(57)【要約】【課題】血圧計及び血圧計算方法の提供【解決手段】本発明は血圧計及び血圧計算方法を提供する。血圧計は、エアバッグユニットと連通する加圧モータユニット及び少なくとも一つの脱気弁ユニットを設置する。血圧計算方法は、以下の方法を含む。まず、加圧モータユニットを制御してエアバッグユニットに対し加圧を行う。続いて、加圧の過程においてエアバッグユニットから加圧段階測定データを測定する。続いて、加圧モータユニットを制御してエアバッグユニットに対する加圧を停止し、且つ脱気弁ユニットを制御してエアバッグユニットに対し脱気を行う。続いて、脱圧の過程においてエアバッグユニットから脱圧段階測定データを測定する。続いて、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データに基づいて少なくとも一つの血圧パラメータを取得する。そして、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データから取得した血圧パラメータの平均値を、計算により獲得し、これに基づき血圧測定結果を獲得する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
血圧計に対し使用する血圧計算方法であり、前記血圧計が、エアバッグユニットと連通する加圧モータユニット及び少なくとも一つの脱気弁ユニットを設置し、前記血圧計算方法が、
前記加圧モータユニットを制御して前記エアバッグユニットに対し加圧を行うことと、
加圧の過程において前記エアバッグユニットから加圧段階測定データを測定することと、
前記加圧モータユニットを制御して前記エアバッグユニットに対する加圧を停止し、且つ前記脱気弁ユニットを制御して前記エアバッグユニットに対し脱気を行うことと、
脱圧の過程において前記エアバッグユニットから脱圧段階測定データを測定することと、
前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データに基づいて少なくとも一つの血圧パラメータを取得すること
前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データから取得した前記血圧パラメータの平均値を、計算により獲得し、これに基づき血圧測定結果を獲得することを含む血圧計算方法。
【請求項２】
前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データがそれぞれ、データ列であるパルス信号の振幅データ及び対応する圧力データ、そしてパルス信号の間隔時間のデータを含む請求項１に記載の血圧計算方法。
【請求項３】
前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データからそれぞれ、加圧段階最大振幅データ及び脱圧段階最大振幅データを取得することを更に含む請求項２に記載の血圧計算方法。
【請求項４】
前記加圧段階最大振幅データと前記脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、
前記平均値と脱圧段階収縮期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅とすることと、
前記脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅に基づき、前記脱圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、前記血圧測定結果の収縮期血圧値とすることを更に含む請求項３に記載の血圧計算方法。
【請求項５】
前記加圧段階最大振幅データと前記脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、
前記平均値と加圧段階拡張期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して加圧段階拡張期血圧の臨界振幅とすることと、
前記加圧段階拡張期血圧の臨界振幅に基づき、前記加圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、前記血圧測定結果の拡張期血圧値とすることを更に含む請求項３に記載の血圧計算方法。
【請求項６】
単数回の加圧プロセス及び脱圧プロセスにおいて獲得した、前記加圧段階測定データの前記パルス信号の間隔時間のデータ、及び前記脱圧段階測定データの前記パルス信号の間隔時間のデータを通じ、心房細動を判断することを更に含む請求項２に記載の血圧計算方法。
【請求項７】
前記脱圧段階測定データから脱圧段階の最大振幅データを獲取した後に測定を終了することを更に含む請求項１に記載の血圧計算方法。
【請求項８】
血圧計であり、エアバッグユニットと、加圧モータユニットと、少なくとも一つの脱気弁ユニットと、センサユニットと、表示ユニットと、メモリと、プロセッサユニットとを含み、
前記加圧モータユニットが前記エアバッグユニットと連通し、
少なくとも一つの前記脱気弁ユニットが前記エアバッグユニットと連通し、
前記センサユニットが前記エアバッグユニットから測定データを測定し、
前記表示ユニットが血圧測定の測定結果を表示し、
前記メモリがプログラム指令集を保存し
前記プロセッサユニットが前記プログラム指令集を実行することで、
前記加圧モータユニットを制御して前記エアバッグユニットに対し加圧を行うことと、
加圧の過程において前記センサユニットから加圧段階測定データを受信することと、
前記加圧モータユニットを制御して前記エアバッグユニットに対する加圧を停止し、且つ前記脱気弁ユニットを制御して前記エアバッグユニットに対し脱気を行うことと、
脱圧の過程において前記センサユニットから脱圧段階測定データを受信することと、
前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データを通じて少なくとも一つの血圧パラメータを取得することと、
前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データから取得した血圧パラメータの平均値を、計算により獲得し、これに基づき前記血圧測定の測定結果を獲得することを実施する血圧計。
【請求項９】
前記血圧パラメータが、パルス信号の振幅及び対応する圧力、または収縮期血圧、または拡張期血圧である請求項８に記載の血圧計。
【請求項１０】
前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データがそれぞれ、データ列であるパルス信号の振幅データ及び対応する圧力データ、そしてパルス信号の間隔時間のデータを含む請求項８に記載の血圧計。
【請求項１１】
前記プロセッサユニットが前記プログラム指令集を実行することで、前記加圧段階測定データ及び前記脱圧段階測定データからそれぞれ加圧段階最大振幅データ及び脱圧段階最大振幅データを取得する請求項８に記載の血圧計。
【請求項１２】
前記プロセッサユニットが前記プログラム指令集を実行することで、
前記加圧段階最大振幅データと前記脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、
前記平均値と脱圧段階収縮期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅とすることと、
前記脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅に基づき、前記脱圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、前記血圧測定の測定結果の収縮期血圧値とすることを実施する請求項１１に記載の血圧計。
【請求項１３】
前記プロセッサユニットが前記プログラム指令集を実行することで、
前記加圧段階最大振幅データと前記脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、
前記平均値と加圧段階拡張期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して加圧段階拡張期血圧の臨界振幅とすることと、
前記加圧段階拡張期血圧の臨界振幅に基づき、前記加圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、前記血圧測定の測定結果の拡張期血圧値とすることを実施する請求項１１に記載の血圧計。
【請求項１４】
前記プロセッサユニットが前記プログラム指令集を実行することで、単数回の加圧プロセス及び脱圧プロセスにおいて獲得した、前記加圧段階測定データの前記パルス信号の間隔時間のデータ、及び前記脱圧段階測定データの前記パルス信号の間隔時間のデータを通じ、心房細動を判断する請求項１０に記載の血圧計。
【請求項１５】
前記プロセッサユニットが前記プログラム指令集を実行することで、前記脱圧段階測定データから脱圧段階の最大振幅データを獲取した後に測定を終了する請求項８に記載の血圧計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は測定装置及び測定方法に関し、特に、血圧計及び血圧計算方法を指す。
【背景技術】
【０００２】
現在市販される電子血圧計は、その多くがオシログラフィを血圧測定方法とするものであり、また現在市販される血圧計は血圧値を計測する際、その多くが単数回の加圧オシログラフィまたは減圧オシログラフィによる測定データを採用することで結果値を得るものである。この測定過程においては、サンプルの数量が不足する場合に測定データの不正確さといった問題が頻繁に起こる。従来技術によればオシログラフィには加圧測定と脱圧測定の二種類があり、加圧測定オシログラフィはエアポンプによる給気を行う過程でパルス特徴信号を取得して血圧分析を行うものであり、この過程は図１に示される。
【０００３】
単数回の加圧オシログラフィでは、ポンプによりエアバッグに緩速の加圧と給気を行う過程で、例えば振幅などのパルス特徴信号を獲取することで最高点（平均圧）を取得する。そして、平均圧パルス特徴信号（Ａｍ）に、臨床統計パラメータ（収縮期血圧の臨界パラメータＴｓｙｓ及び拡張期血圧の臨界パラメータＴｄｉａ）を掛けることで、それぞれ収縮期血圧のパルス特徴信号（Ａｓｙｓ）及び拡張期血圧のパルス特徴信号（Ａｄｉａ）を算出した後、更にこの算出した二つのパルス特徴信号（Ａｓｙｓ、Ａｄｉａ）を通じて、対応する収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）を探し出す。その公式は以下に示される。
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【０００４】
また、脱圧測定オシログラフィはちょうど加圧測定オシログラフィと逆であり、まず快速の加圧をし、次に緩速の脱圧を行う過程でパルス特徴信号を取得して血圧分析を行うもので、その過程は図２に示される。単数回の脱圧オシログラフィでは、まずポンプによりエアバッグに快速の加圧と給気を行い、次に緩速の脱圧を行う過程で、例えば振幅などのパルス特徴信号を獲取することで最高点（平均圧）を取得する。そして、平均圧パルス特徴信号（Ａｍ）に、臨床統計パラメータ（収縮期血圧の臨界パラメータＴｓｙｓ及び拡張期血圧の臨界パラメータＴｄｉａ）を掛けることで、それぞれ収縮期血圧のパルス特徴信号（Ａｓｙｓ）及び拡張期血圧のパルス特徴信号（Ａｄｉａ）を算出した後、更にこの算出した二つのパルス特徴信号（Ａｓｙｓ、Ａｄｉａ）を通じて、対応する収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）を探し出す。その公式は上述した公式（１）及び（２）に同じである。
【０００５】
しかし、図１に示す単数回の加圧オシログラフィによる測定においては、獲取されたパルス特徴信号の測定データを用いて収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）の判断並びに獲取を行った際に測定を停止するわけだが、もし判断エラーが発生した場合、被検者の収縮期血圧が正確に獲取されていない状態で測定の終了を迫られるといった状況が起こり得る。もう一方で、図２に示す単数回の脱圧オシログラフィによる測定においては、獲取されたパルス特徴信号の測定データを用いて拡張期血圧（Ｐｄｉａ）の判断並びに獲取を行った際に測定を停止するわけだが、判断エラーが発生した場合、被検者の拡張期血圧が正確に獲取されていない状態で測定の終了を迫られるといった状況が起こり得る。これ以外にも、従来技術では心房細動に対する分析を行う際に心電図の測定方式を採用し、更に拍動の時間の間隔を通じた心房細動の判断を行うが、このことから、現状では市販の電子血圧計が、心電図の測定方式による心房細動の判断を行い得ないことが分かる。
【０００６】
上述した問題に鑑み、本発明は血圧計及び血圧計算方法を提供することで、血圧計の判断エラーが起こった際の測定の正確性の低下という問題を解決し、且つ正確な測定データの採取を通じて、収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）獲取における正確性の向上を達成する。そのため、本発明は高い産業利用価値を有する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、血圧計においてパルス特徴信号の測定データが獲取される際の判断エラーを排除して、正確な測定データの採取を通じて、収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）獲取における正確性の向上を達成することであり、ゆえに血圧計及び血圧計算方法を提供する。
【０００８】
上述した本発明の目的の達成のため、本発明は、エアバッグユニットと連通する加圧モータユニット及び少なくとも一つの脱気弁ユニットを設置する血圧計に対し使用するための、血圧計算方法を提供する。この血圧計算方法は、加圧モータユニットを制御してエアバッグユニットに対し加圧を行うことと、加圧の過程においてエアバッグユニットから加圧段階測定データを測定することと、加圧モータユニットを制御してエアバッグユニットに対する加圧を停止し、且つ脱気弁ユニットを制御してエアバッグユニットに対し脱気を行うことと、脱圧の過程においてエアバッグユニットから脱圧段階測定データを測定することと、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データに基づいて少なくとも一つの血圧パラメータを取得することと、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データから取得した血圧パラメータの平均値を、計算により獲得し、これに基づき血圧測定結果を獲得することとを含む。
【０００９】
本発明の方法は更に、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データに基づいて、加圧段階最大振幅データ及び脱圧段階最大振幅データを取得することと、加圧段階最大振幅データと脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、前記平均値と脱圧段階収縮期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅とすることと、脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅に基づき、脱圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、血圧測定結果の収縮期血圧値とすることとを含む。
【００１０】
本発明の方法は更に、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データに基づいて、加圧段階最大振幅データ及び脱圧段階最大振幅データを取得することと、加圧段階最大振幅データと脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、前記平均値と加圧段階拡張期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して加圧段階拡張期血圧の臨界振幅とすることと、加圧段階拡張期血圧の臨界振幅に基づき、加圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、血圧測定結果の拡張期血圧値とすることとを含む。
【００１１】
上述した本発明の目的の達成のため、本発明は更に血圧計を提供する。この血圧計は、エアバッグユニットと、加圧モータユニットと、少なくとも一つの脱気弁ユニットと、センサユニットと、表示ユニットと、メモリと、プロセッサユニットとを含む。加圧モータユニットはエアバッグユニットと連通し、少なくとも一つの脱気弁ユニットはエアバッグユニットと連通し、センサユニットはエアバッグユニットから測定データを測定し、表示ユニットは血圧測定の測定結果を表示し、メモリはプログラム指令集を保存する。プロセッサユニットは前記プログラム指令集を実行することで、加圧モータユニットを制御してエアバッグユニットに対し加圧を行うことと、加圧の過程においてセンサユニットから加圧段階測定データを受信することと、加圧モータユニットを制御してエアバッグユニットに対する加圧を停止し、且つ脱気弁ユニットを制御してエアバッグユニットに対し脱気を行うことと、脱圧の過程においてセンサユニットから脱圧段階測定データを受信することと、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データを通じて少なくとも一つの血圧パラメータを取得することと、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データから取得した血圧パラメータの平均値を、計算により獲得し、これに基づき血圧測定結果を獲得することを実施する。
【００１２】
本発明の血圧計におけるプロセッサユニットは前記プログラム指令集を実行することで更に、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データに基づいて、加圧段階最大振幅データ及び脱圧段階最大振幅データを取得することと、加圧段階最大振幅データと脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、前記平均値と脱圧段階収縮期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅とすることと、脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅に基づき、脱圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、血圧測定結果の収縮期血圧値とすることとを実施する。
【００１３】
本発明の血圧計におけるプロセッサユニットは前記プログラム指令集を実行することで更に、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データに基づいて、加圧段階最大振幅データ及び脱圧段階最大振幅データを取得することと、加圧段階最大振幅データと脱圧段階最大振幅データの平均値を算出することと、前記平均値と加圧段階拡張期血圧の臨界パラメータの乗積を計算して加圧段階拡張期血圧の臨界振幅とすることと、加圧段階拡張期血圧の臨界振幅に基づき、加圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、血圧測定結果の拡張期血圧値とすることとを実施する。
【００１４】
本発明において実施される血圧計及び血圧計算方法によれば、単数回の加圧及び脱圧の循環において、それぞれ加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データを取得し、且つそこから正確な測定データを採取することで、収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）獲取における正確性の向上が達成される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】周知技術における単数回の加圧オシログラフィによるパルス信号及びその圧力値の測定を示す図である。
【図２】周知技術における単数回の減圧オシログラフィによるパルス信号及びその圧力値の測定を示す図である。
【図３】本発明における血圧計の機能を示すブロック図である。
【図４】本発明における血圧計算方法の流れ図である。
【図５】本発明における単数回の加圧及び脱圧の循環によるパルス信号及びその圧力値の測定を示す図である。
【図６】本発明における単数回の加圧及び脱圧の循環において獲得された測定データを示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
まず、図３の本発明における血圧計の機能を示すブロック図を参照する。本発明の一実施例によれば、血圧計１０は、マイクロプロセッサユニット１１、表示出力ユニット１２、ボタンユニット１３、メモリ１４、加圧モータユニット１５、圧力センサユニット１６、緩速脱気弁ユニット１７、快速脱気弁ユニット１８、エアバッグユニット１９及び電源ユニット（図示していない）を含む。前記電源ユニットは血圧計１０における各構成ユニットが必要とする電力を提供する。エアバッグユニット１９は腕帯のエアバッグユニットであり、表示出力ユニット１２は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置である。加圧モータユニット１５、緩速脱気弁ユニット１７及び快速脱気弁ユニット１８はそれぞれエアバッグユニット１９と連通し、マイクロプロセッサユニット１１が加圧モータユニット１５、緩速脱気弁ユニット１７及び快速脱気弁ユニット１８を制御することで、エアバッグユニット１９に対し加圧及び脱圧を行い、また圧力センサユニット１６を通じてエアバッグユニット１９に対し観測を行い、マイクロプロセッサユニット１１により測定データを獲得する。
【００１７】
本発明の実施例において、使用者はボタンユニット１３の作動を操作してマイクロプロセッサユニット１１を発動させ、メモリ１４内に保存されるプログラム指令集を実行させる。メモリ１４はマイクロプロセッサユニット１１が内蔵することもできる。マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、図４に示す血圧計算方法１００が含むステップ１０１乃至１０８を実行する。
【００１８】
次に、図４の本発明における血圧計算方法の流れ図を参照する。本発明の血圧計算方法１００において、ステップ１０１では、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、使用者によりボタンユニット１３の作動が操作されたことを探知し、また快速脱気弁ユニット１８をイネーブルにしてエアバッグユニット１９に対し快速脱気を行う。ステップ１０２では、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、圧力センサユニット１６を通じてエアバッグユニット１９の圧力値を読み取る。ステップ１０３では、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、快速脱気弁ユニット１８がエアバッグユニット１９の圧力値をゼロ復帰させるのを待ち、その後快速脱気弁ユニット１８をオフにし且つ加圧モータユニット１５をイネーブルにすることで、エアバッグユニット１９に対し緩速加圧の給気を行う。
【００１９】
続いて、図５の本発明における単数回の加圧及び脱圧の循環によるパルス信号及びその圧力値の測定を示す図を参照する。ステップ１０４では、加圧段階測定プロセス２０１において、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、圧力センサユニット１６を通じてエアバッグユニット１９から加圧段階測定データを測定する。この加圧段階測定データは、図５に示す加圧段階測定プロセス２０１における、データ列であるパルス信号の振幅データ、及び対応する圧力データ、そしてパルス信号の間隔時間のデータを含む。ステップ１０５では、加圧段階測定データに基づいて、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、加圧停止のタイミングを判断し、加圧モータユニット１５のエアバッグユニット１９に対する加圧をオフにし、また緩速脱気弁ユニット１７をイネーブルにすることで、エアバッグユニット１９に対し緩速の脱気を行う。前記加圧停止のタイミングとは通常、獲取した振幅が過少である時、またはパルスの獲取が全く不可能になった時となる。
【００２０】
ステップ１０６では、脱圧段階測定プロセス２０２において、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、圧力センサユニット１６を通じてエアバッグユニット１９から脱圧段階測定データを測定する。この脱圧段階測定データは、図５に示す脱圧段階測定プロセス２０２における、データ列であるパルス信号の振幅データ、及び対応する圧力データ、そしてパルス信号の間隔時間のデータを含む。ステップ１０７では、脱圧段階測定データに基づいて、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、測定終了のタイミングを判断し、快速脱気弁ユニット１８をイネーブルにすることで、エアバッグユニット１９に対し快速脱気を行う。測定停止のタイミングとは通常、獲取した振幅が過少である時、またはパルスの獲取が全く不可能になった時となる。ステップ１０８では、脱圧段階及び加圧段階測定データに基づいて、計算により血圧測定結果を獲得し、収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）を表示出力ユニット１２に表示する。
【００２１】
本発明方法におけるステップ１０８は更に、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データに基づいて少なくとも一つの血圧パラメータを取得することを含む。本発明の異なる実施例において、前記血圧パラメータは、加圧段階最大振幅データＡｍ１及び脱圧段階最大振幅データＡｍ２、或いは加圧段階拡張期血圧値Ｐｄｉａ１及び脱圧段階拡張期血圧値Ｐｄｉａ２、或いは加圧段階収縮期血圧値Ｐｓｙｓ１及び脱圧段階収縮期血圧値Ｐｓｙｓ２を含む。前記血圧パラメータはまた、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データから取得した血圧パラメータの平均値を、計算による獲得のもと含む。例えばこの平均値は、加圧段階最大振幅データＡｍ１及び脱圧段階最大振幅データＡｍ２の平均値Ａｍ等であり、下に示す公式（５）を通じて血圧測定結果が獲得されるものである。
【００２２】
本発明方法におけるステップ１０８は更に、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行して、以下を実施することを含む。まず、前記平均値Ａｍ及び加圧段階拡張期血圧の臨界パラメータＴｄｉａ１の乗積を計算して加圧段階拡張期血圧の臨界振幅Ａｄｉａとする。次に、前記平均値Ａｍ及び脱圧段階収縮期血圧の臨界パラメータＴｓｙｓ２の乗積を計算して脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅Ａｓｙｓとする。そして、加圧段階拡張期血圧の臨界振幅Ａｄｉａ及び脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅Ａｓｙｓに基づき、それぞれ加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データから対応する圧力データを取得または推知して、前記血圧測定結果の拡張期血圧値Ｐｄｉａ及び収縮期血圧値Ｐｓｙｓとし、収縮期血圧Ｐｓｙｓ及び拡張期血圧Ｐｄｉａを表示出力ユニット１２に表示する。そのうち、前記加圧段階拡張期血圧の臨界パラメータＴｄｉａ１及び前記脱圧段階収縮期血圧の臨界パラメータＴｓｙｓ２は、臨床試験結果の統計により得られる閾値（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）である。
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【００２３】
続いて、図６の本発明における単数回の加圧及び脱圧の循環において獲得された測定データを示す表を参照する。本発明の一実施例において、血圧計は単数回の加圧及び脱圧の循環において、データ列であるパルス信号の振幅データ、及び対応する圧力データの獲得を実現している。図６で示される測定データ表は、加圧段階測定プロセス２０１においてエアバッグユニット１９から測定した加圧段階測定データと、脱圧段階測定プロセス２０２においてエアバッグユニット１９から測定した脱圧段階測定データとを含む。
【００２４】
本発明の一実施例において、臨床試験結果の統計により得られる前記加圧段階拡張期血圧の臨界パラメータＴｄｉａ１は０．４５、前記脱圧段階収縮期血圧の臨界パラメータＴｓｙｓ２は０．８である。本発明の方法におけるステップ１０８に基づけば、加圧段階測定データ及び脱圧段階測定データのデータ列であるパルス信号の振幅データ中から、加圧段階最大振幅データＡｍ１＝９７及び脱圧段階最大振幅データＡｍ２＝１０３を取得する。そして加圧段階最大振幅データＡｍ１と脱圧段階最大振幅データＡｍ２の平均値Ａｍ＝１００を算出する。公式（６）及び（７）に基づけば、加圧段階拡張期血圧の臨界振幅Ａｄｉａ＝４５及び脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅Ａｓｙｓ＝８０が算出される。続いて、加圧段階拡張期血圧の臨界振幅Ａｄｉａ＝４５に基づいて、加圧段階測定データのデータ列であるパルス信号の振幅データにおいて、加圧段階最大振幅データＡｍ１＝９７から圧力値が逓減する方向に加圧段階拡張期血圧の臨界振幅Ａｄｉａ＝４５を探す（図５におけるＡｍ１からＡｄｉａ１への方向を参照されたい）。加圧段階拡張期血圧の臨界振幅Ａｄｉａ＝４５を探し出した後、これに対応する圧力データ７８を取得して、血圧測定結果の拡張期血圧値Ｐｄｉａ＝７８とする。
【００２５】
続いて、脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅Ａｓｙｓ＝８０に基づいて、脱圧段階測定データのデータ列であるパルス信号の振幅データにおいて、脱圧段階最大振幅データＡｍ２＝１０３から圧力値が逓増する方向に脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅Ａｓｙｓ＝８０を探す（図５におけるＡｍ２からＡｓｙｓ２への方向を参照されたい）。脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅Ａｓｙｓ＝８０を探し出した後、これに対応する圧力データ１１５を取得して、血圧測定結果の収縮期血圧値Ｐｓｙｓ＝１１５とする。最後に、収縮期血圧値Ｐｓｙｓ＝１１５ｍｍＨｇ及び拡張期血圧値Ｐｄｉａ＝７８ｍｍＨｇを表示出力ユニット１２に表示する。
【００２６】
更に説明すれば、計算結果に基づきデータ列であるパルス信号の振幅データから加圧段階拡張期血圧の臨界振幅Ａｄｉａ＝４５及び脱圧段階収縮期血圧の臨界振幅Ａｓｙｓ＝８０を探す場合、データ列であるパルス信号の振幅データの測定にはＡｄｉａ及びＡｓｙｓに対応する数値が無い可能性もある。そこで本発明の一実施例においては、まずＡｄｉａ及びＡｓｙｓの二つの振幅数値に近いもの、及びそれに対応する圧力数値を探し出し、そして補間法を通じて、振幅数値の割合に基づきＡｄｉａ及びＡｓｙｓに対応する圧力数値を計算、推知して、前記血圧測定結果の拡張期血圧値及び収縮期血圧値とすることができる。
【００２７】
発明人は更に、本発明による血圧計算方法と、図１に示す周知技術における単数回の加圧オシログラフィ、図２に示す周知技術における単数回の脱圧オシログラフィとの測定正確性の比較を行っている。現在の臨床試験で採用される水銀聴診を基準として計３０人の被験者に対し血圧測定を行った。各被験者につき三回の測定を実施したので、比較データ数は９０となる。水銀血圧計との結果によりそれぞれ比較を行い、誤差５ｍｍＨｇ以内を２点加算、誤差１０ｍｍＨｇ以内を１点加算、誤差１０ｍｍＨｇ超を加算点無し（０点）、満点を１８０点（１００％）と定義した。統計結果は下の表に示す通りである。
【００２８】
【表１】
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【００２９】
上の統計結果の比較が示す様に、本発明の方法により測定した収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）の平均得点は、周知技術における単数回の加圧オシログラフィ及び単数回の脱圧オシログラフィの測定結果を上回った。統計結果を更に観察すれば、本発明による方法が収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）及び拡張期血圧（Ｐｄｉａ）の測定正確性を向上させられるのは、加圧段階では収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）を獲得するデータを排除して、正確な脱圧段階測定データにより収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）を獲得しているためであり、また脱圧段階では拡張期血圧（Ｐｄｉａ）を獲得するデータを排除して、正確な加圧段階測定データにより拡張期血圧（Ｐｄｉａ）を獲得しているためである。
【００３０】
本発明の更なる実施例において、脱圧段階測定データは収縮期血圧（Ｐｓｙｓ）を獲得するデータのみを採取しているため、本発明による方法におけるステップ１０７では、測定停止のタイミングを、脱圧段階最大振幅データＡｍ２及び対応する圧力数値を獲取した後とすることで、快速脱気弁ユニット１８をイネーブルにして測定を終了することができる。この他、マイクロプロセッサユニット１１がプログラム指令集を実行することで、単数回の加圧プロセス及び脱圧プロセスにおいて獲得した、加圧段階測定データのパルス信号の間隔時間のデータ、及び脱圧段階測定データのパルス信号の間隔時間のデータを通じ、更に心房細動を判断している。
【００３１】
本発明における心房細動を判断する方法は、以下のステップを含む。
【００３２】
（一）信号前置処理のステップ（Ｐｅｒ−Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）
１．まず、本発明の血圧計により、圧力センサ及び腕部のエアバッグを通じて人体のパルス信号を獲取する。２．次に、ＡＤＣ装置等を通じて、固定の時間によりデータ信号を採集する。３．そして、信号に対し、デジタル帯域フィルタ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｂａｎｄ−ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ）を通じた信号中の雑音（例えば、手部筋肉の細動や震え等）のフィルタリングを行い、且つ信号を増大させる。４．更に、平均と複数の点との比較及び特徴の獲取を通じた、パルスのピーク点の特徴の獲取を行う。５．最後に、サンプリングレート及びパルスピークを通じ、サンプリング点に対し、前述したパルス信号の間隔時間のデータの算出を行う。
【００３３】
（二）心房細動（ＡＦ）の特徴を獲取するステップ（Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）
１．まず、連続差異自乗平均ＲＭＳＳＤを平均値Ｍｅａｎで割る作業を行う。データの分散レベルを分析する際、一般的には変動係数（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｏｆ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ，  ＣＶ）の値を用いて推算を行う。一組のデータの変動係数を、該組のデータの標準偏差（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ，  ＳＤ）を平均数（Ｍｅａｎ，  Ｍ）で割ったことによる結果を百分率の値で表したものであると定義する手法が用いられる。その標準偏差の公式は以下に示す通りである。
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そのうち、Ｘは例えば血圧パルスの間隔時間といったデータ列であり、Ｎはデータのサンプル数であり、Ｍはサンプルの平均値である。上の公式から、該データのサンプル数（Ｎ）が大きくなるにつれＳＤも安定することが分かり、相対的にデータ量が小さくなるにつれＳＤも安定しないことが分かる。ゆえに標準偏差ＳＤは、長時間にわたりデータ観察を行う際の統計因子とするに適することが分かる。仮に短期間での観察及び分析を行う際にはＲＭＳＳＤが採用され、その公式は以下となる。
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ＲＭＳＳＤと平均数Ｍとの割合の値を通じて、短期間におけるデータの分散レベルが推算される。
【００３４】
２．次に、確率変数の不確定性の測定に用いられる統計パラメータであるシャノンエントロピー（Ｓｈａｎｎｏｎ  ｅｎｔｒｏｐｙ，  ＳｈＥｎ）を採用する。ＳｈＥｎとデータ集の複雑性及び将来のデータの予知性は、過去のデータ点から導くことの能力と関係する。ＳｈＥｎは本発明によるＡＦ計算法におけるパラメータの一つであり、ゆえにＲＭＳＳＤと同様に異常値に対する敏感度が高く、いかなるデータ集に対し０と１との間（０及び１を含んだ）に存在し、完全に予測が可能である単体の定数値もゼロ値のＳｈＥｎを有する。例えばホワイトノイズといった完全にアットランダムのデータであれば、１に接近するＳｈＥｎを有する。本発明は普遍的に許容される仮説を用いるものなので、心房細動と比較的高い不確定性とが相関するとしても、そのＳｈＥｎ値は正常な洞調律よりも高くなり、その公式は以下となる。
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【００３５】
３．そして、データ集内の波動のランダム性の測定に用いられる、「非」統計パラメータである分岐点比率（ｔｕｒｎｉｎｇ  ｐｏｉｎｔｓ  ｒａｔｉｏ，  ＴＰＲ）を採用する。分岐点比率は、本発明によるＡＦ計算法において使用される唯一の非パラメータであり、そのためＳｈＥｎ、ＲＭＳＳＤとは異なり、データ集の分布と関係する仮設の影響を受けない。分岐点は、一つ前及び一つ後ろの点よりも大きい、または一つ前及び一つ後ろの点よりも小さいことになる。ＴＰＲはデータ中の分岐点の数量と、分岐点の考えられる最大数量との比較を行う。分岐点比率の仮定データは静止的なもので、特に波動はランダムネスなものであり、且つ単独的偶然と比べて早くまたは頻繁でない解釈が行われるわけではないので、この状況においてデータは傾向を含むことになる。計算法において用いる統計検定は、帰無仮説Ｈ０及び仮設Ｈ１となり、帰無仮説Ｈ０のデータ列は静止的であり、仮設Ｈ１のデータ列は動的である。明確に述べれば、帰無仮説は脈動間隔がランダム性を有してＡＦに対応し、対立仮説は脈動期間が非ランダム性を有して正常な洞調律に対応する。例えばホワイトノイズといったアットランダムで進行するデータであれば、おおよそ１．５のデータ点ごとに一つの分岐点を有するものと予測される。
【００３６】
４．最後に、周波数領域の解析を行う。獲取したパルス信号をフーリエにより周波数スペクトルに変換し、周波数スペクトルのピーク点を通じその乱雑具合の統計データを得る。
【００３７】
（三）判断のステップ（Ｅｓｔｉｍａｔｅ）
臨床データの収集を通じ、最適な判断基準を探し出して、心房細動の有無を決定する。
【００３８】
発明は当業者であれば諸般の修飾が可能であるが、いずれも後付の特許請求の範囲の保護範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００３９】
１０    血圧計
１１    マイクロプロセッサユニット
１２    表示出力ユニット
１３    ボタンユニット
１４    メモリ
１５    加圧モータユニット
１６    圧力センサユニット
１７    緩速脱気弁ユニット
１８    快速脱気弁ユニット
１９    エアバッグユニット
１００  血圧計算方法
１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６、１０７、１０８  ステップ
２０１  加圧段階測定プロセス
２０２  脱圧段階測定プロセス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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