WO2009157185A1

WO2009157185A1 - 痛み判定装置

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Publication number: WO2009157185A1
Application number: PCT/JP2009/002866
Authority: WO
Inventors: 永田鎮也; 永井隆二; 山本敬子
Original assignee: 大日本住友製薬株式会社
Priority date: 2008-06-24
Filing date: 2009-06-23
Publication date: 2009-12-30
Also published as: US20110112420A1; JPWO2009157185A1; JP5475658B2; CN102065756B; EP2301431A1; EP2301431A4; CN102065756A; CA2728647A1; US9042972B2

Abstract

　　【課題】　痛みを客観的に判断することのできる装置を提供する。　　【解決手段】　　波高関連値取得手段１０は、得られた心電図に基づいて、波高関連値（たとえばＲ波のピーク値（Ｒ波高値））を各周期ごとに取得する。波高関連値周波数解析手段１２は、時系列データとして得られた波高関連値を周波数解析し、周波数成分ごとの大きさを得る。波高関連値ＬＦ算出手段１４は、波高関連値の周波数成分に基づいてＬＦ成分（波高関連値ＬＦ成分）を算出する。間隔取得手段４は、得られた心電図に基づいて、心電波形の特徴点の間隔（たとえば、Ｒ波とＲ波の時間間隔（ＲＲ間隔））を取得する。間隔周波数解析手段６は、時系列データとして得られた特徴点の間隔を周波数解析し、周波数成分ごとの大きさを得る。間隔ＨＦ算出手段８は、間隔周波数解析手段６によって得られた特徴点の間隔の周波数成分に基づいてＨＦ成分（間隔ＨＦ成分）を算出する。解析手段１６は、波高関連値ＬＦ成分と間隔ＨＦ成分の変化に基づき、痛みを判定する。

Description

痛み判定装置

　この発明は、痛みの存在を客観化するための技術に関する。

　被験者の有する痛みを測定し客観的に示すことができれば、沈痛剤の薬効を客観的に測定したり、患者の痛みを可視化して適切な治療を行ったりすることが可能となる。従来、たとえば特許文献１に示すように、痛みの度合いを示すスケールを患者に渡し、患者が自らの痛みの度合いに応じてカーソルを移動し、それを読み取ることによって痛みを定量化する方法が用いられている。

米国特許第６２５８０４２

　しかしながら、従来技術における痛みの測定においては、患者の自己申告によるものであるため、客観的なデータの採取が難しいという問題点があった。

　この発明は上記のような問題点を解決して、痛みを客観的に判断することのできる技術を提供することを目的とする。

　この発明の独立した各側面を以下に示す。

(1)この発明に係る痛み判定装置は、測定部によって測定された心電情報を取得する心電情報取得部と、前記心電情報の波高関連値に関するゆらぎに基づいて、痛みを判断する痛み判断手段と、痛み判断手段による判断結果を出力する出力手段とを備えている。

　したがって、客観的に痛みの判定を行うことができる。

(2)この発明に係る痛み判定装置は、波高関連値に関するゆらぎが、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波もしくはＳＴの特徴値のゆらぎであることを特徴としている。

　したがって、特徴点の明瞭なこれらの値に基づいて、正確な痛み判定を行うことができる。

(3)この発明に係る痛み判定装置は、痛み判断手段が、波高関連値に関するゆらぎに基づく痛み判断の正確性を向上させるためのノイズ排除手段を備えていることを特徴としている。

　したがって、痛みのない場合を痛みであると判定する誤判断を少なくすることができる。

(4)この発明に係る痛み判定装置は、ノイズ排除手段が、心電波形の特徴点の間隔のゆらぎ、筋電情報または第２の測定部によって測定した皮膚抵抗または皮膚電位を指標としてノイズ排除の判断をすることを特徴としている。

　したがって、より正確に、誤判断を排除することができる。

(5)この発明に係る痛み判定装置は、痛み判断手段が、時系列データとして得られた前記波高関連値を周波数解析する波高関連値周波数解析手段と、前記波高関連値周波数解析手段によって得られた波高関連値の周波数成分に基づいてＬＦ成分を算出して波高関連値ＬＦ成分とする波高関連値ＬＦ成分算出手段とを備え、前記波高関連値ＬＦ成分を波高関連値のゆらぎの特徴として得ることを特徴としている。

　したがって、波高関連値ＬＦ成分を観察することによって痛み判定を行うことができる。

(6)この発明に係る痛み判定装置は、痛み判断手段が、前記波高関連値ＬＦ成分が増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴としている。

　したがって、より正確に痛み判定を行うことができる。

(7)この発明に係る痛み判定装置は、痛み判断手段が、時系列データとして得られた前記心電情報の波形特徴点の間隔を周波数解析する間隔周波数解析手段と、前記間隔周波数解析手段によって得られた波形特徴点の間隔の周波数成分に基づいてＨＦ成分を算出して間隔ＨＦ成分とする間隔ＨＦ成分算出手段とを備え、前記間隔ＨＦ成分を間隔のゆらぎの特徴として得ることを特徴としている。

　したがって、間隔ＨＦ成分を観察することによって痛み判定の正確性を増すことができる。

(8)この発明に係る痛み判定装置は、間隔ＨＦ成分が、前記間隔周波数解析手段によって得られた波形特徴点の間隔の周波数成分から得た呼吸性変動成分を示す指標であることを特徴としている。

(9)この発明に係る痛み判定装置は、痛み判断手段が、間隔ＨＦ成分が減少せず、波高関連値ＬＦ成分が増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴としている。

　したがって、より正確に痛み判定を行うことができる。

(10)この発明に係る痛み判定装置は、痛み判断手段が、時系列データとして得られた前記波高関連値を周波数解析する波高関連値周波数解析手段と、前記波高関連値周波数解析手段によって得られた波高関連値の周波数成分に基づいてＨＦ成分を算出して波高関連値ＨＦ成分とする波高関連値ＨＦ成分算出手段とを備え、前記波高関連値ＨＦ成分を波高関連値のゆらぎの特徴として得ることを特徴としている。

(11)この発明に係る痛み判定装置は、痛み判断手段は、間隔ＨＦ成分が減少せず、波高関連値ＬＦ成分および波高関連値ＨＦ成分がともに増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴としている。

　したがって、より正確に痛み判定を行うことができる。

　この発明において「心電波形測定部」とは、測定対象の心電波形を測定する機能を有するものをいい、心電計などがこれに該当する。実施形態においては、図２のＥＣＧ電極２０、増幅アンプ２２がこれに該当する。

　「痛み判断手段」は、実施形態においては、図３のステップＳ３～Ｓ７、図４のステップＳ８～Ｓ１４がこれに対応する。

　「間隔周波数解析手段」は、実施形態においては、図３のステップＳ５、Ｓ６がこれに対応する。

　「間隔波形ＨＦ成分算出手段」は、実施形態においては、図３のステップＳ７がこれに対応する。

　「波高関連値周波数解析手段」は、実施形態においては、図４のステップＳ８、Ｓ９がこれに対応する。

　「波高関連値ＬＦ成分算出手段」は、実施形態においては、図４のステップＳ１０がこれに対応する。

　「出力手段」とは、判断結果を何らかの形式で出力する機能を有するものをいい、ディスプレイ、プリンタ、他のコンピュータ、記録媒体などに対する出力を行うものや送信するための通信部を含む概念である。

　「心電情報」とは、心電波形データだけでなく、心電波形の特徴部分の値などを含む概念である。

　「波高関連値」とは、波高ピーク値だけでなく、波高平均値、波形面積など、波の形に関連する値を含む概念である。

　「心電情報取得部」とは、測定部からの信号を受ける回路、記録媒体からのデータを読み出すドライブ、通信によって送られてくるデータを受信する受信部などを含む概念である。

　「ゆらぎ」とは、値の時間的変動をいうものである。

　「Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波もしくはＳＴの特徴値のゆらぎ」とは、Ｐ波などを特徴付ける特徴値（ピーク値や平均値など）のゆらぎをいう。

　「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。

この発明の一実施形態による痛み判定装置の機能ブロック図である。痛み判定装置をＣＰＵを用いて実現した場合のハードウエア構成である。痛み判定プログラムのフローチャートである。痛み判定プログラムのフローチャートである。心電波形を示す図である。ハードディスク３２に記録された一拍ごとのデータを示す図である。ハードディスク３２に記録された５秒間の平均のデータを示す図である。ＲＲ間隔、Ｒ波高値のスプライン補完を示す図である。ＬＦ成分とＨＦ成分の算出を示す図である。痛み判定装置の実測例データを示す図である。痛み判定装置の実測例データを示す図である。痛み判定装置の実測例グラフを示す図である。痛み判定装置の実測例グラフを示す図である。痛み判定装置の実測例グラフを示す図である。痛み判定装置の実測例グラフを示す図である。Ｔ波波高値のＬＦ成分、ＨＦ成分の変化を示す図である。ＳＴ値のＬＦ成分、ＨＦ成分の変化を示す図である。ＱＲＳ間隔のＬＦ成分、ＨＦ成分の変化を示す図である。鎮痛剤を投与した場合におけるＲ波高値ＬＦ成分、Ｒ波高値ＨＦ成分の変化を示す図である。鎮痛剤を投与した場合におけるＲＲ間隔ＨＦ成分の変化を示す図である。鎮痛剤を投与した場合におけるＴ波高値ＬＦ成分、Ｔ波高値ＨＦ成分の変化を示す図である。

１．機能ブロック図
　図１に、この発明の一実施形態による痛み判定装置の機能ブロック図を示す。心電情報取得部２は、対象者の心電図情報を取得する。

　波高関連値取得手段１０は、得られた心電図に基づいて、波高関連値（たとえばＲ波のピーク値（Ｒ波高値））を各周期ごとに取得する。なお、波高関連値取得手段１０は、予め波高関連値の含まれたデータを取得しても良いし、心電図データに基づいて波高関連値を算出することによってこれを取得しても良い。波高関連値周波数解析手段１２は、時系列データとして得られた波高関連値を周波数解析し、周波数成分ごとの大きさを得る。波高関連値ＬＦ算出手段１４は、波高関連値の周波数成分に基づいてＬＦ成分（波高関連値ＬＦ成分）を算出する。

　間隔取得手段４は、得られた心電図に基づいて、心電波形の特徴点の間隔（たとえば、Ｒ波とＲ波の時間間隔（ＲＲ間隔））を取得する。なお、間隔取得手段４は、予め特徴点の間隔の含まれたデータを取得しても良いし、心電図データに基づいて特徴点の間隔を算出することによってこれを取得しても良い。間隔周波数解析手段６は、時系列データとして得られた特徴点の間隔を周波数解析し、周波数成分ごとの大きさを得る。間隔ＨＦ成分算出手段８は、間隔周波数解析手段６によって得られた特徴点の間隔の周波数成分に基づいてＨＦ成分（間隔ＨＦ成分）を算出する。

　解析手段１６は、波高関連値ＬＦ成分と間隔ＨＦ成分の変化に基づき、以下のようにして痛みの有無および程度を判断する。解析手段１６は、波高関連値ＬＦ成分を基準として痛みの判定を行う。波高関連値ＬＦ成分が、平常時よりも増大していれば、痛みの可能性があるとする。また、波高関連値ＬＦ成分が、平常時と同じであるか減少していれば、痛みの可能性はないとする。

　ただし、解析手段１６は、波高関連値ＬＦ成分が平常時よりも増大しており、痛みの可能性がある場合でも、間隔ＨＦ成分が平常時よりも減少している場合には、痛みであるとの判断を行わない。解析手段１６は、波高関連値ＬＦ成分が平常時よりも増大しており、間隔ＨＦ成分が平常時と同じであるか増大している場合に、痛みであるとの判断を行う。この時、解析手段１６は、波高関連値ＬＦ成分のピークの大きさを痛みの程度として判断する。

　なお、この実施形態では、波高関連値取得手段１０、波高関連値周波数解析手段１２、波高関連値ＬＦ成分算出手段１４、間隔取得手段４、間隔周波数解析手段６、間隔ＨＦ成分算出手段８によって、痛み判断手段３が構成されている。また、間隔算出手段４、間隔周波数解析手段６、間隔ＨＦ算出手段８によって、ノイズ排除手段が構成されている。

　出力手段１７は、以上のようにして解析された痛みの判定結果を、ディスプレイなどに出力する。

２．ハードウエア構成
　図２に、一実施形態による痛み判定装置をＣＰＵ２６を用いて実現した場合のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ２６には、Ａ／Ｄ変換器２４、ディスプレイ２８、メモリ３０、ハードディスク３２、操作部３４が接続されている。

　ＥＣＧ電極２０は、対象者の心電信号を取得するため、対象者の体に貼り付けられる。ＥＣＧ電極２０からの心電信号は、増幅アンプ２２によって増幅され、Ａ／Ｄ変換器２４によってディジタルデータの心電波形信号に変換される。Ａ／Ｄ変換器２４は、生成したディジタルデータをメモリ３０に蓄積していく。

　メモリ３０は、ＣＰＵ２６のワークエリアとして使用される。ディスプレイ２８は、判定結果などを表示する。操作部３４は、操作者による操作入力を行うためのボタンなどである。ハードディスク３２には、痛み判定のためのプログラムが記録されている。

３．痛み判定プログラムの処理
　ハードディスク３２に記録された痛み判定プログラムのフローチャートを図３に示す。ＣＰＵ２６は、ステップＳ１において、メモリ３０に蓄積された心電波形データを取り込む。心電波形は、電位の変化を所定時間ごとにサンプリングしたディジタルデータであり、模式的に示すと図５に示すようになる。

　ＣＰＵ２６は、取り込んだ心電波形の一拍を認識する（ステップＳ２）。たとえば、所定の値を超えるピーク点を有する波を認識しこれをＲ波とする。そして、このＲ波の直前のボトム波をＱ波とし、Ｑ波の開始点を一拍の開始点とする。同様にして、次の拍の開始点を認識することにより一拍を認識する。また、Ｒ波の直後のボトム波をＳ波とし、Ｓ波終了後の平坦部をＳＴ部として認識する。

　ＣＰＵ２６は、次に、今回認識した一拍のＲ波のピークと、前の拍のＲ波のピークとの時間間隔を算出し、ハードディスク３２に記録する（ステップＳ３）。この実施形態では、ステップＳ３が間隔取得手段に対応する。さらに、Ｒ波のピークの波高値を算出し、ハードディスク３２に記録する（ステップＳ４）。この実施形態では、ステップＳ４が波高関連値取得手段に対応する。したがって、処理が継続されると、図６ａに示すように、ハードディスク３２には、各拍ごとのＲＲ間隔とＲ波高値が記録されていくことになる。

　なお、図６ａにおいて、ＲがＲ波高値を示し、ＲＲがＲＲ間隔を示している。また、絶対時刻は計測時刻を示し、相対時刻は計測開始を０とした時間を示している。また、この実施形態では、図６ａに示すように、ＲＲ間隔とＲ波高値以外の特徴値も記録するようにしている。ＰはＰ波高値、ＱはＱ波高値、ＳはＳ波高値、ＳＴはＳＴ値、ＴはＴ波高値、ＰＲはＰ波とＲ波の間隔、ＶＡＴはＱ波とＲ波の間隔、ＱＲＳはＱ波とＳ波の間隔、ＱＴはＱ波とＴ波の間隔である。

　次に、ＣＰＵ２６は、ＲＲ間隔の時間的変動を表す波形を算出する（ステップＳ５）。たとえば、図６ｂに示すように、図６ａのデータに基づいてＲＲ間隔の５秒間の平均値の時間的変動を算出する。次に、図７Ａに示すように、横軸に時間、縦軸にＲＲ間隔をとった平面に、図６ｂのＲＲ間隔の平均値の時間的変動をＰに示すようにプロットする。横軸に対するプロットの時間間隔は、実際の一拍の時間に対応するようにすればよい。ＲＲ間隔の時間的変動は一拍ごとの離散的な値となっているので、図７Ａに示すようにスプライン補完などにより、なめらかな波形αで結ぶ。

　次に、ＣＰＵ２６は、生成したＲＲ間隔変動波形αに基づいて、一拍よりも細かい時間間隔（たとえば、数十ms）でリサンプリングして、ＲＲ間隔の時系列データを得る。この時系列データを、周波数解析し（たとえば、フーリエ変換、ウエーブレット変換など）、各周波数成分ごとの値を算出する（ステップＳ６）。この周波数解析による値は、リサンプリングの単位時間間隔ごとに算出する。

　図８にこのようにして得られた周波数解析の波形を示す。縦軸はパワースペクトル密度（単位はmsec²・Hzの平方根）であり、横軸は周波数（単位はHz）である。低い周波数に現れたピークを有する波をＶＬＦ、その次の波をＬＦ、その次の波をＨＦ（呼吸性変動成分を表している）と呼ぶ。ＣＰＵ２６は、ＨＦの波の平均値を算出する。

　この実施形態では、ＣＰＵ２６は、次のようにしてＨＦの平均値を算出している。まず、0.15Hz～0.4Hz（2Hzまでとしてもよい）の間にある極大値を見出す。次に、この極大値から前後0.15Hzの区間の波形の抽出し、最小値を基線としてその面積を算出する（図８参照）。これを、周波数幅（0.3Hz）で割ることにより、平均値を算出し、これをＲＲ間隔ＨＦ成分としている（単位はmsec/（Hzの平方根））。

　ＣＰＵ２６は、リサンプリングの単位時間ごとに算出したＲＲ間隔ＨＦ成分の５秒間の平均値を算出し、ハードディスク３２に記録する（ステップＳ７）。図９に、ＲＲ間隔ＨＦ成分の記録例を示す。図において、HF Amplitudeで示す項目が、ＲＲ間隔ＨＦ成分である。

　次に、ＣＰＵ２６は、Ｒ波高値の時間的変動を表す波形を算出する（ステップＳ８）。たとえば、図７Ｂに示すように、横軸に時間、縦軸にＲ波高値をとった平面に、図６ｂのデータに基づいてＲ波高値の５秒間の平均値の時間的変動をＱに示すようにプロットする。横軸に対するプロットの時間間隔は、実際の一拍の時間に対応するようにとればよい。Ｒ波高値の時間的変動は一拍ごとの離散的な値となっているので、図７Ｂに示すようにスプライン補完などにより、なめらかな波形βで結ぶ。

　次に、ＣＰＵ２６は、生成したＲ波高値波形βに基づいて、一拍よりも細かい時間間隔（たとえば、数十ms）でリサンプリングして、Ｒ波高値の時系列データを得る。この時系列データを、周波数解析し（たとえば、フーリエ変換、ウエーブレット変換など）、各周波数成分ごとの値を算出する（ステップＳ９）。この周波数解析による値は、リサンプリングの単位時間間隔ごとに算出する。

　図８にこのようにして得られた周波数解析の波形を示す。ＣＰＵ２６は、時系列データであるＲ波高値の周波数解析波形につき、前述のＲＲ間隔ＨＦ成分と同様の算出方法によって、Ｒ波高値ＬＦ成分を算出する。

　この実施形態では、ＣＰＵ２６は、次のようにしてＲ波高値ＬＦの平均値を算出している。まず、0.04Hz～0.15Hzの区間の波形を抽出し、最小値を基線としてその面積を算出する（図８参照）。これを、周波数幅（0.11Hz）で割ることにより、平均値を算出し、これをＲ波高値ＬＦ成分としている（単位はmsec/（Hzの平方根））。

　ＣＰＵ２６は、リサンプリングの単位時間ごとに算出したＲ波高値ＬＦ成分の５秒間の平均値を算出し、ハードディスク３２に記録する（ステップＳ１０）。図１０に、Ｒ波高値ＬＦ成分の記録例を示す。図において、LF Amplitudeで示す項目が、Ｒ波高値ＬＦ成分である。

　次に、ＣＰＵ２６は、判断対象としているＲＲ間隔ＨＦ成分（上記の５秒間の平均値）が、基準ＨＦ成分から減少したかどうかを判断する（ステップＳ１１）。ここで、基準ＨＦは、対象者の平常状態におけるＲＲ間隔ＨＦ成分である。予め測定したものを基準ＨＦ成分として記録しておいてもよいし、今回の測定における所定時間分のＲＲ間隔ＨＦ成分の平均値を用いるようにしてもよい。なお、後述の基準ＬＦ成分についても同様である。ＲＲ間隔ＨＦ成分が基準ＨＦ成分よりも小さい場合には、当該拍において「痛み」はないと判定する（ステップＳ１４）。

　ＲＲ間隔ＨＦ成分が基準ＨＦ成分と同じレベルであるか、あるいは増大している場合には、ＣＰＵ２６は、次に判断対象としているＲ波高値ＬＦ成分が基準ＬＦ成分から増大したかどうかを判断する（ステップＳ１２）。Ｒ波高値ＬＦ成分が基準ＬＦ成分から増大していなければ、「痛み」はないと判定する（ステップＳ１４）。Ｒ波高値ＬＦ成分が基準ＬＦ成分から増大していれば、「痛み」があると判定する。ＣＰＵ２６は、痛みの指標として、Ｒ波高値ＬＦ成分から基準値ＬＦ成分を減じた値を出力する（たとえばディスプレイ２８に表示する）。たとえば、Ｒ波高値ＬＦ成分は0.04mV/Hz^1/2、Ｒ波高値ＨＦ成分は0.03mV/Hz^1/2とすることができる。

　以上の処理を終了すると、ステップＳ１に戻って、次の処理を実行する。このようにして、リアルタイムに、痛みの有無を検出していく。

　図１１、図１２に、上記のようにして痛みを計測した例を示す。図１１Ａは、Ｒ波高値ＬＦ成分（５秒間の平均）の推移を示すグラフである。図１１において、(1)～(8)の破線は、以下のイベントが生じたことを示している。(1)(2)(4)クリップで脛を挟み、脛に対する痛み刺激を与えた。(5)(7)(8)クリップで爪を挟み、爪に対する痛み刺激を与えた。(3)(6)痛み刺激を与えなかった。このグラフからも分かるように、痛み刺激を与えた直後(1)(2)(4)(5)(7)(8)には、Ｒ波高値ＬＦ成分が増大していることがわかる。したがって、Ｒ波高値ＬＦ成分を観測することによって、痛みの判断を行うことが可能である。

　しかし、痛みを与えなかった(3)(6)の直後においても、レベルは低いもののＲ波高値ＬＦ成分の増大がみられる。そこで、この実施形態では、ＲＲ間隔ＨＦ成分もあわせて考慮することで、判定の正確性を向上させている。つまり、Ｒ波高値ＬＦ成分とＲＲ間隔ＨＦ成分の双方が増大した場合に痛みであると判断する。図１２ＢにＲＲ間隔ＨＦ成分を示す。これをみると分かるように、痛みを与えなかった(3)(6)の直後には、ＲＲ間隔ＨＦ成分の増大がみられない。したがって、(1)(2)(4)(5)(7)(8)が痛みであると判断することができる。一方、(3)(6)は、上記の条件を満たさず、痛みではないと判断することができる。

　上記では人為的に痛みを与えて計測したが、以下では、癌により定常的に痛みを有する患者に対し、鎮痛剤を投与した場合の効果を計測した。

　図１８は、鎮痛薬であるモルヒネ塩酸塩の投与前後におけるＲ波高値ＬＦ成分と、喉頭癌患者による痛みの訴えとの関係を示すグラフである。測定開始(1)から、患者がかなり痛いと訴える時点(2)まで、Ｒ波高値ＬＦ成分は高いレベルで推移している。時点(3)ではナースコールがあり、時点(4)においてもかなり痛いとの訴えがある。時点(5)において、鎮痛剤としての内服液（モルヒネ塩酸塩）を投与した。この内服液は、喉に対する刺激が大きく飲み込む際に痛みを感じる。したがって、服用直後は痛みが存在する。

　図１８において鎮痛剤投与の時点(5)より少し経過した後は、Ｒ波高値ＬＦ成分が低下し、痛みが楽になったという患者の訴えと一致している。また、Ｒ波高値ＨＦ成分の低下もみられない。

　図１９は、上記実験におけるＲＲ間隔ＨＦ成分のグラフである。鎮痛剤投与後の時点(5)より後は、ＲＲ間隔ＨＦ成分が平均的に増大していない。

　図２０は、上記の実験におけるＴ波高値ＬＦ成分、Ｔ波高値ＨＦ成分のグラフである。Ｒ波高値ＬＦ成分、Ｒ波高値ＨＦ成分と同様の傾向を示していることがうかがえる。

４．その他実施形態
(1)上記実施形態では、Ｒ波高値ＬＦ成分、ＲＲ間隔ＨＦ成分の所定時間分の平均値（実施形態では５秒の平均）を用いているが、Ｒ波高値ＬＦ成分、ＲＲ間隔ＨＦ成分をそのまま用いて判断するようにしてもよい。

(2)上記実施形態では、Ｒ波高値ＬＦ成分、ＲＲ間隔ＨＦ成分の所定時間分の平均値をそのまま用いているが、これをハイカットフィルタリングして判断に用いてもよい。たとえば、時系列のＲ波高値ＬＦ成分、ＲＲ間隔ＨＦ成分を、0.03Hzを遮断周波数とするハイカットフィルタリングする。その時の、ＲＲ間隔ＨＦ成分の値を図９のハイカットHF Amplitudeに示す。Ｒ波高値ＬＦ成分の値を図１０のハイカットLF Amplitudeに示す。また、図１１Ｃに、ハイカット後のＲ波高値ＬＦ成分（５秒間の平均）の推移を示す。図１２Ｄに、ハイカット後のＲＲ間隔ＨＦ成分（５秒間の平均）の推移を示す。このようにハイカット処理を行うことにより、より明瞭に痛みの判断を行うことができる。

(3)なお、Ｒ波高値ＬＦ成分、ＲＲ間隔ＨＦ成分だけでなくＲ波高値ＨＦ成分も組み合わせて痛み判定を行うようにしてもよい。すなわち、これら３つともが増大した場合に痛みであると判定する、これにより、より正確な判定が可能となる。

　図１０のHF AmplitudeにＲ波高値ＨＦ成分のデータ例を示す。また、図１１Ｂに、その時間的推移をグラフにて示す。(1)(2)(4)(5)(7)(8)の部分において、Ｒ波高値ＨＦ成分が増大していていることが分かる。なお、この場合においても、ハイカットフィルタリングを実施することができる。

　図１３、図１４に、痛みを与えずに、走った場合のＲ波高値ＬＦ成分、ＲＲ間隔ＨＦ成分、Ｒ波高値ＨＦ成分の推移を示す。図１３ＡがＲ波高値ＬＦ成分、図１４ＢがＲＲ間隔ＨＦ成分、図１３ＢがＲ波高値ＨＦ成分である。なお、図１３Ｃ、図１４Ｄ、図１３Ｄは、それぞれについてハイカットフィルタリング処理をした波形である。

　この場合には、Ｒ波高値ＨＦ成分が増大していないので、痛みではないと判定することが可能である。

(4)なお、上記では、Ｒ波高値ＬＦ成分、ＲＲ間隔ＨＦ成分、（Ｒ波高値ＨＦ成分）を用いて判定を行った。しかし、Ｒ波高値に代えてＰ波、Ｑ波、Ｓ波、Ｔ波など他の波高値やＳＴ値を用いてもよい。たとえば、図１５Ａは、Ｔ波高値のＬＦ成分であり、図１５ＢはＴ波高値のＨＦ成分である。Ｒ波高値と同じように、痛みに対するイベント(1)(2)(4)(5)(7)(8)に応じて増加していることが分かる。なお、図１５Ｃ、図１５Ｄは、図１５Ａ、図１５Ｂのそれぞれについてハイカットフィルタリング処理をした波形である。

　さらに、図１６ＡにＳＴ値のＬＦ成分を示し、図１６ＢにＳＴ値のＨＦ成分を示す。図１６Ｃ、図１６Ｄに、図１６Ａ、図１６Ｂのそれぞれについてハイカットフィルタリング処理をした波形を示す。Ｒ波高値と同じように、痛みに対するイベント(1)(2)(4)(5)(7)(8)に応じて増加していることが分かる。

(5)上記実施形態では、ＲＲ間隔ＨＦ成分を用いてノイズ排除を行うようにしている。しかし、心電波形の任意の特徴点（Ｐ点、Ｑ点など）の拍動間隔のＨＦ成分を用いるようにしてもよい。また、同一拍内の任意の２つの特徴点間の時間間隔のＨＦ成分を用いてもよい。図１７Ａに同一拍内におけるＱＲＳ間隔のＬＦ成分を示し、図１７ＢにＱＲＳ間隔のＨＦ成分を示す。図１７Ｃ、図１７Ｄに、図１７Ａ、図１７Ｂのそれぞれについてハイカットフィルタリング処理をした波形を示す。ＲＲ間隔ＨＦ成分と同じように、痛みを与えなかった(3)(6)の直後には、ＱＲＳ間隔ＨＦ成分の増大がみられない。

　さらに、ＲＲ間隔ＨＦ成分に代えて、あるいは、これとともに、皮膚電位や皮膚抵抗の変化や心電波形に重畳した筋電波形の有無などによってノイズ排除を行うようにしてもよい。たとえば、皮膚抵抗が所定値以上であれば、Ｒ波高値ＬＦ成分が増大しても痛みではないと判断する。皮膚電位（２点間の皮膚の電位差、たとえばＳＰＬ（スキン・ポテンシャル・レベル）やＳＰＲ（スキン・ポテンシャル・レスポンス）など）が所定値より小さければ、Ｒ波高値ＬＦ成分が増大しても痛みではないと判断する。また、心電波形を10-40Hzを透過するバンドパスフィルタにかけて筋電波形を取得し、筋電波形の大きさが所定値を超えている場合には、Ｒ波高値ＬＦ成分が増大しても痛みではないと判断するようにしてもよい。

(6)上記実施形態では、ＬＦ成分やＨＦ成分算出において平均値を用いているが、最高値や面積値を用いてもよい。

(7)上記実施形態では、人間を対象としているので、図８においてＬＦ成分算出のための範囲を0.04Hz～0.15Hz、ＨＦ成分算出のための範囲を0.15Hz～.4Hzとした。しかし、動物などを対象として痛み判定を行う場合には、下記表１に示すようにその範囲を定めるとよい。

(8)なお、上記各実施形態では、痛み判定を出力するようにしているが、図１１、図１２に示すようなグラフをディスプレイ２８に表示出力して人間に判断させるようにしてもよい。

(9)なお、上記実施形態では痛み判定装置として構成したが、痛み判定機能を有する心電計として適用することもできる。

(10)上記実施形態では、ＨＦ成分、ＬＦ成分を算出することによって「ゆらぎ」を数値化している。しかし、他の方法、たとえば、ＨＦ波やＬＦ波のピーク値、ＨＦ波やＬＦ波の急峻度などによって「ゆらぎ」を数値化して判定するようにしてもよい。

(11)上記実施形態では、心電図波形を受けてＲ波高値、ＲＲ間隔などの特徴量を抽出し、痛み判定を行っている。しかし、外部から特徴量自体を受けて、痛み判定を行うようにしてもよい。

(12)上記実施形態では、Ｒ波高値ＬＦ成分を痛み判定の主要素とし、ＲＲ間隔ＨＦ成分、Ｒ波高値ＨＦ成分を副次的な判断要素としている。しかし、ＲＲ間隔ＨＦ成分またはＲ波高値ＨＦ成分を主要素とし、他の成分を副次的な判断要素としてもよい。

(13)上記実施形態では、波高関連値や間隔値のゆらぎに基づいて痛みを判断している。しかし、波高関連値や間隔値に基づいて直接的に痛みを判断してもよい。

(14)上記実施形態では、図１の各機能をコンピュータを用いて実現したが、その一部または全部をハードウエア論理回路によって実現するようにしてもよい。

Claims

　測定部によって測定された心電情報を取得する心電情報取得部と、
　前記心電情報の波高関連値に関するゆらぎに基づいて、痛みを判断する痛み判断手段と、
　痛み判断手段による判断結果を出力する出力手段と、
　を備えた痛み判定装置。
　請求項１の痛み判定装置において、
　前記波高関連値に関するゆらぎが、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波もしくはＳＴの特徴値のゆらぎであることを特徴とする痛み判定装置。
　請求項１または２の痛み判定装置において、
　前記痛み判断手段は、前記波高関連値に関するゆらぎに基づく痛み判断の正確性を向上させるためのノイズ排除手段を備えていることを特徴とする痛み判定装置。
　請求項３の痛み判定装置において、
　前記ノイズ排除手段は、前記心電波形の特徴点の間隔のゆらぎ、筋電情報または第２の測定部によって測定した皮膚抵抗または皮膚電位を指標としてノイズ排除の判断をすることを特徴とする痛み判定装置。
　請求項１～４のいずれかの判定装置において、
　前記痛み判断手段は、
　時系列データとして得られた前記波高関連値を周波数解析する波高関連値周波数解析手段と、
　前記波高関連値周波数解析手段によって得られた波高関連値の周波数成分に基づいてＬＦ成分を算出して波高関連値ＬＦ成分とする波高関連値ＬＦ成分算出手段とを備え、
　前記波高関連値ＬＦ成分を波高関連値のゆらぎの特徴として得ることを特徴とする痛み判定装置。
　請求項５の判定装置において、
　前記痛み判断手段は、前記波高関連値ＬＦ成分が増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴とする痛み判定装置。
　請求項１～６のいずれかの判定装置において、
　前記痛み判断手段は、
　時系列データとして得られた前記心電情報の波形特徴点の間隔を周波数解析する間隔周波数解析手段と、
　前記間隔周波数解析手段によって得られた波形特徴点の間隔の周波数成分に基づいてＨＦ成分を算出して間隔ＨＦ成分とする間隔ＨＦ成分算出手段とを備え、
　前記間隔ＨＦ成分を間隔のゆらぎの特徴として得ることを特徴とする痛み判定装置。
　請求項１～７のいずれかの判定装置において、
　前記間隔ＨＦ成分は、前記間隔周波数解析手段によって得られた波形特徴点の間隔の周波数成分から得た呼吸性変動成分を示す指標であることを特徴とする痛み判定装置。
　請求項８の判定装置において、
　前記痛み判断手段は、間隔ＨＦ成分が減少せず、波高関連値ＬＦ成分が増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴とする痛み判定装置。
　請求項１～９のいずれかの判定装置において、
　前記痛み判断手段は、
　時系列データとして得られた前記波高関連値を周波数解析する波高関連値周波数解析手段と、
　前記波高関連値周波数解析手段によって得られた波高関連値の周波数成分に基づいてＨＦ成分を算出して波高関連値ＨＦ成分とする波高関連値ＨＦ成分算出手段とを備え、
　前記波高関連値ＨＦ成分を波高関連値のゆらぎの特徴として得ることを特徴とする痛み判定装置。
　請求項１０の判定装置において、
　前記痛み判断手段は、間隔ＨＦ成分が減少せず、波高関連値ＬＦ成分および波高関連値ＨＦ成分がともに増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴とする痛み判定装置。
　コンピュータによって痛み判定装置を実現するための痛み判定プログラムであって、
　測定部によって測定された心電情報を取得する心電情報取得手段と、
　前記心電情報の波高関連値に関するゆらぎに基づいて、痛みを判断する痛み判断手段と、
　を備えた痛み判定プログラム。
　請求項１２の痛み判定プログラムにおいて、
　前記波高関連値に関するゆらぎが、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波もしくはＳＴの特徴値のゆらぎであることを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１２または１３の痛み判定プログラムにおいて、
　前記痛み判断手段は、前記波高関連値に関するゆらぎに基づく痛み判断の正確性を向上させるためのノイズ排除手段を備えていることを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１４の痛み判定プログラムにおいて、
　前記ノイズ排除手段は、前記心電波形の特徴点の間隔のゆらぎ、筋電情報または第２の測定部によって測定した皮膚抵抗または皮膚電位を指標としてノイズ排除の判断をすることを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１２～１５のいずれかの判定プログラムにおいて、
　前記痛み判断手段は、
　時系列データとして得られた前記波高関連値を周波数解析する波高関連値周波数解析手段と、
　前記波高関連値周波数解析手段によって得られた波高関連値の周波数成分に基づいてＬＦ成分を算出して波高関連値ＬＦ成分とする波高関連値ＬＦ成分算出手段とを備え、
　前記波高関連値ＬＦ成分を波高関連値のゆらぎの特徴として得ることを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１６の判定プログラムにおいて、
　前記痛み判断手段は、前記波高関連値ＬＦ成分が増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１２～１７のいずれかの判定プログラムにおいて、
　前記痛み判断手段は、
　時系列データとして得られた前記心電情報の波形特徴点の間隔を周波数解析する間隔周波数解析手段と、
　前記間隔周波数解析手段によって得られた波形特徴点の間隔の周波数成分に基づいてＨＦ成分を算出して間隔ＨＦ成分とする間隔ＨＦ成分算出手段とを備え、
　前記間隔ＨＦ成分を間隔のゆらぎの特徴として得ることを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１２～１８のいずれかの判定プログラムにおいて、
　前記間隔ＨＦ成分は、前記間隔周波数解析手段によって得られた波形特徴点の間隔の周波数成分から得た呼吸性変動成分を示す指標であることを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１９の判定プログラムにおいて、
　前記痛み判断手段は、間隔ＨＦ成分が減少せず、波高関連値ＬＦ成分が増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項１２～２０のいずれかの判定プログラムにおいて、
　前記痛み判断手段は、
　時系列データとして得られた前記波高関連値を周波数解析する波高関連値周波数解析手段と、
　前記波高関連値周波数解析手段によって得られた波高関連値の周波数成分に基づいてＨＦ成分を算出して波高関連値ＨＦ成分とする波高関連値ＨＦ成分算出手段とを備え、
　前記波高関連値ＨＦ成分を波高関連値のゆらぎの特徴として得ることを特徴とする痛み判定プログラム。
　請求項２１の判定プログラムにおいて、
　前記痛み判断手段は、間隔ＨＦ成分が減少せず、波高関連値ＬＦ成分および波高関連値ＨＦ成分がともに増大した場合に、痛みがあると判定することを特徴とする痛み判定プログラム。
　心電波形を測定し、
　前記心電情報の波高関連値に関するゆらぎに基づいて、痛みを判断する痛みを判断すること、
　を特徴とする痛み判定方法。
　測定部によって測定された心電情報を取得する心電情報取得部と、
　前記心電情報の波高関連値に基づいて、痛みを判断する痛み判断手段と、
　痛み判断手段による判断結果を出力する出力部と、
　を備えた痛み判定装置。