(57)【要約】  脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる血流障害判定装置等を提供する。血流障害判定装置（１０）は、生体（１）の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得する取得部（１１）と、複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部（１２）と、複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部（１３）と、所定の周波数区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部（１４）と、頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判定部（１５）と、１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数のスペクトルデータに基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部（１６）と、を備える。
2020111203.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得する取得部と、  前記複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部と、  前記複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部と、  所定の周波数区間毎に前記１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部と、  前記頻度に基づいて、前記１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判定部と、  前記１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、前記複数のスペクトルデータに基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部と、  を備える血流障害判定装置。
【請求項２】
前記第１判定部は、前記複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値以上である場合に、前記１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する、  請求項１に記載の血流障害判定装置。
【請求項３】
前記第２判定部は、前記アーティファクトでないと判定された前記１又は複数のピークのうち最も頻度が高い周波数区間を特定し、前記複数のスペクトルデータの前記周波数区間のパワーの平均値が第２閾値以下である場合に、前記生体に血流障害が発生していると判定する、  請求項２に記載の血流障害判定装置。
【請求項４】
前記第２判定部は、前記複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値未満である場合、前記複数のスペクトルデータのパワーの和の平均値が第２閾値以下である場合に、前記生体に血流障害が発生していると判定する、  請求項２又は３に記載の血流障害判定装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記生体の色の時間変化を測定した色データ及び前記生体の温度の時間変化を測定した温度データの少なくともいずれかを含む時系列データを取得し、  前記時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定する決定部と、  前記１又は複数のパラメータの値に基づいて、危険度を推定する第１推定部と、をさらに備え、  前記第２判定部は、前記危険度に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する、  請求項１から４のいずれか一項に記載の血流障害判定装置。
【請求項６】
前記第１推定部は、前記１又は複数のパラメータの値及び前記１又は複数のパラメータの決定係数に基づいて指標を算出し、前記指標に基づいて前記危険度を更新することで、時間変化する前記危険度を推定する、  請求項５に記載の血流障害判定装置。
【請求項７】
時間をｔと表し、前記１又は複数のパラメータをＡ、Ａ０及びτと表すとき、  前記所定の関数は、Ａ×ｅｘｐ（−ｔ／τ）＋Ａ０である、  請求項６に記載の血流障害判定装置。
【請求項８】
前記第１推定部は、  前記指標の絶対値が第３閾値以上である場合、前記危険度の前回の値に前記指標を加算することで前記危険度を更新し、  前記指標の絶対値が前記第３閾値未満である場合、前記危険度の前回の値と前記指標のいずれか大きい値により前記危険度を更新する、  請求項６又は７に記載の血流障害判定装置。
【請求項９】
所定期間に前記第１判定部及び前記第２判定部による判定を複数回行った場合における血流障害が発生していると判定された割合に基づいて、時間変化する脈波危険度を推定する第２推定部をさらに備える、  請求項５から８のいずれか一項に記載の血流障害判定装置。
【請求項１０】
前記第２判定部は、前記１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、前記複数の脈波データを用いて前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定した結果と、前記色データ及び前記温度データの少なくともいずれかを用いて前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定した結果とに基づいて、前記生体に血流障害が生じているか否かを総合判定する、  請求項９に記載の血流障害判定装置。
【請求項１１】
前記第２判定部は、前記脈波危険度及び前記危険度の少なくともいずれかが第４閾値以上である場合に、前記生体に血流障害が生じていると総合判定する、  請求項１０に記載の血流障害判定装置。
【請求項１２】
前記色データは、赤外データを含み、  前記決定部は、前記赤外データに基づいてノイズ除去された前記時系列データを近似する前記所定の関数に含まれる前記１又は複数のパラメータの値を決定する、  請求項５から１１のいずれか一項に記載の血流障害判定装置。
【請求項１３】
前記算出部は、前記複数の異なる期間のうち基準期間に測定した脈波データの確率分布と、前記複数の異なる期間のうち対象期間に測定した脈波データの確率分布とが等しいか否かを検定する検定統計量を算出し、  前記第２判定部は、前記検定統計量に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する、  請求項１から１２のいずれか一項に記載の血流障害判定装置。
【請求項１４】
生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得することと、  前記複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成することと、  前記複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出することと、  所定の周波数区間毎に前記１又は複数のピークが検出された頻度を算出することと、  前記頻度に基づいて、前記１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することと、  前記１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、前記複数のスペクトルデータに基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定することと、  を含む血流障害判定方法。
【請求項１５】
血流障害判定装置に備えられたプロセッサを、  生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得する取得部、  前記複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部、  前記複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部、  所定の周波数区間毎に前記１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部、  前記頻度に基づいて、前記１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判定部、及び  前記１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、前記複数のスペクトルデータに基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部、  として機能させる血流障害判定プログラム。
【請求項１６】
生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定し、複数の脈波データを出力する脈波センサと、前記複数の脈波データを用いて前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する血流障害判定装置とを備える血流障害判定システムであって、  前記血流障害判定装置は、  前記複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部と、  前記複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部と、  所定の周波数区間毎に前記１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部と、  前記頻度に基づいて、前記１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判定部と、  前記１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、前記複数のスペクトルデータに基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部と、を有する、  血流障害判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、血流障害判定装置、血流障害判定方法、血流障害判定プログラム及び血流障害判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】  従来、医療現場では、鬱血や虚血といった血流障害が生じているか否かを医療スタッフが判断している。例えば、患者の生体組織を圧迫して変色させてから色が元に戻るまでの時間によって判断するレフィル法、生体組織の色によって判断する方法及び生体組織に針を刺した際の出血状態から判断する方法によって血流障害の可能性が判断されている。【０００３】  血流障害の検出を自動化する技術として、下記特許文献１には、生体組織の異なる血流情報を計測する複数の種類の感知手段を、柔軟な基材上にそれぞれ複数配置してなるセンサーシートを有する血流障害検出装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１７／０２６３９３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  特許文献１に記載の技術によれば、ウェアラブルセンサによって測定した患者の脈波、皮膚の色及び皮膚の温度に基づいて血流障害を検出することができる。【０００６】  しかしながら、測定を長時間にわたって行う場合、患者が常に静止しているとは限らず、患者の体動によって脈波データにアーティファクトが混入することがある。脈波データにアーティファクトが含まれると、誤って血流障害と判定したり、血流障害を見逃したりするおそれがある。【０００７】  そこで、本発明は、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる血流障害判定装置、血流障害判定方法、血流障害判定プログラム及び血流障害判定システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  本発明の一態様に係る血流障害判定装置は、生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得する取得部と、複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部と、複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部と、所定の周波数区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部と、頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判定部と、１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数のスペクトルデータに基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部と、を備える。【０００９】  この態様によれば、スペクトルデータのパワーではなく、スペクトルデータに含まれる１又は複数のピークの頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することで、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。【００１０】  上記態様において、第１判定部は、複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値以上である場合に、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定してもよい。【００１１】  この態様によれば、スペクトルデータのパワーが十分に高い場合に１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することとして、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。【００１２】  上記態様において、第２判定部は、アーティファクトでないと判定された１又は複数のピークのうち最も頻度が高い周波数区間を特定し、複数のスペクトルデータの周波数区間のパワーの平均値が第２閾値以下である場合に、生体に血流障害が発生していると判定してもよい。【００１３】  この態様によれば、脈波の周波数に対応するパワーをより正確に捉えることができ、血流障害の発生をより正確に判定することができる。【００１４】  上記態様において、第２判定部は、複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値未満である場合、複数のスペクトルデータのパワーの和の平均値が第２閾値以下である場合に、生体に血流障害が発生していると判定してもよい。【００１５】  この態様によれば、スペクトルデータのパワーが比較的低い場合に、複数のスペクトルデータのパワーの和の平均値が十分に高いか否かによって血流異常の発生を判定することで、血流障害の発生をより正確に判定することができる。【００１６】  上記態様において、取得部は、生体の色の時間変化を測定した色データ及び生体の温度の時間変化を測定した温度データの少なくともいずれかを含む時系列データを取得し、時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定する決定部と、１又は複数のパラメータの値に基づいて、危険度を推定する第１推定部と、をさらに備え、第２判定部は、危険度に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定してもよい。【００１７】  この態様によれば、生体の色及び温度の少なくともいずれかの時間変化に基づいて、脈波とは異なる観点で血流障害の発生を判定することができる。【００１８】  上記態様において、��１推定部は、１又は複数のパラメータの値及び１又は複数のパラメータの決定係数に基づいて指標を算出し、指標に基づいて危険度を更新することで、時間変化する危険度を推定してもよい。【００１９】  この態様によれば、所定の関数による近似のあてはまりの良さと、時間変化の大きさとに基づいて指標を算出し、時間変化する危険度を推定することができる。【００２０】  上記態様において、時間をｔと表し、１又は複数のパラメータをＡ、Ａ０及びτと表すとき、所定の関数は、Ａ×ｅｘｐ（−ｔ／τ）＋Ａ０であってもよい。【００２１】  この態様によれば、時系列データが指数的に変化する状況を所定の関数によって近似して、変化の大きさに応じた危険度を算出することができる。【００２２】  上記態様において、第１推定部は、指標の絶対値が第３閾値以上である場合、危険度の前回の値に指標を加算することで危険度を更新し、指標の絶対値が第３閾値未満である場合、危険度の前回の値と指標のいずれか大きい値により危険度を更新してもよい。【００２３】  この態様によれば、時系列データが減少する場合と増大する場合の両方について変化の大きさに応じた危険度を算出することができる。【００２４】  上記態様において、所定期間に第１判定部及び第２判定部による判定を複数回行った場合における血流障害が発生していると判定された割合に基づいて、時間変化する脈波危険度を推定する第２推定部をさらに備えてもよい。【００２５】  この態様によれば、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして、時間変化する脈波危険度を推定することができる。【００２６】  上記態様において、第２判定部は、１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数の脈波データを用いて生体に血流障害が発生しているか否かを判定した結果と、色データ及び温度データの少なくともいずれかを用いて生体に血流障害が発生しているか否かを判定した結果とに基づいて、生体に血流障害が生じているか否かを総合判定してもよい。【００２７】  この態様によれば、生体の脈波データに基づいてアーティファクトを減らして、脈波、色及び温度に基づいて、総合的に血流障害が生じているか否かを判定することができる。【００２８】  上記態様において、第２判定部は、脈波危険度及び危険度の少なくともいずれかが第４閾値以上である場合に、生体に血流障害が生じていると総合判定してもよい。【００２９】  この態様によれば、生体の脈波、色及び温度の少なくともいずれかについて血流障害の危険性が高い場合に血流障害が生じていると総合判定することで、血流障害の見逃しを減らすことができる。【００３０】  上記態様において、色データは、赤外データを含み、決定部は、赤外データに基づいてノイズ除去された時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定してもよい。【００３１】  この態様によれば、赤外データに基づいて色データのノイズ除去を行うことで、血流障害の危険度をより正確に算出することができる。【００３２】  上記態様において、算出部は、複数の異なる期間のうち基準期間に測定した脈波データの確率分布と、複数の異なる期間のうち対象期間に測定した脈波データの確率分布とが等しいか否���を検定する検定統計量を算出し、第２判定部は、検定統計量に基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定してよい。【００３３】  この態様によれば、基準期間の脈波データの確率分布と対象期間の脈波データの確率分布との差異に着目することで、脈波データの特徴を相対的に評価して、血流障害が発生している否かを判定することができる。【００３４】  本発明の他の態様に係る血流障害判定方法は、生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得することと、複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成することと、複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出することと、所定の周波数区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出することと、頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することと、１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数のスペクトルデータに基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定することと、を含む。【００３５】  この態様によれば、スペクトルデータのパワーではなく、スペクトルデータに含まれる１又は複数のピークの頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することで、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。【００３６】  本発明の他の態様に係る血流障害判定プログラムは、血流障害判定装置に備えられたプロセッサを、生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得する取得部、複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部、複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部、所定の周波数区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部、頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判定部、及び１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数のスペクトルデータに基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部、として機能させる。【００３７】  この態様によれば、スペクトルデータのパワーではなく、スペクトルデータに含まれる１又は複数のピークの頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することで、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。【００３８】  本発明の他の態様に係る血流障害判定システムは、生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定し、複数の脈波データを出力する脈波センサと、複数の脈波データを用いて生体に血流障害が発生しているか否かを判定する血流障害判定装置とを備える血流障害判定システムであって、血流障害判定装置は、複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部と、複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部と、所定の周波数区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部と、頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判���部と、１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数のスペクトルデータに基づいて、生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部と、を有する。【００３９】  この態様によれば、スペクトルデータのパワーではなく、スペクトルデータに含まれる１又は複数のピークの頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することで、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。
【発明の効果】
【００４０】  本発明によれば、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる血流障害判定装置、血流障害判定方法、血流障害判定プログラム及び血流障害判定システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施形態に係る血流障害判定システムの概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係る血流障害判定システムが備えるセンサの概要を示す図である。
【図３】本実施形態に係る血流障害判定装置の機能ブロックを示す図である。
【図４】本実施形態に係る血流障害判定装置の物理的構成を示す図である。
【図５】本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される第１処理のフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る血流障害判定装置により実行される第２処理のフローチャートである。
【図７】本実施形態に係る血流障害判定装置により生成された複数のスペクトルデータ及び複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを示す図である。
【図８】本実施形態に係る血流障害判定装置により算出された１又は複数のピークの頻度の第１例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る血流障害判定装置により算出された１又は複数のピークの頻度の第２例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される第３処理のフローチャートである。
【図１１】本実施形態に係る血流障害判定装置により色データに基づき推定された危険度を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される第４処理のフローチャートである。
【図１３】本実施形態に係る血流障害判定装置により温度データに基づき推定された危険度を示す図である。
【図１４】本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される第５処理のフローチャートである。
【図１５】本実施形態に係る血流障害判定装置により総合判定された危険度及びアーティファクトの検出率の第１例を示す図である。
【図１６】本実施形態に係る血流障害判定装置により総合判定された危険度及びアーティファクトの検出率の第２例を示す図である。
【図１７】本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される第６処理のフローチャートである。
【図１８】本実施形態に係る血流障害判定装置により算出されたＤ値及び血流障害検出タイミングを示す図である。
【図１９】本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される第７処理のフローチャートである。
【図２０】本実施形態に係る血流障害判定システムにより測定され、ノイズ除去された色データ及びノイズ除去されていない色データを示す図である。
【図２１】本実施形態に係る血流障害判定装置により色データに基づき推定された危険度を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４２】  添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００４３】  図１は、本発明の実施形態に係る血流障害判定システム１００の概要を示す図である。血流障害判定システム１００は、血流障害判定装置１０と、センサ２０と、トランスミッタ３０とを備える。
【００４４】  血流障害判定システム１００は、生体１に貼付されるフレキシブルなセンサ２０によって生体１の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定し、測定した脈波データを、トランスミッタ３０を介して血流障害判定装置１０に送信し、血流障害判定装置１０によって生体１に血流障害が生じているか否かを判定する。ここで、血流障害は、鬱血及び虚血を含む。本実施形態では、センサ２０とトランスミッタ３０は有線通信で接続され、トランスミッタ３０と血流障害判定装置１０は無線通信で接続されている。もっとも、通信方式は任意である。また、本実施形態では、血流障害判定装置１０は、タブレットコンピュータで構成されている。もっとも、血流障害判定装置１０は、ラップトップコンピュータで構成されてもよいし、他の形式のコンピュータで構成されてもよい。
【００４５】  また、血流障害判定システム１００は、センサ２０によって生体１の色の時間変化を測定したり、生体１の温度の時間変化を測定したりして、測定した色データ及び温度データを、トランスミッタ３０を介して血流障害判定装置１０に送信し、血流障害判定装置１０によって生体１に血流障害が生じているか否かを判定する。
【００４６】  図２は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００が備えるセンサ２０の概要を示す図である。センサ２０は、生体１の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定する脈波センサ２１と、生体１の色の時間変化を測定する色センサ２２と、生体１の温度の時間変化を測定する温度センサ２３と、を有する。なお、図２に示したメジャーの数値単位はｃｍである。
【００４７】  本実施形態に係るセンサ２０は、フレキシブル基板２５に４つの脈波センサ２１と、４つの色センサ２２と、４つの温度センサ２３とが実装されて構成されている。また、センサ２０は、１つの脈波センサ２１と、１つの色センサ２２と、１つの温度センサ２３とで１チャンネルの血流データを出力するように構成されている。本実施形態に係るセンサ２０は、合計４チャンネルの血流データを出力する。
【００４８】  フレキシブル基板２５は、体表面の変形に追随するように生体１に貼付される。脈波センサ２１は、例えば生体１に光を照射して、光の吸収量に基づき脈波を測定する光学式脈波センサで構成されてよい。色センサ２２は、例えば、赤外線を検出するフォトダイオードと、赤色の光を検出するフォトダイオードと、緑色の光を検出するフォトダイオードと、青色の光を検出するフォトダイオードとによって構成されてよい。温度センサ２３は、例えばサーミスタで構成されてよい。
【００４９】  図３は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の機能ブロックを示す図である。血流障害判定装置１０は、取得部１１、生成部１２、検出部１３、算出部１４、第１判定部１５、第２判定部１６、決定部１７、第１推定部１８及び第２推定部１９を備える。
【００５０】  取得部１１は、生体１の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを、トランスミッタ３０を介して脈波センサ２１から取得する。また、取得部１１は、生体１の色の時間変化を測定した色データを、トランスミッタ３０を介して色センサ２２から取得する。また、取得部１１は、生体１の温度の時間変化を測定した温度データを、トランスミッタ３０を介して温度センサ２３から取得する。
【００５１】  生成部１２は、複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する。生成部１２は、所定のサンプリングレートで測定された複数の脈波データに対して高速フーリエ変換を行うことで、複数のスペクトルデータを生成してよい。所定のサンプリングレートは、例えば１６Ｈｚであってよい。
【００５２】  検出部１３は、複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する。検出部１３は、複数のスペクトルデータの極大点を１又は複数のピークとして検出してよい。
【００５３】  算出部１４は、所定の周波数区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出する。算出部１４は、例えば０．０７５Ｈｚ毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出してよい。
【００５４】  第１判定部１５は、１又は複数のピークが検出された頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する。第１判定部１５による判定の詳細は、後に説明する。
【００５５】  第１判定部１５は、複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値以上である場合に、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定してよい。第１判定部１５は、複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値以上でない場合には、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定しなくてもよい。このように、スペクトルデータのパワーが十分に高い場合に１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することとして、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。
【００５６】  第２判定部１６は、１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数のスペクトルデータに基づいて、生体１に血流障害が発生しているか否かを判定する。第２判定部１６による判定の詳細は、後に説明する。
【００５７】  本実施形態に係る血流障害判定装置１０によれば、スペクトルデータのパワーではなく、スペクトルデータに含まれる１又は複数のピークの頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することで、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。
【００５８】  決定部１７は、色データ及び温度データの少なくともいずれかを含む時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定する。具体的には、時間をｔと表し、１又は複数のパラメータをＡ、Ａ０及びτと表すとき、所定の関数は、Ａ×ｅｘｐ（−ｔ／τ）＋Ａ０であってよい。このようにして、時系列データが指数的に変化する状況を所定の関数によって近似して、変化の大きさに応じた危険度を算出することができる。
【００５９】  第１推定部１８は、１又は複数のパラメータの値に基づいて、危険度を推定する。第１推定部１８による推定の詳細は、後に説明する。第２判定部１６は、推定された危険度に基づいて、生体１に血流障害が発生しているか否かを判定してよい。このようにして、生体１の色及び温度の少なくともいずれかの時間変化に基づいて、脈波とは異なる観点で血流障害の発生を判定することができる。
【００６０】  第２推定部１９は、所定期間に第１判定部１５及び第２判定部１６による判定を複数回行った場合における血流障害が発生していると判定された割合に基づいて、時間変化する脈波危険度を推定する。脈波危険度は、第１推定部１８により色データ及び温度データに基づき推定される危険度とは独立に推定されてよい。第２推定部１９によって、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして、時間変化する脈波危険度を推定することができる。
【００６１】  図４は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０の物理的構成を示す図である。血流障害判定装置１０は、プロセッサに相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では血流障害判定装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、血流障害判定装置１０は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図４で示す構成は一例であり、血流障害判定装置１０はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。
【００６２】  ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、脈波データ、色データ及び温度データに基づいて生体１の血流障害を判定するプログラム（血流障害判定プログラム）を実行する演算部である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。
【００６３】  ＲＡＭ１０ｂは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行する血流障害判定プログラム、脈波データ、色データ及び温度データ等を記憶してよい。なお、これらは例示であって、ＲＡＭ１０ｂには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。
【００６４】  ＲＯＭ１０ｃは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば血流障害判定プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。
【００６５】  通信部１０ｄは、血流障害判定装置１０を他の機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、インターネット等の通信ネットワークＮに接続されてよい。
【００６６】  入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボードやタッチパネルを含んでよい。
【００６７】  表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆは、脈波データ、色データ及びを表示したり、血流障害の危険度を表示したりしてよい。
【００６８】  血流障害判定プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。血流障害判定装置１０では、ＣＰＵ１０ａが血流障害判定プログラムを実行することにより、図３を用いて説明した様々な動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、血流障害判定装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
【００６９】  図５は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００により実行される第１処理のフローチャートである。第１処理は、脈波データに基づいて脈波危険度を算出する処理である。
【００７０】  はじめに、血流障害判定システム１００は、脈波センサ２１によって、所定のサンプリングレートで脈波データを測定する（Ｓ１０）。その後、血流障害判定装置１０は、一連の脈波データを所定の長さに分割する（Ｓ１１）。例えば、血流障害判定装置１０は、３分程度連続して測定された脈波データを、２１秒程度の長さの９つのデータに分割し、９つのデータの前半５秒程度をそれぞれ除去して、１６秒程度の９つの脈波データを作成してよい。１６秒程度の９つの脈波データは、２５６点のサンプリングデータを含んでよい。
【００７１】  血流障害判定装置１０は、複数の脈波データをフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する（Ｓ１２）。具体的には、血流障害判定装置１０は、１６秒程度の長さの９つの脈波データを高速フーリエ変換して、９つのスペクトルデータを生成する。
【００７２】  血流障害判定装置１０は、複数のスペクトルデータの総パワーを算出する（Ｓ１３）。ここで、総パワーは、スペクトルデータのパワーを所定の周波数範囲について積分した値であってよい。所定の周波数範囲は、例えば、０．５〜２Ｈｚであってよい。なお、０．５〜２Ｈｚは、３０〜１２０ｂｐｍに相当する。血流障害判定装置１０は、９つのスペクトルデータそれぞれについて総パワーを算出してよい。
【００７３】  血流障害判定装置１０は、スペクトルデータの総パワーが第１閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１４）。総パワーが第１閾値以上である場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、すなわち脈波データの信号強度が十分に強い場合、血流障害判定装置１０は、アーティファクトを除外し、評価値を算出する処理を行う（Ｓ１５）。同処理については、次図を用いて詳細に説明する。血流障害判定装置１０は、脈波データをアーティファクトとして除外した場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、その後の処理を行わずに第１処理を終了する。一方、脈波データをアーティファクトとして除外せず、評価値を算出した場合（Ｓ１６：ＮＯ）、その後の処理を行う。
【００７４】  一方、総パワーが第１閾値以上でない場合（Ｓ１４：ＮＯ）、すなわち脈波データの信号強度が弱い場合、血流障害判定装置１０は、複数のスペクトルデータの総パワーの平均値を評価値として算出する（Ｓ１７）。血流障害判定装置１０は、複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値未満である場合、複数のスペクトルデータのパワーの和の平均値によって評価値を算出してよい。例えば、スペクトルデータの総パワーをＰｔｏｔと表す場合、血流障害判定装置１０は、（１／（２Ｈｚ−０．５Ｈｚ））×（１６Ｈｚ／２５６）×Ｐｔｏｔによって評価値を算出してよい。
【００７５】  血流障害判定装置１０は、算出した評価値が第２閾値以下である場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、血流障害が発生していると判定する（Ｓ１９）。一方、算出した評価値が第２閾値以下でない場合（Ｓ１８：ＮＯ）、血流障害判定装置１０は、血流障害が発生していないと判定する（Ｓ２０）。
【００７６】  最後に、血流障害判定装置１０は、所定期間に第１判定部１５及び第２判定部１６による判定を複数回行った場合における血流障害が発生していると判定された割合に基づいて、脈波危険度を算出する（Ｓ２１）。例えば、血流障害判定装置１０は、３０分間の間に第２判定部１６によって血流障害が発生していると判定された回数を、第２判定部１６による総判定回数で割った値によって、脈波危険度を算出してよい。以上により、第１処理が終了する。
【００７７】  図６は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により実行される第２処理のフローチャートである。第２処理は、スペクトルデータの総パワーが第１閾値以上の場合に、アーティファクトを除外した上で評価値を算出する処理である。同図では、図５に示す「アーティファクトを除外し、評価値を算出」する処理（Ｓ１５）の詳細を示している。
【００７８】  はじめに、血流障害判定装置１０は、複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する（Ｓ１５１）。例えば、血流障害判定装置１０は、複数のスペクトルデータの極大点のうち、最大値の１／３以上の大きさをもつ極大点を１又は複数のピークとして検出してよい。
【００７９】  血流障害判定装置１０は、所定の周波数区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出する（Ｓ１５２）。例えば、血流障害判定装置１０は、０．０７５Ｈｚの区間毎に１又は複数のピークが検出された頻度を算出してよい。
【００８０】  血流障害判定装置１０は、１又は複数のピークの頻度のうち、最高頻度が基準値以上であるか否かを判定する（Ｓ１５３）。例えば、９つのスペクトルデータそれぞれから１又は複数のピークを検出する場合、各周波数区間においてピークが検出される回数は０〜９の値となる。この場合、基準値を６として、１又は複数のピークの最高頻度が６以上であるか否かを判定することとしてよい。
【００８１】  １又は複数のピークの頻度のうち、最高頻度が基準値以上である場合（Ｓ１５３：ＹＥＳ）、血流障害判定装置１０は、最高頻度の周波数区間を特定する（Ｓ１５４）。そして、血流障害判定装置１０は、特定された周波数区間に関する複数のスペクトルデータのパワーの平均値を評価値として算出する（Ｓ１５５）。血流障害判定装置１０は、アーティファクトでないと判定された１又は複数のピークのうち最も頻度が高い周波数区間を特定し、当該周波数区間に関する複数のスペクトルデータのパワーの平均値を評価値として算出してよい。
【００８２】  一方、１又は複数のピークの頻度のうち、最高頻度が基準値以上でない場合（Ｓ１５３：ＮＯ）、血流障害判定装置１０は、ピークをアーティファクトと判定して除外する（Ｓ１５６）。このようにして、血流障害判定装置１０は、スペクトルデータのパワーではなく、スペクトルデータに含まれる１又は複数のピークの頻度に基づいて、１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定することで、脈波データに含まれるアーティファクトを減らすことができる。以上により、第２処理が終了する。
【００８３】  血流障害判定装置１０は、アーティファクトでないと判定された１又は複数のピークのうち最も頻度が高い周波数区間を特定し、当該周波数区間に関する複数のスペクトルデータのパワーの平均値が第２閾値以下である場合に、生体１に血流障害が発生していると判定する。これにより、脈波の周波数に対応するパワーをより正確に捉えることができ、血流障害の発生をより正確に判定することができる。
【００８４】  また、血流障害判定装置１０は、複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値未満である場合、複数のスペクトルデータのパワーの和の平均値が第２閾値以下である場合に、生体１に血流障害が発生していると判定する。このように、スペクトルデータのパワーが比較的低い場合に、複数のスペクトルデータのパワーの和の平均値が十分に高いか否かによって血流異常の発生を判定することで、血流障害の発生をより正確に判定することができる。
【００８５】  図７は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により生成された複数のスペクトルデータＳ１〜Ｓ９及び複数のスペクトルデータＳ１〜Ｓ９に含まれる１又は複数のピークＰ１〜Ｐ９を示す図である。複数のスペクトルデータＳ１〜Ｓ９は、それぞれＨｚの単位で横軸に周波数を示し、任意単位で縦軸にパワーを示している。また、１又は複数のピークＰ１〜Ｐ９は、それぞれ任意単位で横軸に周波数を示し、任意単位で縦軸にパワーを示している。
【００８６】  複数のスペクトルデータＳ１〜Ｓ９は、９つの脈波データをそれぞれ高速フーリエ変換して得られたデータである。また、１又は複数のピークＰ１〜Ｐ９は、複数のスペクトルデータＳ１〜Ｓ９の極大点のうち、最大値の１／３以上の大きさをもつ極大点を検出したデータである。
【００８７】  生体１の血流が正常である場合、スペクトルデータからは脈波周波数に対応する単一のピークが検出されることが多い。そして、複数のスペクトルデータからは、脈波周波数に対応する周波数区間についてピークが検出されることが多い。
【００８８】  一方、生体１の血流が異常である場合、スペクトルデータからは複数のピークが検出されることが多い。そして、複数のスペクトルデータからは、複数の周波数区間についてピークが検出されることが多い。
【００８９】  図８は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により算出された１又は複数のピークの頻度の第１例を示す図である。同図では、血流が正常な場合に測定された９つの脈波データから９つのスペクトルデータを生成した場合に、９つのスペクトルデータに含まれる複数のピークの頻度を第１ヒストグラムＨ１として示している。
【００９０】  第１ヒストグラムＨ１では、１．５１Ｈｚ〜１．５９Ｈｚの区間が最高頻度の周波数区間ＰＷとなっている。ここで、最高頻度は６である。例えば基準値を６とする場合、同図に示す例は、ピークの最高頻度が基準値以上であるから、アーティファクトではないと判定される。この場合、９つのスペクトルデータに基づいて血流障害が発生しているか否かが判定される。
【００９１】  図９は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により算出された１又は複数のピークの頻度の第２例を示す図である。同図では、血流障害が発生している場合に測定された９つの脈波データから９つのスペクトルデータを生成した場合に、９つのスペクトルデータに含まれる複数のピークの頻度を第２ヒストグラムＨ２として示している。
【００９２】  第２ヒストグラムＨ２では、０．５Ｈｚから２Ｈｚの周波数区間にピークの頻度が散在しており、０．９７Ｈｚ〜１．０５Ｈｚの区間が最高頻度の周波数区間となっている。ここで、最高頻度は３である。例えば基準値を６とする場合、同図に示す例は、ピークの最高頻度が基準値未満であるから、アーティファクトであると判定されて除外される。この場合、９つのスペクトルデータは血流障害の判定には用いられず、棄却される。
【００９３】  図１０は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００により実行される第３処理のフローチャートである。第３処理は、色データに基づき危険度を算出する処理である。
【００９４】  はじめに、血流障害判定システム１００は、色センサ２２によって、所定のサンプリングレートで色データを測定する（Ｓ３０）。その後、血流障害判定装置１０は、色データを平滑化する（Ｓ３１）。例えば、血流障害判定装置１０は、連続して測定された３点のデータｙ１，ｙ２，ｙ３について、｜ｙ３−ｙ２｜＞｜ｙ２−ｙ１｜／２である場合、ｙ２をｙ１に置き換えることで、平滑化を行ってよい。また、血流障害判定装置１０は、例えば、連続して測定された５点のデータｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ４，ｙ５について、ｙ３を５点のデータの平均値で置き換えることで、平滑化を行ってよい。
【００９５】  血流障害判定装置１０は、色データから明度データに変換する（Ｓ３２）。例えば、血流障害判定装置１０は、ＲＧＢ−ＩＲ表色系の色データをＸＹＺ表色系の色データに変換して、Ｙ値を抽出することで明度データへの変換を行ってよい。
【００９６】  血流障害判定装置１０は、明度データを近似する所定の関数のパラメータを決定する（Ｓ３３）。血流障害判定装置１０は、時間をｔと表し、１又は複数のパラメータをＡ、Ａ０及びτと表すとき、所定の関数としてＡ×ｅｘｐ（−ｔ／τ）＋Ａ０を用いて、明度データを近似するようにＡ、Ａ０及びτを決定してよい。所定の関数のフィッティングは、最小二乗法を、例えばLevenberg-Marquardt法により解くことで行ってよい。
【００９７】  血流障害判定装置１０は、決定係数と、パラメータの対数正規分布との積により指標を算出する（Ｓ３４）。血流障害判定装置１０は、０から１００までの値をとるGoodness of Fitting（ＧｏＦ）により決定係数を算出してよい。また、血流障害判定装置１０は、パラメータＡの対数正規分布を、ｌｏｇｎｏｒｍａｌ（Ａ）＝１／（√（２π）σＡ）ｅｘｐ（−（ｌｎ（Ａ）−μ）２／２σ２）により算出してよい。ここで、σ＝１／４として、μは、対数正規分布の最頻値ｅｘｐ（μ−σ２）が１０００となるように選択されてよい。
【００９８】  血流障害判定装置１０は、指標ｉｎｄ＝ＧｏＦ×ｌｏｇｎｏｒｍａｌ（Ａ）の絶対値が第３閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ３５）。指標が第３閾値以上である場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、血流障害判定装置１０は、危険度の前回の値に指標を加算することで危険度を更新する（Ｓ３６）。一方、指標が第３閾値以上でない場合（Ｓ３５：ＮＯ）、危険度の前回の値と指標のいずれか大きい値により危険度を更新する（Ｓ３７）。
【００９９】  このように、血流障害判定装置１０の第１推定部１８は、１又は複数のパラメータの値及び１又は複数のパラメータの決定係数に基づいて指標を算出し、指標に基づいて危険度を更新することで、時間変化する危険度を推定してよい。これにより、所定の関数による近似のあてはまりの良さと、時間変化の大きさとに基づいて指標を算出し、時間変化する危険度を推定することができる。
【０１００】  また、第１推定部１８は、指標の絶対値が第３閾値以上である場合、危険度の前回の値に指標を加算することで危険度を更新し、指標の絶対値が第３閾値未満である場合、危険度の前回の値と指標のいずれか大きい値により危険度を更新してよい。これにより、時系列データ（明度データ）が減少する場合と増大する場合の両方について変化の大きさに応じた危険度を算出することができる。以上により、第３処理が終了する。
【０１０１】  図１１は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により色データに基づき推定された危険度を示す図である。同図では、横軸に経過日数を示し、縦軸に危険度を示している。同図では、４チャンネルの色センサ２２により測定された色データに基づき危険度を算出した結果を示している。
【０１０２】  血流障害判定装置１０は、４チャンネルの色センサ２２により測定された４つの色データに基づき、それぞれ危険度を推定する。図１１からは、３日目（Ｄａｙ３）の夜に実線で示した第１危険度Ｃ１と、一点鎖線で示した第２危険度Ｃ２とが急上昇していることが読み取れる。第１危険度Ｃ１は、最大値の１．０近くまで上昇し、その後１．０程度を維持している。また、第２危険度Ｃ２は、０．３程度まで上昇し、その後０．３程度を維持している。
【０１０３】  図１１に示すデータによれば、少なくとも１チャンネルの色データについて、危険度が最大値近くで一定となっており、生体１に血流障害が生じている蓋然性が高いと判断できる。
【０１０４】  図１２は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００により実行される第４処理のフローチャートである。第４処理は、温度データに基づき危険度を算出する処理である。
【０１０５】  はじめに、血流障害判定システム１００は、温度センサ２３によって、所定のサンプリングレートで色データを測定する（Ｓ４０）。その後、血流障害判定装置１０は、温度データを平滑化する（Ｓ４１）。例えば、血流障害判定装置１０は、連続して測定された３点のデータｙ１，ｙ２，ｙ３について、｜ｙ３−ｙ２｜＞｜ｙ２−ｙ１｜／２である場合、ｙ２をｙ１に置き換えることで、平滑化を行ってよい。また、血流障害判定装置１０は、例えば、連続して測定された５点のデータｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ４，ｙ５について、ｙ３を５点のデータの平均値で置き換えることで、平滑化を行ってよい。
【０１０６】  血流障害判定装置１０は、温度データを近似する所定の関数のパラメータを決定する（Ｓ４２）。血流障害判定装置１０は、時間をｔと表し、１又は複数のパラメータをＡ、Ａ０及びτと表すとき、所定の関数としてＡ×ｅｘｐ（−ｔ／τ）＋Ａ０を用いて、温度データを近似するようにＡ、Ａ０及びτを決定してよい。所定の関数のフィッティングは、最小二乗法を、例えばLevenberg-Marquardt法により解くことで行ってよい。
【０１０７】  血流障害判定装置１０は、決定係数と、パラメータの対数正規分布との積により指標を算出する（Ｓ４３）。血流障害判定装置１０は、０から１００までの値をとるGoodness of Fitting（ＧｏＦ）により決定係数を算出してよい。また、血流障害判定装置１０は、パラメータＡの対数正規分布を、ｌｏｇｎｏｒｍａｌ（Ａ）＝１／（√（２π）σＡ）ｅｘｐ（−（ｌｎ（Ａ）−μ）２／２σ２）により算出してよい。ここで、σ＝１／４として、μは、対数正規分布の最頻値ｅｘｐ（μ−σ２）が２となるように選択されてよい。
【０１０８】  血流障害判定装置１０は、危険度の前回の値に指標ｉｎｄ＝ＧｏＦ×ｌｏｇｎｏｒｍａｌ（Ａ）を加算することで危険度を更新する（Ｓ４４）。以上により、第４処理が終了する。
【０１０９】  図１３は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により温度データに基づき推定された危険度を示す図である。同図では、横軸に経過日数を示し、縦軸に危険度を示している。同図では、４チャンネルの温度センサ２３により測定された温度データに基づき危険度を算出した結果を示している。
【０１１０】  血流障害判定装置１０は、４チャンネルの温度センサ２３により測定された４つの温度データに基づき、それぞれ危険度を推定する。図１３からは、６日目（Ｄａｙ６）の昼頃に実線で示した第１危険度Ｔ１が１．０近くまで上昇し、その後０に戻っていることが読み取れる。また、４日目（Ｄａｙ４）の午前に一点鎖線で示した第２危険度Ｔ２が０．４程度まで上昇し、その後０に戻っていることが読み取れる。また、７日目（Ｄａｙ７）の深夜に二点鎖線で示した第３危険度Ｔ３が０．４程度まで上昇し、その後０に戻っていることが読み取れる。また、１日目（Ｄａｙ１）の深夜に破線で示した第４危険度Ｔ４が０．１程度まで上昇し、その後０に戻っていることが読み取れる。
【０１１１】  図１３に示すデータによれば、４チャンネルの色データについて、一時的に危険度が最大値近くまで上昇しているものの、その後危険度は０に低下しており、生体１に血流障害が生じている蓋然性は低いと判断できる。
【０１１２】  図１４は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００により実行される第５処理のフローチャートである。第５処理は、生体１に血流障害が生じているか否かを総合判定する処理である。
【０１１３】  はじめに、血流障害判定システム１００は、図５に示す第１処理を実行し、脈波の危険度を算出する（Ｓ５０）。また、血流障害判定システム１００は、図１０に示す第３処理を実行し、色の危険度を算出する（Ｓ５１）。さらに、血流障害判定システム１００は、図１２に示す第４処理を実行し、温度の危険度を算出する（Ｓ５１）。なお、これらの処理の実行順序は任意である。
【０１１４】  血流障害判定システム１００は、脈波データがアーティファクトとして除外された場合（Ｓ５３：ＹＥＳ）、アーティファクトが検出されたことを出力する（Ｓ５４）。出力は、例えば血流障害判定装置１０の表示部１０ｆにメッセージを表示することで行ってよい。なお、アーティファクトが検出されたことの出力は省略してもよい。
【０１１５】  一方、脈波データがアーティファクトとして除外されなかった場合（Ｓ５３：ＮＯ）、血流障害判定システム１００は、脈波の危険度、色の危険度及び温度の危険度のいずれかが第４閾値以上であるか判定する（Ｓ５５）。いずれの危険度も第４閾値以上でない場合（Ｓ５５：ＮＯ）、血流障害判定システム１００は、血流障害のリスクが低いことを出力する（Ｓ５６）。一方、いずれかの危険度が第４閾値以上である場合（Ｓ５５：ＹＥＳ）、血流障害が発生していることを出力する（Ｓ５７）。以上により、第５処理が終了する。
【０１１６】  血流障害判定装置１０の第２判定部１６は、スペクトルデータの１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、複数の脈波データを用いて生体１に血流障害が発生しているか否かを判定した結果と、色データ及び温度データの少なくともいずれかを用いて生体１に血流障害が発生しているか否かを判定した結果とに基づいて、生体１に血流障害が生じているか否かを総合判定してよい。これにより、生体１の脈波データに基づいてアーティファクトを減らして、脈波、色及び温度に基づいて、総合的に血流障害が生じているか否かを判定することができる。
【０１１７】  また、血流障害判定装置１０の第２判定部１６は、脈波危険度、色の危険度及び温度の危険度の少なくともいずれかが第４閾値以上である場合に、生体１に血流障害が生じていると総合判定してよい。このように、生体１の脈波、色及び温度の少なくともいずれかについて血流障害の危険性が高い場合に血流障害が生じていると総合判定することで、血流障害の見逃しを減らすことができる。
【０１１８】  なお、血流障害判定装置１０の第２判定部１６は、色データを用いて算出された危険度と、温度データを用いて算出された危険度とに基づいて、生体１の血流障害の種類を判定してもよい。血流障害として鬱血が生じている場合、色データを用いて算出された危険度は上昇することが期待されるが、鬱血では生体１の温度が低下しないため、温度データを用いて算出された危険度は上昇しないことが通常である。一方、血流障害として虚血が生じている場合、色データを用いて算出された危険度が上昇し、生体１の温度が低下することで温度データを用いて算出された危険度も上昇することが期待される。このように、色の危険度と温度の危険度との組み合わせによって、鬱血及び虚血のいずれの血流障害が発生しているかを見分けることができる。
【０１１９】  図１５は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により総合判定された危険度及びアーティファクトの検出率の第１例を示す図である。本例では、総合判定された危険度Ｒ１と、アーティファクト検出率Ａ１とを示している。総合判定された危険度Ｒ１及びアーティファクト検出率Ａ１の横軸は時間であり、縦軸は０〜１の値である。同図では、実線、一点鎖線、二点鎖線及び破線によって、４チャンネルの脈波データに関するアーティファクト検出率Ａ１を示している。
【０１２０】  本例では、総合判定された危険度Ｒ１は、測定開始時点以外のすべての時間にわたって０である。また、アーティファクト検出率Ａ１は、４チャンネルの脈波データについて頻繁に上昇している。このように、本実施形態に係る血流障害判定装置１０によれば、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして血流障害を判定することができる。
【０１２１】  図１６は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により総合判定された危険度及びアーティファクトの検出率の第２例を示す図である。本例では、総合判定された危険度Ｒ２と、アーティファクト検出率Ａ２とを示している。総合判定された危険度Ｒ２及びアーティファクト検出率Ａ２の横軸は時間であり、縦軸は０〜１の値である。同図では、実線、一点鎖線、二点鎖線及び破線によって、４チャンネルの総合判定された危険度Ｒ２及び４チャンネルの脈波データに関するアーティファクト検出率Ａ２を示している。
【０１２２】  本例では、総合判定された危険度Ｒ２は、すべての時間にわたってほとんど１に近い値となっている。そのため、本例では、生体１に血流障害が生じている蓋然性が高いと考えられる。また、アーティファクト検出率Ａ２は、すべての時間にわたって０．５〜０．７程度の高い値となっている。このように、本実施形態に係る血流障害判定装置１０によれば、脈波データに含まれるアーティファクトを減らして、脈波、色及び温度によって血流障害が発生しているか否かを総合的に判定することができる。
【０１２３】  図１７は、本実施形態に係る血流障害判定システムにより実行される第６処理のフローチャートである。第６処理は、脈波データに基づいて生体１に血流障害が発生しているか否かを判定する処理である。
【０１２４】  血流障害判定装置１０の算出部１４は、複数の異なる期間のうち基準期間に測定した脈波データの確率分布と、複数の異なる期間のうち対象期間に測定した脈波データの確率分布とが等しいか否かを検定する検定統計量を算出する。ここで、基準期間は、脈波データの測定を開始した時点から所定期間経過するまでであってよく、対象期間は、現時点から所定期間遡った時点までであってよい。これまでの研究において得られたデータから、脈波データの確率分布をガンマ分布によって近似できることが分かっている。算出部１４は、基準期間に測定した脈波データの平均及び分散に基づいて、基準期間に測定した脈波データのガンマ分布を推定し、対象期間に測定した脈波データの平均及び分散に基づいて、対象期間に測定した脈波データのガンマ分布を推定してよい。また、算出部１４は、基準期間に測定した脈波データのガンマ分布と、対象期間に測定した脈波データのガンマ分布とが等しいか否かを検定する検定統計量としてＤ値を算出してよい。
【０１２５】  血流障害判定装置１０の第２判定部１６は、検定統計量に基づいて、生体１に血流障害が発生しているか否かを判定する。第２判定部１６は、Ｄ値が第５閾値以上である場合に生体１に血流障害が発生していると判定し、Ｄ値が第５閾値未満である場合に生体１に血流障害が発生していないと判定してよい。
【０１２６】  はじめに、血流障害判定システム１００は、脈波センサ２１によって、所定のサンプリングレートで脈波データを測定する（Ｓ６０）。その後、血流障害判定装置１０は、基準期間を定め、基準区間の平均及び分散を算出し、基準期間に測定した脈波データの確率分布を推定する（Ｓ６１）。また、血流障害判定装置１０は、対象区間の平均及び分散を算出し、対象期間に測定した脈波データの確率分布を推定する（Ｓ６２）。そして、血流障害判定装置１０は、両確率分布が等しいか否かを検定する検定統計量としてＤ値を算出する（Ｓ６３）。
【０１２７】  Ｄ値が第５閾値以上である場合（Ｓ６４：ＹＥＳ）、血流障害判定装置１０は、生体１に血流障害が発生していると判定する（Ｓ６５）。一方、Ｄ値が第５閾値未満である場合（Ｓ６４：ＮＯ）、血流障害判定装置１０は、生体１に血流障害が発生していないと判定する（Ｓ６６）。
【０１２８】  図１８は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により算出されたＤ値及び血流障害検出タイミングを示す図である。同図では、横軸に時間を示し、上側の縦軸に脈波データの大きさ（Pulse Power）を無次元で示し、下側の縦軸にＤ値の大きさを無次元で示している。
【０１２９】  脈波データのグラフＰＰでは、４チャンネルの脈波データを実線、一点鎖線、二点鎖線及び破線で示している。血流障害判定装置１０は、最新の脈波データを含む対象期間の脈波データの確率分布と、測定開始時の脈波データを含む基準期間の脈波データの確率分布とを推定し、それらの確率分布が等しいか否かを検定するＤ値を算出する。Ｄ値のグラフＤは、ある時点で第５閾値Ｔｈを有意に超えており、血流障害判定装置１０は、第１時点ｄ１において、生体１に血流障害が発生していると判定した。
【０１３０】  一方、医師は、定期的に患者を回診して血流障害が発生しているか否かを判断する。本例の場合、医師は、第２時点ｄ２において、生体１に血流障害が発生していると判断した。
【０１３１】  このように、医師による判断は正確ではあるものの、常時行えるものではなく、血流障害が発生してから発見されるまでにある程度時間が経過することがある。この点、本実施形態に係る血流障害判定装置１０によれば、連続的な監視が可能となり、血流障害の発生をいち早く発見することができる。本実施形態に係る血流障害判定装置１０によれば、基準期間の脈波データの確率分布と対象期間の脈波データの確率分布との差異に着目することで、脈波データの特徴を相対的に評価して、血流障害が発生している否かを判定することができる。
【０１３２】  なお、脈波データの確率分布の変化に基づいて血流障害の発生を判定する場合、センサ２０は、血流障害が懸念される箇所に貼付されてよいが、血流障害が懸念される箇所と正常な箇所にまたがるように貼付されてもよい。センサ２０を血流障害が懸念される箇所と正常な箇所にまたがるように貼付する場合、少なくとも１チャネルの脈波センサ２１を血流障害が懸念される箇所に貼付し、他の少なくとも１チャネルの脈波センサ２１を正常な箇所に貼付するようにする。この場合、血流障害判定装置１０は、正常な箇所に対応するチャネルの脈波データを基準として、正常な箇所に対応するチャネルの脈波データの確率分布と、血流障害が懸念される箇所に対応するチャネルの脈波データの確率分布とが等しいか否かを検定する検定統計量を算出してよい。また、センサ２０を複数用意して、複数のチャネルを含む第１センサを正常な箇所に貼付し、複数のチャネルを含む他のセンサを血流障害が懸念される箇所に貼付してもよい。その場合、血流障害判定装置１０は、正常な箇所に貼付した第１センサの脈波データの確率分布と、血流障害が懸念される箇所に貼付した第２センサの脈波データの確率分布とが等しいか否かを検定する検定統計量を算出してよい。
【０１３３】  図１９は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００により実行される第７処理のフローチャートである。第６処理は、赤外データに基づくノイズ除去を行い、色データに基づき危険度を算出する処理である。血流障害判定システム１００の色センサ２２で測定される色データは、赤外データを含み、決定部１７は、赤外データに基づいてノイズ除去された時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定する。ここで、赤外データに基づくノイズ除去は、例えば、赤外データの大きさが第６閾値以上である場合に、その時点の色データをノイズとして除去することにより行われてよい。
【０１３４】  はじめに、血流障害判定システム１００は、色センサ２２によって、所定のサンプリングレートで色データを測定する（Ｓ７０）。血流障害判定装置１０は、赤外データが第６閾値以上である区間の色データを除去することで、色データに関するノイズ除去を行う（Ｓ７１）。その後、血流障害判定装置１０は、色データを平滑化する（Ｓ７２）。平滑化は、第３処理と同様に行われてよい。
【０１３５】  血流障害判定装置１０は、色データから明度データに変換する（Ｓ７３）。色データから明度データへの変換は、第３処理と同様に行われてよい。
【０１３６】  血流障害判定装置１０は、明度データを近似する所定の関数のパラメータを決定する（Ｓ７４）。明度データを近似する所定の関数のパラメータは、第３処理と同様に決定されてよい。
【０１３７】  血流障害判定装置１０は、決定係数と、パラメータの対数正規分布との積により指標を算出する（Ｓ７５）。指標は、第３処理と同様に算出されてよい。
【０１３８】  血流障害判定装置１０は、指標の絶対値が第３閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ７６）。指標が第３閾値以上である場合（Ｓ７６：ＹＥＳ）、血流障害判定装置１０は、危険度の前回の値に指標を加算することで危険度を更新する（Ｓ７７）。一方、指標が第３閾値以上でない場合（Ｓ７６：ＮＯ）、危険度の前回の値と指標のいずれか大きい値により危険度を更新する（Ｓ７８）。
【０１３９】  赤外データに基づいて色データのノイズ除去を行うことで、血流障害の危険度をより正確に算出することができるようになる。
【０１４０】  図２０は、本実施形態に係る血流障害判定システム１００により測定され、ノイズ除去された色データ及びノイズ除去されていない色データを示す図である。同図では、横軸に時間を示し、上側の縦軸にノイズ除去を行った色データの明度を無次元で示し、下側の縦軸にノイズ除去していない色データの明度を無次元で示している。ノイズ除去を行った色データのグラフＹ１及びノイズ除去していない色データのグラフＹ２いずれも、４チャンネルの色データを実線、一点鎖線、二点鎖線及び破線で示している。
【０１４１】  ノイズ除去を行った色データのグラフＹ１は、不連続な箇所を含み、当該箇所がノイズとして除去されたデータである。一方、ノイズ除去していない色データのグラフＹ２は連続している。
【０１４２】  図２１は、本実施形態に係る血流障害判定装置１０により色データに基づき推定された危険度を示す図である。同図では、横軸に経過日数を示し、縦軸に危険度を示している。同図では、４チャンネルの色センサ２２により測定され、赤外データに基づいてノイズ除去された色データに基づき危険度を算出した結果を示している。
【０１４３】  血流障害判定装置１０は、ノイズ除去された４つの色データに基づき、それぞれ危険度を推定する。図２１からは、２０１８年７月３０日の夜に実線で示した第１危険度Ｃ１と、一点鎖線で示した第２危険度Ｃ２とが急上昇していることが読み取れる。第１危険度Ｃ１は、最大値の１．０近くまで上昇し、その後０．６程度を維持している。また、第２危険度Ｃ２は、０．３程度まで上昇し、その後０．３程度を維持している。その他、二点鎖線で示した第３危険度Ｃ３及び破線で示した第４危険度Ｃ４は、２０１８年７月３１日の朝に０．１程度に上昇し、その後０．１程度を維持している。
【０１４４】  図２１に示すデータによれば、少なくとも１チャンネルの色データについて、危険度が最大値近くまで上昇しており、生体１に血流障害が生じている蓋然性が高いと判断できる。
【０１４５】  以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【０１４６】  本発明は、生体の色データ及び温度データの少なくともいずれかに基づいて血流障害の危険度を算出し、危険度に基づいて血流障害を判定することができる血流障害判定装置、血流障害判定方法、血流障害判定プログラム及び血流障害判定システムを提供する。
【０１４７】  ［付記１］  生体の色の時間変化を測定した色データ及び前記生体の温度の時間変化を測定した温度データの少なくともいずれかを含む時系列データを取得する取得部と、  前記時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定する決定部と、  前記１又は複数のパラメータの値に基づいて、危険度を推定する第１推定部と、  前記危険度に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部と、  を備える血流障害判定装置。
【０１４８】  ［付記２］  前記第１推定部は、前記１又は複数のパラメータの値及び前記１又は複数のパラメータの決定係数に基づいて指標を算出し、前記指標に基づいて前記危険度を更新することで、時間変化する前記危険度を推定する、  付記１に記載の血流障害判定装置。
【０１４９】  ［付記３］  時間をｔと表し、前記１又は複数のパラメータをＡ、Ａ０及びτと表すとき、  前記所定の関数は、Ａ×ｅｘｐ（−ｔ／τ）＋Ａ０である、  付記２に記載の血流障害判定装置。
【０１５０】  ［付記４］  前記第１推定部は、  前記指標の絶対値が第３閾値以上である場合、前記危険度の前回の値に前記指標を加算することで前記危険度を更新し、  前記指標の絶対値が前記第３閾値未満である場合、前記危険度の前回の値と前記指標のいずれか大きい値により前記危険度を更新する、  付記２又は３に記載の血流障害判定装置。
【０１５１】  ［付記５］  前記取得部は、前記生体の脈波の時間変化を複数の異なる期間に測定した複数の脈波データを取得し、  前記複数の脈波データをそれぞれフーリエ変換して複数のスペクトルデータを生成する生成部と、  前記複数のスペクトルデータに含まれる１又は複数のピークを検出する検出部と、  所定の周波数区間毎に前記１又は複数のピークが検出された頻度を算出する算出部と、  前記頻度に基づいて、前記１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する第１判定部と、をさらに備え、  前記第２判定部は、前記１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、前記複数のスペクトルデータに基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する、  付記１から４のいずれか一項に記載の血流障害判定装置。
【０１５２】  ［付記６］  前記第１判定部は、前記複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値以上である場合に、前記１又は複数のピークがアーティファクトであるか否かを判定する、  付記５に記載の血流障害判定装置。
【０１５３】  ［付記７］  前記第２判定部は、前記アーティファクトでないと判定された前記１又は複数のピークのうち最も頻度が高い周波数区間を特定し、前記複数のスペクトルデータの前記周波数区間のパワーの平均値が第２閾値以下である場合に、前記生体に血流障害が発生していると判定する、  付記６に記載の血流障害判定装置。
【０１５４】  ［付記８］  前記第２判定部は、前記複数のスペクトルデータのパワーの和が第１閾値未満である場合、前記複数のスペクトルデータのパワーの和の平均値が第２閾値以下である場合に、前記生体に血流障害が発生していると判定する、  付記６又は７に記載の血流障害判定装置。
【０１５５】  ［付記９］  所定期間に前記第１判定部及び前記第２判定部による判定を複数回行った場合における血流障害が発生していると判定された割合に基づいて、時間変化する脈波危険度を推定する第２推定部をさらに備える、  付記５から８のいずれか一項に記載の血流障害判定装置。
【０１５６】  ［付記１０］  前記第２判定部は、前記１又は複数のピークがアーティファクトでないと判定された場合に、前記複数の脈波データを用いて前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定した結果と、前記色データ及び前記温度データの少なくともいずれかを用いて前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定した結果とに基づいて、前記生体に血流障害が生じているか否かを総合判定する、  付記９に記載の血流障害判定装置。
【０１５７】  ［付記１１］  前記第２判定部は、前記脈波危険度及び前記危険度の少なくともいずれかが第４閾値以上である場合に、前記生体に血流障害が生じていると総合判定する、  付記１０に記載の血流障害判定装置。
【０１５８】  ［付記１２］  生体の色の時間変化を測定した色データ及び前記生体の温度の時間変化を測定した温度データの少なくともいずれかを含む時系列データを取得することと、  前記時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定することと、  前記１又は複数のパラメータの値に基づいて、危険度を推定することと、  前記危険度に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定することと、  を含む血流障害判定方法。
【０１５９】  ［付記１３］  血流障害判定装置に備えられたプロセッサを、  生体の色の時間変化を測定した色データ及び前記生体の温度の時間変化を測定した温度データの少なくともいずれかを含む時系列データを取得する取得部、  前記時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定する決定部、  前記１又は複数のパラメータの値に基づいて、危険度を推定する第１推定部、及び  前記危険度に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部、  として機能させる血流障害判定プログラム。
【０１６０】  ［付記１４］  生体の色の時間変化を測定した色データ及び前記生体の温度の時間変化を測定した温度データの少なくともいずれかを測定し、前記色データ及び前記温度データの少なくともいずれかを含む時系列データを出力するセンサと、前記時系列データを用いて前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する血流障害判定装置とを備える血流障害判定システムであって、  前記血流障害判定装置は、  前記時系列データを近似する所定の関数に含まれる１又は複数のパラメータの値を決定する決定部と、  前記１又は複数のパラメータの値に基づいて、危険度を推定する第１推定部と、  前記危険度に基づいて、前記生体に血流障害が発生しているか否かを判定する第２判定部と、を有する、  血流障害判定システム。
【符号の説明】
【０１６１】  １…生体、１０…血流障害判定装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１１…取得部、１２…生成部、１３…検出部、１４…算出部、１５…第１判定部、１６…第２判定部、１７…決定部、１８…第１推定部、１９…第２推定部、２０…センサ、２１…脈波センサ、２２…色センサ、２３…温度センサ、２５…フレキシブル基板、３０…トランスミッタ、１００…血流障害判定システム
【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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【国際調査報告】
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