(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、
前記脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、
前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価する評価手段と
を備え、
前記評価手段は、
前記拍数検出手段によって検出された前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に基づいて、心機能の状態の連続性を判定する連続性判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて評価指標を生成する評価指標生成手段と
を備え、
前記判定手段は、
前記拍数検出手段によって検出された前記拍数の変化が、一定範囲内にあることを検知した際に、前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間の変化率を検出する駆出時間変化率検出部と、
前記駆出時間の変化率と予め定められた閾値と比較し、比較結果に基づいて心機能の状態の連続性を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする心機能診断装置。
【請求項２】
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、
前記脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、
前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価する評価手段と
を備え、
前記評価手段は、
前記拍数検出手段によって検出された前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に基づいて、心機能の状態の連続性を判定する連続性判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて評価指標を生成する評価指標生成手段と
を備え、
前記判定手段は、
前記拍数検出手段によって検出された前記拍数と前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間を乗算して、乗算結果の変化率を算出する変化率算出部と、
前記乗算結果の変化率と予め定められた閾値と比較し、比較結果に基づいて心機能の状態の連続性を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする心機能診断装置。
【請求項３】
生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、
前記脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、
前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価する評価手段と
を備え、
前記評価手段は、
拍数および駆出時間と評価指標とを対応付けて予め記憶した第１の記憶手段と、
平常時に前記拍数検出手段によって検出された平常拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された平常駆出時間に基づいて、前記第１記憶手段の内容を補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された前記拍数および前記駆出時間と前記評価指標との関係を記憶する第２の記憶手段と、
運動中に前記拍数検出手段によって検出された前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に基づいて、前記第２の記憶手段から対応する評価指標を読み出す読出手段と
を備えたことを特徴とする心機能診断装置。
【請求項４】
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と
を有し、
前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形に基づいて拍数を検出し、
前記駆出時間検出手段は、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する
ことを特徴とする請求項１、２または３に記載の心機能診断装置。
【請求項５】
前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形のピークを検出し、検出された当該ピークの周期性に基づいて前記拍数を求めることを特徴とする請求項４に記載の心機能診断装置。
【請求項６】
前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記拍数を求めることを特徴とする請求項４に記載の心機能診断装置。
【請求項７】
前記駆出時間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークの次に現れるピークと最小ピーク間の時間を検出することによって前記駆出時間を検出することを特徴とする請求項４ないし６のうちいずれか１項に記載の心機能診断装置。
【請求項８】
前記評価手段によって得られた評価結果を告知する告知手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の心機能診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はシンドロームＸの検出に好適な心機能診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、健康への関心が高まり、適度な運動が健康を維持するために必要とされることから、年齢を問わずジョギングをする人が増えている。しかし、走行中に胸が苦しくなって、倒れてしまうといったことがある。この症状は、シンドロームＸと呼ばれ、その原因ついて各種の研究がなされている。最近、シンドロームＸの原因は、運動中に心筋の内側で虚血状態に陥り酸素供給が不足することにあることが解明されつつある。
【０００３】
筋肉は血液中のヘモグロビンを介して酸素の供給を受け、これを用いて収縮エネルギーを発生させる。心臓は、ある厚みを持った心筋によって収縮拡張を繰り返す。心筋はその外側から内側へ発達した冠状動脈から血液の供給を受けて、内側から外側へ絞り込むように心臓を収縮させる。この場合、筋収縮は一様に起こるのではなく、外側から内側に収縮が進行するにつれ、ゆっくりとなる。心臓が収縮した状態においては、心筋から血液が流れ出て虚血状態になり易く、しかもこの状態が比較的長く続く。このため、心臓が収縮した状態で心筋への酸素供給が不足しがちになる。特に、運動中は、酸素の腕や足の筋肉で酸素が大量に消費されるため、血液中の酸素量が低下する。したがって、運動中に心臓が収縮した状態で心筋への酸素供給が不足して、その後、心筋の動きが停止してしまうことがある。シンドロームＸはこのような原因で発生すると考えられる。
【０００４】
一方、心臓の動きを診断する装置として、心電計が知られている。心電計は、サイナスから検出される電気信号を増幅し、視覚的に捉えられるようにディスプレイやプロッタに心電図として表示する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、シンドロームＸは、上述したように心筋の内側で起こる虚血状態に起因して起こるが、この際、サイナスから心筋へ伝達される電気的な刺激は、正常に伝搬している。一方、心電計はサイナスから検出される電気信号を表示するに過ぎない。したがって、心電図からは心筋の内側で起こる異常を検知できないので、心電計を用いてシンドロームＸを検知することはできなかった。
【０００６】
また、シンドロームＸは駆出時間が平常よりも短くなって、運動中の酸素供給量の不足により発病するのもであるが、これとは逆に、駆出時間が平常よりも長くなって、心臓発作や突然死にいたるＱＴ延長症候群が知られている。ここで、ＱＴとは、心電図上で、心房収縮期と心室収縮期の境界で見られるＱＲＳの開始から、心室収縮期の終わり（Ｔ波の終わり）までの期間を意味する。ＱＴ延長症候群は、ＱＴ間隔が通常よりも長い場合に発生し易いことが知られている。したがって、ＱＴ間隔を心電計で計測することによってＱＴ症候群の可能性を検知することができる。しかし、心電計による計測では、心臓上部の皮膚に電極を張り付ける必要があり、被験者に負担となり、さらに心電計は大型の測定機器であるため持ち運びが不便であるといった問題があった。
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、シンドロームＸやＱＴ症候群といった心機能の状態を診断する心機能診断装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、前記脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価する評価手段とを備え、前記評価手段は、前記拍数検出手段によって検出された前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に基づいて、心機能の状態の連続性を判定する連続性判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて評価指標を生成する評価指標生成手段とを備え、前記判定手段は、前記拍数検出手段によって検出された前記拍数の変化が、一定範囲内にあることを検知した際に、前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間の変化率を検出する駆出時間変化率検出部と、前記駆出時間の変化率と予め定められた閾値と比較し、比較結果に基づいて心機能の状態の連続性を判定する判定部とを備えたことを特徴とする。
請求項２に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、前記脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価する評価手段とを備え、前記評価手段は、前記拍数検出手段によって検出された前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に基づいて、心機能の状態の連続性を判定する連続性判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて評価指標を生成する評価指標生成手段とを備え、前記判定手段は、前記拍数検出手段によって検出された前記拍数と前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間を乗算して、乗算結果の変化率を算出する変化率算出部と、前記乗算結果の変化率と予め定められた閾値と比較し、比較結果に基づいて心機能の状態の連続性を判定する判定部とを備えたことを特徴とする。
請求項３に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形に基づいて、拍数を検出する拍数検出手段と、前記脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する駆出時間検出手段と、前記拍数と前記駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価する評価手段とを備え、前記評価手段は、拍数および駆出時間と評価指標とを対応付けて予め記憶した第１の記憶手段と、平常時に前記拍数検出手段によって検出された平常拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された平常駆出時間に基づいて、前記第１記憶手段の内容を補正する補正手段と、前記補正手段によって補正された前記拍数および前記駆出時間と前記評価指標との関係を記憶する第２の記憶手段と、運動中に前記拍数検出手段によって検出された前記拍数および前記駆出時間検出手段によって検出された前記駆出時間に基づいて、前記第２の記憶手段から対応する評価指標を読み出す読出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、請求項４に記載の発明にあっては、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段とを有し、前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形に基づいて拍数を検出し、前記駆出時間検出手段は、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項５に記載の発明にあっては、前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形のピークを検出し、検出された当該ピークの周期性に基づいて前記拍数を求めることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項６記載の発明にあっては、前記拍数検出手段は、前記体動除去脈波波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記拍数を求めることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項７記載の発明にあっては、前記駆出時間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークの次に現れるピークと最小ピーク間の時間を検出することによって前記駆出時間を検出する。
【００２５】
また、請求項８記載の発明にあっては、前記評価手段によって得られた評価結果を告知する告知手段を備えたことを特徴とする。
【００２６】
【発明の実施の形態】
Ａ．原理
心臓は、収縮拡張を繰り返すことによって血液を駆出しているが、１回の心拍中に心臓から血液が流れ出る時間は、駆出時間ＥＤ（Ejection Duration）と呼ばれる。この駆出時間ＥＤが長い程、心臓から流出する一回拍出量ＳＶが大きくなり、心筋や骨格筋に供給される酸素が多くなる。
【００２７】
人が運動すると、拍数ＨＲが大きくなり、単位時間当たりの心臓の収縮回数が増加し、心臓から送り出される血液流量が増加する。この場合、拍数ＨＲが大きくなると駆出時間ＥＤは短くなるが、駆出時間ＥＤが極端に短くなると、カーディアッカアウトプットＣＯ＝ＨＲ×ＳＶが減少し、心筋に十分酸素が供給されなくなる。シンドロームＸの原因は、このような場合に心筋が虚血状態に陥ることにあると考えられる。ここで、１回拍出量ＳＶは、動脈の血圧値と駆出時間ＥＤの積で算出される。動脈の血圧波形形状は、厳密いえば個人差がありまた個々人の体調等によって変わるが、概略同一の形状をしている。したがって、１回拍出量ＳＶは、駆出時間ＥＤに依存する部分が大きい。このため、駆出時間ＥＤと拍数ＨＲの関係から、シンドロームＸの可能性を判断することができる。
【００２８】
また、運動中でなくとも精神的なストレスから拍数ＨＲが増加し、駆出時間ＥＤが短くなるなることが知られている。この場合にも心筋が虚血状態に陥り、シンドロームＸが発生すると考えられる。
一方、ＱＴ延長症候群において、ＱＴ間隔が長くなると駆出時間ＥＤも長くなる。したがって、駆出時間ＥＤを計測することによって、ＱＴ延長症候群の可能性を診断することができる。
【００２９】
図１は心臓の周期を示したものである。図において、ＳＷは心電波形であり、ＭＨ１は心臓から流出する直後の大動脈血圧波形、ＭＨ２は末梢部（橈骨動脈）の一般的な脈波波形である。この図において、血液の流動に伴う時間遅れは無視してある。駆出時間ＥＤは、厳密な意味においては、大動脈血圧波形ＭＨ１における大動脈弁開放時刻ｔ１と大動脈弁閉鎖時刻ｔ２の時間間隔となり、安静時において、２８０ｍｓ程度である。大動脈弁の閉鎖は心室の収縮によって起こるので、この時間間隔は、心室収縮期の時間（Sysolic Time）とほぼ一致する。ところで、末梢部の脈波波形ＭＨ２におけるノッチＮ１は、大動脈弁閉鎖によって生じるものである。このため、脈波波形ＭＨ２における最小ピークＰ０から最大ピークＰ１の直後に生じるピークＰ２までの時間間隔は、見積の収縮時間（Estimated Sysolic Time）と呼ばれ、駆出時間ＥＤに相当する。
【００３０】
ところで、脈波波形には個人差があり、また同一個人においても波形形状が体調等によって変化することが知られている。このため、末梢部の脈波波形ＭＨ２は、ＭＨ３に示すようにピークＰ１とピークＰ３が重なり、ノッチＮ１が生じない場合がある。この場合には、厳密な意味において駆出時間ＥＤを計測するのは難しいが、ディクローティブノッチＮ２のタイミングが一般的な脈波波形ＭＨ２より早く現れる傾向がある。したがって、ディクローティブノッチＮ２におけるピークＰ３からピークＰ０までの時間間隔を駆出時間ＥＤとして取り扱っても実用上問題はない。
【００３１】
すなわち、いずれの場合においても、脈波波形ＭＨ２における最小ピークＰ０から最大ピークＰ１の直後に生じるピークＰ２までの時間間隔を計測することによって、駆出時間ＥＤを求めることができる。
これらのことから、駆出時間ＥＤは、厳密な意味での駆出時間（Ejection Duration）のみならず、心室収縮期の時間（Sysolic Time）および見積の収縮時間（Estimated Sysolic Time）を含むものとして、以下の説明を進める。
【００３２】
また、駆出時間ＥＤとＱＴ間隔（時刻ｔ０から時刻ｔ２までの間隔）は、厳密には一致しない。しかし、心電波形ＳＷにおいてＴ波が長くなると、駆出時間ＥＤが長くなり、一致の程度が高くなる。ここで、ＱＴ延長症候群は、上述したようにＱＴ間隔が長くなる場合に発病するものであるから、駆出時間ＥＤを計測することによって、ＱＴ延長症候群の発病の可能性を検知することが可能となる。
【００３３】
Ｂ．実施形態の機能構成
まず、本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能を図面を参照しつつ説明する。図２は本実施形態に係わる心機能診断装置の機能ブロック図である。図において、ｆ１は脈波検出手段であって、脈波波形を検出する。脈波波形は、例えば、橈骨動脈を皮膚の上から押圧することによって検出される。また、ｆ２は体動検出手段であって、体動を検出して体動波形を出力する。これにより、人が動いたことを検知できる。
【００３４】
次に、ｆ３は体動除去手段であって、体動波形に基づいて脈波波形中の体動成分を生成し、脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する。これにより、運動中であっても、体動の影響を受けない脈波波形を生成することが可能となる。
【００３５】
次に、ｆ４は拍数検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて拍数を検出する。また、ｆ５は駆出時間検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出時間を検出する。また、ｆ６は評価手段であって、拍数と駆出時間に基づいて、心機能の状態を評価する。すなわち、心機能の評価は、拍数と駆出時間から、心筋への酸素供給量の増減を推定することによって行われる。これにより、心機能の状態の一例である心筋の虚血状態を予測し、シンドロームＸの可能性を検知することができる。また、ＱＴ間隔を脈波波形から計測してＱＴ延長症候群の可能性を検知することができる。また、ｆ７は告知手段であって、評価結果を使用者あるいは医師等の第三者に告知する。
なお、以下の説明においては、シンドロームＸを診断するための心機能診断装置を中心に説明するが、これをＱＴ延長症候群に適用できることは勿論である。
【００３６】
Ｃ．第１実施形態
１．第１実施形態の構成
本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の構成を図面を参照しつつ説明する。
１−１：第１実施形態の外観構成
図３は第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
図３において、本例の心機能診断装置１は、腕時計構造を有する装置本体１１０と、この装置本体１１０に接続されるケーブル１２０と、このケーブル１２０の先端側に設けられた脈波検出用センサユニット１３０とから大略構成されている。ケーブル１２０の先端側にはコネクタピース８０が構成されており、このコネクタピース８０は、装置本体１０の６時の側に構成されているコネクタ部７０に対して着脱自在である。装置本体１０には、腕時計における１２時方向から腕に巻きついてその６時方向で固定されるリストバンド６０が設けられ、このリストバンド６０によって、装置本体１１０は、腕に着脱自在である。脈波検出用センサユニット１３０は、センサ固定用バンド１４０によって遮光されながら人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出用センサユニット１３０を指の根本に装着すると、ケーブル１２０が短くて済むので、ケーブル１２０は、ランニング中に邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較的低下しない。従って、指の根本に脈波検出用センサユニット１３０を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも、脈拍数などを正確に計測できる。
【００３７】
また、装置本体１１０は、樹脂製の時計ケース２００（本体ケース）を備えており、この時計ケース２００の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、および脈拍数などの脈波情報などを表示するＥＬバックライト付きの液晶表示装置２１０が構成されている。また、液晶表示装置２１０にはシンドロームＸあるいはＱＴ症候群の兆候や危険性に代表される心機能の状態が表示されるようになっている。液晶表示装置２１０には、セグメント表示領域の他、ドット表示領域が構成されており、ドット表示領域では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
【００３８】
また、時計ケース２００の内部には、加速度センサが１３０’が組み込まれており、これによって、ランニング中の腕の振りや、体の上下動によって生じる体動が検出される。また、その内部には、脈波検出用センサユニット１３０が計測した脈波波形ＭＨに基づいて脈象や脈拍数の変化などを求めるとともに、それを液晶表示装置２１０に表示するために、各種の制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータなどからなる制御部が構成されている。制御部には計時回路も構成されており、通常時刻、ラップタイム、スプリットタイムなども液晶表示装置２１０に表示できるようになっている。また、時計ケース２００の外周部には、時刻合わせや表示モードの切換などの外部操作を行うためのボタンスイッチ１１１〜１１５が構成されている。
【００３９】
次に、脈波検出用センサユニット１３０は、図４に示すようにＬＥＤ３２、フォトトランジスタ３３などから構成される。スイッチＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加されると、ＬＥＤ３２から光が照射され、血管や組織によって反射された後に、フォトトランジスタ３３によって受光され、脈波信号Ｍが検出される。ここで、ＬＥＤの発光波長は、血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に選ばれる。このため、受光レベルは血流量に応じて変化する。したがって、受光レベルを検出することによって、脈波波形を検出できる。
また、ＬＥＤ３２としては、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤが好適である。青色ＬＥＤの発光スペクトルは、例えば４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光波長域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。この場合には、かかる発光特性を有するＬＥＤに対応させてフォトトランジスタ３３として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）のフォトトランジスタを用いればよい。このフォトトランジスタ３３の受光波長領域は、例えば、主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。このような青色ＬＥＤとフォトトランジスタ３３とを組み合わせると、その重なり領域である３００ｎｍから６００ｎｍまでの波長領域において、脈波が検出される。この場合には、以下の利点がある。
【００４０】
まず、外光に含まれる光のうち、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていない指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトトランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。一方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほとんど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下としても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくとも、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍまでの光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大きい。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波波形ＭＨのＳ／Ｎ比を高めることができる。
【００４１】
１−２：第１実施形態の電気的構成
次に、心機能診断装置の電気的構成を図５を参照して説明する。図５は心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
心機能診断装置１は、以下の部分から構成される。脈波検出用センサユニット１３０は脈波波形ＭＨを検出し、体動除去部１１に出力する。加速度センサ１３０’は、体動を加速度として検出して体動波形ＴＨを生成する。波形処理部１０は、体動除去部１１において体動成分を正確に除去するため、体動波形ＴＨに対して波形処理を施す。
【００４２】
ここで、脈波波形ＭＨ中の体動成分をＭＨt、真の脈波成分（体動除去脈波波形）をＭＨ’で表すこととすれば、ＭＨ＝ＭＨt＋ＭＨ’となる。体動波形ＴＨは、腕の振りの加速度そのものとして検出されるが、血流は血管や組織の影響を受けるので、体動成分ＭＨtは体動波形ＴＨを鈍らせたものになる。このため、波形処理部１０は、ローパスフィルタで構成されている。なお、ローパスフィルタの形式や定数は、実際に測定したデータから定められる。
【００４３】
体動除去部１１は、脈波波形ＭＨから波形処理部１０の出力波形ＭＨｔを減算して、体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する。体動除去脈波波形ＭＨ’は、図示せぬＡ／Ｄ変換器を介してデジタル信号に変換され、拍数検出部１２と駆出時間検出部１３に供給される。
【００４４】
拍数検出部１２と駆出時間検出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’に基づいて、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを検出する。本実施形態にあっては、体動除去脈波波形ＭＨ’の振幅レベルを解析することによって、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを求めている。
拍数検出部１２と駆出時間検出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’の形状を特定する波形パラメータを抽出する。ここで、１拍分の体動除去脈波波形ＭＨ’が図６に示すごとき形状をしているとすれば、波形パラメータを以下のように定義する。なお、図２１において縦軸は血圧であり、横軸は時間である。
▲１▼１拍に対応した脈波が立ち上がってから（以下、この立ち上がり時刻を脈波開始時刻という）次の拍に対応した脈波が立ち上がりを開始するまでの時間ｔ6
▲２▼脈波内に順次現れる極大点Ｐ１，極小点Ｐ２，極大点Ｐ３，極小点Ｐ４および極大点Ｐ５の血圧値ｙ1〜ｙ5
▲３▼脈波開始時刻以後、上記各点Ｐ１〜Ｐ５が現れるまでの経過時間ｔ1〜ｔ5
【００４５】
拍数検出部１２と駆出時間検出部１３は、波形パラメータを算出するために、上記極大点或いは極小点について、これら各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を抽出する。なお、ピーク情報の詳細についてはその内容が脈象判定部の構成，動作に関連するため、回路の構成を説明した時点でピーク情報の詳細に言及する。
【００４６】
図７は拍数検出部１２と駆出時間検出部１３の構成を示すブロック図である。図において１８１はマイクロコンピュータであって、各構成部分を制御する。１８４はＲＡＭによって構成される波形メモリであり、体動除去脈波波形ＭＨ’の波形値Ｗを順次記憶する。１９１は波形値アドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、サンプリングクロックφをカウントし、そのカウント結果を波形値Ｗを書き込むべき波形値アドレスＡＤＲ１として出力する。この波形値アドレスＡＤＲ１はマイクロコンピュータ１８１により監視される。
【００４７】
１９２はセレクタであり、マイクロコンピュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されていない場合、波形値アドレスカウンタ１９１が出力する波形値アドレスＡＤＲ１を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供給する。一方、マイクロコンピュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されている場合、マイクロコンピュータ１８１が出力する読み出しアドレスＡＤＲ４を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供給する。
また、体動除去脈波波形ＭＨ’は、Ａ／Ｄ変換器１８２とローパスフィルタ１８３を介して波形メモリ１８３に取り込まれる。
【００４８】
２０１は微分回路であり、ローパスフィルタ１８３から順次出力される波形値Ｗの時間微分を演算して出力する。
２０２は零クロス検出回路であり、波形値Ｗが極大値または極小値となることにより波形値Ｗの時間微分が０となった場合に零クロス検出パルスＺを出力する。さらに詳述すると、零クロス検出回路２０２は、図６に例示する脈波の波形においてピーク点Ｐ１，Ｐ２，…，を検出するために設けられた回路であり、これらのピーク点に対応した波形値Ｗが入力された場合に零クロス検出パルスＺを出力する。
【００４９】
２０３はピークアドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、零クロス検出パルスＺをカウントし、そのカウント結果をピークアドレスＡＤＲ２として出力する。
２０４は移動平均算出回路であり、現時点までに微分回路２０１から出力された過去所定個数分の波形値Ｗの時間微分値の平均値を算出し、その結果を現時点に至るまでの脈波の傾斜を表す傾斜情報ＳＬＰとして出力する。
【００５０】
２０５は次に述べるピーク情報を記憶するために設けられたピーク情報メモリである。ここで、以下にピーク情報の詳細について説明する。すなわち、図９に示すピーク情報の内容の詳細は以下に列挙する通りである。
▲１▼波形値アドレスＡＤＲ１
ローパスフィルタ１８３から出力される波形値Ｗが極大値または極小値となった時点で波形値アドレスカウンタ１９１から出力されている書き込みアドレスである。換言すれば、極大値または極小値に相当する波形値Ｗの波形メモリ１８４における書き込みアドレスである。
▲２▼ピーク種別Ｂ／Ｔ
上記波形値アドレスＡＤＲ１に書き込まれた波形値Ｗが極大値Ｔ（Ｔｏｐ）であるか極小値Ｂ（Ｂｏｔｔｏｍ）であるかを示す情報である。
▲３▼波形値Ｗ
上記極大値または極小値に相当する波形値である。
▲４▼ストローク情報ＳＴＲＫ
直前のピーク値から当該ピーク値に至るまでの波形値の変化分である。
▲５▼傾斜情報ＳＬＰ
当該ピーク値に至るまでの過去所定個数分の波形値の時間微分の平均値である。
【００５１】
次に、マイクロコンピュータ１８１の制御下における拍数検出部１２と駆出時間検出部１３の動作を説明する。
【００５２】
（ａ）波形およびそのピーク情報の採取
マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されると、波形値アドレスカウンタ１９１およびピークアドレスカウンタ２０３のリセットが解除される。
この結果、波形値アドレスカウンタ１９１によりサンプリングクロックφのカウントが開始され、そのカウント値が波形値アドレスＡＤＲ１としてセレクタ１９２を介して波形メモリ１８４に供給される。そして、人体から検出された脈波信号がＡ／Ｄ変換器１８２に入力され、サンプリングクロックφに従ってデジタル信号に順次変換され、ローパスフィルタ１８３を介し波形値Ｗとして順次出力される。このようにして出力された波形値Ｗは、波形メモリ１８４に順次供給され、その時点において波形値アドレスＡＤＲ１によって指定される記憶領域に書込まれる。以上の動作により、図８に例示する脈波波形に対応した一連の波形値Ｗが波形メモリ１８４に蓄積される。
【００５３】
一方、上記動作と並行して、ピーク情報の検出およびピーク情報メモリ２０５への書込みが、以下に説明するようにして行われる。
まず、体動除去脈波波形ＭＨ’の波形値Ｗの時間微分が微分回路２０１によって演算され、この時間微分が零クロス検出回路２０２および移動平均算出回路２０４に入力される。移動平均算出回路２０４は、このようにして波形値Ｗの時間微分値が供給される毎に過去所定個数の時間微分値の平均値（すなわち、移動平均値）を演算し、演算結果を傾斜情報ＳＬＰとして出力する。ここで、波形値Ｗが上昇中もしくは上昇を終えて極大状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして正の値が出力され、下降中もしくは下降を終えて極小状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして負の値が出力される。
【００５４】
そして、例えば図８に示す極大点Ｐ１に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力されると、時間微分として０が微分回路２０１から出力され、零クロス検出回路２０２から零クロス検出パルスＺが出力される。
この結果、マイクロコンピュータ１８１により、その時点における波形値アドレスカウンタ１９１のカウント値である波形アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスカウンタのカウント値であるピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）および傾斜情報ＳＬＰが取り込まれる。また、零クロス検出パルスＺが出力されることによってピークアドレスカウンタ２０３のカウント値ＡＤＲ２が１になる。
【００５５】
一方、マイクロコンピュータ１８１は、取り込んだ傾斜情報ＳＬＰの符号に基づいてピーク種別Ｂ／Ｔを作成する。この場合のように極大値Ｐ１の波形値Ｗが出力されている時にはその時点において正の傾斜情報が出力されているので、マイクロコンピュータ１８１はピーク情報Ｂ／Ｔの値を極大値に対応したものとする。そしてマイクロコンピュータ１８１は、ピークアドレスカウンタ２０３から取り込んだピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）をそのまま書込アドレスＡＤＲ３として指定し、波形値Ｗ，この波形値Ｗに対応した波形アドレスＡＤＲ１，ピーク種別Ｂ／Ｔ，傾斜情報ＳＬＰを第１回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０５に書き込む。なお、第１回目のピーク情報の書き込みの場合は、直前のピーク情報がないためストローク情報ＳＴＲＫの作成および書き込みは行わない。
【００５６】
その後、図８に示す極小点Ｐ２に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力されると、上述と同様に零クロス検出パルスＺが出力され、書込アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスＡＤＲ２（＝１），傾斜情報ＳＬＰ（＜０）がマイクロコンピュータ１８１により取り込まれる。
そして、上記と同様、マイクロコンピュータ１８１により、傾斜情報ＳＬＰに基づいてピーク種別Ｂ／Ｔ（この場合、”Ｂ”）が決定される。また、マイクロコンピュータ１８１によりピークアドレスＡＤＲ２よりも１だけ小さいアドレスが読み出しアドレスＡＤＲ３としてピーク情報メモリ２０５に供給され、第１回目に書き込まれた波形値Ｗが読み出される。そして、マイクロコンピュータ１８１により、ローパスフィルタ１８３から今回取り込んだ波形値Ｗとピーク情報メモリ２０５から読み出した第１回目の波形値Ｗとの差分が演算され、ストローク情報ＳＴＲＫが求められる。このようにして求められたピーク種別Ｂ／Ｔ，ストローク情報ＳＴＲＫが他の情報，すなわち波形値アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，傾斜情報ＳＬＰ，と共に第２回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０５のピークアドレスＡＤＲ３＝１に対応した記憶領域に書き込まれる。以後、ピーク点Ｐ３，Ｐ４，…，が検出された場合も同様の動作が行われる。
そして所定のタイミングで、マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡＲＴの出力が停止され、波形値Ｗおよびピーク情報の採取が終了する。
【００５７】
（ｂ）脈波波形の分割処理
ピーク情報メモリ２０５に記憶された各種情報のうち、波形パラメータの採取を行う１拍分の波形に対応した情報を特定するための処理がマイクロコンピュータ１８１により行われる。
まず、ピーク情報メモリ２０５から各ピーク点Ｐ１，Ｐ２，…，に対応した傾斜情報ＳＬＰおよびストローク情報ＳＴＲＫが順次読み出される。次いで、各ストローク情報ＳＴＲＫの中から正の傾斜に対応したストローク情報（すなわち、対応する傾斜情報ＳＬＰが正の値となっているもの）が選択され、これらのストローク情報の中からさらに値の大きなもの上位所定個数が選択される。そして、選択されたストローク情報ＳＴＲＫの中から中央値に相当するものが選択され、波形パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の立ち上がり部（例えば図２７において符号ＳＴＲＫＭによって示した立ち上がり部）のストローク情報が求められる。そして、当該ストローク情報のピークアドレスよりも１だけ前のピークアドレス（すなわち、波形パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の開始点Ｐ６のピークアドレス）が求められる。
このようにして一拍分の波形が特定されると、図６に示す時間ｔ6が算出される。
【００５８】
（ｃ）波形パラメータの抽出
マイクロコンピュータ１８１は、ピーク情報メモリ２０５に記憶された上記１拍分の脈波に対応した各ピーク情報を参照して各波形パラメータを算出する。この処理は例えば次のようにして求められる。
▲１▼血圧値ｙ1〜ｙ5
ピーク点Ｐ６〜Ｐ１１に対応する波形値をそれぞれｙ0〜ｙ5とする。
▲２▼時間ｔ1
ピーク点Ｐ７に対応する波形アドレスからピーク点Ｐ６に対応する波形アドレスを差し引き、その結果に対してサンプリングクロックφの周期を乗じてｔ1 を算出する。
▲３▼時間ｔ2〜ｔ6
上記ｔ1と同様、対応する各ピーク点間の波形アドレス差に基づいて演算する。
そして、以上のようにして得られた各波形パラメータはマイクロコンピュータ１８１内部のバッファメモリに蓄積される。
【００５９】
（ｄ）波形パラメータに基づく拍数の算出
時間ｔ6は一拍分の時間である。マイクロコンピュータ１８１は、時間ｔ6に基づいて６０／ｔ6を算出し、拍数ＨＲを求める。
【００６０】
（ｅ）波形パラメータに基づく駆出時間の算出
マイクロコンピュータ１８１は、その内部のバッファメモリにアクセスし、波形パラメータに基づいて１心拍中の最小ピークＰminと最大ピークＰmaxを特定する。例えば、図６に示す波形にあっては、Ｐ０が最小ピークＰminにＰ１が最大ピークＰmaxとして特定される。
次に、最大ピークＰmaxの直後に表れる負のピーク（ノッチ）を特定する。例えば、図６に示す波形にあっては、Ｐ２が負のピークとして特定される。そして、そして、最小ピークＰminと負のピークの時間間隔を駆出時間ＥＤとして算出する。例えば、図６に示す波形にあっては、時間ｔ２が駆出時間ＥＤとして出力される。
このようにして、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤが算出される。
【００６１】
次に、図５に示す診断テーブル１４はメモリによって構成されており、そこには、拍数ＨＲおよび駆出時間ＥＤに対応付けられた評価指標Ｘが予め記憶されている。評価指標Ｘは、例えば、３段階に分かれており、Ｘ１は「正常」を意味し、Ｘ２は「シンドロームＸの兆候が認められる」ことを意味し、Ｘ３は「シンドロームＸが発生する可能性が極めて高く危険な状態にある」ことを意味する。
また、ＱＴ延長症候群を診断する場合にあっては、さらにＸ４，Ｘ５を加え、Ｘ４は「ＱＴ延長症候群の兆候が認められる」ことを指示し、Ｘ５は「ＱＴ延長症候群が発生する可能性が極めて高く危険な状態にある」ことを指示するものとすればよい。
【００６２】
図１０は診断テーブル１４に記憶されている評価指標Ｘと駆出時間ＥＤおよび拍数ＨＲの関係を示したものである。図において、曲線Ｋは、正常な人の拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの関係を示したものであり、拍数ＨＲが増加するにつれ、駆出時間ＥＤが短くなっている。シンドロームＸは、上述したように心筋への酸素供給量が減少し、心筋が虚血状態に陥ることによって生じる。このため、曲線Ｋと原点で囲まれた部分は、シンドロームＸが発生する可能性がある。しかし、平常値から多少ずれたとしても、シンドロームＸが発生するとは限らない。そこで、曲線Ｌと曲線Ｍで囲まれた部分ｘ２では評価指標Ｘ２を、曲線Ｍと原点で囲まれた部分では評価指標Ｘ３を生成できるように、診断テーブル１４は構成されている。また、これら以外の部分（曲線Ｌより上方）にあっては、評価指標Ｘ１が生成される。すなわち、曲線Ｌは、「正常である」か「シンドロームＸの兆候が認められる」かを判別できるように定められた境界であり、曲線Ｍは「シンドロームＸの兆候が認められる」か「シンドロームＸが発生する可能性が極めて高く危険な状態にある」かを判別できるように定められた境界である。これらの境界については、多数の実測したデータから求められる。
なお、ＱＴ延長症候群を診断する場合にあっては、曲線Ｋよりも駆出時間ＥＤが長くなる方向に曲線Ｏと曲線Ｐを加えればよい。この場合、曲線Ｏは「正常である」か「ＱＴ延長症候群の兆候が認められる」かを判別できるように定められる境界であり、曲線Ｍは「ＱＴ延長症候群の兆候が認められる」か「ＱＴ延長症候群が発生する可能性が極めて高く危険な状態にある」かを判別できるように定められる境界である。
【００６３】
次に、図５に示す表示部１５は、上述した液晶表示装置２１０等で構成され、評価指標Ｘに対応する文字、記号、アイコン等を表示する。例えば、評価指標Ｘ１では「正常」と表示し、評価指標Ｘ２（Ｘ４）では「注意」と表示し、評価指標Ｘ３（Ｘ５）では「危険」と表示する。これにより、利用者は、ランニング等の運動中にシンドロームＸやＱＴ延長症候群が発生する可能性を知ることができる。
【００６４】
Ｄ．第２実施形態
次に第２実施形態に係わる心機能診断装置を説明する。
１．第２実施形態の構成
図１１は、第２実施形態に係わる心機能診断装置１のブロック図である。第２実施形態は、第１実施形態と同様に加速度センサ１３０’と波形処理部１０を用いて体動成分ＭＨｔを検出するが、第１実施形態で説明した体動除去、拍数および駆出時間の検出をウエーブレット変換を用いて行う点で相違する。なお、第２実施形態の外観構成は、図２に示す第１実施形態の外観構成と同一である。
【００６５】
１−１．第１，第２のウエーブレット変換部および第１，第２の周波数補正部
図１１において、１６は第１のウエーブレット変換部であって、脈波検出用センサユニット１３０から出力される脈波波形ＭＨに対して周知のウエーブレット変換を施して、脈波解析データＭＫＤを生成する。また、１８は第２のウエーブレット変換部であって、加速度センサ１３０’から出力される体動波形ＭＨｔに対して周知のウエーブレット変換を施して、体動解析データＴＫＤを生成する。
【００６６】
一般に、信号を時間と周波数の両面から同時に捉える時間周波数解析において、ウエーブレットは信号の部分を切り出す単位となる。ウエーブレット変換は、この単位で切り出した信号各部の大きさを表している。ウエーブレット変換を定義するために基底関数として、時間的にも周波数的にも局在化した関数ψ（ｘ）をマザー・ウエーブレットとして導入する。ここで、関数ｆ（ｘ）のマザー・ウエーブレットψ（ｘ）によるウエーブレット変換は次のように定義される。
【数１】
0003666188.tif 000002
【００６７】
数１においてｂは、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をトランスレート（平行移動）する際に用いるパラメータであり、一方、ａはスケール（伸縮）する際のパラメータである。したがって、数１においてウエーブレットψ（（ｘ−ｂ）／ａ）は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をｂだけ平行移動し、ａだけ伸縮したものである。この場合、スケールパラメータａに対応してマザー・ウエーブレットψ（ｘ）の幅は伸長されるので、１／ａは周波数に対応するものとなる。なお、詳細な構成については後述する。
【００６８】
次に、１７は第１の周波数補正部であって脈波解析データＭＫＤに対して周波数補正を行う。上記した数１には周波数に対応する「１／ａ1/2」の項があるが、異なる周波数領域間でデータを比較する場合には、この項の影響を補正する必要がある。第１の周波数補正部１７はこのために設けられたものであり、ウエーブレットデータＷＤに係数ａ1/2を乗算して、脈波補正データＭＫＤ’を生成する。これにより、対応する各周波数に基づいて、周波数当たりのパワー密度が一定になるように補正を施すことができる。また、１９は第２の周波数補正部であって、第１の周波数補正部１７と同様に、周波数補正を施し、体動解析データＴＫＤから体動補正データＴＫＤ’を生成する。
【００６９】
ここで、第１のウエーブレット変換部１６の構成を図１２を用いて詳細に説明する。なお、第２のウエーブレット変換部１８は第１のウエーブレット変換部１６と同様に構成されているので、説明を省略する。
脈波波形ＭＨはＡ／Ｄ変換器によって、脈波データＭＤに変換されて、第１のウエーブレット変換部１６に供給されるようになっている。
この第１のウエーブレット変換部１６は、上記した数１の演算処理を行う構成であって、クロックＣＫが供給され、クロック周期で演算処理が行われるようになっており、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）を記憶する基底関数記憶部Ｗ１、スケールパラメータａを変換するスケール変換部Ｗ２、バッファメモリＷ３、トランスレートを行う平行移動部Ｗ４および乗算部Ｗ５から構成される。なお、基底関数記憶部Ｗ１に記憶するマザー・ウエーブレットψ（ｘ）としては、ガボールウエーブレットの他、メキシカンハット、Ｈａａｒウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａｎｎｏｎウエーブレット等が適用できる。
【００７０】
まず、基底関数記憶部Ｗ１からマザー・ウエーブレットψ（ｘ）が読み出されると、スケール変換部Ｗ２はスケールパラメータａの変換を行う。ここで、スケールパラメータａは周期に対応するものであるから、ａが大きくなると、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）は時間軸上で伸長される。この場合、基底関数記憶部Ｗ１に記憶されるマザー・ウエーブレットψ（ｘ）のデータ量は一定であるので、ａが大きくなると単位時間当たりのデータ量が減少してしまう。スケール変換部Ｗ２は、これを補うように補間処理を行うとともに、ａが小さくなると間引き処理を行って、関数ψ（ｘ／ａ）を生成する。このデータはバッファメモリＷ３に一旦格納される。
【００７１】
次に、平行移動部Ｗ４はバッファメモリＷ３からトランスレートパラメータｂに応じたタイミングで関数ψ（ｘ／ａ）を読み出すことにより、関数ψ（ｘ／ａ）の平行移動を行い関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）を生成する。
【００７２】
次に、乗算部Ｗ４は、変数１／ａ1/2、関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）および脈波データＭＤを乗算して心拍単位でウエーブレット変換を行い、脈波解析データＭＫＤを生成する。この例において、脈波解析データＭＫＤは、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚ、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚ、１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚ、１．５Ｈｚ〜２．０Ｈｚ、２．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚ、２．５Ｈｚ〜３．０Ｈｚ、３．０Ｈｚ〜３．５Ｈｚ、３．５Ｈｚ〜４．０Ｈｚといった周波数領域に分割されて出力される。
図１３は、脈波波形ＭＨの一部の期間について、脈波解析データＭＫＤを示したものである。この図において、期間ＴはピークＰ２の近傍にあり、脈波解析データＭＫＤは、期間Ｔを８分割した時間間隔で得られる。ところで、ウエーブレット変換においては、周波数分解能と時間分解能はトレードオフの関係にあるので、周波数分解能を犠牲にすれば、より短い時間間隔で脈波解析データを得ることもできる。
このようにして、生成された脈波解析データＭＫＤと体動解析データＴＫＤは、第１，第２の周波数補正部１７，１９によって周波数補正が施され、脈波補正データＭＫＤ’、体動補正データＴＫＤ’として出力される。
【００７３】
１−２．体動除去部
次に、体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補正データＴＫＤ’を減算して体動除去脈波データＭＫＤ’’を生成する。この点について、具体的に説明する。なお、以下の説明では、使用者が手でコップを持ち上げた後、これを元の位置に戻した場合を想定する。この場合、図１４（ａ）に示す脈波波形ＭＨが脈波検出用センサユニット１３０によって検出され、また、同時に図１６（ｂ）に示す体動波形ＭＨｔが波形処理部１０によって検出されたものとする。
【００７４】
ここで、体動波形ＭＨｔは、時刻Ｔ１から増加しはじめ、時刻Ｔ２で正のピークとなり、その後、次第に減少して時刻Ｔ２でレベル０を通過し、時刻Ｔ３で負のピークに達し、時刻Ｔ４でレベル０に戻っている。ところで、体動波形ＴＨは加速度センサ２１によって検出されるため、時刻Ｔ３は使用者がコップを最大に持ち上げた時刻に対応し、時刻Ｔ１は持上開始時刻に対応し、また、時刻Ｔ４は持上終了時刻に対応する。したがって、時刻Ｔ１から時刻Ｔ４までの期間が体動が存在する期間となる。なお、図１４（ｃ）は仮に体動がなかったとした場合の脈波波形ＭＨ’である。また、この例において、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１．３Ｈｚとなっている。
【００７５】
ここで、図１５に期間Ｔｃ（図１４参照）における脈波補正データＭＫＤ’を示し、図１６に期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤ’を示す。この図から、体動波形ＴＨには、０．０Ｈｚ〜１．０Ｈｚの周波数領域において比較的大きなレベルの周波数成分が存在していることが判る。脈波補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫＤ’が、体動除去部１１に供給されると、体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補正データＴＫＤ’を減算して、図１７に示す体動成分が除去された体動除去脈波データＭＫＤ''を生成する。これにより、体動がある場合でもその影響をキャンセルすることが可能となる。
【００７６】
１−３．拍数検出部
拍数検出部１２は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて拍数を算出する。この場合、拍数検出部１２は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて１拍中の最大ピークＰmaxを特定する。脈波波形ＭＨ’の最大ピークＰmaxでは、高域周波数成分が大きくなるので、予め高域周波数成分に対応する閾値を定めておき、体動除去脈波データＭＫＤ''と閾値を比較して最大ピークＰmaxを特定する。そして、ある最大ピークＰmaxと次の最大ピークＰmax間の時間間隔Ｔを求め、６０／Ｔから拍数ＨＲを算出する。
【００７７】
１−４．駆出時間検出部
駆出時間検出部１３は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて最小ピークＰminと最大ピークＰmaxの直後に表れるピークＰ２（ノッチ）を特定する。この場合には、最小ピークＰminに対応する周波数成分とピークＰ１に対応する周波数成分を閾値として予め記憶しておき、これらの閾値と体動除去脈波データＭＫＤ''を比較することによって、最小ピークＰminとピークＰ２を特定し、それらの間の時間間隔を駆出時間ＥＤとして算出する。
【００７８】
１−５．診断テーブルおよび表示部
診断テーブル１４および表示部１５は、第１実施形態と同様に構成されている。
したがって、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤに基づいて評価指標Ｘが生成され、評価結果が表示部１５に表示される。
【００７９】
Ｅ．第３実施形態
上述した第２実施形態は、ウエーブレット変換によって周波数解析を行うために、第１のウエーブレット変換部１６、第１の周波数補正部１７、第２のウエーブレット変換部１８、第２の周波数補正部１９を用いた。これに対して、第３実施形態は、第２のウエーブレット変換部１８、第２の周波数補正部１９を省略する点で、第２実施形態と相違する。
【００８０】
第３実施形態に係わる脈波診断装置の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図１８は、第３実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。図において、体動除去部１１が体動成分が除去された体動除去脈波波形ＭＨ’を生成すると、第１のウエーブレット変換部１６は、体動除去脈波波形ＭＨ’にウエーブレット変換を施す。第１の周波数補正部１７は第１のウエーブレット変換部１６の出力に周波数補正を施して、体動除去脈波データＭＫＤ''を生成する。この場合、第１の周波数補正部１７の出力は、図１１に示す体動除去部１１の出力と等価である。
【００８１】
すなわち、ウエーブレット変換は線形であるから、処理の順番を入れ替えても良いため、体動除去をアナログ信号で行った後にウエーブレット変換することと（第３実施形態）、ウエーブレット変換された脈波補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫＤ’に基づいて体動除去を行うことは（第２実施形態）、等価だからである。
なお、拍数検出部１２、駆出時間検出部１３、診断テーブル１４および表示部１５は、第２実施形態と同様であるから、説明を省略する。
【００８２】
このように、第３実施形態にあっては、第２のウエーブレット変換部１８、第２の周波数補正部１９を省略しても、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを算出することができるので、より簡易な構成でシンドロームＸに代表される心機能の状態を診断することができる。
【００８３】
Ｆ．第４実施形態
第１〜第３実施形態においては、加速度センサ１３０によって体動波形ＴＨを検出し、脈波波形ＭＨと体動波形ＴＨとを比較して、脈波波形ＭＨの周波数成分に含まれている体動成分をキャンセルして、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを算出し、これらに基づいて心機能の状態を診断した。しかし、加速度センサ１３０および波形処理部１０等が必要になるので、構成が複雑なる。第４実施形態は、この点に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で、体動があっても正確に心機能の状態を診断することができる脈波診断装置を提供するものである。
【００８４】
第４実施形態に係わる脈波診断装置の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図１９は第４実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図であり、加速度センサ１３０、波形処理部１０、第２のウエーブレット変換部１８、および第２の周波数補正部１９が省略されている点および体動除去部１１の内部構成を除いて、図１１に示す第２実施形態に係わる心機能診断装置と同じである。以下、相違点について説明する。
体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動成分を分離除去して体動分離脈波データＴＢＤを生成する。ここで、体動除去部１１は、以下に述べる体動の性質を利用している。
【００８５】
体動は、腕の上下動や走行時の腕の振り等によって生じるが、日常生活においては、人体を瞬間的に動かすことはほとんどない。このため、日常生活では、体動波形ＴＨの周波数成分はそれほど高くなく、０Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲にあるのが通常である。この場合、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲にあることが多い。したがって、日常生活において、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にある。
【００８６】
一方、ジョギング等のスポーツ中にあっては、腕の振り等の影響があるため、体動波形ＴＨの周波数成分が幾分高くなるが、運動量に応じて心拍数が増加するため、脈波波形ＭＨの基本波周波数も同時に高くなる。このため、スポーツ中においても、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にあるのが通常である。
【００８７】
体動除去部１１は、この点に着目して体動成分を分離するものであり、脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域を無視するように構成されている。この場合には、脈波波形ＭＨの基本波成分より高い周波数領域に体動成分が存在すると心機能の検出精度が低下する。しかしながら、上述したように体動成分は脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域にある確率が高いので、高い精度で心機能の状態を診断することができる。
【００８８】
図２０は、体動除去部１１の詳細なブロック図である。波形整形部３０１は脈波波形ＭＨに波形整形を施して、脈波波形ＭＨと同期したリセットパルスを生成する。カウンタ３０２は図示せぬクロックパルスを計数し、前記リセットパルスによってカウント値がリセットされるようになっている。また、平均値算出回路３０３は、カウンタ３０２のカウント値の平均値を算出する。この場合、平均値算出回路３０３によって算出される平均値は、脈波波形ＭＨの平均周期に対応する。したがって、平均値を参照すれば、脈波波形ＭＨの基本波周波数を検知できる。
【００８９】
次に、置換回路３０４は、前記平均値に基づいて、脈波波形ＭＨの基本波周波数を含む周波数領域を特定する。例えば、前記平均値が０．７１秒を示す場合には、基本波周波数は１．４Ｈｚとなるので、特定される周波数領域は１Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなる。この後、置換回路３０４は、特定周波数領域未満の周波数領域について、脈波補正データＭＫＤ’を「０」に置換して体動分離脈波データＴＢＤを生成する。これにより、脈波波形ＭＨの基本波周波数より低い周波数領域の成分は、無視される。この場合、体動成分とともに脈波成分も「０」に置換されてしまうが、脈波波形ＭＨの特徴的な部分は基本波周波数よりも高域の周波数領域に存在するため、「０」に置換しても脈象の判定には影響をほとんど与えない。
【００９０】
例えば、脈波検出用センサユニット１３０によって、図１４（ａ）に示す脈波波形ＭＨ（基本波周波数１．３Ｈｚ）が検出されたものとすれば、期間Ｔｃの脈波補正データＭＫＤ’は、図１５に示すものとなる。
この場合、置換回路１９４によって特定される周波数領域は１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなるので、置換の対象となる周波数領域は、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚに対応するＭａ１２〜Ｍａ８２と０Ｈｚ〜０．５Ｈｚに対応するＭａ１１〜Ｍａ８１となる。したがって、脈波補正データＭＫＤ’のデータＭａ１２〜Ｍａ８２，Ｍａ１１〜Ｍａ８１は「０」に置換され、図２１に示す体動除去脈波データＭＫＤ’’が生成される。
こうして生成された体動除去脈波データＭＫＤ’’に基づいて、図１９に示す拍数検出部１２と駆出時間検出部１３は拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを検出する。この後、診断テーブル１４が拍数ＨＲと駆出時間ＥＤに基づいて評価指標Ｘを生成すると、表示部１５は評価指標Ｘを表示する。
【００９１】
このように第４実施形態によれば、体動成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数成分よりも低い周波数領域に存在することが確率的に高いという体動の性質を巧みに利用して体動成分を除去した。このため、第１〜第３実施形態で必要とされた加速度センサ１３０や波形処理部１０といった構成を省略することができ、しかも体動がある場合でも正確に心機能の状態を診断することが可能となる。
【００９２】
Ｇ．第５実施形態
第１〜第４実施形態は、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤに基づいて、評価指標Ｘを算出したが、第５実施形態は拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの連続性に基づいて、評価指標Ｘを算出するものである。
【００９３】
第５実施形態に係わる心機能診断装置において、拍数検出部１２および駆出時間検出部１３までの構成は、第１〜第４実施形態の構成と各々同一である。図２２は、第５実施形態に係わる心機能診断装置の主要部の構成を示すブロック図である。図に示すように、心機能診断装置は、連続性判定部２０と表示部１５を備えている。連続性判定部２０は、拍数ＨＲおよび駆出時間ＥＤに基づいて心機能の連続性を判定し、判定結果に基づいて評価指標Ｘを生成する。連続性判定部２０の具体的な構成については、以下に述べる２つの態様がある。
【００９４】
（１）第１の態様
図２３は、連続性判定部２０の構成の一例を示すブロック図である。この例における連続性判定部２０は、拍数判定部２１０、駆出時間変化率検出部２１１、および評価指標生成部２１２から構成される。まず、拍数判定部２１０は、現在の拍数ＨＲと直前の拍数ＨＲが一定範囲内（例えば、５拍）にあるか、否かを判定する。そして、この範囲内にある場合にのみ、連続性の判定を行う指令を駆出時間変化率検出部２１１に供給する。一方、拍数ＨＲが一定の範囲内ない場合には、上記指令が駆出時間変化率検出部２１１に供給されない。ここで、駆出時間変化率検出部２１１は、上記指令を受け取った場合にのみ動作するようになっている。
【００９５】
次に、駆出時間変化率検出部２１１は、現在の駆出時間ＥＤと直前の駆出時間ＥＤの変化率ＥＤ’を算出する。評価指標生成部２１２は変化率ＥＤ’に基づいて、評価指標Ｘを生成する。例えば、変化率ＥＤが、−５％以上であれば評価指標Ｘ１を、−５％〜−１０％であれば評価指標Ｘ２を、−１０％以下であれば評価指標Ｘ３を生成する。ここで、評価指標は、第１実施形態と同様にＸ１は「正常」を、Ｘ２は「シンドロームＸの兆候が認められる」を、Ｘ３は「シンドロームＸが発生する可能性が極めて高く危険な状態にある」ことを意味する。
【００９６】
第１の態様にあっては、拍数ＨＲの変化が一定範囲内にある場合に駆出時間の変化率ＥＤに基づいて心機能の連続性を判定するようにした。これは、拍数ＨＲの変化が一定範囲内にある場合には、駆出時間ＥＤはそれほど変化しないのが通常であり、変化率が大きい場合には、心筋が虚血状態に陥ったと考えられるからである。
【００９７】
（２）第２の態様
図２４は、連続性判定部２０の構成の他の例を示すブロック図である。この例における連続性判定部２０は、乗算部２２０、拍数駆出時間変化率検出部２２１、および評価指標生成部２２２から構成される。まず、乗算部２２０は、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの乗算を行って乗算結果ＨＥを出力する。次に、拍数駆出時間変化率検出部２２１は、現在の乗算結果ＨＥと直前の乗算結果ＨＥに基づいて、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの積の変化率ＨＥ’を算出する。評価指標生成部２２２は変化率ＥＤ’に基づいて、評価指標Ｘを生成する。例えば、変化率ＨＥ’が、−５％以上であれば評価指標Ｘ１を、−５％〜−１０％であれば評価指標Ｘ２を、−１０％以下であれば評価指標Ｘ３を生成する。ここで、評価指標は、第１実施形態と同様に定められている。
【００９８】
第２の態様にあっては、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤとの積の変化率ＨＥ’に基づいて、評価指標Ｘを生成した。この場合の乗算結果ＨＥは、近似的にカーディアッカアウトプットＣＯを表しているから、第２の態様は、カーディアッカアウトプットＣＯの変化率に基づいて評価指標Ｘを生成しているといえる。
【００９９】
このように第５実施形態にあっては、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの連続性に基づいて、評価指標Ｘを算出するから、心機能の状態を診断することができる。
【０１００】
Ｈ．第６実施形態
第１〜第４実施形態は、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤに基づいて、予め定められた診断テーブル１４を参照して評価指標Ｘを算出したが、第６実施形態は平常時の拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを計測することにより、診断テーブル１５の補正を行うものである。
【０１０１】
第６実施形態に係わる心機能診断装置において、拍数検出部１２および駆出時間検出部１３までの構成は、第１〜第４実施形態の構成と各々同一である。  図２５は、第６実施形態に係わる心機能診断装置の主要部の構成を示すブロック図である。図に示すように、心機能診断装置の主要部は、診断テーブル１４、補正部２１、補正済診断テーブル２２、および表示部１５から構成される。なお、診断テーブル１４と表示部１５は、第１〜第４実施形態の構成と各々同一である。
【０１０２】
まず、補正部２１は、診断テーブル１４の内容を補正する。ところで、診断テーブル１４には、評価指標Ｘが拍数ＨＲおよび駆出時間ＥＤと関連付けられて記憶されているが、これらのデータは複数の人から実測されたデータを平均して得られたものである。一方、拍数ＨＲおよび駆出時間ＥＤのありようには、個人差や同一人であっても日内差・年内差が存在する。したがって、より正確に心機能の状態を診断しようとする場合には、診断テーブル１４の内容を補正する必要がある。補正部２１は、このために設けられたものである。
【０１０３】
補正部２１の内部には、診断テーブル１４を作成した際の平常時における基準拍数ＨＲｒと基準駆出時間ＥＤｒが格納されている。ユーザが平常時において、心機能診断装置１を校正モードに設定すると、平常時における平常拍数ＨＲｈと平常駆出時間ＥＤｈが拍数検出部１２と駆出時間検出部１３によって各々検出される。補正部２１は、ＨＲｈ−ＨＲｒ，ＥＤｈ−ＥＤｒを算出し、これを補正情報として用い、補正済診断テーブル２２を生成する。
【０１０４】
この点を図２６を参照して説明する。図２６において、曲線Ｋ，Ｌ，Ｍは、上述した図１０に示すものと同様であって、曲線Ｋは診断テーブル１４を作成する際に用いられた正常な人の拍数ＨＲと駆出時間ＥＤの関係を示したものであり、曲線Ｌは、「正常である」か「シンドロームＸの兆候が認められる」かを判別できるように定められた境界であり、曲線Ｍは「シンドロームＸの兆候が認められる」か「シンドロームＸが発生する可能性が極めて高く危険な状態にある」かを判別できるように定められた境界である。
【０１０５】
ここで、曲線Ｋ上には、平常時における基準拍数ＨＲｒと基準駆出時間ＥＤｒが存在する。ここで、校正モードにおいて実測された平常拍数ＨＲｈと平常駆出時間ＥＤｈが図２６に示すものであるとすれば、補正部２１は、上記補正情報を算出し、この補正情報に基づいて、曲線Ｋ，Ｌ，Ｍを移動して、曲線Ｋ’，Ｌ’，Ｍ’を算出する。そして、新たに得られた曲線Ｌ’，Ｍ’を評価指標Ｘの生成基準として、補正済診断テーブル２２を生成する。
【０１０６】
通常の測定モードにおいては、補正済診断テーブル２２を参照して評価指標Ｘが生成される。これにより、個人差や同一人の日内差・年内差を補正して、より正確に心機能の状態を診断することが可能となる。
【０１０７】
Ｉ．変形例
本発明は、上述した実施形態に限定されないことは勿論であり、例えば、以下に述べる各種の変形が可能である。
（１）上述した第２〜第４実施形態では、第１の周波数補正部１７あるいは第２の周波数補正部１９を、異なる周波数領域でエネルギーを比較するために用い、補正結果を閾値と比較して最大ピークＰmax等を求めた。この場合、閾値自体を周波数補正を考慮したものにして、各周波数補正部を省略するようにしてもよい。
【０１０８】
（２）上述した第２〜第４実施形態で行ったウエーブレット変換はフィルタバンクを用いて行ってもよい。フィルタバンクの構成例を図２７に示す。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ１Ａおよびデシメーションフィルタ１Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃである。高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。この例にあっては脈波データＭＤの周波数帯域として０Ｈｚ〜４Ｈｚを想定しているので、一段目の高域フィルタ１Ａの通過帯域は２Ｈｚ〜４Ｈｚに設定され、一方、一段目の低域フィルタ１Ｂの通過帯域は０Ｈｚ〜２Ｈｚに設定される。また、デシメーションフィルタ１Ｃは、１サンプルおきにデータを間引く。
こうして生成されたデータが次段に供給されると、周波数帯域の分割とデータの間引きが繰り返され、最終的には、０Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域を８分割したデータＭ１〜Ｍ８が得られる。
【０１０９】
また、高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。ところで、人の脈拍数は４０〜２００の範囲にあり、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、生体の状態に応じて刻々と変動する。この場合、基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変することができれば、動的な生体の状態に追従した情報を得ることができる。そこで、トランスバーサルフィルタに供給するクロックを脈波波形ＭＨとさせることによって、分割する帯域を適応的に可変してもよい。
【０１１０】
また、脈波解析データＭＫＤのうち、脈波波形ＭＨの特徴を表す代表的な周波数成分は、基本波、第２高調波および第３高調波の各周波数成分である。したがって、フィルタバンクの出力データＭ＊１〜Ｍ＊８のうち一部を用いて脈象を判定するようにしてもよい。この場合、上述したようにフィルタバンクを脈波波形ＭＨに同期するように構成すれば、高域フィルタ１Ａ、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃの一部を省略して、構成を簡易なものにすることができる。
【０１１１】
（３）上述した第１実施形態における体動除去部を第４実施形態で説明したウエーブレット変換で行ってもよい。この場合は、体動が除去されたウエーブレットに数２に示す逆ウエーブレットを施して波形の再合成を行い、再合成された脈波波形に基づいて、拍数ＨＲと駆出時間ＥＤを算出すればよい。
【数２】
0003666188.tif 000003
【０１１２】
また、逆ウエーブレットは逆フィルタバンクを用いて構成すればよい。この場合、逆ウエーブレット変換部は、図２８に示すフィルタバンクで構成してもよい。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ２Ａおよび補間フィルタ２Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよび補間フィルタ２Ｃと、加算器２Ｄである。高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。また、補間フィルタ２Ｃは、２サンプル毎に１サンプルを内挿補間する。
【０１１３】
ここで、波形を再現するためには、図２７に示すフィルタバンクと図２８に示すフィルタバンクに完全再構成フィルタバンクを用いる必要がある。この場合、高域フィルタ１Ａ，２Ａおよび低域フィルタ１Ｂ，２Ｂの特性は、以下の関係があることが必要である。
Ｈ0(-Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝０
Ｈ0(Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝２Z-L
【０１１４】
また、高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。なお、ウエーブレット変換部１０で使用するフィルタバンクを、脈波波形ＭＨの基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変するため、供給するクロックを脈波波形ＭＨと同期させた場合には、このクロックを高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂに供給してもよい。
【０１１５】
（４）また、上述した各実施形態においては、表示部１５を告知手段の一例として説明したが、装置から人間に対して告知をするための手段としては以下説明するようなものが挙げられる。これら手段は五感を基準に分類するのが適当かと考えられる。なお、これらの手段は、単独で使用するのみならず複数の手段を組み合わせても良いことは勿論である。そして、以下説明するように、例えば視覚以外に訴える手段を用いれば、視覚障害者であっても告知内容を理解することができ、同様に、聴覚以外に訴える手段を用いれば聴覚障害者に対して告知を行うことができ、障害を持つ使用者にも優しい装置を構成できる。
【０１１６】
まず、聴覚に訴える告知手段としては、シンドロームＸの分析・診断結果などを知らせるための目的、あるいは警告の目的でなされるものなどがある。例えば、ブザーの他、圧電素子、スピーカが該当する。また、特殊な例として、告知の対象となる人間に携帯用無線呼出受信機を持たせ、告知を行う場合にはこの携帯用無線呼出受信機を装置側から呼び出すようにすることが考えられる。また、これらの機器を用いて告知を行うにあたっては、単に告知するだけではなく、何らかの情報を一緒に伝達したい場合も多々ある。そうした場合、伝えたい情報の内容に応じて、以下に示す音量等の情報のレベルを変えれば良い。例えば、音高、音量、音色、音声、音楽の種類（曲目など）である。
【０１１７】
次に、視覚に訴える告知手段が用いられるのは、装置から各種メッセージ，測定結果を知らせる目的であったり、警告をするためであったりする。そのための手段として以下のような機器が考えられる。例えば、ディスプレイ装置、ＣＲＴ（陰極線管表示装置），ＬＣＤ（液晶表示ディスプレ）、プリンタ、Ｘ−Ｙプロッタ、ランプなどがある。なお、特殊な表示装置として眼鏡型のプロジェクターがある。また、告知にあたっては以下に示すようなバリエーションが考えられる。例えば、数値の告知におけるデジタル表示，アナログ表示の別、グラフによる表示、表示色の濃淡、数値そのまま或いは数値をグレード付けして告知する場合の棒グラフ表示、円グラフ、フェイスチャート等である。フェイスチャートとしては、例えば、図２９に示すものがある。
【０１１８】
次に、触覚に訴える告知手段は、警告の目的で使用されることがあると考えられる。そのための手段として以下のようなものがある。まず、腕時計等の携帯機器の裏面から突出する形状記憶合金を設け、この形状記憶合金に通電するようにする電気的刺激がある。また、腕時計等の携帯機器の裏から突起物（例えばあまり尖っていない針など）を出し入れ可能な構造としてこの突起物によって刺激を与える機械的刺激がある。
【０１１９】
次に、嗅覚に訴える告知手段は、装置に香料等の吐出機構を設けるようにして、告知する内容と香りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出するように構成しても良い。ちなみに、香料等の吐出機構には、マイクロポンプなどが最適である。
【０１２０】
（５）上述した各実施形態においては、脈波検出手段ｆ１の一例として脈波検出用センサユニット１３０を取りあげ説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、脈動を検出できるものであれば、どのようなものであってもよい。
【０１２１】
例えば、脈波検出用センサユニット１３０は反射光を利用したものであったが、透過光を利用したものであってもよい。ところで、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向がある。このため、透過光を利用する場合は、発光部から波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの光を照射し、照射光を組織→血管→組織の順に透過させ、この透過光の光量変化を検出する。透過光は血液中のヘモグロビンの吸収を受けるので、透過光の光量変化を検出することによって、脈波波形を検出することができる。
【０１２２】
この場合、発光部には、ＩｎＧａＡｓ系（インジウム−ガリウム−砒素）やＧａＡｓ系（ガリウム−砒素）のレーザー発光ダイオードが好適である。ところで、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの外光は組織を透過し易いので、受光部に外光が入射すると脈波信号のＳ／Ｎが劣化してしまう。そこで、発光部から偏光したレーザー光を照射し、透過光を偏光フィルタを介して受光部で受光するようにしてもよい。これにより、外光の影響を受けることなく、脈波信号を良好なＳ／Ｎ比で検出することができる。
【０１２３】
この場合には、図３０（ａ）に示すように、発光部４００を締着具１４５の締め付け側に設け、時計本体側には受光部４０１を設けている。この場合、発光部２００から照射された光は、血管１４３を透過した後、橈骨４０２と尺骨４０３の間を通って、受光部２０１に達する。なお、透過光を用いる場合には、照射光は組織を透過する必要があるため、組織の吸収を考慮すると、その波長は６００ｎｍ〜１０００ｎｍであることが望ましい。
【０１２４】
また、同図（ｂ）は検出部位を耳朶とする例である。把持部材４０４と把持部材４０５は、バネ４０７で付勢され、軸４０６を中心に回動できるようになっている。また、把持部材４０４と把持部材４０５には、発光部４００と受光部４０１が設けられている。この脈波検出部を用いる場合には、耳朶を把持部材４０４と把持部材４０５で把持して脈波を検出する。なお、反射光を用いる場合には、同図（ｃ）に示すように指尖部から脈波波形ＭＨを検出するようにしてもよい。
【０１２５】
次に、光電式脈波センサを眼鏡と組み合わせた使用態様を説明する。なお、この眼鏡の形態では、使用者に対する告知手段としての表示装置も一緒に組み込まれた構造になっている。したがって、脈波検出部として以外に表示装置としての機能についても併せて説明する。
図３１は、脈波検出部が接続された装置を眼鏡に取り付けた様子を表わす斜視図である。図のように、装置本体は本体７５ａと本体７５ｂに分かれ、それぞれ別々に眼鏡の蔓７６に取り付けられており、これら本体が蔓７６内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気的に接続されている。
【０１２６】
本体７５ａは表示制御回路を内蔵しており、この本体７５ａのレンズ７７側の側面には全面に液晶パネル７８が取り付けられ、また、該側面の一端には鏡７９が所定の角度で固定されている。さらに本体７５ａには、光源（図示略）を含む液晶パネル７８の駆動回路と、表示データを作成するための回路が組み込まれている。この光源から発射された光は、液晶パネル７８を介して鏡７９で反射されて、眼鏡のレンズ７７に投射される。また、本体７５ｂには、装置の主要部が組み込まれており、その上面には各種のボタンが設けられている。なお、これらボタン８０，８１の機能は装置毎に異なる。また。光電式脈波センサを構成するＬＥＤ３２およびフォトトランジスタ３３（図４を参照）はパッド８２，８３に内蔵されると共に、パッド８２，８３を耳朶へ固定するようになっている。これらのパッド８２，８３は、本体７５ｂから引き出されたリード線８４，８４によって電気的に接続されている。
【０１２７】
次に、圧力センサによって脈波波形ＭＨを検出する例を説明する。図３２（ａ）は圧力センサを用いた脈波診断装置の外観構成を示す斜視図である。この図に示すように、脈波診断装置１には、一対のバンド１４４，１４４が設けられており、その一方の締着具１４５の締め付け側には、圧力センサ１３０’の弾性ゴム１３１が突出して設けられている。締着具１４５を備えるバンド１４４は、圧力センサ１３０による検出信号を供給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circuit）基板を軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図示省略）となっている。
【０１２８】
また、使用時においては、図３２（ｂ）に示すように、締着具１４５に設けられた弾性ゴム１３１が橈骨動脈１４３の近傍に位置するべく、腕時計１４６が被験者の左腕１４７に巻回される。このため、脈波を恒常的に検出することが可能となる。なお、この巻回については通常の腕時計の使用状態と何等変わることがない。こうして弾性ゴム１３１が、被験者の橈骨動脈１４３近傍に押圧されると、該動脈の血流変動（すなわち脈波）が弾性ゴム１３１を介して圧力センサ１３０’に伝達され、圧力センサ１３０’はこれを血圧として検知する。
【０１２９】
（６）上述した第１実施形態においてＦＦＴを用いて拍数ＨＲを求めるようにしてもよい。この場合、拍数ＨＲは、基本周波数ｆを測定し、ｆ・６０を算出すればよい。
【０１３０】
（７）上述した各実施形態においては、心機能診断装置１によって体動を除去した体動除去脈波波形に基づいて、シンドロームＸの他、ＱＴ延長症候群の可能性を検知した。ところで、ＱＴ延長症候群を診断するは睡眠中等の安静時に発病することが多い。この場合、寝返り等の体動があり得るため、体動を除去したが、簡便な方法としては、体動を除去しない脈波波形に基づいて、拍数と駆出時間を検出し、これらに基づいてＱＴ延長症候群の可能性を診断するようにしてもよい。
【０１３１】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明の発明特定事項によれば、拍数と駆出時間に基づいて、心機能の状態を診断できるので、シンドロームＸやＱＴ延長症候群等の可能性を事前に検知できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  心臓から流出する直後の脈波波形と末梢部の脈波波形との関係を示した図である。
【図２】  本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】  第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【図４】  同実施形態に係わる脈波検出用センサユニット１３０の回路図である。
【図５】  同実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図６】  同実施形態に係わる１拍分の体動除去脈波波形ＭＨ’の一例を示す図である。
【図７】  同実施形態に係わる拍数検出部と駆出時間検出部の具体的な構成を示す回路図である。
【図８】  同実施形態に係わる脈波波形の一例を示す図である。
【図９】  同実施形態に係わるピーク情報の内容を示す図である。
【図１０】  同実施形態に係わる診断テーブル１４に記憶されている評価指標Ｘと駆出時間ＥＤおよび拍数ＨＲの関係を示す図である。
【図１１】  第２実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図１２】  同実施形態に係わる第１のウエーブレット変換部の構成を示すブロック図である。
【図１３】  同実施形態に係わる脈波波形の一部の期間について、脈波解析データを示したものである。
【図１４】  同実施形態に係わる体動除去部の動作を説明するためのタイミングチャートである。
【図１５】  同実施形態において、期間Ｔｃにおける脈波補正データＭＫＤ’を示す図である。
【図１６】  同実施形態において、期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤ’を示す図である。
【図１７】  同実施形態において、体動成分が除去された脈波補正データＭＫＤ''を示す図である。
【図１８】  第３実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図１９】  第４実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図２０】  同実施形態に係わる体動除去部１１の詳細なブロック図である。
【図２１】  同実施形態に係わる体動除去脈波データＭＫＤ’’の一例を示す図である。
【図２２】  第５実施形態に係わる心機能診断装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【図２３】  同実施形態に係わる連続性判定部２０の構成の一例を示すブロック図である。
【図２４】  同実施形態に係わる連続性判定部２０の構成の他の例を示すブロック図である。
【図２５】 第６実施形態に係わる心機能診断装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【図２６】  同実施形態に係わる補正済診断テーブルの内容を説明するための図である。
【図２７】  変形例においてウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図２８】  変形例において逆ウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図２９】  変形例において告知手段の一態様としてのフェイスチャートを示す図である。
【図３０】  変形例に係わる光電式脈波センサの例を示す図である。
【図３１】  変形例において光電式脈波センサを眼鏡に応用した例を示す図である。
【図３２】  変形例において圧力センサを用いた心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【符号の説明】
１３０  脈波検出用センサユニット（脈波検出手段）
１３０’加速度センサ（体動検出手段）
１１  体動除去部（体動除去手段）
１２  拍数検出部（拍数検出手段）
１３  駆出時間検出部（駆出時間検出手段）
１５  表示部（告知手段）
１６  第１のウエーブレット変換部（第１のウエーブレット変換手段）
１７  第１の周波数補正部（第１の周波数補正手段）
１８  第２のウエーブレット変換部（第２のウエーブレット変換手段）
１９  第２の周波数補正部（第２の周波数補正手段）
【図１】
0003666188.tif 000004
【図２】
0003666188.tif 000005
【図３】
0003666188.tif 000006
【図４】
0003666188.tif 000007
【図５】
0003666188.tif 000008
【図６】
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【図７】
0003666188.tif 000010
【図８】
0003666188.tif 000011
【図９】
0003666188.tif 000012
【図１０】
0003666188.tif 000013
【図１１】
0003666188.tif 000014
【図１２】
0003666188.tif 000015
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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