JP6638733B2 - 判断装置、判断方法、および判断プログラム - Google Patents

Description

本発明は、判断装置、判断方法、および判断プログラムに関する。

従来、脈波を計測する技術がある。脈波は、身体組織のある部分への血液の流入によって生じる容積変化を体表面から波形として捉えたものである。脈波は生体情報の一つであり、人の生命反応を見るための重要な指標となる。脈波の計測方法としては、例えば、光電脈波法や顔脈拍測定法などがある。

先行技術としては、例えば、センサ装置により提供される患者の血液変数の測定値を時間ｔにわたる曲線として記憶し、該曲線から平均値を求めて、該平均値を使用して生理学的パラメータを求める技術がある。また、１拍ごとの偽ピークを検出し、偽ピークの影響を排除した心拍に相当する脈波間隔を計測するための技術がある。

また、例えば、検出した脈波波形の変化を監視し、脈波波形の変化の連続性が途切れた場合に不整脈発生と判定する技術がある。また、被験者の脈波を検出し、連続する２つの脈波の間隔の変化、および脈波振幅と脈波間隔の積、あるいは脈波振幅と脈波間隔の比を、それぞれに設定した閾値とを比較して脈波間隔の特異値を判定する技術がある。

特開２００９−１８３７１５号公報 特開２０１２−１６１５５６号公報 国際公報第１９９７／０３８６２６号 特開２０１０−７５４６１号公報

しかしながら、従来技術では、計測された脈波波形に体動等（体の動き）によるノイズが含まれるか否かを判断することが難しい。

一つの側面では、本発明は、ノイズを含む脈波波形を判別可能にする判断装置、判断方法、および判断プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、取得した前記脈波波形と、心臓の拍動間隔と血流量との関係性を表す関数により表現されるモデルとの合致度合いを示す第１の値を算出し、算出した前記第１の値に基づいて、前記脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断し、判断した判断結果を出力する判断装置、判断方法、および判断プログラムが提案される。

本発明の一側面によれば、ノイズを含む脈波波形を判別可能にすることができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態１にかかる判断方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、脈波波形の具体例を示す説明図である。 図３は、脈波分析システム３００のシステム構成例を示す説明図である。 図４は、脈波分析装置３０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図５は、サーバ３０２のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図６は、脈波波形ＤＢ３２０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、分析結果ＤＢ３３０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図９は、外れ値の具体例を示す説明図である。 図１０は、脈波分析結果の具体例を示す説明図（その１）である。 図１１は、脈波分析結果の具体例を示す説明図（その２）である。 図１２は、脈波面積の具体例を示す説明図である。 図１３は、個人脈波波形テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１４は、個人分析結果テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１５は、閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２の決定例を示す説明図である。 図１６は、閾値テーブル１６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１７Ａは、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１７Ｂは、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１８は、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１９は、脈波波形の時間変化を示す説明図である。 図２０は、各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の振幅比と脈波間隔との関係を示す説明図である。 図２１は、近似平面の具体例を示す説明図である。 図２２Ａは、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２２Ｂは、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

以下に図面を参照して、本発明にかかる判断装置、判断方法、および判断プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１にかかる判断方法の一実施例を示す説明図である。図１において、判断装置１００は、対象者について計測された脈波の分析を支援するコンピュータである。対象者は、脈波の計測対象となる者である。脈波は、身体組織のある部分への血液の流入によって生じる容積変化を波形として捉えたものである。

脈波は、人の生命反応を見るための重要な指標の一つである。例えば、脈拍数は、対象者の健康状態を表す指標となる。脈拍数が異常に高い状態（いわゆる、頻脈）が、心理的なストレス負荷がないにもかかわらず高頻度で発生したり持続したりする場合には、心臓の機能が正常に働いていないことが疑われる。また、脈拍のリズムが不規則になる不整脈は、心不全、脳梗塞などの重大な病気につながることがある。

このように、人の健康状態に関する多くの情報が脈波から得られる。このため、できるだけ簡便な計測方法により、日常的かつ継続的に、また、無意識に脈波を測定できることが望ましく、その計測方法や計測機器は非侵襲であることが望ましい。ここで、脈波の計測方法としては、例えば、光電脈波法や顔脈拍測定法などがある。

光電脈波法は、指や耳たぶなどの末梢血管に赤外線を照射し、その反射光が血流および吸光特性によって周期的に変動する光学的な変化から脈波を計測する方法である。顔脈拍測定法は、例えば、血液中のヘモグロビンが緑色の光を吸収する特性を利用して、血流から生じる顔表面の輝度変化を捉えて脈波を計測する方法である。

一方、光電脈波法や顔脈拍測定法などにより計測される脈波の波形には、体動（体の動き）によるノイズが含まれる場合がある。例えば、顔脈拍測定法では、脈波の信号が微弱なためノイズが乗りやすい。不整脈判定や脈拍数判定などの脈拍分析を行う際に、計測された脈波波形からノイズを除去できなければ、脈波分析の分析精度を確保できない。しかし、ノイズを含む脈波波形は、不整脈と同じように乱れた波形となり、従来技術では不整脈と区別することが難しい。

そこで、実施の形態１では、対象者について計測された脈波波形のうち、体動等によるノイズを含む脈波波形を判別可能する判断方法について説明する。以下、判断装置１００の処理例について説明する。

（１）判断装置１００は、対象者について計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得する。脈波の計測方法としては、例えば、光電脈波法や顔脈拍測定法などの既存のいかなる計測方法を用いることにしてもよい。具体的には、例えば、判断装置１００は、対象者について計測された所定時間分（例えば、１０秒間）の脈波の時間的変化を示す脈波波形１１０を取得する。

ここで、図２を用いて、脈波波形１１０の具体例について説明する。なお、脈波波形は、脈波の計測時にリアルタイムに取得されるものであってもよく、また、既に計測が完了した脈波の時間的変化を示すものであってもよい。

図２は、脈波波形の具体例を示す説明図である。図２において、脈波波形１１０は、計測された脈波の時間的変化を示す。図２中、実線の両向き矢印は、脈波の間隔を示している。また、点線の両向き矢印は、脈波の振幅を示している。脈波の間隔（脈波間隔）は、例えば、時系列に連続するピークとピークとの間の間隔である。脈波の振幅は、例えば、脈波信号の極大値（ピーク）と極小値との差である。

（２）判断装置１００は、取得した脈波波形と関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度合いを示す値を算出する。関数Ｆは、心臓の拍動間隔と血流量との関係性を表すものであり、具体的には、例えば、心臓の拍動（収縮・拡張）に伴う血流量の時間的変化を表す関数である。以下の説明では、脈波波形と関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度合いを示す値を「合致度」と表記する場合がある。

ここで、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化は、例えば、グラフＧに示すような形状となり、下記（ｉ）〜（ｉｉｉ）のような特徴を有する。なお、横軸は、前回の拍動から次の拍動までの時間変化を示しており、脈波の間隔に相当する。縦軸は、心臓の拍動に伴う血流量を示しており、脈波の振幅と比例関係にある。

（ｉ）心臓が拍動した後の一定期間は、次の拍動が起こらず、血液が流出しない区間が存在する。この区間は「不応期」と呼ばれ、１５０［ｍｓ］〜３００［ｍｓ］程度である。（ｉｉ）心臓の収縮直後は、心臓内部と静脈との圧力差が大きいため、血液量の急激な流出が発生する。（ｉｉｉ）心臓の拡張にしたがって、心臓内部と静脈との圧力差が小さくなることにより、血液の流出が減少する。

関数Ｆは、例えば、上記（ｉ）〜（ｉｉｉ）の関係をモデル化したものであり、前回の拍動から一定時間（上述した「不応期」に相当）経過後に単調増加していく血流量の時間的変化を表すものである。換言すれば、関数Ｆは、例えば、脈拍の振幅（あるいは、脈波面積）と脈拍間隔との対応関係を示す関数である。

具体的には、例えば、判断装置１００は、取得した脈波波形から、脈波の振幅と脈波間隔との組合せを複数特定する。そして、判断装置１００は、振幅と脈波間隔との複数の組合せに基づく回帰分析を行うことにより、近似曲線１２０（関数Ｆ）の決定係数を算出する。

決定係数は、標本値から求めた回帰方程式のあてはまりの良さの尺度として利用される。このため、この決定係数を、脈波波形と関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度として算出する。図１の例では、振幅と脈波間隔との複数の組合せ１２１〜１２６に基づく回帰分析が行われた結果、近似曲線１２０の決定係数として「０．４５」が算出された場合を想定する。

（３）判断装置１００は、算出した合致度に基づいて、脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断する。ここで、脈波波形と関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度が高ければ高いほど、取得した脈波波形が、体動等によるノイズではなく、対象者の脈波を表す波形であるといえる。

このため、判断装置１００は、例えば、算出した脈波波形と関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度が閾値未満の場合に、脈波波形にノイズが含まれると判断することにしてもよい。なお、上記閾値（後述する「閾値Ｔｈ」に相当）は、任意に設定可能であり、例えば、０．５程度の値に設定される。

ここで、上記閾値を「０．５」とする。この場合、図１の例では、判断装置１００は、算出した脈波波形１１０と関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度合いを示す決定係数「０．４５」が閾値未満のため、脈波波形１１０にノイズが含まれると判断する。

（４）判断装置１００は、判断した判断結果を出力する。具体的には、例えば、判断装置１００、取得した脈波波形１１０と、脈波波形１１０にノイズが含まれることを示す判断結果とを対応付けて出力することにしてもよい。

このように、判断装置１００によれば、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を関数Ｆによりモデル化し、計測された脈波波形（例えば、脈波波形１１０）がモデルに合致するかどうかで、脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断することができる。これにより、ノイズを含む脈波波形を判別可能にして、不整脈判定や脈拍数判定などの脈波分析の精度を向上させることができる。

なお、上述した説明では、判断装置１００が、算出した合致度に基づいて、脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断することにしたが、これに限らない。例えば、判断装置１００は、算出した合致度を、取得した脈波波形と対応付けて出力することにしてもよい。これにより、ユーザは、例えば、脈波波形と対応付けて出力される合致度から、脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断することができる。

（脈波分析システム３００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態１にかかる脈波分析システム３００のシステム構成例について説明する。ここでは、図１に示した判断装置１００を、脈波分析システム３００の脈波分析装置３０１に適用した場合について説明する。

図３は、脈波分析システム３００のシステム構成例を示す説明図である。図３において、脈波分析システム３００は、複数の脈波分析装置３０１（図３では、４台）と、サーバ３０２と、を含む。脈波分析システム３００において、脈波分析装置３０１およびサーバ３０２は、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。ネットワーク３１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

脈波分析装置３０１は、脈波波形ＤＢ（データベース）３２０および分析結果ＤＢ３３０を有し、脈波の分析を行うコンピュータである。脈波分析装置３０１は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ウェアラブル端末、ノート型ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）、デスクトップ型ＰＣなどである。

脈波波形ＤＢ３２０は、対象者について計測された脈波の振幅および脈波間隔を記憶する。分析結果ＤＢ３３０は、脈波分析の結果を記憶する。脈波波形ＤＢ３２０および分析結果ＤＢ３３０の記憶内容については、図６および図７を用いて後述する。

サーバ３０２は、個人特性ＤＢ３４０を有し、対象者ごとの脈波波形や脈波分析の結果を管理するコンピュータである。個人特性ＤＢ３４０は、後述の図１３〜図１６に示す個人脈波波形テーブル１３００、個人分析結果テーブル１４００、および閾値テーブル１６００を含む。

なお、ここでは、脈波分析システム３００が脈波分析装置３０１とサーバ３０２とを含むことにしたが、これに限らない。例えば、各脈波分析装置３０１が単独で脈波分析システム３００の機能を実現することにしてもよい。この場合、脈波分析装置３０１は、個人特性ＤＢ３４０を有することにしてもよい。

（脈波分析装置３０１のハードウェア構成例）
図４は、脈波分析装置３０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、脈波分析装置３０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４０１と、メモリ４０２と、ディスクドライブ４０３と、ディスク４０４と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４０５と、ディスプレイ４０６と、入力装置４０７と、カメラ４０８と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ４０１は、脈波分析装置３０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。

ディスクドライブ４０３は、ＣＰＵ４０１の制御に従ってディスク４０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク４０４は、ディスクドライブ４０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク４０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

Ｉ／Ｆ４０５は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して他の装置（例えば、図３に示したサーバ３０２）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク３１０と自装置内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。

ディスプレイ４０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ４０６として、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などを採用することができる。

入力装置４０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

カメラ４０８は、静止画または動画を撮影し、画像データとして出力する撮像装置である。カメラ４０８により撮影された画像は、例えば、画像データとしてメモリ４０２やディスク４０４などの記憶装置に記録される。カメラ４０８として、例えば、デジタルカメラやＷｅｂカメラなどを、脈波分析装置３０１の外部端子を介して接続することとしてもよい。

なお、脈波分析装置３０１は、上述した構成部のほかに、光電脈波法により脈波を計測する光電脈波センサを有することにしてもよい。また、脈波分析装置３０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ４０３、ディスク４０４、カメラ４０８を有さないことにしてもよい。

（サーバ３０２のハードウェア構成例）
図５は、サーバ３０２のハードウェア構成例を示すブロック図である。図５において、サーバ３０２は、ＣＰＵ５０１と、メモリ５０２と、Ｉ／Ｆ５０３と、ディスクドライブ５０４と、ディスク５０５と、を有する。また、各構成部は、バス５００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ５０１は、サーバ３０２の全体の制御を司る。メモリ５０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。メモリ５０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ５０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ５０１に実行させる。

Ｉ／Ｆ５０３は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して他の装置（例えば、図２に示した脈波分析装置３０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ５０３は、ネットワーク３１０と自装置内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ５０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

ディスクドライブ５０４は、ＣＰＵ５０１の制御に従ってディスク５０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク５０５は、ディスクドライブ５０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク５０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

なお、サーバ３０２は、上述した構成部のほかに、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、キーボード、マウス、ディスプレイなどを有することにしてもよい。

（脈波波形ＤＢ３２０の記憶内容）
ここで、脈波分析装置３０１が有する脈波波形ＤＢ３２０の記憶内容について説明する。脈波波形ＤＢ３２０は、例えば、図４に示したメモリ４０２やディスク４０４などの記憶装置に記憶される。

図６は、脈波波形ＤＢ３２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、脈波波形ＤＢ３２０は、波形ＩＤ、ピーク検出時間、振幅および脈波間隔のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、脈波情報（例えば、脈波情報６００−１，６００−２）をレコードとして記憶する。

ここで、波形ＩＤは、脈波波形を一意に識別する識別子である。ピーク検出時間は、脈波のピークが検出された時間である。ピーク検出時間は、例えば、ピークが検出された時刻により表される。振幅は、脈波信号の極大値（ピーク）と極小値との差である。脈波間隔は、隣り合うピーク間（時系列に連続する２つのピーク）の間隔である。

以下の説明では、脈波波形Ｗ１〜Ｗｍのうちの任意の脈波波形を「脈波波形Ｗｊ」と表記する場合がある（ｊ＝１，２，…，ｍ）。また、脈波波形Ｗｊに含まれる、ピーク検出時間を「ピーク検出時間ｔ₁〜ｔ_n」と表記し、脈波信号の振幅を「振幅Ａｍｐ_i〜Ａｍｐ_n」と表記し、脈波間隔を「脈波間隔ＲＲＩ₁〜ＲＲＩ_n」と表記する場合がある（ｎは自然数）。

（分析結果ＤＢ３３０の記憶内容）
つぎに、脈波分析装置３０１が有する分析結果ＤＢ３３０の記憶内容について説明する。分析結果ＤＢ３３０は、例えば、図４に示したメモリ４０２やディスク４０４などの記憶装置に記憶される。

図７は、分析結果ＤＢ３３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、分析結果ＤＢ３３０は、分析時間、決定係数、ｂ値および判断結果のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、分析結果（例えば、分析結果７００−１〜７００−３）をレコードとして記憶する。

ここで、分析時間は、分析対象の脈波波形が示す脈波が計測された時間である。分析時間は、例えば、脈波が計測された時刻により表される。決定係数は、分析対象の脈波波形と、心臓の拍動（収縮・拡張）に伴う血流量の時間的変化を表す関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度合いを示す値である。ｂ値は、後述の下記式（１）に含まれる係数ｂの値である。判断結果は、分析対象の脈波波形が「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれであるかを示す。

（脈波分析装置３０１の機能的構成例）
図８は、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１の機能的構成例を示すブロック図である。図８において、脈波分析装置３０１は、取得部８０１と、特定部８０２と、算出部８０３と、判断部８０４と、出力部８０５と、を含む構成である。取得部８０１〜出力部８０５は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図４に示したメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ４０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ４０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶される。

取得部８０１は、対象者について計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得する。具体的には、例えば、取得部８０１は、時間軸を区切った区間ごとに、当該区間内に計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形Ｗｊを取得することにしてもよい。各区間の時間幅は、任意に設定可能であり、例えば、１０秒程度に設定される。

ここで、脈波は、既存のいかなる計測方法により計測されたものであってもよい。例えば、脈波分析装置３０１が、カメラ４０８（図４参照）により撮影された身体の部位（例えば、顔）の動画像に含まれる輝度変化信号を生体の脈波として計測することにしてもよい。この場合、取得部８０１は、自装置で計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得する。

なお、顔脈拍測定法については、周知技術のため詳細な説明は省略するが、例えば、特開２０１４−２００３９０号公報を参照することができる。

また、取得部８０１は、例えば、不図示の光電脈波センサにより計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得することにしてもよい。さらに、取得部８０１は、例えば、ネットワーク３１０を介して、外部のコンピュータから対象者について計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得することにしてもよい。

特定部８０２は、取得された脈波波形に基づいて、計測された脈波の脈波間隔を特定する。具体的には、例えば、まず、特定部８０２は、取得された脈波波形Ｗｊのピーク検出を行い、検出した各ピークのピーク検出時間ｔ_iを特定する。ピーク検出は、脈波信号が規定値以上となるピーク（極大値）を検出する処理である。

そして、特定部８０２は、時系列に連続するピーク間のピーク検出時間間隔（ｔ_i−ｔ_i-1）を脈波間隔ＲＲＩ_iとして特定する。特定された脈波間隔ＲＲＩ_iは、例えば、脈波波形Ｗｊの波形ＩＤおよびピーク検出時間ｔ_iと対応付けて、図６に示した脈波波形ＤＢ３２０に記憶される。

また、特定部８０２は、取得された脈波波形に基づいて、計測された脈波の振幅を特定する。具体的には、例えば、特定部８０２は、脈波波形Ｗｊの極大値（ピーク）と極小値とを検出し、時系列に連続する極大値と極小値（あるいは、時系列に連続する極小値と極大値）との差を振幅Ａｍｐ_iとして特定する。特定された振幅Ａｍｐ_iは、例えば、脈波波形Ｗｊの波形ＩＤおよびピーク検出時間ｔ_iと対応付けて、図６に示した脈波波形ＤＢ３２０に記憶される。

算出部８０３は、特定された脈波間隔のばらつき度合いを示す値を算出する。脈波間隔のばらつき度合いは、脈波波形における隣り合う脈波の間隔がどの程度ばらついているかを表す。以下の説明では、脈波間隔のばらつき度合いを示す値を「脈波間隔のばらつき度」と表記する場合がある。

具体的には、例えば、算出部８０３は、脈波波形ＤＢ３２０を参照して、脈波波形Ｗｊにおいて隣り合う脈波の脈波間隔比（ＲＲＩ_i+1／ＲＲＩ_i）を、脈波間隔のばらつき度として算出することにしてもよい。この際、算出部８０３は、例えば、脈波波形Ｗｊに含まれる全ての脈波の脈波間隔比を算出することにしてもよい。

判断部８０４は、算出された脈波間隔のばらつき度に基づいて、取得された脈波波形が正常脈を示すか否かを判断する。ここで、脈波間隔は、通常心臓の鼓動の間隔（心拍間隔）に一致する。また、脈波間隔は一般的に揺らいでいるものの、健常者であれば、脈波の急激な変化は通常起こらないため、心臓の鼓動はほぼ一定のリズムで発生するといえる。

このため、判断部８０４は、例えば、脈波間隔のばらつき度が所定範囲Ｒ１内であれば、取得された脈波波形Ｗｊが正常脈を示すと判断することにしてもよい。一方、判断部８０４は、脈波間隔のばらつき度が所定範囲Ｒ１外であれば、取得された脈波波形Ｗｊが正常脈ではないと判断することにしてもよい。

より具体的には、例えば、判断部８０４は、脈波波形Ｗｊに含まれる全ての脈波の脈波間隔比が所定範囲Ｒ１内であれば、脈波波形Ｗｊが正常脈を示すと判断してもよい。また、判断部８０４は、例えば、脈波波形Ｗｊに含まれる全ての脈波の脈波間隔比のうち、予め決められた割合以上（例えば、９割以上）の脈波間隔比が所定範囲Ｒ１内であれば、脈波波形Ｗｊが正常脈を示すと判断してもよい。

これにより、脈波間隔のばらつき度合いが小さい脈波波形Ｗｊを「正常脈」として分類することができる。なお、所定範囲Ｒ１は、任意に設定可能である。例えば、脈波間隔比（ＲＲＩ_i+1／ＲＲＩ_i）を、脈波間隔のばらつき度とした場合には、所定範囲Ｒ１は、「０．９≦Ｒ１≦１．１」などの範囲に設定される。

判断された判断結果は、例えば、脈波波形Ｗｊの分析時間Ｔｊと対応付けて、図７に示した分析結果ＤＢ３３０に記憶される。

図７の例では、例えば、脈波波形Ｗ１が正常脈を示すと判断された結果、分析結果ＤＢ３３０内の分析時間および判断結果の各フィールドに、脈波波形Ｗ１の分析時間Ｔ１および判断結果「正常脈」が設定されて分析結果７００−１が記憶されている。ただし、決定係数、ｂ値の各フィールドは「−（ｎｕｌｌ）」である。

算出部８０３は、取得された脈波波形と、関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度を算出する。ここで、関数Ｆは、上述したように、心臓の拍動（収縮・拡張）に伴う血流量の時間的変化を表す関数である。関数Ｆとしては、例えば、下記式（１）を用いることができる。

ただし、Ａｍｐは、脈波の振幅である。ＲＲＩは、脈波間隔である。ａ，ｂは、係数である。すなわち、下記式（１）は、脈波間隔ＲＲＩから係数ｂの値（ｂ値）を減算した値と脈波の振幅Ａｍｐとの関係を表す、原点を通り、かつ、上に凸の単調増加の関数である。

具体的には、例えば、まず、算出部８０３は、脈波波形Ｗｊが正常脈ではないと判断された場合、脈波波形ＤＢ３２０を参照して、脈波波形Ｗｊにおける脈波の振幅Ａｍｐ_iと脈波間隔ＲＲＩ_iとのペアを複数特定する。より詳細に説明すると、例えば、算出部８０３は、脈波波形Ｗｊにおける振幅Ａｍｐ₁〜Ａｍｐ_nと脈波間隔ＲＲＩ₁〜ＲＲＩ_nとのそれぞれのペアを特定する。

以下の説明では、振幅Ａｍｐ₁〜Ａｍｐ_nと脈波間隔ＲＲＩ₁〜ＲＲＩ_nとのそれぞれのペアを「ペアＰ１〜Ｐｎ」と表記する場合がある。

そして、算出部８０３は、上記式（１）を用いて、特定したペアＰ１〜Ｐｎに基づく回帰分析を行うことにより、係数ａ，ｂの値および決定係数を算出する。ここで、決定係数は、独立変数（説明変数）が従属変数（被説明変数）のどれくらいを説明できるかを表す値であり、「寄与率」とも呼ばれる。

決定係数は、標本値から求めた回帰方程式のあてはまりの良さの尺度として利用される。このため、この決定係数を、脈波波形Ｗｊの合致度として算出する。なお、決定係数は、例えば、下記式（２）を用いて求めることができる。ただし、残差は、標本値（脈波間隔ＲＲＩ_iに対する振幅Ａｍｐ_i）と回帰方程式による推定値との差である。

決定係数＝１−（残差の二乗和）／（標本値の平均からの差の二乗和） …（２）

判断部８０４は、算出された合致度に基づいて、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれるか否かを判断する。具体的には、例えば、判断部８０４は、算出した合致度が閾値Ｔｈ未満の場合に、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれると判断することにしてもよい。閾値Ｔｈは、任意に設定可能であり、例えば、０．５程度の値に設定される。

これにより、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが低い脈波波形Ｗｊを「ノイズ」として分類することができる。

また、例えば、判断部８０４は、脈波波形Ｗｊが正常脈ではないと判断され、かつ、算出した合致度が閾値Ｔｈ以上の場合には、脈波波形Ｗｊに不整脈が含まれると判断することにしてもよい。これにより、脈波間隔のばらつき度合いが大きく、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが高い脈波波形Ｗｊを「不整脈」として分類することができる。

また、判断部８０４は、算出された係数ｂの値（ｂ値）が所定範囲Ｒ２外の場合には、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれると判断することにしてもよい。所定範囲Ｒ２は、任意に設定可能であり、例えば、心臓の不応期に相当する「１５０［ｍｓ］≦Ｒ２≦３００［ｍｓ］」などの範囲に設定される。

これにより、心臓の不応期に対応するｂ値が、一般的な不応期を表す所定範囲Ｒ２から外れる脈波波形Ｗｊを「不整脈」として分類することができる。

判断された判断結果は、上述したように、例えば、脈波波形Ｗｊの分析時間Ｔｊと対応付けて、分析結果ＤＢ３３０に記憶される。

例えば、脈波波形Ｗ２が不整脈を含むと判断されると、脈波波形Ｗ２の分析時間Ｔ２および判断結果「不整脈」が分析結果ＤＢ３３０に記憶される。図７の例では、分析結果ＤＢ３３０内の分析時間および判断結果の各フィールドに、分析時間Ｔ２および判断結果「不整脈」が設定されて、分析結果７００−２が記憶されている。また、分析結果７００−２の決定係数、ｂ値の各フィールドには、算出された決定係数「０．５６」およびｂ値「２８８」が設定されている。

また、例えば、脈波波形Ｗ３がノイズを含むと判断されると、脈波波形Ｗ３の分析時間Ｔ３および判断結果「ノイズ」が分析結果ＤＢ３３０に記憶される。図７の例では、分析結果ＤＢ３３０内の分析時間および判断結果の各フィールドに、分析時間Ｔ３および判断結果「ノイズ」が設定されて、分析結果７００−３が記憶されている。また、分析結果７００−３の決定係数、ｂ値の各フィールドには、算出された決定係数「０．３３」およびｂ値「２５５」が設定されている。

また、算出部８０３は、算出した脈波波形Ｗｊの合致度が閾値Ｔｈ未満の場合、または、算出したｂ値が所定範囲Ｒ２外の場合には、ペアＰ１〜Ｐｎのうちの外れ値となるペアＰｉを削除することにしてもよい。ここで、外れ値とは、データの全体的な傾向から大きく離れた値のことである。

具体的には、例えば、算出部８０３は、脈波波形ＤＢ３２０を参照して、ペアＰ１〜Ｐｎのそれぞれについて、回帰分析により求めた近似曲線（回帰方程式）と比較して、最も離れた位置のペアを外れ値として削除することにしてもよい。また、例えば、算出部８０３は、標本値の平均から標準偏差の３倍以上離れているデータを外れ値として削除することにしてもよい。

そして、算出部８０３は、ペアＰ１〜Ｐｎから外れ値となるペアＰｉを削除した削除後のペアに含まれる脈波間隔のばらつき度を算出し直すことにしてもよい。これにより、外れ値を除去したデータをもとにばらつき度を再計算することができ、脈波分析の分析精度の向上を図ることができる。

また、算出部８０３は、上記式（１）を用いて、ペアＰ１〜Ｐｎから外れ値となるペアＰｉを削除した削除後のペアに基づく回帰分析を行うことにより、係数ａ，ｂの値および決定係数を算出し直すことにしてもよい。これにより、外れ値を除去したデータをもとに係数ａ，ｂの値および決定係数を再計算することができ、脈波分析の分析精度の向上を図ることができる。

ただし、回帰分析を行うためには少なくとも３個以上のデータが必要となる。このため、外れ値となるペアを削除する削除前のペア数が４以上の場合に、係数ａ，ｂの値および決定係数を再計算することができる。

ここで、図９を用いて、外れ値の具体例について説明する。

図９は、外れ値の具体例を示す説明図である。図９において、点線グラフ９００は、ある脈波波形について回帰分析により求めた近似曲線を表している。データ９０１〜９０６は、ある脈波波形における振幅Ａｍｐと脈波間隔ＲＲＩとの各ペアに対応するデータである。

この場合、算出部８０３は、例えば、各データ９０１〜９０６と点線グラフ９００とを比較して、点線グラフ９００から最も離れたデータを外れ値として特定する。図９の例では、データ９０１が外れ値として特定される。そして、算出部８０３は、例えば、脈波波形ＤＢ３２０から、ある脈波波形のデータ９０１に対応する振幅Ａｍｐと脈波間隔ＲＲＩとのペアについての脈波情報を削除する。

図８の説明に戻り、出力部８０５は、判断された判断結果を出力する。具体的には、例えば、出力部８０５は、分析結果ＤＢ３３０を参照して、脈波波形Ｗｊの分析時間Ｔｊと、脈波波形Ｗｊの判断結果とを対応付けて表す脈波分析結果を出力することにしてもよい。出力部８０５の出力形式としては、例えば、ディスプレイ４０６（図４参照）への表示、不図示のプリンタへの印刷出力、Ｉ／Ｆ４０５による外部装置への送信などがある。

ここで、図１０を用いて、脈波分析結果の具体例について説明する。

図１０は、脈波分析結果の具体例を示す説明図（その１）である。図１０において、脈波分析結果１０００は、各脈波波形Ｗ１〜Ｗｍの分析時間Ｔ１〜Ｔｍと、各脈波波形Ｗ１〜Ｗｍの判断結果とを対応付けて表す。

脈波分析結果１０００によれば、各分析時間Ｔ１〜Ｔｍにおいて、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれの脈波が検出されたのかを判別することができる。各分析時間Ｔ１〜Ｔｍは、例えば、各脈波波形Ｗ１〜Ｗｍが計測された時刻、すなわち、計測開始時刻から計測終了時刻までの計測期間を特定する情報である。

例えば、ユーザは、分析時間Ｔ１の脈波波形Ｗ１が「正常脈」であることがわかる。また、ユーザは、分析時間Ｔ２の脈波波形Ｗ２には「不整脈」が含まれることがわかる。また、ユーザは、分析時間Ｔ３の脈波波形Ｗ３には「ノイズ」が含まれることがわかる。

また、出力部８０５は、脈波波形Ｗｊの脈波分析結果とともに、脈波波形Ｗｊを出力することにしてもよい。また、出力部８０５は、脈波波形ＤＢ３２０を参照して、脈波波形Ｗｊの脈波分析結果とともに、脈波波形Ｗｊの各ピークのピーク検出時間ｔ₁〜ｔ_nを出力することにしてもよい。

この際、出力部８０５は、ピーク検出時間ｔ₁〜ｔ_nのうち外れ値として削除されたペアに対応するピーク検出時間は出力しない。このため、例えば、脈波波形Ｗｊが不整脈を含むと判断された場合、ユーザは、削除されていない残りのピーク検出時間に対応するピークが不整脈であると判断することができる。

また、脈波波形を取得する区間を時間軸上でどのように設定するかによって、不整脈やノイズに対応するピークを絞り込みやすくさせることができる。

例えば、区間の時間幅を１０秒間とし、各区間を１秒ずつずらして設定したとする。また、脈波波形Ｗ１の判断結果が「正常脈」で、脈波波形Ｗ２の判断結果が「不整脈」であったとする。この場合、ユーザは、脈波波形Ｗ２の区間のうち、脈波波形Ｗ１の区間と重なっていない残りの区間（１秒間）内のピークが不整脈であると特定することができる。

例えば、区間の時間幅を１０個のピークを含む長さとし、各区間をピーク１個分ずつずらして設定したとする。また、脈波波形Ｗ１の判断結果が「正常脈」で、脈波波形Ｗ２の判断結果が「不整脈」であったとする。この場合、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗ２の区間内の１０個のピークのうち、脈波波形Ｗ１の区間内のピークとは異なる最後のピークが不整脈であると特定することができる。

このように、各区間をピーク１個分ずつずらして設定することにより、各脈波波形Ｗｊに含まれる最後のピークが「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれであるかを特定することができる。このため、出力部８０５は、例えば、図１１に示すような脈波分析結果１１００を出力することにしてもよい。

図１１は、脈波分析結果の具体例を示す説明図（その２）である。図１１において、脈波分析結果１１００は、ピーク検出時間と判断結果とを対応付けて表す。脈波分析結果１１００によれば、各ピークが「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれを示すものであるかを判別することができる。なお、ピーク検出時間は、ピークが検出された時刻（時：分：秒）を示す。

例えば、ユーザは、ピーク検出時間「１３：０１：００」に検出されたピークが「正常脈」を示すことがわかる。また、ユーザは、ピーク検出時間「１３：０１：０１」に検出されたピークが「不整脈」を示すことがわかる。また、ユーザは、ピーク検出時間「１４：１３：４９」に検出されたピークが「ノイズ」を示すことがわかる。

（振幅Ａｍｐ_iの換わりに脈波面積Ｓ_iを用いる場合）
上述した説明では、振幅Ａｍｐ_iと脈波間隔ＲＲＩ_iとのペアに基づいて、脈波波形Ｗｊの合致度を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、算出部８０３は、振幅Ａｍｐ_iの換わりに脈波面積Ｓ_iを用いて、脈波面積Ｓ_iと脈波間隔ＲＲＩ_iとのペアに基づいて、脈波波形Ｗｊの合致度を算出することにしてもよい。

ここで、図１２を用いて、脈波面積Ｓ_iの具体例について説明する。

図１２は、脈波面積の具体例を示す説明図である。図１２において、脈波波形１２００は、脈波の時間的変化を示す波形である。脈波面積Ｓ_iは、例えば、脈波間の脈波信号の最小値（極小値）から最大値（極大値）までの面積（図１２中、斜線で示す領域）として定義することができる。

この場合、算出部８０３は、例えば、脈波波形１２００の最小値（極小値）の検出時間ｔ’からピーク検出時間ｔ_iまでの区間について定積分することにより、脈波面積Ｓ_iを算出することができる。すなわち、脈波面積Ｓ_iは、振幅Ａｍｐ_iと比例関係にあり、振幅Ａｍｐ_iと同様に扱うことができる。なお、振幅Ａｍｐ_iの換わりに脈波面積Ｓ_iを用いる場合、上記式（１）に含まれる「Ａｍｐ」は「Ｓ」となる。

（閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２の決定例）
つぎに、閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２の決定例について説明する。上述した説明では、閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２として、全ての対象者に共通の値を用いることにしたが、これに限らない。例えば、脈拍信号が極めて弱い人は、決定係数（合致度）やｂ値が小さい値となり、毎回脈波波形にノイズが含まれると判断されてしまうおそれがある。

このため、まず、安静時に計測された対象者の脈波波形を対象として、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかを判断する。そして、「ノイズ」と判断されることはあっても、「不整脈」とは一度も判断されなかった場合に、閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２を変更することにしてもよい。

安静時に計測された脈波波形は、例えば、サーバ３０２が有する個人特性ＤＢ３４０内の個人脈波波形テーブル１３００（後述の図１３参照）に記憶される。また、安静時に計測された脈波波形を対象とした判断結果は、例えば、サーバ３０２が有する個人特性ＤＢ３４０内の個人分析結果テーブル１４００（後述の図１４参照）に記憶される。

図１３は、個人脈波波形テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３において、個人脈波波形テーブル１３００は、ユーザＩＤ、ピーク検出時間、振幅および脈波間隔のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、個人脈波情報（例えば、個人脈波情報１３００−１〜１３００−３）をレコードとして記憶する。

ここで、ユーザＩＤは、対象者を一意に識別する識別子である。ピーク検出時間は、脈波のピークが検出された時間である。振幅は、脈波信号の極大値（ピーク）と極小値との差である。脈波間隔は、時系列に連続するピークとピークとの間の間隔である。

脈波分析装置３０１は、サーバ３０２にアクセスすることにより、個人脈波波形テーブル１３００を参照することができる。そして、脈波分析装置３０１は、安静時に計測された対象者の脈波波形を対象として、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかを判断する脈波分析を行うことができる。

判断された判断結果は、例えば、個人分析結果テーブル１４００に記憶される。なお、個人脈波波形テーブル１３００は、脈波分析装置３０１が有することにしてもよい。

図１４は、個人分析結果テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１４において、個人分析結果テーブル１４００は、ユーザＩＤ、分析時間、決定係数、ｂ値および判断結果のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、個人分析結果（例えば、個人分析結果１４００−１〜１４００−３）をレコードとして記憶する。

ここで、ユーザＩＤは、対象者を一意に識別する識別子である。分析時間は、分析対象の脈波波形の分析を行った時間である。決定係数は、分析対象の脈波波形の合致度を示す値である。ｂ値は、上記式（１）に含まれる係数ｂの値である。判断結果は、分析対象の脈波波形が「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれであるかを示す。

脈波分析装置３０１は、サーバ３０２にアクセスすることにより、個人分析結果テーブル１４００を参照することができる。なお、個人分析結果テーブル１４００は、脈波分析装置３０１が有することにしてもよい。

以下、図１５を用いて、閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２の決定例について説明する。

図１５は、閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２の決定例を示す説明図である。脈波分析装置３０１は、例えば、個人分析結果テーブル１４００を参照して、決定係数の頻度分布１５１０を作成する。頻度分布１５１０は、各値の決定係数がどのような頻度で現れるかを表す。

つぎに、脈波分析装置３０１は、頻度分布１５１０に基づいて、決定係数の半値幅を算出する。半値幅は、山形の関数の広がりの程度を表す指標であり、山のピークのところから半分の高さのところの山の幅を示す。ここでは、決定係数の半値幅として「０．３〜０．７」が算出されたとする。この場合、脈波分析装置３０１は、例えば、決定係数の半値幅の下限値「０．３」を閾値Ｔｈに決定する。

また、脈波分析装置３０１は、例えば、個人分析結果テーブル１４００を参照して、ｂ値の頻度分布１５２０を作成する。頻度分布１５２０は、各値のｂ値がどのような頻度で現れるかを表す。つぎに、脈波分析装置３０１は、頻度分布１５２０に基づいて、ｂ値の半値幅を算出する。ここでは、ｂ値の半値幅として「５０〜４００」が算出されたとする。この場合、脈波分析装置３０１は、例えば、ｂ値の半値幅「５０〜４００」を所定範囲Ｒ２に決定する。

決定された閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２は、例えば、対象者のユーザＩＤと対応付けて、図１６に示す閾値テーブル１６００に記憶される。

図１６は、閾値テーブル１６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１６において、閾値テーブル１６００は、ユーザＩＤ、Ｔｈ、Ｒ２のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、閾値情報（例えば、閾値情報１６００−１）をレコードとして記憶する。

ここで、ユーザＩＤは、対象者を一意に識別する識別子である。Ｔｈは、閾値Ｔｈの値である。Ｒ２は、所定範囲Ｒ２の範囲である。閾値テーブル１６００によれば、ユーザＩＤ「Ｕ１」の対象者の脈波分析を行う際に用いる閾値Ｔｈおよび所定範囲Ｒ２を特定することができる。

なお、上述した脈波分析装置３０１の各機能部は、図３に示したサーバ３０２により実現されることにしてもよい。この場合、ユーザは、例えば、脈波分析装置３０１を用いてサーバ３０２から出力される脈波分析結果（例えば、脈波分析結果１０００，１１００）を閲覧することができる。

（脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順）
つぎに、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順について説明する。

図１７Ａおよび図１７Ｂは、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７Ａのフローチャートにおいて、まず、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗｊを取得する（ステップＳ１７０１）。

つぎに、脈波分析装置３０１は、取得した脈波波形Ｗｊに基づいて、脈波の脈波間隔ＲＲＩ₁〜ＲＲＩ_nを特定する（ステップＳ１７０２）。また、脈波分析装置３０１は、取得した脈波波形Ｗｊに基づいて、脈波の振幅Ａｍｐ₁〜Ａｍｐ_nを特定する（ステップＳ１７０３）。

なお、特定された脈波間隔ＲＲＩ₁〜ＲＲＩ_nおよび振幅Ａｍｐ₁〜Ａｍｐ_nは、例えば、脈波波形ＤＢ３２０に記憶される。

つぎに、脈波分析装置３０１は、脈波波形ＤＢ３２０を参照して、脈波波形Ｗｊにおいて隣り合う脈波の脈波間隔比（ＲＲＩ_i+1／ＲＲＩ_i）を算出する（ステップＳ１７０４）。そして、脈波分析装置３０１は、算出した脈波間隔比（ＲＲＩ_i+1／ＲＲＩ_i）が所定範囲Ｒ１内であるか否かを判断する（ステップＳ１７０５）。

ここで、脈波間隔比（ＲＲＩ_i+1／ＲＲＩ_i）が所定範囲Ｒ１内である場合（ステップＳ１７０５：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗｊが正常脈を示すと判断する（ステップＳ１７０６）。そして、脈波分析装置３０１は、判断した判断結果を分析結果ＤＢ３３０に記録して（ステップＳ１７０７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

また、ステップＳ１７０５において、脈波間隔比（ＲＲＩ_i+1／ＲＲＩ_i）が所定範囲Ｒ１外である場合（ステップＳ１７０５：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、図１７Ｂに示すステップＳ１７０８に移行する。

図１７Ｂのフローチャートにおいて、まず、脈波分析装置３０１は、脈波波形ＤＢ３２０を参照して、脈波波形Ｗｊにおける脈波の振幅Ａｍｐ_iと脈波間隔ＲＲＩ_iとのペアを複数特定する（ステップＳ１７０８）。

つぎに、脈波分析装置３０１は、上記式（１）を用いて、複数特定したペアＰ１〜Ｐｎに基づく回帰分析を行うことにより、ｂ値および決定係数を算出する（ステップＳ１７０９）。そして、脈波分析装置３０１は、算出した決定係数が閾値Ｔｈ未満であるか否かを判断する（ステップＳ１７１０）。

ここで、決定係数が閾値Ｔｈ未満の場合（ステップＳ１７１０：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれると判断して（ステップＳ１７１１）、ステップＳ１７１４に移行する。

一方、決定係数が閾値Ｔｈ以上の場合（ステップＳ１７１０：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、算出したｂ値が所定範囲Ｒ２内であるか否かを判断する（ステップＳ１７１２）。ここで、ｂ値が所定範囲Ｒ２外である場合（ステップＳ１７１２：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、ステップＳ１７１１に移行する。

一方、ｂ値が所定範囲Ｒ２内である場合（ステップＳ１７１２：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗｊに不整脈が含まれると判断する（ステップＳ１７１３）。そして、脈波分析装置３０１は、判断した判断結果を分析結果ＤＢ３３０に記録して（ステップＳ１７１４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

これにより、脈波波形Ｗｋを、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかに精度よく分類することができる。

なお、サーバ３０２が有する閾値テーブル１６００に対象者固有の閾値Ｔｈが記憶されている場合には、ステップＳ１７０９において、脈波分析装置３０１は、閾値テーブル１６００内の対象者固有の閾値Ｔｈを用いる。

また、サーバ３０２が有する閾値テーブル１６００に対象者固有の所定範囲Ｒ２が記憶されている場合には、ステップＳ１７１０において、脈波分析装置３０１は、閾値テーブル１６００内の対象者固有の所定範囲Ｒ２を用いる。

また、ステップＳ１７１０において、決定係数が閾値Ｔｈ未満の場合（ステップＳ１７１０：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、ペアＰ１〜Ｐｎのうちの外れ値となるペアＰｉを削除することにしてもよい。そして、脈波分析装置３０１は、削除後のペア数が３以上であれば、ステップＳ１７０４に戻って、一連の処理を繰り返すことにしてもよい。一方、削除後のペア数が３未満の場合には、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれると判断する。

同様に、ステップＳ１７１２において、ｂ値が所定範囲Ｒ２外である場合（ステップＳ１７１２：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、ペアＰ１〜Ｐｎのうちの外れ値となるペアＰｉを削除することにしてもよい。そして、脈波分析装置３０１は、削除後のペア数が３以上であれば、ステップＳ１７０４に戻って、一連の処理を繰り返すことにしてもよい。一方、削除後のペア数が３未満の場合には、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれると判断する。

これにより、回帰分析に用いるデータから外れ値を除去して脈波分析をやり直すことができ、脈波分析の分析精度の向上を図ることができる。

以上説明したように、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１によれば、取得した脈波波形Ｗｊに基づいて、脈波の脈波間隔ＲＲＩ_iを特定することができる。また、脈波分析装置３０１によれば、特定した脈波間隔ＲＲＩ_iに基づいて、脈波間隔のばらつき度を算出することができる。そして、脈波分析装置３０１によれば、算出した脈波間隔のばらつき度に基づいて、脈波波形Ｗｊが正常脈を示すか否かを判断することができる。

これにより、脈波間隔のばらつき度合いが小さい脈波波形Ｗｊを「正常脈」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、取得した脈波波形Ｗｊに基づいて、脈波の振幅Ａｍｐ_iを特定することができる。そして、脈波分析装置３０１によれば、上記式（１）を用いて、ペアＰ１〜Ｐｎに基づく回帰分析を行うことにより、係数ａ，ｂの値および決定係数を算出することができる。ペアＰ１〜Ｐｎは、振幅Ａｍｐ₁〜Ａｍｐ_nと脈波間隔ＲＲＩ₁〜ＲＲＩ_nとのそれぞれのペアである。

これにより、脈波波形Ｗｊと、心臓の拍動（収縮・拡張）に伴う血流量の時間的変化を表す関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度合いを示す決定係数、および心臓の不応期に対応するｂ値（係数ｂの値）を求めることができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、算出した決定係数（合致度）が閾値Ｔｈ未満の場合、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれると判断することができる。これにより、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが低い脈波波形Ｗｊを「ノイズ」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、脈波波形Ｗｊが正常脈ではないと判断し、かつ、算出した決定係数が閾値Ｔｈ以上の場合には、脈波波形Ｗｊに不整脈が含まれると判断することができる。これにより、脈波間隔のばらつき度合いが大きく、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが高い脈波波形Ｗｊを「不整脈」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、算出したｂ値（係数ｂの値）が所定範囲Ｒ２外の場合には、脈波波形Ｗｊにノイズが含まれると判断することができる。これにより、心臓の不応期に対応するｂ値が、一般的な不応期を表す所定範囲Ｒ２から外れる脈波波形Ｗｊを「不整脈」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、算出した脈波波形Ｗｊの決定係数が閾値Ｔｈ未満の場合、または、算出したｂ値が所定範囲Ｒ２外の場合には、ペアＰ１〜Ｐｎのうちの外れ値となるペアＰｉを削除することができる。これにより、ペアＰ１〜Ｐｎの中からデータの全体的な傾向から大きく離れたペアを除去することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、ペアＰ１〜Ｐｎから外れ値となるペアＰｉを削除した削除後のペアに含まれる脈波間隔のばらつき度を算出し直すことができる。これにより、外れ値を除去したデータをもとにばらつき度を再計算することができ、脈波分析の分析精度の向上を図ることができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、上記式（１）を用いて、ペアＰ１〜Ｐｎから外れ値となるペアＰｉを削除した削除後のペアに基づく回帰分析を行うことにより、係数ａ，ｂの値および決定係数を算出し直すことができる。これにより、外れ値を除去したデータをもとに係数ａ，ｂの値および決定係数を再計算することができ、脈波分析の分析精度の向上を図ることができる。

これらのことから、実施の形態１にかかる脈波分析装置３０１によれば、脈波波形Ｗｋを、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかに精度よく分類することができる。これにより、対象者について計測された脈波から体動等によるノイズを分離することができ、不整脈判定や脈拍数判定などの脈波分析を行う際の分析精度の向上を図ることができる。

また、例えば、顔脈拍測定法を用いて脈波を計測可能なウェアラブル端末などに脈波分析装置３０１を適用することにより、場所を選ばず無意識に脈波を測定することができる。これにより、病院の待ち時間や自宅の空き時間などに脈波を測定可能となり、不整脈の早期発見を実現するとともに、心不全や脳梗塞などの重大な病気の予防に貢献することができる。

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１について説明する。なお、実施の形態１で説明した箇所と同様の箇所については、図示および説明を省略する。

上述した実施の形態１では、１０秒程度の区間に計測された脈波の脈波波形を用いて、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかを判断する場合について説明した。ところが、顔脈拍測定法などを用いて脈波を計測する場合、１０秒程度の時間継続して対象者の顔画像を撮影できず、１０秒程度の脈波波形を１区間で確保できないことがある。

このため、実施の形態２では、それぞれ異なる区間に計測された脈波の脈波波形を組み合わせて、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかを判断する判断方法について説明する。ただし、脈波を計測する区間が異なると、対象者の心臓の状態や計測環境などが異なることがある。このため、各区間で計測される脈波の振幅の大きさに差異が生じ、単純に脈波間隔と振幅（あるいは、脈波面積）とのペアを用いた回帰分析では脈波分析の分析精度が低下するおそれがある。

そこで、実施の形態２では、脈波の振幅（あるいは、脈波面積）を単純に用いるのではなく、各区間内の隣り合う脈波の振幅比（あるいは、面積比）を用いることにより、計測時の心臓の状態や計測環境などの違いにより生じる振幅の大きさの違いを吸収して脈波分析の分析精度の低下を防ぐ。

（脈波分析装置３０１の機能的構成例）
図１８は、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１の機能的構成例を示すブロック図である。図１８において、脈波分析装置３０１は、取得部１８０１と、特定部１８０２と、算出部１８０３と、判断部１８０４と、出力部１８０５と、を含む構成である。取得部１８０１〜出力部１８０５は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図４に示したメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ４０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ４０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶される。

取得部１８０１は、それぞれ異なる区間に計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得する。区間同士は、時系列に連続していてもよく、また、時系列に非連続であってもよい。また、各区間の時間幅は、任意に設定可能であり、区間同士で時間幅が異なっていてもよい。ただし、各区間には、脈波のピークが少なくとも３つ以上含まれるものとする。

以下の説明では、それぞれ異なる区間を「区間Ｓ１〜ＳＫ」と表記する場合がある。Ｋは、３以上の自然数であり、例えば、１０程度である。また、区間Ｓ１〜ＳＫのうちの任意の区間を「区間Ｓｋ」と表記する場合がある（ｋ＝１，２，…，Ｋ）。また、各区間Ｓ１〜ＳＫの脈波波形を組み合わせたものを「脈波波形Ｗ」と表記する場合がある。

ここで、図１９を用いて、それぞれ異なる区間の具体例について説明する。

図１９は、脈波波形の時間変化を示す説明図である。図１９において、区間Ｓ１，Ｓ２は、対象者の脈波が計測されたそれぞれ異なる区間である。区間Ｓ１，Ｓ２は、時系列に非連続な区間である。また、各区間Ｓ１，Ｓ２には、脈波のピークがそれぞれ３つ含まれている。

図１８の説明に戻り、特定部１８０２は、取得された各区間Ｓｋの脈波波形から隣り合う脈波の振幅比と脈波間隔との組合せを特定する。

図１９に示した区間Ｓ１，Ｓ２を例に挙げると、まず、特定部１８０２は、区間Ｓ１内の隣り合う脈波の脈波間隔ＲＲＩ（１）₁，ＲＲＩ（１）₂を特定する。つぎに、特定部１８０２は、区間Ｓ１内の隣り合う脈波の振幅Ａｍｐ（１）₁，Ａｍｐ（１）₂を特定する。そして、特定部１８０２は、区間Ｓ１内の隣り合う脈波の振幅比「ＡｍｐＲａｔｉｏ（１）＝Ａｍｐ（１）₂／Ａｍｐ（１）₁」を算出する。

これにより、区間Ｓ１内の隣り合う脈波の振幅比「ＡｍｐＲａｔｉｏ（１）＝Ａｍｐ（１）₂／Ａｍｐ（１）₁」と脈波間隔ＲＲＩ（１）₁，ＲＲＩ（１）₂との組合せを特定することができる。

同様に、特定部１８０２は、区間Ｓ２内の隣り合う脈波の脈波間隔ＲＲＩ（２）₁，ＲＲＩ（２）₂を特定する。つぎに、特定部１８０２は、区間Ｓ２内の隣り合う脈波の振幅Ａｍｐ（２）₁，Ａｍｐ（２）₂を特定する。そして、特定部１８０２は、区間Ｓ２内の隣り合う脈波の振幅比「ＡｍｐＲａｔｉｏ（２）＝Ａｍｐ（２）₂／Ａｍｐ（２）₁」を算出する。

これにより、区間Ｓ２内の隣り合う脈波の振幅比「ＡｍｐＲａｔｉｏ（２）＝Ａｍｐ（２）₂／Ａｍｐ（２）₁」と脈波間隔ＲＲＩ（２）₁，ＲＲＩ（２）₂との組合せを特定することができる。各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の振幅比（ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ））と脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂との関係は、例えば、図２０に示すような関係となる。

図２０は、各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の振幅比と脈波間隔との関係を示す説明図である。図２０の例では、区間Ｓ１〜Ｓ５について、各区間Ｓ１〜Ｓ５内の隣り合う脈波の振幅比ＡｍｐＲａｔｉｏと脈波間隔ＲＲＩ₁，ＲＲＩ₂との対応関係を示すデータ２００１〜２００５が３次元座標系に示されている。

なお、以下の説明では、区間Ｓｋの隣り合う脈波の振幅比「ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ）＝Ａｍｐ（ｋ）₂／Ａｍｐ（ｋ）₁」と脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂との組合せを「組合せＣｋ」と表記する場合がある。

図１８の説明に戻り、算出部１８０３は、特定された脈波間隔のばらつき度を算出する。具体的には、例えば、算出部１８０３は、各区間Ｓｋにおいて隣り合う脈波の脈波間隔比（ＲＲＩ（ｋ）₂／ＲＲＩ（ｋ）₁）を、脈波間隔のばらつき度として算出することにしてもよい。

判断部１８０４は、算出された脈波間隔のばらつき度に基づいて、脈波波形Ｗが正常脈を示すか否かを判断する。具体的には、例えば、判断部１８０４は、脈波間隔のばらつき度が所定範囲Ｒ１内であれば、脈波波形Ｗが正常脈を示すと判断することにしてもよい。一方、判断部１８０４は、脈波間隔のばらつき度が所定範囲Ｒ外であれば、脈波波形Ｗが正常脈ではないと判断することにしてもよい。

より具体的には、例えば、判断部１８０４は、脈波波形Ｗに含まれる各区間Ｓｋの脈波間隔比（ＲＲＩ（ｋ）₂／ＲＲＩ（ｋ）₁）が全て所定範囲Ｒ１内であれば、脈波波形Ｗが正常脈を示すと判断してもよい。また、判断部１８０４は、例えば、脈波波形Ｗに含まれる全区間の脈波間隔比のうち、予め決められた割合以上（例えば、９割以上）の脈波間隔比が所定範囲Ｒ１内であれば、脈波波形Ｗが正常脈を示すと判断してもよい。

これにより、脈波間隔のばらつき度合いが小さい脈波波形Ｗを「正常脈」として分類することができる。

算出部１８０３は、脈波波形Ｗと、関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度を算出する。ここで、関数Ｆは、上述したように、心臓の拍動（収縮・拡張）に伴う血流量の時間的変化を表す関数である。関数Ｆとしては、例えば、下記式（３）を用いることができる。ただし、ＡｍｐＲａｔｉｏは、各区間内の隣り合う脈波の振幅比である。Ａｍｐは、脈波の振幅である。ＲＲＩは、脈波間隔である。ａ，ｂは、係数である。

具体的には、例えば、まず、算出部１８０３は、脈波波形Ｗが正常脈ではないと判断された場合、上記式（３）を用いて、特定された組合せＣ１〜ＣＫに基づく回帰分析を行うことにより、ｂ値（係数ｂの値）および決定係数を算出する。この決定係数は、脈波波形Ｗの合致度に相当する。

具体的には、決定係数は、各区間Ｓｋにおける各脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂からｂ値を減算した値と脈波の振幅比ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ）との関係が、原点を通り、かつ、上に凸の単調増加の関数の比により表現されるモデルに合致する度合いを示す。この回帰分析により、例えば、図２１に示すような近似曲線が求まる。

図２１は、近似平面の具体例を示す説明図である。図２１において、近似平面２１００は、図２０に示したデータ２００１〜２００５に基づく回帰分析により求まる近似平面（回帰方程式）である。図２１の例では、決定係数は「０．８９」であり、ｂ値は「１９８」である。

図１８の説明に戻り、判断部１８０４は、算出された合致度に基づいて、脈波波形Ｗにノイズが含まれるか否かを判断する。具体的には、例えば、判断部１８０４は、算出した合致度が閾値Ｔｈ未満の場合に、脈波波形Ｗにノイズが含まれると判断することにしてもよい。

これにより、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが低い脈波波形Ｗを「ノイズ」として分類することができる。

また、例えば、判断部１８０４は、脈波波形Ｗが正常脈ではないと判断され、かつ、算出した合致度が閾値Ｔｈ以上の場合には、脈波波形Ｗに不整脈が含まれると判断することにしてもよい。これにより、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが高い脈波波形Ｗを「不整脈」として分類することができる。

また、判断部１８０４は、算出されたｂ値が所定範囲Ｒ２外の場合には、脈波波形Ｗにノイズが含まれると判断することにしてもよい。これにより、心臓の不応期に対応するｂ値が、一般的な不応期を表す所定範囲Ｒ２外となる脈波波形Ｗを「不整脈」として分類することができる。

また、算出部１８０３は、算出した脈波波形Ｗの合致度が閾値Ｔｈ未満の場合、または、算出したｂ値が所定範囲Ｒ２外の場合には、組合せＣ１〜ＣＫのうちの外れ値となる組合せＣｋを削除することにしてもよい。

具体的には、例えば、算出部１８０３は、組合せＣ１〜ＣＫのそれぞれについて、回帰分析により求めた近似平面（回帰方程式）と比較して、最も離れた位置の組合せを外れ値として削除することにしてもよい。また、例えば、算出部１８０３は、標本値の平均から標準偏差の３倍以上離れているデータを外れ値として削除することにしてもよい。

そして、算出部１８０３は、上記式（３）を用いて、組合せＣ１〜ＣＫから外れ値となる組合せＣｋを削除した削除後の組合せに基づく回帰分析を行うことにより、ｂ値および決定係数を算出し直すことにしてもよい。これにより、外れ値を除去したデータをもとにｂ値および決定係数を再計算することができ、脈波分析の分析精度の向上を図ることができる。

ただし、回帰分析を行うためには少なくとも３個以上のデータが必要となる。このため、外れ値となる組合せを削除する削除前の組合せ数が４以上の場合に、ｂ値および決定係数を再計算することができる。

出力部１８０５は、判断された判断結果を出力する。具体的には、例えば、出力部１８０５は、脈波波形Ｗの分析時間Ｔと、脈波波形Ｗの判断結果とを対応付けて表す脈波分析結果を出力することにしてもよい。分析時間Ｔとして、例えば、各区間Ｓｋの計測期間を特定する情報を出力することにしてもよい。

また、分析時間Ｔとして、各区間Ｓｋ内のピークのピーク検出時間を出力することにしてもよい。この際、外れ値として削除された組合せに対応するピークのピーク検出時間は出力されない。このため、例えば、脈波波形Ｗが不整脈を含むと判断された場合、ユーザは、削除されていない残りのピーク検出時間に対応するピークが不整脈であると判断することができる。

なお、上述した説明では、区間Ｓｋの隣り合う脈波の振幅比と脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂との組合せＣｋに基づいて、脈波波形Ｗの合致度を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、算出部１８０３は、振幅比の換わりに、区間Ｓｋの隣り合う脈波の面積比（脈波面積の比）を用いて、面積比と脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂との組合せＣｋに基づいて、脈波波形Ｗの合致度を算出することにしてもよい。振幅比の換わりに面積比を用いる場合、例えば、上記式（３）に含まれる「Ａｍｐ」は「Ｓ（脈波面積）」となる。

（脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順）
つぎに、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順について説明する。

図２２Ａおよび図２２Ｂは、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１の脈波分析処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、脈波分析装置３０１は、各区間Ｓ１〜ＳＫに計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得する（ステップＳ２２０１）。

つぎに、脈波分析装置３０１は、取得した各区間Ｓ１〜ＳＫの脈波波形に基づいて、各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂を特定する（ステップＳ２２０２）。また、脈波分析装置３０１は、取得した各区間Ｓ１〜ＳＫの脈波波形に基づいて、各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の振幅Ａｍｐ（ｋ）₁，Ａｍｐ（ｋ）₂を特定する（ステップＳ２２０３）。

そして、脈波分析装置３０１は、各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の振幅比ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ）（＝Ａｍｐ（ｋ）₂／Ａｍｐ（ｋ）₁）を算出する（ステップＳ２２０４）。また、脈波分析装置３０１は、各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の脈波間隔比（ＲＲＩ（ｋ）_i+1／ＲＲＩ（ｋ）_i）を算出する（ステップＳ２２０５）。

そして、脈波分析装置３０１は、算出した各区間Ｓｋの脈波間隔比（ＲＲＩ（ｋ）_i+1／ＲＲＩ（ｋ）_i）が所定範囲Ｒ１内であるか否かを判断する（ステップＳ２２０６）。ここで、脈波間隔比（ＲＲＩ（ｋ）_i+1／ＲＲＩ（ｋ）_i）が所定範囲Ｒ１内である場合（ステップＳ２２０６：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗが正常脈を示すと判断する（ステップＳ２２０７）。

そして、脈波分析装置３０１は、判断した判断結果を分析結果ＤＢ３３０に記録して（ステップＳ２２０８）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、脈波波形Ｗは、各区間Ｓ１〜ＳＫの脈波波形を組み合わせたものである。

また、ステップＳ２２０６において、脈波間隔比（ＲＲＩ（ｋ）_i+1／ＲＲＩ（ｋ）_i）が所定範囲Ｒ１外である場合（ステップＳ２２０６：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、図２２Ｂに示すステップＳ２２０９に移行する。

図２２Ｂのフローチャートにおいて、まず、脈波分析装置３０１は、上記式（３）を用いて、各区間Ｓｋの組合せＣｋに基づく回帰分析を行うことにより、ｂ値および決定係数を算出する（ステップＳ２２０９）。組合せＣｋは、区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の振幅比ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ）と脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂との組合せである。

なお、後述のステップＳ２２１１において、外れ値を削除した場合には、脈波分析装置３０１は、外れ値を削除した削除後の各区間Ｓｋの組合せＣｋに基づく回帰分析を行う。

そして、脈波分析装置３０１は、算出した決定係数が閾値Ｔｈ未満であるか否かを判断する（ステップＳ２２１０）。ここで、決定係数が閾値Ｔｈ未満の場合（ステップＳ２２１０：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、各区間Ｓｋの組合せＣｋから外れ値となる組合せを削除する（ステップＳ２２１１）。

そして、脈波分析装置３０１は、外れ値を削除した削除後の各区間Ｓｋの組合せ数が３以上であるか否かを判断する（ステップＳ２２１２）。ここで、削除後の各区間Ｓｋの組合せ数が３未満の場合（ステップＳ２２１２：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗにノイズが含まれると判断して（ステップＳ２２１３）、ステップＳ２２１６に移行する。

一方、削除後の各区間Ｓｋの組合せ数が３以上の場合（ステップＳ２２１２：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、図２２Ａに示したステップＳ２２０６に戻る。そして、脈波分析装置３０１は、外れ値を削除した各区間Ｓｋの脈波間隔比（ＲＲＩ（ｋ）_i+1／ＲＲＩ（ｋ）_i）が所定範囲Ｒ１内であるか否かを判断する。

また、ステップＳ２２１０において、決定係数が閾値Ｔｈ以上の場合（ステップＳ２２１０：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、算出したｂ値が所定範囲Ｒ２内であるか否かを判断する（ステップＳ２２１４）。ここで、ｂ値が所定範囲Ｒ２外である場合（ステップＳ２２１４：Ｎｏ）、脈波分析装置３０１は、ステップＳ２２１１に移行する。

一方、ｂ値が所定範囲Ｒ２内である場合（ステップＳ２２１４：Ｙｅｓ）、脈波分析装置３０１は、脈波波形Ｗに不整脈が含まれると判断する（ステップＳ２２１５）。そして、脈波分析装置３０１は、判断した判断結果を分析結果ＤＢ３３０に記録して（ステップＳ２２１６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

これにより、各区間Ｓ１〜ＳＫに計測された脈波を組み合わせた脈波波形Ｗを、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかに精度よく分類することができる。

以上説明したように、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１によれば、各区間Ｓｋの脈波波形に基づいて、各区間Ｓｋの隣り合う脈波の脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂を特定することができる。また、脈波分析装置３０１によれば、特定した脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂に基づいて、脈波間隔のばらつき度を算出することができる。そして、脈波分析装置３０１によれば、算出した脈波間隔のばらつき度に基づいて、脈波波形Ｗが正常脈を示すか否かを判断することができる。

これにより、脈波間隔のばらつき度合いが小さい脈波波形Ｗを「正常脈」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、各区間Ｓｋの脈波波形に基づいて、各区間Ｓｋの隣り合う脈波の振幅比「ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ）＝Ａｍｐ（ｋ）₂／Ａｍｐ（ｋ）₁」を算出することができる。また、脈波分析装置３０１によれば、脈波波形Ｗが正常脈ではないと判断された場合、上記式（３）を用いて、特定された組合せＣ１〜ＣＫに基づく回帰分析を行うことにより、ｂ値（係数ｂの値）および決定係数を算出する。なお、組合せＣｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）は、振幅比「ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ）＝Ａｍｐ（ｋ）₂／Ａｍｐ（ｋ）₁」と脈波間隔ＲＲＩ（ｋ）₁，ＲＲＩ（ｋ）₂との組合せである。

これにより、脈波波形Ｗと、心臓の拍動（収縮・拡張）に伴う血流量の時間的変化を表す関数Ｆにより表現されるモデルとの合致度合いを示す決定係数、および心臓の不応期に対応するｂ値（係数ｂの値）を求めることができる。また、脈波の振幅の換わりに、各区間Ｓｋ内の隣り合う脈波の振幅比ＡｍｐＲａｔｉｏ（ｋ）を用いて回帰分析を行うことにより、計測時の心臓の状態や計測環境などの違いにより生じる振幅の大きさの違いを吸収することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、算出した決定係数（合致度）が閾値Ｔｈ未満の場合に、脈波波形Ｗにノイズが含まれると判断することができる。これにより、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが低い脈波波形Ｗを「ノイズ」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、脈波波形Ｗが正常脈ではないと判断し、かつ、算出した決定係数が閾値Ｔｈ以上の場合には、脈波波形Ｗに不整脈が含まれると判断することができる。これにより、脈波間隔のばらつき度合いが大きく、心臓の拍動に伴う血流量の時間的変化を表すモデルとの合致度合いが高い脈波波形Ｗを「不整脈」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、算出したｂ値（係数ｂの値）が所定範囲Ｒ２外の場合には、脈波波形Ｗにノイズが含まれると判断することができる。これにより、心臓の不応期に対応するｂ値が、一般的な不応期を表す所定範囲Ｒ２から外れる脈波波形Ｗを「不整脈」として分類することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、算出した脈波波形Ｗの決定係数が閾値Ｔｈ未満の場合、または、算出したｂ値が所定範囲Ｒ２外の場合には、組合せＣ１〜ＣＫのうちの外れ値となる組合せＣｋを削除することができる。これにより、組合せＣ１〜ＣＫの中からデータの全体的な傾向から大きく離れた組合せを除去することができる。

また、脈波分析装置３０１によれば、上記式（３）を用いて、組合せＣ１〜ＣＫから外れ値となる組合せＣｋを削除した削除後の組合せに基づく回帰分析を行うことにより、ｂ値および決定係数を算出し直すことができる。これにより、外れ値を除去したデータをもとに係数ａ，ｂの値および決定係数を再計算することができ、脈波分析の分析精度の向上を図ることができる。

これらのことから、実施の形態２にかかる脈波分析装置３０１によれば、それぞれ異なる区間Ｓ１〜ＳＫの脈波を組み合わせた脈波波形Ｗを、「正常脈」、「不整脈」および「ノイズ」のいずれかに精度よく分類することができる。これにより、例えば、１０秒程度の脈波波形を１区間で確保できないような場合であっても、対象者について計測された脈波から体動等によるノイズを分離することができ、不整脈判定や脈拍数判定などの脈波分析を行う際の分析精度の向上を図ることができる。

なお、本実施の形態で説明した判断方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本判断プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本判断プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
取得した前記脈波波形と、心臓の拍動間隔と血流量との関係性を表す関数により表現されるモデルとの合致度合いを示す第１の値を算出し、
算出した前記第１の値に基づいて、前記脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断し、
判断した判断結果を出力する、
制御部を有することを特徴とする判断装置。

（付記２）前記制御部は、
前記脈波波形に基づいて、脈波間隔のばらつき度合いを示す第２の値を算出し、
算出した前記第２の値に基づいて、前記脈波波形が正常脈を示すか否かを判断する、ことを特徴とする付記１に記載の判断装置。

（付記３）前記制御部は、
前記脈波波形が正常脈ではないと判断した場合に、前記脈波波形と前記モデルとの合致度合いを示す第１の値を算出する、ことを特徴とする付記２に記載の判断装置。

（付記４）前記制御部は、
算出した前記第１の値が閾値未満の場合に、前記脈波波形にノイズが含まれると判断し、
算出した前記第１の値が前記閾値以上の場合には、前記脈波波形に不整脈が含まれると判断する、ことを特徴とする付記３に記載の判断装置。

（付記５）前記関数は、原点を通り、かつ、上に凸の単調増加の関数であり、
前記制御部は、
前記脈波波形から脈波の振幅または脈波面積と脈波間隔との組合せを複数特定し、
特定した複数の組合せに基づいて、脈波間隔から所定値を減算した値と脈波の振幅または脈波面積との関係が、前記関数により表現されるモデルに合致する合致度合いを示す第１の値を算出する、ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の判断装置。

（付記６）前記制御部は、
前記複数の組合せに基づく回帰分析を行うことにより、前記関数に含まれる前記所定値を示す係数の値を算出し、
算出した前記係数の値が、所定の範囲外の場合には、前記脈波波形にノイズが含まれると判断する、ことを特徴とする付記５に記載の判断装置。

（付記７）前記制御部は、
前記複数の組合せのうちの外れ値となる組合せを削除し、
前記外れ値となる組合せを削除した削除後の組合せに基づいて、前記第１の値を算出する、ことを特徴とする付記５または６に記載の判断装置。

（付記８）前記制御部は、
算出した前記第１の値が前記閾値未満の場合、または、算出した前記係数の値が前記範囲外の場合に、前記複数の組合せのうちの外れ値となる組合せを削除する、ことを特徴とする付記７に記載の判断装置。

（付記９）前記関数は、原点を通り、かつ、上に凸の単調増加の関数であり、
前記制御部は、
それぞれ異なる区間に計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
前記各区間の脈波波形から隣り合う脈波の振幅比または面積比と脈波間隔との組合せを特定し、
特定した前記各区間の組合せに基づいて、前記各区間における各脈波間隔から所定値を減算した値と脈波の振幅比または面積比との関係が、前記関数の比により表現されるモデルに合致する合致度合いを示す第１の値を算出する、ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の判断装置。

（付記１０）前記制御部は、
前記各区間の組合せに基づく回帰分析を行うことにより、前記関数に含まれる前記所定値を示す係数の値を算出し、
算出した前記係数の値が、所定の範囲外の場合には、前記脈波波形にノイズが含まれると判断する、ことを特徴とする付記９に記載の判断装置。

（付記１１）前記制御部は、
前記各区間の組合せのうちの外れ値となる組合せを削除し、
前記外れ値となる組合せを削除した削除後の組合せに基づいて、前記第１の値を算出する、ことを特徴とする付記９または１０に記載の判断装置。

（付記１２）前記制御部は、
算出した前記第１の値が前記閾値未満の場合、または、算出した前記係数の値が前記範囲外の場合に、前記各区間の組合せのうちの外れ値となる組合せを削除する、ことを特徴とする付記１１に記載の判断装置。

（付記１３）前記脈波波形は、撮像装置により撮像された対象者の動画像に含まれる輝度変化信号を生体の脈波として計測したものである、ことを特徴とする付記１〜１２のいずれか一つに記載の判断装置。

（付記１４）コンピュータが、
計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
取得した前記脈波波形と、心臓の拍動間隔と血流量との関係性を表す関数により表現されるモデルとの合致度合いを示す第１の値を算出し、
算出した前記値に基づいて、前記脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断し、
判断した判断結果を出力する、
処理を実行することを特徴とする判断方法。

（付記１５）コンピュータに、
計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
取得した前記脈波波形と、心臓の拍動間隔と血流量との関係性を表す関数により表現されるモデルとの合致度合いを示す第１の値を算出し、
算出した前記値に基づいて、前記脈波波形にノイズが含まれるか否かを判断し、
判断した判断結果を出力する、
処理を実行させることを特徴とする判断プログラム。

１００ 判断装置
１１０，Ｗ，Ｗ１〜Ｗｍ，Ｗｊ 脈波波形
３００ 脈波分析システム
３０１ 脈波分析装置
３０２ サーバ
３２０ 脈波波形ＤＢ
３３０ 分析結果ＤＢ
３４０ 個人特性ＤＢ
８０１，１８０１ 取得部
８０２，１８０２ 特定部
８０３，１８０３ 算出部
８０４，１８０４ 判断部
８０５，１８０５ 出力部
１０００，１１００ 脈波分析結果
１３００ 個人脈波波形テーブル
１４００ 個人分析結果テーブル
１６００ 閾値テーブル

Claims (13)

1. 計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
   取得した前記脈波波形と、前回の心臓の拍動から一定時間経過後に単調増加していく前記心臓の血流量の時間的変化を表す関数により表現されるモデルとの合致度合いを示す第１の値を算出し、
   算出した前記第１の値が閾値未満の場合に、前記脈波波形にノイズが含まれると判断し、
   判断した判断結果を出力する、
   制御部を有することを特徴とする判断装置。
2. 前記制御部は、
   前記脈波波形に基づいて、脈波間隔のばらつき度合いを示す第２の値を算出し、
   算出した前記第２の値に基づいて、前記脈波波形が正常脈を示すか否かを判断する、ことを特徴とする請求項１に記載の判断装置。
3. 前記制御部は、
   前記脈波波形が正常脈ではないと判断した場合に、前記脈波波形と前記モデルとの合致度合いを示す第１の値を算出する、ことを特徴とする請求項２に記載の判断装置。
4. 前記制御部は、
   算出した前記第１の値が前記閾値以上の場合には、前記脈波波形に不整脈が含まれると判断する、ことを特徴とする請求項３に記載の判断装置。
5. 前記関数は、原点を通り、かつ、上に凸の単調増加の関数であり、
   前記制御部は、
   前記脈波波形から脈波の振幅または脈波面積と脈波間隔との組合せを複数特定し、
   特定した複数の組合せに基づいて、脈波間隔から所定値を減算した値と脈波の振幅または脈波面積との関係が、前記関数により表現されるモデルに合致する合致度合いを示す第１の値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の判断装置。
6. 前記制御部は、
   前記複数の組合せに基づく回帰分析を行うことにより、前記関数に含まれる前記所定値を示す係数の値を算出し、
   算出した前記係数の値が、所定の範囲外の場合には、前記脈波波形にノイズが含まれると判断する、ことを特徴とする請求項５に記載の判断装置。
7. 前記制御部は、
   前記複数の組合せのうちの外れ値となる組合せを削除し、
   前記外れ値となる組合せを削除した削除後の組合せに基づいて、前記第１の値を算出する、ことを特徴とする請求項５または６に記載の判断装置。
8. 前記関数は、原点を通り、かつ、上に凸の単調増加の関数であり、
   前記制御部は、
   それぞれ異なる区間に計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
   前記各区間の脈波波形から隣り合う脈波の振幅比または面積比と脈波間隔との組合せを特定し、
   特定した前記各区間の組合せに基づいて、前記各区間における各脈波間隔から所定値を減算した値と脈波の振幅比または面積比との関係が、前記関数の比により表現されるモデルに合致する合致度合いを示す第１の値を算出する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の判断装置。
9. 前記制御部は、
   前記各区間の組合せに基づく回帰分析を行うことにより、前記関数に含まれる前記所定値を示す係数の値を算出し、
   算出した前記係数の値が、所定の範囲外の場合には、前記脈波波形にノイズが含まれると判断する、ことを特徴とする請求項８に記載の判断装置。
10. 前記制御部は、
    前記各区間の組合せのうちの外れ値となる組合せを削除し、
    前記外れ値となる組合せを削除した削除後の組合せに基づいて、前記第１の値を算出する、ことを特徴とする請求項８または９に記載の判断装置。
11. 前記脈波波形は、撮像装置により撮像された対象者の動画像に含まれる輝度変化信号を生体の脈波として計測したものである、ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の判断装置。
12. コンピュータが、
    計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
    取得した前記脈波波形と、前回の心臓の拍動から一定時間経過後に単調増加していく前記心臓の血流量の時間的変化を表す関数により表現されるモデルとの合致度合いを示す第１の値を算出し、
    算出した前記第１の値が閾値未満の場合に、前記脈波波形にノイズが含まれると判断し、
    判断した判断結果を出力する、
    処理を実行することを特徴とする判断方法。
13. コンピュータに、
    計測された脈波の時間的変化を示す脈波波形を取得し、
    取得した前記脈波波形と、前回の心臓の拍動から一定時間経過後に単調増加していく前記心臓の血流量の時間的変化を表す関数により表現されるモデルとの合致度合いを示す第１の値を算出し、
    算出した前記第１の値が閾値未満の場合に、前記脈波波形にノイズが含まれると判断し、
    判断した判断結果を出力する、
    処理を実行させることを特徴とする判断プログラム。

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