JP7187824B2 - 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、圧力センサーに測定対象部位を押圧した状態で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、圧力センサーが検知する接触圧が所定値になった場合に、光学式の血流量センサーを利用して血圧が測定される。

再表２０１５－１９９１５９号公報

しかし、特許文献１の技術では、接触圧の相違に起因した誤差が生じ得る。

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、生体の血管径に関する血管径指標と、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、生体の血流量に関する血流量指標とに応じて、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を具備する。
本発明の好適な態様に係る生体解析方法は、生体の血管径に関する血管径指標と、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、生体の血流量に関する血流量指標とに応じて生体の平均血圧に応じた平均血圧指標を算定する。
本発明の好適な態様に係るプログラムは、生体の血管径に関する血管径指標と、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、生体の血流量に関する血流量指標とに応じて生体の平均血圧に応じた平均血圧指標を算定する平均血圧算定部としてコンピューターを機能させる。

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。 腕部の血管の模式図である。 心臓から血管上の特定の部位までの距離と、当該部位における平均血圧との関係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。 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。 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。 第３実施形態に係る生体解析装置の構成図である。 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４実施形態に係る生体解析装置の構成図である。 第５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５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。 第６実施形態に係る血液量指標の実測値と血管径の三乗との関係を示すグラフである。 第６実施形態に係る平均血圧（算出値）と平均血圧（実測値）との関係を示すグラフである。 第８実施形態と対比例とのそれぞれに係る周波数重み付け強度スペクトルを示すグラフである。 対比例に係る平均血圧（算出値）と平均血圧（実測値）との関係を示すグラフである。 第８実施形態に係る平均血圧（算出値）と平均血圧（実測値）との関係を示すグラフである。 実製品の構成図である。 実製品について表示された平均血圧と本願製品について表示された平均血圧との関係を示すグラフである。 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（ユーザー）の身体のうち特定の部位（以下「測定部位」という）Ｈの平均血圧Ｐave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における平均血圧Ｐaveを測定する。なお、解析期間Ｔの時間長は１拍分に限定されない。図２のＰmaxは、収縮期血圧（最高血圧）であり、Ｐminは拡張期血圧（最低血圧）である。また、ΔＰは、収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとの差（つまり脈圧）である。

図３は、腕部における血管の模式図である。図３には、動脈（例えば橈骨動脈）Ｖ1と当該動脈Ｖ1に連結する細動脈（例えば指動脈）Ｖ2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Ｖ1における所定の地点であり、地点Ｘ2は動脈Ｖ1と細動脈Ｖ2との間の地点であり、地点Ｘ3は細動脈Ｖ2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Ｖ1における地点Ｘ1での血圧Ｐ1と、動脈Ｖ1と細動脈Ｖ2との間の地点Ｘ2での血圧Ｐ2と、細動脈Ｖ2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(1)および数式(2)で表現される。数式(1)の記号Ｌ1は、動脈Ｖ1の長さであり、記号Ｑ1は、動脈Ｖ1の血流量であり、記号ｄ1は動脈Ｖ1の血管径(半径)である。数式(2)の記号Ｌ2は、細動脈Ｖ2の長さであり、記号Ｑ2は、細動脈Ｖ2の血流量であり、記号ｄ2は細動脈Ｖ2の血管径(半径)である。また、数式(1)および数式(2)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(1)および数式(2)を利用して、以下の数式(3)で表現される。

図４は、心臓から血管上の特定の部位までの距離と、当該部位における血圧との関係を示すグラフである。図４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Ｖ2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(3)から、以下の数式(4)が導出される。

血液密度ρは、個人差が小さいため、所定値（例えば１０７０ｋｇ/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Ｖ2の血流量Ｑ2と血管径ｄ2とを算出することで、動脈の血圧Ｐ1を算定することが可能である。

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。第１実施形態では、測定部位Ｈの内部に細動脈が存在する位置に生体解析装置１００が装着される。

図５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と検出装置３０A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。

検出装置３０Aは、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号ＺA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３０A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（具体的には細動脈）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に応じた検出信号ＺA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３０A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３０Aとして利用してもよい。なお、検出装置３０A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５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。制御装置２１に供給される検出信号ＺA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。

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５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、検出装置３０Aが生成した検出信号ＺAから平均血圧Ｐaveを算定するための複数の機能（指標算定部５１および平均血圧算定部５５）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。

指標算定部５１は、検出装置３０Aが生成した検出信号ＺAから、測定部位Ｈの血管径指標と血流量指標Ｆ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。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、血管径指標は、血液量にも相関する。以上の相関を考慮して、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。血液量指標Ｍ（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。他方、血流量指標Ｆ（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。血流量指標Ｆは、血流速度に関する指標とも換言される。

指標算定部５１は、検出信号ＺA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Ｍおよび血流量指標Ｆ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ＺA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ＺA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Ｍ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Ｍ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Ｍ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。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（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Ｆが算定される。以下、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（ｆ×Ｇ(f)）を「周波数重み付け強度スペクトル」という。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Ｆを算定してもよい。血流量指標Ｆ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。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５の平均血圧算定部５５は、指標算定部５１が算定した血液量指標Ｍと血流量指標Ｆとに応じて生体の平均血圧Ｐaveを算定する。具体的には、平均血圧算定部５５は、血液量指標Ｍを解析期間Ｔについて平均した平均値Ｍave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。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Ｍ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Ｆ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ｄ2に相当する。血管径ｄ2の三乗が血液量指標Ｍに相当するとも換言される。また、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(4)は以下の数式(7)に変形される。

第１実施形態の平均血圧算定部５５は、数式(7)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(7)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(7)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）。制御装置２１は、平均血圧算定部５５が算定した平均血圧Ｐaveを表示装置２３に表示させる。

図６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６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、指標算定部５１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Ｍを算定する（Ｓa1）。血液量指標Ｍ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５１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（Ｓa2）。血流量指標Ｆ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５１が算定した血液量指標Ｍと血流量指標Ｆとに応じて平均血圧Ｐaveを算定する（Ｓa3）。制御装置２１は、平均血圧算定部５５が算定した平均血圧Ｐaveを表示装置２３に表示させる（Ｓa4）。なお、血液量指標Ｍの算定（Ｓa1）と血流量指標Ｆ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、複数の平均血圧Ｐaveの時系列（すなわち平均血圧Ｐaveの時間変化）が算定される。

図７は、平均血圧Ｐaveを算定する処理Ｓa3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Ｍを解析期間Ｔについて平均した平均値Ｍaveを算定する（Ｓa3-1）。平均血圧算定部５５は、血流量指標Ｆを解析期間Ｔについて平均した平均値Ｆaveを算定する（Ｓa3-2）。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（Ｓa3-3）。具体的には、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（Ｓa3-1）と平均値Ｆaveの算定（Ｓa3-2）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、血管径指標（血液量指標Ｍ）と血流量指標Ｆ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Ｍ）と血流量指標Ｆ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Ｆ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Ｆ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Ｆ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。

＜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。

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(8)で表現される。数式(8)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、第２実施形態では、生体の吸光度Ａｂｓに関する指標（以下「吸光度指標」という）Ｊを血管径指標として例示する。

第２実施形態の指標算定部５１は、吸光度指標Ｊと、第１実施形態と同様の血流量指標Ｆとを算定する。吸光度Ａｂｓは、以下の式(9)により表現される。数式(9)の記号Ｉは、検出信号ＺA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(8)および数式(9)から、以下の式(10)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、第２実施形態の指標算定部５１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３０Aが生成した検出信号ＺAから生成される。例えば、検出装置３０Aが出力する検出信号ＺA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Ｆは、第１実施形態と同様の方法により算定される。

第２実施形態の平均血圧算定部５５は、指標算定部５１が算定した吸光度指標Ｊと血流量指標Ｆ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指標を算定する。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(4)および数式(10)から、以下の数式(11)が導出される。平均血圧算定部５５は、数式(11)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(11)から理解される通り、第２実施形態の平均血圧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(11)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）。

第２実施形態における生体解析処理の内容は、図６に例示した第１実施形態と同様である。ただし、図６のステップＳa1において、指標算定部５１は、血液量指標Ｍに代えて吸光度指標Ｊを算定する。また、図７のステップＳa3-1において、平均血圧算定部５５は、血液量指標Ｍ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。

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実施系形態では特に、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。

＜第３実施形態＞
第３実施形態は、第２実施形態と同様に、吸光度指標Ｊと血流量指標Ｆとに応じて平均血圧Ｐaveを算定する。ただし、第２実施形態では吸光度指標Ｊの算定と血流量指標Ｆの算定とに、共通の受光部Ｒが生成した検出信号ＺAを利用したが、第３実施形態では、吸光度指標Ｊの算定と血流量指標Ｆの算定とに、別個の受光部が生成した検出信号Ｚを利用する。

図８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における検出装置３０A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２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、第２実施形態と同様に、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３０A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ＺA1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ＺA2を生成する。検出信号ＺA1は、血流量指標Ｆの算定に利用される。他方、検出信号ＺA2は、吸光度指標Ｊの算定に利用される。

第３実施形態の指標算定部５１は、受光部Ｒ1が生成した検出信号ＺA1から血流量指標Ｆを算定し、受光部Ｒ2が生成した検出信号ＺA2から吸光度指標Ｊを算定する。血流量指標Ｆおよび吸光度指標Ｊは、第２実施形態と同様の方法で算定される。第３実施形態の平均血圧算定部５５は、第２実施形態と同様に、指標算定部５１が算定した吸光度指標Ｊと血流量指標Ｆ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３０A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Ｚのうち血流量指標Ｆの算定に利用される周波数帯域（数式(5b)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Ｆ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ＺA1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ＺA2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９は、検出信号ＺA1のうち血流量指標Ｆ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ＺA2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９から把握される通り、検出信号ＺA1のうち血流量指標Ｆ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ＺA2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、第３実施形態では、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Ｆ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ＺA1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ＺA2が得られる距離に設定される。具体的には、図９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。

第３実施形態においても第２実施形態と同様の効果が得られる。第３実施形態では特に、血流量指標Ｆ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Ｆ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ＺA1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ＺA2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Ｆ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。

＜第４実施形態＞
第４実施形態では、第１実施形態で算定した平均血圧Ｐaveを利用して血圧Ｐを算定する構成を例示する。図１０は、第４実施形態における生体解析装置１００の構成図である。第４実施形態の生体解析装置１００は、第１実施形態における生体解析装置１００に、検出装置３０Bと脈圧算定部５３と血圧算定部５７とを追加した構成である。脈圧算定部５３および血圧算定部５７は、記憶装置２２に記憶されたプログラムを制御装置２１が実行することで実現される。

検出装置３０Bは、測定部位Ｈ（具体的には測定部位Ｈの内部の血管）の状態に応じた検出信号ＺBを生成する検出機器である。例えば、光学センサーモジュールまたは超音波センサーモジュール等の機器が検出装置３０Bとして好適に利用される。脈圧算定部５３は、検出装置３０Bが生成した検出信号ＺBから脈圧ΔＰを算定する。図２に例示する解析期間Ｔにおける脈圧ΔＰが算定される。脈圧ΔＰの算定には、公知の技術が任意に採用され得る。平均血圧算定部５５は、第１実施形態と同様に、平均血圧Ｐaveを算定する。

図１０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とから血圧Ｐを算定する。第４実施形態の血圧算定部５７は、収縮期血圧Ｐmaxと拡張期血圧Ｐminとを算定する。図２に例示される通り、収縮期血圧Ｐmaxは、解析期間Ｔにおける最高血圧であり、拡張期血圧Ｐminは、解析期間Ｔにおける最低血圧である。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(12)および数式(13)の関係が近似的に成立する。血圧算定部５７は、以下の数式(12)により収縮期血圧Ｐmaxを算定し、以下の数式(13)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。

第４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４実施形態では特に、脈圧ΔＰと平均血圧Ｐaveとから血圧Ｐ（収縮期血圧Ｐmaxおよび拡張期血圧Ｐmin）が算定されるから、押圧力の相違に起因した誤差を低減して、高精度に血圧Ｐを算定することができる。

＜第５実施形態＞
図１１は、第５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１１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、前述の各形態で例示した検出装置３０を具備する。図１１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１２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ＺAから平均血圧Ｐave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（指標算定部５１および平均血圧算定部５５）を包含する。検出ユニット７１の検出装置３０が生成した検出信号ＺA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から平均血圧Ｐaveを算定して表示装置２３に表示する。なお、第４実施形態で例示した脈圧算定部５３および血圧算定部５７を表示ユニット７２に搭載することも可能である。

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、検出装置３０が生成した検出信号ＺAから平均血圧Ｐaveを算定し、当該平均血圧Ｐave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平均血圧Ｐaveを表示する。また、演算処理部は第４実施形態で算定した血圧を表示するためのデータを表示ユニット７２に送信してもよい。

＜第６実施形態＞
図１３は、血液量指標Ｍの実測値と、血流量指標Ｆの実測値および平均血圧Ｐaveの実測値から算定された血管径ｄ2の三乗（ｄ2^３）との関係を示すグラフである。血液量指標Ｍの実測値と血流量指標Ｆの実測値とは、例えばレーザードップラー血流計を利用して測定される。平均血圧Ｐaveは、カフ等を利用して測定される。なお、図１３には、複数の被験者について測定された結果が図示されている。上述した通り、血管径ｄ2は、血液量指標Ｍの三乗根（Ｍ^１/３）に相当するから、数式(7)から以下の数式(14)が導出される。ｄ2^３は、数式(14)を利用して算出される。

図１３から把握される通り、ｄ2^３と血液量指標Ｍの実測値との関係を示す回帰直線は、傾きおよび切片を有する一次関数で表現されるという知見が得られた。傾きを表す係数をａとし、切片を表す係数をｂとすると、ｄ2^３は、以下の数式(15)により表現される。図１３では、係数ａが０．０８８９で、係数ｂが０．００２３の場合が例示されている。ｄ2^３と血液量指標Ｍの実測値とに高い相関があり、数式(15)によりその相関が適切に近似されていることがわかる。図１３における相関係数Ｒ²は、０．９４８８である。

血管径ｄ2の三乗が血液量指標Ｍに相当し、血流量指標Ｆが血流量Ｑ2に相当するという前提のもとに、上述の数式(4)は以下の数式(16)に変形される。なお、数式(16)の記号Ｋ'は、数式(7)の係数Ｋと同様に、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。

図１４は、カフ等により測定された平均血圧Ｐaveの実測値と、数式(16)より算定された平均血圧Ｐaveの算出値との関係を示すグラフである。ｄ2^３が切片を有さないと想定して算出した平均血圧Ｐaveの算出値と平均血圧Ｐaveの実測値との間には、負の相関が観測される場合がある。それに対して、図１４から把握される通り、数式(16)により算出された平均血圧Ｐaveの算出値と平均血圧Ｐaveの実測値との間には、正の相関が観測された。相関係数Ｒ²は、０．５８５８である。以上の知見をもとに、第６実施形態では数式(16)を利用して平均血圧Ｐaveを算定する。すなわち、Ｆ_ａｖｅ／（a×Ｍ_ａｖｅ＋ｂ）^４/３に応じて平均血圧Ｐaveが算定される。

数式(16)の係数aおよび係数ｂは、例えば複数の被験者から算出される実測値（平均血圧Ｐave，血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆ）を利用して統計的に設定される。生体解析装置１００の利用者毎に係数aおよび係数ｂを設定してもよいし、利用者間で共通の係数aおよび係数ｂを設定してもよい。係数aおよび係数ｂを利用者毎に設定する場合には、利用者毎に測定した実測値を利用した校正が係数aおよび係数ｂに対して必要になる。一方で、利用者間で共通の係数aおよび係数ｂを設定する場合には、利用者毎に校正が不要になるという利点がある。なお、係数aおよび係数ｂの何れか一方を利用者間で共通に設定し、他方を利用者毎に設定してもよい。

以上の説明から理解される通り、第６実施形態では、平均血圧Ｐaveの実測値に対して正の相関が観測されるＦ_ａｖｅ／（a×Ｍ_ａｖｅ＋ｂ）^４/３に応じて平均血圧Ｐaveが算定されるから、高精度に平均血圧Ｐaveを算出することが可能である。また、係数aおよび係数ｂを利用者間で共通に設定する場合には、生体解析装置１００の使用時における校正が不要になるという利点がある。なお、第６実施形態の構成は、第１実施形態から第５実施形態の何れにも適用し得る。

＜第７実施形態＞
検出信号ＺAの周波数に関する強度スペクトルには、周波数軸上の全域にわたり略均等な強度で分布するノイズ（以下「バックグラウンドノイズ」という）が含まれ得る。バックグラウンドノイズは、例えば、生体解析装置１００を構成する電気回路に固有のショットノイズや、生体解析装置１００の設置環境に存在する電磁波に起因したノイズである。第７実施形態では、検出信号ＺAから特定される強度スペクトルからバックグラウンドノイズを低減して血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆを算定する。

第７実施形態の検出装置３０Aは、前述の各形態で例示した検出信号ＺAのほか、バックグラウンドノイズを表す信号（以下「観測信号」という）を生成する。観測信号は、血流が観測されない状態で生成される。例えば、反射率が低く、移動する物体を含まない静止物体に発光部Ｅが光を照射した状態で受光部Ｒが出力する信号が観測信号として生成される。なお、静止物体に光を照射しない状態で受光部Ｒが出力する信号を観測信号として利用してもよい。また、測定部位Ｈまたは測定部位Ｈより上流の位置をカフ等により止血した状態で受光部Ｒが出力する信号を観測信号として利用してもよい。以上の説明から理解される通り、測定部位Ｈの血流に由来した成分を含まない観測信号が生成される。すなわち、測定部位Ｈの血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆを算定するときに存在するバックグラウンドノイズを表す観測信号が生成される。

第７実施形態の指標算定部５１は、検出信号ＺAの周波数に関する強度スペクトルにおける各周波数ｆの強度Ｇ(f)からバックグラウンドノイズの強度Ｇ(f)bgを減算して、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆを算定する。バックグラウンドノイズの強度Ｇ(f)bgは、観測信号から算定された強度スペクトルにおける各周波数ｆでの強度である。なお、バックグラウンドノイズの強度Ｇ(f)bgを平滑化（例えば移動平均）した値を強度Ｇ(f)から減算してもよい。強度Ｇ(f)bgの平滑化は、時間軸上で実行しても周波数軸上で実行してもよい。

具体的には、指標算定部５１は、各周波数ｆについて、強度Ｇ(f)から強度Ｇ(f)bgを減算することで、補正強度Ｇ(f)cを特定する。補正強度Ｇ(f)cは、以下の数式(17)で表現される。

数式(17)より算定された補正強度Ｇ(f)cを使用して、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが算定される。すなわち、バックグラウンドノイズの影響を低減した血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが算定される。前述の各形態と同様に、血液量指標Ｍの算定には、数式(5a)または数式(5b)が利用され、血流量指標Ｆの算定には、数式(6a)または数式(6b)が利用される。

以上の説明から理解される通り、第７実施形態では、検出信号ＺAの強度スペクトルにおける各周波数ｆの強度Ｇ(f)からバックグラウンドノイズの強度Ｇ(f)bgを減算して、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが算定される。したがって、バックグラウンドノイズの影響を低減した血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが算定される。すなわち、平均血圧Ｐaveを高精度に算定することができる。

数式(6a)または数式(6b)から把握される通り、血流量指標Ｆは、周波数ｆを強度Ｇ(f)に乗算することで（すなわち周波数重み付け強度スペクトル（ｆ×Ｇ(f)）を利用して）算出される。したがって、周波数ｆが大きくなるほど、血流量指標Ｆに対するバックグラウンドノイズの影響が大きくなるという傾向がある。強度スペクトルからバックグラウンドノイズを低減する第７実施形態の構成は、血流量指標Ｆを算出する場合に特に有効である。なお、第７実施形態の構成は、第１実施形態から第６実施形態において、光学的に検出された検出信号の強度スペクトルについてバックグラウンドノイズを低減するために利用できる。

＜第８実施形態＞
第７実施形態において検出信号ＺAの強度スペクトルのうち測定部位Ｈの脈動に応じて強度Ｇ(f)が変化しない周波数帯域（以下「指定帯域」という）では、バックグラウンドノイズが除去されれば、強度Ｇ(f)が０に近づく。指定帯域において強度Ｇ(f)が０に近いほど、バックグラウンドノイズが高精度に除去されているとも換言される。そこで、第８実施形態では、指定帯域において、強度Ｇ(f)から強度Ｇ(f)bgを減算した結果が０に近づくように、強度Ｇ(f)から強度Ｇ(f)bgを減算する。指定帯域は、例えば２５ｋＨｚ以上３０ｋＨｚ以下の帯域である。なお、指定帯域は以上の例示に限定されない。例えば、測定部位Ｈの種類に応じて適宜に指定帯域が変更される。

第８実施形態の指標算定部５１は、第７実施形態と同様に、検出信号ＺAの周波数に関する強度スペクトルにおける各周波数ｆの強度Ｇ(f)からバックグラウンドノイズの強度Ｇ(f)bgを減算して、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆを算定する。具体的には、指標算定部５１は、指定帯域において強度Ｇ(f)から強度Ｇ(f)bgを減算した結果が０に近づくように、強度Ｇ(f)から強度Ｇ(f)bgを減算することで、補正強度Ｇ(f)cを算定する。第８実施形態の補正強度Ｇ(f)cは、以下の数式(18)で表現される。

数式(18)の記号Ｃは、指定帯域において補正強度Ｇ(f)cが０に近づくように設定される係数である。具体的には、係数Ｃは、以下の数式(19)から算出される値が最小（理想的には０）になるように設定される。数式(18)の記号ｆmaxは、指定帯域の周波数の上限値であり、ｆminは、指定帯域の周波数の下限値である。なお、係数Ｃを周波数ｆに応じて設定してもよい。例えば、周波数軸を複数に区分した帯域毎に異なる係数Ｃを設定してもよい。

数式(18)から把握される通り、係数Ｃを乗算した強度Ｇ(f)bgを強度Ｇ(f)から減算することで、補正強度Ｇ(f)cが算出される。指標算定部５１は、各周波数ｆについて数式(18)により算出した補正強度Ｇ(f)cを利用して、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆを算定する。前述の各形態と同様に、血液量指標Ｍの算定には、数式(5a)または数式(5b)が利用され、血流量指標Ｆの算定には、数式(6a)または数式(6b)が利用される。

図１５には、係数Ｃを強度Ｇ(f)bに乗算せず補正強度Ｇ(f)cを算出する構成（以下「対比例」という）により算出された周波数重み付け強度スペクトル（ｆ×Ｇ(f)c）と、数式(18)の演算による補正強度Ｇ(f)cから算出された周波数重み付け強度スペクトル（ｆ×Ｇ(f)c）とを示すグラフである。図１５から把握される通り、第８実施形態の構成では、対比例と比較して、バックグラウンドノイズを高精度に低減して周波数重み付け強度スペクトル（ｆ×Ｇ(f)c）が算出される。特に、バックグラウンドノイズの影響が大きくなる高域側においてバックグラウンドノイズを有効に低減して周波数重み付け強度スペクトル（ｆ×Ｇ(f)c）が算出される。すなわち、周波数軸上の全体にわたりバックグラウンドノイズを有効に低減した血流量指標Ｆを算出することが可能である。

図１６は、対比例において算出された平均血圧Ｐaveの算出値と、カフ等で測定された平均血圧Ｐaveの実測値との関係を示すグラフである。図１７は、第８実施形態の構成において算出された平均血圧Ｐaveの算出値と、カフ等で測定された平均血圧Ｐaveの実測値との関係を示すグラフである。図１６および図１７から把握される通り、第８実施形態によれば、対比例と比較して、平均血圧Ｐaveの算出値と平均血圧Ｐaveの実測値との間に高い相関（正の相関）が観測される。また、図１６における平均血圧Ｐaveの算出値の標準偏差σは、２２．５ｍｍＨｇであるのに対して、図１７における平均血圧Ｐaveの算出値の標準偏差σは、８．８ｍｍＨｇである。以上のことからも、第８実施形態によれば、対比例と比較して、平均血圧Ｐaveを高精度に算出できることがわかる。

第８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。また、第８実施形態では、第７実施形態と同様に、バックグラウンドノイズの影響を低減した血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが算定される。第８実施形態によれば、特に、指定帯域において強度Ｇ(f)から強度Ｇ(f)bgを減算した結果が０に近づくように、強度Ｇ(f)から強度Ｇ(f)bgを減算することで、血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆが算定される。したがって、対比例と比較して、バックグラウンドノイズの影響を高精度に低減して血液量指標Ｍおよび血流量指標Ｆを算定することができる。

＜各構成の有無の検討＞
前述の各形態における例示の通り、本発明の好適な態様は、血管径指標と血流量指標Ｆとから平均血圧Ｐaveを算定するという構成（以下「構成Ａ」という）を採用する。実際の生体解析装置（以下「実製品」という）９０が構成Ａを採用しているか否かの判断方法について以下に説明する。以下、構成Ａを採用することが確認されている生体解析装置１００を「本願製品」という。

実製品９０は、図１８に例示される通り、発光部Ｅおよび受光部Ｒを含む検出装置９１と、検出装置９１が出力する検出信号から平均血圧ＰWaveを算定する処理部９３と、処理部９３が算定した平均血圧ＰWaveを表示する表示装置９５とを具備する。実製品９０の処理部９３と、本願製品の制御装置２１との各々に、解析期間Ｔ内の波形が相違する複数（例えば３種類以上）の試験信号Ｕを順次に供給する場面を想定する。実製品９０については処理部９３（例えば検出装置９１と処理部９３との間の配線や端子）に各試験信号Ｕ（Ｕ1，Ｕ2，Ｕ3）が供給される。例えばパルスジェネレーター等の信号発生器により各試験信号Ｕは生成される。複数の試験信号Ｕは、Ｆave／Ｍave^4/３（第２実施形態および第３実施形態の本願製品ではＦave／Ｊave⁴）が異なる。例えば複数の試験信号Ｕの各々について算定されるＦave／Ｍave^4/３のうち、最大値と最小値との差が２倍以上となるように、複数の試験信号Ｕを生成する。なお、解析期間Ｔよりも長い時間長の波形ついて試験信号Ｕを生成してもよい。

実製品９０の表示装置９５に被験者の平均血圧Ｐaveが測定結果として表示される場合を想定する。試験信号Ｕ1を実製品９０に供給した場合に平均血圧ＰWave1が表示され、試験信号Ｕ2を実製品９０に供給した場合に平均血圧ＰWave2が表示され、試験信号Ｕ3を実製品９０に供給した場合に平均血圧ＰWave3が表示されたと仮定する。また、試験信号Ｕ1を本願製品に供給した場合に平均血圧Ｐave1が表示され、試験信号Ｕ2を本願製品に供給した場合に平均血圧Ｐave2が表示され、試験信号Ｕ3を本願製品に供給した場合に平均血圧Ｐave3が表示されたと仮定する。

図１９は、実製品９０について表示された平均血圧ＰWaveと本願製品について表示された平均血圧Ｐaveとの関係を示すグラフである。実製品９０について構成Ａを採用している場合、実製品９０で測定された複数の平均血圧ＰWave（平均血圧ＰWave1，平均血圧ＰWave2，平均血圧ＰWave3）と本願製品で測定された複数の平均血圧Ｐave（Ｐave1，Ｐave2，Ｐave3）との間には相関が観測される。具体的には、実製品９０について表示された複数の平均血圧ＰWaveと、本願製品について表示された複数の平均血圧Ｐaveとの相関係数が０．８以上になる。以上の事情を考慮して、実製品９０に複数の試験信号Ｕを供給して算定された平均血圧Ｐaveと、本願製品に複数の試験信号Ｕを供給して算定された平均血圧Ｐaveとの相関係数が０．８以上となる場合は、当該実製品９０については構成Ａを採用している可能性が充分に高い。なお、相関係数としては、例えばピアソンの積算相関係数が好適である。

なお、以上の説明では試験信号Ｕを実製品９０の処理部９３に供給したが、実製品９０において検出信号を生成する受光部Ｒに、試験信号Ｕが生成されるような光を受光させ、これにより算定された平均血圧ＰWaveを本願製品の平均血圧Ｐaveと対比してもよい。また、以上の説明では実製品９０の表示装置９５に表示される平均血圧ＰWaveと本願製品の表示装置２３に表示される平均血圧Ｐaveとを対比したが、実製品９０の処理部９３から出力されるデータと本願製品の制御装置２１から出力されるデータとを対比することで実製品９０における構成Ａの有無を判断してもよい。

以上の説明では実製品９０が平均血圧ＰWaveを表示する場合を便宜的に想定したが、実製品９０が被験者の血圧Ｐ（ＰmaxおよびＰmin）を表示する場合も、同様の方法により、実製品９０における構成Ａの有無を推定することが可能である。すなわち、複数の試験信号Ｕを実製品９０に順次に供給することで測定される複数の血圧と、複数の試験信号Ｕを本願製品（第４実施形態）に順次に供給することで測定される複数の血圧との間の相関係数を算定する。相関係数が０．８以上である場合には、実製品９０が構成Ａを採用している可能性が高い。

また、第７実施形態および第８実施形態では、検出信号ＺAの周波数に関する強度スペクトルにおける各周波数ｆの強度Ｇ(f)からバックグラウンドノイズの強度Ｇ(f)bgを減算して、血管径指標および血流量指標Ｆを算定するという構成（以下「構成Ｂ」という）を採用する。実製品９０が構成Ｂを採用しているか否かの判断方法について以下に説明する。

測定部位Ｈまたは測定部位Ｈより上流の位置を止血した状態（以下「止血状態」という）において、実製品９０により平均血圧ＰWaveを算定する。止血状態において実製品９０が特定する強度スペクトルには、バックラウンドノイズが優勢に含まれる。実製品９０が構成Ｂを採用する場合には、止血状態において平均血圧ＰWaveは０に近い値（理想的には０）になり得る。一方で、実製品９０が構成Ｂを採用しない場合には、強度スペクトルに含まれるバックグラウンドノイズの影響により平均血圧ＰWaveが０から乖離した値になる。以上の説明から理解される通り、止血状態において実製品９０に表示される平均血圧ＰWaveが０に近い場合には、構成Ｂを採用している可能性が高い。なお、実製品９０が血管径指標または血流量指標Ｆを表示する場合には、止血状態において算出される血管径指標または血流量指標Ｆが０に近いか否かで構成Ｂの採用の有無を判断してもよい。

＜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、平均血圧Ｐaveを算定したが、生体解析装置１００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、算定した平均血圧Ｐaveを利用して、平均血圧算定部５５が、被験者の平均血圧Ｐave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。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指標との双方を含む。

（２）前述の各形態では、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、第１実施形態（さらには第４実施形態や第５実施形態）では、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。第２実施形態および第３実施形態における平均値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<Ｉ^２>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<Ｉ^２>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。

（３）第１実施形態（さらには第４実施形態や第５実施形態）では、共通の受光部Ｒが生成した検出信号ＺA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Ｒ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、検出装置３０A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ＺA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。

（４）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から平均血圧Ｐave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５に例示された要素（指標算定部５１および平均血圧算定部５５）を包含する。

前述の各形態では、検出装置３０（３０A，３０B）を具備する生体解析装置１００を例示したが、図２０に例示される通り、検出装置３０を生体解析装置１００とは別体とした構成も想定される。検出装置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。検出装置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から平均血圧Ｐave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、検出装置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２１８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から平均血圧Ｐaveを算定し、当該平均血圧Ｐave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が算定した平均血圧Ｐave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から受信した平均血圧Ｐave（第４実施形態では血圧）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２２に例示される通り、検出装置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、検出装置３０と生体解析装置１００とを別体とした構成において、指標算定部５１を検出装置３０に搭載することも可能である。指標算定部５１が算定した血管径指標および血流量指標Ｆが有線または無線により検出装置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。

（５）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。

（６）前述の各形態では、被験者の平均血圧Ｐave（第４実施形態では血圧Ｐ）を表示装置２３に表示したが、平均血圧Ｐave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、平均血圧Ｐave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、平均血圧Ｐaveを音声で報知する構成が特に好適である。また、平均血圧Ｐave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が算定した平均血圧Ｐave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平均血圧Ｐaveを格納してもよい。

（７）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、３０…検出装置、５１…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、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…発光部、Ｒ…受光部。

Claims (9)

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バックグラウンドノイズを減算し、前記減算後の補正スペクトルから、前記生体の血流量に関する血流量指標を算定する指標算定部と、
   前記生体の血液量に関する血液量指標と、前記血流量指標とに応じて、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
   を具備し、
   前記平均血圧算定部は、前記血液量指標を解析期間について平均した平均値Ｍａｖｅと、前記血流量指標を前記解析期間について平均した平均値Ｆａｖｅとを含むＦａｖｅ／Ｍａｖｅ ^４/３ に応じて、前記平均血圧指標を算定する
   生体解析装置。
2. 前記指標算定部は、前記バックグラウンドノイズに係数を乗算して前記強度スペクトルから減算し、
   前記係数は、前記補正スペクトルにおいて指定帯域内の強度がゼロに近付くように設定される
   請求項１の生体解析装置。
3. 前記血液量指標は、前記補正スペクトルから算定される
   請求項１または請求項２の生体解析装置。
4. 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３の何れかの生体解析装置。
5. 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、
   前記受光部により受光された光の周波数に関する強度スペクトルからバックグラウンドノイズを減算し、前記減算後の補正スペクトルから、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、
   前記指標算定部が算定した前記血液量指標と前記血流量指標とに応じて、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
   を具備する生体解析装置。
6. 前記指標算定部は、
   前記補正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
   請求項５の生体解析装置。
7. 前記指標算定部は、
   前記補正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前記血流量指標を算定する
   請求項５の生体解析装置。
8. 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バックグラウンドノイズを減算し、前記減算後の補正スペクトルから、前記生体の血流量に関する血流量指標を算定し、
   前記生体の血液量に関する血液量指標と、前記血流量指標とに応じて、前記生体の平均血圧に応じた平均血圧指標を算定する
   生体解析方法であって、
   前記平均血圧指標の算定においては、前記血液量指標を解析期間について平均した平均値Ｍａｖｅと、前記血流量指標を前記解析期間について平均した平均値Ｆａｖｅとを含むＦａｖｅ／Ｍａｖｅ ^４/３ に応じて、前記平均血圧指標を算定する
   生体解析方法。
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バックグラウンドノイズを減算し、前記減算後の補正スペクトルから、前記生体の血流量に関する血流量指標を算定する指標算定部、および、
   前記生体の血液量に関する血液量指標と、前記血流量指標とに応じて、前記生体の平均血圧に応じた平均血圧指標を算定する平均血圧算定部
   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、
   前記平均血圧算定部は、前記血液量指標を解析期間について平均した平均値Ｍａｖｅと、前記血流量指標を前記解析期間について平均した平均値Ｆａｖｅとを含むＦａｖｅ／Ｍａｖｅ ^４/３ に応じて、前記平均血圧指標を算定する
   プログラム。
   

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