(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波伝達時間を用いた血行障害測定装置において、測定対象者の身体のある一部の脈波と、前記測定対象者の心電図と、前記測定対象者の前記身体の一部とは異なる身体の部位の脈波のうちの少なくとも一を測定する測定部と、前記測定部により測定された心電図の最大（ｐｅａｋ）値点と測定部により測定されたそれぞれの脈波のうち最大（ｐｅａｋ）値点と最小（ｆｏｏｔ）値点とにおける少なくとも一の時間情報を検出する検出部、
前記検出部にて検出された時間情報を用いて、複数の脈波伝達時間の平均値を計算し、これを用いて血行障害の判別指標を演算する演算部、
そして前記演算された血行障害の判別指標を用いて、血行障害を診断する診断部と、を含み、
前記血行障害の判別指標は、血管疾患かどうかを判別する疾患群/正常群の判別指標を含み、
前記演算部は、ＥＦｆをＥＢｆで割った値（Ａ１＝ＥＦｆ／ＥＢｆ）、ＥＦｆをＥＲｆで割った値（Ａ２＝ＥＦｆ／ＥＲｆ）、ＣＦｆをＣＢｆで割った値（Ａ３＝ＣＦｆ／ＣＢｆ）、及びＣＦｆをＣＲｆで割った値（Ａ４＝ＣＦｆ／ＣＲｆ）のうちの少なくとも一つを用いて前記疾患群/正常群の判別指標を演算し、前記ＥＦｆは心電図の最大値点と大腿部から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＥＢｆは心電図の最大値点と上腕から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＥＲｆは心電図の最大値点と橈骨から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、ＣＦｆは頸動脈と大腿部から測定された脈波の最小値点の間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＣＢｆは頸動脈と上腕から測定された脈波の最小値点の間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＣＲｆは頸動脈と橈骨から測定された脈波の最小値点の間の脈波伝達時間の平均を示すパラメータである血行障害測定装置。
【請求項２】
前記測定部は、頸動脈、上腕、橈骨と大腿部のうちの少なくともいずれか一つの部位の脈波を測定する請求項１に記載の血行障害測定装置。
【請求項３】
前記演算部は、心電図の最大（ｐｅａｋ）値点と脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点の間の脈波伝達時間の平均を用いて、前記疾患群/正常群の判別指標を演算する請求項１に記載の血行障害測定装置。
【請求項４】
前記演算部は、Ａ１ないしＡ４のうちのいずれか二つの項目に対する合算（Ａ１＋Ａ２，Ａ１＋Ａ３，Ａ１＋Ａ４，Ａ２＋Ａ３，Ａ２＋Ａ４，Ａ３＋Ａ４）またはＡ１ないしＡ４のうちのいずれか二つの項目に対する乗算値（Ａ１＊Ａ２，Ａ１＊Ａ３,Ａ１＊Ａ４，Ａ２＊Ａ３，Ａ２＊Ａ４，Ａ３＊Ａ４）、またはＡ１ないしＡ４のうちのいずれか三つの項目に対する合算（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３，Ａ１＋Ａ２＋Ａ４，Ａ１＋Ａ３＋Ａ４，Ａ２＋Ａ３＋Ａ４）またはＡ１ないしＡ４のうちのいずれか三つの項目に対する乗算値（Ａ１＊Ａ２＊Ａ３，Ａ１＊Ａ２＊Ａ４，Ａ１＊Ａ３＊Ａ４，Ａ２＊Ａ３＊Ａ４）、またはＡ１ないしＡ４を合算（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４）またはＡ１ないしＡ４のすべての項目に対する乗算値（Ａ１＊Ａ２＊Ａ３＊Ａ４）、またはＡ１ないしＡ４のうちいずれか２つの項目に対する乗算値（Ａ１＊Ａ２，Ａ１＊Ａ３，Ａ１＊Ａ４，Ａ２＊Ａ３，Ａ２＊Ａ４，Ａ３＊Ａ４）から得られた項目のうちいずれか二つの項目に対する合算（（Ａ１＊Ａ２）＋（Ａ１＊Ａ３），（Ａ１＊Ａ２）＋（Ａ１＊Ａ４），（Ａ１＊Ａ２）＋（Ａ２＊Ａ３），（Ａ１＊Ａ２）＋（Ａ２＊Ａ４），（Ａ１＊Ａ２）＋（Ａ３＊Ａ４），（Ａ１＊Ａ３）＋（Ａ１＊Ａ４），（Ａ１＊Ａ３）＋（Ａ２＊Ａ３），（Ａ１＊Ａ３）＋（Ａ２＊Ａ４），（Ａ１＊Ａ３）＋（Ａ３＊Ａ４），（Ａ１＊Ａ４）＋（Ａ２＊Ａ３），（Ａ１＊Ａ４）＋（Ａ２＊Ａ４），（Ａ１＊Ａ４）＋（Ａ３＊Ａ４），（Ａ２＊Ａ３）＋（Ａ２＊Ａ４），（Ａ２＊Ａ３）＋（Ａ３＊Ａ４），（Ａ２＊Ａ４）＋（Ａ３＊Ａ４））により前記疾患群/正常群の判別指標を演算する請求項１に記載の血行障害測定装置。
【請求項５】
前記血行障害の判別指標は血管疾患の種類を判別する心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標を含み、前記演算部は、心電図や脈波の最大（ｐｅａｋ）値点の間の脈波伝達時間の平均を用いて、前記心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標を演算する請求項１に記載の血行障害測定装置。
【請求項６】
前記演算部は、ＥＣｐを用いて、前記心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標を演算し、前記ＥＣｐは心電図の最大値点と頸動脈から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を示すパラメータである請求項５に記載の血行障害測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脈波伝達時間を用いた血行障害測定装置及びその方法に関するものだ。より詳細には、お互い相違する地点で測定された脈波の間の脈波伝達時間や脈波、心電図との間の伝達時間を用いて、血行障害を測定する血行障害測定装置及びその方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
血管は、私たちの体の中にある６０兆の細胞に栄養を供給する命綱である。人間の生命を維持するためには、心臓の鼓動によって放出された血液が動脈に沿って体全体に目詰まりなく流れ、静脈を通って心臓に血液を取り戻す過程が必要である。これにより、酸素と栄養分を身体の各組織に供給し、代謝を介して消費された老廃物を除去することができる。このように血管健康は私たちの健康と直結している部分で血管の管理を誤ると深刻な病気を引き起こすことがある。
【０００３】
しかし、最近の欧米化された食習慣やストレス、肥満、運動不足、過食、飲酒、喫煙及び各種環境汚染物質などによって、血管は徐々に詰まっている。
【０００４】
脂肪や血栓、プラーク（ｐｌａｑｕｅ）などが血管の内壁に付着すると炎症を引き起こして炎症物質が蓄積され、血管壁が硬くなっていく。血管壁に付着した蓄積物がたまって血管が狭くなると、血液の酸素供給に障害が発生し、さまざまな血管疾患が現れるようになる。例えば、代表的な血管疾患として狭心症、心筋梗塞、脳卒中、下肢動脈閉塞症などがある。特に生命維持に重要な機関である心臓と脳に十分な血液と酸素が供給されなければ、身体麻痺または急死が誘発されることがある。
【０００５】
韓国だけでなく、世界の主な死亡原因として心血管疾患と脳血管疾患が挙げられている。これらの血管疾患は自覚症状もなく進行してある程度以上血流が妨げられるときまでに特別な自覚症状がないため、疎かにした場合には取り返しのつかない状態に至っている。したがって、自覚症状がない場合でも、心血管疾患と脳血管疾患、そしてその原因となる動脈硬化の危険因子を早期に診断して予防することが重要である。
【０００６】
心血管の状態と動脈硬化を診断するための方法は、侵襲的（ｉｎｖａｓｉｖｅ）な方法と非侵襲的（ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ）な方法に分けることができる。侵襲的な方法では、血管に造影剤（ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｍｅｄｉａ）を注入した後に撮影する血管造影法、陶磁（ｃａｔｈｅｔｅｒ）を用いた方法、動脈内の微細超音波映像術などがある。
【０００７】
また、非侵襲的な方法では、核磁気共鳴画像（ＭＲＩ；  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｍａｇｉｎｇ）、コンピュータ断層撮影（ＣＴ；  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、超音波などを用いた画像診断、脈波伝達速度（ＰＷＶ、；  ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ）測定法、反射波による脈圧の大きさの変化を示すＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ）測定法などがある。最近では、主に非侵襲的な方法を用いて、血管の状態の診断に大いに活用している。
【０００８】
脈波は、血液が心臓から波状をなし、伝搬する波長をグラフで表したものである。脈波伝達時間は、両方の動脈の拍動先の間を脈波が移動するのにかかる時間を意味し、脈波を検出する二つの地点間の血管の長さを伝搬された時間差で割ることで脈波伝達速度を求めることができる。動脈血管が硬くなると脈波伝達速度が大きくなるので、動脈硬化の定量的な指標として使用される。
【０００９】
本発明の背景となる技術は、韓国公開特許第１０-２０１３-００９５６６４号（２０１３.０８.２８公開）に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
韓国公開特許公報      第１０−２０１３−００９５６６４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明が解決しようとする技術的課題は、脈波伝達時間を用いて、血行障害を測定することができる血行障害測定装置及びその方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
これらの技術的課題を達成するための本発明の実施形態によると、脈波伝達時間を用いた血行障害測定装置において、測定対象者の脈波と心電図を測定する測定部と、前記測定された心電図の最大（ｐｅａｋ）値点と脈波の最大（ｐｅａｋ）値点と最小（ｆｏｏｔ）値点の時間情報を検出する検出部と、前記の方法で一定期間検出された心電図と脈波の最大（ｐｅａｋ）値点と最小（ｆｏｏｔ）値点の時間情報を用いて脈波伝達時間の平均値を計算し、これを用いて血行障害の判別指標を演算する演算部と、前記演算された血行障害の判別指標を用いて、血行障害を診断する診断部とを含む。
【００１３】
前記測定部は、頸動脈（Ｃａｒｏｔｉｄ）、上腕（Ｂｒａｃｈｉａｌ）、橈骨（Ｒａｄｉａｌ）と大腿部（Ｆｅｍｏｒａｌ）のうちの少なくともいずれか一部位の脈波を測定することができる。
【００１４】
前記演算部は、心電図の最大（ｐｅａｋ）値点と脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点との間の脈波伝達時間の平均を用いて、血管疾患かどうかを判別する疾患群/正常群（正常対照群）判別の指標を演算することができる。
【００１５】
前記演算部は、ＥＦｆをＥＢｆで割った値（ＥＦｆ／ＥＢｆ）、ＥＦｆをＥＲｆで割った値（ＥＦｆ／ＥＲｆ）、ＣＦｆをＣＢｆで割った値（ＣＦｆ／ＣＢｆ）、及びＣＦｆをＣＲｆで割った値（ＣＦｆ／ＣＲｆ）のうちの少なくとも一つを用いて前記疾患群/正常群の判別指標を演算し、前記ＥＦｆは心電図の最大値点と大腿部から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＥＢｆは心電図の最大値点と上腕から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＥＲｆは心電図の最大値点と橈骨から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、ＣＦｆは頸動脈と大腿部から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＣＢｆは頸動脈と上腕から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＣＲｆは頸動脈と橈骨から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を示す。
【００１６】
前記演算部は、心電図や脈波の最大（ｐｅａｋ）値点の間の脈波伝達時間の平均を用いて、血管疾患の種類を判別する心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標を演算することができる。
【００１７】
前記演算部は、ＥＣｐをパラメータＥＦｐで割った値（ＥＣｐ／ＥＦｐ）、パラメータＥＣｐをパラメータＥＢｐで割った値（ＥＣｐ／ＥＢｐ）及びＥＣｐをＥＲｐで割った値（ＥＣｐ／ＥＲｐ）のうちの少なくとも一つを用いて、前記心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標を演算し、前記ＥＦｐは心電図の最大値点と大腿部から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＥＢｐは心電図の最大値点と上腕から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＥＲｐは心電図の最大値点と橈骨から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、前記ＥＣｐは心電図の最大値点と頸動脈から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を示す。
【００１８】
脈波伝達時間を用いて、血行障害を測定する方法において、測定対象者の脈波と心電図を測定するステップと、前記測定された心電図の最大（ｐｅａｋ）値点及び測定された脈波の最大（ｐｅａｋ）値点と最小（ｆｏｏｔ）値点との時間情報を検出するステップと、前記検出された最大（ｐｅａｋ）値点と最小（ｆｏｏｔ）値点の時間情報を用いて、脈波伝達時間を計算するステップと、前記脈波伝達時間を用いて、血行障害の判別指標を演算するステップと、前記演算された血行障害の判別指標を用いて、血行障害を診断するステップとを含む。
【発明の効果】
【００１９】
このように、本発明によると、脈波（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ）と心電図（ＥＫＧ）の測定を通じて血管疾患のリスクの予測が可能となり、非侵襲的かつ低コストで血行障害を測定することができる。
【００２０】
本発明を用いて今後の簡単な脈波伝達時間（ｐｕｌｓｅ  ｔｒａｎｓｉｔ  ｔｉｍｅ）の測定を通じて、正常群と脳血管疾患群を１次スクリーニング（ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ）するのに活用されることができる。また、本発明は病院・医院の健康診断、現在の国家的関心事であるウェルネスプラットフォーム（ｗｅｌｌｎｅｓｓ  ｐｌａｔｆｏｒｍ）、その他の個人の健康管理プログラムなど、さまざまな部分での活用が可能である。
【００２１】
このように、本発明によると、脈波（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ）と心電図（ＥＫＧ）の測定を通じて血管疾患のリスクの予測が可能となり、非侵襲的かつ低コストで血行障害を測定することができる。
【００２２】
本発明を用いて今後の簡単な脈波伝達時間（ｐｕｌｓｅ  ｔｒａｎｓｉｔ  ｔｉｍｅ）の測定を通じて、正常群と脳血管疾患群を１次スクリーニング（ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ）するのに活用されることができる。また、本発明は病院・医院の健康診断、現在の国家的関心事であるウェルネスプラットフォーム（ｗｅｌｌｎｅｓｓ  ｐｌａｔｆｏｒｍ）、その他の個人の健康管理プログラムなど、さまざまな部分での活用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る血行障害測定装置を示す構成図である。
【図２ａ】図２ａは、本発明の実施形態に係る疾患群/正常群の判別指標分析の結果を示したグラフである。
【図２ｂ】図２ｂは、本発明の実施形態に係る疾患群/正常群の判別指標のロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果を示したグラフである。
【図３ａ】図３ａは、本発明の実施形態に係る心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標分析の結果を示したグラフである。
【図３ｂ】図３ｂは、本発明の実施形態に係る心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標のロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果を示したグラフである。
【図４】図４は、本発明の実施形態に係る血行障害の測定方法を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００２４】
１００：血行障害測定装置
１１０：測定部
１２０：検出部
１３０：演算部
１４０：診断部
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下では添付した図面を参照して、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施できるように、本発明の実施形態を詳細に説明する。しかし、本発明は複数の異なる形態で具現されることがあり、ここで説明する実施形態に限定されない。そして、図面で本発明を明確に説明するために説明と関係ない部分は省略し、明細書全体を通じて類似した部分については同様の符号を付した。
【００２６】
明細書全体では、ある部分がある構成要素を「含む」とするとき、これは特に反対される記載がない限り他の構成要素を除外するのではなく、他の構成要素をさらに含むことができることを意味する。
【００２７】
次に、添付した図面を参考にして、本発明の実施形態について本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳細に説明する。
【００２８】
まず、図１を介して本発明の実施形態に係る血行障害測定装置の構成について説明する。図１は、血行障害測定装置の構成を示す図である。
【００２９】
図１に示すように、本発明の実施形態に係る血行障害測定装置１００は、測定部１１０、検出部１２０、演算部１３０と診断部１４０とを含む。
【００３０】
まず測定部１１０は、測定対象の人体の心電図（ＥＫＧ）と脈波（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ）を測定する。
【００３１】
ここで脈波（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ）とは脈拍が末梢神経まで伝わる波動を意味し、動脈硬化症がある場合は波動の形が変わり伝搬速度も速くなる。測定部１１０は、人体の各部位での脈波を測定することができ、この時人体の各部位は、頸動脈、上腕、橈骨と大腿部とを含むことができる。測定部１１０は、脈波の測定のためにＩＲ（赤外線）あるいは半導体型脈波信号獲得用センサを含むことができる。
【００３２】
心電図（ＥＫＧ）とは心臓の活動によって局所的に発生する電気の変化を記録したものを意味する。電気の変化は、容積導体をなす組織に伝わり体表におよぶため体表面でも記録することができる。人は通常、体表面の特定部位に電極を付けて電位を誘導して記録する。測定部１１０は人体の心電図を測定し、この時、心電図の測定法は、両手で誘導された導出方法、右手-左足で誘導された導出方法、左手-左足で誘導された導出方法、単極誘導による導出方法とを含むことができ、前記の導出方法は当業者であれば容易に実施することができる公知の技術なのでこれに対する詳細な説明は省略する。
【００３３】
測定部１１０は、測定対象者から測定した心電図と脈波のデータを検出部１２０に伝達する。
【００３４】
検出部１２０は、測定部１１０から伝達された脈波と心電図のデータを用いて、最大（ｐｅａｋ）値点と最小（ｆｏｏｔ）値点の時間情報を検出する。
【００３５】
検出部１２０は、測定部１１０から伝達された脈波の測定データから最大値点及び最小値点の時間情報と心電図の測定データから最大値点の時間情報とを検出する。この時、心電図の最大値点は心電図のＱＲＳ群（ＱＲＳ波）でのＲ地点を意味する。
【００３６】
このように検出部１２０は、測定部１１０から伝達されたデータから検出された脈波の最大値点及び最小値点の時間情報と心電図の最大値点の時間情報を検出して演算部１３０に伝達する。
【００３７】
演算部１３０は、検出部１２０から伝達された脈波の最大値点及び最小値点、そして心電図の最大値点の時間情報とを用いて、脈波伝達時間の平均を計算する。
【００３８】
以下では、表１と表２を介して脈波伝達時間の平均値を表すパラメータについて説明する。
【００３９】
まず、表１は、本発明の実施形態に係る脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点を用いた脈波伝達時間の平均値のパラメータを説明するための表である。
【００４０】
【表１】
0006725533.tif 000002
パラメータ：意味
Eff：EKG R peak-femoral pulse wave foot間のPulse transit timeの平均
EBf：EKG R peak-brachial pulse wave foot間のPulse transit timeの平均
Erf：EKG R peak-radial pulse wave foot間のPulse transit timeの平均
CFf：carotid-femoral pulse wave foot間のPulse transit timeの平均
CBf：carotid-brachial pulse wave foot間のPulse transit timeの平均
CRf：carotid-radial pulse wave foot間のPulse transit timeの平均
【００４１】
表１に示すように脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点を用いた脈波伝達時間の平均値を表すパラメータはＥＦｆ、ＥＢｆ、ＥＲｆ、ＣＦｆ、ＣＢｆ、ＣＲｆとを含み、これ以外のパラメータをさらに含むことができる。
【００４２】
ここで、脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点を用いた脈波伝達時間の平均値とは、脈波から検出される各サイクルの最小（ｆｏｏｔ）値との間の時間を平均として処理した値を意味する。
【００４３】
表１に示したように、ＥＦｆは心電図の最大値点と大腿部から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、ＥＢｆは心電図の最大値点と上腕から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータである。
【００４４】
また、ＥＲｆは心電図の最大値点と橈骨から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、ＣＦｆは頸動脈と大腿部から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータある。
【００４５】
そして、ＣＢｆは頸動脈と上腕から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、ＣＲｆは頸動脈と橈骨から測定された脈波の最小値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータである。
【００４６】
表２は、本発明の実施形態に係る脈波の最大（ｐｅａｋ）値点を用いた脈波伝達時間の平均値のパラメータを説明するための表である。
【００４７】
【表２】
0006725533.tif 000003
パラメータ：意味
EFp：EKG R peak-femoral pulse wave peak間のPulse transit timeの平均
EBp：EKG R peak-brachial pulse wave peak間のPulse transit timeの平均
ERp：EKG R peak-radial pulse wave peak間のPulse transit timeの平均
ECp：EKG R peak-carotid pulse wave peak間のPulse transit timeの平均
【００４８】
表２に示すように脈波の最大（ｐｅａｋ）値点を用いた脈波伝達時間の平均値を表すパラメータはＥＦｐ、ＥＢｐ、ＥＲｐ、ＥＣｐとを含み以外のパラメータをさらに含むことができる。
【００４９】
ここで、脈波の最大（ｐｅａｋ）値点を用いた脈波伝達時間の平均値とは、脈波から検出される各サイクルの最大（ｐｅａｋ）値の間の時間を平均処理した値を意味する。
【００５０】
まず、ＥＦｐは心電図の最大値点と大腿部から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、ＥＢｐは心電図の最大値点と上腕から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータである。
【００５１】
また、ＥＲｐは心電図の最大値点と橈骨から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータであり、ＥＣｐは心電図の最大値点と頸動脈から測定された脈波の最大値点との間の脈波伝達時間の平均を表すパラメータである。
【００５２】
また、演算部１３０は脈波伝達時間の平均を表すパラメータを用いて、血行障害の判別指標を演算することができる。血行障害の判別指標は、疾患群/正常群の判別指標と心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標とを含む。
【００５３】
まず、演算部１３０が脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点を用いた脈波伝達時間の平均を表すパラメータを用いて算出した疾患群/正常群の判別指標について説明する。
【００５４】
疾患群と正常群の判別指標はＡ１ないしＡ１１を含み、これ以外の疾患群/正常群判別の指標をさらに含むことがある。
【００５５】
疾患群/正常群の判別指標Ａ１ないしＡ４は脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点を用いた脈波伝達時間の平均を表すパラメータを用いて計算される。
【００５６】
疾患群/正常群の判別指標Ａ１は、パラメータＥＦｆをパラメータＥＢｆで割った値（ＥＦｆ／ＥＢｆ）を示し、疾患群/正常群の判別指標Ａ２はパラメータＥＦｆをパラメータＥＲｆで割った値（ＥＦｆ／ＥＲｆ）を示す。
【００５７】
疾患群/正常群の判別指標Ａ３はパラメータＣＦｆをパラメータＣＢｆで割った値（ＣＦｆ／ＣＢｆ）を示し、疾患群/正常群の判別指標Ａ４は、パラメータＣＦｆをパラメータＣＲｆで割った値（ＣＦｆ／ＣＲｆ）を示す。
【００５８】
また、疾患群/正常群の判別指標Ａ５ないしＡ１０は疾患群/正常群の判別指標Ａ１ないしＡ４を用いて演算される。
【００５９】
疾患群/正常群の判別指標Ａ５は疾患群/正常群の判別指標Ａ１ないしＡ４のうちのいずれか二つの項目に対する合算を示した判別指標として、Ａ１ + Ａ２、Ａ１ + Ａ３、Ａ１ + Ａ４、Ａ２ + Ａ３、Ａ２ + Ａ４、Ａ３ + Ａ４のうちのいずれか一つの値を持つことができる。
【００６０】
疾患群/正常群の判別指標Ａ６はＡ１ないしＡ４のうちのいずれか三つの項目に対する合算を示した判別指標として、Ａ１ + Ａ２ + Ａ３、Ａ１ + Ａ２ + Ａ４、Ａ１ + Ａ３ + Ａ４、Ａ２ + Ａ３ + Ａ４のうちのいずれか一つの値を持つことができる。
【００６１】
疾患群/正常群の判別指標Ａ７はＡ１ないしＡ４を合算した判別指標として、Ａ１ + Ａ２ + Ａ３ + Ａ４の値を持つことができる。
【００６２】
疾患群/正常群の判別指標Ａ８はＡ１ないしＡ４のうちのいずれか二つの項目に対する乗算値を示した判別指標として、Ａ１ * Ａ２、Ａ１ * Ａ３、Ａ１ * Ａ４、Ａ２ * Ａ３、Ａ２ * Ａ４、Ａ３ * Ａ４のうちのいずれか一つの値を持つことができる。
【００６３】
疾患群/正常群の判別指標Ａ９はＡ１ないしＡ４のうちのいずれか三つの項目に対する乗算値を示した判別指標として、Ａ１ * Ａ２ * Ａ３、Ａ１ * Ａ２ * Ａ４、Ａ１ * Ａ３ * Ａ４、Ａ２ * Ａ３ * Ａ４のうちのいずれか一つの値を持つことができる。
【００６４】
疾患群/正常群の判別指標Ａ１０はＡ１ないしＡ４に対する乗算値を示した判別指標として、Ａ１ * Ａ２ * Ａ３ * Ａ４の値を持つことができる。
【００６５】
疾患群/正常群の判別指標Ａ１１は疾患群/正常群の判別指標Ａ８が持つ値のうちの二つの値の合算を示した値である。したがって、疾患群/正常群の判別指標Ａ１１は
（Ａ１ * Ａ２）+（Ａ１ * Ａ３）、（Ａ１ * Ａ２）+（Ａ１ * Ａ４）、（Ａ１ * Ａ２）+（Ａ２ * Ａ３）、（Ａ１ * Ａ２）+（Ａ２ * Ａ４）、（Ａ１ * Ａ２）+（Ａ３ * Ａ４）、（Ａ１ * Ａ３）+（Ａ１ * Ａ４）、（Ａ１ * Ａ３）+（Ａ２ * Ａ３）、（Ａ１ * Ａ３） +（Ａ２ * Ａ４）、（Ａ１ * Ａ３）+（Ａ３ * Ａ４）、（Ａ１ * Ａ４）+（Ａ２ * Ａ３）、（Ａ１ * Ａ４）+（Ａ２ * Ａ４）、（Ａ１ * Ａ４）+（ Ａ３ * Ａ４）、（Ａ２ * Ａ３）+（Ａ２ * Ａ４）、（Ａ２ * Ａ３）+（Ａ３ * Ａ４）、（Ａ２ * Ａ４）+（Ａ３ * Ａ４）のうちのいずれか一つの値を持つことができる。
【００６６】
次に、演算部１３０が脈波の最大（ｐｅａｋ）値点を用いた脈波伝達時間の平均を表すパラメータを用いて、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標を算出する過程について説明する。
【００６７】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標は、Ｂ１ないしＢ８を含み、これ以外の心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標をさらに含むことがある。
【００６８】
まず、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ１ないしＢ３は脈波の最大（ｐｅａｋ）値点を用いた脈波伝達時間の平均を表すパラメータを用いて計算される。
【００６９】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ１はパラメータＥＣｐをパラメータＥＦｐで割った値（ＥＣｐ／ＥＦｐ）を示し、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ２は、パラメータＥＣｐをパラメータＥＢｐで割った値（ＥＣｐ／ＥＢｐ）を示す。
【００７０】
また、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ３はパラメータＥＣｐをパラメータＥＲｐで割った値（ＥＣｐ／ＥＲｐ）を示す。
【００７１】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ４ないしＢ８は、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ１ないしＢ３を用いて演算される。
【００７２】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ４は、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ１ないしＢ３のうちのいずれか二つの項目に対する合算をした判別指標として、Ｂ１ + Ｂ２、Ｂ１ + Ｂ３、Ｂ２ + Ｂ３の値のうちのいずれか一つを持つことができる。
【００７３】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ５はＢ１ないしＢ３の全指標を合算した判別指標として、Ｂ１ + Ｂ２ + Ｂ３の値を持つことができる。
【００７４】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ６は、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ１ないしＢ３のうちのいずれか二つの項目に対する乗算値を示した判別指標として、Ｂ１ * Ｂ２、Ｂ１ * Ｂ３、Ｂ２ * Ｂ３の値のうちのいずれか一つを持つことができる。
【００７５】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ７はＢ１ないしＢ３全体の乗算値を示した判別指標として、Ｂ１ * Ｂ２ * Ｂ３の値を持つことができる。
【００７６】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ８は、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ６の値のうちのいずれか二つの値を合算した判別指標として、（Ｂ１ * Ｂ２）+（Ｂ１ * Ｂ３）、（Ｂ１ * Ｂ２）+（Ｂ２ * Ｂ３）、（Ｂ１ * Ｂ３）+（Ｂ２ * Ｂ３）のうちのいずれか一つの値を持つことができる。
【００７７】
このように演算部１３０が疾患群/正常群の判別指標（Ａ１ないしＡ１１）と心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標（Ｂ１ないしＢ８）を演算すると、演算部１３０は、演算された血行障害の判別指標を診断部１４０に伝達する。血行障害の判別指標は、疾患群/正常群の判別指標（Ａ１ないしＡ１１）及び心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標（Ｂ１ないしＢ８）を含む。
【００７８】
診断部１４０は、演算部１３０から伝達された血行障害の判別指標を用いて、血行障害を診断する。診断部１４０は、演算部１３０から伝達された疾患群/正常群の判別指標（Ａ１ないしＡ１１）を介して血管疾患かどうかを判断することができる。また診断部１４０は、演算部１３０から伝達された心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標（Ｂ１ないしＢ８）を介して血管疾患の種類が心血管疾患か脳血管疾患なのかを判断することができる。
【００７９】
以下では、図２ａ及び図２ｂを介して、本発明の実施形態に係る血管疾患かどうかの判断方法について説明する。図２ａ及び図２ｂは、疾患群/正常群の判別指標Ａ７の分析結果を例示的に示したものである。
【００８０】
表３は、本発明の実施形態に係る疾患群と正常群を判別するための診断基準を示したものである。
【００８１】
【表３】
0006725533.tif 000004
Ａ７指標：診断基準
正常群：４.３６超過
境界領域：４.１２〜４.３６
疾患群：４.１２未満
【００８２】
表３に示すように、境界領域に該当するＡ７の指標値の範囲は、４.１２ないし４.３６の範囲に相当し、４.３６を超える場合正常群に該当し、４.１２未満の場合には、疾患群に該当するものと例示した。
【００８３】
ここで、疾患群と正常群を判別するためのしきい値は実験的に得られた値であり、臨床試験の結果に応じて変更が可能である。
【００８４】
図２ａは、本発明の実施形態に係る疾患群/正常群の判別指標分析の結果を示したグラフである。
【００８５】
疾患群/正常群の判別指標分析の結果、血管疾患群（１）の場合、判別指標Ａ７の値は４.１２よりも低い３.７５を中心に集中して分布されており、一方正常群（２）の場合、判別指標Ａ７の値は４.３６よりも高い４.７５を中心に分布されている。
【００８６】
図２ｂは、本発明の実施形態に係る疾患群/正常群の判別指標のロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果を示したグラフである。
【００８７】
ロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果、推定確率は５０％を目安にして、左右に一定の割合で境界領域を設定し、血管疾患群と正常群の敏感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）と特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）を計算した。推定確率が０である場合は血管疾患群であり、１の場合は正常群を意味する。
【００８８】
ロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果、推定確率は５０％を目安にして、左に１０％の領域、右に２０％の領域を境界領域に設定したとき、血管疾患群と正常群の敏感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）と特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）がそれぞれ９０％として表れた。
【００８９】
図３ａ及び図３ｂを介して心脳血管疾患の判断について説明する。図３ａ及び図３ｂは、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ４のうちＢ１ + Ｂ３の値、すなわち、（ＥＣｐ / ＥＦｐ）+（ＥＣｐ / ＥＲｐ）値の判別指標の分析結果を例示的に示している。
【００９０】
まず、表４は、本発明の実施形態に係る心血管疾患群と脳血管疾患群を判別するための診断基準を示したものである。
【００９１】
【表４】
0006725533.tif 000005
Ｂ４-２指標：診断基準
脳血管疾患：２.１７超過
境界領域：１.８９〜２.１７
心血管疾患：１.８９未満
【００９２】
表４に示すように、境界領域に該当するＢ４−２指標値（Ｂ１ + Ｂ３の値、すなわち、（ＥＣｐ / ＥＦｐ）+（ＥＣｐ / ＥＲｐ））の範囲は、１.８９ないし２.１７の範囲に相当し、２.１７を超えた場合、脳血管疾患群に該当し、１.８９未満の場合には、心血管疾患群に該当するものと例示した。
【００９３】
ここで、心血管疾患群と脳血管疾患群を判別するためのしきい値は、実験的に得られた値であり、臨床試験の結果に応じて変更が可能である。
【００９４】
図３ａは、本発明の実施形態に係る心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標分析の結果を示したグラフである。
【００９５】
心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標分析の結果、心血管疾患群（１）の場合、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ４−２の値は１.８９よりも低い１.７５を中心に集中して分布されている。一方、脳血管疾患群（２）の場合、心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標Ｂ４−２の値は２.１７よりも高い２.２５を中心に分布されている。
【００９６】
図３ｂは、本発明の実施形態に係る心血管疾患群/脳血管疾患群の判別指標のロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果を示したグラフである。
【００９７】
ロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果、推定確率は５０％を目安にし、左右に一定の割合で境界領域を設定して、心・脳血管疾患群の敏感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）と特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）を計算した。推定確率が０である場合は心血管疾患群であり、１の場合は脳血管疾患群を意味する。
【００９８】
ロジスティック回帰分析（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）の結果、推定確率は５０％を目安にして、左に３０％の領域、右に１５％の領域を境界領域に設定したとき、心・脳血管疾患群の敏感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）と特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）がそれぞれ９０％として表れた。
【００９９】
以下では、図４を介して、本発明の実施形態に係る血行障害の測定方法について説明する。
【０１００】
図４は、本発明の実施形態に係る血行障害の測定方法を示したフローチャートである。
【０１０１】
まず、測定部１１０は、測定対象者の心電図と脈波を測定する（Ｓ４１０）。
【０１０２】
測定部１１０は、人体の各部位での脈波を測定することができ、この時人体の各部位は、頸動脈（Ｃａｒｏｔｉｄ）、上腕（Ｂｒａｃｈｉａｌ）、橈骨（Ｒａｄｉａｌ）と大腿部（Ｆｅｍｏｒａｌ）とを含むことができる。測定部１１０は、脈波の測定のためにＩＲあるいは半導体型脈波信号獲得用センサを含むことができる。また測定部１１０は、測定された心電図データと脈波データを検出部１２０に伝達する。
【０１０３】
検出部１２０は、測定部１１０から伝達された心電図データと脈波データを用いて、心電図の最大（ｐｅａｋ）値点及び脈波の最大（ｐｅａｋ）値と最小（ｆｏｏｔ）値点の時間情報を検出する（Ｓ４２０）。
【０１０４】
検出部１２０は、脈波の最大値点及び最小値点の時間情報と心電図の最大値点、すなわちＱＲＳ群（ＱＲＳ波）のＲ地点の時間情報を演算部１３０に伝達する。
【０１０５】
演算部１３０は、検出部１２０から伝達された心電図の最大値点の時間情報と脈波の最大値点と最小値点の時間情報とを用いて、脈波伝達時間（ｐｕｌｓｅ  ｔｒａｎｓｉｔ  ｔｉｍｅ）を計算する（Ｓ４３０）。
【０１０６】
演算部１３０は、脈波の最小（ｆｏｏｔ）値点の時間情報を用いて、脈波伝達時間の平均値を表すパラメータ（ＥＦｆ、ＥＢｆ、ＥＲｆ、ＣＦｆ、ＣＢｆ、ＣＲｆ）を算出することができる。また、演算部１３０は脈波の最大（ｐｅａｋ）値点の時間情報を用いて、脈波伝達時間の平均を表すパラメータ（ＥＦｐ、ＥＢｐ、ＥＲｐ、ＥＣｐ）を算出することができる。
【０１０７】
演算部１３０が脈波伝達時間の平均値を示すパラメータを取得する過程は、前で説明したので、重複する説明は省略する。
【０１０８】
次に、演算部１３０は脈波の最大値点と最小値点の時間情報と心電図の最大値点の時間情報とを用いて、脈波伝達時間の平均値を算出したパラメータを用いて、血行障害の判別指標を演算することができる（Ｓ４４０）。血行障害の判別指標は、疾患群と正常群を判別する判別指標（Ａ１ないしＡ１１）と心血管疾患や脳血管疾患を判別する判別指標（Ｂ１ないしＢ８）を含むことができる。
【０１０９】
演算部１３０が、血行障害の判別指標を演算する過程は前で説明したので、重複する説明は省略する。
【０１１０】
このように演算部１３０は、血行障害の判別指標を演算して、診断部１４０に伝達する。
【０１１１】
診断部１４０は、演算部１３０から伝達された血行障害の判別指標を用いて、血行障害を判断する（Ｓ４５０）。
【０１１２】
つまり、診断部１４０は演算された血行障害の判別指標をしきい値と比較して、測定対象者が血管疾患群と正常群の中からどこに属しているか否か、心血管疾患であるか脳血管疾患であるか否かを判断する。
【０１１３】
以上のような本発明によると、脈波（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ）と心電図（ＥＫＧ）の測定を通じて血管疾患のリスクの予測が可能となり、非侵襲的かつ低コストで血行障害を測定することができる。
【０１１４】
本発明を用いて、今後の簡単な脈波伝達時間（ｐｕｌｓｅ  ｔｒａｎｓｉｔ  ｔｉｍｅ）の測定を通じて、正常群と心・脳血管疾患群を１次スクリーニングするのに活用されることができる。また、本発明は病院・医院の健康診断、現在の国家的関心事であるウェルネスプラットフォーム（ｗｅｌｌｎｅｓｓ  ｐｌａｔｆｏｒｍ）、その他の個人の健康管理プログラムなど、さまざまな部分での活用が可能である。
【０１１５】
本発明は、図面に示された実施形態を参考に説明されたが、これは例示的なものに過ぎず、本技術分野の通常の知識を有する者であれば、そこから様々な変形及び均等な他の実施形態が可能であるという点を理解するであろう。したがって、本発明の真の技術的保護範囲は、添付された特許請求の範囲の技術的思想によって定められなければならない。
【図１】
0006725533.tif 000006
【図２ａ】
0006725533.tif 000007
【図２ｂ】
0006725533.tif 000008
【図３ａ】
0006725533.tif 000009
【図３ｂ】
0006725533.tif 000010
【図４】
0006725533.tif 000011