JP7096035B2 - 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。

特許文献１では、患者の１以上の生理学特性の測定結果に基づいて患者の心拍出量の測定値を非侵襲的に決定する方法が開示されている。特に、特許文献１は、患者の心拍数、患者の収縮期血圧、患者の拡張期血圧を含む生理学特性の測定結果を取得した上で、患者の心拍出量の測定値を決定することを開示している。

特許第５７７９２９９号

ところで、患者の心拍出量は、体血管抵抗等の血管伸展性に関連するパラメータ（以下、「血管伸展性パラメータ」という。）に応じて変化することが最近報告されている。このため、患者の血管伸展性パラメータを考慮した上で、患者の心拍出量を演算することが望まれている。この点において、患者の血管伸展性パラメータを考慮しないで患者の心拍出量が演算された場合、心拍出量センサで侵襲的に測定された心拍出量の実測値と患者の心拍数や脈波伝搬時間（以下、ＰＷＴＴという。）を用いて演算された心拍出量の演算値との間に大きな乖離が生じてしまう虞がある。このように、血管伸展性パラメータに応じて心拍出量が変化する点（つまり、血管伸展性パラメータの依存性）に着目することで、心拍出量の演算精度をさらに向上させる余地がある。

本開示は、患者の心拍出量の演算精度をさらに向上させることが可能な生体情報処理方法及び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、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。

本開示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）被検者の心電図データを取得するステップと、
ｂ）前記被検者の脈波データを取得するステップと、
ｃ）前記心電図データに基づいて、心拍数を測定するステップと、
ｄ）前記心電図データと前記脈波データに基づいて、脈波伝搬時間を測定するステップと、
ｅ）前記測定された脈波伝搬時間と心拍数に基づいて、心拍出量を演算するステップと、
ｆ）血管伸展性に関連する血管伸展性パラメータを演算するステップと、
ｇ）前記血管伸展性パラメータに基づいて、前記演算された心拍出量を補正するステップと、を含む。

また、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。

本開示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、
被検者の心電図データを取得し、
前記被検者の脈波データを取得し、
前記心電図データに基づいて、心拍数を測定し、
前記心電図データと前記脈波データに基づいて、脈波伝搬時間を測定し、
前記測定された脈波伝搬時間と心拍数に基づいて、心拍出量を演算し、
血管伸展性に関連する血管伸展性パラメータを演算し、
前記血管伸展性パラメータに基づいて、前記演算された心拍出量を補正する。

本開示によれば、患者の心拍出量の演算精度をさらに向上させることが可能な生体情報処理方法及び生体情報処理装置を提供することができる。また、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のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の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。 本発明の実施形態の変形例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。 （ａ）は、補正前の心拍出量の演算値と心拍出量の実測値との間の関係を示す図である。（ｂ）は、補正後の心拍出量の演算値と心拍出量の実測値との間の関係を示す図である。

以下、本実施形態について図面を参照しながら説明する。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の一例を示す図である。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、表示部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、被検者Ｐ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、医療従事者Ｕ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。

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、被検者Ｐの心電図データ、血圧データ、脈波データ等の生体情報データ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、アクセスポイント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。アクセスポイントと処理装置１との間の無線通信規格は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＬＰＷＡ又は第５世代移動通信システム（５Ｇ）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。

表示部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、表示部５は、画像をスクリーン上に投影するプロジェクター装置であってもよい。

入力操作部６は、処理装置１を操作する医療従事者Ｕの入力操作を受付けると共に、当該入力操作に応じた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、表示部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、脈波センサ２２等のバイタルセンサを処理装置１に通信可能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、これらのバイタル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。入力端子は、バイタルセンサのコネクタと物理的に接続されてもよい。また、センサインターフェース７は、これらのバイタル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、被検者Ｐの心電図波形を示す心電図データを取得するように構成されている。脈波センサ２２は、被検者Ｐの脈波を示す脈波データを取得するように構成されている。血圧センサ２１は、被検者Ｐの血圧（特に、動脈圧及び／又は静脈圧）の時間的変化を示す血圧データを取得するように構成されている。この点において、血圧センサ２１は、複数の血圧センサによって構成されてもよい。血圧センサ２１は、観血的に被検者Ｐの血圧データを取得してもよいし、非観血的に被検者Ｐの血圧データを取得してもよい。心拍出量センサ２３は、被検者Ｐの心拍出量の時間的変化を示す心拍出量データを取得するように構成されている。

次に、図２を参照して本実施形態に係る生体情報処理方法について以下に説明する。図２は、本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２に示すように、最初に、制御部２は、心電図センサ２０から心電図データを取得すると共に、脈波センサ２２から脈波データを取得する。次に、制御部２は、取得された心電図データに基づいて、被検者Ｐの心拍数を測定する（ステップＳ１）。具体的には、制御部２は、心電図データから、所定期間内における隣接Ｒ波間の時間間隔を示す複数のＲＲ間隔を特定する。その後、制御部２は、所定期間内の複数のＲＲ間隔の平均値を示す平均ＲＲ間隔を演算した上で、「心拍数＝６０／平均ＲＲ間隔」の関係式に基づいて、平均ＲＲ間隔から被検者Ｐの心拍数（ｂｐｍ）を測定する。制御部２は、心拍数を所定期間毎（例えば、１秒毎）に演算してもよい。

次に、ステップＳ２において、制御部２は、心電図データと脈波データに基づいて、脈波伝搬時間（以下、ＰＷＴＴという。）を測定する。ここで、ＰＷＴＴとは、心電図の所定のＲ波のピーク点から当該所定のＲ波の次に出現する所定の脈波波形の立ち上がり点までの時間間隔である。この点において、制御部２は、心電図データから所定のＲ波のピーク点の時刻を特定すると共に、脈波データから当該所定のＲ波の次に出現する所定の脈波波形の立ち上がり点の時刻を特定する。次に、制御部２は、所定の脈波波形の立ち上がり点の時刻と所定のＲ波のピーク点の時刻との間の時間間隔を演算することでＰＷＴＴを測定する。制御部２は、ＰＷＴＴを所定期間毎（例えば、１秒毎）に演算してもよい。

次に、制御部２は、測定されたＰＷＴＴと心拍数に基づいて、被検者Ｐの心拍出量を演算する（ステップＳ３）。この点において、制御部２は、以下の関係式（１）に基づいて、ＰＷＴＴと心拍数から心拍出量を演算する。ここで、ｅｓＣＣＯ（ｅｓｔｉｍａｔｅｄ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｃａｒｄｉａｃ Ｏｕｔｐｕｔ）は演算された心拍出量を示し、ＨＲは心拍数を示す。さらに、Ｋ，α，βは被検者毎に設定される固有の係数である。係数Ｋ_０，α，βの導出方法の具体例については、例えば、特許第４７４２６４４号を参照されたい。また、制御部２は、心拍出量を所定期間毎（例えば、１秒毎）に演算してもよい。

ｅｓＣＣＯ＝Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ・・・（１）

次に、ステップＳ４において、制御部２は、被検者Ｐの体血管抵抗（以下、ＳＶＲという。）を演算する。ここで、ＳＶＲは、被検者Ｐの血管伸展性に関連する血管伸展性パラメータの一例である。具体的には、制御部２は、血圧センサ２１から動脈圧の時間的変化を示す血圧データを取得した上で、当該取得された血圧データから被検者Ｐの平均血圧（ＭＡＰ）を算出する。また、制御部２は、中心静脈圧（ＣＶＰ）の時間的変化を示す血圧データを血圧センサ２１から取得する。さらに、制御部２は、心拍出量の時間的変化を示す心拍出量データを心拍出量センサ２３から取得した上で、心拍出量ＣＯを算出する。その後、制御部２は、以下の関係式（２）に基づいて、平均血圧（ＭＡＰ）、中心静脈圧（ＣＶＰ）及び心拍出量（ＣＯ）からＳＶＲを演算する。

ＳＶＲ＝{（ＭＡＰ－ＣＶＰ）×８０}／ＣＯ・・・（２）

また、制御部２は、ＳＶＲを所定期間毎（例えば、１秒毎）に演算してもよい。

次に、ステップＳ５において、制御部２は、今回演算されたＳＶＲが以前に演算されたＳＶＲに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定する。ここで、以前に演算されたＳＶＲは、今回演算されたＳＶＲ_ｎ（ｎは２以上の整数）の直前に演算されたＳＶＲ_ｎ―１であってもよいし、最初に演算されたＳＶＲ（つまり、ＳＶＲ_１）であってもよいし、所定期間前に演算されたＳＶＲ_ｍ（ｍはｎより小さい整数）であってもよい。

また、「以前に演算されたＳＶＲに関連付けられた所定の条件」としては、例えば、以下の３つの条件が挙げられる。

１）今回演算されたＳＶＲと以前に演算されたＳＶＲとの間の変化量ΔＳＶＲに関連付けられた条件；
２）今回演算されたＳＶＲ若しくは以前に演算されたＳＶＲに対する変化量ΔＳＶＲの比率に関連付けられた条件；
３）以前に演算されたＳＶＲに基づいて設定された所定の範囲内に関連付けられた条件；

上記した条件（１）－（３）について以下に詳しく説明する。また、説明の便宜上、「以前に演算されたＳＶＲ」は、直前に演算されたＳＶＲ_ｎ－１とする。

条件（１）の場合では、制御部２は、今回演算されたＳＶＲ_ｎと直前に演算されたＳＶＲ_ｎ―１との間の変化量ΔＳＶＲ＝｜ＳＶＲ_ｎ－ＳＶＲ_ｎ―１｜が所定の値ΔＳＶＲ_ｔｈ以下であるかどうかを判定する。ここで、所定の値ΔＳＶＲ_ｔｈは、医療機関側において適宜設定可能である。制御部２は、変化量ΔＳＶＲが所定の値ΔＳＶＲ_ｔｈ以下であると判定した場合に（ステップＳ５でＹＥＳ）、本処理を終了する。一方、制御部２は、変化量ΔＳＶＲが所定の値ΔＳＶＲ_ｔｈより大きいと判定した場合に（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ６の処理を実行する。

条件（２）の場合では、制御部２は、今回演算されたＳＶＲ_ｎ（若しくは、直前に演算されたＳＶＲ_ｎ―１）に対する変化量ΔＳＶＲ＝｜ＳＶＲ_ｎ－ＳＶＲ_ｎ―１｜の比率Ｒが所定の値Ｒ_ｔｈ以下であるかどうかを判定する。ここで、Ｒ＝ΔＳＶＲ／ＳＶＲ_ｎ×１００％又はＲ＝ΔＳＶＲ／ＳＶＲ_ｎ－１×１００％である。また、所定の値Ｒ_ｔｈは、医療機関側において適宜設定可能である。制御部２は、比率Ｒが所定の値Ｒ_ｔｈ以下であると判定した場合に（ステップＳ５でＹＥＳ）、本処理を終了する。一方、制御部２は、比率Ｒが所定の値Ｒ_ｔｈより大きいと判定した場合に（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ６の処理を実行する。

条件（３）の場合では、制御部２は、今回演算されたＳＶＲ_ｎが直前に演算されたＳＶＲ_ｎ―１に基づいて設定された所定の範囲Ｓ内に含まれると判定した場合には（ステップＳ５でＹＥＳ）、本処理を終了する。一方、制御部２は、今回演算されたＳＶＲ_ｎが直前に演算されたＳＶＲ_ｎ―１に基づいて設定された所定の範囲Ｓ内に含まれないと判定した場合には（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ６の処理を実行する。ここで、所定の範囲Ｓは、ＳＶＲ_ｎ―１±γによって設定されてもよい（ここで、γは所定の値）。例えば、制御部２は、ＳＶＲ_ｎ―１－γ≦ＳＶＲ_ｎ≦ＳＶＲ_ｎ―１＋γであると判定した場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、本処理を終了する。一方、制御部２は、ＳＶＲ_ｎ―１－γ≦ＳＶＲ_ｎ≦ＳＶＲ_ｎ―１＋γでないと判定した場合（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ６の処理を実行する。

このように、今回演算されたＳＶＲ_ｎが直前に演算されたＳＶＲ_ｎ―１に対して大きく変動した場合には、ステップＳ５の判定結果がＮＯとなる一方、今回演算されたＳＶＲ_ｎが直前に演算されたＳＶＲ_ｎ―１に対して大きく変動しない場合には、ステップＳ５の判定結果がＹＥＳとなる。このように、ステップＳ５で規定された所定の条件が満たされる場合に（換言すれば、ＳＶＲ_ｎがＳＶＲ_ｎ―１に対して大きく変動しない場合に）、ステップＳ６及びＳ７の処理は実行されないので、制御部２（プロセッサ）の演算負荷を減らすことが可能となる。

次に、ステップＳ６において、制御部２は、今回演算されたＳＶＲ_ｎに基づいて関係式（１）で用いられた係数Ｋ_０を補正する。例えば、制御部２は、以下の関係式（３）に基づいて、ＳＶＲ_ｎから補正後の係数Ｋ_０を演算することができる。

補正後の係数Ｋ_０＝Ｋ_０＋ΔＫ_ｎ＝Ｋ_０＋ｃ×ＳＶＲ_ｎ＋ｄ・・・（３）

ここで、傾きｃと切片ｄのそれぞれは、ΔＫ_ｉ＝Ｋ_ｉ－Ｋ_０（ｉは１以上の整数）とＳＶＲ_ｉとの間の相関関係を線形近似することで決定される値である。つまり、複数のΔＫ_ｉと、各々が複数のΔＫ_ｉのうちの対応する一つに関連付けられた複数のＳＶＲ_ｉとから構成されたデータに基づいて、ΔＫ_ｉとＳＶＲ_ｉとの間の相関関係を１次関数（ΔＫ_ｉ＝ｃ×ＳＶＲ_ｉ＋ｄ）として表すことができる。このように、傾きｃと切片ｄを決定することが可能となる。尚、傾きｃと切片ｄの値は、医療機関側において適宜設定されてもよい。

次に、ステップＳ７において、制御部２は、補正後の係数Ｋ_０に基づいて心拍出量を再度演算することで、ステップＳ３において演算された心拍出量（ｅｓＣＣＯ）を補正する。具体的には、制御部２は、以下の関係式（４）に基づいて心拍出量を再度演算する。

補正後のｅｓＣＣＯ＝補正後の係数Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ
＝（Ｋ_０＋ｃ×ＳＶＲ_ｎ＋ｄ）×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ・・・（４）

このように、本実施形態によれば、今回演算されたＳＶＲ_ｎに基づいて係数Ｋ_０が補正された上で、補正された係数Ｋ_０に基づいて心拍出量が再度演算される。このように、血管伸展性パラメータの一例であるＳＶＲを考慮した上で演算された心拍出量が補正されるので、被検者の心拍出量の演算精度をさらに向上させることが可能な処理装置１を提供することができる。

尚、図２に示す処理（特に、ステップＳ３からＳ７に示す各処理）は、所定期間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行されてもよい。例えば、制御部２は、ｎ番目におけるｅｓＣＣＯ_ｎ又は補正後のｅｓＣＣＯ_ｎを取得したときから所定期間経過後に、（ｎ＋１）番目におけるｅｓＣＣＯ_ｎ＋１又は補正後のｅｓＣＣＯ_ｎ＋１を取得する。また、図２に示す各処理の順番は特に限定されるものではない。例えば、ステップＳ２の処理の後にステップＳ１の処理が実行されてもよい。さらに、ステップＳ４の処理は、ステップＳ１の処理の前にステップＳ４の処理が実行されてもよい。

（本実施形態の変形例）
次に、図３を参照して本実施形態の変形例（以下、単に変形例という。）に係る生体情報処理方法について以下に説明する。図３は、変形例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。変形例に係る生体情報処理方法は、心拍出量の演算値の補正方法の点で本実施形態に係る生体情報処理方法とは相違する。従って、図３に示すステップＳ１０～Ｓ１４の処理は、図２に示すステップＳ１～Ｓ５の処理と同一であるため、以下ではステップＳ１５の処理についてのみ説明する。

図３に示すように、制御部２は、ステップＳ１５において、今回演算されたＳＶＲ_ｎに基づいて演算された値をステップＳ１２において演算された心拍出量に追加することで、ステップＳ１２において演算された心拍出量を補正する。具体的には、制御部２は、以下の関係式（５）に基づいて心拍出量を補正する。

補正後のｅｓＣＣＯ＝Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ＋ΔｅｓＣＣＯ＝Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ＋ｅ×ＳＶＲ_ｎ＋ｆ・・・（５）

ここで、傾きｅと切片ｆのそれぞれは、ΔｅｓＣＣＯ_ｉ＝ｅｓＣＣＯ_ｉ－ｅｓＣＣＯ_０（ｉは以上の整数）とＳＶＲ_ｉとの間の相関関係を線形近似することで決定される値である。ｅｓＣＣＯ_０は、ＰＷＴＴ＝ＰＷＴＴ_０及びＨＲ＝ＨＲ_０の際に決定される所定の心拍出量である。例えば、ＰＷＴＴ_０は、被検者の安定状態におけるＰＷＴＴの値であると共に、ＨＲ_０は、被検者の安定状態におけるＨＲの値である。

つまり、複数のΔｅｓＣＣＯ_ｉと、各々が複数のΔｅｓＣＣＯ_ｉのうちの対応する一つに関連付けられた複数のＳＶＲ_ｉとから構成されたデータに基づいて、ΔｅｓＣＣＯ_ｉとＳＶＲ_ｉとの間の相関関係を１次関数（ΔｅｓＣＣＯ_ｉ＝ｅ×ＳＶＲ_ｉ＋ｆ）として表すことができる。このように、傾きｅと切片ｆを決定することが可能となる。尚、傾きｅと切片ｆの値は、医療機関側において適宜設定されてもよい。

このように、変形例によれば、今回演算されたＳＶＲ_ｎに基づいて演算された値ΔｅｓＣＣＯ＝ｅ×ＳＶＲ_ｎ＋ｆをステップＳ１２で演算された心拍出量に追加することで心拍出量の演算値が補正される。このように、血管伸展性パラメータの一例であるＳＶＲを考慮した上で心拍出量の演算値が補正されるので被検者の心拍出量の演算精度をさらに向上させることが可能な処理装置１を提供することができる。

この点において、図４を参照して心拍出量の演算精度がどの程度向上するかについて以下に説明する。図４（ａ）は、補正前の心拍出量の演算値ｅｓＣＣＯ（縦軸）と心拍出量の実測値ＩＣＯ（横軸）との間の関係を示す図である。図４（ｂ）は、補正後の心拍出量の演算値ｅｓＣＣＯ（縦軸）と心拍出量の実測値ＩＣＯ（横軸）との間の関係を示す図である。ここで、図４（ａ）に示す補正前の心拍出量の演算値ｅｓＣＣＯは、図３のステップＳ１２で演算された心拍出量に対応する。一方、図４（ｂ）に示す補正後の心拍出量の演算値は、図３のステップＳ１５で補正された心拍出量に対応する。心拍出量の演算値の精度が高い場合には、心拍出量の演算値と実測値から構成される複数のプロット点の各々は、ｅｓＣＣＯ＝ＩＣＯで示される直線上又はその近傍に位置すると考えられる。この観点より、図４（ａ）に示す各プロット点と図４（ｂ）に示す各プロット点を比較すると、図４（ｂ）に示された各プロット点は、図４（ａ）に示された各プロット点と比較してｅｓＣＣＯ＝ＩＣＯを表す直線により近いことが確認される。このように、ＳＶＲに基づいて心拍出量の演算値を補正することで心拍出量の演算値の精度が向上することが理解される。

尚、図３に示す処理（特に、ステップＳ１２からＳ１５に示す各処理）は、所定期間毎（例えば、１秒毎）に繰り返し実行されてもよい。例えば、制御部２は、ｎ番目におけるｅｓＣＣＯ_ｎ又は補正後のｅｓＣＣＯ_ｎを取得したときから所定期間経過後に、（ｎ＋１）番目におけるｅｓＣＣＯ_ｎ＋１又は補正後のｅｓＣＣＯ_ｎ＋１を取得する。

また、本実施形態及び変形例の説明では、血管伸展性パラメータの一例としてＳＶＲを挙げているが、血管伸展性パラメータはＳＶＲに限定されるものではない。例えば、ＳＶＲに代えて動脈弾性率、動的動脈弾性率又は脈動率を血管伸展性パラメータの一例として用いてもよい。この場合も同様に、動脈弾性率、動的動脈弾性率又は脈動率を考慮した上で心拍出量の演算値が補正されるので被検者の心拍出量の演算精度をさらに向上させることが可能な処理装置１を提供することができる。

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：表示部
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：脈波センサ
２３：心拍出量センサ

Claims (18)

1. ａ）被検者の心電図データを取得するステップと、
   ｂ）前記被検者の脈波データを取得するステップと、
   ｃ）前記心電図データに基づいて、心拍数を測定するステップと、
   ｄ）前記心電図データと前記脈波データに基づいて、脈波伝搬時間を測定するステップと、
   ｅ）前記測定された脈波伝搬時間と心拍数に基づいて、心拍出量を演算するステップと、
   ｆ）血管伸展性に関連する血管伸展性パラメータを演算するステップと、
   ｇ）前記血管伸展性パラメータに基づいて、前記演算された心拍出量を補正するステップと、
   を含み、
   前記血管伸展性パラメータは、体血管抵抗、動脈弾性率、動的動脈弾性率、又は脈動率である、
   コンピュータによって実行される生体情報処理方法。
2. 前記演算された血管伸展性パラメータが以前に演算された血管伸展性パラメータに関連付けられた所定の条件を満たさない場合に、前記ステップ（ｇ）が実行される、
   請求項１に記載の生体情報処理方法。
3. 前記所定の条件は、前記演算された血管伸展性パラメータと前記以前に演算された血管伸展性パラメータとの間の変化量に関連付けられた条件である、請求項２に記載の生体情報処理方法。
4. 前記所定の条件は、前記演算された血管伸展性パラメータ若しくは前記以前に演算された血管伸展性パラメータに対する前記演算された血管伸展性パラメータと前記以前に演算された血管伸展性パラメータとの間の変化量の比率に関連付けられた条件である、請求項２に記載の生体情報処理方法。
5. 前記所定の条件は、前記以前に演算された血管伸展性パラメータに基づいて設定された所定の範囲内に関連付けられた条件である、請求項２に記載の生体情報処理方法。
6. 前記以前に演算された血管伸展性パラメータは、直前に演算された血管伸展性パラメータ、最初に演算された血管伸展性パラメータ、又は所定期間前に演算された血管伸展性パラメータである、請求項２から５のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
7. 前記ステップ（ｅ）では、前記心拍出量をｅｓＣＣＯ、前記脈波伝搬時間をＰＷＴＴ、前記心拍数をＨＲ、Ｋ_０，α，βをそれぞれ任意の値とした場合に、前記心拍出量は、以下の式に基づいて演算され、
   ｅｓＣＣＯ＝Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ、
   前記ステップ（ｇ）は、
   前記血管伸展性パラメータに基づいて、係数Ｋ_０を補正するステップと、
   前記補正された係数Ｋ_０に基づいて、前記心拍出量を再度演算するステップと、
   を含む、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
8. 前記ステップ（ｅ）では、前記心拍出量をｅｓＣＣＯ、前記脈波伝搬時間をＰＷＴＴ、前記心拍数をＨＲ、Ｋ_０，α，βをそれぞれ任意の値とした場合に、前記心拍出量は、以下の式に基づいて演算され、
   ｅｓＣＣＯ＝Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ、
   前記ステップ（ｇ）は、
   前記血管伸展性パラメータに基づいて演算された値を前記演算された心拍出量に追加することで前記演算された心拍出量を補正するステップを含む、
   請求項１から６のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法。
9. 請求項１から８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。
10. 請求項９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。
11. 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、
    被検者の心電図データを取得し、
    前記被検者の脈波データを取得し、
    前記心電図データに基づいて、心拍数を測定し、
    前記心電図データと前記脈波データに基づいて、脈波伝搬時間を測定し、
    前記測定された脈波伝搬時間と心拍数に基づいて、心拍出量を演算し、
    血管伸展性に関連する血管伸展性パラメータを演算し、
    前記血管伸展性パラメータに基づいて、前記演算された心拍出量を補正し、
    前記血管伸展性パラメータは、体血管抵抗、動脈弾性率、動的動脈弾性率、又は脈動率である、
    生体情報処理装置。
12. 前記演算された血管伸展性パラメータが以前に演算された血管伸展性パラメータに関連付けられた所定の条件を満たさない場合に、前記生体情報処理装置は、前記血管伸展性パラメータに基づいて前記演算された心拍出量を補正する、
    請求項１１に記載の生体情報処理装置。
13. 前記所定の条件は、前記演算された血管伸展性パラメータと前記以前に演算された血管伸展性パラメータとの間の変化量に関連付けられた条件である、請求項１２に記載の生体情報処理装置。
14. 前記所定の条件は、前記演算された血管伸展性パラメータ若しくは前記以前に演算された血管伸展性パラメータに対する前記演算された血管伸展性パラメータと前記以前に演算された血管伸展性パラメータとの間の変化量の比率に関連付けられた条件である、請求項１２に記載の生体情報処理装置。
15. 前記所定の条件は、前記以前に演算された血管伸展性パラメータに基づいて設定された所定の範囲内に関連付けられた条件である、請求項１２に記載の生体情報処理装置。
16. 前記以前に演算された血管伸展性パラメータは、直前に演算された血管伸展性パラメータ、最初に演算された血管伸展性パラメータ、又は所定期間前に演算された血管伸展性パラメータである、請求項１２から１５のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
17. 前記心拍出量をｅｓＣＣＯ、前記脈波伝搬時間をＰＷＴＴ、前記心拍数をＨＲ、Ｋ_０，α，βをそれぞれ任意の値とした場合に、前記生体情報処理装置は、以下の式に基づいて前記心拍出量を演算するように構成され、
    ｅｓＣＣＯ＝Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ、
    前記生体情報処理装置は、
    前記血管伸展性パラメータに基づいて係数Ｋ_０を補正した後に、前記補正された係数Ｋ_０に基づいて前記心拍出量を再度演算することで、前記演算された心拍出量を補正するように構成されている、
    請求項１１から１６のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
18. 前記心拍出量をｅｓＣＣＯ、前記脈波伝搬時間をＰＷＴＴ、前記心拍数をＨＲ、Ｋ_０，α，βをそれぞれ任意の値とした場合に、前記生体情報処理装置は、以下の式に基づいて前記心拍出量を演算するように構成され、
    ｅｓＣＣＯ＝Ｋ_０×（α×ＰＷＴＴ＋β）×ＨＲ、
    前記生体情報処理装置は、
    前記血管伸展性パラメータに基づいて演算された値を前記演算された心拍出量に追加することで前記演算された心拍出量を補正するように構成されている、
    請求項１１から１６のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。

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