(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の動脈内血圧を非侵襲にて連続的に推定するための非観血連続血圧推定装置であって、
前記生体の循環器から非侵襲にて得られる循環情報を連続的に決定する循環情報決定手段と、
該循環情報決定手段により決定された循環情報のうち、最新の循環情報を含む所定拍数分の循環情報を用いて、予め設定された関係から、該最新の循環情報が決定された時点の推定血圧値を逐次決定する推定血圧値決定手段と
を、含むことを特徴とする非観血連続血圧推定装置。
【請求項２】
生体の動脈内血圧を非侵襲にて連続的に予測するための非観血連続血圧予測装置であって、
前記生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる循環情報を決定する循環情報決定手段と、
所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の循環情報との予め設定された関係を用いて、前記循環情報決定手段により実際に決定された所定拍数分の循環情報に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測循環情報を逐次決定する予測循環情報決定手段と、
所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の血圧値との予め設定された関係を用いて、前記循環情報決定手段により決定された循環情報および前記予測循環情報決定手段により決定された予測循環情報の少なくとも一方に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値を逐次決定する予測血圧値決定手段と
を、含むことを特徴とする非観血連続血圧予測装置。
【請求項３】
前記生体の動脈から発生する圧脈波を検出するための圧脈波センサと、
該圧脈波センサを前記動脈に向かって押圧する押圧装置と、
前記動脈の血管壁の一部が略平坦となるように予め決定した最適押圧力で前記押圧装置により前記圧脈波センサを押圧させ且つその最適押圧力を維持させる最適押圧力制御手段と、
予め設定された関係から、前記圧脈波センサにより検出された圧脈波の大きさに基づいて、該生体の監視血圧値を連続的に決定する監視血圧値連続決定手段とを、さらに含み、
前記予測血圧値決定手段は、前記循環情報として、前記監視血圧値連続決定手段により連続的に決定された監視血圧値を少なくとも用いて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値を逐次決定するものである請求項２記載の非観血連続血圧予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体の循環器から非侵襲にて逐次得られる循環情報から生体の動脈内血圧を推定または予測するための非観血連続血圧推定装置および非観血連続血圧予測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
生体の血圧値を連続的に測定するため、生体の動脈内を伝播する脈波の伝播速度情報（すなわち脈波伝播速度および脈波伝播時間）を非侵襲で得られる信号に基づいて算出し、その逐次算出される脈波伝播速度情報から、予め記憶された関係を用いてその脈波伝播速度情報が算出された時点の生体の血圧値を連続的に推定する非侵襲連続血圧推定装置が提案されている。たとえば、実開平７−９３０５号公報や特開平７−３０８２９５号公報に記載された装置がそれである。
【０００３】
また、脈波伝播速度情報に基づいて生体の血圧値を連続的に推定する非侵襲連続血圧推定装置には、逐次推定される血圧値の変化傾向を把握できるようにトレンドグラフ形式で表示する表示器が設けられている場合がある。血圧の変化の程度および傾向は、短時間でみれば一定であるので、医者らは、そのトレンドグラフから患者の今後の血圧値を予測し、血圧値が異常範囲に入ることが予想される場合には、早期に対処することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記脈波伝播速度情報から決定された推定血圧値は、精度が不十分であった。そのため、圧迫帯を用いたコロトコフ音方式の自動血圧測定装置或いはオシロメトリック方式の自動血圧測定装置により測定された血圧値との間で頻繁な校正を必要とする不都合があった。また、推定血圧値のトレンドグラフから予想する血圧値は、医者らの主観的判断によるものであり、必ずしも正確な判断が行なわれるとは限らないという問題もあった。
【０００５】
本発明は以上の事情を背景として為されたものであって、その目的とするところは、推定血圧値に対して高い推定精度が得られる非観血連続血圧推定装置を提供するとともに、今後の血圧値を正確に予測することのできる非観血連続血圧予測装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明者は以上の事情を背景として種々検討を重ね、生体の血圧は循環器の状態によって決定され、且つ、刻々と変化する血圧は過去の一定期間の循環器の状態により決定されていくという事実に着目した結果、脈波伝播速度情報以外に、循環器の中枢側の情報や末梢側の情報をも用い、さらにそれら中枢側の循環器情報、末梢側の循環器情報、および中枢側と末梢側との間の脈波の情報である脈波伝播速度情報の過去の所定期間の情報をも用いて生体の推定血圧値を決定すると、推定血圧値の精度が向上することを見いだした。本発明はこのような知見に基づいて為されたものである。
【０００７】
【課題を解決するための第１の手段】
すなわち、本目的を達成するための第１発明の要旨とするところは、生体の動脈内血圧を非侵襲にて連続的に推定するための非観血連続血圧推定装置であって、前記生体の循環器から非侵襲にて得られる循環情報を連続的に決定する循環情報決定手段と、その循環情報決定手段により決定された循環情報のうち、最新の循環情報を含む所定拍数分の循環情報を用いて、予め設定された関係から、その最新の循環情報が決定された時点の推定血圧値を逐次決定する推定血圧値決定手段とを、含むことにある。
【０００８】
【第１発明の効果】
このようにすれば、推定血圧値決定手段により、循環情報決定手段によって連続的に決定された、最新のものを含む所定拍数分の循環情報を用いて、その最新の循環情報が決定された時点の生体の推定血圧値が決定されるので、信頼性の高い推定血圧値が得られる。
【０００９】
【第１発明の他の態様】
ここで、好適には、前記循環情報決定手段の一つとして、前記生体の動脈における脈波伝播速度に関連する脈波伝播速度情報を連続的に算出する脈波伝播速度情報算出手段が用いられる。このようにすれば、脈波伝播速度情報算出手段によって算出される脈波伝播速度情報は、生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる情報のうち、最もよく生体の血圧値の変動に対応する情報の一つであるので、推定血圧値決定手段により逐次決定される推定血圧値の精度が一層高くなる。
【００１０】
また、好適には、前記循環情報決定手段の一つとして、前記生体の心拍周期に関連する心拍周期情報を連続的に算出する心拍周期情報算出手段および前記生体の末梢部における容積脈波の面積に関連する容積脈波面積情報を連続的に算出する容積脈波面積情報算出手段の少なくとも一方がさらに用いられる。このようにすれば、推定血圧値決定手段により、脈波伝播速度情報算出手段によって算出された脈波伝播速度情報と、生体の血圧値に関連して変化する心臓側のパラメータである心拍周期情報および生体の血圧値に関連して変化する末梢側のパラメータである容積脈波面積情報の少なくとも一方とを含む、少なくとも２つの循環情報が用いられて推定血圧値が決定されるので、推定血圧値の精度がより一層高くなる。
【００１１】
また、好適には、前記推定血圧値決定手段において用いられる予め設定された関係は、前記脈波伝播速度情報、前記心拍周期情報、および前記容積脈波面積情報を少なくとも含む前記循環情報の所定拍数分と、その循環情報のうち最新のものが決定された時点の前記生体の血圧値との関係を学習することにより結合係数が決定されたニューラルネットワークである。このようにすれば、前記循環情報と前記推定血圧値との間の関係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。
【００１２】
また、好適には、前記非観血連続血圧推定装置は、前記推定血圧値決定手段において用いられる関係が、前記生体の身長と、前記脈波伝播時間と前記生体の血圧値との関係とに基づいて決定される所定範囲毎に予め複数種類設定されるものであり、前記生体の一部への圧迫圧力を変化させるカフを用いてその生体の血圧値を測定する血圧測定手段と、前記生体の身長、および前記血圧測定手段によって実際に測定された血圧値とその血圧値が測定された時に前記脈波伝播速度情報算出手段によって実際に算出された脈波伝播時間との関係に基づいて、前記予め複数種類設定された関係から、前記推定血圧値決定手段において用いられる一つの関係を選択する関係選択手段とをさらに含むものである。このようにすれば、予め複数種類設定された関係は、前記生体の身長と、前記脈波伝播時間と前記生体の血圧値との関係とに基づいて決定される所定範囲毎、すなわち、前記生体の身長と前記脈波伝播時間とから概算することができる脈波伝播速度と前記生体の血圧値との関係の所定範囲毎に設定さている。この脈波伝播速度と血圧値との関係は血管の硬さにより異なるので、上記関係は血管の硬さの所定範囲毎に設定されていることになる。そして、関係選択手段により、生体の身長、および実際に測定された血圧値と脈波伝播時間との関係に基づいて、予め複数種類設定された関係から患者の血管の硬さに適合した関係が選択されて推定血圧値決定手段に用いられるので、推定血圧値決定手段により逐次決定される推定血圧値の精度がより一層高くなる。
【００１３】
【課題を解決するための第２の手段】
また、前記目的を達成するための第２発明の要旨とするところは、生体の動脈内血圧を非侵襲にて連続的に予測するための非観血連続血圧予測装置であって、前記生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる循環情報を決定する循環情報決定手段と、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の循環情報との予め設定された関係を用いて、前記循環情報決定手段により実際に決定された所定拍数分の循環情報に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測循環情報を逐次決定する予測循環情報決定手段と、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の血圧値との予め設定された関係を用いて、前記循環情報決定手段により決定された循環情報および前記予測循環情報決定手段により決定された予測循環情報の少なくとも一方に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値を逐次決定する予測血圧値決定手段とを、含むことにある。
【００１４】
【第２発明の効果】
このようにすれば、予測循環情報決定手段により、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の循環情報との予め設定された関係を用いて、循環情報決定手段によって連続的に決定された、最新のものを含む所定拍数分の循環情報に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測循環情報が逐次決定され、予測血圧値決定手段では、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の血圧値との予め設定された関係を用いて、循環情報決定手段によって決定された実際の循環情報および予測循環情報決定手段によって決定された予測循環情報の少なくとも一方に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値が逐次決定されるので、今後の血圧値を正確に予測することができる。
【００１５】
【第２発明の他の態様】
ここで、好適には、前記非観血連続血圧予測装置は、前記生体の動脈から発生する圧脈波を検出するための圧脈波センサと、その圧脈波センサを前記動脈に向かって押圧する押圧装置と、前記動脈の血管壁の一部が略平坦となるように予め決定した最適押圧力で前記押圧装置により前記圧脈波センサを押圧させ且つその最適押圧力を維持させる最適押圧力制御手段と、予め設定された関係から、前記圧脈波センサにより検出された圧脈波の大きさに基づいて、その生体の監視血圧値を連続的に決定する監視血圧値連続決定手段とを、さらに含み、前記予測血圧値決定手段は、前記循環情報として、前記監視血圧値連続決定手段により連続的に決定された監視血圧値を少なくとも用いて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値を逐次決定するものである。このようにすれば、押圧装置の圧脈波センサを押圧する押圧力が、最適押圧力制御手段により、圧脈波センサにより押圧される血管の一部が略平坦となるように予め決定した最適押圧力に制御され、監視血圧値連続決定手段により、予め設定された関係から、圧脈波センサにより出力された圧脈波の大きさに基づいて生体の監視血圧値が連続的に決定され、前記予測血圧値決定手段では、前記循環情報として、監視血圧値連続決定手段により連続的に決定された監視血圧値が少なくとも用いられて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値が逐次決定される。すなわち、信頼性のある監視血圧値が用いられて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値が決定されるので、精度の高い予測血圧値を決定することができる。
【００１６】
また、好適には、前記循環情報決定手段の一つとして、前記生体の動脈における脈波伝播速度に関連する脈波伝播速度情報を連続的に算出する脈波伝播速度情報算出手段が用いられる。このようにすれば、脈波伝播速度情報算出手段によって算出される脈波伝播速度情報は、生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる情報のうち、最もよく生体の血圧値の変動に対応する情報の一つであるので、予測血圧値決定手段により逐次決定される予測血圧値の精度が一層高くなる。
【００１７】
また、好適には、前記循環情報決定手段の一つとして、前記生体の心拍周期に関連する心拍周期情報を連続的に算出する心拍周期情報算出手段および前記生体の末梢部における容積脈波の面積に関連する容積脈波面積情報を連続的に算出する容積脈波面積情報算出手段の少なくとも一方がさらに用いられる。このようにすれば、予測血圧値決定手段により、脈波伝播速度情報算出手段によって算出された脈波伝播速度情報と、生体の血圧値に関連して変化する心臓側のパラメータである心拍周期情報および生体の血圧値に関連して変化する末梢側のパラメータである容積脈波面積情報の少なくとも一方とを含む、少なくとも２つの循環情報に基づいて予測血圧値が決定されるので、予測血圧値の精度がより一層高くなる。
【００１８】
また、好適には、前記予測循環情報決定手段において用いられる予め設定された関係は、前記循環情報の所定拍数分と、その循環情報のうち最新のものよりも一拍後の循環情報との関係を学習することにより結合係数が決定されたニューラルネットワークである。このようにすれば、前記循環情報と前記予測循環情報との間の関係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。
【００１９】
また、好適には、前記予測血圧値決定手段において用いられる予め設定された関係は、前記循環情報の所定拍数分と、その循環情報のうち最新のものよりも一拍後の血圧値との関係を学習することにより結合係数が決定されたニューラルネットワークである。このようにすれば、前記循環情報と前記予測血圧値との間の関係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。
【００２０】
【発明の好適な実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明する。図１は、前記第１発明が適用された非観血連続血圧推定装置８の回路構成を説明するブロック線図である。
【００２１】
図１において、非観血連続血圧推定装置８は、ゴム製袋を布製帯状袋内に有してたとえば患者の上腕部１２に巻回されるカフ１０と、このカフ１０に配管２０を介してそれぞれ接続された圧力センサ１４、切換弁１６、および空気ポンプ１８とを備えている。この切換弁１６は、カフ１０内への圧力の供給を許容する圧力供給状態、カフ１０内を徐々に排圧する徐速排圧状態、およびカフ１０内を急速に排圧する急速排圧状態の３つの状態に切り換えられるように構成されている。
【００２２】
圧力センサ１４は、カフ１０内の圧力を検出してその圧力を表す圧力信号ＳＰを静圧弁別回路２２および脈波弁別回路２４にそれぞれ供給する。静圧弁別回路２２はローパスフィルタを備え、圧力信号ＳＰに含まれる定常的な圧力すなわちカフ圧ＰC を表すカフ圧信号ＳＫを弁別してそのカフ圧信号ＳＫをＡ／Ｄ変換器２６を介して電子制御装置２８へ供給する。
【００２３】
上記脈波弁別回路２４はバンドパスフィルタを備え、圧力信号ＳＰの振動成分である脈波信号ＳＭ1 を周波数的に弁別してその脈波信号ＳＭ1 をＡ／Ｄ変換器２９を介して電子制御装置２８へ供給する。この脈波信号ＳＭ1 が表すカフ脈波は、患者の心拍に同期して図示しない上腕動脈から発生してカフ１０に伝達される圧力振動波すなわちカフ脈波であり、上記カフ１０、圧力センサ１４、および脈波弁別回路２４は、カフ脈波センサとして機能している。
【００２４】
上記電子制御装置２８は、ＣＰＵ３０，ＲＯＭ３２，ＲＡＭ３４，および図示しないＩ／Ｏポート等を備えた所謂マイクロコンピュータにて構成されており、ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２に予め記憶されたプログラムに従ってＲＡＭ３４の記憶機能を利用しつつ信号処理を実行することにより、Ｉ／Ｏポートから駆動信号を出力して切換弁１６および空気ポンプ１８を制御するとともに、表示器３６の表示内容を制御する。
【００２５】
心電誘導装置３８は、生体の所定の部位に貼り着けられる複数の電極３９を介して心筋の活動電位を示す心電誘導波、所謂心電図を連続的に検出するものであり、その心電誘導波を示す心電誘導信号ＳＭ2 を前記電子制御装置２８へ供給する。なお、この心電誘導装置３８は、心臓内の血液を大動脈へ向かって拍出開始する時期に対応する心電誘導波のうちのＱ波或いはＲ波を検出するためのものであることから、第１脈波検出装置として機能している。
【００２６】
光電脈波センサ４０は、毛細血管を含む末梢細動脈へ伝播した脈波を検出する第２脈波検出装置として機能するものであり、たとえば脈拍検出などに用いるものと同様に構成されており、生体の一部、たとえばカフ１０が巻回されていない側の手の指尖部、を収容可能なハウジング４２内には、ヘモグロビンによって反射可能な波長帯の赤色光或いは赤外光、好ましくは酸素飽和度によって影響を受けない８００ｎｍ程度の波長、を生体の表皮に向かって照射する光源である発光素子４４と、表皮内からの散乱光を検出する光検出素子４６とを備え、毛細血管内の血液容積に対応する光電脈波信号ＳＭ3 を出力し、Ａ／Ｄ変換器４８を介して電子制御装置２８へ供給する。この光電脈波信号ＳＭ3 は、一拍毎に脈動する信号であって、表皮内の毛細血管内のヘモグロビンの量すなわち血液量に対応している。
【００２７】
入力装置５０は、患者の身長等を入力するため装置であり、入力された情報を電子制御装置２８へ供給する。
【００２８】
図２は、上記非観血連続血圧推定装置８における電子制御装置２８の制御機能の要部を説明する機能ブロック線図である。図２において、血圧測定手段６０は、カフ圧制御手段６２によってたとえば生体の上腕に巻回されたカフ１０の圧迫圧力を所定の目標圧力値ＰCM（たとえば、１８０mmHg程度の圧力値）まで急速昇圧させた後に３mmHg/sec程度の速度で徐速降圧させられる徐速降圧期間内において、順次採取される脈波信号ＳＭ1 が表す脈波の振幅の変化に基づきよく知られたオシロメトリック法を用いて最高血圧値ＢＰSYS 、平均血圧値ＢＰMEAN、および最低血圧値ＢＰDIA などを決定し、その決定された最高血圧値ＢＰSYS 、平均血圧値ＢＰMEAN、および最低血圧値ＢＰDIA などを表示器３６に表示させる。
【００２９】
脈波伝播速度情報算出手段６４は、図３に示すように心電誘導装置３８により逐次検出される心電誘導波の周期毎に発生する所定の部位たとえばＲ波から、光電脈波センサ４０により逐次検出される光電脈波の周期毎に発生する所定の部位たとえば立ち上がり点或いは下ピーク点までの時間差（脈波伝播時間）ＤＴRPを逐次算出する時間差算出手段を備え、その時間差算出手段により逐次算出される時間差ＤＴRPに基づいて、予め記憶される数式１から、被測定者の動脈内を伝播する脈波の伝播速度ＶM （m/sec ）を逐次算出する。尚、数式１において、Ｌ（ｍ）は左心室から大動脈を経て前記光電脈波センサ４０が装着される部位までの距離であり、ＴPEP （ｓec）は心電誘導波形のＲ波から大動脈起始部脈波の立ち上がり点或いは下ピーク点までの前駆出期間である。これらの距離Ｌおよび前駆出期間ＴPEP は定数であり、予め実験的に求められた値が用いられる。上記脈波伝播時間ＤＴRPおよび脈波伝播速度ＶM は、生体の動脈から非侵襲にて得られる循環情報であるので、脈波伝播速度情報算出手段６４は循環情報決定手段として機能する。
【００３０】
【数１】
ＶM ＝Ｌ／（ＤＴRP−ＴPEP ）
【００３１】
心拍周期情報算出手段６６は、生体の心拍周期ＲＲに関連する心拍周期情報、たとえば心拍周期ＲＲ、心拍数ＨＲ、脈拍数、脈拍周期等を逐次算出する。この心拍周期情報は、生体の心臓または動脈から非侵襲にて得られる循環情報であるので、心拍周期情報算出手段６６も循環情報決定手段として機能する。
【００３２】
容積脈波面積情報算出手段６８は、生体の末梢部における容積脈波の面積に関連する容積脈波面積情報を逐次算出する。上記生体の末梢部における容積脈波の面積に関連する容積脈波面積情報には、たとえば、容積脈波の面積ＶＰ、その容積脈波面積ＶＰと心拍周期ＲＲの逆数との積（＝ＶＰ／ＲＲ）として定義する容積脈波面積比ＶＲ、その容積脈波面積比ＶＲと脈波振幅Ｌとの積（＝ＶＲ×Ｌ）として定義する振幅補正容積脈波面積比ＶＲ’、容積脈波面積ＶＰを心拍周期ＲＲと脈波振幅Ｌに基づいて正規化し、ＶＰ／（ＲＲ×Ｌ）なる演算が行なわれることにより求められる正規化脈波面積等が含まれる。たとえば、光電脈波センサ４０から入力される光電脈波は、図４に示すように、数ミリ或いは数十ミリ毎のサンプリング周期毎に入力される光電脈波の大きさを示す点の連なりにより構成されているので、その１周期ＲＲ内において光電脈波を積分（加算）することにより光電脈波の面積ＶＰが求められる。上記容積脈波面積情報は、生体の末梢動脈から非侵襲にて得られる循環情報であるので、容積脈波面積情報算出手段６８も循環情報決定手段として機能している。
【００３３】
上昇期間算出手段７０は、容積脈波が上昇する期間であるＵ−ｔｉｍｅを逐次算出する。すなわち、図４にも示されるように、脈波の立ち上がり点およびその脈波のピークトップを検出し、その立ち上がり点からピークトップまでの時間を算出する。このＵ−ｔｉｍｅも、上記容積脈波面積情報と同様に生体の末梢動脈から非侵襲にて得られる循環情報であるので、上昇期間算出手段７０も循環情報決定手段として機能している。
【００３４】
循環情報記憶手段７２は、循環情報決定手段により決定された循環情報を、電子制御装置２８のＲＡＭ３４内の所定の記憶領域に逐次記憶する。たとえば、脈波伝播速度情報算出手段６４により連続的に算出された脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期情報算出手段６６により連続的に算出された心拍周期ＲＲ・容積脈波面積情報算出手段６８により連続的に算出された容積脈波面積比ＶＲ・上昇期間算出手段７０により連続的に算出されたＵ−ｔｉｍｅを、電子制御装置２８のＲＡＭ３４内の所定の記憶領域に逐次記憶する。
【００３５】
推定血圧値決定手段７４は、循環情報記憶手段７２により、ＲＡＭ３４に記憶されている循環情報から、最新の循環情報を含む所定拍数分を用いて、予め設定された関係から、最新の循環情報が決定された時点の推定血圧値ＥＢＰを逐次決定する。図５は、上記予め設定された関係の一例を示す図であり、循環情報として、脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅが用いられ、それらの循環情報を入力信号として、推定血圧値ＥＢＰを出力するニューラルネットワークＮＮ0 を示している。図５において、循環情報の添字は、最新の循環情報から何拍前の循環情報であるかを表し、たとえば、ＤＴ0 は最新の脈波伝播時間を意味し、ＤＴ-1は一拍前の脈波伝播時間を意味する。従って、図５に示されたニューラルネットワークＮＮ0 は、最新の循環情報を含みその最新の循環情報から９拍前までの１０拍分を入力信号としている。図５に示されるニューラルネットワークＮＮ0 は、上記入力信号が入力される４０個のユニットＸi （ｉ＝１〜４０）から構成された入力層Ｘと、ｒ個のユニットＹj （ｊ＝１〜ｒ）から構成された中間層Ｙと、一つのユニットにより構成された出力層Ｚとから構成された３層構造の階層型である。そして、各入力層ユニットＸi は各中間層ユニットＹj と係合係数（重み）Ｗijで結合し、各中間層ユニットＹj は出力層ユニットＺと結合係数Ｖj で結合している。
【００３６】
推定血圧値決定手段７４において、予め設定された関係として図５に示されるようなニューラルネットワークＮＮ0 が用いられる場合は、予め学習された複数種類（たとえば１０種類程度）のニューラルネットワークＮＮ0 （ａ＝１〜１０程度）が用意され、そのうちから最も適当なニューラルネットワークＮＮ0 が、関係選択手段７５により選択されて用いられる。また、上記複数種類のニューラルネットワークＮＮ0 は、カフによる血圧値ＢＰ（教師信号）と、その血圧値ＢＰが測定された時から所定拍数前（たとえば９拍前）までの所定拍数分（たとえば１０拍分）の循環情報（入力信号）とを一組とした多数組の情報が、実験により決定された所定範囲の身長毎、且つ、脈波伝播時間ＤＴとカフによる血圧値ＢＰとの関係の所定範囲毎に分類されて、それら多数組の情報により学習されている。たとえば、上記の分類が合計１２種類になるならば、１２種類のニューラルネットワークＮＮ0 が予め設定されることになる。また、学習に用いられた教師信号が、入力信号のうち最新の循環情報が測定された時のカフによる血圧値ＢＰであるので、最新の循環情報を含む１０拍分の情報が入力された場合に、このニューラルネットワークＮＮ0 から出力される値は、最新の循環情報が測定された時の推定血圧値ＥＢＰになり、上記教師信号として最高血圧値ＢＰSYS が用いられれば、ニューラルネットワークＮＮ0 からの出力値は、推定最高血圧値ＥＢＰSYS となり、上記教師信号として最低血圧値ＢＰDIA が用いられれば、出力値は推定最低血圧値ＥＢＰDIA となる。
【００３７】
関係選択手段７５は、推定血圧値決定手段７４において用いられる予め設定された関係が複数種類ある場合、身長の上記実験により決定された所定範囲毎、且つ血圧測定手段６０によって実際に測定された血圧値ＢＰとその血圧値ＢＰが測定された時に脈波伝播速度情報算出手段６４によって実際に算出された脈波伝播時間ＤＴRPとの関係の、上記実験により決定された所定範囲毎に、その複数の関係から一つの関係を選択する。
【００３８】
上記のように、身長の所定範囲毎、且つ、脈波伝播時間ＤＴとカフによる血圧値ＢＰとの関係の所定範囲毎に関係が設定されるのは、次に述べる理由による。身長から、脈波伝播時間ＤＴが算出される２部位間の血管の長さが概算でき、その２部位間の血管の長さ毎に分類すれば、脈波伝播時間ＤＴとカフによる血圧値ＢＰとの関係は、脈波伝播速度ＶM と血圧値ＢＰとの関係に略等しい。そして、脈波伝播速度ＶM と血圧値ＢＰとの関係は、血管の硬さを表している。すなわち、上記分類により、生体の血管の硬さの所定範囲毎に異なるニューラルネットワークＮＮ0 が選択されることになる。血管の硬さが異なると、血圧値ＢＰが同じであっても脈波伝播速度ＶM は異なった値となるので、脈波伝播速度ＶM または脈波伝播速度ＶM と一対一に対応する脈波伝播時間ＤＴに基づいて推定血圧値ＥＢＰを決定する場合は、所定の血管の硬さの範囲毎に異なる関係を用いる必要があるのである。図６は、上記予め実験により決定された身長の所定範囲の一例を示し、図７は、身長の所定範囲毎の、脈波伝播時間ＤＴとカフによる血圧値ＢＰとの関係の一例を示し、グラフ内の数字（１〜１２）は、予め学習されたそれぞれのニューラルネットワークＮＮ0(a)（ａ＝１〜１２）を表している。脈波伝播時間ＤＴと血圧ＢＰとの関係は、脈波伝播時間ＤＴが長くなるほど生体の血圧値は低くなる、すなわち、脈波伝播時間ＤＴと血圧値ＢＰとの二次元座標において、脈波伝播時間ＤＴと血圧値ＢＰとの関係は負の相関を示すのであるが、血管の硬さが硬くなるほど脈波伝播時間ＤＴの変化に対する血圧値ＢＰの変化が大きくなる、すなわち、脈波伝播時間ＤＴと血圧値ＢＰとの関係を直線で表した場合のその直線の傾きは、血管が硬くなるほど大きくなるので、図７のように範囲が定められている。
【００３９】
表示手段７６は、推定血圧値決定手段７４により決定された推定血圧値ＥＢＰを、表示器３６の所定の表示領域に表示させる。血圧測定起動手段７８は、推定血圧値決定手段７４により決定された推定血圧値ＥＢＰが予め設定された判断基準値を越えたことに基づいて、前記血圧測定手段６０による血圧測定を起動させる。すなわち、血圧測定起動手段７８は、推定血圧値決定手段７４により決定された推定血圧値ＥＢＰが予め設定された判断基準値たとえば血圧測定手段６０による前回のカフによる血圧測定時を基準としてそれから所定値或いは所定割合以上変化したことを以て異常判定する推定血圧値異常判定手段としても機能し、推定血圧値ＥＢＰの異常が判定され場合に前記血圧測定手段６０による血圧測定を起動させる。
【００４０】
図８および図９は、上記非観血連続血圧推定装置８の電子制御装置２８における制御作動の要部を説明するフローチャートであって、図８は、非観血連続血圧推定装置８の起動時に実行される起動時ルーチンであり、予め設定された複数のニューラルネットワークＮＮ0(a)から、１つのニューラルネットワークＮＮ0 を選択する。図９は、図８の起動時ルーチンによりニューラルネットワークＮＮ0 が選択された後に実行される推定血圧値ＥＢＰ決定ルーチンである。
【００４１】
図８において、まずステップＳＡ１（以下、ステップを省略する。）では、入力装置５０から、患者の身長が入力されたか否かが判断される。この判断が否定されるうちは、ＳＡ１の判断が繰り返し実行されるが、肯定された場合は、続く脈波伝播速度情報算出手段６４に対応するＳＡ２において、心電波形のＲ波から光電脈波センサ４０により逐次検出される光電脈波の立ち上がり点までの時間差すなわち脈波伝播時間ＤＴRP(msec)が決定される。
【００４２】
次いで、前記カフ圧制御手段６２に対応するＳＡ３およびＳＡ４では、切換弁１６が圧力供給状態に切り換えられ且つ空気ポンプ１８が駆動されることにより、血圧測定のためにカフ１０の急速昇圧が開始されるとともに、カフ圧ＰC が１８０mmHg程度に予め設定された目標圧迫圧ＰCM以上となったか否かが判断される。このＳＡ４の判断が否定された場合は、上記ＳＡ２以下が繰り返し実行されることによりカフ圧ＰC の上昇が継続される。
【００４３】
しかし、カフ圧ＰC の上昇により上記ＳＡ４の判断が肯定されると、前記血圧測定手段６０に対応するＳＡ５において、血圧測定アルゴリズムが実行される。すなわち、空気ポンプ１８を停止させ且つ切換弁１６を徐速排圧状態に切り換えてカフ１０内の圧力を予め定められた３mmHg/sec程度の緩やかな速度で下降させることにより、この徐速降圧過程で逐次得られる脈波信号ＳＭ1 が表す脈波の振幅の変化に基づいて、良く知られたオシロメトリック方式の血圧値決定アルゴリズムに従って最高血圧値ＢＰSYS 、平均血圧値ＢＰMEAN、および最低血圧値ＢＰDIA が測定されるとともに、脈波間隔に基づいて脈拍数などが決定され、その後、切換弁１６が急速排圧状態に切り換えられてカフ１０内が急速に排圧される。そして、続くＳＡ６では、ＳＡ５において測定された血圧値ＢＰおよび脈拍数などが表示器３６に表示される。
【００４４】
続く関係選択手段７５に対応するＳＡ７では、ＳＡ１で入力された患者の身長、ＳＡ２乃至ＳＡ４の繰り返しにおいて、ＳＡ２で算出された最も新しい脈波伝播時間ＤＴRP、およびＳＡ５で決定された血圧値ＢＰ（最高血圧値ＢＰSYS 、平均血圧値ＢＰMEAN、最低血圧値ＢＰDIA のいずれか一つ）に基づいて、図６および図７に示された関係から、予め設定されたニューラルネットワークＮＮ0(a)から一つのニューラルネットワークＮＮ0 が選択されて、本ルーチンは終了させられる。そして、続いて、図９の推定血圧値ＥＢＰ決定ルーチンが実行される。
【００４５】
図９において、まずＳＢ１では、心電波形のＲ波および光電脈波の一脈波分が入力されたか否かが判断される。このＳＢ１の判断が否定された場合はＳＢ１が繰り返し実行されるが、肯定された場合は、続く脈波伝播速度情報算出手段６４に対応するＳＢ２において、図８のＳＡ２と同様の処理がされることにより脈波伝播時間ＤＴRPが算出される。
【００４６】
続く心拍周期情報算出手段６６に対応するＳＢ３では、ＳＢ１で入力された心電誘導波形のＲ波の時間間隔から心拍周期ＲＲ(sec) が算出され、続く容積脈波面積情報算出手段６８に対応するＳＢ４では、ＳＢ１で入力された光電脈波の１脈波分の面積を、上記ＳＢ３で算出された心拍周期ＲＲで割ることにより容積脈波面積比ＶＲ（＝ＶＰ／ＲＲ）が算出され、続く上昇期間算出手段７０に対応するＳＢ５では、ＳＢ１で入力された光電脈波の立ち上がり点からピークトップまでのＵ−ｔｉｍｅが算出される。
【００４７】
次いで、循環情報記憶手段７２に対応するＳＢ６では、上記ＳＢ２乃至ＳＢ５において循環情報として算出された情報、すなわち、脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅが、ＲＡＭ３４の所定の記憶領域に逐次記憶される。
【００４８】
続くＳＢ７では、上記ＳＢ６において１０拍分以上の循環情報が記憶されたか否かが判断される。当初はこの判断が否定されるので、上記ＳＢ１以降が繰り返されるが、測定が開始されてしばらく経過すると、この判断が肯定されてＳＢ８が実行される。
【００４９】
推定血圧値決定手段７４に対応するＳＢ８では、ＲＡＭ３４の所定の記憶領域に記憶されている循環情報から、最新の循環情報を含む１０拍分の循環情報、すなわち最新の脈波伝播時間ＤＴ0 ・心拍周期ＲＲ0 ・容積脈波面積比ＶＲ0 ・Ｕ−ｔｉｍｅ0 から、９拍前の脈波伝播時間ＤＴ-9・心拍周期ＲＲ-9・容積脈波面積比ＶＲ-9・Ｕ−ｔｉｍｅ-9までの１０拍分が、図８のＳＡ７において決定されたニューラルネットワークＮＮ0 に入力されることにより、その最新の循環情報が算出された時点の推定血圧値ＥＢＰが決定される。
【００５０】
続く表示手段７６に対応するＳＢ９では、ＳＢ８で決定された推定血圧値ＥＢＰが、図１０に示すようにトレンドグラフ形式で表示器３６に表示される。
【００５１】
次いで、前記血圧測定起動手段７８に対応するＳＢ１０では、上記ＳＢ８で決定された推定血圧値ＥＢＰが予め設定された判断基準値を超えたか否かが判断される。このＳＢ１０の判断が肯定された場合は、続くＳＢ１１において、表示器３６に推定血圧値ＥＢＰの異常を示す表示がされるとともに、ＳＢ１２において、カフ１０による血圧測定、すなわち、図８のＳＡ３乃至ＳＡ５と同様の処理が実行される。
【００５２】
また、上記ＳＢ１０の判断が否定された場合は、ＳＢ１３において、前回カフ１０による血圧測定が実行されてからの経過時間が予め設定された１５乃至２０分程度の血圧測定周期ＴB を経過したか否かが判断される。この判断が否定された場合は、直接、上記ＳＢ１以降が繰り返され、肯定された場合は、周期的に到来する血圧測定周期ＴB であるので、ＳＢ１２において、カフ１０による血圧測定が実行された後、上記ＳＢ１以降が繰り返される。
【００５３】
上述のように、本実施例によれば、推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）により、脈波伝播速度情報算出手段６４（ＳＢ２）・心拍周期情報算出手段６６（ＳＢ３）・容積脈波面積情報算出手段６８（ＳＢ４）・上昇期間算出手段７０（ＳＢ５）によって決定された、最新のものを含む１０拍分の脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅを用いて、その最新の脈波伝播時間ＤＴRP等が決定された時点の生体の推定血圧値ＥＢＰが決定されるので、信頼性の高い推定血圧値ＥＢＰが得られる。
【００５４】
また、本実施例によれば、循環情報決定手段として、脈波伝播時間ＤＴRPを連続的に算出する脈波伝播速度情報算出手段６４（ＳＢ２）・心拍周期ＲＲを連続的に算出する心拍周期情報算出手段６６（ＳＢ３）・容積脈波面積比ＶＲを連続的に算出する容積脈波面積情報算出手段６８（ＳＢ４）が用いられていることから、推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）によって、生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる情報のうち最もよく生体の血圧値の変動に対応する情報の一つである脈波伝播時間ＤＴRP・生体の血圧値に関連して変化する心臓側のパラメータである心拍周期ＲＲ・生体の血圧値に関連して変化する末梢側のパラメータである容積脈波面積比ＶＲが用いられて推定血圧値ＥＢＰが決定されるので、推定血圧値ＥＢＰの精度が一層高くなる。
【００５５】
また、本実施例によれば、推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）において用いられる関係は、脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅの１０拍分と、それらの循環情報のうち最新のものが決定された時点のカフにより測定された血圧値ＢＰとの関係を学習することにより結合係数Ｗ，Ｖが決定されたニューラルネットワークＮＮ0 であることから、循環情報と推定血圧値ＲＢＰとの間の関係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。
【００５６】
また、本実施例によれば、予め１２種類設定されたニューラルネットワークＮＮ0 は、身長と、脈波伝播時間ＤＴと生体の血圧値ＢＰとの関係とに基づいて決定される所定範囲毎に設定され、関係選択手段７５（ＳＡ７）により、生体の身長、および実際に測定された血圧値ＢＰと脈波伝播時間ＤＴRPとの関係に基づいて、予め１２種類設定された関係から、患者の血管の硬さに適合したニューラルネットワークＮＮ0 が選択されて推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）に用いられるので、推定血圧値決定手段７４（ＳＢ８）により逐次決定される推定血圧値ＥＢＰの精度がより一層高くなる。
【００５７】
次に、第２発明の一実施例を説明する。なお、以下の実施例において前述の実施例と共通する部分は同一の符号を付して詳細な説明を省略する。
【００５８】
図１１は、第２発明が適用された非観血連続血圧予測装置８０の構成を示す図である。圧脈波検出プローブ８２は、図１２に詳しく示すように、容器状を成すセンサハウジング８４を収容するケース８６と、このセンサハウジング８４を撓骨動脈８８の幅方向に移動させるためにそのセンサハウジング８４に螺合され且つケース８６の駆動部９０内に設けられた図示しないモータによって回転駆動されるねじ軸９２とを備えている。上記ケース８６には装着バンド９４が取りつけられており、上記容器状を成すセンサハウジング８４の開口端が人体の体表面９６に対向する状態で装着バンド９４によりカフ１０が巻回されていない側たとえば左側の手首９８に着脱可能に取り付けられるようになっている。上記センサハウジング８４の内部には、ダイヤフラム１００を介して圧脈波センサ１０２が相対移動可能かつセンサハウジング８４の開口端からの突出し可能に設けられており、これらセンサハウジング８４およびダイヤフラム１００等によって圧力室１０４が形成されている。この圧力室１０４内には、空気ポンプ１０６から調圧弁１０８を経て圧力空気が供給されるようになっており、これにより、圧脈波センサ１０２は圧力室１０４内の圧力に応じた押圧力で前記体表面９６に押圧される。なお、本実施例では、圧脈波センサ１０２の押圧力は圧力室１０４内の圧力（単位：mmHg）で示される。
【００５９】
上記センサハウジング８４およびダイヤフラム１００は、圧脈波センサ１０２を撓骨動脈８８に向かって押圧する押圧装置１１０を構成しており、押圧装置１１０は後述する最適押圧力ＰHDPOで圧脈波センサ１０２を押圧する。そして、上記ねじ軸９２および図示しないモータは、圧脈波センサ１０２が押圧される押圧位置をその撓骨動脈８８の幅方向に移動させて変更する押圧位置変更装置すなわち幅方向移動装置１１２を構成している。
【００６０】
上記圧脈波センサ１０２は、たとえば、単結晶シリコン等から成る半導体チップから成る押圧面１１４に多数の半導体感圧素子（図示せず）が撓骨動脈８８の幅方向すなわちねじ軸９２と平行な圧脈波センサ１０２の移動方向に０．２mm程度の一定の間隔で配列されて構成されており、手首９８の体表面９６の撓骨動脈８８上に押圧されることにより、撓骨動脈８８から発生して体表面９６に伝達される圧力振動波すなわち圧脈波を検出し、その圧脈波を表す圧脈波信号ＳＭ4 をＡ／Ｄ変換器１１６を介して電子制御装置２８へ供給する。図１３は、圧脈波センサ１０２により検出された圧脈波信号ＳＭ4 の一例を示している。
【００６１】
電子制御装置２８のＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３２に予め記憶されたプログラムに従ってＲＡＭ３４の記憶機能を利用しつつ信号処理を実行し、空気ポンプ１０６および調圧弁１０８へ図示しない駆動回路を介して駆動信号を出力して圧力室１０４内の圧力を調節する。電子制御装置２８は、たとえば圧脈波信号ＳＭ4 の検出に際しては、幅方向移動装置１１２により、圧脈波センサ１０２を撓骨動脈８８の略真上となる最適押圧位置に位置するように移動させた後、圧力室１０４内の徐速圧力変化過程で逐次得られる圧脈波に基づいて撓骨動脈８８の血管壁の一部を略平坦とするための圧脈波センサ１０２の最適押圧力ＰHDPOを決定し、その最適押圧力ＰHDPOを維持するように調圧弁１０８を制御する。また、電子制御装置２８は、カフ１０を用いて測定された最高血圧値ＢＰSYS および最低血圧値ＢＰDIA と、上記最適押圧力ＰHDPOが維持された状態で圧脈波センサ１０２の半導体感圧素子のうちの撓骨動脈８８の真上に位置する中心位置圧力検出素子（アクティブエレメント）により検出された圧脈波の最高値ＰMmaxおよび最低値ＰMminとに基づいて、測定された血圧値ＢＰと圧脈波の大きさＰM （絶対値）との間の対応関係を求め、この対応関係から、圧脈波センサ１０２により逐次検出される圧脈波の大きさＰM （mmHg）すなわち最高値（上ピーク値）ＰMmaxおよび最低値（下ピーク値）ＰMminに基づいて最高血圧値ＭＢＰSYS および最低血圧値ＭＢＰDIA （監視血圧値またはモニタ血圧値）を逐次決定し、表示器３６において、その決定した最高血圧値ＭＢＰSYS および最低血圧値ＭＢＰDIA を１拍毎に数値表示させ、最高血圧値ＭＢＰSYS または最低血圧値ＭＢＰDIA を示す波形を連続的に表示させる。
【００６２】
上記対応関係は、たとえば図１４に示すものであり、数式２により表される。この数式２において、Ａは傾きを示す定数、Ｂは切片を示す定数である。
【００６３】
【数２】
ＭＢＰ＝Ａ・ＰM ＋Ｂ
【００６４】
図１５は、上記のように構成された非観血連続血圧推定装置８０における演算制御装置２８の制御機能の要部を説明する機能ブロック線図である。
【００６５】
最適押圧力制御手段１２０は、最適押圧位置に位置させられた圧脈波センサ１０２の押圧力を連続的に変化させ、その変化過程で得た圧脈波に基づいて最適押圧力を決定し、圧脈波センサ１０２を最適押圧力ＰHDPOにて押圧させる。最適押圧力ＰHDPOとは、たとえば図１６に示すように、最適押圧力ＰHDPOを十分に含む範囲で押圧力を連続的に増加させる過程で、圧脈波センサ１０２のアクティブエレメントから得られた脈波振幅の最大値を中心とする所定範囲内の押圧値、および／またはその押圧力変化過程で得た圧脈波信号ＳＭ4 の下ピーク値ＳMminと圧脈波センサ１０２の押圧力とを示す二次元図表においてその下ピーク値ＳMminを結ぶ曲線（図１６の破線）に形成される平坦部の中央を中心とする所定範囲内の押圧値である。
【００６６】
関係決定手段１２２は、圧脈波センサ１０２の押圧面１１４に配列された複数の圧力検出素子のうち中心位置圧力検出素子（アクティブエレメント）により検出される圧脈波の大きさＰM と血圧測定手段６０により測定された血圧値ＢＰとの間の対応関係をたとえば図１４に示すように予め決定する。監視血圧値連続決定手段１２４は、その対応関係から、圧脈波センサ１０２の押圧面１１４に配列された複数の圧力検出素子のうちたとえば上記中心位置圧力検出素子により検出される圧脈波の大きさに基づいて生体の監視血圧値ＭＢＰを連続的に決定し、且つ、その監視血圧値ＭＢＰを表示器３６に逐次表示する。この監視血圧値ＭＢＰは、生体の撓骨動脈８８から非侵襲にて得られる撓骨動脈圧波形に基づく循環情報であるので、監視血圧値連続決定手段１２４は循環情報決定段として機能している。
【００６７】
循環情報記憶手段１２６は、脈波伝播速度情報算出手段６４・心拍周期情報算出手段６６・容積脈波面積情報算出手段６８・上昇期間算出手段７０によりそれぞれ連続的に算出された情報、および監視血圧値連続決定手段１２４により連続的に決定された監視血圧値ＭＢＰを、電子制御装置２８のＲＡＭ３４内の所定の記憶領域に逐次記憶する。
【００６８】
予測循環情報決定手段１２８は、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも一拍後の循環情報との予め設定された関係を用いて、循環情報記憶手段１２６によりＲＡＭ３４に記憶されている循環情報のうち、最新の循環情報を含む所定拍数分の循環情報に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測循環情報を逐次決定し、その決定した予測循環情報をＲＡＭ３４に逐次記憶させる。なお、循環情報には、前述のように監視血圧値ＭＢＰも含まれるが、予測循環情報決定手段１２８は、脈波伝播速度情報・心拍周期情報・容積脈波面積情報・上昇期間のうちの少なくとも一つについて予測値を決定するものとし、監視血圧値ＭＢＰの予測値すなわち予測監視血圧値は後述する予測血圧値決定手段１３０により決定される。
【００６９】
図１７は、上記予め設定された関係の一例を示す図であり、循環情報として、脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰが用いられ、それらの循環情報の１０拍分を入力信号として、一拍先の予測脈波伝播時間ＤＴRPを出力するニューラルネットワークＮＮ1 を示している。図１７において、循環情報の添字は、前述の図５と同様に、最新の循環情報から何拍離れているかを示し、ニューラルネットワークＮＮ1 は、上記入力信号が入力される５０個のユニットＸi （ｉ＝１〜５０）から構成された入力層Ｘと、ｒ個のユニットＹj （ｊ＝１〜ｒ）から構成された中間層Ｙと、一つのユニットにより構成された出力層Ｚとから構成された３層構造の階層型である。そして、各入力層ユニットＸi は各中間層ユニットＹj と結合係数Ｗijで結合し、各中間層ユニットＹj は出力層ユニットＺと結合係数Ｖj で結合している。そして、このニューラルネットワークＮＮ1 に、最新の循環情報から９拍前までの１０拍分が入力されると、一拍後の予測脈波伝播時間ＤＴRP1 が決定されて出力されるようになっている。なお、このニューラルネットワークＮＮ1 は、過去の脈波伝播時間ＤＴRPを入力信号として用い、将来の予測脈波伝播時間ＤＴRPを出力するので、リカレント（回帰）ニューラルネットワークと呼ばれる。
【００７０】
予め設定された関係として上記ニューラルネットワークＮＮ1 が用いられる場合、予め学習された複数種類（たとえば１０種類程度）のニューラルネットワークＮＮ1(b)（ｂ＝１〜１０）が用意される。それら複数種類のニューラルネットワークＮＮ1 は、連続する１０拍分の脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰを入力信号とし、その一拍後の脈波伝播時間ＤＴRPを教師信号（正解）とした一組の情報が、予め実験により決定された所定範囲毎に多数組用意されて予め学習されている。この所定範囲は、たとえば、身長の所定範囲毎、且つ、脈波伝播時間ＤＴと監視血圧値ＭＢＰとの関係の所定範囲毎とされる。そして、その所定範囲毎に分類された多数組の情報により学習されたニューラルネットワークＮＮ1 に、最新の循環情報から過去９拍前までの１０拍分の循環情報を入力すると、１拍先の予測脈波伝播時間ＤＴRP1 が決定されて出力されるのである。また、脈波伝播時間ＤＴRP以外の他の循環情報についても、脈波伝播時間ＤＴRPの場合と同様の入力信号と、その入力信号の一拍後のそれぞれの循環情報とを一組とする多数組の情報が、上記予め設定された所定範囲毎に分類されて、それら多数組の情報により学習された複数種類のニューラルネットワークＮＮが用意される。すなわち、心拍周期ＲＲについて複数種類のニューラルネットワークＮＮ2 が用意され、容積脈波面積比ＶＲについて複数種類のニューラルネットワークＮＮ3 が用意され、Ｕ−ｔｉｍｅについて複数種類のニューラルネットワークＮＮ4 が用意される。
【００７１】
そして、これらのニューラルネットワークＮＮに最新の循環情報から９拍前までの１０拍分の循環情報を入力すると、１拍先の予測心拍周期ＲＲ1 ・予測容積脈波面積比ＶＲ1 ・予測Ｕ−ｔｉｍｅ1 が得られる。さらに、これらの予測循環情報、および次述する予測血圧値決定手段１３０により決定される１拍先の予測血圧値ＭＢＰ1 を上記ニューラルネットワークＮＮ1,2,3,4 に入力信号として入力すると、さらに１拍先の予測脈波伝播時間ＤＴRP2 等が決定できるので、この繰り返しにより、所定拍数先までの１拍毎の予測循環情報が決定できるのである。
【００７２】
予測血圧値決定手段１３０は、上記予測循環情報決定手段１２８と同様に、所定拍数分の循環情報とその循環情報のうち最新のものよりも１拍後の監視血圧値ＭＢＰとの予め設定された関係を用いて、ＲＡＭ３４に記憶されている循環情報および予測循環情報の少なくとも一方に基づいて、所定拍数後までの１拍毎の予測血圧値ＭＢＰn （ｎは自然数、以下同じ）を逐次決定する。
【００７３】
予測血圧値決定手段１３０において予め設定された関係には、たとえば、予測循環情報決定手段１２８と同様に、脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰの１０拍分を入力信号として、１拍先の予測監視血圧値ＭＢＰn を出力するように予め学習された複数種類（たとえば１０種類程度）のニューラルネットワークＮＮ5(b)（ｂ＝１〜１０）が用いられる。従って、ニューラルネットワークＮＮ5 は、連続する１０拍分の脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰを入力信号とし、その一拍後の監視血圧値ＭＢＰを教師信号（正解）とした一組の情報が、予め実験により決定された所定範囲毎に多数組用意されて予め学習されている。そして、そのニューラルネットワークＮＮ5 に最新の循環情報から９拍前までの１０拍分の循環情報を入力すると、１拍先の予測監視血圧値ＭＢＰ1 が決定されて出力される。そして、この予測監視血圧値ＭＢＰ1 、および上記予測循環情報決定手段１２８により決定された予測脈波伝播時間ＤＴRP1 ・予測心拍周期ＲＲ1 ・予測容積脈波面積比ＶＲ1 ・予測Ｕ−ｔｉｍｅ1 を最新の情報とする１０拍分の情報をニューラルネットワークＮＮ5 に入力すると、さらに１拍先の予測監視血圧値ＭＢＰ2 が決定できるので、この繰り返しにより、所定拍数先までの１拍毎の予測監視血圧値ＭＢＰn が決定できるのである。
【００７４】
表示手段１３２は、予測血圧値決定手段１３０により決定された予測血圧値ＭＢＰn を、表示器３６の所定の表示領域に表示させる。関係選択手段１３４は、予測循環情報決定手段１２８または予測血圧値決定手段１３０において用いられる関係が複数設定されている場合、循環情報記憶手段１２６により記憶された循環情報に基づいて、それら複数の関係から一つの関係を選択する。たとえば、予測脈波伝播時間ＤＴRPを決定するために予め設定された関係として、図１７に示されたようなニューラルネットワークＮＮ1 が、異なる情報により学習されて複数種類が用意されている場合、ＲＡＭ３４に記憶されている連続した１０拍分の循環情報を入力信号として、それら複数のニューラルネットワークＮＮ1 に入力し、それぞれのニューラルネットワークＮＮ1 から出力された信号と、入力信号として用いられた循環情報のうち最新の情報よりも１拍後の脈波伝播時間ＤＴRPとを比較する。この処理を予め設定された全てのニューラルネットワークＮＮ1 について複数回行なうことにより、実際の脈波伝播時間ＤＴRPに最も近い値を出力するニューラルネットワークＮＮ1 を選択する。また、その他の循環情報についても同様に、実際に測定された循環情報を予め設定された複数のニューラルネットワークＮＮに入力して、出力された値と、入力された循環情報のうち最新の情報よりも１拍後のそれぞれの循環情報とを比較して、予め設定された複数の関係から、実際に決定された循環情報に最も近い値を出力するニューラルネットワークＮＮを選択する。
【００７５】
図１８、１９および２０は、上記非観血連続血圧予測装置８０の電子制御装置２８における制御作動の要部を説明するフローチャートであって、図１８は、メインルーチンであり、図１９は、予測循環情報および予測監視血圧値を出力するために予め設定された複数の関係から１つの関係を選択する関係選択ルーチンであり、図２０は、予測血圧値決定ルーチンである。
【００７６】
図１８において、ＳＣ１では、初回のＳＣ１の実行であるか否か、および前回に対応関係が更新されてからの経過時間が十数分乃至数十分程度に予め設定されたキャリブレーション周期を超えたか否かが判断される。通常はそのＳＣ１の判断が否定されるので、ＳＣ２において所定の押圧位置更新条件（ＡＰＳ起動条件）が成立したか否か、たとえば、圧脈波センサ１０２の押圧面１１４に配列された圧力検出素子のうちの最大振幅を検出するものが配列位置のうちの端部に位置する状態となったか否かなどが判断される。
【００７７】
初回の装着時など、圧脈波センサ１０２の撓骨動脈８８に対する押圧位置がずれ、所定の押圧位置変更条件（ＡＰＳ起動条件）が成立する場合には、上記ＳＣ２の判断が肯定されるので、ＳＣ４のＡＰＳ制御ルーチンが実行される。このＡＰＳ制御ル−チンは、圧脈波センサ１０２の各圧力検出素子によりそれぞれ検出された圧脈波信号ＳＭ4 の振幅分布曲線の最大振幅を検出する素子が、圧力検出素子の略中心位置になるように最適押圧位置が決定されるとともに、そのときの最大振幅を検出する素子を中心位置圧力検出素子すなわちアクティブエレメントとして設定する。
【００７８】
撓骨動脈８８に対する圧脈波センサ１０２の押圧位置が正常範囲であれば、上記ＳＣ２の判断が否定されるので、ＳＣ３において、たとえば図１４の対応関係を変化させる程に圧脈波センサ１０２の押圧条件を変化させる体動が検出されたか否か、或いは監視血圧値ＭＢＰが前回のカフ１０を用いて測定された血圧値ＢＰに対して大幅に変化したか否かなどに基づいて、血圧監視のための対応関係を更新するための起動条件或いは最適押圧力決定起動条件（ＨＤＰ起動条件）が成立したか否かが判断される。
【００７９】
上記ＳＣ３の判断が肯定された場合、および上記ＳＣ４のＡＰＳ制御ルーチンが実行された場合は、前記最適押圧力制御手段１２０に対応するＳＣ５のＨＤＰ制御ルーチンにおいて、圧脈波センサ１０２の押圧力が連続的に高められる過程で、撓骨動脈８８の真上に位置する中心位置圧力検出素子からの圧脈波の振幅が最大となる押圧力が最適押圧力ＰHDPOとして決定され且つ更新された後、圧脈波センサ１０２の押圧力がその最適押圧力ＰHDPOにて保持される。そして、圧脈波センサ１０２がその最適押圧力ＰHDPOにて押圧された状態で、以後のＳＣ６以下が実行される。
【００８０】
前回に対応関係が決定されてからの経過時間が予め設定されたキャリブレーション周期を超えた場合、または上記ＳＣ５においてＨＤＰ制御ルーチンが実行された場合は、ＳＣ６においてカフ１０を用いた血圧測定が実行された後、ＳＣ７において対応関係が更新される。すなわち、先ず、前記血圧測定手段６０に対応するＳＣ６では、切換弁１６を圧力供給状態に切り換え且つ空気ポンプ１８を作動させてカフ１０内の圧力を患者の予想される最高血圧値よりも高い目標圧力（たとえば１８０mmHg）まで昇圧した後、空気ポンプ１８を停止させ且つ切換弁１６を徐速排圧状態に切り換えてカフ１０内の圧力を３mmHg/sec程度に予め定められた徐速降圧速度で下降させることにより、この徐速降圧過程で逐次得られる脈波信号ＳＭ1 が表す圧脈波の振幅の変化に基づいて、良く知られたオシロメトリック方式の血圧値決定アルゴリズムに従って最高血圧値ＢＰSYS 、平均血圧値ＢＰMEAN、および最低血圧値ＢＰDIA （基準血圧値）が測定される。そして、その測定された血圧値が表示器３６に表示されるとともに、切換弁１６が急速排圧状態に切り換えられてカフ１０内が急速に排圧される。
【００８１】
次に、前記関係決定手段１２２に対応するＳＣ７では、圧脈波センサ１０２からの圧脈波の大きさ（絶対値すなわち圧脈波信号ＳＭ4 の大きさ）と上記ＳＣ６において測定されたカフ１０による血圧値ＢＰSYS 、ＢＰDIA との間の対応関係が求められ、更新される。すなわち、圧脈波センサ１０２からの圧脈波が１拍読み込まれ且つその圧脈波の最高値ＰMmaxおよび最低値ＰMminが決定されるとともに、それら圧脈波の最高値ＰMmaxおよび最低値ＰMminとＳＣ６にてカフ１０により測定された最高血圧値ＢＰSYS および最低血圧値ＢＰDIA とに基づいて、図１４に示す圧脈波の大きさと血圧値との間の対応関係が決定されるのである。
【００８２】
続くＳＣ８では、１つの脈波が発生したか否かが、心電誘導装置３８からの心電誘導信号ＳＭ2 、光電脈波センサ４０からの光電脈波信号ＳＭ3 、および圧脈波センサ１０２からの圧脈波信号ＳＭ4 に基づいて判断される。このＳＣ８の判断が否定された場合はＳＣ１、ＳＣ２、ＳＣ３、ＳＣ８が繰り返し実行させられることにより待機させられる。しかし、ＳＣ８の判断が肯定された場合は、続くＳＣ９において、予測循環情報および予測監視血圧値を決定するための関係が選択されているか否かが判断される。この判断が否定された場合、すなわち、予測循環情報および予測監視血圧値を決定するための関係が選択されていない場合は、続く関係選択手段１３４に対応するＳＣ１０において、図１９に詳しく示す関係選択ルーチンが実行される。
【００８３】
図１９の関係選択ルーチンは、予測循環情報および予測監視血圧値ＭＢＰn を決定するための予め設定された関係として、図１７に示されたニューラルネットワークＮＮが複数用意されている場合において、その複数の関係から１つの関係を選択する際に実行されるルーチンである。図１９において、循環情報決定手段に対応するＳＤ１乃至ＳＤ５では、図１８のＳＣ８で入力された脈波に基づいて循環情報が決定される。
【００８４】
すなわち、脈波伝播速度情報算出手段６４に対応するＳＤ１、心拍周期情報算出手段６６に対応するＳＤ２、容積脈波面積情報算出手段６８に対応するＳＤ３、上昇期間算出手段７０に対応するＳＤ４において、前述の実施例の図９のＳＢ２乃至ＳＢ５と同様にして、脈波伝播時間ＤＴRP、心拍周期ＲＲ、容積脈波面積比ＶＲ、およびＵ−ｔｉｍｅがそれぞれ算出され、続く監視血圧値連続決定手段１２４に対応するＳＤ５では、最適押圧力ＰHDPOにて押圧されている圧脈波センサ１０２のアクティブエレメントＥ0 によって供給された圧脈波信号ＳＭ4 から、その波動の最高値ＰMmaxおよび最低値ＰMminが決定され、図１４の対応関係からその圧脈波の最高値ＰMmaxおよび最低値ＰMminに基づいて監視最高血圧値ＭＢＰSYS および監視最低血圧値ＭＢＰDIA が決定される。
【００８５】
続く循環情報記憶手段１２６に対応するＳＤ６では、上記ＳＤ１乃至ＳＤ５で算出・決定された脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰがＲＡＭ３４の所定の記憶領域に記憶される。そして、続くＳＤ７において、ｋに１が加えられる。ここで、ｋはＲＡＭ３４に何拍分の循環情報が記憶されているかを示す数である。すなわち、上記ＳＤ６の処理が実行された回数を表している。
【００８６】
続くＳＤ８では、ｋが１１以上となったか否かが判断される。ここで、「１１」は、入力信号として必要とされる循環情報の拍数に１を加えた数値である。すなわち、図１７に示されたニューラルネットワークＮＮは１０拍分の循環情報を入力する必要があり、そのニューラルネットワークＮＮからの出力値と実際に決定された循環情報とを比較するために、さらに１拍分の循環情報が必要となるため、ｋが１１以上であるか否かが判断されるのである。
【００８７】
上記ＳＤ８の判断が否定された場合は、本ルーチンは終了させられ、図１８のメインルーチンに戻り、メインルーチンのＳＣ８において新たな脈波が入力されると、上記ＳＤ１乃至６が再び実行されて、新たに算出・決定された循環情報がＲＡＭ３４に記憶される。この繰り返しにより、上記ＳＤ８の判断が肯定された場合は、続くＳＤ９において、予測脈波伝播時間ＤＴRP・予測心拍周期ＲＲ・予測容積脈波面積比ＶＲ・予測Ｕ−ｔｉｍｅ・予測監視血圧値ＭＢＰを決定するためにそれぞれ複数設定されたニューラルネットワークＮＮの全てに、上記ＳＤ６で記憶された１１拍分の循環情報のうち最新のものを除く１０拍分の、脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰが入力される。
【００８８】
次に、ＳＤ１０においてｋの値が初期化され、続くＳＤ１１では、上記ＳＤ９で１０拍分の循環情報に基づいて出力された複数の出力値の、ＳＤ９で入力信号とされなかった最新の循環情報に対する誤差が算出される。たとえば、予測脈波伝播時間ＤＴRPを決定するための複数の関係から出力された複数の出力値と、ＳＤ９で入力信号とされなかった最新の脈波伝播時間ＤＴRPとの誤差が算出される。
【００８９】
続くＳＤ１２では、ｍに１が加えられる。ここで、ｍは上記ＳＤ１１において、それぞれの関係からの出力値と実際の循環情報との誤差が算出された回数、すなわち、上記ＳＤ１１が実行された回数を示している。続くＳＤ１３では、ｍが３以上であるか否かが判断される。すなわち、ＳＤ１１において算出された誤差が、予め設定されたそれぞれのニューラルネットワークＮＮについて３つ以上算出されたか否かが判断される。
【００９０】
上記ＳＤ１３の判断が否定された場合は、本ルーチンは一度終了させられ、図１８のメインルーチンに戻る。そして、ＳＣ８において新たな脈波が入力されると、再びこの関係選択ルーチンが繰り返される。その繰り返しにより、ＳＤ１３の判断が肯定されると、ＳＤ１４が実行される。
【００９１】
そのＳＤ１４では、それぞれのニューラルネットワークＮＮ毎にそれぞれ３つ算出された誤差の合計が最も小さくなる関係が、予測循環情報を決定するための関係として選択され、本ルーチンは終了させられる。すなわち、それぞれ複数用意された関係から、それぞれ１つのニューラルネットワークＮＮ1 ・ＮＮ2 ・ＮＮ3 ・ＮＮ4 が選択される。なお、それぞれの関係について算出された誤差を複数必要としたのは、より確実に最適な関係を選択するためである。
【００９２】
それぞれの循環情報について一つの関係が選択されて図１９の関係選択ルーチンが終了させられると、図１８のメインルーチンの繰り返しにおいて、前記ＳＣ９の判断が肯定されて、図２０に詳しく示す予測血圧値決定ルーチンが実行される。
【００９３】
図２０において、まずＳＥ１乃至ＳＥ６では、図１９のＳＤ１乃至ＳＤ６と同様の処理が実行される。すなわち、脈波伝播速度情報算出手段６４に対応するＳＥ１、心拍周期情報算出手段６６に対応するＳＥ２、容積脈波面積情報算出手段６８に対応するＳＥ３、上昇期間算出手段７０に対応するＳＥ４、監視血圧値連続決定手段１２４に対応するＳＥ５が実行されることにより、脈波伝播時間ＤＴRP、心拍周期ＲＲ、容積脈波面積比ＶＲ、Ｕ−ｔｉｍｅ、および監視血圧値ＭＢＰが算出・決定され、それらの情報が、循環情報記憶手段１２６に対応するＳＥ６において、ＲＡＭ３４の所定の記憶領域に記憶される。
【００９４】
続くＳＥ７では、上記ＳＥ５で決定された監視血圧値ＭＢＰが、トレンドグラフ形式で表示器３６に表示される。図２１は、ＳＥ７において表示器３６に表示される監視血圧値ＭＢＰ0 の一例を示す図であり、実線がＳＥ７において逐次決定された監視血圧値ＭＢＰ0 を示している。
【００９５】
続くＳＥ８ではｐに１が加えられる。ここで、ｐは前回予測監視血圧値ＭＢＰn （ｎは自然数）が決定されてから、何拍経過したかを示す数値である。続くＳＥ９では、ｐが１０以上となったか否かが判断される。この判断が否定された場合は、本ルーチンは終了させられ、図１８のメインルーチンに戻る。そして、メインルーチンのＳＣ８において新たな脈波が入力されると、再びこの予測血圧値決定ルーチンが実行される。
【００９６】
上記繰り返しにより、ｐの値が１０以上となり、ＳＥ９の判断が肯定されると、続くＳＥ１０において、ｐの値が初期化された後、続くＳＥ１１乃至ＳＥ１４において、所定拍数後までの１拍毎の予測循環情報および予測監視血圧値が決定または更新される。従って、１０拍毎に予測監視血圧値ＭＢＰn が更新される。なお、このように１０拍毎に予測監視血圧値ＭＢＰn を更新することとしたのは、１拍毎に予測監視血圧値ＭＢＰn を更新することとすると、計算量が大きくなりすぎ、その他の処理が遅延するおそれがあるからである。
【００９７】
予測循環情報決定手段１２８に対応するＳＥ１１では、図１９の関係選択ルーチンにおいて選択された、予測脈波伝播時間ＤＴRPを出力するニューラルネットワークＮＮ1 、予測心拍周期ＲＲを出力するニューラルネットワークＮＮ2 、予測容積脈波面積比ＶＲを出力するニューラルネットワークＮＮ3 、および予測Ｕ−ｔｉｍｅを出力するニューラルネットワークＮＮ4 に、ＲＡＭ３４に記憶されている最新の循環情報から９拍前までの１０拍分の脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰそれぞれ入力されて、１拍先の予測脈波伝播時間ＤＴRP1 、予測心拍周期ＲＲ1 、予測容積脈波面積比ＶＲ1 、予測Ｕ−ｔｉｍｅ1 が決定され、且つ、それら決定された予測循環情報1 がＲＡＭ３４に記憶される。
【００９８】
続く予測血圧値決定手段１３０に対応するＳＥ１２では、図１９の関係選択ルーチンにおいて選択された予測監視血圧値ＭＢＰn を出力するニューラルネットワークＮＮ5 に、ＲＡＭ３４に記憶されている最新の循環情報から９拍前までの１０拍分の脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰが入力されて、１拍先の予測監視血圧値ＭＢＰ1 が決定され、且つ、その決定された予測監視血圧値ＭＢＰ1 がＲＡＭ３４に記憶される。
【００９９】
続く表示手段１３２に対応するＳＥ１３では、ＳＥ１１乃至ＳＥ１４の繰り返しにおいて、上記ＳＥ１２で決定された予測監視血圧値ＭＢＰn が、前記ＳＥ７で表示器３６に逐次表示されている監視血圧値ＭＢＰ0 と同一のグラフ上に表示される。図２１では、点線が予測監視血圧値ＭＢＰn を示している。
【０１００】
続くＳＥ１４では、予め設定されたＮ拍数後までの予測監視血圧値ＭＢＰn が決定されたか否かが判断される。すなわち、Ｎ≧ｎであるか否かが判断される。上記Ｎは、たとえば３０拍、６０拍等に決定されている。この判断が否定された場合は、上記ＳＥ１１以下が繰り返し実行されて、さらに１拍先の予測循環情報および予測監視血圧値ＭＢＰn が決定される。すなわち、前回のＳＥ１１乃至ＳＥ１４の繰り返しにおいて決定され、且つ記憶された予測循環情報および予測監視血圧値ＭＢＰn を最新の情報として、それらから９拍前までの１０拍分の（予測）循環情報および（予測）監視血圧値ＭＢＰが入力信号とされて、その最新の情報のさらに１拍先の予測循環情報および予測監視血圧値ＭＢＰn が決定される。
【０１０１】
このＳＥ１１乃至ＳＥ１４の繰り返しにより、上記ＳＥ１４の判断が肯定された場合には、本予測血圧値決定ルーチンは終了させられ、図１８のメインルーチンに戻って、ＳＣ１以下が繰り返し実行される。
【０１０２】
上述のように、本実施例によれば、予測循環情報決定手段１２８（ＳＥ１１）により、関係選択手段１３４（ＳＤ１４）により予め選択されたニューラルネットワークＮＮ1,2,3,4 を用いて、脈波伝播速度情報算出手段６４（ＳＥ１）・心拍周期情報算出手段６６（ＳＥ２）・容積脈波面積情報算出手段６８（ＳＥ３）・上昇期間算出手段７０（ＳＥ４）によって連続的に決定された、最新のものを含む１０拍分の脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅに基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測脈波伝播時間ＤＴRP・予測心拍周期ＲＲ・予測容積脈波面積比ＶＲ・予測Ｕ−ｔｉｍｅが逐次決定され、予測血圧値決定手段１３０（ＳＥ１２）では、関係選択手段１３４（ＳＤ１４）により予め選択されたニューラルネットワークＮＮ5 を用いて、脈波伝播速度情報算出手段６４（ＳＥ１）・心拍周期情報算出手段６６（ＳＥ２）・容積脈波面積情報算出手段６８（ＳＥ３）・上昇期間算出手段７０（ＳＥ４）によって決定された実際の脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅおよび予測循環情報決定手段１２８（ＳＥ１１）によって決定された予測脈波伝播時間ＤＴRP・予測心拍周期ＲＲ・予測容積脈波面積比ＶＲ・予測Ｕ−ｔｉｍｅの少なくとも一方に基づいて、所定拍数後までの一拍毎の予測監視血圧値ＭＢＰn が逐次決定されるので、今後の血圧値を正確に予測することができる。
【０１０３】
また、本実施例によれば、押圧装置１１０の圧脈波センサ１０２を押圧する押圧力Ｐが、最適押圧力制御手段１２０（ＳＣ５）により、圧脈波センサ１０２により押圧される撓骨動脈８８の一部が略平坦となるように予め決定した最適押圧力ＰHDPOに制御され、監視血圧値連続決定手段１２４（ＳＤ５）により、予め設定された関係から、圧脈波センサ１０２により出力された圧脈波の大きさに基づいて生体の監視血圧値ＭＢＰが連続的に決定され、予測血圧値決定手段１３０（ＳＥ１２）では、前記循環情報として、監視血圧値連続決定手段１２４（ＳＤ５）により連続的に決定された監視血圧値ＭＢＰが用いられて、所定拍数後までの一拍毎の予測血圧値ＭＢＰn が逐次決定される。従って、信頼性のある監視血圧値ＭＢＰが用いられて、所定拍数後までの一拍毎の予測監視血圧値ＭＢＰn が決定されるので、精度の高い予測監視血圧値ＭＢＰn を決定することができる。
【０１０４】
また、本実施例によれば、循環情報決定手段として、脈波伝播時間ＤＴRPを連続的に算出する脈波伝播速度情報算出手段６４（ＳＥ１）・心拍周期ＲＲを連続的に算出する心拍周期情報算出手段６６（ＳＥ２）・容積脈波面積比ＶＲを連続的に算出する容積脈波面積情報算出手段６８（ＳＥ３）が用いられていることから、予測血圧値決定手段１３０（ＳＥ１２）によって、生体の循環器から非侵襲にて連続的に得られる情報のうち最もよく生体の血圧値の変動に対応する情報の一つである脈波伝播時間ＤＴRP・生体の血圧値に関連して変化する心臓側のパラメータである心拍周期ＲＲ・生体の血圧値に関連して変化する末梢側のパラメータである容積脈波面積比ＶＲに基づいて予測推定血圧値ＭＢＰn が決定されるので、予測推定血圧値ＭＢＰn の精度が一層高くなる。
【０１０５】
また、本実施例によれば、予測循環情報決定手段１２８（ＳＥ１１）において用いられる関係は、脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰの１０拍分と、それらの循環情報のうち最新のものよりも一拍後の循環情報（脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰのいずれか一つ）との関係を学習することにより結合係数が決定されたニューラルネットワークＮＮ1,2,3,4 であることから、上記循環情報とそれらの予測循環情報との間の関係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。
【０１０６】
また、本実施例によれば、予測血圧値決定手段１３０（ＳＥ１２）において用いられる関係は、脈波伝播時間ＤＴ・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰの１０拍分と、それらの循環情報のうち最新のものよりも一拍後の監視血圧値ＭＢＰとの関係を学習することにより結合係数が決定されたニューラルネットワークＮＮ5 であることから、上記循環情報と予測監視血圧値ＭＢＰn との間の関係を表す複雑な関数を決定する必要がない利点がある。
【０１０７】
以上、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明したが、本発明はその他の態様においても適用される。
【０１０８】
たとえば、前述の第１発明が適用された実施例では、推定血圧値決定手段７４において、循環情報として、脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅの４つが用いられていたが、これらのうちの３つ以下の情報だけが用いられてもよい。すなわち、これらのうちの一つのみ（たとえば脈波伝播時間ＤＴRPのみ）が用いられてもよい。また、上記以外の循環情報が用いられてもよい。同様に、第２実施例の予測循環情報決定手段１２８および予測血圧値決定手段１３０でも、脈波伝播時間ＤＴRP・心拍周期ＲＲ・容積脈波面積比ＶＲ・Ｕ−ｔｉｍｅ・監視血圧値ＭＢＰの５つのうちの４つ以下の情報だけが用いられてもよい。従って、監視血圧値ＭＢＰが用いられなくてもよい。
【０１０９】
また、前述の第１の実施例では、推定血圧値決定手段７４では、連続した１０拍分の循環情報が入力信号とされていたが、２拍以上の循環情報が入力信号として用いられれば、推定血圧値ＥＢＰの精度は向上するので、２拍以上の循環情報が用いられればよい。また、第２の実施例の、予測循環情報決定手段１２８、および予測血圧値決定手段１３０において入力される循環情報も、２拍以上であればよい。
【０１１０】
また、前述の実施例では、推定血圧値決定手段７４、予測循環情報決定手段１２８、予測血圧値決定手段１３０において予め設定された関係は、いずれもニューラルネットワークＮＮであったが、ニューラルネットワークＮＮ以外の関係が用いられてもよい。たとえば、所定拍数間の循環情報と推定血圧値ＥＢＰとの関係を表す一次多項式が予め実験により決定されて、用いられてもよい。
【０１１１】
また、前述の実施例では、推定血圧値決定手段７４、予測循環情報決定手段１２８、予測血圧値決定手段１３０において用いられる予め設定された関係は、いずれも複数種類用意されていたが、それぞれ一つのみが設定されていてもよい。
【０１１２】
また、前述の第１実施例では、推定血圧値ＥＢＰは、一拍毎に決定されていたが、２拍以上の所定拍数毎に決定されてもよい。また、前述の第２実施例では、予測監視血圧値ＭＢＰは、１０拍毎に決定・更新されていたが、１拍毎、または２拍以上の所定拍数毎に決定・更新されるものであってもよい。
【０１１３】
なお、本発明はその主旨を逸脱しない範囲においてその他種々の変更が加えられ得るものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である非観血連続血圧推定装置の回路構成を説明するブロック線図である。
【図２】図１の実施例における電子制御装置の制御機能の要部を説明する機能ブロック線図である。
【図３】図１の実施例における電子制御装置の制御作動により求められ脈波伝播時間ＤＴRPを例示する図である。
【図４】脈波面積ＶＰ等の容積脈波面積情報の算出方法を説明する図である。
【図５】図２の推定血圧値決定手段において用いられる、予め設定されたニューラルネットワークＮＮの構成の一例を説明する図である。
【図６】図２の関係選択手段において、複数の関係から一つの関係を選択するための身長の範囲を示す図である。
【図７】図２の関係選択手段において、複数の関係から一つの関係を選択するための脈波伝播時間ＤＴと血圧値ＢＰとの関係の範囲を示す図である。
【図８】図１の実施例のおける電子制御装置の制御作動の要部を説明するフローチャートであって、起動時に実行される起動時ルーチンを示す図である。
【図９】図１の実施例のおける電子制御装置の制御作動の要部を説明するフローチャートであって、推定血圧値決定ルーチンを示す図である。
【図１０】図１の実施例において求められた推定血圧値ＥＢＰが表示器にトレンド表示された例を示す図である。
【図１１】第２発明の一実施例である非観血連続血圧予測装置の回路構成を説明するブロック線図である。
【図１２】図１１の実施例の圧脈波検出プローブを一部を切り欠いて説明する拡大図である。
【図１３】図１１の実施例の圧脈波センサにより検出される圧脈波を例示する図である。
【図１４】図１１の実施例において用いられる対応関係を例示する図である。
【図１５】図１１の実施例における電子制御装置の制御機能の要部を説明する機能ブロック線図である。
【図１６】図１５の最適押圧力制御手段において決定される最適押圧力を説明する図である。
【図１７】図１５の予測循環情報決定手段において用いられる、予め設定されたニューラルネットワークＮＮの構成の一例を説明する図である。
【図１８】図１１の実施例の演算制御装置の制御作動の要部を説明するフローチャートであって、メインルーチンを示している。
【図１９】図１の実施例のおける電子制御装置の制御作動の要部を説明するフローチャートであって、予測循環情報および予測監視血圧値を出力するために予め設定された複数の関係から１つの関係を選択する関係選択ルーチンである。
【図２０】図１の実施例のおける電子制御装置の制御作動の要部を説明するフローチャートであって、予測血圧値決定ルーチンを示す図である。
【図２１】図１１の実施例において求められた監視血圧値および予測監視血圧値が表示器にトレンド表示された例を示す図である。
【符号の説明】
８：非観血連続血圧推定装置
６４：脈波伝播速度情報算出手段（循環情報決定手段）
６６：心拍周期情報算出手段（循環情報決定手段）
６８：容積脈波面積情報算出手段（循環情報決定手段）
７０：上昇期間算出手段（循環情報決定手段）
７４：推定血圧値決定手段
８０：非観血連続血圧予測装置
１０２：圧脈波センサ
１１０：押圧装置
１２０：最適押圧力制御手段
１２４：監視血圧値連続決定手段
１２８：予測循環情報決定手段
１３０：予測血圧値決定手段
【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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【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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