(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時系列データを基に、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２軸を少なくとも含む複数の軸から構成される多次元空間に対して、前記血圧波形の時系列データから選択された１又は複数の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより多次元図形を形成し、前記多次元図形の形状的な特徴に関する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、
を有し、
前記２種類の特徴量は、１心拍ごとに値が周期的な変化を示す血圧値と血圧変化量である
ことを特徴とする生体情報分析装置。
【請求項２】
前記多次元空間は２次元平面であり、
前記多次元図形は、前記２次元平面上で略楕円形状をなす２次元図形である
ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報分析装置。
【請求項３】
前記指標は、前記２次元図形の外接矩形のサイズ、前記２次元図形の外接矩形の縦横比、前記２次元図形の外接矩形の中心位置、前記２次元図形の重心位置、前記２次元図形の慣性主軸の角度、のうち少なくともいずれかを含む
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】
前記指標抽出部は、複数心拍分の血圧波形のそれぞれについて前記指標を抽出し、
前記処理部は、前記複数心拍分の血圧波形の間で前記指標の類似度を評価することにより、前記複数心拍分の血圧波形のうちから異常な血圧波形を検出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【請求項５】
前記処理部は、検出された前記異常な血圧波形に関する情報を出力する処理を行う
ことを特徴とする請求項４に記載の生体情報分析装置。
【請求項６】
前記多次元空間は３次元空間であり、
前記多次元図形は、前記３次元空間内に略楕円形状が分布する３次元図形である
ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報分析装置。
【請求項７】
前記３次元空間を構成する３軸のうちの第１軸と第２軸は血圧波形から抽出される特徴量に対応する軸であり、第３軸は血圧に影響を与える因子の軸である
ことを特徴とする請求項６に記載の生体情報分析装置。
【請求項８】
前記因子は、温度である
ことを特徴とする請求項７に記載の生体情報分析装置。
【請求項９】
前記指標は、前記３次元図形の第３軸に垂直な断面における２次元図形の重心位置と第３軸の値の相関係数、前記第３軸の値の変化量に対する前記重心位置の変化量の比率、前記２次元図形の横幅と前記第３軸の値の相関係数、前記第３軸の値の変化量に対する前記横幅の変化量の比率、のうち少なくともいずれかを含む
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の生体情報分析装置。
【請求項１０】
前記処理部は、前記指標に基づいて前記ユーザの血圧と前記因子の関係性の強さを評価する
ことを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【請求項１１】
前記処理部は、前記ユーザの血圧と前記因子の関係性の強さに関する情報を出力する処理を行う
ことを特徴とする請求項１０に記載の生体情報分析装置。
【請求項１２】
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１〜１１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１３】
請求項１〜１１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１４】
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時系列データを基に、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２軸を少なくとも含む複数の軸から構成される多次元空間に対して、前記血圧波形の時系列データから選択された１又は複数の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより多次元図形を形成し、前記多次元図形の形状的な特徴に関する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、
を含み、
前記２種類の特徴量は、１心拍ごとに値が周期的な変化を示す血圧値と血圧変化量である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】
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。【０００５】
しかしながら、測定された血圧波形のデータを時系列のグラフにして見るだけでは、血圧変動や血圧の異常を直観的に評価することが困難である。例えば、心拍数が６０回／分の場合、１日分のデータとして８６４００個の血圧波形が計測されることとなるが、この大量の血圧波形のなかから、注目すべき波形（異常な波形等）を発見することは医師等の専門家でも容易なことではない。【０００６】
そこで本発明は、血圧波形の形状的な特徴を直観的に表現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時系列データを基に、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２軸を少なくとも含む複数の軸から構成される多次元空間に対して、前記血圧波形の時系列データから選択された１又は複数の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより多次元図形を形成し、前記多次元図形の形状的な特徴に関する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】
血圧波形のデータを多次元空間上の多次元図形で表現することにより、血圧波形の異常を多次元図形の形状変化として捉えることができる。したがって、血圧波形に関する専門知識を持たない人でも血圧波形の異常等を直観的に理解できるようになる。【００１０】
前記２種類の特徴量は、１心拍ごとに値が周期的な変化を示す特徴量であるとよい。このように多次元空間の２軸を選択することにより、その２軸を通る平面での多次元図形の断面形状が略楕円形状をなす閉図形となる。したがって、多次元図形の形状的な特徴を取得しやすくなり、血圧波形の良否判定に有用な指標を得るのが容易である。【００１１】
前記２種類の特徴量は、例えば、血圧値と血圧変化量である。前記多次元空間は２次元平面であり、前記多次元図形は、前記２次元平面上で略楕円形状をなす２次元図形であるとよい。【００１２】
前記指標は、前記２次元図形の外接矩形のサイズ、前記２次元図形の外接矩形の縦横比、前記２次元図形の外接矩形の中心位置、前記２次元図形の重心位置、前記２次元図形の慣性主軸の角度、のうち少なくともいずれかを含むとよい。このような指標を用いることで、簡易なアルゴリズムで血圧波形の良否を判定することができる。【００１３】
前記指標抽出部は、複数心拍分の血圧波形のそれぞれについて前記指標を抽出し、前記処理部は、前記複数心拍分の血圧波形の間で前記指標の類似度を評価することにより、前記複数心拍分の血圧波形のうちから異常な血圧波形を検出するとよい。さらに、前記処理部は、検出された前記異常な血圧波形に関する情報を出力する処理を行うとよい。このような方法により、多数の血圧波形のなかから異常な血圧波形を自動で検出できる。したがって、血圧波形に関する専門知識を持たない人でも血圧の異常の有無などを簡単にセルフチェックできたり、医師や保健師などに有用な情報を提供することができる。【００１４】
前記多次元空間は３次元空間であり、前記多次元図形は、前記３次元空間内に略楕円形状が分布する３次元図形であってもよい。【００１５】
前記３次元空間を構成する３軸のうちの第１軸と第２軸は血圧波形から抽出される特徴量に対応する軸であり、第３軸は血圧に影響を与える因子の軸であるとよい。これにより、当該因子の値の変化と血圧変動の間の関係性を評価することができる。【００１６】
前記因子は、温度であるとよい。これにより、血圧の温度感受性を評価することができる。【００１７】
前記指標は、前記３次元図形の第３軸に垂直な断面における２次元図形の重心位置と第３軸の値の相関係数、前記第３軸の値の変化量に対する前記重心位置の変化量の比率、前記２次元図形の横幅と前記第３軸の値の相関係数、前記第３軸の値の変化量に対する前記横幅の変化量の比率、のうち少なくともいずれかを含むとよい。このような指標を用いることで、簡易なアルゴリズムで因子の値と血圧変動の関係性を指標化することができる。【００１８】
前記処理部は、前記指標に基づいて前記ユーザの血圧と前記因子の関係性の強さを評価するとよい。また、前記処理部は、前記ユーザの血圧と前記因子の関係性の強さに関する情報を出力する処理を行うとよい。このような方法により、血圧と因子の関係の強さを自動で判定できる。したがって、血圧波形に関する専門知識を持たない人でも、血圧の異常の有無などを簡単にセルフチェックできたり、医師や保健師などに有用な情報を提供することができる。【００１９】
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】
【００２０】
本発明によれば、血圧波形の形状的な特徴を直観的に表現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】
【００２１】
【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における射影後血圧軌道を生成する方法を模式的に示す図である。
【図８】図８は実施例１における射影後血圧軌道を利用して血圧波形の異常を検知する処理のフローチャートである。
【図９】図９は実施例１における検出結果の表示例を示す図である。
【図１０】図１０は実施例１における検出結果の他の表示例を示す図である。
【図１１】図１１は実施例２における射影後血圧軌道を生成する方法を模式的に示す図である。
【図１２】図１２Ａ及び図１２Ｂは実施例２における射影後血圧軌道の一例を示す図である。
【図１３】図１３Ａ及び図１３Ｂは実施例２における射影後血圧軌道の一例を示す図である。
【図１４】図１４は実施例２における射影後血圧軌道の一例を示す図である。
【図１５】図１５は実施例２における射影後血圧軌道を利用して血圧の温度感受性を評価する処理のフローチャートである。
【図１６】図１６は実施例２における評価結果の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
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。
【００２３】
＜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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
＜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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
＜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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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、抽出された指標から循環器系リスクを推測したり、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、指標に基づき心血管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。
【００５０】
＜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。
【００５１】
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。
【００５２】
・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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
・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
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
＜実施例１＞
生体情報分析システム１０を用いることにより、１心拍ごとの血圧波形のデータを取得することが可能となり、従来の定期血圧測定やＡＢＰＭ（Ambulatory Blood Pressure Monitoring）では捉えることのできなかった、血圧変動や異常の発生ないし予兆を検知できると期待される。しかしながら、測定された血圧波形のデータを時系列のグラフにして見るだけでは、血圧変動や異常を直観的に評価することが困難である。例えば、心拍数が６０回／分の場合、１日分のデータとして８６４００個の血圧波形が計測されることとなるが、この大量の血圧波形のなかから、注目すべき波形（異常な波形等）を発見することは医師等の専門家でも容易なことではない。
【００６１】
そこで、本実施例では、血圧波形の形状的な特徴を直観的に表現するために、１心拍の血圧波形を２次元のグラフへと変換する。具体的には、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２つの軸から構成される２次元平面（２次元空間）に対して、１心拍の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより、２次元グラフ（２次元図形）が形成される。本実施例では、この２次元グラフを射影後血圧軌道と呼ぶ。各軸の特徴量には何を設定してもよいが、好ましくは、１心拍ごとに値が周期的な変化を示す特徴量を選択するとよい。このように２次元平面の軸を設定することで、射影後血圧軌道が略楕円形状の周回軌道を描くようになる。このような２次元グラフを用いることで、血圧波形の異常等を簡単に評価、検知、表現することができるため、医師や保健師などに有用な情報を提供できる。また、血圧波形に関する専門知識を持たない人でも血圧波形の異常等を直観的に理解できるようになるため、例えば、ユーザのセルフチェックなどにも利用価値が高い。
【００６２】
（射影後血圧軌道）
図７は、１心拍の血圧波形のデータをもとに構成される２次元のグラフの射影後血圧軌道を生成する方法を模式的に示している。まず、指標抽出部５０が、血圧波形の時系列データを１心拍ごとの血圧波形に分割する。例えば、指標抽出部５０は、拡張期血圧（ＤＢＰ）の位置を基準に血圧波形を分割すればよい。１心拍の血圧波形データＢＰ（ｔ）は、数十から数百点の瞬時血圧値のデータ列で構成される。仮に、１心拍の周期（脈波間隔）が１秒であり、サンプリング周波数が１２５Ｈｚであるとすると、１心拍の血圧波形データＢＰ（ｔ）は１２５点の血圧値のデータ列からなる。
【００６３】
本実施例では、血圧波形の２次元グラフ表現のために、血圧値ＢＰと血圧変化量ΔＢＰの２種類の特徴量に対応する２軸の２次元平面を用いる。血圧変化量ΔＢＰは、例えば、一つ前の瞬時血圧値との差分（ΔＢＰ（ｔ）＝ＢＰ（ｔ）−ＢＰ（ｔ−１））である。指標抽出部５０が１心拍の血圧波形データＢＰ（ｔ）に含まれる全てのデータ点を２次元平面（ＢＰ−ΔＢＰ平面）にマッピングすると、図７に示すように、１心拍分の血圧波形が１周分の周回軌道を描く図形に変換される。この図形が射影後血圧軌道である。血圧波形が異なると射影後血圧軌道の形状にも違いがでる。したがって、指標抽出部５０が射影後血圧軌道の形状の変化や歪みを評価することで、血圧波形の変化や異常を見出すことが可能である。血圧波形の２次元グラフ表現により、複雑な血圧波形が単純な図形（１周分の略楕円図形）に変換されるので、形状変化や異常などを捉えやすいという利点がある。
【００６４】
（射影後血圧軌道の形状特徴）
射影後血圧軌道の形状の変化や歪みを評価する場合には、例えば、以下のような指標を用いるとよい。
・射影後血圧軌道の外接矩形のサイズ（横幅、縦幅、面積）
・射影後血圧軌道の外接矩形の縦横比、中心位置
・射影後血圧軌道の重心位置
・射影後血圧軌道の慣性主軸の角度
【００６５】
例えば、これらの指標を要素として含む多次元ベクトルを、射影後血圧軌道の形状特徴量（形状特徴量ベクトル）として用いることができる。なお、射影後血圧軌道の形状そのものを純粋に比較する目的であれば、射影後血圧軌道の外接矩形のサイズや角度をそろえる正規化を行い、正規化後の射影後血圧軌道から形状特徴量を抽出することも好ましい。
【００６６】
（処理例）
図８に、射影後血圧軌道を利用してユーザの血圧波形の異常を検知する処理の一例を示す。まず、指標抽出部５０が、記憶ユニット２７から血圧波形のデータを読み込む（ステップ２４００）。例えば、１日分の時系列データが読み込まれる。指標抽出部５０は、血圧波形の時系列データを拡張期血圧（ＤＢＰ）の位置を基準にして１心拍ごとの血圧波形に分割する（ステップ２４０１）。
【００６７】
指標抽出部５０は、１心拍分の血圧波形のデータを基に射影後血圧軌道を生成する（ステップ２４０２）。また、指標抽出部５０は、射影後血圧軌道の形状特徴量に関わる指標を抽出する（ステップ２４０３）。ステップ２４０２，２４０３の処理は、すべての血圧波形に対し繰り返し実行される（ステップ２４０４，２４０５）。
【００６８】
次に、処理部５１が、射影後血圧軌道の形状特徴量に基づき血圧波形の異常を検知する処理を行う。具体的には、処理部５１は、ステップ２４００〜２４０５で得られた複数心拍分の射影後血圧軌道のデータの中から、形状特徴量が他と有意に異なる射影後血圧軌道（「異常射影後血圧軌道」と呼ぶ）を検出する（ステップ２４０６）。異常射影後血圧軌道の検出には、公知の外れ値検出アルゴリズムを適用することができる。例えば、処理部５１は、特徴量空間上での距離（ユークリッド距離）を基に射影後血圧軌道同士の類似度を計算し、他の射影後血圧軌道に対する類似度の合計が閾値より低いものを異常射影後血圧軌道とみなすことができる。また、処理部５１は、特徴量空間上での射影後血圧軌道の分布を求め、その分布中心から所定の距離（例えば標準偏差のｎ倍）以上離れているものを異常射影後血圧軌道とみなしてもよい。
【００６９】
異常射影後血圧軌道が検出された場合、処理部５１は、検出結果の情報を出力ユニット２５又は外部の表示装置などに出力する（ステップ２４０７）。出力される情報は、例えば、時間ごとの血圧値に関する情報、平常時の射影後血圧軌道に関する情報、異常射影後血圧軌道に関する情報などを含むとよい。図９は、処理部５１による検出結果の情報出力画面の表示例である。平常時の射影後血圧軌道及びその形状特徴量と、異常射影後血圧軌道及びその形状特徴量と、異常が発生した時刻とが表示されている。また、図１０は、処理部５１による検出結果の情報出力画面の他の表示例である。血圧波形の時系列データと、複数個所の異常射影後血圧軌道及びその形状特徴量と、異常が発生した時刻とが表示されている。図９や図１０のような検出結果を見ることで、医師やユーザは血圧波形の形状変化や異常を直観的に把握することができる。したがって、診察等において血圧の時系列データの分析・診断にかかる時間を大幅に効率化できる。また、見逃しなどのヒューマンエラーを削減できる。加えて、病態についての詳細な分析ができる可能性がある。
【００７０】
＜実施例２＞
環境温度（気温、室温など）の低下により血圧の上昇がみられることは医学的に知られている。従来は、定期血圧測定やＡＢＰＭ（Ambulatory Blood Pressure Monitoring）で取得した血圧のデータを集計することで血圧の季節変動や日内変動を評価する研究にとどまっていた。これに対し、生体情報分析システム１０を用いることにより、自由行動下での１心拍ごとの血圧波形をモニタリングできれば、急な温度変化（例えば、風雨により気温が急低下した場合、室内から室外へ移動した場合、暖房のきいた居室からトイレや浴室に移動した場合など）に起因して生じる一時的あるいは急激な血圧変化を観測し評価することが可能になる。しかしながら、測定された血圧波形のデータと温度のデータを時系列のグラフにして見るだけでは、温度変化に伴う血圧変動や異常を直観的に評価することが困難である。例えば、心拍数が６０回／分の場合、１日分のデータとして８６４００個の血圧波形が計測されることとなるが、この大量の血圧波形のなかから、温度変化と血圧変動の関係性を発見することは医師等の専門家でも容易なことではない。
【００７１】
そこで、本実施例では、血圧波形の形状的な特徴、特に血圧変動と温度との関係性を直観的に表現するために、血圧波形の変化を表す連続した複数心拍の血圧波形の時系列データを３次元のグラフへと変換する。具体的には、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２つの軸と温度軸とで構成される３次元空間に対して、複数心拍の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより、３次元グラフ（３次元図形）が形成される。本実施例では、この３次元グラフを射影後血圧軌道と呼ぶ。射影後血圧軌道は、血圧の温度感受性（気温感受性）を表現した図形であるといえる。この方法を用いることで、温度に対する血圧波形の変化や血圧波形の異常等を簡単に評価、検知、表現することができるため、医師や保健師などに有用な情報を提供できる。また、血圧波形に関する専門知識を持たない人でも、温度と血圧波形の関係性や血圧波形の異常等を直観的に理解できるようになるため、例えば、ユーザのセルフチェックなどにも利用価値が高い。
【００７２】
なお、本実施例では、温度変化が血圧に与える影響に注目するため、血圧波形から抽出される２つの特徴量軸と温度軸からなる３次元空間を用いるが、血圧に影響を与える因子として温度以外の因子を用いてもよい。例えば、体動、運動強度、活動量などの測定データと組み合わせれば、姿勢変化（起立など）と血圧の関係や、運動と血圧の関係などを可視化できる。他にも、ＳｐＯ２や呼吸などの測定データと組み合わせることで、無呼吸と血圧の関係を可視化してもよい。また、投薬や服薬の記録データと組み合わせることで、薬効と血圧の関係を可視化してもよい。また、摂取塩分の記録データと組み合わせることで、血圧の塩分感受性を可視化してもよい。また、ストレス度の記録データと組み合わせることで、ストレス性高血圧を可視化してもよい。
【００７３】
（射影後血圧軌道）
図１１は、血圧波形の変化を表す連続した複数心拍の血圧波形の時系列データとその時の温度のデータをもとに構成される３次元のグラフを生成する方法を模式的に示している。例えば、１日分の血圧波形の時系列データと１日分の温度の時系列データが用いられる。温度は、環境測定ユニット２２により測定された、ユーザが実際にいる場所の環境温度（気温や室温）であるとよい。
【００７４】
１日分の血圧波形データＢＰ（ｔ）は、瞬時血圧値のデータ列で構成される。仮に、血圧測定ユニット２０のサンプリング周波数が１２５Ｈｚであるとすると、１日分の血圧波形データＢＰ（ｔ）は約１千万点の血圧値のデータ列からなる。一方、１日分の温度データＴ（ｔ）は、瞬時温度のデータ列で構成される。血圧の温度感受性を精度良く評価するため、温度データＴ（ｔ）は、１心拍ごとの測定値を含むとよい（例えば、サンプリング周波数が１Ｈｚ以上）。
【００７５】
本実施例では、血圧波形の３次元グラフ表現のために、血圧値ＢＰ、血圧変化量ΔＢＰ、温度Ｔの３軸からなる３次元空間を用いる。血圧変化量ΔＢＰは、例えば、一つ前の瞬時血圧値との差分（ΔＢＰ（ｔ）＝ＢＰ（ｔ）−ＢＰ（ｔ−１））である。血指標抽出部５０が圧波形データＢＰ（ｔ）に含まれる全てのデータ点を３次元空間（ＢＰ−ΔＢＰ−Ｔ空間）にマッピングすると、図１１に示すように、１心拍分の血圧波形がＢＰ−ΔＢＰ平面内で周回軌道を描き、且つ、複数の周回軌道が温度Ｔ軸に沿って分布するような、３次元図形に変換される。この図形が射影後血圧軌道である。血圧波形が異なると射影後血圧軌道の形状にも違いがでる。したがって、温度Ｔ軸方向に沿った射影後血圧軌道の形状の変化や歪みを評価することで、血圧の温度感受性を評価することが可能である。血圧波形の３次元グラフ表現により、血圧波形と温度の膨大な測定データが単純な図形に変換されるので、射影後血圧軌道の形状変化や温度との関係などを捉えやすいという利点がある。
【００７６】
図１２Ａ、図１２Ｂ、図１３Ａ、図１３Ｂ、図１４に、射影後血圧軌道の一例を示す。図１２Ａ及び図１２Ｂは、被検者１の測定データから生成した射影後血圧軌道を示す。図１２Ａが気温Ｔと血圧値ＢＰの関係を示すビューであり、図１２Ｂが気温Ｔと血圧変化量ΔＢＰの関係を示すビューである。図１２Ａ及び図１２Ｂをみると、気温Ｔが変化しても、射影後血圧軌道の横幅（ＢＰやΔＢＰの値域）やＢＰ−ΔＢＰ断面での重心位置はほとんど変化がないことが分かる。このような形状的特徴から、処理部５１は、被検者１の血圧は温度感受性が無い（又は低い）と判断できる。
【００７７】
図１３Ａ及び図１３Ｂは、被検者２の測定データから生成した射影後血圧軌道を示す。図１３Ａが気温Ｔと血圧値ＢＰの関係を示すビューであり、図１３Ｂが気温Ｔと血圧変化量ΔＢＰの関係を示すビューである。図１３Ａ及び図１３Ｂをみると、温度Ｔが低下するとともに、射影後血圧軌道の横幅（ＢＰやΔＢＰの値域）が拡大し、ＢＰ−ΔＢＰ断面での重心位置はＢＰが増大する方向にシフトしていることが分かる。このような形状的特徴から、処理部５１は、被検者２の血圧は温度感受性が有る（又は高い）と判断できる。図１４も温度感受性有りの例である。射影後血圧軌道が温度Ｔ軸方向で不連続になっている箇所があり、その不連続箇所より温度が低いところでは、射影後血圧軌道の形状の乱れ、拡大、重心位置のシフトが生じている。これは、急な温度低下に起因して、血圧の乱れ及び上昇が発生したことを示している。このような形状的特徴が認められた場合、処理部５１は、温度感受性が有る（又は高い）と判断できる。
【００７８】
（射影後血圧軌道の形状特徴）
射影後血圧軌道から血圧の温度感受性を評価する場合には、例えば、以下のような指標を用いるとよい。
・ＢＰ−ΔＢＰ断面における射影後血圧軌道の重心位置Ｃと温度Ｔの相関係数
・ＢＰ−ΔＢＰ断面における射影後血圧軌道の重心位置Ｃの温度Ｔに対する傾き（温度Ｔの変化量ΔＴに対する重心位置Ｃの変化量ΔＣの比率ΔＣ／ΔＴ）
・ＢＰ−ΔＢＰ断面における射影後血圧軌道の横幅Ｗと温度Ｔの相関係数
・ＢＰ−ΔＢＰ断面における射影後血圧軌道の横幅Ｗの温度Ｔに対する傾き（温度Ｔの変化量ΔＴに対する横幅Ｗの変化量ΔＷの比率ΔＷ／ΔＴ）
相関係数が大きく、かつ、傾きが大きいほど、血圧の温度感受性が高いといえる。
【００７９】
（処理例）
図１５に、本実施例の処理の一例を示す。まず、指標抽出部５０が、記憶ユニット２７から血圧波形のデータと温度のデータを読み込む（ステップ３０００）。例えば、１日分の血圧波形の時系列データと温度の時系列データとが読み込まれる。指標抽出部５０は、血圧波形のデータと温度のデータを基に射影後血圧軌道を生成する（ステップ３００１）。次に、指標抽出部５０が、生成した射影後血圧軌道から上述した相関係数及び傾きなどの指標を求める（ステップ３００２）。
【００８０】
次に、処理部５１が、ステップ３００２で求めた指標に基づき、当該ユーザの血圧の温度感受性（血圧と温度の関係性の強さ）を評価する（ステップ３００３）。例えば、処理部５１は、射影後血圧軌道の指標と温度感受性のレベルとが対応付けられたテーブルを参照することで、当該ユーザの温度感受性レベルを決定してもよい。あるいは、処理部５１は、多数の被験者の射影後血圧軌道と温度感受性レベルが登録されているデータベース（テーブル）を参照し、当該ユーザと属性（性別、年齢など）及び射影後血圧軌道の指標が類似する被検者のデータを抽出することにより、当該ユーザの温度感受性レベルを決定してもよい。温度感受性レベルの判定に利用するテーブルやデータベースは、記憶ユニット２７にあらかじめ格納されていてもよいし、外部のストレージ（例えばクラウドサーバなど）に格納されていてもよい。
【００８１】
処理部５１は、評価結果の情報を出力ユニット２５又は外部の表示装置などに出力する（ステップ３００４）。出力される情報は、例えば、射影後血圧軌道に関する情報、血圧の温度感受性に関する情報などを含むとい。図１６は、処理部５１による評価結果の情報出力画面の表示例である。射影後血圧軌道の形状、射影後血圧軌道の指標、温度感受性レベルなどが表示されている。このような評価結果を見ることで、医師やユーザは血圧の温度感受性を直観的かつ納得性をもって理解することができる。
【００８２】
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。例えば、上記実施例１では１心拍の血圧波形を２次元空間にマッピングしたが、３つ以上の軸からなる多次元空間にマッピングし多次元グラフを生成してもよい。実施例２についても、４つ以上の軸からなる多次元空間にマッピングしてもよい。
【００８３】
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。
【００８４】
（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時系列データを基に、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２軸を少なくとも含む複数の軸から構成される多次元空間に対して、前記血圧波形の時系列データから選択された１又は複数の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより多次元図形を形成し、前記多次元図形の形状的な特徴に関する指標を抽出し、
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。
【００８５】
（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時系列データを基に、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２軸を少なくとも含む複数の軸から構成される多次元空間に対して、前記血圧波形の時系列データから選択された１又は複数の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより多次元図形を形成し、前記多次元図形の形状的な特徴に関する指標を抽出し、
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。
【００８６】
（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時系列データを基に、血圧波形から抽出される２種類の特徴量に対応する２軸を少なくとも含む複数の軸から構成される多次元空間に対して、前記血圧波形の時系列データから選択された１又は複数の血圧波形を構成する複数点のデータをプロットすることにより多次元図形を形成するステップと、
少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって、前記多次元図形の形状的な特徴に関する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】
【００８７】
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】
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【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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