(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から検出された心電信号および脈波信号を取得する信号取得手段と、
前記信号取得手段が取得した前記心電信号および前記脈波信号それぞれについて、信号全体におけるノイズの大きさの割合が所定値以上であるか否かを判定するノイズ判定手段と、
前記ノイズ判定手段によって、所定の期間において前記信号取得手段により取得された前記心電信号と、前記所定の期間に対応する期間において前記信号取得手段により取得された前記脈波信号と、のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上でないと判定された場合、および、当該心電信号および当該脈波信号のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上であると判定された場合に、当該心電信号および当該脈波信号に基づいて血圧を推定する血圧推定手段と、を備える
ことを特徴とする血圧推定装置。
【請求項２】
生体から検出された心電信号および脈波信号を取得する信号取得手段と、
前記信号取得手段が取得した前記心電信号および前記脈波信号それぞれについて、信号全体におけるノイズの大きさの割合が所定値以上であるか否かを判定するノイズ判定手段と、
前記心電信号と前記脈波信号とのノイズの相関値を算出する相関演算手段と、
前記ノイズ判定手段によって、所定の期間において前記信号取得手段により取得された前記心電信号と、前記所定の期間に対応する期間において前記信号取得手段により取得された前記脈波信号と、のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上でないと判定された場合、および、当該心電信号および当該脈波信号のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上であると判定され、且つ前記相関演算手段により算出された前記相関値が所定の閾値以上である場合に、当該心電信号および当該脈波信号に基づいて血圧を推定する血圧推定手段と、を備える
ことを特徴とする血圧推定装置。
【請求項３】
前記ノイズ判定手段は、前記心電信号および前記脈波信号それぞれについて、生体による信号の主要な部分が含まれる周波数帯域の成分のパワーと、前記周波数帯域以外の帯域における成分のパワーと、を比較して、前記周波数帯域のパワーの比率が所定値未満であるときに、前記心電信号および前記脈波信号それぞれについて、信号に対するノイズの大きさの割合が所定値以上であると判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の血圧推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心電信号および脈波信号に基づいて血圧を推定する血圧推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、血圧を測定する場合には一般的にカフを用いて行っているが、カフによる締め付けにより被測定者に圧迫感を与えたり、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、心電信号や脈波信号（心電波形、脈波波形）を用いて血圧を推定する多くの手法が提案されている。例えば、容積脈波を用いて血圧を測定すると、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もに、被測定者の苦痛を解消でき、さらには、連続的な血圧測定が可能になる。
【０００４】
さらに、心電信号と脈波信号との両方を用いて血圧を測定する手法も多数提案されている（特許文献１，２参照）。心電信号と脈波信号との両方を用いることで、高い精度で血圧を測定できる。
【０００５】
ところで、心電信号や脈波信号に基づいて精度よく血圧を測定するためには、それらの信号を高い精度で計測する必要がある。このような課題に対して、血圧の推定に用いる各信号の特徴量のばらつき（ノイズ）の存在を評価することが提案されている。例えば、一階微分脈波のピークを用いるもの（特許文献３参照）、５拍分の特徴量のばらつきを利用するもの（特許文献４参照）、心拍数と脈拍数の差異からばらつきを利用するもの（特許文献５参照）などが従来から提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２７９１８５号公報
【特許文献２】特開平０８−１４０９４８号公報
【特許文献３】特開２００１−６１７９５号公報
【特許文献４】特開平１０−１３７２０２号公報
【特許文献５】特開平１１−４７１０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
人体の健康状態、身体状態をモニタリングするためには、生体内で生じる情報を余すことなくセンシングしなければならない。脈波などの生体信号は特有の形状、周波数特性を持っているため、接触不良による外因性ノイズとの区別は一般的には容易である。しかしながら、条件によっては、生体信号が、それら外因性ノイズ（＝接触起因の外因性ノイズ）と極めて相似な性質を示すことがある。例えば、心不全、不整脈時の脈波信号は、外因性ノイズとの判別が困難な場合の代表例である。従来までは、ノイズ除去処理で外因性ノイズと生体起因の内因性ノイズ状信号を共に除去することでしか対応できなかった。その結果、疾患に関わる重要な脈波情報を見逃すことになっていた。そのような背景の下、接触起因の外因性ノイズは積極的に除去するが、生体起因のノイズ状信号は除去することなく取り込みたいという要望が強くあった。
【０００８】
しかしながら、従来の方法では、生体起因のノイズ状信号と接触起因の外因性ノイズとを区別できないため、（１）二つのノイズを共に除去する、または（２）二つのノイズを共に除去せずに使う、のどちらかの選択しか取り得なかった。その結果、血圧の推定精度が低下するという問題があった。特に心疾患を持つ被験者の場合、その傾向が顕著に現れていた。
【０００９】
本発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、精度の高い血圧推定を行うことができる血圧推定装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した問題を解決するためになされた請求項１に記載の発明は、生体信号（心電信号および脈波信号）に基づいて血圧を推定する血圧推定装置に関するものである。この血圧推定装置は、信号取得手段、ノイズ判定手段、血圧推定手段を備える。
【００１１】
信号取得手段は、生体から検出された心電信号および脈波信号を取得する。ノイズ判定手段は、信号取得手段が取得した心電信号および脈波信号それぞれについて、信号全体におけるノイズの大きさの割合が所定値以上であるか否かを判定する。なお、以降の記載において、信号がノイズを含む、とは信号全体におけるノイズの割合が所定値以上である場合を意味する。
【００１２】
また、血圧推定手段は、信号取得手段により取得された心電信号および脈波信号が所定の条件を満たしたときに、それら生体信号を用いて血圧を推定する。所定の条件とは、ノイズ判定手段によって、心電信号と脈波信号のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上でないと判定されたこと、あるいは、上記心電信号および上記脈波信号のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上であると判定されたこと、のいずれかである。
【００１３】
なお、血圧推定手段による血圧推定に用いられる心電信号および脈波信号は、所定の期間において信号取得手段によりされた心電信号と、その所定の期間に対応する期間において信号取得手段により取得された脈波信号である。脈波信号を取得する期間は、心電信号を取得する期間と同一の期間であってもよいし、脈波信号の心電信号に対する遅れを考慮して、心電信号よりも一定時間遅らせた期間としてもよい。
【００１４】
上述した信号取得手段は、例えば心拍センサや脈波センサなどのセンサ類が検出した生体信号を取得する。この生体信号にノイズが重畳している場合に、そのノイズが生体起因のノイズ状信号であれば、心電信号および脈波信号の両方に影響を与えるため、心電信号および脈波信号の両方にノイズが現れる。
【００１５】
一方、接触起因（センサと人体との計測状態）のノイズは、心電信号を取得する心拍センサと脈波信号を取得する脈波センサのうち、計測状態に問題のある側のセンサ信号（以降、センサにより取得した信号をセンサ信号ともいう）にのみノイズが現れる。このことから、心電信号および脈波信号のいずれか一方にのみ大きなノイズが含まれる場合は、生体起因のノイズ状信号ではないと判断できる。
【００１６】
よって上述した構成の血圧推定装置では、心電信号および脈波信号のいずれかに接触起因の外因性ノイズが含まれると判断できる場合、それらのセンサ信号に基づいた血圧推定を行わない。即ち接触起因の外因性ノイズが含まれていない可能性の高いセンサ信号に基づいて血圧推定を行うことができるため、高い精度で血圧推定を実行することができる。
【００１７】
また、上述した問題を解決するためになされた請求項２に記載の発明は、生体信号に基づいて血圧を推定する血圧推定装置に関するものである。この血圧推定装置は、信号取得手段、ノイズ判定手段、ノイズの相関値を算出する相関演算手段、血圧推定手段を備える。
【００１８】
信号取得手段は、生体から検出された心電信号および脈波信号を取得する。ノイズ判定手段は、信号取得手段が取得した心電信号および脈波信号それぞれについて、信号全体におけるノイズの大きさの割合が所定値以上であるか否かを判定する。
【００１９】
相関演算手段は、心電信号と脈波信号とのノイズの相関値を算出する。
また、血圧推定手段は、信号取得手段により取得された心電信号および脈波信号が所定の条件を満たしたときに、それら生体信号を用いて血圧を推定する。所定の条件とは、ノイズ判定手段によって、心電信号と脈波信号のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上でないと判定されたこと、あるいは、上記心電信号および上記脈波信号のいずれもノイズの大きさの割合が所定値以上であると判定され、且つ相関演算手段により算出された相関値が所定の閾値以上であること、のいずれかである。
【００２０】
なお、血圧推定手段による血圧推定に用いられる心電信号および脈波信号は、所定の期間において信号取得手段により取得された心電信号と、所定の期間に対応する期間において信号取得手段により取得された脈波信号である。
【００２１】
このように構成された血圧推定装置では、請求項１に記載の血圧推定装置と同様に、心電信号および脈波信号のいずれか一方にのみ大きなノイズが含まれる場合は、生体起因のノイズ状信号ではないと判断してそのようなセンサ信号に基づいて血圧推定を行ってしまうことを防止する。
【００２２】
さらに、心電信号と脈波信号の両方にノイズが含まれる場合にはそれらのノイズの相関をとることで、生体起因のノイズ状信号であるか否かを判断する。その根拠は次のようなものである。いずれのセンサ信号に現れるノイズも生体起因のノイズ状信号であるならば、それらのノイズの相関は高くなる。一方、いずれか一方または両方のセンサ信号に接触起因の外因性ノイズが含まれていれば、それらのノイズの相関は低くなる。つまり、ノイズの相関をとることで、生体起因のノイズ状信号であるか否かを判断することができる。
【００２３】
従って、上述した構成の血圧推定装置では、心電信号と脈波信号のいずれか一方にノイズが含まれる場合のみでなく、両方のセンサ信号に大きなノイズが含まれる場合においても、接触起因の外因性ノイズが含まれていない可能性の高いセンサ信号に基づいて血圧推定を行うことができるため、高い精度で血圧推定を実行することができる。
【００２４】
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の血圧推定装置において、さらに以下の特徴を有する。
ノイズ判定手段は、心電信号および脈波信号それぞれについて、生体による信号の主要な部分が含まれる周波数帯域の成分のパワーと、その周波数帯域以外の帯域における成分のパワーと、を比較して、上記周波数帯域のパワーの比率が所定値未満であるときに、その心電信号および脈波信号それぞれについて、信号に対するノイズの大きさの割合が所定値以上であると判定する。
【００２５】
生体信号の主要な部分が含まれる周波数帯域は、実験的、統計的に最適な帯域を決定することができる。よって、その周波数帯域以外の成分のパワーが多くなっていれば、その信号はノイズが大きいと判断できる。よって、上記構成の血圧推定装置では、センサが取得した信号のノイズの大きさを適切に判断することができる。
【００２６】
なお、心電信号や脈波信号は２０〜３０Ｈｚ以下にその殆どの成分が集中しているため、３０Ｈｚ付近（例えば４０Ｈｚ）を閾値としてそれ以下の成分のパワーとそれ以上の成分のパワーを比較することで、信号に含まれるノイズの割合の大小を適切に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】血圧推定装置を示すブロック図
【図２】血圧推定の概念を示す説明図
【図３】生体信号のパワーの周波数による偏りを示す図
【図４】センサ信号の良否判定に用いるマップ
【図５】血圧推定処理の処理手順を説明するフローチャート
【図６】誤差推定処理の処理手順を説明するフローチャート
【図７】品質値の取得方法の変形例を示す説明図
【図８】ノイズ量とｐｐとの一例を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
［実施例］
（１）血圧推定装置のシステム構成
本実施例の血圧推定装置１は、図１に示すように、脈波センサ１２と、心拍センサ１４と、デジタル演算器１６と、表示装置１８と、を備えている。
【００２９】
脈波センサ１２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、例えば被験者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。後述する血圧の推定に用いる脈波信号は、この脈波センサ１２から得ることができる。なお、上記構成は脈波センサとしての一例を示すものであり、上記構成に限定されるものではない。
【００３０】
心拍センサ１４は、心電信号を得るために用いられる複数の電極を有する一般的な心電計である。後述する血圧の推定に用いる心電信号は、この心拍センサ１４から得ることができる。なお、上記構成は心拍センサとしての一例を示すものであり、上記構成に限定されるものではない。
【００３１】
デジタル演算器１６は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏおよびこれらの構成を接続するバスラインなどからなる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１２や心拍センサ１４からの信号に基づく血圧の推定や表示装置１８の制御等を行う。
【００３２】
表示装置１８は、デジタル演算器１６により推定した血圧値などの情報を表示する液晶等のディスプレイや、その内容を音声等で出力するスピーカなどにより構成される。
次に、本実施例のデジタル演算器１６の機能を、図１のブロック図および図２の説明図を用いて説明する。デジタル演算器１６は、ＡＤコンバータ２２と、血圧推定ロジック２４と、信号品質演算ロジック２６と、信号品質判定ロジック２８と、ノイズ相関演算ロジック３０と、ノイズ相関判定ロジック３２と、フラグ決定ロジック３４と、平均値出力ロジック３６と、を備える。
【００３３】
ＡＤコンバータ２２は、脈波センサ１２および心拍センサ１４から取得したセンサ信号をＡ／Ｄ変換する。
取得されたセンサ信号は、図２に示すような生波形を有している。なお、波形上に示す記号１００は、その区間（ΔＴ）においてノイズが多く含まれることを意味している。
【００３４】
血圧推定ロジック２４は、脈波信号および心電信号を利用して血圧を推定するロジックである。脈波信号および心電信号を利用して血圧を推定する方法はさまざまなものが考えられるが、例えば特開２００８−２７９１８５号公報，特開平０８−１４０９４８号公報などに記載された手法を用いることが考えられる。
【００３５】
信号品質演算ロジック２６は、脈波センサ１２により取得された脈波信号と心拍センサ１４により取得された心電信号とを一定期間ΔＴ（例えば５０００ｍｓ）切り出し、その期間における脈波信号の品質値ｑ１と心電信号の品質値ｑ２とを算出する。ここでいう品質値とは、センサ信号全体におけるノイズの大きさの割合によって定まる値であり、脈波信号および心電信号を
具体的な品質値ｑ１，ｑ２の取得方法を心電信号の場合を例に説明する。図３に示すように、心電波形の主要部であるＱＲＳ群はその殆どが周波数３０Ｈｚ以下に集中していることが知られている。生体信号とノイズとの関係を表１に示す。
【００３６】
【表１】
0005521906.tif 000002
【００３７】
このように生体信号における主要な周波数帯域は２０〜３０Ｈｚ以下の低域に集中している。一方、接触起因の外因性ノイズ、生体起因の内因性ノイズ状信号は広い帯域に現れる。特に４０Ｈｚ以上の高帯域に強く現れる。以上の性質を利用し、本ロジックでは４０Ｈｚを閾値として、センサ信号の主要な周波数帯域である低域成分パワーと、高域成分パワーと、の比率ｐｒを信号品質値として演算する。
【００３８】
具体的には、以下に示す（１）式にてセンサ信号Ｘのフーリエ変換を求め、（２）式にて変換後の係数の低域部分と高域部分とのパワー比を計算する。
【００３９】
【数１】
0005521906.tif 000003
【００４０】
高域成分÷低域成分＝ノイズパワー÷信号パワーとなることから、ノイズが大きくなると得られるｐｒ値が小さくなり、ノイズが小さい場合では得られるｐｒ値が大きくなる。このようにして、品質値ｑ１，ｑ２を取得する。
【００４１】
信号品質判定ロジック２８は、信号品質演算ロジック２６にて取得された品質値ｑ１，ｑ２を基に、センサ信号の良否を判定する。
具体的な良否の判定は、図４に示すマップを用いて決定される。ｐｒ（即ち、ｑ１，ｑ２）の値が所定値以上であれば、センサ信号が良好であると判定し、ｐｒの値が所定値未満であれば、センサ信号が不良であると判定する。判定の結果、脈波信号が良好であれば脈波信号に対応するフラグであるＦｌａｇＰＵＬＳＥを立て、心電信号が良好であれば心電信号に対応するフラグであるＦｌａｇＥＣＧを立てる。図２においてはフラグを立てた場合を１、フラグを立てていない場合を０として示している。
【００４２】
ここで、各センサ信号の良否と、ノイズが起因する条件との関係を表２に示す。
【００４３】
【表２】
0005521906.tif 000004
【００４４】
表２において、接触起因とはセンサと人体との計測状態、即ちセンサが適切に人体に接触しているか否か（あるいはセンサそのもののエラー）によってノイズが生じていることを意味しており、生体起因とは人体の疾患や高齢などの人体そのものに基づいて、通常観察されない異常な波形が増え、正常な波形と比較するとノイズと判断されうる信号が生じていることを意味している。なお、「○」はノイズが所定の割合未満の大きさであることを示し、「×」はノイズが所定の割合以上の大きさであることを示す。
【００４５】
表２にて示すように、脈波信号と心拍信号のいずれか一方のみ不良である場合は、不良である側のセンサの出力に接触起因の外因性ノイズがあると言える。また、両方のセンサ信号が良好である場合は、接触起因の外因性ノイズも生体起因のノイズ状信号もなく正しく計測されていると言える。
【００４６】
ここで、両方のセンサ信号が不良である場合、生体起因のノイズ状信号が生じている場合（疾患者・高齢者である場合）と、両方のセンサとも接触起因の外因性ノイズが生じている場合と、が考えられる。よって、この場合にはノイズ相関演算ロジック３０，ノイズ相関判定ロジック３２により接触起因であるか生体起因であるかを判定する。
【００４７】
ノイズ相関演算ロジック３０は、信号品質判定ロジック２８にてＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧのいずれも立てられていないとき、即ち脈波信号および心電信号共にノイズが多く不良であるセンサ信号が得られた場合に、各センサ信号のノイズの相関値を相互相関関数により求める。
【００４８】
相関値算出の一例を説明する。具体的には、脈波センサ１２から得られた信号Ｘと、心拍センサ１４から得られた信号Ｙの二つの波形の類似性を、下記（３）式に示すピアソンの積率係数ｒで定義し、このｒを相関値として用いる。（３）式中のｎは信号Ｘ，Ｙのデータの長さ（＝データの個数）であり、記号Ｘ，Ｙの上についたバーは平均値をとることを意味する。ｒの値によりＸ，Ｙ二つの波形の関係は以下のように決定付けられる。
ｒ＝１ならばＸ＝Ｙである
ｒ＝−１ならばＸ＝−Ｙである
ｒ＝０の時は「波形の類似性」がない。
【００４９】
【数２】
0005521906.tif 000005
【００５０】
ノイズ相関判定ロジック３２は、ノイズ相関演算ロジック３０により得られた相関値から、共に不良である脈波信号と心拍信号のノイズが生体起因であるか接触起因であるかを判定する。
【００５１】
いずれも生体起因のノイズ状信号である場合、両センサから取得されたセンサ信号のノイズは発生要因が同一であることから、２つのセンサ信号におけるノイズの相関値は高い（１に近い）値を示す。一方、脈波信号と心拍信号のノイズがいずれも接触起因の外因性ノイズである場合には、２つのセンサ信号におけるノイズの相関は低い（０に近い）値を示す。
【００５２】
このことに基づき、ノイズ相関判定ロジック３２では、両センサから取得されたセンサ信号のノイズの相関値が所定の閾値以上に高い場合に生体起因のノイズ状信号であると判定する。一方、両センサから取得されたセンサ信号のノイズの相関値が所定以上に高くない場合に、接触起因の外因性ノイズであると判定する。
【００５３】
フラグ決定ロジック３４は、信号品質判定ロジック２８にて立てられたフラグ（ＦｌａｇＰＵＬＳＥ，ＦｌａｇＥＣＧ）と、ノイズ相関判定ロジック３２による判定結果から、血圧品質フラグを決定する。この血圧品質フラグとは、脈波センサ１２および心拍センサ１４から取得された信号が血圧を測定するために適切であるか否かを示すフラグである。
【００５４】
具体的には、信号品質判定ロジック２８にてＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧがいずれも立てられている場合と、ＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧがいずれも立てられておらず、且つノイズ相関判定ロジック３２にてノイズの相関値が所定以上に高いと判定された場合に、血圧品質フラグを立てる。
【００５５】
一方、信号品質判定ロジック２８にてＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧのいずれか一方のみが立てられている場合と、ＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧがいずれ立てられておらず、且つノイズ相関判定ロジック３２にてノイズの相関値が所定以上に高くないと判定された場合には、血圧品質フラグを立てない。
【００５６】
なお、図２においては血圧品質フラグを立てた場合を１、血圧品質フラグを立てていない場合を０として示している。
平均値出力ロジック３６は、血圧品質フラグが立てられている場合に、血圧推定ロジック２４により推定された血圧値を記憶する。血圧品質フラグが立てられていなければ、そのときに推定された血圧値は破棄される。そして、所定回数の血圧値の推定値を受信したときに、記憶された血圧値の平均値を算出する。図２においては、血圧品質フラグが５つ立っており、その血圧品質フラグが立ったときの血圧推定値を全て加算し、５で割ることで平均値を求めている。
（２）血圧推定装置による処理
以下に、血圧推定装置１が備えるデジタル演算器１６により実行される血圧推定処理について、図５に示すフローチャートを用いて説明する。本処理は、血圧推定装置１の脈波センサ１２や心拍センサ１４が被験者に取り付けられた状態において、例えば図示しない開始スイッチを押した場合や、所定の時間を経過するごとに実行される。
【００５７】
この血圧推定処理では、まず、脈波センサ１２および心拍センサ１４が検出した脈波信号および心電信号を一定期間（例えば５０００ｍｓ）切り出して取得する（Ｓ１）。
次に、Ｓ１にて取得した脈波信号および心電信号に基づいて血圧推定を実行する（Ｓ２）。ここでは、血圧推定ロジック２４によって血圧推定を実行する。
【００５８】
次に、Ｓ１にて取得した脈波信号および心電信号に基づいて信号品質演算を行う（Ｓ３）。ここでは、信号品質演算ロジック２６によって脈波信号の品質値ｑ１と心電信号の品質値ｑ２とを算出する。
【００５９】
次に、信号品質を判定する（Ｓ４）。ここでは、Ｓ３にて算出したｑ１およびｑ２に基づき、信号品質判定ロジック２８によって各センサ信号の良否を判定し、脈波信号が良好であればＦｌａｇＰＵＬＳＥを立て、心電信号が良好であればＦｌａｇＥＣＧを立てる。
【００６０】
次に、Ｓ４にていずれのフラグも立てられていないか否かを判定する（Ｓ５）。いずれのフラグも立てられていなければ（Ｓ５：ＹＥＳ）、即ち脈波信号および心電信号共にノイズが多く不良であるセンサ信号が得られた場合には、それらのセンサ信号のノイズが生体起因であるか接触起因であるかを判定するために処理がＳ６に移行する。
【００６１】
一方、少なくともいずれか一方のフラグが立てられている場合は（Ｓ５：ＮＯ）、処理がＳ７に移行する。
続いて、ノイズ相関演算を行う（Ｓ６）。ここでは、ノイズ相関演算ロジック３０によって、各センサ信号のノイズの相関値を相互相関関数により求める。
【００６２】
次に、血圧品質を判定する（Ｓ７）。ここでは、まず、Ｓ４にてＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧの両方のフラグが立てられている場合、各センサ信号が血圧を推定するために適切であるとして、血圧品質フラグを立てる。また、ＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧのうちいずれか一方のみフラグが立っている場合、血圧品質フラグを立てない。
【００６３】
また、ＦｌａｇＰＵＬＳＥおよびＦｌａｇＥＣＧの両方のフラグが立てられていない場合には、Ｓ６にて求めた相関値に基づき、その相関値が所定の閾値以上に高い場合には血圧品質フラグを立て、所定の閾値未満である場合には血圧品質フラグを立てない。
【００６４】
なお、このＳ７の処理はノイズ相関判定ロジック３２およびフラグ決定ロジック３４を用いて実現される。
次に、血圧推定ロジック２４により推定された血圧値を、Ｓ７にて設定した血圧品質フラグと関連付けてデジタル演算器のＲＡＭに記憶する（Ｓ８）。
【００６５】
次に、Ｓ１〜Ｓ８の処理ループが所定回数（本実施例では６）以上実行されたか否かを判定する（Ｓ９）。所定回数未満（５以下）であれば（Ｓ９：ＮＯ）、処理がＳ１に戻り、再度Ｓ１〜Ｓ８の処理を実行する。一方、Ｓ１〜Ｓ８の処理ループが所定回数以上であれば（Ｓ９：ＹＥＳ）、ＲＡＭ記憶された血圧値（血圧品質フラグが立てられたときのセンサ信号に基づいて推定された血圧値）の平均値を算出し（Ｓ１０）、表示装置１８に出力する（Ｓ１１）。その後、本処理を終了する。
（３）発明の効果
本実施例の血圧推定装置１では、取得した脈波信号および心電信号がいずれも接触起因の外因性ノイズを含まない（信号全体に対してノイズの大きさの割合が所定値以上でない）と判断できる場合に、それらのセンサ信号を用いて血圧値を推定するため、高い精度で血圧推定を実行することができる。
【００６６】
また、両方のセンサ信号にノイズが含まれる場合には、各センサ信号のノイズの相関値によって生体起因であるか接触起因であるかを判定するため、接触起因の外因性ノイズを含むセンサ信号のみを適切に除外して血圧推定を行うことができる。
（４）対応関係
デジタル演算器１６により実行されるＳ１の処理が、本発明の信号取得手段による処理に相当し、Ｓ３，４の処理がノイズ判定手段による処理に相当し、Ｓ６の処理が相関演算手段による処理に相当し、Ｓ２，７〜１０において表示装置１８に出力すべき血圧値を算出する処理が血圧推定手段による処理に相当する。
（５）変形例
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記実施例に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態をとり得ることはいうまでもない。
【００６７】
例えば、上記実施例において、センサ信号の品質値ｑ１，ｑ２は、血圧推定ロジック２４にて推定した血圧値を利用するか否かの判断にのみ利用される構成を例示したが、センサ信号の品質値を利用して、血圧推定ロジック２４にて推定した血圧値の誤差補正値を導出してもよい。誤差補正値を算出する誤差推定処理の処理手順を、図６に示すフローチャートを用いて説明する。本処理は、図５に示す血圧推定処理と並行して実行される。
【００６８】
この誤差推定処理では、まず、脈波センサ１２および心拍センサ１４から脈波信号および心電信号を一定期間切り出して取得する（Ｓ２１）。
次に、信号品質演算を行う（Ｓ２２）。ここでは、信号品質演算ロジック２６によって脈波信号の品質値ｑ１と心電信号の品質値ｑ２とを算出する。
【００６９】
次に、Ｓ２２にて算出した品質値ｑ１とｑ２との差の絶対値Δｑを求める（Ｓ２３）。
次に、ノイズ相関演算を行う（Ｓ２４）。ここでは、ノイズ相関演算ロジック３０によって、各センサ信号のノイズの相関値ｎを相互相関関数により求める。
【００７０】
次に、誤差推定を行う（Ｓ２５）。ここでは、誤差補正値εを次式により求める。
ε＝（α１×Δｑ）＋（α２×（１−ｎ））
ここで、α１およびα２は重み係数であって、実験的・統計的に最適な値が決定される。またｎはＳ２４にて求めた相関値であって、０≦ｎ≦１の値をとる。
【００７１】
つまり、誤差補正値εは、Δｑが大きい場合、即ち、脈波信号と心電信号とで、ノイズの大きさの割合に差がある場合と、各センサ信号のノイズの相関値が小さい場合と、において大きい値となる。
【００７２】
なお、誤差補正値εを用いた血圧の推定値は、血圧推定ロジック２４により推定される血圧値をＸとしたときに、Ｘ＋εで表されることとなる。このように誤差補正値εを算出することで、より高精度な血圧推定が可能となる。
【００７３】
また、上記実施例においては、品質値ｑ１、ｑ２を取得するために、センサ信号の低域成分パワーと高域成分パワーの比ｐｒを演算する構成を例示した。しかしながら、品質値としてセンサ信号全体におけるノイズの大きさの割合に基づく値を算出することができるならば、この手法以外の手法で品質値ｑ１、ｑ２を取得してもよい。
【００７４】
例えば、センサ信号の標準偏差を信号品質値としてもよい。標準偏差は信号のばらつきを表す指標であるため、ばらつきが大きい場合はノイズが大きいと判断でき、ばらつきが小さい場合はノイズが小さいと判断できる。
【００７５】
また上述した手法とは別の手法として、信号波形の振幅値の比を利用して、信号品質値を求める方法もある。具体的には、次の関係を利用する。図７（Ａ），（Ｂ）を用いて、その方法を説明する。脈波センサ１２、ないしは心拍センサ１４から図７（Ａ）のような信号が得られたとする。（１）まず得られた信号を高さで並び替え、図７（Ｂ）の信号列を得る。（２）次に、高さに関して上位Ｎ個のデータ（例えばＮ＝３として、点６、点５、点２）を選択する。（３）そして、選びとった上位Ｎ個のデータの平均値Ａｖ１、全データ（点１〜点６）の平均値Ａｖ２を求める。（４）最後にそれらの比ｐｐ＝Ａｖ１／Ａｖ２を求め、そのｐｐを信号品質値とする。ノイズが多い信号ではｐｐは小さくなり、ノイズの少ない信号ではｐｐは大きな値をとる。
【００７６】
なお、生体信号のピークを心電波形のＲ波高さとしたときの計算式を以下の（４），（５）式に示す。またその場合のｐｐとノイズ大小（クリーン／ノイジー）との関係を表３に示す。
【００７７】
【数３】
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【００７８】
【表３】
0005521906.tif 000007
【００７９】
ノイズ量とｐｐとの関係の一例を図８（Ａ）〜（Ｆ）に示す。（Ａ）〜（Ｃ）は心電波形７秒分の信号（データ数は７０００個）を示し、（Ｄ）〜（Ｆ）はそれを振幅値で並べ替えた結果を示す。（Ａ），（Ｄ）はノイズがゼロの場合、（Ｂ），（Ｅ）はそれにノイズを付加した場合、（Ｃ），（Ｆ）はそれよりも強いノイズを付加した場合を示している。
【００８０】
抽出数Ｎ＝１００として求めた上位１００個のデータ点の平均値Ａｖ１と、全データ（７０００個）の平均値Ａｖ２との比Ａｖ１÷Ａｖ２の値を右に比較した。上から順にｐｐ（Ｄ）＝５．７５１５，ｐｐ（Ｅ）＝４．６３７３，ｐｐ（Ｆ）＝３．８６６１となり、すでに説明したように信号がクリーンだとｐｐの値は大きくなり、信号がノイジーだとｐｐの値は小さくなる。
【００８１】
また、上記実施例においては、図５に示す血圧推定処理において、血圧推定ロジック２４による血圧推定を行った後にセンサ信号の品質値ｑ１，ｑ２に基づく信号の良否を判定し、推定した血圧値を用いるか否かを判定する構成を例示したが、センサ信号の良否の判定後に血圧推定ロジック２４による血圧推定を行う構成であってもよいし、血圧推定ロジック２４による血圧を推定する処理は血圧推定処理と並行して実行される別の処理として実行される構成であってもよい。
【符号の説明】
【００８２】
１…血圧推定装置、１２…脈波センサ、１４…心拍センサ、１６…デジタル演算器、１８…表示装置、２２…ＡＤコンバータ、２４…血圧推定ロジック、２６…信号品質演算ロジック、２８…信号品質判定ロジック、３０…ノイズ相関演算ロジック、３２…ノイズ相関判定ロジック、３４…フラグ決定ロジック、３６…平均値出力ロジック、１００…記号
【図１】
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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２】
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【図３】
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【図８】
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