JP4581496B2 - 脈波解析装置および脈波解析プログラム - Google Patents

Description

この発明は、脈波解析装置および脈波解析プログラムに関し、特に、脈波の特徴点の抽出を自動で行なう脈波解析装置および脈波解析プログラムに関する。

血圧は、心臓の収縮と拡張とによって生ずる血流が動脈血管の内壁に及ぼす圧力であって、心臓の収縮期に相当する血圧である収縮期血圧と、拡張期に相当する血圧である拡張期血圧とから構成されている。動脈内血圧のなす脈圧波は、心臓からの血液の駆出によって生ずる収縮期前方成分（進行波）と主に動脈からの反射によって生ずる収縮期後方成分（反射波）との合成波である。

特許文献１は、このような脈波の原波形の４次微分波を求めることで、収縮期前方成分と収縮期後方成分とを自動的に解析する自動血圧測定装置を開示している。
特許第２６２０４９７号公報

特許文献１に開示されているような従来の自動血圧装置にあっては、４次微分波のゼロクロス点を用いて収縮期前方成分と収縮期後方成分とを求めていた。

しかしながら、ゼロクロス点を用いて収縮期前方成分と収縮期後方成分とを求める場合、ゼロクロス点が不明瞭な場合などがあった。

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、安定的に、脈波の特徴点を算出できる脈波解析装置および脈波解析プログラムを提供することを目的とする。

この発明のある局面に従う脈波解析装置は、脈波を検出するための圧力センサと、圧力センサからの圧力信号をデジタル信号に変換するためのデジタル変換手段と、デジタル変換手段によって変換されたデジタル信号に基づき、原波形の４次微分波を得るための周波数特性の調整が可能な４次微分フィルタと、１拍の脈波の区間における４次微分波の極点を算出するための極点算出手段と、脈波の特徴点を算出するための特徴点算出手段とを備える。

上述の特徴点算出手段は、極点算出手段により算出された４次微分波の極点に基づき、収縮期前方成分を算出するための第１の算出手段と、極点算出手段により算出された４次微分波の極点に基づき、収縮期後方成分を算出するための第２の算出手段とを含む。

好ましくは、第１の算出手段は、に存在する極大点を用いて、収縮期前方成分の最大点に相当する第１特徴点を算出する手段を有する。

好ましくは、第２の算出手段は、極点算出手段により算出された４次微分波の極点のうち、脈波最大点から脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、収縮期後方成分の最大点に相当する第２特徴点を算出する手段を有する。

好ましくは、第１の算出手段は、脈波開始点と、算出された第１特徴点と、脈波最大点との位置関係に基づき、収縮期前方成分の最大点を算出する手段をさらに有する。

好ましくは、第２の算出手段は、極点算出手段により算出された４次微分波の極点のうち、脈波最大点から脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、収縮期後方成分の最大点に相当する第２特徴点を算出する手段と、極点算出手段により算出された４次微分波の極点のうち、算出された第１特徴点から算出された第２特徴点までの区間において最小となる第１の極小点と、第２特徴点から切痕点までの区間において最小となる第２の極小点とのうち大きい方の値を底辺とし、第１の極小点から第２の極小点までの間の４次微分波の面積を算出するための面積算出手段と、面積算出手段により算出された面積に対して、所定の割合の面積比となる４次微分波上の特定点を算出するための特定点算出手段と、特定点算出手段により算出された特定点を用いて、収縮期後方成分の最大点を算出する手段とを有する。

好ましくは、第１の算出手段は、極点算出手段により算出された４次微分波の極点のうち、脈波開始点から算出された第１特徴点までの区間において最小となる極小点を用いて、収縮期前方成分の立ち上がり点を算出する手段をさらに有する。

好ましくは、第２の算出手段は、極点算出手段により算出された４次微分波の極点のうち、脈波最大点から脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、収縮期後方成分の最大点に相当する第２特徴点を算出する手段と、算出された第１特徴点から算出された第２特徴点までの区間において、極点算出手段により算出された４次微分波の極点のうち最小となる極小点を用いて、収縮期後方成分の立ち上がり点を算出する手段とを有する。

また、この脈波解析装置は、脈波開始点と第１の算出手段により算出された収縮期前方成分の最大点に対応する脈波上の点との振幅差と、脈波開始点と第２の算出手段により算出された収縮期後方成分の最大点に対応する脈波上の点との振幅差との比を算出する手段をさらに備えることが望ましい。

また、第１の算出手段において収縮期前方成分の最大点を算出するために用いられた４次微分波上の点の振幅と、第２の算出手段において収縮期後方成分の最大点を算出するために用いられた４次微分波上の点の振幅との比を算出する手段をさらに備えることが望ましい。

また、第１の算出手段により算出された収縮期前方成分の最大点と、第２の算出手段により算出された収縮期後方成分の最大点との時間差を算出する手段をさらに備えることが望ましい。

また、第１の算出手段により算出された収縮期前方成分の立ち上がり点と、第２の算出手段により算出された収縮期後方成分の立ち上がり点との時間差を算出する手段をさらに備えることが望ましい。

この発明の他の局面に脈波解析プログラムは、第１の波形と第２の波形とが合成されてなる脈波の解析をコンピュータに実行させる脈波解析プログラムであって、１拍の脈波から４次微分波を取得するステップと、取得された４次微分波の極点を抽出するステップと、抽出された極点に基づき、第１の波形の最大点を算出する第１の算出ステップと、抽出された極点に基づき、第２の波形の最大点を算出する第２の算出ステップとを備える。

上述の第１の算出ステップは、好ましくは、抽出された極点のうち、脈波開始点から脈波最大点までの上昇脚の区間に存在する極大点を用いて、第１の波形の最大点に相当する第１特徴点を算出するステップを有する。

上述の第２の算出ステップは、好ましくは、抽出された極点のうち、脈波最大点から脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、第２の波形の最大点に相当する第２特徴点を算出するステップを有する。

さらに好ましくは、第１の算出ステップは、脈波開始点と、算出された第１特徴点と、脈波最大点との位置関係に基づき、第１の波形の最大点を算出するステップをさらに有する。

さらに好ましくは、第２の算出ステップは、抽出された極点のうち、脈波最大点から脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、第２の波形の最大点に相当する第２特徴点を算出するステップと、抽出された極点のうち、算出された第１特徴点から算出された第２特徴点までの区間において最小となる第１の極小点と、第２特徴点から切痕点までの区間において最小となる第２の極小点とのうち大きい方の値を底辺とし、第１の極小点から第２の極小点までの間の４次微分波の面積を算出するステップと、算出された面積に対して、所定の割合の面積比となる４次微分波上の特定点を算出するステップと、算出された特定点を用いて、第２の波形の最大点を算出するステップとを有する。

好ましくは、第１の算出ステップは、抽出された極点のうち、脈波開始点から算出された第１特徴点までの区間において最小となる極小点を用いて、第１の波形の立ち上がり点を算出するステップをさらに有する。

好ましくは、第２の算出ステップは、抽出された極点のうち、脈波最大点から脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、第２の波形の最大点に相当する第２特徴点を算出するステップと、算出された第１特徴点から算出された第２特徴点までの区間において、抽出された極点のうち最小となる極小点を用いて、第２の波形の立ち上がり点を算出するステップとを有する。

さらに、好ましくは、この脈波解析プログラムは、脈波開始点と第１の算出ステップにより算出された第１の波形の最大点に対応する脈波上の点との振幅差と、脈波開始点と第２の算出ステップにより算出された第２の波形の最大点に対応する脈波上の点との振幅差との比を算出するステップを備える。

また、第１の算出ステップにおいて第１の波形の最大点を算出するために用いられた４次微分波上の点の振幅と、第２の算出ステップにおいて第２の波形の最大点を算出するために用いられた４次微分波上の点の振幅との比を算出するステップをさらに備えることが望ましい。

また、第１の算出ステップにより算出された第１の波形の最大点と、第２の算出ステップにより算出された第２の波形の最大点との時間差を算出するステップをさらに備えることが望ましい。

また、第１の算出ステップにより算出された第１の波形の立ち上がり点と、第２の算出手段により算出された第２の波形の立ち上がり点との時間差を算出するステップをさらに備えることが望ましい。

本発明によると、安定的に脈波の特徴点を算出することができる。また、このような安定した特徴点を用いることにより、脈波の解析を自動的に行なうことが可能となる。

本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。

［実施の形態１］
図１には、本発明の実施の形態１に係る脈波解析装置の機能構成が示される。図１を参照して、表示ユニット３は、外部から操作可能に設けられて脈波解析などに関する各種情報を入力するために操作される操作部２４、および脈波解析結果などの各種情報を外部に出力するためのＬＥＤ（Light Emitting Diode）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などからなる表示部２５を含む。

固定台ユニット７は、脈波解析装置を制御するためのデータやプログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）１２やＲＡＭ（Random Access Memory）１３、当該脈波解析装置を集中的に制御するために演算を含む各種処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、加圧ポンプ１５、負圧ポンプ１６、切換弁１７、ＣＰＵ１１からの信号を受け取り加圧ポンプ１５，負圧ポンプ１６，切換弁１７に送信するための制御回路１４、少なくとも二つの値に変更可能である特性可変フィルタ２２、Ａ／Ｄ変換部２３を備える。

ＣＰＵ１１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、当該脈波解析装置全体の制御を行なう。そして、ＣＰＵ１１は、操作部２４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脈波解析装置全体の制御処理を行なう。すなわち、ＣＰＵ１１は、操作部２４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、ＣＰＵ１１は、脈波解析結果などを表示部２５に表示する。

加圧ポンプ１５は、後述の押圧カフ（空気袋）１８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１６は、カフ圧を減圧するためのポンプである。切換弁１７は、これらの加圧ポンプ１５と負圧ポンプ１６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１４は、これらを制御する。

センサユニット１は、複数のセンサエレメントを含む半導体圧力センサ１９、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２０、マルチプレクサ２０から出力される圧力信号を増幅するためのアンプ２１、および半導体圧力センサ１９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１８を備える。

半導体圧力センサ１９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、押圧カフ１８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１９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１９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のチャネルごとにマルチプレクサ２０に入力する。複数のセンサエレメントは、たとえば４０個配列される。

マルチプレクサ２０は、各センサエレメント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２０から送出される圧力信号は、アンプ２１において増幅し、特性可変フィルタ２２を介して選択的にＡ／Ｄ変換部２３に出力する。

本実施の形態において、脈波検出のための最適なセンサエレメントが選択されるまでは、マルチプレクサ２０は、ＣＰＵ１１によって、各センサエレメントから出力される複数の圧力信号を順次切り替えて出力するように制御する。また、脈波検出のための最適なセンサエレメントが選択された後は、ＣＰＵ１１によって、該当のチャネルに固定される。したがって、このとき、マルチプレクサ２０は、選択されたセンサエレメントから出力される圧力信号を選択して出力する。

特性可変フィルタ２２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、少なくとも２つの値に変更可能である。

Ａ／Ｄ変換部２３は、半導体圧力センサ１９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、ＣＰＵ１１に与える。ＣＰＵ１１によってマルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでは、半導体圧力センサ１９に含まれる各センサエレメントが出力する圧力信号を、マルチプレクサ２０を介して同時に取得する。そして、ＣＰＵ１１によってマルチプレクサ２０のチャネルが固定された後は、該当のセンサエレメントから出力される圧力信号を取得する。圧力信号をサンプリングする周期（以下「サンプリング周期」という）は、たとえば、２ｍｓとする。

上述の特性可変フィルタ２２は、マルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでと、固定された後とで、遮断周波数の値を変更する。マルチプレクサ２０のチャネルが固定されるまでは、複数の圧力信号を切り替えてサンプリングを行なう。したがって、このときのサンプリング周波数（たとえば２０ｋＨｚ）よりも高い遮断周波数の値が選択される。これにより、Ａ／Ｄ変換後になまりが生じることを防止することができ、最適なセンサエレメントを適切に選択することができる。そして、チャネルが固定された後は、ＣＰＵ１１によって、ある一つの圧力信号に対するサンプリング周波数（たとえば５００Ｈｚ）の１／２以下の遮断周波数となる値が選択される。これにより、エイリアシングノイズを削減することが可能となり、精度良く脈波解析を行なうことができる。なお、エイリアシングノイズとは、サンプリング定理により、アナログ信号をデジタル信号に変換する場合、サンプリング周波数の１／２以上の周波数成分を持つノイズが、折り返し現象により、サンプリング周波数の１／２以下の領域に出現してしまうものである。

本実施の形態において、ＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２およびＲＡＭ１３を固定台ユニット７に備えることとしたので、表示ユニット３の小型化を図ることができる。

なお、固定台ユニット７と表示ユニット３とは別個に設けたが、両機能を固定台ユニット７に内蔵する構成であってもよい。また、固定台ユニット７にＣＰＵ１１，ＲＯＭ１２，ＲＡＭ１３を備える構成にしたが、これらを表示ユニット３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。

図２は、実施の形態１の脈波解析装置における、半導体圧力センサ１９に含まれるセンサエレメントから得られる圧力信号（センサ信号）の解析処理を示すフローチャートである。図２のフローチャートに示される処理は、固定台ユニット７内のＣＰＵ１１が、ＲＯＭ１２にアクセスしてプログラムを読出してＲＡＭ１３上に展開して実行することによって実現される。なお、この処理は、マルチプレクサ２０のチャネルが固定された後の解析処理として説明する。

図２を参照して、始めに、複数のセンサエレメントを有する半導体圧力センサ１９において圧力信号を検出すると（Ｓ２０１）、半導体圧力センサ１９はマルチプレクサ２０に圧力信号を入力する。このとき、マルチプレクサ２０によって、固定されたチャネルに該当するセンサエレメントから出力されるセンサ信号が選択される。マルチプレクサ２０によって選択された圧力信号は、アンプ２１に入力される。

そして、アンプ２１において、圧力信号は所定の周波数まで増幅され（Ｓ２０３）、特性可変フィルタ２２においてアナログフィルタ処理がなされる（Ｓ２０５）。

このとき、特性可変フィルタ２２は、サンプリング周波数の１／２以上の信号成分を遮断する。サンプリング周波数が５００Ｈｚであるとすると、たとえば、１００Ｈｚを超える周波数の信号成分が遮断される。

特性可変フィルタ２２を通過した圧力信号は、Ａ／Ｄ変換部２３においてデジタル化され（Ｓ２０７）、ノイズ除去などを目的として所定範囲の周波数を抽出するためのデジタルフィルタ処理がなされる（Ｓ２０９）。そして、Ａ／Ｄ変換部２３は、デジタル化した圧力信号を、ＣＰＵ１１に転送する。

次に、ＣＰＵ１１は、Ａ／Ｄ変換部２３から圧力信号を受信し、各データの差分をとることにより、１〜５次微分する（Ｓ２１１）。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムを実行することで圧力信号から得る脈波波形をＮ次微分する。

そして、その微分結果に基づいて脈波波形を区切って１拍の脈波波形を抽出し（Ｓ２１３）、脈波波形を分類する（Ｓ２１５）。たとえば、波形が正常か否か、正常な場合どのようなタイプかが分類される。

そして、分類された脈波波形から、所定の特徴点を抽出し（Ｓ２１７）、ＡＩ（Augmentation Index）値を算出する（Ｓ２１９）。以上でセンサ信号解析処理を終了する。

なお、上述のＳ２１３〜Ｓ２１９の脈波解析処理については、後に詳述する。

上述のＡＩは、公知の指標であって、主に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、送出し血流量の受入れやすさを表わしている）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。

ここで、上述のステップＳ２１７において抽出される脈波の特徴点について、説明する。

脈波を解析するにあたっては、特徴点として、収縮期前方成分（以下「進行波」という）と収縮期後方成分（以下「反射波」という）とを求める必要がある。

一般的な特徴点の抽出としては、原波形より得られる４次微分波のゼロクロス点を用いることが多い。しかしながら、ゼロクロス点は、基線の変動等の影響により、図３（ａ）に示されるような明快なゼロクロス点が抽出されるとは限らない。図３（ｂ）および（ｃ）に示されるように、ゼロクロス点が不明瞭となる場合がある。図３（ｂ）は、ゼロクロス点が複数点存在し、脈波波形の特徴点として抽出すべきゼロクロス点が不明瞭な場合である。図３（ｃ）は、ゼロとなる時間が続いているために、ゼロクロス点が不明瞭な場合である。

図３（ｂ）および（ｃ）に示すような不明瞭なゼロクロス点の場合、脈波の特徴点を抽出するためのゼロクロス点を選択しなければならないことがある。

したがって、脈波の解析を自動で行なうためには、このようにゼロクロス点を用いて特徴点を抽出することとすると、安定性に欠ける。脈波解析を自動的に行なうためには、安定性が必要である。そこで、安定性を求めるためには、極点のような基線の変動等の影響を受けない点を利用することが考えられる。なお、極点とは、極大点および極小点を含めた名称である。

全ての信号がフーリエ級数で表わされるという前提において、ある波形の４次微分は、その信号に含まれる高周波成分を抽出するのに有効である。

上記（１）式の“ｓｉｎ（２ｔ）”は、４次微分すると、（２）式に示されるように、“１６ｓｉｎ（２ｔ）”で表わされる。これにより、ある波形の４次微分は、その信号に含まれる高周波成分を抽出するのに有効であるということが分かる。

図４には、４次微分の使用例が示される。図４を参照して、波形４１は（１）式を表わした波形であり、波形４２は（１）式中の“ｓｉｎ（２ｔ）”を表わした波形であり、波形４３は（２）式を表わした波形である。

波形４３は、波形４２とほぼ同じ位相を示している。したがって、信号に含まれる高周波成分の極大点は、４次微分の極大点で捉えることができる。

進行波および反射波は、脈波周期に対して周波数が高い。したがって、脈波の４次微分波の極大点を算出することにより、特徴点である進行波および反射波の最大点を抽出することができると考えられる。

一方、上述のように、４次微分波は、高い周波数のノイズにも反応しやすい。したがって、脈波解析の特徴点としての進行波および反射波の最大点を抽出することが困難な場合がある。

下記（３）式に、離散系の微分式を示す。

（３）式に示すような微分式において、データの差分をとる間隔であるΔｈ（以下、単に「Δｈ」という）を変更すると、含まれる最大周波数を調整することができる。

図５には、原波形に対して、Δｈを８ｍｓ，１２ｍｓ，１６ｍｓ，２４ｍｓ，３２ｍｓとした例が示される。図５において、元波形５１を４次微分するときのΔｈの値を、８ｍｓとしたときの波形が波形５２、１２ｍｓとしたときの波形が波形５３、１６ｍｓとしたときの波形が波形５４、２４ｍｓとしたときの波形が波形５５、３２ｍｓとしたときの波形が波形５６で表わされる。

図５を参照して、たとえば波形５２と波形５６とを比較すると、波形５２の方が振幅が細かくなっており、高周波の成分を抽出していることが分かる。一方、波形５６は、緩やかな振幅となっており、低周波の成分のみを抽出していることが分かる。したがって、４次微分フィルタの周波数特性を調整すれば、脈波成分を選択的に抽出することもできる。

以下に、このような４次微分フィルタを用いて得られた４次微分波の極大点を利用して、脈波の特徴点がうまく抽出されるかについて、シミュレーションを用いて実験した。

図６は、シミュレーションにおいて、進行波と反射波を合成した波形に対する４次微分の極大点を表わした図である。

図６を参照して、波形６３は、シミュレーションで進行波６１と反射波６２とを合成した合成波である。その合成波６３の４次微分波より得た極大点６４は、進行波６１および反射波６２の最大点を捉えていることが分かる。

上述のことから、実施の形態１における脈波解析装置は、４次微分フィルタより得られる４次微分波の極点を利用して、脈波の特徴点を抽出することとした。したがって、４次微分のゼロクロス点を用いなくてよいので、安定性の向上を図ることができる
また、実施の形態１の４次微分フィルタにおいて、Δｈをデータのサンプリング周期（２ｍｓ）よりも長く設定することとした。これにより、高周波成分に含まれるノイズを削減することができる。なお、本実施の形態において、たとえばΔｈを３２ｍｓとする。

以下に、図７に示すフローチャートを用いて、本発明の実施の形態１における脈波解析処理について説明する。

図７を参照して、ＣＰＵ１１は、連続的に取得される圧力波形から、１拍の脈波を切り出す（Ｓ３０１）。具体的には、図２のステップＳ２１１において取得されたＮ次微分のうち、１次微分が正になるのを待つ。一次微分が正になると、その立ち上がりゼロクロス点を保持し、これを「仮立ち上がり点」とする。そして、１次微分の極大を待つ。

１次微分の極大を検知すると、ＣＰＵ１１は、一拍が認識できたかを判断する（Ｓ３０３）。具体的には、図２５を参照して、原波形の極大値を待ち、極大値を検知すると、直前の仮立ち上がり点（ＰＡ点）からその前の立ち上がり点（ＰＢ点）までの波形を参照する。そして、ＰＡ点からＰＢ点までの間に原波形の最大点（ＰＰ点）が存在し、ＰＰ点からＰＢ点までの間でＰＢ点が最小値であることを確認する。ＰＢ点が最小値であることが確認されれば、ＰＡ点を「立ち上がり点」として確定する。そして、ＰＡ点からＰＢ点までを１拍の脈波波形とする。なお、ＰＡ点は、１拍の「脈波開始点」とも定義することができる。

Ｓ３０３において、１拍の脈波が認識されると、まず、ＰＡ点からＰＢ点の間に存在する２次微分の極大値を得る。ここで得られる２次微分の極大値を、順にＡ点（以下「ＡＰＧ−Ａ点」という）、Ｃ点（以下「ＡＰＧ−Ｃ点」という）、Ｅ点（以下「ＡＰＧ−Ｅ点」という）とする。そして、ＰＡ点からＡＰＧ−Ｅ点までの間に存在する４次微分の極大点をそれぞれ取得する（Ｓ３０５）。取得した４次微分の極大点を、進行波および反射波の最大点の候補とする。

次に、ＰＡ点からＰＰ点までの上昇脚の区間に存在する４次微分の極大点のうち、最大点を進行波の最大点（Ｐ１点）として取得する（Ｓ３０７）。そして、ＰＰ点からＡＰＧ−Ｅ点までの下降脚の区間に存在する４次微分の極大点のうち、最大点を反射波の最大点（Ｐ２点）として取得する（Ｓ３０９）。なお、上記ＰＰ点は、進行波の最大点となる場合や、反射波の最大点となる場合もある。したがって、上記「上昇脚の区間」とは、単に、脈波開始点（ＰＡ点）から脈波最大点（ＰＰ点）までの区間をいう。また、上記「下降脚の区間」とは、単に、脈波最大点（ＰＰ点）から切痕点（ＡＰＧ−Ｅ点）までの区間をいう。

また、上記ＡＰＧ−Ｅ点は、大動脈閉鎖のタイミングを表わす点として解析上で用いられる点である。このような、大動脈閉鎖のタイミングを表わす脈波上の点は、「切痕点」として定義される。

また、実施の形態１において、ＡＰＧ−Ａ点からＡＰＧ−Ｃ点までの区間における４次微分波の最大点を用いて、進行波最大点（Ｐ１）を算出することとしもよい。また、ＡＰＧ−Ｃ点からＡＰＧ−Ｅ点までの区間における４次微分波の最大点を用いて、反射波最大点（Ｐ２点）を算出することとしもよい。

Ｓ３０７およびＳ３０９において、進行波および反射波の最大点が抽出されると、ＣＰＵ１１は、ＡＩを算出する（Ｓ３１１）。本実施の形態において、ＡＩは、Ｐ１点に相当する原波形上の点とＰＡ点との振幅差に対する、Ｐ２点に相当する原波形上の点とＰＡ点との振幅差の割合を百分率で表わされる。

図８は、本実施の形態におけるＡＩを示す図である。

図８を参照すると、波形８１は脈波波形を示し、波形８２は、波形８１の４次微分波を示す。矢印ａは、ステップＳ３０７で算出したＰ１点に相当する原波形上の点とＰＡ点との振幅差を表わす。矢印ｂは、ステップＳ３０９で算出したＰ２点に相当する原波形上の点とＰＡ点との振幅差を表わす。

ＡＩ（％）は、ｂ／ａ×１００として算出される。図８に示す脈波波形８１の場合、ＡＩ＝８０％として算出される。

以上で、図７に示す脈波解析処理を終了する。

上述のように、本実施の形態において、進行波および反射波の最大点を抽出するために、４次微分波の極大点を求める。したがって、４次微分波のゼロクロス点を求めるよりも時間的位置の移動が少ないため、安定性を向上させることができる。

また、本実施の形態において、差分の間隔（Δｈ）を適切に選定した４次微分フィルタを用いるため、自動で１拍ごとの脈波の解析を行なうことが可能となる。

なお、本実施の形態において、Δｈを、３２ｍｓとして説明したが、これに限定されない。たとえば、図９に示されるようなグラフを用いて実験的に適切なΔｈを求めてもよい。

本実施の形態において、サンプリング周期は、２ｍｓである。したがって、Δｈは、２ｍｓの倍数となる。図９を参照して、誤差ＳＤとは、予め適切なＡＩを求めた脈波群に対して、Δｈを変化させることにより生じる標準偏差を示す。また、算出エラー率とは、脈波より反射波成分が分離できない事象が起きる割合を示す。誤差ＳＤの波形９１を参照すると、Δｈが大きいほど誤差が収束することが分かる。一方、算出エラー率の波形９２を参照すると、Δｈが大きいほどエラー率が上昇することが分かる。

これにより、アルゴリズムとして安定的に求められるΔｈとして、たとえば２４ｍｓとしてもよい。

［実施の形態２］
本発明の実施の形態２における脈波解析装置の構成および動作については、実施の形態１と同様である。実施の形態２の脈波解析装置において、実施の形態１で説明した図７の脈波解析フローチャートのうち、ステップＳ３０７の進行波決定処理およびステップＳ３０９の反射波決定処理が異なる。

上記実施の形態１においては、４次微分波の極大点の位置と、進行波および反射波の最大点の位置とは一致するとしていた。しかしながら、実際には一致しない場合があることが分かった。

これを確認するために、次のようなシミュレーションを行なった。

図１０は、シミュレーションにおいて、ガウス関数の４次微分を行なった例を示す図である。

図１０（ａ）を参照して、ガウス関数（波形１０１ａ）の４次微分を行なうと、波形１０２ａに示す４次微分波が得られる。このとき、ガウス関数の波形１０１ａおよびその４次微分波の波形１０２ａの極大点の位置は一致する。

次に、図１０（ａ）の波形１０１ａに示すようなガウス関数の基線に変動を与える。このシミュレーションにおいて、基線の変動は時間に対する一次関数で実装した。

そうすると、図１０（ｂ）に示されるように、ガウス関数の波形１０１ｂは傾くが、その４次微分波の波形１０２ｂは傾いていない。このとき、図１０（ｃ）に示されるように、波形１０１ｂの極大点の位置および波形１０２ｂの極大点の位置を確認すると、ずれが生じていることが分かる。

上述のように、このシミュレーションにおいて基線の変動を一次関数で実装したため、１回目の微分により基線の変動に関する情報が消滅する。この場合、元波形のピーク位置は、４次微分では現れない項の影響により変化してしまう。このことから、元波形のピーク位置は、４次微分では追随できない事例があることが分かった。

このようなシミュレーションの結果、進行波および反射波の最大点を求めるためには、４次微分波の極大点より補正を行なう必要があることが分かった。

＜進行波決定処理＞
脈波を解析する際に、脈波の最大値の点と進行波の最大点とが一致する場合とそうでない場合が存在する。一致しない場合では、進行波の減少中の成分と反射波の上昇中の成分とが重なりあい、脈波の最大値を構成する。この場合、四次微分の極大値点は、脈波の最大値と一致しなくなるため判断は可能である。

しかしながら、図１０を用いて説明したシミュレーションの結果判明したように、反射波の重畳がなくとも、一致しない場合がある。たとえば、基線の変動等により、脈波の最大値を中心とした部分的な対称性が崩れた場合にも、四次微分の極大点の位置が移動を始める。

そこで、本実施の形態において、ＣＰＵ１１は、次のような進行波補正アルゴリズムを用いて、進行波の最大点を決定する。

図１１は、進行波補正アルゴリズムを説明するための図である。

図１１を参照して、波形１１１は脈波を示し、波形１１２は脈波１１１の４次微分波を示す。進行波の最大点（Ｐ１点）は、脈波１１１の最大点（ＰＰ点）、実施の形態１で進行波最大点を求めた４次微分波１１２の極大点（仮Ｐ１点）、および脈波１１１の立ち上がり点（ＰＡ点）の位置関係より求める。ＰＰ点、仮Ｐ１点、ＰＡ点、およびＰ１点のそれぞれの時間（時間軸座標上の値）を、ｔＰＰ、ｔ仮Ｐ１、ｔＰＡ、およびｔＰ１とする。また、α_１およびβを補正係数とし、γを補正パラメータとする。

この場合、ｔＰ１を、下記の（４）式により求める。

γ＝α_１×（ｔ仮Ｐ１−ｔＰＡ）／（ｔＰＰ−ｔＰＡ）＋β
ｔＰ１＝γ×（ｔＰＰ−ｔ仮Ｐ１）＋ｔ仮Ｐ１ …（４）
ただし、γ＜０の際はγ＝０、γ＞１の際はγ＝１とする。

本実施の形態において、上記補正係数α_１およびβは、シミュレーションおよび従来のアルゴリズムとの比較により決定される。このようにして決定された補正係数は、たとえばα_１＝１．５、β＝０．３とする。

＜反射波決定処理＞
反射波は、心臓から駆出される進行波に対して、様々なポイントより反射され伝わってくる。その際、それらは重なり合わされ見かけ上一つの大きな波に統合される。しかしながら、四次微分により分析した場合、複数の波が観測される場合がある。また、一つの波のように見えても、複数の成分が重なり合っているために、重心が必ずしも極大点と一致しない。

そこで、本実施の形態において、ＣＰＵ１１は、次のような反射波補正アルゴリズムを用いて、進行波を決定する。

図１２は、反射波補正アルゴリズムを説明するための図である。

図１２を参照して、波形１２１は脈波を示し、波形１２２は脈波１２１の４次微分波を示す。まず、上記仮Ｐ１点から、実施の形態１で反射波最大点を求めた４次微分波１２２の極大点（仮Ｐ２点）までの間にある４次微分波１２２の最小点をＰ２Ｓ点とする。次に、仮Ｐ２Ｓ点からＡＰＧ−Ｅ点の次の極大点までの間にある４次微分波１２２の最小点をＰ２Ｅ点とする。

そして、Ｐ２Ｓ点からＰ２Ｅ点までの間の面積を求め、予め適切とされた所定の割合の面積比となる４次微分波１２２上の点を特定点として算出し、この特定点の位置を、反射波の最大点（Ｐ２点）の位置として算出する。

図１２を参照して、Ｐ２Ｓ点、Ｐ２Ｅ点、仮Ｐ２点、Ｐ２点のそれぞれの時間（時間軸座標上の値）を、ｔＰ２Ｓ点、ｔＰ２Ｅ点、ｔ仮Ｐ２点、ｔＰ２点とすると、Ｐ２Ｓ点からＰ２Ｅ点までの間の面積は、以下の（５）式で求められる。なお、各点における４次微分の振幅をｆ（ｔ）で表わす。

ただし、ＭＡＸ｛Ａ，Ｂ｝はＡ及びＢのうち大きい方を選択する。また、α_２は、予め決定された｛α_２｜０≦α_２≦１｝なる補正係数である。このような補正係数α_２は、シミュレーションおよび従来のアルゴリズムとの比較により決定される。このようにして決定された補正係数は、たとえばα_２＝０．４とする。

上記（５）式において求めた面積に基づき、以下の（６）式を満たすｔＰ２点を検出する。

上記（６）式を用いて求められたｔＰ２点の位置を、反射波の最大点の位置として決定する。

実施の形態２において、ＣＰＵ１１は、上述のような補正式を用いて求めた進行波および反射波の最大点に基づき、ＡＩ等を算出する。

図１３〜図１６に、実施の形態２において、生体の脈波からＡＩを求めた測定事例を示す。

上述のように、実施の形態２においては、脈波の特徴点である進行波および反射波の最大点を、実情に即した補正式を用いて求めるため、より正確に脈波を解析することができる。

［実施の形態３］
本発明の実施の形態３における脈波解析装置の構成および動作については、実施の形態１および２と同様である。

実施の形態１および２において、脈波解析の指標としてＡＩを求めた。

ところが、反射波は、進行波が減少してゆく際に重畳しているため、反射が戻るまでの時間が短ければ短い程、ＡＩが大きくなる傾向がある。すなわち、ＡＩの大きさは、反射波の大きさとその到達時間により構成されている。

したがって、同じＡＩを呈していても、その原因は様々であると考えられる。たとえば、反射波の到達時間は、反射のポイントや脈波伝播速度に関連していると考えられており、病態により異なると考えられる。

そのため、ＡＩをさらに深く理解するためには、時間的成分と振幅的成分とを分離して解析を行う事が有用であると考えられる。

そこで、実施の形態３における脈波解析装置は、ＡＩをより有効に解析するための指標として、以下に示す指標の算出を行なう。なお、実施の形態３では、実施の形態１に示した特徴点算出方法により、進行波の最大点および反射波の最大点を算出したものとして説明する。

まず、時間的成分を解析する指標としては、ΔＴｐｐやＴＲ（Ttaveling time to Reflected wave）を利用することができる。ΔＴｐｐおよびＴＲは、公知の指標である。図１７にΔＴｐｐを示し、図１８にＴＲを示す。なお、図１７に示す脈波１３１および図１８に示す脈波１４１は、実施の形態１において、図８を用いてＡＩを求めた脈波８１と同じ脈波である。また、図１７に示す波形１３２および図１８に示す波形１４２は、それぞれ、脈波１３１および脈波１４１より得られる４次微分波を示す。

ΔＴｐｐは、図１７を参照して、進行波最大点と反射波最大点との時間間隔を表わす指標である。実施の形態３において、ΔＴｐｐ＝（反射波最大点の時間軸の座標上の値）−（進行波最大点の時間軸の座標上の値）で求められる。図１７において、ΔＴｐｐ＝２００ｍｓと算出される。これにより、実施の形態１における脈波解析装置において、ＡＩ＝８０％と算出された脈波の、進行波最大点と反射波最大点との時間差は、２００ｍｓであることが分かる。

また、ＴＲは、図１８を参照して、進行波立ち上がり点と反射波立ち上がり点との時間間隔を表わす指標である。実施の形態３において、進行波立ち上がり点および反射波立ち上がり点は、４次微分波１４２の極小点により求められる。

図１８を参照して、実施の形態３において、脈波開始点から脈波１４１の最大点までの間の上昇脚の区間において検出される４次微分波１４２における極小点のうち、最小点を進行波立ち上がり点として決定する。また、脈波１４１の最大点から切痕点までの下降脚の区間において検出される４次微分波１４２における極小点のうち、最小点を反射波立ち上がり点として決定する。このようにして求めた進行波立ち上がり点および反射波立ち上がり点によりＴＲを算出する。

実施の形態３において、ＴＲ＝（反射波立ち上がり点の時間軸の座標上の値）−（進行波立ち上がり点の時間軸の座標上の値）で求められる。図１８において、ＴＲ＝１８０ｍｓと算出される。これにより、実施の形態１における脈波解析装置において、ＡＩ＝８０％と算出された脈波の、進行波立ち上がり点と反射波立ち上がり点との時間差は、１８０ｍｓであることが分かる。

一方、反射波の振幅的成分を解析するための指標としては、確立されたものが存在しない。そこで、反射波の振幅的成分を解析するための指標を探るべく、次のようなシミュレーションを行なった。

図２０〜図２３を用いて、反射派の振幅的成分を解析するためのシミュレーションについて説明する。なお、図２０および図２２において、横軸には時間（秒）を示し、縦軸には相対的な圧力値（単位無し）が示される。

（過程１）
図２０（ａ）を参照して、まず、ガウス関数を利用して、心臓の駆出波形を人工的に生成した。この波形の振幅を１とする。ここで生成した波形を進行波とみなす。

（過程２）
次に、図２０（ｂ）を参照して、上記過程１において生成した駆出波に対して、一定の割合の波形を生成し、一定時間ずらす。たとえば、一定の割合を５０％として生成する。ここで生成した波形を反射波とみなす。

（過程３）
過程２と同様に、第三の波形を生成する。

（過程４）
上記過程１〜３において生成した波形を加える。そうすると、図２０（ｃ）に示すような波形になる。

（過程５）
実際の血管系と同じ現象が発生するように、簡易ウィンドケッセルモデルに、上記過程４で作製した波形を入力する。ここで、簡易ウィンドケッセルモデルとは、具体的には図２１に示すようなモデルである。このような簡易ウィンドケッセルモデルに、波形を入力すると、演算が行なわれ、図２２に示すような最終波形を得る。

上述の１〜５の過程を、過程２において生成する波形（反射波）の振幅をいろいろと変化させることにより複数回行なう。このようにして得られたシミュレーションの結果を、図２３に示す。

図２３には、このシミュレーションにおいて、過程２で生成する波形の振幅の割合（以下単に「反射波振幅比」という）を３０％、４０％、５０％、６０％としたときの例が示される。

そして、上記の過程５において得られる最終波形より、ＡＩ算出を行なうアルゴリズムによりＡＩを算出する。図２３を参照すると、反射波振幅比の割合が３０％のときのＡＩは６１．３％、４０％のときのＡＩは７１．６％、５０％のときのＡＩは８１．２％、６０％のときのＡＩは９０．７％である。

このようにして行なわれたシミュレーションの結果のＡＩを、グラフで表わすと、図２４の曲線２０１のようになる。図２４において、横軸には、シミュレーション上の反射波振幅比が示される。つまり、反射波振幅／進行波振幅×１００で表わされる値である。

図２４において、破線で示した直線は、縦軸と横軸との値が１：１となる箇所を示す。曲線２０１上の点とこの破線との位置を比較すると、曲線２０１上の点は、１０％から２０％における傾きと２０％以降の傾きとが異なり線形的な変化をしていない。したがって、ＡＩは、反射波振幅比以外の要素も含んでいることが分かる。

このことは、ＡＩだけでは、反射波の実際の振幅を認識することができないことを示す。

そこで、同じシミュレーションで、実施の形態１において用いた４次微分波の極大点を利用して、反射波の振幅的成分を求めてみた。まず、上記過程５において得られた最終波形から、４次微分極大点を算出する。そして、算出された４次微分極大点のうち、進行波最大点および反射波最大点を算出するための極大点を用いて反射波振幅についての特徴量を求める。このような特徴量を、以下「ＲＩ」と呼ぶ。

ここで、図１９を用いて、ＲＩについて説明する。

図１９に示す脈波１５１は、実施の形態１において、図８を用いてＡＩを求めた脈波８１と同じ脈波である。また、図１９に示す波形１５２は、脈波１５１より得られる４次微分波を示す。

実施の形態３において、ＲＩは、実施の形態１において進行波最大点を算出した４次微分波の極大点および反射波最大点を算出した４次微分波の極大点を用いる。図１９を参照して、進行波最大点を算出した４次微分波の極大点における振幅をａ、反射波最大点を算出した４次微分波の極大点における振幅をｂとする。このとき、ＲＩ（％）＝ｂ／ａ×１００で求められる。図１９においては、ＲＩ＝３０％と算出される。

次に、上述の過程１〜５に示したシミュレーションにより、ＲＩが反射波の振幅的成分をどれだけ反映しているかを実施してみた。

再び図２３を参照して、上述のシミュレーション上の反射波振幅比の割合が３０％のときのＲＩは２６．６％であり、４０％のときのＲＩは３５．３％、５０％のときのＲＩは４４．２％、６０％のときのＡＩは５５．２％である。

このような結果を、図２４のグラフを参照して確認すると、ＲＩを示す曲線２０２は、破線で示した直線の位置と非常に近い位置に存在する。このことから、ＲＩは、反射波の振幅的成分をほぼ的確に表わしていることが分かる。

したがって、図１９において求められたＲＩより、実施の形態１においてＡＩ＝８０％と算出された脈波の、進行波振幅に対する反射波振幅の割合は、３０％であるということができる。

以上のことから、反射波に関する時間的成分を解析するための指標として、ΔＴｐｐおよびＴＲを利用することができ、振幅的成分を解析するための指標として、上記ＲＩを利用することができるといえる。これらの指標を算出することにより、より深くＡＩを理解することができる。

実施の形態３における脈波解析装置は、ＣＰＵ１１によって、ΔＴｐｐ、ＴＲ、およびＲＩのいずれか、または全てを算出する機能を備える。

なお、実施の形態３において、実施の形態１に示した特徴点算出方法により進行波および反射波の最大点を算出したものとして説明したが、これに限られない。たとえば、実施の形態２に示した特徴点算出方法により算出した進行波および反射波の最大点を用いることとしてもよい。

上述の実施の形態１〜３の説明においては、圧力センサを用いて脈圧の変化を捉えることにより脈波を検出する構成を述べているが、脈波の検出方法は上述の構成に限定されるものではない。たとえば、容積変化を捉えることで脈波を検出する構成を用いても構わない。

さらに、本発明における脈波波形の解析方法は、脈波波形の解析に限定されず、たとえば心拍波形など、心臓の収縮と拡張とによって生ずる第１の波形と第２の波形とが合成されてなる他の生体波の解析にも用いることができる。上述の脈波解析装置が行なう脈波の解析方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。

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。

本発明の実施の形態１における脈波解析装置の機能構成図である。 本発明の実施の形態１におけるセンサ信号解析処理を示すフローチャートである。 ゼロクロス点の特徴を示す図である。 ４次微分の使用例を示す図である。 ４次微分フィルタの周波数特性を説明するための図である。 ４次微分の極大点の特徴を説明するためのシミュレーション例を示す図である。 本発明の実施の形態１における脈波解析処理を示すフローチャートである。 ＡＩ算出の具体例を示す図である。 ４次微分フィルタの周波数特性の違いによる、特徴量の算出性能を示す図である。 元波形の極大値の位置と４次微分波の極大値の位置とがずれる場合について説明するためのシミュレーション例を示す図である。 進行波補正アルゴリズムを説明するための図である。 反射波補正アルゴリズムを説明するための図である。 人体の脈波解析例を示す第１の図である。 人体の脈波解析例を示す第２の図である。 人体の脈波解析例を示す第３の図である。 人体の脈波解析例を示す第４の図である。 ΔＴｐｐ算出の具体例を示す図である。 ＴＲ算出の具体例を示す図である。 ４次微分振幅比（ＲＩ）算出の具体例を示す図である。 反射波の振幅的成分を解析するためのシミュレーション例を示す第１の図である。 図２０に示すシミュレーションに用いられる簡易ウィンドケッセルモデルの具体例を示す図である。 図２０に示すシミュレーションにおいて得られる最終波形を示す図である。 図２０〜図２２に示すシミュレーションの結果の具体例を示す図である。 シミュレーションの結果得られたＡＩおよびＲＩを、反射波振幅比と比較したグラフである。 特許文献１（特許第２６２０４９７号公報）の図１の一部を参考のために示した図である。

符号の説明

１ センサユニット、３ 表示ユニット、７ 固定台ユニット、１１ ＣＰＵ、１２ ＲＯＭ、１３ ＲＡＭ、１４ 制御回路、１５ 加圧ポンプ、１６ 負圧ポンプ、１７ 切換弁、１８ 押圧カフ、１９ 半導体圧力センサ、２０ マルチプレクサ、２１ アンプ、２２ 特性可変フィルタ、２３ Ａ／Ｄ変換部、２４ 操作部、２５ 表示部。

Claims (20)

1. 脈波を検出するための圧力センサと、
   前記圧力センサからの圧力信号をデジタル信号に変換するためのデジタル変換手段と、
   前記デジタル変換手段によって変換された前記デジタル信号に基づき、原波形の４次微分波を得るための、周波数特性の調整が可能な４次微分フィルタと、
   １拍の脈波の区間における前記４次微分波の極点を算出するための極点算出手段と、
   前記脈波の特徴点を算出するための特徴点算出手段とを備え、
   前記特徴点算出手段は、
   前記極点算出手段により算出された前記４次微分波の極点のうち、脈波最大点から前記脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、収縮期後方成分の最大点に相当する後方特徴点を算出する後方算出手段を含む、脈波解析装置。
2. 前記特徴点算出手段は、
   前記極点算出手段により算出された前記４次微分波の極点のうち、脈波開始点から脈波最大点までの上昇脚に存在する極大点を用いて、収縮期前方成分の最大点に相当する前方特徴点を算出する前方算出手段を、含む、請求項１に記載の脈波解析装置。
3. 前記前方算出手段は、
   前記脈波開始点と、前記算出された前方特徴点と、前記脈波最大点との位置関係に基づき、前記収縮期前方成分の最大点を算出する手段を有する、請求項２に記載の脈波解析装置。
4. 前記後方算出手段は、
   前記極点算出手段により算出された前記４次微分波の極点のうち、前記算出された前方特徴点から前記算出された後方特徴点までの区間において最小となる第１の極小点と、前記後方特徴点から前記切痕点までの区間において最小となる第２の極小点とのうち大きい方の値を底辺とし、前記第１の極小点から前記第２の極小点までの間の前記４次微分波の面積を算出するための面積算出手段と、
   前記面積算出手段により算出された前記面積に対して、所定の割合の面積比となる前記４次微分波上の特定点を算出するための特定点算出手段と、
   前記特定点算出手段により算出された前記特定点を用いて、前記収縮期後方成分の最大点を算出する手段とを有する、請求項２に記載の脈波解析装置。
5. 前記前方算出手段は、
   前記極点算出手段により算出された前記４次微分波の極点のうち、前記脈波開始点から前記算出された前方特徴点までの区間において最小となる極小点を用いて、前記収縮期前方成分の立ち上がり点を算出する手段を有する、請求項２に記載の脈波解析装置。
6. 前記後方算出手段は、
   前記算出された前方特徴点から前記算出された後方特徴点までの区間において、前記極点算出手段により算出された前記４次微分波の極点のうち最小となる極小点を用いて、前記収縮期後方成分の立ち上がり点を算出する手段を有する、請求項２に記載の脈波解析装置。
7. 脈波開始点と前記前方算出手段により算出された前記収縮期前方成分の最大点に対応する前記脈波上の点との振幅差と、前記脈波開始点と前記後方算出手段により算出された前記収縮期後方成分の最大点に対応する前記脈波上の点との振幅差との比を算出する手段をさらに備える、請求項２に記載の脈波解析装置。
8. 前記前方算出手段において前記収縮期前方成分の最大点を算出するために用いられた前記４次微分波上の点の振幅と、前記後方算出手段において前記収縮期後方成分の最大点を算出するために用いられた前記４次微分波上の点の振幅との比を算出する手段をさらに備える、請求項２に記載の脈波解析装置。
9. 前記前方算出手段により算出された前記収縮期前方成分の最大点と、前記後方算出手段により算出された前記収縮期後方成分の最大点との時間差を算出する手段をさらに備える、請求項２に記載の脈波解析装置。
10. 前記前方算出手段により算出された前記収縮期前方成分の立ち上がり点と、前記後方算出手段により算出された前記収縮期後方成分の立ち上がり点との時間差を算出する手段をさらに備える、請求項２に記載の脈波解析装置。
11. 第１の波形と第２の波形とが合成されてなる脈波の解析をコンピュータに実行させる脈波解析プログラムであって、
    １拍の脈波から４次微分波を取得するステップと、
    前記取得された前記４次微分波の極点を抽出するステップと、
    前記抽出された極点のうち、脈波最大点から前記脈波の切痕点までの下降脚の区間に存在する極大点を用いて、前記第１の波形の最大点に相当する第１特徴点を算出する第１の算出ステップとを備える、脈波解析プログラム。
12. 前記抽出された極点のうち、脈波開始点から脈波最大点までの上昇脚に存在する極大点を用いて、前記第２の波形の最大点に相当する第２特徴点を算出する第２の算出ステップを、さらに備える、請求項１１に記載の脈波解析プログラム。
13. 前記第２の算出ステップは、
    前記脈波開始点と、前記算出された第２特徴点と、前記脈波最大点との位置関係に基づき、前記第２の波形の最大点を算出するステップを有する、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。
14. 前記第１の算出ステップは、
    前記抽出された極点のうち、前記算出された第２特徴点から前記算出された第１特徴点までの区間において最小となる第１の極小点と、前記第１特徴点から前記切痕点までの区間において最小となる第２の極小点とのうち大きい方の値を底辺とし、前記第１の極小点から前記第２の極小点までの間の前記４次微分波の面積を算出するステップと、
    前記算出された面積に対して、所定の割合の面積比となる前記４次微分波上の特定点を算出するステップと、
    前記算出された特定点を用いて、前記第１の波形の最大点を算出するステップとを有する、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。
15. 前記第２の算出ステップは、
    前記抽出された極点のうち、前記脈波開始点から前記算出された第２特徴点までの区間において最小となる極小点を用いて、前記第２の波形の立ち上がり点を算出するステップを有する、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。
16. 前記第１の算出ステップは、
    前記算出された第２特徴点から前記算出された第１特徴点までの区間において、前記抽出された極点のうち最小となる極小点を用いて、前記第１の波形の立ち上がり点を算出するステップを有する、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。
17. 脈波開始点と前記第１の算出ステップにより算出された前記第１の波形の最大点に対応する前記脈波上の点との振幅差と、前記脈波開始点と前記第２の算出ステップにより算出された前記第２の波形の最大点に対応する前記脈波上の点との振幅差との比を算出するステップをさらに備える、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。
18. 前記第１の算出ステップにおいて前記第１の波形の最大点を算出するために用いられた前記４次微分波上の点の振幅と、前記第２の算出ステップにおいて前記第２の波形の最大点を算出するために用いられた前記４次微分波上の点の振幅との比を算出するステップをさらに備える、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。
19. 前記第１の算出ステップにより算出された前記第１の波形の最大点と、前記第２の算出ステップにより算出された前記第２の波形の最大点との時間差を算出するステップをさらに備える、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。
20. 前記第１の算出ステップにより算出された前記第１の波形の立ち上がり点と、前記第２の算出ステップにより算出された前記第２の波形の立ち上がり点との時間差を算出するステップをさらに備える、請求項１２に記載の脈波解析プログラム。

Images