(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と、前記血圧波形の時系列データに対応する期間に呼吸センサにより計測された呼吸の時系列データとから、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性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。
【請求項２】
前記指標抽出部は、前記呼吸の時系列データから呼吸パターンが同じ複数の区間を特定し、前記複数の区間にそれぞれ対応する血圧波形のデータ群から前記呼吸パターンについての呼吸と血圧変動の関係性を表す指標を抽出する
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】
前記指標抽出部は、前記血圧波形のデータ群に共通する血圧変動の傾向及び／又は変化量を、前記指標として抽出する
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、前記ユーザの呼吸の時系列データに基づいて、当該ユーザの呼吸の仕方を複数の呼吸パターンに分類する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の生体情報分析装置。
【請求項５】
前記呼吸の時系列データは、呼気期間と吸気期間を含む複数の区間について、区間の長さ、及び／又は、呼吸量の情報を含むデータであり、
前記指標抽出部は、区間の長さ、及び／又は、呼吸量に基づいて、前記複数の区間を複数の呼吸パターンに分類する
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】
前記指標抽出部は、前記複数の呼吸パターンのそれぞれについて、呼吸と血圧変動の関係性を表す指標を抽出する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の生体情報分析装置。
【請求項７】
前記処理部は、前記指標に基づいて、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性を表す情報を出力する処理を行う
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【請求項８】
前記指標抽出部は、前記複数の呼吸パターンのそれぞれについて呼吸と血圧変動の関係性を表す指標が定義された関係性テーブルを生成し、
前記処理部は、前記関係性テーブルに基づき、血圧変動の目標を達成するために実施するべき呼吸パターンを選択し、選択した呼吸パターンを前記ユーザに提案する処理を行う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９】
前記指標抽出部は、血圧変動として、収縮期血圧の変化、拡張期血圧の変化、ＡＩ（Augmentation Index）の変化、血圧サージの回数の変化、血圧サージ上昇量の変化、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１〜８のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【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１〜９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１１】
呼吸センサをさらに有する
ことを特徴とする請求項１０に記載の生体情報分析システム。
【請求項１２】
請求項１〜９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１３】
生体情報分析装置によって実行されるステップであり、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と、前記血圧波形の時系列データに対応する期間に呼吸センサにより計測された呼吸の時系列データとから、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性を表す指標を抽出するステップと、
生体情報分析装置によって実行されるステップであり、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。
【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】
呼吸法により血圧をコントロールできることが知られている。しかしながら、同様の呼吸パターンをとった場合でも、一人ひとりの特性や病態などの影響によって、血圧変動の大きさが異なると想定される。そのため、画一的な呼吸改善メニューでは血圧コントロールの効果が薄い。また、呼吸法により血圧をコントロールできることを知識として知っていても、例えば、ユーザが血圧の上昇や身体の不調を感じたときに、その場で具体的にどういった対策をすればよいかわからない。【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ことで、呼吸と血圧変動の関係性を定量評価できる可能性があることを見出すに至った。【０００６】
そこで本発明は、呼吸と血圧変動の関係性に関する情報を取得するための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と、前記血圧波形の時系列データに対応する期間に呼吸センサにより計測された呼吸の時系列データとから、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性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】
本発明の構成によれば、ユーザから計測された１心拍ごとの血圧波形の時系列データと対応する期間に計測された呼吸の時系列データとを用いた分析を行うので、そのユーザに固有の特性である、呼吸と血圧変動の関係性（因果関係もしくは相関関係）を定量的に評価することができる。【００１０】
前記指標抽出部は、前記呼吸の時系列データから呼吸パターンが同じ複数の区間を特定し、前記複数の区間にそれぞれ対応する血圧波形のデータ群から前記呼吸パターンについての呼吸と血圧変動の関係性を表す指標を抽出するとよい。呼吸パターンが同じ区間に対応する血圧波形のデータ群を分析することで、指標の信頼性及び客観性を向上することができる。例えば、前記指標抽出部は、前記血圧波形のデータ群に共通する血圧変動の傾向及び／又は変化量を、前記指標として抽出するとよい。【００１１】
また、前記指標抽出部は、前記ユーザの呼吸の時系列データに基づいて、当該ユーザの呼吸の仕方を複数の呼吸パターンに分類するとよい。ユーザ自身の呼吸の時系列データに基づき呼吸パターンの分類を行うことで、そのユーザの特性に適した呼吸パターンの類型化が可能となる。【００１２】
例えば、前記呼吸の時系列データは、呼気期間と吸気期間を含む複数の区間について、区間の長さ、及び／又は、呼吸量の情報を含むデータであるとよい。この場合、前記指標抽出部は、区間の長さ、及び／又は、呼吸量に基づいて、前記複数の区間を複数の呼吸パターンに分類するとよい。呼気や吸気にかける時間の長さ、呼気や吸気での呼吸量などが異なると、血圧に与える影響が異なり得るからである。【００１３】
前記指標抽出部は、前記複数の呼吸パターンのそれぞれについて、呼吸と血圧変動の関係性を表す指標を抽出するとよい。呼吸パターンごとに呼吸と血圧変動の関係性を明らかにすることで、ユーザの呼吸器や循環器の特性を知るうえで非常に有益な情報を得ることができる。【００１４】
例えば、前記処理部は、前記指標に基づいて、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性を表す情報を出力する処理を行うとよい。このような情報を提供することで、ユーザは自分自身の呼吸と血圧変動の関係性を理解し、例えば、血圧を整えるためにどのような呼吸が効果的かを認識することができる。【００１５】
また、前記指標抽出部は、前記複数の呼吸パターンのそれぞれについて呼吸と血圧変動の関係性を表す指標が定義された関係性テーブルを生成し、前記処理部は、前記関係性テーブルに基づき、血圧変動の目標を達成するために実施するべき呼吸パターンを選択し、選択した呼吸パターンを前記ユーザに提案する処理を行うことも好ましい。この構成によれば、ユーザの特性と目標に合わせた、適切な呼吸パターンを提案できるので、呼吸法による血圧コントロールの効果的な実践が容易になる。【００１６】
前記指標抽出部は、血圧変動として、収縮期血圧の変化、拡張期血圧の変化、ＡＩ（Augmentation Index）の変化、血圧サージの回数の変化、血圧サージ上昇量の変化、のうち少なくともいずれかを含むとよい。【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、呼吸と血圧変動の関係に関する情報を取得するための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における呼吸と血圧の関係を指標化する処理のフローチャートである。
【図８】図８は実施例１における呼吸と血圧変動の関係性の分析を示す図である。
【図９】図９Ａ及び図９Ｂは実施例１における呼吸と血圧変動の関係性テーブルの一例を示す図である。
【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、呼吸測定ユニット２８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】
呼吸測定ユニット２８は、ユーザの呼吸の状態を測定するユニットである。呼吸測定ユニット２８は、例えば、フローセンサなどの呼吸センサを含むことができる。呼吸測定ユニット２８は、少なくとも、呼気と吸気の判別、及び、呼気時間と吸気時間の計測ができればよく、さらに呼吸量の計測ができるとなおよい。呼吸測定ユニット２８は、呼吸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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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）、血糖値センサなどを組み合わせてもよい。
【００３４】
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。
【００３５】
＜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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
＜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。
【００４６】
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。
【００４７】
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、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。
【００４８】
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、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、処理部５１は、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。
【００４９】
＜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。
【００５０】
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。
【００５１】
・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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
・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
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
以下、生体情報分析システム１０の具体的な応用としての実施例を例示的に説明する。
【００５９】
＜実施例１＞
本実施例では、ユーザより測定した呼吸と血圧の時系列データを基に、呼吸と血圧変動の関係を指標化し、一人ひとりの特性や病態にあった呼吸法を客観的に提示する方法を提案する。
【００６０】
なお、従来のオシロメトリック法の血圧計では、１回の血圧計測の間に複数回の呼吸が行われるため、１回の呼吸、さらにいうと１回の呼気・吸気が血圧に与える影響を正確に捉えることができない。これに対し、本実施例の装置によれば、１心拍ごとの血圧波形を正確に且つ非侵襲で計測できるため、１回の呼気・吸気が血圧やその波形に与える影響を定量的に分析可能である。
【００６１】
本実施例の生体情報分析システム１０は、図２に示すように、呼吸測定ユニット２８としての呼吸センサを備える。ただし、呼吸の測定と血圧波形の測定を同期して行うことができれば足りるので、生体情報分析システム１０に呼吸測定ユニットを設けず、生体情報分析システム１０が他の呼吸センサで測定されたデータを利用するだけでもよい。その場合、血圧波形の測定データと呼吸センサの測定データとは、例えば測定時刻情報（タイムスタンプ）に基づき、時間的な対応付けをとればよい。
【００６２】
呼吸センサとしては、例えば特開平１０−１８５６３９号公報に開示されているような、気流の方向を検出可能なフローセンサを好ましく用いることができる。このフローセンサは、呼吸によって生じる気流を検出することで、呼気か吸気かを判別するものである。あるいは、圧力センサや振動センサを呼吸センサとして用いてもよい。この場合は、身体に取り付けた圧力センサや振動センサ等により、呼吸に伴い生じる体動を検出することで、呼吸を間接的に検出する。
【００６３】
図７に、本実施例の処理のフローチャートの一例を示す。まず、呼吸と血圧変動の関係性を捉えるため、ユーザに生体情報分析システム１０と呼吸センサを装着し、血圧波形と呼吸の計測を行う（ステップ４５００）。血圧波形の時系列データ及び呼吸の時系列データは記憶ユニット２７に格納される。呼吸の時系列データは、例えば、呼気区間（息を吐いている区間）の情報と吸気区間（息を吸っている区間）の情報とを交互に含むデータである。呼気区間の情報は、当該区間の開始時刻と終了時刻、当該区間の長さ（呼気時間ともいう）、当該区間の呼吸量（吐き出した空気の量であり、呼気量ともいう）を含む。また、吸気区間の情報は、当該区間の開始時刻と終了時刻、当該区間の長さ（吸気時間ともいう）、当該区間の呼吸量（吸い込んだ空気の量であり、吸気量ともいう）を含む。
【００６４】
次に、指標抽出部５０は、呼吸と血圧変動の関係性を分析する（ステップ４５０１）。具体的には、指標抽出部５０は、記憶ユニット２７から、血圧波形の時系列データと、その血圧波形の時系列データに対応する期間に計測された呼吸の時系列データとを読み込む。そして、指標抽出部５０は、図８に示すように、呼吸の時系列データに基づき呼気区間と吸気区間を特定し、血圧波形の時系列データを区間ごとの血圧波形に分割する。そして、指標抽出部５０は、各区間の呼吸の情報と、対応する血圧波形の情報とに対し、クロス集計や回帰分析などのデータマイニング処理を施し、呼吸と血圧変動の関係性を表す指標を抽出する。
【００６５】
例えば、指標抽出部５０は、各区間の呼吸の情報に基づき、当該ユーザの呼吸の仕方を複数のパターンに分類（類型化）する。呼吸パターンは、例えば、区間の長さ、及び／又は、呼吸量に基づいて分類すればよい。このとき、呼気区間と吸気区間を別々に分類してもよいし、一組の呼気区間と吸気区間（合せて呼吸区間とよぶ）の単位で分類してもよい。そして、指標抽出部５０は、呼吸パターンが同じ複数の区間について、対応する血圧波形のデータを集め、それらの血圧波形のデータ群に共通する血圧変動の傾向（上昇／低下／変化なしなど）及び／又は変化量（上昇量／低下量など）を、呼吸と血圧変動の関係性を表す指標として抽出してもよい。呼吸パターンごとに同様の処理を行うことで、複数の呼吸パターンのそれぞれについて、呼吸と血圧変動の関係性を表す指標が得られる。
【００６６】
ここで、「ある区間に対応する血圧波形のデータ」は、「当該区間内の血圧波形のデータ」でもよいし、「当該区間とその前及び／又は後の１以上の区間を含む、複数区間の血圧波形のデータ」でもよい。前者の場合、１つの区間内での血圧波形の変化（例えば、収縮期血圧（ＳＢＰ）の上昇速度、低下速度など）が血圧変動の評価の項目となる。後者の場合、複数の区間の間での血圧波形の変化（例えば、収縮期血圧（ＳＢＰ）の変化量、拡張期血圧（ＤＢＰ）の変化量、ＡＩ（Augmentation Index）の変化量、血圧サージの回数の変化量、血圧サージ上昇量の変化量など）が血圧変動の評価の項目となる。あるいは、「ある区間に対応する血圧波形のデータ」として、「当該区間より所定時間後の血圧波形のデータ」を用いてもよい。呼吸の影響が所定時間後に血圧波形に現れる場合には、このような分析が有効である。
【００６７】
次に、指標抽出部５０は、ステップ４５０１で得られた、呼吸パターンごとの呼吸と血圧変動の関係性（指標）を関係性テーブルとして記憶ユニット２７に格納する（ステップ４５０２）。図９Ａと図９Ｂに関係性テーブルの例を示す。図９Ａの関係性テーブルを参照すれば、短い時間で少ない吸気を行うとＳＢＰが１０ｍｍＨｇ低下し、短い時間でも多く吸気するとＳＢＰが３０ｍｍＨｇ低下することがわかる。ここで、時間の長い／短いは、当該区間の時間が閾値より長いか否かで判別するとよい。当該閾値は、例えば記憶ユニット２７に記憶されている。同様に、呼吸量の多い／少ないは、当該区間の呼吸量が閾値より多いか否かで判別するとよい。それぞれの閾値は固定でもよいし、当該ユーザの傾向や特性に応じて適応的に変えてもよい。図９Ｂの関係性テーブルを参照すれば、吸気時には１秒あたり４ｍｍＨｇのＳＢＰ低下が、呼吸量１リットルあたり１０ｍｍＨｇのＳＢＰ低下があることがわかる。なお、図９Ａ、図９Ｂのテーブルは一例であり、ＤＢＰの変動量、ＡＩの変動量などを記述することも好ましい。この関係性テーブルが、呼吸と血圧の関係を表す指標といえる。生成された関係性テーブルは記憶ユニット２７に格納され、処理部５１による様々な処理に利用される。
【００６８】
なお、多数の被験者の呼吸と血圧変動の関係性テーブルが登録された過去事例データベースが利用できる場合には、指標抽出部５０は、呼吸と血圧の関係性がユーザのものと類似する他の被検者のデータを過去事例データベースから取得し、この被検者のデータも考慮してユーザの関係性テーブルを生成してもよい。これにより、より正確かつ客観的な関係性テーブルを生成できる。
【００６９】
次に、処理部５１による処理の例を説明する。例えば、処理部５１は、記憶ユニット２７に格納された関係性テーブルを読み込み、ユーザの呼吸と血圧変動の関係性を表す情報を出力ユニット２５に出力してもよい。このとき、図９Ａや図９Ｂに示すような表形式で、呼吸と血圧変動の関係性を表す情報を出力してもよいし、他の形式で出力してもよい。
【００７０】
また、処理部５１は、関係性テーブルに基づき、呼吸パターンのレコメンド処理を行ってもよい。呼吸パターンのレコメンド処理とは、所望する血圧変動目標を達成するために実施するべき呼吸パターンを提案する処理である。例えば、ユーザが血圧の上昇や身体の不調を感じ、呼吸法によって血圧を整えたいと考えたとする。その場合、ユーザは生体情報分析システム１０の入力ユニット２４より、血圧変動の目標値を入力する。例えば、ユーザにより「収縮期血圧（ＳＢＰ）を３０ｍｍＨｇ低下させる」という目標値が入力されたとする。処理部５１は、記憶ユニット２７の関係性テーブルを参照し、ＳＢＰを３０ｍｍＨｇ低下させるのに必要な呼吸パターン（呼気時間、吸気時間、呼気量、吸気量、呼吸回数など）をプランニングする。このとき、複数種類の呼吸パターンが考えられる場合には、ユーザの実施しやすさを考慮して、最適な呼吸パターンを選択するとよい。
【００７１】
そして、処理部５１は、出力ユニット２５を介して、推奨する呼吸パターンをユーザにレコメンドする。例えば、処理部５１は、「５秒以上の吸気を１０回行って下さい」というような具体的な呼吸パターンをレコメンドするとよい。これにより、ユーザは適切な呼吸法を行って血圧をコントロールできるようになり、循環器系イベントの発生を抑制することができる。
【００７２】
なお、「５秒以上の吸気を１０回」とレコメンドされても、指示されたとおりの呼吸を実践できない可能性もある。そこで、処理部５１が呼吸法の訓練機能を提供してもよい。例えば、呼吸センサと生体情報分析システム１０を装着した状態で、処理部５１が出力ユニット２５に「５秒以上の吸気を１０回行って下さい」というように課題を提示する。ユーザが課題を遂行している間、呼吸センサと生体情報分析システム１０により、呼吸と血圧をモニタし、処理部５１が、課題どおりの呼吸及び血圧コントロールが遂行できているか採点し、その結果を出力ユニット２５を介してユーザに通知する。このような機能を利用することにより、ユーザは客観的に呼吸法を身につけることができる。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
（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と、前記血圧波形の時系列データに対応する期間に呼吸センサにより計測された呼吸の時系列データとから、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性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。
【００７６】
（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と、前記血圧波形の時系列データに対応する期間に呼吸センサにより計測された呼吸の時系列データとから、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性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。
【００７７】
（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と、前記血圧波形の時系列データに対応する期間に呼吸センサにより計測された呼吸の時系列データとから、前記ユーザの呼吸と血圧変動の関係性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】
【００７８】
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、２８：呼吸測定ユニット
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】
0006721156.tif 000002
【図２】
0006721156.tif 000003
【図３】
0006721156.tif 000004
【図４】
0006721156.tif 000005
【図５】
0006721156.tif 000006
【図６】
0006721156.tif 000007
【図７】
0006721156.tif 000008
【図８】
0006721156.tif 000009
【図９】
0006721156.tif 000010