(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波信号に基づいて、脈波の基線成分を求め、前記脈波から前記基線成分を引いた修正脈波に対して、前記脈波の頂点に基づいて算出した脈拍数から複素復調解析の中心周波数を決定して更新し、前記中心周波数を用いて複素復調解析を実施して、脈拍間隔を算出することを特徴とする脈波解析装置。
【請求項２】
前記請求項１に記載の脈波解析装置を備え、脈波信号のデータを逐次更新し、脈波信号より得られる、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報に基づいて、リアルタイムで生体の状態を判断することことを特徴とする生体状態監視装置。
【請求項３】
前記請求項１に記載の脈波解析装置を備え、脈波信号より得られる、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報を、リアルタイムで、同一画面上に表示することを特徴とする生体状態監視装置。
【請求項４】
前記請求項１に記載の脈波解析装置、或いは前記請求項２又は３に記載の生体状態監視装置の機能を実現するための手段を有することを特徴とするプログラム。
【請求項５】
前記請求項４に記載のプログラムの機能を実現するための手段を記憶していることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体から計測された脈波に基づいて、各種の生体異常等を検知することができる脈波解析装置、生体状態監視装置、プログラム、及び記録媒体に関するものである。
【０００４】
【従来の技術】
従来より、脈拍の信号である脈波には、自律神経信号が乗っていることが分かっているので、脈波を解析して、呼吸情報を得る技術が研究されている。つまり、自律神経には、交換神経と迷走神経（副交感神経）があり、迷走神経出力は呼気時に減少し、吸気時に増加することが知られているので、この自律神経信号が乗っている脈波を解析することによって、呼吸情報を得ようとしていた。
【０００５】
ところが、従来では、脈波を精度良く検出できる簡易で適当な装置が無い状況であったので、自律神経機能（従って呼吸状態）の評価に役立つ指標として、脈波ではなく心電図から得られる心拍変動が使われてきた。
具体的には、心電図のピーク（Ｒ波）と次のピーク（Ｒ波）の時間間隔を心拍間隔と呼び、この心拍間隔を計測時間に対してプロットすると、心拍間隔の揺らぎ（心拍変動）が観察されるが、この揺らぎ成分のうち、特定の周波数帯の成分を取り出して、自律神経機能を評価する指標として利用してきた。
【０００６】
しかし、心電図による心拍変動の測定は、電極を最低２箇所以上体に貼り付ける必要があり、被験者に負担が大きく、長時間の連続測定は困難であった。また、心電図から呼吸信号を求めるには精度が十分ではなかった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、近年では、軽量で精度の良い脈波センサが開発されてきたこともあり、心電図ではなく、脈波を使った脈波解析により、心電図と同様な自律神経機能評価を行おうとする試みがある。
【０００８】
ところが、脈波を計測する場合には、電極が不要で装置がコンパクトであり、被験者に負担をかけない等の利点や、（脈波には多くの情報が含まれており）１つの脈波センサで多くの情報が得られるという利点があるが、短所もある。
つまり、脈波の場合、心電図ほど一拍毎の区分が明確でなく、ノイズに弱いという問題がある。また、従来のＦＦＴ解析やウェブレット解析による周波数解析では、瞬時脈拍間隔を求めることは不可能であり、計算に必要なデータ数も多いため、リアルタイムで解析することは困難であった。
【０００９】
このため、従来から、脈波や心電図から、脈拍数、脈拍間隔、呼吸、副交換神経の活動量の検出や解析方法の試みがなされているが、このうち、脈拍数解析を除いて実用には至っていないのが現状である。
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、簡便に検出可能な脈波を用いることにより、被験者に負担をかけることなく、被験者の各種の生理状態（例えば脈拍、脈拍間隔、呼吸、副交感神経活動量、生体異常信号等）を精度良く検出して、リアルタイムにモニタすること等ができる脈波解析装置、生体状態監視装置、プログラム、及び記録媒体を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
（１）請求項１の発明（脈波解析装置）は、脈波信号に基づいて、脈波の基線成分を求め、前記脈波から前記基線成分を引いた修正脈波に対して、前記脈波の頂点に基づいて算出した脈拍数から複素復調解析の中心周波数を決定して更新し、前記中心周波数を用いて複素復調解析を実施して、脈拍間隔を算出することを特徴とする。
【００１３】
脈波信号は、各種の要因により各脈波の変動とは別に緩やかな揺らぎがある。従って、本発明では、この揺らぎ成分（即ち揺らぎを示す基線成分）を脈波信号から除去して修正脈波を求め、この修正脈波に対して複素復調解析を実施することによって、より精度の高い脈拍間隔を算出することができる。
また、本発明では、脈波信号の脈波の頂点に基づいて脈拍数を求め、その脈拍数により、（脈拍間隔を計算する）複素復調解析の中心周波数を決定して更新するので、例えば周知のＦＦＴ解析から得られる脈拍数を用いる場合と比べて、一層容易に且つリアルタイムに中心周波数を決定することができる。
【００１４】
従って、この中心周波数を用いて複素復調解析を実施することにより、容易に且つリアルタイムに脈拍間隔を求めることができる。また、この中心周波数で複素復調解析を行うことにより、ＦＦＴ解析を用いた場合と比べて、より正確に脈拍間隔を算出することができる。
尚、複素復調解析とは、後に詳述するが、解析対象のデータ（脈波信号の波形のデータ）に対して、脈波信号の波形に最も類似した三角関数（分析したい周波数領域の中心周波数を持つ複素三角関数）をフィッティングし（当てはめ）、その三角関数（例えばｃｏｓ（φ＋ωｔ））の瞬時周波数（ω）を、脈波の周波数ｆ（＝１／Ｔ）とするものである。
【００１５】
つまり、瞬時周波数（ω）は、各脈波のピーク間の周波数ｆを示すものであるので、複素復調解析を実施することによって、周波数ｆより、（その周期Ｔである）脈拍間隔を推定することができる。
【００２３】
（２）請求項２の発明は、前記請求項１に記載の脈波解析装置を備え、脈波信号のデータを逐次更新し、脈波信号より得られる、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報に基づいて、リアルタイムで生体の状態を判断することことを特徴とする。
【００２４】
本発明では、脈波信号のデータを逐次更新し、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態（呼吸数や胸腔内圧）、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報に基づいて、リアルタイムで生体の状態を判断するので、生体の状態を的確に把握することができる。
【００２５】
（３）請求項３の発明は、前記請求項１に記載の脈波解析装置を備え、脈波信号より得られる、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報を、リアルタイムで、同一画面上に表示することを特徴とする。
【００２６】
本発明では、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態（呼吸数や胸腔内圧）、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報を、リアルタイムで、モニタ等の同一画面上に（例えば同一時間軸で）表示するので、一目で、生体の状態を把握することができる。
【００２７】
（４）請求項４の発明（プログラム）は、請求項１に記載の脈波解析装置、或いは請求項２又は３に記載の生体状態監視装置の機能を実現するための手段を有している。つまり、上述した脈波解析装置又は生体状態監視装置の機能を実現するための各手段は、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現することができる。
【００２８】
（５）請求項５の発明（記録媒体）は、請求項４に記載のプログラムの機能を実現するための手段を記憶している。つまり、上述した様なプログラムをコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭ等をコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭ等をコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。
【００２９】
尚、脈波センサを用いて、脈波を検出する場合には、その測定部位として、腕（手首甲、上腕）、額、こめかみ等が、装着性に優れており、ゆらぎ成分を好適に検出することができる
【００３０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の脈波解析装置及び生体状態監視装置の実施の形態の例（実施例）について、図面に基づいて説明する。
（実施例）
ここでは、被験者の脈波を脈波解析装置で解析して、例えば脈拍数、脈拍間隔、副交感神経活動量（脈拍間隔の揺らぎ）、呼吸（胸腔内圧）信号、生体異常信号（脈波の基線の揺らぎ）などをリアルタイムでモニタすることができる生体状態監視装置を例に挙げて説明する。
【００３１】
ａ）まず、本実施例の脈波解析装置を備えた生体状態監視装置のシステム構成について、図１に基づいて説明する。
図１に示す様に、本実施例の生体状態監視装置は、人体の例えば指や手首等に取り付けて使用される脈波センサ１と、この脈波センサ１から出力される測定結果に基づいて脈波を計測するとともに、その脈拍信号に基づいて運動強度に関する処理等を行うデータ処理装置３とを備えている。尚、前記脈波センサ１を取り付ける場所としては、指、手首、腕、額、こめかみ、すねなどが好ましい。
【００３２】
前記脈波センサ１は、発光素子（例えば発光ダイオード：ＬＥＤ）５と、その駆動回路７と、受光素子（例えばフォトダイオード：ＰＤ）９と、光を通過させる透明な窓１１とを備える、周知の光学式反射型センサである。
この脈波センサ１においては、発光素子５から人体に向かって光が照射されると、光の一部が人体の内部を通る毛細動脈に当たって、毛細動脈を流れる血液中のヘモグロビンに吸収され、残りの光が毛細動脈で反射して散乱し、その一部が受光素子９に入射する。この時、血液の脈動により毛細動脈にあるヘモグロビンの量が波動的に変化するので、ヘモグロビンに吸収される光も波動的に変化する。その結果、毛細動脈で反射して受光素子９で検出される受光量が変化し、その受光量の変化を脈波情報（例えば電圧信号）としてデータ処理装置３に出力している。
【００３３】
一方、前記データ処理装置３は、脈波解析装置としての機能を有するものであり、検出回路１３と、ＡＤＣ（ＡＤコンバータ）１５と、マイクロコンピュータ１７とを内蔵するとともに、各種のデータを（マニュアル等により）入力するための入力部１９と、検出結果等を表示する表示部（モニタ）２１とを備えている。
【００３４】
このうち、検出回路１３では、脈波センサ１から得られた電圧信号を増幅し、ＡＤＣ１５では、検出回路１３から得られた電圧信号であるアナログ信号をデジタル信号に変換する。
また、マイクロコンピュータ１７は、周知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた電子回路であり、ＡＤＣ１５から得られたデジタル信号を処理するためのプログラムが記憶されている。
【００３５】
つまり、マイクロコンピュータ１７は、脈波センサ１で検出された脈波信号を計測し解析するとともに、その解析結果から生体状態を検知するものであり、脈波解析のアルゴリズムに基づいたプログラムとともに、生体状態を検知するためのアルゴリズムに基づいたプログラムが組み込まれている。
【００３６】
ｂ）次に、本実施例における制御処理について説明する。
▲１▼まず、制御処理全体について、図２のフローチャート及び図３のグラフに基づいて説明する。
図２に示す様に、ステップ（Ｓ）１０では、後に詳述する様に、脈波センサ１からの脈波信号に基づいて、脈波ＰＷ（ｉ）を取得する。
【００３７】
この脈波信号を図３に示すが、脈波信号は、心臓の収縮期に対応した上側の頂点（上ピーク）と、心臓の拡張期に対応した下側の頂点（下ピーク）とを有しており、時間の経過とともに、その脈波信号が微妙に揺らいでいることが分かる。
続くＳ２０では、後に詳述する様に、脈波信号に基づいて、呼吸状態を検知するために、呼吸（胸腔内圧）信号の解析等の呼吸解析を行う。
【００３８】
続くＳ３０では、後に詳述する様に、脈波信号に基づいて、脈拍間隔ＰＩ（ｉ）を算出する処理を行う。
続くＳ４０では、後に詳述する様に、前記Ｓ３０にて算出した脈拍間隔ＰＩ（ｉ）を周波数解析（ＦＦＴ解析）して、脈拍間隔の揺らぎ、即ち副交感神経活動量ＨＦを求める。
【００３９】
続くＳ５０では、後に詳述する様に、脈波ＰＩ（ｉ）を周波数解析（ＦＦＴ解析）して、脈波の基線の揺らぎを算出し、この脈波の基線の揺らぎから、生体異常（特に血圧異常）を検知する処理を行う。
続くＳ６０では、前記Ｓ１０〜Ｓ５０の検出結果をモニタ２１に表示する処理を行う。
【００４０】
続くＳ７０では、計測継続か否かを、例えばマニュアルスイッチの操作状況により判定し、ここで肯定判断されれば前記Ｓ１０に戻って同様な処理を繰り返し、一方否定判断されれば、一旦本処理を終了する。
▲２▼次に、前記Ｓ１０の脈波取得の処理を、図４のフローチャートに基づいて説明する。
【００４１】
この処理は、設定した解析データ数ｔ２（例えば２０Ｈｚサンプリングで１分間、１２００データ）を、更新データ数ｔ１（例えば２０Ｈｚサンプリングで１秒間、２０データ）づつ更新しながら、脈波センサ１からの信号を取得する処理である。
【００４２】
まず、図４に示す様に、Ｓ１１０では、取得データ数を示すカウンタｓを０にセットする。
続くＳ１２０では、カウンタｓをインクリメントする。
続くＳ１３０では、脈波信号を、２０Ｈｚ毎に順次tmpＰＷ（ｓ）に記憶する（取得する）。
【００４３】
続くＳ１４０では、取得データ数ｓが、所定の更新データ数ｔ１（例えば２０）以上か否かを判定する。ここで肯定判断されるとＳ１５０に進み、一方否定判断されるとＳ１２０に戻る。
Ｓ１５０では、取得データ数ｓが所定の更新データ数ｔ１に達したので、脈波データの更新を行う。
【００４４】
具体的には、例えば１２００のデータのうちの古いデータを２０削除し、新しいデータを２０加える処理を行う。
続くＳ１６０では、脈波データ数ｉが、所定の解析データ数ｔ２（例えば１２００）以上か否かを判定する。ここで否定判断されると前記１１０に戻り、一方肯定判断されると一旦本処理を終了する。
【００４５】
上述した処理により、解析データ数ｔ２の時間幅で、データを２０個づつ更新しながら、リアルタイムで脈波ＰＷ（ｉ）を解析することができる。
▲３▼次に、前記Ｓ２０の呼吸解析の処理を、図５のフローチャート及び図６〜図８のグラフに基づいて説明する。
【００４６】
この処理は、前記Ｓ１０で得られた脈波の呼吸（胸腔内圧）信号の解析処理である。
まず、図５に示す様に、Ｓ２１０にて、脈波の収縮期の頂点検索を行う。つまり、心臓の収縮期に対応した頂点（ピーク）を求める。
【００４７】
続くＳ２２０では、隣合う頂点の時間間隔｛Ｐ（ｔ）−Ｐ（ｔ−１）｝が、所定の時間（頂点検索補正係数）ｔ３未満であるか否かを判断する。ここで肯定判断されるとＳ２４０に進み、一方否定判断されるとＳ２３０に進む。
Ｓ２３０では、隣合う頂点の時間間隔が大きいので、検出された頂点を（ノイズ等でない）真の頂点としてカウントする。
【００４８】
一方、Ｓ２４０では、図６に示す様に、隣合う頂点の時間間隔が小さいので、隣合う脈波の大きさＰＷ（Ｐ（ｔ））とＰＷ（Ｐ（ｔ−１））とを比較し、大きい方を（ノイズ等でない）真の頂点としてカウントする。
つまり、図６に示す様に、脈波信号には、心臓の収縮期に対応した頂点以外に、ノイズ等により小さな偽の頂点（Ｐ’）が現れることがあるので、このノイズ等による偽の頂点を、前記Ｓ２１０〜Ｓ２４０の処理により除去して、真の頂点を検出するのである。
【００４９】
続くＳ２５０では、前記Ｓ２１０〜Ｓ２４０と同様にして、脈波の（心臓の）拡張期に対応した頂点検索を行い、その真の頂点を求める。
続くＳ２６０では、上述した様にして求めた脈波の（収縮期の）頂点を用いて、脈拍数の計算を行う。つまり、頂点の数の１分平均Ａを脈拍数とする。
【００５０】
続くＳ２７０では、図７に示す様に、前記（収縮期の）頂点同士を結んで、脈波の包絡線、即ち第１包絡線Ｂ（ｉ）を作成する。尚、同図の基線とは、上ピークと下ピークの中央値同士を結んだものである。
続くＳ２８０では、図７に示す様に、脈波の包絡線の包絡線、即ち第１包絡線の頂点同士を結んだ包絡線である第２包絡線Ｃ（ｉ）を作成する。
【００５１】
続くＳ２９０では、第１包絡線Ｂ（ｉ）と第２包絡線Ｃ（ｉ）との差｛Ｃ（ｉ）−Ｂ（ｉ）｝より、図８に示す様に、呼吸（胸腔内圧）信号を模した信号Ｄ（ｉ）を作成する。即ち、この信号Ｄ（ｉ）は、胸腔内圧と相関があることが知られており、呼吸に合わせて上下するので、これを呼吸（胸腔内圧）信号とする。
【００５２】
続くＳ２９５では、呼吸（胸腔内圧）信号Ｄ（ｉ）の山の数の１分平均Ｅを呼吸数としてカウントし、一旦本処理を終了する。
上述した処理により、脈波信号からノイズ等を除去した真の頂点を求め、この頂点から脈拍数Ａや呼吸数を求めることができる。また、呼吸（胸腔内圧）信号から胸腔内圧を求めることもできる。
【００５３】
▲４▼次に、前記Ｓ３０の脈拍間隔計算の処理を、図９のフローチャート及び図１０のグラフに基づいて説明する。
まず、図９に示す様に、Ｓ３１０では、前記図５のＳ２６０にて算出した脈拍数Ａから、脈拍の周波数Ｆを算出する。つまり、Ｆ＝Ａ／６０の式より、後述する複素復調解析の中心周波数として用いる脈拍の周波数Ｆを求める。
【００５４】
続くＳ３２０では、図１０（ａ）に示す様に、収縮期と拡張期の頂点の中間値、即ち脈波の波高の中間値から、脈波の基線Ｇ（ｉ）を算出する。
続くＳ３３０では、図１０（ｂ）に示す様に、脈波ＰＷ（ｉ）から脈波の基線Ｇ（ｉ）を引いて、脈波をｓｉｎ波に近づけた修正脈波ＰＷ’（ｉ）を求める。
【００５５】
続くＳ３４０では、修正脈波ＰＷ’（ｉ）を、脈拍の周波数Ｆ（中心周波数）で複素復調解析して、瞬時周波数Ｆｒｅｑ（ｉ）を求める。
・ここで、複素復調解析について簡単に説明する。
複素復調解析とは、上述した様に、解析対象のデータ（脈波信号の波形のデータ）に対して、脈波信号の波形に最も類似した三角関数（分析したい周波数領域の中心周波数を持つ複素三角関数）をフィッティングし（当てはめ）、その三角関数（例えばｃｏｓ（φ＋ωｔ））の瞬時周波数（ω）を、脈波の周波数ｆ（＝１／Ｔ）とするものである。
【００５６】
つまり、瞬時周波数（ω）は、各脈波のピーク間の周波数ｆを示すものであるので、複素復調解析を実施することによって、周波数ｆより、（その周期Ｔである）脈拍間隔を推定することができる。
以下に、複素復調解析の代表的な手順を示す。
【００５７】
(1)まず、分析したい周波数領域を設定し、その周波数領域を０Ｈｚに周波数シフトする。そのためには、データ（脈波信号）に、分析したい周波数領域の中心周波数を持つ複素三角関数（例えば複素ｓｉｎ関数）をかける。これにより、複素信号を得る。
【００５８】
(2)次に、得られた複素信号を、例えば（第１の）ローパスフィルタに通し、分析したい周波数領域の成分のみを取り出す。
(3)次に、前記周波数領域の成分の実部と虚部を、極座標系に変換し、振動の振幅と位相を時間の関数として得る。
【００５９】
(4)次に、前記位相の時間関数である位相信号を微分することにより、周波数０Ｈｚからのずれの時間関数を得る。この関数に、前記(1)の中心周波数を加えることで、瞬時周波数を時間の関数として得る。
つまり、この様にして、前記Ｓ３４０では、修正脈波ＰＷ’（ｉ）から瞬時周波数Ｆｒｅｑ（ｉ）を求めるのである。
【００６０】
続くＳ３５０では、瞬時周波数Ｆｒｅｑ（ｉ）の逆数から、脈拍間隔ＰＩ（ｉ）を求める。
続くＳ３６０では、脈拍間隔ＰＩ（ｉ）の平均値ａｖＰＩ（例えば２００データ分の平均）の逆数から、脈拍数Ｈを求める。
【００６１】
続くＳ３７０では、頂点検索によって得られた脈拍数Ａと、脈拍間隔ＰＩから得られた脈拍数Ｈとの大きさを比較する。つまり、脈拍数Ａと脈拍数Ｈとの差の絶対値が判定値ａ未満であるか否かを判定し、ここで肯定判断されるとＳ３８０に進み、一方否定判断されるとＳ３８５に進む。
【００６２】
Ｓ３８５では、脈拍数Ａと脈拍数Ｈとの差が大きいので、体動又はノイズによる誤差が発生したと判断して、脈拍数を前の値に補正し、一旦本処理を終了する。
一方、Ｓ３８０では、脈拍数Ａと脈拍数Ｈとの差が小さいので、即ち両脈拍数Ａ、Ｈは近い値であるので、脈拍数Ａ又は脈拍数Ｈを真の脈拍数とする。
【００６３】
続くＳ３９０では、脈拍間隔ＰＩ（ｉ）の平均値ａｖＰＩから、前記頂点検索補正係数ｔ３を更新し、例えば頂点検索補正係数ｔ３を平均値ａｖＰＩの７０％とし、一旦本処理を終了する。
この様に、本処理では、複素復調解析の中心周波数を脈拍数Ａを用いて更新するので、複素復調解析の精度を高めることができ、より適正な瞬時周波数Ｆｒｅｑ（ｉ）を算出することができる。
【００６４】
また、複素復調解析を行う対象である脈波として、脈波ＰＷ（ｉ）から基線成分Ｇ（ｉ）を引いた修正脈波ＰＷ’（ｉ）を用いるので、基線成分の変動を除去して、より精密な解析を行うことができる。
更に、脈拍間隔ＰＩ（ｉ）の平均値ａｖＰＩから、頂点検索補正係数ｔ３を更新するので、ノイズを除去して頂点検索をより的確に行うことができる。
【００６５】
▲５▼次に、前記Ｓ４０の副交感神経活動量計算の処理を、図１１のフローチャート及び図１２のグラフに基づいて説明する。
まず、図１１に示す様に、Ｓ４１０では、前記図９のＳ３５０にて求めた脈拍間隔ＰＩ（ｉ）の周波数解析を行う。
【００６６】
具体的には、図１２に示す様に、脈拍間隔Ｐ（ｉ）の周波数解析（例えば周知のＦＦＴ解析）を行い、そのうちの０．１５Ｈｚ以上の高周波成分ＡＭＰ（ｉ）を算出する。この高周波成分は、副交感神経活動をよく表しており、この値（成分のパワー）が大きいほど副交感神経活動が活発である。
【００６７】
続くＳ４２０では、前記高周波成分ＡＭＰ（ｉ）を、副交感神経活動量ＨＦ（ｉ）として設定し、一旦本処理を終了する。
この様に、本処理では、脈拍間隔Ｐ（ｉ）から副交感神経活動量ＨＦ（ｉ）を求めることができるので、この副交感神経活動量ＨＦ（ｉ）から、心臓の活動の状態等を把握することができる。例えば副交感神経活動量ＨＦ（ｉ）が小さな場合には、心臓の活動量が大きいことが分かる。
【００６８】
▲６▼次に、前記Ｓ５０の脈波の基線の揺らぎ計算の処理を、図１３のフローチャート及び図１４のグラフに基づいて説明する。
まず、図１３に示す様に、Ｓ５１０では、脈波ＰＷ（ｉ）から、周波数解析（例えば周知のＦＦＴ解析）用のデータＦＦＴ（ｎ）を取得する。
【００６９】
続くＳ５２０では、取得したＦＦＴ解析データ数ｎが、解析必要データ数ｎと一致したか否かを判定する。ここで肯定判断されるとＳ５３０に進み、一方否定判断されると一旦本処理を終了する。
Ｓ５３０では、取得したＦＦＴ解析用のデータＦＦＴ（ｎ）をＦＦＴ解析する。
【００７０】
続くＳ５４０では、図１４に示す様に、ＭＶＷ周波数帯（０．１〜０．２２Ｈｚ）の積分平均ＭＶＷを算出する。即ち、脈波の基線の揺らぎに対応する周波数帯のパワーＭＶＷ（生体異常信号）を求める。
続くＳ５５０では、図１４に示す様に、ＰＷ周波数帯（１〜２Ｈｚ）の積分平均ＰＷを算出する。即ち、脈拍に対応する周波数帯のパワーＰＷを求める。
【００７１】
続くＳ５６０では、脈波の基線に対応する周波数帯のパワーＭＶＷと脈拍に対応する周波数帯のパワーＰＷとの比ＭＶＷ／ＰＷを求める。即ち、脈波の基線の揺らぎの状態を示す比ＭＶＷ／ＰＷを求める。
この比ＭＶＷ／ＰＷは、生体異常（特に血圧異常）と相関関係があるので、この比ＭＶＷ／ＰＷから、生体異常（特に血圧異常）を把握することができる。
【００７２】
例えば比ＭＶＷ／ＰＷが、正常な値より大きくなった場合には、例えば血圧の低下などの血圧異常が発生した判定することができる。
▲７▼次に、前記Ｓ６０のデータの表示処理を、図１５のグラフに基づいて説明する。
【００７３】
本処理では、前記▲２▼〜▲６▼の各処理により得られた結果等を、モニタ２１の表示画面上に一括して表示する。
具体的には、モニタ２１の第１表示領域Ｈ１に脈拍数を表示し、第２表示領域Ｈ２に呼吸数を表示し、第３表示領域Ｈ３に脈拍間隔ＰＩを表示し、第４表示領域Ｈ４に副交感神経活動量ＨＦを表示し、第５表示領域Ｈ５に生体異常信号ＭＶＷを表示する。
【００７４】
また、第６表示領域Ｈ６には、脈波信号とその包絡線（第１、第２包絡線）と基線の経時変化を表示し、第７表示領域Ｈ７には、脈拍間隔ＰＩの経時変化を示し、第８表示領域Ｈ８には、副交感神経活動量ＨＦの経時変化を示し、第９表示領域Ｈ９は、呼吸信号Ｄの経時変化を表示する。
【００７５】
尚、第１０表示領域には、ＦＦＴ解析の結果を示している。
ｃ）次に、本実施例による効果を説明する。
・本実施例では、ある脈波の頂点Ｘから頂点検索補正係数ｔ３の範囲内にある別の頂点Ｙに着目して、その頂点Ｙが頂点Ｘよりピークが小さいときには、頂点Ｙを偽のピークとして、脈波の真の頂点としないようにしている。
【００７６】
これにより、脈拍に対応した真の頂点のみを抽出することができるので、この真の頂点を用いることにより、正確な脈拍数や脈拍間隔などを求めることができる。
・本実施例では、脈波信号の脈波の頂点に基づいて脈拍数を求め、その脈拍数により、（脈拍間隔を計算する）複素復調解析の中心周波数を決定して更新するので、例えば周知のＦＦＴ解析から得られる脈拍数を用いる場合と比べて、一層容易に且つリアルタイムに中心周波数を決定することができる。
【００７７】
しかも、上述した真の頂点を用いることにより得られた正確な脈拍数を使用することにより、精度の高い複素復調解析の中心周波数が得られるので、この中心周波数で複素復調解析を行うことにより、容易に且つリアルタイムに、高い精度で脈拍間隔を算出することができる。
【００７８】
その上、本実施例では、脈波信号の揺らぎ成分を脈波信号から除去して修正脈波を求め、この修正脈波に対して複素復調解析を実施するので、この点からも、精度の高い脈拍間隔を算出することができる。
・本実施例では、上述した様にして求めた精度の高い脈拍間隔により、頂点検索補正係数ｔ３を更新するので、脈波の頂点の誤検出を防止することができる。
【００７９】
また、頂点検索によって得られた脈拍数Ａと脈拍間隔ＰＩから得られた脈拍数Ｈとの差を比較し、その差が大きな場合には、体動又はノイズによる誤差が発生したと判断して、脈拍数を前の値に補正し、その差が小さい場合には、脈拍数Ａ又は脈拍数Ｈを真の脈拍数とするので、体動等のノイズの影響を排除して、正確な脈波数を求めることができる。
【００８０】
・本実施例では、脈波信号のデータを逐次更新し、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態（呼吸数や胸腔内圧）、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報に基づいて、リアルタイムで生体の状態を判断するので、生体の状態を的確に把握することができる。
【００８１】
また、脈拍数、脈拍間隔、呼吸状態、副交感神経活動量、及び脈波の基線の揺らぎを示す情報のうち、２種以上の情報を、リアルタイムで、モニタ２１の同一画面上に表示するので、一目で、生体の状態を把握することができる。
更に、脈拍数、脈拍間隔、副交感神経活動量、呼吸信号、生体異常信号のうち１種又は２種以上の情報を用いて、それぞれ、正常値からどれくらい外れているかを判断して、生体の異常の発生を検知して、被験者本人又は周囲の人に、生体の異常を報知することができる。
【００８２】
例えば検出した情報の値において、正常値から標準偏差や変動係数を基に、正常値からどのくらい外れているかによって、生体の異常を的確に判定することができる。
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【００８３】
（１）例えば、前記実施例では、脈波解析装置及び生体状態監視装置について述べたが、本発明は、それらに限らず、上述したアルゴリズムに基づく処理を実行させるプログラムやそのプログラムを記憶している記録媒体にも適用できる。
この記録媒体としては、マイクロコンピュータとして構成される電子制御装置、マイクロチップ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク等の各種の記録媒体が挙げられる。つまり、上述した脈波解析装置及び生体状態監視装置の処理を実行させることができるプログラムを記憶したものであれば、特に限定はない。
【００８４】
尚、前記プログラムは、単に記録媒体に記憶されたものに限定されることなく、例えばインターネットなどの通信ラインにて送受信されるプログラムにも適用される。
（２）また、前記脈波解析装置及び生体状態監視装置は、脈波センサから得られた信号を、すぐそばにあるデータ処理装置に直接に入力する場合だけでなく、脈波センサからの得られたデータを例えばパソコン等の装置に入力し、そのデータを例えばインターネット等を利用して遠隔地にあるデータ処理装置に送信にして、生体異常等を検知する場合などに適用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施例の脈波解析装置を備えた生体状態監視装置のシステム構成を示す説明図である。
【図２】  実施例の主要な処理を示すメインのフローチャートである。
【図３】  脈波信号を示すグラフである。
【図４】  脈波取得の処理を示すフローチャートである。
【図５】  呼吸解析の処理を示すフローチャートである。
【図６】  脈波信号の脈波の頂点の状態を示すグラフである。
【図７】  脈波信号における包絡線等を示すグラフである。
【図８】  呼吸信号を示すグラフである。
【図９】  脈拍間隔計算の処理を示すフローチャートである。
【図１０】  （ａ）は脈波信号の揺らぎの状態を示すグラフであり、（ｂ）は補正した脈波信号を示すグラフである。
【図１１】  副交感神経活動量計算の処理を示すフローチャートである。
【図１２】  副交感神経活動量等の変化を示すグラフである。
【図１３】  脈波の基線の揺らぎ計算の処理を示すフローチャートである。
【図１４】  脈波の基線の揺らぎ計算の結果を示すグラフである。
【図１５】  モニタの表示画面を示す説明図である。
【符号の説明】
１…脈波センサ
３…データ処理装置
５…発光素子
９…受光素子
１７…マイクロコンピュータ
１９…表示部
２１…表示部
【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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