motion waveform MHt starts to increase from time T1, reaches a positive peak at time T2, then gradually decreases, passes level 0 at time T2, reaches a negative peak at time T3, and reaches time T4. It has returned to level 0. By the way, since the body motion waveform TH is detected by the acceleration sensor 21, the time T3 corresponds to the time when the user lifted the cup to the maximum, the time T1 corresponds to the lifting start time, and the time T4 has the holding time. Corresponds to the upper end time. Therefore, the period from time T1 to time T4 is a period in which body motion exists. FIG. 14C shows the pulse wave waveform MH ′ when there is no body movement. In this example, the fundamental wave frequency of the pulse wave waveform MH is 1.3 Hz.
[0088]
Here, FIG. 14 shows the pulse wave correction data MKD ′ in the period Tc (see FIG. 13), and FIG. 15 shows the body motion correction data TKD ′ in the period Tc. From this figure, it can be seen that the body motion waveform TH includes a relatively large level of frequency components in the frequency range of 0.0 Hz to 1.0 Hz. When the pulse wave correction data MKD ′ and the body motion correction data TKD ′ are supplied to the body motion removal unit 11, the body motion removal unit 11 subtracts the body motion correction data TKD ′ from the pulse wave correction data MKD ′. , The body motion removal pulse wave data MKD ″ from which the body motion component is removed is generated as shown in FIG. Thereby, even when there is a body motion, it becomes possible to cancel the influence.
[0089]
1-3. Judgment part
Next, the determination unit 11 ′ compares the body motion waveform TH with a predetermined threshold value to generate a control signal C indicating the presence or absence of body motion, and this is used as the waveform processing unit 10 and the second wavelet transform. To the unit 22 and the second frequency correction unit 23. Thereby, when there is no body movement, the operations of the waveform processing unit 10, the second wavelet conversion unit 22 and the second frequency correction unit 23 are stopped, and the calculation processing time is reduced, the power consumption is reduced, In addition, the SN ratio is improved.
[0090]
1-4. Heart rate detector
Next, the heart rate detector 12 calculates a heart rate based on the body motion removal pulse wave data MKD ″. In this case, the heart rate detection unit 12 specifies the maximum peak Pmax in one beat based on the body motion removal pulse wave data MKD ″. Since the high frequency component becomes large at the maximum peak Pmax of the pulse wave waveform MH ′, a threshold value corresponding to the high frequency component is determined in advance, and the body motion removal pulse wave data MKD ″ is compared with the threshold value to obtain the maximum value. The peak Pmax is specified. Then, a time interval T between a certain maximum peak Pmax and the next maximum peak Pmax is obtained, and a heart rate HR is calculated from 60 / T.
[0091]
1-5. Ejection period detector
Next, the ejection period detection unit 13 may be configured in the same manner as in the first embodiment. In this example, the minimum peak Pmin is specified based on the body motion removal pulse wave data MKD ″. At the same time, the negative peak P4 (notch) appearing second after the maximum peak Pmax is specified. In this case, the frequency component corresponding to the minimum peak Pmin and the frequency component corresponding to the peak P4 are stored in advance as threshold values, and these threshold values are compared with the body motion removal pulse wave data MKD ″ to obtain the minimum value. The peak Pmin and the peak P4 are specified, and the time interval between them is calculated as the ejection period ED.
[0092]
1-6. Stroke volume calculation part
Next, the stroke volume calculation unit 14 adds the body motion removal pulse wave data MKD ″ in each frequency region in the ejection period ED to obtain the energy amount E in the period, and contracts based on this. The term area S is calculated.
[0093]
By the way, since the pulse waveform from the minimum peak Pmin to the peak P4 is a relatively steep mountain-like waveform, most of the frequency components contained therein are in the high frequency region. Therefore, the body motion elimination pulse wave data MKD ″ in the low frequency range (for example, 0 Hz to 1 Hz) can be considered as a noise component. Therefore, instead of adding the body motion removal pulse wave data MKD ″ in all frequency regions in the ejection period ED, the energy amount E may be obtained by adding a part thereof.
[0094]
For example, as shown in FIG. 17, if body motion removal pulse wave data MKD ″ is obtained, there are many noise components in the frequency region of 0 Hz to 1 Hz, and therefore the body motion removal pulse in the frequency region of 1 Hz to 4 Hz. The wave data MKD ″ may be added. If the body motion elimination pulse wave data MKD ″ in each frequency region is expressed by Mnm, the energy amount E in this case is given by the following equation.
[Expression 2]
Figure 0003858379
[0095]
Next, the stroke volume SV is calculated by the following equation.
Figure 0003858379
However, Ke is a conversion coefficient between the energy amount E and the area S.
[0096]
As described above, in the second embodiment, since the systolic area S is calculated using wavelet transform, the stroke volume SV can be obtained while removing the noise component of the pulse wave waveform. Therefore, it is possible to calculate an accurate cardiac output CO.
[0097]
D. Third embodiment
In the second embodiment described above, in order to perform frequency analysis by wavelet transform, the first wavelet transform unit 20, the first frequency correction unit 21, the second wavelet transform unit 22, and the second frequency correction. Part 23 was used. In contrast, the third embodiment is different from the second embodiment in that the second wavelet conversion unit 22 and the second frequency correction unit 23 are omitted.
[0098]
Since the external configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the third embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. 3, the description thereof will be omitted here, and the electrical configuration will be described. FIG. 18 is a block diagram of a cardiac function diagnostic apparatus according to the third embodiment. In the figure, when the body motion removal pulse wave waveform MH ′ from which the body motion component has been removed by the body motion removal unit 11 is generated, the first wavelet conversion unit 20 performs wavelet conversion to the body motion removal pulse wave waveform MH ′. Apply. The first frequency correction unit 21 performs frequency correction on the output of the first wavelet conversion unit 16 to generate body motion removal pulse wave data MKD ″.
[0099]
In this case, the output of the first frequency correction unit 21 is equivalent to the output of the body motion removal unit 11 shown in FIG. That is, since the wavelet transform is linear, the order of processing may be changed. Therefore, wavelet transform is performed after body motion removal is performed with an analog signal (third embodiment), and the wavelet-transformed pulse is converted. This is because removing the body motion based on the wave correction data MKD ′ and the body motion correction data TKD ′ (second embodiment) is equivalent.
The determination unit 11 ′ is the same as in the first embodiment, and the heart rate detection unit 12, the ejection period detection unit 13, the stroke volume calculation unit 14, the cardiac output calculation unit 15, and the evaluation Since the part 16 and the display part 17 are the same as that of 2nd Embodiment, description is abbreviate | omitted.
[0100]
As described above, according to the third embodiment, the cardiac output CO can be calculated even if the second wavelet conversion unit 22 and the second frequency correction unit 23 are omitted. The state of cardiac function can be diagnosed with a simple configuration.
[0101]
E. Fourth embodiment
In the first to third embodiments, the body motion waveform TH is detected by the acceleration sensor 130, the pulse wave waveform MH is compared with the body motion waveform TH, and the body included in the frequency component of the pulse wave waveform MH. The dynamic component was canceled, the heart rate HR and the ejection period ED were calculated, and the state of cardiac function was diagnosed based on these. However, since the acceleration sensor 130 and the waveform processing unit 10 are required, the configuration is complicated. The fourth embodiment has been made in view of this point, and provides a cardiac function diagnostic apparatus capable of accurately diagnosing the state of cardiac function with a simple configuration even when there is body movement. .
[0102]
Since the external configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the fourth embodiment is the same as the external configuration of the first embodiment shown in FIG. 3, the description thereof will be omitted here, and the electrical configuration will be described. FIG. 19 is a block diagram of the cardiac function diagnostic apparatus according to the fourth embodiment, in which the acceleration sensor 130, the waveform processing unit 10, the second wavelet conversion unit 22, and the second frequency correction unit 23 are omitted. Except for the point and the internal configuration of the body motion removing unit 11, the configuration is the same as the cardiac function diagnostic apparatus 1 according to the second embodiment shown in FIG. Hereinafter, differences will be described.
The body motion removal unit 11 separates and removes the body motion component from the pulse wave correction data MKD ′ to generate body motion separated pulse wave data TBD. Here, the body motion removing unit 11 utilizes the properties of body motion described below.
[0103]
The body movement is caused by the vertical movement of the arm, the swing of the arm during running, etc., but in daily life, the human body is hardly moved instantaneously. For this reason, in daily life, the frequency component of the body motion waveform TH is not so high and is usually in the range of 0 Hz to 1 Hz. In this case, the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH is often in the range of 1 Hz to 2 Hz. Therefore, in daily life, the frequency component of the body motion waveform TH is in a frequency region lower than the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH.
[0104]
On the other hand, during sports such as jogging, the frequency component of the body movement waveform TH is somewhat higher due to the influence of arm swinging, etc., but the heart rate increases according to the amount of exercise, so the pulse wave waveform The fundamental frequency of MH also increases at the same time. For this reason, even during sports, the frequency component of the body movement waveform TH is usually in a frequency region lower than the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH.
[0105]
The body motion removal unit 11 focuses on this point and separates the body motion component, and is configured to ignore a frequency region lower than the fundamental wave component of the pulse wave waveform MH. In this case, if a body motion component exists in a frequency region higher than the fundamental wave component of the pulse wave waveform MH, the detection accuracy of the cardiac function is lowered. However, since the body motion component has a high probability of being in a lower frequency region than the fundamental wave component of the pulse wave waveform MH as described above, the state of cardiac function can be diagnosed with high accuracy.
[0106]
FIG. 20 is a detailed block diagram of the body movement removing unit 11. The waveform shaping unit 301 performs waveform shaping on the pulse wave waveform MH and generates a reset pulse synchronized with the pulse wave waveform MH. The counter 302 counts clock pulses (not shown), and the count value is reset by the reset pulse. The average value calculation circuit 303 calculates the average value of the count values of the counter 302. In this case, the average value calculated by the average value calculation circuit 303 corresponds to the average period of the pulse wave waveform MH. Therefore, the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH can be detected by referring to the average value.
[0107]
Next, the replacement circuit 304 specifies a frequency region including the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH based on the average value. For example, when the average value indicates 0.71 seconds, the fundamental frequency is 1.4 Hz, and thus the specified frequency region is 1 Hz to 1.5 Hz. Thereafter, the replacement circuit 304 generates the body motion separated pulse wave data TBD by replacing the pulse wave correction data MKD ′ with “0” in a frequency region less than the specific frequency region. Thereby, components in the frequency region lower than the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH are ignored. In this case, the pulse wave component is also replaced with “0” together with the body motion component, but the characteristic part of the pulse wave waveform MH exists in a frequency region higher than the fundamental frequency, and thus is set to “0”. Even if it is replaced, the pulse waveform is hardly affected.
[0108]
For example, if the pulse wave waveform MH (fundamental wave frequency: 1.3 Hz) shown in FIG. 13A is detected by the pulse wave detection sensor unit 130, the pulse wave correction data MKD ′ for the period Tc is As shown in FIG.
In this case, since the frequency region specified by the replacement circuit 194 is 1.0 Hz to 1.5 Hz, the frequency region to be replaced is Ma12 to Ma82 and 0 Hz to 0 corresponding to 0.5 Hz to 1.0 Hz. Ma11 to Ma81 corresponding to 5 Hz. Therefore, the data Ma12 to Ma82 and Ma11 to Ma81 of the pulse wave correction data MKD ′ are replaced with “0”, and the body motion removal pulse wave data MKD ″ shown in FIG. 21 is generated.
Based on the body motion removal pulse wave data MKD ″ generated in this way, the heart rate detection unit 12 and the ejection period detection unit 13 shown in FIG. 19 detect the heart rate HR and ejection period ED, respectively.
[0109]
As described above, according to the fourth embodiment, the body motion component is skillfully utilized in the body motion property that it is probable that the body motion component is present in a lower frequency region than the fundamental frequency component of the pulse wave waveform MH. The dynamic component was removed. For this reason, configurations such as the acceleration sensor 130 and the waveform processing unit 10 required in the first to third embodiments can be omitted, and the state of the cardiac function can be accurately diagnosed even when there is a body motion. It becomes possible.
[0110]
F. Fifth embodiment
The fifth embodiment relates to a modification of the stroke volume calculation unit 14 described in the first embodiment, and other components are the same as those of the first embodiment. The stroke volume calculation unit 14 of the fifth embodiment has the following modes.
[0111]
1. First aspect
First, in the first mode, the stroke volume SV is calculated from the blood pressure values of the peaks P1 to P4 of the body motion removal pulse wave waveform MH ′ in the ejection period ED and their generation times. The body motion elimination pulse wave waveform MH ′ is as shown in FIG. 6, and if the period from P0 to P4 is the ejection period ED, the stroke volume SV is calculated by the following equation.
Figure 0003858379
In this example, the systolic area S is calculated by linear approximation, and the stroke volume SV is calculated based on this.
Therefore, the amount of calculation can be reduced compared to the method of calculating the area S by adding the body motion removal pulse wave waveform MH ′ for all samples in the ejection period ED.
[0112]
2. Second aspect
Next, in the second mode, the stroke volume SV is obtained from the ejection period ED and the heart rate HR. Here, the systolic area S in the systolic area method is calculated from the ejection period ED and the heart rate HR.
[0113]
The pulse wave waveform MH includes individual differences or individual differences even for the same individual. By measuring a large number of actually measured data, the approximate shape of the pulse wave waveform MH at a certain heart rate HR is specified. be able to. When the pulse wave waveform MH is specified, the area S corresponding to the ejection period ED can be obtained.
[0114]
FIG. 22 is a block diagram of the stroke volume detection unit 14 according to the second mode. A stroke volume table 140 stores a systolic area S in association with the cardiac ejection period ED and the heart rate HR. This stroke volume table 140 is composed of a plurality of tables TB1, TB2,... TBn provided for each heart rate HR, and each table TB1, TB2,. The attached systolic area S is stored. These table contents are generated by a large number of actually measured data. Reference numeral 141 denotes a multiplier provided at the subsequent stage of the stroke volume table 140, which multiplies the coefficient Ksv and the systolic area S to calculate the stroke volume SV.
[0115]
With the above configuration, when the ejection period ED and the heart rate HR are supplied to the stroke volume table 140, the stroke volume detection unit 140 stores one table TB corresponding to the heart rate HR. Identify. Thereafter, when the systolic area S corresponding to the ejection period ED is read from the table TB, the multiplier 141 calculates the stroke volume SV.
[0116]
As described above, in the second mode, since the stroke volume SV can be calculated only from the ejection period ED and the heart rate HR, the stroke volume can be stroked in a short time with a simple configuration. The quantity SV can be determined.
[0117]
If the stroke volume SV associated with the ejection period ED is stored in each of the tables TB1, TB2,... TBn described above, the multiplier 141 can be omitted. In this case, instead of the systolic area S, S * Ksv may be stored in each table TB1, TB2,.
[0118]
Further, if the cardiac output CO associated with the ejection period ED is stored in each of the above-described tables TB1, TB2,... TBn, the cardiac output CO is directly calculated from the ejection period ED and the heart rate HR. Can be sought. FIG. 23 is a diagram showing a cardiac output table 140 '. In this case, instead of the systolic area S, S * Ksv * HR may be stored in each table TB1, TB2,.
[0119]
G. Sixth embodiment
The cardiac function diagnostic apparatus 1 according to the first to fifth embodiments described above applies the systolic area method, and multiplies the coefficient Ksv in the area S of the pulse wave waveform in the ejection period ED, thereby making the stroke volume SV. Was calculated. Here, the coefficient Ksv is strictly different for each subject. Therefore, in order to calculate an accurate stroke volume SV, it is desirable to correct the stroke volume SV obtained by the systolic area method.
Therefore, in the sixth embodiment, the stroke volume is calculated between the stroke volume calculation unit 14 and the cardiac output calculation unit 15 in the first to fifth embodiments shown in FIGS. The output amount correction unit 24 is provided to correct the stroke amount SV.
[0120]
FIG. 24 is a block diagram of the stroke volume correction unit 24 according to the present embodiment. As shown in the figure, the stroke volume correction unit 24 includes a correction coefficient calculation unit 240 that calculates a correction coefficient KH, a correction coefficient memory 241 that stores the correction coefficient KH, and a multiplication unit 242.
[0121]
The correction coefficient calculation unit 240 is supplied with a reference stroke volume SVr precisely measured by a thermopigment dilution method or the like from an external device, and the stroke volume calculated by the stroke volume calculation unit 14 is also used. The output amount SV is supplied. The correction coefficient calculation unit 240 includes a divider, and calculates SVr / SV as the correction coefficient KH when the subject operates the operation button to enter the calibration mode. The calculated correction coefficient KH is stored in the correction coefficient memory 241 and is read from and used in the normal measurement mode. The multiplier 242 multiplies the stroke volume SV by the correction coefficient KH to generate a corrected stroke volume SV ′.
[0122]
As described above, according to the present embodiment, the correction coefficient KH is calculated in the calibration mode, and the corrected stroke volume SV ′ is calculated using the correction coefficient KH in the normal measurement mode. The output CO can be obtained.
[0123]
Moreover, the cardiac function diagnostic apparatus 1 of this embodiment is suitable for health management in a hospital or health management during rehabilitation, for example. More specifically, an accurate reference stroke volume SVr is measured by a thermopigment dilution method after surgery for heart disease or the like, and at the same time, the stroke volume SV is measured by the portable cardiac function diagnosis apparatus 1. Then, the correction coefficient KH calculated from these measurement results is stored, and a precise cardiac output CO is obtained using the correction coefficient KH in the normal measurement mode. As a result, the patient can receive a diagnosis of cardiac function based on the accurate cardiac output CO in the process of returning to normal by rehabilitation.
[0124]
H. Seventh embodiment
The seventh embodiment varies the threshold value serving as a reference for the evaluation index X according to the body surface area, and is the same as the configuration of the first to sixth embodiments except for the configuration of the evaluation unit 16. Hereinafter, the evaluation unit 16 which is a difference will be described.
FIG. 25 is a block diagram of the evaluation unit 16 according to the seventh embodiment. Reference numeral 160 denotes a body surface area calculation unit in which body weight W (kg) and height H (cm) are input, and the body surface area TS is calculated based on these. . In this example, the body surface area TS is calculated by a well-known empirical formula called the Dubois formula. The empirical formula is shown below.
TS = W0.425× H0.725× 71.84
[0125]
Next, reference numeral 161 denotes a threshold value table, in which threshold values R1 and R2 for generating the evaluation index X are stored in association with the body surface area TS and the heart rate HR. This threshold table 161 is composed of a plurality of tables TB1 ', TB2',... TBn, and threshold values R1, R2 are stored in each table in association with the heart rate HR. When the body surface area TS is supplied, one table corresponding to the body surface area TS is selected from each table. Therefore, referring to the threshold table 161, thresholds R1 and R2 corresponding to the body surface area TS and the heart rate HR can be obtained.
[0126]
Next, reference numeral 162 denotes a comparison unit that compares the thresholds R1 and R2 with the cardiac output CO to generate an evaluation index X.
[0127]
As described above, the threshold values R1 and R2 are made variable by the body surface area TS for the following reason. In general, a person with a large body surface area TS has a large body and a high cardiac output CO, but conversely, a person with a small body surface area TS tends to have a small body and a low cardiac output CO. For this reason, even if both cardiac output CO is evaluated with the same threshold values R1 and R2, it is difficult to evaluate the cardiac function according to the individual, and by using the evaluation index X according to the body surface area TS, This is because it is possible to evaluate the cardiac function according to the individual body shape.
[0128]
The reason why the threshold values R1 and R2 are varied according to the heart rate HR is as follows. When exercise such as running is performed, a large amount of oxygen is consumed in the skeletal muscle, so the heart rate HR increases and the cardiac output CO increases. In other words, the heart rate HR and the cardiac output CO vary according to the exercise intensity. Therefore, by using the evaluation index X corresponding to the heart rate HR, the cardiac function can be continuously evaluated even when the exercise intensity of the subject changes.
[0129]
Therefore, if the cardiac function diagnostic apparatus 1 of the present embodiment is used, the threshold values R1 and R2 can be automatically changed according to the body shape of the subject and the heart rate HR that dynamically changes. It becomes possible to continuously evaluate the cardiac function in life.
[0130]
I. Modified example
It goes without saying that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and for example, various modifications described below are possible.
(1) In the second to fourth embodiments described above, the first frequency correction unit 21 or the second frequency correction unit 23 is used for comparing energy in different frequency regions, and the correction result is compared with a threshold value. The maximum peak Pmax and the like were obtained. In this case, the frequency correction unit may be omitted with the threshold value itself considering frequency correction.
[0131]
(2) The wavelet transform performed in the second to fourth embodiments described above may be performed using a filter bank. A configuration example of the filter bank is shown in FIG. In the figure, the filter bank is composed of three stages, and its basic units are a high-pass filter 1A and a decimation filter 1C, and a low-pass filter 1B and a decimation filter 1C. The high-pass filter 1A and the low-pass filter 1B divide a predetermined frequency band and output a high-frequency component and a low-frequency component, respectively. In this example, since 0 Hz to 4 Hz is assumed as the frequency band of the pulse wave data MD, the pass band of the first-stage high-pass filter 1A is set to 2 Hz to 4 Hz, while the first-stage low-pass filter The pass band of 1B is set to 0 Hz to 2 Hz. The decimation filter 1C thins out data every other sample.
When the data thus generated is supplied to the next stage, the frequency band division and the data thinning are repeated, and finally, data M1 to M8 obtained by dividing the frequency band of 0 Hz to 4 Hz into 8 are obtained.
[0132]
Further, the high-pass filter 1A and the low-pass filter 1B may be configured by a transversal filter including a delay element (D flip-flop) therein. By the way, a person's pulse rate is in the range of 40 to 200, and the fundamental frequency of the pulse wave waveform MH fluctuates according to the state of the living body. In this case, if the band to be divided can be varied in synchronization with the fundamental frequency, information that follows the dynamic state of the living body can be obtained. Therefore, the band to be divided may be adaptively varied by setting the clock supplied to the transversal filter to the pulse wave waveform MH.
[0133]
In addition, typical frequency components representing the characteristics of the pulse wave waveform MH in the pulse wave analysis data MKD are the frequency components of the fundamental wave, the second harmonic wave, and the third harmonic wave. Therefore, the image may be determined using a part of the output data M * 1 to M * 8 of the filter bank. In this case, if the filter bank is configured to be synchronized with the pulse wave waveform MH as described above, a part of the high-pass filter 1A, the low-pass filter 1B, and the decimation filter 1C is omitted, and the configuration is simplified. can do.
[0134]
(3) The body motion removal unit 11 in the first embodiment described above may be performed by the wavelet conversion described in the fourth embodiment. In this case, the inverse wavelet shown in Equation 3 is applied to the wavelet from which body motion has been removed to re-synthesize the waveform, and the heart rate HR and ejection period ED are calculated based on the re-synthesized pulse waveform. What is necessary is just to calculate.
[Equation 3]
Figure 0003858379
[0135]
Moreover, what is necessary is just to comprise an inverse wavelet using an inverse filter bank. In this case, the inverse wavelet transform unit may be configured by a filter bank shown in FIG. In the figure, the filter bank is composed of three stages, and its basic units are a high-pass filter 2A and an interpolation filter 2C, a low-pass filter 1B and an interpolation filter 2C, and an adder 2D. The high-pass filter 2A and the low-pass filter 2B divide a predetermined frequency band and output a high-frequency component and a low-frequency component, respectively. The interpolation filter 2C interpolates one sample every two samples.
[0136]
Here, in order to reproduce the waveform, it is necessary to use a complete reconstruction filter bank for the filter bank shown in FIG. 26 and the filter bank shown in FIG. In this case, the characteristics of the high-pass filters 1A and 2A and the low-pass filters 1B and 2B need to have the following relationship.
H0 (-Z) F0 (Z) + H1 (-Z) F1 (Z) = 0
H0 (Z) F0 (Z) + H1 (-Z) F1 (Z) = 2Z-L
[0137]
Further, the high-pass filter 2A and the low-pass filter 2B may be configured by a transversal filter including a delay element (D flip-flop) therein. Note that the filter bank used in the wavelet converter 10 is synchronized with the fundamental wave frequency of the pulse wave waveform MH, and the band to be divided is varied. Therefore, when the supplied clock is synchronized with the pulse wave waveform MH, This clock may be supplied to the high-pass filter 2A and the low-pass filter 2B.
[0138]
(4) Further, in each of the above-described embodiments, the display unit 17 has been described as an example of the notification unit f8. However, examples of a unit for notifying the person from the apparatus include those described below. . It is considered appropriate to classify these means based on the five senses. Of course, these means are not only used alone, but a plurality of means may be combined. And, as explained below, for example, if a means that appeals to something other than sight is used, the contents of the notification can be understood even by a visually impaired person. Similarly, if a means that appeals to something other than hearing is used, This makes it possible to make a device that is friendly to users with disabilities.
[0139]
First, there are auditory notification means for the purpose of notifying the analysis / diagnosis result of cardiac function or for the purpose of warning. For example, a buzzer, a piezoelectric element, and a speaker are applicable. As a special example, it is conceivable that a person to be notified has a portable wireless call receiver, and when making a notification, this portable wireless call receiver is called from the apparatus side. In addition, when making a notification using these devices, there are many cases where it is desired not only to notify but also to transmit some information together. In such a case, the level of information such as volume shown below may be changed according to the content of the information to be transmitted. For example, the pitch, volume, tone color, voice, and music type (song number, etc.).
[0140]
Next, the visual notification means is used for the purpose of notifying various messages and measurement results from the apparatus or for giving a warning. The following devices can be considered as means for that purpose. For example, there are a display device, a CRT (cathode ray tube display device), an LCD (liquid crystal display), a printer, an XY plotter, a lamp, and the like. Note that there is a glasses-type projector as a special display device. In addition, the following variations can be considered for notification. For example, there are digital display and numerical display in the announcement of numerical values, graph display, display color shading, bar graph display when displaying numerical values as they are or with numerical values graded, pie charts, face charts, and the like. An example of the face chart is shown in FIG.
[0141]
Next, it is considered that a tactile notification means may be used for warning purposes. The following means are available for that purpose. First, there is an electrical stimulus for providing a shape memory alloy that protrudes from the back surface of a portable device such as a wristwatch and energizing the shape memory alloy. Further, there is a mechanical stimulus that gives a stimulus by the protrusion as a structure in which a protrusion (for example, a needle that is not very sharp) can be taken in and out from the back of a portable device such as a wristwatch.
[0142]
Next, the notification means appealing to the sense of smell may be configured such that the device is provided with a discharge mechanism such as a fragrance, the content to be notified is associated with the scent, and the fragrance according to the notification content is discharged. good. Incidentally, a micropump or the like is optimal for a discharge mechanism for a fragrance or the like.
[0143]
(5) In each of the above-described embodiments, the pulse wave detection sensor unit 130 has been described as an example of the pulse wave detection means f1, but the present invention is not limited to this and can detect pulsation. Anything is acceptable.
[0144]
For example, the pulse wave detection sensor unit 130 uses reflected light, but may use transmitted light. By the way, light having a wavelength region of 700 nm or less tends to hardly pass through the finger tissue. For this reason, when using transmitted light, light having a wavelength of 600 nm to 1000 nm is irradiated from the light emitting unit, and the irradiated light is transmitted in the order of tissue → blood vessel → tissue, and a change in the amount of the transmitted light is detected. Since the transmitted light is absorbed by hemoglobin in the blood, the pulse wave waveform can be detected by detecting the change in the amount of the transmitted light.
[0145]
In this case, an InGaAs-based (indium-gallium-arsenic) or GaAs-based (gallium-arsenic) laser light-emitting diode is suitable for the light-emitting portion. By the way, since external light having a wavelength of 600 nm to 1000 nm easily passes through the tissue, the S / N of the pulse wave signal is deteriorated when the external light is incident on the light receiving unit. Therefore, it is also possible to irradiate polarized laser light from the light emitting unit and receive the transmitted light at the light receiving unit via the polarizing filter. As a result, the pulse wave signal can be detected with a good S / N ratio without being affected by external light.
[0146]
In this case, as shown in FIG. 29A, the light emitting unit 400 is provided on the fastening side of the fastener 145, and the light receiving unit 401 is provided on the watch body side. In this case, the light emitted from the light emitting unit 200 passes through the blood vessel 143 and then passes between the ribs 402 and the ulna 403 to reach the light receiving unit 201. In addition, when using transmitted light, since irradiation light needs to permeate | transmit a structure | tissue, when the absorption of a structure | tissue is considered, it is desirable that the wavelength is 600 nm-1000 nm.
[0147]
FIG. 5B shows an example in which the detection site is the earlobe. The gripping member 404 and the gripping member 405 are urged by a spring 407 so that they can rotate around a shaft 406. The gripping member 404 and the gripping member 405 are provided with a light emitting unit 400 and a light receiving unit 401. When this pulse wave detection unit is used, a pulse wave is detected by holding the earlobe with the holding member 404 and the holding member 405. When using reflected light, the pulse wave waveform MH may be detected from the fingertip as shown in FIG.
[0148]
Next, a usage mode in which a photoelectric pulse wave sensor is combined with glasses will be described. In the form of glasses, a display device as a notification means for the user is also incorporated. Therefore, the function as a display device in addition to the pulse wave detection unit will be described together.
FIG. 30 is a perspective view illustrating a state in which the apparatus to which the pulse wave detection unit is connected is attached to the glasses. As shown in the figure, the apparatus main body is divided into a main body 75a and a main body 75b, which are separately attached to the spectacle vine 76, and these main bodies are electrically connected to each other via lead wires embedded in the vine 76. ing.
[0149]
The main body 75a has a built-in display control circuit. A liquid crystal panel 78 is attached to the entire surface of the main body 75a on the lens 77 side, and a mirror 79 is fixed to one end of the side surface at a predetermined angle. Yes. Further, a driving circuit for a liquid crystal panel 78 including a light source (not shown) and a circuit for creating display data are incorporated in the main body 75a. The light emitted from this light source is reflected by the mirror 79 through the liquid crystal panel 78 and projected onto the lens 77 of the glasses. Further, the main part of the apparatus is incorporated in the main body 75b, and various buttons are provided on the upper surface thereof. The functions of these buttons 80 and 81 are different for each apparatus. Also. The LED 32 and the phototransistor 33 (see FIG. 4) constituting the photoelectric pulse wave sensor are built in the pads 82 and 83, and the pads 82 and 83 are fixed to the earlobe. These pads 82 and 83 are electrically connected by lead wires 84 and 84 drawn from the main body 75b.
[0150]
Next, an example in which the pulse waveform MH is detected by the pressure sensor will be described. FIG. 31A is a perspective view showing an external configuration of a cardiac function diagnostic apparatus using a pressure sensor. As shown in this figure, the cardiac function diagnostic apparatus 1 is provided with a pair of bands 144 and 144, and the elastic rubber 131 of the pressure sensor 130 ′ projects from the tightening side of one of the fasteners 145. Is provided. The band 144 including the fastener 145 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.
[0151]
In use, the wristwatch 146 is wound around the left arm 147 of the subject so that the elastic rubber 131 provided on the fastener 145 is positioned in the vicinity of the radial artery 143 as shown in FIG. The 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 143 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 ′ Is detected as blood pressure.
[0152]
(6) In the first embodiment described above, the heart rate HR may be obtained using FFT. In this case, the heart rate HR may be calculated by measuring the fundamental frequency f and calculating f · 60.
[0153]
(7) In each of the above-described embodiments, a personal database that stores the cardiac output CO corresponding to the heart rate HR may be provided. In this case, if the cardiac output CO is automatically stored in the personal database, and the past cardiac output CO is displayed on the display unit 17 when the operation button is operated, the subject can be You can know the trend of CO output. For example, when training such as running is performed, the effect of training can be known from this trend. In the case of rehabilitation of heart disease, the degree of recovery of cardiac function can be known by trend.
[0154]
(8) In each of the above-described embodiments, since there is no body movement in the apparatus for calculating the cardiac output at rest, the acceleration sensor 130 ′ (body movement detection means) that detects the body movement waveform, The body motion removal unit 11 that removes the body motion component from the wave waveform MH and generates the body motion removal pulse waveform MH ′ may not be used. In this case, if the stroke volume calculation unit 14 described in the fifth embodiment is used, the number of calculation steps can be reduced, so that the processing time and power consumption can be reduced.
[0155]
(9) In each of the above-described embodiments, the cardiac function diagnostic apparatus 1 has been described. Since the stroke volume SV is calculated, it is needless to say that these configurations can be grasped as a stroke volume detection device. Further, since the cardiac output CO is calculated by the configuration from the pulse wave detection sensor unit 130 to the cardiac output calculation unit 15, it is needless to say that these configurations can be grasped as a cardiac output detection device.
[0156]
(10) In each of the above-described embodiments, the cardiac function diagnostic device 1 has been described. Since the stroke volume SV is calculated, it is needless to say that these configurations can be grasped as a stroke volume detection device. Further, since the cardiac output CO is calculated by the configuration from the pulse wave detection sensor unit 130 to the cardiac output calculation unit 15, it is needless to say that these configurations can be grasped as a cardiac output detection device.
[0157]
(11) In the above-described sixth embodiment, correction is performed based on the precisely measured reference stroke volume SVr and the stroke volume SV calculated by the stroke volume calculation unit 14. The coefficient KH is calculated and stored in the correction coefficient memory 241, but the correction coefficient TH may be stored in the correction coefficient memory 241 in association with the heart rate HR. In this case, a more precise cardiac output CO can be calculated by reading the correction coefficient TH corresponding to the heart rate HR in the normal measurement mode.
[0158]
Further, the correction coefficient KH may be calculated not for the stroke volume SV but for the cardiac output CO corresponding to the heart rate HR. In this case, the reference cardiac output CO ′ precisely measured from the external device and the cardiac output CO calculated by the cardiac output calculator 15 are supplied to the correction coefficient calculator 240, where The generated correction coefficient KH may be stored in the correction coefficient memory 241 in association with the heart rate HR. In the normal measurement mode, the cardiac output corrected by multiplying the correction coefficient KH read from the correction coefficient memory 241 in accordance with the current heart rate HR by the cardiac output CO with the multiplier 242. The amount CO may be obtained.
[0159]
【The invention's effect】
As described above, according to the invention specific matter of the present invention, the cardiac output can be continuously detected during exercise and daily life with a simple configuration. Further, the cardiac function can be evaluated based on the cardiac output.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a functional block diagram showing a functional configuration of a cardiac function diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention.
[Figure 2]
FIG. 3 is a perspective view showing an external configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the first embodiment.
FIG. 4 is a circuit diagram of a pulse wave detection sensor unit 130 according to the embodiment.
FIG. 5 is a block diagram showing an electrical configuration of the cardiac function diagnostic apparatus according to the embodiment.
FIG. 6 is a view showing an example of a body motion elimination pulse wave waveform MH ′ for one beat according to the embodiment;
FIG. 7 is a circuit diagram showing a specific configuration of a beat number detection unit and an ejection period detection unit according to the embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing an example of a pulse wave waveform according to the embodiment.
FIG. 9 is a diagram showing the content of peak information according to the embodiment.
FIG. 10 is a block diagram showing an electrical configuration of a cardiac function diagnostic apparatus according to a second embodiment.
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a first wavelet conversion unit according to the embodiment;
FIG. 12 shows pulse wave analysis data for a partial period of the pulse wave waveform according to the embodiment.
FIG. 13 is a timing chart for explaining the operation of the body movement removing unit according to the embodiment;
FIG. 14 is a diagram showing pulse wave correction data MKD ′ in a period Tc in the embodiment.
FIG. 15 is a diagram showing body motion correction data TKD ′ in a period Tc in the embodiment.
FIG. 16 is a view showing pulse wave correction data MKD ″ from which body motion components are removed in the same embodiment;
FIG. 17 is a diagram for explaining the operation of a stroke volume calculation unit in the same embodiment;
FIG. 18 is a block diagram of a cardiac function diagnostic apparatus according to a third embodiment.
FIG. 19 is a block diagram of a cardiac function diagnostic apparatus according to a fourth embodiment.
FIG. 20 is a detailed block diagram of a body motion removal unit 11 according to the embodiment.
FIG. 21 is a diagram showing an example of body motion removal pulse wave data MKD ″ according to the embodiment;
FIG. 22 is a block diagram illustrating a configuration of a stroke volume calculating unit according to a fifth embodiment.
FIG. 23 is a block diagram showing a cardiac output table according to the embodiment.
FIG. 24 is a block diagram of a stroke volume correction unit 24 according to the sixth embodiment.
FIG. 25 is a block diagram of an evaluation unit 15 according to the seventh embodiment.
FIG. 26 is a block diagram illustrating an example in which wavelet transform is configured by a filter bank in a modified example.
FIG. 27 is a block diagram illustrating an example in which inverse wavelet transform is configured with a filter bank in a modified example.
FIG. 28 is a diagram showing a face chart as one mode of notification means in a modified example.
FIG. 29 is a diagram illustrating an example of a photoelectric pulse wave sensor according to a modification.
FIG. 30 is a diagram showing an example in which the photoelectric pulse wave sensor is applied to eyeglasses in a modified example.
FIG. 31 is a perspective view showing an external configuration of a cardiac function diagnostic apparatus using a pressure sensor in a modified example.
FIG. 32 is a diagram for explaining a systolic area method.
[Explanation of symbols]
130 Pulse wave detection sensor unit (pulse wave detection means)
130 'acceleration sensor (body motion detection means)
11 Body motion removing unit (body motion removing means)
12 Heart rate detector (Heart rate detector)
13 Ejection period detection unit (ejection period detection means)
17 Display (notification means)
20 1st wavelet conversion part (1st wavelet conversion means)
21 1st frequency correction part (1st frequency correction means)
22 2nd wavelet conversion part (2nd wavelet conversion means)
23 Second frequency correction unit (second frequency correction means)

Claims (21)

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除去手段と、
前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Body motion removing means for generating a body motion component in the pulse wave waveform based on the body motion waveform, and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform;
Heart rate detecting means for detecting the heart rate of the living body;
An ejection period detecting means for detecting an ejection period of the heart based on the body motion removal pulse waveform;
A cardiac output detecting device comprising: a cardiac output calculating means for calculating cardiac output based on the cardiac ejection period and the heart rate.
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除去手段と、
前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Body motion removing means for generating a body motion component in the pulse wave waveform based on the body motion waveform, and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform;
Heart rate detecting means for detecting the heart rate of the living body;
An ejection period detecting means for detecting an ejection period of the heart based on the body motion removal pulse waveform;
A cardiac output detecting device comprising: a cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on the body movement-removed pulse wave waveform and the heart rate during the ejection period of the heart .
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請求項1または2に記載の心拍出量検出装置。
Determination means for determining the presence or absence of body movement of the living body based on the body movement waveform detected by the body movement detection means;
The body movement removing unit stops the body movement removing operation when the determination result of the determining unit indicates no body movement, and outputs the pulse wave waveform instead of the body movement removing pulse wave waveform. The cardiac output detection device according to claim 1, wherein
前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形の周期性に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする請求項1または2に記載の心拍出量検出装置。  3. The cardiac output detection according to claim 1, wherein the heart rate detection means obtains the heart rate based on a periodicity of the electrocardiogram waveform of the heart or the body motion elimination pulse waveform. apparatus. 前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする請求項1または2に記載の心拍出量検出装置。  The said heart rate detection means performs a frequency analysis on the electrocardiogram waveform of the heart or the body motion elimination pulse wave waveform, and obtains the heart rate based on the analysis result. Cardiac output detection device. 前記駆出期間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークから第1番目または第2番目に現れる負のピークと最小ピークを特定することによって前記駆出期間を検出することを特徴とする請求項1乃至5のうちいずれか1項に記載の心拍出量検出装置。  The ejection period detecting means detects each peak of the body movement elimination pulse wave waveform, and specifies the negative peak and the minimum peak appearing first or second from the maximum peak, thereby determining the ejection period. The cardiac output detection device according to claim 1, wherein the cardiac output is detected. 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除去手段と、
前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Body motion removing means for generating a body motion component in the pulse wave waveform based on the body motion waveform, and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform;
Wavelet transforming means for generating body motion removal pulse wave analysis data obtained by performing wavelet transformation on the body motion removal pulse wave waveform to remove body motion for each frequency region;
A heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the body motion removed pulse wave analysis data;
Based on the body motion removal pulse wave analysis data, ejection period detection means for detecting the ejection period of the heart,
A cardiac output detecting device comprising: a cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on the body movement-removed pulse wave waveform and the heart rate during the ejection period of the heart .
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第1の体動除去手段と、
前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する第2の体動除去手段と、
対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波データを生成する周波数補正手段と、
前記補正脈波データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記補正脈波データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
First body motion removal means for generating a body motion component in the pulse wave waveform based on the body motion waveform, and removing the body motion component from the pulse wave waveform to generate a body motion removal pulse wave waveform; ,
Second body motion removing means for generating body motion removed pulse wave analysis data obtained by performing wavelet transform on the body motion removed pulse wave waveform and removing the body motion for each frequency region;
Based on each corresponding frequency, frequency correction means for generating correction pulse wave data by performing correction so as to normalize the power per frequency to the body motion removal pulse wave analysis data,
Heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the corrected pulse wave data;
An ejection period detecting means for detecting an ejection period of the heart based on the corrected pulse wave data;
A cardiac output detecting device comprising: a cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on the body movement-removed pulse wave waveform and the heart rate during the ejection period of the heart .
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、
前記脈波波形にウエーブレット変換を施して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、
前記体動波形にウエーブレット変換を施して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脈波解析データを生成する体動除去手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
First wavelet transforming means for performing wavelet transform on the pulse wave waveform to generate pulse wave analysis data for each frequency domain;
Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Second wavelet transforming means for performing wavelet transform on the body motion waveform to generate body motion analysis data for each frequency domain;
Body motion removing means for subtracting the body motion analysis data from the pulse wave analysis data to generate body motion removed pulse wave analysis data from which body motion has been removed;
A heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the body motion removed pulse wave analysis data;
Based on the body motion removal pulse wave analysis data, ejection period detection means for detecting the ejection period of the heart,
A cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on a result obtained by adding the body motion removal pulse wave analysis data of each frequency region in the ejection period of the heart and the heart rate; A characteristic cardiac output detection device.
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、
前記脈波波形にウエーブレット変換を施して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、
対応する各周波数に基づいて、脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する第1の周波数補正手段と、
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、
前記体動波形にウエーブレット変換を施して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、
対応する各周波数に基づいて、体動解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正体動解析データを生成する第2の周波数補正手段と、
前記補正脈波解析データから前記補正体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
First wavelet transforming means for performing wavelet transform on the pulse wave waveform to generate pulse wave analysis data for each frequency domain;
First frequency correction means for generating correction pulse wave analysis data by correcting the pulse wave analysis data so as to normalize the power per frequency based on each corresponding frequency;
Body motion detecting means for detecting a body motion waveform indicating the body motion of the living body;
Second wavelet transforming means for performing wavelet transform on the body motion waveform to generate body motion analysis data for each frequency domain;
Second frequency correction means for generating corrected body motion analysis data by performing correction so as to normalize the power per frequency to the body motion analysis data based on each corresponding frequency;
Body motion removing means for subtracting the corrected body motion analysis data from the corrected pulse wave analysis data to generate body motion removed pulse wave analysis data from which body motion has been removed;
A heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the body motion removed pulse wave analysis data;
Based on the body motion removal pulse wave analysis data, ejection period detection means for detecting the ejection period of the heart,
A cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on a result obtained by adding the body motion removal pulse wave analysis data of each frequency region in the ejection period of the heart and the heart rate; A characteristic cardiac output detection device.
前記第1のウエーブレット変換手段と前記第2のウエーブレット変換手段は、同期してウエーブレット変換を行うことを特徴とする請求項9または10に記載の心拍出量検出装置。  The cardiac output detection device according to claim 9 or 10, wherein the first wavelet conversion unit and the second wavelet conversion unit perform wavelet conversion in synchronization. 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、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除去手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
Wavelet transforming means for performing wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means to generate pulse wave analysis data for each frequency region;
A body motion removing means for generating a body motion removal pulse wave analysis data by removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data;
A heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the body motion removed pulse wave analysis data;
Based on the body motion removal pulse wave analysis data, ejection period detection means for detecting the ejection period of the heart,
A cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on a result obtained by adding the body motion removal pulse wave analysis data of each frequency region in the ejection period of the heart and the heart rate; A characteristic cardiac output detection device.
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、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除去手段と、
対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する周波数補正手段と、
前記補正脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記補正脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記補正脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
Wavelet transforming means for performing wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means to generate pulse wave analysis data for each frequency region;
A body motion removing means for generating a body motion removal pulse wave analysis data by removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data;
Based on each corresponding frequency, frequency correction means for generating correction pulse wave analysis data by performing correction to normalize the power per frequency to the body motion removal pulse wave analysis data,
Heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the corrected pulse wave analysis data;
Based on the corrected pulse wave analysis data, ejection period detection means for detecting the ejection period of the heart,
A cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on a result obtained by adding the corrected pulse wave analysis data of each frequency region in the ejection period of the heart and the heart rate; A cardiac output detection device.
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、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、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。
Pulse wave detection means for detecting a pulse wave waveform from a detection site of a living body;
Wavelet transforming means for performing wavelet transform on the pulse wave waveform detected by the pulse wave detecting means to generate pulse wave analysis data for each frequency region;
A body motion removing means for generating a body motion removal pulse wave analysis data by removing a frequency component corresponding to a predetermined body motion from the pulse wave analysis data;
An inverse wavelet transforming means for generating a body motion removal pulse wave waveform by applying an inverse wavelet transform to the body motion removal analysis pulse wave data;
A heart rate detecting means for detecting a heart rate based on the body motion removal pulse waveform;
An ejection period detecting means for detecting an ejection period of the heart based on the body motion removal pulse waveform;
A cardiac output detecting device comprising: a cardiac output calculating means for calculating a cardiac output based on the body movement-removed pulse wave waveform and the heart rate during the ejection period of the heart .
前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形を積分することによって当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする請求項1乃至8または14のうちいずれか1項に記載の心拍出量検出装置。  The cardiac output calculating means calculates an area of the body motion removal pulse wave waveform corresponding to the period by integrating the body motion removal pulse wave waveform in the ejection period of the heart, and based on the area The cardiac output detection device according to any one of claims 1 to 8, wherein the cardiac output is calculated. 前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形の各ピーク値に基づいて当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする請求項1乃至8または14のうちいずれか1項に記載の心拍出量検出装置。  The cardiac output calculating means calculates an area of the body motion removal pulse waveform corresponding to the period based on each peak value of the body motion removal pulse waveform during the cardiac ejection period, and calculates the area. 15. The cardiac output detection device according to claim 1, wherein the cardiac output is calculated based on the cardiac output. 基準装置によって測定された基準心拍出量と前記心拍出量算出手段によって測定された前記心拍出量との比を補正係数として記憶する記憶手段と、
当該記憶手段から読み出した前記補正係数と前記心拍出量算出手段によって算出された前記心拍出量とを乗算し、この乗算結果を心拍出量として出力する乗算手段と
を備えたことを特徴とする請求項1乃至16のうちいずれか1項に記載の心拍出量検出装置。
Storage means for storing a ratio of the reference cardiac output measured by the reference device and the cardiac output measured by the cardiac output calculating means as a correction coefficient;
Multiplying means for multiplying the correction coefficient read from the storage means by the cardiac output calculated by the cardiac output calculating means and outputting the multiplication result as cardiac output. The cardiac output detection device according to any one of claims 1 to 16, characterized in that:
請求項1乃至16のうちいずれか1項に記載した心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、
前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を告知する告知手段を備えたことを特徴とする心機能診断装置。
A cardiac function diagnosis device comprising the cardiac output detection device according to any one of claims 1 to 16,
A cardiac function diagnosis apparatus comprising notification means for notifying a cardiac output detected by the cardiac output detection apparatus.
請求項1乃至16のうちいずれか1項に記載した心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、
前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を各閾値と比較して、評価指標を生成する評価手段と、
前記評価手段によって生成された評価指標を告知する告知手段と
を備えたことを特徴とする心機能診断装置。
A cardiac function diagnosis device comprising the cardiac output detection device according to any one of claims 1 to 16,
An evaluation means for generating an evaluation index by comparing the cardiac output detected by the cardiac output detection device with each threshold;
A cardiac function diagnostic apparatus comprising: notification means for notifying an evaluation index generated by the evaluation means.
前記評価手段は、前記心拍数検出手段によって検出された心拍数に応じて前記各閾値を変更する変更部を備えたことを特徴とする請求項19に記載の心機能診断装置。  The cardiac function diagnosis apparatus according to claim 19, wherein the evaluation unit includes a changing unit that changes the thresholds according to the heart rate detected by the heart rate detection unit. 前記評価手段は、
被験者の体表面積を算出するためのパラメータを入力する入力部と、
入力された前記パラメータに基づいて体表面積を演算する演算部と、
演算された前記体表面積に基づいて前記各閾値を変更する変更部と
を備えることを特徴とする請求項19に記載の心機能診断装置。
The evaluation means includes
An input unit for inputting parameters for calculating the body surface area of the subject;
A calculation unit for calculating the body surface area based on the input parameters;
The cardiac function diagnostic apparatus according to claim 19, further comprising: a changing unit that changes the threshold values based on the calculated body surface area.
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