以下、本発明に係る脈拍データ検出装置、脈拍データ検出方法、脈拍データ検出プログラムについて、実施形態を示して詳しく説明する。なお、以下では、光学式の脈拍データ検出装置のうち、反射式を適用した場合についての説明を行うが、透過式を適用した場合についても基本的に同様の構成、動作である。
A.第1実施形態
図1は、本発明に係る第1実施形態による脈拍データ検出装置1の一構成例を示すブロック図である。図1において、脈拍データ検出装置1は、操作部10と、CPU11と、メモリ12と、発光駆動部13と、発光素子(光源)14と、受光素子(検出部)15と、A/Dコンバータ17と、脈拍数算出部18と、表示部19と、血流抑制用突起突出制御機構部20と、血流抑制用突起21と、身体装着部材23とを備えている。
操作部10は、被験者であるユーザにより操作される電源スイッチや、センシング動作の開始、停止を制御するための動作制御用スイッチなどを有する。CPU11は、メモリ12に保存された制御プログラムに従って処理を行うことにより、脈拍の計測、脈拍数の算出、脈拍数の表示動作を制御する。より具体的には、CPU11は、発光駆動部13にフィードバックをかけて、発光素子14を発光させるとともに、血流抑制用突起突出制御機構部20を制御することで、血流抑制用突起21の突出量を段階的に制御し、各段階において受光素子15で検出された光量に応じて出力される電気信号(出力信号)に基づいて、所定の条件を満足する、血流抑制用突起21の突出量を決定する。
メモリ12は、測定データや制御プログラム、該制御プログラム実行時に生成されるデータなどを保存する。発光駆動部13は、CPU11からの制御に従って、発光素子(光源)14を、所定の発光量で発光させる。発光素子(光源)14は、LED等からなり、筐体の底部(皮膚面2に当接される面)に、少なくとも1つ配置される。発光素子(光源)14は、発光駆動部13の駆動制御に従って、所定の発光量で可視光(例えば、波長525nm前後の緑色可視光)を皮膚面2に照射する。可視光を用いる反射式の検出方法は、可視光の体内における透過性が低いため、体内深部に存在する静脈や動脈の血流からの反射光の影響を受けにくく、それぞれの血管にて発生する血流路長による拍動の伝搬タイムラグの影響を受けにくいというメリットがある。
受光素子(検出部)15は、照度センサーやフォトダイオード等からなり、筐体の底部(皮膚面2に当接される面)に、少なくとも1つ配置される。受光素子(検出部)15は、発光素子(光源)14から照射され、皮膚面2で反射された反射光を受光し、受光量または受光強度に応じた出力信号を出力する。上記発光駆動部13、発光素子14、及び受光素子15は、脈拍データ検出部16を構成する。
A/Dコンバータ17は、受光素子15からの出力信号をデジタルデータ(センサデータ)に変換し、CPU11に供給する。脈拍数算出部18は、所定のアルゴリズムプログラムに従って処理を行うことにより、CPU11により決定された、所定の条件を満足する、血流抑制用突起21の突出量における、受光素子15により取得されたセンサデータを加工し、脈拍数を算出する。なお、脈拍数算出部18は、CPU11内に内蔵されている演算機能であってもよい。また、本発明では、脈拍数に限定されず、後述するように、脈の波形データ(脈波データ)に含まれる血流に関連する種々の情報を算出して出力するようにしてもよい。
表示部19は、例えばカラーやモノクロ表示が可能な液晶表示パネルや有機EL表示パネル等の表示装置を有し、脈拍数算出部18により算出された脈拍数を表示する。なお、表示部19は、これに限定されるものではなく、上述したように、脈拍データとして、脈波(具体的には、脈の波形データ)やピッチ等を表示するものであってもよい。例えば、脈の波形データ(脈波データ)には、血流に関連する種々の情報が含まれている。すなわち、脈拍データは、健康や体調(血管の詰まりや血管年齢、緊張状態の判定等)、運動状態等を判定するための重要なパラメータとして適用できる。表示部19は、この判定結果を特定の文字情報や発光パターン等で表示するものであってもよい。
血流抑制用突起突出制御機構部20は、CPU11による制御の下、血流抑制用突起21を駆動制御し、血流抑制用突起21の突出量を段階的に制御する。血流抑制用突起21は、血流抑制用突起突出制御機構部20により駆動制御され、弾性部材により形成されている先端部で、被験者であるユーザの皮膚面2を押圧、または圧迫するようになっている。身体装着部材23は、ユーザの身体に脈拍データ検出装置1(の皮膚接触面)を密着させて固定するための柔軟性のあるベルト状の部材からなる。
図2(a)、(b)は、本第1実施形態による脈拍データ検出装置1の外観を示す斜視図である。図2(a)は、血流抑制用突起21が収納されている状態における脈拍データ検出装置1の外観を示している。また、図2(b)は、血流抑制用突起21が突出している状態における脈拍データ検出装置1の外観を示している。図2(a)、(b)において、各種回路を搭載した回路基板24上に所定の間隔を空けて発光素子14と受光素子15と血流抑制用突起21とが配置されている。発光素子14、受光素子15、及び血流抑制用突起21の周囲には、遮光ブロック25が配置されている。
ここで、本来であれば、脈拍データ検出装置1は、遮光ブロック25が配置されていない構成であっても脈拍の測定が可能である。本実施形態おいては、体表の反射の他に素子側面からの回り込みによる直接光が存在し、その影響が非常に大きくなる場合があるため、これを排除することを目的として、発光素子14、受光素子15の周囲に遮光ブロック25を配置している。該遮光ブロック25は、黒色の樹脂等で形成された部品を適用することができる。また、図2(a)、(b)においては、遮光ブロック25は、例えば、回路基板24の上面からの高さが、発光素子14と受光素子15に比べて高く形成されている場合を示した。この構成においては、該脈拍データ検出装置1がユーザに装着された際に、遮光ブロック25の上面が皮膚面に接触する皮膚接触面となる。なお、遮光ブロックは必ずしも皮膚面に接触する高さに形成されているものでなくてもよいし、黒色の樹脂部品単体で形成されているものでなくてもよい。
血流抑制用突起21は、血流抑制用突起突出制御機構部20による駆動制御に従って、脈拍の測定時に突出することにより、血流の下流に当たる側の部位を意図的に押圧、または圧迫する。これにより、血管の下流部分が押圧、または圧迫されることになるので、一時的に測定部位の血圧が上昇することになり、血流の出力が上昇する。したがって、受光素子15から十分な出力レベルの出力信号を得ることができるようになる。本実施形態においては、図2(a)、(b)に示すように、発光素子14、受光素子15の周囲に配置された遮光ブロック25内に血流抑制用突起21が収納され、脈拍の測定時には、遮光ブロック25の高さ(すなわち、皮膚接触面の高さ)を超えて突出する。なお、本発明は、このような遮光ブロックの高さを基準として血流抑制用突起21を突出させる構成に限定されるものではなく、上述したように測定部位の血圧を上昇させることを目的として、血流の下流側の部位を押圧、または圧迫するように、血流抑制用突起21を突出させるものであればよい。
次に、上述した第1実施形態に係る脈拍データ検出装置1による脈拍データ検出方法について説明する。
図3は、本第1実施形態に係る脈拍データ検出装置1により実行される脈拍データ検出方法を示すフローチャートである。ユーザは、まず、上述した脈拍データ検出装置1を測定部位(例えば、手首や耳たぶ等)に装着し、操作部10から所定の操作(測定開始)を行う。CPU11は、ユーザにより測定開始が指示されると、図3に示すフローチャートに従って各種処理を実行する。
まず、ステップS10において、CPU11は、測定開始準備を実行する。次いで、ステップS12において、CPU11は、血流抑制用突起21の設定値A(所定の突出量)を設定し、ステップS14において、発光駆動部13を制御して発光素子14を点灯する。なお、設定値A(所定の突出量)は、予め平均的な突出量を測定して設定してもよいし、血流抑制用突起21で押圧する皮膚面2の硬さ(反発力)に応じて自動的に設定するようにしてもよい。次いで、ステップS16において、CPU11は、血流抑制用突起突出制御機構部20を制御し、血流抑制用突起21の突出量を設定値Aに設定する。次いで、ステップS18において、血流抑制用突起突出制御機構部20は、血流抑制用突起21の設定完了(突出)を確認する。次いで、ステップS20において、上記発光素子14から照射され、皮膚面2で反射した反射光を受光した受光素子15の出力が測定される。次いで、ステップS22において、受光素子15の出力信号がA/Dコンバータ17に出力される。この結果、CPU11は、設定値Aの突出量で突出した血流抑制用突起21で皮膚面2を押圧、または圧迫としたときの、受光素子15の出力値(センサデータ)を取り込むことになる。そして、CPU11は、血流抑制用突起21の設定値A(突出量)と、取り込まれた受光素子15の出力値(センサデータ)とを相互に関連付けて、メモリ12の所定の記憶領域に、測定データとして一時保存する。
次いで、ステップS24において、CPU11は、血流抑制用突起21の設定値Aに対する受光素子15の出力値(センサデータ:波形信号)に対して演算処理を行い、ステップS26において、脈拍数算出部18は、脈拍数(一般に、1分間の波形中の山の数)を算出し、ステップS28において、算出した脈拍数を表示部19に出力する。次いで、ステップS30において、表示部19は、算出された脈拍数(数値データ)を、脈拍データとして表示する。なお脈拍データは、脈拍数に限定されず、脈の波形データ(脈波データ)の計測等でもそのまま適用できる。また脈拍数算出部18において算出された脈拍数は、例えば測定時の時刻データ等に関連付けられて、メモリ12の所定の記憶領域に保存される。
次いで、ステップS32において、CPU11は、ユーザにより操作部10で終了指示が操作されたか否かを判断し、終了指示が操作されていない場合には(ステップS32のNO)、ステップS10に戻り、上述した処理を繰り返す。一方、ユーザにより終了指示が操作された場合には(ステップS32のYES)、ステップS34において、CPU11は、所定の終了処理(脈拍数の保存、測定データの破棄等)を行った後、当該処理を終了する。
図4(a)、(b)は、本第1実施形態に係る脈拍データ検出装置1により実行される脈拍データ検出方法を説明するための断面図である。血流抑制用突起21は、血流抑制用突起突出制御機構部20による駆動制御に従って、測定時以外には、図4(a)に示すように、遮光ブロック25内に収納され、測定時には、図4(b)に示すように、遮光ブロック25の高さを超えて突出するようになっている。また、脈拍データ検出装置1は、発光素子14、受光素子15等が含まれる脈拍データ検出部16に対して、血流抑制用突起21が血流の下流側(図示の例では、心臓側)に配置されるように身体に装着される。
血流抑制用突起21は、図4(b)に示すように、脈拍の測定時に所定の突出量で突出することにより、血流の下流側の部位を意図的に押圧、または圧迫する。これにより、毛細血管201の下流部分が押圧、または圧迫される(押圧、または圧迫することで血流量は減少する)ことになるので、一時的に測定部位(発光素子14、受光素子15が皮膚面2に対向している部位)の血圧が上昇することになり、血流の出力が上昇する。
毛細血管201による脈拍の測定においては、基本的に血流量が血圧に比例することが判明している。血圧が上昇すれば、それにほぼ比例して血流量が増加し、体表の色の変化に反映される傾向がある。したがって、図4(a)に示すように、ある測定部位について、受光素子15から十分な出力レベルが得られなかった場合に、図4(b)に示すように、この測定部位の下流に設置された血流抑制用突起21により意図的に血管を、押圧、または圧迫する制御を行うことで、所定の条件を満足する適切な出力を得ることができる。なお、血流抑制用突起21は、押圧、または圧迫により血流を完全に止めるものではなく、血圧の上昇を促すものであるので、指で軽く体表を押す程度の力で押圧、または圧迫するものであればよい。
以上のように、本第1実施形態によれば、測定部位の下流に設置された血流抑制用突起21を突出させることで、意図的に血管を押圧、または圧迫させて血流を抑制するようにしたので、受光素子15から所定の条件(適正条件)を満足する最適な出力、もしくは当該最適な出力を含む特定の範囲内の適切な出力(以下、「適切な出力」と総称する)を得ることができ、脈拍データ検出装置1の人体への設置状態の如何に関わらず、安定した脈拍の測定ができるようになる。
B.第2実施形態
次に、本発明に係る第2実施形態について説明する。
なお、本第2実施形態による脈拍データ検出装置1の構成、構造などは上述した第1実施形態(図1、図2参照)と同様であるので説明を省略する。本第2実施形態では、測定部位の下流に設置された血流抑制用突起21の突出量を段階的に制御することで、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させながら、受光素子15の出力値(センサデータ)を順次取り込み、全ての突出量での出力値を比較し、所定の条件を満足する適切な出力を得ることを特徴としている。
次に、上述した第2実施形態に係る脈拍データ検出装置1による脈拍データ検出方法について説明する。
図5は、本第2実施形態に係る脈拍データ検出装置1により実行される脈拍データ検出方法を示すフローチャートである。ユーザは、まず、上述した脈拍データ検出装置1を測定部位(例えば、手首や耳たぶ等)に装着し、操作部10から所定の操作(測定開始)を行う。CPU11は、ユーザにより測定開始が指示されると、図5に示すフローチャートに従って各種処理を実行する。
まず、ステップS40において、CPU11は、測定開始準備を実行する。次いで、ステップS42において、CPU11は、血流抑制用突起21の設定値Aを、突出なし状態となる初期値A0に設定(A=A0)し、ステップS44において、発光駆動部13を制御して発光素子14を点灯する。なお、設定値Aは、血流抑制用突起21の突出量を示し(単位長に対する乗算係数でもよい)、A0〜N(突出量の最大値)の値を取る。次いで、設定値Aを1つずつインクリメントしながら、ステップS46〜S58の間の処理を繰り返す。ここで、CPU11により、初期値A0あるいはインクリメントして設定された血流抑制用突起21の設定値Aは、例えばメモリ12に一時保存される。以下、ステップS46〜S58の間の一連の処理について、詳細に説明する。
まず、ステップS46において、CPU11は、メモリ12から設定値Aを読み出し、ステップS48において、CPU11は、血流抑制用突起突出制御機構部20を制御し、血流抑制用突起21の突出量を設定値Aに設定する。次いで、ステップS50において、血流抑制用突起突出制御機構部20は、血流抑制用突起21の設定完了(突出)を確認し、ステップS52において、受光素子15の出力が測定される。ここで、設定値Aが初期値A0に設定された状態では、血流抑制用突起突出制御機構部20により血流抑制用突起21の突出なし状態が確認され、当該状態における受光素子15の出力が測定される。次いで、ステップS54において、受光素子15の出力信号がA/Dコンバータ17に出力される。この結果、CPU11は、まず、設定値A(=A0)の突出量で突出した血流抑制用突起21で皮膚面2を押圧、または圧迫としたとき(すなわち、血流抑制用突起21が突出なし状態に設定され、皮膚面2を押圧、または圧迫していないとき)の、受光素子15の出力値(センサデータ)を取り込むことになる。CPU11は、このときの血流抑制用突起21の設定値A(突出量)と、取り込まれた受光素子15の出力値(センサデータ)とを相互に関連付けて、メモリ12の所定の記憶領域に、測定データとして一時保存する。
次いで、ステップS56において、CPU11は、設定値Aを1つインクリメントする(A+1→A=1)。インクリメントされた設定値Aは、例えばメモリ12に一時保存される。そして、ステップS58において、設定値Aが最大値Nより大になっていない場合には、ステップS46へ戻り、血流抑制用突起21の突出量を設定値A(=1)とした場合の受光素子15による測定が繰り返される。すなわち、ステップS46〜S58では、CPU11は、血流抑制用突起21の突出量を設定値A(=A0、1、2、…、N)に応じて段階的に変えながら(すなわち皮膚面2への押圧力、または圧迫力を変えながら)、受光素子15の出力値(センサデータ)を順次取り込んで、メモリ12の所定の記憶領域に保存する。
そして、ステップS58において、設定値Aが最大値Nより大になった場合には、ステップS60において、CPU11は、メモリ12に保存された全ての設定値A(突出量)
における出力値を比較し、ステップS62において、適切出力部分を判定する。「適切出力部分の判定」では、出力レベルの大きさが十分であるか、S/N比(信号対ノイズ比)が信号を十分に取り出せる値であるか等、複合的な要素に基づいて適切な出力が判定される。ここでは、CPU11は、少なくとも予め設定した特定の範囲内にあるか、あるいは特定の閾値や条件をクリアしたか否かに基づいて適切な出力を判定する。なお適切出力部分の判定の手法(適切な設定値の判定方法)については、詳しく後述する。
そして、ステップS64で、CPU11は、適切な出力であると判定された血流抑制用突起21の設定値Aを決定する。次いで、ステップS66において、CPU11は、適切な出力と判定された血流抑制用突起21の設定値Aに対する受光素子15の出力値(センサデータ:波形信号)に対して演算処理を行う。さらに、ステップS68において、脈拍数算出部18は、脈拍数(一般に、1分間の波形中の山の数)を算出し、ステップS70において、算出した脈拍数を表示部19に出力する。次いで、ステップS72において、表示部19は、算出された脈拍数(数値データ)を、脈拍データとして表示する。なお脈拍データは、脈拍数に限定されず、脈の波形データ(脈波データ)の計測等でもそのまま適用できる。また脈拍数算出部18において算出された脈拍数は、適切な出力であると判定された血流抑制用突起21の設定値A(突出量)や、測定時の時刻データ等に関連付けられて、メモリ12の所定の記憶領域に保存される。
次いで、ステップS74において、CPU11は、ユーザにより操作部10で終了指示が操作されたか否かを判断し、終了指示が操作されていない場合には(ステップS74のNO)、ステップS40に戻り、上述した処理を繰り返す。一方、ユーザにより終了指示が操作された場合には(ステップS74のYES)、ステップS76において、CPU11は、所定の終了処理(脈拍数の保存、測定データの破棄等)を行った後、当該処理を終了する。
以上のように、本第2実施形態によれば、測定部位の下流に設置された血流抑制用突起21の突出量を段階的に制御することで、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させながら、受光素子15から所定の条件を満足する適切な出力を得るようにしたので、脈拍データ検出装置1の人体への設置状態の如何に関わらず、適切な出力レベルが得られるため、安定した脈拍の測定ができるようになる。
C.脈拍データ検出装置の装着例
次に、上述した第1、第2実施形態による脈拍データ検出装置の人体への装着例について説明する。
図6(a)、(b)、(c)は、上述した第1、第2実施形態による脈拍データ検出装置1の装着例を示す模式図である。図6(a)は、脈拍データ検出装置1をベルト状の身体装着部材23で手首に装着した状態を示している。図6(b)は、脈拍データ検出装置1を人差し指にベルト状の身体装着部材23で装着した状態を示している。また、図6(c)は、脈拍データ検出装置1を人差し指に袋形状(指サック)の身体装着部材23で装着した状態を示している。いずれの装着例においても、血流抑制用突起21が測定部位の血流の下流側に配置されるように装着される点が重要である。これらの装着例は一例であって、本発明はこれに限定されず、基本的に、人体の末端に当たる部位に装着する形態であればよい。
D.血流抑制用突起の具体例
次に、上述した第1、第2実施形態による脈拍データ検出装置の血流抑制用突起の具体的な構成例について説明する。
図7(a)、(b)は、上述した第1、第2実施形態による脈拍データ検出装置1の血流抑制用突起21aの具体例(その1)を示す模式図である。図7(a)、(b)に示す例では、血流抑制用突起21aを風船状(あるいは袋状)の気密袋とし、血流抑制用突起突出制御機構部(小型コンプレッサー)20aから空気(気体、液体、粉体を含む流体)を送り込んで膨張させたり、吸引して萎ませたりすることで血流抑制用突起21aの突出量を制御する。図7(a)は、血流抑制用突起突出制御機構部20aから血流抑制用突起21aに空気を送り込んで血流抑制用突起21aを膨張させた状態を示し、図7(b)は、空気を吸引して血流抑制用突起21aを萎ませた状態を示している。
図8(a)、(b)は、上述した第1、第2実施形態による脈拍データ検出装置1の血流抑制用突起21bの具体例(その2)を示す模式図である。図8(a)、(b)に示す例では、血流抑制用突起21bを蒲鉾状の固体突起(半円形の断面形状を有する柱状部材)とし、血流抑制用突起突出制御機構部20bによりソレノイドやメカ的な機構を駆動することで血流抑制用突起21bの突出量を制御する。血流抑制用突起21bの下部には、非動作時に自動収納を目的としたコイルバネ30が設けられている。図8(a)は、血流抑制用突起21bを収納した状態を示し、図8(b)は、血流抑制用突起突出制御機構部20bによりソレノイドやメカ的な機構を駆動して血流抑制用突起21bを突出させた状態を示している。
図9(a)、(b)は、上述した第1、第2実施形態による脈拍データ検出装置1の血流抑制用突起21の具体例(その3)を示す模式図である。図9(a)、(b)に示す例では、血流抑制用突起21cを扁平状の固体部材とし、血流抑制用突起突出制御機構部20cにより回転させることで血流抑制用突起21cの突出量(突出高)を制御する。図9(a)は、血流抑制用突起21cを皮膚面2(あるいは遮光ブロック25の上面)に対して平行にすることで収納した状態を示し、図9(b)は、血流抑制用突起突出制御機構部20cにより血流抑制用突起21cを90度回転させて突出させた状態を示している。
なお、上述した第1、第2実施形態において、脈拍の測定周期や測定時間については、脈拍データの利用目的や測定精度等に応じて設定すればよいが、一般的には、10〜15秒程度、測定状態によっては数秒〜1分程度の測定時間を要する。なお、押圧、または圧迫してから血流、血圧に反映されるまでの時間は、概ね1秒以内であるので、圧迫するための手法と測定に関連する時間的な要素との関係については、ほとんど制約はない。
また、上述した第1、第2実施形態において、身体装着部材23がなくても、血流抑制用突起21により血流を抑制することは可能である。例えば、脈拍データ検出部16と血流抑制部22とが組み込まれたテーブル状の平面に、人体を載置した状態で、当該平面から血流抑制用突起21を突出させるようにしてもよい。
また、上述した第1、第2実施形態において、脈拍数算出部18が算出した、脈拍数(一般に、1分間の波形中の山の数)は、外部の表示装置や分析装置等に出力するようにしてもよい。この場合も、脈拍データは、脈拍数に限定されず、波形データ(脈波データ)の計測等でもそのまま適用できる。
なお、上述した第2実施形態では、圧迫状態が長時間継続されないように、受光素子15による検出の度に、血流抑制用突起21の突出量を設定することで押圧、または圧迫を行うようにしてもよい。言い換えると、受光素子15による検出が終わる度に血流抑制用突起21を収納する。これにより、常時、皮膚面を押圧、または圧迫していることによる、被験者であるユーザへの違和感を軽減することができる。また、運動中の脈拍測定等の場合において、長時間継続して脈拍を計測する場合には、圧迫時間が所定時間(たとえば5分間)継続したことを検知すると、一旦圧迫を解除(血流抑制用突起21を収納)してユーザの負担を軽減したのちに、再度圧迫する動作を行うようにしてもよい。その場合、圧迫が解除されている間は脈拍データを検出せずに、直前に検出されたデータを用いて同様の脈拍データが検出されたと推測して、データ補完するようにしてもよい。このような機能は、CPU11において、時間(例えば基準クロック)をカウントして、所定時間の経過を検知して血流抑制部22を制御する処理や、脈拍測定中は直近に取得された最新の脈拍データを常時保持し、圧迫解除(測定中断)中は当該データを用いてデータを補完する処理を実行することにより実現される。
また、本第1、第2実施形態によれば、血流抑制用突起21によって、体表を押圧、または圧迫することで、血管の血流を抑制するようにしたので、比較的、簡易な構成で、受光素子15の出力レベルを上げることができる。
また、本第1、第2実施形態によれば、血流抑制用突起21を、脈拍データ検出部16の設置位置に対して血流の下流側に配置し、該血流の下流側で体表を押圧、または圧迫するようにしたので、効果的に測定部位における血圧が上がり、受光素子15の出力レベルを上げることができる。
また、本第1、第2実施形態によれば、血流抑制用突起21を、袋状部材に気体、液体、粉体を含む流体を充填することによってその容積を増大させることで皮膚方向に突出する構造としたので、比較的、簡易な構成で、血管の血流を抑制することができ、受光素子15の出力レベルを上げることができる。
また、本第1、第2実施形態によれば、血流抑制用突起21を、棒状部材を皮膚方向に移動させることで突出する構造としたので、比較的、簡易な構成で、血管の血流を抑制することができ、受光素子15の出力レベルを上げることができる。
また、本第1、第2実施形態によれば、血流抑制用突起21を、扁平部材を回転させることで皮膚方向に突出する構造としたので、比較的、簡易な構成で、血管の血流を抑制することができ、受光素子15の出力レベルを上げることができる。
E.脈拍データ検出方法の具体例
次に、上述した第1、第2実施形態による脈拍データ検出方法に適用される、血流抑制用突起の突出量を規定する設定値の適切な値(適切な設定値)の判定方法について説明する。
上述した第1、第2実施形態においては、脈拍データ検出方法に係る一連の処理(図3、図5に示したフローチャート参照)により、所定の条件を満足する適切な出力が得られることを説明した。ここでは、上述した脈拍データ検出方法に適用される、「所定の条件を満足する適切な出力」を判定するための方法と、当該適切な出力を得ることができる設定値(血流抑制用突起21の突出量)を決定するための方法とについて、具体的な手法を示して詳しく説明する。なお、以下の説明では、上記の適切な出力の判定方法及び適切な設定値の決定方法を、便宜的に「適切な設定値の判定方法」と総称する。
図10は本発明に係る脈拍データ検出方法に、血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定方法の具体的な手法を適用した場合の具体例を示すフローチャートである。ここでは、上述した第2実施形態に示した脈拍データ検出方法に、適切な設定値の判定方法の具体的な手法を適用した場合について説明する。なお、上述した第2実施形態に示したフローチャートと同等の処理手順については符号を対応付けて示す。
本具体例に係る脈拍データ検出方法においては、まず、ユーザが脈拍データ検出装置1を測定部位(例えば、手首や耳たぶ等)に装着し、操作部10から所定の操作(測定開始)を行う。CPU11は、ユーザにより測定開始が指示されると、図10に示すフローチャートに従って各種処理を実行する。
まず、ステップS110において、CPU11は、メモリ12に血流抑制用突起21の突出量を規定する設定値Aが予め登録されているか否かをチェックする。ここで、メモリ12に登録されている設定値Aは、例えば、後述する一連の処理により最も適切な設定値として判定された、直近の値を適用することができる。そして、ステップS110において、メモリ12に設定値Aが登録されている場合には(ステップS110のYES)、ステップS120において、CPU11は、当該設定値Aをメモリ12から読み出して、血流抑制用突起21の設定値Aとして設定し、後述するステップS166以降の処理を実行する。
一方、ステップS110において、メモリ12に設定値Aが登録されていない場合(あるいは設定値Aが登録されているが最も適切な設定値ではない場合;ステップS110のNO)には、上述した第2実施形態に示した場合と同様に、以下のステップS140〜S158(第2実施形態のステップS40〜S58に対応する)の一連の処理を実行する。すなわち、CPU11は、ステップS140において、測定開始準備を実行し、ステップS142において、血流抑制用突起21の設定値Aを、突出なし状態(突出量=0)となる初期値A0に設定(A=A0)し、ステップS144において、発光駆動部13を制御して発光素子14を点灯する。次いで、設定値Aを1つずつインクリメントしながら、ステップS146〜S158の間の処理を繰り返す。ここで、CPU11により、初期値A0あるいはインクリメントして設定された血流抑制用突起21の設定値A(=1〜N)は、例えばメモリ12に一時保存される。
まず、ステップS146において、CPU11は、メモリ12から設定値Aを読み出し、ステップS148において、CPU11は、血流抑制用突起突出制御機構部20を制御し、血流抑制用突起21の突出量を設定値Aに設定する。次いで、ステップS150において、血流抑制用突起突出制御機構部20は、血流抑制用突起21の設定完了(突出)を確認し、ステップS152において、受光素子15の出力が測定される。ここで、本具体例においては、発光素子14から照射され、皮膚面2で反射された反射光を受光素子15により受光した際の、受光強度に応じた出力が測定される。次いで、ステップS154において、受光素子15の出力信号がA/Dコンバータ17に出力される。この結果、CPU11は、設定値Aの突出量で突出した血流抑制用突起21で皮膚面2を押圧、または圧迫としたときの、受光素子15の出力値(センサデータ)を取り込む。ここで、設定値A=A0の場合には、血流抑制用突起21が突出なし状態に設定されているので、皮膚面2を押圧、または圧迫していないときの、受光素子15の出力値(センサデータ)が取り込まれる。CPU11は、このときの血流抑制用突起21の設定値A(突出量)と、受光素子15の出力値とを相互に関連付けて、メモリ12の所定の記憶領域に、測定データとして一時保存する。ここで、ステップS152、S154における受光素子15の出力の測定、取り込み動作は、一定時間(例えば数秒〜1分程度、好ましくは数十秒以上)継続され、所定回数分(例えば5〜45拍程度、好ましくは数十拍以上)の脈拍を含む測定データが取得されて、メモリ12に保存される。
次いで、ステップS156において、CPU11は、設定値Aを1つインクリメントする(A+1→A=1)。インクリメントされた設定値Aは、例えばメモリ12に一時保存される。そして、ステップS158において、設定値Aが最大値Nより大になっていない場合には、ステップS146へ戻り、血流抑制用突起21の突出量を設定値A(=1)とした場合の受光素子15による測定が繰り返される。すなわち、ステップS146〜S158では、CPU11は、血流抑制用突起21の突出量を設定値A(=A0、1、2、…、N)に応じて段階的に変えながら(すなわち皮膚面2への押圧力、または圧迫力を変えながら)、受光素子15の出力値(センサデータ)を順次取り込んで、メモリ12の所定の記憶領域に保存する。
そして、ステップS158において、設定値Aが最大値Nより大になった場合には、ステップS200において、CPU11は、血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定を行う。具体的には、CPU11は、以下に示すフーリエ変換による周波数解析の手法を適用して、血流抑制用突起の適切な設定値の判定処理(ステップS210)、及び、血流抑制用突起の適切な設定値を登録する処理(ステップS230)を実行する。
(手法1)
図11は本具体例に適用される、血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定方法の一例を示すフローチャートである。また、図12〜図14は本具体例に係る脈拍データ検出方法により取得された測定データ、及び、周波数解析により取得された解析データの一例を示す図である。ここで、図12(a)、図12(b)はそれぞれ、脈拍成分のS/N比が十分高く、良好な測定状態における測定データ(受光素子の出力に基づく脈波データ)、及びその周波数解析により取得された解析データを示す。また、図13(a)、図13(b)はそれぞれ、例えば外乱光や人体の動き等に起因するノイズが混入して、信号振幅が小さく、脈拍成分のS/N比が十分確保できない場合の測定データ(受光素子の出力に基づく脈波データ)、及びその周波数解析により取得された解析データを示す。また、図14(a)、図14(b)はそれぞれ、例えば手や腕の振り等の人体の動き等に起因するノイズが顕著に混入し、脈拍成分を判別できない程度に影響を及ぼしている場合の測定データ(受光素子の出力に基づく脈波データ)、及びその周波数解析により取得された解析データを示す。図12(a)、図13(a)、図14(a)において、横軸は測定時間を表す指標値(経過時間を特定の指標に基づいて換算した値)であり、縦軸は測定電圧値である。なお、受光素子15からの出力は、出力信号の電圧(測定電圧値)に限定されるものではなく、電流等の他の測定値であってもよい。また、図12(b)、図13(b)、図14(b)において、横軸は周波数成分を表す指標値(各周波数を特定の指標に基づいて換算した値)であり、縦軸は各周波数における信号成分の大きさを表す指標値(各周波数における受光強度を特定の指標に基づいて換算した値)である。
すなわち、本手法1に係るステップS200においては、図11に示すフローチャートに従って、まず、ステップS212において、CPU11は、メモリ12に保存された設定値Aを読み出し、ステップS214において、当該設定値Aにおける出力値(センサデータ)に対して、フーリエ変換によって周波数成分毎の受光強度の分布データを計算する。CPU11は、計算された周波数成分毎の受光強度の分布データを、メモリ12の所定の記憶領域に保存する。
ここで、計算された周波数成分毎の受光強度の分布データについて、具体的に説明する。ここでは説明の都合上、取得した測定データに含まれる脈拍成分のS/N比が十分高く、良好な測定状態における実測データを用いて説明する。メモリ12に保存された特定の設定値Aにおける測定データは、例えば図12(a)のように示される。図12(a)中、規則的に繰り返す小さな波形PAは、各波形が脈拍1回分を示し、安静状態の人の脈拍では一般的に1波形のピッチ(時間幅)は概ね1秒になる。また、図中、脈拍を示す小さな波形PAの連続より形成される測定データの大きな変化(図中、点線矢印)PBは、測定中の人体の動き等に起因するものである。また、図12(a)に示した測定データをフーリエ変換して得られる、周波数成分毎の受光強度の分布データは、例えば図12(b)のように示される。
次いで、ステップS216において、CPU11は、周波数成分毎の受光強度の分布データにおいて、ピーク値(最大値)を示す周波数成分と、その整数m倍(=2、3、4・・・)の成分を脈拍成分として抽出する。すなわち、図12(b)に示すように、フーリエ変換により得られた分布データにおいては、例えば、概ね1Hzの周波数の位置(横軸の指標値では概ね42)に、受光強度(指標値)が非常に高く最大となるピークXAが出現し、当該ピークXAの周波数の概ね整数倍となる位置に、ピークXAよりも受光強度が十分低いピークXB、XC、XD、・・・が出現する結果が得られる。ここで、ピークXAは、脈拍に対応する成分であり、ピークXB、XC、XD、・・・はピークXAの2次、3次、4次、・・・の高調波に対応する成分(非異常値)である。したがって、取得した測定データにノイズ成分がほとんど混入しておらず脈拍成分のS/N比が十分高く、良好な測定状態においては、分布データから脈拍に起因するピークXAに対応する成分、もしくはピークXA、XB、XC、XD、・・・に対応する成分を、脈拍成分として抽出して除去することにより、測定データに含まれるノイズ成分のみを取り出すことができる。
次いで、ステップS218において、CPU11は、フーリエ変換により得られた分布データから、上記のステップS216において抽出した脈拍成分を除いたデータ(すなわちノイズ成分)の強度が予め設定した一定値(閾値)以上か否かを判定する。ステップS218において、ノイズ成分の強度が一定値以上である場合には(ステップS218のYES)、ステップS220において、CPU11は、このときの設定値Aを不適(適切な設定値ではない)と判定して除外し、後述するステップS226以降の処理を実行する。
例えば図13(a)、(b)に示すように、測定データの信号振幅が小さく、十分なS/N比を確保できない場合や、図14(a)、(b)に示すように、ノイズの混入が顕著で、脈拍成分を判別できない場合等には、CPU11は、このときの設定値Aを不適と判定する。
具体的には、図13(a)に示された測定データにおいては、全体的に脈拍の波形DA中に、若干のノイズが含まれているとともに、各波形の信号振幅も、上述した図12(a)に示した測定データに比較して非常に小さいものになっている。また、測定データの全体的な変化傾向も低周波ノイズの影響を受けている。一方、図14(a)に示された測定データにおいては、前半(図面左半分)の測定データDBに非常に大きなノイズが混入しており、脈拍の波形がほとんど判別できない状態になっている。また、後半(図面右半分)の測定データDCにおいては、大きなノイズの混入は解消しているが、脈拍の波形中に若干のノイズが含まれているとともに、各波形の信号振幅も、上述した図12(a)に示した測定データに比較して非常に小さいものになっている。
このような測定データをフーリエ変換して得られる、周波数成分毎の受光強度の分布データにおいては、それぞれ図13(b)、図14(b)に示すように、脈拍に対応する周波数付近にある程度のピーク成分SAを検出することができる。しかしながら、上述した図12(a)に示した分析データに比較して、不安定要素(複数のピークの混在や、近隣のノイズ成分SBの存在等)が多いため、ピーク成分SAから脈拍に対応する周波数を特定することが困難になっている。また、脈拍成分の高調波成分もノイズ成分SCの混入により判別が困難になっている。
したがって、測定データの信号振幅が小さく、十分なS/N比を確保できない場合や、ノイズの混入が顕著で、脈拍成分を判別できない場合には、分布データから脈拍成分を除去することができない。あるいは分布データから脈拍成分を除去することができたとしてもノイズ成分の強度が比較的大きく、一定値(閾値)以上になる。そのため、CPU11は、このとき設定されている設定値Aを不適と判定する。ここで、CPU11は、例えばピーク値(最大値)を示す周波数成分における受光強度の1/3を閾値として、分布データから脈拍成分を除いたデータの強度がこの閾値を超える場合には、各周波数成分に脈拍成分を判別することができない程度のノイズが混入しているものと判定する。
一方、ステップS218において、ノイズ成分の強度が一定値(閾値)よりも小さい場合には(ステップS218のNO)、ステップS222において、CPU11は、ピーク値(最大値)を示す周波数成分における受光強度が、これまでの血流抑制用突起21の突出量で最大か否かを判定する。すなわち、図12(b)に示した、脈拍に対応するピークXAの周波数成分における受光強度が、これまでの測定で設定された各設定値A(血流抑制用突起21の突出量)において抽出された脈拍に対応するピークの受光強度のうちで最大か否かを判定する。
そして、ステップS222において、ピーク値を示す周波数成分における受光強度が、これまでの突出量における受光強度で最大である場合には(ステップS222のYES)、ステップS224において、CPU11は、このときの設定値Aを適切(適切な設定値である)と判定して、適切な設定値の候補の一つとして設定し、後述するステップS226以降の処理を実行する。すなわち、CPU11は、ピークXAの周波数成分における受光強度がこれまでの測定の中で最大である場合には、このときの設定値Aを適切な設定値の候補の一つに設定し、当該ピークXAにおける受光強度と関連付けて、メモリ12の所定の記憶領域に一時保存する。このように、ステップS218及びS222における処理は、実質的にS/N比に基づいて脈拍データが適切であるか否かを判定する処理に相当する。
一方、ステップS222において、ピーク値の周波数成分における受光強度が最大でない場合には(ステップS222のNO)、ステップS226において、CPU11は、設定値Aを1つインクリメントする(A+1→A)。インクリメントされた設定値Aは、例えばメモリ12に一時保存される。そして、ステップS228において、設定値Aが最大値Nより大になっていない場合には、ステップS212へ戻り、インクリメントされた設定値Aに対して、上述したフーリエ変換による周波数解析の手法を適用した一連の処理(血流抑制用突起21の適切な設定値の判定方法)が繰り返される。このような一連の処理を、設定値Aごとに繰り返し実行することにより、直近の最も適切な設定値の候補が、メモリ12に更新保存されることになる。
ステップS228において、設定値Aが最大値Nより大になった場合には、ステップS230において、CPU11は、メモリ12に保存された直近の(現在の)適切な設定値Aの候補を、適切な設定値として登録し、メモリ12の所定の記憶領域に保存する。
すなわち、上述した手法1を適用したステップS200における血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定処理により、例えば図12(a)、(b)に示したように、S/N比が高く良好な測定状態における測定データ及び解析データが得られる設定値Aのうち、最もS/N比が高い設定値Aが、最も適切な設定値として判定されて登録されることになる。一方、例えば図13(a)、(b)や図14(a)、(b)に示したように、S/N比が低くノイズの影響が顕著な測定状態における測定データは除外されることになる。
次いで、ステップS164において、CPU11は、上述したステップS200において適切な出力と判定された血流抑制用突起21の設定値Aを決定し、ステップS166において、決定された設定値Aに対する受光素子15の出力値(センサデータ)に対して演算処理を行う。さらに、ステップS168において、脈拍数算出部18は、脈拍数を算出する。このとき、ステップS130において、CPU11は、脈拍数の算出処理にエラーがあるか否か(また、算出された脈拍数が適正であるか否か)を判断する。脈拍数の算出処理にエラーがある場合には(ステップS130のYES)、CPU11は、現在設定されている血流抑制用突起21の設定値が適切ではないと判断して、ステップS140に戻り、上述した適切な設定値を判定する一連の処理(ステップS140〜S164)を繰り返す。一方、脈拍数の算出処理にエラーがない場合には(ステップS130のNO)、ステップS170において、算出した脈拍数を表示部19に出力する。次いで、ステップS172において、表示部19は、算出された脈拍数を、脈拍データとして表示する。また算出された脈拍数は、そのときの設定値A(突出量)や、測定時の時刻データ等に関連付けられて、メモリ12の所定の記憶領域に保存される。
次いで、ステップS174において、CPU11は、ユーザにより操作部10で終了指示が操作されたか否かを判断し、終了指示が操作されていない場合には(ステップS174のNO)、ステップS166に戻り、上述した脈拍数の算出処理を繰り返す。一方、ユーザにより終了指示が操作された場合には(ステップS174のYES)、ステップS176において、CPU11は、所定の終了処理(脈拍数の保存、測定データの破棄等)を行った後、当該処理を終了する。
以上のように、本具体例においては、測定部位の下流側に設置された血流抑制用突起21の突出量を段階的に制御して、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させることにより、受光素子15からS/N比が良好な出力が得られる、血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値が決定される。これにより、本具体例によれば、脈拍データ検出装置1の人体への設置状態の如何に関わらず、適切な出力レベルが得られるので、安定かつ信頼性の高い脈拍の測定を行うことができる。
また、本具体例においては、予め登録(保存)された設定値、すなわち、例えば前回の測定において決定され、登録された血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値が、次回以降の脈拍の測定における既定値または初期値として設定される。これにより、本具体例によれば、取得した測定データが適切でないと判断されるまで、予め登録された設定値を用いて脈拍の測定を行うことができる。したがって、適切な設定値を決定するための処理を省略することができるので、測定装置における処理負担を軽減しつつ、測定処理を迅速化して使い勝手のよい測定装置を提供することができる。
なお、本具体例においては、血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定方法として、フーリエ変換による周波数解析の手法を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本発明は、周波数解析の手法を適用して受光素子15の出力信号(例えばS/N比)の良否を判断することができるものであれば、フーリエ変換以外の他の手法を適用するものであってもよい。
(手法2)
次に、上述した具体例におけるステップS200に適用可能な手法の他の例について説明する。
図15は本具体例に適用される、血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定方法の他の例を示すフローチャートである。ここでは、上述した具体例(図10に示したフローチャート)の処理手順、及び、当該処理手順において取得された測定データ(図12(a)、図13(a)、図14(a)に示した受光素子の出力に基づく脈波データ)を適宜参照して説明する。
上述した手法1に示した血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定方法においては、測定データをフーリエ変換し、その解析データに基づいて、適切な設定値を判定する処理を行う場合について説明した。本手法2では測定データにおける出力値(センサデータ)の時間及び受光強度の変化量に基づいて、適切な設定値を判定する処理を行う。
すなわち、上述した具体例(図10に示したフローチャート)に適用される、手法2に係るステップS200においては、図15に示すフローチャートに従って処理を実行する。まず、ステップS262において、CPU11は、メモリ12に保存された設定値Aを読み出し、ステップS264において、一定時間の測定データ(脈波データ)から増減する各波形(図12(a)中の波形PA参照)のピーク値の時間(X)と、受光強度(Y)とを抽出する。ここで、各波形のピーク値は、例えば受光強度(Y)を時間(X)で微分することにより求められる。CPU11は、各波形のピーク値の時間(X)と、受光強度(Y)とを関連付けて(X1,Y1)、(X2,Y2)、(X3,Y3)、・・・の形式で、メモリ12に一時保存する。
次いで、ステップS266において、CPU11は、隣り合う波形相互のピーク値の時間(X)の差分ΔXp=Xp+1−Xp(p=1、2、3、・・・)、及びその波形相互の受光強度(Y)の差分ΔYp=Yp+1−Yp(p=1、2、3、・・・)を計算し、差分データとしてメモリ12に一時保存する。ここで、ピーク値の時間(X)の差分ΔXpは、隣り合う波形相互のピッチに対応し、受光強度(Y)の差分ΔYpは、各波形の振幅に対応する。なお、ピーク値の時間(X)の差分ΔXpについては、波形相互のピッチに対応する時間を導出するものであれば、波形相互のピーク値を用いるものに限定されない。
次いで、ステップS268において、CPU11は、ステップS266により隣り合う波形相互について計算されたピーク値の時間(X)の各差分ΔXpの値の変化量(またはばらつき)が、予め設定した一定値(閾値)よりも大きいか否かを判断する。各差分ΔXpの変化量が一定値よりも大きい場合には(ステップS268のYES)、ステップS274において、CPU11は、このときの設定値Aを不適(適切な設定値ではない)と判定して除外し、後述するステップS280以降の処理を実行する。
例えば図14(a)の測定データDBに示すように、非常に大きなノイズが混入しており、脈拍の波形がほとんど判別できない状態においては、隣り合う波形相互のピーク値の時間(X)の各差分ΔXpの値が大きくなる場合がある。また、図13(a)の波形DAや、図14(a)の測定データDCに示すように、脈拍の波形中に若干のノイズが含まれている状態においては、波形相互のピーク値の時間(X)の各差分ΔXpの値が不定期に小さくなる場合がある。したがって、CPU11は、このような測定状態における測定データを除外するために、このときの設定値Aを不適と判定する。
一方、ステップS268において、波形相互のピーク値の時間(X)の各差分ΔXpの値の変化量が一定値よりも大きくない場合には(ステップS268のNO)、ステップS270において、CPU11は、隣り合う波形相互の受光強度(Y)の各差分ΔYpの値の変化量(またはばらつき)が、予め設定した一定値(閾値)よりも大きいか否かを判断する。各差分ΔYpの変化量が一定値よりも大きい場合には(ステップS270のYES)、ステップS274において、CPU11は、このときの設定値Aを不適と判定して除外し、後述するステップS280以降の処理を実行する。
例えば図14(a)の測定データDBに示すように、非常に大きなノイズが混入しており、波形の振幅が大きく変化している状態においては、隣り合う波形相互の受光強度(Y)の各差分ΔYpの値の変化量が大きくなる。したがって、CPU11は、このような測定状態における測定データを除外するために、このときの設定値Aを不適と判定する。
一方、ステップS270において、波形相互の受光強度(Y)の各差分ΔYpの値の変化量が一定値よりも大きくない場合には(ステップS270のNO)、ステップS272において、CPU11は、波形相互の受光強度(Y)の各差分ΔYpの値が、予め設定した一定値(閾値)よりも非常に小さいか(すなわち、小さ過ぎないか)否かを判断する。
受光強度(Y)の各差分ΔYpの値が小さ過ぎる場合には(ステップS272のYES)、ステップS274において、CPU11は、このときの設定値Aを不適と判定して除外し、後述するステップS280以降の処理を実行する。
例えば図13(a)の波形DAに示すように、受光素子15からの出力信号が弱く(測定電圧が低く)、波形の振幅が非常に小さい状態においては、隣り合う波形相互の受光強度(Y)の各差分ΔYpの値が極端に小さくなる。したがって、CPU11は、このような測定状態における測定データを除外するために、このときの設定値Aを不適と判定する。
一方、ステップS272において、受光強度(Y)の各差分ΔYpの値が小さ過ぎない場合には(ステップS272のNO)、ステップS276において、CPU11は、測定データにおける受光強度(Y)の差分ΔYpの平均値が、これまでの測定で設定された各設定値A(血流抑制用突起21の突出量)における差分ΔYpの平均値のうちで最大か否かを判定する。
そして、ステップS276において、受光強度(Y)の差分ΔYpの平均値が、これまでの突出量における差分ΔYpの平均値で最大である場合には(ステップS276のYES)、ステップS278において、CPU11は、このときの設定値Aを適切(適切な設定値である)と判定して、適切な設定値の候補の一つとして設定し、後述するステップS280以降の処理を実行する。すなわち、CPU11は、受光強度(Y)の差分ΔYpの平均値がこれまでの測定の中で最大である場合には、このときの設定値Aを適切な設定値の候補の一つに設定し、当該受光強度(Y)の差分ΔYpの平均値と関連付けて、メモリ12の所定の記憶領域に一時保存する。
一方、ステップS276において、受光強度(Y)の差分ΔYpの平均値が最大でない場合には(ステップS276のNO)、ステップS280において、CPU11は、設定値Aを1つインクリメントする(A+1→A)。インクリメントされた設定値Aは、例えばメモリ12に一時保存される。そして、ステップS282において、設定値Aが最大値Nより大になっていない場合には、ステップS262へ戻り、インクリメントされた設定値Aに対して、上述した波形相互のピーク値の時間(X)の差分ΔXp、及びその波形相互の受光強度(Y)の差分ΔYpに基づく解析の手法を適用した一連の処理(血流抑制用突起21の適切な設定値の判定方法)が繰り返される。このような一連の処理を、設定値Aごとに繰り返し実行することにより、直近の最も適切な設定値の候補が、メモリ12に更新保存されることになる。
ステップS282において、設定値Aが最大値Nより大になった場合には、上述した手法1と同様に、ステップS230において、CPU11は、メモリ12に保存された直近の(現在の)適切な設定値Aの候補を、最も適切な設定値として登録し、メモリ12の所定の記憶領域に保存する。以下、図10のフローチャートにおいて、ステップS164以降の処理が実行される。
すなわち、上述した手法2を適用したステップS200における血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値の判定処理により、例えば図12(a)に示したように、脈拍の波形のピッチ及び振幅が均一で、かつ、その振幅が十分大きい測定データが得られる設定値Aのうち、最も振幅の平均値が大きい設定値Aが、最も適切な設定値として判定されて登録されることになる。一方、例えば図13(a)や図14(a)に示したように、ノイズの混入により波形のピッチや振幅が不均一な測定データや、振幅が非常に小さい測定データは除外されることになる。なお、上述した各ステップS268、S270、S272における波形相互のピーク値の時間(X)の各差分ΔXpや、受光強度(Y)の各差分ΔYpを用いた判断処理においては、CPU11は、例えばある程度の期間、脈拍を測定することにより取得される脈拍の波形のピッチや振幅を閾値として適用する。
以上のように、本具体例によれば、測定部位の下流側に設置された血流抑制用突起21の突出量を段階的に制御して、意図的に血管を押圧、または圧迫する力を段階的に変化させることにより、受光素子15から脈拍の波形のピッチや振幅が良好な出力が得られる、血流抑制用突起の突出量の適切な設定値が決定される。これにより、本具体例によれば、脈拍データ検出装置1の人体への設置状態の如何に関わらず、適切な出力レベルが得られるので、安定かつ信頼性の高い脈拍の測定を行うことができる。
また、本具体例においては、測定データに含まれる隣り合う波形相互のピーク値の時間(X)の差分ΔXpや、その波形相互の受光強度(Y)の差分ΔYpを計算し、一定値(閾値)等との比較処理を行う演算処理により、血流抑制用突起の突出量の適切な設定値が判定される。これにより、本具体例によれば、血流抑制用突起21の突出量の適切な設定値を決定するための処理を簡易な演算処理で行うことができるので、測定装置における処理負担を軽減しつつ、測定処理を迅速化して使い勝手のよい測定装置を提供することができる。ここで、本手法2においては、基本的には少なくとも2拍分の脈拍の波形を含む測定データがあれば、血流抑制用突起の突出量の適切な設定値を判定することができる。実際の脈拍の測定においては、数個〜数十個の波形を含む測定データであることが好ましく、この場合、受光素子15の出力の測定、取り込み動作は、例えば数秒〜数十秒程度の時間で実行される。
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、本発明は、上述した第1、第2実施形態、及び具体例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲を含むものである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
(付記)
[1]
体表に接触させて脈拍データを検出する脈拍データ検出手段と、
血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させる血流抑制手段と、
前記血流抑制手段により前記血管の血流を抑制させた状態で、前記脈拍データ検出手段によって検出された脈拍データを出力する脈拍データ出力手段と、
を備えることを特徴とする脈拍データ検出装置である。
[2]
前記血流抑制手段は、前記脈拍データ検出手段の設置位置に対して下流側の血流を抑制することを特徴とする[1]に記載の脈拍データ検出装置である。
[3]
前記血流抑制手段は、体表を押圧、または圧迫する血流抑制用突起手段であり、
前記血流抑制用突起手段は、前記脈拍データ検出手段の設置位置に対して血流の下流側に配置され、体表を押圧、または圧迫することで、下流側の血流を抑制することを特徴とする[1]に記載の脈拍データ検出装置である。
[4]
前記血流抑制用突起手段を複数の突出状態に順次変化させる血流抑制用突起突出制御手段を更に備え、
前記脈拍データ出力手段は、前記血流抑制用突起手段の各突出状態での前記脈拍データ検出手段によって検出された複数の脈拍データのうち、適正条件を満足する、脈拍データを出力することを特徴とする[3]に記載の脈拍データ検出装置である。
[5]
前記脈拍データは、電気信号に基づくものであって、
前記脈拍データ出力手段は、前記電気信号の周波数成分毎の検出強度の分布における脈拍の信号成分とノイズ成分との比に基づいて、前記適正条件を満足する前記脈拍データを出力することを特徴とする[4]に記載の脈拍データ検出装置である。
[6]
前記脈拍データは、電気信号に基づくものであって、
前記脈拍データ出力手段は、前記電気信号の各波形のピッチ及び振幅の変化量に基づいて、前記適正条件を満足する前記脈拍データを出力することを特徴とする[4]に記載の脈拍データ検出装置である。
[7]
前記血流抑制用突起手段は、袋状部材に気体、液体、粉体を含む流体を充填することによってその容積を増大させることで皮膚方向に突出する構造であることを特徴とすることを特徴とする[3]乃至[6]のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
[8]
前記血流抑制用突起手段は、棒状部材を皮膚方向に移動させることで突出する構造であることを特徴とする[3]乃至[6]のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
[9]
前記血流抑制用突起手段は、扁平部材を回転させることで皮膚方向に突出する構造であることを特徴とする[3]乃至[6]のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
[10]
前記血流抑制用突起手段は、圧迫状態が長時間継続されないように、脈拍データ検出手段による検出タイミングに合わせて間欠的に体表を押圧、または圧迫を行うことを特徴とすることを特徴とする[3]乃至[9]のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
[11]
前記血流抑制用突起手段の突出状態を保存する突出状態保存手段を更に備え、
前記脈拍データ出力手段は、前記突出状態保存手段に予め保存された前記血流抑制用突起手段の突出状態での前記脈拍データ検出手段によって検出された前記脈拍データが、前記適正条件を満足するか否かを判定することを特徴とする[4]乃至[10]のいずれかに記載の脈拍データ検出装置である。
[12]
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力することを特徴とする脈拍データ検出方法である。
[13]
コンピュータに、
体表に接触させて脈拍データを検出する際に、血管の血流を抑制して測定部位の血圧を上昇させ、
前記血管の血流を抑制させた状態で、前記検出された脈拍データを出力させることを特徴とする脈拍データ検出プログラムである。