(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-10-23
(45)【発行日】2024-10-31
(54)【発明の名称】血圧測定装置、及び血圧測定プログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/021 20060101AFI20241024BHJP
A61B 5/02 20060101ALI20241024BHJP
【ＦＩ】
A61B5/021
A61B5/02 310V
A61B5/02 310A
【請求項の数】
11
(21)【出願番号】P 2021061364
(22)【出願日】2021-03-31
(65)【公開番号】P2022157247
(43)【公開日】2022-10-14
【審査請求日】2023-08-01
(73)【特許権者】
【識別番号】000000011
【氏名又は名称】株式会社アイシン
(74)【代理人】
【識別番号】110004244
【氏名又は名称】弁理士法人仲野・川井国際特許事務所
(74)【代理人】
【識別番号】100096655
【弁理士】
【氏名又は名称】川井 隆
(74)【代理人】
【識別番号】100091225
【弁理士】
【氏名又は名称】仲野 均
(72)【発明者】
【氏名】ジョーンズ マイケル
【審査官】▲高▼ 芳徳
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１７－１７６７９９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０５０８５３（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／０８８３５８（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０２０－０６２５２９（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／０２ － ５／０３
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者の第１位置で測定した第１脈波ｍ１を取得する第１脈波取得手段と、前記対象者の心臓からの距離が、前記第１位置よりも離れた第２位置で測定した第２脈波ｍ２を取得する第２脈波取得手段と、
前記第１脈波ｍ１に対する前記第２脈波ｍ２の遅れ時間Ｌを取得する遅れ時間取得手段と、
前記取得した遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合、その旨を報知する報知手段と、
前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈより大きい場合、前記遅れ時間取得手段で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得し、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合、前記遅れ時間取得手段で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得することを行わない、血圧取得手段と、
前記取得した収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを出力する出力手段と、を具備し、
前記基準値Ｔｈは、０．１秒～０．０６秒の範囲で選択された時間である、
ことを特徴とする血圧測定装置。
【請求項2】
前記遅れ時間取得手段は、前記第１脈波ｍ１と前記第２脈波ｍ２における、最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかの脈波要素を用いて遅れ時間Ｌを取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の血圧測定装置。
【請求項3】
前記遅れ時間取得手段は、基準値Ｔｈとの比較に用いる遅れ時間Ｌと、血圧を取得するために用いる遅れ時間Ｌを、それぞれ異なる前記脈波要素を使用して取得する、ことを特徴とする請求項２に記載の血圧測定装置。
【請求項4】
前記遅れ時間取得手段は、基準値Ｔｈとの比較に用いる遅れ時間Ｌを前記最低値Ｖを用いて取得し、
血圧を取得するために用いる遅れ時間Ｌを前記相関遅れＣを用いて取得する、
ことを特徴とする請求項２に記載の血圧測定装置。
【請求項5】
前記第１位置は対象者の顔であり、前記第２位置は前腕、手首、手、指、のいずれかである、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置。
【請求項6】
前記基準値Ｔｈは０．０８秒である、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置。
【請求項7】
前記報知手段は、前記取得した遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合に、前記第２脈波を取得する第２位置の変更を促す報知を、画像表示と音声の少なくとも一方により行う、ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置。
【請求項8】
前記第１脈波取得手段と前記第２脈波取得手段は、前記対象者の体内を透過又は反射する光の変化量により脈波を測定する接触型のセンサを使用して脈波を取得する、ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置。
【請求項9】
前記第１脈波取得手段は、対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画を取得し、当該第１の動画から色成分の時間変化を用いて第１の脈波を取得し、前記第２脈波取得手段は、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得し、当該第２の動画から前記色成分と異なる種類の色成分の時間変化を用いて第２の脈波を取得する、
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置。
【請求項10】
前記第１脈波取得手段は、前記第１の動画からＹＩＱ成分に含まれるＱ成分を用いて第１の脈波を取得し、前記第２脈波取得手段は、前記第２の動画からＲＧＢ成分に含まれるＧ成分を用いて第２の脈波を取得する、
ことを特徴とする請求項９に記載の血圧測定装置。
【請求項11】
対象者の第１位置で測定した第１脈波ｍ１を取得する第１脈波取得機能と、前記対象者の心臓からの距離が、前記第１位置よりも離れた第２位置で測定した第２脈波ｍ２を取得する第２脈波取得機能と、
前記第１脈波ｍ１に対する前記第２脈波ｍ２の遅れ時間Ｌを取得する遅れ時間取得機能と、
前記取得した遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合、その旨を報知する報知機能と、
前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈより大きい場合、前記遅れ時間取得機能で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得し、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合、前記遅れ時間取得機能で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得することを行わない、血圧取得機能と、
前記取得した収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを出力する出力機能と、
をコンピュータに実現させるための血圧測定プログラムであって、
前記基準値Ｔｈは、０．１秒～０．０６秒の範囲で選択された時間である、
ことを特徴とする血圧測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、血圧測定装置、及び血圧測定プログラムに関し、２箇所で測定した脈波から血圧を測定する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
近年の健康志向の高まりに伴って簡易に血圧を測定する需要が高まっており、被験者の２箇所で測定した脈波の遅れ時間と血圧との相関関係を利用して血圧を測定する技術が提案されている。
例えば特許文献１では、非接触にて相対血圧を測定する技術として、携帯端末の表面と裏面の２箇所に配置されたカメラで対象者の顔と指を動画撮影し、撮影した映像の色を構成するＲＧＢ成分のうち、Ｒ成分とＧ成分（脈波に伴って変化する）を用いて顔と指の脈波の波形を検出する。そして、心臓から体各部への脈波の伝搬時間と血圧との相関関係を利用して検出した顔の脈波のピークに対する指の脈波のピークの遅延量によって血圧を測定している。
例えば特許文献１では、非接触にて相対血圧を測定する技術として、携帯端末の表面と裏面の２箇所に配置されたカメラで対象者の顔と指を動画撮影し、撮影した映像の色を構成するＲＧＢ成分のうち、Ｒ成分とＧ成分（脈波に伴って変化する）を用いて顔と指の脈波の波形を検出する。そして、心臓から体各部への脈波の伝搬時間と血圧との相関関係を利用して検出した顔の脈波のピークに対する指の脈波のピークの遅延量によって血圧を測定している。
【0003】
しかし、本願発明者による実験により、２箇所で測定した脈波から血圧を測定する場合、測定位置によっては、常に精度高く測定できるわけではなく、精度が低い場合があることが判明した。特に、顔と指先で測定した脈波を使用した場合に測定した血圧の精度が低くなる場合があった。
また、特許文献１記載の技術の場合、脈波のピークは、外光の変化などによる外乱が大きい領域であり、外乱の影響で精度の高い測定が困難であるという問題があった。
また、特許文献１記載の技術の場合、脈波のピークは、外光の変化などによる外乱が大きい領域であり、外乱の影響で精度の高い測定が困難であるという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１４－１９８１９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
そこで、本発明は、精度が低い血圧測定を回避することを第１の目的とする。
また外乱の影響の少ない血圧測定を行うことを第２の目的とする。
また外乱の影響の少ない血圧測定を行うことを第２の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
（１）請求項１に記載の発明では、対象者の第１位置で測定した第１脈波ｍ１を取得する第１脈波取得手段と、前記対象者の心臓からの距離が、前記第１位置よりも離れた第２位置で測定した第２脈波ｍ２を取得する第２脈波取得手段と、前記第１脈波ｍ１に対する前記第２脈波ｍ２の遅れ時間Ｌを取得する遅れ時間取得手段と、前記取得した遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合、その旨を報知する報知手段と、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈより大きい場合、前記遅れ時間取得手段で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得し、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合、前記遅れ時間取得手段で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得することを行わない、血圧取得手段と、前記取得した収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを出力する出力手段と、を具備し、前記基準値Ｔｈは、０．１秒～０．０６秒の範囲で選択された時間である、ことを特徴とする血圧測定装置を提供する。
（２）請求項２に記載の発明では、前記遅れ時間取得手段は、前記第１脈波ｍ１と前記第２脈波ｍ２における、最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかの脈波要素を用いて遅れ時間Ｌを取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の血圧測定装置を提供する。
（３）請求項３に記載の発明では、前記遅れ時間取得手段は、基準値Ｔｈとの比較に用いる遅れ時間Ｌと、血圧を取得するために用いる遅れ時間Ｌを、それぞれ異なる前記脈波要素を使用して取得する、ことを特徴とする請求項２に記載の血圧測定装置を提供する。
（４）請求項４に記載の発明では、前記遅れ時間取得手段は、基準値Ｔｈとの比較に用いる遅れ時間Ｌを前記最低値Ｖを用いて取得し、血圧を取得するために用いる遅れ時間Ｌを前記相関遅れＣを用いて取得する、ことを特徴とする請求項２に記載の血圧測定装置を提供する。
（５）請求項５に記載の発明では、前記第１位置は対象者の顔であり、前記第２位置は前腕、手首、手、指、のいずれかである、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（６）請求項６に記載の発明では、前記基準値Ｔｈは０．０８秒である、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（７）請求項７に記載の発明では、前記報知手段は、前記取得した遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合に、前記第２脈波を取得する第２位置の変更を促す報知を、画像表示と音声の少なくとも一方により行う、ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（８）請求項８に記載の発明では、前記第１脈波取得手段と前記第２脈波取得手段は、前記対象者の体内を透過又は反射する光の変化量により脈波を測定する接触型のセンサを使用して脈波を取得する、ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（９）請求項９に記載の発明では、前記第１脈波取得手段は、対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画を取得し、当該第１の動画から色成分の時間変化を用いて第１の脈波を取得し、前記第２脈波取得手段は、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得し、当該第２の動画から前記色成分と異なる種類の色成分の時間変化を用いて第２の脈波を取得する、ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（１０）請求項１０に記載の発明では、前記第１脈波取得手段は、前記第１の動画からＹＩＱ成分に含まれるＱ成分を用いて第１の脈波を取得し、前記第２脈波取得手段は、前記第２の動画からＲＧＢ成分に含まれるＧ成分を用いて第２の脈波を取得する、ことを特徴とする請求項９に記載の血圧測定装置を提供する。
（１１）請求項１１に記載の発明では、対象者の第１位置で測定した第１脈波ｍ１を取得する第１脈波取得機能と、前記対象者の心臓からの距離が、前記第１位置よりも離れた第２位置で測定した第２脈波ｍ２を取得する第２脈波取得機能と、前記第１脈波ｍ１に対する前記第２脈波ｍ２の遅れ時間Ｌを取得する遅れ時間取得機能と、前記取得した遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合、その旨を報知する報知機能と、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈより大きい場合、前記遅れ時間取得機能で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得し、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合、前記遅れ時間取得機能で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得することを行わない、血圧取得機能と、前記取得した収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを出力する出力機能と、をコンピュータに実現させるための血圧測定プログラムであって、前記基準値Ｔｈは、０．１秒～０．０６秒の範囲で選択された時間である、ことを特徴とする血圧測定プログラムを提供する。
（２）請求項２に記載の発明では、前記遅れ時間取得手段は、前記第１脈波ｍ１と前記第２脈波ｍ２における、最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかの脈波要素を用いて遅れ時間Ｌを取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の血圧測定装置を提供する。
（３）請求項３に記載の発明では、前記遅れ時間取得手段は、基準値Ｔｈとの比較に用いる遅れ時間Ｌと、血圧を取得するために用いる遅れ時間Ｌを、それぞれ異なる前記脈波要素を使用して取得する、ことを特徴とする請求項２に記載の血圧測定装置を提供する。
（４）請求項４に記載の発明では、前記遅れ時間取得手段は、基準値Ｔｈとの比較に用いる遅れ時間Ｌを前記最低値Ｖを用いて取得し、血圧を取得するために用いる遅れ時間Ｌを前記相関遅れＣを用いて取得する、ことを特徴とする請求項２に記載の血圧測定装置を提供する。
（５）請求項５に記載の発明では、前記第１位置は対象者の顔であり、前記第２位置は前腕、手首、手、指、のいずれかである、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（６）請求項６に記載の発明では、前記基準値Ｔｈは０．０８秒である、ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（７）請求項７に記載の発明では、前記報知手段は、前記取得した遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合に、前記第２脈波を取得する第２位置の変更を促す報知を、画像表示と音声の少なくとも一方により行う、ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（８）請求項８に記載の発明では、前記第１脈波取得手段と前記第２脈波取得手段は、前記対象者の体内を透過又は反射する光の変化量により脈波を測定する接触型のセンサを使用して脈波を取得する、ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（９）請求項９に記載の発明では、前記第１脈波取得手段は、対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画を取得し、当該第１の動画から色成分の時間変化を用いて第１の脈波を取得し、前記第２脈波取得手段は、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得し、当該第２の動画から前記色成分と異なる種類の色成分の時間変化を用いて第２の脈波を取得する、ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の請求項に記載の血圧測定装置を提供する。
（１０）請求項１０に記載の発明では、前記第１脈波取得手段は、前記第１の動画からＹＩＱ成分に含まれるＱ成分を用いて第１の脈波を取得し、前記第２脈波取得手段は、前記第２の動画からＲＧＢ成分に含まれるＧ成分を用いて第２の脈波を取得する、ことを特徴とする請求項９に記載の血圧測定装置を提供する。
（１１）請求項１１に記載の発明では、対象者の第１位置で測定した第１脈波ｍ１を取得する第１脈波取得機能と、前記対象者の心臓からの距離が、前記第１位置よりも離れた第２位置で測定した第２脈波ｍ２を取得する第２脈波取得機能と、前記第１脈波ｍ１に対する前記第２脈波ｍ２の遅れ時間Ｌを取得する遅れ時間取得機能と、前記取得した遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合、その旨を報知する報知機能と、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈより大きい場合、前記遅れ時間取得機能で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得し、前記遅れ時間Ｌが前記基準値Ｔｈ以下である場合、前記遅れ時間取得機能で取得した遅れ時間Ｌを用いて前記対象者の収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを取得することを行わない、血圧取得機能と、前記取得した収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを出力する出力機能と、をコンピュータに実現させるための血圧測定プログラムであって、前記基準値Ｔｈは、０．１秒～０．０６秒の範囲で選択された時間である、ことを特徴とする血圧測定プログラムを提供する。
【発明の効果】
【0007】
請求項１に記載の本発明によれば、脈波の遅れ時間Ｌから測定位置が適切でないと判断した場合に、その旨を報知するので、精度が低い血圧測定を回避することができる。
また、請求項９に記載の本発明によれば、２つの動画において、異なる種類の色成分の時間変化を用いることにより、外乱の影響の少ない血圧測定を行うことができる。
また、請求項９に記載の本発明によれば、２つの動画において、異なる種類の色成分の時間変化を用いることにより、外乱の影響の少ない血圧測定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】第１実施形態における血圧測定装置の構成説明図である。
【図2】第１脈波測定部と第２脈波測定部の配置位置を表した説明図である。
【図3】遅れ時間Ｌを測定するために使用する第１脈波と第２脈波の脈波要素を表した説明図である。
【図4】５箇所の測定位置で同時に測定した脈波を表したものである。
【図5】接触方式で脈波を測定した場合の、遅れ時間Ｌ、収縮期血圧ＳＢＰの相関係数、及び拡張期血圧ＤＢＰの相関係数を表したものである。
【図6】複数対象者による、同一測定位置における測定結果を表したものである。
【図7】非接触方式で脈波を測定した場合の、遅れ時間Ｌ、収縮期血圧ＳＢＰの相関係数、及び拡張期血圧ＤＢＰの相関係数を表したものである。
【図8】血圧測定装置による血圧測定処理の処理内容を表したフローチャートである。
【図9】脈波の最低値Ｖを使用して遅れ時間Ｌを算出する遅れ時間算出処理のフローチャートである。
【図10】脈波の最大傾きＤを使用して遅れ時間Ｌを算出する遅れ時間算出処理のフローチャートである。
【図11】第２実施形態における血圧測定装置の構成説明図である。
【図12】血圧測定装置の使用形態を説明するための図である。
【図13】指信号の反転を説明するための図である。
【図14】脈波の伝搬の遅れを説明するための図である。
【図15】相互相関の式を表した図である。
【図16】相互相関の例を表した図である。
【図17】遅れのデータ点数と相互相関の関係を表した図である。
【図18】脈波の補間を説明するための図である。
【図19】相互相関の補間による効果を説明するための図である。
【図20】バンドパスフィルタの最適化を説明するための図である。
【図21】血圧測定処理を説明するためのフローチャートである。
【図22】血圧測定処理を説明するためのフローチャートの続きである。
【図23】動画フレーム読み込み処理を説明するためのフローチャートである。
【図24】パラメータ設定・初期化処理を説明するためのフローチャートである。
【図25】測定領域設定処理を説明するためのフローチャートと説明図である。
【図26】顔信号取得処理を説明するためのフローチャートである。
【図27】顔信号スペクトル計算処理を説明するためのフローチャートである。
【図28】顔脈拍数検出処理を説明するためのフローチャートである。
【図29】顔信号強度評価処理を説明するためのフローチャートと説明図である。
【図30】指信号取得処理を説明するためのフローチャートと説明図である。
【図31】顔指信号前処理を説明するためのフローチャートである。
【図32】血圧測定処理を説明するためのフローチャートである。
【図33】動画撮影処理を説明するためのフローチャートである。
【図34】血圧測定装置の性能を評価した図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
（１）第１実施形態の概要
第１実施形態の血圧測定装置１は、対象者１５の第１位置における第１脈波と、心臓からの距離が第１位置よりも大きい第２位置における第２脈波を測定し、心臓に近い側の第１脈波に対する第２脈波の遅れ時間Ｌを求め、この遅れ時間と血圧との相関関係を利用して血圧を測定する。
本実施形態は、第１脈波に対する第２脈波の遅れ時間が基準値Ｔｈよりも大きいか否かを判断し、基準値Ｔｈよりも大きければ、遅れ時間からの血圧測定を行う。
一方、遅れ時間が基準値Ｔｈ以下である場合には正確な血圧測定ができないので、第２脈波の測定位置（第２位置）の変更を促すように報知する。
第１実施形態の血圧測定装置１は、対象者１５の第１位置における第１脈波と、心臓からの距離が第１位置よりも大きい第２位置における第２脈波を測定し、心臓に近い側の第１脈波に対する第２脈波の遅れ時間Ｌを求め、この遅れ時間と血圧との相関関係を利用して血圧を測定する。
本実施形態は、第１脈波に対する第２脈波の遅れ時間が基準値Ｔｈよりも大きいか否かを判断し、基準値Ｔｈよりも大きければ、遅れ時間からの血圧測定を行う。
一方、遅れ時間が基準値Ｔｈ以下である場合には正確な血圧測定ができないので、第２脈波の測定位置（第２位置）の変更を促すように報知する。
【0010】
本実施形態は、第１脈波に対する第２脈波の遅れ時間が基準値Ｔｈ以下の場合には、遅れ時間と血圧との相関関係が低く、血圧測定には好ましくないとの新たな知見に基づくものである。この知見については、第１位置と第２位置を種々変更して実験を行うことで得られたもので、相関関係が得られないのは、測定位置によって脈波形状が変化してしまう場合があることが原因と考えられる。
【0011】
そして実験により、基準値Ｔｈは０．１秒～０．０６秒の範囲で選択されることが好ましく、最適値は０．０８秒であることを得た。
また、両脈波から遅れ時間Ｌを求めるためには、第１脈波と第２脈波の同一の特徴位置等の脈波要素を使用する必要がある。使用する脈波要素としては、脈波の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかを使用可能であること、最低値Ｖが最適であることも得た。
さらに、血圧の測定が可能か否かの判断（血圧測定可否判断）用の遅れ時間と、相関関係を利用した血圧測定用の遅れ時間とは、同一の脈波要素（Ｖ、Ｔ、Ｄ、Ｃ）を使用して求めてもよく、また、異なる脈波要素を使用してもよい、ということも得た。
また、両脈波から遅れ時間Ｌを求めるためには、第１脈波と第２脈波の同一の特徴位置等の脈波要素を使用する必要がある。使用する脈波要素としては、脈波の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかを使用可能であること、最低値Ｖが最適であることも得た。
さらに、血圧の測定が可能か否かの判断（血圧測定可否判断）用の遅れ時間と、相関関係を利用した血圧測定用の遅れ時間とは、同一の脈波要素（Ｖ、Ｔ、Ｄ、Ｃ）を使用して求めてもよく、また、異なる脈波要素を使用してもよい、ということも得た。
【0012】
（２）第１実施形態の詳細
図１は、本実施形態の血圧測定装置１の構成を説明するための図である。
血圧測定装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、を備えたコンピュータシステムで構成されている。
ＣＰＵ２には、制御信号やデータ信号の送受信を行うバスラインを介して、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、ディスプレイ５、第１脈波測定部７、第２脈波測定部８、記憶部１０、通信制御部１１が接続されている。
図１は、本実施形態の血圧測定装置１の構成を説明するための図である。
血圧測定装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、を備えたコンピュータシステムで構成されている。
ＣＰＵ２には、制御信号やデータ信号の送受信を行うバスラインを介して、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、ディスプレイ５、第１脈波測定部７、第２脈波測定部８、記憶部１０、通信制御部１１が接続されている。
【0013】
ＣＰＵ２は、記憶部１０やＲＯＭ３などに記憶されたプログラムに従って、各種の情報処理や制御を行う中央処理装置である。
ＣＰＵ２は、例えば血圧測定プログラム１０ａに従って、第１脈波測定部７と第２脈波測定部８で測定した脈波の遅れ時間Ｌから脈波の測定が可能か否かを判断、当該判定に基づく測定位置変更を促す報知、及び、遅れ時間を使用した血圧を検出する。
ＣＰＵ２は、例えば血圧測定プログラム１０ａに従って、第１脈波測定部７と第２脈波測定部８で測定した脈波の遅れ時間Ｌから脈波の測定が可能か否かを判断、当該判定に基づく測定位置変更を促す報知、及び、遅れ時間を使用した血圧を検出する。
【0014】
ＲＯＭ３は、読み取り専用メモリであって、血圧測定装置１を動作させるための基本的なプログラムやパラメータなどが記憶されている。
ＲＡＭ４は、読み書きが可能なメモリであって、ＣＰＵ２が動作する際のワーキングメモリを提供する。本実施形態では、取得した第１脈波や第２脈波、両脈波から求めた遅れ時間Ｌ等の、ＣＰＵ２が収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを決定するのに必用なデータを一時記憶する。
ＲＡＭ４は、読み書きが可能なメモリであって、ＣＰＵ２が動作する際のワーキングメモリを提供する。本実施形態では、取得した第１脈波や第２脈波、両脈波から求めた遅れ時間Ｌ等の、ＣＰＵ２が収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを決定するのに必用なデータを一時記憶する。
【0015】
ディスプレイ５は、例えば、液晶パネルを用いて構成されており、各種アプリケーションプログラムを選択するためのアイコンや、これらアプリケーションが提供する各種画面を表示する。
本実施形態のディスプレイ５は、脈波の遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下での場合に第２脈波測定部８の測定位置の変更を促す警告文を表示する報知手段として機能し、また、測定した血圧を表示することで表示手段、出力手段として機能している。
なお、本実施形態では報知手段として、ディスプレイ５に変更を促す警告文を表示するが、この警告文の表示に代えて、又は／及び、測定位置の変更を促す音声や警告音をスピーカから出力するようにしてもよい。
本実施形態のディスプレイ５は、脈波の遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下での場合に第２脈波測定部８の測定位置の変更を促す警告文を表示する報知手段として機能し、また、測定した血圧を表示することで表示手段、出力手段として機能している。
なお、本実施形態では報知手段として、ディスプレイ５に変更を促す警告文を表示するが、この警告文の表示に代えて、又は／及び、測定位置の変更を促す音声や警告音をスピーカから出力するようにしてもよい。
【0016】
第１脈波測定部７と第２脈波測定部８は、各種周知の各種方法、例えば透過型脈波測定や反射型脈波測定等により、対象者１５の第１脈波と第２脈波を測定する。
透過型脈波測定は、赤外線や赤色光を生体に照射し、体内を透過する光の変化量として脈波を測定する方法である。反射型脈波測定は、赤外線、赤色光又は緑色光を生体に照射し、受光素子を用いて生体内を反射した光の変化量として脈波を測定する方法である。
透過型脈波測定と反射型脈波測定は、いずれもセンサを体表面に接触させて脈波を測定するのに対し、さらに別の方式として、体表面を撮像した動画の色成分から脈波を測定する非接触式測定方法を使用することも可能である。
第１脈波測定部７と第２脈波測定部８は同一の測定方式が採用され、本実施形態では、外乱の影響が少ない緑色光を照射する反射型脈波センサを使用している。なお、後述する第２実施形態の血圧測定装置１では、非接触式測定方法を使用している。
透過型脈波測定は、赤外線や赤色光を生体に照射し、体内を透過する光の変化量として脈波を測定する方法である。反射型脈波測定は、赤外線、赤色光又は緑色光を生体に照射し、受光素子を用いて生体内を反射した光の変化量として脈波を測定する方法である。
透過型脈波測定と反射型脈波測定は、いずれもセンサを体表面に接触させて脈波を測定するのに対し、さらに別の方式として、体表面を撮像した動画の色成分から脈波を測定する非接触式測定方法を使用することも可能である。
第１脈波測定部７と第２脈波測定部８は同一の測定方式が採用され、本実施形態では、外乱の影響が少ない緑色光を照射する反射型脈波センサを使用している。なお、後述する第２実施形態の血圧測定装置１では、非接触式測定方法を使用している。
【0017】
記憶部１０は、ハードディスクやＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体を用いて構成されており、ＣＰＵ２が血圧を測定するための血圧測定プログラム１０ａやその他のプログラム、及び、血圧測定に必用な各種データ１０ｂを記憶している。
【0018】
血圧測定プログラム１０ａは、ＣＰＵ２に血圧測定処理を行わせるプログラムである。
血圧測定装置１は、ＣＰＵ２が血圧測定プログラム１０ａを実行することにより、血圧測定装置としての各種機能を提供することができる。
データ１０ｂには、例えば、血圧測定に必用なデータとして、血圧測定可否判断に使用する基準値Ｔｈや、遅れ時間Ｌから血圧を算出するためのパラメータ等が保存されている。パラメータは、収縮期血圧ＳＢＰを算出するためのパラメータＰＳ１、ＰＳ２、及び拡張期血圧ＤＢＰを算出するためのパラメータＰＤ１、ＰＤ２である。
血圧測定装置１は、ＣＰＵ２が血圧測定プログラム１０ａを実行することにより、血圧測定装置としての各種機能を提供することができる。
データ１０ｂには、例えば、血圧測定に必用なデータとして、血圧測定可否判断に使用する基準値Ｔｈや、遅れ時間Ｌから血圧を算出するためのパラメータ等が保存されている。パラメータは、収縮期血圧ＳＢＰを算出するためのパラメータＰＳ１、ＰＳ２、及び拡張期血圧ＤＢＰを算出するためのパラメータＰＤ１、ＰＤ２である。
【0019】
収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰについては、遅れ時間Ｌを使用して次の式（Ａ）、（Ｂ）から算出されるが、この１次式における傾きがパラメータＰＳ１、ＰＤ１で、切片がパラメータＰＳ２、ＰＤ２である。
収縮期血圧ＳＢＰ＝ＰＳ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＳ２ … 式（Ａ）
拡張期血圧ＤＢＰ＝ＰＤ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＤ２ … 式（Ｂ）
収縮期血圧ＳＢＰ＝ＰＳ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＳ２ … 式（Ａ）
拡張期血圧ＤＢＰ＝ＰＤ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＤ２ … 式（Ｂ）
【0020】
式（Ａ）（Ｂ）で示される１次式は、多数の遅れ時間Ｌと血圧（ＳＢＰ、ＤＢＰ）の実測値に対して、最小二乗法等の回帰分析によって予め求めた式である。
式（Ａ）（Ｂ）は血圧測定プログラム１０ａにおいて定義されており、４つのパラメータはデータ１０ｂに保存される。
なお、後述するように遅れ時間Ｌの算出には、いずれの脈波要素（図３の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、相関遅れＣ）も使用可能であるが、使用する脈波要素によって上記式（Ａ）（Ｂ）で使用するパラメータが異なる。
従って、データ１０ｂには、使用する脈波要素に応じた４つのパラメータが保存され、遅れ時間Ｌの算出に最低値Ｖを使用する本実施形態では、次のパラメータ値がデータ１０ｂに保存されている。
ＰＳ１＝－１／０．００４８、ＰＳ２＝１．７３９１／０．００４８
ＰＤ１＝－１／０．００７１、ＰＤ２＝１．６２７３／０．００７１
式（Ａ）（Ｂ）は血圧測定プログラム１０ａにおいて定義されており、４つのパラメータはデータ１０ｂに保存される。
なお、後述するように遅れ時間Ｌの算出には、いずれの脈波要素（図３の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、相関遅れＣ）も使用可能であるが、使用する脈波要素によって上記式（Ａ）（Ｂ）で使用するパラメータが異なる。
従って、データ１０ｂには、使用する脈波要素に応じた４つのパラメータが保存され、遅れ時間Ｌの算出に最低値Ｖを使用する本実施形態では、次のパラメータ値がデータ１０ｂに保存されている。
ＰＳ１＝－１／０．００４８、ＰＳ２＝１．７３９１／０．００４８
ＰＤ１＝－１／０．００７１、ＰＤ２＝１．６２７３／０．００７１
【0021】
通信制御部１１は、無線、有線により接続する外部装置との間で各種プログラムやデータの送受信を行う。
通信制御部１１は、外部装置で測定した対象者１５の第１脈波、第２脈波を取得することで脈波取得手段として機能し、また、外部装置に対して測定位置の変更を報知する場合には報知手段として機能し、遅れ時間Ｌから測定した血圧を外部機器に送信する場合には出力手段として機能する。
通信制御部１１は、外部装置で測定した対象者１５の第１脈波、第２脈波を取得することで脈波取得手段として機能し、また、外部装置に対して測定位置の変更を報知する場合には報知手段として機能し、遅れ時間Ｌから測定した血圧を外部機器に送信する場合には出力手段として機能する。
【0022】
以上の通り構成された血圧測定装置１により、対象者１５の第１脈波と第２脈波の遅れ時間から血圧を決定するが、本実施形態では遅れ時間によっては血圧測定ができないという知見に基づいている。以下、この知見を得るに至った実験について説明する。
この実験では、第１脈波測定部７を１つと、第２脈波測定部８を複数箇所（４箇所）に配置して、第１脈波を基準として、４つの第２脈波の遅れ時間等を測定した。
この実験では、第１脈波測定部７を１つと、第２脈波測定部８を複数箇所（４箇所）に配置して、第１脈波を基準として、４つの第２脈波の遅れ時間等を測定した。
【0023】
図２は、対象者１５に取り付ける、第１脈波測定部７と第２脈波測定部８の配置位置を表したものである。
図２に示すように、対象者１５の額Ｍ１に配置したのが脈波の遅れ時間Ｌを算出する際の基準になる第１脈波測定用の第１脈波測定部７である。そして、対象者１５の前腕Ｍ４、手首Ｍ５、親指付根Ｍ６、指先Ｍ７の各位置に、第２脈波を測定する第２脈波測定部８を配置した。
図２に示すように、対象者１５の額Ｍ１に配置したのが脈波の遅れ時間Ｌを算出する際の基準になる第１脈波測定用の第１脈波測定部７である。そして、対象者１５の前腕Ｍ４、手首Ｍ５、親指付根Ｍ６、指先Ｍ７の各位置に、第２脈波を測定する第２脈波測定部８を配置した。
【0024】
血圧測定装置１は、測定した第１脈波に対する第２脈波の遅れ時間Ｌを算出するが、この遅れ時間Ｌは、心臓から脈波を測定する位置までの距離の差により生じるものである。そこで、第１脈波測定部７を配置した額Ｍ１よりも心臓からの距離が離れた位置Ｍ４～Ｍ７に第２脈波測定部８を配置した。
本実施形態の血圧測定装置１では、図１で説明したように、第１脈波測定部７と第２脈波測定部８が１組である。これに対して、本実験では、対象者１５における各測定位置Ｍ４～Ｍ７において同時刻に測定された脈波同士を比較し、算出した遅れ時間Ｌの評価をするために、複数の第２脈波測定部８を配置している。
本実施形態の血圧測定装置１では、図１で説明したように、第１脈波測定部７と第２脈波測定部８が１組である。これに対して、本実験では、対象者１５における各測定位置Ｍ４～Ｍ７において同時刻に測定された脈波同士を比較し、算出した遅れ時間Ｌの評価をするために、複数の第２脈波測定部８を配置している。
【0025】
図３は、遅れ時間Ｌを測定するために使用する、第１脈波と第２脈波の脈波要素（同一の特徴位置等）を表したものである。
第１脈波と第２脈波の脈波要素として、図３に示す脈波ｍ０の特徴位置である最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤを使用し、また、両脈波全体の遅れである相関遅れＣを使用して、遅れ時間Ｌを算出することが可能である。
最低値Ｖは脈波ｍ０における谷となる部分の値であり、最高値Ｔは脈波ｍ０におけるピーク値である。
最大傾きＤは、所定サンプリング周期で脈波ｍ０の微分値（傾き）Ｄ１、Ｄ２、…を求め、その最大値である。
相関遅れＣは、脈波の波形全体を用いて、遅れ時間Ｌを求めるものである。その詳細は第２実施形態で説明するが、一方の脈波を時間方向に順次シフトし、両脈波の相互相関が最も高いシフト量から遅れ時間Ｌを求めるものである。
第１脈波と第２脈波の脈波要素として、図３に示す脈波ｍ０の特徴位置である最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤを使用し、また、両脈波全体の遅れである相関遅れＣを使用して、遅れ時間Ｌを算出することが可能である。
最低値Ｖは脈波ｍ０における谷となる部分の値であり、最高値Ｔは脈波ｍ０におけるピーク値である。
最大傾きＤは、所定サンプリング周期で脈波ｍ０の微分値（傾き）Ｄ１、Ｄ２、…を求め、その最大値である。
相関遅れＣは、脈波の波形全体を用いて、遅れ時間Ｌを求めるものである。その詳細は第２実施形態で説明するが、一方の脈波を時間方向に順次シフトし、両脈波の相互相関が最も高いシフト量から遅れ時間Ｌを求めるものである。
【0026】
図４は、図２で示した５箇所の測定位置（Ｍ１、Ｍ４～Ｍ７）で同時に測定した脈波ｍ１、ｍ４～ｍ７を表したものである。
図４に示すように、脈波ｍ１は第１脈波測定部７で測定した額Ｍ１の波形で、脈波ｍ４～ｍ７は第２脈波測定部８で測定した前腕Ｍ４、手首Ｍ５、親指付根Ｍ６、指先Ｍ７の各位置で測定した波形である。
図４において、脈波要素として最低値（谷）Ｖを使用し、各脈波の最低値がＶ１、Ｖ４～Ｖ７である。そして、心臓に最も近い位置の額Ｍ１の脈波ｍ１の最低値Ｖ１を基準として、他の脈波ｍ４～ｍ７の最低値Ｖ４～Ｖ７までの時間が遅れ時間Ｌ１４～Ｌ１７である。
図４に示すように、脈波ｍ１は第１脈波測定部７で測定した額Ｍ１の波形で、脈波ｍ４～ｍ７は第２脈波測定部８で測定した前腕Ｍ４、手首Ｍ５、親指付根Ｍ６、指先Ｍ７の各位置で測定した波形である。
図４において、脈波要素として最低値（谷）Ｖを使用し、各脈波の最低値がＶ１、Ｖ４～Ｖ７である。そして、心臓に最も近い位置の額Ｍ１の脈波ｍ１の最低値Ｖ１を基準として、他の脈波ｍ４～ｍ７の最低値Ｖ４～Ｖ７までの時間が遅れ時間Ｌ１４～Ｌ１７である。
【0027】
図４に示した各遅れ時間Ｌをみると、脈波の到達は心臓から離れるほど遅くなることから、額Ｍ１よりも心臓から離れている前腕Ｍ４では、脈波ｍ１の最低値Ｖ１よりも脈波ｍ４の最低値Ｖ４の方が遅れ時間Ｌ１４だけ遅れが生じている。
一方、前腕Ｍ４よりも更に離れている手首Ｍ５の最低値Ｖ５での遅れ時間Ｌ１５の方が、前腕Ｍ４の遅れ時間Ｌ１４よりも大きく（Ｌ１５＞Ｌ１４）なっている。
ところが、手首Ｍ５よりも更に離れている親指付根Ｍ６の遅れ時間Ｌ１６が、手首Ｍ５の遅れ時間Ｌ１５よりも小さく（Ｌ１６＜Ｌ１５）なっている。
同様に、親指付根Ｍ６よりも更に離れている指先Ｍ７の遅れ時間Ｌ１７が、親指付根Ｍ６の遅れ時間Ｌ１６よりも更に小さく（Ｌ１７＜Ｌ１６）なっている。
一方、前腕Ｍ４よりも更に離れている手首Ｍ５の最低値Ｖ５での遅れ時間Ｌ１５の方が、前腕Ｍ４の遅れ時間Ｌ１４よりも大きく（Ｌ１５＞Ｌ１４）なっている。
ところが、手首Ｍ５よりも更に離れている親指付根Ｍ６の遅れ時間Ｌ１６が、手首Ｍ５の遅れ時間Ｌ１５よりも小さく（Ｌ１６＜Ｌ１５）なっている。
同様に、親指付根Ｍ６よりも更に離れている指先Ｍ７の遅れ時間Ｌ１７が、親指付根Ｍ６の遅れ時間Ｌ１６よりも更に小さく（Ｌ１７＜Ｌ１６）なっている。
【0028】
図４における脈波ｍ４と脈波ｍ５については、心臓からの距離が大きくなるほど遅れ時間Ｌも大きくなっているため、心臓からの脈波が正確に測定されていると推定される。
しかし脈波ｍ６と脈波ｍ７については、距離が大きくなっているにも拘わらず遅れ時間Ｌが小さくなってしまっている。これは心臓からの脈波の形状が反射波（心臓に戻る脈波）等の影響を受けることで、形状が変化したためと推定される。
しかし脈波ｍ６と脈波ｍ７については、距離が大きくなっているにも拘わらず遅れ時間Ｌが小さくなってしまっている。これは心臓からの脈波の形状が反射波（心臓に戻る脈波）等の影響を受けることで、形状が変化したためと推定される。
【0029】
そこで、別の実験として、図２で示した測定位置Ｍ１、Ｍ４～Ｍ７で測定した各脈波ｍ１、ｍ４～７について、遅れ時間Ｌと、遅れ時間Ｌから求めた収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰの相関係数について調べた。
図５は、接触方式で脈波を測定した場合の、遅れ時間Ｌ、収縮期血圧ＳＢＰの相関係数、及び拡張期血圧ＤＢＰの相関係数を表したものである。
図５（ａ）の遅れ時間Ｌ１４～Ｌ１７は、図３の脈波要素のうち最低値Ｖを使用して求めたものである。一方、図５（ｂ）、（ｃ）の相関係数を求めるために使用した遅れ時間Ｌは、各脈波要素の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、相関遅れＣの各々を使用して求めたものである。
図５は、接触方式で脈波を測定した場合の、遅れ時間Ｌ、収縮期血圧ＳＢＰの相関係数、及び拡張期血圧ＤＢＰの相関係数を表したものである。
図５（ａ）の遅れ時間Ｌ１４～Ｌ１７は、図３の脈波要素のうち最低値Ｖを使用して求めたものである。一方、図５（ｂ）、（ｃ）の相関係数を求めるために使用した遅れ時間Ｌは、各脈波要素の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、相関遅れＣの各々を使用して求めたものである。
【0030】
測定は額の測定位置Ｍ１を基準とし、それよりも心臓からの距離が離れた測定位置Ｍ４～Ｍ７における遅れ時間Ｌを使用しているため、遅れ時間と血圧とは負の相関係数となるはずである。従って、図５（ｂ）、（ｃ）に示すように、親指付根Ｍ６で測定した脈波ｍ６の相関係数（以下、親指付根Ｍ６の相関係数という。以下同じ）と、指先Ｍ７の相関係数は、両血圧とも全ての脈波要素（ＶＴＤＣ）について正の相関係数となっているため、いずれも血圧を測定するのに不適切である。
【0031】
手首Ｍ５の相関係数についてみると、収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰについての４つの脈波要素（ＶＴＤＣ）の合計８つの相関係数は、弱い相関関係（相関係数が－０．２以上－０．４未満）が認められるのが３つ存在するが、残りは正の相関係数３つ、相関係数が小さいので（０以上、－０．２未満）相関関係が認められないのが２つである。
このため、全体としてみると、手首Ｍ５で測定した脈波ｍ５は血圧測定に適していない。
一方、前腕の測定位置Ｍ４については、８つの相関係数の全てに対して負の相関関係が認められる値となっているので、血圧測定に適しているといえる。
このため、全体としてみると、手首Ｍ５で測定した脈波ｍ５は血圧測定に適していない。
一方、前腕の測定位置Ｍ４については、８つの相関係数の全てに対して負の相関関係が認められる値となっているので、血圧測定に適しているといえる。
【0032】
図５に示した例では、親指付根Ｍ６や指先Ｍ７で測定した脈波は血圧測定には適していなかった。この例では、同一の対象者１５を対象として、複数の測定位置（Ｍ１、Ｍ４～Ｍ７）で脈波を測定した場合の結果である。
そこで、複数人を対象として、同一測定位置（図５で不適切とされた額Ｍ１と指先Ｍ７）に対する適不適が確定しているのか否かについて確認をした。
そこで、複数人を対象として、同一測定位置（図５で不適切とされた額Ｍ１と指先Ｍ７）に対する適不適が確定しているのか否かについて確認をした。
【0033】
図６は、複数対象者による、同一測定位置（額Ｍ１と指先Ｍ７）における測定結果を表したものである。図６（ａ）～（ｃ）では、いずれも脈波要素の最低値Ｖを使用して求めた遅れ時間Ｌと、遅れ時間Ｌから求めた両血圧（ＳＢＰ、ＤＢＰ）の相関係数を表している。
図６に示すように、同一の測定位置（額Ｍ１と指先Ｍ７）が常に適切／不適切な位置として確定しているわけではなく、測定を行う対象者１５により、収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰの相関係数が正で不適切な場合、負の相関係数であるが絶対値が小さすぎる場合、負の相関係数でその絶対値が大きく相関関係が認められる場合がある。
図６に示すように、同一の測定位置（額Ｍ１と指先Ｍ７）が常に適切／不適切な位置として確定しているわけではなく、測定を行う対象者１５により、収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰの相関係数が正で不適切な場合、負の相関係数であるが絶対値が小さすぎる場合、負の相関係数でその絶対値が大きく相関関係が認められる場合がある。
【0034】
以上の各実験については、図１の血圧測定装置１に示した接触式の第１脈波測定部７と第２脈波測定部８を使用している。
そこで、非接触で対象者１５の脈波測定をした場合についても同様に実験を行った。非接触による脈波測定の詳細については第２実施形態で詳細に説明する。
図７は、非接触方式で脈波を測定した場合の、遅れ時間Ｌ、収縮期血圧ＳＢＰの相関係数、及び拡張期血圧ＤＢＰの相関係数を表したものである。
図７（ａ）では、額Ｍ１、前腕Ｍ４、手首Ｍ５（図２参照）、及び手平Ｍ６′の脈波ｍ１、ｍ４、ｍ５、ｍ６′を測定し、脈波要素の最低値Ｖを使用して脈波ｍ１を基準とする脈波ｍ４、ｍ５、ｍ６′の遅れ時間Ｌ１４、Ｌ１５、Ｌ１６′を表している。
一方、図７（ｂ）、（ｃ）では、脈波要素の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ（図３参照）を使用して算出した遅れ時間Ｌから求めた血圧（ＳＢＰ、ＤＢＰ）の相関係数を表している。
図７に示されるように、非接触方式で測定した脈波を使用して算出した遅れ時間Ｌ、及び血圧の相関係数については、図５の接触方式で測定した場合と同様な傾向にある。
そこで、非接触で対象者１５の脈波測定をした場合についても同様に実験を行った。非接触による脈波測定の詳細については第２実施形態で詳細に説明する。
図７は、非接触方式で脈波を測定した場合の、遅れ時間Ｌ、収縮期血圧ＳＢＰの相関係数、及び拡張期血圧ＤＢＰの相関係数を表したものである。
図７（ａ）では、額Ｍ１、前腕Ｍ４、手首Ｍ５（図２参照）、及び手平Ｍ６′の脈波ｍ１、ｍ４、ｍ５、ｍ６′を測定し、脈波要素の最低値Ｖを使用して脈波ｍ１を基準とする脈波ｍ４、ｍ５、ｍ６′の遅れ時間Ｌ１４、Ｌ１５、Ｌ１６′を表している。
一方、図７（ｂ）、（ｃ）では、脈波要素の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ（図３参照）を使用して算出した遅れ時間Ｌから求めた血圧（ＳＢＰ、ＤＢＰ）の相関係数を表している。
図７に示されるように、非接触方式で測定した脈波を使用して算出した遅れ時間Ｌ、及び血圧の相関係数については、図５の接触方式で測定した場合と同様な傾向にある。
【0035】
以上の図５～図７で説明した内容で、更に多くの実験を行った結果、次の結論が得られた。
（ａ）対象者１５の２箇所で測定した脈波ｍの遅れ時間Ｌが、基準値Ｔｈよりも大きい場合の脈波ｍを使用した場合に精度良く血圧を測定することができる。
すなわち、遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈよりも大きいか否かにより、血圧の測定が可能か否かの判断（血圧測定可否判断）を行うことができる。
（ｂ）基準値Ｔｈは０．１秒～０．０６秒の範囲で選択されることが好ましく、最適値は０．０８秒である。
基準値Ｔｈを０．１秒～０．０６秒の範囲で選択することで、測定位置についての判断を行わずに測定していた従来に比べて、より精度が高い収縮期血圧ＳＢＰ、拡張期血圧ＤＢＰを測定することが可能になる。
（ｃ）２箇所の脈波ｍの遅れ時間Ｌを算出する脈波要素としては、脈波の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかを使用することが可能である。
（ｄ）上記（ｃ）の脈波要素（ＶＴＤＣ）のいずれを使用して算出した遅れ時間Ｌでも、上記（ａ）の血圧測定可否判断を行うことができる。
（ｅ）血圧測定可否判断をする場合の遅れ時間Ｌの算出は、上記（ｃ）の脈波要素（ＶＴＤＣ）のいずれも使用可能であるが、脈波の最低値Ｖの使用が最適である。
脈波の最低値Ｖが最適なのは、最低値Ｖが血流量の最小値に対応するため、反射波（心臓に戻る脈波）の影響を最も受けやすいと考えられるためである。
従って、脈波の最低値Ｖで算出した遅れ時間Ｌを使用することで、血圧測定可否判断の精度をより高くすることができる。
（ｆ）収縮期血圧ＳＢＰ、拡張期血圧ＤＢＰを求める際に使用する遅れ時間Ｌの算出は、上記（ｃ）の脈波要素（ＶＴＤＣ）の何れを使用することも使用可能である。
（ｇ）上記（ａ）～（ｆ）については、脈波の検出方式が接触式、非接触式に共通している。
（ａ）対象者１５の２箇所で測定した脈波ｍの遅れ時間Ｌが、基準値Ｔｈよりも大きい場合の脈波ｍを使用した場合に精度良く血圧を測定することができる。
すなわち、遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈよりも大きいか否かにより、血圧の測定が可能か否かの判断（血圧測定可否判断）を行うことができる。
（ｂ）基準値Ｔｈは０．１秒～０．０６秒の範囲で選択されることが好ましく、最適値は０．０８秒である。
基準値Ｔｈを０．１秒～０．０６秒の範囲で選択することで、測定位置についての判断を行わずに測定していた従来に比べて、より精度が高い収縮期血圧ＳＢＰ、拡張期血圧ＤＢＰを測定することが可能になる。
（ｃ）２箇所の脈波ｍの遅れ時間Ｌを算出する脈波要素としては、脈波の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかを使用することが可能である。
（ｄ）上記（ｃ）の脈波要素（ＶＴＤＣ）のいずれを使用して算出した遅れ時間Ｌでも、上記（ａ）の血圧測定可否判断を行うことができる。
（ｅ）血圧測定可否判断をする場合の遅れ時間Ｌの算出は、上記（ｃ）の脈波要素（ＶＴＤＣ）のいずれも使用可能であるが、脈波の最低値Ｖの使用が最適である。
脈波の最低値Ｖが最適なのは、最低値Ｖが血流量の最小値に対応するため、反射波（心臓に戻る脈波）の影響を最も受けやすいと考えられるためである。
従って、脈波の最低値Ｖで算出した遅れ時間Ｌを使用することで、血圧測定可否判断の精度をより高くすることができる。
（ｆ）収縮期血圧ＳＢＰ、拡張期血圧ＤＢＰを求める際に使用する遅れ時間Ｌの算出は、上記（ｃ）の脈波要素（ＶＴＤＣ）の何れを使用することも使用可能である。
（ｇ）上記（ａ）～（ｆ）については、脈波の検出方式が接触式、非接触式に共通している。
【0036】
上記結論に基づき、基準値Ｔｈ＝０．０８秒とした場合の血圧測定可否判断の結果について図６に表している。
図６（ａ）に点線で示すように基準値Ｔｈを０．０８秒に設定した場合、全１６人の対象者１５のうち、黒丸で示した６人の遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ＝０．０８以上であるため、現状の測定位置での血圧測定の対象となる。
一方、黒の四角で示した１０人は遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ未満であるため、第２脈波ｍ２の測定位置の変更を求める警告（報知）の対象となる。
この報知対象となる１０人の相関係数（図６（ｂ）（ｃ））を確認すると、８人が収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰの少なくとも一方が相関係数が正の値となっているため、血圧を正しく測定できない脈波であり、報知が正しいと評価できる。すなわち、遅れ時間Ｌと血圧との負の相関関係が得られない脈波を使用した誤った血圧測定を行ってしまうことはなかった。
図６（ａ）に点線で示すように基準値Ｔｈを０．０８秒に設定した場合、全１６人の対象者１５のうち、黒丸で示した６人の遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ＝０．０８以上であるため、現状の測定位置での血圧測定の対象となる。
一方、黒の四角で示した１０人は遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ未満であるため、第２脈波ｍ２の測定位置の変更を求める警告（報知）の対象となる。
この報知対象となる１０人の相関係数（図６（ｂ）（ｃ））を確認すると、８人が収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰの少なくとも一方が相関係数が正の値となっているため、血圧を正しく測定できない脈波であり、報知が正しいと評価できる。すなわち、遅れ時間Ｌと血圧との負の相関関係が得られない脈波を使用した誤った血圧測定を行ってしまうことはなかった。
【0037】
一方、失敗と記載した２人については、遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ未満であるため報知の対象となっているが、相関係数がいずれも－０.２以下で正しく測定できる脈波であり、報知の判断は誤りである。
しかし、誤判断ではあるが、現状位置での脈波では測定を行わずに測定位置の変更を指示するものであり、誤った血圧値を出力してしまうことはない。
しかし、誤判断ではあるが、現状位置での脈波では測定を行わずに測定位置の変更を指示するものであり、誤った血圧値を出力してしまうことはない。
【0038】
次に、以上の実験結果をもとに図１で説明した第１実施形態の血圧測定装置１による血圧測定処理について説明する。
図８は、血圧測定装置１による血圧測定処理の処理内容を表したフローチャートである。
ＣＰＵ２は、血圧測定プログラム１０ａに従い、第１脈波測定部７が測定した対象者１５の第１脈波ｍ１を取得し、ＲＡＭ４に保存する（ステップ７０５）。
またＣＰＵ２は、第２脈波測定部８が第１脈波ｍ１と同時に測定した対象者１５の第２脈波ｍ２を取得しＲＡＭ４に保存する（ステップ７１５）。
なお、第１脈波ｍ１と第２脈波ｍは、第１脈波測定部７と第２脈波測定部８から継続的に測定され入力されるので、ＣＰＵ２は継続的にＲＡＭ４に保存している。
図８は、血圧測定装置１による血圧測定処理の処理内容を表したフローチャートである。
ＣＰＵ２は、血圧測定プログラム１０ａに従い、第１脈波測定部７が測定した対象者１５の第１脈波ｍ１を取得し、ＲＡＭ４に保存する（ステップ７０５）。
またＣＰＵ２は、第２脈波測定部８が第１脈波ｍ１と同時に測定した対象者１５の第２脈波ｍ２を取得しＲＡＭ４に保存する（ステップ７１５）。
なお、第１脈波ｍ１と第２脈波ｍは、第１脈波測定部７と第２脈波測定部８から継続的に測定され入力されるので、ＣＰＵ２は継続的にＲＡＭ４に保存している。
【0039】
次にＣＰＵ２は、遅れ時間Ｌを算出する（ステップ７２０）。すなわち、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した第１脈波ｍ１に対する第２脈波ｍ２の遅れ時間Ｌを算出してＲＡＭ４に保存する。
図９は、遅れ時間Ｌ算出処理の詳細を表したフローチャートである。
ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した第１脈波ｍ１の最低値（谷）Ｖ１を探索する（ステップ８０５）。
更にＣＰＵ２は、探索した最低値（谷）Ｖ１の時間ｔ１を求めてＲＡＭ４に保存する（ステップ８１０）。
図９は、遅れ時間Ｌ算出処理の詳細を表したフローチャートである。
ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した第１脈波ｍ１の最低値（谷）Ｖ１を探索する（ステップ８０５）。
更にＣＰＵ２は、探索した最低値（谷）Ｖ１の時間ｔ１を求めてＲＡＭ４に保存する（ステップ８１０）。
【0040】
次にＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した第２脈波ｍ２から最低値（谷）Ｖ２を探索する（ステップ８１５）。
すなわち、ＣＰＵ２は、第２脈波ｍ２から、時間（ｔ１－０．１）から時間ｔ１の間にある最低値Ｖａと、時間ｔ１よりも後（遅い時間）にある最低値Ｖｂを探索する。
そして、ＣＰＵ２は、最低値Ｖａがなければ、最低値Ｖｂを最低値（谷）Ｖ２とする。一方、ＣＰＵ２は、最低値Ｖａがあれば、ＶａとＶｂのうち、時間ｔ１に近い方を最低値（谷）Ｖ２とする。
すなわち、ＣＰＵ２は、第２脈波ｍ２から、時間（ｔ１－０．１）から時間ｔ１の間にある最低値Ｖａと、時間ｔ１よりも後（遅い時間）にある最低値Ｖｂを探索する。
そして、ＣＰＵ２は、最低値Ｖａがなければ、最低値Ｖｂを最低値（谷）Ｖ２とする。一方、ＣＰＵ２は、最低値Ｖａがあれば、ＶａとＶｂのうち、時間ｔ１に近い方を最低値（谷）Ｖ２とする。
【0041】
更にＣＰＵ２は、探索した最低値（谷）Ｖ２の時間ｔ２を求めてＲＡＭ４に保存する（ステップ８２０）。
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した時間ｔ１、ｔ２から遅れ時間Ｌ＝ｔ２－ｔ１を算出してＲＡＭ４に保存し（ステップ８２５）、メインルーチンにリターンする。
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した時間ｔ１、ｔ２から遅れ時間Ｌ＝ｔ２－ｔ１を算出してＲＡＭ４に保存し（ステップ８２５）、メインルーチンにリターンする。
【0042】
図８に戻り、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ（本実施形態では０．０８秒）よりも大きいか否かを判断する（ステップ７２５）。すなわち、ＣＰＵ２は、遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈよりも大きいか否かによって、現在の脈波の測定位置で血圧測定が可能か否かの判断（血圧測定可否判断）を行う。
遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合（ステップ７２５；Ｎ）、ＣＰＵ２は、その旨の報知を行い（ステップ７３０）、処理を終了する。
ここで、ＣＰＵ２が行う報知としては、例えば、「正確な血圧測定ができないため、第２脈波測定部８の測定位置を変更してください。」とディスプレイ５に画像表示し、及び／又は、スピーカから音声出力することにより行う。
遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合（ステップ７２５；Ｎ）、ＣＰＵ２は、その旨の報知を行い（ステップ７３０）、処理を終了する。
ここで、ＣＰＵ２が行う報知としては、例えば、「正確な血圧測定ができないため、第２脈波測定部８の測定位置を変更してください。」とディスプレイ５に画像表示し、及び／又は、スピーカから音声出力することにより行う。
【0043】
一方、遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈよりも大きい場合（ステップ７２５；Ｙ）、ＣＰＵ２は、データ１０ｂに保存されている収縮期血圧ＳＢＰ用のパラメータＰＳ１、ＰＳ２を読出してＲＡＭ４に設定する（ステップ７３５）。
次にＣＰＵ２は、設定したパラメータＰＳ１、ＰＳ２と遅れ時間Ｌを使用し、式（Ａ）により収縮期血圧ＳＢＰを算出し、ＲＡＭ４に保存する（ステップ７４０）。
収縮期血圧ＳＢＰ＝ＰＳ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＳ２ … 式（Ａ）
次にＣＰＵ２は、設定したパラメータＰＳ１、ＰＳ２と遅れ時間Ｌを使用し、式（Ａ）により収縮期血圧ＳＢＰを算出し、ＲＡＭ４に保存する（ステップ７４０）。
収縮期血圧ＳＢＰ＝ＰＳ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＳ２ … 式（Ａ）
【0044】
またＣＰＵ２は、データ１０ｂから拡張期血圧ＤＢＰ用のパラメータＰＤ１、ＰＤ２を読出してＲＡＭ４に設定する（ステップ７４５）。
ＣＰＵ２は、設定したパラメータＰＤ１、ＰＤ２と遅れ時間Ｌを使用し、上述した式（Ｂ）により拡張期血圧ＤＢＰ算出し、ＲＡＭ４に保存する（ステップ７４５）。
拡張期血圧ＤＢＰ＝ＰＤ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＤ２ … 式（Ｂ）
ＣＰＵ２は、算出した収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰをディスプレイ５や、通信制御部１１を介して外部装置に出力し（ステップ７５０）、処理を終了する。
ＣＰＵ２は、設定したパラメータＰＤ１、ＰＤ２と遅れ時間Ｌを使用し、上述した式（Ｂ）により拡張期血圧ＤＢＰ算出し、ＲＡＭ４に保存する（ステップ７４５）。
拡張期血圧ＤＢＰ＝ＰＤ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＤ２ … 式（Ｂ）
ＣＰＵ２は、算出した収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰをディスプレイ５や、通信制御部１１を介して外部装置に出力し（ステップ７５０）、処理を終了する。
【0045】
なお、説明した第１実施形態では、図９で説明した遅れ時間算出処理において、遅れ時間Ｌを脈波ｍ１、ｍ２の最低値Ｖ１、Ｖ２を使用して算出する場合について説明した。
これに対して、図３で説明したように、遅れ時間Ｌを最高値（ピーク）Ｔ、最大傾きＤ、相関遅れ（脈波全体の遅れ）Ｃを使用して遅れ時間Ｌを算出することも可能である。
これに対して、図３で説明したように、遅れ時間Ｌを最高値（ピーク）Ｔ、最大傾きＤ、相関遅れ（脈波全体の遅れ）Ｃを使用して遅れ時間Ｌを算出することも可能である。
【0046】
遅れ時間Ｌを最高値（ピーク）Ｔを使用して遅れ時間Ｌを算出する場合、図９の遅れ時間算出処理において、「最低値（谷）Ｖ」、「Ｖ」を「最高値（ピーク）Ｔ」、「Ｔ」に読替えることで対応可能である。
脈波ｍの相関遅れ（脈波全体の遅れ）Ｃを使用して遅れ時間Ｌを算出する処理については、第２実施形態で説明する。
脈波ｍの相関遅れ（脈波全体の遅れ）Ｃを使用して遅れ時間Ｌを算出する処理については、第２実施形態で説明する。
【0047】
一方、遅れ時間Ｌを最大傾きＤを使用して算出する場合には、図９と別の処理が必要である。
図１０は、脈波ｍの最大傾きＤを使用して遅れ時間Ｌを算出する遅れ時間算出処理のフローチャートである。
ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した第１脈波ｍ１の微分（傾きＤ１）を算出する（ステップ９０５）。
またＣＰＵ２、ＲＡＭ４に保存した第２脈波ｍ２の微分（傾きＤ２）を算出する（ステップ９１０）。
図１０は、脈波ｍの最大傾きＤを使用して遅れ時間Ｌを算出する遅れ時間算出処理のフローチャートである。
ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した第１脈波ｍ１の微分（傾きＤ１）を算出する（ステップ９０５）。
またＣＰＵ２、ＲＡＭ４に保存した第２脈波ｍ２の微分（傾きＤ２）を算出する（ステップ９１０）。
【0048】
次にＣＰＵ２は、算出した傾きＤ１の最大値を探索する（ステップ９１５）。
そしてＣＰＵ２は、探索した傾きＤ１の最大値の時間ｔ１を求めてＲＡＭ４に保存する（ステップ９２０）。
またＣＰＵ２は、傾きＤ２の最大値を探索する（ステップ９２５）。すなわち、ＣＰＵ２は、ステップ９２０で求めた時間（ｔ１－０．１）から時間ｔ１の間における傾きの最大値Ｄａと、時間ｔ１よりも後（遅い時間）にある傾きの最大値Ｄｂを探索し、最大値Ｄａと最大値Ｄｂの大きい方を傾きＤ２の最大値とする。
そして、ＣＰＵ２は、探索した傾きＤ２の最大値の時間ｔ２を求めてＲＡＭ４に保存する（ステップ９３０）。
次にＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した時間ｔ１、ｔ２から遅れ時間Ｌ＝ｔ２－ｔ１を算出してＲＡＭ４に保存し（ステップ９３５）、メインルーチンにリターンする。
そしてＣＰＵ２は、探索した傾きＤ１の最大値の時間ｔ１を求めてＲＡＭ４に保存する（ステップ９２０）。
またＣＰＵ２は、傾きＤ２の最大値を探索する（ステップ９２５）。すなわち、ＣＰＵ２は、ステップ９２０で求めた時間（ｔ１－０．１）から時間ｔ１の間における傾きの最大値Ｄａと、時間ｔ１よりも後（遅い時間）にある傾きの最大値Ｄｂを探索し、最大値Ｄａと最大値Ｄｂの大きい方を傾きＤ２の最大値とする。
そして、ＣＰＵ２は、探索した傾きＤ２の最大値の時間ｔ２を求めてＲＡＭ４に保存する（ステップ９３０）。
次にＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に保存した時間ｔ１、ｔ２から遅れ時間Ｌ＝ｔ２－ｔ１を算出してＲＡＭ４に保存し（ステップ９３５）、メインルーチンにリターンする。
【0049】
説明した第１実施形態では、脈波ｍ１、ｍ２の最低値Ｖ１、Ｖ２で求めた遅れ時間Ｌを使用して、血圧測定可否判断（ステップ７２５、図９）と、式（Ａ）（Ｂ）で血圧の決定（ステップ７４０、７５０）を行う場合について説明した。即ち、血圧測定可否判断と血圧決定ともに同一の脈波要素（最低値Ｖ）を使用する場合について説明した。
これに対して、血圧測定可否判断で使用する遅れ時間Ｌと、式（Ａ）（Ｂ）の血圧決定に使用する遅れ時間Ｌとを、別の脈波要素（ＶＴＤＣ）を使用して求めることも可能である。
例えば、最低値Ｖを使用して算出した遅れ時間ＬＶで血圧測定可否判断（ステップ７２５）を行い、脈波ｍの最大傾きＤを使用して算出した遅れ時間ＬＤで血圧（ＳＢＰ、ＤＢＰ）を決定（ステップ７４０、７５０）することも可能である。
この場合、ステップ７２５とステップ７３０の間にステップ７２７として、「遅れ時間Ｌを算出」する処理を加える。
ステップ７２０とステップ７２７における各遅れ時間Ｌの算出については、図９、図１０等で説明した遅れ時間Ｌの算出や、後述の第２実施形態で説明する遅れ時間Ｌの算出方法を使用する。
これに対して、血圧測定可否判断で使用する遅れ時間Ｌと、式（Ａ）（Ｂ）の血圧決定に使用する遅れ時間Ｌとを、別の脈波要素（ＶＴＤＣ）を使用して求めることも可能である。
例えば、最低値Ｖを使用して算出した遅れ時間ＬＶで血圧測定可否判断（ステップ７２５）を行い、脈波ｍの最大傾きＤを使用して算出した遅れ時間ＬＤで血圧（ＳＢＰ、ＤＢＰ）を決定（ステップ７４０、７５０）することも可能である。
この場合、ステップ７２５とステップ７３０の間にステップ７２７として、「遅れ時間Ｌを算出」する処理を加える。
ステップ７２０とステップ７２７における各遅れ時間Ｌの算出については、図９、図１０等で説明した遅れ時間Ｌの算出や、後述の第２実施形態で説明する遅れ時間Ｌの算出方法を使用する。
【0050】
以上説明したように、第１実施形態及び変形例における血圧測定装置１によれば、心臓からの距離が異なる位置で測定した第１脈波ｍ１と第２脈波ｍ２の遅れ時間Ｌを求め、この遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈよりも大きいか否かにより、血圧の測定が可能か否かの判断（血圧測定可否判断）を行うことができる。
そして、遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合に、他の測定位置での測定を促す報知を行うので、測定位置についての判断を行わずに測定していた従来に比べて、より精度が高い収縮期血圧ＳＢＰ、拡張期血圧ＤＢＰを測定することが可能になる。
血圧測定可否判断の基準値Ｔｈは、０．１秒～０．０６秒の範囲で選択することが可能であり、最適値Ｔｈ＝０．０８秒を選択することで、より精度高く判断を行うことができる。
また、遅れ時間Ｌを算出する際に使用する脈波要素としては、脈波の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかの使用が可能であるが、血圧測定可否判断において、反射波（心臓に戻る脈波）の影響を最も受け易い最低値Ｖを使用することで、判定精度をより高くすることができる。
そして、遅れ時間Ｌが基準値Ｔｈ以下である場合に、他の測定位置での測定を促す報知を行うので、測定位置についての判断を行わずに測定していた従来に比べて、より精度が高い収縮期血圧ＳＢＰ、拡張期血圧ＤＢＰを測定することが可能になる。
血圧測定可否判断の基準値Ｔｈは、０．１秒～０．０６秒の範囲で選択することが可能であり、最適値Ｔｈ＝０．０８秒を選択することで、より精度高く判断を行うことができる。
また、遅れ時間Ｌを算出する際に使用する脈波要素としては、脈波の最低値Ｖ、最高値Ｔ、最大傾きＤ、及び、相関遅れＣのいずれかの使用が可能であるが、血圧測定可否判断において、反射波（心臓に戻る脈波）の影響を最も受け易い最低値Ｖを使用することで、判定精度をより高くすることができる。
【0051】
次に血圧測定装置１の第２実施形態について説明する。
（３）第２実施形態の概要
第２実施形態における血圧測定装置１は、第１脈波と第２脈波を非接触で取得する場合の実施形態である。この第２実施形態では、脈波の最低値Ｖにより求めた遅れ時間ＬＶを使用して血圧の測定が可能か否かを判断し、測定可能である場合に脈波の相関遅れＣにより求めた遅れ時間ＬＣを使用して収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを求める。
第２実施形態の血圧測定装置１では、スマホ等の端末装置を使用し、第１脈波を顔を撮影した動画から取得し、第２脈波を指を撮影した動画から取得する。そして両脈波から血圧を推定するために次の３つの特徴を使用している。
（３）第２実施形態の概要
第２実施形態における血圧測定装置１は、第１脈波と第２脈波を非接触で取得する場合の実施形態である。この第２実施形態では、脈波の最低値Ｖにより求めた遅れ時間ＬＶを使用して血圧の測定が可能か否かを判断し、測定可能である場合に脈波の相関遅れＣにより求めた遅れ時間ＬＣを使用して収縮期血圧ＳＢＰと拡張期血圧ＤＢＰを求める。
第２実施形態の血圧測定装置１では、スマホ等の端末装置を使用し、第１脈波を顔を撮影した動画から取得し、第２脈波を指を撮影した動画から取得する。そして両脈波から血圧を推定するために次の３つの特徴を使用している。
【0052】
血圧測定装置１（図１２）は、表カメラ７で対象者１５の顔を撮影し、これと同時に、対象者１５の指を照明９で照明しながら裏カメラ８で対象者１５の指を撮影して、顔動画と指動画を取得する。
血圧測定装置１は、顔動画に関しては、ＨＳＶ色空間のＨ、Ｓ成分によって顔を検出し、検出した顔の顔脈波をＹＩＱ色空間のＱ成分で取得する（特徴１）。外光や動きの外乱を受ける顔に関してはＱ値で脈波を検出し、外乱を受けない指に関してはＧ値で脈波を検出することにより、脈波の信頼性を高めることができる。
血圧測定装置１は、顔動画に関しては、ＨＳＶ色空間のＨ、Ｓ成分によって顔を検出し、検出した顔の顔脈波をＹＩＱ色空間のＱ成分で取得する（特徴１）。外光や動きの外乱を受ける顔に関してはＱ値で脈波を検出し、外乱を受けない指に関してはＧ値で脈波を検出することにより、脈波の信頼性を高めることができる。
【0053】
更に、血圧測定装置１は、顔脈波の波形全体と指脈波の波形全体を用いて、顔脈波に対する指脈波の遅れ時間を検出する。検出は、顔脈波に対して指脈波を時間方向にシフトし、最も相互相関の高いシフト量から遅れのデータ点数を特定する。そして、更に、遅れのデータ点数から遅れ時間Ｌを算出する（特徴２）。
顔脈波と指脈波は、元は同じ脈波であるため、指脈波を遅れた分だけシフトすれば、波形が顔脈波と概略適合する。これを相互相関によって計測し、これが最大となるシフト量が遅れ時間Ｌに対応することを利用したものである。
顔脈波と指脈波は、元は同じ脈波であるため、指脈波を遅れた分だけシフトすれば、波形が顔脈波と概略適合する。これを相互相関によって計測し、これが最大となるシフト量が遅れ時間Ｌに対応することを利用したものである。
【0054】
加えて、血圧測定装置１は、３０［ｆｐｓ：ｆｒａｍｅｓ ｐｅｒ ｓｅｃｏｎｄ（１秒あたりのフレーム数）］程度で撮影した顔動画と指動画をスプライン補間することによって顔脈波と指脈波を２４０［ｆｐｓ］程度のカメラで撮影した場合と同等の波形とし、補間後の顔脈波と指脈波によって高い分解能で相互相関を計測する（特徴３）。
これにより、５［ｍｍＨｇ］程度の高い分解能で血圧を測定することができ、実用に供することができる。
遅れ時間Ｌと血圧の関係は実験によって求まっており、血圧測定装置１は、実験で求めた関係式に、特徴１～３を適用して取得した遅れ時間Ｌを適用して対象者１５の血圧を測定する。
これにより、５［ｍｍＨｇ］程度の高い分解能で血圧を測定することができ、実用に供することができる。
遅れ時間Ｌと血圧の関係は実験によって求まっており、血圧測定装置１は、実験で求めた関係式に、特徴１～３を適用して取得した遅れ時間Ｌを適用して対象者１５の血圧を測定する。
【0055】
（４）第２実施形態の詳細
血圧測定装置１は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末で構成される。
図１１は、本実施形態の血圧測定装置１の構成を説明するための図である。
血圧測定装置１は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末で構成され、対象者１５を撮影した動画によって非接触・非侵襲にて対象者１５の血圧を測定することができる。
血圧測定装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、ディスプレイ５、タッチパネル６、表カメラ７、裏カメラ８、照明９、記憶部１０などから構成されている。
血圧測定装置１は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末で構成される。
図１１は、本実施形態の血圧測定装置１の構成を説明するための図である。
血圧測定装置１は、例えば、スマートフォンなどの携帯端末で構成され、対象者１５を撮影した動画によって非接触・非侵襲にて対象者１５の血圧を測定することができる。
血圧測定装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、ディスプレイ５、タッチパネル６、表カメラ７、裏カメラ８、照明９、記憶部１０などから構成されている。
【0056】
ＣＰＵ２は、記憶部１０やＲＯＭ３などに記憶されたプログラムに従って、各種の情報処理や制御を行う中央処理装置である。本実施形態では、表カメラ７や裏カメラ８で撮影した対象者１５の動画を用いて血圧を検出する。
ＲＯＭ３は、読み取り専用メモリであって、血圧測定装置１を動作させるための基本的なプログラムやパラメータなどが記憶されている。
ＲＡＭ４は、読み書きが可能なメモリであって、ＣＰＵ２が動作する際のワーキングメモリを提供する。本実施形態では、動画を構成するフレーム画像（１コマの静止画像）の画像データを展開して記憶したり、計算結果を記憶したりすることにより、ＣＰＵ２が、動画から血圧を検出するのを支援する。
ＲＯＭ３は、読み取り専用メモリであって、血圧測定装置１を動作させるための基本的なプログラムやパラメータなどが記憶されている。
ＲＡＭ４は、読み書きが可能なメモリであって、ＣＰＵ２が動作する際のワーキングメモリを提供する。本実施形態では、動画を構成するフレーム画像（１コマの静止画像）の画像データを展開して記憶したり、計算結果を記憶したりすることにより、ＣＰＵ２が、動画から血圧を検出するのを支援する。
【0057】
ディスプレイ５は、例えば、液晶パネルを用いて構成されており、各種アプリケーションプログラムを選択するためのアイコンや、これらアプリケーションが提供する各種画面を表示する。本実施形態では、例えば、ディスプレイ５は、測定した血圧を表示する。
ここで、ディスプレイ５は、血圧を表示する表示手段として機能しており、このように、血圧測定装置１は、血圧をディスプレイ５に出力する出力手段を備えている。
ここで、ディスプレイ５は、血圧を表示する表示手段として機能しており、このように、血圧測定装置１は、血圧をディスプレイ５に出力する出力手段を備えている。
【0058】
タッチパネル６は、ユーザの指によるタッチを検知して、これによりアイコンの選択や、各アプリケーションが提供する各種入力画面への入力を受け付ける。
本実施形態では、血圧測定装置１は、血圧測定プログラム１０ａの起動用のアイコンへのタッチを検出して、これを起動するのに用いたり、血圧測定プログラムが提供する血圧測定画面に表示された測定開始ボタンへのタッチを検出して血圧測定を開始したりする。
本実施形態では、血圧測定装置１は、血圧測定プログラム１０ａの起動用のアイコンへのタッチを検出して、これを起動するのに用いたり、血圧測定プログラムが提供する血圧測定画面に表示された測定開始ボタンへのタッチを検出して血圧測定を開始したりする。
【0059】
表カメラ７と裏カメラ８は、動画撮影カメラであって（静止画も撮影できる）、レンズで構成された光学系と、これによって結像した像を電気信号に変換する画像素子を用いて構成されている。
表カメラ７は、ディスプレイ５が設けられた表面に配設されており、裏カメラ８は、これと対向する裏面に配設されている。
表カメラ７は、ディスプレイ５が設けられた表面に配設されており、裏カメラ８は、これと対向する裏面に配設されている。
【0060】
表カメラ７、裏カメラ８は、それぞれ、対象者の顔と指を所定のフレームレートで撮影し、これら連続するフレーム画像で構成された顔動画と指動画を出力する。
当該フレーム画像は、画像を構成する最小単位である画素（ピクセル）の配列により構成されている。
また、照明９は、裏カメラ８と一体的に（あるいは近接して）形成されており、裏カメラ８の撮影対象を照明する。
当該フレーム画像は、画像を構成する最小単位である画素（ピクセル）の配列により構成されている。
また、照明９は、裏カメラ８と一体的に（あるいは近接して）形成されており、裏カメラ８の撮影対象を照明する。
【0061】
ここで、表カメラ７は、第１の側に配設され、対象者の第１の体表面を環境光下などで撮影する第１のカメラとして機能している。
また、裏カメラ８は、第１の側と対向する第２の側に配設され、対象者の第２の体表面を所定の照明光で照明しながら撮影する第２のカメラとして機能している。
また、裏カメラ８は、第１の側と対向する第２の側に配設され、対象者の第２の体表面を所定の照明光で照明しながら撮影する第２のカメラとして機能している。
【0062】
記憶部１０は、ハードディスクやＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体を用いて構成されており、ＣＰＵ２が血圧を測定するための血圧測定プログラムやその他のプログラム、及び各種データ（撮影した顔動画や指動画の動画データなど）を記憶している。
【0063】
血圧測定プログラムは、ＣＰＵ２に血圧測定処理を行わせるプログラムである。
血圧測定装置１は、血圧測定プログラムを実行することにより、血圧測定装置としての各種機能を提供することができる。
また、ＣＰＵ２は、表カメラ７で撮影した顔動画や裏カメラ８で撮影した指動画の動画データを記憶部１０に記憶して、これを用いて血圧を検出する。
血圧測定装置１は、血圧測定プログラムを実行することにより、血圧測定装置としての各種機能を提供することができる。
また、ＣＰＵ２は、表カメラ７で撮影した顔動画や裏カメラ８で撮影した指動画の動画データを記憶部１０に記憶して、これを用いて血圧を検出する。
【0064】
このように、血圧測定装置１は、第１のカメラで対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画と、第２のカメラで対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得する動画取得手段を備えている。ここで例えば、第１の体表面は対象者の顔であり、第２の体表面は対象者の指である。
【0065】
図１２の各図は、本実施形態に係る血圧測定装置１の使用形態を説明するための図である。
以下では、一例として、血圧測定装置１は、スマートフォンなどの携帯端末で構成されているものとする。
血圧測定の対象である対象者１５は、裏カメラ８に指の指紋面を当接させつつ血圧測定装置１を把持し、表カメラ７を自身の顔面に向けてその姿勢を保持する。裏カメラ８に当てる指は、裏カメラ８の位置に従って当て易い何れの指でも良い。
以下では、一例として、血圧測定装置１は、スマートフォンなどの携帯端末で構成されているものとする。
血圧測定の対象である対象者１５は、裏カメラ８に指の指紋面を当接させつつ血圧測定装置１を把持し、表カメラ７を自身の顔面に向けてその姿勢を保持する。裏カメラ８に当てる指は、裏カメラ８の位置に従って当て易い何れの指でも良い。
【0066】
このように把持された血圧測定装置１は、表カメラ７で対象者１５の顔面を撮影しつつ、同時に裏カメラ８で対象者１５の指を撮影する。
この際に、指の撮影に関しては、照明９を動作させて指紋面を照明しながら撮影する。
なお、本実施形態では、撮影が容易なことから指を撮影するが、手のひらや手の甲、あるいは手首など、他の部位でも血圧測定は可能である。
この際に、指の撮影に関しては、照明９を動作させて指紋面を照明しながら撮影する。
なお、本実施形態では、撮影が容易なことから指を撮影するが、手のひらや手の甲、あるいは手首など、他の部位でも血圧測定は可能である。
【0067】
血圧測定装置１は、表カメラ７で撮影した顔動画に関しては、屋外や室内灯などの環境光の下で撮影するため、環境光の変化による外乱の影響を受ける。また、表カメラ７を顔に向けて保持するため、手のぶれによって顔が画面の中で動く動き外乱の影響も受ける。
一方、裏カメラ８で撮影した指動画に関しては、照明９による照明下で指を裏カメラ８に密接させて撮影するため、これらの外乱の影響を受けない。
一方、裏カメラ８で撮影した指動画に関しては、照明９による照明下で指を裏カメラ８に密接させて撮影するため、これらの外乱の影響を受けない。
【0068】
そこで、血圧測定装置１は、顔動画に関しては、これらの外乱に対して頑健性のあるＱ値（ＹＩＱ色空間のＱ成分の値）の時間変化によって脈波を検出し、指動画に関しては、血流の変化の検出に適したＧ値（ＲＧＢ色空間のＧ成分の値）の時間変化によって脈波を検出する。
血圧測定装置１は、血圧を良好に検出するために、特徴１～３の３つの特徴を有するが、顔動画でＱ値を用い、指動画でＧ値を用いる手法は、特徴１を構成する。
血圧測定装置１は、血圧を良好に検出するために、特徴１～３の３つの特徴を有するが、顔動画でＱ値を用い、指動画でＧ値を用いる手法は、特徴１を構成する。
【0069】
このように、血圧測定装置１は、第１の動画と第２の動画のそれぞれから、異なる種類の色成分の時間変化を用いて、第１の動画から第１の脈波を取得し、第２の動画から第２の脈波を取得する脈波取得手段を備えている。
そして、当該脈波取得手段は、第１の動画からＹＩＱ成分に含まれるＱ成分を用いて第１の脈波を取得し、第２の動画からＲＧＢ成分に含まれるＧ成分を用いて第２の脈波を取得する。
そして、当該脈波取得手段は、第１の動画からＹＩＱ成分に含まれるＱ成分を用いて第１の脈波を取得し、第２の動画からＲＧＢ成分に含まれるＧ成分を用いて第２の脈波を取得する。
【0070】
顔動画については、まず、血圧測定装置１は、図１２（ａ）に示したように、表カメラ７で撮影した顔動画のフレーム画像である顔フレーム画像３１をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換する。
そして、Ｈ成分のＨ値とＳ成分のＳ値が所定の範囲にある領域を抽出すると、顔フレーム画像３１ｂに示したように、皮膚領域が塊となった塊領域２５によって顔領域（脈波を測定する測定領域を規定する）を抽出することができる。Ｈ成分とＳ成分で顔領域を良好に抽出できることは、本願発明者らの新たな知見によるものである。
そして、Ｈ成分のＨ値とＳ成分のＳ値が所定の範囲にある領域を抽出すると、顔フレーム画像３１ｂに示したように、皮膚領域が塊となった塊領域２５によって顔領域（脈波を測定する測定領域を規定する）を抽出することができる。Ｈ成分とＳ成分で顔領域を良好に抽出できることは、本願発明者らの新たな知見によるものである。
【0071】
次に、血圧測定装置１は、顔フレーム画像３１をＲＧＢ色空間からＹＩＱ色空間に変換し、変換後の顔フレーム画像３１ｃにおける測定領域２６の各画素のＱ値を取得してこれらを平均する。
顔動画を構成する各顔フレーム画像３１からこのようにして平均したＱ値を取得するとＱ値の時系列が得られ、これが顔の脈波（以下、顔脈波）を表す顔信号となる。このように、血圧測定装置１は、顔脈波に関しては、ＹＩＱのＱチャネルを使用する。
顔動画を構成する各顔フレーム画像３１からこのようにして平均したＱ値を取得するとＱ値の時系列が得られ、これが顔の脈波（以下、顔脈波）を表す顔信号となる。このように、血圧測定装置１は、顔脈波に関しては、ＹＩＱのＱチャネルを使用する。
【0072】
指動画については、血圧測定装置１は、図１２（ｂ）に示したように、照明装置で照明しながら裏カメラ８で撮影した指動画のフレーム画像である指フレーム画像３２のＲＧＢ値から各画素のＧ値を取得し、これらを平均する。
指動画を構成する各指フレーム画像３２からこのようにして平均したＧ値を取得するとＧ値の時系列が得られ、これが指の脈波（以下、指脈波）を表す指信号となる。このように、血圧測定装置１は、指脈波に関しては、ＲＧＢのＧチャネルを使用する。
指動画を構成する各指フレーム画像３２からこのようにして平均したＧ値を取得するとＧ値の時系列が得られ、これが指の脈波（以下、指脈波）を表す指信号となる。このように、血圧測定装置１は、指脈波に関しては、ＲＧＢのＧチャネルを使用する。
【0073】
図１３の各図は、指信号の反転を説明するための図である。
図１３（ａ）は、指信号１６と顔信号１８の振幅の時間変化を表している。
技術的な理由により、指信号１６の振幅は、顔信号１８の振幅に対して反転して検出される。そのため、血圧測定装置１は、図１３（ｂ）に示したように、指信号１６の振幅を反転して指信号１７を生成し、これを用いて血圧の測定処理を行う。
このように、血圧測定装置１が備える脈波取得手段は、Ｇ成分を反転した値を用いて第２の脈波を取得する。
図１３（ａ）は、指信号１６と顔信号１８の振幅の時間変化を表している。
技術的な理由により、指信号１６の振幅は、顔信号１８の振幅に対して反転して検出される。そのため、血圧測定装置１は、図１３（ｂ）に示したように、指信号１６の振幅を反転して指信号１７を生成し、これを用いて血圧の測定処理を行う。
このように、血圧測定装置１が備える脈波取得手段は、Ｇ成分を反転した値を用いて第２の脈波を取得する。
【0074】
図１４の各図は、脈波の伝搬の遅れを説明するための図である。
一般的に、脈波の伝搬速度は６．８４［ｍ／ｓ］程度である。
これによると、心臓から顔までの距離は０．３ｍ程度であるため、心臓から顔までの脈波の伝搬時間は０．０４３９［ｓ］程度である。
また、心臓から指までの距離は１［ｍ］程度であるため、心臓から指までの脈波の伝搬時間は０．１４６２［ｓ］程度である。
一般的に、脈波の伝搬速度は６．８４［ｍ／ｓ］程度である。
これによると、心臓から顔までの距離は０．３ｍ程度であるため、心臓から顔までの脈波の伝搬時間は０．０４３９［ｓ］程度である。
また、心臓から指までの距離は１［ｍ］程度であるため、心臓から指までの脈波の伝搬時間は０．１４６２［ｓ］程度である。
【0075】
これにより、指脈波は、顔脈波に対して０．１０２３［ｓ］程度遅れる。この遅れによる遅れ時間（遅延時間）Ｌの大小が血圧の大小と相関しており、血圧測定装置１は、この遅れ時間Ｌを計測することにより血圧を求める。
このように、血圧測定装置１は、第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて対象者の血圧を取得する血圧取得手段を備えている。
このように、血圧測定装置１は、第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて対象者の血圧を取得する血圧取得手段を備えている。
【0076】
血圧測定装置１は、このように微少な遅れ時間の大小を検出するため、バンドパスフィルタによって、顔脈波と指脈波の本来の形をできるだけ保持しつつ、余分な信号を取り除く。
図１４（ａ）は、指信号１７をフィルタ処理した指信号１９と、顔信号１８をフィルタ処理した顔信号２０を示している。
図１４（ａ）は、指信号１７をフィルタ処理した指信号１９と、顔信号１８をフィルタ処理した顔信号２０を示している。
【0077】
図１４（ａ）に示したように、フィルタ処理によって指信号１９と顔信号２０が本来の脈波に近い波形となり、比較に適した形となる。
血圧測定装置１は、顔脈波と指脈波の波形全体を用いた相関関係により遅れを検出するため、このように指信号１９と顔信号２０の波形をなるべく本来の波形とすることにより、より精密に遅れ時間Ｌの検出を行うことができる。
血圧測定装置１は、顔脈波と指脈波の波形全体を用いた相関関係により遅れを検出するため、このように指信号１９と顔信号２０の波形をなるべく本来の波形とすることにより、より精密に遅れ時間Ｌの検出を行うことができる。
【0078】
このように、血圧測定装置１は、第１の脈波の波形の全体と、第２の脈波の波形の全体と、を用いて第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段（遅れ時間取得手段）を備えている。
そして、遅れ取得手段は、第１の脈波の波形と、第２の脈波の波形と、の間の相関関係を用いて伝搬の遅れを取得している。
そして、遅れ取得手段は、第１の脈波の波形と、第２の脈波の波形と、の間の相関関係を用いて伝搬の遅れを取得している。
【0079】
図１４（ｂ）は、顔信号２０に対する指信号１９の遅れ時間Ｌに対する相互相関を示している。
血圧測定装置１は、顔信号２０と指信号１９の相関関係として後述の相互相関を用いる。
相互相関は、顔信号２０に対して指信号１９を時間軸方向にシフトし、その場合の相互相関、即ち、そのシフト時点で顔信号２０と指信号１９の波形形状が全体的にどの程度近いかを表す指標、をプロットしたものである。相互相関が最も大きいとき、即ち、波形の形状が全体的に最も近いときのシフト量が遅れ時間Ｌとなる。
血圧測定装置１は、顔信号２０と指信号１９の相関関係として後述の相互相関を用いる。
相互相関は、顔信号２０に対して指信号１９を時間軸方向にシフトし、その場合の相互相関、即ち、そのシフト時点で顔信号２０と指信号１９の波形形状が全体的にどの程度近いかを表す指標、をプロットしたものである。相互相関が最も大きいとき、即ち、波形の形状が全体的に最も近いときのシフト量が遅れ時間Ｌとなる。
【0080】
なお、本実施形態では、顔信号２０に対して指信号１９を時間方向に移動させたが、両信号は、相対的に移動すればよいため、指信号１９に対して顔信号２０を移動してもよく、また、指信号１９と顔信号２０の双方を時間方向に移動しても良い。
このように、遅れ取得手段は、第１の脈波の波形と、第２の脈波の波形と、のうちの少なくとも一方を時間方向にシフトしながら、シフトごとの相関関係を取得し、当該相関関係が最大となるシフト量を伝搬の遅れとして取得している。
このように、遅れ取得手段は、第１の脈波の波形と、第２の脈波の波形と、のうちの少なくとも一方を時間方向にシフトしながら、シフトごとの相関関係を取得し、当該相関関係が最大となるシフト量を伝搬の遅れとして取得している。
【0081】
ところで、顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２の対応するフレームが同時に撮影されているならば、指信号１９を遅れ時間分だけ時間が早い方向にシフトすれば、相互相関が最大となるため、相互相関が最大となったシフト量により、遅れ時間Ｌを得ることができる。
ところが、一般的な携帯端末では、顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２の撮影タイミングが異なっている場合があり、この撮影タイミングのずれが遅れの測定に影響してしまう。場合によっては、指脈波の方が顔脈波よりも早く伝達するということもあり得る。
ところが、一般的な携帯端末では、顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２の撮影タイミングが異なっている場合があり、この撮影タイミングのずれが遅れの測定に影響してしまう。場合によっては、指脈波の方が顔脈波よりも早く伝達するということもあり得る。
【0082】
そこで、血圧測定装置１は、指信号１９を何れの方向にもシフトさせて相互相関を計算し、遅れが０より大きい領域のピークを探索して（指脈波は顔脈波より必ず遅れるため）、これを遅れ時間とする。
表カメラ７、裏カメラ８の撮影タイミングが調節できる場合は、調節すればよいが、調節できない場合でも、伝搬の順番（脈波はまず顔に伝播して、次に指に伝搬するというように、心臓から遠い方で伝搬が遅れる）は一定で、遅れる時間は一定と仮定すると、このようにピーク探索によって遅れ時間を得ることができる。
表カメラ７、裏カメラ８の撮影タイミングが調節できる場合は、調節すればよいが、調節できない場合でも、伝搬の順番（脈波はまず顔に伝播して、次に指に伝搬するというように、心臓から遠い方で伝搬が遅れる）は一定で、遅れる時間は一定と仮定すると、このようにピーク探索によって遅れ時間を得ることができる。
【0083】
図の例では、相互相関のピークは、－０．０３７５［ｓ］となっているが、遅れ時間＞０の範囲でピークを探索すると、当該条件を満たす右隣のピークの遅れが遅れ時間Ｌとなる。
このように、血圧測定装置１は、第１の脈波の波形と第２の脈波の波形うち、心臓から遠い方の体表面で撮影した動画から取得した脈波が遅れる範囲で相関関係のピークを探索し、当該探索したピークの位置によってシフト量を取得している。
このように、血圧測定装置１は、第１の脈波の波形と第２の脈波の波形うち、心臓から遠い方の体表面で撮影した動画から取得した脈波が遅れる範囲で相関関係のピークを探索し、当該探索したピークの位置によってシフト量を取得している。
【0084】
図１５は、相互相関の式を表した図である。
以下では、文字コードの誤変換防止のため、数式の下付文字を通常の文字で記す。
本実施形態では、相互相関の計算式を図１５（ａ）に示した式（１）のＲＳ１Ｓ２で定義した。Ｓ１は指信号１９を表し、Ｓ２は顔信号２０を表している。
以下では、文字コードの誤変換防止のため、数式の下付文字を通常の文字で記す。
本実施形態では、相互相関の計算式を図１５（ａ）に示した式（１）のＲＳ１Ｓ２で定義した。Ｓ１は指信号１９を表し、Ｓ２は顔信号２０を表している。
【0085】
ｍは、Ｓ２に対してＳ１をシフトするデータ点数であって、Ｎは、データ点数の総数である。
ｍが０以上の場合は、式（１）の上式に示したように、ｍ＝０、１、２、・・・、Ｍとして、Ｓ１（ｎ＋ｍ）×Ｓ２（ｎ）をｎ＝０からｎ＝Ｎ－ｍ－１まで加算することにより各ｍごとの相互相関を計算することができる。
例えば、図１５（ｂ）は、ｍ＝１の場合を示しており、この場合、相互相関は、Ｓ１（１）Ｓ２（０）＋Ｓ１（２）Ｓ２（１）＋・・・＋Ｓ１（Ｎ－１）Ｓ２（Ｎ－２）となって、顔信号２０に対して指信号１９を１データ点だけデータ点が若い方にシフトした相互相関を計算することができる。
このように、ｍが１増えるごとに、指信号１９を１データ点だけデータ点が若い方にシフトした相互相関を計算することができる。
ｍが０以上の場合は、式（１）の上式に示したように、ｍ＝０、１、２、・・・、Ｍとして、Ｓ１（ｎ＋ｍ）×Ｓ２（ｎ）をｎ＝０からｎ＝Ｎ－ｍ－１まで加算することにより各ｍごとの相互相関を計算することができる。
例えば、図１５（ｂ）は、ｍ＝１の場合を示しており、この場合、相互相関は、Ｓ１（１）Ｓ２（０）＋Ｓ１（２）Ｓ２（１）＋・・・＋Ｓ１（Ｎ－１）Ｓ２（Ｎ－２）となって、顔信号２０に対して指信号１９を１データ点だけデータ点が若い方にシフトした相互相関を計算することができる。
このように、ｍが１増えるごとに、指信号１９を１データ点だけデータ点が若い方にシフトした相互相関を計算することができる。
【0086】
一方、ｍが負の場合は、ｍの符号を反転させてｍ＝－１、－２、－３、・・・、－ＭとしてＳ１（ｎ＋ｍ）×Ｓ２（ｎ）をｎ＝－ｍからＮ－１まで加算することにより相互相関を計算する。
例えば、図１５（ｃ）は、ｍ＝－１の場合を示しており、この場合、相互相関は、Ｓ１（０）Ｓ２（１）＋Ｓ１（１）Ｓ２（２）＋・・・＋Ｓ１（Ｎ－２）Ｓ２（Ｎ－１）となって、顔信号２０に対して指信号１９を１データ点だけデータ点が進む方にシフトした相互相関を計算することができる。
このように、ｍが１減るごとに、指信号１９を１データ点だけデータ点が進む方にシフトした相互相関を計算することができる。
例えば、図１５（ｃ）は、ｍ＝－１の場合を示しており、この場合、相互相関は、Ｓ１（０）Ｓ２（１）＋Ｓ１（１）Ｓ２（２）＋・・・＋Ｓ１（Ｎ－２）Ｓ２（Ｎ－１）となって、顔信号２０に対して指信号１９を１データ点だけデータ点が進む方にシフトした相互相関を計算することができる。
このように、ｍが１減るごとに、指信号１９を１データ点だけデータ点が進む方にシフトした相互相関を計算することができる。
【0087】
指データは顔データよりも遅延するため、本実施形態では、少なくとも指データのデータ点を顔データのデータ点に対して若い方にシフトして、相互相関が最大となるｍを求めれば良い。
ｍの最大値Ｍは、実験により適した値を求めることができる。本実施形態では、例えば、後述の２４０［ｆｐｓ］相当の分解能を用いる場合、一例としてＭ＝４８０である。
ｍの最大値Ｍは、実験により適した値を求めることができる。本実施形態では、例えば、後述の２４０［ｆｐｓ］相当の分解能を用いる場合、一例としてＭ＝４８０である。
【0088】
なお、式（１）は、一例であって各種の変形が可能である。例えば、式（１）では、指信号１９と顔信号２０の相対的な位置を時間方向にシフトして、両者の重なっている全てのデータ点について演算を行って加算しているが、一部のデータ点について演算して加算するようにしても良い。
また、両信号の少なくとも一方を時間方向に移動させながら波形全体の類似を計測するものであれば、他の計算式を採用することもできる。この場合、両波形が最も類似する場合の時間方向の相対的な移動量が遅れ時間Ｌに対応する。
また、両信号の少なくとも一方を時間方向に移動させながら波形全体の類似を計測するものであれば、他の計算式を採用することもできる。この場合、両波形が最も類似する場合の時間方向の相対的な移動量が遅れ時間Ｌに対応する。
【0089】
表カメラ７と裏カメラ８の対応するフレームが同時に撮影されていない場合や、色空間の変換などの何らかの関係で遅れ＜０となる場合を考慮し、このように時間軸の正負の方向にシフトして、遅れ＞０となる領域のピークを探索することにより、指信号は顔信号よりも遅れるという条件を満たすことができる。
【0090】
このように規定した相互相関を計算すると、顔信号２０に対して指信号１９をシフトしていった場合に、顔信号２０の波形と指信号１９の波形が全体的に近い場合に大きな値となり、近くない場合に小さな値となる。
【0091】
このように、血圧測定装置１は、指信号１９と顔信号２０の波形全体によって遅れ時間を測定するため、外乱による影響を受けにくく、単に、指信号１９と顔信号２０のピークから遅れ時間を求める場合よりも、精度が高く頑強に遅れ時間を計測することができる。
【0092】
図１６の各図は、相互相関の例を表した図である。
図中の黒丸は、顔信号２０を構成する顔データ点を表し、黒三角は、指信号１９を構成する指データ点を示しており、それぞれ、顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２から作成したものである。
図中の黒丸は、顔信号２０を構成する顔データ点を表し、黒三角は、指信号１９を構成する指データ点を示しており、それぞれ、顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２から作成したものである。
【0093】
図１６（ａ）は、遅れ（指信号１９のシフト量）が０データ点数の場合である。この場合、両者の波形の相互相関は良くなく、負の値となっている。
図１６（ｂ）は、遅れが４データ点数の場合である。この場合、遅れが０データ点数の場合よりも相互相関が改善し、０程度の値となっている。
図１６（ｂ）は、遅れが４データ点数の場合である。この場合、遅れが０データ点数の場合よりも相互相関が改善し、０程度の値となっている。
【0094】
以降、図１６（ｃ）～（ｆ）に示したように、遅れのデータ点数が８、１２となるにつれて相互相関が大きくなり、１６、２０となるにつれて小さくなっている。
この図の例では、データ点数が１２のあたりで、指信号１９と顔信号２０の波形の形状が全体的に合うため、データ点数１２個分の時間付近が遅れ時間Ｌと推定される。
この図の例では、データ点数が１２のあたりで、指信号１９と顔信号２０の波形の形状が全体的に合うため、データ点数１２個分の時間付近が遅れ時間Ｌと推定される。
【0095】
図１７は、図１６の例に係る遅れのデータ点数と相互相関の関係を表した図である。
図１６６の例で、遅れのデータ点数に対して、相互相関をプロットすると、データ点数が１１の時に相互相関が最大となった。
このデータの例では、データ点数１１個分の遅れの時間が正である場合、この時間が遅れ時間の候補となる（後述するように、０＜ピークの遅れ時間Ｌ＜１．１秒という制限を設けた）。
以上のように、指信号１９と顔信号２０のピークによって遅れ時間Ｌを計測せずに、これらの波形全体を用いて遅れ時間を計測する手法は、特徴２を構成する。
図１６６の例で、遅れのデータ点数に対して、相互相関をプロットすると、データ点数が１１の時に相互相関が最大となった。
このデータの例では、データ点数１１個分の遅れの時間が正である場合、この時間が遅れ時間の候補となる（後述するように、０＜ピークの遅れ時間Ｌ＜１．１秒という制限を設けた）。
以上のように、指信号１９と顔信号２０のピークによって遅れ時間Ｌを計測せずに、これらの波形全体を用いて遅れ時間を計測する手法は、特徴２を構成する。
【0096】
ところで、このように、相互相関は、データ点数によって離散的に求められるが、これによって、遅れ時間Ｌの分解能が制限される。
この離散間隔は、顔動画と指動画のフレームレートによって規定されるため、指信号１９と顔信号２０の生のデータをそのまま用いると、遅れ時間Ｌは、フレームレートで規定される分解能よりも高い精度で求めることができない。
この離散間隔は、顔動画と指動画のフレームレートによって規定されるため、指信号１９と顔信号２０の生のデータをそのまま用いると、遅れ時間Ｌは、フレームレートで規定される分解能よりも高い精度で求めることができない。
【0097】
例えば、顔信号２０に対する指信号１９の遅れは、０．１［ｓ］程度であるが、一般に用いられている携帯端末で撮影できる動画のフレームレートは、３０［ｆｐｓ］程度であるため、０．１［ｓ］の間に３フレーム程度しか撮影することができない。この分解能だと、４０［ｍｍＨｇ］程度の分解能しか得られない。
また、例えフレームレートを上げることができる機種であったとしても、撮像素子が高フレームレート用に設計されていないため、画像が劣化してしまい、高分解能で血圧を計測することは困難である。
また、例えフレームレートを上げることができる機種であったとしても、撮像素子が高フレームレート用に設計されていないため、画像が劣化してしまい、高分解能で血圧を計測することは困難である。
【0098】
血圧測定装置１は、少なくとも５［ｍｍＨｇ］程度の分解能で血圧を測定したいため、２４０［ｆｐｓ］程度のフレームレートが必要である。
そこで、血圧測定装置１は、動画のフレームレートで取得した指信号１９、顔信号２０の離散的なデータを補間して、これをサンプリングすることにより、２４０［ｆｐｓ］相当のデータ点を作成する。
そこで、血圧測定装置１は、動画のフレームレートで取得した指信号１９、顔信号２０の離散的なデータを補間して、これをサンプリングすることにより、２４０［ｆｐｓ］相当のデータ点を作成する。
【0099】
データの補間方法は各種あるが、ここでは、一例としてスプライン補間を用いた。これは、脈波は、生体による自然な現象であるため、データの間で不連続な異常値をとることはなく、データの間を滑らかにつなぐスプライン補間が適しているからである。なお、ベジエ補間などの他の補間方法を用いてもよい。
【0100】
図１８の各図は、脈波の補間を説明するための図である。
図１８（ａ）に示したように、補間前の黒丸で示した顔データ点と黒三角で示した指データ単は、顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２のフレームレートに従って、０．１［ｓ］あたり３個程度の時間間隔の飛び飛びの値となっている。
図１８（ａ）に示したように、補間前の黒丸で示した顔データ点と黒三角で示した指データ単は、顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２のフレームレートに従って、０．１［ｓ］あたり３個程度の時間間隔の飛び飛びの値となっている。
【0101】
これに対し、血圧測定装置１は、図１８（ｂ）に示したように、顔データと指データをスプライン補間で補間し、補間した曲線上の値をサンプリングすることにより、２４０［ｆｐｓ］相当のデータ点を生成している。これにより、０．１秒あたり２４個のデータ点を生成することができる。
補間によって生成した顔データと指データは、時間間隔が小さく、黒丸や黒三角で図示できないため、それぞれ、実線と破線で示している。
補間によって生成した顔データと指データは、時間間隔が小さく、黒丸や黒三角で図示できないため、それぞれ、実線と破線で示している。
【0102】
より詳細には、血圧測定装置１は、図１８（ｃ）に示したように、補間前の顔データ点３６、３６、・・・を用いてスプライン曲線３８を生成し、スプライン曲線３８上で２４０［ｆｐｓ］に相当する顔データ点３７、３７・・・を取得する。
血圧測定装置１は、指データ点に関しても同様にして、スプライン補間した指データ点を取得する。
そして、血圧測定装置１は、補間した顔信号と指信号の全体を用いて相互相関を計算する。
血圧測定装置１は、指データ点に関しても同様にして、スプライン補間した指データ点を取得する。
そして、血圧測定装置１は、補間した顔信号と指信号の全体を用いて相互相関を計算する。
【0103】
このように、血圧測定装置１の有する脈波取得手段は、第１の動画の色成分の変化と、第２の動画の色成分の変化から、それぞれ、第１の動画のフレームレートと、第２の動画のフレームレートに応じた離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波を取得している。
そして、血圧測定装置１は、離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間手段を備えている。
更に、血圧測定装置１の有する遅れ取得手段は、補間した第１の脈波の波形の全体と、補間した第２の脈波の波形の全体と、を用いて取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得している。
そして、血圧測定装置１は、離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間手段を備えている。
更に、血圧測定装置１の有する遅れ取得手段は、補間した第１の脈波の波形の全体と、補間した第２の脈波の波形の全体と、を用いて取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得している。
【0104】
図１９は、相互相関の補間による効果を説明するための図である。
図１９（ａ）は、２９［ｆｐｓ］で撮影した顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２から取得した、補間前の相互相関を表している。補正前の相互相関列からは、１／２９秒単位で遅れ時間のピークを探索することができる。図の例は、模式図であるが、これによると、遅れの最大値のデータ点は１１であり、時間に換算すると、約０．３７９［ｓ］である。
図１９（ａ）は、２９［ｆｐｓ］で撮影した顔フレーム画像３１と指フレーム画像３２から取得した、補間前の相互相関を表している。補正前の相互相関列からは、１／２９秒単位で遅れ時間のピークを探索することができる。図の例は、模式図であるが、これによると、遅れの最大値のデータ点は１１であり、時間に換算すると、約０．３７９［ｓ］である。
【0105】
図１９（ｂ）は、２４０［ｆｐｓ］相当に補間した顔データ点と指データ点の相互相関を表している。補間後の相互関係列からは、より分解能の高い１／２４０秒単位で遅れ時間のピークを探索することができる。図の例では、遅れの最大のデータ点は８７であり、時間に換算すると、約０．３６２５秒である。こちらの値の方がより真の値に近い値となっている。
【0106】
以上のように、血圧測定装置１は、データ点を補間することにより、相互相関による遅れ時間Ｌの分解能を高めることができる。
このような、指信号１９と顔信号２０の各データ点をスプライン補間することによって分解能を向上させる手法は、特徴３を構成する。
このような、指信号１９と顔信号２０の各データ点をスプライン補間することによって分解能を向上させる手法は、特徴３を構成する。
【0107】
図２０は、バンドパスフィルタの最適化を説明するための図である。
相互相関を計算する場合、なるべく脈波に由来する波形を残し、他の原因に由来する波形を除きたい。
そこで、血圧測定装置１は、バンドパスフィルタを用いて、補間前の指信号１９と顔信号２０をフィルタリングする。
相互相関を計算する場合、なるべく脈波に由来する波形を残し、他の原因に由来する波形を除きたい。
そこで、血圧測定装置１は、バンドパスフィルタを用いて、補間前の指信号１９と顔信号２０をフィルタリングする。
【0108】
図は、通過帯域の下限側のカットオフ周波数に対する相互相関の実験値を示している。図に示したように、周波数が２０［ｂｐｍ：ｂｅａｔｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ（１分あたりの脈拍数）］程度以下では、脈波以外の要素の影響が大きいため相互相関の値が急減し、正確な測定を行うことができない低相関領域となっている。
４０［ｂｐｍ］以上が脈拍数領域であるが、２０［ｂｐｍ］程度から良好な相互相関を得ることができる。
４０［ｂｐｍ］以上が脈拍数領域であるが、２０［ｂｐｍ］程度から良好な相互相関を得ることができる。
【0109】
本願発明者が、実験して試行錯誤した結果、バンドパスフィルタの通過帯域の下限は２０［ｂｐｍ］が適当であることが分かった。
同様に、通過帯域の上限は、２５０［ｂｐｍ］が適当であることが分かった。
そのため、血圧測定装置１では、通過帯域を２０～２５０［ｂｐｍ］とするバンドパスフィルタを採用することとした。
同様に、通過帯域の上限は、２５０［ｂｐｍ］が適当であることが分かった。
そのため、血圧測定装置１では、通過帯域を２０～２５０［ｂｐｍ］とするバンドパスフィルタを採用することとした。
【0110】
図２１と図２２は、血圧測定装置１が行う血圧測定処理の全体的な流れを説明するためのフローチャートである。
以下の処理は、記憶部１０に記憶した血圧測定プログラムに従ってＣＰＵ２が行うものである。
まず、ＣＰＵ２は、動画フレーム読み込み処理を行う（ステップ５）。
これは、表カメラ７と裏カメラ８を共に動作させ、表カメラ７で撮影した顔動画と、裏カメラ８で撮影した指動画を記憶部１０などに記憶しておき、これをＲＡＭ４に読み込む処理である。
以下の処理は、記憶部１０に記憶した血圧測定プログラムに従ってＣＰＵ２が行うものである。
まず、ＣＰＵ２は、動画フレーム読み込み処理を行う（ステップ５）。
これは、表カメラ７と裏カメラ８を共に動作させ、表カメラ７で撮影した顔動画と、裏カメラ８で撮影した指動画を記憶部１０などに記憶しておき、これをＲＡＭ４に読み込む処理である。
【0111】
次に、ＣＰＵ２は、バンドパスフィルタに関する設定や、他のパラメータの設定を行うパラメータ設定・初期化処理を行う（ステップ１０）。
次に、ＣＰＵ２は、顔フレーム画像３１で皮膚を検出することにより顔領域を抽出して、これを測定領域に設定する測定領域設定処理を行う（ステップ１５）。
そして、ＣＰＵ２は、測定領域のＱ値を用いて顔信号を取得する顔信号取得処理を行う（ステップ２０）。
次に、ＣＰＵ２は、顔フレーム画像３１で皮膚を検出することにより顔領域を抽出して、これを測定領域に設定する測定領域設定処理を行う（ステップ１５）。
そして、ＣＰＵ２は、測定領域のＱ値を用いて顔信号を取得する顔信号取得処理を行う（ステップ２０）。
【0112】
次に、ＣＰＵ２は、顔信号取得処理をまだ行っていない顔フレーム画像３１がある場合は（ステップ２５；Ｎ）、ステップ１５に戻り、全ての顔フレーム画像３１に対して顔信号取得処理を行った場合は（ステップ２５；Ｙ）、顔信号のスペクトルをＦＦＴ（ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）にて周波数解析する顔信号スペクトル計算処理を行う（ステップ３０）。
【0113】
そして、ＣＰＵ２は、顔信号のスペクトルから顔脈拍数を検出する顔脈拍数検出処理を行い（ステップ３５）、次いで、顔信号のＳ／Ｎ比を計算することにより検出した顔脈拍数の信号強度を評価する顔信号強度評価処理を行う（ステップ４０）。
【0114】
以上のステップ３０～４０は、Ｓ／Ｎ比によって顔信号の信頼性を評価するための処理であり、次にＣＰＵ２は、顔信号の信頼度が十分でない場合は（ステップ４５；Ｎ）、「信号が弱くて血圧が測定できません」などの警告をディスプレイ５に表示するなどして（ステップ５０）、処理を終了する。
【0115】
一方、顔信号の信頼度が十分である場合（ステップ４５；Ｙ）、ＣＰＵ２は、指フレーム画像３２のＧ値を用いて指信号を取得する指信号取得処理を行う（ステップ５５）。
次に、ＣＰＵ２は、指信号取得処理をまだ行っていない指フレーム画像３２がある場合は（ステップ６０；Ｎ）、ステップ５５に戻り、全ての指フレーム画像３２に対して指信号取得処理を行った場合は（ステップ６０；Ｙ）、指信号のスペクトルをＦＦＴにて周波数解析する指信号スペクトル計算処理を行う（ステップ６５）。
次に、ＣＰＵ２は、指信号取得処理をまだ行っていない指フレーム画像３２がある場合は（ステップ６０；Ｎ）、ステップ５５に戻り、全ての指フレーム画像３２に対して指信号取得処理を行った場合は（ステップ６０；Ｙ）、指信号のスペクトルをＦＦＴにて周波数解析する指信号スペクトル計算処理を行う（ステップ６５）。
【0116】
そして、ＣＰＵ２は、指信号のスペクトルから指脈拍数を検出する指脈拍数検出処理を行い（ステップ７０）、次いで、指信号のＳ／Ｎ比を計算することにより検出した指脈拍数の信号強度を評価する指信号強度評価処理を行う（ステップ７５）。
【0117】
以上のステップ６５～７５は、Ｓ／Ｎ比によって指信号の信頼性を評価するための処理であり、次にＣＰＵ２は、指信号の信頼度が十分でない場合は（ステップ８０；Ｎ）、「信号が弱くて血圧が測定できません」などの警告をディスプレイ５に表示するなどして（ステップ９５）、処理を終了する。
【0118】
一方、指信号の信頼度が十分である場合（ステップ８０；Ｙ）、ＣＰＵ２は、顔信号や指信号に対して、バンドパスフィルタを適用したり、データ点を補間するなどの前処理（以下、顔指信号前処理という）を行う（ステップ８５）。
【0119】
次にＣＰＵ２は、脈波（顔信号、指信号）の最低値（谷）Ｖを使用して遅れ時間Ｌを算出し（ステップ７２０）、血圧測定可否判断を行う（ステップ７２５）。
ＣＰＵ２は、血圧測定可否判断が不可であれば（ステップ７２５；Ｎ）その旨の報知を行い（ステップ７３０）、処理を終了する。
以上のステップ７２０、ステップ７２５、及び、ステップ７３０の各処理の詳細は、図８で説明した第１実施形態と同じなので省略する。
ＣＰＵ２は、血圧測定可否判断が不可であれば（ステップ７２５；Ｎ）その旨の報知を行い（ステップ７３０）、処理を終了する。
以上のステップ７２０、ステップ７２５、及び、ステップ７３０の各処理の詳細は、図８で説明した第１実施形態と同じなので省略する。
【0120】
なお、本実施形態では、裏カメラ８に指の指紋面を当接させた状態で脈波の測定を行っている。
従って、ステップ７３０の報知では、例えば「正確な血圧測定ができないため、裏カメラ８を別の位置に当接させてください。」というように報知内容を第２実施形態に合わせて変更することが好ましい。
従って、ステップ７３０の報知では、例えば「正確な血圧測定ができないため、裏カメラ８を別の位置に当接させてください。」というように報知内容を第２実施形態に合わせて変更することが好ましい。
【0121】
一方、血圧測定可否判断が可能であれば（ステップ７２５；Ｙ）、ＣＰＵ２は、ステップ８５の顔指信号前処理を行った顔信号と指信号を用いて血圧を測定する血圧測定処理を行って（ステップ９０）、血圧測定処理を終了する。
【0122】
以下、図２１、図２２で説明した各処理の詳細について説明する。
図２３は、ステップ５（図２１）の動画フレーム読み込み処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、記憶部１０に記憶した顔動画と指動画の動画データをそれぞれＲＡＭ４に読み込む（ステップ１０５）。
次に、ＣＰＵ２は、これらの動画のフレームレートを取得してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１１０）。フレームレートは、顔動画と指動画のファイルに付随しており（撮影時間とフレーム数から計算しても良い）、これを読むことにより取得する。本実施形態では、両動画のフレームレートが同じとするが、異なっていても良く、何れの場合も後に２４０［ｆｐｓ］相当に補間する。
図２３は、ステップ５（図２１）の動画フレーム読み込み処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、記憶部１０に記憶した顔動画と指動画の動画データをそれぞれＲＡＭ４に読み込む（ステップ１０５）。
次に、ＣＰＵ２は、これらの動画のフレームレートを取得してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１１０）。フレームレートは、顔動画と指動画のファイルに付随しており（撮影時間とフレーム数から計算しても良い）、これを読むことにより取得する。本実施形態では、両動画のフレームレートが同じとするが、異なっていても良く、何れの場合も後に２４０［ｆｐｓ］相当に補間する。
【0123】
次に、ＣＰＵ２は、それぞれの動画のフレーム数を取得してＣＰＵ２に記憶する（ステップ１１５）。
次に、ＣＰＵ２は、顔動画と指動画のそれぞれに対して、ステップ１１０でＲＡＭ４に記憶したフレームレートと、動画の長さ（時間）に基づいて、後ほどＦＦＴにて用いる時間ベクトルを作成するための各パラメータを準備してＲＡＭ４に記憶し（ステップ１２０）、メインルーチンにリターンする。
次に、ＣＰＵ２は、顔動画と指動画のそれぞれに対して、ステップ１１０でＲＡＭ４に記憶したフレームレートと、動画の長さ（時間）に基づいて、後ほどＦＦＴにて用いる時間ベクトルを作成するための各パラメータを準備してＲＡＭ４に記憶し（ステップ１２０）、メインルーチンにリターンする。
【0124】
図２４は、ステップ１０（図２１）のパラメータ設定・初期化処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、測定領域設定用のパラメータをＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ１２５）。
これは、ＨＳＶ色空間にて顔領域をＨとＳの値によって抽出するのであるが、そのためのＨ値の範囲と、Ｓ値の範囲を設定するものである。これらＨ値、Ｓ値の上下限値は、本願発明者が実験により求めた。
まず、ＣＰＵ２は、測定領域設定用のパラメータをＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ１２５）。
これは、ＨＳＶ色空間にて顔領域をＨとＳの値によって抽出するのであるが、そのためのＨ値の範囲と、Ｓ値の範囲を設定するものである。これらＨ値、Ｓ値の上下限値は、本願発明者が実験により求めた。
【0125】
次に、ＣＰＵ２は、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）安定化時間をＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ１３０）。
これは、バンドパスフィルタを信号に適用した場合、デジタル処理の関係で最初の方の出力値は、正しい値が得られないため、信号が安定するまでの安定化時間を設定するものである。バンドパスフィルタを適用した信号の安定化時間に達するまでの部分は削除する。ここでは、安定化時間として２秒を設定した。
これは、バンドパスフィルタを信号に適用した場合、デジタル処理の関係で最初の方の出力値は、正しい値が得られないため、信号が安定するまでの安定化時間を設定するものである。バンドパスフィルタを適用した信号の安定化時間に達するまでの部分は削除する。ここでは、安定化時間として２秒を設定した。
【0126】
次に、ＣＰＵ２は、バンドパスフィルタの周波数領域をＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ１３５）。上で述べたように、ここでは、周波数領域を２０～２５０［ｂｐｍ］に設定した。
次に、ＣＰＵ２は、伝達関数をＲＡＭ４に記憶することにより、フィルタのパラメータを準備する（ステップ１４０）。
次に、ＣＰＵ２は、伝達関数をＲＡＭ４に記憶することにより、フィルタのパラメータを準備する（ステップ１４０）。
【0127】
次に、ＣＰＵ２は、顔信号と指信号に対してそれぞれの信頼度（Ｓ／Ｎ比）の基準をＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ１４５）。ここでは、一例として両信号とも信頼度の基準を０とした。
【0128】
次に、ＣＰＵ２は、形態学的クロージングの素子の定義パラメータをＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ１５０）。
ここでは、定義パラメータとして１０画素の丸い形状の素子を定義した。
形態学的クロージングとは、定義した素子に基づいて膨張（ｄｉｌａｔｉｏｎ）処理と、収縮（ｅｒｏｓｉｏｎ）処理を行うことにより、図形を穴埋めしたり、切断部分を結合したりする処理である。
ここでは、定義パラメータとして１０画素の丸い形状の素子を定義した。
形態学的クロージングとは、定義した素子に基づいて膨張（ｄｉｌａｔｉｏｎ）処理と、収縮（ｅｒｏｓｉｏｎ）処理を行うことにより、図形を穴埋めしたり、切断部分を結合したりする処理である。
【0129】
例えば、縁の厚い眼鏡をかけている場合、顔面は眼鏡によって区画されて、額、左右の眼部、鼻以下の部位の４つに認識されてしまうが、これらの領域は近接しているため、形態学的クロージングによって眼鏡の部分を穴埋めすることにより１つの塊（ひとまとまりの部位）にまとめることができる。
形態学的クロージングでまとまることにより、ＣＰＵ２は、額、左右の眼部、鼻以下の部位の４つからなる領域を顔の領域であると認識して、これら４つの領域を測定領域に設定することができる。
形態学的クロージングでまとまることにより、ＣＰＵ２は、額、左右の眼部、鼻以下の部位の４つからなる領域を顔の領域であると認識して、これら４つの領域を測定領域に設定することができる。
【0130】
図２５は、ステップ１５（図２１）の測定領域設定処理を説明するためのフローチャート（ａ）と、説明図（ｂ）である。
図２５（ａ）のステップ１６０、１６５は、顔動画の顔フレーム画像３１を取得するステップであるが、図２５（ｂ）に示したように１つのフレームに指領域の画像と顔領域の画像が含まれている場合、ＣＰＵ２は、未処理のうちの最も撮影時間の若いフレームを選択して（ステップ１６０）、顔領域に限定して画像を抽出し（ステップ１６５）、これを顔フレーム画像３１としてＲＡＭ４に記憶する。
一方、顔動画と指動画が別動画である場合は、顔動画から未処理の最も撮影時間の若い顔フレーム画像３１を取得してＲＡＭ４に記憶する。
図２５（ａ）のステップ１６０、１６５は、顔動画の顔フレーム画像３１を取得するステップであるが、図２５（ｂ）に示したように１つのフレームに指領域の画像と顔領域の画像が含まれている場合、ＣＰＵ２は、未処理のうちの最も撮影時間の若いフレームを選択して（ステップ１６０）、顔領域に限定して画像を抽出し（ステップ１６５）、これを顔フレーム画像３１としてＲＡＭ４に記憶する。
一方、顔動画と指動画が別動画である場合は、顔動画から未処理の最も撮影時間の若い顔フレーム画像３１を取得してＲＡＭ４に記憶する。
【0131】
そして、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶した顔フレーム画像３１の色空間をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換し、変換後のＨＳＶ画像データをＲＡＭ４に記憶する（ステップ１７０）。
【0132】
次に、ＣＰＵ２は、図２４のステップ１２５で設定したＨ成分の上下限値の基準値をＲＡＭ４から読み出す。
そして、ＣＰＵ２は、ＨＳＶ画像で、Ｈ成分が当該上下限基準値の範囲となる領域を抽出する（抜き出す）Ｈマスク（ＢＷＨ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１７５）。
そして、ＣＰＵ２は、ＨＳＶ画像で、Ｈ成分が当該上下限基準値の範囲となる領域を抽出する（抜き出す）Ｈマスク（ＢＷＨ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１７５）。
【0133】
更に、ＣＰＵ２は、図２４のステップ１２５で設定したＳ成分の上下限値の基準値をＲＡＭ４から読み出す。
そして、ＣＰＵ２は、ＨＳＶ画像で、Ｓ成分が当該上下限基準値の範囲となる領域を抽出するＳマスク（ＢＷＳ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１８０）。
そして、ＣＰＵ２は、ＨＳＶ画像で、Ｓ成分が当該上下限基準値の範囲となる領域を抽出するＳマスク（ＢＷＳ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１８０）。
【0134】
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶したＨマスク（ＢＷＨ）とＳマスク（ＢＷＳ）を論理積にて合成して、Ｈ成分とＳ成分の両者がそれぞれ基準値以内となる領域を抽出するＨＳマスク（ＢＷＨ×ＢＷＳ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１８５）。
【0135】
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶したＨＳマスクを用いて、ＨＳＶ画像からＨ成分とＳ成分の両者がそれぞれ基準値以内となる領域を抽出することにより、塊領域（皮膚がまとまって露出しており、塊となって検出される領域）の検出を試みる（ステップ１９０）。
【0136】
ステップ１９０において塊領域を検出した場合（ステップ１９５；Ｙ）、ＣＰＵ２は、最大４つの塊領域（ｂｉｇＢｌｏｂｓ）を選択する（ステップ２００）。
ここで、最大４つとしたのは、眼鏡を着用している対象者１５の場合、顔面が眼鏡の縁によって区画されて、４つの塊領域として検出される場合があるからである。
ここで、最大４つとしたのは、眼鏡を着用している対象者１５の場合、顔面が眼鏡の縁によって区画されて、４つの塊領域として検出される場合があるからである。
【0137】
次に、ＣＰＵ２は、図２４のステップ１５０で設定したパラメータをＲＡＭ４から読み出し、これを用いることにより、選択した塊領域に対して形態学的クロージングの処理を行う（ステップ２０５）。
これにより、４つの塊領域が眼鏡によって分割された顔面であった場合、これらは近接しているため、形態学的クロージングによって眼鏡部分が穴埋めされて一つの領域にまとまる。
これにより、４つの塊領域が眼鏡によって分割された顔面であった場合、これらは近接しているため、形態学的クロージングによって眼鏡部分が穴埋めされて一つの領域にまとまる。
【0138】
次に、ＣＰＵ２は、形態学的クロージング後の最大の塊領域（ｂｉｇＢｌｏｂｆ）を特定する（ステップ２１０）。
これにより、眼鏡の着用の有無にかかわらず、顔の領域を最大の塊領域として特定することができる。
これにより、眼鏡の着用の有無にかかわらず、顔の領域を最大の塊領域として特定することができる。
【0139】
そして、ＣＰＵ２は、ｂｉｇＢｌｏｂｓとｂｉｇＢｌｏｂｆの論理積（ｂｉｇＢｌｏｂｓ×ｂｉｇＢｌｏｂｆ）によって脈拍数の測定領域（ｂｉｇＢｌｏｂ）を設定する（ステップ２１５）。
これにより、眼鏡を着用しない場合は顔全体が、眼鏡をかけて顔が４つの部位に分かれた場合は、これら４つの領域が脈拍の測定領域となる。
これにより、眼鏡を着用しない場合は顔全体が、眼鏡をかけて顔が４つの部位に分かれた場合は、これら４つの領域が脈拍の測定領域となる。
【0140】
そして、ＣＰＵ２は、測定領域の画素を１、それ以外の画素を０とする行列によって測定領域をＲＡＭ４に記憶する。
このように、ＣＰＵ２は、形態学的クロージングでひとまとまりにできる範囲の塊領域を脈拍数の測定領域に設定する。
このように、ＣＰＵ２は、形態学的クロージングでひとまとまりにできる範囲の塊領域を脈拍数の測定領域に設定する。
【0141】
図１２（ａ）の例では、背景や衣服などが写った元の顔フレーム画像３１から、皮膚が露出している顔面部と首のあたりの塊領域２５を抽出して、これを測定領域２６に設定することができる。
【0142】
一方、塊領域を検出しなかった場合（ステップ１９５；Ｎ）、ＣＰＵ２は、測定領域をゼロ行列としてＲＡＭ４に記憶する（ステップ２２０）。
以上の処理を行った後、ＣＰＵ２は、メインルーチンにリターンする。
以上の処理を行った後、ＣＰＵ２は、メインルーチンにリターンする。
【0143】
図２６は、ステップ２０（図２１）の顔信号取得処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、測定領域の大きさ（面積）を画素数によって計算し、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ２３０）。
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶した測定領域の大きさが基準値より大きいか否かを判断する（ステップ２３５）。
この基準値は、これより大きければ脈拍数が測定できるというフレームに対する面積であって、例えば、フレームの５％に設定してある。
まず、ＣＰＵ２は、測定領域の大きさ（面積）を画素数によって計算し、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ２３０）。
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶した測定領域の大きさが基準値より大きいか否かを判断する（ステップ２３５）。
この基準値は、これより大きければ脈拍数が測定できるというフレームに対する面積であって、例えば、フレームの５％に設定してある。
【0144】
測定領域の大きさが基準値より大きい場合（ステップ２３５；Ｙ）、ＣＰＵ２は、ステップ１６５（図２５）でＲＡＭ４に記憶した顔フレーム画像３１をＲＧＢ色空間からＹＩＱ色空間に変換して変換後のＹＩＱ画像データをＲＡＭ４に記憶する（ステップ２４０）。
【0145】
次に、ＣＰＵ２は、予め用意したカメラ特性を用いてＹＩＱ画像データの各画素のＱ値を調整する（ステップ２４５）。カメラ特性は、撮像素子に由来する画素のＱ値のばらつきを補正するのに用いる特性である。
次に、ＣＰＵ２は、ＹＩＱ画像データの各画素のＱ値を成分とするＱ行列とステップ２１５（図２５）でＲＡＭ４に記憶した測定領域の行列との論理積を計算することにより、Ｑ行列を測定領域に限定する（ステップ２５０）。
限定したＱ行列は、測定領域にだけＱ値があり、他の領域は色成分が０となっている。
次に、ＣＰＵ２は、ＹＩＱ画像データの各画素のＱ値を成分とするＱ行列とステップ２１５（図２５）でＲＡＭ４に記憶した測定領域の行列との論理積を計算することにより、Ｑ行列を測定領域に限定する（ステップ２５０）。
限定したＱ行列は、測定領域にだけＱ値があり、他の領域は色成分が０となっている。
【0146】
次に、ＣＰＵ２は、当該限定したＱ行列のＱ値の平均を計算することにより、測定領域のＱ値を平均してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２５５）。このＱ値が顔信号のデータ点となる。ステップ２５５を繰り返すことにより、データ点の時系列がＲＡＭ４に記憶されて、これが顔信号となる。
【0147】
一方、測定領域の大きさが基準値を満たさない場合（ステップ２３５；Ｎ）、ＣＰＵ２は、当該顔フレーム画像３１が動画の最初のフレーム画像ではないか否かを判断する（ステップ２６０）。
最初のフレーム画像ではない場合（ステップ２６０；Ｙ）、即ち、動画の２枚目以降のフレーム画像である場合、ＣＰＵ２は、測定領域の大きさが十分でないため、Ｑ値＝前回のＱ値として、前回のＱ値を今回の推定値として採用する（ステップ２６５）。これは、１フレームレートの時間間隔で脈拍が大きく変化することがないことから、前回のＱ値と今回のＱ値が大きく異なることはないため、今回のＱ値を前回のＱ値で代用するものである。
最初のフレーム画像ではない場合（ステップ２６０；Ｙ）、即ち、動画の２枚目以降のフレーム画像である場合、ＣＰＵ２は、測定領域の大きさが十分でないため、Ｑ値＝前回のＱ値として、前回のＱ値を今回の推定値として採用する（ステップ２６５）。これは、１フレームレートの時間間隔で脈拍が大きく変化することがないことから、前回のＱ値と今回のＱ値が大きく異なることはないため、今回のＱ値を前回のＱ値で代用するものである。
【0148】
一方、当該顔フレーム画像３１が動画の最初のフレーム画像である場合（ステップ２６０；Ｎ）、ＣＰＵ２は、Ｑ値を０に設定してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２７０）。
ＣＰＵ２は、以上の処理を行った後、メインルーチンにリターンする。
ＣＰＵ２は、以上の処理を行った後、メインルーチンにリターンする。
【0149】
図２７は、ステップ３０（図２１）の顔信号スペクトル計算処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、Ｑ値の線形傾向（トレンド）を計算して、元のＱ値からこれを減算し、減算後のＱ値をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２８０）。以下では、この減算後のＱ値を用いる。
まず、ＣＰＵ２は、Ｑ値の線形傾向（トレンド）を計算して、元のＱ値からこれを減算し、減算後のＱ値をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２８０）。以下では、この減算後のＱ値を用いる。
【0150】
次に、ＣＰＵ２は、ステップ１２０（図２３）で準備したパラメータを用いて、等間隔（例えば、１秒）の時間ベクトルを作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２８５）。
更に、ＣＰＵ２は、当該作成した時間ベクトルに対応するようにＱ値を補間してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２９０）。これらは、ＦＦＴの計算に必要な前処理である。
そして、ＣＰＵ２は、これらＲＡＭ４に記憶した時間ベクトルと補間後のＱ値を用いてＦＦＴを実行することにより顔信号のスペクトルを計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２９５）。
更に、ＣＰＵ２は、当該作成した時間ベクトルに対応するようにＱ値を補間してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２９０）。これらは、ＦＦＴの計算に必要な前処理である。
そして、ＣＰＵ２は、これらＲＡＭ４に記憶した時間ベクトルと補間後のＱ値を用いてＦＦＴを実行することにより顔信号のスペクトルを計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２９５）。
【0151】
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶した顔信号のスペクトルの範囲を、脈拍数測定領域に限定し、当該限定した顔信号のスペクトルをＲＡＭ４に記憶して（ステップ３００）、メインルーチンにリターンする。この脈拍数測定領域は、例えば、４０～２００［ｂｐｍ］とする。
【0152】
図２８は、ステップ３５（図２１）の顔脈拍数検出処理を説明するためのフローチャートである。
ＣＰＵ２は、ステップ３００（図２７）でＲＡＭ４に記憶したスペクトルで最大ピークを探索する（ステップ３１０）。
次に、ＣＰＵ２は、探索した最大ピークの周波数を計算して、これを脈拍数ピークとしてＲＡＭ４に記憶し（ステップ３１５）、メインルーチンにリターンする。当該脈拍数ピークは、顔脈波の基本波の脈拍数に対応している。
ＣＰＵ２は、ステップ３００（図２７）でＲＡＭ４に記憶したスペクトルで最大ピークを探索する（ステップ３１０）。
次に、ＣＰＵ２は、探索した最大ピークの周波数を計算して、これを脈拍数ピークとしてＲＡＭ４に記憶し（ステップ３１５）、メインルーチンにリターンする。当該脈拍数ピークは、顔脈波の基本波の脈拍数に対応している。
【0153】
図２９は、ステップ４０（図２１）の顔信号強度評価処理を説明するためのフローチャート（ａ）と、説明図（ｂ）である。
まず、ＣＰＵ２は、ステップ３１５（図２８）でＲＡＭ４に記憶した脈拍数ピークを中心とした、図２９（ｂ）のような±５［ｂｐｍ］の範囲の基本波のマスク（ＨＲ＿Ｍ１）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３３０）。
まず、ＣＰＵ２は、ステップ３１５（図２８）でＲＡＭ４に記憶した脈拍数ピークを中心とした、図２９（ｂ）のような±５［ｂｐｍ］の範囲の基本波のマスク（ＨＲ＿Ｍ１）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３３０）。
【0154】
次に、ＣＰＵ２は、基本波の高調波に対しても同様に、図２９（ｂ）のような±５［ｂｐｍ］のマスク（ＨＲ＿Ｍ２）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３３５）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ３３０、３３５でＲＡＭ４に記憶したＨＲ＿Ｍ１とＨＲ＿Ｍ２から、これらを合わせた１つの信号マスク（ＨＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３４０）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ３３０、３３５でＲＡＭ４に記憶したＨＲ＿Ｍ１とＨＲ＿Ｍ２から、これらを合わせた１つの信号マスク（ＨＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３４０）。
【0155】
次に、ＣＰＵ２は、基本波と高調波以外の領域を範囲とする外乱マスク（ＨＲＮ＿Ｍ＝１－ＨＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３４５）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ３００（図２７）でＲＡＭ４に記憶した顔信号のスペクトルを正規化してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３５０）。
正規化した顔信号のスペクトルをＦＦＴ＿ＨＲｎとすると、これは、顔信号のスペクトルＦＦＴ＿ＨＲを、ＦＦＴ＿ＨＲの最大値で除した値となる。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ３００（図２７）でＲＡＭ４に記憶した顔信号のスペクトルを正規化してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３５０）。
正規化した顔信号のスペクトルをＦＦＴ＿ＨＲｎとすると、これは、顔信号のスペクトルＦＦＴ＿ＨＲを、ＦＦＴ＿ＨＲの最大値で除した値となる。
【0156】
次に、ＣＰＵ２は、Ｓ／Ｎ比を計算する際に用いる項であるｎｕｍを計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３５５）。
ｎｕｍは、正規化した顔信号のスペクトルのうち、マスクした基本波と高調波のパワーに相当する値であって、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）の自乗にＨＲ＿Ｍ（ｉ）を乗じてｉで総和を取ったものである。ｉは、ＦＦＴ＿ＨＲｎとＨＲ＿Ｍの離散値を指定するパラメータである。
ｎｕｍは、正規化した顔信号のスペクトルのうち、マスクした基本波と高調波のパワーに相当する値であって、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）の自乗にＨＲ＿Ｍ（ｉ）を乗じてｉで総和を取ったものである。ｉは、ＦＦＴ＿ＨＲｎとＨＲ＿Ｍの離散値を指定するパラメータである。
【0157】
次に、ＣＰＵ２は、Ｓ／Ｎ比を計算する際に用いるもう一つの項であるｄｅｎを計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３６０）。
ｄｅｎは、正規化した顔信号のスペクトルのうち、マスクした基本波と高調波以外の領域のパワーに相当する値であって、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）の自乗にＨＲｎ＿Ｍ（ｉ）を乗じてｉで総和を取ったものである。
ｄｅｎは、正規化した顔信号のスペクトルのうち、マスクした基本波と高調波以外の領域のパワーに相当する値であって、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）の自乗にＨＲｎ＿Ｍ（ｉ）を乗じてｉで総和を取ったものである。
【0158】
次に、ＣＰＵ２は、ステップ３５５、３６０でＲＡＭ４に記憶したｎｕｍとｄｅｎを読み出し、Ｓ／Ｎ比を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３６５）。
Ｓ／Ｎ比（ＨＲ＿ＳＮＲ）は、ｄｅｎに対するｎｕｍの比の常用対数を１０倍することにより計算する。
Ｓ／Ｎ比（ＨＲ＿ＳＮＲ）は、ｄｅｎに対するｎｕｍの比の常用対数を１０倍することにより計算する。
【0159】
図３０は、ステップ５５（図２２）の指信号取得処理を説明するためのフローチャート（ａ）と、説明図（ｂ）である。
ステップ３８０、３８５は、指動画の指フレーム画像３２を取得するステップであるが、図３０（ｂ）に示したように１つのフレームに指領域の画像と顔領域の画像が含まれている場合、ＣＰＵ２は、未処理のうちの最も撮影時間の若いフレームを選択して（ステップ３８０）、指領域に限定して画像を抽出し（ステップ３８５）、これを指フレーム画像３２としてＲＡＭ４に記憶する。
一方、顔動画と指動画が別動画である場合は、指動画から未処理の最も撮影時間の若い指フレーム画像３２を取得してＲＡＭ４に記憶する。
ステップ３８０、３８５は、指動画の指フレーム画像３２を取得するステップであるが、図３０（ｂ）に示したように１つのフレームに指領域の画像と顔領域の画像が含まれている場合、ＣＰＵ２は、未処理のうちの最も撮影時間の若いフレームを選択して（ステップ３８０）、指領域に限定して画像を抽出し（ステップ３８５）、これを指フレーム画像３２としてＲＡＭ４に記憶する。
一方、顔動画と指動画が別動画である場合は、指動画から未処理の最も撮影時間の若い指フレーム画像３２を取得してＲＡＭ４に記憶する。
【0160】
次に、ＣＰＵ２は、指フレーム画像３２の各画素をＧチャネルに限定し、各画素のＧ値を取得してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３９０）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ３９０で記憶した各画素のＧ値を平均してＲＡＭ４に記憶し（ステップ３９５）、メインルーチンにリターンする。このＧ値が指信号のデータ点となる。ステップ３９５を繰り返すことにより、データ点の時系列がＲＡＭ４に記憶されて、これが指信号となる。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ３９０で記憶した各画素のＧ値を平均してＲＡＭ４に記憶し（ステップ３９５）、メインルーチンにリターンする。このＧ値が指信号のデータ点となる。ステップ３９５を繰り返すことにより、データ点の時系列がＲＡＭ４に記憶されて、これが指信号となる。
【0161】
ＣＰＵ２は、Ｇ値の平均をＲＡＭ４に記憶した後、これに対して、指信号スペクトル計算処理（図２２、ステップ６５）、指脈拍数検出処理（図２２、ステップ７０）、及び指信号強度評価処理（図２２、ステップ７５）を行うが、これらの処理は、それぞれ、顔信号スペクトル計算処理（図２７）、顔脈拍数検出処理（図２８）、及び顔信号強度評価処理（図２９）と同じであるため、説明を省略する。
【0162】
図３１は、ステップ８５（図２２）の顔指信号前処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、ステップ１３５（図２４）でＲＡＭ４に記憶した周波数領域（２０～２５０［ｂｐｍ］）を読み出す。
そして、ステップ２５５（図２６）でＲＡＭ４に記憶した顔信号に対して、当該周波数領域のバンドパスフィルタを適用し、フィルタリングした顔信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ４１０）。
まず、ＣＰＵ２は、ステップ１３５（図２４）でＲＡＭ４に記憶した周波数領域（２０～２５０［ｂｐｍ］）を読み出す。
そして、ステップ２５５（図２６）でＲＡＭ４に記憶した顔信号に対して、当該周波数領域のバンドパスフィルタを適用し、フィルタリングした顔信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ４１０）。
【0163】
次に、ＣＰＵ２は、ステップ３９５（図３０）でＲＡＭ４に記憶した指信号に対しても同様にバンドパスフィルタを適用し、フィルタリングした指信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ４１５）。
【0164】
次に、ＣＰＵ２は、ステップ１３０（図２４）でＲＡＭ４に記憶した安定化時間を読み出し、ステップ４１０でＲＡＭ４に記憶した顔信号の安定化時間の部分（最初の２秒間）を削除して、削除後の顔信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ４２０）。
同様に、ＣＰＵ２は、ステップ４１５でＲＡＭ４に記憶した指信号の安定化時間の部分を削除して、削除後の指信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ４２５）。
同様に、ＣＰＵ２は、ステップ４１５でＲＡＭ４に記憶した指信号の安定化時間の部分を削除して、削除後の指信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ４２５）。
【0165】
次に、ＣＰＵ２は、補間時間分解能をＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ４３０）。これは、スプライン補間にて補間する時間間隔であり、ここでは、２４０［ｆｐｓ］相当の分解能とした。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ４３０で設定した分解能に従って、ＦＦＴで用いる補間時間ベクトルを作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ４３５）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ４３０で設定した分解能に従って、ＦＦＴで用いる補間時間ベクトルを作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ４３５）。
【0166】
次に、ＣＰＵ２は、ステップ４２０でＲＡＭ４に記憶した顔信号（フィルタリング済み、安定化時間削除済み）を読み出し、これをステップ４３５で作成した時間ベクトルに従ってスプライン補間する（ステップ４４０）。これによって２４０［ｆｐｓ］相当の顔信号のデータ点が作成される。
【0167】
次に、ＣＰＵ２は、同様に、ステップ４２５でＲＡＭ４に記憶した指信号（フィルタリング済み、安定化時間削除済み）を読み出し、これをステップ４３５で作成した時間ベクトルに従ってスプライン補間する（ステップ４４５）。これによって２４０［ｆｐｓ］相当の指信号のデータ点が作成される。
【0168】
次に、ＣＰＵ２は、ステップ４４０でＲＡＭ４に記憶した顔信号を正規化してＲＡＭ４に記憶し（ステップ４５０）、ステップ４４５でＲＡＭ４に記憶した指信号を正規化してＲＡＭ４に記憶する（ステップ４５５）。
正規化は、下に示したように、信号（顔信号、又は指信号）（ｉ）から信号の平均を減算し、これを信号の標準偏差で除することにより、正規化された信号（ｉ）を計算することにより行う。
ここで正規化された信号（ｉ）は、次の式による。
正規化された信号（ｉ）＝（信号（ｉ）－信号の平均）／信号の標準偏差
以上の処理を行った後、ＣＰＵ２は、メインルーチンにリターンする。
正規化は、下に示したように、信号（顔信号、又は指信号）（ｉ）から信号の平均を減算し、これを信号の標準偏差で除することにより、正規化された信号（ｉ）を計算することにより行う。
ここで正規化された信号（ｉ）は、次の式による。
正規化された信号（ｉ）＝（信号（ｉ）－信号の平均）／信号の標準偏差
以上の処理を行った後、ＣＰＵ２は、メインルーチンにリターンする。
【0169】
図３２は、ステップ９０（図２２）の血圧測定処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、相互相関と遅延を計算する（ステップ５０５）。すなわち、ＣＰＵ２は、ステップ４５０（図３１）でＲＡＭ４に記憶した正規化した顔信号と、ステップ４５５（図３１）でＲＡＭ４に記憶した正規化した指信号を読み出し、これら正規化した顔信号と指信号の相互相関と遅延（遅れ時間Ｌ）の関係（図１４（ｂ）のような関係）を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ５０５）。
より具体的には、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４にＮとｍを設定し、式（１）に従って計算して図１９（ｂ）のような相互相関とｍの関係を計算する。
ｍは、遅れ時間に相当するデータ点の個数であるから、ＣＰＵ２は、当該ｍに隣接するデータ点の時間間隔（ここでは、２４０［ｆｐｓ］相当でサンプリングするため１／２４０秒）を適用することにより図１４（ｂ）のような相互相関と遅れ時間の関係を計算する。
そして、ＣＰＵ２は、０～１．１秒の間で相互相関のピークを検索し、検索したピークの時間を遅れ時間としてＲＡＭ４に記憶する。
まず、ＣＰＵ２は、相互相関と遅延を計算する（ステップ５０５）。すなわち、ＣＰＵ２は、ステップ４５０（図３１）でＲＡＭ４に記憶した正規化した顔信号と、ステップ４５５（図３１）でＲＡＭ４に記憶した正規化した指信号を読み出し、これら正規化した顔信号と指信号の相互相関と遅延（遅れ時間Ｌ）の関係（図１４（ｂ）のような関係）を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ５０５）。
より具体的には、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４にＮとｍを設定し、式（１）に従って計算して図１９（ｂ）のような相互相関とｍの関係を計算する。
ｍは、遅れ時間に相当するデータ点の個数であるから、ＣＰＵ２は、当該ｍに隣接するデータ点の時間間隔（ここでは、２４０［ｆｐｓ］相当でサンプリングするため１／２４０秒）を適用することにより図１４（ｂ）のような相互相関と遅れ時間の関係を計算する。
そして、ＣＰＵ２は、０～１．１秒の間で相互相関のピークを検索し、検索したピークの時間を遅れ時間としてＲＡＭ４に記憶する。
【0170】
次に、ＣＰＵ２は、相互相関の最大検索領域をＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ５１０）。これは、相互相関のピークを探索する遅れ時間の範囲を設定するものであり、遅れ時間は正であるため、実験結果を参考にして一例として０～１．１［ｓ］とした。
次に、ＣＰＵ２は、相互相関のピークの最大検索領域をステップ５１０でＲＡＭ４に記憶した範囲に限定する（ステップ５１５）。
次に、ＣＰＵ２は、相互相関のピークの最大検索領域をステップ５１０でＲＡＭ４に記憶した範囲に限定する（ステップ５１５）。
【0171】
次に、ＣＰＵ２は、ステップ５０５でＲＡＭ４に記憶した相互相関の遅れ時間に対するピークをステップ５１５で限定した最大検索領域で検索し（ステップ５２０）、これによって、相互相関のピークを特定する（ステップ５２５）。
そして、ＣＰＵ２は、当該特定した相互相関の最大ピークに対応する遅れ時間Ｌを決定し、ＲＡＭ４に記憶する（ステップ５３０）。
そして、ＣＰＵ２は、当該特定した相互相関の最大ピークに対応する遅れ時間Ｌを決定し、ＲＡＭ４に記憶する（ステップ５３０）。
【0172】
ところで、遅れ時間Ｌと、最高血圧（収縮期血圧ＳＢＰ）及び最低血圧（拡張期血圧ＤＢＰ）の関係は、第１実施形態で説明したように実験によって求まっている式（Ａ）（Ｂ）に遅れ時間Ｌ、と最高血圧推定パラメータ（ＰＳ１、ＰＳ２）、最低血圧推定パラメータ（ＰＤ１、ＰＤ２）を適用することで、それぞれ、最高血圧と最低血圧の絶対値を求めることができる。
これらのパラメータは、対象者１５ごとに設定しても良いし、あるいは、全ての対象者１５に対して適用する代表的な値を用いても良い。
本実施形態では、第１実施形態と異なり、最低値Ｖではなく、相関遅れＣを使用して遅れ時間Ｌを求めているので、相関遅れＣに対応した各パラメータ値が記憶部１０に保存されている。
これらのパラメータは、対象者１５ごとに設定しても良いし、あるいは、全ての対象者１５に対して適用する代表的な値を用いても良い。
本実施形態では、第１実施形態と異なり、最低値Ｖではなく、相関遅れＣを使用して遅れ時間Ｌを求めているので、相関遅れＣに対応した各パラメータ値が記憶部１０に保存されている。
【0173】
ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に最高血圧推定パラメータ（ＰＳ１、ＰＳ２）を記憶して設定する（ステップ５３５）。
そして、ＣＰＵ２は、実験で求めた式（Ａ）にステップ５３０でＲＡＭ４に記憶した遅れ時間Ｌと、ステップ５３５でＲＡＭ４に記憶した最高血圧推定パラメータ（ＰＳ１、ＰＳ２）を代入して、最高血圧を計算により決定し、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ５４０）。
収縮期血圧ＳＢＰ＝ＰＳ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＳ２ … 式（Ａ）
そして、ＣＰＵ２は、実験で求めた式（Ａ）にステップ５３０でＲＡＭ４に記憶した遅れ時間Ｌと、ステップ５３５でＲＡＭ４に記憶した最高血圧推定パラメータ（ＰＳ１、ＰＳ２）を代入して、最高血圧を計算により決定し、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ５４０）。
収縮期血圧ＳＢＰ＝ＰＳ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＳ２ … 式（Ａ）
【0174】
次に、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に最低血圧推定パラメータ（ＰＤ１、ＰＤ２）を記憶して設定する（ステップ５４５）。
そして、ＣＰＵ２は、実験で求めた式（Ｂ）にステップ５３０でＲＡＭ４に記憶した遅れ時間Ｌと、ステップ５４５でＲＡＭ４に記憶した最低血圧推定パラメータ（ＰＤ１、ＰＤ２）を代入して、最高血圧を計算により決定し、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ５５０）。
拡張期血圧ＤＢＰ＝ＰＤ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＤ２ … 式（Ｂ）
以上の処理を行うと、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶した最高血圧と最低血圧をディスプレイ５に表示してメインルーチンにリターンする。
そして、ＣＰＵ２は、実験で求めた式（Ｂ）にステップ５３０でＲＡＭ４に記憶した遅れ時間Ｌと、ステップ５４５でＲＡＭ４に記憶した最低血圧推定パラメータ（ＰＤ１、ＰＤ２）を代入して、最高血圧を計算により決定し、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ５５０）。
拡張期血圧ＤＢＰ＝ＰＤ１×遅れ時間Ｌ＋ＰＤ２ … 式（Ｂ）
以上の処理を行うと、ＣＰＵ２は、ＲＡＭ４に記憶した最高血圧と最低血圧をディスプレイ５に表示してメインルーチンにリターンする。
【0175】
（変形例）
以上説明した実施形態では、表カメラ７と裏カメラ８で撮影した顔動画と指動画を予め記憶部１０に記憶しておき、これを解析して血圧を測定したが、次に、顔動画と指動画をリアルタイムで撮影して血圧を測定する例について説明する。
本変形例では、図２１の「動画フレーム読み込み」の処理（ステップ５）を、「動画撮影処理」に変更したものである。他の処理は、実施形態と同じである。
以上説明した実施形態では、表カメラ７と裏カメラ８で撮影した顔動画と指動画を予め記憶部１０に記憶しておき、これを解析して血圧を測定したが、次に、顔動画と指動画をリアルタイムで撮影して血圧を測定する例について説明する。
本変形例では、図２１の「動画フレーム読み込み」の処理（ステップ５）を、「動画撮影処理」に変更したものである。他の処理は、実施形態と同じである。
【0176】
図３３は、変更後におけるステップ５の動画撮影処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、表カメラ７で対象者１５の顔を撮影して、顔フレーム画像３１をＲＡＭ４に記憶し（ステップ５６０）、更に、裏カメラ８で対象者１５の指を撮影して、指フレーム画像３２をＲＡＭ４に記憶する（ステップ５６５）。
まず、ＣＰＵ２は、表カメラ７で対象者１５の顔を撮影して、顔フレーム画像３１をＲＡＭ４に記憶し（ステップ５６０）、更に、裏カメラ８で対象者１５の指を撮影して、指フレーム画像３２をＲＡＭ４に記憶する（ステップ５６５）。
【0177】
次に、ＣＰＵ２は、撮影した顔フレーム画像３１の数と指フレーム画像３２の数を数えてＲＡＭ４に記憶し（ステップ５７０）、十分な時間これらフレーム画像を収集した否かを判断する（ステップ５７５）。
まだ、十分な時間収集していない場合（ステップ５７５；Ｎ）、ＣＰＵ２は、ステップ５６０に戻って、更にフレーム画像を収集する。
まだ、十分な時間収集していない場合（ステップ５７５；Ｎ）、ＣＰＵ２は、ステップ５６０に戻って、更にフレーム画像を収集する。
【0178】
一方、十分な時間収集した場合（ステップ５７５；Ｙ）、ＣＰＵ２は、表カメラ７で収集した顔フレーム画像３１を顔動画としてＲＡＭ４に記憶し、裏カメラ８で収集した指フレーム画像３２を指動画としてＲＡＭ４に記憶する（ステップ５８０）。
ステップ５７０で記憶した顔フレーム画像３１の数と、指フレーム画像３２の数が、ステップ１１５（図２３）のフレーム数取得に相当する。
ステップ５７０で記憶した顔フレーム画像３１の数と、指フレーム画像３２の数が、ステップ１１５（図２３）のフレーム数取得に相当する。
【0179】
次に、ＣＰＵ２は、フレームレートを取得してＲＡＭ４に記憶し（ステップ５８５）、時間ベクトルを設定してＲＡＭ４に記憶する（ステップ５９０）。
これらは、ステップ１１０、１２０（図２３）と同様である。
他の処理は、先に説明した実施形態と同じである。
本変形例によれば、顔動画と指動画を十分な時間収集するごとに、血圧をリアルタイムで測定し、これを更新することができる。
これらは、ステップ１１０、１２０（図２３）と同様である。
他の処理は、先に説明した実施形態と同じである。
本変形例によれば、顔動画と指動画を十分な時間収集するごとに、血圧をリアルタイムで測定し、これを更新することができる。
【0180】
図３４は、血圧測定装置１の性能を評価した図である。
図３４（ａ）で太線で示した測定値４５は、血圧測定装置１によって測定した最高血圧であって、細線で示した測定値４６は、指に装着するタイプの一般に利用される血圧計で測定した最高血圧である。
縦軸は、最高血圧［ｍｍＨｇ］を表し、横軸は、血圧をサンプリングしたサンプルナンバーを表し、時間軸に対応している。
図に示したように、最高血圧は、時間と共に変動するが、両者は高い精度で一致している。
図３４（ａ）で太線で示した測定値４５は、血圧測定装置１によって測定した最高血圧であって、細線で示した測定値４６は、指に装着するタイプの一般に利用される血圧計で測定した最高血圧である。
縦軸は、最高血圧［ｍｍＨｇ］を表し、横軸は、血圧をサンプリングしたサンプルナンバーを表し、時間軸に対応している。
図に示したように、最高血圧は、時間と共に変動するが、両者は高い精度で一致している。
【0181】
図３４（ｂ）で太線で示した測定値４７は、血圧測定装置１によって測定した最低血圧であって、細線で示した測定値４８は一般の血圧計で測定した最低血圧である。
図に示したように、最低血圧は、時間と共に変動するが、これも両者は高い精度で一致している。
図に示したように、最低血圧は、時間と共に変動するが、これも両者は高い精度で一致している。
【0182】
以上に説明した実施形態で、特徴１は、次の構成を提供する。
（第１構成）対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画と第２の動画のそれぞれから、異なる種類の色成分の時間変化を用いて、前記第１の動画から第１の脈波を取得し、前記第２の動画から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする血圧測定装置。
（第２構成）前記脈波取得手段は、前記第１の動画からＹＩＱ成分に含まれるＱ成分を用いて第１の脈波を取得し、前記第２の動画からＲＧＢ成分に含まれるＧ成分を用いて第２の脈波を取得することを特徴とする第１構成の血圧測定装置。
（第３構成）前記脈波取得手段は、前記Ｇ成分を反転した値を用いて前記第２の脈波を取得することを特徴とする第２構成の血圧測定装置。
（第４構成）前記第１の体表面は前記対象者の顔であり、前記第２の体表面は前記対象者の指であることを特徴とする第１構成、第２構成、又は第３構成の血圧測定装置。
（第５構成）第１の側に配設され、対象者の第１の体表面を撮影する第１のカメラと、前記第１の側と対向する第２の側に配設され、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光で照明しながら撮影する第２のカメラと、前記第１のカメラで前記対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画を取得し、前記第２のカメラで前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画と第２の動画のそれぞれから、異なる種類の色成分の時間変化を用いて、前記第１の動画から第１の脈波を取得し、前記第２の動画から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする携帯端末。
（第６構成）対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得する動画取得機能と、前記取得した第１の動画と第２の動画のそれぞれから、異なる種類の色成分の時間変化を用いて、前記第１の動画から第１の脈波を取得し、前記第２の動画から第２の脈波を取得する脈波取得機能と、前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得機能と、前記取得した血圧を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する血圧測定プログラム。
（第１構成）対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画と第２の動画のそれぞれから、異なる種類の色成分の時間変化を用いて、前記第１の動画から第１の脈波を取得し、前記第２の動画から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする血圧測定装置。
（第２構成）前記脈波取得手段は、前記第１の動画からＹＩＱ成分に含まれるＱ成分を用いて第１の脈波を取得し、前記第２の動画からＲＧＢ成分に含まれるＧ成分を用いて第２の脈波を取得することを特徴とする第１構成の血圧測定装置。
（第３構成）前記脈波取得手段は、前記Ｇ成分を反転した値を用いて前記第２の脈波を取得することを特徴とする第２構成の血圧測定装置。
（第４構成）前記第１の体表面は前記対象者の顔であり、前記第２の体表面は前記対象者の指であることを特徴とする第１構成、第２構成、又は第３構成の血圧測定装置。
（第５構成）第１の側に配設され、対象者の第１の体表面を撮影する第１のカメラと、前記第１の側と対向する第２の側に配設され、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光で照明しながら撮影する第２のカメラと、前記第１のカメラで前記対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画を取得し、前記第２のカメラで前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画と第２の動画のそれぞれから、異なる種類の色成分の時間変化を用いて、前記第１の動画から第１の脈波を取得し、前記第２の動画から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする携帯端末。
（第６構成）対象者の第１の体表面を環境光下で撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を所定の照明光下で撮影した第２の動画を取得する動画取得機能と、前記取得した第１の動画と第２の動画のそれぞれから、異なる種類の色成分の時間変化を用いて、前記第１の動画から第１の脈波を取得し、前記第２の動画から第２の脈波を取得する脈波取得機能と、前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得機能と、前記取得した血圧を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する血圧測定プログラム。
【0183】
特徴２は、次の構成を提供する。
（第２１構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化から第１の脈波を取得し、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波の波形の全体と、前記取得した第２の脈波の波形の全体と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする血圧測定装置。
（第２２構成）前記遅れ取得手段は、前記第１の脈波の波形と、前記第２の脈波の波形と、の間の相関関係を用いて前記伝搬の遅れを取得することを特徴とする第２１構成の血圧測定装置。
（第２３構成）前記遅れ取得手段は、前記第１の脈波の波形と、前記第２の脈波の波形と、のうちの少なくとも一方を時間方向にシフトしながら、前記シフトごとの相関関係を取得し、当該相関関係が最大となるシフト量を前記伝搬の遅れとして取得することを特徴とする第２２構成の血圧測定装置。
（第２４構成）前記第１の脈波の波形と前記第２の脈波の波形のうち、心臓から遠い方の前記体表面で撮影した動画から取得した脈波が遅れる範囲で前記相関関係のピークを探索し、前記探索したピークの位置によって前記シフト量を取得することを特徴とする第２３構成に記載の血圧測定装置。
（第２５構成）前記第１の体表面は前記対象者の顔であり、前記第２の体表面は前記対象者の指であることを特徴とする第２１構成から第２４構成までのうちの何れか１の構成に記載の血圧測定装置。
（第２６構成）第１の側に配設され、対象者の第１の体表面を撮影する第１のカメラと、前記第１の側と対向する第２の側に配設され、前記対象者の第２の体表面を撮影する第２のカメラと、前記第１のカメラで前記対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画を取得し、前記第２のカメラで前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化から第１の脈波を取得し、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波の波形の全体と、前記取得した第２の脈波の波形の全体と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする携帯端末。
（第２７構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得機能と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化から第１の脈波を取得し、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から第２の脈波を取得する脈波取得機能と、前記取得した第１の脈波の波形の全体と、前記取得した第２の脈波の波形の全体と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得機能と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得機能と、前記取得した血圧を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する血圧測定プログラム。
（第２１構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化から第１の脈波を取得し、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波の波形の全体と、前記取得した第２の脈波の波形の全体と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする血圧測定装置。
（第２２構成）前記遅れ取得手段は、前記第１の脈波の波形と、前記第２の脈波の波形と、の間の相関関係を用いて前記伝搬の遅れを取得することを特徴とする第２１構成の血圧測定装置。
（第２３構成）前記遅れ取得手段は、前記第１の脈波の波形と、前記第２の脈波の波形と、のうちの少なくとも一方を時間方向にシフトしながら、前記シフトごとの相関関係を取得し、当該相関関係が最大となるシフト量を前記伝搬の遅れとして取得することを特徴とする第２２構成の血圧測定装置。
（第２４構成）前記第１の脈波の波形と前記第２の脈波の波形のうち、心臓から遠い方の前記体表面で撮影した動画から取得した脈波が遅れる範囲で前記相関関係のピークを探索し、前記探索したピークの位置によって前記シフト量を取得することを特徴とする第２３構成に記載の血圧測定装置。
（第２５構成）前記第１の体表面は前記対象者の顔であり、前記第２の体表面は前記対象者の指であることを特徴とする第２１構成から第２４構成までのうちの何れか１の構成に記載の血圧測定装置。
（第２６構成）第１の側に配設され、対象者の第１の体表面を撮影する第１のカメラと、前記第１の側と対向する第２の側に配設され、前記対象者の第２の体表面を撮影する第２のカメラと、前記第１のカメラで前記対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画を取得し、前記第２のカメラで前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化から第１の脈波を取得し、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した第１の脈波の波形の全体と、前記取得した第２の脈波の波形の全体と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする携帯端末。
（第２７構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得機能と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化から第１の脈波を取得し、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から第２の脈波を取得する脈波取得機能と、前記取得した第１の脈波の波形の全体と、前記取得した第２の脈波の波形の全体と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得機能と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得機能と、前記取得した血圧を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する血圧測定プログラム。
【0184】
特徴３は、次の構成を提供する。
（第３１構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化と、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から、それぞれ、前記第１の動画のフレームレートと、前記第２の動画のフレームレートに応じた離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間手段と、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする血圧測定装置。
（第３２構成）前記遅れ取得手段は、前記第１の脈波の波形と、前記第２の脈波の波形と、の間の相関関係を用いて前記伝搬の遅れを取得することを特徴とする第３１構成の血圧測定装置。
（第３３構成）前記遅れ取得手段は、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、のうちの少なくとも一方を時間方向にシフトしながら、前記シフトごとの相関関係を取得し、当該相関関係が最大となるシフト量を前記伝搬の遅れとして取得することを特徴とする第３２構成の血圧測定装置。
（第３４構成）前記第１の体表面は前記対象者の顔であり、前記第２の体表面は前記対象者の指であることを特徴とする第３１構成、第３２構成、又は第３３構成の血圧測定装置。
（第３５構成）第１の側に配設され、対象者の第１の体表面を撮影する第１のカメラと、前記第１の側と対向する第２の側に配設され、前記対象者の第２の体表面を撮影する第２のカメラと、前記第１のカメラで前記対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画を取得し、前記第２のカメラで前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化と、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から、それぞれ、前記第１の動画のフレームレートと、前記第２の動画のフレームレートに応じた離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間手段と、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする携帯端末。
（第３６構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得機能と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化と、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から、それぞれ、前記第１の動画のフレームレートと、前記第２の動画のフレームレートに応じた離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波を取得する脈波取得機能と、前記取得した離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間機能と、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得機能と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得機能と、前記取得した血圧を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する血圧測定プログラム。
（第３１構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化と、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から、それぞれ、前記第１の動画のフレームレートと、前記第２の動画のフレームレートに応じた離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間手段と、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする血圧測定装置。
（第３２構成）前記遅れ取得手段は、前記第１の脈波の波形と、前記第２の脈波の波形と、の間の相関関係を用いて前記伝搬の遅れを取得することを特徴とする第３１構成の血圧測定装置。
（第３３構成）前記遅れ取得手段は、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、のうちの少なくとも一方を時間方向にシフトしながら、前記シフトごとの相関関係を取得し、当該相関関係が最大となるシフト量を前記伝搬の遅れとして取得することを特徴とする第３２構成の血圧測定装置。
（第３４構成）前記第１の体表面は前記対象者の顔であり、前記第２の体表面は前記対象者の指であることを特徴とする第３１構成、第３２構成、又は第３３構成の血圧測定装置。
（第３５構成）第１の側に配設され、対象者の第１の体表面を撮影する第１のカメラと、前記第１の側と対向する第２の側に配設され、前記対象者の第２の体表面を撮影する第２のカメラと、前記第１のカメラで前記対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画を取得し、前記第２のカメラで前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得手段と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化と、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から、それぞれ、前記第１の動画のフレームレートと、前記第２の動画のフレームレートに応じた離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波を取得する脈波取得手段と、前記取得した離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間手段と、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得手段と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得手段と、前記取得した血圧を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする携帯端末。
（第３６構成）対象者の第１の体表面を撮影した第１の動画と、前記対象者の第２の体表面を撮影した第２の動画を取得する動画取得機能と、前記取得した第１の動画の色を構成する成分の変化と、前記取得した第２の動画の色を構成する成分の変化から、それぞれ、前記第１の動画のフレームレートと、前記第２の動画のフレームレートに応じた離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波を取得する脈波取得機能と、前記取得した離散的な第１の脈波と離散的な第２の脈波の、それぞれの離散値を補間する補間機能と、前記補間した第１の脈波の波形と、前記補間した第２の脈波の波形と、を用いて前記取得した第１の脈波と第２の脈波の間の伝搬の遅れを取得する遅れ取得機能と、前記取得した伝搬の遅れを用いて前記対象者の血圧を取得する血圧取得機能と、前記取得した血圧を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する血圧測定プログラム。
【0185】
以上のように、血圧測定装置１は、スマートフォンを用いた相対血圧測定手段を提供する。ここで、特徴１～特徴３について、従来、本実施形態と効果をまとめると次のようになる。
（特徴１）
従来は、スマートフォンで血圧を測定する場合、スマートフォンの表面カメラ（顔を撮影）と裏面カメラ（指を撮影）の映像からＲ－Ｇ成分によって相対血圧を測定している。
本実施形態では、表面カメラ（顔を撮影）の映像では、Ｈ成分とＳ成分（測定領域の抽出）とＱ成分（顔信号）を用いる。裏面カメラ（指を撮影）の場合、スマートフォンの照明を用いてＧ成分（指信号）を用いることで、動きと光外乱の対策により脈波信号（顔信号、指信号）の信頼性を強化することができる。
（特徴１）
従来は、スマートフォンで血圧を測定する場合、スマートフォンの表面カメラ（顔を撮影）と裏面カメラ（指を撮影）の映像からＲ－Ｇ成分によって相対血圧を測定している。
本実施形態では、表面カメラ（顔を撮影）の映像では、Ｈ成分とＳ成分（測定領域の抽出）とＱ成分（顔信号）を用いる。裏面カメラ（指を撮影）の場合、スマートフォンの照明を用いてＧ成分（指信号）を用いることで、動きと光外乱の対策により脈波信号（顔信号、指信号）の信頼性を強化することができる。
【0186】
（特徴２）
従来は、スマートフォンで血圧を測定する場合、スマートフォンの表面カメラ（顔を撮影）と裏面カメラ（指を撮影）の映像からＲ－Ｇ成分を抽出する。そして、抽出した波形のピークの時間差から相対血圧を測定している。
本実施形態では、ピークではなく、波全体の波形を用いる（相関手法）、ことで、脈波の遅れ（及び血圧）を精度高く測定することができる。
従来は、スマートフォンで血圧を測定する場合、スマートフォンの表面カメラ（顔を撮影）と裏面カメラ（指を撮影）の映像からＲ－Ｇ成分を抽出する。そして、抽出した波形のピークの時間差から相対血圧を測定している。
本実施形態では、ピークではなく、波全体の波形を用いる（相関手法）、ことで、脈波の遅れ（及び血圧）を精度高く測定することができる。
【0187】
（特徴３）
従来は、スマートフォンで血圧を測定する場合、スマートフォンの表面カメラ（顔を撮影）と裏面カメラ（指を撮影）の映像によって相対血圧を測定している。しかし、スマートフォンに用いられているカメラの大部分は３０～６０［ｆｐｓ］のため、血圧を測定する場合の分解能が足りない。
本実施形態では、映像から抽出した脈波をスプライン補間し、補間後の脈波に対して相関手法を適用することで、高い分解能（時間分解能）で血圧を推定・測定することができる。
従来は、スマートフォンで血圧を測定する場合、スマートフォンの表面カメラ（顔を撮影）と裏面カメラ（指を撮影）の映像によって相対血圧を測定している。しかし、スマートフォンに用いられているカメラの大部分は３０～６０［ｆｐｓ］のため、血圧を測定する場合の分解能が足りない。
本実施形態では、映像から抽出した脈波をスプライン補間し、補間後の脈波に対して相関手法を適用することで、高い分解能（時間分解能）で血圧を推定・測定することができる。
【符号の説明】
【0188】
１ 血圧測定装置
２ ＣＰＵ
３ ＲＯＭ
４ ＲＡＭ
５ ディスプレイ
６ タッチパネル
７ 第１脈波測定部（表カメラ）
８ 第２脈波測定部（裏カメラ）
９ 照明
１０ 記憶部
１０ａ 血圧測定プログラム
１０ｂ データ
１１ 通信制御部
１５ 対象者
１６、１７、１９ 指信号
１８、２０ 顔信号
２５ 塊領域
２６ 測定領域
３１ 顔フレーム画像
３２ 指フレーム画像
３６ 顔データ点（補間前）
３７ 顔データ点（補間後）
３８ スプライン曲線
４５、４６ 測定値（最高血圧）
４７、４８ 測定値（最低血圧）
Ｍ１、Ｍ４～Ｍ７ 測定位置（額、前腕、手首、親指付根、指先）
Ｖ 最低値（谷）
Ｔ 最高値（ピーク）
Ｄ 最大傾き
Ｃ 相関遅れ（脈波全体の遅れ）
２ ＣＰＵ
３ ＲＯＭ
４ ＲＡＭ
５ ディスプレイ
６ タッチパネル
７ 第１脈波測定部（表カメラ）
８ 第２脈波測定部（裏カメラ）
９ 照明
１０ 記憶部
１０ａ 血圧測定プログラム
１０ｂ データ
１１ 通信制御部
１５ 対象者
１６、１７、１９ 指信号
１８、２０ 顔信号
２５ 塊領域
２６ 測定領域
３１ 顔フレーム画像
３２ 指フレーム画像
３６ 顔データ点（補間前）
３７ 顔データ点（補間後）
３８ スプライン曲線
４５、４６ 測定値（最高血圧）
４７、４８ 測定値（最低血圧）
Ｍ１、Ｍ４～Ｍ７ 測定位置（額、前腕、手首、親指付根、指先）
Ｖ 最低値（谷）
Ｔ 最高値（ピーク）
Ｄ 最大傾き
Ｃ 相関遅れ（脈波全体の遅れ）
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】