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特開2019-208617生体解析装置、生体解析方法およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】特開2019-208617(P2019-208617A)
(43)【公開日】2019年12月12日
(54)【発明の名称】生体解析装置、生体解析方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
   A61B 5/022 20060101AFI20191115BHJP
   A61B 5/026 20060101ALI20191115BHJP
【FI】
   A61B5/022 400A
   A61B5/026 120
   A61B5/022 400F
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】OL
【全頁数】37
(21)【出願番号】特願2018-104934(P2018-104934)
(22)【出願日】2018年5月31日
(71)【出願人】
【識別番号】000002369
【氏名又は名称】セイコーエプソン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100125689
【弁理士】
【氏名又は名称】大林 章
(74)【代理人】
【識別番号】100128598
【弁理士】
【氏名又は名称】高田 聖一
(74)【代理人】
【識別番号】100121108
【弁理士】
【氏名又は名称】高橋 太朗
(72)【発明者】
【氏名】池田 陽
(72)【発明者】
【氏名】沢渡 彩映
(72)【発明者】
【氏名】山田 明子
(72)【発明者】
【氏名】福岡 正恭
(72)【発明者】
【氏名】北原 明
【テーマコード(参考)】
4C017
【Fターム(参考)】
4C017AB01
4C017AB02
4C017AC26
4C017BC14
4C017BC16
4C017FF05
4C017FF08
(57)【要約】
【課題】収縮期血圧と拡張期血圧とを高精度に算定する。
【解決手段】生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、前記生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、前記脈圧指標と前記平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部とを具備し、レーザー光の照射により前記生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された、前記生体の血流量に関する血流量指標に応じて、前記脈圧指標および前記平均血圧指標の少なくとも一方が算定される生体解析装置。
【選択図】図3
【特許請求の範囲】
【請求項1】
生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、
前記生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、
前記脈圧指標と前記平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部とを具備し、
レーザー光の照射により前記生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された、前記生体の血流量に関する血流量指標に応じて、前記脈圧指標および前記平均血圧指標の少なくとも一方が算定される
生体解析装置。
【請求項2】
前記血流量指標は、前記強度スペクトルにおける各周波数の強度と当該周波数との積を所定の周波数範囲について積算して算定される
請求項1の生体解析装置。
【請求項3】
前記脈圧算定部は、前記生体の血液量に関する血液量指標を積算期間について積算した血液量積算値と、前記血流量指標を前記積算期間について積算した血流量積算値とに応じて、前記脈圧指標を算定する
請求項1または請求項2の生体解析装置。
【請求項4】
前記平均血圧算定部は、前記生体の血管径に関する血管径指標と前記血流量指標とに応じて、前記平均血圧指標を算定する
請求項1から請求項3の何れかの生体解析装置。
【請求項5】
前記生体の上腕または手首に装着される
請求項1から請求項4の何れかの生体解析装置。
【請求項6】
前記生体にレーザー光を照射する発光部と、前記生体の内部で反射した前記レーザー光を受光する受光部とを具備する第1検出装置および第2検出装置を具備し、
前記脈圧算定部は、前記第1検出装置の前記受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して前記脈圧指標を算定し、
前記平均血圧算定部は、前記第2検出装置の前記受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して前記平均血圧指標を算定する
請求項1から請求項5の何れかの生体解析装置。
【請求項7】
前記第1検出装置および前記第2検出装置は、前記生体の肢体の周方向における相異なる位置に設けられる
請求項6の生体解析装置。
【請求項8】
前記第1検出装置は、前記生体の上腕における胴体側の表面に設置され、
前記第2検出装置は、前記上腕における前記胴体とは反対側の表面に設置される
請求項7の生体解析装置。
【請求項9】
前記第1検出装置は、前記生体の手首における掌側の表面に設置され、
前記第2検出装置は、前記手首における甲側の表面に設置される
請求項7の生体解析装置。
【請求項10】
前記生体にレーザー光を照射する発光部と、前記生体の内部で反射した前記レーザー光を受光する受光部とを具備する検出装置を具備し、
前記脈圧算定部は、前記検出装置の前記受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して前記脈圧指標を算定し、
前記平均血圧算定部は、前記検出装置の前記受光部による受光レベルを表す検出信号を利用して前記脈圧指標を算定する
請求項1から請求項5の何れかの生体解析装置。
【請求項11】
前記検出装置は、前記生体の上腕における胴体とは反対側の表面に設置される
請求項10の生体解析装置。
【請求項12】
前記検出装置は、前記生体の手首における甲側の表面に設置される
請求項10の生体解析装置。
【請求項13】
生体の脈圧に関する脈圧指標を算定し、
前記生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定し、
前記脈圧指標と前記平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する生体解析方法であって、
レーザー光の照射により前記生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから、前記生体の血流量に関する血流量指標に応じて、前記脈圧指標および前記平均血圧指標の少なくとも一方が算定される
生体解析方法。
【請求項14】
生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、
前記生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、
前記脈圧指標と前記平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部としてコンピューターを機能させるプログラムであって、
レーザー光の照射により前記生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された、前記生体の血流量に関する血流量指標に応じて、前記脈圧指標および前記平均血圧指標の少なくとも一方が算定される
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、生体を解析するための技術に関する。
【背景技術】
【0002】
血圧等の生体情報を解析する各種の測定技術が従来から提案されている。例えば特許文献1には、生体に超音波を照射する血流速度センサーを利用して血圧を測定する血圧測定装置が開示されている。具体的には、血圧測定装置は、動脈径の最大値と血流速度の最大値とから収縮期血圧を算定し、動脈径の最小値と血流速度の最小値とから拡張期血圧を算定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2004−154231号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかし、動脈径の演算値にはノイズが含まれ得るので、収縮期血圧の算定に好適な最大値や拡張期血圧の算定に好適な最小値を必ずしも適切に特定できない場合がある。血流速度においても同様である。したがって、特許文献1の技術では、収縮期血圧と拡張期血圧とを必ずしも高精度に算定することができない。
【課題を解決するための手段】
【0005】
以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る生体解析装置は、生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、脈圧指標と平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部とを具備し、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された、生体の血流量に関する血流量指標に応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方が算定される。
本発明の好適な態様に係る生体解析方法は、生体の脈圧に関する脈圧指標を算定し、生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定し、脈圧指標と平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する生体解析方法であって、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから、生体の血流量に関する血流量指標に応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方が算定される。
本発明の好適な態様に係るプログラムは、生体の脈圧に関する脈圧指標を算定する脈圧算定部と、生体の平均血圧に関する平均血圧指標を算定する平均血圧算定部と、脈圧指標と平均血圧指標とに応じて、収縮期血圧および拡張期血圧を算定する血圧算定部としてコンピューターを機能させるプログラムであって、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された、生体の血流量に関する血流量指標に応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方が算定される。
【図面の簡単な説明】
【0006】
図1】本発明の第1実施形態に係る生体解析装置の側面図である。
図2】血圧の時間変化を示すグラフである。
図3】生体解析装置の機能に着目した構成図である。
図4】脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。
図5】血液量指標の時間変化を示すグラフである。
図6】血流量指標の時間変化を示すグラフである。
図7】被験者について実測された血流速振幅と、算定された血液量指標の時間変化の振幅との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。
図8】被験者について実測された血流速振幅と、算定された血流量指標の時間変化の振幅との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。
図9】被験者について実測された血流速振幅と、血液量指標の時間変化の振幅と血流量指標の時間変化の振幅との比との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。
図10】正規化血液量指標の時間変化および正規化血流量指標の時間変化をそれぞれ示すグラフである。
図11】被験者について実測された脈波伝播速度と、血液量積算値と血流量積算値との比との関係を、複数の被験者について示したグラフである。
図12】被験者について実測された脈圧と、振幅指標と抵抗指標との積との関係を、複数の被験者について示すグラフである。
図13】腕部の血管の模式図である。
図14】心臓から血管上の特定の部位までの距離と、当該部位における平均血圧との関係を示すグラフである。
図15】平均血圧を算定するための要素に着目した構成図である。
図16】制御装置が実行する生体解析処理のフローチャートである。
図17】脈圧を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。
図18】抵抗指標を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。
図19】平均血圧を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。
図20】平均血圧を算定する処理の具体的な内容を示すフローチャートである。
図21】体循環における血管の種類と血圧との関係を示したグラフである。
図22】第1実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。
図23】第1実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。
図24】血流量指標の時間変化を示すグラフである。
図25】第1実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。
図26】第1実施形態の変形例に係る脈圧を算定するための要素に着目した構成図である。
図27】第1実施形態の変形例に係る平均血圧を算定するための要素に着目した構成図である。
図28】検出信号のうち血流量指標の算定に利用される周波数帯域におけるSN比の良否と、検出信号のうち吸光度指標の算定に利用される周波数帯域におけるSN比の良否とを、発光部と受光部との距離を変化させた複数の場合について示す表である。
図29】第2実施形態における生体解析装置の機能に着目した構成図である。
図30】第3実施形態における生体解析装置の機能に着目した構成図である。
図31】複数の解析期間にわたる血流量指標の振幅の平均値の変動係数と、複数の解析期間にわたる血流量指標の平均値の変動係数とを示すグラフである。
図32】第4実施形態に係る生体解析装置の使用例を示す模式図である。
図33】第4実施形態に係る生体解析装置の他の使用例を示す模式図である。
図34】第5実施形態に係る血液量指標の実測値と血管径の三乗との関係を示すグラフである。
図35】第5実施形態に係る平均血圧(算出値)と平均血圧(実測値)との関係を示すグラフである。
図36】第7実施形態と対比例とのそれぞれに係る周波数重み付け強度スペクトルを示すグラフである。
図37】対比例に係る平均血圧(算出値)と平均血圧(実測値)との関係を示すグラフである。
図38】第7実施形態に係る平均血圧(算出値)と平均血圧(実測値)との関係を示すグラフである。
図39】変形例における生体解析装置の構成図である。
図40】変形例における生体解析装置の構成図である。
図41】変形例における生体解析装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0007】
<第1実施形態>
図1は、本発明の第1実施形態に係る生体解析装置100の側面図である。生体解析装置100は、被験者の生体情報を非侵襲的に測定する測定機器である。第1実施形態の生体解析装置100は、被験者(ユーザー)の身体のうち特定の部位(以下「測定部位」という)Hの収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを生体情報として測定する。以下の説明では、被験者の手首または上腕を測定部位Hとして例示する。
【0008】
図2は、血圧Pの時間変化PTを示すグラフである。第1実施形態では、拍動の1拍分に相当する解析期間(約0.5〜1秒間)Tにおける収縮期血圧(最高血圧)Pmaxおよび拡張期血圧(最低血圧)Pminを算定する。図2の記号ΔPは解析期間Tにおける脈圧であり、記号Paveは解析期間Tにおける平均血圧である。脈圧ΔPは、収縮期血圧Pmaxと拡張期血圧Pminとの差である。なお、解析期間Tの時間長は1拍分に限定されない。例えば1拍分に相当する時間長より長い期間を解析期間Tとしてもよい。
【0009】
ここで、平均血圧Paveと脈圧ΔPと収縮期血圧Pmaxと拡張期血圧Pminとの間には、以下の数式(1)および数式(2)の関係が近似的に成立するという知見が得られた。そこで、第1実施形態の生体解析装置100は、脈圧ΔPと平均血圧Paveとを算定して、当該脈圧ΔPと平均血圧Paveとから収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する。
【数1】
【数2】
【0010】
図1の生体解析装置100は、測定部位H(上腕または手首)に装着される。第1実施形態の生体解析装置100は、筐体部12とベルト14とを具備する腕時計型の携帯機器である。生体解析装置100は、測定部位Hにベルト14を巻回することで被験者の身体に装着される。
【0011】
図3は、生体解析装置100の機能に着目した構成図である。第1実施形態の生体解析装置100は、制御装置21と記憶装置22と表示装置23と検出ユニット30Aと検出ユニット30Bとを具備する。制御装置21および記憶装置22は、筐体部12の内部に設置される。
【0012】
表示装置23(例えば液晶表示パネル)は、図1に例示される通り、例えば筐体部12における測定部位Hとは反対側の表面に設置される。表示装置23は、測定結果を含む各種の画像を制御装置21による制御のもとで表示する。
【0013】
各検出ユニット30(30A,30B)は、測定部位Hの状態に応じた検出信号Zを生成する検出機器である。検出ユニット30Aが生成する検出信号ZAは、脈圧ΔPの算定に利用される。一方で、検出ユニット30Bが生成する検出信号ZBは、平均血圧Paveの算定に利用される。
【0014】
図3の制御装置21は、CPU(Central Processing Unit)またはFPGA(Field-Programmable Gate Array)等の演算処理装置であり、生体解析装置100の全体を制御する。記憶装置22は、例えば不揮発性の半導体メモリーで構成され、制御装置21が実行するプログラムと制御装置21が使用する各種のデータとを記憶する。なお、制御装置21の機能を複数の集積回路に分散した構成、または、制御装置21の一部または全部の機能を専用の電子回路で実現した構成も採用され得る。また、図3では制御装置21と記憶装置22とを別個の要素として図示したが、記憶装置22を内包する制御装置21を例えばASIC(Application Specific Integrated Circuit)等により実現することも可能である。
【0015】
第1実施形態の制御装置21は、記憶装置22に記憶されたプログラムを実行することで、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定するための複数の機能(演算部51A,演算部51B,脈圧算定部53,平均血圧算定部55および血圧算定部57)を実現する。なお、制御装置21の一部の機能を専用の電子回路で実現してもよい。
【0016】
概略的には、演算部51Aが検出信号ZAから算定した所定の指標を利用して、脈圧算定部53が脈圧ΔPを算定する。他方、演算部51Bが検出信号ZBから算定した所定の指標を利用して、平均血圧算定部55が平均血圧Paveを算定する。血圧算定部57は、脈圧算定部53が算定した脈圧ΔPと平均血圧算定部55が算定した平均血圧Paveとから、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する。以上の説明から理解される通り、検出ユニット30Aと演算部51Aと脈圧算定部53とは脈圧ΔPを算定するための要素であり、検出ユニット30Bと演算部51Bと平均血圧算定部55とは平均血圧Paveを算定するための要素である。
【0017】
<脈圧ΔP>
以下、脈圧ΔPを算定するための処理について説明する。ここで、血圧Pは、以下のウォーターハンマー(water-hammer)を表す式(3)で表現できることが知られている。数式(3)から理解される通り、血圧Pは、血液密度ρと脈波伝播速度PWVと血管の血流速度Vとの積として表現される。
【数3】
【0018】
血液密度ρと脈波伝播速度PWVは時間変動が少ないため、解析期間Tにおける血液密度ρの変化量と脈波伝播速度PWVの変化量とは一定とみなすことができる。したがって、数式(4)に示される通り、脈圧(つまり解析期間Tにおける圧力の変化量)ΔPは、血液密度ρと、脈波伝播速度PWVと、解析期間Tにおける血流速度Vの変化量(つまり生体の血流速度の時間変化の振幅)ΔVとの積として表現される。血液密度ρは、個人差が小さいため、所定値(例えば1070kg/m3)に設定することが可能である。すなわち、脈波伝播速度PWVと血流速度Vの血流速度の時間変化の振幅(以下「血流速振幅」という)ΔVとを算出することで、脈圧ΔPを算定することが可能である。
【数4】
【0019】
図4は、脈圧ΔPを算定するための要素(検出ユニット30A,演算部51Aおよび脈圧算定部53)に着目した構成図である。第1実施形態の検出ユニット30Aは、検出装置30A1(第1検出装置の例示)を具備する。検出装置30A1は、測定部位Hの状態に応じた検出信号ZA1を生成する光学センサーモジュールである。具体的には、検出装置30A1は、発光部Eと受光部Rとを具備する。発光部Eおよび受光部Rは、例えば筐体部12において測定部位Hに対向する位置(典型的には測定部位Hに接触する表面)に設置される。
【0020】
発光部Eは、測定部位Hに光を照射する光源である。第1実施形態の発光部Eは、狭帯域でコヒーレントなレーザー光を測定部位H(生体)に照射する。例えば共振器内の共振によりレーザー光を出射するVCSEL(Vertical Cavity Surface Emitting LASER)等の発光素子が発光部Eとして好適に利用される。第1実施形態の発光部Eは、例えば近赤外領域内の所定の波長(例えば800nm〜1300nm)の光を測定部位Hに照射する。発光部Eは、制御装置21の制御により光を出射する。なお、発光部Eが出射する光は近赤外光に限定されない。
【0021】
発光部Eから測定部位Hに入射した光は、測定部位Hの内部を通過しながら拡散反射を繰返したうえで筐体部12側に出射する。具体的には、測定部位Hの内部に存在する血管と血管内の血液とを通過した光が測定部位Hから筐体部12側に出射する。
【0022】
受光部Rは、測定部位Hの内部で反射したレーザー光を受光する。具体的には、受光部Rは、測定部位H内を通過した光の受光レベルを表す検出信号ZA1を生成する。例えば、受光強度に応じた電荷を発生するフォトダイオード(PD:Photo Diode)等の受光素子が受光部Rとして利用される。具体的には、近赤外領域に高い感度を示すInGaAs(インジウムガリウム砒素)で光電変換層が形成された受光素子が受光部Rとして好適である。以上の説明から理解される通り、第1実施形態の検出装置30A1は、発光部Eと受光部Rとが測定部位Hに対して片側に位置する反射型の光学センサーである。ただし、発光部Eと受光部Rとが測定部位Hを挟んで反対側に位置する透過型の光学センサーを検出装置30A1として利用してもよい。なお、検出装置30A1は、例えば、駆動電流の供給により発光部Eを駆動する駆動回路と、受光部Rの出力信号を増幅およびA/D変換する出力回路(例えば増幅回路とA/D変換器)を包含するが、図4では各回路の図示を省略した。
【0023】
受光部Rに到達する光は、測定部位Hの内部において静止する組織(静止組織)で拡散反射した成分と、測定部位Hの内部の血管の内部において移動する物体(典型的には赤血球)で拡散反射した成分とを含む。静止組織での拡散反射の前後において光の周波数は変化しない。他方、赤血球での拡散反射の前後では、赤血球の移動速度(すなわち血流速度)に比例した変化量(以下「周波数シフト量」という)だけ光の周波数が変化する。すなわち、測定部位Hを通過して受光部Rに到達する光は、発光部Eが出射する光の周波数に対して周波数シフト量だけ変動(周波数シフト)した成分を含有する。制御装置21に供給される検出信号ZA1は、測定部位Hの内部の血流による周波数シフトが反映された光ビート信号である。
【0024】
第1実施形態の演算部51Aは、指標算定部51A1を具備する。指標算定部51A1は、検出装置30A1が生成した検出信号ZA1から、測定部位Hの血液量指標MA1と血流量指標FA1とを算定する。血液量指標MA1(いわゆるMASS値)は、生体の血液量(具体的には単位体積内の赤血球の個数)に関する指標である。心臓の拍動に同期した血管径の脈動に連動して血液量は変動する。すなわち、血液量指標MA1は血管径にも相関する。したがって、血液量指標MA1は、生体の血管径(さらには血管の断面積)の指標とも換言され得る。他方、血流量指標FA1(いわゆるFLOW値)は、生体の血流量(すなわち単位時間内に動脈内を移動する血液の体積)に関する指標である。
【0025】
指標算定部51A1は、検出信号ZA1から強度スペクトルを算定し、当該強度スペクトルから血液量指標MA1および血流量指標FA1を算定する。強度スペクトルは、周波数軸上の各周波数(ドップラー周波数)における検出信号ZA1の信号成分の強度(パワーまたは振幅)G(f)の分布である。強度スペクトルの算定には、高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)等の公知の周波数解析が任意に採用され得る。強度スペクトルの算定は、解析期間Tと比較して短い周期で反復的に実行される。
【0026】
血液量指標M(MA1)は、以下の数式(5a)で表現される。なお、数式(5a)の記号<I>は、検出信号ZA1の全帯域にわたる平均強度、または、強度スペクトルのうち0Hzにおける強度G(0)(すなわち直流成分の強度)である。
【数5a】
【0027】
数式(5a)から理解される通り、強度スペクトルにおける各周波数fの強度G(f)を、周波数軸上の下限値fLと上限値fHとの間の範囲について積算することで血液量指標MA1が算定される。下限値fLは上限値fHを下回る。なお、数式(5a)の積分を総和(Σ)に置換した以下の数式(5b)の演算により血液量指標MA1を算定してもよい。数式(5b)の記号Δfは、周波数軸上で1個の強度G(f)に対応する帯域幅であり、周波数軸上に配列された複数の矩形で強度スペクトルを近似したときの各矩形の横幅に相当する。血液量指標MA1の算定は解析期間Tと比較して短い周期で反復的に実行される。図5は、指標算定部51A1が解析期間Tについて算定した血液量指標M(MA1)の時間変化MTを示すグラフである。なお、第1実施形態の血液量指標MA1のほか、後述の各形態で例示する血液量指標M(MB1,MA3,MC)も、数式(5a)または数式(5b)の血液量指標Mとして算定される。以上の説明から理解される通り、血液量指標Mは、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから(具体的には強度スペクトルにおける各周波数の強度を所定の周波数範囲について積算して)算定される。
【数5b】
【0028】
血流量指標F(FA1)は、以下の数式(6a)で表現される。
【数6a】
【0029】
数式(6a)から理解される通り、強度スペクトルにおける各周波数fの強度G(f)と当該周波数fとの積(f×G(f))を、周波数軸上の下限値fLと上限値fHとの間の範囲について積算することで血流量指標FA1が算定される。以下、強度スペクトルにおける各周波数fの強度G(f)と当該周波数fとの積(f×G(f))を「周波数重み付け強度スペクトル」という。なお、数式(6a)の積分を総和(Σ)に置換した以下の数式(6b)の演算により血流量指標FA1を算定してもよい。血流量指標FA1の算定は、解析期間Tと比較して短い周期で反復的に実行される。図6は、指標算定部51A1が解析期間Tについて算定した血流量指標F(FA1)の時間変化FTを示すグラフある。なお、第1実施形態の血流量指標FA1のほか、後述の各形態で例示する血流量指標F(FB1,FA2,FC)も、数式(6a)または数式(6b)の血流量指標Fとして算定される。以上の説明から理解される通り、血流量指標Fは、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから(具体的には強度スペクトルにおける各周波数の強度と当該周波数との積を所定の周波数範囲について積算して)算定される。
【数6b】
【0030】
図4の脈圧算定部53は、脈圧ΔPを算定する。具体的には、脈圧算定部53は、指標算定部51A1が算定した血液量指標MA1および血流量指標FA1を利用して、測定部位Hの脈圧ΔPを算定する。第1実施形態の脈圧算定部53は、振幅算定部531と抵抗算定部533と処理部535とを具備する。
【0031】
振幅算定部531は、指標算定部51A1が生成した血液量指標MA1および血流量指標FA1を利用して、血流速振幅ΔVに関する指標(以下「振幅指標」という)を算定する。具体的には、振幅算定部531は、血液量指標MA1の時間変化MTの振幅ΔMと、血流量指標Fの時間変化FTの振幅ΔFとに応じて振幅指標を算定する。図5に例示される通り、振幅ΔMは、解析期間Tにおける血液量指標M(MA1)の最大値Mmaxと最小値Mminとの差である。また、図6に例示される通り、振幅ΔFは、解析期間Tにおける血流量指標F(FA1)の最大値Fmaxと最小値Fminとの差である。
【0032】
図7は、被験者について実測された血流速振幅ΔVと、指標算定部51A1が特定する振幅ΔMとの関係を示すグラフであり、図8は、被験者について実測された血流速振幅ΔVと、指標算定部51A1が特定する振幅ΔFとの関係を示すグラフである。図7および図8には、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合が示されている。皮膚厚は、皮膚の表面から血管までの距離である。血流速振幅ΔVは、公知の測定技術による実測値である。図7および図8から把握される通り、振幅ΔMおよび振幅ΔFの各々は、血流速振幅ΔVに相関はあるものの、皮膚厚に応じて大幅に変動する。図9は、被験者について実測された血流速振幅ΔVと、指標算定部51A1が特定する振幅ΔMと振幅ΔFとの比(具体的には振幅ΔMに対する振幅ΔFの比)との関係を、被験者の皮膚厚を変化させた複数の場合について示すグラフである。図9から把握される通り、振幅ΔMに対する振幅ΔFの比(ΔF/ΔM)は、血流速振幅ΔVに正の相関(一方が増加すると他方も増加する)があり、かつ、皮膚厚に応じた変動が小さいという知見が得られた。以上の知見を背景として、第1実施形態の振幅算定部531は、振幅ΔMと振幅ΔFとの比(ΔF/ΔM)を振幅指標として算定する。
【0033】
図4の抵抗算定部533は、指標算定部51A1が生成した血液量指標MA1および血流量指標FA1を利用して、脈波伝播速度PWVに関する指標を算定する。脈波伝播速度PWVは、血管抵抗に相関する。具体的には、血管抵抗が高いと脈波伝播速度PWVが速くなる傾向がある。この傾向を踏まえて、脈波伝播速度PWVに関する指標を「抵抗指標」という。つまり、抵抗算定部533は、血液量指標MA1および血流量指標FA1を利用して抵抗指標を算定する。具体的には、血液量指標MA1を積算期間について積算した値(以下「血液量積算値」という)SMと、血流量指標FA1を積算期間について積算した値(以下「血流量積算値」という)SFとに応じて、抵抗指標を算定する。例えば積算期間は、解析期間T(つまり拍動の1拍分に相当する期間)と一致する。なお、積算期間と解析期間Tとは相違してもよい。
【0034】
第1実施形態では、正規化血液量指標MNを解析期間Tについて積算した血液量積算値SMと、正規化血流量指標FNを解析期間Tについて積算した血流量積算値SFとに応じて抵抗指標が算定される。正規化血液量指標MNは、血液量指標MA1を正規化範囲内に正規化した数値であり、正規化血流量指標FNは、血流量指標FA1を正規化範囲内に正規化した数値である。
【0035】
図10は、正規化血液量指標MNの時間変化MNTおよび正規化血流量指標FNの時間変化FNTをそれぞれ示すグラフである。図10には、血液量指標MA1および血流量指標FA1の各々を、0以上1以下の正規化範囲に正規化する場合が図示されている。つまり、解析期間Tにおける最小値Mminと最小値Fminとが0になり、解析期間Tにおける最大値Mmaxと最大値Fmaxとが1になるように、血液量指標MA1および血流量指標FA1が正規化される。すなわち、正規化血液量指標MNの振幅ΔMNと正規化血流量指標FNの振幅ΔFNとは1である。具体的には、血液量積算値SMは、解析期間Tにおける正規化血液量指標MNの時間積分値であり、血流量積算値SFは、解析期間Tにおける正規化血流量指標FNの時間積分値である。正規化血液量指標MNの時間変化MNTを表す曲線と時間軸(MN=0の直線)とで囲まれた領域の面積が血液量積算値SMであり、正規化血流量指標FNの時間変化FNTを表す曲線と時間軸(FN=0の直線)とで囲まれた領域の面積が血流量積算値SFであるとも換言される。
【0036】
図11は、被験者について実測された脈波伝播速度PWVと、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比との関係を、複数の被験者について示したグラフである。脈波伝播速度PWVは、公知の測定技術による実測値である。図11から把握される通り、脈波伝播速度PWVと、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比(具体的には血液量積算値SMに対する血流量積算値SFの比)とに相関があるという知見が得られた。以上の知見を背景として、第1実施形態の抵抗算定部533は、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比(SF/SM)を抵抗指標として算定する。
【0037】
図4の処理部535は、振幅算定部531が算定した振幅指標と抵抗算定部533が算定した抵抗指標とに応じて脈圧ΔPを算定する。具体的には、処理部535は、前述の数式(4)を利用して、振幅指標と抵抗指標との積に応じて脈圧ΔPを算定する。図12は、被験者について実測された脈圧ΔPと、振幅指標(ΔF/ΔM)と抵抗指標(SF/SM)との積との関係を、複数の被験者についてそれぞれ示すグラフである。脈圧ΔPは、公知の測定技術による実測値である。図12から把握される通り、振幅指標および抵抗指標の積((ΔF/ΔM)×(SF/SM))と、脈圧ΔPとの間には相関(具体的には比例関係)がある。したがって、脈圧ΔPは、以下の数式(7)で表現される。数式(7)から理解される通り、振幅指標と抵抗指標との積に予め定められた係数Kを乗算することで、脈圧ΔPを算定することができる。例えば、係数Kは、被験者の属性(例えば年齢,性別および体重)に応じて設定される。以上の説明から理解される通り、脈圧算定部53は、血液量積算値SMと血流量積算値SFとに応じて脈圧ΔPを算定する要素として機能する。
【数7】
【0038】
以上に説明した通り、第1実施形態では、血液量指標MA1の時間変化MTの振幅ΔMと血流量指標FA1の時間変化FTの振幅ΔFとに応じて振幅指標(ΔF/ΔM)が算定され、血液量積算値SMと血流量積算値SFとに応じて抵抗指標(SF/SM)が算定され、振幅指標と抵抗指標とから脈圧ΔPが算定される。以上の各指標(振幅指標,抵抗指標および脈圧ΔP)の算定にあたり、原理的にカフが不要である。したがって、被験者の身体的な負荷を軽減しながら、脈圧ΔPを高精度に算定することが可能である。
【0039】
第1実施形態では特に、振幅ΔMと振幅ΔFとの比(ΔF/ΔM)と、血液量積算値SMと血流量積算値SFの比(SF/SM)との積が脈圧ΔPに相関するという傾向を利用して、高精度に脈圧ΔPを算定することが可能である。さらに、血液量指標MA1の振幅ΔMと血流量指標FA1の振幅ΔFとの比をとることで、皮膚厚が変化した場合でも高精度に振幅指標を算定できる。
【0040】
<平均血圧Pave>
以下、平均血圧Paveを算定する処理について説明する。図13は、腕部における血管の模式図である。図13には、動脈(例えば橈骨動脈)Y1と当該動脈Y1に連結する細動脈(例えば指動脈)Y2とが図示されている。図3に例示される通り、地点X1は動脈Y1における所定の地点であり、地点X2は動脈Y1と細動脈Y2との間の地点であり、地点X3は細動脈Y2の抹消の地点である。つまり、地点X3よりも地点X1の方が心臓に近い。
【0041】
動脈Y1における地点X1での血圧P1と、動脈Y1と細動脈Y2との間の地点X2での血圧P2と、細動脈Y2の抹消の地点X3での血圧P3との関係は、ハーゲン・ポワズイユ(Hagen-Poiseuille)の法則を利用して、以下の数式(8)および数式(9)で表現される。数式(8)の記号L1は、動脈Y1の長さであり、記号Q1は、動脈Y1の血流量であり、記号d1は動脈Y1の血管径(半径)である。数式(9)の記号L2は、細動脈Y2の長さであり、記号Q2は、細動脈Y2の血流量であり、記号d2は細動脈Y2の血管径(半径)である。また、数式(8)および数式(9)の記号ρは、血液密度である。
【数8】
【数9】
【0042】
地点X1から地点X3における血圧の変化量(つまりP1−P3)は、数式(8)および数式(9)を利用して、以下の数式(10)で表現される。
【数10】
【0043】
図14は、心臓から血管上の特定の部位までの距離と、当該部位における血圧との関係を示すグラフである。図14から把握される通り、地点X1から地点X2における血圧の変化量(P1−P2)は、地点X2から地点X3における血圧の変化量(P2−P3)と比較して充分に小さいという傾向がある。具体的には、変化量(P1−P2)は、約1〜5mmHgである一方で、変化量(P2−P3)は、約100mmHgである。また、細動脈Y2の抹消の地点X3での血圧P3は、非常に小さい(例えば数mmHg)ということが知られている。そこで、変化量(P1−P2)および血圧P3を0mmHgと仮定した場合、数式(10)から、以下の数式(11)が導出される。数式(11)から理解される通り、血圧P1は変化量(P1-P3)に近似する。
【数11】
【0044】
血液密度ρは、個人差が小さいため、所定値(例えば1070kg/m)に設定することが可能である。また、距離L2は、被験者の身長および性別等から推定した所定値に設定することが可能である。すなわち、細動脈Y2の血流量Q2と血管径d2とを算出することで、動脈Y1の血圧P1を算定することが可能である。そこで、第1実施形態では、数式(11)を利用して、平均血圧Paveを算定する。
【0045】
図15は、平均血圧Paveを算定するための要素(検出ユニット30B,演算部51Bおよび平均血圧算定部55)に着目した構成図である。第1実施形態の検出ユニット30Bは、検出装置30B1(第2検出装置の例示)を具備する。検出装置30B1は、測定部位Hの状態に応じた検出信号ZB1を生成する光学センサーモジュールである。検出装置30B1は、図4の検出装置30A1と同様の発光部Eおよび受光部Rを具備する。発光部Eおよび受光部Rは、例えば筐体部12において測定部位Hに対向する位置(典型的には測定部位Hに接触する表面)に設置される。
【0046】
図15の演算部51Bは、指標算定部51B1を具備する。指標算定部51B1は、測定部位Hの血管径指標と血流量指標FB1とを算定する。血管径指標は、生体の血管径(さらには血管の断面積)に関する指標である。前述した通り、血管径は血液量指標Mに相関する。そこで、第1実施形態では、血液量指標Mを血管径指標として例示する。具体的には、指標算定部51B1は、検出装置30B1が生成した検出信号ZB1から、測定部位Hの血液量指標MB1と血流量指標FB1とを算定する。血液量指標MB1は、上述の数式(5a)または数式(5b)から算定され、血流量指標FB1は、上述の数式(6a)または数式(6b)から算定される。
【0047】
平均血圧算定部55は、生体の平均血圧Paveを算定する。具体的には、平均血圧算定部55は、指標算定部51B1が算定した血液量指標MB1と血流量指標FB1とに応じて生体の平均血圧Paveを算定する。第1実施形態の平均血圧算定部55は、血液量指標MB1を解析期間Tについて平均した平均値Maveと、血流量指標FB1を解析期間Tについて平均した平均値Faveとに応じて平均血圧Paveを算定する。平均値Maveは、解析期間T内において算定された複数の血液量指標MB1の平均(例えば単純平均または加重平均)である。平均値Faveは、解析期間T内において算定された複数の血流量指標FB1の平均(例えば単純平均または加重平均)である。
【0048】
上述の通り、血液量指標Mは血管径dに相関する。具体的には、血液量指標Mの三乗根(M1/3)が血管径dに相当する。血管径d2の三乗が血液量指標Mに相当するとも換言される。また、血流量指標Fは、血流量Qに相当する。以上の関係を考慮すると、上述の数式(11)は以下の数式(12)に変形される。
【数12】
【0049】
第1実施形態の平均血圧算定部55は、数式(12)の演算により平均血圧Paveを算定する。記号Kは、血液密度ρおよび細動脈の長さL2等に応じて予め定められた係数である。数式(12)から理解される通り、平均血圧Paveは、Fave/Mave4/3に応じて算定される。なお、係数Kは、例えばカフ等を利用して実測した平均血圧Paveの実測値と、数式(12)のFave/Mave4/3の演算値とから設定される(例えばK=実測値/演算値)。
【0050】
以上に説明した通り、第1実施形態では、血管径指標(血液量指標MB1)と血流量指標FB1とに応じて平均血圧Paveが算定される。ここで、例えば平均血圧の算定に生体を圧迫することが必要な構成(例えばカフ等を利用して平均血圧を算定する構成)では、押圧力の相違に起因した誤差が生じ得る。それに対して、第1実施形態では、血管径指標(血液量指標MB1)と血流量指標FB1とに応じて平均血圧Paveが算定されるので、生体を圧迫することが不要である。ひいては、押圧力の相違に起因した誤差を低減して、高精度に平均血圧Paveを算定することができる。
【0051】
ところで、血流量指標FB1の算定には、生体に超音波を照射する血流速度センサーを利用することも可能である。しかし、超音波照射型の血流速度センサーを利用した場合、測定部位の皮膚厚や、超音波の照射面が生体に接触する条件(密着の度合や圧力)に血流量指標FB1が影響するため、血圧に関する指標(例えば平均血圧)を高精度に特定することは実際には困難である。また、超音波照射型の血流速度センサーを利用した場合には、生体解析装置が大型化するという問題もある。これに対し、第1実施形態では、血流量指標FB1の算定にレーザー光を利用するから、超音波照射型の血流速度センサーを利用する場合と比較して、皮膚厚等の影響を低減して平均血圧Paveを高精度に測定できる。また、生体解析装置100を小型化することも可能である。
【0052】
<収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pmin>
以下、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する処理について説明する。図3の血圧算定部57は、脈圧算定部53が算定した脈圧ΔPと平均血圧算定部55が算定した平均血圧Paveとに応じて、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する。具体的には、血圧算定部57は、前述の数式(1)により収縮期血圧Pmaxを算定し、前述の数式(2)により拡張期血圧Pminを算定する。制御装置21は、血圧算定部57が算定した収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示装置23に表示させる。
【0053】
図16は、制御装置21が実行する処理(以下「生体解析処理」という)のフローチャートである。時間軸上の解析期間T毎に図16の生体解析処理が実行される。生体解析処理を開始すると、制御装置21は、脈圧ΔPを算定する(Sa1)。次に、制御装置21は、平均血圧Paveを算定する(Sa2)。そして、制御装置21(血圧算定部57)は、算定した脈圧ΔPと平均血圧Paveとに応じて、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する(Sa3)。血圧Pの算定には、前述の数式(1)および数式(2)が利用される。制御装置21は、算定した収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示装置23に表示させる(Sa4)。なお、脈圧ΔPの算定(Sa1)と平均血圧Paveの算定(Sa2)との順序を逆転してもよい。以上に説明した生体解析処理が解析期間T毎に実行されることで、収縮期血圧Pmaxの時系列(すなわち収縮期血圧Pmaxの時間変化)と拡張期血圧Pminの時系列(拡張期血圧Pminの時間変化)とが算定される。
【0054】
図17は、脈圧ΔPを算定する処理Sa1の具体的な内容を示すフローチャートである。指標算定部51A1は、解析期間Tにおける血液量指標MA1の時間変化MTを生成する(Sa11)。血液量指標MA1の算定には、前述の数式(5a)または数式(5b)が利用される。次に、指標算定部51A1は、解析期間Tにおける血流量指標FA1の時間変化FTを生成する(Sa12)。血流量指標FA1の算定には、前述の数式(6a)または数式(6b)が利用される。
【0055】
振幅算定部531は、指標算定部51A1が生成した時間変化MTの振幅ΔMと時間変化FTの振幅ΔFとに応じて振幅指標を算定する(Sa13)。具体的には、振幅ΔMと振幅ΔFとの比(ΔF/ΔM)が振幅指標として算定される。次に、抵抗算定部533は、指標算定部51A1が生成した時間変化MTおよび時間変化FTから抵抗指標を算定する(Sa14)。具体的には、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比(SF/SM)が抵抗指標として算定される。処理部535は、振幅算定部531が算定した振幅指標と抵抗算定部533が算定した抵抗指標とに応じた脈圧ΔPを算定する(Sa15)。脈圧ΔPの算定には、前述の数式(7)が利用される。すなわち、振幅指標と抵抗指標との積に応じた脈圧ΔPが算定される。なお、血液量指標MA1の時間変化MTの生成(Sa11)と血流量指標FA1の時間変化FTの生成(Sa12)との順序を逆転してもよい。また、振幅指標を算定する処理(Sa13)と抵抗指標を算定する処理(Sa14)との順序を逆転させてもよい。
【0056】
図18は、抵抗指標を算定する処理Sa14の具体的な内容を示すフローチャートである。抵抗算定部533は、血液量指標MAおよび血流量指標FAのそれぞれを正規化範囲内に正規化した正規化血液量指標MNと正規化血流量指標FNとを算定する(Sa141)。次に、抵抗算定部533は、正規化血液量指標MNおよび正規化血流量指標FNのそれぞれを解析期間Tについて積算した血液量積算値SMおよび血流量積算値SFを算定する(Sa142)。抵抗算定部533は、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比(SF/SM)を抵抗指標として算定する(Sa143)。
【0057】
図19は、平均血圧Paveを算定する処理Sa2の具体的な内容を示すフローチャートである。指標算定部51B1は、解析期間T内の複数の時点の各々について血液量指標MB1を算定する(Sa21)。血液量指標MB1の算定には、前述の数式(5a)または数式(5b)が利用される。次に、指標算定部51B1は、解析期間T内の複数の時点の各々について血流量指標FB1を算定する(Sa22)。血流量指標FB1の算定には、前述の数式(6a)または数式(6b)が利用される。平均血圧算定部55は、指標算定部51B1が算定した血液量指標MB1と血流量指標FB1とに応じて平均血圧Paveを算定する(Sa23)。なお、血液量指標MB1の算定(Sa21)と血流量指標FB1の算定(Sa22)との順序を逆転してもよい。
【0058】
図20は、平均血圧Paveを算定する処理Sa23の具体的な内容を示すフローチャートである。平均血圧算定部55は、血液量指標MB1を解析期間Tについて平均した平均値Maveを算定する(Sa231)。平均血圧算定部55は、血流量指標FB1を解析期間Tについて平均した平均値Faveを算定する(Sa232)。そして、平均血圧算定部55は、平均値Maveおよび平均値Faveに応じて平均血圧Paveを算定する(Sa233)。平均血圧Paveの算定には、前述の数式(12)が利用される。すなわち、Fave/Mave4/3に応じて平均血圧Paveが算定される。なお、平均値Maveの算定(Sa231)と平均値Faveの算定(Sa232)との順序を逆転してもよい。
【0059】
以上に説明した通り、第1実施形態では、脈圧ΔPと平均血圧Paveとに応じて、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminが算定されるから、例えば血管径の最大値や最小値を利用して収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する構成と比較して、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを高精度に算定することができる。
【0060】
<測定部位Hの血管>
図21は、体循環における血管の種類と血圧との関係を示したグラフである。前述の通り、収縮期血圧Pmaxと拡張期血圧Pminとの差が脈圧ΔPである。したがって、収縮期血圧Pmaxと拡張期血圧Pminとの差が大きく現れる血管を脈圧ΔPの算定に利用することで、脈圧ΔPをより高精度に算定することができる。図21から把握される通り、動脈(大きめの動脈および小さめの動脈)の血圧には、他の血管と比較して、脈動が大きく現れている。したがって、脈圧ΔPの算定には、測定部位Hの内部に存在する動脈(例えば上腕動脈、橈骨動脈または尺骨動脈)の状態を反映した検出信号ZAを利用することが好ましい。なお、細動脈の状態を反映した検出信号ZAを脈拍ΔPの算定に利用してもよい。
【0061】
また、数式(11)から理解される通り、血圧P1は変化量(P1-P3)に近似する。つまり、血管内における血圧の変化の傾き(勾配)が大きい血管を平均血圧Paveの算定に利用することで、平均血圧Paveをより高精度に算定することができる。図21から把握される通り、細動脈の血圧は、他の血管と比較して、傾きが大きい。したがって、平均血圧Paveの算定には、測定部位Hの内部に存在する細動脈の状態を反映した検出信号ZBを利用することが好ましい。
【0062】
以上の知見を背景として、第1実施形態では、検出信号ZA1を生成する検出装置30A1は、測定部位Hの内部に動脈(直径2mm〜5mm)に対向する位置に設置される。他方、検出信号ZB1を生成する検出装置30B1は、測定部位Hの内部に細動脈(直径0.02mm〜2mm)に対向する位置に設置される。手首を測定部位Hとする場合は、例えば検出装置30A1を手首の掌側における橈骨動脈または尺骨動脈に近い位置に設置する一方で、検出装置30B1を手首の甲側に設置する。上腕を測定部位Hとする場合は、例えば上腕の内側における上腕動脈に近い設置に検出装置30A1をする一方で、上腕の外側に検出装置30B1を設置する。例えば、検出装置30A1は上腕における胴体側の表面に設置され、検出装置30B1は胴体とは反対側の表面に設置される以上の説明から理解される通り、検出装置30A1および検出装置30B1は、生体の肢体(例えば上腕または手首)の周方向における相異なる位置に設けられる。
【0063】
検出装置30A1および検出装置30B1を生体の肢体の周方向における相異なる位置に設ける構成によれば、生体における互いに近似した位置で相異なる2つの血管(例えば動脈および細動脈)の状態をそれぞれ反映した2つの検出信号Zを生成できるという利点がある。ただし、2つの検出装置(30A1,30B1)を配置する位置は生体の周方向に限定されない。例えば、耳、こめかみ、胴体等に各検出装置(30A1,30B1)を配置してもよい。例えば、耳およびこめかみの何れか一方に検出装置30A1を配置して他方に検出装置30B1を配置する構成や、耳および内耳の何れか一方に検出装置30A1を配置して他方に検出装置30B1を配置する構成も採用され得る。なお、脈圧ΔPの算定については、細動脈から得られた検出信号ZB1を利用してもよい。
【0064】
<第1実施形態の変形例>
脈圧ΔPを算定するための要素(検出ユニット30A,演算部51Aおよび脈圧算定部53)は、図4で例示した構成に限定されない。
【0065】
<変形例1>
図22は、第1実施形態の変形例(変形例1)に係る脈圧ΔPを算定するための要素に着目した構成図である。第1実施形態では、検出装置30A1が生成した検出信号ZA1を利用して振幅指標と抵抗指標とを算定した。それに対して、変形例1では、検出装置30A1が生成した検出信号ZA1を利用して振幅指標を算定し、検出装置30A1とは別個の2つの検出装置30A(30A2,30A3)の各々が生成する検出信号ZA(ZA2,ZA3)を利用して抵抗指標を算定する。
【0066】
変形例1の検出ユニット30Aは、第1実施形態と同様の検出装置30A1に加えて、検出装置30A2および検出装置30A3を具備する。変形例1の検出装置30A1は、第1実施形態と同様の構成および機能であり、測定部位Hの状態に応じた検出信号ZA1を生成する。検出装置30A2は、検出装置30A1と同様の受光部Rおよび発光部Eを具備し、測定部位Hの状態に応じた検出信号ZA2を生成する。同様に、検出装置30A3は、受光部Rおよび発光部Eを具備し、測定部位Hの状態に応じた検出信号ZA3を生成する。検出装置30A3の発光部Eとしては、インコヒーレントな光を測定部位Hに照射するLED(light emitting diode)等の発光素子が好適に利用される。なお、コヒーレントなレーザー光を出射するVCSELを発光部Eとして利用してもよい。検出装置30A3の受光部Rは、検出装置30A2の受光部Rと同様に、測定部位H内を通過した光の受光レベルに応じた検出信号ZA3を生成する。検出信号ZA3は、光電容積脈波を表す信号である。なお、測定部位Hの表面の変位を表わす(すなわち血管径の変位を表わす)検出信号を生成する圧力センサーを検出装置30A3として採用してもよい。
【0067】
変形例1の演算部51Aは、第1実施形態と同様の指標算定部51A1に加えて、指標算定部51A2および指標算定部51A3を具備する。変形例1の指標算定部51A1は、第1実施形態と同様に、検出装置30A1が生成した検出信号ZA1から、測定部位Hの血液量指標MA1と血流量指標FA1とを算定する。
【0068】
指標算定部51A2は、検出装置30A2が生成した検出信号ZA2から血流量指標FA2を算定する。血流量指標FA2は、血流量指標FA1と同様の方法(数式(6a)または数式(6b))で算定される。指標算定部51A3は、検出装置30A3が生成した検出信号ZA3から血液量指標MA3を算定する。前述の通り、血液量指標MA3は血管径に相関する。以上の関係を前提として、指標算定部51A3は、検出信号ZA3から血管径の変位を算定し、当該血管径の変位から血液量指標MA3を算定する。
【0069】
変形例1の脈圧算定部53は、第1実施形態と同様に、振幅算定部531と抵抗算定部533と処理部535とを具備する。変形例1の振幅算定部531は、第1実施形態と同様に、指標算定部51A1が算定した血液量指標MA1および血流量指標FA1から振幅指標(ΔF/ΔM)を算定する。変形例1の抵抗算定部533は、指標算定部51A2が算定した血流量指標FA2と、指標算定部51A3が算定した血液量指標MA3とから抵抗指標(SF/SM)を算定する。抵抗指標の算定方法は、第1実施形態と同様である。処理部535は、第1実施形態と同様に、振幅算定部531が算定した振幅指標と抵抗算定部533が算定した抵抗指標とに応じて脈圧ΔPを算定する。変形例2においても、第1実施形態と同様の効果が実現される。
【0070】
<変形例2>
図23は、第1実施形態の変形例(変形例2)に係る脈圧ΔPを算定するための要素に着目した構成図である。第1実施形態では、血流速振幅ΔVに相関がある比(ΔF/ΔM)を振幅指標として算定した。それに対して、変形例2では、血流速振幅ΔVそのものを振幅指標として算定する。
【0071】
変形例2の検出ユニット30Aは、第1実施形態と同様の検出装置30A1に加えて、検出装置30A4を具備する。変形例2の検出装置30A1の構成および機能は、第1実施形態と同様である。検出装置30A4は、測定部位Hの状態に応じた検出信号ZA4を生成する超音波センサーモジュールである。具体的には、検出装置30A4は、発信部E0と受信部R0とを具備する。発信部E0は、測定部位Hに超音波を発信する。他方、受信部RDは、発信部E0から発信されて測定部位H内を通過した超音波の受信レベルに応じた検出信号ZA4を生成する。例えば圧電セラミック等の圧電素子が発信部E0および受信部R0として好適に利用される。
【0072】
変形例2の演算部51Aは、第1実施形態と同様の指標算定部51A1を具備する。変形例2の指標算定部51A1は、第1実施形態と同様に、検出装置30A1が生成した検出信号ZA1から、測定部位Hの血液量指標MA1と血流量指標FA1とを算定する。
【0073】
変形例1の脈圧算定部53は、第1実施形態と同様に、振幅算定部531と抵抗算定部533と処理部535とを具備する。変形例2の抵抗算定部533は、第1実施形態と同様に、指標算定部51A1が生成した血液量指標MA1および血流量指標FA1を利用して抵抗指標(SF/SM)を算定する。
【0074】
第1実施形態の振幅算定部531は、指標算定部51A1が算定した血液量指標MA1および血流量指標FA1から振幅指標を算定した。それに対して、変形例2の振幅算定部531は、検出装置30A4が生成した検出信号ZA4から、直接的に振幅指標(血流速振幅ΔV)を算定する。処理部535は、第1実施形態と同様に、振幅算定部531が算定した振幅指標(ΔV)と抵抗算定部533が算定した抵抗指標(SF/SM)とに応じて脈圧ΔPを算定する。
【0075】
変形例2においても、第1実施形態と同様の効果が実現される。変形例2では特に、血流速振幅ΔVを振幅指標として算定するので、血流速振幅ΔVに相関がある比(ΔF/ΔM)を振幅指標として算定する構成と比較して、高精度に脈圧ΔPを算定することが可能である。
【0076】
<変形例3>
図24は、血流量指標Fの時間変化FTを示すグラフである。図24に例示される通り、血流量指標Fの時間変化FTを表す曲線と最低値Fminの直線とで囲まれた領域の面積OFは、正規化血流量指標FNを解析期間Tについて積算した血流量積算値SFと、振幅ΔFとの積(ΔF×SF)に等しい。また、血液量指標Mの時間変化MTを表す曲線と最小値Mminの直線とで囲まれた領域の面積OMは、正規化血液量指標MNを解析期間Tについて積算した血液量積算値SMと、振幅ΔMとの積(ΔM×SM)に等しい。したがって、前述の数式(7)から、以下の数式(13)が導出される。数式(13)から理解される通り、脈圧ΔPは、面積OFと面積OMとの比(具体的には面積OMに対する面積OFの比)と、係数Kとの積として表現される。以上の理由から、変形例3では、面積OFと面積OMとから脈圧ΔPを算定する。
【0077】
【数13】
【0078】
図25は、第1実施形態の変形例(変形例3)に係る脈圧ΔPを算定するための要素に着目した構成図である。変形例2の検出ユニット30Aおよび演算部51Aの構成は、第1実施形態と同様である。
【0079】
変形例3の脈圧算定部53は、振幅算定部531および抵抗算定部533を削除した構成である。変形例3の処理部535は、指標算定部51A1が算定した血液量指標MA1と血流量指標FA1とから脈圧ΔPを算定する。脈圧ΔPは、血液量指標MA1を解析期間Tについて積算した血液量積算値SMと、血流量指標FA1を解析期間Tについて積算した血流量積算値SFとに応じて算定される。変形例3では、処理部535は、面積OMを血液量積算値SMとして算定し、面積OFを血流量積算値SFとして算定する。すなわち、変形例3では、図17の振幅指標を算定する処理Sa13と抵抗指標を算定する処理Sa14とが省略される。具体的には、処理部535は、面積OMおよび面積OFを算定し、面積OFと面積OMとの比(OF/OM)に係数Kを乗算することで脈圧ΔPを算定する。面積OMは、血液量指標MA1を解析期間Tについて積算した血液量積算値SMに相当し、面積OFは、血流量指標FA1を解析期間Tについて積算した血流量積算値SFに相当する。
【0080】
変形例3においても、第1実施形態と同様に、脈圧ΔPの算定にあたり、原理的にカフが不要である、という効果が実現される。したがって、被験者の身体的な負荷を軽減しながら、脈圧ΔPを高精度に算定することが可能である。変形例3では特に、振幅ΔFおよび振幅ΔMの算定と、血流量指標FA1および血液量指標MA1の正規化とが不要になるので、脈圧ΔPを算定する処理負荷が低減される。
【0081】
<変形例4>
図26は、第1実施形態の変形例(変形例4)に係る脈圧ΔPを算定するための要素に着目した構成図である。第1実施形態では、血流量積算値SFと血液量積算値SMとの比を抵抗指標として算定したのに対して、変形例4では、脈波伝播速度PWVを抵抗指標として算定する。
【0082】
変形例4の検出ユニット30Aは、第1実施形態と同様の検出装置30A1に加えて、検出装置30A5および検出装置30A6を具備する。変形例1の検出装置30A1は、第1実施形態と同様の構成および機能であり、測定部位Hの状態に応じた検出信号ZA1を生成する。検出装置30A5および検出装置30A6は、例えば検出装置30A1と同様の光学式センサーモジュールである。検出装置30A5は測定部位Hの状態を反映した検出信号ZA5を生成し、検出装置30A6は測定部位Hの状態を反映した検出信号ZA6を生成する。
【0083】
変形例4の演算部51Aは、第1実施形態と同様に、指標算定部51A1を具備する。変形例4の指標算定部51A1は、第1実施形態と同様に、検出装置30A1が生成した検出信号ZA1から、測定部位Hの血液量指標MA1と血流量指標FA1とを算定する。
【0084】
変形例4の脈圧算定部53は、第1実施形態の抵抗算定部533に代えてPWV算定部537を具備する構成である。PWV算定部537は、検出装置30A5が生成した検出信号ZA5と検出装置30A6が生成した検出信号ZA6とを利用して、脈波伝播速度PWVを抵抗指標として算定する。脈圧算定部53は、振幅算定部531が算定した振幅指標と、PWV算定部537が算定した抵抗指標とに応じて脈圧ΔPを算定する。
【0085】
平均血圧Paveを算定するための要素(検出ユニット30B,演算部51Bおよび平均血圧算定部55)は、図15で例示した構成に限定されない。
【0086】
<変形例5>
血管径の脈動に連動して血液の吸光度Absは変動する。すなわち、吸光度Absは、血管径に相関する。具体的には、吸光度Absと血管径dとの関係は、以下の数式(14)で表現される。数式(14)の記号εは、モル吸光係数であり、記号cは、赤血球濃度である。以上の理由から、変形例5では、図15の指標算定部51B1が算定する血管径指標として、生体の吸光度Absに関する指標(以下「吸光度指標」という)Jを例示する。
【数14】
【0087】
変形例5の指標算定部51B1は、検出装置30B1が生成した検出信号ZB1から、吸光度指標Jと第1実施形態と同様の血流量指標FB1とを算定する。吸光度Absは、以下の式(15)により表現される。数式(15)の記号Iは、検出信号ZB1の信号成分の強度であり、記号I0は、測定部位に入射する光の強度(発光部Eからの出射光の強度)である。数式(14)および数式(15)から、以下の式(16)が導出される。
【数15】
【数16】
【0088】
モル吸光係数εおよび赤血球濃度cは、所定値に設定することが可能である。すなわち、強度I0と強度Iとの比の常用対数(log(I/I0))を算出することで、血管径dを算定することが可能である。そこで、変形例5の指標算定部51B1は、強度I0と強度Iとの比の常用対数(log(I/I0))を吸光度指標Jとして算定する。強度I0は、所定値に設定され、強度Iは、生体(測定部位H)から受光した光の受光レベルを示す光電容積脈波から算定される。すなわち、吸光度指標Jは、光電容積脈波から算定される。光電容積脈波は、検出装置30B1が生成した検出信号ZB1から生成される。例えば、検出装置30B1が出力する検出信号ZB1の高域成分を抑圧するフィルター処理と、フィルター処理後の信号を増幅する増幅処理とにより、光電容積脈波が生成される。血流量指標FB1は、第1実施形態と同様の方法により算定される。
【0089】
変形例5の平均血圧算定部55は、指標算定部51B1が算定した吸光度指標Jと血流量指標FB1とから平均血圧Paveを算定する。具体的には、平均血圧算定部55は、吸光度指標Jを解析期間Tについて平均した平均値Javeと、血流量指標Fを解析期間Tについて平均した平均値Faveとに応じて平均血圧Paveを算定する。上述の通り、吸光度指標Jは血管径d2に相関し、血流量指標Fは、血流量Q2に相当する。以上の関係を考慮すると、上述の数式(11)および数式(16)から、以下の数式(17)が導出される。平均血圧算定部55は、数式(17)の演算により平均血圧Paveを算定する。記号Kは、血液密度ρおよび細動脈の長さL2等に応じて予め定められた係数である。係数Kは、モル吸光係数ε、赤血球濃度c、血液密度ρおよび細動脈の長さL2等に応じて予め定められた係数である。数式(17)から理解される通り、変形例5の平均血圧Paveは、Fave/Jave4に応じて算定される。なお、係数Kは、例えばカフ等を利用して実測した実測値と、数式(17)におけるFave/Jave4の演算値とから設定される(例えばK=実測値/演算値)。
【数17】
【0090】
変形例5における平均血圧Paveを算定する処理Sa2の内容は、図19に例示した第1実施形態と同様である。ただし、図19のステップSa21において、指標算定部51B1は、血液量指標MB1に代えて吸光度指標Jを算定する。また、図20のステップSa231において、平均血圧算定部55は、血液量指標MB1の平均値Maveに代えて吸光度指標Jの平均値Javeを算定する。
【0091】
変形例5においても第1実施形態と同様の効果が実現される。変形例5では特に、生体から受光した光の受光レベルを示す光電容積脈波から算定された吸光度指標Jが血管径指標として利用されるので、強度スペクトルから算定される血液量指標Mを血管径指標として使用する第1実施形態の構成と比較して、血管径指標を算定する処理負荷が軽減される。
【0092】
<変形例6>
変形例6は、変形例5と同様に、吸光度指標Jと血流量指標FB1とに応じて平均血圧Paveを算定する。ただし、変形例5では吸光度指標Jの算定と血流量指標FB1の算定とに、共通の受光部Rが生成した検出信号ZB1を利用したが、変形例6では、吸光度指標Jの算定と血流量指標FB1の算定とに、別個の受光部Rが生成した検出信号Zを利用する。
【0093】
図27は、変形例6に係る平均血圧Paveを算定するための要素に着目した構成図である。変形例6における検出装置30B1は、発光部Eと2つの受光部R(R1およびR2)とを具備する。発光部Eは、第1実施形態と同様に、狭帯域でコヒーレントなレーザー光を測定部位H(生体)に照射する。各受光部Rは、変形例5と同様に、レーザー光が測定部位Hの内部で反射した光を受光する。発光部Eからの距離が相異なる位置に各受光部Rは設置される。各受光部Rが検出装置30B1において設置される位置についての詳細は後述する。具体的には、受光部R1は、測定部位H内を通過した光の受光レベルに応じた検出信号ZB11を生成し、受光部R2は、測定部位H内を通過した光の受光レベルに応じた検出信号ZB12を生成する。検出信号ZB11は、血流量指標FB1の算定に利用される。他方、検出信号ZB12は、吸光度指標Jの算定に利用される。
【0094】
変形例6における演算部51Bの指標算定部51B1は、受光部R1が生成した検出信号ZB11から血流量指標FB1を算定し、受光部R2が生成した検出信号ZB12から吸光度指標Jを算定する。血流量指標FB1および吸光度指標Jは、変形例5と同様の方法で算定される。変形例6の平均血圧算定部55は、変形例5と同様に、指標算定部51B1が算定した吸光度指標Jと血流量指標FB1とから平均血圧Paveを算定する。
【0095】
以下、各受光部Rが検出装置30B1において設置される位置について説明する。ここで、検出信号ZB1のうち血流量指標FB1の算定に利用される周波数帯域(数式(6b)の周波数fL〜fH)と、吸光度指標Jの算定に利用される周波数帯域とは相違する。血流量指標FB1の算定に好適な周波数帯域においてSN比が高い検出信号ZB11が得られる発光部E-受光部R1間の距離(例えば発光部Eと受光部R1との中心間の距離)と、吸光度指標Jの算定に好適な周波数帯域においてSN比が高い検出信号ZB12が得られる発光部E-受光部R2間の距離(例えば発光部Eと受光部R2との中心間の距離)とは相違する。
【0096】
図28は、検出信号ZB11のうち血流量指標FB1の算定に利用される周波数帯域におけるSN比の良否と、検出信号ZB12のうち吸光度指標Jの算定に利用される周波数帯域におけるSN比の良否とを、発光部Eと受光部Rとの距離を変化させた複数の場合について示す表である。図28から把握される通り、検出信号ZB11のうち血流量指標FB1の算定に利用される周波数帯域のSN比は、発光部Eと受光部R1との距離が0.5mm以上2mm以下の場合に高い値を示す。一方で、検出信号ZB12のうち吸光度指標Jの算定に利用される周波数帯域のSN比は、発光部Eと受光部R2との距離が3mm以上5mm以下の場合に高い値を示すという知見が得られた。
【0097】
以上の知見を踏まえて、変形例6では、受光部R1と受光部R2とについて、発光部Eとの距離が個別に設定される。例えば、受光部R1と発光部Eとの距離は、血流量指標FB1の算定に好適な周波数帯域においてSN比が高い検出信号ZB11が得られる距離に設定され、受光部R2と発光部Eとの距離は、吸光度指標Jの算定に好適な周波数帯域においてSN比が高い検出信号ZB12が得られる距離に設定される。具体的には、図28に示された結果を踏まえて、発光部Eと受光部R1との間の距離は0.5mm以上かつ2mm以下に設定され、発光部Eと受光部R2との間の距離は3mm以上かつ5mm以下(好適には4mm)に設定される。
【0098】
変形例6においても変形例5と同様の効果が得られる。変形例6では特に、血流量指標FB1の算定のための受光部R1と吸光度指標Jの算定のための受光部R2とが個別であるから、血流量指標FB1の算定に好適な周波数帯域においてSN比が高い検出信号ZB11と、吸光度指標Jの算定に好適な周波数帯域においてSN比が高い検出信号ZB12の生成が可能になる。したがって、吸光度指標Jの算定と血流量指標FB1の算定とに共通の受光部Rを利用する構成と比較して、高精度に平均血圧Paveを算定することができる。
【0099】
<変形例7>
第1実施形態では、検出装置30A1および検出装置30B1において、共通の受光部Rが生成した検出信号Zを血液量指標Mの算定と血流量指標Fの算定とに利用したが、別個の受光部が生成する検出信号Zを血管径指標の算定と血流量指標Fの算定とに利用することも可能である。具体的には、各検出装置(30A1,30B1)が発光部Eと2個の受光部R(R1およびR2)とを具備し、受光部R1が生成した検出信号Zの強度スペクトルを血液量指標Mの算定に利用し、受光部R2が生成した検出信号Zの強度スペクトルを血流量指標Fの算定に利用する。ただし、共通の受光部Rが生成した検出信号Zを血液量指標Mの算定と血流量指標Fの算定とに利用する第1実施形態の構成によれば、血液量指標Mの算定と血流量指標Fの算定とに共通の強度スペクトルを利用できる。
【0100】
脈圧ΔPの算定に関する変形例1から変形例4と、平均血圧Paveの算定に関する変形例5または変形例6とについては任意に組合せが可能である。
【0101】
<第2実施形態>
本発明の第2実施形態を説明する。なお、以下に例示する各形態において作用または機能が第1実施形態と同様である要素については、第1実施形態の説明で使用した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【0102】
図29は、第2実施形態における生体解析装置100の構成図である。第1実施形態では、個別の検出装置(30A1,30B1)が生成した検出信号Z(ZA1,ZB1)を脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定とに利用したが、第2実施形態では、1つの検出装置30C1が生成した検出信号ZCを脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定とに共通に利用する。
【0103】
第2実施形態における生体解析装置100は、検出ユニット30Cと制御装置21と記憶装置22と表示装置23とを具備する。検出ユニット30Cは検出装置30C1を具備する。検出装置30C1は、第1実施形態における検出ユニット30Aの検出装置30A1と同様の構成であり、測定部位H内を通過した光の受光レベルを表す検出信号ZCを生成する。測定部位Hの内部に存在する細動脈に対向する位置(例えば手首の甲側)に検出装置30C1を設置する構成が好適である。すなわち、細動脈の状態を反映した検出信号ZCが生成される。
【0104】
第2実施形態の制御装置21は、指標算定部51Cと脈圧算定部53と平均血圧算定部55と血圧算定部57とを具備する。指標算定部51Cは、検出装置30C1が生成した検出信号ZCから血液量指標MCと血流量指標FCとを算定する。血液量指標MCは第1実施形態の血液量指標MA1と同様に算定され、血流量指標FCは第1実施形態の血流量指標FA1と同様に算定される。第2実施形態の脈圧算定部53は、第1実施形態と同様の方法で、血液量指標MCおよび血流量指標FCから脈圧ΔPを算定する。第2実施形態の平均血圧算定部55は、第1実施形態と同様の方法で、血液量指標MCおよび血流量指標FCから平均血圧Paveを算定する。第2実施形態の血圧算定部57は、第1実施形態と同様に、脈圧ΔPと平均血圧Paveとに応じて、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する。
【0105】
第2実施形態においても、第1実施形態と同様の効果が実現される。第2実施形態では特に、脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定とに共通の検出装置30C1が生成した検出信号ZCが利用されるので、脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定とに別個の検出装置が生成した検出信号Zを利用する構成と比較して、生体解析装置100の小型化が可能である。ただし、脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定とに別個の検出装置(30A1,30B1)が生成した検出信号Z(ZA1,ZB1)をそれぞれ利用する第1実施形態の構成によれば、脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定とに適した部位の状態を反映した検出信号Zを生成できる。
【0106】
また、第2実施形態では、脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定と共通の指標算定部51Cが算定した血液量指標MCおよび血流量指標FCが利用されるので、脈圧ΔPの算定と平均血圧Paveの算定とに別個の指標算定部51Aが算定した血液量指標Mおよび血流量指標Fを使用する構成と比較して、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定するための処理負荷が軽減される。
【0107】
なお、第2実施形態の生体解析装置100において、図26で例示した脈波伝播速度PWVを算定するための要素(検出装置30A5,検出装置30A6,PWV算定部537)を、抵抗指標を算定するための要素(抵抗算定部533)に置換してもよい。
【0108】
検出装置30C1が生成した検出信号ZCを脈圧Δおよび平均血圧Paveの算定に共通に利用する第2実施形態では、細動脈に近い位置に検出装置30C1を設置することで、脈圧ΔPおよび平均血圧Paveの算定に好適な検出信号ZCを生成することができる。手首を測定部位Hとする場合には、例えば検出装置30C1を手首の甲側の表面に設置する。上腕を測定部位Hとする場合には、例えば検出装置30C1を上腕における胴体とは反対側の表面に設置する。
【0109】
<第3実施形態>
図30は、第3実施形態における生体解析装置100の構成図である。第3実施形態の生体解析装置100は、第1実施形態の生体解析装置100に指標算定部51Dを追加した構成である。検出ユニット30A(検出装置30A1)および演算部51A(指標算定部51A1)と、検出ユニット30B(検出装置30B1)および演算部51B(指標算定部51B1)とは、第1実施形態と同様の構成および機能である。例えば、検出ユニット30Aは手首の掌側に設置され、検出ユニット30Bは手首の甲側に設置される。
【0110】
指標算定部51Dは、演算部51Aが算定した各指標と、演算部51Bが生成した各指標とを加算または平均する。具体的には、指標算定部51Dは、演算部51Aが算定した血液量指標MAと演算部51Bが算定した血液量指標MBとを加算した加算値Maddを算定する。また、指標算定部51Dは、演算部51Aが算定した血流量指標FAと演算部51Bが算定した血流量指標FBとを加算した加算値Faddを算定する。なお、血液量指標MAと血液量指標MBとを平均した平均値と、血流量指標FAと血流量指標FBとを平均した平均値を指標算定部51Dが算定してもよい。
【0111】
第3実施形態の脈圧算定部53は、指標算定部51Dが算定した加算値Maddおよび加算値Faddを利用して、第1実施形態と同様の方法で、脈圧ΔPを算定する。具体的には、脈圧算定部53は、加算値Maddの時間変化と加算値Faddの時間変化とから振幅指標および抵抗指標とを算定し、当該振幅指標および抵抗指標とから脈圧ΔPを算定する。第3実施形態の平均血圧算定部55は、指標算定部51Dが算定した加算値Maddおよび加算値Faddを利用して、第1実施形態と同様の方法で、平均血圧Paveを算定する。具体的には、平均血圧算定部55は、Fadd/Madd4/3に応じて平均血圧Paveを算定する。血圧算定部57は、第1実施形態と同様に、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する。
【0112】
図31は、複数の解析期間Tにわたる振幅ΔFの平均値の変動係数と、複数の解析期間Tにわたる血流量指標Fの平均値の変動係数とを示すグラフである。図31においては、1つの検出装置(手首の掌側に設置された検出装置および手首の甲側に設置された検出装置)で生成した検出信号Zから血流量指標Fを算定した場合と、2つの検出装置で生成した検出信号からそれぞれ算定した血流量指標Fを加算した場合が図示されている。変動係数とは、複数の数値のバラツキの度合を示す指標であり、具体的には、複数回の計測値から算出した標準偏差σと複数回の計測値を平均した平均値xとの比(σ/x)である。変動係数が小さいほど、血流量指標Fおよび振幅ΔFのバラツキが小さい。図31から把握される通り、振幅ΔFおよび血流量指標Fの双方において、2つの検出信号から算定した血流量指標Fの加算値Faddの変動係数が、1点の検出信号から算定した血流量指標Fの変動係数よりも小さい。したがって、2つの検出装置30A1,30B1を利用して算定された各指標を加算した加算値から収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する第3実施形態によれば、1つの検出装置が生成した検出装置を利用して各指標を算定する構成(例えば第1実施形態)と比較して、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminをさらに高精度に算定することができる。
【0113】
<第4実施形態>
図32は、第4実施形態における生体解析装置100の使用例を示す模式図である。図32に例示される通り、生体解析装置100は、相互に別体で構成された検出ユニット71と表示ユニット72とを具備する。検出ユニット71は、第1実施形態で例示した検出ユニット30(30A,30B)を具備する。図32には、被験者の上腕に装着される形態の検出ユニット71が例示されている。図33に例示される通り、被験者の手首に装着される形態の検出ユニット71も好適である。
【0114】
表示ユニット72は、前述の各形態で例示した表示装置23を具備する。例えば携帯電話機またはスマートフォン等の情報端末が表示ユニット72の好適例である。ただし、表示ユニット72の具体的な形態は任意である。例えば、被験者が携帯可能な腕時計型の情報端末、または、生体解析装置100の専用の情報端末を表示ユニット72として利用してもよい。
【0115】
検出信号Zから収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定するための要素(以下「演算処理部」という)は、例えば表示ユニット72に搭載される。演算処理部は、図3に例示された要素(演算部51A,演算部51B,脈圧算定部53,平均血圧算定部55,血圧算定部57)を包含する。検出ユニット71の検出ユニット30が生成した検出信号Z(ZA,ZB)が有線または無線で表示ユニット72に送信される。表示ユニット72の演算処理部は、検出信号ZAおよび検出信号ZBから収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定して表示装置23に表示する。
【0116】
なお、演算処理部を検出ユニット71に搭載してもよい。演算処理部は、検出ユニット30が生成した検出信号ZAおよび検出信号ZBから収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定し、当該収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示するためのデータを表示ユニット72に有線または無線で送信する。表示ユニット72の表示装置23は、検出ユニット71から受信したデータが示す収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示する。なお、第4実施形態は、第2実施形態および第3実施形態にも適用し得る。
【0117】
<第5実施形態>
図34は、血液量指標Mの実測値と、血流量指標Fの実測値および平均血圧Paveの実測値から算定された血管径d2の三乗(d2)との関係を示すグラフである。血液量指標Mの実測値と血流量指標Fの実測値とは、例えばレーザードップラー血流計を利用して測定される。平均血圧Paveは、カフ等を利用して測定される。なお、図34には、複数の被験者について測定された結果が図示されている。上述した通り、血管径d2は、血液量指標Mの三乗根(M1/3)に相当するから、数式(12)から以下の数式(18)が導出される。d2は、数式(18)を利用して算出される。
【数18】
【0118】
図34から把握される通り、d2と血液量指標Mの実測値との関係を示す回帰直線は、傾きおよび切片を有する一次関数で表現されるという知見が得られた。傾きを表す係数をaとし、切片を表す係数をbとすると、d2は、以下の数式(19)により表現される。図34では、係数aが0.0889で、係数bが0.0023の場合が例示されている。d2と血液量指標Mの実測値とに高い相関があり、数式(19)によりその相関が適切に近似されていることがわかる。図34における相関係数R2は、0.9488である。
【数19】
【0119】
血管径d2の三乗が血液量指標Mに相当し、血流量指標Fが血流量Q2に相当するという前提のもとに、上述の数式(11)は以下の数式(20)に変形される。なお、数式(20)の記号K'は、数式(12)の係数Kと同様に、血液密度ρおよび細動脈の長さL2等に応じて予め定められた係数である。
【数20】
【0120】
図35は、カフ等により測定された平均血圧Paveの実測値と、数式(20)より算定された平均血圧Paveの算出値との関係を示すグラフである。d2が切片を有さないと想定して算出した平均血圧Paveの算出値と平均血圧Paveの実測値との間には、負の相関が観測される場合がある。それに対して、図35から把握される通り、数式(20)により算出された平均血圧Paveの算出値と平均血圧Paveの実測値との間には、正の相関が観測された。相関係数R2は、0.5858である。以上の知見をもとに、第5実施形態では数式(20)を利用して平均血圧Paveを算定する。すなわち、Fave/(a×Mave+b)4/3に応じて平均血圧Paveが算定される。
【0121】
数式(20)の係数aおよび係数bは、例えば複数の被験者から算出される実測値(平均血圧Pave,血液量指標Mおよび血流量指標F)を利用して統計的に設定される。生体解析装置100の利用者毎に係数aおよび係数bを設定してもよいし、利用者間で共通の係数aおよび係数bを設定してもよい。係数aおよび係数bを利用者毎に設定する場合には、利用者毎に測定した実測値を利用した校正が係数aおよび係数bに対して必要になる。一方で、利用者間で共通の係数aおよび係数bを設定する場合には、利用者毎に校正が不要になるという利点がある。なお、係数aおよび係数bの何れか一方を利用者間で共通に設定し、他方を利用者毎に設定してもよい。
【0122】
以上の説明から理解される通り、第5実施形態では、平均血圧Paveの実測値に対して正の相関が観測されるFave/(a×Mave+b)4/3に応じて平均血圧Paveが算定されるから、高精度に平均血圧Paveを算出することが可能である。また、係数aおよび係数bを利用者間で共通に設定する場合には、生体解析装置100の使用時における校正が不要になるという利点がある。なお、第5実施形態の構成は、第1実施形態から第4実施形態の何れにも適用し得る。
【0123】
<第6実施形態>
第1実施形態の検出信号ZB1の周波数に関する強度スペクトルには、周波数軸上の全域にわたり略均等な強度で分布するノイズ(以下「バックグラウンドノイズ」という)が含まれ得る。バックグラウンドノイズは、例えば、生体解析装置100を構成する電気回路に固有のショットノイズや、生体解析装置100の設置環境に存在する電磁波に起因したノイズである。第6実施形態では、検出信号ZB1から特定される強度スペクトルからバックグラウンドノイズを低減して血液量指標Mおよび血流量指標Fを算定する。
【0124】
第6実施形態の検出装置30B1は、前述の各形態で例示した検出信号ZB1のほか、バックグラウンドノイズを表す信号(以下「観測信号」という)を生成する。観測信号は、血流が観測されない状態で生成される。例えば、反射率が低く、移動する物体を含まない静止物体に発光部Eが光を照射した状態で受光部Rが出力する信号が観測信号として生成される。なお、静止物体に光を照射しない状態で受光部Rが出力する信号を観測信号として利用してもよい。また、測定部位Hまたは測定部位Hより上流の位置をカフ等により止血した状態で受光部Rが出力する信号を観測信号として利用してもよい。以上の説明から理解される通り、測定部位Hの血流に由来した成分を含まない観測信号が生成される。すなわち、測定部位Hの血液量指標Mおよび血流量指標Fを算定するときに存在するバックグラウンドノイズを表す観測信号が生成される。
【0125】
第6実施形態の指標算定部51B1は、検出信号ZB1の周波数に関する強度スペクトルにおける各周波数fの強度G(f)からバックグラウンドノイズの強度G(f)bgを減算して、血液量指標Mおよび血流量指標Fを算定する。バックグラウンドノイズの強度G(f)bgは、観測信号から算定された強度スペクトルにおける各周波数fでの強度である。なお、バックグラウンドノイズの強度G(f)bgを平滑化(例えば移動平均)した値を強度G(f)から減算してもよい。強度G(f)bgの平滑化は、時間軸上で実行しても周波数軸上で実行してもよい。
【0126】
具体的には、指標算定部51B1は、各周波数fについて、強度G(f)から強度G(f)bgを減算することで、補正強度G(f)cを特定する。補正強度G(f)cは、以下の数式(21)で表現される。
【数21】
【0127】
数式(21)より算定された補正強度G(f)cを使用して、血液量指標Mおよび血流量指標Fが算定される。すなわち、バックグラウンドノイズの影響を低減した血液量指標Mおよび血流量指標Fが算定される。前述の各形態と同様に、血液量指標Mの算定には、数式(5a)または数式(5b)が利用され、血流量指標Fの算定には、数式(6a)または数式(6b)が利用される。
【0128】
以上の説明から理解される通り、第6実施形態では、検出信号ZB1の強度スペクトルにおける各周波数fの強度G(f)からバックグラウンドノイズの強度G(f)bgを減算して、血液量指標Mおよび血流量指標Fが算定される。したがって、バックグラウンドノイズの影響を低減した血液量指標Mおよび血流量指標Fが算定される。すなわち、平均血圧Paveを高精度に算定することができる。なお、以上の説明では、平均血圧Paveに着目したが、脈圧ΔPの算定に利用される血液量指標Mおよび血流量指標Fについても同様に、数式(21)が利用される。すなわち、バックグラウンドノイズの影響を低減した血液量指標Mおよび血流量指標Fから、高精度に脈圧ΔPを算定することができる。
【0129】
数式(6a)または数式(6b)から把握される通り、血流量指標Fは、周波数fを強度G(f)に乗算することで(すなわち周波数重み付け強度スペクトル(f×G(f))を利用して)算出される。したがって、周波数fが大きくなるほど、血流量指標Fに対するバックグラウンドノイズの影響が大きくなるという傾向がある。強度スペクトルからバックグラウンドノイズを低減する第6実施形態の構成は、血流量指標Fを算出する場合に特に有効である。なお、第6実施形態の構成は、第1実施形態から第5実施形態において、光学的に検出された検出信号の強度スペクトルについてバックグラウンドノイズを低減するために利用できる。
【0130】
<第7実施形態>
第6実施形態において検出信号ZB1の強度スペクトルのうち測定部位Hの脈動に応じて強度G(f)が変化しない周波数帯域(以下「指定帯域」という)では、バックグラウンドノイズが除去されれば、強度G(f)が0に近づく。指定帯域において強度G(f)が0に近いほど、バックグラウンドノイズが高精度に除去されているとも換言される。そこで、第7実施形態では、指定帯域において、強度G(f)から強度G(f)bgを減算した結果が0に近づくように、強度G(f)から強度G(f)bgを減算する。指定帯域は、例えば25kHz以上30kHz以下の帯域である。なお、指定帯域は以上の例示に限定されない。例えば、測定部位Hの種類に応じて適宜に指定帯域が変更される。
【0131】
第7実施形態の指標算定部51B1は、第6実施形態と同様に、検出信号ZB1の周波数に関する強度スペクトルにおける各周波数fの強度G(f)からバックグラウンドノイズの強度G(f)bgを減算して、血液量指標Mおよび血流量指標Fを算定する。具体的には、指標算定部51B1は、指定帯域において強度G(f)から強度G(f)bgを減算した結果が0に近づくように、強度G(f)から強度G(f)bgを減算することで、補正強度G(f)cを算定する。第7実施形態の補正強度G(f)cは、以下の数式(22)で表現される。
【数22】
【0132】
数式(22)の記号Cは、指定帯域において補正強度G(f)cが0に近づくように設定される係数である。具体的には、係数Cは、以下の数式(23)から算出される値が最小(理想的には0)になるように設定される。数式(22)の記号fmaxは、指定帯域の周波数の上限値であり、fminは、指定帯域の周波数の下限値である。なお、係数Cを周波数fに応じて設定してもよい。例えば、周波数軸を複数に区分した帯域毎に異なる係数Cを設定してもよい。
【数23】
【0133】
数式(22)から把握される通り、係数Cを乗算した強度G(f)bgを強度G(f)から減算することで、補正強度G(f)cが算出される。指標算定部51B1は、各周波数fについて数式(22)により算出した補正強度G(f)cを利用して、血液量指標Mおよび血流量指標Fを算定する。前述の各形態と同様に、血液量指標Mの算定には、数式(5a)または数式(5b)が利用され、血流量指標Fの算定には、数式(6a)または数式(6b)が利用される。
【0134】
図36には、係数Cを強度G(f)bに乗算せず補正強度G(f)cを算出する構成(以下「対比例」という)により算出された周波数重み付け強度スペクトル(f×G(f)c)と、数式(22)の演算による補正強度G(f)cから算出された周波数重み付け強度スペクトル(f×G(f)c)とを示すグラフである。図36から把握される通り、第7実施形態の構成では、対比例と比較して、バックグラウンドノイズを高精度に低減した周波数重み付け強度スペクトル(f×G(f)c)が算出される。特に、バックグラウンドノイズの影響が大きくなる高域側においてバックグラウンドノイズを有効に低減して周波数重み付け強度スペクトル(f×G(f)c)が算出される。すなわち、周波数軸上の全体にわたりバックグラウンドノイズを有効に低減した血流量指標Fを算出することが可能である。
【0135】
図37は、対比例において算出された平均血圧Paveの算出値と、カフ等で測定された平均血圧Paveの実測値との関係を示すグラフである。図38は、第7実施形態の構成において算出された平均血圧Paveの算出値と、カフ等で測定された平均血圧Paveの実測値との関係を示すグラフである。図37および図38から把握される通り、第7実施形態によれば、対比例と比較して、平均血圧Paveの算出値と平均血圧Paveの実測値との間に高い相関(正の相関)が観測される。また、図37における平均血圧Paveの算出値の標準偏差σは、22.5mmHgであるのに対して、図38における平均血圧Paveの算出値の標準偏差σは、8.8mmHgである。以上のことからも、第7実施形態によれば、対比例と比較して、平均血圧Paveを高精度に算出できることがわかる。なお、以上の説明では、平均血圧Paveに着目したが、脈圧ΔPの算定に利用される血液量指標Mおよび血流量指標Fについても同様に、数式(22)が利用される。
【0136】
第7実施形態においても第1実施形態と同様の効果が実現される。また、第7実施形態では、第6実施形態と同様に、バックグラウンドノイズの影響を低減した血液量指標Mおよび血流量指標Fが算定される。第7実施形態によれば、特に、指定帯域において強度G(f)から強度G(f)bgを減算した結果が0に近づくように、強度G(f)から強度G(f)bgを減算することで、血液量指標Mおよび血流量指標Fが算定される。したがって、対比例と比較して、バックグラウンドノイズの影響を高精度に低減して血液量指標Mおよび血流量指標Fを算定することができる。
【0137】
<変形例>
以上に例示した各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された2以上の態様を適宜に併合することも可能である。
【0138】
(1)前述の各形態では、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示装置23に表示したが、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminの算定に利用される脈圧ΔPと平均血圧Paveを表示装置23に表示してもよい。すなわち、脈圧ΔPおよび平均血圧Paveは、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminとは別個の生体情報として利用される。
【0139】
(2)脈圧ΔPおよび平均血圧Paveの算定に利用する血液量指標Mおよび吸光度指標Jの算定に利用する検出信号Zを生成する検出装置の種類は任意である。例えば、コヒーレントな光またはインコヒーレントな光を出射して測定部位Hの状態に応じた検出信号Zを生成する光学式センサーモジュール、測定部位Hの表面の変位を表わす検出信号Zを生成する圧力センサー、または、測定部位Hの状態に応じた検出信号Zを生成する超音波センサーモジュールが好適に採用され得る。ただし、レーザー光の照射により生体の内部で反射して受光された光の周波数に関する強度スペクトルから算定された血流量指標Fに応じて、脈圧指標および平均血圧指標の少なくとも一方を算定する構成が望ましい。
【0140】
(3)前述の各形態では、血圧算定部57は収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定したが、血圧算定部57が算定する指標は収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminに限定されない。例えば、算定した収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを利用して、血圧算定部57が、被験者の収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminの状態を示す指標(例えば、異常/高目/通常、など)を特定してもよい。
【0141】
(4)前述の各形態では、数式(1)から把握される通り、脈圧ΔPに2/3を乗算した値を平均血圧Paveに加算して収縮期血圧Pmaxを算定したが、数式(1)において脈圧ΔPに乗算する係数は2/3に限定されない。また、拡張期血圧Pminについても同様に、数式(2)において、脈圧ΔPに1/3以外の係数を乗算してもよい。数式(1)において脈圧ΔPに乗算する係数を第1係数としたときに、脈圧ΔPに第1係数を乗算した値を平均血圧Paveに加算することで収縮期血圧Pmaxは算定される。他方、数式(2)において脈圧ΔPに乗算する係数を第2係数としたときに、脈圧ΔPに第2係数を乗算した値を平均血圧Paveから減算することで拡張期血圧Pminは算定される。第1係数および第2係数には、任意の値が設定され得る。
【0142】
また、収縮期血圧Pmaxと拡張期血圧Pminとの算定方法は、前述の数式(1)および数式(2)の演算に限定されない。脈圧ΔPと平均血圧Paveとに応じて収縮期血圧Pmaxと拡張期血圧Pminとが算定されれば、具体的な演算方法は任意である。ただし、脈圧ΔPに第1係数を乗算した値を平均血圧Paveに加算して収縮期血圧Pmaxを算定し、脈圧ΔPに第2係数を乗算した値を平均血圧Paveから減算することで拡張期血圧Pminを算定する前述の各形態によれば、脈圧ΔPに第1係数を乗算した値を平均血圧Paveに加算した値が収縮期血圧Pmaxに近似し、脈圧ΔPに第2係数を乗算した値を平均血圧Paveから減算した値が拡張期血圧Pminに近似するという傾向を利用して、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを高精度に算定できる。
【0143】
(5)前述の各形態では、脈圧算定部53は脈圧ΔPを算定したが、脈圧算定部53が算定する指標は脈圧ΔPに限定されない。例えば、例えば脈圧ΔPを所定の関数に代入して算定した値、または、脈圧ΔPに係数を乗算した値を脈圧算定部53が算定することも可能である。以上の説明から理解される通り、脈圧算定部53が算定する指標は、脈圧ΔPに関する指標(以下「脈圧指標」という)として包括的に表現され、脈圧指標には、脈圧ΔPそのものと脈圧ΔPを利用して算定される値との双方を含む。
【0144】
また、脈圧算定部53が振幅指標を算定し、当該振幅指標を表示装置23に表示させてもよい。以上の説明から理解される通り、脈圧算定部53が算定した振幅指標と抵抗指標とは、独立した指標として被験者に提示してもよい。振幅指標または抵抗指標を独立した指標として算定する構成においても、原理的にカフが不要であるので、被験者の身体的な負荷を軽減しながら、各指標を高精度に算定することが可能である。
【0145】
(6)前述の各形態では、脈圧算定部53(抵抗算定部533)は、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比(SF/SM)を抵抗指標として算定したが、抵抗指標として算定する値は比(SF/SM)に限定されない。例えば比(SF/SM)を所定の関数に代入して抵抗指標を算定する構成、または、比(SF/SM)に係数を乗算することで抵抗指標を算定する構成も採用され得る。また、例えば血液量積算値SMと血流量積算値SFとの差を抵抗指標として算定する構成も採用され得る。ただし、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比を利用して抵抗指標を算定する構成によれば、血液量積算値SMと血流量積算値SFとの比が脈波伝播速度と相関するという傾向を利用して、高精度に抵抗指標を算定することができる。
【0146】
(7)前述の各形態では、脈圧算定部53(振幅算定部531)は、振幅ΔFと振幅ΔMとの比(ΔF/ΔM)を振幅指標として算定したが、振幅指標として算定する値は比(ΔF/ΔM)に限定されない。例えば比(ΔF/ΔM)を所定の関数に代入して振幅指標を算定する構成、または、比(ΔF/ΔM)に係数を乗算することで振幅指標を算定する構成も採用され得る。また、例えば振幅ΔFと振幅ΔMとの差を振幅指標として算定する構成も採用され得る。ただし、振幅ΔFと振幅ΔMとの比を利用して振幅指標を算定する構成によれば、振幅ΔMと振幅ΔFとの比(ΔF/ΔM)と血流速度とが相関する傾向を利用して、高精度に振幅指標を算定することができる。また、皮膚厚の影響を低減しながら振幅指標を算定することができる。
【0147】
(8)前述の各形態では、脈圧算定部53は、1つの解析期間Tにおける血液量指標Mの時間変化MTを脈圧ΔPの算定に利用したが、複数の解析期間Tの各々における血液量指標Mの時間変化MTを複数の解析期間Tにわたり平均した時間変化MTを脈圧ΔPの算定に利用してもよい。なお、血流量指標Fについても、複数の解析期間Tの各々における血流量指標Fの時間変化FTを複数の解析期間Tにわたり平均した時間変化FTを脈圧ΔPの算定に利用してもよい。
【0148】
(9)前述の各形態では、脈圧算定部53(抵抗算定部533)は、血液量指標Mおよび血流量指標Fの各々を、0以上1以下の正規化範囲に正規化したが、血液量指標Mおよび血流量指標Fが共通の範囲で正規化されれば正規化範囲の上限値および下限値は任意である。
【0149】
(10)前述の各形態では、平均血圧算定部55は、平均血圧Paveを算定したが、平均血圧算定部55が算定する生体情報は以上の例示に限定されない。例えば平均血圧Paveを所定の関数に代入して算定した値、または、平均血圧Paveに係数を乗算した値を平均血圧算定部55が算定することも可能である。以上の説明から理解される通り、平均血圧算定部55が算定する指標は、平均血圧Paveに関する指標(以下「平均血圧指標」という)として包括的に表現され、平均血圧指標には、平均血圧Paveそのものと平均血圧Paveを利用して算定される値との双方を含む。
【0150】
(11)前述の各形態では、平均血圧算定部55は、血管径指標(血液量指標Mまたは吸光度指標J)を解析期間Tについて平均した平均値と、血流量指標Fを解析期間Tについて平均した平均値Faveとに応じて平均血圧Paveを算定したが、平均血圧Paveの算定方法は以上の例示に限定されない。また、血管径指標を平均する解析期間Tの時間長と血流量指標Fを平均する解析期間Tの時間長とを相違させる構成、または、血管径指標を平均する解析期間Tと血流量指標Fを平均する解析期間Tとが時間軸上で重複しない構成も採用され得る。
【0151】
また、前述の各形態では、平均血圧算定部55は、解析期間T内の複数の血液量指標Mの平均により平均値Maveを算定し、複数の血流量指標Fの平均により平均値Faveを算定したが、平均値Maveおよび平均値Faveを算定する方法は以上の例示に限定されない。例えば、解析期間T内の相異なる時点について算定された複数の強度スペクトルを平均することで平均強度スペクトルを算定し、平均強度スペクトルに対する演算で平均値Maveおよび平均値Faveを算定してもよい。平均値Javeについても同様に、平均強度スペクトルから算定することも可能である。なお、平均強度<I2>が解析期間T内で変動する場合には、平均強度スペクトルを利用する構成では平均血圧Paveを適正に算定できない可能性がある。したがって、平均強度<I2>が変動した場合でも平均血圧Paveを高精度に算定するという観点からは、前述の第1実施形態の例示の通り、解析期間T内の各時点について平均値Maveおよび平均値Faveを算定する構成が好適である。
【0152】
(12)前述の各形態では、単体の機器として構成された生体解析装置100を例示したが、以下の例示の通り、生体解析装置100の複数の要素は相互に別体の装置として実現され得る。なお、以下の説明では、検出信号Zから収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定する要素を「演算処理部27」と表記する。演算処理部27は、例えば、図3に例示された要素(演算部51A,演算部51B,脈圧算定部53,平均血圧算定部55および血圧算定部57)を包含する。第1実施形態以外の形態においても演算処理部27は同様の要素で構成される。
【0153】
前述の各形態では、検出ユニット30(30A,30B…)を具備する生体解析装置100を例示したが、図39に例示される通り、検出ユニット30を生体解析装置100とは別体とした構成も想定される。検出ユニット30は、例えば被験者の手首や上腕等の測定部位Hに装着される可搬型の光学センサーモジュールである。生体解析装置100は、例えば携帯電話機またはスマートフォン等の情報端末で実現される。腕時計型の情報端末で生体解析装置100を実現してもよい。検出ユニット30が生成した検出信号Zが有線または無線で生体解析装置100に送信される。生体解析装置100の演算処理部27は、検出信号Zから収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを算定して表示装置23に表示する。以上の説明から理解される通り、検出ユニット30は生体解析装置100から省略され得る。
【0154】
前述の各形態では、表示装置23を具備する生体解析装置100を例示したが、図40に例示される通り、表示装置23を生体解析装置100とは別体とした構成も想定される。生体解析装置100の演算処理部27は、検出信号Zから収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧PminPを算定し、当該収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示するためのデータを表示装置23に送信する。表示装置23は、専用の表示機器であってもよいが、例えば、携帯電話機もしくはスマートフォン等の情報端末、または、被験者が携帯可能な腕時計型の情報端末に搭載されてもよい。生体解析装置100の演算処理部27が算定した収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminは、有線または無線により表示装置23に送信される。表示装置23は、生体解析装置100から受信した収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示する。以上の説明から理解される通り、表示装置23は生体解析装置100から省略され得る。
【0155】
図41に例示される通り、検出ユニット30および表示装置23を生体解析装置100(演算処理部27)とは別体とした構成も想定される。例えば、生体解析装置100(演算処理部27)が、携帯電話機やスマートフォン等の情報端末に搭載される。
【0156】
なお、検出ユニット30と生体解析装置100とを別体とした構成において、演算部51Aを検出ユニット30に搭載することも可能である。演算部51が算定した血液量指標Mおよび血流量指標Fが有線または無線により検出ユニット30から生体解析装置100に送信される。以上の説明から理解される通り、指標算定部51Aは生体解析装置100から省略され得る。
【0157】
(13)前述の各形態では、筐体部12とベルト14とを具備する腕時計型の生体解析装置100を例示したが、生体解析装置100の具体的な形態は任意である。例えば、被験者の身体に貼付可能なパッチ型、被験者の耳部に装着可能な耳装着型、被験者の指先に装着可能な指装着型(例えば着爪型)、または、被験者の頭部に装着可能な頭部装着型など、任意の形態の生体解析装置100が採用され得る。また、被験者が手で握ることで生体情報を測定できるハンドル型またはグリップ型の生体解析装置100も採用され得る。
【0158】
(14)前述の各形態では、被験者の収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを表示装置23に表示したが、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを被験者に報知するための構成は以上の例示に限定されない。例えば、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを音声で被験者に報知することも可能である。被験者の耳部に装着可能な耳装着型の生体解析装置100においては、収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを音声で報知する構成が特に好適である。また、脈圧ΔPを被験者に報知することは必須ではない。例えば、生体解析装置100が算定した収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを通信網から他の通信装置に送信してもよい。また、生体解析装置100の記憶装置22や生体解析装置100に着脱可能な可搬型の記録媒体に収縮期血圧Pmaxおよび拡張期血圧Pminを格納してもよい。
【0159】
(15)前述の各形態に係る生体解析装置100は、前述の例示の通り、制御装置21とプログラムとの協働により実現される。本発明の好適な態様に係るプログラムは、コンピューターが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピューターにインストールされ得る。また、配信サーバーが具備する記録媒体に格納されたプログラムを、通信網を介した配信の形態でコンピューターに提供することも可能である。記録媒体は、例えば非一過性(non-transitory)の記録媒体であり、CD-ROM等の光学式記録媒体(光ディスク)が好例であるが、半導体記録媒体または磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。なお、非一過性の記録媒体とは、一過性の伝搬信号(transitory, propagating signal)を除く任意の記録媒体を含み、揮発性の記録媒体を除外するものではない。
【符号の説明】
【0160】
100…生体解析装置、12…筐体部、14…ベルト、21…制御装置、22…記憶装置、23…表示装置、27…演算処理部、30A,30B,30C…検出ユニット、30A1〜A6、30B1,30C1…検出装置、51A,51B…演算部、51A1〜A3,51B1,51C,51D…指標算定部、53…脈圧算定部、55…平均血圧算定部、57…血圧算定部、531…振幅算定部、533…抵抗算定部、535…脈圧算定部、537…PWV算定部、71…検出ユニット、72…表示ユニット、90…実製品、91…検出装置、93…処理部、E,E1,E2…発光部、E0…発信部、R,R1,R2…受光部、R0…受信部。
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