(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波に関するデータ及び該脈波以外の人体の情報に関するデータを利用して自己組織化アルゴリズムに従って作成された自己組織化マップを記憶する記憶手段と、
人体から脈波を取得する計測手段と、
前記計測手段による取得結果に基づいて、前記脈波に関するデータを作成するデータ作成手段と、
前記データ作成手段により作成された前記脈波に関するデータに基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記自己組織化マップを利用して前記脈波以外の人体の情報に関するデータを推測する推測手段とを備えており、
前記記憶手段に記憶された自己組織化マップを作成するに当たって利用された前記脈波に関するデータは、１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて作成されたものであり、
前記データ作成手段は、前記計測手段が取得した脈波から得られた１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて、前記脈波に関するデータを作成することを特徴とする健康診断システム。
【請求項２】
前記記憶手段に記憶された自己組織化マップを作成するに当たって利用された前記脈波に関するデータは、１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の時間を所定数で等分して得られた間隔と、各等分点での加速度脈波の値とを含む（所定数＋２）次元のデータであり、
前記記憶手段に記憶された自己組織化マップは、脈波に関する（所定数＋２）次元のデータと、脈波以外の人体の情報に関するｎ（自然数）次元のデータとの合計（ｎ＋所定数＋２）次元の入力ベクトルに基づいて作成されたものであり、
前記データ作成手段は、
前記計測手段が取得した脈波に関する１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の時間を前記所定数で等分して得られた間隔と、各等分点での加速度脈波の値とを算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した間隔と各等分点での加速度脈波の値とから（所定数＋２）次元の入力ベクトルを作成する入力ベクトル作成手段とを含んでおり、
前記推測手段は、
前記記憶手段が記憶している自己組織化マップに係る脈波に関する（所定数＋２）次元のデータのうちで、前記入力ベクトル作成手段が作成した（所定数＋２）次元の入力ベクトルに最も類似したデータを探索する探索手段と、
前記探索手段によって見つけられた前記最も類似したデータに対応した、脈波以外の人体の情報に関するｎ次元のデータを取得する取得手段とを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の健康診断システム。
【請求項３】
コンピュータを、
脈波に関するデータ及び該脈波以外の人体の情報に関するデータを利用して自己組織化アルゴリズムに従って作成された自己組織化マップを記憶する記憶手段と、
人体から取得した脈波に基づいて、前記脈波に関するデータを作成するデータ作成手段と、
前記データ作成手段により作成された前記脈波に関するデータに基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記自己組織化マップを利用して前記脈波以外の人体の情報に関するデータを推測する推測手段として機能させるプログラムであって、
前記記憶手段に記憶された自己組織化マップを作成するに当たって利用された前記脈波に関するデータは、１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて作成されたものであり、
前記データ作成手段は、前記計測手段が取得した脈波から得られた１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて、前記脈波に関するデータを作成することをことを特徴とするプログラム。
【請求項４】
前記記憶手段に記憶された自己組織化マップを作成するに当たって利用された前記脈波に関するデータは、１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の時間を所定数で等分して得られた間隔と、各等分点での加速度脈波の値とを含む（所定数＋２）次元のデータであり、
前記記憶手段に記憶された自己組織化マップは、脈波に関する（所定数＋２）次元のデータと、脈波以外の人体の情報に関するｎ（自然数）次元のデータとの合計（ｎ＋所定数＋２）次元の入力ベクトルに基づいて作成されたものであり、
前記データ作成手段は、
前記計測手段が取得した脈波に関する１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の時間を前記所定数で等分して得られた間隔と、各等分点での加速度脈波の値とを算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した間隔と各等分点での加速度脈波の値とから（所定数＋２）次元の入力ベクトルを作成する入力ベクトル作成手段とを含んでおり、
前記推測手段は、
前記記憶手段が記憶している自己組織化マップに係る脈波に関する（所定数＋２）次元のデータのうちで、前記入力ベクトル作成手段が作成した（所定数＋２）次元の入力ベクトルに最も類似したデータを探索する探索手段と、
前記探索手段によって見つけられた前記最も類似したデータに対応した、脈波以外の人体の情報に関するｎ次元のデータを取得する取得手段とを含んでいることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、脈波を利用した健康診断システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から診断対象者の脈波を取得し、取得した脈波を解析して診断対象者の動脈硬化の程度などを診断する方法が行われている。また、人間ドックに入って、人体の各種情報（血圧、総コレステロール、中性脂肪、ＧＯＴ、ＧＰＴなど）を取得し、取得した各種情報から健康状態を診断する方法も行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、脈波を利用した診断では診断対象者の脈波を取得する際に診断対象者を拘束する時間が短いものの、人間ドックでの健康診断に比べ入手できる健康状態に関する情報が多くなかった。一方、人間ドックでの健康診断では、脈波を利用した診断に比べ多くの健康状態に関する情報を入手できるものの、診断対象を拘束する時間が長いため、人間ドックでの健康診断を簡単には受けにくいという事情もあった。
【０００４】
本発明は、短い拘束時間で健康状態に関する多くの情報を取得することが可能な健康診断システム、および健康診断システムに用いられるプログラムを提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の健康診断システムは、脈波に関するデータ及び該脈波以外の人体の情報に関するデータを利用して自己組織化アルゴリズムに従って作成された自己組織化マップを記憶する記憶手段と、人体の脈波を取得する計測手段と、前記計測手段による取得結果に基づいて、前記脈波に関するデータを作成するデータ作成手段と、前記データ作成手段により作成された前記脈波に関するデータに基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記自己組織化マップを利用して前記脈波以外の人体の情報に関するデータを推測する推測手段とを備えていることを特徴とする。さらに、前記記憶手段に記憶された自己組織化マップを作成するに当たって利用された前記脈波に関するデータは、１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて作成されたものであり、前記データ作成手段は、前記計測手段が取得した脈波から得られた１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて、前記脈波に関するデータを作成する。
【０００６】
請求項３に記載のプログラムは、コンピュータを、脈波に関するデータ及び該脈波以外の人体の情報に関するデータを利用して自己組織化アルゴリズムに従って作成された自己組織化マップを記憶する記憶手段と、人体から取得した脈波に基づいて、前記脈波に関するデータを作成するデータ作成手段と、前記データ作成手段により作成された前記脈波に関するデータに基づいて、前記記憶手段に記憶されている前記自己組織化マップを利用して前記脈波以外の人体の情報に関するデータを推測する推測手段として機能させることを特徴とする。さらに、前記記憶手段に記憶された自己組織化マップを作成するに当たって利用された前記脈波に関するデータは、１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて作成されたものであり、前記データ作成手段は、前記計測手段が取得した脈波から得られた１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の波形に基づいて、前記脈波に関するデータを作成する。
【０００７】
請求項１、請求項３によると、脈波に関するデータ及び該脈波以外の人体の情報に関するデータを利用して予め作成した自己組織化マップを利用して、脈波から脈波以外の人体の情報を推測するため、短い拘束時間で健康状態に関する多くの情報を取得することが可能になる。
また、請求項２、４では、前記記憶手段に記憶された自己組織化マップを作成するに当たって利用された前記脈波に関するデータは、１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の時間を所定数で等分して得られた間隔と、各等分点での加速度脈波の値とを含む（所定数＋２）次元のデータであり、前記記憶手段に記憶された自己組織化マップは、脈波に関する（所定数＋２）次元のデータと、脈波以外の人体の情報に関するｎ（自然数）次元のデータとの合計（ｎ＋所定数＋２）次元の入力ベクトルに基づいて作成されたものであり、前記データ作成手段は、前記計測手段が取得した脈波に関する１周期分の加速度脈波の最大値と最小値との間の時間を前記所定数で等分して得られた間隔と、各等分点での加速度脈波の値とを算出する算出手段と、前記算出手段が算出した間隔と各等分点での加速度脈波の値とから（所定数＋２）次元の入力ベクトルを作成する入力ベクトル作成手段とを含んでおり、前記推測手段は、前記記憶手段が記憶している自己組織化マップに係る脈波に関する（所定数＋２）次元のデータのうちで、前記入力ベクトル作成手段が作成した（所定数＋２）次元の入力ベクトルに最も類似したデータを探索する探索手段と、前記探索手段によって見つけられた前記最も類似したデータに対応した、脈波以外の人体の情報に関するｎ次元のデータを取得する取得手段とを含んでいる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
【０００９】
まず、自己組織化マップを作成するマップ作成システムについて図面を参照しつつ説明する。図１は、マップ作成システムのシステム構成図である。
【００１０】
マップ作成システム１は、コンピュータなどであって、図１に示すように、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、ハードディスク１４と、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）１５と、キーボード１６とを備えている。ＲＯＭ（Read Only Memory）１２には、コンピュータにマップ作成処理（自己組織化マップを作成するための処理）を実行させるためのプログラムなどＣＰＵ１１を動作させるための各種プログラムが格納されている。また、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３には、データ処理の中間結果を格納するためのワークエリアなどがある。
【００１１】
ハードディスク１４には、複数の人から取得した脈波のデータ、及び表１に示すような脈波以外の人体の情報（ＢＭＩ、血圧上、血圧下、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、中性脂肪、ＧＯＴ、ＧＰＴ、ＣＨＥ、ＨｂＡｌｃ、γ―ＧＰＴ、尿酸、尿素窒素、クレアチニン、血色素量、ＨＴ）が格納されている。尚、脈波以外の人体の情報としては、上記に列挙したもの以外が入っていても良いし、上記に列挙したものの一部が入っていなくても良い。
【００１２】
【表１】
0004132946.tif 000002
【００１３】
ここで、表１について説明する。表１において、ラベルは人の健康状態をコード化して表したものである。脈波以外の人体の情報（検診項目）には、ＢＭＩ（Body Mass Index）や血圧（血圧上、血圧下）などがある。また、正常値は各検診項目の正常値の範囲を表している。規格値上は検診項目の検診データが正常値の範囲より大きい場合に検診データを規格化する際に利用される値であり、規格値下は検診項目の検診データが正常値の範囲より小さい場合に検診データを規格化する際に利用される値である。頭切り値とは、規格値上を利用して実際の検診データから得られた値が“ある値”以上になった場合に、得られた値に拘わらず規格化後の値をその“ある値”に設定し直す際の“ある値”のことである。例えば、頭切り値が１．５の場合、実際の検診データを規格化値上で除算して得られた値が１．６の場合、規格化後の値は１．５に設定し直される。この頭切り値は表１からわかるように各検診項目に応じて設定されている。夫々のラベルの夫々の検診項目には、２つの値が記載されているが、上段が規格化データであり、下段が健康診断において実際に検診された値（実際の検診データ）である。
【００１４】
液晶ディスプレイ１５には、ＳＴＮ方式やＤＳＴＮ方式などの単純マトリックス方式のものと、ＴＦＴなどのアクティブマトリックス方式などのものがある。また、キーボード１６は、カナキー、テンキー、スクロールキーなどの各種キーがあり、入力装置としての役割を果たすものである。尚、マウスなどのポインティングデバイスを加えてもよい。
【００１５】
ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１は、各種演算や制御を行うものである。このＣＰＵ１１は、次のようにしてハードディスク１４に記憶されている脈波のデータから、自己組織化マップを作成する際に利用する脈波に関するデータを作成する。まず、ＣＰＵ１１は、ハードディスク１４に記憶されている脈波のデータを２回微分することによって加速度脈波のデータを作成する。これによって、図２（ａ）に示すような脈波のデータから、図２（ｂ）に示すような加速度脈波のデータが作成される。続いて、ＣＰＵ１１は、加速度脈波のデータから１周期分を切り出す。これによって、図２（ｂ）に示すような加速度脈波のデータから図２（ｃ）に示すような１周期分の加速度脈波のデータが取得される。
【００１６】
続いて、ＣＰＵ１１は、１周期分の加速度脈波のデータの最大値と最小値を探索し、最大値から最小値までの加速度脈波（以下、最大−最小加速度脈波という。）のデータを取り出す。これによって、図２（ｃ）に示すような１周期分の加速度脈波のデータから図２（ｄ）に示すような最大−最小加速度脈波のデータが得られる。続いて、ＣＰＵ１１は、最大−最小加速度脈波のデータについて最小値が０となるようにデータを加工して（各座標の値から最小値を引く）、修正最大−最小加速度脈波のデータを得る。
【００１７】
続いて、ＣＰＵ１１は、前記修正最大−最小加速度脈波のデータを１０等分し、間隔の値を得る。さらに、ＣＰＵ１１は、この修正最大−最小加速度脈波のデータの等分した各点（両端を含む）を規格化し、１１点の規格化データの値を得る。尚、規格化は、修正最大−最小加速度脈波の各点の値を修正最大−最小加速度脈波の最大値で割ることによって行われる。このようにして得た各点における規格化データは、図２（ｅ）に示される。
【００１８】
このようにして、ＣＰＵ１１は、ハードディスク１４に記憶されている脈波のデータから自己組織化マップに利用する脈波に関するデータ（間隔の値と１１点の規格化された規格化データ）を作成する。この一例を表２に示す。尚、自己組織化マップに利用する脈波に関するデータは上述以外のものであってもよい。尚、表１において、ラベルは人の健康状態をコード化して表したものである。
【００１９】
【表２】
0004132946.tif 000003
【００２０】
また、ＣＰＵ１１は、次のようにしてハードディスク１４に記憶されている脈波以外の人体の情報（検診項目）のデータから、自己組織化マップを作成する際に利用する脈波以外の人体の情報に関するデータを作成する。
【００２１】
まず、ＣＰＵ１１は、検診項目の実際の検診データが正常値の範囲内にあるか、正常値の範囲の最小値より小さいか、正常値の範囲の最大値より大きいか、の何れであるかを判定する。続いて、（１）ＣＰＵ１１は、実際の検診データの値が正常値の範囲内にある場合には実際の検診データを１に規格化して、規格化データを得る。（２）ＣＰＵ１１は、実際の検診データが正常値の最小値より小さいときは、実際の検診データをその検診項目の上述した規格値下の値で除算し、除算結果を規格化データにする。（３）ＣＰＵ１１は、実際の検診データが正常値の最大値より大きいときは、実際の検診データをその検診項目の上述した規格値上の値で除算し、除算結果を規格化データにする。（４）ＣＰＵ１１は、上記の（３）での規格化後の値がその検診項目に予め定められた頭切り値より大きいか否かを判定し、大きい場合には規格化データを頭切り値にする。これらの規格化データが、自己組織化マップを作成する際に利用する脈波以外の人体の情報に関するデータである。
【００２２】
さらに、ＣＰＵ１１は、上述した脈波に関するデータ（１２次元）と上述した脈波以外の人体の情報に関するデータ（１７次元）との計２９次元のデータから作成される複数の入力ベクトルを利用して、自己組織化アルゴリズム（ＳＯＭ：Self-Organizing Map）に従って自己組織化マップを作成する。
【００２３】
ここで、自己組織化アルゴリズムの概略について図３を参照しつつ説明する。図３は自己組織化マップのアルゴリズムを説明するための説明図である。
【００２４】
まず、ＣＰＵ１１は、事前設定として、ネットワークの大きさ、総学習回数Ｔ、ユニットの位相近傍形状、近傍領域の初期値Ｎｃ（０）、学習率係数の初期値α（０）を設定するとともに、自己組織化マップ上の各ユニットの参照ベクトルが互いに異なったベクトルとなるように参照ベクトルを初期化する（図３（ａ））。さらに、ＣＰＵ１１は、上述する手法で作成された２９次元の入力ベクトル（１２次元の脈波に関するデータと１７次元の脈波以外の人体の情報に関するデータとから作成されたベクトル）の提示順を決定する。
【００２５】
ＣＰＵ１１は、その決定された提示順に従って、入力ベクトルｘ（ｔ）を１つ提示する（図３（ｂ））。その後、ＣＰＵ１１は、提示された入力ベクトルｘ（ｔ）にユークリッド距離が最も近い参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探し出す（図３（ｃ））。ただし、図３（ｃ）において、図中符号ｗが付されたベクトルを持つユニットが勝者ユニットであるとしている。
【００２６】
ＣＰＵ１１は、その探し出された勝者ユニットの近傍Ｎｃ（ｔ）（＝Ｎｃ（０）×（１−ｔ／Ｔ）：ｔは現在行っている学習回数）に含まれるユニット（図３（ｃ）の枠ｆ内のユニット）の参照ベクトルｍi（ｔ）の夫々に対して、学習率係数α（ｔ）（＝α（０）×（１−ｔ／Ｔ）：ｔは現在行っている学習回数）を利用して、
ｍi（ｔ＋１）＝ｍi（ｔ）＋α（ｔ）×（ｘ（ｔ）−ｍi（ｔ））
を演算し、更新後の参照ベクトルｍi（ｔ＋１）を算出する。これによって、参照ベクトルｍi（ｔ）が入力ベクトルｘ（ｔ）に近づくように学習されることになる。
【００２７】
また、ＣＰＵ１１は、勝者ユニットの近傍Ｎｃ（ｔ）に含まれないユニットの参照ベクトルｍi（ｔ）はそのままにする（ｍi（ｔ＋１）＝ｍi（ｔ））。
【００２８】
ＣＰＵ１１は、上述したように、提示された入力ベクトルｘ（ｔ）を利用して、勝者ユニットを探し、探し出した勝者ユニットの近傍に含まれるユニットの参照ベクトルを更新すること、つまり学習を行う。また、ＣＰＵ１１は、このような学習を、提示順に従って全ての入力ベクトルを利用して行う。さらに、ＣＰＵ１１は、このことを、総学習回数Ｔ回行う。以上が、自己組織化アルゴリズムの概要である。尚、自己組織化アルゴリズム自体は既知のものである。
【００２９】
上述した自己組織化アルゴリズムに従うことによって、脈波に関するデータ（１２次元）と脈波以外の人体の情報に関するデータ（１７次元）の計２９次元のデータに関する自己組織化マップが作成される。この自己組織化マップを図４に示している。この自己組織化マップでは、Ｇ（良好）とＧＭ（（やや良好）とからなる群は右側に集まっており、ＢＭ（やや不良）とＢ（不良）とからなる群は左側に集まっている。このように自己組織化マップは、医者による脈波に基づいた判断（Ｇ、ＧＭ、ＢＭ、Ｂは医者によって判断された健康状態）と非常によく一致するものとなっている。
【００３０】
以下、本発明の実施の形態に係る健康診断システムのシステム構成について図５を参照しつつ説明する。図５は、実施の形態に係る健康診断システムのシステム構成図である。
【００３１】
健康診断システム５は、図５に示すように、コンピュータ６とセンサ７とを備えている。センサ７は診断対象者の脈波を取得するものであり、コンピュータ６に接続されている。このセンサ７は取得した脈波のデータをコンピュータ６へ出力する。
【００３２】
コンピュータ６は、ＣＰＵ６１と、ＲＯＭ６２と、ＲＡＭ６３と、ハードディスク６４と、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）６５と、キーボード６６とを備えている。ＲＯＭ６２には、コンピュータに健康診断処理（センサ７で取得した脈波の情報から脈波以外の人体の情報を推定する処理）を実行させるためのプログラムなどＣＰＵ６１を動作させるための各種プログラムが格納されている。また、ＲＡＭ６３には、データ処理の中間結果を格納するためのワークエリアなどがある。ハードディスク６４には、上記マップ作成システム１で作成された自己組織化マップに関する情報が格納されている。液晶ディスプレイ６５には、ＳＴＮ方式やＤＳＴＮ方式などの単純マトリックス方式のものと、ＴＦＴなどのアクティブマトリックス方式などのものがある。キーボード６６は、カナキー、テンキー、スクロールキーなどがあり、入力装置としての役割を果たすものである。尚、マウスなどのポインティングデバイスを加えてもよい。
【００３３】
ＣＰＵ１１は、健康診断処理（センサ７で取得した脈波の情報から脈波以外の人体の情報を推定する処理）を実行させるためのプログラムに従って次のような動作を行う。ＣＰＵ６１は、センサ７によって取得された診断対象者の脈波から、上記のＣＰＵ１１と実質的に同様の処理を行って、１２次元の脈波に関するデータ（間隔の値と１１点の規格化された規格化データ）を取得する。さらに、ＣＰＵ６１は、ハードディスク６４に格納されている自己組織化マップを利用して、２９次元のうち脈波に関する１２次元のデータのみを利用して、取得した脈波に関する１２次元のデータと最も類似した（ユークリッド距離の近い）、脈波に関する１２次元のデータを有する参照ベクトルを見つけ出す。つまり、脈波以外の人体の情報に関する１７次元のデータを使用することなく、脈波に関する１２次元のデータのみを利用して、この脈波に関する１２次元のデータのハードディスク６４に格納されている自己組織化マップ上の位置を特定する。
【００３４】
そして、ＣＰＵ６１は、見つけ出した参照ベクトルの脈波以外の人体の情報に関する１７次元のデータをハードディスク６４に格納されている自己組織化マップに基づいて取り出す。ＣＰＵ６１は、この取り出した１７次元のデータが液晶ディスプレイ６５の表示部に表示されるように表示部の表示内容を制御する。これによって、脈波以外の人体の情報に関する１７次元のデータ、つまりＢＭＩ、血圧上、血圧下、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、中性脂肪、ＧＯＴ、ＧＰＴ、ＣＨＥ、ＨｂＡｌｃ、γ―ＧＰＴ、尿酸、尿素窒素、クレアチニン、血色素量、ＨＴの規格化されたデータが健康診断システム５の操作者や診断対象者に提供されることになる。
【００３５】
以上説明した実施の形態によれば、予め、脈波に関する１２次元のデータ及び脈波以外の人体の情報に関する１７次元のデータを利用して自己組織化アルゴリズムに従って２９次元の自己組織化マップを作成する。そして、この自己組織化マップに基づいて、センサ７で計測された脈波から得られ脈波に関する１２次元のデータを利用して脈波以外の人体の情報に関する１７次元のデータを取得する。従って、診断者の拘束時間が短い脈波を計測すればそれ以外の多くの人体の情報を入手することが可能になる。
【００３６】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施の形態に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいて様々な設計変更が可能なものである。例えば、近傍領域Ｎｃ（ｔ）の算出方法はこれまで自己組織化マップの作成で行われてきた既知の算出方法などその他の算出方法であってもよい。また、学習率係数α（ｔ）の算出方法はこれまで自己組織化マップの作成で行われてきた既知の算出方法などその他の算出方法であってもよい。さらに、参照ベクトルの更新方法はこれまで自己組織化マップの作成で行われてきた既知の更新方法などその他の更新方法であってもよい。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１、３によると、脈波に関するデータ及び該脈波以外の人体の情報に関するデータを利用して予め作成した自己組織化マップを利用して、脈波から脈波以外の人体の情報を推測するため、短い拘束時間で健康状態に関する多くの情報を取得することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態に係るマップ作成システムのシステム構成図である。
【図２】  脈波から自己組織化マップを作成する際に利用する脈波に関するデータの作成手順を説明するための図である。
【図３】  自己組織化マップのアルゴリズムを説明するための説明図である。
【図４】  自己組織化マップの一例を示す図である。
【図５】  本発明の実施の形態に係る健康診断システムのシステム構成図である。
【符号の説明】
５  健康診断システム
６  コンピュータ
７  センサ
６１  ＣＰＵ
６２  ＲＯＭ
６３  ＲＡＭ
６４  ハードディスク
６５  液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）
６６  キーボード
【図１】
0004132946.tif 000004
【図２】
0004132946.tif 000005
【図３】
0004132946.tif 000006
【図４】
0004132946.tif 000007
【図５】
0004132946.tif 000008