(57)【要約】【課題】呼吸訓練器において、被験者の呼吸訓練継続に対するモチベーションを効果的に向上できるようにする。【解決手段】呼吸訓練器は、各回の呼吸訓練の前後のＡＩ（開始時ＡＩと終了時ＡＩ）を測定し、それらの値を、各回の呼吸訓練後に表示することもでき、また、一定期間分をまとめて表示することもできる。なお、線Ｌ１上の開始時ＡＩと線Ｌ２上の終了時ＡＩに注目すると、第１週の１回目から、これらの値には顕著な差異が見られている。一方、血圧値は、呼吸訓練を開始してから３週間程度の期間が経過すれば、ある程度の低下を認識することができるが、呼吸訓練を開始してから１週間程度では、顕著な低下を認識することは難しいといえる。なお、血圧値として、中枢血圧の値が表示されても良い。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸の訓練パターンをユーザにガイドする情報を報知する処理を実行するガイド手段と、
被験者の脈波を測定する脈波測定手段と、
前記脈波測定手段により測定された脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された複数の特徴点を用いた演算により前記脈波の反射現象を反映する指標を算出する脈波特徴量算出手段と、
前記ガイド手段による前記処理の実行の前後に前記脈波測定手段に脈波の測定を実行させ、前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づいて前記脈波特徴量算出手段に前記指標を算出させる制御手段と、
前記脈波特徴量算出手段が算出した前記指標を提示する提示手段とを備える、呼吸訓練器。
【請求項２】
前記脈波特徴量算出手段が算出した前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づく前記指標の差分を算出する差分算出手段をさらに備え、
前記提示手段は、前記差分手段が算出した差分をさらに提示する、請求項１に記載の呼吸訓練器。
【請求項３】
前記脈波特徴量算出手段が算出した前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づく前記指標を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記制御手段は、複数回の前記ガイド手段による前記処理について、前記脈波特徴量算出手段が算出した前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づく前記指標を、前記記憶手段に記憶させる、請求項１に記載の呼吸訓練器。
【請求項４】
前記制御手段は、前記脈波測定手段に被験者の脈波の測定を継続的に実行させ、かつ、前記脈波測定手段による継続的な脈波の測定の結果に対応した前記指標を算出させ、前記指標の変化量が一定量以内である状態が一定期間継続した場合に、前記ガイド手段による前記処理を実行させる、請求項１または請求項２に記載の呼吸訓練器。
【請求項５】
前記指標は、ＡＩ（Augmentation Index）である、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の呼吸訓練器。
【請求項６】
被験者の血圧値を測定する血圧測定手段をさらに備え、
前記制御手段は、前記ガイド手段による前記処理の前または後の少なくとも一方において、前記血圧測定手段に被験者の血圧値を測定させる、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の呼吸訓練器。
【請求項７】
前記提示手段は、前記脈波特徴量算出手段が算出した前記指標とともに、前記血圧測定手段が測定した血圧値を提示する、請求項６に記載の呼吸訓練器。
【請求項８】
前記脈波特徴量算出手段は、
前記脈波測定手段により検出される前記脈波における収縮期後方成分を求める手段と、
前記収縮期後方成分を求める手段によって求められた前記収縮期後方成分を用いて前記生体の中枢動脈の収縮期血圧の推定値を前記指標として算出する推定手段とを含む、請求項２〜請求項７のいずれかに記載の呼吸訓練器。
【請求項９】
コンピュータに、呼吸の訓練パターンをユーザにガイドする情報を報知する処理を実行させるための、コンピュータ読取可能なプログラムであって、コンピュータに、
被験者の脈波の測定結果を読込む第１の読込ステップと、
前記第１の読込ステップで読込んだ脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された複数の特徴点を用いた演算により前記脈波の反射現象を反映する指標を算出する第１の算出ステップと、
前記第１の読込ステップの後に呼吸の訓練パターンをガイドする情報を、情報を報知する装置を介して報知する報知ステップと、
前記報知ステップの後に被験者の脈波を読込む第２の読込ステップと、
前記第２の読込ステップで読込んだ脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された複数の特徴点を用いた演算により前記脈波の反射現象を反映する指標を算出する第２の算出ステップと、
前記第１の算出ステップで算出した前記指標と前記第２の算出ステップで算出した前記指標を、情報を報知する装置を介して提示するステップとを実行させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、呼吸訓練器およびコンピュータプログラムに関し、特に、呼吸の訓練パターンをガイドする呼吸訓練器およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高血圧や動脈硬化につながる、循環器系の望ましくない状態の一つは、末梢血管の硬化によって、血圧の反射波成分が増大し、心臓や血管系への圧力負荷が増大するような状況である。
【０００３】
若者などでは血管は柔軟性に富んでいるが、緊張やストレスなどにより血管が収縮することによって硬くなることがある。このような血管の収縮機能による血管の硬さ変化を、以後、機能的変化と呼ぶ。一方、高齢者・高血圧患者などでは血管は血管壁が構造的・材質的に硬化している。このような血管の構造的・材質的な硬化への変化のことを、以後、器質的変化と呼ぶ。
【０００４】
高血圧・動脈硬化への進行は、心臓や血管の機能的変化から器質的変化への移行に対応したものと考えられ、具体的なメカニズムとしては下記のようなものが考えられる。
【０００５】
緊張やストレスなどによる血管の機能的変化によってもたらされる心臓や血管系への圧力負荷増大が継続的に生じることによって、心臓や血管系には機械的ダメージが蓄積させたり、圧負荷への適応のために心臓や血管の壁が肥大したりする。このことが、構造・材質が変化する器質的変化へとつながり、さらなる心臓や血管系への圧力負荷増大へとつながっていくと考えられる。
【０００６】
呼吸訓練は、上記の動脈硬化への進行メカニズムの、緊張やストレスなどによる血管の機能的変化によってもたらされる心臓や血管系への圧力負荷増大とは逆方向に、心臓や血管を導こうとするものである。呼吸訓練によれば、副交感神経が活性化され、末梢血管が拡張するなどの生理的変化がもたらされ、心臓や血管系への圧力負荷は低減される。これによって、心臓、血管の適応によって、器質的変化を改善方向に導くことができると考えられる。
【０００７】
人間の呼吸に関して検討する技術は、従来から種々開示されている。
たとえば、特許文献１には、被験者の呼吸パターンを検出することにより、ストレス度合いを判定する技術が開示されている。なお、特許文献１では、圧電素子により、被験者の胸部や腹部の状態の変化を検出することにより、呼吸パターンが検出されている。このような、圧電素子による被験者の状態を検出する技術は、特許文献２にも開示されている。
【０００８】
特許文献３〜特許文献６には、非侵襲で被験者の生理的変数を計測し、そして、当該計測結果に基づいて呼吸訓練における理想的な呼吸パターンについてのパラメータを変更する技術が開示されている。また、被験者の生理的変数として、特許文献７〜特許文献８には被験者の呼吸パターンを検出する技術が開示され、さらに、特許文献９には血圧を計測する技術が開示されている。また、特許文献９に開示されているような、呼吸訓練に関連して血圧を計測する技術については、非特許文献１に開示されているように、実際に商品化がなされている。
【特許文献１】米国特許第５４２３３２８号明細書
【特許文献２】米国特許第４５８０５７４号明細書
【特許文献３】米国特許第５８００３３７号明細書
【特許文献４】米国特許第６０９００３７号明細書
【特許文献５】国際公開第０１／０２０４９号パンフレット
【特許文献６】国際公開第２００４／０１４２２６号パンフレット
【特許文献７】米国特許第５０７６２８１号明細書
【特許文献８】米国特許第６６６２０３２号明細書
【特許文献９】国際公開第２００４／０５４４２９号パンフレット
【非特許文献１】７つの臨床実験における血圧低下の実績（Proven To Lower Blood Pressure In 7 Clinical Studies）、[online]、[平成１９年２月２１日検索]、インターネット〈http://www.resperate.com/discover/clinical_evidence.aspx?src=cld.SubNav〉
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記特許文献９および非特許文献１に開示されている技術は、被験者に、呼吸訓練の効果に関連すると考えられる具体的な指標である血圧値を提示しながら呼吸訓練を行なわせることができる点では、有益であると考えられる。
【００１０】
しかしながら、被験者が呼吸訓練による血圧値の低下という具体的な効果を実感できるには、一般的には、訓練開始から３〜４週間程度の期間を要すると考えられる。
【００１１】
また、上記した事項から理解されるように、呼吸訓練によって求められる重要な変化は、心臓や血管系への圧力負荷の変化である。これを直接的に捉えることができるのは、中枢（大動脈起始部）の血圧波形もしくは血圧波形の反射波成分である。
【００１２】
一方、大動脈起始部の血圧波形を非侵襲で測定することは困難である。
一般的に血圧測定としては、上腕あるいは手首で測定される非侵襲の血圧値が用いられている。そして、上腕あるいは手首のような末梢で測定される血圧波形は、駆出波がもっとも大きいことが多く、反射波によるピークは駆出波よりも小さい場合が多い。
【００１３】
これに対し、中枢、例えば大動脈起始部、の血圧波形は、駆出波よりも反射波によるピークのほうが大きい場合が多い。末梢血管が拡張することによって直接的に影響を受けるのは、血圧波形のうち反射波成分であると考えられるからである。
【００１４】
中枢血圧波形では、駆出波よりも反射波によるピークのほうが大きい場合が多いため、呼吸訓練による反射波の変化が直接的に血圧値の変化としてとらえることができる。すなわち、中枢の血圧値ならば呼吸訓練の効果を示す直接的な指標として考えることができる場合が多い。
【００１５】
しかしながら、一般的に用いられる末梢の血圧波形では、駆出波がもっとも大きいことが多いため、呼吸訓練による反射波の変化を血圧値でとらえることは困難な場合が多い。つまり、末梢の血圧値と呼吸訓練による効果とが直接的には結びつかない場合が多い。
【００１６】
末梢の血圧値が下がるのは、中枢血圧や血管系の圧力負荷が下がった結果、適応的にリモデリング等が起こる様なメカニズムによると考えられる。したがって、末梢の血圧値が有意に変化するには、生理的なリモデリングが起こるような期間、つまり、上記したような３〜４週間程度が必要となると考えられる。
【００１７】
以上のことから、従来の技術では、呼吸訓練の効果を、非侵襲で測定される被験者の生理的変数に基づいて実感させるには相当の期間を要していた。
【００１８】
なお、被験者にとって、効果を実感できることは、呼吸訓練を継続する際の重要なモチベーション向上の要因となる。一方、効果をなかなか実感できなければ、被験者は、効果が実感できるのを待たずに呼吸訓練を中止してしまう事態も考えられる。
【００１９】
本発明はかかる実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、被験者の呼吸訓練継続に対するモチベーションを効果的に向上できるような呼吸訓練器およびコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明に従った呼吸訓練器は、呼吸の訓練パターンをユーザにガイドする情報を報知する処理を実行するガイド手段と、被験者の脈波を測定する脈波測定手段と、前記脈波測定手段により測定された脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された複数の特徴点を用いた演算により前記脈波の反射現象を反映する指標を算出する脈波特徴量算出手段と、前記ガイド手段による前記処理の実行の前後に前記脈波測定手段に脈波の測定を実行させ、前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づいて前記脈波特徴量算出手段に前記指標を算出させる制御手段と、前記脈波特徴量算出手段が算出した前記指標を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明の呼吸訓練器は、前記脈波特徴量算出手段が算出した前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づく前記指標の差分を算出する差分算出手段をさらに備え、前記提示手段は、前記差分手段が算出した差分をさらに提示することが好ましい。
【００２２】
また、本発明の呼吸訓練器は、前記脈波特徴量算出手段が算出した前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づく前記指標を記憶する記憶手段をさらに備え、前記制御手段は、複数回の前記ガイド手段による前記処理について、前記脈波特徴量算出手段が算出した前記処理の実行の前後に測定された脈波に基づく前記指標を、前記記憶手段に記憶させることが好ましい。
【００２３】
また、本発明の呼吸訓練器では、前記制御手段は、前記脈波測定手段に被験者の脈波の測定を継続的に実行させ、かつ、前記脈波測定手段による継続的な脈波の測定の結果に対応した前記指標を算出させ、前記指標の変化量が一定量以内である状態が一定期間継続した場合に、前記ガイド手段による前記処理を実行させることが好ましい。
【００２４】
また、本発明の呼吸訓練器では、前記指標は、ＡＩ（Augmentation Index）であることが好ましい。
【００２５】
また、本発明の呼吸訓練器は、被験者の血圧値を測定する血圧測定手段をさらに備え、前記制御手段は、前記ガイド手段による前記処理の前または後の少なくとも一方において、前記血圧測定手段に被験者の血圧値を測定させることが好ましい。
【００２６】
また、本発明の呼吸訓練器では、前記提示手段は、前記脈波特徴量算出手段が算出した前記指標とともに、前記血圧測定手段が測定した血圧値を提示することが好ましい。
【００２７】
また、本発明の呼吸訓練器では、前記脈波特徴量算出手段は、前記脈波測定手段により検出される前記脈波における収縮期後方成分を求める手段と、前記収縮期後方成分を求める手段によって求められた前記収縮期後方成分を用いて前記生体の中枢動脈の収縮期血圧の推定値を前記指標として算出する推定手段とを含むことが好ましい。
【００２８】
本発明に従ったコンピュータプログラムは、コンピュータに、呼吸の訓練パターンをユーザにガイドする情報を報知する処理を実行させるための、コンピュータ読取可能なプログラムであって、コンピュータに、被験者の脈波の測定結果を読込む第１の読込ステップと、前記第１の読込ステップで読込んだ脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された複数の特徴点を用いた演算により前記脈波の反射現象を反映する指標を算出する第１の算出ステップと、前記第１の読込ステップの後に呼吸の訓練パターンをガイドする情報を、情報を報知する装置を介して報知する報知ステップと、前記報知ステップの後に被験者の脈波を読込む第２の読込ステップと、前記第２の読込ステップで読込んだ脈波の波形の所定の特徴点から直接得られる特徴量を複数算出し、算出された複数の特徴点を用いた演算により前記脈波の反射現象を反映する指標を算出する第２の算出ステップと、前記第１の算出ステップで算出した前記指標と前記第２の算出ステップで算出した前記指標を、情報を報知する装置を介して提示するステップとを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、呼吸パターンをガイドする情報の報知の前後における、脈波の波形に基づいた指標、つまり、血圧波形中の反射波成分の変化が反映された指標の変化を、被験者に提示できる。
【００３０】
これにより、被験者に対して、呼吸パターンをガイドする情報の報知に基づく呼吸訓練による効果を、短期的に測定する指標という形で提供できる。
【００３１】
したがって、本発明によれば、被験者は、呼吸訓練による効果をより短い訓練期間で実感できる。つまり、本発明によれば、呼吸訓練器は、被験者の呼吸訓練継続に対するモチベーションを効果的に向上できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の作業支援装置の一実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、同一の構成要素には各図において同一の符号を付し、詳細な説明は繰返さない。
【００３３】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施の形態の呼吸訓練器の一実施の形態である呼吸訓練器の外観図である。また、図２は、当該呼吸訓練器のシステム構成を模式的に示す図である。
【００３４】
図１および図２を参照して、本実施の形態の呼吸訓練器は、において診断支援向け脈波測定装置は本体１Ａ、各種情報を外部に表示するための表示器１Ｂおよび操作キー１Ｄを一体的に有してＣＰＵ（central processing unit）１０、メモリ１１およびＲＴＣ（リアルタイムクロック）１２を内蔵するパソコン（パーソナルコンピュータ）１、パソコン１に着脱自在に装着されるメモリカード２、パソコン１にケーブルを介して接続されるテンキー３、プリンタ４、センサアンプ５および血圧計７、センサアンプ５に接続されるセンサユニット１３、そして血圧計７に接続される空気袋を有した腕帯８を備える。センサユニット１３は内部にセンサ６とセンサ６を生体に押圧する空気袋９を有する。ＣＰＵ１０は圧力制御回路７１を介して空気袋９によるセンサ６の生体への押圧レベルを調整する。なお、本実施の形態において、センサユニット１３は脈波測定手段として機能し、血圧計７は血圧測定手段として機能する。
【００３５】
センサ６は手首に押圧されると撓骨動脈を介して脈波を検出して、検出された脈波信号はセンサアンプ５により所定のレベルにまで増幅され、その後、Ａ／Ｄ変換器５１によりデジタル情報に変換されてＣＰＵ１０に与えられる。
【００３６】
操作キー１Ｄおよびテンキー３は、外部からの操作によりパソコン１に対して情報・指示を入力する。メモリカード２がパソコン１に装着されることにより、パソコン１のＣＰＵ１０は、当該メモリカード２に対して情報の読込みおよび書込みを実行することができる。
【００３７】
図３は、図１の呼吸訓練器の外観の変形例を示す図である。図３では、図１のパソコン１の本体１Ａに、プリンタ４、センサアンプ５、テンキー３および血圧計７が内蔵された状態が示されている。
【００３８】
本実施の形態では、図１（または図３）および図２に示された呼吸訓練器によって、血圧計測と同等の計測簡便性を備えかつ血圧情報とは異なる循環器系情報であるＡＩを計測することができ、そして、呼吸訓練の前後にＡＩを提示することによって、ユーザに各回の呼吸訓練の効果を明確な形態で提示する。なお、本実施の形態では、後述する呼吸訓練における呼吸の訓練パターンをガイドする情報の報知やＡＩの提示は、表示器１Ｂにおける表示によって行なわれるが、本発明における報知や提示の態様はこれに限定されるものではなく、呼吸訓練器にスピーカ等をさらに設けることによる音声出力であってもよいし、表示と音声出力の双方で実現されても良い。
【００３９】
上記した情報の表示器１Ｂを用いた表示は、ＣＰＵ１０が予めメモリ１１に格納された所定プログラムを実行することによりなされる。したがって、ＣＰＵ１０はこのような情報を表示器１Ｂに表示するための提示部１０Ｂを有する。また、ＣＰＵ１０は、後述するような呼吸訓練処理において呼吸の訓練パターンを提示するためのガイド部１０Ｘを備えている。
【００４０】
ここで、ＡＩとは、公知の指標であって、主に中枢血管の動脈硬化に対応する脈波の反射強度（脈波の反射現象であって送り出し血流量の受入れ易さ）を反映する特徴量を指標化したものである。ＡＩは、特に循環器系疾患の早期発見のために有効な指標と言われており、血圧とは異なった挙動を示すことが知られている。ＡＩは、測定された脈波から計算される。センサユニット１３を装着ベルトなどで手首部位に装着し、圧力制御回路７1により圧力調整しながら空気袋９でセンサ６を手首に押圧して脈波は検出される。検出された脈波に基づくＡＩの算出は、パソコン１のＣＰＵ１０が予めメモリ１１に格納された所定プログラムを実行することによりなされる。したがって、ＣＰＵ１０は、脈波特徴量算出手段として機能する脈波特徴量算出部１０Ａを有する。
【００４１】
図４と図５には、測定される脈波の時間の経過に従う変化の一例がそれぞれ示されている。
【００４２】
たとえば、図４のような脈波が測定された場合、ＡＩは以下の式（１）または式（２）に従って算出できる。
【００４３】
ＡＩ＝Ｐ１／Ｐ２  …（１）
ＡＩ（％）＝（Ｐ１−Ｐ２）／Ｐ１＊１００  …（２）
また、図５のような脈波が測定された場合には、ＡＩは上記の式（１）または以下の式（３）に従って算出できる。
【００４４】
ＡＩ（％）＝（Ｐ２−Ｐ１）／Ｐ２＊１００  …（３）
図４および図５において、時間Ｔ１におけるレベルＰ１は、心臓の心拍による血液の駆出（拍出）波によるピーク値を示し、時間Ｔ２におけるレベルＰ２は、心拍による駆出波についての反射波によるピーク値を示す。この反射波は、血管の硬化に対応して強度と出現時相が変化する。したがって、ＡＩは、測定された脈波の波形に含まれる駆出（拍出）波に相当の進行波の成分のピーク値と反射波成分のピーク値との比をあらわすことになる。なお、レベルＰ１およびＰ２を決定する方法としては、脈波波形に微分等の演算操作を行って求める方法を適用できる。
【００４５】
一般的に、若い人についての脈波では、図４のように、レベルＰ２＜レベルＰ１の関係にある。
【００４６】
しかしながら、年配の人についての脈波では、図５のようにレベルＰ２＞レベルＰ１となる場合もある。これは血管内壁の硬化（動脈硬化）が進行しているために駆出波を血管壁で十分に吸収できないために、レベルの高い反射波が短時間の内に検出されることによる。
【００４７】
ΔＴｐは、駆出波を発生する心臓から反射波発生部位までの距離と脈波の伝播速度（加速度）とに関連している。したがって、心臓から近い部位で発生した反射波のレベルが高ければΔＴｐは小さくなる。血管内壁が硬化すると脈波は早く伝播されることが知られている。また、ＡＩは、脈波の反射波のレベルＰ２が同じであっても、ΔＴｐが小さければ、大きくなることが知られている。
【００４８】
このようにＡＩは、脈波波形の特徴点であるピークから直接に得られる特徴量（脈波の振幅レベル（ｍＶ））を複数個（レベルＰ１,Ｐ２）算出して、算出した特徴量同士の演算により算出できる。
【００４９】
本実施の形態では上述のＡＩを用いた説明をしているが、ΔＴｐを代替して用いても、同様の効果を得ることができる。ΔＴｐもＡＩと同様に公知の指標である。ΔＴｐについては書籍“Hypertension"のpp434-438（September．2001．発行元：American Heart Association，Inc）に示される。また、ΔＴｐは、ＴＲ（time reflection）と表記される場合がある。ＴＲについては、“Journal of Physiology（2000），525.1，pＰ２63-270に示されている。ΔＴｐは、脈波波形の特徴点である脈波立上り点の位置および反射波の開始位置から直接に得られる特徴量（該位置に対応の時間（msec））を複数算出して、算出された特徴量同士の演算（差）により算出できる。
【００５０】
次に、ユーザが呼吸訓練器１を利用して呼吸訓練を行なう際に、ＣＰＵ１０が実行する処理（呼吸訓練処理）について、当該処理のフローチャートである図６を参照して説明する。
【００５１】
図６を参照して、呼吸訓練処理では、ＣＰＵ１０は、まずステップＳ１０で、操作キー１Ｄの一部であるスタートキーが押圧されたか否かを判断し、押圧されたと判断すると、ステップＳ２０へ処理を進める。
【００５２】
ステップＳ２０では、ＣＰＵ１０は、予め定められた（メモリ１１に記憶された）特定の時間が経過するまで待機する。なお、ここでいう特定の時間とは、ユーザが落ち着いて呼吸訓練を開始するためにユーザに状態を整えさせるための時間であって、たとえば２〜３分間とすることができる。
【００５３】
次に、ＣＰＵ１０は、ステップＳ３０で、ＡＩを測定して、ステップＳ４０へ処理を進める。なお、呼吸訓練処理では、実際にユーザが呼吸訓練を実行する（ユーザに対して呼吸の訓練パターンをガイドする情報が報知される）のは、後述するステップＳ４０の処理が実行されている期間である。そして、当該ステップＳ４０の実行前（つまり、ユーザが呼吸訓練を開始する前）に、上記のようにステップＳ３０で測定されるＡＩについて、以下適宜「開始時ＡＩ」と呼ぶ。
【００５４】
ステップＳ４０では、ＣＰＵ１０は、ガイド部１０Ｘに所定のプログラムを実行させることにより、ユーザに呼吸の訓練パターンをガイドする情報を報知する処理であるガイド情報報知処理を実行して、ステップＳ５０へ処理を進める。本実施の形態の呼吸訓練器１では、訓練情報報知処理では、たとえば１５分間程度、ユーザに対して吸気のタイミングと呼気のタイミングを指示する情報を表示器１Ｂに表示される。なお、表示される画面の一例を図７に示す。
【００５５】
図７を参照して、訓練パターンをガイドする情報の一例として表示される画面４００では、今回の訓練の回数（訓練回数）と、今回の訓練の残り時間と、現在のＢＲＳ（圧受容体反射：Baroreflex Sensitivity）が表示されるとともに、縦方向に並べられた１４個のブロックが表示されている。
【００５６】
訓練回数については、図９および表１を参照して後述する。また、１４個のブロックについては、当該１４個のブロックのうち、上側の７個は吸気のタイミングが指示される際に反転表示されることにより利用され、下側の７個は呼気のタイミングが指示される際に反転表示されることにより利用される。
【００５７】
また、ＢＲＳは、たとえば２〜３秒程度の時間における「血圧変動値（ΔＢＰ）／心拍数変動値（ΔＨＲ）」によって算出される。ＢＲＳは、深呼吸により自律神経に刺激を与えて心拍数を変化させた際に、血圧値がどの程度上昇するかを表わす指標である。この値が高いほど、圧受容体反射が低下していることになる。つまり、ＢＲＳの値が高いほど、健康状態が良好であるといえる。なお、本実施の形態の呼吸訓練器において、ＢＲＳは、呼吸訓練の際の必須の表示項目ではない。たとえば、ステップＳ４０における訓練情報報知処理が実行されている際に継続して心拍数および血圧が測定された場合に、表示されるものである。
【００５８】
ステップＳ５０では、ＣＰＵ１０は、再度ＡＩを測定して、ステップＳ６０へ処理を進める。ここで、ステップＳ５０において、ステップＳ４０における訓練情報報知処理の終了後に測定されるＡＩを、以下適宜「終了時ＡＩ」と呼ぶ。
【００５９】
ステップＳ６０では、ＣＰＵ１０は、ステップＳ３０で測定した開始時ＡＩとステップＳ５０で測定した終了時ＡＩを表示器１Ｂに表示させることにより提示し、さらに、これらの測定値をメモリ１１に記憶させて、処理を終了させる。ここで、表示器１Ｂにおける開始時ＡＩと終了時ＡＩの表示画面の一例を、図８を参照して説明する。
【００６０】
図８を参照して、ステップＳ６０で表示器１Ｂに表示される画面の一例である画面４１０では、その時点で、何回目の呼吸訓練が終了したかを示す「訓練回数」が表示されている。また、画面４１０では、表示欄４１１に開始前ＡＩの値が表示され、そして、表示欄４１２に、終了時ＡＩが表示されている。
【００６１】
また、画面４１０には、縦方向に並べられた１４個のブロックが表示されている。ＣＰＵ１０は、ステップＳ６０において開始時ＡＩと終了時ＡＩとを表示させる際に、これらの差分を算出し、当該差分と１４個のブロックを利用して、訓練終了後の状態が訓練開始時の状態と比較して改善されたか悪化したかを示してもよい。ブロックの上半分は改善したことおよびその度合を示すのに用いられ、下半分は状態が悪化したことおよびその度合を表示するのに用いられる。なお、改善または悪化の評価は、たとえば、終了時ＡＩから開始時ＡＩを差し引いた値を差分値とした場合、正の値であれば改善であり負の値であれば悪化とされ、また、差分値が大きいほど改善または悪化の程度が大きいものとして行なわれる。また、このような１４個のブロックを利用した度合を表示させる代わりに、ＣＰＵ１０は、開始時ＡＩと終了時ＡＩの差分値をそのまま画面４１０に表示させてもよい。
【００６２】
表１は、メモリ１１における開始時ＡＩと終了時ＡＩの記憶態様を模式的に示す。
【００６３】
【表１】
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【００６４】
表１では、測定回数ごとに開始時ＡＩと終了時ＡＩとが記憶されている。また、ＣＰＵ１０は、各回の開始時ＡＩと終了時ＡＩの差分（ΔＡＩ）を算出し、メモリ１１に記憶させる。さらに、ＣＰＵ１０は、ステップＳ５０において終了時ＡＩを測定するとともに、血圧値を測定し、ステップＳ６０でメモリ１１に記憶させることが好ましい。
【００６５】
メモリ１１では、開始時ＡＩと終了時ＡＩの測定値についての測定回数（呼吸訓練の訓練回数）は、１週間を大きな単位とし、そして、１日を詳細な単位として扱われている。つまり、ｍ週目のｎ回目（ｍ週目のｎ日目）の測定結果を、「ｎ回（ｍ）」に対応する測定値として記憶させている。
【００６６】
ＣＰＵ１０は、図８を用いて説明したように、各回の呼吸訓練における開始時ＡＩと終了時ＡＩを、各回の終了時に表示器１Ｂに表示させるとともに、メモリ１１に蓄積させた複数回の呼吸訓練についての開始時ＡＩと終了時ＡＩをまとめて表示させることができる。図９に、３週間分の開始時ＡＩと終了時ＡＩを含む測定結果の表示画面の一例を示す。
【００６７】
図９では、各回の開始時ＡＩが線Ｌ１上の点として示され、終了時ＡＩの値が線Ｌ２上の点として示されている。また、各回におけるΔＡＩの値がＬ３上の点として示され、そして、各週の初めの血圧値がＬ４上の点として示されている。
【００６８】
図９から理解されるように、開始時ＡＩと終了時ＡＩに注目すると、第１週の１回目から、これらの値には顕著な差異が見られている。一方、血圧値は、呼吸訓練を開始してから３週間程度の期間が経過すれば、ある程度の低下を認識することができるが、呼吸訓練を開始してから１週間程度では、顕著な低下を認識することは難しいといえる。つまり、本実施の形態の呼吸訓練器は、各回の呼吸訓練の終了時に開始時ＡＩと終了時ＡＩ（およびこれらの差分値）をユーザに提示することにより、各回の呼吸訓練における効果を、ユーザの実感しやすい情報として提示できるといえる。
【００６９】
以上説明した本実施の形態では、図６を参照して説明したように、呼吸訓練処理では、ステップＳ３０において開始時ＡＩが測定され、ステップＳ５０において終了時ＡＩが測定されていた。これに代わり、ＣＰＵ１０は、ステップＳ３０およびステップＳ５０では脈波のみが測定され、メモリ１１に記憶され、そして、ステップＳ６０においてデータの提示等が実行される際に、記憶させておいたそれぞれの脈波からＡＩを算出してもよい。
【００７０】
また、図６を参照して説明した呼吸訓練処理では、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０でスタートボタンが押圧されたことを検出した後、ステップＳ２０において、ステップＳ３０で開始時ＡＩを測定する前に待機していた。このような待機の代わりに、スタートボタンが押圧されてから、継続的にＡＩを測定し、当該ＡＩの値が安定したことを条件として、ステップＳ３０で開始時ＡＩを測定し、ステップＳ４０における訓練情報報知処理に進んでもよい。このような呼吸訓練処理の変形例のフローチャートを図１０に示す。
【００７１】
図１０を参照して、当該呼吸訓練処理の変形例では、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０でスタートボタンが押圧されたことを検出した後、ステップＳ２１において、ＡＩの測定を開始するとともに、そして、ＡＩの値が安定したことを条件として、ステップＳ３０へ処理を進める。なお、ステップＳ３０以降の処理は、図６を参照して説明した呼吸訓練処理において実行されたものと同様の処理が実行される。
【００７２】
なお、ここでＡＩが安定するとは、たとえば、スタートボタンが押圧されてから定期的に（たとえば、１０秒ごと）に脈波を測定することによりＡＩを算出し、前回のＡＩの値との差分が所定の範囲以内となる状態が予め定められた期間（たとえば３０秒間）継続したこと、とすることができる。
【００７３】
また、以上説明した本実施の形態では、ＣＰＵ１０は、呼吸訓練処理において、訓練情報報知処理の後に血圧値を測定していたが、訓練情報報知処理の前に、たとえば、開始時ＡＩと同時または開始時ＡＩの測定と訓練情報報知処理の開始の間に、血圧値を測定してもよい。
【００７４】
なお、本実施の形態の呼吸訓練器は、少なくとも、呼吸の訓練パターンをユーザにガイドする情報を報知し、そして、上記したように各回の呼吸訓練の前後（たとえば、図６のステップＳ３０とステップＳ５０）でＡＩを測定（算出）し、それを提示できれば良い。したがって、血圧計７は、省略することもできる。
【００７５】
また、以上説明した本実施の形態の呼吸訓練器では、ＣＰＵ１０は、Ａ／Ｄ変換器５１を介して、脈波測定手段が測定する脈波を読込み、ＡＩの算出を行なっていた。なお、パソコン１は、脈波測定手段を備えることなく、脈波の測定結果を外部（たとえば、脈波測定装置）から入力されるように構成することもできる。このような場合の呼吸訓練器の構成例について、図１１を参照して説明する。
【００７６】
図１１に示されるように、呼吸訓練器では、パソコン１とは別に脈波測定装置５０が存在し、パソコン１と脈波測定装置５０とは、インターフェイス１Ｘとインターフェイス５０Ｘとを介して接続されている。そして、脈波測定装置５０には、センサユニット１３、圧力制御回路７１、センサアンプ５およびＡ／Ｄ変換器５１が設けられている。このような場合、パソコン１のＣＰＵ１０は、必要に応じて脈波測定装置５０から、インターフェイス１Ｘを介して、脈波の測定結果を読込み、ＡＩの算出等を実行する。
【００７７】
また、本実施の形態において、ＡＩ値の代わりに、心臓から脳や腎臓へ至る大動脈の内圧（以下、「中枢血圧」と呼ぶ）が測定（推定）されて表示されても良い。さらには、当該中枢血圧は、ＡＩ値と同様に、各回の呼吸訓練器の前と後の両方において測定（推定）され、それらの差の値が表示されることが好ましい。
【００７８】
ここで表示される中枢血圧は、たとえばユーザ（被験者）の体内にカテーテルを挿入することにより侵襲して測定することも考えられるが、脈波波形に基づいて推定された値であっても良い。以下に、脈波波形に基づく中枢血圧の推定について、その技術的な背景と実際の推定方法を説明する。
【００７９】
［中枢血圧の推定についての技術的な背景］
図１２（Ａ）と図１２（Ｂ）には同一被験者について同時に測定した末梢動脈の圧脈波の変化と中枢動脈の圧脈波の変化を示す。図１２（Ａ）と図１２（Ｂ）の波形は、中枢動脈の状態に左右される。図１２（Ｂ）の中枢動脈の波形はカテーテルを挿入して侵襲に計測したものであり、図１２（Ａ）の末梢動脈の圧脈波は電子血圧計などを用いて上腕部の血圧をオシロメトリック法により測定して得たものである。図１２（Ａ）と図１２（Ｂ）の横軸は時間経過を示し、縦軸は圧脈波信号（電圧信号）の電圧レベル（ｍＶ）を示しており、この電圧レベルは血圧に比例する。
【００８０】
図１２（Ｂ）の中枢動脈の圧脈波は、多くの場合には反射波の振幅レベルが大きく、反射波の振幅レベルが大きい人の場合には中枢動脈の最高血圧（収縮期血圧）は反射波の振幅レベルに左右される。図１２（Ａ）は抹消動脈の圧脈波の変化を示す。中枢動脈の圧脈波の反射波の振幅レベルが大きい人でも末梢動脈の圧脈波は進行波が大きい場合がある。これは圧脈波が血管を伝わる際にある周波数（５Ｈｚ程度）成分が強調される伝達特性があるためである。この場合、心臓の拍動に伴い心臓から血液が送出されるときの駆出波の振幅が大きいことが多く、末梢動脈の最高血圧（収縮期血圧）は駆出波の振幅レベルに大きく左右される。
【００８１】
図１３（Ａ）と図１３（Ｂ）は被験者の体にカテーテルを挿入して、ニトログリセリン投与前後の中枢動脈の血圧を測定した結果をグラフで示しており、グラフの横軸は時間経過を示し、縦軸は圧脈波の振幅レベルを示し、その単位は圧力（ｍｍＨｇ）で示されている。ニトログリセリン投与前の図１３（Ａ）とニトログリセリン投与後の図１３（Ｂ）を参照すると、ニトログリセリンが血管細胞に作用して血管を拡張させるので、結果として中枢動脈の圧脈波について反射波成分が低減されたことが、圧脈波の振幅のピークが図中矢印で示されるように低減されていることでわかる。
【００８２】
図１４（Ａ）と図１４（Ｂ）には、ニトログリセリンの投与により、末梢動脈の圧脈波において反射波が低減される様子がグラフで示される。グラフの横軸は時間経過を示し、縦軸は圧脈波の振幅レベルを示し、その単位は圧力（ｍｍＨｇ）で示されている。ここで示される末梢動脈の圧脈波は、電子血圧計を用いたオシロメトリック法に従い測定された血圧の波形に対応する。末梢動脈の圧脈波の波形においては、圧脈波の振幅のピークであるポイントＡ１とＡ２、ポイントＢ１とＢ２において血圧が指示される。特許文献１で示されているように中枢動脈の圧脈波で出現する反射波成分は、抹消動脈の圧脈波ではポイントａ１およびａ２、ならびにポイントｂ１およびｂ２において出現する。したがって、末梢動脈における血圧を示す圧脈波の振幅レベルは反射波に影響されないことがわかる。図示されるように、ニトログリセリンを投与したことにより、血管が拡張しているので、図１４（Ｂ）に出現する反射波の振幅レベルは図１４（Ａ）のそれに比べて低減されて、その結果ポイントａ１のレベルはポイントｂ１のレベルにまで低下し、同様にポイントａ２のレベルはポイントｂ２のレベルにまで低下していることがわかる。
【００８３】
図１５には、実験結果の実測値を用いた末梢動脈の圧脈波における反射波の振幅レベルの傾向を示すグラフ（以下、反射波トレンドという）Ｌ１と中枢動脈圧（最大値：収縮期血圧）の変化の傾向を示す中枢動脈圧トレンドＬ２が示されている。図１５のグラフでは横軸に時間経過がとられて、縦軸に中枢動脈圧（収縮期血圧）と末梢動脈圧の圧脈波のピーク値（いずれも単位は（×１００ｍｍＨｇ））を示している。前述したように、中枢動脈圧、すなわち中枢動脈の収縮期血圧は反射波の振幅レベルに左右されるので、反射波の振幅レベルが大きくなると収縮期血圧は上昇し、振幅レベルが低くなると収縮期血圧も低くなる。これに対し、末梢動脈の圧脈波においては、反射波の影響は収縮期血圧（図１４（Ａ）と（Ｂ）のポイントＡ１、Ａ２、Ｂ１およびＢ２の血圧）の後方成分として図１４（Ａ）と（Ｂ）ポイントａ１、ａ２、ｂ１およびｂ２において出現している。
【００８４】
したがって、図１５に示されるように、反射波トレンドＬ１の変化点は、中枢動脈圧トレンドＬ２の変化点よりわずかに遅れて出現することになる。図１５では、その変化点が僅かの時間差をもって対応付けて示されることになって、この変化点は心臓の拍動の１拍ごとに出現しており、反射波トレンドＬ１は、この１心拍毎の反射波のピーク値を変化点として時系列にプロットしたものである。このように図１５のグラフからは、末梢動脈における反射波の振幅レベルの変化と中枢動脈における収縮期血圧の変化はほぼ一致しているということがわかる。このことから、この実験によれば末梢動脈の圧脈波における反射波トレンドＬ１をモニタすることにより、中枢動脈における収縮期血圧の時系列の時間的変化（トレンド）を容易に把握することが可能になるという結果を得ることができる。
【００８５】
［中枢血圧の推定方法（推定に用いる装置の構成）］
脈波は、上記したようにセンサユニット１３等を利用することによって測定できる。なお、ここでは、同様の機能を有するセンサユニット１０１について、その構成等を上記したセンサユニット１３よりも具体的に説明する。
【００８６】
図１６には、センサユニットと固定台との接続関係が示される。図１７には、脈波を検出するための装置が生体に装着された状態が示される。
【００８７】
図１６および図１７を参照して、脈波検出装置は手首の橈骨動脈における脈波を検出するために手首表面に装着されるセンサユニット１０１、脈波検出のために手首を固定するための固定台１０２および脈波検出に関する各種情報を入出力するための表示ユニット（後述する表示ユニット１０３）を備える。図１６ではセンサユニット１０１は筐体内に収容されており、図１７ではスライド溝９（図１６参照）を介して筐体内から外部にスライド移動されて、手首上に位置している状態が示される。
【００８８】
固定台１０２は固定台ユニット１０７を内蔵しており、固定台ユニット１０７は後述する図１９の表示ユニット１０３と外部接続インターフェース２９とにＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ケーブル４を介して通信可能に接続される。また、固定台ユニット１０７とセンサユニット１０１とは通信ケーブル１０５とエア管６とを介して接続される。
【００８９】
脈波検出時には、図１７に示すように、ユーザは手首を固定台１０２の所定位置に載置した状態で、センサユニット１０１をスライド移動により手首の動脈側の表面に位置させてセンサユニット１０１の筐体と固定台１０２とをベルト８を介して締めて、手首上のセンサユニット１０１がずれないように止める。
【００９０】
図１８（Ａ）〜図１８（Ｅ）にはセンサユニット１０１の構成が示される。
図１８（Ａ）のセンサユニット１０１の、手首装着時の手首を横断する方向の断面構造が図１８（Ｂ）に示される。図１８（Ｃ）には図１８（Ｂ）の破線の枠内の一部が拡大して示される。図１８（Ｂ）の押圧カフ１１８は、加圧ポンプ１１５および負圧ポンプ１１６によりカフ圧が調整されると、セラミックないしは樹脂により成型されたブロックを介して取付けられた半導体圧力センサ１１９は該カフ圧レベルに応じた量だけ自在に上下移動する。半導体圧力センサ１１９は、下方向に移動されることにより、筐体の予め設けられた開口部から突出して手首表面に押圧される。
【００９１】
図１８（Ｄ）と図１８（Ｅ）に示すように、半導体圧力センサ１１９の複数個のセンサエレメント１２８の配列方向は、センサユニット１０１を手首に装着した時には動脈と略直交（交差）する方向に対応し、配列長は少なくとも動脈の径より長い。センサエレメント１２８それぞれは押圧カフ１１８のカフ圧により押圧されると、動脈から発生して生体表面に伝達される圧力振動波である圧力情報を電圧信号として出力する（以下、「圧力信号」という）。センサエレメント１２８は所定の大きさ（５．５ｍｍ×８．８ｍｍ）の測定面１４０において、たとえば４０個配列される。
【００９２】
図１８（Ｃ）を参照して、センサエレメント１２８からの圧力信号は、フレキシブル配線１２７を介してＰＣＢ（Printed  Circuit  Board）１２６内のマルチプレクサ１２０、アンプ１２１へと順次送られる。
【００９３】
図１９には、図１７に示したシステム構成の変形例が示されている。この図では、図１７に示したセンサユニット１３、センサアンプ５、圧力制御回路７１、およびＡ／Ｄ変換器５１の代わりに、上記したようなセンサユニット１および固定台ユニット１０７が備えられている。また、図１９では、センサユニット１３が、ＣＰＵ１０が実行するプログラム等を記憶するＲＯＭ１２とＣＰＵ１０のワークエリアとして機能するＲＡＭ１３とを備えることが示されている。
【００９４】
固定台ユニット１０７は、ＣＰＵ１０を含む。なお、メモリカード２には、脈波検出および中枢血圧推定の動作を制御するためのデータやプログラムが記憶される。固定台ユニット１０７には、さらに、加圧ポンプ１１５、負圧ポンプ１１６、切換弁１１７、ＣＰＵ１０からの信号を受け取り加圧ポンプ１１５、負圧ポンプ１１６および切換弁１１７に送信するための制御回路１１４、少なくとも２つの特性値を有してそのいずれかの特性値に変更可能である特性可変フィルタ１２２、Ａ／Ｄ変換部１２３を備える。なお、ＣＰＵ１０は、血圧計７から入力される血圧測定結果データを、中枢血圧推定のために参照する。
【００９５】
図１７では、末梢動脈の圧脈波（単に脈波ともいう）の検出部位が手首とされ、血圧測定部位が上腕とされているが、脈波および血圧ともに測定部位はこれに限定されない。中枢血圧について、より高い推定精度を得るには両者の測定部位は近接していることが望ましい。
【００９６】
ＣＰＵ１０はＲＯＭ１２にアクセスしてプログラムを読出してＲＡＭ１３上に展開して実行し、当該装置全体の制御を行なう。そして、ＣＰＵ１０は、操作キー１Ｄよりユーザからの操作信号を受取り、その操作信号に基づいて装置全体の制御処理を行なう。すなわち、ＣＰＵ１０は、操作キー１Ｄから入力された操作信号に基づいて、制御信号を送出する。また、ＣＰＵ１０は、脈波測定結果などを表示部１２５に表示する。
【００９７】
加圧ポンプ１１５は、上記した押圧カフ（空気袋）１１８の内圧（以下、「カフ圧」という）を加圧するためのポンプであり、負圧ポンプ１１６は、カフ圧を減圧するためのポンプである。切換弁１１７は、これらの加圧ポンプ１１５と負圧ポンプ１１６とのいずれかを選択的にエア管６に切換接続する。そして、制御回路１１４は、これらを制御する。
【００９８】
センサユニット１０１は、複数のセンサエレメント１２８を含む半導体圧力センサ１１９、複数のセンサエレメントそれぞれが出力する圧力信号を選択的に導出するマルチプレクサ１２０、マルチプレクサ１２０から出力される圧力信号を増幅するためのアンプ１２１、および半導体圧力センサ１１９を手首上に押圧させるために加圧調整される空気袋を含む押圧カフ１１８を備える。
【００９９】
半導体圧力センサ１１９は、単結晶シリコンなどからなる半導体チップに一方向に所定間隔に配列された複数のセンサエレメントを含んで構成され（図１８（Ｅ）参照）、押圧カフ１１８の圧力によって測定中の被験者の手首などの測定部位に押圧される。その状態で、半導体圧力センサ１１９は撓骨動脈を介して被験者の脈波を検出する。半導体圧力センサ１１９は、脈波を検出することで出力する圧力信号を各センサエレメント１２８のチャネルごとにマルチプレクサ１２０に入力する。
【０１００】
マルチプレクサ１２０は、各センサエレメント１２８が出力する圧力信号を選択的に出力する。マルチプレクサ１２０から送出される圧力信号は、アンプ１２１において増幅し、特性可変フィルタ１２２を介して選択的にＡ／Ｄ変換部１２３に出力する。本実施の形態において、マルチプレクサ１２０は、ＣＰＵ１０により動的に制御される。
【０１０１】
特性可変フィルタ１２２は、所定値以上の信号成分を遮断するための低域通過フィルタであり、遮断周波数を変更することができる。特性可変フィルタ１２２についても、後に詳述する。
【０１０２】
Ａ／Ｄ変換部１２３は、半導体圧力センサ１１９から導出されたアナログ信号である圧力信号をデジタル情報に変換して、ＣＰＵ１０に与える。ＣＰＵ１０は、半導体圧力センサ１９に含まれる各センサエレメント１２８が出力する圧力信号を、時間軸に沿ってマルチプレクサ１２０を介して同時に取得する。
【０１０３】
本実施の形態において、ＣＰＵ１０、ＲＯＭ１２およびＲＡＭ１３を固定台ユニット１０７に備えることとしたので、表示ユニット１０３の小型化を図ることができる。
【０１０４】
なお、固定台１０２の固定台ユニット１０７と表示ユニット１０３とは別個に設けたが、両機能を固定台１０２に内蔵する構成であってもよい。また、固定台ユニット１０７にＣＰＵ１０を備える構成にしたが、これらを表示ユニット１０３に設ける構成としてもよい。また、ＰＣ（Personal  Computer）と接続されて、各種制御を行なうこととしてもよい。
【０１０５】
［中枢血圧の推定方法（推定のための動作）］
上記したような構成が利用されることにより、中枢血圧が推定される。なお、具体的な中枢血圧の推定動作は、特開２００６−０００１７６号公報に記載されているものと同じものとすることができる。具体的には、特に、当該公報において、図９、図１２、および図１３を参照して説明されているように、中枢動脈の収縮期の血圧が推定され、表示等に用いられる。
【０１０６】
より具体的には図２０（上記公報の図１２）では、末梢動脈の反射波を含む圧脈波の波形が示されている。なお、図２０では、圧脈波の振幅の最低レベルからピークレベルまでの差分がＰ１、また、この圧脈波の反射波により生じる収縮期後方成分の振幅の最低レベルからピークレベルまでの差分がＰ２、同時期に電子血圧計３０で測定した末梢動脈圧、すなわち収縮期血圧がＰＳＹＳ（ｍｍＨｇ）、拡張期血圧がＰＤＩＡ（ｍｍＨｇ）として、それぞれ示されている。このとき、末梢動脈の収縮期後方成分の圧力ＰＳＹＳ２（ｍｍＨｇ）は次の式１で求まる。
【０１０７】
ＰＳＹＳ２＝Ｐ２／Ｐ１×（ＰＳＹＳ−ＰＤＩＡ）＋ＰＤＩＡ  …（式１）
そして、末梢動脈における収縮期後方成分の圧力ＰＳＹＳ２が求まると、次に、中枢動脈の収縮期血圧ｃ−ＰＳＹＳが式２に従って求められる。
【０１０８】
ｃ−ＰＳＹＳ＝α×ＰＳＹＳ２＋β  …（式２）
このように、呼吸訓練の効果を示す直接的な指標と考えられる中枢血圧（中枢の血圧値）を推定し、表示することにより、より確実にユーザの呼吸訓練に対するモチベーションの向上を図ることができると考えられる。
【０１０９】
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】
【０１１０】
【図１】本発明の呼吸訓練器の外観を模式的に示す図である。
【図２】図１の呼吸訓練器のシステム構成を模式的に示す図である。
【図３】図１の呼吸訓練器の外観の他の例を示す図である。
【図４】図１の呼吸訓練器において計測される脈波の時間の経過に従う変化の一例を示す図である。
【図５】図１の呼吸訓練器において測定される脈波の時間の経過に従う変化の他の例を示す図である。
【図６】図２のＣＰＵが実行する呼吸訓練処理のフローチャートである。
【図７】図１の表示器に表示される画面の一例を示す図である。
【図８】図１の表示器に表示される画面の他の例を示す図である。
【図９】図１の表示器に表示される画面のさらに他の例を示す図である。
【図１０】図６の呼吸訓練処理の変形例のフローチャートである。
【図１１】図２の呼吸訓練器の変形例のシステム構成を模式的に示す図である。
【図１２】（Ａ）と（Ｂ）は同一被験者について同時に測定した末梢動脈の圧脈波の変化と中枢動脈の圧脈波の変化を示す図である。
【図１３】（Ａ）と（Ｂ）はカテーテルを挿入して、投薬前後の中枢動脈圧を測定した結果を示すグラフである。
【図１４】（Ａ）と（Ｂ）は投薬により、末梢動脈の圧脈波において反射波が低減される様子示すグラフである。
【図１５】末梢動脈の圧脈波の反射波トレンドと中枢動脈圧の実験による測定結果を示すグラフである。
【図１６】本発明の実施の形態におけるセンサユニットと固定台の接続態様を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態における脈波測定時の使用態様を示す図である。
【図１８】（Ａ）〜（Ｅ）は本発明の実施の形態におけるセンサユニットの構成を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態における装置の機能構成図である。
【図２０】本発明の実施の形態における中枢動脈圧算出の手順を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１１１】
１  呼吸訓練器、１Ｂ  表示器、１Ｄ  操作キー、５  センサアンプ、７  血圧計、１０  ＣＰＵ、１０Ａ  脈波特徴量算出部、１０Ｂ  提示部、１０Ｘ  ガイド部、１１  メモリ、１３，１０１  センサユニット、７１  圧力制御回路、５１  Ａ／Ｄ変換器、１０２  固定台、１０７  固定台ユニット。
【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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