JP6520140B2 - 情報処理装置、血圧値算出方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、血圧値算出方法及びプログラムに関する。

一般に、健康の維持及び管理のために、定期的に血圧を計測することが行われている。この血圧の計測には、カフ血圧計が使用される場合が多い。

このカフ血圧計によれば、例えば対象者の上腕にカフと称されるベルトを巻き付けることによって、当該対象者の上腕動脈における血圧を計測することができる。

特開２０１４−０００１０５号公報

しかしながら、上記したカフ血圧計を使用する場合、カフによって上腕が加圧されるため、対象者の負担が大きい。

よって、対象者の負担が少なく、容易に血圧値を得ることが可能な手法が望まれている。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、容易に血圧値を得ることが可能な情報処理装置、血圧値算出方法及びプログラムを提供することにある。

実施形態によれば、情報処理装置は、取得部と、計測部と、カメラと、特徴量算出部と、血圧値算出部とを具備する。前記取得部は、ユーザの基本的な第１の属性、前記ユーザの体型に関する第２の属性及び前記ユーザの循環器に関する第３の属性を取得する。前記計測部は、前記ユーザの生体に関する生体信号を計測する。前記カメラは、前記ユーザを撮像可能な位置に設けられている。前記特徴量算出部は、前記計測された生体信号における特徴量を算出する。前記血圧値算出部は、前記取得された第１の属性、第２の属性及び第３の属性と前記算出された特徴量とに基づいて、前記ユーザの血圧値を算出する。前記情報処理装置は、前記ユーザに装着されて使用される、前記ユーザに対して生じる加速度に関する加速度信号を計測する生体センサと通信可能に接続される。前記血圧値算出部は、前記生体センサによって計測された加速度信号に基づいて推定される少なくとも座位または仰臥位を含む前記ユーザの姿勢状態に応じたパラメータを用いて、前記ユーザの血圧値を算出する。前記計測部は、配置面上に配置された第１計測部及び第２計測部を含む。前記第１計測部は、半円筒形状を有し、前記ユーザの指関節部における脈波に関する脈波信号を計測するように構成される。前記第２計測部は、前記ユーザの指を接触することによって当該ユーザの心電に関する心電信号を計測する世に構成され、かつ、前記第１計測部に前記ユーザの指関節腹部を載置した状態で当該ユーザの指を接触可能な位置に配置されている。前記配置面の位置は、前記カメラによって撮像された前記ユーザの画像に含まれる当該ユーザの顔の位置から推定される心臓位置に基づいて変更される。

第１の実施形態に係る血圧算出装置の外観の一例を示す図。 血圧算出装置のシステム構成の一例を示す図。 生体信号計測部の全体像の一例を示す図。 第１計測部の断面図。 演算部の機能構成を示すブロック図。 血圧算出装置の処理手順を示すフローチャート。 脈波伝播時間について説明するための図。 第２の実施形態に係る血圧算出装置に備えられる演算部の機能構成を示すブロック図。 血圧算出装置の処理手順を示すフローチャート。 波形特徴量について説明するための図。 波形特徴量について説明するための図。 第３の実施形態における血圧算出システムのシステム構成の一例を示す図。 生体センサ装置の使用態様の一例を示す図。 生体センサ装置の装着面の一例を示す図。 演算部の機能構成を示すブロック図。 血圧算出装置の処理手順を示すフローチャート。

以下、図面を参照して、各実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る血圧算出装置の外観の一例を示す。図１に示す血圧算出装置１０は、例えば当該血圧算出装置１０と対峙する位置に着席したユーザ（対象者）２０の血圧値（例えば、収縮期血圧値）を算出（推定）するために使用される情報処理装置である。

血圧算出装置１０の本体は、箱型の筐体を有する。図１に示すように、この血圧算出装置１０の本体には、生体信号計測部１０ａ及びタッチスクリーンディスプレイ１０ｂが設けられている。

生体信号計測部１０ａは、ユーザ２０の生体に関する生体信号を計測するように構成されている。この生体信号計測部１０ａによって計測される生体信号には、例えば脈波信号及び心電信号等が含まれる。タッチスクリーンディスプレイ１０ｂには、タッチパネルと例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）のような、フラットパネルディスプレイとが組み込まれている。これにより、タッチスクリーンディスプレイ１０ｂは、血圧算出装置１０における入出力装置として用いられる。

なお、図１においては図示されていないが、血圧算出装置１０は、例えばユーザ２０に関する各種データを管理する外部サーバ（外部機器）と通信可能に接続される。血圧算出装置１０及び当該血圧算出装置１０と通信可能に接続される外部サーバは、血圧算出システムを構成する。血圧算出装置１０は、複数の外部サーバと接続されるように構成されていても構わない。

本実施形態に係る血圧算出装置１０（血圧算出システム）の運営者としては、例えば病院等の医療機関が想定される。この場合、血圧算出装置１０は、医療機関の待合室での待機時または診療手続時等においてユーザ２０の血圧値を算出（推定）することができ、例えば診察前の容体の１つの指標として当該算出された血圧値をユーザ２０または医師等に提供することが可能となる。なお、血圧算出装置１０の運営者は、企業の健康管理団体、薬局及びスーパー等の小売店、及び自動販売機会社等であってもよい。

図２は、図１に示す血圧算出装置１０のシステム構成の一例を示す。図２に示すように血圧算出装置１０は、第１計測部１１、第２計測部１２、演算部１３、記憶部１４、通信部１５、入力部１６及び出力部１７等を備える。

第１計測部１１及び第２計測部１２は、図１に示す生体信号計測部１０ａに含まれる。ここで、図３及び図４を参照して、生体信号計測部１０ａ（第１計測部１１及び第２計測部１２）について詳細に説明する。図３は、生体信号計測部１０ａの全体像の一例を示す。図４は、第１計測部１１の断面図である。

図３に示すように、第１計測部１１及び第２計測部１２は、下端部３１によって支持された配置面３２上に配置されている。

第１計測部１１は、例えばユーザ２０の指関節腹部（第１の身体表面位置）における脈波に関する脈波信号（第１の脈波信号）を計測するように構成された脈波センサを含む。

具体的には、図４に示すように、第１計測部１１は例えば半円筒形状を有し、当該第１計測部１１の上面には発光部１１ａ及び受光部１１ｂ（光電ユニット）が設けられている。発光部１１ａは、第１計測部１１上に載置されたユーザ２０の指関節腹部２０ａに対して光を照射するように構成されている。受光部１１ｂは、発光部１１ａによって発光され、ユーザ２０の指関節腹部２０ａを透過した光を検出することができる位置に配置されている。

ここで、ユーザ２０の指関節腹部２０ａを透過する光は、当該指関節腹部２０ａ中の動脈２０ｂ内の血流変化の影響を受ける。第１計測部１１は、このような光が受光部１１ｂにおいて検出されることにより、動脈２０ｂ内の血流変化に応じた脈波信号を計測することができる。

なお、受光部１１ｂは、例えば発光部１１ａと隣接する位置に配置されていても構わない。この場合には、発光部１１ａによって発光された光の反射光が受光部１１ｂにおいて検出されることにより、脈波信号を計測することができる。

一方、第２計測部１２は、例えばユーザ２０の心電に関する心電信号を計測するように構成された心電センサを含む。

具体的には、図３に示すように、第２計測部１２は、心電図電極１２ａ及び１２ｂを含む。心電図電極１２ａは、ユーザ２０の左手指（例えば、左の人差し指）が接触される位置に配置されている。心電図電極１２ｂは、ユーザ２０の右手指（例えば、右の人差し指）が接触される位置に配置されている。第２計測部１２は、ユーザ２０の左手指及び右手指が接触された心電図電極１２ａ及び１２ｂ間の電位差の時系列信号を解析することにより心電信号を計測することができる。

ここでは、生体信号計測部１０ａが第１計測部１１（脈波センサ）及び第２計測部１２（心電センサ）を含むものとして説明したが、当該生体信号計測部１０ａには、他のセンサ（生体センサ）が含まれていても構わない。例えばユーザ２０の体表面温度を計測する温度センサ及び当該ユーザ２０の血中酸素濃度を計測するＳｐＯ２センサ等が生体信号計測部１０ａに含まれていてもよい。

なお、第１計測部１１及び第２計測部１２が配置された配置面３２を支持する下端部３１は、当該配置面３２を例えば上下方向に移動させる（つまり、配置面３２の位置を変更する）ことができるように構成されているものとする。これによれば、例えばユーザ２０の体格等に応じて、計測位置（つまり、第１計測部１１及び第２計測部１２の位置）を調整することができる。

演算部１３は、血圧算出装置１０内の様々なコンポーネントの動作を制御するプロセッサを含む。演算部１３は、記憶部１４に記憶されている各種コンピュータプログラムを実行する。

記憶部１４は、例えばＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶媒体を含む。記憶部１４は、上記した各種コンピュータプログラム以外に、演算部１３が当該コンピュータプログラムを実行する場合に使用される各種データ等を記憶する。

通信部１５は、例えば無線ＬＡＮ等の無線通信を実行するように構成される。通信部１５は、例えばインターネットのようなネットワークを介して、信号を送信するように構成された送信機及び信号を受信するように構成された受信機を含む。この通信部１５により、血圧算出装置１０は、外部サーバとネットワーク接続される。

血圧算出装置１０とネットワーク接続される外部サーバは、ユーザ２０に関するデータ（以下、ユーザ属性データと表記）を管理する例えば電子カルテサーバ等を含む。この電子カルテサーバに管理されるユーザ属性データには、ユーザ２０の電子カルテのデータ、人間ドッグの結果のデータ及び定期健康診断の結果のデータ等が含まれる。血圧算出装置１０は、ユーザ２０を識別するための識別情報（以下、ユーザＩＤと表記）に基づいて電子カルテサーバを参照することにより、当該電子カルテサーバに管理されているユーザ属性データから当該ユーザ２０の年齢、性別、身長、体重及び血液検査結果等を取得することができる。

入力部１６は、ユーザの操作に応じて各種情報を入力するように構成されている。入力部１６は、例えば図１に示すタッチスクリーンディスプレイ１０ｂに組み込まれているタッチパネルとして実現されるが、入力キー等として実現されても構わない。更に、入力部１６は、上記したユーザＩＤを読み取るためのＩＣカードリーダまたは磁気カードリーダ等であっても構わない。

出力部１７は、例えば血圧算出装置１０において算出されたユーザ２０の血圧（値）を出力するように構成されている。出力部１７は、例えば図１に示すタッチスクリーンディスプレイ１０ｂに組み込まれているディスプレイ等として実現される。

図５は、図２に示す演算部１３の機能構成を示すブロック図である。図５に示すように、演算部１３は、基本属性取得部１３１、体型属性取得部１３２、循環器属性取得部１３３、特徴量算出部１３４及び血圧値算出部１３５を含む。

本実施形態において、これらの各部１３１〜１３５の一部または全ては、演算部１３がコンピュータプログラムを実行すること、すなわち、ソフトウェアにより実現されるものとする。なお、これらの各部１３１〜１３５の一部または全ては、ＩＣ（Integrated Circuit）等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせ構成として実現されてもよい。

基本属性取得部１３１は、ユーザ２０の基本的な属性（以下、基本属性と表記）を取得する。具体的には、基本属性取得部１３１は、ユーザ２０を識別するためのユーザＩＤに基づいて外部サーバにおいて管理されているユーザ属性データを参照し、基本属性として、例えばユーザ２０の年齢及び性別等を当該外部サーバから取得（受信）する。基本属性を取得するために用いられるユーザＩＤは、上記した入力部１６を介して入力されるものとする。ユーザＩＤとしては、ユーザ２０に割り当てられているカルテ番号、社員番号または保険者番号等を利用することができる。

なお、ユーザ２０の年齢及び性別の他に、ユーザ２０の人種、疾病歴、飲酒歴及び喫煙歴等が基本属性として取得されても構わない。これらについても上記した外部サーバから取得可能であるものとする。すなわち、基本属性取得部１３１は、例えばユーザ２０の年齢、性別、人種、疾病歴、飲酒歴及び喫煙歴のうちの少なくとも１つを基本属性として取得するように構成されていればよい。

また、基本属性は、外部サーバ以外の外部機器、例えば、ユーザが所有しているスマートフォン、ウェアラブル機器またはヘルスケア機器等から取得されてもよい。更に、ユーザ２０の操作に応じて入力部１６によって入力された基本属性を取得しても構わない。

体型属性取得部１３２は、ユーザ２０の体型に関する属性（以下、体型属性と表記）を取得する。具体的には、体型属性取得部１３２は、ユーザ２０を識別するためのユーザＩＤに基づいて外部サーバにおいて管理されているユーザ属性データを参照し、体型属性として、例えばユーザ２０の肥満の程度を表す指標値であるＢＭＩ（Body Mass Index）値等を当該外部サーバから取得（受信）する。

なお、体型属性として取得されるユーザ２０の肥満の程度を表す指標値は、例えばＢＡＩ（Body Adiposity Index）値、肥満度または体脂肪率等であっても構わない。すなわち、体型属性取得部１３２は、例えばＢＭＩ値、ＢＡＩ値、肥満度及び体脂肪率のうちの少なくとも１つを体型属性として取得するように構成されていればよい。

また、体型属性は、外部サーバに管理されているユーザ属性データから算出されるような構成であっても構わない。具体的には、体型属性取得部１３２は、例えば、外部サーバからユーザ２０の身長及び体重を受信し、当該身長及び体重からＢＭＩ値を算出してもよい。更に、体型属性取得部１３２は、ＢＭＩ値に基づいて肥満度を算出してもよい。また、体型属性取得部１３２は、ユーザ２０の身長及び臀囲に基づいてＢＡＩ値を算出してもよい。

なお、上記以外にも、メタボリックシンドロームに関する指標値等が体型属性として外部サーバから取得されるような構成であっても構わない。また、このメタボリックシンドロームに関する指標値は、外部サーバから取得されたユーザ２０の身長及び腹囲から算出されても構わない。

ここでは、体型属性として例えばユーザ２０の肥満の程度を表す指標値が取得されるものとして説明したが、体型属性取得部１３２は、当該指標値の代わりに、肥満と相関が高いとされるユーザの腹囲、首囲または臀囲といった実際の身体部位の部位長を体型属性として取得しても構わない。換言すれば、体型属性取得部１３２は、例えばユーザ２０の首囲、腹囲及び臀囲のうちの少なくとも１つを体型属性として取得する構成であっても構わない。

なお、上記した体型属性は、外部サーバ以外の外部機器、例えば、ユーザが所有しているスマートフォン、ウェアラブル機器またはヘルスケア機器等から取得されてもよい。更に、ユーザ２０の操作に応じて入力部１６によって入力された体型属性が取得されても構わない。更に、体型属性は、スマートフォン、ウェアラブル機器またはヘルスケア機器に管理されているデータ、または入力部１６によって入力されたデータ（例えば、ユーザ２０の身長、体重、腹囲または臀囲等）から算出されても構わない。

循環器属性取得部１３３は、ユーザ２０の循環器に関する属性（以下、循環器属性と表記）を取得する。具体的には、循環器属性取得部１３３は、ユーザ２０を識別するためのユーザＩＤに基づいて外部サーバにおいて管理されているユーザ属性データを参照し、循環器属性として、例えばユーザ２０の血液検査結果である血中総コレステロール値を当該外部サーバから取得（受信）する。

なお、血中総コレステロール値の他に、ＬＤＬコレステロール（Low Density Lipoprotein cholesterol）値、ＨＤＬコレステロール（High Density Lipoprotein cholesterol）値、中性脂肪値、ｂａＰＷＶ値及びＣＡＶＩ(Cardio Ankle Vascular Index）値等が循環器属性として取得されても構わない。これらについても上記した外部サーバから取得可能であるものとする。すなわち、循環器属性取得部１３３は、例えば血中総コレステロール値、ＬＤＬコレステロール値、ＨＤＬコレステロール値、中性脂肪値、ｂａＰＷＶ値及びＣＡＶＩ値のうちの少なくとも１つを循環器属性として取得するように構成されていればよい。循環器属性として取得される血中総コレステロール値、ＬＤＬコレステロール値、ＨＤＬコレステロール値、中性脂肪値、ｂａＰＷＶ値及びＣＡＶＩ値は、動脈硬化（例えば、動脈弾性または動脈径）に関連している値である。

また、循環器属性は、外部サーバに管理されているユーザ属性データから算出されるような構成であってもよい。

更に、循環器属性は、外部サーバ以外の外部機器、例えば、ユーザが所有しているスマートフォン、ウェアラブル機器、ヘルスケア機器または医療機器等から取得されてもよい。また、ユーザ２０の操作に応じて入力部１６によって入力された循環器属性が取得されても構わない。

特徴量算出部１３４は、生体信号計測部１０ａ（に含まれる第１計測部１１及び第２計測部１２）によって計測された生体信号における特徴量を算出する。特徴量算出部１３４は、伝播時間算出部１３４ａ及び心拍間隔算出部１３４ｂを含む。

伝播時間算出部１３４ａは、第１計測部１１によって計測された脈波信号及び第２計測部１２によって計測された心電信号に基づいて、脈波伝播時間を特徴量として算出する。

心拍間隔算出部１３４ｂは、第１計測部１１によって計測された脈波信号または第２計測部１２によって計測された心電信号に基づいて、心拍間隔または心拍数を特徴量として算出する。

血圧値算出部１３５は、基本属性取得部１３１によって取得された基本属性（値）、体型属性取得部１３２によって取得された体型属性（値）、循環器属性取得部１３３によって取得された循環器属性（値）及び特徴量算出部１３４によって算出された特徴量に基づいてユーザ２０の血圧値を算出する。この場合、血圧値算出部１３５は、後述するように予め算出されている複数のパラメータ（値）を用いて血圧値を算出する。

血圧値算出部１３５によって算出された血圧値は、出力部１７によって出力される。具体的には、血圧値算出部１３５によって算出された血圧値は、例えばディスプレイの画面上に表示される。

次に、図６のフローチャートを参照して、本実施形態に係る血圧算出装置１０の処理手順について説明する。以下の説明においては、血圧算出装置１０を使用するユーザ２０を便宜的に対象ユーザ２０と称する。

血圧算出装置１０を使用する場合、対象ユーザ２０は、例えば上述したタッチパネルに対する操作を行うことによって当該対象ユーザ２０を識別するためのユーザＩＤ（以下、対象ユーザＩＤと表記）を指定する。ユーザＩＤとしては、例えばカルテ番号、社員番号または保険者番号等を指定することができる。これにより、入力部１６は、対象ユーザＩＤを入力する（ステップＳ１）。なお、対象ユーザＩＤは、例えばＩＣカードリーダまたは磁気カードリーダによって入力されても構わない。

次に、血圧算出装置１０（に備えられた演算部１３）は、当該血圧算出装置１０と通信可能に接続されている電子カルテサーバのような外部サーバにアクセスし、入力部１６によって入力された対象ユーザＩＤに基づいて当該外部サーバに管理されている対象ユーザ２０のユーザ属性データ（電子カルテ、人間ドッグの結果及び定期健康診断の結果のデータ）を参照する。

これにより、基本属性取得部１３１は、外部サーバ（に管理されているユーザ属性データ）から対象ユーザ２０の基本属性（第１の属性）を取得する（ステップＳ２）。基本属性取得部１３１によって取得される基本属性には、例えば対象ユーザ２０の年齢及び性別等が含まれる。

また、体型属性取得部１３２は、外部サーバ（に管理されているユーザ属性データ）から対象ユーザ２０の体型属性（第２の属性）を取得する（ステップＳ３）。体型属性取得部１３２によって取得された体型属性には、例えば対象ユーザ２０のＢＭＩ値等が含まれる。

更に、循環器属性取得部１３３は、外部サーバ（に管理されているユーザ属性データ）から対象ユーザ２０の循環器属性（第３の属性）を取得する（ステップＳ３）。循環器属性取得部１３３によって取得された循環器属性には、例えば対象ユーザ２０の血中総コレステロール値等が含まれる。

ここで、対象ユーザ２０は、図３に示すように、第１計測部１１上に例えば右手中指の指関節腹部を載置する。これにより、第１計測部１１は、対象ユーザ２０の脈波に関する脈波信号（光電脈波波形）を計測することができる。更に、対象ユーザ２０は、第２計測部１２に含まれる心電図電極１２ａに例えば左手人差し指を接触させ、当該第２計測部１２に含まれる心電図電極１２ｂに例えば右手人差し指を接触させる。これにより、第２計測部１２は、対象ユーザ２０の心電に関する心電信号（心電図波形）を計測することができる。

特徴量算出部１３４は、第１計測部１１によって計測された脈波信号及び第２計測部１２によって計測された心電信号（すなわち、対象ユーザ２０の生体信号）を取得する（ステップＳ５）。

特徴量算出部１３４に含まれる伝播時間算出部１３４ａは、取得された脈波信号及び心電信号から脈波伝播時間（ＰＷＴＴ）を、対象ユーザ２０の生体信号における特徴量として算出する（ステップＳ６）。

ここで、図７を参照して、伝播時間算出部１３４ａによって算出された脈波伝播時間について説明する。ここでは、第１計測部１１によって脈波信号（脈波波形）４１が計測され、第２計測部１２によって心電信号（心電波形）４２が計測された場合を想定する。

この場合、伝播時間算出部１３４ａは、心電信号４２のＲ波のピーク時刻４２ａと脈波信号４１の立ち上がり点の時刻４１ａとの差分４３ａを算出する。同様に、伝播時間算出部１３４ａは、心電信号４２のＲ波のピーク時刻４２ｂと脈波信号４１の立ち上がり点の時刻４１ｂとの差分４３ｂを算出する。

伝播時間算出部１３４ａは、予め定められた期間（計測期間）中に算出された、心電信号４２のＲ波のピーク時刻と脈波信号４１の立ち上がり点の時刻との差分の平均値を脈波伝播時間とする。換言すれば、伝播時間算出部１３４ａは、所定区間（計測期間）での全拍の脈波伝播時間を平均化した値を出力する。

ここでは、第１計測部１１によって計測された脈波信号及び第２計測部１２によって計測された心電信号から脈波伝播時間が算出されるものとして説明したが、第２計測部１２は、第１計測部１１と同様に脈波信号（第２の脈波信号）を計測するような構成であっても構わない。なお、第２計測部１２が脈波信号を計測するような構成である場合、当該第２計測部１２は、第１計測部１１とは異なる計測部位（第２の身体表面位置）における脈波信号を計測するものとする。具体的には、第１計測部１１が対象ユーザ２０の指の第１関節部付近において脈波信号を計測する場合、第２計測部は、当該指と同一の指の第２関節部付近において脈波信号を計測するものとする。なお、第１計測部１１とは異なる身体表面位置であれば、第２計測部１２は、例えば対象ユーザ２０の手の甲または腕において脈波信号を計測するようにしてもよい。また、第１計測部および第２計測部で取得する脈波信号は、光電式で計測した信号でなくとも、例えばレーダや圧力センサを用いて計測した信号でもよい。

このような構成によれば、第１計測部１１と第２計測部１２とでは計測部位に応じた時間差のある脈波信号が計測される。この場合、第１計測部１１によって計測された脈波信号と第２計測部１２によって計測された脈波信号との同特徴点における時間的差分の平均値を脈波伝播時間として利用する。換言すれば、伝播時間算出部１３４ａは、計測期間中に算出された、第１計測部１１によって計測された脈波信号の立ち上がり点の時刻と第２計測部１２によって計測された脈波信号の立ち上がり点の時刻との差分の平均値を脈波伝播時間とする。

なお、上記したように第１計測部１１と第２計測部１２とで脈波信号を計測する場合には、当該脈波信号のそれぞれの計測部位間長が既知であるため動脈長が明らかである。このため、この動脈長を上記したように算出された脈波伝播時間で除算することによって得られる脈波伝播速度を特徴量として出力するような構成とすることも可能である。

再び図６に戻ると、特徴量算出部１３４に含まれる心拍間隔算出部１３４ｂは、取得された脈波信号（脈波波形）または心電信号（心電波形）から例えば心拍間隔（ＲＲＩ）を、対象ユーザ２０の生体信号における特徴量として算出する（ステップＳ７）。

上記した図７に示すように、脈波信号には、対象ユーザ２０の心拍（つまり、心臓の拍動）に応じて所定の変化（例えば、脈波波形の立ち上がり等）が生じている。同様に、心電信号には、対象ユーザ２０の心拍に応じて所定の変化（例えば、Ｒ波等）が生じている。このため、心拍間隔算出部１３４ｂは、脈波信号または心電信号におけるこれらの変化の間隔等に基づいて心拍間隔を算出することができる。なお、心拍間隔算出部１３４ｂは、予め定められた期間（計測期間）中に算出された心拍間隔を平均化した値を出力する。

ここで、収縮期血圧値は、一般的に、脈波伝播時間または脈波伝播速度に基づいて推定されるが、当該脈波伝播速度から血圧値を推定する際には、様々な動脈機能の影響を受ける。具体的には、例えば動脈壁厚さをｈ、動脈内径をＤ、増分動脈弾性係数をＥＩとすると、脈波伝播速度ＰＷＶは、（ＥＩ＊ｈ／Ｄ）として、メーンズ・コルテベーグの式によりモデル化されている。また、増分動脈弾性係数は、血圧変動量と比例関係があるものとしてモデル化されている。しかしながら、動脈壁厚さ、動脈内径及び動脈弾性係数等は計測が困難である。

一方、例えば基本属性の１つである年齢に関しては、健常被験者でも２０代から９０代で動脈壁が直線的に増加し、動脈弾性は減少する。また、脂質量と関連するＢＭＩ値（体型属性）及び血中総コレステロール値（循環器属性）が高い場合は、血管内径が細く、血流量も減少する。つまり、上記した基本属性、体型属性及び循環器属性は、いずれも動脈の状態と密接に関連している。

そこで、本実施形態において、血圧値算出部１３５は、上記した脈波伝播時間の平均値（ＭＰＷＴＴ）、心拍間隔の平均値（ＭＲＲＩ）、基本属性（Ｐ１）、体型属性（Ｐ２）及び循環器属性（Ｐ３）を入力として、対象ユーザ２０の血圧値（収縮期血圧値）を算出（推定）する（ステップ８）。

本実施形態において、血圧値算出部１３５による血圧値の算出には、例えばα１＊ＭＰＷＴＴ＋α２＊ＭＲＲＩ＋α３＊Ｐ１＋α４＊Ｐ２＋α５＊Ｐ３＋α６の算出式が用いられるものとする。

この算出式は、例えばカフ血圧計を使用して収縮期絶対血圧値を計測している間（例えば、３０秒間）に上記した伝播時間算出部１３４ａによって算出された脈波伝播時間（ＭＰＷＴＴ）及び心拍間隔算出部１３４ｂによって算出された心拍間隔（ＭＲＲＩ）と、年齢等の基本属性（Ｐ１）、ＢＭＩ値等の体型属性（Ｐ２）及び血中総コレステロール値等の循環器属性（Ｐ３）とを入力変数（説明変数）とし、目的変数を上記した収縮期絶対血圧値として重回帰分析を行うことによって得られた回帰式である。

なお、上記した重回帰分析によって得られる算出式のパラメータ（係数）α１〜α６は、例えば記憶部１４等に予め記憶（保存）されている。

すなわち、本実施形態においては、上記したステップＳ２〜Ｓ７の処理が実行されることによって得られた脈波伝播時間（ＭＰＷＴＴ）、心拍間隔（ＭＲＲＩ）、基本属性（Ｐ１）、体型属性（Ｐ２）及び循環器属性（Ｐ３）と、記憶部１４に記憶されているパラメータα１〜α６とを、上記した算出式に当てはめることによって、対象ユーザ２０の血圧値が算出される。

なお、動脈弾性の年齢に伴う変化はホルモンに起因し、性差が存在する。このため、性別に応じた複数のパラメータを算出して記憶部１４に記憶しておくことにより、対象ユーザ２０の血圧値を算出する際に、基本属性として取得された性別に適したパラメータが用いられるようにしてもよい。

また、上述したように脈波伝播速度が算出されているような場合には、上述した式において脈波伝播時間に代えて脈波伝播速度が用いられてもよい。

上記した算出式は一例であり、本実施形態は、基本属性、体型属性、循環器属性及び生体信号における特徴量に基づいてユーザ２０の血圧値を算出するものであればよく、他の算出式等からユーザ２０の血圧値が算出されても構わない。

上記したように血圧値算出部１３５によって対象ユーザ２０の血圧値が算出されると、当該血圧値は、例えば出力部１７を介して出力される（ステップＳ９）。具体的には、対象ユーザ２０の血圧値は、例えばディスプレイの画面に表示される。この場合、対象ユーザ２０の血圧値とともに、伝播時間算出部１３４ａによって算出された脈波伝播時間、心拍間隔算出部１３４ｂによって算出された心拍間隔（または心拍数）、基本属性、体型属性及び循環器属性等が併せて表示されてもよい。更に、生体信号計測部１０ａが温度センサ及びＳｐＯ２センサを含む場合には、当該各センサによる計測結果（つまり、対象ユーザ２０の体温及び血中酸素濃度）が健康情報として表示されてもよい。

また、対象ユーザ２０の血圧値及び心拍数等は、例えば医師等によって利用される端末等に表示するために、通信部１５を介して外部サーバ（例えば、医療サーバ等）に送信（つまり、アップロード）されても構わない。

上記したように本実施形態においては、ユーザの基本属性（第１の属性）、体型属性（第２の属性）及び循環器属性（第３の属性）を取得し、ユーザの生体に関する生体信号における特徴量を算出し、当該基本属性、体型属性、循環器属性及び特徴量に基づいてユーザ２０の血圧値を算出する。

具体的には、本実施形態においては、ユーザの特定の計測部位（第１の身体表面位置）における脈波に関する脈波信号（第１の脈波信号）、及び当該計測部位とは異なる計測部位（第２の身体表面位置）における脈に関する脈波信号（第２の脈波信号）または心電に関する心電信号に基づいて脈波伝播時間または脈波伝播速度を特徴量として算出する。更に、本実施形態においては、脈波信号または心電信号に基づいて心拍間隔または心拍数を特徴量として算出する。

なお、基本属性としては、ユーザ２０の年齢、性別、人種、疾病歴、飲酒歴及び喫煙歴のうちの少なくとも１つが外部サーバから取得される。ユーザ２０の操作に応じて入力部１６によって入力されたユーザ２０の年齢、性別、人種、疾病歴、飲酒歴及び喫煙歴のうちの少なくとも１つが基本属性として取得されてもよい。

また、体型属性としては、ユーザ２０の肥満体型の程度を表す指標値（例えば、ＢＭＩ値、ＢＡＩ値、肥満度及び体脂肪率のうちの少なくとも１つ）が外部サーバから取得される。ユーザ２０の操作に応じて入力部１６によって入力されたユーザ２０の肥満体型の程度を表す指標値が体型属性として取得されてもよい。体型属性は、ユーザ２０の身体部位の部位長（例えば、首囲、腹囲及び臀囲等）であってもよい。

また、循環器属性としては、ユーザ２０の血液検査結果（例えば、血中総コレステロール値、ＨＤＬコレステロール値、中性脂肪値、ｂａＰＷＶ値及びＣＡＶＩ値のうちの少なくとも１つ）が外部サーバから取得される。ユーザ２０の操作に応じて入力部１６によって入力されたユーザ２０の血液検査結果が循環器属性として取得されてもよい。

本実施形態においては、このような構成により、例えば生体信号とカフ血圧計により計測される血圧値を同時取得して、血圧値を算出する際に用いられるパラメータのキャリブレーションを個別に（ユーザ毎に）行う必要がない。すなわち、本実施形態においては、ユーザ２０は、第１計測部１１上に例えば右手中指の指関節腹部を載置し、第２計測部１２（に含まれる心電図電極１２ａ及び１２ｂ）に指を接触させるのみで、カフ血圧計を使用することなく、容易に血圧値を得ることができる。

また、本実施形態においては、血圧算出装置１０において算出された血圧値を表示することにより、ユーザ２０は、自身の血圧値を容易に確認することができる。また、血圧算出装置１０において算出された血圧値を外部サーバに送信することにより、当該血圧値を当該外部サーバの処理に利用する、または医師等の端末に表示することも可能である。

なお、本実施形態に係る血圧算出装置１０には、当該血圧算出装置１０を使用するユーザ２０を撮像可能な位置（例えば、図１に示すタッチスクリーンディスプレイ１０ｂの上部等）にカメラ（撮像装置）が設けられていてもよい。この場合には、カメラによって撮像されたユーザ２０の画像に基づいて上述した基本属性及び体型属性を取得するような構成とすることができる。以下、ユーザ２０の画像に基づいてこれらの属性を取得する場合について説明する。

まず、ユーザ２０の画像に基づいて基本属性を取得する場合について説明する。この場合、カメラによって撮像されたユーザ２０の画像からパターンマッチング等の手法を用いることによってユーザ２０の顔領域を抽出し、当該抽出された顔領域から画像特徴量を算出する。基本属性は、例えばこのように算出された画像特徴量及び予め用意されている学習データ（クラスタリングシナリオ）に基づいてユーザ２０の年齢及び性別等を推定することによって取得されることができる。

次に、ユーザ２０の画像に基づいて体型属性を取得する場合について説明する。この場合、血圧算出装置１０の正面に起立した状態のユーザ２０をカメラによって撮像して得られた複数枚の画像に対して背景差分処理を施し、人体として推定される領域を抽出する。体型属性は、抽出された領域の面積等から肥満度等を推定することによって取得されることができる。更に、上記したようにパターンマッチング等の手法を用いて抽出されたユーザ２０の顔領域周辺の肌色領域を特定し、当該特定された領域から推定される首囲を体型属性として取得することも可能である。複数枚取得した画像によって奥行が分かる場合や、別に設けた奥行を測定するセンサによって体型をより具体的に算出してもよい。

ここでは、ユーザ２０の画像に基づいて基本属性及び体型属性を取得する場合について説明したが、当該ユーザ２０の画像を用いて循環器属性を取得する構成とすることも可能である。具体的には、ユーザ２０の画像に対する画像認識処理により当該ユーザ２０（を識別するためのユーザＩＤ）を特定することで、当該ユーザ２０の血液検査結果等を取得することができる。

ここで、本実施形態に係る血圧算出装置１０において算出（推定）される血圧値の精度を向上させるためには、ユーザ２０の心臓に対して予め定められた位置（相対位置）で生体信号（脈波信号及び心電信号）を計測することが望ましい。そこで、本実施形態においては、上述した図３に示す下端部３１を制御することによって配置面３２の位置を自動的に調整するような構成としてもよい。

具体的には、上述したように血圧算出装置１０にカメラが設けられているような構成において、当該カメラによって撮像されたユーザ２０の画像に含まれる当該ユーザ２０の顔の位置から当該ユーザ２０の心臓位置を推定する。更に、この推定された心臓位置に対する計測部位（例えば、ユーザ２０の両手）の相対位置（高さ）が予め定められた位置（範囲内）となるように、配置面３２（つまり、第１計測部１１及び第２計測部１２の位置）を変更するような制御を実行する。これによれば、例えば体格等が異なるユーザ２０であっても心臓に対して同一の相対位置で生体信号を計測することが可能となる。

なお、本実施形態においては、生体信号計測部１０ａが血圧算出装置１０に備えられるものとして説明したが、当該生体信号計測部１０ａは、血圧算出装置１０の外部に設けられる構成であっても構わない。更に、本実施形態に係る血圧算出装置１０は、図１に示すような据付型の装置ではなく、他の機器に取り付けられて使用されるように構成されていても構わない。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。前述した第１の実施形態においては血圧値の算出に循環器属性（例えば、血液検査結果である血中総コレステロール値等）を用いるものとして説明したが、血圧算出装置１０を使用するユーザ２０の中には、健康診断または人間ドッグ等において血液検査を受けたことがないユーザも存在する。

そこで、本実施形態は、第１の実施形態における循環器属性を取得することが困難であるユーザ２０が血圧算出装置１０を使用する場合を想定している。

なお、本実施形態に係る血圧算出装置１０の外観及びシステム構成は、前述した第１の実施形態と同様であるため、適宜、図１及び図２を用いて説明する。

図８は、本実施形態に係る血圧算出装置１０に備えられる演算部１３の機能構成を示すブロック図である。なお、図８においては、前述した図５と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図５と異なる部分について主に述べる。

図８に示すように、演算部１３は、循環器属性取得部２０１及び血圧値算出部２０２を含む。本実施形態において、これらの各部２０１及び２０２の一部または全ては、ソフトウェアにより実現されるものとする。なお、これらの各部２０１及び２０２の一部または全ては、ハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせ構成として実現されてもよい。

循環器属性取得部２０１は、波形特徴量算出部２０１ａを含む。

波形特徴量算出部２０１ａは、第１計測部１１によって計測された脈波信号に基づいて当該脈波信号における特徴量（波形特徴量）を算出する。

循環器属性取得部２０１は、波形特徴量算出部２０１ａによって算出された波形特徴量を循環器属性として取得する。

血圧値算出部２０２は、前述した第１の実施形態における循環器属性の代用として循環器属性取得部２０１によって取得された波形特徴量を用いて、ユーザ２０の血圧値を算出する。

次に、図９のフローチャートを参照して、本実施形態に係る血圧算出装置１０の処理手順について説明する。

まず、前述した図６に示すステップＳ１〜Ｓ３の処理に相当するステップＳ１１〜Ｓ１３の処理が実行される。

次に、循環器属性取得部２０１に含まれる波形特徴量算出部２０１ａは、第１計測部１１によって計測された脈波信号（脈波波形）から波形特徴量を算出する（ステップＳ１４）。

ここで、波形特徴量算出部２０１ａによって算出される波形特徴量について説明する。本実施形態において、波形特徴量算出部２０１ａによって算出される波形特徴量は、例えば脈波波形における一拍毎の脈波波高、当該脈波波形の立ち上がりの傾き及び当該脈波波形の立ち下がりの傾きのうちの少なくとも１つ（の計測期間中における平均値）であるものとする。図１０は、波形特徴量として算出される脈波波形における脈波波高、脈波波形の立ち上がりの傾き及び当該脈波波形の立ち下がりの傾きを示している。例えば図１０に示す脈波波形（脈波信号）２１０が第１計測部１１によって計測されている場合には、当該脈波波形２１０から、脈波波高２１０ａ、立ち上がりの傾き２１０ｂ及び立ち下がりの傾き２１０ｃの少なくとも１つを波形特徴量として算出することができる。

更に、波形特徴量の算出には、例えば加速度脈波振幅比が用いられても構わない。具体的には、図１１に示す脈波波形（脈波信号）２２１が第１計測部１１によって計測されている場合には、当該脈波波形２２１に対して２回微分すると加速度脈波波形２２２を得ることができる。加速度脈波振幅比は、この加速度脈波波形２２２における振幅２２２ｂ／振幅２２２ａに相当する。この場合、波形特徴量算出部２０１ａは、波形特徴量として、このような加速度脈波振幅比を脈波波形における脈波波高で除算した値を算出するものとする。

ここで、一般的に、脈波信号は、対象ユーザ２０の動脈の状態、すなわち、動脈径及び動脈弾性等に応じて異なる波形（形状）を表す。このため、上記した波形特徴量として算出される脈波波形における脈波波高、当該脈波波形の立ち上がりの傾き、当該脈波波形の立ち下がりの傾き及び加速度脈波振幅比を脈波波高で除算した値は、対象ユーザ２０の動脈の状態を反映した値となる。すなわち、本実施形態においては、対象ユーザ２０の動脈の状態を反映した値であれば異なる値が波形特徴量として算出されても構わない。

循環器属性取得部２０１は、循環器属性として、上記したように波形特徴量算出部２０１ａによって算出された波形特徴量を取得する。

再び図９に戻ると、前述した図６に示すステップＳ５〜Ｓ７の処理に相当するステップＳ１５〜Ｓ１７の処理が実行される。

次に、血圧値算出部２０２は、脈波伝播時間の平均値（ＭＰＷＴＴ）、心拍間隔の平均値（ＭＲＲＩ）、基本属性（Ｐ１）、体型属性（Ｐ２）及び波形特徴量（Ｐ３）を入力として対象ユーザ２０の血圧値を算出する（ステップＳ１８）。本実施形態においては、前述した第１の実施形態における循環器属性の代用として波形特徴量を用いるため、対象ユーザ２０の血圧値は、当該第１の実施形態において説明した算出式を用いて算出される。

なお、本実施形態において用いられる算出式のパラメータα１〜α６は、例えば血中総コレステロール値等の循環器属性の代わりに収縮期絶対血圧値を計測している間に波形特徴量算出部２０１ａによって算出された波形特徴量（Ｐ３）を入力変数として重回帰分析を行うことによって予め得られた値である。このパラメータα１〜α６は、前述したように記憶部１４等に予め記憶されている。

ステップＳ１８の処理が実行されると、前述した図６に示すステップＳ９の処理に相当するステップＳ１９の処理が実行される。

上記したように本実施形態においては、循環器属性として、第１計測部１１によって計測された脈波信号における波形特徴量を取得（算出）することにより、ユーザ２０が例えば血液検査等を受けたことがない（つまり、外部サーバ等から血中総コレステロール値等を取得することができない）場合であっても、前述した第１の実施形態と同様に血圧値を得ることが可能となる。

なお、血圧算出装置１０は、本実施形態と前述した第１の実施形態との組み合わせ構成として実現することも可能である。具体的には、外部サーバから血液検査結果である血中総コレステロール値等を取得することができるユーザ２０の血圧値を算出する場合には前述した図６に示す処理が実行され、当該血中コレステロール値等を取得することができないユーザ２０の血圧値を算出する場合には図９に示す処理が実行されるようにしてもよい。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。前述した第１及び第２の実施形態においては生体信号計測部１０ａが血圧算出装置１０（つまり、据付型の装置）に備えられるものとして主に説明したが、本実施形態は、ユーザ２０の生体に関する生体信号を計測するために、ユーザ２０に装着されて使用される生体センサ装置が用いられる点が当該第１及び第２の実施形態とは異なる。この生体センサ装置は、血圧算出装置とは独立した装置である。

すなわち、本実施形態に係る血圧算出装置は、生体センサ装置において計測された生体信号を当該生体センサ装置から取得して血圧を算出するように構成されている。

以下の説明においては、生体センサ装置及び血圧算出装置を便宜的に血圧算出システムと称する。

図１２は、本実施形態における血圧算出システムのシステム構成の一例を示す。図１２に示すように、血圧算出システムは、生体センサ装置３１０及び血圧算出装置３２０を備える。

生体センサ装置３１０は、電池（例えば、内蔵の２次電池）で駆動される小型・軽量・薄型の装置である。生体センサ装置３１０は、図１３に示すように、例えば長軸が数センチメートル程度の楕円形状（または長方形に近い形状）を有する。また、生体センサ装置３１０は、接着テープ等の粘着部材４００により当該生体センサ装置３１０の装着面をユーザ２０の胸部等の身体表面上に貼り付けて使用される。なお、生体センサ装置３１０は、ユーザ２０の生体に関する生体信号を計測可能であれば、胸部に貼り付けによる装着以外にも、リストバンドによる装着、ベルトによる装着、イヤホンによる装着であってもよい。また、生体センサ装置３１０は、衣服等に縫い付けることによってユーザ２０に装着されてもよい。

生体センサ装置３１０は、生体信号計測部３１１及び通信部３１２を備える。生体信号計測部３１１は、第１計測部３１１ａ、第２計測部３１１ｂ及び第３計測部３１１ｃを含む。

第１計測部３１１ａは、前述した第１及び第２の実施形態における第１計測部１１に相当する計測部であり、ユーザ２０の脈波に関する脈波信号を計測するように構成された脈波センサを含む。

第２計測部３１１ｂは、前述した第１及び第２の実施形態における第２計測部１２に相当する計測部であり、ユーザ２０の心電に関する心電信号を計測するように構成された心電センサを含む。具体的には、図１４に示すように、生体センサ装置３１０の装着面（つまり、裏面）には、前述した図３に示す心電図電極１２ａ及び１２ｂに相当する２つの心電図電極３１０ａ及び３１０ｂが配置されている。第２計測部３１１ｂは、生体センサ装置３１０がユーザ２０に装着されている状態における心電図電極３１０ａ及び３１０ｂ間の電位差の時系列信号を解析することにより心電信号を計測することができる。

第３計測部３１１ｃは、生体センサ装置３１０に対して作用する加速度に関する加速度信号を計測するように構成された加速度センサを含む。加速度センサによって計測される加速度信号は、例えばユーザ２０の体幹の動き（つまり、体動）によって生じる加速度及び重力加速度等を表す。加速度センサは、例えば直交３軸（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸）の各軸方向の加速度信号を検出可能な３軸加速度センサ（３次元加速度センサ）であるものとする。

ここでは、生体信号計測部３１１が第１計測部３１１ａ（脈波センサ）、第２計測部３１１ｂ（心電センサ）及び第３計測部３１１ｃ（加速度センサ）を含むものとして説明したが、当該生体信号計測部３１１には、他のセンサが含まれていても構わない。例えば温度センサ及びＳｐＯ２センサが生体信号計測部３１１に含まれていてもよい。

通信部３１２は、例えば無線ＬＡＮ等の無線通信を実行するように構成される。この通信部３１２により、生体センサ装置３１０は、血圧算出装置３２０と通信可能に接続され、生体信号計測部３１１によって計測された生体信号（脈波信号、心電信号及び加速度信号）を血圧算出装置３２０に送信することができる。

なお、前述した第１及び第２の実施形態において説明したようにユーザ２０の指関節腹部における脈波信号を計測する場合には、第１計測部３１１ａは、例えば指輪型の形状を有する生体センサ装置３１０とは別個の装置として、ユーザ２０の指関節腹部に装着されるように構成されていてもよい。この場合、第１計測部３１１ａは、指輪型の形状の筐体の内側に、前述した図４において説明した発光部１１ａ及び受光部１１ｂに相当する構成を備えていればよい。更に、この場合における第１計測部３１１ａは、上記した通信部３１２に相当する通信部を備え、当該第１計測部３１１ａによって計測された脈波信号を血圧算出装置３２０に送信可能に構成されているものとする。

図１２においては省略されているが、生体センサ装置３１０は、演算部及び記憶部等を更に備えていても構わない。

本実施形態に係る血圧算出装置３２０は、例えばタブレットコンピュータ、スマートフォン及びパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の情報処理装置として実現される。

血圧算出装置３２０は、演算部３２１、記憶部３２２、通信部３２３、入力部３２４及び出力部３２５を備える。

なお、血圧算出装置３２０に備えられる演算部３２１、記憶部３２２、通信部３２３、入力部３２４及び出力部３２５は、前述した図２に示す演算部１３、記憶部１４、通信部１５、入力部１６及び出力部１７と同様であるため、その詳しい説明を省略する。

図１５は、本実施形態に係る血圧算出装置３２０に備えられる演算部３２１の機能構成を示すブロック図である。なお、図１５においては、前述した図５と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図５と異なる部分について主に述べる。

図１５に示すように、演算部３２１は、特徴量算出部３２１１、姿勢推定部３２１２及び血圧値算出部３２１３を含む。本実施形態において、これらの各部３２１１〜３２１３の一部または全ては、ソフトウェアにより実現されるものとする。なお、これらの各部３２１１〜３２１３の一部または全ては、ハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェア及びハードウェアの組み合わせ構成として実現されてもよい。

特徴量算出部３２１１は、通信部３２３を介して、生体信号計測部３１１によって計測された生体信号（脈波信号及び心電信号）を生体センサ装置３１０から受信（取得）する。特徴量算出部３２１１は、受信された生体信号における特徴量を算出する。なお、特徴量算出部３２１１に含まれる伝播時間算出部１３４ａ及び心拍間隔算出部１３４ｂについては、前述した第１の実施形態において説明した通りであるため、その詳しい説明を省略する。

姿勢推定部３２１２は、通信部３２３を介して、生体信号計測部３１１によって計測された生体信号（加速度信号）を生体センサ装置３１０から受信（取得）する。姿勢推定部３２１２は、受信された加速度信号に基づいてユーザの姿勢状態（行動）を推定する。

血圧値算出部３２１３は、基本属性取得部１３１によって取得された基本属性（値）、体型属性取得部１３２によって取得された体型属性（値）、循環器属性取得部１３３によって取得された循環器属性（値）及び特徴量算出部３２１１によって算出された特徴量に基づいてユーザ２０の血圧値を算出する。この場合、血圧値算出部１３５は、後述するように姿勢推定部３２１２によって推定されたユーザ２０の姿勢状態に対応するパラメータ（値）を用いて血圧値を算出する。

次に、図１６のフローチャートを参照して、本実施形態に係る血圧算出装置３１０の処理手順について説明する。

まず、前述した図６に示すステップＳ１〜Ｓ７の処理に相当するステップＳ２１〜Ｓ２７の処理が実行される。なお、ステップＳ２５においては、生体センサ装置３１０によって送信された生体信号（脈波信号及び心電信号）が取得（受信）される。

ここで、本実施形態における生体センサ装置３１０は、例えば血圧算出システム（血圧算出装置３２０）を使用するユーザ（対象ユーザ）２０の胸部等に貼り付けられている。このため、対象ユーザ２０の生体信号は、様々な姿勢（状態）で計測されることが想定されるが、生体センサ装置３１０によって計測される生体信号（脈波信号及び心電信号）は、当該生体信号の計測時の対象ユーザ２０の姿勢に応じて変化する場合がある。

すなわち、血圧算出装置３２０において算出される血圧値の精度を向上させるためには、当該対象ユーザ２０の姿勢を考慮して血圧値を算出することが望ましい。

そこで、姿勢推定部３２１２は、生体センサ装置３１０によって送信された加速度信号を受信し、当該加速度信号に基づいて対象ユーザ２０の姿勢を推定する（ステップＳ２８）。なお、姿勢推定部３２１２によって推定される対象ユーザ２０の姿勢には、例えば座位（または立位）及び仰臥位等が含まれる。

上記したように生体センサ装置３１０に備えられる加速度センサ（第３計測部３１１ｃ）は３軸加速度センサであるため、当該加速度センサによって検出される加速度信号からは生体センサ装置３１０に対する重力加速度の向きを算出することができる。対象ユーザ２０の姿勢は、このように算出される生体センサ装置３１０に対する重力加速度の向きに基づいて推定される。

具体的には、生体センサ装置３１０の装着面を基準として、当該装着面に対して水平方向の軸であって互いに直交する軸をｘ軸及びｙ軸とし、当該ｘ軸及びｙ軸と直交する軸（つまり、装着面に対して法線方向の軸）をｚ軸とする。なお、生体センサ装置３１０が図１３に示すように対象ユーザ２０の胸部に貼り付けて使用されている場合には、例えば、ｘ軸は当該対象ユーザ２０の身体の左右方向の軸に該当し、ｙ軸は当該対象ユーザ２０の身体の上下方向の軸に該当し、ｚ軸は当該対象ユーザ２０の前後方向の軸に該当する。

このような場合において、生体センサ装置３１０に対する重力加速度の向きがｙ軸における対象ユーザ２０の下方向である場合には、対象ユーザ２０の姿勢が座位（または立位）であると推定される。一方、生体センサ装置３１０に対する重力加速度の向きがｚ軸における対象ユーザ２０の後方向（つまり、ユーザ２０の背面方向）である場合には、対象ユーザ２０の姿勢が仰臥位であると推定される。

次に、血圧値算出部３２１３は、前述した第１の実施形態において説明した算出式を用いて、対象ユーザ２０の血圧値を算出する（ステップＳ２９）。

ここで、本実施形態においては、例えばユーザ２０の姿勢毎に前述したような重回帰分析を行うことによって得られた複数のパラメータα１〜α６が予め記憶部１４に記憶されているものとする。具体的には、記憶部１４には、例えばユーザの姿勢が座位（または立位）の状態である場合に得られた第１パラメータα１〜α６と、ユーザの姿勢が仰臥位の状態である場合に得られた第２パラメータα１〜α６とが予め記憶されている。

本実施形態において対象ユーザ２０の血圧値が算出される際には、姿勢推定部３２１２によって推定された当該対象ユーザ２０の姿勢に応じたパラメータα１〜α６が用いられる。具体的には、例えば対象ユーザ２０の姿勢として座位が推定された場合には、上記したステップＳ２２〜Ｓ２７の処理が実行されることによって得られた脈波伝播時間（ＭＰＷＴＴ）、心拍間隔（ＭＲＲＩ）、基本属性（Ｐ１）、体型属性（Ｐ２）及び循環器属性（Ｐ３）と、当該姿勢に応じた第１パラメータα１〜α６とを、前述した算出式に当てはめることによって、対象ユーザ２０の血圧値が算出される。一方、例えば対象ユーザ２０の姿勢として仰臥位が推定された場合には、上記したステップＳ２２〜Ｓ２７の処理が実行されることによって得られた脈波伝播時間（ＭＰＷＴＴ）、心拍間隔（ＭＲＲＩ）、基本属性（Ｐ１）、体型属性（Ｐ２）及び循環器属性（Ｐ３）と、当該姿勢に応じた第２パラメータα１〜α６とを、前述した算出式に当てはめることによって、対象ユーザ２０の血圧値が算出される。

換言すれば、本実施形態においては、対象ユーザ２０の姿勢に応じて血圧値の算出に用いられるパラメータを切り替えることができる。

ステップＳ２９の処理が実行されると、前述した図６に示すステップＳ９の処理に相当するステップＳ３０の処理が実行される。

上記したように本実施形態においては、ユーザ２０に装着されて使用される生体センサ装置３１０と通信可能に接続され、当該生体センサ装置３１０から取得された加速度信号に基づいてユーザの姿勢状態を推定し、当該推定された姿勢状態に応じたパラメータを用いてユーザ２０の血圧値を算出する。本実施形態においては、このような構成により、ユーザ２０の姿勢に応じて生じる生体信号の変化に基づく誤差を緩和し、より適切な血圧値を算出することが可能となる。

なお、本実施形態においては、血圧算出システムが生体センサ装置３１０及び血圧算出装置３２０の２つの装置から構成されるものとして説明したが、当該血圧算出システムは生体センサ装置３１０のみから構成されても構わない。すなわち、上述した図１６に示す処理が生体センサ装置３１０において実行されるようにすることも可能である。この場合、生体センサ装置３１０に小型のディスプレイを設けることにより、生体センサ装置３１０において算出されたユーザ２０の血圧値等が当該ディスプレイに表示されるようにしてもよい。更に、生体センサ装置３１０において算出されたユーザ２０の血圧値等が当該生体センサ装置３１０から外部サーバに送信されるようにしてもよい。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、容易に血圧値を得ることが可能な情報処理装置、血圧値算出方法及びプログラムを提供することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０，３１０…血圧算出装置（情報処理装置）、１０ａ，３１１…生体信号計測部、１０ｂ…タッチスクリーンディスプレイ、１１，３１１ａ…第１計測部、１１ａ…発光部、１１ｂ…受光部、１２，３１１ｂ…第２計測部、１２ａ，１２ｂ，３１０ａ，３１０ｂ…心電図電極、１３，３２１…演算部、１４，３２２…記憶部、１５，３１２，３２３…通信部、１６，３２４…入力部、１７，３２５…出力部、３１…下端部、３２…配置面、１３１…基本属性取得部、１３２…体型属性取得部、１３３，２０１…循環器属性取得部、１３４，３２１１…特徴量算出部、１３４ａ…伝播時間算出部、１３４ｂ…心拍間隔算出部、１３５，２０２，３２１３…血圧値算出部、２０１ａ…波形特徴量算出部、３１０…生体センサ装置、３１１ｃ…第３計測部、４００…粘着部材、３２１２…姿勢推定部。

Claims (15)

1. ユーザの基本的な第１の属性、前記ユーザの体型に関する第２の属性及び前記ユーザの循環器に関する第３の属性を取得する取得部と、
   前記ユーザの生体に関する生体信号を計測する計測部と、
   前記ユーザを撮像可能な位置に設けられたカメラと、
   前記計測された生体信号における特徴量を算出する特徴量算出部と、
   前記取得された第１の属性、第２の属性及び第３の属性と前記算出された特徴量とに基づいて、前記ユーザの血圧値を算出する血圧値算出部と
   を具備し、
   前記ユーザに装着されて使用される、前記ユーザに対して生じる加速度に関する加速度信号を計測する生体センサと通信可能に接続され、
   前記血圧値算出部は、前記生体センサによって計測された加速度信号に基づいて推定される少なくとも座位または仰臥位を含む前記ユーザの姿勢状態に応じたパラメータを用いて、前記ユーザの血圧値を算出し、
   前記計測部は、配置面上に配置された第１計測部及び第２計測部を含み、
   前記第１計測部は、半円筒形状を有し、前記ユーザの指関節部における脈波に関する脈波信号を計測するように構成され、
   前記第２計測部は、前記ユーザの指を接触することによって当該ユーザの心電に関する心電信号を計測するように構成され、かつ、前記第１計測部に前記ユーザの指関節腹部を載置した状態で当該ユーザの指を接触可能な位置に配置されており、
   前記配置面の位置は、前記カメラによって撮像された前記ユーザの画像に含まれる当該ユーザの顔の位置から推定される心臓位置に基づいて変更される
   情報処理装置。
2. 前記特徴量算出部は、前記第１計測部によって計測された脈波信号、及び前記第２計測部によって計測された心電信号に基づいて脈波伝播時間または脈波伝播速度を算出する請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記特徴量算出部は、前記第１計測部によって計測された脈波信号または前記第２計測部によって計測された心電信号に基づいて心拍間隔または心拍数を算出する請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、前記第３の属性として、前記第１計測部によって計測された脈波信号における特徴量を取得する請求項１記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、撮像された前記ユーザの画像に基づいて、当該ユーザの年齢、性別及び人種のうちの少なくとも１つを前記第１の属性として取得する、または当該ユーザの身体部位の部位長、当該ユーザの肥満体型の程度を表す指標値のうちの少なくとも１つを前記第２の属性として取得する、請求項１乃至４いずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、撮像された前記ユーザの画像に基づいて当該ユーザを特定し、当該特定されたユーザの血液検査結果を前記第３の属性として取得する、請求項１乃至４いずれか１項記載の情報処理装置。
7. 前記取得部は、前記情報処理装置と通信可能に接続される外部機器から、前記ユーザの年齢、性別、人種、疾病歴、飲酒歴及び喫煙歴のうちの少なくとも１つを前記第１の属性として取得する、当該ユーザの身体部位の部位長、当該ユーザの肥満体型の程度を表す指標値のうちの少なくとも１つを前記第２の属性として取得する、または当該ユーザの血液検査結果を前記第３の属性として取得する請求項１乃至４いずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、前記ユーザの操作に応じて入力された、当該ユーザの年齢、性別、人種、疾病歴、飲酒歴及び喫煙歴のうちの少なくとも１つを前記第１の属性として取得する、または当該ユーザの身体部位の部位長、当該ユーザの肥満体型の程度を表す指標値のうちの少なくとも１つを前記第２の属性として取得する請求項１乃至４いずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記取得部は、前記ユーザの身体部位の部位長を前記第２の属性として取得し、
   前記取得された第２の属性は、前記ユーザの首囲、腹囲及び臀囲のうちの少なくとも１つを含む請求項５、７及び８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記取得部は、前記ユーザの肥満体型の程度を表す指標値を前記第２の属性として取得し、
    前記取得された第２の属性は、ＢＭＩ値、ＢＡＩ値、肥満度及び体脂肪率のうちの少なくとも１つを含む請求項５、７及び８いずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記取得部は、前記ユーザの血液検査結果を前記第３の属性として取得し、
    前記取得された第３の属性は、動脈硬化と関連のある血中総コレステロール値、ＬＤＬコレステロール値、ＨＤＬコレステロール値、中性脂肪値、ｂａＰＷＶ値及びＣＡＶＩ値のうちの少なくとも１つを含む請求項６及び７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記血圧値算出部によって算出された血圧値を表示する表示部を更に具備する請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 前記血圧値算出部によって算出された血圧値を前記情報処理装置と通信可能に接続される外部機器に送信する送信部を更に具備する請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
14. 配置面上に配置された第１計測部及び第２計測部を含む計測部とユーザを撮像可能な位置に設けられたカメラとを備える情報処理装置が実行する血圧値算出方法であって、
    ユーザの基本的な第１の属性を取得するステップと、
    前記ユーザの体型に関する第２の属性を取得するステップと、
    前記ユーザの循環器に関する第３の属性を取得するステップと、
    前記ユーザの生体に関する生体信号を前記計測部によって計測するステップと、
    前記計測された生体信号における特徴量を算出するステップと、
    前記取得された第１の属性、前記取得された第２の属性、前記取得された第３の属性及び前記算出された特徴量に基づいて、前記ユーザの血圧値を算出するステップと
    を具備し、
    前記情報処理装置は、前記ユーザに装着されて使用される、前記ユーザに対して生じる加速度に関する加速度信号を計測する生体センサと通信可能に接続され、
    前記血圧値を算出するステップは、前記生体センサによって計測された加速度信号に基づいて推定される少なくとも座位または仰臥位を含む前記ユーザの姿勢状態に応じたパラメータを用いて、前記ユーザの血圧値を算出するステップを含み、
    前記第１計測部は、半円筒形状を有し、前記ユーザの指関節部における脈波に関する脈波信号を計測するように構成され、
    前記第２計測部は、前記ユーザの指を接触することによって当該ユーザの心電に関する心電信号を計測するように構成され、かつ、前記第１計測部に前記ユーザの指関節腹部を載置した状態で当該ユーザの指を接触可能な位置に配置されており、
    前記配置面の位置は、前記カメラによって撮像された前記ユーザの画像に含まれる当該ユーザの顔の位置から推定される心臓位置に基づいて変更される
    血圧値算出方法。
15. 配置面上に配置された第１計測部及び第２計測部を含む計測部とユーザを撮像可能な位置に設けられたカメラとを備える情報処理装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    ユーザの基本的な第１の属性を取得するステップと、
    前記ユーザの体型に関する第２の属性を取得するステップと、
    前記ユーザの循環器に関する第３の属性を取得するステップと、
    前記ユーザの生体に関する生体信号を前記計測部によって計測するステップと、
    前記計測された生体信号における特徴量を算出するステップと、
    前記取得された第１の属性、前記取得された第２の属性、前記取得された第３の属性及び前記算出された特徴量に基づいて、前記ユーザの血圧値を算出するステップと
    を実行させ、
    前記情報処理装置は、前記ユーザに装着されて使用される、前記ユーザに対して生じる加速度に関する加速度信号を計測する生体センサと通信可能に接続され、
    前記血圧値を算出するステップは、前記生体センサによって計測された加速度信号に基づいて推定される少なくとも座位または仰臥位を含む前記ユーザの姿勢状態に応じたパラメータを用いて、前記ユーザの血圧値を算出するステップを含み、
    前記第１計測部は、半円筒形状を有し、前記ユーザの指関節部における脈波に関する脈波信号を計測するように構成され、
    前記第２計測部は、前記ユーザの指を接触することによって当該ユーザの心電に関する心電信号を計測するように構成され、かつ、前記第１計測部に前記ユーザの指関節腹部を載置した状態で当該ユーザの指を接触可能な位置に配置されており、
    前記配置面の位置は、前記カメラによって撮像された前記ユーザの画像に含まれる当該ユーザの顔の位置から推定される心臓位置に基づいて変更される
    プログラム。

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