WO2014181467A1 - 診断装置、診断方法及びプログラム - Google Patents

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pulsation
sensor
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pressure
diagnostic
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シャオユウ ミイ
上田 知史
豊田 治
文彦 中澤
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富士通株式会社
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    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • the present invention relates to a diagnostic device, a diagnostic method, and a program.
  • oriental examination interview, inquiry and cutting (or palpation) in Oriental medicine
  • Oriental medicine including Kampo.
  • the patient's physique, complexion, tongue, etc. are observed with the naked eye to make a diagnosis of heat, water, abnormal blood circulation or disease momentum.
  • the patient's medical condition is diagnosed by listening to the patient's voice, cough, breathing sound and belly by hearing, and smelling the patient's body odor, bad breath, urine and secretions, etc. by smell.
  • interview diagnosis is made by listening to the patient for minor symptoms such as climbing, cold body, stiff shoulders, and pain.
  • the examiner examines the nature and shape of the patient's pulse by hand (so-called pulse examination), and directly touches the abdomen to check the abdominal wall tension or responsiveness to the stimulus (so-called abdominal examination). Make a diagnosis.
  • pulse examination the nature and shape of the patient's pulse by hand
  • abdominal examination directly touches the abdomen to check the abdominal wall tension or responsiveness to the stimulus
  • make a diagnosis the examiner directly touches the patient's biological information by hand.
  • the diagnosis method of oriental medicine is a subjective method in which an examiner conducts an examination based on patient information obtained with the five senses and prescribes appropriate Chinese medicine according to the patient's age, physique and the like. For this reason, the examiner is required to have a great deal of knowledge and skill.
  • the diagnosis result may be different for each examiner and lack of objectivity.
  • the examiner directly touches the patient's biological information with his / her hand by hand, the diagnosis result of the cut depends greatly on the examiner.
  • the examiner in order to palpate the pulsation, the examiner must accurately identify (or specify) the position of the part called the patient's dimensions, functions and scales based on experience, etc., and palpate the pulsations. I must.
  • the pulsation depth floating to sinking
  • the pulsation amplitude imaging to real
  • the pulsation cycle number to slow
  • Pulsation conditions such as pulsation length and width (large to small), pulsation flow rate (smooth to astringency), and pulsation tension (tight to loose) must be accurately determined based on experience.
  • the diagnosis result of the cut-off is the pulsation determined by the examiner, for example, the accuracy of the position of the patient identified by the examiner, the function and the scale, and the examiner placing the index finger, middle finger and ring finger against the patient's dimension, function and measure. It depends on the accuracy of the state. In other words, the diagnosis result of the screening based on the five senses of the examiner greatly depends on the examiner performing the diagnosis.
  • the diagnosis result greatly depends on the examiner.
  • an object of the present invention is to provide a diagnostic device, a diagnostic method, and a program that can perform a diagnosis based on pulsation without greatly depending on the examiner.
  • a plurality of sensors provided in a matrix form that detect the pulsation in a state where pressure is applied to the region via a sensor within a region where the pulsation of a diagnosis target is detected.
  • a sensor unit having a sensor cell; means for acquiring a pulse wave distribution based on a sensor signal indicating a pulsation detected by the sensor unit in a state where the pressure is constant; and the region based on the pulse wave distribution Means for identifying a plurality of observation positions and identifying a pulse wave having a maximum amplitude at the plurality of observation positions identified by increasing the pressure, and a pulsation at each observation position having a maximum amplitude at each observation position A means for calculating a numerical score based on the pressure when a pulse wave is obtained; and a score at the plurality of observation positions; and a diagnostic pair for the score based on the integrated score
  • diagnostic device diagnostic method, and program, it is possible to perform a cut-off based on pulsation without greatly depending on the examiner.
  • FIG. 3 is a plan view illustrating an example of a sensor of a sensor unit 11.
  • FIG. It is a figure explaining the state of a sensor and a patient's hand.
  • It is sectional drawing which shows the 1st example of a structure of a sensor cell.
  • It is sectional drawing which shows the 2nd example of a structure of a sensor cell.
  • a plurality of sensors provided in a matrix form that detect pulsation in a state where pressure is applied to the region through the sensor within the region in which the pulsation to be diagnosed is detected
  • a sensor unit having a sensor cell is used.
  • Acquire pulse wave distribution based on the pulsation detected by the sensor while the applied pressure is constant identify multiple observation positions within the region based on the pulse wave distribution, and increase the applied pressure
  • the pulse wave having the maximum amplitude is identified at the plurality of observation positions identified as described above.
  • a score obtained by quantifying the pulsation at each observation position based on the pressure when a pulse wave having the maximum amplitude is obtained at each observation position is calculated, and the scores at a plurality of observation positions are integrated.
  • the state of the diagnosis target is inferred by referring to the database in which the state of the diagnosis target with respect to the score is stored in advance, and the diagnosis result for the diagnosis target is obtained from the state of the diagnosis target estimated. Generate and output.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a computer system.
  • a computer system 20 shown in FIG. 1 has a configuration in which a CPU (Central Processing Unit) 21, which is an example of a processor, a storage unit 22, an input unit 23, a display unit 24, and an interface (I / F) 25 are connected by a bus 26.
  • a CPU Central Processing Unit
  • storage unit 22 an example of a processor
  • input unit 23 an example of a processor
  • I / F interface
  • the connection of each part in the computer system 20 is not limited to the connection by the bus 26 shown in FIG.
  • a DSP Digital Signal Processor
  • the CPU 21 controls the entire computer system 20, and can execute diagnostic processing described later by executing a program, or can realize the function of the diagnostic device together with the sensor unit 11.
  • the storage unit 22 stores a program executed by the CPU 21, an intermediate result of an operation executed by the CPU 21, a program executed by the CPU 21, data used in the operation, a database, and the like.
  • the database is based on well-known Oriental medicine theories such as abnormalities, constitutions, pathological conditions (evidence), diseases, treatment effects, etc. Stores similar analogy results.
  • the storage unit 22 can be formed of a computer-readable storage medium.
  • the computer-readable storage medium may be a semiconductor storage device.
  • the storage unit 22 can be formed by a reader / writer that reads and writes information from and on the loaded recording medium.
  • the input unit 23 can be formed with a keyboard or the like, and is used to input commands, data, and the like to the computer system 20.
  • the display unit 24 displays a message to the operator, data related to diagnostic processing, and the like.
  • the I / F 25 can communicate with an external device including the sensor unit 11 by wire or wirelessly.
  • the diagnostic device in one embodiment can be formed by the computer system 20 and the sensor unit 11.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the dimensions of a patient's hand, the position of the hand, and the scale.
  • the dimensions, functions, and scales of the patient's right hand 15R are at positions indicated by 12R, 13R, and 14R, respectively.
  • the dimension, the function, and the scale of the patient's left hand 15L are at positions indicated by 12L, 13L, and 14L, respectively.
  • pulsation conditions such as the period (number to slow), pulsation length and width (large to small), pulsation flow rate (smooth to astringency), and pulsation tension (tight to slow), ie, pulsation Based on the six pairs of element parameters, abnormalities, constitutions, pathological conditions (evidence), diseases, therapeutic effects, etc.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a pulse wave at a certain observation position.
  • the vertical axis indicates the pulsation response in arbitrary units
  • the horizontal axis indicates time in arbitrary units.
  • (a) shows a pulse wave of a patient who is in a good health state
  • (b) shows a pulse wave in a state where the health state of the same patient is decreasing.
  • FIG. 3 from the state of the smooth vein 18 in FIG. 3 (b), for example, a patient's swallowing, stagnation, actual fever, etc. can be analogized and diagnosed according to the well-known Oriental medicine theory.
  • FIG. 4 is a plan view showing an example of the sensor of the sensor unit 11.
  • the sensor (or sheet sensor) 131 includes a sheet 132 and a plurality of sensor cells 133 provided on the sheet 132 in a two-dimensional matrix.
  • the sensor cell 133 has an area sufficient to detect the dimension, the function and the scale when the sheet 132 is attached to the patient's hand, that is, an area where pressure can be detected within a predetermined region to be diagnosed.
  • the sensor cell 133 can detect a change in pressure with respect to time and an xy coordinate position on the sheet 132 to which pressure is applied. Therefore, the pulse wave distribution can be detected based on the detection signals of the plurality of sensor cells 133.
  • FIG. 1 the sensor (or sheet sensor) 131 includes a sheet 132 and a plurality of sensor cells 133 provided on the sheet 132 in a two-dimensional matrix.
  • the sensor cell 133 has an area sufficient to detect the dimension, the function and the scale when the sheet 132 is attached to the patient's hand
  • the rough broken line 31 indicates the estimated range of the radial artery of the patient's hand located under the sensor 131
  • the fine dashed circles 12, 13, and 14 indicate the patient's hand located under the sensor 131, respectively.
  • the estimated range 31 and the size of the radial artery 31 and the estimated ranges 12, 13 and 14 of the relationship and the scale of the radial artery may be set to the average range and size of the human radial artery, respectively, It may be set to a range obtained by adding a predetermined error margin to a general range.
  • 32 indicates the estimated width of pulsation
  • 33 indicates the estimated length of pulsation.
  • the estimated length of pulsation is, for example, about 3 mm.
  • the position of the patient, the position and the scale of the patient, and the optimum pulse wave are identified.
  • the width and length of the pulsation can be identified based on the sensor information.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the state of the sensor and the patient's hand.
  • the sensor 131 is attached to the skin 151 of the patient's hand 15 so as to cover the dimension 12, the function 13 and the scale 14 of the patient's hand 15.
  • Below the skin 151 is a blood vessel 152 to be measured.
  • the examiner 900 applies pressure to the sensor 131 and the blood vessel 142 by pressing the sensor 131 toward the skin 151 with the fingertip.
  • the sensor unit 11 mechanically applies pressure. You may make it add.
  • the sensor 131 detects the pulsation of the blood vessel 142 and outputs analog sensor information (that is, an analog sensor output signal). Even if the analog sensor output signal is converted to a digital signal by an analog / digital converter (ADC, not shown) in the sensor unit 11 and then output to the computer system 20, a signal processing circuit including an external ADC is used. Via the computer system 20.
  • ADC analog / digital converter
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing the wiring of the sensor.
  • the upper layer wiring 135 of the sensor 131 is shown in black, and the lower layer wiring 136 is shown in gray.
  • the shape of the sensor cell 133 may not be circular.
  • FIG. 7 is a sectional view showing a first example of the configuration of the sensor cell.
  • the sensor cell 133 has a configuration in which metal electrode films 52 are formed on the upper and lower surfaces of a sensing thin film 51 made of a sensing material such as a piezo material and an organic electret material, and the whole is covered with an insulating thin film 53.
  • the sensing material is preferably sensitive to positive pressure and has a sensitivity close to zero for shear force.
  • g33 and d33 are 10 times or more than g31 and d31.
  • the sensor 131 may be formed of a thin and flexible (ie, soft) sheet, for example, in FIG. 5 so that it can sufficiently adapt to the movement of the living tissue (ie, skin 151 and blood vessel 152) of the patient's hand 15. preferable. Further, for example, from the viewpoint of facilitating pulsation in the hands of the examiner 900 through the sensor 131 in FIG. 5, the sensor 131 is preferably formed of a thin and flexible sheet.
  • the Young's modulus of the sensing thin film 51 is preferably 1 GPa or less, for example, and the film thickness of the sensing thin film 51 is preferably 100 ⁇ m or less, for example.
  • FIG. 8 is a cross-sectional view showing a second example of the configuration of the sensor cell.
  • a protrusion 54 is formed on the metal electrode film 52 via an insulating thin film 53.
  • the protrusion 54 may face the patient's hand 15 or the examiner's hand.
  • FIG. 9 is a cross-sectional view showing a third example of the configuration of the sensor cell. 9, parts that are the same as the parts shown in FIG. 7 are given the same reference numerals, and explanation thereof is omitted.
  • the sensor cell 133 shown in FIG. 9 the sensor region sandwiched between the metal electrodes 55 is formed of the sensing thin film 51, and the region 56 other than the sensor region is formed of a material having a pressure sensitivity lower than that of the sensor region or a material having no pressure sensitivity. Has been.
  • FIG. 10 is a cross-sectional view showing a fourth example of the configuration of the sensor cell.
  • the configuration shown in FIG. 10 may be formed by removing the sensing thin film 51 in a region other than the sensor region, for example, or may be formed by locally printing the sensor region using a printing method.
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of the diagnosis process.
  • step S2 can be executed by the sensor unit 11
  • steps S1, S3 to S7 can be executed by the CPU 21, for example. It is assumed that sensors 131 having the same configuration are similarly mounted on the right hand and the left hand of the patient.
  • step S ⁇ b> 1 pressure information (or pressure signal) indicating the pressure applied to the patient's hand 15 via the sensor 131 is input to the computer system 20.
  • pressure information may be input from the input unit 23 or a default value stored in the storage unit 22 may be input.
  • the sensor part 11 applies a pressure mechanically so that it may mention later, the pressure information stored in the memory
  • sensor information or sensor output signal
  • step S3 the pulse wave distribution is acquired based on the sensor information.
  • step S4 based on the distribution of the pulse wave, the position of the right hand of the patient, the position of the function and the scale, and the size of the left hand of the patient, the position of the function and the scale, that is, the six observation positions are identified and identified. The optimal pulse wave at the six observation positions is identified.
  • FIG. 12 is a flowchart for explaining an example of the dimension, function and scale identification process in step S4.
  • step S41 sensor information is obtained when a certain pressure is simultaneously applied to the estimated ranges 12, 13, and 14 of the dimensions, functions, and scales of FIG. 4, and in step S42, based on the acquired sensor information.
  • the distribution of the amplitude of the pulse wave in the estimated ranges 12, 13, and 14 of the dimension, function and scale is acquired.
  • step S43 the position of the maximum point of the amplitude of the pulse wave in each of the estimated ranges 12, 13, and 14 of the dimension, function and scale is acquired.
  • FIG. 13 is a diagram showing the amplitude of the acquired pulse wave in the X-axis direction, and the vertical axis shows the amplitude of the pulse wave in arbitrary units.
  • FIG. 14 is a diagram showing the amplitude of the acquired pulse wave in the X-axis direction, and the vertical axis shows the amplitude of the pulse wave in arbitrary units.
  • the three peaks of the amplitude of the pulse wave correspond to the X coordinate position of each of the dimension, function, and scale.
  • three peaks of the amplitude of the pulse wave correspond to the Y coordinate positions of the dimension, function, and scale, respectively.
  • FIG. 13 is a diagram showing the amplitude of the acquired pulse wave in the X-axis direction, and the vertical axis shows the amplitude of the pulse wave in arbitrary units.
  • the three peaks of the amplitude of the pulse wave correspond to the X coordinate position of each of the dimension, function, and scale.
  • three peaks of the amplitude of the pulse wave
  • I is a distribution along the Y axis of the amplitude of the pulse wave in the size estimation range 12
  • II is a distribution along the Y axis of the amplitude of the pulse wave in the estimation range 13 of Seki
  • III is an estimation of the scale. The distribution of the amplitude of the pulse wave in the range 14 along the Y axis is shown.
  • step S44 the X coordinate of the right peak in FIG. 13 and the Y coordinate of the left peak in FIG. 14 are defined as the XY coordinate values, and the X coordinate of the central peak in FIG. 13 and the central peak in FIG.
  • the Y coordinate is defined as the XY coordinate value of the relation, the X coordinate of the left peak in FIG. 13 and the Y coordinate of the right peak in FIG. 14 are defined as the XY coordinate values of the scale, and the process returns to step S4 in FIG. .
  • FIG. 15 is a flowchart for explaining an example of the identification process for the optimum pulse wave of Seki in step S4.
  • step S411 the pressure applied to the XY coordinate position of the identified function is increased by a certain amount.
  • step S412 the pulse wave of Seki at this time and the pressure applied to the Seki are stored in the storage unit 22.
  • step S413 it is determined whether or not the amplitude of the pulse wave has increased. If the determination result is YES, the process returns to step S411, and if the determination result is NO, the process proceeds to step S414.
  • step S414 the pulse wave having the maximum amplitude among the pulse waves stored in the storage unit 22 is identified as the optimum pulse wave when the Seki is pressurized alone.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of the relationship between the amplitude of the pulse wave and the pressure applied to the observation position such as the relationship, size, and scale.
  • the vertical axis indicates the amplitude of the pulse wave in arbitrary units
  • the horizontal axis indicates the pressure applied to the observation position such as the function, size, and scale in arbitrary units.
  • the pulse wave at the pressure P1 has the maximum amplitude, and P3 ⁇ P1 ⁇ P2.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the relationship between pulsation response and time when different pressures P1, P2, and P3 are applied to the observation positions such as Seki, Dimension, and Measure.
  • the vertical axis indicates pulsation response in arbitrary units
  • the horizontal axis indicates time in arbitrary units.
  • step S414 the pulse wave in the case of the pressure P1 shown in FIG. 17 is identified as the optimum pulse wave of the related function.
  • FIG. 18 is a flowchart for explaining an example of the process for identifying the optimum pulse wave of the size in step S4.
  • step S421 the pressure applied to the XY coordinate position of the identified size is increased by a certain amount.
  • step S422 the pulse wave of the size at this time and the pressure applied to the size are stored in the storage unit 22.
  • step S423 it is determined whether or not the amplitude of the pulse wave has increased. If the determination result is YES, the process returns to step S421, and if the determination result is NO, the process proceeds to step S424.
  • step S424 the pulse wave having the maximum amplitude among the pulse waves stored in the storage unit 22 is identified as the optimum pulse wave when the dimension is independently pressurized.
  • FIG. 19 is a flowchart for explaining an example of the process for identifying the optimum pulse wave of the scale in step S4.
  • step S431 the pressure applied to the XY coordinate position of the identified scale is increased by a certain amount.
  • step S432 the pulse wave and the pressure applied to the scale at this time are stored in the storage unit 22.
  • step S433 it is determined whether or not the amplitude of the pulse wave has increased. If the determination result is YES, the process returns to step S431, and if the determination result is NO, the process proceeds to step S434.
  • step S434 the pulse wave having the maximum amplitude among the pulse waves stored in the storage unit 22 is identified as the optimum pulse wave when the scale is pressed alone.
  • FIG. 20 is a flowchart for explaining an example of the identification process of the optimum pulse wave of the function, dimension, and scale in step S4 when the function, dimension, and scale are simultaneously pressurized.
  • step S441 as described above, the pressure, at which the maximum amplitude appears when the dimension, the scale and the scale are independently pressed, is pressurized as the initial value, and the observation positions of the dimension, the dimension and the scale are pressurized.
  • the pressure applied to the observation positions of Seki, Dimension and Scale is increased or decreased by a certain amount.
  • the pulse wave and the pressure applied to each observation position of Seki, Seki, and Seki at each observation position of Seki, Seki, and Saku at this time are stored in the storage unit 22.
  • step S443 it is determined whether or not the pulse wave at each observation position of Seki, Dimension and Scale has a maximum amplitude (an amplitude greater than the maximum amplitude of the pulse wave when the Seki, Dimension and Scale are individually pressurized). If the result is YES, the process returns to step S442, and if the determination result is NO, the process proceeds to step S446. In step S446, among the pulse waves stored in the storage unit 22, the pulse wave having the maximum amplitude at each observation position of Seki, Dimension, and Seki is set as the optimum pulse wave when the Seki, Dimension, and Measure are simultaneously pressurized. Identify.
  • step S5 a score is calculated for pulsations at a total of six observation positions, that is, the dimensions of both the left and right hands of the patient, the function and the scale. That is, the pulsation at each observation position is digitized according to a predetermined algorithm based on the pressure applied when the optimum pulse wave is obtained at each observation position.
  • pulsation depth floating to sinking
  • pulsation amplitude imaging to real
  • pulsation cycle number to slow
  • pulsation length and width large to small
  • pulsation flow rate sliding
  • Scores are calculated according to a predetermined algorithm for pulsation states (that is, element parameters) such as ⁇ astringency) and pulsation tension (tight to loose). For example, by storing a table in which the score for the pressure applied when the optimum pulse wave is obtained at the observation position is stored in the storage unit 22, in step S5, by referring to this table, a total of six observation positions can be obtained. Can score against pulsation.
  • step S6 the scores at a total of six observation positions are integrated, and the state of the patient is inferred by referring to the database based on the integrated score.
  • the database stores analogy results in accordance with well-known Oriental medicine theories such as abnormalities, constitutions, pathological conditions (evidence), illnesses, and therapeutic effects of the patient's viscera (internal organs) for the pulsation element parameter scores ing.
  • the database preferably stores at least one analogy result among the patient's visceral (visceral) abnormality, constitution, pathological condition (evidence), disease, therapeutic effect, etc., with respect to the pulsation element parameter score, More preferably, two or more analogy results are stored for the pulsation element parameter score among the abnormalities of the patient's viscera (internal organs), constitution, pathological condition (evidence), disease, therapeutic effect, and the like.
  • the database may be stored in the storage unit 22 or may be stored in an external storage unit (not shown).
  • step S7 a diagnostic result is generated and output from the analogy result obtained in step S6, and the diagnostic process ends.
  • the diagnosis results may include scores at a total of six observation positions, visceral fistula (internal organs), constitution, pathological condition (evidence), therapeutic effect (prognosis), and the like.
  • the diagnosis result may be output and displayed on the display unit 24, stored as part of the electronic medical record in the storage unit 22, or output to an external device (not shown) via the I / F 25. good.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating an example of database learning processing.
  • steps S11 to S17 are executed interactively by the computer 20 with the examiner.
  • steps ST1 and ST2 are executed by the examiner.
  • an analog sensor output signal from the sensor 131 is input to the computer 20 via the signal processing circuit 19.
  • the signal processing circuit 19 performs signal processing, such as amplification, filtering, and ADC, on the analog sensor output signal, and outputs the digital sensor output signal to the I of the computer system 20 via a wired, wireless, or wired / wireless network. / F25 (not shown).
  • step S11 in step S11, the dimensions of the left and right hands of the patient, the XY coordinate positions of the functions and the scale are identified in step S11, and in step S12, the patient is identified as step S4 in FIG.
  • the optimal pulse wave at the XY coordinate position of the identified dimension, function and scale of both left and right hands is identified.
  • step S13 as in step S5 of FIG. 11, a score is calculated for pulsations at a total of six observation positions of the dimensions of the left and right hands of the patient, the function, and the scale.
  • the examiner inputs supplementary information about the patient obtained by, for example, tongue examination, abdominal examination, medical inquiry, etc. in step ST1, and uses the calculated score as supplementary information. Correction may be performed based on the score or the score may be classified.
  • step S14 as in step S6 of FIG. 11, the scores at a total of six observation positions are integrated, and the state of the patient is inferred by referring to the database based on the integrated scores.
  • the examiner may input the analogy result by the examiner himself in step ST2, for example, from the input unit 23, and correct the analogy result obtained from the database.
  • step S14 the examiner selects one analogy result by operating the input unit 23 from the plurality of analogy results displayed on the display unit 24 in step ST2. You may make it select. If the analogy result is corrected in step S14, the process returns to step S13, and score calculation, classification, and the like are performed again.
  • step S15 as in step S7 in FIG. 11, a diagnostic result is generated based on the analogy result and displayed on the display unit 24, for example.
  • the diagnosis results may include scores at a total of six observation positions, visceral fistula (internal organs), constitution, pathological condition (evidence), therapeutic effect (prognosis), and the like.
  • step S16 it is determined whether or not to correct the diagnosis result.
  • the examiner may input the diagnosis result of the examiner himself at step ST2 from the input unit 23, for example, and correct the diagnosis result.
  • the examiner operates one of the plurality of diagnosis results displayed on the display unit 24 in step ST2 by operating the input unit 23. You may make it select. If the diagnosis result is corrected in step S16, the process returns to step S15 to generate the diagnosis result again.
  • step S17 the diagnosis result is stored as a part of the electronic medical record, for example, in the storage unit 22, thereby updating the electronic medical record database.
  • the examiner holds the sensor 131.
  • the patient's pulsation can be palpated through.
  • acquisition of the pulse wave by the sensor 131 and palpation of the examiner can be performed at the same time, and the numerical value in the pressure diagnosis of the examiner can be obtained. That is, since the pulsation is transmitted to the examiner's hand via the sensor 131, both the sense of the examiner's fingertip and the electrical signal of the pulse wave are obtained, and at the same time the examiner touches useful information from the fingertip.
  • the diagnostic conditions (pressure position, pressure, etc.) of the examiner and the biological reaction (pulse wave, hardness, pressure, etc.) indicated by the pulsation can be converted into electrical signals and recorded.
  • the examiner performs the operation of searching for the position of the dimension, the function and the scale through the sensor 131 while feeling the pulsation by placing the fingertip on the radial artery of the patient, so that the examiner can detect the dimension identified by the diagnostic apparatus.
  • the accuracy of the examiner's operation and the like can be confirmed by comparing the positions of the function and the scale with the position felt with the fingertip.
  • the examiner applies an optimal pressure (pressure at which the pulsation is felt to the maximum) to the patient's radial artery with the fingertip, and performs an operation of palpating the pulsation through the sensor 131, so that the examiner The accuracy of the examiner's movement and the like can be confirmed by comparing the optimum pulse wave identified by the pressure with the pressure felt at the fingertip.
  • the diagnostic device is applied to the education of the examiner who manually performs the operation of manually identifying the positions of the dimensions, functions, and scales and the operation of manually identifying the optimum pulse wave at the dimensions, functions, and scales. It is also possible.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating an example of a sensor unit attached to a patient's hand.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating the configuration of the sensor unit illustrated in FIG.
  • the sensor unit 11 is attached to a portion including the dimensions, functions, and scales of the patient's hand 15.
  • the sensor unit 11 includes a pressurizing unit 111.
  • the pressurizing unit 111 pressurizes the pressurizing region 112.
  • the sensor unit 11 has a belt 113 that can be connected by a connection unit 113 ⁇ / b> A, and is mounted around a patient's hand (arm) 15.
  • the belt 113 is provided with an airbag 115 and a sensor 131 attached to the airbag 115.
  • the airbag 115 only needs to have a structure that independently pressurizes three regions corresponding to dimensions, functions, and scales, and may be formed of three separate airbags.
  • the air bag 115 is infused with air by a pump 116 provided on the belt 113, and the pressure for pressurizing the hand 15 is controlled.
  • the pump 116 may have three pump parts capable of injecting air independently into three regions corresponding to the dimensions, functions and scales of the airbag 115.
  • the pump 116 can be controlled by the CPU 21, and the CPU 21 can independently control the pressurization of the hand 15 by the three regions of the airbag 115.
  • the airbag 115 and the pump 116 are an example of a pressurizing unit.
  • the pump 116 may be configured separately from the belt 113 and externally connected to the belt 113.
  • the air from the pump 116 may be supplied to the airbag 115 via a tube connected to the belt 113, for example.
  • the pressurizing means is not limited to the airbag 115 and the pump 116.
  • a mechanism for directly applying pressure to the hand by a pump or the like can be used, and mechanical means for applying pressure to the patient's hand 15 mechanically. If it is, it will not specifically limit.
  • the computer system 20 automatically positions the dimensions, functions, and scales without bothering the examiner. And an operation for identifying the optimum pulse wave at the dimension, function, and scale.
  • Sensor unit 20 Computer system 21 CPU 22 storage unit 23 input unit 24 display unit 25 I / F 26 Bus 131 Sensor

Abstract

 センサ部は、診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有する。診断装置は、加えられた圧力が一定の状態で検知された脈動に基づき脈波の分布を取得し、脈波の分布に基づき前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する。各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の圧力に基づいて数値化したスコアを演算し、複数の観察位置におけるスコアを統合する。統合したスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態(証)を類推し、類推した診断対象の状態(証)から診断対象に対する診断結果を生成して出力する。

Description

診断装置、診断方法及びプログラム
 本発明は、診断装置、診断方法及びプログラムに関する。
 一般に、漢方を含む東洋医学の診断方法には、望診、聞診、問診及び切診(または、触診)と呼ばれる4つの診察法(四診)がある。望診では、肉眼で患者の体格、顔色、舌等を観察することにより、体内の熱、水分、血液循環動態の異常または病の勢い等に関する診断を行う。聞診では、聴覚で患者の声、咳、呼吸音や腹鳴を聞いたり、嗅覚で患者の体臭、口臭、大小便や分泌物等の臭いを嗅いだりすることにより患者の病状を診断する。問診では、のぼせる、体が冷える、肩がこる、痛みがある等のささいな症状を患者から聞き出すことにより診断を行う。切診では、診察者が手で患者の脈の性質や形状を診たり(所謂、脈診)、直接腹部に触れて腹壁の緊張度または刺激に対する反応性を診たり(所謂、腹診)して診断を行う。四診の中でも切診は、患者の生体情報を診察者が直接手で触知するという点が1つの特徴である。
 東洋医学の診断方法は、診察者が五感で得られる患者の情報に基づいて診察を行い、患者の年齢、体格等に応じて適切な漢方薬等を処方する主観的な方法である。このため、診察者には膨大な知識、熟練した技量等が要求される。一方、診察者による診察手順は、診察者毎に異なるため、診断結果が診察者毎に異なり客観性に欠けてしまう場合がある。特に切診は、診察者が患者の生体情報を診察者が直接手で触知するため、切診の診断結果は診察者に大きく依存してしまう。
 例えば脈診の場合、脈動を触知するには診察者が患者の寸、関及び尺と呼ばれる部位の位置を経験等に基づいて正確に同定(または、特定)して脈動を触知しなければならない。また、診察者は、脈拍数に加え、例えば患者の手の寸、関及び尺における脈動の深さ(浮~沈)、脈動の振幅(虚~実)、脈動の周期(数~遅)、脈動の長さと幅(大~小)、脈動の流利度(滑~渋)及び脈動の緊張度(緊~緩)等の脈動状態を経験等に基づいて正確に判断しなければならない。このため、切診の診断結果は、診察者が同定した患者の寸、関及び尺の位置の精度、診察者が例えば人差し指、中指及び薬指を患者の寸、関及び尺に当てて判断した脈動状態の精度等に依存する。つまり、診察者の五感に基づく切診の診断結果は、診察を行う診察者に大きく依存してしまう。
特開平11-19055号公報 特開平6-197873号公報 特開平6-254060号公報 特開2004-208711号公報
 脈動に基づく切診を行う従来の診断方法では、診断結果が診察者に大きく依存してしまう。
 そこで、本発明は、脈動に基づく切診を診察者に大きく依存することなく行える診断装置、診断方法及びプログラムを提供することを目的とする。
 本発明の一観点によれば、診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部と、前記圧力が一定の状態で前記センサ部で検知された脈動を示すセンサ信号に基づき、脈波の分布を取得する手段と、前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する手段と、各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算する手段と、前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態(証)を類推する手段と、前記類推した診断対象の状態(証)から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する手段を備えた診断装置が提供される。
 開示の診断装置、診断方法及びプログラムによれば、脈動に基づく切診を診察者に大きく依存することなく行うことができる。
コンピュータシステムの一例を示すブロック図である。 患者の手の寸、関及び尺の位置を説明する図である。 ある観察位置における脈波の一例を示す図である。 センサ部11のセンサの一例を示す平面図である。 センサと患者の手の状態を説明する図である。 センサの配線を示す模式図である。 センサセルの構成の第1の例を示す断面図である。 センサセルの構成の第2の例を示す断面図である。 センサセルの構成の第3の例を示す断面図である。 センサセルの構成の第4の例を示す断面図である。 診断処理の一例を説明するフローチャートである。 寸、関及び尺の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 取得した脈波の振幅をX軸方向について示す図である。 取得した脈波の振幅をY軸方向について示す図である。 関の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 脈波の振幅と観察位置に加えた圧力の関係の一例を示す図である。 観察位置に異なる圧力を加えた場合の脈動の応答と時間の関係の一例を示す図である。 寸の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 関、寸及び尺を同時に加圧する場合の関、寸及び尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。 データベースの学習処理の一例を説明する図である。 患者の手に装着されたセンサ部の一例を示す図である。 図22に示すセンサ部の構成を説明する図である。
 開示の診断装置、診断方法及びプログラムでは、診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で脈動を検知する、センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部を用いる。加えられた圧力が一定の状態でセンサ部で検知された脈動に基づき脈波の分布を取得し、脈波の分布に基づき前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、加えられる圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する。各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の圧力に基づいて数値化したスコアを演算し、複数の観察位置におけるスコアを統合する。統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推し、類推した診断対象の状態から診断対象に対する診断結果を生成して出力する。
 以下に、開示の診断装置、診断方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。
 図1は、コンピュータシステムの一例を示すブロック図である。図1に示すコンピュータシステム20は、プロセッサの一例であるCPU(Central Processing Unit)21、記憶部22、入力部23、表示部24、及びインタフェース(I/F)25がバス26で接続された構成を有する。なお、コンピュータシステム20内の各部の接続は、図1に示すバス26による接続に限定されないことは言うまでもない。また、CPU21の代わりに、DSP(Digital Signal Processor)を用いても良い。
 CPU21は、コンピュータシステム20全体の制御を司り、プログラムを実行することで後述する診断処理を実行したり、センサ部11と共に診断装置の機能を実現したりすることができる。記憶部22は、CPU21が実行するプログラム、CPU21が実行する演算の中間結果、CPU21が実行するプログラム及び演算で用いるデータ、データベース等を格納する。データベースは、後述するように、脈動の要素パラメータのスコアに対し、診断対象である患者の臓腑(内臓)の異常、体質、病態(証)、疾病、治療効果等の周知の東洋医学の理論に従った類推結果等を格納する。記憶部22は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で形成可能である。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、半導体記憶装置であっても良い。また、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体等の場合、記憶部22はロードされた記録媒体に対して情報の読み書きを行うリーダ・ライタで形成可能である。入力部23は、キーボード等で形成可能であり、コンピュータシステム20にコマンド、データ等を入力するのに用いられる。表示部24は、操作者へのメッセージ、診断処理に関連したデータ等を表示する。I/F25は、センサ部11を含む外部装置と有線または無線で通信可能である。
 一実施例における診断装置は、コンピュータシステム20及びセンサ部11により形成可能である。
 図2は、患者の手の寸、関及び尺の位置を説明する図である。図2中、患者の右手15Rの寸、関及び尺は、夫々12R,13R,14Rで示す位置にある。また、患者の左手15Lの寸、関及び尺は、夫々12L,13L,14Lで示す位置にある。例えば脈診の場合、患者の寸12R,12L、関13R,13L及び尺14R,14Lと呼ばれる観察位置における脈拍数、脈動の深さ(浮~沈)、脈動の振幅(虚~実)、脈動の周期(数~遅)、脈動の長さと幅(大~小)、脈動の流利度(滑~渋)及び脈動の緊張度(緊~緩)等の脈動状態に基づいて、即ち、脈動の6対の要素パラメータに基づいて、患者の臓腑(内臓)の異常、体質、病態(証)、疾病、治療効果等を周知の東洋医学の理論に従って類推し、診断することができる。図3は、ある観察位置における脈波の一例を示す図である。図3中、縦軸は脈動の応答を任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。図3において、(a)は健康状態が良好である患者の脈波を示し、(b)は同じ患者の健康状態が低下している状態における脈波を示す。図3において、(b)の滑脈18の状態から、周知の東洋医学の理論に従って例えば患者の痰飲、食滞、実熱等を類推し、診断することができる。
 図4は、センサ部11のセンサの一例を示す平面図である。センサ(または、シートセンサ)131は、シート132と、シート132に2次元マトリクス状に設けられた複数のセンサセル133を有する。センサセル133は、シート132が患者の手に装着された際に寸、関及び尺の部分を検知するのに十分な面積、即ち、診断対象の所定領域内で圧力を検知できる面積を有する。センサセル133は、圧力が加えられたシート132上のxy座標位置と、時間に対する圧力の変化を検出できる。従って、複数のセンサセル133の検出信号に基づき、脈波の分布を検出することができる。図4において、粗い破線31は、センサ131の下に位置する患者の手の橈骨動脈の推定範囲を示し、細かい破線の丸印12,13,14は、夫々センサ131の下に位置する患者の寸、関及び尺の推定範囲を示す。橈骨動脈の推定範囲31及び寸、関及び尺の推定範囲12,13,14は、夫々人間の橈骨動脈の平均的な範囲及び寸、関及び尺の平均的な範囲に設定しても、平均的な範囲に所定の誤差マージンを加算した範囲に設定しても良い。また、32は脈動の推定幅を示し、33は脈動の推定長さを示す。橈骨動脈31の鼓動時の大きさには個人差があるが、脈動の推定長さは例えば3mm程度である。後述するように、本実施例ではセンサ131からのセンサ情報に基づいて、患者の寸、関及び尺の位置及び最適脈波を同定する。また、センサ情報に基づいて、脈動の幅及び長さを同定することもできる。
 図5は、センサと患者の手の状態を説明する図である。図5において、センサ131は患者の手15の寸12、関13及び尺14の部分を覆うように患者の手15の皮膚151に装着されている。皮膚151の下には、計測対象である血管152がある。この例では、診察者900が指先でセンサ131を皮膚151の方向へ押すことで、センサ131及び血管142に圧力を加えるものとするが、後述するように、センサ部11が機械的に圧力を加えるようにしても良い。センサ131は、血管142の脈動を検知してアナログのセンサ情報(即ち、アナログセンサ出力信号)を出力する。アナログセンサ出力信号は、センサ部11内のアナログ・デジタル変換器(ADC、図示せず)によりデジタル信号に変換してからコンピュータシステム20へ出力されても、外部のADCを含む信号処理回路等を介してコンピュータシステム20へ出力されても良い。
 図6は、センサの配線を示す模式図である。図6中、センサ131の上層配線135は黒で示し、下層配線136は灰色で示す。センサセル133の形状は、円形でなくても良い。
 図7は、センサセルの構成の第1の例を示す断面図である。図7において、センサセル133は、ピエゾ材料、有機エレクトレット材料等のセンシング材料で形成されたセンシング薄膜51の上下面に金属電極膜52が形成され、全体を絶縁薄膜53で覆った構成を有する。センシング材料は、正圧力に対する感度が高く、剪断力に対する感度がゼロに近いことが好ましい。例えば、センシング材料にピエゾ材料または有機エレクトレット材料を用いる場合、g33,d33がg31,d31に比べて10倍以上であることが好ましい。センサ131は、例えば図5において患者の手15の生体組織(即ち、皮膚151及び血管152)の動きに十分適合できるように、薄くて柔軟性を有する(即ち、柔らかい)シートで形成することが好ましい。また、例えば図5において脈動がセンサ131を介して診察者900の手に伝わり易くするという観点からも、センサ131は薄くて柔軟性を有するシートで形成することが好ましい。センシング薄膜51のヤング率は、例えば1GPa以下であることが望ましく、センシング薄膜51の膜厚は、例えば100μm以下であることが好ましい。
 図8は、センサセルの構成の第2の例を示す断面図である。図8中、図7と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図8に示すセンサセル133の一方の面には、突起54が絶縁薄膜53を介して金属電極膜52上に形成されている。センサ131を例えば患者の手15に装着する際に、突起54は患者の手15の側を向いていても、診察者の手の側を向いていても良い。突起54を設けることで、センサセル133の感度を向上することができる。
 図9は、センサセルの構成の第3の例を示す断面図である。図9中、図7と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図9に示すセンサセル133では、金属電極55で挟まれたセンサ領域はセンシング薄膜51で形成され、センサ領域以外の領域56はセンサ領域より圧力感度の低い材料、或いは、圧力感度の無い材料で形成されている。
 図10は、センサセルの構成の第4の例を示す断面図である。図10中、図7と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図10に示すセンサセル133では、金属電極55で挟まれたセンサ領域のみがセンシング薄膜51で形成されている。図10に示す構成は、例えばセンサ領域以外の領域のセンシング薄膜51を除去して形成しても、センサ領域を印刷法を用いて局所的に印刷する等して形成しても良い。
 図11は、診断処理の一例を説明するフローチャートである。図11において、ステップS2はセンサ部11により実行可能であり、ステップS1,S3~S7は例えばCPU21により実行可能である。なお、患者の右手と左手には、同じ構成のセンサ131が同様に装着されているものとする。
 図11において、ステップS1では、センサ131を介して患者の手15に加えられる圧力を示す圧力情報(または、圧力信号)がコンピュータシステム20に入力される。診察者が手で圧力を加える場合、例えば入力部23から圧力情報を入力しても、記憶部22に格納されたデフォルト値を入力しても良い。また、後述するようにセンサ部11が機械的に圧力を加える場合、例えば記憶部22に格納されておりセンサ部11の圧力付加機構に供給される圧力情報を入力しても良い。また、センサ131から、その圧力情報を感知しても良い。患者の寸、関及び尺の位置を同定する際には圧力は一定であり、最適脈波を同定する際には圧力を徐々に増加させるものとする。ステップS2では、センサ131からのセンサ情報(または、センサ出力信号)がコンピュータシステム20に入力される。
 ステップS3では、センサ情報に基づき、脈波の分布を取得する。ステップS4では、脈波の分布に基づき、患者の右手の寸、関及び尺の位置と、患者の左手の寸、関及び尺の位置、即ち、6箇所の観察位置を同定すると共に、同定した6箇所の観察位置における最適脈波を同定する。
 図12は、ステップS4における寸、関及び尺の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図12において、ステップS41では、図4の寸、関及び尺の推定範囲12,13,14に一定の圧力を同時に加えた場合のセンサ情報を取得し、ステップS42では、取得したセンサ情報に基づいて寸、関及び尺の推定範囲12,13,14内の脈波の振幅の分布を取得する。ステップS43では、寸、関及び尺の夫々の推定範囲12,13,14内における脈波の振幅の極大点の位置を取得する。
 図13は、取得した脈波の振幅をX軸方向について示す図であり、縦軸は脈波の振幅を任意単位で示す。図14は、取得した脈波の振幅をX軸方向について示す図であり、縦軸は脈波の振幅を任意単位で示す。図13中、脈波の振幅の3つのピークが、夫々寸、関及び尺のX座標位置に相当する。同様に、図14中、脈波の振幅の3つのピークが、夫々寸、関及び尺のY座標位置に相当する。図14において、Iは寸の推定範囲12における脈波の振幅のY軸に沿った分布、IIは関の推定範囲13における脈波の振幅のY軸に沿った分布、及びIIIは尺の推定範囲14における脈波の振幅のY軸に沿った分布を示す。
 ステップS44では、図13の右側のピークのX座標及び図14の左側のピークのY座標を寸のXY座標値と定義し、図13の中央のピークのX座標及び図14の中央のピークのY座標を関のXY座標値と定義し、図13の左側のピークのX座標及び図14の右側のピークのY座標を尺のXY座標値と定義し、処理は図11のステップS4へ戻る。
 図15は、ステップS4における関の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図15において、ステップS411では、同定された関のXY座標位置に加えられる圧力を一定量増加させる。ステップS412では、この時点での関の脈波及び関に加えられた圧力を記憶部22に格納する。ステップS413では、脈波の振幅が増加したか否かを判定し、判定結果がYESであると処理はステップS411へ戻り、判定結果がNOであると処理はステップS414へ進む。ステップS414では、記憶部22に格納した脈波のうち、最大振幅を有する脈波を、関を単独で加圧した時の最適脈波として同定する。
 図16は、脈波の振幅と関、寸、尺等の観察位置に加えた圧力の関係の一例を示す図である。図16中、縦軸は脈波の振幅を任意単位で示し、横軸は関、寸、尺等の観察位置に加えた圧力を任意単位で示す。図16に示す例では、圧力P1の時の脈波が最大振幅を有し、P3<P1<P2である。
 図17は、関、寸、尺等の観察位置に異なる圧力P1,P2,P3を加えた場合の脈動の応答と時間の関係の一例を示す図である。図17中、縦軸は脈動の応答を任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。
 図16及び図17の例の場合、観察位置が関であると仮定すると、ステップS414では図17に示す圧力P1の場合の脈波が関の最適脈波として同定される。
 図18は、ステップS4における寸の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図18において、ステップS421では、同定された寸のXY座標位置に加えられる圧力を一定量増加させる。ステップS422では、この時点での寸の脈波及び寸に加えられた圧力を記憶部22に格納する。ステップS423では、脈波の振幅が増加したか否かを判定し、判定結果がYESであると処理はステップS421へ戻り、判定結果がNOであると処理はステップS424へ進む。ステップS424では、記憶部22に格納した脈波のうち、最大振幅を有する脈波を、寸を単独で加圧した時の最適脈波として同定する。
 図19は、ステップS4における尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。図19において、ステップS431では、同定された尺のXY座標位置に加えられる圧力を一定量増加させる。ステップS432では、この時点での尺の脈波及び尺に加えられた圧力を記憶部22に格納する。ステップS433では、脈波の振幅が増加したか否かを判定し、判定結果がYESであると処理はステップS431へ戻り、判定結果がNOであると処理はステップS434へ進む。ステップS434では、記憶部22に格納した脈波のうち、最大振幅を有する脈波を、尺を単独で加圧した時の最適脈波として同定する。
 図20は、関、寸及び尺を同時に加圧する場合のステップS4における関、寸及び尺の最適脈波の同定処理の一例を説明するフローチャートである。ステップS441では、上記の如く関、寸及び尺を単独で加圧した時に最大振幅が現れた圧力を初期値として関、寸及び尺の各観察位置を加圧する。ステップS442では、関、寸及び尺の各観察位置に加えられる圧力を一定量増加または減少させる。ステップS443では、この時点での関、寸及び尺の各観察位置における脈波及び関、寸及び尺の各観察位置に加えられた圧力を記憶部22に格納する。ステップS443では、関、寸及び尺の各観察位置における脈波が最大振幅(関、寸及び尺の単独加圧時の脈波の最大振幅以上の振幅)を有するか否かを判定し、判定結果がYESであると処理はステップS442へ戻り、判定結果がNOであると処理はステップS446へ進む。ステップS446では、記憶部22に格納した脈波のうち、関、寸及び関の各観察位置において最大振幅を有する脈波を、夫々関、寸及び尺を同時に加圧した時の最適脈波として同定する。
 図11の説明に戻るに、ステップS5では、患者の左右両手の寸、関及び尺の合計6つの観察位置における脈動に対してスコアを演算する。つまり、各観察位置における脈動は、各観察位置で最適脈波が得られる時に加えた圧力に基づいて所定のアルゴリズムに従って数値化される。具体的には、脈動の深さ(浮~沈)、脈動の振幅(虚~実)、脈動の周期(数~遅)、脈動の長さと幅(大~小)、脈動の流利度(滑~渋)及び脈動の緊張度(緊~緩)等の脈動状態(即ち、要素パラメータ)に対して所定のアルゴリズムに従ってスコアが演算される。例えば、観察位置で最適脈波が得られる時に加えた圧力に対するスコアを記録したテーブルを記憶部22に格納しておくことで、ステップS5では、このテーブルを参照することで合計6つの観察位置における脈動に対してスコアを付けることができる。
 ステップS6では、合計6つの観察位置におけるスコアを統合して、統合されたスコアに基づいてデータベースを参照することで患者の状態を類推する。データベースには、脈動の要素パラメータのスコアに対し、患者の臓腑(内臓)の異常、体質、病態(証)、疾病、治療効果等の周知の東洋医学の理論に従った類推結果等が格納されている。データベースには、脈動の要素パラメータのスコアに対し、患者の臓腑(内臓)の異常、体質、病態(証)、疾病、治療効果等のうち少なくとも1つの類推結果が格納されていることが好ましく、脈動の要素パラメータのスコアに対し、患者の臓腑(内臓)の異常、体質、病態(証)、疾病、治療効果等のうち2以上の類推結果が格納されていることがさらに好ましい。データベースは、例えば記憶部22に格納されていても、外部の記憶部(図示せず)に格納されていても良い。ステップS7は、ステップS6で得られた類推結果から診断結果を生成して出力し、診断処理は終了する。診断結果は、合計6つの観察位置におけるスコア、臓腑(内臓)の以上、体質、病態(証)、治療効果(予後)等を含んでも良い。診断結果は、例えば表示部24へ出力して表示しても、記憶部22に電子カルテの一部として格納しても、I/F25を介して外部装置(図示せず)へ出力しても良い。
 次に、データベースの学習処理について、図21と共に説明する。図21は、データベースの学習処理の一例を説明する図である。図21中、図1及び図5と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図21において、ステップS11~S17は、コンピュータ20により診察者とインタラクティブに実行される。ステップST1,ST2は、診察者により実行される。この例では、センサ131からのアナログセンサ出力信号は、信号処理回路19を介してコンピュータ20に入力される。信号処理回路19は、アナログセンサ出力信号に例えば増幅、フィルタリング、ADC等を信号処理を施し、デジタルセンサ出力信号を有線、無線、或いは有線と無線の組み合わせのネットワーク等を介してコンピュータシステム20のI/F25(図示せず)に入力する。
 コンピュータシステム20において、ステップS11では、図11のステップS4のように、患者の左右両手の寸、関及び尺のXY座標位置を同定し、ステップS12では、図11のステップS4のように、患者の左右両手の同定した寸、関及び尺のXY座標位置における最適脈波を同定する。ステップS13では、図11のステップS5のように、患者の左右両手の寸、関及び尺の合計6つの観察位置における脈動に対してスコアを演算する。ステップS13においてスコアを演算する際には、診察者がステップST1で例えば舌診、腹診、問診等により得られた患者に関する補足情報を入力部23から入力し、演算されるスコアを補足情報に基づいて補正したり、スコアを分類するようにしても良い。
 ステップS14では、図11のステップS6のように、合計6つの観察位置におけるスコアを統合して、統合されたスコアに基づいてデータベースを参照することで患者の状態を類推する。ステップS14において患者の状態を類推する際には、診察者がステップST2で診察者自身による類推結果を例えば入力部23から入力し、データベースから得られた類推結果を補正するようにしても良い。また、ステップS13において類推結果が複数得られた場合、ステップS14では、診察者がステップST2で表示部24に表示された複数の類推結果の中から、1つの類推結果を入力部23の操作で選択するようにしても良い。ステップS14において類推結果が補正された場合には、処理はステップS13へ戻りスコアの演算、分類等が再度行われる。
 ステップS15では、図11のステップS7のように、類推結果に基づいて診断結果を生成し、例えば表示部24に表示する。診断結果は、合計6つの観察位置におけるスコア、臓腑(内臓)の以上、体質、病態(証)、治療効果(予後)等を含んでも良い。ステップS16では、診断結果を補正するか否かを判定する。診察者がステップST2で診察者自身による診断結果を例えば入力部23から入力し、診断結果を補正するようにしても良い。また、ステップS15において診断結果が複数得られた場合、ステップS16では、診察者がステップST2で表示部24に表示された複数の診断結果の中から、1つの診断結果を入力部23の操作で選択するようにしても良い。ステップS16において診断結果が補正された場合には、処理はステップS15へ戻り診断結果の生成が再度行われる。
 ステップS17では、診断結果を電子カルテの一部として例えば記憶部22に格納することで、電子カルテのデータベースを更新する。
 ところで、センサ131が脈動が診察者の手に伝わるのに十分に薄く(例えば、100μm以下)、且つ、センサ131を患者の手15に装着するのに十分に柔らかい場合、診察者がセンサ131を介して患者の脈動を触知することができる。この場合、センサ131による脈波の取得と診察者の触診を同時に行うことができ、診察者の加圧診断における数値化することができる。即ち、脈動がセンサ131を介して診察者の手に伝わることにより、診察者の指先の感覚と脈波の電気信号の両方が得られるので、診察者が有用な情報を指先から触知すると同時に、診察者の診断条件(加圧位置、圧力等)と脈動が示す生体反応(脈波、硬さ、圧力等)を電気信号に変換して記録することができる。
 つまり、診察者が指先を患者の橈骨動脈上に当てて脈動を感じながら、寸、関及び尺の位置を探し出す動作を、センサ131を介して行うことで、診察者は診断装置が同定した寸、関及び尺の位置と指先で感じた位置を比較することで、診察者の動作の正確性等を確認することができる。さらに、診察者が指先で患者の橈骨動脈上に最適な圧力(脈動が最大に感じられる圧力)を加えて脈動を触知する動作を、センサ131を介して行うことで、診察者は診断装置が同定した最適脈波と指先で感じた圧力を比較することで、診察者の動作の正確性等を確認することができる。このようにして、診断装置は、手動で寸、関及び尺の位置を同定する動作、及び手動で寸、関及び尺での最適脈波を同定する動作を行う診察者の教育等に適用することも可能である。
 上記実施例によれば、脈動に基づく切診を診察者に大きく依存することなく行うことができる。また、寸、関及び尺の位置と、寸、関及び尺における最適脈波を診察者に依存することなく同定でき、患者の個人差にも対応できる。
 次に、機械的に患者の手に圧力を加える構成のセンサ部について、図22及び図23と共に説明する。図22は、患者の手に装着されたセンサ部の一例を示す図である。図23は、図22に示すセンサ部の構成を説明する図である。
 図22において、センサ部11は、患者の手15の寸、関及び尺を含む部分に装着されている。センサ部11は、加圧部111を有する。加圧部111は、加圧領域112を加圧する。
 図23において、(a)は図22中のA-A線に沿ったセンサ部11の断面図であり、(b)は図22中のB-B線に沿ったセンサ部11の断面図であり、(c)は(b)中のC方向に沿って見た図である。図23に示すように、センサ部11は接続部113Aで接続可能なベルト113を有し、患者の手(腕)15の周りに装着される。ベルト113には、エアバッグ115と、エアバッグ115に取り付けられたセンサ131が設けられている。エアバッグ115は、寸、関及び尺に相当する3つの領域を独立して加圧する構造を有すれば良く、3つの別々のエアバッグで形成されていても良い。エアバッグ115は、ベルト113に設けられたポンプ116により空気を注入され、手15を加圧する圧力を制御される。ポンプ116は、エアバッグ115の寸、関及び尺に相当する3つの領域に独立して空気を注入可能な3つのポンプ部を有しても良い。ポンプ116は、CPU21により制御可能であり、CPU21はエアバッグ115の3つの領域による手15への加圧を独立して制御可能である。エアバッグ115及びポンプ116は、加圧手段の一例である。
 ポンプ116は、ベルト113とは別体で、ベルト113に対して外部接続される構成であっても良い。この場合、ポンプ116からの空気は、例えばベルト113に接続されるチューブを介してエアバッグ115に供給されれば良い。
 なお、加圧手段は、エアバッグ115及びポンプ116に限定されるものではなく、例えばポンプ等により手に直接圧力を加える機構を用いることができ、機械的に患者の手15に圧力を加える手段であれば特に限定されない。
 図22及び図23に示すような、機械的に患者の手に圧力を加える手段を用いることにより、診察者の手を煩わすことなく、コンピュータシステム20により自動的に、寸、関及び尺の位置を同定する動作、及び、寸、関及び尺での最適脈波を同定する動作を行うことができる。
 以上、開示の診断装置、診断方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
11   センサ部
20   コンピュータシステム
21   CPU
22   記憶部
23   入力部
24   表示部
25   I/F
26   バス
131   センサ

Claims (17)

  1.  診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部と、
     前記圧力が一定の状態で前記センサ部で検知された脈動を示すセンサ信号に基づき、脈波の分布を取得する手段と、
     前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する手段と、
     各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算する手段と、
     前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推する手段と、
     前記類推した診断対象の状態から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する手段
    を備えたことを特徴とする診断装置。
  2.  前記複数の観察位置は、橈骨動脈の寸、関及び尺であることを特徴とする、請求項1記載の診断装置。
  3.  前記演算する手段は、脈動の深さ、脈動の振幅、脈動の周期、脈動の長さと幅、脈動の流利度及び脈動の緊張度を含む脈動状態に対して所定のアルゴリズムに従って前記スコアを演算することを特徴とする、請求項1または2記載の診断装置。
  4.  前記データベースに予め格納された、前記脈動状態のスコアに対して類推された診断対象の状態は、東洋医学の理論に従った臓腑の異常、体質、病態、疾病及び治療効果のうち少なくとも1つであることを特徴とする、請求項3記載の診断装置。
  5.  前記センサは、柔軟性を有するシートを有し、前記複数のセンサセルは前記シート上に設けられていることを特徴とする、請求項1乃至4のいずれか1項記載の診断装置。
  6.  前記センサ部は、前記圧力を加える加圧手段を有することを特徴とする、請求項1乃至5のいずれか1項記載の診断装置。
  7.  前記加圧手段は、エアバッグを有することを特徴とする、請求項6記載の診断装置。
  8.  コンピュータが実行する診断方法であって、
     診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部からのセンサ信号を入力する手順と、
     前記圧力が一定の状態で前記センサ部で検知された脈動を示すセンサ信号に基づき、脈波の分布を取得する手順と、
     前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する手順と、
     各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算する手順と、
     前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推する手順と、
     前記類推した診断対象の状態から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する手順
    を前記コンピュータに実行させることを特徴とする診断方法。
  9.  前記複数の観察位置は、橈骨動脈の寸、関及び尺であることを特徴とする、請求項8記載の診断方法。
  10.  前記演算する手順は、脈動の深さ、脈動の振幅、脈動の周期、脈動の長さと幅、脈動の流利度及び脈動の緊張度を含む脈動状態に対して所定のアルゴリズムに従って前記スコアを演算することを特徴とする、請求項8または9記載の診断方法。
  11.  前記データベースに予め格納された、前記脈動状態のスコアに対して類推された診断対象の状態は、東洋医学の理論に従った臓腑の異常、体質、病態、疾病及び治療効果のうち少なくとも1つであることを特徴とする、請求項10記載の診断方法。
  12.  前記センサ部は、前記圧力を加える加圧手段を有し、
     前記加圧手段を制御する手順
    を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、請求項8乃至11のいずれか1項記載の診断方法。
  13.  コンピュータに診断処理を実行させるプログラムであって、
     診断対象の脈動を検知する領域内で、センサを介して前記領域に圧力が加えられた状態で前記脈動を検知する、前記センサにマトリクス状に設けらた複数のセンサセルを有するセンサ部からのセンサ信号を入力する手順と、
     前記圧力が一定の状態で前記センサ部で検知された脈動を示すセンサ信号に基づき、脈波の分布を取得する手順と、
     前記脈波の分布に基づき、前記領域内の複数の観察位置を同定すると共に、前記圧力を増加して同定した複数の観察位置において最大振幅を有する脈波を同定する手順と、
     各観察位置における脈動を各観察位置で最大振幅を有する脈波が得られる時の前記圧力に基づいて数値化したスコアを演算する手順と、
     前記複数の観察位置におけるスコアを統合し、統合されたスコアに基づいて、スコアに対する診断対象の類推された状態を予め格納されたデータベースを参照することで、診断対象の状態を類推する手順と、
     前記類推した診断対象の状態から前記診断対象に対する診断結果を生成して出力する手順
    を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
  14.  前記複数の観察位置は、橈骨動脈の寸、関及び尺であることを特徴とする、請求項13記載のプログラム。
  15.  前記演算する手順は、脈動の深さ、脈動の振幅、脈動の周期、脈動の長さと幅、脈動の流利度及び脈動の緊張度を含む脈動状態に対して所定のアルゴリズムに従って前記スコアを演算することを特徴とする、請求項13または14記載のプログラム。
  16.  前記データベースに予め格納された、前記脈動状態のスコアに対して類推された診断対象の状態は、東洋医学の理論に従った臓腑の異常、体質、病態、疾病及び治療効果のうち少なくとも1つであることを特徴とする、請求項15記載のプログラム。
  17.  前記センサ部は、前記圧力を加える加圧手段を有し、
     前記加圧手段を制御する手順
    を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、請求項13乃至16のいずれか1項記載のプログラム。
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