(57)【要約】  本発明は動脈のナンディ脈拍波形の定量的検出に有用な非侵襲装置に関する。本発明では３つのダイアフラムベースの歪ゲージ要素が、手首の親指の付け根にある正確なピックアップ位置（ヴァータ、ピッタ及びカパの位置）に置かれる。本発明で適合された方法論は、前記指先の正確なピックアップ位置に圧力を検知する要素を配置することを含み、そこでナンディ脈拍が検知され、そこで生じた圧力のアナログ信号がＡＤ変換される。前記波形は、機械学習アルゴリズムを使用することで分析されて、アーユルヴェーダの文献でナンディと定義された各種タイプとサブタイプへと分類され、結果として人の主観に影響されない定量的な分析が可能となる。【選択図】図２
2010535574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動脈の'ナンディ'脈拍波形の定量的検出に有用な非侵襲性装置「ナンディ・トラジーニ」であって、該装置は、
［ａ］'ナンディ'脈拍の検知対象であるユーザの手首における３つの予め定められた位置（図１中の６，７，８）に並列に置かれる、ダイアフラムベース圧力センサ（図２中の１）の少なくとも３つの回路と、
［ｂ］前記圧力センサの下部に設けられた少なくとも１つのネオプレンストリップ（図３中の５）と、
を備え、
［ｃ］前記ネオプレンストリップには、動脈拍動を捕捉するために、厚さが１から５ｍｍの範囲にあるエアギャップを形成するための少なくとも３つの孔（図３中の３）が備えられ、
［ｄ］前記圧力センサの各々に対応して少なくとも１つのトランスデューサ（図２中の１）が設けられ、圧力信号を等価な電気的信号に変換するために、ＤＣ電源（図４中の４）が更に備えられ、
［ｅ］上記（ｄ）において得られた前記電気信号を、少なくとも１つのアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）（図４中の５）を使用してデジタル形式に変換するための少なくとも１つのデジタル変換器（図４中の５）が、雑音を最小にするためのシールド機構（図５中の７）と共に設けられ、
［ｆ］脈圧波形の視覚表示を得るために、コンピュータ・デバイス（図２中の７）が前記デジタル変換器に接続された
ことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記ダイアフラムベース圧力センサの前記回路は、
ｉ．接続バス（図５中の７）を通して参照電圧源（図５中の９）から一定の励振電圧を受けるためのホイートストン・ブリッジ（図５中の１）と、
ii．前記トランスデューサの数に対応する数だけ設けられ、該トランスデューサの出力を増幅するために使用される増幅器（図４中の１）と、
iii．ＮＰＮ型トランジスタ（図５中の４）のベースと
iv．前記ブリッジからの増幅された圧力信号に比例する出力を得るためのエミッタ端子（図５中の８）と、
ｖ．電流出力を電圧に変換してデジタル化できるようにするための単一方向の電流の流れを許容するダイオード（図５中の６）又は抵抗と、
vi．外部干渉及び雑音を排除するため、適切にシールドされ、アースされた接続ワイヤ（図５中の７）と
を含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記ホイートストン・ブリッジの可変抵抗器が'ナンディ'脈拍の圧力変化を認識できる
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項４】
±０．００１２４Ｐａの範囲で動脈の脈圧を検出できる
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項５】
正確な圧力の読み取りを得るために、前記センサ部の圧力は、７．５から１３ｃｍ水柱の範囲である
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項６】
手首上の３つの予め定められた位置において小さい圧力を非常に正確に得るためにセンサと患者の皮膚の間に３つのエアギャップを形成するようにネオプレンシートに設けられる３つの孔（図４中の３）の上に正確に前記３つの圧力センサが取り付けられている
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項７】
使用されるネオプレンシートの厚さは１から５ｍｍの範囲である
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記コンピュータ・デバイスが、好ましくは記憶装置と少なくとも１つのＵＳＢポートとを持つコンピュータである
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項９】
発生した波形はパーカッション、干満、谷及び重拍脈波の時間領域特性を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の装置「ナンディ・トラジーニ」を使用して、個人の動脈のナンディ脈拍波形を定量的に検出する方法であって、
少なくとも６０秒までの時間にわたって予め定められた場所に前記装置を置く段階と、
これに続いて、完全にノイズのないナンディ波形を形成するパラメータを収集し、格納する段階と
を含み、
前記収集し、格納する段階において収集される波形は、脈拍数、自己類似的性質、カオス的性質、平均した脈拍の動きを含むグループから選択された典型的な生理的な特性によって特徴付けられたものであり、
前記収集し、格納する段階に続いて、得られた結果を解釈して「ナンディ」のタイプとサブタイプを識別し、ユーザが異常をもつ可能性を識別する段階を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
前記「ナンディ」のタイプが、スクシュマ、チクシュナ、カシーナ及びサーマ、及びそれらの組合せからなるグループから選ばれ、ユーザの前記圧力ポイントがヴァータ、ピッタ及びカパである
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ユーザの前記圧力ポイントがヴァータ、ピッタ及びカパであり、ナンディのサブタイプがマンダとヴェガヴァーチからなるグループから選ばれる
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
ピークが第１及び第２のタイプを含み、異なるパラメータの変化によって変化する
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
脈拍数が脈拍のフーリエスペクトルから定量的に計算される
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
平均したパルスの動きが、ピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォームを使用することで捕捉され、この場合、ウェーブレット係数は一連の総データの本質を補足するために脈拍の平均値を抽出することができる
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
波形の自己類似的性質を、ユーザの異なる年齢層の様々な脈拍パターンを区別できる多重フラクタルスペクトルにより求める
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
脈拍に現れる不整脈を示す動きを捕捉するために、連続した脈拍ビート間の変化が脈拍の可変性によって捕捉される
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
発熱を含む異常を検出するための大規模及び小規模の構造について記述する再現プロットからの記述子の形態で脈拍データのカオス的特性が得られる
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は動脈のナンディパルス波形の定量的検出に有用な非侵襲装置「ナンディ・トラジーニ（Ｎａｄｉ  Ｔａｒａｎｇｉｎｉ）」に関する。より具体的には、本発明は、時系列としてナンディ（動脈拍）の完全スペクトルを獲得するための装置、及び脈拍パターンを識別するための高度な機械学習アルゴリズムを持つアプリケーションに関する。本発明によると、３つのダイアフラムベースの歪ゲージ要素が、手首の親指の付け根にある正確なピックアップ位置（ヴァータ（Ｖａｔａ）、ピッタ（Ｐｉｔｔａ）及びカパ（Ｋａｐｈａ）の位置として知られている）に置かれ、橈骨動脈の圧力を受けて、等価な電気出力を与える。次に、歪ゲージの励振に結合された各電気出力は、送信器において、パーソナルコンピュータのＵＳＢポートとのインタフェースを持つデジタル変換器を使用することによってデジタル化される。この圧力は、圧力単位としては小さなもので、正確な診断を実行するために、正確かつ再現可能で、無雑音の波形として捕捉される。正確な値を得るために、各検出要素と人の皮膚の間に非常に小さいエアギャップが導入される。例えば、リズム、自己類似性、脈拍に現れるカオス的性質などの典型的な生理的な特性が、厳密な機械学習アルゴリズムを使用することによって抽出される。次に、本発明（各々の手における３つの波形）で得られた６個の脈拍波形が、アーユルヴェーダの文献において主として定義されている動脈拍パターンの各種タイプ及びサブタイプとして分類される。
【０００２】
本発明のシステムは、アーユルヴェーダの開業医によって手動で実行された「ナンディ−ニダン（Ｎａｄｉ−Ｎｉｄａｎ）」における全ての人為過誤を排除すること及び正確で定量的な情報に基づいて病気の診断がなされることを意図している。また、本発明は病気の診断におけるいかなる主観をも排除できるものとなる。
【背景技術】
【０００３】
アーユルヴェーダ（Ａｙｕｒｖｅｄａ；インドの伝統的医療科学）は、人体全体の機能が、３つの気質、すなわち、まとめてトリドーシャと呼ばれるヴァータ、ピッタ及びカパによって決定されると信じている。これら３つのドーシャにおける均衡が、生理学のあらゆる局面の適切な機能を維持する。この割合に何らかの不均衡があると、それは異常を引き起こす。この不均衡は、血液を運ぶ血管に、正常状態に比較して収縮又は拡張を引き起こす。血管のこの収縮／拡張は血流の変調をもたらし、これはナンディと呼ばれる。要するに、ナンディは血液循環の状態に影響し、それは個人の生理状態によって左右されることに疑いはない。これは、アーユルヴェーダによる患者の診断における最初の段階、及び多くの場合において、唯一の診断用道具としての「ナンディ−ニダン」（血流の検知によって病気を診断することを意味する）を形成する。
【０００４】
ナンディ脈拍を得ることができる位置は、人体に約７４０００個所あるが、そのうちの２つの位置だけが近接している。しかしながら、アーユルヴェーダの開業医によると、標準的な位置は、図１に示されている手首の親指の付け根にある。図１の１に示されるアーユルヴェーダ開業医の手の３つの指、すなわち、図１に２で示される人差し指、図１に３で示される中指、及び図１に４で示される薬指が、図１に５で示される患者の手の親指の付け根に置かれ、そして、その指先で脈拍を感じることができる。各指は、それぞれ図１の６においてヴァータ・プラクリティを、図１の７においてピッタ・プラクリティを、図１の８においてカパ・プラクリティを感じる。これらの脈拍の一般的特性が表１に示される。
【０００５】
指先に感じられた全てのパルスは、主なタイプとしてスクシュマ（Ｓｕｋｓｈｍａ）、チクシュナ（Ｔｉｋｓｈｎａ）、カシーナ（Ｋａｔｈｉｎａ）及びサーマ（Ｓａｍａ）、また、僅かな特殊なタイプとしてヴェガヴァーチ（Ｖｅｇａｖａｔｉ；速い）、マンダ(Ｍａｎｄａ；遅い)、コール(Ｋｈｏｌ；深い）として、更に、これらの組み合わせとして、伝統的に分類されている。この分類は、主に偏位と脈拍の動きに基づいている。頻度、深さ、パワー、リズムなどのパラメータを用いてこれらの脈拍の性質を示すことができる。これらの全てのパラメータは、各指先の予定されたピックアップ位置で検知される。これらの特性に何らかの変化があれば、それはある種の異常を表している。
【０００６】
関連する従来の参照文献の幾つかとして、米国特許６，４３２，０６０、米国公開２００３／１００９１０５、米国特許６，３６４，８４２、米国特許５，６２３，９３３、米国特許５，７５５，２２９、米国特許５，８３２，９２４、米国特許５，９３８，６１８、米国特許６，１５５，９８３、米国特許６，１５９，１６６、米国特許６，２６１，２３５、米国特許６，３６４，８４２、米国特許６，７６７，３２９、米国特許６，２９３，９１５、米国特許６，７３０，０４０、米国特許７，０７４，１９３、米国特許７，１９２，４０２、及び米国特許７，１９５，５９６がある。これらの手法の幾つかは、手首位置の代わりに指先から脈拍波形を得る。幾つかの手法は、脈拍を得るために計測位置に圧縮空気を使用して圧力をかける。また、これらの方法を使用することで得られたナンディが完全であるかどうかは、言うのも難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第６，４３２，０６０号公報
【特許文献２】米国公開特許２００３／１００９１０５号
【特許文献３】米国特許第６，３６４，８４２号公報
【特許文献４】米国特許第５，６２３，９３３号公報
【特許文献５】米国特許第５，７５５，２２９号公報
【特許文献６】米国特許第５，８３２，９２４号公報
【特許文献７】米国特許第５，９３８，６１８号公報
【特許文献８】米国特許第６，１５５，９８３号公報
【特許文献９】米国特許第６，１５９，１６６号公報
【特許文献１０】米国特許第６，２６１，２３５号公報
【特許文献１１】米国特許第６，３６４，８４２号公報
【特許文献１２】米国特許第６，７６７，３２９号公報
【特許文献１３】米国特許第６，２９３，９１５号公報
【特許文献１４】米国特許第６，７３０，０４０号公報
【特許文献１５】米国特許第７，０７４，１９３号公報
【特許文献１６】米国特許第７，１９２，４０２号公報
【特許文献１７】米国特許第７，１９５，５９６号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】D. Kugiumtzis, B. Lillekjendlie, and N. Christophersen著  「 Chaotic time series part I：Estimation of some invariant properties in state space」、Modeling,Identification and Control 15(4)：ｐ205-224,1994年
【非特許文献２】Evangelista,G.著  「Pitch Synchronous Wavelet Representations of Speech and Music Signals」、IEEE Transactions on Signal Processing 41(12)：ｐ3313-3330,1993年
【非特許文献３】Vladimir N. Vapnik. 著  「The Nature of Statistical Learning Theory.」、Springer, New York, NY, USA, 1995年
【非特許文献４】J. F. Muzy, E. Bacry and A. Arneodo著  「The multifractal formalism revisited with wavelets」、Int.J.Bif.Chaos 4：ｐ245-302,1994年
【非特許文献５】L. Li and Z.Wang著  「Study on interval variability of arterial pulse」、In The 1st Joint BMES/EMBS Conference：ｐ223,1999年
【非特許文献６】J. P. Zbilut, C. L. Webber Jr.著  「Embeddings and delays as derived from quantification of recurrence plots」、Physics Letters A, 171(3-4)：ｐ199-203,1992年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
これまで報告された従来技術の欠点は、以下の通り要約することができる。
・上記の記述自体が、ナンディ・ニダンに関連する技能は多くの実施と経験により得られることを物語っている。一方、情報の内容は、質的に示されるだけで、最初からどんな定量的な結論も引き出されることができていない。また、報告された過程にあるのは主観である。
・開示された従来の試みの大部分では、その方法は、橈骨動脈に何らかの定圧(最大の振幅を得るために)を加えることからなる。しかし、ナンディ・ニダンは、血液循環に、したがってナンディ自体に影響するだけであるから、動脈上にそのような外圧を加えるものではないことが知られている。
・更に、いかなる診断法にも、完全性だけでなく、不正確さ(本件における波形の雑音成分)を知ることが不可欠であるが、そのことは、ここでは言及されていない。
・開示されたこれまでの試みの大部分は、まさしく、脈拍波形の提示か、または脈拍数の計算であって、診断に向かった更なる処理が提示されることがなかった。
【００１０】
従って、本発明の発明者らは、これらの全ての問題を克服すると思われるアーユルヴェーダに基づいたシステムを開発する必要性が存在すると認識した。すなわち、時系列データとしてのナンディ脈拍を与えることができ、更に使用が簡単であるシステムを持つことが望ましいと考えた。本発明の開示では、前述した制約の全てが取り除かれたので、本発明の実施形態から得られたその波形は定量的な情報に基づく診断のために使用されるものとなる。更に、ナンディ脈拍の全ての主要なタイプと特殊なタイプが特定されるので、本発明の開示から入手可能な波形の正確性を立証できた。
【００１１】
本発明のシステムは、アーユルヴェーダの開業医によって手動で実行されるナンディ・ニダンにおいて、全ての人為的過誤を排除するために、便利で高価でなく、無痛で非侵襲性の方法を提供すること、及び診断が正確かつ定量的な情報に基づいて実行されることを意図している。また、本発明は診断におけるいかなる主観をも排除できるものである。
【００１２】
すなわち、本発明の主な目的は、アーユルヴェーダの開業医によって手動で実行されるナンディ・ニダンにおける全ての人為的過誤を排除できるようになる、便利で、高価でなく、無痛で非侵襲性の、計算機で支援された装置を、異常及び人の健康パラメータの診断のために提供することである。
【００１３】
本発明の別の目的は、正確かつ定量的な情報に基づいて実行されることによって主観を排除することができ、使い易く、システム応答が速い装置を提供することである。
【００１４】
本発明の更に別の目的は、時系列データとしてナンディ脈拍を提供でき、かつその上使いやすい装置を提供することである。
【００１５】
本発明の更に別の目的は、ナンディ波形をナンディ脈拍の主なタイプ及びサブタイプに分類するために、本発明の開示により入手可能な波形の正確性を高めるものとなる様々な機械学習のアルゴリズムが適用された装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明に用いられる方法は、指先の正確なピックアップ位置に圧力を検知する要素を配置し、そこでナンディ脈拍を検知し、そこに生じた圧力のアナログ信号がデジタル化される。この波形は、次に現代の機械の学習テクニックを使用することによって分析されて、次いで、アーユルヴェーダの文献でナンディと定義された各種のタイプとサブタイプへと分類される。
【００１７】
本発明に使用される用語の定義を、以下に記述する。
「アーユルヴェーダ」−アーユルヴェーダは、２つの根源から得られたサンスクリット語である。アーユルとは生命を意味し、そして、ベーダは知識を意味する。それは古代のベーディック文学に起源を発する。アーユルヴェーダは、食事、治療、健康維持に関するものとして、ちょうどヨガの科学のように、恐らく生命についての最古の科学であると考えられる。
「ナンディ」−脈拍に関連する。
【００１８】
アーユルヴェーダの古代の科学的芸術への多くの人々のための出発点は、３つのドーシャ、すなわちヴァータ、ピッタ及びカパの関係である。
アーユルヴェーダは、生命を調和の流れ、それら３つの基本的な力の動的なバランスであるとみなす。
・ヴァータ（風、空気）は、動きと衝動の原理である。
・ピッタ（胆汁、炎）は、同化と変化の原則である。
・カパ（粘液、水）は、安定性の原則である。
【００１９】
これらの力は、すべてのものにおいて活動する。これらが均衡している時は、これらが幸福と健康をもたらすが、これらが不均衡な場合には、これらが悪い感覚やその後の病気を導く。誰もが独自性をもっており、アーユルヴェーダは、この独自性を尊重する。それは、個別の構成型、ドーシャが体の中にある理由である。
【００２０】
３つの基本的な力から、個人の７つのカテゴリを形成できる。すなわち、
１．風が個人を支配した（ヴァータ）。
２．胆汁が個人を支配した（ピッタ）。
３．粘液が個人を支配した（カパ）。
４．風と胆汁が個人を支配した（ヴァータ及びピッタ）。
５．風と粘液が個人を支配した（ヴァータ及びカパ）。
６．胆汁と粘液が個人を支配した（ピッタ及びカパ）。
７．風、胆汁、及び粘液が個人を支配した（均等な割合のヴァータ及びピッタ及びカパ）。
【００２１】
"ｖｅｇａｖａｔｉ"−脈拍数が非常に高く、動きがより高いならば、脈拍はヴェガヴァーティ脈拍として検出される。
"ｍａｎｄａ"−脈拍数が低く、干満波と重拍波のように非常に少ない動きならば、脈拍はマンダ脈拍として検出される。
"ｓｕｋｓｈｍａ"−脈拍に干満波と重拍波の広い幅を伴った非常に低い傾斜があるならば、脈拍はスクシュマ脈拍として検出される。
"ｔｉｋｓｈｎａ"−脈拍に衝撃波のような急勾配があるならば、脈拍はチクシュナ脈拍として検出される。それは理解の鋭さと迅速さを促進する。
"ｋａｔｈｉｎａ"−干満波と重拍波における形が正三角形のように見えるならば、脈拍はカシーナ脈拍として検出される。それは力、強さを増加させる。
"ｓａｍａ"−脈拍が３つのドーシャの全てにおいて同等なふるまいを示しているならば、脈拍はサーマ脈拍として検出される。
【００２２】
先に述べたように、ナンディ脈拍は、手首の上の親指の付け根に置かれたアーユルヴェーダ開業医の３本の指先によって検知されるが、これは、実際には、動脈によって得られた圧力を測定するものである。事実上、この圧力は、圧力単位では非常に小さいものであり、−０．００１２４Ｐａから＋０．００１２４Ｐａである。同様の方法が本発明において使用されている。３個の送信器（その１つ１つがそれぞれの検知要素のためのもの）に結合された、電気信号を増幅することができる３個の圧力検知要素（３インチ水柱から５インチ水柱の圧力範囲）が、３つの指先の代わりに予定された位置に置かれる。これらは、３個の圧力検知要素に作用する圧力に比例した３つの電気信号を発生する。次に、３つの電気的信号の各々が、パーソナルコンピュータのＵＳＢポートに対するインタフェースを持つデジタル変換器を使用することによってデジタル化される。このデータは、予め定められた時間にわたってコンピュータ上で取得され、データ収集ソフトウェアを使用することによって、信号値に何らかの変化があったか否かが判断される。データ収集ソフトウェアはまた、デジタル化を制御する。測定することができる信号の最小の変化は、ＡＤ変換器の精度のみに掛かっている。そのような３つの脈拍のデータは、一方の手について１回の時間情報に対して格納される。同様の脈拍データが、その人のもう一方の手について得られる。
【００２３】
通常は、このようにして得られたデータは、情報の内容を変調することになる、雑音と呼ばれる、暗黙の、かつ明白な電子的及び電気的障害により壊される。適切なシールドを施した場合、現在の開発されたシステムで得られる騒音レベルは、ほとんどゼロである。従って、得られたナンディは純粋な状態にあり、どんな種類のデジタル変換器であっても、デジタル変換器から得られた信号についてのデジタル・フィルタリングは必要ではない。
【００２４】
脈拍データがコンピュータに格納されると、ピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォーマが、平均的性質を引き出すために、それぞれのパルスデータシリーズに適用される。そして、重要な生理的な特性が、フーリエ解析、カオス分析、変動分析など様々な特徴抽出方法を使用することにより計算される。最終的に、脈拍のタイプとサブタイプが、これらのパラメータに基づいて検出される。
【００２５】
従って、本発明は、
（ａ）ナンディ脈拍を検知するために図１に６，７，８で示されるユーザの手首の決められた正確なピックアップ位置に横に並んで配置された、図２に１で示される少なくとも３個のダイアフラムベース圧力センサの回路と、
（ｂ）これら圧力センサの下部に設けられた図３に５で示される少なくとも１つのネオプレンシートと、
を備え、
（ｃ）前記シートには、動脈拍動を捕捉するために１から５ｍｍの範囲の厚みのエアギャップを導入する、図３に３で示される少なくとも３つの孔が形成され、
（ｄ）上述のように設けられた圧力センサの各々に対応する図２に１で示される少なくとも１個のトランスデューサが、圧力信号を同等な電気的信号に変換するための図４に４で示されるＤＣ電源と共に設けられ、
（ｅ）図４に５で示される少なくとも１つのアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）を使用して上述の段階（ｄ）で得た電気信号をデジタル形式に変換するための少なくとも１個の図４に５で示されるデジタル変換器が、雑音を最小にするための図５に７で示すシールド機構と共に設けられ、
（ｆ）脈圧波形の視覚表示を得るために、図２に７で示されるコンピュータ・デバイスが前述のデジタル変換器に接続された
構成からなる、動脈のナンディ脈拍波形の定量的検出に有用な非侵襲装置「ナンディ・トラジーニ」を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】３つの位置「ヴァータ、ピッタ及びカパ」で脈拍を検知するため患者の手の上に置かれたアーユルヴェーダ開業医の指先の位置決を示す。
【図２】本発明の概要図面である。
【図３】センサと患者の皮膚の間にエアギャップを導入するためのネオプレンシートの配置を示す。
【図４】本発明による電気線図である。
【図５】本発明によるシステムの検知要素の１つについての回路図（他の２個のセンサも同じ回路である）を示す。
【図６】３個のピックアップについての本発明のデータベースからの短い持続時間の脈拍データの例を示す。
【図７】重要な時間領域機能を示すドーシャ波形（３つ）の例を示す。
【図８】ヴェガヴァーチ脈拍の例を示す。
【図９】マンダ脈拍の例を示す。
【図１０】ピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォーマ（ＰＳＷＴ）を使用してパルスデータシリーズの本質を得るために平均値の計算に関わるステップについて説明する図である。
【図１１】チクシュナナンディの例を示す。
【図１２】カシーナナンディの例を示す。
【図１３】サーマナンディの例を示す。
【図１４】スクシュマナンディの例を示す。
【図１５】３つの年齢層における人々のヴァータデータシリーズの多重フラクタルスペクトルの変化を示す。
【図１６】脈拍間隔の可変性によって捕らえられる、あらゆる３番目のビートがなくなっている不整脈性脈拍の例を示す。
【図１７】再現プロット分析で正常時と発熱時のピッタ脈拍の比較を示す。
【図１８】本発明の実施形態から厳密な機械学習のアルゴリズムを使用することによりデータを使用して患者を診断する手法における重要なステップを示すフローチャートを表示する。
【図１９】３つの予め決められた位置ヴァータ、ピッタ及びカパでの３２番目の人についての脈拍の例を示す。
【図２０】３２番目の人についての１分間のヴァータ脈拍の例を示す。
【図２１】３２番目の人についてのヴァータ脈拍のフーリエ変換の例を示す。
【図２２】３２番目の人についてのヴァータ脈拍の検出されたピークの例を示す。
【図２３】３２番目の人についてのヴァータ脈拍を折り重ねた例を示しており、全てのピークが一緒に重なっている。
【図２４】全体の時系列の本質を表す３２番目の人のヴァータ脈拍を平均の例を示す。
【図２５】３２番目の人におけるヴァータ脈拍の多重フラクタルスペクトルの例を示す。
【図２６】３２番目の人におけるヴァータ脈拍のピーク間の時間差を示すものであり、脈拍数の変わりやすさの例を示している。
【図２７】３２番目の人についてのヴァータ脈拍の再現プロット分析の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
時系列分析と機械学習は、生理学的なシステムの根本の型を理解するのに有用なツールである。一般に、時系列は、デジタル変換器（アナログ・デジタル変換器、ＡＤ変換器）を用いて圧力検知要素とトランスデューサから得られたアナログ信号を、所望のサンプリングレート及び所望の時間でデジタル化することによって得ることができる。ＡＤ変換器は、ディスクの上に時系列と呼ばれるデータシリーズを移して格納できるパーソナルコンピュータとのインタフェースを持つ。そして、このようにして得られた時系列は、基本的なシステムのダイナミックな特徴を抽出するのに様々な機械学習アルゴリズムを使用することで分析できる。同様の方法が、定量的にナンディ脈拍を取得するために本発明で採用される。
【００２８】
本発明においては、アーユルヴェーダ開業医の指先に代わって、ネオプレンシート（図２における３）上に取り付けられ、電気的信号を増幅できる送信機（図２における４）と結合された３つの圧力検知要素（図２における１）が、予め決められた３つの位置（図１における６，７，８）に配置される。この圧力検知要素は、ネオプレンシートと共に、患者の手首の大きさの変動や肌の違いを考慮して適切に調整されなければならない。そうすることで、これら３個の検知要素の３つのダイアフラム（図４における２）が、手首の予め決められた３つの位置の患者のナンディに正確に接触できることになる。センサのリード線（図２における２）は適切にシールドされている。各圧力検知要素には、送信器を通して直流電圧（図２における５）を使って励振電圧が供給される。この配列は、圧力検知要素によって得た圧力に比例した電気信号を発生し、それはパーソナルコンピュータ（図２における７）のＵＳＢポートへのインタフェースを持つデジタル変換器（ＡＤＣ）（図２における６）を使って、その後デジタル化される。
【００２９】
データは予定された時間にわたりコンピュータ上で取得でき、データ収集ソフトウェアを使用することによって、信号値のいかなる変化も検出することができる。データ収集ソフトウェアはまた、デジタル化を制御する。測定できる信号の最小の変化は、デジタル変換器の精度にのみによって定まる。
【００３０】
通常は、このようにして得られたデータは、情報の内容を変調するように働く、雑音と呼ばれる、暗黙のそして明白な電子的及び電気的障害により壊される。適切なシールドを施した状態では、現時点で開発されたシステムで得られる騒音レベルは、ほとんどゼロである。従って、得られたナンディは純粋な状態にあり、よって、デジタル変換器がどのような種類であっても、デジタル変換器から得られた信号については、デジタル・フィルタリングは必要ではない。
【００３１】
本発明により入手された波形は、例えばリズム、自己類似性、カオス的性質などの典型的な生理的な特性を含んでいる。厳密な機械学習アルゴリズムが、これら波形の分類に用いられ、アーユルヴェーダの文献において主として定義されている、各種タイプ及びサブタイプとして分類される。波形は、正確な診断を実行するために、正確で、完全で、再現可能性があり、かつ無雑音である。
【００３２】
使用される方法は、以下を含む。
（ａ）３個の圧力検知要素を、３つの指先(アーユルヴェーダ開業医の)による正確なピックアップ位置にそれぞれ位置決めし、そこでナンディ脈拍を検知して、そこに発生したアナログ圧力信号を、直流成分を取り除いた後にデジタル化すること、
（ｂ）３つの穿孔を持つネオプレンシートを使用することにより、それぞれのセンサと皮膚の間にエアギャップを形成するための配列を用いること、
（ｃ）各センサに少なくとも１個以上の送信器を接続し、センサは、他の側において更に直流電圧供給に接続すること、
（ｄ）入力信号の速い変化を捉えるために、少なくとも１つのアナログ・デジタル変換器（ＡＤ変換器）を使って、ステップ（ｄ）において得られた電気信号を変換する少なくとも１つのデジタル変換器を接続し、更に雑音を最小にするためのフィルタリング配列によるシールドを行うこと、
（ｅ）ステップ（ｄ）において得られた一次及び二次のピークのデジタル信号における異なるパラメータを記憶装置に記録し、格納すること、
（ｆ）脈拍パターンの分類の性能評価基準を最適化するための記憶装置専用のプログラムを設計すること、
（ｇ）上記ステップから得られた結果を観測及び解釈し、脈拍波形の分析により、様々な異常を検出すること。
【００３３】
使用されるシステムの詳細な記述は以下の通りである。
・図４は、本発明の電気線図を説明するものである。ダイアフラム（図４における２）ベースの圧力検知要素（図４における１）は、直流電源（図４における４）を使うことによって、送信機（図４における３）を通じて励振電圧が供給される。圧力検知要素の各出力は、対応する接続リード（図４における７）を介して送信器より入手する。この出力は、デジタル化のために更にＡＤ変換器（図４における５）に接続され、最終的にはコンピュータ（図４における６）に格納される。
【００３４】
・本発明において、それぞれの検知要素のために適合させられた回路の細部が、図５で明らかにされる。圧力検知要素のホイートストン・ブリッジ（図５における１）が、接続バスを通して参照電圧源（図５における９）から一定の励振電圧を受ける。該ブリッジの可変抵抗器（図５における２）はナンディ脈拍における圧力変化を認識する。この出力は、一連の増幅器（図５における３）を通して増幅され、ＮＰＮ−型トランジスタ（図５における４）のベースに与えられる。出力はエミッタ端子から得られ、これはブリッジからの増幅された圧力信号に比例する。電流出力は抵抗（図５における５）を使って電圧（図５における８）に変換され、デジタル化される。ダイオード（図５における６）は単一方向の電流の流れを許容する。全ての接続ワイヤ（図５における７）は適切にシールドされアースされているので、あらゆる外部からの干渉、雑音を排除する。
【００３５】
・図３は、センサと人の皮膚の間にエアギャップを導入するためのネオプレンシートの配置を示している。各センサの寸法は、８．５ｍｍ×６．５ｍｍである。このセンサの中心に非常に小さいダイアフラム（図３における１）があり、これは手首の予め決められた位置に置かれなければならない。エアギャップ（図３における４）を導入するために３つの孔（図３における３）がネオプレンシート（１から５ｍｍまでの厚さの）内に形成される。各孔のサイズは、ちょうど各センサがそれぞれの孔をカバーするようにシート上に置かれるサイズである。
【００３６】
・デジタル変換器とデータ収集ソフトウェア：送信機から入手されたアナログ信号は、直流成分が除去され、次いでＡＤ変換器を使用してデジタル化される。ＡＤ変換器の帯域幅は送信機からの入力信号内の速い変化を捕らえるのに十分高いものである。精度１２ビットのＡＤ変換器が本発明において使用された。ＡＤ変換器はＵＳＢポートにおいてパーソナルコンピュータにインタフェースされる。ソフトウェア（ＬａｂＶＩＥＷ）は、上記のＡＤ変換装置を支援し、これはパーソナルコンピュータ自身を通してＡＤ変換操作を可能にする。このソフトウェアは、一定時間のナンディ脈拍のデジタル化データを取得して、ディスク上にこのデジタル化された脈拍波形を保存する。
【００３７】
・図６は、本発明のデータベースにより標準化された脈拍データの例を示している。この３つの色は手首上の予め決められた位置で捕らえられた３つの異なるドーシャを示す。３つのドーシャ波形は互いにほとんど倣うようであるが、これらは異なった性質を示している。これらのデータに隠された情報は、様々なアルゴリズムを使用することによって把握される。図７は、１つのドーシャについて図６からの脈拍サイクルの拡大版を示しているが、これは重要な時間領域での特徴を示している。このデータベースの中で、パーカッション波（図７における１）、干満波（図７における２）、バレー（図７における３）、及び重拍波（図７における４）の各詳細は、異なる患者の異なる動きを示していて、そしてこのために、この動きを学ぶことによって特定できることとなった。また脈拍データ（図７における５）のポイント描写は、完全な画像のアイデアを与え、余分でない情報は利用可能であることを示す。
【００３８】
従って、このようにして抽出された脈拍の時系列は、ナンディ脈拍の完全かつ無雑音のスペクトルから成り立っている。これは本発明の独特の特徴である。
【００３９】
本発明の実施形態では、使用されるパラメータは、年齢、性、職業、皮膚及び大気条件を含むグループから選択される。
【００４０】
本発明の別の実施形態では、カオス的性質が、奇妙なアトラクタの特性と、熱、背痛、不整脈及び心臓異常を含む様々な異常を得ることができる再帰定量化分析パラメータで得られるカオス的特性で決定される。
【００４１】
本発明の更に別の実施形態では、ホイートストン・ブリッジの可変抵抗器が、ナンディ脈拍の圧力変化を認識できる。
【００４２】
本発明の更に別の実施形態では、装置は、±０．００１２４Ｐａの範囲で動脈の脈圧を検出できる。
【００４３】
本発明の更なる実施形態では、ナンディのタイプがＳｕｋｓｈｍａ、Ｔｉｋｓｈｎａ、Ｋａｔｈｉｎａ、Ｓａｍａ、それらのサブタイプ、及びそれらの組合せから成るグループから選ばれる。そこでは、ユーザの圧力ポイントは、ヴァータ、ピッタ及びカパである。
【００４４】
本発明の別の実施形態では、正確な圧力の読み取りを得るためのセンサ部の圧力が、７．５から１３ｃｍ水柱の範囲とされる。
【００４５】
本発明の更に別の実施形態では、使用されるネオプレンシートの厚さは１から５ｍｍの範囲の中である。
【００４６】
本発明の更に別の実施形態では、前述の小さい圧力を非常に正確に得るためにセンサと患者の皮膚の間に３つのエアギャップを導入すべく１から５ｍｍの範囲の厚みのネオプレンシートに３つの孔（図４における３）を作り、ちょうどその上に前記３つの検知要素が取り付けられる。
【００４７】
本発明の別の実施形態では、記憶装置は、少なくとも１つのＵＳＢポートを持つコンピュータとすることが好ましい。
【００４８】
本発明の更に別の実施形態では、発生した波形はパーカッション、干満、谷及び重拍脈波の時間領域特性を含む。
【００４９】
本発明の更なる実施形態では、特許請求の範囲に記載された装置「ナンディ・トラジーニ」を使用することによって、個人の動脈のナンディ脈拍波形を定量的に検出するための方法が提供される。この方法は、少なくとも６０秒以上の間予め決められた場所に該装置を置き、これに続いて、リズム、自己類似的性質、カオス的性質を含むグループから選択された典型的な生理的特性によって特徴付けられた、完全にノイズのないナンディ波形のピークを形成する、異なるパラメータを収集し、格納し、そして次にユーザの異常の可能性を識別するために得られた結果を解釈する段階が含まれる。
【００５０】
本発明の更なる実施形態では、ユーザの圧力ポイントは、ヴァータ、ピッタ及びカパであり、ナンディのサブタイプがマンダとヴェガヴァーチから成るグループから選ばれる。
【００５１】
本発明の更なる実施形態では、脈拍数が脈拍のフーリエスペクトルから定量的に計算される。
【００５２】
本発明の別の実施形態では、ピークが第１及び第２のタイプを含み、異なるパラメータの変化によって変化する。
【００５３】
本発明の更に別の実施形態では、使用されるリズムは、ウェーブレット係数が一連の総データの本質を補足するために脈拍の平均値を抽出することができるようにされたピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォームである。
【００５４】
本発明の更に別の実施形態では、波形の自己類似的性質が、ユーザの異なる年齢層の様々な脈拍パターンを区別できる多重フラクタルスペクトルで求められる。
【００５５】
本発明の更に別の実施形態では、連続した脈拍ビート間の変化が、脈拍に現れる不整脈を示す動きを捕捉するために、脈拍の可変性として捕捉される。
【００５６】
本発明の更に別の実施形態では、熱を含む異常を検出するために大規模及び小規模の構造を記述する再現プロットからの記述子を用いて脈拍データのカオス的特性が得られる。
【００５７】
（実施例）
以下の実施例は、説明のためのものであって、本発明の範囲を制限するものと解釈するべきではない。
【実施例１】
【００５８】
ナンディパルスは、アーユルヴェーダ開業医の指先に代わって、患者の左手首の真上にある３つの予定された位置（図１における６、７、８）に、ネオプレンシートに取り付けられた３つの圧力検知要素を配置することからなる、本発明の実施形態を使用して記録された。３つの予定された位置は、患者の手首におけるヴァータ位置、ピッタ位置及びカパ位置である。獲得時のサンプル速度は５００Ｈｚであり、これは全てのデータを捕捉するのに十分であった。データは、１から５分間にわたり収集された。これら３つの信号の全てが、ＡＤ変換器（図４における５）を使って個別にデジタル化され、ヴァータ脈拍データ、ピッタ脈拍データ及びカパ脈拍データとして、それぞれ脈拍データベースに格納された。患者の右手首についても更に３つのデータを得るように、同じ手順が続いて行われた。従って、脈拍データベースには６つの脈拍信号(両方の手のヴァータ、ピッタ及びカパ位置における)が各患者用に格納された。年齢、性別、職業などの患者の情報も、データベースに記録された。完全なデータベースは情報及び熱、不整脈異常を含む異なる異常症状に悩む４２人の患者の情報と脈拍信号を含んでいる。これら信号の各々が、パラメータである大きさ、周波数、リズム、深さ及びパワーの変化を示し、従って異なる情報は異なるパターンを伴う。本発明は、アーユルヴェーダ開業医が手動で行ったナンディ・ニダンにおける全ての人為的過誤を排除する、非侵襲性で使い易く、かつ迅速応答性の診断装置「ナンディ・トラジーニ」を提供するために、異なる機械学習アルゴリズムをまとめて使用することについて、全ての脈拍信号を研究しかつ分析した。重要なステップは、ここで（及び図１で示す）簡潔に説明され、更にその詳細は、この後の実施例にも述べられる。最初に、フーリエ係数が、患者の脈拍信号（診断中の患者の全てにおいて、６つの脈拍の脈拍速度が同じであるので、合計６つの脈拍のいずれか１つ)について計算される。脈拍速度は、フーリエスペクトルにおける基本的な周波数から計算される。本発明の実施形態である「ナンディ・トラジーニ」の再現性をチェックするために、一人の人間の脈拍信号が朝のいろいろな時間に記録され、そしてそれらの相関度が確認のために計算された。各脈拍信号の長さが十分なので、ここでは脈拍の本質を捕捉するためにピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォームを使用して平均の脈拍値を計算する。また、検出目的に応じて更にこの平均した脈拍数を使用できる。前述したパラメータと一人の患者の６つの脈拍信号の全てを平均した脈拍数を使用して、ナンディの４つの主要タイプ（即ち、スクシュマ、チクシュナ、カシーナ及びサーマ）、ナンディのサブタイプ（即ち、マンダとヴェガヴァーチ）及びこれらの組合せが得られた。検出は、分類器サポート・ベクトル・マシン（ＳＶＭ）を使用することにより行われた。最初に、分類器が、最初の３１人の患者からのパラメータを使用することによって訓練されて、次に残る１１人の患者に対して試験が行われた。そしてまた、患者の脈拍は、顕著に３つの年齢層で異なった動きを示しており（即ち、「２５歳より下の年齢」、「２５から５０歳」及び「５０歳より上の年齢」）、この動きは、非線形力学とＳＶＭに基づく多重フラクタル分析を使用することで捕捉された。パルス速度変動分析とＳＶＭを使用することにより、脈拍間隔の変化を使用して脈拍信号内の不整脈を示す動きを捕捉した。最終的に、カオス理論ベースの再現プロット分析（再現定量化記述子％再現、％決定論、エントロピー及び％ラミナリティに基づいている）を使用して、ＳＶＭを使用する脈拍信号の異常を容易に検出することができた。
【００５９】
実施例として、我々は３４番目の人についてのサンプル脈拍について、これらの段階と計算を示す。図１９は、５００Ｈｚのサンプル速度で１分間に得られた完全なパルスを示している。従って、３つのドーシャ（３つの決められた位置ヴァータ、ピッタ、カパにおける）に対して、ポイントの総数は３×６０（秒）×５００（Ｈｚ）＝３×３０，０００＝９０，０００である。図２０にはヴァータ脈拍だけが示されており、それは、１分間当り３万ポイントを含んでいる。ヴァータ脈拍のフーリエ変換が計算され、それは３万個のフーリエ係数を与える。この係数の最初の１５００（平均値を提供する最初のものを除く）だけが目に見えるように図２１にプロットされる。最初のピークは周波数８０．５７（＝８１）（図２１に１で示される）にあるが、これは３４人目の人の脈拍数である。また、手動で数えられた脈拍数は８１である。これら３つのドーシャの相関度は、個別にそれぞれ１．７６、１．７１及び１．７５である。ヴァータ脈拍の平均を計算すると、ヴァータ脈拍における最初のピークは図２２において示されるように計算され、'赤*'ポイントがピークを示している。そして、ヴァータ脈拍は図２３に示されているように、全てのピークが一緒になるような方法で折り重ねられる。この折り重ねられたヴァータ脈拍の小波変形は、最終的に図２４に示されるように、平均脈拍を提供する。また、脈拍の動きが大きいと見ることができ、その結果、ヴァータ脈拍のサブタイプはヴェガヴァーチである。干満と重拍波での形は正三角形に似ている、その結果ヴァータ脈拍はまたカシーナ脈拍でもある。更に、全３つのドーシャが同等な動きを示しているので、その脈拍がまたサーマ脈拍であることを示している。そして、ヴァータ脈拍の多重フラクタル分析は、図２５に示されるように、多重フラクタルスペクトルを提供し、それは、その自己類似性を捕捉している。次いで、上で計算されたピークは、脈拍の数の可変性についても使用される。考慮されているヴァータ脈拍には８１個所のピークがあるが、これは、それらの間に８０の違いがあることを示している。これらの違いは図２６に示されている通り十分接近している、そしてその結果、考えられているヴァータ脈拍は、不整脈を示すものではない。最終的に、図２７のヴァータ脈拍（３万のうちの最初の４千のみが見易く示されている）の再現プロットは、ヴァータ脈拍の中に小規模及び大規模の構造があることを示している。埋め込み寸法７、時間遅れ１、及び半径０．３を使用する再現定量化記述子は、再現＝５，５７９、ラミナリティ＝−２．１８２及び決定論＝９５である。ここでは、３４番目の人の診断パラメータの形でそれらを分類器に通すことによって、最終的に全ての上の結果を使用した。分類器ＳＶＭは、３４番目の人はサーマ・カシーナ・ヴェガヴァーチのタイプであって、この３４番目の人は不整脈を示す異常を持たないとの出力を最終的に提出した。
【実施例２】
【００６０】
脈拍数：脈拍は前もって決定された位置にセンサを１から５分間配置することによって得られた。ナンディが取得された直後に、各取得ごとに脈拍数を手動で測定した。脈拍数は患者の６つの脈拍データのうち、いづれか１つのドーシャのフーリエスペクトルにおける基本的な周波数を使用することによって計算される。時系列の脈拍から測定した脈拍数と少数の患者に対して手動で測定された脈拍数の比較が表２に示される。
【実施例３】
【００６１】
再現性：上記で説明された本発明を使用して、朝のセッション（午前８時３０分、午前９時１５分、午前１０時、午前１０時４５分、午前１１時３０分、午後１２時１５分及び午後１時１０分）中に、７回の異なるタイミングで２番目の人（２７歳）のナンディ脈拍を取得した。その人の体調とは別に、ナンディは、精神状態、ストレス、思考などに敏感である。そのために、脈拍の性質は、本質的に変化する。上記の７回のタイミングにおいて、脈拍を取る前に、その人は、５分間リラックスするように言われた。この７タイミングに関する全ての脈拍データについてカオス分析が実行され、脈拍の形は僅かに変化することがあっても、特定のドーシャがほとんどそのままで留まっているか否かを判断するために、相関度と最大リアプノフ指数（参照−D. Kugiumtzis, B. Lillekjendlie, and N. Christophersen著、「 Chaotic time series part I：Estimation of some invariant properties in state space」Modeling, Identification and Control 15(4)：ｐ205-224,1994年）が観測された。左手のヴァータ、ピッタ及びカパの脈拍の相関度を表３に示す。朝のセッションを通して相関度（及び最大リアプノフ指数）が一定のままで留まっていたので、それは、パルス波形が僅かに変化することがあっても、得られた脈拍が完全に再現可能であることを示している。
【実施例４】
【００６２】
脈拍の平均値を抽出するために、脈拍データの本質の計算：それぞれの脈拍データシリーズを、ピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォーム・アルゴリズム（参照−Evangelista,G.著、「Pitch Synchronous Wavelet Representations of Speech and Music Signals」,IEEE Transactions on Signal Processing 41(12)：ｐ3313-3330,1993年）に与えるが、それは、図１０に示されるように、全体のデータシリーズの本質を捕捉するものである。同じ手順が、また他の２つのドーシャデータシリーズについても実行される。ピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォームは、最初に時系列におけるピーク（図１０中の１）を見つけて、全てのピークが一緒になる（図１０中の２）ように、その時系列を折り重ねて、そして次に、ウエーブレット変換（図１０中の３、図１０中に４で示すＺ軸）を取得する。最終的な結果が、脈拍データシリーズ内での平均値を与える。
【実施例５】
【００６３】
ナンディタイプの識別：ナンディのタイプは、管理された分類を使用することによって識別される。最初に、大きさ、周波数、リズム、深さ及びパワーのような様々なパラメータが、データベースで利用可能な全ての脈拍波形について計算される。真のナンディタイプは、アーユルヴェーダ開業医によっても定性的な形態で提供される。サポート・ベクトル・マシン（ＳＶＭ）（参照−Vladimir N. Vapnik. 著、「The Nature of Statistical Learning Theory.」 Springer, New York, NY, USA, 1995年）が分類器として使用される。統計的学習理論に厳格に基づいたＳＶＭは、同時に訓練とテストにおける誤りを最小にして、独自性のある全体的に最適な解決策を生成する。１番目の人から３１番目の人までの対象人員から抽出されたパラメータに、彼らの既知のナンディタイプを加えたものが、ＳＶＭの訓練のために使用される。次に、３２番目から４２番目までの人のパラメータが試験される。ＳＶＭ（定量的に、前述の方法を使用してラベルを決定する)の出力ラベルは真のナンディタイプ(アーユルヴェーダ開業医によって提供されたデータベースにある定性的に記録されたラベル)と比較される。その比較が表４に示される。本発明者らは、脈拍をスクシュマ、サーマ、カシーナ、チクシュナ及びこれらの組合せとしてのナンディタイプに高い精度で分類できた。
【実施例６】
【００６４】
ナンディのサブタイプの識別：脈拍データは、脈拍数及び脈拍の動きによって、ヴェガヴァーチあるいはマンダとして予備的に分類される。図８に示されるように、もし脈拍数が非常に高く、かつ動きがより高い（図８の１）ならば、その脈拍はヴェガヴァーチ脈拍として検出される。他方、図９に示されるように、干満及び重拍波で脈拍数が低く動きも非常に少ない（図９中の１）場合には、その脈拍はマンダ脈拍として検出される。
【実施例７】
【００６５】
Ｔｉｋｓｈｎａナンディの識別：図１１は、チクシュナ脈拍の例として４１番目の人のヴァータ脈拍波形を示している。ここで衝撃波のピークにおけるスロープが非常に鋭いことが分る（図１１中の１）。
【実施例８】
【００６６】
Ｋａｔｈｉｎａナンディの識別：図１２は、カシーナ脈拍の例として３８番目の人のカパ脈拍波形を示している。ここで干満と重拍の波のスロープが正三角形のようであることが分る（図１２中の１）。
【実施例９】
【００６７】
Ｓａｍａナンディの識別：図１３は、サーマ脈拍の例として４０番目の人の３つの波形の全部を示している。ここでは脈拍が３つのドーシャ全てにおいて同等な動きを示している。
【実施例１０】
【００６８】
Ｓｕｋｓｈｍａナンディの識別：図１４は、カシーナ脈拍の例として３６番目の人のヴァータ脈拍を示している。ここでこの脈拍は干満と重拍の波の広い幅を伴う非常に低い傾斜部分を持っている（図１４中の１）。
【実施例１１】
【００６９】
特別な脈拍の識別：パルスレートの変動性、多重フラクタルスペクトル分析及び再現プロットの方法が、全てのドーシャにおける脈拍の特別なケースを捕捉するために使用される。
・多重フラクタルスペクトル（参照−J. F. Muzy, E. Bacry and A. Arneodo著、「The multifractal formalism revisited with wavelets」Int.J.Bif.Chaos 4：ｐ245-302,1994年）は、脈拍列の自己類似性を捕捉するものである。それは、生理学の時系列にとって不可欠の特性である。２２個の標準脈拍が、３つの年齢層、すなわち、「２５歳未満」、「２５歳から５０歳」及び「５０歳より上」に分けられて、それらの多重フラクタルスペクトルは観測される。図１５に、各年齢層からランダムに１つずつ選ばれた標準脈拍の多重フラクタルスペクトルが示されている。図１５に示されているように、年齢が増加するに従って多重フラクタルスペクトルは上の角へ向かって動いている。それ故に、実施例５で説明されるように分類器が１脈拍を３つの年齢層の１つに分類するように訓練できる。
・脈拍の可変性（参照−L. Li and Z.Wang著、「Study on interval variability of arterial pulse」 In The 1st Joint BMES/EMBS Conference：ｐ223,1999年）は、単なる脈拍数ではなく、連続する脈拍の拍動間の変化を捕捉する。最初に、脈拍ピークが検出される、これらのピーク間の違いが、脈拍可変性データを形成する。ここでは、脈拍の拍動欠落がある場合に、それを得るためにこの脈拍可変性データを使用し、その結果、このデータは、図１６に示されるように、脈拍における不整脈を示す動きを捕捉するために非常に役に立つものとなる。標準の脈拍データでは、脈拍のピークの差異が非常に接近した範囲で変動する。対象とされている脈拍データにおいては、３番目ごとの拍動が欠落しており（図１６の１）、それ故に、ピーク間の差が変化することとなり、かつその結果、不整脈を示す脈拍データとして検出できる。
・脈拍データにおけるカオス的特性は、再現プロット（ＲＰ）（参照−J. P. Zbilut, C. L. Webber Jr.著、「Embeddings and delays as derived from quantification of recurrence plots」, Physics Letters A, 171 (3-4)：ｐ199-203,1992年）によって捕捉することができ、この定量的分析は、記述子のセットを通して大規模及び小規模の構造について記述する。次にこれらの記述子は、実施例５で説明されるように分類器を訓練することによって様々な異常(例えば、熱)を検出するために使用される。図１７は、発熱時のピッタ脈拍（図１７の２）の再現プロットの例を示すが、これは正常時のピッタ脈拍（図１７の１）の再現プロットより大きく異なる動きを示しており、従って記述子を使用することで特定される。
【００７０】
（表の説明）
表１：アーユルヴェーダで定義される３つの気質（ヴァータ、ピッタ及びカパ）の特性。
表２：脈拍数の比較
表３：再現性をチェックするための２番目の人の脈拍(朝のセッションから)の相関度（ＣＤ）の比較
表４：機械学習アルゴリズムを使用したナンディ脈拍の識別
表１．アーユルヴェーダで定義される３つの気質（ヴァータ、ピッタ及びカパ）の特性
2010535574.tif 000003
表２．脈拍数の比較
2010535574.tif 000004
表３．再現性をチェックするための２番目の人の脈拍(朝のセッションから)の相関度（ＣＤ）の比較
2010535574.tif 000005
表４．機械学習アルゴリズムを使用したナンディ脈拍の識別
2010535574.tif 000006
【００７１】
（利点）
１．エアギャップを使用するデータ取得方法
３つの孔があるネオプレンシートを使用することにより、それぞれの３個のセンサと手首の皮膚の間にエアギャップが形成される。該センサの寸法は９×７ｍｍであり、小さいダイアフラムがその中央にある。ネオプレンシートは１から５ｍｍの厚さである。このシートにおける３つの孔の寸法は７×５ｃｍであり、センサがその周りにぴったり合う大きさである。この配列は、動脈によって加えられた圧力を正確に感知する助けとなる。  
２．正確で完全な波形：生理的な特性
この実施形態において得られた波形は、正確かつ完全であり（全ての情報を含んでいる）、再現可能である。その結果、リズム、カオス的性質、自己類似性などの典型的な生理的な特性を含んでいる。
３．脈拍パターン
本発明のシステムから得られた波形は、サーマ、カシーナ、チクシュナ、スクシュマなどのようなアーユルヴェーダの文献で定義されたナンディに似ているパターンを示す。
４．アーユルヴェーダ的な概念に基づく診断
厳密な機械学習アルゴリズムは、様々な異常状態と健康パラメータに関して患者を診断するために我々のシステムから得られた脈拍波形を分類するために応用される。
【符号の説明】
【００７２】
１  ダイアフラムベースの圧力センサ
２  センサ用リード線
３  ネオプレンシート
４  送信器
５  直流電源
６  ＡＤ変換器７  パーソナルコンピュータ
【図１】
2010535574.tif 000007
【図２】
2010535574.tif 000008
【図３】
2010535574.tif 000009
【図４】
2010535574.tif 000010
【図５】
2010535574.tif 000011
【図６】
2010535574.tif 000012
【図７】
2010535574.tif 000013
【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】
2010535574.tif 000020
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年4月8日(2010.4.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動脈の'ナンディ'脈拍波形の定量的検出に有用な非侵襲性装置「ナンディ・トラジーニ」であって、該装置は、
［ａ］３つの予め定められた位置（図１中の６，７，８）に少なくとも３つの孔が備えられた少なくとも１つのネオプレンストリップ（図３中の５）と、
［ｂ］'ナンディ'脈拍の検知対象である前記ネオプレンストリップ上の前記少なくとも３つの予め定められた位置に並列に置かれる、ダイアフラムベース圧力センサ（図２中の１）の少なくとも３つの回路と、
を備え、
［ｃ］前記孔が、動脈拍動を捕捉するために、厚さが１から５ｍｍの範囲にあるエアギャップを前記センサと患者の皮膚との間に形成するため前記それぞれの孔をカバーしてシート上に置かれるように前記センサよりも小さいサイズを有し、
［ｄ］前記圧力センサの各々に結合される少なくとも１つのトランスデューサ（図２中の１）が設けられ、圧力信号を等価な電気的信号に変換するために、ＤＣ電源（図４中の４）が更に備えられ、
［ｅ］上記（ｄ）において得られた前記電気信号を、少なくとも１つのアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）（図４中の５）を使用してデジタル形式に変換するための少なくとも１つのデジタル変換器（図４中の５）が、雑音を最小にするためのシールド機構（図５中の７）と共に接続され、
［ｆ］脈圧波形の視覚表示を得るために、コンピュータ・デバイス（図２中の７）が前記デジタル変換器に接続された
ことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記ダイアフラムベース圧力センサの前記回路は、
ｉ．接続バス（図５中の７）を通して参照電圧源（図５中の９）から一定の励振電圧を受けるためのホイートストン・ブリッジ（図５中の１）と、
ii．前記トランスデューサの数に対応する数だけ設けられ、該トランスデューサの出力を増幅するために使用される増幅器（図４中の１）と、
iii．ＮＰＮ型トランジスタ（図５中の４）のベースと
iv．前記ブリッジからの増幅された圧力信号に比例する出力を得るためのエミッタ端子（図５中の８）と、
ｖ．電流出力を電圧に変換してデジタル化できるようにするための単一方向の電流の流れを許容するダイオード（図５中の６）又は抵抗と、
vi．外部干渉及び雑音を排除するため、適切にシールドされ、アースされた接続ワイヤ（図５中の７）と
を含むことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記ホイートストン・ブリッジの可変抵抗器が'ナンディ'脈拍の圧力変化を認識できる
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項４】
±０．００１２４Ｐａの範囲で動脈の脈圧を検出できる
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項５】
正確な圧力の読み取りを得るために、前記センサ部の圧力は、７．５から１３ｃｍ水柱の範囲である
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項６】
手首上の３つの予め定められた位置において小さい圧力を非常に正確に得るためにセンサと患者の皮膚の間に３つのエアギャップを形成するようにネオプレンシートに設けられる３つの孔（図４中の３）の上に正確に前記３つの圧力センサが取り付けられている
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項７】
使用されるネオプレンシートの厚さは１から５ｍｍの範囲である
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記コンピュータ・デバイスが、好ましくは記憶装置と少なくとも１つのＵＳＢポートとを持つコンピュータである
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項９】
発生した波形はパーカッション、干満、谷及び重拍脈波の時間領域特性を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の装置「ナンディ・トラジーニ」を使用して、個人の動脈のナンディ脈拍波形を定量的に検出する方法であって、
少なくとも６０秒までの時間にわたって予め定められた場所に前記装置を置くことにより、エアギャップを形成するために３つの孔を有するネオプレンストリップ上に取り付けられたダイアフラムベース圧力センサを用いて動脈の脈圧を捕捉する段階と、
これに続いて、トランスデューサを用いて圧力信号を電気的信号に変換し、次いで、アナログ・デジタル変換器を用いてデジタル形式に変換し、完全にノイズのないナンディ波形を形成するこのようにして得られたデータを収集し格納する段階と
を含み、
前記収集し格納する段階において収集される波形は、脈拍数、自己類似的性質、カオス的性質、平均した脈拍の動きを含むグループから選択された典型的な生理的な特性によって特徴付けられたものであり、
前記収集し格納する段階に続いて、ユーザが異常をもつ可能性を識別する段階を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
前記「ナンディ」のタイプが、スクシュマ、チクシュナ、カシーナ及びサーマ、及びそれらの組合せからなるグループから選ばれ、ユーザの前記圧力ポイントがヴァータ、ピッタ及びカパである
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ユーザの前記圧力ポイントがヴァータ、ピッタ及びカパであり、ナンディのサブタイプがマンダとヴェガヴァーチからなるグループから選ばれ、
前記ユーザが異常をもつ可能性を識別する段階に続いて、得られた結果を解釈して「ナンディ」のタイプとサブタイプを識別する段階を含む
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
ピークが第１及び第２のタイプを含み、異なるパラメータの変化によって変化する
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
脈拍数が脈拍のフーリエスペクトルから定量的に計算される
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
平均したパルスの動きが、ピッチ・シンクロナス・ウェーブレット・トランスフォームを使用することで捕捉され、この場合、ウェーブレット係数は一連の総データの本質を補足するために脈拍の平均値を抽出することができる
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
波形の自己類似的性質を、ユーザの異なる年齢層の様々な脈拍パターンを区別できる多重フラクタルスペクトルにより求める
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
脈拍に現れる不整脈を示す動きを捕捉するために、連続した脈拍ビート間の変化が脈拍の可変性によって捕捉される
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
発熱を含む異常を検出するための大規模及び小規模の構造について記述する再現プロットからの記述子の形態で脈拍データのカオス的特性が得られる
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
・図３は、センサと人の皮膚の間にエアギャップを導入するためのネオプレンシートの配置を示している。各センサの寸法は、８．５ｍｍ×６．５ｍｍである。このセンサの中心に非常に小さいダイアフラム（図３における１）があり、これは手首の予め決められた位置に置かれなければならない。エアギャップ（図３における４）を導入するために３つの孔（図３における３）がネオプレンシート（１から５ｍｍまでの厚さの）内に形成される。各孔のサイズは、ちょうど各センサがそれぞれの孔をカバーして置かれるようにセンサよりも小さいサイズである。センサの寸法は、８．５×６．５ｍｍであり、小さいダイアフラムが中心にある。ネオプレンシートは１から５ｍｍまでの厚さがある。このシートの３つの孔の寸法は、各々が７．５×５．５ｍｍである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
・デジタル変換器とデータ収集ソフトウェア：送信機から入手されたアナログ信号は、直流成分が除去され、次いでＡＤ変換器を使用してデジタル化される。ＡＤ変換器の帯域幅は送信機からの入力信号内の速い変化を捕らえるのに十分高いものである。精度１２ビットのＡＤ変換器が本発明において使用された。ＡＤ変換器はＵＳＢポートにおいてパーソナルコンピュータにインタフェースされる。ソフトウェア（Ｌａｂ  Ｖｉｅｗ）は、上記のＡＤ変換装置を支援し、これはパーソナルコンピュータ自身を通してＡＤ変換操作を可能にする。このソフトウェアは、一定時間のナンディ脈拍のデジタル化データを取得して、ディスク上にこのデジタル化された脈拍波形を保存する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
（利点）
１．エアギャップを使用するデータ取得方法
センサより小さい寸法の３つの孔があるネオプレンシートを使用することにより、それぞれの３個のセンサと手首の皮膚の間にエアギャップが形成される。この配列は、動脈によって加えられた圧力を正確に感知する助けとなる。
２．正確で完全な波形：生理的な特性
この実施形態において得られた波形は、正確かつ完全であり（全ての情報を含んでいる）、再現可能である。その結果、リズム、カオス的性質、自己類似性などの典型的な生理的な特性を含んでいる。
３．脈拍パターン
本発明のシステムから得られた波形は、サーマ、カシーナ、チクシュナ、スクシュマなどのようなアーユルヴェーダの文献で定義されたナンディに似ているパターンを示す。
４．アーユルヴェーダ的な概念に基づく診断
厳密な機械学習アルゴリズムは、様々な異常状態と健康パラメータに関して患者を診断するために我々のシステムから得られた脈拍波形を分類するために応用される。
【国際調査報告】
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