(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波信号を取得する脈波信号取得ユニット（１３）と、
前記脈波信号取得ユニットにより取得した前記脈波信号、又は前記脈波信号を微分した微分信号において、第１の周波数以上の周波数成分を減衰させる処理を行う第１のフィルタユニット（１５）と、
前記脈波信号取得ユニットにより取得した前記脈波信号において、前記第１の周波数よりも低い第２の周波数以上の周波数成分を減衰させる処理を行う第２のフィルタユニット（１７）と、
前記第２のフィルタユニットによる処理後の前記脈波信号において、脈波の１拍ごとに存在する特徴点を抽出する特徴点抽出ユニット（１９）と、
前記第１のフィルタユニットによる処理後の前記脈波信号又は前記微分信号を、前記特徴点抽出ユニットにより抽出した前記特徴点を含む、脈波の１拍の区間ごとに区分する区分ユニット（２１）と、
前記区分ユニットにより区分された複数の前記区間を、前記特徴点が一致するように重ねて加算平均する加算平均ユニット（２３）と、
を備える脈波信号処理装置（１）。
【請求項２】
請求項１に記載の脈波信号処理装置であって、
前記第１の周波数は１０Ｈｚ以上である脈波信号処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の脈波信号処理装置であって、
前記第２の周波数は、１Ｈｚより大きく、１０Ｈｚ未満である脈波信号処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の脈波信号処理装置であって、
前記脈波信号取得ユニットは、被験者の手首から前記脈波信号を取得する脈波信号処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の脈波信号処理装置であって、
前記微分信号は、２階微分信号又は４階微分信号である脈波信号処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の脈波信号処理装置であって、
前記特徴点は、前記脈波信号の値が最大となる点、最小となる点、及び、前記最大となる点と前記最小となる点との間を所定の比率で区分する点のうちのいずれかである脈波信号処理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の脈波信号処理装置であって、
前記加算平均ユニットにより加算平均された前記脈波信号又は前記微分信号を用いて血管硬さ又は血圧を推定する推定ユニット（２５）をさらに備える脈波信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は脈波信号処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、脈波信号、又は脈波信号を微分して得られる加速度脈波信号から血管硬さや血圧を推定する技術が知られている。血管硬さや血圧を正確に推定するためには、脈波信号や加速度脈波信号におけるノイズを低減する必要がある。加速度脈波信号におけるノイズを低減する方法として、以下の方法が特許文献１において提案されている。まず、加速度脈波信号を脈波の１拍の区間ごとに区分する。次に、各区間における基点が一致するように、複数の区間を加算平均する。最後に、加算平均後の加速度脈波信号から、血管硬さや血圧を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３９６５４３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１記載の方法では、加算平均後の加速度脈波信号における波形が鈍った形状となり、血管硬さや血圧を推定するために必要な情報が消失してしまう。この理由は、各区間における基点が不正確であることにより、加算平均が正しく行われていないためであると推測できる。
【０００５】
本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、血管硬さや血圧等の推定に必要な情報を含んだ脈波信号を得ることができる脈波信号処理装置を提供することを目的としている。  
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の脈波信号処理装置（１）において、脈波信号取得ユニット（１３）は、脈波信号を取得する。第１のフィルタユニット（１５）は、脈波信号取得ユニットにより取得した脈波信号、又は脈波信号を微分した微分信号において、第１の周波数以上の周波数成分を減衰させる処理を行う。第２のフィルタユニット（１７）は、脈波信号取得ユニットにより取得した脈波信号において、第１の周波数よりも低い第２の周波数以上の周波数成分を減衰させる処理を行う。特徴点抽出ユニット（１９）は、第２のフィルタユニットによる処理後の脈波信号において、脈波の１拍ごとに存在する特徴点を抽出する。区分ユニット（２１）は、第１のフィルタユニットによる処理後の脈波信号又は微分信号を、脈波の１拍の区間ごとに区分する。各区間は、特徴点抽出ユニットにより抽出した特徴点を含む。加算平均ユニット（２３）は、区分ユニットにより区分された複数の区間を、特徴点が一致するように重ねて加算平均する。
【０００７】
本発明の脈波信号処理装置によれば、例えば、血管硬さや血圧等の推定に必要な情報を含んだ脈波信号を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】脈波信号処理システム３の構成を表すブロック図である。
【図２】脈波信号処理装置１における機能の構成を表すブロック図である。
【図３】脈波信号処理装置１が実行する処理を表すフローチャートである。
【図４】脈波信号の例を表すグラフである。
【図５】第１のフィルタ処理に用いるローパスフィルタにおける周波数−ゲイン特性を表すグラフである。
【図６】第２のフィルタ処理に用いるローパスフィルタにおける周波数−ゲイン特性を表すグラフである。
【図７】第１フィルタ処理後脈波信号の例を表すグラフである。
【図８】１階微分信号の例を表すグラフである。
【図９】２階微分信号の例を表すグラフである。
【図１０】３階微分信号の例を表すグラフである。
【図１１】４階微分信号の例を表すグラフである。
【図１２】第２フィルタ処理後脈波信号の例を表すグラフである。
【図１３】第１フィルタ処理後脈波信号における区間Ｓと特徴点Ｆとを表す説明図である。
【図１４】１階微分信号における区間Ｓと特徴点Ｆとを表す説明図である。
【図１５】２階微分信号における区間Ｓと特徴点Ｆとを表す説明図である。
【図１６】３階微分信号における区間Ｓと特徴点Ｆとを表す説明図である。
【図１７】４階微分信号における区間Ｓと特徴点Ｆとを表す説明図である。
【図１８】シミュレーション脈波信号Ｘと、シミュレーション脈波信号Ｙとを表すグラフである。
【図１９】特徴量ａ〜ｅを表す説明図である。
【図２０】各条件において算出した特徴量ａ〜ｅを表すグラフである。
【図２１】第２の周波数と、特徴点間隔の標準偏差との関係を表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１実施形態＞
１．脈波信号処理システム３の構成
脈波信号処理装置１と、それを含む脈波信号処理システム３の構成を図１及び図２に基づき説明する。
【００１０】
脈波信号処理システム３は、脈波信号処理装置１と、ウエアラブルセンサ５と、入力装置６と、表示器７とを備える。    
脈波信号処理装置１は、ＣＰＵ９と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ１１とする）と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。脈波信号処理装置１の各種機能は、ＣＰＵ９が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。
【００１１】
この例では、メモリ１１が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、脈波信号処理装置１を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。
【００１２】
脈波信号処理装置１は、ＣＰＵ９がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、図２に示すように、脈波信号取得ユニット１３と、第１のフィルタユニット１５と、第２のフィルタユニット１７と、特徴点抽出ユニット１９と、区分ユニット２１と、加算平均ユニット２３と、推定ユニット２５と、を備える。
【００１３】
脈波信号処理装置１を構成するこれらの要素を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部又は全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。
【００１４】
ウエアラブルセンサ５は被験者の手首２７に取り付けられる。ウエアラブルセンサ５はＬＥＤ２９とＰＤ３１とを備える。ＬＥＤ２９は発光ダイオードである。ＬＥＤ２９は、手首２７の皮膚に対して緑色の光を照射する。緑色の光の波長は５０００Å〜８０００Åである。この光は皮膚の毛細血管内において反射される。ＰＤ３１はフォトダイオードである。ＰＤ３１は、皮膚の毛細血管内において反射した反射光を受光し、電気信号として取り出す。取り出した電気信号は、被験者の脈波を反映して変動する脈波信号である。ウエアラブルセンサ５は、このように取得した脈波信号を脈波信号処理装置１に出力する。
【００１５】
入力装置６は、ユーザの操作を受け付けるスイッチである。入力装置６は、ユーザの操作を受け付けたとき、操作信号を脈波信号処理装置１に出力する。
表示器７は、脈波信号処理装置１の指示に応じて画像を表示可能な液晶ディスプレイである。
【００１６】
２．脈波信号処理装置１が実行する脈波信号処理
脈波信号処理装置１が実行する脈波信号処理を図３〜図１７に基づき説明する。脈波信号処理装置１は、入力装置６から操作信号が入力したとき、図３に示す処理を実行する。
【００１７】
図３のステップ１では、脈波信号取得ユニット１３が、ウエアラブルセンサ５を用いて手首２７から脈波信号を取得する。脈波信号の例を図４に示す。図４に示すグラフにおける横軸は時間であり、縦軸は脈波信号の電圧である。
【００１８】
ステップ２では、前記ステップ１で取得した脈波信号に対し、第１のフィルタユニット１５が第１のフィルタ処理を行う。第１のフィルタ処理とは、脈波信号において第１の周波数以上の周波数成分を減衰させる処理である。第１のフィルタ処理は、具体的には、図５に示す周波数−ゲイン特性を有するローパスフィルタを用いて脈波信号を濾波する処理である。本実施形態では、第１の周波数は１５Ｈｚである。以下では、第１のフィルタ処理を行った後の脈波信号を第１フィルタ処理後脈波信号とする。第１フィルタ処理後脈波信号の例を図７に示す。なお、第１の周波数は、例えば、１０〜３０Ｈｚの範囲内で適宜設定してもよい。
【００１９】
ステップ３では、第１のフィルタユニット１５が、第１フィルタ処理後脈波信号を微分して、１階微分信号を取得する。第１のフィルタユニット１５は、１階微分信号をさらに微分して、２階微分信号を取得する。同様に、第１のフィルタユニット１５は、微分をさらに繰り返し、３階微分信号、及び４階微分信号を取得する。図８に１階微分信号の例を示し、図９に２階微分信号の例を示し、図１０に３階微分信号の例を示し、図１１に４階微分信号の例を示す。なお、１階微分信号、２階微分信号、３階微分信号、及び４階微分信号は微分信号に対応する。また、２階微分信号は、加速度脈波信号に対応する。
【００２０】
ステップ４では、前記ステップ１で取得した脈波信号に対し、第２のフィルタユニット１７が第２のフィルタ処理を行う。第２のフィルタ処理とは、脈波信号において第２の周波数以上の周波数成分を減衰させる処理である。第２のフィルタ処理は、具体的には、図６に示す周波数−ゲイン特性を有するローパスフィルタを用いて脈波信号を濾波する処理である。
【００２１】
本実施形態では、第２の周波数は５Ｈｚである。第２の周波数は第１の周波数より低い。第２のフィルタ処理では、１Ｈｚ以下の周波数成分も減衰させる。以下では、第２のフィルタ処理を行った後の脈波信号を第２フィルタ処理後脈波信号とする。第２フィルタ処理後脈波信号の例を図１２に示す。
【００２２】
ステップ５では、特徴点抽出ユニット１９が、第２フィルタ処理後脈波信号において、特徴点を抽出する。抽出する特徴点は、脈波の１拍ごとに存在するものである。特徴点とは、脈波信号の波形において特有の特徴を有する点、又は、特有の特徴を有する点に対し一定の位置関係にある点である。
【００２３】
特徴点は、具体的には、脈波の１拍の中で第２フィルタ処理後脈波信号の値が最大となる点である。なお、特徴点は、脈波の１拍の中で第２フィルタ処理後脈波信号の値が最小となる点であってもよい。また、特徴点は、前記の最大となる点と前記の最小となる点との中点であってもよい。図１２に、上記のように抽出した特徴点Ｆを示す。
【００２４】
ステップ６では、区分ユニット２１が、第１フィルタ処理後脈波信号を、脈波の１拍の区間ごとに区分する。各区間は、脈拍の１拍の長さを有する。区間を区分するとき、前記ステップ５で抽出した特徴点が、各区間に含まれるようにする。図１３に、区分により生じた複数の区間Ｓと、各区間Ｓに含まれる特徴点Ｆとを示す。
【００２５】
また、区分ユニット２１は、１階微分信号、２階微分信号、３階微分信号、及び４階微分信号についても、同様に区分する。図１４に、１階微分信号において区分により生じた複数の区間Ｓと、各区間Ｓに含まれる特徴点Ｆとを示す。図１５に、２階微分信号において区分により生じた複数の区間Ｓと、各区間Ｓに含まれる特徴点Ｆとを示す。図１６に、３階微分信号において区分により生じた複数の区間Ｓと、各区間Ｓに含まれる特徴点Ｆとを示す。図１７に、４階微分信号において区分により生じた複数の区間Ｓと、各区間Ｓに含まれる特徴点Ｆとを示す。
【００２６】
ステップ７では、加算平均ユニット２３が、まず、第１フィルタ処理後脈波信号における各区間Ｓの長さが一定になるように補正する。この補正は、リサンプリングにより行う。すなわち、一部又は全部の区間Ｓについて、時間軸に関して拡大又は縮小する補正を行う。次に、加算平均ユニット２３は、補正後の区間Ｓを加算平均する。このとき、各区間Ｓの特徴点Ｆが一致するように各区間Ｓを加算平均する。すなわち、各区間Ｓにおける特徴点Ｆ同士が加算平均され、また、各区間Ｓにおける、（特徴点Ｆ+Δｔ）の時点での値同士が加算平均される。ここで、Δｔは、正又は負の任意の数であり、その単位はｍｓｅｃである。加算平均後の第１フィルタ処理後脈波信号を、以下では、加算平均後脈波信号とする。
【００２７】
加算平均ユニット２３は、１階微分信号、２階微分信号、３階微分信号、及び４階微分信号についても、同様に加算平均する。以下では、加算平均後の１階微分信号を加算平均後１階微分信号とし、加算平均後の２階微分信号を加算平均後２階微分信号とし、加算平均後の３階微分信号を加算平均後３階微分信号とし、加算平均後の４階微分信号を加算平均後４階微分信号とする。
【００２８】
ステップ８では、推定ユニット２５が、加算平均後２階微分信号に対し、周知の方法で波形解析を行い、特徴量を算出する。波形解析の方法としては、例えば、特許第４１２８７８８号公報に記載されている方法等を用いることができる。
【００２９】
次に、推定ユニット２５は、算出した特徴量を用い、周知の方法で血管硬さを推定する。血管硬さの推定方法としては、例えば、特許第３４８７８２９号公報記載の方法等を用いることができる。また、推定ユニット２５は、算出した特徴量を用い、周知の方法で血圧を推定する。血圧の推定方法としては、例えば、特許第４８５５７２１号公報記載の方法等を用いることができる。
【００３０】
ステップ９では、推定ユニット２５が、前記ステップ８で推定した血管硬さと、血圧とを表示器７に表示する。
３．脈波信号処理装置１が奏する効果
（１Ａ）脈波信号処理装置１は、第２フィルタ処理後脈波信号において特徴点を抽出する。そのため、特徴点を正確に抽出することができる。
【００３１】
（１Ｂ）脈波信号処理装置１は、正確に抽出された特徴点を用いて加算平均を行うため、加算平均を正しく行うことができる。そのことにより、加算平均後脈波信号、加算平均後１階微分信号、加算平均後２階微分信号、加算平均後３階微分信号、及び加算平均後４階微分信号は、特徴量を正確に反映した信号となる。その結果、加算平均後の信号から血管硬さや血圧を正確に推定できる。
【００３２】
（１Ｃ）第１の周波数は１０Ｈｚ以上である。そのため、脈波信号におけるノイズを除去する効果が高い。また、血管硬さや血圧を一層正確に測定できる。
（１Ｄ）第２の周波数は、１Ｈｚより大きく、１０Ｈｚ未満である。そのため、特徴点を一層正確に抽出することができる。
【００３３】
（１Ｅ）脈波信号処理装置１は、手首２７から脈波信号を取得する。一般的に、手首２７から取得する脈波信号のＳ／Ｎは低いが、脈波信号処理装置１によれば、その脈波信号から、血管硬さや血圧を正確に推定することができる。ウエアラブルセンサ５は手首２７に取り付けられるものであるため、装着が容易である。そのことにより、血管硬さや血圧を日常的に測定することができる。
【００３４】
（１Ｆ）脈波信号処理装置１は、特徴点として、脈波の１拍の中で第２フィルタ処理後脈波信号の値が最大となる点を用いる。最大となる点は検出が容易である。また、最大となる点は、心臓の拍出に関連した情報であるから、個人差が少ない。そのことにより、最大となる点を用いれば、特徴点を正確に抽出することが一層容易になる。
【００３５】
なお、特徴点として、脈波の１拍の中で第２フィルタ処理後脈波信号の値が最小となる点を用いても、同様の効果を奏することができる。また、特徴点として、前記の最大となる点と前記の最小となる点との間を、所定の比率で区分する点Ｐを用いても、同様の効果を奏することができる。
【００３６】
上記の点Ｐとは、以下のものである。点Ｐは、時間軸上で、最大となる点と最小となる点との間にある。最大となる点と点Ｐとの時間差をＸとし、最小となる点と点Ｐとの時間差をＹとする。ＸとＹとの比率が前記所定の比率となる。Ｘ、Ｙは正の数である。ＸとＹとの比率が１：１であれば、点Ｐは、最大となる点と最小となる点との中点である。
【００３７】
４．脈波信号処理装置１が奏する効果を確かめるための試験
（１）試験１
図１８に示すシミュレーション脈波信号Ｘを作成した。このシミュレーション脈波信号Ｘは、脈波信号を模して人工的に作成した信号であり、規則正しい波形を有する。シミュレーション脈波信号Ｘにおける脈波間隔は一律に１０００ｍｓｅｃである。
【００３８】
次に、シミュレーション脈波信号Ｘにホワイトノイズを重畳して、図１８に示すシミュレーション脈波信号Ｙを作成した。このシミュレーション脈波信号Ｙについて、上述した脈波信号処理を実行した。また、上述した脈波信号処理と基本的には同様の処理であるが、一部において相違する比較処理を、シミュレーション脈波信号Ｙに対し実行した。比較処理では、第２フィルタ処理後脈波信号からではなく、第１フィルタ処理後脈波信号から特徴点を抽出した。
【００３９】
次に、脈波信号処理により得られた加算平均後２階微分信号から、図１９に示す特徴量ａ〜ｅを算出した。特徴量ａ〜ｅは、それぞれ、図１９における「ａ」〜「ｅ」のピークのピーク値である。
【００４０】
同様に、比較処理により得られた加算平均後２階微分信号からも、特徴量ａ〜ｅを算出した。さらに、シミュレーション脈波信号Ｘの２階微分信号と、シミュレーション脈波信号Ｙの２階微分信号とからも、それぞれ、特徴量ａ〜ｅを算出した。なお、ノイズが重畳されていないシミュレーション脈波信号Ｘの２階微分信号から算出した特徴量ａ〜ｅは、最も正確な値である。
【００４１】
上記のように算出した特徴量ａ〜ｅを図２０に示す。図２０では、シミュレーション脈波信号Ｘの２階微分信号から算出した特徴量ａの大きさを１００％としている。図２０における「Ｘ」は、シミュレーション脈波信号Ｘの２階微分信号から算出した特徴量を意味し、「Ｙ」は、シミュレーション脈波信号Ｙの２階微分信号から算出した特徴量を意味し、「脈波信号処理」は、シミュレーション脈波信号Ｙに対し脈波信号処理を行うことで得られた加算平均後２階微分信号から算出した特徴量を意味し、「比較処理」は、シミュレーション脈波信号Ｙに対し比較処理を行うことで得られた加算平均後２階微分信号から算出した特徴量を意味する。
【００４２】
図２０に示されているように、シミュレーション脈波信号Ｙに対し脈波信号処理を行うことで得られた加算平均後２階微分信号から算出した特徴量ａ〜ｅは、シミュレーション脈波信号Ｘの２階微分信号から算出した特徴量ａ〜ｅに近い値であった。それに対し、シミュレーション脈波信号Ｙに対し比較処理を行うことで得られた加算平均後２階微分信号から算出した特徴量ａ〜ｅは、シミュレーション脈波信号Ｘの２階微分信号から算出した特徴量ａ〜ｅと大きく相違していた。
【００４３】
この結果から、本実施形態の脈波信号処理によれば、特徴量ａ〜ｅを正確に算出できることが確認できた。
（２）試験２
前記試験１と同様に、シミュレーション脈波信号Ｙを作成した。このシミュレーション脈波信号Ｙに対し、脈波信号処理のうち、特徴点を抽出するところまでを実行した。次に、特徴点と、それに隣接する特徴点との時間差（以下では特徴点間隔とする）を、２０箇所で測定した。次に、２０箇所で測定した特徴点間隔の標準偏差を算出した。
【００４４】
以上の処理を、第２の周波数を２〜５０Ｈｚの範囲内で変化させながら、繰り返し実行した。使用した第２の周波数は、２、２．５、３、４、５、６、７．５、１０、１２．５、１５、２０、３０、４０、５０Ｈｚである。試験の結果を図２１に示す。
【００４５】
シミュレーション脈波信号Ｙは、ホワイトノイズを除けば規則正しい波形を有する。そのため、特徴点の抽出が正確であるほど、特徴点間隔は一定となり、特徴点間隔の標準偏差は小さくなるはずである。
【００４６】
図２１に示されているように、第２の周波数が小さいほど、特徴点間隔の標準偏差は小さかった。特に、第２の周波数が１０Ｈｚ未満であると、特徴点間隔の標準偏差は一層小さかった。このことは、第２の周波数が小さいほど、特徴点を正確に抽出できることを示している。
【００４７】
＜他の実施形態＞
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００４８】
（１）脈波信号処理装置１は、ウエアラブルセンサ５と同様の構成を有し、脈波信号処理装置１の筐体に取り付けられたセンサを備えていてもよい。脈波信号処理装置１は、そのセンサを用いて脈波信号を取得することができる。そのセンサは、被験者の身体のうち、手首２７以外の部分から脈波信号を取得することができる。手首以外の部分としては、例えば、被験者の指先等が挙げられる。なお、低温環境では指先の血流が減少するので、一般的には、正確な脈波信号を得ることが困難になるが、本発明によれば、血管硬さや血圧等の推定に必要な情報を含んだ脈波信号を得ることができる。
【００４９】
（２）脈波信号処理装置１が、表示器７、及び入力装置６の一方又は両方を備えていてもよい。
（３）脈波信号処理装置１は、まず、脈波信号を微分し、次に、微分後の信号に対し、第１のフィルタ処理を行ってもよい。また、脈波信号処理装置１は、脈波信号に対し、微分と、第１のフィルタ処理とを同時に実行してもよい。この場合、微分の機能と、第１のフィルタ処理の機能とを有する第１のフィルタを用いることができる。
【００５０】
（４）脈波信号処理装置１は、加算平均後脈波信号、加算平均後１階微分信号、加算平均後２階微分信号、加算平均後３階微分信号、及び加算平均後４階微分信号のうちの１以上を、外部の装置に出力してもよい。その外部の装置は、出力された信号を用いて、血管硬さや血圧を推定することができる。この場合、脈波信号処理装置１は、血管硬さや血圧を推定しなくてもよい。
【００５１】
（５）脈波信号処理装置１は、加算平均後脈波信号、加算平均後１階微分信号、加算平均後２階微分信号、加算平均後３階微分信号、及び加算平均後４階微分信号のうちの１以上を用いて、血管硬さ、血圧以外の状態量を推定してもよい。
【００５２】
（６）脈波信号処理装置１は、加算平均後脈波信号、加算平均後１階微分信号、加算平均後３階微分信号、及び加算平均後４階微分信号のうちの１以上を用いて、血管硬さ、血圧を推定してもよい。
【００５３】
（７）脈波信号処理装置１は、アナログ回路を用いて、第１のフィルタ処理、又は第２のフィルタ処理を行ってもよい。
（８）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【００５４】
（９）上述した脈波信号処理装置の他、当該脈波信号処理装置を構成要素とするシステム、当該脈波信号処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、脈波信号処理方法等、種々の形態で本発明を実現することもできる。
【符号の説明】
【００５５】
１…脈波信号処理装置、３…脈波信号処理システム、５…ウエアラブルセンサ、６…入力装置、７…表示器、９…ＣＰＵ、１１…メモリ、１３…脈波信号取得ユニット、１５…第１のフィルタユニット、１７…第２のフィルタユニット、１９…特徴点抽出ユニット、２１…区分ユニット、２３…加算平均ユニット、２５…推定ユニット、２７…手首、２９…ＬＥＤ、３１…ＰＤ、Ｆ…特徴点、Ｓ…区間
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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