JP6747344B2 - 血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、血圧データの処理に関する。

血圧異常（典型的には高血圧）の患者は、日常的に血圧管理をすることが望まれる。従来の据え置き型の血圧測定装置は持ち運びに適しておらず、職場や外出先などの家庭外で血圧を測定することはユーザにとって大きな負担となる。また、１日に数回程度血圧を測定するだけでは、脳・心血管疾患の発症リスクとなり得る急峻な血圧変動を捉えることは極めて困難である。

近年、センサ技術の発展に伴い、例えばユーザの手首に装着するだけでユーザの血圧を測定可能なユーザ端末が実現されている。このようなユーザ端末によれば、ユーザに大きな負担を掛けることなく血圧を適時に測定することが可能となる。係るユーザ端末には、例えばトノメトリ法などの技法を用いて、１拍毎に連続測定できるものもある。

ユーザに体動があった場合に、体動などの影響によりノイズが生じて血圧の測定精度が低下することがある。特に、ユーザの血圧を連続測定する場合には、ユーザは常に安静状態にあるとは限らないため、信頼性の高い血圧データと信頼性の低い血圧データとが混在して得られる可能性がある。このため、かかる血圧データを分析した場合に、前述の急峻な血圧変動の発生を見落としたり、或いは逆に誤検出したりする可能性がある。

特許第２６６４９８２号公報 特許第３８４３４６２号公報

体動等によるノイズを含む血圧データへの対策として、これを一律に破棄することが想定される。しかしながら、ノイズの血圧データに対する影響は、体動強度が強いほど大きくなる。換言すれば、体動強度がそれほど強くなければ、ノイズの血圧データに対する影響も同様にそれほど大きくならない。故に、かかる対策によると、ノイズの影響のそれほど大きくない血圧データまでも破棄されて分析に用いることができなくなる。また、他の対策として、血圧データからノイズの生じる可能性のある周波数成分を抑圧することも想定される。しかしながら特に連続測定によって得られる血圧データでは体動ノイズが広い周波数帯に亘って分布し得るので、かかる対策によると必要な情報（生体反応による血圧変動）までも損なわれるかもしれない。

本発明は、血圧データに含まれているノイズを効果的に低減することを目的とする。

本発明の第１の態様によれば、血圧データ処理装置は、体動指標算出部と、体動強度判定部と、血圧データ処理部とを含む。体動指標算出部は、ユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたはユーザに装着された血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータの単位期間における統計値である体動指標を算出する。体動強度判定部は、体動指標に基づいて単位期間におけるユーザの体動強度が第１のレベルおよび第２のレベルを含む複数のレベルのいずれに相当するかを判定する。血圧データ処理部は、体動強度が第１のレベルと判定されれば単位期間においてユーザから得られた血圧データに対して第１のデータ処理を施し、体動強度が第２のレベルと判定されれば血圧データに対して第２のデータ処理を施す。故に、血圧データに含まれるノイズに適したデータ処理を施して、ノイズを効果的に低減することができる。

本発明の第２の態様によれば、体動強度判定部は、体動指標が第１の閾値以上であって第１の閾値よりも大きな第２の閾値未満であれば体動強度が第１のレベルであると判定し、体動指標が第２の閾値以上であれば体動強度が第２のレベルであると判定する。故に、血圧データに含まれるノイズの強度に適したデータ処理を施して、ノイズを効果的に低減することができる。

本発明の第３の態様によれば、第１のデータ処理は、血圧データを平滑化する処理である。第２のデータ処理は、血圧データを単位期間の前後の血圧データに基づいて補間生成した血圧データによって置換する処理である。故に、第１のデータ処理は、血圧データの基本的な変動成分を維持しながら血圧に影響の小さい（高周波）ノイズを抑制することができ、第２のデータ処理は、信頼性の低い血圧データを破棄して、血圧データの時間的相関を利用して生成した血圧データを利用することができる。

本発明の第４の態様によれば、第１の閾値および第２の閾値は、ユーザまたは他のユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたは血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータに基づいて算出された体動指標の分布に基づいて定められる。故に、体動強度を高精度に判定することができる。

本発明の第５の態様によれば、第２の閾値は、分布から統計的に算出される正常値の上限以上となるように定められる。故に、分布において他の値から大きく外れた高値（外れ値）に該当する体動指標が得られた場合に、体動強度を第２のレベルと判定することができる。

本発明の第６の態様によれば、第１の閾値および第２の閾値は、ユーザの属性または血圧の測定環境の属性に基づいて定められる。故に、ユーザの属性や血圧の測定環境の属性による影響を考慮して、体動強度を高精度に判定することができる。

本発明の第７の態様によれば、体動強度判定部は、体動強度が第２のレベルであると判定する場合には、体動強度が第２のレベルと判定されている継続時間が第３の閾値より長いか否かをさらに判定する。血圧データ処理部は、体動強度が第２のレベルと判定され、かつ、継続時間が第３の閾値以下と判定されれば血圧データに対して第２のデータ処理を施し、体動強度が第２のレベルと判定され、かつ、継続時間が第３の閾値より長いと判定されれば血圧データに対して第３のデータ処理を施す。故に、単位期間におけるユーザの体動強度に加えてその体動強度が判定されている継続時間にも着目してより適切なデータ処理を決定することができる。

本発明の第８の態様によれば、第２のデータ処理は、血圧データを単位期間の前後の血圧データに基づいて補間生成したデータによって置換する処理である。第３のデータ処理は、継続時間に亘る血圧データを破棄する処理である。故に、第２のデータ処理は、信頼性の低い血圧データを破棄して、血圧データの時間的相関を利用して生成した血圧データを利用することができ、第３のデータ処理は、第２のデータ処理による血圧データの生成に不向きな、長時間に亘る信頼性の低い血圧データを破棄することができる。

本発明の第９の態様によれば、単位期間は、拍動の１周期または複数周期に略一致するように定められる。故に、拍動単位でノイズ低減のためのデータ処理を施すことができる。

本発明の第１０の態様によれば、血圧センサは、トノメトリ方式の血圧センサである。故に、トノグラムデータに基づく体動指標を得ることができる。

本発明の第１１の態様によれば、体動指標算出部は、複数の体動指標を算出する。体動強度判定部は、複数の体動指標に基づいて単位期間におけるユーザの体動強度が複数のレベルのいずれに相当するかを判定する。故に、体動強度を高精度に判定することができる。

本発明によれば、血圧データに含まれているノイズを効果的に低減することができる。

第１の実施形態に係る血圧データ処理装置を例示するブロック図。 図１の血圧データ処理装置の動作を例示するフローチャート。 図１の第１のデータ処理部によって行われる第１のデータ処理の説明図。 図１の第１のデータ処理部によって行われる第１のデータ処理の説明図。 図１の第２のデータ処理部によって行われる第２のデータ処理の説明図。 図１の第２のデータ処理部によって行われる第２のデータ処理の説明図。 第２の実施形態に係る血圧データ処理装置を例示するブロック図。 図７の血圧データ処理装置の動作を例示するフローチャート。

以下、図面を参照しながら実施形態の説明を述べる。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。

（第１の実施形態）
図１に例示されるように、第１の実施形態に係る血圧データ処理装置は、血圧データ記憶部１０１と、動きデータ記憶部１０２と、体動指標算出部１０３と、体動強度判定部１０４と、処理済み血圧データ記憶部１０５と、血圧データ処理部１１０とを含む。

血圧データ記憶部１０１は、ユーザに装着された血圧センサによって血圧を測定（例えば連続測定）することで得られた血圧データを格納する。血圧データ記憶部１０１に格納された血圧データは、血圧データ処理部１１０によって必要に応じて読み出される。

血圧データは、例えば、一拍ごとの収縮期血圧および拡張期血圧の値を含み得るが、これに限られない。各血圧データは、測定時刻に関連付けられ得る。

ユーザに装着される血圧センサは、ユーザの血圧を１拍毎に連続測定可能な血圧センサ（以降、連続型の血圧センサと称する）を含むことができる。連続型の血圧センサは、脈波伝播時間（ＰＴＴ；Ｐｕｌｓｅ Ｔｒａｎｓｉｔ Ｔｉｍｅ）からユーザの血圧を連続測定してもよいし、トノメトリ法または他の技法により連続測定を実現してもよい。

血圧センサは、連続型の血圧センサに加えて、連続測定不可能な血圧センサ（以降、非連続型の血圧センサと称する）を含むこともできる。非連続型の血圧センサは、例えば、カフを圧力センサとして用いてユーザの血圧を測定する（オシロメトリック法）。

非連続型の血圧センサ（特に、オシロメトリック法の血圧センサ）は、連続型の血圧センサに比べて、測定精度が高い傾向にある。故に、血圧センサは、例えば、何らかの条件が満足する（例えば、連続型の血圧センサによって測定されたユーザの血圧データが所定の高リスク状態を示唆した）ことをトリガとして、連続型の血圧センサに代えて非連続型の血圧センサを作動させることにより、血圧データをより高い精度で測定してもよい。

動きデータ記憶部１０２は、ユーザに装着された動きセンサによって動きを測定することで得られた動きデータを格納する。動きデータ記憶部１０２に格納された動きデータは、体動指標算出部１０３によって必要に応じて読み出される。

動きデータは、例えば、１軸または複数軸の加速度または角速度の値を含み得るが、これに限られない。各血圧データは、測定時刻に関連付けられ得る。動きセンサは、例えば加速度センサまたは角速度センサであってよい。一例として、動きセンサは、３軸の加速度センサであってよい。

体動指標算出部１０３は、動きデータ記憶部１０２から動きデータを読み出す。体動指標算出部１０３は、動きデータの単位期間における統計値を算出する。この統計値は、後述される体動強度の判定に用いられることから、体動指標と呼ぶこととする。体動指標算出部１０３は、体動指標を体動強度判定部１０４へと出力する。

単位期間とは、例えば、連続する拍動間の間隔、すなわち、拍動の１周期（例えば始点から終点までの間隔）であってよい。或いは、これを複数連結したもの、すなわち、拍動の複数周期であってもよい。これにより、拍動単位でノイズ低減のためのデータ処理を施すことができる。

かかる体動指標は、例えば、（ａ）単位期間の加速度データの任意の１軸（Ｘ軸、Ｙ軸またはＺ軸）の成分値の平均値、標準偏差（ＳＤ：Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）、２乗平均平方根（ＲＭＳ：ｒｏｏｔ−ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ）、レンジまたは当該成分値に基づく単回帰直線の傾きであってもよいし、（ｂ）単位期間の加速度データの３軸合成値と基準１Ｇとの差分絶対値の最大値、平均値、レンジ、ＳＤまたは合計値であってもよいし、（ｃ）単位期間の加速度データの３軸合成値の平均値、ＳＤ、ＲＭＳ、レンジまたは当該３軸合成値に基づく単回帰直線の傾きであってもよいし、（ｄ）単位期間の加速度データの各軸（Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸）の成分値のレンジの最大値、平均値、レンジ、ＲＭＳ、ＳＤまたは合計値であってもよいし、（ｅ）単位期間の加速度データの各軸（Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸）の成分値に基づく単回帰直線の傾きの最大値、平均値、レンジ、ＲＭＳ、ＳＤまたは合計値であってもよいし、（ｆ）単位期間の加速度データの各軸（Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸）の成分値の平均値の最大値、平均値、レンジ、ＲＭＳ、ＳＤまたは合計値であってもよいし、（ｇ）単位期間の加速度データの各軸（Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸）の成分値のＲＭＳの最大値、平均値、レンジ、ＲＭＳ、ＳＤまたは合計値であってもよいし、（ｈ）単位期間の加速度データの各軸（Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸）の成分値のＳＤの合計値、最大値、平均値、レンジ、ＲＭＳまたはＳＤであってもよいが、これらに限られない。なお、体動指標算出部１０３は、加速度データの代わりに角速度データについて同様の統計値を体動指標として算出してもよい。

なお、ユーザの血圧がトノメトリ方式の血圧センサによって測定されている場合には、当該血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られたトノグラムデータが動きデータの代わりに用いられてもよい。体動により圧力センサの押圧力が変化するので、かかる変化から体動を見積もることができる。この場合には、動きデータ記憶部１０２に代えて若しくは追加して、トノグラムデータ記憶部が設けられ得る。なお、トノグラムデータに代えて、圧力センサアレイを含む他の方式の血圧センサから得られた圧力センサデータが適宜用いられてもよい。

体動指標算出部１０３は、トノグラムデータ記憶部からトノグラムデータを読み出す。体動指標算出部１０３は、トノグラムデータの単位期間における統計値を体動指標として算出する。

かかる体動指標は、例えば、（ｉ）単位期間の始点（＝ｔ）と終点（＝ｔ＋Δｔ、Δｔは１拍または複数拍の周期に定められ得る）との間におけるアクティブ・センサ（複数の圧力センサのうち血圧算出のために選択されたセンサ）の出力値の変化量であってもよいし、（ｊ）単位期間の始点における全圧力センサの出力値と終点における全圧力センサの出力値との相関係数または正規化相互相関係数の二乗値であってもよいし、（ｋ）単位期間の始点における各圧力センサの出力値と終点における各圧力センサの出力値との変化量の総和であってもよいし、（ｌ）ピーク・センサ（圧力値が最大のセンサ）から左右に所定数離れた圧力センサの出力値の差であってもよいが、これらに限られない。

体動強度判定部１０４は、体動指標算出部１０３から体動指標を受け取る。体動強度判定部１０４は、体動指標に基づいて、単位期間におけるユーザの体動強度が第１のレベル（値「１」）および第２のレベル（値「２」）を含む複数のレベルのいずれに相当するかを判定する。なお、体動強度判定部１０４によって判定可能なレベル数は２に限られず、３以上であってもよい。体動強度判定部１０４は、判定した体動強度を血圧データ処理部１１０に通知する。

例えば、体動強度判定部１０４は、体動指標が第１の閾値（Ｔｈ１）以上であって第２の閾値（Ｔｈ２＞Ｔｈ１）未満であれば体動強度が第１のレベル（値「１」）であると判定する。体動強度判定部１０４は、体動指標が第２の閾値（Ｔｈ２）以上であれば体動強度が第２のレベル（値「２」）であると判定する。

第１の閾値（Ｔｈ１）および第２の閾値（Ｔｈ２）は、体動指標の分布に基づいて定められ得る。この分布は、例えば、ユーザ（体動強度の判定対象となるユーザに限らず他のユーザを含み得る）に装着された動きセンサから得られた動きデータまたはトノメトリ方式の血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られたトノグラムデータに基づいて体動指標を算出することで得られる。分布は、ユーザの安静時（例えば睡眠中）に得られた動きデータまたはトノグラムデータを使用してもよい。かかる分布を用いて定められた第１の閾値（Ｔｈ１）および第２の閾値（Ｔｈ２）を用いれば、所与の体動指標が、安静時における体動指標に比べて有意に大きいか否かを判定することができる。

体動指標の分布は、ユーザの属性（例えば、年齢、性別、疾患、睡眠状態、活動状態など）または動きデータ若しくはトノグラムデータの得られた環境の属性（例えば、季節、月、曜日、時刻、場所、温度、湿度など）毎に用意されてもよい。これにより、ユーザの属性／血圧の測定環境の属性に応じて第１の閾値（Ｔｈ１）および第２の閾値（Ｔｈ２）を定めることができる。このように、体動強度の判定閾値を可変にすることで、体動強度の判定精度を高めることができるので、血圧データに対してより適切なデータ処理を施すことができる。すなわち、高品質な（ノイズが少なく、かつ、生体反応による血圧変動が維持された）処理済み血圧データが得られる。他方、体動強度の判定閾値を固定にして、処理を簡単化することも可能である。

第２の閾値（Ｔｈ２）は、この分布において他の値から大きく外れた値（外れ値）を判定するために用いられ得る。一例として、第２の閾値（Ｔｈ２）は、分布から統計的に算出される正常値の上限以上となるように定められてよい。正常値の上限は、例えば外れ値に対して頑健である第３四分位数に基づいて定められてよい。具体的には、第２の閾値（Ｔｈ２）は、第３四分位数＋１．５×ＩＱＲ（ｉｎｔｅｒｑｕａｒｔｉｌｅ ｒａｎｇｅ）に略一致するように定められてよい。また、第１の閾値（Ｔｈ１）は、第２の閾値（Ｔｈ２）の半分に略一致するように定められ得る。

なお、体動指標算出部１０３が複数の体動指標を算出する場合には、体動強度判定部１０４は、基準値以上であった体動指標の数または割合に基づいて体動強度を判定してもよい。基準値は体動指標毎に定められてもよいし、体動指標を正規化すれば共通の基準値を用いることもできる。

血圧データ処理部１１０は、血圧データ記憶部１０１から単位期間に亘る血圧データを読み出す。血圧データ処理部１１０は、この単位期間に対して判定された体動強度に基づいて、この血圧データに適用するデータ処理を決定する。血圧データ処理部１１０は、決定したデータ処理を血圧データに施し、処理済みの血圧データを生成し、これを処理済み血圧データ記憶部１０５に保存する。なお、体動強度が第１のレベルにも満たないと判定された（例えば、体動指標が第１の閾値（Ｔｈ１）未満である）ならば、血圧データに何も処理を施さなくてもよい（パススルー）。

具体的には、血圧データ処理部１１０は、体動強度が第１のレベル（値「１」）または第２のレベル（値「２」）であるならば、血圧データにそれぞれ第１のデータ処理または第２のデータ処理を施す。第２のデータ処理は、第１のデータ処理に比べてノイズ抑圧効果の強いものが採用される。

血圧データ処理部１１０は、第１のデータ処理を行うための第１のデータ処理部１１１および第２のデータ処理を行うための第２のデータ処理部１１２を含む。

第１のデータ処理部１１１は、体動強度が第１のレベル（値「１」）と判定された単位期間の血圧データに対して第１のデータ処理を施す。なお、第１のデータ処理部１１１は、かかる単位期間の周辺（例えば±ｎ拍、ｎは任意の数値）の血圧データも含めて第１のデータ処理を施してよい。第１のデータ処理を施す期間は可変であってよい。第１のデータ処理は、例えば、対象の血圧データを平滑化する処理である。平滑化には、例えば移動平均などの平滑化法が用いられてよい。かかる第１のデータ処理によれば、血圧データの基本的な変動成分を維持しながら血圧に影響の小さい（高周波）ノイズを抑制することができる。

図３に、加速度データおよび血圧データを例示する。図３の期間１１および期間１２における体動強度が第１のレベル（値「１」）と判定されたとする。この場合に、第１のデータ処理部１１１は、期間１１および期間１２における血圧データに対してそれぞれ平滑化を行って、図４に例示される処理済みの血圧データを生成し得る。

第２のデータ処理部１１２は、体動強度が第２のレベル（値「２」）と判定された単位期間の血圧データに対して第２のデータ処理を施す。第２のデータ処理は、例えば、対象の血圧データを前後の血圧データに基づいて補間生成した血圧データによって置換する処理である。補間生成には、例えば線形補間またはスプライン補間などの補間法が用いられてよい。かかる第２のデータ処理によれば、信頼性の低い血圧データを破棄して、血圧データの時間的相関を利用して生成した血圧データを利用することができる。第２のデータ処理を施す期間は単位期間に一致してもよいし、単位期間を延長したものであってもよい。また、かかる期間は、可変であってよい。なお、体動強度が強いほど、血圧が正常状態に復帰するまで長時間を要する。故に、かかる期間の長さは、例えば、体動指標が高いほど長くなるように調整されてよい。

図５に、加速度データおよび血圧データを例示する。図５の期間２１および期間２２における体動強度が第２のレベル（値「２」）と判定されたとする。この場合に、第２のデータ処理部１１２は、期間２１および期間２２における血圧データをそれぞれその前後の血圧データに基づいて補間生成した血圧データによって置換し、図６に例示される処理済みの血圧データを生成し得る。

処理済み血圧データ記憶部１０５は、処理済みの血圧データを格納する。この処理済みの血圧データは、例えば急峻な血圧変動の検出のために図示されない血圧データ処理のための機能部または装置によって必要に応じて読み出されてよい。

急峻な血圧変動は、例えば、睡眠時無効吸症候群（Ｓｌｅｅｐ Ａｐｎｅａ Ｓｙｎｄｒｏｍｅ）の発作時に低酸素状態をトリガとして生じることがある急峻な血圧変動を指す。従って、急峻な血圧変動の回数をモニタリングすることは、ユーザのＳＡＳの症状の軽重を把握するのに役立つ。

図１の血圧データ処理装置は、図２に例示されるように動作する。図２の動作は、例えば単位期間毎に周期的に実施されてもよいし、複数の単位期間に対してまとめて行われてもよい。
ステップＳ２０１において、体動指標算出部１０３は、動きデータを動きデータ記憶部１０２から読み出し、その単位期間における統計値である体動指標を算出する。なお、ステップＳ２０１において、体動指標算出部１０３は、動きデータに代えてトノグラムデータを用いて体動指標を算出してもよい。

体動強度判定部１０４は、ステップＳ２０１において算出された体動指標を複数の閾値と比較して、単位期間における体動強度を３段階以上（図２の例では３段階）で判定する（ステップＳ２０３）。

体動強度が第１のレベル（値「１」）と判定されれば（ステップＳ２０３）、処理はステップＳ２０４へと進む。体動強度が第２のレベル（値「２」）と判定されれば（ステップＳ２０３）、処理はステップＳ２０５へと進む。

ステップＳ２０４において、第１のデータ処理部１１１は、単位期間の血圧データに対して前述の第１のデータ処理を施す。ステップＳ２０５において、第２のデータ処理部１１２は、単位期間の血圧データに対して前述の第２のデータ処理を施す。

以上説明したように、第１の実施形態に係る血圧データ処理装置は、単位期間におけるユーザの体動強度を少なくとも３段階で判定し、判定された体動強度に関連付けられたデータ処理を当該単位期間におけるユーザの血圧データに対して施す。具体的には、この血圧データ処理装置は、体動強度が大きい時に測定された血圧データと、体動強度が中程度の時に測定された血圧データとに対して異なるデータ処理を施す。故に、血圧データに含まれるノイズ（強度）に適したデータ処理を施して、ノイズを効果的に低減することができる。

（第２の実施形態）
前述の第１の実施形態に係る血圧データ処理装置は、単位期間の血圧データに対するデータ処理を、当該単位期間におけるユーザの体動強度によって決定している。しかしながら、例えば、複数の連続する単位期間に亘って前述の第２のレベル（値「２」）が判定され続けると、当該連続する単位期間の前後から血圧データを補間生成することになる。この連続する単位期間が長くなるほど、補間生成された血圧データの妥当性は低下する。故に、第２の実施形態にかかる血圧データ処理装置は、単位期間におけるユーザの体動強度に加えてその体動強度が判定されている継続時間にも着目してより適切なデータ処理を決定することとする。

図７に例示されるように、第２の実施形態に係る血圧データ処理装置は、血圧データ記憶部１０１と、動きデータ記憶部１０２と、体動指標算出部１０３と、体動強度判定部３０４と、処理済み血圧データ記憶部１０５と、体動強度記憶部３０６と、血圧データ処理部３１０とを含む。

体動強度判定部３０４は、体動指標算出部１０３から体動指標を受け取る。体動強度判定部３０４は、体動指標に基づいて、単位期間におけるユーザの体動強度が第１のレベル（値「１」）および第２のレベル（値「２」）を含む複数のレベルのいずれに相当するかを判定する。なお、体動強度判定部３０４によって判定可能なレベル数は３に限られず、４以上であってもよい。

体動強度判定部３０４は、判定した体動強度を体動強度記憶部３０６に格納する。体動強度判定部３０４は、判定した体動強度が特定のレベル（例えば第２のレベル（値「２」））であった場合に限って、体動強度記憶部３０６に格納してもよい。体動強度判定部３０４は、単位期間におけるユーザの体動強度が第２のレベル（値「２」）であったならば、体動強度記憶部３０６を参照して、体動強度が第２のレベル（値「２」）と判定されている継続時間を導出する。そして、体動強度判定部３０４は、この継続時間を第３の閾値より長いか否かをさらに判定する。体動強度判定部３０４は、判定した体動強度と、この体動強度が第２のレベル（値「２」）である場合にはその継続時間が第３の閾値より長いか否かの判定結果とを血圧データ処理部３１０に通知する。

血圧データ処理部３１０は、血圧データ記憶部１０１から単位期間に亘る血圧データを読み出す。血圧データ処理部３１０は、この単位期間に対して判定された体動強度と、この体動強度が第２のレベル（値「２」）である場合にはその継続時間が第３の閾値より長いか否かの判定結果とに基づいて、この血圧データに適用するデータ処理を決定する。血圧データ処理部３１０は、決定したデータ処理を血圧データに施し、処理済みの血圧データを生成し、これを処理済み血圧データ記憶部１０５に保存する。

具体的には、血圧データ処理部３１０は、体動強度が第１のレベル（値「１」）であるならば、血圧データに前述の第１のデータ処理を施す。血圧データ処理部３１０は、体動強度が第２のレベル（値「２」）である場合には、その継続時間が第３の閾値以下であれば血圧データに前述の第２のデータ処理を施し、その継続時間が第３の閾値より長ければ血圧データに第３のデータ処理を施す。なお、体動強度が第１のレベルにも満たないと判定された（例えば、体動指標が第１の閾値（Ｔｈ１）未満である）ならば、血圧データに何も処理を施さなくてもよい（パススルー）。

血圧データ処理部３１０は、第１のデータ処理を行うための第１のデータ処理部１１１と、第２のデータ処理を行うための第２のデータ処理部１１２と、第３のデータ処理を行うための第３のデータ処理部３１３とを含む。

第３のデータ処理部３１３は、体動強度が第２のレベル（値「２」）と判定されている継続時間に亘る血圧データに対して第３のデータ処理を施す。第３のデータ処理は、例えば、対象の血圧データを破棄する処理である。かかる第３のデータ処理によれば、第２のデータ処理による血圧データの生成に不向きな、長時間に亘る信頼性の低い血圧データを破棄することができる。

図７の血圧データ処理装置は、図８に例示されるように動作する。図８の動作は、例えば単位期間毎に周期的に実施されてもよいし、複数の単位期間に対してまとめて行われてもよい。図８の動作は、ステップＳ２０１乃至ステップＳ２０５で行われる処理の点では図２の動作と同様である。ただし、図８のステップＳ２０３では、体動強度が第２のレベル（値「２」）と判定された場合に、処理はステップＳ２０５ではなくステップＳ４０６へと進む。

ステップＳ４０６において、体動強度判定部３０４は、体動強度が第２のレベル（値「２」）と判定されている継続時間が第３の閾値よりも長いか否かを判定する。継続時間が第３の閾値よりも長ければ処理はステップＳ４０７へと進み、そうでなければ処理はステップＳ２０５へと進む。ステップＳ４０７では、第３のデータ処理部１１３は、継続時間に亘る血圧データに対して前述の第３のデータ処理を施す。

以上説明したように、第２の実施形態に係る血圧データ処理装置は、体動強度が特定のレベルと判定されている継続時間の長さをさらに評価し、かかる継続時間が長い場合と短い場合とで異なるデータ処理を行う。具体的には、この血圧データ処理装置は、継続時間が短い場合には補間生成を行うが、継続時間が長く補間生成によるデータの補充が妥当でない場合には血圧データを破棄する。故に、血圧データに含まれるノイズの強度および継続時間に適したデータ処理を施して、ノイズを効果的に低減することができる。

上述の実施形態は、本発明の概念の理解を助けるための具体例を示しているに過ぎず、本発明の範囲を限定することを意図されていない。実施形態は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、様々な構成要素の付加、削除または転換をすることができる。

上記各実施形態において説明された種々の機能部は、回路を用いることで実現されてもよい。回路は、特定の機能を実現する専用回路であってもよいし、プロセッサのような汎用回路であってもよい。

上記各実施形態の処理の少なくとも一部は、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現可能である。上記処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納して提供されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記録媒体に記憶される。記録媒体としては、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなどである。記録媒体は、プログラムを記憶でき、かつ、コンピュータが読み取り可能であれば、何れであってもよい。また、上記処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。

上記各実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限られない。
（付記１）
メモリと、
前記メモリに接続されたプロセッサと
を具備し、
前記プロセッサは、
（ａ）ユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたは前記ユーザに装着された血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータの単位期間における統計値である体動指標を算出し、
（ｂ）前記体動指標に基づいて前記単位期間における前記ユーザの体動強度が第１のレベルおよび第２のレベルを含む複数のレベルのいずれに相当するかを判定し、
（ｃ）前記体動強度が前記第１のレベルと判定されれば前記単位期間において前記ユーザから得られた血圧データに対して第１のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第２のレベルと判定されれば前記血圧データに対して第２のデータ処理を施す
ように構成される、血圧データ処理装置。

１０１・・・血圧データ記憶部
１０２・・・動きデータ記憶部
１０３・・・体動指標算出部
１０４，３０４・・・体動強度判定部
１０５・・・処理済み血圧データ記憶部
１１０，３１０・・・血圧データ処理部
１１１・・・第１のデータ処理部
１１２・・・第２のデータ処理部
３０６・・・体動強度記憶部
３１３・・・第３のデータ処理部

Claims (16)

1. ユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたは前記ユーザに装着された血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータの単位期間における統計値である体動指標を算出する体動指標算出部と、
   前記体動指標に基づいて前記単位期間における前記ユーザの体動強度が第１のレベルおよび第２のレベルを含む複数のレベルのいずれに相当するかを判定する体動強度判定部と、
   前記体動強度が前記第１のレベルと判定されれば前記単位期間において前記ユーザから得られた血圧データに対してノイズ低減処理に相当する第１のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第２のレベルと判定されれば前記血圧データに対してノイズ低減処理に相当する第２のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第１のレベルに満たないと判定されれば前記血圧データをパススルーする血圧データ処理部と
   を具備する、血圧データ処理装置。
2. 前記体動強度判定部は、前記体動指標が第１の閾値以上であって前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値未満であれば前記体動強度が前記第１のレベルであると判定し、前記体動指標が前記第２の閾値以上であれば前記体動強度が前記第２のレベルであると判定する、請求項１に記載の血圧データ処理装置。
3. 前記第１のデータ処理は、前記単位期間を包含する第１の期間の血圧データを平滑化する処理であり、
   前記第２のデータ処理は、前記単位期間を包含する第２の期間の血圧データを前記第２の期間の前後の血圧データに基づいて補間生成した血圧データによって置換する処理である、
   請求項２に記載の血圧データ処理装置。
4. 前記第１の閾値および前記第２の閾値は、前記ユーザまたは他のユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたは血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータに基づいて算出された体動指標の分布に基づいて定められる、請求項２に記載の血圧データ処理装置。
5. 前記第２の閾値は、前記分布から統計的に算出される正常値の上限以上となるように定められる、請求項４に記載の血圧データ処理装置。
6. 前記第１の閾値および前記第２の閾値は、前記ユーザの属性または血圧の測定環境の属性に基づいて定められる、請求項２に記載の血圧データ処理装置。
7. 前記体動強度判定部は、前記体動強度が前記第２のレベルであると判定する場合には、前記体動強度が前記第２のレベルと判定されている継続時間が第３の閾値より長いか否かをさらに判定し、
   前記血圧データ処理部は、前記体動強度が前記第２のレベルと判定され、かつ、前記継続時間が前記第３の閾値以下と判定されれば前記血圧データに対して前記第２のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第２のレベルと判定され、かつ、前記継続時間が前記第３の閾値より長いと判定されれば前記血圧データに対して第３のデータ処理を施す、
   請求項２に記載の血圧データ処理装置。
8. 前記第２のデータ処理は、前記血圧データを前記単位期間の前後の血圧データに基づいて補間生成したデータによって置換する処理であり、
   前記第３のデータ処理は、前記継続時間に亘る血圧データを破棄する処理である、
   請求項７に記載の血圧データ処理装置。
9. 前記単位期間は、拍動の１周期または複数周期に略一致するように定められる、請求項１に記載の血圧データ処理装置。
10. 前記血圧センサは、トノメトリ方式の血圧センサである、請求項１に記載の血圧データ処理装置。
11. 前記体動指標算出部は、複数の体動指標を算出し、
    前記体動強度判定部は、前記複数の体動指標に基づいて前記単位期間における前記ユーザの体動強度が前記複数のレベルのいずれに相当するかを判定する、
    請求項１に記載の血圧データ処理装置。
12. ユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたは前記ユーザに装着された血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータの単位期間における統計値である体動指標を算出することと、
    前記体動指標に基づいて前記単位期間における前記ユーザの体動強度が第１のレベルおよび第２のレベルを含む複数のレベルのいずれに相当するかを判定することと、
    前記体動強度が前記第１のレベルと判定されれば前記単位期間において前記ユーザから得られた血圧データに対してノイズ低減処理に相当する第１のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第２のレベルと判定されれば前記血圧データに対してノイズ低減処理に相当する第２のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第１のレベルに満たないと判定されれば前記血圧データをパススルーすることと
    を具備する、血圧データ処理方法。
13. コンピュータを請求項１に記載の血圧データ処理装置として機能させるための血圧データ処理プログラム。
14. ユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたは前記ユーザに装着された血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータの単位期間における統計値である体動指標を算出する体動指標算出部と、
    前記体動指標に基づいて前記単位期間における前記ユーザの体動強度が第１のレベルおよび第２のレベルを含む複数のレベルのいずれに
    相当するかを判定する体動強度判定部と、
    前記体動強度が前記第１のレベルと判定されれば前記単位期間において前記ユーザから得られた血圧データに対して第１のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第２のレベルと判定されれば前記血圧データに対して第２のデータ処理を施す血圧データ処理部と
    を具備し、
    前記体動強度判定部は、前記体動指標が第１の閾値以上であって前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値未満であれば前記体動強度が前記第１のレベルであると判定し、前記体動指標が前記第２の閾値以上であれば前記体動強度が前記第２のレベルであると判定し、
    前記第１の閾値および前記第２の閾値は、前記ユーザの属性または血圧の測定環境の属性に基づいて定められる、
    血圧データ処理装置。
15. ユーザに装着された動きセンサから得られた動きデータまたは前記ユーザに装着された血圧センサに含まれる圧力センサアレイから得られた圧力センサデータの単位期間における統計値である体動指標を算出する体動指標算出部と、
    前記体動指標に基づいて前記単位期間における前記ユーザの体動強度が第１のレベルおよび第２のレベルを含む複数のレベルのいずれに相当するかを判定する体動強度判定部と、
    前記体動強度が前記第１のレベルと判定されれば前記単位期間において前記ユーザから得られた血圧データに対して第１のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第２のレベルと判定されれば前記血圧データに対して第２のデータ処理を施す血圧データ処理部と
    を具備し、
    前記体動強度判定部は、前記体動指標が第１の閾値以上であって前記第１の閾値よりも大きな第２の閾値未満であれば前記体動強度が前記第１のレベルであると判定し、前記体動指標が前記第２の閾値以上
    であれば前記体動強度が前記第２のレベルであると判定し、
    前記体動強度判定部は、前記体動強度が前記第２のレベルであると判定する場合には、前記体動強度が前記第２のレベルと判定されている継続時間が第３の閾値より長いか否かをさらに判定し、
    前記血圧データ処理部は、前記体動強度が前記第２のレベルと判定され、かつ、前記継続時間が前記第３の閾値以下と判定されれば前記血圧データに対して前記第２のデータ処理を施し、前記体動強度が前記第２のレベルと判定され、かつ、前記継続時間が前記第３の閾値より長いと判定されれば前記血圧データに対して第３のデータ処理を施す、
    血圧データ処理装置。
16. 前記第２のデータ処理は、前記血圧データを前記単位期間の前後の血圧データに基づいて補間生成したデータによって置換する処理であり、
    前記第３のデータ処理は、前記継続時間に亘る血圧データを破棄する処理である、
    請求項１５に記載の血圧データ処理装置。