JPH10179528A - 脈波解析装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 脈の左右差に基づいて生体の状態を解析す
る。 【解決手段】 左右脈波検出部１７，３０によって左右
の脈波波形が検出されると、これらに基づいて左右脈波
周波数解析部１３，１４は左右脈波のスペクトラムを各
々解析する。この後、ＣＰＵ１０は、解析結果に基づい
て左右脈波歪率を各々算出し、それらの差をグレーディ
ングして指標データを生成する。そして指標データに応
じた表示データをＲＯＭ１１から読み出して、これを表
示制御回路１９に転送し、デイスプレイ２０に診断結果
を表示させる。この場合、脈波の歪率は、滑脈、平脈、
弦脈といった脈象に強い相関があるので、被験者は、体
調や疾患の程度を知ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】左右の脈から人の健康を診断
するのに好適な脈波解析装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】東洋伝承医学の一つである中国医学で
は、脈診と呼ばれる生体の診断方法が行われている。医
師は、手首の内側に指をあて、指で感ずる脈のありよう
によって、五臓六腑の病は勿論、生体の状態までも診断
できるとされる。しかし、脈診は長い経験を土台にしな
ければならず、この診断技術を完全に伝え受けることは
困難である。このため、人体から脈の波形を採取した脈
波を、西洋医学の立場から科学的に補足し、生体の状態
を判定するのに役立てようとする研究がなされている。

【０００３】代表的な脈波波形として図２６（ａ）〜図
２６（ｃ）に示す平脈，滑脈，弦脈の３種類のタイプを
挙げておく。ここで、平脈は「平人」すなわち正常な健
康人の脈象であり、その波形例を図２６（ａ）に示す。
図のように、平脈はゆったりとして緩和であり、リズム
が一定で乱れが少ないことが特徴である。一方、滑脈は
血流状態の異常に原因するもので、浮腫，肝腎疾患，呼
吸器疾患，胃腸疾患，炎症性疾患などの病気で脈の往来
が非常に流利，円滑になって生じる。滑脈の代表的波形
を図２６（ｂ）に示す。図のように、滑脈の波形は急に
立ち上がってのちすぐに下降し、大動脈切痕が深く切れ
込むと同時にその後の弛期峰が通常よりもかなり高いの
が特徴である。他方、弦脈は血管壁の緊張度の上昇に原
因するもので、肝胆疾患，皮膚疾患，高血圧，疼痛性疾
患などの病気で現れる。これは、自律神経系の緊張で血
管壁が緊張し弾力性が減少して、拍出された血液の拍動
の影響があらわれにくくなったことに原因すると考えら
れる。弦脈の代表的波形例を図２６（ｃ）に示す。図の
ように、弦脈の波形は急激に立ち上がってすぐに下降せ
ず高圧の状態が一定時間持続するのが特徴である。な
お、図２６（ａ）〜図２６（ｃ）のグラフにおいて、縦
軸は血圧ＢＰ（ｍｍＨｇ），横軸は時間ｔ（秒）であ
る。

【０００４】以上説明したことからわかるように、脈波
波形の解析によって脈波が例えば平脈，滑脈，弦脈の何
れかであるかを特定することで、患者の具体的な疾患を
決定したり患者の体調の診断を行うことが可能となるの
である。ところで、中医脈診にあっては、脈は左右各々
について診断され、それらの差のありようによって、よ
り高度な診断が行われる。このような脈波の左右差を計
測する装置として、脈波計測装置（特開平５−３００８
８４）が知られている。この装置にあっては、左右の手
首に圧力センサを装着し、圧力センサからの出力レベル
の最大値を各々検出し、検出結果の差分を減算器で求め
ている。そして、差分信号を脈波計測データとして出力
している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の脈波計
測装置では、脈波の最大レベルの左右差のみが検出され
るので、脈波波形の相違を完全に把握することができな
い。例えば、最大レベルに左右差がなくとも、波形の形
が相違することがある。また、生体の動脈の経路は左右
で異なるから、健康な状態でも血圧には、１０mmＨｇ程
度の左右差がある。したがって、単に最大レベルの左右
差を計測しても、これに基づいて生体の状態を特定する
ことはできない。

【０００６】本発明はこのような事情に鑑みてなされた
ものであり、生体の状態が判定できるように脈波の相違
を検出することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１に記載の発明にあっては、生体左側の動脈
の脈動を第１脈波信号として検出する第１の脈波検出部
と、生体右側の動脈の脈動を第２脈波信号として検出す
る第２の脈波検出部と、前記第１脈波信号に前記生体の
心拍周期に同期した波形全体の形状を示す指標を抽出す
る処理を施して、前記生体の状態を示す第１指標データ
を算出する第１の指標算出手段と、前記第２脈波信号に
前記生体の心拍周期に同期した波形全体の形状を示す指
標を抽出する処理を施して、前記生体の状態を示す第２
指標データを算出する第２の指標算出手段と、前記第１
指標データと前記第２指標データの差分に基づいて差分
データを算出する差分算出手段と、前記差分データをグ
レーディングして診断データを生成するデータ生成手段
とを備えることを特徴とする。

【０００８】また、請求項２に記載の発明にあっては、
生体左側の動脈の脈動を第１脈波信号として検出する第
１の脈波検出部と、生体右側の動脈の脈動を第２脈波信
号として検出する第２の脈波検出部と、前記第１脈波信
号に一定の処理を施して、前記生体の状態を示す第１指
標データを算出する第１の指標算出手段と、前記第２脈
波信号に前記一定の処理を施して、前記生体の状態を示
す第２指標データを算出する第２の指標算出手段と、前
記第１指標データと前記第２指標データの比に基づいて
比データを算出する比算出手段と、前記比データをグレ
ーディングして診断データを生成するデータ生成手段と
を備えることを特徴とする。

【０００９】また、請求項３に記載の発明にあっては、
生体左側の動脈の脈動を第１脈波信号として検出する第
１の脈波検出部と、生体右側の動脈の脈動を第２脈波信
号として検出する第２の脈波検出部と、前記第１脈波信
号に一定の処理を施して、前記生体の状態を示す第１指
標データを算出する第１の指標算出手段と、前記第２脈
波信号に前記一定の処理を施して、前記生体の状態を示
す第２指標データを算出する第２の指標算出手段と、前
記第１指標データと前記第２指標データの組み合わせに
基づいて、診断データを生成するデータ生成手段とを備
えることを特徴とする。

【００１０】また、請求項４に記載の発明にあっては、
前記第１の指標算出手段は、前記第１脈波信号の周波数
スペクラムに基づいて第１指標データを算出し、前記第
２の指標算出手段は、前記第２脈波信号の周波数スペク
ラムに基づいて第２指標データを算出することを特徴と
する。また、請求項５に記載の発明にあっては前記第１
の指標算出手段は、前記第１脈波信号の周波数スペクラ
ムに基づいて歪率を第１指標データとして算出し、前記
第２の指標算出手段は、前記第２脈波信号の周波数スペ
クラムに基づいて歪率を第２指標データとして算出する
ことを特徴とする。

【００１１】また、請求項６に記載の発明にあっては、
前記第１の指標算出手段は、前記第１脈波信号に基づい
て前記生体の循環系をモデル化した等価回路のパラメー
タを前記第１指標データとして算出し、前記第２の指標
算出手段は、前記第２脈波信号に基づいて前記生体の循
環系をモデル化した等価回路のパラメータを前記第２指
標データとして算出することを特徴とする。

【００１２】また、請求項７に記載の発明にあっては、
前記第１の指標算出手段は、前記第１脈波信号の各ピー
ク情報に基づいて前記第１指標データを算出し、前記第
２の指標算出手段は、前記第２脈波信号の各ピーク情報
に基づいて前記第２指標データを算出することを特徴と
する。

【００１３】また、請求項８に記載の発明にあっては、
前記第１脈波検出部は、生体左側の動脈の脈動を圧力に
よって検出する第１圧力センサからなり、前記第２脈波
検出部は、生体右側の動脈の脈動を圧力によって検出す
る第２圧力センサからなることを特徴とする。

【００１４】また、請求項９に記載の発明にあっては、
前記第１脈波検出部は、生体左側の動脈の検出部位に光
を照射し、その光を受光して得た受光信号を第１脈波信
号として検出し、前記第２脈波検出部は、生体右側の動
脈の検出部位に光を照射し、その光を受光して得た受光
信号を第２脈波信号として検出することを特徴とする。

【００１５】また、請求項１０に記載の発明にあって
は、前記第１脈波検出部および前記第２脈波検出部は、
波長が３００ｎｍから７００ｎｍの光を生体の検出部位
に照射し、その反射光を受光して受光信号を検出するこ
とを特徴とする。また、請求項１１に記載の発明にあっ
ては、前記第１脈波検出部および前記第２脈波検出部
は、波長が６００ｎｍから１０００ｎｍの光を生体の検
出部位に照射し、その透過光を受光して受光信号を検出
することを特徴とする。

【００１６】また、請求項１２に記載の発明にあって
は、前記第１の指標データと前記第２の指標データのう
ち少なくとも一方を記憶する記憶手段と、前記第１脈波
検出部と前記第２脈波検出部を兼用する脈波検出部とを
備えることを特徴とする。また、請求項１３に記載の発
明にあっては、前記診断データに基づいて、診断結果を
告知する告知手段を備えることを特徴とする。

【００１７】

【発明の実施の形態】

Ａ．実施形態の機能構成 まず、本発明の一実施形態に係わる脈波解析装置の機能
を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の一実施形
態に係わる脈波解析装置の機能ブロック図である。図に
おいて、ｆ１は第１の脈波検出部であって、生体左側の
動脈の脈動を第１脈波信号ＭＤａとして検出する。ま
た、ｆ２は第２の脈波検出部であって、生体右側の動脈
の脈動を第２脈波信号ＭＤｂとして検出する。ｆ３は第
１の指標算出手段であって、第１脈波信号ＭＤａに前記
生体の心拍周期に同期した波形全体の形状を示す指標を
抽出する処理を施して、前記生体の状態を示す第１指標
データＸａを算出する。また、ｆ４は第２の指標算出手
段であって、第２脈波信号ＭＤｂに前記生体の心拍周期
に同期した波形全体の形状を示す指標を抽出する処理を
施して、前記生体の状態を示す第２指標データＸｂを算
出する。このように第１，第２の指標データＭＤａ，Ｍ
Ｄｂは、いずれも脈波波形全体の形状から抽出される指
標であるので、生体の状態を適切に表すことができる。

【００１８】また、ｆ５は差分算出手段であって、第１
指標データＸａと第２指標データＸｂの差分に基づいて
差分データＹを算出する。また、ｆ６はデータ生成手段
であって、差分データＹをグレーディングして診断デー
タＳＤを生成する。これにより、生体の状態が左右でバ
ランスしている程度を知ることができる。また、ｆ７は
告知手段であって、診断結果を告知する。これにより、
操作者は診断結果を知ることができる。なお、差分算出
手段ｆ５の替わりに、第１指標データＸａと第２指標デ
ータＸｂの差分に基づいて比データＹを算出する比算出
手段を用いてもよい。この場合には、左右の比に基づい
て診断を行うことができる。また、データ生成手段ｆ６
は、第１指標データＸａと第２指標データＸｂの組み合
わせに基づいて、診断データＳＤを生成してもよい。

【００１９】Ｂ．第１実施形態 第１実施形態は、脈波波形の歪率が、滑脈、平脈、弦脈
といった脈の種類と強い相関関係がある点に着目し、左
右脈波波形の歪率の差をグレーディングすることによっ
て、生体の状態を解析するものである。

【００２０】１．原理 東洋伝承医学において、生体の状態は脈波波形によって
診断されることは、従来の技術で述べた通りである。脈
波波形が滑脈、平脈、弦脈のいずれに該当するかは、波
形全体から判断される。本発明者は、多数の被験者の脈
波波形を測定し、これを解析することによって、その歪
率と脈の種類には強い相関関係があることを見いだし
た。

【００２１】ここで、歪率ｄは、脈波波形を周波数解析
して得た脈波スペクトルによって定義され、以下の式で
与えられる。 歪率ｄ＝√（Ｉ₂ ²＋Ｉ₃ ²＋・・・＋Ｉ_n ²）／Ｉ₁ 但し、Ｉ₁は基本波の振幅、Ｉ₂，Ｉ₃，... ，Ｉ_nはそれ
ぞれ脈波の２次，３次，...ｎ次の高調波の振幅であ
る。

【００２２】図２７に、歪率ｄと代表的な脈波波形であ
る平脈，滑脈，弦脈（前掲した図２６（ａ）〜図２６
（ｃ）を参照）との関係を示す。同図は平脈３５例，滑
脈２１例，弦脈２２例について解析した結果である。こ
の図において、平脈は歪が０．９０７を中心として上下
に０．０５３程度の偏差がある。滑脈は歪が平脈の歪よ
り大きく、１．０１３を中心として上下に０．１４８の
偏差がある。弦脈の歪は三者のうち最も小さく、平均が
０．７３４で上下に０．０６４程度の偏差がある。な
お、平脈、滑脈および弦脈の歪の大小関係をｔ検定で検
定した結果、危険率が０．０５以下で有為差が認められ
ている。このことから、歪率ｄは、脈波の種類を表す指
標となり得ることがわかる。

【００２３】ところで、生体の左側から検出される左脈
波波形と右側から検出される右脈波波形は、健康な状態
であれば、ほぼ同一の形状をしている。これは、一対の
肺、一対の手足といったように生体は左右対称にできて
おり、左右の生体機能がバランスしているからである。
しかし、例えば、生体の左側に腫瘍等の疾患があると、
腫瘍によって血管が圧迫され生体機能のバランスが崩れ
る。このため、左右で血液流の相違が生じ、左右脈波波
形の形状が異なるものとなる。一方、上述したように脈
波波形の歪率ｄは、生体の状態を表す脈の種類と強い相
関がある。したがって、脈波波形の歪率ｄを左右で比較
することによって、生体の状態を知ることができる。す
なわち、左脈波波形の歪率ｄと右脈波波形の歪率ｄの差
は、健康の程度を表しており、両者の差が少ない程健康
であり、両者の差が大きくなるにつれ、疾患の疑いが高
いといえる。

【００２４】２．第１実施形態の構成 本発明の一実施形態に係わる脈波解析装置の構成を図面
を参照しつつ説明する。 ２−１：第１実施形態の外観構成 図２は第１実施形態に係わる脈波解析装置の外観構成を
示す斜視図である。この図に示すように、脈波解析装置
は、腕時計形状をした左脈波検出装置１と右脈波検出装
置２から構成される。左右脈波検出装置１，２には、一
対のバンド１４４，１４４が設けられており、その一方
の締着具１４５の締め付け側には、圧力センサ１３０の
弾性ゴム１３１が突出して設けられている。締着具１４
５を備えるバンド１４４は、圧力センサ１３０による検
出信号を供給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circu
it）基板を軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図
示省略）となっている。また、締着具１４５の締め付け
側と反対側には、赤外線インターフェースが設けられて
いる。これにより、被験者が左右の手首の内側を向かい
合わせるようにすれば、左右脈波検出装置１，２間で通
信することができる。したがって、被験者に負担をかけ
ることなく、楽な姿勢で脈波の測定が行われる。

【００２５】また、左脈波検出装置１には、左右の脈波
を解析する電気的構成の主要部が組み込まれており、左
右脈波の比較等の解析は、左脈波検出装置１にて行われ
る。また、左脈波検出装置１には、表示部が設けられて
いるが、右脈波検出装置２には表示部が設けられていな
い。右脈波検出装置２に表示部を設けなかったのは、左
脈波検出装置１の表示部によって測定結果を知ることが
できれば、被験者にとって十分だからである。

【００２６】この左脈波検出装置１は、使用時において
は、図３（ａ）および図３（ｂ）に示すように、締着具
１４５に設けられた弾性ゴム１３１が橈骨動脈１４３の
近傍に位置するべく、腕時計１４６が被験者の左腕１４
７に巻回される。このため、脈波を恒常的に検出するこ
とが可能となる。なお、この巻回については通常の腕時
計の使用状態と何等変わることがない。こうして弾性ゴ
ム１３１が、被験者の橈骨動脈１４３近傍に押圧される
と、該動脈の血流変動（すなわち脈波）が弾性ゴム１３
１を介して圧力センサ１３０に伝達され、圧力センサ１
３０はこれを血圧として検知する。

【００２７】２−２：第１実施形態の電気的構成 次に、脈波解析装置の電気的構成を図４を参照して説明
する。図４は脈波解析装置の電気的構成を示すブロック
図である。左脈波検出装置１は、以下の部分から構成さ
れる。１０はＣＰＵ（中央演算処理装置）であって、各
構成部分とバスを介して接続され、装置全体を制御す
る。１２はＲＡＭであって、ＣＰＵ１０の作業領域とし
て用いられる他、計測結果がここに格納される。１３は
ＲＯＭであって、そこには装置全体を制御するためのプ
ログラムの他、差分データＹと診断データＳＤとの関係
を示す診断テーブルＴＢが格納されている。

【００２８】１３は左脈波解析部であって、被験者の左
手首から検出される左脈波信号の周波数解析を行う。一
方、１４は右脈波解析部であって、被験者の右手首から
検出される右脈波信号の周波数解析を行う。周波数解析
には各種の手法があるが、この例にあっては、脈波波形
にＦＦＴ（高速フーリエ変換）を施し、スペクトル解析
を行うようになっている。左，右脈波解析部１３，１４
は、脈波波形に基づいて、スペクトル解析を行い、基本
波振幅Ｉ１の他、２次，３次，...ｎ次の高調波の振幅
Ｉ₂，Ｉ₃，... ，Ｉ_nを各々算出する。ＣＰＵ１は各振
幅に基づいて、演算を行い歪率ｄを求める。なお、以下
の説明においては、左脈波信号の歪率を左脈波歪率ｄ
Ｌ、右脈波信号の歪率を右脈波歪率ｄＲで表すことにす
る。

【００２９】また、１５は操作部であって、脈波計測開
始の指示等を入力する手段として機能する。また、１６
はＩ／Ｏインターフェースであり、図示せぬ外部機器と
の間で通信を行う。これにより、ＲＡＭ１２に格納され
た計測結果をコンピュータでより詳細に解析することが
可能となる。また、１７は左脈波検出部であって、上述
した圧力センサ１３０から構成される。左脈波検出部１
７で検出された左脈波信号は、Ａ／Ｄ変換器１８でデジ
タル信号に変換され、バスに供給される。また、１９は
表示制御回路であって、ＣＰＵ１０から転送された表示
データに基づいてディスプレイ２０を制御する。ディス
プレイ２０には操作指示や計測結果等が表示され、これ
によって、被験者は健康の度合を知ることができる。

【００３０】また、２１は赤外線インターフェースであ
って、赤外線を用いて右脈波解析装置２との間で通信を
行う。右脈波検出装置２にあっては、右脈波検出部３０
で右脈波信号が検出され、これがＡ／Ｄ変換器を介して
赤外線インターフェース３２に供給されると、赤外線イ
ンターフェース３２は、右脈波信号を左脈波検出装置１
に転送するようになっている。

【００３１】これにより、左，右脈波周波数解析部１
３，１４が左右脈波信号の周波数スペクトルを各々解析
すると、解析結果がＣＰＵ１０に転送される。ＣＰＵ１
０はスペクトルの各振幅成分から左右脈波歪率ｄＬ，ｄ
Ｒを各々算出する。そして、左右脈波歪率ｄＬ，ｄＲの
差分をグレーディングするため、以下の演算を行い、差
分データＹを算出する。 Ｘ＝｜ｄＬ−ｄＲ｜／MAX（ｄＬ，ｄＲ）

【００３２】ここで、｜ｄＬ−ｄＲ｜は、左右脈波歪率
ｄＬ，ｄＲの差分の絶対値を表しており、また、MAX
（ｄＬ，ｄＲ）は左右脈波歪率ｄＬ，ｄＲのうちいずれ
か大きい方を表している。したがって、差分データＹ
は、左脈波歪率ｄＬに対する左右脈波歪率ｄＬ，ｄＲの
差分の割合を示している。

【００３３】こうして、差分データＹが生成されると、
ＣＰＵ１０はＲＯＭ１１に格納されている診断テーブル
ＴＢを参照して、診断データＳＤを生成する。この例の
診断テーブルＴＢは差分データＹを４段階にグレーティ
ングするようになっている。具体的には、図２８に示す
ように、差分データＹが５％未満であれば、診断データ
ＳＤはレベル１を指示し、差分データＹが５〜１０％で
あれば診断データＳＤはレベル２を指示し、差分データ
Ｙが１０％〜２０％以上であれば診断データＳＤはレベ
ル３を指示し、差分データＹが２０％以上であれば診断
データＳＤはレベル４を指示するように診断テーブルＴ
Ｂを構成している。

【００３４】ここで、レベル１ならば、左右差が少ない
のでやや良いと、また、レベル２であれば普通と、レベ
ル３であれば左右差が比較的大きいので、やや悪いと、
レベル４であれば左右差が大きいので悪いと診断するこ
とができる。尚、レベル４の場合、自律神経失調症など
の疾患の可能性ありと診断することができる。この例で
は、診断データＳＤが生成されると、ＣＰＵ１０はＲＯ
Ｍ１１にアクセスし、診断データＳＤに対応する表示デ
ータを読み出し、これを表示制御回路１９に転送する。
例えば、診断データＳＤがレベル３であれば、表示制御
回路１９はデイスプレイ２０に、「健康に要注意」とい
った診断結果を表示させる。

【００３５】ここで、上述した機能構成と、第１実施形
態の構成の関係を説明する。左脈波検出部１７は第１の
脈波検出部ｆ１、右脈波検出部３０は第２の脈波検出手
段ｆ２に対応する。また、左脈波周波数解析１３と右脈
波周波数解析部１４は、脈波波形の全体形状から周波数
成分を解析するものであるから、第１の指標算出手段ｆ
３と第２の指標算出手段ｆ４に各々対応する。そして、
左右脈波歪率ｄＬ，ｄＲは、第１，第２指標データＸ
ａ，Ｘｂに各々対応する。また、ＣＰＵ１０は左右脈波
歪率ｄＬ，ｄＲの差分に基づいて差分データＹを生成す
るので、差分算出手段ｆ５に対応する。また、ＣＰＵ１
０は差分データＹにグレーティングを施して診断データ
ＳＤを生成するから、データ生成手段ｆ６にも対応す
る。また、ディスプレイ２０は診断結果を映像によって
告知するので、告知手段ｆ７に対応する。

【００３６】３．第１実施形態の動作 第１実施形態に係わる脈波解析装置の動作を図面を参照
しつつ説明する。図４において、まず、左右脈波検出装
置１，２を被験者の左右の手首に各々装着し、橈骨動脈
に圧力センサが当たるのを確認した後、操作部１５を操
作して計測開始指示を入力すると、左右脈波の計測が開
始される。

【００３７】この後、左右脈波検出部１７，３０が左右
脈波信号を検出すると、左右脈波検出部１７，３０は、
これらの信号を左右周波数解析部１３，１４に各々転送
する。左右周波数解析部１３，１４が所定期間の左右脈
波信号に基づいて各スペクトラムを算出しこれらをＣＰ
Ｕ１０に転送すると、ＣＰＵ１０は左右脈波歪率ｄＬ，
ｄＲを各々演算し、これに基づいて差分データＹを算出
する。この後、ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１１に格納されて
いる診断テーブルＴＢを参照して診断データＳＤを生成
し、これを表示制御回路１９に転送する。表示制御回路
１９は診断データＳＤに基づいて、ディスプレイ２０に
診断結果を表示させる。

【００３８】次に、脈波解析装置による診断例を具体的
に説明する。脈波測定時に自律神経失調症と医師によっ
て診断された被験者の左右脈波波形の一例を図５に示
す。同図（ａ）は左脈波波形を、同図（ｂ）は左脈波波
形と同時に検出された右脈波波形を示したものである。
この場合、左脈波波形は平脈、右脈波波形は弦脈を示し
ており、左右差が顕著であることが分かる。このように
左右の脈波波形が大きく相違すると、左右脈波歪率ｄ
Ｌ，ｄＲの差分｜ｄＬ−ｄＲ｜が大きくなり、これに伴
い差分データＹの値も大きくなる。この例では、左右脈
波周波数解析部１３，１４によって左脈波歪率ｄＬは略
０．９、右脈波歪率ｄＲは略０．７と解析された。この
解析結果に基づいてＣＰＵ１０は差分データＹを、 Ｘ＝｜０．９−０．７｜／MAX（０．９，０．７）＝
０．２２ と算出する。すなわち、差分データＹの値は２２％とな
る。このため、診断データＳＤはレベル３となり、デイ
スプレイ２０には、「自律神経失調症などの疾患の可能
性があります」と表示される。これにより、被験者は自
分の健康状態を知ることができる。

【００３９】このように本実施形態にあっては、脈波波
形の最大値のようにその一部から得られるものを指標と
するのではなく、脈波波形の全体形状が得られる歪率を
用いて左右差を算出し、これに基づいて診断データＳＤ
を生成した。この場合、脈波波形の歪率は、中医脈診の
脈象と強い相関があるので、本実施形態の脈波解析装置
によれば、中医脈診を加味しつつ、生体の機能が左右で
バランスしている程度を判定することができ、生体の状
態を正確に把握することが可能となる。

【００４０】Ｃ．第２実施形態 １．原理 １−１：概要 人体の循環系の挙動を表す指標として循環動態パラメー
タが知られている。循環動態パラメータは、人体の循環
系を電気的モデルに置き換えたものである。本発明者
は、動脈系の電気的モデルとして四要素集中定数モデル
を採用することとした。四要素集中定数モデルとは、人
体の循環系の挙動を決定する要因のうち、動脈系中枢部
での血液による慣性，動脈系中枢部での血液粘性による
血管抵抗（粘性抵抗），動脈系中枢部での血管のコンプ
ライアンス（粘弾性）及び動脈系末梢部での血管抵抗
（粘性抵抗）の４つの循環動態パラメータに着目し、こ
れらを電気回路としてモデリングしたものである。な
お、コンプライアンスとは血管の軟度（粘弾性）を表わ
す量である。例えば、老化が進むと血管の弾性が失われ
るため、コンプライアンスは老化を示す指標と捉えるこ
とができる。

【００４１】これらの循環動態パラメータは、後述する
ように脈波波形を解析することによって求めることがで
きるが、人体の循環系は略左右対称にできているため、
循環動態パラメータの左右差は理論上ないことになる。
しかし、自律神経失調症等の疾患があると、人体の循環
機能が左右でバランスを崩し、循環動態パラメータの左
右差が見られるようになる。したがって、左右の脈波波
形を解析して各々循環動態パラメータを求めこれらを比
較すると、人体の状態を判定することができる。

【００４２】図６に四要素集中定数モデルの回路図を示
すとともに、以下に四要素集中定数モデルを構成する各
素子と上記各パラメータとの対応関係を示す。 インダクタンスＬ ： 動脈系中枢部での血液の慣性 〔dyn・s²/cm⁵〕 静電容量Ｃ ： 動脈系中枢部での血管のコンプライアンス 〔cm⁵/dyn〕 電気抵抗Ｒｃ ： 動脈系中枢部での血液粘性による血管抵抗 〔dyn・s/cm⁵〕 電気抵抗Ｒｐ ： 動脈系末梢部での血液粘性による血管抵抗 〔dyn・s/cm⁵〕 この電気回路内の各部を流れる電流ｉ，ｉ_P，ｉ_cは、各
々対応する各部を流れる血流〔cm³/ｓ〕に相当し、この
電気回路に印加される入力電圧ｅは大動脈起始部の圧力
〔dyn/cm²〕に相当する。また、静電容量Ｃの端子電圧
ｖ_Pは橈骨動脈部等の動脈系末梢部における圧力〔dyn/c
m²〕に相当する。

【００４３】１−２：パラメータ算出の手順 １−２−１：四要素集中定数モデルの応答特性の近似式 次に、図６に示す四要素集中定数モデルの挙動について
の理論的説明を行う。まず、同図に示す四要素集中定数
モデルにおいては、下記微分方程式が成立する。 ｅ＝Ｒ_cｉ＋Ｌ（ｄｉ／ｄｔ）＋ｖ_p …（１） ここで、電流ｉは、 ｉ＝ｉ_c＋ｉ_p ＝Ｃ（ｄｖ_p／ｄｔ）＋（ｖ_p／Ｒ_p） …（２） と表わすことができるから、上記式（１）は下記式
（３）のように表わすことができる。 ｅ＝ＬＣ（ｄ²ｖ_p／ｄｔ²）＋｛Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p）｝（ｄｖ_p／ｄｔ） ＋（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））ｖ_p …（３）

【００４４】周知の通り、上記式（３）によって示され
るような２次の定係数常微分方程式の一般解は、上記式
（３）を満足する特殊解（定常解）と、下記微分方程式
を満足する過渡解との和によって与えられる。 ０＝ＬＣ（ｄ²ｖ_p／ｄｔ²）＋｛Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p）｝（ｄｖ_p／ｄｔ） ＋（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））ｖ_p …（４） ここで、微分方程式（４）の解は次のようにして得られ
る。まず、微分方程式（４）の解として下記式（５）に
よって表わされる減衰振動波形を仮定する。 ｖ_p＝Ａｅｘｐ（ｓｔ） …（５） この式（５）を式（４）に代入すると、式（４）は次の
ように表わされることとなる。 ｛ＬＣｓ²＋（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））ｓ＋（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））｝ｖ_p＝０ …（６）

【００４５】そして、上記式（６）をｓについて解く
と、 ｓ＝｛−（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p）） ±√（（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））²−４ＬＣ（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p）））｝／２ＬＣ …（７） となる。式（７）において （Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））²＜４ＬＣ（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p）） …（８） である場合には第２項の根号√の中が負となり、この場
合、ｓは以下のように表される。 ｓ＝｛−（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p）） ±ｊ√（４ＬＣ（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））−（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））²）｝／２ＬＣ ＝−α±ｊω …（９） α＝（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））／２ＬＣ ＝（Ｌ＋Ｒ_pＲ_cＣ）／２ＬＣＲ_p …（１０） ω＝｛√(４ＬＣ(１＋(Ｒ_c／Ｒ_p)）−（Ｒ_cＣ＋(Ｌ／Ｒ_p)）²）｝／２ＬＣ …（１１）

【００４６】ここで、 Ａ₁＝ＬＣ …（１２） Ａ₂＝（Ｌ＋Ｒ_CＲ_PＣ）／Ｒ_p …（１３） Ａ₃＝（Ｒ_C＋Ｒ_P）／Ｒ_p …（１４） とおくと、上記式（１０）および（１１）は以下のよう
に表わすことができる。 α＝Ａ₂／２Ａ₁ …（１５） ω＝√｛（Ａ₃／Ａ₁）−α²｝ …（１６） このようにしてｓの値が確定し、上記微分方程式（４）
を満足する解が得られる。以上の知見に基づき、本発明
者は、四要素集中定数モデルの応答波形に含まれる減衰
振動成分を近似する式として上記式（５）を用いること
とした。

【００４７】次に、大動脈起始部の圧力波形のモデリン
グを行う。一般に大動脈起始部の圧力波形は図６のよう
な波形である。そこで、ここでは大動脈起始部の圧力波
形を図８（ａ）に示す三角波で近似することにする。図
８（ａ）において近似波形の振幅と時間をＥ_o，Ｅ_m，ｔ
_P，ｔ_P1 とすると、任意の時刻ｔにおける大動脈圧ｅは
次式で表わされる。 ０≦ｔ＜ｔ_P1の区間： ｅ＝Ｅ_o＋Ｅ_m（１−（ｔ／ｔ_P1）） …（１７） ｔ_P1≦ｔ＜ｔ_Pの区間： ｅ＝Ｅ_o …（１８） このように、大動脈起始部の圧力波を簡単な三角波によ
ってモデリングすると、簡単な演算処理により循環動態
パラメータを算定することができる。なお、Ｅ_oは最低
血圧（拡張期血圧）、Ｅ_o＋Ｅ_mは最高血圧（収縮期血
圧）であり、ｔ_Pは１拍の時間、ｔ_P1は大動脈圧の立ち
上がりからその圧力が最低血圧値になるまでの時間であ
る。

【００４８】そして、上記（１７）式および（１８）式
によって表わされる電気信号ｅを図６５の等価回路に入
力した時の応答波形ｖｐ （橈骨動脈波に対応）をここ
では以下のように近似する。 ０≦ｔ＜ｔ_P1の区間： ｖ_P＝Ｅ_min＋Ｂ（１−ｔ／ｔ_b） ＋Ｄ_m1ｅｘｐ（−αｔ）ｓｉｎ（ωｔ＋θ₁） …（１９） ｔ_P1≦ｔ＜ｔ_Pの区間： ｖ_P＝Ｅ_min ＋Ｄ_m2・ｅｘｐ｛−α（ｔ−ｔ_P1）｝・ｓｉｎ｛ω（ｔ−ｔ_P1）＋θ₂｝ …（２０） ここで、Ｅ_min は橈骨動脈波形における最低血圧値（後
掲する図１８を参照）である。

【００４９】上記式（１９）における右辺第３項および
上記式（２０）における右辺第２項が既に説明した減衰
振動成分（上記式（５）に対応するもの）であり、これ
らの項におけるαおよびωは上記式（１５）および（１
６）により与えられる。なお、Ｂ，ｔ_b ，Ｄ_m1，Ｄ_m2は
後述する手順にしたがって算出される定数値である。

【００５０】１−２−２：四要素集中モデルの各パラメ
ータと橈骨動脈波形との関係 以下、上記式（１９）および（２０）における各定数の
うち既に確定したαおよびω以外のものについて検討す
る。まず、上記式（１７）および（１９）を上記微分方
程式（３）に代入すると、下記の式（２１）が得られ
る。 Ｅ₀＋Ｅ_m（１−（ｔ／ｔ_p1）） ＝（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））（Ｅ_min＋Ｂ） −（Ｂ／ｔ_b）（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））ｔ ＋｛ＬＣ（α²−ω²）Ｄ_m1−αＤ_m1（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））＋Ｄ_m1（１＋（Ｒ_c ／Ｒ_p））｝ｅｘｐ（−αｔ）ｓｉｎ（ωｔ＋θ₁） ＋｛ωＤ_m1（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））−２ＬＣαωＤ_m1｝ｅｘｐ（−αｔ）ｃｏｓ （ωｔ＋θ₁） …（２１）

【００５１】この式（２１）が成立するためには以下の
条件が必要である。 Ｅ₀＋Ｅ_m＝（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））（Ｅ_min＋Ｂ） ＝Ｅ₀＋Ａ₃Ｂ−（Ｂ／ｔ_b）Ａ₂ …（２２） Ｅ_m／ｔ_p1＝（Ｂ／ｔ_b）（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p）） ＝Ａ₃・Ｂ／ｔ_b …（２３） ＬＣ（α²−ω²）−α（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））＋（１＋Ｒ_c／Ｒ_p）＝０ …（２４） Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p）＝２ＬＣα …（２５） なお、上記式のうち式（２４）および（２５）はαおよ
びωを拘束するものであるが、既に式（１５）および
（１６）により得られたαおよびωは当然のことながら
これらの式を満足する。

【００５２】一方、上記式（１８）および（２０）を上
記微分方程式（３）に代入すると、下記の式（２６）が
得られる。 Ｅ０ ＝（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））Ｅ_min ＋｛ＬＣ（α²−ω²）Ｄ_m2−α（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））Ｄ_m2＋（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p ））Ｄ_m2｝ｅｘｐ（−α（ｔ−ｔ_p1））ｓｉｎ（ω（ｔ−ｔ_p1）＋θ₂） ＋｛ω（Ｒ_cＣ＋（Ｌ／Ｒ_p））Ｄ_m2−２ＬＣαωＤ_m2｝ｅｘｐ（−α（ｔ−ｔ_p1 ））ｃｏｓ（ω（ｔ−ｔ_p1）＋θ₂） …（２６） この式（２６）が成立するためには上記式（２４），
（２５）が成立することに加え、下記式（２７）が成立
することが必要である。 Ｅ₀＝（１＋（Ｒ_c／Ｒ_p））Ｅ_min ＝Ａ₃Ｅ_min …（２７）

【００５３】以上のようにして得られた微分方程式
（３）が成立するための条件式（２２）〜（２５），
（２７）に基づき、式（１９）および（２０）における
各定数を算定する。まず、Ｅ_minは上記式（２７）よ
り、 Ｅ_min＝Ｅ_O／Ａ₃ …（２８） 次に式（２３）よりＢは、 Ｂ＝（ｔ_bＥ_m）／（ｔ_P1Ａ₃） …（２９） となる。次に上記式（２２）に上記式（２９）を代入し
ｔｂについて解くと、 ｔ_b＝（ｔ_P1Ａ₃＋Ａ₂）／Ａ₃ …（３０） となる。

【００５４】そして、残った定数Ｄ_m1，Ｄ_m2，θ₁およ
びθ₂は、橈骨動脈波形ｖ_pがｔ＝０，ｔ_p1，ｔ_pにおい
て連続性を維持し得るような値、すなわち、下記条件
（ａ）〜（ｄ）を満足する値が選ばれる。 式（１９）のｖ_p（ｔ_p1）と式（２０）のｖ
_p（ｔ_p1）とが一致すること 式（２０）のｖ_p（ｔ_p）と式（１９）のｖ_p（０）
とが一致すること 式（１９）および式（２０）のｔ＝ｔ_p1における微
分係数が一致すること 式（１９）のｔ＝０での微分係数および式（２０）
のｔ＝ｔ_pにおける微分係数が一致すること

【００５５】すなわち、Ｄ_m1およびθ₁は、 Ｄ_m1＝√｛（Ｄ₁₁ ²＋Ｄ₁₂ ²）｝／ω …（３１） θ₁＝ｔａｎ^-1（Ｄ₁₁／Ｄ₁₂） …（３２） なる値が選ばれる。ただし、上記各式において、 Ｄ₁₁＝（ｖ_O1−Ｂ−Ｅ_min）ω …（３３） Ｄ₁₂＝（ｖ_O1−Ｂ−Ｅ_min）α＋（Ｂ／ｔ₀）＋（ｉ_O1／Ｃ） …（３４） であり、ｖ_O1とｉ_O2はｔ＝０におけるｖ_Pとｉ_cの初期値
である。また、Ｄ_m2およびθ₂は、 Ｄ_m2＝√（Ｄ₂₁ ²＋Ｄ₂₂ ²）／ω …（３５） θ₂＝ｔａｎ^-1（Ｄ₂₁／Ｄ₂₂） …（３６） なる値が選ばれる。ただし、上記各式において Ｄ₂₁＝（ｖ_O2−Ｅ_min）ω …（３７） Ｄ₂₂＝（ｖ_O2−Ｅ_min）α＋（ｉ_O2／Ｃ） …（３８） であり、ｖ_O2とｉ_O2はｔ＝ｔ_P1でのｖ_Pとｉ_cの初期値で
ある。このようにして式（１９）および（２０）の各定
数が得られた。

【００５６】さて、式（１６）の角周波数ωから逆算す
ることにより中枢部での血管抵抗Ｒ_Cは、 Ｒ_C＝｛Ｌ−２Ｒ_P√（ＬＣ（１−ω²ＬＣ））｝／（Ｃ_RP） …（３９） となる。ここで、Ｒ_Cが実数でかつ正となる条件は、 ４Ｒ_P２Ｃ／｛ｌ＋（２ωＲ_PＣ）²｝≦Ｌ≦１／（ω²Ｃ） …（４０） である。一般にＲ_P のオーダは１０３（dyn・s/cm⁵）程
度，Ｃは１０^-4（cm⁵/dyn）程度であり、また、ωは脈
波に重畳している振動成分の角周波数であるから１０
（rad/s） 以上であるとみてよい。このため、式（４
０）の下限はほぼ１／（ω²Ｃ）とみなせる。そこで、
Ｌを簡略化のため近似的に、 Ｌ＝１／（ω²Ｃ） …（４１） とおくと、Ｒ_Cは、 Ｒ_C＝Ｌ／（ＣＲ_P） …（４２） となる。また、式（４１）および（４２）の関係より式
（１５）の減衰定数αは、 α＝１／（ＣＲ_P） …（４３） となる。（４１）式〜（４３）式の関係を用いて、αと
ω及び四定数のいずれか１つ、例えば血液の慣性Ｌを用
いて残りのパラメータを表わすと、 Ｒ_C＝αＬ …（４４） Ｒ_P＝ω²Ｌ／α …（４５） Ｃ＝１／（ω²Ｌ） …（４６） となる。上式（４４）〜（４６）より、モデルのパラメ
ータはα，ωおよびＬが得られることにより確定するこ
とが明らかである。ここで、αとωは橈骨動脈波の実測
波形から得ることができる。一方、Ｌは１回拍出量ＳＶ
に基づいて算出することができる。

【００５７】以下、１回拍出量ＳＶに基づくＬの算出手
順について説明する。まず、大動脈起始部の圧力波の平
均値Ｅ０１は以下の式（４７）により与えられる。 Ｅ₀₁＝｛Ｅ₀ｔ_p＋（ｔ_p1Ｅ_m／２）｝／ｔ_p …（４７） 一方、Ｒ_c，Ｒ_p，α，ωおよびＬ間には下記式（４８）
が成立する。 Ｒ_c＋Ｒ_p＝αＬ＋（ω²Ｌ／α）＝（α²＋ω²）Ｌ／α …（４８） そして、四要素集中定数モデルを流れる平均電流，すな
わち上記Ｅ₀₁ をＲ_c＋Ｒ_pによって除算したものは、拍
動により動脈を流れる血流の平均値（ＳＶ／ｔ_p）に相
当するから下記式（４９）が成立する。

【００５８】 ＳＶ／ｔ_p ＝1333.22（１／ｔ_p）｛Ｅ₀ｔ_p＋（ｔ_p1Ｅ_m／２）｝α／｛（α²＋ω²）・Ｌ｝ …（４９） なお、上記式（４９）における 1333.22 は圧力値の単
位を「mmHg」から「dyn/cm２」に換算するための比例定
数である。このようにして得られた式（４９）をＬにつ
いて解くことにより、１回拍出量ＳＶからＬを求めるた
めの式（５０）が以下の通り得られる。 Ｌ＝1333.22｛Ｅ₀ｔ_p＋（ｔ_p1Ｅ_m／２）｝α／｛（α²＋ω²）・ＳＶ｝ …（５０）

【００５９】１−２−３：四要素集中定数モデルの左右
比への応用 上述したように四要素集中定数モデルの電気抵抗Ｒ_c，
Ｒ_pおよび静電容量Ｃは、式（４４），（４５），（４
６）より Ｒ_c＝αＬ，Ｒ_p＝ω²Ｌ／α，Ｃ＝１／（ω²Ｌ） となった。ここで、αとωは、左右の脈波波形から各々
算出できる。またＬはインダクタンスであって、上記式
（５０）により与えられる。 Ｌ＝1333.22｛Ｅ₀ｔ_p＋（ｔ_p1Ｅ_m／２）｝α／｛（α²
＋ω²）・ＳＶ｝ 式（５０）において、Ｅ₀，ｔ_p，ｔ_p1，Ｅ_m，α，ω
は、左右の脈波波形から各々求めることができる。ま
た、ＳＶは心臓から送り出される１回の拍出量である
が、これを測定するためには、図９に示すようにカフを
被験者の上腕部に巻きつけ、カフに加わる圧力変化を１
回拍出量測定部で検出する必要がある。

【００６０】しかし、カフを用いると機械的な構成が増
加し、脈波解析装置を小型化することができず、さらに
測定に際して、被験者に負担を強いることになる。とこ
ろで、１回拍出量ＳＶは心臓から送り出される１回の拍
出量であるため、左右の循環動態パラメータで共通す
る。そこで、本実施形態においては１回拍出量ＳＶが共
通する点に着目し、左右の循環動態パラメータの比を生
体の状態を表す指標として採用することにより、１回拍
出量ＳＶの測定を不要としている。以下、この点につい
て説明する。なお、左側の循環動態パラメータおよびＥ
₀等の測定値に添字Lを付し、右側の循環動態パラメータ
およびＥ₀等の測定値に添字Rを付すものとする。

【００６１】まず、インダクタンスの左右の比Ｌ_R／Ｌ_L
は、式（５０）から、以下に示す式（５１）で表すこと
ができる。 Ｌ_R／Ｌ_L＝ [{Ｅ_0Rｔ_pR＋(ｔ_p1RＥ_mR／２)}α_R／{Ｅ_0Lｔ_pL＋(ｔ_p1LＥ_mL／２)}α_L] ＊{(α_L ²＋ω_L ²)／(α_R ²＋ω_R ²)} …（５１） また、電気抵抗Ｒ_c，Ｒ_pおよび静電容量Ｃの左右比は、
式（４４）〜（４６）より以下に示す式（５２）〜（５
４）で表される。 Ｒ_cR／Ｒ_cL＝(α_RＬ_R)／(α_LＬ_L) …（５２） Ｒ_pR／Ｒ_pL＝(ω_R ²Ｌ_Rα_L)／(ω_L ²Ｌ_Lα_R) …（５３） Ｃ_R／Ｃ_L＝（ω_L ²Ｌ_L）／（ω_R ²Ｌ_R） …（５４）

【００６２】これらの式（５１）〜（５４）において、
「ＳＶ」の項は、比を算出する際に消去されてしまう。
したがって、１回拍出量ＳＶの測定を不要にでき、後述
するように簡易に脈波解析装置を実現でき、しかも被験
者の負担を軽減できる。

【００６３】２．第２実施形態の構成 次に第２実施形態に係わる脈波解析装置の構成を図面を
参照しつつ説明する。なお、第２実施形態の外観構成
は、図２に示す第１実施形態と同様であるので、ここで
は説明を省略し、電気的構成について説明する。図１０
は第２実施形態に係わる脈波解析装置に用いられる波形
抽出記憶部とその周辺回路のブロック図である。図１０
において、第１実施形態の脈波解析装置と同一の構成に
は同一の符号を付す。なお、第２実施形態に係わる脈波
解析装置には、図示した構成の他、第１実施形態で説明
したＲＯＭ１１，ＲＡＭ１２，操作部１５，Ｉ／Ｏイン
ターフェース１６、表示制御回路１９およびデイスプレ
イ２０等がマイクロコンピュータ１８１（図４のＣＰＵ
１０に対応）と接続されている。

【００６４】波形抽出記憶部１８０は、脈波波形から循
環動態パラメータを算出するため、その形状を特定する
波形パラメータを抽出する。ここで、１拍分の脈波波形
が図１１に示すごとき形状をしているとすれば、波形パ
ラメータを以下のように定義する。なお、図１１におい
て縦軸は血圧であり、横軸は時間である。 １拍に対応した脈波が立ち上がってから（以下、この
立ち上がり時刻を脈波開始時刻という）次の拍に対応し
た脈波が立ち上がりを開始するまでの時間ｔ６ 脈波内に順次現れる極大点Ｐ１，極小点Ｐ２，極大点
Ｐ３，極小点Ｐ４および極大点Ｐ５の血圧値ｙ１〜ｙ５ 脈波開始時刻以後、上記各点Ｐ１〜Ｐ５が現れるまで
の経過時間ｔ１〜ｔ５

【００６５】波形抽出記憶部１８０は、波形パラメータ
を算出するために、上記極大点或いは極小点について、
これら各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を
抽出する。なお、ピーク情報の詳細についてはその内容
が波形抽出記憶部の構成，動作に関連するため、回路の
構成を説明した時点でピーク情報の詳細に言及する。こ
こでは、波形抽出記憶部１８０がマイクロコンピュータ
１８１によって制御されることを想定する。１８２はＡ
／Ｄ変換器であり、脈波検出部から出力される脈波信号
を一定周期のサンプリングクロックφに従ってデジタル
信号に変換して出力する。

【００６６】１８３はローパスフィルタであり、Ａ／Ｄ
変換器１８２から順次出力されるデジタル信号に対し、
所定のカットオフ周波数以上の成分を除去する処理を施
して、その結果を波形値Ｗとして順次出力する。１８４
はＲＡＭによって構成される波形メモリであり、ローパ
スフィルタ１８３を介して供給される波形値Ｗを順次記
憶する。１９１は波形値アドレスカウンタであり、マイ
クロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが
出力されている期間、サンプリングクロックφをカウン
トし、そのカウント結果を波形値Ｗを書き込むべき波形
値アドレスＡＤＲ１として出力する。この波形値アドレ
スＡＤＲ１はマイクロコンピュータ１８１により監視さ
れる。

【００６７】１９２はセレクタであり、マイクロコンピ
ュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されていない
場合、波形値アドレスカウンタ１９１が出力する波形値
アドレスＡＤＲ１を選択して波形メモリ１８４のアドレ
ス入力端へ供給する。一方、マイクロコンピュータ１８
１からセレクト信号Ｓ１が出力されている場合、マイク
ロコンピュータ１８１が出力する読み出しアドレスＡＤ
Ｒ４を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供
給する。２０１は微分回路であり、ローパスフィルタ１
８３から順次出力される波形値Ｗの時間微分を演算して
出力する。２０２は零クロス検出回路であり、波形値Ｗ
が極大値または極小値となることにより波形値Ｗの時間
微分が０となった場合に零クロス検出パルスＺを出力す
る。さらに詳述すると、零クロス検出回路２０２は、図
１２に例示する脈波の波形においてピーク点Ｐ１，Ｐ
２，…，を検出するために設けられた回路であり、これ
らのピーク点に対応した波形値Ｗが入力された場合に零
クロス検出パルスＺを出力する。

【００６８】２０３はピークアドレスカウンタであり、
マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲ
Ｔが出力されている期間、零クロス検出パルスＺをカウ
ントし、そのカウント結果をピークアドレスＡＤＲ２と
して出力する。２０４は移動平均算出回路であり、現時
点までに微分回路２０１から出力された過去所定個数分
の波形値Ｗの時間微分値の平均値を算出し、その結果を
現時点に至るまでの脈波の傾斜を表す傾斜情報ＳＬＰと
して出力する。

【００６９】２０５は次に述べるピーク情報を記憶する
ために設けられたピーク情報メモリである。ここで、以
下にピーク情報の詳細について説明する。すなわち、図
１３に示すピーク情報の内容の詳細は以下に列挙する通
りである。 波形値アドレスＡＤＲ１ ローパスフィルタ１８３から出力される波形値Ｗが極大
値または極小値となった時点で波形値アドレスカウンタ
１９１から出力されている書き込みアドレスである。換
言すれば、極大値または極小値に相当する波形値Ｗの波
形メモリ１８４における書き込みアドレスである。 ピーク種別Ｂ／Ｔ 上記波形値アドレスＡＤＲ１に書き込まれた波形値Ｗが
極大値Ｔ（Ｔｏｐ）であるか極小値Ｂ（Ｂｏｔｔｏｍ）
であるかを示す情報である。 波形値Ｗ 上記極大値または極小値に相当する波形値である。 ストローク情報ＳＴＲＫ 直前のピーク値から当該ピーク値に至るまでの波形値の
変化分である。 傾斜情報ＳＬＰ 当該ピーク値に至るまでの過去所定個数分の波形値の時
間微分の平均値である。

【００７０】ここで、上述した機能構成と第２実施形態
の構成との関係を説明する。まず、左脈波検出部１７は
第１の脈波検出手段ｆ１、右脈波検出部３０は第２の脈
波検出手段ｆ２に対応する。また、波形抽出記憶部１８
０は、左右の脈波波形の全体形状から生体の状態の指標
となる左右の循環動態パラメータを生成するものである
から、第１の指標算出手段ｆ３および第２の指標算出手
段ｆ４に対応する。そして、Ｌ_L，Ｒ_cL，Ｒ_pL，Ｃ_Lは第
１指標データＸａに、Ｌ_R，Ｒ_cR，Ｒ_pR，Ｃ_Rは、第２指
標データＸｂに各々対応する。また、マイクロコンピュ
ータ１８１は、Ｌ_R／Ｌ_L，Ｒ_cR／Ｒ_cL，Ｒ_pR／Ｒ_pL，Ｃ
_R／Ｃ_Lを算出するので、比算出手段ｆ５に対応する。ま
た、マイクロコンピュータ１８１は、比データＬ_R／
Ｌ_L，Ｒ_cR／Ｒ_cL，Ｒ_pR／Ｒ_pL，Ｃ_R／Ｃ_Lにグレーティ
ングを施して診断データＳＤを生成するから、データ生
成手段ｆ６にも対応する。また、ディスプレイ２０は診
断結果を映像によって告知するので、告知手段ｆ７に対
応する。

【００７１】３．第２実施形態の動作 ３−１：波形抽出記憶部１８０の動作 以下に、マイクロコンピュータ１８１の制御下における
波形抽出記憶部１８０の動作を説明する。

【００７２】（ａ）波形およびそのピーク情報の採取 マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡ
ＲＴが出力されると、波形値アドレスカウンタ１９１お
よびピークアドレスカウンタ２０３のリセットが解除さ
れる。この結果、波形値アドレスカウンタ１９１により
サンプリングクロックφのカウントが開始され、そのカ
ウント値が波形値アドレスＡＤＲ１としてセレクタ１９
２を介して波形メモリ１８４に供給される。そして、人
体から検出された脈波信号がＡ／Ｄ変換器１８２に入力
され、サンプリングクロックφに従ってデジタル信号に
順次変換され、ローパスフィルタ１８３を介し波形値Ｗ
として順次出力される。このようにして出力された波形
値Ｗは、波形メモリ１８４に順次供給され、その時点に
おいて波形値アドレスＡＤＲ１によって指定される記憶
領域に書込まれる。以上の動作により、図１２に例示す
る橈骨動脈波形に対応した一連の波形値Ｗが波形メモリ
１８４に蓄積される。

【００７３】一方、上記動作と並行して、ピーク情報の
検出およびピーク情報メモリ２０５への書込みが、以下
に説明するようにして行われる。まず、ローパスフィル
タ１８３から出力される波形値Ｗの時間微分が微分回路
２０１によって演算され、この時間微分が零クロス検出
回路２０２および移動平均算出回路２０４に入力され
る。移動平均算出回路２０４は、このようにして波形値
Ｗの時間微分値が供給される毎に過去所定個数の時間微
分値の平均値（すなわち、移動平均値）を演算し、演算
結果を傾斜情報ＳＬＰとして出力する。ここで、波形値
Ｗが上昇中もしくは上昇を終えて極大状態となっている
場合は傾斜情報ＳＬＰとして正の値が出力され、下降中
もしくは下降を終えて極小状態となっている場合は傾斜
情報ＳＬＰとして負の値が出力される。

【００７４】そして、例えば図１２に示す極大点Ｐ１に
対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力さ
れると、時間微分として０が微分回路２０１から出力さ
れ、零クロス検出回路２０２から零クロス検出パルスＺ
が出力される。この結果、マイクロコンピュータ１８１
により、その時点における波形値アドレスカウンタ１９
１のカウント値である波形アドレスＡＤＲ１，波形値
Ｗ，ピークアドレスカウンタのカウント値であるピーク
アドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）および傾
斜情報ＳＬＰが取り込まれる。また、零クロス検出パル
スＺが出力されることによってピークアドレスカウンタ
２０３のカウント値ＡＤＲ２が１になる。

【００７５】一方、マイクロコンピュータ１８１は、取
り込んだ傾斜情報ＳＬＰの符号に基づいてピーク種別Ｂ
／Ｔを作成する。この場合のように極大値Ｐ１の波形値
Ｗが出力されている時にはその時点において正の傾斜情
報が出力されているので、マイクロコンピュータ１８１
はピーク情報Ｂ／Ｔの値を極大値に対応したものとす
る。そしてマイクロコンピュータ１８１は、ピークアド
レスカウンタ２０３から取り込んだピークアドレスＡＤ
Ｒ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）をそのまま書込アドレ
スＡＤＲ３として指定し、波形値Ｗ，この波形値Ｗに対
応した波形アドレスＡＤＲ１，ピーク種別Ｂ／Ｔ，傾斜
情報ＳＬＰを第１回目のピーク情報としてピーク情報メ
モリ２０５に書き込む。なお、第１回目のピーク情報の
書き込みの場合は、直前のピーク情報がないためストロ
ーク情報ＳＴＲＫの作成および書き込みは行わない。

【００７６】その後、図１２に示す極小点Ｐ２に対応し
た波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力される
と、上述と同様に零クロス検出パルスＺが出力され、書
込アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスＡＤＲ
２（＝１），傾斜情報ＳＬＰ（＜０）がマイクロコンピ
ュータ１８１により取り込まれる。そして、上記と同
様、マイクロコンピュータ１８１により、傾斜情報ＳＬ
Ｐに基づいてピーク種別Ｂ／Ｔ（この場合、”Ｂ”）が
決定される。また、マイクロコンピュータ１８１により
ピークアドレスＡＤＲ２よりも１だけ小さいアドレスが
読み出しアドレスＡＤＲ３としてピーク情報メモリ２０
５に供給され、第１回目に書き込まれた波形値Ｗが読み
出される。そして、マイクロコンピュータ１８１によ
り、ローパスフィルタ１８３から今回取り込んだ波形値
Ｗとピーク情報メモリ２０５から読み出した第１回目の
波形値Ｗとの差分が演算され、ストローク情報ＳＴＲＫ
が求められる。このようにして求められたピーク種別Ｂ
／Ｔ，ストローク情報ＳＴＲＫが他の情報，すなわち波
形値アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，傾斜情報ＳＬＰ，と
共に第２回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０
５のピークアドレスＡＤＲ３＝１に対応した記憶領域に
書き込まれる。以後、ピーク点Ｐ３，Ｐ４，…，が検出
された場合も同様の動作が行われる。そして所定時間が
経過すると、マイクロコンピュータ１８１により波形採
取指示ＳＴＡＲＴの出力が停止され、波形値Ｗおよびピ
ーク情報の採取が終了する。

【００７７】（ｂ）脈波波形の分割処理 ピーク情報メモリ２０５に記憶された各種情報のうち、
波形パラメータの採取を行う１拍分の波形に対応した情
報を特定するための処理がマイクロコンピュータ１８１
により行われる。まず、ピーク情報メモリ２０５から各
ピーク点Ｐ１，Ｐ２，…，に対応した傾斜情報ＳＬＰお
よびストローク情報ＳＴＲＫが順次読み出される。次い
で、各ストローク情報ＳＴＲＫの中から正の傾斜に対応
したストローク情報（すなわち、対応する傾斜情報ＳＬ
Ｐが正の値となっているもの）が選択され、これらのス
トローク情報の中からさらに値の大きなもの上位所定個
数が選択される。そして、選択されたストローク情報Ｓ
ＴＲＫの中から中央値に相当するものが選択され、波形
パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の立ち上がり
部（例えば図１２において符号ＳＴＲＫＭによって示し
た立ち上がり部）のストローク情報が求められる。そし
て、当該ストローク情報のピークアドレスよりも１だけ
前のピークアドレス（すなわち、波形パラメータの抽出
を行うべき１拍分の脈波の開始点Ｐ６のピークアドレ
ス）が求められる。

【００７８】（ｃ）波形パラメータの抽出 マイクロコンピュータ１８１は、ピーク情報メモリ２０
５に記憶された上記１拍分の脈波に対応した各ピーク情
報を参照して各波形パラメータを算出する。この処理は
例えば次のようにして求められる。 血圧値ｙ₁〜ｙ₅ ピーク点Ｐ７〜Ｐ１１に対応する波形値をそれぞれｙ₁
〜ｙ₅とする。 時間ｔ₁ ピーク点Ｐ７に対応する波形アドレスからピーク点Ｐ６
に対応する波形アドレスを差し引き、その結果に対して
サンプリングクロックφの周期を乗じてｔ１を算出す
る。 時間ｔ₂〜ｔ₆ 上記ｔ₁と同様、対応する各ピーク点間の波形アドレス
差に基づいて演算する。そして、以上のようにして得ら
れた各波形パラメータはマイクロコンピュータ１８１内
部のバッファメモリに蓄積される。

【００７９】なお、波形メモリ１８４及びピーク情報メ
モリ２０５に格納された情報は、波形パラメータの抽出
以外の様々な用途に適用可能である。このような場合、
上述した（ａ）及び（ｂ）の回路動作がなされた後、マ
イクロコンピュータ１８１がこれら情報を取り出して各
種の解析，診断を行うことになる。また、脈波の波形パ
ラメータとしては上記以外に多様なものが考えられる。
したがって、本回路を人体の診断に利用する場合、その
診断にとって最適な波形パラメータを求めるように変形
しても良い。

【００８０】３−２：四要素集中定数モデルにおける循
環動態パラメータの算出動作 図１４〜図１７はパラメータ算出処理の動作を示すフロ
ーチャートである。また図１８は橈骨動脈波形を示す波
形図である。以下、これらの図を参照しつつ、パラメー
タ算出処理を説明する。ここで、パラメータを算出する
にあたっての前提条件として、左右の脈波波形の測定が
なされており、波形メモリ１８４には左右の脈波波形が
取り込まれているものとする。左右の脈波波形の測定が
完了すると、図１４および図１５のフローチャートに示
すパラメータ算出処理ルーチンが実行される。また、こ
のルーチンの実行に伴い、図１６にフローを示すα，ω
算出ルーチンが実行され（ステップＳ１０９，Ｓ１１
７）、このα，ω算出ルーチンの実行に伴い、図１７に
フローを示すω算出ルーチンが実行される（ステップＳ
２０３）。なお、後述するステップＳ１２４までの左右
の脈波波形に基づく各処理は、両者で相違がないため、
添字L,Rを省略して説明する。以下、これらのルーチン
の処理内容について説明する。

【００８１】まず、マイクロコンピュータ１８１は、波
形メモリ１８４に取り込んだ左右の１拍分の橈骨動脈波
形について、血圧が最大となる第１ポイントＰ１に対応
した時間ｔ₁ および血圧値ｙ₁ と、第１ポイントの後、
血圧が一旦落込む第２ポイントに対応した時間ｔ₂およ
び血圧値ｙ₂と、２番目のピーク点である第３ポイント
Ｐ３に対応した時間ｔ₃および血圧値ｙ₃を各々求める。

【００８２】また、波形メモリ１８４に取り込んだ左右
の橈骨動脈波形について１拍の時間ｔ_P ，最低血圧値Ｅ
min（（３）式と（４）式の第１項目に相当）を各々求
める（ステップＳ１０１）。なお、第２ポイントＰ２と
第３ポイントＰ３を区別することが困難ななだらかな脈
波の場合には、第２ポイントＰ２と第３ポイントＰ３の
時間をｔ₂＝２ｔ₁，ｔ₃＝３ｔ₁としてその点の血圧値を
決定する。そして、計算の簡略化のため、図１９に示す
Ａ点の血圧値ｙ０を用いてｙ₁〜ｙ₃の正規化処理を行い
（ステップＳ１０２，Ｓ１０３）、Ｂの値を（ｙ₀／
２）−０．１に初期設定する（ステップＳ１０４）。

【００８３】そして、次の手順で左右のパラメータを算
出するため、Ｂ，ｔ_b，α，ωの最適値を各々求める。 まず、Ｂをｙ₀／２〜ｙ₀の範囲で変化させると同時
にｔ_bをｔ_p／２〜ｔ_pの範囲で変化させ（＋０．１間
隔）、各Ｂおよびｔｂについて｜ｖ_p（ｔ₁）−ｙ₁｜，
｜ｖ_p（ｔ₂）−ｙ₂｜，｜ｖ_p（ｔ₃）−ｙ₃｜が最小とな
るα，ωを求める。 において求めたＢ，ｔｂ，α，ωの中で｜ｖ
_p（ｔ₁）−ｙ₁｜，｜ｖ_p（ｔ₂）−ｙ₂｜，｜ｖ_p（ｔ₃）
−ｙ₃｜が最小となるＢ，ｔ_b，α，ωを求める。 において求めたＢ，ｔｂを基準にして、Ｂ±０．
０５，ｔ_b±０．０５の範囲で上記，を再び実行す
る。 上記〜の処理の際、αは３〜１０の範囲を０．
１間隔で変化させ、各αについて最適なωを算出する。
またωは、各αにおいて、ｄｖ_p（ｔ₂）／ｄｔ＝０とな
る点を二分法を用いて求める（図１７参照）。なお、上
記各処理においてｖ_pの値を演算するに際し式（３３）
の初期値ｖ_o1は零とする。 ｔ_P1，Ｅ_m，Ｅ_oを式（２８）〜（３０）及び（４
４）〜（４６）に基づいて算出する（ステップＳ１２
３，ステップＳ１２４）。

【００８４】このようにして、左右の脈波波形に対応す
るｔ_PL,ｔ_PR、ｔ_P1L,ｔ_P1R、Ｅ_mL,Ｅ_mR、Ｅ_oL,Ｅ_oR、
α_L,α_R、ω_L,ω_Rが各々算出されると、マイクロコンピ
ュータ１８１は、これらの値を式（５１）に代入してＬ
_L／Ｌ_Rを算出する（ステップＳ１２５）。この後、Ｌ_R
／Ｌ_L、α_L,α_R、ω_L,ω_Rを式（５２）〜（５４）に代
入してＲ_cR／Ｒ_pL、Ｒ_cR／Ｒ_pL、Ｃ_R／Ｃ_Lを各々算出す
る。

【００８５】３−３：左右比に基づく診断処理動作 図２０は左右比に基づく診断処理を説明するためのフロ
ーチャートである。図において、上述した各循環動態パ
ラメータの左右比が各々算出されると、マイクロコンピ
ュータ１８１は、左右比これらに基づいて、比データＹ
１〜Ｙ４を以下に示す式によって算出する（ステップＳ
２００）。 Ｙ１＝｜１−Ｌ_R／Ｌ_L｜ Ｙ２＝｜１−Ｒ_cR／Ｒ_pL｜ Ｙ３＝｜１−Ｒ_cR／Ｒ_pL｜ Ｙ４＝｜１−Ｃ_R／Ｃ_L｜ 上記式より、各循環動態パラメータについて左右差が大
きい程、比データＹ１〜Ｙ４の値が、大きくなることが
わかる。したがって、比データＹ１〜Ｙ４は、生体機能
のバランスの程度を示しており、これらに基づいて生体
の状態を判定することができる。

【００８６】この後、比データＹ１〜Ｙ４にグレーティ
ング処理を施し、診断データＳＤ１〜ＳＤ４を生成する
（ステップＳ２０１）。具体的には、第１実施形態と同
様に、マイクロコンピュータ１８１がＲＯＭ１１に格納
されている診断テーブルＴＢを参照して、診断データＳ
Ｄ１〜ＳＤ４を生成する。この例の診断テーブルＴＢは
比データＹ１〜Ｙ４を４段階にグレーティングするよう
になっている。この場合、比データＹ１〜Ｙ４が５％未
満であれば、診断データＳＤ１〜ＳＤ４はレベル１を指
示し、比データＹ１〜Ｙ４が５％〜１０％であれば診断
データＳＤ１〜ＳＤ４はレベル２を指示し、比データＹ
１〜Ｙ４が１０％〜２０％であれば診断データＳＤ１〜
ＳＤ４はレベル３を指示し、比データＹ１〜Ｙ４が２０
％以上であれば診断データＳＤ１〜ＳＤ４はレベル４を
指示するように、診断テーブルＴＢが構成される。

【００８７】次に、診断結果の表示処理がなされる（ス
テップＳ２０２）。この場合、マイクロコンピュータ１
８１は、診断データＳＤ１〜ＳＤ４のうち、最もレベル
の高い値を参照し、これに対応する表示データをＲＯＭ
１０から読み出す。例えば、指標データＸ１がレベル１
であっても指標データＸ２がレベル３であれば、レベル
３を参照する。このように高い値を参照するのは、各比
データＹ１〜Ｙ４の医学的な意味が異なるので、一つが
良好であっても他の指標によって疾患の可能性が予見さ
れ得るからである。ここで、レベル１ならば、デイスプ
レイ２０には「健康です。」と表示され、また、レベル
２であれば「健康に要注意」と表示され、レベル３であ
れば、「自律神経失調症などの疾患の可能性あます」と
表示される。これにより被験者は自己の健康状態を判定
することができる。

【００８８】なお、血流量を測定することにより上記式
（４９）中の平均電流（１／ｔ_p）｛Ｅ₀ｔ_p＋（ｔ_p1Ｅ_m
／２）｝に相当する値を求め、この結果に基づきインダ
クタンスＬを算出してもよい。ここで、血流量を測定す
る装置としては、インピーダンス法によるもの，ドップ
ラー法によるもの等が知られている。また、ドップラー
法による血流量測定装置には、超音波を利用したもの，
レーザを利用したもの等がある。

【００８９】また、大動脈起始部の圧力波形のモデルと
して、三角波ではなく、図８（ｂ）に示すような台形波
を使用しても良い。この場合、三角波に比べて実際の圧
力波形に近いので、より正確に循環動態パラメータを求
めることができる。

【００９０】また、循環動態パラメータを数式を用いた
演算により求めたが、各循環動態パラメータを所定範囲
内で変化させたときのモデルの各応答波形を回路シミュ
レータ等によってシミュレーションし、実測の橈骨動脈
波形と最もよく一致する循環動態パラメータを選択して
出力するようにしてもよい。この場合、動脈系の電気的
モデルおよび大動脈起始部の圧力波形のモデルとしてよ
り実際に近い複雑なものを使用することができ、測定精
度がさらに向上する。

【００９１】以上、説明したよう本実施形態によれば、
左右の脈波波形から算出される各循環動態パラメータを
比較して、生体の状態を表す比データＹ１〜Ｙ４を算出
したので、生体の状態を定量化し健康の度合いを診断す
ることができる。また、各循環動態パラメータを比較す
る際には、それらの比を用いたので、１回拍出量ＳＶの
測定を省略することができる。これにより、脈波解析装
置を簡易に構成することができ、しかも測定に際して被
験者の負担を軽減できる。

【００９２】Ｄ．第３実施形態 第３実施形態は、左右の脈波波形のピーク情報等から、
左右の脈が平脈、弦脈、滑脈のいずれに該当するかを特
定し、左右の脈の種類に応じて診断データを生成する。

【００９３】１．第３実施形態の構成 第３実施形態に係わる脈波解析装置の外観構成は、図２
に示す第１実施形態と同様であり、また、電気的構成は
図１０に示す第２実施形態のものと同様である。但し、
第２実施形態では、ピーク情報メモリ２０５に格納され
ているピーク情報に基づいて、マイクロコンピュータ１
８１が循環動態パラメータの比を算出したのに対して、
第３実施形態にあっては、ピーク情報に基づいて、マイ
クロコンピュータ１８１が脈の種類を左右各々について
特定し、これらに基づいて診断データＳＤを生成するよ
うになっている。

【００９４】ここで、上述した機能構成と第３実施形態
の構成との関係を説明する。まず、左脈波検出部１７は
第１の脈波検出手段ｆ１、右脈波検出部３０は第２の脈
波検出手段ｆ２に対応する。また、マイクロコンピュー
タ１８１は、左右の脈波波形の全体形状から生体の状態
の指標となる脈の種類を特定するので、第１の指標算出
手段ｆ３および第２の指標算出手段ｆ４に対応する。ま
た、マイクロコンピュータ１８１は、左右の脈の種類の
組合せに基づいて、診断データＳＤを生成するから、デ
ータ生成手段ｆ６にも対応する。また、ディスプレイ２
０は診断結果を映像によって告知するので、告知手段ｆ
７に対応する。

【００９５】ところで、中医脈診は、指で動脈を押圧し
た際に感じられる脈のありようによって、滑脈、平脈、
弦脈といった脈の種類を特定し、生体の状態を診断する
ものであるが、これを修得するには長い年月を要し、ま
た、才能も必要とされる。さらに左右の脈の差を感じ取
り、これによって生体の状態を診断しようとすれば、よ
り長い研鑽と秀でた才能が必要とされるが、本実施形態
に係わる脈波解析装置によれば、被験者自らが簡易に自
分自身の脈を測定し、健康状態を知ることができる。

【００９６】２．第３実施形態の動作 以下、第３実施形態の動作について図面を参照しつつ説
明する。図２１，２２は、第３実施形態の動作を説明す
るためのフローチャートである。 ２−１：主波の波形幅Ｗｔの算出動作 上述したようにピーク情報は、図１１に示す波形ピーク
Ｐ１〜Ｐ５についての時間ｔ１〜ｔ５、血圧ｙ１〜ｙ
４、および波形の１周期ｔ６からなる。一般に、脈波波
形は、最初の昇降による主波（ピーク点Ｐ１に対応）、
それに続く重拍前波（ピーク点Ｐ３に対応）、降中狭
（ピークＰ点３からピーク点Ｐ４に対応）および重拍波
（ピーク点Ｐ５に対応）から成り立っている。主波は左
心室の急性駆出期に相当する。重拍前波は大動脈の弾性
拡大と抹消反射波の相互関係によって構成される。降中
狭は左心室拡張期の大動脈の圧力を表し、拡張期圧に相
応する。さらに、重拍波は大動脈弁閉鎖に伴う外端血流
の逆流による波である。

【００９７】マイクロコンピュータ１８１は、ピーク情
報に基づいて、脈波の種類を以下のように判別するが、
これに先立ち、図１１に示すＷｔを算出する。Ｗｔは、
主波の高さｙ１から１／３の位置における波形幅であ
る。図２１において、マイクロコンピュータ１８１は、
２＊ｙ１／３を算出し（ステップＳ３００）、算出結果
と波形メモリ１８４から読み出した波高値をこれと順次
比較する。そして、両者が一致した時点の波形アドレス
をマイクロコンピュータ１８１内のバッファメモリに格
納する（ステップＳ３０１）。これにより点Ｑａ，点Ｑ
ｂの時間を求め、両者の差を演算して主波の波形幅Ｗｔ
を算出する（ステップＳ３０２）。

【００９８】２−２：脈の種類の判別動作 次にマイクロコンピュータ１８１は、脈の種類は以下の
ようにして判別する。 弦脈は、図２６（ｃ）に示すように、重拍前波が主波
と融合しているため、1)主波が広くまた2)主波の高さに
対して重拍前波の高さが比較的高い等の特徴である。こ
のため、マイクロコンピュータ１８１は、以下の関係式
（５５）〜（５９）を演算し、これらを満たす場合に弦
脈と判定する（ステップＳ３０３）。 ０．２０＜Ｗｔ／ｔ＜０．２８ …（５５） ｙ３／ｙ１≧０．７ …（５６） ｙ４／ｙ１≧０．５ …（５７） （ｙ５−ｙ４）／ｙ１＜０．０３ …（５８） ｔ１＜０．１２ …（５９）

【００９９】平脈は、図２６（ａ）に示すように、主
波、重拍前波、重拍波からなる三峰波である。このた
め、マイクロコンピュータ１８１は、以下の関係式（６
０）〜（６４）を演算し、これらを満たす場合に平脈と
判定する（ステップＳ３０４）。 ｙ３／ｙ１＜０．７ …（６０） ｙ３／ｙ１＞ｙ４／ｙ１ …（６１） ０．３≦ｙ４／ｙ１＜０．５ …（６２） （ｙ５−ｙ４）／ｙ１＞０．０５ …（６３） ０．１２＜Ｗｔ／ｔ＜０．２ …（６４）

【０１００】滑脈は、図２６（ｂ）に示すように、主
波と重拍前波がほとんど重なっている二峰波である。こ
のため、マイクロコンピュータ１８１は、以下の関係式
（６５）〜（６８）を演算し、これらを満たす場合に滑
脈と判定する（ステップＳ３０５）。 ０．２＜ｙ３／ｙ１＜０．４ …（６５） ０．２＜ｙ４／ｙ１＜０．４ …（６６） （ｙ５−ｙ４）／ｙ１＞０．１ …（６７） Ｗｔ／ｔ＜０．２０ …（６８） なお、上記した弦脈、平脈、滑脈のいずれにも該当しな
い場合には、エラーとして処理される（ステップＳ３０
６）。

【０１０１】２−３：診断データＳＤの生成動作 こうして、脈波波形に基づいて、左右の脈の種類が各々
特定されると、図２２に示すステップＳ３０７に進ん
で、マイクロコンピュータ１８１は、第１の指標データ
Ｘａと第２の指標データＸｂを生成する。第１の指標デ
ータＸａは左脈波波形の脈の種類を表しており、弦脈で
はＬｇ、平脈ではＬｈ、滑脈ではＬｋとなる。また、第
２の指標データＸｂは右脈波波形の脈の種類を表してお
り、弦脈ではＲｇ、平脈ではＲｈ、滑脈ではＲｋとな
る。この後、マイクロコンピュータ１８１は、第１の指
標データＸａと第２の指標データＸｂを組み合わせて、
診断データＳＤを生成する（ステップＳ３０８）。この
場合、診断データＳＤは、ＳＤ１＝（Ｌｈ，Ｒｈ）、Ｓ
Ｄ２＝（Ｌｇ，Ｒｇ）、ＳＤ３＝（Ｌｋ，Ｒｋ）、ＳＤ
４＝（Ｌｇ，Ｒｈ）、ＳＤ５＝（Ｌｇ，Ｒｋ）…ＳＤ９
＝（Ｌｈ，Ｒｇ）といったように９通りがある。

【０１０２】２−４：診断結果の表示動作 次に、マイクロコンピュータ１８１は、診断データＳＤ
に対応する表示データをＲＯＭ１１から読み出し（ステ
ップＳ３０９）、これを表示制御回路１９に転送し、デ
イスプレイ２０に診断結果を表示させる（ステップＳ３
１０）。例えば、診断データＳＤがＳＤ１であれば、左
右共に平脈であるのでデイスプレイ２は「健康です」と
表示される。診断データＳＤがＳＤ２であれば、左右共
に弦脈であるから、「肝胆疾患，皮膚疾患，高血圧，疼
痛性疾患の疑いがあります」と表示される。また、診断
データＳＤがＳＤ３であれば、左右共に滑脈であるか
ら、「浮腫，肝腎疾患，呼吸器疾患，胃腸疾患，炎症性
疾患の疑いがあります」と表示される。

【０１０３】また、診断データＳＤがＳＤ４であれば、
左が弦脈、右が平脈であるから、「自律神経失調症・左
側に動脈硬化の疑いがあります」と表示される。さら
に、診断データＳＤがＳＤ４であれば、左が弦脈・右が
滑脈であるから、左右差がＳＤ３と比較して大きい。こ
のため、「自律神経失調症の疑いが強い・左側に動脈硬
化等の疑い・右側に浮腫等の疑いがあります」と表示さ
れる。これにより、被験者は、自己の健康状態を簡易に
知ることができる。

【０１０４】このように本実施形態によれば、左右の脈
波波形の形状全体から、脈の種類を左右各々について特
定し、これによって生体の状態を診断するようにしたの
で、脈診の知識のない被験者が、自己の健康状態を詳細
に把握することができる。特に、一方の脈診では判断で
きない、左右の生体機能がアンバランスとなっている状
態を診断することができる。

【０１０５】Ｄ．変形例 本発明は、上述した実施形態に限定されるものではな
く、以下に述べる種々の変形が可能である。 左右脈波検出部の他の例 上述した各実施形態において、左右脈波検出部１７，３
０は、圧力センサ１３０で構成したが、本発明はこれに
限定されるものではなく、脈動を検出できるものであれ
ば、どのようなものであってもよい。例えば、光電式脈
波センサであってもよい。光電式脈波センサは、図２３
に示すように構成されるが、その態様には反射光を利用
したものと透過光を利用したものとがある。まず、反射
光を利用したものについて説明する。図２３において、
スイッチＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加される
と、ＬＥＤ３２から光が照射され、血管や組織によって
反射された後に、フォトトランジスタ３３によって受光
され、脈波信号Ｍが検出される。ここで、ＬＥＤの発光
波長は、血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に
選ばれる。このため、受光レベルは血流量に応じて変化
する。したがって、受光レベルを検出することによっ
て、脈動を検出できる。

【０１０６】また、反射光を利用する場合、ＬＥＤとし
ては、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）
の青色ＬＥＤが好適である。青色ＬＥＤの発光スペクト
ルは、例えば４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光
波長域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあ
る。この場合には、かかる発光特性を有するＬＥＤに対
応させてフォトトランジスタＰＴとして、ＧａＡｓＰ系
（ガリウム−砒素−リン系）のフォトトランジスタＰＴ
を用いればよい。このフォトトランジスタＰＴの受光波
長領域は、例えば、主要感度領域が３００ｎｍから６０
０ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領
域がある。このような青色ＬＥＤとフォトトランジスタ
ＰＴとを組み合わせると、その重なり領域である３００
ｎｍから６００ｎｍまでの波長領域において、脈波が検
出される。この場合には、以下の利点がある。

【０１０７】まず、外光に含まれる光のうち、波長領域
が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向
があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていな
い指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトト
ランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波
長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。一
方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほと
んど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下と
しても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００
ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくと
も、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中
のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍま
での光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの
光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大き
い。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光
特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎ
ｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その
検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血
量変化に基づく脈波信号のＳ／Ｎ比を高めることができ
る。 次に、透過光を利用する場合について説明する。
上述したように、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指
の組織を透過しにくい傾向がある。このため、透過光を
利用する場合は、発光部から波長が６００ｎｍ〜１００
０ｎｍの光を照射し、照射光を組織→血管→組織の順に
透過させ、この透過光の光量変化を検出するようにして
いる。透過光は血液中のヘモグロビンの吸収を受けるの
で、透過光の光量変化を検出することによって、脈波波
形を検出することができる。この場合、発光部には、Ｉ
ｎＧａＡｓ系（インジウム−ガリウム−砒素）やＧａＡ
ｓ系（ガリウム−砒素）のレーザー発光ダイオードが好
適である。ところで、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍ
の外光は組織を透過し易いので、受光部に外光が入射す
ると脈波信号のＳ／Ｎが劣化してしまう。そこで、発光
部から偏光したレーザー光を照射し、透過光を偏光フィ
ルタを介して受光部で受光するようにしてもよい。これ
により、外光の影響を受けることなく、脈波信号を良好
なＳ／Ｎ比で検出することができる。

【０１０８】光電式脈波センサは、まず、上述した腕時
計に用いられる。反射光を用いる場合には、弾性ゴム１
３１とその裏面に設けられる圧力センサ１３０の替わり
に、発光部と受光部を一体にしたセンサユニットを用い
る。一方、透過光を用いる場合には、図２４（ａ）に示
すように、発光部２００を締着具１４５の締め付け側に
設け、時計本体側には受光部２０１を設けている。この
場合、発光部２００から照射された光は、血管１４３を
透過した後、橈骨２０２と尺骨２０３の間を通って、受
光部２０１に達する。次に、検出部位を指とする使用態
様を説明する。図２４（ｂ）は反射光を用いて指尖部で
脈波を検出する例である。この場合、センサユニット１
０２には、発光部と受光部が組み込まれており、リング
状のセンサ固定用バンド１０４によって指に固定され
る。そして、脈波信号Ｍは接続ケーブル１０１を介して
図示せぬ装置本体と接続されている。また、同図（ｃ）
は透過光を用いて脈波を検出する例である。把持部材２
０４と把持部材２０５は、バネ２０７で付勢され、軸２
０６を中心に回動できるようになっている。また、把持
部材２０４と把持部材２０５には、発光部２００と受光
部２０１が設けられている。この脈波検出部を用いる場
合には、母指と示指の間の水かき部分を把持部材２０４
と把持部材２０５で把持して脈波を検出する。

【０１０９】次に、光電式脈波センサを眼鏡と組み合わ
せた使用態様を説明する。なお、この眼鏡の形態では、
使用者に対する告知手段としての表示装置も一緒に組み
込まれた構造になっている。したがって、脈波検出部と
して以外に表示装置としての機能についても併せて説明
する。図２５は、脈波検出部が接続された装置を眼鏡に
取り付けた様子を表わす斜視図である。図のように、装
置本体は本体７５ａと本体７５ｂに分かれ、それぞれ別
々に眼鏡の蔓７６に取り付けられており、これら本体が
蔓７６内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気
的に接続されている。

【０１１０】本体７５ａは表示制御回路を内蔵してお
り、この本体７５ａのレンズ７７側の側面には全面に液
晶パネル７８が取り付けられ、また、該側面の一端には
鏡７９が所定の角度で固定されている。さらに本体７５
ａには、光源（図示略）を含む液晶パネル７８の駆動回
路と、表示データを作成するための回路が組み込まれて
いる。この光源から発射された光は、液晶パネル７８を
介して鏡７９で反射されて、眼鏡のレンズ７７に投射さ
れる。また、本体７５ｂには、装置の主要部が組み込ま
れており、その上面には各種のボタンが設けられてい
る。なお、これらボタン８０，８１の機能は装置毎に異
なる。一方、光電式脈波センサを構成するＬＥＤ３２お
よびフォトトランジスタ３３（図２３を参照）はパッド
８２，８３に内蔵されると共に、パッド８２，８３を耳
朶へ固定するようになっている。これらのパッド８２，
８３は、本体７５ｂから引き出されたリード線８４，８
４によって電気的に接続されている。

【０１１１】上述した各実施形態において、左右差や
左右比を示す指標（歪率、循環動態パラメータ、脈の種
類等）と症例との対応をデータベース化しておくことに
より、種々の症例についても検出が可能となる。また、
一人の患者について、左右差を示す指標の変化傾向と体
調／疾病の度合い等をデータベース化することで、その
患者の回復度などを客観的にみることも可能である。

【０１１２】上述した各実施形態において、左右脈波
検出装置１，２間は赤外線を用いて通信を行ったが、有
線や電波を用いて通信を行ってもよい。また、最初に右
側を測定し、その解析結果（歪率等）をＲＡＭ１２に格
納し、次に、左側を測定し、その解析結果とＲＡＭ１２
に記憶された解析結果とを比較してもよい。この場合、
には、腕時計タイプの脈波解析装置を左右交互に手首に
装着し、測定を行う。これにより、右脈波検出装置２を
省略することが可能となる。

【０１１３】上述した第１実施形態では、左右脈波を
解析するため、左右脈波周波数解析部１３，１４を設け
たが、時分割で周波数解析を行うことにより、いずれか
一方を省略してもよい。また、左右の脈波波形から基本
波および各調波の周波数成分を左右脈波周波数解析部１
３，１４によって各々求め、同じ次数の周波数成分の差
分を差分データＹとしてＣＰＵ１０で算出し、差分デー
タＹをＣＰＵ１０でグレーディングして診断データＳＤ
を生成するようにしてもよい。また、第１実施形態で
は、歪率の左右差をグレーティングしたが、第２実施形
態のように左右の歪率の比をグレーティングしてもよ
い。また、この場合、基本波および各調波の周波数成分
を周波数解析部１３，１４によって各々求め、同じ次数
の周波数成分の比を比データＹとしてＣＰＵ１０で算出
し、比データＹをＣＰＵ１０でグレーディングして診断
データＳＤを生成するようにしてもよい。、また、周波
数解析の手法としては、ＦＦＴにより脈波のスペクトル
を求める以外にも、ＤＦＴ（離散フーリエ変換），ＭＥ
Ｍ（最大エントロピー法），ウェーブレット変換などの
各種の周波数解析手法を適用してもよい。

【０１１４】上述した第２実施形態では、循環動態パ
ラメータの左右比をグレーティングしたが、左右差を求
めこれをグレーティングしてもよい。この場合には、図
９に示すカフと１回拍出量検出部によって、１回拍出量
を検出すればよい。この場合、循環動態パラメータのう
ちのインダクタンスＬは固定値とすることとして、測定
した橈骨動脈脈波の波形のみに基づいてその他の循環動
態パラメータの値を算出し、１回拍出量測定部を省略し
てもよい。

【０１１５】上述した第３実施形態において、左右差
のグレーディングを行って、これを表示するようにして
もよい。例えば、左右が共に平脈の場合を基準「レベル
０」とし、左右のうちいずれか一方が平脈で他方が滑脈
の場合を「レベル１」、左右のうちいずれか一方が平脈
で他方が弦脈の場合を「レベル２」、左右のうちいずれ
か一方が滑脈で他方が弦脈の場合を「レベル３」とすれ
ばよい。この場合、レベルが大きい程、左右差が大き
く、自律神経失調の傾向が強いと診断できる。

【０１１６】上述した第３実施形態において、平脈、
弦脈、滑脈といった脈象毎に、どの程度その脈象に適合
しているかを表す指標を評価関数によって求めるように
してもよい。この場合、評価関数はｙ１〜ｙ５，Ｗｔ，
ｔを適宜組み合わせて変数とし、各脈象の特徴が現れる
ように関数を決定すればよい。そして、算出された左右
の指標に基づいて診断結果をデイスプレイに表示すれ
ば、より詳細な診断を行うことが可能となる。

【０１１７】また、上述した各実施形態においては、
ディスプレイ２０を告知手段の一例として説明したが、
装置から人間に対して告知をするための手段としては以
下説明するようなものが挙げられる。これら手段は五感
を基準に分類するのが適当かと考えられる。なお、これ
らの手段は、単独で使用するのみならず複数の手段を組
み合わせても良いことは勿論である。そして、以下説明
するように、例えば視覚以外に訴える手段を用いれば、
視覚障害者であっても告知内容を理解することができ、
同様に、聴覚以外に訴える手段を用いれば聴覚障害者に
対して告知を行うことができ、障害を持つ使用者にも優
しい装置を構成できる。また、聴覚や触覚に訴える手段
を用いることで、使用者が運動中であっても腕時計の液
晶表示部をわざわざ見る必要がないといった利点が得ら
れることになって、装置の使い勝手が向上する。

【０１１８】まず、聴覚に訴える告知手段としては、脈
波の分析結果，診断結果などを知らせるための目的でな
されるものなどがある。例えば、ブザー、圧電素子、ス
ピーカが該当する。また、特殊な例として、告知の対象
となる人間に携帯用無線呼出受信機を持たせ、告知を行
う場合にはこの携帯用無線呼出受信機を装置側から呼び
出すようにすることが考えられる。また、これらの機器
を用いて告知を行うにあたっては、単に告知するだけで
はなく、何らかの情報を一緒に伝達したい場合も多々あ
る。そうした場合、伝えたい情報の内容に応じて、以下
に示す音量等の情報のレベルを変えれば良い。例えば、
音高、音量、音色、音声、音楽の種類（曲目など）であ
る。

【０１１９】次に、視覚に訴える告知手段が用いられる
のは、装置から各種メッセージ，測定結果を知らせる目
的であったり、警告をするためであったりする。そのた
めの手段として以下のような機器が考えられる。例え
ば、ディスプレイ装置、ＣＲＴ（陰極線管表示装置），
ＬＣＤ（液晶表示ディスプレー）、プリンタ、Ｘ−Ｙプ
ロッタ、ランプなどがある。なお、特殊な表示装置とし
て眼鏡型のプロジェクター（図２５を参照）がある。ま
た、告知にあたっては以下に示すようなバリエーション
が考えられる。例えば、数値の告知におけるデジタル表
示，アナログ表示の別、グラフによる表示、表示色の濃
淡、数値そのまま或いは数値をグレード付けして告知す
る場合の棒グラフ表示、円グラフ、フェイスチャート等
である。６個のグレード付けを想定すれば、フェースチ
ャートは例えば、図２９に示すものとなる。

【０１２０】次に、触覚に訴える告知手段は、警告の目
的で使用されることがあると考えられる。そのための手
段として以下のようなものがある。まず、腕時計等の携
帯機器の裏面から突出する形状記憶合金を設け、この形
状記憶合金に通電するようにする電気的刺激がある。ま
た、腕時計等の携帯機器の裏から突起物（例えばあまり
尖っていない針など）を出し入れ可能な構造としてこの
突起物によって刺激を与える機械的刺激がある。

【０１２１】次に、嗅覚に訴える告知手段は、装置に香
料等の吐出機構を設けるようにして、告知する内容と香
りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出す
るように構成しても良い。ちなみに、香料等の吐出機構
には、マイクロポンプなどが最適である。

【０１２２】

【発明の効果】以上説明したように本発明の発明特定事
項によれば、左右の脈波の相違を脈波全体から捉えるこ
とができるので、生体の状態を正確に判定することがで
きる。また、左右の脈波の相違をグレーティングしたの
で、体調や疾患の程度を客観的に知ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態に係わる機能構成を示す
ブロック図である。

【図２】 本発明の第１実施形態に係わる脈波解析装置
の斜視図である。

【図３】 同実施形態に係わる左脈波検出装置の使用時
の状態を示す説明図である。

【図４】 同実施形態に係わる脈波解析装置の電気的構
成を示すブロック図である。

【図５】 同実施形態の診断例に係わる左右の脈波波形
の波形図である。

【図６】 本発明の第２実施形態に係わる四要素集中定
数モデルの回路図である。

【図７】 同実施形態に係わる大動脈起始部の圧力波形
を示す波形図である。

【図８】 同実施形態に係わる大動脈起始部の圧力波形
を近似した波形図である。

【図９】 同実施形態に係わる１回拍出量の測定を説明
するための説明図である。

【図１０】 同実施形態に係わる脈波解析装置に用いら
れる波形抽出記憶部とその周辺回路のブロック図であ
る。

【図１１】 同実施形態に係わる波形パラメータを定義
するためにい示す１拍分の脈波波形の波形図である。

【図１２】 同実施形態に係わる波形メモリ１８４に記
憶された橈骨動脈波形を例示する波形図である。

【図１３】 同実施形態に係わるピーク情報メモリ２０
５の記憶内容を示す説明図である。

【図１４】 同実施形態に係わる四要素集中定数モデル
におけるパラメータ算出処理の動作を示すフローチャー
トである。

【図１５】 同実施形態に係わる四要素集中定数モデル
におけるパラメータ算出処理の動作を示すフローチャー
トである。

【図１６】 同実施形態に係わる四要素集中定数モデル
におけるパラメータ算出処理の動作を示すフローチャー
トである。

【図１７】 同実施形態に係わる四要素集中定数モデル
におけるパラメータ算出処理の動作を示すフローチャー
トである。

【図１８】 同実施形態に係わる平均化処理により得ら
れた橈骨動脈波形を例示する波形図である。

【図１９】 同実施形態に係わる平均化処理により得ら
れた橈骨動脈波形を例示すると共に該波形に適用する処
理の内容を説明する説明図である。

【図２０】 同実施形態に係わる左右比に基づく診断処
理を説明するためのフローチャートである。

【図２１】 本発明の第３実施形態に係わる脈波解析装
置の動作を説明するためのフローチャートである。

【図２２】 同実施形態に係わる脈波解析装置の動作を
説明するためのフローチャートである。

【図２３】 変形例に係わる光電式脈波センサの回路図
である。

【図２４】 変形例に係わる光電式脈波センサの使用状
態を説明するための図である。

【図２５】 変形例に係わる光電式脈波センサが接続さ
れた装置を眼鏡に取り付けた様子を表わす斜視図であ
る。

【図２６】 代表的な脈波波形を示す波形図である。

【図２７】 第１実施形態に係わる原理において、歪率
と代表的な脈波波形である平脈，滑脈，弦脈との関係を
説明するためのグラフである。

【図２８】 第１実施形態に係わる診断テーブルの内容
を示す図である。

【図２９】 変形例に係わるフェイスチャートを示す図
である。

【符号の説明】

１０ ＣＰＵ（データ生成手段、差算出手段） １２ ＲＡＭ（記憶手段） １３ 左脈波周波数解析部（第１の指標算出手段） １４ 右脈波周波数解析部（第２の指標算出手段） １７ 左脈波検出部（第１の脈波検出部） ３０ 右脈波検出部（第２の脈波検出部） １３０ 圧力センサ（第１，第２圧力センサ） １８０ 波形抽出記憶部（比算出手段） １８１ マイクロコンピュータ（データ生成手段、比算
出手段） ＳＤ 診断データ

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 生体左側の動脈の脈動を第１脈波信号と
   して検出する第１の脈波検出部と、 生体右側の動脈の脈動を第２脈波信号として検出する第
   ２の脈波検出部と、 前記第１脈波信号に前記生体の心拍周期に同期した波形
   全体の形状を示す指標を抽出する処理を施して、前記生
   体の状態を示す第１指標データを算出する第１の指標算
   出手段と、 前記第２脈波信号に前記生体の心拍周期に同期した波形
   全体の形状を示す指標を抽出する処理を施して、前記生
   体の状態を示す第２指標データを算出する第２の指標算
   出手段と、 前記第１指標データと前記第２指標データの差分に基づ
   いてを差分データを算出する差分算出手段と、 前記差分データをグレーディングして診断データを生成
   するデータ生成手段とを備えることを特徴とする脈波解
   析装置。
2. 【請求項２】 生体左側の動脈の脈動を第１脈波信号と
   して検出する第１の脈波検出部と、 生体右側の動脈の脈動を第２脈波信号として検出する第
   ２の脈波検出部と、 前記第１脈波信号に一定の処理を施して、前記生体の状
   態を示す第１指標データを算出する第１の指標算出手段
   と、 前記第２脈波信号に前記一定の処理を施して、前記生体
   の状態を示す第２指標データを算出する第２の指標算出
   手段と、 前記第１指標データと前記第２指標データの比に基づい
   てを比データを算出する比算出手段と、 前記比データをグレーディングして診断データを生成す
   るデータ生成手段とを備えることを特徴とする脈波解析
   装置。
3. 【請求項３】 生体左側の動脈の脈動を第１脈波信号と
   して検出する第１の脈波検出部と、 生体右側の動脈の脈動を第２脈波信号として検出する第
   ２の脈波検出部と、 前記第１脈波信号に一定の処理を施して、前記生体の状
   態を示す第１指標データを算出する第１の指標算出手段
   と、 前記第２脈波信号に前記一定の処理を施して、前記生体
   の状態を示す第２指標データを算出する第２の指標算出
   手段と、 前記第１指標データと前記第２指標データの組み合わせ
   に基づいて、診断データを生成するデータ生成手段とを
   備えることを特徴とする脈波解析装置。
4. 【請求項４】 前記第１の指標算出手段は、前記第１脈
   波信号の周波数スペクラムに基づいて第１指標データと
   して算出し、前記第２の指標算出手段は、前記第２脈波
   信号の周波数スペクラムに基づいて第２指標データとし
   て算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか
   １項に記載の脈波解析装置。
5. 【請求項５】 前記第１の指標算出手段は、前記第１脈
   波信号の周波数スペクラムに基づいて歪率を第１指標デ
   ータとして算出し、前記第２の指標算出手段は、前記第
   ２脈波信号の周波数スペクラムに基づいて歪率を第２指
   標データとして算出することを特徴とする請求項１乃至
   ４のいずれか１項に記載の脈波解析装置。
6. 【請求項６】 前記第１の指標算出手段は、前記第１脈
   波信号に基づいて前記生体の循環系をモデル化した等価
   回路のパラメータを前記第１指標データとして算出し、
   前記第２の指標算出手段は、前記第２脈波信号に基づい
   て前記生体の循環系をモデル化した等価回路のパラメー
   タを前記第２指標データとして算出することを特徴とす
   る請求項１乃至３のいずれか１項に記載の脈波解析装
   置。
7. 【請求項７】 前記第１の指標算出手段は、前記第１脈
   波信号の各ピーク情報に基づいて前記第１指標データを
   算出し、前記第２の指標算出手段は、前記第２脈波信号
   の各ピーク情報に基づいて前記第２指標データを算出す
   ることを特徴とする請求項３に記載の脈波解析装置。
8. 【請求項８】 前記第１脈波検出部は、生体左側の動脈
   の脈動を圧力によって検出する第１圧力センサからな
   り、前記第２脈波検出部は、生体右側の動脈の脈動を圧
   力によって検出する第２圧力センサからなることを特徴
   とする請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の脈波
   解析装置。
9. 【請求項９】 前記第１脈波検出部は、生体左側の動脈
   の検出部位に光を照射し、その光を受光して得た受光信
   号を第１脈波信号として検出し、前記第２脈波検出部
   は、生体右側の動脈の検出部位に光を照射し、その光を
   受光して得た受光信号を第２脈波信号として検出するこ
   とを特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか１項に記
   載の脈波解析装置。
10. 【請求項１０】 前記第１脈波検出部および前記第２脈
    波検出部は、波長が３００ｎｍから７００ｎｍの光を生
    体の検出部位に照射し、その反射光を受光して受光信号
    を検出することを特徴とする請求項９に記載の脈波解析
    装置。
11. 【請求項１１】 前記第１脈波検出部および前記第２脈
    波検出部は、波長が６００ｎｍから１０００ｎｍの光を
    生体の検出部位に照射し、その透過光を受光して受光信
    号を検出することを特徴とする請求項９に記載の脈波解
    析装置。
12. 【請求項１２】 前記第１の指標データと前記第２の指
    標データのうち少なくとも一方を記憶する記憶手段と、 前記第１脈波検出部と前記第２脈波検出部を兼用する脈
    波検出部とを備えることを特徴とする請求項１乃至１１
    のうちいずれか１項に記載の脈波解析装置。
13. 【請求項１３】 前記診断データに基づいて、診断結果
    を告知する告知手段を備えることを特徴とする請求項１
    乃至１２のうちいずれか１項に記載の脈波解析装置。