JPH06254060A

JPH06254060A - 診断装置

Info

Publication number: JPH06254060A
Application number: JP4682693A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiko Amano; 和彦天野; Kazuo Kodama; 和夫児玉; Hitoshi Ishiyama; 仁石山
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 1993-03-08
Filing date: 1993-03-08
Publication date: 1994-09-13
Anticipated expiration: 2015-07-31
Also published as: JP3070327B2

Abstract

(57)【要約】【目的】アーユルヴェーダ法等による高精度な脈診を
容易に行うことを可能にする。【構成】各指の歪ゲージから各々電圧Ｖiが出力さ
れ、直流遮断フィルタ１３、増幅器１４、低域通過フィ
ルタ１５およびＡ／Ｄ変換器２０を介してマイクロコン
ピュータ２１に供給される。マイクロコンピュータ２１
は、供給された波形の特徴を示すパラメータを算出し、
これと一致するパラメータ、または、最も近いパラメー
タを知識データベース２６内から探し出す。そして、検
索されたパラメータに組み合わされている診断結果を読
み出し、表示装置ＤＰに表示する。以上のようにして、
表示装置ＤＰには、「慢性鼻炎」、「肝障害」、「心臓
異常害」等の診断結果などが表示される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、生体から検出される
波動に基づいて診断を行う場合に用いて好適な診断装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、中国医学においては、橈骨動
脈に沿って被験者の腕の三箇所（寸、関、尺）に診断者
の指を押し当て、これによって脈診を行う方法（寸口
法）が知られている。また、圧電素子を用いて、寸口法
による検出脈波を自動的に記録する脈診器も提案されて
いる（特公昭５７−５２０５４号公報）。

【０００３】一方、インドにおいては、古来よりアーユ
ルヴェーダと称する伝承医学が知られている。その概要
を図３(ａ)，(ｂ)を参照して説明する。まず、診察者
は、被験者の腕の橈骨動脈に沿う部分に自らの指を軽く
押し当てる。ここで、診断箇所は図３(ａ)に示す三点で
あり、それぞれヴァータ（Ｖ）、ピッタ（Ｐ）およびカ
パ（Ｋ）と称し、中国医学で言う寸、関および尺と近似
している。すなわち、診察者は、図３(ａ)において、ヴ
ァータ（Ｖ）に第二指、ピッタ（Ｐ）に第三指、カパ
（Ｋ）に第四指を押し当てる。

【０００４】次に、診察者は、図３(ｂ)に示すように一
本の指あたり「４」のポイント１〜４において、被験者
の脈の性状や強さを診断し、病状を判定する。従って、
三本の指について、診断ポイントは合計「１２」箇所に
なる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、寸口法やア
ーユルヴェーダによる脈診には、診察者の感覚と経験か
ら患者の症状を診断することになるが、いずれもその技
術の収得が困難であり、特に、アーユルヴェーダ法によ
る脈診を行うことができる者は、指先における感覚がき
わめて鋭敏な者に限られ、数千人に一人とも数万人に一
人とも言われている。さらに、かかる鋭敏な感覚を有す
る者においても、長年の修練を積まなければ正確な診断
を行うことはできないという事情がある。

【０００６】また、上記特公昭５７−５２０５４号公報
に示されているように検出脈波を表示するようにした装
置を用いても、その波形から症状を判断するには、かな
りの学習や訓練が必要である。

【０００７】この発明は、上述した課題を解決するため
になされたもので、脈波等の波動に基づく診断を容易に
行うことができる診断装置を提供することを目的として
いる。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１に記載の発明にあっては、生体から検出さ
れた波動の特徴を表すパラメータと前記生体の状態を表
す教師データとの関係を示すデータが記憶された知識デ
ータベースと、生体から波動を検出する波動検出手段
と、前記波動検出手段が検出した波動と前記知識データ
ベース内のデータとに基づいて生体の状態を診断する診
断手段とを具備することを特徴とする。

【０００９】また、請求項２に記載の発明にあっては、
生体から波動を検出する波動検出手段と、前記波動検出
手段が検出した波動の特徴を表すパラメータを生成する
パラメータ生成手段と、学習モードにおいて、生体の状
態を表す教師データを入力する教師データ入力手段と、
前記学習モードにおいて、前記パラメータと前記教師デ
ータとの関係を示すデータを記憶する知識データベース
と、診断モードにおいて前記波動検出手段が検出した波
動と前記知識データベース内のデータとに基づいて生体
の状態を診断する診断手段とを具備することを特徴とす
る。

【００１０】さらに、請求項３に記載の発明にあって
は、新たに生成される前記パラメータと新たに入力され
る前記教師データとに基づいて前記知識データベースに
記憶されたデータを更新する学習手段を具備することを
特徴とする。

【００１１】請求項４に記載の発明にあっては、請求項
１〜３いずれかの項記載の診断装置であって、前記教師
データは、前記生体の状態に対応した治療法を示すこと
を特徴としている。

【００１２】

【作用】請求項１〜４の発明においては、知識データベ
ースにパラメータと教師データとが蓄積されているの
で、測定対象となる生体から検出された波動のパラメー
タを用いて知識データベースを検索することにより、該
当する教師データを読み出すことができる。したがっ
て、生体の状態やその治療方法を知ることができる。ま
た、請求項２に記載の発明にあっては、知識データベー
スに対して新たなデータを順次記憶させることができ
る。請求項３に記載の発明においては、知識データベー
ス内のデータが新たに入力されるデータに応じて更新さ
れるので、学習効果が得られる。

【００１３】

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の実施例につ
いて説明する。Ａ：実施例の構成図２はこの発明の一実施例で用いられる脈波センサの平
面図である。図２において８１〜８４は細帯状の歪ゲー
ジであり、ゴム手袋５の指腹部分において、長さ方向に
平行に配置されている。なお、ゴム手袋５の厚さは約
「２００μｍ」であり、歪ゲージ８１〜８４をゴム手袋
５に固着する手段としては一般のゲージ用接着剤を用い
てよい。

【００１４】ここで、歪ゲージ８１〜８４の詳細につい
て説明する。歪ゲージ８１〜８４は、薄ゲージであり、
ゲージ率「２．１」、抵抗「１２０Ω」、幅（Ｄ）
「２．８ｍｍ」、長さ（Ｌ）「９．４ｍｍ」、厚さ「１
５μｍ」である。また、歪ゲージ８１〜８４全体の幅
（Ｍ）は、診断者の指を被験者の腕に軽く押し当てた場
合の接触幅に対応して、約「１２ｍｍ」に設定されてい
る。従って、各ゲージ間の間隔（Ｓ）は約「０．２７ｍ
ｍ」になる。また、歪ゲージ８１〜８４は、各々図３
（ｂ）に示すアーユルヴェーダの測定点１〜４に対応す
る。

【００１５】次に、上記歪ゲージ８１〜８４を用いた診
断装置の構成を図１を参照して説明する。図において、
歪ゲージ８１と抵抗器１２とは直列に接続され、電源１
１によって所定の直流電圧Ｅが印加されている。従っ
て、歪ゲージ８１の両端には、抵抗比に応じた電圧Ｖi
が発生する。１３は直流遮断フィルタであり、電圧Ｖi
の直流成分を除去して出力する。直流遮断フィルタ１３
の出力信号は増幅器１４を介して増幅され、遮断周波数
が「２０Ｈz」の低域通過フィルタ１５を介して出力さ
れる。なお、図２は歪ゲージ８１に対する回路のみを示
すが、他の歪ゲージ８２〜８４についても同様の回路が
それぞれ設けられている。

【００１６】次に、低域通過フィルタ１５の出力電圧Ｖ
oは、Ａ／Ｄ変換器２０によってディジタル信号に変換
された後に、マイクロコンピュータ２１に供給される。
マイクロコンピュータ２１は、ＣＰＵ２４、ＲＯＭ２
２、ＲＡＭ２３および表示装置ＤＰによって構成されて
おり、また、外部記憶部として知識データベース２６を
有している。ＲＯＭ２２には、ＣＰＵ２４の動作を規定
するプログラムが格納され、ＲＡＭ２３にはワーキング
エリア等が設定される。２５は、キーボード等から構成
される入力装置であり、ＣＰＵ２４に対し、各種コマン
ドやメッセージを入力する。３０は、レコーダであり、
ＣＰＵ２４から供給される波形データを、所定の用紙に
プリントアウトする。

【００１７】Ｂ：実施例の動作（イ）学習モード上記構成において、診断者はゴム手袋５を片手に装着
し、被験者のヴァータ（Ｖ）に第二指、ピッタ（Ｐ）に
第三指、カパ（Ｋ）に第四指をそれぞれ押し当てる。こ
の状態において、被験者の脈動に応じて合計「１２」の
歪ゲージから各々電圧Ｖiが出力される。これら電圧Ｖi
は、対応する直流遮断フィルタ１３によって直流成分が
除去され、さらに各々対応する増幅器１４、低域通過フ
ィルタ１５およびＡ／Ｄ変換器２０を介してマイクロコ
ンピュータ２１に供給される。このようにして供給され
た波形は、マイクロコンピュータ２１において解析さ
れ、その特徴を示すパラメータが算出される。これらの
パラメータは、一時的にＲＡＭに格納される。

【００１８】次に、診断者は、算出されたパラメータに
対応する診断結果を入力装置２５から入力する。この場
合の診断結果は、診断者の触覚によるもの、表示装置に
表示された波形の観察によるもの、あるいはそれら双方
によるものでもよく、さらには、全く別な手法、たとえ
ば、西洋医学的な所見によるものでもよい。診断結果の
入力は、入力装置２５から病名や症状を直接示す言葉を
入力してもよく、また、それらを示すコードを入力して
もよい。診断者から診断結果が入力されると、ＣＰＵ２
４はＲＡＭ２３に一時記憶されていたパラメータと組に
して知識データベース２６に格納する。

【００１９】次に、具体的な症状別に学習例を説明す
る。慢性鼻炎この例において被験者は２８歳の男性であり、西洋医学
的所見において慢性鼻炎であると診断されている。上記
被験者から測定された脈波を、レコーダ３０によって記
録した結果を図４(ａ)〜(ｃ)に示す。ここで、同図(ａ)
の縦方向のスケールは、同図(ｂ)，(ｃ)のスケールの２
倍になっている。なお、これは波形が振り切れてしまう
のを防止するという測定上の都合によるものである。従
って、ヴァータ（Ｖ）における波形の振幅は、他の波形
に比べて大であることが判る。さらに、ヴァータ（Ｖ）
に係る図４(ａ)の測定結果に着目すると、第１，第２ポ
イント（図４(ｂ)参照）における脈波の振幅は、第３，
第４ポイントにおける振幅と比較してきわめて大である
ことが判る。

【００２０】一方、マイクロコンピュータ２１は、上述
した各波形の特徴を示すパラメータを求め、これをＲＡ
Ｍ２３に一時記憶させる。パラメータとしては、この実
施例では、脈波を構成する各周波数成分の振幅を用い
る。すなわち、各波形について高速フーリエ変換による
パワースペクトル解析を行い（高速フーリエ変換プログ
ラムは予めＲＯＭ２２またはＲＡＭ２３に予め格納して
おく）、各周波数についての振幅（パワー）をパラメー
タとして用いる。ところで、脈波に図４に示すような特
徴が現れた場合、アーユルヴェーダにおいては、鼻咽頭
に障害があるとの脈診所見がなされる。なお、このよう
な脈波が見られた場合には、統計的に鼻、喉あるいは気
管支等に障害を持つ確率の高い旨の報告（Visualizatio
n and Quantitative Analysis of the Pulse Diagnosis
in AYURVEDA: K. Kodama, H. Kasahara, The proceedi
ng of the 4th world congress holistic approach-hea
lth for all in Bangalore, India, 1991）がなされて
いる。

【００２１】そこで、診断者は、レコーダ３０の出力結
果やディスプレイＤＰの画面に表示された波形を目視す
ることにより、または触覚によるアーユルヴェーダの所
見により、あるいは西洋医学的な所見に基づいて、診断
結果である「慢性鼻炎」の語またはこれを示すコードを
入力装置２５から入力する。次に、ＣＰＵ２４は、入力
された診断結果とＲＡＭ２３に一時記憶されていたパラ
メータとを組にして知識データベース２６に記憶させ
る。

【００２２】肝障害例(１) この例において、被験者は２８歳の男性であり、肝障害
（ＧＴＯ「４２」，ＧＰＴ「６３」）を有している。上
記被験者の脈波測定結果を図５(ａ)〜(ｃ)に示す。な
お、同図(ａ)〜(ｃ)のスケールは同一である。これらの
図によれば、第三指のピッタ（Ｐ）における波形の振幅
が他の指における振幅と比較して大であることが判る。
次に、図５(ｂ)の拡大図を図６に示す。図６において
は、第２ポイントにおける振幅が他のポイントにおける
振幅と比較して大であることが判る。マイクロコンピュ
ータ２１は、上述した場合と同様にして、各波形につい
て高速フーリエ変換によるパワースペクトル解析を行
い、その結果をパラメータとしてＲＡＭ２３に記憶させ
る。

【００２３】ところで、アーユルヴェーダによれば、上
記症例に対して、肝臓または胃腸の障害が有る、との所
見がなされる。そこで、診断者は、上述の場合と同様に
して、波形や触覚によるアーユルヴェーダの所見や西洋
医学的な所見に基づいて、診断結果である「肝臓の障
害」の語またはこれを示すコードを入力装置２５から入
力する。次に、ＣＰＵ２４は、入力された診断結果とＲ
ＡＭ２３に一時記憶されていたパラメータとを組にして
知識データベース２６に記憶させる。

【００２４】肝障害例(２) 次に、別の肝障害例について診断を行った。被験者は２
４歳の男性であり、肝障害（ＧＴＯ「３６」，ＧＰＴ
「５２」）を有している。この被験者においても、ピッ
タ（Ｐ）における波形の振幅が他の指における振幅と比
較して大であった。このピッタ（Ｐ）における脈波測定
結果を図７に示す。同図においては、第２ポイントにお
ける振幅が他のポイントにおける振幅と比較して大であ
ることが判る。従って、この肝障害例においても、上記
肝障害例(１)と同様の結果が得られた。この場合にも、
コンピュータ２４のパラメータ算出および診断者による
診断結果の入力は上述と同様に行われる。ただし、図５
と図７の波形は若干異なるので、パラメータは肝障害例
（１）の場合とはやや異なる。これは同じ診断結果とな
るものであっても、取り得るパラメータには有る程度幅
が生じるためであり、臨床例を多く重ねることによって
その範囲の信頼性は増していく。

【００２５】心臓異常例(１) この例において、被験者は２６歳の男性であり、心室性
期外収縮による不整脈が一時間に数個みられる。上記被
験者の脈波測定結果によれば、第三指のピッタ（Ｐ）に
おける波形の振幅が他の指における振幅と比較して大で
あった。次に、図８にピッタ（Ｐ）における脈波測定結
果を示す。図８においては、第３ポイントにおける振幅
が他のポイントにおける振幅と比較して大であることが
判る。ところで、アーユルヴェーダによれば、上記症例
に対して、心臓に異常が有る、との所見がなされる。従
って、この診断例においても、ＣＰＵ２４が算出したパ
ラメータに対し、アーユルベーダあるいは西洋医学的所
見により診断結果を入力し、両者の組合わせを知識デー
タベース２６に記憶させ、脈波に対する症状を学習させ
る。

【００２６】心臓異常例(２) 次に、心臓異常例(１)の再現性を確認すべく、別の心臓
異常例について診断を行った。被験者は３８歳の男性で
あり、心室性期外収縮による不整脈が一時間に数個みら
れる。この被験者においても、第三指のピッタ（Ｐ）に
おける波形の振幅が他の指における振幅と比較して大で
あった。次に、図９にピッタ（Ｐ）における脈波測定結
果を示す。図９においては、第３ポイントにおける振幅
が他のポイントにおける振幅と比較して大であることが
判る。この場合にも、コンピュータ２４のパラメータ算
出および診断者による診断結果の入力は上述と同様に行
われ、その組み合わせが知識データベースに記憶され
る。

【００２７】（ロ）診断モード次に、診断モードについて説明する。診断者は、入力装
置２５を操作して、ＣＰＵ２４に対し診断モードに入る
ことを指示する。そして、学習モードの場合と同様にし
て、診断者はゴム手袋５を片手に装着し、被験者のヴァ
ータ（Ｖ）に第二指、ピッタ（Ｐ）に第三指、カパ
（Ｋ）に第四指をそれぞれ押し当てる。この結果、各指
の歪ゲージから各々電圧Ｖiが出力され、直流遮断フィ
ルタ１３、増幅器１４、低域通過フィルタ１５およびＡ
／Ｄ変換器２０を介してマイクロコンピュータ２１に供
給される。次に、マイクロコンピュータ２１は、供給さ
れた波形の特徴を示すパラメータを算出し、ＲＡＭ２３
に一時的に格納する。そして、ＣＰＵ２４は、知識デー
タベース２６内から、ＲＡＭ２３内に一時記憶したパラ
メータと一致するパラメータ、または、最も近いパラメ
ータをサーチし、該当するパラメータに組み合わされて
いる診断結果を読み出し、表示装置ＤＰに表示する。こ
の場合、一致するパラメータが無く、これに最も近いパ
ラメータに対応する診断結果を表示するときは、その旨
の表示も併せて行う。このようなメッセージは、予めＲ
ＯＭ内に文字情報として記憶させておき、適宜読み出し
て表示する。以上のようにして、表示装置ＤＰには、
「慢性鼻炎」、「肝障害」、「心臓異常害」等の診断結
果が表示される。したがって、診断者は表示結果に基づ
いて、当該被検者の診断を行うことができる。

【００２８】ところで、本実施例においては、アーユル
ヴェーダの熟練者が感覚に基づく所見により診断結果を
入力した場合は、診断モードにおいてはアーユルヴェー
ダの初心者であっても、熟練者と同等の診断を行うこと
ができる利点が得られる。また、西洋医学的所見から診
断結果を入力する場合は、学習モードおよび診断モード
の双方をアーユルヴェーダの初心者が行うことも可能で
ある。

【００２９】Ｄ．変形例本発明は上記実施例に限定されるものではなく、例えば
以下のように種々の変形が可能である。変形例この実施例では、脈波のパラメータとして、フーリエ解
析によるパワースペクトルを用いたが、これに代えて、
動脈系の電気的モデルとして知られている４要素集中モ
デルのパラメータを用いてもよい。４要素集中モデルに
おけるパラメータを自動算出する装置は、本発明者らの
先の出願（特願平４−）に詳細に記載されているが、要
は、マイクロコンピュータ２１に供給される各波形につ
いて、動脈系中枢部での血液慣性Ｌ、動脈系中枢部での
血管コンプライアンスＣ、動脈系中枢部での血液粘性に
よる血管抵抗Ｒｃおよび動脈系抹消部での血液粘性によ
る血管抵抗Ｒｐを求め、これらをパラメータとして用い
る。なお、この場合には、図１に破線で示すように、１
回拍出量を測定する拍出量測定装置３５を設ける。ただ
し、橈骨脈波から１回拍出量を求める場合には省略する
ことができる。

【００３０】変形例また、パラメータとしては、離散的なフーリエ変換によ
るパワースペクトルでもよく、最大エントロピー法と呼
ばれる手法によって求められるパワースペクトルでもよ
い。

【００３１】変形例上述した実施例においては、橈骨動脈波を用いたが、こ
れに代えて、脳波や指尖脈波のパラメータを求めるよう
にしても良く、また、指尖脈波の加速度波のパラメータ
を求めるようにしてもよい。要するに、生体の状態を反
映する波動であれば、本発明を適用することができる。
測定対象となる生体は、人間に限らず、他の動物であっ
てもよい。

【００３２】変形例ところで、アーユルヴェーダ等の伝承医学においては、
既に多量の診断データが蓄積されている。従って、これ
らを直ちに利用して臨床化を急ぐのであれば、測定ポイ
ント数を伝承医学のそれに合わせる方が有利な場合もあ
る。従って、歪ゲージの数は、複数であれば「４」以下
にしてもよい。例えばチベットにおける伝承医学におい
ては、一本の指あたり「２」の測定ポイントを有するこ
とが知られている。従って、かかる伝承医学に基づいて
脈診を行場合は、ゲージ数を「２」にしてもよい。

【００３３】変形例図１に示す回路においては、歪ゲージ８１の両端に現れ
る電圧Ｖiを直接測定することにより脈波を検出した
が、歪ゲージ８１を一辺とするブリッジ回路を構成し、
このブリッジ回路の対角に現れる電圧を検出することに
より脈波を検出してもよい。すなわち、歪ゲージ８１
と、これと同一の抵抗温度係数を有する三の薄膜状抵抗
器とをゴム手袋５に固着してブリッジ回路を構成するこ
とによって、体温等による温度ドリフトを補正すること
ができ、感度も向上させることが可能である。

【００３４】変形例図１に示す回路においては、歪ゲージ８１に連続的に電
流を供給したが、歪ゲージ８１に供給する電流は断続的
なものであってもよい。すなわち、図１の回路によれ
ば、電圧Ｖiの周波数成分のうち最終的に脈波として検
出されるものは「２０Ｈz」以下の成分のみであるか
ら、例えば「４０Ｈz」の周波数でサンプリングした結
果によっても充分に脈波を再現することが可能である。
このように、歪ゲージ８１に供給する電流を断続的なも
のにすると、消費電力を低減させることが可能であるか
ら、特に携帯用機器に用いて好適である。

【００３５】変形例上述した実施例においては、診断モードにおいて算出さ
れたパラメータと知識データベース２６内のパラメータ
との一致が検索されたが、これに代えて、例えば、知識
データベース２６内の各パラメータについて上限と下限
の各しきい値を設定しておき、診断モード時において算
出されたパラメータがこの範囲に入れば、知識データベ
ース２６内のパラメータに該当するとしてその診断結果
を出力するようにしてもよい。また、知識データベース
２６の内データは、同一のパラメータに対して新たな診
断結果の入力があった際には更新されるが、近傍の値の
パラメータが新たに入力された場合には、上記しきい値
を更新するようにしてもよい。

【００３６】変形例上述した実施例においては、脈波のパラメータを算出し
て、記憶や比較を行うようにしたが、メモリ容量の増大
や比較処理時間の増大が問題にならない場合には、波形
そのものを記憶し、かつ、比較するように構成すること
もできる。

【００３７】変形例診断結果とともに、あるいは診断結果に代えて、被験者
の症状に応じた治療法を表示するようにしてもよい。こ
れは、学習モードの際に、診断結果とともに（あるいは
診断結果に代えて）治療法を入力するようにすることで
容易に実施することが可能である。

【００３８】さらに、脈波センサは、観者の手に装着す
るだけでなく、測定治具などに取り付けてもよい。すな
わち、測定治具を被験者の腕等に装着させて測定を行う
ように構成してもよい。さらに、脈波センサをロボット
ハンド等に取り付け、ロボットによる自動測定を行うよ
うにすることもできる。

【００３９】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、脈波等の波動に基づく診断を容易に行うことができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による診断装置のブロック図
である。

【図２】同実施例で用いた脈波センサの要部を示す平面
図である。

【図３】アーユルヴェーダ法の説明図である。

【図４】同実施例による検出脈波の例を示すグラフであ
る。

【図５】同実施例による検出脈波の例を示すグラフであ
る。

【図６】同実施例による検出脈波の例を示すグラフであ
る。

【図７】同実施例による検出脈波の例を示すグラフであ
る。

【図８】同実施例による検出脈波の例を示すグラフであ
る。

【図９】同実施例による検出脈波の例を示すグラフであ
る。

【符号の説明】

２１マイクロコンピュータ（診断手段，パラメータ生
成手段，学習手段）２５入力装置（教師データ入力手段）２６知識データベース８１〜８４歪ゲージ（波動検出手段）

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】生体から検出された波動の特徴を表すパ
ラメータと前記生体の状態を表す教師データとの関係を
示すデータが記憶された知識データベースと、生体から波動を検出する波動検出手段と、前記波動検出手段が検出した波動と前記知識データベー
ス内のデータとに基づいて生体の状態を診断する診断手
段とを具備することを特徴とする診断装置。
【請求項２】生体から波動を検出する波動検出手段
と、前記波動検出手段が検出した波動の特徴を表すパラメー
タを生成するパラメータ生成手段と、学習モードにおいて、生体の状態を表す教師データを入
力する教師データ入力手段と、前記学習モードにおいて、前記パラメータと前記教師デ
ータとの関係を示すデータを記憶する知識データベース
と、診断モードにおいて前記波動検出手段が検出した波動と
前記知識データベース内のデータとに基づいて生体の状
態を診断する診断手段とを具備することを特徴とする診
断装置。
【請求項３】新たに生成される前記パラメータと新た
に入力される前記教師データとに基づいて前記知識デー
タベースに記憶されたデータを更新する学習手段を具備
することを特徴とする請求項２記載の診断装置。
【請求項４】前記教師データは、前記生体の状態に対応
した治療法を示すことを特徴とする請求項１〜３いずれ
かの項記載の診断装置。