(57)【要約】【課題】検出された、複数の、生体信号から得られる波形のうち、診断目的に応じた波形を抽出して出力する医療用測定器を提案する。【解決手段】医療用測定器である脈波検出装置では、測定された連続した脈波から区切られた（ステップＳ１，３）脈波波形ごとに、ＡＩ値、ＥＴ、脈波周期、ＭＳＰ先鋭度、基線変動率などの複数種類の特徴量が算出される（ステップＳ５）。計測が終了すると、算出された各脈波波形についての上記複数種類の特徴量に基づいて代表波形が検索され、該当する脈波波形が抽出される（ステップＳ７）。【選択図】図８
2008061824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体信号から得られる、複数の波形を検出する手段と、
前記複数の波形の各々より、第１の特徴量と第２の特徴量とを算出する手段と、
前記複数の波形から算出された複数の第１の特徴量より得られる第１の指標に対する前記第１の特徴量の関係、および前記複数の波形から算出された複数の第２の特徴量より得られる第２の指標に対する前記第２の特徴量の関係に基づいて、前記複数の波形の中から代表波形を検索する検索手段と、
前記代表波形を出力する出力手段とを備える、医療用測定器。
【請求項２】
前記生体信号から得られる波形は脈波波形であり、
前記第１の特徴量および前記第２の特徴量には、ＡＩ（Augmentation Index）値、脈波周期、基線変動率、先鋭度、およびＥＴ（Ejection Time）値の少なくとも１つが含まれる、請求項１に記載の医療用測定器。
【請求項３】
前記検索手段は、
１つの波形における前記第１の特徴量および前記第２の特徴量に対して重み係数を設定する手段と、
前記第１の指標に対する前記第１の特徴量の関係、および前記第２の指標に対する前記第２の特徴量の関係に対して、前記重み係数を考慮して前記代表波形を決定する決定手段とを含む、請求項１に記載の医療用測定器。
【請求項４】
前記検索手段は、
前記第１の指標として前記複数の波形についての前記第１の特徴量の平均値、および前記第２の指標として前記複数の波形についての前記第２の特徴量の平均値を算出する平均算出手段と、
前記複数の波形の各々について、前記第１の指標と前記第１の特徴量との差分である第１差分、および前記第２の指標と前記第２の特徴量との差分である第２差分を算出する差分算出手段と、
算出された前記第１差分および前記第２差分を正規化する正規化処理手段と、
前記正規化された前記第１差分および前記第２差分に基づいて前記代表波形を決定する決定手段とを含む、請求項１に記載の医療用測定器。
【請求項５】
前記検索手段は、
１つの波形における前記第１の特徴量および前記第２の特徴量に対して重み係数を設定する手段と、
前記正規化された前記第１差分および前記第２差分に対して、前記重み係数を乗じる重み付け処理手段とをさらに含み、
前記決定手段は、前記重み付けされた前記第１差分および前記第２差分に基づいて前記代表波形を決定する、請求項４に記載の医療用測定器。
【請求項６】
前記検索手段は、
前記複数の波形の各々について、前記重み付けされた前記第１差分と前記第２差分とを加算する加算処理手段をさらに含み、
前記決定手段は、加算された前記差分が最小の波形を前記代表波形に決定する、請求項５に記載の医療用測定器。
【請求項７】
前記検索手段は、
前記複数の波形についての前記第１の特徴量および前記第２の特徴量と第１段階の指標との関係に基づいて、前記複数の波形の中から対象波形を選別する第１段階の検索手段と、
前記対象波形についての前記第１の特徴量および前記第２の特徴量と第２段階の指標との関係に基づいて、前記対象波形の中から前記代表波形を検索する第２段階の検索手段とを含む、請求項１に記載の医療用測定器。
【請求項８】
前記出力手段は、前記代表波形と共に、前記検索手段において前記代表波形を検出する処理に用いられた値または前記代表波形を特定する情報を表示する、請求項１に記載の医療用測定器。
【請求項９】
前記第１の指標および前記第２の指標は、前記複数の波形についての、対応する前記複数の特徴量の平均値と、中央値と、最頻値と、最大値と、最小値と、任意のしきい値とのいずれかである、請求項１に記載の医療用測定器。
【請求項１０】
前記第１の指標および前記第２の指標を設定する手段をさらに備える、請求項１に記載の医療用測定器。
【請求項１１】
生体信号から得られる波形の中から代表波形を抽出する方法であって、
連続した複数の前記波形を取得するステップと、
前記連続した複数の波形から、単位波形を区切るステップと、
複数の前記単位波形の各々より、第１の特徴量と第２の特徴量とを算出するステップと、
前記複数の波形から算出された複数の第１の特徴量より得られる第１の指標に対する前記第１の特徴量の関係、および前記複数の波形から算出された複数の第２の特徴量より得られる第２の指標に対する前記第２の特徴量の関係に基づいて、前記複数の単位波形の中から代表波形を抽出するステップと、
前記代表波形を出力するステップとを備える、生体信号波形抽出方法。
【請求項１２】
生体信号から得られる波形の中から代表波形を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
連続した複数の前記波形を取得するステップと、
前記連続した複数の波形から、単位波形を区切るステップと、
複数の前記単位波形の各々より、第１の特徴量と第２の特徴量とを算出するステップと、
前記複数の波形から算出された複数の第１の特徴量より得られる第１の指標に対する前記第１の特徴量の関係、および前記複数の波形から算出された複数の第２の特徴量より得られる第２の指標に対する前記第２の特徴量の関係に基づいて、前記複数の単位波形の中から代表波形を抽出するステップと、
前記代表波形を出力するステップとを実行させる、生体信号波形抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は医療用測定器、生体信号波形抽出方法、および生体信号波形抽出プログラムに関し、特に、生体信号から得られる波形を連続的に検出する医療用測定器、生体信号波形抽出方法、および生体信号波形抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療用測定器としての脈波検出装置では、生体信号から得られる波形である脈波が連続的に検出されるものがある。このような脈波検出装置では、脈波検出装置から出力される脈波波形を用いて短時間での適確な診断をするため、検出される数多くの脈波波形から代表的な波形（以下、代表波形）を抽出し、表示する必要がある。
【０００３】
特開２００４−１３６１０７号公報（以下、特許文献１）に開示されている動脈硬化検査装置では、不整脈や体動などによるノイズが混入した波形を表示せず、代表波形を抽出して表示するために、逐次検出された波形から、駆出波のピークの先鋭度が平均に近い波形を選択して表示する手法が採用されている。
【特許文献１】特開２００４−１３６１０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に開示されている手法では、波形の特徴量を駆出波のピークの先鋭度に限定しており、先鋭度以外の特徴量が失われるため、抽出される代表波形は診断目的によっては不十分な波形となる場合もあり得るという問題があった。
【０００５】
また、他の手法として、フーリエ変換などを用いて、検出された波形から平均的な波形を算出して表示する手法もあり得るが、この手法によって表示される波形は実際に生体から検出される波形ではなくなる。そのため、本来の特徴量が欠落してしまう場合があるという問題がある。
【０００６】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、検出された、複数の、生体信号から得られる波形のうち、診断目的に応じた波形を抽出して出力する医療用測定器、生体信号波形抽出方法、および生体信号波形抽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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、医療用測定器は、生体信号から得られる、複数の波形を検出する手段と、上記複数の波形の各々より、第１の特徴量と第２の特徴量とを算出する手段と、複数の波形から算出された複数の第１の特徴量より得られる第１の指標に対する第１の特徴量の関係、および複数の波形から算出された複数の第２の特徴量より得られる第２の指標に対する第２の特徴量の関係に基づいて、上記複数の波形の中から代表波形を検索する検索手段と、代表波形を出力する出力手段とを備える。
【０００８】
好ましくは、生体信号から得られる波形は脈波波形であり、第１の特徴量および第２の特徴量には、ＡＩ（Augmentation Index）値、脈波周期、基線変動率、先鋭度、およびＥＴ（Ejection Time）値の少なくとも１つが含まれる。
【０００９】
好ましくは、検索手段は、１つの波形における第１の特徴量および第２の特徴量に対して重み係数を設定する手段と、第１の指標に対する第１の特徴量の関係、および第２の指標に対する第２の特徴量の関係に対して、重み係数を考慮して代表波形を決定する決定手段とを含む。
【００１０】
好ましくは、検索手段は、第１の指標として上記複数の波形についての第１の特徴量の平均値、および第２の指標として上記複数の波形についての第２の特徴量の平均値を算出する平均算出手段と、上記複数の波形の各々について、第１の指標と第１の特徴量との差分である第１差分、および第２の指標と第２の特徴量との差分である第２差分を算出する差分算出手段と、算出された第１差分および第２差分を正規化する正規化処理手段と、正規化された第１差分および第２差分に基づいて代表波形を決定する決定手段とを含む。
【００１１】
さらに好ましくは、検索手段は、１つの波形における第１の特徴量および第２の特徴量に対して重み係数を設定する手段と、正規化された第１差分および第２差分に対して、重み係数を乗じる重み付け処理手段とをさらに含み、決定手段は、重み付けされた第１差分および第２差分に基づいて代表波形を決定する。
【００１２】
さらに好ましくは、検索手段は、上記複数の波形の各々について、重み付けされた第１差分と第２差分とを加算する加算処理手段をさらに含み、決定手段は、加算された差分が最小の波形を代表波形に決定する。
【００１３】
好ましくは、検索手段は、上記複数の波形についての第１の特徴量および第２の特徴量と第１段階の指標との関係に基づいて、上記複数の波形の中から対象波形を選別する第１段階の検索手段と、上記対象波形についての第１の特徴量および第２の特徴量と第２段階の指標との関係に基づいて、上記対象波形の中から代表波形を検索する第２段階の検索手段とを含む。
【００１４】
好ましくは、前記出力手段は、代表波形と共に、検索手段において代表波形を検出する処理に用いられた値または代表波形を特定する情報を表示する。
【００１５】
好ましくは、第１の指標および第２の指標は、上記複数の波形についての、対応する複数の特徴量の平均値と、中央値と、最頻値と、最大値と、最小値と、任意のしきい値とのいずれかである。
【００１６】
好ましくは、第１の指標および第２の指標を設定する手段をさらに備える。
本発明の他の局面に従うと、生体信号波形抽出方法は、生体信号から得られる波形の中から代表波形を抽出する方法であって、連続した複数の波形を取得するステップと、上記連続した複数の波形から、単位波形を区切るステップと、複数の単位波形の各々より、第１の特徴量と第２の特徴量とを算出するステップと、複数の波形から算出された複数の第１の特徴量より得られる第１の指標に対する第１の特徴量の関係、および複数の波形から算出された複数の第２の特徴量より得られる第２の指標に対する第２の特徴量の関係に基づいて、上記複数の単位波形の中から代表波形を抽出するステップと、代表波形を出力するステップとを備える。
【００１７】
本発明のさらに他の局面に従うと、生体信号波形抽出プログラムは、生体信号から得られる波形の中から代表波形を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、連続した複数の波形を取得するステップと、上記連続した複数の波形から、単位波形を区切るステップと、複数の単位波形の各々より、第１の特徴量と第２の特徴量とを算出するステップと、複数の波形から算出された複数の第１の特徴量より得られる第１の指標に対する第１の特徴量の関係、および複数の波形から算出された複数の第２の特徴量より得られる第２の指標に対する第２の特徴量の関係に基づいて、上記複数の単位波形の中から代表波形を抽出するステップと、代表波形を出力するステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明にかかる医療用測定器では、複数の特徴量を用いて測定された生体信号から得られる波形より代表とする波形を抽出するので、安定した波形を抽出することができる。
【００１９】
さらに、各特徴量の重要度を考慮することによって、診断目的に合致した波形を抽出することができ、診断により有用な波形を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。
【００２１】
本実施の形態においては、本発明かかる医療用測定器が、生体信号から得られる波形である脈波を検出する脈波検出装置に採用されるものとする。しかしながら、本発明にかかる医療用測定器は脈波検出装置に限定されず、生体信号から得られる波形を検出する装置であれば、その他あらゆる装置に採用され得る。
【００２２】
図１は、本実施の形態にかかる脈波検出装置の装置構成の具体例を示す図である。図１を参照して、本実施の形態にかかる脈波検出装置は、１つの具体例として、大きくは、センサユニット１と、表示ユニット３と、固定台ユニット７とを含んで構成される。
【００２３】
表示ユニット３は、外部から操作可能に設けられて脈波解析などに関する各種情報を入力するために操作される操作部２４、および脈波解析結果などの各種情報を外部に出力するためのＬＥＤ（Light Emitting Diode）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などからなる表示部２５を含む。
【００２４】
固定台ユニット７は、脈波解析装置を制御するためのデータやプログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）１２やＲＡＭ（Random Access Memory）１３、当該脈波解析装置を集中的に制御するために演算を含む各種処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、加圧ポンプ１５、負圧ポンプ１６、切換弁１７、ＣＰＵ１１からの信号を受け取り加圧ポンプ１５，負圧ポンプ１６，切換弁１７に送信するための制御回路１４、少なくとも２つの値に変更可能である特性可変フィルタ２２、およびＡ／Ｄ変換器２３を含む。
【００２５】
ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２にアクセスしてプログラムを読出してＲＡＭ１３上に展開して実行し、当該脈波解析装置全体の制御を行なう。そして、ＣＰＵ１１は、操作部２４よりユーザからの操作信号を受取り、その操作信号に基づいて脈波解析装置全体の制御処理を行なう。すなわち、ＣＰＵ１１は、操作部２４から入力された操作信号に基づいて、制御回路１４、マルチプレクサ２０、および特性可変フィルタ２２に制御信号を送出する。また、ＣＰＵ１１は、脈波解析結果などを表示部２５に表示するための制御を行なう。
【００２６】
加圧ポンプ１５は、後述の押圧カフ（空気袋）１８の内圧（以下、「カフ圧」という）を加圧するためのポンプであり、負圧ポンプ１６は、カフ圧を減圧するためのポンプである。切換弁１７は、これらの加圧ポンプ１５と負圧ポンプ１６とのいずれかを選択的にエア管５に切換接続する。そして、制御回路１４は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがってこれらを制御する。
【００２７】
センサユニット１は、複数のセンサエレメントを含む半導体圧力センサ１９、複数のセンサエレメントそれぞれが出力する圧力信号を選択的に導出するマルチプレクサ２０、マルチプレクサ２０から出力される圧力信号を増幅するためのアンプ２１、および半導体圧力センサ１９を手首上に押圧させるために加圧調整される空気袋を含む押圧カフ１８を含む。
【００２８】
半導体圧力センサ１９は、単結晶シリコンなどからなる半導体チップに一方向に所定間隔に配列された複数のセンサエレメントを含んで構成され、押圧カフ１８の圧力によって測定中の被験者の手首などの測定部位に押圧される。その状態で、半導体圧力センサ１９は撓骨動脈を介して被験者の脈波を検出する。半導体圧力センサ１９は、脈波を検出することで出力する圧力信号を各センサエレメントのチャネルごとにマルチプレクサ２０に入力する。複数のセンサエレメントは、たとえば４０個配列される。
【００２９】
マルチプレクサ２０は、各センサエレメントが出力する圧力信号を選択的に出力する。マルチプレクサ２０から送出される圧力信号は、アンプ２１で増幅され、特性可変フィルタ２２を介して選択的にＡ／Ｄ変換器２３に出力される。
【００３０】
本実施の形態において、脈波検出のための最適なセンサエレメントが選択されるまでは、マルチプレクサ２０は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがって、各センサエレメントから出力される複数の圧力信号を順次切り替えて出力する。また、脈波検出のための最適なセンサエレメントが選択された後は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがって、該当のチャネルに固定される。したがって、このとき、マルチプレクサ２０は、選択されたセンサエレメントから出力される圧力信号を選択して出力する。
【００３１】
特性可変フィルタ２２は、所定値以上の信号成分を遮断するための低域通過フィルタであり、少なくとも２つの値に変更可能である。
【００３２】
Ａ／Ｄ変換器２３は、半導体圧力センサ１９から導出されたアナログ信号である圧力信号をデジタル情報に変換して、ＣＰＵ１１に与える。ＣＰＵ１１によってマルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでは、半導体圧力センサ１９に含まれる各センサエレメントが出力する圧力信号を、マルチプレクサ２０を介して同時に取得する。そして、ＣＰＵ１１によってマルチプレクサ２０のチャネルが固定された後は、該当のセンサエレメントから出力される圧力信号を取得する。圧力信号がサンプリングされる周期（以下「サンプリング周期」という）は、たとえば、２ｍｓとする。
【００３３】
上述の特性可変フィルタ２２は、マルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでと、固定された後とで、遮断周波数の値を変更する。マルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでは、複数の圧力信号を切り替えてサンプリングを行なう。したがって、このときのサンプリング周波数（たとえば２０ｋＨｚ）よりも高い遮断周波数の値が選択される。これにより、Ａ／Ｄ変換後になまりが生じることを防止することができ、最適なセンサエレメントを適切に選択することができる。そして、チャネルが固定された後は、ＣＰＵ１１からの制御信号にしたがって、ある１つの圧力信号に対するサンプリング周波数（たとえば５００Ｈｚ）の１／２以下の遮断周波数となる値が選択される。これにより、エイリアシングノイズを削減することが可能となり、精度よく脈波解析を行なうことができる。なお、エイリアシングノイズとは、サンプリング定理により、アナログ信号をデジタル信号に変換する場合に、折り返し現象によって、サンプリング周波数の１／２以下の領域に出現する、サンプリング周波数の１／２以上の周波数成分を持つノイズを指す。
【００３４】
本実施の形態においては、ＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２およびＲＡＭ１３を固定台ユニット７に備えることとしているので、表示ユニット３の小型化を図ることができる。
【００３５】
なお、固定台ユニット７と表示ユニット３とは別個に設けたが、固定台ユニット７に表示ユニット３が内蔵される構成であってもよい。また、逆に、表示ユニット３にＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２，ＲＡＭ１３が設けられる構成としてもよい。また、ＰＣ（Personal Computer）と接続されて、各種制御を行なうこととしてもよい。
【００３６】
本実施の形態にかかる脈波検出装置では、検出された複数の脈波から代表とする脈波を検索して抽出し、表示する。図２は、脈波検出装置において、検出された複数の脈波から代表とする脈波を検索して抽出し、表示するための機能構成の具体例を示すブロック図である。図２に示される各機能は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２にアクセスしてプログラムを読出してＲＡＭ１３上に展開して実行することで、主にＣＰＵ１１に形成されるが、少なくとも一部が、図１に示される装置によって発揮される機能であってもよい。
【００３７】
図２を参照して、脈波検出装置における上記機能には、半導体圧力センサ１９に含まれるセンサエレメントから圧力信号（センサ信号）を取得する脈波計測値取得部１０１、脈波計測値取得部１０１で取得された圧力信号に対して処理を行なって連続した脈波を１拍ずつに区切る処理を行なう脈波区切処理部１０３、脈波区切処理部１０３で区切られた１拍の脈波を表わす単位波形ごとに複数種類の特徴量を算出する特徴量算出部１０５、算出された複数種類の特徴量を１拍ずつ記憶する特徴量記憶部１０７、単位波形ごとに算出された複数種類の特徴量を用いて、連続した脈波の中から代表的な波形（以下、代表波形）とする脈波波形を検索して抽出する処理を行なう代表波形検索処理部１０９、および抽出された代表波形を表示部２５で表示するための信号を生成して表示する処理を行なう代表波形表示制御部１１１を含んで構成される。
【００３８】
特徴量算出部１０５で算出される特徴量の種類としては、たとえばＡＩ値、ＥＴ値、脈波周期、立上がり先鋭度ＭＳＰ、および基線変動率などが挙げられる。本実施の形態においては、特徴量算出部１０５は、ＡＩ算出部１０５０、ＥＴ算出部１０５１、脈波周期算出部１０５２、ＭＳＰ算出部１０５３、および基線変動率算出部１０５４を含んで、これら５種類の特徴量を算出するものとする。
【００３９】
ここで、ＡＩとは、脈圧に占める反射波の割合を示す公知の指標であって、主に中枢血管の動脈血管壁の硬化を評価する指標である。ＡＩ値は、脈波の最低位置（つまり脈波波形の開始位置）と第１のピークとの振幅差であるレベルａと、脈波の最低位置と第２のピークとの振幅差であるレベルｂとの比率で得られ、たとえばＡＩ（％）＝ｂ／ａ×１００として得られる。図３に示される脈波波形が検出された場合を例に説明する。図３において、縦軸はカフ圧を示し、横軸は時間経過を示している。これらは、以下の波形を表わす図でも同様である。レベルａは、心臓の心拍による血液の駆出波による圧力値を示し、レベルｂは、心拍による駆出波についての反射波による圧力値を示す。この反射波は、血管の硬化に対応して強度と出現時相とが変化し、血管が硬化するほど反射波の強度が大きくなり、出現時相が早くなる（左にずれる）。つまり、ＡＩ値が大きくなるほど、血管の硬化が進んでいることが示される。なお、レベルａ，ｂを決定する方法としては、脈波波形に微分等の演算操作を行なう方法が挙げられる。すなわち、図３を参照して、検出された波形に、四次微分して得られる微分曲線を重ねて、その極点位置に対応する振幅を用いてレベルａ，レベルｂが決定され得る。
【００４０】
また、ＥＴとは大動脈弁開放開始点から閉鎖点までの時間を指し、心収縮力、一回拍出量、流出路抵抗、および末梢抵抗に関連する指標である。ＥＴ値は、脈波の１拍を表わす波形の二次微分波形の最大点から２つ目の極大点までの長さで得られる。たとえば、図４に示される脈波波形が検出された場合には、二次微分波形の最大点ＰＡから２つ目の極大点ＰＢまでの長さｃがＥＴ値を表わしている。二次微分波形の最大点ＰＡは脈波の立上がり点であり、２つ目の極大点ＰＢは大動脈弁の閉じ始めの点を表わしている。つまりＥＴ値が小さくなるほど、心機能が低下していることが示される。
【００４１】
また、脈波周期は一区切りの脈波波形の周期を指し、体動、ノイズ等の影響による波形形状の時間成分の変形や、不整脈を検出する指標とされる。脈波波形の周期を決定する方法の一例として、次のような方法が挙げられる。図５を参照して、原波形の極大値が検知されると、直前の上昇方向のゼロクロス点に対応する極小点（ＰＢ点）からその前の上昇方向のゼロクロス点に対応する極小点（ＰＡ点）までの原波形を参照して、その間に最大点（ＰＰ点）が存在し、かつＰＡ点からＰＰ点までの間でＰＡ点が最小値であることが確認されれば、ＰＡ点が「立ち上がり点」、言い換えれば１拍の「脈波開始点」として確定される。そして、ＰＡ点からＰＢ点までの長さＤが１拍の脈波波形の周期と決定される。
【００４２】
また、立上がり先鋭度ＭＳＰとは、押圧カフ１８の押圧力を顕著に表わし、波形の歪みを評価する指標である。半導体圧力センサ１９の出力変化の立上がり点が先鋭である場合には押圧カフ１８の押圧力が適切であることが示され、立上がり点が平坦な変化に近付くと押圧カフ１８の押圧力が不適切であり測定部位の皮下の動脈が必要以上に加圧されていることが示される。立上がり先鋭度ＭＳＰは、半導体圧力センサ１９の出力変化の立上がり点の先鋭さを数値化した値である。たとえば、図６を参照して、脈波波形の立上がり位置を中心として設定された所定の区切り点（ＴＤＩＡ）における振幅から最大振幅の１０％分上昇した２点の時間間隔をＴａ、その２点間の端点から脈波波形のピークまでの時間をＴｂと定義すると、立上がり先鋭度ＭＳＰはＴａとＴｂとの比率で得られ、たとえば、ＭＳＰ＝Ｔａ／Ｔｂとして得られる。
【００４３】
基線変動率とは、隣接する脈波波形の基線の変動を表わし、体動、ノイズ等の影響による波形形状の振幅成分の変形を検出する指標とされる。基線変動率は、脈波の最大値と、「脈波開始点」と次の脈波の「脈波開始点」との間の差との比率で得られる。たとえば、図６に示される脈波波形が検出された場合には、脈波開始点Ｓ１と脈波最大点Ｓ２との圧力差をＡ、脈波開始点Ｓ１と次の脈波の開始点Ｓ３との圧力差をＢとすると、基線変動率（％）＝Ｂ／Ａ×１００として得られる。なお、「脈波開始点」は、脈波周期の説明において述べた方法と同様の方法で決定することができる。
【００４４】
特徴量記憶部１０７には、脈波ごとに算出された上記５種類の特徴量が記憶される。なお、特徴量算出部１０５で算出される特徴量の種類は上記５種類に限定されず、その中の少なくとも２種類であってもよい。また、その他の特徴量が算出されてもよい。他の特徴量としては、たとえば、反射波の時間的成分や動脈血管壁の硬化度を評価する指標となる、進行波最大点と反射波最大点との時間間隔や、進行波立上がり点と反射波立上がり点との時間間隔を表わすＴＲ（Traveling time to Reflected wave）などの、公知の指標が挙げられる。その他、脈波波形を用いて診断するために有用なあらゆる特徴量が採用され得る。
【００４５】
図７には、さらに代表波形検索処理部１０９に含まれる機能構成の１つの具体例が示される。図７を参照して、代表波形検索処理部１０９には、特徴量記憶部１０７から記憶されている特徴量を脈波波形ごとに読出す特徴量読出部１０９１、特徴量の種類ごとに平均値を算出して指標として設定する平均算出部１０９２、各特徴量について上記指標との関係として平均値からの差分を算出する差分算出部１０９３、算出された差分値を特徴量の種類に応じて正規化する正規化処理部１０９４、代表波形を抽出する際に考慮する特徴量の種類についての重み係数を決定する重み係数を決定する係数決定部１０９５、正規化された上記差分値を決定された重み係数を用いて脈波波形ごとに重み付けする重み付け処理部１０９６、重み付けされた上記差分値の脈波波形ごとの合計を算出する加算処理部１０９７、および脈波波形ごとの差分値の上記合計より代表波形を決定する代表波形決定部１０９８が含まれる。
【００４６】
ここでの重み付けとは、上述のような複数種類の特徴量を用いて代表波形を抽出する際に用いる特徴量の重要度を指し、たとえば重み係数を１とすることで代表波形を抽出する際に対応する特徴量についてはその値をそのまま用い、重み係数を０．５とすることで、代表波形を抽出する際に対応する特徴量についてはその値の５０％を用い、重み係数を０とすることで、代表波形を抽出する際に対応する特徴量を用いないとすることができる。このため、ここで重み係数の組合わせを設定することで、算出された複数の特徴量のうちある１つの特徴量（たとえばＡＩ値）のみを用いて代表波形を抽出することもできるし、算出された複数の特徴量のすべての均等に用いて代表波形を抽出することもできるし、ある目的にしたがって、算出された複数の特徴量のうちの特定の特徴量を特に重視し、その他の特徴量の重要度を小さくして代表波形を抽出することもできる。このような重み係数は係数決定部１０９５において決定される。係数決定部１０９５で重み係数を決定する方法としては、次のような方法が挙げられる。
【００４７】
係数決定部１０９５での重み係数を決定する第１の方法の前提として、操作部２４に特定のボタンが備えられる。または、表示部２５に設定画面が表示される。医師等の使用者は診断目的に合わせて各特徴量に対応する重み（数字や、重要度（小、中、大）選択など）を上記特定のボタンの操作や、上記設定画面に従った操作を行なって入力する。係数決定部１０９５はそれら操作による操作信号を受け付けて、各特徴量に対して重み係数を決定する。
【００４８】
第２の方法としては、本測定に先だって入力され、ＲＡＭ１３等の所定領域に記憶された、被験者の病歴や診断目的などの医師等の使用者の入力情報から特徴量の重み係数を自動的に設定する方法が挙げられる。または、年齢、性別等の被験者に関する入力情報から、年代、性別での発症率の高い症状に合った特徴量の重み係数を自動設定する方法が挙げられる。自動的に重み係数を設定する場合には、予め上記入力情報と各特徴量に対する重み係数との関係がＲＯＭ１２等の記憶領域に記憶されており、係数決定部１０９５が必要に応じて上記記憶領域を参照して、対応する重み係数を読出すことで決定される。
【００４９】
図８は、本実施の形態にかかる脈波検出装置で、脈波を測定した後に代表波形を表示する処理を表わしたフローチャートである。図８のフローチャートに示される処理は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２にアクセスしてプログラムを読出してＲＡＭ１３上に展開して実行し、図２，図７に示される各機能を制御することによって実現される。
【００５０】
図８を参照して、始めに、脈波計測値取得部１０１において半導体圧力センサ１９からの圧力信号が取得されて、脈波の計測が行なわれる（ステップＳ１）。ステップＳ１で計測された脈波は脈波区切処理部１０３において１拍ごとの脈波に区切られ（ステップＳ３）、特徴量算出部１０５において、脈波波形ごとに、上述の方法で上記５種類の特徴量が算出される（ステップＳ５）。上記ステップＳ１〜Ｓ５の処理は、脈波の計測と並行して行なわれてもよく、その場合、ステップＳ５での特徴量の算出は脈波計測が終了するまで脈波波形ごとに行なわれる。そして、計測が終了すると、代表波形検索処理部１０９において、ステップＳ５で算出された各脈波波形についての上記５種類の特徴量に基づいて代表波形が検索され、該当する脈波波形が抽出される（ステップＳ７）。代表波形表示制御部１１１は、ステップＳ７で代表波形として抽出された脈波波形は計測結果として他の計算値と共に表示部２５で表示するための表示信号を生成し、表示させる（ステップＳ９）。
【００５１】
上記ステップＳ３で実行される脈波区切処理としては、図９のフローチャートに一例が示される。なお以降において、この処理はマルチプレクサ２０のチャネルが固定された後の解析処理であるものとして説明する。
【００５２】
図９を参照して、始めに、半導体圧力センサ１９から圧力信号が送出されたことが検出されると（Ｓ３０１）、マルチプレクサ２０は、ＣＰＵ１１からの制御信号に従って固定されたチャネルに該当するセンサエレメントからのセンサ信号を選択し、アンプ２１に入力する。
【００５３】
そして、入力された圧力信号は、アンプ２１において、圧力信号は所定の周波数まで増幅され（Ｓ３０３）、特性可変フィルタ２２においてアナログフィルタ処理がなされる（Ｓ３０５）。
【００５４】
このとき、特性可変フィルタ２２は、サンプリング周波数の１／２以上の信号成分を遮断する。サンプリング周波数が５００Ｈｚであるとすると、たとえば、２５０Ｈｚを超える周波数の信号成分が遮断される。すなわち、ここで、規格範囲外の脈波波形に該当する信号成分が除去される。
【００５５】
特性可変フィルタ２２を通過した圧力信号は、Ａ／Ｄ変換器２３においてデジタル化され（Ｓ３０７）、ノイズ除去などを目的として所定範囲の周波数を抽出するためのデジタルフィルタ処理がなされる（Ｓ３０９）。そして、Ａ／Ｄ変換器２３は、デジタル化した圧力信号を、ＣＰＵ１１に転送する。
【００５６】
脈波区切処理部１０３は、Ａ／Ｄ変換器２３から受信した圧力信号について、各データの差分をとることにより圧力信号から得る脈波波形をＮ次微分する（Ｓ３１１）。そして、脈波区切処理部１０３は、ステップＳ３１１の微分結果に基づいて脈波波形を区切って１拍の脈波波形を抽出する（Ｓ３１３）。
【００５７】
図１０は、上記ステップＳ７で代表波形検索処理部１０９において実行される代表波形検索処理の一例を表わすフローチャートである。図１０を参照して、上記ステップＳ７では、特徴量読出部１０９１が特徴量記憶部１０７から読み出した特徴量について、平均算出部１０９２において、特徴量の種類ごとに平均値が算出され（ステップＳ７０１）、差分算出部１０９３において、特徴量ごとに上記平均値からの差分が算出される（ステップＳ７０３）。ステップＳ７０３で算出された差分は正規化処理部１０９４において正規化処理される（ステップＳ７０５）。ここでの正規化処理は、一般的な正規化処理であって、本発明において特定の処理に限定されない。ステップＳ７０５で正規化された差分は、重み付け処理部１０９６において、係数決定部１０９５で決定された重み係数を用いて重み付けされる（ステップＳ７０７）。具体的には、係数決定部１０９５によって特徴量の種類ごとに決定された重み係数を、ステップＳ７０５で正規化された差分に対して特徴量の種類に応じて乗じることで重み付けする。重み付け処理された、１拍の波形ごとの上記５種類の特徴量の差分は重加算処理部１０９７において加算され、波形ごとの差分の和が算出される（ステップＳ７０９）。そして、代表波形決定部１０９８において、その和が最小の波形、つまり上記５種類の特徴量すべてについて全体として最も平均値に近い波形が代表波形に決定され、抽出される（ステップＳ７１１）。
【００５８】
図１１は、上記ステップＳ９で代表波形表示制御部１１１からの表示信号によって表示される表示画面での表示内容を説明する図である。図１１を参照して、表示画面においては、代表波形として上記処理で抽出された一拍分の脈波波形２００と、血圧値やＡＩの平均値が脈波測定の結果３００としてが表示される。さらに、表示画面には、代表波形を抽出する処理に関する情報を表わす表示として、抽出された代表波形が、有効な波形のうちの何番目の波形に該当するかを表わす表示２０１や、代表波形を抽出する際に用いた特徴量の上記波形上での特徴的な位置や値を表わすマーク２０３，２０５，２０７や、その特徴量の表示２０９が含まれることが好ましい。図１１の例では、代表波形を抽出する際に、上記５種類の特徴量のうちＡＩ値、ＥＴ値、および脈波周期が用いられており、マーク２０３はＡＩ値を算出する際に用いられた上述のレベルａとレベルｂとの位置を表わし、マーク２０５はＥＴに相当する上述の長さｃを表わし、マーク２０７は脈波周期である上述の脈波開始点を表わしている。さらに、それらの具体的な数値は表示２０９に示されている。このように、表示画面において代表波形と共に代表波形を抽出する処理に関する情報を表示することで、その代表波形がどのようにして抽出されたものであるかや、その代表波形が全体の波形のうちのどの位置にある（何番目にある）ものかが明らかとなり、診断に有用な情報を提供することができる。
【００５９】
なお、図１１の例では、脈波測定の結果３００として、有効な全波形について得られた血圧の平均値およびＡＩ値の平均値を表示するものとしているが、代表波形について得られた血圧値およびＡＩ値を表示するようにしてもよい。このように表示することで、代表波形とその代表波形に関する数値とを表示画面から得ることができる。
【００６０】
以上の実施の形態においては、上記指標として特徴量の種類ごとの平均値を用い、上記指標との関係として各特徴量について平均値との差分を算出し、すべての特徴量について全体的に平均値に最も近い波形を代表波形に決定している。このようにすることで、全体として平均に近い、安定した波形を代表波形とすることができる。
【００６１】
上記指標は平均値に限定されず、他の値を用いることができる。指標として平均値を用いる場合と同様に、安定した波形を代表波形とすることを目的とすると、その他の指標として、中央値や最頻値を用いることができる。
【００６２】
より具体的には、指標として中央値を用いる場合、代表波形検索処理部１０９は特徴量記憶部１０７から読出した特徴量を正規化した後に、１拍の波形について上記複数種類の正規化された特徴量を加えて大きさ順に並べ、大きさ順が中央に位置する波形を代表波形と決定する。
【００６３】
また、指標として最頻値を用いる場合、代表波形検索処理部１０９は特徴量記憶部１０７から読出した特徴量を正規化した後に、１拍の波形について上記複数種類の正規化された特徴量を加えてグラフにプロットするなどして分布を確認し、特徴量の和が最も多く存在する範囲に位置する波形を代表波形と決定する。
【００６４】
また、指標の他の具体例として、上記複数種類の特徴量のうちの任意の種類の特徴量についての任意のしきい値を指標に設定することもできる。たとえば、ＡＩ値が１０％以上というしきい値を指標として設定することができる。この場合、代表波形検索処理部１０９は読出した特徴量がしきい値以上の波形、しきい値以下の波形、またはしきい値から所定範囲にある波形を代表波形と決定する。このような指標を用いることで、特徴的な波形を選択し、特定の診断に有用な特徴波形を抽出できる。
【００６５】
また、指標の他の具体例として、最小値や最大値を用いることができる。たとえば、基線変動率の最小値や、ＡＩ値の最大値を指標として用いることができる。この場合、代表波形検索処理部１０９は読出した特徴量がその条件を満たす波形を代表波形と決定する。このような指標を用いることで、安定した波形を選択したり、特徴的な波形を選択したりすることができる。
【００６６】
さらに、代表波形検索処理部１０９において、いずれの値を指標に用いるかを決定してもよい。指標を決定する方法としては、上述の重み係数を決定する方法と同様の方法が挙げられる。すなわち、第１の方法として操作者の操作による操作信号に従って決定してもよいし、被験者の病歴や診断目的などの医師等の使用者の入力情報や年齢、性別等の被験者に関する入力情報から自動的に設定してもよい。
【００６７】
［変形例］
変形例にかかる脈波検出装置では、代表波形検索処理部１０９において代表波形の検索処理を２段階で行なうものとする。
【００６８】
図１２は、変形例にかかる脈波検出装置において、上記ステップＳ７で代表波形検索処理部１０９において実行される代表波形検索処理の一例を表わすフローチャートである。
【００６９】
図１２を参照して、変形例にかかる脈波検出装置では、第１段階の検索として、上述のように各種類の特徴量のおける平均値を第１段階の指標として上記ステップＳ７０１〜Ｓ７０９の処理が行なわれ、ステップＳ７１２で代表波形決定部１０９８において１拍の波形についての特徴量の差分の和が平均値から所定範囲内である波形が、次の第２段階の検索の対象波形として選別される。
【００７０】
さらに変形例においては、代表波形決定部１０９８は、たとえばＡＩ値の最大値を第２段階の指標としてステップＳ７１２で選別された対象波形に対して第２段階の検索を行ない、上記対象波形の中からＡＩ値が最大である波形を代表波形に決定する（ステップＳ７１３）。
【００７１】
このように、変形例にかかる脈波検出装置では、２段階またはそれ以上の多段階で複数の脈波波形から代表波形を検索し、抽出する。複数段階の検索において、予め複数の脈波波形の中から指標との関係における条件に合致したものを対象波形として選別し、さらなる指標との関係における条件に合致したものを代表波形として抽出することで、たとえば、ノイズが少なく、かつ突出したＡＩ値を持つ脈波波形などの、より目的に応じた波形を代表波形として抽出することができる。このため、より診断に有用な代表波形を抽出することが可能になる。
【００７２】
なお、上述の脈波検出装置における代表波形を抽出する方法である生体信号波形抽出方法は、脈波の解析に限定されず、心臓の収縮によって生ずる第１波形と拡張によって生ずる第２波形とが合成されてなる他のあらゆる生体信号波形について、代表波形を抽出する処理に採用され得る。
【００７３】
さらに、本実施の形態にかかる脈波検出装置における生体信号波形抽出方法を実現させるためのプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【００７４】
なお、本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーションシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。
【００７５】
また、本発明にかかるプログラムは、たとえば通常の脈波計測のためのプログラムなどの他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。
【００７６】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【００７７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】脈波検出装置の装置構成の具体例を示す図である。
【図２】脈波検出装置の機能構成の具体例を示すブロック図である。
【図３】脈波波形の具体例を示す図である。
【図４】脈波波形の具体例を示す図である。
【図５】脈波波形の具体例を示す図である。
【図６】脈波波形の具体例を示す図である。
【図７】代表波形検索処理部１０９に含まれる機能構成の１つの具体例を示すブロック図である。
【図８】脈波検出装置での処理を表わしたフローチャートである。
【図９】ステップＳ３で実行される脈波区切処理の一例を表わすフローチャートである。
【図１０】ステップＳ７で実行される代表波形検索処理の一例を表わすフローチャートである。
【図１１】表示画面での表示内容を説明する図である。
【図１２】変形例にかかる脈波検出装置において、ステップＳ７で実行される代表波形検索処理の一例を表わすフローチャートである。
【符号の説明】
【００７９】
１  センサユニット、３  表示ユニット、５  エア管、７  固定台ユニット、１１  ＣＰＵ、１２  ＲＯＭ、１３  ＲＡＭ、１４  制御回路、１５  加圧ポンプ、１６  負圧ポンプ、１７  切換弁、１８  押圧カフ、１９  半導体圧力センサ、２０  マルチプレクサ、２１  アンプ、２２  特性可変フィルタ、２３  Ａ／Ｄ変換部、２４  操作部、２５  表示部、１０１  脈波計測値取得部、１０３  脈波区切処理部、１０５  特徴量算出部、１０７  特徴量記憶部、１０９  代表波形検索処理部、１１１  代表波形表示制御部、１０５０  ＡＩ算出部、１０５１  ＥＴ算出部、１０５２  脈波周期算出部、１０５３  ＭＳＰ算出部、１０５４  基線変動率算出部、１０９１  特徴量読出部、１０９２  平均算出部、１０９３  差分算出部、１０９４  正規化処理部、１０９５  係数決定部、１０９６  重み付け処理部、１０９７  加算処理部、１０９８  代表波形決定部。
【図１】
2008061824.tif 000003
【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】
2008061824.tif 000010
【図９】
2008061824.tif 000011
【図１０】
2008061824.tif 000012
【図１１】
2008061824.tif 000013
【図１２】
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