JP6537900B2 - 医療用装置、生体パラメータ解析方法および生体パラメータ解析プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、医療用装置、生体パラメータ解析方法および生体パラメータ解析プログラムに関する。
動脈血の酸素飽和度や脈波を、採血することなくリアルタイムに測定可能な装置として、パルスオキシメータが使用されている。パルスオキシメータは、被検者の指先等に装着され、動脈血を含む生体組織に異なる波長の光を照射し、生体組織を介して受光する透過光や反射光に基づいて、動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２や脈波（光電容量脈波）を測定する。
さらに近年では、パルスオキシメータによって検出された脈波波形を解析することにより、呼吸循環をモニタリングする上で重要な情報である脈波振幅や脈拍間隔等の生体パラメータを取得する試みが、非特許文献１に開示されている。
鵜川貞二著，「循環動態モニタリングとパルスオキシメータ」，ＩＣＵとＣＣＵ，２０１４，ｖｏｌ．３８（３），１６７−１７５
しかしながら、パルスオキシメータにより検出される脈波には、被検者の手指の動きといった体動や、外部からの外来光等の要因によってノイズが混入することがある。検出される脈波にノイズが混入していると、脈波波形が被検者の状態を正確に示す本来の波形ではなくなる。これにより、脈波波形を解析することによって得られる脈拍間隔や脈波振幅等の生体パラメータについても、精度や正確性が低下してしまう。このように、脈波にノイズが混入し脈波波形が乱れた状態で測定され、精度や正確性が低下した生体パラメータに基づいて処置を行う場合、被検者の状態を適切に判断して処置を行うことができない虞がある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、脈波へのノイズ混入を考慮して、脈波波形を評価できる医療用装置、生体パラメータ解析方法および生体パラメータ解析プログラムを提供することを目的とする。
上記目的は、下記の手段によって達成される。
医療用装置は、発光部、受光部、取得部、検出部、評価部および出力部を有する。発光部は、異なる波長の光を、動脈血を含む生体組織にそれぞれ照射可能である。受光部は、発光部から照射された異なる波長の光を、生体組織を介して検出可能である。取得部は、受光部によって検出された光に基づいて、異なる波長の光それぞれについての動脈血による吸光度を算出し、吸光度に基づいて脈波波形を取得すると共に、吸光度の比から酸素飽和度に対応するパラメータを取得する。検出部は、取得部により取得された酸素飽和度に対応するパラメータの変動を検出する。評価部は、検出部における検出結果に基づいて、脈波解析用に取得部により取得された脈波波形自体の信頼度を評価する。出力部は、脈波波形に対する脈波解析により取得される生体パラメータを出力する。出力部は、取得部により取得された脈波波形の信頼度と、予め記憶された脈波波形の信頼度と複数の生体パラメータそれぞれの信頼度との関係とに基づいて、複数の生体パラメータの中から出力対象とする生体パラメータを選択して出力する。
生体パラメータ解析方法は、異なる波長の光を、動脈血を含む生体組織にそれぞれ照射可能な発光部と、前記発光部から照射された異なる波長の光を、前記生体組織を介して検出可能な受光部と、を有する医療用装置において用いられる。生体パラメータ解析方法は、取得ステップ、検出ステップ、評価ステップおよび出力ステップを有する。取得ステップは、受光部によって検出された光に基づいて、異なる波長の光それぞれについての動脈血による吸光度を算出し、吸光度に基づいて脈波波形を取得すると共に、吸光度の比から酸素飽和度に対応するパラメータを取得する。検出ステップは、取得ステップにおいて取得された酸素飽和度に対応するパラメータの変動を検出する。評価ステップは、検出ステップにおける検出結果に基づいて、脈波解析用に取得ステップにおいて取得された脈波波形自体の信頼度を評価する。出力ステップは、脈波波形に対する脈波解析により取得される生体パラメータを出力する。出力ステップは、取得ステップにおいて取得された脈波波形の信頼度と、予め記憶された脈波波形の信頼度と複数の生体パラメータそれぞれの信頼度との関係とに基づいて、複数の生体パラメータの中から出力対象とする生体パラメータを選択して出力する。
生体パラメータ解析プログラムは、異なる波長の光を、動脈血を含む生体組織にそれぞれ照射可能な発光部と、前記発光部から照射された異なる波長の光を、前記生体組織を介して検出可能な受光部と、を有する医療用装置を制御するために実行される。生体パラメータ解析プログラムは、取得ステップ、検出ステップ、評価ステップおよび出力ステップを有する。取得ステップは、受光部によって検出された光に基づいて、異なる波長の光それぞれについての動脈血による吸光度を算出し、吸光度に基づいて脈波波形を取得すると共に、吸光度の比から酸素飽和度に対応するパラメータを取得する。検出ステップは、取得ステップにおいて取得された酸素飽和度に対応するパラメータの変動を検出する。評価ステップは、検出ステップにおける検出結果に基づいて、脈波解析用に取得ステップにおいて取得された脈波波形自体の信頼度を評価する。出力ステップは、脈波波形に対する脈波解析により取得される生体パラメータを出力する。出力ステップは、取得ステップにおいて取得された脈波波形の信頼度と、予め記憶された脈波波形の信頼度と複数の生体パラメータそれぞれの信頼度との関係とに基づいて、複数の生体パラメータの中から出力対象とする生体パラメータを選択して出力する。
本発明の医療用装置によれば、酸素飽和度の変動を検出し、検出した酸素飽和度の変動に基づいて、脈波解析用に取得された脈波波形を評価する。これにより、ノイズの影響を考慮したうえで生体パラメータが出力される。したがって、ユーザーは、出力される生体パラメータに基づいて被検者の状態を適切に判断することができる。
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
図１は、本発明の一実施形態に係る医療用装置の概略構成を示す図である。
本実施形態の医療用装置１００は、たとえば、被検者の指先等に装着されて動脈血の脈波や酸素飽和度を測定するパルスオキシメータである。
図１に示すように、医療用装置１００は、ＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１２０、ＲＡＭ１３０、ストレージ１４０、表示部１５０、操作部１６０、発光部１７０および受光部１８０を備えている。上記の各構成は、信号をやり取りするためのバス１９０を介して相互に接続されている。
ＣＰＵ１１０は、ＲＯＭ１２０やストレージ１４０に記録されているプログラムにしたがって、上記各部の制御や各種の演算処理を行う。ＣＰＵ１１０は、プログラムを実行することによって、取得部、検出部、評価部、解析部、判断部および出力部として機能する。ＲＯＭ１２０は、各種プログラムや各種データを格納する。ＲＡＭ１３０は、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶する。
ストレージ１４０は、オペレーティングシステムを含む各種プログラムや、各種データを格納する。ストレージ１４０には、酸素飽和度の変動に基づいて脈波波形の信頼度を評価するための情報や、脈波波形の信頼度に基づいて各種生体パラメータの信頼度を評価するための情報等が記憶されている。
表示部１５０は、たとえば、液晶ディスプレイであり、測定された脈波波形や酸素飽和度等の各種情報を表示する。
操作部１６０は、各種入力を行うために使用される。操作部１６０には、表示部１５０においてタッチパネル方式によりソフトウェアとして実現される操作キーや、ハードウェアとして設けられる操作ボタン等が含まれる。
発光部１７０は、異なる波長の光を、動脈血を含む生体組織にそれぞれ照射する。異なる波長の光は、たとえば、波長６６０ｎｍの赤色光および波長９４０ｎｍの赤外光の２つの波長の光である。発光部１７０は、たとえば、２つの発光ダイオードである。発光部１７０は、被検者の指先等の動脈血流に向けて２つの波長の光を照射する。
受光部１８０は、発光部１７０から生体組織に照射された２つの波長の光を、生体組織を介して受光する。受光部１８０は、生体組織を透過した透過光を受光してもよく、あるいは、生体組織から反射した反射光を受光してもよい。
なお、医療用装置１００は、上記構成要素以外の構成要素を含んでいてもよく、あるいは、上記構成要素のうちの一部が含まれていなくてもよい。
次に、医療用装置１００の機能について説明する。
図２は、図１に示される医療用装置の機能を説明するためのブロック図である。
図２に示すように、医療用装置１００は、取得部１１１、検出部１１２、評価部１１３、解析部１１４、判断部１１５および出力部１１６を有する。
取得部１１１は、受光部１８０によって検出された２つの波長の光から、それぞれ動脈血の吸光度を算出し、算出された吸光度に基づいて動脈血の脈波波形を取得する。２つの波長の光から取得される脈波波形は、互いに相似形であるため、取得部１１１は、いずれか一方の脈波波形を、動脈血の脈波波形として採用できる。また、取得部１１１は、２つの波長の光それぞれの吸光度の比から、動脈血の酸素飽和度を取得する。取得部１１１は、任意の時点の吸光度に基づいて吸光度の比を取得できる。たとえば、取得部１１１は、脈拍ごとに吸光度が最大となる時点における吸光度の比を取得してもよく、あるいは、特定の時点における吸光度の比を取得してもよい。
検出部１１２は、取得部１１１によって取得された酸素飽和度に対応するパラメータの変動を検出する。ここでは、酸素飽和度そのものを動脈血の酸素飽和度に対応するパラメータとして説明するが、酸素飽和度に対応するパラメータは、吸光度比そのものであってもよいし、酸素飽和度に１対１に対応する吸光度比の関数であってもよい。吸光度比の関数としては、吸光度比の２乗、あるいは平方根あるいは１次関数などである。変動の検出は、たとえば、各測定タイミングにおける酸素飽和度の値のバラツキを評価することによって行われる。バラツキの評価は、たとえば、酸素飽和度の二次差分の大きさを評価することによって行われる。酸素飽和度の二次差分は、以下のように算出される。ｎ回目の測定タイミングにおいて測定された酸素飽和度をＳ（ｎ）とすると、酸素飽和度の一次差分ΔＳ（ｎ）は、ΔＳ（ｎ）＝Ｓ（ｎ）−Ｓ（ｎ−１）によって算出される。酸素飽和度の二次差分Δ２Ｓ（ｎ）は、一次差分ΔＳ（ｎ）の差分として算出され、Δ２Ｓ（ｎ）＝ΔＳ（ｎ）−ΔＳ（ｎ−１）＝｛Ｓ（ｎ）−Ｓ（ｎ−１）｝−｛Ｓ（ｎ−１）−Ｓ（ｎ−２）｝＝Ｓ（ｎ）−２×Ｓ（ｎ−１）＋Ｓ（ｎ−２）によって算出される。検出部１１２は、たとえば、各測定タイミングにおける二次差分Δ２Ｓ（ｎ）の絶対値の和を所定の閾値と比較することなどによって酸素飽和度の値のバラツキを評価することができる。また、検出部１１２は、酸素飽和度の値のバラツキを評価する指標として、酸素飽和度の値の分散や標準偏差等を算出してもよい。また、検出部１１２は、ある測定タイミングにおける酸素飽和度の一次差分ΔＳ（ｎ）の絶対値が所定の閾値よりも大きい場合に変動を検出してもよい。また、検出部１１２は、各測定タイミングにおける酸素飽和度の一次差分ΔＳ（ｎ）の絶対値の和を評価することによって変動を検出してもよい。また、検出部１１２は、変動の度合いを示す数値や各種指標等を用いて多段階に変動を検出してもよく、あるいは、「変動あり」、「変動なし」のように２値的に変動を検出してもよい。
評価部１１３は、検出部１１２によって検出された酸素飽和度の変動に基づいて、取得部１１１によって取得された脈波波形に含まれる体動ノイズや外来光ノイズ等の影響を評価し、脈波波形の信頼度を評価する。評価部１１３は、検出部１１２によって検出された酸素飽和度の変動が大きいほど、脈波波形に含まれるノイズの影響が大きい、すなわち、脈波波形の信頼度が低いと評価する。逆に、酸素飽和度の変動が小さいほど、脈波波形に含まれるノイズの影響が少ない、すなわち、脈波波形の信頼度が高いと評価する。酸素飽和度の変動と脈波波形の信頼度との関係について、詳細は後述する。
また、評価部１１３は、脈波波形の信頼度に応じて、脈波波形に対して脈波解析を行うことにより取得する生体パラメータ（脈波解析の解析項目）の信頼度を評価する。これは、たとえば、脈波波形の信頼度と各生体パラメータの信頼度との関係を実験やシミュレーションまたは経験により定めておき、当該関係を示すテーブル情報を予めストレージ１４０に記憶しておくことにより実現される。
解析部１１４は、検出部１１２によって検出された脈波波形に対して各種の脈波解析を行うことにより、様々な生体パラメータを取得する。脈波解析によって取得される生体パラメータは、たとえば、脈波振幅、脈波振幅の呼吸性変動、脈拍間隔および脈拍間隔の規則性、Ｄｉｃｒｏｔｉｃ Ｗａｖｅ（重拍波）、脈波の立ち上がり角度、ＨＲＶ（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：心拍変動）、呼吸数等である。たとえば、呼吸数は、脈波の基線が呼吸に同期するため、脈波波形から基線の変動を解析することによって取得することができる。
判断部１１５は、解析部１１４によって取得された各種生体パラメータに基づいて、被験者の状態を判断する。判断部１１５によって判断される被検者の状態には、不整脈等の心拍状態や、血流分布異常性ショックや循環血液量減少性ショック等の各種ショック状態、薬剤投与の状態等が含まれる。判断部１１５は、たとえば、脈拍間隔の規則性に基づいて不整脈の有無を判断できる。また、判断部１１５は、脈波振幅に基づいて生体内の末梢血管の拡張収縮の度合いや体血流の状態、血圧等を判断できる。また、判断部１１５は、脈波振幅の呼吸性変動に基づいて生体内を循環する血液量等を判断できる。また、判断部１１５は、Ｄｉｃｒｏｔｉｃ Ｗａｖｅの状態に基づいて体血管抵抗等を判断できる。また、判断部１１５は、脈波の立ち上がり角度に基づいて心収縮性等を判断できる。また、判断部１１５は、ＨＲＶに基づいて自律神経の状態等を判断できる。
出力部１１６は、解析部１１４によって取得された生体パラメータを表示部１５０等に出力する。出力部１１６は、評価部１１３における脈波波形の評価結果に基づいて、出力対象とする生体パラメータを選択してもよい。たとえば、出力部１１６は、評価部１１３によって信頼度が高いと評価された生体パラメータを表示部１５０に出力する。
（酸素飽和度の変動と脈波波形の信頼度との関係）
次に、酸素飽和度の変動と脈波波形の信頼度との関係について説明する。
次に、酸素飽和度の変動と脈波波形の信頼度との関係について説明する。
図３は、脈波波形および酸素飽和度の測定結果の例を示す図である。
図３において、（ａ）は、脈が正常な被検者における脈波波形および酸素飽和度の測定結果を示す図である。（ｂ）は、不整脈がある被検者における脈波波形および酸素飽和度の測定結果を示す図である。（ｃ）は、体動ノイズがある場合の脈波波形および酸素飽和度の測定結果を示す図である。図３において、曲線のグラフは脈波を示し、三角形のマークは酸素飽和度の値を示す。
脈が正常な被検者の場合、図３（ａ）に示すように、酸素飽和度の測定結果は、変動が小さく安定している。また、不整脈がある被検者の場合も、図３（ｂ）に示すように、脈波波形や脈拍間隔については拍ごとの変動が大きく不安定であるものの、酸素飽和度の測定結果は、正常な被検者と同様に、変動が小さく安定している。
これに対して、体動ノイズがある場合、図３（ｃ）に示すように、酸素飽和度の測定結果は、変動が大きく不安定となる。動脈血の酸素飽和度は徐々に変化するものであり、値が急激に増減したり不安定な変動をしたりするものではない。したがって、酸素飽和度の変動が大きく不安定な場合には、脈波波形に体動ノイズや外来光ノイズ等が含まれており、脈波波形の信頼度が低いと判断することができる。
（医療用装置１００における処理の概要）
次に、医療用装置１００において実行される処理の手順について説明する。
次に、医療用装置１００において実行される処理の手順について説明する。
図４は、医療用装置において実行される生体パラメータ解析処理の手順を示すフローチャートである。図５は、脈波波形の信頼度と生体パラメータの信頼度との関係を示すテーブル情報の一例を示す図である。図６は、生体パラメータの信頼度に基づいて出力対象とする生体パラメータが選択されることを説明するための図である。図４のフローチャートに示される医療用装置１００の各処理は、医療用装置１００のストレージ１４０にプログラムとして記憶されており、ＣＰＵ１１０が各部を制御することにより実行される。
まず、医療用装置１００は、被検者から脈波波形および酸素飽和度を取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、医療用装置１００のＣＰＵ１１０は、受光部１８０によって検出された２つの波長の光に基づいて動脈血の吸光度を算出し、算出された吸光度に基づいて動脈血の脈波波形を取得する。また、ＣＰＵ１１０は、２つの波長の光それぞれの吸光度の比から、動脈血の酸素飽和度を算出して取得する。ＣＰＵ１１０は、脈波波形および酸素飽和度を継続的に取得する。ＣＰＵ１１０は、取得した脈波波形および酸素飽和度をストレージ１４０に記憶する。
続いて、医療用装置１００は、酸素飽和度の変動を検出する（ステップＳ１０２）。具体的には、医療用装置１００のＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０１において継続的に取得された酸素飽和度の値のバラツキを評価することにより、酸素飽和度の変動を検出する。バラツキの評価は、たとえば、酸素飽和度の二次差分を算出して評価することによって行われる。ＣＰＵ１１０は、酸素飽和度の値のバラツキが大きいほど、酸素飽和度の変動が大きいと判断し、酸素飽和度の値のバラツキが小さいほど、酸素飽和度の変動が小さいと判断する。ＣＰＵ１１０は、酸素飽和度の変動の検出結果をストレージ１４０に記憶する。
続いて、医療用装置１００は、脈波波形の信頼度を評価する（ステップＳ１０３）。具体的には、医療用装置１００のＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０２において検出された酸素飽和度の変動に基づいて、脈波波形に含まれる体動ノイズや外来光ノイズ等のノイズの影響を評価し、脈波波形の信頼度を評価する。ＣＰＵ１１０は、酸素飽和度の変動が大きいほど、脈波波形に含まれるノイズの影響が大きく、脈波波形の信頼度が低いと評価する。逆に、ＣＰＵ１１０は、酸素飽和度の変動が小さいほど、脈波波形に含まれるノイズの影響が小さく、脈波波形の信頼度が高いと評価する。ＣＰＵ１１０は、脈波波形の信頼度の評価結果をストレージ１４０に記憶する。
続いて、医療用装置１００は、各生体パラメータの信頼度を評価する（ステップＳ１０４）。具体的には、医療用装置１００のＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０３において評価された脈波波形の信頼度に応じて、脈波波形に対する脈波解析によって得られる各生体パラメータの信頼度を評価する。本実施形態では、医療用装置１００のストレージ１４０は、図５に示すように、脈波波形の信頼度と各生体パラメータの信頼度との関係を示すテーブル情報を記憶している。図５の例では、脈波波形の信頼度が「低」である場合、全ての生体パラメータの信頼度が「低」と評価される。脈波波形の信頼度が「中」である場合、脈波振幅および脈波振幅の呼吸性変動の信頼度は「高」と評価され、その他の生体パラメータの信頼度は「中」と評価される。脈波波形の信頼度が「高」である場合、全ての生体パラメータの信頼度が「高」と評価される。
続いて、医療用装置１００は、脈波波形を解析して生体パラメータを取得する（ステップＳ１０５）。具体的には、医療用装置１００のＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０１において取得された脈波波形を解析することにより、脈波振幅、脈波振幅の呼吸性変動、脈拍間隔および脈拍間隔の規則性、Ｄｉｃｒｏｔｉｃ Ｗａｖｅ（重拍波）、脈波の立ち上がり角度、ＨＲＶ（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：心拍変動）、呼吸数等の生体パラメータを取得する。
続いて、医療用装置１００は、生体パラメータに基づいて被検者の状態を判断する（ステップＳ１０６）。具体的には、医療用装置１００のＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０５において取得された各種生体パラメータに基づいて被検者の状態を判断する。たとえば、ＣＰＵ１１０は、脈拍間隔の規則性に基づいて不整脈の有無を判断する。また、ＣＰＵ１１０は、脈波振幅に基づいて生体内の末梢血管の拡張収縮の度合いや体血流の状態、血圧等を判断する。また、ＣＰＵ１１０は、脈波振幅の呼吸性変動に基づいて生体内を循環する血液量等を判断する。また、ＣＰＵ１１０は、Ｄｉｃｒｏｔｉｃ Ｗａｖｅの状態に基づいて体血管抵抗等を判断する。また、ＣＰＵ１１０は、脈波の立ち上がり角度に基づいて心収縮性等を判断する。また、ＣＰＵ１１０は、ＨＲＶに基づいて自律神経の状態等を判断する。
続いて、医療用装置１００は、脈波波形や酸素飽和度と共に、生体パラメータと生体パラメータに基づいて判断された被検者の状態を出力する（ステップＳ１０７）。本実施形態では、医療用装置１００は、図６に示すように、ステップＳ１０４において評価された生体パラメータごとの信頼度に基づいて、出力対象とする生体パラメータを選択する。図６の例では、生体パラメータの信頼度が「高」である「脈波振幅」および「脈波振幅の呼吸性変動」が、出力対象として選択されている。ＣＰＵ１１０は、出力対象として選択された生体パラメータを表示部１５０に出力する。さらに、ＣＰＵ１１０は、当該生体パラメータを用いてステップＳ１０５において判断された被検者の状態を表示部１５０に出力する。
以上のように、本実施形態の医療用装置１００によれば、酸素飽和度の変動を検出し、検出した酸素飽和度の変動に基づいて、脈波解析用に取得された脈波波形を評価する。酸素飽和度の変動を検出することにより、脈波波形へのノイズの混入を評価できる。これにより、医療用装置１００は、ノイズの混入を考慮したうえで生体パラメータを出力できる。したがって、ユーザーは、医療用装置１００から出力される生体パラメータに基づいて被検者の状態を適切に判断することができる。
また、医療用装置１００は、脈波波形の評価として、脈波波形自体の信頼度を評価する。これにより、脈波波形自体の信頼度が評価されるため、脈波波形の信頼度に応じて後続する脈波解析処理や、被検者の状態の判断処理、出力対象の選択処理を適切に行うことができる。
また、医療用装置１００は、酸素飽和度の変動が大きいほど脈波波形や生体パラメータの信頼度が低いと判断する。これにより、体動ノイズや外来光ノイズ等の影響を考慮して、脈波波形や生体パラメータの信頼度を適切に判断できる。
また、医療用装置１００は、脈波波形に対して脈波解析を行うことにより脈拍間隔を取得し、取得された脈拍間隔に基づいて不整脈の有無を判断する。これにより、体動ノイズや外来光ノイズ等の影響を除外して、不整脈を正確に検知できる。たとえば、脈拍間隔が不安定であり、不整脈が疑われる場合においても、酸素飽和度の変動が大きい場合には、不整脈ではなく、ノイズが影響している可能性があると判断することができる。一方、脈拍間隔が不安定であり、酸素飽和度の変動が小さい場合には、ノイズの影響は少なく、不整脈の可能性が高いと判断することができる。
また、医療用装置１００は、信頼度に応じて、出力対象とする脈波解析の生体パラメータを選択する。これにより、たとえば、信頼度の高い生体パラメータのみを出力できる。したがって、ユーザーが信頼度の低い生体パラメータに基づいて被検者の状態を誤って判断することを抑止できる。
なお、本発明は、上述した実施形態のみに限定されるものではなく、特許請求の範囲内において、種々改変することができる。
たとえば、上記実施形態では、図４のステップＳ１０３において脈波波形の信頼度を評価した後で、ステップＳ１０４において生体パラメータ項目ごとの信頼度を評価する場合について説明した。しかし、脈波波形の評価の方法はこれに限定されない。たとえば、医療用装置１００は、脈波波形自体の信頼度を評価せずに、酸素飽和度の変動に基づいて、生体パラメータの信頼度を直接的に評価してもよい。これは、酸素飽和度の変動と各生体パラメータの信頼度との関係を実験やシミュレーションまたは経験により定めておき、当該関係を示すテーブル情報を予めストレージ１４０に記憶しておくことにより実現される。このように酸素飽和度の変動に基づいて生体パラメータの信頼度を直接的に評価することにより、処理を簡略化できる。
また、上記実施形態では、図４のステップＳ１０５において、取得可能な全ての生体パラメータについて脈波解析を行い、全ての生体パラメータを取得する例について説明したが、これに限定されない。たとえば、医療用装置１００は、ステップＳ１０４において信頼度が高いと評価された生体パラメータについて脈波解析を行い、信頼度が高い生体パラメータのみを取得してもよい。あるいは、医療用装置１００は、信頼度が所定の基準よりも高いと評価された生体パラメータについて脈波解析を行ってもよい。これにより、信頼度が低く有用でない生体パラメータを取得するための無駄な解析処理を省略して処理のスピードや効率を向上させることができる。
また、上記実施形態では、図４のステップＳ１０７において、信頼度が高い生体パラメータのみを出力対象として選択する例について説明したが、生体パラメータの出力方法はこれに限定されない。たとえば、全ての生体パラメータを、その生体パラメータの信頼度を示す情報と共に出力してもよい。これにより、情報の信頼度と合わせて被検者の状態を示す情報をより多く出力できるため、被検者の状態を適切に判断できる。また、信頼度が所定の基準よりも高い生体パラメータを出力対象として選択してもよい。これにより、たとえば、信頼度が著しく低い生体パラメータを除外して、ある程度の信頼度が確保された生体パラメータを出力することが可能となる。このように、被検者の状態やユーザーの要望といった各種使用条件に合わせて生体パラメータの出力条件を柔軟に設定できるため、ユーザーの利便性が向上し、被検者の状態をより適切に判断することができる。
上述した実施形態に係る医療用装置における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、たとえば、フレキシブルディスクおよびＣＤ−ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、印医療用装置の一機能としてその装置のソフトウェアに組み込まれてもよい。
１００ 医療用装置、
１１０ ＣＰＵ、
１１１ 取得部、
１１２ 検出部、
１１３ 評価部、
１１４ 解析部、
１１５ 判断部、
１１６ 出力部、
１２０ ＲＯＭ、
１３０ ＲＡＭ、
１４０ ストレージ、
１５０ 表示部、
１６０ 操作部、
１７０ 発光部、
１８０ 受光部、
１９０ バス。
１１０ ＣＰＵ、
１１１ 取得部、
１１２ 検出部、
１１３ 評価部、
１１４ 解析部、
１１５ 判断部、
１１６ 出力部、
１２０ ＲＯＭ、
１３０ ＲＡＭ、
１４０ ストレージ、
１５０ 表示部、
１６０ 操作部、
１７０ 発光部、
１８０ 受光部、
１９０ バス。
Claims (10)
- 異なる波長の光を、生体組織に照射可能な発光部と、
前記発光部から照射された異なる波長の光を、前記生体組織を介して検出可能な受光部と、
前記受光部によって検出された光に基づいて、前記異なる波長の光それぞれについての動脈血による吸光度を算出し、前記吸光度に基づいて脈波波形を取得すると共に、前記吸光度の比から酸素飽和度に対応するパラメータを取得する取得部と、
前記取得部により取得された酸素飽和度に対応するパラメータの変動を検出する検出部と、
前記検出部における検出結果に基づいて、脈波解析用に前記取得部により取得された前記脈波波形自体の信頼度を評価する評価部と、
前記脈波波形に対する脈波解析により取得される生体パラメータを出力する出力部と、を有し、
前記出力部は、前記取得部により取得された前記脈波波形の信頼度と、予め記憶された前記脈波波形の信頼度と複数の前記生体パラメータそれぞれの信頼度との関係とに基づいて、複数の前記生体パラメータの中から出力対象とする生体パラメータを選択して出力する医療用装置。 - 前記酸素飽和度に対応するパラメータは、動脈血の酸素飽和度である請求項１に記載の医療用装置。
- 前記酸素飽和度に対応するパラメータは、前記吸光度比である請求項１に記載の医療用装置。
- 前記酸素飽和度に対応するパラメータは、動脈血酸素飽和度と１対１に対応する前記吸光度比の関数である請求項１に記載の医療用装置。
- 前記評価部は、前記脈波波形に対する脈波解析により取得される生体パラメータの信頼度を評価する請求項１〜４のいずれか一項に記載の医療用装置。
- 前記評価部は、前記変動が大きいほど前記信頼度が低いと判断する請求項１〜５のいずれか一項に記載の医療用装置。
- 前記脈波波形に対して脈波解析を行うことにより、生体パラメータとして脈拍間隔を取得する解析部と、
前記解析部によって取得された脈拍間隔に基づいて不整脈の有無を判断する判断部と、
をさらに有する請求項１〜６のいずれか一項に記載の医療用装置。 - 前記出力部は、前記信頼度と共に前記生体パラメータを出力する請求項１〜７のいずれか一項に記載の医療用装置。
- 異なる波長の光を、動脈血を含む生体組織にそれぞれ照射可能な発光部と、前記発光部から照射された異なる波長の光を、前記生体組織を介して検出可能な受光部と、を有する医療用装置において用いられる生体パラメータ解析方法であって、
前記受光部によって検出された光に基づいて、前記異なる波長の光それぞれについての動脈血による吸光度を算出し、前記吸光度に基づいて脈波波形を取得すると共に、前記吸光度の比から酸素飽和度に対応するパラメータを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された酸素飽和度に対応するパラメータの変動を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおける検出結果に基づいて、脈波解析用に前記取得ステップにおいて取得された前記脈波波形自体の信頼度を評価する評価ステップと、
前記脈波波形に対する脈波解析により取得される生体パラメータを出力する出力ステップと、を有し、
前記出力ステップは、前記取得ステップにおいて取得された前記脈波波形の信頼度と、予め記憶された前記脈波波形の信頼度と複数の前記生体パラメータそれぞれの信頼度との関係とに基づいて、複数の前記生体パラメータの中から出力対象とする生体パラメータを選択して出力する生体パラメータ解析方法。 - 異なる波長の光を、生体組織に照射可能な発光部と、前記発光部から照射された異なる波長の光を、前記生体組織を介して検出可能な受光部と、を有する医療用装置を制御するための生体パラメータ解析プログラムであって、
前記受光部によって検出された光に基づいて、前記異なる波長の光それぞれについての動脈血による吸光度を算出し、前記吸光度に基づいて脈波波形を取得すると共に、前記吸光度の比から酸素飽和度に対応するパラメータを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された酸素飽和度に対応するパラメータの変動を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおける検出結果に基づいて、脈波解析用に前記取得ステップにおいて取得された前記脈波波形自体の信頼度を評価する評価ステップと、
前記脈波波形に対する脈波解析により取得される生体パラメータを出力する出力ステップと、をコンピューターに実行させる生体パラメータ解析プログラムであって、
前記出力ステップは、前記取得ステップにおいて取得された前記脈波波形の信頼度と、予め記憶された前記脈波波形の信頼度と複数の前記生体パラメータそれぞれの信頼度との関係とに基づいて、複数の前記生体パラメータの中から出力対象とする生体パラメータを選択して出力する生体パラメータ解析プログラム。
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