(57)【要約】  本発明は、フォトプレチスモグラフィック（ＰＰＧ）シグナルに基づいて血圧および動脈壁の硬化を推定する方法に関する。心臓血管パラメータを推定することによって人の心臓血管状態を分析するために、新規のアルゴリズムを開発し、ＰＰＧシグナルに基づいて検証した。本発明により、ＰＰＧに基づいて対象者において１つまたは複数の心臓血管パラメータを測定する方法が提供される。【選択図】図１
2021519621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者における１つまたは複数の心臓血管パラメータを推定する方法であって、前記対象者が年齢および体重を有し、
・前記対象者の前記年齢（ｐａｇｅ）および前記体重（ｐｈｅｉｇｈｔ）を特定し、
・前記対象者の２つの異なる部位において少なくとも２つのＰＰＧセンサによって、少なくとも２つのフォトプレチスモグラフィック（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｉｃ：ＰＰＧ）シグナルを測定し、
・前記ＰＰＧシグナルをＰＰＧパルスへと分離し、それにより、前記パルスの開始点および終了点は、前記ＰＰＧシグナルの収縮期の裾部（ｓｙｓｔｏｌｉｃ  ｆｏｏｔ）に対応し、
・前記対象者の心拍数（ＰＨＲ）を特定し、心拍数中央値を計算し、
・収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび拡張期ピーク振幅Ａｄｉａならびにそれらの時間ｔｓおよびｔｄを特定し、
・前記ＰＰＧパルスの二次導関数を計算して、前記ＰＰＧパルスの前記二次導関数から特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅを特定し、
ここで、ａおよびｅは、それぞれ、前記二次導関数における第１および第２の最も際立った極大であり、
ｃは、前記特徴点ａとｅとの間における最も際立ったピークであり、
ｂは、前記二次導関数における最も際立った極小であり、
ｄは、特徴点ｃとｅとの間における最も際立った極小であり、
・以下を特定し、
ａ）前記特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅ、前記対象者の年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用することにより、血管年齢指数（ｖａｓｃｕｌａｒ  ａｇｅ  ｉｎｄｅｘ）ＡｇＩｘ、
ｂ）前記対象者の２つの前記ＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）、年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値の推定値に基づいて線形回帰を使用することにより、脈波伝播速度（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ）ＰＷＶ、
ｃ）２つのＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用することにより、血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、
ｄ）任意で、７５心拍数（ＡＩｘ＠７５）に対して正規化された収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび拡張期ピーク振幅Ａｄｉａに基づいて、および前記正規化された脈波増大係数（ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｉｎｄｅｘ）ＡＩｘに基づいて線形回帰を使用することにより、脈波増大係数ＡＩｘ、
・前記計算されたパラメータを出力する、
ステップを含む方法。
【請求項２】
前記ＰＰＧシグナルの立ち上がり時間（Ｃｒｅｓｔ  Ｔｉｍｅ：ＣＴ）、硬さ指数（ＳＩ）、およびパルス領域（ＰＡ）を特定することをさらに含み、
前記心臓血管パラメータは、以下の方程式によって推定され、  
2021519621.tif 000030
ここで，ＡＩｘ＠７５は，心拍７５に対して正規化された脈波増大係数（ＡＩｘ）であり、
式中、ｐａｇｅは前記対象者の前記年齢であり、ｐｈｅｉｇｈｔは前記対象者の前記身長であり、中央値（ＨＲ）は前記心拍数中央値であり、ＰＴＴは前記ＰＰＧパルスの間の時間差であり、ＡｓｙｓおよびＡｄｉａは、それぞれ、前記収縮期ピークおよび前記拡張期ピークの大きさであり、ＣＴは前記立ち上がり時間であり、ＳＴは前記硬さ指数であり、ＰＡは前記ＰＰＧシグナルのパルス領域であり、ｘは前記拡張期ピーク振幅であり、ｙは前記収縮期ピーク振幅であり、ｄ０からｄ４，ｇ０からｇ４，ｌ０ｄからｌ５ｄ、ｋ０ｓからｋ４ｓ、およびｂ０からｂ１は、それぞれの前記線形回帰方程式の係数を表す、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
２つのＰＰＧセンサが前記対象者の手首に位置され、前記２つのＰＰＧセンサの間が５ｃｍ以下の距離である、請求項１〜２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
前記心臓血管パラメータは、少なくとも６０ＰＰＧパルス、好ましくは少なくとも１００ＰＰＧパルス、より好ましくは少なくとも１２０ＰＰＧパルスに基づいて推定される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
心拍数変動性（ｈｅａｒｔ  ｒａｔｅ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）ＨＲＶが、
・最小および最大心拍間隔（ｉｎｔｅｒｂｅａｔ  ｉｎｔｅｒｖａｌ：ＩＢＩ）
・ＩＢＩの中央値および平均ＩＢＩ
・最小および最大心拍数
・心拍数の中央値および平均心拍数
・正常な洞性拍動のＩＢＩの標準偏差（ＳＤＮＮ）
・５０ｍｓを超えて互いに異なる隣接する間隔の数（ＮＮ５０およびｐＮＮ５０）
・正常な心拍の間の逐次差分の二乗平均平方根（ＲＭＳＳＤ）、
・ＬＦ／ＨＦ比、すなわち、低周波数出力（０．０４〜０．１５Ｈｚ）と高周波数出力（０．１５〜０．４Ｈｚ）の間の比
・ＳＤ１：全てのＩＢＩ間隔を前の間隔に対してプロットすることによって得られるポアンカレプロットにおけるｘ軸からの各点の距離の標準偏差、
・ＳＤ２：全てのＩＢＩ間隔を前の間隔に対してプロットすることによって得られるポアンカレプロットにおけるｙ＝ｘ＋平均（ＩＢＩ間隔）からの各点の距離の標準偏差、
・試料のエントロピー
の１つまたは複数を計算することによってさらに特定される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅは、前記ＰＰＧパルスの前記二次導関数から自動的に導かれ、ここで、
ａおよびｅは、それぞれ、前記二次導関数における前記第１および第２の最も際立った極大であり、
ｃは、前記特徴点ａとｅとの間における最も際立ったピークであり、
ｂは、前記二次導関数における最も際立った極小であり、
ｄは、特徴点ｃとｅとの間における最も際立った極小である、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび前記拡張期ピーク振幅Ａｄｉａならびにそれらの時間ｔｓおよびｔｄが、以下の方法：
・指数関数により２つの脈波の合計として前記ＰＰＧ波形をモデル化し、非線形回帰を適用して前記ＰＰＧ波形に対して前記モデルをフィッティングし、ｔｓおよびｔｄの推定値を受け取ってそれぞれＡｓｙｓおよびＡｄｉａを求めること、あるいは
前記収縮期ピークＡｓｙｓにおける既知の位置によって第１の波をモデル化し、前記ＰＰＧシグナルからその指数モデルを差し引き、それにより、残った反射波を得ること、
の１つによって特定される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記１つまたは複数の計算されたパラメータは、少なくとも２つのＰＰＧセンサを含む身体健康モニタリングデバイス上に表示される、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記計算されたパラメータと一緒に音響シグナルまたは視覚シグナルを出力することをさらに含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記計算された心臓血管パラメータは、予め保存されている心臓血管指数パラメータと比較され、前記計算された心臓血管パラメータが、前記予め保存されている心臓血管指数パラメータからＸ％を超えて異なる場合、音響シグナルまたは視覚シグナルが出力され、ここで、Ｘは、以下の値：５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００から選択される、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
以下のパラメータ：
・血管年齢指数ＡｇＩｘ、
・脈波伝播速度ＰＷＶ、
・血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、
・脈波増大係数ＡＩｘ、
の１つまたは複数を特定するための手首装着式デバイスであって、
・腕の背側部分に面する、５ｃｍ以下の距離の２つのＰＰＧセンサを備え、
・前記ＰＰＧセンサは、少なくとも１つの緑色光源を含み、ならびに好ましくは５１２Ｈｚのサンプリング周波数を含む、
手首装着式デバイス。
【請求項１２】
・特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅ、前記対象者の年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用して、血管年齢指数ＡｇＩｘ、
・前記対象者の２つのＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）、年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値の推定値に基づいて線形回帰を使用して、脈波伝播速度ＰＷＶ、
・前記２つのＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用して、血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、
・任意で、７５心拍数（ＡＩｘ＠７５）に対して正規化された収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび拡張期ピーク振幅Ａｄｉａに基づいて、および正規化された脈波増大係数ＡＩｘに基づいて線形回帰を使用して、脈波増大係数ＡＩｘ、
の１つまたは複数を計算するのに適合されたシグナル処理手段をさらに含む、請求項１１に記載の手首装着式デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フォトプレチスモグラフィック（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｉｃ：ＰＰＧ）シグナルに基づいて血圧および動脈壁の硬化を推定する方法に関する。心臓血管パラメータを推定することによって人の心臓血管状態を分析するために、新規のアルゴリズムを開発し、ＰＰＧシグナルに基づいて検証した。本発明により、ＰＰＧに基づいて対象者において１つまたは複数の心臓血管パラメータを測定する方法が提供される。
【背景技術】
【０００２】
フォトプレチスモグラフィック（ＰＰＧ）センサは、多くの異なるデバイスにおいて見出すことができる。それらは、消費者向けの製品、例えば、手首式フィットネストラッカなど、に組み込まれるだけでなく、医療専門家によって使用されるデバイスにも組み込まれる。当該センサは、大抵、脈拍数または血液中の酸素飽和度を推定するために使用される。
【０００３】
プレチスモグラフ（ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈ）は、臓器の体積における変化を測定する機器であり、基本的に、光学センサである。フォトプレチスモグラフィ（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）なる用語は、通常、血流による動脈および細動脈の体積変化の測定を意味する。様々な種類のＰＰＧセンサが存在する。あるものは指先に取り付けられ、あるものは手首に取り付けられ、他の部位、例えば、耳たぶなど、も可能である。センサ自体は、皮膚に向けて光を放つ発光ダイオード（ＬＥＤ）とフォトダイオードとからなる。このダイオードは、通常、ＬＥＤの隣に位置され、反射された光を検出する（タイプＢ）。指センサの場合、フォトダイオードは、指の反対端に位置することもでき、指を通過する光を測定する（タイプＡ）。図１．１は、異なるタイプを示している。
【０００４】
ＰＰＧセンサ配置は、シグナル品質およびモーションアーチファクトに対する頑健性に影響を及ぼし得る。光波長、構成、および逐次分析は、測定部位に依存する（Ｃａｓｔａｎｅｄａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｂｉｏｓｅｎｓｏｒ  ＆  ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ４，  ｎ．  ４，  ｐｐ．  １９５−２０２，  ２０１８）。光波長は、関連プロジェクト問題である（これは、光検出器システムにも影響を及ぼす）。一般的に、ＰＰＧデバイスは、赤色波長または近赤外波長において作動する。その光学的特徴のおかげで、この種類の光源は、優れた深部組織（例えば、筋肉中）血流測定を提供する。近年、益々多くの市販のセンサが、緑色光源を備え、それは、表面測定（例えば、細動脈）にとって好適であり、より大きな信号変調を提供し（Ｔａｍｕｒａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ３，  ｐｐ．  ２８２−３０２，  ２０１４）、ＩＲ源よりもより良い信号雑音比を有する（Ｊｉｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，  ３８ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ｉｎ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｓｏｃｉｅｔｙ，  ２０１６）。
【０００５】
ＰＰＧ波形
光が伝播される異なる層に基づいて、ＰＰＧ波形は２つの部分を含む：拍動性（ＡＣ）の生理的波形、これは、各心拍による（血管中の）血液量における心臓同期変化に起因し、ゆっくりと変化する（ＤＣ）成分に重畳される。ＤＣまたは静的シグナルは、身体組織の静的な要素、例えば、表皮、骨、および非拍動性血液など、によって決定される。
【０００６】
心臓周期内のフォトプレチスモグラフィシグナルは、常同性波形を有する。２つのフェーズ、すなわち、昇脚フェーズ（ａｎａｃｒｏｔｉｃ  ｐｈａｓｅ）および降脚フェーズ（ｃａｔａｃｒｏｔｉｃ  ｐｈａｓｅ）、を検出することができる。前者は、主に、心臓周期の収縮期事象に起因し、後者は、部分的には拡張期事象によって、および末梢血管による圧力波の反映によって引き起こされる。
【０００７】
図１．２に示されるように、ＰＰＧ波形内にランドマーク点を検出することができる。収縮期の裾部（ｓｙｓｔｏｌｉｃ  ｆｏｏｔ）は、心臓周期の間のＰＰＧ波形の最小値として定義される。収縮期ピークは極大点である。両方のポイントは、昇脚フェーズに存する。拡張期ピークは、二番目の極大である。重拍性ノッチ（ｄｉｃｒｏｔｉｃ  ｎｏｔｃｈ）は、収縮期ピークと拡張期ピークの間のわずかな下向きの湾曲であり、このノッチが存在するか否かは、いくつかの要因（例えば、年齢または測定部位など）に依存する。重拍性ノッチおよび拡張期ピークの両方は、降脚フェーズに存する。
【０００８】
センサ配置
ＰＰＧセンサ配置は、シグナルの品質およびモーションアーチファクトに対する頑健性に影響を及ぼし得る。光波長、構成、および逐次解析は、測定部位に依存する。最も一般的な測定部位は、指先であり、それは、酸素飽和度に関する情報を得るために集中治療室において使用される（一般的に、それは、「パルス酸素濃度計」と呼ばれる）。他の測定部位と比較して大きなシグナル振幅を達成することができるおかげで、この測定は、ＰＰＧシグナルにとってのゴールドスタンダードであると考えることができる。しかしながら、この部位の最大の欠点は、この種類のセンサが、日周活動を妨げるという点であり、そのため、それは、広く使用される計測にとって好適ではない。
【０００９】
近年、多くの研究グループが、手首式ＰＰＧ測定に注目している。残念ながら、モーションアーチファクトの理由からこの部位において高い性能を得ることができず、依然として、高い信頼性を達成することができない。様々な測定部位、例えば、指先、手首、耳たぶ、前頭、およびつま先など、を比較した、ＰＰＧシグナルにおける違いに関するいくつかの研究が存在する。最近のある研究において（Ｒａｊａｌａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，  ｖｏｌ．  ３９，  ｐ．  １３  ｐｐ，  ２０１８）、手首と指先から記録されたＰＰＧシグナルが比較された。結果は、手首のＰＰＧ波形は、形状および振幅において指先のＰＰＧ波形と異なっていることを示している。それにもかかわらず、著者らは、手首のＰＰＧシグナルは、血圧に関する有用な情報を提供することができるいくつかの心臓血管パラメータ推定のために使用することができることを確信している。別の最近の論文（Ｈａｎ  ａｎｄ  Ｓｈｉｎ，  Ｗｏｒｌｄ  Ｃｏｎｇｒｅｓｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  ２０１８）では、指先をゴールドスタンダードとみなして、ＰＰＧシグナルを記録するために手首における最適な測定位置および最適波長を評価する研究について開示されている。結果として、彼らは、最適な測定位置および波長として背側の橈骨動脈および緑色光源を見出した。
【００１０】
フォトプレチスモグラフィック測定は、いくつかのパラメータおよびインジケータを提供することができ、そのおかげで、心臓血管系に関する情報を得ることが可能である。新しいパラメータに対する継続的な調査は、フォトプレチスモグラフィックシステムの高い携帯性によって推進され、多くの場合、大きな機器を伴う古典的な測定技術は、取り付けが簡単で継続的なモニタリングも可能にするこの種類の機器で置き換えることができるであろう。
【００１１】
心臓血管パラメータと動脈壁の硬化との間の関係
年齢の増加に伴って、血管は、通常、若い人に比べて硬くなる。この現象は、主に、血管壁のエラスチンが変質し、より柔軟ではないコラーゲンによって置き換えらことによって生じる。硬さが増すことにより、血液は血管中をより速く移動することになり、したがって、動脈壁の硬化は、脈波伝播速速度（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ）ＰＷＶに強く相関する。その人の動脈壁の硬化がその年齢の標準値より高い場合、これは、高血圧症、すなわち、収縮期および拡張期の血圧の増加、の決定要因である。上記において言及したように、高血圧症は、益々増大していく問題であり、したがって、動脈壁の硬化も、関心対象である。動脈壁の硬化の増加は、高血圧症が生じる前に検出することができるため、これは、早期に治療または行動変化を開始することを可能にし、おそらく高血圧症を避けることを可能にする。動脈硬化プラークおよび動脈瘤は、血管壁特性における変化を伴い、結果として血管壁の硬さにおける変化を伴うことも知られている（Ｍ．  ＭｃＧａｒｒｙ  ｅｔ  ａｌ．，  "Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｒｅｐｅａｔａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｃａｒｏｔｉｄ  ａｒｔｅｒｉｅｓ"，  Ｊ．  ｏｆ  ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ６４，  ｐｐ．  １３６−１４４，  ２０１７）。この場合も、正確な動脈壁の硬化の測定、特にその変動は、関連する疾患の診断およびモニタリングを向上させるであろう。様々な心臓血管パラメータを分析することによって、人の心臓血管の健康に関する情報を得ることができる。
【００１２】
脈波増大係数（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｉｎｄｅｘ：ＡＩｘ）は、圧脈波（ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ）から通常得られる心臓血管パラメータであり、膨張式カフを使用するデバイスによって大血管において測定することができる。対照的に、ＰＰＧセンサは、圧力を測定することができず、非常に小さい動脈および細動脈における体積変化のみを測定する。それは、動脈壁の硬化の間接的な指標を提供し、さらに、末梢循環器系による圧力波反射に関する情報を提供する。ＰＰＧ波形を分析する動脈壁の硬化に関する情報を得ることができると仮定して、脈波増大係数なる指標を、血圧脈波分析（Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｐｕｌｓｅ  Ｗａｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）からＰＰＧシグナルへと転換させた。まさしく動脈壁の硬化のように、脈波増大係数は、年齢と共に増加し、将来に心臓血管疾患を患うリスクを推定するために使用することができる。
【００１３】
血管年齢指数（ｖａｓｃｕｌａｒ  ａｇｅ  ｉｎｄｅｘ：ＡｇＩｘ）は、健康な人の集団に対するなんらかの正常な閾値と比較して、動脈の年齢状態に関する情報を与える心臓血管パラメータである。それは、膨張式カフを使用するデバイスによって特定することができる。文献によれば、ＡｇＩｘは、ＰＰＧパルス波形の二次導関数から得られる。血管年齢は、主に、遺伝的素因および生活様式によって影響を受ける。このパラメータの推定は、血管樹を通る圧力波伝播速度に基づいている。健康な対象者において、それは、暦年齢より低いはずである。高血圧の対象者において、それは、暦年齢よりかなり高い（Ｌｏｚｉｎｓｋｙ，  Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ，  ｖｏｌ．  １９，  ｎ．  ４，  ｐｐ．  １７４−１７８，  ２０１５）。
【００１４】
脈波伝播速度（ＰＷＶ）は、人の動脈を通って流れる血液の速度を表現するものであり、動脈壁の硬化の指標として使用される。ＰＷＶは、心血管樹（ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｔｒｅｅ）を通って圧力波が伝播する速度として定義される。ＰＷＶ評価は、動脈系の弾性特性に関する情報を提供する。ＰＷＶを測定するための最も正確なデバイスは、頸動脈−大腿測定を実施する。この測定の場合、１つの血圧計が、首にある頸動脈に位置され、第２の血圧計が、上脚の大腿動脈に位置される。これらの血圧計は、動脈の圧脈波を測定する。シグナルの間の時間差および血圧計の間の距離から、ＰＷＶを計算することができる。ＰＷＶを推定するためのより簡便な方法は、既知の距離における２つのＰＰＧセンサかまたは１つのＰＰＧセンサと心電図（ＥＣＧ）とを使用して当該シグナルの間の時間差からＰＷＶを計算する方法である。評価するのはより困難であるが、脈波伝播時間（ｐｕｌｓｅ  ｔｒａｎｓｉｔ  ｔｉｍｅ：ＰＴＴ）は、モニタリングのためのより良い指標を提供する。このパラメータは、大動脈ＰＷＶの推定を可能にする（当該大動脈は、文献においてＰＷＶを測定するための基準点（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｐｏｉｎｔ）である）。ＰＷＶは、１つの血圧測定用カフだけでも測定することができる。この技術は、実験装置において基準デバイスとして使用されてきた、Ｉ．Ｅ．Ｍ．  ＧｍｂＨの臨床デバイスである「Ｍｏｂｉｌ−ＯＧｒａｐｈ  ＰＷＡ」によって使用される。
【００１５】
血圧（ＢＰ）は、大動脈を通って流れる血液がその壁に加える圧力を意味する。高血圧症は、複数の疾患、例えば、卒中および末期腎疾患など、および全死亡率に対する主要な危険因子である。２０２５年には、全世界における高血圧症の人数は１５億６０００万人に増加することが予想される。当該状態が早期に検出され、適切に治療される場合、疾患のリスクは、著しく減少させることができる。したがって、異常な変化を検出するために定期的にＢＰを測定することは重要である。この他、生活様式の変化は、多くの場合、ＢＰを低下させ、その傾向が早期に検出される場合、高血圧症を防ぐことができる。現在、ＢＰを測定するためのいくつかの異なるアプローチが存在する。最も一般的なデバイスは、患者の腕に位置されて腕動脈に圧力を加える膨張式カフである。これは、正確な測定を可能にするが、患者によっては不便として感知され、ならびに医師への訪問またはデバイスの購入を必要とする。他のアプローチは、例えば、動脈内に位置される静脈内カニューレなど、侵襲的である。これらは、例えば、手術中など、臨床状況においてのみ使用される。ＰＰＧシグナルは、快適に、継続的に、低コストにおいて得ることができる。ＢＰに関する情報の抽出は、重要な目的に役立ち得、すなわち、自宅においてたやすく得ることができるため、人に早期に警告することができ、彼らに、医師のアドバイスを求めるようにアドバイスすることができる。
【００１６】
心拍数変動性（ｈｅａｒｔ  ｒａｔｅ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：ＨＲＶ）は、心拍の間の時間間隔における変動を説明するものであり、ＥＣＧからのＲＲ間隔を必要とするため、通常、ＥＣＧから計算される。しかし、ＨＲＶ分析の場合、原則として、心拍を正確に識別することを可能にする任意のシグナルを使用することができる。この理由から、ＰＰＧ技術は、ＨＲＶ分析を行うための有効な代替手段であると考えられる（Ｐｉｎｈｅｉｒｏ  ｅｔ  ａｌ．，  ＩＥＥＥ  Ｅｘｐｌｏｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｌｉｂｒａｒｙ，  ２０１６）。通常、ＨＲＶは、収縮期の裾部の位置の特定に基づいてＰＰＧから特定することができる。
【００１７】
他のＰＰＧパラメータ
前述のパラメータに加えて、ＰＰＧシグナルの様々な形態的特徴およびその導関数も研究されている。
【００１８】
パルス領域（Ｐｕｌｓｅ  Ａｒｅａ）は、ＰＰＧ曲線の下の領域として定義される。最近の研究では（Ｕｓｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．，  Ａｃｔａ  Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，  ｖｏｌ．  ３６，  ｎ．  １，  ｐｐ．  １２３−１２８，  ２０１３）、このパラメータにおける有意な差が、２つの異なるレベルの糖尿病との関連において見出された。結論において、当該著者は、それが、動脈壁の硬化の特定において有用なパラメータとして使用することができることを確信した。Ｗａｎｇらの論文において（Ａｎｎｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｔｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  ２００９）、当該領域は、重拍性ノッチ（ｄｉｃｒｏｔｉｃ  ｎｏｔｃｈ）における２つの部分領域Ａ１およびＡ２に分割される。これらの２つの指標に基づいて、変曲点比（Ｉｎｆｌｅｃｔｉｏｎ  Ｐｏｉｎｔ  Ｒａｔｉｏ）は、２つの領域の間の比として定義され、この比が全末梢抵抗のインジケータとして使用することができることを実証した。
【００１９】
収縮期ピークと拡張期ピークの間の時間ΔＴは、血管弾性に関連しているように思われる。Ｍｉｌｌａｓｓｅａｕら（Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ｖｏｌ．  １０３，  ｎ．  ４，  ｐｐ．  ３７１−３７７，  ２００２）は、対象者の身長と、収縮期ピークと拡張期ピークとの間の時間間隔との間の比として定義される新しい指数である大血管硬さ指数（Ｌａｒｇｅ  Ａｒｔｅｒｙ  Ｓｔｉｆｆｎｅｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）（Stiffness Index：ＳＩ）を得るために、この時間間隔を使用し、それが年齢と共に減少することを見出した。
【００２０】
ＰＰＧシグナルの時間的傾向の別の指標は、立ち上がり時間（Ｃｒｅｓｔ  Ｔｉｍｅ：ＣＴ）である。測定するのが容易なことに、ＣＴは、ＰＰＧ波における収縮期の裾部と収縮期ピークとの間の時間経過である。それは、一般的臨床実施における使用のための、安価で有効な心臓血管疾患（Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ：ＣＶＤ）スクリーニング技術のための適正なパラメータとして（ＰＰＧシグナルに由来する他の測定値と一緒に）評価されてきた（Ａｌｔｙ  ｅｔ  ａｌ．，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  ｖｏｌ．  ５４，  ｎ．  １２，  ｐｐ．  ２２６８−２２７５，  ２００７）。
【００２１】
ＣＴおよびＳＩは、相対ゼロクロスの間の時間間隔を測定する、伝播速度フォトプレチスモグラフ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ  Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈ：ＶＰＧ）としても知られる、ＰＰＧシグナルの一次導関数を使用するより信頼性の高い方法において推定することができる（図１．３を参照されたい）。
【００２２】
図１．４は、ＰＧＧシグナルの研究から得ることができる、上記において説明したパラメータの図表による要約を表している。
【００２３】
膨張式カフに対する代替手段としての血圧を測定するための様々なシステムが、例えば、血圧を測定およびモニタリングするためのシステムおよび方法が提供されている国際公開第２０１５／０６６４４５（Ａ１）号などに記載されている。当該システムは、ウェアラブルデバイスおよび当該ウェアラブルデバイスに接続された血圧測定デバイスを含む。当該血圧測定デバイスは、使用者の浅側頭動脈（ＳＴＡ）を加圧するように構成される。センサパッドは、当該血圧測定デバイスに隣接する当該ウェアラブルデバイスに取り付けられる。血圧センサは、連続的な目立たない血圧モニタリングのために、当該センサパッド内に統合される。
【００２４】
国際公開第２０１５／１９３９１７（Ａ２）号では、対象者のカフなし血圧（ＢＰ）測定のための方法およびシステムが開示されている。当該方法は、対象者の局所的脈波伝播速度（ＰＷＶ）および／または動脈壁の血液脈波波形（ｂｌｏｏｄ  ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅｆｏｒｍ）を、１つまたは複数のセンサによって測定することを含む。さらに、当該方法は、超音波トランスデューサによって、対象者の動脈壁の心臓周期における動脈寸法の変化を測定することを含む。当該動脈寸法は、動脈の拡張直径および拡張終期直径を含む。その上、当該方法は、局所的ＰＷＶおよび動脈寸法の変化に基づいて、対象者のＢＰを制御装置ユニットによって測定することを含む。
【００２５】
さらに、１つまたは複数の心臓血管パラメータを測定するための様々なアプローチが提案されている。米国特許出願公開第２０１６０００８９０８１（Ａ１）号では、脈波伝播時間および脈波伝播速度を含む人の心臓血管のバイタルサインを測定するための非侵入的な方法を概して提供する、ウェアラブルセンシングバンドについて説明されている。当該バンドは、使用者の身体の第１の部分に接触している１つまたは複数の一次心電図記録（ＥＣＧ）電極と、１つまたは複数の二次ＥＣＧ電極と、１つまたは複数の圧脈波到達（ｐｕｌｓｅ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｗａｖｅ  ａｒｒｉｖａｌ：ＰＰＷＡ）センサとを伴うストラップを含む。当該一次および二次ＥＣＧ電極は、二次ＥＣＧ電極が使用者の身体の第２の部分と電気に接触するときにはいつでもＥＣＧシグナルを検出し、当該ＰＰＷＡセンサは、使用者の心臓から使用者の身体の第１の部分への圧脈波の到達を感知する。当該ＥＣＧシグナルおよびＰＰＷＡセンサ読み取り値は、使用者の脈波伝播時間（ＰＴＴ）および脈波伝播速度（ＰＷＶ）のうちの少なくとも一方を計算するために使用される。
【００２６】
心臓血管パラメータを分析するためのＰＰＴの使用は、例えば、フォトプレチスモグラフィック測定機器、フォトプレチスモグラフィック測定方法、および生体信号を測定するための機器を提案する米国特許出願公開第２０１５／０１４８６６３（Ａ１）号など、現状技術水準において説明されている。当該フォトプレチスモグラフィック測定機器は、プローブと、非電気的光源を含み当該プローブの片端に配置された発光素子であって、測定部分を照らすように構成された発光素子と、当該プローブの別の片端に配置され、当該照らされた測定部分によって反射されるかまたは透過された光を検出するように構成された受光器とを含む。
【００２７】
国際公開第２０１４／０２２９０６（Ａ１）号では、侵襲的技術または進行中の大規模外部スキャニング手段を必要とすることなく、光学（ＰＰＧ）源に同期された心電図記録（ＥＣＧ）源を使用して心臓血管の健康を連続的にモニターするシステムが提供されている。当該システムは、情報の第１のセットを発生させる、皮膚に接触する電極を伴うＥＣＧシグナル源と、情報の第２のセットを発生させる、ＰＰＧシグナル源として機能するカメラを有するモバイルデバイスとを含む。心拍肺圧力波の時間差を計算するために使用することができる、情報の第１および第２のセットを受け取って処理するように構成された、モバイルデバイスのプロセッサと一緒に、心臓血管の健康のマーカ、例えば、動脈壁の硬化など、に関連する連続データを特定することができる。当該ＥＣＧ源の変更例は、胸ストラップと、モバイルデバイスのためのプラグインアダプタまたはモバイルデバイスに内蔵された電極とを含み得る。
【００２８】
米国特許出願公開第２０１３／３２４８５９（Ａ１）号では、ＰＰＧを使用して非侵襲的に動脈壁の硬化を診断するための情報を提供する方法が開示されている。動脈壁の硬化を評価するための当該発明の方法は、使用者情報入力ステップ、特徴ポイント抽出ステップ、および動脈壁の硬化の評価ステップを含む。特に、動脈壁の硬化の評価ステップは、ｂａＰＷＶ（上腕−足首脈波伝播速度）値を使用した多重線形回帰分析を実施した結果を含む。ＰＰＧ二次導関数の助けによってＰＰＧセグメント化が実施され、ならびにＰＰＧパルスは、壊乱されたＰＰＧパルスを除去するために分類されることを必要とする。さらなる心臓血管特徴、例えば、脈波増大係数および血管年齢指数など、は、当該二次導関数波形の特徴点から直接的に推定される。その上、当該二次導関数は、いくつかの要所のＰＰＧシグナルにおける位置を見出すために使用される。
【００２９】
米国特許出願公開第２０１７／０２３８８１８（Ａ１）号には、電子デバイスに含まれる１つのＰＰＧセンサによって使用者の皮膚を照明すること、当該皮膚による照光吸収に基づいてＰＰＧシグナルを測定することを含む、血圧を測定する方法が記載されている。さらに、当該方法は、ＰＰＧシグナルから複数のパラメータを抽出することも含み、この場合、当該パラメータは、ＰＰＧの特徴、心拍数変動性（ＨＲＶ）の特徴、および非線形の特徴を含み得る。
【００３０】
Ｅｌｇｅｎｄｉ（Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ  Ｒｅｖｉｅｗｓ，  ２０１２，  ８，  １４−２５）は、赤外光を使用して皮膚血流を推定するためのＰＰＧの使用について記載している。最近の研究は、ＰＰＧ波形シグナルに埋め込まれた潜在的情報を重要視しており、それは、パルスオキシメトリおよび心拍数計算を超えた適用可能性に対してさらなる注目を受けるに値する。特に、ＰＰＧ波形の特徴およびその導関数は、血管の硬さおよび年齢指数を評価するための基礎として機能し得る。
【００３１】
欧州特許出願公開第３０６１３９２（Ａ１）号では、身長、年齢、および性別を有するヒト対象者の心拍を表す脈波データを提供する手段を含む、血圧を特定する方法が開示されている。当該対象者の血圧は、同じＰＰＧパルスにおける２つのピークの間の時間差、身長、年齢、および性別に基づいて特定される。
【００３２】
しかしながら、これらすべての解決策は、様々なセンサを必要とし、コンパクトな手首式デバイスにおいて実践するのに適していない。その上、これらすべての方法は、測定される対象者の個別の生理学的パラメータを含まず、測定された値に依存するのみである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００３３】
【特許文献１】国際公開第２０１５／０６６４４５（Ａ１）号
【特許文献２】国際公開第２０１５／１９３９１７（Ａ２）
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１６０００８９０８１（Ａ１）号
【特許文献４】米国特許出願公開第２０１５／０１４８６６３（Ａ１）号
【特許文献５】国際公開第２０１４／０２２９０６（Ａ１）号
【特許文献６】米国特許出願公開第２０１３／３２４８５９（Ａ１）号
【特許文献７】米国特許出願公開第２０１７／０２３８８１８（Ａ１）号
【特許文献８】欧州特許出願公開第３０６１３９２（Ａ１）号
【非特許文献】
【００３４】
【非特許文献１】Ｃａｓｔａｎｅｄａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｂｉｏｓｅｎｓｏｒ  ＆  ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ４，  ｎ．  ４，  ｐｐ．  １９５−２０２，  ２０１８
【非特許文献２】Ｔａｍｕｒａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ３，  ｐｐ．  ２８２−３０２，  ２０１４
【非特許文献３】Ｊｉｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，  ３８ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ｉｎ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ｓｏｃｉｅｔｙ，  ２０１６
【非特許文献４】Ｒａｊａｌａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，  ｖｏｌ．  ３９，  ｐ．  １３  ｐｐ，  ２０１８
【非特許文献５】Ｈａｎ  ａｎｄ  Ｓｈｉｎ，  Ｗｏｒｌｄ  Ｃｏｎｇｒｅｓｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｐｈｙｓｉｃｓ  ａｎｄ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  ２０１８
【非特許文献６】Ｍ．  ＭｃＧａｒｒｙ  ｅｔ  ａｌ．，  "Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｒｅｐｅａｔａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｃａｒｏｔｉｄ  ａｒｔｅｒｉｅｓ"，  Ｊ．  ｏｆ  ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ６４，  ｐｐ．  １３６−１４４，  ２０１７
【非特許文献７】Ｌｏｚｉｎｓｋｙ，  Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ，  ｖｏｌ．  １９，  ｎ．  ４，  ｐｐ．  １７４−１７８，  ２０１５
【非特許文献８】Ｐｉｎｈｅｉｒｏ  ｅｔ  ａｌ．，  ＩＥＥＥ  Ｅｘｐｌｏｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｌｉｂｒａｒｙ，  ２０１６
【非特許文献９】Ｕｓｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．，  Ａｃｔａ  Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，  ｖｏｌ．  ３６，  ｎ．  １，  ｐｐ．  １２３−１２８，  ２０１３
【非特許文献１０】Ａｎｎｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｔｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  ２００９
【非特許文献１１】Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  ｖｏｌ．  １０３，  ｎ．  ４，  ｐｐ．  ３７１−３７７，  ２００２
【非特許文献１２】Ａｌｔｙ  ｅｔ  ａｌ．，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  ｖｏｌ．  ５４，  ｎ．  １２，  ｐｐ．  ２２６８−２２７５，  ２００７
【非特許文献１３】Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ  Ｒｅｖｉｅｗｓ，  ２０１２，  ８，  １４−２５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３５】
したがって、先行技術から進んで、ＰＰＧシグナルに基づいて血圧および動脈壁の硬化を推定し、関心対象の個々の生理学的パラメータ、例えば、身長、年齢、および他の推定されたパラメータ、例えば、心拍数など、に基づいた様々な心臓血管パラメータの計算のための最適なアルゴリズムを提供する方法が必要とされている。できるだけ多くのパラメータを組み入れた多機能な解決策を提供することは望ましい。提案される解決策は、様々な心臓血管パラメータのモニタリングに関連する追加機能を含ませることができるコンパクトなシステム、例えば、リストバンドまたはスマートウォッチなど、に組み入れられるべきである。
【課題を解決するための手段】
【００３６】
当該問題は、対象者における１つまたは複数の心臓血管パラメータを推定することによって、当該対象者における１つまたは複数の心臓血管パラメータを測定する方法であって、当該対象者が年齢および体重を有し、
・対象者の年齢（ｐａｇｅ）および体重（ｐｈｅｉｇｈｔ）を特定し、
・当該対象者の２つの異なる部位において少なくとも２つのＰＰＧセンサによって、少なくとも２つのフォトプレチスモグラフィック（ＰＰＧ）シグナルを測定し、
・当該ＰＰＧシグナルをＰＰＧパルスへと分離し、それにより、当該パルスの開始点および終了点は、当該ＰＰＧシグナルの収縮期の裾部に対応し、
・当該対象者の心拍数（ｐＨＲ）を特定し、心拍数中央値を計算し、
・当該収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび拡張期ピーク振幅Ａｄｉａならびにそれらの時間ｔｓおよびｔｄを特定し、
・当該ＰＰＧパルスの二次導関数を計算して、当該ＰＰＧパルスの当該二次導関数から特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅを特定し、
ここで、ａおよびｅは、それぞれ、二次導関数における第１および第２の最も際立った極大であり、
ｃは、特徴点ａとｅとの間における最も際立ったピークであり、
ｂは、当該二次導関数における最も際立った極小であり、
ｄは、特徴点ｃとｅとの間における最も際立った極小であり、
・以下を特定する、
ａ）特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅ、対象者の年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用することにより、血管年齢指数ＡｇＩｘ、
ｂ）当該対象者の２つのＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）、年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値の推定値に基づいて線形回帰を使用することにより、脈波伝播速度ＰＷＶ、
ｃ）２つのＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用することにより、血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、
ｄ）任意で、７５心拍数（ＡＩｘ＠７５）に対して正規化された収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび拡張期ピーク振幅Ａｄｉａに基づいて、および当該正規化された脈波増大係数ＡＩｘに基づいて線形回帰を使用することにより、脈波増大係数ＡＩｘ、
ステップを含む方法を提供することによって解決される。
好ましい構成において、当該方法は、ＰＰＧシグナルの立ち上がり時間（ＣＴ）、硬さ指数（ＳＩ）、およびパルス領域（ＰＡ）を特定することをさらに含み、心臓血管パラメータは、以下の方程式によって推定され、
2021519621.tif 000003
ここで、ＡＩｘ＠７５は、心拍７５に対して正規化された脈波増大係数（ＡＩｘ）であり、
式中、ｐａｇｅは対象者の年齢であり、ｐｈｅｉｇｈｔは対象者の身長であり、中央値（ＨＲ）は心拍数中央値であり、ＰＴＴはＰＰＧパルスの間の時間差であり、ＡｓｙｓおよびＡｄｉａは、それぞれ、収縮期ピークおよび拡張期ピークの大きさであり、ＣＴは立ち上がり時間であり、ＳＴは硬さ指数であり、ＰＡはＰＰＧシグナルのパルス領域であり、ｄ０からｄ４、ｇ０からｇ４、ｌ０ｄからｌｋｄ、ｋ０ｓからｋ２ｓ、およびｂ０からｂ１は、それぞれ線形回帰方程式の係数を表す。
【００３７】
好ましい構成において、当該心臓血管パラメータは、少なくとも６０ＰＰＧパルス、好ましくは少なくとも１００ＰＰＧパルス、より好ましくは少なくとも１２０ＰＰＧパルスに基づいて推定される。６０パルスの推定は、およそ１分間の測定時間に対応する（１分間に６０パルス）。したがって、当該好ましい構成は、少なくとも１分間（６０ＰＰＧパルス）、好ましくは少なくとも１．７分間（１００ＰＰＧパルス）、より好ましくは少なくとも２分間（１２０ＰＰＧパルス）の測定時間を意味する。測定された時間において媒介されるすべてのＰＰＧパルスによって得られる結果を組み合わせることにより、これは、より信頼性の高い推定を可能にする。この方法では、壊乱されたＰＰＧパルスが存在する場合、その効果は、当該シグナルが当該測定された時間にわたって媒介される場合、平滑化することができる。定義された時間にわたってのＰＰＧパルスの測定は、単一のＰＰＧパルスが、現状技術水準において（例えば、米国特許出願公開第２０１３／３２４８５９（Ａ１）号などにおいて）必要であるとして分類されることを必要としないという利点を有し、このことは、より効率的なアルゴリズムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１．１】ＬＥＤおよびフォトダイオード（ＰＤ）の異なる位置を示す図である。
【図１．２】ＰＰＧ波形を示す図である。
【図１．３】ＣＴおよびΔＴ測定を示す図である。
【図１．４】ＰＰＧパラメータの概要を示す図である。
【図１．５】ＰＰＧ波形をモデル化した図である。
【図１．６】ＰＰＧパルスと対応する二次導関数を示す図である。
【図１．７】ＰＰＧイラストからのＩＢＩ（心拍間隔）を示す図である。
【図２．１】電力ライン干渉で汚染されたＰＰＧシグナルを示す図である。
【図２．２】電力ライン干渉および高周波数ノイズを除去したＰＰＧシグナルを示す図である。
【図２．３】２０Ｈｚでのフィルタリングの効果を示す図である。
【図３．１】基準値、スピアマン相関係数、およびそのｐ値に関連してこの方法によって得られた値を示す図である。
【図３．２】基準値と比較した、この方法によって得られた値を示す図である。
【図３．３】ＰＷＶに対する線形回帰（方法４）を示す図である。
【図３．４】収縮期ＢＰに対する線形回帰（方法２）を示す図である。
【図３．５】拡張期ＢＰに対する線形回帰（方法３）を示す図である。
【図４】心臓血管パラメータ、すなわち、血管年齢指数ＡｇＩｘ、血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、脈波伝播速度ＰＷＶ、脈波拡大指数ＡＩｘ、および心拍数変動性ＨＲＶ、を特定するためのシステム１００を例示的に示す図である。
【図５】２つの離されたＰＰＧセンサからの２つのＰＰＧシグナルに基づく例示的実施形態に従って、対象者において１つまたは複数の心臓血管パラメータを推定するための方法を示すフローダイアグラムである。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
本発明による方法は、ＰＰＧシグナルに基づく血圧および動脈壁の硬化の推定を可能にする。本発明により、ＰＰＧシグナルおよびその時間導関数における推定にとって必要な特徴点（特徴）を見出すための新規の方法が提案される。今日まで、これを達成する利用可能なアルゴリズムは存在しなかった。特徴点を見出すために、ＰＰＧ波形に対するモデルも提案される。特徴の抽出後に、当該抽出された特徴を関心対象の生理学的パラメータに関連付ける、新規の方法が提供される。文献における既存の方法とは異なり、本発明によって提案されるモデルは、身長、年齢、および他の推定されたパラメータ、例えば、心拍数など、のパラメータを組み入れること可能にする。まとめると、特定の解剖学的データを含む先進のアルゴリズムに基づいて、いくつかの心臓血管パラメータの評価が達成される。血流、血圧、動脈壁の硬化、血管弾性、血管年齢などの補足的パラメータの評価は、包括的な全般的健康評価を可能にする。この個々の心臓血管健康評価は、誤った解釈のリスクを減少させ、より正確な健康評価につながる。ＰＰＧセンサ技術を使用した新規のパラメータの測定は、フィットネストラッカまたはスマートウォッチなどのモバイルデバイスによる新規の健康器具の生産を可能にする。
【００４０】
心臓血管パラメータである脈波伝播速度および血圧の特定のために、対象者における２つの異なる位置において２つ以上のＰＰＧセンサを使用することは、本発明にとって重要である。第２のＰＰＧセンサの導入は、先行技術において説明される方法との比較において、脈波伝播時間（ＰＴＴ）を（推定する代わりに）測定することができるという利点を有し、それは、心臓血管パラメータに対する推定を向上させる。少なくとも２つのＰＰＧセンサの使用は、心臓血管パラメータのより信頼性の高い測定を可能にする。
【００４１】
代替の一実施形態において、１つのＰＰＧセンサが、対象者の手首に位置され、別のＰＰＧセンサが、当該対象者の指先に位置される（これは、携帯電話などのモバイルデバイスに内蔵することができる）。別の代替の実施形態において、１つのＰＰＧセンサが、対象者の手首に位置され、別のＰＰＧセンサが、当該対象者の手首に、第１のＰＰＧセンサに対して決められた距離において位置される。それは、２つのＰＰＧセンサが、当該２つのＰＰＧセンサの間が５ｃｍ以下、好ましくは当該２つのＰＰＧセンサの間が４ｃｍ以下の距離において、対象者の手首に位置される場合に、特に好ましい。これは、対象者の手首に装着することができる１つのデバイス内に両方のＰＰＧセンサを内蔵させることを可能にする。
【００４２】
心臓血管パラメータの特定のためのアルゴリズムの評価
ＰＰＧシグナルの前処理
ＰＰＧからの正しいパラメータ推定にとって、前処理フェーズは、重要な課題である。それは、その要所のより容易な検出を得るために、ＰＰＧ波の輪郭を強調することを可能にする。
【００４３】
したがって、本発明における有利な構成において、ＰＰＧセンサからの未処理のＰＰＧシグナルは、以下のうちの１つまたは複数によって処理される：
・当該シグナルを正規化すること、
・呼吸に起因してＰＰＧシグナルに常に存在するドリフトを除去するために、移動平均フィルタにかけること、
・零相およびカットオフ周波数＝２０ＨｚのＩＶオーダーチェビシェフローパスフィルタ。
【００４４】
パルスへのＰＰＧシグナルの分離
当該ＰＰＧシグナルにおけるそれぞれ個々のＰＰＧ波形を分析するため、およびモーションアーチファクトの効果を減少させるために、当該ＰＰＧシグナルは、全体として検証するのではなく、部分において検証される。本発明により、当該シグナルは、当該ＰＰＧシグナルから抽出されるすべての特徴を１つの脈波から導き出すことができるように、個々のパルスへと分割される。収縮期の裾部は、ＰＰＧパルスの最も際立った特徴であり、したがって、ＰＰＧシグナルにおいて最も信頼性高く見出すことができる。したがって、当該ＰＰＧシグナルにおける極小を見出すことによって、この収縮期の裾部において当該ＰＰＧシグナルをＰＰＧパルスへと分割した。この方策は、各パルスを個別に分析することを可能にする。最終的なパラメータ値は、すべての個々のパルスの結果の中央値によって計算されるため、いくつかのパルスが、正しく認識されない場合でも、それは、測定の最終的な結果を誤らせる効果を有さない。
【００４５】
様々な心臓血管パラメータを特定するために、当該ＰＰＧ波形を分析する必要があり、当該ＰＰＧ波形から様々な特徴が抽出される。
【００４６】
パラメータ推定
１．脈波増大係数（ＡＩｘＰＰＧ）：
動脈壁の硬化の間接的指標は、脈波脈波増大係数（ＡＩｘ）によって提供することができる。それは、末梢循環器系による圧力波反射に関する情報を提供する。ＰＰＧ波形を分析する動脈壁の硬化に関する情報を得ることができると仮定して、脈波増大係数なる指標を、血圧脈波分析（Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｐｕｌｓｅ  Ｗａｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）からＰＰＧシグナルへと転換させた。
【００４７】
ＰＰＧパルスは、圧力脈波ではない。したがって、上記において説明される脈波増大係数は、ＰＰＧシグナルから直接得られる。概して、ＰＰＧの形態学的特性のおかげで、当該脈波増大係数を推定することができる。文献によれば、当該脈波増大係数は、以下の式により計算される：
2021519621.tif 000004
式中、ｙは、拡張期ピーク振幅であり、ｘは、収縮期ピーク振幅である（図１．２に示されるように）。
【００４８】
ＡＩｘは、収縮期ピークから拡張期ピークへのＰＰＧシグナルの増大を説明する。
【００４９】
ＰＰＧパルスから、収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび拡張期ピーク振幅Ａｄｉａ（それぞれ、式１．２におけるｘおよびｙに対応する）、ならびにそれらの時間ｔｓおよびｔｄが推定される。反射された波が非常に小さく、波形に目立った拡張期ピークが存在しない場合、ＰＰＧ波形におけるＡｄｉａの特定は、非常に難しくあり得る（図１．２を参照されたい）。それでも両方のピーク位置を推定することができるように、２つの波の形態をモデル化する２つの異なる方法を開発した。
【００５０】
第１の方法において、当該ＰＰＧ波形は、指数関数により２つの脈波の合計としてモデル化される。 
2021519621.tif 000005
【００５１】
非線形回帰が適用され、当該ＰＰＧ波形に対して当該モデルをフィッティングし、ｔｓおよびｔｄの推定値を受け取ってそれぞれＡｓｙｓおよびＡｄｉａを求める。
【００５２】
第２の方法は、当該ＰＰＧ波形における最大が収縮期ピークであるという事実を利用する。収縮期ピークにおける既知の位置によって第１の波のみをモデル化することにより、その指数モデルは当該ＰＰＧシグナルから減算され、残った反射波をもたらす。
2021519621.tif 000006
【００５３】
より信頼性が高いと思われるパラメータは、７５心拍に対して正規化された脈波増大係数（ＡＩｘ＠７５）である。実際に、このパラメータは、心拍に依存すると思われる。それは、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎらの論文（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ，  ｖｏｌ．  １５，  ｐｐ．  ２４−３０，  ２００２）においてはじめて導入された。血圧波（Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｗａｖｅ）から推定されるＡＩｘは、ＰＰＧ波から推定される同じパラメータと比較して異なる値を有するということが見いだされた。したがって、ＡＩｘおよびＡＩｘ＠７５を、参考値を用いた線形回帰において使用した。同じ方法を、ＡＩｘおよびＡＩｘ＠７５の両方を計算するために適用した。
【００５４】
正規化された指数値ＡＩｘ＠７５が得られ、線形回帰モデルにおいて使用した： 
2021519621.tif 000007
【００５５】
シグナルの導関数からの特徴の抽出
他の特徴は、隣接する試料の間の差によって計算される、シグナルの導関数から得られる。導関数を取ることによって導入された高周波数ノイズを除去するために、移動平均フィルタを適用した。ａからｅの特徴点を信頼性高く見出すために、２つの際立った極大を見出すためのアルゴリズムを開発し、それらをａおよびｅとしてマークした。ポイントｃは、特徴点ａからｅの間における最も際立ったピークである。その上、特徴点ｂは、当該二次導関数における最も際立った最小であり、特徴点ｄは、ポイントｃからｅの間の最も際立った極小である（図１．６を参照されたい）。
【００５６】
したがって、本発明の好ましい実施形態において、特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅは、当該ＰＰＧパルスの二次導関数から自動的に導かれ、この場合、
ａおよびｅは、それぞれ、二次導関数における第１および第２の最も際立った極大であり、  ｃは、特徴点ａとｅとの間における最も際立ったピークであり、  ｂは、当該二次導関数における最も際立った極小であり、ならびに、  ｄは、特徴点ｃとｅとの間における最も際立った極小である。
【００５７】
２．血管年齢指数（ＡｇＩｘＰＰＧ）：
ＰＰＧ波形に関して、血管年齢指数の推定値は、加速度フォトプレチスモグラフィ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ  Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ：ＡＰＧ）としても知られる、ＰＰＧシグナルの二次導関数の分析によって得ることができる。それは、ＰＰＧ波のように、いくつかのランドマーク点によって特徴づけられ、これらの点の推定は、血管年齢指数を含む、心臓血管機能に関する情報を与えるインジケータを得るために使用される。現状技術水準の文献では、以下の式によって特徴点の比率が計算される：
2021519621.tif 000008
当該指数は、人の心臓血管年齢を説明するものである。血管年齢指数は、その人の血管が年齢よりも遅く老化する場合、その人の暦年齢よりも低くなるはずであり、そうでなければ、その人の暦年齢より高いはずである。
【００５８】
最も使用されるＡＰＧからのパラメータは血管年齢指数であるが、ＡＰＧ波の推定値に始まり、例えば、いくつかの研究において（Ｅｌｇｅｎｄｉ，  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ  Ｒｅｖｉｅｗｓ，  ｖｏｌ．  ８，  ｐｐ．  １４−２５，  ２０１２）、ｂ波、ｃ波、ｄ波、またはｅ波とａ波との間の比など、他の指標が調査されている。これらの比率は、対象者の年齢によって変わることが分かっている。血管年齢指数の代替手段として、ｃ波およびｄ波がはっきりしない場合、別の研究（Ｂａｅｋ  ｅｔ  ａｌ．，  ６ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｔｏｐｉｃ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃｉｎｅ，  ２００７）において提案されるように、（ｂ−ｅ）／ａ比を使用することができる。
【００５９】
血管年齢指数に加えて、以下の指数も推定した。
2021519621.tif 000009
【００６０】
2021519621.tif 000010
【００６１】
脈波伝播速度（ＰＷＶ）：
ＰＷＶは、圧力波が伝播する同じ線上の２つの異なる測定部位の間の距離と、対応する波の点の間の時間間隔との間の比として、実験により測定される。
【００６２】
脈波伝播速度は、ＰＰＧシグナルによっても推定することができる。この場合、当該ＰＷＶは、２つの異なる機器セットアップによって得ることができる：
・ＥＣＧ＋ＰＰＧセンサ：ＥＣＧのＲピークとＰＰＧランドマーク点（収縮期の裾部、最大傾斜、または収縮期ピーク）との間の時間間隔として、脈波到達時間（Ｐｕｌｓｅ  Ａｒｒｉｖａｌ  Ｔｉｍｅ：ＰＡＴ）を評価しなければならない；
・２つのＰＰＧセンサ：それらは、一方が他方の下流に位置され、この場合、２つの測定部位の間の時間間隔として脈波伝播時間（ＰＴＴ）を評価しなければならない［２１］。
【００６３】
測定された時間間隔を区別して指定することが必要であり、すなわち、当該ＰＡＴは、ＰＴＴと前駆出時間（Ｐｒｅ−Ｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｐｅｒｉｏｄ：ＰＥＰ）との合計に等しく、これは、心室脱分極の開始と大動脈弁が開く瞬間との間の時間間隔である。ＰＥＰは、測定または予測するのが困難であり、圧力の一次関数ではないため、ＰＡＴは、ＰＴＴほど正確ではないインジケータであることが判明する。ＰＴＴは、評価するのがより困難であるが、モニタリングに対してより良い指標を提供する。このパラメータは、大動脈ＰＷＶを推定することを可能にする（当該大動脈は、当該文献におけるＰＷＶを測定するための基準点である）。近代的血圧測定システムも、間接的な方法によって大動脈ＰＷＶを計算する。
【００６４】
ＰＷＶ推定値を得るために、２つの異なる測定システムからのＰＰＧシグナルの収縮期の裾部が識別される。収縮期の裾部が記録される時刻の間の差のおかげで、機器に応じて（第１の事例ではＥＣＧおよびＰＰＧ、第２の事例では２つのＰＰＧシグナル）、脈波到達時間および脈波伝播時間を知ることが可能である。この測定は、ＰＡＴまたはＰＴＴと、ゴールドスタンダード機器（これは、中央ＰＷＶ、すなわち、大動脈において、を意味する）から測定された脈波伝播速度との間の相関関係を評価するために使用されるであろう。この理由から、脈波伝播時間の値、年齢、身長、心拍数の中央値、およびＰＰＧシグナルにおける３つの典型的なパラメータ、すなわち、立ち上がり時間、硬さ指数、およびパルス領域、を使用して、線形回帰を作製した。
【００６５】
当該ＰＷＶは、離れて位置された２つのＰＰＧセンサにおいて測定された２つのＰＰＧシグナルのパルスの間の時間差（ここでは、ＰＴＴ）によって推定される。したがって、当該シグナルの収縮期の裾部の間の時間差を調べる。ＰＷＶを推定するために、線形回帰モデルに当該時間差の中央値が使用される。さらに、追加の生理的および個人的データが、当該線形回帰モデルに含められた：
2021519621.tif 000011
【００６６】
２つのＰＰＧシグナルが測定され、当該２つの対応するＰＰＧパルスの間の時間差が考慮されることは好ましい。一実施形態において、１つのＰＰＧセンサは、使用者の手首に位置決めすることができ、第２のセンサは、使用者の指に位置決めすることができる。しかしながら、有利な構成において、２つのＰＰＧセンサは、両方のセンサの間のある特定の距離において、使用者の手首に位置決めすることができる。これは、手首装着式デバイス、例えば、スマートウォッチまたはフィットネストラッカなど、における実践を可能にする。
【００６７】
血圧（ＢＰ）：
ＰＰＧシグナルからの血圧の推定は、そのような些細なタスクではない。前の研究は、ＰＰＧパルスにおける抽出された収縮期および拡張期の時間を使用するシンプルな線形回帰モデルによってＢＰを推定することを提案している：
2021519621.tif 000012
式中、ａＳＢＰ、ｂＳＢＰ、ａＤＢＰ、およびｂＤＢＰは、基準値に基づいて推定しなければならない係数である。  
【００６８】
本発明のために、動脈血圧（収縮期および拡張期）を推定するための方策を開発し、脈波伝播時間に取り組み、ゴールドスタンダードの機器によって得られた血圧の推定値を用いてこれらの値の線形回帰を評価した。その上、心拍数の中央値、立ち上がり時間、硬さ指数、およびパルス領域、ならびに生理学的パラメータ、例えば、年齢および身長など、のように、線形回帰推定において他のパラメータを使用した。
2021519621.tif 000013
【００６９】
心拍数変動性（ＨＲＶ）：
心拍数変動性（ＨＲＶ）は、心拍の間の時間間隔における変動を説明するものである。各心拍に対する心拍間隔（ｉｎｔｅｒｂｅａｔ  ｉｎｔｅｒｖａｌ：ＩＢＩ）値は、２つの連続するＰＰＧ波における２つの対応するランドマーク点（収縮期の裾部、最大傾斜、または収縮期ピーク）の間の時間間隔として推定される。例えば、図１．７において、ＩＢＩは、２つの連続する収縮期裾部の間の時間間隔として測定される。
【００７０】
ＩＢＩが測定されると、ＨＲＶパラメータを推定することが可能である。慣習的に、ＨＲＶ分析は、時間ドメインおよび周波数ドメインにおいて実施される。さらに、これらのパラメータのいくつかは、十分に長い持続時間を記録が有する場合にのみ、推定することができる。短い記録の場合（すなわち、少なくとも２分）、以下は、得ることが可能な可能性のある指数のいくつかである（Ｓｈａｆｆｅｒ  ａｎｄ  Ｇｉｎｓｂｅｒｇ，  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｐｕｂｌｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ，  ｖｏｌ．  ５，  ｎ．  ２５８，  ｐ．  １７  ｐｐ，  ２０１７）：
１．正常な洞性拍動のＩＢＩの標準偏差（ＳＤＮＮ）
２．５０ｍｓを超えて互いに異なる隣接する間隔の数（ＮＮ５０およびｐＮＮ５０）
３．正常な心拍の間の逐次差分の二乗平均平方根（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  ｏｆ  Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ：ＲＭＳＳＤ）、最初に心拍の間のそれぞれの連続した時間差を計算し、次いで、当該値のそれぞれを二乗し、結果を平均した後に、全ての平方根を取ることによって得られる、
４．ＬＦ／ＨＦ比、すなわち、低周波数出力（０．０４〜０．１５Ｈｚ）と高周波数出力（０．１５〜０．４Ｈｚ）の間の比、
５．ポアンカレプロット、それは、前の間隔に対してすべてのＩＢＩ間隔をプロットして、散布図を作成することによって得られる；ポアンカレプロットは、当該プットされた点に楕円をフィッティングさせることによっても分析することができる。フィッティングフェーズの後、以下の２つの非線形測定を得ることができる；
５．ａ．ＳＤ１：ｘ軸からの各点の距離の標準偏差、楕円の幅を特定する；それは、短期的ＨＲＶを反映する。
５．ｂ．ＳＤ２：ｙ＝ｘ＋平均（ＩＢＩ間隔）からの各点の標準偏差、それは、楕円の長さを特定する；それは、短期的および長期的ＨＲＶを測定する。
６．試料エントロピー、時系列の規則性および複雑さを測定する。
【００７１】
益々増加するウェアラブルデバイスは、ＰＰＧ技術を使用して正確で、経済的で、容易に測定できるＨＲＶ指数を提供すると主張している。いくつかの研究は、ＥＣＧシグナルによって与えられる、ゴールドスタンダードと比較して、ＰＰＧ測定によって報告されるＨＲＶ指数の信頼性に注目してきた。特に、最近のレビュー（Ｇｅｏｒｇｉｏｕ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｆｏｌｉａ  Ｍｅｄｉｃａ，  ｖｏｌ．  ６０，  ｎ．  １，  ｐｐ．  ７−２０，  ２０１８）において、報告される結果は、ＰＰＧ技術がＨＲＶ測定に対して有効な代替手段となり得るということであるが、それは、依然として、非定常条件下においてより徹底的な研究を行うことを必要としている。
【００７２】
本発明により、２つ以上のＰＰＧセンサを用いて２つ以上のＰＰＧシグナルを測定し、血管年齢指数ＡｇＩｘ、血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、脈波伝播速度ＰＷＶ、および脈波増大係数ＡＩｘを特定するために先進的なアルゴリズムを使用することによって、１つまたは複数の心臓血管パラメータが計算される。
【００７３】
一構成において、１つだけの心臓血管パラメータが測定され、脈波増大係数ＡＩｘが特定されるか、または血管年齢指数ＡｇＩｘのみまたは血圧のみが特定されるか、または脈波伝播速度ＰＷＶのみが特定される。
【００７４】
さらなる構成において、２つの心臓血管パラメータが測定され、脈波増大係数ＡＩｘおよび血管年齢指数ＡｇＩｘが特定される。さらなる代替手段において、さらに、血圧が特定されるか、または脈波伝播速度ＰＷＶが特定されるか、またはその両方が特定される。
【００７５】
さらなる構成において、脈波増大係数ＡＩｘおよび血圧が特定される。さらなる代替手段において、さらに、血管年齢指数ＡｇＩｘが特定されるか、または脈波伝播速度ＰＷＶが特定されるか、またはその両方が特定される。
【００７６】
さらなる構成において、脈波増大係数ＡＩｘおよび脈波伝播速度ＰＷＶが特定される。さらなる代替手段において、さらに、血管年齢指数ＡｇＩｘが特定されるか、または血圧が特定されるか、またはその両方が特定される。
【００７７】
さらなる構成において、血管年齢指数ＡｇＩｘおよび血圧が特定される。さらなる代替手段において、さらに、血管年齢指数ＡｇＩｘが特定されるか、または脈波増大係数ＡＩｘが特定されるか、またはその両方が特定される。
【００７８】
さらなる構成において、血管年齢指数ＡｇＩｘおよび脈波伝播速度ＰＷＶが特定される。さらなる代替手段において、さらに、血圧が特定されるか、または脈波増大係数ＡＩｘが特定されるか、またはその両方が特定される。
【００７９】
さらなる構成において、血圧および脈波伝播速度ＰＷＶが特定される。さらなる代替手段において、さらに、脈波増大係数Ａｉｘが特定されるか、または血管年齢指数ＡｇＩｘが特定されるか、またはその両方が特定される。
【００８０】
好ましい構成において、心臓血管パラメータである脈波増大係数ＡＩｘ、血管年齢指数ＡｇＩｘ、血圧、および脈波伝播速度ＰＷＶが特定される。
【００８１】
特に好ましい構成において、心臓血管パラメータである脈波増大係数ＡＩｘ、血管年齢指数ＡｇＩｘ、血圧、および脈波伝播速度ＰＷＶが特定される。
【００８２】
代替の構成において、１つ、２つ、３つ、または４つの心臓血管パラメータに加えて、以下のうちの１つまたは複数を計算することによって、心拍数変動性ＨＲＶが特定される：
・最小および最大心拍間隔（ＩＢＩ）
・ＩＢＩの中央値および平均ＩＢＩ
・最小および最大心拍数
・心拍数の中央値および平均心拍数
・正常な洞性拍動のＩＢＩの標準偏差（ＳＤＮＮ）
・５０ｍｓを超えて互いに異なる隣接する間隔の数（ＮＮ５０およびＮＮ５０）
・正常な心拍の間の逐次差分の二乗平均平方根（ＲＭＳＳＤ）、
・ＬＦ／ＨＦ比、すなわち、低周波数出力（０．０４〜０．１５Ｈｚ）と高周波数出力（０．１５〜０．４Ｈｚ）の間の比
・ＳＤ１：全てのＩＢＩ間隔を前の間隔に対してプロットすることによって得られるポアンカレプロットにおけるｘ軸からの各点の距離の標準偏差
・ＳＤ２：全てのＩＢＩ間隔を前の間隔に対してプロットすることによって得られるポアンカレプロットにおけるｙ＝ｘ＋平均（ＩＢＩ間隔）からの各点の距離の標準偏差、
・試料のエントロピー
【００８３】
本発明は、多くの様々な身体健康モニタリングデバイス、例えば、手首タイプのフィットネストラッカ、スマートウォッチ、または医療専門家によって使用される特殊なデバイスなど、に内蔵されたＰＧＧセンサを使用することにより適用することができる。本発明による方法は、いくつかの心臓血管パラメータを分析することによって、シンプルな手首装着式デバイスの助けにより、人の心臓血管状態の詳細な分析を可能にする。
【００８４】
したがって、本発明における有利な構成において、１つまたは複数の計算されたパラメータが、少なくとも１つのＰＰＧセンサを含む身体健康モニタリングデバイス上に表示される。
【００８５】
代替の構成において、少なくとも２つのＰＰＧセンサを含み、結果として、２つのＰＰＧシグナルの間の時間差を分析することによって１つまたは複数の心臓血管パラメータの評価を可能にする、身体健康モニタリングデバイス上に、１つまたは複数の計算されたパラメータが表示される。
【００８６】
本発明の別の好ましい実施形態において、音響シグナルまたは視覚シグナルが当該計算されたパラメータと一緒に出力される。
【００８７】
本発明の別の代替の実施形態において、１つまたは複数の計算されたパラメータが、少なくとも２つのＰＰＧセンサを含む身体健康モニタリングデバイス上に表示される。
【００８８】
本発明の代替の実施形態において、当該計算された心臓血管パラメータは、予め保存されている心臓血管指数パラメータと比較され、当該計算された心臓血管パラメータが、当該予め保存されている心臓血管指数パラメータからＸ％を超えて異なる場合、音響シグナルまたは視覚シグナルが出力され、その一方で、Ｘは、以下の値：５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００から選択される。
【００８９】
本発明の別の態様は、以下のパラメータ：
・血管年齢指数ＡｇＩｘ、
・脈波伝播速度ＰＷＶ、
・血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、
・脈波増大係数ＡＩｘ、
の１つまたは複数を特定するための手首装着式デバイスに関し、
この場合、当該デバイスは、
・腕の背側部分に面する、５ｃｍ以下の距離の２つのＰＰＧセンサ、
を含み、
・この場合、当該ＰＰＧセンサは、少なくとも１つの緑色光源を含み、ならびに好ましくは５１２Ｈｚのサンプリング周波数を含む。
【００９０】
好ましい実施形態において、当該デバイスは、
・特徴点ａ、ｂ、ｃ、ｄ、およびｅ、対象者の年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用して、血管年齢指数ＡｇＩｘ、
・当該対象者の２つのＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）、年齢（ｐａｇｅ）、身長（ｐｈｅｉｇｈｔ）、および心拍数中央値の推定値に基づいて線形回帰を使用して、脈波伝播速度ＰＷＶ、
・２つのＰＰＧパルスの間の時間差（ＰＴＴ）および心拍数中央値に基づいて線形回帰を使用して、血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、
・任意で、７５心拍数（ＡＩｘ＠７５）に対して正規化された収縮期ピーク振幅Ａｓｙｓおよび拡張期ピーク振幅Ａｄｉａに基づいて、および当該正規化された脈波増大係数ＡＩｘに基づいて線形回帰を使用して、脈波増大係数ＡＩｘ、
の１つまたは複数を計算するのに適合されたシグナル処理手段をさらに含む。
当該手首装着式デバイスは、フィットネストラッカまたはスマートウォッチであり得る。
【実施例】
【００９１】
実験セットアップ
本発明の実験のために、２つの異なる機器セットアップを使用した。
【００９２】
ＧＴＥＣセットアップ
ＴＥＣ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ＧｍｂＨ（オーストリア）製の携帯用生体信号収集および分析システムであるｇ．ＭＯＢＩｌａｂを含むポリグラフセットアップを使用した（「ｇＭＯＢＩｌａｂ取扱説明書」［オンライン］、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｔｅｃ．ａｔ／Ｄｏｗｎｌｏａｄ／Ｐｒｏｄｕｃｔ−Ｍａｎｕａｌｓ−Ｈａｎｄｂｏｏｋｓ／ｇ．ＭＯＢＩｌａｂ／ｇＭＯＢＩｌａｂＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓＦｏｒＵｓｅから利用可能）。
【００９３】
当該ＧＴＥＣセットアップにおいて、２つのＰＰＧセンサを、Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ  Ｂｏｘを介してｇ．ＭＯＢＩｌａｂに接続する。ＥＣＧでは、代わりに電極をｇ．ＭＯＢＩｌａｂに直接接続する。ｇ．ＭＯＢＩｌａｂは、ブルートゥース接続によってシグナルを記録し表示するソフトウェアと通信することができる。シグナルが記録されると、それらは、使用者が指定したフォルダに保存される。
【００９４】
この機器セットアップによって取得される関連情報は、以下の通りである：
ｏＥＣＧシグナル［ｍＶ］
ｏ指センサからのＰＰＧシグナル［ａ．ｕ．］
ｏ耳たぶセンサからのＰＰＧシグナル［ａ．ｕ．］
ｏＵｎｉｘ時間１において記録する初期時間［ｍｓ］
他の関連情報は、以下の通りである：
ｏサンプリング周波数：２５６Ｈｚ（カスタマイズ不可能）
ｏＰＰＧセンサ
・ＩＲ光源
・１つの光電検出器
【００９５】
この機器セットアップのおかげで、２つのＰＰＧセンサからのシグナルが、心電図シグナルと共に、メインステーション（ｇ．ＭＯＢＩｌａｂ）によって同時に記録される。これは、２つのＰＰＧセンサの間およびＰＰＧセンサとＥＣＧシグナルとの間の両方において、完全な同期を可能にする。したがって、この特徴は、ＰＰＧシグナルの時間的特性に関連する心臓血管パラメータを正確に導出することを可能にするであろう。しかしながら、以下の２つの問題が生じる：
ｉ．当該２つのセンサは、赤外光源を備えている。前の章において報告したように、このような光源は、手首での取得にとって最適ではなく、そのため、記録されたシグナルの品質は低く、それにもかかわらず、依然として、収縮期の裾部を識別することが可能である。
ｉｉ．以前に報告されているように（Ｏ'Ｒｏｕｒｋｅ  ｅｔ  ａｌ．，  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ，  ｖｏｌ．  １５，  ｐｐ．  ４２６−４４４，  ２００２）、上腕と橈骨動脈との間の脈波伝播速度は、約８００ｃｍ／秒から１１６０ｃｍ／秒まで及ぶ。いずれにせよ、これらの基準値が４０歳の対象者のものであるということを考慮する必要があり、そのため、下限は、８００ｃｍ／秒より低いかもしれない。サンプリング周波数は２５６Ｈｚに等しく、したがって、サンプリング周期は０．００３９秒であるため、当該脈波伝播速度が、１０５０ｃｍ／秒より高い場合、当該ＧＴＥＣシステムは、それを検出することができないであろう。実際に、当該センサが互いに４ｃｍ離間されて位置される場合、この方法では、パルスは４ｃｍ移動するのに０．００３９秒かかるため、検出することができる最大伝播速度は、１０５０ｃｍ／秒である。１０５０ｃｍ／秒を超える伝播速度のシグナルを記録するためには、より短いサンプリング周期が必要であろう。
【００９６】
Ｅ４セットアップ
Ｅｍｐａｔｉｃａ  Ｅ４リストバンド（Ｅｍｐａｔｉｃａ  Ｉｎｃ．、合衆国）を使用した（「Ｅ４リストバンドユーザマニュアル」［オンライン］。ｈｔｔｐｓ：／／ｅｍｐａｔｉｃａ．ａｐｐ．ｂｏｘ．ｃｏｍ／ｖ／Ｅ４−Ｕｓｅｒ−Ｍａｎｕａｌから利用可能）。
【００９７】
シグナルモードを取得する際、ストリーミングモードを選択した。ストリーミングモードでは、Ｅ４リストバンドが手首に装着されると、「Ｂｌｕｅｇｉｇａ  Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｓｍａｒｔ  Ｄｏｎｇｌｅ」モジュールを介して、Ｅ４によってサポートされる唯一の接続タイプであるブルートゥース接続が確立される。次いで、データがＥ４ストリーミングサーバに送信され、当該サーバは、今度は、ＴＣＰ接続によって当該データストリーミングを送信する。次いで、データは、指定フォルダにセーブされる。この機器セットアップによって取得される関連情報は、ＰＰＧシグナル［ａ．ｕ．］およびＵｎｉｘ時間での各値の記録時間である。
【００９８】
追加の関連情報は、以下の通りである：
ｏサンプリング周波数：６４Ｈｚ（カスタマイズ不可能）
ｏＰＰＧセンサ
・４つの光源、２つは緑色で２つは赤色
・２つの光電検出器
・モーションアーチファクトを除去するための内部アルゴリズム
【００９９】
ストリーミングモードにおいて、当該２つのセンサの間において完全に同期させることができないという、技術的限界が検出された。複数の接続（すなわち、ブルートゥースおよびＴＣＰ）によって導入される遅延は、決定論的ではなく、したがって、シグナル分析フェーズに達した後、検出されるオフセットとして処理することができない。一方で、Ｅ４リストバンドによって導入される利点は、結果として、以下のいくつかの要因のおかげで達することができる高いシグナル品質をもたらす：
ｉ．４つの光源および２つの光電検出器：当該Ｅ４システムは、異なる波長（緑色および赤色）において当該２つの光電検出器によって取得されたシグナルを組み合わせ、アンビエント照明にあまり影響されないシグナルを得る。
ｉｉ．内部アルゴリズム：各Ｅ４リストバンドは、Ｅｍｐａｔｉｃａが所有する内部アルゴリズムを有し、それは、シグナルの初期の前処理を実施する。一方において、これは、この技術における有利な特徴を表し得るが、その反面、それは、定量化するのが困難な遅延のさらなる原因となり得る。
【０１００】
本研究では、当該２つのシステム（ＧＴＥＣおよびＥ４）を組み合わせた。これは、得られるパラメータのうちの３つ（すなわち、脈波増大係数、血管年齢指数、および心拍数変動性）は、ＰＰＧ波の形態的特徴に依存し、残りの２つのパラメータ（すなわち、脈波伝播速度および血圧）は、異なる２つのセンサからの２つのＰＰＧ波の間の時間的距離に依存するため、可能である。したがって、同時に両方のシステムを使用することを決定し、それらのそれぞれから最良な特性：すなわち、Ｅ４リストバンドの高い品質、およびＧＴＥＣシステムからの同期を活用した。
【０１０１】
インビボ研究
ＰＰＧシグナルを用いた心臓血管パラメータ推定値の評価を実施するために、前の章において説明した機器セットアップを用いて、実験研究を行った。当該評価は、年齢、身長、および体重に関するデータを表１に報告する２０人の健康な対象者に対して実施した。
【０１０２】
【表１】
2021519621.tif 000014
表１：分析した個体群の記述統計
【０１０３】
実験セットアップは、以下の通りである：
ｏ２つのＥｍｐａｔｉｃａ  Ｅ４リストバンド
ｏ以下を備えるＧＴＥＣポリグラフ
ｏｇ．ＭＯＢＩｌａｂ
ｏＩＲ光源を有する２つのＰＰＧセンサ
ｏＥＣＧケーブル
この機器セットアップによって得られた測定値を検証するために、ゴールドスタンダード機器である、Ｉ．Ｅ．Ｍ．  ＧｍｂＨ製の臨床用デバイスであるＭｏｂｉｌ−Ｏ−Ｇｒａｐｈ  ＰＷＡ  ２４ｈを使用した（「Ｍｏｂｉｌ−Ｏ−Ｇｒａｐｈ  ２４ｈ  ＰＷＡ  ｕｓｅｒ'ｓ  ｍａｎｕａｌ」［オンライン］。ｗｗｗ．ｉｅｍ．ｄｅ／＿ａｔｔｉｃ／ｗｅｂｓｉｔｅ／ＵｓｅｒＭａｎｕａｌ＿ＮＧ＿ＨＭＳ−ＣＳ＿２４ｈ−ＰＷＡ＿ＥＮ．ｐｄｆから入手可能）。このデバイスは、血圧用の標準的測定デバイスと同様に機能し、対象者の上腕へカフを適用する。それは、圧力波に対して脈波分析（Ｐｕｌｓｅ  Ｗａｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を実施し、各指数に対して正確な値を得ることを可能にする。
【０１０４】
当該実験プロトコルを２０人の対象者に適用した。それは、以下のステップからなる：
１．５分間の安静
２．センサ装着
ａ．  手首の背側部に、互いに４ｃｍ離間した２つのＥ４リストバンド
ｂ．  当該Ｅ４ストラップと腕の腹側部との間に、互いに４ｃｍ離間した２つのＧＴＥＣ  ＰＰＧセンサ
３．Ｅ４リストバンドのブルートゥース接続
４．ＧＴＥＣシステムのブルートゥース接続
５．２分３０秒間の取得
６．センサの取り外し
７．Ｍｏｂｉｌ−Ｏ−Ｇｒａｐｈ血圧カフの取り付け
８．Ｍｏｂｉｌ−Ｏ−Ｇｒａｐｈのブルートゥース接続
９．「Ｔｒｉｐｌｅ  Ｐｕｌｓｅ  Ｗａｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」モードによる血圧シグナルの取得
【０１０５】
ＰＰＧシグナルの前処理
ＰＰＧからの正しいパラメータ推定にとって、前処理フェーズは、重要な課題である。それは、その要所のより容易な検出を得るために、ＰＰＧ波の輪郭を強調することを可能にする。図２．１に示されるように、変更を行わずに測定されたＰＰＧシグナルは、通常、５０Ｈｚの周波数での可視的電力ライン干渉を含む。この干渉を除去するために、５０Ｈｚのノッチフィルタを使用する。電力ライン干渉および高周波数ノイズを除去したＰＰＧシグナルを図２．２に示す。
【０１０６】
以下の３つのステップからなる、組み合わせた前処理アルゴリズムを選択した［３４］［３５］：
ｉ．シグナルの正規化
2021519621.tif 000015
ｉｉ．・呼吸に起因してＰＰＧシグナルに常に存在するドリフトを除去するために、移動平均フィルタにかけること
ｉｉｉ．・零相およびカットオフ周波数＝２０ＨｚのＩＶオーダーチェビシェフローパスフィルタ
２０Ｈｚにおいてフィルタリングを行うステップ、当該フィルタは、さらなる情報を提供しないシグナルのイレギュラーを除去することを可能にし、これらの速い変動は、収縮期ピークおよび拡張期ピークの正確な位置の推定にとって有害となる危険がある（図２．３に示される）。
【０１０７】
評価基準
提案されるアルゴリズムの正確さおよび信頼性を、臨床的に推奨される基準デバイスの測定値によってこれらのアルゴリズムの推定値を比較することにより、検証した。Ｉ．Ｅ．Ｍ．  ＧｍｂＨ製のＭｏｂｉｌ−Ｏ−Ｇｒａｐｈによって得られるこれらの測定値は、基準値として役立ち、ならびに当該デバイスは、固有の測定誤差も有し、したがって、その測定値における変動も有するため、当該測定値自体、真の値とは異なり得る。基準デバイスの固有の測定誤差の影響を減じるために、当該基準デバイスによって３回の連続した測定を行い、各心臓血管パラメータに対してそれら３つの値の中央値を計算した。
【０１０８】
当該シグナルを、Ｍａｔｌａｂにおいて処理した。性能評価のためのアルゴリズムは、３つの主要な段階を含む：
１．ＰＰＧシグナルからのパラメータの推定
２．当該推定されたパラメータの線形回帰分析
３．当該推定されたパラメータとゴールドスタンダード指標との間の一致の評価（以下の表）
【０１０９】
ＰＰＧシグナルからのパラメータ推定の性能を、５つのインジケータに基づいて評価した。検証のため、５つの異なる基準である平均誤差、標準偏差（ＳＴＤ）、平均絶対誤差（ＭＡＥ）、平均二乗誤差（ＭＳＥ）、および二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）を計算したが、ここで、ｙｅｓｔ（ｉ）は、全ての協力者に対する測定の総数に等しい長さＮ＝２４２における、関心対象である当該推定された心臓血管パラメータであり、ｙｒｅｆ（ｉ）は、その心臓血管パラメータの基準値である。
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【０１１０】
当該方法および最良のセンサ位置が決定されると、ノンパラメトリックのスピアマンの順位相関係数ρが、そのｐ値を用いて評価される。
【０１１１】
心臓血管パラメータを推定するための線形回帰係数の見積もり
１．  脈波増大係数ＡＩｘ
以下に説明される方法を使用して、脈波増大係数の推定値を得た：
ｏ方法１．１：２つの指数の合計によるＡＩｘ＝ｙ／ｘ
ｏ方法１．２：２つの指数の合計によるＡＩｘ＝（ｘ−ｙ）／ｘ
ｏ方法２．１：単一の指数をモデル化することによるＡＩｘ＝ｙ／ｘ
ｏ方法２．２：単一の指数をモデル化することによるＡＩｘ＝（ｘ−ｙ）／ｘ
【０１１２】
平均誤差は低いが（基本的に、それはゼロである）、標準偏差は比較的高く、そのため、この種類の指標は、信頼性の高いパラメータとして定義することができないであろう。この理由のため、正規化された指数ＡＩｘ＠７５の性能を評価することを決めた。表２．１および２．２は、それぞれ近位センサおよび遠位センサによって記録されたＰＰＧシグナルから得られた結果を示している。
【０１１３】
【表２．１】
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表２．１：近位のＥ４センサからの脈波増大係数＠７５の結果
【０１１４】
【表２．２】
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表２．２：遠位のＥ４センサからの脈波増大係数＠７５の結果
【０１１５】
当該インジケータは全て、ＡＩｘに対して得られたものより著しく低い。当該最良の結果は、遠位センサからのＰＰＧシグナルを使用した方法１．２によって達成される。図３．１は、基準値、スピアマン相関係数、およびそのｐ値に関連してこの方法によって得られた値を示している。
【０１１６】
２．血管年齢指数ＡｇＩｘＰＰＧ：
血管年齢指数を推定するための３つの異なる方法を評価した：
・方法１：最大および最小ピークを見出すことによってＡＰＧ振幅波を得る。次いで、式（１．６）を使用して血管年齢指数を推定する；
・方法２：文献［１６］［３６］に見出される追加の方法が実践されている。この場合も、式（１．６）を使用した；
・方法３：方法２と同様にＡＰＧランドマーク点を検出したが、ゴールドスタンダード機器からの血管年齢指数を、式（１．７）によって得られた振幅比と比較した。
【０１１７】
表３．１および３．２は、近位センサおよび遠位センサにおいて得られた値を示している。当該血管年齢指数は、年（ｙ）の単位であり、推定誤差もそうである。
【０１１８】
【表３．１】
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表３．１：近位のＥ４センサからの血管年齢指数の結果
【０１１９】
【表３．２】
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表３．２：遠位のＥ４センサからの血管年齢指数の結果
【０１２０】
当該２つのＰＰＧ記録部位の間において、特定の差はなかった。当該ＡＰＧ振幅波から推定される血管年齢指数は、あまり正確な結果を提供するようには思えない。この理由から、線形回帰において、他の回帰係数：年齢、身長、および心拍数の中央値、を導入することを決定したが、それについては式（１．８）を参照されたい。結果を表３．３および３．４に表す。
【０１２１】
【表３．３】
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表３．３：近位のＥ４センサからのメタデータによる血管年齢指数の結果
【０１２２】
【表３．４】
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表３．４：遠位のＥ４センサからのメタデータによる血管年齢指数の結果
【０１２３】
性能は、対象者の追加情報を当該線形回帰推定に組み入れることによってかなり向上する。標準偏差値は許容可能である。最良の方法は、近位のＰＰＧセンサのシグナルに使用した場合の方法１である。図３．２は、基準値と比較した、この方法によって得られた値を示しており、スピアマン相関係数およびそのｐ値も示されている。
【０１２４】
３．脈波伝播速度ＰＷＶ
脈波伝播速度の推定値は、ＧＴＥＣシステムを使用することによってのみ得られた。３つの異なるセットアップに基づく結果を評価した：
・近位のＧＴＥＣセンサからのＥＣＧピークと連続するＰＰＧ収縮期の裾部との間での脈波到達時間
・遠位のＧＴＥＣセンサからのＥＣＧピークと連続するＰＰＧ収縮期の裾部との間での脈波到達時間
・それぞれ近位のＧＴＥＣセンサおよび遠位のＧＴＥＣセンサによって記録された２つのＰＰＧ波の収縮期の裾部の間での脈波伝播時間。
その上、線形回帰が使用された。発明者らは、６つのモデルの性能を試験した：
・モデル１：ＰＡＴまたはＰＴＴのみ
・モデル２：ＰＡＴまたはＰＴＴ＋年齢
・モデル３：ＰＡＴまたはＰＴＴ＋年齢＋身長
・モデル４：ＰＡＴまたはＰＴＴ＋年齢＋身長＋中央値（ＨＲ）、式（１．９）
・モデル５：ＰＴＴ＋立ち上がり時間＋硬さ指数＋パルス領域（ＰＰＧ近位センサから）
・モデル６：ＰＴＴ＋立ち上がり時間＋硬さ指数＋パルス領域（ＰＰＧ遠位センサから）
次いで、ＰＡＴおよびＰＴＴから得られたＰＷＶの結果を比較した。
【０１２５】
表４．１、４．２、および４．３は、３つの異なる機器セットアップによる当該推定されたＰＷＶ値を示している。
【０１２６】
【表４．１】
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表４．１：ＥＣＧ−近位ＧＴＥＣセンサからの脈波伝播速度の結果  
【０１２７】
【表４．２】
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表４．２：ＥＣＧ−遠位ＧＴＥＣセンサからの脈波伝播速度の結果
【０１２８】
【表４．３】
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表４．３：近位−遠位ＧＴＥＣセンサからの脈波伝播速度の結果
【０１２９】
最初の注目に値する結果は、ＰＴＴから得られたＰＷＶ推定値であり（表４．３、モデル１からモデル４）、それは、ＰＡＴから得られたものより低い（表４．１および４．２）。
【０１３０】
第二に、評価下の対象者の他の個人的なデータが、当該線形回帰モデルに含まれる場合、より良い結果を達成することができる。年齢、身長、および心拍数の中央値を含むモデルは、実際、最良の結果を示している。
【０１３１】
ＰＰＧシグナルモルホロジのパラメータを使用することは、顕著な結果をもたらさない。見かけ上、当該ＰＷＶ推定値は、これらＰＰＧの特徴によって影響されない。
【０１３２】
したがって、最良の方法は、方法４、（１．９）に示される式である。図４．３は、ゴールドスタンダードの指標、スピアマン相関係数、およびそのｐ値と比較したＰＷＶ推定値を示している。
【０１３３】
４．血圧
血圧推定値を、以下の線形回帰によって得た：
・方法１：ＰＴＴ
・方法２：ＰＴＴ＋年齢＋身長＋中央値（ＨＲ）、式（１．１２）および（１．１３）
・方法３：ＰＴＴ＋立ち上がり時間＋硬さ指数＋近位センサからのパルス領域、式（１．１４）および（１．１５）
・方法４：ＰＴＴ＋立ち上がり時間＋硬さ指数＋遠位センサからのパルス領域
収縮期血圧および拡張期血圧に対する結果が、それぞれ、表５．１および５．２に別々に表される。血圧は、ｍｍＨｇの単位であり、その推定誤差もそうである。
【０１３４】
【表５．１】
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表５．１：収縮期血圧の結果
【０１３５】
【表５．２】
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表５．２：拡張期血圧の結果
【０１３６】
方法２から良好な推定値を得られたが、これは、誤差の標準偏差が、収縮期および拡張期の両方の血圧推定値に対して他の方法より低いためである。
【０１３７】
当該誤差をさらに減じるために、ＣＴ、ＳＩ、およびＰＡを用いた線形回帰モデルも試験した。この場合、収縮期ＢＰの誤差の標準偏差は、他の方法によって得られたものより大きく、その一方で、拡張期の血圧推定値は、他の方法よりわずかに低い誤差の標準偏差を示している（表４．１４および４．１５）。
【０１３８】
収縮期ＢＰに関して、当該最良の方法は、方法２であるように思われる。拡張期ＢＰの場合、方法３が好ましいかもしれない。図３．４および３．５には、スピアマン相関係数およびそのｐ値と共に、推定された収縮期ＢＰおよび拡張期ＢＰも表されている。
【０１３９】
５．心拍数変動性ＨＲＶ
表５および６は、ゴールドスタンダードと比較した、近位および遠位ＰＰＧシグナルにより得られた心拍数変動性（ＨＲＶ）分析の結果を示している。表６．１および６．２に示されるように、ＨＲＶを推定するために、１６のパラメータを考慮した：
【０１４０】
【表６．１】
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表６．１：近位Ｅ４センサからのＨＲＶの結果
【０１４１】
【表６．２】
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表６．２：遠位Ｅ４センサからのＨＲＶの結果
【０１４２】
全体的に、近位ＰＰＧセンサのからの推定値は、遠位センサから得られたものより正確である。これは、リストバンドのより正しい位置決めと当該手首に対するより強い把持に起因し得る。
【０１４３】
その誤差の標準偏差は比較的大きいが、ＲＭＳＳＤは、ＰＰＧセンサを装着した対象者の心臓血管の健康に対処する将来のアルゴリズムのための貴重な選択肢とみなすことができる。
【０１４４】
心臓血管の推定の分析は、レファレンスから妥当な偏差によって推定することができる複数の心臓血管パラメータが存在することを示した。結論すると、シンプルで低コストのＰＰＧシグナルは、現在最も一般的な抽出される特徴である脈拍数をはるかに超えて、人の心臓血管の健康に関する有用な情報を含む。本発明による新規のアルゴリズムは、手首に位置された２つのＰＰＧセンサの場合でさえ基準値からのわずかな偏差のみによって心臓血管パラメータを推定することができる。これは、対象者の心臓血管状態の詳細な分析を提供するために１つの手首装着式デバイス内の２つのＰＰＧシグナルを含ませる可能性を初めて提供するものである。当該２つのＰＰＧセンサは、それらの心臓血管パラメータの永久的なモニタリングのために、フィットネストラッカまたはスマートウォッチに内蔵することができる。
【０１４５】
図４は、心臓血管パラメータ、すなわち、血管年齢指数ＡｇＩｘ、血圧ＢＰｄｉａおよびＢＰｓｙｓ、脈波伝播速度ＰＷＶ、脈波拡大指数ＡＩｘ、および心拍数変動性ＨＲＶ、を特定するためのシステム１００を例示的に示している。システム１００は、手首装着式デバイス、例えば、フィットネストラッカまたはスマートウォッチなど、において実践することができ、ならびに２つのＰＰＧセンサ１０１、プロセッサ１０２、メモリ１０３、予め保存されているデータとの比較１０４、およびユーザインタフェース１０５を含む。データベース１０３は、全ての心臓血管パラメータに対する基準データを含み、ならびに、異なる組織データベースから得られた生理学的データおよびシステム１００の測定されたデータから得られた生理学的データから導かれ得る。別の実施形態において、データベースは、有線または無線接続によって当該システムに外部的に接続することができる。
【０１４６】
当該ＰＰＧセンサ１０１は、使用者の皮膚に光を照射し、皮膚による照射光吸収に基づいて２つのＰＰＧシグナルを測定するように構成される。当該ＰＰＧセンサ１０１は、例えば、少なくとも１つの周期的光源（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、またはそれに関連付けられた任意の他の周期的光源）と、当該少なくとも１つの周期的光源によって放たれて使用者の皮膚によって反射された当該周期的光を受光するように構成された光検出器とを含み得る。好ましい実施形態において、当該ＰＰＧセンサは、少なくとも１つの緑色光源を含み、ならびに好ましくは５１２Ｈｚのサンプリング周波数を含む。
【０１４７】
当該２つのＰＰＧセンサ１０１は、プロセッサ１０２に接続することができる。別の実施形態において、当該ＰＰＧセンサ１０１は、プロセッサ１０２と他の回路／ハードウェア要素と共にハウジングに収納してもよい。両方のＰＰＧセンサ１０１は、ハウジングに収納され、５ｃｍ以下の距離において位置決めされ、腕の背側部に面していることが好ましい。
【０１４８】
ＰＰＧセンサ１０１から周期的な光を受光して当該受光した周期的な光を処理するようにプロセッサ１０２（例えば、ハードウェアユニット、機器、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ））を構成することができる。当該処理は、前に説明したような第一段階でのデータの前処理および本発明によるアルゴリズムの助けによる心臓血管パラメータの推定を含む。次いで、当該推定された心臓血管パラメータが、前に保存されたデータ１０４と比較され、使用者に対して表示されるユーザインタフェース１０５へと処理される。使用者は、さらに、当該推定されたパラメータに対してフィードバックを提供することができる。
【０１４９】
図５は、２つの離されたＰＰＧセンサからの２つのＰＰＧシグナルに基づく例示的実施形態に従って、対象者において１つまたは複数の心臓血管パラメータを推定するための方法を示すフローダイアグラムである。図５を参照すると、作動中、当該電子デバイスは、使用者の皮膚に光を照射し、皮膚による照射光吸収に基づいて２つのＰＰＧセンサからのＰＰＧシグナルを測定する。例えば、当該電子デバイスにおいて、図４に示されるように、２つのＰＰＧセンサ１０１は、使用者の皮膚に光を照射し、当該皮膚による照射光吸収に基づいてＰＰＧシグナルを測定するように構成される。
【０１５０】
作動中、当該電子デバイス１００は、シグナルの前処理後、ＰＰＧの特徴、ＨＲＶの特徴、ＡＰＧの特徴、および脈波伝播時間（ＰＴＴ）を含む複数のパラメータを両方のＰＰＧシグナルから抽出する。当該２つのＰＰＧシグナル分析に基づいて、上記において説明したように当該心臓血管パラメータを推定することができる。当該電子デバイス１００は、当該抽出された複数のパラメータに基づいて、心臓血管パラメータ、この場合はＰＷＶおよびＢＰ、を推定する。当該推定されたパラメータは、予め保存されている心臓血管パラメータ１０４と比較される。結果は、ユーザにフィードバックを与えるユーザインタフェース１０５内に表示される。
【０１５１】
１つまたは複数の心臓血管パラメータを推定するための当該システムおよび当該方法のおかげで、使用者は、生理学的パラメータ、例えば、心臓血管パラメータなど、を継続的にモニターし、評価することができる。特定の解剖学的データを含む先進的アルゴリズムに基づいて、いくつかの心臓血管パラメータの評価が達成される。補助的パラメータ、例えば、血流、血圧、動脈壁の硬化、血管弾性、血管年齢など、の評価は、包括的な全般的健康評価を可能にする。この個々の心臓血管健康評価は、誤った解釈のリスクを減らし、使用者のより正確な健康評価につながる。 
【図１．１】
2021519621.tif 000031
【図１．２】
2021519621.tif 000032
【図１．３】
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【図１．４】
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【図１．５】
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【図１．６】
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【図１．７】
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【図２．１】
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【図２．２】
2021519621.tif 000039
【図２．３】
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【図３．１】
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【図３．２】
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【図３．３】
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【図３．４】
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【図３．５】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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