JPWO2018198637A1

JPWO2018198637A1 - 血圧算出方法及び装置

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Publication number: JPWO2018198637A1
Application number: JP2019515166A
Authority: JP
Inventors: 正巳鐘ヶ江; 久一新関
Original assignee: HEALTH SENSING CO., LTD.
Current assignee: HEALTH SENSING CO., LTD.
Priority date: 2017-04-24
Filing date: 2018-03-27
Publication date: 2020-04-23
Anticipated expiration: 2038-03-27
Also published as: JP7107531B2; WO2018198637A1; US20200129078A1; US11627884B2

Abstract

【課題】カフを用いることなく非侵襲的に推定血圧を算出する方法及びそのための血圧算出装置を提供すること。【解決手段】脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２とを変数として、ＥＢＰ＝β1・Ｐ１＋β2・Ｐ２＋β0という式（β1、β2、β0は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する。【選択図】図５

Description

本発明は、カフを用いることなく非侵襲的に推定血圧を算出する方法及びそのための血圧算出装置に関する。

血圧とは、心臓がポンプとして機能して血液を全身に循環させるために血液を送り出すときの血液が血管壁を押す力のことであり、心臓の心室が収縮したときに最高血圧となり、心臓が拡張したときに最低血圧となる。従来から、血圧は様々な手法で測定されていたが、間接法では、一般的に腕に巻いたカフを膨張させて動脈を圧迫し、血液の流れを一旦止めた後、膨張したカフを収縮させることにより、再度血液が流れ始める時の音又は振動等を検知することにより血圧を測定していた。しかしながら、カフを用いた測定は装置が大型化してしまうこと、被測定者の自由を拘束して静止状態を維持する必要があり、継続的な測定や日常生活における測定ができないこと、カフ圧の増減には数十秒程度時間がかかるため、急峻な血圧変化を捉えられず、測定期間における平均値しか測定できないこと、カフ圧によってはカフの圧迫が痛みを伴うこと等の問題があった。

近年、生体から検出された心電信号又は脈波信号を用いて血圧を測定する方法も研究されている。例えば、特許文献１には、一対の電極を被測定者に接触させてインピーダンス及び心電信号を取得するとともに、脈波センサを被測定者に接触させて脈波を取得し、下記式（１）〜（４）の演算式を用いて推定血圧（ＥＢＰ）を算出することが開示されている。
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・ａ１＋γ・Ｚ＋δ （１）
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ／ＵＴ＋β・ｄ＋γ・Ｚ＋δ （２）
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ／ＵＴ＋β・ａ１＋γ・Ｚ＋δ （３）
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ／ＵＴ＋β・ＱＴ時間＋γ・Ｚ＋δ （４）
なお、上記式（１）〜（４）において、α、β、γ、δは係数、ＰＴＴは脈波伝搬時間、ａ１は速度脈波（脈波信号の１階微分の信号）の最初のピークの波高、Ｚはインピーダンス、ＵＴは脈波の立ち上がりから最初のピークまでの時間、ｄは加速度脈波（脈波信号の２階微分の信号）の４番目のピークの波高、ＱＴ時間は心室の動きに伴うパルスの開始時刻からそのパルス後の最初のピークまでの時間を指す。

特開２００８−２７９１８５号公報

しかし、特許文献１に記載の方法では、推定血圧の誤差が大きく、より精度の高い血圧算出方法が求められていた。そこで、本発明は、従来技術とは異なる方法により、カフを用いることなく非侵襲的に推定血圧を算出する方法及びそのための血圧算出装置を提供することを目的とする。

前述した課題を解決するため、本発明の血圧算出方法は、脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式（β₁、β₂、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する。

さらに、上記血圧算出方法において、被測定者の血圧を負荷によって変動させながら実測血圧を測定しつつ前記被測定者の前記パラメータＰ１及び前記パラメータＰ２を測定し、前記式に実測したパラメータＰ１及びパラメータＰ２を代入し、前記実測血圧の変動に近くなるような係数β₁、β₂、β₀を設定することが好ましい。

また、本発明の他の血圧算出方法は、脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２と、脈波における収縮期間に関連するパラメータＰ３とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式（β₁、β₂、β₃、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する。

さらに、上記血圧算出方法において、被測定者の血圧を負荷によって変動させながら実測血圧を測定しつつ前記被測定者の前記パラメータＰ１、前記パラメータＰ２及び前記パラメータＰ３を測定し、前記式に実測したパラメータＰ１及びパラメータＰ２及びパラメータＰ３を代入し、前記実測血圧の変動に近くなるような係数β₁、β₂、β₃、β₀を設定することが好ましい。

さらに、上記血圧算出方法において、前記パラメータＰ２は、脈波の信号波形におけるピークの立ち上がりから重複切痕（ＤＮ）までの期間の面積（ＰＳＡ）、ＰＳＡの一部の領域の面積又はＰＳＡを含む領域の面積であってもよいし、脈波の最初のピークの少なくとも一部を含むように予め設定した期間の面積であってもよい。さらに、前記重複切痕（ＤＮ）は、圧脈波の微分波形における最低値を示す時点からつぎの脈までの間で微分波形がピークを示す位置であってもよい。また、前記パラメータＰ２は、１つの脈波の最初のピークの少なくとも一部を含む期間における第１の面積の平均と、当該脈波のそれ以外の期間の少なくとも一部における第２の面積の平均との比であってもよい。

さらに、上記血圧算出方法において、少なくとも被測定者の脈波を５００Ｈｚ以上、又は１ｋＨｚ以上のサンプリング周波数で取得することが好ましい。また、前記係数β₀を予め設定された固定の値として、相対的な収縮期血圧（ＥＢＰ）の変動を算出してもよい。

また、本発明の血圧算出装置は、被測定者の生体信号を検出可能な第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段と、前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号から脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１を算出するＰ１算出手段と、前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号の少なくとも一方に基づいて脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２を算出するＰ２算出手段と、前記Ｐ１算出手段で算出されたパラメータＰ１と前記Ｐ２算出手段で算出されたパラメータＰ２とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式（β₁、β₂、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する血圧推定部とを備えたことを特徴とする。

また、本発明の他の血圧算出装置は、被測定者の生体信号を検出可能な第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段と、前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号から脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１を算出するＰ１算出手段と、前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号の少なくとも一方に基づいて脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２を算出するＰ２算出手段と、前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号の少なくとも一方に基づいて脈波における収縮期間に関連するパラメータＰ３を算出するＰ３算出手段と、前記Ｐ１算出手段で算出されたパラメータＰ１と、前記Ｐ２算出手段で算出されたパラメータＰ２と、前記Ｐ３算出手段で算出されたパラメータＰ３とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式（β₁、β₂、β₃、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する血圧推定部とを備えたことを特徴とする。

さらに、上記血圧算出装置において、前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段の少なくとも一方は、脈波を含む生体信号を取得する脈波センサであることが好ましい。さらに、前記脈波センサは、シート状の圧電センサであってもよいし、ウェアラブルセンサであってもよい。また、前記脈波センサは、少なくとも被測定者の脈波を５００Ｈｚ以上、又は１ｋＨｚ以上のサンプリング周波数で取得することが好ましい。

本発明の血圧算出方法及び血圧算出装置によれば、血圧と相関の高い脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２とを変数として血圧を算出するため、精度の高い推定血圧を得ることができる。本発明の血圧算出方法では、２つの脈波又は脈波と振動の拍動に関する情報とを取得すれば、血圧を算出できることから、カフを用いることなく非侵襲的に推定血圧を算出することができる。また、２つの脈波又は脈波と振動の拍動に関する情報は、リアルタイムで取得することが可能であり、また、非拘束で取得することも可能であり、日常生活におけるリアルタイムの血圧の挙動をモニターすることが可能である。さらに、原理的には、一拍毎の血圧を算出することができ、血圧の呼吸性変動も計測することが可能である。

心電図（Ａ）、血圧（Ｂ）、指尖脈波（Ｃ）及び指尖脈波の積分波形（Ｄ）実測した心電図（Ａ）、血圧（Ｂ）、指尖脈波（Ｃ）及び指尖脈波の積分波形（Ｄ）各種パラメータの時間変化を示す図（Ａ）〜（Ｄ）及び実測収縮期血圧を示す図（Ｅ）実測収縮期血圧（ＳＢＰ）と各種パラメータ（ＰＡＴ、ＳＹＳ、ＲＴ、ＲＲＩ、ＰＳＡ）との相関図実測収縮期血圧（点線）と式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図実測収縮期血圧の平均値（横軸）と推測収縮期血圧の平均値（縦軸）の相関図（ｎ＝２９）本発明の血圧算出装置の概略ブロック図。心電図（ＥＣＧ）、実測血圧（ＢＰ）、臀部の脈波（ｂｕｔｔ）、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の測定結果（Ａ）は信号処理した臀部の脈波（Ｂｕｔｔ）、（Ｂ）は脹脛部の積分脈波（ｉｎｔ．Ｃａｌｆ）及び（Ｃ）は脹脛部の微分脈波の波形臀部の脈波（Ｂｕｔｔ）についてピーク位置を特定するための一連の信号処理を示す図（Ａ）は脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び図９（Ｂ）の波形の×印から△印までの面積（ＰＳＡ）の値、（Ｂ）は実測収縮期血圧（点線）と推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図、（Ｃ）は実測収縮期血圧（横軸）と推測収縮期血圧（縦軸）との相関図心電図（ＥＣＧ）、実測血圧（ＢＰ）、上腕部の脈波（ａｒｍ）、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の測定結果信号処理した上腕部の脈波の積分波形（Ｉｎｔ．Ａｒｍ）及び脹脛部の脈波（Ｃａｌｆ）の波形（Ａ）は脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び図１３（Ａ）の波形の×印から△印までの面積（ＰＳＡ）の値、（Ｂ）は実測収縮期血圧（点線）と推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図、（Ｃ）は実測収縮期血圧（横軸）と推測収縮期血圧（縦軸）との相関図（Ａ）は脈波伝播時間（ＰＴＴ）及びＰＳＡの値、（Ｂ）は実測収縮期血圧（点線）と推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図、（Ｃ）は実測収縮期血圧（横軸）と推測収縮期血圧（縦軸）との相関図（Ａ）は脈波到達時間（ＰＡＴ）及び各脈波のＰＳＡとそれ以外の期間の面積の平均の比（ｉＰＳＡ）の値、（Ｂ）は実測収縮期血圧（点線）と推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図、（Ｃ）は実測収縮期血圧（横軸）と推測収縮期血圧（縦軸）との相関図

［本発明の血圧算出方法の概要］
本発明の血圧算出方法は、脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２とが収縮期血圧（ＳＢＰ：Systolic Blood Pressure）と相関するという知見に基づいてなされたものであり、少なくともパラメータＰ１とパラメータＰ２とを変数として収縮期血圧（ＳＢＰ）を推定することを基本原理とする。脈波とは、心臓からの血液拍出による動脈血管の内圧変化が血管壁を伝播する波であり、血管系内の圧変化又は容積変化を測定することにより脈波信号を取得でき、圧変化を測定したものを圧脈波と呼び、容積変化を測定したものを容積脈波と呼ぶ。また、圧脈波又は容積脈波の一次微分波を速度脈波と呼び、二次微分波を加速度脈波と呼び、さらに、圧脈波又は容積脈波を積分した波形を積分脈波と呼ぶ。本明細書において「脈波」には、圧脈波、容積脈波、速度脈波、加速度脈波、積分脈波を含み、測定、微分又は積分した信号そのものだけではなく、かかる信号について変換処理、ノイズ除去処理、周波数抽出・分析処理、サンプリング処理等の各種信号処理を行った後の信号波形を含む。１回拍出量とは、心臓が１回の収縮によって動脈へ拍出する血液の量である。

パラメータＰ１としては、例えば、脈波が任意の二点間を伝達する時間である脈波伝播時間（ＰＴＴ：Pulse Transit Time）、脈波を発生させた心拍の発生から脈波が測定点に到達するまでの時間である脈波到達時間（ＰＡＴ：Pulse Arrival Time）又は脈波の伝播する速度である脈波伝播速度（ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）を使用することができる。脈波伝播時間（ＰＴＴ）は、例えば、任意の２点（又はそれ以上でもよい）において同時系列で測定した２つの脈波の同一拍動における対応する位置の時間差から算出でき、例えば、各脈波の同一拍動によるピークの頂点間の時間の差から求めることができる。脈波到達時間（ＰＡＴ）は、心拍の発生を検知する信号と任意の１点（又はそれ以上でもよい）において同時系列で測定した１つの脈波の同一拍動における対応する位置の時間差から算出でき、例えば、心電図（ＥＣＧ）におけるＲ波と脈波における同一拍動によるピークの頂点の位置との時間の差から求めることができる。脈波伝播速度（ＰＷＶ）は、測定位置間の距離÷脈波伝播時間（ＰＴＴ）又は測定位置間の距離÷（脈波到達時間（ＰＡＴ）−前駆出時間（ＰＥＰ））で算出できる。脈波の測定位置が一定であれば距離は変化しないため、ＰＴＴまたはＰＡＴからＰＷＶの相対的な変化を算出できる。

パラメータＰ２は、脈波における１回拍出量に関連する数値である。脈波は、心臓の大動脈弁の開放とともに急峻に立ち上がり、大動脈弁の閉鎖時に重複切痕（ＤＮ）ができ、その後、緩やかに下降する。つまり、脈波のピークの立ち上がりから重複切痕（ＤＮ）までの期間が心臓から動脈に血液を送り出している時間に相当し、その期間における脈波の波形が１回拍出量に関連する。パラメータＰ２として、例えば、脈波の信号波形の最初のピークにおける立ち上がりから重複切痕（ＤＮ：Dicrotic Notch）までの面積（以下「ＰＳＡ」（Pulsatile systolic area）という）、ＰＳＡの一部の領域又はＰＳＡを含む領域の面積を使用することができる。ＰＳＡの一部の領域とは、例えば面積を算出する期間の開始時点が、脈波の最初のピークの立ち上がる時点よりも若干遅れたタイミングの場合、面積を算出する期間の終了時点が重複切痕（ＤＮ）が現れる時間よりも若干早い場合を含み、ＰＳＡを含む領域とは、例えば面積を算出する期間の開始時点が、脈波の最初のピークの立ち上がる時点よりも若干早い場合や、面積を算出する期間の終了時点が重複切痕（ＤＮ）よりも少し遅い場合を含む。例えば、脈波の測定位置が心臓から離れている場合や異常波形の場合などで重複切痕が明確に確認できない波形となる場合も想定され、これらの場合、脈波の最初のピークの少なくとも一部を含むように予め設定した期間の面積を１回拍出量に関連するパラメータＰ２としてもよい。予め設定した期間とは、例えば、脈波の立ち上がりを開始時点とし、ピークを含むような所定の時間経過後を終了時点とする一定の期間でもよいし、脈波の立ち上がりを開始時点とし、ピークの頂点から所定の時間経過後を終了時点とする不定の期間（各脈波でピークの頂点までの期間が異なることから一定ではない。）でもよいし、脈波の立ち上がりを開始時点とし、圧脈波の微分波形の同一拍動内における最低値を示す時点から所定の時間経過後を終了時点とする不定の期間でもよい。予め設定した期間としては、年齢、体重、性別などに基づいて予め設定してもよいが、実測脈波から重複切痕（ＤＮ）のタイミングを算出し、所定の期間を設定すると被測定者の生体情報に基づいているため、より精度を高めることができる。なお、ピークの立ち上がり点、頂点、重複切痕のタイミングなどを確認するために、脈波を積分、微分、ヒルベルト変換などの信号処理することによって算出してもよい。例えば、後述する図９（Ｃ）の波形上の△印のように、重複切痕（ＤＮ）の位置として、脈波の微分波形における最低値を示す時点からつぎの脈までの間で微分波形がピークを示す位置によって算出してもよい。

さらに、パラメータＰ２として、１つの脈波の最初のピークの少なくとも一部を含む期間における第１の面積の平均（単位時間当たりの面積）と、当該脈波のそれ以外の期間の少なくとも一部における第２の面積の平均との比を利用してもよい。例えば、脈波の信号波形の最初のピークにおける立ち上がりから重複切痕（ＤＮ）までの期間Ｔ１の面積Ｓ１（＝ＰＳＡ）の平均（Ｓ１／Ｔ１）と、重複切痕から次の脈波の立ち上がりまでの期間Ｔ２の面積Ｓ２の平均（Ｓ２／Ｔ２）との比（（Ｓ１・Ｔ２）／（Ｔ１・Ｓ２）又は（Ｓ２・Ｔ１）／（Ｔ２・Ｓ１））をパラメータＰ２として利用することができる。１つの脈波の最初のピークの少なくとも一部を含む期間における第１の面積としては、ＰＳＡとすることが好ましいが、ＰＳＡの一部の領域又はＰＳＡを含む領域の面積を使用してもよい。当該脈波のそれ以外の期間の少なくとも一部における第２の面積としては、残りの面積すべてでもよいし、一部（例えば、第１の面積の終了時点から所定の期間の面積、第１の面積の終了時点から次の脈波の開始から所定の期間前までの面積等）でもよい。パラメータＰ２として各脈波の第１の面積の平均と第２の面積の平均の比を利用することにより、各脈波内でパラメータＰ２を正規化することができ、より汎用的なパラメータとすることができる。例えば、生体信号の測定条件、周囲の環境、装置の設定などの違いにより、信号の強度（振幅）が変化しても、各脈波の第１の面積の平均と第２の面積の平均の比とすることで血圧を算出することができる。

下記式（５）において、パラメータＰ１とパラメータＰ２とを変数として代入することにより、推定血圧（ＥＢＰ）を算出できる。また、Ｐ１としてＰＴＴもしくはＰＡＴを用いるときは、Ｐ１は血圧と逆比例することから式（６）で求めても良い。なお、式（５）及び（６）において、β₁、β₂、β₀は係数であり、本発明の血圧算出方法は、係数を設定するステップを有していることが好ましい。
ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀ （５）
ＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀ （６）
係数β₁、β₂、β₀は、個人差が大きいため、事前に測定対象となる被測定者の実際の血圧（以下「実測血圧」という）を測定し、調整した係数を求めておくことが好ましいが、年齢、性別、体重、脈波の形状などの条件ごとに典型的な係数の組合せを準備しておき、これらの条件を入力することにより、その条件に典型的な係数を選択し、採用するようにしてもよい。係数β₀は、絶対的な血圧の数値を推定するためには必要となるが、血圧が高くなるか低くなるかを相対的に算出する場合には必須ではない。例えば、係数β₀を予め設定された固定の値Ｂ（例えば０）として、推定した係数β₀を利用せずにＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋Ｂ又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋Ｂの数式（Ｂは予め設定された数値）により相対的な血圧変動を算出してもよい。

例えば、係数β₁、β₂、β₀は、被測定者の血圧を負荷によって変動させながら血圧取得手段を用いて実測血圧を測定しつつ脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波信号における１回拍出量に関連するパラメータＰ２とを測定し、実測したパラメータＰ１及びパラメータＰ２を代入した式（５）もしくは式（６）の変動が、実測血圧の変動に近くなるような係数β₁、β₂、β₀を設定する。被測定者に与える負荷としては、運動負荷、起立負荷、バルサルバ（Valsalva）動作、メンタル負荷など肉体的又は心理的なストレスを加えたり、ストレスの度合いを変化させて血圧への影響を確認する。運動負荷としては、例えば、ハンドグリップ運動、エクササイズ機器を用いた運動（トレッドミルによるウォーキング、ステーショナリーバイクによる運動等）である。起立負荷としては、例えば、座位から立位、臥位から座位等の姿勢変更を含む。バルサルバ動作とは、息む動作で呼吸を止める動作である。また、メンタル負荷としては、例えば、計算、暗算、暗記、朗読などである。負荷によって少なくとも被測定者の血圧を１０ｍｍＨｇ以上変動させることが好ましく、より好ましくは２０ｍｍＨｇ以上変動させる。被測定者に与える負荷は、実測血圧及び脈波の測定への直接的な影響が少ないことが好ましい。例えば、ハンドグリップ運動の場合、腕の筋肉の振動や圧迫により血圧や脈波に影響が生じる恐れがあり、ハンドグリップ運動の場合は運動している腕以外の部位（例えば、反対の腕や足等）で測定することが好ましい。

図１は、各種パラメータを説明するための図であり、同時系列で測定された３拍分の心電図の波形（Ａ）、容積補償型血圧計で指先から計測された血圧（Ｂ）、指尖脈波（Ｃ）、時定数０．１秒で積分した指尖脈波の積分波形（Ｄ）である。図１において、ｔ０は心電図（Ａ）のＱＲＳ波が立ち上がる時点であり、ｔ１は積分脈波（Ｄ）における最初のピークが立ち上がる時点であり、ｔ２は積分脈波（Ｄ）における重複切痕（ＤＮ）の時点であり、血圧（Ｂ）の重複切痕の時相とほぼ一致している。ｔ３は心電図（Ａ）の次のＱＲＳ波が立ち上がる時点である。積分脈波（Ｄ）のｔ１は大動脈弁の開放に関連付けられ、ｔ１から重複切痕（ＤＮ）の時点ｔ２までの間隔が心臓の収縮期に相当し、重複切痕（ＤＮ）以降が心臓の拡張期に相当する。このため、心電図（Ａ）のＱＲＳ波が立ち上がる時点ｔ０から積分脈波（Ｄ）のｔ１までの時間差が、脈波の測定位置における脈波到達時間（ＰＡＴ）であり、ｔ１からｔ２までの期間が脈波における心臓の収縮期（ＳＹＳ：Systole）に対応する期間である。心電図（Ａ）におけるｔ０からｔ３までの間隔は、ＱＲＳ波から次のＱＲＳ波までのＲＲ間隔（ＲＲＩ）であり、ＲＲＩからＰＡＴを引いた時間がＲＴである。また、積分脈波（Ｄ）における収縮期（ｔ１〜ｔ２）の面積がＰＳＡであり、１回拍出量に関連している。なお、他の測定位置において第２の脈波を測定した場合、第２の脈波の積分波形における最初のピークが立ち上がる時点と積分脈波（Ｄ）における最初のピークが立ち上がる時点ｔ１との時間差が脈波伝播時間（ＰＴＴ）となる。なお、脈波伝播時間（ＰＴＴ）は、最初のピークが立ち上がる時点の差ではなく、ピークの頂点の時間差や重複切痕（ＤＮ）の時間差で算出してもよい。

図２は、同時系列で測定した心電図（Ａ）、血圧（Ｂ）、指尖脈波（Ｃ）、積分した指尖脈波（Ｄ）の波形であり、縦軸が強度で横軸が時間である。（Ａ）の心電図（ＥＣＧ）は、被測定者の胸部に心電図用電極を貼付し、双極誘導により計測した。さらに、同時に（Ｂ）の実測血圧も測定した。血圧（Ｂ）は、被測定者の人差し指の指先に容積補償型血圧計（フィナプレス）のカフを装着して、連続的に測定した。脈波（Ｃ）は、被測定者の中指の指尖部に圧電センサを密着させて圧脈波を測定した。積分波形（Ｄ）は、（Ｃ）の指尖脈波を時定数０．１秒で積分した波形である。

図３（Ａ）〜（Ｄ）は、図２における脈波（Ｄ）及び心電図（Ａ）の波形から算出した各種パラメータの時間変化を示す図であり、図３（Ｅ）は実測収縮期血圧を示す図である。図３（Ａ）は脈波到達時間（ＰＡＴ）、図３（Ｂ）は脈波における収縮期間（ＳＹＳ）、図３（Ｃ）はＲＴ、図３（Ｄ）は脈波における収縮期（ｔ１〜ｔ２）の面積（ＰＳＡ）の数値を時系列に示しており、図３（Ｅ）は同時系列で測定した実測収縮期血圧（ＳＢＰ）を時系列に示している。

図４は、実測収縮期血圧（ＳＢＰ）と各種パラメータ（ＰＡＴ、ＳＹＳ、ＲＴ、ＲＲＩ、ＰＳＡ）との相関図である。図４において縦軸が実測収縮期血圧（ＳＢＰ）の値であり、横軸が各種パラメータの値であり、図中に回帰直線の式と相関係数ｒが示されている。図４（Ａ）は、実測血圧（ＳＢＰ）と脈波到達時間（ＰＡＴ）との相関図であり、相関係数ｒは−０．４６、ｐ値は＜０．０１であり、有意水準１%未満で有意であった。図４（Ｂ）は、実測収縮期血圧（ＳＢＰ）と脈波における収縮期間（ＳＹＳ）との相関図であり、相関係数ｒは０．１２８、ｐ値は０．１９２であり、有意ではなかった。図４（Ｃ）は、実測収縮期血圧（ＳＢＰ）とＲＴ（図１のｔ１からｔ３の間隔）との相関図であり、相関係数ｒは０．１４６、ｐ値は０．１３８であり、有意ではなかった。図４（Ｄ）は、実測収縮期血圧（ＳＢＰ）とＲＲＩ（図１のｔ０からｔ３の間隔）との相関図であり、相関係数ｒは０．０８６、ｐ値は０．３８４であり、有意ではなかった。図４（Ｅ）は、実測収縮期血圧（ＳＢＰ）と脈波における収縮期（ｔ１〜ｔ２）の面積（ＰＳＡ）との相関図であり、相関係数ｒは０．６６１、ｐ値は＜０．０１であり、有意水準１%未満で有意であった。図４から、脈波到達時間（ＰＡＴ）及び脈波における収縮期（ｔ１〜ｔ２）の面積（ＰＳＡ）は、実測収縮期血圧（ＳＢＰ）との間に相関があることが判明した。

図５（Ａ）及び（Ｂ）は、実測収縮期血圧（点線）と式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図である。図５（Ａ）の推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）は、０秒から９０秒の間に測定した実測収縮期血圧（点線）と０秒から９０秒の間に測定した脈波到達時間（ＰＡＴ）及び脈波における収縮期（ｔ１〜ｔ２）の面積（ＰＳＡ）とを用いて、係数β₁、β₂、β₀を調整して点線に近づくようにフィッティングしたものである。即ち、図５（Ａ）においては、式（５）の推測収縮期血圧（ＥＢＰ）に実測収縮期血圧を代入し、パラメータＰ１及びＰ２に実測した脈波到達時間（ＰＡＴ）及び面積（ＰＳＡ）を代入し、式（５）ができるだけ成立するように係数β₁、β₂、β₀を調整し、被測定者における係数β₁、β₂、β₀を推定したのである。図５（Ｂ）では、かかる推定した係数β₁、β₂、β₀を採用した式（５）を検証した結果であり、９０秒から１８０秒の間に実測した脈波到達時間（ＰＡＴ）及び面積（ＰＳＡ）を式（５）（推定した係数β₁、β₂、β₀を採用したもの）に代入して推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）を算出した。図５（Ｂ）から、式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）の波形は、実測収縮期血圧に近く、式（５）から被測定者の血圧を推定できることが確認できた。

図６は、図２ないし図５と同様の実験を９名の被験者に対し２９例実施した結果について、９０秒から１８０秒の間における被験者９名による２９例の実測収縮期血圧の平均値（横軸）と推測収縮期血圧の平均値（縦軸）との相関図であり、相関係数ｒは０．９０８であり、ｐ値は＜０．０１で有意であった。また、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）は７．７ｍｍＨｇであった。このように、図６から、式（５）から算出した推測収縮期血圧が、実測収縮期血圧ときわめて強い相関があることが確認された。

その後の研究により、被験者や測定条件等によっては、収縮期間（ＳＹＳ）が実測血圧（ＳＢＰ）と相関している例も確認され、パラメータＰ１とパラメータＰ２とに加えて、脈波における収縮期間（ＳＹＳ）に関連するパラメータＰ３を変数として収縮期血圧（ＳＢＰ）を推定してもよい。パラメータＰ３は、例えば、図１の積分脈波（Ｄ）における最初のピークが立ち上がる時点ｔ１から重複切痕（ＤＮ）の時点ｔ２までの間隔である。また、脈波の測定位置が心臓から離れている場合や異常波形の場合などで重複切痕が明確に確認できない波形となる場合も想定され、これらの場合、脈波の最初のピークの少なくとも一部を含むように予め設定した期間をパラメータＰ３としてもよい。予め設定した期間とは、例えば、脈波の立ち上がりを開始時点とし、ピークを含むような所定の時間経過後を終了時点とする期間でもよいし、脈波の立ち上がりを開始時点とし、ピークの頂点から所定の時間経過後を終了時点とする期間でもよいし、脈波の立ち上がりを開始時点とし、圧脈波の微分波形の同一拍動内における最低値を示す時点から所定の時間経過後を終了時点とする期間でもよい。予め設定した期間としては、年齢、体重、性別などに基づいて予め設定してもよいが、実測脈波から重複切痕（ＤＮ）のタイミングを算出し、所定の期間を設定すると被測定者の生体情報に基づいているため、より精度を高めることができる。

下記式（７）において、パラメータＰ１、パラメータＰ２及びパラメータＰ３を変数として代入することにより、推定血圧（ＥＢＰ）を算出できる。また、Ｐ１としてＰＴＴもしくはＰＡＴを用いるときは、Ｐ１は血圧と逆比例することから式（８）で求めても良い。なお、式（７）及び（８）において、β₁、β₂、β₃、β₀は係数であり、本発明の血圧算出方法は、係数を設定するステップを有していることが好ましい。
ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀ （７）
ＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀ （８）
係数β₁、β₂、β₃、β₀は、個人差が大きいため、事前に測定対象となる被測定者の実測血圧を測定し、調整した係数を求めておくことが好ましいが、年齢、性別、体重、脈波の形状などの条件ごとに典型的な係数の組合せを準備しておき、これらの条件を入力することにより、その条件に典型的な係数を選択し、採用するようにしてもよい。実測血圧を用いて係数β₁、β₂、β₃、β₀を設定するステップは、式（５）又は（６）における係数β₁、β₂、β₀を設定するステップと同様であり、実測したパラメータＰ１、Ｐ２及びＰ３を代入した式（７）もしくは式（８）の変動が、実測血圧の変動に近くなるような係数β₁、β₂、β₃、β₀を設定する。係数β₀は、絶対的な血圧の数値を推定するためには必要となるが、血圧が高くなるか低くなるかを相対的に算出する場合には不要であり、この場合には、係数β₀を予め設定された固定の値Ｂ（例えば０）として、推定した係数β₀を利用せずにＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋Ｂ又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋Ｂの数式（Ｂは予め設定された数値）により相対的な血圧変動を算出してもよい。

［血圧算出装置］
図７は、本発明の血圧算出方法を実現するための血圧算出装置１の概略ブロック図である。血圧算出装置１は、被測定者１０の生体信号を検出可能な第１生体信号検出手段２及び第２生体信号検出手段３を備え、第１生体信号検出手段２及び第２生体信号検出手段３で取得した生体信号は情報処理装置４に入力される。情報処理装置４は、脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１算出手段４１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２算出手段４２と、パラメータＰ１とパラメータＰ２とを用いて血圧を推定する血圧推定部４３とを有し、さらに、係数β₁、β₂、β₀を算出する係数算出部４４を有していてもよい。血圧算出装置１は、必要に応じて、電力供給手段５、記憶手段６、通信手段７、表示出力手段８、操作手段９などの一つ又は複数を備えていてもよい。さらに、係数を算出したり、ＰＳＡの所定時間を設定したりするため、参照用の連続的な実測血圧を測定できるカフ式の血圧センサを備えていてもよい。また、脈波における収縮期間（ＳＹＳ）に関連するパラメータＰ３も用いて、式（７）又は（８）を用いて収縮期血圧（ＳＢＰ）を推定する場合、情報処理手段４は、脈波における収縮期間に関連するパラメータＰ３算出手段と、パラメータＰ１、パラメータＰ２及びパラメータＰ３を用いて血圧を推定する血圧推定部とをさらに有し、さらに、係数β₁、β₂、β₃、β₀を算出する係数算出部を有していてもよい。なお、被測定者１０として、ヒトの例を示すが、ヒトに限定されず、他の動物にも利用可能である。

第１生体信号検出手段２及び第２生体信号検出手段３は、被測定者１０の生体信号を取得するものであり、被測定者１０の異なる部位１１、１２から生体信号を取得する。生体信号検出手段の少なくとも一方は、脈波を含む生体信号を取得する脈波センサである。他方は、別の部位における脈波を含む生体信号を取得する脈波センサであってもよいし、心臓の拍動を検出するセンサ、例えば、心電図、心弾動図又は心音を取得するセンサであってもよい。さらに、他の生体信号検出手段を有していてもよく、複数のＰＴＴ、ＰＳＡを算出し、より精度を高めてもよい。なお、生体信号検出手段２，３における第１及び第２の記載は、単に２つの検出手段を区別するために便宜的に用いているだけである。

測定部位１１、１２として、心臓の拍動を検出する場合は、心臓の拍動が検出できればよいが、体幹（体の四肢を除いた部分）、胴体、胸部などに生体信号検出手段が配置することが好ましい。脈波の検出位置は特に限定されるものではないが、頭部、頸部、腰部、臀部、上腕部、前腕部、手、指、脚部、足の裏などから脈波を取得してもよい。特に、脈波を検出する生体信号検出手段の少なくとも一つは、心臓から距離のある部位、例えば四肢において生体信号を取得することが好ましい。生体信号検出手段の少なくとも一つは、動物の体に装着可能なウェアラブルセンサとすれば、被測定者にとって負担が少なくストレスを感じにくく、ヒトの動きを拘束することがないので好ましく、ウェアラブルセンサは、ヒトの四肢又は頭部に装着する装着部に実装されていることがより好ましい。例えば、ヒト又は動物の上肢としては、手指、手首、腕などに装着することが好ましく、指輪、腕輪、指サック、リストバンドなどにセンサを実装することができる。また、ヒト又は動物の下肢としては、腿、脛、足首に装着することが好ましく、例えば、バンド、靴下、スパッツなどにセンサを実装してもよい。また、ヒト又は動物の頭部においても、首、こめかみ、耳などに装着することが好ましく、例えば、ヘッドバンド、ネクタイ、ネックレス、ピアス、イアリングなどにセンサを実装してもよい。さらに、ヒト又は動物の胴体に装着してもよく、例えば、ベルト、腹巻、衣服などにセンサを実装してもよい。

本発明の血圧算出装置１は、例えば、四肢から第１生体信号検出手段２によって第１の脈波を含む生体信号を取得し、体幹（体の四肢を除いた部分）又は胴体から第２生体信号検出手段３によって心臓の拍動又は第２の脈波を含む生体信号を取得してもよい。また、本発明の血圧算出装置１は、例えば、四肢から第１生体信号検出手段２によって第１の脈波を含む生体信号を取得し、別の四肢から第２生体信号検出手段３によって第２の脈波を含む生体信号を取得してもよい。本発明の血圧算出装置１の具体的な態様としては、例えば、椅子の座又は椅子前方の足を配置する床に脈波を含む生体情報を取得する第１生体信号検出手段２を配置し、椅子の背もたれに心臓の拍動に関する生体情報を取得する第２生体信号検出手段３を配置してもよい。さらに、自動車等の乗り物のシートにおいて血圧を算出できるようにしてもよく、例えば第１生体信号検出手段２、３をシートの座位部に内蔵し、臀部から第１の脈波を含む生体情報を取得し、足の脹脛部、背もたれ部、頭部、ハンドル等に第２生体信号検出手段３を配置してもよい。同様に、車椅子の座位部や足部、背もたれ部にも生体信号検出手・BR>Iを配置し、血圧算出装置１を組み込んだ車椅子を提供することもできる。また、本発明の血圧算出装置１の他の具体的な態様としては、例えば、ベッドやマットレスや布団などの寝具の上又は下に第１生体信号検出手段２及び第２生体信号検出手段３を別々の領域に配置し、ベッドに上に寝ているヒトから生体信号を取得してもよい。例えば、ベッドのヒトの胸部の下に脈波を含む生体情報を取得する第１生体信号検出手段２を設置し、脹脛部や腰部や足部に第２生体信号検出手段３を設置してもよい。また、本発明の血圧算出装置１の他の具体的な態様としては、リストバンド、ベルト、腕時計、指輪、ヘッドバンド等に組み込んで四肢から脈波を含む生体信号を取得する第１生体信号検出手段２を配置し、胴体に直接貼付したり、着衣等を介して接触させて心臓の拍動又は第２の脈波を含む生体信号を取得する第２生体信号検出手段３を配置してもよい。

生体信号検出手段２及び３としては、特に測定手法は限定されず、接触式でも非接触式でもよく、接触型のセンサの場合は、ヒトに直接又は間接的に接触させて配置することによって、生体信号を検出することができる。接触型の生体信号検出手段２及び３は、例えば、振動を検出する振動センサを利用することができ、生物に直接又は近傍に配置され、生物からの振動を検出し電気信号として出力できるセンサであれば、測定部位に応じて脈波や心弾動図を取得することが可能である。振動を計測するセンサとしては、圧電センサとしてピエゾ素子（圧電素子）が好適に用いられるが、振動を電気信号に変換するマイクロフォンを用いてもよい。ピエゾ素子材料としては、セラミックス系であっても、有機ポリマー系であってもよく、セラミックス系としては、ＰＺＴやＢＳＴ等の高ε材料である強誘電体材料を用いることが好ましい。また、有機ポリマー系として、例えばポリオレフィン系材料を用いてもよく、具体的には、例えば、多孔性ポリプロピレンエレクトレットフィルム（ＥｌｅｃｔｒｏＭｅｃｈａｎｉｃａｌＦｉｌｍ（ＥＭＦＩ））、ＰＶＤＦ（ポリフッ化ビニリデンフィルム）、フッ化ビニリデンと三フッ化エチレン共重合体（Ｐ（ＶＤＦ−ＴｒＦＥ））、又はフッ化ビニリデンと四フッ化エチレン共重合体（Ｐ（ＶＤＦ−ＴＦＥ））を用いてもよい。圧電センサとしては、フィルム状であることが好ましく、さらにフレキシブルであることが好ましい。さらに、圧電センサの場合、動物を拘束せずに生体信号を取得することが可能であり、よりストレスフリーで測定できるので好ましい。ただし、圧電センサは、リストバンド、ベルト、腕時計、指輪、ヘッドバンド等に取り付けて、動物に装着してウェアラブルセンサとして利用することもできる。また、マイクロフォンとしては、例えば直径１０ｍｍφ程度やそれ以下の数ｍｍ程度の大きさの小型のものを用いることが好ましい。

圧電センサとして、フィルム状のフレキシブルなものを利用することにより、束縛感や圧迫感を伴わないようなセンサの配置が可能となる。このため、センサ電極層や電磁シールド層として、従来のアルミニウムではなく、薄い導電性カーボン膜、銀電極等の柔らかい素材を使用することが好ましい。圧電センサの製造工程の一例は以下のとおりである。まず、薄いシートフィルム状のピエゾ素子材料（例えば厚さ４０μｍ程度のＰＶＤＦ）を準備し、このピエゾ素子材料の表裏両面に電極層（例えば厚さ１０μｍ程度の導電性カーボン膜）を全面に被着させることにより、電極層をピエゾ素子材料の表裏両面上に形成した。その後、この表裏両面に形成された電極層の上に絶縁膜層（例えば厚さ２０μｍ程度のＰＥＴ（ポリエチレンテレフタレート）フィルム）をラミネート処理し、絶縁層を両面に形成した。さらに、表裏両面に形成された絶縁層の上に導電性の電磁シールド層（例えば厚さ１０μｍ程度の導電性カーボン膜）を被着し、両面に電磁シールド層を形成した。最後に電磁シールド層上に保護層（例えばＰＥＴフィルム）をラミネート処理し、シート状の圧電センサを完成させた。上記構成のシートセンサ装置は、電極層及び電磁シールド層を構成する材料として柔らかい導電性カーボン膜を使用しているため、センサ自体を柔らかくすることができ、リストバンド、ベルト、腕時計、指輪、ヘッドバンド等に違和感なく取り付けることができる。なお、カーボン材料のほか、１００〜２００ｎｍの厚さの銀電極を用いてもよいし、各層の材料及び形成方法は上記例に限定されるものではない。

また、その他の生体信号検出手段２及び３として、例えば、高感度の加速度センサを用いて、腕時計、携帯端末のように体と接触させて、あるいはベッド、椅子等の一部に加速度センサを設置して生体信号を取得してもよいし、チューブ内の空気圧又は液体圧の変化を圧力センサ等で検知して、生体信号を取得してもよい。さらに、生体信号検出手段２及び３として、マイクロ波等を用いた信号受発信に伴って非接触で生体信号を取得できる非接触式のセンサを利用してもよい。例えば、マイクロ波としてはマイクロ波ドップラーセンサ、ＵＷＢ（ウルトラワイドバンド）を用いたセンサ、マイクロ波以外の電磁波を用いたセンサ、ＬＥＤ光を使った反射又は透過光を用いたセンサ、さらには、超音波の反射波を用いたセンサ等を使用することができる。これらのマイクロ波等を用いたセンサは、小型化が可能であり、非接触かつ非拘束で信号を取得でき、遠隔から信号を取得できる。なお、加速度センサも小型化が可能である。また、心電図計測用センサの場合は、ディスポーザブル電極を用いて専用の電子回路を生体の胸部に貼付して計測することが好ましく、電極によって心電図波形が計測される。導出法は単極誘導または双極誘導でもよい。

生体信号検出手段２及び３のサンプリング周波数は、５００Ｈｚ以上、より好ましくは１ｋＨｚ以上であることが好ましい。脈波の測定位置にもよるが、第１生体信号検出手段２を座席に配置し、臀部から脈波を取得した場合、心臓から臀部までの距離は４０ｃｍ程度であり、脈波伝播速度を１０ｍ／ｓとすると、ＰＡＴは４０ｍｓとなる。ここで、サンプリング周波数が５００Ｈｚの場合、分解能が２ｍｓであり、１ｋＨｚの場合、分解能１ｍｓであり、サンプリング周波数を５００Ｈｚ以上、より好ましくは１ｋＨｚ以上とすることによりＰＡＴの検出精度を高めることができる。ただし、脈波の測定位置を心臓から遠くしたり、低い精度で足りる場合には、５００Ｈｚ以下のサンプリング周波数でも本発明を利用することはできる。

情報処理手段４は、生体信号検出手段２及び３と有線又は無線で接続されており、生体信号検出手段２及び３から入力された生体信号を処理する手段である。図７の情報処理手段４には、Ｐ１算出手段４１、Ｐ２算出手段４２、血圧推定部４３、係数算出部４４を備えているが、他にもＡ／Ｄ変換部、ノイズ除去部、信号処理部等を有していてもよい。情報処理手段４は、例えば、電子回路や、ＣＰＵ（中央処理装置）の演算処理機能を利用することができ、携帯電話、スマートフォン、パソコン、サーバー、クラウドコンピューティング等のＣＰＵを情報処理手段４として利用してもよい。ＣＰＵの演算処理機能によれば、例えば、デジタルフィルタを構成し、周波数フィルタリングを実現することもできる。また、情報処理手段４は、デジタル回路ではなくアナログ回路で実現することも可能である。例えば、コンデンサや抵抗及びオペアンプ等で構成されたローパスフィルタ（ＬＰＦ）やハイパスフィルタ（ＨＰＦ）などのアナログフィルタによって、周波数フィルタリングを実現してもよい。また、入力される生体信号がアナログ信号であれば、アナログ−デジタル変換回路によってデジタル信号に変換してもよい。

電力供給手段５は、血圧算出装置１の各部に電力を供給する機能を有し、例えば、Ｌｉイオンバッテリー等のバッテリーなどを採用することができる。記憶手段６は、生体信号検出手段２，３で取得した生体信号、情報処理手段４で算出した処理結果（Ｐ１，Ｐ２，推定血圧、係数など）、情報処理手段４を動作させるためのプログラムなどを記憶する機能を有し、例えば、メモリなど採用することができる。

通信手段７は、有線又は無線通信を介して各種信号を受け渡す機能を有する。通信手段７は、生体信号検出手段２，３に接続された配線、ケーブルであってもよい。無線の通信手段７は、例えば、生体信号検出手段２，３が取得した生体信号を情報処理手段４、記憶手段６、表示出力手段８、外部装置（図示せず）などに送信してもよいし、情報処理手段４が算出したＰ１、Ｐ２、血圧等の情報を記憶手段６、表示出力手段８、外部装置（図示せず）などに送信してもよいし、記憶手段６に格納された生体信号を、情報処理手段４、表示出力手段８などに送信してもよい。また、通信手段７は、操作手段９を介して使用者から入力された情報を、情報処理手段４、記憶手段６、表示出力手段８などに送信してもよい。通信手段７として無線の場合は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−ｆｉ（登録商標）、近接場型の近距離無線通信（ＮＦＣ：Ｎｅａｒｆｉｅｌｄｒａｄｉｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを利用することが好ましい。なお、通信手段７は、血圧算出装置１の態様によっては、必ずしも双方向の通信としなくてもよい。

表示出力手段８は、算出した処理結果（Ｐ１，Ｐ２，推定血圧、係数など）、使用者によって入力された各種情報、操作内容などを表示又は出力する機能を有する。表示出力手段８としては、処理結果を画像で表示するディスプレイ、スマートフォンやタブレット機器を用いることができる。また、処理結果を紙で出力するプリンター、処理結果を音声で出力するスピーカーなどを採用してもよい。血圧算出装置１にディスプレイを設け、表示出力手段８として使用してもよい。また、算出した血圧が予め設定された上限値を越えた場合、又は下限値を下回った場合に警告表示、警告音等を表示したり、通信手段７を介して外部装置に送信するようにしてもよい。

操作手段９は、使用者が血圧算出装置１を操作するためのスイッチ、タッチパネル、ボタン、つまみ、キーボード、マウス、音声入力用マイクなどから構成される。なお、表示出力手段８が使用者からの操作を受けることができるタッチパネルとして構成される場合、操作手段９は、表示出力手段８を兼用する構成であってもよい。

［臀部と脹脛部の脈波に基づく血圧算出］
生体信号検出手段２として、約３０ｃｍ²のシート状の圧電センサを椅子の座席に配置し、被測定者の臀部から脈波を測定し、生体信号検出手段３として、約２０ｃｍ×５ｃｍのシート状の圧電センサを被測定者の脹脛部の周囲を取り巻くように巻きつけて配置し、脹脛部から脈波を測定した。脹脛部にセンサを巻き付け、脈波を測定する際には、脹脛部に束縛感や圧迫感を伴わないような柔らかいセンサを巻き付ける必要がある。このため、センサ電極層や電磁シールド層として、従来のアルミニウムではなく、薄い導電性カーボン膜を用いた。

さらに、参照及び検証用に胸部に電極を貼付し、胸部双極誘電で心電図（ＥＣＧ）を取得し、容量補償型血圧計で人差し指から血圧を測定した。測定時間は３分で、測定開始から３０秒〜６０秒の間、被測定者はハンドグリップ運動し、前半の９０秒（ハンドグリップ運動した期間を含む）で係数を推定し、後半９０秒で推定血圧を検証した。なお、心電図を測定する電極を第３の生体信号検出手段として利用することもできる。

図８は、上から心電図（ＥＣＧ）、実測血圧（ＢＰ）、臀部の脈波（ｂｕｔｔ）、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の測定結果の生信号である。臀部の脈波（ｂｕｔｔ）の信号及び脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の信号には、脈波だけではなく、呼吸や体動に基づく振動成分も含まれており、信号処理によりこれらのノイズを除去することが好ましい。また、信号波形におけるピークの位置や、立ち上がりの位置などを特定するために、各信号に対し、積分処理、微分処理、ヒルベルト変換等の処理を行ってもよい。

図９（Ａ）は、臀部の脈波（ｂｕｔｔ）について１Ｈｚ以上の周波数を通過させるハイパスフィルタを通した信号であり、図９（Ｂ）は、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）について１Ｈｚ以上の周波数を通過させるハイパスフィルタを通し、さらに０．１５秒の減衰時定数で積分した波形であり、図９（Ｃ）は、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の積分波形（上、点線）と、脹脛部の脈波の微分波形（下、実線）とを併記したものである。図９（Ａ）及び（Ｂ）において、縦軸の１と同じ高さの丸はピーク位置であり、ピーク位置の時間差から脈波伝播時間（ＰＴＴ）を算出した。また、図９（Ｂ）の波形上の×はピークの立ち上がりの位置であり、波形上の△印は、図９（Ｃ）に示すように、脈波の微分波形における最低値を示す時点からつぎの脈までの間で微分波形がピークを示す位置であり、この△印の位置を重複切痕（ＤＮ）の位置として、図９（Ｂ）の脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の積分波形の×から△印までの面積をＰＳＡとして算出した。脈波を積分してＰＳＡを算出する時に積分の時定数は０．１５秒を用いたが、脈波の測定部位によって脈波波形が異なるので，波形に応じて減衰時定数を０．０５秒から０．３秒程度で変えてもよい。なお、図９では、より波形が安定していた脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）に基づいてＰＳＡを算出したが、臀部の脈波（ｂｕｔｔ）に基づいてＰＳＡを算出してもよいし、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）及び臀部の脈波（ｂｕｔｔ）の２つの脈波のＰＳＡの総和や平均を使用してもよい。また、情報処理手段が、２つの脈波を比較してより波形が安定している脈波に基づいてＰＳＡを算出するように構成してもよい。例えば、脈波内の複数のピークの波形の形状の相関を取り、より相関が高い脈波をより波形が安定した脈波として選択してもよい。

図１０は、臀部の脈波（ｂｕｔｔ）についてピーク位置を特定するための一連の信号処理を示す図である。一番上の図１０（Ａ）は臀部の脈波の生信号（図８の臀部の脈波（ｂｕｔｔ）と同じ）であり、呼吸信号の影響により、波形が大きくうねっていることがわかる。（Ｂ）は（Ａ）の波形を１Ｈｚ以上のハイパスフィルタを通した信号（図９（Ａ）と同じ）である。（Ａ）の波形から大きくうねった信号が呼吸信号が除去されたために、うねりが消去されたことがわかる。しかし、波形は、ピーク波形を中心に、連続的にピークが減衰していく振動波形を示している。このような振動波形が生じる原因は未だ明確ではないが、心拍に伴う振動波が臀部下部の椅子の部分に於いて、振動波が反射を繰り返すことにより生じたものと推定される。この振動波形は、ＰＳＡやＳＹＳを求めるためには、適切な波形ではない。一方、上腕部や脹脛部では、このような振動波形の連続波は観測されないことが多い。この理由は、例えば、上腕部から伝わる振動波は、直接、圧電センサに伝達され、反射されるような媒体が存在しないからであると考えられる。従って、臀部からの波形において、ＰＳＡやＳＹＳを求めることができるような信号処理が必要である。この信号処理として、（Ｂ）の波形を時定数積分する手法が考えられる。（Ｃ）は（Ｂ）の波形を時定数０．１５秒で積分した波形であり、減衰振動する波が消失していることがわかる。（Ｄ）は（Ｃ）の波形を微分して絶対値を取った波形であり、（Ｅ）は（Ｄ）の波形をヒルベルト変換して振幅である包絡線を求めたものであり、（Ｆ）は（Ｅ）の波形をさらにヒルベルト変換して瞬時位相をもとめたものである。（Ｃ）及び（Ｅ）は減衰振動する波が消失しており、これからＰＳＡやＳＹＳを求めることができる。図１０（Ｆ）の瞬時位相の波形がマイナス側から瞬時位相が０の軸と交差する時点をピーク位置（図９の丸）として特定した。なお、図９（Ｂ）の脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）においても同様の信号処理によってピーク位置を特定した。

図１１（Ａ）は、図９から算出した臀部の脈波（ｂｕｔｔ）と脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）との間の脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び図９（Ｂ）の波形の×から△印までの面積（ＰＳＡ）であり、図１１（Ｂ）は実測収縮期血圧（点線）と式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図である。図１１（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、測定開始から３０秒〜６０秒の期間はハンドグリップ運動を行い血圧を変動させた。図１１（Ｂ）では、０秒から９０秒の間の推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）は、０秒から９０秒の間に測定した実測収縮期血圧（点線）と０秒から９０秒の間に測定した脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び面積（ＰＳＡ）とを用いて、係数β₁、β₂、β₀を調整して点線に近づくようにフィッティングしたものである。即ち、図１１（Ｂ）の０秒から９０秒の間においては、式（５）の推測収縮期血圧（ＥＢＰ）に実測収縮期血圧を代入し、パラメータＰ１及びＰ２に実測した脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び面積（ＰＳＡ）を代入し、式（５）ができるだけ成立するように係数β₁、β₂、β₀を調整し、被測定者における係数β₁、β₂、β₀を推定した。係数β₁は−２８９、β₂は１５７、β₀は１０となった。図１１（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間は、かかる推定した係数β₁、β₂、β₀を採用した式（５）を検証した結果であり、９０秒から１８０秒の間に実測した脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び面積（ＰＳＡ）を式（５）（推定した係数β₁、β₂、β₀を採用したもの）に代入して推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）を算出した。図１１（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間から、式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）の波形は、実測収縮期血圧に近く、式（５）から被測定者の血圧を推定できることが確認できた。また、図１１（Ｃ）は、実測血圧（横軸）と推測血圧（縦軸）との相関図であり、相関係数ｒは０．５０４、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）は１１．３ｍｍＨｇであった。

［上腕部と脹脛部の脈波に基づく血圧算出］
生体信号検出手段２として、約２０ｃｍ×５ｃｍのシート状の圧電センサを被測定者の上腕部に巻きつけて配置し、被測定者の上腕部から脈波を測定し、生体信号検出手段３として、約２０ｃｍ×５ｃｍのシート状の圧電センサを被測定者の脹脛部に巻きつけて配置し、脹脛部から脈波を測定した。さらに、参照及び検証用に胸部に電極を貼付し、胸部双極誘電で心電図（ＥＣＧ）を取得し、容量補償型血圧計で人差し指から血圧を測定した。測定時間は３分で、測定開始から３０秒〜６０秒の間、被測定者はハンドグリップ運動し、前半の９０秒（ハンドグリップ運動した期間を含む）で係数を推定し、後半９０秒で推定血圧を検証した。なお、心電図を測定する電極を第３の生体信号検出手段として利用することもできる。

図１２は、上から心電図（ＥＣＧ）、実測血圧（ＢＰ）、上腕部の脈波（ａｒｍ）、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の測定結果の生信号である。上腕部の脈波（ａｒｍ）の信号及び脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）の信号には、脈波だけではなく、呼吸や体動に基づく振動成分も含まれており、信号処理によりこれらのノイズを除去することが好ましい。また、信号波形におけるピークの位置や、立ち上がりの位置などを特定するために、各信号に対し、積分処理、微分処理、ヒルベルト変換等の処理を行ってもよい。

図１３（Ａ）は、上腕部の脈波について１Ｈｚ以上の周波数を通過させるハイパスフィルタを通し、さらに減衰時定数０．１５秒で積分した波形であり（Ｉｎｔ．Ａｒｍ）、図１３（Ｂ）は、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）について１Ｈｚ以上の周波数を通過させるハイパスフィルタを通した信号である。図１３（Ａ）及び（Ｂ）において、縦軸の１と同じ高さの丸はピーク位置であり、ピーク位置の時間差から脈波伝播時間（ＰＴＴ）を算出した。また、図１３（Ａ）の波形上の×はピークの立ち上がりの位置であり、波形上の△印は、図９（Ｃ）と同様に、脈波の微分波形における最低値を示す時点から次の脈までの間で最大値を示す位置であり、この△印の位置を重複切痕（ＤＮ）の位置として、図１３（Ａ）の上腕部の脈波の積分波形（Ｉｎｔ．Ａｒｍ）の×印から△印までの面積をＰＳＡとして算出した。脈波を積分してＰＳＡを算出する時に積分の時定数は０．１５秒を用いたが、脈波の測定部位によって脈波波形が異なるので，波形に応じて減衰時定数を０．０５秒から０．３秒程度で変えてもよい。なお、図１３では、より波形が安定していた上腕部の脈波に基づいてＰＳＡを算出したが、脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）に基づいてＰＳＡを算出してもよいし、２つの脈波のＰＳＡの総和や平均を使用してもよい。

図１４（Ａ）は、図１３から算出した上腕部の脈波（ａｒｍ）と脹脛部の脈波（ｃａｌｆ）との間の脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び図１３（Ａ）の波形の各脈波の×印から△印までの面積（ＰＳＡ）であり、図１４（Ｂ）は実測収縮期血圧（点線）と式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）とを重ねた図である。図１４（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、測定開始から３０秒〜６０秒の期間はハンドグリップ運動を行い血圧を変動させた。図１４（Ｂ）では、０秒から９０秒の間の推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）は、０秒から９０秒の間に測定した実測収縮期血圧（点線）と０秒から９０秒の間に測定した脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び面積（ＰＳＡ）とを用いて、係数β₁、β₂、β₀を調整して点線に近づくようにフィッティングしたものである。係数β₁は−７４．７、β₂は１９４、β₀は９６．８となった。図１４（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間は、かかる推定した係数β₁、β₂、β₀を採用した式（５）を検証した結果であり、９０秒から１８０秒の間に実測した脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び面積（ＰＳＡ）を式（５）（推定した係数β₁、β₂、β₀を採用したもの）に代入して推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）を算出した。図１４（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間から、式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）の波形は、実測収縮期血圧に近く、式（５）から被測定者の血圧を推定できることが確認できた。また、図１４（Ｃ）は、実測収縮期血圧（横軸）と推測収縮期血圧（縦軸）との相関図であり、相関係数ｒは０．５２２、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）は７．２ｍｍＨｇであった。

図１５（Ａ）は、ハンドグリップ運動に替えてＶａｌｓａｌｖａ動作を行って血圧を変動させた実施例である。脈波の測定部位は上腕部と脹脛部である。図１５（Ｂ）では、０秒から９０秒の間の推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）は、０秒から９０秒の間に測定した実測収縮期血圧（点線）と０秒から９０秒の間に測定した脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び面積（ＰＳＡ）とを用いて、係数β₁、β₂、β₀を調整して点線に近づくようにフィッティングしたものである。係数β₁は−１１５、β₂は１９７、β₀は８６．８となった。図１５（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間は、かかる推定した係数β₁、β₂、β₀を採用した式（５）を検証した結果であり、９０秒から１８０秒の間に実測した脈波伝播時間（ＰＴＴ）及び面積（ＰＳＡ）を式（５）（推定した係数β₁、β₂、β₀を採用したもの）に代入して推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）を算出した。図１５（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間から、式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）の波形は、実測収縮期血圧に近く、式（５）から被測定者の血圧を推定できることが確認できた。また、図１５（Ｃ）は、実測収縮期血圧（横軸）と推測収縮期血圧（縦軸）との相関図であり、相関係数ｒは０．３８７、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）は８．９ｍｍＨｇであった。

図１６は、心電図のＱＲＳ波を起点として脹脛脈波の立ち上がり時間までの時間差を脈波到達時間（ＰＡＴ，単位ｍｓ）として計測し、脹脛脈波から算出したＰＳＡを第１の面積とし、当該脈波のそれ以外の期間の面積を第２の面積としたときの面積の平均の比（ｉＰＳＡ，単位％）とＰＡＴを用いて血圧推定を行った実施例である。図１６（Ｂ）では、０秒から９０秒の間の推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）は、０秒から９０秒の間に測定した実測収縮期血圧（点線）と０秒から９０秒の間に測定した脈波到達時間（ＰＡＴ）及び面積（ＰＳＡ）の平均の比(ｉＰＳＡ)を用いて、係数β₁、β₂、β₀を調整して点線に近づくようにフィッティングしたものである。係数β₁は−０．１３２、β₂は０．２５１、β₀は９３．１となった。図１６（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間は、かかる推定した係数β₁、β₂、β₀を採用した式（５）を検証した結果であり、９０秒から１８０秒の間に実測した脈波到達時間（ＰＡＴ）及び面積の平均の比（ｉＰＳＡ）を式（５）（推定した係数β₁、β₂、β₀を採用したもの）に代入して推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）を算出した。図１６（Ｂ）の９０秒〜１８０秒の間から、式（５）から算出した推測収縮期血圧（ＥＢＰ）（実線）の波形は、実測収縮期血圧に近く、式（５）から被測定者の血圧を推定できることが確認できた。また、図１６（Ｃ）は、実測収縮期血圧（横軸）と推測収縮期血圧（縦軸）との相関図であり、相関係数ｒは０．６０９、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）は７．７ｍｍＨｇであった。

本発明の血圧算出装置は、さまざまな装飾品、電子機器等に組み込んで使用することができる。例えば、腕輪、腕時計、指輪、首輪、靴、耳飾りに生体信号検出手段（例えば圧電センサ）を組み込み、使用者の生体信号を計測してもよい。さらに、生体信号検出手段（例えば圧電センサ）を直接、又は衣服の上から身体に接触させて生体信号を計測してもよい。生体信号検出手段で取得した生体信号を通信手段を介して、携帯端末、コンピュータ等に送信し、携帯端末、コンピュータ等において血圧を算出するように構成してもよい。本発明の血圧算出装置は、日常生活の種々の場面、運動中等において血圧をモニタリングすることができ、例えば、車、電車、飛行機等の運転手の状態を管理することもできる。

１血圧算出装置
２第１生体信号検出手段
３第２生体信号検出手段
４情報処理手段
５電力供給手段
６記憶手段
７通信手段
８表示出力手段
９操作手段
４１Ｐ１算出手段
４２Ｐ２算出手段
４３血圧推定部
４４係数算出部

Claims

脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式（β₁、β₂、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する血圧算出方法。
被測定者の血圧を負荷によって変動させながら実測血圧を測定しつつ前記被測定者の前記パラメータＰ１及び前記パラメータＰ２を測定し、前記式に実測したパラメータＰ１及びパラメータＰ２を代入し、前記実測血圧の変動に近くなるような係数β₁、β₂、β₀を設定することを特徴とする請求項１に記載の血圧算出方法。
脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１と、脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２と、脈波における収縮期間に関連するパラメータＰ３とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式（β₁、β₂、β₃、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する血圧算出方法。
被測定者の血圧を負荷によって変動させながら実測血圧を測定しつつ前記被測定者の前記パラメータＰ１、前記パラメータＰ２及び前記パラメータＰ３を測定し、前記式に実測したパラメータＰ１及びパラメータＰ２及びパラメータＰ３を代入し、前記実測血圧の変動に近くなるような係数β₁、β₂、β₃、β₀を設定することを特徴とする請求項３に記載の血圧算出方法。
前記パラメータＰ２は、脈波の信号波形におけるピークの立ち上がりから重複切痕（ＤＮ）までの期間の面積（ＰＳＡ）、ＰＳＡの一部の領域の面積又はＰＳＡを含む領域の面積であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の血圧算出方法。
前記重複切痕（ＤＮ）は、圧脈波の微分波形における最低値を示す時点からつぎの脈までの間で微分波形がピークを示す位置であることを特徴とする請求項５に記載の血圧算出方法。
前記パラメータＰ２は、脈波の最初のピークの少なくとも一部を含むように予め設定した期間の面積であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の血圧算出方法。
前記パラメータＰ２は、１つの脈波の最初のピークの少なくとも一部を含む期間における第１の面積の平均と、当該脈波のそれ以外の期間の少なくとも一部における第２の面積の平均との比であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の血圧算出方法。
少なくとも被測定者の脈波を５００Ｈｚ以上、又は１ｋＨｚ以上のサンプリング周波数で取得することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の血圧算出方法。
前記係数β₀を予め設定された固定の値として、相対的な収縮期血圧（ＥＢＰ）の変動を算出する請求項１乃至９の何れか１項に記載の血圧算出方法。
被測定者の生体信号を検出可能な第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段と、
前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号から脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１を算出するＰ１算出手段と、
前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号の少なくとも一方に基づいて脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２を算出するＰ２算出手段と、
前記Ｐ１算出手段で算出されたパラメータＰ１と前記Ｐ２算出手段で算出されたパラメータＰ２とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₀という式（β₁、β₂、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する血圧推定部とを備えたことを特徴とする血圧算出装置。
被測定者の生体信号を検出可能な第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段と、
前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号から脈波の伝播時間に関連するパラメータＰ１を算出するＰ１算出手段と、
前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号の少なくとも一方に基づいて脈波における１回拍出量に関連するパラメータＰ２を算出するＰ２算出手段と、
前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段で取得した生体信号の少なくとも一方に基づいて脈波における収縮期間に関連するパラメータＰ３を算出するＰ３算出手段と、
前記Ｐ１算出手段で算出されたパラメータＰ１と、前記Ｐ２算出手段で算出されたパラメータＰ２と、前記Ｐ３算出手段で算出されたパラメータＰ３とを変数として、ＥＢＰ＝β₁・Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式又はＥＢＰ＝β₁・１／Ｐ１＋β₂・Ｐ２＋β₃・Ｐ３＋β₀という式（β₁、β₂、β₃、β₀は係数）を用いて、収縮期血圧（ＥＢＰ）を算出する血圧推定部とを備えたことを特徴とする血圧算出装置。
前記第１生体信号検出手段及び第２生体信号検出手段の少なくとも一方は、脈波を含む生体信号を取得する脈波センサであることを特徴とする請求項１１又は１２に記載の血圧算出装置。
前記脈波センサは、シート状の圧電センサであることを特徴とする請求項１３に記載の血圧算出装置。
前記脈波センサは、ウェアラブルセンサであることを特徴とする請求項１３又は１４に記載の血圧算出装置。
前記脈波センサは、少なくとも被測定者の脈波を５００Ｈｚ以上、又は１ｋＨｚ以上のサンプリング周波数で取得することを特徴とする請求項１３乃至１５の何れか１項に記載の血圧算出装置。