JP6996157B2 - 生体解析装置、生体解析方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体を解析するための技術に関する。

血圧等の生体情報を解析する各種の測定技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、生体に超音波を照射する血流速度センサーを利用して血圧を測定する血圧測定装置が開示されている。具体的には、血圧測定装置は、動脈径の最大値と血流速度の最大値とから収縮期血圧を算定し、動脈径の最小値と血流速度の最小値とから拡張期血圧を算定する。

特開２００４－１５４２３１号公報

しかし、動脈径の演算値にはノイズが含まれ得るので、収縮期血圧の算定に好適な最大値や拡張期血圧の算定に好適な最小値を必ずしも適切に特定できない場合がある。血流速度においても同様である。したがって、特許文献１の技術では、収縮期血圧と拡張期血圧とを必ずしも高精度に算定することができない。以上の事情を考慮して、本発明は、収縮期血圧と拡張期血圧とを高精度に算定することを目的とする。

以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る生体解析装置は、生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、脈圧指標と平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部とを具備し、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された、生体の血流量に関する血流量指標に応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方が算定される。以上の態様では、脈圧指標と平均血圧指標とに応じて収縮期血圧および拡張期血圧が算定されるから、例えば血管径の最大値や最小値を利用して収縮期血圧および拡張期血圧を算定する構成と比較して、収縮期血圧と拡張期血圧とを高精度に算定することができる。

本発明の好適な態様において、血流量指標は、強度スペクトルにおける各周波数の強度と当該周波数との積を所定の周波数範囲について積算して算定される。

本発明の好適な態様において、脈圧算定部は、生体の血液量に関する血液量指標を積算期間について積算した血液量積算値と、血流量指標を積算期間について積算した血流量積算値とに応じて、脈圧指標を算定する。以上の態様では、血液量積算と血流量積算値とに応じて血管指標が算定されるから、原理的にカフが不要である。したがって、被験者の身体的な負荷を軽減しながら、生体の血管指標を高精度に算定することができる。

本発明の好適な態様において、平均血圧算定部は、生体の血管径に関する血管径指標と血流量指標とに応じて、平均血圧指標を算定する。以上の態様では、血管径指標と血流量指標とに応じた平均血圧指標が算定されるので、生体を圧迫することが不要である。したがって、生体の平均血圧指標を高精度に算定することができる。

本発明の好適な態様において、生体にレーザー光を照射する発光部と、生体の内部で反射したレーザー光を受光する受光部とを具備する第１検出装置および第２検出装置を具備し、脈圧算定部は、第１検出装置の受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して脈圧指標を算定し、平均血圧算定部は、第２検出装置の受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して平均血圧指標を算定する。以上の態様では、脈圧指標の算定と平均血圧指標の算定とにそれぞれ利用する検出信号が別個の検出装置から生成されるから、脈圧指標の算定と平均血圧指標の算定とに適した部位の状態を反映した検出信号を生成できる。

本発明の好適な態様において、第１検出装置および第２検出装置は、生体の肢体の周方向における相異なる位置に設けられる。第１検出装置および第２検出装置を生体の肢体の周方向における相異なる位置に設ける構成によれば、生体における互いに近接した位置で相異なる２つの血管（例えば動脈および細動脈）の状態をそれぞれ反映した２つの検出信号を生成できるという利点がある。

本発明の好適な態様において、生体にレーザー光を照射する発光部と、生体の内部で反射したレーザー光を受光する受光部とを具備する検出装置を具備し、脈圧算定部は、検出装置の受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して脈圧指標を算定し、平均血圧算定部は、検出装置の受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して脈圧指標を算定する。以上の態様では、脈圧指標の算定と平均血圧指標の算定とに共通の検出装置が生成した検出信号が利用されるので、脈圧指標の算定と平均血圧指標の算定とに別個の検出装置が生成した検出信号をそれぞれ利用する構成と比較して、生体解析装置の小型化が可能である。

本発明の好適な態様において、脈圧指標に第１係数を乗算した値を平均血圧指標に加算して収縮期血圧を算定し、脈圧指標に第２係数を乗算した値を平均血圧指標から減算して拡張期血圧を算定する。以上の態様では、脈圧指標に第１係数を乗算した値を平均血圧指標に加算した値が収縮期血圧に近似し、脈圧指標に第２係数を乗算した値を平均血圧指標から減算した値が拡張期血圧に近似するという傾向を利用して、収縮期血圧および拡張期血圧を高精度に算定できる。

本発明の好適な態様に係る生体解析装置は、生体の上腕または手首に装着される。以上の態様によれば、生体解析装置を生体に装着しやすい。

本発明の好適な態様に係る生体解析方法は、生体の脈圧に関する脈圧指標を算定し、生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定し、脈圧指標と平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する生体解析方法であって、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから、生体の血流量に関する血流量指標に応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方が算定される。

本発明の好適な態様に係るプログラムは、生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、脈圧指標と平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部としてコンピューターを機能させるプログラムであって、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された、生体の血流量に関する血流量指標に応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方が算定される。

本発明の第１実施形態に係る生体解析装置の側面図である。 血圧の時間変化を示すグラフである。 生体解析装置の機能に着目した構成図である。 脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。 血液量指標の時間変化を示すグラフである。 血流量指標の時間変化を示すグラフである。 被験者について実測された血流速振幅と、算定された血液量指標の時間変化の振幅との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。 被験者について実測された血流速振幅と、算定された血流量指標の時間変化の振幅との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。 被験者について実測された血流速振幅と、血液量指標の時間変化の振幅と血流量指標の時間変化の振幅との比との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。 正規化血液量指標の時間変化および正規化血流量指標の時間変化をそれぞれ示すグラフである。 被験者について実測された脈波伝播速度と、血液量積算値と血流量積算値との比との関係を、複数の被験者について示したグラフである。 被験者について実測された脈圧と、振幅指標と抵抗指標との積との関係を、複数の被験者について示すグラフである。 腕部の血管の模式図である。 心臓からの距離と血圧との関係を示すグラフである。 平均血圧を算定するための要素に着目した構成図である。 制御装置が実行する生体解析処理のフローチャートである。 脈圧を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。 抵抗指標を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。 平均血圧を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。 平均血圧を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。 体循環における血管の種類と血圧との関係を示したグラフである。 第１実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。 第１実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。 血流量指標の時間変化を示すグラフである。 第１実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。 第１実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。 第１実施形態の変形例に係る平均血圧を算定するための要素に着目した構成図である。 検出信号のうち血流量指標の算定に利用される周波数帯域におけるＳＮ比の良否と、検出信号のうち吸光度指標の算定に利用される周波数帯域におけるＳＮ比の良否とを、発光部と受光部との距離を変化させた複数の場合について示す表である。 第２実施形態における生体解析装置の機能に着目した構成図である。 第３実施形態における生体解析装置の機能に着目した構成図である。 複数の解析期間にわたる血流量指標の振幅の平均値の変動係数と、複数の解析期間にわたる血流量指標の平均値の変動係数とを示すグラフである。 第４実施形態に係る生体解析装置の使用例を示す模式図である。 第４実施形態に係る生体解析装置の他の使用例を示す模式図である。 変形例における生体解析装置の構成図である。 変形例における生体解析装置の構成図である。 変形例における生体解析装置の構成図である。

＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る生体解析装置１００の側面図である。生体解析装置１００は、被験者の生体情報を非侵襲的に測定する測定機器である。第１実施形態の生体解析装置１００は、被験者の身体のうち特定の部位（以下「測定部位」という）Ｈの収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを生体情報として測定する。以下の説明では、被験者の手首または上腕を測定部位Ｈとして例示する。

図２は、血圧Ｐの時間変化ＰTを示すグラフである。第１実施形態では、拍動の１拍分に相当する解析期間（約０．５～１秒間）Ｔにおける収縮期血圧（最高血圧）Ｐmaxおよび拡張期血圧（最低血圧）Ｐminを算定する。図２の記号ΔＰは解析期間Ｔにおける脈圧であり、記号Ｐaveは解析期間Ｔにおける平均血圧である。脈圧ΔＰは、収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとの差である。なお、解析期間Ｔの時間長は１拍分に限定されない。例えば１拍分に相当する時間長より長い期間を解析期間Ｔとしてもよい。

ここで、平均血圧Ｐaveと脈圧ΔＰと収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとの間には、以下の数式(1)および数式(2)の関係が近似的に成立するという知見が得られた。そこで、第１実施形態の生体解析装置１００は、脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveとを算定して、当該脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveとから収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する。

図１の生体解析装置１００は、測定部位Ｈ（上腕または手首）に装着される。第１実施形態の生体解析装置１００は、筐体部１２とベルト１４とを具備する腕時計型の携帯機器である。生体解析装置１００は、測定部位Ｈにベルト１４を巻回することで被験者の身体に装着される。

図３は、生体解析装置１００の機能に着目した構成図である。第１実施形態の生体解析装置１００は、制御装置２１と記憶装置２２と表示装置２３と検出ユニット３０Aと検出ユニット３０Bとを具備する。制御装置２１および記憶装置２２は、筐体部１２の内部に設置される。

表示装置２３（例えば液晶表示パネル）は、図１に例示される通り、例えば筐体部１２における測定部位Ｈとは反対側の表面に設置される。表示装置２３は、測定結果を含む各種の画像を制御装置２１による制御のもとで表示する。

各検出ユニット３０（３０A，３０B）は、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号Ｚを生成する検出機器である。検出ユニット３０Aが生成する検出信号ＺAは、脈圧ΔＰの算定に利用される。一方で、検出ユニット３０Bが生成する検出信号ＺBは、平均血圧Ｐaveの算定に利用される。

図３の制御装置２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の演算処理装置であり、生体解析装置１００の全体を制御する。記憶装置２２は、例えば不揮発性の半導体メモリーで構成され、制御装置２１が実行するプログラムと制御装置２１が使用する各種のデータとを記憶する。なお、制御装置２１の機能を複数の集積回路に分散した構成、または、制御装置２１の一部または全部の機能を専用の電子回路で実現した構成も採用され得る。また、図３では制御装置２１と記憶装置２２とを別個の要素として図示したが、記憶装置２２を内包する制御装置２１を例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により実現することも可能である。

第１実施形態の制御装置２１は、記憶装置２２に記憶されたプログラムを実行することで、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定するための複数の機能（演算部５１A，演算部５１B，脈圧算定部５３，平均血圧算定部５５および血圧算定部５７）を実現する。なお、制御装置２１の一部の機能を専用の電子回路で実現してもよい。

概略的には、演算部５１Aが検出信号ＺAから算定した所定の指標を利用して、脈圧算定部５３が脈圧ΔＰを算定する。他方、演算部５１Bが検出信号ＺBから算定した所定の指標を利用して、平均血圧算定部５５が平均血圧Ｐaveを算定する。血圧算定部５７は、脈圧算定部５３が算定した脈圧ΔＰと平均血圧算定部５５が算定した平均血圧Ｐaveとから、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する。以上の説明から理解される通り、検出ユニット３０Aと演算部５１Aと脈圧算定部５３とは脈圧ΔＰを算定するための要素であり、検出ユニット３０Bと演算部５１Bと平均血圧算定部５５とは平均血圧Ｐaveを算定するための要素である。

＜脈圧ΔＰ＞
以下、脈圧ΔＰを算定するための処理について説明する。ここで、血圧Ｐは、以下のウォーターハンマー（water-hammer）を表す式(3)で表現できることが知られている。数式(3)から理解される通り、血圧Ｐは、血液密度ρと脈波伝播速度ＰＷＶと血管の血流速度Ｖとの積として表現される。

血液密度ρと脈波伝播速度ＰＷＶは時間変動が少ないため、解析期間Ｔにおける血液密度ρの変化量と脈波伝播速度ＰＷＶの変化量とは一定とみなすことができる。したがって、数式(4)に示される通り、脈圧（つまり解析期間Ｔにおける圧力の変化量）ΔＰは、血液密度ρと、脈波伝播速度ＰＷＶと、解析期間Ｔにおける血流速度Ｖの変化量（つまり生体の血流速度の時間変化の振幅）ΔＶとの積として表現される。血液密度ρは、個人差が小さいため、所定値（例えば１０７０ｋｇ/ｍ³）に設定することが可能である。すなわち、脈波伝播速度ＰＷＶと血流速度Ｖの血流速度の時間変化の振幅（以下「血流速振幅」という）ΔＶとを算出することで、脈圧ΔＰを算定することが可能である。

図４は、脈圧ΔＰを算定するための要素（検出ユニット３０A，演算部５１Aおよび脈圧算定部５３）に着目した構成図である。第１実施形態の検出ユニット３０Aは、検出装置３０A1（第１検出装置の例示）を具備する。検出装置３０A1は、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺA1を生成する光学センサーモジュールである。具体的には、検出装置３０A1は、発光部Ｅと受光部Ｒとを具備する。発光部Ｅおよび受光部Ｒは、例えば筐体部１２において測定部位Ｈに対向する位置（典型的には測定部位Ｈに接触する表面）に設置される。

発光部Ｅは、測定部位Ｈに光を照射する光源である。第１実施形態の発光部Ｅは、狭帯域でコヒーレントなレーザー光を測定部位Ｈ（生体）に照射する。例えば共振器内の共振によりレーザー光を出射するＶＣＳＥＬ（Vertical Cavity Surface Emitting LASER）等の発光素子が発光部Ｅとして好適に利用される。第１実施形態の発光部Ｅは、例えば近赤外領域内の所定の波長（例えば８００ｎｍ～１３００ｎｍ）の光を測定部位Ｈに照射する。発光部Ｅは、制御装置２１の制御により光を出射する。なお、発光部Ｅが出射する光は近赤外光に限定されない。

発光部Ｅから測定部位Ｈに入射した光は、測定部位Ｈの内部を通過しながら拡散反射を繰返したうえで筐体部１２側に出射する。具体的には、測定部位Ｈの内部に存在する血管と血管内の血液とを通過した光が測定部位Ｈから筐体部１２側に出射する。

受光部Ｒは、測定部位Ｈの内部で反射したレーザー光を受光する。具体的には、受光部Ｒは、測定部位Ｈ内を通過した光の受光レベルを表す検出信号ＺA1を生成する。例えば、受光強度に応じた電荷を発生するフォトダイオード（ＰＤ：Photo Diode）等の受光素子が受光部Ｒとして利用される。具体的には、近赤外領域に高い感度を示すＩｎＧａＡｓ（インジウムガリウム砒素）で光電変換層が形成された受光素子が受光部Ｒとして好適である。以上の説明から理解される通り、第１実施形態の検出装置３０A1は、発光部Ｅと受光部Ｒとが測定部位Ｈに対して片側に位置する反射型の光学センサーである。ただし、発光部Ｅと受光部Ｒとが測定部位Ｈを挟んで反対側に位置する透過型の光学センサーを検出装置３０A1として利用してもよい。なお、検出装置３０A1は、例えば、駆動電流の供給により発光部Ｅを駆動する駆動回路と、受光部Ｒの出力信号を増幅およびＡ/Ｄ変換する出力回路（例えば増幅回路とＡ/Ｄ変換器）を包含するが、図４では各回路の図示を省略した。

受光部Ｒに到達する光は、測定部位Ｈの内部において静止する組織（静止組織）で拡散反射した成分と、測定部位Ｈの内部の血管の内部において移動する物体（典型的には赤血球）で拡散反射した成分とを含む。静止組織での拡散反射の前後において光の周波数は変化しない。他方、赤血球での拡散反射の前後では、赤血球の移動速度（すなわち血流速度）に比例した変化量（以下「周波数シフト量」という）だけ光の周波数が変化する。すなわち、測定部位Ｈを通過して受光部Ｒに到達する光は、発光部Ｅが出射する光の周波数に対して周波数シフト量だけ変動（周波数シフト）した成分を含有する。以上の説明から理解される通り、制御装置２１に供給される検出信号ＺA1は、測定部位Ｈの内部の血流による周波数シフトが反映された光ビート信号である。

第１実施形態の演算部５１Aは、指標算定部５１A1を具備する。指標算定部５１A1は、検出装置３０A1が生成した検出信号ＺA1から、測定部位Ｈの血液量指標ＭA1と血流量指標ＦA1とを算定する。血液量指標ＭA1（いわゆるＭＡＳＳ値）は、生体の血液量（具体的には単位体積内の赤血球の個数）に関する指標である。心臓の拍動に同期した血管径の脈動に連動して血液量は変動する。すなわち、血液量指標ＭA1は血管径にも相関する。したがって、血液量指標ＭA1は、生体の血管径（さらには血管の断面積）の指標とも換言され得る。他方、血流量指標ＦA1（いわゆるＦＬＯＷ値）は、生体の血流量（すなわち単位時間内に動脈内を移動する血液の体積）に関する指標である。

指標算定部５１A1は、検出信号ＺA1から強度スペクトルを算定し、当該強度スペクトルから血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1を算定する。強度スペクトルは、周波数軸上の各周波数（ドップラー周波数）における検出信号ＺA1の信号成分の強度（パワーまたは振幅）Ｇ(f)の分布である。強度スペクトルの算定には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）等の公知の周波数解析が任意に採用され得る。強度スペクトルの算定は、解析期間Ｔと比較して短い周期で反復的に実行される。

血液量指標Ｍ（ＭA1）は、以下の数式(5a)で表現される。なお、数式(5a)の記号<Ｉ^２>は、検出信号ＺA1の全帯域にわたる平均強度、または、強度スペクトルのうち０Ｈｚにおける強度Ｇ(0)（すなわち直流成分の強度）である。

数式(5a)から理解される通り、強度スペクトルにおける各周波数ｆの強度Ｇ(f)を、周波数軸上の下限値ｆLと上限値ｆHとの間の範囲について積算することで血液量指標ＭA1が算定される。下限値ｆLは上限値ｆHを下回る。なお、数式(5a)の積分を総和（Σ）に置換した以下の数式(5b)の演算により血液量指標ＭA1を算定してもよい。数式(5b)の記号Δｆは、周波数軸上で１個の強度Ｇ(f)に対応する帯域幅であり、周波数軸上に配列された複数の矩形で強度スペクトルを近似したときの各矩形の横幅に相当する。血液量指標ＭA1の算定は解析期間Ｔと比較して短い周期で反復的に実行される。図５は、指標算定部５１A1が解析期間Ｔについて算定した血液量指標Ｍ（ＭA1）の時間変化ＭTを示すグラフである。なお、第１実施形態の血液量指標ＭA1のほか、後述の各形態で例示する血液量指標Ｍ（ＭB1，ＭA3，ＭC）も、数式(5a)または数式(5b)の血液量指標Ｍとして算定される。以上の説明から理解される通り、血液量指標Ｍは、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから（具体的には強度スペクトルにおける各周波数の強度を所定の周波数範囲について積算して）算定される。

血流量指標Ｆ（ＦA1）は、以下の数式(6a)で表現される。

数式(6a)から理解される通り、強度スペクトルにおける各周波数ｆの強度Ｇ(f)と当該周波数ｆとの積である１次モーメント（ｆ×Ｇ(f)）を、周波数軸上の下限値ｆLと上限値ｆHとの間の範囲について積算することで血流量指標ＦA1が算定される。なお、数式(6a)の積分を総和（Σ）に置換した以下の数式(6b)の演算により血流量指標ＦA1を算定してもよい。血流量指標ＦA1の算定は、解析期間Ｔと比較して短い周期で反復的に実行される。図６は、指標算定部５１A1が解析期間Ｔについて算定した血流量指標Ｆ（ＦA1）の時間変化ＦTを示すグラフある。なお、第１実施形態の血流量指標ＦA1のほか、後述の各形態で例示する血流量指標Ｆ（ＦB1，ＦA2，ＦC）も、数式(6a)または数式(6b)の血流量指標Ｆとして算定される。以上の説明から理解される通り、血流量指標Ｆは、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから（具体的には強度スペクトルにおける各周波数の強度と当該周波数との積を所定の周波数範囲について積算して）算定される。

図４の脈圧算定部５３は、脈圧ΔＰを算定する。具体的には、脈圧算定部５３は、指標算定部５１A1が算定した血液量指標ＭA1および血流量指標Ｆを利用して、測定部位Ｈの脈圧ΔＰを算定する。第１実施形態の脈圧算定部５３は、振幅算定部５３１と抵抗算定部５３３と処理部５３５とを具備する。

振幅算定部５３１は、指標算定部５１A1が生成した血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1を利用して、血流速振幅ΔＶに関する指標（以下「振幅指標」という）を算定する。具体的には、振幅算定部５３１は、血液量指標ＭA1の時間変化ＭTの振幅ΔＭと、血流量指標Ｆの時間変化ＦTの振幅ΔＦとに応じて振幅指標を算定する。図５に例示される通り、振幅ΔＭは、解析期間Ｔにおける血液量指標Ｍ（ＭA1）の最大値Ｍmaxと最小値Ｍminとの差である。また、図６に例示される通り、振幅ΔＦは、解析期間Ｔにおける血流量指標Ｆ（ＦA1）の最大値Ｆmaxと最小値Ｆminとの差である。

図７は、被験者について実測された血流速振幅ΔＶと、指標算定部５１A1が特定する振幅ΔＭとの関係を示すグラフであり、図８は、被験者について実測された血流速振幅ΔＶと、指標算定部５１A1が特定する振幅ΔＦとの関係を示すグラフである。図７および図８には、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合が示されている。皮膚厚は、皮膚の表面から血管までの距離である。血流速振幅ΔＶは、公知の測定技術による実測値である。図７および図８から把握される通り、振幅ΔＭおよび振幅ΔＦの各々は、血流速振幅ΔＶに相関はあるものの、皮膚厚に応じて大幅に変動する。図９は、被験者について実測された血流速振幅ΔＶと、指標算定部５１A1が特定する振幅ΔＭと振幅ΔＦとの比（具体的には振幅ΔＭに対する振幅ΔＦの比）との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。図９から把握される通り、振幅ΔＦに対する振幅ΔＭの比（ΔＦ/ΔＭ）は、血流速振幅ΔＶに正の相関（一方が増加すると他方も増加する）があり、かつ、皮膚厚に応じた変動が小さいという知見が得られた。以上の知見を背景として、第１実施形態の振幅算定部５３１は、振幅ΔＭと振幅ΔＦとの比（ΔＦ/ΔＭ）を振幅指標として算定する。

図４の抵抗算定部５３３は、指標算定部５１A1が生成した血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1を利用して、脈波伝播速度ＰＷＶに関する指標を算定する。脈波伝播速度ＰＷＶは、血管抵抗に相関する。具体的には、血管抵抗が高いと脈波伝播速度ＰＷＶが速くなる傾向がある。この傾向を踏まえて、脈波伝播速度ＰＷＶに関する指標を「抵抗指標」という。つまり、抵抗算定部５３３は、血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1を利用して抵抗指標を算定する。具体的には、血液量指標ＭA1を積算期間について積算した値（以下「血液量積算値」という）ＳMと、血流量指標ＦA1を積算期間について積算した値（以下「血流量積算値」という）ＳFとに応じて、振幅指標を算定する。例えば積算期間は、解析期間Ｔ（つまり拍動の１拍分に相当する期間）と一致する。なお、積算期間と解析期間Ｔとは相違してもよい。

第１実施形態では、正規化血液量指標ＭNを解析期間Ｔについて積算した血液量積算値ＳMと、正規化血流量指標ＦNを解析期間Ｔについて積算した血流量積算値ＳFとに応じて振幅指標が算定される。正規化血液量指標ＭNは、血液量指標ＭA1を正規化範囲内に正規化した数値であり、正規化血流量指標ＦNは、血流量指標ＦA1を正規化範囲内に正規化した数値である。

図１０は、正規化血液量指標ＭNの時間変化ＭNTおよび正規化血流量指標ＦNの時間変化ＦNTをそれぞれ示すグラフである。図１０には、血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1の各々を、０以上１以下の正規化範囲に正規化する場合が図示されている。つまり、解析期間Ｔにおける最小値Ｍminと最小値Ｆminとが０になり、解析期間Ｔにおける最大値Ｍmaxと最大値Ｆmaxとが１になるように、血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1が正規化される。すなわち、正規化血液量指標ＭNの振幅ΔＭNと正規化血流量指標ＦNの振幅ΔＦNとは１である。具体的には、血液量積算値ＳMは、解析期間Ｔにおける正規化血液量指標ＭNの時間積分値であり、血流量積算値ＳFは、解析期間Ｔにおける正規化血流量指標ＦNの時間積分値である。正規化血液量指標ＭNの時間変化ＭNTを表す曲線と時間軸（ＭN＝０の直線）とで囲まれた領域の面積が血液量積算値ＳMであり、正規化血流量指標ＦNの時間変化ＦNTを表す曲線と時間軸（ＦN＝０の直線）とで囲まれた領域の面積が血流量積算値ＳFであるとも換言される。

図１１は、被験者について実測された脈波伝播速度ＰＷＶと、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比との関係を、複数の被験者について示したグラフである。脈波伝播速度ＰＷＶは、公知の測定技術による実測値である。図１１から把握される通り、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比（具体的には血流量積算値ＳMに対する血液量積算値ＳFの比）に相関があるという知見が得られた。以上の知見を背景として、第１実施形態の抵抗算定部５３３は、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比（ＳF/ＳM）を抵抗指標として算定する。

図４の処理部５３５は、振幅算定部５３１が算定した振幅指標と抵抗算定部５３３が算定した抵抗指標とに応じて脈圧ΔＰを算定する。具体的には、処理部５３５は、前述の数式(4)を利用して、振幅指標と抵抗指標との積に応じて脈圧ΔＰを算定する。図１２は、被験者について実測された脈圧ΔＰと、振幅指標（ΔＦ/ΔＭ）と抵抗指標（ＳF/ＳM）との積との関係を、複数の被験者についてそれぞれ示すグラフである。脈圧ΔＰは、公知の測定技術による実測値である。図１２から把握される通り、振幅指標および抵抗指標の積（（ΔＦ/ΔＭ）×（ＳF/ＳM））と、脈圧ΔＰとの間には相関（具体的には比例関係）がある。したがって、脈圧ΔＰは、以下の数式(7)で表現される。数式(7)から理解される通り、振幅指標と抵抗指標との積に予め定められた係数Ｋを乗算することで、脈圧ΔＰを算定することができる。例えば、係数Ｋは、被験者の属性（例えば年齢，性別および体重）に応じて設定される。以上の説明から理解される通り、脈圧算定部５３は、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとに応じて脈圧ΔＰを算定する要素として機能する。

以上に説明した通り、第１実施形態では、血液量指標ＭA1の時間変化ＭTの振幅ΔＭと血流量指標ＦA1の時間変化ＦTの振幅ΔＦとに応じて振幅指標（ΔＦ/ΔＭ）が算定され、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとに応じて抵抗指標（ＳF/ＳM）が算定され、振幅指標と抵抗指標とから脈圧ΔＰが算定される。以上の各指標（振幅指標，抵抗指標および脈圧ΔＰ）の算定にあたり、原理的にカフが不要である。したがって、被験者の身体的な負荷を軽減しながら、脈圧ΔＰを高精度に算定することが可能である。

第１実施形態では特に、振幅ΔＭと振幅ΔＦとの比（ΔＦ/ΔＭ）と、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFの比（ＳF/ＳM）との積が脈圧ΔＰに相関するという傾向を利用して、高精度に脈圧ΔＰを算定することが可能である。さらに、血液量指標ＭA1の振幅ΔＭと血流量指標ＦA1の振幅ΔＦとの比をとることで、皮膚厚が変化した場合でも高精度に振幅指標を算定できる。

＜平均血圧Ｐave＞
以下、平均血圧Ｐaveを算定する処理について説明する。図１３は、腕部における血管の模式図である。図１３には、動脈（例えば橈骨動脈）Ｙ1と当該動脈Ｙ1に連結する細動脈（例えば指動脈）Ｙ2とが図示されている。図３に例示される通り、地点Ｘ1は動脈Ｙ1における所定の地点であり、地点Ｘ2は動脈Ｙ1と細動脈Ｙ2との間の地点であり、地点Ｘ3は細動脈Ｙ2の抹消の地点である。つまり、地点Ｘ3よりも地点Ｘ1の方が心臓に近い。

動脈Ｙ1における地点Ｘ1での血圧Ｐ1と、動脈Ｙ1と細動脈Ｙ2との間の地点Ｘ2での血圧Ｐ2と、細動脈Ｙ2の抹消の地点Ｘ3での血圧Ｐ3との関係は、ハーゲン・ポワズイユ（Hagen-Poiseuille）の法則を利用して、以下の数式(8)および数式(9)で表現される。数式(8)の記号Ｌ1は、動脈Ｙ1の長さであり、記号Ｑ1は、動脈Ｙ1の血流量であり、記号ｄ1は動脈Ｙ1の血管径(半径)である。数式(9)の記号Ｌ2は、細動脈Ｙ2の長さであり、記号Ｑ2は、細動脈Ｙ2の血流量であり、記号ｄ2は細動脈Ｙ2の血管径(半径)である。また、数式(8)および数式(9)の記号ρは、血液密度である。

地点Ｘ1から地点Ｘ3における血圧の変化量（つまりＰ1－Ｐ3）は、数式(8)および数式(9)を利用して、以下の数式(10)で表現される。

図１４は、心臓からの距離と血圧との関係を示すグラフである。図１４から把握される通り、地点Ｘ1から地点Ｘ2における血圧の変化量（Ｐ1－Ｐ2）は、地点Ｘ2から地点Ｘ3における血圧の変化量（Ｐ2－Ｐ3）と比較して充分に小さいという傾向がある。具体的には、変化量（Ｐ1－Ｐ2）は、約１～５ｍｍＨｇである一方で、変化量（Ｐ2－Ｐ3）は、約１００ｍｍＨｇである。また、細動脈Ｙ2の抹消の地点Ｘ3での血圧Ｐ3は、非常に小さい（例えば数ｍｍＨｇ）ということが知られている。そこで、変化量（Ｐ1－Ｐ2）および血圧Ｐ3を０ｍｍＨｇと仮定した場合、数式(10)から、以下の数式(11)が導出される。数式(11)から理解される通り、血圧Ｐ1は変化量(Ｐ1-Ｐ3)に近似する。

血液密度ρは、個人差が小さいため、所定値（例えば１０７０ｋｇ/ｍ^３）に設定することが可能である。また、距離Ｌ2は、被験者の身長および性別等から推定した所定値に設定することが可能である。すなわち、細動脈Ｙ2の血流量Ｑ2と血管径ｄ2とを算出することで、動脈Ｙ1の血圧Ｐ1を算定することが可能である。そこで、第１実施形態では、数式(11)を利用して、平均血圧Ｐaveを算定する。

図１５は、平均血圧Ｐaveを算定するための要素（検出ユニット３０B，演算部５１Bおよび平均血圧算定部５５）に着目した構成図である。第１実施形態の検出ユニット３０Bは、検出装置３０B1（第２検出装置の例示）を具備する。検出装置３０B1は、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺB1を生成する光学センサーモジュールである。検出装置３０B1は、図４の検出装置３０A1と同様の発光部Ｅおよび受光部Ｒを具備する。発光部Ｅおよび受光部Ｒは、例えば筐体部１２において測定部位Ｈに対向する位置（典型的には測定部位Ｈに接触する表面）に設置される。

図１５の演算部５１Bは、指標算定部５１B1を具備する。指標算定部５１B1は、測定部位Ｈの血管径指標と血流量指標ＦB1とを算定する。血管径指標は、生体の血管径（さらには血管の断面積）に関する指標である。前述した通り、血管径は血液量指標Ｍに相関する。そこで、第１実施形態では、血液量指標Ｍを血管径指標として例示する。具体的には、指標算定部５１B1は、検出装置３０B1が生成した検出信号ＺB1から、測定部位Ｈの血液量指標ＭB1と血流量指標ＦB1とを算定する。血液量指標ＭB1は、上述の数式(5a)または数式(5b)から算定され、血流量指標ＦB1は、上述の数式(6a)または数式(6b)から算定される。

平均血圧算定部５５は、生体の平均血圧Ｐaveを算定する。具体的には、平均血圧算定部５５は、指標算定部５１B1が算定した血液量指標ＭB1と血流量指標ＦB1とに応じて生体の平均血圧Ｐaveを算定する。第１実施形態の平均血圧算定部５５は、血液量指標ＭB1を解析期間Ｔについて平均した平均値Ｍaveと、血流量指標ＦB1を解析期間Ｔについて平均した平均値Ｆaveとに応じて平均血圧Ｐaveを算定する。平均値Ｍaveは、解析期間Ｔ内において算定された複数の血液量指標ＭB1の平均（例えば単純平均または加重平均）である。平均値Ｆaveは、解析期間Ｔ内において算定された複数の血流量指標ＦB1の平均（例えば単純平均または加重平均）である。

上述の通り、血液量指標Ｍは血管径ｄに相関する。具体的には、血液量指標Ｍの三乗根（Ｍ^１/３）が血管径ｄに相当する。また、血流量指標Ｆは、血流量Ｑに相当する。以上の関係を考慮すると、上述の数式(11)は以下の数式(12)に変形される。

第１実施形態の平均血圧算定部５５は、数式(12)の演算により平均血圧Ｐaveを算定する。記号Ｋは、血液密度ρおよび細動脈の長さＬ2等に応じて予め定められた係数である。数式(12)から理解される通り、平均血圧Ｐaveは、Ｆave／Ｍave^４/３に応じて算定される。なお、係数Ｋは、例えばカフ等を利用して実測した平均血圧Ｐaveの実測値と、数式(12)のＦave／Ｍave^４/３の演算値とから設定される（例えばＫ＝実測値／演算値）。

以上に説明した通り、第１実施形態では、血管径指標（血液量指標ＭB1）と血流量指標ＦB1とに応じて平均血圧Ｐaveが算定される。ここで、例えば平均血圧の算定に生体を圧迫することが必要な構成（例えばカフ等を利用して平均血圧を算定する構成）では、押圧力の相違に起因した誤差が生じ得る。それに対して、第１実施形態では、血管径指標（血液量指標ＭB1）と血流量指標ＦB1とに応じて平均血圧Ｐaveが算定されるので、生体を圧迫することが不要である。ひいては、押圧力の相違に起因した誤差を低減して、高精度に平均血圧Ｐaveを算定することができる。

ところで、血流量指標ＦB1の算定には、生体に超音波を照射する血流速度センサーを利用することも可能である。しかし、超音波照射型の血流速度センサーを利用した場合、測定部位の皮膚厚や、超音波の照射面が生体に接触する条件（密着の度合や圧力）に血流量指標ＦB1が影響するため、血圧に関する指標（例えば平均血圧）を高精度に特定することは実際には困難である。また、超音波照射型の血流速度センサーを利用した場合には、生体解析装置が大型化するという問題もある。これに対し、第１実施形態では、血流量指標ＦB1の算定にレーザー光を利用するから、超音波照射型の血流速度センサーを利用する場合と比較して、皮膚厚等の影響を低減して平均血圧Ｐaveを高精度に測定できる。また、生体解析装置１００を小型化することも可能である。

＜収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐmin＞
以下、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する処理について説明する。図３の血圧算定部５７は、脈圧算定部５３が算定した脈圧ΔＰと平均血圧算定部５５が算定した平均血圧Ｐaveとに応じて、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する。具体的には、血圧算定部５７は、前述の数式(1)により収縮期血圧Ｐmaxを算定し、前述の数式(2)により拡張期血圧Ｐminを算定する。制御装置２１は、血圧算定部５７が算定した収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示装置２３に表示させる。

図１６は、制御装置２１が実行する処理（以下「生体解析処理」という）のフローチャートである。時間軸上の解析期間Ｔ毎に図１６の生体解析処理が実行される。生体解析処理を開始すると、制御装置２１は、脈圧ΔＰを算定する（Ｓa1）。次に、制御装置２１は、平均血圧Ｐaveを算定する（Ｓa2）。そして、制御装置２１（血圧算定部５７）は、算定した脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveとに応じて、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する（Ｓa3）。血圧Ｐの算定には、前述の数式(1)および数式(2)が利用される。制御装置２１は、算定した収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示装置２３に表示させる（Ｓa4）。なお、脈圧ΔＰの算定（Ｓa1）と平均血圧Ｐaveの算定（Ｓa2）との順序を逆転してもよい。以上に説明した生体解析処理が解析期間Ｔ毎に実行されることで、収縮期血圧Ｐmaxの時系列（すなわち収縮期血圧Ｐmaxの時間変化）と拡張期血圧Ｐminの時系列（拡張期血圧Ｐminの時間変化）とが算定される。

図１７は、脈圧ΔＰを算定する処理Ｓa1の具体的な内容を示すフローチャートである。指標算定部５１A1は、解析期間Ｔにおける血液量指標ＭA1の時間変化ＭTを生成する（Ｓa11）。血液量指標ＭA1の算定には、前述の数式(5a)または数式(5b)が利用される。次に、指標算定部５１A1は、解析期間Ｔにおける血流量指標ＦA1の時間変化ＦTを生成する（Ｓa12）。血流量指標ＦA1の算定には、前述の数式(6a)または数式(6b)が利用される。

振幅算定部５３１は、指標算定部５１A1が生成した時間変化ＭTの振幅ΔＭと時間変化ＦTの振幅ΔＦとに応じて振幅指標を算定する（Ｓa13）。具体的には、振幅ΔＭと振幅ΔＦとの比（ΔＦ/ΔＭ）が振幅指標として算定される。次に、抵抗算定部５３３は、指標算定部５１A1が生成した時間変化ＭTおよび時間変化ＦTから抵抗指標を算定する（Ｓa14）。具体的には、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比（ＳF/ＳM）が抵抗指標として算定される。処理部５３５は、振幅算定部５３１が算定した振幅指標と抵抗算定部５３３が算定した抵抗指標とに応じた脈圧ΔＰを算定する（Ｓa15）。脈圧ΔＰの算定には、前述の数式(7)が利用される。すなわち、振幅指標と抵抗指標との積に応じた脈圧ΔＰが算定される。なお、血液量指標ＭA1の時間変化ＭTの生成（Ｓa11）と血流量指標ＦA1の時間変化ＦTの生成（Ｓa12）との順序を逆転してもよい。

図１８は、抵抗指標を算定する処理Ｓa14の具体的な内容を示すフローチャートである。抵抗算定部５３３は、血液量指標ＭAおよび血流量指標ＦAのそれぞれを正規化範囲内に正規化した正規化血液量指標ＭNと正規化血流量指標ＦNとを算定する（Ｓa141）。次に、抵抗算定部５３３は、正規化血液量指標ＭNおよび正規化血流量指標ＦNのそれぞれを解析期間Ｔについて積算した血液量積算値ＳMおよび血流量積算値ＳFを算定する（Ｓa142）。抵抗算定部５３３は、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比（ＳF/ＳM）を抵抗指標として算定する（Ｓa143）。

図１９は、平均血圧Ｐaveを算定する処理Ｓa2の具体的な内容を示すフローチャートである。指標算定部５１B1は、解析期間Ｔ内の複数の時点の各々について血液量指標ＭB1を算定する（Ｓa21）。血液量指標ＭB1の算定には、前述の数式(5a)または数式(5b)が利用される。次に、指標算定部５１B1は、解析期間Ｔ内の複数の時点の各々について血流量指標Ｆを算定する（Ｓa22）。血流量指標ＦB1の算定には、前述の数式(6a)または数式(6b)が利用される。平均血圧算定部５５は、指標算定部５１B1が算定した血液量指標ＭB1と血流量指標ＦB1とに応じて平均血圧Ｐaveを算定する（Ｓa23）。なお、血液量指標ＭB1の算定（Ｓa21）と血流量指標ＦB1の算定（Ｓa22）との順序を逆転してもよい。

図２０は、平均血圧Ｐaveを算定する処理Ｓa23の具体的な内容を示すフローチャートである。平均血圧算定部５５は、血液量指標ＭB1を解析期間Ｔについて平均した平均値Ｍaveを算定する（Ｓa231）。平均血圧算定部５５は、血流量指標ＦB1を解析期間Ｔについて平均した平均値Ｆaveを算定する（Ｓa232）。そして、平均血圧算定部５５は、平均値Ｍaveおよび平均値Ｆaveに応じて平均血圧Ｐaveを算定する（Ｓa233）。平均血圧Ｐaveの算定には、前述の数式(12)が利用される。すなわち、Ｆave／Ｍave^４/３に応じて平均血圧Ｐaveが算定される。なお、平均値Ｍaveの算定（Ｓa231）と平均値Ｆaveの算定（Ｓa232）との順序を逆転してもよい。

以上に説明した通り、第１実施形態では、脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveとに応じて、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminが算定されるから、例えば血管径の最大値や最小値を利用して収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する構成と比較して、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを高精度に算定することができる。

＜測定部位Ｈの血管＞
図２１は、体循環における血管の種類と血圧との関係を示したグラフである。前述の通り、収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとの差が脈圧ΔＰである。したがって、収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとの差が大きく現れる血管を脈圧ΔＰの算定に利用することで、脈圧ΔＰをより高精度に算定することができる。図２１から把握される通り、動脈（大きめの動脈および小さめの動脈）の血圧には、他の血管と比較して、脈動が大きく現れている。したがって、脈圧ΔＰの算定には、測定部位Ｈの内部に存在する動脈（例えば上腕動脈、橈骨動脈または尺骨動脈）の状態を反映した検出信号ＺAを利用することが好ましい。

また、数式(11)から理解される通り、血圧Ｐ1は変化量(Ｐ1-Ｐ3)に近似する。つまり、血圧の変化量が大きい血管を平均血圧Ｐaveの算定に利用することで、平均血圧Ｐaveをより高精度に算定することができる。図２１から把握される通り、細動脈の血圧は、他の血管と比較して、変化量が大きい。したがって、平均血圧Ｐaveの算定には、測定部位Ｈの内部に存在する細動脈の状態を反映した検出信号ＺBを利用することが好ましい。

以上の知見を背景として、第１実施形態では、検出信号ＺA1を生成する検出装置３０A1は、測定部位Ｈの内部に動脈（直径２ｍｍ～５ｍｍ）に対向する位置に設置される。他方、検出信号ＺB1を生成する検出装置３０B1は、測定部位Ｈの内部に細動脈（直径０．０２ｍｍ～２ｍｍ）に対向する位置に設置される。例えば検出装置３０A1を手首の掌側に設置する一方で、検出装置３０B1を手首の甲側に設置する。つまり、検出装置３０A1および検出装置３０B1は、生体の肢体（例えば上腕または手首）の周方向における相異なる位置に設けられる。検出装置３０A1および検出装置３０B1を生体の肢体の周方向における相異なる位置に設ける構成によれば、生体における互いに近似した位置で相異なる２つの血管（例えば動脈および細動脈）の状態をそれぞれ反映した２つの検出信号Ｚを生成できるという利点がある。ただし、２つの検出装置（３０A1，３０B1）を配置する位置は生体の周方向に限定されない。例えば、耳、こめかみ、胴体等に各検出装置（３０A1，３０B1）を配置してもよい。例えば、耳およびこめかみの何れか一方に検出装置３０Aを配置して他方に検出装置３０B1を配置する構成や、耳および内耳の何れか一方に検出装置３０A1を配置して他方に検出装置３０B1を配置する構成も採用され得る。なお、脈圧ΔＰの算定については、細動脈から得られた検出信号ＺB1を利用してもよい。

＜第１実施形態の変形例＞
脈圧ΔＰを算定するための要素（検出ユニット３０A，演算部５１Aおよび脈圧算定部５３）は、図４で例示した構成に限定されない。

＜変形例１＞
図２２は、第１実施形態の変形例（変形例１）に係る脈圧ΔＰを算定するための要素に着目した構成図である。第１実施形態では、検出装置３０A1が生成した検出信号ＺA1を利用して振幅指標と抵抗指標とを算定した。それに対して、変形例１では、検出装置３０A1が生成した検出信号ＺA1を利用して振幅指標を算定し、検出装置３０A1とは別個の２つの検出装置３０A（３０A2，３０A3）の各々が生成する検出信号ＺA（ＺA2，ＺA3）を利用して抵抗指標を算定する。

変形例１の検出ユニット３０Aは、第１実施形態と同様の検出装置３０A1に加えて、検出装置３０A2および検出装置３０A3を具備する。変形例１の検出装置３０A1は、第１実施形態と同様の構成および機能であり、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺA1を生成する。検出装置３０A2は、検出装置３０A1と同様の受光部Ｒおよび発光部Ｅを具備し、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺA2を生成する。同様に、検出装置３０A3は、受光部Ｒおよび発光部Ｅを具備し、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺA3を生成する。検出装置３０A3の発光部Ｅとしては、インコヒーレントな光を測定部位Ｈに照射するＬＥＤ（light emitting diode）等の発光素子が好適に利用される。なお、コヒーレントなレーザー光を出射するＶＣＳＥＬを発光部Ｅとして利用してもよい。検出装置３０A3の受光部Ｒは、検出装置３０A2の受光部Ｒと同様に、測定部位Ｈ内を通過した光の受光レベルに応じた検出信号ＺA3を生成する。検出信号ＺA3は、光電容積脈波を表す信号である。なお、測定部位Ｈの表面の変位を表わす（すなわち血管径の変位を表わす）検出信号を生成する圧力センサーを検出装置３０A3として採用してもよい。

変形例１の演算部５１Aは、第１実施形態と同様の指標算定部５１A1に加えて、指標算定部５１A2および指標算定部５１A3を具備する。変形例１の指標算定部５１A1は、第１実施形態と同様に、検出装置３０A1が生成した検出信号ＺA1から、測定部位Ｈの血液量指標ＭA1と血流量指標ＦA1とを算定する。

指標算定部５１A2は、検出装置３０A2が生成した検出信号ＺA2から血流量指標ＦA2を算定する。血流量指標ＦA2は、血流量指標ＦA1と同様の方法（数式(6a)または数式(6b)）で算定される。指標算定部５１A3は、検出装置３０A3が生成した検出信号ＺA3から血液量指標ＭA3を算定する。前述の通り、血液量指標ＭA3は血管径に相関する。以上の関係を前提として、指標算定部５１A3は、検出信号ＺA3から血管径の変位を算定し、当該血管径の変位から血液量指標ＭA3を算定する。

変形例１の脈圧算定部５３は、第１実施形態と同様に、振幅算定部５３１と抵抗算定部５３３と処理部５３５とを具備する。変形例１の振幅算定部５３１は、第１実施形態と同様に、指標算定部５１A1が算定した血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1から振幅指標（ΔＦ/ΔＭ）を算定する。変形例１の抵抗算定部５３３は、指標算定部５１A2が算定した血流量指標ＦA2と、指標算定部５１A3が算定した血液量指標ＭA3とから抵抗指標（ＳF/ＳM）を算定する。抵抗指標の算定方法は、第１実施形態と同様である。処理部５３５は、第１実施形態と同様に、振幅算定部５３１が算定した振幅指標と抵抗算定部５３３が算定した抵抗指標とに応じて脈圧ΔＰを算定する。変形例２においても、第１実施形態と同様の効果が実現される。

＜変形例２＞
図２３は、第１実施形態の変形例（変形例２）に係る脈圧ΔＰを算定するための要素に着目した構成図である。第１実施形態では、血流速振幅ΔＶに相関がある比（ΔＦ/ΔＭ）を振幅指標として算定した。それに対して、変形例２では、血流速振幅ΔＶそのものを振幅指標として算定する。

変形例２の検出ユニット３０Aは、第１実施形態と同様の検出装置３０A1に加えて、検出装置３０A4を具備する。変形例２の検出装置３０A1の構成および機能は、第１実施形態と同様である。検出装置３０A4は、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺA4を生成する超音波センサーモジュールである。具体的には、検出装置３０A4は、発信部Ｅ0と受信部Ｒ0とを具備する。発信部Ｅ0は、測定部位Ｈに超音波を発信する。他方、受信部ＲDは、発信部Ｅ0から発信されて測定部位Ｈ内を通過した超音波の受信レベルに応じた検出信号ＺA4を生成する。例えば圧電セラミック等の圧電素子が発信部Ｅ0および受信部Ｒ0として好適に利用される。

変形例２の演算部５１Aは、第１実施形態と同様の指標算定部５１A1を具備する。変形例２の指標算定部５１A1は、第１実施形態と同様に、検出装置３０A1が生成した検出信号ＺA1から、測定部位Ｈの血液量指標ＭA1と血流量指標ＦA1とを算定する。

変形例１の脈圧算定部５３は、第１実施形態と同様に、振幅算定部５３１と抵抗算定部５３３と処理部５３５とを具備する。変形例２の抵抗算定部５３３は、第１実施形態と同様に、指標算定部５１A1が生成した血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1を利用して抵抗指標（ＳF/ＳM）を算定する。

第１実施形態の振幅算定部５３１は、指標算定部５１A1が算定した血液量指標ＭA1および血流量指標ＦA1から振幅指標を算定した。それに対して、変形例２の振幅算定部５３１は、検出装置３０A4が生成した検出信号ＺA4から、直接的に振幅指標（血流速振幅ΔＶ）を算定する。処理部５３５は、第１実施形態と同様に、振幅算定部５３１が算定した振幅指標（ΔＶ）と抵抗算定部５３３が算定した抵抗指標（ＳF/ＳM）とに応じて脈圧ΔＰを算定する。

変形例２においても、第１実施形態と同様の効果が実現される。変形例２では特に、血流速振幅ΔＶを振幅指標として算定するので、血流速振幅ΔＶに相関がある比（ΔＦ/ΔＭ）を振幅指標として算定する構成と比較して、高精度に脈圧ΔＰを算定することが可能である。

＜変形例３＞
図２４は、血流量指標Ｆの時間変化ＦTを示すグラフである。図２４に例示される通り、血流量指標Ｆの時間変化ＦTを表す曲線と最低値Ｆminの直線とで囲まれた領域の面積ＯFは、正規化血流量指標ＦNを解析期間Ｔについて積算した血流量積算値ＳFと、振幅ΔＦとの積（ΔＦ×ＳF）に等しい。また、血液量指標Ｍの時間変化ＭTを表す曲線と最低値Ｍminの直線とで囲まれた領域の面積ＯMは、正規化血液量指標ＭNを解析期間Ｔについて積算した血液量積算値ＳMと、振幅ΔＭとの積（ΔＭ×ＳM）に等しい。したがって、前述の数式(7)から、以下の数式(13)が導出される。数式(13)から理解される通り、脈圧ΔＰは、面積ＯFと面積ＯMとの比（具体的には面積ＯMに対する面積ＯFの比）と、係数Ｋとの積として表現される。以上の理由から、変形例３では、面積ＯFと面積ＯMとから脈圧ΔＰを算定する。

図２５は、第１実施形態の変形例（変形例３）に係る脈圧ΔＰを算定するための要素に着目した構成図である。変形例２の検出ユニット３０Aおよび演算部５１Aの構成は、第１実施形態と同様である。

変形例３の脈圧算定部５３は、振幅算定部５３１および抵抗算定部５３３を削除した構成である。変形例３の処理部５３５は、指標算定部５１A1が算定した血液量指標ＭA1と血流量指標ＦA1とから脈圧ΔＰを算定する。脈圧ΔＰは、血液量指標ＭA1を解析期間Ｔについて積算した血液量積算値ＳMと、血流量指標ＦA1を解析期間Ｔについて積算した血流量積算値ＳFとに応じて算定される。変形例３では、処理部５３５は、面積ＯMを血液量積算値ＳMとして算定し、面積ＯFを血流量積算値ＳFとして算定する。すなわち、変形例３では、図１７の振幅指標を算定する処理Ｓa13と抵抗指標を算定する処理Ｓa14とが省略される。具体的には、処理部５３５は、面積ＯMおよび面積ＯFを算定し、面積ＯFと面積ＯMとの比（ＯF/ＯM）に係数Ｋを乗算することで脈圧ΔＰを算定する。面積ＯMは、血液量指標ＭA1を解析期間Ｔについて積算した血液量積算値ＳMに相当し、面積ＯFは、血流量指標ＦA1を解析期間Ｔについて積算した血流量積算値ＳFに相当する。

変形例３においても、第１実施形態と同様に、脈圧ΔＰの算定にあたり、原理的にカフが不要である、という効果が実現される。したがって、被験者の身体的な負荷を軽減しながら、脈圧ΔＰを高精度に算定することが可能である。変形例３では特に、振幅ΔＦおよび振幅ΔＭの算定と、血流量指標ＦA1および血液量指標ＭA1の正規化とが不要になるので、脈圧ΔＰを算定する処理負荷が低減される。

＜変形例４＞
図２６は、第１実施形態の変形例（変形例４）に係る脈圧ΔＰを算定するための要素に着目した構成図である。第１実施形態では、血流量積算値ＳFと血液量積算値ＳMとの比を抵抗指標として算定したのに対して、変形例４では、脈波伝播速度ＰＷＶを抵抗指標として算定する。

変形例４の検出ユニット３０Aは、第１実施形態と同様の検出装置３０A1に加えて、検出装置３０A5および検出装置３０A6を具備する。変形例１の検出装置３０A1は、第１実施形態と同様の構成および機能であり、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺA1を生成する。検出装置３０A5および検出装置３０A6は、例えば検出装置３０A1と同様の光学式センサーモジュールである。検出装置３０A5は測定部位Ｈの状態を反映した検出信号ＺA5を生成し、検出装置３０A6は測定部位Ｈの状態を反映した検出信号ＺA6を生成する。

変形例４の演算部５１Aは、第１実施形態と同様に、指標算定部５１A1を具備する。変形例４の指標算定部５１A1は、第１実施形態と同様に、検出装置３０A1が生成した検出信号ＺA1から、測定部位Ｈの血液量指標ＭA1と血流量指標ＦA1とを算定する。

変形例４の脈圧算定部５３は、第１実施形態の抵抗算定部５３３に代えてＰＷＶ算定部５３７を具備する構成である。ＰＷＶ算定部５３７は、検出装置３０A5が生成した検出信号ＺA5と検出装置３０A6が生成した検出信号ＺA6とを利用して、脈波伝播速度ＰＷＶを抵抗指標として算定する。脈圧算定部５３５は、振幅算定部５３１が算定した振幅指標と、ＰＷＶ算定部５３７が算定した抵抗指標とに応じて脈圧ΔＰを算定する。

平均血圧Ｐaveを算定するための要素（検出ユニット３０B，演算部５１Bおよび平均血圧算定部５５）は、図１５で例示した構成に限定されない。

＜変形例５＞
血管径の脈動に連動して血液の吸光度Ａｂｓは変動する。すなわち、吸光度Ａｂｓは、血管径に相関する。具体的には、吸光度Ａｂｓと血管径ｄとの関係は、以下の数式(14)で表現される。数式(14)の記号εは、モル吸光係数であり、記号ｃは、赤血球濃度である。以上の理由から、変形例５では、図１５の指標算定部５１B1が算定する血管径指標として、生体の吸光度Ａｂｓに関する指標（以下「吸光度指標」という）Ｊを例示する。

変形例５の指標算定部５１B1は、検出装置３０B1が生成した検出信号ＺB1から、吸光度指標Ｊと第１実施形態と同様の血流量指標ＦB1とを算定する。吸光度Ａｂｓは、以下の式(15)により表現される。数式(15)の記号Ｉは、検出信号ＺB1の信号成分の強度であり、記号Ｉ0は、測定部位に入射する光の強度（発光部Ｅからの出射光の強度）である。数式(14)および数式(15)から、以下の式(16)が導出される。

モル吸光係数εおよび赤血球濃度ｃは、所定値に設定することが可能である。すなわち、強度Ｉ0と強度Ｉとの比の常用対数（log(Ｉ/Ｉ0)）を算出することで、血管径ｄを算定することが可能である。そこで、変形例５の指標算定部５１B1は、強度Ｉ0と強度Ｉとの比の常用対数（log(Ｉ/Ｉ0)）を吸光度指標Ｊとして算定する。強度Ｉ0は、所定値に設定され、強度Ｉは、生体（測定部位Ｈ）から受光した光の受光レベルを示す光電容積脈波から算定される。すなわち、吸光度指標Ｊは、光電容積脈波から算定される。光電容積脈波は、検出装置３０B1が生成した検出信号ＺB1から生成される。例えば、検出装置３０B1が出力する検出信号ＺB1の高域成分を抑圧するフィルター処理と、フィルター処理後の信号を増幅する増幅処理とにより、光電容積脈波が生成される。血流量指標ＦB1は、第１実施形態と同様の方法により算定される。

変形例５の平均血圧算定部５５は、指標算定部５１B1が算定した吸光度指標Ｊと血流量指標ＦB1とから平均血圧Ｐaveを算定する。具体的には、平均血圧算定部５５は、吸光度指標Ｊを解析期間Ｔについて平均した平均値Ｊaveと、血流量指標Ｆを解析期間Ｔについて平均した平均値Ｆaveとに応じて平均血圧Ｐaveを算定する。上述の通り、吸光度指標Ｊは血管径ｄ2に相関し、血流量指標Ｆは、血流量Ｑ2に相当する。以上の関係を考慮すると、上述の数式(11)および数式(16)から、以下の数式(17)が導出される。平均血圧算定部５５は、数式(17)の演算により平均血圧Ｐaveを算定する。記号Ｋは、血液密度ρおよび細動脈の長さＬ2等に応じて予め定められた係数である。係数Ｋは、モル吸光係数ε、赤血球濃度ｃ、血液密度ρおよび細動脈の長さＬ2等に応じて予め定められた係数である。数式(17)から理解される通り、変形例５の平均血圧Ｐaveは、Ｆave／Ｊave⁴に応じて算定される。なお、係数Ｋは、例えばカフ等を利用して実測した実測値と、数式(17)におけるＦave／Ｊave⁴の演算値とから設定される（例えばＫ＝実測値／演算値）。

変形例５における平均血圧Ｐaveを算定する処理Ｓa2の内容は、図１９に例示した第１実施形態と同様である。ただし、図１９のステップＳa21において、指標算定部５１B1は、血液量指標ＭB1に代えて吸光度指標Ｊを算定する。また、図２０のステップＳa231において、平均血圧算定部５５は、血液量指標ＭB1の平均値Ｍaveに代えて吸光度指標Ｊの平均値Ｊaveを算定する。

変形例５においても第１実施形態と同様の効果が実現される。変形例５では特に、生体から受光した光の受光レベルを示す光電容積脈波から算定された吸光度指標Ｊが血管径指標として利用されるので、強度スペクトルから算定される血液量指標Ｍを血管径指標として使用する第１実施形態の構成と比較して、血管径指標を算定する処理負荷が軽減される。

＜変形例６＞
変形例６は、変形例５と同様に、吸光度指標Ｊと血流量指標ＦB1とに応じて平均血圧Ｐaveを算定する。ただし、変形例５では吸光度指標Ｊの算定と血流量指標ＦB1の算定とに、共通の受光部Ｅが生成した検出信号ＺB1を利用したが、変形例６では、吸光度指標Ｊの算定と血流量指標ＦB1の算定とに、別個の受光部Ｒが生成した検出信号Ｚを利用する。

図２７は、変形例６に係る平均血圧Ｐaveを算定するための要素に着目した構成図である。変形例６における検出装置３０B1は、発光部Ｅと２つの受光部Ｒ（Ｒ1およびＲ2）とを具備する。発光部Ｅは、第１実施形態と同様に、狭帯域でコヒーレントなレーザー光を測定部位Ｈ（生体）に照射する。各受光部Ｒは、変形例５と同様に、レーザー光が測定部位Ｈの内部で反射した光を受光する。発光部Ｅからの距離が相異なる位置に各受光部Ｒは設置される。各受光部Ｒが検出装置３０B1において設置される位置についての詳細は後述する。具体的には、受光部Ｒ1は、測定部位Ｈ内を通過した光の受光レベルに応じた検出信号ＺB11を生成し、受光部Ｒ2は、測定部位Ｈ内を通過した光の受光レベルに応じた検出信号ＺB12を生成する。検出信号ＺB11は、血流量指標ＦB1の算定に利用される。他方、検出信号ＺB12は、吸光度指標Ｊの算定に利用される。

変形例６における演算部５１Bの指標算定部５１B1は、受光部Ｒ1が生成した検出信号ＺB11から血流量指標ＦB1を算定し、受光部Ｒ2が生成した検出信号ＺB12から吸光度指標Ｊを算定する。血流量指標ＦB1および吸光度指標Ｊは、変形例５と同様の方法で算定される。変形例６の平均血圧算定部５５は、変形例５と同様に、指標算定部５１B1が算定した吸光度指標Ｊと血流量指標ＦB1とから平均血圧Ｐaveを算定する。

以下、各受光部Ｒが検出装置３０B1において設置される位置について説明する。ここで、検出信号ＺB1のうち血流量指標ＦB1の算定に利用される周波数帯域（数式(6b)の周波数ｆL～ｆH）と、吸光度指標Ｊの算定に利用される周波数帯域とは相違する。血流量指標ＦB1の算定に好適な周波数帯域においてＳＮ比が高い検出信号ＺB11が得られる発光部Ｅ-受光部Ｒ1間の距離（例えば発光部Ｅと受光部Ｒ1との中心間の距離）と、吸光度指標Ｊの算定に好適な周波数帯域においてＳＮ比が高い検出信号ＺB12が得られる発光部Ｅ-受光部Ｒ2間の距離（例えば発光部Ｅと受光部Ｒ2との中心間の距離）とは相違する。

図２８は、検出信号ＺB11のうち血流量指標ＦB1の算定に利用される周波数帯域におけるＳＮ比の良否と、検出信号ＺB12のうち吸光度指標Ｊの算定に利用される周波数帯域におけるＳＮ比の良否とを、発光部Ｅと受光部Ｒとの距離を変化させた複数の場合について示す表である。図２８から把握される通り、検出信号ＺB11のうち血流量指標ＦB1の算定に利用される周波数帯域のＳＮ比は、発光部Ｅと受光部Ｒ1との距離が０．５ｍｍ以上２ｍｍ以下の場合に高い値を示す。一方で、検出信号ＺB12のうち吸光度指標Ｊの算定に利用される周波数帯域のＳＮ比は、発光部Ｅと受光部Ｒ2との距離が３ｍｍ以上５ｍｍ以下の場合に高い値を示すという知見が得られた。

以上の知見を踏まえて、変形例６では、受光部Ｒ1と受光部Ｒ2とについて、発光部Ｅとの距離が個別に設定される。例えば、受光部Ｒ1と発光部Ｅとの距離は、血流量指標ＦB1の算定に好適な周波数帯域においてＳＮ比が高い検出信号ＺB11が得られる距離に設定され、受光部Ｒ2と発光部Ｅとの距離は、吸光度指標Ｊの算定に好適な周波数帯域においてＳＮ比が高い検出信号ＺB12が得られる距離に設定される。具体的には、図２８に示された結果を踏まえて、発光部Ｅと受光部Ｒ1との間の距離は０．５ｍｍ以上かつ２ｍｍ以下に設定され、発光部Ｅと受光部Ｒ2との間の距離は３ｍｍ以上かつ５ｍｍ以下（好適には４ｍｍ）に設定される。

変形例６においても変形例５と同様の効果が得られる。変形例６では特に、血流量指標ＦB1の算定のための受光部Ｒ1と吸光度指標Ｊの算定のための受光部Ｒ2とが個別であるから、血流量指標ＦB1の算定に好適な周波数帯域においてＳＮ比が高い検出信号ＺB11と、吸光度指標Ｊの算定に好適な周波数帯域においてＳＮ比が高い検出信号ＺB12の生成が可能になる。したがって、吸光度指標Ｊの算定と血流量指標ＦB1の算定とに共通の受光部Ｒを利用する構成と比較して、高精度に平均血圧Ｐaveを算定することができる。

＜変形例７＞
第１実施形態では、検出装置３０A1および検出装置３０B1において、共通の受光部Ｒが生成した検出信号Ｚを血液量指標Ｍの算定と血流量指標Ｆの算定とに利用したが、別個の受光部が生成する検出信号Ｚを血管径指標の算定と血流量指標Ｆの算定とに利用することも可能である。具体的には、各検出装置３０（３０A1，３０B1）が発光部Ｅと２個の受光部Ｒ（Ｒ1およびＲ2）とを具備し、受光部Ｒ1が生成した検出信号Ｚの強度スペクトルを血液量指標Ｍの算定に利用し、受光部Ｒ2が生成した検出信号Ｚの強度スペクトルを血流量指標Ｆの算定に利用する。ただし、共通の受光部Ｒが生成した検出信号Ｚを血液量指標Ｍの算定と血流量指標Ｆの算定とに利用する第１実施形態の構成によれば、血液量指標Ｍの算定と血流量指標Ｆの算定とに共通の強度スペクトルを利用できる。

脈圧ΔＰの算定に関する変形例１から変形例４と、平均血圧Ｐaveの算定に関する変形例５または変形例６とについては任意に組合せが可能である。

＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を説明する。なお、以下に例示する各形態において作用または機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で使用した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。

図２９は、第２実施形態における生体解析装置１００の構成図である。第１実施形態では、個別の検出装置３０（３０A1，３０B1）が生成した検出信号Ｚ（ＺA1，ＺB1）を脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定とに利用したが、第２実施形態では、１つの検出装置３０C1が生成した検出信号ＺCを脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定とに共通に利用する。

第２実施形態における生体解析装置１００は、検出ユニット３０Cと制御装置２１と記憶装置２２と表示装置２３とを具備する。検出ユニット３０Cは検出装置３０C1を具備する。検出装置３０C1は、第１実施形態における検出ユニット３０Aの検出装置３０A1と同様の構成であり、測定部位Ｈ内を通過した光の受光レベルを表す検出信号ＺCを生成する。測定部位Ｈの内部に存在する細動脈に対向する位置（例えば手首の甲側）に検出装置３０C1を設置する構成が好適である。すなわち、細動脈の状態を反映した検出信号ＺCが生成される。

第２実施形態の制御装置２１は、指標算定部５１Cと脈圧算定部５３と平均血圧算定部５５と血圧算定部５７とを具備する。指標算定部５１Cは、検出装置３０C1が生成した検出信号ＺCから血液量指標ＭCと血流量指標ＦCとを算定する。血液量指標ＭCは第１実施形態の血液量指標ＭA1と同様に算定され、血流量指標ＦCは第１実施形態の血流量指標ＦA1と同様に算定される。第２実施形態の脈圧算定部５３は、第１実施形態と同様の方法で、血液量指標ＭCおよび血流量指標ＦCから脈圧ΔＰを算定する。第２実施形態の平均血圧算定部５５は、第１実施形態と同様の方法で、血液量指標ＭCおよび血流量指標ＦCから平均血圧Ｐaveを算定する。第２実施形態の血圧算定部５７は、第１実施形態と同様に、脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveとに応じて、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する。

第２実施形態においても、第１実施形態と同様の効果が実現される。第２実施形態では特に、脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定とに共通の検出装置３０C1が生成した検出信号ＺCが利用されるので、脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定とに別個の検出装置３０が生成した検出信号Ｚを利用する構成と比較して、生体解析装置１００の小型化が可能である。ただし、脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定とに別個の検出装置３０（３０A1，３０B1）が生成した検出信号Ｚ（ＺA1，ＺB1）をそれぞれ利用する第１実施形態の構成によれば、脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定とに適した部位の状態を反映した検出信号Ｚを生成できる。

また、第２実施形態では、脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定と共通の指標算定部５１Cが算定した血液量指標ＭCおよび血流量指標ＦCが利用されるので、脈圧ΔＰの算定と平均血圧Ｐaveの算定とに別個の指標算定部５１が算定した血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆを使用する構成と比較して、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定するための処理負荷が軽減される。

なお、第２実施形態の生体解析装置１００において、図２６で例示した脈波伝播速度ＰＷＶを算定するための要素（検出装置３０A5，検出装置３０A6，ＰＷＶ算定部５３７）を、抵抗指標を算定するための要素（抵抗算定部５３３）に置換してもよい。

＜第３実施形態＞

図３０は、第３実施形態における生体解析装置１００の構成図である。第３実施形態の生体解析装置１００は、第１実施形態の生体解析装置１００に指標算定部５１Dを追加した構成である。検出ユニット３０A（検出装置３０A1）および演算部５１A（指標算定部５１A1）と、検出ユニット３０B（検出装置３０B1）および演算部５１B（指標算定部５１B1）とは、第１実施形態と同様の構成および機能である。例えば、検出ユニット３０Aは手首の掌側に設置され、検出ユニット３０Bは手首の甲側に設置される。

指標算定部５１Dは、演算部５１Aが算定した各指標と、演算部５１Bが生成した各指標とを加算または平均する。具体的には、指標算定部５１Dは、演算部５１Aが算定した血液量指標ＭAと演算部５１Bが算定した血液量指標ＭBとを加算した加算値Ｍaddを算定する。また、指標算定部５１Dは、演算部５１Aが算定した血流量指標ＦAと演算部５１Bが算定した血流量指標ＦBとを加算した加算値Ｆaddを算定する。なお、血液量指標ＭAと血液量指標ＭBとを平均した平均値と、血流量指標ＦAと血流量指標ＦBとを平均した平均値を指標算定部５１Dが算定してもよい。

第３実施形態の脈圧算定部５３は、指標算定部５１Dが算定した加算値Ｍaddおよび加算値Ｆaddを利用して、第１実施形態と同様の方法で、脈圧ΔＰを算定する。具体的には、脈圧算定部５３は、加算値Ｍaddの時間変化と加算値Ｆaddの時間変化とから振幅指標および抵抗指標とを算定し、当該振幅指標および抵抗指標とから脈圧ΔＰを算定する。第３実施形態の平均血圧算定部５５は、指標算定部５１Dが算定した加算値Ｍaddおよび加算値Ｆaddを利用して、第１実施形態と同様の方法で、平均血圧Ｐaveを算定する。具体的には、平均血圧算定部５５は、Ｆadd／Ｍadd^４/３に応じて平均血圧Ｐaveを算定する。血圧算定部５７は、第１実施形態と同様に、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する。

図３１は、複数の解析期間Ｔにわたる振幅ΔＦの平均値の変動係数と、複数の解析期間Ｔにわたる血流量指標Ｆの平均値の変動係数とを示すグラフである。図３１においては、１つの検出装置（手首の掌側に設置された検出装置および手首の甲側に設置された検出装置）で生成した検出信号Ｚから血流量指標Ｆを算定した場合と、２つの検出装置で生成した検出信号からそれぞれ算定した血流量指標Ｆを加算した場合が図示されている。変動係数とは、複数の数値のバラツキの度合を示す指標であり、具体的には、複数回の計測値から算出した標準偏差σと複数回の計測値を平均した平均値ｘとの比（σ/ｘ）である。変動係数が小さいほど、血流量指標Ｆおよび振幅ΔＦのバラツキが小さい。図３１から把握される通り、振幅ΔＦおよび血流量指標Ｆの双方において、２つの検出信号から算定した血流量指標Ｆの加算値Ｆaddの変動係数が、１点の検出信号から算定した血流量指標の変動係数よりも小さい。したがって、２つの検出装置３０A1，３０B1を利用して算定された各指標を加算した加算値から収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する第３実施形態によれば、１つの検出装置が生成した検出装置を利用して各指標を算定する構成（例えば第１実施形態）と比較して、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminをさらに高精度に算定することができる。

＜第４実施形態＞
図３２は、第４実施形態における生体解析装置１００の使用例を示す模式図である。図３２に例示される通り、生体解析装置１００は、相互に別体で構成された検出ユニット７１と表示ユニット７２とを具備する。検出ユニット７１は、第１実施形態で例示した検出ユニット３０（３０A，３０B）を具備する。図３２には、被験者の上腕に装着される形態の検出ユニット７１が例示されている。図３３に例示される通り、被験者の手首に装着される形態の検出ユニット７１も好適である。

表示ユニット７２は、前述の各形態で例示した表示装置２３を具備する。例えば携帯電話機またはスマートフォン等の情報端末が表示ユニット７２の好適例である。ただし、表示ユニット７２の具体的な形態は任意である。例えば、被験者が携帯可能な腕時計型の情報端末、または、生体解析装置１００の専用の情報端末を表示ユニット７２として利用してもよい。

検出信号Ｚから収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定するための要素（以下「演算処理部」という）は、例えば表示ユニット７２に搭載される。演算処理部は、図３に例示された要素（演算部５１A，演算部５１B，脈圧算定部５３，平均血圧算定部５５，血圧算定部５７）を包含する。検出ユニット７１の検出ユニット３０が生成した検出信号Ｚ（ＺA，ＺB）が有線または無線で表示ユニット７２に送信される。表示ユニット７２の演算処理部は、検出信号ＺAおよび検出信号ＺBから収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定して表示装置２３に表示する。

なお、演算処理部を検出ユニット７１に搭載してもよい。演算処理部は、検出ユニット３０が生成した検出信号ＺAおよび検出信号ＺBから収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定し、当該収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示するためのデータを表示ユニット７２に有線または無線で送信する。表示ユニット７２の表示装置２３は、検出ユニット７１から受信したデータが示す収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示する。なお、第４実施形態は、第２実施形態および第３実施形態にも適用し得る。

＜変形例＞
以上に例示した各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を適宜に併合することも可能である。

（１）前述の各形態では、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示装置２３に表示したが、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminの算定に利用される脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveを表示装置２３に表示してもよい。すなわち、脈圧ΔＰおよび平均血圧Ｐaveは、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminとは別個の生体情報として利用される。

（２）脈圧ΔＰおよび平均血圧Ｐaveの算定に利用する血液量指標Ｍおよび吸光度指標Ｊの算定に利用する検出信号Ｚを生成する検出装置の種類は任意である。例えば、コヒーレントな光またはインコヒーレントな光を出射して測定部位Ｈの状態に応じた検出信号Ｚを生成する光学式センサーモジュール、測定部位Ｈの表面の変位を表わす検出信号Ｚを生成する圧力センサー、または、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号Ｚを生成する超音波センサーモジュールが好適に採用され得る。ただし、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された血流量指標Ｆに応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方を算定する構成が望ましい。

（３）前述の各形態では、血圧算定部５７は収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定したが、血圧算定部５７が算定する指標は収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminに限定されない。例えば、算定した収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを利用して、血圧算定部５７が、被験者の収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminの状態を示す指標（例えば、異常／高目／通常、など）を特定してもよい。

（４）前述の各形態では、数式(1)から把握される通り、脈圧ΔＰに２/３を乗算した値を平均血圧Ｐaveに加算して収縮期血圧Ｐmaxを算定したが、数式(1)において脈圧ΔＰに乗算する係数は２/３に限定されない。また、拡張期血圧Ｐminについても同様に、数式(2)において、脈圧ΔＰに１/３以外の係数を乗算してもよい。数式(1)において脈圧ΔＰに乗算する係数を第１係数としたときに、脈圧ΔＰに第１係数を乗算した値を平均血圧Ｐaveに加算することで収縮期血圧Ｐmaxは算定される。他方、数式(2)において脈圧ΔＰに乗算する係数を第２係数としたときに、脈圧ΔＰに第２係数を乗算した値を平均血圧Ｐaveから減算することで拡張期血圧Ｐminは算定される。第１係数および第２係数には、任意の値が設定され得る。

また、収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとの算定方法は、前述の数式(1)および数式(2)の演算に限定されない。脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveとに応じて収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとが算定されれば、具体的な演算方法は任意である。ただし、脈圧ΔＰに第１係数を乗算した値を平均血圧Ｐaveに加算して収縮期血圧Ｐmaxを算定し、脈圧ΔＰに第２係数を乗算した値を平均血圧Ｐaveから減算することで拡張期血圧Ｐminを算定する前述の各形態によれば、脈圧ΔＰに第１係数を乗算した値を平均血圧Ｐaveに加算した値が収縮期血圧Ｐmaxに近似し、脈圧ΔＰに第２係数を乗算した値を平均血圧Ｐaveから減算した値が拡張期血圧Ｐminに近似するという傾向を利用して、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを高精度に算定できる。

（５）前述の各形態では、脈圧算定部５３は脈圧ΔＰを算定したが、脈圧算定部５３が算定する指標は脈圧ΔＰに限定されない。例えば、例えば脈圧ΔＰを所定の関数に代入して算定した値、または、脈圧ΔＰに係数を乗算した値を脈圧算定部５３が算定することも可能である。以上の説明から理解される通り、脈圧算定部５３が算定する指標は、脈圧ΔＰに関する指標（以下「脈圧指標」という）として包括的に表現され、脈圧指標には、脈圧ΔＰそのものと脈圧ΔＰを利用して算定される値との双方を含む。

また、脈圧算定部５３が振幅指標を算定し、当該振幅指標を表示装置２３に表示させてもよい。以上の説明から理解される通り、脈圧算定部５３が算定した振幅指標と抵抗指標とは、独立した指標として被験者に提示してもよい。振幅指標または抵抗指標を独立した指標として算定する構成においても、原理的にカフが不要であるので、被験者の身体的な負荷を軽減しながら、各指標を高精度に算定することが可能である。

（６）前述の各形態では、脈圧算定部５３（抵抗算定部５３３）は、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比（ＳF/ＳM）を抵抗指標として算定したが、抵抗指標として算定する値は比（ＳF/ＳM）に限定されない。例えば比（ＳF/ＳM）を所定の関数に代入して抵抗指標を算定する構成、または、比（ＳF/ＳM）に係数を乗算することで抵抗指標を算定する構成も採用され得る。また、例えば血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの差を抵抗指標として算定する構成も採用され得る。ただし、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比を利用して抵抗指標を算定する構成によれば、血液量積算値ＳMと血流量積算値ＳFとの比が脈波伝播速度と相関するという傾向を利用して、高精度に抵抗指標を算定することができる。

（７）前述の各形態では、脈圧算定部５３（振幅算定部５３１）は、振幅ΔＦと振幅ΔＭとの比（ΔＦ/ΔＭ）を振幅指標として算定したが、振幅指標として算定する値は比（ΔＦ/ΔＭ）に限定されない。例えば比（ΔＦ/ΔＭ）を所定の関数に代入して振幅指標を算定する構成、または、比（ΔＦ/ΔＭ）に係数を乗算することで振幅指標を算定する構成も採用され得る。また、例えば振幅ΔＦと振幅ΔＭとの差を振幅指標として算定する構成も採用され得る。ただし、振幅ΔＦと振幅ΔＭとの比を利用して振幅指標を算定する構成によれば、振幅ΔＭと振幅ΔＦとの比（ΔＦ/ΔＭ）と血流速度とが相関する傾向を利用して、高精度に振幅指標を算定することができる。また、皮膚厚の影響を低減しながら振幅指標を算定することができる。

（８）前述の各形態では、脈圧算定部５３は、１つの解析期間Ｔにおける血液量指標Ｍの時間変化ＭTを脈圧ΔＰの算定に利用したが、複数の解析期間Ｔの各々における血液量指標Ｍの時間変化ＭTを複数の解析期間Ｔにわたり平均した時間変化ＭTを脈圧ΔＰの算定に利用してもよい。なお、血流量指標Ｆについても、複数の解析期間Ｔの各々における血流量指標Ｆの時間変化ＦTを複数の解析期間Ｔにわたり平均した時間変化ＦTを脈圧ΔＰの算定に利用してもよい。

（９）前述の各形態では、脈圧算定部５３（抵抗算定部５３３）は、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆの各々を、０以上１以下の正規化範囲に正規化したが、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが共通の範囲で正規化されれば正規化範囲の上限値および下限値は任意である。

（１０）前述の各形態では、平均血圧算定部５５は、平均血圧Ｐaveを算定したが、平均血圧算定部５５が算定する生体情報は以上の例示に限定されない。例えば平均血圧Ｐaveを所定の関数に代入して算定した値、または、平均血圧Ｐaveに係数を乗算した値を平均血圧算定部５５が算定することも可能である。以上の説明から理解される通り、平均血圧算定部５５が算定する指標は、平均血圧Ｐaveに関する指標（以下「平均血圧指標」という）として包括的に表現され、平均血圧指標には、平均血圧Ｐaveそのものと平均血圧Ｐaveを利用して算定される値との双方を含む。

（１１）前述の各形態では、平均血圧算定部５５は、血管径指標（血液量指標Ｍまたは吸光度指標Ｊ）を解析期間Ｔについて平均した平均値と、血流量指標Ｆを解析期間Ｔについて平均した平均値Ｆaveとに応じて平均血圧Ｐaveを算定したが、平均血圧Ｐaveの算定方法は以上の例示に限定されない。また、血管径指標を平均する解析期間Ｔの時間長と血流量指標Ｆを平均する解析期間Ｔの時間長とを相違させる構成、または、血管径指標を平均する解析期間Ｔと血流量指標Ｆを平均する解析期間Ｔとが時間軸上で重複しない構成も採用され得る。

また、前述の各形態では、平均血圧算定部５５は、解析期間Ｔ内の複数の血液量指標Ｍの平均により平均値Ｍaveを算定し、複数の血流量指標Ｆの平均により平均値Ｆaveを算定したが、平均値Ｍaveおよび平均値Ｆaveを算定する方法は以上の例示に限定されない。例えば、解析期間Ｔ内の相異なる時点について算定された複数の強度スペクトルを平均することで平均強度スペクトルを算定し、平均強度スペクトルに対する演算で平均値Ｍaveおよび平均値Ｆaveを算定してもよい。平均値Ｊaveについても同様に、平均強度スペクトルから算定することも可能である。なお、平均強度<Ｉ２>が解析期間Ｔ内で変動する場合には、平均強度スペクトルを利用する構成では平均血圧Ｐaveを適正に算定できない可能性がある。したがって、平均強度<Ｉ２>が変動した場合でも平均血圧Ｐaveを高精度に算定するという観点からは、前述の第１実施形態の例示の通り、解析期間Ｔ内の各時点について平均値Ｍaveおよび平均値Ｆaveを算定する構成が好適である。

（１２）前述の各形態では、単体の機器として構成された生体解析装置１００を例示したが、以下の例示の通り、生体解析装置１００の複数の要素は相互に別体の装置として実現され得る。なお、以下の説明では、検出信号Ｚから収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定する要素を「演算処理部２７」と表記する。演算処理部２７は、例えば、図３に例示された要素（演算部５１A，演算部５１B，脈圧算定部５３，平均血圧算定部５５および血圧算定部５７）を包含する。第１実施形態以外の形態においても演算処理部２７は同様の要素で構成される。

前述の各形態では、検出ユニット３０（３０A，３０B…）を具備する生体解析装置１００を例示したが、図３４に例示される通り、検出ユニット３０を生体解析装置１００とは別体とした構成も想定される。検出ユニット３０は、例えば被験者の手首や上腕等の測定部位Ｈに装着される可搬型の光学センサーモジュールである。生体解析装置１００は、例えば携帯電話機またはスマートフォン等の情報端末で実現される。腕時計型の情報端末で生体解析装置１００を実現してもよい。検出ユニット３０が生成した検出信号Ｚが有線または無線で生体解析装置１００に送信される。生体解析装置１００の演算処理部２７は、検出信号Ｚから収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを算定して表示装置２３に表示する。以上の説明から理解される通り、検出ユニット３０は生体解析装置１００から省略され得る。

前述の各形態では、表示装置２３を具備する生体解析装置１００を例示したが、図３５に例示される通り、表示装置２３を生体解析装置１００とは別体とした構成も想定される。生体解析装置１００の演算処理部２７は、検出信号Ｚから収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧ＰminＰを算定し、当該収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示するためのデータを表示装置２３に送信する。表示装置２３は、専用の表示機器であってもよいが、例えば、携帯電話機もしくはスマートフォン等の情報端末、または、被験者が携帯可能な腕時計型の情報端末に搭載されてもよい。生体解析装置１００の演算処理部２７が算定した収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminは、有線または無線により表示装置２３に送信される。表示装置２３は、生体解析装置１００から受信した収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示する。以上の説明から理解される通り、表示装置２３は生体解析装置１００から省略され得る。

図３６に例示される通り、検出ユニット３０および表示装置２３を生体解析装置１００（演算処理部２７）とは別体とした構成も想定される。例えば、生体解析装置１００（演算処理部２７）が、携帯電話機やスマートフォン等の情報端末に搭載される。

なお、検出ユニット３０と生体解析装置１００とを別体とした構成において、演算部５１を検出ユニット３０に搭載することも可能である。演算部５１が算定した血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが有線または無線により検出ユニット３０から生体解析装置１００に送信される。以上の説明から理解される通り、指標算定部５１は生体解析装置１００から省略され得る。

（１３）前述の各形態では、筐体部１２とベルト１４とを具備する腕時計型の生体解析装置１００を例示したが、生体解析装置１００の具体的な形態は任意である。例えば、被験者の身体に貼付可能なパッチ型、被験者の耳部に装着可能な耳装着型、被験者の指先に装着可能な指装着型（例えば着爪型）、または、被験者の頭部に装着可能な頭部装着型など、任意の形態の生体解析装置１００が採用され得る。また、被験者が手で握ることで生体情報を測定できるハンドル型またはグリップ型の生体解析装置１００も採用され得る。

（１４）前述の各形態では、被験者の収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを表示装置２３に表示したが、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを被験者に報知するための構成は以上の例示に限定されない。例えば、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを音声で被験者に報知することも可能である。被験者の耳部に装着可能な耳装着型の生体解析装置１００においては、収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを音声で報知する構成が特に好適である。また、脈圧ΔＰを被験者に報知することは必須ではない。例えば、生体解析装置１００が算定した収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを通信網から他の通信装置に送信してもよい。また、生体解析装置１００の記憶装置２２や生体解析装置１００に着脱可能な可搬型の記録媒体に収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐminを格納してもよい。

（１５）前述の各形態に係る生体解析装置１００は、前述の例示の通り、制御装置２１とプログラムとの協働により実現される。本発明の好適な態様に係るプログラムは、コンピューターが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピューターにインストールされ得る。また、配信サーバーが具備する記録媒体に格納されたプログラムを、通信網を介した配信の形態でコンピューターに提供することも可能である。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体または磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。なお、非一過性の記録媒体とは、一過性の伝搬信号（transitory, propagating signal）を除く任意の記録媒体を含み、揮発性の記録媒体を除外するものではない。

１００…生体解析装置、１２…筐体部、１４…ベルト、２１…制御装置、２２…記憶装置、２３…表示装置、２７…演算処理部、３０A，３０B，３０C…検出ユニット、３０A1～A6、３０B1，３０C1…検出装置、５１A，５１B…演算部、５１A1～A3，５１B1，５１C，５１D…指標算定部、５３…脈圧算定部、５５…平均血圧算定部、５７…血圧算定部、５３１…振幅算定部、５３３…抵抗算定部、５３５…脈圧算定部、５３７…ＰＷＶ算定部、７１…検出ユニット、７２…表示ユニット、９０…実製品、９１…検出装置、９３…処理部、Ｅ，Ｅ1，Ｅ2…発光部、Ｅ0…発信部、Ｒ，Ｒ1，Ｒ2…受光部、Ｒ0…受信部。

Claims (10)

1. レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから、前記生体の血液量に関する血液量指標と、前記生体の血流量に関する血流量指標とを算定する指標算定部と、
   前記生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、
   前記生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、
   前記脈圧指標と前記平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部とを具備し、
   前記血液量指標と前記血流量指標とに応じて、前記脈圧指標および前記平均血圧指標の少なくとも一方が算定され、
   前記指標算定部は、前記強度スペクトルにおける各周波数の強度を所定の周波数範囲について積算して前記血液量指標を算定する
   生体解析装置。
2. 前記指標算定部は、前記強度スペクトルにおける各周波数の強度と当該周波数との積を前記周波数範囲について積算して前記血流量指標を算定する
   請求項１の生体解析装置。
3. 前記脈圧算定部は、前記血液量指標を積算期間について積算した血液量積算値と、前記血流量指標を前記積算期間について積算した血流量積算値とに応じて、前記脈圧指標を算定する
   請求項１または請求項２の生体解析装置。
4. 前記平均血圧算定部は、前記血液量指標と前記血流量指標とに応じて、前記平均血圧指標を算定する
   請求項１から請求項３の何れかの生体解析装置。
5. 前記生体にレーザー光を照射する発光部と、前記生体の内部で反射した前記レーザー光を受光する受光部とを具備する第１検出装置および第２検出装置を具備し、
   前記指標算定部は、
   前記第１検出装置の前記受光部による受光レベルを表す検出信号の周波数に関する強度スペクトルから、前記血液量指標としての第１血液量指標と、前記血流量指標としての第１血流量指標とを算定する第１指標算定部と、
   前記第２検出装置の前記受光部による受光レベルを表す検出信号の周波数に関する強度スペクトルから、前記血液量指標としての第２血液量指標と、前記血流量指標としての第２血流量指標とを算定する第２指標算定部とを含み、
   前記脈圧算定部は、前記第１血液量指標と前記第１血流量指標とに応じて前記脈圧指標を算定し、
   前記平均血圧算定部は、前記第２血液量指標と前記第２血流量指標とに応じて前記平均血圧指標を算定する
   請求項１から請求項４の何れかの生体解析装置。
6. 前記第１検出装置および前記第２検出装置は、前記生体の肢体の周方向における相異なる位置に設けられる
   請求項５の生体解析装置。
7. 前記生体にレーザー光を照射する発光部と、前記生体の内部で反射した前記レーザー光を受光する受光部とを具備する検出装置を具備し、
   前記指標算定部は、前記検出装置の前記受光部による受光レベルを表す検出信号の周波数に関する強度スペクトルから前記血液量指標と前記血流量指標とを算定し、
   前記脈圧算定部は、前記血液量指標と前記血流量指標とに応じて前記脈圧指標を算定し、
   前記平均血圧算定部は、前記血液量指標と前記血流量指標とに応じて前記平均血圧指標を算定する
   請求項１から請求項４の何れかの生体解析装置。
8. 前記生体の上腕または手首に装着される
   請求項１から請求項７の何れかの生体解析装置。
9. レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから、前記生体の血液量に関する血液量指標と、前記生体の血流量に関する血流量指標とを算定し、
   生体の脈圧に関する脈圧指標を算定し、
   前記生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定し、
   前記脈圧指標と前記平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する生体解析方法であって、
   前記血液量指標と前記血流量指標とに応じて、前記脈圧指標および前記平均血圧指標の少なくとも一方が算定され、
   前記血液量指標の算定においては、前記強度スペクトルにおける各周波数の強度を所定の周波数範囲について積算して前記血液量指標を算定する
   生体解析方法。
10. レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから、前記生体の血液量に関する血液量指標と、前記生体の血流量に関する血流量指標とを算定する指標算定部と、
    生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、
    前記生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、
    前記脈圧指標と前記平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部としてコンピューターを機能させるプログラムであって、
    前記血液量指標と前記血流量指標とに応じて、前記脈圧指標および前記平均血圧指標の少なくとも一方が算定され、
    前記指標算定部は、前記強度スペクトルにおける各周波数の強度を所定の周波数範囲について積算して前記血液量指標を算定する
    プログラム。
    
    

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