(57)【要約】【課題】測定対象となる体表の条件による影響を抑制し、広範囲な条件下で適切な測定結果を得ることができる脈拍データ検出装置、脈拍データ検出方法、および脈拍データ検出プログラムを提供する。【解決手段】血流抑制用特記突出制御機構部２０は、測定時、血流抑制用特記２１を突出させ、体表を押圧、または圧迫し、下流側の血流を抑制することにより、測定部位の血圧を上げる。発光素子１４は、皮膚面２に対して光を照射する。受光素子１５は、発光素子１４から皮膚面２に対して照射された際の反射光を受光し、電気信号を出力する。測定部位の血圧が上がっているので、受光素子１５からは十分な出力レベルの出力信号が得られる。ＣＰＵ１１は、受光素子１５の出力信号に基づいて脈拍数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
体表に接触させて脈拍データを検出する脈拍データ検出手段と、
血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させる血流抑制手段と、
前記血流抑制手段により前記血管の血流を抑制させた状態で、前記脈拍データ検出手段によって検出された脈拍データを出力する脈拍データ出力手段と、
を備えることを特徴とする脈拍データ検出装置。
【請求項２】
前記血流抑制手段は、前記脈拍データ検出手段の設置位置に対して下流側の血流を抑制することを特徴とする請求項１に記載の脈拍データ検出装置。
【請求項３】
前記血流抑制手段は、体表を押圧、または圧迫する血流抑制用突起手段であり、
前記血流抑制用突起手段は、前記脈拍データ検出手段の設置位置に対して血流の下流側に配置され、体表を押圧、または圧迫することで、下流側の血流を抑制することを特徴とする請求項１に記載の脈拍データ検出装置。
【請求項４】
前記血流抑制用突起手段を複数の突出状態に順次変化させる血流抑制用突起突出制御手段を更に備え、
前記脈拍データ出力手段は、前記血流抑制用突起手段の各突出状態での前記脈拍データ検出手段によって検出された複数の脈拍データのうち、適正条件を満足する、脈拍データを出力することを特徴とする請求項３に記載の脈拍データ検出装置。
【請求項５】
前記脈拍データは、電気信号に基づくものであって、
前記脈拍データ出力手段は、前記電気信号の周波数成分毎の検出強度の分布における脈拍の信号成分とノイズ成分との比に基づいて、前記適正条件を満足する前記脈拍データを出力することを特徴とする請求項４に記載の脈拍データ検出装置。
【請求項６】
前記脈拍データは、電気信号に基づくものであって、
前記脈拍データ出力手段は、前記電気信号の各波形のピッチ及び振幅の変化量に基づいて、前記適正条件を満足する前記脈拍データを出力することを特徴とする請求項４に記載の脈拍データ検出装置。
【請求項７】
前記血流抑制用突起手段は、袋状部材に気体、液体、粉体を含む流体を充填することによってその容積を増大させることで皮膚方向に突出する構造であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載の脈拍データ検出装置。
【請求項８】
前記血流抑制用突起手段は、棒状部材を皮膚方向に移動させることで突出する構造であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載の脈拍データ検出装置。
【請求項９】
前記血流抑制用突起手段は、扁平部材を回転させることで皮膚方向に突出する構造であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載の脈拍データ検出装置。
【請求項１０】
前記血流抑制用突起手段は、圧迫状態が長時間継続されないように、脈拍データ検出手段による検出タイミングに合わせて間欠的に体表を押圧、または圧迫を行うことを特徴とする請求項３乃至９のいずれかに記載の脈拍データ検出装置。
【請求項１１】
前記血流抑制用突起手段の突出状態を保存する突出状態保存手段を更に備え、
前記脈拍データ出力手段は、前記突出状態保存手段に予め保存された前記血流抑制用突起手段の突出状態での前記脈拍データ検出手段によって検出された前記脈拍データが、前記適正条件を満足するか否かを判定することを特徴とする請求項４乃至１０のいずれかに記載の脈拍データ検出装置。
【請求項１２】
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力することを特徴とする脈拍データ検出方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力させることを特徴とする脈拍データ検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体に装着して脈拍データを測定する脈拍データ検出装置、脈拍データ検出方法、および脈拍データ検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より人体の脈拍を測定する装置としては様々な方式があった。その例としては、心臓を挟んだ両端の体躯に流れる電気的信号を取得する方法（心電図の応用）や、血圧を測定する際に併用して拍動音を測定する方法が知られている。また、脈拍を測定するための、さらに他の例としては、体表に分布する毛細血管に流れるヘモグロビンの濃度（密度）の変化により、光の吸収量が変化することから、反射光の光量が脈動に応じて変化するという原理を利用する方法（いわゆる光学式）も知られている。この方法は、可視光（緑や赤）、近赤外光等の光を人体の皮膚に照射し、その体表反射光の変化、あるいは体内透過光によるヘモグロビンの吸収光量の変化を測定するものである。
【０００３】
このような様々な方式の測定機器のうち、光学式と呼ばれる手法については、例えば特許文献１、２に開示されている。これらの特許文献１、２には、発光素子から体表面に照射した光の反射光を、受光素子で受光して得られた検出信号に基づき、脈拍データを測定する技術が記載されている。
【０００４】
図１６は、上記特許文献２に記載された脈拍データ検出装置１００の構成を、概念的に示した外観例を示す斜視図である。図１６において、各種回路を搭載した回路基板１０１上に所定の間隔を空けて発光素子１０２と受光素子１０３とが配置されている。発光素子１０２と受光素子１０３の周囲には、遮光ブロック１０４が配置されている。遮光ブロック１０４は、発光素子１０２と受光素子１０３に比べて高く形成されている。
【０００５】
図１７は、図１６に示した脈拍データ検出装置１００における脈拍データ検出時の状態を示す断面図である。脈拍データ検出装置１００は、被験者の腕などの皮膚面に、発光素子１０２、受光素子１０３が対向するように押圧され、必要に応じて固定される。このとき、遮光ブロック１０４が皮膚面２００に密着することで、発光素子１０２からの照射光が直接、受光素子１０３に受光されることなく、皮膚内部からの反射光が受光素子１０３に届くことになる。脈拍データ検出装置１００は、体内の毛細血管２０１の血流量によって変化するある波長の光の吸収量から血流量を測定し、その変化から脈拍を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４８４８７３２号公報
【特許文献２】特開２００９−２３１５７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上述した特許文献等に開示された脈拍データ検出装置１００においては、測定対象となる体表の条件、例えば、皮膚表面の黒子（ほくろ）や体毛、体色、毛細血管の分布、血圧の変化のばらつき等の不確定要素によって影響を受けるため、測定結果に非常に大きなばらつきを生じる。特に、条件が悪い状況下では、外乱光や機器の振動、測定部位のズレ等の外乱ノイズや、もともと血流成分に含まれている体動による血流の変化等の外乱ノイズの比率が上昇し、正確に脈拍を検出することができなくなってしまうという問題を有していた。
【０００８】
そこで、本発明は、上述した問題点に鑑み、測定対象となる体表の条件による影響を抑制し、広範囲な条件下で適切な測定結果を得ることができる脈拍データ検出装置、脈拍データ検出方法、および脈拍データ検出プログラム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】
本発明に係る脈拍データ検出装置は、
体表に接触させて脈拍データを検出する脈拍データ検出手段と、
血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させる血流抑制手段と、
前記血流抑制手段により前記血管の血流を抑制させた状態で、前記脈拍データ検出手段によって検出された脈拍データを出力する脈拍データ出力手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る脈拍データ検出方法は、
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る脈拍データ検出プログラムは、
コンピュータに、
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、測定対象となる体表の条件による影響を抑制し、広範囲な条件下で適切な測定結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る第１実施形態による脈拍データ検出装置１の一構成例を示すブロック図である。
【図２】第１本実施形態による脈拍データ検出装置１の外観を示す斜視図である。
【図３】第１実施形態に係る脈拍データ検出装置１により実行される脈拍データ検出方法を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態に係る脈拍データ検出装置１により実行される脈拍データ検出方法を説明するための断面図である。
【図５】第２実施形態に係る脈拍データ検出装置１により実行される脈拍データ検出方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明に係る第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の装着例を示す模式図である。
【図７】本発明に係る第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の血流抑制用突起２１の具体例（その１）を示す模式図である。
【図８】本発明に係る第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の血流抑制用突起２１の具体例（その２）を示す模式図である。
【図９】本発明に係る第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の血流抑制用突起２１の具体例（その３）を示す模式図である。
【図１０】本発明に係る脈拍データ検出方法に、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法の具体的な手法を適用した場合の具体例を示すフローチャートである。
【図１１】本具体例に適用される、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本具体例に係る脈拍データ検出方法により取得された測定データ、及び、周波数解析により取得された解析データの一例（その１）を示す図である。
【図１３】本具体例に係る脈拍データ検出方法により取得された測定データ、及び、周波数解析により取得された解析データの一例（その２）を示す図である。
【図１４】本具体例に係る脈拍データ検出方法により取得された測定データ、及び、周波数解析により取得された解析データの一例（その３）を示す図である。
【図１５】本具体例に適用される、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法の他の例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の比較対象となる脈拍データ検出装置１００の構成を、概念的に示した外観例を示す斜視図である。
【図１７】本発明の比較対象となる脈拍データ検出装置１００における脈拍データ検出時の状態を示す断面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明に係る脈拍データ検出装置、脈拍データ検出方法、脈拍データ検出プログラムについて、実施形態を示して詳しく説明する。なお、以下では、光学式の脈拍データ検出装置のうち、反射式を適用した場合についての説明を行うが、透過式を適用した場合についても基本的に同様の構成、動作である。
【００１５】
Ａ．第１実施形態
図１は、本発明に係る第１実施形態による脈拍データ検出装置１の一構成例を示すブロック図である。図１において、脈拍データ検出装置１は、操作部１０と、ＣＰＵ１１と、メモリ１２と、発光駆動部１３と、発光素子（光源）１４と、受光素子（検出部）１５と、Ａ／Ｄコンバータ１７と、脈拍数算出部１８と、表示部１９と、血流抑制用突起突出制御機構部２０と、血流抑制用突起２１と、身体装着部材２３とを備えている。
【００１６】
操作部１０は、被験者であるユーザにより操作される電源スイッチや、センシング動作の開始、停止を制御するための動作制御用スイッチなどを有する。ＣＰＵ１１は、メモリ１２に保存された制御プログラムに従って処理を行うことにより、脈拍の計測、脈拍数の算出、脈拍数の表示動作を制御する。より具体的には、ＣＰＵ１１は、発光駆動部１３にフィードバックをかけて、発光素子１４を発光させるとともに、血流抑制用突起突出制御機構部２０を制御することで、血流抑制用突起２１の突出量を段階的に制御し、各段階において受光素子１５で検出された光量に応じて出力される電気信号（出力信号）に基づいて、所定の条件を満足する、血流抑制用突起２１の突出量を決定する。
【００１７】
メモリ１２は、測定データや制御プログラム、該制御プログラム実行時に生成されるデータなどを保存する。発光駆動部１３は、ＣＰＵ１１からの制御に従って、発光素子（光源）１４を、所定の発光量で発光させる。発光素子（光源）１４は、ＬＥＤ等からなり、筐体の底部（皮膚面２に当接される面）に、少なくとも１つ配置される。発光素子（光源）１４は、発光駆動部１３の駆動制御に従って、所定の発光量で可視光（例えば、波長５２５ｎｍ前後の緑色可視光）を皮膚面２に照射する。可視光を用いる反射式の検出方法は、可視光の体内における透過性が低いため、体内深部に存在する静脈や動脈の血流からの反射光の影響を受けにくく、それぞれの血管にて発生する血流路長による拍動の伝搬タイムラグの影響を受けにくいというメリットがある。
【００１８】
受光素子（検出部）１５は、照度センサーやフォトダイオード等からなり、筐体の底部（皮膚面２に当接される面）に、少なくとも１つ配置される。受光素子（検出部）１５は、発光素子（光源）１４から照射され、皮膚面２で反射された反射光を受光し、受光量または受光強度に応じた出力信号を出力する。上記発光駆動部１３、発光素子１４、及び受光素子１５は、脈拍データ検出部１６を構成する。
【００１９】
Ａ／Ｄコンバータ１７は、受光素子１５からの出力信号をデジタルデータ（センサデータ）に変換し、ＣＰＵ１１に供給する。脈拍数算出部１８は、所定のアルゴリズムプログラムに従って処理を行うことにより、ＣＰＵ１１により決定された、所定の条件を満足する、血流抑制用突起２１の突出量における、受光素子１５により取得されたセンサデータを加工し、脈拍数を算出する。なお、脈拍数算出部１８は、ＣＰＵ１１内に内蔵されている演算機能であってもよい。また、本発明では、脈拍数に限定されず、後述するように、脈の波形データ（脈波データ）に含まれる血流に関連する種々の情報を算出して出力するようにしてもよい。
【００２０】
表示部１９は、例えばカラーやモノクロ表示が可能な液晶表示パネルや有機ＥＬ表示パネル等の表示装置を有し、脈拍数算出部１８により算出された脈拍数を表示する。なお、表示部１９は、これに限定されるものではなく、上述したように、脈拍データとして、脈波（具体的には、脈の波形データ）やピッチ等を表示するものであってもよい。例えば、脈の波形データ（脈波データ）には、血流に関連する種々の情報が含まれている。すなわち、脈拍データは、健康や体調（血管の詰まりや血管年齢、緊張状態の判定等）、運動状態等を判定するための重要なパラメータとして適用できる。表示部１９は、この判定結果を特定の文字情報や発光パターン等で表示するものであってもよい。
【００２１】
血流抑制用突起突出制御機構部２０は、ＣＰＵ１１による制御の下、血流抑制用突起２１を駆動制御し、血流抑制用突起２１の突出量を段階的に制御する。血流抑制用突起２１は、血流抑制用突起突出制御機構部２０により駆動制御され、弾性部材により形成されている先端部で、被験者であるユーザの皮膚面２を押圧、または圧迫するようになっている。身体装着部材２３は、ユーザの身体に脈拍データ検出装置１（の皮膚接触面）を密着させて固定するための柔軟性のあるベルト状の部材からなる。
【００２２】
図２（ａ）、（ｂ）は、本第１実施形態による脈拍データ検出装置１の外観を示す斜視図である。図２（ａ）は、血流抑制用突起２１が収納されている状態における脈拍データ検出装置１の外観を示している。また、図２（ｂ）は、血流抑制用突起２１が突出している状態における脈拍データ検出装置１の外観を示している。図２（ａ）、（ｂ）において、各種回路を搭載した回路基板２４上に所定の間隔を空けて発光素子１４と受光素子１５と血流抑制用突起２１とが配置されている。発光素子１４、受光素子１５、及び血流抑制用突起２１の周囲には、遮光ブロック２５が配置されている。
【００２３】
ここで、本来であれば、脈拍データ検出装置１は、遮光ブロック２５が配置されていない構成であっても脈拍の測定が可能である。本実施形態おいては、体表の反射の他に素子側面からの回り込みによる直接光が存在し、その影響が非常に大きくなる場合があるため、これを排除することを目的として、発光素子１４、受光素子１５の周囲に遮光ブロック２５を配置している。該遮光ブロック２５は、黒色の樹脂等で形成された部品を適用することができる。また、図２（ａ）、（ｂ）においては、遮光ブロック２５は、例えば、回路基板２４の上面からの高さが、発光素子１４と受光素子１５に比べて高く形成されている場合を示した。この構成においては、該脈拍データ検出装置１がユーザに装着された際に、遮光ブロック２５の上面が皮膚面に接触する皮膚接触面となる。なお、遮光ブロックは必ずしも皮膚面に接触する高さに形成されているものでなくてもよいし、黒色の樹脂部品単体で形成されているものでなくてもよい。
【００２４】
血流抑制用突起２１は、血流抑制用突起突出制御機構部２０による駆動制御に従って、脈拍の測定時に突出することにより、血流の下流に当たる側の部位を意図的に押圧、または圧迫する。これにより、血管の下流部分が押圧、または圧迫されることになるので、一時的に測定部位の血圧が上昇することになり、血流の出力が上昇する。したがって、受光素子１５から十分な出力レベルの出力信号を得ることができるようになる。本実施形態においては、図２（ａ）、（ｂ）に示すように、発光素子１４、受光素子１５の周囲に配置された遮光ブロック２５内に血流抑制用突起２１が収納され、脈拍の測定時には、遮光ブロック２５の高さ（すなわち、皮膚接触面の高さ）を超えて突出する。なお、本発明は、このような遮光ブロックの高さを基準として血流抑制用突起２１を突出させる構成に限定されるものではなく、上述したように測定部位の血圧を上昇させることを目的として、血流の下流側の部位を押圧、または圧迫するように、血流抑制用突起２１を突出させるものであればよい。
【００２５】
次に、上述した第１実施形態に係る脈拍データ検出装置１による脈拍データ検出方法について説明する。
図３は、本第１実施形態に係る脈拍データ検出装置１により実行される脈拍データ検出方法を示すフローチャートである。ユーザは、まず、上述した脈拍データ検出装置１を測定部位（例えば、手首や耳たぶ等）に装着し、操作部１０から所定の操作（測定開始）を行う。ＣＰＵ１１は、ユーザにより測定開始が指示されると、図３に示すフローチャートに従って各種処理を実行する。
【００２６】
まず、ステップＳ１０において、ＣＰＵ１１は、測定開始準備を実行する。次いで、ステップＳ１２において、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起２１の設定値Ａ（所定の突出量）を設定し、ステップＳ１４において、発光駆動部１３を制御して発光素子１４を点灯する。なお、設定値Ａ（所定の突出量）は、予め平均的な突出量を測定して設定してもよいし、血流抑制用突起２１で押圧する皮膚面２の硬さ（反発力）に応じて自動的に設定するようにしてもよい。次いで、ステップＳ１６において、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起突出制御機構部２０を制御し、血流抑制用突起２１の突出量を設定値Ａに設定する。次いで、ステップＳ１８において、血流抑制用突起突出制御機構部２０は、血流抑制用突起２１の設定完了（突出）を確認する。次いで、ステップＳ２０において、上記発光素子１４から照射され、皮膚面２で反射した反射光を受光した受光素子１５の出力が測定される。次いで、ステップＳ２２において、受光素子１５の出力信号がＡ／Ｄコンバータ１７に出力される。この結果、ＣＰＵ１１は、設定値Ａの突出量で突出した血流抑制用突起２１で皮膚面２を押圧、または圧迫としたときの、受光素子１５の出力値（センサデータ）を取り込むことになる。そして、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起２１の設定値Ａ（突出量）と、取り込まれた受光素子１５の出力値（センサデータ）とを相互に関連付けて、メモリ１２の所定の記憶領域に、測定データとして一時保存する。
【００２７】
次いで、ステップＳ２４において、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起２１の設定値Ａに対する受光素子１５の出力値（センサデータ：波形信号）に対して演算処理を行い、ステップＳ２６において、脈拍数算出部１８は、脈拍数（一般に、１分間の波形中の山の数）を算出し、ステップＳ２８において、算出した脈拍数を表示部１９に出力する。次いで、ステップＳ３０において、表示部１９は、算出された脈拍数（数値データ）を、脈拍データとして表示する。なお脈拍データは、脈拍数に限定されず、脈の波形データ（脈波データ）の計測等でもそのまま適用できる。また脈拍数算出部１８において算出された脈拍数は、例えば測定時の時刻データ等に関連付けられて、メモリ１２の所定の記憶領域に保存される。
【００２８】
次いで、ステップＳ３２において、ＣＰＵ１１は、ユーザにより操作部１０で終了指示が操作されたか否かを判断し、終了指示が操作されていない場合には（ステップＳ３２のＮＯ）、ステップＳ１０に戻り、上述した処理を繰り返す。一方、ユーザにより終了指示が操作された場合には（ステップＳ３２のＹＥＳ）、ステップＳ３４において、ＣＰＵ１１は、所定の終了処理（脈拍数の保存、測定データの破棄等）を行った後、当該処理を終了する。
【００２９】
図４（ａ）、（ｂ）は、本第１実施形態に係る脈拍データ検出装置１により実行される脈拍データ検出方法を説明するための断面図である。血流抑制用突起２１は、血流抑制用突起突出制御機構部２０による駆動制御に従って、測定時以外には、図４（ａ）に示すように、遮光ブロック２５内に収納され、測定時には、図４（ｂ）に示すように、遮光ブロック２５の高さを超えて突出するようになっている。また、脈拍データ検出装置１は、発光素子１４、受光素子１５等が含まれる脈拍データ検出部１６に対して、血流抑制用突起２１が血流の下流側（図示の例では、心臓側）に配置されるように身体に装着される。
【００３０】
血流抑制用突起２１は、図４（ｂ）に示すように、脈拍の測定時に所定の突出量で突出することにより、血流の下流側の部位を意図的に押圧、または圧迫する。これにより、毛細血管２０１の下流部分が押圧、または圧迫される（押圧、または圧迫することで血流量は減少する）ことになるので、一時的に測定部位（発光素子１４、受光素子１５が皮膚面２に対向している部位）の血圧が上昇することになり、血流の出力が上昇する。
【００３１】
毛細血管２０１による脈拍の測定においては、基本的に血流量が血圧に比例することが判明している。血圧が上昇すれば、それにほぼ比例して血流量が増加し、体表の色の変化に反映される傾向がある。したがって、図４（ａ）に示すように、ある測定部位について、受光素子１５から十分な出力レベルが得られなかった場合に、図４（ｂ）に示すように、この測定部位の下流に設置された血流抑制用突起２１により意図的に血管を、押圧、または圧迫する制御を行うことで、所定の条件を満足する適切な出力を得ることができる。なお、血流抑制用突起２１は、押圧、または圧迫により血流を完全に止めるものではなく、血圧の上昇を促すものであるので、指で軽く体表を押す程度の力で押圧、または圧迫するものであればよい。
【００３２】
以上のように、本第１実施形態によれば、測定部位の下流に設置された血流抑制用突起２１を突出させることで、意図的に血管を押圧、または圧迫させて血流を抑制するようにしたので、受光素子１５から所定の条件（適正条件）を満足する最適な出力、もしくは当該最適な出力を含む特定の範囲内の適切な出力（以下、「適切な出力」と総称する）を得ることができ、脈拍データ検出装置１の人体への設置状態の如何に関わらず、安定した脈拍の測定ができるようになる。
【００３３】
Ｂ．第２実施形態
次に、本発明に係る第２実施形態について説明する。
なお、本第２実施形態による脈拍データ検出装置１の構成、構造などは上述した第１実施形態（図１、図２参照）と同様であるので説明を省略する。本第２実施形態では、測定部位の下流に設置された血流抑制用突起２１の突出量を段階的に制御することで、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させながら、受光素子１５の出力値（センサデータ）を順次取り込み、全ての突出量での出力値を比較し、所定の条件を満足する適切な出力を得ることを特徴としている。
【００３４】
次に、上述した第２実施形態に係る脈拍データ検出装置１による脈拍データ検出方法について説明する。
図５は、本第２実施形態に係る脈拍データ検出装置１により実行される脈拍データ検出方法を示すフローチャートである。ユーザは、まず、上述した脈拍データ検出装置１を測定部位（例えば、手首や耳たぶ等）に装着し、操作部１０から所定の操作（測定開始）を行う。ＣＰＵ１１は、ユーザにより測定開始が指示されると、図５に示すフローチャートに従って各種処理を実行する。
【００３５】
まず、ステップＳ４０において、ＣＰＵ１１は、測定開始準備を実行する。次いで、ステップＳ４２において、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起２１の設定値Ａを、突出なし状態となる初期値Ａ０に設定（Ａ＝Ａ０）し、ステップＳ４４において、発光駆動部１３を制御して発光素子１４を点灯する。なお、設定値Ａは、血流抑制用突起２１の突出量を示し（単位長に対する乗算係数でもよい）、Ａ０〜Ｎ（突出量の最大値）の値を取る。次いで、設定値Ａを１つずつインクリメントしながら、ステップＳ４６〜Ｓ５８の間の処理を繰り返す。ここで、ＣＰＵ１１により、初期値Ａ０あるいはインクリメントして設定された血流抑制用突起２１の設定値Ａは、例えばメモリ１２に一時保存される。以下、ステップＳ４６〜Ｓ５８の間の一連の処理について、詳細に説明する。
【００３６】
まず、ステップＳ４６において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２から設定値Ａを読み出し、ステップＳ４８において、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起突出制御機構部２０を制御し、血流抑制用突起２１の突出量を設定値Ａに設定する。次いで、ステップＳ５０において、血流抑制用突起突出制御機構部２０は、血流抑制用突起２１の設定完了（突出）を確認し、ステップＳ５２において、受光素子１５の出力が測定される。ここで、設定値Ａが初期値Ａ０に設定された状態では、血流抑制用突起突出制御機構部２０により血流抑制用突起２１の突出なし状態が確認され、当該状態における受光素子１５の出力が測定される。次いで、ステップＳ５４において、受光素子１５の出力信号がＡ／Ｄコンバータ１７に出力される。この結果、ＣＰＵ１１は、まず、設定値Ａ（＝Ａ０）の突出量で突出した血流抑制用突起２１で皮膚面２を押圧、または圧迫としたとき（すなわち、血流抑制用突起２１が突出なし状態に設定され、皮膚面２を押圧、または圧迫していないとき）の、受光素子１５の出力値（センサデータ）を取り込むことになる。ＣＰＵ１１は、このときの血流抑制用突起２１の設定値Ａ（突出量）と、取り込まれた受光素子１５の出力値（センサデータ）とを相互に関連付けて、メモリ１２の所定の記憶領域に、測定データとして一時保存する。
【００３７】
次いで、ステップＳ５６において、ＣＰＵ１１は、設定値Ａを１つインクリメントする（Ａ＋１→Ａ＝１）。インクリメントされた設定値Ａは、例えばメモリ１２に一時保存される。そして、ステップＳ５８において、設定値Ａが最大値Ｎより大になっていない場合には、ステップＳ４６へ戻り、血流抑制用突起２１の突出量を設定値Ａ（＝１）とした場合の受光素子１５による測定が繰り返される。すなわち、ステップＳ４６〜Ｓ５８では、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起２１の突出量を設定値Ａ（＝Ａ０、１、２、…、Ｎ）に応じて段階的に変えながら（すなわち皮膚面２への押圧力、または圧迫力を変えながら）、受光素子１５の出力値（センサデータ）を順次取り込んで、メモリ１２の所定の記憶領域に保存する。
【００３８】
そして、ステップＳ５８において、設定値Ａが最大値Ｎより大になった場合には、ステップＳ６０において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２に保存された全ての設定値Ａ（突出量）における出力値を比較し、ステップＳ６２において、適切出力部分を判定する。「適切出力部分の判定」では、出力レベルの大きさが十分であるか、Ｓ／Ｎ比（信号対ノイズ比）が信号を十分に取り出せる値であるか等、複合的な要素に基づいて適切な出力が判定される。ここでは、ＣＰＵ１１は、少なくとも予め設定した特定の範囲内にあるか、あるいは特定の閾値や条件をクリアしたか否かに基づいて適切な出力を判定する。なお適切出力部分の判定の手法（適切な設定値の判定方法）については、詳しく後述する。
【００３９】
そして、ステップＳ６４で、ＣＰＵ１１は、適切な出力であると判定された血流抑制用突起２１の設定値Ａを決定する。次いで、ステップＳ６６において、ＣＰＵ１１は、適切な出力と判定された血流抑制用突起２１の設定値Ａに対する受光素子１５の出力値（センサデータ：波形信号）に対して演算処理を行う。さらに、ステップＳ６８において、脈拍数算出部１８は、脈拍数（一般に、１分間の波形中の山の数）を算出し、ステップＳ７０において、算出した脈拍数を表示部１９に出力する。次いで、ステップＳ７２において、表示部１９は、算出された脈拍数（数値データ）を、脈拍データとして表示する。なお脈拍データは、脈拍数に限定されず、脈の波形データ（脈波データ）の計測等でもそのまま適用できる。また脈拍数算出部１８において算出された脈拍数は、適切な出力であると判定された血流抑制用突起２１の設定値Ａ（突出量）や、測定時の時刻データ等に関連付けられて、メモリ１２の所定の記憶領域に保存される。
【００４０】
次いで、ステップＳ７４において、ＣＰＵ１１は、ユーザにより操作部１０で終了指示が操作されたか否かを判断し、終了指示が操作されていない場合には（ステップＳ７４のＮＯ）、ステップＳ４０に戻り、上述した処理を繰り返す。一方、ユーザにより終了指示が操作された場合には（ステップＳ７４のＹＥＳ）、ステップＳ７６において、ＣＰＵ１１は、所定の終了処理（脈拍数の保存、測定データの破棄等）を行った後、当該処理を終了する。
【００４１】
以上のように、本第２実施形態によれば、測定部位の下流に設置された血流抑制用突起２１の突出量を段階的に制御することで、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させながら、受光素子１５から所定の条件を満足する適切な出力を得るようにしたので、脈拍データ検出装置１の人体への設置状態の如何に関わらず、適切な出力レベルが得られるため、安定した脈拍の測定ができるようになる。
【００４２】
Ｃ．脈拍データ検出装置の装着例
次に、上述した第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置の人体への装着例について説明する。
【００４３】
図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、上述した第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の装着例を示す模式図である。図６（ａ）は、脈拍データ検出装置１をベルト状の身体装着部材２３で手首に装着した状態を示している。図６（ｂ）は、脈拍データ検出装置１を人差し指にベルト状の身体装着部材２３で装着した状態を示している。また、図６（ｃ）は、脈拍データ検出装置１を人差し指に袋形状（指サック）の身体装着部材２３で装着した状態を示している。いずれの装着例においても、血流抑制用突起２１が測定部位の血流の下流側に配置されるように装着される点が重要である。これらの装着例は一例であって、本発明はこれに限定されず、基本的に、人体の末端に当たる部位に装着する形態であればよい。
【００４４】
Ｄ．血流抑制用突起の具体例
次に、上述した第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置の血流抑制用突起の具体的な構成例について説明する。
【００４５】
図７（ａ）、（ｂ）は、上述した第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の血流抑制用突起２１ａの具体例（その１）を示す模式図である。図７（ａ）、（ｂ）に示す例では、血流抑制用突起２１ａを風船状（あるいは袋状）の気密袋とし、血流抑制用突起突出制御機構部（小型コンプレッサー）２０ａから空気（気体、液体、粉体を含む流体）を送り込んで膨張させたり、吸引して萎ませたりすることで血流抑制用突起２１ａの突出量を制御する。図７（ａ）は、血流抑制用突起突出制御機構部２０ａから血流抑制用突起２１ａに空気を送り込んで血流抑制用突起２１ａを膨張させた状態を示し、図７（ｂ）は、空気を吸引して血流抑制用突起２１ａを萎ませた状態を示している。
【００４６】
図８（ａ）、（ｂ）は、上述した第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の血流抑制用突起２１ｂの具体例（その２）を示す模式図である。図８（ａ）、（ｂ）に示す例では、血流抑制用突起２１ｂを蒲鉾状の固体突起（半円形の断面形状を有する柱状部材）とし、血流抑制用突起突出制御機構部２０ｂによりソレノイドやメカ的な機構を駆動することで血流抑制用突起２１ｂの突出量を制御する。血流抑制用突起２１ｂの下部には、非動作時に自動収納を目的としたコイルバネ３０が設けられている。図８（ａ）は、血流抑制用突起２１ｂを収納した状態を示し、図８（ｂ）は、血流抑制用突起突出制御機構部２０ｂによりソレノイドやメカ的な機構を駆動して血流抑制用突起２１ｂを突出させた状態を示している。
【００４７】
図９（ａ）、（ｂ）は、上述した第１、第２実施形態による脈拍データ検出装置１の血流抑制用突起２１の具体例（その３）を示す模式図である。図９（ａ）、（ｂ）に示す例では、血流抑制用突起２１ｃを扁平状の固体部材とし、血流抑制用突起突出制御機構部２０ｃにより回転させることで血流抑制用突起２１ｃの突出量（突出高）を制御する。図９（ａ）は、血流抑制用突起２１ｃを皮膚面２（あるいは遮光ブロック２５の上面）に対して平行にすることで収納した状態を示し、図９（ｂ）は、血流抑制用突起突出制御機構部２０ｃにより血流抑制用突起２１ｃを９０度回転させて突出させた状態を示している。
【００４８】
なお、上述した第１、第２実施形態において、脈拍の測定周期や測定時間については、脈拍データの利用目的や測定精度等に応じて設定すればよいが、一般的には、１０〜１５秒程度、測定状態によっては数秒〜１分程度の測定時間を要する。なお、押圧、または圧迫してから血流、血圧に反映されるまでの時間は、概ね１秒以内であるので、圧迫するための手法と測定に関連する時間的な要素との関係については、ほとんど制約はない。
【００４９】
また、上述した第１、第２実施形態において、身体装着部材２３がなくても、血流抑制用突起２１により血流を抑制することは可能である。例えば、脈拍データ検出部１６と血流抑制部２２とが組み込まれたテーブル状の平面に、人体を載置した状態で、当該平面から血流抑制用突起２１を突出させるようにしてもよい。
【００５０】
また、上述した第１、第２実施形態において、脈拍数算出部１８が算出した、脈拍数（一般に、１分間の波形中の山の数）は、外部の表示装置や分析装置等に出力するようにしてもよい。この場合も、脈拍データは、脈拍数に限定されず、波形データ（脈波データ）の計測等でもそのまま適用できる。
【００５１】
なお、上述した第２実施形態では、圧迫状態が長時間継続されないように、受光素子１５による検出の度に、血流抑制用突起２１の突出量を設定することで押圧、または圧迫を行うようにしてもよい。言い換えると、受光素子１５による検出が終わる度に血流抑制用突起２１を収納する。これにより、常時、皮膚面を押圧、または圧迫していることによる、被験者であるユーザへの違和感を軽減することができる。また、運動中の脈拍測定等の場合において、長時間継続して脈拍を計測する場合には、圧迫時間が所定時間（たとえば５分間）継続したことを検知すると、一旦圧迫を解除（血流抑制用突起２１を収納）してユーザの負担を軽減したのちに、再度圧迫する動作を行うようにしてもよい。その場合、圧迫が解除されている間は脈拍データを検出せずに、直前に検出されたデータを用いて同様の脈拍データが検出されたと推測して、データ補完するようにしてもよい。このような機能は、ＣＰＵ１１において、時間（例えば基準クロック）をカウントして、所定時間の経過を検知して血流抑制部２２を制御する処理や、脈拍測定中は直近に取得された最新の脈拍データを常時保持し、圧迫解除（測定中断）中は当該データを用いてデータを補完する処理を実行することにより実現される。
【００５２】
また、本第１、第２実施形態によれば、血流抑制用突起２１によって、体表を押圧、または圧迫することで、血管の血流を抑制するようにしたので、比較的、簡易な構成で、受光素子１５の出力レベルを上げることができる。
【００５３】
また、本第１、第２実施形態によれば、血流抑制用突起２１を、脈拍データ検出部１６の設置位置に対して血流の下流側に配置し、該血流の下流側で体表を押圧、または圧迫するようにしたので、効果的に測定部位における血圧が上がり、受光素子１５の出力レベルを上げることができる。
【００５４】
また、本第１、第２実施形態によれば、血流抑制用突起２１を、袋状部材に気体、液体、粉体を含む流体を充填することによってその容積を増大させることで皮膚方向に突出する構造としたので、比較的、簡易な構成で、血管の血流を抑制することができ、受光素子１５の出力レベルを上げることができる。
【００５５】
また、本第１、第２実施形態によれば、血流抑制用突起２１を、棒状部材を皮膚方向に移動させることで突出する構造としたので、比較的、簡易な構成で、血管の血流を抑制することができ、受光素子１５の出力レベルを上げることができる。
【００５６】
また、本第１、第２実施形態によれば、血流抑制用突起２１を、扁平部材を回転させることで皮膚方向に突出する構造としたので、比較的、簡易な構成で、血管の血流を抑制することができ、受光素子１５の出力レベルを上げることができる。
【００５７】
Ｅ．脈拍データ検出方法の具体例
次に、上述した第１、第２実施形態による脈拍データ検出方法に適用される、血流抑制用突起の突出量を規定する設定値の適切な値（適切な設定値）の判定方法について説明する。
【００５８】
上述した第１、第２実施形態においては、脈拍データ検出方法に係る一連の処理（図３、図５に示したフローチャート参照）により、所定の条件を満足する適切な出力が得られることを説明した。ここでは、上述した脈拍データ検出方法に適用される、「所定の条件を満足する適切な出力」を判定するための方法と、当該適切な出力を得ることができる設定値（血流抑制用突起２１の突出量）を決定するための方法とについて、具体的な手法を示して詳しく説明する。なお、以下の説明では、上記の適切な出力の判定方法及び適切な設定値の決定方法を、便宜的に「適切な設定値の判定方法」と総称する。
【００５９】
図１０は本発明に係る脈拍データ検出方法に、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法の具体的な手法を適用した場合の具体例を示すフローチャートである。ここでは、上述した第２実施形態に示した脈拍データ検出方法に、適切な設定値の判定方法の具体的な手法を適用した場合について説明する。なお、上述した第２実施形態に示したフローチャートと同等の処理手順については符号を対応付けて示す。
【００６０】
本具体例に係る脈拍データ検出方法においては、まず、ユーザが脈拍データ検出装置１を測定部位（例えば、手首や耳たぶ等）に装着し、操作部１０から所定の操作（測定開始）を行う。ＣＰＵ１１は、ユーザにより測定開始が指示されると、図１０に示すフローチャートに従って各種処理を実行する。
【００６１】
まず、ステップＳ１１０において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２に血流抑制用突起２１の突出量を規定する設定値Ａが予め登録されているか否かをチェックする。ここで、メモリ１２に登録されている設定値Ａは、例えば、後述する一連の処理により最も適切な設定値として判定された、直近の値を適用することができる。そして、ステップＳ１１０において、メモリ１２に設定値Ａが登録されている場合には（ステップＳ１１０のＹＥＳ）、ステップＳ１２０において、ＣＰＵ１１は、当該設定値Ａをメモリ１２から読み出して、血流抑制用突起２１の設定値Ａとして設定し、後述するステップＳ１６６以降の処理を実行する。
【００６２】
一方、ステップＳ１１０において、メモリ１２に設定値Ａが登録されていない場合（あるいは設定値Ａが登録されているが最も適切な設定値ではない場合；ステップＳ１１０のＮＯ）には、上述した第２実施形態に示した場合と同様に、以下のステップＳ１４０〜Ｓ１５８（第２実施形態のステップＳ４０〜Ｓ５８に対応する）の一連の処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１４０において、測定開始準備を実行し、ステップＳ１４２において、血流抑制用突起２１の設定値Ａを、突出なし状態（突出量＝０）となる初期値Ａ０に設定（Ａ＝Ａ０）し、ステップＳ１４４において、発光駆動部１３を制御して発光素子１４を点灯する。次いで、設定値Ａを１つずつインクリメントしながら、ステップＳ１４６〜Ｓ１５８の間の処理を繰り返す。ここで、ＣＰＵ１１により、初期値Ａ０あるいはインクリメントして設定された血流抑制用突起２１の設定値Ａ（＝１〜Ｎ）は、例えばメモリ１２に一時保存される。
【００６３】
まず、ステップＳ１４６において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２から設定値Ａを読み出し、ステップＳ１４８において、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起突出制御機構部２０を制御し、血流抑制用突起２１の突出量を設定値Ａに設定する。次いで、ステップＳ１５０において、血流抑制用突起突出制御機構部２０は、血流抑制用突起２１の設定完了（突出）を確認し、ステップＳ１５２において、受光素子１５の出力が測定される。ここで、本具体例においては、発光素子１４から照射され、皮膚面２で反射された反射光を受光素子１５により受光した際の、受光強度に応じた出力が測定される。次いで、ステップＳ１５４において、受光素子１５の出力信号がＡ／Ｄコンバータ１７に出力される。この結果、ＣＰＵ１１は、設定値Ａの突出量で突出した血流抑制用突起２１で皮膚面２を押圧、または圧迫としたときの、受光素子１５の出力値（センサデータ）を取り込む。ここで、設定値Ａ＝Ａ０の場合には、血流抑制用突起２１が突出なし状態に設定されているので、皮膚面２を押圧、または圧迫していないときの、受光素子１５の出力値（センサデータ）が取り込まれる。ＣＰＵ１１は、このときの血流抑制用突起２１の設定値Ａ（突出量）と、受光素子１５の出力値とを相互に関連付けて、メモリ１２の所定の記憶領域に、測定データとして一時保存する。ここで、ステップＳ１５２、Ｓ１５４における受光素子１５の出力の測定、取り込み動作は、一定時間（例えば数秒〜１分程度、好ましくは数十秒以上）継続され、所定回数分（例えば５〜４５拍程度、好ましくは数十拍以上）の脈拍を含む測定データが取得されて、メモリ１２に保存される。
【００６４】
次いで、ステップＳ１５６において、ＣＰＵ１１は、設定値Ａを１つインクリメントする（Ａ＋１→Ａ＝１）。インクリメントされた設定値Ａは、例えばメモリ１２に一時保存される。そして、ステップＳ１５８において、設定値Ａが最大値Ｎより大になっていない場合には、ステップＳ１４６へ戻り、血流抑制用突起２１の突出量を設定値Ａ（＝１）とした場合の受光素子１５による測定が繰り返される。すなわち、ステップＳ１４６〜Ｓ１５８では、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起２１の突出量を設定値Ａ（＝Ａ０、１、２、…、Ｎ）に応じて段階的に変えながら（すなわち皮膚面２への押圧力、または圧迫力を変えながら）、受光素子１５の出力値（センサデータ）を順次取り込んで、メモリ１２の所定の記憶領域に保存する。
【００６５】
そして、ステップＳ１５８において、設定値Ａが最大値Ｎより大になった場合には、ステップＳ２００において、ＣＰＵ１１は、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定を行う。具体的には、ＣＰＵ１１は、以下に示すフーリエ変換による周波数解析の手法を適用して、血流抑制用突起の適切な設定値の判定処理（ステップＳ２１０）、及び、血流抑制用突起の適切な設定値を登録する処理（ステップＳ２３０）を実行する。
【００６６】
（手法１）
図１１は本具体例に適用される、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法の一例を示すフローチャートである。また、図１２〜図１４は本具体例に係る脈拍データ検出方法により取得された測定データ、及び、周波数解析により取得された解析データの一例を示す図である。ここで、図１２（ａ）、図１２（ｂ）はそれぞれ、脈拍成分のＳ／Ｎ比が十分高く、良好な測定状態における測定データ（受光素子の出力に基づく脈波データ）、及びその周波数解析により取得された解析データを示す。また、図１３（ａ）、図１３（ｂ）はそれぞれ、例えば外乱光や人体の動き等に起因するノイズが混入して、信号振幅が小さく、脈拍成分のＳ／Ｎ比が十分確保できない場合の測定データ（受光素子の出力に基づく脈波データ）、及びその周波数解析により取得された解析データを示す。また、図１４（ａ）、図１４（ｂ）はそれぞれ、例えば手や腕の振り等の人体の動き等に起因するノイズが顕著に混入し、脈拍成分を判別できない程度に影響を及ぼしている場合の測定データ（受光素子の出力に基づく脈波データ）、及びその周波数解析により取得された解析データを示す。図１２（ａ）、図１３（ａ）、図１４（ａ）において、横軸は測定時間を表す指標値（経過時間を特定の指標に基づいて換算した値）であり、縦軸は測定電圧値である。なお、受光素子１５からの出力は、出力信号の電圧（測定電圧値）に限定されるものではなく、電流等の他の測定値であってもよい。また、図１２（ｂ）、図１３（ｂ）、図１４（ｂ）において、横軸は周波数成分を表す指標値（各周波数を特定の指標に基づいて換算した値）であり、縦軸は各周波数における信号成分の大きさを表す指標値（各周波数における受光強度を特定の指標に基づいて換算した値）である。
【００６７】
すなわち、本手法１に係るステップＳ２００においては、図１１に示すフローチャートに従って、まず、ステップＳ２１２において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２に保存された設定値Ａを読み出し、ステップＳ２１４において、当該設定値Ａにおける出力値（センサデータ）に対して、フーリエ変換によって周波数成分毎の受光強度の分布データを計算する。ＣＰＵ１１は、計算された周波数成分毎の受光強度の分布データを、メモリ１２の所定の記憶領域に保存する。
【００６８】
ここで、計算された周波数成分毎の受光強度の分布データについて、具体的に説明する。ここでは説明の都合上、取得した測定データに含まれる脈拍成分のＳ／Ｎ比が十分高く、良好な測定状態における実測データを用いて説明する。メモリ１２に保存された特定の設定値Ａにおける測定データは、例えば図１２（ａ）のように示される。図１２（ａ）中、規則的に繰り返す小さな波形ＰＡは、各波形が脈拍１回分を示し、安静状態の人の脈拍では一般的に１波形のピッチ（時間幅）は概ね１秒になる。また、図中、脈拍を示す小さな波形ＰＡの連続より形成される測定データの大きな変化（図中、点線矢印）ＰＢは、測定中の人体の動き等に起因するものである。また、図１２（ａ）に示した測定データをフーリエ変換して得られる、周波数成分毎の受光強度の分布データは、例えば図１２（ｂ）のように示される。
【００６９】
次いで、ステップＳ２１６において、ＣＰＵ１１は、周波数成分毎の受光強度の分布データにおいて、ピーク値（最大値）を示す周波数成分と、その整数ｍ倍（＝２、３、４・・・）の成分を脈拍成分として抽出する。すなわち、図１２（ｂ）に示すように、フーリエ変換により得られた分布データにおいては、例えば、概ね１Ｈｚの周波数の位置（横軸の指標値では概ね４２）に、受光強度（指標値）が非常に高く最大となるピークＸＡが出現し、当該ピークＸＡの周波数の概ね整数倍となる位置に、ピークＸＡよりも受光強度が十分低いピークＸＢ、ＸＣ、ＸＤ、・・・が出現する結果が得られる。ここで、ピークＸＡは、脈拍に対応する成分であり、ピークＸＢ、ＸＣ、ＸＤ、・・・はピークＸＡの２次、３次、４次、・・・の高調波に対応する成分（非異常値）である。したがって、取得した測定データにノイズ成分がほとんど混入しておらず脈拍成分のＳ／Ｎ比が十分高く、良好な測定状態においては、分布データから脈拍に起因するピークＸＡに対応する成分、もしくはピークＸＡ、ＸＢ、ＸＣ、ＸＤ、・・・に対応する成分を、脈拍成分として抽出して除去することにより、測定データに含まれるノイズ成分のみを取り出すことができる。
【００７０】
次いで、ステップＳ２１８において、ＣＰＵ１１は、フーリエ変換により得られた分布データから、上記のステップＳ２１６において抽出した脈拍成分を除いたデータ（すなわちノイズ成分）の強度が予め設定した一定値（閾値）以上か否かを判定する。ステップＳ２１８において、ノイズ成分の強度が一定値以上である場合には（ステップＳ２１８のＹＥＳ）、ステップＳ２２０において、ＣＰＵ１１は、このときの設定値Ａを不適（適切な設定値ではない）と判定して除外し、後述するステップＳ２２６以降の処理を実行する。
【００７１】
例えば図１３（ａ）、（ｂ）に示すように、測定データの信号振幅が小さく、十分なＳ／Ｎ比を確保できない場合や、図１４（ａ）、（ｂ）に示すように、ノイズの混入が顕著で、脈拍成分を判別できない場合等には、ＣＰＵ１１は、このときの設定値Ａを不適と判定する。
【００７２】
具体的には、図１３（ａ）に示された測定データにおいては、全体的に脈拍の波形ＤＡ中に、若干のノイズが含まれているとともに、各波形の信号振幅も、上述した図１２（ａ）に示した測定データに比較して非常に小さいものになっている。また、測定データの全体的な変化傾向も低周波ノイズの影響を受けている。一方、図１４（ａ）に示された測定データにおいては、前半（図面左半分）の測定データＤＢに非常に大きなノイズが混入しており、脈拍の波形がほとんど判別できない状態になっている。また、後半（図面右半分）の測定データＤＣにおいては、大きなノイズの混入は解消しているが、脈拍の波形中に若干のノイズが含まれているとともに、各波形の信号振幅も、上述した図１２（ａ）に示した測定データに比較して非常に小さいものになっている。
【００７３】
このような測定データをフーリエ変換して得られる、周波数成分毎の受光強度の分布データにおいては、それぞれ図１３（ｂ）、図１４（ｂ）に示すように、脈拍に対応する周波数付近にある程度のピーク成分ＳＡを検出することができる。しかしながら、上述した図１２（ａ）に示した分析データに比較して、不安定要素（複数のピークの混在や、近隣のノイズ成分ＳＢの存在等）が多いため、ピーク成分ＳＡから脈拍に対応する周波数を特定することが困難になっている。また、脈拍成分の高調波成分もノイズ成分ＳＣの混入により判別が困難になっている。
【００７４】
したがって、測定データの信号振幅が小さく、十分なＳ／Ｎ比を確保できない場合や、ノイズの混入が顕著で、脈拍成分を判別できない場合には、分布データから脈拍成分を除去することができない。あるいは分布データから脈拍成分を除去することができたとしてもノイズ成分の強度が比較的大きく、一定値（閾値）以上になる。そのため、ＣＰＵ１１は、このとき設定されている設定値Ａを不適と判定する。ここで、ＣＰＵ１１は、例えばピーク値（最大値）を示す周波数成分における受光強度の１／３を閾値として、分布データから脈拍成分を除いたデータの強度がこの閾値を超える場合には、各周波数成分に脈拍成分を判別することができない程度のノイズが混入しているものと判定する。
【００７５】
一方、ステップＳ２１８において、ノイズ成分の強度が一定値（閾値）よりも小さい場合には（ステップＳ２１８のＮＯ）、ステップＳ２２２において、ＣＰＵ１１は、ピーク値（最大値）を示す周波数成分における受光強度が、これまでの血流抑制用突起２１の突出量で最大か否かを判定する。すなわち、図１２（ｂ）に示した、脈拍に対応するピークＸＡの周波数成分における受光強度が、これまでの測定で設定された各設定値Ａ（血流抑制用突起２１の突出量）において抽出された脈拍に対応するピークの受光強度のうちで最大か否かを判定する。
【００７６】
そして、ステップＳ２２２において、ピーク値を示す周波数成分における受光強度が、これまでの突出量における受光強度で最大である場合には（ステップＳ２２２のＹＥＳ）、ステップＳ２２４において、ＣＰＵ１１は、このときの設定値Ａを適切（適切な設定値である）と判定して、適切な設定値の候補の一つとして設定し、後述するステップＳ２２６以降の処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ１１は、ピークＸＡの周波数成分における受光強度がこれまでの測定の中で最大である場合には、このときの設定値Ａを適切な設定値の候補の一つに設定し、当該ピークＸＡにおける受光強度と関連付けて、メモリ１２の所定の記憶領域に一時保存する。このように、ステップＳ２１８及びＳ２２２における処理は、実質的にＳ／Ｎ比に基づいて脈拍データが適切であるか否かを判定する処理に相当する。
【００７７】
一方、ステップＳ２２２において、ピーク値の周波数成分における受光強度が最大でない場合には（ステップＳ２２２のＮＯ）、ステップＳ２２６において、ＣＰＵ１１は、設定値Ａを１つインクリメントする（Ａ＋１→Ａ）。インクリメントされた設定値Ａは、例えばメモリ１２に一時保存される。そして、ステップＳ２２８において、設定値Ａが最大値Ｎより大になっていない場合には、ステップＳ２１２へ戻り、インクリメントされた設定値Ａに対して、上述したフーリエ変換による周波数解析の手法を適用した一連の処理（血流抑制用突起２１の適切な設定値の判定方法）が繰り返される。このような一連の処理を、設定値Ａごとに繰り返し実行することにより、直近の最も適切な設定値の候補が、メモリ１２に更新保存されることになる。
【００７８】
ステップＳ２２８において、設定値Ａが最大値Ｎより大になった場合には、ステップＳ２３０において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２に保存された直近の（現在の）適切な設定値Ａの候補を、適切な設定値として登録し、メモリ１２の所定の記憶領域に保存する。
【００７９】
すなわち、上述した手法１を適用したステップＳ２００における血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定処理により、例えば図１２（ａ）、（ｂ）に示したように、Ｓ／Ｎ比が高く良好な測定状態における測定データ及び解析データが得られる設定値Ａのうち、最もＳ／Ｎ比が高い設定値Ａが、最も適切な設定値として判定されて登録されることになる。一方、例えば図１３（ａ）、（ｂ）や図１４（ａ）、（ｂ）に示したように、Ｓ／Ｎ比が低くノイズの影響が顕著な測定状態における測定データは除外されることになる。
【００８０】
次いで、ステップＳ１６４において、ＣＰＵ１１は、上述したステップＳ２００において適切な出力と判定された血流抑制用突起２１の設定値Ａを決定し、ステップＳ１６６において、決定された設定値Ａに対する受光素子１５の出力値（センサデータ）に対して演算処理を行う。さらに、ステップＳ１６８において、脈拍数算出部１８は、脈拍数を算出する。このとき、ステップＳ１３０において、ＣＰＵ１１は、脈拍数の算出処理にエラーがあるか否か（また、算出された脈拍数が適正であるか否か）を判断する。脈拍数の算出処理にエラーがある場合には（ステップＳ１３０のＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、現在設定されている血流抑制用突起２１の設定値が適切ではないと判断して、ステップＳ１４０に戻り、上述した適切な設定値を判定する一連の処理（ステップＳ１４０〜Ｓ１６４）を繰り返す。一方、脈拍数の算出処理にエラーがない場合には（ステップＳ１３０のＮＯ）、ステップＳ１７０において、算出した脈拍数を表示部１９に出力する。次いで、ステップＳ１７２において、表示部１９は、算出された脈拍数を、脈拍データとして表示する。また算出された脈拍数は、そのときの設定値Ａ（突出量）や、測定時の時刻データ等に関連付けられて、メモリ１２の所定の記憶領域に保存される。
【００８１】
次いで、ステップＳ１７４において、ＣＰＵ１１は、ユーザにより操作部１０で終了指示が操作されたか否かを判断し、終了指示が操作されていない場合には（ステップＳ１７４のＮＯ）、ステップＳ１６６に戻り、上述した脈拍数の算出処理を繰り返す。一方、ユーザにより終了指示が操作された場合には（ステップＳ１７４のＹＥＳ）、ステップＳ１７６において、ＣＰＵ１１は、所定の終了処理（脈拍数の保存、測定データの破棄等）を行った後、当該処理を終了する。
【００８２】
以上のように、本具体例においては、測定部位の下流側に設置された血流抑制用突起２１の突出量を段階的に制御して、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させることにより、受光素子１５からＳ／Ｎ比が良好な出力が得られる、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値が決定される。これにより、本具体例によれば、脈拍データ検出装置１の人体への設置状態の如何に関わらず、適切な出力レベルが得られるので、安定かつ信頼性の高い脈拍の測定を行うことができる。
【００８３】
また、本具体例においては、予め登録（保存）された設定値、すなわち、例えば前回の測定において決定され、登録された血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値が、次回以降の脈拍の測定における既定値または初期値として設定される。これにより、本具体例によれば、取得した測定データが適切でないと判断されるまで、予め登録された設定値を用いて脈拍の測定を行うことができる。したがって、適切な設定値を決定するための処理を省略することができるので、測定装置における処理負担を軽減しつつ、測定処理を迅速化して使い勝手のよい測定装置を提供することができる。
【００８４】
なお、本具体例においては、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法として、フーリエ変換による周波数解析の手法を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本発明は、周波数解析の手法を適用して受光素子１５の出力信号（例えばＳ／Ｎ比）の良否を判断することができるものであれば、フーリエ変換以外の他の手法を適用するものであってもよい。
【００８５】
（手法２）
次に、上述した具体例におけるステップＳ２００に適用可能な手法の他の例について説明する。
図１５は本具体例に適用される、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法の他の例を示すフローチャートである。ここでは、上述した具体例（図１０に示したフローチャート）の処理手順、及び、当該処理手順において取得された測定データ（図１２（ａ）、図１３（ａ）、図１４（ａ）に示した受光素子の出力に基づく脈波データ）を適宜参照して説明する。
【００８６】
上述した手法１に示した血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定方法においては、測定データをフーリエ変換し、その解析データに基づいて、適切な設定値を判定する処理を行う場合について説明した。本手法２では測定データにおける出力値（センサデータ）の時間及び受光強度の変化量に基づいて、適切な設定値を判定する処理を行う。
【００８７】
すなわち、上述した具体例（図１０に示したフローチャート）に適用される、手法２に係るステップＳ２００においては、図１５に示すフローチャートに従って処理を実行する。まず、ステップＳ２６２において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２に保存された設定値Ａを読み出し、ステップＳ２６４において、一定時間の測定データ（脈波データ）から増減する各波形（図１２（ａ）中の波形ＰＡ参照）のピーク値の時間（Ｘ）と、受光強度（Ｙ）とを抽出する。ここで、各波形のピーク値は、例えば受光強度（Ｙ）を時間（Ｘ）で微分することにより求められる。ＣＰＵ１１は、各波形のピーク値の時間（Ｘ）と、受光強度（Ｙ）とを関連付けて（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）、（Ｘ３，Ｙ３）、・・・の形式で、メモリ１２に一時保存する。
【００８８】
次いで、ステップＳ２６６において、ＣＰＵ１１は、隣り合う波形相互のピーク値の時間（Ｘ）の差分ΔＸｐ＝Ｘp+1−Ｘｐ（ｐ＝１、２、３、・・・）、及びその波形相互の受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐ＝Ｙp+1−Ｙｐ（ｐ＝１、２、３、・・・）を計算し、差分データとしてメモリ１２に一時保存する。ここで、ピーク値の時間（Ｘ）の差分ΔＸｐは、隣り合う波形相互のピッチに対応し、受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐは、各波形の振幅に対応する。なお、ピーク値の時間（Ｘ）の差分ΔＸｐについては、波形相互のピッチに対応する時間を導出するものであれば、波形相互のピーク値を用いるものに限定されない。
【００８９】
次いで、ステップＳ２６８において、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２６６により隣り合う波形相互について計算されたピーク値の時間（Ｘ）の各差分ΔＸｐの値の変化量（またはばらつき）が、予め設定した一定値（閾値）よりも大きいか否かを判断する。各差分ΔＸｐの変化量が一定値よりも大きい場合には（ステップＳ２６８のＹＥＳ）、ステップＳ２７４において、ＣＰＵ１１は、このときの設定値Ａを不適（適切な設定値ではない）と判定して除外し、後述するステップＳ２８０以降の処理を実行する。
【００９０】
例えば図１４（ａ）の測定データＤＢに示すように、非常に大きなノイズが混入しており、脈拍の波形がほとんど判別できない状態においては、隣り合う波形相互のピーク値の時間（Ｘ）の各差分ΔＸｐの値が大きくなる場合がある。また、図１３（ａ）の波形ＤＡや、図１４（ａ）の測定データＤＣに示すように、脈拍の波形中に若干のノイズが含まれている状態においては、波形相互のピーク値の時間（Ｘ）の各差分ΔＸｐの値が不定期に小さくなる場合がある。したがって、ＣＰＵ１１は、このような測定状態における測定データを除外するために、このときの設定値Ａを不適と判定する。
【００９１】
一方、ステップＳ２６８において、波形相互のピーク値の時間（Ｘ）の各差分ΔＸｐの値の変化量が一定値よりも大きくない場合には（ステップＳ２６８のＮＯ）、ステップＳ２７０において、ＣＰＵ１１は、隣り合う波形相互の受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐの値の変化量（またはばらつき）が、予め設定した一定値（閾値）よりも大きいか否かを判断する。各差分ΔＹｐの変化量が一定値よりも大きい場合には（ステップＳ２７０のＹＥＳ）、ステップＳ２７４において、ＣＰＵ１１は、このときの設定値Ａを不適と判定して除外し、後述するステップＳ２８０以降の処理を実行する。
【００９２】
例えば図１４（ａ）の測定データＤＢに示すように、非常に大きなノイズが混入しており、波形の振幅が大きく変化している状態においては、隣り合う波形相互の受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐの値の変化量が大きくなる。したがって、ＣＰＵ１１は、このような測定状態における測定データを除外するために、このときの設定値Ａを不適と判定する。
【００９３】
一方、ステップＳ２７０において、波形相互の受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐの値の変化量が一定値よりも大きくない場合には（ステップＳ２７０のＮＯ）、ステップＳ２７２において、ＣＰＵ１１は、波形相互の受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐの値が、予め設定した一定値（閾値）よりも非常に小さいか（すなわち、小さ過ぎないか）否かを判断する。受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐの値が小さ過ぎる場合には（ステップＳ２７２のＹＥＳ）、ステップＳ２７４において、ＣＰＵ１１は、このときの設定値Ａを不適と判定して除外し、後述するステップＳ２８０以降の処理を実行する。
【００９４】
例えば図１３（ａ）の波形ＤＡに示すように、受光素子１５からの出力信号が弱く（測定電圧が低く）、波形の振幅が非常に小さい状態においては、隣り合う波形相互の受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐの値が極端に小さくなる。したがって、ＣＰＵ１１は、このような測定状態における測定データを除外するために、このときの設定値Ａを不適と判定する。
【００９５】
一方、ステップＳ２７２において、受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐの値が小さ過ぎない場合には（ステップＳ２７２のＮＯ）、ステップＳ２７６において、ＣＰＵ１１は、測定データにおける受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐの平均値が、これまでの測定で設定された各設定値Ａ（血流抑制用突起２１の突出量）における差分ΔＹｐの平均値のうちで最大か否かを判定する。
【００９６】
そして、ステップＳ２７６において、受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐの平均値が、これまでの突出量における差分ΔＹｐの平均値で最大である場合には（ステップＳ２７６のＹＥＳ）、ステップＳ２７８において、ＣＰＵ１１は、このときの設定値Ａを適切（適切な設定値である）と判定して、適切な設定値の候補の一つとして設定し、後述するステップＳ２８０以降の処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ１１は、受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐの平均値がこれまでの測定の中で最大である場合には、このときの設定値Ａを適切な設定値の候補の一つに設定し、当該受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐの平均値と関連付けて、メモリ１２の所定の記憶領域に一時保存する。
【００９７】
一方、ステップＳ２７６において、受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐの平均値が最大でない場合には（ステップＳ２７６のＮＯ）、ステップＳ２８０において、ＣＰＵ１１は、設定値Ａを１つインクリメントする（Ａ＋１→Ａ）。インクリメントされた設定値Ａは、例えばメモリ１２に一時保存される。そして、ステップＳ２８２において、設定値Ａが最大値Ｎより大になっていない場合には、ステップＳ２６２へ戻り、インクリメントされた設定値Ａに対して、上述した波形相互のピーク値の時間（Ｘ）の差分ΔＸｐ、及びその波形相互の受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐに基づく解析の手法を適用した一連の処理（血流抑制用突起２１の適切な設定値の判定方法）が繰り返される。このような一連の処理を、設定値Ａごとに繰り返し実行することにより、直近の最も適切な設定値の候補が、メモリ１２に更新保存されることになる。
【００９８】
ステップＳ２８２において、設定値Ａが最大値Ｎより大になった場合には、上述した手法１と同様に、ステップＳ２３０において、ＣＰＵ１１は、メモリ１２に保存された直近の（現在の）適切な設定値Ａの候補を、最も適切な設定値として登録し、メモリ１２の所定の記憶領域に保存する。以下、図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ１６４以降の処理が実行される。
【００９９】
すなわち、上述した手法２を適用したステップＳ２００における血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値の判定処理により、例えば図１２（ａ）に示したように、脈拍の波形のピッチ及び振幅が均一で、かつ、その振幅が十分大きい測定データが得られる設定値Ａのうち、最も振幅の平均値が大きい設定値Ａが、最も適切な設定値として判定されて登録されることになる。一方、例えば図１３（ａ）や図１４（ａ）に示したように、ノイズの混入により波形のピッチや振幅が不均一な測定データや、振幅が非常に小さい測定データは除外されることになる。なお、上述した各ステップＳ２６８、Ｓ２７０、Ｓ２７２における波形相互のピーク値の時間（Ｘ）の各差分ΔＸｐや、受光強度（Ｙ）の各差分ΔＹｐを用いた判断処理においては、ＣＰＵ１１は、例えばある程度の期間、脈拍を測定することにより取得される脈拍の波形のピッチや振幅を閾値として適用する。
【０１００】
以上のように、本具体例によれば、測定部位の下流側に設置された血流抑制用突起２１の突出量を段階的に制御して、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させることにより、受光素子１５から脈拍の波形のピッチや振幅が良好な出力が得られる、血流抑制用突起の突出量の適切な設定値が決定される。これにより、本具体例によれば、脈拍データ検出装置１の人体への設置状態の如何に関わらず、適切な出力レベルが得られるので、安定かつ信頼性の高い脈拍の測定を行うことができる。
【０１０１】
また、本具体例においては、測定データに含まれる隣り合う波形相互のピーク値の時間（Ｘ）の差分ΔＸｐや、その波形相互の受光強度（Ｙ）の差分ΔＹｐを計算し、一定値（閾値）等との比較処理を行う演算処理により、血流抑制用突起の突出量の適切な設定値が判定される。これにより、本具体例によれば、血流抑制用突起２１の突出量の適切な設定値を決定するための処理を簡易な演算処理で行うことができるので、測定装置における処理負担を軽減しつつ、測定処理を迅速化して使い勝手のよい測定装置を提供することができる。ここで、本手法２においては、基本的には少なくとも２拍分の脈拍の波形を含む測定データがあれば、血流抑制用突起の突出量の適切な設定値を判定することができる。実際の脈拍の測定においては、数個〜数十個の波形を含む測定データであることが好ましく、この場合、受光素子１５の出力の測定、取り込み動作は、例えば数秒〜数十秒程度の時間で実行される。
【０１０２】
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、本発明は、上述した第１、第２実施形態、及び具体例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲を含むものである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
【０１０３】
（付記）
［１］
体表に接触させて脈拍データを検出する脈拍データ検出手段と、
血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させる血流抑制手段と、
前記血流抑制手段により前記血管の血流を抑制させた状態で、前記脈拍データ検出手段によって検出された脈拍データを出力する脈拍データ出力手段と、
を備えることを特徴とする脈拍データ検出装置である。
【０１０４】
［２］
前記血流抑制手段は、前記脈拍データ検出手段の設置位置に対して下流側の血流を抑制することを特徴とする［１］に記載の脈拍データ検出装置である。
【０１０５】
［３］
前記血流抑制手段は、体表を押圧、または圧迫する血流抑制用突起手段であり、
前記血流抑制用突起手段は、前記脈拍データ検出手段の設置位置に対して血流の下流側に配置され、体表を押圧、または圧迫することで、下流側の血流を抑制することを特徴とする［１］に記載の脈拍データ検出装置である。
【０１０６】
［４］
前記血流抑制用突起手段を複数の突出状態に順次変化させる血流抑制用突起突出制御手段を更に備え、
前記脈拍データ出力手段は、前記血流抑制用突起手段の各突出状態での前記脈拍データ検出手段によって検出された複数の脈拍データのうち、適正条件を満足する、脈拍データを出力することを特徴とする［３］に記載の脈拍データ検出装置である。
【０１０７】
［５］
前記脈拍データは、電気信号に基づくものであって、
前記脈拍データ出力手段は、前記電気信号の周波数成分毎の検出強度の分布における脈拍の信号成分とノイズ成分との比に基づいて、前記適正条件を満足する前記脈拍データを出力することを特徴とする［４］に記載の脈拍データ検出装置である。
【０１０８】
［６］
前記脈拍データは、電気信号に基づくものであって、
前記脈拍データ出力手段は、前記電気信号の各波形のピッチ及び振幅の変化量に基づいて、前記適正条件を満足する前記脈拍データを出力することを特徴とする［４］に記載の脈拍データ検出装置である。
【０１０９】
［７］
前記血流抑制用突起手段は、袋状部材に気体、液体、粉体を含む流体を充填することによってその容積を増大させることで皮膚方向に突出する構造であることを特徴とすることを特徴とする［３］乃至［６］のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
【０１１０】
［８］
前記血流抑制用突起手段は、棒状部材を皮膚方向に移動させることで突出する構造であることを特徴とする［３］乃至［６］のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
【０１１１】
［９］
前記血流抑制用突起手段は、扁平部材を回転させることで皮膚方向に突出する構造であることを特徴とする［３］乃至［６］のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
【０１１２】
［１０］
前記血流抑制用突起手段は、圧迫状態が長時間継続されないように、脈拍データ検出手段による検出タイミングに合わせて間欠的に体表を押圧、または圧迫を行うことを特徴とすることを特徴とする［３］乃至［９］のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
【０１１３】
［１１］
前記血流抑制用突起手段の突出状態を保存する突出状態保存手段を更に備え、
前記脈拍データ出力手段は、前記突出状態保存手段に予め保存された前記血流抑制用突起手段の突出状態での前記脈拍データ検出手段によって検出された前記脈拍データが、前記適正条件を満足するか否かを判定することを特徴とする［４］乃至［１０］のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
【０１１４】
［１２］
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力することを特徴とする脈拍データ検出方法である。
【０１１５】
［１３］
コンピュータに、
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力させることを特徴とする脈拍データ検出プログラムである。
【符号の説明】
【０１１６】
１    脈拍データ検出装置
２    皮膚面
１０    操作部
１１    ＣＰＵ（脈拍データ出力手段）
１２    メモリ（突出状態保存手段）
１３    発光駆動部
１４    発光素子
１５    受光素子
１６    脈拍データ検出部（脈拍データ検出手段）
１７    Ａ／Ｄコンバータ
１８    脈拍数算出部（脈拍データ出力手段）
１９    表示部（脈拍データ出力手段）
２０、２０ａ、２０ｂ、２０ｃ  血流抑制用突起突出制御機構部（血流抑制用突起突出制御手段）
２１、２１ａ、２１ｂ、２１ｃ  血流抑制用突起（血流抑制用突起手段）
２２  血流抑制部（血流抑制手段）
２３  身体装着部材
２４  回路基板
２５  遮光ブロック
【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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【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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