(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者における脈波振幅を含む複数の生体信号の時間的変化を検出する検出部を備え、
これら複数の生体信号をそれぞれ個別に演算処理して前記生体信号と対応する生体データをそれぞれ算出しつつ、メモリ内に書き込まれたアルゴリズムに基づいてこれら生体データを加算して合成データＡを算出するとともに、麻酔投与後の前記合成データＡのピーク値を基準値Ａｏとして前記メモリに記憶しつつ、この基準値Ａｏと前記ピーク値が現れた以降の任意の時点での前記合成データＡの値Ａｔとの比率に基づいて麻酔深度を算出する演算手段と、
この演算手段により得られた麻酔深度を表示する表示手段と、を備えてなることを特徴とする麻酔深度測定装置。
【請求項２】
前記検出部は前記被験者における前記脈波振幅の時間的変化を測定する脈波検出手段と、
前記被験者における発汗量の時間的変化を測定する発汗量検出手段と、
前記被験者における皮膚温度の時間的変化を測定する皮膚温検出手段と、
前記被験者における血中酸素飽和量の時間的変化を測定する血中酸素飽和量検出手段とを備えてなることを特徴とする請求項１記載の麻酔深度測定装置。
【請求項３】
前記検出部は前記脈波検出手段、前記発汗量検出手段、前記皮膚温検出手段及び前記血中酸素飽和量検出手段に加えて、
前記被験者における脳波の時間的変化を検出する脳波検出手段と、
前記被験者における心拍の時間的変化を検出する心拍検出手段と、
前記被験者における脈拍の時間的変化を測定する脈拍検出手段と、
前記被験者における１心拍血流量の時間的変化を測定する１心拍血流量検出手段のうち、少なくとも１つの検出手段を備えてなることを特徴とする請求項２記載の麻酔深度測定装置。
【請求項４】
前記演算手段は前記合成データＡの変化パターンを前記メモリに記憶させるとともに、前記被験者における前記生体データの測定が前記ピーク値の出現以降に開始された場合には、当該生体データに基づく合成データＢの変化パターンと前記メモリに記憶された過去の合成データの変化パターンとを照合して類似する合成データＣを抽出し、抽出された前記合成データＣの基準値Ｃｏを前記合成データＢに置換して置換された前記基準値Ｃｏと前記合成データＢの値Ｂｔに基づいて前記被験者の麻酔深度を算出することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の麻酔深度測定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、麻酔深度測定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、麻酔を伴う治療を行う場合、投与される麻酔の量は医師の経験に委ねられている。一方、麻酔の効き具合は個人差が大きく、同量だけ投与した場合でも人によっては効き過ぎであったり、逆に、不十分であったりする。そこで、医師は麻酔の投与中に臨床兆候、例えば血圧、心拍数、発汗、流涙、瞳孔径等を確実にモニターする必要があった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、これらの兆候をモニターしても、これら個々のパラメータは反応に個体差があり麻酔深度との対応関係が必ずしも一致せず正確な麻酔深度を得ることが出来ないという問題が懸念された。また、単に臨床兆候をモニターするだけでは麻酔深度を数量的に知ることも困難な状況にある。
本発明は上記のような事情に基づいて完成されたものであって、麻酔深度を高精度に測定することができる麻酔深度測定装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための手段として、請求項１の発明は、被験者における脈波振幅を含む複数の生体信号の時間的変化を検出する検出部を備え、これら複数の生体信号をそれぞれ個別に演算処理して前記生体信号と対応する生体データをそれぞれ算出しつつ、メモリ内に書き込まれたアルゴリズムに基づいてこれら生体データを加算して合成データＡを算出するとともに、麻酔投与後の前記合成データＡのピーク値を基準値Ａｏとして前記メモリに記憶しつつ、この基準値Ａｏと前記ピーク値が現れた以降の任意の時点での前記合成データＡの値Ａｔとの比率に基づいて麻酔深度を算出する演算手段と、この演算手段により得られた麻酔深度を表示する表示手段と、を備えてなる構成としたところに特徴を有する。
【０００５】
請求項２の発明は、請求項１に記載のものにおいて、前記検出部は前記被験者における前記脈波振幅の時間的変化を測定する脈波検出手段と、前記被験者における発汗量の時間的変化を測定する発汗量検出手段と、前記被験者における皮膚温度の時間的変化を測定する皮膚温検出手段と、前記被験者における血中酸素飽和量の時間的変化を測定する血中酸素飽和量検出手段とを備えてなる構成としたところに特徴を有する。
【０００６】
請求項３の発明は、請求項２に記載のものにおいて、前記検出部は前記脈波検出手段、前記発汗量検出手段、前記皮膚温検出手段及び前記血中酸素飽和量検出手段に加えて、前記被験者における脳波の時間的変化を検出する脳波検出手段と、前記被験者における心拍の時間的変化を検出する心拍検出手段と、前記被験者における脈拍の時間的変化を測定する脈拍検出手段と、前記被験者における１心拍血流量の時間的変化を測定する１心拍血流量検出手段のうち、少なくとも１つの検出手段を備えてなる構成としたところに特徴を有する。
【０００７】
請求項４の発明は、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のものにおいて、前記演算手段は前記合成データＡの変化パターンを前記メモリに記憶させるとともに、前記被験者における前記生体データの測定が前記ピーク値の出現以降に開始された場合には、当該生体データに基づく合成データＢの変化パターンと前記メモリに記憶された過去の合成データの変化パターンとを照合して類似する合成データＣを抽出し、抽出された前記合成データＣの基準値Ｃｏを前記合成データＢに置換して置換された前記基準値Ｃｏと前記合成データＢの値Ｂｔに基づいて前記被験者の麻酔深度を算出するところに特徴を有する。
【０００８】
【発明の作用及び効果】
＜請求項１の発明＞
麻酔の効き具合（麻酔深度）を判断する場合に、よく対応するパラメータは複数あるが、個々のパラメータは個体者間及び被験者の体調等によってその反応にばらつきがあるため複数個観察することが好ましい。
そこで、請求項１では麻酔深度に関連性のある複数の生体信号を検出するとともに、これを演算手段に取り込んで個別に演算処理して脈波振幅を含む複数の生体データを算出し、更に、得られた生体データに基づき合成データＡを算出する。このように、麻酔深度と関連性の高い複数の生体データに基づいて麻酔深度を算出することで、単一の生体データに基づいて麻酔深度を算出する場合に比較して高精度のものが得られる。また、麻酔深度は合成データＡの任意の時点での値である基準値Ａｏと合成データＡの値Ａｔに基づいて絶対値化され、医師はこの絶対値化された麻酔深度に基づき被験者の麻酔の効き具合を把握することが出来る。
尚、被験者の生体信号（生体データ）に脈波振幅を含めたのは、脈波振幅は麻酔深度との関連性がもっとも高いパラメータと考えられるからである。
【０００９】
＜請求項２の発明＞
請求項２の発明によれば、検出手段は脈波検出手段、発汗量検出手段、皮膚温検出手段、血中酸素飽和量検出手段を備えており、これらから得られる生体信号に基づき演算手段が脈波振幅データ、発汗量データ、皮膚温データ及び血中酸素飽和量データを算出し、更に合成データＡを算出する。
これら各生体データは特に麻酔深度との関連性が高いものであるため、麻酔深度を正確に把握することが出来る。
【００１０】
＜請求項３の発明＞
請求項３の発明によれば、演算手段には脈波検出手段、発汗量検出手段、皮膚温検出手段、血中酸素飽和量検手段からの生体信号に加えて、脳波検出手段からの脳波信号、心拍検出手段からの心拍信号、脈拍検出手段からの脈拍信号及び１心拍血流量検出手段からの１心拍血流量信号のうち少なくとも１つの生体信号が取り込まれ、これら生体信号から得られる生体データに基づき合成データＡが算出される。
すなわち、出願人の知見によれば、脳波、心拍、脈拍、１心拍血流量に関するデータも麻酔深度との関連性が高いパラメータであるため、これら生体データを加味することで麻酔深度を一層正確に把握することができる。
【００１１】
＜請求項４の発明＞
請求項４の発明によれば、例えば、過誤により被験者の生体データの測定が本来基準値Ａｏが選定されるべき時点以降に開始された場合には、演算手段が当該生体データに基づいて算出された合成データＢの変化パターンと記憶された過去の合成データの変化パターンを照合して類似する合成データＣを抽出する。そして、抽出された合成データＣの基準値Ｃｏを当該合成データＢに置換する。
このように、生体データの測定が本来開始されるべき測定時期から遅れて開始された場合でも、置換された基準値Ｃｏと合成データＢの値Ｂｔに基づいて被験者の麻酔深度を算出することが出来る。
【００１２】
【発明の実施の形態】
＜第１実施形態＞
本発明の第１実施形態を図１ないし図５を参照して説明する。図１は本実施形態における麻酔深度測定装置１の全体構成を示すものである。麻酔深度測定装置１は、被験者５の生体信号（後述する脈波振幅信号、血中酸素飽和量信号、脈拍信号、発汗量信号、皮膚温信号）を検出する検出部を備えている。本実施形態において検出部は被験者５の脈波振幅、血中酸素飽和量、脈拍を測定する脈波測定装置（本発明の脈波検出手段、血中酸素飽和量検出手段、脈拍検出手段に相当する）２０と、被験者５の発汗量を測定する発汗量測定装置（本発明の発汗量検出手段に相当する）３０、及び被験者５の皮膚温を測定する皮膚温検出のための温度センサー（本発明の皮膚温検出手段に相当する）６０とから構成されている。更に、これらの各出力ラインがデータ処理装置（本発明の演算手段に相当する）１０に接続されている。上記データ処理装置１０はＡ／Ｄコンバータ１１、ＣＰＵ１２及びメモリ１３を備えており、脈波測定装置２０、発汗量測定装置３０及び皮膚温検出のための温度センサー６０により測定した被験者５の生体信号をディジタル化して連続的に取り込み、演算処理を行うようになっている。そして、このデータ処理装置１０にはモニタ４０が接続され演算処理された麻酔深度に関するデータ（後述）が表示される。
【００１３】
発汗量測定装置３０は、本願と同一の出願人による特開平１０−２６２９５８号公報掲載の発汗量測定装置と基本原理を同じくする。すなわち、発汗量測定装置３０には、図２に示すようなカプセル３１が備えられ、そのカプセル３１に形成した凹所３２の開口３２Ａを、被験者５の皮膚面で閉塞して取付けられる。そして、カプセル３１の側面には、凹所３２に連通する供給口３３と排出口３４とが設けられ、供給口３３に連なるゴム管３３Ａを介してボンベ（図示せず）から凹所３２内に例えば低湿度窒素ガスが一定流量で供給される。
【００１４】
一方、排出口３４に連なるゴム管３４Ａの途中には湿度計（図示せず）が設けられ、排出空気の湿度を測定している。また、このカプセル３１には、温度計と加熱冷却器（例えば、ペルチェ素子）とが内臓されて、凹所３２内の温度を一定に保つように制御されている。そして、湿度計及び温度計の出力結果が発汗量信号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算され、発汗量データｐ２が得られる（図４（ｂ）参照）。
【００１５】
次に、脈波測定装置２０について説明する。
脈波測定装置２０は、図３に示すように、被験者５の手指５１に巻き付けるカフバンド２１、カフバンド２１の両側に被験者５の手指５１に挟むように配置した光電投光器２２及び光電受光器２３、カフ圧をかけるカフポンプ２４及びカフ圧センサ２５を有している。
このうち、光電投光器２２及び光電受光器２３によって被験者５の脈波振幅信号及び血中酸素飽和量信号を検出することが出来る。
【００１６】
すなわち、光電投光器２２は、近赤外光波長を持った光を皮膚に向けて照射可能な発光赤色ＬＥＤ、青外光波長を持った光を皮膚に向けて照射可能な発光青色ＬＥＤを設けるとともに、光電受光器２３は発光赤色ＬＥＤの反射光を受光するフォトトランジスタ及び発光青色ＬＥＤの反射光を受光するフォトトランジスタを設けている。
このうち、発光赤色ＬＥＤにより照射された赤外光は皮膚深部にある撓骨動脈に至ることができるため対応するフォトトランジスタの出力は血管の容量変動に伴う吸光度の変化により血流量の相対変化を検出する。このようにして検出された測定結果は脈波振幅信号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理がなされ脈波振幅データｐ１が算出される（図４（ａ）参照）。
上記のようにして得られる脈波振幅データｐ１は、測定方法の都合上測定中の被験者５の微少な動き（体動）による誤差分を含んだものとなる。
従って、データの補正を行うために被験者５の体動を検出している。
すなわち、前記した発光青色ＬＥＤにより照射された青外光は皮膚表面で反射するため、対応するフォトトランジスタの出力は被験者５の体動によって変化する。これにより、被験者５の体動を検出することが出来る。
【００１７】
更に、本実施形態では光電投光器２２は発光赤色ＬＥＤとは波長の異なる他の発光ＬＥＤを備えるとともに、光電受光器に２３はこの発光ＬＥＤの反射光を受光するフォトトランジスタを設けており、これにて血中酸素飽和量を測定することが出来る。
すなわち、血中酸素飽和量は血中の酸素量を示すものであるが、血中の酸素と結びついたヘモグロビンは赤色光を吸収しにくい性質であることが知られている。従って、この性質を利用して、２波長の光をそれぞれ照射し吸光度を検出することで血中酸素飽和量を測定することが出来る。このようにして検出された測定結果は血中飽和酸素量信号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理がなされ血中酸素飽和量データｐ３が算出される。
【００１８】
更に、本実施形態の脈波測定装置２０は血圧データ、脈拍データｐ５を測定可能となっている。すなわち、カフポンプ２４の出力を制御してカフ圧と血管内圧とをつり合わせることで最大血圧及び最小血圧を得るとともに、カフ圧センサ２５によって被験者５の脈拍を測定することが出来る。検出された結果は脈拍信号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理がなされ脈拍データｐ５が算出される。
【００１９】
次に、皮膚温検出のための温度センサー６０は、例えば、熱膨張式、熱電式あるいはサーミスタ式のものを使用すればよく、被験者５の腕などに取付けて測定を行うことで被験者５の皮膚温に関する信号を検出するようになっている。検出された測定結果は皮膚温信号としてデータ処理装置１０に取り込まれて演算処理がなされ皮膚温データｐ４が算出される。
【００２０】
上記のように各測定装置２０、３０、６０により検出された各生体信号は、データ処理装置１０に取り込まれて演算処理され脈波振幅データｐ１、発汗量データｐ２、血中酸素飽和量データｐ３、皮膚温データｐ４、脈拍データｐ５が算出される。続いてデータ処理装置１０はこれら生体データに基づいて麻酔深度Ｔの算出を行うようになっており、以下、算出方法について説明する。
【００２１】
まず、脈波振幅データｐ１を基準データとし、この基準データに対し他の生体データ（発汗量データｐ２、血中酸素飽和量データｐ３、皮膚温データｐ４、脈拍データｐ５）を既知のアルゴリズムに基づいて加算して合成データＡを算出する。（下記の▲１▼式に示す）
Ａ＝Ｃ１×ｐ１＋Ｃ２×Ｆ（ｐ２）＋Ｃ３×Ｇ（ｐ３）＋Ｃ４×Ｈ（ｐ４）＋Ｃ５×Ｉ（ｐ５）                                ・・・・・・▲１▼式
ｐ１；脈波振幅データ
ｐ２；発汗量データ
ｐ３；血中酸素飽和量データ
ｐ４：皮膚温データ
ｐ５：脈拍データ
Ｃ１〜Ｃ５は定数, Ｆ〜Ｉは関数を示す。
ここで、基準データに脈波振幅データｐ１を選択した理由は、麻酔深度Ｔを数字化して表すのに際し、脈波振幅データｐ１が最もよい対応関係を示すためである。
【００２２】
上記生体データの合成方法は次のようにして行われる。
まず、発汗量データｐ２を脈波振幅データｐ１に加算する。
すなわち、発汗量データｐ２と脈波振幅データｐ１との合成データＡ２は上記▲１▼式から
Ａ２＝Ｃ１×ｐ１＋Ｃ２×Ｆ（ｐ２）となる。
ここで、Ｆ（ｐ２）＝１−ＥＸＰ（−Ｃ６×ｐ２）で与えられるため、
Ａ２＝Ｃ１×ｐ１＋Ｃ２×（（１−ＥＸＰ（−Ｃ６×ｐ２））となる。
尚、Ｃ６は定数である。
【００２３】
かくして得られた脈波振幅データｐ１と発汗量データｐ２との合成データＡ２は、図４（ｃ）に示すように、脈波振幅データｐ１の推移がベースとなっており、それに発汗量データｐ２の推移が加算される。
具体的には、発汗量データｐ２の小さな推移はほとんど脈波振幅データｐ１の推移に影響を与えず、発汗量データｐ２の大きな推移のみがスケールを小さくして脈波振幅データｐ１上に現れるようになっている（図４の（ｃ）のハッチング部）。
更に、上記した合成方法と同様にして合成データＡ２に対し、血中酸素飽和量データｐ３、皮膚温データｐ４、脈拍データｐ５をそれぞれ合成してゆき合成データＡを算出する（図５参照）。
【００２４】
以上のようにして得られた合成データＡに基づいて麻酔深度Ｔが算出される。
Ｔ＝Ａｔ／Ａｐ×１００・・・・・▲２▼
Ａｐ；麻酔投与後の合成データＡのピーク値（本発明の基準値Ａｏに相当）
Ａｔ；当該ピーク値Ａｐが選定された以降の時点での合成データＡの値Ａｔ
上記のようにして麻酔深度Ｔは合成データＡのピーク値Ａｐと合成データＡの値Ａｔとの比率に基づいて算出されることで絶対値化されるとともに、算出された麻酔深度Ｔの推移が合成データＡとともにモニタ４０に表示されるようになっている。
尚、データ処理装置１０は合成データＡの所定時間における変化量Δｔを算出しており、この変化量Δｔが概ねプラスからマイナスに転じたところの値を合成データＡのピーク値Ａｐとして算出している。
【００２５】
また、このようにして算出された合成データＡは前記したメモリ１３に記憶されており、仮に被験者５の生体データ（生体信号）の測定が本来合成データＡがピーク値Ａｐをとるべき時点より以降に開始された場合には、データ処理装置１０が当該生体データに基づいて算出される合成データＢの変化パターン（測定開始から合成データＡが安定するまでの推移で、特にピーク値Ａｐに近い付近が望ましい）と、蓄積された過去のいくつかの合成データの変化パターンとを照合して類似する合成データＣを抽出する。続いて、抽出された合成データＣのピーク値Ｃｐを当該合成データＢに置換し、置換されたピーク値Ｃｐと合成データＢの値Ｂｔに基づいて被験者５の麻酔深度が算出される。
Ｔ＝Ｂｔ／Ｃｐ×１００
【００２６】
尚、本実施形態では、麻酔深度Ｔを算出する際の基準値には、麻酔投与後のピーク値Ａｐを選出したが、合成データＡを構成する値であればよく、例えば麻酔投与前の合成データＡの値（初期値）や、ピーク値Ａｐの周辺の値であってもよい。
【００２７】
次に本実施形態の作用、効果を具体的に説明する。
被験者５の麻酔深度Ｔを測定する手順について説明する。
まず、被験者５に麻酔を投与する前に、被験者５に対し麻酔深度測定装置１をセットする。具体的には、脈波測定装置２０に備えたカフバンド２１、発汗量測定装置３０に備えられたカプセル３１及び被験者５の皮膚温検出のための温度センサー６０を被験者５の体に取付け各装置１０、２０、３０、６０の電源を投入する。
【００２８】
このようにして麻酔深度測定装置１が起動すると、脈波測定装置２０から検出された脈波振幅信号、血中酸素飽和量信号、脈拍信号、発汗量測定装置３０から検出された発汗量信号及び皮膚温検出のための温度センサー６０から検出された皮膚温信号がＡ／Ｄコンバータ１１によってディジタル化されてＣＰＵ１２に連続して取り込まれる。測定の開始に続いて、被験者５に麻酔を投与し被験者５の生体信号を引き続き測定する。この間、データ処理装置１０内ではＣＰＵ１２が取り込まれた各生体信号に基づき各生体データ（脈波振幅データｐ１、血中酸素飽和量データｐ３、脈拍データｐ５、発汗量データｐ２、皮膚温データｐ４）を算出する。
その後、脈波振幅データｐ１を基準データとし、他の生体データ（発汗量データｐ２、血中酸素飽和量データｐ３、皮膚温データｐ４、脈拍データｐ５）を前記▲１▼式に従って合成し合成データＡを算出する。
【００２９】
更に、ＣＰＵ１２は合成データＡからピーク値Ａｐを算出して、このピーク値Ａｐとピーク値Ａｐが選定された以降の時点での合成データＡの値Ａｔに基づいて麻酔深度Ｔを算出する（▲２▼式参照）。
データ処理装置１０にはモニタ４０が接続されており算出された麻酔深度Ｔ及び合成データＡの推移が表示される（図５参照）。
そして、モニタ４０に表示された合成データＡ、麻酔深度Ｔの推移から医師は麻酔の投与量を調整してゆき被験者５の麻酔深度Ｔが適切な値で安定したことを確認して手術が開始される。
【００３０】
このように本実施形態では、麻酔深度測定装置１の検出部は複数の測定装置２０、３０、６０から構成されており、これら測定装置２０、３０、６０から得られる複数の生体信号（脈波振幅信号、血中酸素飽和量信号、脈拍信号、発汗量信号、皮膚温信号）をデータ処理装置１０に取り込んで各生体データが算出され、更に合成データＡが算出される。
従って、被験者５の麻酔深度Ｔを算出するに当たって、個々の生体データで検出された被験者５の生体反応を一つのデータに集約させることが出来る。すなわち、複数の生体データが相互に補い合うため、単一の生体データに基づき算出する場合に比べて正確な麻酔深度Ｔを得ることが出来る。
【００３１】
また、本実施形態のデータ処理装置１０はメモリ１３を備えており、得られた合成データＡを記憶しておくことが出来る。
そのため、例えば、被験者５の生体データの測定が本来合成データＡがピーク値Ａｐを取るべき時点より以降に開始された場合には、データ処理装置１０が当該合成データＢの変化パターンと蓄積された過去のいくつかの合成データの変化パターンを照合して類似する合成データＣを抽出する。
そして、抽出された合成データＣのピーク値Ｃｐを当該合成データＢに置換し、置換されたピーク値Ｃｐと合成データＢの値Ｂｔに基づいて被験者５の麻酔深度Ｔを算出することができる。
【００３２】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態を図６によって説明する。
本実施形態は、第１実施形態に対し被験者５の麻酔深度Ｔを算出するためのパラメータの数を増加したものである。その他の構成については、第１実施形態と同じであるため、同じ構成については同一符号を付し作用等の説明は省略する。
第１実施形態において検出部は脈波測定装置２０、発汗量測定装置３０及び皮膚温検出のための温度センサー６０により構成されており、麻酔深度Ｔを算出するための合成データＡは、脈波振幅データｐ１、発汗量データｐ２、血中酸素飽和量データｐ３、皮膚温データｐ４、脈拍データｐ５に基づいて算出したが、本実施形態における検出部は第１実施形態に加えて心電計（本発明の心拍検出手段に相当する）７０及び脳波計（本発明の脳波検出手段に相当する）８０を備えており、第１実施形態における生体データ（ｐ１〜ｐ５）に対し次のデータ（心拍データｐ６、脳波データｐ７）が追加される。
【００３３】
心電計７０は、心臓の筋肉が鼓動を打つ際に発生する微弱な電気信号を被験者５の体表面に取り付けた電極によって検出し、これを更に増幅器によって増幅して心拍信号として出力する。
また、脳波計８０は心電計７０と基本原理を同じくし、脳の活動によって脳内に発生する微弱な電気信号を被験者５の頭部に取付けた電極によって検出し、これを更に増幅器によって増幅して脳波信号として出力する。
データ処理装置１０は、これら心拍信号、脳波信号を取り込んで演算処理して心拍データｐ６、脳波データｐ７を算出するとともに、これら各生体データを含めた７つの生体データ（脈波振幅データｐ１、発汗量データｐ２、血中酸素飽和量データｐ３、皮膚温データｐ４、脈拍データｐ５、心拍データｐ６、脳波データｐ７）に基づいて合成データＤを算出し、その後、当該合成データＤに基づき麻酔深度Ｔが算出される。
心拍データｐ６、脈波データｐ７も麻酔深度Ｔと関連性の深いパラメータであるため、これらパラメータを含めて合成データＤを算出することにより、一層正確な麻酔深度Ｔを算出することが出来る。
【００３４】
＜他の実施形態＞
本発明は上記記述及び図面によって説明した実施形態に限定されるものではなく、例えば次のような実施形態も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。
【００３５】
（１）第２実施形態では、検出部は脈波測定装置２０及び発汗量測定装置３０、皮膚温検出のための温度センサー６０、心電計７０及び脳波計８０により構成したが、これら測定装置２０、３０、６０、７０、８０に加えて血流量測定装置（本発明における１心拍血流量測定手段に相当するものであって、例えば、光電脈波を検出することで血流量を測定する）を備え、脈波振幅データｐ１、発汗量データｐ２、血中酸素飽和量データｐ３、皮膚温データｐ４、脈拍データｐ５、心拍データｐ６、脳波データｐ７及び１心拍血流量データに基づき合成データを算出してもよい。
【００３６】
（２）第１、第２実施形態では、麻酔深度Ｔの推移をモニタ４０に表示し、医師はこのモニタ４０に基づいて被験者５の状況を把握したが、データ処理装置１０に警報手段を設けておき、警報によって被験者５の異常を医師に知らせるように構成しておいてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る麻酔深度測定装置のブロック図
【図２】発汗量測定装置のカプセルの部分破断斜視図
【図３】脈波測定装置の原理を示すブロック図
【図４】（ａ）脈波振幅データｐ１の推移を示すグラフ、（ｂ）発汗量データｐ２の推移を示すグラフ、（ｃ）脈波振幅データｐ１と発汗量データｐ２との合成データＡ２の推移を示すグラフ
【図５】合成データＡ及び麻酔深度Ｔの推移を示すグラフ
【図６】本発明の第２実施形態に係る麻酔深度測定装置のブロック図
【符号の説明】
１…麻酔深度測定装置
５…被験者
１０…データ処理装置（演算手段）
１１…ＣＰＵ
１２…Ａ／Ｄコンバータ
１３…メモリ
２０…脈波測定装置（脈波検出手段）
３０…発汗量測定装置（発汗量検出手段）
４０…モニタ
６０…皮膚温検出のための温度センサー（皮膚温検出手段）
【図１】
0003639813.tif 000002
【図２】
0003639813.tif 000003
【図３】
0003639813.tif 000004
【図４】
0003639813.tif 000005
【図５】
0003639813.tif 000006
【図６】
0003639813.tif 000007