(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、計測された血圧波形のＡＩ（Augmentation Index）と基準のＡＩとの差、及び／又は、計測された血圧波形のＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）と基準のＢＲＳとの差に基づいて、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を抽出する指標抽出部と、
前記指標に基づく処理を行う処理部と、
を有することを特徴とする生体情報分析装置。
【請求項２】
複数の症例のそれぞれについて、複数心拍分のＡＩ（Augmentation Index）及び／又はＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）の分布に関わる特徴が登録された症例データベースと、
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、当該ユーザの複数心拍分のＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴と、前記症例データベースに登録されている複数の症例の特徴との類似度を評価し、その評価結果に基づき血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を算出する指標抽出部と、
前記指標に基づく処理を行う処理部と、
を有することを特徴とする生体情報分析装置。
【請求項３】
前記分布に関わる特徴は、平均と、標準偏差又は分散と、を含む
ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報分析装置。
【請求項４】
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、前記ユーザから計測された現時点のＳＢＰ（収縮期血圧）、ＡＩ（Augmentation Index）及びＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）に基づいて、現時点で血圧のサージが発生した場合の血圧変動を予測し、その予測結果に基づ
き血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を算出する指標抽出部と、
前記指標に基づく処理を行う処理部と、を有することを特徴とする生体情報分析装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記指標に基づきイベント発生リスクの上昇を検知した場合に、イベント発生リスクの上昇を通知する処理を行う
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【請求項６】
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサと、
前記センサにより連続的に計測される血圧波形のデータを用いて、生体情報の分析を行う、請求項１〜５のいずれかに記載の生体情報分析装置と、
を有することを特徴とする生体情報分析システム。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれかに記載の生体情報分析装置の前記指標抽出部及び前記処理部としてプロセッサを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、計測された血圧波形のＡＩ（Augmentation Index）と基準のＡＩとの差、及び／又は、計測された血圧波形のＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）と基準のＢＲＳとの差に基づいて、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を抽出するステップと、
前記指標に基づく処理を行うステップと、
を含むことを特徴とする生体情報分析方法。
【請求項９】
複数の症例のそれぞれについて、複数心拍分のＡＩ（Augmentation Index）及び／又はＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）の分布に関わる特徴を症例データベースに登録するステップと、
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、当該ユーザの複数心拍分のＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴と、前記症例データベースに登録されている複数の症例の特徴との類似度を評価し、その評価結果に基づき血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を算出するステップと、
前記指標に基づく処理を行うステップと、
を含むことを特徴とする生体情報分析方法。
【請求項１０】
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、前記ユーザから計測された現時点のＳＢＰ（収縮期血圧）、ＡＩ（Augmentation Index）及びＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）に基づいて、現時点で血圧のサージが発生した場合の血圧変動を予測し、その予測結果に基づき血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を算出するステップと、
前記指標に基づく処理を行うステップと、
を含むことを特徴とする生体情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測した血圧波形から有益な情報を取得する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
橈骨（とうこつ）動脈の内圧変化を計測し、圧脈波の形状（血圧波形）を記録する技術が知られている。特許文献１（特開２００８−６１８２４号公報）には、トノメトリ法により血圧波形を計測し、血圧波形からＡＩ（Augmentation Index）値、脈波周期、基線変動率、鮮鋭度、ＥＴ（Ejection Time）などの情報を取得することが開示されている。また、特許文献２（特表２００５−５３２１１１号公報）には、腕時計型の血圧計により血圧波形を計測し、血圧波形から平均動脈圧、平均収縮期圧、平均拡張期圧、平均収縮期圧指数、及び、平均拡張期圧指数を計算し、これらの値が基準値から逸脱した場合にアラートを出力することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−６１８２４号公報
【特許文献２】特表２００５−５３２１１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）や過度の運動が循環器系イベントの発生リスクを上昇させる可能性があることが指摘されている。しかしながら、従来は、そのようなイベント発生リスクの上昇をリアルタイムで検知する有効な手段は存在しなかった。【０００５】
本発明者らは、自由行動下における１心拍ごとの血圧波形を正確に計測可能な血圧測定デバイスの実用化に向け、鋭意開発を進めている。その開発過程における被験者実験を通じて、本発明者らは、自由行動下において連続的に計測した血圧波形のデータから様々な有益な情報を抽出できることを見出した。例えば、従来の血圧計ではもっぱら血圧そのものに関する情報を取得するにとどまっていたのに対し、自由行動下における１心拍ごとの血圧波形を正確に且つ非侵襲でモニタリングすると、血圧そのものに関する情報以外にも、ユーザの身体に関わる様々な情報（例えば呼吸器や循環器の機能・状態に関する情報など）を抽出できる可能性があることが分かってきた。【０００６】
そこで本発明は、イベント発生リスクの上昇をリアルタイムに検知する新規な技術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は以下の構成を採用する。【０００８】
本発明に係る生体情報分析装置は、ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、血圧波形の特徴に基づいて、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を抽出する指標抽出部と、抽出された前記指標に基づく処理を行う処理部と、を有することを特徴とする生体情報分析装置である。【０００９】
この構成によれば、血圧波形のモニタリングにより、血圧変動によるイベント発生リスクの上昇をリアルタイムに検知することができる。しかもこの血圧波形は非侵襲的に計測可能であるため、ユーザにとって簡便であり、ユーザの身体への負担や心理的負担も小さい。【００１０】
前記指標抽出部は、血圧波形の特徴として、ＡＩ（Augmentation Index）及び／又はＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）に基づいて、前記指標を算出するとよい。血管の硬さと血圧調整力が循環器系イベントの発生に関係性を有することが知られている。ＡＩは血管の硬さを表す特徴量であり、ＢＲＳは血圧調整力を表す特徴量であるため、ＡＩとＢＲＳのいずれか又は両方を用いることで、循環器系イベントの発生リスクを高い信頼性をもって評価することが可能となる。【００１１】
例えば、前記指標抽出部は、計測された血圧波形のＡＩと基準のＡＩとの差、及び／又は、計測された血圧波形のＢＲＳと基準のＢＲＳとの差に基づいて、前記指標を算出するとよい。基準値からの乖離を評価することにより、リスクの大きさを簡易に且つ高い信頼性をもって算出することができる。【００１２】
あるいは、前記指標抽出部は、複数心拍分の血圧波形におけるＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴に基づいて、前記指標を算出してもよい。前記分布に関わる特徴は、例えば、平均と、標準偏差又は分散と、を含むとよい。このように、複数心拍分の血圧波形におけるＡＩやＢＲＳの分布に関わる特徴を用いることにより、血圧波形の計測ノイズに対するロバスト性を高め、イベント発生リスクの推定の信頼性を向上することができる。【００１３】
複数の症例のそれぞれについて、複数心拍分のＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴が登録された症例データベースをさらに有し、前記指標抽出部は、当該ユーザの複数心拍分のＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴と、前記症例データベースに登録されている複数の症例の特徴との類似度を評価し、その評価結果に基づき前記指標を算出するとよい。このように、複数の症例データとの類似度を評価することにより、イベント発生リスクの推定の信頼性及び客観性を一層向上することができる。【００１４】
前記指標抽出部は、前記ユーザから計測された現時点の血圧波形の特徴に基づいて、現時点で血圧のサージが発生した場合の血圧変動を予測し、その予測結果に基づき前記指標を算出してもよい。この方法によれば、血圧サージに起因するイベント発生リスクの上昇を検知することが可能である。【００１５】
前記指標抽出部は、血圧波形の特徴として、ＳＢＰ（収縮期血圧）、ＡＩ（Augmentation Index）及びＢＲＳ（Baroreflex sensitivity）に基づいて、現時点で血圧のサージが発生した場合の血圧変動を予測するとよい。ＡＩは血管の硬さを表す特徴量であり、ＢＲＳは血圧調整力を表す特徴量であるため、ＡＩとＢＲＳの両方を用いることで、現時点のＳＢＰからの血圧変動を高い信頼性をもって予測することが可能となる。【００１６】
前記処理部は、前記指標に基づきイベント発生リスクの上昇を検知した場合に、イベント発生リスクの上昇を通知する処理を行うとよい。これにより、ユーザはリスクの上昇をいち早く知ることができ、イベント発症前に対策を取ることができる。【００１７】
なお、本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する生体情報分析装置ないしシステムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む生体情報分析方法、又は、かかる方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、イベント発生リスクの上昇をリアルタイムに検知する新規な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は生体情報分析システム１０の外観の概略構成を示す図である。
【図２】図２は生体情報分析システム１０のハードウエア構成を示すブロック図である。
【図３】図３は血圧測定ユニット２０の構造と測定時の状態を模式的に示す断面図である。
【図４】図４は血圧測定ユニット２０で測定される血圧波形を示す図である。
【図５】図５は生体情報分析装置１の処理を説明するブロック図である。
【図６】図６は１心拍の橈骨動脈の圧脈波の波形（血圧波形）を示す図である。
【図７】図７は実施例１におけるイベント発生危険度算定処理のフローチャートである。
【図８】図８は実施例１におけるＡＩ危険度の概念図である。
【図９】図９は実施例１における情報出力画面の一例である。
【図１０】図１０は実施例１におけるＡＩ危険度の概念図の他の例である。
【図１１】図１１は実施例２におけるイベント発生危険度算定処理のフローチャートである。
【図１２】図１２は実施例２におけるサージ形状の推定処理を説明する図である。
【図１３】図１３は実施例２における情報出力画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に図面を参照しつつ、本発明の好適な実施の形態を説明する。ただし、以下に記載されている各構成の説明は、発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００２１】
＜生体情報分析システム＞
図１は、本発明の一実施形態に係る生体情報分析システム１０の外観の概略構成を示す図である。図１は生体情報分析システム１０を左手首に装着した状態を示している。生体情報分析システム１０は、本体部１１と、本体部１１に固定されたベルト１２と、を備える。生体情報分析システム１０は、いわゆるウェアラブル型のデバイスであり、本体部１１が手首内側の皮膚に接触し、かつ、皮下に存在する橈骨動脈ＴＤの上に本体部１１が配置されるように、装着される。なお、本実施形態では橈骨動脈ＴＤ上に装置を装着する構成としたが、他の表在動脈上に装着する構成でもよい。
【００２２】
図２は、生体情報分析システム１０のハードウエア構成を示すブロック図である。生体情報分析システム１０は、概略、測定ユニット２と生体情報分析装置１を有する。測定ユニット２は、生体情報の分析に利用する情報を測定により取得するデバイスであり、血圧測定ユニット２０、体動測定ユニット２１、環境測定ユニット２２を含む。ただし、測定ユニット２の構成は図２のものに限られない。例えば、血圧や体動以外の生体情報（体温、血糖、脳波など）を測定するユニットを追加してもよい。あるいは、後述する実施例で利用しないユニットは必須の構成ではないので、生体情報分析システム１０に搭載しなくてもよい。生体情報分析装置１は、測定ユニット２から得られる情報を基に生体情報の分析を行うデバイスであり、制御ユニット２３、入力ユニット２４、出力ユニット２５、通信ユニット２６、記憶ユニット２７を含む。各ユニット２０〜２７は、ローカルバスその他の信号線を介して信号がやり取りできるよう、互いに接続されている。また生体情報分析システム１０は、不図示の電源（バッテリ）を有する。
【００２３】
血圧測定ユニット２０は、トノメトリ法により橈骨動脈ＴＤの圧脈波を測定するユニットである。トノメトリ法は、皮膚の上から動脈を適切な圧力で押圧して動脈ＴＤに扁平部を形成し、動脈内圧と外圧をバランスさせて、圧力センサにより非侵襲的に圧脈波を計測する方法である。
【００２４】
体動測定ユニット２１は、３軸加速度センサを含み、このセンサによりユーザの身体の動き（体動）を測定するユニットである。体動測定ユニット２１は、当該３軸加速度センサの出力を、制御ユニット２３が読み取り可能な形式に変換する回路を含んでいてもよい。
【００２５】
環境測定ユニット２２は、ユーザの心身の状態（特に血圧）に影響を与え得る環境情報を測定するユニットである。環境測定ユニット２２は、例えば、気温センサ、湿度センサ、照度センサ、高度センサ、位置センサなどを含むことができる。環境測定ユニット２２は、これらのセンサなどの出力を、制御ユニット２３が読み取り可能な形式に変換する回路を含んでいてもよい。
【００２６】
制御ユニット２３は、生体情報分析システム１０の各部の制御、測定ユニット２からのデータの取り込み、取り込んだデータの記録ユニット２７への格納、データの処理・分析、データの入出力などの各種処理を担うユニットである。制御ユニット２３は、ハードウェアプロセッサ（以下、ＣＰＵと呼ぶ）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、などを含む。後述する制御ユニット２３の処理は、ＣＰＵがＲＯＭ又は記憶ユニット２７に記憶されているプログラムを読み込み実行することにより実現される。ＲＡＭは、制御ユニット２３が各種処理を行う際のワークメモリとして機能する。なお、本実施形態では、測定ユニット２からのデータの取り込み、及び、記憶ユニット２７へのデータの格納を制御ユニット２３が実行する構成としたが、測定ユニット２から記憶ユニット２７へ直接データが格納（書き込み）されるように構成してもよい。
【００２７】
実施形態の各構成要素、例えば、測定ユニット、指標抽出部、処理部、判断部、リスクデータベース、入力ユニット、出力ユニット及び、症例データベース等は、生体情報分析システム１０にハードウエアで実装されてもよい。指標抽出部、処理部、及び判断部は、記憶ユニット２７に格納された実行可能なプログラムを受信して実行してもよい。指標抽出部、処理部、及び判断部は、必要に応じて血圧測定ユニット２０、体動測定ユニット２１、環境測定ユニット２２、入力ユニット２４、出力ユニット２５、通信ユニット２６、記憶ユニット２７等からデータを受信してもよい。リスクデータベース及び症例データベース等のデータベースは、記憶ユニット２７等で実装され、データを検索や蓄積が容易にできるよう整理された情報を格納してもよい。ここで、例えば、生体情報分析システム１０の構造や動作等については、特願２０１６−０８２０６９号に開示される。その内容は、引用により本明細書に組み込まれる。また、血圧測定ユニットの構造や動作等については、特開２０１６−０８７００３号公報に開示される。その内容は、引用により本明細書に組み込まれる。
【００２８】
入力ユニット２４は、ユーザに対し操作インタフェースを提供するユニットである。例えば、操作ボタン、スイッチ、タッチパネルなどを用いることができる。
【００２９】
出力ユニット２５は、ユーザに対し情報出力を行うインタフェースを提供するユニットである。例えば、画像により情報を出力する表示装置（液晶ディスプレイなど）、音声により情報を出力する音声出力装置やブザー、光の明滅により情報を出力するＬＥＤ、振動により情報を出力する振動装置などを用いることができる。
【００３０】
通信ユニット２６は、他のデバイスとの間でデータ通信を行うユニットである。データ通信方式は、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などどのような方式でもよい。
【００３１】
記憶ユニット２７は、データの記憶及び読み出しが可能な記憶媒体であり、制御ユニット２３で実行されるプログラム、各測定ユニットから得られた測定データ、測定データを処理することで得られた各種のデータなどを記憶する。記憶ユニット２７は、記憶対象となる情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。例えばフラッシュメモリが用いられる。記憶ユニット２７は、メモリカード等の可搬型のものであってもよいし、生体情報分析システム１０に内蔵されていてもよい。
【００３２】
体動測定ユニット２１、環境測定ユニット２２、制御ユニット２３、入力ユニット２４、出力ユニット２５、記憶ユニット２７の一部又は全部を、本体部１１とは別のデバイスで構成してもよい。すなわち、血圧測定ユニット２０とその制御を行う回路を内蔵する本体部１１が手首に装着可能な形態であれば、それ以外のユニットの構造については自由に設計できる。この場合、本体部１１は通信ユニット２６を介して別のユニットと連携する。例えば、制御ユニット２３や入力ユニット２４や出力ユニット２５の機能をスマートフォンのアプリで構成したり、体動測定ユニット２１や環境測定ユニット２２の機能を有する活動量計から必要なデータを取得する等、さまざまな構成が考えられる。また、血圧以外の生体情報を測定するセンサを設けてもよい。例えば、睡眠センサ、パルスオキシメーター（ＳｐＯ２センサ）、呼吸センサ（フローセンサ）、血糖値センサなどを組み合わせてもよい。
【００３３】
なお、本実施形態では、血圧を測定するセンサ（血圧測定ユニット２０）と血圧波形データの分析処理を行う構成（制御ユニット２３等）を１つの装置内に設けたが、それらを別体の構成としてもよい。本実施形態では、生体情報の分析処理を行う構成（制御ユニット２３等）を生体情報分析装置と呼び、測定ユニットと生体情報分析装置の組み合わせで構成される装置を生体情報分析システムと呼ぶ。しかし、名称は便宜的なものであり、測定ユニットと生体情報の分析処理を行う構成の全体を生体情報分析装置と呼んでもよいし、他の名称を用いてもよい。
【００３４】
＜血圧波形の測定＞
図３は血圧測定ユニット２０の構造と測定時の状態を模式的に示す断面図である。血圧測定ユニット２０は、圧力センサ３０と、圧力センサ３０を手首に対して押圧するための押圧機構３１と、を備える。圧力センサ３０は、複数の圧力検出素子３００を有している。圧力検出素子３００は、圧力を検出して電気信号に変換する素子であり、例えばピエゾ抵抗効果を利用した素子などを好ましく用いることができる。押圧機構３１は、例えば、空気袋とこの空気袋の内圧を調整するポンプとにより構成される。制御ユニット２３がポンプを制御し空気袋の内圧を高めると、空気袋の膨張により圧力センサ３０が皮膚表面に押し当てられる。なお、押圧機構３１は、圧力センサ３０の皮膚表面に対する押圧力を調整可能であれば何でもよく、空気袋を用いたものに限定されない。
【００３５】
生体情報分析システム１０を手首に装着し起動すると、制御ユニット２３が血圧測定ユニット２０の押圧機構３１を制御し、圧力センサ３０の押圧力を適切な状態（トノメトリ状態）に維持する。そして、圧力センサ３０で検知された圧力信号が制御ユニット２３に順次取り込まれる。圧力センサ３０より得られる圧力信号は、圧力検出素子３００が出力するアナログの物理量（例えば電圧値）を、公知の技術のＡ／Ｄ変換回路等を通してデジタル化して生成される。当該アナログの物理量は、圧力検出素子３００の種類に応じて、電流値や抵抗値など好適なアナログ値が採用されてよい。当該Ａ／Ｄ変換等の信号処理は、血圧測定ユニット２０の中に所定の回路を設けて行ってもよいし、血圧測定ユニット２０と制御ユニット２３の間に設けたその他のユニット（図示せず）で行ってもよい。制御ユニット２３に取り込まれた当該圧力信号は、橈骨動脈ＴＤの内圧の瞬時値に相当する。したがって、１心拍の血圧波形を把握することが可能な時間粒度及び連続性で圧力信号を取り込むことにより、血圧波形の時系列データを取得することができる。制御ユニット２３は、圧力センサ３０より順次取り込んだ圧力信号をその測定時刻の情報とともに記憶ユニット２７に格納する。制御ユニット２３は、取り込んだ圧力信号をそのまま記憶ユニット２７に格納してもよいし、当該圧力信号に対して必要な信号処理を施した後で記憶ユニット２７に格納してもよい。必要な信号処理は、例えば、圧力信号の振幅が血圧値（例えば上腕血圧）と一致するように圧力信号を較正する処理、圧力信号のノイズを低減ないし除去する処理などを含んでもよい。
【００３６】
図４は、血圧測定ユニット２０で測定される血圧波形を示す。横軸が時間、縦軸が血圧である。サンプリング周波数は任意に設定できるが、１心拍の波形の形状的な特徴を再現するため、１００Ｈｚ以上に設定することが好ましい。１心拍の周期は概ね１秒程度であるから、１心拍の波形について約１００点以上のデータ点が取得されることとなる。
【００３７】
本実施形態の血圧測定ユニット２０は以下のような利点を有する。
【００３８】
１心拍ごとの血圧波形を計測することができる。これにより例えば、血圧波形の形状的な特徴に基づき、血圧や心臓の状態、心血管リスクなどに関連する様々な指標を得ることができる。また、血圧の瞬時値を監視することができるため、血圧サージ（血圧値の急激な上昇）を即座に検出したり、極めて短い時間（１〜数回の心拍）だけに現れる血圧変動や血圧波形の乱れでも漏れなく検出することが可能となる。
【００３９】
なお、携帯型血圧計としては、手首や上腕に装着しオシロメトリック法により血圧を測定するタイプの血圧計が実用化されている。しかし、従来の携帯型血圧計では、数秒から十数秒間の複数心拍分のカフ内圧の変動から血圧の平均値を測定することしかできず、本実施形態の血圧測定ユニット２０のように１心拍ごとの血圧波形の時系列データを得ることはできない。
【００４０】
血圧波形の時系列データを記録可能である。血圧波形の時系列データを取得することにより、例えば、血圧波形の時間的な変化に関わる特徴を捉えたり、時系列データを周波数解析して特定の周波数成分を抽出したりすることで、血圧や心臓の状態、心血管リスクなどに関連する様々な指標を得ることができる。
【００４１】
携帯型（ウェアラブル型）の装置構成としたので、ユーザに与える測定負担が小さく、長時間の連続的な測定や、さらには２４時間の血圧の監視なども比較的容易である。また、携帯型のため、安静時の血圧だけでなく、自由行動下（例えば日常生活や運動中）の血圧変化も測定可能である。これにより例えば、日常生活における行動（睡眠、食事、通勤、仕事、服薬など）や運動が血圧に与える影響を把握することが可能となる。
【００４２】
従来製品は、血圧測定ユニットに対し腕及び手首を固定し、安静状態にて計測するタイプの装置であり、本実施形態の生体情報分析システム１０のように日常生活や運動中の血圧変化を測定することはできない。
【００４３】
他のセンサとの組み合わせや連携が容易である。例えば、他のセンサにより得られる情報（体動、気温等の環境情報、ＳｐＯ２や呼吸等の他の生体情報など）との因果関係の評価や複合的な評価を行うことができる。
【００４４】
＜生体情報分析装置＞
図５は、生体情報分析装置１の処理を説明するブロック図である。図５に示すように、生体情報分析装置１は、指標抽出部５０と処理部５１を有している。本実施形態では、制御ユニット２３が必要なプログラムを実行することによって、指標抽出部５０及び処理部５１の処理が実現されてもよい。当該プログラムは、記憶ユニット２７に記憶されていてもよい。制御ユニット２３が必要なプログラムを実行する際は、ＲＯＭ又は記憶ユニット２７に記憶された、対象となるプログラムをＲＡＭに展開する。そして、制御ユニット２３は、ＲＡＭに展開された当該プログラムをＣＰＵにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。ただし、指標抽出部５０及び処理部５１の処理の一部又は全部をＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの回路で構成してもよい。あるいは、指標抽出部５０及び処理部５１の処理の一部又は全部を、本体部１１とは別体のコンピュータ（例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、クラウドサーバなど）で実現してもよい。
【００４５】
指標抽出部５０は、血圧測定ユニット２０により連続的に計測される血圧波形の時系列データを記憶ユニット２７から取得する。指標抽出部５０は、取得した血圧波形の時系列データから血圧波形の特徴に関わる指標を抽出する。ここで、血圧波形の特徴とは、１心拍の血圧波形の形状的な特徴、血圧波形の時間的な変化、血圧波形の周波数成分などを含む。しかし、血圧波形の特徴はこれらには限られない。抽出された指標は、処理部５１へ出力される。血圧波形の特徴及び指標については様々なものがあり、処理部５１による処理の目的に応じて、抽出する特徴及び指標は適宜設計ないし選択することができる。本実施形態の血圧波形の測定データから抽出可能な特徴及び指標については後ほど詳しく説明する。
【００４６】
指標抽出部５０は、指標を求める際に、血圧波形の測定データに加えて、体動測定ユニット２１の測定データ及び／又は環境測定ユニット２２の測定データを用いることもできる。また、図示しないが、睡眠センサ、ＳｐＯ２センサ、呼吸センサ（フローセンサ）、血糖値センサなどの測定データを組み合わせてもよい。複数種類のセンサにより得られる複数種類の測定データを複合的に分析することによって、血圧波形のより高度な情報分析が可能となる。例えば、安静時と動作時、気温が高い時と低い時、睡眠が浅い時と深い時、呼吸時と無呼吸時というように、ユーザの状態ごとに血圧波形のデータを分類することができる。あるいは、体動、活動量や活動強度、気温の変化、無呼吸、呼吸の仕方などが血圧に与える影響を抽出するなど、各測定データの因果関係や相関などを評価することもできる。なお、無呼吸には、閉塞性無呼吸、中枢性無呼吸、混合性無呼吸などが含まれる。
【００４７】
処理部５１は、指標抽出部５０によって抽出された指標を受信する。処理部５１は、受信した指標に基づく処理を行う。指標に基づく処理には、様々なものが想定できる。例えば、処理部５１は、抽出された指標の値や変化などをユーザや医師、保健師などに提示し、健康管理や治療や保健指導などへの活用を促してもよい。あるいは、処理部５１は、健康維持あるいはリスク改善のための指針を提示したりしてもよい。さらには、処理部５１は、イベント発生リスクの上昇が検知あるいは予測された場合に、ユーザや担当医などに報知したり、ユーザの心臓等に負担となる行動や循環器系イベントの発生を阻止する制御を行ってもよい。
【００４８】
＜血圧波形から取得される情報＞
図６は１心拍の橈骨動脈の圧脈波の波形（血圧波形）を示している。横軸は時間ｔ［ｍｓｅｃ］であり、縦軸は血圧ＢＰ［ｍｍＨｇ］である。
【００４９】
血圧波形は、心臓が収縮し血液を送り出すことで発生する「駆出波」と、駆出波が末梢血管や動脈の分岐部で反射することにより発生する「反射波」との合成波となる。１心拍の血圧波形から抽出可能な特徴点の一例を以下に示す。
【００５０】
・点Ｆ１は、圧脈波の立ち上がり点である。点Ｆ１は、心臓の駆出開始点、つまり大動脈弁の開放点に対応する。
・点Ｆ２は、駆出波の振幅（圧力）が最大となる点（第１ピーク）である。
・点Ｆ３は、反射波の重畳により、駆出波の立下りの途中で現れる変曲点である。
・点Ｆ４は、駆出波と反射波の間に現れる極小点であり、切痕とも呼ばれる。これは大動脈弁の閉鎖点に対応する。
・点Ｆ５は、点Ｆ４の後に現れる反射波のピーク（第２ピーク）である。
・点Ｆ６は、１心拍の終点であり、次の心拍の駆出開始点つまり次の心拍の始点に対応する。
【００５１】
指標抽出部５０は、上記特徴点の検出にどのようなアルゴリズムを用いてもよい。例えば、指標抽出部５０が演算して、血圧波形のｎ次微分波形を求め、そのゼロクロス点を検出することにより、血圧波形の特徴点（変曲点）を抽出してもよい（点Ｆ１、Ｆ２、Ｆ４、Ｆ５、Ｆ６については１次微分波形から、点Ｆ３については２次微分波形又は４次微分波形から検出可能である。）。あるいは、指標抽出部５０は、特徴点が予め配置された波形パターンを記憶ユニット２７から読み出し、当該波形パターンを対象となる血圧波形にフィッティングすることにより、各特徴点の位置を特定してもよい。
【００５２】
上記特徴点Ｆ１〜Ｆ６の時刻ｔ及び圧力ＢＰに基づき、指標抽出部５０が演算して、１心拍の血圧波形から様々な情報（値、特徴量、指標など）を得ることができる。以下、血圧波形から取得可能な情報の代表的なものを例示する。ただし、ｔｘとＢＰｘはそれぞれ特徴点Ｆｘの時刻と血圧を表す。
【００５３】
・脈波間隔（心拍周期）ＴＡ＝ｔ６−ｔ１
・心拍数ＰＲ＝１／ＴＡ
・脈波立上り時間ＵＴ＝ｔ２−ｔ１
・収縮期ＴＳ＝ｔ４−ｔ１
・拡張期ＴＤ＝ｔ６−ｔ４
・反射波遅延時間＝ｔ３−ｔ１
・最高血圧（収縮期血圧）ＳＢＰ＝ＢＰ２
・最低血圧（拡張期血圧）ＤＢＰ＝ＢＰ１
・平均血圧ＭＡＰ＝ｔ１〜ｔ６の血圧波形の面積／心拍周期ＴＡ
・収縮期の平均血圧＝ｔ１〜ｔ４の血圧波形の面積／収縮期ＴＳ
・拡張期の平均血圧＝ｔ４〜ｔ６の血圧波形の面積／拡張期ＴＤ
・脈圧ＰＰ＝最高血圧ＳＢＰ−最低血圧ＤＢＰ
・収縮後期圧ＳＢＰ２＝ＢＰ３
・ＡＩ（Augmentation Index）＝（収縮後期圧ＳＢＰ２−最低血圧ＤＢＰ）／脈圧ＰＰ
【００５４】
これらの情報（値、特徴量、指標）の基本統計量も指標として用いることができる。基本統計量は、例えば、代表値（平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値など）、散布度（分散、標準偏差、変動係数など）を含む。また、これらの情報（値、特徴値、指標）の時間的な変化も指標として用いることができる。
【００５５】
また、指標抽出部５０は、複数の拍情報を演算することでＢＲＳ（血圧調整能）という指標を得ることもできる。これは、血圧を一定に調整しようとする能力を表す指標である。算出方法は例えばSpontaneous sequence法などがある。これは、連続して３拍以上にわたり最高血圧ＳＢＰと脈波間隔ＴＡとが同期して上昇、または下降するシーケンスのみを抽出し、最高血圧ＳＢＰと脈波間隔ＴＡを２次元平面上にプロットし、回帰直線を最小二乗法により求めたときの傾きをＢＲＳとして定義する方法である。
【００５６】
以上述べたように、本実施形態の生体情報分析システム１０を利用すれば血圧波形のデータから様々な情報を取得することができる。ただし、生体情報分析システム１０に対し上述した全ての情報を取得する機能を実装する必要はない。生体情報分析システム１０の構成、利用者、利用目的、利用場所などに応じて、必要な情報を取得する機能のみを実装すればよい。また、各機能をプログラムモジュール（アプリケーションソフト）として提供し、生体情報分析システム１０に必要なプログラムモジュールをインストールすることで、機能追加を行えるような仕組みにしてもよい。
【００５７】
以下、生体情報分析システム１０の具体的な応用について、いくつかの実施例を例示的に説明する。
【００５８】
＜実施例１＞
本実施例は、血圧波形をモニタリングし、イベント発生リスクの上昇を検知する例である。
【００５９】
血管の硬さと血圧調整力が循環器系イベントの発生に関係性を有することが知られている。血管の硬さは、ＡＩ（Augmentation Index）という指標で表される。血圧調整力は、血圧値を一定の範囲に保持する能力であり、ＢＲＳ（Baroreflex Sensitivity）という指標で表される。本実施例の指標抽出部５０は、１心拍ごとの血圧波形からＡＩを計算し、当該１心拍と直前２心拍以上、すなわち計３心拍以上の収縮期血圧ＳＢＰおよび脈波間隔ＴＡからＢＲＳを計算する。そして、指標抽出部５０は、ＡＩとＢＲＳの値に基づいて血圧変動による循環器系イベントの発生リスクを表す指標（イベント発生危険度と呼ぶ）を計算する。
【００６０】
図７に、本実施例の処理のフローチャートを示す。
【００６１】
まず、指標抽出部５０は、循環器系イベント症例データベースから、循環器系イベントの実際の発症事例のＡＩ及びＢＲＳの統計量（平均、標準偏差）を取得する（ステップ３６００）。循環器系イベント症例データベースは、循環器系イベントに関する多数の症例の情報が登録されたデータベースであり、例えばインターネットを通じて利用可能であるものとする。
【００６２】
次に、指標抽出部５０は、記憶ユニット２７から直近の３心拍以上の血圧波形のデータを読み込み（ステップ３６０１）、特徴点検出処理によって血圧波形の特徴点Ｆ１〜Ｆ６を検出する（ステップ３６０２）。特徴点検出処理の具体的な方法は図６で述べた通りである。なお、指標抽出部５０は、最新の１心拍分の血圧波形データについては、記憶ユニット２７ではなく、血圧測定ユニット２０から直接取り込んでもよい。また、ステップ３６０２で検出した特徴点Ｆ１〜Ｆ６のデータを記憶ユニット２７に格納しておき、次回以降は、指標抽出部５０は、同じ血圧波形に対しステップ３６０２の処理を省略する（代わりに記憶ユニット２７から特徴点Ｆ１〜Ｆ６を読み込む）ようにしてもよい。
【００６３】
次に、指標抽出部５０は、特徴点Ｆ１の血圧値ＢＰ１（拡張期血圧ＤＢＰ）と特徴点Ｆ２の血圧値ＢＰ２（収縮期血圧ＳＢＰ）と特徴点Ｆ３の血圧値ＢＰ３（収縮後期圧ＳＢＰ２）からＡＩ（＝（ＢＰ３−ＢＰ１）／（ＢＰ２−ＢＰ１））を計算する。また、指標抽出部５０は、直前２心拍以上の収縮期血圧ＳＢＰおよび脈波間隔ＴＡと、当該心拍におけるＳＢＰおよびＴＡからＢＲＳを計算する（ステップ３６０３）。これにより、ユーザ自身の１心拍ごとのＡＩ及びＢＲＳの値が得られる。
【００６４】
次に、指標抽出部５０は、発症事例のＡＩ及びＢＲＳの平均及び標準偏差と、ユーザ自身のＡＩ及びＢＲＳの値とに基づき、イベント発生危険度を計算する（ステップ３６０４）。具体的には、指標抽出部５０は、下記式のようにＡＩ及びＢＲＳそれぞれの危険度を求め、ＡＩ危険度とＢＲＳ危険度の合計をイベント発生危険度とする。図８に、ＡＩ危険度の概念図を示す。
【００６５】
イベント発生危険度＝ＡＩ危険度＋ＢＲＳ危険度
ＡＩ危険度＝ユーザのＡＩ−基準のＡＩ
基準のＡＩ＝発症事例のＡＩの平均−発症事例のＡＩの標準偏差
ＢＲＳ危険度＝ユーザのＢＲＳ−基準のＢＲＳ
基準のＢＲＳ＝発症事例のＢＲＳの平均−発症事例のＢＲＳの標準偏差
このとき、指標抽出部５０は、ＡＩ危険度とＢＲＳ危険度がともに０〜５０の値域をもつように正規化することが好ましい。ＡＩとＢＲＳの重みが同じになるとともに、イベント発生危険度が０〜１００の値域をもち、指標として使いやすいからである。
【００６６】
次に、処理部５１が、ステップ３６０４で計算されたイベント発生危険度を表示装置に表示する（ステップ３６０５）。図９は情報出力画面の一例である。図９の例では、イベント発生危険度のスコアと、そのスコアに対応する血圧波形とが表示される。さらに、イベント発生危険度が閾値を超えていれば（ステップ３６０６）、処理部５１は、アラーム及び／又は振動などにより、イベント発生リスクの上昇をユーザに通知する（ステップ３６０７）。ステップ３６０１〜３６０７の処理は、心拍ごとに繰り返し実行される。
【００６７】
以上述べた構成によれば、イベント発生リスクの上昇をリアルタイムに検知することができる。そして、危険度が高まったときにアラームや振動でユーザに通知することで、イベント発症前に対策を取ることができるようになる。例えば、身体を動かしている時に危険度の高まりが検知されたら、すぐに座ったり横になるなどの安静な姿勢をとればよい。また、閉塞性睡眠時無呼吸の発生により危険度の高まりが検知されたら、アラームや振動によりユーザに覚醒を促したり、病院に行くことをレコメンドしたりできる。
【００６８】
なお、上記構成では、ＡＩとＢＲＳの２つの特徴量を用いたが、いずれか一方の特徴量だけで危険度を算出してもよい。あるいは、他の特徴量を危険度の算出に用いてもよい。
【００６９】
循環器系イベント症例データベースが、イベントの種類（脳梗塞、くも膜下出血、心不全など）ごとにＡＩ及びＢＲＳのデータを有している場合は、イベントの種類ごとにイベント発生危険度を計算してもよい。また、循環器系イベント症例データベースに、コレステロール値や血液に関する情報（粘度等）が含まれている場合には、これらをイベント発生危険度の計算に用いてもよい。具体的な方法は、ＡＩ等と同様に、症例データの「平均−標準偏差」を基準値として、その基準値とユーザの計測値との差分を危険度とすればよい。
【００７０】
上記実施例では、基準値を「平均−標準偏差」としたが、判定を厳しくしたい場合、すなわち少しでも危険を見逃さないようにしたい場合は、「平均−２×標準偏差」のように標準偏差にかかる重み係数を変更してもよい。さらに、今回の定義とは異なる基準が医学的知見として有用であると見出されれば、それを基準としてもよい。
【００７１】
また、循環器系イベント症例データベースに、複数の症例（複数の発症者）のそれぞれについて、ＡＩの複数回分の測定データ、又は、統計量（平均、標準偏差、分散など）が登録されている場合には、指標抽出部５０は、図１０に示すようにＡＩ危険度を算出してもよい。すなわち、指標抽出部５０が、各症例（各発症者）のＡＩの平均と標準偏差を計算し、各症例をＡＩ平均とＡＩ標準偏差の２次元空間上の点として表現する。同様に、指標抽出部５０は、ユーザの複数心拍分の血圧波形データから求めたＡＩ平均とＡＩ標準偏差も、２次元空間上にプロットする。そして、指標抽出部５０は、全症例のデータ点の集合とユーザのデータ点の間の類似度を評価し、その評価結果（類似度）に基づきＡＩ危険度を算出する。類似度をそのままＡＩ危険度としてもよいし、類似度に正の相関をもつスコアをＡＩ危険度としてもよい。指標抽出部５０は、例えば、全症例のデータ点の集合とユーザのデータ点の間の距離を、類似度としてもよい。距離が近いほど、類似度が高く、したがってＡＩ危険度も高くなる。なお、全症例のデータ点の集合とユーザのデータ点の間の距離については、全症例のデータ点の重心とユーザのデータ点の間の距離でもよいし、マハラノビス距離でもよい。ＢＲＳ危険度についても同様に定義できる。あるいは、ＡＩ平均、ＡＩ標準偏差、ＢＲＳ平均、ＢＲＳ標準偏差の４次元空間を用いて、両指標を考慮した危険度を求めてもよい。
【００７２】
このように、ユーザの複数心拍分の血圧波形におけるＡＩやＢＲＳの分布に関わる特徴（平均、標準偏差、分散など）に基づきイベント発生リスク（危険度）を算出することで、血圧波形の計測ノイズに対するロバスト性を高め、イベント発生リスクの推定の信頼性を向上することができる。また、複数の症例データとの類似度を評価することにより、イベント発生リスクの推定の信頼性及び客観性を一層向上することができる。
【００７３】
＜実施例２＞
本実施例も、血圧波形をモニタリングし、イベント発生リスクの上昇を検知する例である。ただし、実施例１とは異なるアルゴリズムによってイベント発生リスクの情報を検知する。
【００７４】
血管の硬さと血圧調整力が循環器系イベントの発生に関係性を有することが知られている。血管の硬さは、ＡＩ（Augmentation Index）という指標で表される。血圧調整力は、血圧値を一定の範囲に保持する能力であり、ＢＲＳ（Baroreflex Sensitivity）という指標で表される。本実施例の指標抽出部５０は、１心拍ごとの血圧波形から収縮期血圧（ＳＢＰ）及びＡＩを計算し、当該１心拍と直前２心拍以上、すなわち計３心拍以上の収縮期血圧ＳＢＰおよび脈波間隔ＴＡからＢＲＳを計算する。そして、指標抽出部５０は、これらの値に基づき「現時点で血圧のサージが発生した場合の血圧変動」を予測し、その予測結果に基づいて血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標（イベント発生危険度と呼ぶ）を求める。
【００７５】
図１１に、本実施例の処理のフローチャートを示す。
【００７６】
まず、指標抽出部５０は、記憶ユニット２７から直近の３心拍以上の血圧波形のデータを読み込み（ステップ３９００）、特徴点検出処理によって血圧波形の特徴点Ｆ１〜Ｆ６を検出する（ステップ３９０１）。特徴点検出処理の具体的な方法は図６で述べた通りである。なお、指標抽出部５０は、最新の１心拍分の血圧波形データについては、記憶ユニット２７ではなく、血圧測定ユニット２０から直接取り込んでもよい。また、ステップ３９０１で検出した特徴点Ｆ１〜Ｆ６のデータを記憶ユニット２７に格納しておき、次回以降は、指標抽出部５０は、同じ血圧波形に対しステップ３９０１の処理を省略する（代わりに記憶ユニット２７から特徴点Ｆ１〜Ｆ６を読み込む）ようにしてもよい。
【００７７】
次に、指標抽出部５０は、特徴点Ｆ１の血圧値ＢＰ１（拡張期血圧ＤＢＰ）と特徴点Ｆ２の血圧値ＢＰ２（収縮期血圧ＳＢＰ）と特徴点Ｆ３の血圧値ＢＰ３（収縮後期圧ＳＢＰ２）からＡＩ（＝（ＢＰ３−ＢＰ１）／（ＢＰ２−ＢＰ１））を計算する。また、特徴抽出部５０は、直前２心拍以上の収縮期血圧ＳＢＰおよび脈波間隔ＴＡと、当該心拍におけるＳＢＰおよびＴＡからＢＲＳを計算する（ステップ３９０２）。これにより、ユーザ自身の１心拍ごとのＳＢＰ、ＡＩ及びＢＲＳの値が得られる。
【００７８】
次に、指標抽出部５０は、ユーザ自身の現時点のＳＢＰ、ＡＩ及びＢＲＳの値に基づき、「いま血圧のサージが発生したらどのようなサージ形状になるか」を予測する（ステップ３９０３）。具体的には、指標抽出部５０は、図１２に示すように、初期値として現時点のＳＢＰである点Ｐｓ＝（ｔｓ，ＢＰｓ）が与えられたときに、現時点のＡＩ及びＢＲＳを用いて、血圧サージのピーク点Ｐｐ＝（ｔｐ，ＢＰｐ）と終了点Ｐｅ＝（ｔｅ，ＢＰｅ）を推定する処理を行う。本実施例では、下記式のように、ピーク点Ｐｐ及び終了点Ｐｅを求める。
【００７９】
ピーク点の時刻：  ｔｐ＝ｔｓ＋ｋ２
ピーク点の血圧：  ＢＰｐ＝ａ１×ｋ２＋ｂ
終了点の時刻：    ｔｅ＝（ＢＰｐ−ＢＰｓ）／ａ２＋ｔｐ
終了点の血圧：    ＢＰｅ＝ＢＰｓ
【００８０】
ここで、サージの立上り速度ａ１、サージの立下り速度ａ２は、それぞれ、ユーザ自身の現時点のＡＩ、ＢＲＳを用いて、下記式のように求める。
サージの立上り速度：  ａ１＝α×ＡＩ
サージの立下り速度：  ａ２＝β×ＢＲＳ
【００８１】
α、βは定数である。また、サージの開始点の血圧ｂは、ユーザ自身の現時点の血圧値ＢＰｓでもよいし、直前複数拍における血圧の平均値でもよい。ｋ２は、サージの開始からピークに至るまでの時間であり、定数である。α、β、ｋ２の値は、被検者実験や症例データから求めてよいし、ユーザ自身が過去に発生した血圧サージの形状を基に設定してもよい。
【００８２】
次に、指標抽出部５０は、予測した血圧サージの形状に基づき、イベント発生危険度を計算する（ステップ３９０４）。例えば、血圧サージのピーク点Ｐｐの血圧値ＢＰｐ、血圧サージの開始点Ｐｓから終了点Ｐｅまでの時間幅ｔｅ−ｔｓ、開始点Ｐｓとピーク点Ｐｐと終了点Ｐｅで形成される三角形の面積、あるいはこれらを組み合わせたスコアを、イベント発生危険度として用いることができる。
【００８３】
次に、処理部５１が、ステップ３９０４で計算されたイベント発生危険度を表示装置に表示する（ステップ３９０５）。図１３は情報出力画面の一例である。図１３の例では、イベント発生危険度のスコアと、収縮期血圧ＳＢＰの実測値及び予測血圧サージとが表示される。さらに、イベント発生危険度が閾値を超えていれば（ステップ３９０６）、処理部５１は、アラーム及び／又は振動などにより、イベント発生リスクの上昇をユーザに通知する（ステップ３９０７）。ステップ３９００〜３９０７の処理は、心拍ごとに繰り返し実行される。
【００８４】
以上述べた構成によれば、イベント発生リスクの上昇をリアルタイムに検知することができる。そして、危険度が高まったときにアラームや振動でユーザに通知することで、イベント発症前に対策を取ることができるようになる。例えば、身体を動かしている時に危険度の高まりが検知されたら、すぐに座ったり横になるなどの安静な姿勢をとればよい。また、閉塞性睡眠時無呼吸の発生により危険度の高まりが検知されたら、アラームや振動によりユーザに覚醒を促したり、病院に行くことをレコメンドしたりできる。
【００８５】
なお、上述した実施形態及び実施例の構成は本発明の一具体例を示したものにすぎず、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。本発明はその技術思想を逸脱しない範囲において、種々の具体的構成を採り得るものである。
【００８６】
本明細書に開示された技術思想は以下のような発明として特定することもできる。
【００８７】
（付記１）
生体情報分析装置であって、
ハードウェアプロセッサと、プログラムを記憶するメモリとを有し、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムにより、
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、血圧波形の特徴に基づいて、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を抽出し、
抽出された前記指標に基づく処理を行う
ことを特徴とする生体情報分析装置。
【００８８】
（付記２）
生体情報分析システムであって、
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサと、ハードウェアプロセッサと、プログラムを記憶するメモリと、を有し、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムにより、
ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、血圧波形の特徴に基づいて、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を抽出し、
抽出された前記指標に基づく処理を行う
ことを特徴とする生体情報分析システム。
【００８９】
（付記３）
生体情報分析方法であって、
少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって、ユーザの身体に装着され、１心拍ごとの血圧波形を非侵襲的に計測可能なセンサにより連続的に計測された血圧波形のデータから、血圧波形の特徴に基づいて、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を抽出するステップと、
少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって、抽出された前記指標に基づく処理を行うステップと、
を含むことを特徴とする生体情報分析方法。
【符号の説明】
【００９０】
１：生体情報分析装置、２：測定ユニット
１０：生体情報分析システム、１１：本体部、１２：ベルト
２０：血圧測定ユニット、２１：体動測定ユニット、２２：環境測定ユニット、２３：制御ユニット、２４：入力ユニット、２５：出力ユニット、２６：通信ユニット、２７：記憶ユニット
３０：圧力センサ、３１：押圧機構、３００：圧力検出素子
５０：指標抽出部、５１：処理部
【図１】
0006679006.tif 000002
【図２】
0006679006.tif 000003
【図３】
0006679006.tif 000004
【図４】
0006679006.tif 000005
【図５】
0006679006.tif 000006
【図６】
0006679006.tif 000007
【図７】
0006679006.tif 000008
【図８】
0006679006.tif 000009
【図９】
0006679006.tif 000010
【図１０】
0006679006.tif 000011
【図１１】
0006679006.tif 000012
【図１２】
0006679006.tif 000013
【図１３】
0006679006.tif 000014