JP6149929B2 - 診断装置、診断方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、診断装置、診断方法及びプログラムに関する。

一般に、漢方を含む東洋医学の診断方法には、望診、聞診、問診及び切診（または、触診）と呼ばれる４つの診察法（四診）がある。望診では、肉眼で患者の体格、顔色、舌等を観察することにより、体内の熱、水分、血液循環動態の異常または病の勢い等に関する診断を行う。聞診では、聴覚で患者の声、咳、呼吸音や腹鳴を聞いたり、嗅覚で患者の体臭、口臭、大小便や分泌物等の臭いを嗅いだりすることにより患者の病状を診断する。問診では、のぼせる、体が冷える、肩がこる、痛みがある等のささいな症状を患者から聞き出すことにより診断を行う。切診では、診察者が手で患者の脈の性質や形状を診たり（所謂、脈診）、直接腹部に触れて腹壁の緊張度または刺激に対する反応性を診たり（所謂、腹診）して診断を行う。四診の中でも切診は、患者の生体情報を診察者が直接手で触知するという点が１つの特徴である。

東洋医学の診断方法は、診察者が五感で得られる患者の情報に基づいて診察を行い、患者の年齢、体格等に応じて適切な漢方薬等を処方する主観的な方法である。このため、診察者には膨大な知識、熟練した技量等が要求される。一方、診察者による診察手順は、診察者毎に異なるため、診断結果が診察者毎に異なり客観性に欠けてしまう場合がある。特に切診は、診察者が患者の生体情報を診察者が直接手で触知するため、切診の診断結果は診察者に大きく依存してしまう。

例えば脈診の場合、脈動を触知するには診察者が患者の寸、関及び尺と呼ばれる部位の位置を経験等に基づいて正確に同定（または、特定）して脈動を触知しなければならない。また、診察者は、脈拍数に加え、例えば患者の手の寸、関及び尺における脈動の深さ（浮〜沈）、脈動の振幅（虚〜実）、脈動の周期（数〜遅）、脈動の長さと幅（大〜小）、脈動の流利度（滑〜渋）及び脈動の緊張度（緊〜緩）等の脈動状態を経験等に基づいて正確に判断しなければならない。このため、切診の診断結果は、診察者が同定した患者の寸、関及び尺の位置の精度、診察者が例えば人差し指、中指及び薬指を患者の寸、関及び尺に当てて判断した脈動状態の精度等に依存する。つまり、診察者の五感に基づく切診の診断結果は、診察を行う診察者に大きく依存してしまう。

特開平１１−１９０５５号公報 特開平６−１９７８７３号公報 特開平６−２５４０６０号公報 特開２００４−２０８７１１号公報

脈動に基づく切診を行う従来の診断方法では、診断結果が診察者に大きく依存してしまう。

そこで、本発明は、脈動に基づく切診を診察者に大きく依存することなく行える診断装置、診断方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一観点によれば、診断対象に装着され、前記診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部と、前記センサ部の出力のうち、前記圧力が一定の状態で前記脈動を検知した、前記センサ部のセンサセルの検出信号に基づき、脈波の分布を取得する手段と、前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する手段と、各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算する手段と、前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態（証）を類推する手段と、前記類推した診断対象の状態（証）から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する手段と、を備えた診断装置が提供される。

開示の診断装置、診断方法及びプログラムによれば、脈動に基づく切診を診察者に大きく依存することなく行うことができる。

コンピュータシステムの一例を示すブロック図である。 患者の手の寸、関及び尺の位置を説明する図である。 ある観察位置における脈波の一例を示す図である。 センサ部１１のセンサの一例を示す平面図である。 センサと患者の手の状態を説明する図である。 センサの配線を示す模式図である。 センサセルの構成の第１の例を示す断面図である。 センサセルの構成の第２の例を示す断面図である。 センサセルの構成の第３の例を示す断面図である。 センサセルの構成の第４の例を示す断面図である。 診断処理の一例を説明するフローチャートである。 寸、関及び尺の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 取得した脈波の振幅をＸ軸方向について示す図である。 取得した脈波の振幅をＹ軸方向について示す図である。 関の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 脈波の振幅と観察位置に加えた圧力の関係の一例を示す図である。 観察位置に異なる圧力を加えた場合の脈動の応答と時間の関係の一例を示す図である。 寸の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 関、寸及び尺を同時に加圧する場合の関、寸及び尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 データベースの学習処理の一例を説明する図である。 患者の手に装着されたセンサ部の一例を示す図である。 図２２に示すセンサ部の構成を説明する図である。

開示の診断装置、診断方法及びプログラムでは、診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で脈動を検知する、センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部を用いる。加えられた圧力が一定の状態でセンサ部で検知された脈動に基づき脈波の分布を取得し、脈波の分布に基づき前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、加えられる圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する。各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の圧力に基づいて数値化したスコアを演算し、複数の観察位置におけるスコアを統合する。統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推し、類推した診断対象の状態から診断対象に対する診断結果を生成して出力する。

以下に、開示の診断装置、診断方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。

図１は、コンピュータシステムの一例を示すブロック図である。図１に示すコンピュータシステム２０は、プロセッサの一例であるＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、記憶部２２、入力部２３、表示部２４、及びインタフェース（Ｉ／Ｆ）２５がバス２６で接続された構成を有する。なお、コンピュータシステム２０内の各部の接続は、図１に示すバス２６による接続に限定されないことは言うまでもない。また、ＣＰＵ２１の代わりに、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）を用いても良い。

ＣＰＵ２１は、コンピュータシステム２０全体の制御を司り、プログラムを実行することで後述する診断処理を実行したり、センサ部１１と共に診断装置の機能を実現したりすることができる。記憶部２２は、ＣＰＵ２１が実行するプログラム、ＣＰＵ２１が実行する演算の中間結果、ＣＰＵ２１が実行するプログラム及び演算で用いるデータ、データベース等を格納する。データベースは、後述するように、脈動の要素パラメータのスコアに対し、診断対象である患者の臓腑（内臓）の異常、体質、病態（証）、疾病、治療効果等の周知の東洋医学の理論に従った類推結果等を格納する。記憶部２２は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で形成可能である。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、半導体記憶装置であっても良い。また、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体等の場合、記憶部２２はロードされた記録媒体に対して情報の読み書きを行うリーダ・ライタで形成可能である。入力部２３は、キーボード等で形成可能であり、コンピュータシステム２０にコマンド、データ等を入力するのに用いられる。表示部２４は、操作者へのメッセージ、診断処理に関連したデータ等を表示する。Ｉ／Ｆ２５は、センサ部１１を含む外部装置と有線または無線で通信可能である。

一実施例における診断装置は、コンピュータシステム２０及びセンサ部１１により形成可能である。

図２は、患者の手の寸、関及び尺の位置を説明する図である。図２中、患者の右手１５Ｒの寸、関及び尺は、夫々１２Ｒ，１３Ｒ，１４Ｒで示す位置にある。また、患者の左手１５Ｌの寸、関及び尺は、夫々１２Ｌ，１３Ｌ，１４Ｌで示す位置にある。例えば脈診の場合、患者の寸１２Ｒ，１２Ｌ、関１３Ｒ，１３Ｌ及び尺１４Ｒ，１４Ｌと呼ばれる観察位置における脈拍数、脈動の深さ（浮〜沈）、脈動の振幅（虚〜実）、脈動の周期（数〜遅）、脈動の長さと幅（大〜小）、脈動の流利度（滑〜渋）及び脈動の緊張度（緊〜緩）等の脈動状態に基づいて、即ち、脈動の６対の要素パラメータに基づいて、患者の臓腑（内臓）の異常、体質、病態（証）、疾病、治療効果等を周知の東洋医学の理論に従って類推し、診断することができる。図３は、ある観察位置における脈波の一例を示す図である。図３中、縦軸は脈動の応答を任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。図３において、（ａ）は健康状態が良好である患者の脈波を示し、（ｂ）は同じ患者の健康状態が低下している状態における脈波を示す。図３において、（ｂ）の滑脈１８の状態から、周知の東洋医学の理論に従って例えば患者の痰飲、食滞、実熱等を類推し、診断することができる。

図４は、センサ部１１のセンサの一例を示す平面図である。センサ（または、シートセンサ）１３１は、シート１３２と、シート１３２に２次元マトリクス状に設けられた複数のセンサセル１３３を有する。センサセル１３３は、シート１３２が患者の手に装着された際に寸、関及び尺の部分を検知するのに十分な面積、即ち、診断対象の所定領域内で圧力を検知できる面積を有する。センサセル１３３は、圧力が加えられたシート１３２上のｘｙ座標位置と、時間に対する圧力の変化を検出できる。従って、複数のセンサセル１３３の検出信号に基づき、脈波の分布を検出することができる。図４において、粗い破線３１は、センサ１３１の下に位置する患者の手の橈骨動脈の推定範囲を示し、細かい破線の丸印１２，１３，１４は、夫々センサ１３１の下に位置する患者の寸、関及び尺の推定範囲を示す。橈骨動脈の推定範囲３１及び寸、関及び尺の推定範囲１２，１３，１４は、夫々人間の橈骨動脈の平均的な範囲及び寸、関及び尺の平均的な範囲に設定しても、平均的な範囲に所定の誤差マージンを加算した範囲に設定しても良い。また、３２は脈動の推定幅を示し、３３は脈動の推定長さを示す。橈骨動脈３１の鼓動時の大きさには個人差があるが、脈動の推定長さは例えば３ｍｍ程度である。後述するように、本実施例ではセンサ１３１からのセンサ情報に基づいて、患者の寸、関及び尺の位置及び最適脈波を同定する。また、センサ情報に基づいて、脈動の幅及び長さを同定することもできる。

図５は、センサと患者の手の状態を説明する図である。図５において、センサ１３１は患者の手１５の寸１２、関１３及び尺１４の部分を覆うように患者の手１５の皮膚１５１に装着されている。皮膚１５１の下には、計測対象である血管１５２がある。この例では、診察者９００が指先でセンサ１３１を皮膚１５１の方向へ押すことで、センサ１３１及び血管１５２に圧力を加えるものとするが、後述するように、センサ部１１が機械的に圧力を加えるようにしても良い。センサ１３１は、血管１５２の脈動を検知してアナログのセンサ情報（即ち、アナログセンサ出力信号）を出力する。アナログセンサ出力信号は、センサ部１１内のアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ、図示せず）によりデジタル信号に変換してからコンピュータシステム２０へ出力されても、外部のＡＤＣを含む信号処理回路等を介してコンピュータシステム２０へ出力されても良い。

図６は、センサの配線を示す模式図である。図６中、センサ１３１の上層配線１３５は黒で示し、下層配線１３６は灰色で示す。センサセル１３３の形状は、円形でなくても良い。

図７は、センサセルの構成の第１の例を示す断面図である。図７において、センサセル１３３は、ピエゾ材料、有機エレクトレット材料等のセンシング材料で形成されたセンシング薄膜５１の上下面に金属電極膜５２が形成され、全体を絶縁薄膜５３で覆った構成を有する。センシング材料は、正圧力に対する感度が高く、剪断力に対する感度がゼロに近いことが好ましい。例えば、センシング材料にピエゾ材料または有機エレクトレット材料を用いる場合、ｇ３３，ｄ３３がｇ３１，ｄ３１に比べて１０倍以上であることが好ましい。センサ１３１は、例えば図５において患者の手１５の生体組織（即ち、皮膚１５１及び血管１５２）の動きに十分適合できるように、薄くて柔軟性を有する（即ち、柔らかい）シートで形成することが好ましい。また、例えば図５において脈動がセンサ１３１を介して診察者９００の手に伝わり易くするという観点からも、センサ１３１は薄くて柔軟性を有するシートで形成することが好ましい。センシング薄膜５１のヤング率は、例えば１ＧＰａ以下であることが望ましく、センシング薄膜５１の膜厚は、例えば１００μｍ以下であることが好ましい。

図８は、センサセルの構成の第２の例を示す断面図である。図８中、図７と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図８に示すセンサセル１３３の一方の面には、突起５４が絶縁薄膜５３を介して金属電極膜５２上に形成されている。センサ１３１を例えば患者の手１５に装着する際に、突起５４は患者の手１５の側を向いていても、診察者の手の側を向いていても良い。突起５４を設けることで、センサセル１３３の感度を向上することができる。

図９は、センサセルの構成の第３の例を示す断面図である。図９中、図７と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図９に示すセンサセル１３３では、金属電極膜５２で挟まれたセンサ領域はセンシング薄膜５１で形成され、センサ領域以外の領域５６はセンサ領域より圧力感度の低い材料、或いは、圧力感度の無い材料で形成されている。

図１０は、センサセルの構成の第４の例を示す断面図である。図１０中、図７と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図１０に示すセンサセル１３３では、金属電極膜５２で挟まれたセンサ領域のみがセンシング薄膜５１で形成されている。図１０に示す構成は、例えばセンサ領域以外の領域のセンシング薄膜５１を除去して形成しても、センサ領域を印刷法を用いて局所的に印刷する等して形成しても良い。

図１１は、診断処理の一例を説明するフローチャートである。図１１において、ステップＳ２はセンサ部１１により実行可能であり、ステップＳ１，Ｓ３〜Ｓ７は例えばＣＰＵ２１により実行可能である。なお、患者の右手と左手には、同じ構成のセンサ１３１が同様に装着されているものとする。

図１１において、ステップＳ１では、センサ１３１を介して患者の手１５に加えられる圧力を示す圧力情報（または、圧力信号）がコンピュータシステム２０に入力される。診察者が手で圧力を加える場合、例えば入力部２３から圧力情報を入力しても、記憶部２２に格納されたデフォルト値を入力しても良い。また、後述するようにセンサ部１１が機械的に圧力を加える場合、例えば記憶部２２に格納されておりセンサ部１１の圧力付加機構に供給される圧力情報を入力しても良い。また、センサ１３１から、その圧力情報を感知しても良い。患者の寸、関及び尺の位置を同定する際には圧力は一定であり、最適脈波を同定する際には圧力を徐々に増加させるものとする。ステップＳ２では、センサ１３１からのセンサ情報（または、センサ出力信号）がコンピュータシステム２０に入力される。

ステップＳ３では、センサ情報に基づき、脈波の分布を取得する。ステップＳ４では、脈波の分布に基づき、患者の右手の寸、関及び尺の位置と、患者の左手の寸、関及び尺の位置、即ち、６箇所の観察位置を同定すると共に、同定した６箇所の観察位置における最適脈波を同定する。

図１２は、ステップＳ４における寸、関及び尺の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図１２において、ステップＳ４１では、図４の寸、関及び尺の推定範囲１２，１３，１４に一定の圧力を同時に加えた場合のセンサ情報を取得し、ステップＳ４２では、取得したセンサ情報に基づいて寸、関及び尺の推定範囲１２，１３，１４内の脈波の振幅の分布を取得する。ステップＳ４３では、寸、関及び尺の夫々の推定範囲１２，１３，１４内における脈波の振幅の極大点の位置を取得する。

図１３は、取得した脈波の振幅をＸ軸方向について示す図であり、縦軸は脈波の振幅を任意単位で示す。図１４は、取得した脈波の振幅をＸ軸方向について示す図であり、縦軸は脈波の振幅を任意単位で示す。図１３中、脈波の振幅の３つのピークが、夫々寸、関及び尺のＸ座標位置に相当する。同様に、図１４中、脈波の振幅の３つのピークが、夫々寸、関及び尺のＹ座標位置に相当する。図１４において、Ｉは寸の推定範囲１２における脈波の振幅のＹ軸に沿った分布、ＩＩは関の推定範囲１３における脈波の振幅のＹ軸に沿った分布、及びＩＩＩは尺の推定範囲１４における脈波の振幅のＹ軸に沿った分布を示す。

ステップＳ４４では、図１３の右側のピークのＸ座標及び図１４の左側のピークのＹ座標を寸のＸＹ座標値と定義し、図１３の中央のピークのＸ座標及び図１４の中央のピークのＹ座標を関のＸＹ座標値と定義し、図１３の左側のピークのＸ座標及び図１４の右側のピークのＹ座標を尺のＸＹ座標値と定義し、処理は図１１のステップＳ４へ戻る。

図１５は、ステップＳ４における関の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図１５において、ステップＳ４１１では、同定された関のＸＹ座標位置に加えられる圧力を一定量増加させる。ステップＳ４１２では、この時点での関の脈波及び関に加えられた圧力を記憶部２２に格納する。ステップＳ４１３では、脈波の振幅が増加したか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４１１へ戻り、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ４１４へ進む。ステップＳ４１４では、記憶部２２に格納した脈波のうち、最大振幅を有する脈波を、関を単独で加圧した時の最適脈波として同定する。

図１６は、脈波の振幅と関、寸、尺等の観察位置に加えた圧力の関係の一例を示す図である。図１６中、縦軸は脈波の振幅を任意単位で示し、横軸は関、寸、尺等の観察位置に加えた圧力を任意単位で示す。図１６に示す例では、圧力Ｐ１の時の脈波が最大振幅を有し、Ｐ３＜Ｐ１＜Ｐ２である。

図１７は、関、寸、尺等の観察位置に異なる圧力Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を加えた場合の脈動の応答と時間の関係の一例を示す図である。図１７中、縦軸は脈動の応答を任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。

図１６及び図１７の例の場合、観察位置が関であると仮定すると、ステップＳ４１４では図１７に示す圧力Ｐ１の場合の脈波が関の最適脈波として同定される。

図１８は、ステップＳ４における寸の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図１８において、ステップＳ４２１では、同定された寸のＸＹ座標位置に加えられる圧力を一定量増加させる。ステップＳ４２２では、この時点での寸の脈波及び寸に加えられた圧力を記憶部２２に格納する。ステップＳ４２３では、脈波の振幅が増加したか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４２１へ戻り、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ４２４へ進む。ステップＳ４２４では、記憶部２２に格納した脈波のうち、最大振幅を有する脈波を、寸を単独で加圧した時の最適脈波として同定する。

図１９は、ステップＳ４における尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図１９において、ステップＳ４３１では、同定された尺のＸＹ座標位置に加えられる圧力を一定量増加させる。ステップＳ４３２では、この時点での尺の脈波及び尺に加えられた圧力を記憶部２２に格納する。ステップＳ４３３では、脈波の振幅が増加したか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４３１へ戻り、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ４３４へ進む。ステップＳ４３４では、記憶部２２に格納した脈波のうち、最大振幅を有する脈波を、尺を単独で加圧した時の最適脈波として同定する。

図２０は、関、寸及び尺を同時に加圧する場合のステップＳ４における関、寸及び尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。ステップＳ４４１では、上記の如く関、寸及び尺を単独で加圧した時に最大振幅が現れた圧力を初期値として関、寸及び尺の各観察位置を加圧する。ステップＳ４４２では、関、寸及び尺の各観察位置に加えられる圧力を一定量増加または減少させる。ステップＳ４４３では、この時点での関、寸及び尺の各観察位置における脈波及び関、寸及び尺の各観察位置に加えられた圧力を記憶部２２に格納する。ステップＳ４４５では、関、寸及び尺の各観察位置における脈波が最大振幅（関、寸及び尺の単独加圧時の脈波の最大振幅以上の振幅）を有するか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ４４２へ戻り、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４４６へ進む。ステップＳ４４６では、記憶部２２に格納した脈波のうち、関、寸及び関の各観察位置において最大振幅を有する脈波を、夫々関、寸及び尺を同時に加圧した時の最適脈波として同定する。

図１１の説明に戻るに、ステップＳ５では、患者の左右両手の寸、関及び尺の合計６つの観察位置における脈動に対してスコアを演算する。つまり、各観察位置における脈動は、各観察位置で最適脈波が得られる時に加えた圧力に基づいて所定のアルゴリズムに従って数値化される。具体的には、脈動の深さ（浮〜沈）、脈動の振幅（虚〜実）、脈動の周期（数〜遅）、脈動の長さと幅（大〜小）、脈動の流利度（滑〜渋）及び脈動の緊張度（緊〜緩）等の脈動状態（即ち、要素パラメータ）に対して所定のアルゴリズムに従ってスコアが演算される。例えば、観察位置で最適脈波が得られる時に加えた圧力に対するスコアを記録したテーブルを記憶部２２に格納しておくことで、ステップＳ５では、このテーブルを参照することで合計６つの観察位置における脈動に対してスコアを付けることができる。

ステップＳ６では、合計６つの観察位置におけるスコアを統合して、統合されたスコアに基づいてデータベースを参照することで患者の状態を類推する。データベースには、脈動の要素パラメータのスコアに対し、患者の臓腑（内臓）の異常、体質、病態（証）、疾病、治療効果等の周知の東洋医学の理論に従った類推結果等が格納されている。データベースには、脈動の要素パラメータのスコアに対し、患者の臓腑（内臓）の異常、体質、病態（証）、疾病、治療効果等のうち少なくとも１つの類推結果が格納されていることが好ましく、脈動の要素パラメータのスコアに対し、患者の臓腑（内臓）の異常、体質、病態（証）、疾病、治療効果等のうち２以上の類推結果が格納されていることがさらに好ましい。データベースは、例えば記憶部２２に格納されていても、外部の記憶部（図示せず）に格納されていても良い。ステップＳ７は、ステップＳ６で得られた類推結果から診断結果を生成して出力し、診断処理は終了する。診断結果は、合計６つの観察位置におけるスコア、臓腑（内臓）の異常、体質、病態（証）、治療効果（予後）等を含んでも良い。診断結果は、例えば表示部２４へ出力して表示しても、記憶部２２に電子カルテの一部として格納しても、Ｉ／Ｆ２５を介して外部装置（図示せず）へ出力しても良い。

次に、データベースの学習処理について、図２１と共に説明する。図２１は、データベースの学習処理の一例を説明する図である。図２１中、図１及び図５と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図２１において、ステップＳ１１〜Ｓ１７は、コンピュータ２０により診察者とインタラクティブに実行される。ステップＳＴ１，ＳＴ２は、診察者により実行される。この例では、センサ１３１からのアナログセンサ出力信号は、信号処理回路１９を介してコンピュータ２０に入力される。信号処理回路１９は、アナログセンサ出力信号に例えば増幅、フィルタリング、ＡＤＣ等を信号処理を施し、デジタルセンサ出力信号を有線、無線、或いは有線と無線の組み合わせのネットワーク等を介してコンピュータシステム２０のＩ／Ｆ２５（図示せず）に入力する。

コンピュータシステム２０において、ステップＳ１１では、図１１のステップＳ４のように、患者の左右両手の寸、関及び尺のＸＹ座標位置を同定し、ステップＳ１２では、図１１のステップＳ４のように、患者の左右両手の同定した寸、関及び尺のＸＹ座標位置における最適脈波を同定する。ステップＳ１３では、図１１のステップＳ５のように、患者の左右両手の寸、関及び尺の合計６つの観察位置における脈動に対してスコアを演算する。ステップＳ１３においてスコアを演算する際には、診察者がステップＳＴ１で例えば舌診、腹診、問診等により得られた患者に関する補足情報を入力部２３から入力し、演算されるスコアを補足情報に基づいて補正したり、スコアを分類するようにしても良い。

ステップＳ１４では、図１１のステップＳ６のように、合計６つの観察位置におけるスコアを統合して、統合されたスコアに基づいてデータベースを参照することで患者の状態を類推する。ステップＳ１４において患者の状態を類推する際には、診察者がステップＳＴ２で診察者自身による類推結果を例えば入力部２３から入力し、データベースから得られた類推結果を補正するようにしても良い。また、ステップＳ１３において類推結果が複数得られた場合、ステップＳ１４では、診察者がステップＳＴ２で表示部２４に表示された複数の類推結果の中から、１つの類推結果を入力部２３の操作で選択するようにしても良い。ステップＳ１４において類推結果が補正された場合には、処理はステップＳ１３へ戻りスコアの演算、分類等が再度行われる。

ステップＳ１５では、図１１のステップＳ７のように、類推結果に基づいて診断結果を生成し、例えば表示部２４に表示する。診断結果は、合計６つの観察位置におけるスコア、臓腑（内臓）の異常、体質、病態（証）、治療効果（予後）等を含んでも良い。ステップＳ１６では、診断結果を補正するか否かを判定する。診察者がステップＳＴ２で診察者自身による診断結果を例えば入力部２３から入力し、診断結果を補正するようにしても良い。また、ステップＳ１５において診断結果が複数得られた場合、ステップＳ１６では、診察者がステップＳＴ２で表示部２４に表示された複数の診断結果の中から、１つの診断結果を入力部２３の操作で選択するようにしても良い。ステップＳ１６において診断結果が補正された場合には、処理はステップＳ１５へ戻り診断結果の生成が再度行われる。

ステップＳ１７では、診断結果を電子カルテの一部として例えば記憶部２２に格納することで、電子カルテのデータベースを更新する。

ところで、センサ１３１が脈動が診察者の手に伝わるのに十分に薄く（例えば、１００μｍ以下）、且つ、センサ１３１を患者の手１５に装着するのに十分に柔らかい場合、診察者がセンサ１３１を介して患者の脈動を触知することができる。この場合、センサ１３１による脈波の取得と診察者の触診を同時に行うことができ、診察者の加圧診断における数値化することができる。即ち、脈動がセンサ１３１を介して診察者の手に伝わることにより、診察者の指先の感覚と脈波の電気信号の両方が得られるので、診察者が有用な情報を指先から触知すると同時に、診察者の診断条件（加圧位置、圧力等）と脈動が示す生体反応（脈波、硬さ、圧力等）を電気信号に変換して記録することができる。

つまり、診察者が指先を患者の橈骨動脈上に当てて脈動を感じながら、寸、関及び尺の位置を探し出す動作を、センサ１３１を介して行うことで、診察者は診断装置が同定した寸、関及び尺の位置と指先で感じた位置を比較することで、診察者の動作の正確性等を確認することができる。さらに、診察者が指先で患者の橈骨動脈上に最適な圧力（脈動が最大に感じられる圧力）を加えて脈動を触知する動作を、センサ１３１を介して行うことで、診察者は診断装置が同定した最適脈波と指先で感じた圧力を比較することで、診察者の動作の正確性等を確認することができる。このようにして、診断装置は、手動で寸、関及び尺の位置を同定する動作、及び手動で寸、関及び尺での最適脈波を同定する動作を行う診察者の教育等に適用することも可能である。

上記実施例によれば、脈動に基づく切診を診察者に大きく依存することなく行うことができる。また、寸、関及び尺の位置と、寸、関及び尺における最適脈波を診察者に依存することなく同定でき、患者の個人差にも対応できる。

次に、機械的に患者の手に圧力を加える構成のセンサ部について、図２２及び図２３と共に説明する。図２２は、患者の手に装着されたセンサ部の一例を示す図である。図２３は、図２２に示すセンサ部の構成を説明する図である。

図２２において、センサ部１１は、患者の手１５の寸、関及び尺を含む部分に装着されている。センサ部１１は、加圧部１１１を有する。加圧部１１１は、加圧領域１１２を加圧する。

図２３において、（ａ）は図２２中のＡ−Ａ線に沿ったセンサ部１１の断面図であり、（ｂ）は図２２中のＢ−Ｂ線に沿ったセンサ部１１の断面図であり、（ｃ）は（ｂ）中のＣ方向に沿って見た図である。図２３に示すように、センサ部１１は接続部１１３Ａで接続可能なベルト１１３を有し、患者の手（腕）１５の周りに装着される。ベルト１１３には、エアバッグ１１５と、エアバッグ１１５に取り付けられたセンサ１３１が設けられている。エアバッグ１１５は、寸、関及び尺に相当する３つの領域を独立して加圧する構造を有すれば良く、３つの別々のエアバッグで形成されていても良い。エアバッグ１１５は、ベルト１１３に設けられたポンプ１１６により空気を注入され、手１５を加圧する圧力を制御される。ポンプ１１６は、エアバッグ１１５の寸、関及び尺に相当する３つの領域に独立して空気を注入可能な３つのポンプ部を有しても良い。ポンプ１１６は、ＣＰＵ２１により制御可能であり、ＣＰＵ２１はエアバッグ１１５の３つの領域による手１５への加圧を独立して制御可能である。エアバッグ１１５及びポンプ１１６は、加圧手段の一例である。

ポンプ１１６は、ベルト１１３とは別体で、ベルト１１３に対して外部接続される構成であっても良い。この場合、ポンプ１１６からの空気は、例えばベルト１１３に接続されるチューブを介してエアバッグ１１５に供給されれば良い。

なお、加圧手段は、エアバッグ１１５及びポンプ１１６に限定されるものではなく、例えばポンプ等により手に直接圧力を加える機構を用いることができ、機械的に患者の手１５に圧力を加える手段であれば特に限定されない。

図２２及び図２３に示すような、機械的に患者の手に圧力を加える手段を用いることにより、診察者の手を煩わすことなく、コンピュータシステム２０により自動的に、寸、関及び尺の位置を同定する動作、及び、寸、関及び尺での最適脈波を同定する動作を行うことができる。

以上、開示の診断装置、診断方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。

１１ センサ部
２０ コンピュータシステム
２１ ＣＰＵ
２２ 記憶部
２３ 入力部
２４ 表示部
２５ Ｉ／Ｆ
２６ バス
１３１ センサ

Claims (8)

1. 診断対象に装着され、前記診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部と、
   前記センサ部の出力のうち、前記圧力が一定の状態で前記脈動を検知した、前記センサ部のセンサセルの検出信号に基づき、脈波の分布を取得する手段と、
   前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する手段と、
   各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算する手段と、
   前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推する手段と、
   前記類推した診断対象の状態から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する手段と、
   を備えたことを特徴とする診断装置。
2. 前記複数の観察位置は、橈骨動脈の寸、関及び尺であることを特徴とする、請求項１記載の診断装置。
3. 前記同定した複数の観察位置において前記最大振幅を有する脈波を同定する前記手段は、
   前記関、寸及び尺の各観察位置を単独で加圧した時に脈波の最大振幅が現れた圧力を初期値として前記関、寸及び尺の各観察位置を加圧し、
   前記関、寸及び尺の各観察位置に加えられる圧力を一定量増加または減少させて、前記関、寸及び尺の各観察位置における脈波と、前記関、寸及び尺の各観察位置に加えられた圧力とを記憶部に格納し、
   前記関、寸及び尺の各観察位置における脈波が、前記関、寸及び尺の各観察位置を単独で加圧した時の前記脈波の最大振幅以上の振幅を有する場合、前記記憶部に格納した前記脈波のうち、前記関、寸及び尺の各観察位置において最大振幅を有する脈波を、夫々前記関、寸及び尺の各観察位置を同時に加圧した時の脈波として同定する、
   ことを特徴とする、請求項２記載の診断装置。
4. 前記演算する手段は、脈動の深さ、脈動の振幅、脈動の周期、脈動の長さと幅、脈動の流利度及び脈動の緊張度を含む脈動状態に対して所定のアルゴリズムに従って前記スコアを演算することを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項記載の診断装置。
5. 前記データベースに予め格納された、前記脈動状態のスコアに対して類推された診断対象の状態は、臓腑の異常、体質、病態、疾病及び治療効果のうち少なくとも１つであることを特徴とする、請求項４記載の診断装置。
6. 前記演算する手段は、前記脈動の流利度及び前記脈動の緊張度を含む脈動状態に対して所定のアルゴリズムに従って前記スコアを演算することを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項記載の診断装置。
7. コンピュータが実行する診断方法であって、
   診断対象に装着され、前記診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部の出力を入力し、
   前記センサ部の出力のうち、前記圧力が一定の状態で前記脈動を検知した、前記センサ部のセンサセルの検出信号に基づき、脈波の分布を取得し、
   前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定し、
   各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算し、
   前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推し、
   前記類推した診断対象の状態から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する、
   処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする診断方法。
8. コンピュータに診断処理を実行させるプログラムであって、
   診断対象に装着され、前記診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部の出力を入力し、
   前記センサ部の出力のうち、前記圧力が一定の状態で前記脈動を検知した、前記センサ部のセンサセルの検出信号に基づき、脈波の分布を取得し、
   前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定し、
   各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算し、
   前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推し、
   前記類推した診断対象の状態から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する、
   処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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