WO2010090122A1

WO2010090122A1 - 脈波解析装置および脈波解析方法

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Publication number: WO2010090122A1
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Inventors: 佐藤　博則; 小林　達矢; 秀輝吉田; 藤井　健司; 小椋　敏彦
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Abstract

　脈波解析装置では、１拍の脈波の４次微分波の極大点が取得され（Ｓ３０１）、元波形の区間に存在する４次微分の極大点のうち、最大点が特徴点の１つである反射波の最大点（Ｐ２点）が、第１の特徴点である反射波区間の開始点に決定される（Ｓ３０３）。第１の特徴点の振幅の１０％をしきい値として、当該点以降で振幅が当該しきい値に達した時点が、第２の特徴点である反射波区間の終了点に決定される（Ｓ３０５）。第１の特徴点と第２の特徴点との間の時間である反射波の継続時間が、心疾患の診断に有用な指標として算出される。

Description

脈波解析装置および脈波解析方法

　この発明は脈波解析装置および脈波解析方法に関し、特に、脈波の特徴点を算出する脈波解析装置および脈波解析方法に関する。

　動脈硬化などの心血管疾患の診断に有用な情報の１つとして、脈波中の反射波の伝達タイミングや占有時間が挙げられる。脈波中の反射波が存在している時間を得るためには、測定された脈波を、駆出波の範囲と反射波の範囲とに分けるための解析が必要になる。

　特開２００５－３４９１１６号公報（以下、特許文献１）において、本願出願人は、脈波の特徴点を抽出し、ＡＩ（Augmentation　Index）やＴＲ（Traveling　time　to　Reflected　wave）などの指標を算出する脈波解析装置を提案している。ＡＩやＴＲなどの指標は、合成波の立ち上がり点や、反射波の立ち上がり点を特徴点として抽出して算出される指標である。

　論文Increased　Systolic　Pressure　in　Chronic　Uremia　Role　of　Arterial　Wave　Reflectionsにおいて、London他は、動脈上の１点のみから得た脈波の特徴を解析し、腸骨動脈の分岐部から反射する波を抽出してＴＲなどの指標を求める方法を提案している。

特開２００５－３４９１１６号公報

London他、"Increased　Systolic　Pressure　in　Chronic　Uremia　Role　of　Arterial　Wave　Reflections,"　Hypertension,　vol.20,　No.1,　1992,　pp.10-19

　しかしながら、反射波の立ち上がり点は合成波から正確に抽出することが難しく、特に、測定部位によっては合成波に反射波の立ち上がり点が現われ難い場合がある。反射波の立ち上がり点が抽出されない場合、文献１に開示されている方法では指標を算出することができない。非特許文献１は異なる現象を捉えて指標を算出する技術であるが、家庭でも測定可能な上腕で測定された脈波に適用することが難しいという問題がある。

　本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、反射波の収束時間を抽出し、心疾患の診断に有用な指標を算出することのできる脈波解析装置および脈波解析方法を提供することを目的の一つとする。

　上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、脈波解析装置は、脈波を検出するための脈波検出部と、脈波検出部で検出された脈波に基づく処理を行なうための演算装置とを含み、演算装置で行なわれる処理は、１拍の脈波波形から反射波区間を区分するための特徴点を抽出する処理と、反射波の収束時間を指標として算出する処理とを含む。

　本発明の他の局面に従うと、脈波解析方法は、脈波を検出するための圧力センサで得られた１拍の脈波波形から反射波区間を区分するための特徴点を抽出するステップと、反射波の収束時間を指標として算出するステップとを備える。

　本発明のさらに他の局面に従うと、脈波解析プログラムは、脈波を解析し、指標を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、脈波を検出するための圧力センサからセンサ信号を取得するステップと、センサ信号に基づいた１拍の脈波波形から、反射波区間を区分するための特徴点を抽出するステップと、反射波の収束時間を指標として算出するステップとを実行させる。

　本発明によると、反射波の収束時間を抽出することができる。また、このような指標を用いることにより、反射波の立ち上がり点が抽出されない場合などにおいても、脈波の解析を自動的に行なうことが可能となる。

実施の形態にかかる脈波解析装置の装置構成の具体例を示す図である。前腕・足首間の脈波伝播時間（ＰＴＴ：Pulse　Transmission　Time）と測定脈波中の反射波の継続時間（ＴＲＤ：Traveling　time　of　Reflection-wave　Duration）との関係を示す図である。頸部・大腿部間のＰＴＴとＴＲＤとの関係を示す図である。前腕・足首間の脈波の伝播速度（ＰＷＶ：pulse　wave　velocity）とＴＲＤとの関係を示す図である。頸部・大腿部間のＰＷＶとＴＲＤとの関係を示す図である。実施の形態にかかる脈波解析装置における、半導体圧力センサ１９に含まれるセンサエレメントから得られる圧力信号（センサ信号）の解析処理を示すフローチャートである。脈波波形と１次微分波および２次微分波との関係の具体例を示す図である。ゼロクロス点の特徴を示す図である。ゼロクロス点の特徴を示す図である。ゼロクロス点の特徴を示す図である。４次微分の使用例を示す図である。４次微分フィルタの周波数特性を説明するための図である。実施の形態にかかる脈波解析装置での、特徴点を抽出する処理の具体的な流れを示すフローチャートである。実施の形態にかかる脈波解析装置で用いられる帯域通過型フィルタの具体例を示す図である。

　以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。

　図１を参照して、本実施の形態にかかる脈波解析装置は、センサユニット１と、表示ユニット３と、固定台ユニット７とを含む。

　表示ユニット３は、外部から操作可能に設けられて脈波解析などに関する各種情報を入力するために操作されるための操作部２４、および脈波解析結果などの各種情報を外部に出力するためのＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）やＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）などからなる表示部２５を含む。

　固定台ユニット７は、脈波解析装置を制御するためのデータやプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Read　Only　Memory）１２やＲＡＭ（Random　Access　Memory）１３、当該脈波解析装置を集中的に制御するために演算を含む各種処理を実行するＣＰＵ（Central　Processing　Unit）１１、加圧ポンプ１５、負圧ポンプ１６、切換弁１７、ＣＰＵ１１からの信号を受け取り加圧ポンプ１５，負圧ポンプ１６，切換弁１７に送信するための制御回路１４、少なくとも２つの値に変更可能である特性可変フィルタ２２、およびＡ／Ｄ変換器２３を含む。

　ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２にアクセスしてプログラムを読出してＲＡＭ１３上に展開して実行し、当該脈波解析装置全体を制御する。ＣＰＵ１１は、操作部２４よりユーザからの操作信号を受取り、その操作信号に基づいて脈波解析装置全体を制御する。すなわち、ＣＰＵ１１は、操作部２４から入力された操作信号に基づいて、制御回路１４、マルチプレクサ２０、および特性可変フィルタ２２に制御信号を送出する。また、ＣＰＵ１１は、脈波解析結果などを表示部２５に表示するための制御を行なう。

　加圧ポンプ１５は、後述の押圧カフ（空気袋）１８の内圧（以下、「カフ圧」という）を加圧するためのポンプであり、負圧ポンプ１６は、カフ圧を減圧するためのポンプである。切換弁１７は、これらの加圧ポンプ１５と負圧ポンプ１６とのいずれかを選択的にエア管５に切換接続する。制御回路１４は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがってこれらを制御する。

　センサユニット１は、複数のセンサエレメントを含む半導体圧力センサ１９、複数のセンサエレメントそれぞれが出力する圧力信号を選択的に導出するマルチプレクサ２０、マルチプレクサ２０から出力される圧力信号を増幅するためのアンプ２１、および半導体圧力センサ１９を測定部位上に押圧させるために加圧調整される空気袋を含む押圧カフ１８を含む。

　半導体圧力センサ１９は、単結晶シリコンなどからなる半導体チップに一方向に所定間隔に配列された複数のセンサエレメントを含み、押圧カフ１８の圧力によって測定中の上腕などの測定部位に押圧される。その状態で、半導体圧力センサ１９は撓骨動脈を介して被験者の脈波を検出する。半導体圧力センサ１９は、脈波を検出することで出力する圧力信号を各センサエレメントのチャネルごとにマルチプレクサ２０に入力する。複数のセンサエレメントは、たとえば４０個配列される。

　マルチプレクサ２０は、各センサエレメントが出力する圧力信号を選択的に出力する。マルチプレクサ２０から送出される圧力信号は、アンプ２１で増幅され、特性可変フィルタ２２を介して選択的にＡ／Ｄ変換器２３に出力される。

　本実施の形態において、脈波検出のための最適なセンサエレメントが選択されるまでは、マルチプレクサ２０は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがって、複数のセンサエレメントから出力される複数の圧力信号を順次切り替えて出力する。また、脈波検出のための最適なセンサエレメントが選択された後は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがって、該当のチャネルに固定される。このとき、マルチプレクサ２０は、選択されたセンサエレメントから出力される圧力信号を選択して出力する。

　特性可変フィルタ２２は、所定値以上の信号成分を遮断するための低域通過フィルタであり、少なくとも２つの値に変更可能である。

　Ａ／Ｄ変換器２３は、半導体圧力センサ１９から導出されたアナログ信号である圧力信号をデジタル情報に変換して、ＣＰＵ１１に与える。ＣＰＵ１１によってマルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでは、半導体圧力センサ１９に含まれるセンサエレメントのそれぞれが出力する圧力信号を、マルチプレクサ２０を介して同時に取得する。そして、ＣＰＵ１１によってマルチプレクサ２０のチャネルが固定された後は、該当のセンサエレメントから出力される圧力信号を取得する。圧力信号がサンプリングされる周期（以下「サンプリング周期」という）は、たとえば、２ｍｓとする。

　上述の特性可変フィルタ２２は、マルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでと、固定された後とで、遮断周波数の値を変更する。マルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでは、複数の圧力信号を切り替えてサンプリングする。したがって、このときのサンプリング周波数（たとえば２０ｋＨｚ）よりも高い遮断周波数の値が選択される。これにより、Ａ／Ｄ変換後になまりが生じることを防止することができ、最適なセンサエレメントを適切に選択することができる。チャネルが固定された後は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがって、ある１つの圧力信号に対するサンプリング周波数（たとえば５００Ｈｚ）の１／２以下の遮断周波数となる値が選択される。これにより、エイリアシングノイズを削減することが可能となり、精度よく脈波解析を行なうことができる。エイリアシングノイズとは、サンプリング定理により、アナログ信号をデジタル信号に変換する場合に、折り返し現象によって、サンプリング周波数の１／２以下の領域に出現する、サンプリング周波数の１／２以上の周波数成分を持つノイズを指す。

　本実施の形態においては、ＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２およびＲＡＭ１３を固定台ユニット７に備えることとしているので、表示ユニット３の小型化を図ることができる。

　なお、固定台ユニット７と表示ユニット３とは別個に設けたが、固定台ユニット７に表示ユニット３が内蔵される構成であってもよい。逆に、表示ユニット３にＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２，ＲＡＭ１３が設けられる構成としてもよい。ＰＣ（Personal　Computer）と接続されて、各種制御を行なうこととしてもよい。

　本実施の形態において、脈波解析装置は、脈波波形から動脈硬化などの心疾患の診断に有用な指標として、測定脈波中の反射波の継続時間（以下、ＴＲＤ：Traveling　time　of　Reflection-wave　Duration）を算出する。動脈硬化が進むほどに心臓から駆出された脈波の伝播する速度が速くなるので、動脈硬化などの心疾患の診断には、脈波の伝播速度（以下、ＰＷＶ：pulse　wave　velocity）が有効な指標とされている。本願発明者らは、多くの脈波のサンプルから脈波伝播時間（以下、ＰＴＴ：Pulse　Transmission　Time）とＴＲＤとを算出し、これらの間に相関があることを検証している。図２は、前腕・足首間のＰＴＴとＴＲＤとの関係を示しており、図３は、頸部・大腿部間のＰＴＴとＴＲＤとの関係を示している。また、同様に、本願発明者らは、多くの脈波のサンプルからＰＷＶとＴＲＤとを算出し、これらの間に相関があることを検証している。図４は、前腕・足首間のＰＷＶとＴＲＤとの関係を示しており、図５は、頸部・大腿部間のＰＷＶとＴＲＤとの関係を示している。これらの検証より、ＴＲＤもまた、動脈硬化などの心疾患の診断に有効な指標となり得る。

　測定された脈波からＴＲＤを算出するためには、測定された脈波を、反射波存在区間と非反射波存在区間とに分離する必要がある。上記２区間のうちの前者の区間は、合成波である測定された１拍分の脈波において、高周波成分が含まれるために振動が抽出される区間であり、後者の区間は高周波成分が含まれずに振動が抽出されない区間と言える。言い換えると、前者の区間は振動区間と言え、後者の区間は安定区間と言える。本実施の形態にかかる脈波解析装置はこれら２区間を抽出するために、測定された脈波から、上記２区間のうちの少なくとも一方の区間の開始点および終了点を特徴点として抽出する。

　図６のフローチャートに示される処理は、固定台ユニット７内のＣＰＵ１１が、ＲＯＭ１２にアクセスしてプログラムを読出してＲＡＭ１３上に展開して実行することによって実現される。また、少なくとも一部の処理が、図１に示されたハードウェア構成によって実現されてもよい。なお、この処理は、マルチプレクサ２０のチャネルが固定された後の解析処理として説明する。

　図６を参照して、ステップＳ１０１で、複数のセンサエレメントを有する半導体圧力センサ１９は、圧力信号を検出すると、マルチプレクサ２０に圧力信号を入力する。このとき、マルチプレクサ２０によって、固定されたチャネルに該当するセンサエレメントから出力されるセンサ信号が選択される。マルチプレクサ２０によって選択された圧力信号は、アンプ２１に入力される。

　ステップＳ１０３でアンプ２１は、圧力信号を所定の振幅まで増幅し、ステップＳ１０５で特性可変フィルタ２２がアナログフィルタ処理を行なう。このとき、特性可変フィルタ２２は、サンプリング周波数の１／２以下の信号成分を遮断する。サンプリング周波数が５００Ｈｚであるとすると、たとえば、１００Ｈｚを超える周波数の信号成分が遮断される。

　ステップＳ１０７でＡ／Ｄ変換器２３は、特性可変フィルタ２２を通過した圧力信号をデジタル化し、ステップＳ１０９でノイズ除去などを目的として所定範囲の周波数を抽出するためのデジタルフィルタ処理を実行する。Ａ／Ｄ変換器２３は、デジタル化した圧力信号を、ＣＰＵ１１に転送する。

　ステップＳ１１１で、ＣＰＵ１１は、Ａ／Ｄ変換器２３から圧力信号を受信し、各データの差分をとることにより、１～５次微分する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムを実行することで圧力信号から得る脈波波形をＮ次微分する。ステップＳ１１３でＣＰＵ１１は、微分結果に基づいて脈波波形を区切って１拍の脈波波形を抽出する。具体的にＣＰＵ１１は、ステップＳ１１１において取得されたＮ次微分のうち、１次微分が正になるのを待つ。一次微分が正になると、その立ち上がりゼロクロス点を保持し、これを「仮立ち上がり点」とする。そして、１次微分の極大を待つ。１次微分の極大を検知すると、ＣＰＵ１１は、一拍が認識できたかを判断する。具体的には、図７を参照して、原波形の極大値を待ち、極大値を検知すると、直前の仮立ち上がり点（ＰＡ点）からその前の立ち上がり点（ＰＢ点）までの波形を参照する。そして、ＰＡ点からＰＢ点までの間に原波形の最大点（ＰＰ点）が存在し、ＰＰ点からＰＢ点までの間でＰＢ点が最小値であることを確認する。ＰＢ点が最小値であることが確認されれば、ＰＡ点を「立ち上がり点」として確定する。そして、ＰＡ点からＰＢ点までを１拍の脈波波形とする。なお、ＰＡ点は、１拍の「脈波開始点」とも定義することができる。

　ステップＳ１１５でＣＰＵ１１は、上記ステップＳ１１３で切り出された１拍の脈波波形から所定の特徴点を抽出して、ステップＳ１１７でＴＲＤを算出する。以上でセンサ信号解析処理を終了する。

　先述のように、ＴＲＤを算出するための必要な特徴点として、上述の振動区間と安定区間とのうちの少なくとも一方の区間の開始点および終了点が挙げられ、具体的に本実施の形態にかかる脈波解析装置は、上記ステップＳ１１５で振動区間の開始点および終了点、つまり１拍の脈波波形のうちの反射波成分の収束時間を抽出する。

　一般的な特徴点の抽出としては、原波形より得られる４次微分波のゼロクロス点を用いることが多い。しかしながら、ゼロクロス点は、基線の変動等の影響により、図８Ａに示されるような明快なゼロクロス点が抽出されるとは限らない。図８Ｂおよび図８Ｃに示されるように、ゼロクロス点が不明瞭となる場合がある。図８Ｂは、ゼロクロス点が複数点存在し、脈波波形の特徴点として抽出すべきゼロクロス点が不明瞭な場合である。図８Ｃは、ゼロとなる時間が続いているために、ゼロクロス点が不明瞭な場合である。図８Ｂおよび図８Ｃに示すような不明瞭なゼロクロス点の場合、脈波の特徴点を抽出するためのゼロクロス点を選択しなければならないことがある。したがって、脈波の解析を自動で行なうためには、このようにゼロクロス点を用いて特徴点を抽出することとすると、安定性に欠ける。脈波解析を自動的に行なうためには、安定性が必要である。そこで、安定性を求めるためには、極点のような基線の変動等の影響を受けない点を利用することが考えられる。なお、極点とは、極大点および極小点を含めた名称である。

　全ての信号がフーリエ級数で表わされるという前提において、ある波形の４次微分は、その信号に含まれる高周波成分を抽出するのに有効である。

　上記（１）式の“ｓｉｎ（２ｔ）”は、４次微分すると、（２）式に示されるように、“１６ｓｉｎ（２ｔ）”で表わされる。これにより、ある波形の４次微分は、その信号に含まれる高周波成分を抽出するのに有効であるということが分かる。

　図９を参照して、波形４１は（１）式を表わした波形であり、波形４２は（１）式中の“ｓｉｎ（２ｔ）”を表わした波形であり、波形４３は（２）式を表わした波形である。波形４３は、波形４２とほぼ同じ位相を示している。したがって、信号に含まれる高周波成分の極大点は、４次微分の極大点で捉えることができる。

　進行波および反射波は、脈波周期に対して周波数が高い。したがって、脈波の４次微分波の極大点を算出することにより進行波および反射波の最大点を抽出することができると考えられる。１拍の脈波波形の４次微分波の、立ち上がりから最初の極大点が、進行波の最大点として、次の極大点が反射波の最大点として抽出することができる。そこで、本実施の形態にかかる脈波解析装置は、前者の極大点を、振動区間の開始点を示す特徴点として抽出する。

　一方、振動区間の終了点は振動の収束点として得られる。具体的には、元波形の進行波成分のピークに相当する、１拍の脈波波形の４次微分波の立ち上がりから最初の極大点の振幅から、元波形のうちの反射波成分の振幅が規定の割合に達した点、と定めるものとする。上述の規定の割合とは、たとえば、１０％程度が挙げられる。そこで、本実施の形態にかかる脈波解析装置は、上述の点を、振動区間の終了点を示す特徴点として抽出する。

　しかしながら、一方で、４次微分波は、高い周波数のノイズにも反応しやすい。したがって、脈波解析の特徴点としての進行波および反射波の最大点を抽出することが困難な場合がある。

　下記（３）式に、離散系の微分式を示す。

　（３）式に示すような微分式において、データの差分をとる間隔であるΔｈ（以下、単に「Δｈ」という）を変更すると、含まれる最大周波数を調整することができる。

　図１０には、原波形に対して、Δｈを８ｍｓ，１２ｍｓ，１６ｍｓ，２４ｍｓ，３２ｍｓとした例が示される。図１０において、元波形５１を４次微分するときのΔｈの値を、８ｍｓとしたときの波形が波形５２、１２ｍｓとしたときの波形が波形５３、１６ｍｓとしたときの波形が波形５４、２４ｍｓとしたときの波形が波形５５、３２ｍｓとしたときの波形が波形５６で表わされる。図１０を参照して、たとえば波形５２と波形５６とを比較すると、波形５２の方の振幅が細かくなっており、高周波の成分を抽出していることが分かる。

　一方、波形５６は、緩やかな振幅となっており、低周波の成分のみを抽出していることが分かる。したがって、４次微分フィルタの周波数特性を調整すれば、脈波成分を選択的に抽出することもできる。本願発明者らは、実際のシミュレーションを行ない、４次微分フィルタを用いて得られた４次微分の極大点を利用して脈波の特徴点が精度よく抽出されることを確認している。その結果については、本願発明者らが先に出願して公開されている特開２００５－３４９１１６号公報において開示されている。

　そこで、本実施の形態にかかる脈波解析装置は、４次微分フィルタより得られる４次微分波の極点を利用して脈波の特徴点を抽出する。本実施の形態にかかる脈波解析装置では、４次微分のゼロクロス点を用いなくてよいので、安定性の向上を図ることができる。また、本実施の形態では、４次微分フィルタにおいて、Δｈをデータのサンプリング周期（２ｍｓ）よりも長く設定する。これにより、高周波成分に含まれるノイズを削減することができる。なお、本実施の形態において、たとえばΔｈを３２ｍｓとする。

　図１１は、上記ステップＳ１１５での特徴点を抽出する処理の具体的な流れを示すフローチャートである。図１１を参照して、ＣＰＵ１１は、上記ステップＳ１１３で１拍の脈波を認識すると、図７に示されたＰＡ点からＰＢ点の間に存在する２次微分の極大値を得る。ここで得られる２次微分の極大値を、順にＡ点（以下「ＡＰＧ－Ａ点」という）、Ｃ点（以下「ＡＰＧ－Ｃ点」という）、Ｅ点（以下「ＡＰＧ－Ｅ点」という）とする。ステップＳ３０１でＣＰＵ１１は、ＰＡ点からＡＰＧ－Ｅ点までの間に存在する４次微分の極大点をそれぞれ取得する。取得した４次微分の極大点を、進行波および反射波の最大点の候補とする。

　ステップＳ３０３でＣＰＵ１１は、上述のＰＰ点からＡＰＧ－Ｅ点までの下降脚の区間に存在する４次微分の極大点のうち、最大点を特徴点の１つである反射波の最大点（Ｐ２点）として取得し、その点を振動区間の開始点に決定する。なお、上記ＰＰ点は、進行波の最大点となる場合や、反射波の最大点となる場合もある。したがって、上記「下降脚の区間」とは、単に、脈波最大点（ＰＰ点）から切痕点（ＡＰＧ－Ｅ点）までの区間をいう。また、上記ＡＰＧ－Ｅ点は、大動脈閉鎖のタイミングを表わす点として解析上で用いられる点である。このような、大動脈閉鎖のタイミングを表わす脈波上の点は、「切痕点」として定義される。また、ＣＰＵ１１は、ＡＰＧ－Ｃ点からＡＰＧ－Ｅ点までの区間における４次微分波の最大点を用いて、反射波最大点（Ｐ２点）を算出することとしてもよい。

　ステップＳ３０５でＣＰＵ１１は、４次微分波の、図７に示されたＰＡ点である立ち上がりから最初の極大点に対応した進行波のピークであるＰＰ点の振幅の１０％をしきい値として算出し、ＰＰ点以降で振幅が当該しきい値に達した点の次の４次微分波のゼロクロス点を、特徴点の１つである振動の収束点として取得し、その点を振動区間の終了点に決定する。

　以上の処理で振動区間の開始点と終了点とである２つの特徴点が抽出されると、上記ステップＳ１１７でＣＰＵ１１は、終了点を示すタイムから開始点を示すタイムを減じることで指標とするＴＲＤを算出する。

　本実施の形態にかかる脈波解析装置は、測定された脈波波形から抽出のしやすい振動区間の開始点と終了点とを特徴点として抽出し、それに基づいて指標としてＴＲを算出する。ＴＲは、先に図２～図５を用いて説明されたように、すでに知られている心疾患の診断に有用とされている指標と相関性を持ち、ＴＲ自体も有用な指標であると言える。そのため、本実施の形態にかかる脈波解析装置では、精度よく測定された波形から特徴点を抽出することができ、心疾患の診断に有用な指標を算出することができる。また、特定の測定部位に限定されず、たとえば上腕でも脈波を測定することが可能であるため、一般家庭においても容易に用いることができる。また、上腕で脈波を測定する場合には測定体位として臥位による測定が不要であるため、被測定者への負担を抑えることができる。

　なお、図１２は、上記ステップＳ１０９のデジタルフィルタ処理で用いられる帯域通過型フィルタの具体例を示している。上記ステップＳ１０９のデジタルフィルタ処理に図１２に示される帯域通過型フィルタが用いられることで、ステップＳ１０７でデジタル化された圧力信号のうち、周波数がしきい値ｆｃｌ以下の成分およびしきい値ｆｃｈ以上の成分がカットされる。当該デジタルフィルタ処理では、通常、体動の影響を除去するために、帯域通過型フィルタが用いられて、所定周波数よりも低い低周波がカットされる。体動の影響を除去する目的の上記所定周波数としては、たとえば０．５Ｈｚ程度が挙げられ、低域側のしきい値ｆｃｌとして０．５Ｈｚなどが設定される。ところで、３Ｈｚ未満の周波数の脈波は脈波伝播速度が他の周波数の脈波とは異なるために、３Ｈｚ未満の周波数の脈波成分は誤差要因となり得ることが、たとえばMcDonald　DAによる論文“Regional　pulse-wave　velocity　in　the　arterial　tree,”（J　Appl　Physiol.,　1968;Jan;24(1):pp.73-78）などによって知られている。さらに、測定部位を上腕とした場合、５Ｈｚ未満の周波数の脈波成分は上腕に伝播する段階で振幅が増幅されることが、たとえばChen-Huan　Chen他による論文“Estimation　of　Central　Aortic　Pressure　Waveform　by　Mathematical　Transformation　of　Radial　Tonometry　Pressure:　Validation　of　Generalized　Transfer　Function”（Circulation　Vol.　95,　No.　7,　April　1,　1997,　pp.1827-1836）などによって知られている。そこで、本実施の形態では、上記ステップＳ１０９のデジタルフィルタ処理で、好ましくは、体動、伝播速度の周波数への依存、および上腕への伝播段階での振幅の増幅の各要素の脈波への影響を除去するために、これらのノイズ成分を考慮して低域側のしきい値ｆｃｌが５Ｈｚと決定される。

　なお、以上の例は、脈波解析装置において脈波から特徴点を抽出するために４次微分波を用いているが、上述の考え方を用いて帯域通過型フィルタを用いてもよい。また、３次以上の多次微分波であれば４次微分波には限定されないが、実験的には４次微分波が特徴点を得るための精度が高いので、好ましくは４次微分波を用いる。

　［変形例］
　上記ステップＳ１１５で特徴点として振動区間の開始点および終了点を抽出する処理は上の方法に限定されない。変形例として、他の方法について説明する。すなわち、上記処理の他の方法として、１拍の脈波の４次微分波の移動平均値を算出し、その最大値に達した点を振動区間の開始点として抽出し、最大値に達した後、以降、移動平均値がその最大値から規定割合下回った値を超えない点を振動区間の終了点として抽出する方法が挙げられる。

　以上の説明においては、圧力センサを用いて圧力の変化を捉えることにより脈波を検出する構成を述べているが、脈波の検出方法は上述の構成に限定されるものではない。たとえば、容積変化を捉えることで脈波を検出する構成を用いても構わない。

　さらに、説明された脈波波形の解析方法は、脈波波形の解析に限定されず、たとえば心拍波形など、心臓の収縮と拡張とによって生ずる第１の波形と第２の波形とが合成されてなる他の生体波の解析にも用いることができる。さらに、上述の脈波解析装置における脈波の解析、すなわち特徴点の抽出方法や指標の算出方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disk-Read　Only　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）およびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

　なお、本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

　また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

　提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。

　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

　１　センサユニット、３　表示ユニット、５　エア管、７　固定台ユニット、１１　ＣＰＵ、１２　ＲＯＭ、１３　ＲＡＭ、１４　制御回路、１５　加圧ポンプ、１６　負圧ポンプ、１７　切換弁、１８　押圧カフ、１９　半導体圧力センサ、２０　マルチプレクサ、２１　アンプ、２２　特性可変フィルタ、２３　Ａ／Ｄ変換器、２４　操作部、２５　表示部。

Claims

　脈波を検出するための脈波検出部（１）と、
　前記脈波検出部で検出された脈波に基づく処理を行なうための演算装置（１１）とを含み、
　前記演算装置で行なわれる処理は、
　１拍の脈波波形から反射波区間を区分するための特徴点を抽出する処理（Ｓ１１５）と、
　前記反射波の収束時間を指標として算出する処理（Ｓ１１７）とを含む、脈波解析装置。
　前記脈波検出部からの脈波信号をデジタル信号に変換するためのデジタル変換部（２３）と、
　前記デジタル変換部によって変換された前記デジタル信号に基づき、原波形の４次微分波を得るための、周波数特性の調整が可能な４次微分フィルタ（２２）とをさらに含み、
　前記演算装置で行なわれる処理は、１拍の脈波の区間における前記４次微分波の極点を算出する処理（Ｓ３０１）をさらに含み、
　前記特徴点を抽出する処理は、
　前記４次微分波の極点に基づき、前記反射波区間の開始点を抽出する処理（Ｓ３０３）と、
　前記４次微分波の振幅に基づき、前記反射波区間の終了点を抽出する処理（Ｓ３０５）とを含む、請求の範囲第１項に記載の脈波解析装置。
　前記反射波区間の開始点を抽出する処理では、前記１拍の脈波の立ち上がり点から１つ目の前記４次微分波の極大点を、前記反射波区間の開始点である前記特徴点として抽出し、
　前記反射波区間の終了点を抽出する処理では、前記１拍の脈波の立ち上がり点から最初の前記４次微分波の極点に相当する点の前記脈波の振幅から、前記極点に相当する点以降で前記脈波の振幅が規定の割合に達した点を、前記反射波区間の終了点である前記特徴点として抽出する、請求の範囲第２項に記載の脈波解析装置。
　前記反射波区間の開始点を抽出する処理では、前記１拍の前記４次微分波の移動平均値が最大の点を、前記反射波区間の開始点である前記特徴点として抽出し、
　前記反射波区間の終了点を抽出する処理では、前記１拍の前記４次微分波の移動平均値が前記最大の点に達した後に、以降、当該最大値から規定割合下回った値を移動平均値が超えない点を、前記反射波区間の終了点である前記特徴点として抽出する、請求の範囲第２項に記載の脈波解析装置。
　前記演算装置で行なわれる処理は、前記１拍の脈波の区間における前記４次微分波の移動平均値よりノイズ成分をオフセットして除外するためのフィルタ処理をさらに含む、請求の範囲第２項に記載の脈波解析装置。
　脈波を検出するための圧力センサで得られた１拍の脈波波形から反射波区間を区分するための特徴点を抽出するステップ（Ｓ１１５）と、
　前記反射波の収束時間を指標として算出するステップ（Ｓ１１７）とを備える、脈波解析方法。
　脈波を解析し、指標を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
　脈波を検出するための圧力センサからセンサ信号を取得するステップ（Ｓ１０１）と、
　前記センサ信号に基づいた１拍の脈波波形から、反射波区間を区分するための特徴点を抽出するステップ（Ｓ１１５）と、
　前記反射波の収束時間を指標として算出するステップ（Ｓ１１７）とを実行させる、脈波解析プログラム。