(57)【要約】      （修正有）【課題】真贋の曖昧な血圧に対して、良好な学習を実施することで、高い精度で血圧を推定できる血圧測定装置及びプログラム並びに記録媒体を提供する。【解決手段】ステップ１１０では、脈波信号及び心電信号を解析して、血圧測定に必要な特徴量を算出する。ステップ１３０では、複数回の２値判別を行う。即ち、１ｍｍＨｇ毎の各血圧毎に設定された識別関数に特徴量を用い、その判定対象の血圧値未満か以上かを判定し、判定対象の血圧の数に対応した桁数を有する２値数列を作成する。ステップ１４０では、ステップ１３０にて作成した２値数列と符号表とを比較し、ハミング距離を求め、その最小ハミング距離に対応した血圧値を選択する。ステップ１５０では、学習データの数により、信頼度の判定を行う。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から検出された心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号から得られる生体情報を用いて、血圧を推定する血圧測定装置であって、
事前学習によって得られた前記生体情報の特徴量と血圧との関係に基づいて、異なる血圧毎に前記生体情報の特徴量から血圧を２値化判別する識別手段と、
血圧の推定を行う場合に、前記識別手段を用い、測定によって得られた前記生体情報の特徴量に基づいて、所定の血圧に対して２値化判別を行う２値化判別手段と、
前記２値化判別手段によって、前記生体情報の特徴量に基づいて異なる血圧に対してそれぞれ２値化判定を行い、該複数回の２値化判定の結果に基づいて前記血圧を推定する血圧推定手段と、
を備えたことを特徴とする血圧測定装置。
【請求項２】
前記学習識別手段は、アダブーストにより、前記血圧の２値化のための識別関数を生成したことを特徴とする請求項１に記載の血圧測定装置。
【請求項３】
前記複数回の２値化判定の結果から、各血圧毎の判定結果を並べた２値数列を作成し、この２値数列と前もって準備された符号表における各血圧毎の数列とを対比して、前記血圧の推定を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の血圧測定装置。
【請求項４】
前記複数回の２値化判定の結果から得られた２値数列と前記符号表の２値数列とから、両数列における最小ハミング距離を求め、該最小ハミング距離に基づいて、前記血圧の推定を行うことを特徴とする請求項３に記載の血圧測定装置。
【請求項５】
前記符号表の数列が、複数個ずつの幅で数値が異なるように設定されていることを特徴とする請求項３又は４に記載の血圧測定装置。
【請求項６】
前記符号表として、被験者の状態に適応して設定された数列を有する符号表を用いることを特徴とする請求項３又は４に記載の血圧測定装置。
【請求項７】
前記血圧の２値化の判定を、所定の血圧範囲の群ごとに行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の血圧測定装置。
【請求項８】
所定の血圧の範囲では前記群の幅を狭くし、前記所定の血圧の範囲外では前記群の幅を広くして、前記血圧の推定を行うことを特徴とする請求項７に記載の血圧測定装置。
【請求項９】
前記学習識別手段における事前学習の際に、所定の血圧の範囲のデータを学習に用いないことを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の血圧測定装置。
【請求項１０】
前記学習識別手段における事前学習の際に、異なる血圧の範囲における二値化のデータ数の比を、所定の範囲内に設定することを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の血圧測定装置。
【請求項１１】
前記血圧を推定する際に、データの信頼度を算出し、血圧推定結果とともに、前記データの信頼度を表示することを特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の血圧測定装置。
【請求項１２】
前記データの信頼度を算出し、この信頼度が所定の判定値より低い場合には、より信頼度が高いと予想される異なる手法を採用して血圧の推定を行うことを特徴とする請求項１１に記載の血圧測定装置。
【請求項１３】
前記データの信頼度は、学習データの数又は最小ハミング距離に基づいて判断することを特徴とする請求項１１又は１２に記載の血圧測定装置。
【請求項１４】
前記異なる手法は、重回帰による推定の手法であることを特徴とする請求項１２又は１３に記載の血圧測定装置。
【請求項１５】
生体から検出された心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号から得られる生体情報を用いて、血圧を推定する血圧測定装置において、
前記生体情報の特徴量に基づいて、重回帰によって血圧を推定する第１血圧推定手段と、
前記生体情報の特徴量と血圧との関係の学習によって得られた判別手段を用い、前記特徴量から血圧を推定する第２血圧推定手段と、
前記第１血圧推定手段によって推定された第１推定血圧と、前記第２血圧推定手段によって推定された第２推定血圧とを、所定の信頼度の高低を判定する判定条件に基づいて比較して、前記信頼度が高い推定血圧を決定する血圧決定手段と、
を備えたことを特徴とする血圧測定装置。
【請求項１６】
前記第２血圧推定手段は、
学習データである前記生体情報の特徴量と血圧との関係を予め機械学習することにより得られた識別手段であって、所定の血圧毎に前記生体情報の特徴量から血圧を２値化判別する学習識別手段と、
前記血圧の推定を行う場合に、前記学習識別手段を用い、測定によって得られた前記生体情報の特徴量に基づいて、前記所定の血圧に対して２値化判別を行う２値化判別手段と、
前記２値化判別手段によって、前記生体情報の特徴量に基づいて異なる前記所定の血圧に対してそれぞれ２値化判定を行い、該複数回の２値化判定の結果に基づいて前記血圧を推定する血圧推定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１５に記載の血圧測定装置。
【請求項１７】
前記重回帰により求めた第１推定血圧が、１００〜１４０ｍｍＨｇの場合には、血圧の推定値として、前記学習による第２推定血圧を採用することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の血圧測定装置。
【請求項１８】
学習データが、１ｍｍＨｇ当たり５個以上の場合には、血圧の推定値として、前記学習による第２推定血圧を採用することを特徴とする請求項１５〜１７のいずれかに記載の血圧測定装置。
【請求項１９】
前記請求項１〜１８のいずれかに記載の血圧測定装置の機能を実現させるためのプログラム。
【請求項２０】
前記請求項１９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両に搭載されて、カフ等を用いることなくドライバなどの血圧の測定が可能な血圧測定装置及びプログラム並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、血圧を測定する場合には、聴診法においてもオシロメトリック法においても、カフによる締め付けが必要であり、装置が大型化したり、被測定者に苦痛があったり、連続的な血圧測定ができないなどの問題があった。
【０００３】
これに対して、近年では、脈波伝播速度や脈波特徴量などを用いて血圧を算出する測定法が検討されている（特許文献１〜１０参照）。例えば、容積脈波であれば、光を用いて測定できるため、装置の小型化を実現できるととともに、被測定者の苦痛を解消でき、更には、連続的な血圧測定が可能になる。
【０００４】
また、血圧を推定する手法として、重回帰やニューラルネットワーク（ＮＮ）による学習なども提案されている（特許文献１１、１２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２９５６５６号公報
【特許文献２】特開平１０−２９５６５７号公報
【特許文献３】特開平１１−３１８８３７号公報
【特許文献４】特表２００１−５０４３６２号公報
【特許文献５】特表２００３−５５５号公報
【特許文献６】特表２００３−５２７１４９号公報
【特許文献７】特開２００６−２６３３５４号公報
【特許文献８】特開２００６−６８９７号公報
【特許文献９】特開２００７−７０７５号公報
【特許文献１０】特開２００７−７０７７号公報
【特許文献１１】特開２０００−１２６１４２号公報
【特許文献１２】特開２０００−１６６８８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献１〜１２の技術は、例えば脈波や心電の信号の特徴量（例えば脈波の２階微分、脈波伝播速度（ＰＴＴ）、心拍周期（ＲＲ））などを用いて、或いは、重回帰やＮＮの手法を利用して、血圧を推定するものであるが、かならずしも十分ではない。
【０００７】
重回帰においては、推定を線形的に行うために、推定精度に限界があり、また、ＮＮによる学習では計算時間が長く、かつ、学習のデータを真値としてしまうため、真値が曖昧な血圧推定に適用が難しいという課題があった。
【０００８】
つまり、血圧推定では、市販のカフ式の血圧計で計測した値を真値として学習する場合、カフ式の血圧計の測定精度（誤差の標準偏差）が４〜８ｍｍＨｇばらつくため、誤ったデータを基に学習せざるを得ず、推定精度が低下してしまっていた。（参照：JIS T 1115 （非観血式電子血圧計）、http://www.healthcare.omron.co.jp/medical/product/technique/pdf/technique_nO1.pdf）
本発明は、上記点に鑑み、測定精度がばらつき易い血圧に対して高い精度で血圧を推定できる血圧測定装置及びプログラム並びに記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）請求項１の発明は、生体から検出された心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号から得られる生体情報を用いて、血圧を推定する血圧測定装置において、学習データである前記生体情報の特徴量と血圧との関係を予め機械学習することにより得られた識別手段であって、所定の血圧毎に前記生体情報の特徴量から血圧を２値化判別する学習識別手段と、前記血圧の推定を行う場合に、前記学習識別手段を用い、測定によって得られた前記生体情報の特徴量に基づいて、前記所定の血圧に対して２値化判別を行う２値化判別手段と、前記２値化判別手段によって、前記生体情報の特徴量に基づいて異なる前記所定の血圧に対してそれぞれ２値化判定を行い、該複数回の２値化判定の結果に基づいて前記血圧を推定する血圧推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明では、予め学習データである生体情報の特徴量と血圧との関係を機械学習することにより、所定の血圧毎に（例えば１００ｍｍＨｇや１０１ｍｍＨｇ等の１ｍｍＨｇ毎などに）生体情報の特徴量から血圧を２値化判別する学習識別手段（例えば識別関数：評価関数：判別関数）を生成する。次に、実際に血圧の推定を行う場合には、学習識別手段を用い、測定によって得られた生体情報の特徴量に基づいて、所定の血圧（例えば１００ｍｍＨｇや１０１ｍｍＨｇ等の１ｍｍＨｇ毎など）に対して、それぞれ２値化判別を行う。そして、この結果得られた複数回の判定データに基づいて血圧を推定する。
【００１１】
この様に、本発明では、所定の血圧毎に２値化判定を行い、その複数回のデータに基づいて血圧の推定を行うので、従来の手法に比較して、真値が曖昧な（真値が誤差を含む）血圧に対して、２値化することで、曖昧なデータの影響を低減し、高い精度で血圧を推定できるという効果を奏する。
【００１２】
なお、ここで、特徴量とは、心電信号から得られる信号の状態を示す特徴的な値や脈波信号から得られる信号の状態を示す特徴的な値（従って生体の状態を示す指標となる特徴的な値）、或いは心電信号と脈波信号とから得られる生体の状態を示す指標となる特徴的な値であり、例えば下記の様な周知の特徴量の値を１又は複数採用できる。
【００１３】
心電信号と脈波信号との時間差（ＰＴＴ：図３参照）、心拍数（ＨＲ）、心拍間隔（ＲＲＩ）、脈波のＡＩ（Augmentation  Index：脈波における反射波（Ｐ２）と進行波（Ｐ１）の大きさの比（Ｐ２／Ｐ１）：図４参照）、速度脈波（１階微分）の特徴量ａ１〜ｆ１（図４参照）、加速度脈波（２階微分）の特徴量ａ〜ｆ（時間軸に沿った波のピークを示すａ波（収縮初期陽性波）、ｂ波（収縮初期陰性波）、ｃ波（収縮中期再上昇波）、ｄ波（収縮後期再下降波）、ｅ波（拡張初期陽性波）、ｆ波（拡張初期陰性波）：図４参照）など。
【００１４】
なお、前記特徴量として、上述した特徴量に加えて、生体情報の特徴量である身体特徴量（身体のある特徴を示す値：例えば身長、体重、性別、年齢）や生体のインピーダンスなどを、前記血圧の推定に用いることもできる。
【００１５】
（２）請求項２の発明は、前記学習識別手段は、アダブースト（ａｄａｂｏｏｓｔ）により、前記血圧の２値化のための識別関数を生成したことを特徴とする。
【００１６】
本発明では、ブースティングの一種である周知のアダブーストの手法を利用して、血圧の２値化判定を行うものである。
【００１７】
このブースティングとは、弱い性能を持った学習機（識別機）を多数組み合わせて高性能の学習機を構成する手法のことであり、ブースティングの最も一般的なアルゴリズムであるアダブーストは、苦手な例題に指数関数的に更新される重みをかけることで学習し、逐次的に能力を高めていくアルゴリズムであり、非常に簡潔な手続きで高い汎用性能を得ることができるため、現在広く用いられている。
【００１８】
なお、アダブーストの手法については、特開２００８−９８４３号公報、特開２００７−３０７３５８号公報、特開２００８−１４０２３０号公報、特開２００８−１１７３９１号公報、数理解析研究所講究録  1439巻  2005年  111-127等に開示されている。
【００１９】
（３）請求項３の発明は、前記複数回の２値化判定の結果から、各血圧毎の判定結果を並べた２値数列を作成し、この２値数列と前もって準備された符号表における各血圧毎の数列とを対比して、前記血圧の推定を行うことを特徴とする。
【００２０】
本発明は、血圧推定の手法（例えばＥＣＯＣ（Error Correcting Output Coding）法：T. G. Dietterich and G. Bakiri., "Solving multiclass learning problems via errorcorrecting output codes", Journal of Artificial Intelligence Research, 2:265-286,1995））参照）を例示したものである。本発明では、複数回の２値化判定の結果から得られた２値数列と符号表の各血圧毎の数列（例えば２値数列）とを対比して、その対応する各桁の一致の程度などから、血圧の推定を行うことができる。なお、両数列の各桁の対比を行うために、各数列の桁数は同じとする。
【００２１】
この符号表とは、例えば図７（ａ）に示す様に、各血圧毎に設定された数列の所定の桁の数値が、血圧の増加（又は減少）するに従って、徐々に変化（例えば一桁ずつ０から１に増加）するものである。なお、符号表の数列としては、「０」、「１」の数列が考えられるが、重み付けのために、例えば図７（ｂ）に示す様に、それ以外の数値の数列としてもよい。
【００２２】
（４）請求項４の発明は、前記複数回の２値化判定の結果から得られた２値数列と前記符号表の２値数列とから、両数列における最小ハミング距離を求め、該最小ハミング距離に基づいて、前記血圧の推定を行うことを特徴とする。
【００２３】
本発明は、符号表を用いた具体的な手法を例示したものである。例えば両数列において対応する桁の数値が同じであれば０とし異なっていれば１として、各桁の判定結果を加算してハミング距離を求め、その最小値を最小ハミング距離として求めることができる。
【００２４】
この最小ハミング距離に対応した血圧は、その推定精度が高いと考えられるので、本発明では、最小ハミング距離に基づいて血圧の推定を行う。
【００２５】
（５）請求項５の発明は、前記符号表の数列が、複数個ずつの幅で数値が異なるように設定されていることを特徴とする（実施例３参照）。
【００２６】
例えば図１１に示す様に、符号表の各数列において各桁の数値が各桁毎に増加する場合に比べて、複数桁（例えば２桁）毎に増加する場合の方が、血圧の推定の際の演算の負担が軽減される（計算時間が短縮される）。
【００２７】
（６）請求項６の発明は、前記符号表として、被験者の状態に適応して設定された数列の符号表を用いることを特徴とする（実施例４参照）。
【００２８】
例えば被験者が高齢の場合には、低い血圧である可能性は低いので、その場合は、例えば図１２に示す様に、低い血圧を判定する場合の数列のない符号表を用いることができる。これにより、高い血圧の判定しか実施しないので、計算時間が短縮される。
【００２９】
（７）請求項７の発明は、前記血圧の２値化の判定を、所定の血圧範囲の群ごとに行うことを特徴とする（実施例５参照）。
【００３０】
学習において真値となる市販のカフ式血圧計には、通常４〜８ｍｍＨｇの誤差があると言われている。従って、例えば１ｍｍＨｇの様な細かい血圧毎に２値化判定を行うのではなく、例えば４〜８ｍｍＨｇの群（ステップ）毎に２値化判定を行ってもよい。これによっても、ある程度の測定精度が得られ、且つ、計算時間が短縮される。
【００３１】
（８）請求項８の発明は、前記所定の血圧の範囲では前記群の幅を狭くし、前記所定の血圧の範囲外では前記群の幅を広くすることを特徴とする（実施例６参照）。
【００３２】
学習データは、平均的な血圧の範囲（データの中央部分：例えば１００〜１４０ｍｍＨｇ）に集中しており、この部分のデータ数は多く、それ以外の部分のデータ数は少ない。
【００３３】
従って、学習データの数の多い領域の血圧判定の幅を狭くし（例えば１ｍｍＨｇ）、学習データの数の少ない領域の血圧判定の幅を広くする（例えば４〜８ｍｍＨｇ）。
【００３４】
これにより、計算時間の短縮とリファレンス血圧（学習データ）の曖昧性を低減することができる。
【００３５】
なお、所定の血圧の範囲を、１００〜１４０ｍｍＨｇに設定することが、測定精度を確保しつつ、計算時間を短縮できるので好ましい。また、群の幅を狭くする際には、２ｍｍＨｇ以上としてもよいが、最小単位の１ｍｍＨｇとしてもよい。
【００３６】
（９）請求項９の発明は、前記学習識別手段における事前学習の際に、所定の血圧の範囲の学習データを学習に用いないことを特徴とする（実施例７参照）。
【００３７】
市販のカフ血圧計には、通常４〜８ｍｍＨｇの誤差があるので、その点を考慮して、二値化の学習データの血圧値から、所定幅以内（例えば±４ｍｍＨｇ以内など）のデータを用いないようにしたものである。これにより、血圧の推定精度が向上する。
【００３８】
（１０）請求項１０の発明は、前記学習識別手段における事前学習の際に、異なる血圧の範囲における二値化のデータ数の比を、所定の範囲内に設定することを特徴とする（実施例８参照）。
【００３９】
各血圧層における学習データ数が大きく異なる場合には、その脈波が本来属する血圧に同じような特徴量を持つ学習データがあったとしても、その脈波が本来属しない血圧にも同じような特徴量を持つ学習データが存在する確率が高くなり、結果として、血圧の推定精度が低下することがある。
【００４０】
従って、本発明では、２値化判定のために所定の血圧値で２つに区分された各血圧層（例えば１４０ｍｍＨｇ未満／以上に区分された各血圧層）における学習データのデータ数の比を、所定範囲内（例えば２倍以内）に設定する。これにより、本来属しない血圧に同じような特徴量を持つデータが存在する確率が低くなるため、血圧の測定精度が向上する。
【００４１】
（１１）請求項１１の発明は、前記血圧を推定する際に、データの信頼度を算出し、血圧推定結果とともに、前記データの信頼度を表示することを特徴とする。
【００４２】
学習データの数などによって、血圧の推定値の信頼度（信頼性の程度）が変化する。そのため、信頼度を併せて結果を表示することで、計測者や被計測者に正確な情報を伝えることができる。
【００４３】
（１２）請求項１２の発明は、前記データの信頼度を算出し、この信頼度が所定の判定値より低い場合には、より信頼度が高いと予想される異なる手法を採用して血圧の推定を行うことを特徴とする。
【００４４】
例えば学習データの数に応じて信頼度を設定する。例えば学習データの数が所定値以上の場合には信頼度高と設定し、所定値未満の場合には信頼度低と設定する。
【００４５】
従って、この信頼度に応じて、異なる手法を採用するか否かを判定することができる。
【００４６】
（１３）請求項１３の発明は、前記データの信頼度は、学習データの数又は最小ハミング距離に基づいて判断することを特徴とする。
【００４７】
本発明は、データの信頼度の根拠を例示したものである。例えば学習データが少ない場合には、学習データが不十分なため血圧の推定値の信頼度が低く、また、最小ハミング距離が小さいほど、符号表との一致度が高く、血圧の信頼度は高いと考えられる。従って、学習データの数や最小ハミング距離に基づいて、血圧の信頼度を判断することができる。
【００４８】
（１４）請求項１４の発明は、前記異なる手法は、重回帰による推定の手法であることを特徴とする。
【００４９】
本発明は、異なる手法を例示したものである。学習データの数が少ない場合の血圧の推定値は、重回帰による血圧の推定値より精度が低いと考えられる。つまり、重回帰では、すべてのデータを用いて、ある値を外挿し推定するため、データ数が少ない領域でもある程度の精度が確保できるが、学習では、その１点の値を推定するため、データ数が少ない領域では精度が低下する。そのため、学習データの数が所定値より少ない場合は、重回帰による手法を採用することにより、血圧推定の精度が向上する。
【００５０】
（１５）請求項１５の発明は、生体から検出された心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号から得られる生体情報を用いて、血圧を推定する血圧測定装置において、前記生体情報の特徴量に基づいて、重回帰によって血圧を推定する第１血圧推定手段と、前記生体情報の特徴量と血圧との関係の学習によって得られた判別手段を用い、前記特徴量から血圧を推定する第２血圧推定手段と、前記第１血圧推定手段によって推定された第１推定血圧と、前記第２血圧推定手段によって推定された第２推定血圧とを、所定の信頼度の高低を判定する判定条件に基づいて比較して、前記信頼度が高い推定血圧を決定する血圧決定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００５１】
本発明では、生体情報の特徴量に基づいて、重回帰によって血圧を推定する第１血圧推定手段と、生体情報の特徴量と血圧との関係の学習によって得られた判定手段（例えば前記学習識別手段）を用い、特徴量から血圧を推定する第２血圧推定手段とを備えているので、信頼度の高い方を判定により採用することにより、精度の高い血圧推定が可能となる。
【００５２】
なお、第２血圧推定手段としては、アダブーストによる学習識別手段以外に、前記特許文献１１、１２等に記載のニューラルネットワーク（ＮＮ：Neural Network）や、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の他のマシンラーンイングの手法により血圧を推定する手段を採用することができる。
【００５３】
また、所定の信頼度の高低を判定する判定条件としては、学習データの数、血圧の範囲、脈波特徴量の範囲、（請求項１の手法による）最小ハミング距離などを採用できる。
【００５４】
例えば学習データが少ない場合には、推定血圧の信頼度が低いと考えられるので、学習データの数が所定値より少ない場合には、重回帰によって求めた血圧を採用することができる。
【００５５】
なお、前記特徴量として、上述した心電信号や脈波信号から得られる特徴量に加えて、生体情報の特徴量である身体特徴量（身体のある特徴を示す値：例えば身長、体重、性別、年齢）や生体のインピーダンスなどを、前記血圧の推定に用いることもできる。
【００５６】
（１６）請求項１６の発明は、前記第２血圧推定手段は、学習データである前記生体情報の特徴量と血圧との関係を予め機械学習することにより得られた識別手段であって、所定の血圧毎に前記生体情報の特徴量から血圧を２値化判別する学習識別手段と、前記血圧の推定を行う場合に、前記学習識別手段を用い、測定によって得られた前記生体情報の特徴量に基づいて、前記所定の血圧に対して２値化判別を行う２値化判別手段と、前記２値化判別手段によって、前記生体情報の特徴量に基づいて異なる前記所定の血圧に対してそれぞれ２値化判定を行い、該複数回の２値化判定の結果に基づいて前記血圧を推定する血圧推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００５７】
本発明は、前記第２血圧推定手段を例示したものである。従って、第２血圧推定手段として、前記請求項１〜１３の発明を採用することができる。
【００５８】
（１７）請求項１７の発明は、前記重回帰により求めた第１推定血圧が、１００〜１４０ｍｍＨｇの場合には、血圧の推定値として、前記学習による第２推定血圧を採用することを特徴とする。
【００５９】
１００〜１４０ｍｍＨｇの血圧は、通常の血圧の範囲であり、学習データ数も多いと考えられるので、この場合は学習による血圧の推定値を採用するものである。
【００６０】
（１８）請求項１８の発明は、前記学習データが、１ｍｍＨｇ当たり５個以上の場合には、血圧の推定値として、前記学習による第２推定血圧を採用することを特徴とする。
【００６１】
本発明は、学習データの数の好ましい範囲を例示したものである。
【００６２】
（１９）請求項１９の発明は、前記請求項１〜１８のいずれかに記載の血圧測定装置の機能を実現させるためのプログラムである。
【００６３】
よって、マイクロコンピュータ等でこのプログラムを実施することにより、上述した生体情報などを用いて、血圧を推定することが可能である。
【００６４】
（２０）請求項２０の発明は、前記請求項１９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【００６５】
よって、この記録媒体に記録したプログラムを用いて、上述したように、血圧を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】車両内における血圧測定装置のシステム構成を示す説明図である。
【図２】血圧測定装置等の機能を示すブロック図である
【図３】心電信号と脈波信号を示すグラフである。
【図４】脈波信号とそれを微分した信号を示すグラフである。
【図５】実施例１における血圧推定の手順を示す説明図である。
【図６】血圧の２値化判別の手法を示す説明図である。
【図７】（ａ）は重み付け無しの符号表を示す説明図、（ｂ）は重み付け有りの符号表を示す説明図である。
【図８】実施例１における血圧推定の処理を示すフローチャートである。
【図９】実施例２における血圧推定の手順を示す説明図である。
【図１０】実施例２における血圧推定の処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施例３において用いる符号表等を示す説明図である。
【図１２】実施例４において用いる符号表等を示す説明図である。
【図１３】実験例１（アダブーストと重回帰の比較）の実験結果を示す説明図である。
【図１４】実験例２（各血圧層の推定精度の比較）の実験結果を示す説明図である。
【図１５】実験例３（群による血圧推定）の実験結果を示す説明図である。
【図１６】実験例４（最小ハミング距離と誤差）の実験結果を示す説明図である。
【図１７】実験例５（学習データの選別の効果）の実験結果を示す説明図である。
【図１８】実験例６（学習データ比の影響）の実験結果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００６７】
次に、本発明の血圧測定装置の実施例について説明する。
【実施例１】
【００６８】
本実施例では、自動車に搭載されてドライバの血圧を測定する血圧測定装置について説明する。
【００６９】
ａ）まず、本実施例の血圧測定装置のシステム構成を説明する。
【００７０】
図１に示す様に、本実施例では、自動車に搭載された血圧測定装置１と、ドライバ等に情報の報知を行う報知装置３と、手動にてデータの入力を行うマニュアル入力部５と、ステアリング７に取り付けられた脈波センサ９と、ステアリング７に取り付けられた一対の電極１１、１３とを備えている。
【００７１】
前記血圧測定装置１は、周知のマイクロコンピュータを中心とした電子制御装置であり、脈波センサ９や電極１１、１３等からの信号に基づいて、血圧の算出や報知装置３の制御等を行う。
【００７２】
前記報知装置３は、血圧などを表示する液晶等のディスプレイ１５や、その内容を音声等で出力するスピーカ１７により構成される。
【００７３】
前記マニュアル入力部５は、マニュアルにて、体重、身長、年齢、性別等の個人別の身体特徴情報が入力可能な例えばキーボードやテンキーやリモコンなどの入力装置である。なお、ディスプレイ１５の表示画面をタッチパネルとして、データを入力するようにしてもよい。
【００７４】
前記脈波センサ９は、周知の発光素子（ＬＥＤ）や受光素子（ＰＤ）を備えた光学式のセンサであり、例えばドライバの指先等に光を照射し、その反射波を利用して脈波（容積脈波）を検出することができる。従って、後述する血圧の算出に用いる脈波信号は、この脈波センサ９から得ることができる。
【００７５】
前記一対の電極１１、１３は、ドライバの左右の手にそれぞれ接触するように、ステアリング９の左右に配置されている。この電極１１、１３は、心電信号を得るために電圧を印加する心電計の電極として用いられる。ここでは、両電極１１、１３と血圧測定装置１が、心電計の機能を果たす。従って、後述する血圧の算出に用いる心電信号は、この電極１１、１３を利用して得ることができる。
【００７６】
ｂ）次に、本実施例の血圧測定装置１等の機能をブロック図にて更に詳しく説明する。
【００７７】
図２に示す様に、本実施例の血圧測定装置１には、心電信号取得部２５と、脈波信号取得部２７と、心電信号解析部３１と、心電及び脈波信号解析部３３と、脈波信号解析部３５と、血圧演算部３７とを備えている。
【００７８】
このうち、心電信号取得部２５は、心臓の活動に伴う電気的興奮を、電極１１、１３間の電位差（心電信号）として計測するものである。
【００７９】
脈波信号取得部２７は脈波センサ９を駆動して脈波信号を取得するものである。
【００８０】
心電信号解析部３１は、心電信号を解析して、例えば心拍間隔（ＨＲ）等を算出するものである。
【００８１】
心電及び脈波信号解析部３３は、図３に示す様に、心電信号と脈波信号を用いて、心電信号に対する脈波信号の遅れ時間である脈波伝播時間（ＰＴＴ）を求めるものである。
【００８２】
脈波信号解析部３５は、図４に示す様に、脈波信号を解析して、１階微分（速度脈波）、２階微分（加速度脈波）、３階微分、４階微分を行うとともに、各微分における特徴量（例えば速度脈波のａ１〜ｋ１、加速度脈波のａ〜ｆ等）の算出、ＡＩ（容積ＡＩ）の算出などを行うものである。
【００８３】
血圧演算部３７は、生体情報である脈波信号及び心電信号のうち少なくとも脈波信号から得られる特徴量、例えばＰＴＴ、ＨＲ、速度脈波や加速度脈波などの特徴量、容積ＡＩ等を用い、後述する学習や重回帰などによって血圧を推定（算出）するものである。
【００８４】
なお、この血圧演算部３７には、後述する様に、予め学習データによって（所定血圧毎に）血圧の２値化判別を行うための識別関数が生成されて記憶されている。
【００８５】
ｂ）次に、本実施例における血圧測定の手順について説明する。
【００８６】
本実施例では、ブースティングの一種である周知のアダブーストの手法を利用して、血圧の２値化判定を行うものである。
【００８７】
(1)まず、アダブーストにおける事前学習モードについて説明する。
【００８８】
ここでは、アダブーストの手法により血圧の２値化判別を行う識別関数を作成する。つまり、血圧が既知である場合の特徴量のデータを予め学習することにより、（実際の血圧の測定に際して得られた特徴量が所定の血圧未満か以上かを判別するための）識別関数を作成する。
【００８９】
このアダブーストによって識別関数を生成する手順としては、以下に述べる様に、例えば、数理解析研究所講究録  1439巻  2005年  111-127等に開示されている。
【００９０】
以下、識別関数（Ｆ）を生成する方法について詳細に説明する。
【００９１】
まず、血圧が既知であるサンプルデータから、予めポジティブサンプル又はネガティブサンプルであることが正解付けされた学習サンプル（ｘ１，ｙ１），・・・，（ｘＮ，ｙＮ）を用意する。
【００９２】
例えばある血圧（例えば１００ｍｍＨｇ）を境界として、１００未満と１００以上とを区分し、１００未満の場合を誤とし１００以上を正とした場合を考えると、予めポジティブサンプル（正解）とネガティブサンプル（不正解）であることが正解付けされた学習サンプル（ｘ１、ｙ２）・・・（ｘＮ、ｙＮ）を用意し、このサンプルデータを用いて学習を行う。
【００９３】
なお、ｘｉは学習サンプルのデータ、すなわち、上述した複数の特徴量を示す。また、ｙｉは学習サンプルのラベルであり、ｙｉ＝１は、学習サンプルがポジティブサンプル（血圧が所定値以上であることを示すサンプル：正）としてラベリングされている場合を示し、ｙｉ＝−１は、学習サンプルがネガティブサンプル（例えば血圧が所定値以上ではない（即ち所定値未満）：誤）であることを示すサンプルとしてラベリングされていることを示す。
【００９４】
ここで、定義関数を下記式（１）とした場合、アダブーストのアルゴリズムは、以下１〜３の様に書ける。
【００９５】
【数１】
2010187993.tif 000003
１．重みの初期値を、ｗ1（ｉ）＝１／Ｎ、識別関数をＦ0（ｘ）＝０とする。
【００９６】
２．Ｆｏｒ  ｔ＝１・・・Ｔ
（ａ）重み付き誤り率を下記式（２）とした場合、重み付き誤り率を最小にする弱各        学習機（下記式（３））を選択する。
【００９７】
【数２】
2010187993.tif 000004
【００９８】
【数３】
2010187993.tif 000005
（ｂ）選択した弱学習機に対する係数（下記式（４））を計算する。
【００９９】
【数４】
2010187993.tif 000006
この学習機を、Ｆt＝Ｆt+1＋αtｆtで更新する。
【０１００】
（ｃ）重みを下記式（５）の様に更新する。
【０１０１】
【数５】
2010187993.tif 000007
３．下記式（６）の識別関数の符号で判別する。
【０１０２】
【数６】
2010187993.tif 000008
従って、前記識別関数が正か負かを判断することで、ポジティブサンプルであるかどうかを評価することができる。
【０１０３】
なお、ここでは、アダブースティングアルゴリズムを用いて識別関数Ｆを取得する場合について例示しているが、それに代えてニューラルネットワーク(Neural network)、ＳＶＭ(Support Vector Machine)等他のマシンラーニングの手法を用いることもできる。
【０１０４】
(2)次に、実際に血圧の測定を行う検知モードにおける手順について説明する。
【０１０５】
・図５及び図６に示す様に、脈波センサ９及び電極１１、１３からの信号から、心電信号及び脈波信号の特徴量を求める。
【０１０６】
具体的には、血圧の算出に用いるために、上述した特徴量（ＰＴＴ、ＨＲ、速度脈波の特徴量ａ１〜ｋ１、加速度脈波の特徴量ａ〜ｆ、ＡＩ（容積ＡＩ）等）を算出する。
【０１０７】
・次に、アダブーストの検知モードにおける２値化判定を複数回実施する。
【０１０８】
具体的には、事前学習モードで生成した識別関数、即ち、所定の血圧（例えば８０ｍｍＨｇ）未満か以上かを２値化判別するため識別関数を用い、その識別関数のパラメータである特徴量から、血圧が８０ｍｍＨｇ未満か以上かを２値化判別する。その結果、例えば８０ｍｍＨｇ未満であれば判定結果を０と設定し、８０ｍｍＨｇ以上であれば判定結果を１と設定する。
【０１０９】
同様な判定を、事前学習モードによって生成された（１ｍｍＨｇ毎に２値化判定を行う）各識別関数を用いて、１ｍｍＨｇ毎に判定血圧を徐々に上げて行う。なお、ここでは、血圧は８０〜１６０ｍｍＨｇの範囲で判定を行う。
【０１１０】
そして、各識別関数による判定結果を、血圧の低い順に配列して２値数列（例えば（０・・０１１・・１））を作成する。
【０１１１】
即ち、２値数列の左端の桁が８０ｍｍＨｇの判定結果を示し、右端の桁が１６０ｍｍＨｇの判定結果を示す様に、右の桁にゆくほど判定血圧が高くなるようにして、２値数列を作成する。
【０１１２】
・次に、ＥＣＯＣ法により、血圧を推定する。
【０１１３】
具体的には、まず、前記数列を、予め１ｍｍＨｇ毎に作成された符号表と対比する。通常は、図６（ｂ）に示す様に、１回判定する（１ｍｍＨｇ毎の８１回の判定を１回の判定とする）。
【０１１４】
この符号表は、前記判定によって得られる２値数列と同じ桁数の２値数列が、各判定血圧毎に順次配置されたものであり、その２値数列は、前記判定血圧に合わせて例えば８０〜１６０の範囲で１ｍｍＨｇ毎に設定されている。
【０１１５】
詳しくは、符号表では、例えば血圧が１６０から８０に行くに従って、図７（ａ）に示す様に（尚、一部桁数を省略してある）、（０・・０００１）、（０・・００１１）、（０・・０１１１）と、２値数列の数字の１を示す桁数が、右側から順に増加するように設定されている。
【０１１６】
・次に、各血圧毎に、前記判定によって求めた２値数列と符号表の２値数列の各桁の数字を比較する。具体的には、各桁の数値が一致している場合には０とし、不一致の場合は１として、各数字を加算し、いわゆるハミング距離を求める。
【０１１７】
そして、各血圧毎にハミング距離を求め、その最小の値（最小ハミング距離）を求め、この最小ハミング距離となる血圧を選択する。ここで、最小ハミング距離となる血圧を選択する理由は、血圧推定の誤差が少ないと考えられるからである。
【０１１８】
つまり、ここでは、最小ハミング距離となる血圧を、最も確からしい血圧として選択するのである。
【０１１９】
・次に、信頼度を計算する。
【０１２０】
例えば最小ハミング距離と学習データ数をパラメータとし、例えば選択された血圧に関する学習データが所定値以上十分にある場合には、信頼度が高いとする。例えば学習データ数が多いほど信頼度が高いとし、また、学習データが所定の判定値以下の場合には、信頼度０として、選択しないようにしてもよい。
【０１２１】
・次に、信頼度を考慮して判定された血圧を表示する。なお、この際には、信頼度に関するデータも表示してもよい。例えば信頼度を学習データの数に応じて、低、中、高に分けて表示することができる。なお、学習データが所定の判定値より少ない場合には、その旨（例えば「測定の信頼性が低いので、血圧は表示しません」等）を表示して、血圧を表示しないことが好ましい。
【０１２２】
ｃ）次に、上述した手順に従って血圧演算部３７にて行われる血圧測定処理を説明する。
【０１２３】
図８に示す様に、ステップ１００（Ｓ）では、脈波センサ９及び電極１１、１３から、脈波信号及び心電信号を取得する。
【０１２４】
続くステップ１１０では、脈波信号及び心電信号を解析して、上述した血圧測定に必要な特徴量（ここでは、例えばＰＴＴ、ＨＲ、ＡＩ、加速度脈波ａ〜ｆなど）を算出する。
【０１２５】
続くステップ１２０では、その様にして求めた特徴量が適正な値であるか否か（即ちあり得ないような異常値ではないか）を判定し、ここで肯定判断されるとステップ１３０に進み、一方、否定判断されるとステップ１００に戻る。
【０１２６】
ステップ１３０では、複数回の２値判別を行う。即ち、１ｍｍＨｇ毎の各血圧毎に設定された識別関数に前記特徴量を用い、その判定対象の血圧値未満か以上か（例えば８０ｍｍＨｇ未満か以上か）を判定し、判定対象の血圧の数に対応した桁数を有する２値数列を作成する。
【０１２７】
続くステップ１４０では、前記ステップ１３０にて作成した２値数列と前記図６（ｂ）に示す符号表とを比較し、ハミング距離を求め、その最小ハミング距離に対応した血圧値を選択する。
【０１２８】
続くステップ１５０では、例えば学習データの数により、信頼度の判定を行う。例えば血圧値が１００ｍｍＨｇと判断された場合には、９９ｍｍＨｇ、１００ｍｍＨｇ、１０１ｍｍＨｇにおける学習データ数が各１０以上あるか否かを判定する。ここで、学習データ数が所定値以上であり、信頼度が高いと判定された場合には、ステップ１７０に進み、一方、信頼度が低いと判定された場合には、ステップ１６０に進む。
【０１２９】
ステップ１７０では、高い信頼度の血圧が得られたので、この血圧を測定値として決定する。
【０１３０】
続くステップ１８０では、前記ステップ１７０で決定された血圧を、報知装置３のディスプレイに表示し、一旦本処理を終了する。
【０１３１】
一方、前記ステップ１７０で、信頼度が低いと判断されて進む、ステップ１６０では、特徴量に基づいて予め生体情報の特徴量と血圧との関係により得られた重回帰式によって血圧を算出し、続くステップ１７０で、その血圧を今回の測定として決定し、ステップ１８０にて、その血圧をディスプレイに表示し、一旦本処理を終了する。
【０１３２】
なお、重回帰により血圧を算出する手法については、下記実施例２において説明するが、信頼度が低い場合には、重回帰による血圧推定を行うことなく、そのまま、血圧測定できない旨を表示して、一旦本処理を終了してもよい。
【０１３３】
ｄ）この様に、本実施例では、アダブーストを利用した２値化判定により、各血圧値に対応した複数回の２値化判定を実施し、それによって得られた２値数列を符号表の２値数列と比較し、最小ハミング距離に対応した血圧を今回の測定値として決定するので、真値の曖昧な測定対象であっても、学習精度を向上でき、結果、精度良く血圧測定を行うことができる。
【０１３４】
また、２値化判定によって得られた血圧値の信頼性の判定を行っているので、その点からも精度の高い測定値が得られるという利点がある。
【実施例２】
【０１３５】
次に、実施例２を説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
【０１３６】
なお、本実施例は、ハード構成は前記実施例１と同様であるので、血圧測定の手順などについて説明する。
【０１３７】
本実施例は、学習によって血圧を推定する処理と、重回帰によって血圧を推定する処理の両方を行って、より高い精度で血圧を推定するものである。
【０１３８】
ａ）ここでは、学習によって血圧を推定する手法は、前記実施例１と同様であるので、血圧の算出に用いる重回帰の演算式について説明する。
【０１３９】
この重回帰による血圧の推定については、例えば既に本発明者により提案された手法（特願２００７−１５４０８６号参照）を採用できる。以下簡単に説明する。
【０１４０】
ここでは、中枢血管特徴量（ＰＴＴ、脈波面積）と末梢血管特徴量（容積ＡＩ）とを用いた演算式、例えば下記式（７）〜（１１）のいずれかの演算式を用いて、血圧（推定血圧：ＥＢＰ）を求める。
【０１４１】
・ＰＴＴを使用する場合
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・容積ＡＩ＋γ                          ・・（７）
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・容積ＡＩ＋γ・（脈波特徴量）＋・・＋  ・・（８）
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・容積ＡＩ＋γ・ｄ＋δ・ｅ＋ε・ｆ
＋ζ・ＨＲ＋・・＋            ・・（９）
・ＰＴＴを使用しない場合
ＥＢＰ＝α・脈波面積＋β・容積ＡＩ＋γ                        ・・（１０）
・より精度の良い推定式
ＥＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・容積ＡＩ＋γ・（脈波特徴量）＋δ・（身体特徴量）
＋ε・（インピーダンス）＋ζ                        ・・（１１）
前記各式で、α、β、γ、δ、ε、ζは係数である。脈波特徴量は、例えばａ１、ｂ１など（図４参照）である。ＨＲは脈拍であり、脈拍に代えて脈拍間隔（ＲＲＩ）を用いることができる。脈波面積とは、脈波の基線をゼロとした場合の波形に囲まれる部分の面積である。身体特徴量は、身長、体重、性別、年齢などである。
【０１４２】
以下、各式について説明する。
【０１４３】
前記式（７）では、推定血圧の算出に、ＰＴＴと容積ＡＩを用いる。このうち、ＰＴＴは中枢血管の血管弾性を示すパラメータであり、容積ＡＩは末梢血管の血管弾性を示すパラメータであるので、両パラメータを用いることにより、中枢、末梢系の情報を取り入れられているため、精度良く血圧を推定することができる。
【０１４４】
前記式（８）では、推定血圧の算出に、ＰＴＴと容積ＡＩに加えて、脈波特徴量を用いる。よって、前記式（７）よりも精度良く血圧を推定することができる。ここで、脈波特徴量を加味すると推定精度が向上するのは、特徴量の非線形性の効果、及び心臓の拍出の影響等を取り入れられているからである。
【０１４５】
前記式（９）では、推定血圧の算出に、ＰＴＴと容積ＡＩに加えて、加速度脈波のｄ、ｅ、ｆ、及びＨＲを用いる。よって、前記式（７）よりも精度良く血圧を推定することができる。ここで、加速度脈波のｄ、ｅ、ｆとＨＲを加味すると推定精度が向上するのは、後述の容積ＡＩを圧ＡＩに補正する効果、及び心臓の拍出の影響の取り入れがあるからである。
【０１４６】
前記式（１０）では、推定血圧の算出に、脈波面積（Ｓ）と容積ＡＩを用いている。このうち、Ｓは中枢血管の血管弾性を示す特徴量であると考えられ（実験により推定）、容積ＡＩは末梢血管の血管弾性を示す特徴量であるので、両特徴量を用いることにより、マニュアルにて体重を入力しなくても、精度良く血圧を推定することができる。
【０１４７】
前記式（１１）では、推定血圧の算出に、ＰＴＴと容積ＡＩに加えて、脈波特徴量、身体特徴量、インピーダンス（例えば両手間で測定したインピーダンス）を用いている。よって、前記式（８）よりも精度良く血圧を推定することができる。なお、身長や体重などの身体特徴量は、血流量と相関関係があり、また、インピーダンスは体重や体脂肪と相関関係がある（よって血流量とも相関関係がある）ので、これらを加味することにより、血圧の推定精度が向上すると考えられる。
【０１４８】
ｂ）次に、本実施例における血圧測定の手順について説明する。
【０１４９】
本実施例では、前記実施例１のアダブースト及びＥＣＯＣの手法を利用して、血圧の推定を行うとともに、重回帰により血圧の推定を行うものである。
【０１５０】
・図９に示す様に、脈波センサ９及び電極１１、１３からの信号から、心電信号及び脈波信号の特徴量を求める。
【０１５１】
具体的には、血圧の算出に用いるために、上述した特徴量（ＰＴＴ、ＨＲ、速度脈波の特徴量ａ１〜ｋ１、加速度脈波の特徴量ａ〜ｆ、ＡＩ（容積ＡＩ）等）を算出する。
【０１５２】
・次に、アダブーストの検知モードにおける２値化判定を複数回実施して血圧を算出する。
【０１５３】
即ち、前記実施例１と同様にして、事前学習モードで生成した識別関数に、今回算出された特徴量（例えばＰＴＴやＨＲなど）を適用し、各血圧における２値化判定を行い、その各識別関数の判定結果の２値数列を作成する。そして、この２値数列と符号表とを対比して、最小ハミング距離を求め、最小ハミング距離となる血圧を選択する。
【０１５４】
・また、前記重回帰の算出式を利用して、特徴量（例えばＰＴＴやＨＲなど）から、血圧を算出する。
【０１５５】
・次に、学習によって求めた血圧と重回帰によって求めた血圧とを比較して、血圧を決定する。
【０１５６】
例えば重回帰によって求めた血圧が１１５ｍｍＨｇ、学習によって求めた血圧が１１２ｍｍＨｇとした場合を考えると、重回帰による血圧が、１００ｍｍＨｇと１４０ｍｍＨｇの範囲であれば、学習による血圧を信頼度を高いデータとして採用する。これは、１００ｍｍＨｇ〜１４０ｍｍＨｇの範囲の学習のデータ数が多いからである。
【０１５７】
また、実際に学習による血圧のデータ数が１０個の場合は、学習による血圧を採用し、３個以下ならば重回帰によるデータを採用する。これは、学習データが少ないほど、算出された血圧の信頼性が低いと考えられるからである。
【０１５８】
ｃ）次に、上述した手順に従って行われる血圧測定処理を説明する。
【０１５９】
図１０に示す様に、ステップ２００（Ｓ）では、脈波センサ９及び電極１１、１３から、脈波信号及び心電信号を取得する。
【０１６０】
続くステップ２１０では、脈波信号及び心電信号を解析して、上述した血圧測定に必要な特徴量（ここでは、例えばＰＴＴ、ＨＲ、ＡＩ、加速度脈波ａ〜ｆなど）を算出する。
【０１６１】
続くステップ２２０では、その様にして求めた特徴量が適正な値であるか否か（即ちあり得ないような異常値ではないか）を判定し、ここで肯定判断されるとステップ２３０に進み、一方、否定判断されるとステップ２００に戻る。
【０１６２】
ステップ２３０では、重回帰による血圧の推定を行う。
【０１６３】
続くステップ２４０では、前記アダブーストを利用した複数回の２値判別を行い、学習による血圧の推定を行う。
【０１６４】
続きステップ２５０では、重回帰による血圧の推定値と学習による血圧の推定値を比較し、例えば上述した学習データの数に基づいて信頼性を判定し、信頼性の高い血圧値を採用する。
【０１６５】
続くステップ２６０では、前記ステップ２５０で決定された血圧を、報知装置３のディスプレイに表示し、一旦本処理を終了する。
【０１６６】
ｄ）この様に、本実施例では、重回帰による血圧の推定と学習による血圧の推定を行って、信頼性の高い血圧を採用するので、常に精度の高い血圧測定を行うことができるという効果がある。
【０１６７】
なお、本実施例では、前記実施例１の様に、識別関数をアダブーストにより生成したが、それに代えて、上述したニューラルネットワーク、ＳＶＭ等の他のマシンラーンイングの手法を用いることができる。
【実施例３】
【０１６８】
次に、実施例３を説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
【０１６９】
本実施例では、幅を持つ符号表を使用する。つまり、例えば２飛ばしの符号表を用いる。
【０１７０】
前記実施例１では、図１１（ａ）に示す様に、符号表の各２値数列は、血圧が１ｍｍＨｇずつ減少するにつれて、右の桁から１ずつ増加するように設定されている。
【０１７１】
しかし、本実施例では、図１１（ｂ）に示す様に、符号表の各２値数列は、血圧が２ｍｍＨｇずつ減少するにつれて、右側から２桁ずつ１が増加するように設定されている。よって、例えば１００ｍｍＨｇと１０１ｍｍＨｇとが同じ数列で評価される。
【０１７２】
例えば理想的な１００ｍｍＨｇの数列が入ったとき（０・・００１１１・・１）は、ハミング距離（符号表とのズレ）は、９８で２、１００で１、１０２で２となり、単純に１００ｍｍＨｇと判定が可能である。
【０１７３】
また、例えば理想的な１０１ｍｍＨｇの数列が入ったとき（０・・０００１１・・１）は、ハミング距離、９８で３、１００で１、１０２で１となり、１００ｍｍＨｇと１０２ｍｍＨｇでハミング距離が最小となり、１０１ｍｍＨｇと判定が可能である。
【０１７４】
これにより、符号表への照会が、図１１（ａ）の場合に比べて半分で済む（約半分の４１回）ため、計算時間を短縮できるという利点がある。
【実施例４】
【０１７５】
次に、実施例４を説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
【０１７６】
本実施例では、被験者に適合した符号表を用いる。
【０１７７】
例えば高齢者の場合、血圧が１００ｍｍＨｇである可能性は低いので、例えば図１２に示す様に、枠内の２値数列の無い符号表を用いる。つまり、例えば年齢に応じて（２値化判別する血圧である可能性が少ない場合は、その血圧に対応した数列を除いた）数列の少ない符号表を用いることができる。
【０１７８】
これにより、計算時間を短縮することができる。
【実施例５】
【０１７９】
次に、実施例５を説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
【０１８０】
本実施例では、血圧推定を所定の血圧範囲の群として行う。
【０１８１】
つまり、下記の様に、例えば４ｍｍＨｇ毎のステップ毎に血圧推定を行う。
【０１８２】
・・・
１００ｍｍＨｇ未満／１０４ｍｍＨｇ以上
１０４ｍｍＨｇ未満／１０８ｍｍＨｇ以上
・・・
これにより、計算時間を短縮することができる。
【実施例６】
【０１８３】
次に、実施例６を説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
【０１８４】
本実施例では、血圧推定を所定の血圧範囲の群として行うが、ある範囲では群の幅を狭く、ある範囲では群の幅を広くする。
【０１８５】
つまり、例えば１００〜１４０ｍｍＨｇの場合には、群の幅を１ｍｍＨｇと狭く、１００ｍｍＨｇ未満や１４０〜１８０ｍｍＨｇでは、群の幅を４ｍｍＨｇと中程度に、１８０ｍｍＨｇ以上では、群の幅を８ｍｍＨｇ以上と広くする。
【０１８６】
このように設定した理由は、学習データが少ない場合にはデータの信頼性が低くなるということと、血圧のデータは平均値の周辺の学習データは多く、それを外れるに従って学習データが少なくなるという現象があるからである。
【０１８７】
これにより、計算時間を短縮することができるとともに、学習データの数による曖昧性を低減することができるという利点がある。
【実施例７】
【０１８８】
次に、実施例７を説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
【０１８９】
一般に学習の真値とするカフ血圧計には、通常４〜８ｍｍＨｇの誤差がある。従って、本実施例では、その点を考慮して、２値化の学習データの血圧値から、所定幅以内（例えば４ｍｍＨｇ幅以内、８ｍｍＨｇ幅以内など）のデータを用いないようにした。
【０１９０】
これにより、正しい真値のデータを学習に使用でき、血圧の推定精度が向上する。
【実施例８】
【０１９１】
次に、実施例８を説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
【０１９２】
本実施例では、２値化のための学習データ数をある範囲内に納めるものである。
【０１９３】
各血圧層における学習データ数が大きく異なる場合には、血圧の推定精度が低下することがある。例えば１００ｍｍＨｇ未満／以上の学習データ数が１：１の様に、学習データ数の割合が同じ程度の場合には、血圧値の推定精度が高いが、例えば１４０ｍｍＨｇ未満／以上のデータ数が８：１の様に、学習データ数の割合が大きく異なる場合には、血圧値の推定精度が低い傾向が見られる。
【０１９４】
この理由は、その脈波が本来属する血圧に同じような特徴量を持つ学習データがあったとしても、その脈波が本来属しない血圧にも同じような特徴量を持つ学習データが存在する確率が高くなり、結果として、血圧の推定精度が低下するからである。
【０１９５】
従って、本実施例では、２値化判定のために所定の血圧値で区分した各血圧層（例えば１４０ｍｍＨｇ未満／以上と２つに区分された各血圧層）における学習データのデータ数の比が、所定範囲内（例えば２倍以内）に設定している。
【０１９６】
これにより、データ数に引きずられる効果は少なくなるので、血圧の測定精度が向上する。
【０１９７】
つまり、学習データを利用する場合には、予め所定の血圧範囲のデータをどの割合で使用するかを設定することが望ましい。なお、好ましいデータ数の割合として、例えば５倍以内に納まる程度が挙げられる。
＜＜実験例＞＞
次に、本発明の効果を確認するために行った実験例について説明する。
【０１９８】
本実験は、インターネットにより公開されているＭａｔｌａｂのＡｄａｂｏｏｓｔ  Ｔｏｏｌｂｏｘ（http://research.graphicon.ru/machine-learnining/gml-adaboost-matlab-toolbox.html）を使用して行ったものである。
【０１９９】
以下の実験では、学習に用いる特徴量としては、ＰＴＴ、ＨＲ、ＡＩ、加速度脈波ａ〜ｆ、及び、身体特徴量（身長、体重、性別、年齢）、インピーダンスを採用した。また、重回帰に用いる特徴量としては、ＰＴＴ、ＡＩ、脈波特徴量（加速度脈波ａ〜ｆ）、身体特徴量（身長、体重、性別、年齢）、インピーダンスを採用し、重回帰に用いる式としては、前記式（１１）を採用した。
【０２００】
また、弱学習機は、ＣＡＲＴ（Classification And Regression Trees（http://research.graphicon.ru/machine-learning/index.php）を用い、個数は２０個とした。
【０２０１】
＜実験例１＞アダブーストと重回帰の比較
本実験例は、全データに対して、単純にアダブースト、重回帰によって血圧を推定したものである。なお、アダブーストは、１ｍｍＨｇステップで実施した。実験結果を図１３に示す。
【０２０２】
図１３（ａ）は、事前学習のための学習データ（個数Ｎ＝３４５）における推定血圧とカフ血圧のグラフを示し、図１３（ｂ）は、検知モードの評価データ（個数Ｎ＝８６）における推定血圧とカフ血圧のグラフを示したものである。
【０２０３】
図１３（ｂ）から明かな様に、血圧の中心部（標準的な範囲：１００〜１４０ｍｍＨｇ）では、アダブーストは重回帰と同程度もしくは重回帰より推定精度が良いことが分かる。
【０２０４】
従って、血圧の中心部では、重回帰よりもアダブーストによって得られた血圧値を採用することが望ましい。
【０２０５】
＜実験例２＞各血圧層の推定精度
本実験例は、前記実験例１と同様に、各血圧層における重回帰とアダブーストの血圧推定精度を調べたものである。実験結果を図１４に示す。
【０２０６】
図１４（ａ）は、学習データにおける各血圧範囲と標準偏差のグラフを示し、図１４（ｂ）は、評価データにおける各血圧範囲と標準偏差のグラフを示したものである。
【０２０７】
図１４から、１１０〜１３０ｍｍＨｇの血圧範囲、学習データ数Ｎが５０個以上（１ｍｍＨｇ当たり５個以上）では、重回帰よりアダブーストの方が精度が良いことが分かる。
【０２０８】
従って、上記条件を満たす場合には、アダブーストによって推定した血圧を採用することが望ましい。
【０２０９】
＜実験例３＞群（ステップ）による血圧推定
本実験例は、アダブーストによる推定を行う場合に、学習データとして、１ｍｍＨｇ毎ではなく、ある幅（例えば４ｍｍＨｇ等のステップ幅）を持ったデータを用いて、群として血圧の推定を行うものである。実験結果を図１５に示す。
【０２１０】
図１５（ａ）は、推定血圧とカフ血圧との関係を示すグラフであり、図１５（ｂ）は、誤差の標準偏差（誤差の平均値を０として換算）とステップ毎の血圧との関係を示すグラフである。
【０２１１】
図１５から、血圧の中央部はステップ幅が小さく方が、周辺部はステップ幅が大きい方が推定精度が良いことが分かる。
【０２１２】
従って、血圧の中央部、例えば１００〜１４０ｍｍＨｇの範囲では血圧推定のステップ幅を小さく、それより外側の領域ではステップ幅を大きくすることが望ましい。
【０２１３】
＜実験例４＞ハミング距離と誤差
本実験例は、ハミング距離と推定血圧の誤差（カフ血圧と推定血圧との差）との関係を調べたものである。実験結果を図１６に示す。
【０２１４】
図１６（ａ）は、最小ハミング距離と誤差（ｍｍＨｇ）との関係を調べたグラフを示し、図１６（ｂ）は、最小ハミング距離が１０未満と１０以上の割合と誤差との関係を示すグラフである。
【０２１５】
図１６から、最小ハミング距離が大きい方が誤差が大きくなる傾向がある。
【０２１６】
従って、最小ハミング距離が小さいものを採用することが好ましい。
【０２１７】
＜実験例５＞学習データの選別の効果
この学習データの選別とは、間違っている可能性のあるデータを除くことにより、推定精度を高めるものである。
【０２１８】
本実験例は、カフ血圧計には、通常４〜８ｍｍＨｇの誤差があることを考慮して、２値化の学習データの血圧値から、所定幅以内のデータを用いないようにしたものである。
【０２１９】
つまり、学習の真値となるリファレンス血圧自体に誤差があるので、誤ったデータを学習に用いると、誤った結果になることがあるため、例えば１００ｍｍＨｇ未満／以上で２値化を行う場合に、誤っている可能性の高い９６〜１０４ｍｍＨｇ（±４ｍｍＨｇ）のデータを、学習データから外すことで、誤っている可能性の高いデータを除去し、正しい可能性の高いデータを用いて学習させるというものである。実験結果を図１７に示す。
【０２２０】
図１７（ａ）は、データの除去に対応した推定血圧とカフ血圧との関係を示すグラフであり、図１７（ｂ）は、データの除去に対応した誤差と血圧との関係を示すグラフであり、図１７（ｃ）は、各血圧層に分けたデータ数とデータ除去幅（データを除去する幅）に対応した推定血圧の誤差の標準偏差（誤差の平均値を０として換算）を示す表である。
【０２２１】
図１７から、４〜８ｍｍＨｇ幅より内側のデータを学習に用いずに、２値化学習させた方が、精度が１ｍｍＨｇほど向上することが分かる。
【０２２２】
＜実験例６＞学習データ比の影響
本実験例は、学習データを所定の血圧で区分する各血圧層において、学習データ数の多寡が血圧推定に及ぼす影響を調べたものである。
【０２２３】
この実験では、各血圧層において２倍以上のデータ数の違いがある場合には、多い方のデータ数を半分にして実験を行った。実験結果を図１８に示す。
【０２２４】
詳しくは、例えば学習データの数が、９９ｍｍＨｇ以下が３９個、１００〜１０９ｍｍＨｇが６０個、１１０〜１１９ｍｍＨｇが６９個、１２０〜１２９ｍｍＨｇが７９個、１３０〜１３９ｍｍＨｇが５５個、１４０〜１４９ｍｍＨｇが２４個、１５０ｍｍＨｇ以上が１９個の場合、１４０ｍｍＨｇ未満は３０２個、１４０ｍｍＨｇ以上は４３個となる。従って、この場合は、１４０ｍｍＨｇ未満の血圧層のデータを半分とする（例えば血圧の低いものから奇数又は偶数番を選択する）。
【０２２５】
図１８（ａ）は、データ数を変化させた場合における推定血圧とカフ血圧との関係を示すグラフであり、図１８（ｂ）は、各血圧層に分けたデータ数を変化させた場合の推定血圧の誤差の標準偏差（誤差の平均値を０として換算）を示す表である。
【０２２６】
図１８から明かな様に、各血圧層において２倍以上のデータ数の差がある場合、データ数を調整しない場合（そのまま）に比べて、データ数の比（データ比）を補正した方（比の調整）が、精度が向上したことが確認できた。
【０２２７】
従って、各血圧層のデータ数を近づけることが望ましいことが分かる。
【０２２８】
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【０２２９】
（１）例えば図７（ｂ）に示す様に、符号表として、重み付けした数列を用いることができる。この場合は、対応する桁数が異なる場合には、異なる符号表の数値を加算してよく。これによって、大きく外れているデータのハミング距離が増大し、外れたデータを除去し、精度を向上できるという利点がある。
【０２３０】
（２）また、例えば、上述した血圧測定装置の機能は、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現することができ、このプログラムは、記録媒体に記録できる。
【０２３１】
つまり、上述した様なプログラムをコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭ等をコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭ等をコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。
【符号の説明】
【０２３２】
１…血圧測定装置
３…報知装置
５…マニュアル入力部
７…ステアリング
９…脈波センサ
１１、１３…電極
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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