WO1994022363A1 - Electronic blood pressure measuring instrument - Google Patents

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WO1994022363A1
WO1994022363A1 PCT/JP1994/000545 JP9400545W WO9422363A1 WO 1994022363 A1 WO1994022363 A1 WO 1994022363A1 JP 9400545 W JP9400545 W JP 9400545W WO 9422363 A1 WO9422363 A1 WO 9422363A1
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WO
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pulse wave
pattern
blood pressure
amplitude
interval
Prior art date
Application number
PCT/JP1994/000545
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English (en)
French (fr)
Inventor
Hideaki Shimazu
Hidetaka Shimizu
Noriyuki Yamaguchi
Masaru Komatsu
Original Assignee
Osachi Co., Ltd.
Nagano, Ken
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Publication date
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    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/022—Measuring pressure in heart or blood vessels by applying pressure to close blood vessels, e.g. against the skin; Ophthalmodynamometers
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    • A61B5/022—Measuring pressure in heart or blood vessels by applying pressure to close blood vessels, e.g. against the skin; Ophthalmodynamometers
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    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • the present invention relates to an electronic blood pressure measurement device that measures cuff pressure to measure hemodynamics, and more particularly to an improvement for measuring biological information other than a blood pressure value based on a pulse wave component extracted from a cuff pressure.
  • a blood pressure value based on a pulse wave component extracted from a cuff pressure.
  • a noninvasive hemodynamic measuring device there is a device which detects Korotkoff sound generated by a pulse wave in a blood vessel in a process of gradually depressurizing a pressurized cuff.
  • This system calculates the systolic, mean, and diastolic blood pressures based on the pressure at the time of occurrence, maximum, and disappearance of the detected Korotkoff sound.
  • this Korotkoff sound is a very small sound, and at the same time, its frequency band is in a band that is easily affected by extraneous noise. Therefore, detection errors are likely to occur.
  • the attenuation of the sound wave depends on the detection site and the thickness of the upper tissue. There is a problem that the detection error is large and the reproducibility is poor due to the large difference.
  • an oscillometric method for directly calculating a blood pressure value or the like from a change in cuff pressure has come to be used.
  • a pulse wave superimposed on the detected cuff pressure is extracted to derive the pulse wave amplitude, and the pressure at the maximum value of the pulse wave amplitude is taken as the average blood pressure, and the amplitude value at a predetermined ratio higher than the maximum value on the high pressure side Is determined as the systolic blood pressure, and the pressure at a predetermined percentage of the amplitude value lower than the maximum value is determined as the diastolic blood pressure.
  • a highly sensitive pressure sensor can be used and the detection signal is in the low frequency band, so it is not affected by external noise or external vibration, etc.
  • each blood pressure value is generally calculated by a predetermined method based on a comparison with the direct method by inserting a catheter or the like.
  • the direct method by inserting a catheter or the like.
  • the present invention is to solve the above-mentioned problem.
  • the problem is to elucidate the mechanism of the pulse wave amplitude and to reflect the hemodynamics from the pulse wave amplitude pattern based on the knowledge.
  • An object of the present invention is to configure a measuring device that can extract information and use the extracted information as an index of a measured value such as blood pressure. Disclosure of the invention
  • the present invention relates to a pressure detecting means (12, 16, 17:23) for detecting a cuff pressure under the influence of a pulse wave in a process of slowly decreasing or increasing a cuff pressure, and a pressure detecting means for detecting the cuff pressure.
  • Pulse wave extracting means (24) for extracting a pulse wave component from the cuff pressure, and a pulse wave for detecting a pulse wave amplitude representing a value corresponding to each pulse of the pulse wave component extracted by the pulse wave extracting means.
  • Pattern classification means (37) for classifying into a reference pattern set as a hemodynamic reference based on the cardiac ejection characteristics.
  • information reflecting the hemodynamics can be extracted by classifying according to the shape of the pulse wave pattern, instead of simply using the pulse wave pattern for the determination of the blood pressure value as in the related art. Further, it is possible to know the significance of the blood pressure value determined based on the shape of the pulse wave pattern and the reliability of the value.
  • a pulse wave pattern generating means (32, 33, 35, 36, 1005, 1006) for generating a pulse wave pattern normalized by a predetermined reference value based on the pulse wave amplitude and the pulse wave interval. ).
  • pulse wave pattern normalizing means (1005, 1006) for normalizing the pulse wave amplitude and the pulse wave interval.
  • pulse wave pattern normalization means allows only the pattern shape to be determined. Since they can be compared, accurate classification is possible.
  • the reference pattern is normalized to be equal to the normalized pulse wave pattern
  • the pulse wave pattern classification means uses the correlation between the plurality of reference patterns and the normalized pulse wave pattern as a classification standard.
  • the pulse wave pattern classification means uses the correlation between the plurality of reference patterns and the normalized pulse wave pattern as a classification standard.
  • a plurality of reference patterns be set in accordance with the pulse wave amplitude beak shape.
  • the peak shape of the pulse wave amplitude reflects information especially on the extensibility of blood vessels.
  • the pulse wave amplitude and / or pulse wave interval is quantized to generate a pulse wave pattern. It is effective to provide quantization means (29, 30, 31) for sending to the stage. By providing a means for quantizing the detection data, it is possible to reduce in advance the high data resolution, which is not necessarily required for the subsequent generation or classification of pulse wave patterns, to a certain extent, to shorten the processing time and reduce the memory capacity. .
  • the pattern classification means is provided with means (1022) for detecting the number of peaks and / or the degree of turbulence of the pulse wave pattern. It is preferable to perform pattern classification (1023, 1024).
  • the number of peaks and / or the degree of turbulence accurately captures signs reflecting abnormal conditions of the pulse wave pattern, such as arteriosclerosis, arrhythmia, and heart disease.
  • the pattern classification means is provided with a means (1025) for detecting the peak width of the pulse wave pattern, and the pulse wave pattern is classified using the beak width as a part of the classification criterion (1026).
  • the beak width particularly reflects the condition of the blood vessel, for example, atherosclerosis, fatigue due to stress, abnormal vascular extensibility due to tension and the like.
  • the blood pressure detecting means (25) for detecting at least the maximum blood pressure value based on the pulse wave component or the pulse wave pattern is provided, and the pattern classifying means is used to classify the systolic blood pressure value detected by the blood pressure detecting means into one of the classification criteria.
  • the pattern classifying means is used to classify the systolic blood pressure value detected by the blood pressure detecting means into one of the classification criteria.
  • pulse wave patterns cannot be accurately classified only by pattern shape
  • the use of blood pressure values as part of the classification criteria makes it possible to perform classification from a comprehensive viewpoint.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a blood pressure monitor unit in an embodiment of an electronic blood pressure measurement device according to the present invention.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing each processing executed in the embodiment as a combination of function realizing means.
  • FIG. 3 is a schematic configuration diagram showing the entire configuration of the embodiment according to the present invention.
  • 'FIG. 4 is a time chart showing the signal form of the processing performed by the MPU of the embodiment.
  • FIG. 5 is a graph showing the relationship between the pressure difference between the inside and outside of the blood vessel and the change in volume.
  • FIG. 6 is a graph showing temporal changes in cuff pressure and pulse wave amplitude in comparison.
  • FIG. 7 is a graph showing typical examples of the pulse wave pattern (pattern A and pattern B).
  • FIG. 8 is a graph showing a typical example (pattern C) of a pulse wave pattern.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing typical examples (patterns A, B, C, D, and E) of pulse wave patterns, measured examples, and cases corresponding thereto.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a pattern generation procedure of the pulse wave pattern generation means.
  • FIG. 11 is a graph showing a pattern before and after removing an error of a pulse wave amplitude caused by a body motion or the like.
  • Figure 12 is a graph for explaining data interpolation and filtering (smoothing) processing.
  • FIG. 13 is a graph for explaining the normalization processing of the pulse wave pattern.
  • FIG. 14 is a graph for explaining another normalization processing method.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a pattern classification procedure of the pulse wave pattern classification means.
  • FIG. 16 is a flowchart showing another pattern classification procedure different from FIG.
  • Figure 17 shows the peak and disturbance detection of the pattern classification procedure shown in Figure 16.
  • 3 is a flowchart showing the details of the procedure.
  • FIG. 18 is a flowchart showing in detail the peak width calculation procedure of the pattern classification procedure shown in FIG.
  • FIG. 19 is a graph showing, as an example, a pulse wave pattern corresponding to pattern A to explain the classification method of another pattern classification means.
  • FIG. 20 is a graph showing, as an example, a pulse wave pattern corresponding to pattern E in order to explain the same classification method as in FIG.
  • FIG. 21 is a graph showing, as an example, a pulse wave pattern corresponding to pattern C in order to explain the same classification method as in FIG.
  • FIG. 22 is a graph showing, as an example, a pulse wave pattern corresponding to pattern D in order to explain the same classification method as in FIG. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • the measurement apparatus of the present embodiment is based on the premise that the pulse wave amplitude is derived by the oscillometric method, and can simultaneously measure the blood pressure by the oscillometric method.
  • the measurement principle of the measurement device and the relationship between the measurement principle and internal factors will be described first.
  • the minute pulse wave amplitude superimposed on the cuff pressure in the process of slowly decreasing or increasing the cuff pressure is determined by the pressure difference between the inside and outside of the blood vessel and the change in the vascular volume caused by this pressure difference. Then, as shown by the solid line in FIG.
  • the inventors have found that there is a large nonlinearity between the elastic modulus of the blood vessel and the pressure difference between the inside and outside.
  • the change in blood vessel volume increases rapidly at the part where the pressure difference between the inside and outside is small, and the blood vessel becomes the most extensible when the blood pressure and the internal pressure are almost equal, in other words, when the cuff pressure is almost equal to the average blood pressure. . Therefore, a large cuff pressure that overcomes the systolic blood pressure at the beginning of the slow decompression process No pulse wave is observed when the pulse is applied, and a small amplitude pulse wave 1b based on the pulse 1a is detected only when the cuff is depressurized to some extent.
  • a characteristic pulse wave amplitude pattern can be obtained by a blood pressure meter using the oscillometric method.
  • Figure 6 shows the correspondence between the cuff pressure and the detected pulse wave amplitude.
  • the pulse wave amplitude pattern obtained in the process of reducing the cuff pressure is based on the nonlinearity (change in elastic modulus) of the blood vessel shown in Fig. 5, but this nonlinearity depends on the blood vessel configuration and its deformed state. And due to.
  • blood vessels are composed of elastic fibers composed of soft muscle tissue and collagenous fibers with low extensibility that enclose the outside of the blood vessels. Although it has large extensibility, it shows small extensibility when the blood vessels are inflated, because the collagen fibers suppress the deformation of the blood vessels.
  • the pulse wave pattern obtained based on the characteristics shown in FIG. 5 actually takes various shapes depending on the amount of pressure change based on the pulse and the state of the blood vessel.
  • the pulse wave amplitude increases when the extensibility of the blood vessels is large and when the cardiac output is large.
  • the state of the blood vessel changes, especially when the elastic fiber hardens, the extension characteristic of the blood vessel shown in Fig. 5 changes, and the shape of the pulse wave pattern (particularly its peak shape) changes.
  • Figure 7 shows a comparison between Pattern A when the circulatory system is normal and Pattern B when hypotension, anemia or shock is present.
  • FIG. 8 shows Pattern C that appears characteristically when a sclerotic disease or high tension is present in a blood vessel.
  • the pulse wave amplitude decreases because the vascular elasticity increases due to the lesion or tension.However, it is generally accompanied by an increase in vascular resistance at the same time, and blood pressure increases. Because the pulse pressure increases, the amplitude of the pulse wave amplitude does not always decrease.
  • a sphygmomanometer nit 50 connected to a cuff (arm band) for detecting a pulse wave from a measured cuff pressure to obtain a blood pressure value
  • the sphygmomanometer A personal computer 60 that controls the unit 50 and receives data measured by the sphygmomanometer unit 50 and processes the data, and a display, printer, plotter, etc. connected to the personal computer 60
  • an input device 80 such as a keyboard, a mouse, and an operation switch.
  • FIG. 1 shows a block diagram of the configuration of a blood pressure monitor unit 50 of the present embodiment.
  • An internal capacitance 11 connected to a flexible tube 10 a of a cuff 10 is provided with an electrostatic capacitance type pressure sensor 1.
  • the forced exhaust valve 13, the pressure pump 14 and the slow exhaust valve 15 are connected.
  • the pressure sensor 12 is connected to the capacitance-frequency conversion circuit 16 and sends out a pressure detection signal of a frequency corresponding to the cuff pressure.
  • the pressure detection signal is counted at predetermined time intervals by a count circuit 17 with a gate, and the count value is input to an MPU (microprocessor unit) 18.
  • MPU microprocessor unit
  • the MPU 18 sends an input control signal to the gated counting circuit 17 at predetermined intervals.
  • the forced exhaust valve 13 is operated by turning on and off the solenoid, and is driven through a forced exhaust valve driving circuit 19 by a control signal of the MPU 18.
  • the pressurizing pump 14 is a small rolling pump, and is driven through a pump driving circuit 20 by a control signal of the MPU 18.
  • the MPU 18 has a communication interface circuit 21 for inputting and outputting measurement data and control codes, and a communication interface circuit 21 for directly outputting data to an external storage device.
  • the output circuit 22 is connected.
  • the communication interface circuit 21 is connected to the input / output circuit section 60a of the personal computer 60 shown in FIG. FIG. 2 shows functionally the means implemented mainly in software within the MPU 18 and the personal convenience console 60.
  • the cuff pressure detecting means 23 composed of the pressure sensor 12, the capacitance-to-frequency conversion circuit 16 and the count circuit 17 with a gate shown in FIG. 1 has a cuff pressure value C (i) shown in FIG. ) To the pulse wave signal extracting means 24, the blood pressure value determining means 25, and the cuff pressure storing means 26.
  • the pulse wave signal extracting means 24 outputs the latest predetermined number (for example, 5) of the cuff pressure values (for example, C (i-1 4), C (i-1)) among the cuff pressure values sequentially obtained from the cuff pressure detecting means 23. 3), C (i-2), C (i-1), C (i)) are updated and updated and stored. Then, a difference between the latest cuff pressure value C (i) and the cuff pressure value C (i-1) which is a predetermined number of times earlier is calculated, and a difference signal d (i) shown in FIG. 4 (b) is obtained.
  • FIG. Calculate the pulse wave component signal P (i) shown in c).
  • the pulse wave signal P (i) is directly extracted from the cuff pressure value by band-filling and differentiated to obtain the pulse wave component signal P ( A signal equivalent to i) can be obtained.
  • the pulse wave component signal P (i) is sent to a pulse wave amplitude detecting means 27, a pulse wave interval detecting means 28 and an average interval calculating means 29.
  • the pulse wave amplitude detecting means 27 accumulates and adds only the value of the positive section of the pulse wave component signal P (i) for each pulse wave, and detects the pulse wave amplitude PA (I) shown in FIG. It is sent to the pulse wave amplitude storage means 32.
  • the pulse wave interval detecting means 28 obtains, for example, times at which the pulse wave component signal P (i) changes from positive to negative for each cycle, and based on these times, the pulse wave component 0
  • the time interval PT (I) is detected and sent to the pulse wave interval storage means 33.
  • the number of samples of the cuff pressure value corresponding to the time interval is detected, or the interval of the cuff pressure value C (i) corresponding to each time, that is, the pressure interval And this value may be used as the time interval PT (I).
  • an average interval calculation means 29, an amplitude fiducial means 30 and an interval quantization means 30 are provided. Is also good.
  • the average interval calculating means 29 calculates the average value of the pulse wave period in the pulse wave component signal P (i), and accumulates a predetermined number (for example, six pulse wave intervals calculated immediately after the start of measurement). Then, the value divided by the predetermined number is sent to the interval quantization means 31 as the average interval value PTS.
  • the average interval calculating means 29 also detects the sampling number and the average pressure interval corresponding to the average time interval.
  • each pulse wave amplitude PA (I) is associated with several amplitude sections by the amplitude quantization means 30. Can be converted into a quantized amplitude value. These interval and amplitude quantization means 30 and 31 cut off unnecessary resolution of the detected value, thereby performing subsequent data processing (including data storage). The data resolution after quantization is set as appropriate according to the required detection accuracy. Needless to say, the above-mentioned quantization means is unnecessary if the load on capacity and time is not a problem.
  • the pulse wave amplitude PA (I) is input to the blood pressure value determination means 25 together with the cuff pressure value C (i), and the systolic blood pressure Pmax, the diastolic blood pressure Pmin, the average blood pressure Pave, the pulse rate, and the like are calculated by real-time processing. .
  • the cuff pressure value C (imax) at the time when the maximum value PA (Imax) of the pulse wave amplitude PA (I) is obtained is defined as the average blood pressure Pave, and the position of the maximum value PA (Imax) on the high pressure side from this time point
  • the cuff pressure value C (is) at the time when the pulse wave amplitude PA (I s) corresponding to the fixed ratio S% is obtained is the systolic blood pressure Pmax, and the predetermined ratio D% of the maximum value PA (Imax) on the low pressure side from this point.
  • Let the cuff pressure value C (id) at the time when the pulse wave amplitude PA (Id) corresponding to is obtained be the minimum blood pressure Pmin. That is,
  • PA (I max) x PA (I d)
  • the output of the blood pressure value determination means 25 is input to the blood pressure value storage means 34, where each blood pressure value is stored.
  • each blood pressure value is stored.
  • the address of the data stored in the pulse wave amplitude storage means 32 or the cuff pressure storage means 26 is stored and held.
  • each of the above means is performed in real-time processing, and when the diastolic blood pressure is determined, the measurement ends, and thereafter, the data is stored and held in each of the storage means 26, 32, 33, and 34. Based on the data, processing such as blood pressure display and pattern classification described later is performed.
  • processing such as blood pressure display and pattern classification described later is performed.
  • the data processing unit X and the blood pressure calculating unit Y are executed by the MPU 18 in the sphygmomanometer unit 50, and the later-described pattern determining unit Z is a personal computer shown in FIG. Performed by 60.
  • the actual operation of the MPU 18 is started by a start command sent from the personal computer 60 based on an input from the input device 80.
  • the MPU 18 closes the forced exhaust valve 13 and starts the pressurizing pump 14 to increase the pressure in the cuff 10 to a preset pressurizing set value (for example, 14 OmmHg).
  • the initial value of the pressurization setting value can be set, and if the pressurization is insufficient, the pressure is automatically increased to 2 stages in 3 OmmHg increments and repressurized.
  • the pressurization pump 14 is stopped, and at the same time, sampling of the measured pressure value is started.
  • the slow exhaust valve 15 reduces the pressure in the cuff 10 at a rate of about 3 to 6 mmHg / sec.
  • the cuff pressure value is sampled at intervals of about 5 Om seconds, and at each sampling, the counting circuit 17 captures the pressure detection signal of the capacitance-frequency conversion circuit 16 for about 8.2 ms, and counts the number of pulses received during this time. It is designed to count.
  • the sampling of such measured values is continued in parallel with the calculation of the mean blood pressure value, the systolic blood pressure value and the diastolic blood pressure value, and the measurement ends when the diastolic blood pressure value is obtained.
  • the pulse wave amplitude PA (I) held in the pulse wave amplitude storage means 32 and the pulse wave interval PT (I) held in the pulse wave interval storage means 33 are input to the pulse wave pattern generation means 35. Then, if necessary, a pulse wave pattern suitable for the pattern comparison operation is generated according to the reference value of the reference value storage means 36, and is output to the output device 70 and sent to the pulse wave pattern classification means 37.
  • the reference value storage means 36 is a typical example of some pulse wave patterns, The reference pattern is stored and held, and if necessary, a reference value indicating the scale of the reference pattern and other characteristic points is also stored.
  • the pulse wave pattern classification means 37 compares the pulse wave pattern generated by the pulse wave pattern generation means 35 with a plurality of reference patterns stored in the reference pattern storage means 36, and determines any one of the pulse wave patterns. Of the reference pattern. In this case, besides a method of directly comparing the pulse wave pattern and the reference pattern with the entire pattern as described later, a method of extracting and classifying a reference value as a classification reference from the reference pattern, or a method of storing the reference value in a storage means in advance Based on the reference values obtained, the peak width divided by the number of peaks (classification criteria for patterns A, C, and E shown in Fig. 9), pulse wave amplitude interval (classification criteria for patterns A and D shown in Fig. 9), etc. are detected. It is also possible to use the method of classification.
  • FIG. 9 shows five types of pulse wave patterns A to E as typical examples of the pulse wave patterns.
  • reference patterns examples of pulse wave patterns corresponding to each reference pattern, and cases considered to correspond to each reference pattern are shown.
  • These reference patterns are stored in a later-described reference pattern storage unit 36 as a typical example extracted from a large number of cases by statistical processing. In this case, in order to reduce the influence of the individual difference on the determination, it is possible to modify the plurality of reference patterns based on, for example, a normal pulse wave pattern registered for each individual.
  • FIG. 10 shows a processing procedure in the pulse wave pattern generation means 35. First, the pulse wave amplitude P A (I) and pulse wave interval PT (I) are read (1001, 10
  • the pulse wave amplitude PA (S) is interpolated between the values of the pulse wave amplitude P A (I) using a straight line or a sine curve to obtain the pulse wave amplitude PA (S) (S is the number of samples) as shown in Fig. 4 (e).
  • the number of samples S is the number of data required to improve the display mode on the display and to secure the amount of information necessary for pattern classification described later.
  • the number of samples S It may be equal to the sampling number i of the pressure detection data.
  • simple averaging is performed on the pulse wave amplitude PA (S).
  • standard values for example, average values, weighted averages, etc.
  • the data at both ends for which the standard value of PA (I) cannot be calculated that is, when I ⁇ n and I ⁇ Im-n + 1 (Im is the number of pulse wave amplitudes), the number of n Or reduce the amplitude data in the range of I ⁇ n and I ⁇ Im--n + 1, and remove both ends from the target of further processing. can do.
  • normalization of the pulse wave interval and pulse wave amplitude shown in 1005 and 1006 in FIG. 10 are performed.
  • the normalization constants for both the pulse wave interval and pulse wave amplitude are 100 as shown in Fig. 13
  • the maximum sample number Sm and the maximum amplitude Pm of the pulse wave pattern PA (S) are obtained and the sample number S is multiplied by (100 / Sm) and pulse amplitude PA (S) is multiplied by (100 / Pm), and the pulse wave normalized to the maximum number of samples 100 and maximum amplitude 100 indicated by the dotted line in the figure.
  • the pattern PAP is obtained. This is also shown in Fig. 4 (f).
  • the normalization constant matches the maximum number of samples and the maximum amplitude of the reference pattern shown in Fig. 13, and by comparing the pulse wave pattern PAP with the reference pattern, the difference in shape can be determined accurately. be able to.
  • the reference pattern for example, the coordinates of a plurality of points on the envelope of the pattern may be stored in the reference value storage means 36, and the points may be interpolated by a straight line or a sinusoidal curve during the classification procedure described later. No. In the normalization process (1005, 1006), the above-mentioned normalization constant as a reference value may be read from the reference value storage means 36.
  • the pulse wave pattern P AP is output from the personal computer 60 to the output device 70, and is displayed on a display, for example, and serves as target data for pattern classification processing described below.
  • the above-mentioned normalization of the measurement data is performed by comparing the reference pattern with the pulse wave pattern (according to the classification procedure described later, or simply displaying the pulse wave pattern on a display or on a pudding), and a doctor adds a diagnosis. This is done to facilitate both. This is because the pulse wave pattern actually measured may be deformed variously depending on the amount of subcutaneous fat of the patient, the state of the cuff attached, the measurement time (morning, noon, ⁇ , etc.). This is because the speed of the cuff pressure can also fluctuate with a slow speed reducing valve that does not perform normal speed control. You.
  • the position where the peak value Pm appears may be different from the reference pattern between the reference pattern and the measured pulse wave pattern.
  • the pulse pattern PA (S ') indicated by the dotted line in Fig. 14 has the same peak position as the reference pattern Therefore, in the classification procedure described below, it is possible to prevent a classification error due to a shift in the peak position.
  • a processing procedure in the pulse wave pattern classification means 37 will be described. As shown in FIG. 15, first, the reference pattern SPA (n) and the reference value SVA (m) are read from the reference value storage means 36 (1011, 1012). Here, the reference pattern S PA (n) is all normalized by the above-mentioned normalization constant. Next, the abnormal coefficient EPT of the pulse wave interval PT (I) is calculated (1013).
  • the anomaly coefficient EPT is the number of I that deviates from the range of SVA (1)> PT (I) / PT (I-1)> SVA (2), and defines the upper and lower limits of SVA (1)
  • SVA (2) values are determined by statistical data 7 If the ratio of continuous pulse wave intervals PT (I) / ⁇ (1-1) deviates greatly from the above range, it is considered to be arrhythmia.Therefore, the abnormal coefficient ⁇ ⁇ is larger than the reference value SVA (3). If it is large, it is classified into pattern D shown in Fig. 9 (1014). This reference value SVA (3) is also determined as appropriate based on statistical data.
  • the pulse wave pattern ⁇ is compared with the reference pattern SPA (n) (10 15).
  • the square of the deviation between the amplitude of the pulse wave pattern PAP and the amplitude of each reference pattern SP A (n) is integrated for the total number of samples, and the pattern error EPA (n) is calculated. That is,
  • the correlation between the pulse wave pattern PAP and the reference pattern SPA (n) can be obtained by integrating the deviation or other methods.
  • the above reference pattern SPA (n) and reference value SVA (m) should be set statistically as appropriate based on a number of actual measurement examples, but they can be appropriately modified as needed for specific individuals. To It is desirable.
  • the pulse wave pattern P AP and the result of the pattern classification obtained by the above-described method are displayed by the output device 70 shown in FIG.
  • the output device 70 displays the cuff pressure, the pulse wave component and the pulse wave amplitude in real time during the blood pressure measurement, and displays the classified pattern together with each blood pressure value and pulse rate after the measurement,
  • the pulse wave pattern itself and the display of a plurality of reference patterns shown in FIG. 9 are simultaneously shown.
  • an MPU 18 for measuring blood pressure and a personal computer 60 for processing data are separately provided. It is also possible to perform both time processing and pulse wave pattern processing.
  • the pulse wave pattern is displayed on the display or other output device 70, and the pulse wave pattern is determined based on a predetermined criterion, for example, only the shape of the pulse wave pattern by being normalized.
  • the classification is performed, and the classification based on the magnitude of the pulse wave amplitude before being normalized as the pulse wave pattern is also performed at the same time. Interpolation and smoothing of pulse wave patterns eliminate the effects of detection errors due to noise, etc., and combine these with pattern normalization to determine measurement conditions and individual differences (pulse rate, blood output, subcutaneous fat, etc.).
  • the operation command to the sphygmomanometer unit 50 is sent from the personal computer 60, and furthermore, the display of the measurement data, the display and storage of the classification pattern, the explanation of the operation procedure, and the like are performed by the input device 80. Based on personala It is executed under the control of the Le Compu overnight.
  • FIG. Figure 16 shows the overall structure of the 'classification procedure based on the pulse wave pattern.
  • Classification can be performed directly from the pulse wave amplitude PA (I) shown in 3 (d).
  • the pulse wave amplitude PA (I) is smoothed by a predetermined method, for example, by a weighted average with a predetermined number of preceding and succeeding data (1021), and thereafter, the peak and disturbance of the pulse wave amplitude PA (I) are detected. Yes (1 022).
  • Figure 17 shows the procedure for peak and disturbance detection.
  • Cp eak indicating the number of peaks in the pulse wave amplitude PA pattern
  • I indicating the data number of the pulse wave amplitude PA (I)
  • P eak indicating the position of the peak in the pulse wave pattern PA by the data number I.
  • P eak (m) (m is the beak number)
  • the values of Cv ibra indicating the degree of disturbance of the pulse wave amplitude PA (I) are initialized (1022 1).
  • n4 is a proportional constant multiplied by the absolute value of the pulse wave amplitude PA, which is usually slightly larger than 1
  • n5 is a shift amount independent of the value of the pulse wave amplitude PA. If PA (I) is larger than PA (1-1) by a predetermined amount determined by the set n4 and n5, the process proceeds to step 10223. Otherwise, the process proceeds to step 10225.
  • step 10223 the pulse wave amplitudes PA (I) and PA (I + 1) are compared by the same parameters n4 and n5, and PA (1 + 1) decreases by a predetermined amount from PA (I). If yes, go to step 10 0224; otherwise, go to step 10 0225 Proceed to.
  • n4 is a constant for removing noise that appears in proportion to the absolute value of the pulse wave amplitude PA
  • n5 is a constant for removing noise that is not proportional to the absolute value of the pulse wave amplitude PA. It is set as appropriate to suit the data processing system.
  • step 10224 assuming that the peak of the pulse wave amplitude is detected, one is added to the value of the beak number Cpeak, and the value of the peak position Peak (Cpeak) is set to I. After detecting whether or not the pulse wave pattern is at the peak in this way, the procedure proceeds to the detection procedure of the degree of disturbance of the pulse wave pattern.
  • step 10225 PA (I) is compared with the immediately preceding data PA (1-1), and PA (I) is more than the predetermined increase determined by the parameters n6 and n7. -If it does not increase from 1), proceed to step 10228, otherwise proceed to step 10226.
  • step 1 0226 .PA (I) is compared with the immediately preceding data PA (1-1), and PA (I) is reduced by PA (1-) by more than the predetermined decrease determined by the parameters n8 and n9. If it is not less than 1), go to step 10228; otherwise go to step 10227.
  • step 10227 it is determined that the pulse wave amplitude P A (I) has greatly changed with respect to the immediately preceding data PA (I-1), and the value of the degree of turbulence Cvibr a is added by one.
  • each value of n6, n7, ⁇ 8, ⁇ 9 is appropriately set by statistical data.
  • the peak and the presence / absence of the disturbance are determined for the I-th pulse wave amplitude PA (I), and in step 10228, the process proceeds to the next (I + 1) -first overnight.
  • ibra is compared with a predetermined value n1, and if the degree of disturbance C vibra is equal to or greater than the predetermined value n1, a flag is set for pattern D.
  • a flag of pattern E is set.
  • the peak width is calculated in step 1025.
  • nl 0 is usually a value slightly smaller than 1, and is appropriately set according to statistical data.
  • step 10253 k is set to l, and in step 10254, it is determined whether or not PA (Peak + k) is equal to or greater than PA (Peak) multiplied by n10. If PA (Peak + k) is equal to or greater than PA (Peak) multiplied by nlO, add 1 to k and perform the determination in step 10254 again. In this way, the judgment is made until the judgment result in step 10254 is negative, and when PA (Peak-k) becomes smaller than the value obtained by multiplying PA (Peak) by nlO, in step 10255 The peak width Pw idth is obtained by adding the above m and k.
  • the procedure shown in FIG. Proceeding to 1026 it is determined whether Pw idth is equal to or greater than n2.
  • the parameter n2 is appropriately set based on statistical data. If the peak width Pw idth is n2 or more, it is determined whether the systolic blood pressure value Pmax is 100 or more, and if the systolic blood pressure value Pmax is 100 or more, the pattern C flag is set. If the systolic blood pressure value is less than 100, a flag of pattern B is set (1027).
  • n 3 is appropriately set based on statistical data. If the beak data PA (Peak) is not less than n3, the pattern A flag is set and the processing ends. If the peak data PA (Peak) is less than n3, it is determined whether the systolic blood pressure value Pmax is 100 or more (1029), and if the systolic blood pressure value Pmax is 100 or more. , Both the pattern A and pattern B flags are set, and if the systolic blood pressure value Pmax is less than 100, only the pattern B flag is set.
  • the classification pattern is displayed on the display of the output device 70, for example, according to the flag of each pattern.
  • the number and position of peaks, the degree of turbulence, and the peak width are detected quickly and simply without scrutinizing all data of the reference pattern and pulse wave pattern.
  • the classification pattern can be determined in advance. In particular, by detecting the number of peaks and the degree of turbulence and determining the patterns D and E, it is possible to reliably determine whether or not these abnormalities occur.
  • patterns A, B and C are difficult to determine, unlike normal abnormal data, but these patterns can be classified accurately by using the data of systolic blood pressure value Pmax. .
  • beak width P Even if width is n 2 or more, it is clinically incorrect to consider that the peak blood pressure Pmax is small when the systolic blood pressure Pmax is small, and the pattern B should be judged.
  • the pattern may be classified as pattern B. However, if only one of these conditions is satisfied, the classification result that falls under both Pattern A and Pattern B will be more appropriate.
  • the measured pulse wave pattern may be classified into two or more classification patterns.
  • the pulse wave pattern is disturbed even if the subject is normal, and the pattern may be classified into patterns C, D, and E.
  • the above-mentioned pattern classification does not determine the final diagnosis result, but raises the necessary attention to the subject and the diagnosed person, thereby promoting a more accurate diagnosis than before, and causing morbidity. Since the purpose is to avoid serious danger, being classified into a plurality of reference patterns does not itself lower the value of the present invention.
  • the classification procedure in the above embodiment shows two typical examples when pattern classification is performed
  • the present invention is not limited to the above classification procedure, but may be performed by other classification procedures.
  • a straight line connecting the point on the pattern indicating the maximum value Pm of the above PA (Sp) and the point on the pattern indicating the value of PA (S) that is S ⁇ Sp From S Sp toward the front and back.
  • the value of the inclination falls within a certain range, it corresponds to the pattern A or B.
  • FIG. 19 if the value of the inclination falls within a certain range, it corresponds to the pattern A or B.
  • the pattern D corresponds to a case where the inclination is large or the inclination is random.
  • the pulse wave pattern based on the measurement data is classified based on which of five typical reference patterns is most similar.
  • the patterns are not limited to those described above, and it is possible for the physician to set their own reference pattern for each patient if necessary. It is also possible to set a reference pattern different from the above by statistically processing data measured for a large number of patients. In these cases, a reference pattern of 6 or more or less than 5 may be set. According to our preliminary test data, it is possible to classify into about 10 or more patterns. Can be assumed. On the other hand, there are cases where the measurement is performed for a specific purpose. Classification can also be performed by preparing a small number of reference patterns. Industrial applicability
  • the present invention generates a change pattern of the pulse wave amplitude. Both of these features are characterized in that they are classified according to a reference pattern or a reference value, or that the pattern is normalized by a predetermined reference value, so that the following effects are obtained.
  • pulse wave pattern normalization means By providing pulse wave pattern normalization means, it is possible to recognize only the shape of the pulse wave pattern that can be obtained in various ways depending on the measurement conditions and individual differences. In particular, when a pulse wave pattern classifying means is provided, accurate classification based on only the pattern shape becomes possible.

Description

明 細 書 電子血圧測定装置 ' 技術分野
本発明は、 カフ圧を検出して血行動態を測定する電子血圧測定装置に 係り、 特に、 カフ圧から抽出される脈波成分に基づいて、 血圧値等以外 の生体情報を測定するための改良装置に関する。 背景技術
従来、 非侵襲的血行動態の測定装置としては、 加圧したカフを徐々に 減圧する過程で血管内の脈波により発生するコロトコフ音を検出するも のがある。 この装置では検出されたコロトコフ音の発生時、 最大時、 消 失時の圧力により最高血圧、 平均血圧及び最低血圧を求める。 しかし、 このコロトコフ音は微小音であると同時に周波数帯が外来雑音に影響さ れ易い帯域にあるために検出誤りを生じ易く、 また、 検出部位や上部組 織の厚さにより音波の減衰量が大きく異なるために検出誤差が大きく、 再現性も悪いという問題がある。
そこで近年、 カフ圧の変化から血圧値等を直接算定するオシロメ トリ ヅク法が用いられるようになった。 この方法は、 検出したカフ圧に重畳 した脈波を抽出してその脈波振幅を導出し、 脈波振幅の最大値の圧力を 平均血圧として、 最大値よりも高圧側の所定割合の振幅値の圧力を最高 血圧として、 最大値よりも低圧側の所定割合の振幅値の圧力を最低血圧 として各々求めるものである。 この方法を用いた血圧計では、 高感度の 圧力センサが利用できる上に検出信号が低周波数帯域にあるため、 外来 雑音や外来振動等の影響を受けにく く精度及び再現性の高い測定ができ る o
上記従来の測定装置では最高血圧、 最低血圧、 平均血圧及び脈拍数の 検出のみを行うものが殆どであるが、 これらの各値は、 心臓の拍出臺、 動脈の硬化度等の生体内の種々の要因に影響されるため、 単なる血圧測 定だけではこれらの要因の影響を判定することはできず、 血圧値を正し く評価することができないと同時に血行動態を正しく把握することは不 可能である。
また、 特にオシロメ トリック法を用いた測定装置では一般に各血圧値 がカテーテルの挿入等による直接法との対比に基づき予め定められた方 法により算出されているが、 脈波振幅のパターンの変化により必ずしも 直接法による検出値に対応しないケースがあるという問題点もある。 そして、 コロ トコフ音及び脈波振幅の発生機構は従来明確に探究され たことがなく、 測定データとその原因との関係は、 個々のケースに当た つて経験により判断されているのが現状である。
そこで、 本発明は上記問題点を解決するものであり、 その課題は、 脈 波振幅の発生機構を解明した上で、 その知見に基づいて脈波振幅のパ夕 ーンから血行動態を反映する情報を抽出するとともに、 これを血圧等の 測定値の指標とすることのできる測定装置を構成することにある。 発明の開示
本発明は、 カフ圧の微速減少過程又は微速増加過程において脈波の影 響下にあるカフ圧を検出する圧力検出手段（12, 1 6， 1 7 : 23) と、 圧力検出 手段で検出されたカフ圧から脈波成分を抽出する脈波抽出手段（24)と、 脈波抽出手段で抽出された脈波成分の脈拍毎の振幅に対応する値を表現 する脈波振幅を検出する脈波振幅検出手段（27)と、 脈波振幅に基づいて 脈波振幅の変化を表現する脈波パターンを血管の力学的特性及び/又は 心臓の拍出特性に基づく血行力学的基準として設定された基準パターン に分類するパターン分類手段（37)とを設けるものである。 このことによ つて、 従来のように脈波パターンを単に血圧値の判定に用いるだけ'では なく、 脈波パターンの形状に応じて分類することにより血行動態を反映 した情報を取り出すことができる。 また、 脈波パターンの形状によって 判定された血圧値の意義及び値の信頼性を知ることができる。
また本発明では、 脈波振幅及び脈波間隔に基づいて所定の基準値によ り正規化された脈波パターンを生成する脈波パターン生成手段（32, 33, 3 5, 36 , 1005, 1006) を設ける。 この場合、 脈波パターン生成手段に、 脈波 振幅及び脈波間隔を正規化する脈波パターン正規化手段（ 1005, 1006) を 設けることが望ましい。 脈波パターンは測定条件や個人差 （脈拍数、 血 液拍出量、 血圧振幅等） により種々異なったものが得られるが、 脈波パ ターン正規化手段を設けることにより、 パターンの形状のみを対比でき るため、 的確な分類が可能になる。
さらに、 基準パターンを正規化された脈波パターンと等しく正規化し て、 脈波パターン分類手段では複数の基準パターンと正規化された前記 脈波パターンとの相関性を分類基準とすることが好ましい。 この場合、 同様に正規化された基準パターンとの相関性に基づく分類を行うことに より、 パターンの形状のみに基づいた正確なパターン分類ができる。 特 に、 脈波振幅の最大値が出現する位置を基準として、 該位置の前後にお いてそれそれ前記脈波間隔を正規化することにより、 ピーク位置のずれ によるパターン比較の誤りが回避される。
基準パターンは、 脈波振幅のビーク形状に従って複数設定されること が望ましい。 脈波振幅のピーク形状は、 特に血管の伸展性に関する情報 を反映する。
また、 脈波振幅及び/又は脈波間隔を量子化して脈波パターン生成手 段に送出する量子化手段（29 , 30, 3 1 )を設けることが効果的である。 検出 データの量子化手段を設けることにより、 後の脈波パターンの生成や分 類処理に必ずしも必要のない高いデータ分解能を予めある程度低減し、 処理時間の短縮やメモリ容量の低減を図ることができる。
これらの場合に、 パターン分類手段には、 脈波パターンのピーク数及 び/又は乱れ度を検出する手段（ 1022)を設け、 ピーク数及び/又は乱れ 度を分類基準の一部として、 脈波パターンの分類を行う （1023, 1024) こ とが好ましい。 このピーク数及び/又は乱れ度は、 脈波パターンの異常 状態、 例えば、 動脈硬化、 不整脈、 心臓病等を反映する徴候を的確に捉 兄る。
また、 パターン分類手段には前記脈波パターンのピーク幅を検出する 手段（ 1025)を設け、 ビーク幅を分類基準の一部として、 脈波パターンの 分類を行う（ 1026)ことが好ましい。 ビーク幅は、 特に血管の状態、 例え ば、 動脈硬化、 ストレスによる疲労、 緊張等による血管の伸展性の異常 を反映する。
さらに、 脈波成分若しくは脈波パターンに基づいて少なくとも最高血 圧値を検出する血圧検出手段（25)を備え、 パターン分類手段を、 血圧検 出手段により検出された最高血圧値を分類基準の一部として、 脈波パ夕 ーンの分類を行う （ 1027 , 1029) ように構成することが望ましい。 脈波パ ターンの分類は必ずしもパターン形状のみでは的確に分類できないケー スがあるが、 血圧値を分類基準の一部として使用することにより、 総合 的な観点から見た分類が可能になる。 図面の簡単な説明
図 1は本発明に係る電子血圧測定装置の実施例における血圧計ュニッ 卜の構成を示すプロック図である。 図 2は同実施例において実行する各処理を機能実現手段の組合せとし て示す機能ブロック図である。
図 3は本発明に係る実施例の全体構成を示す概略構成図である。' 図 4は同実施例の M P Uで行う処理の信号形態を示すタイムチヤ一ト である。
図 5は血管の内外圧力差と容積変化との関係を示すグラフである。 図 6はカフ圧及び脈波振幅の絰時変化を対比して示すグラフである。 図 7は、 脈波パターンの典型例 （パターン A及びパターン B ) を示す グラフである。
図 8は脈波パターンの典型例 （パターン C ) を示すグラフである。 図 9は脈波パターンの典型例 （パターン A、 B、 C、 D及び E ) 、 実 測例及びこれらに対応する症例を示す説明図である。
図 1 0は脈波パターン生成手段のパターン生成手順を示すフローチヤ ートである。
図 1 1は体動等の原因により発生する脈波振幅のエラーを除去する前 後のパターンを示すグラフである。
図 1 2はデータ補間及びフィル夕リング （平滑化） 処理を説明するた めのグラフである。
図 1 3は脈波パターンの正規化処理を説明するためのグラフである。 図 1 4は別の正規化処理の方法を説明するためのグラフである。
図 1 5は脈波パターン分類手段のパターン分類手順を示すフローチヤ ートである。
図 1 6は図 1 5とは異なる別のパターン分類手順を示すフローチヤ一 トである。
図 1 7は図 1 6に示すパターン分類手順のうちのピーク及び乱れ検出 の手順を詳細に示すフローチヤ一トである。
図 1 8は図 1 6に示すパターン分類手順のうちのピーク幅計算の手順 を詳細に示すフローチャートである。
図 1 9は別のパターン分類手段の分類方法を説明するために、 パ夕一 ン Aに対応する脈波パターンを例にして示すグラフである。
図 2 0は図 1 9と同様の分類方法を説明するために、 パターン Eに対 応する脈波パターンを例にして示すグラフである。
図 2 1は図 1 9と同様の分類方法を説明するために、 パターン Cに対 応する脈波パターンを例にして示すグラフである。
図 2 2は図 1 9と同様の分類方法を説明するために、 パターン Dに対 応する脈波パターンを例にして示すグラフである。 発明を実施するための最良の形態
次に、 図面を参照して本発明に係る電子血圧測定装置の実施例を説明 する。 本実施例の測定装置はオシロメ トリック法による脈波振幅の導出 を前提とするものであり、 オシロメ トリック法による血圧測定を同時に 行うことができるものである。 測定装置自体の説明を行う前に、 先ず測 定装置の測定原理及び測定原理と体内要因との関係について説明する。 カフ圧の微速減少過程若しくは微速増加過程においてカフ圧に重畳す る微小な脈波振幅は、 血管の内外圧力差とこの圧力差に起因する血管容 積の変化とによって決定される。 そして図 5に実線で示されるように血 管の弾性率と内外圧力差との間には大きな非線形性があることが発明者 によって明らかとなった。 血管容積の変化は内外圧力差が小さい部分で 急激に大きくなり、 血管は、 血圧と内圧とがほぼ等しいとき、 換言すれ ば平均血圧と略等しいカフ圧を受けたときに最も伸展性が大きくなる。 従って、 微速減圧過程当初における最高血圧に打ち勝つ大きなカフ圧 が印加されている時点では脈波は観測されず、 カフがある程度減圧され た時点で初めて脈拍 1 aに基づく小さな振幅の脈波 1 bが検出される。 さらにカフ圧が減少すると脈拍 2 aに起因して振幅の増加した脈 ¾ 2 b が得られ、 平均血圧と等しいカフ圧となる時点で脈拍 3 aに起因する最 大振幅の脈波 3 bが発生する。 さらにカフ圧が減少すると脈波の振幅は 低下し （4 a , 4 b ) 、 最終的に伸展性変化の少ない領域で小振幅の脈 波が得られる （5 a , 5 b ) 。
図 5に示す血管の伸展性に基づいて、 オシロメ トリック法を用いた血 圧計により特徴的な脈波振幅のパターンが得られる。 図 6にはカフ圧と 検出された脈波振幅との対応関係を示す。 このようにカフ圧の減少過程 で得られる脈波振幅のパターンは、 図 5に示す血管の非線形性 （弾性率 の変化） に基づくものであるが、 この非線形性は血管構成とその変形状 態とに起因する。 すなわち、 血管は柔軟な筋組織からなる弾性繊維とこ の外側を包摂する伸展性の低い膠原繊維とから構成され、 血管に及ぼさ れる内圧が低いときには主に血管壁の張力が弾性繊維により保持されて 大きな伸展性をもつが、 血管が膨張した状態では膠原繊維により血管の 変形が抑制されるので、 小さな伸展性を示すこととなる。
図 5に示される特性に起因して得られる脈波パターンは、 実際には脈 拍に基づく圧力変化量と血管の状態により様々な形状をとる。 脈波パ夕 ーンのうち脈波振幅は、 血管の伸展性が大きい場合及び心臓の拍出量が 多い場合に大きくなる。 また血管の状態に変化が起きたとき、 特に弾性 繊維に硬化が発生した場合には、 図 5に示す血管の伸展特性に変化が起 こり、 脈波パターンの形状 （特にそのピーク形状） が変化する。 図 7に は循環系が正常な場合のパターン Aと、 低血圧、 貧血状態又はショック 状態におけるパターン Bとを比較して示す。 図 8には血管に硬化性の病 変又は強い緊張が存在するときに特徴的に出現するパターン Cを示す。 この場合には通常病変や緊張により血管弾性率が上昇するために脈波振 幅は低下すると思われがちであるが、 同時に血管抵抗の増大を伴うのが 一般的であり、 血圧が上昇して脈圧が大きくなるために脈波振幅の大き さは必ずしも低下しない。
次に、 上記知見に基づいて構成された本実施例の構成を説明する。 本 実施例は図 3に示すように、 カフ （腕帯） に接続されて、 測定したカフ 圧から脈波を検出して血圧値を求めるための血圧計ュニッ ト 5 0と、 こ の血圧計ュニッ ト 5 0を制御するとともに血圧計ュニヅ ト 5 0により測 定されたデータを受取り、 データ処理を行うパーソナルコンピュータ 6 0と、 パーソナルコンビュ一夕 6 0に接続されたディスプレイ、 プリン 夕、 プロッタ等の出力装置 7 0と、 キーボード、 マウス、 操作スィッチ 等の入力装置 8 0とから構成される。
図 1は本実施例の血圧計ユニッ ト 5 0の構成プロックを示すもので、 カフ 1 0の可撓性チューブ 1 0 aに接続された内部配管 1 1に、 静電容 量型の圧力センサ 1 2、 強制排気弁 1 3、 加圧ポンプ 1 4及び微速排気 弁 1 5が接続される。 圧力センサ 1 2は容量一周波数変換回路 1 6に接 続されてカフ圧に対応した周波数の圧力検出信号を送出する。 この圧力 検出信号はゲート付カウント回路 1 7で所定時間間隔毎に計数され、 そ の計数値が M P U (マイクロプロセッサユニッ ト） 1 8に入力される。
M P U 1 8は、 ゲート付カウント回路 1 7に所定間隔毎に入力制御信 号を送出する。 強制排気弁 1 3は、 ソレノィ ドのオンオフにより作動す るものであり、 M P U 1 8の制御信号により強制排気弁駆動回路 1 9を 介して駆動される。 加圧ポンプ 1 4は小型のローリングポンプであり、 M P U 1 8の制御信号によりポンプ駆動回路 2 0を介して駆動される。
M P U 1 8には、 測定デ一夕及び制御コードの入出力を行う通信イン 夕フェイス回路 2 1と、 外部記憶装置等にデ一夕を直接出力するための 出力回路 22とが接続されている。 通信イン夕フェイス回路 21は、 図 3に示すパーソナルコンビユー夕 60の入出力回路部 60 aに接続され る。 MPU 18及びパーソナルコンビユー夕 60の内部で主にソフ トゥ エアで実現される手段を機能的に示したものが図 2である。 図 1に示す 圧力センサ 12、 容量一周波数変換回路 16及びゲート付カウン ト回路 17から構成されるカフ圧検出手段 23は例えば 5 Oms e c間隔で図 4 (a) に示すカフ圧値 C (i) を脈波信号抽出手段 24、 血圧値判定 手段 25及びカフ圧記憶手段 26に送出する。
脈波信号抽出手段 24は、 カフ圧検出手段 23から順次得られるカフ 圧値のうち、 最新の所定数 （例えば 5個） のカフ圧値 （例えば、 C (i 一 4) , C (i一 3) , C (i— 2) , C (i— 1) , C (i) ) を逐 次更新しながら記憶保持する。 そして、 最新のカフ圧値 C (i) と所定 数前のカフ圧値 C (i一 4) との差分を計算し、 図 4 (b) に示す差分 信号 d (i) を求める。 さらに、 この差分信号 d (i) から、 所定時間 (例えば 1秒間） に得られた複数のカフ圧値 C ( i) から算出された平 均減圧量の影響を除去することにより、 図 4 (c) に示す脈波成分信号 P ( i) を算出する。 上記のような方法で脈波成分信号 P (i) を得る 以外にも、 例えばカフ圧値から帯域フィル夕により脈波信号を直接抽出 し、 これを微分することにより、 脈波成分信号 P (i) と同等の信号を 得ることが可能である。
脈波成分信号 P ( i) は、 脈波振幅検出手段 27、 脈波間隔検出手段 28及び平均間隔算出手段 29に送出される。 脈波振幅検出手段 27は 脈波成分信号 P ( i) の正区間の値のみを各脈波毎に累積加算して、 図 4 (d) に示す脈波振幅 PA (I) を検出し、 脈波振幅記憶手段 32に 送出する。 脈波間隔検出手段 28は、 例えば脈波成分信号 P (i) の正 から負になる時刻を各周期毎に求め、 これらの時刻を元に、 脈波成分の 0 時間間隔 PT (I) を検出して脈波間隔記憶手段 33に送出する。 この 場合に、 時間間隔を求めるのではなく、 時間間隔に対応するカフ圧値の サンプリング数を検出したり、 或いは、 各時刻に対応するカフ圧値 C ( i) の値の間隔、 すなわち圧力間隔を検出して、 この値を時間間隔 PT (I) としてもよい。
なお、 上記脈波振幅記憶手段 32及び脈波間隔記憶手段 33に記憶保 持するデータ量を低減するために、 平均間隔算出手段 29、 振幅 fi子化 手段 30及び間隔量子化手段 30を設けてもよい。 平均間隔算出手段 2 9は、 脈波成分信号 P (i) における脈波周期の平均値を算出するもの であり、 所定数 （例えば測定開始直後に算出された 6個） の脈波間隔を 累積して所定数で除算した値を平均間隔値 P T Sとして間隔量子化手段 31に送出する。 ここで、 上述のように脈波間隔検出手段 28がサンプ リング数や圧力間隔を検出する場合には、 平均間隔算出手段 29も平均 時間間隔に対応するサンプリング数や平均圧力間隔を検出する。
間隔量子化手段 31では、 脈波間隔 PT (I) と平均間隔値 PTSと を比較して、 脈波間隔 PT (I) を幾つかの間隔区間に対応づけてデー 夕量を低減させる。 例えば PT (I) >2PTSならばN (I) =3、 2PTS>PT (I) >1. 5PTSならば N (I) =2、 1. 5 P T S>PT (I) > 0. 5PTSならば N (I) = 1、 0. 5PTS>P T (I) ならば N (I) =0というぐあいである。 ここで、 N (I) は 量子化された脈波間隔である。
なお、 上記脈波振幅検出手段 27の出力する脈波振幅 P A (I) につ いても、 振幅量子化手段 30により各脈波振幅 P A ( I ) の値を幾つか の振幅区間に対応づけることにより量子化された振幅値に変換できる。 これら間隔及び振幅の量子化手段 30， 31は、 不必要な検出値の分解 能を切り捨てる事により、 以後のデータ処理 （データの保存も含む。 ） における容量的及び時間的負担を低減させるものであり、 量子化後にお けるデータの分解能は所要の検出精度に応じて適宜設定される。 もちろ ん容量的及び時間的負担が問題とならなければ上記量子化手段は不要で め 。
脈波振幅 P A (I) は、 カフ圧値 C (i) とともに血圧値判定手段 2 5に入力され、 最高血圧 Pmax 、 最低血圧 Pmin 、 平均血圧 Pave 及び 脈拍数等が実時間処理で算定される。 例えば、 脈波振幅 P A (I) の最 大値 PA (Imax ) が得られる時点のカフ圧値 C (imax ) を平均血圧 Pave とし、 この時点より高圧側における、 最大値 PA (Imax ) の所 定比率 S%に相当する脈波振幅 P A (I s) が得られる時点のカフ圧値 C (i s) を最高血圧 Pmax 、 この時点より低圧側における、 最大値 P A (Imax ) の所定比率 D%に相当する脈波振幅 P A (I d) が得られ る時点のカフ圧値 C (id) を最低血圧 Pmin とする。 すなわち、
S
P A (Imax ) x = PA (I s)
100
D
PA ( I max ) x = PA (I d)
100
である。
血圧値判定手段 25の出力は血圧値記憶手段 34に入力され、 各血圧 値が記憶される。 例えば、 脈波振幅記憶手段 32やカフ圧記憶手段 26 に格納されているデータのァドレスを記憶保持する。
上記各手段の手順は実時間処理で行われ、 最低血圧が判定されると測 定は終了し、 以後、 各記憶手段 26, 32, 33, 34に記憶保持され たデータに基づいて、 血圧表示や後述するパターン分類等の処理が行わ れる。 図 2に示す機能ブロックのうち、 データ処理部 X及び血圧算定部 Yは、 血圧計ュニヅ ト 50内の MPU 18により実行され、 後述するパ 夕一ン判定部 Zは、 図 3に示すパーソナルコンピュータ 60により実行 される。
MPU 18の実際の動作は、 入力装置 80からの入力に基づいてパー ソナルコンピュータ 60から送出されるスタート指令によって開始され る。 スタート指令により、 MPU 18は強制排気弁 13を閉鎖するとと もに加圧ポンプ 14を起動し、 予め設定された加圧設定値 （例えば 14 OmmHg) にカフ 10内を昇圧する。 加圧設定値の初期値は設定可能 であり、 加圧不足の場合は 3 OmmHgずつ自動的に 2段階まで増圧し て再加圧するようになっている。 カフ 10内が加圧設定値まで昇圧され ると加圧ポンプ 14は停止され、 同時に測定圧力値のサンプリングが開 始される。 微速排気弁 15はカフ 10内の圧力を約 3〜6mmHg/秒 の割合で減少させていく。 カフ圧値は約 5 Om秒間隔でサンプリングさ れるが、 このサンプリング毎に、 カウント回路 17は容量一周波数変換 回路 16の圧力検出信号を約 8. 2m秒間取り込み、 この間に入来した パルス数を計数するようになっている。 このような測定値のサンプリン グは、 平均血圧値、 最大血圧値及び最低血圧値の算出と並行して継続さ れ、 最低血圧値が得られた時点で測定は終了する。
上記脈波振幅記憶手段 32に保持された脈波振幅 P A (I)及び上記 脈波間隔記憶手段 33に保持された脈波間隔 PT (I) は、 脈波パ夕一 ン生成手段 35に入力され、 必要ならば基準値記憶手段 36の基準値に 従って、 パターンの比較操作に適した脈波パターンを生成し、 これを出 力装置 70に出力するとともに脈波パターン分類手段 37に送出する。 基準値記憶手段 36は、 通常幾つかの脈波パターンの典型例、 すなわち 基準パターンを格納保持するものであり、 必要ならば基準パターンのス ケールやその他の特徴点を示す基準値をも格納する。
脈波パターン分類手段 37は、 脈波パターン生成手段 35が生成した 脈波パターンと基準パ夕一ン記憶手段 36が記憶している複数の基準パ ターンとを比較して脈波パターンを何れかの基準パターンに分類する。 この場合、 後述するように脈波パターンと基準パターンとを直接パター ン全体で比較する方法以外にも、 基準パターンから分類基準となる基準 値を抽出して分類する方法や予め記憶手段に保存された基準値を基にピ 一ク幅ゃピーク数 （図 9に示すパターン A, C, Eの分類基準） 、 脈波 振幅の間隔 （図 9に示すパターン A, Dの分類基準） 等を検出して分類 する方法でもよい。
図 9には、 脈波パターンの典型例として、 Aから Eまでの 5つの脈波 パターンのタイプを示す。 各タイプ毎に、 基準パターン、 各基準パター ンに対応した脈波パターンの例、 及び各基準パターンに対応すると考え られる症例を示す。 これらの基準パターンは、 多数の症例から統計的処 理により抽出された典型例として後述の基準パターン記憶手段 36に格 納される。 この場合、 個人差による判定への影響を低減するために、 例 えば、 個人別に登録された正常時の脈波パターンに基づいて上記複数の 基準パターンに修正を加えることも可能である。
脈波パターン生成手段 35における処理手順を図 10に示す。 まず、 脈波振幅 P A (I) 及び脈波間隔 PT (I) を読込み （1001, 10
02) 、 脈波振幅 P A (I) の各値の間を直線又は正弦曲線にて補間し て図 4 (e) に示す脈波振幅 PA (S) (Sはサンプル数） を求める (
1003 ) 。 ここで、 サンプル数 Sは、 ディスプレイ上の表示態様の向 上を図るため、 及び後述するパターン分類に必要な情報量を確保するた めに要求されるデータ数である。 この場合、 サンプル数 Sを例えばカフ 圧検出データのサンプリング数 iと等しく してもよい。 次に脈波振幅 P A (S) に対し単純加算平均
{P (S - 1 ) +P (S) +P (S+ 1 ) } /3→P (S) 若しくは、 重み付けされた加算平均
{P (S- 1 ) +2 P (S) +P (S+ 1) } /4→P (S) 又は、 移動平均により平滑化処理を施す （ 1 004) 。 これらのデータ 補間及びフィル夕リング /平滑化の各処理は図 1 2に視党的に表現され ている。 ここで、 図 12に示すデータ補間処理の前に、 図 1 1に示す前 段処理を行うことが好ましい。 これは、 脈波振幅 P A ( I ) の値は、 測 定中に被検者が体を動かすことにより、 PA ( I e) =P eのように大 きな測定誤差が発生する場合があるからである。 このような誤デ一夕は 以後の処理に悪影響を及ぼすため、 デ一夕補間及びフィル夕リング /平 滑化に先立って予め除去する必要がある。 この処理は、 PA ( I) と、 その前後のデータから算出した標準値との間に、 所定量以上若しくは所 定比率以上の差が現れた場合に施される。
例えば PA ( I) の値を、 両側 n個ずつ （例えば n= 3である場合は PA (1 -3) , P A ( I - 2 ) , PA ( I - 1 ) , PA ( I + 1 ) , PA ( 1 + 2) , PA (1 +3) の 6つ） のデ一夕から計算した標準値 (例えば平均値、 加重平均等） と比較し、 実測データと標準値との差が 所定値を越えた場合 （例えば差が標準値の 30%以上である場合） に、 実測データを異常データであると判定し、 図 12の下のグラフに示すよ うに実測データ P eを標準値 P cに置き換える。 この場合、 PA ( I ) の標準値の計算ができない両端のデータ、 即ち I≤n及び I≥ Im-n + 1 ( Imは脈波振幅のデ一夕数） の場合には、 nの数を減らして同様 に計算するか、 又は、 I≤n及び I≥ I m— n+ 1の範囲の振幅データ そのものを除去し、 この両端の部分を以後の処理の対象から外すように することができる。
フィルタリング /平滑化の処理の後、 図 10の 1005及び 1006 に示す脈波間隔の正規化及び脈波振幅の正規化を行う。 この場合、 図 1 3に示すように脈波間隔と脈波振幅の双方の正規化定数を 100とした 場合、 脈波パターン PA (S) の最大サンプル数 Sm及び最大振幅 Pm を求め、 サンプル数 Sに （ 100/Sm) 、 脈波振幅 PA (S) に （1 00/Pm) を乗算し、 図中点線で示された最大サンプル数 100、 最 大振幅 100に各々正規化された脈波パターン PAPが得られる。 これ は図 4 (f ) にも示されている。 ここで、 正規化定数は、 図 13に示す 基準パターンの最大サンプル数と最大振幅に一致しており、 脈波パター ン PAPと基準パターンとの比較をすることにより、 形状の相違を正確 に求めることができる。 基準パターンは、 例えばパターンの包絡線上の 複数の点の座標を基準値記憶手段 36に保持しておき、 後述する分類手 順に際して各点間を直線若しくは正弦曲線等で補間するようにしてもよ い。 なお、 正規化処理 （ 1005, 1006 ) に際しては、 基準値とし ての上記正規化定数を基準値記憶手段 36から読み込むようにしてもよ い。 この脈波パターン P A Pはパーソナルコンビュ一夕 60から出力装 置 70に出力され、 例えばディスプレイ上に表示されるとともに以下に 説明するパターン分類処理の対象データとなる。
上記測定デ一夕の正規化は、 基準パターンと脈波パターンとの比較分 類 （後述する分類手順による場合と、 単に脈波パターンをディスプレイ やプリン夕上に表示して、 医者が診断を加える場合との双方を含む。 ） を容易するために行われる。 これは、 実際に測定される脈波パターンに は、 患者の皮下脂肪の量、 カフの取付状態、 測定時期 （朝、 昼、 晚等） などにより種々の変形が発生し得るし、 また、 測定速度も通常の速度制 御をしない微速減圧弁では、 カフ圧の減圧レートも変動し得るからであ る。
ここで特に、 基準パターンと測定された脈波パターンとの間には、 ピ —ク値 Pmの出現する位置が基準パターンと異なる場合がある。 これは 平均血圧値や血管の弾性率は被検者毎に様々であるからである。 こめ場 合には、 図 14に示す脈波間隔の正規化処理を行う。 この処理は、 ピ一 ク値 Pmの出現した位置 S p (P A (Sp) =Pm) を基準として、 区 間 1〜S p及び区間 S p〜Smを、 それそれ基準パターンに対して正規 化する。 例えば、 図 14に示すように基準パターンの区間 l〜Spに対 応する幅が 44、 基準パターンの区間 S p〜Smに対応する幅が 55で あると仮定すると、 測定した脈波パターンにおける元のサンプル数 Sに 対して、 以下のような演算を行う。
1≤ S< S pの範囲では、
S' = (44/Sp) · S
Sp≤S≤Smの範囲では、
S， = {55/ (Sm-Sp) } · (S-Sp) +45 このようにすると、 図 14の点線で示す脈波パターン PA (S' ) は 基準パターンとピーク位置が合致しているので、 後述する分類手順にお いて、 ピーク位置のずれに伴う分類の誤りを防止することができる。 次に脈波パターン分類手段 37における処理手順を説明する。 図 1 5 に示すように、 まず基準値記憶手段 36から基準パターン SPA (n) 及び基準値 S VA (m) を読込む （ 10 1 1 , 1 012) 。 ここで、 基 準パターン S PA (n) は、 上記正規化定数によりすベて正規化されて いる。 次に、 脈波間隔 PT (I ) の異常係数 EPTを算定する （ 1 01 3) 。 異常係数 EPTは、 SVA ( 1) >PT ( I) /PT ( I— 1) >S VA (2) の範囲を逸脱した Iの数であり、 その上限及び下限を規 定する SVA ( 1 ) 及び SVA (2) の値は、 統計的デ一夕により決定 7 される。 連続する脈波間隔の比 PT (I ) /ΡΤ ( 1 - 1 ) が上記範囲 を多く逸脱している場合には不整脈と考えられることから、 異常係数 Ε ΡΤが基準値 SVA (3) よりも多ければ図 9に示すパターン Dに分類 する （ 10 14) 。 この基準値 SVA (3) についても、 統計的デ一夕 により適宜決定される。
異常係数 ΕΡ Τが基準値 S VA (3) よりも少なければ脈波パターン ΡΑΡと基準パターン SPA (n) とを比較する （ 10 1 5) 。 この基 準パターン SPA (n) において n= 1はパターン A又はパターン B、 n= 2はパターン C、 n= 3はパターン Eに対応するものである。 ここ では、 脈波パターン PAPの振幅と各基準パターン S P A (n) の振幅 との偏差の 2乗を全サンプル数に関して積算し、 パターン誤差 EPA ( n) を算定する。 即ち、
Sm
EPA (n) =∑ {PA (S) -SPA (S, n) } 2
S=l
を計算する。
また、 この場合、 偏差の積算その他の方法により脈波パターン PAP と基準パターン SPA (n) との相関を求めることもできる。
さらに、 パターン誤差 EPA (n) のうち最小のものを判定し （ 1 0 16) 、 これを EPA (N) として、 この Nの値により、 N = 1である 場合、 脈波振幅の最大値 Pm (正規化前の振幅最大値） の値が基準値 S VA (4) よりも大きければパターン A、 小さい場合にはパターン Bの フラグを立てる。 N= 2の場合にはパターン C、 N= 3の場合にはパ夕 —ン Eのフラグを立てる。 なお、 上記基準パターン SPA (n) 及び 基準値 SVA (m) は、 多数の実測例に基づいて統計的に適宜設定すベ きであるが、 特定の個人向けに必要に応じて適宜修正できるようにする ことが望ましい。
上述した方法により得られた脈波パターン P A P及びパターン分類の 結果は、 図 3に示す出力装置 7 0により表示される。 この出力装置 7 0 は、 血圧測定中にはカフ圧、 脈波成分及び脈波振幅を実時間で表示し、 測定終了後には各血圧値及び脈拍数とともに、 分類されたパターンの表 示と、 脈波パターン自体と、 図 9に示す複数の基準パターンの表示とを 同時に示すようになつている。
本実施例では、 図 3に示すように血圧測定用の M P U 1 8と、 データ 処理のためのパーソナルコンピュータ 6 0とを別個に設けているが、 単 一の演算装置により血圧測定のための実時間処理と脈波パターン処理の 双方を行うことも可能である。
本実施例によれば、 脈波パターンがディスプレイその他の出力装置 7 0により表示されるとともに、 その脈波パターンは、 既定の判断基準、 例えば正規化されることによって脈波パターンの形状のみに基づく分類 がなされ、 さらに、 脈波パターンとして正規化される以前の脈波振幅の 大小に基づく分類も同時に行われる。 脈波パターンの補間及び平滑化は ノイズ等による検出エラーの影響を除去し、 また、 これらとパターンの 正規化とを組み合わせることにより測定条件や個人差 （脈拍数、 血液拍 出量、 皮下脂肪の厚さ、 血圧振幅や最高血圧と最低血圧との差の違い） にも拘わらず、 脈波パターンのもつ血行動態、 特に血管の伸展性に関す る情報を引き出すことができる。 さらに、 正規化された脈波パターンを 表示することによって、 血圧値等の信頼性をパターンとの比較により推 定でき、 単なる数値に惑わされることのない的確な判断が可能となる。 なお、 血圧計ュニッ ト 5 0に対する動作指令はパーソナルコンピュータ 6 0から送出され、 さらに測定デ一夕や分類パターンの表示や格納、 操 作手順の解説等の表示は、 入力装置 8 0からの入力に基づいてパーソナ ルコンピュ一夕 60の制御下においてそれそれ実行される。
次に、 上記脈波パターン分類手段 37の別の実施例について、 図 1 6 乃至図 1 8を参照して説明する。 図 1 6は、 脈波パターンに基づく'分類 手順の全体構成を示すものである。 この分類手順においては、 図 1 0に 示す脈波パターン生成手順を経て得られた脈波パターン PAPに対して 分類を行うことも可能であるが、 正規化された脈波パターン PAPでは なく、 図 3 (d) に示される脈波振幅 PA ( I ) から直接分類処理をす ることができるようになつている。 まず、 脈波振幅 PA ( I) を所定の 方法、 例えば、 所定数の前後データとの加重平均により平滑化し （ 10 2 1 ) 、 その後、 この脈波振幅 P A (I ) のピーク及び乱れを検出する ( 1 022) 。 このピーク及び乱れ検出の手順を図 1 7に示す。 先ず、 脈波振幅 P Aのパターンにおけるピークの数を表す Cp e ak、 脈波振 幅 PA (I) のデータ番号を示す I、 脈波パターン PAにおけるピーク の位置をデータ番号 Iにより示す P e ak ( 1 ) , · · · , P e ak ( m) (mはビーク番号） 及び脈波振幅 PA ( I) の乱れ度を示す Cv i b r aの各値をそれそれ初期化する （ 1022 1 ) 。
次に、 I番目の脈波デ一夕 PA ( I ) と、 直前の脈波デ一夕 PA ( I 一 1 ) とを n4及び n 5の 2つのパラメ一夕により比較する （ 1022 2) 。 ここで、 n4は脈波振幅 PAの絶対値に乗算される、 通常 1より 僅かに大きい値をもつ比例定数、 n 5は脈波振幅 PAの値に依存しない シフ ト量である。 設定された n 4及び n 5により決定される所定量だけ P A (I ) が PA ( 1 - 1) よりも増加している場合には手順 1022 3に進み、 そうでなければ手順 10225に進む。 手順 1 0223では 同一のパラメ一夕 n4及び n 5により脈波振幅 PA ( I) と PA ( I + 1) が比較され、 PA ( 1 + 1 ) が所定量だけ P A ( I ) よりも減少し ている場合には手順 1 0224に進み、 そうでなければ手順 1 0225 に進む。 なお、 n4は脈波振幅 PAの絶対値に比例して現れるノイズを 除去するための定数、 n 5は脈波振幅 P Aの絶対値に比例しないノイズ を除去するための定数であり、 データ測定系及びデータ処理系に適合す るように適宜設定される。
手順 10224では、 脈波振幅のピークが検出されたとして、 ビーク 数 Cp e akの値を 1つ加算し、 ピーク位置 P e ak (Cp e ak) の 値を Iに設定する。 このようにして脈波パターンのピークであるか否か を検出した後、 脈波パターンの乱れ度の検出手順に進む。 手順 1022 5では、 PA (I ) と直前デ一夕 PA ( 1 - 1) とを比較し、 パラメ一 夕 n 6及び n 7により決定される所定増加量以上に P A ( I) が PA ( I - 1) よりも増加していない場合には手順 10228に進み、 そうで なければ手順 10226に進む。 手順 1 0226では、. P A ( I ) と直 前データ PA (1 - 1 ) とを比較し、 パラメ一夕 n8及び n9により決 定される所定減少量以上に P A (I ) が PA (1 - 1 ) よりも減少して いない場合は手順 10228に進み、 そうでなければ手順 10227に 進む。 手順 10227では、 脈波振幅 P A ( I) が直前デ一夕 PA (I - 1 ) に対して大きく変化したことが検出されたとして、 乱れ度 Cv i b r aの値を 1つ加算する。 ここで n6 , n 7 , η 8 , η 9の各値は、 統計的データにより適宜設定される。
このようにして、 I番目の脈波振幅 PA (I ) についてピーク及び乱 れの有無が判定され、 手順 10228にて次の I + 1番目のデ一夕に移 行する。 以上のようにして、 脈波振幅 P A ( I) を I = l〜nの全てに ついて処理すると、 脈波パターンについて、 ピークの数 Cpe akと位 置 P e ak (Cp e ak) 、 及びパターン全体の乱れ度 C v i b r aが 検出されたこととなる。
この後、 再び図 1 6の手順に戻り、 手順 1023において乱れ度 C V i b r aと所定値 n 1とを比較し、 乱れ度 C v i b r aが所定値 n 1以 上である場合には、 パターン Dにフラグを立てる。 次に、 ピーク数 Cp e a kが 2以上であるか否かを判定し、 2以上のピークがある場合には パターン Eのフラグを立てる。
次に、 手順 1 025においてピーク幅の計算を行う。 ピーク幅の計算 は、 手順 1022において検出されたピークの位置を基準として、 図 1 8に示す手順により行われる。 先ず、 手順 1 025 1において m= 1と して、 手順 1 0252においてピーク位置にある脈波振幅 P A (P e a k) の値と、 このデータより m個前の脈波振幅 PA (P e ak— m) と を比較し、 PA (P e ak-m) が PA (P e ak) にパラメ一夕 n l 0を乗じた値以上であるか否かを判定する。 PA (P e ak-m) が P A (Pe ak) に n 10を乗じた値以上である場合には mを 1つ加算し て再び手順 1 0252の判定を行う。 このようにして手順 10252に おける判定結果が否定的になるまで判定を行い、 PA (P e ak-m) が卩 （卩 6 &1 に111 0を乗じた値未満になると、 手順 1 0253 に進む。 ここで、 n l 0は通常 1より多少小さい値であり、 統計的デー 夕により適宜設定される。
手順 10253では k= lとし、 手順 1 0254において、 P A (P e ak + k) が PA (P e ak) に n l 0を乗じた値以上であるか否か を判定する。 PA (P e a k + k) が PA (P e ak) に n l Oを乗じ た値以上である場合には、 kを 1つ加算し、 再び手順 10254の判定 を行う。 このようにして手順 10254における判定結果が否定的にな るまで判定を行い、 PA (P e ak-k) が PA (P e ak) に n l O を乗じた値未満になると、 手順 10255にて上記 mと kを加算してピ —ク幅 Pw i d t hを求める。
このようにしてピーク幅 Pwi d t hが求められると、 図 16の手順 1026に進み、 Pw i d t hが n 2以上であるか否かを判定する。 こ こで、 パラメータ n2は、 統計的なデータにより適宜設定される。 ピー ク幅 Pw i d t hが n 2以上である場合には、 最高血圧値 Pmax が 1 0 0以上であるか否かを判定し、 最高血圧値 Pmax が 1 00以上であれば パターン Cのフラグを立て、 最高血圧値が 100未満であればパターン Bのフラグを立てる （ 1 027) 。 一方、 ピーク幅 Pwi d t hが n2 未満である場合には、 ピークの脈波振幅 P A (P e ak) が n 3以上で あるか否かを判定する （ 1 028) 。 ここで、 n 3は、 統計的なデータ により適宜設定される。 ビークデータ PA (P e ak) が n3以上であ る場合には、 パターン Aのフラグを立てて処理を終了する。 ピークデ一 夕 P A (P e ak) が n 3未満である場合には最高血圧値 Pmax が 1 0 0以上であるか否かを判定し （ 1029 ) 、 最高血圧値 Pmax が 1 00 以上である場合にはパターン Aとパターン Bの双方のフラグを立て、 最 高血圧値 Pmax が 100未満である場合にはパターン Bのフラグのみを 立てる。
以上のようにして、 各パターンのフラグに従い、 例えば出力装置 70 のディスプレイ上に分類パターンを表示する。 このように、 上記図 1 6 に基づく分類手順においては、 基準パターンと脈波パターンの全データ について精査することなく、 ピークの数と位置、 乱れ度、 及びピーク幅 を検出することにより迅速かつ簡易に分類パターンの判定を行うことが できる。 特に、 ピーク数及び乱れ度を検出してパターン D及び Eの判定 を行うことにより、 これらの異常デ一夕を確実に判定することが可能に なる。
また、 パターン A， B及び Cの分類は、 通常の異常デ一夕とは異なり 判定が困難であるが、 最高血圧値 Pmax のデータを利用することにより 正確にこれらのパターンを分類することができる。 例えば、 ビーク幅 P wi d t hが n 2以上であっても、 最高血圧 Pmax が小さい場合にはパ 夕一ン Cとみなすことは臨床的に誤りであり、 パターン Bと判定される べきである。 また、 パターン Aとパターン Bの分類は、 最高血圧 PMX と脈波振幅の最大値 Pm ( = P A (Peak) ) の双方に基づいて行う べきである。 例えば、 最高血圧値 Pmax が 100以下であり、 且つ、 脈 波振幅の最大値 Pmが通常 （統計的平均値） の 1/3程度以下である場 合には、 パターン Bに分類してもよいが、 これらの条件のうちいずれか —方のみを満たす場合にはパターン A及びパターン Bの両者に該当する という分類結果の方がより適切であろう。
このように、 図 16に示す分類手順によれば測定された脈波パターン が 2つ以上の上記分類パターンに分類されることもあり得る。 この場合 例えば、 被検者が測定中に体を動かした場合には被検者が正常であって も脈波パターンが乱れ、 パターン C, D , Eにも分類される可能性があ る。 しかし、 複合した病態や中間事例等も存在するため、 このような場 合には 2以上の基準パターンに分類されるべきである。 また、 上記パ夕 —ン分類は最終的な診断結果を決定するものではなく、 被検者及び診断 者に対し必要な注意を喚起することにより、 従来よりも正確な診断を促 し、 病的な危険性を回避することを目的とするものであるから、 複数の 基準パターンに分類されること自体は何ら本発明の価値を低下させるも のではない。
上記実施例における分類手順は、 パターン分類を実施する際の典型的 な 2例について示したものであるが、 本発明は上記分類手順に限定され ることなく、 他の分類手順によっても実施することができる。 例えば、 図 19乃至図 22に示すように、 上記 PA (Sp) の最大値 Pmを示す パターン上の点と、 S≠Spである PA (S) の値を示すパターン上の 点とを結ぶ直線の傾きを、 S = S pから前方及び後方に向かって順次検 索する方法である。 この方法によれば、 図 1 9に示すように、 傾きの値 がある程度の範囲に収まっていればパターン A又は Bに該当する。 図 2 0に示すように、 傾きが S = S pの近傍で大きく変化する場合にはバタ ーン Eに該当する。 図 2 1に示すように、 傾きが S = S pの近傍で小さ く、 ある程度 S = S pを離れると上昇し始める場合にはパターン Cに該 当する。 図 2 2に示すように、 傾きの振れ幅が大きい場合又はランダム に振れている場合にはパターン Dに該当する。 このように、 パターン上 の点を結ぶ線の傾斜角を求めることにより、 傾斜角の変化態様によりパ ターン分類を行うことも充分に可能である。
上記各実施例におけるパターンの分類手順は測定デ一夕に基づく脈波 パターンを 5つの典型的な基準パターンのいずれに最も類似しているか という観点で分類を行うようにしたものであるが、 基準パターンは上記 のものに限らず、 必要ならば医者が個々の患者に対して独自の基準パ夕 ーンを設定することも可能である。 また、 多数の患者に対して測定した データを統計的に処理することにより、 上記とは異なる基準パターンを 設定することも可能である。 これらの場合、 6以上若しくは 5未満の基 準パターンが設定されることもあり得る。 われわれの行った予備的な試 験データによれば、 約 1 0個程度以上のパターンに分類することも可能 であり、 この場合にも各パターンに対して医学的にそれそれ対応した循 環系統の態様を想定することができる。 一方、 特定の目的の元に測定を 行う場合もあり、 例えば、 動脈硬化の診断のみを目的として測定を行う 場合、 ビーク高さ、 ビーク幅、 ピークの頂部の形状等により 2乃至 3の 比較的少数の基準パターンを用意して分類を行うこともできる。 産業上の利用可能性
以上説明したように、 本発明は脈波振幅の変化パターンを生成すると ともに、 これを基準パターン又は基準値に従って分類すること、 若しく はパターンを所定基準値により正規化することに特徴を有するので、 以 下の効果を奏する。
① 従来のように脈波パターンを単に血圧値の判定に用いるだけでは なく、 脈波パターンの形状を血行力学的基準に基づいて分類することに ことができる。
② 脈波パターン正規化手段を設けることにより、 測定条件や個人差 により種々異なったものが得られる脈波パターンの形状のみを認識でき る。 特に、 脈波パターン分類手段を備える場合にはパターン形状のみに 基づく的確な分類が可能となる。
③ 脈波パターンの分類に用いる基準パターンは、 特に脈波パターン のピーク形状に従って複数設定することにより、 血管の伸展性等に関す る情報を取り出すことができる。
④ 検出データの量子化手段を設けることにより、 後の脈波パターン の生成や分類に不要なデ一夕量を予め除去することができるので、 処理 時間ゃメモリ容量の低減が可能である。
⑤ 脈波パターンの分類においてビーク及び乱れ度を検出することに より、 特に異常パターンの分類に際して、 より迅速かつ簡易に処理がで ぎる。
⑥ 脈波パターンの分類においてピーク幅を検出することにより、 判 別困難な血管状態に起因する分類処理を確実に行うことが可能になる。
⑦ 脈波パターンの分類において、 同時に検出された最高血圧値を分 類基準の一部として用いることにより、 判別困難な拍出強度及び血管状 態に起因する分類処理を正確に行うことが可能になる。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . カフ圧の微速減少過程又は微速増加過程において脈波の影響下にあ るカフ圧を検出する圧力検出手段と、
圧力検出手段で検出されたカフ圧から脈波成分を抽出する脈波抽出手 段と、
脈波抽出手段で抽出された脈波成分の脈拍毎の振幅に対応する値を表 現する脈波振幅を検出する脈波振幅検出手段と、
脈波抽出手段で抽出された脈波成分における脈拍毎の時間間隔又は力 フ圧に対応づけられた間隔を表現する脈波間隔を検出する脈波間隔検出 手段と、
前記脈波振幅及び前記脈波間隔に基づいて脈波振幅の変化を表現する 脈波パターンを生成する脈波パターン生成手段と、
脈波パターンを、 血管の力学的特性及び/又は心臓の拍出特性に基づ く血行力学的基準として設定された基準パターンに分類するパターン分 類手段とを備えた電子血圧測定装置。
2 . 請求項 1において、 前記脈波パターン生成手段は、 前記脈波振幅及 び前記脈波間隔を正規化する脈波パターン正規化手段を備えていること を特徴とする電子血圧測定装置。
3 . 請求項 2において、 前記基準パターンは正規化された前記脈波パ夕 ーンと等しく正規化されており、 前記脈波パターン分類手段は、 複数の 基準パターンと正規化された前記脈波パターンとの相関性を分類基準と することを特徴とする電子血圧測定装置。
4 . 請求項 1において、 前記脈波パターン生成手段は、 前記脈波間隔を 正規化する脈波パターン正規化手段を備え、 該脈波パターン正規化手段 は、 前記脈波振幅の最大値が出現する位置を基準として、 該位置の'前後 においてそれそれ前記脈波間隔を正規化することを特徴とする電子血圧 測定装置。
5 . 請求項 1において、 前記基準パターンは前記脈波振幅のピーク形状 に従って複数設定されていることを特徴とする電子血圧測定装置。
6 . 請求項 1において、 前記脈波振幅及び/又は前記脈波間隔を量子化 して前記脈波パターン生成手段に送出する量子化手段を備えることを特 徴とする電子血圧測定装置。
7 . カフ圧の微速減少過程又は微速増加過程において脈波の影響下にあ るカフ圧を検出する圧力検出手段と、
圧力検出手段で検出されたカフ圧から脈波成分を抽出する脈波抽出手 段と、
脈波抽出手段で抽出された脈波成分の脈拍毎の振幅に対応する値を表 現する脈波振幅を検出する脈波振幅検出手段と、
脈波抽出手段で抽出された脈波成分における脈拍毎の時間間隔又は力 フ圧に対応づけられた間隔を表現する脈波間隔を検出する脈波間隔検出 手段と、
前記脈波振幅及び前記脈波間隔に基づいて所定の基準値により正規化 された脈波パターンを生成する脈波パターン生成手段と、
を備えた電子血圧測定装置。
8 . 請求項 7において、 前記脈波パターン生成手段は、 前記脈波振幅及 び前記脈波間隔を正規化する脈波パターン正規化手段を備えていること を特徴とする電子血圧測定装置。
9 . 請求項 8において、 前記基準パターンは正規化された前記脈波パ夕 ーンと等しく正規化されており、 前記脈波パターン分類手段は、 複数の 基準パターンと正規化された前記脈波パターンとの相関性を分類基準と することを特徴とする電子血圧測定装置。
1 0 . 請求項 7において、 前記脈波パターン生成手段は、 前記脈波間隔 を正規化する脈波パターン正規化手段を備え、 該脈波パターン正規化手 段は、 前記脈波振幅の最大値が出現する位置を基準として、 該位置の前 後においてそれそれ前記脈波間隔を正規化することを特徴とする電子血 圧測定装置。
1 1 . 請求項 7、 請求項 8、 請求項 9又は請求項 1 0において、 正規化 された前記脈波パターンを視覚的に表現する出力装置を備えたことを特 徴とする電子血圧測定装置。
1 2 . カフ圧の微速減少過程又は微速増加過程において脈波の影響下に あるカフ圧を検出する圧力検出手段と、
圧力検出手段で検出されたカフ圧から脈波成分を抽出する脈波抽出手 段と、
脈波抽出手段で抽出された脈波成分の脈拍毎の振幅に対応する値を表 現する脈波振幅を検出する脈波振幅検出手段と、
前記脈波振幅に基づいて脈波振幅の変化を表現する脈波パターンを、 血管の力学的特性及び/又は心臓の拍出特性に基づく血行力学的基準と して設定された基準パターンに分類するパターン分類手段とを備えた電 子血圧測定装置。
1 3 . 請求項 1又は請求項 1 2において、 前記パターン分類手段には前 記脈波パターンのピーク数及び/又は乱れ度を検出する手段を設け、 該 ピーク数及び/又は乱れ度を分類基準の一部として、 前記脈波パターン の分類を行うことを特徴とする電子血圧測定装置。
1 4 . 請求項 1又は請求項 1 2において、 前記パターン分類手段には前 記脈波パターンのビーク幅を検出する手段を設け、 該ピーク幅を分類基 準の一部として、 前記脈波パターンの分類を行うことを特徴とする電子 血圧測定装置。
1 5 . 請求項 1又は請求項 1 2において、 前記脈波成分若しくは前記脈 波パターンに基づいて少なくとも最高血圧値を検出する血圧検出手段を 備え、 前記パターン分類手段は、 該血圧検出手段により検出された前記 最高血圧値を分類基準の一部として、 前記脈波パターンの分類を行うこ とを特徴とする電子血圧測定装置。
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