JP6997581B2 - 生体情報処理装置、生体情報処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本開示は、生体情報処理装置及び生体情報処理方法に関する。さらに、本開示は、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体に関する。

隣接した心拍波形間の間隔である複数のＲＲ間隔を用いて患者の自律神経機能の異常を特定する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、心電図解析装置が複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データをスペクトル分析（周波数解析）した上で、当該スペクトル分析結果を表示画面上に表示することが開示されている。医療従事者は、スペクトル分析結果を視認することで、患者の自律神経機能の異常の有無を把握することができる。

特開平６－１０５８１８号公報

ところで、医療従事者がスペクトル分析結果を視認することで患者の自律神経機能の異常の有無を正確に把握するためには、スペクトル分析されるＲＲ間隔データに不整脈を示すＲＲ間隔が含まれていないことが好ましい。ＲＲ間隔データに不整脈を示すＲＲ間隔が含まれている場合、ＲＲ間隔データのスペクトルが患者の自律神経機能を正確に反映していない虞がある。一方、ＲＲ間隔データから不整脈を示すＲＲ間隔を自動的に特定した上で、不整脈を示すＲＲ間隔を除いたＲＲ間隔データをスペクトル分析する解析装置も知られている。しかしながら、医療従事者は、解析装置が適切に不整脈を特定するための自動処理を実行しているかどうかを視覚的に把握できないため、解析装置によって実行された当該自動処理の信頼性に不安を感じてしまう。このように、上記観点から解析装置（生体情報処理装置）のユーザビリティを改善させる余地がある。

本開示は、ユーザビリティが向上した生体情報処理装置を提供することを目的とする。また、本開示は、生体情報処理方法、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る生体情報処理装置は、
プロセッサと、
コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える。
前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、
被検者の生体情報を示す生体情報データを取得し、
前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得し、
前記ＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定し、
前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させる。
前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示す。
前記生体情報処理装置は、
前記不整脈を示すＲＲ間隔に関連付けられた複数の第１プロット点の視覚的態様と前記複数の第１プロット点以外の前記ＲＲ間隔データのプロット点の視覚的態様が互いに異なるように、前記ＲＲ間隔データを前記２次元座標系上に表示させる。

本発明の一態様に係る生体情報処理装置は、
プロセッサと、
コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える。
前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、
被検者の生体情報を示す生体情報データを取得し、
前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得し、
前記ＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定し、
前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させ、
前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
前記不整脈を示すＲＲ間隔以外の前記ＲＲ間隔データに基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得し、
前記第１パラメータの時間変化を示す第１トレンドグラフを表示させる。

本発明の一態様に係る生体情報処理装置は、
プロセッサと、
コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える。
前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、
被検者の生体情報を示す生体情報データを取得し、
前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得し、
前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させ、ここで、前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
操作者からの入力操作に応じて、前記ＲＲ間隔データの複数のプロット点のうち複数の第１プロット点を特定し、
前記特定された第１プロット点に関連付けられたＲＲ間隔に基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得する。

本発明の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータによって実行され、
（ａ）被検者の生体情報を示す生体情報データを取得するステップと、
（ｂ）前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得するステップと、
（ｃ）前記ＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定するステップと、
（ｄ）前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させるステップと、を含む。
前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示す。
前記ステップ（ｄ）では、前記不整脈を示すＲＲ間隔に関連付けられた複数の第１プロット点の視覚的態様と前記複数の第１プロット点以外の前記ＲＲ間隔データのプロット点の視覚的態様が互いに異なるように、前記ＲＲ間隔データが前記２次元座標系上に表示される。

本発明の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータにより実行され、
（ａ）被検者の生体情報を示す生体情報データを取得するステップと、
（ｂ）前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得するステップと、
（ｃ）前記ＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定するステップと、
（ｄ）前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させるステップと、ここで、前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
（ｅ）前記不整脈を示すＲＲ間隔以外の前記ＲＲ間隔データに基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得するステップと、
（ｆ）前記第１パラメータの時間変化を示す第１トレンドグラフを表示させるステップと、
を含む。

本発明の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータにより実行され、
（ａ）被検者の生体情報を示す生体情報データを取得するステップと、
（ｂ）前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得するステップと、
（ｃ）前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させるステップと、ここで、前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
（ｄ）操作者からの入力操作に応じて、前記ＲＲ間隔データの複数のプロット点のうち複数の第１プロット点を特定するステップと、
（ｅ）前記特定された第１プロット点に関連付けられたＲＲ間隔に基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得するステップと、
を含む。

前記生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体が提供される。

本発明によれば、ユーザビリティが向上した生体情報処理装置を提供することができる。さらに、本発明によれば、生体情報処理方法、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供することができる。

本発明の実施形態に係る生体情報処理装置を示すハードウェア構成図である。 本発明の第１実施形態に係る生体情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。 操作者からの入力操作前における２次元座標系が表示された表示画面の一例を示す図である。 操作者からの入力操作後における２次元座標系が表示された表示画面の一例を示す図である。 バイタルサインのトレンドグラフと自律神経機能のトレンドグラフを表示画面に表示する処理の一例を示すフローチャートである。 患者の自律神経機能に関連するパラメータを取得する処理の一例を示すフローチャートである。 バイタルサインのトレンドグラフと自律神経機能のトレンドグラフが表示された表示画面の一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る生体情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。 ２次元座標系に表示されたＲＲ間隔データの複数のプロット点が操作者によって選択される様子を示す図である。

以下、本実施形態について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された要素と同一の参照番号を有する要素については、説明の便宜上、その説明は省略する。最初に、図１を参照して本発明の実施形態（以下、単に本実施形態という。）に係る生体情報処理装置１のハードウェア構成について以下に説明する。

図１は、本実施形態に係る生体情報処理装置１のハードウェア構成図を示す。図１に示すように、生体情報処理装置１（以下、単に処理装置１という。）は、制御部２と、記憶装置３と、ネットワークインターフェース４と、表示装置５と、入力操作部６と、センサインターフェース７とを備える。これらはバス８を介して互いに通信可能に接続されている。

処理装置１は、患者Ｐ（被検者）のバイタルサインのトレンドグラフを表示するための専用装置（生体情報モニタ等）であってもよいし、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、スマートフォン、タブレット、操作者Ｕ（医療従事者）の身体（例えば、腕や頭等）に装着されるウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチやＡＲグラス等）であってもよい。

制御部２は、メモリとプロセッサを備えている。メモリは、コンピュータ可読命令（プログラム）を記憶するように構成されている。例えば、メモリは、各種プログラム等が格納されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やプロセッサにより実行される各種プログラム等が格納される複数ワークエリアを有するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されてもよい。また、メモリは、フラッシュメモリ等によって構成されてもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。プロセッサは、記憶装置３又はＲＯＭに組み込まれた各種プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。

特に、プロセッサが後述する生体情報処理プログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で当該プログラムを実行することで、制御部２は、処理装置１の各種動作を制御してもよい。生体情報処理プログラムの詳細については後述する。

記憶装置３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の記憶装置（ストレージ）であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶装置３には、生体情報処理プログラムが組み込まれてもよい。また、記憶装置３には、患者Ｐ（被検者）の生体情報を示す生体情報データ（例えば、心電図データ、血圧データ、体温データ、ＳｐＯ２（動脈血酸素飽和度）データ、ＣＯ２データ、呼吸データ等）が保存されてもよい。例えば、心電図センサ２０によって取得された心電図データは、センサインターフェース７を介して記憶装置３に保存されてもよい。

ネットワークインターフェース４は、処理装置１を通信ネットワークに接続するように構成されている。具体的には、ネットワークインターフェース４は、通信ネットワークを介してサーバ等の外部装置と通信するための各種有線接続端子を含んでもよい。また、ネットワークインターフェース４は、外部装置と無線通信するための各種処理回路及びアンテナ等を含んでもよい。外部装置と処理装置１との間の無線通信規格は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。通信ネットワークは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はインターネット等である。例えば、生体情報処理プログラムや生体情報データは、通信ネットワーク上に配置されたサーバからネットワークインターフェース４を介して取得されてもよい。

表示装置５は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置であってもよいし、操作者の頭に装着される透過型又は非透過型のヘッドマウントディスプレイ等の表示装置であってもよい。さらに、表示装置５は、画像をスクリーン上に投影するプロジェクターであってもよい。例えば、図３に示す表示画面３０が表示装置５に表示される。表示画面３０は、ＧＵＩ画面等のユーザインターフェース画面である。尚、処理装置１は、表示装置５を備えていなくてもよい。例えば、表示画面３０が処理装置１と通信可能に接続された外部装置の表示装置に表示されてもよい。この場合、処理装置１は、ネットワークインターフェース４又は入力インターフェースを介して表示画面３０を外部装置の表示装置に表示させてもよい。

入力操作部６は、処理装置１を操作する操作者Ｕ（医療従事者）の入力操作を受付けると共に、当該入力操作に対応する指示信号を生成するように構成されている。入力操作部６は、例えば、表示装置５上に重ねて配置されたタッチパネル、筐体に取り付けられた操作ボタン、マウス及び／又はキーボード等である。入力操作部６によって生成された指示信号がバス８を介して制御部２に送信された後、制御部２は、指示信号に応じて所定の動作を実行する。

センサインターフェース７は、心電図センサ２０、血圧センサ２１、体温センサ２２等のバイタルセンサを処理装置１に接続するためのインターフェースである。センサインターフェース７は、これらのセンサから出力される生体情報データが入力される入力端子を含んでもよい。また、これらのセンサと無線通信するための各種処理回路及びアンテナ等を含んでもよい。心電図センサ２０は、患者Ｐの心電図データを取得するように構成されている。心電図データは、患者Ｐの心電図波形を示すデータである。血圧センサ２１は、患者Ｐの血圧データを取得するように構成されている。血圧データは、患者Ｐの血圧の時間変化を示すデータである。体温センサ２２は、患者Ｐの体温データを取得するように構成されている。体温データは、患者Ｐの体温の時間変化を示すデータである。心電図データ、血圧データ及び体温データは、患者Ｐの生体情報を示す生体情報データの一例である。尚、本実施形態では、生体情報データの一例として、心電図データ、血圧データ及び体温データが取得されているが、ＳｐＯ２の時間変化を示すＳｐＯ２データ、ＣＯ２値（ＣＯ２濃度やＣＯ２排出量等）の時間変化を示すＣＯ２データ、患者の呼吸レベルの時間変化を示す呼吸データが生体情報データとして更に取得されてもよい。

（第１実施形態）
次に、図２～図４を参照することで本発明の第１実施形態（以下、単に第１実施形態という。）に係る生体情報処理方法について説明する。図２は、第１実施形態に係る生体情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。図３は、操作者Ｕからの入力操作前における２次元座標系Ｇが表示された表示画面３０（ＧＵＩ画面）の一例を示す図である。図４は、操作者Ｕからの入力操作後における表示画面３０の一例を示す図である。

図２に示すように、ステップＳ１において、制御部２は、患者Ｐの心電図データを取得する。特に、制御部２は、心電図センサ２０からリアルタイムに心電図データを取得してもよいし、記憶装置３に保存された心電図データを取得してもよい。さらに、制御部２は、通信ネットワーク上に配置されたサーバ等を介して患者Ｐの心電図データを取得してもよい。尚、第１実施形態では、制御部２は、ＲＲ間隔データを取得するため心電図データ（生体情報データの一例）を取得しているが、ＲＲ間隔データを取得するために、心電図データに代わって脈波データ又は血圧データを取得してもよい。この場合、心電図センサ２０に代わって／又は加えて、患者Ｐの脈波データを取得するように構成された脈波センサがセンサインターフェース７に通信可能に接続されてもよい。

次に、制御部２は、心電図データに基づいてＲＲ間隔データを取得する（ステップＳ２）。例えば、制御部２は、心電図データから複数のＲ波のピーク点の時刻を特定することで、複数のＲＲ間隔を特定してもよい。ＲＲ間隔データは、複数の心拍番号ｎと、各々が複数の心拍番号ｎの一つに関連付けられた複数のＲＲ間隔Ｒ_ｎを含んでもよい（ｎは自然数）。ＲＲ間隔は、所定の心拍波形（ＱＳＲ波形）のＲ波と当該所定の心拍波形に隣接する心拍波形のＲ波との間の間隔である。例えば、ｎ番目のＲＲ間隔Ｒ_ｎは、ｎ番目に出現した心拍波形Ｗ_ｎのＲ波と（ｎ＋１）番目に出現した心拍波形Ｗ_ｎ＋１のＲ波との間の間隔によって規定される。

次に、制御部２は、ＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定する（ステップＳ３）。例えば、制御部２は、心電図データに含まれる心拍波形（ＱＲＳ波形）の形状や大きさに基づいて不整脈を示す心拍波形Ｗｎ（不整脈波形）を特定した上で、不整脈波形に関連付けられたＲＲ間隔Ｒｎを特定してもよい。ここで、不整脈波形に関連付けられたＲＲ間隔Ｒｎとは、不整脈波形のＲ波とこれに隣接する心拍波形のＲ波との間の間隔を示す。さらに、制御部２は、心拍波形に関連付けられたＲＲ間隔以外の各パラメータに基づいて不整脈を示す心拍波形Ｗｎ（不整脈波形）を特定した上で、不整脈波形に関連付けられたＲＲ間隔Ｒｎを特定してもよい。このように、ステップＳ３において、処理装置１によって不整脈を示すＲＲ間隔が自動的に特定される。

また、制御部２は、制御部２は、座標Ｐ_ｎ－１（Ｒ_ｎ－１，Ｒ_ｎ）及び座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）が以下の条件式（１）を満たさない場合に、ｎ番目のＲＲ間隔Ｒ_ｎを不整脈を示すＲＲ間隔として特定してもよい。

Ｒ_ｎ＋α≦Ｒ_ｎ＋１≦Ｒ_ｎ－α・・・（１）

ここで、Ｒ_ｎ－１は、（ｎ－１）番目のＲＲ間隔である。Ｒ_ｎは、ｎ番目のＲＲ間隔である。Ｒ_ｎ＋１は（ｎ＋１）番目のＲＲ間隔である。上記条件式（１）において、αは任意の値である。例えば、αが１００ｍｓに設定されてもよい。

次に、ステップＳ４において、制御部２は、表示画面３０における２次元座標系Ｇ上に複数のＲＲ間隔Ｒ_ｎ（ｎは自然数）を有するＲＲ間隔データを複数のプロット点として表示する（図３参照）。図３に示すように、表示画面３０（ＧＵＩ画面）は、２次元座標系Ｇが表示される表示領域３１と、操作者Ｕからの入力操作を受付けるコマンドボタン３２とを有する。２次元座標系Ｇの横軸は、ｎ番目のＲＲ間隔Ｒ_ｎを示す一方で、２次元座標系Ｇの縦軸は、（ｎ＋１）番目のＲＲ間隔Ｒ_ｎ＋１を示す。尚、２次元座標系Ｇの横軸がＲＲ間隔Ｒ_ｎ＋１を示す一方で、２次元座標系Ｇの縦軸がＲＲ間隔Ｒ_ｎを示してもよい。

図３に示すように、ＲＲ間隔データが２次元座標系Ｇ上にローレンツプロット（ポアンカレプロット）として表示される。２次元座標系Ｇ上では、ＲＲ間隔Ｒ_ｎ及びＲ_ｎ＋１から構成される座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）上にプロット点が表示される。例えば、Ｒ_１０＝５００ｍｓ，Ｒ_１１＝５３０ｍｓの場合、Ｐ_１０（５００，５３０）上にプロット点が表示される。図３では、２次元座標系Ｇ上に表示された全てのプロット点の表示色は同一色であるものとする。

次に、図２のステップＳ５において、制御部２は、操作者Ｕからの入力操作があるかどうかを判定する。特に、制御部２は、コマンドボタン３２（図３参照）に対する操作者Ｕの入力操作があったかどうかを判定する。例えば、操作者Ｕがマウスを用いたクリック操作又は手指を用いたタッチ操作を通じてコマンドボタン３２（図３参照）を指定した場合に、制御部２は、コマンドボタン３２に対する操作者Ｕの入力操作があったと判定する（ステップＳ５で”Ｙ”）。

ステップＳ５の判定結果が”Ｙ”である場合、制御部２は、ステップＳ６の処理を実行する。一方、ステップＳ５の判定結果が”Ｎ”である場合、制御部２は本処理を終了する。

ステップＳ６において、制御部２は、ＲＲ間隔データの複数のプロット点のうち不整脈を示すＲＲ間隔Ｒ_ｎに関連付けられた複数のプロット点（以下、不整脈プロット点という。）の視覚的態様（例えば、表示色、表示形状等）を変更する。特に、制御部２は、不整脈プロット点の視覚的態様と不整脈プロット点以外のＲＲ間隔データのプロット点の視覚的態様が互いに異なるように、ＲＲ間隔データを２次元座標Ｇ上に表示させる。不整脈プロット点は、不整脈を示すＲＲ間隔Ｒ_ｎによって構成された座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）上に表示されるプロット点または座標Ｐ_ｎ－１（Ｒ_ｎ－１，Ｒ_ｎ）上に表示されるプロット点である。

例えば、図４に示すように、制御部２は、不整脈プロット点の表示色が不整脈プロット点以外のプロット点の表示色と異なるように不整脈プロット点の表示色を変更してもよい。また、制御部２は、不整脈プロット点の表示形状が不整脈プロット点以外のプロット点の表示形状と異なるように不整脈プロット点の表示形状を変更してもよい。例えば、不整脈プロット点の表示形状が円形状から四角形状に変更されてもよい。さらに、制御部２は、不整脈プロット点を透明化（非可視化）することで、不整脈プロット点以外のプロット点のみを可視化してもよい。

このように、第１実施形態によれば、不整脈プロット点の視覚的態様と不整脈プロット点以外のプロット点の視覚的態様が異なるように、ＲＲ間隔データが２次元座標系Ｇ上にローレンツプロットとして表示される。このように、操作者Ｕ（医療従事者）は、２次元座標系Ｇ上に可視化された複数のプロット点を視認することで、処理装置１によって不整脈として特定されたＲＲ間隔Ｒ_ｎを視覚的に認識することができると共に、処理装置１が適切に不整脈を特定するための自動処理を実行しているかどうかを直感的に把握することができる。したがって、ユーザビリティが向上した処理装置１を提供することができる。

尚、第１実施形態では、不整脈プロット点の視覚的態様が変更されているが、不整脈プロット点以外のプロット点の視覚的態様が変更されてもよい。さらに、第１実施形態では、操作者Ｕからの入力操作に応じて不整脈を示すＲＲ間隔に関連付けられたプロット点の視覚的態様が変更されているが、操作者Ｕからの入力操作なしに不整脈を示すＲＲ間隔に関連付けられたプロット点の視覚的態様又は不整脈プロット点以外のプロット点の視覚的態様が変更されてもよい。

次に、図５から図７を参照して患者Ｐのバイタルサインのトレンドグラフと患者Ｐの自律神経機能のトレンドグラフを表示画面４０（図７参照）上に表示する処理について以下に説明する。図５は、バイタルサインのトレンドグラフと自律神経機能のトレンドグラフを表示画面４０上に表示する処理の一例を示すフローチャートである。図６は、患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータを取得する処理の一例を示すフローチャートである。図７は、バイタルサインのトレンドグラフと自律神経機能のトレンドグラフが表示される表示画面４０（ＧＵＩ画面）の一例を示す図である。

図５に示すように、ステップＳ１１において、制御部２は、生体情報データとして血圧データ、心電図データ及び体温データを取得する。具体的には、リアルタイムに生体情報データが取得される場合、制御部２は、心電図センサ２０から心電図データをリアルタイムに取得し、血圧センサ２１から血圧データをリアルタイムに取得し、体温センサ２２から体温データをリアルタイムに取得してもよい。一方、制御部２は、記憶装置３に保存された心電図データ等の生体情報データを取得してもよい。さらに、制御部２は、通信ネットワーク上に配置されたサーバ等を介して生体情報データを取得してもよい。尚、制御部２は、心電図データのみを取得してもよい。また、上記したように、脈波データからもＲＲ間隔データを取得することができるため、心電図データに代わって、脈波データが取得されてもよい。さらに、制御部２は、生体情報データとして、ＳｐＯ２データ、ＣＯ２データ及び／又は呼吸データを取得してもよい。

次に、ステップＳ１２において、制御部２は、生体情報データ（心電図データ、血圧データ、体温データ等）に基づいて、患者Ｐのバイタルサインに関連するパラメータ（第２パラメータ）を取得する。特に、制御部２は、生体情報データに基づいて、患者Ｐのバイタルサインに関連するパラメータの時間変化を示すデータを取得してもよい。図７に示すように、バイタルサインに関連するパラメータは、例えば、心拍数（ＨＲ）、体温（ＴＥＭＰ）、脈圧変動（ＰＰＶ）、平均血圧値（ＡＲＴ_Ｍ）、最高血圧値（ＡＲＴ_Ｓ）及び／又はＲＲ間隔（ＲＲ）である。また、バイタルサインに関連するパラメータとして、ＳｐＯ２値、ＣＯ２値及び／又は呼吸レベルが取得されてもよい。生体情報データがリアルタイムに取得される場合、制御部２は、所定の期間の間に生体情報データを取得した後に、ステップＳ１２の処理を実行してもよい。

次に、ステップＳ１３において、制御部２は、生体情報データ（心電図データ、血圧データ）に基づいて、患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータ（第１パラメータ）を取得する。特に、制御部２は、生体情報データに基づいて、患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータの時間変化を示すデータを取得してもよい。図６を参照して患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータを取得する処理について以下に説明する。

図６に示すように、ステップＳ２１において、制御部２は、心電図データに基づいて複数のＲＲ間隔Ｒ_ｎ（ｎは自然数）を取得する。次に、制御部２は、複数のＲＲ間隔Ｒ_ｎを含むＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の処理は、図２に示すステップＳ３の処理に対応する。ここで、ＲＲ間隔データは、複数の心拍番号ｎと、各々が複数の心拍番号ｎの一つに関連付けられた複数のＲＲ間隔Ｒ_ｎを含んでもよい（ｎは自然数）。また、ＲＲ間隔データは、時刻情報と、各々が対応する一の時刻に関連付けられた複数のＲＲ間隔を含んでもよい。

次に、制御部２は、患者Ｐの心拍変動（ＨＲＶ）に対して周波数解析を行う（ステップＳ２３）。具体的には、制御部２は、複数のＲＲ間隔の時間変動を示すＲＲ間隔データを周波数解析（例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等）する。

次に、制御部２は、心拍変動（ＨＲＶ）の低周波成分（ＬＦ）に関連するパラメータを取得する（ステップＳ２４）。例えば、制御部２は、低周波数帯（例えば、０．０５Ｈｚ～０．１５Ｈｚ）におけるＲＲ間隔データのパワースペクトルのピーク強度又は強度の積分値を心拍変動の低周波成分（ＬＦ）に関連するパラメータ（以下、ＬＦパラメータという。）として特定してもよい。制御部２は、時刻ｔ１からｔ２（ｔ１＜ｔ２）の間におけるＲＲ間隔データを周波数解析することで、時刻ｔ１（又は時刻ｔ２）におけるＬＦパラメータを取得してもよい。

次に、制御部２は、心拍変動（ＨＲＶ）の高周波成分（ＨＦ）に関連するパラメータを取得する（ステップＳ２５）。例えば、制御部２は、高周波数帯（例えば、０．１５Ｈｚ～０．４０Ｈｚ）におけるＲＲ間隔データのパワースペクトルのピーク強度又は強度の積分値を心拍変動の高周波成分（ＨＦ）に関連するパラメータ（以下、ＨＦパラメータという。）として特定してもよい。制御部２は、時刻ｔ２からｔ３（ｔ２＜ｔ３）の間におけるＲＲ間隔データを周波数解析することで、時刻ｔ２（又は時刻ｔ３）におけるＨＦパラメータを取得してもよい。ＨＦパラメータは、患者Ｐの副交感神経機能に関連するパラメータである。例えば、所定の期間の間、ＨＦパラメータの値が所定の閾値よりも小さい場合に、医療従事者は、患者Ｐの副交感神経機能が低下していると判断することができる。

次に、制御部２は、心拍変動の高周波成分（ＨＦ）に対する心拍変動の低周波成分（ＬＦ）の比率（ＬＦ／ＨＦ）を取得する（ステップＳ２６）。具体的には、制御部２は、ＨＦパラメータに対するＬＦパラメータの比率をＬＦ／ＨＦパラメータとして取得する。ＬＦ／ＨＦパラメータは、患者Ｐの交感神経機能に関連するパラメータである。例えば、所定の期間の間、ＬＦ／ＨＦパラメータの値が所定の閾値よりも小さい場合に、医療従事者は、患者Ｐの交感神経機能が低下していると判断することができる。

このように、制御部２は、心電図データから患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータを取得することができる。特に、制御部２は、心電図データから患者Ｐの副交感神経機能を示すＨＦパラメータおよび患者Ｐの交感神経機能を示すＬＦ／ＨＦパラメータを取得することができる。

尚、制御部２は、血圧データから患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータを取得してもよい。この場合、制御部２は、血圧データを取得した上で、患者Ｐの最高血圧の変動（ＢＰＶ）に対して周波数解析を行う。具体的には、制御部２は、患者Ｐの最高血圧の時間変動を示す最高血圧データを取得した上で、最高血圧データを周波数解析（例えば、ＦＦＴ）する。その後、制御部２は、最高血圧の変動（ＢＰＶ）の低周波成分（ＬＦ）に関連するパラメータを取得する。例えば、制御部２は、低周波数帯における最高血圧データのパワースペクトルのピーク強度又は強度の積分値をＢＰＶの低周波成分（ＬＦ）に関連するパラメータ（以下、ＢＰＶ_ＬＦパラメータという。）として特定する。ＢＰＶ_ＬＦパラメータは、患者Ｐの交感神経機能に関連するパラメータである。例えば、所定の期間の間、ＢＰＶ_ＬＦパラメータの値が所定の閾値よりも小さい場合に、医療従事者は、患者Ｐの交感神経機能が低下していると判断することができる。

図５に戻ると、ステップＳ１４において、制御部２は、患者Ｐのバイタルサインに関連するパラメータ（例えば、心拍数（ＨＲ））の時間変化を示すトレンドグラフ（第２トレンドグラフ）を表示画面４０の表示領域４２に表示させる（図７参照）。図７に示すように、心拍数、体温、脈圧変動、平均血圧値、最高血圧値及びＲＲ間隔のトレンドグラフが表示領域４２に表示されてもよい。

次に、ステップＳ１５において、制御部２は、患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータの時間変化を示すトレンドグラフ（第１トレンドグラフ）を表示画面４０の表示領域４３に表示させる。図７に示すように、制御部２は、患者Ｐの副交感神経機能に関連するＨＦパラメータのトレンドグラフ及び患者Ｐの交感神経機能に関連するＬＦ／ＨＦパラメータのトレンドグラフを表示領域４３に表示してもよい。

尚、ＬＦ／ＨＦパラメータに代えて、ＢＰＶ_ＬＦパラメータのトレンドグラフが交感神経機能に関連するパラメータのトレンドグラフとして表示領域４３に表示されてもよい。この場合、操作者Ｕの入力操作に従って、ＬＦ／ＨＦパラメータのトレンドグラフとＢＰＶ_ＬＦパラメータのトレンドグラフとの間の表示切替えが行われてもよい。

また、図７に示すように、表示領域４２の時間軸と表示領域４３の時間軸が同期するように表示領域４２と表示領域４３が並んで表示されてもよい。換言すれば、表示領域４２に表示されているバイタルサインのトレンドグラフの時間軸と表示領域４３に表示されている自律神経機能のトレンドグラフの時間軸が互いに一致してもよい（つまり、これら２つのトレンドグラフは、一つの時間軸を共有してもよい。）。このように、操作者Ｕ（医療従事者）は、表示画面４０上に表示された患者Ｐのバイタルサインと自律神経機能の時間変化を視認することで、患者の病状をより的確且つ迅速に把握することが可能となる。特に、操作者Ｕは、患者Ｐの病状の変化や不整脈の発生リスク等を把握することができる。このように、ユーザビリティが向上した処理装置１を提供することができる。

さらに、本実施形態によれば、不整脈を示すＲＲ間隔以外のＲＲ間隔データに基づいて、患者Ｐの自律神経機能に関連する少なくとも一つのパラメータが取得されるので、当該パラメータの信頼性を向上させることが可能となる。

また、生体情報データ（例えば、心電図データ、血圧データ、体温データ、ＳｐＯ２データ、ＣＯ２データ、呼吸データ等）がセンサからリアルタイムに取得される場合には、ステップＳ１４，Ｓ１５において、制御部２は、時間経過に応じてバイタルサインのトレンドグラフ（第２トレンドグラフ）と自律神経機能のトレンドグラフ（第１トレンドグラフ）を更新してもよい。この場合、図５に示す一連の処理は、所定の周期で繰り返し実行されてもよい。表示画面４０の右端に示されたトレンドグラフの値が最新値となる一方、表示画面４０の左端に示されたトレンドグラフの値が最古値となる。

このように、時間経過に応じてバイタルサインのトレンドグラフと自律神経機能のトレンドグラフが更新される場合、医療従事者は、表示画面４０上においてリアルタイムに更新されるこれらのトレンドグラフを視認することで、リアルタイムに患者の病状を把握することができる。このように、処理装置１のユーザビリティをさらに向上させることが可能となる。

尚、本実施形態では、図３に示す表示画面３０と図７に示す表示画面４０が表示装置５に同時に表示されてもよい。また、図３に示す表示画面３０上にバイタルサインのトレンドグラフ及び／又は自律神経機能のトレンドグラフが表示されてもよい。特に、ＲＲ間隔データが複数のプロット点として表示された２次元座標系Ｇと自律神経機能のトレンドグラフが同一画面上に並んで表示されてもよい。この場合、操作者Ｕは、２次元座標系Ｇ上にローレンツプロットとして表示されたＲＲ間隔データ及び自律神経機能のトレンドグラフを視認することで、ＲＲ間隔データが不整脈を示すＲＲ間隔を含んでいるかどうかを視覚的に認識できると共に、患者Ｐの自律神経機能の異常及び当該異常に基づく患者Ｐの病状を把握することができる。

（第２実施形態）
次に、図８及び図９を参照することで本発明の第２実施形態（以下、単に第２実施形態という。）に係る生体情報処理方法について以下に説明する。図８は、第２実施形態に係る生体情報処理方法の一例を説明するためのフローチャートである。図９は、２次元座標系Ｇ２上に表示されたＲＲ間隔データの複数のプロット点が操作者Ｕによって選択される様子を示す図である。

図８に示すように、ステップＳ３１において、制御部２は、患者Ｐの心電図データを取得する。次に、制御部２は、心電図データに基づいて、複数のＲＲ間隔Ｒ_ｎ（ｎは自然数）を含むＲＲ間隔データを取得する（ステップＳ３２）。ステップＳ３１及びＳ３２の処理は、図２に示すステップＳ１及びＳ２の処理にそれぞれ対応する。

次に、ステップＳ３３において、制御部２は、表示画面５０における２次元座標系Ｇ２上にＲＲ間隔データを複数のプロット点として表示する（図９参照）。図９に示すように、表示画面５０（ＧＵＩ画面）は、２次元座標系Ｇ２が表示される表示領域５１と、αの値（後述する）を示す表示領域５２と、操作者Ｕからの入力操作を受付けるコマンドボタン５３とを有する。２次元座標系Ｇ２の横軸は、ｎ番目のＲＲ間隔Ｒ_ｎを示す一方で、２次元座標系Ｇ２の縦軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔Ｒ_ｎ＋１を示す。尚、２次元座標系Ｇ２の横軸がＲＲ間隔Ｒ_ｎ＋１を示す一方で、２次元座標系Ｇ２の縦軸がＲＲ間隔Ｒ_ｎを示してもよい。

図９に示すように、ＲＲ間隔データが２次元座標系Ｇ２上にローレンツプロット（ポアンカレプロット）として表示される。２次元座標系Ｇ２上では、ＲＲ間隔Ｒ_ｎ及びＲ_ｎ＋１から構成される座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）上にプロット点が表示される。

次に、ステップＳ３４において、制御部２は、操作者Ｕからの入力操作に応じてＲＲ間隔データの複数のプロット点のうち複数のプロット点を特定する。図９に示すように、操作者Ｕは、２つのプロット点特定直線５４ａ，５５ａを移動させることで複数のプロット点を特定することができる。ここで、プロット点特定直線５４ａは、Ｒ_ｎ＋１＝Ｒ_ｎ＋αの直線を示す一方、プロット点特定直線５５ａは、Ｒ_ｎ＋１＝Ｒ_ｎ－αの直線を示す（αは任意の値）。例えば、αの値が１００ｍｓである場合、「１００ｍｓ」が表示領域５２に表示されてもよい。複数のプロット点は、２つのプロット点特定直線５４ａ，５５ａによって特定される。つまり、２つのプロット点特定直線５４ａ，５５ａによって規定される領域Ｓａ内に存在する複数のプロット点が操作者Ｕによって特定される。領域Ｓａ内に存在する複数のプロット点の座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）は、以下の条件式（２）を満たす。

Ｒ_ｎ＋α≦Ｒ_ｎ＋１≦Ｒ_ｎ－α・・・（２）

後述するように、操作者Ｕによって選択され、領域Ｓａ内に存在する複数のプロット点の座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）に関連付けられたＲＲ間隔Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１は、自律神経機能に関連するパラメータを算出するために使用される。

初期状態において（操作者Ｕによる入力操作が実行される前において）、αはα_１に設定されてもよい。この場合、プロット点特定直線５４ａは、Ｒ_ｎ＋１＝Ｒ_ｎ＋α_１の直線を示すと共に、プロット点特定直線５５ａは、Ｒ_ｎ＋１＝Ｒ_ｎ－α_１の直線を示してもよい。さらに、初期状態の領域Ｓａ内に存在するプロット点の座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）は以下の条件式（３）を満たしてもよい。

Ｒ_ｎ＋α_１≦Ｒ_ｎ＋１≦Ｒ_ｎ―α_１・・・（３）

操作者Ｕは、マウスを用いて２つのプロット点特定直線５４ａ，５５ａの少なくとも一つをドラッグ＆ドロップすることで２つのプロット点特定直線５４ａ，５５ａを動かしてもよい。また、入力操作部６が操作者Ｕからの入力操作を受付けるタッチパネルを含む場合、操作者Ｕは、２つのプロット点特定直線５４ａ，５５ａの少なくとも一つをタッチ操作することで、２つのプロット点特定直線５４ａ，５５ａを移動させてもよい。例えば、プロット点特定直線５４ａが操作者Ｕの入力操作によって移動された場合、プロット点特定直線５５ａは自動的に移動してもよい。このように、操作者Ｕの入力操作によってプロット点特定直線５４ａ，５５ａを移動させることができるので、領域Ｓａを可変させることが可能となる。したがって、操作者Ｕの入力操作によって複数のプロット点を選択することができる。

さらに、操作者がαの値を直接入力することで、領域Ｓａが決定されてもよい。例えば、表示画面５０内にαの値が入力可能な入力領域が設けられてもよい。

また、制御部２は、領域Ｓａ内に存在するプロット点の視覚的態様（例えば、表示色、表示形状等）と領域Ｓａ外に存在するプロット点の視覚的態様が異なるように、領域Ｓａ内に存在するプロット点の視覚的態様又は領域Ｓａ外に存在するプロット点の視覚的態様を変更してもよい。この点において、操作者Ｕがコマンドボタン５３をクリック操作又はタッチ操作することで、領域Ｓａ内のプロット点の視覚的態様又は領域Ｓａ外のプロット点の視覚的態様が変更されてもよい。

例えば、図９に示すように、制御部２は、領域Ｓａ内に存在するプロット点の表示色が領域Ｓａ外に存在するプロット点の表示色と異なるように、領域Ｓａ内に存在するプロット点の表示色を変更してもよい。この点において、制御部２は、領域Ｓａ内に存在するプロット点又は領域Ｓａ外に存在するプロット点を透明化（非可視化）してもよい。また、制御部２は、領域Ｓａ内に存在するプロット点の表示形状が領域Ｓａ外に存在するプロット点の表示形状と異なるように、領域Ｓａ内に存在するプロット点の表示形状又は領域Ｓａ外に存在するプロット点の表示形状を変更してもよい。

次に、ステップＳ３５において、制御部２は、操作者Ｕによって特定された（つまり、領域Ｓａ内に存在する）複数のプロット点に関連付けられたＲＲ間隔Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１に基づいて、患者Ｐの自律神経機能（交感神経機能、副交感神経機能）に関連するパラメータ（第１パラメータ）を取得する。例えば、制御部２は、領域Ｓａに存在する複数のプロット点の座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）のＲＲ間隔Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１を特定した上で、特定されたＲＲ間隔Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１から構成されるＲＲ間隔データを周波数解析（ＦＦＴ等）することで患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータを取得する。具体的には、Ｐ_３（Ｒ_３，Ｒ_４）が領域Ｓａ内に存在する場合、ＲＲ間隔Ｒ_３，Ｒ_４は、患者Ｐの自律神経機能を示すパラメータの算出のために使用される。自律神経機能に関連するパラメータを算出する処理は、図６に示すステップＳ２３からＳ２６の処理に対応する。例えば、制御部２は、患者Ｐの副交感神経機能に関連するＨＦパラメータ及び患者Ｐの交感神経機能に関連するＬＦ／ＨＦパラメータを取得してもよい。

次に、ステップＳ３６において、制御部２は、患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータの時間変化を示すトレンドグラフ（自律神経機能のトレンドグラフ）を表示する。ステップＳ３６の処理は、図５に示すステップＳ１５の処理に対応する。例えば、制御部２は、自律神経機能のトレンドグラフとバイタルサインのトレンドグラフを表示画面４０の表示領域４３，４２にそれぞれ表示してもよい。

このように、本実施形態によれば、操作者Ｕ（医療従事者等）からの入力操作に応じて、ＲＲ間隔データの複数のプロット点のうち領域Ｓａ内に存在する複数のプロット点が特定される。その後、特定された複数のプロット点の座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）に関連付けられたＲＲ間隔Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１に基づいて患者Ｐの自律神経機能に関連するパラメータ（例えば、ＨＦパラメータ、ＬＦ／ＨＦパラメータ等）が取得される。このように、操作者Ｕは、２次元座標系Ｇ２上にローレンツプロットとして可視化された複数のプロット点を見ながら、患者Ｐの自律神経機能を示すパラメータの演算に使用される複数のプロット点を選択することができる。したがって、操作者Ｕは、直感的に不整脈等を示さないＲＲ間隔（つまり、自律神経機能を反映したＲＲ間隔）を選択することができるので、ユーザビリティが向上した処理装置１を提供することができる。

さらに、操作者Ｕは、表示画面４０に表示された自律神経機能のトレンドグラフとバイタルサインのトレンドグラフを視認することで、患者Ｐの自律神経機能の異常及び／若しくは患者Ｐのバイタルサインの異常、並びに患者Ｐの病状の変化を直感的に把握することができる。

本実施形態では、領域Ｓａ内に存在するプロット点に関連付けられたＲＲ間隔が患者Ｐの自律神経機能を示すパラメータの算出のために使用されている。一方で、制御部２は、領域Ｓａ外のプロット点の座標Ｐ_ｎ（Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１）に関連付けられたＲＲ間隔Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１を特定した上で、特定されたＲＲ間隔Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１以外のＲＲ間隔を患者Ｐの自律神経機能を示すパラメータの算出のために使用してもよい。この場合、不整脈を示すＲＲ間隔と不整脈を示すＲＲ間隔に隣接するＲＲ間隔は、自律神経機能を示すパラメータの算出のために使用されない。

また、本実施形態では、領域Ｓａ内に存在するプロット点の座標に関連付けられたＲＲ間隔や領域Ｓａ外のプロット点の座標に関連付けられたＲＲ間隔以外のＲＲ間隔が患者Ｐの自律神経機能を示すパラメータの算出のために使用されているが、本実施形態はこれには限定されない。例えば、操作者Ｕが指を用いたドラッグ操作を通じて領域Ｓａ内に存在する複数のプロット点を直接指定した場合、制御部２は、操作者Ｕによって直接指定されたプロット点の座標に関連するＲＲ間隔を自律神経機能を示すパラメータの算出のために使用してもよい。このように、制御部２は、操作者Ｕのドラッグ操作によって直接指定されたプロット点に関連するＲＲ間隔を自律神経機能を示すパラメータの算出のために使用してもよい。

また、本実施形態では、図９に示す表示画面５０と図７に示す表示画面４０が表示装置５に同時に表示されてもよい。また、図９に示す表示画面５０上にバイタルサインのトレンドグラフ及び／又は自律神経機能のトレンドグラフが表示されてもよい。特に、ＲＲ間隔データが複数のプロット点として表示された２次元座標系Ｇ２と自律神経機能のトレンドグラフが同一表示画面上に並んで表示されてもよい。

また、本実施形態に係る処理装置１をソフトウェアによって実現するためには、生体情報処理プログラムが記憶装置３又はＲＯＭに予め組み込まれていてもよい。または、生体情報処理プログラムは、磁気ディスク（例えば、ＨＤＤ、フロッピーディスク）、光ディスク（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ，ＤＶＤ－ＲＯＭ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、光磁気ディスク（例えば、ＭＯ）、フラッシュメモリ（例えば、ＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＳＳＤ）等のコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、記憶媒体に格納された生体情報処理プログラムが記憶装置３に組み込まれてもよい。さらに、記憶装置３に組み込まれた当該プログラムがＲＡＭ上にロードされた上で、プロセッサがＲＡＭ上にロードされた当該プログラムを実行してもよい。このように、本実施形態に係る生体情報処理方法が処理装置１によって実行される。

また、生体情報処理プログラムは、通信ネットワーク上のコンピュータからネットワークインターフェース４を介してダウンロードされてもよい。この場合も同様に、ダウンロードされた当該プログラムが記憶装置３に組み込まれてもよい。

以上、本発明の実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではない。本実施形態は一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。

１：生体情報処理装置（処理装置）
２：制御部
３：記憶装置
４：ネットワークインターフェース
５：表示装置
６：入力操作部
７：センサインターフェース
８：バス
２０：心電図センサ
２１：血圧センサ
２２：体温センサ
３０：表示画面
３１：表示領域
３２：コマンドボタン
４０：表示画面
４２，４３：表示領域
５０：表示画面
５１，５２：表示領域
５３：コマンドボタン
５４ａ，５５ａ：プロット点特定直線

Claims (16)

1. プロセッサと、
   コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備えた生体情報処理装置であって、
   前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、
   被検者の生体情報を示す生体情報データを取得し、
   前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得し、
   前記ＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定し、
   前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させ、
   前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
   前記生体情報処理装置は、
   前記不整脈を示すＲＲ間隔に関連付けられた複数の第１プロット点の視覚的態様と前記複数の第１プロット点以外の前記ＲＲ間隔データのプロット点の視覚的態様が互いに異なるように、前記ＲＲ間隔データを前記２次元座標系上に表示させる、
   生体情報処理装置。
2. 前記生体情報処理装置は、
   前記不整脈を示すＲＲ間隔以外の前記ＲＲ間隔データに基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得する、請求項１に記載の生体情報処理装置。
3. 前記生体情報処理装置は、
   前記第１パラメータの時間変化を示す第１トレンドグラフを表示させる、請求項２に記載の生体情報処理装置。
4. 前記生体情報処理装置は、
   前記生体情報データに基づいて、前記被検者のバイタルサインに関連する少なくとも一つの第２パラメータを取得し、
   前記第２パラメータの時間変化を示す第２トレンドグラフを表示させる、
   請求項１から３のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
5. プロセッサと、
   コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備えた生体情報処理装置であって、
   前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサにより実行されると、前記生体情報処理装置は、
   被検者の生体情報を示す生体情報データを取得し、
   前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得し、
   前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させ、ここで、前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
   操作者からの入力操作に応じて、前記ＲＲ間隔データの複数のプロット点のうち複数の第１プロット点を特定し、
   前記操作者からの入力操作に応じて、前記複数の第１プロット点の視覚的態様と前記複数の第１プロット点以外の前記ＲＲ間隔データのプロット点の視覚的態様が互いに異なるように、前記ＲＲ間隔データを前記２次元座標上に表示させ、
   前記特定された第１プロット点に関連付けられたＲＲ間隔に基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得する、
   生体情報処理装置。
6. 前記生体情報処理装置は、
   前記第１パラメータの時間変化を示す第１トレンドグラフを表示させる、請求項５に記載の生体情報処理装置。
7. 前記生体情報処理装置は、
   前記生体情報データに基づいて、前記被検者のバイタルサインに関連する少なくとも一つの第２パラメータを取得し、
   前記第２パラメータの時間変化を示す第２トレンドグラフを表示させる、
   請求項５または６に記載の生体情報処理装置。
8. （ａ）被検者の生体情報を示す生体情報データを取得するステップと、
   （ｂ）前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得するステップと、
   （ｃ）前記ＲＲ間隔データのうち不整脈を示すＲＲ間隔を特定するステップと、
   （ｄ）前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させるステップと、
   を含み、
   前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
   前記ステップ（ｄ）では、
   前記不整脈を示すＲＲ間隔に関連付けられた複数の第１プロット点の視覚的態様と前記複数の第１プロット点以外の前記ＲＲ間隔データのプロット点の視覚的態様が互いに異なるように、前記ＲＲ間隔データが前記２次元座標系上に表示される、
   コンピュータによって実行される生体情報処理方法。
9. （ｅ）前記不整脈を示すＲＲ間隔以外の前記ＲＲ間隔データに基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得するステップをさらに含む、請求項８に記載の生体情報処理方法。
10. （ｆ）前記第１パラメータの時間変化を示す第１トレンドグラフを表示させるステップをさらに含む、請求項９に記載の生体情報処理方法。
11. （ｇ）前記生体情報データに基づいて、前記被検者のバイタルサインに関連する少なくとも一つの第２パラメータを取得するステップと、
    （ｈ）前記第２パラメータの時間変化を示す第２トレンドグラフを表示させるステップと、
    をさらに含む、請求項８から１０のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
12. （ａ）被検者の生体情報を示す生体情報データを取得するステップと、
    （ｂ）前記生体情報データに基づいて、複数のＲＲ間隔を含むＲＲ間隔データを取得するステップと、
    （ｃ）前記ＲＲ間隔データを２次元座標系上に複数のプロット点として表示させるステップと、ここで、前記２次元座標系の一方の軸は、ｎ番目（ｎは自然数）のＲＲ間隔を示すと共に、前記２次元座標系の他方の軸は、ｎ＋１番目のＲＲ間隔を示し、
    （ｄ）操作者からの入力操作に応じて、前記ＲＲ間隔データの複数のプロット点のうち複数の第１プロット点を特定するステップと、
    （ｅ）前記操作者からの入力操作に応じて、前記複数の第１プロット点の視覚的態様と前記複数の第１プロット点以外の前記ＲＲ間隔データのプロット点の視覚的態様が互いに異なるように、前記ＲＲ間隔データを前記２次元座標上に表示させ、
    （ｆ）前記特定された第１プロット点に関連付けられたＲＲ間隔に基づいて、前記被検者の自律神経機能に関連する少なくとも一つの第１パラメータを取得するステップと、
    を含む、コンピュータによって実行される生体情報処理方法。
13. （ｇ）前記第１パラメータの時間変化を示す第１トレンドグラフを表示させるステップをさらに含む、請求項１２に記載の生体情報処理方法。
14. （ｈ）前記生体情報データに基づいて、前記被検者のバイタルサインに関連する少なくとも一つの第２パラメータを取得するステップと、
    （ｉ）前記第２パラメータの時間変化を示す第２トレンドグラフを表示させるステップと、
    をさらに含む、請求項１２または１３に記載の生体情報処理方法。
15. 請求項８から１４のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
16. 請求項１５に記載のプログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体。

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