(57)【要約】【課題】信頼性の高い評価量を算出することのできる電子血圧計を提供すること。【解決手段】記憶手段に記憶された血圧データのうち、所定期間内に測定された複数の血圧データが検索されて（Ｓ１９）、検索された複数の血圧データのうち、複数の測定条件の各々に対応する血圧データが、所定の複数個以上存在するか否かの判断が行なわれる（Ｓ２０）。そして、所定の複数個以上の血圧データが存在すると判断された場合に、測定条件ごとに、所定の複数個以上の血圧データを含む血圧データ群の平均値が算出され（Ｓ２２）、測定条件ごとに算出された平均値の相互関係に基づく相互評価量が算出される（Ｓ２４）。【選択図】図４
2007125079.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定者の血圧を測定するための測定手段と、
測定された血圧データが、評価量算出のための算出用データか否かを判別するための判別手段と、
前記測定された血圧データと、複数の測定条件のうち少なくとも１つの測定条件とを関連付けて記憶するための記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された血圧データのうち、所定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第１の検索手段と、
前記第１の検索手段により検索された前記複数の血圧データのうち、前記複数の測定条件の各々に対応する血圧データが、所定の複数個以上存在するか否かの判断を行なうための第１の判断手段とを備え、
前記第１の判断手段は、前記判別手段により前記算出用データであると判別された血圧データを対象に前記判断を行ない、
前記第１の判断手段により前記所定の複数個以上の血圧データが存在すると判断された場合に、測定条件ごとに、前記所定の複数個以上の血圧データを含む血圧データ群の第１の平均値を算出するための第１の平均値算出手段と、
前記測定条件ごとに算出された前記第１の平均値の相互関係に基づく第１の相互評価量を算出するための第１の評価量算出手段と、
前記第１の評価量算出手段による算出結果を表示するための表示手段とをさらに備える、電子血圧計。
【請求項２】
前記複数の測定条件は、起床後時間帯および就寝前時間帯を含み、
時刻を計測するための計時手段と、
被測定者からの指示に基づき就寝時刻を特定するための特定手段と、
血圧測定時の測定条件が、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、前記複数の測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備え、
前記判別手段は、
前記判定手段により、前記測定条件が前記起床後時間帯であると判定された場合に、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、前記特定手段により特定される前記就寝時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、
前記時間判断手段により前記所定時間経過していると判断された場合に、前記測定された血圧データは、前記算出用データであると判別する、請求項１に記載の電子血圧計。
【請求項３】
前記複数の測定条件は、起床後時間帯および就寝前時間帯を含み、
時刻を計測するための計時手段と、
血圧測定時の測定条件が、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、前記複数の測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備え、
前記判別手段は、
前記判定手段により、前記測定条件が前記起床後時間帯であると判定された場合に、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、前記所定期間内の前記就寝前時間帯に測定された時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、
前記時間判断手段により前記所定時間経過していると判断された場合に、前記測定された血圧データは、前記算出用データであると判別する、請求項１に記載の電子血圧計。
【請求項４】
前記判別手段により前記算出用データであると判別された血圧データを、前記測定条件と関連付けて前記記憶手段に格納するためのデータ格納手段をさらに備える、請求項１に記載の電子血圧計。
【請求項５】
前記判別手段による判別結果に基づき、前記算出用データであるか否かを示す識別情報と前記測定された血圧データとを、前記測定条件と関連付けて前記記憶手段に格納するためのデータ格納手段をさらに備える、請求項１に記載の電子血圧計。
【請求項６】
前記第１の判断手段は、前記検索された複数の血圧データのうち、前記複数の測定条件の各々に対応する、前記識別情報が前記算出用データであることを示している前記血圧データが、前記所定の複数個以上存在するか否かを判断する、請求項５に記載の電子血圧計。
【請求項７】
前記所定期間は、前記起床後時間帯と前記就寝前時間帯とを１つずつ含む期間である「評価日」である、請求項２または３に記載の電子血圧計。
【請求項８】
前記記憶手段に記憶された血圧データのうち、前記所定期間よりも長い特定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第２の検索手段と、
前記第２の検索手段により検索された複数の血圧データのうち、前記所定期間ごとに、前記複数の測定条件の各々に対応する血圧データが前記所定の複数個以上存在するか否かを判断するための第２の判断手段と、
前記第２の判断手段により前記所定の複数個以上の血圧データが存在しないと判断された期間に測定された血圧データを除外して、測定条件ごとに、複数の前記血圧データ群の第２の平均値を算出するための第２の平均値算出手段と、
前記測定条件ごとに算出された前記第２の平均値の相互関係に基づく第２の相互評価量を算出するための第２の評価量算出手段とをさらに備える、請求項１に記載の電子血圧計。
【請求項９】
前記特定期間は、週、月、季節、年のいずれかである、請求項８に記載の電子血圧計。
【請求項１０】
被測定者の血圧を測定するための測定手段と、
測定された血圧データが、評価量算出のための算出用データか否かを判別するための判別手段と、
前記測定された血圧データと、少なくとも１つの測定条件とを関連付けて記憶するための記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された血圧データのうち、所定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第１の検索手段と、
前記第１の検索手段により検索された前記複数の血圧データのうち、所定の測定条件に対応する血圧データが、所定の複数個以上存在するか否かの判断を行なうための第１の判断手段とを備え、
前記第１の判断手段は、前記判別手段により前記算出用データであると判別された血圧データを対象に前記判断を行ない、
前記第１の判断手段により前記所定の複数個以上の血圧データが存在すると判断された場合に、前記所定の測定条件について、前記所定の複数個以上の血圧データを含む血圧データ群の第１の平均値を算出するための第１の平均値算出手段と、
前記第１の平均値に基づく第１の評価量を算出するための第１の評価量算出手段と、
前記第１の評価量算出手段による算出結果を表示するための表示手段とをさらに備える、電子血圧計。
【請求項１１】
前記所定の測定条件は、起床後時間帯に対応し、
時刻を計測するための計時手段と、
被測定者からの指示に基づき就寝時刻を特定するための特定手段と、
血圧測定時の測定条件が、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、少なくとも１つの測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備え、
前記判別手段は、
前記判定手段により前記所定の測定条件であると判定された場合に、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、前記特定手段により特定される前記就寝時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、
前記判断手段により前記所定時間経過していると判断された場合に、前記測定された血圧データは、前記算出用データであると判別する、請求項１０に記載の電子血圧計。
【請求項１２】
前記所定の測定条件は、起床後時間帯に対応し、
時刻を計測するための計時手段と、
血圧測定時の測定条件が、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、少なくとも１つの測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備え、
前記判別手段は、
前記判定手段により前記所定の測定条件であると判定された場合に、前記計時手段から出力される時刻データに基づいて、前記所定期間内の就寝前時間帯に測定された時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、
前記時間判断手段により前記所定時間経過していると判断された場合に、前記測定された血圧データは、前記算出用データであると判別する、請求項１０に記載の電子血圧計。
【請求項１３】
前記判別手段により前記算出用データであると判別された血圧データを、前記所定の測定条件と関連付けて前記記憶手段に格納するためのデータ格納手段をさらに備える、請求項１０に記載の電子血圧計。
【請求項１４】
前記判別手段による判別結果に基づき、前記算出用データであるか否かを示す識別情報と前記測定された血圧データとを、前記所定の測定条件と関連付けて前記記憶手段に格納するためのデータ格納手段をさらに備える、請求項１０に記載の電子血圧計。
【請求項１５】
前記第１の判断手段は、前記検索された複数の血圧データのうち、前記所定の測定条件に対応する、前記識別情報が前記算出用データであることを示している前記血圧データが、前記所定の複数個以上存在するか否かを判断する、請求項１４に記載の電子血圧計。
【請求項１６】
前記所定期間は、前記起床後時間帯を１つ含む期間である「評価日」である、請求項１１または１２に記載の電子血圧計。
【請求項１７】
前記記憶手段に記憶された血圧データのうち、前記所定期間よりも長い特定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第２の検索手段と、
前記第２の検索手段により検索された複数の血圧データのうち、前記所定期間ごとに、前記所定の測定条件に対応する血圧データが前記所定の複数個以上存在するか否かを判断するための第２の判断手段と、
前記第２の判断手段により前記所定の複数個以上の血圧データが存在しないと判断された期間に測定された血圧データを除外して、前記所定の測定条件について複数の前記血圧データ群の第２の平均値を算出するための第２の平均値算出手段と、
前記所定の測定条件について算出された前記第２の平均値に基づく第２の評価量を算出するための第２の評価量算出手段とをさらに備える、請求項１０に記載の電子血圧計。
【請求項１８】
前記特定期間は、週、月、季節、年のいずれかである、請求項１７に記載の電子血圧計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子血圧計に関し、特に、心血管リスクに関する評価量を算出することができる電子血圧計に関する。
【背景技術】
【０００２】
血圧は、循環器疾患を解析する指標の一つである。血圧に基づくリスク解析は、たとえば脳卒中や心不全や心筋梗塞などの心血管系の疾患の予防に有効である。特に、早朝に血圧が上昇する早朝高血圧は、心臓病や脳卒中などに関係している。さらに、早朝高血圧の中でも、モーニングサージと呼ばれる起床後１時間から１時間半ぐらいの間に急激に血圧が上昇する症状は、脳卒中との因果関係があることが判明している（非特許文献１参照）。このことから、時間（生活習慣）と血圧変化との相互関係の把握が、心血管系の疾患のリスク解析に有用であるといえる。
【０００３】
また、血圧は、数多くの生理学的要因や環境要因によって大きく変動することが知られている。このような変動を除去するには、複数回測定し、その平均値で判断することなどが推奨されている（非特許文献２および非特許文献３）。
【０００４】
従来より血圧のトレンドを管理するために、さまざまな工夫が施されてきている。たとえば、血圧値、識別データ、測定日時を記録しておき、同一識別データの付与された血圧値のみ選択表示し、また、測定状況に応じたトレンドグラフを表示する血圧計が提案されている（特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第３０３３８４９号公報
【非特許文献１】苅尾七臣，「早朝高血圧と脳血管障害のリスクについて」，「血圧（Journal Of Blood Pressure）１１月号」，株式会社先端医学社，２００２年１１月１日，ｖｏｌ．９，ｎｏ．１１，ｐ．９４−９７
【非特許文献２】「高血圧治療ガイドライン２００４」，日本高血圧学会，２００４年１２月１２日発行，ｐ．７
【非特許文献３】「測定回数（Number of Measurements）」，米国心臓協会（American Heart Association），「高血圧（Hypertension）２００５年１月号」，第４５巻，ｐ．１５１−１５２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが特許文献１では、測定時刻や、測定時や記録時に入力した測定状況に応じて血圧値が選択されるため、このような技術を用いたとしても、必ずしも信頼性の高い評価量を算出することができない。
【０００６】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、その目的は、信頼性の高い評価量を算出することのできる電子血圧計を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明のある局面に従う電子血圧計は、被測定者の血圧を測定するための測定手段と、測定された血圧データが、評価量算出のための算出用データか否かを判別するための判別手段と、測定された血圧データと複数の測定条件のうち少なくとも１つの測定条件とを関連付けて記憶するための記憶手段と、記憶手段に記憶された血圧データのうち、所定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第１の検索手段と、第１の検索手段により検索された複数の血圧データのうち、複数の測定条件の各々に対応する血圧データが、所定の複数個以上存在するか否かの判断を行なうための第１の判断手段とを備え、第１の判断手段は、判別手段により算出用データであると判別された血圧データを対象に判断を行ない、第１の判断手段により所定の複数個以上の血圧データが存在すると判断された場合に、測定条件ごとに、所定の複数個以上の血圧データを含む血圧データ群の第１の平均値を算出するための第１の平均値算出手段と、測定条件ごとに算出された第１の平均値の相互関係に基づく第１の相互評価量を算出するための第１の評価量算出手段と、第１の評価量算出手段による算出結果を表示するための表示手段とをさらに備える。
【０００８】
「測定条件」とは、血圧測定時における被測定者の身体の状態を示す情報であり、特に、評価量算出に用いられうる特定の状態を示す情報である。
【０００９】
好ましくは、複数の測定条件は、起床後時間帯および就寝前時間帯を含み、時刻を計測するための計時手段と、被測定者からの指示に基づき就寝時刻を特定するための特定手段と、血圧測定時の測定条件が、計時手段から出力される時刻データに基づいて、複数の測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備える。判別手段は、判定手段により、測定条件が起床後時間帯であると判定された場合に、計時手段から出力される時刻データに基づいて、特定手段により特定される就寝時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、時間判断手段により所定時間経過していると判断された場合に、測定された血圧データは、算出用データであると判別する。
【００１０】
あるいは、複数の測定条件は、起床後時間帯および就寝前時間帯を含み、時刻を計測するための計時手段と、血圧測定時の測定条件が、計時手段から出力される時刻データに基づいて、複数の測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備えることが望ましい。そして、判別手段は、判定手段により、測定条件が起床後時間帯であると判定された場合に、計時手段から出力される時刻データに基づいて、所定期間内の就寝前時間帯に測定された時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、時間判断手段により所定時間経過していると判断された場合に、測定された血圧データは、算出用データであると判別する。
【００１１】
好ましくは、判別手段により算出用データであると判別された血圧データを、測定条件と関連付けて記憶手段に格納するためのデータ格納手段をさらに備える。
【００１２】
好ましくは、判別手段による判別結果に基づき、算出用データであるか否かを示す識別情報と測定された血圧データとを、測定条件と関連付けて記憶手段に格納するためのデータ格納手段をさらに備える。
【００１３】
好ましくは、第１の判断手段は、検索された複数の血圧データのうち、複数の測定条件の各々に対応する、識別情報が算出用データであることを示している血圧データが、所定の複数個以上存在するか否かを判断する。
【００１４】
好ましくは、所定期間は、起床後時間帯と就寝前時間帯とを１つずつ含む期間である「評価日」である。
【００１５】
好ましくは、記憶手段に記憶された血圧データのうち、所定期間よりも長い特定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第２の検索手段と、第２の検索手段により検索された複数の血圧データのうち、所定期間ごとに、複数の測定条件の各々に対応する血圧データが所定の複数個以上存在するか否かを判断するための第２の判断手段と、第２の判断手段により所定の複数個以上の血圧データが存在しないと判断された期間に測定された血圧データを除外して、測定条件ごとに、複数の血圧データ群の第２の平均値を算出するための第２の平均値算出手段と、測定条件ごとに算出された第２の平均値の相互関係に基づく第２の相互評価量を算出するための第２の評価量算出手段とをさらに備える。
【００１６】
好ましくは、特定期間は、週、月、季節、年のいずれかである。
この発明の他の局面に従う電子血圧計は、被測定者の血圧を測定するための測定手段と、測定された血圧データが、評価量算出のための算出用データか否かを判別するための判別手段と、測定された血圧データと少なくとも１つの測定条件とを関連付けて記憶するための記憶手段と、記憶手段に記憶された血圧データのうち、所定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第１の検索手段と、第１の検索手段により検索された複数の血圧データのうち、所定の測定条件に対応する血圧データが、所定の複数個以上存在するか否かの判断を行なうための第１の判断手段とを備え、第１の判断手段は、判別手段により算出用データであると判別された血圧データを対象に判断を行ない、第１の判断手段により所定の複数個以上の血圧データが存在すると判断された場合に、所定の測定条件について、所定の複数個以上の血圧データを含む血圧データ群の第１の平均値を算出するための第１の平均値算出手段と、第１の平均値に基づく第１の評価量を算出するための第１の評価量算出手段と、第１の評価量算出手段による算出結果を表示するための表示手段とをさらに備える。
【００１７】
好ましくは、所定の測定条件は、起床後時間帯に対応し、時刻を計測するための計時手段と、被測定者からの指示に基づき就寝時刻を特定するための特定手段と、血圧測定時の測定条件が、計時手段から出力される時刻データに基づいて、少なくとも１つの測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備える。判別手段は、判定手段により所定の測定条件であると判定された場合に、計時手段から出力される時刻データに基づいて、特定手段により特定される就寝時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、時間判断手段により所定時間経過していると判断された場合に、測定された血圧データは、算出用データであると判別する。
【００１８】
あるいは、所定の測定条件は、起床後時間帯に対応し、時刻を計測するための計時手段と、血圧測定時の測定条件が、計時手段から出力される時刻データに基づいて、少なくとも１つの測定条件のうちいずれに該当するかを判定するための判定手段とをさらに備えることが望ましい。そして、判別手段は、判定手段により所定の測定条件であると判定された場合に、計時手段から出力される時刻データに基づいて、所定期間内の就寝前時間帯に測定された時刻から所定時間経過したか否かを判断するための時間判断手段を含み、時間判断手段により所定時間経過していると判断された場合に、測定された血圧データは、算出用データであると判別する。
【００１９】
好ましくは、判別手段により算出用データであると判別された血圧データを、所定の測定条件と関連付けて記憶手段に格納するためのデータ格納手段とをさらに備える。
【００２０】
好ましくは、判別手段による判別結果に基づき、算出用データであるか否かを示す識別情報と測定された血圧データとを、所定の測定条件と関連付けて記憶手段に格納するためのデータ格納手段をさらに備える。
【００２１】
好ましくは、第１の判断手段は、検索された複数の血圧データのうち、所定の測定条件に対応する、識別情報が算出用データであることを示している血圧データが、所定の複数個以上存在するか否かを判断する。
【００２２】
好ましくは、所定期間は、起床後時間帯を１つ含む期間である「評価日」である。
好ましくは、記憶手段に記憶された血圧データのうち、所定期間よりも長い特定期間内に測定された複数の血圧データを検索するための第２の検索手段と、第２の検索手段により検索された複数の血圧データのうち、所定期間ごとに、所定の測定条件に対応する血圧データが所定の複数個以上存在するか否かを判断するための第２の判断手段と、第２の判断手段により所定の複数個以上の血圧データが存在しないと判断された期間に測定された血圧データを除外して、所定の測定条件について複数の血圧データ群の第２の平均値を算出するための第２の平均値算出手段と、所定の測定条件について算出された第２の平均値に基づく第２の評価量を算出するための第２の評価量算出手段とをさらに備える。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によると、測定条件ごとに、所定の複数個以上の血圧データの平均値が算出されて、算出された平均値に基づいて評価量が算出される。これにより、測定時の被測定者の精神的な緊張などに依存した血圧データの変動要因を吸収することが可能となる。したがって、信頼性の高い評価量の算出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００２５】
［実施の形態１］
図１は、本発明の実施の形態１に係る電子血圧計１００の概観図である。図１を参照して本実施の形態に係る電子血圧計１００は、血圧計本体１と、被測定者の血圧測定部位に装着されて空気圧により加圧するためのカフ２と、血圧計本体１とカフ２とを接続するエア管３とを備える。
【００２６】
血圧計本体１は、被測定者が表示内容を確認可能なように設けられた表示部４および、被測定者が外部から操作可能なように設けられた電源スイッチ５，測定スイッチ６，メモリスイッチ７，リスクスイッチ８，就寝スイッチ９を有する。なお、就寝スイッチ９は、実施の形態１における血圧計本体１に設けられなくてもよい。この就寝スイッチ９については、後述の実施の形態２で説明する。
【００２７】
電源スイッチ５は、血圧計本体１の電源をＯＮ／ＯＦＦするために操作される。測定スイッチ６は、血圧測定の開始を指示するために操作される。メモリスイッチ７は、記憶されている血圧データを呼び出すために操作される。リスクスイッチ８は、記憶されている血圧データに基づくリスク値の算出を指示するために操作される。
【００２８】
図２には血圧計本体１の内部構成が示される。図２を参照して、血圧計本体１は、カフ２に内蔵されている空気袋２１内の圧力（以下「カフ圧」という）により容量が変化する圧力センサ１４、圧力センサ１４の容量値に応じた発振周波数の信号をＣＰＵ２０に出力する発振回路１５、カフ圧のレベルを調整するためのポンプ１６および弁１８、ポンプ１６を駆動するポンプ駆動回路１７、弁１８の開閉度合を調整するための弁駆動回路１９、各部を集中的に制御および監視するためのＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、表示部４、各種データおよびプログラムが格納されるメモリ１２、操作部２１０、計時動作して計時データを出力するタイマ１３、ブザー２４および、電力を供給するための電源部２５を備える。空気袋２１と圧力センサ１４、ポンプ１６および弁１８とはエア管３を介して接続される。ＣＰＵ２０は、発振回路１５から得られる信号を圧力信号に変換し圧力を検知する。
【００２９】
操作部２１０は、図１に示した電源スイッチ５、測定スイッチ６、メモリスイッチ７、リスクスイッチ８および就寝スイッチ９を含む。
【００３０】
上述した構成において、血圧測定に際しては、ＣＰＵ２０は、発振回路１５からの信号に基づき検知した圧力データについて所定のアルゴリズムを適用して、血圧値すなわち最高血圧・最低血圧を算出するとともに、脈拍数を算出する。このような測定の手順は従来から提供される周知の手順を適用できるから、ここではその詳細説明は略す。なお、以下、このように算出された血圧値、あるいは、血圧値および脈拍数を、「測定結果」ともいう。測定結果は、血圧測定時の測定条件と対応付けられてメモリ１２に格納される。
【００３１】
本実施の形態において、測定条件とは、上記したように、血圧測定時における被測定者の身体の状態を示す情報であり、特に、評価量算出に用いられうる特定の状態を示す情報である。すなわち、たとえば、起床後、就寝前、運動後、運動前、食事前、食事後などをいう。なお、測定条件は、期間（たとえば時間帯）に対応するものであってもよいし、時期（たとえば時、日、曜日、月、年、季節）に対応するものであってもよい。
【００３２】
ここで、まず、評価量の算出について説明する。
（評価量の算出について）
本発明の実施の形態１においては、上記評価量として、たとえば心血管のリスク値が算出される。心血管のリスク値は、脳卒中、心不全、脳梗塞、脳出血、くも膜下出血、一過性脳虚血発作、転倒、失神、めまい、ふらつき、心筋梗塞、狭心症、無症候性心虚血、不整脈、突然死、解離性大動脈瘤、および大動脈瘤破裂などの心血管事故を防止するのに有用とされる。
【００３３】
上述のように、血圧は、数多くの生理学的要因や環境要因によって大きく変動することが知られている。具体的には、加齢や疾病の進行による変動、季節変動，日内変動と呼ばれる時刻に依存した変動、精神的な緊張や身体活動などに依存した変動、呼吸に同期した変動などがある。心血管のリスク評価としては、このような変動のうち、長期的変動である、加齢、疾病の進行による変動、季節変動、短期変動である日内変動を評価（測定）する必要がある。ところが、それらの評価（測定値）のなかに、精神的な緊張や身体活動などに依存した変動、呼吸に同期した変動（以下これらを「精神変動」という）が含まれると、その評価の信憑性が低下し、正しいリスク判定が困難となる。従来の電子血圧計においては、このような精神変動が考慮されておらず、また、精神変動を除去できるだけのデータ数を確保したかどうかも不明であった。
【００３４】
そこで、本発明の実施の形態１における電子血圧計１００は、このような精神変動を除去するために、次のような算出方法により評価量を算出する。
【００３５】
・第１の算出例
第１の算出例では、評価量は、メモリ１２に格納された所定期間内に測定された血圧データのうち、同一の測定条件に対応する所定の複数個以上の血圧データを含む第１の血圧データグループと、別の測定条件に対応する所定の複数個以上の血圧データを含む第２の血圧データグループとの相互関係に基づき算出される。たとえば、まず、第１の血圧データグループに含まれる血圧データのグループ内平均値と、第２の血圧データグループに含まれる血圧データのグループ内平均値とが算出される。そして、たとえば、算出されたグループ内平均値の平均値および差分値が評価量（リスク値）として算出される。
【００３６】
すなわち、第１の算出例では、所定期間内に測定された血圧データが、各測定条件について所定の複数個以上存在する場合にのみ、測定条件ごとの血圧データの平均値が算出されて、評価量が算出される。なお、測定条件の各々に対応する血圧データが、複数個存在すればよく、測定条件ごとに異なる個数を設定してもよい。
【００３７】
・第２の算出例
第２の算出例では、評価量は、メモリ１２に格納された所定期間内に測定された血圧データのうち、所定の（１つの）測定条件に対応する血圧データグループに基づいて算出される。この場合、まず、所定の測定条件に対応する血圧データグループに含まれる所定の複数個以上の血圧データのグループ内平均値が算出される。そして、たとえば、算出されたグループ内平均値と予め定められた閾値または予め定められた計算式とに基づいて、評価量（リスク値）が算出される。
【００３８】
すなわち、第２の算出例では、所定期間内に測定された血圧データが、所定の測定条件について所定の複数個以上存在する場合にのみ、所定の測定条件についての血圧データの平均値が算出されて、評価量が算出される。
【００３９】
ここで、「所定期間」とは、評価日すなわち、評価量算出の最小単位となる期間である。第１の算出例においては、評価日は、評価量算出の対象となる少なくとも２つの測定条件を１つずつ含み、第２の算出例においては、評価日は、評価量算出の対象となる少なくとも１つの測定条件を１つ含む。
【００４０】
以下、本発明の実施の形態１では、上記第１の算出例によって、早朝高血圧に関する評価量が算出されるものとして説明する。
【００４１】
この場合、ＣＰＵ２０は、測定条件を特定するための情報、たとえば時間情報を参照して、血圧測定時の被測定者の身体の状態が、予め定められた複数の測定条件のいずれかに該当するかを判定する。実施の形態１において、複数の測定条件は、たとえば、起床後時間帯および就寝前時間帯の２つを含む。起床後時間帯および就寝前時間帯は、予め定められていてもよいし、被測定者によって設定されてもよい。本実施の形態では、被測定者によって測定条件（起床後時間帯，就寝前時間帯）を特定するための情報として、時間情報（以下「測定時間情報」という）が入力されて設定されるものとする。これにより、被測定者がシフトワーカなどであっても、精度の良い評価量を算出することができる。
【００４２】
このように、本実施の形態では、起床後時間帯および就寝前時間帯に測定された血圧データに基づいて評価量が算出されるため、上記評価日は、起床後時間帯および就寝前時間帯を１つずつ含む期間であり、たとえば、就寝前時間帯の始期から起床後時間帯の終期までの期間とすることもできるし、就寝前時間帯の始期から次の就寝前時間帯の始期までの期間とすることもできる。この場合、前日の就寝時間帯と今日の起床後時間帯とが１セットとして評価日を構成する。なお、ここでは、就寝前時間帯の始期から起床後時間帯の終期までの期間が評価日であるとして説明するが、起床後時間帯の始期から就寝前時間帯の終期までの期間を評価日としてもよい。すなわち、今日の起床後時間帯と今日の就寝前時間帯とが１セットとして評価日を構成してもよい。また、今日の就寝時間帯と翌日の起床後時間帯とが１セットとして評価日を構成してもよい。また、たとえば、就寝前時間帯および起床後時間帯が固定の時間帯である場合には、評価日は、２４時間に対応してもよい。
【００４３】
なお、第２の算出例により評価量が算出される場合には、評価日は、所定の測定条件たとえば起床後時間帯を含む期間であり、たとえば、起床後時間帯の始期から終期までの期間であってもよいし、起床後時間帯の始期から次の起床後時間帯の始期までの期間であってもよい。また、たとえば、就寝前→起床後時間帯が固定の時間帯である場合には、評価日は、２４時間に対応してもよい。
【００４４】
次に、実施の形態１におけるメモリ１２の具体的な内容例を図３に示す。
図３（Ａ）を参照して、メモリ１２には、測定条件の区分すなわち就寝前時間帯、起床後時間帯のそれぞれについての記憶領域２６および２７が予め設けられている。領域２６および２７のそれぞれには、測定結果がレコードＲ単位で格納される。レコードＲは、測定時刻データＴ、最高血圧を示す最高血圧データＳＢＰ、最低血圧を示す最低血圧データＤＢＰおよび脈拍数を示す脈拍数データＰＬＳを含む。
【００４５】
測定時刻データＴは、タイマ１３により計時された測定時刻（測定開始または終了の時刻）のデータをＣＰＵ２０が入力して測定時刻データＴ（年・月・日・時・分・曜日）に変換してレコードＲに格納する。
【００４６】
なお、これらのデータは、対応付けされて各領域に格納されればよく、レコードＲを用いた格納形式に限定されるものではない。また、評価日単位で領域２６および２７がそれぞれ設けられて、該当の各領域に測定結果がレコードＲとして格納されてもよい。この場合、レコードＲには、測定時刻データＴが含まれなくてもよい。
【００４７】
図３（Ｂ）を参照して、メモリ１２には、測定結果と測定条件の情報とが対にして格納される。図３（Ｂ）では、測定結果と測定条件の情報とが対応付けられたレコードＲｉ（ｉ＝１，２，３,…,ｎ）が、格納される。レコードＲｉには、測定時刻データＴｉ、最高血圧データＳＢＰｉ、最低血圧データＤＢＰｉ、脈拍数データＰＬＳｉ、ならびに測定条件データＣ１およびＣ２のいずれかが格納される。測定条件データＣ１およびＣ２それぞれは、測定条件の区分すなわち就寝前時間帯および起床後時間帯のそれぞれに対応する。なお、この例においても、評価日ごとに領域が設けられて、該当の領域に測定結果がレコードＲとして格納されてもよい。この場合にも、レコードＲには、測定時刻データＴが含まれなくてもよい。
【００４８】
以降の説明においては、図３（Ａ）に示すように、測定条件ごとにグループ化され各々のメモリ領域に血圧データが格納されるものとする。なお、本実施の形態では、起床後時間帯または就寝前時間帯と判定された場合の測定結果のみメモリ１２に格納されることとして説明するが、血圧測定時の被験者の状態が特定の状態でない（いずれの測定条件にも該当しない）場合、すなわち起床後時間帯および就寝前時間帯以外の時間帯に測定された測定結果を格納するためのメモリ領域が別に設けられてもよい。この場合は、血圧測定の度に、測定結果がメモリ１２内のいずれかのメモリ領域に格納される。これにより、測定した全ての血圧データを記録することが可能となる。
【００４９】
次に、本発明の実施の形態１における電子血圧計１００が実行する具体的な評価量算出処理について説明する。
【００５０】
ＣＰＵ２０は、内部のメモリまたはメモリ１２に予め格納された心血管のリスク値算出のプログラムに基づきリスク値を算出する。リスク値算出のために、まず、ＣＰＵ２０は、メモリ１２に格納された血圧データを読出して、図３（Ａ）に示されるような領域２６および２７のそれぞれごとに、所定の複数個（たとえば３個）以上の血圧データの平均を算出する処理を行なう。すなわち、同じ測定条件下で測定された複数個の血圧データを含む血圧データグループのグループ内平均を、血圧データグループごとに算出する。そして、血圧データグループ内の算出された平均の血圧値を用いてリスク値を算出する。
【００５１】
平均の血圧値の算出は次の式を用いて行なわれる。
起床後測定ＳＢＰ平均＝（起床後測定最高血圧データＳＢＰ１＋起床後測定最高血圧データＳＢＰ２＋…＋起床後測定最高血圧データＳＢＰｎ）／ｎ（ただし、ｎ＝１，２，３，…）。
【００５２】
起床後測定ＤＢＰ平均＝（起床後測定最低血圧データＤＢＰ１＋起床後測定最低血圧データＤＢＰ２＋…＋起床後測定最低血圧データＤＢＰｎ）／ｎ（ただし、ｎ＝１，２，３，…）。
【００５３】
就寝前測定ＳＢＰ平均＝（就寝前測定最高血圧データＳＢＰ１＋就寝前測定最高血圧データＳＢＰ２＋…＋就寝前測定最高血圧データＳＢＰｎ）／ｎ（ただし、ｎ＝１，２，３，…）。
【００５４】
就寝前測定ＤＢＰ平均＝（就寝前測定最低血圧データＤＢＰ１＋就寝前測定最低血圧データＤＢＰ２＋…＋就寝前測定最低血圧データＤＢＰｎ）／ｎ（ただし、ｎ＝１，２，３，…）。
【００５５】
なお、脈拍数の平均値は、次の式を用いて行なわれる。
起床後測定脈拍数ＰＬＳ平均＝（起床後測定脈拍数データＰＬＳ１＋起床後測定脈拍数データＰＬＳ２＋…起床後測定脈拍数データＰＬＳｎ）／ｎ（ただし、ｎ＝１，２，３，…）。
【００５６】
就寝前測定脈拍数ＰＬＳ平均＝（就寝前測定脈拍数データＰＬＳ１＋就寝前測定脈拍数データＰＬＳ２＋…就寝前測定脈拍数データＰＬＳｎ）／ｎ（ただし、ｎ＝１，２，３，…）。
【００５７】
また、リスク値算出のために、以下の式に従い算出される、就寝前の時間帯と起床直後の時間帯とに測定した血圧値の平均値（ＭＥ平均値）と、両者の差（ＭＥ差）とを用いる。
【００５８】
ＭＥ差＝起床後測定ＳＢＰ平均−就寝前測定ＳＢＰ平均
ＭＥ平均＝（起床後測定ＳＢＰ平均＋就寝前測定ＳＢＰ平均）／２
本発明にかかる電子血圧計１００では、就寝前時間帯および起床後時間帯に測ったそれぞれ複数個の血圧値を含む血圧データ群（就寝前領域２６および起床後領域２７に含まれるデータ）を得て、各群に含まれる血圧値の平均をそれぞれ算出した後、群どうしの平均値（ＭＥ平均値）と差（ＭＥ差）という２つの心血管系疾患のリスク値を算出して、そのリスク値を結果として提示（表示）する。
【００５９】
なお、このようにＭＥ平均値およびＭＥ差を提示するだけでなく、さらに、ＭＥ平均値およびＭＥ差とそれぞれに予め定められた閾値（たとえば１３５ｍｍＨｇおよび２０ｍｍＨｇ）との差分値をそれぞれ算出して、算出された各差分値を、リスク値として提示（表示）してもよい。また、算出された各差分値に基づいて、所定の表示態様でリスク判定結果が提示（表示）されてもよい。このようにリスク判定結果が表示されることで、被測定者は、算出されたリスク値が基準値に比べて高いか低いかを容易に認識することができる。たとえば、ＭＥ差＞２０ｍｍＨｇかつＭＥ平均＞１３５ｍｍＨｇのとき早朝高血圧であると判定される。また、特許文献１に示されるようにＭＥ差＞２０ｍｍＨｇのとき早朝高血圧と判定されてもよい。これら判定のための基準値は予めＣＰＵ２０の内部メモリ（図示せず）に格納される。
【００６０】
また、ＣＰＵ２０は、たとえば、算出されたグループ内平均値同士の差を算出して、２つの平均値間の高低をリスク判定結果として、表示してもよい。
【００６１】
なお、上記第２の算出例で評価量が算出される場合には、以下のようにして評価量すなわちリスク値が算出される。ＣＰＵ２０は、上記と同様に、内部のメモリまたはメモリ１２に予め格納された心血管のリスク値算出のプログラムに基づきリスク値を算出する。リスク値算出のために、まず、ＣＰＵ２０は、メモリ１２に格納された血圧データを読出して、図３（Ａ）に示されるようないずれかの領域に格納された所定の複数個（たとえば３個）の血圧データの平均を算出する処理を行なう。すなわち、同じ測定条件下で測定された複数個の血圧データを含む血圧データグループのグループ内平均を、所定の測定条件、たとえば起床後時間帯について算出する。そして、血圧データグループ内の算出された平均の血圧値を用いてリスク値を算出する。
【００６２】
第２の算出例では、少なくとも、算出された起床後測定ＳＢＰ平均および起床後測定ＤＢＰ平均がリスク値として算出されて提示される。好ましくは、算出されたそれぞれの平均値とそれぞれに予め定められた閾値との差分値を算出して、算出された各差分値を、リスク値として提示する。ここでの閾値は、たとえば、米国の血圧合同委員会の基準や日本高血圧学会の家庭血圧の高血圧基準に基づき、起床後測定ＳＢＰ平均についての閾値を１３５ｍｍＨｇ、起床後測定ＤＢＰ平均についての閾値を８５ｍｍＨｇと定めることができる。また、起床後測定ＳＢＰ平均＞１３５ｍｍＨｇまたは起床後測定ＤＢＰ平均＞８５ｍｍＨｇのとき早朝高血圧と判定されて、その判定結果を表示してもよい。
【００６３】
（実施の形態１における電子血圧計の動作）
図４は、本発明の実施の形態１の電子血圧計１００におけるＣＰＵ２０が実行するメインルーチンのフローチャートである。図４のフローチャートは、予めプログラムとしてメモリ１２に格納されて、ＣＰＵ２０により読出されて実行される。なお、図４に示される処理は、たとえば電源スイッチ５が操作されて、電源部２５を介してＣＰＵ２０に電力が供給された場合に開始される処理である。
【００６４】
図４を参照して、はじめに、ＣＰＵ２０は、電子血圧計１００の初期化処理として、各部を制御して空気袋２１内の空気を排気し、圧力センサ１４の０ｍｍＨｇ補正を行なう（ステップＳ（以下「Ｓ」と略す）１）。次に、ＣＰＵ２０は、メモリ１２内の後述する時間対応テーブルに、測定時間情報が記憶済みか否かを判断する（Ｓ２）。記憶済みである場合には（Ｓ２でＹＥＳ）、続いて被測定者から変更の指示があるか否かが判断される（Ｓ３）。変更の指示が検知された場合（Ｓ３でＹＥＳ）、Ｓ４へ進む。変更の指示が検知されなかった場合（Ｓ３でＮＯ）、Ｓ６へ進む。
【００６５】
一方、Ｓ２において、測定時間情報が記憶済みでなければ（Ｓ２でＮＯ）Ｓ４へ進む。
なお、Ｓ３において、表示部４に現状の測定時間情報を表示して、被測定者に変更の必要性の有無を判断させてもよい。また、時間対応テーブルにデフォルト値を記憶させておき、Ｓ２の判断処理を省いてもよい。そうすることで、通常の生活パターンの被測定者であれば、測定時間情報の入力をしなくても、信頼性の高い評価量が算出される。
【００６６】
Ｓ４において、ＣＰＵ２０は、測定条件特定情報すなわち測定時間情報の入力を受け付ける。そして、ＣＰＵ２０は、入力された測定時間情報をメモリ１２の時間対応テーブルに記録・更新する（Ｓ５）。
【００６７】
Ｓ４において、たとえば、測定時間情報入力のための画面が表示部４に表示される。ここで、表示される画面の具体例を図６に示す。
【００６８】
図６（Ａ）は、測定時間情報として少なくとも１つの測定条件の期間（測定時間帯）の始期または終期の入力を受け付ける例を示す図である。表示部４には、たとえば「測定条件入力画面」と表示され、起床時間（たとえば２１：００）と就寝時間（たとえば７：００）とを被測定者に入力させるための表示がなされる。ここでは、起床時間が、測定条件：起床後時間帯の始期であり、就寝時間が、測定条件：就寝前時間帯の終期であるものとする。なお、いずれもが始期であってもよいし、いずれもが終期であってもよい。また、この場合、予め時間幅が、起床時間および就寝時間それぞれに定められているか、起床時間および就寝時間に共通に定められているものとする。
【００６９】
図６（Ｂ）は、測定時間情報として少なくとも１つの測定条件の期間の始期および終期の入力を受け付ける例を示す図である。表示部４には、同様に「測定条件入力画面」と表示され、起床後時間帯の始期（たとえば２１：００）と終期（たとえば２２：００）および、就寝前時間帯の始期（たとえば５：３０）と終期（たとえば７：００）とを被測定者に入力させるための表示がなされる。
【００７０】
図６（Ｃ）は、測定時間情報として少なくとも１つの測定条件の期間の始期または終期と時間幅（期間幅）との入力を受け付ける例を示す図である。表示部４には、同様に「測定条件入力画面」と表示され、起床時間（たとえば２１：００）および就寝時間（たとえば７：００）と、それぞれの時間幅（たとえば１：００，１：３０）とを被測定者に入力させるための表示がなされる。この場合も、起床時間が、測定条件：起床後時間帯の始期であり、就寝時間が、測定条件：就寝前時間帯の終期であるものとする。なお、いずれもが始期であってもよいし、いずれもが終期であってもよい。
【００７１】
本実施の形態において、各時間の入力には、操作部２１０に含まれる１または２以上のスイッチが用いられるものとする。たとえばメモリスイッチ７が押される度に時間が１分単位で切り替わり、電源スイッチ５が押されたときに表示されている時間が、入力された時間として決定されてもよい。なお、図示しない時刻設定用のスイッチが設けられて、これによって各時間の入力がなされてもよい。また、測定時間情報入力の際に表示される画面は、図６に示されるような形態に限らない。
【００７２】
次に、Ｓ５の処理によって、測定時間情報が格納された時間対応テーブルの内容例を図７に示す。図７（Ａ）は時間対応テーブルの第１の内容例である。第１の例では、メモリ１２の時間対応テーブルには、測定条件：起床後時間帯および就寝前時間帯の各々と対に、時間データ９１と時間幅データ９２とが対応付けられて格納されている。時間幅データ９２は、被測定者により入力された時間幅のデータであってもよいし、予め定められた時間幅のデータであってもよい。
【００７３】
図７（Ｂ）は時間対応テーブルの第２の内容例である。第２の例では、メモリ１２の時間対応テーブルには、測定条件：起床後時間帯および就寝前時間帯の各々と対に、時間帯データ９３が格納されている。
【００７４】
なお、本実施の形態では、時間対応テーブルにおいて測定条件と測定時間情報とが対応付けられたが、記憶形態は、このようなテーブル形式に限らない。また、時間対応テーブルは、メモリ１２以外の所定の記憶領域に記憶されてもよい。
【００７５】
再び図４を参照して、Ｓ６において、ＣＰＵ２０は、測定スイッチ６が操作されたか否かを判断する。測定スイッチ６が操作されるまで、Ｓ６の判断を繰返す。測定スイッチ６が操作されたことが検知されると、Ｓ８に進む。なお、Ｓ２〜Ｓ５の処理とＳ６の処理とが逆に行なわれてもよい。
【００７６】
Ｓ８において、ＣＰＵ２０は、各部を制御して、被測定者の最高血圧＋４０ｍｍＨｇ程度まで加圧する。そして、徐々に空気袋２１内の圧力を減圧していく（Ｓ１０）。この減圧過程において空気袋２１内の圧力を圧力センサ１４で検出して、ＣＰＵ２０は検出された圧力に基づき血圧（最高血圧および最低血圧）値ならびに脈拍数を算出する（Ｓ１２）。そして、算出された血圧値および脈拍数を表示部４に表示する（Ｓ１４）。Ｓ８〜Ｓ１２の血圧測定のための処理は従来の電子血圧計のそれと同様である。なお、ここでは血圧測定は減圧過程でするとしているが加圧過程で行なうようにしてよい。
【００７７】
次に、ＣＰＵ２０は、タイマ１３から出力される計時データを取得して、今回の測定条件の判定を行なう（Ｓ１６）。すなわち、時間対応テーブルを参照して、現在の時刻が、いずれかの測定条件すなわち測定時間帯の区分に属するかの判定を行なう。
【００７８】
そして、ＣＰＵ２０は、測定結果格納処理を行なう（Ｓ１８Ａ）。測定結果格納処理については、図５のサブルーチンを挙げて説明する。
【００７９】
図５は、実施の形態１における測定結果格納処理を示すフローチャートである。
図５を参照して、ＣＰＵ２０は、Ｓ１６の判定結果が何であるかを判断する（Ｓ３２）。そして、判定結果が就寝前時間帯あるいは起床後時間帯であった場合には、測定条件に対応したメモリ１２の領域に、血圧値・脈拍数・時刻のデータを格納したあらたなレコードＲを登録する（Ｓ３４）。
【００８０】
一方、判定結果が「その他時間帯」である場合、すなわち該当する測定条件がないと判定された場合には、このサブルーチンを終了する。
【００８１】
再び図４を参照して、次に、ＣＰＵ２０は、メモリ１２の各領域２６，２７内を参照して、同じ評価日内の測定結果のデータを検索する（Ｓ１９）。そして、各測定条件に対応の測定結果のデータが所定の複数個たとえば３つ以上あるか否かを判断する（Ｓ２０）。なお、ここでは所定の複数個を３つとするが、２つ以上であればこれに限らない。
【００８２】
Ｓ２０において、測定条件のそれぞれに３つ以上の測定結果のデータが記録されていないと判定すると（Ｓ２０でＮＯ）一連の処理を終了する。一方、測定条件のそれぞれに３つ以上の測定結果のデータが記録されていると判定した場合には（Ｓ２０でＹＥＳ）、上述した手順に従い、測定条件ごとの血圧データの平均値、すなわち、領域２６および領域２７それぞれのデータ群の平均値を算出する（Ｓ２２）。そして、心血管系疾患のリスク値としてＭＥ平均値とＭＥ差とを算出する（Ｓ２４）。なお、Ｓ２４において、さらに、ＭＥ平均値と予め定められた基準値との差および、ＭＥ差と予め定められた基準値との差が算出されてもよい。そして、Ｓ２４におけるリスク値算出結果を表示部４に表示する（Ｓ２６）。
【００８３】
以上で、一連の処理は終了される。
なお、本実施の形態では、評価量の算出として、平均値およびリスク値の算出を行なうこととしたが、少なくとも平均値を算出すればよい。すなわち、平均値をリスク値として被測定者に提示（表示）してもよい。
【００８４】
ここで、Ｓ２６におけるリスク値算出結果の表示例を示す。
図８は、リスク値算出結果（リスク判定結果）の第１の表示例を示す図である。表示部４の表示領域５３，５４のそれぞれには、算出されたＭＥ差およびＭＥ平均値がリスク判定結果として表示されている。各表示領域５３，５４には、上下２つのブロックが表示され、それらのブロックの間に水平にラインが表示される。このラインは、基準値を示すラインである。したがって、たとえば、算出した各値が基準値よりも高い場合には、ラインよりも上のブロックが反転表示（塗潰し表示）され、ラインより下のブロックが非反転表示（空白表示）される。基準値よりも低い場合には、ラインよりも下のブロックが反転表示され、ラインより上のブロックが非反転表示される。図８の例では、算出されたＭＥ差は、基準値（２０ｍｍＨｇ）よりも高く、算出されたＭＥ平均が、基準値（１３５ｍｍＨｇ）よりも低いことが示される。
【００８５】
なお、リスク値算出結果の表示形態は、図８に示されるような形態に限らない。たとえば、算出したＭＥ差の値とＭＥ平均の値とが各々表示されてもよい。
【００８６】
また、Ｓ２４で各測定条件の平均値との差を求めて、Ｓ２６で両者間の高低を表示してもよい。図９は、リスク値算出結果の第２の表示例を示す図であり、異なる測定条件下で測定された血圧データの平均値の相互関係の表示例を示す図である。図９では、表示部４は起床後の測定データおよび就寝前の測定データをそれぞれ並べて表示するための表示領域５１と５２を含む。表示領域５１には、ＣＰＵ２０で上述の式に従い求めた起床後測定ＳＢＰ平均データ６１、起床後測定ＤＢＰ平均データ６２および起床後測定脈拍数ＰＬＳ平均データ６３がそれぞれ表示されて、これらそれぞれに並べて表示領域５２には、ＣＰＵ２０で上述の式に従い求めた就寝前測定ＳＢＰ平均データ７１、就寝前測定ＤＢＰ平均データ７２および就寝前測定脈拍数ＰＬＳ平均データ７３それぞれが表示される。したがって、表示領域５１と５２の測定データは相互に関係付けされた態様で表示されることになる。
【００８７】
また図９の表示において、ＣＰＵ２０は表示領域５１と５２に表示されるデータを比較する。ＣＰＵ２０は、その比較結果に基づき、高い方の血圧データの表示色を、低い方のそれとは異なる所定色となるように変更するなど所定の態様で表示するようにしてもよい。たとえば、起床後測定ＳＢＰ平均データ６１と就寝前測定ＳＢＰ平均データ７１との値を比較して、高い血圧を示す方のデータの表示領域のデータを全て所定色で表示するようにしてもよい。図９は起床後測定ＳＢＰ平均データ６１が高い場合の色変更の表示例である。表示態様は色変更表示に限定されず、点滅表示に変更するようにしてもよい。
【００８８】
このように、本実施の形態では、評価量を算出する対象の血圧データが測定された期間を評価日単位で区切っているため、評価量の信頼性を向上させることができる。さらに、各測定条件に対応する血圧データが複数（たとえば３つ）存在する場合にのみ評価量が算出されるため、評価量に与える精神変動の影響を吸収することができる。
【００８９】
また、タイマ１３からの時刻データと、被測定者により入力された測定時間情報とに基づいて、血圧測定時の測定条件が判定されるため、実際の時刻にかかわらず、被測定者の生活サイクルに応じた精度の高い評価量の算出が可能となる。
【００９０】
また、被測定者は、一度、測定時間情報の設定を行なうと、２回目以降は測定時間情報の入力をしなくてもよいので、生活サイクルが一定の被測定者にとっての操作の煩わしさを解消することができる。また、２回目以降および変更の必要がない場合には、血圧測定に関する一連の処理の時間を短縮することができる。さらに、実施の形態１では、各測定条件に対応の時間帯が（変更の指示がない限り）固定されているので、特に、生活サイクルの安定している被測定者に対して、信頼性の高い評価量を提示することができる。
【００９１】
なお、測定の度に、被測定者から測定条件を特定するための情報が入力されるものであってもよい。たとえば、各測定条件に対応した図示しないスイッチを設けて、スイッチのそれぞれに対応した測定条件の情報を、測定の度に受け付けてもよい。
【００９２】
また、実施の形態１では、血圧測定前（血圧算出前）に、測定時間情報が入力されるものとしたが、血圧測定後（血圧算出後）であってもかまわない。
【００９３】
また、本実施の形態においては、血圧測定が行なわれる度に、Ｓ２０〜Ｓ２６の処理を行なうこととしたが、Ｓ１８Ａの処理でメインルーチンを終了して、割り込み処理においてのみ、Ｓ２０〜Ｓ２６の処理を行なうこととしてもよい。また、被測定者がたとえば所定のスイッチを押した場合にのみＳ２０〜Ｓ２６の処理を行なうこととしてもよい。
【００９４】
なお、本実施の形態においては、メモリスイッチ７が所定のステップ間において操作されると、割り込み処理が行なわれるものとする。割り込み処理では、たとえば、メモリ１２内に記憶された測定結果が順に読み出されて表示部４に表示される。また、割り込み処理においても、上記Ｓ２０〜Ｓ２６の処理を行なって、リスク値を表示してもよい。
【００９５】
また、電子血圧計１００にリスクスイッチ８が設けられる場合には、このリスクスイッチ８が操作されることで、評価日よりも長い特定期間たとえば週単位のリスク算出結果を表示してもよい。なお、リスクスイッチ８が設けられなくても、たとえばメモリスイッチ７が押されて所定の操作をした場合に行なわれてもよい。「特定期間」とは、評価日よりも長い期間であり、複数の評価日を含む期間である。
【００９６】
図１１は、リスクスイッチ８が操作された場合に開始される割込処理を示すフローチャートである。
【００９７】
図１１を参照して、ＣＰＵ２０は、メモリ１２に記録されている過去１週間分の測定結果を読み出す（Ｓ５２）。そして、評価日単位で、各測定条件に対応の測定結果が３つ以上存在するかを検索し（Ｓ５４）、測定結果が３つ未満の評価日を除外する（Ｓ５６）。
【００９８】
そして、各測定条件について３つ以上の血圧データが存在する評価日についてのみ、測定条件ごとに血圧データの平均値を算出する（Ｓ５８）。たとえば、評価日ごとの平均値を算出し、さらにそれらの評価日ごとの平均値を平均することで１週間の平均値を求めてもよいし、Ｓ５６で除外された評価日以外の全ての評価日について、一括して起床後時間帯の血圧データの平均と就寝前時間帯の血圧データの平均とを求めてもよい。
【００９９】
次に、ＣＰＵ２０は、Ｓ５８で算出した平均値に基づいて、１週間単位のリスク値を算出し（Ｓ６０）、リスク値を表示する（Ｓ６２）。なお、Ｓ６０およびＳ６２の処理は、それぞれ図４に示したＳ２４およびＳ２６の処理と同様であるので、ここでの説明は繰返さない。
【０１００】
このように、複数の評価日を含む週単位でリスク値が算出される場合にも、評価日ごとの精度を上げることで、結果として週単位の評価量の信頼性を向上させることができる。
【０１０１】
なお、本実施の形態では、リスクスイッチ８が操作されると、上述のように、週単位のリスク値が算出されて表示されることとしたが、複数の評価日を含む期間であれば週に限らない。たとえば、曜日、月、年、季節などを単位としてリスク値が算出されてもよい。また、たとえば、週単位、月単位、年単位それぞれに対応するリスクスイッチ８を複数設けてもよい。
【０１０２】
なお、上記第２の算出例で評価量を算出する場合にも、上記と同様の手順にて実現することができる。この場合、Ｓ４において、所定の測定条件たとえば起床後時間帯を特定するための情報のみが入力されてもよい。また、Ｓ２０において、所定の測定条件に対応の測定結果が３つ以上あるか否かが判断される。そして、Ｓ２２において、所定の測定条件についての平均値が算出されるものとする。
【０１０３】
第２の算出例で評価量が算出される場合には、Ｓ２６で、所定の測定条件に対応する血圧データの平均値が、たとえば、所定の基準値よりも高いか低いかが表示されてもよい。基準値よりも高いか低いかの判定は、ＣＰＵ２０によりなされる。具体的には、『最高血圧＞１３５ｍｍＨｇまたは最低血圧＞８５ｍｍＨｇ』、または、『最高血圧＞１３５ｍｍＨｇかつ最低血圧＞８５ｍｍＨｇ』との関係式が成立すると判定したときは、血圧値が所定の基準値よりも高いと評価して、当該関係式が成立しないと判定した場合には、血圧値が所定の基準値よりも低いと評価する。この関係式では、測定条件：起床後時間帯については起床後測定ＳＢＰ平均データ６１と起床後測定ＤＢＰ平均データ６２のいずれか一方、あるいは両方が適用されて、測定条件：就寝前時間帯については就寝前測定ＳＢＰ平均データ７１と就寝前測定ＤＢＰ平均データ７２のいずれか一方、あるいは両方が適用される。
【０１０４】
図１０は、起床後時間帯の血圧データのリスク算出結果の表示例を示す図である。図１０では、１評価日内の起床後測定ＳＢＰ平均データ６４、起床後測定ＤＢＰ平均データ６５および起床後測定脈拍数ＰＬＳ平均データ６６とともに、矢印８５を表示する。ＣＰＵ２０は、１評価日内の起床後測定ＳＢＰ、起床後測定ＤＢＰおよび起床後測定脈拍数ＰＬＳの平均データ６４〜６６と、それぞれの基準値とを比較して、早朝高血圧と推定されるか否かを矢印８５で示す。図１０には、早朝高血圧と推定された場合のリスク判定結果が示され、矢印８５は上向き表示されている。もし、早朝高血圧と推定されなければ下向き矢印８５となる。
【０１０５】
また、第２の算出例で評価量が算出される場合、図１１に示した割り込み処理においては、Ｓ５４で、評価日単位で、所定の測定条件に対応の測定結果が３つ以上あるかが検索される。そして、Ｓ５８において、所定の測定条件についての平均値が算出されるものとする。
【０１０６】
［実施の形態２］
次に、本発明の実施の形態２について説明する。実施の形態２に係る電子血圧計の構成は、実施の形態１と同様であるので、ここでも図１および図２に示した電子血圧計１００の符号を用いて説明する。また、実施の形態２においても、上述の第１の算出例によって評価量が算出されるものとして説明する。
【０１０７】
実施の形態１では、評価量算出の対象となる測定条件（以下「特定測定条件」ともいう）（起床後時間帯および就寝前時間帯）にて測定された血圧データの全てが、評価量算出のためのデータ（以下「算出用データ」という）として扱われるものであったが、実施の形態２では、特定測定条件下で測定された血圧データであったとしても、所定の条件を満たしていない場合には、算出用データとして用いられない。つまり、特定測定条件の下に測定され、かつ、所定の条件を満たしていると推定される場合にかぎり、測定された血圧データが、算出用データとして用いられる。なお、「所定の条件を満たしていない場合」とは、血圧測定値が精神変動の影響を受けることが推定される場合であり、たとえば、睡眠不足時などが挙げられる。
【０１０８】
たとえば血圧測定の度に、測定条件を特定するための情報の入力を受け付ける場合には、何時に測定されたとしても、特定測定条件に該当することが可能である。しかしながら、起床後時間帯に測定されたと判定された場合であっても、極度の睡眠不足のときなど、測定結果自体の信頼性が薄い場合がある。本実施の形態では、睡眠不足と推定される場合には、算出用データとして扱わないようにすることで、さらに、信頼性の高い評価量を算出することができる。
【０１０９】
以下、実施の形態２における電子血圧計１００の動作について説明する。
図１２は、実施の形態２の電子血圧計１００におけるＣＰＵ２０が実行するメインルーチンのフローチャートである。図１２のフローチャートは、予めプログラムとしてメモリ１２に格納されて、ＣＰＵ２０により読出されて実行される。なお、図４のフローチャートに示される処理と同様の処理については、同じ符号を付し、ここでの説明は繰返さない。
【０１１０】
図１２を参照して、Ｓ１の初期化処理が終わると、ＣＰＵ２０は、測定条件特定情報すなわち測定時間情報の入力を受け付ける（Ｓ４）。実施の形態２では、Ｓ４において、ＣＰＵ２０は、受け付けた測定時間情報を内部メモリに一時的に記録する。そして、Ｓ４の処理が終わると、上記したＳ６〜Ｓ１４の処理が順次行なわれる。Ｓ１４において表示部４に血圧値および脈拍数が表示されると、Ｓ１６において、タイマ１３から出力される時刻データとＳ４で入力された測定時間情報とに基づき、今回の測定条件が判定される。
【０１１１】
Ｓ１６の処理が終わると、測定結果格納処理が実行される（Ｓ１８Ｂ）。この測定結果格納処理については、図１３のサブルーチンを用いて説明する。
【０１１２】
図１３は、実施の形態２における測定結果格納処理を示すフローチャートである。図１３を参照して、はじめに、ＣＰＵ２０は、Ｓ１６の判定結果が何であるかを判断する（Ｓ１０２）。判定結果が就寝前時間帯であった場合にはＳ１１０Ａへ進み、判定結果が起床後時間帯であった場合にはＳ１０４Ａに進む。これに対し、判定結果が「その他時間帯」である場合には、このサブルーチンを終了する。なお、Ｓ１０２およびＳ１１０Ａに示される処理は、それぞれ、図５に示したＳ３２およびＳ３４の処理に対応する。
【０１１３】
Ｓ１０４Ａにおいて、ＣＰＵ２０は、メモリ１２内に格納された同じ評価日における就寝前時間帯のたとえば最新（最後）の測定時刻データを検索する。そして、タイマ１３から出力される時刻データに基づき、経過時間を算出する（Ｓ１０６）。つまり、同評価日における就寝前時間帯の最終の測定時刻から何時間経過したかが算出される。
【０１１４】
そして、経過時間が所定時間（たとえば４時間）以上であるか否かを判断する（Ｓ１０８）。所定時間以上であれば（Ｓ１０８でＹＥＳ）、Ｓ１１０Ａに進む。
【０１１５】
Ｓ１１０Ａにおいて、ＣＰＵ２０は、測定条件に対応付けて血圧値・脈拍数・時刻のデータをメモリ１２に記録する。
【０１１６】
一方、経過時間が所定時間未満であれば（Ｓ１０８でＮＯ）、測定結果を記録することなくサブルーチンを終了する。
【０１１７】
再び図１２を参照して、Ｓ１８Ｂの測定結果格納処理が終了すると、上述と同様のＳ１９〜Ｓ２６の処理を行ない、一連の処理を終了する。
【０１１８】
このように、実施の形態２では、同評価日内、すなわち、前日の就寝前時間帯の最後の測定時刻を就寝時刻と推定することで、睡眠不足か否かが判断される。そして、睡眠不足と判断される場合には、測定結果は、メモリ１２に格納されないため、評価量算出の対象から除外することができる。そうすることで、睡眠不足などによる血圧値の変動をさらに除去することができる。
【０１１９】
なお、図１３に示されるフローチャートでは、同評価日内の就寝前時間帯の測定結果が格納されていることを前提に説明したが、同評価日内の就寝前時間帯の測定結果が格納されていない場合には、たとえば、Ｓ１０６およびＳ１０８の処理をスキップして、Ｓ１１０Ａの処理を行なってもよい。あるいは、同評価日内の就寝前時間帯の測定結果が格納されていない場合には測定時の被測定者の身体の状態が不明であるので、Ｓ１０６〜Ｓ１１０Ａの処理を行なうことなく、終了してもよい。
【０１２０】
また、第２の算出例で起床後時間帯についての評価量が算出される場合にも、特定測定条件である起床後時間帯と特定測定条件でない就寝前時間帯とを設けて、就寝時間帯に測定された血圧データも格納することで、上記と同様の処理を行なうことができる。この場合、評価日は、第１の算出例で評価量が算出される場合と同様に、就寝前時間帯と起床後時間帯とを１つずつ含む期間であるものとする。
【０１２１】
また、実施の形態２においても、実施の形態１において図１１に示した割込み処理と同様の処理を行なうことができる。これにより、週などの特定期間単位でも、より信頼性の高い評価量を算出することができる。
【０１２２】
また、図１３に示した測定結果格納処理が、実施の形態１の図４に示したＳ１８Ａにおいて行なわれてもよい。
【０１２３】
以上の説明においては、所定の条件を満たしていなければ、測定結果自体を格納しないこととしたが、以下のような処理を行なうこととしてもよい。
【０１２４】
（変形例１）
実施の形態２の変形例１では、所定の条件を満たしているか否かを示す識別情報を、測定結果のデータと対応付けて記録する。
【０１２５】
なお、実施の形態２の変形例１における電子血圧計の構成も、実施の形態１と同様であるので、ここでも図１および図２に示した電子血圧計１００の符号を用いて説明する。
【０１２６】
図１４は、実施の形態２の変形例１におけるメモリ１２´の構造例を示す図である。図１４（Ａ）を参照して、メモリ１２´には、図３（Ａ）に示した構造例と同様に、測定条件の区分すなわち就寝前時間帯、起床後時間帯のそれぞれについての記憶領域２６および２７が予め設けられている。領域２６および２７のそれぞれには、測定結果がレコードＲ´単位で格納される。レコードＲ´は、測定時刻データＴ、最高血圧データＳＢＰ、最低血圧データＤＢＰおよび脈拍数データＰＬＳに加え、リスク算出用のデータか否かを示す識別データである算出フラグＦを含む。
【０１２７】
なお、実施の形態２の変形例１においても、図１４（Ａ）のような構造例に限られず、図１４（Ｂ）のような構造であってもよい。
【０１２８】
図１４（Ｂ）を参照して、メモリ１２´には、測定結果と測定条件の情報とが対にして格納される。すなわち図１４（Ｂ）では、血圧値と測定条件の情報とが対応付けられたレコードＲ´ｉ（ｉ＝１，２，３,…,ｎ）が、血圧測定毎に格納される。レコードＲ´ｉには、測定時刻データＴｉ、最高血圧データＳＢＰｉ、最低血圧データＤＢＰｉ、脈拍数データＰＬＳｉ、ならびに測定条件データＣ１およびＣ２のいずれかに加え、算出フラグＦが格納される。
【０１２９】
実施の形態２の変形例１においても、基本的には図１２のフローチャートに示した処理と同様の処理がＣＰＵ２０によって行なわれる。実施の形態２とは、Ｓ１８Ｂ、Ｓ２０ＢおよびＳ２２の処理が異なる。したがって、以下、実施の形態２とは異なるこれらの処理についてのみ説明を行なう。
【０１３０】
図１５は、実施の形態２の変形例１における測定結果格納処理を示すフローチャートである。なお、図１３のフローチャートに示した処理と同様の処理については、同じステップ番号を付し、その詳細な説明は繰返さない。
【０１３１】
図１５を参照して、はじめに、ＣＰＵ２０は、実施の形態２と同様に、Ｓ１６の判定結果が何であるかを判断する（Ｓ１０２）。測定条件が就寝前時間帯であった場合にはＳ２０４へ進み、測定条件が「その他時間帯」である場合、すなわち該当する測定条件がないと判定された場合には、このサブルーチンを終了する。
【０１３２】
また、測定条件が起床後時間帯であった場合には、上記Ｓ１０４Ａ〜Ｓ１０８の処理を行なう。そして、Ｓ１０８において、経過時間が所定時間以上であれば（Ｓ１０８でＹＥＳ）、Ｓ２０４に進む。一方、経過時間が所定時間未満であれば（Ｓ１０８でＮＯ）、Ｓ２０２へ進む。
【０１３３】
Ｓ２０２において、ＣＰＵ２０は、算出フラグＦの値を０にセットし、０にセットした算出フラグＦを一時的に記録する。一方、Ｓ２０４において、ＣＰＵ２０は、算出フラグＦの値を１にセット、１にセットした算出フラグＦを一時的に記録する。
【０１３４】
そして、Ｓ２０２またはＳ２０４の処理が終わると、ＣＰＵ２０は、測定条件に対応付けて、血圧値・脈拍数・算出フラグ値・時刻のデータをメモリ１２に格納する（Ｓ１１０Ｂ）。以上で、サブルーチンは終了される。
【０１３５】
このように、変形例１では、予め定められた測定条件のいずれかにおいて測定された血圧データについては全て格納される。これにより、たとえば、測定結果を順次読み出して表示するなど、リスク値算出以外にも測定結果を用いることも可能となる。
【０１３６】
次に、図１２のＳ２０およびＳ２２において、実施の形態２で説明した処理に代えて、実施の形態２の変形例２で実行される処理について説明する。
【０１３７】
変形例２では、Ｓ２０において、各測定条件に対応の、算出フラグＦ＝１である測定結果が３つ以上存在するか否かが判断される。以下、このような、算出フラグＦ＝１である測定結果を、「算出可能測定結果」という。つまり、メモリ１２に、同評価日における起床後時間帯および就寝前時間帯の各々に対応して、算出可能測定結果が３つ以上格納されいているか否かが判断される。そして、いずれか一方でも、算出可能測定結果が３つ以上格納されていなければ、一連の処理は終了される。これに対し、両方の測定条件の各々に対応して算出可能測定結果が３つ以上格納されている場合には、Ｓ２２に進む。
【０１３８】
変形例２では、Ｓ２２において、ＣＰＵ２０は、測定条件ごとに、算出可能測定結果についての平均値を算出する。そして、このようにして算出された平均値に基づき、上記Ｓ２４〜Ｓ２６の処理が行なわれる。
【０１３９】
なお、変形例１では、測定条件が就寝前時間帯である場合にも、測定結果と対応付けて算出フラグ値（０または１）が格納されることとしたが、算出フラグ値は格納されなくてもよい。
【０１４０】
また、第２の算出例で評価量が算出される場合には、Ｓ２０において、同評価日における起床後時間帯に対応する算出可能測定結果が３つ以上格納されいているか否かが判断される。そして、算出可能測定結果が３つ以上格納されていなければ、一連の処理は終了され、算出可能測定結果が３つ以上格納されている場合に、Ｓ２２に進む。なお、第２の算出例で評価量が算出される場合には、測定条件が就寝前時間帯である場合、Ｓ２０４において算出フラグ値を０にセットすることとしてもよい。
【０１４１】
また、実施の形態２の変形例１においても、実施の形態１において図１１に示した割込み処理と同様の処理を行なうことができる。すなわち、Ｓ５４において、ＣＰＵ２０は、算出フラグＦ＝１の測定結果が、３つ以上あるか否かを検索する。そうすることで、週単位の評価量についても、より信頼性の高い評価量を算出することができる。
【０１４２】
また、図１５に示した測定結果格納処理が、実施の形態１の図４に示したＳ１８Ａにおいて行なわれてもよい。
【０１４３】
（変形例２）
実施の形態２およびその変形例１では、同評価日において格納された就寝前時間帯の最新の時刻データの時間を、就寝時刻と仮定することで、所定の条件を満たしているか否かを判断した。実施の形態２の変形例２では、就寝時刻を特定するための情報の入力を受け付けることで、所定の条件を満たしているか否かを判断する。ここでの「就寝時刻」とは、被測定者が眠りに就くと推定される時刻である。
【０１４４】
なお、実施の形態２の変形例２における電子血圧計の構成も、実施の形態１と同様であるので、ここでも図１および図２に示した電子血圧計１００の符号を用いて説明する。
【０１４５】
実施の形態２の変形例２における電子血圧計１００は、たとえば、就寝スイッチ９を備える。そして、ＣＰＵ２０は、就寝スイッチ９が操作された時刻を就寝時刻として特定する。なお、変形例２において、この就寝スイッチ９が操作されると、図４に示したメインルーチンに対して割り込み処理が行なわれるものとする。
【０１４６】
図１６は、就寝スイッチ９が操作された場合に開始される割込処理の流れを示すフローチャートである。
【０１４７】
図１６を参照して、ＣＰＵ２０は、タイマ１３から時刻データを取得する（Ｓ３０２）。そして、取得した時刻データに基づき、就寝時刻データをたとえばメモリ１２の所定の領域に格納する（Ｓ３０４）。以上で、割込処理は終了される。なお、Ｓ３０４において、就寝時刻データとして、年・月・日・時刻のデータが格納されるものとする。
【０１４８】
図１７は、実施の形態２の変形例２における測定結果格納処理を示すフローチャートである。なお、実施の形態２で用いた図１３と同様の処理については同じステップ番号を付し、ここでの説明は繰返さない。また、以下に示す測定結果格納処理が、実施の形態１の図４に示したＳ１８Ａにおいて行なわれてもよい。
【０１４９】
図１７を参照して、変形例２では、図１３のＳ１０４Ａの処理に代えてＳ１０４Ｂの処理が行なわれる。すなわち、Ｓ１０４Ｂにおいて、ＣＰＵ２０は、メモリ１２に記録された同評価日内の就寝時刻データを読み出す。そして、Ｓ１０６において、就寝時刻からの経過時間が算出される。
【０１５０】
なお、実施の形態２の変形例２においても、Ｓ１１０Ａにおいて、血圧値・脈拍数・時刻のデータがメモリ１２に格納されるが、ここでは、血圧値と脈拍数のみ格納されてもよい。
【０１５１】
なお、図１７に示されるフローチャートでは、同評価日内の就寝時刻が格納されているものとして説明したが、同評価日内の就寝時刻が格納されていない場合には、たとえば、Ｓ１０６およびＳ１０８の処理をスキップして、Ｓ１１０Ａの処理を行なってもよい。あるいは、同評価日内の就寝時刻が格納されていない場合には、所定の条件を満たしているか否かの判断が不可能であるので、Ｓ１０６〜Ｓ１１０Ａの処理を行なうことなく、終了してもよい。
【０１５２】
なお、さらに他の変形例として、実施の形態２の変形例１と実施の形態２の変形例２とを組み合わせてもよい。この場合、Ｓ１０８において、就寝時刻からの経過時間が所定時間以上であると判断された場合には、変形例１と同様に算出フラグＦの値を０にセットする（Ｓ２０２）。また、Ｓ１０８において、就寝時刻からの経過時間が所定時間未満であると判断された場合には、変形例１と同様に算出フラグＦの値を１にセットする（Ｓ２０２）。そして、Ｓ２０２あるいはＳ２０４の処理が終わると、Ｓ１１０Ｃの処理に代えて、ＣＰＵ２０によって、測定条件に対応付けて、血圧値・脈拍数・算出フラグ値がメモリ１２に格納される。
【０１５３】
また、実施の形態２およびその変形例１，２においては、測定結果をメモリ１２に格納する際に、評価量算出に用いるか否かの振り分けを行なうこととしたが、実施の形態１と同様の測定結果がレコードＲに格納されて、リスク値算出の際に、振り分けを行なうこととしてもよい。すなわち、メモリ１２の各領域に、測定結果と対応付けて格納されている測定時刻データＴに基づいて、所定の条件を満たすか否かが判断されてもよい。この場合にも、実施の形態１において図１１に示した割込み処理と同様の処理を行なうことができる。すなわち、Ｓ５４において、ＣＰＵ２０は、所定の条件を満たすと判断される血圧データが、３つ以上あるか否かを検索する。そうすることで、より信頼性の高い評価量を算出することができる。
【０１５４】
また、本発明の電子血圧計が行なう、リスク値算出方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）などの光学媒体や、メモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【０１５５】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【０１５６】
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】
【０１５７】
【図１】本発明の実施の形態１、実施の形態２およびその変形例１，２に係る電子血圧計の概観図である。
【図２】本発明の実施の形態１、実施の形態２およびその変形例１，２に係る電子血圧計の内部構成図である。
【図３】（Ａ）および（Ｂ）は、本発明の実施の形態１、実施の形態２およびその変形例２におけるメモリ内の測定結果の記憶内容例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１の電子血圧計におけるＣＰＵが実行するメインルーチンのフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態１における測定結果格納処理を示すサブルーチンのフローチャートである。
【図６】（Ａ）〜（Ｃ）は、被測定者より測定時間情報が入力される場合の画面表示例を示す図である。
【図７】（Ａ）および（Ｂ）は、時間対応テーブルの内容例を示す図である。
【図８】リスク値算出結果の第１の表示例を示す図である。
【図９】リスク値算出結果の第２の表示例を示す図である。
【図１０】リスク値算出結果の第３の表示例を示す図である。
【図１１】実施の形態１において、リスクスイッチが操作された場合に開始される割込処理を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態２の電子血圧計におけるＣＰＵが実行するメインルーチンのフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態２における測定結果格納処理を示すサブルーチンのフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態２の変形例１におけるメモリの構造例を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態２の変形例１における測定結果格納処理を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態２の変形例２において、就寝スイッチが操作された場合に開始される割込処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態２の変形例２における測定結果格納処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５８】
１  血圧計本体、２  カフ、３  エア管、４  表示部、５  電源スイッチ、６  測定スイッチ、７  メモリスイッチ、８  リスクスイッチ、９  就寝スイッチ、１２，１２´  メモリ、１３  タイマ、１４  圧力センサ、１５  発振回路、１６  ポンプ、１７  ポンプ駆動回路、１８  弁、１９  弁駆動回路、２０  ＣＰＵ、２１  空気袋、２４  ブザー、２５  電源部、２６  就寝前領域、２７  起床後領域、１００  電子血圧計、２１０  操作部。
【図１】
2007125079.tif 000003
【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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