(57)【要約】【課題】脈波データに基づいて被験者の病態を十分詳細に且つ高い精度で推定する。【解決手段】脈波センサ１１で検出した脈波データがＲＡＭ６に格納される。加速度脈波生成部２１はＲＡＭ６に格納された脈波データから加速度脈波データを生成し、正規化部２２は加速度脈波データを正規化する。アトラクタ導出部２３は、正規化された加速度脈波データからカオスアトラクタ３３を導出する。リカレンスプロット描画率算出部２４及び軌道平行測度算出部２５は、カオスアトラクタ３３に基づいて、リカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗ及び軌道平行測度Γをそれぞれ算出する。そして、病態推定部２６が予め与えられたテーブルを参照してリカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗ及び軌道平行測度Γの組み合わせから被験者の病態を推定する。【選択図】　　　図１
2004073520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の脈波データから加速度脈波データを生成するための加速度脈波生成手段と、
前記加速度脈波生成手段で生成された加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出するためのアトラクタ導出手段と、
前記アトラクタ導出手段で導出されたカオスアトラクタに基づいてリカレンスプロット描画率を算出するためのリカレンスプロット描画率算出手段と、
前記アトラクタ導出手段で導出されたカオスアトラクタに基づいて軌道平行測度値を算出するための軌道平行測度算出手段と、
前記リカレンスプロット描画率算出手段で算出されたリカレンスプロット描画率と前記軌道平行測度算出手段で算出された軌道平行測度値との組み合わせから被験者の病態を推定するための病態推定手段とを備えていることを特徴とする病態診断装置。
【請求項２】
前記加速度脈波生成手段で生成された加速度脈波データを正規化するための正規化手段をさらに備えており、
前記アトラクタ導出手段が、前記正規化手段で正規化された加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出することを特徴とする請求項１に記載の病態診断装置。
【請求項３】
被験者の脈波データから加速度脈波データを生成するための加速度脈波生成手段、
前記加速度脈波生成手段で生成された加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出するためのアトラクタ導出手段、
前記アトラクタ導出手段で導出されたカオスアトラクタに基づいてリカレンスプロット描画率を算出するためのリカレンスプロット描画率算出手段、
前記アトラクタ導出手段で導出されたカオスアトラクタに基づいて軌道平行測度値を算出するための軌道平行測度算出手段、及び、
前記リカレンスプロット描画率算出手段で算出されたリカレンスプロット描画率と前記軌道平行測度算出手段で算出された軌道平行測度値との組み合わせから被験者の病態を推定するための病態推定手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項４】
前記加速度脈波生成手段で生成された加速度脈波データを正規化するための正規化手段としてコンピュータをさらに機能させ、
前記アトラクタ導出手段が、前記正規化手段で正規化された加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出することを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、病態診断装置及びプログラムに関し、特にカオス解析手法を利用した病態診断装置及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
カオス解析を利用した病態診断装置として、例えば被験者の指尖から取得した脈波データからリアプノフ指数を算出することに基づいた病態診断装置が知られている（特開平４−２０８１３６号公報、特開平６−５４８１３号公報）。これらの診断装置は、被験者の心身状態を推定するものとして有効である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した公報に記載された病態診断装置では被験者の病態を十分詳細に且つ高い精度で推定することができず、実際の医療現場で用いるものとして満足できるものではない。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、脈波データに基づいて被験者の病態を十分詳細に且つ高い精度で推定することができる病態診断装置を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明による病態診断装置は、被験者の脈波データから加速度脈波データを生成するための加速度脈波生成手段と、前記加速度脈波生成手段で生成された加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出するためのアトラクタ導出手段と、前記アトラクタ導出手段で導出されたカオスアトラクタに基づいてリカレンスプロット描画率を算出するためのリカレンスプロット描画率算出手段と、前記アトラクタ導出手段で導出されたカオスアトラクタに基づいて軌道平行測度値を算出するための軌道平行測度算出手段と、前記リカレンスプロット描画率算出手段で算出されたリカレンスプロット描画率と前記軌道平行測度算出手段で算出された軌道平行測度値との組み合わせから被験者の病態を推定するための病態推定手段とを備えている（請求項１）。
【０００６】
本発明によると、被験者の脈波データから加速度脈波データが生成され、さらにそれからカオスアトラクタが導出された後、このカオスアトラクタに基づいてリカレンスプロット描画率及び軌道平行測度値が算出され、これら両者を組み合わせることにより被験者の病態が推定されるので、カオス解析を利用した公知の病態診断装置によりも、被験者の病態を十分詳細に且つ高い精度で推定することが可能になる。
【０００７】
なお、本発明において、カオスアトラクタ（Ｃｈａｏｓ　Ａｔｔｒａｃｔｏｒ）とは、時系列データである被験者の脈波データを遅れ時間τでｄ回サンプリングして得られたｄ次元埋め込み空間内での多次元ベクトルデータの集合を意味している。リカレンスプロット（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ　Ｐｌｏｔｓ）とは、カオスアトラクタ上の各点間の距離関係から得られる統計量である。そして、軌道平行測度（Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　Ｐａｒａｌｌｅｌ　Ｍｅａｓｕｒｅ）値とは、カオスアトラクタが描く軌道の平行度から導かれる量である。病態とは、広く被験者の心身状態を意味しており、健康度、炎症疾患、循環不全、脳血管障害などの各種病気の状態、痛みの程度、ストレス状態、心身症の病状、麻酔深度などを含んでいるとする。
【０００８】
本発明の病態診断装置は、前記加速度脈波生成手段で生成された加速度脈波データを正規化するための正規化手段をさらに備えていてよい。そして、このとき、前記アトラクタ導出手段が、前記正規化手段で正規化された加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出する（請求項２）。
【０００９】
この構成によると、正規化された加速度脈波データからそのカオスアトラクタが導出されるので、被験者の病態をさらに詳細に且つ高い精度で推定することが可能となる。なお、正規化とは、加速度脈波の最大振幅がどの被験者についても同じ値になるように加速度脈波データを調整することをいう。
【００１０】
また、別の観点によると、本発明は、コンピュータを上述した病態診断装置として機能させることが可能なプログラムである（請求項３、４）。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、ＭＯなどのリムーバブル型記録媒体やハードディスクなどの固定型記録媒体に記録して配布可能である他、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して配布可能である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な一実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態に係る病態診断装置の構成について図１に基づいて説明する。図１は、本実施の形態に係る病態診断装置の構成を示すブロック図である。
【００１３】
病態診断装置１は、例えば汎用のパーソナルコンピュータによって構成されている。病態診断装置１は、ＣＰＵ２、キーボード３、液晶ディスプレイ４、ＲＯＭ５、ＲＡＭ６、ハードディスク７及びインタフェース８を備えており、これらはバス９によって互いに接続されている。ハードディスク７には、当該コンピュータを病態診断装置１として機能させるためのプログラム（このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、ＭＯなどのリムーバブル型記録媒体に記録しておくことや、通信ネットワークを介して受信することにより、任意のコンピュータにインストールすることが可能である）を含む各種のソフトウェアが記憶されている。そして、これらのハードウェア及びソフトウェアが組み合わされることによって、ＣＰＵ２内に以下で説明する各部２１〜２６が構築される。
【００１４】
インターフェイス８には、被験者の指尖から容積脈波データを取得するための脈波センサ１１がライン１２を介して接続されている。脈波センサ１１は、発光ダイオードと受光ダイオードとを用いた反射型又は透過型のフォトインタラプタであってもよいし、拍動音検知センサであってもよい。ライン１２の途中には脈波センサ１１の出力を増幅し、Ａ／Ｄ変換するための装置（図示せず）が接続されていることが好ましい。また、インターフェイス８には、例えばインターネットなどのネットワークにつながったライン１３が接続されている。ライン１３は、病態診断装置１内のデータを外部に出力するため及び／又は外部からネットワークを介して脈波データを受信するために用いられる。なお、病態診断装置１には、キーボード３以外にポインティングデバイス（例えばマウス）を入力装置として取り付けてもよい。
【００１５】
ＣＰＵ２には、加速度脈波生成部２１と、正規化部２２と、アトラクタ導出部２３と、リカレンスプロット描画率算出部２４と、軌道平行測度算出部２５と、病態推定部２６とが構築される。
【００１６】
加速度脈波生成部２１は、脈波センサ１１によって検出した或いはライン１３を介して外部から受信した被験者の脈波データに対して離散微分処理を２度施すことによって加速度脈波データを生成する。生成された加速度脈波データは、ＲＡＭ６又はハードディスク７に格納される。図２及び図３は、被験者の脈波データ、これを時間について２回微分した加速度脈波データの一例をそれぞれ描いたグラフであって、縦軸は加速度（単位［＊Ｖ／ｓｅｃ２］）を、横軸は時間（単位［＊５ｍｓｅｃ］）をそれぞれ示している。
【００１７】
正規化部２２は、加速度脈波生成部２１で生成された加速度脈波データに対して、加速度脈波の最大振幅がどの被験者に対しても「±１」で合計「２」となるような調整（正規化）を行う。図４は、図２及び図３に対応した、正規化された加速度脈波の一例を描いたグラフである。
【００１８】
アトラクタ導出部２３は、正規化された加速度脈波データのカオスアトラクタを導出する。アトラクタ導出部２３において加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出する手順を図５及び図６に基づいて説明する。なお、ここでは、遅れ時間２（単位［＊５ｍｓｅｃ］）で埋め込み次元を２とした例について説明する。図５において、加速度脈波が曲線３１で表されるとすると、時刻ｔ１のときの振幅Ａはｆ（ｔ１）であり、その２（単位［＊５ｍｓｅｃ］）後の時刻ｔ１＋２での振幅Ａはｆ（ｔ１＋２）である。このようにして、曲線３１から、１つの２次元ベクトルデータＶとして、（ｆ（ｔ１），ｆ（ｔ１＋２））が得られる。同様の処理を全てのサンプリング点について行うと、（サンプリング点−２）と同数の多数の２次元ベクトルデータＶが得られる。そして、これら２次元ベクトルデータＶの１つ１つをＸＹ座標系にプロットしたものが、図６において斜めに延びた不規則な長円形状に描かれたカオスアトラクタ３３である。カオスアトラクタ３３は、図４に描かれているように加速度脈波が周期的に同じような形状を繰り返すために閉曲線が数本重なったように見えるが、実際は２次元ベクトルＶと同数の多数の点の集合である。なお、ここでは遅れ時間を２（単位［＊５ｍｓｅｃ］）、埋め込み次元を２として説明したが、例えば、遅れ時間は２〜１０（単位［＊５ｍｓｅｃ］）、埋め込み次元は２〜４次元の範囲で任意に設定してよい。
【００１９】
リカレンスプロット描画率算出部２４は、アトラクタ導出部２３で導出されたカオスアトラクタ３３に基づいてリカレンスプロット統計量を算出する。リカレンスプロットは、カオスアトラクタ３３を構成している２次元ベクトルＶの距離関係を視覚化する手法の一つである。今、Ｎ個の２次元ベクトルＶからカオスアトラクタ３３が構成されているとする。各ベクトルＶに１からＮまで番号を付ける（Ｖｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ））。あるベクトルＶｉに注目し、Ｖｉとそれ以外のベクトルＶｊ（ｊ＝１，２，…，Ｎ）とのユークリッド距離Ｄｉｊ（＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜）を求める。そして、距離Ｄｉｊが予め決められたしきい値θよりも小さい場合、図７に示すように、一辺の長さがＮ（ベクトルＶの数と同じ）となる２次元平面上の点（ｉ，ｊ）に黒点をプロットする。逆に、距離Ｄｉｊが予め決められたしきい値θよりも大きい場合、２次元平面上の点（ｉ，ｊ）に白点をプロットする。このような処理を、ベクトルＶのｉ、ｊの全ての組み合わせについて繰り返して行う。こうして得られた画像が図８に示すリカレンスプロットである。リカレンスプロット描画率算出部２４は、リカレンスプロット統計量として、図８に示すリカレンスプロット画像中における白点の割合（ＲＰ−ｄｗ）を、以下に示す式（１）に基づいて算出する。なお、式（１）中においてＨ（Ｄｉｊ）は距離Ｄｉｊがしきい値θよりも大きい点を表しており、Σは全てのｉ、ｊの組み合わせについての和を取ることを意味している。
【００２０】
【数１】
2004073520.tif 000003
【００２１】
軌道平行測度算出部２５は、アトラクタ導出部２３で導出されたカオスアトラクタ３３に基づいて軌道平行測度値を算出する。その手順について、以下に説明する。図９は、図６において破線で描かれた円内の拡大図である。２次元ベクトルＶを時刻の順にしたがって点で結ぶと、加速度脈波が周期的に同じような形状を繰り返すことに対応して複数の曲線が互いに隣接したトラジェクトリが得られる。このトラジェクトリは、加速度脈波データが理想的な決定論に基づく時系列データであれば曲線同士がほぼ平行になり、加速度脈波データが確率過程に基づく時系列データであれば曲線同士が平行からずれてランダムとなる。軌道平行測度算出部２５は、カオスアトラクタ３３を構成する１つのベクトルＶｉを選択し、そしてベクトルＶｉとのユークリッド距離が近い近傍空間内にあるｍ個のベクトルＶｊ（ｊ＝１，２，…，ｍ、但しｉ≠ｊ）を選択する。さらに、軌道平行測度算出部２５は、各ベクトルＶｉ，Ｖｊに対する正接単位ベクトルＴｉ，Ｔｊをそれぞれ導出する。そして、正接単位ベクトルＴｉと正接単位ベクトルＴｊとの方向のばらつきを、以下に示す式（２）に基づいて算出する。
【００２２】
【数２】
2004073520.tif 000004
【００２３】
次に、軌道平行測度算出部２５は、式（３）に示すように、この処理をカオスアトラクタ３３全体からランダムにサンプリングしたｋ個の局所空間について行い、さらにアトラクタ３３全体の軌道の状況を統計的に判定するために軌道平行測度Γとしてその平均を求める。
【００２４】
【数３】
2004073520.tif 000005
【００２５】
式（３）で得られた軌道平行測度Γがゼロに近いほど局所空間のベクトルが統計的に同じ方向を向いている、つまり加速度脈波データが理想的な決定論に基づく時系列データであるということになる。逆に、軌道平行測度Γが０．５に近いほど局所空間のベクトルが直交している、つまり加速度脈波データが確率過程に基づく時系列データであるということになる。また、軌道平行測度Γが１に近いほど局所空間のベクトルが互いに反対方向を向いていることになる。
【００２６】
病態推定部２６は、リカレンスプロット統計量算出部２４で算出されたリカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗと、軌道平行測度算出部２５で算出された軌道平行測度Γとの組み合わせから被験者の病態を推定する。具体的には、ハードディスク７からＲＡＭ６にロードされたデータに基づいて、リカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗがＲ１０〜Ｒ１１の間であり且つ軌道平行測度ΓがＲ２１〜Ｒ２２の間であれば被験者が健常であると推定し、リカレンスプロット統計量ＲＰ−ｄｗがＲ１２〜Ｒ１３の間であり且つ軌道平行測度ΓがＲ２３〜Ｒ２４の間であれば被験者が何らかの病気であると推定する。一般に、リカレンスプロット統計量ＲＰ−ｄｗの値が小さいほど健康であり、軌道平行測度Γの値が中位であれば健康であるといえる。なお、病態の推定を行うに当たっては、ハードディスク７から読み出されてＲＡＭ６に記憶された病態テーブル（リカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗと軌道平行測度Γとの組み合わせを被験者の病態に対応付けたテーブル）が利用される。
【００２７】
病態推定部２６で推定された被験者の病態に関するデータは、ＲＡＭ６又はハードディスク７に格納されると共に、液晶ディスプレイ４に表示される。或いは、別の態様として、インターフェイス８からライン１３を介して外部に送信されてもよいし、インターフェイス８に接続された図示しないプリンタによって印刷されてもよい。
【００２８】
上述した病態診断装置１において病態を診断するには、まず、脈波センサ１１で検出した脈波データをＡ／Ｄ変換してインターフェイス８から病態診断装置１に供給する。すると、脈波データはＲＡＭ６に格納される。加速度脈波生成部２１はＲＡＭ６に格納された脈波データから加速度脈波データを生成し、正規化部２２は加速度脈波データを正規化し、それをＲＡＭ６に格納する。アトラクタ導出部２３は、ＲＡＭ６に格納された正規化された加速度脈波データからカオスアトラクタ３３を導出する。このカオスアトラクタ３３はＲＡＭ６に格納される。リカレンスプロット統計量算出部２４及び軌道平行測度算出部２５は、カオスアトラクタ３３に基づいて、リカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗ及び軌道平行測度Γをそれぞれ算出する。そして、病態推定部２６が予め与えられたテーブルを参照してリカレンスプロット統計量ＲＰ−ｄｗ及び軌道平行測度Γの組み合わせから被験者の病態を推定する。
【００２９】
このように、本実施の形態に係る病態診断装置１によると、脈波センサ１１で検出された被験者の脈波データから加速度脈波データが生成され、それが正規化され、さらにそれからカオスアトラクタが導出された後、このカオスアトラクタに基づいてリカレンスプロット描画率及び軌道平行測度値が算出され、これら両者を組み合わせることにより被験者の病態が推定されるので、カオス解析を利用した公知の病態診断装置によりも、被験者の病態を十分詳細に且つ高い精度で推定することが可能になる。
【００３０】
また、外部のネットワークにつながったライン１３と接続可能なインターフェイス８を有しているために、脈波センサ１１さえ被験者の近くに用意しておけば、遠隔地にいる被験者の脈波データをインターネットを介して受信し、病態推定結果をインターネットを介して遠隔地に送り返すといった遠隔検診が可能となる。しかもこの検診は脈波データを検出するだけであるから、被験者に過度の負担をかけることがない。
【００３１】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施の形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいて様々な設計変更が可能なものである。例えば、上述の実施の形態ではＣＰＵ２内に正規化部２２が構築されるが、正規化部２２は必ずしも設けられなくてもよい。但し、その場合、被験者の病態推定の詳細さ及び精度が低下する。つまり、加速度脈波データを正規化することにより被験者ごとの個体差が補償される結果として、加速度脈波データを正規化しない場合と比較して、病態推定部２６で推定される被験者の病態が詳細で精度の高いものとなる。
【００３２】
また、上述の実施の形態では、リカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗと軌道平行測度Γという２つのカオス統計量の組み合わせから被験者の病態を推定しているが、これら２つを含む３つ以上のカオス統計量の組み合わせから被験者の病態を推定してもよいし、これら２つと他の波形成分統計量（カオスの統計量ではなく、例えば波形成分の波高の比などの線形分析統計量）とを組み合わせて被験者の病態を推定してもよい。これにより、さらに詳細に且つ高い精度で被験者の病態を推定することが可能になる。また、リカレンスプロットは、白黒２値ではなく、グレースケールを考慮した多値データとしてもよい。
【００３３】
また、上述の実施の形態では指尖から取得した脈波データを用いているが、指尖以外から取得した脈波を用いてもよい。また、上述の実施の形態では加速度脈波生成部２１、正規化部２２、アトラクタ導出部２３、リカレンスプロット描画率算出部２４、軌道平行測度算出部２５及び病態推定部２６が１つのＣＰＵ２内に構築されているが、これらの一部又は全部がＡＳＩＣによって構成されてもよい。また、上記各部２１〜２６は必ずしも１つの装置内にある必要はなく、例えば各部２１〜２６が互いにネットワークを介して接続された複数の装置内に分散して設けられていてもよい。その場合はこれら分散した複数の装置をまとめて１つの病態診断装置と考えれば、そのような病態診断装置も本発明の一形態と見なすことができる。
【００３４】
【実施例】
２４人の被験者について、透過型の脈波センサを用いて指尖容積脈波データを６秒間測定し、それを２００Ｈｚのサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換したものを上述した実施の形態による病態診断装置１に転送する．病態診断装置１では、上述した実施の形態と同様にしてリカレンスプロット統計量ＲＰ−ｄｗと軌道平行測度Γという２つのカオス統計量の組み合わせから被験者の病態を推定した。その結果を［表１］に示す。
【００３５】
【表１】
2004073520.tif 000006
【００３６】
［表１］において、「健康・疾病状態」は各被験者の実際の病態を、リカレンスプロット描画率は上述したリカレンスプロット描画率ＲＰ−ｄｗを、リカレンスプロット評価はリカレンスプロット描画率に基づいた病態評価を、ＴＰＭは上述した軌道平行測度Γを、ＴＰＭ評価はＴＰＭに基づいた病態評価を、脈波カオス評価はリカレンスプロット評価及びＴＰＭ評価に基づいた病態評価をそれぞれ表している。なお、リカレンスプロット評価及びＴＰＭ評価の欄において、Ｎは正常、Ｍは中等度非定常、Ｈは高度非定常、ＶＨは超高度非定常、Ｌは低値、ＶＬは異常低値をそれぞれ表している。
【００３７】
［表１］からも分かるように、例えば、健常である被験者番号１〜５については、リカレンスプロット評価がＮでＴＰＭ評価がＮであるため、脈波カオス評価として健常であると推定された。ストレス症である被験者番号６、８については、リカレンスプロット評価がＭでＴＰＭ評価がＮであるため、脈波カオス評価としてストレス警告期であると推定された。被験者番号７については、リカレンスプロット評価がＭでＴＰＭ評価がＨであるため、脈波カオス評価としてストレス疲弊期であると推定された。それぞれ感冒及び慢性気管支炎である被験者番号９、１０については、リカレンスプロット評価がＭでＴＰＭ評価がＨであるため、脈波カオス評価として脱水症であると推定された。
【００３８】
インフルエンザである被験者番号１１、１２については、リカレンスプロット評価がＨでＴＰＭ評価がＮであるため、脈波カオス評価として急性炎症反応中等度であると推定された。感冒性胃腸炎である被験者番号１３については、リカレンスプロット評価がＶＨでＴＰＭ評価がＶＬであるため、脈波カオス評価として急性炎症反応強度であると推定された。狭心症である被験者番号１４については、リカレンスプロット評価がＮでＴＰＭ評価がＨであるため、脈波カオス評価として動脈硬化症であると推定された。メニエル病である被験者番号１５については、リカレンスプロット評価がＨでＴＰＭ評価がＶＨであるため、脈波カオス評価として末梢循環不全であると推定された。
【００３９】
それぞれ頭部外傷及び蘇生後脳症である被験者番号１６、１７については、リカレンスプロット評価がＶＨでＴＰＭ評価がＮであるため、脈波カオス評価として循環作動薬効果良好であると推定された。急性心不全である被験者番号１８〜２０については、リカレンスプロット評価がＶＨでＴＰＭ評価がＬであるため、脈波カオス評価として急性循環不全であると推定された。
【００４０】
椎間板ヘルニア疼痛である被験者番号２１については、リカレンスプロット評価がＨでＴＰＭ評価がＶＬであるため、脈波カオス評価として疼痛ストレスであると推定された。椎間板ヘルニア疼痛のペインクリニック後である被験者番号２２については、リカレンスプロット評価がＭでＴＰＭ評価がＮであるため、脈波カオス評価としてペインクリニック効果が現れていると推定された。麻酔深度中等度である被験者番号２３については、リカレンスプロット評価がＭでＴＰＭ評価がＨであるため、脈波カオス評価として麻酔状態であると推定された。麻酔覚醒状態である被験者番号２４については、リカレンスプロット評価がＮでＴＰＭ評価がＮであるため、脈波カオス評価として正常（麻酔覚醒）であると推定された。
【００４１】
これらの例から、病態診断装置１を用いることにより、被験者の病態を十分詳細に且つ高い精度で推定できることが分かる。
【００４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によると、被験者の脈波データから加速度脈波データが生成され、さらにそれからカオスアトラクタが導出された後、このカオスアトラクタに基づいてリカレンスプロット統計量及び軌道平行測度値が算出され、これら両者を組み合わせることにより被験者の病態が推定されるので、カオス解析を利用した公知の病態診断装置によりも、被験者の病態を十分詳細に且つ高い精度で推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態に係る病態診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】被験者の脈波の一例を描いたグラフである。
【図３】被験者の加速度脈波の一例を描いたグラフである。
【図４】正規化された加速度脈波の一例を描いたグラフである。
【図５】正規化された加速度脈波データからそのカオスアトラクタを導出する手順を説明するためのグラフである。
【図６】カオスアトラクタの一例を描いたグラフである。
【図７】リカレンスプロットについて説明するための模式図である。
【図８】図８に示すアトラクタから得られたリカレンスプロットを描いた図である。
【図９】図６において破線で描かれた円内の拡大図である。
【符号の説明】
１　病態診断装置
２　ＣＰＵ
３　キーボード
４　液晶ディスプレイ
５　ＲＯＭ
６　ＲＡＭ
７　ハードディスク
８　インターフェイス
１１　脈波センサ
１２　ライン
１３　ライン
２１　加速度脈波生成部（加速度脈波生成手段）
２２　正規化部（正規化手段）
２３　アトラクタ導出部（アトラクタ導出手段）
２４　リカレンスプロット描画率算出部（リカレンスプロット描画率算出手段）
２５　軌道平行測度算出部（軌道平行測度算出手段）
２６　病態推定部（病態推定手段）
【図１】
2004073520.tif 000007
【図２】
2004073520.tif 000008
【図３】
2004073520.tif 000009
【図４】
2004073520.tif 000010
【図５】
2004073520.tif 000011
【図６】
2004073520.tif 000012
【図７】
2004073520.tif 000013
【図８】
2004073520.tif 000014
【図９】
2004073520.tif 000015