(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形から心臓の収縮期を特定する収縮期特定手段と、
前記収縮期特定手段により特定された収縮期に相当する脈波波形のうち、第２番目にピークとなる退潮波を規定する指標を算出する解析手段と、
前記解析手段により算出された指標に基づいて、当該生体の心機能状態を評価する評価手段と
を具備することを特徴とする心機能診断装置。
【請求項２】
前記解析手段は、
前記退潮波を規定する指標として、前記退潮波の振幅に相当する値（ｙ３−ｙ２）若しくは（ｙ３−ｙ２）を前記脈波波形の最大血圧値と最小血圧値と差ｙ１で正規化した値、又は、前記退潮波の期間（ｔ４−ｔ２）を前記収縮期の期間ｔ４で正規化した値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の心機能診断装置。
【請求項３】
前記指標の変化率を算出する変化率算出手段を有し、
前記評価手段は、前記変化率算出手段により算出された変化率に対応して当該生体の心機能状態を評価する
ことを特徴とする請求項１記載の心機能診断装置。
【請求項４】
前記指標に関する時間的推移を作成する手段を有することを特徴とする請求項１記載の心機能診断装置。
【請求項５】
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形から前記脈波波形に存する体動成分を生成して、当該脈波波形から当該体動成分を除去する体動成分除去手段と
を備え、前記解析手段は、前記体動成分除去手段により体動成分が除去された脈波波形から、前記指標を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の心機能診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被験者の末梢部で検出される脈波波形のうち、心臓の収縮期に相当する波形の一部または全部を解析して、当該被験者の心機能を診断・評価する心機能診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
脈波は、一般的に言えば、心臓から拍出されて血管を伝搬する血液の波である。このため、脈波を検出して解析することにより、種々の医学的情報を得られることが知られている。そして、脈波の研究が進むにつれ、生体から採取した脈波を種々の手法で解析することによって、血圧や心拍数などではわからないような情報が得られ、これらの情報をもとに生体の状態を診断ができるようになってきた。ここで、本願と同じ発明者は、PCT/JP96/01254（発明の名称：生体状態の診断装置及び制御装置）において、脈波波形の形状とその歪率との関係について着目した。この出願に係る発明は、被験者の脈波波形を検出して処理し、これにより当該脈波波形の歪率を算出し、この歪率から脈波波形の形状を特定することによって当該被験者の生体状態の診断を可能とするものであった。
【０００３】
ここで、上記出願において述べられている脈波波形の形状とその歪率との関係について簡単に説明しておく。
まず、脈波波形の分類には様々なものがあり、その形状も多岐にわたるが、ここでは、東洋伝承医学の一つである中国医学の分類による代表的な脈波波形の形状について説明する。図２７（ａ）〜（ｃ）は、この分類による代表的な脈波波形の形状を示す図である。
同図（ａ）に示す脈波波形の形状は、「平脈」といわれ、正常な健康人の脈象である。この「平脈」は、図示のように、ゆったりとして緩和であり、リズムが一定で乱れが少ないことが特徴である。
次に、同図（ｂ）に示す脈波波形の形状は、「滑脈」といわれ、血流状態に異常を有する者の脈象であり、急に立ち上がった直後すぐに下降し、大動脈切痕が深く切れ込むと同時にその後の峰が通常よりもかなり高いのが特徴である。この「滑脈」は、浮腫や、肝腎疾患、呼吸器疾患、胃腸疾患、炎症性疾患などの病気によって、脈の往来が非常に流利・円滑になって生じると考えられる。
また、同図（ｃ）に示す脈波波形の形状は、「弦脈」といわれ、血管壁の緊張度が上昇している者の脈象であり、急激に立ち上がってすぐに下降せず高圧の状態が一定時間持続するのが特徴である。この「弦脈」は、肝胆疾患や、皮膚疾患、高血圧、疼痛性疾患などの病気によって現れ、自律神経系の緊張によって血管壁が緊張し弾力性が減少し、拍出された血液の拍動の影響が現れにくくなったことに原因すると考えられる。
なお、同図（ａ）〜（ｃ）のグラフにおいて、縦軸および横軸は、それぞれ血圧（ｍｍＨｇ）、時間（秒）である。
【０００４】
そして、このような脈波波形の形状とその歪率ｄとは、図２８に示すような相関関係がある。ここで、脈波波形の歪率ｄは、次式（１）により定められる。
【０００５】
【数１】
0003814981.tif 000002
【０００６】
なお、この式（１）において、Ａ1は脈波における基本波成分の振幅であり、Ａ2、Ａ3、……、Ａnはそれぞれ脈波の第２次、第３次、第ｎ次調波成分における振幅である。
したがって、被験者の脈波波形を検出し、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を施して振幅Ａ1〜Ａnをそれぞれ求めて歪率ｄを算出すれば、図２８に示した相関関係により脈波波形の形状を定量的に特定することが可能となり、被験者の心機能状態を診断することが可能となる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術においては、脈波波形と心機能状態との関係を波形の歪率を介して間接的に述べたにとどまり、脈波波形と心機能状態との関係を直接的に言及しなかった。このため、脈波波形を解析するにあたり、脈波波形の１周期分以上をＦＦＴ処理などして、基本波および各次高調波成分の振幅の大きさを求める必要があり、この結果、心機能の診断には、高い処理能力が要求されるといった問題があった。この問題は、特に、診断装置を小型化・軽量化する場合に顕著となる。
【０００８】
本発明は、上記問題鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、脈波波形のうち、どの部分が心機能状態を示すかを特定することにより、簡易な構成で心機能状態を診断することが可能な心機能診断装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明にあっては、生体から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形から心臓の収縮期を特定する収縮期特定手段と、前記収縮期特定手段により特定された収縮期に相当する脈波波形のうち、第２番目にピークとなる退潮波を規定する指標を算出する解析手段と、前記解析手段により算出された指標に基づいて、当該生体の心機能状態を評価する評価手段とを具備することを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
＜１：第１実施形態＞
はじめに、本発明の第１実施形態に係る心機能診断装置について説明する。
【００１１】
＜１−１：第１実施形態の理論的根拠＞
言うまでもなく、心臓は、収縮拡張を繰り返すことによって血液を駆出している。ここで、１サイクルの収縮拡張によって心臓から血液が流れ出る時間は、駆出時間と呼ばれる。この駆出時間は、運動等により単位時間当たりの心臓の収縮回数である拍数が高くなると、アドレナリンなどのカテコールアミンが放出される結果、短くなる傾向にある。これは、心筋の収縮力が増大していることを意味する。
また、この駆出時間が長くなるにつれて、１サイクルの収縮拡張によって心臓から流出する拍出量が大きくなる傾向にある。
さて、人が運動等すると、心筋や骨格筋などに酸素を多く供給する必要から、拍数と拍出量との積、すなわち、単位時間あたりに心臓から送り出される血液流量は増加する。ここで、拍数が増加する結果、駆出時間は短くなるので、拍出量は逆に小さくなる。ただし、拍数の増加率は拍出量の減少率を上回るため、拍数と拍出量との積は、全体的にみれば増加することになる。
【００１２】
次に、心臓の動きと血圧波形との関係について説明する。図１５（ａ）は、心電波形を示すものであり、一般に、図におけるＲ点からＴ波の終点Ｕまでが心室収縮期と言われ、これが上記駆出時間に相当するものである。また、Ｕ点から次のＲ点までが心室拡張期であると言われている。ここで、心室収縮期において、心室の収縮は一様に発生するのではなく、外側から内側に収縮が進行するにつれてゆっくりとなる。このため、心臓直後における大動脈起始部での血圧波形は、同図（ｂ）に示すように、大動脈弁解放から閉鎖までの心室収縮期において、上に凸の形状となる。
【００１３】
このような大動脈起始部での血圧波形が、末梢部（橈骨動脈）においてどのような波形となるかについての一例を同図（ｃ）に示す。すなわち、同図（ｃ）は、末梢部での脈波波形の一例を示すものである。このような形状となるのは、まず、心臓からの血液の拍出により駆出波と呼ばれる第１波が生じ、続いて、心臓に近い血管分岐部分での反射に起因して退潮波と呼ばれる第２波が生じ、この後、大動脈弁閉鎖に伴う切痕が生じて、切痕波と呼ばれる第３波が現れる、と考えられている。
したがって、脈波波形においては、最も血圧値の低い点から切痕までが心室収縮期に相当し、切痕から次のサイクルにおいて最も血圧値の低い点までが心室拡張期に相当することになる。
ここで、脈波波形において大動脈弁解放に相当する点は、血圧値の最小極小点であり、脈波波形において大動脈弁閉鎖に相当する点は、時系列的にみれば、当該最小極小点から第３番目に現れる極小点であり、また、血圧値の大小でみれば、当該最小極小点から第２番目の極小点である。
なお、同図（ｃ）に示す脈波波形は、実際には、同図（ｂ）に示す大動脈血圧波形に対して時間的に遅れるが、ここでは説明のため、この時間遅れを無視し、位相を揃えている。
【００１４】
次に、同図（ｃ）に示した脈波波形について検討してみる。被験者の末梢部で検出される脈波波形は、いわば、拍動性のポンプたる心臓と導管たる血管系とからなる閉鎖系を経た血液の圧力波であるため、第１に、心臓のポンプ機能、すなわち、心機能状態によって規定されるほか、第２に、血管径や、血管の収縮・伸展、血液粘性抵抗などの影響を受ける。このため、脈波波形を検出して解析すれば、当該被験者の動脈系の状態のほか、心機能状態を評価することができる、と考えられる。
【００１５】
ここで、脈波波形のうち、どの部分を解析するかについて検討してみる。まず、上述したように、心室の収縮は一様に発生しないため、心臓からの血液は、同図（ｂ）に示すように心室収縮期の途中で最大圧力となって拍出される形になる。一方、心臓から拍出される血液は、血管系の影響を受けて末梢部に到達する。このため、心臓に近い血管分岐部分での反射に起因して生じる退潮波は、心室の収縮によって拍出される血液の圧力特性と血液が拍出される側の血管特性との平衡により定まるはずである。
【００１６】
このうち、前者にかかる心室の収縮によって拍出される血液の圧力特性の意義について考察すると、一般に心臓が肥大した場合、心室が収縮してもその内容積があまり変化しなくなるので、血液は心臓から急峻に送り出されなくなると考えられる。このことは、心筋の収縮力が何らかの理由により低下した場合でも同様である。
一方、後者にかかる血管特性の意義について考察すると、血管の収縮・伸展性は、心理状態や自律神経系の疾病等によって変化し、例えば、血管が硬化傾向にあれば、弾力による反射の影響が現れにくくなるから、退潮波も現れにくくなるし、反対に血管が軟化傾向にあれば、弾力による反射の影響が現れるから、退潮波も顕著に現れると考えられる。
ここで、退潮波は、拍出される血液の圧力特性と血液が拍出される側の血管特性との影響、詳細には、血液を送り出す心臓の特性と大動脈起始部から末梢部までの動脈系の特性との双方の影響を受けて形成されると考えられるから、退潮波近傍を解析することにより、心臓の肥大や、心筋の機能、血管に影響を与える疾病・心理状態等を定量的に評価することが可能になると考えられる。なお、退潮波を解析する方法として、その退潮波を規定する指標を求めることや、退潮波を周波数解析することなどが考えられる。ここで、指標には、例えば、退潮波の振幅や、期間、さらに、これらを心室収縮期間や最小最大血圧値で正規化した値などが考えられ、また、周波数解析には、ウェーブレット変換や級数展開などが考えられる。くわえて、これらの時間的変化率も有用であると考えられる。
【００１７】
ところで、本願発明者は、循環（血行）の状態を非侵襲的に求めるため、大動脈起始部から末梢部までの動脈系の挙動を電気的モデルによりシミュレートして、血管の粘性抵抗やコンプライアンスなどの循環動態に関するパラメータを近似的に算出する技術を提案している（特開平6-205747号：発明の名称「脈波解析装置」や、PCT/JP96/03211：発明の名称「生体状態測定装置」などを参照）。
この技術は、端的に言えば、動脈系の挙動をシミュレートした電気的モデルに、被験者の大動脈起始部の圧力波に対応する電気信号を与えたとき、その応答波形が、実際に検出された脈波波形と一致するように、電気的モデルを構成する各素子の値を定めることで、各素子に対応する循環動態のパラメータを近似的に算出するものである。
この電気的モデルについては、図１８（ａ）に示すような四要素集中定数モデルや、同図（ｂ）に示すような五要素集中定数モデルがある。特に、後者の五要素集中定数モデルについては、人体の循環動態の挙動を決定する要因のうち、四要素集中定数モデルで採用される中枢部での血液による慣性、中枢部での血液粘性による血管抵抗（粘性抵抗）、末梢部での血管のコンプライアンス（粘弾性）、および、末梢部での血管抵抗（粘性抵抗）、以上４つのパラメータに対し、さらに、大動脈コンプライアンスを追加して、これらのパラメータを電気回路としてモデリングしたものである。
【００１８】
以下、集中定数モデルを構成する各素子と各パラメータとの対応関係を記す。
静電容量Ｃc     ：大動脈コンプライアンス［cm5/dyn］
電気抵抗Ｒc     ：動脈系中枢部での血液粘性による血管抵抗［dyn・s/cm5］
インダクタンスＬ：動脈系中枢部での血液による慣性［dyn・s2/cm5］
静電容量Ｃ      ：動脈系末梢部での血管コンプライアンス［cm5/dyn］
電気抵抗Ｒp     ：動脈系末梢部での血液粘性による血管抵抗［dyn・s/cm5］
【００１９】
また、集中定数モデルに流れる電流ｉ、ｉp、ｉc、ｉsは、各々対応する各部を流れる血流［cm5/s］に相当する。なかでも、電流ｉは大動脈血流に相当し、電流ｉsは左心室から拍出される血流に相当している。また、入力電圧ｅは左心室圧［dyn/cm2］に相当し、電圧ｖ1は大動脈起始部での圧力［dyn/cm2］に相当する。さらに、静電容量Ｃの端子電圧ｖpは橈骨動脈部での圧力［dyn/cm2］に相当する。くわえて、ダイオードＤは、大動脈弁に相当するものであって、心室の収縮期に相当する期間においてオン（弁が開いた状態）となる一方、拡張期に相当する期間においてオフ（弁が閉じた状態）となる。
【００２０】
このように、大動脈起始部から末梢部までの動脈系は、図１８（ａ）や（ｂ）などの電気的モデルによりシミュレートして考えることが可能である。ここで、動脈系を一種の電気的モデルとして考えた場合において、心室収縮期における脈波波形につき、再び考察してみる。
心室収縮期における大動脈起始部での血圧波形は、図１５（ｂ）に示すように、凸形状の１つのなだらかな波であるのに対し、心室収縮期における末梢部での脈波波形は、同図（ｃ）に示すように、駆出波および退潮波の２つの波である。この現象を、上記電気的モデルに置き換えて考えてみると、同図（ｂ）の波形に相当する電気信号をパルスとして電気的モデルの入力端に印加したならば、そのモデルの出力端に、入力パルスに応答する第１の波形と、この波形に続く第２の波形とが現れたことを意味し、さらに、第２の波形が、入力パルス印加期間中に現れたことを意味する。
したがって、第２の波形に相当する退潮波は、心臓という電源と動脈系という負荷とを接続した場合であって、かつ、心臓という電源が動作中、すなわち、大動脈弁が解放している場合において、両者インピーダンスの相違によって発生したものである。そして、この場合でも退潮波は、心臓の特性と動脈系の特性とにより定まる波形と言える。このため、退潮波近傍を解析することは、心臓の肥大や、心筋の機能、血管に影響を与える疾病・心理状態等のほかに、心臓と動脈系との不整合を評価することにもつながる、と考えられる。
【００２１】
次に、本願発明者は、脈波波形の形状について、その特徴を定める波形パラメータを、図１６で示されるように定めた。すなわち、波形パラメータを、
▲１▼脈波波形の血圧値が最小であって１拍の立ち上がりピーク点Ｐ０（最小極小点）から、次の拍の立ち上がりピーク点Ｐ６までの時間ｔ6、
▲２▼脈波波形において順次現れるピーク点（極大点および極小点）Ｐ１〜Ｐ５の血圧値（差）ｙ1〜ｙ5、および、
▲３▼ピーク点Ｐ０から、上記各ピーク点Ｐ１〜Ｐ５が現れるまでの経過時間ｔ1〜ｔ5
として定めた。なお、この場合、ｙ1〜ｙ5は、それぞれピーク点Ｐ０の血圧値を基準とした相対的な血圧値を示すことになる。
【００２２】
さらに、本願発明者は、２２歳〜４６歳までの健常な成人７４名に対して脈波を検出し、これらの波形パラメータをそれぞれ求める一方、当該脈波波形から拍数を実測した。
一方、本願発明者は、実測した拍数について、各波形パラメータ単体やこれらの差等との個別的な相関関係を検討した。この結果、拍数は、心室拡張期に相当する期間（ｔ6-ｔ4）に対して、相関係数（Ｒ2）が０．９２という高い相関関係を有することが判明した。このため、期間（ｔ6-ｔ4）を求めるのに必要な構成を採用すれば、これとの相関関係により拍数が求めることが可能となる。
【００２３】
＜１−２：実施形態の機能構成＞
本実施形態に係る心機能診断装置は、以上のような理論的根拠に基づいて構成されるものであり、第１に、被験者から脈波波形を検出し、第２に、検出した脈波波形を解析して、心室収縮期を特定し、第３に、特定された心室収縮期における退潮波を規定する指標を求め、第４に、その指標により被験者の心機能状態を評価するものである。ここで、本実施形態においては、退潮波を規定する指標として、その振幅（波形パラメータでいえば血圧値差（ｙ3−ｙ2））を取り扱うものとするが、本発明をこれに限定する趣旨ではない。
また、拍数も心機能状態を評価するのに有用な指標となることが一般に知られていることから、本実施形態に係る心機能診断装置は、拍数も参照して心機能状態を評価することとする。具体的には、人がそれほど強い運動をしていなくても、緊張やストレスなどに起因して、単位時間当たりの心臓の収縮回数である拍数が高く場合があり、このような場合に、心機能状態を評価するのは適切でないことがあるので、本実施形態にあっては、被験者の体動があまり大きくなく、かつ、被験者の拍数がしきい値以下であることを条件として心機能の状態を評価することとする。なお、拍数については、積極的に心機能評価の判断材料として用いても良いし、後述するような前提にあれば、検出しない構成としても良い。
【００２４】
図１は、本実施形態に係る心機能診断装置の機能構成を示すブロック図である。
この図において、脈波検出部１０は、例えば、被験者の末梢部（例えば、橈骨動脈）における脈波波形を検出して、その検出信号をＭＨとして体動除去部３０に出力するものである。
一方、体動検出部２０は、例えば、加速度センサなどから構成され、被験者の体の動きを検出して、その検出信号を信号ＴＨとして波形処理部２１に出力するものである。波形処理部２１は、ローパスフィルタ等で構成され、体動検出部２０から出力される信号ＴＨを波形整形処理して、体動成分を示す信号ＭＨtとして出力するものである。体動除去部３０は、脈波検出部１０による信号ＭＨから体動成分を示す信号ＭＨtを減算して、脈波成分を示す信号ＭＨ’として出力するものである。
【００２５】
本実施形態にかかる心機能診断装置は、被験者から検出した脈波波形を処理するものであるが、被験者がなんらかの動きを伴っている場合、脈波検出部１０により検出された信号ＭＨには、脈波成分を示す信号ＭＨ’のほか、被験者の体動成分を示す信号ＭＨtも重畳されることになる。このため、ＭＨ＝ＭＨt＋ＭＨ’となり、脈波検出部１０から出力される信号ＭＨは、被験者の脈波波形を正確に示すものではない。
【００２６】
一方、血流は血管や組織などの影響を受けるので、信号ＭＨに含まれる体動成分ＭＨtは、被験者の体動を示す信号ＴＨそのものではなく、それを鈍らせたものになると考えられる。
このため、被験者の体動を直接的に示す体動検出部２０による信号ＴＨを波形処理部２１によって波形整形して、体動成分を示す信号ＭＨtとして用い、これを、脈波検出部１０による信号ＭＨから減算し、これにより体動の影響を除去して、脈波成分を示す信号ＭＨ’を得ているのである。なお、波形処理部２１におけるローパスフィルタの形式や、段数、定数などは、実際に測定したデータから定められる。
【００２７】
次に、ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波成分を示す信号ＭＨ’について、波形パラメータに関するピーク点Ｐ０〜Ｐ６の各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を抽出して、図１６に示した波形パラメータを求めるとともに、これらの波形パラメータから、退潮波の振幅に相当する血圧値差（ｙ3-ｙ2）および期間（ｔ6-ｔ4）をそれぞれ算出するものである。なお、ピーク点抽出・波形解析部４０の詳細構成およびピーク情報の内容については、後述することとする。
また、ピーク点抽出・波形解析部４０は、血圧値差（ｙ3-ｙ2）および期間（ｔ6-ｔ4）を求めるにあたって、ピーク点Ｐ０およびＰ４を特定するが、このことは、必然的に心室収縮期および心室拡張期を特定することを意味する。すなわち、ピーク点Ｐ０は駆出波の立ち上がり開始点に相当するから、これを求めることは、心室収縮期の始点（心室拡張期の終点）を特定することを意味し、また、ピーク点Ｐ４は大動脈弁閉鎖に伴う切痕に相当するから、心室収縮期の終点（心室拡張期の始点）を特定することを意味する。したがって、ピーク点抽出・波形解析部４０は、必然的に心室収縮期および心室拡張期を特定する機能も有する。
【００２８】
さて、拍数変換テーブル６０は、期間（ｔ6-ｔ4）と拍数との相関関係を予め記憶して、ピーク点抽出・波形解析部４０に求められた期間（ｔ6-ｔ4）を拍数に変換するものである。
なお、拍数を直接的あるいは正確に求めるのであれば、ピーク点抽出・波形解析部４０によって時間ｔ6を求めて、この換算値から算出すれば良い。
【００２９】
次に、評価許可部７０は、体動検出部２０による信号ＴＨがしきい値以下であって、かつ、拍数変換テーブル６０により変換された拍数がしきい値以下である場合に、ピーク点抽出・波形解析部４０により求められた血圧値差（ｙ3-ｙ2）を、現在の時刻とともに出力するものである。データ記憶部７１は、評価許可部７０によって出力された血圧値差（ｙ3-ｙ2）と時刻とを組にして記憶するものである。
【００３０】
また、評価部７２は、次の処理を実行して、血圧値差（ｙ3-ｙ2）の変化率を求めるものである。すなわち、評価部７２は、第１に、データ記憶部７１に最近記憶された血圧値差（ｙ3-ｙ2）と時刻とを読み出し、第２に、評価許可部７０によって出力された現時点の血圧値差（ｙ3-ｙ2）から、読み出した血圧値差（ｙ3-ｙ2）を差し引いて、血圧値差の変化分を求め、第３に、現時点の時刻から読み出した時刻を差し引いて経過時間を求め、第４に、血圧値差の変化分を経過時間で割って、その変化率を算出する。
評価内容記憶部７３は、血圧値差の変化率に対応して予め複数の評価内容を記憶する一方、評価部７２によって算出された変化率に対応する評価内容を読み出して出力するものである。
告知部７４は、診断内容記憶部７３によって読み出された診断内容および時間的推移作成部７５により作成された時間推移を、表示や音声等により外部に出力するものである。
また、時間的推移作成部７５は、評価許可部７０から出力された血圧値差（ｙ3-ｙ2）および時刻、あるいは、データ記憶部７１に時系列に記憶された血圧値差（ｙ3-ｙ2）および時刻から、血圧値差（ｙ3-ｙ2）の時間的推移を作成して出力するものである。
【００３１】
＜１−２−１：ピーク点抽出・波形解析部の詳細構成＞
ここで、ピーク点抽出・波形解析部４０の詳細について説明する。図２は、その詳細構成を示すブロック図である。
図において、マイクロコンピュータ４０１は、各構成部分を制御するものであり、内部に図示しないレジスタを有する。
波形メモリ４０２は、ＲＡＭ等によって構成され、Ａ／Ｄ変換器４０３およびローパスフィルタ４０４を介して供給される信号ＭＨ’の値、すなわち、脈波成分を示す信号の波形値Ｗを順次記憶する。
波形値アドレスカウンタ４０５は、マイクロコンピュータ４０１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、サンプリングクロックφをカウントし、そのカウント結果を、波形値Ｗの波形値アドレスＡＤＲ１（書込アドレス）として出力するものである。この波形値アドレスＡＤＲ１は、マイクロコンピュータ４０１により監視される。
また、セレクタ４０６は、波形メモリ４０２へのアドレスを選択するものであり、マイクロコンピュータ４０１によってセレクト信号Ｓ１が出力されていない場合、波形値アドレスカウンタ４０５によって出力される波形値アドレスＡＤＲ１を選択する一方、セレクト信号Ｓ１が出力されている場合、マイクロコンピュータ４０１によって出力される読出アドレスＡＤＲ４を選択する。
【００３２】
一方、微分回路４１１は、ローパスフィルタ４０４から順次出力される波形値Ｗを時間微分して出力する。
零クロス検出回路４１２は、波形値Ｗが極大値または極小値となることによって波形値Ｗの時間微分がゼロとなった場合に、零クロス検出パルスＺを出力するものである。さらに詳述すると、零クロス検出回路４１２は、図１６に示した波形パラメータのピーク点Ｐ０〜Ｐ６を検出するために設けられた回路であり、これらのピーク点に対応した波形値Ｗが入力された場合に零クロス検出パルスＺを出力する。
【００３３】
次に、ピークアドレスカウンタ４１３は、マイクロコンピュータ４０１によって波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、零クロス検出パルスＺをカウントし、そのカウント結果をピークアドレスＡＤＲ２として出力するものである。
移動平均算出回路４１４は、現時点までに微分回路４１１によって出力された波形値Ｗの時間微分値を過去所定個数分だけ蓄積して、その平均値を算出し、その結果を現時点に至るまでの脈波の傾斜を表す傾斜情報ＳＬＰとして出力するものである。
【００３４】
ピーク情報メモリ４１５は、図３に示すピーク情報を記憶するために設けられたものであり、その内容の詳細については次の通りである。
▲１▼波形値アドレスＡＤＲ１
ローパスフィルタ４０４から出力される波形値Ｗが極大値または極小値となった時点において、波形値アドレスカウンタ４０５から出力されている波形値アドレスである。換言すれば、波形メモリ４０２にて、極大値または極小値に相当する波形値Ｗが書き込まれたアドレスである。
▲２▼ピーク種別Ｂ／Ｔ
上記波形値アドレスＡＤＲ１に書き込まれた波形値Ｗが極大値Ｔ（Top）であるか極小値Ｂ（Bottom）であるかを示す情報である。
▲３▼波形値Ｗ
上記極大値または極小値に相当する波形値である。
▲４▼ストローク情報ＳＴＲＫ
直前のピーク値から当該ピーク値に至るまでの波形値の変化分である。
▲５▼傾斜情報ＳＬＰ
当該ピーク値に至るまでの過去所定個数分の波形値の時間微分の平均値である。
【００３５】
＜１−３：実施形態の動作＞
次に、図１に示した実施形態に係る心機能診断装置の動作について説明する。
【００３６】
＜１−３−１：初回の測定動作＞
この心機能診断装置は、一定時間毎に次の測定を行うものである。このため、まず、初回に行われる測定動作について説明する。
脈波検出部１０により出力される信号ＭＨには、被験者の体動に伴う体動成分が重畳されるが、体動成分除去部３０により当該体動成分が除去されて、脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となって、ピーク点抽出・波形解析部４０に供給される。
ピーク点抽出・波形解析部４０においては、後述するように信号ＭＨ’のデータが蓄積・解析され、これにより脈波波形の波形パラメータが特定されて、このうち、退潮波の振幅に相当する血圧値差（ｙ3-ｙ2）と心室拡張期に相当する期間（ｔ6-ｔ4）とがそれぞれ求められる。このうち、期間（ｔ6-ｔ4）は、拍数変換テーブル６０によって拍数に変換される。
【００３７】
さて、評価許可部７０においては、体動検出部２０による信号ＴＨがしきい値以下であって、かつ、拍数変換テーブル６０により変換された拍数がしきい値以下である場合に、ピーク点抽出・波形解析部４０により求められた血圧値差（ｙ3-ｙ2）がそのまま現在の時刻とともに出力される。これにより、被験者が安静・平静状態にある場合に求められた血圧値差（ｙ3-ｙ2）のみが評価の対象となる一方、しきい値に対応する強度上で体動している場合または緊張やストレス等の状態にある場合に求められた血圧値差（ｙ3-ｙ2）が評価の対象から排除されることとなる。
評価許可部７０により出力された血圧値差（ｙ3-ｙ2）および現在時刻は、データ記憶断７１において時系列的に順次記憶される。なお、ここで記憶された血圧値差（ｙ3-ｙ2）および時刻は、次回の測定において読み出され、退潮波の振幅の変化率を算出する際の基礎とされることになる。
【００３８】
＜１−３−１−１：ピーク点抽出・波形解析部の動作＞
ここで、図２に示したピーク点抽出・波形解析部４０の動作について説明する。
ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波波形を取得してから、波形パラメータを求め、さらに、血圧値差（ｙ3-ｙ2）および期間（ｔ6-ｔ4）を求めるまでを、複数の段階で行う。そこで、ピーク点抽出・波形解析部４０の動作については、各段階に分けて説明することとする。
【００３９】
＜１−３−１−１−１：脈波波形の蓄積およびそのピーク情報の採取＞
まず、ピーク点抽出・波形解析部４０においては、信号ＭＨ’が図２における波形メモリ４０２に蓄積されるとともに、当該信号ＭＨ’で示される脈波波形のピーク情報が採取される。この動作は、詳細には次のようにして実行される。
まず、脈波波形の採取開始を指示する旨の信号ＳＴＡＲＴがマイクロコンピュータ４０１によって出力されると、波形値アドレスカウンタ４０５およびピークアドレスカウンタ４１３のリセットが解除される。
この結果、サンプリングクロックφのカウントが波形値アドレスカウンタ４０５によって開始され、そのカウント値たる波形値アドレスＡＤＲ１が、セレクタ４０６を介して波形メモリ４０２に書込アドレスとして供給される。そして、体動信号除去部３０から出力された脈波成分を示す信号ＭＨ’がＡ／Ｄ変換器４０３に入力され、サンプリングクロックφにしたがってディジタル信号に順次変換され、ローパスフィルタ４０４を介し波形値Ｗとして順次出力される。このようにして出力された波形値Ｗは、波形メモリ４０２に順次供給され、その時点において波形値アドレスＡＤＲ１で指定される記憶領域に書き込まれる。以上の動作により、例えば、図４に例示する脈波波形における一連の波形値Ｗが波形メモリ４０２に蓄積されることとなる。
【００４０】
一方、この蓄積動作と並行して、ピーク情報の採取およびピーク情報メモリ２０５への書き込みが、以下のようにして実行される。
まず、脈波成分を示す信号ＭＨ’の波形値Ｗが微分回路４１１によって時間微分され、この結果が零クロス検出回路４１２および移動平均算出回路４１４にそれぞれ供給される。このようにして波形値Ｗの時間微分値が供給される毎に、移動平均算出回路４１４は、過去所定個数の時間微分値の平均値（すなわち、移動平均値）を演算し、演算結果を傾斜情報ＳＬＰとして出力する。ここで、波形値Ｗが上昇中もしくは上昇を終えて極大状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして正の値が出力され、下降中もしくは下降を終えて極小状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして負の値が出力される。
【００４１】
例えば、図４に示す脈波波形がローパスフィルタ４０４から出力されると、ピーク点Ｐ’１は極大点であるから、時間微分としてゼロが微分回路４１１から出力される。このため、零クロス検出パルスＺが、零クロス検出回路４１２によって出力される。
この結果、マイクロコンピュータ４０１により、その時点における波形値アドレスカウンタ４０５のカウント値たる波形値アドレスＡＤＲ１、波形値Ｗ、ピークアドレスカウンタのカウント値であるピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）および傾斜情報ＳＬＰが取り込まれる。また、零クロス検出パルスＺが出力されることによってピークアドレスカウンタ２０３のカウント値たるピークアドレスＡＤＲ２が「１」になる。
【００４２】
一方、マイクロコンピュータ４０１は、取り込んだ傾斜情報ＳＬＰの符号に基づいてピーク種別Ｂ／Ｔを作成する。このようにピーク点Ｐ’１の波形値Ｗが出力されている場合、その時点における傾斜情報ＳＬＰが正の値となるので、マイクロコンピュータ４０１は、ピーク情報Ｂ／Ｔの値を極大点に対応した「Ｔ」とする。そして、マイクロコンピュータ４０１は、ピークアドレスカウンタ４１３から取り込んだピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）をそのまま書込アドレスＡＤＲ３として指定し、波形値Ｗ、この波形値Ｗに対応した波形値アドレスＡＤＲ１、ピーク種別Ｂ／Ｔ、傾斜情報ＳＬＰを第１回目のピーク情報としてピーク情報メモリ４１５に書き込む。
なお、ピーク情報の書き込みが第１回目の場合、直前のピーク情報がないためストローク情報ＳＴＲＫの作成および書き込みは行わない。
【００４３】
その後、図４に示す脈波波形において、ピーク点Ｐ’２に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ４０４から出力されると、上述と同様に零クロス検出パルスＺが出力され、波形値アドレスＡＤＲ１、波形値Ｗ、ピークアドレスＡＤＲ２（＝１）、傾斜情報ＳＬＰ（＜０）がマイクロコンピュータ４０１により取り込まれる。
そして、上記と同様、マイクロコンピュータ４０１により、傾斜情報ＳＬＰに基づいてピーク種別Ｂ／Ｔが決定される。ここでは、ピーク点Ｐ’２は極小点なので、その時点における傾斜情報ＳＬＰは負の値となり、ピーク情報Ｂ／Ｔの値は極小点に対応した「Ｂ」となる。また、マイクロコンピュータ４０１によって、ピークアドレスＡＤＲ２よりも「１」だけ小さいアドレスが読出アドレスＡＤＲ３としてピーク情報メモリ４１５に供給される。これにより、第１回目に書き込まれた波形値Ｗが読み出される。そして、マイクロコンピュータ４０１によって、ローパスフィルタ４０４から今回取り込んだ波形値Ｗと、ピーク情報メモリ４１５から読み出した第１回目の波形値Ｗとの差分が演算され、ストローク情報ＳＴＲＫが求められる。このようにして求められたピーク種別Ｂ／Ｔ、ストローク情報ＳＴＲＫが、波形値アドレスＡＤＲ１、波形値Ｗ、傾斜情報ＳＬＰとともに、第２回目のピーク情報としてピーク情報メモリ４１５のピークアドレスＡＤＲ３＝１に対応した記憶領域に書き込まれる。以後、ピーク点Ｐ’３、Ｐ’４、…、が検出された場合も同様の動作が実行される。
そして、所定のタイミングで、マイクロコンピュータ４０１により波形採取指示ＳＴＡＲＴの出力が停止され、波形値Ｗおよびピーク情報の採取が終了する。
【００４４】
＜１−３−１−１−２：１拍分の脈波波形を特定＞
このようにして図４に例示した脈波波形のピーク点Ｐ’１〜のピーク情報を採取しても、それだけでは、図１６に定めた波形パラメータを求めたことにはならない。すなわち、図４に示した脈波波形１拍分を特定してはじめて、図１６で定めた波形パラメータと対応するのである。このため採取したピーク点Ｐ’１〜のピーク情報から脈波波形を１拍分特定する必要がある。この特定処理は、次のようにして実行される。
【００４５】
まず、この特定にあたっては、脈波波形の特徴、すなわち、脈波波形の血圧値が心室収縮期の開始点に相当するピーク点Ｐ０において最低となり、その直後の駆出波に相当するピーク点Ｐ１において最高となる、という特徴を利用する。
そのため、マイクロコンピュータ４０１は、ピーク情報メモリ４１５から各ピーク点Ｐ’１、Ｐ’２、…、に対応した傾斜情報ＳＬＰおよびストローク情報ＳＴＲＫを順次読み出す。次いで、マイクロコンピュータ４０１は、各ストローク情報ＳＴＲＫの中から正の傾斜に対応したストローク情報（すなわち、対応する傾斜情報ＳＬＰが正の値となっているもの）を選択し、さらに、これらのストローク情報の中から値の大きなものを所定個数だけ抽出する。
すなわち、マイクロコンピュータ４０１は、第１に、極大点であるピーク点をとりあえず選択し、第２に、その中から直前ピーク点との変化分が大きいピーク点を抽出する。ここで、ピーク点を所定個数抽出しているが、これは、複数周期分について検討する趣旨である。
【００４６】
次に、マイクロコンピュータ４０１は、抽出したピーク点に対応するストローク情報ＳＴＲＫの中から中央値に相当するものを特定する。これにより、１拍分の脈波波形の立上部分（例えば、図４において符号ＳＴＲＫＭによって示した部分）に相当するストローク情報が特定される。なお、この特定は、複数周期分の脈波波形についてピーク情報が採取されていることを前提としているから、測定異常と考えられるものを除外する趣旨である。
そして、マイクロコンピュータ４０１は、当該ストローク情報のピークアドレスよりも「１」だけ前のピークアドレスに相当するピーク点を、波形パラメータのピーク点Ｐ０とし、以下のピークアドレスに相当するピーク点を、順次、波形パラメータのＰ１〜Ｐ６と特定する。
例えば、図４でいえば、立上部分ＳＴＲＫＭの直前に位置するピーク点Ｐ’６が、波形パラメータの算出基準となるピーク点Ｐ０と特定され、以下に続くピーク点Ｐ’７〜Ｐ’１２が順次波形パラメータのピーク点Ｐ１〜Ｐ６と特定される。
すなわち、ピーク点Ｐ０を基準として時系列にピーク点Ｐ１〜Ｐ６が特定される。
このように各ピーク点Ｐ１〜Ｐ６は、最小極小点となるピーク点Ｐ０を基準として時系列に特定される。例えば、心室収縮期および心室拡張期を定めるピーク点Ｐ４は、ピーク点Ｐ０から時系列に数えて第２番目に現れる極小点として特定される。なお、各ピーク点Ｐ１〜Ｐ６は、最小極小点となるピーク点Ｐ０を基準として、値の大小関係で特定されても良い。例えば、ピーク点Ｐ４は、値の大きさが下から２番目の極小点、すなわち、ピーク点Ｐ０に次いで小さい極小点として特定されても良い。
【００４７】
＜１−３−１−１−３：波形パラメータの算出＞
マイクロコンピュータ４０１は、上記１拍分の脈波波形に対応した各ピーク情報を参照して各波形パラメータを算出する。例えば、ピーク点Ｐ’６〜Ｐ’１２が、波形パラメータの基準となるピーク点Ｐ０〜Ｐ６と特定された場合、次のようにして求められる。
▲１▼血圧値ｙ1〜ｙ5
ピーク情報のうちピーク点Ｐ’６〜Ｐ’１１の波形値Ｗに係数を乗じたものを、それぞれｙ1〜ｙ5とする。なお、この係数は、脈波検出部１０の感度や、Ａ／Ｄ変換器４０３の特性、ローパスフィルタ４０４の回路構成などにより決定されるものである。
▲２▼時間ｔ1
ピーク点Ｐ’７に対応する波形アドレスからピーク点Ｐ’６に対応する波形アドレスを差し引き、その結果に対してサンプリングクロックφの周期を乗じてｔ1を算出する。
▲３▼時間ｔ2〜ｔ6
上記ｔ1と同様、対応する各ピーク点間の波形アドレス差に基づいてそれぞれ演算する。
マイクロコンピュータ４０１は、以上のようにして得られた各波形パラメータを、内部のレジスタに蓄積する。
【００４８】
＜１−３−１−１−４：血圧値差（ｙ3-ｙ2）および期間（ｔ6-ｔ4）の算出＞
マイクロコンピュータ４０１は、第１に、内部のレジスタから、各波形パラメータの血圧値差ｙ2、ｙ3、ｔ4およびｔ6をそれぞれ読み出し、第２に、読み出したｙ2およびｙ3に基づいて血圧値差（ｙ3-ｙ2）を算出し、第３に、読み出したｔ4およびｔ6に基づいて期間（ｔ6-ｔ4）を算出して、それぞれを出力する。
このようにして、血圧値差（ｙ3-ｙ2）および期間（ｔ6-ｔ4）はそれぞれ算出されて、評価許可部７０や評価部７２における評価の基礎とされることとなる。
【００４９】
以上のようにして、初回の測定動作においては、被験者が安静・平静状態にあれば、評価許可部７０により出力された血圧値差（ｙ3-ｙ2）およびその時刻が、データ記憶部７１において時系列的に順次記憶される。
なお、被験者が安静・平静状態になければ、血圧値差（ｙ3-ｙ2）は、評価許可部７０によってデータ記憶部７１には記憶されない。このため、次回以降の測定において、算出された血圧値差（ｙ3-ｙ2）がデータ記憶部７１に記憶されたときが実質的な初回の測定動作となる。
また、ここで記憶された血圧値差（ｙ3-ｙ2）および時刻は、次回の測定において読み出され、駆出波の立ち上がり時間の変化率を算出する際の基礎とされることになる。
【００５０】
＜１−３−２：２回目以降の測定動作＞
さて、上述のように初回の測定動作が終了し、前回の測定から一定時間経過すると再び同じ測定が実行されて、被験者が安静・平静状態にあれば、駆出波の立ち上がりに相当する血圧値差（ｙ3-ｙ2）とその時点における時刻とがそれぞれ評価許可部７０により出力されることになる。
ここで、評価部７２においては、第１に、データ記憶部７１から最近記憶された血圧値差（ｙ3-ｙ2）とその時刻とが読み出され、第２に、現時点で算出された血圧値差（ｙ3-ｙ2）から読み出された血圧値差（ｙ3-ｙ2）を差し引いて、その測定期間における変化分が求められる。さらに、第３に、現時点の時刻から読み出された時刻を差し引いて、前回測定時から今回測定時に至るまでの経過時間が求められ、第４に、変化分が経過時間で割った商が求められて、退潮波における振幅の変化率が算出されることになる。
【００５１】
退潮波における振幅の変化率が算出されると、評価内容記憶部７３においては当該変化率に対応する診断内容が読み出され、その内容が告知部７４により被験者や医師等に告知される。
以後同様な測定動作が繰り返し行われ、その都度、変化率が算出され、それに対応する診断内容が告知されることとなる。
【００５２】
＜１−４：告知の態様＞
ここで、本実施形態における告知部７４の告知の種々の例について説明する。
まず、図５に示すように、例えば、変化率を６段階にランク付けするとともに、それらのランク付けにそれぞれ対応する診断メッセージを評価内容として記憶させておき、評価部７２により算出された血圧値差（ｙ3-ｙ2）の変化率に対応する診断メッセージを読み出して告知する構成とすることが考えられる。また、診断メッセージではなくて、図６に示すようなフェイスチャートを、算出された血圧値差（ｙ3-ｙ2）の変化率に対応して表示する構成としても良い。
さらに、退潮波の振幅は、上述のように、拍出される血液の圧力特性と血液が拍出される側の血管特性との双方の影響を受けて形成されると考えられるから、血圧値差（ｙ3-ｙ2）そのものを告知する構成としても良い。
【００５３】
また、時間的推移作成部７５による時間的推移は、例えば、次のようにして作成される。具体的には、データ記憶部７１の記憶内容は、時刻とその時刻において測定された血圧値差（ｙ3-ｙ2）との組であるから、読み出したデータのうち時刻をｘ軸に、血圧値差（ｙ3-ｙ2）をｙ軸にそれぞれとることにより、血圧値差（ｙ3-ｙ2）の時間的推移が作成される。この場合、図７に示すように、ｘ軸を、読み出した最も古い時刻を基準とする経過時間とし、さらに、ｙ軸について言えば、読み出した最も古い時刻に対する血圧値差（ｙ3-ｙ2）の大きさを「１．０」として、それ以外の時間をその割合で示しても良い。なお、図示の例では、測定が２分間隔で行われる場合を示す。
【００５４】
なお、本実施形態にかかる心機能診断装置においては、体動検出部２０により被験者の体動成分を検出する構成となっていたが、被験者が体動していない状態を前提として診断するならば、脈波検出部１０により信号ＭＨは、そのまま脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となるので、体動検出部２０および波形処理部２１は不要である。
くわえて、本装置においては、心室拡張期に相当する期間（ｔ6-ｔ4）から拍数を求める構成としたが、波形パラメータの時間ｔ6から求めても良いのはもちろんであるし、また、被験者の拍数が十分に低い状態にあることを前提として診断するならば、拍数を求めるための構成そのものも不要となる。このため、拍数を検出するための拍数変換テーブル６０や拍数を考慮に入れる評価許可部７０は、任意的な要件である。
また、上述した実施形態にあっては、退潮波における振幅の変化率を現時点の値とデータ記憶部７１に記憶された最近の値とにより求めたが、これに限られないのはいうまでもない。例えば、現時点の値と過去所定個数分前の値とにより求めても良いし、現時点から過去所定個数分までの平均値と過去の平均値とから求めても良い。
さらに、上記実施形態においては、退潮波を規定する指標として振幅を用い、この振幅を血圧値差（ｙ3-ｙ2）で評価したが、血圧値差（ｙ3-ｙ4）によっても評価可能であり、さらに、次の応用例で述べるように、退潮波の振幅を最大血圧値と最小血圧値と差で正規化したものは有効な評価指標になると考えられる。また、退潮波を規定する指標としては、他に、退潮波のピーク点が現れる時間に相当する期間ｔ3や、退潮波の幅に相当する期間（ｔ4−ｔ2）、さらに、これらの時間を、心室収縮期に相当する時間ｔ4で正規化したものも有効な評価指標になると考えられる。
【００５５】
以上のように、実施形態に係る心機能診断装置によれば、被験者から検出した脈波波形のピーク点を抽出して、退潮波の振幅に相当する血圧値差（ｙ3-ｙ2）を求め、必要ならば、その変化率を求めるだけで、当該被験者の心機能状態をある程度、評価診断することが可能となる。したがって、脈波波形について周波数解析処理をしなくて済むので、処理の負担を低減することができ、装置の小型化や簡易化などに大いに貢献することが可能となる。
【００５６】
＜１−５：応用例＞
次に、上述した第１実施形態に係る心機能診断装置の応用例について説明する。
【００５７】
＜１−５−１：指標として（ｙ3-ｙ2）／ｙ1＞
上記実施形態では、駆出波の振幅に相当する血圧値差（ｙ3-ｙ2）を評価の指標として用いた。ここで、血圧値差（ｙ3-ｙ2）の意義について再検討してみると、上述したように血圧値差（ｙ3-ｙ2）は、心室の収縮によって拍出される血液の圧力特性と血液が拍出される側の血管特性とによって定まると考えられる。
しかしながら、圧力特性および血管特性は、個人毎による相違するのが一般的である。このため、血圧値差（ｙ3-ｙ2）は、同一被験者についての評価であればともかく、複数の被験者にわたっての相互評価は適切でないと考えられる。
そこで、血圧値差（ｙ3-ｙ2）を、脈波波形における最大血圧値と最小血圧値と差である血圧値差ｙ1で正規した値を、すなわち、（ｙ3-ｙ2）／ｙ1を、（ｙ3-ｙ2）に換えて（あるいは（ｙ3-ｙ2）とともに）評価の指標として用いることが適当である。
【００５８】
このための構成は、図２におけるマイクロコンピュータ４０１が、その内部のレジスタに記憶した血圧値差ｙ1および血圧値差（ｙ3-ｙ2）を算出して出力し、以降、図１に示したピーク点抽出・波形解析部４０の後段において、（ｙ3-ｙ2）に換えて（あるいは（ｙ3-ｙ2）とともに）（ｙ3-ｙ2）／ｙ1を指標として用いることで可能であり、（ｙ3-ｙ2）／ｙ1それ自体や、その変化率で心機能状態が評価されることとなる。また、（ｙ3-ｙ2）／ｙ1の時間的推移を作成して告知しても良い点も同様である。
結局、かかる応用例の構成は、退潮波を規定する指標として先に挙げた例も含めて、実質的に図１および図２の構成と同一となる。
【００５９】
＜１−５−２：外部機器へのデータ転送＞
心機能診断装置に小型化・軽量化が要求される場合、図１および図２に示す構成を１個の装置として集約する構成では、その評価・診断も医師等の判断が入り込む余地がないものとなる。
そこで、被験者の脈波波形を検出した後、図１における評価許可部７０に供給すべき血圧値差（ｙ3-ｙ2）あるいは（ｙ3-ｙ2）／ｙ1を外部機器にデータ転送して、医師等の第三者が詳細な診断・解析を可能とする構成が考えられる。
【００６０】
図１において波線で示した通信Ｉ／Ｆ（インターフェイス）７６がそのための構成である。通信Ｉ／Ｆ７６は、内部にデータバッファを有し、（ｙ3-ｙ2）あるいは（ｙ3-ｙ2）／ｙ1、時刻および拍数を所定の測定期間分だけ蓄積した後、診断・解析を行う外部機器に送信するため、通信Ｉ／Ｆ７６にデータ転送する構成となっている。ここで、通信Ｉ／Ｆ７６は、外部機器と光通信にてデータ転送するためのＬＥＤおよびフォトトランジスタを有するものである。
【００６１】
一方、図８は、このような外部機器の構成を示すブロック図である。この図のように、外部機器は、機器本体６００や、ディスプレイ６０１、キーボード６０２、プリンタ６０３などから構成されて、以下の点を除いて通常のパーソナルコンピュータと同じものである。
すなわち、機器本体６００は、図１における評価許可部７０以降の構成を構築するとともに、送信データを光に変換して送信するためのＬＥＤ６０４を有する一方、受信光をデータに変換するためのフォトトランジスタ６０５を有している。これらＬＥＤ６０４、フォトトランジスタ６０５には、心機能診断装置の通信Ｉ／Ｆ７６に設けられるＬＥＤおよびフォトトランジスタの特性と同一もしくは近似しているものがそれぞれ用いられる。ここでは、近赤外線タイプ（例えば中心波長が９４０ｎｍのもの）が望ましい。そして、近赤外線タイプを用いる場合には、可視光を遮断するための可視光カット用のフィルタが、機器本体６００の前面に設けられ、光通信用の通信窓６０６となっている。
【００６２】
このような構成にかかる心機能診断装置は、データ転送を行わない場合には、単独でも（ｙ3-ｙ2）あるいは（ｙ3-ｙ2）／ｙ1の変化率に基づいて上述した被験者の心機能状態を評価・診断を行う一方、データ転送を行う場合には、ピーク点抽出・波形解析部４０により算出された（ｙ3-ｙ2）あるいは（ｙ3-ｙ2）／ｙ1と拍数変換テーブル６０により変換された拍数とからなる組を、所定の測定期間分だけ通信Ｉ／Ｆ７６のデータバッファに蓄積する。
ここで、医師等の第三者がキーボード６０１を操作して、データ要求を指示すると、外部機器は、データリクエスト信号をＬＥＤ６０４を介して送信した後、データを受信するための待機状態となる。
一方、心機能診断装置側における通信Ｉ／Ｆ７６のフォトトランジスタがデータリクエスト信号を受信すると、通信Ｉ／Ｆ７６のデータバッファに蓄積された組データが、通信Ｉ／Ｆ７６のＬＥＤにより送信される。この組データをフォトトランジスタ６０５が受信することにより、外部機器では、被験者における退潮波の振幅に相当する血圧値差（ｙ3-ｙ2）あるいはそれを正規化した（ｙ3-ｙ2）／ｙ1、および、その測定時間のデータが取得されることになる。
この後、外部機器では、図１における評価許可部７０以降の構成を構築することにより、（ｙ3-ｙ2）あるいは（ｙ3-ｙ2）／ｙ1の変化率に基づいて被験者の心機能状態を評価・診断や、蓄積したデータにより医師等の診断も可能となる。
【００６３】
なお、データ転送には、このほかに、被験者の体動状態も併せて外部機器に送信することや、逆に、変化率に対応するランク付けや診断メッセージなどを外部機器側にて設定して、その内容を心機能装置側に送信することなどが考えられる。
【００６４】
＜２：第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る心機能診断装置について説明する。
【００６５】
＜２−１：第２実施形態の理論的根拠＞
前述のように、退潮波は、拍出される血液の圧力特性と血液が拍出される側の血管特性との双方の影響を受けて形成されると考えられる。一方、従来より、脈波波形を周波数解析して得られる周波数成分が当該被験者の生体的特徴を表す情報となる得ることが判明している（例えば、PCT/JP96/01254参照）。
このため、脈波波形のうち退潮波の周波数成分を解析することは、それなりの意義があると考えられる。
【００６６】
一方、本願発明者は、健常な成人７４名に対して脈波を検出し、これらの脈波波形パラメータをそれぞれ求めるとともに、前述のPCT/JP96/01254と同様に、ＦＦＴ処理して上記式（１）を用いて当該脈波波形の歪率ｄを求めた。
そして、本願発明者は、求めた歪率ｄと各波形パラメータ単体やこれらの差等との相関関係を個別に検討した結果、歪率ｄは、切痕波の振幅に相当する血圧値差（ｙ5-ｙ4）に対し、相関係数（Ｒ2）が０．７７という高い相関関係を有することが判明した。この相関関係を図１７に示す。
このことは、脈波波形における高次調波成分が血圧値差（ｙ5-ｙ4）を定める切痕波近傍に集中していることを意味する。すなわち、単純に脈波波形を周波数解析する構成では、退潮波近傍の周波数成分が、ほとんど切痕波近傍での成分の中に埋もれてしまう形となってしまう。
したがって、脈波波形のうちの退潮波の成分を解析するためには、脈波波形から退潮波近傍の成分を抽出する処理が必要であると考えられる。
そこで、この第２実施形態においては、第１に、脈波波形のうち、処理対象となる退潮波近傍部分を特定し、第２に、特定した退潮波近傍部分に対し、時間と周波数との両面から同時に捉える時間周波数解析、ここでは、ウエーブレット変換を行い、第３に、この解析結果に最も近似するものを、予め典型的な症状に対応して求めた解析結果の中から特定し、第４に、特定した症状に対応する診断内容を告知する構成とした。
【００６７】
＜２−２：第２実施形態の機能的構成＞
次に、このような前提に基づいて構成された第２実施形態に係る心機能診断装置について説明する。図９は、本実施形態に係る心機能診断装置の機能構成を示すブロック図である。
この図において、図１に示した心機能診断装置と相違する部分は、ウェーブレット変換部２００、周波数補正部２１０、サンプル記憶部２２０および評価部８０を設けた点のほか、ピーク点抽出・波形解析部４０の機能などである。
以下、これらの相違点を中心に説明することとする。
【００６８】
ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波成分を示す信号ＭＨ’から脈波波形の各ピーク点を抽出して波形パラメータを算出し、期間（ｔ6-ｔ4）を求める点は第１実施形態と同じであるが、本実施形態にあっては、さらに、内部の波形メモリ４０２に蓄積した脈波波形のうち退潮波近傍に相当するピーク点Ｐ１からＰ４までの脈波波形ＭＤを読み出して、ウェーブレット変換部２００に供給する。
【００６９】
また、ウェーブレット変換部２００は、後述する構成によって、ピーク点抽出・波形解析部４０から読み出された脈波波形ＭＤに対し、ウエーブレット変換を実行して、脈波解析データＭＫＤを生成するものである。
一般に、信号を時間と周波数との両面から同時に捉える時間周波数解析において、ウエーブレットは、信号の部分を切り出す単位となる。ウエーブレット変換は、この単位で切り出した信号各部の大きさを表している。ここで、ウエーブレット変換を定義するために基底関数として、時間的にも周波数的にも局在化した関数ψ（ｘ）をマザー・ウエーブレットとして導入すると、関数ｆ（ｘ）のマザー・ウエーブレットψ（ｘ）によるウエーブレット変換は、次のように定義される。
【００７０】
【数２】
0003814981.tif 000003
【００７１】
この式（２）において、ｂは、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をトランスレート（平行移動）する際に用いるパラメータであり、一方、ａはスケール（伸縮）する際のパラメータである。したがって、式（２）において、ウエーブレットψ（（ｘ−ｂ）／ａ）は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をｂだけ平行移動し、ａだけ伸縮したものである。この場合、スケールパラメータａに対応してマザー・ウエーブレットψ（ｘ）の幅は伸長されるので、１／ａは周波数に対応するものとなる。なお、ウェーブレット変換部２００の詳細な構成については後述するものとする。
【００７２】
次に、周波数補正部２１０は、ウェーブレット変換部２００による脈波解析データＭＫＤを周波数補正して、補正解析データＭＫＤ’を生成するものである。詳細には、上記した式（２）には周波数に対応する「１／√ａ」の項があるが、異なる周波数領域間でデータを比較する場合には、この項の影響を補正する必要がある。このため周波数補正部２１０が設けられたのであり、ウエーブレットデータに係数√ａを乗算して、解析補正データＭＫＤ’を生成する。これにより、脈波解析データＭＫＤは、対応する各周波数に基づいて、周波数当たりのパワー密度が一定になるように補正されることとなる。
【００７３】
一方、サンプル記憶部２２０は、典型的な脈波波形の形状に対応する解析結果を記憶するものである。本実施形態にあっては、たとえば、予め「滑脈」、「平脈」および「弦脈」の形状に対応する脈波波形を、心室収縮期の退潮波近傍に相当する期間においてウェーブレット変換し、さらに、周波数補正しておき、これらに対応する解析結果がサンプルとして、例えば、図１１（ｂ）に示すように、時間成分と周波数成分とが各８分割されたデータ形式で記憶されている。
【００７４】
次に、評価部８０は、サンプル記憶部２２０に記憶されているサンプルのうち、周波数補正部２１０による補正解析データＭＫＤ’と最も近似するものを、高い成分が存在する位置や各成分の分布などから判断して、被験者の生体的状態を特定するものである。
ただし、診断時の拍数がサンプルを求めたときの値と乖離すれば、誤った判断をする可能性が生じるので評価部８０は、歪率変換テーブル６０の拍数を補助的に入力し、サンプルを求めたときの拍数との差が一定値以上あれば診断しないようにしている。
【００７５】
＜２−２−１：ウェーブレット変換器の構成＞
ここで、ウエーブレット変換部２００の詳細構成について説明する。
かかるウエーブレット変換部２００は、上記式（２）の演算処理を行うものであり、その構成は図１０に示すように次の要素からなる。すなわち、ウエーブレット変換部２００は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）を記憶する基底関数記憶部Ｗ１、スケールパラメータａを変換するスケール変換部Ｗ２、バッファメモリＷ３、トランスレートを行う平行移動部Ｗ４、および、乗算部Ｗ５から構成される。なお、基底関数記憶部Ｗ１に記憶するマザー・ウエーブレットψ（ｘ）としては、ガボールウエーブレットの他、メキシカンハット、Ｈａａｒウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａｎｎｏｎウエーブレット等が適用できる。
また、ウェーブレット変換部２００は、退潮波近傍に相当するピーク点Ｐ１からピーク点Ｐ４までの期間Ｔを示す信号を入力して、当該期間Ｔを８分割した時間間隔で脈波解析データを出力するようになっている。
【００７６】
＜２−３：第２実施形態の動作＞
次に、図９に示した第２実施形態の動作について説明する。
脈波検出部１０により出力される信号ＭＨには、被験者の体動に伴う体動成分が重畳されるが、体動成分除去部３０により当該体動成分が除去されて、脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となって、ピーク点抽出・波形解析部４０に供給される。
ピーク点抽出・波形解析部４０は、第１実施形態と同様に、信号ＭＨ’のデータを蓄積・解析して、脈波波形の波形パラメータを算出し、これらの波形パラメータから脈波波形における期間（ｔ6-ｔ4）を求めた後、さらに次の動作を行う。すなわち、図２において、ピーク点抽出・波形解析部４０のマイクロコンピュータ４０１は、各波形パラメータを算出後、第１に、ピーク情報メモリ４１５から、ピーク点Ｐ１、Ｐ４に特定したピーク点の波形値アドレスをそれぞれ読み出し、第２に、セレクト信号Ｓ１を出力し、第３に、読み出したピーク点Ｐ１に相当するピーク点の波形値アドレスを、ピーク点Ｐ４に相当するピーク点の波形値アドレスまでサンプリングクロックφで歩進させて、これを波形メモリの読出アドレスＡＤＲ４として出力する。これにより、波形メモリ４０２からは、ピーク点Ｐ１からピーク点Ｐ４までの脈波波形ＭＤ、すなわち、心室収縮期における退潮波近傍に相当する脈波波形ＭＤが読み出されることとなる。
【００７７】
退潮波近傍に相当する脈波波形ＭＤは、後述するように、ウェーブレット変換部２００によってウェーブレット変換されて、この結果、時間領域および周波数領域において各８分割された脈波解析データＭＫＤが生成される。この脈波解析データＭＫＤは、さらに、周波数補正部２１０によって周波数補正されて、補正解析データＭＫＤ’となる。
一方、拍数変換テーブル６０においては、ピーク点抽出・波形解析部４０により算出された期間（ｔ6-ｔ4）が拍数に変換される。
次に、評価部８０においては、第１に、歪率変換テーブル６０による拍数とサンプル記憶部２２０に記憶されているサンプルを求めたときの拍数との差を求め、第２に、その差がしきい値以上であるか否かを判断して、しきい値以上であれば、診断を行わない旨の信号を出力する一方、しきい値以下であれば、解析補正データＭＫＤ’とサンプル記憶部２２０に記憶されているサンプルとを互いに比較し、解析補正データＭＫＤ’と最も近似するサンプルを判断して被験者の生体的状態を特定し、その状態を示す信号を出力する。
そして、特定された生体的状態に対応する診断内容（あるいは診断を行わない旨の内容）が、評価内容記憶部７３から読み出され、第１実施形態と同様に、告知部７４によって、読み出された内容が表示されたり音声等により通知されたりして、被験者に告知される。
【００７８】
＜２−３−１：ウェーブレット変換器の動作＞
ここで、ウェーブレット変換部２００の動作について説明する。まず、基底関数記憶部Ｗ１からマザー・ウエーブレットψ（ｘ）が読み出されると、スケール変換部Ｗ２は、スケールパラメータａの変換を行う。ここで、スケールパラメータａは周期に対応するものであるから、ａが大きくなると、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）は時間軸上で伸長される。この場合、基底関数記憶部Ｗ１に記憶されるマザー・ウエーブレットψ（ｘ）のデータ量は一定であるので、ａが大きくなると単位時間当たりのデータ量が減少してしまう。スケール変換部Ｗ２は、これを補うように補間処理を行うとともに、ａが小さくなると間引き処理を行って、関数ψ（ｘ／ａ）を生成する。このデータはバッファメモリＷ３に一旦格納される。
次に、平行移動部Ｗ４はバッファメモリＷ３からトランスレートパラメータｂに応じたタイミングで関数ψ（ｘ／ａ）を読み出すことにより、関数ψ（ｘ／ａ）の平行移動を行い関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）を生成する。
【００７９】
そして、乗算部Ｗ５は、変数１／√ａ、関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）および脈波データＭＤを乗算してウエーブレット変換を行い、脈波解析データＭＫＤを生成する。図１１（ｂ）は、同図（ａ）に示す脈波波形を、退潮波近傍の期間においてウェーブレット変換して、その結果得られる脈波解析データＭＫＤを示すものである。なお、図２における波形メモリ４０２からは、脈波波形の１拍分ではなく、ピーク点Ｐ１からピーク点Ｐ４までの退潮波近傍に相当する脈波波形ＭＤが読み出される点に留意すべきである。
脈波解析データＭＫＤは、図１１（ｂ）に示すように、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚ、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚ、１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚ、１．５Ｈｚ〜２．０Ｈｚ、２．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚ、２．５Ｈｚ〜３．０Ｈｚ、３．０Ｈｚ〜３．５Ｈｚ、３．５Ｈｚ〜４．０Ｈｚといった８つの周波数領域に分割され、かつ、心室収縮期における退潮波近傍の始点たるピーク点Ｐ１からその終点たるピーク点Ｐ４までの期間Ｔを８分割した時間間隔で得られる。結局、脈波解析データＭＫＤは、Ｍ１１からＭ８８までの６４個のデータから構成されることとなる。
このようにして、生成された脈波解析データＭＫＤは、周波数補正部２１０によって周波数補正が施され、補正解析データＭＫＤ’として出力され、評価部８０において評価の基礎とされる。
【００８０】
なお、ウエーブレット変換においては、周波数分解能と時間分解能とは互いにトレードオフの関係にあるので、周波数分解能を犠牲にすれば、より短い時間間隔で脈波解析データを得ることもできる。
また、第２実施形態にあっては、心室収縮期の近傍に相当する脈波波形をウェーブレット変換して診断を行うこととしたが、さらに限定して、ピーク点Ｐ２からＰ４までとしても良い。
くわえて、第２実施形態にあっても、心室拡張期に相当する期間（ｔ6-ｔ4）から拍数を求める構成としたが、波形パラメータの時間ｔ6から求めても良いのはもちろんであるし、また、被験者の拍数が十分に低い状態にあることを前提として診断するならば、拍数を求めるための構成そのものも不要である。このため、拍数を検出するための拍数変換テーブル６０や拍数を考慮に入れる評価部８０が、任意的な要件であることは、第１実施形態と同様である。
【００８１】
以上説明したように、第２実施形態に係る心機能診断装置によれば、被験者から検出した脈波波形のピーク点を抽出して、心室収縮期を特定し、その期間における退潮波近傍の脈波波形をウェーブレット変換する構成によって、単純に脈波波形を周波数解析する構成では切痕波近傍での周波数成分の中に埋もれてしまう退潮波近傍の周波数成分を求めることができるので、退潮波近傍での周波数成分から当該被験者の心機能状態を評価することが可能となる。さらに、脈波波形について１周期分以上、周波数解析処理をしなくて済むので、処理の負担を低減することができ、装置の小型化や簡易化などに大いに貢献することが可能となる。
【００８２】
＜２：第３実施形態＞
次に、本発明の第３実施形態に係る心機能診断装置について説明する。
【００８３】
＜３−１：第３実施形態の理論的根拠＞
上述した第２実施形態に係る心機能診断装置は、退潮波近傍に相当する脈波波形を解析するにあたりウェーブレット変換を用いたが、この第３実施形態に係る心機能診断装置は、周波数解析処理としてＦＦＴを用いるものである。
ただし、ウェーブレット変換とは異なり、ただ単に退潮波近傍に限ってＦＦＴ処理する構成では、処理に伴う高調波成分が解析結果に現れてしまうので、本実施形態にあっては、脈波波形に対してその退潮波近傍に対応させた窓（ウィンドウ）関数を乗じて、その期間に相当する脈波波形をスムージングさせて抽出し、これをＦＦＴ処理する構成とした。
【００８４】
＜３−２：第３実施形態の機能的構成＞
図１２は、本実施形態に係る心機能診断装置の機能構成を示すブロック図である。
この図において、図１に示した心機能診断装置と相違する部分は、窓関数記憶部２３０、窓関数読出部２４０、乗算部２５０、ＦＦＴ処理部２６０、サンプル記憶部２７０および評価部９０を設けた点のほか、ピーク点抽出・波形解析部４０の機能などである。
そこで、以下、これらの相違点を中心に説明することとする。
【００８５】
ピーク点抽出・波形解析部４０は、脈波成分を示す信号ＭＨ’から脈波波形の各ピーク点を抽出して波形パラメータを算出し、期間（ｔ6-ｔ4）を求める点は第１実施形態と同じであるが、本実施形態にあっては、さらに、内部の波形メモリ４０２に蓄積した脈波波形のうち退潮波近傍に相当するピーク点Ｐ１からＰ４までの脈波波形ＭＤを読み出して、乗算部２５０の入力端に供給するものである。
また、窓関数記憶部２３０は、図１３に示す関数を予めテーブル化して記憶するものであり、実際には、例えば、ｘ＝−πを「００００」、ｘ＝πを「ＦＦＦＦ」とする連続アドレスで記憶する。
窓関数読出部２４０は、生成した読出アドレスをサンプリングクロックφに同期して窓関数記憶部２３０に供給することによって、そこに記憶された窓関数を読み出すものである。詳細には、窓関数読出部２４０は、ピーク点Ｐ１からＰ４までに相当する脈波波形ＭＤが波形メモリ４０２（図２参照）から読み出された場合に、ピーク点Ｐ１およびＰ４が窓関数のｘ＝−πおよび＋πにそれぞれ一致するように、読出アドレスを供給する。
【００８６】
乗算部２５０は、退潮波近傍に相当する脈波波形に対し、窓関数を乗算することによって、ＦＦＴ処理すべき脈波波形をスムージングするものである。
ＦＦＴ処理部２６０は、スムージングされた脈波波形に対して公知のＦＦＴ処理を施すものである。
一方、サンプル記憶部２７０は、典型的な脈波波形の形状に対応する解析結果を記憶するものである。本実施形態にあっては、第２実施形態と同様に、予め「滑脈」、「平脈」および「弦脈」に対応する脈波波形に対し、窓関数記憶部２３０に記憶された窓関数を乗じてＦＦＴ処理した解析結果がサンプルとして記憶されている。
【００８７】
次に、評価部９０は、サンプル記憶部２７０に記憶されているサンプルのうち、ＦＦＴ処理部２１０による解析結果と最も近似するものを、強い成分が存在する位置や、各成分の分布などから判断して、脈波波形の形状を特定するものである。
ただし、第２実施形態と同様に、診断時の拍数とサンプルを求めたときの拍数とが乖離すれば、誤った判断をする可能性が生じるので、評価部９０は、歪率変換テーブル６０の拍数を補助的に入力し、サンプルを求めたときの拍数との差が一定値以上あれば診断しないようにしている。
【００８８】
＜３−３：第３実施形態の動作＞
次に、第３実施形態の動作について説明する。
脈波検出部１０により出力される信号ＭＨには、被験者の体動に伴う体動成分が重畳されるが、体動成分除去部３０により当該体動成分が除去されて、脈波成分のみを示す信号ＭＨ’となって、ピーク点抽出・波形解析部４０に供給される。
ピーク点抽出・波形解析部４０は、第１実施形態と同様に、信号ＭＨ’のデータを蓄積・解析して脈波波形の波形パラメータを算出し、これらの波形パラメータから脈波波形における期間（ｔ6-ｔ4）を求めた後、さらに、次の動作を行う。すなわち、図２において、ピーク点抽出・波形解析部４０のマイクロコンピュータ４０１は、各波形パラメータを算出後、第１に、ピーク情報メモリ４１５から、ピーク点Ｐ１、Ｐ４に相当する波形値アドレスをそれぞれ読み出し、第２に、これを窓関数読出部２４０に供給し、第３に、セレクト信号Ｓ１を出力し、第４に、読み出したピーク点Ｐ１に相当するピーク点の波形値アドレスを、ピーク点Ｐ４に相当するピーク点の波形値アドレスまでサンプリングクロックφで歩進させて、これを波形メモリの読出アドレスＡＤＲ４として出力する。これにより、波形メモリ４０２からは、波形の切り出し始点に相当するピーク点Ｐ１から切り出しの終期に相当するピーク点Ｐ４までの脈波波形ＭＤ、すなわち、心室収縮期における退潮波近傍に相当する脈波波形ＭＤが読み出されることとなる。
【００８９】
次に、窓関数読出部２４０は、ピーク点Ｐ１からピーク点Ｐ４までに相当する波形値アドレスが、図１３に示した窓関数のアドレス「００００」から「ＦＦＦＦ」までに対応するように、窓関数の読出アドレスを決定する。
例えば、ピーク点Ｐ１に相当するピーク点の波形値アドレスが「１０００」であって、ピーク点Ｐ４に相当するピーク点の波形値アドレスが「１ＦＦＦ」である場合、窓関数記憶部２３０への窓関数の読出アドレスを「００００」、「００１０」、「００２０」、……のように「１０」毎にサンプリングクロックφで歩進させる。これにより、窓関数記憶部２３０から読み出される窓関数は脈波波形の退潮波近傍の期間に相当するピーク点Ｐ１からＰ４までに一致してスケーリングされることとなる。
そして、図１４（ａ）に示すように、ピーク点抽出・波形解析部４０の波形メモリ４０２から読み出されたピーク点Ｐ１からＰ４までの脈波波形ＭＤには、同図（ｂ）に示すように、当該脈波波形ＭＤに対応してスケーリングされた窓関数が乗算部２５０によって乗算され、同図（ｃ）に示される乗算結果がＦＦＴ処理部２６０によってＦＦＴ処理されることとなる。
【００９０】
次に、評価部９０は、第１に、歪率変換テーブル６０による拍数がサンプル記憶部２７０に記憶されているサンプルを求めたときの拍数との差を求め、第２に、その差がしきい値以上であるか否かを判断して、しきい値以上であれば、診断を行わない旨の信号出力する一方、しきい値以下であれば、ＦＦＴ処理による解析結果とサンプル記憶部２７０に記憶されているサンプルとを互いに比較して、解析結果と最も近似するサンプルを判断して、被験者の生体状態を特定する信号を出力する。
そして、特定された生体状態に対応する診断内容（あるいは診断を行わない旨の内容）が、評価内容記憶部７３から読み出され、告知部７４によって、読み出された内容が表示されたり、音声等により通知されたりして、被験者に告知される。
【００９１】
なお、第３実施形態にあっては、窓関数をコサイン関数としたが、脈波波形をスムージングするものであれば、特にコサイン関数等の三角関数に限られない。また、本実施形態にあっては、心室収縮期における退潮波近傍に相当する脈波波形に窓関数を乗じてＦＦＴ処理し、この解析結果から診断を行うこととしたが、さらに限定して、ピーク点Ｐ１からＰ４までとしても良いし、反対に拡大して、ピーク点Ｐ０からＰ４までとしても良い。
くわえて、第３実施形態にあっても、心室拡張期に相当する期間（ｔ6-ｔ4）から拍数を求める構成としたが、波形パラメータの時間ｔ6から求めても良いのはもちろんであるし、また、被験者の拍数が十分に低い状態にあることを前提として診断するならば、拍数を求めるための構成そのものも不要である。このため、拍数を検出するための拍数変換テーブル６０や拍数を考慮に入れる評価部９０が、任意的な要件であることは、第１および第２実施形態と同様である。
【００９２】
以上説明したように、第３実施形態に係る心機能診断装置によれば、被験者から検出した脈波波形のピーク点を抽出して、心室収縮期における退潮波近傍の脈波波形と、その脈波波形に対応してスケーリングした窓関数とを乗じて、この乗算結果をＦＦＴ処理する構成によって、単純に脈波波形を周波数解析する構成では切痕波近傍での周波数成分の中に埋もれてしまう退潮波近傍の周波数成分を求めることができるので、退潮波近傍での周波数成分から当該被験者の心機能状態を評価することが可能となる。さらに、脈波波形について１周期分以上、周波数解析処理をしなくて済むので、処理の負担を低減することができ、装置の小型化や簡易化などに大いに貢献することが可能となる。
【００９３】
＜４：各実施形態の外観的構成＞
次に、上述した第１〜第３実施形態に係る心機能診断装置の構成例のいくつかについて説明する。
【００９４】
＜４−１：腕時計型Ａ＞
まず、各実施形態に係る心機能診断装置１を腕時計型とした場合の構成例について、図１９を参照して説明する。
同図（ａ）および（ｂ）に示すように、心機能診断装置１は、主に、腕時計構造を有する装置本体１００と、この装置本体１００に接続されるケーブル１０１と、このケーブル１０１の先端側に設けられた脈波検出部１０とから構成されている。
このうち、装置本体１００には、リストバンド１０２が取り付けられている。詳細には、リストバンド１０２の１２時方向から被験者の左腕に巻き付いて、その他端が装置本体１００の６時方向で固定されている。
装置本体１００の６時方向には、また、コネクタ部１０３が設けられている。このコネクタ部１０３には、ケーブル１０１の端部となっているコネクタピース１０４が着脱自在に取り付けられている。
なお、このコネクタピース１０４を取り外すと、コネクタ部１０３には、同図（ｃ）に示すように、ケーブル１０１との接続ピン１１１、１１２のほか、上述したデータ転送を行うためのＬＥＤ１１３、フォトトランジスタ１０２が設けられている。
【００９５】
一方、脈波検出部１０は、同図（ｂ）に示すように、センサ固定用バンド１１によって遮光されながら、被験者の人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出部１０を指の根本に装着すると、ケーブル１０１が短くて済むので、装着しても邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較的低下しない。したがって、指の根本に脈波検出部１０を装着すれば、寒い日に外出しても、脈波波形を正確に検出できる。
また、装置本体１００の表面側には、液晶パネルからなる表示部１１０が設けられている。この表示部１１０は、セグメント表示領域や、ドット表示領域などを有し、現在時刻や診断内容など表示する。すなわち、表示部１１０は、各実施形態における告知部７４に対応している。
【００９６】
一方、装置本体１００の内部には、図示せぬ加速度センサが組み込まれており、被験者の腕の振りや、体の上下動によって生じる体動を検出している。すなわち、この加速度センサが、各実施形態における体動検出部２０に対応している。
また、装置本体１００の内部には、各種演算や変換などを制御するＣＰＵが設けられ（図示省略）、図２におけるマイクロコンピュータ４０１を兼ねている。さらに、装置本体１００の外周部には、各種操作や指示を行うためのボタンスイッチＳＷ１およびＳＷ２がそれぞれ設けられている。
【００９７】
＜４−１−１：脈波検出部の詳細構成＞
次に、脈波検出部１０の構成について図２０を参照して説明する。
この図に示すように、脈波検出部１０は、ＬＥＤ１２、フォトトランジスタ１３などから構成される。スイッチＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加されると、ＬＥＤ１２から光が照射される。この照射光は、被験者の血管や組織によって反射した後に、フォトトランジスタ１３によって受光される。したがって、フォトトランジスタ１２の光電流を電圧に変換したものが、脈波検出部１０の信号ＭＨとして出力される。
【００９８】
ここで、ＬＥＤ１２の発光波長は、血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に選ばれる。このため、受光レベルは血流量に応じて変化する。したがって、受光レベルを検出することによって、脈波波形が検出されることとなる。
また、ＬＥＤ１２としては、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤが好適である。青色ＬＥＤの発光スペクトルは、例えば４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光波長域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。この場合、かかる発光特性を有するＬＥＤに対応させてフォトトランジスタ１３として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）を用いればよい。このフォトトランジスタ１３の受光波長領域は、例えば、主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。
このような青色ＬＥＤとフォトトランジスタとを組み合わせると、その重なり領域である３００ｎｍから６００ｎｍまでの波長領域において脈波が検出される結果、以下の利点がある。
【００９９】
まず、外光に含まれる光のうち、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていない指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトトランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。一方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほとんど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下としても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくとも、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍまでの光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大きい。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波波形ＭＨのＳ／Ｎ比を高めることができる。
【０１００】
＜４−２：腕時計型Ｂ＞
次に、心機能診断装置１を腕時計型とした場合において、他の構成例について、図２１を参照して説明する。この構成では、被験者の脈波波形をＬＥＤやフォトトランジスタ等によって光電的に検出するのではなく、圧力センサを用いて検出するものである。
同図（ａ）に示すように、脈波診断装置１には、一対のバンド１０２、１０２が設けられており、その一方の締着具１２０の締め付け側には、圧力センサ１３０の弾性ゴム１３１が突出して設けられている。締着具１２０を備えるバンド１０２は、圧力センサ１３０による検出信号を供給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circuit）基板を軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図示省略）となっている。
【０１０１】
また、使用時においては、同図（ｂ）に示すように、締着具１２０に設けられた弾性ゴム１３１が橈骨動脈１４０の近傍に位置するべく、腕時計構造の脈波診断装置１が被験者の左腕１５０に巻回される。このため、脈波を恒常的に検出することが可能となる。なお、この巻回については通常の腕時計の使用状態と何等変わることがない。
こうして弾性ゴム１３１が、被験者の橈骨動脈１４０近傍に押圧されると、該動脈の血流変動（すなわち脈波）が弾性ゴム１３１を介して圧力センサ１３０に伝達され、圧力センサ１３０はこれを血圧として検知する。
【０１０２】
＜４−３：ネックレス型＞
また、各実施形態に係る心機能診断装置１を、図２２に示すようなネックレス型とすることが考えられる。
この図において、圧力センサ１３０はケーブル１０１の先端に設けられており、例えば、図２３に示すように、粘着テープ１７０などを用いて、被験者の頸動脈部に取り付けられる。また、図２２において、中空部を有するブローチのような形状をした装置本体１００には、この装置の主要部分が組み込まれているとともに、その前面には表示部１１０、スイッチＳＷ１、ＳＷ２が設けられている。なお、ケーブル１０１はその一部が鎖１６０に埋め込まれており、圧力センサ１３０により出力される信号ＭＨを、装置本体１００に供給している。
【０１０３】
＜４−４：眼鏡型＞
各実施形態に係る心機能診断装置１の形態例としては、図２４に示すような眼鏡型とすることが考えられる。
この図に示すように、装置本体は、ケース１００ａとケース１００ｂとに分かれ、それぞれ別々に眼鏡の蔓１８１に取り付けられ、蔓１８１内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気的に接続される。ケース１００ａのレンズ１８２側にはその側面に液晶パネル１８３が取り付けられるとともに、該側面の一端には鏡１８４が所定の角度で固定される。また、ケース１００ａには光源（図示略）を含む液晶パネル１８３の駆動回路と、表示データを作成するための回路が組み込まれており、これらが、表示部１１０を構成している。この光源から発射された光は、液晶パネル１８３を介して鏡１８４で反射されて、レンズ１８２に投射される。また、ケース１００ｂには装置の主要部が組み込まれており、その上面には上述したスイッチＳＷ１、ＳＷ２が設けられている。
一方、圧力センサ１３０は、ケーブル１０１を介して、ケース１００ｂと電気的に接続されており、ネックレスの場合と同様に頸動脈部に貼り付けられる。なお、ケース１００ａとケース１００ｂとを接続するリード線は蔓１８１に沿って這わせるようにしても良い。また、この例では装置本体をケース１００ａとケース１００ｂとの２つに分ける構成としたが、これらを一体化したケースで構成しても良い。さらに、鏡１８４については、液晶パネル１８３との角度を調整できるように可動式としても良い。
【０１０４】
＜４−５：カード型＞
また、他の形態例として、図２５に示すようなカード型とすることが考えられる。このカード型の装置本体１００は、例えば、被験者の左胸ポケットに収容されるものである。圧力センサ１３０は、ケーブル１０１を介して、装置本体１００と電気的に接続されており、ネックレスや眼鏡の場合と同様に、被験者の頸動脈部に貼り付けられる。
【０１０５】
＜４−６：万歩計型＞
さらに、他の形態例として、図２６（ａ）に示すような万歩計型も考えられる。この万歩計の装置本体１００は、同図（ｂ）に示すように、被験者の腰ベルト１９１に取り付けられるものである。圧力センサ１３０は、ケーブル１０１を介して、装置本体１００と電気的に接続されており、粘着テープによって、被験者の股関節部において大腿動脈部に固定され、さらに、サポータ１９２によって保護されている。この際、ケーブル１０１については、被験者の日常生活に支障をきたさないように、衣服に縫い込むなどの対策を施すのが望ましい。
【０１０６】
＜５：告知部による告知＞
次に、各実施形態の告知部７４の告知について説明する。各実施形態においては、告知部７４が解析・診断結果を表示や音声などによる告知する、として説明したが、本願発明はこれに限られない。すなわち、視覚や聴覚のほか、種々の感覚によって告知することが可能である。
例えば、触覚に訴える告知としては、腕時計等の裏面に電極を設け、この電極に通電させることによって電気的刺激を与える構成などが考えられる。また、腕時計等の携帯機器の裏から突起物を出し入れ可能な構造として、この突起物によって機械的刺激を与える構成などが考えられる。一方、嗅覚に訴える告知として、装置に香料等の吐出機構を設けるとともに、告知内容と香りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出する構成などが考えられる。
ちなみに、香料等の吐出機構には、マイクロポンプなどが好適である。なお、これらを、単独で使用するのみならず複数の手段を組み合わせても良いことは勿論である。
【０１０７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、被験者から検出した脈波波形について、１周期分以上を処理することのなく、当該被験者の心機能状態を診断することが可能となる。したがって、心機能の状態を、より簡易な構成によって診断できることとなり、装置の小型化・軽量化に大いに貢献することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１実施形態にかかる心機能診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  同実施形態におけるピーク点抽出・波形解析部の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】  ピーク情報メモリの記憶内容を説明するための図である。
【図４】  波形メモリに記憶される脈波波形の一例を示す図である。
【図５】  変化率と評価内容との対応を示す図である。
【図６】  変化率と表示内容との対応を示す図である。
【図７】  退潮波の振幅の時間的推移を示す表示の一例を示す図である。
【図８】  外部機器の構成の一例を示す図である。
【図９】  本発明の第２実施形態にかかる心機能診断装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】  同実施形態におけるウェーブレット変換部の詳細構成を示すブロック図である。
【図１１】  （ａ）は、同実施形態において波形メモリから読み出されてウェーブレット変換される脈波波形を説明するための図であり、（ｂ）は、その解析結果を示す図である。
【図１２】  本発明の第３実施形態にかかる心機能診断装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】  同実施形態における窓関数記憶部に記憶される窓関数を示す図である。
【図１４】  （ａ）は、同実施形態において波形メモリから読み出される脈波波形を示す図であり、（ｂ）は、窓関数記憶部から読み出される窓関数を示す図であり、（ｃ）は、脈波波形と窓関数との乗算結果であって、ＦＦＴ処理される波形を説明するための図である。
【図１５】  （ａ）は心電図であり、（ｂ）は大動脈血圧波形を示す図であり、（ｃ）は抹消部での脈波波形を示す図である。
【図１６】  脈波波形と波形パラメータとの対応を説明するための図である。
【図１７】  血圧値差（ｙ5-ｙ4）と歪率ｄとの相関関係を示す図である。
【図１８】  （ａ）は、人体の動脈系をシミュレートした四要素集中定数モデルの構成を示す回路図であり、（ｂ）は、同じく五要素集中定数モデルの構成を示す回路図である。
【図１９】  （ａ）〜（ｃ）は、それぞれ実施形態の構成を腕時計型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２０】  実施形態における脈波検出部の構成を示す図である。
【図２１】  （ａ）は、実施形態の構成を別の腕時計型とした場合の外観構成を示す図であり、（ｂ）は、その装着状態を示す図である。
【図２２】  実施形態の構成をネックレス型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２３】  脈波検出部を頚動脈に取り付けた様子を示す図である。
【図２４】  実施形態の構成を眼鏡型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２５】  実施形態の構成をカード型とした場合の外観構成を示す図である。
【図２６】  （ａ）は、実施形態の構成を万歩計型とした場合の外観構成を示す図であり、（ｂ）は、その装着状態を示す図である。
【図２７】  （ａ）〜（ｃ）は、それぞれ典型的な脈波波形の形状を示す図である。
【図２８】  歪率ｄと脈波波形の形状との相関関係を示す図である。
【符号の説明】
１０……脈波検出部（脈波検出手段）、２０……体動検出部（体動検出手段）、３０……体動成分除去部（体動成分除去手段）、４０……ピーク点抽出・波形解析部（収縮期特定手段、ピーク点検出手段、解析手段）、６０……拍数変換テーブル、７２、８０、９０……評価部（評価手段、変化率算出手段）、７３……評価内容記憶部、７４……告知部（告知手段）、７６……通信Ｉ／Ｆ、２００……ウェーブレット変換部、２６０……ＦＦＴ処理部（２００あるいは２６０が周波数解析手段）、２１０……周波数補正部（正規化手段）、２２０、２６０……サ０ンプル記憶部（記憶手段）、２３０……窓関数読出部、２４０……窓関数記憶部（２３０および２４０により関数生成手段）、２５０……乗算部（乗算手段）
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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