JP6191856B2 - 循環器機能演算装置 - Google Patents

Description

本発明は、循環器機能演算装置に関する。

特許文献１の循環器機能演算装置は、圧迫部、圧力検知部、脈波検出部、および特徴量演算部を有する。圧迫部は、被測定者の身体の被測定部を圧迫する。圧力検知部は、圧迫部により発生する圧迫圧力を検知する。脈波検出部は、圧力検知部からの出力信号に基づいて脈波情報を検知する。特徴量演算部は、脈波情報に基づいて被測定者の循環器機能の指標を演算する。特徴量演算部は、脈波振幅の包絡線を含むパターン部分を、台形の概形パターンに整合させる。特徴量演算部は、循環器機能の指標として台形に整合させたパターン部分の上底の値を演算する。

特開２００５‐３２３８５３号公報

上記循環器機能演算装置により検知される脈波情報は、ハード特定、生体特性、および測定環境に影響される。ハード特性は、例えば圧迫部および圧力検知部等の特性が挙げられる。生体特性は、例えば被測定者の年齢、測定部の大きさ、脂肪と筋肉との割合、性別、および人種等の特性が挙げられる。測定環境は、例えば被測定者と圧迫部との位置関係、および被測定者の測定姿勢の変化等が挙げられる。ハード特性、生体特性、および測定環境等による脈波情報への影響は、演算結果に影響を与える。このため、演算結果が被測定者の実態に即した適切な結果から乖離するおそれがある。

他方、循環器機能演算装置の演算精度を向上することにより、ハード特性、生体特性、および測定環境等の影響により演算結果が適切な結果から乖離するおそれを低減できる。
上記循環器機能演算装置は、台形に整合させた脈波情報のパターン部分の上底の値のみを用い、脈波情報の他の特徴部分については考慮していない。一方、脈波情報は、他の特徴部分においても、循環器機能を反映している。このため、循環器機能の指標の演算精度は向上の余地がある。

本発明は、以上の背景をもとに創作されたものであり、循環器機能の指標の演算精度を向上できる循環器機能演算装置を提供することを目的とする。

本手段は、「被測定者の身体の被測定部を圧迫する圧迫部と、前記圧迫部により発生する圧迫圧力を検知する圧力検知部と、前記圧迫圧力を変化させる圧力制御部と、前記圧力制御部により前記圧迫圧力を変化させる過程における前記圧力検知部からの出力信号に基づいて脈波情報を検知する脈波検出部と、前記脈波情報を累積的に加算することにより得られる加工情報としての累積加算脈波を演算し、前記加工情報から複数の変量値を演算し、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する演算式に、前記変量値を代入し、循環器機能の指標となる特徴量を演算する特徴量演算部とを備えることを特徴とする循環器機能演算装置」を含む。

上記特徴量演算部は、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する演算式に、脈波情報から得られた複数の変量値を代入して循環器機能の判定を行う。このため、循環器機能の指標の演算精度を向上できる。

上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記累積加算脈波の最大値で正規化した累積加算比率に基づいて前記変量値を演算する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記圧迫圧力が所定量変化するときの前記累積加算比率の変化量、前記累積加算比率の傾き、前記累積加算比率の面積、前記累積加算比率を演算処理した値のうちいずれかを前記変量値として用いる循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記累積加算比率が所定量変化するときの前記圧迫圧力の変化量、前記圧迫圧力の傾き、前記圧迫圧力の面積、前記圧迫圧力を演算処理した値のうちいずれかを前記変量値として用いる循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量は、前記循環器機能としての血管状態を定量的に判定する指標であり、前記特徴量演算部は、前記特徴量を用いて前記血管状態を判定する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量は、前記循環器機能に関する特定の疾病に関する状態を判別する判別値と対応する指標であり、前記特徴量演算部は、前記特徴量と前記判別値とを比較することにより前記被測定者の前記特定の疾病に関する状態を判別する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記演算式は、予め多変量解析としての主成分分析により求められ、前記特徴量演算部は、前記特徴量を主成分に対する値として演算し、前記主成分により前記循環器機能を判定する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記圧迫圧力の変化に対する前記累積加算比率についての包絡線を演算し、前記包絡線を前記圧迫圧力の所定変化量毎、または前記累積加算比率の所定変化量毎に分割し、分割された前記包絡線に関する値を前記変量値として用いる循環器機能演算装置」を含む。

本循環器機能演算装置は、循環器機能の指標の演算精度を向上できる。

第１実施形態の循環器機能演算装置の模式図。 第１実施形態の圧力検知部により検知される圧迫圧力と時間との関係を示したグラフ。 第１実施形態の脈波検出部により検出されるカフ圧力と脈波との関係を示したグラフ。 （ａ）第１実施形態の脈波検出部により検出されるカフ圧力と脈波面積との関係を示したグラフ。（ｂ）第１実施形態の脈波検出部により検出されるカフ圧力と累積加算脈波との関係を示したグラフ。 第１実施形態の脈波検出部により検出されるカフ圧力と正規化総和分脈波との関係を示したグラフ。 第１実施形態の正規化総和分脈波の包絡線を示したグラフ。 第１実施形態の表示部に表示される判定結果の一例を示す模式図。 第２実施形態の正規化総和分脈波の包絡線を示したグラフ。 第２実施形態の表示部に表示される判定結果の一例を示す模式図。 第３実施形態の正規化総和分脈波の包絡線を示したグラフ。 第３実施形態の表示部に表示される判定結果の一例を示す模式図。 第４実施形態の正規化総和分脈波の包絡線を示したグラフ。 第４実施形態の表示部に表示される判定結果の一例を示す模式図。

（第１実施形態）
図１を参照して、循環器機能演算装置１の構成について説明する。
循環器機能演算装置１は、圧迫部１０、圧力制御部２０、圧力検知部３０、脈波検出部４０、特徴量演算部５０、血圧算出部９０、および表示部１００を有する。

圧迫部１０は、カフ１１およびチューブ１２を有する。カフ１１は、被測定者の身体の被測定部としての上腕に巻きかけられる。カフ１１は、内部にエアーが供給されることにより膨張し、被測定者の腕を圧迫する。チューブ１２は、カフ１１と圧力制御部２０のエアーポンプ（図示略）およびエアー排出弁（図示略）とを接続している。

圧力制御部２０は、圧迫部１０へのエアーの供給および排出を制御することにより、カフ１１の内部の圧力（以下、「圧迫圧力Ｐ」）を変化させる。圧力制御部２０は、エアーポンプ（図示略）およびエアー排出弁（図示略）を有する。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを増加させるとき、エアーポンプを駆動させ、カフ１１へエアーを供給する。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを減少させるとき、排出弁を開弁させ、カフ１１からエアーを排出する。

圧力検知部３０は、圧迫部１０が被測定体の上腕を圧迫するときの圧迫圧力Ｐを検知する。圧力検知部３０は、圧力センサー（図示略）およびＡ／Ｄ変換器（図示略）を有する。圧力検知部３０は、圧力センサーにより検出した圧迫部１０の圧迫圧力Ｐを、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号よりなる圧力信号に変換する。圧力検知部３０により変換された圧力信号は、脈波検出部４０および血圧算出部９０に出力される。

脈波検出部４０は、圧力検知部３０からの圧力信号に基づいて脈波情報を検出する。脈波検出部４０は、フィルタ回路（図示略）を有する。脈波検出部４０は、フィルタ回路において圧力検知部３０からの出力信号から直流成分等、所定の周波数成分を除去することにより脈波信号を生成し、生成された脈波信号から脈波の振幅を検出する。脈波検出部４０は、検出した脈波の振幅信号を特徴量演算部５０に出力する。

特徴量演算部５０は、脈波情報記憶部６０、変量値算出部７０、および循環器機能判定部８０を有する。脈波情報記憶部６０は、脈波検出部４０からの振幅信号を圧迫圧力Ｐと対応付けて脈波情報記憶部６０に記憶する。変量値算出部７０は、脈波情報記憶部６０に記憶された脈波の振幅から変量値を演算する。循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０により演算された変量値を予め設定されている演算式に代入し、被測定者の循環器機能を判定する。循環器機能判定部８０は、被測定者の循環器機能の判定結果を表示部１００に出力する。

血圧算出部９０は、圧力検知部３０により検出される圧迫圧力Ｐと、脈波検出部４０により検出される脈波の振幅値との関係からオシロメトリック法などの所定のアルゴリズムを用いて、被測定者の最高血圧、最低血圧、および平均血圧の推定値を算出する。血圧算出部９０は、血圧の算出結果を表示部１００に出力する。

表示部１００は、液晶画面を有する。表示部１００は、液晶画面に循環器機能判定部８０の判定結果、血圧算出部９０により算出された被測定者の最高血圧、最低血圧、および平均血圧の推定値を表示する。

図２〜図６を参照して、循環器機能の判定処理について説明する。
図２に示されるように、循環器機能の判定を行うとき、圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを変化させる。具体的には、圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡまで上昇させる。すなわち、圧力制御部２０は、圧迫部１０にエアーを供給してカフ１１を膨張させる。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡまで上昇させた後、圧迫圧力Ｐの上昇速度を低下させる。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡよりも高い第２圧力ＰＢまで上昇させた後、圧迫圧力Ｐを低下させる。すなわち、圧力制御部２０は、カフ１１からエアーを排出する。

第１圧力ＰＡおよび第２圧力ＰＢは、一般的な血圧に応じて設定されている。このため、圧力制御部２０が圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡから第２圧力ＰＢまで上昇させる期間（以下、「脈波検出期間ＴＸ」）において、圧力検知部３０により検知される圧迫圧力Ｐは、脈波Ｗにともなって変動する。

図３に示されるように、脈波検出期間ＴＸにおける圧迫部１０へのエアーの供給量と対応する圧迫部１０の圧力（以下、「カフ圧力Ｃ」）の変化に対する圧迫圧力Ｐの変化は、脈波Ｗと対応する。なお、カフ圧力Ｃは、圧迫圧力Ｐから脈波Ｗの影響を除いた値と対応する。脈波検出部４０により検出される脈波信号は、カフ圧力Ｃに対する圧迫圧力Ｐの変化と対応する。

脈波Ｗは、血管の内外圧力差に応じた血管容積の変化を反映している。このため、血圧、循環器機能、および生体の力学的機能を含んだ複合的な情報により構成されていると考えられる。特徴量演算部５０は、脈波Ｗから得られる多数の情報から目的の循環器機能に応じた最適な情報を抽出することにより、脈波Ｗから循環器機能を演算する。

変量値算出部７０は、脈波情報記憶部６０に記憶された情報から、脈波Ｗの振幅の大きさとしての各振幅における脈波Ｗの面積（以下、「脈波面積Ａ」）とカフ圧力Ｃとを関連付けた情報を変量値として演算する。脈波面積Ａは、１つの脈波Ｗが検出される期間における脈波信号を加算することにより演算される。脈波検出期間ＴＸにおいてｎ回の脈波Ｗが検知された場合、Ａ１は最初に検知される脈波の大きさを示す脈波面積Ａ１、Ａ２は２番目に検知される脈波面積Ａ、ｎ番目の脈波面積ＡがＡｎとなる。以降では、カフ圧力Ｃの上昇に応じた脈波Ｗの順序を脈波Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｎとし、脈波Ｗ１，Ｗ２…Ｗｎの脈波面積Ａを脈波面積Ａ１，Ａ２，…，Ａｎとして示す。

カフ圧力Ｃの変化と脈波面積Ａとの関係から、包絡線Ｌ１が得られる。脈波面積Ａは圧迫部１０の微速加圧に従って特徴的な変化を示す。このため、包絡線Ｌ１は、山形形状を描く。包絡線Ｌ１は、個人によって特徴的な形状を示し、さらには各種循環器系の疾患などによってその形状が変化することが知られている。

循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０からの出力を、カフ圧力Ｃの順番と脈波Ｗの面積とを組み合わせたデータ対として取り扱う。
循環器機能判定部８０は、脈波面積Ａを用いて関数演算を行い、加工情報を演算する。具体的には、循環器機能判定部８０は、図４（ａ）に示される脈波面積Ａを図４（ｂ）に示されるよう累積加算した加工情報としての累積加算脈波Ｂを演算する。循環器機能判定部８０は、カフ圧（Ｐｎ）と累積加算脈波（Ｂｎ）とを組み合わせた座標「（Ｃ１，Ｂ１），（Ｃ２，Ｂ２），…，（Ｃｎ，Ｂｎ）」としてのデータ対を用いて変量値を演算する。このように、カフ圧力Ｃをひとつの変数とすることで、複数の脈波情報のデータ対を取得することができる。変量値算出部７０は、このデータ対を変量値として循環器機能判定部８０に出力する。

図６の横軸は、カフ圧力Ｃを示している。図６の縦軸は、正規化総和分脈波Ｄを示している。正規化総和分脈波Ｄは、脈波検出期間ＴＸの全ての脈波Ｗを累積加算した累積加算脈波Ｂ（Ｂｎ）を１００％として、累積加算脈波Ｂを正規化している。循環器機能判定部８０は、検出される脈波面積Ａをカフ圧力Ｃの低圧側から順番に総和分することで、正規化総和分脈波Ｄを算出する。カフ圧力Ｃと正規化総和分脈波Ｄの包絡線Ｌ２は血管容積の変化を反映する。このため、正規化総和分脈波Ｄは、血管の力学特性を示す。正規化総和分脈波Ｄは、カフ１１の圧迫圧力が低圧から高圧になるにしたがって、始めは小さく上昇するとともに所定のカフ圧力Ｃのときに急激に上昇し、所定のカフ圧力Ｃさらに高圧になるにしたがって、徐々に上昇度合が小さくなっていく。なお、所定のカフ圧力Ｃは、正規化総和分脈波Ｄが最も大きく増加したときのカフ圧力Ｃと対応する。

Ｐ１１，Ｐ２１，…Ｐｎ１は所定の一定間隔のカフ圧力Ｃを示している。正規化総和分脈波Ｄをプロットした値の包絡線Ｌ２上において、低圧側から順番にカフ圧力Ｃと正規化総和分脈波Ｄとを組み合わせたデータ列「（Ｐ１１，Ｄ１）、（Ｐ２１，Ｄ２）、…、（Ｐｎ１，Ｄｎ）」が得られる。

循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０により演算された変量値を予め設定されている演算式である下記（１）式に代入し、特徴量Ｙ１を演算する。

Ｙ１＝ｂ０＋ｂ１×Ｄ１＋ｂ２×Ｄ２＋…＋ｂｎ×Ｄｎ …（１）

特徴量Ｙ１は、血管状態の指標としての血管硬さレベルを定量的に示す。

（１）式の特徴量Ｙ１を演算するための係数「ｂ０，ｂ１…ｂｎ」は、例えば、一般に血管の硬さを示す指標であるＣＡＶＩ（Cardio−Ankle Vascular index）を目的変数としたＰＬＳ分析によって得られたＰＬＳモデル式の係数として求められる。

各係数は、循環器機能演算装置１の圧迫部１０、圧力制御部２０、圧力検知部３０、および脈波検出部４０を用いて、互いにＣＡＶＩの値の異なる複数の被測定者から得られたデータ列「（Ｐ１１，Ｄ１）、（Ｐ２１，Ｄ２）、…、（Ｐｎ１，Ｄｎ）」を用いてＰＬＳ分析を行うことにより得られる。

図７に示されるように、循環器機能判定部８０は、特徴量Ｙ１をゲージＧ１上にプロットすることにより、被測定者の循環器機能としての血管硬さのレベルを表示する。
ゲージＧ１の領域Ｒ１は、血管硬さのレベルが疾患の可能性が低い値（以下、「標準値」）よりも十分小さい状態を示す。ゲージＧ１の領域Ｒ２は、血管硬さのレベルが標準値および標準値付近の状態を示す。ゲージＧ１の領域Ｒ３は、血管硬さのレベルが標準値よりも十分高い状態を示す。

循環器機能演算装置１の作用について説明する。
循環器機能演算装置１は、脈波情報から得られる複数の変量値を予め記憶されている多変量解析の演算式の変数に代入することにより循環器機能の指標となる特徴量Ｙ１を演算している。このため、脈波情報から得られる複数の情報を用いて特徴量Ｙ１を演算することができる。このため、脈波情報から得られる単一の変量値を用いて循環器機能の指標を用いる仮想の構成と比較して、演算精度を高めることができる。

循環器機能演算装置１は、以下の効果を奏する。
（１）特徴量演算部５０は、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する（１）式の変数に、脈波情報から得られた複数の変量値を代入して循環器機能の判定を行う。このため、循環器機能の指標としての特徴量Ｙ１の演算精度を向上できる。

（２）特徴量演算部５０は、包絡線Ｌ１から関数演算して得られた加工情報としての正規化総和分脈波Ｄを用いて循環器機能を判定している。このため、循環器機能の特徴を際立たせた特徴値Ｙ１を取得することができ、感度良く測定することができる。

（３）特徴量演算部５０は、脈波面積Ａを加工した値を変量値として用いている。このため、脈波Ｗのピーク高さを加工した値を変量値として用いる場合よりもデータノイズに強くなる。このため、循環器機能の特徴量Ｙ１の演算精度を向上できる。

（４）特徴量演算部５０は、包絡線Ｌ１を用いて変量値を演算しているため、循環器機能を示す脈波の離散データを連続データとして取得することができる。このため、心拍数に寄らない複数の変数が取得できる。このため、精度良く測定することができる。

（５）循環器機能演算装置１は、脈波検出期間ＴＸにおけるカフ１１に供給するエアーを微速加圧としている。このため、カフ１１による上腕の圧迫により血管が閉塞する前の状態を計測できる。このため、減圧しながら脈波Ｗを検出する構成と比較して、血管状態がより自然な状態で脈波Ｗを検出することができる。このため、演算精度が向上する。

（６）特徴量演算部５０は、脈波検出期間ＴＸにおける全ての脈波Ｗを用いて変量値を演算している。このため、脈波検出期間ＴＸにおける一部の脈波Ｗを用いる場合と比較して、循環器機能の演算精度を向上できる。

（７）表示部１００は液晶画面を有する。このため、特徴量演算部５０の内部から直接結果を読み取ることができる。このため、循環器機能の判定結果を素早く表示することができる。

（８）循環器機能演算装置１は、多変量解析を定量分析としている。このため、循環器機能を数値として演算することができる。このため、グラフＳにより循環器機能を表現することができる。このため、被測定者は、循環器機能のレベルを把握しやすい。

（第２実施形態）
本実施形態の循環器機能演算装置１は、第１実施形態の循環器機能演算装置１と比較して次の部分において異なる構成を有し、その他の部分において同一の構成を有する。すなわち、循環器機能演算装置１は、多変量解析として判別分析を行っている。なお、第２実施形態の循環器機能演算装置１の説明は、第１実施形態の循環器機能演算装置１と共通する構成に対して、第１実施形態の循環器機能演算装置１と同一の符号を付している。

図８に示されるように、特徴量演算部５０は、変量値として、正規化総和分脈波Ｄの包絡線Ｌ２の傾きＶを用いている。
特徴量演算部５０は、包絡線Ｌ２において所定のカフ圧力Ｃの変化量に対する正規化総和分脈波Ｄの変化量である傾きＶを変量値として演算する。

カフ圧力差Ｃ１２における傾きＶ１は「Ｖ１＝（Ｑ２−Ｑ１）／（Ｃ２−Ｃ１）」により演算される。カフ圧力差Ｃ２３における傾きＶ２は「Ｖ２＝（Ｑ３−Ｑ２）／（Ｃ３−Ｃ２）」により演算される。なお、「Ｃ１，Ｃ２，…Ｃｎ」は、カフ圧力Ｃの順序を示す。「Ｃｎ−Ｃ（ｎ−１）」は、所定のカフ圧力Ｃの大きさを示す。「Ｑｎ」は、「Ｃｎ」における正規化総和分脈波Ｄの大きさを示す。特徴量演算部５０は、正規化総和分脈波Ｄの包絡線Ｌ２上において、低圧側から順番に「（Ｃ１，Ｖ１）、（Ｃ２，Ｖ２）、…、（Ｃｎ，Ｖｎ）」というデータ対を得る。

循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０により演算された変量値を予め設定されている演算式である下記（２）式に代入し、特徴量Ｙ１を演算する。

Ｙ２＝ｃ１×Ｖ１＋ｃ２×Ｖ２＋…＋ｃｎ×Ｖｎ …（２）

特徴量Ｙ２は、血管状態の指標としての糖尿病の判別値と対応する値を示す。

（１）式の特徴量Ｙ２を演算するための係数「ｃ１，ｃ２，…ｃｎ」は、例えば循環器機能の関係疾病の一つである糖尿病の有無を目的変数とした判別分析によって得られた線形判別関数式の係数である。

各係数は、循環器機能演算装置１の圧迫部１０、圧力制御部２０、圧力検知部３０、および脈波検出部４０を用いて、複数の糖尿病の被測定者および複数の糖尿病ではない被測定者から得られたデータ列「（Ｃ１，Ｖ１）、（Ｃ２，Ｖ２）、…、（Ｃｎ，Ｖｎ）」を用いて判別分析を行うことにより得られる。

図９に示されるように、循環器機能判定部８０は、特徴量Ｙ２をゲージＧ２上にプロットすることにより、被測定者の循環器機能としての糖尿病の可能性を表示する。ゲージＧ２の領域Ｘ１は、糖尿病の可能性が低い状態を示す。ゲージＧ２の領域Ｘ２は、糖尿病の可能性が高い状態を示す。

第２実施形態の循環器機能演算装置１は、第１実施形態の（１）〜（７）の効果に加えて以下の効果を奏する。
（９）循環器機能判定部８０は、所定カフ圧力Ｃの変化量に対する正規化総和分脈波Ｄの変化量である傾きＶを用いて判別分析を行う。このため、脈波Ｗの数（心拍数）に依存しない複数の脈波情報を得ることができる。このため、測定毎に心拍数が異なることによる誤差を減少させることができる。

（第３実施形態）
本実施形態の循環器機能演算装置１は、第１実施形態の循環器機能演算装置１と比較して次の部分において異なる構成を有し、その他の部分において同一の構成を有する。すなわち、循環器機能演算装置１は、多変量解析として主成分分析を行っている。なお、第２実施形態の循環器機能演算装置１の説明は、第１実施形態の循環器機能演算装置１と共通する構成に対して、第１実施形態の循環器機能演算装置１と同一の符号を付している。

図１０に示されるように、特徴量演算部５０は、変量値として、正規化総和分脈波Ｄの包絡線Ｌ２における所定の正規化総和分脈波Ｄの差分におけるカフ圧力Ｃの変化量（以下、「圧力差Ｅ」）を変量値として演算する。

圧力差Ｅ１は「Ｅ１＝Ｐ２−Ｐ１」により演算される。特徴量演算部５０は、正規化総和分脈波Ｄの包絡線Ｌ２上において、低圧側から順番に「（Ｍ１，Ｅ１）、（Ｍ２，Ｅ２）、…、（Ｍｎ，Ｅｎ）」というデータ対を得る。なお、「Ｍ１，Ｍ２，…Ｍｎ」は、正規化総和分脈波Ｄの順序を示す。「Ｍｎ−Ｍ（ｎ−１）」は、所定の正規化総和分脈波Ｄの大きさを示す。

循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０により演算された変量値を予め設定されている演算式である下記（１）式および（２）式に代入し、特徴量Ｚ１１および特徴量Ｚ２１を演算する。

Ｚ１１＝ａ１１×Ｅ１＋ａ１２×Ｅ２＋…＋ａ１ｎ×Ｅｎ …（３）

Ｚ２１＝ａ２１×Ｅ１＋ａ２２×Ｅ２＋…＋ａ２ｎ×Ｅｎ …（４）

特徴量Ｚ１１は、血管状態の指標となる値を示す。

特徴量Ｚ２１は、特徴量Ｚ１１とは異なる血管状態の指標となる値を示す。
（３）式の特徴量Ｚ１１を演算するための係数「ａ１１，ａ１２…ａ１ｎ」、および（４）式の特徴量Ｚ２１を演算するための係数「ａ２１，ａ２２…Ａ２ｎ」は、予め多変量解析としての主成分分析により決定されている。

図１１に示されるように、循環器機能判定部８０は、特徴量Ｚ１の軸および特徴量Ｚ２の軸を有するグラフＳ上に（３）式および（４）式により算出された特徴量Ｚ１１および特徴量Ｚ２１をプロットすることにより、被測定者の循環器機能を判定する。

特徴量Ｚ１，Ｚ２と循環器機能との関係は、主成分分析による特徴量Ｚ１，Ｚ２の意味づけによって決定される。例えば、図１１においては、特徴量Ｚ１が小さいとき、被測定者の循環器機能は、脂質異常症の可能性にある旨が示される。特徴量Ｚ２が大きいとき、被測定者の循環器機能は、糖尿病の傾向にある旨が示される。特徴量Ｚ２が小さいとき、被測定者の循環器機能は、高血圧症の傾向にある旨が示される。

（３）式および（４）式の各係数を決定する主成分分析の方法について説明する。
各係数は、循環器機能演算装置１の圧迫部１０、圧力制御部２０、圧力検知部３０、および脈波検出部４０を用いて、互いに血管状態の異なる複数の被測定者から得られたデータ列「（Ｍ１，Ｅ１）、（Ｍ２，Ｅ２）、…、（Ｍｎ，Ｅｎ）」を用いて主成分分析を行うことにより得られる。

具体的には、データ列「（Ｍ１，Ｅ１）、（Ｍ２，Ｅ２）、…、（Ｍｎ，Ｅｎ）」を用いて第１主成分および第２主成分以下の主成分を演算するための演算式を導く。
次に、各主成分を演算するための演算式に複数の被測定者から得られたデータ列を代入して、各被測定者の各主成分のスコアを演算する。

次に、各被測定者の各主成分のスコアを用いて散布図を作成する。
次に、散布図から各主成分の意味づけを行う。
第３実施形態の循環器機能演算装置１は、第１実施形態の（１）〜（８）の効果に加えて以下の効果を奏する。

（１０）循環器機能演算装置１は、多変量解析としての主成分分析を用いている。このため、多変数の持つ変動を少なくすることができる。このため、よりロバストな特徴量を抽出することができる。

（１１）特徴量演算部５０は、２つの特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を抽出することにより、循環器機能を２次元グラフで判定できる。このため、特徴量Ｚ１１，Ｚ２１と循環器機能のグループとを同時に表示することができる。このため、被測定者が理解しやすい。

（第４実施形態）
本実施形態の循環器機能演算装置１は、第１実施形態の循環器機能演算装置１と比較して次の部分において異なる構成を有し、その他の部分において同一の構成を有する。すなわち、循環器機能演算装置１は、多変量解析として定性分析を行っている。なお、第２実施形態の循環器機能演算装置１の説明は、第１実施形態の循環器機能演算装置１と共通する構成に対して、第１実施形態の循環器機能演算装置１と同一の符号を付している。

図１２は、図３の包絡線Ｌ１を微分処理したグラフを示している。
図１２の横軸は、カフ圧力Ｃを示している。図１２の縦軸は、加工情報としての脈波包絡線微分値を示している。脈波Ｗとカフ圧力Ｃとによる山形の包絡線Ｌ１を微分処理すると、横向きのＳ字の微分曲線Ｌ３を得ることができる。微分曲線Ｌ３は、包絡線Ｌ２のカフ圧力Ｃに対する変化速度示している。微分曲線Ｌ３は、血管の力学特性を示す。

「Ｐ１，Ｐ２，…Ｐｎ」は任意の所定のカフ圧力Ｃを示している。特徴量演算部５０は、微分曲線Ｌ３上において、低圧側から順番に「（Ｐ１，ｄＡ１／ｄＰ）、（Ｐ２，ｄＡ２／ｄＰ）、…、（Ｐｎ，ｄＡｎ／ｄＰ）」というデータ対を演算する。ここで、データ対の差分商「ｄＡｎ／ｄＰ」は、微分法の近似法により、下記（５）式を用いて算出することができる。

循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０により演算された変量値を予め設定されている演算式である下記（６）式に代入し、特徴量Ｙ３を演算する。なお、（６）式は、「ｄＡｎ／ｄＰ」を「Ｒｎ」として表記している。（６）式は、目的変数を疾病群としたユークリッドの距離に基づく判別式である。循環器機能判定部８０は、疾患のレベルを所定の値により判別することで、定性的に判定する。なお、「Ｒ１１，Ｒ２１，…，Ｒｎ１」は基準データと対応し、「Ｒ１２，Ｒ２２，…，Ｒｎ２」は計測したデータと対応する。

図１３に示されるように、循環器機能判定部８０は、特徴量Ｙ３をゲージＧ３上にプロットすることにより、被測定者の循環器機能に関する疾病の危険度を表示する。ゲージＧ３の領域Ｆ１は、危険度の低い状態を示す。ゲージＧ３の領域Ｆ３は、危険度の高い状態を示す。ゲージＧ３の領域Ｆ２は、危険度の高い状態と低い状態との間の境界の状態を示す。第４実施形態の循環器機能演算装置１は、第１実施形態の（１）〜（６）の効果を奏する。

（その他の実施形態）
本循環器機能演算装置１は、上記各実施形態以外の実施形態を含む。以下、本循環器機能演算装置１のその他の実施形態としての上記各実施形態の変形例を示す。なお、以下の各変形例は、互いに組み合わせることもできる。

・第３実施形態の特徴量演算部５０は、主成分分析を用いて特徴量Ｚ１１，２１を演算する。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、多重回帰分析を用いて特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。この場合、演算式は、予め多重回帰分析により得られた演算式が用いられる。これにより、複数の説明変数から目的変数の最適な回帰モデルを作成できる。このため、精度のよい演算値を得ることが出来る。なお、多重回帰分析に代えて、正準相関分析を用いることもできる。この場合、複数の循環器機能に対して相関が最大となる係数を算出できる。このため、より個々の循環器機能を正確に表す特徴量を抽出することができる。

・第３実施形態の循環器機能演算装置１は、循環器機能の判定結果をグラフＳ上のプロットにより表示する。ただし、循環器機能演算装置１の構成はこれに限られない。例えば、変形例の循環器機能演算装置１は、循環器機能の判定結果を文字情報、または音声情報により表示する。文字情報としては、例えば「動脈硬化のハイリスク領域である」等が挙げられる。また、この変形例においては、循環器機能の領域の表示に加えて、「血管の硬さはレベル４」および「詰り具合はレベル６」等の特徴量Ｚ１１，２１に基づいた循環器機能のレベル表示をすることができる。

・第３実施形態の特徴量演算部５０は、２つの特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を用いる。ただし、 特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、特徴量を１つ、または３つ以上用いる。特徴量を３つ以上用いる場合、多次元空間においてより詳細な数値や分類による循環器機能の判定を行うことができる。

・各実施形態の循環器機能演算装置１は、脈波検出期間ＴＸにおいてカフ１１へのエアーの供給を微速増圧としている。ただし、循環器機能演算装置１の構成はこれに限られない。例えば、変形例の循環器機能演算装置１は、脈波検出期間ＴＸにおいてカフ１１へのエアーの供給を微速増圧としている。なお、脈波検出期間ＴＸの開始時における圧迫圧力Ｐは、第２圧力ＰＢとなり、脈波検出期間ＴＸの終了時における圧迫圧力Ｐは、第１圧力ＰＡとなる。この場合、微速増圧の構成と比較して、脈波の発生点が明確に現れる。このため、血圧を正確に計測することができる。

・各実施形態の循環器機能演算装置１は、表示部１００を有する。ただし、循環器機能演算装置１の構成はこれに限られない。例えば、変形例の循環器機能演算装置１は、表示部１００に代えてまたは加えて、外部装置で判定結果を表示するための接続端子を有する。この場合、外部装置において、さまざまなアプリケーションを用意することが簡単になる。このため、データの蓄積や解析が用意になる。このため、利便性を向上することができる。

・各実施形態の特徴量演算部５０は、脈波検出期間ＴＸにおける全ての脈波Ｗを用いて特徴量Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、脈波検出期間ＴＸにおける一部の脈波Ｗを用いて特徴量Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。

・各実施形態の特徴量演算部５０は、カフ圧力Ｃと脈波Ｗとの関係を用いて変量値を演算している。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、血管の内外圧差と脈波Ｗとの関係を用いて変量値を演算している。血管の内外圧差は、平均血圧値から圧迫圧力Ｐの差分をとることにより、算出することができる。

・各実施形態のカフ１１は、被測定者の身体の被測定部としての上腕に巻きかけられる。ただし、カフ１１の構成はこれに限られない。例えば、変形例のカフ１１は、被測定者の身体の被測定部としての手首または下腿に巻きかけられる。要するに、脈波が検出できる被測定部であれば、いずれの部位も被測定部とすることができる。

１…循環器機能演算装置、１０…圧迫部、２０…圧力制御部、３０…圧力検知部、４０…脈波検出部、５０…特徴量演算部。

Claims (8)

1. 被測定者の身体の被測定部を圧迫する圧迫部と、
   前記圧迫部により発生する圧迫圧力を検知する圧力検知部と、
   前記圧迫圧力を変化させる圧力制御部と、
   前記圧力制御部により前記圧迫圧力を変化させる過程における前記圧力検知部からの出力信号に基づいて脈波情報を検知する脈波検出部と、
   前記脈波情報を累積的に加算することにより得られる加工情報としての累積加算脈波を演算し、前記加工情報から複数の変量値を演算し、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する演算式に、前記変量値を代入し、循環器機能の指標となる特徴量を演算する特徴量演算部と
   を備えることを特徴とする循環器機能演算装置。
2. 前記特徴量演算部は、前記累積加算脈波の最大値で正規化した累積加算比率に基づいて前記変量値を演算する
   請求項１に記載の循環器機能演算装置。
3. 前記特徴量演算部は、前記圧迫圧力が所定量変化するときの前記累積加算比率の変化量、前記累積加算比率の傾き、前記累積加算比率の面積、前記累積加算比率を演算処理した値のうちいずれかを前記変量値として用いる
   請求項２に記載の循環器機能演算装置。
4. 前記特徴量演算部は、前記累積加算比率が所定量変化するときの前記圧迫圧力の変化量、前記圧迫圧力の傾き、前記圧迫圧力の面積、前記圧迫圧力を演算処理した値のうちいずれかを前記変量値として用いる
   請求項２に記載の循環器機能演算装置。
5. 前記特徴量は、前記循環器機能としての血管状態を定量的に判定する指標であり、
   前記特徴量演算部は、前記特徴量を用いて前記血管状態を判定する
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の循環器機能演算装置。
6. 前記特徴量は、前記循環器機能に関する特定の疾病に関する状態を判別する判別値と対応する指標であり、
   前記特徴量演算部は、前記特徴量と前記判別値とを比較することにより前記被測定者の前記特定の疾病に関する状態を判別する
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の循環器機能演算装置。
7. 前記演算式は、予め多変量解析としての主成分分析により求められ、
   前記特徴量演算部は、前記特徴量を主成分に対する値として演算し、前記主成分により前記循環器機能を判定する
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の循環器機能演算装置。
8. 前記特徴量演算部は、前記圧迫圧力の変化に対する前記累積加算比率についての包絡線を演算し、前記包絡線を前記圧迫圧力の所定変化量毎、または前記累積加算比率の所定変化量毎に分割し、分割された前記包絡線に関する値を前記変量値として用いる
   請求項２を直接的または間接的に引用する請求項７に記載の循環器機能演算装置。