(57)【要約】【課題】例えば運転中などの様に、精度の高い生体状態の推定が難しい状況においても、高い精度の生体状態の推定が可能な生体状態推定装置を提供すること。【解決手段】ステッフ゜120では、心電及び脈波の計測を行う。ステッフ゜130では、心電信号がうまく取れているか否かを判定する。ステッフ゜140では、脈波信号がうまく取れているか否かを判定する。ステッフ゜160では、脈波信号のみがうまく取れているので、脈波信号を解析して、式（１）にて利用するパラメータ（加速度脈波のａ、ｄ等）の値を算出する。ステッフ゜170では、式（１）にパラメータの値を適用して、血圧を推定する。ステッフ゜180では、心電信号のみがうまく取れているので、心電信号と概略の脈波信号を解析して、式（２）にて利用するパラメータ（ＰＴＴ、ＨＲ）の値を算出する。ステッフ゜200では、式（２）にパラメータの値を適用して、血圧を推定する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から検出される心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号を用いて、前記生体の状態を推定する生体状態推定装置において、
前記心電信号及び前記脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号を計測する計測手段と、
前記計測した信号のうち、少なくとも前記脈波信号を解析し、解析した信号の特徴量を算出する算出手段と、
前記特徴量を用い、所定のアルゴリズムに基づいて、前記生体の状態を推定する複数の推定手段と、
前記複数の推定手段のうち、どの推定手段を用いて前記生体の状態を推定するかを、所定の判定条件に基づいて判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする生体状態推定装置。
【請求項２】
前記生体の状態は、血圧であることを特徴とする請求項１に記載の生体状態推定装置。
【請求項３】
前記推定手段に用いる前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量は、ＰＴＴ、脈波のＡＩ、脈波振幅、加速度脈波の特徴量、心拍間隔、及び心拍数のうち、少なくとも脈波信号の特徴量の１種を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の生体状態推定装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体状態推定装置。
【請求項５】
前記判定手段に用いる前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量は、脈波信号の基線の揺らぎ、脈波信号の振幅、加速度脈波の特徴量、心電信号の振幅、心拍間隔、及び心拍数のうち、少なくとも１種であることを特徴とする請求項４に記載の生体状態推定装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量の分散に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする請求項４又は５に記載の生体状態推定装置。  
【請求項７】
前記判定手段は、前記生体の個人情報に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体状態推定装置。
【請求項８】
前記個人情報は、年齢、性別、身長、体重、体脂肪、及び疾患情報のうち、少なくとも１種であることを特徴とする請求項７に記載の生体状態推定装置。
【請求項９】
前記判定手段は、前記各信号の計測状況に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体状態推定装置。
【請求項１０】
前記計測状況は、運転中か停車中かの状況、車両の走行状況、片手運転か両手運転かの状況、体動の状況のうち、少なくとも１種であることを特徴とする請求項９に記載の生体状態推定装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、前記生体の計測環境に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体状態推定装置。
【請求項１２】
前記計測環境は、温度、湿度、及び日射のうち、少なくとも１種であることを特徴とする請求項１１に記載の生体状態推定装置。
【請求項１３】
前記請求項１〜１２のいずれかに記載の生体状態推定装置の機能を実現させるためのプログラム。
【請求項１４】
前記請求項１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両に搭載されて、例えばカフを用いることなくドライバの血圧等の生体の状態を推定可能な生体状態推定装置及びプログラム並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、例えば血圧を測定する場合には、聴診法においてもオシロメトリック法においても、カフによる締め付けが必要であり、装置が大型化したり、被測定者に苦痛があったり、連続的な血圧測定ができないなどの問題があった。
【０００３】
これに対して、近年では、脈波伝播速度や脈波特徴量を用いて血圧を算出する測定法が検討されている（特許文献１〜１１参照）。例えば、容積脈波であれば、光を用いて測定できるため、装置の小型化を実現できるととともに、被測定者の苦痛を解消でき、更には、連続的な血圧測定が可能になる。
【特許文献１】特開平１０−２９５６５６号公報
【特許文献２】特開平１０−２９５６５７号公報
【特許文献３】特開平１１−３１８８３７号公報
【特許文献４】特表２００１−５０４３６２号公報
【特許文献５】特表２００３−５５５号公報
【特許文献６】特表２００３−５２７１４９号公報
【特許文献７】特開２００１−８９０７号公報
【特許文献８】特開２００６−２６３３５４号公報
【特許文献９】特開２００６−６８９７号公報
【特許文献１０】特開２００７−７０７５号公報
【特許文献１１】特開２００７−７０７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した引用文献に記載の技術でも、個人特性や計測環境などを十分に考慮できていないので、十分な精度で血圧等の生体状態を推定できないという問題があった。
【０００５】
特に車両を運転中の場合には、運転に伴って発生する体動などの要素（即ち生体の推定の支障となる外乱）が大きくなるため、血圧等の生体状態を推定する際の情報が十分に得られず、その結果、精度の高い生体状態の推定が困難となることがあった。
【０００６】
本発明は、前記問題点に鑑みてなされたものであり、例えば運転中などの様に、精度の高い生体状態の推定が難しい状況においても、高い精度の生体状態の推定が可能な生体状態推定装置及びプログラム並びに記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）請求項１の発明は、生体から検出される心電信号及び脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号を用いて、前記生体の状態を推定する生体状態推定装置において、前記心電信号及び前記脈波信号のうち、少なくとも前記脈波信号を計測する計測手段と、前記計測した信号のうち、少なくとも前記脈波信号を解析し、解析した信号の特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量を用い、所定のアルゴリズムに基づいて、前記生体の状態を推定する複数の推定手段と、前記複数の推定手段のうち、どの推定手段を用いて前記生体の状態を推定するかを、所定の判定条件に基づいて判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明は、心電信号や脈波信号の特徴量を用いて生体状態を推定する推定手段、即ち、前記特徴量を利用した所定のアルゴリズムに基づいて生体の状態を推定する推定手段を複数備えている。
【０００９】
本発明では、心電信号及び脈波信号のうち少なくとも脈波信号を計測し、この計測した信号のうち少なくとも脈波信号を解析して、心電信号や脈波信号の特徴量を算出する。また、所定の判定条件に基づいて、前記複数の推定手段のうちどの推定手段を用いて生体の状態を推定するかを判定する。そして、この判定によって選択された推定手段のアルゴリズムに基づき、（生体の推定に必要な）特徴量を用いて生体の状態を推定する。
【００１０】
つまり、本発明では、生体の状態を推定する複数の推定手段を有しており、例えば心電信号や脈波信号などの状態に応じて、適宜、生体状態を推定するのに最適な推定手段を選択する。よって、例えば運転中などの様に、精度の高い生体状態の推定が難しい状況においても、高い精度で生体状態の推定が可能である。
【００１１】
なお、ここで特徴量とは、各信号の状態を示す指標であり、この特徴量を求めることにより、信号がどの様な状態（波形の特徴など）であるかが分かる。例えば脈波波高を脈波信号の特徴量とすると、どの程度の信号レベルがあるかを把握することができる。
【００１２】
（２）請求項２の発明では、前記生体の状態は、血圧であることを特徴とする。
本発明は、推定する生体の状態を例示したものである。つまり、本発明により、運転中などに、精度良く血圧を推定することができる。
【００１３】
（３）請求項３の発明では、前記推定手段に用いる前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量は、ＰＴＴ、脈波のＡＩ、脈波振幅、加速度脈波の特徴量、心拍間隔、及び心拍数のうち、少なくとも脈波信号の特徴量の１種を含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明は、推定手段において、生体状態の推定のために用いる心電信号の特徴量や脈波信号の特徴量を例示したものである。
ここで、ＰＴＴ（脈波伝播時間）は、図３に示す様に、心電信号と脈波信号との時間差であり、心電図のＲ波と手指で測定した脈波との時差として求めることができる。
【００１５】
前記脈波のＡＩ（Augmentation  Index）は、図４に示す様に、脈波における反射波（Ｐ２）と進行波（Ｐ１）の大きさの比（Ｐ２／Ｐ１）であり、脈波（容積脈波又は圧脈波）から求めることができる。
【００１６】
また、脈波信号を一階微分することにより、速度脈波を求めることができ、脈波信号を二階微分することにより、加速度脈波を求めることができる。
この加速度脈波の特徴量としては、時間軸に沿った波のピークを示すａ波（収縮初期陽性波）、ｂ波（収縮初期陰性波）、ｃ波（収縮中期再上昇波）、ｄ波（収縮後期再下降波）、ｅ波（拡張初期陽性波）、ｆ波（拡張初期陰性波）などがあり、この加速度脈波の特徴量ａ〜ｆは、各波のピークの大きさ（振幅）を示している。
【００１７】
更に、脈波波高は、所定の基準ラインからの脈波の高さ（幅）を示している。
なお、前記特徴量のうち、ＰＴＴは、心電信号と脈波信号から求めることができ、脈波のＡＩ、加速度脈波、脈波振幅（従って脈波波高）は、脈波信号から求めることができ、脈拍間隔、心拍数は、心電信号又は脈波信号から求めることができる。
【００１８】
（４）請求項４の発明では、前記判定手段は、前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする。
本発明は、判定手段を例示したものであり、本発明では、心電信号又は脈波信号の特徴量に基づいて、最適な推定手段を選択することができる。
【００１９】
つまり、心電信号や脈波信号は、生体間の違い（例えば男女差や年齢差などのグループ間の差、或いは個人差による違い）や、生体の状態（例えば血圧の程度）などに対応したものであるので、この心電信号や脈波信号の特徴量によって、異なるアルゴリズム（生体の状態を推定するための演算式）を選択することにより、高い精度で生体の状態の推定が可能である。
【００２０】
（５）請求項５の発明では、前記判定手段に用いる前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量は、脈波信号の基線の揺らぎ、脈波信号の振幅（脈波振幅）、加速度脈波の特徴量、心電信号の振幅（心電振幅）、心拍間隔、及び心拍数のうち、少なくとも１種であることを特徴とする。
【００２１】
本発明は、判定手段に用いる心電信号や脈波信号の特徴量を例示したものである。つまり、脈波信号の基線の揺らぎ、脈波振幅、加速度脈波の特徴量、心電振幅、心拍間隔、心拍数などから、最適な推定手段を選択することができる。
【００２２】
ここで、脈波信号の基線の揺らぎとは、脈波の１周期における極大と極小の両ピークの中央値を繋いだ線（基線）の変動状態（振幅）を示している。
（６）請求項６の発明では、前記判定手段は、前記心電信号の特徴量又は前記脈波信号の特徴量の分散に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする。
【００２３】
判定手段では、心電信号の特徴量又は脈波信号の特徴量をそのまま用いて判定を行っても良いが、（各特徴量における）統計の分散を用いることにより、より精度良く判定を行うことができる。例えば脈波振幅をとった場合、脈波振幅の分散が基準値より大きな場合には、脈波信号を利用して生体の推定を行うことが適当でないことが分かるので、その場合には、心電信号を利用して生体の推定を行う推定手段を選択することができる。
【００２４】
（７）請求項７の発明では、前記判定手段は、前記生体の個人情報に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする。
本発明は、生体の特徴を示す個人情報に基づいて、好ましい推定手段を選択するので、その推定手段により、精度良く生体状態を推定することができる。
【００２５】
（８）請求項８の発明では、前記個人情報は、年齢、性別、身長、体重、体脂肪、及び疾患情報のうち、少なくとも１種であることを特徴とする。
本発明は、個人情報を例示したものである。つまり、予めこの様な個人情報に応じて、異なる推定手段を設定しておき、実際の推定の際には、各個人情報に対応した推定手段を選択することにより、精度良く生体状態を推定することができる。
【００２６】
ここで、年齢の場合は、例えば所定の年齢より上又は下で層別、性別の場合は、男女で層別、身長の場合は、例えば所定の身長より上又は下で層別、体重の場合は、例えば所定の体重より上又は下で層別、体脂肪の場合は、所定の判定値より大小で層別、疾患情報の場合は、例えば心臓疾患等の特定の病気の有無で層別が可能である。
【００２７】
（９）請求項９の発明では、前記判定手段は、前記各信号の計測状況に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする。
本発明は、計測状況に基づいて、好ましい推定手段を選択するので、その推定手段により、精度良く生体状態を推定することができる。
【００２８】
（１０）請求項１０の発明では、前記計測状況は、運転中か停車中かの状況、車両の走行状況、片手運転か両手運転かの状況、体動の状況のうち、少なくとも１種であることを特徴とする。
【００２９】
本発明は、計測状況を例示したものである。
（１１）請求項１１の発明では、前記判定手段は、前記生体の計測環境に基づいて、前記推定手段を選択することを特徴とする。
【００３０】
本発明は、計測環境に基づいて、好ましい推定手段を選択するので、その推定手段により、精度良く生体状態を推定することができる。
（１２）請求項１２の発明では、前記計測環境は、温度、湿度、及び日射のうち、少なくとも１種であることを特徴とする。
【００３１】
本発明は、計測環境を例示したものである。
（１３）請求項１３の発明は、前記請求項１〜１２のいずれかに記載の生体状態推定装置の機能を実現させるためのプログラムである。
【００３２】
よって、マイクロコンピュータ等でこのプログラムを実施することにより、上述した特徴量などを用い、所定の推定手段（演算式）を使用して、血圧等の生体状態を推定することが可能である。
【００３３】
（１４）請求項１４の発明は、前記請求項１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
よって、この記録媒体に記録したプログラムを用いて、上述したように、生体状態を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
次に、本発明の最良の形態（実施形態）について説明する。
［第１実施形態］
本実施形態では、自動車に搭載されてドライバの血圧を測定する生体状態推定装置について説明する。
【００３５】
ａ）まず、本実施形態の生体状態推定装置のシステム構成を説明する。
図１に示す様に、本実施形態では、自動車に搭載された生体状態推定装置１と、ドライバ等に情報の報知を行う報知装置３と、手動にてデータの入力を行うマニュアル入力部５と、ステアリング７に取り付けられた脈波センサ９と、ステアリング７に取り付けられた一対の電極１１、１３とを備えている。
【００３６】
前記生体状態推定装置１は、周知のマイクロコンピュータを中心とした電子制御装置であり、脈波センサ９や電極１１、１３等からの信号に基づいて、血圧の算出や報知装置３の制御等を行う。
【００３７】
前記報知装置３は、血圧などを表示する液晶等のディスプレイ１５や、その内容を音声等で出力するスピーカ１７により構成される。
前記マニュアル入力部５は、マニュアルにて、体重、身長、年齢、性別等の個人別の身体特徴情報が入力可能な例えばキーボードやテンキーやリモコンなどの入力装置である。なお、ディスプレイ１５の表示画面をタッチパネルとして、データを入力するようにしてもよい。また、マニュアル入力部５に代えて、各種データを記憶したカード等のメモリから情報を読み出すようにしてもよい。
【００３８】
前記脈波センサ９は、周知の発光素子（ＬＥＤ）や受光素子（ＰＤ）を備えた光学式のセンサであり、例えばドライバの指先等に光を照射し、その反射波を利用して脈波（容積脈波）を検出することができる。従って、後述する血圧の算出に用いる脈波信号は、この脈波センサ９から得ることができる。
【００３９】
前記一対の電極１１、１３は、ドライバの左右の手にそれぞれ接触するように、ステアリング７の左右に配置されている。この電極１１、１３は、心電信号を得るために電圧を印加する心電計の電極として用いられる。ここでは、両電極１１、１３と生体状態推定装置１が、心電計の機能を果たす。従って、後述する血圧の算出に用いる心電信号は、この電極１１、１３を利用して得ることができる。
【００４０】
なお、一対の電極１１、１３間に電流を流しそれによってインピーダンスが得られ、そのインピーダンスと体重等から体脂肪を求めることができる。
ｂ）次に、本実施形態の生体状態推定装置等の機能をブロック図にて更に詳しく説明する。
【００４１】
図２に示す様に、本実施形態の生体状態推定装置１には、心電信号取得部２５と、脈波信号取得部２７と、心電信号解析部３１と、心電及び脈波信号解析部３３と、脈波信号解析部３５と、血圧演算部３７とを備えている。
【００４２】
このうち、心電信号取得部２５は、心臓の活動に伴う電気的興奮を、電極１１、１３間の電位差（心電信号）として計測するものである。
脈波信号取得部２７は脈波センサ９を駆動して脈波信号を取得するものである。
【００４３】
心電信号解析部３１は、心電信号を解析して、例えば心拍数や心拍間隔（ＨＲ）等を算出するものである。
心電及び脈波信号解析部３３は、図３に示す様に、心電信号と脈波信号を用いて、心電信号に対する脈波信号の遅れ時間である脈波伝播時間（ＰＴＴ）を求めるものである。
【００４４】
脈波信号解析部３５は、図４に示す様に、脈波信号を解析して、１階微分（速度脈波）、２階微分（加速度脈波）などを行うとともに、各微分における特徴量（例えば速度脈波のａ１〜ｋ１、加速度脈波のａ〜ｆ等）の算出、脈波のＡＩ（容積ＡＩ）の算出などを行うものである。
【００４５】
血圧演算部３７は、ＰＴＴ、速度脈波や加速度脈波などの特徴量、容積ＡＩ等を用い、所定の演算式に基づいて血圧を算出するものである。
ｃ）次に、血圧の算出に用いる演算式について説明する。
【００４６】
本実施形態では、血圧演算部３７にて血圧を算出する演算式として、複数の演算式を記憶しており、所定の条件に応じて、どの演算式を用いるかを選択する。
具体的には、(i)心電信号はうまく取れていないが、脈波信号はうまく取れている場合、(ii)心電信号はうまく取れているが、脈波信号がうまくとれていない場合、(iii)心電信号も脈波信号もしっかりと得られている場合の３種の条件で区別し、更に、(iii)心電信号も脈波信号もしっかりと得られている場合において、(iiia)脈波信号が若年層を示す場合と(iiib)高齢層を示す場合との２種の条件で区別する。
【００４７】
なお、心電信号がうまく取れているかどうかは、図５（ａ）に示す様に、例えば心電信号のピークの間隔や振幅の値（或いはその分散）が、所定の正常の範囲からずれているどうかで判断することができる。つまり、正常の範囲からずれている場合には、心電信号の信頼性が低いと考えられるので、血圧推定の際に、この心電信号が利用できないことがわかる。
【００４８】
また、脈波信号がうまく取れているかどうかは、図５（ｂ）に示す様に、脈波の基線の揺らぎが、脈波の振幅より大きくなったか否かにより判定できる。つまり、脈波の基線の揺らぎが、脈波の振幅より大きくなった場合には、脈波信号の信頼性が低いと考えられるので、血圧推定の際に、この脈波信号を利用できないことが分かる。以下、(i)〜(iiib)について、順次説明する。
【００４９】
(i)図５（ａ）に示す様に、心電信号はうまく取れていないが、脈波信号はうまく取れている場合の血圧の算出式
ここでは、安静時の血圧（基準となる血圧：ＢＰ0）と、脈波信号から得られる加速度脈波の特徴量のａ、ｄとを用い、例えば下記式（１）によって、血圧（推定血圧：ＢＰ）を求める。前記安静時の血圧（ＢＰ0）としては、例えば停車時に推定した血圧を利用できるが、予め実験等によって求めた値を使用してもよい。ここで、ａ0、ｄ0は血圧を求めたときの、加速度脈波の特徴量ａ、ｄの値である。
【００５０】
なお、以下の式ではα、β等のギリシャ文字を係数として使用するが、各式における係数の値は予め実験により求めることができるものであり、各式において係数の値は文字が同一でも通常は異なる。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・(ａ-ａ0)＋β・(ｄ-ｄ0)＋・・・            ・・（１）
（α、βは、係数）
(ii)図５（ｂ）に示す様に、心電信号はうまく取れているが、脈波信号がうまく取れていない場合の算出式
ここでは、安静時の血圧（ＢＰ0）と、ＰＴＴと、心電信号から得られる心拍間隔（ＨＲ）とを用い、例えば下記式（２）によって、血圧（ＢＰ）を求める。ここで、ＰＴＴ0、ｄ0は血圧を求めたときの、脈波伝播速度ＰＴＴ及び加速度脈波の特徴量ｄの値である。
【００５１】
なお、ＰＴＴは、前記図３に示す様に、心電信号と脈波信号とから得られるものであるが、図５（ｂ）の脈波の形状は、前記図５（ａ）の脈波の形状より明瞭ではないものの、心拍に同期して変動している程度は認識できるので、ＰＴＴの算出は可能である。また、心拍間隔に代えて心拍数を用いることも可能である。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ＰＴＴ-ＰＴＴ0）＋β・（ｄ-ｄ0）＋・・    ・・（２）
（α、βは、係数）
(iii)図５（ｃ）に示す様に、心電信号及び脈波信号ともうまく取れている場合の血圧の算出式
この場合には、脈波信号の解析を行って、脈波が若年層タイプか高齢層タイプかを区別（層別）する。
【００５２】
具体的には、脈波信号の２階微分をとり、加速度脈波の特徴量ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅを求める。そして、｛（ｂ−ｃ−ｄ−ｅ）／ａ｝が所定の判定値（ｈ）以下、例えば（−０．５）以下か否かを判定し、それ以下の場合には若年層タイプと判定し、そうでない場合は、高齢層タイプと判定し、下記のように、演算式を選択する。
【００５３】
(iiia)若年層タイプの場合には、ＰＴＴと、加速度脈波の特徴量ｄと、体重（Ｗｅｉ）を用い、例えば下記式（３）によって、血圧（ＢＰ）を求める。なお、個人情報である体重を省略してもよい。
ＢＰ＝αy・ＰＴＴ＋βy・ｄ＋γy・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（３）
（αy、βy、γyは、係数）
(iiib)高齢層タイプの場合には、ＰＴＴと、加速度脈波の特徴量ｄと、体重（Ｗｅｉ）を用い、例えば下記式（３）によって、血圧（ＢＰ）を求める。なお、個人情報である体重を省略してもよい。なお、式（３）と式（４）とは、係数の値が異なる。
ＢＰ＝αo・ＰＴＴ＋βo・ｄ＋γo・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（４）
（αo、βo、γoは、係数）
ｄ）次に、血圧測定装置１にて実施される演算処理について説明する。
【００５４】
図６のフローチャートに示す様に、ステップ（Ｓ）１００では、個人情報を利用するか否かを判定する。例えばディスプレイ１５に、個人情報を利用するかどうかを表示し、ドライバの入力を促すようにしても良い。ここで肯定判断されるとステップ１１０に進み、一方否定判断されるとステップ１２０に進む。
【００５５】
ステップ１２０では、心電及び脈波の計測を行う。
続くステップ１３０では、心電信号がうまく取れているか否か、即ち心電信号に異常があるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１４０に進み、一方否定判断されるとステップ１５０に進む。
【００５６】
ステップ１４０では、脈波信号がうまく取れているか否か、即ち脈波信号に異常があるか否かを判定する。ここで肯定判断されると前記ステップ１２０に進み、一方否定判断されるとステップ１６０に進む。
【００５７】
ステップ１６０では、脈波信号のみがうまく取れているので、脈波信号を解析して、式（１）にて利用するパラメータ（加速度脈波の特徴量ａ、ｄ等）の値を算出する。
続くステップ１７０では、式（１）に前記パラメータの値を適用して、血圧を推定し、一旦本処理を終了する。
【００５８】
一方ステップ１３０で否定判断されて進むステップ１５０では、脈波信号がうまく取れているか否か、即ち脈波信号に異常があるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１８０に進み、一方否定判断されるとステップ１９０に進む。
【００５９】
ステップ１８０では、心電信号のみがうまく取れているので（脈波信号はおおよその波形が分かる）、心電信号と概略の脈波信号を解析して、式（２）にて利用するパラメータ（ＰＴＴ、ＨＲ）の値を算出する。
【００６０】
続くステップ２００では、式（２）に前記パラメータの値を適用して、血圧を推定し、一旦本処理を終了する。
また、前記ステップ１５０で否定判断されて進むステップ１９０では、心電信号と脈波信号とがうまく取れている状態であるので、ここでは、脈波タイプの判別を行う。
【００６１】
具体的には、加速度脈波の特徴量ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅを用い、前記｛（ｂ−ｃ−ｄ−ｅ）／ａ｝が判定値（ｈ）以下か否かによって、脈波信号が若年層タイプか高齢層タイプかを判別する。ここで若年層タイプと判断された場合には、ステップ２１０に進み、高齢層タイプと判断された場合には、ステップ２２０に進む。
【００６２】
ステップ２１０では、若年層タイプの式（３）に利用するパラメータ（ＰＴＴ、ｄ等）の値を算出する。
続くステップ２２０では、式（３）に前記パラメータの値を適用して、血圧を推定し、一旦本処理を終了する。
【００６３】
一方、ステップ２３０では、高齢層タイプの式（４）に利用するパラメータ（ＰＴＴ、ｄ等）の値を算出する。
続くステップ２４０では、式（４）に前記パラメータの値を適用して、血圧を推定し、一旦本処理を終了する。
【００６４】
ｅ）次に、本実施形態による効果を確認した実験例１について説明する。
ここでは、心電信号と脈波信号の両信号がうまく取れた被験者（１５０名）に対し、その脈波タイプを、加速度脈波の特徴量を用いて若年層タイプと高齢層タイプに区分（層別）し、各タイプに対応した演算式を用いて、血圧の推定を行った。また、実際にカフを用いて血圧を測定した。
【００６５】
その結果を図７（ａ）に示すが、縦軸は本実施形態の手法によって血圧を推定したものであり、横軸はカフを用いて測定したもの（実測血圧）である。なお、同図では、若年層タイプの式（３）で求めたデータを×で示し、高齢層タイプの式（４）で求めたデータを○で示している。
【００６６】
この図７（ａ）から、推定血圧と実測血圧との相関係数（ｒ）は０．８９であり（両タイプのデータを使用）、相関関係が高いことが分かる。また、誤差の標準偏差（σ）も、７．８ｍｍＨｇと小さい。これにより、血圧を精度良く推定できることが分かる。
【００６７】
また、比較例として、加速度脈波による層別を行わない場合についても、実験を行った。
この実験では、下記式（５）を用いて、血圧を推定した。なお、この式（５）と前記式（３）及び式（４）とは、係数の値が異なる。
ＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・ｄ＋γ・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（５）
（α、β、γは、係数）
その結果を、図７（ｂ）に示すが、層別を行わなかった比較例では、推定血圧と測定血圧との相関係数は０．８３、誤差の標準偏差は９．６ｍｍＨｇであり、推定精度が低いことが分かる。
【００６８】
ｆ）この様に、本実施形態では、心電信号や脈波信号がうまく取れているかどうかを判定し、各信号の状態に応じて、血圧を推定する演算式（１）、（２）を選択している。また、心電信号と脈波信号の両信号が得られた場合には、更に加速度脈波の特徴量を用いて層別し、血圧に推定する演算式（３）、（４）を選択している。
【００６９】
よって、本実施形態では、生体の測定状態に応じて、最適な演算式を用いて血圧を推定するので、高い測定精度が得られるという顕著な効果を奏する。
なお、上述した式（１）〜（４）以外に、例えば心電信号と脈波信号がうまく得られる場合には、例えば脈波のＡＩやＰＡ（脈波振幅）を用いた下記式（６）、（７）の様な演算式を用いて血圧を推定することができる。
【００７０】
ここで、下記式（６）のｃｔｉｍｅは、脈波の立ち上がりから加速度脈波の特徴量ｃまでの時間を表す。また、下記式（７）のＰＡ0、ＨＲ0は、それぞれ安静時におけるＰＡ、ＨＲである。
ＢＰ＝α・ＡＩ＋β・ａ＋γ・ｃｔｉｍｅ＋δ・ＨＲ＋・・・        ・・（６）
（α、β、γ、δは、係数）
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ＰＡ／ＰＡ0）＋β・（ＨＲ−ＨＲ0）＋・・・    ・・（７）
（α、βは、係数）
［第２実施形態］
次に、第２実施形態を説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。
【００７１】
本実施形態は、ハード構成は前記第１実施形態と同様であるので、異なる内容を説明する。
本実施形態は、個人情報に基づいて、血圧の推定に使用する演算式を選択（層別）するものである。
【００７２】
ここでは、年齢が４０歳未満か４０歳以上によって、上述した式（３）と式（４）の演算式と同様な下記式（８）、（９）を選択するようにした。なお、式（８）と式（９）の係数の値は異なる。
ＢＰ＝αy・ＰＴＴ＋βy・ｄ＋γy・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（８）
（αy、βy、γyは、係数）
ＢＰ＝αo・ＰＴＴ＋βo・ｄ＋γo・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（９）
（αo、βo、γoは、係数）
具体的には、マニュアル入力部５に、年齢が４０歳未満との入力があった場合には、若年層タイプの式（８）を選択し、４０歳以上との入力があった場合には、高齢層タイプの式（９）を選択した。
【００７３】
そして、前記実験例１と同様にして、心電信号と脈波信号の両信号がうまく取れた被験者（１５０名）を、年齢で区別して血圧の推定を行った。また、実際にカフを用いて血圧を測定した。
【００７４】
その結果を図８に示す。なお、同図では、４０歳未満のデータと４０歳以上のデータを異なるマークで示している。
この図８から、推定血圧と実測血圧との相関係数（ｒ）は０．８７であり（両タイプのデータを使用）、相関関係が高いことが分かる。即ち、血圧を精度良く推定できることが分かる。
【００７５】
なお、年齢による層別の効果（即ち血圧推定の精度アップの効果）が大きいので、前記式（８）、（９）において、体重のパラメータを使用せずに、血圧を推定することも可能である。
【００７６】
本実施形態においても、前記第１実施形態と同様な効果を奏する。
また、ここでは、年齢による層別を例に挙げたが、層別を行う個人情報としては、性別、身長、体重、体脂肪、又は疾患情報を採用でき、更には、それらを２種以上組み合わせて、更に精密な層別を行ってもよい。
【００７７】
例えば男女の場合には、統計的に体格に有意な差があり、また体格の違いは血圧に影響を及ぼすので、同じ演算式を用いて血圧を推定するよりも、異なる演算式を用いて血圧を推定する方が、より精度の高い値が得られる。
【００７８】
同様に、身長、体重、体脂肪は、血圧との間で相関関係があることは、本発明者等の研究により確認されている。
また、疾患情報については、心疾患や動脈の狭窄などがあると、脈波形が疾患の無い人に比較して大きく異なる。そのため、疾患の部位、疾患の程度によって、層別することにより、推定精度を高めることができる。
【００７９】
なお、各演算式は、実験等により求めることができる。
［第３実施形態］
次に、第３実施形態を説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。
【００８０】
本実施形態は、ハード構成は前記第１実施形態と同様であるので、異なる内容を説明する。
本実施形態は、加速度脈波（若年と高齢を区別するもの）と個人情報（体重）とに基づいて、血圧の推定に使用する演算式を選択（層別）するものである。
【００８１】
例えば、若年（ｙ）、高齢（ｏ）、軽量（ｌ）、重量（ｈ）の４つの区分に応じて係数（若年で軽量αyl〜γyl、若年で重量αyh〜γyh、高齢で軽量αol〜γol、高齢で重量αoh〜γoh）を変えた４種の式（１０）〜（１３）を用意し、若年、高齢、軽量、重量の組み合わせに応じて、使用する演算式を選択する。なお、若年か高齢かは、加速度脈波から判断し、軽量か重量かは入力データにより判断する。
ＢＰ＝αyl・ＰＴＴ＋βyl・ｄ＋γyl・Ｗｅｉ＋・・＋        ・・（１０）
（αyl、βyl、γylは、係数）
ＢＰ＝αyh・ＰＴＴ＋βyh・ｄ＋γyh・Ｗｅｉ＋・・＋        ・・（１１）
（αyh、βyh、γyhは、係数）
ＢＰ＝αol・ＰＴＴ＋βol・ｄ＋γol・Ｗｅｉ＋・・＋        ・・（１２）
（αol、βol、γolは、係数）
ＢＰ＝αoh・ＰＴＴ＋βoh・ｄ＋γoh・Ｗｅｉ＋・・＋        ・・（１３）
（αoh、βoh、γohは、係数）
そして、前記実験例１と同様にして、心電信号と脈波信号の両信号がうまく取れた被験者（１５０名）を、年齢層と体重の４種で区別して血圧の推定を行った。また、実際にカフを用いて血圧を測定した。
【００８２】
その結果を図９に示す。なお、同図のＶＡ小が若年を示し、ＶＡ大が高齢を示す。この図９から、推定血圧と実測血圧との相関係数（ｒ）は０．９１であり（両タイプのデータを使用）、相関関係が極めて高いことが分かる。即ち、血圧を精度良く推定できることが分かる。
［第４実施形態］
次に、第４実施形態を説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。
【００８３】
本実施形態は、ハード構成は前記第１実施形態と同様であるので、異なる内容を説明する。
本実施形態は、計測状況（体動）に基づいて、血圧の推定に使用する演算式を選択（層別）するものである。
【００８４】
具体的には、図１０に示す様に、カメラ４１で運転者を撮影し、その画像を分析して、手の動きや手以外の胴体部分の動きを解析する。
そして、体動の状況を下記の様に４種に区分し、それぞれの状態において使用する演算式を選択する。
【００８５】
ａ）手の動きが多い場合
手の動きが多い場合には、心電信号が上手くとれないことが予想される。よって、その場合は、上述した心電信号がうまく得られなかった場合の前記式（１）と同様な下記式（１４）を採用する。ここで、ａ0、ｄ0は安静時の血圧ＢＰ0を求めたときの、加速度脈波の特徴量ａ、ｄの値である。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・(ａ-ａ0)＋β・(ｄ-ｄ0)＋・・・            ・・（１４）
（α、βは、係数）
ｂ）手の動きは少ないが、体（胴体部分）が動いている場合
体の動きが多い場合には、脈波に大きな基線の揺らぎが生じ、脈波信号が上手くとれないことが予想される。よって、その場合は、上述した脈波信号がうまく得られなかった場合の前記式（２）と同様な下記式（１５）を採用する。ここで、ＰＴＴ0、ｄ0は安静時の血圧ＢＰ0を求めたときの、脈波伝播速度ＰＴＴ及び加速度脈波の特徴量ｄの値である。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ＰＴＴ-ＰＴＴ0）＋β・（ｄ-ｄ0）＋・・  ・・（１５）
（α、βは、係数）
ｃ）体動（手及び胴体部分等の動き）が少ない場合
心電信号及び脈波信号とも良好に得られることが予想される。よって、その場合は、両脈波信号がうまく得られる場合には、下記式（１６）を採用する。なお、前記式（３）又は式（４）の様に、若年層と高齢層とで層別してもよい。
ＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・ｄ＋γ・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（１６）
（α、β、γは、係数）
ｄ）体動（手及び胴体部分等の動き）が多い場合
この場合は、心電信号及び脈波信号ともうまく得られないことが予想される。よって、その場合は、血圧の推定を行わないようにする。
【００８６】
本実施形態においても、前記第１実施形態と同様な効果を奏する。
［第５実施形態］
次に、第５実施形態を説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。
【００８７】
本実施形態は、ハード構成は前記第１実施形態と同様であるので、異なる内容を説明する。
本実施形態は、その他の計測状況（運転中か停車中か等）に基づいて、血圧の推定に使用する演算式を選択（層別）するものである。
【００８８】
ａ）例えば運転中か停車中に関しては、運転中は停車中よりも、体動や車両の振動などの影響によって、心電信号や脈波信号にノイズ（外乱）が載りやすい傾向があるので、運転中か停車中かによって、演算式を切り換えることが考えられる。
【００８９】
例えば運転中は下記式（１７）を選択し、停車中は下記式（１８）を選択することができる。つまり、運転中は、心電信号や脈波信号の信頼性が低いと考えられるので、演算式に停車中に計測したＢＰ0を加味して、心電信号や脈波信号の重みを小さくする。一方、停車中は、逆に、心電信号や脈波信号の信頼性が高いと考えられるので、心電信号や脈波信号の重みを大きくして血圧を推定するのである。なお、パラメータの内容は前記と同様であるのでその説明は省略する（以下同様）。
（運転中）
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ＰＴＴ-ＰＴＴ0）＋β・（ｄ-ｄ0）＋・・    ・・（１７）
（α、βは、係数）
（停車中）
ＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・ｄ＋γ・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（１８）
（α、β、γは、係数）
本実施形態においても、前記第１実施形態と同様な効果を奏する。
【００９０】
また、他の計測状況に関しては、例えば車両の走行状況を採用できるが、例えばカーブを走行中や急加速や急減速の場合には、体動などが大きくなることが考えられる。よってその様に、体動が大きくなって脈波信号などの信頼性が低下することが予想される状況では、運転中に対応した前記式（１７）を採用し、そうでない場合には、停車中に対応した前記式（１８）を選択するようにしてもよい。
【００９１】
更に、片手運転か両手運転かを画像から判断し、片手運転の場合は、心電信号が得られないので、脈波信号のみが得られる場合の前記式（１）を採用することができる。
［第６実施形態］
次に、第６実施形態を説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。
【００９２】
本実施形態は、ハード構成は前記第１実施形態と同様であるので、異なる内容を説明する。
本実施形態は、計測環境（温度、湿度、日射）に基づいて、血圧の推定に使用する演算式を選択（層別）するものである。
【００９３】
ａ）日射の場合
脈波センサ９の光よりも、太陽光の方がはるかに強いので、図１２に示す様に、日射がある場合には、脈波信号に大きなノイズが乗ることがある。なお、図１２では（見やすい様に）脈波センサ９の出力の正負を反転して表示している。
【００９４】
そこで、日差しが強い場合には、下記式（１９）を採用する。この式（１９）は、主として、安静時の血圧と心電信号の特徴量を利用した演算式である。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ＰＴＴ−ＰＴＴ0）＋β・（ＨＲ−ＨＲ0）＋・・  ・・（１９）
（α、βは、係数）
一方、日差しが弱い場合には、脈波信号がうまく得られるので、下記式（２０）を採用する。この式（２０）は、通常の脈波信号を利用した演算式である。
ＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・ｄ＋γ・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（２０）
（α、β、γは、係数）
これにより、日射の影響を受けにくくなり、常に、精度良く血圧を推定することができる。
【００９５】
ｂ）温度の場合
一般に、気温が低く寒い場合には、人体の表面の毛細血管が絞られるため、図１３に示す様に、脈波信号が小さく不安定になる。なお、図１３（ａ）では（見やすい様に）脈波センサ９の出力の正負を反転して表示している。
【００９６】
そこで、気温が（基準値より）低い場合には、下記式（２１）を採用する。この式（２１）は、主として、安静時の血圧と心電信号の特徴量を利用した演算式である。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ＰＴＴ-ＰＴＴ0）＋β・（ｄ-ｄ0）＋・・    ・・（２１）
（α、βは、係数）
一方、気温が高い場合には、脈波信号がうまく得られるので、下記式（２２）を採用する。この式（２２）は、通常の脈波信号を利用した演算式である。
ＢＰ＝α・ＰＴＴ＋β・ｄ＋γ・Ｗｅｉ＋・・・        ・・（２２）
（α、β、γは、係数）
これにより、気温の影響を受けにくくなり、常に、精度良く血圧を推定することができる。
【００９７】
ｃ）湿度の場合
一般に、乾燥している日などは、運転者の手とステアリングの電極との間のインピーダンスが高くなり、図１４に示す様に、心電信号がうまく計測できないことがある。なお、図１４の縦軸はインピーダンスが異なる場合の心電信号の出力電圧を示している。
【００９８】
そこで、湿度が（基準値より）低い場合には、心電信号がうまく得られない場合の下記式（２３）を採用する。この式（２３）は、主として、安静時の血圧と脈波信号の特徴量を利用した演算式である。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ａ−ａ0）＋β・（ｄ−ｄ0）＋・・        ・・（２３）
（α、βは、係数）
一方、湿度が高い場合には、心電信号がうまく得られるので、下記式（２４）を採用する。この式（２４）は、主として、安静時の血圧と心電信号を利用した演算式である。
ＢＰ＝ＢＰ0＋α・（ＰＴＴ−ＰＴＴ0）＋β・（ｄ−ｄ0）＋・・    ・・（２４）
（α、βは、係数）
尚、本発明は前記実施形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【００９９】
（１）例えば、心電信号がうまく得られない場合（又は、脈波信号がうまく得られない場合）に用いる推定式に、若年層、高齢層の層別を行ってもよい。この場合、若年層の場合は、下記式（２５）を用い、高齢層の場合は、下記式（２６）を用いる。尚、α、βの添え字のｙは若年層を示し、ｏは高齢層を示す。
【０１００】
ＢＰ＝ＢＰ0＋αy・(ａ-ａ0)＋βy・(ｄ-ｄ0)＋・・・      ・・（２５）
（αy、βyは、係数）
ＢＰ＝ＢＰ0＋αo・(ａ-ａ0)＋βo・(ｄ-ｄ0)＋・・・      ・・（２６）
（αo、βoは、係数）
（２）また、心電信号がうまく得られない場合には、例えば下記式（２７）の様に、ＢＰ0を用いないで、脈波のみで血圧を推定できる。
【０１０１】
ＢＰ＝α・ａ＋β・ｄ＋γ・ｃｔｉｍｅ＋・・・        ・・（２７）
（α、β、γは、係数）
（３）更に、上述した生体状態推定装置の機能は、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現することができ、このプログラムは、記録媒体に記録できる。
【０１０２】
つまり、上述した様なプログラムをコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭ等をコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭ等をコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】第１実施形態の車室内に配置された生体状態推定装置の概略構成を示す説明図である。
【図２】生体状態推定装置の機能を示すブロック図である。
【図３】心電信号と脈波信号を示すグラフである。
【図４】脈波信号とそれを微分した信号を示すグラフである。
【図５】測定環境などに応じて変化する心電信号と脈波信号を示すグラフである。
【図６】第１実施形態の演算処理を示すフローチャートである。
【図７】カフを用いた実測値と生体状態推定装置による演算値との相関関係を示すグラフである。
【図８】第２実施形態における推定血圧と実測血圧との相関関係を示すグラフである。
【図９】第３実施形態における推定血圧と実測血圧との相関関係を示すグラフである。
【図１０】第４実施形態における体動を検出する手法を示す説明図である。
【図１１】第５実施形態において、層別した場合と層別しない場合との運転中と停車中のパラメータの変化を示すグラフである。
【図１２】日射によって変動する脈波センサの出力を示すグラフである。
【図１３】（ａ）は温度によって変化する脈波信号を示すグラフ、（ｂ）はその２階微分値を示すグラフである。
【図１４】湿度によって変動するインピーダンスを示すグラフである。
【符号の説明】
【０１０４】
１…生体状態推定装置
３…報知装置
７…ステアリング
５…マニュアル入力部
９…脈波センサ
１１、１３…電極
【図１】
2009089829.tif 000003
【図２】
2009089829.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図６】
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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５】
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【図７】
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【図８】
2009089829.tif 000015
【図９】
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