(57)【要約】  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る血圧波形のデータを用いて、血圧波形の特徴に関わる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。
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【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る血圧波形のデータを用いて、血圧波形の特徴に関わる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】
前記血圧波形の特徴は、１心拍の血圧波形の形状的な特徴を含む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】
前記血圧波形の特徴は、血圧波形の時間的な変化を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の生体情報分析装置。
【請求項４】
前記血圧波形の特徴は、血圧波形の周波数成分を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【請求項５】
前記血圧波形の特徴は、一定区間における血圧波形の統計的特徴を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【請求項６】
前記指標抽出部は、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、一定区間における血圧波形の統計的特徴のうち少なくとも１つに基づいて、呼吸器及び／又は循環器の機能に関連する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７】
前記指標抽出部は、１心拍の血圧波形における脈波間隔及び／又は脈圧に基づいて、脈異常に関連する指標を抽出する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、１心拍の血圧波形における脈波間隔と基準の脈波間隔との差、１心拍の血圧波形における脈圧と基準の脈圧との差、複数心拍分の血圧波形における脈波間隔のばらつき、もしくは、複数心拍分の血圧波形における脈圧のばらつき、又は、それらのうちの２つ以上の組み合わせに基づいて、脈異常に関連する指標を抽出することを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の生体情報分析装置。
【請求項９】
前記処理部は、抽出された前記指標に基づいて、前記ユーザの脈の状態を表す情報を出力することを特徴とする請求項７又は８に記載の生体情報分析装置。
【請求項１０】
前記処理部は、抽出された前記指標の値が脈異常の発生を示す値である場合に、前記ユーザの脈に異常が発生したことを表す情報を出力することを特徴とする請求項７又は８に記載の生体情報分析装置。
【請求項１１】
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１〜１０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１２】
請求項１〜１０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】
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る血圧波形のデータを用いて、血圧波形の特徴に関わる指標を抽出するステップと、  抽出された前記指標に基づく処理を行うステップと、を有する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】  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、自由行動下において連続的に計測した血圧波形のデータから様々な有益な情報を抽出できることを見出した。【０００５】  そこで本発明は、血圧波形のデータを基に新規かつ有益な情報を取得するための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】
【０００６】  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。【０００７】  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る血圧波形のデータを用いて、血圧波形の特徴に関わる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。【０００８】  ここで、前記血圧波形の特徴は、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、一定区間における血圧波形の統計的特徴のうち少なくとも１つを含むとよい。【０００９】  前記指標抽出部は、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、一定区間における血圧波形の統計的特徴のうち少なくとも１つに基づいて、呼吸器及び／又は循環器の機能に関連する指標を抽出するとよい。【００１０】  具体的には、前記指標抽出部は、１心拍の血圧波形における脈波間隔及び／又は脈圧に基づいて、脈異常に関連する指標を抽出するとよい。脈異常が発生すると血圧波形が乱れ、その影響は脈波間隔や脈圧の変化となって現れる。本発明によれば、１心拍ごとの血圧波形の時系列データを取得することができるため、脈波間隔や脈圧の時間的な変化を正確に捉えることができる。したがって、脈異常に関連する指標（例えば、脈異常の発生の度合いや頻度を表す指標、正常な脈からの変化度合い（乖離度合い）を表す指標など）を高い信頼性をもって抽出することが可能である。【００１１】  例えば、前記指標抽出部は、１心拍の血圧波形における脈波間隔と基準の脈波間隔との差、１心拍の血圧波形における脈圧と基準の脈圧との差、複数心拍分の血圧波形における脈波間隔のばらつき、もしくは、複数心拍分の血圧波形における脈圧のばらつき、又は、それらのうちの２つ以上の組み合わせに基づいて、脈異常に関連する指標を抽出するとよい。複数の項目の組み合わせに基づき脈異常の評価を行うことにより、抽出した指標の信頼性をより高めることができる。【００１２】  前記処理部は、抽出された前記指標に基づいて、前記ユーザの脈の状態を表す情報を出力するとよい。例えば、前記処理部は、抽出された前記指標の値が脈異常の発生を示す値である場合に、前記ユーザの脈に異常が発生したことを表す情報を出力してもよい。このような出力をユーザや医師などに提示することで、脈の状態の評価や診断に役立つ情報を提供することができる。【００１３】  本発明に係る生体情報分析システムは、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である。【００１４】  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】
【００１５】  本発明によれば、血圧波形のデータを基に新規かつ有益な情報を取得するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【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における脈異常の例を示す図である。
【図８】図８は実施例１における脈異常検出処理のフローチャートである。
【図９】図９は実施例１における情報出力画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】  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。
【００１８】  ＜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。
【００１９】  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。
【００２０】  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。
【００２１】  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。
【００２２】  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。
【００２３】  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。
【００２４】  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。
【００２５】  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。
【００２６】  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。
【００２７】  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。
【００２８】  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。
【００２９】  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）、呼吸センサ（フローセンサ）、血糖値センサなどを組み合わせてもよい。
【００３０】  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。
【００３１】  ＜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。
【００３２】  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。
【００３３】  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。
【００３４】  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。
【００３５】  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。
【００３６】  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。
【００３７】  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。
【００３８】  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。
【００３９】  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。
【００４０】  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。
【００４１】  ＜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。
【００４２】  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。
【００４３】  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、呼吸センサ（フローセンサ）、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。なお、無呼吸には、閉塞性無呼吸、中枢性無呼吸、混合性無呼吸などが含まれる。
【００４４】  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、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、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、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。
【００４５】  ＜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。
【００４６】  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。
【００４７】  ・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。
【００４８】  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。
【００４９】  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。
【００５０】  ・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
【００５１】  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。
【００５２】  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。
【００５３】  さらに、指標抽出部５０は、１心拍ごとの血圧波形の時系列データを演算することにより、以下のような情報を算出することができる。
【００５４】  脈異常が発生すると血圧波形が乱れ、その影響は脈波間隔（ＴＡ）や脈圧（ＰＰ）の変化となって現れる。したがって、指標抽出部５０は、１心拍の血圧波形における脈波間隔及び／又は脈圧の時間的な変化に基づいて、脈異常に関連する指標を求めることができる。例えば、指標抽出部５０は、１心拍の血圧波形における脈波間隔と基準の脈波間隔との差、１心拍の血圧波形における脈圧と基準の脈圧との差、複数心拍分の血圧波形における脈波間隔のばらつき、もしくは、複数心拍分の血圧波形における脈圧のばらつき、又は、それらのうちの２つ以上の組み合わせに基づいて、脈異常に関連する指標を求めるとよい。
【００５５】  また、指標抽出部５０は、血圧波形の時系列データに含まれる所定の周波数成分に基づき指標を抽出してもよい。血圧波形の時系列データを周波数スペクトルに変換すると、血圧波形（原波形）からは分からない特徴が表出する場合がある。本発明者らの実験によれば、血圧波形計測中に無呼吸が発生したり、血圧波形計測中に身体のある部位を動かすと、周波数スペクトルにおける所定の周波数成分が有意に増加することを、本発明者らは見出した。したがって、例えば、指標抽出部５０は演算により、血圧波形の時系列データを周波数スペクトルに変換した上で、所定の周波数成分の強度を評価することで、呼吸器及び／又は循環器の機能に関連する指標を算出したり、測定中のユーザの体動を検知することができる。それ以外のユーザの行動、状態、イベントと、血圧波形の周波数スペクトルとの関係も実験により明らかになるであろう。また、測定中のユーザの体動は測定データの信頼性を低下させる可能性があるので、ユーザの体動に相当する周波数成分の強度に基づき、測定データの信頼性を表す指標を求めることも可能である。
【００５６】  指標抽出部５０は、血圧波形のデータから、安静区間の血圧波形のデータと動作区間の血圧波形のデータを抽出し、安静区間の血圧波形と動作区間の血圧波形の間の違いに基づき指標を求めてもよい。安静区間とはユーザが安静状態にしている区間であり、動作区間とはユーザが動作中である区間である。安静区間か動作区間かは、人が入力ユニット２４を用いて入力（教示）してもよい。あるいは、血圧波形のデータ及び／又は第２のセンサ（体動測定ユニット２１、環境測定ユニット２２など）の出力に基づきユーザの状態が安静状態である動作状態であるかを判断する判断部を生体情報分析装置１に設け、指標抽出部５０は当該判断部の判断結果に基づき安静区間か動作区間かを自動で認識してもよい。
【００５７】  例えば、指標抽出部５０は、ユーザの動作の影響が血圧波形の変化として現れた時刻（影響出現点と呼ぶ）を求め、動作の開始から影響出現点までの経過時間に基づき、指標を求めるとよい。また、指標抽出部５０は、安静区間の血圧波形と動作区間の血圧波形の間の最低血圧値の差に基づき、指標を算出してもよい。また、指標抽出部５０は、安静区間の血圧波形と動作区間の血圧波形の間の形状類似度に基づき、指標を求めてもよい。あるいは、これら複数種類の指標を合成した指標を定義してもよい。ここで述べた指標は、ユーザが動作区間に行った動作が当該ユーザの心臓に与える負荷を表す指標といえる。ユーザが動作区間に行った動作については、例えば、第２のセンサ（体動測定ユニット２１など）によって検知することが可能である。
【００５８】  指標抽出部５０は、血圧波形のデータから、血圧の変動が生じた区間である血圧変動区間の血圧波形のデータを取得し、血圧変動区間の血圧波形に基づき指標を求めてもよい。人により血圧の変動の仕方やそれによるリスクが異なることに着目し、これを指標化するものである。例えば、ユーザの状態を検知する第２のセンサ（体動測定ユニット２１、環境測定ユニット２２など）と、ユーザの状態とイベント発生リスクとを対応付けて記憶しているリスクデータベースと、を用いて、指標抽出部５０は、血圧変動区間に対応する時間に第２のセンサから得られた情報を用いて血圧変動区間において血圧が変動した原因を推定し、その推定結果とリスクデータベースとに基づき、当該ユーザのイベント発生リスクを求めてもよい。また、ユーザの血圧波形の特徴をグループに分類し、当該分類とイベント発生リスクとを対応付けて記憶しているリスクデータベースを用いて、指標抽出部５０は、血圧変動区間の血圧波形の特徴に基づいてグループに分類し、分類結果とリスクデータベースに基づいて、当該ユーザのイベント発生リスクを求めてもよい。さらに、リスクデータベースが、ユーザの属性情報（性別、年齢など）をイベント発生リスクと対応付けて記憶している場合には、指標抽出部５０が、ユーザの属性情報を受け付け、ユーザの属性情報に基づいて、当該ユーザのイベント発生リスクを求めることも好ましい。リスクデータベースは、例えば、記憶ユニット２７の少なくとも一部に設けられる。
【００５９】  本発明者らの実験により、呼吸器や循環器の状態の変化により血圧波形に乱れが生じること、具体的には、収縮期血圧と拡張期血圧の差（ＢＰ２−ＢＰ１）、収縮期血圧の後に現れる極小値と拡張期血圧の差（ＢＰ４−ＢＰ１）、前記極小値の後に現れる極大値と拡張期血圧の差（ＢＰ５−ＢＰ１）などに有意な変化が認められることが確認できた。したがって、指標抽出部５０は、１心拍の血圧波形における、収縮期血圧と拡張期血圧の差（ＢＰ２−ＢＰ１）、収縮期血圧の後に現れる極小値と拡張期血圧の差（ＢＰ４−ＢＰ１）、及び、前記極小値の後に現れる極大値と拡張期血圧の差（ＢＰ５−ＢＰ１）を算出し、これらのうち１つ以上の値に基づいて、呼吸器及び／又は循環器の機能に関連する指標を抽出することができる。例えば、無呼吸の発生を表す指標を求めることができる。
【００６０】  また、指標抽出部５０は、血圧波形におけるＡＩと基準のＡＩとの差、もしくは、血圧波形におけるＢＲＳと基準のＢＲＳとの差、又は、その両方の値に基づいて、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を求めることができる。また、指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形におけるＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴に基づいて、当該ユーザの症例に対するリスクを表す指標を求めることができる。また、ＡＩやＢＲＳの他に、最高血圧ＳＢＰや最低血圧ＤＢＰを用いてもよい。
【００６１】  症例ごとに、複数心拍分のＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴の傾向を定義した症例データベースを設けるとよい。指標抽出部５０は、指標抽出部５０が算出した当該ユーザの複数心拍分のＡＩ及び／又はＢＲＳの分布に関わる特徴と、例えば記憶ユニット２７に記憶していた症例ごとの特徴との類似度を演算し、その結果に基づき、当該ユーザの症例に対するリスクを表す指標を求めることができる。
【００６２】  指標抽出部５０は、血圧測定ユニット２０で測定された現時点の血圧波形を基に算出したＳＢＰ、ＡＩ、及びＢＲＳに基づき、現時点で血圧のサージが発生した場合の血圧変動の予測を算出し、その予測結果に基づき、血圧変動によるイベント発生リスクを表す指標を求めることができる。
【００６３】  指標抽出部５０は、血圧測定ユニット２０で測定した複数心拍分の血圧波形から算出した心駆出量（ＳＶ）の分布に関わる特徴に基づいて、心血管リスクを表す指標を求めることができる。例えば、指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形における心駆出量（ＳＶ）の分布において、瞬時心駆出量が第１閾値を超える頻度を算出し、心拡大のリスクを表す指標を求めることができる。また、指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形における心駆出量（ＳＶ）の分布において、瞬時心駆出量が第２閾値を下回る頻度に基づいて、心血栓のリスクを表す指標を求めることができる。また、指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形における心駆出量（ＳＶ）の分布における瞬時心駆出量の最大値に基づいて、心肥大のリスクを表す指標を求めることができる。
【００６４】  指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形における全末梢血管抵抗（ＴＰＲ）の分布に関わる特徴に基づいて、心血管リスクを表す指標を求めることができる。例えば、指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形における全末梢血管抵抗（ＴＰＲ）の分布において、全末梢血管抵抗（ＴＰＲ）の値が第１閾値を超える頻度に基づいて、心肥大のリスクを表す指標を求めることができる。指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形における全末梢血管抵抗（ＴＰＲ）の分布において、全末梢血管抵抗（ＴＰＲ）の値の変化が発生する時間帯に関連して発生するリスクを表す指標を求めることができる。例えば、指標抽出部５０は、複数心拍分の血圧波形における全末梢血管抵抗の分布において、全末梢血管抵抗の値の変化が発生する時間帯に基づいて、睡眠時無呼吸などの呼吸器疾患のリスクを表す指標を求めたり、血圧の気温感受性を表す指標を求めることができる。
【００６５】  指標抽出部５０は、血圧が変動した区間の血圧波形のデータを用い、心拍数の増減と収縮期血圧の増減との関係に基づいて当該区間の血圧変動が無呼吸によるものか否かを判定することができる。このように無呼吸による血圧変動の発生が特定できれば、指標抽出部５０は、無呼吸による血圧変動の発生頻度に基づいて、イベント発生リスクを表す指標を求めることができる。また、指標抽出部５０は、無呼吸による血圧変動の変動量に基づいて、イベント発生リスクを表す指標を求めることができる。
【００６６】  指標抽出部５０は、血圧波形のデータを呼気と吸気で複数の区間に分割し、各区間の前後の血圧波形の変化に基づき、呼吸と血圧の関係を表す指標を求めることができる。また、指標抽出部５０は、血圧波形のデータを呼気と吸気で複数の区間に分割し、各区間内の血圧波形の変化に基づき、呼吸と血圧の関係を表す指標を求めることができる。ここで、「血圧波形の変化」は、収縮期血圧の変化、拡張期血圧の変化、ＡＩの変化のうちの少なくともいずれかを含む。また、指標抽出部５０は、血圧波形の時系列データを呼気と吸気で複数の区間に分割し、各区間の前後の血圧サージの数の変化又は血圧サージの変動量の変化に基づき、呼吸と血圧の関係を表す指標を求めることができる。
【００６７】  指標抽出部５０は、血圧波形のデータから、ユーザが運動を行う前の運動前区間の血圧波形のデータと、ユーザが運動を行った後の運動後区間の血圧波形のデータを取得し、運動前区間の血圧波形の特徴と運動後区間の血圧波形の特徴の差（ＤＦ）に基づいて、運動が当該ユーザの心機能に与える影響を表す指標を求めることができる。また、指標抽出部５０は、血圧波形の時系列データから、ユーザが運動を行う前の運動前区間の血圧波形のデータと、ユーザが運動を行った後の運動後区間の血圧波形のデータを取得し、運動により変化した血圧波形の特徴が運動前区間の状態に回復するまでの時間（Ｔ）に基づいて、運動が当該ユーザの心機能に与える影響を表す指標を求めることができる。また、指標抽出部５０は、血圧波形の時系列データから、ユーザが運動を行う前の運動前区間の血圧波形のデータと、ユーザが運動を行った後の運動後区間の血圧波形のデータを取得し、運動により変化した血圧波形の特徴が前記運動前区間の状態に回復する速度（Ｖ）に基づいて、運動が当該ユーザの心機能に与える影響を表す指標を求めることができる。
【００６８】  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。
【００６９】  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。
【００７０】  ＜実施例１＞  本実施例は、生体情報分析システム１０を脈異常の検出に応用する例である。
【００７１】  脈異常（不規則な脈波など）は、不整脈の兆候や、呼吸器や循環器の異常の兆候である可能性がある。したがって、脈異常の発生を適時に検出することは、イベント発生リスクの低減を図る上で有用である。
【００７２】  不整脈の種類には、期外収縮、頻脈性不整脈、除脈性不整脈、心室細動、心室頻拍などがある。いずれの場合も脈波が乱れ、その影響は脈波間隔（心拍周期）や脈圧の変動・ばらつきとなって現れる（図７参照）。例えば、期外収縮では、心臓に予想外の収縮が起きる。予想外の収縮によって起こる拍動は平常より弱くなり、明りょうな血圧波形が形成されないため、いわゆる「脈が飛ぶ」という現象が発生する。その場合、脈波間隔が通常の２〜３倍となる状態が生じ、場合によっては複数の周期群に分かれる。また、心房細動などの場合は、脈のばらつきが大きくなり、脈拍の周期がランダムになるような場合がある。
【００７３】  図８に、本実施例の脈異常検出処理のフローチャートの一例を示す。まず、指標抽出部５０が、記憶ユニット２７から血圧波形のデータを読み込む（ステップ８００）。例えば、最新の１０秒間分の時系列データ（サンプリング周波数が１００Ｈｚの場合、１０００点の血圧値のデータ）が読み込まれる。指標抽出部５０は、血圧波形のデータに対し特徴点検出処理を行い（図６参照）、心拍ごとの脈波間隔を計算する（ステップ８０１）。次に、指標抽出部５０は、最新の脈波間隔と基準の脈波間隔の差の絶対値を計算する（ステップ８０２）。この値、つまり、脈波間隔の変動は、脈異常の発生を表す指標の一つである。なお、基準の脈波間隔とは、脈波間隔の正常値（平常値）であり、例えば、過去に測定された正常な血圧波形における脈波間隔の平均値などである。基準の脈波間隔は予め記憶ユニット２７に格納されており、指標抽出部５０は記憶ユニット２７から基準の脈波間隔を読み込む。次に、指標抽出部５０は、ステップ８０１で計算された複数拍分の脈波間隔のばらつき（分散、標準偏差など）を計算する（ステップ８０３）。この脈波間隔のばらつきも、脈異常の発生を表す指標の一つである。
【００７４】  続いて、処理部５１が、ステップ８０２で計算した脈波間隔の変動を閾値１と比較し（ステップ８０４）、脈波間隔の変動が閾値１を超えていたら、脈波間隔が異常と判定し、出力ユニット２５により異常を報知する（ステップ８０５）。また、処理部５１は、ステップ８０３で計算した脈波間隔のばらつきを閾値２と比較し（ステップ８０６）、脈波間隔のばらつきが閾値２を超えていたら、脈波間隔が異常と判定し、出力ユニット２５により異常を報知する（ステップ８０５）。なお、閾値１及び閾値２はあらかじめ記憶ユニット２７に格納されており、処理部５１は記憶ユニット２７からこれらの閾値を読み込むとよい。
【００７５】  図９は処理部５１により出力ユニット２５に表示される情報出力画面の一例である。図９の画面例では、２０１５年１１月９日の血圧波形の時系列データを示すグラフと、その時系列データのなかから抽出された代表波形の拡大図とが表示される。処理部５１は、例えば、血圧波形の時系列データのなかから、脈波間隔や脈圧の変動が認められる区間の波形を代表波形として選ぶとよい。代表波形として抽出する区間は、脈の状態やその良否を確認できる程度の長さに設定される（例えば数秒から数十秒程度の長さでよい）。また、画面下段には、指標抽出部５０によって抽出された指標の値が表示される。図９の画面例では、脈波間隔の変動と統計的特徴（最大値、最小値、平均値、ばらつき）、及び、脈圧の変動と統計的特徴（最大値、最小値、平均値、ばらつき）が表示されている。なお、指標の値が脈異常の発生を示す値である場合には、ユーザの脈に異常が発生したことを表す情報を表示してもよい。例えば、「脈波間隔の最大値が基準値を超えています」とか「脈圧が大きくばらつくことがあります」のようなメッセージを出力してもよいし、図９の例のように、異常と判定された指標を強調表示したり、異常と判定された指標にエクスクラメーションマークのような記号を付してもよい。
【００７６】  以上述べた構成によれば、血圧波形の時系列データに基づいて、脈異常の発生をいち早く検出し、本人や医師等に報知することができる。したがって、症状が重篤になる前に、必要に応じて適切な対応を迅速に行うことができる。
【００７７】  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。例えば、上記実施例では、脈波間隔を用いて指標を求めたが、脈波間隔の代わりに脈圧（収縮期血圧と拡張期血圧の差）を用いることによっても、脈のばらつきなどの異常を検出可能である。また、脈波間隔と脈圧の両方を用いてもよい（例えば、脈波間隔と脈圧の比など）。
【００７８】  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。
【００７９】  （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る血圧波形のデータを用いて、血圧波形の特徴に関わる指標を抽出し、  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。
【００８０】  （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る血圧波形のデータを用いて、血圧波形の特徴に関わる指標を抽出し、  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。
【００８１】  （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る血圧波形のデータを用いて、血圧波形の特徴に関わる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】
【００８２】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】
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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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【国際調査報告】
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