(57)【要約】【課題】ラプラス変換およびＺ変換に基づく概念で構成されるデジタルフィルタでは、デジタル出力信号の追従性の遅延やバイアス変動が伴い、血圧測定時において、付与圧力検出レベルの誤差を大きくしたり、脈拍周期の特定作業を複雑化させたり、といった検出信頼性に関わる不具合を引き起こす。【解決手段】生体情報検出装置のＡ／Ｄ変換後デジタル信号データに対して、その連続する複数個データへ重畳係数を乗算して平均値を取得する処理を実施し、この平均値を連続複数個データの中央データ位置に相当するノイズ処理値とする。この結果、出力信号追従性の遅延分が明確に管理されるので、付与圧力検出精度が向上し、脈拍周期の特定作業が容易になる。【選択図】図１
2008237519.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動脈近傍の生体組織に押圧力を付与する為の押圧力付与手段と、
動脈の脈動成分を含む押圧力データを検出する為の押圧力検出手段と、
前記押圧力データを処理して生体情報を算出する為の生体情報算出手段と
を含む生体情報検出装置であって、
前記押圧力データの最新の（２ｎ＋１）個分（ｎは正の整数）のデータ範囲に属する
各データに対し、
第一の重畳係数を乗算した後、前記データ範囲の乗算した結果の平均値を求め、
該平均値を、
前記押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングに相当の
脈動成分除去データとして取り扱う生体情報検出装置。
【請求項２】
前記押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングの押圧力データから、
前記押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングに相当の
脈動成分除去データを減算することによって、
前記押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングに相当の
脈動成分データとして取り扱うことを特徴とする請求項１に記載の生体情報検出装置。
【請求項３】
前記押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングに相当の
脈動成分除去データと
前記データ取得タイミングに相当の脈動成分データと
を利用して血圧値を算出することを特徴とする請求項２に記載の生体情報検出装置。
【請求項４】
前記脈動成分データの、
前記押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングより以前の
（２ｍ＋１）個分（ｍは正の整数）のデータ範囲に属する各データに対し、
第ニの重畳係数を乗算した後、前記データ範囲の乗算した結果の平均値を求め、
該平均値を、前記押圧力データの最新データから（ｎ＋ｍ）個前の
データ取得タイミングに相当の高周波ノイズ除去脈動成分データとして
取り扱うことを特徴とする請求項２に記載の生体情報検出装置。
【請求項５】
前記押圧力データの最新データから（ｎ＋ｍ）個前の
データ取得タイミングに相当の脈動成分除去データと
前記データ取得タイミングに相当の高周波ノイズ除去脈動成分データと
を利用して血圧値を算出することを特徴とする請求項４に記載の生体情報検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動脈近傍の生体組織を押圧した際の押圧力データより動脈の脈動に関する情報を採取することで、血圧値や心拍数等の生体情報を検出する生体情報検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
動脈近傍の生体組織に付与する圧力レベルと生体内動脈の脈動レベルとを対比して血圧値を決定する生体情報検出装置において、アナログ信号処理フィルタをラプラス変換やＺ変換等の作用に置き換えてデジタル処理をする信号処理技術が知られている。特許文献１内では、Ａ／Ｄ変換された圧力検出信号データを、ハイパスフィルタの効果を有するデジタルフィルタへ作用させて動脈脈波値を抽出し、ローパスフィルタの効果を有するデジタルフィルタへ作用させてカフ圧値を抽出している。これらデジタルフィルタを介して抽出された動脈脈波値とカフ圧値とを対比することで血圧値を決定する処理を行なっている。
【特許文献１】特開昭６２−１４８３１号公報（１２頁、１４頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前述の特許文献１で記載のデジタルフィルタを利用して信号処理する技術は、従来の電子血圧計で採用されてきた、抵抗やコンデンサを組み合わせて構成されていたローパスフィルタ回路やバンドパスフィルタ回路を使うことなく、簡単な回路構成で、かつ安価に電子血圧計を供給可能な技術として有効である。さらに、特許文献１で記載のデジタルフィルタを利用して信号処理する技術は、加減乗除の演算処理数が極めて少なく、処理効率の面でもたいへん優れた技術でもある。
【０００４】
しかしながら、特許文献１で記載の技術には、かなり面倒な処理を付加しなければいけない２つの重大な問題点を有している。第一の問題点は、ローパスフィルタの効果を有するデジタルフィルタ処理から生じる、フィルタ出力データのフィルタ入力データに対する追従性の遅れである。第二の問題点は、ハイパスフィルタの効果を有するデジタルフィルタ処理から生じる、フィルタ出力信号のバイアスレベル変動である。
【０００５】
先ず、第一の問題点について例を挙げて説明する。電子血圧計のカフ圧データと、このカフ圧データに対して、特許文献１で記載のローパスフィルタの効果を有するデジタルフィルタ処理を作用させた場合のデジタル出力データとの比較を、図１６に一例として示す。図１６のデジタル出力は、特許文献１での記載と同様にカットオフ周波数を０．１Ｈｚとして処理した結果である。特許文献１での記載同様に、カットオフ周波数が０．１Ｈｚ程度であれば、動脈の脈動に伴う脈波成分は殆ど除去することに成功している。しなしながら、図１６より自明であるとおり、デジタル出力はカフ圧よりも約１．５ｓｅｃ程度遅れて追従するという挙動を呈する。一般に、電子血圧計でカフ圧を加圧もしくは減圧する場合には、１ｓｅｃあたりに３ｍｍＨｇから５ｍｍＨｇの変化量で制御するようにしている。カットオフ周波数が０．１Ｈｚ程度の場合に、１ｓｅｃあたりに４ｍｍＨｇの変化量で制御した状態では６ｍｍＨｇの読み取り誤差となってしまい、血圧決定時の読み取り誤差を大きくしてしまう。カットオフ周波数を大きくすることで、この追従性の遅れに関する問題は改善する方向に進むが、脈波成分の除去能力が低下してしまう。即ち、特許文献１で記載のローパスフィルタの効果を有するデジルタルフィルタ処理にて脈波成分を除去する場合には、この追従性の遅れの問題は回避不可能である。
【０００６】
続いて、第二の問題点について例を挙げて説明する。電子血圧計のカフ圧データと、こ
のカフ圧データに対して、特許文献１で記載のハイパスフィルタの効果を有するデジタルフィルタ処理を作用された場合のデジタル出力データとの比較を、図１７に一例として示す。図１７のデジタル出力は、特許文献１での記載と同様にカットオフ周波数を１Ｈｚとして処理した結果である。図１７より自明であるとおり、カフ圧の増減傾向の差によりデジタル出力にはバイアス高低レベルの差が現われている。具体的には、カフ圧が増圧工程の場合にはデジタル出力に正のバイアスレベルが現われ、カフ圧が減圧工程の場合にはデジタル出力に負のバイアスレベルが現われる。このように、デジタル出力のバイアスレベルはカフ圧の変化速度により上下変動してしまう挙動を呈する。即ち、カフ圧が一定の速度で制御できていない場合には、デジタル出力のバイアスレベルが検出タイミングにより変動を起こすことになってしまう。このバイアス変動が最も問題となるのは、各脈波の境界点を認識させる処理である。特許文献１に記載のハイパスフィルタ効果を有するデジタルフィルタ処理を作用させた場合には、バイアスレベルがどんなレベルに移動しても対処可能なように処理をしなくてはならない。具体的には、デジタル出力の上方ピークや下方ピークの挙動を調べながら脈波境界を認識しなくてはいけなくなる。図１８には、図１７を部分的に拡大した図を示す。図１８に示すとおり、特許文献１で記載のハイパスフィルタ効果を有するデジタルフィルタを利用した場合には、デジタル出力の上方ピークや下方ピーク近傍では単一のピークとならずに複数のピークが存在する場合が多い。従って、デジタル出力の上方ピークや下方ピークを探す際には、複数存在するピークのうちどのピークがデジタル出力の脈波周期を代表するピークであるのかを選別する為の処理が別途必要となる。一般にこのピーク選別処理は極めて複雑な判断処理となり、演算処理のバグに繋がりやすいものである。
【０００７】
本発明では、動脈近傍の生体組織を押圧した際の押圧力データを、デジタル処理によって押圧力成分と動脈脈波成分とに分離し比較する際に、押圧力成分取得タイミングと動脈脈波成分取得タイミングを定量的に管理して追従性遅れの問題を防止しすることを目的とする。さらに、動脈脈波成分が押圧力成分の変化速度の影響を受けてバイアス変動を起こすことがないよう処理を施して脈波境界の認定処理を簡素化することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の生体情報検出装置は、動脈近傍の生体組織に押圧力を付与する為の押圧力付与手段と、動脈の脈動成分を含む押圧力データを検出する為の押圧力検出手段と、検出した押圧力データを処理して生体情報を算出する為の生体情報算出手段とを含み、検出した押圧力データのうち最新の（２ｎ＋１）個分（ｎは正の整数）のデータ範囲に属する各データに対し、このデータ範囲の全域で一定値ではなく分布を有するような第一の重畳係数を乗算した後、この乗算した結果の平均値を求め、ここで求めた平均値を、押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングに相当の脈動成分除去データとして、生体情報算出手段内で取り扱うことを特徴とする。
【０００９】
押圧力データの最新データからｎ個前の押圧力データから、押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングに相当の脈動成分除去データを減算することによって、押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングに相当の動脈の脈動成分データとして、生体情報算出手段内で取り扱うことが望ましい。
【００１０】
さらに、押圧力データの最新データからｎ個前の押圧力データ取得タイミングに相当の脈動成分除去データとこのタイミングに相当の脈動成分データとを利用して血圧値を算出することが望ましい。
【００１１】
さらに、脈動成分データの、押圧力データの最新データからｎ個前のデータ取得タイミングを含み、かつ、それより以前の（２ｍ＋１）個分（ｍは正の整数）のデータ範囲に属する各データに対し、このデータ範囲の全域で一定値ではなく分布を有するような第ニの
重畳係数を乗算した後、この乗算した結果の平均値を求め、ここで求めた平均値を、押圧力データの最新データから（ｎ＋ｍ）個前のデータ取得タイミングに相当の高周波ノイズ除去脈動成分データとして、前述の生体情報算出手段内で取り扱うことが望ましい。
【００１２】
さらに、押圧力データの最新データから（ｎ＋ｍ）個前の押圧力データ取得タイミングに相当の脈動成分除去データとこのタイミングに相当の高周波ノイズ除去脈動成分データとを利用して血圧値を算出することが望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明では、デジタルフィルタ利用の信号処理として、入力デジタル信号の連続する奇数個データ範囲に対して、以後に説明する所定の重畳係数を乗算し、これら奇数個データ範囲の乗算結果の平均値を、これら奇数個データ範囲中央に該当する入力デジタル信号のデータ取得タイミングのデジタルフィルタ出力とすることにした。重畳係数を乗算する対象範囲の入力デジタル信号のデータ数が奇数個なので、これら対象範囲中央のデータ取得タイミングに一致する入力デジタル信号は必ず存在する。従って、デジタルフィルタ出力と、対応するデータ取得タイミングの入力デジタル信号とを比較する場合には、入力デジタル信号に何らかの演算を追加で施すことなくそのまま利用することが可能となる。
【００１４】
仮に、重畳係数を乗算する対象範囲の入力デジタル信号のデータ数が偶数個の場合には、これら対象範囲中央のデータ取得タイミングに一致する入力デジタル信号は存在しない。従って、デジタルフィルタ出力と、対応するデータ取得タイミングの入力デジタル信号とを比較する場合には、その取得タイミングを挟む最も近い入力デジタル信号の複数データからその取得タイミングに相当する入力デジタル信号を予想するような別処理が必要となる。この別処理はデジタルフィルタの処理能力を低下させ、比較精度も低下させることになる。
【００１５】
本発明では、前述のデジタルフィルタとして二種類の利用を考えた。第一番目のデジタルフィルタは、入力デジタル信号として動脈近傍の生体組織に付与した押圧力検出信号をＡ／Ｄ変換したデータを適用し、デジタルフィルタ出力として脈動成分除去データを得る利用方法である。入力デジタル信号とした押圧力検出信号をＡ／Ｄ変換したデータから、デジタルフィルタ出力として得られた脈動成分除去データを、双方データのデータ取得タイミングを一致させた状態で減算することにより、動脈の脈動成分データが得られることになる。また、第二番目のデジタルフィルタは、入力デジタル信号として前述の脈動成分データを適用し、デジタルフィルタ出力として高周波成分除去脈動成分データを得る利用方法である。
【００１６】
さらに、本発明では、前述の脈動成分除去データと脈動成分データとを、双方データのデータ取得タイミングを一致させながら比較処理することにより、最高血圧値や最低血圧値を決定できる構成とした。この構成により、デジタルフィルタ処理に伴いがちな、フィルタ出力追従性悪化から来る血圧決定精度の低下を防止できることになる。
【００１７】
さらに、本発明では、前述の脈動成分除去データと高周波成分除去脈動成分データとを、双方データのデータ取得タイミングを一致させながら比較処理することにより、最高血圧値や最低血圧値を決定できる構成とした。この構成により、デジタルフィルタ処理に伴いがちなフィルタ出力追従性悪化から来る血圧決定精度の低下を防止した上で、高周波成分ノイズ成分をも効果的に除去できることになる。
【００１８】
以上のように、本発明のデジタルフィルタ処理技術を用いた生体情報検出装置を用いることにより、デジタルフィルタ使用時の長所となる、生体情報検出装置における信号処理回路の簡素化と部品点数削減効果をそのまま維持したまま、デジタルフィルタ出力の追従
性悪化による血圧検出精度低下、脈拍周期判断時の複雑な後処理といった問題を解消し、かつ、簡便な処理方法にて高周波成分を除去するという新たな効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の実施形態について説明する。まず、本発明のデジタルフィルタ技術で使用する重畳係数の機能を説明する。本発明では、この重畳係数の配列を、乗算相手となる入力デジタル信号の乗算対象範囲が最古のものから最新のものへと対応するように配列させた場合に、配列両端の重畳係数値を０、配列中央の重畳係数値を２、配列全体の平均値を１とするような分布形態とした。このような分布形態とすることで、デジタルフィルタ出力としては、重畳係数を乗算する対象範囲の入力デジタル信号の中央値の影響を大きめに、入力デジタル信号の両端範囲の影響を小さめにするよう取り扱うことが可能になる。この効果として、入力デジタル信号に含まれる変動成分のうち、その変動周期が重畳係数を乗算する対象範囲よりも長い場合には、デジタルフィルタ出力が、この対象範囲中央のデータ取得タイミングに一致する入力デジタル信号の値に近づく傾向を呈する。また、入力デジタル信号に含まれる変動成分のうち、その変動周期が重畳係数を乗算する対象範囲よりも短い場合には、デジタルフィルタ出力が、この対象範囲中央のデータ取得タイミングに一致する入力デジタル信号の値に比べてゼロに近づく傾向を呈する。従って、このデジタルフィルタはアナログ信号のローパスフィルタと似た挙動を期待できることになる。
【００２０】
上記の重畳係数の分布形態としては、三角関数を利用して表現した形が好ましい。具体的には、前述の重畳係数を、乗算する対象範囲の入力デジタル信号の最古に対応する重畳係数をＣ（０）、最新に対応する重畳係数をＣ（２ｋ）とし、０から２ｋ番目の間の任意ｘ番目位置に対応する重畳係数をＣ（ｘ）と定義した場合に、
Ｃ（ｘ）＝１−ｃｏｓ（πｘ／ｋ）
という式で表現可能な分布形態である。この効果として、図１５に例示するとおりの、アナログ信号のローパスフィルタと似た周波数応答特性を取得できるようになる。図１５は、重畳係数を乗算する対象範囲となる入力デジタル信号のデータ数を１６１ケとし、重畳係数を
Ｃ（ｘ）＝１−ｃｏｓ（πｘ／８０）
ｘ＝０〜１６０
とし、入力デジタル信号の変動周期を変化させた際の周波数応答特性結果である。図１５のとおり、入力デジタル信号の変動周期が、重畳係数を乗算する対象範囲となる入力デジタル信号のデータ数に一致するあたりでゲインは０．５となり、入力デジタル信号の変動周期がこのデータ数よりも大きくなるとゲインは１に近づき、入力デジタル信号の変動周期がこのデータ数よりも小さくなるとゲインは０に近づく。特に、入力デジタル信号の変動周期がこのデータ数の概ね半値、具体的には、図１５の横軸の入力デジタル信号の変動周期が８０よりも小さい範囲全域でゲインがほぼ０となる特性を示す。
【００２１】
本発明の実施形態では、このデジタルフィルタを２段階で使用した。第一番目のデジタルフィルタでは、押圧力データを入力デジタル信号として、デジタルフィルタ出力として脈動成分除去データを取得した。第二番目のデジタルフィルタでは、脈動成分データを入力デジタル信号として、デジタルフィルタ出力として高周波ノイズ除去脈動成分データを取得した。
【００２２】
図１０は、本発明の生体情報検出装置で使用した第一重畳係数データを示す図である。第一番目のデジタルフィルタで利用する第一の重畳係数として、第一の重畳係数を乗算される対象の入力デジタル信号の全サンプリング時間幅を１ｓｅｃ以上かつ２ｓｅｃ以下とした。第一の重畳係数を乗算する対象範囲となるサンプリング時間幅を１ｓｅｃとすることで、入力デジタル信号の変動周期が０．５ｓｅｃ以下の変動成分を概ねカットすることができる。また、入力デジタル信号の変動周期が０．５ｓｅｃから１ｓｅｃの変動成分に
対しては、デジタルフィルタ出力のゲインを０．５以下に抑えることができる。即ち、押圧力データから、人間の脈拍周期に近い１ｓｅｃ周期近傍の変動成分のカット効果が良好に作用し、人間の脈拍周期に近い成分がカットされた脈動成分除去データが得られることになる。この脈拍周期のカット効果を向上させる為には、第一の重畳係数を乗算される対象の入力デジタル信号の全サンプリング時間幅を長めに設定するのが良い。
【００２３】
しかしながら、この全サンプリング時間幅を過剰に長くすることは、第一番目のデジタルフィルタの処理に必要となるメモリ数の増大を招くのみならず、押圧力データのデータ取得タイミングと脈動成分除去データのデータ取得タイミングとを揃えて減算することにより動脈の脈動成分データを取得したい場合に、押圧力データを取得してから脈動成分データを取得するまでの遅延時間が長くなってしまう。一般家庭向けの血圧計としては計測時間の短縮化が望まれている。この観点において、発明者が検討を重ねた結果、第一の重畳係数を乗算される対象の入力デジタル信号の全サンプリング時間幅を２ｓｅｃ以下に抑えることが妥当という結果になった。
【００２４】
また、前述の脈動成分除去データは、図１３に示すとおり、押圧力データに対して、いつでも脈拍周期成分の振幅の略中間位置を通過する直線状のデータとして得られることになる。このことは、前述の特許文献１で記載のハイパスフィルタの効果を有するデジタルフィルタ処理の場合に問題となった、フィルタ出力信号のバイアスレベル変動が殆ど消滅していることを意味する。さらに、双方データの比較演算によって取得される脈動成分データを図示すると、図１４のとおりとなる。図１４に示したとおり、脈動成分データの脈動振幅は縦軸の振幅＝０のレベルを中心にほぼ均等に振動するような波形を呈する。従って、本発明で考案の第一番目のデジタルフィルタを利用する際には、脈動成分データの振幅＝０のレベルを基準にして、脈動データ波形の立ち上り時通過タイミングもしくは、脈動データ波形の立ち下り通過タイミングを捉えることにより、極めて簡単な処理で脈動成分の脈動周期が確定できるようになる。この脈動周期確定処理の簡易化は、血圧計における不整脈検出の際に大いなる効果を発揮するものでもある。
【００２５】
図１１は、本発明の生体情報検出装置で使用した第二重畳係数データを示す図である。第二番目のデジタルフィルタで利用する第二の重畳係数として、第二の重畳係数を乗算される対象の入力デジタル信号の全サンプリング時間幅を０．２ｓｅｃ以上かつ１ｓｅｃ以下とした。第ニの重畳係数を乗算する対象範囲となるサンプリング時間幅を０．２ｓｅｃとすることで、入力デジタル信号の変動周期が０．１ｓｅｃ以下の変動成分を概ねカットすることができ、０．１ｓｅｃから０．２ｓｅｃまでの変動成分についてもゲインにして５０％以上の減衰効果を期待できる。この結果、一般的な家庭電器製品で問題となりやすい５０から６０Ｈｚの高周波電気ノイズの除去効果を得られるようになる。これら高周波電気ノイズの除去効果を上げる為には、第二の重畳係数を乗算する対象範囲となるサンプリング時間幅をできるだけ長めに設定するのが良い。
【００２６】
しかしながら、第二番目のデジタルフィルタでは、入力される脈動成分データから高周波電気ノイズ成分を除去することが使用目的であるので、人間の脈拍周期に近い１ｓｅｃ周期近傍の変動成分がフィルタの出力として殆ど抽出されなければならない。そこで、第二の重畳係数を乗算する対象範囲となるサンプリング時間幅を１ｓｅｃ以下とすることで、フィルタ出力となる高周波成分除去脈動成分データに、人間の脈拍周期に近い１ｓｅｃ周期近傍の変動成分を５０％以上のゲインで残せることが可能となり、効果的に高周波電気ノイズ成分を除去することが可能となった。
【００２７】
続いて、全体構成について説明する。図１は、本発明で考案のデジタルフィルタを利用した血圧計１０００の全体構成図である。人間の上腕に巻かれ内部に空気袋を備えたカフ１０１０は、そのカフ１０１０へ送気するためのＤＣポンプ１０２０および排気するため
の電圧比例バルブ１０２１および圧力検出の為の圧力センサー１０３０へと配管が通じている。本発明の実施形態では、カフ１０１０とＤＣポンプ１０２０と電圧比例バルブ１０２１との組み合わせが押圧力付与手段に該当する。圧力センサー１０３０で検出されたアナログ押圧力検出信号１０３１はＡ／Ｄ変換器１０４０にて、デジタル押圧力信号データ１０４１に変換される。本発明の実施形態では、圧力センサー１０３０とＡ／Ｄ変換器１０４０との組み合わせが押圧力検出手段に該当する。また、デジタル押圧力信号データ１０４１が押圧力データに該当する。ここで利用した圧力センサー１０３０は、０ｋＰａから１００ｋＰａ範囲の入力に対して１Ｖから５Ｖの出力が得られるように予め較正済みのセンサーである。圧力センサー１０３０は、変換範囲が０Ｖから５Ｖまでであり、この範囲に対して１２ｂｉｔの分解能を有し、変換周期が１０ｍｓｅｃとなっている。デジタル押圧力信号データ１０４１はＣＰＵ１０５０に取り込まれ処理される。本発明の実施形態では、ＣＰＵ１０５０が生体情報算出手段に該当する。ＣＰＵ１０５０は取り込んだデジタル押圧力信号データ１０４１に対応して、ＤＣポンプ１０２０へポンプ制御信号１０２５と、電圧比例バルブ１０２１へバルブ制御信号１０２６と、を送信する。
【００２８】
続いて、具体的な動作を簡単に説明する。血圧測定開始命令が血圧計のシステムに下されると、ＣＰＵ１０５０は、ポンプ制御信号１０２５としてＤＣポンプ１０２０へ最大定格電圧よりも僅かに低い電圧である６Ｖを、バルブ制御信号１０２６として電圧比例バルブ１０２１へ最大定格電圧よりも僅かに低い電圧である３Ｖを設定する。この設定は、デジタル押圧力信号データ１０４１が１３０ｍｍＨｇ相当レベルを超えるまで持続される。この結果、１３０ｍｍＨｇ相当レベルまでは、図１に示したシステムの有するフル出力に近い状態で加圧工程が実施される。ここでは詳細な説明を省略するが、１３０ｍｍＨｇ相当レベルで加圧を停止しても良いか否かの判断処理が別途加わり、１３０ｍｍＨｇレベルでの加圧停止が相応しくない場合には、１３０ｍｍＨｇ相当レベルよりも高い、例えば、１６０ｍｍＨｇ相当レベルといった加圧限界レベルが新たに設定される。それでも不十分な場合には、同様の加圧限界レベルの設定が繰り返され、血圧決定に十分な圧力レベルまで自動加圧制御される。
【００２９】
さらに、ＣＰＵ１０５０が、デジタル押圧力信号データ１０４１が所定の加圧限界レベルに到達したことを検出すると、図１に示した血圧計１０００のシステムは減圧工程へと進む。ＣＰＵ１０５０は、ポンプ制御信号１０２５としてＤＣポンプ１０２０へ０Ｖを、バルブ制御信号１０２６としてデジタル圧力信号データ１０４１の変化速度が約４ｍｍＨｇ／ｓｅｃ程度となるように電圧比例バルブ１０２１へ最適制御電圧を設定する。また、ＣＰＵ１０５０は、減圧工程突入直後より、最新のデジタル押圧力信号データ１０４１を作業用メモリ１０６０にデジタル押圧力検出データ１０６１として順次登録していく。本発明の実施形態では、デジタル押圧力検出データ１０６１も中身はデジタル押圧力信号データ１０４１と等しいので、本質的には押圧力データに該当する。作業用メモリ１０６０には、デジタル押圧力検出データ１０６１を１６１ケ分の登録が可能になっており、デジタル押圧力検出データ１０６１の過去登録データが１６１ケ存在している場合には、最も古いデータが消去され、これと入れ替わる形で最新のデジタル押圧力信号データ１０４１が登録される動作となる。この処理は、以後、血圧決定処理が終了するまで、Ａ／Ｄ変換器１０４０にて、Ａ／Ｄ変換が実施される毎に繰り返される。
【００３０】
減圧工程開始後から、Ａ／Ｄ変換器１０４０の１６１回目変換タイミング以後になると、血圧決定に必要なデータ処理が開始される。このデータ処理部分が、本発明で考案のデジタルフィルタ処理の最も特徴的な部分となる。ＣＰＵ１０５０は、予めＲＯＭ１０７０に書込まれている１６１ケの数値よりなる第一の重畳係数データ１０７１と作業用メモリ１０６０に登録されている最新の１６１ケ分のデジタル押圧力検出データ１０６１を用いて、Ａ／Ｄ変換器１０４０の８０回前変換タイミングに相当のデータとして脈動成分除去データ１０６２を導出する。この時ＣＰＵ１０５０は、最新で導出された脈動成分除去デ
ータ１０６２の４１ケ分を作業用メモリ１０６０に順次登録する。この作業用メモリ１０６０に登録されている４１ケ分の脈動成分除去データ１０６２は、Ａ／Ｄ変換器１０４０の１２０回前変換から８０回前変換へ至るタイミングに相当のデータとなる。
【００３１】
さらに、ＣＰＵ１０５０は、作業用メモリ１０６０に登録されている、Ａ／Ｄ変換器１０４０の１２０回前変換から８０回前変換へ至るタイミングに相当のデジタル押圧力検出データ１０６１から、同じく作業用メモリ１０６０に登録されている４１ケ分の脈動成分除去データ１０６２を減算することによって、Ａ／Ｄ変換器１０４０の１２０回前変換から８０回前変換へ至るタイミングに相当の脈動成分データ１０６３を導出する。この時導出される４１ケ分の脈動成分データ１０６３は、前述の各データと同様に作業用メモリ１０６０へ登録される。
【００３２】
さらに、ＣＰＵ１０５０は、予めＲＯＭ１０７０に書込まれている４１ケの数値よりなる第二の重畳係数データ１０７２と作業用メモリ１０６０に登録されている４１ケ分の脈動成分データ１０６３を用いて、Ａ／Ｄ変換器１０４０で１００回前変換タイミングに相当のデータとして高周波ノイズ除去脈動成分データ１０６４を導出する。この時ＣＰＵ１０５０は、作業用メモリ１０６０に登録されている、Ａ／Ｄ変換器１０４０の１００回前変換タイミングに相当のデジタル押圧力検出データ１０６１を付与圧力データ１０８１、高周波ノイズ除去脈動成分データ１０６４を脈拍波形データ１０８２、として血圧波形データ用メモリ１０８０へ登録していく。この血圧波形データ用メモリ１０８０への登録処理は、最初の登録が開始された後、最終の血圧決定処理が終了するまで、取得された全ての付与圧力データ１０８１および脈拍波形データ１０８２に対して行なわれ、途中で消去されることはない。
【００３３】
血圧波形データ用メモリ１０８０へ登録された付与圧力データ１０８１と脈拍波形データ１０８２との関係は、図１２に示すようなデータとなる。図１２の横軸はデータ取得時刻を、左側の縦軸は付与圧力データ１０８１の圧力レベルを、右側の縦軸は脈拍波形データ１０８２の相対振幅レベルを表わす。図１２に示すように、付与圧力の減圧初期には脈拍波形データ１０８２の振幅が大きくなっていき、途中で最も大きい振幅となった後、減圧後期にはこの振幅が小さくなっていく傾向となる。ＣＰＵ１０５０は、この付与圧力データ１０８１と脈拍波形データ１０８２との関係から、脈拍波形データ１０８２の脈拍ブロック毎に、ブロック平均付与圧力データ１０９１とブロック内振幅レベルデータ１０９２を生成し、認識された脈拍ブロック番号に対応する形で、血圧振幅データ用メモリ１０９０へ順次登録していく。血圧振幅データ用メモリ１０９０への登録も、最初の登録が開始された後、最終の血圧決定処理が終了するまで継続され、途中で消去されることはない。
【００３４】
さらに、ＣＰＵ１０５０は、血圧振幅データ用メモリ１０９０に登録されているブロック内振幅レベルデータ１０９２を解析し、最大振幅レベルデータとなる脈拍ブロック番号を最大振幅ブロック番号として検出し、最新で取得されたブロック内振幅レベルデータ１０９２が、この最大振幅ブロック番号に該当するブロック内振幅レベルデータ１０９２の所定比率未満を満足するか否かを判断する。この条件を満足する場合には、最終の血圧決定処理に進み、最高血圧値１１０１と最低血圧値１１０２とを算出して、表示手段１１００にて、最高血圧値１１０１と最低血圧値１１０２を使用者へ表示する。
【００３５】
図２、図３のフローチャートでは、デジタル押圧力検出データ１０６１から第一の重畳係数データ１０７１および第ニの重畳係数データ１０７２を用いて、脈動成分除去データ１０６２と脈動成分データ１０６３と高周波ノイズ除去脈動成分データ１０６４を導出し、付与圧力データ１０８１と脈拍波形データ１０８２を決定する処理方法を示す。図２で示した処理−２Ａ、処理−２Ｂは、それぞれが図３で示した処理−２Ａ、処理−２Ｂと対
応する。このフローチャートでは、Ａ／Ｄ変換器１０４０の最新変換タイミングのデータ番号をＮｐとした。なお、最新変換タイミングのデータ番号Ｎｐは、図１の血圧計１０００のシステムが減圧工程に入った後より、アップカウントされるものとした。また、第一の重畳係数データ１０７１をＷ（ｊ）（ｊ＝０、１、２、・・・、１６０）、第ニの重畳係数データ１０７２をＶ（ｋ）（ｋ＝０、１、２、・・・、４０）とした。さらに、デジタル押圧力検出データ１０６１をＤｏ（ｉ）（ｉ＝０、１、２、・・・、Ｎｐ）、脈動成分除去データ１０６２をＤａ（ｉ）（ｉ＝０、１、２、・・・、Ｎｐ−８０）、脈動成分データ１０６３をＤｂ（ｉ）（ｉ＝０、１、２、・・・、Ｎｐ−８０）、高周波ノイズ除去脈動成分データ１０６４をＤｃ（ｉ）（ｉ＝０、１、２、・・・、Ｎｐ−１００）という具合に、これらのデータをＡ／Ｄ変換器１０４０の変換タイミングのデータ番号で整理された時系列データとして用いた。
【００３６】
第一の重畳係数データ１０７１であるＷ（ｊ）は、
Ｗ（ｊ）＝１−ｃｏｓ（πｊ÷８０）
で表現されるものとし、図１０に示す分布形態を取るものとした。また、第ニの重畳係数データ１０７２であるＶ（ｋ）は、
Ｖ（ｋ）＝１−ｃｏｓ（πｋ÷２０）
で表現されるものとし、図１１に示す分布形態を取るものとした。
【００３７】
さらに、作業用メモリ１０６０の、デジタル押圧力検出データ１０６１を登録する為の領域をＸｏ（ｌ）（ｌ＝０、１、２、・・・、１６０）、脈動成分除去データ１０６２を登録する為の領域をＸａ（ｌ）（ｌ＝０、１、２、・・・、８０）、脈動成分データ１０６３を登録する為の領域をＸｂ（ｌ）（ｌ＝０、１、２、・・・、８０）、高周波ノイズ除去脈動成分データ１０６４を登録する為の領域を、Ｘｃとした。
【００３８】
先ず、作業用メモリ１０６０で既に登録されているデジタル押圧力検出データ１０６１、脈動成分除去データ１０６２、脈動成分データ１０６３の既存データを整理して、新規に登録可能な領域を確保する。デジタル押圧力検出データ１０６１について、ｌ＝０よりｌ＝１５９に向かって、Ｘｏ（ｌ＋１）として登録されている値をＸｏ（ｌ）へコピーする。この処理によって、Ｘｏ（１６０）が、新しく取得されるデジタル押圧力検出データ１０６１の登録領域として確保されることになる。同様に、脈動成分除去データ１０６２と脈動成分データ１０６３についても、ｌ＝０よりｌ＝３９に向かって、Ｘａ（ｌ＋１）として登録されている値をＸａ（ｌ）へ、Ｘｂ（ｌ＋１）として登録されている値をＸｂ（ｌ）へコピーする。この処理によって、Ｘａ（４０）も、新たに取得される脈動成分除去データ１０６２の登録領域として、Ｘｂ（４０）も、新たに取得される脈動成分データ１０６３の登録領域として確保されることになる。
【００３９】
この処理の後に取得されたデジタル押圧力検出データＤｏ（Ｎｐ）を、Ｘｏ（１６０）へコピーする。この処理により、Ｘｏ（１６０）の値はＤｏ（Ｎｐ）に、Ｘｏ（１５９）の値はＤｏ（Ｎｐ−１）にといった要領で、Ｘｏ（ｌ）＝Ｄｏ（Ｎｐ−１６０＋ｌ）という対応関係が成立する。
続いて、
【数１】
2008237519.tif 000003
にて、最新の脈動成分除去データの値を算出しＸａ（４０）に登録する。この処理は、表現を変えると、
【数２】
2008237519.tif 000004
であり、上式右辺はＤａ（Ｎｐ−８０）を表わすので、結果的に、Ｘａ（４０）の値はＤａ（Ｎｐ−８０）と一致する。即ち、Ａ／Ｄ変換タイミングにして８０回前の時点で取得されたことに該当する脈動成分除去データということになる。更に、
Ｘｂ（４０）  ＝  Ｘｏ（８０）−Ｘａ（４０）
として、最新の脈動成分データの値を算出しＸｂ（４０）に登録する。この処理についても表現を変えてみると、
Ｘｂ（４０）  ＝  Ｄｏ（Ｎｐ−８０）−Ｄａ（Ｎｐ−８０）
であり、上式右辺はＤｂ（Ｎｐ−８０）を表わすので、結果的に、Ｘｂ（４０）の値はＤｂ（Ｎｐ−８０）と一致する。こちらについても、Ａ／Ｄ変換タイミングにして８０回前の時点で取得されたことに該当する脈動成分データということになる。
【００４０】
更に、
【数３】
2008237519.tif 000005
にて、最新の高周波ノイズ除去脈動成分データの値を算出しＸｃに登録する。この処理についても、表現を変えると、
【数４】
2008237519.tif 000006
であり、上式右辺はＤｃ（Ｎｐ−１００）を表わすので、結果的に、Ｘｃの値はＤｃ（Ｎｐ−１００）と一致する。こちらについても、Ａ／Ｄ変換タイミングにして１００回前の時点で取得されたことに該当する高周波ノイズ除去脈動データということになる。
【００４１】
この後、Ａ／Ｄ変換タイミングにして１００回前の時点で取得された脈動成分除去データＤａ（Ｎｐ−１００）と高周波ノイズ除去脈動データＤｃ（Ｎｐ−１００）とを、即ち、作業用メモリ１０６０に登録されているＸａ（６０）と上述で取得したＸｃとを、それぞれ、新しく取得された付与圧力データ１０８１と脈拍波形データ１０８２として決定し、血圧波形データ用メモリ１０８０内の所定のアドレスにこれらのデータを登録する。この手続きにて、Ａ／Ｄ変換タイミングの１回分に相当する血圧波形データ用メモリ１０８
０への登録処理が終了する。この際、最終の血圧決定処理が終了していなければ、作業用メモリ１０６０に、デジタル押圧力検出データ１０６１、脈動成分除去データ１０６２、脈動成分データ１０６３の新規登録可能領域を確保する作業へ戻り、上述の処理が繰り返される。血圧波形データ用メモリ１０８０へ登録される情報は、Ａ／Ｄ変換器１０４０の変換周期が１０ｍｓｅｃなので、デジタル押圧力検出データ１０６１の最新データ取得タイミングに対して１ｓｅｃ前のものとなる。この１ｓｅｃ分は血圧測定の所用時間を長くする影響因子となるが、通常、血圧測定の所要時間としては２０ｓｅｃ以上かかるものなので、実用上、この１ｓｅｃ分が大きな問題になることはない。
【００４２】
図４、図５、図６のフローチャートでは、圧決定用波形メモリ１０８０へ登録された付与圧力データ１０８１と脈拍波形データ１０８２から、脈拍波形データ１０８２の脈拍ブロック毎に、ブロック平均付与圧力データ１０９１とブロック内振幅レベルデータ１０９２を決定する処理方法を示す。図４に示した処理−３Ａ、処理−３Ｂは、それぞれが、図５に示した処理−３Ａ、処理−３Ｂと対応する。同様に、図４に示した処理−３Ｃ、処理−３Ｄは、それぞれが、図６に示した処理−３Ｃ、処理−３Ｄと対応する。このフローチャートでは、Ａ／Ｄ変換器１０４０の最新変換タイミングのデータ番号をＮｐとした。なお、最新変換タイミングのデータ番号Ｎｐは、図１の血圧計１０００のシステムが減圧工程に入った後より、アップカウントされるものとした。また、付与圧力データ１０８１をＤｐ（ｉ）（ｉ＝０、１、２、・・・、Ｎｐ−１００）、脈拍波形データ１０８２をＤｑ（ｉ）（ｉ＝０、１、２、・・・、Ｎｐ−１００）とした。また、脈拍ブロックとして認識された通算ブロック番号をＮｂとし、ブロック平均付与圧力データ１０９１をＤｆ（ｕ）（ｕ＝１、２、３、・・・、Ｎｂ）、ブロック内振幅レベルデータ１０９２をＤｈ（ｕ）（ｕ＝１、２、３、・・・、Ｎｂ）とした。さらに、脈拍ブロック間存在のＡ／Ｄ変換タイミング回数をＮｉ、脈拍ブロック間における付与圧力データの総和値をＳｐ、脈拍ブロック間におけるＤｑ（ｉ）の最大値をＱｍａｘ、最小値をＱｍｉｎとした。
【００４３】
図１で説明した血圧計１０００において、脈拍波形データ１０８２から脈拍ブロックを認識する方法として、脈拍波形データ１０８２の０レベルを脈拍ブロックの境界指標レベルとし、この境界指標レベルを負の値から正の値に向かって変化していくタイミングを、脈拍ブロックの境界認識タイミングとした。具体的には、連続する脈拍波形データのＤｑ（ｉ−１）とＤｑ（ｉ）（ｉ＝１、２、３・・・、Ｎｐ−１００）に対して、Ｄｑ（ｉ−１）＜０かつＤｑ（ｉ）＞０を満足するようなｉを脈拍ブロックの境界認識タイミングを実現するデータ番号と定義することにした。
【００４４】
先ず、図４のフローチャート内の、脈拍ブロック番号Ｎｂが変化していく動きについて説明する。上述の脈拍ブロック認識は、図１で説明した血圧計１０００において、２ケ目の脈拍波形データＤｑ（１）が取得された直後から開始される。脈拍ブロック認識開始直後は、Ｎｂ＝０となっている。最初に脈拍ブロックの境界認識タイミングを検出すると、Ｎｂ＝１となる。その後、脈拍ブロックの境界認識タイミングを認識する都度、Ｎｂの値は１加算されていく。従って、第Ｎｂ番目の境界認識タイミングと第（Ｎｂ＋１）番目の境界認識タイミングとで挟まれたブロックが、第Ｎｂ番目の脈拍ブロックとして表現できるようになる。
【００４５】
次に、第Ｎｂ番目の脈拍ブロックにおける、ブロック平均付与圧力データＤｆ（Ｎｂ）、およびブロック内振幅レベルデータＤｈ（Ｎｂ）の決定方法について説明する。第Ｎｂ番目の境界認識タイミングを検出すると、脈拍ブロック間存在のＡ／Ｄ変換タイミング回数Ｎｉ、脈拍ブロック間における付与圧力データの総和値Ｓｐ、脈拍ブロック間におけるＤｑ（ｉ）の最大値Ｑｍａｘおよび最小値Ｑｍｉｎがそれぞれ初期化される。具体的には、Ｎｉ＝１、Ｓｑ＝Ｄｐ（ｉ）、Ｑｍａｘ＝Ｄｑ（ｉ）、Ｑｍｉｎ＝Ｄｑ（ｉ）となる。変換タイミングのデータ番号ｉが更新されると、Ｎｉは元の値に１加算され、Ｓｑは元の
値に対してＤｑ（ｉ）が加算される。新しい脈拍波形データＤｑ（ｉ）の値が元のＱｍａｘの値よりも大きくなった場合に限って、Ｑｍａｘ＝Ｄｑ（ｉ）にて値の置換が行なわれる。同様に、新しい脈拍波形データＤｑ（ｉ）の値が元のＱｍｉｎの値よりも小さくなった場合に限って、Ｑｍｉｎ＝Ｄｑ（ｉ）にて値の置換が行なわれる。この処理は、第（Ｎｂ＋１）番目の境界認識タイミング直前まで実施される。
【００４６】
ブロック平均付与圧力データＤｆ（Ｎｂ）は、変換タイミングのデータ番号ｉが更新される毎に、Ｄｆ（Ｎｂ）＝Ｓｑ／Ｎｉの演算結果にて更新される。また、ブロック内振幅レベルデータＤｈ（Ｎｂ）も、変換タイミングのデータ番号ｉが更新される毎に、Ｄｈ（Ｎｂ）＝Ｑｍａｘ−Ｑｍｉｎの演算結果にて更新される。このようにして求められたＤｆ（Ｎｂ）、Ｄｈ（Ｎｂ）が血圧振幅データ用メモリ１０９０へ登録されていくことになる。この更新および登録の処理は、Ｎｂが１以上の場合限り実施される。また、変換タイミングのデータ番号ｉが更新された場合で、Ｎｂの値に変化が生じていない場合については、血圧振幅データ用メモリ１０９０への登録処理として、同一のＤｆ（Ｎｂ）、Ｄｈ（Ｎｂ）を示すメモリアドレスへ更新した値が重ね書きされる。
【００４７】
図７、図８、図９のフローチャートでは、圧決定用振幅メモリ１０９０へ登録されたブロック平均付与圧力データ１０９１とブロック内振幅レベルデータ１０９２から、最高血圧値１１０１と最低血圧値１１０２とを算出する処理方法を示す。図７に示した処理−４Ａ、処理―４Ｂは、それぞれが、図８に示した処理−４Ａ、処理−４Ｂと対応する。同様に、図７に示した処理−４Ｃ、処理−４Ｄは、それぞれが、図９に示した処理−４Ｃ、処理−４Ｄと対応する。このフローチャートでは、脈拍ブロックとして認識された通算ブロック番号をＮｂとし、ブロック平均付与圧力データ１０９１をＤｆ（ｕ）（ｕ＝１、２、３、・・・、Ｎｂ）、ブロック内振幅レベルデータ１０９２をＤｈ（ｕ）（ｕ＝１、２、３、・・・、Ｎｂ）とした。先ず、脈拍ブロックの現時点での通算ブロック番号が２以上であるか否かを判断する。この通算ブロック番号が２以上である場合に限り、血圧決定可能か否かの判定に進む。
【００４８】
血圧決定可能か否かの判定に入ると、先ず、第１番目の脈拍ブロックから第（Ｎｂ−１）番目の脈拍ブロックまでのすべてのブロック内振幅レベルデータＤｈ（ｕ）に対して最大値となる値を探す。最大値をとる脈拍ブロックに対して、そのブロック番号をＮｈ＿ｍａｘとして記憶する。ここで、第Ｎｂ番目の脈拍ブロックを判定の対象としなかったのは、第Ｎｂ番目の脈拍ブロックの情報は、Ａ／Ｄ変換タイミングごとにブロック内振幅レベルデータＤｈ（ｕ）が変化しうる為である。次に、この第Ｎｈ＿ｍａｘ番目の脈拍ブロック内振幅データであるＤｈ（Ｎｈ＿ｍａｘ）と、第（Ｎｂ−１）番目の脈拍ブロックのブロック内振幅データであるＤｈ（Ｎｂ−１）とを比較する。本発明で説明の図１に示した血圧計１０００では、これらの値の間で、Ｄｈ（Ｎｂ−１）＜Ｄｈ（Ｎｈ＿ｍａｘ）×０．７の条件を満足したところで血圧決定可能という設定にした。この関係式の０．７部分は、血圧計の空気袋まわりをはじめとしたカフの構造や、送気系統、排気系統の設定で変わりうる値なので、いかなる場合でも限定されるというものではなく、水銀柱血圧計を用いた聴診法による血圧測定結果と比較して互換性が良くなるように自由に設定することができる。
【００４９】
血圧決定可能という判定結果になった場合は、最高血圧値１１０１と最低血圧値１１０２の決定処理に進む。先ず、最高血圧値Ｐｓｙｓを求める。減圧開始直後の脈拍ブロックからブロック内振幅レベルデータＤｈ（ｕ）が最大値となるｕ＝Ｎｈ＿ｍａｘまでの範囲に対して、ｕを増加させながら、Ｄｈ（ｕ）＞Ｄｈ（Ｎｈ＿ｍａｘ）×０．５の条件を初めて満足するｕを探し出し、このｕをＵｓと定義する。（Ｄｆ（Ｕｓ），Ｄｈ（Ｕｓ））および、（Ｄｆ（Ｕｓ−１），Ｄｈ（Ｕｓ−１））の２つのデータ間に直線的な関係が成立し、その直線上に（Ｐｓｙｓ，Ｄｈ（Ｎｈ＿ｍａｘ）×０．５）のデータが存在すると
考え、
α  ＝  ｛Ｄｆ（Ｕｓ）−Ｄｆ（Ｕｓ−１）｝÷｛Ｄｈ（Ｕｓ）−Ｄｈ（Ｕｓ−１）｝
Ｐｓｙｓ  ＝  Ｄｆ（Ｕｓ−１）
＋α×｛Ｄｈ（Ｎｎ＿ｍａｘ）×０．５−Ｄｈ（Ｕｓ−１）｝
の関係式を利用して最高血圧値Ｐｓｙｓを決定する。これら判定条件や算出式内で用いた０．５の値も、水銀柱血圧計を用いた聴診法による血圧測定結果と比較して互換性が良くなるように自由に設定することができる。
【００５０】
続いて、最低血圧値Ｐｄｉａを求める。前述のとおり、最終のブロック番号Ｎｂを用いて、ｕ＝Ｎｂ−１としたときに、Ｄｈ（ｕ）＜Ｄｈ（Ｎｈ＿ｍａｘ）×０．７の関係を満足することは明白である。ここで、このｕをＵｄと定義する。即ち、Ｕｄ＝Ｎｂ−１である。（Ｄｆ（Ｕｄ），Ｄｈ（Ｕｄ））および、（Ｄｆ（Ｕｄ−１），Ｄｈ（Ｕｄ−１））の２つのデータ間に直線的な関係が成立し、その直線上に（Ｐｄｉａ，Ｄｈ（Ｎｈ＿ｍａｘ）×０．７）のデータが存在すると考え、
β  ＝  ｛Ｄｆ（Ｕｄ）−Ｄｆ（Ｕｄ−１）｝÷｛Ｄｈ（Ｕｄ）−Ｄｈ（Ｕｄ−１）｝
Ｐｄｉａ  ＝  Ｄｆ（Ｕｄ−１）
＋β×｛Ｄｈ（Ｎｎ＿ｍａｘ）×０．７−Ｄｈ（Ｕｄ−１）｝
の関係式を利用して最高血圧値Ｐｄｉａを決定する。これら判定条件や算出式内で用いた０．７の値も、水銀柱血圧計を用いた聴診法による血圧測定結果と比較して互換性が良くなるように自由に設定することができる。
【００５１】
このように、本発明の図１で説明の血圧計１０００は、カフ１０１０と接続している圧力センサー１０３０で検出されたアナログ押圧力検出信号１０３１に対して、アナログローパスフィルタやアナログバンドパスフィルタを無使用としている為、制御回路構成が極めて簡単になり、血圧計本体の小型化や低価格化に対して大きな効果が得られる。また、デジタルフィルタ回路で問題となる追従性悪化に対しても、フィルタ効果遅延分を取得タイミングのディレイ分として管理した処理方法としたので、血圧決定時の決定精度を低下させてしまう不具合を解消することができた。さらに、同じく、デジタルフィルタ回路で問題となる出力信号のバイアスレベル変動についても、フィルタ効果遅延分を取得タイミングのディレイ分として管理した処理方法が効果的に作用し、脈拍波形データから脈拍ブロックを認識する処理が格段に容易となった。
【００５２】
本発明では、カフ等の生体押圧手段からの圧力信号をアナログ押圧力検出信号として直接Ａ／Ｄ変換処理し、ここで得たデジタル値をデジタル押圧力検出データとしてデジタルフィルタ処理の対象とする内容を例にして説明した。本発明は、血圧決定時に用いる付与圧力データと脈拍波形データとの間の関係に、デジタルフィルタの追従性やバイアス変動に関わる問題を含まないようにさせることを主要な狙いとしている。従って、カフ等の生体押圧手段からの圧力信号にアナログ処理、例えば、人間の心拍周期よりも短い周期を有する高周波ノイズを予め削減する処理を施したものをアナログ押圧力検出信号と見立てても良い。この場合については、本発明で例示の図１の血圧計１０００に比べて、制御回路構成が若干大きめとはなるものの、デジタルフィルタの追従性やバイアス変動に関しては本発明の効果がそのまま期待可能である。また、Ａ／Ｄ変換後に得られたデジタル値に対して、デジタル値のいずれかのビットに偶発的に乗ってしまったスパイクノイズを何らかの方法で予測し修正したものを、デジタル押圧力検出データと見立てても良い。この場合については、本発明で例示の図１の血圧計１０００に比べて、取得される血圧測定結果の検出精度がいっそう高まることになる。
【００５３】
また、本発明では、図１の血圧計１０００に搭載されるメモリについて、作業用メモリ
１０６０、血圧波形データ用メモリ１０８０、血圧振幅データ用メモリ１０９０の３種類のメモリの存在を挙げて説明した。これらメモリの差別化については、それぞれが別個体のメモリで構成される以外に、単一のメモリを使用して、その中でメモリアドレスをシェアする方法としても良い。さらに、本発明では、図１のような血圧計１０００を生体情報検出装置の一例として説明したが、本発明のデジタルフィルタによる処理方法を、脈拍計に適用しても構わない。この場合は、脈動成分データもしくは高周波ノイズ除去脈動成分データの何れかを利用して、脈拍数を検出すれば良い。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示す構成図である。
【図２】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図３】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図４】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図５】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図６】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図７】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図８】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図９】本発明の生体情報検出装置の実施形態を示すデータ処理図である。
【図１０】本発明の生体情報検出装置で使用した第一重畳係数データを示す図である。
【図１１】本発明の生体情報検出装置で使用した第二重畳係数データを示す図である。
【図１２】本発明の生体情報検出装置で得られた出力波形データを示す図である。
【図１３】本発明の生体情報検出装置で得られた脈動成分除去データを示す図である。
【図１４】本発明の生体情報検出装置で得られた脈動成分データを示す図である。
【図１５】本発明のデジタルフィルタ処理の効果を示す周波数応答特性図である。
【図１６】従来のデジタルフィルタ処理による出力波形データを示す図である。
【図１７】従来のデジタルフィルタ処理による出力波形データを示す図である。
【図１８】従来のデジタルフィルタ処理による出力波形データを示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１０００  血圧計
１０１０  カフ
１０２０  ＤＣポンプ
１０２１  電圧比例バルブ
１０３０  圧力センサー
１０４０  Ａ／Ｄ変換器
１０５０  ＣＰＵ
１０６０  作業用メモリ
１０６４  高周波ノイズ除去脈動成分データ
１０７０  ＲＯＭ
１０８０  血圧波形データ用メモリ
１０９０  血圧振幅データ用メモリ
１１００  表示手段
１１０１  最高血圧値
１１０２  最低血圧値
【図１】
2008237519.tif 000007
【図２】
2008237519.tif 000008
【図３】
2008237519.tif 000009
【図４】
2008237519.tif 000010
【図５】
2008237519.tif 000011
【図６】
2008237519.tif 000012
【図７】
2008237519.tif 000013
【図８】
2008237519.tif 000014
【図９】
2008237519.tif 000015
【図１０】
2008237519.tif 000016
【図１１】
2008237519.tif 000017
【図１２】
2008237519.tif 000018
【図１３】
2008237519.tif 000019
【図１４】
2008237519.tif 000020
【図１５】
2008237519.tif 000021
【図１６】
2008237519.tif 000022
【図１７】
2008237519.tif 000023
【図１８】
2008237519.tif 000024