(57)【要約】【課題】  測定した脈波を解析して駆動波と反射波とに分解する脈波解析方法及びその装置を提供する。【解決手段】  １拍分の脈波Ｗ（ｊ）を２階微分部６３で２階微分して加速度脈波Ａ（ｊ）を生成し、ローパスフィルタ６４及び減算器６５を用いて高周波成分ＡＨ（ｊ）を得る。次に、反射波整形部６６において、高周波成分ＡＨ（ｔ）の極大点のうち値が正になるものを選んでその位置と振幅とを特定し、反射パターン関数Ｒ（ｊ）を生成する。続いて、脈波Ｗ（ｊ）のフーリエ変換Ｗ〜（ｋ）と反射パターン関数Ｒ（ｊ）のフーリエ変換Ｒ〜（ｋ）とから駆動波ＷＤ（ｊ）のフーリエ変換Ｗ〜Ｄ（ｋ）を生成し、これをフーリエ逆変換部７０においてフーリエ逆変換することで駆動波ＷＤ（ｊ）を生成する。そして、この駆動波ＷＤ（ｊ）を元の脈波Ｗ（ｊ）から減算することで反射波パターンＲ（ｊ）を生成する。【選択図】  図７
2006043146.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血液循環によって生じる脈波を解析して駆動波と１以上の反射波とに分解する脈波解析方法であって、
脈波中における駆動波及び１以上の反射波の位置を少なくとも検出する位置検出工程と、
上記位置に基づいて、上記脈波を上記駆動波と上記１以上の反射波とに分解する脈波分解工程と
を有することを特徴とする脈波解析方法。
【請求項２】
上記脈波から脈拍１拍分の波形を抽出し、抽出された波形に対して最初の値と最後の値とが同一となり、且つ１拍分の波形が所定の時間幅となるように前処理を施す前処理工程をさらに有し、
上記位置検出工程では、前処理が施された波形中における上記駆動波及び上記１以上の反射波の位置を少なくとも検出する
ことを特徴とする請求項１記載の脈波解析方法。
【請求項３】
上記位置検出工程は、
上記脈波を２階微分する微分演算工程と、
上記微分演算工程で得られた波形の高周波成分を抽出する高周波成分抽出工程と、
上記高周波成分における陽性波の極大点の位置及び振幅に基づき、上記駆動波の位置と各反射波の位置及び反射率とを検出する位置反射率検出工程を有し、
上記位置反射率検出工程では、上記高周波成分の最初の陽性波の極大点の位置を上記駆動波の位置とすると共に、２番目以降の各陽性波の極大点の位置を各反射波の位置とし、上記最初の陽性波に対する振幅比を各反射波の反射率とする
ことを特徴とする請求項１記載の脈波解析方法。
【請求項４】
上記高周波成分抽出工程では、上記微分演算工程で得られた波形をハイパスフィルタに通すか、又は該波形をローパスフィルタに通して得られた低周波成分を元の波形から減算することで上記高周波成分を抽出し、上記最初の陽性波の時間幅がΣ（ｓ）であるとき、上記ハイパスフィルタ又は上記ローパスフィルタの遮断周波数を１／Σ（Ｈｚ）前後とすることを特徴とする請求項３記載の脈波解析方法。
【請求項５】
上記脈波分解工程では、上記脈波をフーリエ変換した信号と上記１以上の反射波をフーリエ変換した信号とから上記駆動波をフーリエ変換した信号を生成し、当該信号をフーリエ逆変換することで上記駆動波を生成し、当該駆動波を上記脈波から減算することで上記１以上の反射波を生成することを特徴とする請求項１記載の脈波解析方法。
【請求項６】
血液循環によって生じる脈波を解析して駆動波と１以上の反射波とに分解する脈波解析装置であって、
脈波中における駆動波及び１以上の反射波の位置を少なくとも検出する位置検出手段と、
上記位置に基づいて、上記脈波を上記駆動波と上記１以上の反射波とに分解する脈波分解手段と
を備えることを特徴とする脈波解析装置。
【請求項７】
上記脈波から脈拍１拍分の波形を抽出し、抽出された波形に対して最初の値と最後の値とが同一となり、且つ１拍分の波形が所定の時間幅となるように前処理を施す前処理手段をさらに備え、
上記位置検出手段は、前処理が施された波形中における上記駆動波及び上記１以上の反射波の位置を少なくとも検出する
ことを特徴とする請求項６記載の脈波解析装置。
【請求項８】
上記位置検出手段は、
上記脈波を２階微分する微分演算手段と、
上記微分演算手段によって得られた波形の高周波成分を抽出する高周波成分抽出手段と、
上記高周波成分における陽性波の極大点の位置及び振幅に基づき、上記駆動波の位置と各反射波の位置及び反射率とを検出する位置反射率検出手段を有し、
上記位置反射率検出手段は、上記高周波成分の最初の陽性波の極大点の位置を上記駆動波の位置とすると共に、２番目以降の各陽性波の極大点の位置を各反射波の位置とし、上記最初の陽性波に対する振幅比を各反射波の反射率とする
ことを特徴とする請求項６記載の脈波解析装置。
【請求項９】
上記高周波成分抽出手段は、上記微分演算手段によって得られた波形をハイパスフィルタに通すか、又は該波形をローパスフィルタに通して得られた低周波成分を元の波形から減算することで上記高周波成分を抽出し、上記最初の陽性波の時間幅がΣ（ｓ）であるとき、上記ハイパスフィルタ又は上記ローパスフィルタの遮断周波数を１／Σ（Ｈｚ）前後とすることを特徴とする請求項８記載の脈波解析装置。
【請求項１０】
上記脈波分解手段は、上記脈波をフーリエ変換した信号と上記１以上の反射波をフーリエ変換した信号とから上記駆動波をフーリエ変換した信号を生成し、当該信号をフーリエ逆変換することで上記駆動波を生成し、当該駆動波を上記脈波から減算することで上記１以上の反射波を生成することを特徴とする請求項６記載の脈波解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血液循環によって生じる脈波を解析して駆動波と反射波とに分解する脈波解析方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓の拍動によって駆出された血液は、その圧力によって血管を押し広げながら身体の末梢部へと流れていく。この血管の内径の変化を指先などの身体の末梢部で観測すると、心臓の拍動に連動して波を打つように見える。この拍動を脈波と呼び、医学の分野では脈波の形状から被験者の健康状態を診断しようとする研究が広く行われている。また、脈波の形状の個人差を個人認証に利用しようとする研究もある。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２０４９４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、被験者の健康状態を診断する等のために脈波を解析する方法としては、従来、例えば以下のような３通りの方法が知られている（特許文献１等を参照）。
【０００５】
先ず１つ目の方法は、脈波の駆動波成分に対する反射波成分の比である振幅増加指数（Augmentation Index；ＡＩ）を求め、この振幅増加指数により被験者の健康状態を診断する方法である。ここで駆動波とは、心臓から動脈に血液が送り出されることにより生じる波であり、反射波とは、その駆動波が伝播速度の変化する部分、例えば血管の分岐部などで反射することにより生じる波である。大動脈が硬くなると脈波の反射波成分が大きくなることから、この振幅増加指数は、動脈硬化を検査する際の指標として用いられている。実際には、図１１に示すように、駆動波に由来する第１の極大点の値Ａと反射波に由来する第２の極大点の値Ｂとを求め、この比Ｂ／Ａを振幅増加指数としている。
【０００６】
しかしながら、この方法には、脈波の極大点が明確でなく、特定するのが難しいという問題点がある。仮に第１の極大点と第２の極大点とを求めたとしても、それらの極値は駆動波と反射波とが合成された合成波の極値であり、駆動波及び反射波の極値ではない。換言すれば、この方法では、合成波を駆動波と反射波とに分解することなく反射率を計算している。このことの問題点は以下の通りである。
【０００７】
観測波をＷ（ｔ）とし、駆動波をＷＤ（ｔ）、反射波をＷＲ（ｔ）と表す。また、簡単のため、反射が１ヶ所で起こる場合を考える。反射によって脈波の波形が変化しないものと仮定すると、反射波ＷＲ（ｔ）の遅れ時間をΔ、反射率をａとしたとき、反射波ＷＲ（ｔ）は以下の式（１）で表され、このとき観測波Ｗ（ｔ）は式（２）のようになる。
【０００８】
【数１】
2006043146.tif 000003
【０００９】
時刻ｔ＝ｔＤに駆動波ＷＤ（ｔ）の極大点があるとすると、反射波ＷＲ（ｔ）の極大点はそれからΔだけ遅れた時刻ｔ＝ｔＤ＋Δにある。観測波の極大点も時刻ｔ＝ｔＤと時刻ｔ＝ｔＤ＋Δとにあるものと仮定する。駆動波ＷＤ（ｔ）の極大値はＷＤ（ｔＤ）であるが、時刻ｔ＝ｔＤに観測される値はＷ（ｔＤ）＝ＷＤ（ｔＤ）＋ａＷＤ（ｔＤ−Δ）である。同様に、反射波ＷＲ（ｔ）の極大値はａＷＤ（ｔＤ）であるが、時刻ｔ＝ｔＤ＋Δに観測される値はＷ（ｔＤ＋Δ）＝ＷＤ（ｔＤ＋Δ）＋ａＷＤ（ｔＤ）である。したがって、本来の反射率は以下の式（３）に示すようにａと計算されるべきであるが、観測値から計算される反射率は以下の式（４）に示すように大きな誤差がある。そして、この誤差は、複数ヶ所で反射が起こる場合にはさらに大きなものとなる。
【００１０】
【数２】
2006043146.tif 000004
【００１１】
２つ目の方法は、ケプストラムを用いて複数の反射波ＷＲ（ｔ）の遅れ時間Δ及び反射率ａを求め、そのパターンにより被験者の健康状態を診断したり個人認証を行ったりする方法である。この遅れ時間Δ及び反射率ａは、例えば以下のようにして求めることができる。
【００１２】
簡単のため、反射が１ヶ所で起こる場合を考える。また、駆動波ＷＤ（ｔ）と反射波ＷＲ（ｔ）とが合成された観測波Ｗ（ｔ）を式（２）のように表す。
【００１３】
Ｗ（ｔ）のフーリエ変換Ｗ〜（ω）を計算すると、以下の式（５）のようになる。ここで、Ｗ〜Ｄ（ω）は、駆動波ＷＤ（ｔ）のフーリエ変換であり、ｉは虚数単位である。通常、ケプストラムの計算ではパワースペクトル|Ｗ〜（ω）|２を用いるが、以下では簡単のため、Ｗ〜（ω）を用いる。なお、Ｗ〜（ω）は複素数である。
【００１４】
【数３】
2006043146.tif 000005
【００１５】
ここで、Ｗ〜（ω）の対数をとると以下の式（６）のようになり、さらに式（６）の右辺第２項を級数展開すると、以下の式（７）のようになる。
【００１６】
【数４】
2006043146.tif 000006
【００１７】
この式（７）をフーリエ逆変換すると、以下の式（８）のようになる。ここで、Ｃ（ｔ）、ＣＤ（ｔ）は、それぞれＬｏｇＷ〜（ω）、ＬｏｇＷ〜Ｄ（ω）のフーリエ逆変換である。また、δ（ｘ）はδ関数であり、以下の式（９）のような値をとる。なお、ここでは簡単のためＷ〜（ω）をそのまま用いたが、Ｌｏｇ|Ｗ〜（ω）|２のフーリエ逆変換をＷ（ｔ）のケプストラムと呼ぶ。
【００１８】
【数５】
2006043146.tif 000007
【００１９】
式（８）によれば、Ｃ（ｔ）はＣＤ（ｔ）とδ関数列との和である。また、元の駆動波ＷＤ（ｔ）が連続的な関数であるとき、ＣＤ（ｔ）も連続的な関数であると予想される。そこで、Ｃ（ｔ）からδ関数によるスパイク状の信号を分離すれば、その位置及び振幅から、反射波の遅れ時間Δと反射率ａとを得ることができる。
【００２０】
しかしながら、ケプストラムを用いて脈波を駆動波ＷＤ（ｔ）と反射波ＷＲ（ｔ）とに分解することは、実際には以下に説明するように困難である。
【００２１】
すなわち、式（８）によれば、反射が遅れ時間Δの１ヶ所で起こる場合であっても、得られるケプストラムにはｔ＝整数×Δの位置にゴースト状のδ関数が現れる。したがって、反射が複数ヶ所で起こり、観測波がいくつの反射波の合成からなるか不明である場合、どのδ関数を反射によるものと判断してよいかが分からない。また、Ｃ（ｔ）からスパイク状の信号を分離するのにフィルタを用いるが、ゴーストの重なりによってスパイク状の信号が連続的な信号と観測され、うまく分離できないことが多い。
【００２２】
さらにこの方法では、波動の不確定性関係に起因し、一定の条件を満たした信号しか分離することができない。以下、簡単に説明する。
【００２３】
駆動波ＷＤ（ｔ）が以下の式（１０）のようなガウス型の関数であると仮定する。
【００２４】
【数６】
2006043146.tif 000008
【００２５】
この駆動波ＷＤ（ｔ）の時間幅はおよそΣである。そこで、この駆動波ＷＤ（ｔ）の時間的な位置を指定する場合、±Σ程度の不確定性が残ることになる。これは、反射波ＷＲ（ｔ）の駆動波ＷＤ（ｔ）からの遅れ時間Δが駆動波ＷＤ（ｔ）の時間幅Σよりも大きい場合にのみ２つの波を分離できることを意味している。したがって、脈波のように反射波ＷＲ（ｔ）の駆動波ＷＤ（ｔ）からの遅れ時間Δが駆動波ＷＤ（ｔ）の時間幅Σよりも小さい信号の場合には工夫が必要である。
【００２６】
３つ目の方法は、以下の式（１１）のように観測波Ｗ（ｔ）を２階微分したいわゆる加速度脈波Ａ（ｔ）の極大値や極小値を測定し、それを経験的な関係式に当て嵌めることで、動脈硬化度や血圧などを推定しようとする方法である。
【００２７】
【数７】
2006043146.tif 000009
【００２８】
図１２に加速度脈波の例を示す。この図１２に示す波形は、サンプリング周期５ｍｓでサンプリングしたものであり、横軸の数字はサンプリング回数を表す。加速度脈波の主だった成分にはそれぞれ慣例として名前が付けられている。すなわち、最大の振幅を示す最初の極大点を有する陽性波はａ波（収縮初期陽性波）と呼ばれ、ａ波に続く陰性波はｂ波（収縮初期陰性波）と呼ばれ、以下、ｃ波（収縮中期再上昇波）、ｄ波（収縮後期再下降波）、ｅ波（拡張初期陽性波）と呼ばれている。このうち、特にｃ波の極大値と年齢との間に相関のあることが知られており、逆にｃ波の極大値から年齢を割り出したものは血管年齢と呼ばれ、健康状態の指標とされている。
【００２９】
しかしながら、この方法においても、脈波が駆動波と反射波との合成波であるという視点が全く採り入れられていない。上述したように、脈波が駆動波と反射波との合成によるものであるとすると、加速度脈波においても極値は合成による影響を受けており、駆動波と反射波とを分離しないまま極値を測定すると、誤差が大きくなってしまうという問題点がある。
【００３０】
本発明は、このような従来の実情に鑑みて提案されたものであり、測定した脈波を解析して駆動波と反射波とに分解する脈波解析方法及びその装置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】
【００３１】
上述した目的を達成するために、本発明に係る脈波解析方法は、血液循環によって生じる脈波を解析して駆動波と１以上の反射波とに分解する脈波解析方法であって、脈波中における駆動波及び１以上の反射波の位置を少なくとも検出する位置検出工程と、上記位置に基づいて、上記脈波を上記駆動波と上記１以上の反射波とに分解する脈波分解工程とを有することを特徴とする。
【００３２】
ここで、上記位置検出工程は、上記脈波を２階微分する微分演算工程と、上記微分演算工程で得られた波形の高周波成分を抽出する高周波成分抽出工程と、上記高周波成分における陽性波の極大点の位置及び振幅に基づき、上記駆動波の位置と各反射波の位置及び反射率とを検出する位置反射率検出工程を有し、上記位置反射率検出工程では、上記高周波成分の最初の陽性波の極大点の位置を上記駆動波の位置とすると共に、２番目以降の各陽性波の極大点の位置を各反射波の位置とし、上記最初の陽性波に対する振幅比を各反射波の反射率とする。
【００３３】
また、上記脈波分解工程では、上記脈波をフーリエ変換した信号と上記１以上の反射波をフーリエ変換した信号とから上記駆動波をフーリエ変換した信号を生成し、当該信号をフーリエ逆変換することで上記駆動波を生成し、当該駆動波を上記脈波から減算することで上記１以上の反射波を生成する。
【００３４】
また、本発明に係る脈波解析装置は、血液循環によって生じる脈波を解析して駆動波と１以上の反射波とに分解する脈波解析装置であって、脈波中における駆動波及び１以上の反射波の位置を少なくとも検出する位置検出手段と、上記位置に基づいて、上記脈波を上記駆動波と上記１以上の反射波とに分解する脈波分解手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３５】
本発明に係る脈波解析方法及びその装置によれば、測定した脈波を駆動波と１以上の反射波とに分解することができるため、脈波或いは脈波を２階微分した加速度脈波を用いた個人認証や健康状態の診断の精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３７】
身体の末梢で観測される脈波は、駆動波と複数の反射波とからなる合成波である。ここで駆動波とは、心臓から動脈に血液が送り出されることにより生じる波であり、反射波とは、その駆動波が伝播速度の変化する部分、例えば血管の分岐部などで反射することにより生じる波である。反射によって脈波の波形が変化しないものと仮定し、観測波をＷ（ｔ）、駆動波をＷＤ（ｔ）、反射波をＷＲ（ｔ）、各反射波ＷＲ（ｔ）の遅れ時間をΔｌ、反射率をａｌとしたとき、反射波ＷＲ（ｔ）は以下の式（１２）のように表され、このとき観測波Ｗ（ｔ）は式（１３）のようになる。
【００３８】
【数８】
2006043146.tif 000010
【００３９】
本実施の形態は、本発明を、脈波を測定すると共に、測定した観測波を式（１３）のように駆動波と複数の反射波とに分解する脈波解析装置に適用したものである。以下では先ず、観測波を駆動波と複数の反射波とに分解する原理について説明する。
【００４０】
ガウス型の駆動波と反射波とからなる合成波を２つの波に分解するためには、波動の不確定性関係に起因し、反射波の遅れ時間Δが駆動波の時間幅Σよりも大きくなければならない。逆に言えば、駆動波の中に時間幅Σが小さい信号が含まれていれば、分解能Σで観測波を分解することが可能である。ここで、ガウス型の関数でΣ→０とするとδ関数に近付くことから、観測波中でスパイク状の部分を探せば、観測波を分解することができる。
【００４１】
観測波の一例を図１に実線で示す。この観測波は、サンプリング周期５ｍｓでサンプリングしたものであり、横軸の数字はサンプリング回数を表す。また、観測波を２階微分した加速度脈波を図１に破線で示す。但し、この加速度脈波の振幅は実際の１００倍に拡大されている。
【００４２】
観測波の波形を見ると、スパイク状の部分は顕著でないものの、各脈拍の始めの部分にはＶ字状の鋭い折れ曲がりがある。この折れ曲がり位置は、若干のずれはあるものの、加速度脈波のａ波（収縮初期陽性波）の極大点の位置に相当する。加速度脈波は脈波の波形の曲率を表しており、ａ波の極大点は、脈波の折れ曲がり部分の曲率がδ関数的に大きいことを表している。そしてこれは、δ関数に比べれば幅が広がっているが、位置を特定する信号として利用可能である。そこで本実施の形態では、加速度脈波のａ波の極大点を位置情報として用いることで、観測波を以下のようにして駆動波と反射波とに分解する。
【００４３】
始めに、１拍分の加速度脈波からａ波と同程度の時間幅を持ち、反射によって生じると考えられる極大部分を取り出す。これにはａ波の時間幅Σで決まる周波数１／Σ程度の遮断周波数を持つフィルタを用いればよい。より具体的には、加速度脈波Ａ（ｔ）をハイパスフィルタに通して高周波成分ＡＨ（ｔ）を得るか、又は加速度脈波Ａ（ｔ）をローパスフィルタに通して得られた低周波成分ＡＬ（ｔ）を元の加速度脈波Ａ（ｔ）から減算することで、高周波成分ＡＨ（ｔ）を得る。
【００４４】
次に、この高周波成分ＡＨ（ｔ）の極大点の位置及び極大値から反射についての情報を得る。具体的には、高周波成分ＡＨ（ｔ）の極大点のうち値が正になるものを選び、位置ｔｌ＝ｔ０，ｔ１，・・・と極大値ＡＨ（ｔｌ）とを特定する。ここで、ａ波の極大点は、通常、１拍分の信号から特定された極大点の中で最初の位置ｔ０にある。したがって、各反射波の遅れ時間Δｌ及び反射率ａｌは、それぞれ以下の式（１４）、（１５）のように求めることができる。なお、遅れ時間Δ０及び反射率ａ０はａ波についてのものであり、Δ０＝０、ａ０＝１である。
【００４５】
【数９】
2006043146.tif 000011
【００４６】
続いて、観測波を駆動波と反射波とに分解し、元の駆動波の波形を計算する。具体的には、上で得られた反射波の遅れ時間Δｌ及び反射率ａｌを用いて、以下の式（１６）に示すような反射パターン関数Ｒ（ｔ）を定義する。
【００４７】
【数１０】
2006043146.tif 000012
【００４８】
反射波が複数の場合、観測波Ｗ（ｔ）のフーリエ変換Ｗ〜（ω）は、以下の式（１７）のようになる。ここで、Ｗ〜Ｄ（ω）は、駆動波ＷＤ（ｔ）のフーリエ変換であり、ｉは虚数単位である。
【００４９】
【数１１】
2006043146.tif 000013
【００５０】
一方、反射波パターン関数Ｒ（ｔ）のフーリエ変換Ｒ〜（ω）は、以下の式（１８）のうに表される。
【００５１】
【数１２】
2006043146.tif 000014
【００５２】
この式（１７）、（１８）より、駆動波ＷＤ（ｔ）のフーリエ変換Ｗ〜Ｄ（ω）は、以下の式（１９）のように計算することができる。駆動波ＷＤ（ｔ）は、このＷ〜Ｄ（ω）をフーリエ逆変換することで得られる。
【００５３】
【数１３】
2006043146.tif 000015
【００５４】
以上により、反射波の遅れ時間及び反射率と、駆動波の波形とを得たことになるが、これらの結果には、まだ誤差が含まれている。これは、１つには高周波成分ＡＨ（ｔ）では捉えきれない反射の情報が残っているためである。この捉えきれなかった反射波の情報は、上で得られた駆動波ＷＤ（ｔ）の波形中に残されている。そこで、駆動波ＷＤ（ｔ）を２階微分して得られる加速度脈波ＡＤ（ｔ）の高周波成分について、同様の処理を何度か繰り返して行うことで、反射波の情報をさらに抽出することができる。
【００５５】
以上のような原理により、測定した脈波を駆動波と反射波とに分解する本実施の形態における脈波解析装置の概略構成を図２に示す。図２に示すように、本実施の形態における脈波解析装置１は、脈波を測定するためのインナーイヤー型イヤーレシーバ形状のセンサ素子１０と、音楽等を再生すると共にセンサ素子１０からの信号を解析して駆動波と反射波とに分解するための信号解析部３０とが、配線５０を介して接続されてなる。信号解析部３０には表示部３１が設けられており、信号解析部３０で脈波を解析して得られた生体情報はこの表示部３１を介して被験者に提供される。
【００５６】
この脈波解析装置１のうちセンサ素子１０を拡大して図３に示す。図３に示すように、センサ素子１０は、信号解析部３０で再生された音楽等を出力するためのスピーカ２１を有する本体部２０と、シリコンゴムや低反発ウレタン等の柔軟な緩衝材からなるイヤーピース２２とからなり、脈波を解析する際には、図４に示すように、一般のインナーイヤー型イヤーレシーバと同様に、イヤーピース２２が外耳道の内部に挿入され、本体部２０が被験者の耳甲介腔に固定されるように用いられる。
【００５７】
イヤーピース２２の側断面図の一例を図５（Ａ）、（Ｂ）に示す。イヤーピース２２の中央には貫通孔が設けられており、スピーカ２１から出力された音波は、この貫通孔を通して外耳道に送り込まれ、鼓膜に到達する。また、イヤーピース２２には、脈波を測定するための発光部２３及び受光部２４が埋め込まれており、この発光部２３及び受光部２４は、図６に示すように、センサ素子１０を被験者に装着した際に外耳道内部の皮膚に当接し、且つ発光部２３から投射した投射光及びその反射光の光軸が外耳道と直角又は直角に近い角度になるように配置されている。なお、図５では受光部２４を１つしか設けていないが、複数設けることで異なる経路を経由した反射光を受光することができ、より正確に脈波を測定することが可能となる。
【００５８】
イヤーピース２２において、発光部２３は、イヤーピース２２の外側、すなわち外耳道の皮膚に接している面に向けて赤外線を投射する。投射された光は被験者を経由し、一部分が反射、拡散されて戻ってくる。受光部２４は、この反射光を受光して電気信号に変換し、信号解析部３０に配線５０を介して伝送する。ここで、血液の透過率は皮膚等の他の生体部分の透過率と比較して低いため、脈により動脈の内径が変化するのに同期して、受光部２４で検出される反射光の電圧強度が変動する。具体的には、動脈の内径が大きいほど多くの赤外線が吸収され、検出される電圧強度が低くなる。したがって、この変動を連続して測定することにより、脈波の波形を得ることができる。
【００５９】
本実施の形態における脈波解析装置１では、このような発光部２３及び受光部２４が柔軟な緩衝材からなるイヤーピース２２に埋め込まれているため、発光部２３及び受光部２４は、緩衝材の反発力によって適度な圧力で外耳道内面の皮膚に当接されることになる。これにより、被験者自身の動きや重力の影響によって発光部２３及び受光部２４から皮膚までの距離が変動することを有効に抑制することができ、安定した測定が可能となる。また、イヤーピース２２は、外耳道内に挿入されており体外に露出していないため、測定に際して外来光の影響を受けにくいという利点がある。また、外耳道内部は腕や指などの随意的に動かせる筋肉から遠いため、被験者自身の動きによる影響が少なく、測定の際に被検者を拘束する必要がないという利点がある。
【００６０】
さらに、本実施の形態における脈波解析装置１では、センサ素子１０がインナーイヤー型イヤーレシーバ形状とされており、本体部２０のスピーカ２１を介して音楽等を出力することができるため、被験者は、音楽等を鑑賞しながら非拘束、無意識のうちにリラックスした状態で脈波を測定することが可能となる。特に、イヤーピース２２に埋め込まれる発光部２３及び受光部２４は小型であるため、音響性能の低下を最小限に抑えることができ、また、イヤーレシーバとしてのデザイン性を損ねることもない。また、本実施の形態における脈波解析装置１では、スピーカ２１を有する本体部２０と発光部２３及び受光部２４を有するイヤーピース２２とが分離されているため、音楽等を鑑賞しながら脈波を測定した場合であっても、音響振動の影響を受けることは殆どない。
【００６１】
上述した脈波解析装置１のうち、脈波の測定及び解析に関連する部分の概略構成を図７に示す。また、この脈波解析装置１における脈波解析処理の手順を図８のフローチャートに示す。以下、図７を参照しながら、図８の各ステップでの処理について説明する。
【００６２】
先ずステップＳ１において、被験者の耳にセンサ素子１０を装着して脈波を測定する。測定された脈波は電圧波形に変換され、電気信号としてローパスフィルタ（Low-Pass Filter；ＬＰＦ）６０に供給される。ローパスフィルタ６０は、その電気信号のうち概ね２０Ｈｚよりも高い周波数成分を除去することにより、電源周波数から電気磁気的に誘導されるノイズや、照明器具からの光により誘起されるノイズを除去する。そして、Ａ／Ｄ（Analogue/Digital）変換器６１は、ノイズが除去された電気信号を周期Ｔでサンプリングする。これにより得られた測定電圧の系列｛Ｗ（ｊ）｝は、以下で計算される種々の系列と共に、１次元配列として脈波解析装置１に記憶される。系列｛Ｗ（ｊ）｝は、例えば図１の実線で示すような波形になる。
【００６３】
なお、脈波を測定する際、動脈の内径が大きいほど多くの赤外線が吸収され、測定される電圧が低くなるため、動脈内径の変動と受光部２４で検出される反射光の変動とは極性が逆になる。そこで、系列｛Ｗ（ｊ）｝では、この極性の違いを補正し、動脈内径の変動と受光部２４で検出される反射光の変動の極性とが一致するようにしておく必要がある。反射光又は透過光によらず、例えば血圧を測定することにより系列｛Ｗ（ｊ）｝を得る場合には、動脈内径の変動と血圧の変動との極性が一致するため、極性の違いを補正する必要はない。
【００６４】
次にステップＳ２において、前処理部６２は、脈波を解析するための前処理を行う。具体的には、図１に実線で示す系列｛Ｗ（ｊ）｝の比較的鋭いＶ字状の極小部分から次の極小部分までの区間を取り出すことにより、脈波１拍分の系列を取り出す。これを改めて系列｛Ｗ（ｊ）｝と記す。また、系列｛Ｗ（ｊ）｝の長さをＮとする。
【００６５】
系列｛Ｗ（ｊ）｝は、心拍による変動以外にも、呼吸や皮膚温度の変動による長い時間でのベースラインの変動を含んでいる。そこで、ステップＳ２において前処理部６２は、このベースラインの変動を取り除くため、系列｛Ｗ（ｊ）｝の最初の値Ｗ（０）と最後の値Ｗ（Ｎ−１）とが共に０となるように調整を行う。すなわち、Ｗ（ｊ）を以下の式（２０）のように修正し、これを改めて系列｛Ｗ（ｊ）｝とする。
【００６６】
【数１４】
2006043146.tif 000016
【００６７】
また、後のフーリエ変換を用いることや、系列の長さＮが一定の方がデータを扱いやすいという理由により、ステップＳ２において前処理部６２は、系列｛Ｗ（ｊ）｝の末尾に０を補い、長さＮを調整する。特に高速フーリエ変換を用いる場合には、長さＮが２の冪乗となるように調整する。
【００６８】
続いてステップＳ３において、２階微分部６３は、脈波１拍分の系列｛Ｗ（ｊ）｝を以下の式（２１）、（２２）のように２階微分し、加速度脈波の系列｛Ａ（ｊ）｝を計算する。系列｛Ａ（ｊ）｝は、例えば図１の破線で示すような波形になる。
【００６９】
【数１５】
2006043146.tif 000017
【００７０】
なお、ステップＳ３で式（２１）、（２２）のように差分計算を行う際には、信号にサンプリング周波数Ｔで決まる周波数１／Ｔ程度のノイズが発生する。これを取り除くには、差分計算を行った後にローパスフィルタを用いればよいが、このローパスフィルタの使用には注意が必要である。上述したように、脈波を分解するには駆動波や反射波の位置を特定するための信号が必要である。そして、この信号の時間幅がΣであるとき、分解能はΣ程度である。ローパスフィルタの遮断周波数が１／Σよりも小さいとこの信号を取り除いてしまうこととなり、脈波の分解が不可能になる。上述のように、分解能は駆動波に含まれる位置を特定するための信号の幅Σで決まってしまうが、その分解能を最大限に活かすためには、サンプリング周波数Ｔを小さくし、ステップＳ３で用いるローパスフィルタの遮断周波数を高く保つ必要がある。
【００７１】
続いてステップＳ４において、系列｛Ａ（ｊ）｝の高周波成分の系列｛ＡＨ（ｊ）｝を得る。加速度脈波のａ波は駆動波によるものであり、ａ波以降の陽性波が反射波によるものである。そこで、加速度脈波の系列｛Ａ（ｊ）｝からａ波の時間幅程度の極大を取り出せば、反射波についての情報が得られる。具体的には、加速度脈波の系列｛Ａ（ｊ）｝をａ波の時間幅Σで決まる周波数１／Σ程度の遮断周波数を持つローパスフィルタ６４に通して低周波成分の系列｛ＡＬ（ｊ）｝を計算し、これを減算器６５において元の加速度脈波の系列｛Ａ（ｊ）｝から減算することで、高周波成分の系列｛ＡＨ（ｊ）｝を得る。図１に示した加速度脈波の場合、ａ波の幅は１００ｍｓ＝１／１０ｓ程度であるため、ローパスフィルタ６４の遮断周波数を１０Ｈｚ前後とすればよい。図９は、加速度脈波の系列｛Ａ（ｊ）｝（実線）に対して、遮断周波数を５Ｈｚとして低周波成分の系列｛ＡＬ（ｊ）｝（１点鎖線）を計算し、これを元の加速度脈波の系列｛Ａ（ｊ）｝から差し引くことで高周波成分の系列｛ＡＨ（ｊ）｝（２点鎖線）を得たものである。この図９に示す波形も、振幅は実際の１００倍に拡大されている。
【００７２】
続いてステップＳ５において、反射波整形部６６は、高周波成分の系列｛ＡＨ（ｊ）｝における極大点のうち値が正になるものの位置及び振幅から、反射パターンを生成する。具体的には、予め長さＮの反射パターンの系列｛Ｒ（ｊ）｝を用意し、以下の式（２３）に示すように初期状態を設定する。
【００７３】
【数１６】
2006043146.tif 000018
【００７４】
ここで、高周波成分の系列｛ＡＨ（ｊ）｝の極大点のうち時間位置ｊ０に現れる極大は、脈波波形の状態が余程悪くない限り加速度脈波のａ波の極大である。そこで、この時間位置ｊ０の極大を除いた他の極大について、系列｛Ｒ（ｊ）｝を以下の式（２４）のようにして更新する。これは、ｊｌ−ｊ０の時間位置にスパイク状の信号を加えることを意味する。加える信号の振幅は、ａ波の極大値の振幅で規格化した各極大値の振幅である。
【００７５】
【数１７】
2006043146.tif 000019
【００７６】
なお、このステップＳ５においては、加速度脈波のｅ波（拡張初期陽性波）よりも後ろにある極大を無視することが好ましい。これは、従来の脈波解析による健康状態の推定においてもｅ波よりも前の部分が重要であるためであり、また、ｅ波よりも後ろの部分は、多数の反射波が合成され複雑であるためである。因みに、ｅ波よりも前の部分は、３〜４程度の反射波が合成されたものと考えられる。
【００７７】
続いてステップＳ６において、系列｛Ｒ（ｊ）｝と系列｛Ｗ（ｊ）｝とから、駆動波の系列｛ＷＤ（ｊ）｝を計算する。具体的には、フーリエ変換部６７において系列｛Ｒ（ｊ）｝をフーリエ変換し、系列｛Ｒ〜（ｋ）｝を得る。また、フーリエ変換部６８において系列｛Ｗ（ｊ）｝をフーリエ変換し、系列｛Ｗ〜（ｋ）｝を得る。そして、除算器６９において以下の式（２５）に従って系列｛Ｗ〜Ｄ（ｋ）｝を得た後、この系列｛Ｗ〜Ｄ（ｋ）｝をフーリエ逆変換部７０でフーリエ逆変換することで、駆動波の系列｛ＷＤ（ｊ）｝を得る。
【００７８】
【数１８】
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【００７９】
続いてステップＳ７において、比較部７１は、ステップＳ６で得られた系列｛ＷＤ（ｊ）｝と記憶部７２に記憶されている系列｛ＷＤ（ｊ）｝とを比較し、駆動波の波形変化が一定値以下か否かを判別する。駆動波の波形変化が一定値よりも大きい場合、すなわち、系列｛ＷＤ（ｊ）｝の２階微分に高周波成分の系列｛ＡＨ（ｊ）｝を得る際に取り残された反射波が含まれている場合には、ステップＳ６で得られた系列｛ＷＤ（ｊ）｝を記憶部７２に記憶すると共に、この系列｛ＷＤ（ｊ）｝を改めて系列｛Ｗ（ｊ）｝と見なしてステップＳ３に戻る。一方、駆動波の波形変化が一定値以下である場合にはステップＳ８に進む。
【００８０】
最後にステップＳ８において、駆動波の系列｛ＷＤ（ｊ）｝と反射波の系列｛ＷＲ（ｊ）｝とを出力する。具体的には、比較部７１から駆動波の系列｛ＷＤ（ｊ）｝を出力すると共に、この系列｛ＷＤ（ｊ）｝を減算器７３において系列｛Ｗ（ｊ）｝から減算することにより系列｛Ｒ（ｊ）｝を得て、これを出力する。
【００８１】
以上の手順で得られた駆動波｛ＷＤ（ｊ）｝（実線）及び反射パターン｛Ｒ（ｊ）｝（１点鎖線）を図１０に示す。また、図１０には、元の観測波｛Ｗ（ｊ）｝（２点鎖線）も併せて示す。図１０に示すように、駆動波の波形は裾野が広い非対称なガウス型の関数であり、大動脈圧の波形とよく似ている。なお、この裾野の部分は大動脈弓の収縮によるものと考えられている。
【００８２】
このようにして分解した駆動波｛ＷＤ（ｊ）｝及び反射パターン｛Ｒ（ｊ）｝は、例えば個人認証に応用することが可能である。この場合、反射パターン｛Ｒ（ｊ）｝の形の違いから、個人を識別する。ここで、反射波の遅れは脈波の伝播速度と心臓から反射の起こる部位までの距離によって決まる。また、伝播速度は例えば動脈の太さによって変わる。脈波の反射は主に大動脈の分岐部で起こると考えられるため、反射パターン｛Ｒ（ｊ）｝に現れる各反射波の位置は、分岐の特徴を反映すると考えられる。心臓から大動脈にかけての血管の分岐構造は大体決まっているが、各個人で手足の長さに違いがあるように、分岐間の距離や動脈の太さには個人によって違いがあると考えられる。そこで、この違いを反射パターン｛Ｒ（ｊ）｝によって観測し、予めデータベースに登録したパターンと比較することで、個人認証を行うことができる。
【００８３】
また、駆動波｛ＷＤ（ｊ）｝及び反射パターン｛Ｒ（ｊ）｝は、健康状態の診断に応用することも可能である。ここで、従来の加速度脈波についての研究では、加速度脈波の極値を測定し、これと年齢などとの相関が調べられてきたが、それぞれの極値の持つ物理学的な意味については深く考察されてこなかった。しかしながら、上述のように脈波を分解すると、加速度脈波のｃ波（収縮中期再上昇波）とｅ波についてはａ波の反射波であることが分かる。駆動波と反射波との合成の効果は複雑であるが、簡単には、極大の時間位置は反射波の遅れ時間によって決まり、極大値は反射率によって決まる。上述の方法によれば、波の合成による複雑さを取り除いて反射波の遅れと反射率とを観測できるため、従来の加速度脈波を用いた健康状態の診断の精度を向上させることができる。そして、その診断結果を信号解析部３０の表示部３１を介して被験者に提供することができる。
【００８４】
また、脈波の伝播速度は血圧や血管の弾性などによって変化するため、反射波の遅れ時間から脈波の伝播速度を見積もれば、血圧や動脈硬化度について推定することが可能となる。例えば、ｅ波に相当する反射波の位置と拡張期血圧には強い相関が見られるため、これを血圧の推定に利用することができる。
【００８５】
また、従来の加速度脈波を用いた健康度診断にはｃ波の極大値を用いて血管年齢を推定するものがあったが、ｃ波の極大値は、ｃ波を構成する反射波の反射率と主に駆動波のｃ波の位置における値との合計である。上述の方法によれば、脈波を駆動波と反射パターンとに分解することができるため、実際には駆動波の波形と年齢との間に相関があり、ｃ波の極大値を変化させていることが分かる。そこで、駆動波の波形をパラメータ化することで、より正確に脈波と年齢との関係を見積もることが可能となる。
【００８６】
なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【００８７】
例えば、上述した実施の形態では、図２に示すようなインナーイヤー型イヤーレシーバ形状のセンサ素子を脈波解析装置に用いるものとして説明したが、この形状に限定されるものではなく、指先や耳朶、手首などの人体の末梢組織を挟むような形状であっても構わない。
【００８８】
また、上述した実施の形態では、赤外線の吸収率から脈波を測定するものとして説明したが、この方法に限定されるものではなく、血圧から脈波を測定した場合であっても、測定した脈波を解析することで駆動波と反射波とに分解することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】観測波（実線）と当該観測波を２階微分して得られた加速度脈波（破線）とを示す図である。
【図２】本実施の形態における脈波解析装置を示す概略図である。
【図３】同脈波解析装置に用いられるセンサ素子を拡大して示す斜視図である。
【図４】同センサ素子を被験者に装着した状態を示す図である。
【図５】同センサ素子のイヤーピースを示す側断面図である。
【図６】センサ素子の発光部及び受光部が被験者の外耳道内面の皮膚に当接されている状態を示す図である。
【図７】同脈波解析装置のうち、脈波の測定及び解析に関連する部分の概略構成を示す図である。
【図８】同脈波解析装置における脈波解析処理の手順を説明するフローチャートである。
【図９】加速度脈波（実線）とその低周波成分（１点鎖線）及び高周波成分（２点鎖線）とを示す図である。
【図１０】分解された駆動波（実線）及び反射パターン（１点鎖線）を示す図である。
【図１１】脈波の極大値から振幅増加指数を求める方法を説明する図である。
【図１２】加速度脈波の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９０】
１  脈波解析装置、２３  発光部、２４  受光部、６０  ローパスフィルタ、６１  Ａ／Ｄ変換器、６２  前処理部、６３  ２階微分部、６４  ローパスフィルタ、６５  減算器、６６  反射波整形部、６７，６８  フーリエ変換部、６９  除算器、７０  フーリエ逆変換部、７１  比較部、７２  記憶部、７３  減算器
【図１】
2006043146.tif 000021
【図２】
2006043146.tif 000022
【図３】
2006043146.tif 000023
【図４】
2006043146.tif 000024
【図５】
2006043146.tif 000025
【図６】
2006043146.tif 000026
【図７】
2006043146.tif 000027
【図８】
2006043146.tif 000028
【図９】
2006043146.tif 000029
【図１０】
2006043146.tif 000030
【図１１】
2006043146.tif 000031
【図１２】
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