JP4862730B2 - 脈波データ解析方法、システム、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体の脈波データから例えば心電図におけるＲ−Ｒ間隔に相当する情報を抽出する脈波データ解析方法、システム及びプログラムに関するものである。

不整脈の診断手法として、被験者の心電図計測を行い、該心電図から求められるＲ−Ｒ間隔を用いる方法が汎用されている。すなわち、図１９に示すように心電図のＲ−Ｒ間隔は、一回の心拍で心電図に表れるＰ，Ｑ，Ｒ，Ｓ，Ｔ波のうち、最も顕著に観察されるＲ波のピーク間隔であって、このＲ−Ｒ間隔を時系列化して表示すると心拍変動を知見することができる。このような心拍変動は、生体活動に伴う自律神経の生物学的制御機能の評価指標として広く臨床応用されている。

前記心電図計測は、一般に心臓の活動電位を検出する電極を備えたホルター心電計等を用いて行われる。この場合、医療機関にて被験者の胸に電極を５個程度取り付けると共にデータの受信機を腰に装着し、被験者に１日間程度通常の生活を行ってもらいつつデータ計測を行う。そして測定終了後、前記受信機に保存されたデータを所定の解析機器に取り込んで心電波形解析を行い、前記Ｒ−Ｒ間隔が求められるものである。しかしながら、このような心電図計測は、電極等を装着した状態での生活を強いることになることから、被験者の負担が大きいという問題があった。

そこで、心電図に依拠せず、脈波データからＲ−Ｒ間隔に相当する情報（脈波Ｒ−Ｒ間隔）を抽出する方法が検討されている。ここで脈波とは、血液の流入によって生じる動脈血管の容積変化を体表面から波形として捉えたものをいい、血管運動反応である。脈波は心臓の動きと連動しており、末梢血管の運動を測定することによって間接的に心電図から求められたＲ−Ｒ間隔と同様の意味を持つ情報を得ることが可能である。

脈波Ｒ−Ｒ間隔の検出に関し、例えば特許文献１には、脈波センサにより被験者の脈波を時々刻々検出し、演算手段にて検出された脈波データを解析してピーク値及びピーク時点を求め、脈波Ｒ−Ｒ間隔を算出する脈波Ｒ−Ｒ間隔測定装置が開示されている。また、特許文献２には、脈波波形検出手段より検出された脈波波形を周波数解析し、体動成分を除去することで正確な脈波成分を検出すると共に、得られた周波数解析結果を用いて不整脈を検出する不整脈検出装置が開示されている。さらに、特許文献３には、脈波センサで検出された脈波波形を１次微分して速度脈波波形を算出し、速度脈波波形のピークを検出することで脈波Ｒ−Ｒ間隔を検出する脈波解析法が開示されている。
特開平８−２２９０１３号公報 特許第３６３５６６３号公報 特開２００１−７０２６５号公報

しかしながら、脈波データのピークは、心電図におけるＲ波において観察されるような顕著なピークではなく、また脈波データには切痕や反射波等（脈波波形に比較的小さなピークとボトムが表れる部位。これら切痕や反射波等は、ピーク検出の際のノイズとなる。以下、説明の簡略化のため、切痕や反射波等の総称として単に「切痕」という）があり、Ｒ波に相当するピークを生の脈波波形から自動検出することは容易ではなかった。この点、特許文献１、２には脈波データから正確にピークを抽出する手法については特に言及されていない。また、特許文献３の脈波解析法では、ある程度切痕は除去できるとは考えられるものの、ピーク間隔の平均値から求めた閾値を用いて切痕を除去する方法を採用しているので、不整脈のようにピークの出現が予測不可能な場合には本当のピークもノイズと判断されてしまう可能性がある。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたもので、被験者において不整脈等が生じている場合であっても、脈波データに含まれる切痕部を的確に除去し正確にピーク乃至はボトムを検出でき、生体情報、例えば心電図から求められるＲ−Ｒ間隔と相関性が高い情報（以下、本明細書では、ピーク乃至はボトム間隔を求めるという意味で「脈波Ｐ−Ｐ間隔」という場合がある）を検出することが可能な脈波データ解析方法、システム及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一局面に係る脈波データ解析方法は、生体の脈波データから生体情報を抽出する脈波データ解析方法であって、脈波を所定時間連続計測して得た脈波データから、ボトム値及びピーク値を時間軸に沿って順次検出し、時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とをペアとし、各ペアのボトム値とピーク値との差分であるボトム−ピーク振幅値を時間軸に沿って各々求め、求められたボトム−ピーク振幅値について、時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とを比較し、前記第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合に、前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除し、時間軸上で前記第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値と、前記第２の振幅値とを比較し、両者の相対値が所定の閾値よりも大きいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値の仮削除を解除してこれらを利用されるべきデータとして扱い、両者の相対値が所定の閾値よりも小さいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値をノイズと見なして本削除するステップを含むことを特徴とする（請求項１）。

この構成によれば、脈波データにおいて隣接するボトム値とピーク値とのペアからボトム−ピーク振幅値が求められ、時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とが比較され、第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合、第２の振幅値のボトム−ピーク振幅値に係るボトム値及びピーク値が仮にノイズと見なされて仮削除される。通常、切痕にかかるボトム−ピーク振幅値は、本来的なボトム−ピーク振幅値と同等乃至はこれを上回ることはなく、総じて小幅な振幅値となる。従って、閾値より小さい振幅値しか持たない第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を切痕ノイズと扱い除去することで、正確にピーク間隔（若しくはボトム間隔）を求めることが可能となる。

しかし、第１の振幅値との比較結果のみで第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を直ちに切痕ノイズと扱い削除すると、脈波の本来的なボトム値及びピーク値をも削除してしまうことが生じ得る。例えば、第１の振幅値が一過性の体動等により突発的に大きいものであったり、或いは呼吸性の脈波振幅の影響で大きくなっていたりした場合、第２の振幅値が本来の脈波に由来するボトム−ピーク振幅値であっても、これを削除してしまうことがあり得る。そこで本発明では、第１の振幅値との比較を終えた段階では仮削除の扱いとしておき、第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値との比較結果に応じて、第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値をデータとして利用するか、切痕ノイズと扱い本削除するかを決定するようにしている。これにより、突発的な振幅が含まれてしまっているような場合でも、正確にピーク間隔（若しくはボトム間隔）を求めることができる。

上記構成において、前記ノイズが除去された後の脈波データに基づいて、心電図におけるＲ−Ｒ間隔に相当するピーク値間隔若しくはボトム値間隔を求めるステップをさらに含むことが望ましい（請求項２）。この構成によれば、ノイズ除去後の脈波データに基づいてピーク値間隔若しくはボトム値間隔を求められるので、不整脈の診断等を的確に行うことができる。

また、前記ノイズが除去された後の脈波データに基づいて、ボトム−ピーク振幅値を求めるステップをさらに含むことが望ましい（請求項３）。この構成によれば、ボトム−ピーク振幅値を利用して、各種の診断（交感神経活動の診断等）を行うことが可能となる。

上記構成において、前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除した後に、時間軸上で前記仮削除されたボトム値及びピーク値の次に現れるボトム値及びピーク値より求められたボトム−ピーク振幅値を新たな第２の振幅値と扱い、同様にして前記新たな第２の振幅値と前記第１の振幅値とを比較する処理を１回若しくは複数回繰り返し、仮削除の要件を満たさないボトム−ピーク振幅値が現れたときに、当該ボトム−ピーク振幅値を前記第３の振幅値と扱って、仮削除とされた１又は複数の第２の振幅値と比較することができる（請求項４）。

この構成によれば、本来の脈波振幅の間に複数の切痕ノイズが含まれているような場合でも、当該切痕ノイズを確実に除去（仮削除）することが可能となる。その一方で、第１の振幅値が例えば突発的に大きなボトム−ピーク振幅値に由来するものである場合には、１又は複数の第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を本削除しないようにすることができる。

この場合、仮削除とされた第２の振幅値が複数存在する場合において、前記第３の振幅値との比較により一つの第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値の仮削除が解除されたとき、前記一つの第２の振幅値を前記第３の振幅値と扱って、他の第２の振幅値と比較することができる（請求項５）。この構成によれば、仮削除とされた第２の振幅値が複数存在する場合に、順次遡及しながら、仮削除されたボトム値及びピーク値の妥当性を評価することが可能となる。

また、前記第２の振幅値と前記第１の振幅値とを比較する処理を１回若しくは複数回繰り返すに際し、前記閾値を、少なくとも１回変更することが望ましい（請求項６）。この構成によれば、切痕ノイズを状況に応じて的確に除去できるようになる。例えば上記繰り返し比較回数が増えるほど、相対値の閾値を小さくすることで、比較的大きな振幅の切痕ノイズから比較的小さな振幅の切痕ノイズまで、順次確実に除去できるようになる。

本発明の他の局面に係る脈波データ解析システムは、生体の脈波データから生体情報を抽出する脈波データ解析システムであって、被験者の脈波情報を所定のサンプリング周期で取得して時間軸に関連付けられた脈波データを取得する脈波検出手段と、前記脈波データを解析するデータ解析手段とを備え、前記データ解析手段は、前記脈波データから、ボトム値及びピーク値を時間軸に沿って順次検出する変曲点検出部と、時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とをペアとし、各ペアのボトム値とピーク値との差分であるボトム−ピーク振幅値を時間軸に沿って各々求める振幅値検出部と、求められたボトム−ピーク振幅値について、時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とを比較し、前記第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合に、前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除データとして区分する仮削除処理部と、時間軸上で前記第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値と、前記第２の振幅値とを比較し、両者の相対値が所定の閾値よりも大きいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値について前記仮削除データとしての区分を解除し、両者の相対値が所定の閾値よりも小さいときは前記仮削除データをノイズと見なして本削除するノイズ除去部と、を具備することを特徴とする（請求項７）。

この構成によれば、脈波検出手段により取得された脈波データに基づいて、データ解析手段の変曲点検出部によりボトム値及びピーク値が求められ、振幅値検出部により時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とのペアからボトム−ピーク振幅値が各々求められる。そして、仮削除処理部により時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とが比較され、第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合、第２の振幅値のボトム−ピーク振幅値に係るボトム値及びピーク値が仮にノイズと見なされて仮削除される。その後、ノイズ除去部によって、第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値との比較結果に応じて、第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値をデータとして利用するか、切痕ノイズと扱い本削除するかが判定される。従って、脈波波形に一過性の体動等に由来する突発的に大きな振幅や、呼吸性の振幅変動等が存在していても、正確にピーク間隔（若しくはボトム間隔）を求めることができる脈波データ解析システムを提供することができる。

上記構成において、前記変曲点検出部により検出されたボトム値及びピーク値を記憶する第１記憶手段と、データを少なくとも一時的に記憶することが可能な第２記憶手段とをさらに備え、前記仮削除処理部は、前記仮削除データと扱うボトム値及びピーク値が生じたとき、これらを前記第１記憶手段から第２記憶手段へ移行させ、前記ノイズ除去部は、前記仮削除データとしての区分を解除する場合に、前記ボトム値及びピーク値を前記第２記憶手段から第１記憶手段へ復帰させるようにすることができる（請求項８）。この構成によれば、ボトム値及びピーク値の仮削除処理、並びにその解除処理を、第１記憶手段と第２記憶手段との間におけるデータ移動によって簡単に処理できる。

或いは、前記仮削除処理部は、前記仮削除データと扱うボトム値及びピーク値が生じたとき、これらに仮削除識別子を付与し、前記ノイズ除去部は、前記仮削除データとしての区分を解除する場合には前記仮削除識別子を解除する一方で、本削除する場合には前記仮削除識別子が付与されたボトム値及びピーク値を削除する処理を行うことができる（請求項９）。この構成によれば、ボトム値及びピーク値の仮削除処理、並びにその解除処理を、仮削除識別子の付与及びその付与解除によって簡単に処理できる。

上記いずれかの構成において、前記データ解析手段によるデータ解析結果を表示する表示手段を有し、前記脈波検出手段、前記データ解析手段及び前記表示手段が、前記被験者に対して装着可能な機器に装備することができる（請求項１０）。この構成によれば、必要な機能が全て搭載されたウェアラブルな単一機器として、本発明に係る脈波データ解析システムを構成することができる。従って、本発明に係るシステムを、可搬性に優れたコンパクトなシステムとすることができる。

また、上記いずれかの構成において、前記脈波検出手段により取得された脈波データを保存する第３記憶手段を有し、前記脈波検出手段と前記第３記憶手段とが装備され、前記被験者に対して装着可能な第１の機器と、前記データ解析手段が装備され、前記第１の機器とデータ通信を行うことで前記第３記憶手段に保存されている脈波データを取り入れ可能とされた第２の機器とから構成することができる（請求項１１）。この構成によれば、脈波データを取得する第１の機器と、データ解析を行う第２の機器（例えばパーソナルコンピュータ）とに分離して、本発明に係る脈波データ解析システムを構成することができる。従って、一層高度なデータ解析が行えるようになる。

上記構成において、前記データ解析手段が、前記脈波データをリアルタイムで解析すると共に、該解析により得られる脈波情報を所定の表示部へ表示させるものとすることができる（請求項１２）。この構成によれば、ユーザは、リアルタイムで脈波情報を表示部において確認できる、ユーザの利便性を向上させることができる。

上記構成において、前記データ解析手段が、解析した脈波情報を保存する第４記憶手段を具備することが望ましい（請求項１３）。この構成によれば、解析した脈波情報をデータとして保存できるようになる。従って、事後的に脈波情報を確認したり、統計処理を行ったりすることが容易となる。

本発明のさらに他の局面に係る脈波データ解析プログラムは、生体の脈波データから生体情報を抽出するための解析プログラムであって、前記脈波データを解析するデータ解析手段に、被験者の脈波情報を所定のサンプリング周期で取得して時間軸に関連付けられた脈波データを読み出すステップと、前記脈波データから、ボトム値及びピーク値を時間軸に沿って順次検出するステップと、時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とをペアとし、各ペアのボトム値とピーク値との差分であるボトム−ピーク振幅値を時間軸に沿って各々求めるステップと、求められたボトム−ピーク振幅値について、時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とを比較し、前記第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合に、前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除するステップと、時間軸上で前記第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値と、前記第２の振幅値とを比較するステップと、両者の相対値が所定の閾値よりも大きいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値の仮削除を解除してこれらを利用されるべきデータとして扱い、両者の相対値が所定の閾値よりも小さいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値をノイズと見なして本削除するステップと、ノイズが除去された後の脈波データに基づき所定の脈波解析処理を行うステップと、を実行させることを特徴とする（請求項１４）。

本発明に係る脈波データ解析方法、システム、プログラムによれば、脈波の周波数や波形形状に関係なくノイズを除去できる。特に、脈波波形に一過性の体動等に由来する突発的に大きな振幅や、呼吸性の振幅変動等が存在していても、脈波本来のボトム値及びピーク値を削除することなく、ノイズだけを的確に除去できる。従って、脈波データに含まれる切痕部を的確に除去し正確な生体の脈波データを得ることができ、かかる脈波データに基づいて、医療従事者等は的確に各種の診断を行うことができる。

そして、脈波データに含まれる切痕部を的確に除去し正確にピークを検出できるので、心電図から求められるＲ−Ｒ間隔と相関性が高い脈波Ｐ−Ｐ間隔を検出することができるようになる。これにより、被験者への負担が大きいホルダー心電計を用いることなく不整脈を正確に検出することができ、疾病を早期発見することができる。また、脈波測定は測定方法が簡便で年配者であっても容易に行えるため、年配者に発生率の高い心房細動等の症状の早期発見用としてスクリーニングにも利用できる。さらに、被験者への負担が軽いことから、薬の効用を確認するために必要な長期間（例えば、心房細動が完治したことを確認するには２週間程度心房細動が発生していないことを確認する必要がある）の連続測定が可能であるという利点もある。

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態につき説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る脈波データ解析システムＳ０の全体構成を概略的に示すブロック図である。当該脈波データ解析システムＳ０は、被験者（生体）の脈波データから心電図におけるＲ−Ｒ間隔に相当する情報である脈波Ｐ−Ｐ間隔を抽出可能なシステムである。この脈波データ解析システムＳ０は、脈波検出手段１１、データ解析手段１２、表示手段１３及び記憶手段１４を備えている。

脈波検出手段１１は、被験者の脈波情報を所定のサンプリング周期で取得して時間軸に関連付けられた脈波データ（脈波を所定時間連続計測して得たデータ）を取得するものである。ここで、脈波の検出方法としては、各種の方法が採用可能であるが、例えば血液中のヘモグロビンの吸光特性を利用する方法を好適に採用することができる。この方法は、血液中のヘモグロビンが光を吸収する特性を有することから、生体に光を照射した場合に、心拍に伴う血流の脈動でヘモグロビンの量が波動的に変化することに起因して、その反射光量若しくは透過光量が変化することを利用したものである。

この場合、測定に際しては、発光素子と受光素子とを備える反射型若しくは透過型センサを指先等にセットし、前記受光素子による受光量をモニタすることで脈波データを取得することができる。なお、上記反射型若しくは透過型センサとしては、光電脈波計や血中酸素飽和度の計測を行うことができるパルスオキシメータ等を好適に用いることができる。また、圧力センサ等を用い、血管脈動による脈圧を直接検出することで、脈波データを取得するようにしても良い。

データ解析手段１２は、各制御プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、一時的にデータを格納するＲＡＭ（Random Access Memory）及び制御プログラム等をＲＯＭから読み出して実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等から構成され、脈波検出手段１１にて取得された脈波データを解析するものである。後記で詳述するが、データ解析手段１２は、所定の条件を満たすときに一部データを仮削除し、この仮削除データを復元乃至は本削除する処理を経て、前記脈波データに含まれる切痕ノイズを除去するノイズ除去処理を行う。しかる後、ノイズ除去後の脈波データに基づき、その脈波波形上に表れるピークの間隔（若しくはボトムの間隔）を求める処理を行う。

表示手段１３は、データ解析手段１２により処理されたデータを表示するものであり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ；Liquid Crystal Display）、７セグメントＬＥＤ、有機フォトルミネセンス表示装置、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）及びプラズマ表示装置等の表示装置からなる。この表示手段１３には、脈波データのデータ解析結果等の各種測定情報が、文字情報、画像情報或いは光点灯情報等、必要に応じた任意の形態で表示される。

記憶手段１４は、前記脈波検出手段１１により計測された脈波データや、データ解析手段１２によるデータ解析結果等を一時的に格納するものである。この記憶手段１４としては、ＲＡＭやＥＰＲＯＭ（Erasable and Programmable ROM）などを用いることができる。

以上説明した脈波データ解析システムＳ０は、様々なハード構成として構築することができる。図２は、上記脈波検出手段１１、データ解析手段１２、表示手段１３及び記憶手段１４を、被験者に装着可能な単一機器である脈波測定装置２０に搭載してなる脈波データ解析システムＳ１を示す外観構成図である。この脈波測定装置２０（脈波データ解析システムＳ１）は、被験者の手首付近に装着可能とされた脈波測定装置本体部２１と、指先に装着可能とされたプローブ２２とを備え、両者が信号ケーブル２０１で電気的に接続されてなる。

脈波測定装置本体部２１には、電源スイッチ２１１、ＬＣＤ等からなる表示部２１２（表示手段１３に相当する）、ベルト係止部２１３等が備えられているほか、その内部に、前記脈波検出手段１１の一部、データ解析手段１２及び記憶手段１４に相当する機能を果たす電気回路が収納されている。また、プローブ２２には、前記脈波検出手段１１の一部を構成する発光素子と受光素子とが備えられている。かかる脈波データ解析システムＳ１によれば、必要な機能が全て搭載されたウェアラブルな単一機器としてシステムが構成されるので、可搬性に優れたコンパクトなシステムとすることができる。

図３は、本発明に係るシステムの他のハード構成例を示すもので、被験者に装着可能な脈波測定装置２０’（第１の機器）とパーソナルコンピュータ３０（第２の機器）とがＵＳＢケーブル等の通信ケーブル３０１で接続されてなる脈波データ解析システムＳ２を示す外観構成図である。この脈波データ解析システムＳ２では、上記脈波検出手段１１の機能が脈波測定装置２０’に備えられ、上記データ解析手段１２及び表示手段１３の機能がパーソナルコンピュータ３０に備えられる（勿論、脈波測定装置２０’にもデータ解析手段１２及び表示手段１３の機能が備えられていても良い）構成とされる。このような脈波データ解析システムＳ２とすれば、被験者に装着される脈波測定装置２０’を簡素な構成として装着性を向上させ得ると共に、パーソナルコンピュータ３０により高度なデータ解析が行えるようになる。

図４は、図２に示した脈波測定装置２０の電気的構成を示すブロック図である。この脈波測定装置２０は、電気的構成として、検知部２３（脈波検出手段）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２４（データ解析手段）、記憶部２５（記憶手段）、操作部２６、Ｉ／Ｆ部２７、電源部２８及び上述の表示部２１２（表示手段）を備えて構成されている。

検知部２３は、ＣＰＵ２４（後述の測定制御部４１）に制御され、所定のサンプリング周期（例えば３０ｍｓ周期）で被験者の脈波情報を計測するもので、発光部２３１、受光部２３２、発光制御回路２３３及びＡ／Ｄ変換部２３４を備えている。ここで、前記発光部２３１及び受光部２３２はプローブ２２に搭載され、発光制御回路２３３及びＡ／Ｄ変換部２３４は脈波測定装置本体部２１に搭載され、発光制御回路２３３と発光部２３１とが、また受光部２３２とＡ／Ｄ変換部２３４とが、信号ケーブル２０１でそれぞれ電気的に接続されている。発光部２３１及び受光部２３２は、上述したように、血液中のヘモグロビンの吸光特性を利用した反射型若しくは透過型センサを構成するもので、両者は生体組織（この場合は指先）を経由する光路が形成される位置関係でプローブ２２にセッティングされている。

発光部２３１は、所定波長λの光を発生するＬＥＤ等の発光素子からなる光源であり、発光制御回路２３３によりその発光動作が制御される。発光制御回路２３３は、ＣＰＵ２４から与えられる測定制御信号に基づいて、発光部２３１を所定のサンプリング周期で点灯させる駆動信号を生成する。受光部２３２は、少なくとも発光部２３１から発せられる波長λの光に対して感度を有し、受光した光強度に応じた電流を生成する光電変換型の受光素子である。かかる受光素子としては、例えばシリコンフォトダイオード（Silicon Photo Diode）等を用いることができる。Ａ／Ｄ変換部２３４は、受光部２３２から出力される光強度に応じたアナログ電流をデジタル信号に変換する。

受光部２３２により受光される光量（反射光量若しくは透過光量）は、心拍に伴う血流の脈動でヘモグロビンの量が波動的に変化し吸光量が変動することから、脈動のサイクルに応じて変化する。従って、Ａ／Ｄ変換部２３４からサンプリング周期毎に出力される受光光量に応じたデジタル信号は、各サンプリング周期における脈波状態を反映した情報となる。このようにして検出された脈波情報は、ＣＰＵ２４を介し、時刻情報に関連付けられて記憶部２５に格納される。

ＣＰＵ２４は、所定の制御プログラムに従って、脈波測定装置２０全体の動作制御を司るもので、検知部２３による脈波データ取得動作、取得された生の脈波データに含まれる切痕ノイズを除去するノイズ除去処理動作、ノイズ除去後の脈波データに基づき、その脈波波形上に表れるピークの間隔（若しくはボトムの間隔）を求める処理動作等を実行する。このＣＰＵ２４の機能構成については、図５に基づき後記で詳述する。

記憶部２５（第１〜第４記憶手段）は、検知部２３により計測された脈波データ（Ａ／Ｄ変換部２３４から出力されるデジタルデータを時刻情報に関連付けたデータ）、ＣＰＵ２４における演算処理で生成されたデータ、例えば仮削除データとして区分されたデータ、データ解析結果等（後述の間隔算出部４５により求められる脈波波形のピーク値間隔、ボトム値間隔、或いはピーク値−ボトム値の振幅等）を一時的に格納するものである。

操作部２６は、各種スイッチ（入力ボタン）を備え、装置各部を操作するべく所定の指示入力を行うためのものである。操作部２６は、各種スイッチとして、電源部２８のオン／オフ切り替えを行う電源スイッチ２１１（図２参照）のほか、検知部２３による脈波データの検出及びこの検出情報に基づくデータ解析処理を開始又は終了するためのオン、オフ切り替えを行う測定スイッチ等を備えている。なお、当該各種スイッチは、機械的に押下するプッシュボタンの形態、液晶表示装置等のタッチパネル内に表示される入力ボタンの形態など種々の形態が採用可能である。

Ｉ／Ｆ部２７は、例えば図３に示すように、パーソナルコンピュータ３０等とのデータの送受信を行う場合に用いられるものであり、例えばＲＳ−２３２Ｃ、ＵＳＢ、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association ）等の有線（ＬＡＮ等のネットワーク）又は無線による通信規格によるデータ送受信装置である。

電源部２８は、脈波測定装置２０の各部に電源を供給するものであり、例えば乾電池やボタン電池、或いはＡＣ電源等からなる。表示部２１２は、ＣＰＵ２４による脈波データのデータ解析結果を文字情報や画像情報等として表示するものである。

続いて、ＣＰＵ２４及び記憶部２５の機能構成について、図５の機能ブロック図に基づいて説明する。このＣＰＵ２４は、機能的に、測定制御部４１、データ解析部４２及び表示制御部４６を備えている。また、記憶部２５は、脈波データ記憶部２５１（第３記憶手段）、Ｂ−Ｐ（ボトム−ピーク）値情報記憶部２５２（第１記憶手段）、仮削除データ記憶部２５３（第２記憶手段）及び解析結果記憶部２５４（第４記憶手段）を備えている。

測定制御部４１は、検知部２３による脈波データ取得動作を制御するもので、所定のタイマー機能を用いて予め定められたサンプリング周期毎に、発光制御信号を生成して発光制御回路２３３（図４参照）へ送信する。そして、前記発光制御信号に同期してＡ／Ｄ変換部２３４から出力されるデジタル信号を受け入れ、時刻情報に関連付けて記憶部２５の脈波データ記憶部２５１にその脈波情報を書き込む。

表示制御部４６は、ＣＰＵ２４による脈波データのデータ解析結果を、適宜な形態として表示部２１２において表示させるためのデータ処理を行う。

データ解析部４２は、検知部２３により取得され一旦記憶部２５に格納された脈波データに対して（或いは検知部２３により検出された脈波データに対して直接）、各種のデータ解析処理を行う。このデータ解析部４２は、前処理部４３、ノイズ除去処理部４４及び間隔算出部４５を備えて構成されている。

前処理部４３は、ノイズ除去処理部４４による切痕ノイズの除去処理を行う前に、検知部２３により取得された生の脈波データに所定の前処理を行う機能部であり、脈波波形生成部４３１と移動平均処理部４３２とを備えている。脈波波形生成部４３１は、所定のサンプリング周期で取得され時刻情報に関連付けられて脈波データ記憶部２５１に格納されている脈波データを時間軸に展開するデータ整列処理を行い、脈波波形を生成する。なお、脈波測定とリアルタイムでデータ解析を行う場合は、脈波データ記憶部２５１に脈波測定の進行と共に書き込まれて行くデータを、時刻順に逐次読み出す動作を行う。

移動平均処理部４３２は、脈波波形生成部４３１により生成された脈波波形について移動平均処理を行い、これを平滑化する演算を行う。例えば、時間軸上にプロットされた脈波データの５個移動平均（中心データと、その前後２個のデータの平均を求める）を取る演算を、脈波波形の時間軸に沿って順次行う。このような移動平均処理を行う意義は次の通りである。

図６は、脈波波形生成部４３１により生成された脈波波形５１を示すグラフ（脈波のサンプリング周期＝２６．７ｍｓ）である。この脈波波形５１は、生の脈波データをそのままプロットした、生の脈波波形である。このような生の脈波波形５１には、符号５１１で示すように、微小測定時間範囲における脈波データに重畳するノイズがしばしば表れる。このような脈波データのノイズも、一種のボトム値及びピーク値となるため、生の脈波波形５１を用いてノイズ除去処理部４４により切痕ノイズの除去処理を行った場合、高速処理が阻害されることがある。

そこで、移動平均処理部４３２により生の脈波波形５１について上述の移動平均処理を行い、これを平滑化するものである。図７は、移動平均処理後の脈波波形５２を示すグラフである。該脈波波形５２において、符号５２１で示す部分は、図６の生の脈波波形５１において符号５１１で示す部分に対応するものであるが、当該部分は移動平均処理により平滑化されていることが分かる。これにより、ノイズ除去処理部４４におけるボトム値及びピーク値の抽出処理を簡素化できるようになる。

ノイズ除去処理部４４は、図７に示す移動平均処理後の脈波波形５２に含まれる切痕ノイズの除去処理を行うもので、変曲点検出部４４１、振幅値検出部４４２、仮削除処理部４４３及びノイズ除去部４４４を備えている。

変曲点検出部４４１は、図７に示す移動平均処理後の脈波波形５２（脈波データ）から、ボトム値及びピーク値を時間軸に沿って順次検出する処理を行う。すなわち、脈波波形５２を構成するプロットデータを時間軸に沿って順次比較し、脈波波形５２が下降から上昇へ転じる点をボトム値として、また上昇から下降へ転じる点をピーク値としてそれぞれ検出する。図８に、前記脈波波形５２に対するボトム値及びピーク値の検出状況を示す。図中の符号Ｂ１〜Ｂ５はボトム値を、符号Ｐ１〜Ｐ５はピーク値をそれぞれ示している。なお、リアルタイム解析の場合は、脈波波形５２に相当するデータを逐次取得しながら、データを比較処理し、ボトム値及びピーク値を特定する処理を行う。特定されたボトム値及びピーク値は、記憶部２５のＢ−Ｐ値情報記憶部２５２に格納される。

振幅値検出部４４２は、前記変曲点検出部４４１にて検出されたボトム値Ｂ１〜Ｂ５及びピーク値Ｐ１〜Ｐ５を用い、時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とをペアとし、各ペアのボトム値とピーク値との差分であるボトム−ピーク振幅値を時間軸に沿って各々求める処理を行う。この処理を図８に基づき具体的に説明すると、先ず脈波波形５２において時間軸上に最初に表れるボトム値Ｂ１とピーク値Ｐ１（符号５１２で示す部分の拡大図参照）とがペアとされ、このボトム値Ｂ１とピーク値Ｐ１との差分を求めることで第１ボトム−ピーク振幅値ＳＷ１が求められる。以下同様に、ボトム値Ｂ２とピーク値Ｐ２、ボトム値Ｂ３とピーク値Ｐ３、ボトム値Ｂ４とピーク値Ｐ４及びボトム値Ｂ５とピーク値Ｐ５というように、隣接するボトム値とピーク値とがペアとされ、各々の差分を求めることで第２〜第５ボトム−ピーク振幅値ＳＷ２〜ＳＷ５が求められる（以降に表れるボトム値及びピーク値についても同様の処理が為される）。

仮削除処理部４４３は、求められたボトム−ピーク振幅値について、時間軸上で前後する第１の振幅値ＡＭ１と第２の振幅値ＡＭ２（例えばＳＷ１とＳＷ２）とを比較する。そして、第１ボトム−ピーク振幅値ＳＷ１に対する第２ボトム−ピーク振幅値ＳＷ２の相対値が所定の閾値より小さい場合、仮削除処理部４４３は、第２ボトム−ピーク振幅値ＳＷ２に係るボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２を仮削除データとして区分するために、Ｂ−Ｐ値情報記憶部２５２から仮削除データ記憶部２５３へボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２を一時的に移管させる。つまり仮削除処理部４４３は、次の（１）式で示す演算（但し、ＡＭ１＝ＳＷ１、ＡＭ２＝ＳＷ２）を行い、（１）式が満足される場合に、第２ボトム−ピーク振幅値ＳＷ２に係るボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２を仮削除の扱いとする。
第１の振幅値（ＡＭ１）×相対値ａ＞第２の振幅値（ＡＭ２） ・・・（１）
但し、相対値ａは任意に設定される１以下の値。

上記（１）式で用いられる相対値ａ（所定の閾値）は、被験者の脈動の特徴、予期される症状によって適宜設定されるが、切痕は脈波に比べてかなり小さく、切痕に係るボトム−ピーク振幅値は脈波に係るボトム−ピーク振幅値に対して相対比で５０％程度以下の大きさであることが通常なので、例えば相対値ａ＝０．５をデフォルト値として定めることができる。

次に仮削除処理部４４３は、第１ボトム−ピーク振幅値ＳＷ１と、仮削除されたボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２の次に現れるボトム値Ｂ３及びピーク値Ｐ３より求められる第３ボトム−ピーク振幅値ＳＷ３とを比較する。そして、上記（１）式のＡＭ２＝ＳＷ３として、同様な演算処理を行う。

ここで、図８に示した脈波波形５２において、相対値ａ＝０．５と設定されている場合を考える。この場合、ＳＷ１≫ＳＷ２であるので、仮削除処理部４４３は、ＳＷ２に係るボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２を仮削除する。次に、仮削除処理部４４３は、ＳＷ１とＳＷ３とを比較するのであるが、図８から明らかな通り“ＳＷ１×０．５＜ＳＷ３”であるので、ＳＷ３に係るボトム値Ｂ３及びピーク値Ｐ３は仮削除されず、Ｂ−Ｐ値情報記憶部２５２に存置される。

この後、仮削除処理部４４３は、仮削除されなかったＳＷ３を新たな第１の振幅値ＡＭ１と扱い、上記と同様な処理を繰り返す。すなわち、ＳＷ４を第２の振幅値ＡＭ２として、“ＳＷ３×相対値ａ＞ＳＷ４”の条件を満たすか否かを判定する。図８に示す脈波波形５２では、ＳＷ３≫ＳＷ４であるので、仮削除処理部４４３は、ＳＷ４に係るボトム値Ｂ４及びピーク値Ｐ４を仮削除データ記憶部２５３へ移管することとなる。これに続いて、“ＳＷ３×相対値ａ＞ＳＷ５”の条件判定が行われ、ＳＷ５に係るボトム値Ｂ５及びピーク値Ｐ５は存置されることとなる。

なお、上記ＳＷ１とＳＷ３との比較において、もし“ＳＷ１×０．５＞ＳＷ３”となった場合は、仮削除処理部４４３は、ボトム値Ｂ３及びピーク値Ｐ３も仮削除し、ＳＷ１とＳＷ４とを比較する処理を行う。この場合、仮削除処理部４４３は、相対値ａの値を低いレベル（例えば相対値ａ＝０．１）に落として比較処理を行う。例えば、上記の例において、ＳＷ１が何らかの要因で大きな値となっていた場合、相対値ａ＝０．５のまま比較処理を進めると、切痕ではなく脈波であるにも拘わらず、ＳＷ１に続くデータが次々と削除されてしまうからである。また、同様な観点から、ＳＷ１を基準として比較処理を行う繰り返し回数ｍが一定の回数（例えばｍ＝５）に制限されており、仮削除処理部４４３は、その回数を超過したら、強制的に第１の振幅値ＡＭ１を次のボトム−ピーク振幅値に置換する。以上説明した仮削除処理部４４３の処理は、脈波測定とリアルタイムでデータ解析を行う場合に好適な実施形態である。

ノイズ除去部４４４は、仮削除の対象とされた第２の振幅値ＡＭ２と、時間軸上で第２の振幅値ＡＭ２の後に存在する第３の振幅値ＡＭ３とを比較し、両者の相対値が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。ここでの閾値は、例えば上記の相対値ａ＝０．５とすることができる。図８に示す脈波波形５２ならば、仮削除の対象とされたＳＷ２と、このＳＷ２の次に時間軸上に現れるＳＷ３とが比較される。この場合、ＳＷ３に方が大きいので、ノイズ除去部４４４は、“ＳＷ３×相対値ａ＞ＳＷ２”の条件を満たすか否かを判定する。この条件式が満されるとき、ＳＷ２は先のＳＷ１に対してだけではなく後のＳＷ３に対しても十分小さいボトム−ピーク振幅値しか持っていないことになり、ＳＷ２が切痕ノイズである可能性は極めて高くなる。

従って、ノイズ除去部４４４は、上記条件式が満されるとき、ＳＷ２に係るボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２をノイズと見なして本削除する。すなわち、ボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２を仮削除データ記憶部２５３から消去する。一方、上記条件式が満されない場合、ＳＷ２に係るボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２の仮削除区分を解除してこれらを利用されるべきデータとして扱う。具体的には、ボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２を仮削除データ記憶部２５３からＢ−Ｐ値情報記憶部２５２に復元する。因みに、図８に示す脈波波形５２ならば、ＳＷ３≫ＳＷ２であるので、ＳＷ２のボトム値Ｂ２及びピーク値Ｐ２は本削除されることとなる。

以上のようなノイズ除去部４４４の処理が行われると、図８に示す脈波波形５２の場合は、仮削除されずＢ−Ｐ値情報記憶部２５２に存置されるピーク値及びボトム値は、図９に示すように、ピーク値Ｐ１，Ｐ３，Ｐ５とボトム値Ｂ１，Ｂ３，Ｂ５となる。つまり、切痕ノイズと見なされたピーク値Ｐ２，Ｐ４及びボトム値Ｂ２，Ｂ４は捨象され、心拍と真に連関性のあるピーク値（ボトム値）のみが残存するようになる。従って、ピーク値Ｐ１〜Ｐ３の時間間隔Ｘ１、ピーク値Ｐ３〜Ｐ５の時間間隔Ｘ２・・・を求めることで、正確な脈波Ｐ−Ｐ間隔の算出が可能となる。なお、ボトム値Ｂ１〜Ｂ３、ボトム値Ｂ３〜Ｂ５の時間間隔を求めるようにしても良い。

脈波波形は、多様な波形形状で検出される。図１０に示す脈波波形５３では、変曲点検出部４４１によりボトム値Ｂ１１〜Ｂ１４及びピーク値Ｐ１１〜Ｐ１４が検出され、これに基づき振幅値検出部４４２により第１〜第４ボトム−ピーク振幅値ＳＷ１１〜ＳＷ１４が検出されることとなる。ここでは、振幅値が大きい第１、第４ボトム−ピーク振幅値ＳＷ１１、ＳＷ１４の間に、切痕とみられる振幅値が小さい２つのピークである第２、第３ボトム−ピーク振幅値ＳＷ１２、ＳＷ１３が検出されている。

このような脈波波形５３の場合、ＳＷ１１≫ＳＷ１２、ＳＷ１１≫ＳＷ１３であるので、仮削除処理部４４３により、ＳＷ１２、ＳＷ１３に係るボトム値Ｂ１２、Ｂ１３及びピーク値Ｐ１２、Ｐ１３が仮削除される。一方、ＳＷ１４はＳＷ１１よりも若干大きい程の振幅値を持っているため、ＳＷ１４のボトム値Ｂ１４及びピーク値Ｐ１４は仮削除されず、次はこのＳＷ１４が基準値（第１の振幅値ＡＭ１）とされ、同様な処理が行われる。そして、ノイズ除去部４４４により、ＳＷ１４とＳＷ１２、さらにＳＷ１４とＳＷ１３が比較される。この場合、ＳＷ１４≫ＳＷ１２、ＳＷ１４≫ＳＷ１３であるので、ノイズ除去部４４４は、ＳＷ１２、ＳＷ１３に係るボトム値Ｂ１２、Ｂ１３及びピーク値Ｐ１２、Ｐ１３を本削除する。

次に、図１１に、突発的に大きな振幅（大振幅部５４１）を含む脈波波形５４を例示する。このような突発的な大振幅部５４１は、脈波測定中に被験者が動いた場合に観察されることが多い。このような脈波波形５４の場合に、本実施形態において仮削除処理部４４３及びノイズ除去部４４４が設けられた意義が顕著に発揮される。

図１１に示す脈波波形５４では、大振幅部５４１より以降、変曲点検出部４４１によりボトム値Ｂ２１〜Ｂ２４及びピーク値Ｐ２１〜Ｐ２４が検出され、これに基づき振幅値検出部４４２により第１〜第４ボトム−ピーク振幅値ＳＷ２１〜ＳＷ２４が検出されることとなる。ここで、ＳＷ２１は異常に高い振幅値、ＳＷ２２〜ＳＷ２４は通常の脈波に由来する振幅値であるものとする。

このような脈波波形５４の場合、上述のアルゴリズムによれば、仮削除処理部４４３は、先ず第１の振幅値ＡＭ１＝ＳＷ２１、第２の振幅値ＡＭ２＝ＳＷ２２として、“ＳＷ２１×相対値ａ（＝０．５）＞ＳＷ２２”の条件を満たすか否かを判定する。この場合、ＳＷ２１≫ＳＷ２２となってしまうので条件を満たすことから、ＳＷ２２に係るボトム値Ｂ２２及びピーク値Ｐ２２は仮削除される。次に、第２の振幅値ＡＭ２＝ＳＷ２３として、“ＳＷ２１×０．５＞ＳＷ２３”の条件を満たすか否かが判定される。同様に、ＳＷ２１≫ＳＷ２３であるので、ＳＷ２３に係るボトム値Ｂ２３及びピーク値Ｐ２３も仮削除される。次の比較は、ＳＷ２１を基準とした３回目の比較となるので、上述した通り、相対値ａ＝０．１に条件変更される。そして、第２の振幅値ＡＭ２＝ＳＷ２４として、“ＳＷ２１×０．１＞ＳＷ２４”の条件を満たすか否かが判定される。ＳＷ２１とＳＷ２４との大きさ関係から、かかる条件式は満たさないので、ＳＷ２４に係るボトム値Ｂ２４及びピーク値Ｐ２４は仮削除されず、次の比較処理では第１の振幅値ＡＭ１＝ＳＷ２４に変更される。

ここで、ＳＷ２１を基準とした比較のみでＳＷ２２、ＳＷ２３を評価し、データを本削除してしまうと、本事例のようにＳＷ２１が突発的な大振幅部５４１に由来する異常に大きな振幅値であったとき、通常の脈波に由来する振幅値であるＳＷ２２、ＳＷ２３もノイズと誤評価してしまうこととなる。つまり、ＳＷ２２、ＳＷ２３に係るボトム値Ｂ２２、Ｂ２３及びピーク値Ｐ２２、Ｐ２３を、本実施形態のように仮削除ではなく、いきなり本削除してしまうと、脈波Ｐ−Ｐ間隔の検出に大きな影響を与えてしまうことになる。

図１２は、データ点数毎の脈波Ｐ−Ｐ間隔の変動を示すグラフである。例えばピーク値間隔を採取する場合、ピーク値Ｐ２２、Ｐ２３が削除されると、ピーク値Ｐ２１とピーク値Ｐ２４との間の間隔が単位間隔値と計算される。その結果、図１２に示すように、ピーク値Ｐ２１−Ｐ２４の単位間隔値５４２が３拍分の値を示すことになる。このような脈波Ｐ−Ｐ間隔の変動は、あたかも被験者において不整脈が発生している所見を、医療従事者に見取らせてしまう。

さらに、体動だけでなく、呼吸性の脈波振幅の変動が存在する場合にも不具合が生じる。図１３は、呼吸性の脈波振幅の変動部（図中の矢印ａ１、ａ２で示す部分）を含む脈波波形５５を例示する。このような脈波振幅の変動は、被験者の吸気、呼気のサイクルに応じて生じ、次のサイクルへ移行する部分である矢印ａ１、ａ２の部分において振幅変動が顕著となる。

かかる脈波波形５５では、矢印ａ１の近傍で検出される振幅値ＳＷ３１〜ＳＷ３３において、ＳＷ３１に比べてＳＷ３２、ＳＷ３３は半分程度の振幅値（但し、ＳＷ３２＜ＳＷ３３）となることがある。この場合、第１の振幅値ＡＭ１＝ＳＷ３１、相対値ａ＝０．５として比較処理が行われると、例えばＳＷ３２がノイズと判定されることがあり得る。矢印ａ２の近傍で検出される振幅値ＳＷ３４〜ＳＷ３６も同様で、例えばＳＷ３５がノイズと判定され得る。

この場合のデータ点数毎の脈波Ｐ−Ｐ間隔の変動は、図１４に示すグラフのようになる。ＳＷ３２、ＳＷ３５がノイズと扱われたことによって、単位間隔値５５１、５５２がそれぞれ２拍分の値を示すことになる。このような脈波Ｐ−Ｐ間隔の変動は、図１２の場合と同様に、不整脈の発生を表現してしまうこととなる。

これに対し、本実施形態では、仮削除処理部４４３及びノイズ除去部４４４が備えられているので、上記のような問題は生じない。例えば、図１１に示す脈波波形５４の場合、ＳＷ２２、ＳＷ２３に係るボトム値Ｂ２２、Ｂ２３及びピーク値Ｐ２２、Ｐ２３は、仮削除処理部４４３によって仮削除データと判定され、一旦は仮削除データ記憶部２５３へ移管される。

しかし、ノイズ除去部４４４によって、ＳＷ２１との比較で仮削除されなかったＳＷ２４を用い、第３の振幅値ＡＭ３＝ＳＷ２４として、“ＳＷ２４×相対値ａ（＝０．５）＞ＳＷ２３”（“ＳＷ２３×相対値ａ＞ＳＷ２４”でも良い）の条件を満たすか否かを判定する。図１１の例では、ＳＷ２３とＳＷ２４との振幅比が相対値ａよりも大きいものである（一方の振幅値が他方の振幅値の５０％以下ではない）ので、ノイズ除去部４４４は、ＳＷ２３に係るボトム値Ｂ２３及びピーク値Ｐ２３を仮削除データ記憶部２５３からＢ−Ｐ値情報記憶部２５２に復元する。同様に、ＳＷ２２とＳＷ２４との振幅が比較され、この場合、その振幅比が相対値ａよりも大きいものであるので、ＳＷ２２に係るボトム値Ｂ２２及びピーク値Ｐ２２もＢ−Ｐ値情報記憶部２５２に復元される。

この結果、通常の脈波に由来する振幅値であるＳＷ２２、ＳＷ２３に係るボトム値Ｂ２２、Ｂ２３及びピーク値Ｐ２２、Ｐ２３は削除されることなく、その後のデータ解析の用に供される。従って、脈波Ｐ−Ｐ間隔を採取した場合に、適正にピーク値（ボトム値）間隔が求められる。図１３に示した脈波波形５５の場合も同様である。

なお、上記の例のように、仮削除とされた第２の振幅値（ＳＷ２２、ＳＷ２３）が複数存在する場合に、第３の振幅値（ＳＷ２４）を固定化して、順次ＳＷ２３、ＳＷ２２と比較処理をする代わりに、第３の振幅値を遡及させて行くようにしても良い。例えば、ＳＷ２３とＳＷ２４との比較により、ＳＷ２３の仮削除を解除すると判定されたときに、第３の振幅値ＡＭ３＝ＳＷ２３と置き換えて、次はＳＷ２３とＳＷ２２との比較を行わせるようにしても良い。

図５に戻って、間隔算出部４５は、ノイズ除去部４４４によりノイズが除去された後の脈波波形に基づいて、そのピーク値間隔（若しくはボトム値間隔）を求める処理を行う。例えば、図９に示した脈波波形５２の場合は、ピーク値Ｐ１に関連付けられて記憶されている時刻情報と、ピーク値Ｐ３に関連付けられて記憶されている時刻情報とから、ピーク値Ｐ１〜Ｐ３の時間間隔Ｘ１を求める演算を行う。以下、ピーク値Ｐ３〜Ｐ５の時間間隔Ｘ２・・・についても同様に求める演算を行うものである。このような解析結果は、記憶部２５の解析結果記憶部２５４に格納される。

以上の通り構成された脈波測定装置２０の動作について説明する。図１２は、脈波測定装置２０による脈波Ｐ−Ｐ間隔算出の全体フローを示すフローチャートである。ここでは、所定の計測時間内に置いて計測された脈波データを一旦記憶部２５へ格納し、後からデータ解析部４２で読み出して脈波Ｐ−Ｐ間隔を求める場合のフローを示している。

プローブ２２を被験者の指先に装着し脈波測定装置２０による脈波測定準備が整うと、ＣＰＵ２４の測定制御部４１により検知部２３が制御され、所定のサンプリング周期で脈波データが取得される（ステップＳ１）。次に、測定制御部４１は、Ａ／Ｄ変換部２３４から出力されるデジタル脈波データを、時刻情報に関連付けて記憶部２５（脈波データ記憶部２５１）へ記録する（ステップＳ２）。そして、測定制御部４１は、所定時間の測定動作を終えたか否かをタイマー情報等に基づいて判定し（ステップＳ３）、測定終了でない場合は（ステップＳ３でＮＯ）、次のサンプリング周期の到来を待ってステップＳ１、ステップＳ２の動作を繰り返す。

一方、所定の測定動作を終えた場合は（ステップＳ３でＹＥＳ）、データ解析部４２により脈波データ記憶部２５１へ記録されている脈波データが読み出される（ステップＳ４）。そして、前処理部４３で前記脈波データに対して所定の前処理（移動平均処理等）を行った上で、ノイズ除去処理部４４で切痕ノイズを除去するノイズ除去処理が行われる（ステップＳ５）。しかる後、ノイズ除去処理後の脈波データに基づき、間隔算出部４５により脈波Ｐ−Ｐ間隔が算出され（ステップＳ６）、その結果が、表示制御部４６により適宜な表示形態とするためのデータ処理が施された上で表示部２１２に表示され（ステップＳ７）、処理が完了する。

なお、脈波測定を脈波測定装置（第１の機器）で行い、データ解析をパーソナルコンピュータ等（第２の機器）で行う場合は、上記ステップＳ４は、両者間のデータ通信により行われる。また、リアルタイムで脈波データが解析される場合は、上記ステップＳ４〜Ｓ６が脈波計測に伴ってリアルタイムで行われ、その解析結果が表示部２１２に順次表示されることとなる。

図１６〜図１８は、上記ステップＳ５の切痕ノイズ除去処理の詳細フローを示すフローチャートである。ここでは、リアルタイム処理を行う場合に好適なフローチャートを例示する。先ず脈波波形生成部４３１により、脈波データ記憶部２５１に脈波測定の進行と共に書き込まれて行くデータが時刻順に逐次読み出されることで、脈波データが取得される（ステップＳ１１）。この脈波波形について、移動平均処理部４３２により移動平均処理が行われ、脈波波形が平滑化される（ステップＳ１２）。そして、カウンタｉ＝１、ｊ＝１、ｍ＝０に設定される（ステップＳ１３）。

次に、ノイズ除去処理部４４の変曲点検出部４４１により、脈波値ＰＷ_ｉ＜脈波値ＰＷ_ｉ＋１の関係が満足されているか否かが判定される（ステップＳ１４）。脈波値ＰＷ_ｉ＜脈波値ＰＷ_ｉ＋１の関係が満足されていない場合（ステップＳ１４でＮＯ）、カウンタｉが１だけインクリメントされ（ステップＳ１５）、ステップＳ１４の処理が繰り返される。一方、脈波値ＰＷ_ｉ＜脈波値ＰＷ_ｉ＋１の関係が満足された場合（ステップＳ１４でＹＥＳ）、このときの脈波値ＰＷ_ｉがボトム値Ｂ_ｊとして検出される（ステップＳ１６）。

続いて変曲点検出部４４１は、脈波値ＰＷ_ｉ＞脈波値ＰＷ_ｉ＋１の関係が満足されているか否かを判定する（ステップＳ１７）。脈波値ＰＷ_ｉ＞脈波値ＰＷ_ｉ＋１の関係が満足されていない場合（ステップＳ１７でＮＯ）、カウンタｉが１だけインクリメントされ（ステップＳ４８）、ステップＳ１７の処理が繰り返される。一方、脈波値ＰＷ_ｉ＞脈波値ＰＷ_ｉ＋１の関係が満足された場合（ステップＳ１７でＹＥＳ）、このときの脈波値ＰＷ_ｉがピーク値Ｐ_ｊとして検出される（ステップＳ１９）。そしてカウンタｊ＝１であるか否かが確認され（ステップＳ２０）、ｊ＝１である場合（ステップＳ２０でＹＥＳ）はカウンタｊが１だけインクリメントされた上で（ステップＳ２１）、ステップＳ４４に戻って処理が繰り返される。ｊ＝１でない場合（ステップＳ２０でＮＯ）は、図１７のフローに移行する。

次に、振幅値検出部４４２により上述の処理で検出された時間軸上において隣接するボトム値Ｂ_ｊとピーク値Ｐ_ｊとの差分を求める演算が行われ、ボトム−ピーク振幅値ＳＷ_ｊが求められる（ステップＳ２２）。しかる後、仮削除処理部４４３により、ステップＳ２２で求められたＳＷ_ｊと、１つ前に同様にして求められているボトム−ピーク振幅値（その時点での基準振幅値）ＳＷ_ｊ−１とを比較する処理が行われる（ステップＳ２３）。

そして、ＳＷ_ｊ−１＊相対値ａ＞ＳＷ_ｊの関係が満足されているか否かが判定される（ステップＳ２４）。これが満足されている場合（ステップＳ２４でＹＥＳ）、仮削除処理部４４３は、ここでのＳＷ_ｊを仮に切痕ノイズと扱い、このＳＷ_ｊに係るボトム値Ｂ_ｊとピーク値Ｐ_ｊとを、仮削除データＢ_ｋ（ｋ＝１、２、３・・・）として仮削除データ記憶部２５３へ移管する（ステップＳ２５）。

一方、ＳＷ_ｊ−１＊相対値ａ＞ＳＷ_ｊの関係が満足されていない場合（ステップＳ２４でＮＯ）、今回求められたＳＷ_ｊが次回求められるボトム−ピーク振幅値に対する基準振幅値となる。さらに、仮削除されたデータを復帰させるか否かの復帰判定処理を行うに際しての基準振幅値となる。この復帰判定処理については、図１８のフローチャートに基づいて後述する。かかる復帰判定処理を経て、カウンタｊが１だけインクリメントされた上で（ステップＳ３０）、先に説明したステップＳ１４〜Ｓ１９と同様にして、次回のボトム値Ｂ_ｊとピーク値Ｐ_ｊとを求める処理が実行される（ステップＳ３１〜Ｓ３６）。

これに対しステップＳ２５の後は、相対値ａを変更するか否かが確認され（ステップＳ２６）、変更が予定されている場合は相対値ａが変更される（ステップＳ２７）。相対値ａを変更する目的は、大きい切痕ノイズを除去する一方で本来の脈波データを削除することなく、小さい切痕ノイズも綺麗に除去できるようにするためである。相対値ａは、一つのＳＷ_ｊ−１を基準として繰り返し比較処理を行う場合に、先に示したように、相対値ａ＝０．５として２回の比較処理を行い、以降の比較処理では相対値ａ＝０．１に変更するという手法が例示できるが、これには限られない。

そして、同じＳＷ_ｊ−１を基準とした振幅値比較の繰り返し回数（ｍ）が任意回数（例えば５回）を超過しているか否かが確認される（ステップＳ２８）。超過している場合（ステップＳ２８でＹＥＳ）、ステップＳ３０に移行する。このとき、相対値ａが初期値に戻される。超過していない場合（ステップＳ２８でＮＯ）、カウンタｍが１だけインクリメントされた上で（ステップＳ２９）、ステップＳ３１に移行する。

図１８は、復帰判定処理を示すフローチャートである。ステップＳ２４でＮＯと判定された場合、まず仮削除データ記憶部２５３に仮削除データＢ_ｋが存在しているか否かが確認される（ステップＳ３８）。仮削除データＢ_ｋが存在していない場合は（ステップＳ３８でＮＯ）、復帰判定が不要であるので、ステップＳ３０へ移行する。これに対し、仮削除データＢ_ｋが存在している場合は（ステップＳ３８でＹＥＳ）、ノイズ除去部４４４により、ＳＷ_ｊ＊相対値ｂ＞Ｂ_ｋ（仮削除データが複数存在する場合、例えばｋはＳＷ_ｊに最も時間的に近いデータが選ばれる）の関係が満足されているか否かが判定される（ステップＳ３９）。ここで、相対値ｂは仮削除データＢ_ｋの復帰基準として適宜に決定される閾値であるが、先の説明で例示したように相対値ａの初期値と同じに設定しても良いし、相対値ａとは異なる値に設定しても良い。

ステップＳ３９の判定式が満足されている場合（ステップＳ３９でＹＥＳ）、ノイズ除去部４４４は、仮削除データＢ_ｋを仮削除データ記憶部２５３からＢ−Ｐ値情報記憶部２５２に復元する（ステップＳ４０）。これにより、仮削除データＢ_ｋに係るボトム値及びピーク値の仮削除区分は解除される。一方、ステップＳ３９の判定式が満足されていない場合（ステップＳ３９でＮＯ）、ノイズ除去部４４４は、仮削除データＢ_ｋを切痕ノイズと確定し、これに係るボトム値及びピーク値を仮削除データ記憶部２５３から本削除する（ステップＳ４１）。

その後、カウンタｋが１だけデクリメントされ（ステップＳ４２）、仮削除データ記憶部２５３に仮削除データＢ_ｋが残存しているか否かが確認される（ステップＳ４３）。仮削除データＢ_ｋが残存している場合（ステップＳ４３でＮＯ）、ステップＳ３９に戻って、次の仮削除データＢ_ｋについての復帰判定処理が実行される。一方、仮削除データＢ_ｋが残存していない場合（ステップＳ４３でＹＥＳ）、ステップＳ３０に戻る。

図１７に戻って、ステップＳ３６の後、測定全データの処理が完了したか否かが確認される（ステップＳ３７）。未了である場合は（ステップＳ３７でＮＯ）、ステップＳ２２に戻って処理が繰り返される。すなわち、基準振幅値が順次更新されながら、ボトム−ピーク振幅値の比較処理が繰り返される。一方、測定全データの処理が完了した場合は（ステップＳ３７でＹＥＳ）、処理を終了する。このようなリアルタイム切痕ノイズ除去を行うことで、リアルタイムで脈波Ｐ−Ｐ間隔を算出することが可能となる。

以上、本発明の実施形態につき説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば次のような実施形態を取ることもできる。

［１］上記実施形態では、仮削除処理部４４３で仮削除区分されたボトム値及びピーク値を、仮削除データ記憶部２５３へ一時的に移管させる例を示した。これに代えて、仮削除区分されたボトム値及びピーク値に所定のフラグ（仮削除識別子）を付与するようにしても良い。この場合、仮削除データと扱うボトム値及びピーク値が生じたとき、仮削除処理部４４３はＢ−Ｐ値情報記憶部２５２に保存されている当該ボトム値及びピーク値にフラグを付与する。そしてノイズ除去部４４４は、仮削除データとしての区分を解除する場合には前記フラグを解除する一方で、本削除する場合には前記フラグが付与されたボトム値及びピーク値をＢ−Ｐ値情報記憶部２５２から削除する処理を行う。

［２］予め脈波Ｐ−Ｐ間隔のパターンを症例に応じて類型化し、これを判別インデックスとして記憶部２５等に記憶させておき、データ解析部４２に、間隔算出部４５により実際に求められた脈波Ｐ−Ｐ間隔と前記類型とを比較し、どの症例に属するかを近似的に推定するような症例判定部を設けるようにしても良い。

［３］上記実施形態では、ノイズが除去された後の脈波波形について、間隔算出部４５において心電図Ｒ−Ｒ間隔に相当する脈波Ｐ−Ｐ間隔（若しくは脈波ボトム値間隔）を求めるようにしたが、これに加えて、或いはこれに替えて、隣接するピーク値とボトム値の幅（振幅）を求めるようにしても良い。例えば、図９に示した切痕ノイズ除去後の脈波波形５２において、診断のための情報として、ボトム値Ｂ１とピーク値Ｐ１とに基づく振幅、ボトム値Ｂ３とピーク値Ｐ３とに基づく振幅、ボトム値Ｂ５とピーク値Ｐ５とに基づく振幅・・・を振幅値検出部４４２にて求めさせるようにしても良い。

例えば心房細動患者においては、心電図Ｒ−Ｒ間隔（脈波Ｐ−Ｐ間隔）にバラツキが生じると共に、ピーク値とボトム値の振幅にもバラツキが生じる。従って、脈波Ｐ−Ｐ間隔及びピーク値−ボトム値振幅を求め、それらのバラツキ度合いを評価することで、心房細動患者の診断を行うことができる。

また、交感神経が働くと血管が収縮し、ピーク値−ボトム値振幅が小さくなる。これは、通常の脈動振幅に対してピーク値−ボトム値振幅が小さくなっていることが検出されると、交感神経が有効に動作していることが知見できることを意味する。従って、ピーク値−ボトム値振幅を求めることで、自律神経障害の診断等を行うことが可能となる。また、脈波の振幅に基づいて、末梢循環の良否評価を行うことも可能である。

［４］本発明にかかる実施品の提供形態として、上述の脈波データ解析システムＳ０（脈波測定装置２０）等としてではなく、該脈波データ解析システムＳ０等が行う処理を実行する動作プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

本発明の実施形態にかかる脈波データ解析システムＳ０の全体構成を概略的に示すブロック図である。 脈波データ解析システムＳ０の具体的なハード構成の一例である脈波データ解析システムＳ１を示す外観構成図である。 脈波データ解析システムＳ０の具体的なハード構成の他の例である脈波データ解析システムＳ２を示す外観構成図である。 図２に示した脈波測定装置２０の電気的構成を示すブロック図である。 ＣＰＵ２４の機能構成を示す機能ブロック図である。 脈波波形生成部４３１により生成された脈波波形５１を示すグラフである。 移動平均処理後の脈波波形５２を示すグラフである。 脈波波形５２におけるボトム値及びピーク値、並びにボトム−ピーク振幅値の検出状況を示すグラフである。 切痕ノイズの除去状況を示すグラフである。 他の脈波波形５３を示すグラフである。 他の脈波波形５４を示すグラフである。 データ点数毎の脈波Ｐ−Ｐ間隔の変動を示すグラフである。 呼吸性の脈波振幅の変動部を含む脈波波形５５を示すグラフである。 データ点数毎の脈波Ｐ−Ｐ間隔の変動を示すグラフである。 脈波測定装置２０による脈波Ｐ−Ｐ間隔算出の全体フローを示すフローチャートである。 実施形態に係る切痕ノイズ除去処理の詳細フローを示すフローチャートである。 実施形態に係る切痕ノイズ除去処理の詳細フローを示すフローチャートである。 復帰判定処理を示すフローチャートである。 心電図に表れる波形及び心電図Ｒ−Ｒ間隔を示すグラフである。

符号の説明

１１ 脈波検出手段
１２ データ解析手段
１３ 表示手段
１４ 記憶手段
２０ 脈波測定装置
２０’ 脈波測定装置（第１の機器）
２１ 脈波測定装置本体部
２３ 検知部（脈波検出手段）
２４ ＣＰＵ（データ解析手段）
２５ 記憶部
２５１ 脈波データ記憶部（第３記憶手段）
２５２ Ｂ−Ｐ値情報記憶部（第１記憶手段）
２５３ 仮削除データ記憶部（第２記憶手段）
２５４ 解析結果記憶部（第４記憶手段）
３０ パーソナルコンピュータ（第２の機器）
４１ 測定制御部
４２ データ解析部
４３ 前処理部
４３１ 脈波波形生成部
４３２ 移動平均処理部
４４ ノイズ除去処理部
４４１ 変曲点検出部
４４２ 振幅値検出部
４４３ 仮削除処理部
４４４ ノイズ除去部
４５ 間隔算出部
４６ 表示制御部
５１〜５５ 脈波波形（脈波データ）
Ｓ０，Ｓ１，Ｓ２ 脈波データ解析システム

Claims (14)

1. 生体の脈波データから生体情報を抽出する脈波データ解析方法であって、
   脈波を所定時間連続計測して得た脈波データから、ボトム値及びピーク値を時間軸に沿って順次検出し、
   時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とをペアとし、各ペアのボトム値とピーク値との差分であるボトム−ピーク振幅値を時間軸に沿って各々求め、
   求められたボトム−ピーク振幅値について、時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とを比較し、前記第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合に、前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除し、
   時間軸上で前記第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値と、前記第２の振幅値とを比較し、両者の相対値が所定の閾値よりも大きいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値の仮削除を解除してこれらを利用されるべきデータとして扱い、両者の相対値が所定の閾値よりも小さいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値をノイズと見なして本削除するステップを含むことを特徴とする脈波データ解析方法。
2. 前記ノイズが除去された後の脈波データに基づいて、心電図におけるＲ−Ｒ間隔に相当するピーク値間隔若しくはボトム値間隔を求めるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の脈波データ解析方法。
3. 前記ノイズが除去された後の脈波データに基づいて、ボトム−ピーク振幅値を求めるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の脈波データ解析方法。
4. 前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除した後に、時間軸上で前記仮削除されたボトム値及びピーク値の次に現れるボトム値及びピーク値より求められたボトム−ピーク振幅値を新たな第２の振幅値と扱い、同様にして前記新たな第２の振幅値と前記第１の振幅値とを比較する処理を１回若しくは複数回繰り返し、
   仮削除の要件を満たさないボトム−ピーク振幅値が現れたときに、当該ボトム−ピーク振幅値を前記第３の振幅値と扱って、仮削除とされた１又は複数の第２の振幅値と比較することを特徴とする請求項１に記載の脈波データ解析方法。
5. 仮削除とされた第２の振幅値が複数存在する場合において、
   前記第３の振幅値との比較により一つの第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値の仮削除が解除されたとき、前記一つの第２の振幅値を前記第３の振幅値と扱って、他の第２の振幅値と比較することを特徴とする請求項４に記載の脈波データ解析方法。
6. 前記第２の振幅値と前記第１の振幅値とを比較する処理を１回若しくは複数回繰り返すに際し、前記閾値を、少なくとも１回変更することを特徴とする請求項４に記載の脈波データ解析方法。
7. 生体の脈波データから生体情報を抽出する脈波データ解析システムであって、
   被験者の脈波情報を所定のサンプリング周期で取得して時間軸に関連付けられた脈波データを取得する脈波検出手段と、前記脈波データを解析するデータ解析手段とを備え、
   前記データ解析手段は、
   前記脈波データから、ボトム値及びピーク値を時間軸に沿って順次検出する変曲点検出部と、
   時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とをペアとし、各ペアのボトム値とピーク値との差分であるボトム−ピーク振幅値を時間軸に沿って各々求める振幅値検出部と、
   求められたボトム−ピーク振幅値について、時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とを比較し、前記第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合に、前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除データとして区分する仮削除処理部と、
   時間軸上で前記第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値と、前記第２の振幅値とを比較し、両者の相対値が所定の閾値よりも大きいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値について前記仮削除データとしての区分を解除し、両者の相対値が所定の閾値よりも小さいときは前記仮削除データをノイズと見なして本削除するノイズ除去部と、
   を具備することを特徴とする脈波データ解析システム。
8. 前記変曲点検出部により検出されたボトム値及びピーク値を記憶する第１記憶手段と、データを少なくとも一時的に記憶することが可能な第２記憶手段とをさらに備え、
   前記仮削除処理部は、前記仮削除データと扱うボトム値及びピーク値が生じたとき、これらを前記第１記憶手段から第２記憶手段へ移行させ、
   前記ノイズ除去部は、前記仮削除データとしての区分を解除する場合に、前記ボトム値及びピーク値を前記第２記憶手段から第１記憶手段へ復帰させることを特徴とする請求項７に記載の脈波データ解析システム。
9. 前記仮削除処理部は、前記仮削除データと扱うボトム値及びピーク値が生じたとき、これらに仮削除識別子を付与し、
   前記ノイズ除去部は、前記仮削除データとしての区分を解除する場合には前記仮削除識別子を解除する一方で、本削除する場合には前記仮削除識別子が付与されたボトム値及びピーク値を削除する処理を行うことを特徴とする請求項７に記載の脈波データ解析システム。
10. 前記データ解析手段によるデータ解析結果を表示する表示手段を有し、
    前記脈波検出手段、前記データ解析手段及び前記表示手段が、前記被験者に対して装着可能な機器に装備されていることを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の脈波データ解析システム。
11. 前記脈波検出手段により取得された脈波データを保存する第３記憶手段を有し、
    前記脈波検出手段と前記第３記憶手段とが装備され、前記被験者に対して装着可能な第１の機器と、
    前記データ解析手段が装備され、前記第１の機器とデータ通信を行うことで前記第３記憶手段に保存されている脈波データを取り入れ可能とされた第２の機器とから構成されていることを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の脈波データ解析システム。
12. 前記データ解析手段が、前記脈波データをリアルタイムで解析すると共に、該解析により得られる脈波情報を所定の表示部へ表示させるものであることを特徴とする請求項７に記載の脈波データ解析システム。
13. 前記データ解析手段が、解析した脈波情報を保存する第４記憶手段を具備することを特徴とする請求項７に記載の脈波データ解析システム。
14. 生体の脈波データから生体情報を抽出するための解析プログラムであって、前記脈波データを解析するデータ解析手段に、
    被験者の脈波情報を所定のサンプリング周期で取得して時間軸に関連付けられた脈波データを読み出すステップと、
    前記脈波データから、ボトム値及びピーク値を時間軸に沿って順次検出するステップと、
    時間軸上において隣接するボトム値とピーク値とをペアとし、各ペアのボトム値とピーク値との差分であるボトム−ピーク振幅値を時間軸に沿って各々求めるステップと、
    求められたボトム−ピーク振幅値について、時間軸上で前後する第１の振幅値と第２の振幅値とを比較し、前記第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定の閾値より小さい場合に、前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値を仮削除するステップと、
    時間軸上で前記第２の振幅値の後に存在する第３の振幅値と、前記第２の振幅値とを比較するステップと、
    両者の相対値が所定の閾値よりも大きいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値の仮削除を解除してこれらを利用されるべきデータとして扱い、両者の相対値が所定の閾値よりも小さいときは前記第２の振幅値に係るボトム値及びピーク値をノイズと見なして本削除するステップと、
    ノイズが除去された後の脈波データに基づき所定の脈波解析処理を行うステップと、
    を実行させることを特徴とする脈波データ解析プログラム。

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