(57)【要約】【課題】  測定の簡便さを損なうことなく、医師に脈波の特徴量を提示することで診断を支援する脈波測定装置を提供する。【解決手段】  センサ６は患者の手首に加圧調整しながら押圧されて非侵襲に撓骨動脈の圧脈波を測定し、患者の所定部位に巻かれた腕帯で血圧測定する。ＣＰＵ１０は血圧とは異なる生体情報である脈波の反射現象を反映する指標を、測定された脈波波形から算出し、測定された血圧値と算出した指標とを関連付けて表示器１Ｂに表示する。医家は表示された内容を確認することで患者の血圧と指標との関係で示される循環器系の状態をよりよく把握し、診断や処方の支援となる情報を速やかに得ることができる。【選択図】        図３
2004195204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象人の脈波を測定する脈波測定手段と、
前記脈波測定手段により測定された脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された特徴量同士の演算により前記脈波の反射現象を反映する指標を算出する脈波特徴量算出手段と、
前記対象人の血圧を検出する血圧検出手段と、
前記脈波特徴量算出手段により算出された前記指標と前記血圧検出手段により検出された前記血圧とを関連付けて提示する提示手段とを備える、脈波測定装置。
【請求項２】
前記指標は、前記脈波測定手段により測定された脈波の波形に含まれる進行波成分のピーク値と反射波成分のピーク値との比をあらわすことを特徴とする、請求項１に記載の脈波測定装置。
【請求項３】
前記指標は、前記脈波測定手段により測定された脈波の波形に含まれる駆出波を発生する心臓から反射波発生部位までの距離と脈波の伝播速度をあらわすことを特徴とする、請求項１に記載の脈波測定装置。
【請求項４】
前記脈波特徴量算出手段は、前記指標を前記対象人毎の補正因子を用いた補正により算出することを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の脈波測定装置。
【請求項５】
前記指標はAugmentation Index(AI)であることを特徴とする、請求項２に記載の脈波測定装置。
【請求項６】
前記脈波特徴量算出手段は、前記AIを前記対象人の脈拍数を用いた補正により算出することを特徴とする、請求項５に記載の脈波測定装置。
【請求項７】
前記指標はΔTpであることを特徴とする、請求項３に記載の脈波測定装置。
【請求項８】
前記脈波特徴量算出手段は、前記ΔTpを前記対象人の身長を用いた補正により算出することを特徴とする、請求項７に記載の脈波測定装置。
【請求項９】
前記脈波特徴量算出手段により算出された複数の前記指標と前記血圧検出手段により検出された複数の前記血圧とを時系列に対応付けて記憶する記憶手段をさらに備える、請求項１から８のいずれか１項に記載の脈波測定装置。
【請求項１０】
前記提示手段は前記記憶手段において対応付けられた前記複数指標と前記複数血圧とを時系列に提示することを特徴とする、請求項９に記載の脈波測定装置。
【請求項１１】
前記提示手段は前記指標と前記血圧との関連付けにおいて、関連付けられた前記指標と前記血圧とのレベルに応じて処方されるべき薬剤の情報を提示することを特徴とする、請求項１から１０のいずれか１項に記載の脈波測定装置。
【請求項１２】
対象人の脈波を測定する脈波測定手段と、
前記脈波測定手段により測定された脈波の波形から特徴量として前記脈波の反射現象を反映する複数種類の指標を算出する脈波特徴量算出手段と、
前記脈波特徴量算出手段により算出された前記複数種類の指標を関連付けて提示する提示手段とを備える、脈波測定装置。
【請求項１３】
前記提示手段は前記複数種類の指標の関連付けにおいて、関連付けられた前記複数種類の指標のレベルに応じて処方されるべき薬剤の情報を提示することを特徴とする、請求項１２に記載の脈波測定装置。
【請求項１４】
前記対象人の血圧を検出する血圧検出手段と、
前記脈波特徴量算出手段により算出された前記複数種類の指標のうちの１種類以上の指標と前記血圧検出手段により検出された前記血圧とを関連付けて提示する指標血圧提示手段とをさらに備える、請求項１２または１３に記載の脈波測定装置。
【請求項１５】
前記脈波特徴量算出手段により算出された前記複数種類の指標を含む複数個の群を時系列に記憶する記憶手段をさらに備える、請求項１２から１４のいずれか１項に記載の脈波測定装置。
【請求項１６】
前記群には、前記血圧検出手段により検出された前記血圧がさらに含まれることを特徴とする、請求項１５に記載の脈波測定装置。
【請求項１７】
前記提示手段は前記複数種類の指標を前記記憶手段の前記複数個の群それぞれから抽出して、相互に関連付けて時系列に提示することを特徴とする、請求項１５または１６に記載の脈波測定装置。
【請求項１８】
前記指標血圧提示手段は前記１種類以上の指標と前記血圧を、前記記憶手段の前記複数個の群それぞれから抽出して、抽出した前記１種類以上の指標と前記血圧それぞれを時系列に相互に関連付けて提示することを特徴とする、請求項１６または１７に記載の脈波測定装置。
【請求項１９】
前記脈波特徴量算出手段は、前記指標を前記対象人毎の補正因子を用いた補正をして算出することを特徴とする、請求項１２から１８のいずれか１項に記載の脈波測定装置。
【請求項２０】
前記複数種類の指標にはAugmentation Index(AI)が含まれることを特徴とする、請求項１２から１８のいずれか１項に記載の脈波測定装置。
【請求項２１】
前記脈波特徴量算出手段は、前記AIを前記対象人の脈拍数を用いた補正により算出することを特徴とする、請求項２０に記載の脈波測定装置。
【請求項２２】
前記複数種類の指標にはΔTpが含まれることを特徴とする、請求項２０または２１に記載の脈波測定装置。
【請求項２３】
前記脈波特徴量算出手段は、前記ΔTpを前記対象人の身長を用いた補正により算出することを特徴とする、請求項２２に記載の脈波測定装置。
【請求項２４】
前記指標血圧提示手段は前記１種類以上の指標と前記血圧との関連付けにおいて、関連付けられた前記１種類以上の指標と前記血圧とのレベルに応じて処方されるべき薬剤の情報を提示することを特徴とする、請求項１４から２３のいずれか１項に記載の脈波測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は生体の脈波を計測する脈波測定装置に関し、特に、診断支援向けの脈波測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高血圧症など循環器系疾患の診断のための精密検査では、２４時間血圧測定、超音波診断装置による心エコー図検査、眼底検査、心電図検査、運動負荷試験などが実施されるが、精密検査から一般的な診断まで最も広く実施されている検査は血圧測定である。これは、血圧測定が非侵襲、簡便に実施できる、他の検査に比較すると計測装置が安価であるということなど、優れた特徴を多く持っていることによるものである。
【０００３】
しかし、血圧測定から得られる情報としては血圧値が注意すべきレベルにあるか否かに限られるから、血圧測定によって高血圧症患者であるかどうかを判断することはできるが、どのような方針で治療するかは他の検査結果や問診から得られる情報を総合して医師が判断しなければならない。問診から得られる情報には患者の主観的な情報が混入してしまうことがあり、誤診断につながる場合がある。
【０００４】
したがって、より良い循環器系疾患診断のためには前述の血圧測定の優れた特徴を損なうことなく、高血圧診断、治療方針決定を支援する客観的な情報を医師に提供することが望まれている。
【０００５】
このような要望に応えるために、異なる２つの生理指標（補正脈波伝播速度と足首／上腕血圧指数）を２次元のグラフで表現して、患者の状態の推移を把握し易くしている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、患者の状態を把握し易くするために、異なる２つの生理指標（拡張期血圧と脈波パターン分類手段による加速度脈波波形の分類結果）を２次元のグラフで表現する装置も提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００７】
また、異なる２種類の生理指標を２次元のグラフで表現して、患者の循環状態を表示する装置も提案されている（例えば、特許文献３参照）。２種類の生理指標の組合せとしては、組合せ１．心収縮時間と脈拍揺らぎ、組合せ２．心収縮時間と血圧、組合せ３．脈波パターン分類手段による加速度脈波波形の分類と血圧、組合せ４．脈波伝播時間と血圧、および組合せ５．心収縮時間と動脈硬化が提案されている。
【特許文献１】特開２０００−３１６８２１の明細書と図面
【特許文献２】特開２０００−２１７７９６の明細書と図面
【特許文献３】特開平１１−３３２８３７号公報の明細書と図面
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、特許文献１の装置では、補正脈波伝播速度およびと足首／上腕血圧指数の計測は、それぞれ距離の隔たった２点の脈波、血圧を測定する必要があり、計測が煩雑で簡便には実施できない。
【０００９】
また、特許文献２の装置では、脈波パターン分類手段による加速度脈波波形の分類結果というのは、他の生理学的指標との関連性が明確ではないため、臨床現場の診断には一般的に用いられていない。さらに、実施例であげられているように脈波パターン分類手段による加速度脈波波形の分類は指尖部位において実施された報告が多い。しかし、指尖部位は、環境温度、メンタルストレスなどの影響を受けやすいため、安定性、再現性のある脈波波形を収集することが難しい。そのため脈波パターン分類手段による加速度脈波波形の分類結果も不安定で、再現性に乏しく、これを診断に用いた場合、誤診断につながる恐れがある。
【００１０】
また、実施例では、指尖脈波を光電容積脈波で計測している。光電容積脈波は血管内圧と血管容積の間の非線形性（管法則）によって歪んだ波形となっている。したがって、光電容積脈波の脈波パターン分類手段による加速度脈波波形の分類結果は、複合的な要素が入り込み、生理学的意味が不明確である。
【００１１】
また、特許文献３の装置の組合せ３.と組合せ５.は特許文献２の装置と同様の課題を有し、組合せ４．については特許文献１と同様の課題を有する。組合せ１．、組合せ２．および組合せ４．については、脈波の特徴量が使用されていないので、脈波による特徴量を提示して診断を支援することができない。
【００１２】
それゆえに、この発明の目的は、測定の簡便さを損なうことなく、医師に血圧以外の循環器系の情報である脈波の特徴量を提示することで診断を支援する脈波測定装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
この発明のある局面に従う脈波測定装置は、対象人の脈波を測定する脈波測定手段と、脈波測定手段により測定された脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された特徴量同士の演算により脈波の反射現象を反映する指標を算出する脈波特徴量算出手段と、対象人の血圧を検出する血圧検出手段と、脈波特徴量算出手段により算出された指標と血圧検出手段により検出された血圧とを関連付けて提示する提示手段とを備える。
【００１４】
したがって、脈波測定手段により非侵襲な測定が可能な撓骨動脈の圧脈波を測定し、血圧検出手段により検出された血圧とは異なる生体情報である脈波の反射現象を反映する指標を脈波特徴量算出手段により算出し、血圧値と指標とを関連付けて提示するから、医家は提示された内容を確認することで対象人の血圧と指標との関係で示される循環器系の状態をよりよく把握し、診断や処方の支援となる情報を速やかに得ることができる。
【００１５】
好ましくは、指標は、脈波測定手段により測定された脈波の波形に含まれる進行波成分のピーク値と反射波成分のピーク値との比をあらわす。したがって、指標を簡単に算出できる。
【００１６】
好ましくは、指標は、脈波測定手段により測定された脈波の波形に含まれる駆出波を発生する心臓から反射波発生部位までの距離と脈波の伝播速度をあらわす。したがって、指標を簡単に算出できる。
【００１７】
好ましくは、脈波特徴量算出手段は、指標を対象人毎の補正因子を用いた補正により算出する。したがって、指標は対象人ごとに補正されて算出された後に、血圧と関連付けられて提示されるから対象人ごとの循環器系のより正確な状態変化を提示することができる。
【００１８】
好ましくは、上述の指標はAugmentation Index(AI)である。したがって、血圧とは異なる生体情報である脈波の反射情報としてAIを算出して、血圧と関連付けて提示できるから、医家が対象人の循環器系の状態をよりよく把握して診断や処方するのを支援できる。
【００１９】
好ましくは、AIの補正因子は対象人の脈拍数である。したがって、脈拍数の多少（脈が速いまたは遅い）に応じた脈波の反射情報の変化を、補正により吸収することができる。
【００２０】
好ましくは、上述の指標はΔTpである。ΔTpは心臓の拍出波の開始点（立ち上り点）と反射波の開始点の時間差で定義される量である。この開始点とは脈波の加速度が最大になる位置（アルゴリズム処理としては脈波波形の３次微分に従う式のゼロクロス点となる位置）を指す。したがって、血圧とは異なる生体情報である脈波の反射情報としてΔTpを算出して、血圧と関連付けて提示できるから、医家が対象人の循環器系の状態をよりよく把握して診断や処方するのを支援できる。
【００２１】
好ましくは、ΔTpの補正因子は対象人の身長である。したがって、身長の高低に応じた脈波の反射情報の変化を、補正により吸収することができる。
【００２２】
上述の脈波測定装置は好ましくは、脈波特徴量算出手段により算出された複数の指標と血圧検出手段により検出された複数の血圧とを時系列に対応付けて記憶する記憶手段をさらに備える。
【００２３】
したがって、対象人について異なるタイミング脈波測定により算出された複数の指標と血圧検出手段により検出された複数の血圧とは、時系列に対応付けて記憶しておくことができる。
【００２４】
上述の提示手段は好ましくは、記憶手段において対応付けられた複数指標と複数血圧とを時系列に提示する。したがって、過去に算出および検出された指標および血圧は対応付けて、かつ時系列にして提示されるから、医家は提示内容を確認することで、対象人の血圧と指標との関係で示される循環器系の状態変化を時間を追って把握できる。これにより、処方した薬剤の効果を含む治療の効果の良し悪しを速やかに確認できる。
【００２５】
この発明の他の局面に従う脈波測定装置は、対象人の脈波を測定する脈波測定手段と、脈波測定手段により測定された脈波の波形から特徴量として前記脈波の反射現象を反映する複数種類の指標を算出する脈波特徴量算出手段と、脈波特徴量算出手段により算出された複数種類の指標を関連付けて提示する提示手段とを備える。
【００２６】
したがって、脈波測定手段により非侵襲な測定が可能な撓骨動脈の圧脈波を測定し、血圧とは異なる生体情報である脈波の反射現象を反映する複数種類の指標を脈波特徴量算出手段により算出し、算出された複数種類の指標を関連付けて提示するから、医家は提示された内容を確認することで対象人の複数種類の指標の関係で示される循環器系の状態をよりよく把握し、診断や処方の支援となる情報を速やかに得ることができる。
【００２７】
好ましくは、提示手段は複数種類の指標の関連付けにおいて、関連付けられた複数種類の指標のレベルに応じて処方されるべき薬剤の情報を提示する。
【００２８】
したがって、複数種類の指標が提示されるときには、併せて、関連付けられた指標のレベルに応じて処方されるべき薬剤の情報も提示される。それゆえに、医家は対象人の循環器系の状態を把握して診断しながら併せて処方すべき薬剤の情報も得ることができる。
【００２９】
好ましくは、脈波測定装置は対象人の血圧を検出する血圧検出手段と、脈波特徴量算出手段により算出された複数種類の指標のうちの１種類以上の指標と血圧検出手段により検出された血圧とを関連付けて提示する指標血圧提示手段とをさらに備える。
【００３０】
したがって、脈波測定手段により非侵襲な測定が可能な撓骨動脈の圧脈波を測定し、血圧検出手段により検出された血圧とは異なる生体情報である脈波の反射現象を反映する指標を脈波特徴量算出手段により算出し、血圧値と指標とを関連付けて提示するから、医家は提示された内容を確認することで対象人の血圧と指標との関係で示される循環器系の状態をよりよく把握し、診断や処方の支援となる情報を速やかに得ることができる。
【００３１】
好ましくは、脈波特徴量算出手段により算出された複数種類の指標を含む複数個の群を時系列に記憶する記憶手段をさらに備える。
【００３２】
したがって、対象人について異なるタイミング脈波測定により算出された複数種類の指標を複数個の群により時系列に対応付けて記憶しておくことができる。
【００３３】
好ましくは、上述の群には、血圧検出手段により検出された血圧がさらに含まれる。したがって、対象人について異なるタイミング脈波測定により算出された複数種類の指標と血圧検出手段により検出された血圧とは、複数個の群により、時系列に対応付けて記憶しておくことができる。
【００３４】
好ましくは、提示手段は複数種類の指標を記憶手段の複数個の群それぞれから抽出して、相互に関連付けて時系列に提示する。したがって、過去に算出された複数種類の指標は関連付けされて時系列に提示されるから、医家は提示内容を確認することで、対象人の複数種類の指標との関係で示される循環器系の状態変化を時間を追って把握できる。これにより、処方した薬剤の効果を含む治療の効果の良し悪しを速やかに確認できる。
【００３５】
好ましくは、指標血圧提示手段は１種類以上の指標と血圧を、記憶手段の複数個の群それぞれから抽出して、抽出した１種類以上の指標と血圧それぞれを時系列に相互に関連付けて提示する。
【００３６】
したがって、過去に算出および検出された１種類以上の指標および血圧は対応付けて、かつ時系列にして提示されるから、医家は提示内容を確認することで、対象人の血圧と指標との関係で示される循環器系の状態変化を時間を追って把握できる。これにより、処方した薬剤の効果を含む治療の効果の良し悪しを速やかに確認できる。
【００３７】
好ましくは、脈波特徴量算出手段において、指標は対象人毎の補正因子を用いた補正をして算出される。したがって、指標は対象人ごとに補正された後に提示されるから、循環器系のより正確な状態変化を提示することができる。
【００３８】
好ましくは、上述の複数種類の指標にはAugmentation Index(AI)が含まれる。したがって、血圧とは異なる生体情報である脈波の反射情報としてAIを算出して、血圧と関連付けて、または他の種類の指標と関連付けて提示できるから、医家が対象人の循環器系の状態をよりよく把握して診断や処方するのを支援できる。
【００３９】
好ましくは、脈波特徴量算出手段はAIを対象人の脈拍数で補正して算出する。したがって、脈拍数の多少（脈が速いまたは遅い）に応じた脈波の反射情報の変化を、補正により吸収することができる。
【００４０】
好ましくは、上述の複数種類の指標にはΔTpが含まれる。ΔTpは心臓の拍出波の開始点（立ち上り点）と反射波の開始点の時間差で定義される量である。この開始点とは脈波の加速度が最大になる位置（アルゴリズム処理としては脈波波形の３次微分に従う式のゼロクロス点となる位置）を指す。したがって、血圧とは異なる生体情報である脈波の反射情報としてΔTpを算出して、血圧と関連付けて、または他の種類の指標と関連付けて提示できるから、医家が対象人の循環器系の状態をよりよく把握して診断や処方するのを支援できる。
【００４１】
好ましくは、脈波特徴量算出手段はΔTpを対象人の身長で補正して算出する。したがって、身長の高低に応じた脈波の反射情報の変化を、補正により吸収することができる。
【００４２】
上述の指標血圧提示手段は、１種類以上の指標と血圧との関連付けにおいて、関連付けられた１種類以上の指標と血圧とのレベルに応じて処方されるべき薬剤の情報を提示する。
【００４３】
したがって、指標と血圧の関連付けが提示されるときには、併せて、関連付けられた指標と血圧とのレベルに応じて処方されるべき薬剤の情報も提示される。それゆえに、医家は対象人の循環器系の状態を把握して診断しながら併せて処方すべき薬剤の情報も得ることができる。
【００４４】
上述の関連付けは、交わる２直線（X軸、Y軸）で決定される平面上において、１つの直線上に１つの指標（または血圧）の値をとり他の直線上に他の指標（または血圧）の値をとった場合に、平面上の任意の点（座標（X,Y））で示される。
【００４５】
また、上述の関連付けは、交わる３直線（X軸、Y軸、Z軸）で決定される立体空間において、１つの直線上に１つの指標（または血圧）の値をとり他の直線上に他の指標（または血圧）の値をとり、さらに他の直線上にさらに他の指標（または血圧）をとった場合に、空間の任意の点（座標（X,Y,Z））で示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００４７】
図１と図２には本実施の形態に係る診断支援向け脈波測定装置の外観が示される。図１には装置が複数ユニットに分離した場合の外観が、図２には装置内に複数ユニットが内蔵された場合の外観がそれぞれ示されている。図３には脈波測定装置のシステム構成が示される。
【００４８】
図１〜図３において診断支援向け脈波測定装置は本体１Ａ、各種情報を外部に表示するための表示器１Ｂおよび操作キー１Ｄを一体的に有してＣＰＵ（central processing unit）１０、メモリ１１およびＲＴＣ（リアルタイムクロック）１２を内蔵するパソコン（パーソナルコンピュータ）１、パソコン１に着脱自在に装着されるメモリカード２、パソコン１にケーブルを介して接続されるテンキー３、プリンタ４、センサアンプ５および血圧計７、センサアンプ５に接続されるセンサユニット１３、そして血圧計７に接続される空気袋を有した腕帯８を備える。センサユニット１３は内部にセンサ６とセンサ６を生体に押圧する空気袋９を有する。ＣＰＵ１０は圧力制御回路７１を介して空気袋９によるセンサ６の生体への押圧レベルを調整する。このように血圧計７は血圧検出手段として機能し、センサユニット１３は脈波測定手段として機能する。
【００４９】
センサ６は手首に押圧されると撓骨動脈を介して脈波を検出して、検出された脈波信号はセンサアンプ５により所定レベルにまで増幅され、その後、A/D変換器５１によりデジタル情報に変換されてＣＰＵ１０に与えられる。
【００５０】
操作キー１Ｄおよびテンキー３は外部操作によりパソコン１に対して情報・指示を入力する。メモリカード２はパソコン１に装着されてパソコン１のＣＰＵ制御によりそこに記憶される情報がアクセスされる。
【００５１】
図２には図１のパソコン１の本体１Ａにプリンタ４、センサアンプ５、テンキー３および血圧計７が内蔵された状態を示している。
【００５２】
本実施の形態では、図１〜図３に示された診断支援向け脈波測定装置により血圧計測と同等の計測簡便性を備えかつ血圧情報とは異なる循環器系情報であるAIを計測して得て、AIと血圧値とを対比させて表示することによって、医師が診断の対象となる人である患者の循環器系の状態をよりよく把握するための情報を表示器１Ｂに表示して診断を支援する。該情報の表示器１Ｂを用いた表示はＣＰＵ１０が予めメモリ１１に格納された所定プログラムを実行することによりなされる。したがって、ＣＰＵ１０はこのような情報を表示器１Ｂに表示するための提示部１０Ｂを有する。
【００５３】
ここで、AIとは、公知の指標であって、主に中枢血管の動脈硬化に対応する脈波の反射強度（脈波の反射現象であって送り出し血流量の受入れ易さ）を反映する特徴量を指標化したものである。AIは特に循環器系疾患の早期発見のために有効な指標と言われており、血圧とは異なった挙動を示すことが知られている。AIは測定された脈波から計算される。センサユニット１３を装着ベルトなどで手首部位に装着し、圧力制御回路７1により圧力調整しながら空気袋９でセンサ６を手首に押圧して脈波は検出される。検出された脈波に基づくAIの算出はパソコン１のＣＰＵ１０が予めメモリ１１に格納された所定プログラムを実行することによりなされる。したがって、ＣＰＵ１０は脈波特徴量算出手段として機能する脈波特徴量算出部１０Ａを有する。
【００５４】
図４と図５には測定される脈波の時間の経過に従う変化が示される。たとえば、図４のような脈波が測定された場合にはAI＝P1/P2（もしくはAI（%）＝（P1−P2）/P1*100）として算出できる。図５のような脈波が測定された場合にはAI＝P1/P2（もしくはAI（%）＝（P2−P1）/P2*100）として算出できる。ここで時間T1におけるレベルP1は心臓の心拍による血液の駆出（拍出）波によるピーク値を示し、時間T2におけるレベルP2は心拍による駆出波についての反射波によるピーク値を示す。この反射波は血管の硬化に対応して強度と出現時相が変化する。したがって、AIは測定された脈波の波形に含まれる駆出（拍出）波に相当の進行波の成分のピーク値と反射波成分のピーク値との比をあらわすことになる。なお、レベルP1、P2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って求める方法を適用できる。一般的に若い人は図４のようにレベルP2＜レベルP1である。しかしながら、年配の人は図５のようにレベルP2＞レベルP1になる場合もある。これは血管内壁の硬化（動脈硬化）が進行しているために駆出波を血管壁で十分に吸収できないために、レベルの高い反射波が短時間の内に検出されることによる。
【００５５】
ΔTpは、駆出波を発生する心臓から反射波発生部位までの距離と脈波の伝播速度（加速度）とに関連している。したがって、心臓から近い部位で発生した反射波のレベルが高ければΔTpは小さくなる。血管内壁が硬化すると脈波は早く伝播されることが知られている。また、AIは、脈波の反射波のレベルP2が同じであっても、ΔTpが小さければ、大きくなることが知られている。
【００５６】
このようにAIは、脈波波形の特徴点であるピークから直接に得られる特徴量（脈波の振幅レベル（ｍＶ））を複数個（レベルP1,P2）算出して、算出した特徴量同士の演算により算出できる。
【００５７】
本実施の形態では上述のAIを用いた説明をしているが、ΔTpを代替して用いても、同様の効果を得ることができる。ΔTpもAIと同様に公知の指標である。ΔTpについては書籍“Hypertension"のpp434-438（September．2001．発行元：American Heart Association，Inc）に示される。またΔTpはTR（time reflection）と表記される場合がある。TRについては“Journal of Physiology（2000），525.1，pp263-270に示されている。ΔTpは、脈波波形の特徴点である脈波立上り点の位置および反射波の開始位置から直接に得られる特徴量（該位置に対応の時間（msec））を複数算出して、算出された特徴量同士の演算（差）により算出できる。
【００５８】
ところで、高血圧の直接的な原因としては、２つあることが知られている。一つは心臓の拍出量の増大（以下、要因１という）であり、もう一つは動脈の硬化（以下、要因２という）である。血圧値からはこの２つを区別することができないが、AIは動脈の硬化度合に対応して変化する。したがって、血圧値とAIとの両方を観ることによって、高血圧の直接的な原因が前述の２つの要因のうちのいずれであるかを判断できる。
【００５９】
この判断によって、医師は要因１と判断した（AIが小さい）場合、循環体液量を減らす利尿剤や心拍出量を減らすβ遮断薬を処方するのが適当であることがわかり、要因２と判断した(AIが大きい)場合、末梢血管を拡張させるCa拮抗薬、ACE阻害薬、AII受容体拮抗薬、α遮断薬などを降圧剤として処方するのが適当であることがわかるから、血圧値とAIとの両方を表示することにより的確な診断・治療のための支援情報を提供できる。
【００６０】
図６の処理手順を参照して測定から情報提供までの動作を説明する。なお、図６の手順は予めプログラムとしてメモリ１１に格納されておりＣＰＵ１０が該プログラムを読出し実行することにより実行される。医家は手元のカルテ情報によりテンキー３を操作して患者ID、氏名、生年月日、性別、身長、体重などの個人情報を入力して腕帯８を血圧測定の部位に巻く。ＣＰＵ１０は圧力制御回路７１により腕帯８の空気袋の加圧レベルを調整し、その圧力波に重畳して検出される脈波に基づき血圧を測定する。これにより、例えば最高血圧SYSおよび最低血圧DIAが公知の手順で算出される（ステップＳ（以下、単にＳと略す）１）。このとき、検出された脈波から公知の手順により後述の脈拍数HRが算出されるようにしてよい。
【００６１】
ここでは血圧の情報は血圧計７によりリアルタイムに測定するようにしているが、予め測定して準備しておいた血圧（最高血圧SYSおよび最低血圧DIA）の情報がメモリカード２から読取られて、またはテンキー３（操作キー１Ｄ）から入力されるようにしてもよい。ここではリアルタイムの測定により血圧の情報が得られると想定する。
【００６２】
次に、ＣＰＵ１０はセンサ６の撓骨動脈への押圧レベルを脈波波形を潰さない程度に制御しながらセンサ６の出力に基づき脈波を計測（算出）する（Ｓ２、Ｓ３）。脈波測定では非侵襲な測定が可能な撓骨動脈の圧脈波を測定する。その後、脈波特徴量算出部１０Ａにより、計測された脈波に基づく前述したようなレベルP1とP2を脈波を微分することにより求めて、測定された脈波の特徴量であるAIを算出する（Ｓ４）。
【００６３】
この特徴量の算出においては患者ごとに身体などに関する情報に応じた補正処理が脈波特徴量算出部１０Ａにより実行される。AI、ΔTpおよび後述のΔTppは、患者の年齢と性別を補正因子として補正した方が患者についてのより正確な情報を与える場合がある。また、脈拍数HRが高い（脈が速い）とAIは小さくなるため脈拍数HRを補正因子とした補正がなされるが、ΔTpおよびΔTppについては脈拍数HRについての補正は必要ない。また、ΔTpおよびΔTppは背が高いほど大きくなることが知られているため、ΔTpおよびΔTppについては身長による補正がなされるが、AIには身長による補正は必要ない場合もある。補正因子はこれらに限定されず、また補正においてはこれら補正因子の１つまたは複数個を組合せて用いてもよい。
【００６４】
補正処理のための補正因子の指定は、たとえばテンキー３または操作キー１Ｄを操作して入力することにより指定できるものとする。ＣＰＵ１０の脈波特徴量算出部１０Ａは入力して指定された補正因子の種類に基づいて補正のための予め準備された演算式を選択して適用する。AIを脈拍数HRを補正因子にして補正するには（式１）が適用される。また、ΔTp（またはΔTpp）を身長を補正因子にして補正するには、標準的な身長Lstdおよび患者の身長Lpとした場合の（式２）が適用される。
【００６５】
基準脈拍数に補正後のAI＝AI（測定値）＋係数×（脈拍数HR−基準脈拍数）…（式１）。平均身長に補正後のΔTp（またはΔTpp）＝ΔTp（またはΔTpp）×（Lstdx/Lp）…（式２）。
【００６６】
そして、提示部１０Ｂは測定して得られた血圧と補正後のAIとを関連付けたグラフを表示器１Ｂに表示する（Ｓ５）。これにより、一連の手順が終了する。
【００６７】
血圧とAIとを関連付けたグラフの具体的な表示方法としては、たとえば図７のようである。図７の表示例では、横軸Ｘに最高血圧SYS（mmHg）をとり縦軸にAIをとった２次元のグラフによりAIと最高血圧SYSを関連付けて描画し、血圧およびAIそれぞれの閾値X1およびY1を設けることにより閾値X1およびY1についてグラフを４象限に区切って表示する。また、各象限には当該象限に該当のAIレベルおよび血圧値に応じて処方されるべき薬剤の名称が提示部１０ＢによりメッセージMS1、MS2およびMS3として表示されるから、処方する薬剤について医家の判断を支援できる。
【００６８】
血圧およびAIの閾値X1およびY1は、病状を診断するための所定レベルに相当する。例えば、最高血圧SYSは閾値X1より低いけれどもAIが閾値Y1より高い場合には末梢血管が硬い（動脈硬化進行）と診断することができてメッセージMS1で示される血管を柔らかくする薬剤を、また最高血圧SYSは閾値X1より高いけれどもAIが閾値Y1より低い場合には心臓の拍出量が多いと診断することができてメッセージMS2で示される血液量を減らすための薬剤を、また最高血圧SYSもAIも閾値より高い場合には末梢血管が硬く、かつ心臓の拍出量も多いと診断することができてメッセージMS3で示されるように血管を柔らかくする薬剤と血液量を減らすための薬剤を処方するようにという情報が提供されて、診断と薬剤処方についての支援がなされる。
【００６９】
図７の閾値X1とY1、ならびにメッセージMS1〜MS3はメモリ１１に予め格納されていると想定する。メッセージMS1〜MS3は、AIと最高血圧SYSの組合せに応じて予め格納されており、図７の表示においては、各象限（AIと最高血圧SYSのレベルの組合せ）に対応したメッセージMS1〜MS3のいずれかがメモリ１１から提示部１０Ｂにより読出されて表示される。
【００７０】
図７では測定されたAIと最高血圧SYSとで示される２次元座標（SYS、AI）においてマークMRが示されるので、医家はマークMRの表示位置を確認することで患者についての診断と処方する薬剤を判断する（言換えると、高血圧の要因を診断する）のが容易となる。
【００７１】
測定したAIと血圧の他の表示例が図８に示される。図８の画面では部分B1に測定して得られた脈波の波形が表示され、部分B2とB3には平均の脈拍数HRと脈拍数HRの時間変化がそれぞれ表示され、部分B4にはAIの時間変化が示されて、部分B5には平均のAIとΔTpが表示されて、部分B6には１拍毎に切り出された図４または図５に従う波形が表示されて、部分B7には測定日時が表示されて、部分B8には患者を特定するための情報が表示されて、および部分B9には最高血圧SYSと最低血圧DIAが表示される。またボタンBBも表示されており、ボタンBBを操作キー１Ｄを操作してクリックなどすると、表示されている内容をプリンタ４を介して印字出力できる。ここに表示される時間変化に従う情報はＲＴＣ１２による脈波測定時間に関連付けながら測定された値をプロットすることにより表示できる。
【００７２】
部分B4におけるAIの時間的変化のグラフではAIの相対的なレベルが把握しやすいように領域E1、E2およびE3において色分けがなされている。色分けの意味付けとしては、例えば患者の年代、性別のAI平均値とSD（標準偏差）の上下を示す。またはメガスタディ（抗高脂血症薬市販後研究会）の臨床成績から得られた５年生存率もしくは１０年生存率で例えば０.５、０.７５、０.９に相当するAIの値で区分分けを示す。
【００７３】
また、治療経過に伴なう血圧とAIの変化を時系列的に同一グラフ上に表示することで投与した薬剤や治療に対する効果を分かりやすくして情報提供できる。そのために、脈波測定装置のメモリ１１には図９（Ａ）と（Ｂ）に示す脈波データテーブルＴＢが格納される。
【００７４】
図９（Ａ）に示すように脈波データテーブルＴＢには患者のそれぞれについて患者基本情報３０と測定データ群４０とが対応付けて格納される。図９（Ｂ）に示すように患者基本情報３０は対応する患者についての患者ID３１、氏名３２、生年月日３３、性別３４、身長３５、体重３６、脈波測定装置による測定回数３７および最新測定データへのポインタ３８を含む。測定データ群４０は脈波測定装置により測定するごとに得られた測定データ４ｉ（ｉ＝１、２、３、…、ｎ）を含む。ポインタ３８は対応の測定データ４ｉのうちの最新の測定データ４ｉを指示する。
【００７５】
測定データ４ｉには測定年月日４Ｘ、最高血圧SYS、最低血圧DIA、脈拍数HR、ならびに平均AI、最高AIおよび最低AIを示すデータ４Ａ、４Ｂおよび４Ｃ、ΔTp、処方した薬剤などに関する医家のコメント４Ｄ、および前回の測定データ４ｉへのポインタ４Ｅが含まれる。１回目の測定データ４１の場合にはポインタ４Ｅは“NULL”を示すが、２回目以降の測定データ４ｉのポインタ４Ｅは前回の測定データ４（i-1）を指示する。図９（Ｂ）の測定データ群４０では測定年月日４Ｘの時系列に従いAI、ΔTp、ＨＲが算出されて格納されるが、同様にして他の種類の指標、例えば後述のΔTppが算出されて格納されてもよい。
【００７６】
図１０の手順を参照して血圧とAIの変化を時系列的に同一グラフ上に表示する処理を説明する。ここでは脈波データテーブルＴＢには測定対象の患者についての患者基本情報３０と測定データ群４０が予め格納されていると想定する。
【００７７】
まず、血圧測定（Ｓ１）〜特徴量算出（Ｓ４）の処理が図６と同様に実行される。このとき、患者IDが操作キー１Ｄを介して入力される。
【００７８】
次に、ＣＰＵ１０はメモリ１１の脈波データテーブルＴＢをアクセスする（Ｓ５）。具体的には、今回測定により得られた測定データ４ｉを測定データ群４０に格納するとともに、入力された患者IDに基づいて検索して、一致する患者ID３１を有する患者情報３０を特定する。そして、特定された患者情報３０のポインタ３８を今回格納した測定データ４ｉを指示するように更新し、かつ格納された今回測定データ４ｉのポインタ４Ｅを測定データ４（i-1）を指示するように設定する。このようにして、今回の測定データ４ｉが格納されると、提示部１０Ｂにより提示処理がなされる。具体的には、当該患者について特定された患者情報３０を抽出する（読出す）とともに、対応の複数個の測定データ４ｉ（データ群）それぞれから１種類以上の指標と血圧（最高血圧SYS）とを抽出して、抽出された患者情報３０を表示器１Ｂに提示すると共に、抽出された指標と血圧それぞれの値を測定年月日4Xに従う時系列に表示器１Ｂにグラフにして関連付けて提示する（Ｓ６）。以上で一連の処理が終了する。
【００７９】
なお、ここでは、予め患者についての患者情報３０と測定データ群４０が格納されていると想定したが、そうでないときは、今回、入力された患者の情報が患者情報３０として新規に格納されて、今回の測定データは対応の患者データ群４０において測定データ４１として新規に格納される。したがって、この場合に格納されている測定データ群４０には１つの測定データ４１のみが格納されるに過ぎないから、図７または図８のような表示で情報提供できる。
【００８０】
図１０の時系列表示（Ｓ６）の一例が図１１に示される。図１１では横軸に測定年月日が取られて、縦軸に最高血圧SYSとAIのレベルが取られている。読出された測定データ群４０の各測定データ４ｉはポインタ４Ｄに基づいて時系列に並べられて、最高血圧SYSとAI（たとえば平均AI）は各測定データ４ｉから読出されて、測定年月日に対応付けて破線と実線とでそれぞれプロットすることにより図１１に示すグラフで相互に関連付けて表示できる。
【００８１】
図１１では、治療のために処方した薬剤による効果の情報も提供される。つまり、読出された測定データ４ｉのコメント４Ｄに基づいて対応の測定年月日４Ｘに対応するグラフ上の測定日においてコメント４Ｆを表示する。コメント４Ｆはコメント４Ｄで示された処方した薬剤を提示するから、グラフを確認することで医家は投与した薬剤による時間的な効果（最高血圧SYSの変化およびAIの変化）の情報を得ることができる。
【００８２】
時系列表示の他の例が図１２に示される。図１２のグラフでは横軸に時間（週単位）が取られて、縦軸にAIのレベルと血圧（mmHg）が取られて、最高血圧SYS、最低血圧DIAおよびAIの時間経過に伴う変化がプロットされてグラフ表示されている。図１２の画面では図８で示したボタンＢＢと部分Ｂ７とＢ８の情報も示されている。医家は図１２のグラフと手元カルテの降圧治療の経過とを照合することで、治療に対する効果を把握しやすくなる。図１２のグラフに示したラインL1とL2は例えば１９９９WHO/ISHの高血圧症閾値１４０/９０mmHgに対応する。
【００８３】
時系列表示のさらなる他の例が図１３に示される。図１３のグラフでは横軸に最高血圧SYS（mmHg）が取られて、縦軸にAIのレベルが取られて、最高血圧SYSとAIの測定年月日４Ｘの時間経過に伴う相関関係の変化がプロットされてグラフ表示されている。図１３の画面では図８で示したボタンＢＢと部分Ｂ７とＢ８の情報も示されている。
【００８４】
図１３では複数回測定した最高血圧SYSとAIとが２次元グラフ化して表示されて、両者の相関関係が示される。最初の測定の際に、医家はこのグラフを見て患者の状態を血圧だけの情報よりも詳細に把握することができる。例えば測定データと医師の判断例は次のようである。
【００８５】
つまり最高血圧SYSが高くなくてAIが低い場合は正常と判断し、最高血圧SYSが高くなくてAIが高い場合は今後高血圧、動脈硬化が進行する可能性大と判断し、最高血圧SYSが高くてAIが低い場合は心臓の拍出、体液量を減少させる治療が必要と判断し、最高血圧SYSが高くてAIも高い場合は早急に治療が必要と判断する。
【００８６】
また、図１３のグラフと手元カルテの降圧治療の経過とを照らし合わせることで、処方した治療に対する効果も把握しやすくなる。図１３のグラフの血圧軸に垂直に示したラインL1は例えば１９９９WHO/ISHの高血圧症の収縮期血圧値１４０mmHgを示し、AI軸に垂直に示したラインL2は、メガスタディの臨床成績から得られた５年生存率もしくは１０年生存率など所定の生存率に区分けするAIを示す。
【００８７】
図４または図５で説明したようにΔTpを求めるには拍出波の立上り点を認識するようにしているが、立上りが不明瞭である場合には正確にΔTpを算出することが困難である。したがって、その場合にはΔTpに代替する指標としてΔTppを用いてもよい。ΔTppは図１４に示すように拍出波と反射波とのピークの時間差を示す指標である。両波のピークの時間差は明瞭であり認識し易い。ΔTTpは、脈波波形の特徴点である拍出波と反射波とのピーク位置からそれぞれから直接に得られる特徴量（該ピークに対応の時間（msec））を算出して、算出された特徴量同士の演算（差）により算出できる。
【００８８】
上述の図７と図１１における最高血圧SYSとAIとを測定年月日４Ｘに基づき関連付けた表示態様の他に、図１５に示すように測定データ群４０に格納されている時系列のAIとΔTpとの関連付けによる表示がなされてもよい。AI単体を提示する場合には図４または図５に示したように脈波の反射波の強度（レベルP2）と脈波伝播速度（駆出波についての反射波の出現時相）の情報が合成された指標として提示されるにとどまる。そこで図１４のようにAIとΔTpとを、X軸方向にAIをとりY軸方向にΔTpをとって、２次元平面上に時系列に従い相関させてプロットすることにより、ΔTpで示される時相におけるAIにより示される反射波強度のばらつき（集中の度合い（重なり具合））を提示することができる。したがって、ΔTpが比較的小さい相において低いAIが集中している場合には、レベルの高い反射波が比較的短時間のうちに検出される状態が集中的に生じているから、駆出波を血管壁で十分に吸収できない状態、すなわち血管内壁の硬化（動脈硬化）が進行していると診断できるであろう。
【００８９】
上述のように２次元の平面に関連付けされて提示される情報の組は、測定データ群４０の時系列に格納されているAIとΔTppの組またはAIと脈拍数HRの組であってもよい。
【００９０】
（その他の表示態様）
提示部１０Ｂは、脈波波形の特徴量から得られて測定データ群４０に格納されている２種類の指標と最高血圧SYSとを測定年月日４Ｘの時系列に従い関連付けて、図１６のように表示器１Ｂに提示してもよい。図１６はX軸方向にAIが、Y軸方向にΔTpが、Z軸方向に最高血圧SYSがそれぞれとられて、X,Y,Zからなる３次元空間において３種類の情報を関連付けて提示できる。
【００９１】
図１６のように３次元空間のある位置にプロットされた点に着目すると、X-Z平面の最高血圧SYSとAIとの関連付けによる図７で説明したような心臓にかかる負荷の診断を支援できる。そして、該点に対応のX-Y平面のAIとΔTpの関連付けの情報が考慮されることにより、図１４に説明したように、その負荷の要因の診断も支援できる。
【００９２】
また、最高血圧SYS、指標のAIおよびΔTp（またはΔTpp）を関連付けて提示する場合には、図１７のような態様をとってもよい。図１７では横軸にAIがとられて、２本の縦軸にそれぞれ最高血圧SYSとΔTpがとられている。この場合には、同一平面においてAIと最高血圧SYSの測定年月日４Ｘに従う関連付けと、AIとΔTpの測定年月日４Ｘに従う関連付けとを同時に提示できるから、図１７の提示態様によっても図１６で説明したような診断を支援できる。
【００９３】
なお、関連付けて同時に提示される３種類の情報としては、脈拍数HR、AIおよびΔTp（またはΔTpp）の組であってもよく、または最高血圧SYS、脈拍数HRおよびAIの組であってもよく、組合わせられる情報の種類は限定されるものではない。
【００９４】
また、関連付けて同時に提示される情報の種類は２種類または３種類に限定されず、４種類以上であってもよい。
【００９５】
また、図１３、図１５、図１６および図１７においても関連付けられた指標どうしのレベルに応じて、または関連付けれた指標と血圧とのレベルに応じて、図７に示したように処方されるべき薬剤の情報を提示するようにしてもよい。
【００９６】
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】
【００９７】
【図１】本実施の形態に係る診断支援向け脈波測定装置の外観の一例を示す図である。
【図２】本実施の形態に係る診断支援向け脈波測定装置の外観の他の例を示す図である。
【図３】本実施の形態に係る診断支援向け脈波測定装置のシステム構成図である。
【図４】脈波の時間の経過に従う変化の一例を示す図である。
【図５】脈波の時間の経過に従う変化の他の例を示す図である。
【図６】測定から情報提供までの動作の一例を示す処理フローチャートである。
【図７】表示の一例を示す図である。
【図８】表示の他の例を示す図である。
【図９】（Ａ）と（Ｂ）は脈波データテーブルを示す図である。
【図１０】測定から情報提供までの動作の他の例を示す処理フローチャートである。
【図１１】表示のさらなる他の例を示す図である。
【図１２】表示のさらなる他の例を示す図である。
【図１３】表示のさらなる他の例を示す図である。
【図１４】脈波に基づくΔTppを示す図である。
【図１５】AIとΔTpを関連付けた表示の一例を示す図である。
【図１６】AIとΔTpと最高血圧SYSを関連付けて表示する一例を示す図である。
【図１７】AIとΔTpと最高血圧SYSを関連付けて表示する他の例を示す図である。
【符号の説明】
【００９８】
１０  ＣＰＵ、６  センサ、７  血圧計、１１  メモリ、１３  センサユニット、３０  患者情報、４０  測定データ群、４１  測定データ、１Ｂ  表示器。
【図１】
2004195204.tif 000003
【図２】
2004195204.tif 000004
【図３】
2004195204.tif 000005
【図４】
2004195204.tif 000006
【図５】
2004195204.tif 000007
【図６】
2004195204.tif 000008
【図７】
2004195204.tif 000009
【図８】
2004195204.tif 000010
【図９】
2004195204.tif 000011
【図１０】
2004195204.tif 000012
【図１１】
2004195204.tif 000013
【図１２】
2004195204.tif 000014
【図１３】
2004195204.tif 000015
【図１４】
2004195204.tif 000016
【図１５】
2004195204.tif 000017
【図１６】
2004195204.tif 000018
【図１７】
2004195204.tif 000019