【事件の表示】
　特願２０１４−１９８３８４「末梢血管抵抗推定方法」拒絶査定不服審判事件〔平成２８年　５月　９日出願公開、特開２０１６−　６７４９０、請求項の数（５）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯
　本願は、平成２６年９月２９日の出願であって、平成３０年４月１７日付けで拒絶理由が通知され、同年６月１４日付けで意見書及び手続補正書が提出され、同年１０月１６日付けで拒絶査定（以下「原査定」という。）されたところ、平成３１年１月２３日に拒絶査定不服審判の請求がなされたものである。
第２　原査定の概要
　原査定の概要は次のとおりである。
　本願請求項１〜３に係る発明は、以下の引用文献１及び３に基づいて、また、本願請求項４及び５に係る発明は、以下の引用文献１〜３に基づいて、その発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者（以下「当業者」という。）が容易に発明できたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
引用文献１：特開平０６−２０５７４７号公報
引用文献２：特開２００７−２２２３１３号公報（周知技術を示す文献）
引用文献３：特開平１０−７６０１２号公報（周知技術を示す文献）
第３　本願発明
　本願請求項１〜５に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」〜「本願発明５」という。）は、平成３０年６月１４日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１〜５に記載された事項により特定される発明であり、以下のとおりの発明である。
「　　【請求項１】
　大動脈圧と、橈骨動脈圧と、動脈系中枢部での血管抵抗と、動脈系末梢部での血管抵抗と、血管のコンプライアンスと、血液の慣性と、を電気回路モデルに当てはめることで末梢血管抵抗を推定する末梢血管抵抗推定方法であって、
　時間をｔ、大動脈圧の立ち上がりからその圧力が最低血圧値になるまでの時間をｔＰ１、橈骨動脈の圧力すなわち橈骨動脈波をｖｐ、最低血圧値をＥｍｉｎ、橈骨動脈の圧力における振幅係数をＢ、橈骨動脈の圧力における時間係数をｔｂ、橈骨動脈の圧力における振動成分の第１の振幅係数をＤ１、指数関数すなわちｅｘｐをｅ、減衰定数をα、角周波数をω、第１の位相をθ１、１拍の時間をｔｐ、橈骨動脈の圧力における振動成分の第２の振幅係数をＤ２、第２の位相をθ２としたときに、これらの血管の要素を次の数式１のように電気回路モデルによって表し、
　　【数１】
　前記数式１における減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの値を変化させて前記数式１を用いた計算により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、測定により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、を比較し、前記計算により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと前記測定により得た橈骨動脈圧の値ｖｐとの平均二乗誤差を最小化する減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの最適解を決定し、
　前記最適解を用いて動脈系中枢部での血管抵抗Ｒ１及び動脈系末梢部での血管抵抗Ｒ２を求め、さらに、総末梢血管抵抗推定値ＴＰＲを、係数ｗ１，ｗ２を用いて、次の数式２により求める、
　　【数２】
　方法。
　　【請求項２】
　前記係数ｗ１，ｗ２を、前記（Ｒ１＋Ｒ２）の値の範囲に応じて変える、
　請求項１に記載の方法。
　　【請求項３】
　前記最適解を決定するにあたって、次の（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）の処理を含む、
　（ｉ）前記α、ω、Ｂ、ｔｂのそれぞれについて複数回の探索を行う、
　（ｉｉ）各回の探索では、複数のサンプリング値を用いる、
　（ｉｉｉ）次回の探索では前回の探索よりも探索範囲を狭める、
　請求項１又は請求項２に記載の方法。
　　【請求項４】
　さらに、次の（ｉｖ）、（ｖ）の処理を含む、
　（ｉｖ）前記複数のサンプリング値を、値が小さいものから大きいものへと少なくとも左域、中域、右域の３つの領域に領域分けし、
　（ｖ）ある回の探索において、前記α、ω、Ｂ、ｔｂの全ての解が中域に含まれる場合には、次回の探索をその中域を中心に狭めた探索範囲で行う一方、ある回の探索において、前記α、ω、Ｂ、ｔｂの解の１つ以上が中域に含まれない場合には、その解を中心とする領域に探索範囲を移動させて再度解の探索を行う、
　請求項３に記載の方法。
　　【請求項５】
　さらに、次の（ｖｉ）の処理を含む、
　（ｖｉ）前回の探索よりも次回の探索のサンプリング間隔を小さくするものとし、前記次回の探索のサンプリング間隔が既定の最終値に到達し、かつ前記次回の探索で求めた解の組が前記前回の探索で求めた解の組と一致した場合に、その解を最適解として、探索を終了する、
　請求項４に記載の方法。」
第４　引用文献、引用発明等
１　引用文献１
（１）引用文献１に記載された事項
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献１には、図面とともに次の事項が記載されている。（下線は、当審において付与した。以下同様。）
（引１ａ）「【０００９】＜本実施例において採用した電気的モデルについて＞
Ａ．四要素集中定数モデル
本実施例では、動脈系の電気的モデルとして四要素集中定数モデルを採用する。この
四要素集中定数モデルは
動脈系中枢部での血液による慣性、中枢部での血液粘性による血管抵抗（粘性抵抗）、中枢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）及び末梢部での血管抵抗（粘性抵抗）の４つのパラメータに着目し、これらを電気回路としてモデリングしたものである
四要素集中定数モデルを構成する各素子と上記各パラメータとの対応関係
インダクタンスＬ：動脈系中枢部での血液の慣性　〔dyn・s
2
/cm
5
〕
静電容量Ｃ：動脈系中枢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）〔cm
5
/dyn〕
なお、コンプライアンスとは血管の軟度を表わす量であり、粘弾性のことである。
電気抵抗Ｒ
c
：動脈系中枢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm
5
〕
電気抵抗Ｒ
p
：動脈系末梢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm
5
〕
また、この
電気回路内の各部を流れる電流ｉ，ｉ
P
，ｉ
c
は、各々対応する各部を流れる血流〔cm
3
/ｓ〕に相当する。また、この電気回路に印加される入力電圧ｅは大動脈起始部の圧力〔dyn/cm
2
〕に相当する。そして、静電容量Ｃの端子電圧ｖ
P 
は、橈骨動脈部での圧力〔dyn/cm
2
〕に相当するものである
（引１ｂ）「【００１１】・・・（略）・・・
　ここで、
　Ａ1＝ＬＣ　　　　　　　　　　　　　　　　　 ．．．．（１２）
　Ａ2＝（Ｌ＋ＲCＲPＣ）／Ｒp　　　　　　　　　．．．．（１３）
　Ａ3＝（ＲC＋ＲP）／Ｒp　　　　　　　　　　　．．．．（１４）
とおくと、上記式（１０）および（１１）は以下のように表すことができる。
　
α＝Ａ
2
／２Ａ
1
　　　　　　　　　　　　　　　．．．．（１５）
　ω＝√｛（Ａ
3
／Ａ
1
）−α
2
｝　　　　　　　　　・・・・（１６）
・・・（略）・・・
【００１２】次に大動脈起始部の圧力波形のモデリングを行う。一般に大動脈起始部の圧力波形は図５のような波形である。そこで、この圧力波形を図６に示す三角波で近似することにする。図６において
近似波形の振幅と時間をＥ
o
、Ｅ
m
、ｔ
P
、ｔ
P1
とすると、任意の時間ｔにおける大動脈圧ｅは次式で表わされる。Ｅ
o
は最低血圧（拡張期血圧）、Ｅ
o
＋Ｅ
m
は最高血圧（収縮期血圧）であり、ｔ
P
は１拍の時間、ｔ
P1
は大動脈圧の立ち上がりからその圧力が最低血圧値になるまでの時間である
０≦ｔ＜ｔ
P1
の区間：
　ｅ＝Ｅ
o
＋Ｅ
m
（１−（ｔ／ｔ
P1
））　　　　・・・・（１７）
ｔ
P1
≦ｔ＜ｔ
P
の区間：
　ｅ＝Ｅ
o
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・（１８）
そして、上記（１７）式および（１８）式によって表される電気信号ｅを
等価回路に入力した時の応答波形ｖ
p
（橈骨動脈波に対応）を
以下のように近似す
０≦ｔ＜ｔ
P1
の区間：
　ｖ
P
＝Ｅ
min
＋Ｂ（１−ｔ／ｔ
b
）
　　　　　　＋Ｄ
m1
ｅｘｐ（−αｔ）ｓｉｎ（ωｔ＋θ
1
）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・（１９）
ｔ
P1
≦ｔ＜ｔ
P
の区間：
　ｖ
P
＝Ｅ
min
　　＋Ｄ
m2
・ｅｘｐ｛−α（ｔ−ｔ
P1
）｝・ｓｉｎ｛ω（ｔ−ｔ
P1
）＋θ
2
｝
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ・・・・（２０）
上記式（１９）における右辺第３項および上記式（２０）における右辺第２項が既に説明した減衰振動成分（上記式（５）に対応するもの）であり、
これらの項におけるαおよびωは上記式（１５）および（１６）により与えられ
（引１ｂ）「【００１７】さて、
式（１６）の角周波数ω
　ＲC＝｛Ｌ−２ＲP√（ＬＣ（１−ω2ＬＣ））｝／ＣＲr　・・（３９）
となる。ここで、ＲCが実数でかつ正となる条件は、
　４Ｒr2Ｃ／｛ｌ＋（２ωＲPＣ）2｝≦Ｌ≦１／ω2Ｃ　・・・・（４０）
である。一般にＲPのオーダは１０3（dyn・s/cm5）程度、Ｃは１０-4（cm5/dyn）程度であり、また、ωは脈波に重畳している振動成分の角周波数であるから１０（rad/s）以上であるとみてよい。このため、式（４０）の下限はほぼ１／ω2Ｃとみなせる。そこで、Ｌを簡略化のため近似的に、
　　　Ｌ＝１／（ω2Ｃ）　　　　　　　　　　　　　　・・・・（４１）
とおくと、ＲCは、
　　　ＲC＝Ｌ／（ＣＲP）　　　　　　　　　　　　　・・・・（４２）
となる。また、式（４１）および（４２）の関係より
式（１５）の減衰定数α
　　　α＝１／（ＣＲP）　　　　　　　　　　　　　　・・・・（４３）
となる。（４１）式〜（４３）式の関係を用いて、αとω及び四定数のいずれか１つ、例えば血液の慣性Ｌを用いて残りのパラメータを表わすと、
　　　Ｒ
C
＝αＬ　　　　　　　　　　　　　　　　　　．．．．（４４）
　　　Ｒ
P
＝ω
2
Ｌ／α　　　　　　　　　　　　　　　．．．．（４５）
　　　Ｃ＝１／（ω
2
Ｌ）　　　　　　　　　　　　　　・・・・（４６）
となる。上式（４４）〜（４６）より、モデルのパラメータはα、ωおよびＬが得られることにより確定することが明らかである。」
（引１ｃ）「【００２１】Ａ．通常の測定処理
１○（当審注：左記は、１を丸で囲んだ文字を表す。以下同様。）脈波読取処理
循環動態パラメータの評価を行うに際し、診断者は図２に示すように圧力センサＳ１およびカフ帯Ｓ２を患者に装着し、測定指示をキーボード５から入力する。マイクロコンピュータ４はこのコマンドに応答し、まず、測定指示を脈波検出装置１へ送る。この結果、
脈波検出装置１により橈骨動脈波が検出され、この橈骨動脈波を表す時系列デジタル信号がＡ／Ｄ変換器３から出力され、一定時間（約１分間）に亙ってマイクロコンピュータ４に取り込まれ
【００２２】２○平均化処理
次にマイクロコンピュータ４はこのようにして取り込んだ複数拍に対応した橈骨動脈波形を１拍毎ごとに重ね合わせて１分間での１拍当たりの平均波形を求め、この平均波形を橈骨動脈波形の代表波形として内蔵のメモリに格納する（以上、ステップＳ１）。図８にこのようにしてメモリに格納された橈骨動脈波形の代表波形Ｗ１を例示する。
【００２３】３○１回拍出量データ取込処理
上記平均化処理が終了すると、マイクロコンピュータ４は１回拍出量測定器２へ測定指示を送る。この結果、１回拍出量測定器２により患者の１回拍出量が測定され、その結果を示す１回拍出量データがマイクロコンピュータ４に取り込まれる（ステップＳ２）。
【００２４】パラメータ算出処理
次にマイクロコンピュータ４の処理はステップＳ３に進み、図７および図８にフローを示すパラメータ算出処理ルーチンが実行される。また、このルーチンの実行に伴い、図９にフローを示すα，ω算出ルーチンが実行され（ステップＳ１０９、Ｓ１１７）、このα，ω算出ルーチンの実行に伴い、図１０にフローを示すω算出ルーチンが実行される（ステップＳ２０３）。以下、これらのルーチンの処理内容について説明する。
【００２５】まず、
マイクロコンピュータ４は、メモリに取り込んだ１拍分の橈骨動脈波形について、血圧が最大となる第１ポイントＰ１に対応した時間ｔ
1
および血圧値ｙ
1
と、第１ポイントの後、血圧が一旦落込む第２ポイントに対応した時間ｔ
2
および血圧値ｙ
2
と、２番目のピーク点である第３ポイントＰ３に対応した時間ｔ
3
および血圧値ｙ
3
を求め
メモリに取り込んだ橈骨動脈波形について１拍の時間ｔ
P
、最低血圧値Ｅ
min
を求め
第１ポイント：ｔ1＝０．１０４（s）、ｙ1＝１２３．４（mmＨg）
第２ポイント：ｔ2＝０．２６４（s）、ｙ2＝９３．８（mmＨg）
第３ポイント：ｔ3＝０．３８．（s）、ｙ3＝１０３．１（mmＨg）
１拍の時間：ｔP＝０．７８４（s）
最低血圧：Ｅmin＝８７．７（mmＨg）
１回拍出量データ：ＳＶ＝９０（cc/beat）
なお、第２ポイントＰ２と第３ポイントＰ３を区別することが困難ななだらかな脈波の場合には、第２と第３ポイントの時間をｔ2＝２ｔ1、ｔ3＝３ｔ1としてその点の血圧値を決定する。
【００２６】そして、計算の簡略化のため、図１３に示すＡ点の血圧値ｙ0を用いてｙ1〜ｙ3の正規化処理を行い（ステップＳ１０２、Ｓ１０３）、Ｂの値を（ｙ0／２）−０．１に初期設定する（ステップＳ１０４）。
【００２７】そして、
次の手順でＢ、ｔ
b
、α、ωの最適値を求める。
ａ．まず、Ｂをｙ
0
／２〜ｙ
0
の範囲で変化させると同時にｔ
b
をｔ
p
／２〜ｔ
p
の範囲で変化させ（＋０．１間隔）、各Ｂおよびｔ
b
についてｖ
p
（ｔ
1
）−ｙ
1
，ｖ
p
（ｔ
2
）−ｙ
2
，ｖ
p
（ｔ
3
）−ｙ
3
が最小となるα、ωを求める。
ｂ．ａにおいて求めたＢ、ｔ
b
、α、ωの中でｖ
p
（ｔ
1
）−ｙ
1
，ｖ
p
（ｔ
2
）−ｙ
2
，ｖ
p
（ｔ
3
）−ｙ
3
が最小となるＢ、ｔ
b
、α、ωを求める。
ｃ．ｂにおいて求めたＢ、ｔ
b
を基準にして、Ｂ±０．０５、ｔ
b
±０．０５の範囲で上記ａ、ｂを再び実行する。
ｄ．上記ａ〜ｃの処理の際、αは３〜１０の範囲を０．１間隔で変化させ、各αについて最適なωを算出する。ωは、各αにおいて、ｄｖ
p
（ｔ
2
）／ｄｔ＝０となる点を二分法を用いて求め
上記各処理においてｖ
p
の値を演算するに際し
初期値ｖ
o1
は零とす
このような処理により以下例示するように各データが決定される。
α＝４．２（s-1） 、ω＝２４．３２５（rad/s）
Ｂ＝２７．２（mmＨg）、ｔb＝０．６０２（s）
【００２８】ｆ．そして、
ｔ
P1
、Ｅ
m
、Ｅ
o
を
算出する
ｔP1＝０．５８８（s）
Ｅm＝４６．５（mmＨg）
Ｅo＝９０．３（mmＨg）
ｇ．そして、式（５０）を用い、
１回拍出量からＬの値を算出し
残りのパラメータ値を
求め
Ｌ＝７．０２１（dyn・s2/cm5）
Ｃ＝２．４０７×１０-4（cm5/dyn）
ＲC＝２９．５（dyn・s/cm5）
ＲP＝９５８．２（dyn・s/cm5）
また、
直流的な（平均的な）総末梢血管抵抗ＴＰＲを以下のようにして算出する
ＴＰＲ＝Ｒ
C
＋Ｒ
P
となる。」
（２）引用文献１に記載された発明
　上記（引１ａ）〜（引１ｃ）より、引用文献１には、以下の発明（以下「引用発明」という。）が記載されている。
「四要素集中定数モデルは、動脈系中枢部での血液による慣性、中枢部での血液粘性による血管抵抗（粘性抵抗）、中枢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）及び末梢部での血管抵抗（粘性抵抗）の４つのパラメータに着目し、これらを電気回路としてモデリングしたものであって、
　四要素集中定数モデルを構成する各素子と上記各パラメータとの対応関係は、
　インダクタンスＬ：動脈系中枢部での血液の慣性　〔dyn・s2/cm5〕
　静電容量Ｃ：動脈系中枢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）〔cm5/dyn〕
　電気抵抗Ｒc：動脈系中枢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm5〕
　電気抵抗Ｒp：動脈系末梢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm5〕
であり、
　電気回路内の各部を流れる電流ｉ，ｉP，ｉcは、各々対応する各部を流れる血流〔cm3/ｓ〕に相当し、
　電気回路に印加される入力電圧ｅは大動脈起始部の圧力〔dyn/cm2〕に相当し、
　静電容量Ｃの端子電圧ｖP は、橈骨動脈部での圧力〔dyn/cm2〕に相当するものであり、
　近似波形の振幅と時間をＥo、Ｅm、ｔP、ｔP1とすると、任意の時間ｔにおける大動脈圧ｅは
０≦ｔ＜ｔP1の区間：
　ｅ＝Ｅo＋Ｅm（１−（ｔ／ｔP1））　　　　・・・・（１７）
ｔP1≦ｔ＜ｔPの区間：
　ｅ＝Ｅo　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・（１８）
で表わされ、
　ここで、Ｅoは最低血圧（拡張期血圧）、Ｅo＋Ｅmは最高血圧（収縮期血圧）であり、ｔPは１拍の時間、ｔP1は大動脈圧の立ち上がりからその圧力が最低血圧値になるまでの時間であり、
　上記（１７）式および（１８）式によって表される電気信号ｅを等価回路に入力した時の応答波形ｖp（橈骨動脈波に対応）は、
０≦ｔ＜ｔP1の区間：
　ｖP＝Ｅmin＋Ｂ（１−ｔ／ｔb）
　　　　　　＋Ｄm1ｅｘｐ（−αｔ）ｓｉｎ（ωｔ＋θ1）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・（１９）
ｔP1≦ｔ＜ｔPの区間：
　ｖP＝Ｅmin
　　＋Ｄm2・ｅｘｐ｛−α（ｔ−ｔP1）｝・ｓｉｎ｛ω（ｔ−ｔP1）＋θ2｝
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ・・・・（２０）
のように近似され、
　これらの項における減衰定数αおよび角周波数ωは
　α＝Ａ2／２Ａ1　　　　　　　　　　　　　　　．．．．（１５）
　ω＝√｛（Ａ3／Ａ1）−α2｝　　　　　　　　　・・・・（１６）
により与えられ、
　脈波検出装置１により橈骨動脈波が検出され、この橈骨動脈波を表す時系列デジタル信号がＡ／Ｄ変換器３から出力され、一定時間（約１分間）に亙ってマイクロコンピュータ４に取り込まれ、
　マイクロコンピュータ４は、メモリに取り込んだ１拍分の橈骨動脈波形について、血圧が最大となる第１ポイントＰ１に対応した時間ｔ1および血圧値ｙ1と、第１ポイントの後、血圧が一旦落込む第２ポイントに対応した時間ｔ2および血圧値ｙ2と、２番目のピーク点である第３ポイントＰ３に対応した時間ｔ3および血圧値ｙ3を求め、
　メモリに取り込んだ橈骨動脈波形について１拍の時間ｔP、最低血圧値Ｅminを求め、
　Ｂ、ｔb、α、ωの最適値は、以下のａ．〜ｄ．の手順で求め、
　ｔP1、Ｅm、Ｅoを算出し、
　１回拍出量からＬの値を算出し、
　残りのパラメータ値を
　　　ＲC＝αＬ　　　　　　　　　　　　　　　　　　．．．．（４４）
　　　ＲP＝ω2Ｌ／α　　　　　　　　　　　　　　　．．．．（４５）
　　　Ｃ＝１／（ω2Ｌ）　　　　　　　　　　　　　　・・・・（４６）
から求め、
　直流的な（平均的な）総末梢血管抵抗ＴＰＲを
ＴＰＲ＝ＲC＋ＲP
により算出する方法。
ａ．まず、Ｂをｙ0／２〜ｙ0の範囲で変化させると同時にｔbをｔp／２〜ｔpの範囲で変化させ（＋０．１間隔）、各Ｂおよびｔbについてｖp（ｔ1）−ｙ1，ｖp（ｔ2）−ｙ2，ｖp（ｔ3）−ｙ3が最小となるα、ωを求める。
ｂ．ａにおいて求めたＢ、ｔb、α、ωの中でｖp（ｔ1）−ｙ1，ｖp（ｔ2）−ｙ2，ｖp（ｔ3）−ｙ3が最小となるＢ、ｔb、α、ωを求める。
ｃ．ｂにおいて求めたＢ、ｔbを基準にして、Ｂ±０．０５、ｔb±０．０５の範囲で上記ａ、ｂを再び実行する。
ｄ．上記ａ〜ｃの処理の際、αは３〜１０の範囲を０．１間隔で変化させ、各αについて最適なωを算出する。ωは、各αにおいて、ｄｖp（ｔ2）／ｄｔ＝０となる点を二分法を用いて求めた。なお、上記各処理においてｖpの値を演算するに際し初期値ｖo1は零とする。」
２　引用文献２
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献２には、図面とともに次の事項が記載されている。
（引２a）「【００２１】
　また、本第七の発明の生体パラメータ決定装置は、第六の発明に対して、前記探索範囲決定手段は、前回の探索範囲を構成するｎ個のパラメータの値の範囲を２分割し、当該２分割したｎ個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する２ｎ個の探索範囲を取得し、当該２ｎ個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく生体パラメータ決定装置である。
【００２２】
　かかる構成により、高速に、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。」
（引２ｂ）「【００３０】
　図１は、本実施の形態における生体パラメータ決定装置のブロック図である。
【００３１】
　生体パラメータ決定装置は、生体パラメータセット格納部１０１、パラメータセット選択部１０２、シミュレーション実行部１０３、定常状態判断部１０４、活動電位情報取得部１０５、実験活動電位情報格納部１０６、前処理部１０７、相違度算出部１０８、許容パラメータセット決定部１０９、制御部１１０、許容パラメータセット出力部１１１を具備する。
【００３２】
　パラメータセット選択部１０２は、探索範囲決定手段１０２１、パラメータセット選択手段１０２２を具備する。
【００３３】
　前処理部１０７は、スケーリング手段１０７１、平滑化手段１０７２を具備する。
【００３４】
　相違度算出部１０８は、絶対値差情報取得手段１０８１、変化差情報取得手段１０８２、相違度算出手段１０８３を具備する。
【００３５】
　生体パラメータセット格納部１０１は、生体のパラメータである生体パラメータを１以上有する生体パラメータセットを２組以上格納している。生体パラメータには細胞の種々のチャネル（たとえば、Ｎａチャネル、Ｃａチャネル、ＫＡＴＰチャネル、Ｋｒチャネル、Ｋ１チャネル、Ｋｓチャネルなど）を流れる電流や、各チャネルの開閉速度や、イオン親和性、細胞内外のイオン濃度など、数百にも及ぶパラメータがある。生体パラメータは、通常、生体パラメータを識別する生体パラメータ識別子とパラメータの値を有する。ただし、生体パラメータセット中で、生体パラメータの列挙の順序が決まっている場合、生体パラメータは値だけでも良い。生体パラメータセットは、予め格納されていても良いし、図示しない手段により、算出されても良い。各生体パラメータの採りえる値の範囲の情報を保持しており、図示しない手段が、各生体パラメータの採りえる値の範囲から、各生体パラメータの一の値を決定して、生体パラメータセットを構築しても良い。生体パラメータセット格納部１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００３６】
　パラメータセット選択部１０２は、２組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択する。一の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムは問わない。任意に一の生体パラメータセットを選択しても良いし、予め決められたアルゴリズムで、一の生体パラメータセットを選択しても良い。パラメータセット選択部１０２は、探索範囲決定手段１０２１とパラメータセット選択手段１０２２の処理により、一の生体パラメータセットを選択することは好適である。一の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムの例は後述する。パラメータセット選択部１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。パラメータセット選択部１０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３７】
　探索範囲決定手段１０２１は、２組以上の生体パラメータセットを構成する１以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該１以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する。なお、パラメータの値の範囲は、通常、予め決められており、その範囲の情報は、記録媒体に格納されている。また、探索範囲決定手段１０２１は、例えば、前回の探索範囲を構成するｎ個（ｎは１以上の整数）のパラメータの値の範囲を２分割し、当該２分割したｎ個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する２ｎ個の探索範囲を取得し、当該２ｎ個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めていっても良い。探索範囲決定手段１０２１は、例えば、前回の２以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、２以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めていっても良い。探索範囲決定手段１０２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。探索範囲決定手段１０２１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。」
３　引用文献３
　原査定の拒絶の理由に引用された上記引用文献３には、図面とともに次の事項が記載されている。
（引３ａ）「【００８８】＜３−２：循環動態パラメータ＞上述したように、末梢部での血流量変化と脈波波形とは密接な関係を有するため、末梢部を含む循環系の状態が判れば、脈波波形の変化もある程度推定できる。ここで、循環系の状態を知るには、血管の粘性抵抗やコンプライアンスのような循環動態パラメータの測定が必要となって、大動脈起始部と切痕部における圧力波形や血流量を測定しなければならない。これには、大動脈にカテーテルを挿入して直接測定する方法をとるか、あるいは、超音波エコーなどで間接的に測定する方法をとるか、いずれかを採ることになるが、前者の方法では侵襲的となり、後者の方法では熟練が必要となり、さらに、両者とも装置が大がかりになる、といった問題があった。そこで、本発明者らは、動脈系の挙動をシミュレートした電気的モデルにより、循環動態パラメータを近似的に算出する方法を提案している（特開平６−２０５７４７号：発明の名称「脈波解析装置」や、ＰＣＴ／ＪＰ９６／０３２１１：発明の名称「生体状態測定装置」）。」
第５　対比・判断
１　本願発明１について
（１）対比
　本願発明１と引用発明とを比較する。
ア　引用発明の「大動脈圧ｅ」及び「総末梢血管抵抗ＴＰＲ」は、それぞれ、本願発明１の「大動脈圧」及び「末梢血管抵抗」に相当する。
　また、引用発明の「静電容量Ｃの端子電圧ｖP」 は、「橈骨動脈部での圧力〔dyn/cm2〕に相当する」ものであり、「電気抵抗Ｒc」は、「動脈系中枢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm5〕」であり、「電気抵抗Ｒp」は、「動脈系末梢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm5〕」であり、「静電容量Ｃ」は、「動脈系中枢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）〔cm5/dyn〕」であり、「インダクタンスＬ」は、「動脈系中枢部での血液の慣性〔dyn・s2/cm5〕」であるから、引用発明の「静電容量Ｃの端子電圧ｖP」、「電気抵抗Ｒc」、「電気抵抗Ｒp」、「静電容量Ｃ」及び「インダクタンスＬ」は、それぞれ、本願発明１の「橈骨動脈圧」、「動脈系中枢部での血管抵抗」、「動脈系末梢部での血管抵抗」、「血管のコンプライアンス」及び「血液の慣性」に相当する。
　そして、引用発明は、「動脈系中枢部での血液による慣性、中枢部での血液粘性による血管抵抗（粘性抵抗）、中枢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）及び末梢部での血管抵抗（粘性抵抗）の４つのパラメータに着目し、これらを電気回路としてモデリングした」「四要素集中定数モデル」から、「直流的な（平均的な）総末梢血管抵抗ＴＰＲ」を「算出」する方法であって、「四要素集中定数モデル」は、「静電容量Ｃの端子電圧ｖP」、「電気抵抗Ｒc」、「電気抵抗Ｒp」、「静電容量Ｃ」及び「インダクタンスＬ」から構成されるものであり、また、算出された「総末梢血管抵抗ＴＰＲ」は、「四要素集中定数モデル」から算出されることから、推定値であることは明らかである。
　すると、引用発明の「静電容量Ｃの端子電圧ｖP」、「電気抵抗Ｒc」、「電気抵抗Ｒp」、「静電容量Ｃ」及び「インダクタンスＬ」から構成される電気回路としてモデリングした」「四要素集中定数モデル」から、「直流的な（平均的な）総末梢血管抵抗ＴＰＲ」を「算出」する方法は、本願発明１の「大動脈圧と、橈骨動脈圧と、動脈系中枢部での血管抵抗と、動脈系末梢部での血管抵抗と、血管のコンプライアンスと、血液の慣性と、を電気回路モデルに当てはめることで末梢血管抵抗を推定する末梢血管抵抗推定方法」に相当する。
イ　引用発明の「任意の時間ｔ」、「橈骨動脈波に対応」した「応答波形ｖp」、「最低血圧値Ｅmin」、「減衰定数α」及び「角周波数ω」は、本願発明１の時間「ｔ」、「ｖｐ」、「Ｅｍｉｎ」「α」及び「ω」に相当する。また、引用発明の「ｔPは１拍の時間、ｔP1は大動脈圧の立ち上がりからその圧力が最低血圧値になるまでの時間」であるから、引用発明の「ｔP」及び「ｔP1」は、本願発明１の「ｔｐ」及び「ｔＰ１」に相当する。
　すると、引用発明の式（１９）及び（２０）は、本願発明１の【式１】に相当するものであって、引用発明の「Ｂ」、「Ｄm1」、「θ1」、「Ｄm2」、及び「θ2」は、それぞれ、本願発明１の「Ｂ」、「Ｄ１」、「θ１」、「Ｄ２」及び「θ２」に相当するといえる。
ウ　引用発明は、「以下のａ．〜ｄ．の手順で」、「Ｂ、ｔb、α、ωの最適値」を求めており、「ａ．〜ｄ．の手順」の中の「ｙ1」、「ｙ2」及び「ｙ3」は、「メモリに取り込んだ１拍分の橈骨動脈波形について」求められた、「血圧が最大となる第１ポイントＰ１に対応した時間ｔ1および血圧値ｙ1と、第１ポイントの後、血圧が一旦落込む第２ポイントに対応した時間ｔ2および血圧値ｙ2と、２番目のピーク点である第３ポイントＰ３に対応した時間ｔ3および血圧値ｙ3」であるから、本願発明１の「測定により得た橈骨動脈圧ｖｐの値」に相当する。また、「ａ．〜ｄ．の手順」の中の「ｖp（ｔ1）」、「ｖp（ｔ2）」及び「ｖp（ｔ3）」は、本願発明１の「数式１を用いた計算により得た橈骨動脈圧ｖｐの値」に相当する。そして、引用発明は、手順ａ．において「まず、Ｂをｙ0／２〜ｙ0の範囲で変化させると同時にｔbをｔp／２〜ｔpの範囲で変化させ（＋０．１間隔）、各Ｂおよびｔbについてｖp（ｔ1）−ｙ1，ｖp（ｔ2）−ｙ2，ｖp（ｔ3）−ｙ3が最小となるα、ωを求め」、手順ｂ．において、「ａにおいて求めたＢ、ｔb、α、ωの中でｖp（ｔ1）−ｙ1，ｖp（ｔ2）−ｙ2，ｖp（ｔ3）−ｙ3が最小となるＢ、ｔb、α、ωを求め」ており、引用発明の「ｖp（ｔ1）−ｙ1，ｖp（ｔ2）−ｙ2，ｖp（ｔ3）−ｙ3が最小となる」「Ｂ、ｔb、α、ωの最適値」と、本願発明１の「前記計算により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと前記測定により得た橈骨動脈圧の値ｖｐとの平均二乗誤差を最小化する減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの最適解」とは、「前記計算により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと前記測定により得た橈骨動脈圧の値ｖｐとの誤差を最小化する減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの最適解」である点で共通するから、引用発明の「以下のａ．〜ｄ．の手順で」、「Ｂ、ｔb、α、ωの最適値」を求めることと、本願発明の「前記数式１における減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの値を変化させて前記数式１を用いた計算により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、測定により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、を比較し、前記計算により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと前記測定により得た橈骨動脈圧の値ｖｐとの平均二乗誤差を最小化する減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの最適解を決定」することとは、「前記数式１における減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの値を変化させて前記数式１を用いた計算により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、測定により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、を比較し、前記計算により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと前記測定により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと誤差を最小化する減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの最適解を決定」することで共通する。
エ　引用発明の「電気抵抗Ｒc」及び「電気抵抗Ｒp」は、それぞれ、「動脈系中枢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm5〕」及び「動脈系末梢部での血液粘性による血管抵抗〔dyn・s/cm5〕」であるから、本願発明１の「動脈系中枢部での血管抵抗Ｒ１」及び「動脈系末梢部での血管抵抗Ｒ２」に相当する。そして、引用発明の「電気抵抗Ｒc」及び「電気抵抗Ｒp」は、「ａ．〜ｄ．の手順で求め」られた「Ｂ、ｔb、α、ωの最適値」を使用して、式（４４）及び（４５）より求められたものであるから、引用発明の「ａ．〜ｄ．の手順で求め」られた「Ｂ、ｔb、α、ωの最適値」を使用して「電気抵抗Ｒc」及び「電気抵抗Ｒp」を求めることは、本願発明１の「前記最適解を用いて動脈系中枢部での血管抵抗Ｒ１及び動脈系末梢部での血管抵抗Ｒ２を求め」ることに相当する。
オ　引用発明は、「直流的な（平均的な）総末梢血管抵抗ＴＰＲを、ＴＰＲ＝ＲC＋ＲPにより算出」しており、本願発明１は、「総末梢血管抵抗推定値ＴＰＲを、係数ｗ１，ｗ２を用いて」、「数式２により求め」ているから、引用発明と本願発明１とは、「総末梢血管抵抗推定値ＴＰＲを、Ｒ１及びＲ２より求め」る点で共通する。
　したがって、本願発明１と引用発明との間には、次の一致点、相違点があるといえる。
（一致点）「　大動脈圧と、橈骨動脈圧と、動脈系中枢部での血管抵抗と、動脈系末梢部での血管抵抗と、血管のコンプライアンスと、血液の慣性と、を電気回路モデルに当てはめることで末梢血管抵抗を推定する末梢血管抵抗推定方法であって、
　時間をｔ、大動脈圧の立ち上がりからその圧力が最低血圧値になるまでの時間をｔＰ１、橈骨動脈の圧力すなわち橈骨動脈波をｖｐ、最低血圧値をＥｍｉｎ、橈骨動脈の圧力における振幅係数をＢ、橈骨動脈の圧力における時間係数をｔｂ、橈骨動脈の圧力における振動成分の第１の振幅係数をＤ１、指数関数すなわちｅｘｐをｅ、減衰定数をα、角周波数をω、第１の位相をθ１、１拍の時間をｔｐ、橈骨動脈の圧力における振動成分の第２の振幅係数をＤ２、第２の位相をθ２としたときに、これらの血管の要素を次の数式１のように電気回路モデルによって表し、
　　【数１】
　前記数式１における減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの値を変化させて前記数式１を用いた計算により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、測定により得た橈骨動脈圧ｖｐの値と、を比較し、前記計算により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと前記測定により得た橈骨動脈圧の値ｖｐとの誤差を最小化する減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの最適解を決定し、
　前記最適解を用いて動脈系中枢部での血管抵抗Ｒ１及び動脈系末梢部での血管抵抗Ｒ２を求め、さらに、総末梢血管抵抗推定値ＴＰＲを、Ｒ１及びＲ２より求める方法。」
（相違点１）前記計算により得た橈骨動脈圧の値ｖｐと前記測定により得た橈骨動脈圧の値ｖｐとの誤差を最小化する減衰定数α、角周波数ω、振幅係数Ｂ、時間係数ｔｂの最適解を決定する際の最小化として、本願発明１は、「平均二乗誤差」を用いているのに対し、引用発明は、「ｖp（ｔ1）−ｙ1，ｖp（ｔ2）−ｙ2，ｖp（ｔ3）−ｙ3」を用いている点。
（相違点２）末梢血管抵抗推定値ＴＰＲを、本願発明１は「係数ｗ１，ｗ２を用いて」、
「【式２】
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
「により求め」ているのに対し、引用発明は、「ＴＰＲ＝ＲC＋ＲPにより算出」している点。
（２）判断
　事案に鑑み、上記相違点２について検討する。
　引用発明に記載された「ＴＰＲ」の値は、上記（１）で検討したとおり推定値であることは明らかであり（この点、上記摘記（引３ａ）のも、引用発明を認定してた引用文献１が近似的な算出であることが記載されている。）、何らかの方法で補正することは、当業者が容易に想到できたことであるといえる。しかしながら、その補正方法として、係数ｗ１，ｗ２を用いて、「ＴＰＲ＝ｗ１（ＲC＋ＲP）＋ｗ２」と補正する方法は、引用文献１〜３に記載も示唆もなく、血管抵抗を推定する技術において周知あるいは公知の方法であるともいえないから、推定値を補正する方法は種々存在する中で、係数ｗ１，ｗ２を用いて、「ＴＰＲ＝ｗ１（ＲC＋ＲP）＋ｗ２」と補正する方法を、引用発明に適用し上記相違点２に係る構成とすることは、当業者が容易に想到できたものであるとはいえない。
　したがって、上記相違点１について判断するまでもなく、本願発明１は、当業者であっても、引用発明や引用文献２及び３に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
２　本願発明２〜５について
　本願発明２〜５も、本願発明１の「末梢血管抵抗推定値ＴＰＲを、係数ｗ１，ｗ２を用いて」、
「【式２】
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　」
「により求める」と同一の構成を備えるものであるから、本願発明１と同じ理由により、当業者であっても、引用発明や引用文献２及び３に記載された技術的事項に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
第６　むすび
　以上のとおり、本願発明１〜５は、当業者が引用発明や引用文献２及び３に記載された技術的事項に基づいて容易に発明をすることができたものではない。したがって、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり審決する。