JP6358865B2 - Sphygmomanometer - Google Patents
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Description
本発明は血圧計に関する。 The present invention relates to a sphygmomanometer.
従来、被験者の脈波から特徴量を抽出し、その特徴量から血圧変化量を推定する方法が知られている。特許文献１には、特徴量から血圧変化量を算出する推定式における係数を、血圧変動機序の違いに応じて使い分ける技術が開示されている（特許文献１参照）。 Conventionally, a method for extracting a feature amount from a subject's pulse wave and estimating a blood pressure change amount from the feature amount is known. Patent Document 1 discloses a technique in which a coefficient in an estimation formula for calculating a blood pressure change amount from a feature amount is selectively used according to a difference in blood pressure fluctuation mechanism (see Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１記載の技術では、血圧変化量を十分正確に測定することは困難であった。その理由は、血圧は単一の変動変動機序によって変化するとは限らず、複数の血圧変動機序に応じて変化することがあるところ、推定式の係数を使い分けるだけでは、複数の血圧変動機序に応じた血圧変化に対応できないためであると推測できる。 However, with the technique described in Patent Document 1, it has been difficult to measure the blood pressure change amount sufficiently accurately. The reason for this is that blood pressure does not always change according to a single fluctuation mechanism, but may change according to a plurality of blood pressure fluctuation mechanisms. It can be presumed that this is because it is impossible to cope with changes in blood pressure according to the order.
本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、血圧変化を正確に測定できる血圧計を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of these problems, and an object thereof is to provide a sphygmomanometer that can accurately measure a change in blood pressure.
本発明の血圧計は、脈波を取得する脈波取得ユニットと、脈波から特徴量を抽出する特徴量抽出ユニットと、特徴量を、血圧変動機序ごとに、複数の特徴量成分に分離する分離ユニットと、複数の特徴量成分のそれぞれについて、モデルを用いて、特徴量成分に対応する血圧変化量である成分血圧変化量を算出する成分血圧変化量算出ユニットと、成分血圧変化量を加算することで血圧変化量を算出する血圧変化量算出ユニットとを備える。 The sphygmomanometer according to the present invention includes a pulse wave acquisition unit that acquires a pulse wave, a feature amount extraction unit that extracts a feature amount from the pulse wave, and the feature amount is separated into a plurality of feature amount components for each blood pressure fluctuation mechanism. A component blood pressure change amount calculating unit for calculating a component blood pressure change amount, which is a blood pressure change amount corresponding to the feature amount component, and a component blood pressure change amount for each of the plurality of feature amount components using a model. A blood pressure change amount calculation unit that calculates the blood pressure change amount by adding.
本発明の血圧計は、被験者の血圧変化を正確に測定することができる。 The sphygmomanometer of the present invention can accurately measure a blood pressure change of a subject.
以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
＜第１の実施形態＞
１．血圧計１の構成
血圧計１の構成を図１に基づき説明する。血圧計１は、脈波センサ３、制御部５、出力部７、及び入力部８を備える。脈波センサ３は、緑色の光（５０００Å〜８０００Åの波長を含む光）を出射する発光ダイオードを備え、その光を、被験者の指先等に照射する。また、脈波センサ３は、照射した光が患者の指の毛細血管内で反射された反射光をフォトダイオードで受光し、受光した光に対応する電気信号（脈波）を出力する。なお、脈波センサ３は脈波取得ユニットの一例である。
Embodiments to which the present invention is applied will be described below with reference to the drawings.
<First Embodiment>
1. Configuration of Sphygmomanometer 1 The configuration of the sphygmomanometer 1 will be described with reference to FIG. The sphygmomanometer 1 includes a pulse wave sensor 3, a control unit 5, an output unit 7, and an input unit 8. The pulse wave sensor 3 includes a light emitting diode that emits green light (light including a wavelength of 5000 to 8000 mm), and irradiates the fingertip or the like of the subject with the light. The pulse wave sensor 3 receives reflected light of the irradiated light reflected in the capillary of the patient's finger with a photodiode, and outputs an electrical signal (pulse wave) corresponding to the received light. The pulse wave sensor 3 is an example of a pulse wave acquisition unit.
制御部５はＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える周知のコンピュータであって、機能的に、特徴量抽出ユニット９、分離ユニット１１、成分血圧変化量算出ユニット１３、及び血圧変化量算出ユニット１５を備える。制御部５は、脈波センサ３を用いて取得した被験者の脈波に基づき、後述する処理を実行し、血圧変化量を算出して、出力部７に出力する。 The control unit 5 is a known computer including a CPU, a RAM, a ROM, and the like, and functionally includes a feature amount extraction unit 9, a separation unit 11, a component blood pressure change amount calculation unit 13, and a blood pressure change amount calculation unit 15. . Based on the pulse wave of the subject acquired using the pulse wave sensor 3, the control unit 5 executes processing described later, calculates a blood pressure change amount, and outputs the blood pressure change amount to the output unit 7.
出力部７は、液晶ディスプレイ等を備え、血圧変化量を表示する。また、出力部７は、外部の表示装置や記憶装置等に血圧変化量を表す信号を出力してもよい。
入力部８は、ユーザ（被験者又は他の人）の操作に応じた入力信号を受け付ける。入力信号には、後述する血圧測定処理を開始させる指示等が含まれる。
The output unit 7 includes a liquid crystal display or the like and displays the blood pressure change amount. The output unit 7 may output a signal representing the blood pressure change amount to an external display device or storage device.
The input unit 8 receives an input signal corresponding to the operation of the user (subject or another person). The input signal includes an instruction to start a blood pressure measurement process described later.
２．血圧計１が実行する血圧測定処理
血圧計１（特に制御部５）が実行する血圧測定処理を図２〜図５に基づき説明する。この血圧測定処理は、入力部８に血圧測定の開始指示が入力されたときに実行される。血圧測定処理の実行時、被験者は手の指を脈波センサ３に接触させておく。
2. Blood pressure measurement process executed by the sphygmomanometer 1 The blood pressure measurement process executed by the sphygmomanometer 1 (particularly the control unit 5) will be described with reference to FIGS. This blood pressure measurement process is executed when a blood pressure measurement start instruction is input to the input unit 8. When executing the blood pressure measurement process, the subject keeps his / her finger in contact with the pulse wave sensor 3.
図２のステップ１では、脈波センサ３を用いて、被験者の脈波を取得する。取得した脈波は、カットオフが３０Ｈｚのローパスフィルタを用いてノイズを除去される。
ステップ２では、特徴量抽出ユニット９において、前記ステップ１で取得した脈波から特徴量を抽出する。特徴量としては、例えば、図３Ａに示すように、脈波から抽出されるＰ０、Ｐ１、Ｐ２、ΔＴ等がある。また、特徴量としては、例えば、図３Ｂに示すように、脈波の１階微分（速度脈波）から抽出されるａ１〜ｆ１等がある。また、特徴量としては、例えば、図３Ｃに示すように、脈波の２階微分（加速度脈波）から抽出されるａ〜ｆ等がある。その他の脈波としては、例えば、ＰＴＴ、ＨＲ、容積ＡＩ等がある。
In step 1 of FIG. 2, the pulse wave of the subject is acquired using the pulse wave sensor 3. The acquired pulse wave is noise-removed using a low-pass filter with a cutoff of 30 Hz.
In step 2, the feature quantity extraction unit 9 extracts a feature quantity from the pulse wave acquired in step 1. Examples of the feature amount include P0, P1, P2, and ΔT extracted from the pulse wave as shown in FIG. 3A. Further, as the feature amount, for example, as shown in FIG. 3B, there are a1 to f1 extracted from the first derivative (velocity pulse wave) of the pulse wave. Further, as the feature amount, for example, as shown in FIG. 3C, there are a to f extracted from the second-order differential (acceleration pulse wave) of the pulse wave. Examples of other pulse waves include PTT, HR, and volume AI.
図２に戻り、ステップ３では、分離ユニット１１において、前記ステップ２で抽出した特徴量を、血圧変動機序ごとに、複数の特徴量成分に分離する。ここで、血圧変動機序とは、血圧を変動させる要因となるものであり、例えば、一日周期のサーカディアンリズム、食事の影響等による数時間の体内の変化、短期的な負荷による自律神経の変化等が挙げられる。 Returning to FIG. 2, in step 3, the separation unit 11 separates the feature quantity extracted in step 2 into a plurality of feature quantity components for each blood pressure variation mechanism. Here, the mechanism of blood pressure fluctuation is a factor that fluctuates blood pressure, for example, circadian rhythm of a daily cycle, changes in the body for several hours due to the influence of diet, etc., autonomic nerves due to short-term load Change.
分離ユニット１１は、特徴量の時系列データをフィルタリングすることで複数の特徴量成分に分離する。ここで、特徴量の時系列データとは、同一の被験者について、脈波を所定時間ごとに繰り返し取得するとともにそれらの脈波から特徴量を抽出し、抽出した特徴量を脈波の取得時間と対応させて配列したものである。 The separation unit 11 separates the feature amount time-series data into a plurality of feature amount components by filtering. Here, the time-series data of feature amounts means that, for the same subject, pulse waves are repeatedly acquired at predetermined time intervals, and feature amounts are extracted from those pulse waves, and the extracted feature amounts are referred to as pulse wave acquisition times. They are arranged in correspondence.
特徴量の時系列データは、例えば、図４に示すグラフにおける「分離前の時系列データ」のプロットの集合のように、脈波を取得した時間を横軸とし、特徴量の大きさを縦軸としたグラフ上のプロットの集合として表現することができる。 For example, the time series data of the feature amount is the time when the pulse wave is acquired, and the size of the feature amount is vertical, as in the set of plots of “time series data before separation” in the graph shown in FIG. It can be expressed as a set of plots on a graph with axes.
また、フィルタリングとは、フィルタを用いて、特徴量の時系列データから、時間に関する特定の周波数領域の成分を選択的に取り出すことを意味する。フィルタリングには、高周波数領域のフィルタ（ＨＰＦ）と、低周波数領域のフィルタ（ＬＰＦ）とを用いる。ＨＰＦは、特徴量の時系列データのうち、所定のカットオフ周期ＣＨよりも周期が短い、高周波数領域の成分（以下では高周波数領域特徴量成分とする）を選択的に取り出す。また、ＬＰＦは、特徴量の時系列データのうち、所定のカットオフ周期ＣＬよりも周期が長い、低周波数領域の成分（以下では、低周波数領域特徴量成分とする）を選択的に取り出す。なお、カットオフ周期とは、カットオフ周波数の逆数を意味し、単位は時間（ｈｒ）である。 Filtering means that a specific frequency domain component related to time is selectively extracted from time-series data of feature quantities using a filter. For the filtering, a high frequency region filter (HPF) and a low frequency region filter (LPF) are used. The HPF selectively extracts a component in the high frequency region (hereinafter, referred to as a high frequency region feature amount component) having a period shorter than a predetermined cutoff cycle CH from the time series data of the feature amount. The LPF selectively extracts a component in the low frequency region (hereinafter referred to as a low frequency region feature amount component) having a period longer than the predetermined cutoff cycle CL from the time series data of the feature amount. The cut-off period means the reciprocal of the cut-off frequency, and the unit is time (hr).
カットオフ周期ＣＨは、カットオフ周期ＣＬと同じであるか、カットオフ周期ＣＬより短い。よって、高周波数領域特徴量成分は、低周波数領域特徴量成分よりも、高周波数側の成分である。 The cutoff cycle CH is the same as the cutoff cycle CL or shorter than the cutoff cycle CL. Therefore, the high frequency domain feature quantity component is a higher frequency component than the low frequency domain feature quantity component.
特徴量の時系列データを、ＨＰＦを用いてフィルタリングすることで得られた高周波数領域特徴量成分と、特徴量の時系列データを、ＬＰＦを用いてフィルタリングすることで得られた低周波数領域特徴量成分との例を図４に示す。 High frequency domain feature quantity component obtained by filtering time series data of feature quantity using HPF, and low frequency domain feature obtained by filtering time series data of feature quantity using LPF An example of the quantity component is shown in FIG.
カットオフ周期ＣＨ、及びカットオフ周期ＣＬは、いずれも６時間以下であることが好ましい。この場合、被験者の血圧変化量を一層正確に測定できる。また、カットオフ周期ＣＨは、カットオフ周期ＣＬよりも短いことが好ましい。この場合、被験者の血圧変化量を一層正確に測定できる。また、カットオフ周期ＣＨは１．５時間以下であり、カットオフ周期ＣＬは３時間以上であることが好ましい。この場合、被験者の血圧変化量を一層正確に測定できる。 The cut-off period CH and the cut-off period CL are both preferably 6 hours or less. In this case, the blood pressure change amount of the subject can be measured more accurately. Further, the cutoff cycle CH is preferably shorter than the cutoff cycle CL. In this case, the blood pressure change amount of the subject can be measured more accurately. Moreover, it is preferable that the cutoff cycle CH is 1.5 hours or less and the cutoff cycle CL is 3 hours or more. In this case, the blood pressure change amount of the subject can be measured more accurately.
図２に戻り、ステップ４では、前記ステップ３で得た高周波数領域特徴量成分及び低周波数領域特徴量成分のそれぞれについて、モデルを用いて、対応する血圧変化量を算出する。 Returning to FIG. 2, in step 4, for each of the high frequency region feature amount component and the low frequency region feature amount component obtained in step 3, a corresponding blood pressure change amount is calculated using a model.
すなわち、高周波数領域特徴量成分から、モデルを用いて、高周波数領域特徴量成分に対応する血圧変化量(以下では高周波数成分血圧変化量とする)を算出するとともに、低周波数特徴量成分から、モデルを用いて、低周波数特徴量成分に対応する血圧変化量(以下では低周波数成分血圧変化量とする)を算出する。 That is, using the model, the blood pressure change amount corresponding to the high frequency region feature amount component (hereinafter referred to as the high frequency component blood pressure change amount) is calculated from the high frequency region feature amount component, and from the low frequency feature amount component. The blood pressure change amount corresponding to the low frequency feature amount component (hereinafter referred to as the low frequency component blood pressure change amount) is calculated using the model.
ここで、モデルとは、重回帰方式の推定式であり、与えられた高周波数領域特徴量成分又は低周波数領域特徴量成分に対し、対応する高周波数成分血圧変化量又は低周波数成分血圧変化量を返すものである。モデルは予め制御部５に記憶されている。 Here, the model is an estimation formula of a multiple regression method, and a high frequency component blood pressure change amount or a low frequency component blood pressure change amount corresponding to a given high frequency region feature amount component or low frequency region feature amount component. Is returned. The model is stored in the control unit 5 in advance.
ステップ５では、前記ステップ４で算出した高周波数成分血圧変化量と低周波数成分血圧変化量とを加算し、被験者の最終的な血圧変化量を算出する。なお、算出した血圧変化量をそのまま用いてもよいし、基準となる血圧（例えばカフ血圧計を用いて測定した値）に、算出した血圧変化量を加算して、被験者の血圧を算出してもよい。 In step 5, the high-frequency component blood pressure change amount calculated in step 4 and the low-frequency component blood pressure change amount are added to calculate the final blood pressure change amount of the subject. The calculated blood pressure change amount may be used as it is, or the subject's blood pressure is calculated by adding the calculated blood pressure change amount to a reference blood pressure (for example, a value measured using a cuff sphygmomanometer). Also good.
図５に、高周波数成分血圧変化量（図５では「高」と表示）と、及び低周波数成分血圧変化量（図５では「低」と表示）と、それらを加算して得られた血圧変化量（図５では「加算後」と表示）との例を示す。 FIG. 5 shows a high-frequency component blood pressure change amount (displayed as “high” in FIG. 5), a low-frequency component blood pressure change amount (displayed as “low” in FIG. 5), and a blood pressure obtained by adding them. An example of the amount of change (displayed as “after addition” in FIG. 5) is shown.
３．血圧計１が奏する効果
血圧計１によれば、以下の効果が得られる。血圧計１は、被験者の血圧変化を正確に測定することができる。このことを、以下の試験により確認した。なお、以下の試験において、脈波から抽出した特徴量は図３Ａ〜図３Ｃに示すＰ０〜Ｐ２、ａ１〜ｆ１、ａ〜ｆである。
3. Effects exhibited by sphygmomanometer 1 According to sphygmomanometer 1, the following effects can be obtained. The sphygmomanometer 1 can accurately measure the blood pressure change of the subject. This was confirmed by the following test. In the following tests, the feature amounts extracted from the pulse wave are P0 to P2, a1 to f1, and a to f shown in FIGS. 3A to 3C.
（１）被験者に対し、血圧計１を用いて、上記の方法で血圧変化を測定した。このとき、カットオフ周期ＣＨとカットオフ周期ＣＬとは同一の値とした。また、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬの値を、０．５〜８時間の範囲で種々に設定し、それぞれの条件で測定を行った。 (1) The blood pressure change was measured for the test subject using the sphygmomanometer 1 by the method described above. At this time, the cut-off period CH and the cut-off period CL were set to the same value. Moreover, the values of the cut-off cycle CH and the cut-off cycle CL were variously set in the range of 0.5 to 8 hours, and measurement was performed under each condition.
また、同一の被験者に対し同時に、カフ血圧計を用いて血圧変化を測定した。そして、血圧計１の測定結果と、カフ血圧計の測定結果との誤差標準偏差を算出した。その結果を図６に示す。図６において、「＊ｈ」（＊は０．５〜８の範囲内の値）と表示された棒の高さは、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬの値が＊ｈである場合の血圧計１の測定結果と、カフ血圧計の測定結果との誤差標準偏差を意味する。 Moreover, the blood pressure change was measured simultaneously for the same subject using a cuff sphygmomanometer. Then, an error standard deviation between the measurement result of the sphygmomanometer 1 and the measurement result of the cuff sphygmomanometer was calculated. The result is shown in FIG. In FIG. 6, the height of the bar displayed as “* h” (* is a value in the range of 0.5 to 8) is the value when the values of the cut-off period CH and the cut-off period CL are * h. It means an error standard deviation between the measurement result of the sphygmomanometer 1 and the measurement result of the cuff sphygmomanometer.
図６に示すように、誤差標準偏差は全体として小さかった。このことは、血圧計１が、被験者の血圧変化を正確に測定できたことを表す。また、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬが１〜６時間の範囲である場合、誤差標準偏差は一層小さかった（被験者の血圧変化を一層正確に測定できた）。 As shown in FIG. 6, the error standard deviation was small as a whole. This means that the sphygmomanometer 1 was able to accurately measure the blood pressure change of the subject. Moreover, when the cut-off period CH and the cut-off period CL were in the range of 1 to 6 hours, the error standard deviation was smaller (the blood pressure change of the subject could be measured more accurately).
（２）血圧計１で算出した高周波数成分血圧変化量と、カフ血圧計で測定した高周波数成分血圧変化量との誤差標準偏差を算出するとともに、血圧計１で算出した低周波数成分血圧変化量と、カフ血圧計で測定した低周波数成分血圧変化量との誤差標準偏差を算出した。 (2) The error standard deviation between the high frequency component blood pressure change amount calculated by the sphygmomanometer 1 and the high frequency component blood pressure change amount measured by the cuff sphygmomanometer is calculated, and the low frequency component blood pressure change calculated by the sphygmomanometer 1 is calculated. The error standard deviation between the amount and the low frequency component blood pressure change measured with a cuff sphygmomanometer was calculated.
その結果を図７に示す。図７において、カットオフ周期が「＊ｈ」の位置における「Ｌ」の棒の高さは、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬの値が＊ｈである場合の、血圧計１で算出した低周波数成分血圧変化量と、カフ血圧計で測定した低周波数成分血圧変化量との誤差標準偏差を意味し、カットオフ周期が「＊ｈ」の位置における「Ｈ」の棒の高さは、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬの値が＊ｈである場合の、血圧計１で算出した高周波数成分血圧変化量と、カフ血圧計で測定した高周波数成分血圧変化量との誤差標準偏差を意味する。 The result is shown in FIG. In FIG. 7, the height of the bar of “L” at the position where the cutoff period is “* h” was calculated by the sphygmomanometer 1 when the values of the cutoff period CH and the cutoff period CL are * h. This means the standard deviation of error between the low frequency component blood pressure change amount and the low frequency component blood pressure change amount measured with the cuff sphygmomanometer, and the height of the bar of “H” at the position where the cutoff period is “* h” Standard deviation of error between the high frequency component blood pressure change calculated by the sphygmomanometer 1 and the high frequency component blood pressure change measured by the cuff sphygmomanometer when the values of the cut-off cycle CH and the cut-off cycle CL are * h Means.
図７に示されているように、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬの値が１．５時間以下である場合、血圧計１で算出した高周波数成分血圧変化量と、カフ血圧計で測定した高周波数成分血圧変化量との誤差標準偏差は一層小さかった（血圧計１で算出した高周波数成分血圧変化量は一層正確であった）。 As shown in FIG. 7, when the values of the cut-off period CH and the cut-off period CL are 1.5 hours or less, the high frequency component blood pressure change amount calculated by the sphygmomanometer 1 and the cuff sphygmomanometer are used. The error standard deviation from the high frequency component blood pressure change amount was smaller (the high frequency component blood pressure change amount calculated by the sphygmomanometer 1 was more accurate).
また、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬの値が３時間以上である場合、血圧計１で算出した低周波数成分血圧変化量と、カフ血圧計で測定した低周波数成分血圧変化量との誤差標準偏差は一層小さかった（血圧計１で算出した低周波数成分血圧変化量は一層正確であった）。 Further, when the values of the cutoff cycle CH and the cutoff cycle CL are 3 hours or more, an error between the low frequency component blood pressure change amount calculated by the sphygmomanometer 1 and the low frequency component blood pressure change amount measured by the cuff sphygmomanometer. The standard deviation was even smaller (the low frequency component blood pressure change calculated by the sphygmomanometer 1 was more accurate).
（３）被験者に対し、血圧計１を用いて血圧変化を繰り返し測定した。このとき、カットオフ周期ＣＨ及びカットオフ周期ＣＬはいずれも２．５時間とした。また、同一の被験者に対し、同時に、カフ血圧計を用いて血圧変化を繰り返し測定した。 (3) The blood pressure change was repeatedly measured for the subject using the sphygmomanometer 1. At this time, both the cutoff cycle CH and the cutoff cycle CL were set to 2.5 hours. Moreover, the blood pressure change was repeatedly measured for the same subject simultaneously using a cuff sphygmomanometer.
図８に示すグラフは、横軸をカフ血圧計の測定結果とし、縦軸を血圧計１の測定結果とするプロットの集合を表す。このプロットの集合における誤差標準偏差は６．７ｍｍＨｇであり、小さい値であった。よって、血圧計１の測定結果と、カフ血圧計の測定結果とは相関が高かった。 The graph shown in FIG. 8 represents a set of plots in which the horizontal axis is the measurement result of the cuff sphygmomanometer and the vertical axis is the measurement result of the sphygmomanometer 1. The error standard deviation in the set of plots was 6.7 mmHg, which was a small value. Therefore, the measurement result of the sphygmomanometer 1 was highly correlated with the measurement result of the cuff sphygmomanometer.
（４）被験者に対し、血圧計１を用いて血圧変化を繰り返し測定した。このとき、カットオフ周期ＣＨは１時間とし、カットオフ周期ＣＬは３．５時間とした。また、同一の被験者に対し、同時に、カフ血圧計を用いて血圧変化を繰り返し測定した。 (4) The blood pressure change was repeatedly measured for the subject using the sphygmomanometer 1. At this time, the cutoff cycle CH was 1 hour, and the cutoff cycle CL was 3.5 hours. Moreover, the blood pressure change was repeatedly measured for the same subject simultaneously using a cuff sphygmomanometer.
図９に示すグラフは、横軸をカフ血圧計の測定結果とし、縦軸を血圧計１の測定結果とするプロットの集合を表す。このプロットの集合における誤差標準偏差は５．７ｍｍＨｇであり、小さい値であった。よって、血圧計１の測定結果と、カフ血圧計の測定結果とは相関が高かった。 The graph shown in FIG. 9 represents a set of plots in which the horizontal axis is the measurement result of the cuff sphygmomanometer and the vertical axis is the measurement result of the sphygmomanometer 1. The error standard deviation in the set of plots was 5.7 mmHg, which was a small value. Therefore, the measurement result of the sphygmomanometer 1 was highly correlated with the measurement result of the cuff sphygmomanometer.
（５）参考例として、前記ステップ２で抽出した特徴量から、直接、モデルを用いて血圧変化量（以下では非分離血圧変化量とする）を算出した。また、同一の被験者に対し、同時に、カフ血圧計を用いて血圧変化を繰り返し測定した。 (5) As a reference example, a blood pressure change amount (hereinafter referred to as a non-separated blood pressure change amount) was calculated directly from the feature amount extracted in step 2 using a model. Moreover, the blood pressure change was repeatedly measured for the same subject simultaneously using a cuff sphygmomanometer.
図１０に示すグラフは、横軸をカフ血圧計の測定結果とし、縦軸を上述した非分離血圧変化量とするプロットの集合を表す。このプロットの集合における誤差標準偏差は８．１ｍｍＨｇであり、大きい値であった。よって、非分離血圧変化量は、血圧計１の測定結果の場合と比べて、カフ血圧計の測定結果との相関は低かった。
＜第２の実施形態＞
１．血圧計１の構成
本実施形態の血圧計１は前記第１の実施形態と同様の構成を有する。
The graph shown in FIG. 10 represents a set of plots in which the horizontal axis is the measurement result of the cuff sphygmomanometer and the vertical axis is the above-described non-separated blood pressure change amount. The standard error of error in this set of plots was 8.1 mmHg, which was a large value. Therefore, the correlation between the non-separated blood pressure change amount and the measurement result of the cuff sphygmomanometer was lower than that of the measurement result of the sphygmomanometer 1.
<Second Embodiment>
1. Configuration of Sphygmomanometer 1 The sphygmomanometer 1 of the present embodiment has a configuration similar to that of the first embodiment.
２．血圧計１が実行する血圧測定処理
血圧計１（特に制御部５）が実行する血圧測定処理を説明する。この血圧測定処理は、入力部８に血圧測定の開始指示が入力されたときに実行される。血圧測定処理の実行時、被験者は手の指を脈波センサ３に接触させておく。
2. Blood pressure measurement process executed by the sphygmomanometer 1 The blood pressure measurement process executed by the sphygmomanometer 1 (particularly the control unit 5) will be described. This blood pressure measurement process is executed when a blood pressure measurement start instruction is input to the input unit 8. When executing the blood pressure measurement process, the subject keeps his / her finger in contact with the pulse wave sensor 3.
血圧計１は、まず、脈波センサ３を用いて、被験者の脈波を取得する。次に、特徴量抽出ユニット９において、前記ステップ１で取得した脈波から複数の特徴量を抽出する。
次に、分離ユニット１１は、以下の処理を行う。なお、ここでは、脈波から３つの特徴量Ｆｐ１、Ｆｐ２、Ｆｐ３を抽出した例を挙げて説明するが、特徴量の数が３以外の場合でも同様である。また、ここでは、３つの血圧変動機序Ａ〜Ｃを考慮するが、血圧変動機序の数は３以外であってもよい。
The sphygmomanometer 1 first acquires the pulse wave of the subject using the pulse wave sensor 3. Next, the feature quantity extraction unit 9 extracts a plurality of feature quantities from the pulse wave acquired in step 1.
Next, the separation unit 11 performs the following processing. Here, an example in which three feature amounts Fp1, Fp2, and Fp3 are extracted from the pulse wave will be described, but the same applies to cases where the number of feature amounts is other than three. Here, although three blood pressure fluctuation mechanisms A to C are considered, the number of blood pressure fluctuation mechanisms may be other than three.
分離ユニット１１は、以下の（式１）〜（式３）を立てる。 The separation unit 11 establishes the following (Expression 1) to (Expression 3).
α・Ｆａ１は血圧変動機序Ａに関する、Ｆｐ１の特徴量成分である。また、β・Ｆｂ１は血圧変動機序Ｂに関する、Ｆｐ１の特徴量成分である。また、γ・Ｆｃ１は血圧変動機序Ｃに関する、Ｆｐ１の特徴量成分である。 α · Fa1 is a characteristic amount component of Fp1 related to the blood pressure fluctuation mechanism A. Β · Fb1 is a characteristic amount component of Fp1 related to the blood pressure fluctuation mechanism B. Further, γ · Fc1 is a characteristic amount component of Fp1 related to the blood pressure fluctuation mechanism C.
また、Ｆａ２は、血圧変動機序Ａにおいて単位量の変化があったときの、Ｆｐ２の変化量であり、Ｆｂ２は、血圧変動機序Ｂにおいて単位量の変化があったときの、Ｆｐ２の変化量であり、Ｆｃ２は、血圧変動機序Ｃにおいて単位量の変化があったときの、Ｆｐ２の変化量である。 Further, Fa2 is a change amount of Fp2 when the unit amount is changed in the blood pressure fluctuation mechanism A, and Fb2 is a change of Fp2 when the unit amount is changed in the blood pressure fluctuation mechanism B. Fc2 is the amount of change in Fp2 when there is a change in unit amount in the blood pressure fluctuation mechanism C.
α・Ｆａ２は血圧変動機序Ａに関する、Ｆｐ２の特徴量成分である。また、β・Ｆｂ２は血圧変動機序Ｂに関する、Ｆｐ２の特徴量成分である。また、γ・Ｆｃ２は血圧変動機序Ｃに関する、Ｆｐ２の特徴量成分である。 α · Fa2 is a characteristic amount component of Fp2 relating to blood pressure fluctuation mechanism A. Β · Fb2 is a characteristic amount component of Fp2 related to the blood pressure fluctuation mechanism B. Further, γ · Fc2 is a characteristic amount component of Fp2 related to the blood pressure fluctuation mechanism C.
また、Ｆａ３は、血圧変動機序Ａにおいて単位量の変化があったときの、Ｆｐ３の変化量であり、Ｆｂ３は、血圧変動機序Ｂにおいて単位量の変化があったときの、Ｆｐ３の変化量であり、Ｆｃ３は、血圧変動機序Ｃにおいて単位量の変化があったときの、Ｆｐ３の変化量である。 Further, Fa3 is a change amount of Fp3 when the unit amount is changed in the blood pressure fluctuation mechanism A, and Fb3 is a change of Fp3 when the unit amount is changed in the blood pressure fluctuation mechanism B. Fc3 is the amount of change in Fp3 when there is a change in the unit amount in the blood pressure fluctuation mechanism C.
α・Ｆａ３は血圧変動機序Ａに関する、Ｆｐ３の特徴量成分である。また、β・Ｆｂ３は血圧変動機序Ｂに関する、Ｆｐ３の特徴量成分である。また、γ・Ｆｃ３は血圧変動機序Ｃに関する、Ｆｐ３の特徴量成分である。 α · Fa3 is a characteristic amount component of Fp3 related to blood pressure fluctuation mechanism A. Β · Fb3 is a characteristic amount component of Fp3 related to the blood pressure fluctuation mechanism B. Further, γ · Fc3 is a characteristic amount component of Fp3 related to the blood pressure fluctuation mechanism C.
Ｆａ１、Ｆｂ１、Ｆｃ１、Ｆａ２、Ｆｂ２、Ｆｃ２、Ｆａ３、Ｆｂ３、Ｆｃ３はいずれも既知の値であり、制御部５（記憶ユニットの一例）に予め記憶されている。また、α、β、γはそれぞれ重み係数である。 Fa1, Fb1, Fc1, Fa2, Fb2, Fc2, Fa3, Fb3, and Fc3 are all known values and are stored in advance in the control unit 5 (an example of a storage unit). Α, β, and γ are weighting factors.
次に、分離ユニット１１は、（式１）〜（式３）から、（式４）〜（式６）に示すように、α、β、γを求める。
すなわち、分離ユニット１１は、特徴量抽出ユニット９で抽出した特徴量Ｆｐ１、Ｆｐ２、Ｆｐ３と、制御部５に予め記憶された、血圧変動機序Ａ、Ｂ、Ｃにおいて単位量の変化があったときの特徴量の変化量であるＦａ１、Ｆｂ１、Ｆｃ１、Ｆａ２、Ｆｂ２、Ｆｃ２、Ｆａ３、Ｆｂ３、Ｆｃ３との関係から、α、β、γを求める。ここで、Ｆａ１、Ｆｂ１、Ｆｃ１、Ｆａ２、Ｆｂ２、Ｆｃ２、Ｆａ３、Ｆｂ３、Ｆｃ３はいずれも既知の値であるから、α、β、γが求められると、α・Ｆａ１、β・Ｆｂ１、γ・Ｆｃ１、α・Ｆａ２、β・Ｆｂ２、γ・Ｆｃ２、α・Ｆａ３、β・Ｆｂ３、γ・Ｆｃ３（特徴量成分）も求められる。
Next, the separation unit 11 obtains α, β, and γ from (Expression 1) to (Expression 3) as shown in (Expression 4) to (Expression 6).
That is, the separation unit 11 has a change in unit amount in the feature amounts Fp1, Fp2, and Fp3 extracted by the feature amount extraction unit 9 and the blood pressure fluctuation mechanisms A, B, and C stored in the control unit 5 in advance. Α, β, and γ are obtained from the relationship with Fa1, Fb1, Fc1, Fa2, Fb2, Fc2, Fa3, Fb3, and Fc3. Here, since Fa1, Fb1, Fc1, Fa2, Fb2, Fc2, Fa3, Fb3, and Fc3 are all known values, when α, β, and γ are obtained, α · Fa1, β · Fb1, γ · Fc1, α · Fa2, β · Fb2, γ · Fc2, α · Fa3, β · Fb3, and γ · Fc3 (feature component) are also obtained.
ここで、ＢＰａは、血圧変動機序Ａにおいて単位量の変化があったときの、血圧の変化量を表す値であり、ＢＰｂは、血圧変動機序Ｂにおいて単位量の変化があったときの、血圧の変化量を表す値であり、ＢＰｃは、血圧変動機序Ｃにおいて単位量の変化があったときの、血圧の変化量を表す値である。ＢＰａ、ＢＰｂ、ＢＰｃはいずれも既知の値であり、予め制御部５に記憶されている。 Here, BPa is a value representing the amount of change in blood pressure when there is a change in unit amount in blood pressure fluctuation mechanism A, and BPb is a value when there is a change in unit amount in blood pressure fluctuation mechanism B. , BPc is a value representing the amount of change in blood pressure when the unit amount has changed in the blood pressure fluctuation mechanism C. BPa, BPb, and BPc are all known values and are stored in the controller 5 in advance.
よって、成分血圧変化量算出ユニット１３は、分離ユニット１１により取得した特徴量成分と、制御部５に予め記憶された、血圧変動機序Ａ、Ｂ、Ｃにおいて単位量の変化があったときの血圧の変化量（ＢＰａ、ＢＰｂ、ＢＰｃ）とを用いて、成分血圧変化量を算出する。 Therefore, the component blood pressure change amount calculation unit 13 is used when the unit amount changes in the characteristic amount component acquired by the separation unit 11 and the blood pressure fluctuation mechanisms A, B, and C stored in the control unit 5 in advance. The component blood pressure change amount is calculated using the blood pressure change amount (BPa, BPb, BPc).
次に、血圧変化量算出ユニット１５は、α×ＢＰａと、β×ＢＰｂと、γ×ＢＰｃとを加算し、被験者の血圧変化量を算出する。
３．血圧計１が奏する効果
本実施形態の血圧計１によれば、以下の効果が得られる。
Next, the blood pressure change amount calculation unit 15 adds α × BPa, β × BPb, and γ × BPc to calculate the blood pressure change amount of the subject.
3. Effects exhibited by the sphygmomanometer 1 According to the sphygmomanometer 1 of the present embodiment, the following effects can be obtained.
（１）本実施形態の血圧計１は、被験者の血圧変化を正確に測定することができる。
（２）本実施形態の血圧計１は、時系列データを必ずしも用いなくてもよいので、リアルタイムの測定が可能である。
＜その他の実施形態＞
（１）前記第１の実施形態において、分離ユニット１１は、まず、時系列データをＨＰＦでフィルタリングして高周波数領域特徴量成分を得て、その高周波数領域特徴量成分を、フィルタリング前の時系列データから差し引くことで、低周波数領域特徴量成分を得てもよい。この場合、フィルタリングが１回で済むので、処理時間が短くなる。
(1) The sphygmomanometer 1 of the present embodiment can accurately measure the blood pressure change of the subject.
(2) Since the sphygmomanometer 1 of this embodiment does not necessarily use time-series data, real-time measurement is possible.
<Other embodiments>
(1) In the first embodiment, the separation unit 11 first obtains a high-frequency domain feature quantity component by filtering time-series data with HPF, and the high-frequency domain feature quantity component before filtering. A low frequency region feature amount component may be obtained by subtracting from the series data. In this case, the processing time is shortened because filtering is performed only once.
また、分離ユニット１１は、まず、時系列データをＬＰＦでフィルタリングして低周波数領域特徴量成分を得て、その低周波数領域特徴量成分を、フィルタリング前の時系列データから差し引くことで、高周波数領域特徴量成分を得てもよい。 In addition, the separation unit 11 first obtains a low-frequency domain feature quantity component by filtering the time-series data with an LPF, and subtracts the low-frequency domain feature quantity component from the time-series data before filtering to obtain a high frequency An area feature amount component may be obtained.
この場合、フィルタリングが１回で済むので、処理時間が短くなる。
（２）前記第１の実施形態において使用するモデルは、重回帰のモデル以外のものであってもよく、公知のモデルの中から適宜選択できる。
In this case, the processing time is shortened because filtering is performed only once.
(2) The model used in the first embodiment may be a model other than the multiple regression model, and can be appropriately selected from known models.
（３）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。 (3) The functions of one constituent element in the above embodiment may be distributed as a plurality of constituent elements, or the functions of a plurality of constituent elements may be integrated into one constituent element. In addition, at least a part of the configuration of the above embodiment may be replaced with a known configuration having a similar function. Moreover, you may abbreviate | omit a part of structure of the said embodiment as long as a subject can be solved. In addition, at least a part of the configuration of the above embodiment may be added to or replaced with the configuration of the other embodiment. In addition, all the aspects included in the technical idea specified only by the wording described in the claim are embodiment of this invention.
（４）上述した血圧計１の他、当該血圧計１を構成要素とするシステム、当該血圧計１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、血圧計１を用いた血圧測定方法等、種々の形態で本発明を実現することもできる。 (4) In addition to the above-described sphygmomanometer 1, a system including the sphygmomanometer 1 as a component, a program for causing a computer to function as the sphygmomanometer 1, a medium storing the program, and a blood pressure measurement using the sphygmomanometer 1 The present invention can also be realized in various forms such as a method.
１…血圧計、３…脈波センサ、５…制御部、７…出力部、８…入力部、９…特徴量抽出ユニット、１１…分離ユニット、１３…成分血圧変化量算出ユニット、１５…血圧変化量算出ユニット DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Blood pressure meter, 3 ... Pulse wave sensor, 5 ... Control part, 7 ... Output part, 8 ... Input part, 9 ... Feature quantity extraction unit, 11 ... Separation unit, 13 ... Component blood pressure change amount calculation unit, 15 ... Blood pressure Change calculation unit
Claims (6)
前記脈波から特徴量を抽出する特徴量抽出ユニット（９）と、
前記特徴量の時系列データをフィルタリングすることで、前記特徴量を複数の特徴量成分に分離する分離ユニット（１１）と、
複数の前記特徴量成分のそれぞれについて、モデルを用いて、前記特徴量成分に対応する血圧変化量である成分血圧変化量を算出する成分血圧変化量算出ユニット（１３）と、
前記成分血圧変化量を加算することで血圧変化量を算出する血圧変化量算出ユニット（１５）と、
を備えることを特徴とする血圧計（１）。 A pulse wave acquisition unit (3) for acquiring a pulse wave;
A feature quantity extraction unit (9) for extracting feature quantities from the pulse wave;
A separation unit (11) for separating the feature quantity into a plurality of feature quantity components by filtering the time-series data of the feature quantity;
A component blood pressure change amount calculation unit (13) for calculating a component blood pressure change amount, which is a blood pressure change amount corresponding to the feature amount component, using a model for each of the plurality of feature amount components;
A blood pressure change amount calculation unit (15) for calculating a blood pressure change amount by adding the component blood pressure change amounts;
A sphygmomanometer (1), comprising:
前記分離ユニットは、前記時系列データを高周波数領域のフィルタ（ＨＰＦ）でフィルタリングして得られる特徴量成分と、前記時系列データを前記高周波数領域よりも低周波数である低周波数領域のフィルタ（ＬＰＦ）でフィルタリングして得られる特徴量成分とに分離することを特徴とする血圧計。 The sphygmomanometer according to claim 1 ,
The separation unit includes a feature amount component obtained by filtering the time series data with a high frequency domain filter (HPF), and a low frequency domain filter (the frequency of the time series data is lower than the high frequency domain). A sphygmomanometer characterized by being separated into feature quantity components obtained by filtering with LPF).
前記高周波数領域のカットオフ周期（ＣＨ）、及び前記低周波数領域のカットオフ周期（ＣＨ）は６時間以下であることを特徴とする血圧計。 The sphygmomanometer according to claim 2 ,
The sphygmomanometer, wherein the cut-off cycle (CH) in the high frequency region and the cut-off cycle (CH) in the low frequency region are 6 hours or less.
前記高周波数領域のカットオフ周期は、前記低周波数領域のカットオフ周期よりも短いことを特徴とする血圧計。 The sphygmomanometer according to claim 2 or 3 ,
The sphygmomanometer, wherein a cut-off period in the high frequency region is shorter than a cut-off cycle in the low frequency region.
前記高周波数領域のカットオフ周期は１．５時間以下であり、前記低周波数領域のカットオフ周期は３時間以上であることを特徴とする血圧計。 The sphygmomanometer according to any one of claims 2 to 4 ,
The sphygmomanometer, wherein a cut-off period in the high frequency region is 1.5 hours or less and a cut-off period in the low frequency region is 3 hours or more.
前記分離ユニットは、前記時系列データをフィルタリングして得られる特徴量成分と、その特徴量成分を前記時系列データから差し引くことで得られる特徴量成分とに分離することを特徴とする血圧計。 The sphygmomanometer according to claim 1 ,
The sphygmomanometer, wherein the separation unit separates a feature quantity component obtained by filtering the time series data and a feature quantity component obtained by subtracting the feature quantity component from the time series data.
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