WO2020170826A1 - 血圧関連情報処理装置、血圧関連情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

血圧関連情報処理装置、血圧関連情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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WO2020170826A1
WO2020170826A1 PCT/JP2020/004404 JP2020004404W WO2020170826A1 WO 2020170826 A1 WO2020170826 A1 WO 2020170826A1 JP 2020004404 W JP2020004404 W JP 2020004404W WO 2020170826 A1 WO2020170826 A1 WO 2020170826A1
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WO
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blood pressure
surge
reliability
information processing
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Application number
PCT/JP2020/004404
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English (en)
French (fr)
Inventor
綾子 小久保
光巨 桑原
新吾 山下
達則 伊藤
Original Assignee
オムロンヘルスケア株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/022—Measuring pressure in heart or blood vessels by applying pressure to close blood vessels, e.g. against the skin; Ophthalmodynamometers
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb

Definitions

  • the present invention relates to a blood pressure-related information processing device and a blood pressure-related information processing method, and more particularly to a device and method for detecting and analyzing a blood pressure surge from blood pressure time series data.
  • the present invention also relates to a program for causing a computer to execute such a blood pressure-related information processing method.
  • SAS sleep apnea syndrome
  • blood pressure surge or simply “surge”
  • detecting and analyzing the blood pressure surge occurring in a patient is useful as a material for assessing the risk of cardiovascular disease and a material for assessing the risk of disease of a specific organ, in addition to the diagnosis and treatment of SAS.
  • Patent Document 1 WO2017/082107A1
  • time series data of blood pressure is analyzed, and the occurrence frequency of blood pressure surge [times/hour] and surge fluctuation amount (representative value) [mmHg] are described.
  • surge fluctuation amount representsative value
  • the reliability of the blood pressure value for each beat is calculated based on the information indicating the disturbance, and the blood pressure surge including the beat with low one-beat reliability is calculated.
  • a method of excluding data can be considered.
  • the blood pressure surge is a phenomenon of multiple beats, if the data of the blood pressure surge including even one beat with low reliability of one beat is completely excluded, the data of the blood pressure surge for analysis (for example, surge). It is possible that the required number of data will not be retained.
  • a blood pressure-related information processing device for detecting and analyzing a blood pressure surge from time-series data of blood pressure that changes in association with a pulsation of a subject, With respect to the time-series data of the blood pressure, based on the information indicating the disturbance, the one-beat reliability indicating the reliability of the blood pressure value for each beat is at least the first reliability indicating that it should be used for analysis, and A one-beat reliability determination unit that determines a state including a second reliability that is lower than the first reliability; From the time-series data of the blood pressure, a blood pressure surge detection unit that detects a blood pressure surge based on a predetermined determination criterion, For each of the detected blood pressure surges, based on the one-beat reliability for a plurality of beats forming each blood pressure surge, a mid-surge reliability calculation unit that obtains a mid-surge reliability that represents the reliability of each blood pressure surge, A disturbance influence determination
  • disurbance broadly refers to factors (noise factors) that may affect blood pressure data, such as body movements of a subject.
  • the “predetermined criterion” for detecting a blood pressure surge is typically for detecting a blood pressure surge as disclosed in Japanese Patent Application Nos. 2017-050066 and 2017-050066. Refers to the standard. For example, the time from the surge starting point to the time of the surge peak point is included in the peak detection section (for example, the period of 15 beats), and the systolic blood pressure value at the time of the surge starting point and the contraction at the time of the peak point are included.
  • blood pressure value blood pressure fluctuation amount
  • the period between the time of the surge start point and the time of the peak point is greater than 5 beats
  • the “predetermined surge reliability threshold value” can be determined based on the experience of a user (for example, a medical person such as a doctor, a system administrator, and the like. The same applies hereinafter).
  • the one-beat reliability determining unit determines, for the time-series data of the blood pressure, one-beat reliability indicating the reliability of the blood pressure value for each beat, based on the information indicating the disturbance. , At least a first reliability indicating that it should be used for analysis and a second reliability indicating that it is lower than the first reliability are determined.
  • the blood pressure surge detection unit detects a blood pressure surge from the time series data of blood pressure based on a predetermined determination criterion.
  • the mid-surge reliability calculation unit obtains, for each of the detected blood pressure surges, a mid-surge reliability representing the reliability of each blood pressure surge based on the one-beat reliability of a plurality of beats forming each blood pressure surge.
  • the disturbance influence determination unit determines whether or not the data of each blood pressure surge is affected by the disturbance based on whether or not the reliability during surge is equal to or higher than a predetermined surge reliability threshold value.
  • the “predetermined surge reliability threshold value” can be appropriately determined based on, for example, the experience of the user. Therefore, according to the blood pressure-related information processing device of this disclosure, when the time series data of blood pressure is analyzed to obtain information about the blood pressure surge, it is determined whether the data of the blood pressure surge is affected by disturbance. Appropriate judgment can be made for each surge.
  • the during-surgery reliability calculation unit determines, in a plurality of beats forming each of the blood pressure surges, a proportion of beats whose one-beat reliability is the first reliability. The reliability during the surge is obtained.
  • the during-surgery reliability calculation unit determines, according to the ratio of the beats that the one-beat reliability is the first reliability, out of a plurality of beats forming each blood pressure surge. , Calculate the reliability during the above surge. That is, the above-mentioned reliability during surge can be obtained by distinguishing it into multiple stages, for example, three stages or more. As a result, if the above-mentioned surge reliability threshold value is appropriately set, it is possible to avoid the situation in which the data of the blood pressure surge including even one beat with low reliability of one beat is completely excluded, and necessary data is collected. You can leave.
  • a feature amount calculation unit that calculates a feature amount representing the detected feature of the blood pressure surge, And a statistic calculating unit that statistically processes the feature to calculate a statistic.
  • the “feature amount” representing the characteristic of the blood pressure surge refers to, for example, the systolic blood pressure, the surge peak value (the blood pressure value at the peak point), the surge fluctuation amount (the blood pressure from the start point to the peak point of the blood pressure surge). Value difference), surge time (time from start point to end point of blood pressure surge), surge rise rate (value obtained by dividing the above surge fluctuation amount by time from start point to peak point of blood pressure surge) Etc.
  • Statistical processing refers to processing for averaging feature quantities, processing for obtaining the median, processing for obtaining standard deviation, etc.
  • the feature amount calculation unit calculates the feature amount representing the detected feature of the blood pressure surge.
  • the statistic calculator calculates the statistic by statistically processing the feature. The calculated statistic can be used for analysis of blood pressure surge. Therefore, the user can save the labor and time for analyzing the blood pressure surge.
  • the statistic calculation unit is While targeting all of the detected blood pressure surges, the first statistical amount is calculated by statistically processing the characteristic amounts of the blood pressure surges, Exclude the blood pressure surge determined to be affected by the disturbance from all of the detected blood pressure surge, target the remaining blood pressure surge, and statistically process the characteristic amount of those blood pressure surges. It is characterized in that the second statistic is calculated.
  • the statistic calculating unit statistically processes the characteristic amounts of the detected blood pressure surges for all of the detected blood pressure surges to calculate a first statistic. To do. As a result, the statistic is calculated in a state in which the blood pressure surge determined to be affected by the disturbance and the blood pressure surge determined not to be affected by the disturbance are combined. On the other hand, the statistic calculation unit excludes the blood pressure surges determined to be affected by the disturbance from all of the detected blood pressure surges, and targets the remaining blood pressure surges to those blood pressure surges. A second statistical amount is calculated by statistically processing the above-mentioned characteristic amount of. Thereby, the statistic is calculated only for the blood pressure surge determined not to be affected by the disturbance.
  • the user can know both the statistic (first statistic) based on all data and the statistic (second statistic) based on data excluding disturbance (disturbance exclusion data). Since the second statistic is a statistic excluding the disturbance, it can be said that the second statistic has higher reliability than the first statistic.
  • the blood pressure time-series data includes a blood pressure level change determination unit that determines whether or not there is a blood pressure level change in which the blood pressure changes from the first blood pressure level at the start of measurement to another second blood pressure level,
  • the statistic calculation unit may further exclude a blood pressure surge including a beat in a section corresponding to the second blood pressure level from the remaining blood pressure surge to calculate the second statistic.
  • Blood pressure level change is a phenomenon in which blood pressure changes rapidly from one level to another, exceeding a predetermined rate of change. Such a change in blood pressure level occurs, for example, when the subject under measurement turns over and the posture of the subject changes, or the height of the sphygmomanometer changes with respect to the height of the heart of the subject.
  • the “section” refers to a period in which the blood pressure level continues without a sharp change in the blood pressure level.
  • the blood pressure level change determination unit includes, in the time series data of the blood pressure, a blood pressure level change in which the blood pressure changes from the first blood pressure level at the start of measurement to another second blood pressure level. It is determined whether or not there is.
  • the statistic calculation unit further excludes, from the remaining blood pressure surge, a blood pressure surge including a beat in a section corresponding to the second blood pressure level, and calculates a third statistic. As a result, the reliability of statistics is further increased.
  • the blood pressure level change determination unit includes a level return determination unit that determines whether or not the blood pressure has returned from the second blood pressure level to the original first blood pressure level in the time series data of the blood pressure
  • the statistic calculator may include, in the calculation of the third statistic, the blood pressure surge included in the section in which the first blood pressure level is restored.
  • the level return determination unit included in the blood pressure level change determination unit is time-series data of the blood pressure, and the blood pressure is the original first blood pressure level from the second blood pressure level. It is determined whether or not it has returned to.
  • the statistic calculation unit includes, in the calculation of the second statistic, the blood pressure surge included in the section in which the first blood pressure level is restored. Therefore, it is possible to increase the number of data used for calculating the second statistic.
  • the statistic calculation unit includes a counting unit that counts the number of blood pressure surges included in the blood pressure time-series data, The counting unit counts the total number of the detected blood pressure surges as the first statistic, and the blood pressure determined not to be affected by the disturbance out of the total number of the blood pressure surges. The number of surges is counted as the second or third statistic.
  • the user can know the total number of detected blood pressure surges and the number of blood pressure surges determined not to be affected by the disturbance.
  • it is useful to count the total number of blood pressure surges. The reason is that even a blood pressure surge determined to be affected by the above-mentioned disturbance is certainly a surge case.
  • the blood pressure-related information processing device includes a display processing unit that performs a process of displaying the first statistic and the second and/or the third statistic on the display screen by comparing them with each other. It is characterized by that.
  • Display screen typically refers to the screen of the display unit, but may be the paper surface output by a printer, for example.
  • Graph display refers to display by box plot, bar graph, etc.
  • the user looks at the display screen to obtain a statistic amount based on all data (first statistic amount) and a statistic amount based on data excluding disturbance (disturbance exclusion data) ( Both the second and/or the third statistic) can be compared and intuitively grasped.
  • the blood pressure-related information processing apparatus of one embodiment is characterized by including an input unit for variably setting the surge reliability threshold value.
  • the user can variably set the surge reliability threshold value via the input unit.
  • the surge reliability threshold value is set, the disturbance influence determination unit determines whether the data of the blood pressure surge is a disturbance based on whether or not the surge reliability is equal to or higher than the set surge reliability threshold value. Determine if you are affected. Therefore, it is possible to reflect the experience of the user in determining whether or not the data of the blood pressure surge is affected by the disturbance.
  • a blood pressure-related information processing method for detecting and analyzing a blood pressure surge from time-series data of blood pressure that changes in association with a pulsation of a subject With respect to the time-series data of the blood pressure, based on the information indicating the disturbance, the one-beat reliability indicating the reliability of the blood pressure value for each beat is at least the first reliability indicating that it should be used for analysis, and A state including a second reliability that is lower than the first reliability, From the time-series data of the blood pressure, a blood pressure surge is detected based on a predetermined criterion, For each of the detected blood pressure surges, based on the one-beat reliability for a plurality of beats forming each blood pressure surge, obtain a reliability during surge representing the reliability of each blood pressure surge, It is characterized by determining whether or not the data of each blood pressure surge is affected by a disturbance based on whether or not the reliability during surge is equal to or higher than a pre
  • the blood pressure-related information processing method of this disclosure when analyzing the time series data of blood pressure to obtain information about the blood pressure surge, whether or not the data of the blood pressure surge is affected by disturbance is determined for each blood pressure surge. Can be appropriately determined.
  • the program of this disclosure is a program for causing a computer to execute the blood pressure-related information processing method.
  • the above-mentioned blood pressure-related information processing method can be implemented by causing a computer to execute the program of this disclosure.
  • the blood pressure-related information processing device and the blood pressure-related information processing method of the present disclosure when the time-series data of blood pressure is analyzed to obtain information about the blood pressure surge, the data of the blood pressure surge is a disturbance. Can be appropriately determined for each blood pressure surge.
  • the blood pressure-related information processing method can be implemented by causing a computer to execute the program of this disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram showing a detailed flow of a one-beat reliability determination process, which is included in the operation flow of FIG.
  • FIG. 8A is a diagram showing time series data of the blood pressure of the subject overnight.
  • FIG. 8B is a diagram showing a blood pressure surge detected on the time series data by enlarging a part of FIG. 8A. It is a figure which illustrates the waveform of the blood pressure for every beat. It is a figure which illustrates the waveform of a blood pressure surge. It is a figure which illustrates the output of the acceleration sensor as a motion sensor incorporated in the said sphygmomanometer.
  • FIG. 7 is a diagram showing a detailed flow of an intra-surgery reliability calculation process for obtaining the reliability of each blood pressure surge (reliability during surge) included in the operation flow of FIG. 6.
  • FIG. 14A is a diagram exemplifying a surge unit table in which the detected start time, peak time, and end time are recorded for each blood pressure surge.
  • FIG. 14B shows the surge unit table of FIG.
  • FIG. 15A the “surge reliability” of each blood pressure surge and the determination result (whether “disturbance influence” is present) of whether or not it is affected by disturbance are associated with the surge unit table. It is a figure which illustrates the recorded aspect.
  • FIG. 15B is a diagram illustrating a waveform of a blood pressure surge (surge No. 3) including an outlier of systolic blood pressure (SBP).
  • FIG. 17A is a diagram showing the results of basic statistics (collected as “basic statistics (all data)”) that are collected for all of the detected blood pressure surges.
  • FIG. 17(B) shows a basic statistic (total of all the detected blood pressure surges excluded from the blood pressure surges that are determined to be affected by the disturbance) and the remaining blood pressure surges. It is a figure which shows the result of a basic statistic (disturbance exclusion data).
  • FIG. 17A is a diagram showing the results of basic statistics (collected as “basic statistics (all data)”) that are collected for all of the detected blood pressure surges.
  • FIG. 17(B) shows a basic statistic (total of all the detected blood pressure surges excluded from the blood pressure surges that are determined to be affected by the disturbance) and the remaining blood pressure surges. It is a figure which shows the result of a basic statistic (disturbance exclusion data).
  • FIG. 18(A) shows a “surge peak value” collected for all detected blood pressure surges (all data) and a “surge peak value” collected for the remaining blood pressure surges (disturbance exclusion data). It is a figure which compares with "value” and is displayed in the form of a box-and-whisker graph on the display screen.
  • the “surge fluctuation amount” is collected for all of the detected plurality of blood pressure surges (all data) and the remaining blood pressure surge (disturbance exclusion data) is collected as a target.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a box-whisker graph graphically displayed on the display screen in contrast to the “surge fluctuation amount”.
  • 21(A) to 21(C) are diagrams illustrating a method of extracting an effective section to be a target of blood pressure surge detection/analysis from the time series data of blood pressure.
  • FIG. 1 shows an example in which the blood pressure-related information processing apparatus of the present invention is configured as a system (the whole is denoted by reference numeral 100) of one embodiment on a network.
  • This system 100 includes a tonometry blood pressure monitor 200, a server 300 that detects and analyzes a blood pressure surge from time series data of blood pressure acquired by the blood pressure monitor 200, and a hospital terminal having a display 420 as a display screen. 400A and 400B are included.
  • the blood pressure monitor 200, the server 300, and the hospital terminals 400A and 400B can communicate with each other via a network 900, which is an in-hospital LAN (Local Area Network) in this example.
  • the communication via the network 900 may be wireless or wired.
  • the network 900 is an in-hospital LAN (Local Area Network), but is not limited to this, and may be another type of network such as the Internet, or a USB cable or the like. It may be one-to-one communication. Although only two hospital terminals 400A and 400B (hereinafter collectively referred to as reference numeral 400) are shown in this example, three or more hospital terminals may be provided.
  • the sphygmomanometer 200 shown in FIG. 1 is, for example, a tonometry type sphygmomanometer as disclosed in Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2018-42606.
  • FIG. 2 illustrates a state in which the sphygmomanometer 200 is attached to the wrist W of the subject.
  • FIG. 3 illustrates a state where the blood pressure monitor 200 attached to the wrist W of the subject is performing blood pressure measurement.
  • the blood pressure monitor 200 illustrated in FIGS. 2 and 3 continuously measures the pressure pulse wave of the radial artery TD running along the radius 10 for each beat.
  • FIG. 4 illustrates a block configuration of the blood pressure monitor 200.
  • the blood pressure monitor 200 includes a blood pressure device 210, a motion sensor 220, an operation unit 230, a communication unit 240, a memory 250, and a control unit 260.
  • the blood pressure device 210 also includes a pressure sensor 211 and a pressing mechanism 212.
  • the pressing mechanism 212 applies a pressing force to the site to be measured, as shown by the arrow in FIG. While the pressing mechanism 212 applies a pressing force to the measurement site, the pressure sensor 211 continuously detects the pressure pulse wave of the radial artery TD for each beat by the tonometry method.
  • the tonometry method is a method in which the pressure sensor 211 measures a pressure pulse wave and determines blood pressure by compressing a blood vessel using the pressing mechanism 212. If we consider a blood vessel as a circular tube with a uniform thickness, the internal pressure (blood pressure) and the external pressure of the blood vessel will follow the Laplace's law, taking into account the blood vessel wall regardless of the blood flow and pulsation in the blood vessel.
  • a relational expression with (pressure of the pressure pulse wave) can be derived. Under the condition that the blood vessel is compressed on the pressing surface in this relational expression, the pressure of the pressure pulse wave and the blood pressure can be approximated to be equal by approximating the radii of the outer wall and the inner wall of the blood vessel. Therefore, the pressure of the pressure pulse wave has the same value as the blood pressure. As a result, the sphygmomanometer 200 measures the blood pressure value of the measured site for each heartbeat as shown in FIG. 9, for example. In FIG.
  • SBP represents systolic blood pressure (or systolic blood pressure)
  • DBP represents diastolic blood pressure (or diastolic blood pressure)
  • PP represents pulse pressure
  • PT represents pulse time (beat cycle).
  • the sphygmomanometer 200 generates time series data 801 of blood pressure in which measurement time (time) and blood pressure are associated with each other, as shown in FIG. 8A, for example.
  • the overnight blood pressure time series data 801 includes beat-corresponding peaks (peaks corresponding to SBP or DBP) for about 30,000 beats.
  • the motion sensor 220 shown in FIG. 4 is a sensor that detects the motion of the sphygmomanometer 200 (hence, the wrist W of the subject).
  • the motion sensor 220 is an acceleration sensor in this example.
  • the detection result of the motion sensor 220 is stored, for example, in the memory 250 of the sphygmomanometer 200 together with the blood pressure value of the measurement site as acceleration time series data 802 as shown in FIG. 11, for example.
  • ⁇ x , ⁇ y , and ⁇ z are the X-axis direction, the Y-axis direction, and the Z-axis direction, respectively, which form an orthogonal coordinate system integrally set with the sphygmomanometer 200 (hence, the motion sensor 220).
  • the motion sensor 220 may include an angular velocity sensor to detect the angular velocity of the wrist W.
  • the operation unit 230 shown in FIG. 4 receives an instruction (input) from the user.
  • the operation unit 230 includes, for example, a plurality of buttons.
  • the communication unit 240 transmits and receives various data.
  • the communication unit 240 is connected to the network 900 shown in FIG.
  • the memory 250 shown in FIG. 4 stores various data.
  • the memory 250 can store measurement values measured by the blood pressure device 210 (time series data 801 of blood pressure), measurement values detected by the motion sensor 220 (time series data 802 of acceleration), and the like.
  • the memory 250 includes a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and the like.
  • the memory 250 stores various programs that can be changed.
  • the control unit 260 includes a CPU (Central Processing Unit) in this example.
  • the control unit 260 reads each program and each data stored in the memory 250. Further, the control unit 260 controls each unit 210, 220, 230, 240, 250 according to the read program to execute a predetermined operation (function). Further, the control unit 260 executes predetermined calculation, analysis, processing and the like in the control unit 260 according to the read program. It should be noted that some or all of the functions executed by the control unit 260 may be configured as hardware by one or a plurality of integrated circuits or the like.
  • This sphygmomanometer 200 includes blood pressure time series data 801 (see FIG. 8A) in which measurement time (time) is associated with blood pressure, and acceleration time series data 802 (see FIG. 11) detected by the motion sensor 220. ), and is output to another device (in this example, the server 300) as measurement data.
  • FIG. 5 illustrates a block configuration of the server 300.
  • the server 300 includes a communication unit 310, a display device 320, an operation unit 330, a storage unit 340, and a control unit 350.
  • the communication unit 310 sends and receives various data.
  • the communication unit 310 is connected to the network 900 shown in FIG.
  • the communication unit 310 receives, for example, the time series data 801 of blood pressure and the time series data 802 of acceleration transmitted from the blood pressure monitor 200 as measurement data via the network 900. Further, the communication unit 310 transmits various output data generated by the control unit 350 in the server 300 to the hospital terminal 400 via the network 900.
  • the display 320 shown in FIG. 5 has a display screen for displaying various images.
  • the display device 320 can visually display the results of various analyzes performed by the control unit 350.
  • the display device 320 can also visually display predetermined information according to a request from the user via the operation unit 330.
  • the display 320 may visually display the information (data) stored in the storage unit 340.
  • a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, or the like can be used as the display device 320.
  • the operation unit 330 receives a predetermined operation (instruction) from the user.
  • the operation unit 330 includes a mouse and a keyboard.
  • the display device 320 has not only a display function but also a function as the operation unit 330.
  • the storage unit 340 stores various data.
  • the storage unit 340 can store a measurement value measured by the blood pressure device 210 (time series data 801 of blood pressure), a measurement value detected by the motion sensor 220 (time series data 802 of acceleration), and the like.
  • the storage unit 340 can also store various output data generated by the control unit 350.
  • the storage unit 340 includes a RAM, a ROM, and the like. Further, various programs are stored in the storage unit 340 in a changeable manner. In this example, the storage unit 340 stores a program for implementing a blood pressure-related information processing method described later.
  • a magnetic disk (HD (Hard Disk), FD (Flexible Disk)), an optical disk (CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disk) is used as a storage medium of an auxiliary storage device for supplementing the storage area of the storage unit 340.
  • BD Blu-ray Disc
  • MO Magneto-optical disk
  • semiconductor memory memory card, SSD
  • the control unit 350 includes a CPU in this example. For example, the control unit 350 reads each program and each data stored in the storage unit 340. Further, the control unit 350 controls each unit 310, 320, 330, 340 according to the read program to execute a predetermined operation (function). In addition, the control unit 350 executes predetermined calculation, analysis, processing and the like in the control unit 350 according to the read program. It should be noted that some or all of the functions executed by the control unit 350 may be configured as hardware by one or a plurality of integrated circuits or the like. The specific operation of the control unit 350 will be described later.
  • the hospital terminal 400 shown in FIG. 1 is a general personal computer in this example.
  • the hospital terminal 400 may be a mobile terminal such as a tablet, instead of a personal computer.
  • the display 420 of the hospital terminal 400 has a display screen for displaying various images.
  • the display device 420 visibly displays images corresponding to various output data received from the server 300, for example.
  • the display device 420 can also visually display predetermined information according to an operation by the user.
  • a liquid crystal display, an organic EL display, or the like can be adopted as the display device 420.
  • the system 100 is roughly classified into the blood pressure surge detection/analysis processing in the server 300 shown in steps S1 to S7 in FIG. 6 and the blood pressure surge in the hospital terminal 400 shown in step S8 in FIG.
  • the following blood pressure related information processing method including the related information display processing is executed.
  • the measurement data including the overnight blood pressure time series data 801 (see FIG. 8A) and the acceleration time series data 802 (see FIG. 11) is already measured by the sphygmomanometer 200, and the network 900 is displayed. It is assumed that it is stored in the storage unit 340 of the server 300 via the server.
  • the blood pressure monitor 200 may temporarily transmit the measurement data to any of the hospital terminals 400, and the hospital terminal 400 may transmit the measurement data to the server 300.
  • step S1 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 operates as a one-beat reliability determination unit, and the blood pressure time-series data 801 is based on information indicating a disturbance, and the blood pressure reliability for each beat (this Is referred to as “one beat reliability OR”).
  • the information indicating the disturbance includes an “outlier” due to sudden noise from the outside of the system, a “body movement” obtained as an output of the motion sensor 220, and a “blood pressure level change” described later.
  • FIG. 7 shows a specific flow of the one-beat reliability determination process.
  • control unit 350 reads out the time series data 801 of blood pressure from the storage unit 340, and detects an outlier in blood pressure for each blood pressure of one beat (see FIG. 9). Determine if there is.
  • control unit 350 compares the systolic blood pressure (SBP) with a predetermined upper limit threshold value and a lower limit threshold value for the systolic blood pressure (SBP), and determines whether the SBP is outside the range between the upper limit threshold value and the lower limit threshold value. Depending on whether or not it is an outlier of SBP, it is determined.
  • the upper limit threshold and the lower limit threshold for SBP can be set using, for example, a blood pressure distribution (average value, standard deviation, etc.) obtained when the subject is at rest.
  • the SBP exceeds the upper limit threshold SBPth1 like a point Px corresponding to one beat shown in FIG. 15B, it is determined that there is an outlier of the SBP for that one beat.
  • the determination result of the outlier is recorded as “present” or “absent” for each beat in the “outlier” column of the beat unit table illustrated in FIG. 12 provided in the storage unit 340.
  • each row of this beat unit table corresponds to each advancing beat.
  • the outlier not only the systolic blood pressure (SBP) but also the diastolic blood pressure (DBP), the pulse pressure PP, and the pulse time PT may be determined to have an outlier.
  • SBP systolic blood pressure
  • DBP diastolic blood pressure
  • the pulse pressure PP pulse pressure PP
  • the pulse time PT may be determined to have an outlier.
  • any of these determined items is “present” in the “outlier” column of the beat unit table illustrated in FIG. 12, “provided” is recorded, while these determinations are made. It is recorded as “absent” only when all of the items listed are “absent”.
  • control unit 350 determines whether or not there is body movement for each blood pressure of one beat.
  • the control unit 350 reads the time series data 802 of acceleration from the storage unit 340 and every unit period including one beat (for example, several seconds). Then, the average values ⁇ x >, ⁇ y >, and ⁇ z >of the outputs ⁇ x , ⁇ y , and ⁇ z of the motion sensor 220 are obtained. Furthermore, the amount of change ( ⁇ x ⁇ ) in which the acceleration outputs ⁇ x , ⁇ y , and ⁇ z at each time during the unit period fluctuate with respect to the average values ⁇ x >, ⁇ y >, and ⁇ z >, respectively.
  • the body movement determination result is recorded as “Yes” or “No” for each beat in the “Body movement” column of the beat unit table illustrated in FIG. 12.
  • the short unit period is, for example, about several seconds to 10 seconds.
  • the long unit period is, for example, about 60 seconds to 120 seconds.
  • the control unit 350 functions as a one-beat reliability determination unit, and for each of the blood pressures of one beat, the individual items (“outliers” and “body movements” relating to the above-mentioned disturbances. )), the one-beat reliability OR indicating the reliability of the blood pressure value for each beat is determined.
  • the “blood pressure level change” column of the beat unit table illustrated in FIG. 12 will be described later.
  • the control unit 350 sets all the individual items (“outliers” and “body movements”) of the beat unit table illustrated in FIG. 12 to “none” for each blood pressure of one beat. Only when, the one-beat reliability OR is determined to be “high” which is the first reliability representing that it should be used for analysis. On the other hand, if the determination result of either “outlier” or “body movement” in the beat unit table illustrated in FIG. 12 is “present”, the control unit 350 sets the one-beat reliability OR to the first reliability. It is determined to be “low”, which is the second reliability indicating that the reliability is lower than the above.
  • the determination result of the one-beat reliability OR is recorded as “high” or “low” for each beat in the “one-beat reliability” column of the beat unit table illustrated in FIG. 12 (step S14 in FIG. 7). ).
  • the one-beat reliability OR is determined to be “high” and is recorded.
  • the one-beat reliability OR is determined to be “low” and recorded.
  • the one-beat reliability OR is determined to be “low” and is recorded.
  • the information representing the disturbance has two items, “outlier” and “body movement”, but the information is not limited to this.
  • an item “deterioration of wearing state” of the sphygmomanometer with respect to the measurement site may be added.
  • This "deterioration of the wearing state” changes the wearing state of the sphygmomanometer 200 (positional deviation, etc.) with respect to the wrist W as the measured part of the subject, and adversely affects the measurement result of the sphygmomanometer 200.
  • the accuracy of the one-beat reliability OR can be improved by adding the item of “deterioration of wearing state” as information indicating disturbance.
  • the control unit 350 determines whether there is a change in blood pressure level.
  • the change in blood pressure level is a phenomenon in which blood pressure changes sharply from one level to another level, exceeding a predetermined rate of change.
  • Such a change in blood pressure level occurs, for example, when the subject under measurement turns over and the posture of the subject changes, or the height of the sphygmomanometer changes with respect to the height of the heart of the subject.
  • control unit 350 functions as a blood pressure level change determination unit, and in the blood pressure time series data 801, the blood pressure level change in which the blood pressure changes from the first blood pressure level at the start of measurement to another second blood pressure level is displayed. Determine whether there was.
  • the control unit 350 detects, with respect to the systolic blood pressure (SBP), change points CP1 and CP2 that represent times at which the SBP has changed beyond a predetermined change rate ( Change point detection).
  • SBP systolic blood pressure
  • Change point detection Such change points CP1 and CP2 are generally known change point extraction (Change Finder) method, a method using a likelihood ratio test, a method using an AR (Auto-Regressive) model, or JP-A-2018- It is detected using the method disclosed in Japanese Patent No. 147442.
  • the point before the change point CP1 is defined as the first section Z1 including the measurement start time (normal time).
  • a second section Z2 is defined between the change point CP1 and the change point CP2.
  • a portion after the change point CP2 is defined as a third section Z3.
  • the control unit 350 averages the SBP values in the first section Z1 to obtain the first average blood pressure level ABL1, and averages the SBP values in the second section Z2 to obtain the first value.
  • the difference between the first average blood pressure level ABL1 and the second average blood pressure level ABL2 is a predetermined level threshold value (ABLth.
  • ABLth is set within the range of 5 to 50 mmHg). It is determined whether or not the blood pressure level change has occurred in the SBP at the change point CP1 (level change determination), depending on whether or not the change has occurred. In the example of FIG. 19, it is determined that the blood pressure level change has occurred in the SBP at the change point CP1.
  • control unit 350 averages the SBP values in the third section Z3 to obtain the third average blood pressure level ABL3. Then, depending on whether the difference between the first average blood pressure level ABL1 and the third average blood pressure level ABL3 is less than or equal to the level threshold value ABLth, the SBP is the second average blood pressure level ABL2 at the change point CP2. It is then determined whether or not the original first average blood pressure level ABL1 has been restored (level return determination). In the example of FIG. 19, it is determined that the SBP has returned from the second average blood pressure level ABL2 to the original first average blood pressure level ABL1 at the change point CP2.
  • the blood pressure level change is “absent” for each beat included in the first section Z1, and the blood pressure level change is “present” for each beat included in the second section Z2. It is determined that the change in blood pressure level is “none” for each beat included in the third section Z3.
  • the determination result of the blood pressure level change is recorded as “Yes” or “No” for each beat in the “Blood pressure level change” column of the beat unit table illustrated in FIG. 12.
  • step S3 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 extracts, from the blood pressure time-series data 801, an effective section to be the target of blood pressure surge detection/analysis.
  • the control unit 350 based on the determination result of the one-beat reliability OR by the one-beat reliability determination process (step S1 of FIG. 6), regarding the blood pressure time series data 801, the one-beat reliability OR. While the section occupied by the beats of “high” is set as the valid section, the section occupied by the beats of which one beat reliability OR is “low” is set as the invalid section. For example, as illustrated in FIG. 21A, the valid section ED1, the invalid section ND1, the valid section ED2, the invalid section ND2, the valid section ED3, and the invalid section ND3 are set in this order for the blood pressure time series data 801. I shall.
  • the period length TE3 of the effective section ED3 is TE3 ⁇ TDdth1, so that the effective section ED3 is changed to the invalid section as shown in FIG. 21B.
  • the original invalid section ND2 to the original invalid section ND3 are extracted as continuous new invalid sections ND10.
  • the processing time for detecting/analyzing the blood pressure surge can be shortened.
  • TDdth2 a preset second threshold
  • the invalid section ND1 is changed to the valid section as shown in FIG. 21C.
  • the original effective section ED1 to the original effective section ED2 are extracted as a continuous new effective section ED10. In this case, the number of data included in the effective section can be increased.
  • step S4 the following processing (steps S4 to S8 in FIG. 6) is performed for the valid section extracted in step S3.
  • step S4 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 functions as a blood pressure surge detection unit, and is disclosed from the blood pressure time series data 801, for example, in Japanese Patent Application Nos. 2017-048946 and 2017-050066.
  • the blood pressure surge is detected based on a predetermined determination standard.
  • a plurality of blood pressure surges are detected, for example, as indicated by broken-line rectangular frames 803, 803,... In FIG. It is said that hundreds of blood pressure surges may occur overnight.
  • SBP systolic blood pressure
  • one of the SBPs is shown as PS), and they are connected by an envelope.
  • the diastolic blood pressure (DBP) for each beat is plotted (in FIG. 8B, one of the DBPs is shown as PD), and they are connected by an envelope.
  • the “predetermined criterion” for detecting the blood pressure surge is, for example, as shown in FIG. 10 (an example of the waveform of the blood pressure surge is shown by a curve C), a peak detection section (for example, 15).
  • Pulse period includes the time from the surge start point P1 to the time of the surge peak point P2, and the systolic blood pressure value (SBP) at the time of the surge start point P1 and the systolic blood pressure at the time of the peak point P2.
  • the difference (surge fluctuation amount) L1 from the value (SBP) is 20 mmHg (or 15 mmHg) or more, and the period T1 between the time of the surge start point P1 and the time of the peak point P2 is greater than 5 beats. Moreover, the period T3 between the time of the peak point P2 and the time of the surge end point P4 is larger than 7 beats.
  • the surge start point P1 is defined as a point before the peak point P2 that gives a minimum of the systolic blood pressure value (SBP).
  • the blood pressure surges detected by the control unit 350 are numbered (surge No) in the order of occurrence in the surge unit table illustrated in FIG. 14A provided in the storage unit 340, Will be recorded.
  • surge No the surge start point P1 is indicated in the “Start time” column.
  • the time, the time of the surge peak point P2 in the “peak time” column, and the time of the surge end point P4 in the "end time” column are recorded in association with each other. Thereby, each detected blood pressure surge is specified.
  • control unit 350 functions as a feature amount calculation unit, and for each detected blood pressure surge (surge No. 1, 2,7)
  • feature amount representing the feature of the blood pressure surge in this example, “surge peak Calculate "value”, “surge fluctuation amount”, “surge time”, and “surge rise rate”.
  • the "surge peak value” refers to the systolic blood pressure value (SBP) at the time of the peak point P2 shown in FIG.
  • the “surge fluctuation amount” refers to the difference L1 between the systolic blood pressure value (SBP) at the time of the surge start point P1 and the systolic blood pressure value (SBP) at the time of the peak point P2.
  • SBP systolic blood pressure value
  • step S5 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 functions as a mid-surge reliability calculation unit, and for each detected blood pressure surge, the one-beat reliability OR for a plurality of beats forming each blood pressure surge is obtained. Based on this, the during-surge reliability indicating the reliability of each blood pressure surge (this is referred to as “surge-under-reliability SR”) is obtained.
  • FIG. 13 shows a specific flow of the mid-surge reliability calculation processing.
  • the control unit 350 starts a routine that repeats for each detected blood pressure surge.
  • the control unit 350 determines, from the surge unit table of FIG. 14A, a blood pressure surge of a certain number (this is referred to as “attention blood pressure surge”. At the first turn, attention blood pressure).
  • the surge is the surge No. 1.
  • the start time and end time of the surge are read and acquired.
  • the one-beat reliability OR recorded in the beat unit table of FIG. 12 is read for each of a plurality of beats existing from the start time to the end time of the blood pressure surge of interest. get.
  • 10 beats surrounded by a broken line frame form one focused blood pressure surge (surge No. 1 in this example).
  • the control unit 350 determines that among the plurality of beats that form the blood pressure surge of interest, one of the beats whose one-beat reliability OR is “high” (that is, the first reliability).
  • the during-surge reliability SR is calculated and obtained according to the ratio. For example, in the example shown in FIG. 12, among the 10 beats forming the blood pressure surge of interest (surge No. 1 in this example), the number of beats having the one-beat reliability OR of “high” is 7 beats.
  • the control unit 350 records the obtained mid-surge reliability SR for the blood pressure surge of interest.
  • the obtained reliability during surge SR is obtained for the blood pressure surge of interest. Attach and record.
  • surge No. 0.70 is recorded in association with 1.
  • the control unit 350 lowers the mid-surge reliability SR in a manner in which a “body motion” column, an “outlier value” column, and a “blood pressure level change” column are further provided in the surge unit table.
  • the viewpoint in this example, the presence/absence of “body motion”, “outlier”, and “change in blood pressure level” is recorded.
  • surge No. Regarding No. 1 there is a "outlier” in the second beat and "body motion” in the third and fourth beats shown in the beat unit table of FIG. Has become. Therefore, the surge No. For No. 1, “Yes” is recorded in the “body motion” column and the “outlier” column in FIG. 14B.
  • the blood pressure surge of interest is surge No. It becomes 2.
  • the surge No. For Surge No. 2 It is assumed that out of the 20 beats of 2, the number of beats having the one beat reliability OR of “high” is 7 beats.
  • the surge No. For No. 2 the reliability during surge SR is recorded as 0.35 in the “Reliability during surge” column, and “Yes” is recorded in the “Body movement” column from the viewpoint of reducing the reliability SR during surge. Has been done.
  • the surge No. Although “change in blood pressure level” is “absent” in both Nos. 1 and 2, it is not limited to this. If the “blood pressure level change” is “present” for even one beat in the beat unit table of FIG. 12 among a plurality of beats that form the blood pressure surge of interest, this is a viewpoint that the reliability during surge SR is lowered. Therefore, with respect to the noted blood pressure surge, “present” is recorded in the “blood pressure level change” column in the surge unit table of FIG. 14(B). This means that the blood pressure surge of interest has a section where there is no change in blood pressure level (for example, the first section Z1 shown in FIG.
  • the during-surge reliability SR indicated by the blood pressure surge is sequentially calculated and sequentially recorded in the surge unit table.
  • the control unit 350 ends the routine for repeating each blood pressure surge, as shown in step S26 of FIG.
  • the mid-surge reliability SR can be obtained by distinguishing it into, for example, three or more stages. As a result, as will be described later, it can be appropriately determined for each blood pressure surge whether or not the data of the blood pressure surge is affected by the disturbance.
  • the above surge unit table is obtained by the blood pressure surge detection processing (step S4 in FIG. 6) and the mid-surge reliability calculation processing (step S5 in FIG. 6) described above. It is assumed that such a record was made.
  • the surge No. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 during-surge reliability SR is "1", "0.9", “0.4”, “1", "1", “0.9”, respectively.
  • "0.8" in the example of FIG. 15A, the recorded value is different from the example of FIG. 14B).
  • step S6 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 functions as a disturbance influence determination unit, and the in-surge reliability SR is a predetermined threshold value for each detected blood pressure surge. It is determined whether or not the data of each blood pressure surge is affected by the disturbance depending on whether or not it is greater than or equal to the threshold value SRTh1”.
  • the user (mainly the system administrator) uses the operation unit 330 of the server 300 as an input unit to set the surge reliability threshold SRTh1 prior to the disturbance influence determination process (step S6 in FIG. 6). It may be variably set. As a result, the experience of the user can be reflected in the determination of whether or not the blood pressure surge data is affected by the disturbance.
  • this system 100 when analyzing the time-series data of blood pressure to obtain information about the blood pressure surge, it is appropriately determined for each blood pressure surge whether or not the data of the blood pressure surge is affected by disturbance. it can.
  • the surge reliability threshold SRTh1 is appropriately set, it is possible to avoid the situation in which the data of the blood pressure surge including even one beat having a low one-beat reliability OR is completely excluded, and necessary data is avoided. You can leave.
  • step S7 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 functions as a statistic calculation unit, statistically processes the detected blood pressure surge feature amount, and calculates a basic statistic amount as the statistic amount.
  • the "characteristic amount” of the blood pressure surge includes the above-mentioned "surge peak value”, “surge fluctuation amount”, “surge time”, and “surge rise rate”.
  • “statistical processing” refers to processing for averaging feature amounts, processing for obtaining a median value, processing for obtaining a maximum value and/or minimum value, processing for obtaining a standard deviation, and the like.
  • the basic statistic refers to the average, standard deviation, maximum value, minimum value, median, first quartile, third quartile, and the like.
  • the control unit 350 first targets all of the detected blood pressure surges (in this example, surge Nos. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 shown in FIG. 15(A)).
  • the feature amount of the blood pressure surge is statistically processed to calculate the first statistic (which is referred to as “basic statistic (all data)”) as illustrated in FIG.
  • the blood pressure surge determined to be affected by the disturbance surge No. 3 in this example
  • the blood pressure surge determined to be not affected by the disturbance No. 1, 2, 4, 5) , 6, 7) together, the statistic is calculated.
  • the control unit 350 (acting as a statistic calculating unit) causes all of the detected blood pressure surges (in this example, surge Nos. 1, 2, 3, 4, shown in FIG. 5, 6, 7), the blood pressure surge determined to be affected by the disturbance (surge No. 3 in this example) is excluded, and the remaining blood pressure surge (No. 1, 2 in this example). , 4, 5, 5, 6, 7), statistically processing the characteristic quantities of the blood pressure surges, and the second statistical quantity (this is referred to as “basic statistical quantity (external disturbance exclusion)” as illustrated in FIG. 17B. Data)”.) is calculated. Thereby, the statistic is calculated only for the blood pressure surge determined not to be affected by the disturbance.
  • the statistic is calculated only for the blood pressure surge determined not to be affected by the disturbance.
  • the user can know both the statistic (first statistic) based on all data and the statistic (second statistic) based on data excluding disturbance (disturbance excluded data). Since the second statistic is a statistic excluding the disturbance, it can be said that the second statistic has higher reliability than the first statistic.
  • the control unit 350 determines from the remaining blood pressure surges (Nos. 1, 2, 4, 5, 6, 7 in this example), for example, in the surge unit table, the reliability during surge.
  • a blood pressure surge for example, the second average blood pressure level ABL2 shown in FIG. 19
  • the third statistic may be calculated by further excluding the blood pressure surge including the beat within the corresponding section Z2). As a result, the reliability of the statistical amount can be further increased.
  • the blood pressure surge included not only in the section Z1 corresponding to the first average blood pressure level ABL1 at the start of measurement shown in FIG. 19 but also in the section Z3 that has returned to the original first blood pressure level ABL1 is Not excluded, it is included in the calculation of the third statistic (collection target). Therefore, it is possible to increase the number of data used for calculating the third statistic.
  • FIG. 16 shows an algorithm for determining how to collect the basic statistics (collection target).
  • the control unit 350 starts a routine that repeats for each detected blood pressure surge.
  • step S32 it is determined whether or not the blood pressure surge of interest is affected by the disturbance, that is, the "turbulence effect” is “present” in the surge unit table of FIG. 15(A) for the blood pressure surge of interest. Or not.
  • the “disturbance influence” is “present” (YES in step S32 of FIG. 16)
  • the blood pressure surge of interest is excluded from the target of aggregation of the basic statistics (step S34). Further, as shown in step S33 in FIG.
  • step S33 in FIG. 16 it is determined whether or not the “blood pressure level change” (see FIG. 14B) in the surge unit table is “present” for the blood pressure surge of interest.
  • the blood pressure surge of interest is excluded from the target of aggregation of the basic statistics (step S34 in FIG. 16 ).
  • steps S32 and S33 in FIG. 16 NO in steps S32 and S33 in FIG. 16
  • the remaining blood pressure surge data is set as the aggregation target of the third statistic.
  • the routine for repeating each blood pressure surge is ended. Note that step S33 in FIG. 16 may be omitted, and the remaining blood pressure surge data may be the target of the second statistics.
  • Each statistical amount calculated as described above can be used by a user (mainly a medical person) for analysis of blood pressure surge. Therefore, the user can save the labor and time for analyzing the blood pressure surge.
  • step S8 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 causes the control unit 350 of the server 300 to perform the statistic (first statistic) based on all the data and the statistic (second and/or second) based on the disturbance exclusion data. (3 statistics) and both are created as a graph for comparison.
  • Any of the hospital terminals 400 (400A, 400B,...) Receives the image data from the server 300 via the network 900.
  • the hospital terminal 400 works as a display processing unit and displays the image data as a graph on the display screen of the display device 420.
  • step S7 in FIG. 6 for each of the “surge peak value” and the “surge fluctuation amount” as the characteristic amount of the blood pressure surge, the statistic amount based on all data (first statistic) It is assumed that the amount) and the statistic (the third statistic in this example) based on the disturbance exclusion data are calculated.
  • step S8 of FIG. 6 the control unit 350 of the server 300 sets both the statistical amount based on all the data and the statistical amount based on the disturbance exclusion data for each of the “surge peak value” and the “surge variation amount”. , And create image data that is included as a box plot. In that case, the hospital terminal 400 displays, for example, as shown in FIG.
  • the hospital terminal 400 displays both the statistical amount based on all data and the statistical amount based on disturbance exclusion data on the “surge fluctuation amount” on the display screen of the display device 420. Is displayed in a graph as a boxplot.
  • the user uses the statistic (first statistic) based on all the data and the data excluding the disturbance (disturbance exclusion data) by looking at the box-and-whisker diagram displayed on the display screen.
  • Both the statistic can be compared and intuitively grasped.
  • the “surge peak value” and the “surge fluctuation amount” based on all data have large variations, but the “surge peak value” and the “surge” based on the disturbance exclusion data are large.
  • the fluctuation amount is small. Therefore, the user can intuitively understand the extent to which all the data was affected by the disturbance. This is considered to be useful as a material for assessing the risk of cardiovascular disease and a material for assessing the risk of disease of a specific organ, in addition to the diagnosis and treatment of SAS.
  • the control unit 350 of the server 300 functions as a counting unit that forms a statistic calculation unit, and counts the number of blood pressure surges (surge count). You may. Specifically, the control unit 350 refers to the surge unit table of FIG. 15(A), counts the total number of detected blood pressure surges as the first statistic, and determines all the blood pressure surges. Among the number of times, the number of blood pressure surges determined not to be affected by the disturbance (that is, the blood pressure surge whose “disturbance effect” is “absent” illustrated in the surge unit table of FIG. 15A) is Count as the second or third statistic. In this example, in step S8 of FIG.
  • the control unit 350 of the server 300 sets all the detected blood pressure surges in a bar graph for each time zone, and the disturbance of the disturbance is displayed in the bar for each time zone.
  • Image data indicating the ratio of the number of blood pressure surges determined not to be affected is created.
  • the hospital terminal 400 displays a graph as shown in FIG. 20, for example, on the display screen of the display device 420.
  • the total number of detected blood pressure surges is represented as a bar graph (total height of each bar) for each time period from 20:00 to 8:30 the next morning.
  • the ratio of the number of blood pressure surges determined not to be affected by the disturbance is shown as a shaded area.
  • the white area other than the hatched area has a result of “change in blood pressure level” (see FIG. 14B) in the surge unit table.
  • the user looks at the bar graph displayed on the display screen to determine the total number of blood pressure surges detected and the blood pressure determined not to be affected by the disturbance.
  • the number of surges can be compared and intuitively grasped.
  • it is beneficial to count the total number of detected blood pressure surges. The reason is that even a blood pressure surge determined to be affected by the above-mentioned disturbance is certainly a surge case.
  • control unit 350 of the server 300 created the image data and the display 420 of the hospital terminal 400 displayed the image, but the present invention is not limited to this. Instead of sending the image data to the hospital terminal 400, the control unit 350 of the server 300 may send only the data for creating the image, and the hospital terminal 400 may create the image data exclusively.
  • the blood pressure-related information processing device of the present invention may be configured with only the hospital terminal 400 (for example, 400A). That is, the entire blood pressure-related information processing method described above is executed on the hospital terminal 400 (including reception of time series data of blood pressure from the blood pressure monitor 200 to display of image data on the display screen of the display 420). You may let me.
  • a program for executing the blood pressure-related information processing method described above is installed in the hospital terminal 400.
  • the blood pressure-related information processing device of the present invention can be made small and compact.
  • the above-described blood pressure-related information processing method can be used as software (computer program) to record data that can be stored in a non-transitory such as a CD (compact disc), a DVD (digital versatile disc), and a flash memory. You may record on a medium.
  • a substantial computer device such as a personal computer, a PDA (Personal Digital Assistance), a smartphone, etc.
  • the above-mentioned blood pressure related information processing can be performed in the computer device. The method can be carried out.
  • the one-beat reliability OR is determined to be a binary value of “high” or “low”. However, it is not limited to this.
  • the one-beat reliability OR may be determined as, for example, a ternary value or a multi-valued value of three or more. For example, when the one-beat reliability OR is determined to have three values of “high”, “medium”, and “low”, in the surge mid-reliability calculation process (step S5 in FIG. 6), the one-beat reliability OR is “ It is also possible to weight the “high”, “medium”, and “low” respectively to calculate the mid-surge reliability SR.
  • a plurality of beats (10 beats) that form the blood pressure surge of interest for example, one beat reliability “high” has 6 beats, one beat reliability “medium” has one beat, and one beat reliability “low” has.
  • the sphygmomanometer 200 is assumed to be a tonometry type sphygmomanometer, but is not limited to this.
  • the sphygmomanometer 200 includes a light-emitting element that emits light toward an artery passing through a corresponding portion of the measurement site, and a light-receiving element that receives reflected light (or transmitted light) of the light.
  • the blood pressure may be continuously detected based on the change in the volume of the wave (photoelectric method).
  • the sphygmomanometer 200 includes a piezoelectric sensor that is in contact with the measurement site, detects strain due to the pressure of the artery passing through a corresponding part of the measurement site as a change in the electrical resistance, and changes in the electrical resistance.
  • the blood pressure may be continuously detected based on (piezoelectric method).
  • the sphygmomanometer 200 includes a transmission element that transmits a radio wave (transmission wave) toward an artery passing through a corresponding portion of the measurement site, and a reception element that receives a reflected wave of the radio wave, and the pulse of the artery is measured.
  • a change in the distance between the artery and the sensor due to the wave may be detected as a phase shift between the transmitted wave and the reflected wave, and blood pressure may be continuously detected based on this phase shift (radio-wave irradiation method). ).
  • a method other than these methods may be applied as long as a physical quantity capable of calculating blood pressure can be observed.

Abstract

本発明では、血圧の時系列データについて、外乱を表す情報に基づいて、一拍毎の血圧値の信頼度を表す一拍信頼度を、少なくとも、解析に用いられるべきことを表す第１信頼度と、この第１信頼度よりも低いことを表す第２信頼度とを含む状態に判定する（Ｓ１）。血圧の時系列データから、予め定められた判定基準に基づいて血圧サージを検出する（Ｓ４）。検出された血圧サージ毎に、各血圧サージをなす複数拍についての一拍信頼度に基づいて、各血圧サージの信頼度を表すサージ中信頼度を求める（Ｓ５）。サージ中信頼度が予め定められたサージ信頼度閾値以上であるか否かに基づいて、各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する（Ｓ６）。

Description

血圧関連情報処理装置、血圧関連情報処理方法、およびプログラム
　この発明は血圧関連情報処理装置および血圧関連情報処理方法に関し、より詳しくは、血圧の時系列データから血圧サージを検出して解析する装置および方法に関する。また、この発明は、そのような血圧関連情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
　睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ；Sleep Apnea Syndrome）を罹患している患者においては、無呼吸後の呼吸再開時に血圧が例えば５秒間～１５秒間程度かけて上昇し、その後に下降することが知られている。本明細書では、このような血圧変動を「血圧サージ」（または単に「サージ」）と呼ぶ。患者に発生した血圧サージを検出して解析することは、ＳＡＳの診断や治療のほか、心血管の疾病リスクを評価する材料や、特定の臓器の疾病リスクを評価する材料として役立つと考えられる。
　従来、例えば特許文献１（ＷＯ ２０１７/０８２１０７ Ａ１）には、血圧の時系列データを解析して、血圧サージの発生頻度［回／時］と、サージ変動量（代表値）［ｍｍＨｇ］とをそれぞれ算出し、それらの発生頻度［回／時］とサージ変動量（代表値）［ｍｍＨｇ］とを対応付けて表示する処理が開示されている。
ＷＯ ２０１７/０８２１０７ Ａ１
　ところで、血圧の時系列データを得るために、例えば一晩（睡眠期間を含む。）にわたって連続的な血圧測定を行う場合、睡眠中の被験者が体動を生ずる等の外乱が発生して、計測値にノイズが混入することがある。このため、血圧の時系列データを解析して血圧サージに関する情報を得る場合に、上記血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、血圧サージ毎に判定するのが望ましい。その理由は、その判定結果に基づいて、外乱の影響を受けている血圧サージのデータを除外するなどの処理を行えるからである。しかしながら、特許文献１（ＷＯ ２０１７/０８２１０７ Ａ１）では、ノイズに関して考慮されていない。
　なお、血圧の時系列データを解析する場合に、外乱を表す情報に基づいて一拍毎の血圧値の信頼度（一拍信頼度）を求め、一拍信頼度が低い拍を含む血圧サージのデータを除外する手法が考えられる。しかしながら、血圧サージは複数拍にわたる現象であるから、一拍信頼度が低い拍を１拍でも含む血圧サージのデータを完全に除外してしまうと、解析のための血圧サージのデータ（例えば、サージ回数）が大幅に減少し、必要なデータが残らない可能性がある。
　そこで、この発明の課題は、血圧の時系列データを解析して血圧サージに関する情報を得る場合に、上記血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、血圧サージ毎に適切に判定できる血圧関連情報処理装置および血圧関連情報処理方法を提供することにある。また、この発明の課題は、そのような血圧関連情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することにある。
　上記課題を解決するため、この開示の血圧関連情報処理装置は、
　被験者の脈動に連動して変化する血圧の時系列データから、血圧サージを検出して解析する血圧関連情報処理装置であって、
　上記血圧の時系列データについて、外乱を表す情報に基づいて、一拍毎の血圧値の信頼度を表す一拍信頼度を、少なくとも、解析に用いられるべきことを表す第１信頼度と、この第１信頼度よりも低いことを表す第２信頼度とを含む状態に判定する一拍信頼度判定部と、
　上記血圧の時系列データから、予め定められた判定基準に基づいて血圧サージを検出する血圧サージ検出部と、
　検出された上記血圧サージ毎に、各血圧サージをなす複数拍についての上記一拍信頼度に基づいて、上記各血圧サージの信頼度を表すサージ中信頼度を求めるサージ中信頼度算出部と、
　上記サージ中信頼度が予め定められたサージ信頼度閾値以上であるか否かに基づいて、上記各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する外乱影響判定部と
を備える。
　本明細書で、「外乱」とは、被験者の体動など、血圧のデータに影響を与える可能性がある要因（ノイズ要因）を広く指す。
　また、「信頼度」とは、信頼され得る程度を指す。
　血圧サージを検出するための「予め定められた判定基準」とは、典型的には、特願２０１７－０５００６６号、特願２０１７－０５００６６号に開示されているような、血圧サージを検出するための基準を指す。例えば、ピーク検出区間（例えば、１５拍分の期間）内にサージ開始点の時刻からサージピーク点の時刻までが含まれるとともに、サージ開始点の時刻における収縮期血圧値とピーク点の時刻における収縮期血圧値との差（血圧変動量）が２０ｍｍＨｇ（または１５ｍｍＨｇ）以上であること、サージ開始点の時刻とピーク点の時刻との間の期間が５拍分よりも大きいこと、かつ、ピーク点の時刻とサージ終了点の時刻との間の期間が７拍分よりも大きいことを指す。
　また、「予め定められたサージ信頼度閾値」は、例えばユーザ（例えば、医師などの医療関係者、システム管理者などを指す。以下同様。）の経験に基づいて定められ得る。
　この開示の血圧関連情報処理装置では、一拍信頼度判定部は、上記血圧の時系列データについて、外乱を表す情報に基づいて、一拍毎の血圧値の信頼度を表す一拍信頼度を、少なくとも、解析に用いられるべきことを表す第１信頼度と、この第１信頼度よりも低いことを表す第２信頼度とを含む状態に判定する。血圧サージ検出部は、上記血圧の時系列データから、予め定められた判定基準に基づいて血圧サージを検出する。サージ中信頼度算出部は、検出された上記血圧サージ毎に、各血圧サージをなす複数拍についての上記一拍信頼度に基づいて、上記各血圧サージの信頼度を表すサージ中信頼度を求める。外乱影響判定部は、上記サージ中信頼度が予め定められたサージ信頼度閾値以上であるか否かに基づいて、上記各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する。ここで、「予め定められたサージ信頼度閾値」は、例えばユーザの経験に基づいて適切に定められ得る。したがって、この開示の血圧関連情報処理装置によれば、血圧の時系列データを解析して血圧サージに関する情報を得る場合に、上記血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、血圧サージ毎に適切に判定できる。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、上記サージ中信頼度算出部は、上記各血圧サージをなす複数拍のうち、上記一拍信頼度が上記第１信頼度である拍の割合に応じて、上記サージ中信頼度を求めることを特徴とする。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、上記サージ中信頼度算出部は、各血圧サージをなす複数拍のうち、上記一拍信頼度が上記第１信頼度である拍の割合に応じて、上記サージ中信頼度を求める。つまり、上記サージ中信頼度を、例えば３段階以上の多段階に区別して求めることができる。この結果、上記サージ信頼度閾値が適切に設定されれば、一拍信頼度が低い拍を１拍でも含む血圧サージのデータを完全に除外してしまうような事態を避けて、必要なデータを残すことができる。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、
　検出された上記血圧サージの特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、
　上記特徴量を統計処理して統計量を算出する統計量算出部と
を備えたことを特徴とする。
　本明細書で、血圧サージの特徴を表す「特徴量」とは、例えば収縮期血圧に関して、サージピーク値（ピーク点の血圧値）、サージ変動量（血圧サージの開始点からピーク点までの血圧値の差）、サージ時間（血圧サージの開始点から終了点までの時間）、サージ上昇速度（上記サージ変動量を血圧サージの開始点からピーク点までの時間で除算して得られた値）などを指す。
　「統計処理」とは、特徴量を平均する処理、中央値を求める処理、標準偏差を求める処理などを指す。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、特徴量算出部は、検出された上記血圧サージの特徴を表す特徴量を算出する。統計量算出部は、上記特徴量を統計処理して統計量を算出する。算出された上記統計量は、血圧サージの解析に用いられ得る。したがって、ユーザは、血圧サージの解析のための労力、時間を節約することができる。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、
　上記統計量算出部は、
　検出された上記血圧サージの全部を対象として、それらの血圧サージの上記特徴量を統計処理して第１統計量を算出するとともに、
　検出された上記血圧サージの全部から上記外乱の影響を受けていると判定された上記血圧サージを除外して、残った血圧サージを対象として、それらの血圧サージの上記特徴量を統計処理して第２統計量を算出する
ことを特徴とする。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、上記統計量算出部は、検出された上記血圧サージの全部を対象として、それらの血圧サージの上記特徴量を統計処理して第１統計量を算出する。これにより、外乱の影響を受けていると判定された血圧サージと外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージとを併せた状態で、上記統計量が算出される。一方、上記統計量算出部は、検出された上記血圧サージの全部から上記外乱の影響を受けていると判定された上記血圧サージを除外して、残った血圧サージを対象として、それらの血圧サージの上記特徴量を統計処理して第２統計量を算出する。これにより、外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージのみについて、上記統計量が算出される。この結果、ユーザは、全データによる統計量（第１統計量）と、外乱を除外したデータ（外乱除外データ）による統計量（第２統計量）との両方を知ることができる。上記第２統計量は、外乱を除外した統計量であるから、上記第１統計量に比して信頼度が高い、と言える。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、
　上記血圧の時系列データに、血圧が測定開始時の第１血圧レベルから別の第２血圧レベルへ変化する血圧レベル変化があったか否かを判定する血圧レベル変化判定部を備え、
　上記統計量算出部は、上記残った血圧サージから、上記第２血圧レベルに対応する区間内の拍を含む血圧サージをさらに除外して、上記第２統計量を算出することを特徴とする。
　「血圧レベル変化」は、血圧が或るレベルから別のレベルへ急峻に、予め定められた変化率を超えて変化する現象である。このような血圧レベル変化は、例えば、測定中の被験者が寝返りをうって、被験者の姿勢が変わったり、被験者の心臓の高さに対して血圧計の高さが変わったりしたときに発生する。「区間」とは、血圧レベルの急峻な変化なしに、血圧レベルが継続した期間を指す。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、血圧レベル変化判定部は、上記血圧の時系列データに、血圧が測定開始時の第１血圧レベルから別の第２血圧レベルへ変化する血圧レベル変化があったか否かを判定する。上記統計量算出部は、上記残った血圧サージから、上記第２血圧レベルに対応する区間内の拍を含む血圧サージをさらに除外して、第３統計量を算出する。この結果、統計量の信頼度がさらに高まる。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、
　上記血圧レベル変化判定部は、上記血圧の時系列データで、血圧が上記第２血圧レベルから元の第１血圧レベルに復帰したか否かを判定するレベル復帰判定部を含み、
　上記統計量算出部は、上記第１血圧レベルに復帰した区間に含まれた血圧サージを、上記第３統計量の算出に含めることを特徴とする。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、上記血圧レベル変化判定部に含まれたレベル復帰判定部は、上記血圧の時系列データで、血圧が上記第２血圧レベルから元の第１血圧レベルに復帰したか否かを判定する。上記統計量算出部は、上記第１血圧レベルに復帰した区間に含まれた血圧サージを、上記第２統計量の算出に含める。したがって、上記第２統計量の算出に用いられるデータ数を増やすことができる。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、
　上記統計量算出部は、上記血圧の時系列データに含まれた血圧サージの回数をカウントするカウント部を含み、
　上記カウント部は、検出された上記血圧サージの全部の回数を、上記第１統計量としてカウントするとともに、上記血圧サージの全部の回数のうち、上記外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージの回数を、上記第２または第３統計量としてカウントすることを特徴とする。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、ユーザは、検出された上記血圧サージの全部の回数と、上記外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージの回数とを知ることができる。ここで、上記血圧サージの全部の回数をカウントすることは、有益である。その理由は、たとえ上記外乱の影響を受けていると判定された血圧サージであっても、サージ事例であることは確かだからである。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、表示画面上で、上記第１統計量と、上記第２および／または第３統計量とを、対比してグラフ表示する処理を行う表示処理部を備えたことを特徴とする。
　「表示画面」は、典型的には表示器の画面を指すが、例えば、プリンタによって出力される紙面であってもよい。
　「グラフ表示」とは、箱ひげ図、棒グラフなどによる表示を指す。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、ユーザは、上記表示画面を見ることによって、全データによる統計量（第１統計量）と、外乱を除外したデータ（外乱除外データ）による統計量（第２および／または第３統計量）との両方を、対比して、直感的に把握することができる。
　一実施形態の血圧関連情報処理装置では、上記サージ信頼度閾値を可変して設定するための入力部を備えたことを特徴とする。
　この一実施形態の血圧関連情報処理装置では、ユーザは、入力部を介して、上記サージ信頼度閾値を可変して設定することができる。上記サージ信頼度閾値が設定された場合、上記外乱影響判定部は、上記サージ中信頼度が上記設定されたサージ信頼度閾値以上であるか否かに基づいて、上記血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する。したがって、上記血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定に関して、ユーザの経験を反映させることができる。
　別の局面では、この開示の血圧関連情報処理方法は、
　被験者の脈動に連動して変化する血圧の時系列データから、血圧サージを検出して解析する血圧関連情報処理方法であって、
　上記血圧の時系列データについて、外乱を表す情報に基づいて、一拍毎の血圧値の信頼度を表す一拍信頼度を、少なくとも、解析に用いられるべきことを表す第１信頼度と、この第１信頼度よりも低いことを表す第２信頼度とを含む状態に判定し、
　上記血圧の時系列データから、予め定められた判定基準に基づいて血圧サージを検出し、
　検出された上記血圧サージ毎に、各血圧サージをなす複数拍についての上記一拍信頼度に基づいて、上記各血圧サージの信頼度を表すサージ中信頼度を求め、
　上記サージ中信頼度が予め定められたサージ信頼度閾値以上であるか否かに基づいて、上記各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する
ことを特徴とする。
　この開示の血圧関連情報処理方法によれば、血圧の時系列データを解析して血圧サージに関する情報を得る場合に、上記血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、血圧サージ毎に適切に判定できる。
　さらに別の局面では、この開示のプログラムは、血圧関連情報処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
　この開示のプログラムをコンピュータに実行させることによって、上記血圧関連情報処理方法を実施することができる。
　以上より明らかなように、この開示の血圧関連情報処理装置および血圧関連情報処理方法によれば、血圧の時系列データを解析して血圧サージに関する情報を得る場合に、上記血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、血圧サージ毎に適切に判定できる。また、この開示のプログラムをコンピュータに実行させることによって、上記血圧関連情報処理方法を実施することができる。
この発明の血圧関連情報処理装置をネットワーク上のシステムとして構成した一実施形態を示すブロック図である。 上記システムに含まれた血圧計の装着状態を例示する斜視図である。 上記血圧計の装着状態を例示する断面図である。 上記血圧計のブロック構成を示す図である。 上記システムに含まれたサーバのブロック構成を示す図である。 上記システムによる血圧関連情報処理の概略的な動作フローを示す図である。 図６の動作フローに含まれた、血圧の時系列データについて一拍毎の血圧値の信頼度（一拍信頼度）を判定する一拍信頼度判定処理の詳細なフローを示す図である。 図８（Ａ）は、被験者の一晩の血圧の時系列データを示す図である。図８（Ｂ）は、図８（Ａ）の一部を拡大して、その時系列データ上で検出された血圧サージを示す図である。 一拍毎の血圧の波形を例示する図である。 血圧サージの波形を例示する図である。 上記血圧計に内蔵された動きセンサとしての加速度センサの出力を例示する図である。 或る血圧サージに含まれた複数拍についての一拍信頼度の判定結果と、その根拠になった個別項目（「体動」、「外れ値」）の判定結果とを対応付けて記録した拍単位テーブルを例示する図である。 図６の動作フローに含まれた、各血圧サージの信頼度（サージ中信頼度）を求めるサージ中信頼度算出処理の詳細なフローを示す図である。 図１４（Ａ）は、血圧サージ毎に、検出された開始時刻、ピーク時刻、終了時刻を記録したサージ単位テーブルを例示する図である。図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）のサージ単位テーブルに、各血圧サージのサージ中信頼度と、サージ中信頼度を低下させた観点（この例では、「体動」、「外れ値」、「血圧レベル変化」の有無）とを対応付けて記録した態様を例示する図である。 図１５（Ａ）は、上記サージ単位テーブルに、各血圧サージの「サージ中信頼度」と、外乱の影響を受けているか否かの判定結果（「外乱影響」の有無）などを対応付けて記録した態様を例示する図である。図１５（Ｂ）は、収縮期血圧（ＳＢＰ）の外れ値を含む、血圧サージ（サージＮｏ．３）の波形を例示する図である。 複数の血圧サージについて、基本統計量の集計対象を決定する仕方のアルゴリズムを示す図である。 図１７（Ａ）は、検出された血圧サージの全部を対象として集計された基本統計量（これを「基本統計量（全データ）」と表す。）の結果を示す図である。図１７（Ｂ）は、検出された血圧サージの全部から外乱の影響を受けていると判定された血圧サージを除外して、残った血圧サージを対象として集計された基本統計量（これを「基本統計量（外乱除外データ）」と表す。）の結果を示す図である。 図１８（Ａ）は、検出された血圧サージの全部（全データ）を対象として集計された「サージピーク値」と、上記残った血圧サージ（外乱除外データ）を対象として集計された「サージピーク値」とを対比して、箱ひげ図として表示画面にグラフ表示した例を示す図である。図１８（Ｂ）は、検出された複数の血圧サージの全部（全データ）を対象として集計された「サージ変動量」と、上記残った血圧サージ（外乱除外データ）を対象として集計された「サージ変動量」とを対比して、箱ひげ図として表示画面にグラフ表示した例を示す図である。 血圧レベル変化の有無を判定する仕方を説明する図である。 検出された血圧サージの回数を、時間帯毎の棒グラフとして、表示画面に表したグラフ表示例を示す図である。 図２１（Ａ）～図２１（Ｃ）は、上記血圧の時系列データのうち、血圧サージの検出・解析の対象となるべき有効区間を抽出する仕方を説明する図である。
　以下、この発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
　（システムの概略構成）
　図１は、この発明の血圧関連情報処理装置をネットワーク上の一実施形態のシステム（全体を符号１００で示す。）として構成した例を示している。このシステム１００は、トノメトリ方式の血圧計２００と、この血圧計２００によって取得された血圧の時系列データから血圧サージを検出して解析するサーバ３００と、表示画面としての表示器４２０を有する病院端末４００Ａ，４００Ｂとを含んでいる。これらの血圧計２００、サーバ３００および病院端末４００Ａ，４００Ｂは、この例では病院内ＬＡＮ（Local Area Network）であるネットワーク９００を介して互いに通信可能になっている。このネットワーク９００を介した通信は、無線、有線のいずれでも良い。この実施の形態において、ネットワーク９００は、病院内ＬＡＮ（Local Area Network）であるが、これに限定されず、インターネットのような他の種類のネットワークであってもよいし、ＵＳＢケーブルなどを用いた１対１の通信であってもよい。なお、病院端末４００Ａ，４００Ｂ（以下、符号４００で総称する。）は、この例では２台のみを示しているが、３台以上設けられていてもよい。
　（血圧計の構成）
　図１中に示す血圧計２００は、例えば、特開２０１８－４２６０６号公報に開示されているようなトノメトリ方式の血圧計からなる。図２は、血圧計２００が被験者の手首Ｗに装着されている様子を、例示している。また、図３は、被験者の手首Ｗに装着された血圧計２００が、血圧測定を実施している様子を例示している。図２，図３に例示された血圧計２００は、橈骨１０に沿って走行する橈骨動脈ＴＤの圧脈波を、一拍毎に連続的に測定する。
　図４は、血圧計２００のブロック構成を例示している。この例では、血圧計２００は、血圧装置２１０、動きセンサ２２０、操作部２３０、通信部２４０、メモリ２５０、および制御部２６０を、備えている。また、血圧装置２１０は、圧力センサ２１１と押圧機構２１２とを、備えている。
　押圧機構２１２は、図３中に矢印で示すように、被測定部位に対して、押圧力を印加する。押圧機構２１２が被測定部位に対して押圧力を印加している際に、圧力センサ２１１は、トノメトリ方式で、橈骨動脈ＴＤの圧脈波を一拍毎に連続的に検出する。トノメトリ法は、血管を押圧機構２１２を用いて圧扁することにより、圧力センサ２１１が圧脈波を計測し、血圧を決定する手法である。血管を厚さが一様な円管と見なすと、血管内の血液の流れ、拍動の有無に関係なく、血管壁を考慮してラプラスの法則に従い、血管の内圧（血圧）と血管の外圧（圧脈波の圧力）との関係式を導くことができる。この関係式で押圧面において血管が圧扁されている条件下では、血管の外壁及び内壁の半径を近似することにより、圧脈波の圧力と血圧とが等しいと近似できる。したがって、圧脈波の圧力は、血圧と同一値になる。この結果、血圧計２００は、例えば図９に示すように被測定部位の血圧値を一心拍毎に測定する。図９において、ＳＢＰは収縮期血圧（または最高血圧）、ＤＢＰは拡張期血圧（または最低血圧）、ＰＰは脈圧、ＰＴは拍時間（拍の周期）をそれぞれ表している。そして、血圧計２００は、例えば図８（Ａ）に示すような、測定時刻（時間）と血圧とを対応付けた血圧の時系列データ８０１を生成する。一晩の血圧の時系列データ８０１は、約３万拍分の拍対応ピーク（ＳＢＰまたはＤＢＰに相当するピーク）を含んでいる。
　図４中に示す動きセンサ２２０は、血圧計２００（したがって、被験者の手首Ｗ）の動きを検出するセンサである。動きセンサ２２０は、この例では加速度センサからなる。動きセンサ２２０の検出結果は、例えば、血圧計２００のメモリ２５０内に、被測定部位の血圧値とともに、例えば図１１に示すような、加速度の時系列データ８０２として格納される。図１１において、αｘ，αｙ，αｚは、それぞれ、血圧計２００（したがって、動きセンサ２２０）に対して一体に設定された直交座標系をなすＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向の出力を表している。血圧測定時、特に夜間血圧測定時には、被験者は基本的に静止状態にあるので、動きセンサ２２０の出力αｘ，αｙ，αｚは、概ね一定の値を示す。ただし、被験者が寝返りなどで一時的に動いた場合、αｘ１、αｙ１、αｚ１で示すように、出力αｘ，αｙ，αｚが変化する。なお、動きセンサ２２０は、角速度センサを含んで、手首Ｗの角速度を検出してもよい。
　図４中に示す操作部２３０は、ユーザからの指示（入力）を受け付ける。操作部２３０は、例えば、複数のボタンから構成される。通信部２４０は、各種データの送受信を行う。この通信部２４０は、図１中に示すネットワーク９００に接続されている。図４中に示すメモリ２５０は、各種データを記憶する。例えば、メモリ２５０は、血圧装置２１０が計測した測定値（血圧の時系列データ８０１）、動きセンサ２２０が検出した測定値（加速度の時系列データ８０２）等を、格納することができる。メモリ２５０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびＲＯＭ（Read Only Memory)等を含む。例えば、メモリ２５０には、各種プログラムが、変更可能に格納されている。
　制御部２６０は、この例では、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。例えば、制御部２６０は、メモリ２５０に格納されている各プログラムおよび各データを読み込む。また、制御部２６０は、読み込んだプログラムに従い、各部２１０，２２０，２３０，２４０，２５０を制御し、所定の動作（機能）を実行させる。また、制御部２６０は、読み込んだプログラムに従い、当該制御部２６０内において、所定の演算、解析、処理等を実施する。なお、制御部２６０が実行する各機能の一部又は全部を、一つ或いは複数の集積回路等によりハードウェア的に構成してもよい。
　この血圧計２００は、測定時刻（時間）と血圧とを対応付けた血圧の時系列データ８０１（図８（Ａ）参照）と、動きセンサ２２０が検出した加速度の時系列データ８０２（図１１参照）とを併せて、測定データとして他の機器（この例では、サーバ３００）へ出力する。
　（サーバの構成）
　図５は、サーバ３００のブロック構成を例示している。この例では、サーバ３００は、通信部３１０、表示器３２０、操作部３３０、記憶部３４０、および制御部３５０を、備えている。
　通信部３１０は、各種データの送受信を行う。この通信部３１０は、図１中に示すネットワーク９００に接続されている。通信部３１０は、例えば、血圧計２００から送信される、血圧の時系列データ８０１と加速度の時系列データ８０２とを併せて、測定データとしてネットワーク９００を介して受信する。また、通信部３１０は、サーバ３００内の制御部３５０で生成された種々の出力データを、ネットワーク９００を介して病院端末４００へ、送信する。
　図５中に示す表示器３２０は、各種画像を表示するための表示画面を有している。表示器３２０は、制御部３５０における各種解析の結果等を、視認可能に表示することができる。また、表示器３２０は、操作部３３０を介したユーザからの希望に応じて、所定の情報を、視認可能に表示することもできる。例えば、表示器３２０は、記憶部３４０に格納されている情報（データ）を、視認可能に表示してもよい。例えば、表示器３２０として、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等を採用することができる。
　操作部３３０は、ユーザからの、所定の操作（指示）を受け付ける。例えば、操作部３３０は、マウスおよびキーボードなどから、構成される。ここで、表示器３２０として、タッチパネル式のモニタを採用した場合には、表示器３２０は、表示機能だけでなく、操作部３３０としての機能をも有する。
　記憶部３４０は、各種データを記憶する。例えば、記憶部３４０は、血圧装置２１０が計測した測定値（血圧の時系列データ８０１）、動きセンサ２２０が検出した測定値（加速度の時系列データ８０２）等を、格納することができる。また、記憶部３４０は、制御部３５０で生成された各種出力データを格納することもできる。記憶部３４０は、ＲＡＭおよびＲＯＭ等を含む。また、記憶部３４０には、各種プログラムが、変更可能に格納されている。この例では、記憶部３４０には、後述の血圧関連情報処理方法を実施するためのプログラムが格納されている。なお、記憶部３４０の記憶領域を補助するための補助記憶装置の記憶媒体として、磁気ディスク（ＨＤ（Hard Disk）、ＦＤ（Flexible Disk））、光ディスク（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＢＤ（Blu-ray Disc））、光磁気ディスク（ＭＯ（Magneto-Optical disk））、または、半導体メモリ（メモリカード、ＳＳＤ）などが用いられてもよい。
　制御部３５０は、この例では、ＣＰＵを含んでいる。例えば、制御部３５０は、記憶部３４０に格納されている各プログラムおよび各データを読み込む。また、制御部３５０は、読み込んだプログラムに従い、各部３１０，３２０，３３０，３４０を制御し、所定の動作（機能）を実行させる。また、制御部３５０は、読み込んだプログラムに従い、当該制御部３５０内において、所定の演算、解析、処理等を実施する。なお、制御部３５０が実行する各機能の一部又は全部を、一つ或いは複数の集積回路等によりハードウェア的に構成してもよい。制御部３５０の具体的な動作については、後述する。
　（病院端末の構成）
　図１中に示す病院端末４００は、この例では、一般的なパーソナルコンピュータからなる。ここで、病院端末４００は、パーソナルコンピュータに代えて、タブレットなどの携帯端末であってもよい。
　病院端末４００が備える表示器４２０は、各種画像を表示するための表示画面を有している。表示器４２０は、例えば、サーバ３００から受信した各種出力データに応じた画像を、視認可能に表示する。また、表示器４２０は、ユーザによる操作に応じて、所定の情報を、視認可能に表示することもできる。例えば、表示器４２０として、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等を採用することができる。
　（システムの動作）
　このシステム１００は、大別して、図６中のステップＳ１～Ｓ７に示されたサーバ３００での血圧サージの検出・解析処理と、図６中のステップＳ８に示された病院端末４００での血圧サージ関連情報表示処理とを含む、以下のような血圧関連情報処理方法を実行する。
　ここで、既に一晩の血圧の時系列データ８０１（図８（Ａ）参照）と加速度の時系列データ８０２（図１１参照）とを含む測定データが、血圧計２００によって測定され、ネットワーク９００を介してサーバ３００の記憶部３４０に記憶されているものとする。なお、血圧計２００は、一旦、いずれかの病院端末４００へ上記測定データを送信し、その病院端末４００が、サーバ３００へ、上記測定データを送信してもよい。
　（１）　一拍信頼度判定処理（図６のステップＳ１）
　図６のステップＳ１では、サーバ３００の制御部３５０は一拍信頼度判定部として働いて、血圧の時系列データ８０１について、外乱を表す情報に基づいて、一拍毎の血圧の信頼度（これを「一拍信頼度ＯＲ」と呼ぶ。）を判定する。この例では、外乱を表す情報は、システム外部からの突発的なノイズなどによる「外れ値」、動きセンサ２２０の出力として得られる「体動」、および、後述の「血圧レベル変化」を含む。図７は、一拍信頼度判定処理の具体的なフローを示している。
　まず、図７のステップＳ１１に示すように、制御部３５０は、記憶部３４０から血圧の時系列データ８０１を読み出し、一拍の血圧の各々（図９参照）に対して、血圧の外れ値であるか否かを判定する。
　この例では、制御部３５０は、収縮期血圧（ＳＢＰ）とそれに対して予め定められた上限閾値、下限閾値とを比較して、ＳＢＰが上限閾値と下限閾値との間の範囲外であるか否かに応じて、ＳＢＰの外れ値であるか否かを判定する。ここで、ＳＢＰのための上限閾値、下限閾値は、例えば、被験者の安静時に得られた血圧の分布（平均値、標準偏差など）を用いて、設定され得る。
　例えば、図１５（Ｂ）中に示す一拍に対応する点Ｐｘのように、ＳＢＰが上限閾値ＳＢＰｔｈ１を超えていれば、その一拍についてＳＢＰの外れ値があると判定される。この外れ値の判定結果は、記憶部３４０に設けられた図１２に例示する拍単位テーブルの「外れ値」欄に、一拍毎に「有」または「無」として記録される。図１２において、「記録時刻」欄の内容から分かるように、この拍単位テーブルの各行は進行する一拍毎に相当する。
　なお、外れ値としては、収縮期血圧（ＳＢＰ）だけでなく、拡張期血圧（ＤＢＰ）、脈圧ＰＰ、拍時間ＰＴについて、外れ値の有無を判定してもよい。その場合、図１２に例示する拍単位テーブルの「外れ値」欄には、これらの判定された項目のいずれかが「有」であれば、「有」と記録される一方、これらの判定された項目の全部が「無」であるときに限り、「無」と記録される。
　次に、図７のステップＳ１２に示すように、制御部３５０は、一拍の血圧の各々に対して、体動があるか否かを判定する。
　この例では、例えば特開２０１７－１１８９８３号公報に開示されているように、制御部３５０は、記憶部３４０から加速度の時系列データ８０２を読み出し、一拍を含む単位期間（例えば数秒間）毎に、動きセンサ２２０の出力αｘ，αｙ，αｚの平均値＜αｘ＞，＜αｙ＞，＜αｚ＞を求める。さらに、単位期間中の各時刻の加速度出力αｘ，αｙ，αｚがそれぞれ平均値＜αｘ＞，＜αｙ＞，＜αｚ＞に対して変動した変動量（αｘ－＜αｘ＞）、（αｙ－＜αｙ＞）、（αｚ－＜αｚ＞）を求める。そして、それらの変動量の２乗和平方根｛（αｘ－＜αｘ＞）２＋（αｙ－＜αｙ＞）２＋（αｚ－＜αｚ＞）２｝１／２が予め定められた閾値（Δαとする。）を超えたとき、「体動」が有ったと判定する。一方、上記２乗和平方根が閾値Δα以下であれば、「体動」が無かったと判定する。
　この体動の判定結果は、図１２に例示する拍単位テーブルの「体動」欄に、一拍毎に「有」または「無」として記録される。
　なお、特開２０１８－１４９１８２号公報に開示されているように、２通りの単位期間（短い単位期間と長い単位期間）を設けて、それぞれ体動の有無を判定してもよい。短い単位期間は、例えば数秒間～１０秒間程度とする。長い単位期間は、例えば、６０秒間～１２０秒間程度とする。血圧計２００のようにトノメトリ方式で連続的に血圧測定する場合は、長く続く緩慢な体動が測定値に影響を与え得るので、長い単位期間を設けて体動の有無を判定することは有意義である。
　次に、図７のステップＳ１３に示すように、制御部３５０は一拍信頼度判定部として働いて、一拍の血圧の各々に対する、上述の外乱に関する個別項目（「外れ値」、「体動」）の判定結果に基づいて、一拍毎の血圧値の信頼度を表す一拍信頼度ＯＲを、判定する。なお、図１２に例示する拍単位テーブルの「血圧レベル変化」欄については、後述する。
　具体的には、この例では、制御部３５０は、一拍の血圧の各々について、図１２に例示する拍単位テーブルの個別項目（「外れ値」、「体動」）の全部が「無」であるときに限り、一拍信頼度ＯＲを、解析に用いられるべきことを表す第１信頼度である「高」と判定する。一方、制御部３５０は、図１２に例示する拍単位テーブルの「外れ値」、「体動」のいずれかの判定結果が「有」であれば、一拍信頼度ＯＲを、第１信頼度よりも低いことを表す第２信頼度である「低」と判定する。
　この一拍信頼度ＯＲの判定結果は、図１２に例示する拍単位テーブルの「一拍信頼度」欄に、一拍毎に「高」または「低」として記録される（図７のステップＳ１４）。例えば、図１２中に示す測定時刻「2018/01/01 21:00:01」の拍については、個別項目（「外れ値」、「体動」）の全部が「無」であることから、一拍信頼度ＯＲは「高」と判定され、記録されている。測定時刻「2018/01/01 21:00:02」の拍については、「外れ値」が「有」であることから、一拍信頼度ＯＲは「低」と判定され、記録されている。また、測定時刻「2018/01/01 21:00:03」の拍については、「体動」が「有」であることから、一拍信頼度ＯＲは「低」と判定され、記録されている。
　上の例では、外乱を表す情報は、「外れ値」、「体動」の２項目としたが、これに限られるものではない。例えば、外乱を表す情報として、被測定部位に対する血圧計の「装着状態の悪化」の項目を加えてもよい。この「装着状態の悪化」は、被験者の被測定部位としての手首Ｗに対して血圧計２００の装着状態が変化（位置ずれなど）し、血圧計２００の測定結果に対して悪影響が生じている状態を指す。外乱を表す情報として「装着状態の悪化」の項目を加えることにより、一拍信頼度ＯＲの精度を高めることができる。
　（２）　血圧レベル変化判定処理（図６のステップＳ２）
　次に、図６のステップＳ２に示すように、制御部３５０は、血圧レベル変化の有無を判定する。ここで、血圧レベル変化とは、血圧が或るレベルから別のレベルへ急峻に、予め定められた変化率を超えて変化する現象である。このような血圧レベル変化は、例えば、測定中の被験者が寝返りをうって、被験者の姿勢が変わったり、被験者の心臓の高さに対して血圧計の高さが変わったりしたときに発生する。
　具体的には、制御部３５０は血圧レベル変化判定部として働いて、血圧の時系列データ８０１に、血圧が測定開始時の第１血圧レベルから別の第２血圧レベルへ変化する血圧レベル変化があったか否かを判定する。
　この例では、図１９に例示するように、制御部３５０は、収縮期血圧（ＳＢＰ）について、ＳＢＰが予め定められた変化率を超えて変化した時刻を表す変化点ＣＰ１，ＣＰ２を検出する（変化点検出）。このような変化点ＣＰ１，ＣＰ２は、一般に知られている変化点抽出（Change Finder）メソッド、尤度比検定を用いる手法、ＡＲ（Auto-Regressive）モデルを利用する手法、あるいは、特開２０１８-１４７４４２号公報に開示されている手法を用いて、検出される。この例では、変化点ＣＰ１よりも前は、測定開始時（正常時）を含む第１の区間Ｚ１として規定される。変化点ＣＰ１と変化点ＣＰ２との間は、第２の区間Ｚ２として規定される。変化点ＣＰ２よりも後は、第３の区間Ｚ３として規定される。
　次に、制御部３５０は、この例では、第１の区間Ｚ１のＳＢＰ値を平均して第１の平均血圧レベルＡＢＬ１を取得するとともに、第２の区間Ｚ２でのＳＢＰ値を平均して第２の平均血圧レベルＡＢＬ２を取得する。そして、第１の平均血圧レベルＡＢＬ１と第２の平均血圧レベルＡＢＬ２との間の差が予め定められたレベル閾値（ＡＢＬｔｈとする。例えば、ＡＢＬｔｈは５～５０ｍｍＨｇの範囲内で設定される。）を超えたか否かに応じて、変化点ＣＰ１でＳＢＰに血圧レベル変化が発生したか否かを判定する（レベル変化判定）。図１９の例では、変化点ＣＰ１でＳＢＰに血圧レベル変化が発生したと判定される。
　さらに、制御部３５０は、第３の区間Ｚ３のＳＢＰ値を平均して第３の平均血圧レベルＡＢＬ３を取得する。そして、第１の平均血圧レベルＡＢＬ１と第３の平均血圧レベルＡＢＬ３との間の差がレベル閾値ＡＢＬｔｈを以下であるか否かに応じて、変化点ＣＰ２でＳＢＰが第２の平均血圧レベルＡＢＬ２から元の第１の平均血圧レベルＡＢＬ１に復帰したか否かを判定する（レベル復帰判定）。図１９の例では、変化点ＣＰ２でＳＢＰが第２の平均血圧レベルＡＢＬ２から元の第１の平均血圧レベルＡＢＬ１に復帰したと判定される。
　この結果、図１９の例では、第１の区間Ｚ１に含まれた各拍について血圧レベル変化が「無」と判定され、第２の区間Ｚ２に含まれた各拍について血圧レベル変化が「有」と判定され、また、第３の区間Ｚ３に含まれた各拍について血圧レベル変化が「無」と判定される。この血圧レベル変化の判定結果は、図１２に例示する拍単位テーブルの「血圧レベル変化」欄に、一拍毎に「有」または「無」として記録される。
　（３）　有効区間抽出処理（図６のステップＳ３）
　次に、図６のステップＳ３では、サーバ３００の制御部３５０は、血圧の時系列データ８０１のうち、血圧サージの検出・解析の対象となるべき有効区間を抽出する。
　具体的には、まず、制御部３５０は、一拍信頼度判定処理（図６のステップＳ１）による一拍信頼度ＯＲの判定結果に基づき、血圧の時系列データ８０１について、一拍信頼度ＯＲで「高」である拍が占める区間を有効区間として設定する一方、一拍信頼度ＯＲが「低」である拍が占める区間を無効区間として設定する。例えば、図２１（Ａ）に例示するように、血圧の時系列データ８０１について、有効区間ＥＤ１、無効区間ＮＤ１、有効区間ＥＤ２、無効区間ＮＤ２、有効区間ＥＤ３、無効区間ＮＤ３がこの順に設定されたものとする。
　次に、制御部３５０は、有効区間であって、連続する期間の長さが、予め設定されている第１の閾値（これをＴＤｄｔｈ１とする。例えば、ＴＤｄｔｈ１＝１５秒である。）未満であるものを、無効区間に変更する。図２１（Ａ）の例では、有効区間ＥＤ３の期間の長さＴＥ３が、ＴＥ３＜ＴＤｄｔｈ１であることから、図２１（Ｂ）に示すように、有効区間ＥＤ３が無効区間に変更される。この結果、元の無効区間ＮＤ２から元の無効区間ＮＤ３までが、連続した新たな無効区間ＮＤ１０として抽出される。このようにした場合、血圧サージの検出・解析の際に用いないほうがよいと考えられる期間を、より正確に、有効区間から排除することができる。したがって、ノイズによる変動を血圧サージとして誤検出するリスクを低減できる。また、血圧サージの検出・解析のための処理時間を短縮できる。
　一方、制御部３５０は、無効区間であって、連続する期間の長さが、予め設定されている第２の閾値（これをＴＤｄｔｈ２とする。例えば、ＴＤｄｔｈ２＝１５秒である。）未満であるものを、有効区間に変更する。図２１（Ｂ）の例では、無効区間ＮＤ１の期間の長さＴＮ１が、ＴＮ１＜ＴＤｄｔｈ２であることから、図２１（Ｃ）に示すように、無効区間ＮＤ１が有効区間に変更される。この結果、元の有効区間ＥＤ１から元の有効区間ＥＤ２までが、連続した新たな有効区間ＥＤ１０として抽出される。このようにした場合、有効区間に含まれるデータ数を増やすことができる。
　この例では、以下の処理（図６中のステップＳ４～Ｓ８）は、ステップＳ３で抽出された有効区間を対象として行われるものとする。
　（４）　血圧サージ検出処理（図６のステップＳ４）
　次に、図６のステップＳ４では、サーバ３００の制御部３５０は血圧サージ検出部として働いて、血圧の時系列データ８０１から、例えば特願２０１７－０４８９４６号、特願２０１７－０５００６６号に開示されているように、予め定められた判定基準に基づいて血圧サージを検出する。これにより、例えば図８（Ｂ）中に、破線の矩形枠８０３，８０３，…で示すように、複数の血圧サージを検出する。血圧サージは一晩に数百個も発生することがあると言われている。この例では、一拍ごとの収縮期血圧（ＳＢＰ）がプロットされ（図８（Ｂ）中に、一例として、ＳＢＰの一つをＰＳとして示す）、それらが包絡線で結ばれている。また、一拍ごとの拡張期血圧（ＤＢＰ）がプロットされ（図８（Ｂ）中に、一例として、ＤＢＰの一つをＰＤとして示す）、それらが包絡線で結ばれている。
　ここで、血圧サージを検出するための「予め定められた判定基準」とは、例えば図１０（血圧サージの波形の一例を曲線Ｃで示す。）に示すように、ピーク検出区間（例えば、１５拍分の期間）内にサージ開始点Ｐ１の時刻からサージピーク点Ｐ２の時刻までが含まれるとともに、サージ開始点Ｐ１の時刻における収縮期血圧値（ＳＢＰ）とピーク点Ｐ２の時刻における収縮期血圧値（ＳＢＰ）との差（サージ変動量）Ｌ１が２０ｍｍＨｇ（または１５ｍｍＨｇ）以上であること、サージ開始点Ｐ１の時刻とピーク点Ｐ２の時刻との間の期間Ｔ１が５拍分よりも大きいこと、かつ、ピーク点Ｐ２の時刻とサージ終了点Ｐ４の時刻との間の期間Ｔ３が７拍分よりも大きいことを指す。この例では、サージ開始点Ｐ１は、ピーク点Ｐ２よりも前で、収縮期血圧値（ＳＢＰ）の極小を与える点として規定されている。また、サージ終了点Ｐ４は、ピーク点Ｐ２よりも後で、ピーク点Ｐ２からＬ１×０．７５（＝Ｌ３）の分だけ血圧が降下した点として規定されている。
　制御部３５０（血圧サージ検出部として働く）によって検出された血圧サージは、記憶部３４０に設けられた図１４（Ａ）に例示するサージ単位テーブルに、発生順に番号（サージＮｏ）が付され、記録される。具体的には、図１４（Ａ）のサージ単位テーブルでは、「サージＮｏ」欄の番号（１，２，…）が付された血圧サージ毎に、「開始時刻」欄にサージ開始点Ｐ１の時刻、「ピーク時刻」欄にサージピーク点Ｐ２の時刻、「終了時刻」欄にサージ終了点Ｐ４の時刻が、対応付けて記録される。これにより、検出された各血圧サージが特定される。
　なお、制御部３５０は特徴量算出部として働いて、検出された血圧サージ（サージＮｏ．１，２，…）毎に、その血圧サージの特徴を表す特徴量として、この例では、「サージピーク値」、「サージ変動量」、「サージ時間」、「サージ上昇速度」を算出する。ここで、「サージピーク値」とは、図１０に示したピーク点Ｐ２の時刻における収縮期血圧値（ＳＢＰ）を指す。「サージ変動量」とは、サージ開始点Ｐ１の時刻における収縮期血圧値（ＳＢＰ）とピーク点Ｐ２の時刻における収縮期血圧値（ＳＢＰ）との差Ｌ１を指す。「サージ時間」とは、サージ時間サージ開始点Ｐ１の時刻とサージ終了点Ｐ４の時刻との間の期間の長さ（＝Ｔ１＋Ｔ２）を指す。また、「サージ上昇速度」とは、サージ開始点Ｐ１からピーク点Ｐ２までの収縮期血圧値（ＳＢＰ）の上昇速度（＝Ｌ１／Ｔ１）を指す。上記サージ単位テーブルには、検出された血圧サージ（サージＮｏ．１，２，…）毎に、その血圧サージの特徴量として「サージピーク値」、「サージ変動量」、「サージ時間」、「サージ上昇速度」が、それぞれ欄を設ける態様で、対応付けて記録される（なお、後述の図１５（Ａ）中に、サージ単位テーブルの「サージピーク値」欄、「サージ変動量」欄を図示している。）。
　（５）　サージ中信頼度算出処理（図６のステップＳ５）
　次に、図６のステップＳ５では、サーバ３００の制御部３５０はサージ中信頼度算出部として働いて、検出された血圧サージ毎に、各血圧サージをなす複数拍についての一拍信頼度ＯＲに基づいて、各血圧サージの信頼度を表すサージ中信頼度（これを「サージ中信頼度ＳＲ」と呼ぶ。）を求める。図１３は、サージ中信頼度算出処理の具体的なフローを示している。
　まず、図１３のステップＳ２１に示すように、制御部３５０は、検出された血圧サージ毎に繰り返しを行うルーチンを開始する。次に、ステップＳ２２に示すように、制御部３５０は、図１４（Ａ）のサージ単位テーブルから、或る番号の血圧サージ（これを「注目血圧サージ」と呼ぶ。最初のターンでは、注目血圧サージはサージＮｏ．１である。）の開始時刻と終了時刻を読み出して取得する。次に、図１３のステップＳ２３に示すように、その注目血圧サージの開始時刻から終了時刻までに存在する複数拍について、それぞれ図１２の拍単位テーブルに記録された一拍信頼度ＯＲを読み出して取得する。図１２に示した例では、破線の枠で囲まれた１０拍分が１つの注目血圧サージ（この例では、サージＮｏ．１）をなしている。
　次に、図１３のステップＳ２４に示すように、制御部３５０は、その注目血圧サージをなす複数拍のうち、一拍信頼度ＯＲが「高」（つまり、第１信頼度）である拍の割合に応じて、サージ中信頼度ＳＲを算出して求める。例えば、図１２に示した例では、注目血圧サージ（この例では、サージＮｏ．１）をなす１０拍のうち、一拍信頼度ＯＲが「高」である拍は７拍であることから、サージ中信頼度ＳＲを、ＳＲ＝（７拍）／（１０拍）＝０．７０として求める。
　次に、図１３のステップＳ２５に示すように、制御部３５０は、注目血圧サージについて、求めたサージ中信頼度ＳＲを記録する。具体的には、この例では、図１４（Ｂ）に示すように、上記サージ単位テーブルに「サージ中信頼度」欄を設ける態様で、注目血圧サージについて、求めたサージ中信頼度ＳＲを対応付けて記録する。最初のターンでは、サージＮｏ．１について、０．７０を対応付けて記録する。
　これとともに、この例では、制御部３５０は、上記サージ単位テーブルに、さらに「体動」欄、「外れ値」欄、「血圧レベル変化」欄を設ける態様で、サージ中信頼度ＳＲを低下させた観点（この例では「体動」、「外れ値」、「血圧レベル変化」の有無）を記録する。例えば、サージＮｏ．１については、図１２の拍単位テーブル中に示す、２拍目の「外れ値」有り、３拍目と４拍目の「体動」有りが、サージ中信頼度ＳＲを低下させた観点となっている。このため、サージＮｏ．１については、図１４（Ｂ）中の「体動」欄、「外れ値」欄にそれぞれ「有」が記録されている。
　上述の最初のターンに続くターンでは、注目血圧サージはサージＮｏ．２になる。ここで、サージＮｏ．２については、サージＮｏ．２をなす２０拍のうち、一拍信頼度ＯＲが「高」である拍は７拍であったものとする。図１４（Ｂ）の例では、サージＮｏ．２については、「サージ中信頼度」欄にサージ中信頼度ＳＲが０．３５として記録されるとともに、サージ中信頼度ＳＲを低下させた観点として、「体動」欄に「有」が記録されている。
　なお、図１４（Ｂ）の例では、サージＮｏ．１，２のいずれも、「血圧レベル変化」が「無」であるが、これに限られるものではない。仮に、注目血圧サージをなす複数拍のうち、図１２の拍単位テーブルで１拍でも「血圧レベル変化」が「有」であれば、それがサージ中信頼度ＳＲを低下させた観点となる。したがって、その注目血圧サージについては、図１４（Ｂ）のサージ単位テーブル中の「血圧レベル変化」欄に「有」が記録されることになる。このことは、仮に、注目血圧サージが、血圧レベル変化が無しの区間（例えば、図１９中に示した第１の区間Ｚ１）と血圧レベル変化が有りの区間（例えば、図１９中に示した第２の区間Ｚ２）との間にまたがって生じていた場合、その注目血圧サージについては、図１４（Ｂ）のサージ単位テーブル中の「血圧レベル変化」欄に「有」が記録されることを意味する。逆に言えば、注目血圧サージをなす複数拍の全部について、図１２の拍単位テーブル中の「血圧レベル変化」が「無」である場合に限り、図１４（Ｂ）のサージ単位テーブル中の「血圧レベル変化」欄に「無」が記録される。
　このようにして、検出された血圧サージ毎に、その血圧サージが示すサージ中信頼度ＳＲが順次算出され、上記サージ単位テーブルに順次記録される。検出された全ての血圧サージについて、サージ中信頼度ＳＲの記録が完了すると、図１３のステップＳ２６に示すように、制御部３５０は、血圧サージ毎の繰り返しを行うルーチンを終了する。
　このサージ中信頼度算出処理（図６のステップＳ５）によれば、サージ中信頼度ＳＲを、例えば３段階以上の多段階に区別して求めることができる。この結果、後述するように、血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、血圧サージ毎に適切に判定できる。
　以下の例では、既述の血圧サージ検出処理（図６のステップＳ４）とサージ中信頼度算出処理（図６のステップＳ５）とによって、上記サージ単位テーブルに、図１５（Ａ）に示すような記録がなされたものとする。図１５（Ａ）の例では、サージＮｏ．１，２，３，４，５，６，７のサージ中信頼度ＳＲが、それぞれ「１」、「０．９」、「０．４」、「１」、「１」、「０．９」、「０．８」として記録されている（なお、図１５（Ａ）の例では、記録された値は、図１４（Ｂ）の例とは異なっている。）。
　（６）　外乱影響判定処理（図６のステップＳ６）
　次に、図６のステップＳ６では、サーバ３００の制御部３５０は外乱影響判定部として働いて、検出された血圧サージ毎に、サージ中信頼度ＳＲが予め定められた閾値（これを「サージ信頼度閾値ＳＲＴｈ１」と呼ぶ。）以上であるか否かに応じて、各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する。
　この例では、サージ信頼度閾値ＳＲＴｈ１は、デフォルトとして、ＳＲＴｈ１＝０．５に設定されているものとする。
　具体的には、制御部３５０は、図１５（Ａ）のサージ単位テーブルに記録されている、検出された血圧サージ（サージＮｏ．１，２，…）毎のサージ中信頼度ＳＲの値がサージ信頼度閾値ＳＲＴｈ１（＝０．５）以上であるか否かに応じて、各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する。上述のように、図１５（Ａ）の例では、サージＮｏ．１，２，３，４，５，６，７のサージ中信頼度ＳＲが、それぞれ「１」、「０．９」、「０．４」、「１」、「１」、「０．９」、「０．８」として記録されている。したがって、各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かは、サージＮｏ．１，２，３，４，５，６，７についてそれぞれ「無」、「無」、「有」、「無」、「無」、「無」、「無」として判定される。この外乱影響の有無の判定結果は、検出された血圧サージ（サージＮｏ．１，２，…）毎に、上記サージ単位テーブルに設けられた「外乱影響」欄に、対応付けて記録される。
　ここで、例えば、ユーザ（主に、システム管理者）がサーバ３００の操作部３３０を入力部として用いて、この外乱影響判定処理（図６のステップＳ６）に先立って、サージ信頼度閾値ＳＲＴｈ１を可変して設定してもよい。これにより、血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かの判定に関して、ユーザの経験を反映させることができる。
　したがって、このシステム１００によれば、血圧の時系列データを解析して血圧サージに関する情報を得る場合に、血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、血圧サージ毎に適切に判定できる。特に、上記サージ信頼度閾値ＳＲＴｈ１が適切に設定されれば、一拍信頼度ＯＲが低い拍を１拍でも含む血圧サージのデータを完全に除外してしまうような事態を避けて、必要なデータを残すことができる。
　（７）　基本統計量算出処理（図６のステップＳ７）
　次に、図６のステップＳ７では、サーバ３００の制御部３５０は統計量算出部として働いて、検出された血圧サージの特徴量を統計処理して統計量としての基本統計量を算出する。
　血圧サージの「特徴量」とは、既述の「サージピーク値」と、「サージ変動量」と、「サージ時間」と、「サージ上昇速度」とを含む。また、「統計処理」とは、特徴量を平均する処理、中央値を求める処理、最大値および／または最小値を求める処理、標準偏差を求める処理などを指す。この例では、基本統計量とは、平均、標準偏差、最大値、最小値、中央値、第一四分位数、第三四分位数などを指す。
　この例では、制御部３５０は、まず、検出された血圧サージの全部（この例では、図１５（Ａ）中に示すサージＮｏ．１，２，３，４，５，６，７）を対象として、それらの血圧サージの特徴量を統計処理して、図１７（Ａ）に例示するような第１統計量（これを「基本統計量（全データ）」と表記する。）を算出する。これにより、外乱の影響を受けていると判定された血圧サージ（この例では、サージＮｏ．３）と外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージ（Ｎｏ．１，２，４，５，６，７）とを併せた状態で、統計量が算出される。
　図１７（Ａ）（および後述の図１７（Ｂ））の例では、特徴量に含まれた項目（「サージピーク値」、「サージ変動量」、「サージ時間」および「サージ上昇速度」）毎に、「平均」、「標準偏差」、「最大」値が算出されている。
　一方、この例では、制御部３５０（統計量算出部として働く）は、検出された血圧サージの全部（この例では、図１５（Ａ）中に示すサージＮｏ．１，２，３，４，５，６，７）から、外乱の影響を受けていると判定された血圧サージ（この例では、サージＮｏ．３）を除外して、残った血圧サージ（この例では、Ｎｏ．１，２，４，５，６，７）を対象として、それらの血圧サージの特徴量を統計処理して、図１７（Ｂ）に例示するような第２統計量（これを「基本統計量（外乱除外データ）」と表記する。）を算出する。これにより、外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージのみについて、統計量が算出される。
　この結果、ユーザは、全データによる統計量（第１統計量）と、外乱を除外したデータ（外乱除外データ）による統計量（第２統計量）との両方を知ることができる。上記第２統計量は、外乱を除外した統計量であるから、上記第１統計量に比して信頼度が高い、と言える。
　特に、その算出の際、制御部３５０は、上記残った血圧サージ（この例では、Ｎｏ．１，２，４，５，６，７）から、例えば、上記サージ単位テーブルにおいて、サージ中信頼度ＳＲを低下させた観点を示す「血圧レベル変化」（図１４（Ｂ）参照）が「有」と記録されている血圧サージ（例えば、図１９中に示した、第２の平均血圧レベルＡＢＬ２に対応する区間Ｚ２内の拍を含む血圧サージ）をさらに除外して、第３統計量を算出してもよい。これにより、統計量の信頼度をさらに高めることができる。
　ここで、図１９中に示した、測定開始時の第１の平均血圧レベルＡＢＬ１に対応する区間Ｚ１だけでなく、元の第１血圧レベルＡＢＬ１に復帰した区間Ｚ３に含まれた血圧サージは、除外されず、上記第３統計量の算出（集計対象）に含められる。したがって、上記第３統計量の算出に用いられるデータ数を増やすことができる。
　なお、図１６は、基本統計量の集計の仕方（集計対象）を決定するアルゴリズムを示している。図１６のステップＳ３１に示すように、制御部３５０は、検出された血圧サージ毎に繰り返しを行うルーチンを開始する。次に、ステップＳ３２に示すように、注目血圧サージが外乱の影響を受けているか否か、すなわち、注目血圧サージについて図１５（Ａ）のサージ単位テーブルで「外乱影響」が「有」であるか否かを判定する。ここで、「外乱影響」が「有」であれば（図１６のステップＳ３２でＹＥＳ）、その注目血圧サージを基本統計量の集計対象から除く（ステップＳ３４）。また、図１６のステップＳ３３に示すように、注目血圧サージについて、上記サージ単位テーブルにおいて「血圧レベル変化」（図１４（Ｂ）参照）が「有」であるか否かを判定する。ここで、「血圧レベル変化」が「有」であれば（図１６のステップＳ３３でＹＥＳ）、その注目血圧サージを基本統計量の集計対象から除く（図１６のステップＳ３４）。図１６のステップＳ３２，Ｓ３３を経て（図１６のステップＳ３２，Ｓ３３でＮＯ）、残った血圧サージのデータを、第３統計量の集計対象とする。そして、血圧サージ毎の繰り返しを行うルーチンを終了する。なお、図１６のステップＳ３３を省略して、残った血圧サージのデータを、第２統計量の集計対象としてもよい。
　上記のようにして算出された各統計量は、ユーザ（主に、医療関係者）によって、血圧サージの解析に用いられ得る。したがって、ユーザは、血圧サージの解析のための労力、時間を節約することができる。
　（７）　血圧サージ関連情報表示処理（図６のステップＳ８）
　次に、図６のステップＳ８では、この例では、サーバ３００の制御部３５０が、上述の全データによる統計量（第１統計量）と、外乱除外データによる統計量（第２および／または第３統計量）との両方を、対比したグラフとして含む画像データを作成する。その画像データを、サーバ３００からネットワーク９００を介して、いずれかの病院端末４００（４００Ａ，４００Ｂ，…）が受信する。病院端末４００は表示処理部として働いて、表示器４２０の表示画面上に、その画像データをグラフ表示する。
　例えば、上述の基本統計量算出処理（図６のステップＳ７）にて、血圧サージの特徴量としての「サージピーク値」、「サージ変動量」のそれぞれについて、全データによる統計量（第１統計量）と、外乱除外データによる統計量（この例では、第３統計量）とが算出されたものとする。この例では、図６のステップＳ８で、サーバ３００の制御部３５０が「サージピーク値」、「サージ変動量」のそれぞれについて、全データによる統計量と、外乱除外データによる統計量との両方を、箱ひげ図として対比して含む画像データを作成する。その場合、病院端末４００は、例えば図１８（Ａ）に示すように、表示器４２０の表示画面上に、「サージピーク値」について、全データによる統計量と、外乱除外データによる統計量との両方を、箱ひげ図として対比してグラフ表示する。また、病院端末４００は、例えば図１８（Ｂ）に示すように、表示器４２０の表示画面上に、「サージ変動量」について、全データによる統計量と、外乱除外データによる統計量との両方を、箱ひげ図として対比してグラフ表示する。
　なお、血圧サージの特徴量としての「サージ時間」、「サージ上昇速度」について、同様のグラフ表示を行ってもよい。
　ユーザ（主に、医療関係者）は、上記表示画面に表示された箱ひげ図を見ることによって、全データによる統計量（第１統計量）と、外乱を除外したデータ（外乱除外データ）による統計量（第２および／または第３統計量）との両方を、対比して、直感的に把握することができる。例えば、図１８（Ａ），図１８（Ｂ）の例では、全データによる「サージピーク値」、「サージ変動量」は、ばらつきが大きいが、外乱除外データによる「サージピーク値」、「サージ変動量」は、ばらつきが小さい。したがって、ユーザは、全データが外乱の影響を受けていた程度を、直感的に把握できる。このことは、ＳＡＳの診断や治療のほか、心血管の疾病リスクを評価する材料や、特定の臓器の疾病リスクを評価する材料として役立つと考えられる。
　また、例えば、上述の基本統計量算出処理（図６のステップＳ７）にて、サーバ３００の制御部３５０が統計量算出部をなすカウント部として働いて、血圧サージの回数（サージ回数）をカウントしてもよい。具体的には、制御部３５０は、図１５（Ａ）のサージ単位テーブルを参照して、検出された血圧サージの全部の回数を上記第１統計量としてカウントするとともに、上記血圧サージの全部の回数のうち、上記外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージ（つまり、図１５（Ａ）のサージ単位テーブルに例示した「外乱影響」が「無」である血圧サージ）の回数を、上記第２または第３統計量としてカウントする。この例では、図６のステップＳ８で、サーバ３００の制御部３５０が、検出された血圧サージの全部の回数を、時間帯毎の棒グラフとするとともに、その時間帯毎の棒において、上記外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージの回数の割合を示す、画像データを作成する。その場合、病院端末４００は、表示器４２０の表示画面上に、例えば図２０に示すようなグラフ表示を行う。図２０の例では、夜２０時台から翌朝８時台までの時間帯毎に、検出された血圧サージの全部の回数が、時間帯毎の棒グラフ（各棒の全高）として表されている。また、血圧サージの全部の回数を表す各棒のうち、外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージの回数の割合が斜線領域として表されている。この例では、血圧サージの全部の回数を表す各棒のうち、上記斜線領域以外の白色領域は、結果として、上記サージ単位テーブルにおいて「血圧レベル変化」（図１４（Ｂ）参照）が「有」である血圧サージの回数であった。
　ユーザ（主に、医療関係者）は、上記表示画面上に表示された棒グラフを見ることによって、上記検出された血圧サージの全部の回数と、上記外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージの回数とを、対比して、直感的に把握することができる。ここで、検出された上記血圧サージの全部の回数をカウントすることは、有益である。その理由は、たとえ上記外乱の影響を受けていると判定された血圧サージであっても、サージ事例であることは確かだからである。
　（変形例１）
　上述の実施形態では、サーバ３００の制御部３５０が画像データを作成し、病院端末４００の表示器４２０が画像を表示したが、これに限られるものではない。サーバ３００の制御部３５０は、画像データを病院端末４００へ送信する代わりに、画像作成のためのデータのみを送信し、病院端末４００が専ら画像データを作成しても良い。
　（変形例２）
　また、上述の実施形態では、本発明の血圧関連情報処理装置を、病院端末４００とサーバ３００とを含むネットワーク上のシステム１００として構成したが、これに限られるものではない。
　例えば、本発明の血圧関連情報処理装置を、病院端末４００（例えば４００Ａ）のみで構成しても良い。つまり、病院端末４００に上述の血圧関連情報処理方法の全部（血圧計２００からの血圧の時系列データの受信から、表示器４２０の表示画面上への画像データの表示までを含む。）を実行させてもよい。
　その場合、病院端末４００には、上述の血圧関連情報処理方法を実行させるプログラムをインストールしておく。これにより、本発明の血圧関連情報処理装置を小型かつコンパクトに構成することができる。
　また、上述の血圧関連情報処理方法を、ソフトウェア（コンピュータプログラム）として、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＤＶＤ（デジタル万能ディスク）、フラッシュメモリなどの非一時的（non-transitory）にデータを記憶可能な記録媒体に記録してもよい。このような記録媒体に記録されたソフトウェアを、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（パーソナル・デジタル・アシスタンツ）、スマートフォンなどの実質的なコンピュータ装置にインストールすることによって、それらのコンピュータ装置に、上述の血圧関連情報処理方法を実行させることができる。
　（変形例３）
　また、上述の実施形態では、一拍信頼度判定処理（図６のステップＳ１）において、一拍信頼度ＯＲを「高」若しくは「低」の２値に判定するものとした。しかしながら、これに限られるものではない。一拍信頼度ＯＲは、例えば、３値、または、それ以上の多値に判定されてもよい。例えば、一拍信頼度ＯＲが「高」、「中」、「低」の３値に判定される場合、サージ中信頼度算出処理（図６のステップＳ５）では、一拍信頼度ＯＲの「高」、「中」、「低」にそれぞれ重みを付けて、サージ中信頼度ＳＲを算出してもよい。例えば、一拍信頼度「高」に重みｗｈ＝１．０、一拍信頼度「中」に重みｗｍ＝０．５、一拍信頼度「低」に重みｗｌ＝０というように重みを付ける。そして、注目血圧サージをなす複数拍（１０拍とする）のうち、例えば、一拍信頼度「高」が６拍、一拍信頼度「中」が１拍、一拍信頼度「低」が３拍であったとする。この場合、サージ中信頼度ＳＲは、
ＳＲ　＝　ｗｈ×６＋ｗｍ×１＋ｗｌ×３　＝　６．５
として算出される。このようにした場合、血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを、より適切に判定できる。
　（変形例４）
　また、上述の実施形態では、血圧計２００はトノメトリ方式の血圧計であるものとしたが、これに限られるものではない。血圧計２００は、被測定部位のうち対応する部分を通る動脈へ向けて光を照射する発光素子と、その光の反射光（または透過光）を受光する受光素子とを備えて、動脈の脈波を容積の変化に基づいて連続的に血圧を検出してもよい（光電方式）。また、血圧計２００は、被測定部位に当接された圧電センサを備えて、被測定部位のうち対応する部分を通る動脈の圧力による歪みを電気抵抗の変化として検出し、この電気抵抗の変化に基づいて連続的に血圧を検出してもよい（圧電方式）。さらに、血圧計２００は、被測定部位のうち対応する部分を通る動脈へ向けて電波（送信波）を送る送信素子と、その電波の反射波を受信する受信素子とを備えて、動脈の脈波による動脈とセンサとの間の距離の変化を送信波と反射波との間の位相のずれとして検出し、この位相のずれに基づいて連続的に血圧を検出してもよい（電波照射方式）。また、血圧を算出することができる物理量を観測することができれば、これらの以外の方式を適用してもよい。
　以上の実施形態は例示であり、この発明の範囲から離れることなく様々な変形が可能である。上述した複数の実施の形態は、それぞれ単独で成立し得るものであるが、実施の形態同士の組みあわせも可能である。また、異なる実施の形態の中の種々の特徴も、それぞれ単独で成立し得るものであるが、異なる実施の形態の中の特徴同士の組みあわせも可能である。
　　１００　システム
　　２００　血圧計
　　２６０，３５０　制御部
　　３００　サーバ
　　３２０，４２０　表示器
　　４００，４００Ａ，４００Ｂ，…　病院端末

Claims (11)

  1. 　被験者の脈動に連動して変化する血圧の時系列データから、血圧サージを検出して解析する血圧関連情報処理装置であって、
    　上記血圧の時系列データについて、外乱を表す情報に基づいて、一拍毎の血圧値の信頼度を表す一拍信頼度を、少なくとも、解析に用いられるべきことを表す第１信頼度と、この第１信頼度よりも低いことを表す第２信頼度とを含む状態に判定する一拍信頼度判定部と、
    　上記血圧の時系列データから、予め定められた判定基準に基づいて血圧サージを検出する血圧サージ検出部と、
    　検出された上記血圧サージ毎に、各血圧サージをなす複数拍についての上記一拍信頼度に基づいて、上記各血圧サージの信頼度を表すサージ中信頼度を求めるサージ中信頼度算出部と、
    　上記サージ中信頼度が予め定められたサージ信頼度閾値以上であるか否かに基づいて、上記各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する外乱影響判定部と
    を備えた血圧関連情報処理装置。
  2. 　請求項１に記載の血圧関連情報処理装置において、
    　上記サージ中信頼度算出部は、上記各血圧サージをなす複数拍のうち、上記一拍信頼度が上記第１信頼度である拍の割合に応じて、上記サージ中信頼度を求めることを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  3. 　請求項１または２に記載の血圧関連情報処理装置において、
    　検出された上記血圧サージの特徴を表す特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　上記特徴量を統計処理して統計量を算出する統計量算出部と
    を備えたことを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  4. 　請求項３に記載の血圧関連情報処理装置において、
    　上記統計量算出部は、
    　検出された上記血圧サージの全部を対象として、それらの血圧サージの上記特徴量を統計処理して第１統計量を算出するとともに、
    　検出された上記血圧サージの全部から上記外乱の影響を受けていると判定された上記血圧サージを除外して、残った血圧サージを対象として、それらの血圧サージの上記特徴量を統計処理して第２統計量を算出する
    ことを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  5. 　請求項４に記載の血圧関連情報処理装置において、
    　上記血圧の時系列データに、血圧が測定開始時の第１血圧レベルから別の第２血圧レベルへ変化する血圧レベル変化があったか否かを判定する血圧レベル変化判定部を備え、
    　上記統計量算出部は、上記残った血圧サージから、上記第２血圧レベルに対応する区間内の拍を含む血圧サージをさらに除外して、第３統計量を算出することを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  6. 　請求項５に記載の血圧関連情報処理装置において、
    　上記血圧レベル変化判定部は、上記血圧の時系列データで、血圧が上記第２血圧レベルから元の第１血圧レベルに復帰したか否かを判定するレベル復帰判定部を含み、
    　上記統計量算出部は、上記第１血圧レベルに復帰した区間に含まれた血圧サージを、上記第３統計量の算出に含めることを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  7. 　請求項４から６までのいずれか一つに記載の血圧関連情報処理装置において、
    　上記統計量算出部は、上記血圧の時系列データに含まれた血圧サージの回数をカウントするカウント部を含み、
    　上記カウント部は、検出された上記血圧サージの全部の回数を、上記第１統計量としてカウントするとともに、上記血圧サージの全部の回数のうち、上記外乱の影響を受けていないと判定された血圧サージの回数を、上記第２または第３統計量としてカウントすることを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  8. 　請求項４から６までのいずれか一つに記載の血圧関連情報処理装置において、
    　表示画面上で、上記第１統計量と、上記第２および／または第３統計量とを、対比してグラフ表示する処理を行う表示処理部を備えたことを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  9. 　請求項１から８までのいずれか一つに記載の血圧関連情報処理装置において、
    　上記サージ信頼度閾値を可変して設定するための入力部を備えたことを特徴とする血圧関連情報処理装置。
  10. 　被験者の脈動に連動して変化する血圧の時系列データから、血圧サージを検出して解析する血圧関連情報処理方法であって、
    　上記血圧の時系列データについて、外乱を表す情報に基づいて、一拍毎の血圧値の信頼度を表す一拍信頼度を、少なくとも、解析に用いられるべきことを表す第１信頼度と、この第１信頼度よりも低いことを表す第２信頼度とを含む状態に判定し、
    　上記血圧の時系列データから、予め定められた判定基準に基づいて血圧サージを検出し、
    　検出された上記血圧サージ毎に、各血圧サージをなす複数拍についての上記一拍信頼度に基づいて、上記各血圧サージの信頼度を表すサージ中信頼度を求め、
    　上記サージ中信頼度が予め定められたサージ信頼度閾値以上であるか否かに基づいて、上記各血圧サージのデータが外乱の影響を受けているか否かを判定する
    ことを特徴とする血圧関連情報処理方法。
  11. 　請求項１０に記載の血圧関連情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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