WO2017199631A1

WO2017199631A1 - 血圧推定装置、血圧推定方法、およびコンピュータプログラム

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Publication number: WO2017199631A1
Application number: PCT/JP2017/014495
Authority: WO
Inventors: 幸治森川; 浩一池本; 正隼佐々木; 金井　聡
Original assignee: パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date: 2016-05-19
Filing date: 2017-04-07
Publication date: 2017-11-23
Also published as: US20180055388A1; CN108135512A; EP3459445A1; US10702168B2; EP3459445A4

Abstract

ユーザの脈波信号を測定する脈波測定部（１１０）と、ユーザの心電信号を測定する心電信号測定部（１２０）と、前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する処理回路（１０１）とを備え、前記処理回路（１０１）は、（ａ）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、（ｂ）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、（ｃ）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、（ｄ）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、（ｅ）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する。

Description

血圧推定装置、血圧推定方法、およびコンピュータプログラム

　本開示は、血圧推定装置、血圧推定方法、およびコンピュータプログラムに関する。

　近年、ＩＴ機器を用いて、ユーザのヘルスケア関連の情報を蓄積し、かつユーザの健康状態を管理する試みが増えている。血圧の測定は、特に、高血圧値を有する要管理者に対して、毎日の計測及び記録の実施が推奨されている。しかしながら、現行のカフ式血圧計は、カフを装着するための手間、及びカフ装着部によりユーザが圧迫される等の理由により、継続的な記録がされていないことが多い。これらの課題に対して、カフを装着せずに、血圧を簡易に推定する方式が検討されてきた。

　特許文献１に開示の血圧測定装置は、脈波伝播時間を用いて血圧値を測定している。特許文献１に開示の血圧測定装置は、脈波信号と心電図に含まれる心電信号とを用いて算出される脈波伝播時間が、血圧値と相関があることを利用している。

　非特許文献１は、非線形回帰手法としてサポートベクターマシンを使用して、推定精度の向上を図っている。

特開２００７－００７０７５号公報

岸本圭史、河中治樹、小栗宏次、「非線形回帰手法を用いた脈波信号解析によるカフレス血圧値推定」、　電子情報通信学会論文誌Ａ、Ｖｏｌ．Ｊ９８－Ａ、Ｎｏ．２、ｐｐ．２００－２０８、２０１５藤本浩一、佐野裕司、渡邊英一、「脈波伝播速度計測における加速度脈波の応用」、人間工学、一般社団法人日本人間工学会、Ｖｏｌ．４８、Ｎｏ．６、ｐｐ．２８５－２９４、２０１２）

　従来技術では、カフを用いない血圧値の測定において、十分な精度が得られなかった。

　本開示の非限定的で例示的な一態様は、
　ユーザの脈波信号を測定する脈波測定部と、
　ユーザの心電信号を測定する心電信号測定部と、
　前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する処理回路とを備え、
　前記処理回路は、
　（ａ）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、
　（ｂ）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、
　（ｃ）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、
　（ｄ）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、
　（ｅ）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、血圧推定装置である。

　なお、この包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。

　本開示に係る血圧推定装置、血圧推定方法および血圧推定プログラムによれば、血圧値の推定精度を向上させることができる。本開示の一態様の付加的な恩恵及び有利な点は本明細書及び図面から明らかとなる。この恩恵及び／又は有利な点は、本明細書及び図面に開示した様々な態様及び特徴により個別に提供され得るものであり、その１以上を得るために全てが必要ではない。

図１は実施形態に係る血圧推定装置の構成を示す図図２Ａは実施形態に係る血圧推定装置の外観を示す図図２Ｂは実施形態に係る血圧推定装置を用いた測定状況を示す図図３は血圧推定方法の全体処理のフローを示す図図４は評価用データ取得実験のフローを示す図図５Ａは測定された脈波信号の波形の例を示す図図５Ｂは測定された心電信号の波形の例を示す図図６Ａは血圧値と脈波伝播時間との関係を示す図図６Ｂは血圧値と脈波伝播時間との関係を示す図図７は第１推定部の処理フローを示す図図８は第１推定部の処理の流れを模式的に示す図図９は第１推定部の推定式によるグループ分け結果を示す図図１０は第２推定部の処理フローを示す図図１１は各グループに対する線形式を示す図図１２Ａは従来方式による血圧推定値と実測値の分布を示す図図１２Ｂは本推定方式による血圧推定値と実測値の分布を示す図図１３は血圧値と年齢との関係を示す図

　本開示における実施形態を詳細に説明する前に、本開示の種々の態様について説明する。

　本開示の一態様に係る血圧推定装置は、ユーザの脈波信号を測定する脈波測定部と、ユーザの心電信号を測定する心電信号測定部と、前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する処理回路とを備え、前記処理回路は、（ａ）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、（ｂ）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、（ｃ）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、（ｄ）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、（ｅ）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する。

　前記血圧グループは、前記脈波伝播時間に対して第１の血圧値を有する第１のグループと、前記脈波伝播時間に対して、前記第１の血圧値よりも低い血圧値を有する第２のグループとを含み、前記処理回路は、前記（ｄ）において、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記第１のグループ又は前記第２のグループを選択してもよい。

　前記処理回路は、前記（ａ）において、前記ユーザの脈波信号を用いて、脈波ウェーブレット特徴量を取得し、前記（ｂ）において、前記ユーザの心電信号を用いて、心電ウェーブレット特徴量を取得してもよい。

　前記処理回路は、前記（ａ）において、前記ユーザの一回の心拍に対応する脈波波形を用いて、脈波ウェーブレット特徴量を取得し、前記（ｂ）において、前記ユーザの一回の心拍に対応する心電波形を用いて、心電ウェーブレット特徴量を取得してもよい。

　前記処理回路は、前記（ｅ）において、前記血圧グループに対応する推定規則を取得し、前記推定規則と、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定してもよい。

　前記推定規則は、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを変数とする推定式であり、前記処理回路は、前記（ｅ）において、前記推定式を参照して、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定してもよい。

　さらに、前記血圧推定装置は前記推定された血圧値を出力する出力部を備えてもよい。

　本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、プロセッサを備える機器に、処理を実行させるためのコンピュータプログラムであり、前記処理は、（ｆ１）ユーザの脈波信号及び前記ユーザの心電信号を取得し、（ｆ２）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、（ｆ３）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、（ｆ４）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、（ｆ５）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、（ｆ６）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定することを含む。

　本開示の一態様に係る血圧推定方法は、（ｆ１）ユーザの脈波信号及び前記ユーザの心電信号を取得し、（ｆ２）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、（ｆ３）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、（ｆ４）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、（ｆ５）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、（ｆ６）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間を用いて、前記ユーザの血圧値を推定する。本開示の一態様に係る血圧測定装置は、第１ユーザの第１脈波信号、第２ユーザの第２脈波信号を測定する脈波測定センサ、前記第１ユーザの第１心電信号、前記第２ユーザの第２心電信号を測定する心電信号測定センサ、メモリを含む処理回路を含み、前記メモリは、ｗ１（０）、ｗ１（１）、・・・、ｗ１（ｊ）、・・・ｗ１（ｊ+ｋ）を含む第１情報、ｗ２（０）、ｗ２（１）、・・・、ｗ１（ｊ）、・・・ｗ２（ｊ+ｋ）を含む第２情報、ｗ３（０）、ｗ３（１）、・・・、ｗ１（ｊ）、・・・ｗ３（ｊ+ｋ）を含む第３情報、ｗ４（０）、ｗ４（１）、・・・、ｗ１（ｊ）、・・・ｗ４（ｊ+ｋ）を含む第４情報を含み、前記ｊは自然数であり、前記ｋは自然数であり、処理回路は、（ａ－１）前記第１脈波信号にウェーブレット変換を行い、脈派信号特徴量ｘ１（１）、・・・、ｘ１（ｊ）を取得し、（ａ－２）前記第１心電信号に前記ウェーブレット変換を行い、心電特徴量ｘ１（ｊ＋１）、・・・、ｘ１（ｊ＋ｋ）を取得し、（ａ－３）前記第１脈波信号の第１周期に含まれるピークを示す第１時間と、前記第１心電信号の第２周期に含まれるピークを示す第２時間と差分である第１脈波伝播時間ｘ１（０）を算出し、(ａ－４）第１結果であるｗ１（０）×Ｘ１（０）＋ｗ１（１）×ｘ１（１）＋・・・＋ｗ１（ｊ）×ｘ１（ｊ）＋ｗ１（ｊ＋１）×ｘ１（ｊ＋１）＋・・・＋ｗ１（ｊ＋ｋ）×ｘ１（ｊ＋ｋ）を算出し、前記第１結果が第１グループに属するかを判断し、（ａ－５）前記第１結果が前記第１グループに属するなら、第２結果であるｗ３（０）×Ｘ１（０）＋ｗ３（１）×ｘ１（１）＋・・・＋ｗ３（ｊ）×ｘ１（ｊ）＋ｗ３（ｊ＋１）×ｘ１（ｊ＋１）＋・・・＋ｗ３（ｊ＋ｋ）×ｘ１（ｊ＋ｋ）を算出し、（ａ－６）前記第１ユーザの血圧値として前記第２結果を出力し、（ｂ-１）前記第２脈波信号に前記ウェーブレット変換を行い、脈派信号特徴量ｘ２（１）、・・・、ｘ２（ｊ）を取得し、（ｂ-２）前記第２心電信号に前記ウェーブレット変換を行い、心電特徴量ｘ２（ｊ＋１）、・・・、ｘ２（ｊ＋ｋ）を取得し、（ｂ－３）前記第２脈波信号の第３周期に含まれるピークを示す第３時間と、前記第２心電信号の第４周期に含まれるピークを示す第４時間と差分である第２脈波伝播時間ｘ２（０）を算出し、（ｂ-４）前記第３結果であるｗ１（０）×Ｘ２（０）＋ｗ１（１）×ｘ２（１）＋・・・＋ｗ１（ｊ）×ｘ２（ｊ）＋ｗ１（ｊ＋１）×ｘ２（ｊ＋１）＋・・・＋ｗ１（ｊ＋ｋ）×ｘ２（ｊ＋ｋ）を算出し、前記第３結果が前記第１グループに属するかを判断し、（ｂ-５）前記第３結果が前記第１グループに属さないなら、第４結果であるｗ２（０）×Ｘ２（０）＋ｗ２（１）×ｘ２（１）＋・・・＋ｗ２（ｊ）×ｘ２（ｊ）＋ｗ２（ｊ＋１）×ｘ２（ｊ＋１）＋・・・＋ｗ２（ｊ＋ｋ）×ｘ２（ｊ＋ｋ）を算出し、（ｂ－６）前記第４結果が前記第２グループに属するなら、第５結果であるｗ４（０）×Ｘ２（０）＋ｗ４（１）×ｘ２（１）＋・・・＋ｗ４（ｊ）×ｘ２（ｊ）＋ｗ４（ｊ＋１）×ｘ２（ｊ＋１）＋・・・＋ｗ４（ｊ＋ｋ）×ｘ２（ｊ＋ｋ）を算出し、（ｂ－７）前記第２ユーザの血圧値として前記第５結果を出力し、前記ｘ１（０）と前記ｘ２（０）が同じ時、前記第２結果と前記第５結果が異なる。

　以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

　（実施の形態１）
　図１に、実施の形態１における血圧推定装置１００の構成を示す。

　図１に示す血圧推定装置１００は、処理回路１０１と、脈波測定部１１０と、心電信号測定部１２０とを備える。処理回路１０１は、脈波特徴抽出部１３０と、脈波伝播時間抽出部１４０と、心電信号特徴抽出部１５０と、第１推定部１６０と、第２推定部１７０とを含む。血圧推定システム１０は、血圧推定装置１００と、出力部１８０とを備える。

　（各構成の詳細）
　以下、各構成の詳細について、図面および実験結果を用いて説明する。

　（装置の概要）
　図２Ａ及び図２Ｂは、血圧推定装置１００の実現形態の例を示す。図２Ａは、血圧推定装置１００の外観の例である。図２Ａに示す血圧推定装置１００は、筐体を有する。ユーザ１が筐体に接触しているとき、血圧推定装置１００は、ユーザ１の血圧を推定する。

　図２Ｂは、血圧推定装置１００の血圧を推定する状態を示す。図２Ｂに示す血圧推定装置１００は、ユーザ１の指２及び指３により把持されている。図２Ａ及び図２Ｂに示す血圧推定装置１００は、脈波測定部１１０および心電信号測定部１２０を備える。血圧推定装置１００は、カフを有さず、ユーザ１の血圧を推定することができる。詳細は後述される。

　（脈波測定部１１０）
　脈波測定部１１０は、ユーザ１の脈波信号を測定する。ユーザ１の脈波信号は、少なくとも１回の心拍の情報を含む。脈波測定部１１０のハードウェアの一例は、脈波センサである。

　図２Ａに示す脈波測定部１１０の例は、発光部１１１と、受光部１１２ａ、１１２ｂとを備える。発光部１１１は光源である。光源の一例はＬＥＤである。受光部１１２ａ、１１２ｂは、発光部１１１に近接して配置される。例えば、図２Ａに示すように、受光部１１２ａ、１１２ｂは、発光部１１１を挟むように配置される。

　図２Ｂに示すように、血圧推定装置１００がユーザ１の親指２及び親指３で把持されているとき、発光部１１１は発光し、受光部１１２ａ、１１２ｂは、ユーザ１で反射した光を検知する。

　受光部１１２ａ、１１２ｂにより検知された光は、ユーザ１の皮膚内の血流状態が反映された情報を有する。また、受光部１１２ａ、１１２ｂを用いて検知された、所定の時間における光は、ユーザ１の血流の状態変化を含む。

　（心電信号測定部１２０）
　心電信号測定部１２０は、ユーザ１の心電信号を測定する。ユーザ１の心電信号は、ユーザ１の心電位の時間的な変化に基づく信号であり、少なくとも１回の心拍の情報を含む。心電図は心電信号を含んでもよい。心電信号測定部１２０のハードウェアの一例は、心電センサである。

　図２Ａに示す心電信号測定部１２０は、複数の電極１２１、１２２を備える。筐体の一例は、凹部を有する表面を有する。複数の電極１２１、１２２は、凹部に配置される。

　図２Ａにおいて、電極１２１はユーザ１の左手に接しており、電極１２２はユーザ１の右手に接している。より具体的には、左手の親指２が左側の凹部に接し、右手の親指３が右側の凹部に接している。

　心電信号測定部１２０は、複数の電極１２１、１２２の間の電位差を計測することにより、ユーザ１の心電信号を取得する。心電信号は、心臓の動き（心拍）に関する状態を反映している。

　心電信号測定部１２０及び脈波測定部１１０が凹部または凹部の近傍に位置することにより、ユーザ１が筐体を把持したとき、脈波測定部１１０がユーザ１に接触し、電極１２１、１２２に接触する。

　（処理回路１０１）
　処理回路１０１は、測定によって得られた脈波信号及び心電信号を用いて、脈波信号特徴量と、心電信号特徴量と、脈波伝播時間とを取得する。処理回路１０１は、脈波信号特徴量と、心電信号特徴量と、脈波伝播時間とを用いて、ユーザの血圧グループを推定する。血圧グループについては後述される。

　処理回路１０１は、脈波特徴抽出部１３０と、脈波伝播時間抽出部１４０と、心電信号特徴抽出部１５０と、第１推定部１６０と、第２推定部１７０とを含む。

　脈波特徴抽出部１３０は、ユーザの脈波信号を用いて、ユーザの脈波信号特徴量を抽出する。脈波信号特徴量の例は、脈波信号をウェーブレット変換することで算出される脈波信号の時間周波数の特徴量である。

　心電信号特徴抽出部１５０は、ユーザの心電信号を用いて、ユーザの心電信号特徴量を抽出する。心電信号特徴量の例は、心電信号をウェーブレット変換することで算出される心電信号の時間周波数の特徴量である。

　脈波伝播時間抽出部１４０は、ユーザの脈波信号を用いて脈波信号のタイミングを取得し、ユーザの心電信号を用いて心電信号のタイミングを取得する。脈波伝播時間抽出部１４０は、脈波信号のタイミングと心電信号のタイミングとの時間差を脈波伝播時間として取得する。脈波伝播時間とは、脈波が血管の所定の部位間を移動するのに要した時間である。脈波伝播時間は、例えばある部位間について、計測された容積脈波信号を二次微分することによって得た加速度脈波信号のａ波と、心電信号のＲ波との時間差に基づいて算出できる（例えば、非特許文献２参照）。

　また、ユーザの脈波信号は、第１周期における第１脈波信号、・・・、第ｉ周期における第ｉ脈波信号、・・・を含んでもよい（ｉは１以上の自然数）。ユーザの心電信号は、第１周期における第１心電信号、・・・、第ｉ周期における第ｉ心電信号、・・・を含んでもよい。第ｉ脈波信号が第ｉ心電信号に対応する場合、脈波伝播時間抽出部１４０は、（i）第ｉ脈波信号のピークを示す時間を第１タイミングとして検出し、（ii）第ｉ心電波信号のピークを示す時間を第２タイミングとして検出し、（iii）第１時間と第２時間の時間差を脈波伝播時間として取得してもよい。

　第１推定部１６０は、脈波信号特徴量と、心電信号特徴量と、脈波伝播時間とを用いて、ユーザの血圧グループを推定する。

　第２推定部１７０は、血圧グループのそれぞれに対応した個別の推定規則を参照し、脈派信号特徴量と、心電信号特徴量、と、脈波伝播時間とを用いて、ユーザ１の血圧値を推定する。

　処理回路１０１は、プロセッサと少なくとも１つのメモリとによって構成される。メモリは、脈波特徴抽出部１３０、脈波伝播時間抽出部１４０、及び心電信号特徴抽出部１５０、第１推定部１６０、及び第２推定部１７０の処理プログラムを記憶する。なお、メモリには、推定規則、及び脈波測定部１１０及び心電信号測定部１２０の測定データも記憶されていても良い。

　プロセッサとメモリとはバスによって接続され、プロセッサは、メモリに記憶される測定データと処理プログラムとを用いて演算を実行して、血圧値を出力する。メモリには、出力された血圧値が記憶されても良い。

　（出力部１８０）
　出力部１８０は、処理回路１０１で推定された血圧値に関する情報を出力する。

　出力部１８０は、血圧推定システム１０として構成されても良いし、出力部１８０は、血圧推定装置１００の外部の受信装置として構成されても良い。このとき、処理回路１０１は、外部の出力部１８０に向けて、血圧値を出力する。出力部１８０は、処理回路１０１から血圧値の情報を取得して、血圧値を出力する。

　出力部１８０が外部の受信装置として構成される場合、処理回路１０１及び出力部１８０は、無線送信モジュールを備え、処理回路１０１は、出力部１８０と、推定された血圧値に関する情報を送受信できる。

　血圧推定システム１０に含まれる出力部１８０の例は、ディスプレイまたはスピーカである。出力部１８０を含む受信装置の例は、スマートフォン、ディスプレイを備えた血圧表示装置、またはインターネット経由でのデータ蓄積サーバ等である。

　（全体のフロー）
　図３に、実施の形態１における血圧推定方法の全体処理の概要のフローを示す。

　（ステップＳ１１０）
　脈波測定部１１０は、ユーザ１の脈波信号を測定する。脈波測定部１１０は、少なくとも心臓の拍動１回分以上の時間において、ユーザ１の脈波信号を測定する。ユーザ１の脈波信号は、心臓の拍動１回分以上の時間の情報を含む。

　脈波測定部１１０は、さらに複数回の拍動に対応する脈波信号を取得し、取得した脈波信号を平均することにより、ユーザ１の脈波情報を取得しても良い。これにより、脈波測定部１１０は、安定的に脈波情報を取得できる。

　（ステップＳ１２０）
　心電信号測定部１２０は、心電信号を測定する。ステップＳ１１０とステップＳ１２０との両方が並行して実行される。言い換えると、脈波測定部１１０及び心電信号測定部１２０は、少なくとも同じ時間に、それぞれ脈波信号及び心電信号を測定する。

　例えば、処理回路１０１の測定指令を受けて、脈波測定部１１０及び心電信号測定部１２０は、所定の時間において、測定を実行する。

　または、血圧推定装置１００が有するメモリに、脈波信号及び心電信号の測定時間の情報が記憶されており、脈波測定部１１０及び心電信号測定部１２０は、メモリに記憶されている測定時間の情報を参照して、ユーザ１の情報を取得する。メモリに記憶されている脈波信号の測定時間と心電信号の測定時間とは、少なくとも重なる時間を有する。

　（ステップＳ１３０）
　脈波特徴抽出部１３０は、ステップＳ１１０で取得された脈波信号を用いて、脈波信号特徴量を抽出する。脈波信号特徴量抽出の例は後述する。

　（ステップＳ１４０）
　心電信号特徴抽出部１５０は、ステップＳ１２０で取得された心電信号を用いて、心電信号特徴量を抽出する。心電信号特徴量抽出の例は後述する。

　（ステップＳ１５０）
　脈波伝播時間抽出部１４０は、ステップＳ１１０で取得された脈波信号と、ステップＳ１２０で取得された心電信号から脈波伝播時間を抽出する。例えば、脈波伝播時間抽出部１４０は、脈波信号を用いて、脈波タイミングを抽出する。脈波伝播時間抽出部１４０は、心電信号を用いて、心電タイミングを抽出する。

　（ステップＳ１６０）
　第１推定部１６０は、脈波信号特徴量と、心電信号特徴量と、脈波伝播時間とを用いて、ユーザの血圧グループを推定する。

　（ステップＳ１７０）
　第２推定部１７０は、血圧グループのそれぞれに対応した個別の推定規則を参照し、脈波信号と心電信号とを用いて、ユーザ１の血圧値を推定する。なお、ステップＳ１３０からステップＳ１７０までの処理を、血圧推定処理Ｓ１０１とも表記する。

　（ステップＳ１８０）
　出力部１８０は、ステップＳ１７０で推定した血圧値を出力する。

　以上のフローによって、毎回の計測で得られたデータ血圧の推定結果を算出できる。

　（評価用データ取得実験）
　血圧推定装置１００の動作を評価するために、発明者らは、評価用のデータ取得するための実験を行った。このデータを用いて、血圧推定処理Ｓ１０１の詳細と、データの処理結果とを説明する。

　９７名の被験者に対して、実験が実施された。実験前に、被験者からインフォームドコンセントを得た。

　小型センサモジュールを用いて、被験者の心電データ及び脈波データが測定された。小型センサモジュールは、心電信号と脈波信号とを同時計測可能である。また、市販のカフ式の血圧計を用いて、被験者の血圧値が計測された。

　図４に、一人の被験者のデータ取得のフローを示す。測定手順は、非侵襲血圧計の国際規格（ＩＥＣ　８０６０１－２－３０：２００９、Ｍｅｄｉｃａｌ　ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ　－－　Ｐａｒｔ　２－３０：　Ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ　ｆｏｒ　ｂａｓｉｃ　ｓａｆｅｔｙ　ａｎｄ　ｅｓｓｅｎｔｉａｌ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ａｕｔｏｍａｔｅｄ　ｎｏｎ－ｉｎｖａｓｉｖｅ　ｓｐｈｙｇｍｏｍａｎｏｍｅｔｅｒｓ）を参照した。

　（ステップＳ１２１）
　安定したデータを取得するために、５分間、被験者を安静にさせた。

　（ステップＳ１２２）
　参照用血圧計を用いて、被験者の血圧値を測定した。参照用血圧計で測定した血圧値は、推定式を作成する時の血圧データの基礎とした。参照用血圧計として、市販のカフ式電子血圧計が用いられた。その他の参照用の血圧計測方法は、検査技師によるカフ式の水銀血圧計による方式で血圧値を測定しても同様の結果が得られると推定される。

　（ステップＳ１２３）
　１分間、被験者を安静にさせた。カフ式による血圧値の計測から脈波信号及び心電信号の計測に切り替えた後に、データが安定するまでの時間として、１分間を設定した。

　（ステップＳ１２４）
　心電信号及び脈波信号を同時に測定した。図５Ａに、測定した心電信号の波形、図５Ｂに測定した脈波信号の波形を示す。

　（ステップＳ１２５）
　１分間、被験者を安静にさせた。脈波信号及び心電信号の測定からカフ式による血圧値の計測に切り替え後に、データが安定するまでの時間として、１分間を設定した。

　（ステップＳ１２６）
　参照用血圧計を用いて、被験者の血圧値を測定した。この血圧値は、機械学習時の血圧データの基礎とした。

　（ステップＳ１２７）
　所定の個数（回数）のデータが取得できたかを判定した。ＮＯの場合にはステップＳ１２３へ、ＹＥＳの場合にはデータ取得を終了する。この実験においては３個（３回）以上のデータ取得を完了の条件とした。

　図４のフローによって市販のカフ式の血圧計での血圧測定と、脈波データの取得及び心電データの取得とを交互に行った。血圧は時間によって変動している可能性もあり、取得した脈波データと心電データに対応した正解の血圧値は、その前後のタイミングで測定した参照用血圧計の測定値の平均によって算出した。また、前後の参照用血圧計の測定値に大きな違いが見られる場合には、血圧の変動途中のデータであったとして、推定式の作成のためのデータからは除外した。

　（取得したデータ）
　図５Ａに測定した脈波信号の波形（以下、脈波波形ともいう）を示す。図５Ｂに、測定した心電信号の波形（以下、心電波形ともいう）の例を示す。図５Ａ及び図５Ｂは、脈波波形及び心電波形を正規化した波形である。図５Ａ及び図５Ｂの縦軸は波形の振幅であり、横軸は時間である。

　図６Ａに、脈波伝播時間と最高血圧値との関係を示す。図６Ａの横軸は、各測定データから算出した脈波伝播時間であり、縦軸は各測定データに対応する最高血圧値である。図６Ａにおける各プロットは、取得した測定データから作成された。

　図６Ａにおいて、脈波伝播時間が短い場合、高い血圧値になるという医学的知見に対応した傾向は見られる。しかし、同一の脈波伝播時間を有する点に対応する最高血圧値は、幅広く分布していることがわかる。具体的には、図６Ａにおける点線で囲まれた領域６００には、おおよそ１４５ｍＳｅｃから１５０ｍＳｅｃまでの範囲の脈波伝播時間を有し、おおよそ１００ｍｍＨｇから１７０ｍｍＨｇの血圧値を有する点が含まれる。つまり、脈波伝播時間のばらつきに対して、血圧値のばらつきが非常に大きいことがわかる。

　図６Ａにおけるデータに対して脈波伝播時間を用いた血圧推定の線形回帰式（最高血圧の推定値＝ａ＊１／脈波伝播時間＋ｂ；ａとｂは定数で取得データから設定）を作成した場合、誤差の標準偏差は１８．２４ｍｍＨｇであった。カフ式の非侵襲血圧計の国際規格では、誤差の標準偏差は８ｍｍＨｇ以下であることが求められており、脈波伝播時間を用いる方式では誤差の標準偏差が大きいことがわかる。

　（血圧推定処理Ｓ１０１の詳細）
　次に、図３のステップＳ１３０からステップＳ１７０の血圧推定処理Ｓ１０１の詳細について説明する。

　（特徴量抽出：脈波信号特徴量の抽出と心電信号特徴量の抽出）
　ステップＳ１３０の脈波特徴抽出処理とステップＳ１４０の心電信号特徴抽出処理とについて説明する。脈波信号も心電信号も、電気的な変動として抽出される。

　本実験では解析対象データ（それぞれ１０２４Ｈｚ、１０秒間の波形）が取得された。解析対象データには、複数の拍動が含まれるので、解析対象データから心電信号のＲ波のピークを基準として１拍分の波形が抽出された。つまり、解析対象データから複数の波形が抽出された。心拍間隔は心拍数によって異なるので、抽出された複数の波形に対して１拍分の長さを正規化した後に、複数の波形の加算平均を行った。これによって、特定の部分に混入する変動分の影響を低減できる。加算平均波形は、脈波信号と心電信号の両方に対応する２本が作成され、その波形に対するウェーブレット特徴量を算出する。時間方向には１拍分の正規化後の時間を２０区間に分割し、周波数は最大周波数４０Ｈｚを基準に８区間に分割して、それぞれのセルに対応するウェーブレット特徴量を算出した。

　ステップＳ１５０では、脈波信号のピークと、心電信号のピークの時間差とを用いて、脈波伝播時間が算出された。

　ステップＳ１３０、Ｓ１４０、及びＳ１５０の処理により、脈波伝播時間以外にも、脈波波形かつ/または心電波形に由来する特徴量の候補が数多く準備される。従来は、脈波伝播時間を用いて血圧値の推定が行われることもあったが、この波形特徴を用いることで、血圧値推定の精度の向上が期待できる。

　（第１推定部１６０の説明）
　次に、ステップＳ１６０にて行われる第１推定部１６０の処理の詳細について説明する。第１推定部１６０は、脈波信号特徴量と、心電信号特徴量と、脈波伝播時間とを用いて、血圧グループを推定する。血圧グループとは、脈波伝播時間と血圧値との関係から導かれるグループである。例えば、同じ脈波伝播時間を有する点において、高い血圧値を有するか低い血圧値を有するか否かに基づいて、グループ分けが行われる。

　脈波伝播時間は一般的に血圧と相関性が高いとされている。しかし、本発明者らは、同一の脈波伝播時間に対応する血圧値は、幅広く値を有することを実験により明らかにした。つまり、脈波伝播時間に基づいて血圧値を推定する場合、その推定精度が高くならないことがわかった。

　カフ方式を用いて、ユーザの血圧値を予め測定して、その血圧値に基づいて、そのユーザのグループを決定することが考えられる。しかし、血圧推定装置１００では、カフ方式を用いて、ユーザの血圧値を予め測定して、その血圧値に基づいて、そのユーザのグループを決定するのではなく、ユーザの脈波信号特徴量と、心電信号特徴量と、脈波伝播時間とを用いて、そのユーザの血圧グループを推定した。

　第１推定部１６０は、ステップＳ１３０、Ｓ１４０、Ｓ１５０で求めた特徴量候補群に含まれる特徴量を用いて、血圧グループを推定する。

　第２推定部１７０は、血圧グループに対応する基準を参照して、血圧を推定する。血圧グループに対応する基準の一例は、グループ毎の血圧値の推定式である。これにより、血圧値の推定の精度を高めることができる。

　ここで、グループ分けの考え方について説明する。発明者らは、個人内で血圧変動がある場合の脈波伝播時間の変化を追跡した。その結果、血圧変動があった場合でも、脈波伝播時間の変化と血圧値との関係の傾向が維持されることを見出した。この傾向は、血圧値が高いまたは血圧値が低い場合にも、同様であった。

　図６Ｂを用いて、脈波伝播時間と血圧値との変化を説明する。図６Ｂにおいて、脈波伝播時間と血圧値との変化を模式的に示す。図６Ｂに示す線分１６１は、高い血圧値を有する人の脈波伝播時間と血圧値との変化を示す。図６Ｂに示す線分１６２は、低い血圧値を有する人における、脈波伝播時間と血圧値との変化を示す。つまり、同じ脈波伝播時間が計測された場合でも、線分１６１の傾向を有する人の血圧値と、線分１６２の傾向を有する人の血圧値は大きく異なっていることがわかる。

　本発明者らは、この傾向から、脈波波形又は心電波形には、血圧値そのものに関係する情報以外にも、脈波伝播時間と血圧値との関係を反映する情報も含まれると考えた。その結果、第１推定部１６０を血圧値の推定の前に設けたものである。このため、第１推定部においては、血圧値の推定ではなく、図６Ｂに示したような関係を推定するために血圧グループの推定という形式を取っている。他にも血圧が高めか低めかの傾向を推定することも有効である。

　図７に、第１推定部１６０の処理フローを示す。図８に、第１推定部１６０の処理の流れを模式的に示す。

　（ステップＳ１６１）
　第１推定部１６０は、ステップＳ１３０で抽出された脈波信号特徴量を取得する。

　（ステップＳ１６２）
　第１推定部１６０は、ステップＳ１４０で抽出された心電信号特徴量を取得する。

　（ステップＳ１６３）
　第１推定部１６０は、ステップＳ１５０で抽出された脈波伝播時間を取得する。

　ステップＳ１６１～ステップＳ１６３は、この順で行われなくても良く、第１推定部１６０が、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、および脈波伝播時間を取得すれば良い。

　ここまでのステップ（ステップＳ１６１～ステップＳ１６３）で、第１推定部１６０は、正規化後の脈波データ及び心電データ（図８の（ａ））を含む特徴量を取得する。図８の（ｂ）に、取得された特徴量、すなわち、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、脈波伝播時間、を示す。なお、特徴量は、脈波信号特徴量、及び/または、心電信号特徴量、及び/または、脈波伝播時間である。

　（ステップＳ１６４）
　第１推定部１６０は、脈波伝播時間と血圧値との関連性を示すグループを推定するための推定規則を参照し、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、および脈波伝播時間からなる群から少なくとも１つの特徴量を選択する。規則の一例は、推定式、または推定テーブルである。推定式は、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、および脈波伝播時間に基づいて、グループが算出される式である。推定テーブルは、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、および脈波伝播時間と、グループとが対応付けられたテーブルである。

　図８の（ｂ）においては、あらかじめ学習用のデータから設定された推定式に用いられる特徴量のセットからｎ個の特徴量ｘ１からｘｎが選択される。脈波信号特徴量及び心電信号特徴量の例は、時間周波数の特徴量である。

　（ステップＳ１６５）
　第１推定部１６０は、選択した特徴量と、推定規則とを用いて、グループを推定する。具体的には、第１推定部１６０は、特徴量を推定式に代入して、血圧グループ番号を算出する。

　図８の（ｃ）に、グループ１とグループ２との境界線に対応する式の例を示す。ｘ１からｘｎはステップＳ１６３で受け取った特徴量であり、ｗ１からｗｎとｃとは、学習データから事前に決定された各特徴量に掛け合わされる定数である。

　この式の計算結果ｙの正負によってグループ番号の所属が決定される。グループは５つあるので、それぞれの境界線に対して同様の計算を行うことで、最終的に今回の測定データが所属するグループが決定される。

　（ステップＳ１６６）
　第１推定部１６０は、ステップＳ１６５で算出したグループ番号を出力して処理を終了する。

　（第１推定部の推定規則の作成）
　図９を用いて、第１推定部１６０が用いる推定規則の作成方法を説明する。

　図６Ｂで得られた脈波伝播時間と血圧値との関係を示すデータに対して、そのプロットの位置に応じてグループ分けをする。

　図９の例では、５つの血圧グループ（ｇｒｏｕｐ１～ｇｒｏｕｐ５）に分けられている。図９に示す４本の線分（線９０１～９０４）は、各グループの境界線を示す。例えば、グループの境界線は各グループに含まれる測定データ点が所定の割合になるように境界線を設定する。具体的には、境界線９０１より上の血圧値を有するグループ１、境界線９０１及び境界線９０２の間の血圧値を有するグループ２、境界線９０２及び境界線９０３の間の血圧値を有するグループ３、境界線９０３及び境界線９０４の間の血圧値を有するグループ４、境界線９０４より下の血圧値を有するグループ５に分けられる。

　それぞれの測定点が血圧グループに分類されるような推定規則を作成できれば、第１推定部１６０の推定規則として利用できる。

　推定式作成のためには、学習用データが準備される。各データ点に対して正解のグループ番号を付与する。推定式は、例えばステップＳ１６１からステップＳ１６３で用いる特徴量群の線形和によって表現され、それぞれのデータ点に対して正解グループ番号を出力するように、係数を設定する。特徴量群は個数が多いので、変数選択も有効であり、変数選択には変数増加法などを用いることで決定可能である。本手法では、例えば数百の特徴量候補の中から１０個の変数を選択している。この個数は、計算負荷と精度などの観点で決定すればよい。具体的には、本発明者らは、血圧値を予め取得して、ユーザのグループを取得するのではなく、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、及び脈波伝播時間を用いることにより、ユーザの血圧グループを設定した。

　以上の処理によって、今回の計測データが脈波伝播時間に対して血圧が高めかどうかに関連するグループを推定する。よって、第１推定部１６０は、推定規則を参照して、脈波信号の時間周波数の特徴量、心電信号の時間周波数の特徴量、及び脈波伝播時間を用いて、血圧グループを得ることができる。

　なお、図９に示す血圧グループは５つのグループを有するが、血圧グループが少なくとも２つのグループを有することにより、血圧値の推定を向上させることができる。血圧グループの例は、高い血圧値を有する第１のグループと、低い血圧値を有する第２のグループである。第１のグループは、第１の血圧値よりも高い血圧値の点を有する。第２のグループは、第１の血圧値以下の血圧値の点を有する。

　（第２推定部の説明）
　次に、ステップＳ１７０にて行われる第２推定部１７０の処理の詳細について説明する。第２推定部１７０では、血圧グループごとに準備された推定規則を用いて血圧値を推定する。図１０に、第２推定部１７０の処理フローを示す。

　（ステップＳ１７１）
　第２推定部１７０は、ステップＳ１３０で抽出された脈波信号特徴量を取得する。

　（ステップＳ１７２）
　第２推定部１７０は、ステップＳ１４０で抽出された心電信号特徴量を取得する。

　（ステップＳ１７３）
　第２推定部１７０は、ステップＳ１５０で抽出された脈波伝播時間を取得する。

　（ステップＳ１７４）
　第２推定部１７０は、ステップＳ１６０で算出された血圧グループ（例えば、グループ番号）を取得する。

　（ステップＳ１７５）
　第２推定部１７０は、ステップＳ１７４で受け取ったグループ番号に対応した推定規則を取得する。血圧推定規則は、例えば、血圧推定装置１００が有するデータベースに記憶されている。または、推定規則は血圧推定装置１００の外部のデータベースに記憶されており、第２推定部１７０は、無線又は有線を介して、推定規則を取得しても良い。推定規則の一例は、推定式又は推定テーブルである。推定式とは、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、及び脈波伝播時間を変数として、血圧値の解が得られる式である。推定テーブルとは、脈波信号特徴量、心電信号特徴量、及び脈波伝播時間に対して、血圧値が対応付けられたテーブルである。

　推定式は血圧グループごとに設定され、各推定式はそれぞれ必要な特徴量に基づく血圧推定の計算を行っている。

　（ステップＳ１７６）
　第２推定部１７０は、ステップＳ１７５で選択した推定規則に含まれる特徴量を、ステップＳ１７１からステップＳ１７３までで取得した特徴量の候補群の中から選択する。

　（ステップＳ１７７）
　第２推定部１７０は、選択した特徴量と推定式とを用いて、推定血圧値を算出する。

　（ステップＳ１７８）
　第２推定部１７０は、ステップＳ１７７で算出した推定血圧値を出力する。

　以上の処理によって、今回の計測データが属すると推定された血圧グループごとの血圧値の推定式によって、血圧が推定される。

　（第２推定部１７０の推定規則の作成）
　図１１を用いて、第２推定部１７０の推定規則の作成方法を説明する。推定規則として推定式の一例を説明する。図１１に示すように各グループには複数の計測データ点があり、様々な脈波伝播時間と正解血圧値を含んでいる。第２推定部１７０は、各グループに対して別の推定式を作成する。本事例では５グループあるので、５つの推定式が作成される。

　推定式の作成のために、学習用データが準備される。同一のグループ番号を持った測定データに対してその時の参照用の血圧値を正解として、推定式が作成される。

　推定式は、例えばステップＳ１７１からステップＳ１７３で用いる特徴量群の線形和によって表現される。それぞれのデータ点に対して、正解の血圧値を出力するように、推定式の係数を設定する。特徴量群は個数が多いので、変数選択も有効であり、変数選択には変数増加法などを用いることで決定可能である。本手法では、例えば数百の特徴量候補の中から１０個の変数を選択している。この個数は、計算負荷と精度などの観点で決定すればよい。この推定式をグループ番号ごとに作成する。この変数選択は、第１推定部１６０内の推定式や第２推定部１７０内の各推定式の内部でそれぞれ誤差が少なくなるように個別に選択されるので、結果は異なることが想定され、血圧の高めの人や低めの人の特性を反映していると考えられる。

　（第２推定部１７０の分割例）
　図１１に、各グループに対する線形式の例を示す。５つのグループのそれぞれに対応した線形回帰のための式を用いて、波形特徴からグループの推定が可能なことがわかる。

　（推定結果の例）
　推定方式を評価するために、推定結果と測定結果との誤差の標準偏差を求めた。

　図１２Ａ及び図１２Ｂに、推定値と実測値との誤差の評価結果を示す。図１２Ａは、脈波伝播時間を用いた結果（従来方式）を示す。図１２Ｂは、本実施形態の方法を用いた推定結果を示す。

　図１２Ｂのデータにおいて、推定式を作成するために用いられた学習データと、評価データとが同一の場合、誤差の標準偏差は７．６４ｍｍＨｇであった。学習データと評価データとを別々にした場合、交差検定により求められた誤差の標準偏差は１１．４１ｍｍＨｇになった。

　（推定方式の他の例）
　なお、本実施の形態においては、第１推定部１６０と第２推定部１７０の内部の推定式は線形判別によって行う事例によって説明したが、一般的なパターン識別器のいずれも適用が可能である。その場合に重要なのは、学習データとしての入力データと目的値の規定であり、その部分は本実施の形態において説明したものと同様の方式でよい。パターン識別器としては、サポートベクターマシン等の非線形の識別器かつ/またはディープラーニング等のニューラルネットワークをベースにした手法も精度の改善に有効であると考えられる。

　なお、本実施の形態においては、脈波特徴抽出部において、脈波波形の形状からウェーブレット特徴量等を算出して特徴量として使用したが、その他にも加速度脈波も有効である。加速度脈波の波高さのパラメータかつ/または加速度脈波の波形に対するウェーブレット特徴量も候補に加えることで精度の改善が期待できる。

　（効果）
　かかる構成によれば、第１推定部で最初にユーザの血圧特性を反映させたグループを推定して、第２推定部でグループごとに作成した回帰式を適用することで、血圧値の推定精度を高めることができる。本構成によって、ひとつの回帰手法がカバーする範囲が狭くなること、またそのカバー範囲は血圧特性と整合した範囲になっているため、回帰の精度が向上し、結果として血圧推定精度も向上させることができる。

　なお、医学的知見として、また、一般にも健康に関する知識として知られているように、血圧は加齢に応じて高くなる傾向にある。したがって、上述の血圧推定の方式において、各ユーザの血圧特性に応じたグループ分けに代えてユーザの年齢に応じたグループ分けをすることが考えられる。しかしながら、近い世代のユーザ間の血圧特性の個人差が大きい場合、年齢に応じたグループ分けでは、脈波伝播時間に基づく血圧推定の回帰と同じく、精度よく血圧推定ができない。

　年齢に応じたグループ分けの適否について、実際の血圧データを参照して検証する。図１３は、年齢と最高血圧との相関を示すグラフである。このデータは、２０歳代から８０歳代までの男女８４名に対して実施された血圧測定の結果に基づく。年代を示す参照符号が付された縦線は、各年代での最大値と最小値の幅を示す。

　データ全体からは、グラフ中の回帰直線に示されるように、血圧には加齢に応じての上昇傾向が実際に見られた。また、各年代で取り得る最高血圧の値の幅は、２０歳代では２０ｍｍＨｇ弱と比較的小さかった。しかし例えば、５０歳代及び６０歳代では、図６Ａの破線の枠で示される７０ｍｍＨｇの差に近く、７０歳代では１００ｍｍＨｇに及んだ。このように特に血圧管理が必要な高齢期において個人差が大きくなるため、年齢による血圧推定のアプローチは推定誤差が大きくなることがわかる。したがって、本実施の形態における血圧推定の方式でのグループ分けでは、年代に応じたグループ分けを用いるよりも、より高い精度での血圧推定が可能である。

　本開示において、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部、又は図１に示されるブロック図の機能ブロックの全部又は一部は、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（ｌａｒｇｅ　ｓｃａｌｅ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む一つ又は複数の電子回路によって実行されてもよい。ＬＳＩ又はＩＣは、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩまたはＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（ｖｅｒｙ　ｌａｒｇｅ　ｓｃａｌｅ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（ｕｌｔｒａ　ｌａｒｇｅ　ｓｃａｌｅ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ　（ＦＰＧＡ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ　ｌｏｇｉｃ　ｄｅｖｉｃｅも同じ目的で使うことができる。

　さらに、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部の機能又は操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ又は複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアが処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）および周辺装置によって実行される。システム又は装置は、ソフトウエアが記録されている一つ又は複数の非一時的記録媒体、処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及び必要とされるハードウエアデバイス、例えばインターフェース、を備えていても良い。

　本開示にかかる血圧推定装置、血圧推定方法および血圧推定プログラムは、カフレスの血圧推定システムにおける血圧値の推定に有用である。また本手法に必要な、脈波信号と心電信号の測定は被験者の負荷が少ないので、継続的な血圧値の推定かつ/または、病院でなくても家庭かつ/または職場等、日常生活の様々な場面での簡易な血圧値の推定等にも利用可能である。

　１０　血圧推定システム
　１００　血圧推定装置
　１０１　処理回路
　１１０　脈波測定部
　１１１　発光部
　１１２ａ，１１２ｂ　受光部
　１２０　心電信号測定部
　１２１　電極
　１２２　電極
　１３０　脈波特徴抽出部
　１４０　脈波伝播時間抽出部
　１５０　心電信号特徴抽出部
　１６０　第１推定部
　１７０　第２推定部
　１８０　出力部

Claims

　ユーザの脈波信号を測定する脈波測定部と、
　ユーザの心電信号を測定する心電信号測定部と、
　前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する処理回路とを備え、
　前記処理回路は、
　（ａ）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、
　（ｂ）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、
　（ｃ）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、
　（ｄ）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、
　（ｅ）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、
血圧推定装置。
　前記血圧グループは、前記脈波伝播時間に対して第１の血圧値を有する第１のグループと、前記脈波伝播時間に対して、前記第１の血圧値よりも低い血圧値を有する第２のグループとを含み、
　前記処理回路は、
　前記（ｄ）において、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記第１のグループ又は前記第２のグループを選択する、
請求項１に記載の血圧推定装置。
　前記処理回路は、
　前記（ａ）において、前記ユーザの脈波信号を用いて、脈波ウェーブレット特徴量を取得し、
　前記（ｂ）において、前記ユーザの心電信号を用いて、心電ウェーブレット特徴量を取得する、
請求項１に記載の血圧推定装置。
　前記処理回路は、
　前記（ａ）において、前記ユーザの一回の心拍に対応する脈波波形を用いて、脈波ウェーブレット特徴量を取得し、
　前記（ｂ）において、前記ユーザの一回の心拍に対応する心電波形を用いて、心電ウェーブレット特徴量を取得する、
請求項１に記載の血圧推定装置。
　前記処理回路は、
　前記（ｅ）において、
　前記血圧グループに対応する推定規則を取得し、
　前記推定規則と、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、
請求項１に記載の血圧推定装置。
　前記推定規則は、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを変数とする推定式であり、
　前記処理回路は、
　前記（ｅ）において、前記推定式を参照して、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、請求項５に記載の血圧推定装置。
　さらに、前記推定された血圧値を出力する出力部を備える、
請求項１に記載の血圧推定装置。
　コンピュータプログラムであって、
　（ｆ１）ユーザの脈波信号及び前記ユーザの心電信号を取得し、
　（ｆ２）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、
　（ｆ３）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、
　（ｆ４）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、
　（ｆ５）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、
　（ｆ６）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、
コンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。
　前記血圧グループは、前記脈波伝播時間に対して第１の血圧値を有する第１のグループと、前記脈波伝播時間に対して、前記第１の血圧値よりも低い血圧値を有する第２のグループとを含み、
　前記（ｆ５）において、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記第１のグループ又は前記第２のグループを選択する、
請求項８に記載のコンピュータプログラム。
　前記（ｆ２）において、前記ユーザの心拍の一拍分の脈波波形を用いて、脈波ウェーブレット特徴量を取得し、
　前記（ｆ３）において、前記ユーザの心拍の一拍分の心電波形を用いて、心電ウェーブレット特徴量を取得する、
請求項８に記載のコンピュータプログラム。
　前記（ｆ６）において、
　前記血圧グループに対応する推定規則を取得し、
　前記推定規則と、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、
請求項８に記載のコンピュータプログラム。
　前記推定規則は、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを変数とする推定式であり、
　前記（ｆ６）において、前記推定式を参照して、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、
請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
　さらに、（ｆ７）前記推定された血圧値を出力する、
を実行させる、
請求項８に記載のコンピュータプログラム。
　血圧推定方法であって、
　（ｆ１）ユーザの脈波信号及び前記ユーザの心電信号を取得し、
　（ｆ２）前記ユーザの脈波信号を用いて、脈派信号特徴量を取得し、
　（ｆ３）前記ユーザの心電信号を用いて、心電信号特徴量を取得し、
　（ｆ４）前記ユーザの脈波信号と前記ユーザの心電信号とを用いて、脈波伝播時間を取得し、
　（ｆ５）前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの脈波伝播時間と血圧との関係を示す血圧グループを選択し、
　（ｆ６）前記血圧グループと、前記脈派信号特徴量と、前記心電信号特徴量と、前記脈波伝播時間とを用いて、前記ユーザの血圧値を推定する、
を含む血圧推定方法。