末梢血管抵抗測定装置

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【発明の名称】	末梢血管抵抗測定装置
【発明者】	【氏名】森瀬敏夫
【要約】	【課題】【解決手段】圧最高時点決定手段７４（ＳＢ２乃至ＳＢ３）により、圧脈波センサ３８によって検出された圧脈波形の一脈波中の最高圧Ｐ_maxを示す圧最高時点ｔ_amxが決定され、脈波正規化手段７６（ＳＢ５）により、その圧最高時点ｔ_amxから１８０ｍｓｅｃ後までの圧脈波の脈圧が正規化されて正規化脈波Ｗが決定され、末梢血管抵抗算出手段７８（ＳＢ６乃至ＳＢ８）により、その正規化脈波Ｗに基づいて、数式１の関係から生体の末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されるので、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗ＴＰＲを測定することができる。

【特許請求の範囲】
【請求項１】生体の末梢血管抵抗を非侵襲にて測定する末梢血管抵抗測定装置であって、前記生体の動脈の圧脈波を非侵襲で連続して検出する圧脈波検出装置と、該圧脈波検出装置により検出された圧脈波形の一脈波中の最高圧を示す圧最高時点を決定する圧最高時点決定手段と、該圧最高時点決定手段により決定された圧最高時点から所定時間の前記圧脈波形の脈圧を正規化することにより正規化脈波を決定する脈波正規化手段と、予め設定された関係から、該脈波正規化手段により正規化された正規化脈波に基づいて、前記生体の末梢血管抵抗を算出する末梢血管抵抗算出手段とを、含むことを特徴とする末梢血管抵抗測定装置。
【請求項２】前記末梢血管抵抗算出手段において用いられる予め設定された関係は、それぞれ異なる末梢血管抵抗を表す複数の前記正規化脈波を模式的に表現した複数の入力波形と、該入力波形に対応して設定された基準出力値列とに基づいて予め学習されたニューラルネットワークを含むものである請求項１記載の末梢血管抵抗測定装置。

【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体の末梢血管抵抗を非侵襲にて測定する末梢血管抵抗測定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】血圧の調節機構の研究あるいは循環動態の研究において末梢血管抵抗を知ることは非常に有用である。従来の末梢血管抵抗測定装置は、Ｓｗａｎ－Ｇａｎｚカテーテルを用いた装置が主であり、カテーテルを用いて心拍出量を求め、末梢血管抵抗を算出する装置であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の末梢血管抵抗測定装置は観血的であり侵襲的である。すなわち、心臓にカテーテルを挿入することが必要となるため、特殊な検査室に備えられたＸ線透視装置が必要である。また、患者にも多大な負担を強い、且つ血管穿刺による感染の危険性もある。さらに、上記従来の末梢血管抵抗測定装置は、最短でも数十秒毎のデータしか得られないという問題もある。そのため、広範な臨床試験への応用は制限されていた。
【０００４】本発明は以上のような事情を背景として為されたものであり、その目的とするところは、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗を測定することができる末梢血管抵抗測定装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、生体の末梢血管抵抗を非侵襲にて測定する末梢血管抵抗測定装置であって、前記生体の動脈の圧脈波を非侵襲で連続して検出する圧脈波検出装置と、その圧脈波検出装置により検出された圧脈波形の一脈波中の最高圧を示す圧最高時点を決定する圧最高時点決定手段と、その圧最高時点決定手段により決定された圧最高時点から所定時間の前記圧脈波形の脈圧を正規化することにより正規化脈波を決定する脈波正規化手段と、予め設定された関係から、その脈波正規化手段により正規化された正規化脈波に基づいて、前記生体の末梢血管抵抗を算出する末梢血管抵抗算出手段とを、含むことにある。
【０００６】
【発明の効果】このようにすれば、圧最高時点決定手段により、圧脈波検出装置によって検出された圧脈波形の一脈波中の最高圧を示す圧最高時点が決定され、脈波正規化手段により、その圧最高時点から所定時間の圧脈波形の脈圧すなわち振幅が正規化されて正規化脈波が決定され、末梢血管抵抗算出手段により、その正規化脈波に基づいて、予め設定された関係から生体の末梢血管抵抗が算出されるので、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗を測定することができる。
【０００７】
【発明の他の態様】ここで、好適には、前記末梢血管抵抗算出手段において用いられる予め設定された関係は、それぞれ異なる末梢血管抵抗を表す複数の前記正規化脈波を模式的に表現した複数の入力波形と、その入力波形に対応して設定された基準出力値列とに基づいて予め学習されたニューラルネットワークを含むものである。このようにすれば、前記脈波正規化手段により正規化された正規化脈波と、生体の末梢血管抵抗との関係が容易に設定される利点がある。
【０００８】また、好適には、前記末梢血管抵抗測定装置は、前記生体に接触される電極を通してその生体の心電誘導波形を検出する心電誘導装置と、その心電誘導波形の周期的に繰り返す所定部位に基づいて前記圧脈波形の一脈波を決定する一脈波決定手段とをさらに含むものである。このようにすれば、一脈波決定手段により、心電誘導波形の所定部位に基づいて前記圧脈波形の一脈波が決定されるので、圧最高時点決定手段により、確実に一脈波毎の圧最高時点が決定できる利点がある。因みに、圧脈波自体の周期的に繰り返す所定部位に基づいて一脈波を決定する場合、たとえば、圧脈波の立ち上がり点に基づいて一脈波を決定する場合は、その圧脈波の立ち上がり点が不明確であるために、一脈波を正確に決定できない場合も生じ得るのである。
【０００９】
【発明の好適な実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本発明が適用された末梢血管抵抗測定装置１０の構成を説明するブロック図である。
【００１０】図１において、末梢血管抵抗測定装置１０は、生体の手首１２に装着されて体表面１４上から撓骨動脈１６を押圧し、その撓骨動脈１６からの圧脈波を検出して圧脈波信号ＳＭ₁を出力する圧脈波検出プローブ１８と、心筋の活動電位を示す心電誘導波を検出して、その心電誘導波を示す心電誘導信号ＳＭ₂を出力する心電誘導装置２０と、それら圧脈波信号ＳＭ₁および心電誘導信号ＳＭ₂を処理し、末梢血管抵抗ＴＰＲを算出する演算制御装置２２と、演算制御装置２２により算出された末梢血管抵抗ＴＰＲ等を表示する表示器２４とを含んで構成されている。
【００１１】圧脈波検出プローブ１８は、図２に詳しく示すように、容器状を成すセンサハウジング２６を収容するケース２８と、このセンサハウジング２６を、撓骨動脈１６の幅方向に移動させるためにそのセンサハウジング２６に螺合され且つケース２８の駆動部３０内に設けられた図示しないモータによって回転駆動されるねじ軸３２とを備えている。上記ケース２８には装着バンド３４が取りつけられており、上記容器状を成すセンサハウジング２６の開口端が人体の体表面１４に対向する状態で装着バンド３４により手首１２に着脱可能に取り付けられるようになっている。上記センサハウジング２６の内部には、ダイヤフラム３６を介して圧脈波センサ３８が相対移動可能かつセンサハウジング２６の開口端からの突出し可能に設けられており、これらセンサハウジング２６およびダイヤフラム３６等によって圧力室４０が形成されている。この圧力室４０内には、空気ポンプ４２から調圧弁４４を経て圧力空気が供給されるようになっており、これにより、圧脈波センサ３８は圧力室４０内の圧力に応じた押圧力で前記体表面１４に押圧される。なお、本実施例では、圧脈波センサ３８の押圧力は圧力室４０内の圧力（単位：mmHg）で示される。
【００１２】上記センサハウジング２６およびダイヤフラム３６は、圧脈波センサ３８を撓骨動脈１６に向かって押圧する押圧装置４６を構成しており、上記ねじ軸３２および図示しないモータは、圧脈波センサ３８が押圧される押圧位置をその撓骨動脈１６の幅方向に移動させて変更する押圧位置変更装置すなわち幅方向移動装置４８を構成している。
【００１３】上記圧脈波センサ３８は、たとえば、単結晶シリコン等から成る半導体チップから成る押圧面５０に多数の半導体感圧素子（図示せず）が撓骨動脈１６の幅方向すなわちねじ軸３２と平行な圧脈波センサ３８の移動方向に０．２mm程度の一定の間隔で配列されて構成されており、手首１２の体表面１４の撓骨動脈１６上に押圧されることにより、撓骨動脈１６から発生して体表面１４に伝達される圧力振動波すなわち圧脈波を検出し、その圧脈波を表す圧脈波信号ＳＭ₂ をＡ／Ｄ変換器５２を介して演算制御装置２２へ供給する。従って、本実施例では圧脈波センサ３８が圧脈波検出装置として機能している。
【００１４】前記心電誘導装置２０は、生体の所定の部位に貼り着けられる複数の電極５４を介して心筋の活動電位を示す心電誘導波、所謂心電図を連続的に検出するものであり、その心電誘導波を示す信号ＳＭ₂ を前記演算制御装置２２へ供給する。図３は、前記圧脈波センサ３８により検出された圧脈波信号ＳＭ₁の表す圧脈波、および心電誘導装置２０により検出された心電誘導信号ＳＭ₂の表す心電誘導波の一例を示している。
【００１５】前記演算制御装置２２は、ＣＰＵ５６，ＲＯＭ５８，ＲＡＭ６０，および図示しないＩ／Ｏポート等を備えた所謂マイクロコンピュータにて構成されており、ＣＰＵ５６は、ＲＯＭ５８に予め記憶されたプログラムに従ってＲＡＭ６０の記憶機能を利用しつつ信号処理を実行し、駆動部３０に駆動信号を出力して圧脈波センサ３８の押圧位置を調節するとともに、空気ポンプ４２および調圧弁４４へ図示しない駆動回路を介して駆動信号を出力して圧力室４０内の圧力を調節する。
【００１６】すなわち、演算制御装置２２は、押圧装置４６により圧脈波センサ３８を最適押圧力よりも十分に低く予め設定された比較的小さな第１押圧値Ｐ₁ で押圧させ、その状態でその圧脈波センサ３８の各圧力検出素子のうち最大脈波振幅を示すものが、その圧力検出素子の配列方向において予め設定された中央部に位置するように押圧位置を調節する。続いて、圧脈波センサ３８の押圧力を連続的に変化させ、その変化過程で得た圧脈波に基づいて撓骨動脈１６の血管壁の一部を略平坦とするための最適押圧力Ｐ_HDPOを決定し、その最適押圧力Ｐ_HDPOを維持するように調圧弁４４を制御する。
【００１７】そして、演算制御装置２２は、圧脈波センサ３８から供給される圧脈波信号ＳＭ₁を、心電誘導装置２０から供給される心電誘導信号ＳＭ₂とともに、光磁気ディスク等の外部記憶装置６２に記憶させ、その外部記憶装置６２に記憶された圧脈波信号ＳＭ₁および心電誘導信号ＳＭ₂に基づいて末梢血管抵抗ＴＰＲを算出する。
【００１８】図４は、上記末梢血管抵抗測定装置１０における演算制御装置２２の末梢血管抵抗ＴＰＲ決定機能の要部を説明する機能ブロック線図である。波形記憶手段７０は、圧脈波センサ３８が前記最適押圧力Ｐ_HDPOで撓骨動脈１６を押圧する過程において、その圧脈波センサ３８から供給される圧脈波信号ＳＭ₁を、心電誘導信号ＳＭ₂とともに、外部記憶装置６２に記憶する。
【００１９】一脈波決定手段７２は、上記波形記憶手段７０により外部記憶装置６２に記憶された心電誘導信号ＳＭ₂が表す心電誘導波形の周期的に繰り返す所定部位間、たとえばＲ波－Ｒ波間を、その心電誘導信号ＳＭ₂とともに外部記憶装置６２に記憶された圧脈波信号ＳＭ₁の一脈波に決定する。このようにして決定された圧脈波信号ＳＭ₁の一脈波は、図３に示すように一拍毎の最低圧Ｐ_minおよび最高圧Ｐ_maxをそれぞれ一点づつ含んでいる。
【００２０】圧最高時点決定手段７４は、上記一脈波決定手段７２により決定された圧脈波信号ＳＭ₁が表す圧脈波の一脈波毎に、それぞれ最高圧Ｐ_maxを示す圧最高時点ｔ_maxを決定する。
【００２１】脈波正規化手段７６は、脈波毎に異なる脈圧すなわち振幅を正規化するため、上記圧最高時点決定手段７４により決定された圧最高時点ｔ_maxを基準点として、それから所定時間（たとえば１８０ｍｓｅｃ）の圧脈波の脈圧を正規化して、正規化脈波Ｗを決定する。すなわち、圧最高時点ｔ_maxの脈圧（振幅）Ｐ_maxを「１」とし、上記所定時間後における脈圧Ｐを「０」として、その所定時間の圧脈波の脈圧を正規化して、正規化脈波Ｗとする。なお、上記圧最高時点ｔ_maxからの所定時間の圧脈波は、正常血圧若年女性、高血圧高齢男性等の末梢血管抵抗が異なると考えられる種々の患者の圧脈波形を比較することにより、最も末梢血管抵抗ＴＰＲの影響が現れる部位であると認められた部位である。すなわち、図５（末梢血管抵抗ＴＰＲの異なる２つの圧脈波を模式的に示す図）にも示されるように、末梢血管抵抗ＴＰＲの値が高い場合と低い場合を比較すると、末梢血管抵抗ＴＰＲの値が高い場合は、圧最高点ｔ_maxからの圧脈波の減少は相対的に緩やかなのである。
【００２２】末梢血管抵抗算出手段７８は、予め設定された関係から、脈波正規化手段７６により正規化された正規化脈波Ｗに基づいて、生体の末梢血管抵抗ＴＰＲを算出する。上記予め設定された関係には、たとえば、数式１に示される関係が用いられる。なお、数式１において、ａ，ｂは、予め実験的に求められた定数であり、たとえばａ＝１６９０，ｂ＝２４００が用いられ、ｘは変数である。
【００２３】
【数１】ＴＰＲ＝ａ＋ｂｘ【００２４】上記数式１の変数ｘは、それぞれ異なる末梢血管抵抗ＴＰＲを表す複数の正規化脈波Ｗを模式的に表した複数の入力波形Ｉ_nと、その入力波形Ｉ_nに対応して設定された基準出力値列Ｓ_nとに基づいて予め学習されたニューラルネットワークＮＮを用いて算出されるものである。図５にも示されたように、正規化脈波Ｗには末梢血管抵抗ＴＰＲが反映されているので、末梢血管抵抗ＴＰＲが高い場合を示す正規化脈波Ｗから末梢血管抵抗ＴＰＲが低い場合を示す正規化脈波Ｗまでのｎ種類の波形を模式的に表す入力波形Ｉ_nと、その入力波形Ｉ_nに対応して設定された基準出力値列Ｓ_nとに基づいて、正規化脈波Ｗと末梢血管抵抗ＴＰＲとの関係を決定するのである。この基準出力値列Ｓ_nは、ニューラルネットワークＮＮの出力層ユニットと同数の数値を一組とする数列であり、それぞれの基準出力値列Ｓ_nは、数列中において最大値を示すものの位置が異なるように設定されている。
【００２５】図６は、そのニューラルネットワークＮＮの一例を示すものであり、１７ユニットα_i（ｉ＝１～１７）を備える入力層αと、１４ユニットβ_j（ｊ＝１～１４）を備える隠れ層（中間層）βと、１６ユニットγ_k（ｋ＝１～１６）を備える出力層γとから構成されている。そして、このニューラルネットワークＮＮは、出力層ユニットγ_kと同数の１６種類の入力波形Ｉ_nおよび基準出力値列Ｓ_nとを用いて、よく知られたバックプロパゲーションアルゴリズムにより学習されている。
【００２６】上記入力波形Ｉ_nには、予め設定された２次曲線が用いられる。すなわち、前記所定時間の中点（すなわち正規化される区間が１８０ｍｓｅｃの場合は、圧最高時点ｔ_maxから９０ｍｓｅｃ後）の脈圧Ｐ_mを、安静状態の各被験者から求められた正規化脈波Ｗにおける上限値および下限値に基づいて設定された数式２から決定し、その点に、脈圧Ｐが「１」となる圧最高時点ｔ_max、脈圧Ｐが「０」となる前記所定時間後の点を加えた３点を通る二次曲線が入力波形Ｉ_nに決定される。このようにして決定された入力波形Ｉ_nは、ｎが大きくなるほど末梢血管抵抗ＴＰＲが大きい場合の正規化脈波Ｗを模式的に表している。この入力波形Ｉ_nのそれぞれについて、脈圧Ｐが「１」である最高圧時点ｔ_max、および脈圧Ｐが「０」である前記所定時間後の点を除いて１０ｍｓｅｃ毎に得られる１７個の脈圧Ｐを入力層ユニットα_iに入力する。基準出力値列Ｓ_nには、出力層ユニットγ_kと同数の１６個の数列であり、そのうちの一つが「１」であり他は「０」である数列、すなわち、Ｓ₁＝［１，０，０…，０］，Ｓ₂＝［０，１，０，…０］，…，Ｓ₁₆＝［０，０，０，…１］が用いられる。そして、入力波形Ｉ_nと、それに対応する基準出力値列Ｓ_nとを用いて、所定回数、たとえば１００万回の学習が行なわれたニューラルネットワークＮＮが末梢血管抵抗算出手段７６に用いられる。
【００２７】
【数２】Ｐ₂＝（ｎ／２０）＋１／４【００２８】そして、このニューラルネットワークＮＮの各出力層ユニットγ_kから出力された出力信号Ｏ_kが、数式３に示す多項式に代入されることにより、前記数式１の変数ｘが決定される。この数式３の係数は、前記入力波形Ｉ_nが表す末梢血管抵抗ＴＰＲの大きさに応じて係数が決定されているので、入力信号である正規化脈波Ｗが、末梢血管抵抗ＴＰＲが高い場合のものであるほど、変数ｘは大きい値になる。このようにして決定された変数ｘが前記数式１に代入されることにより、末梢血管抵抗ＴＰＲが算出される。
【００２９】
【数３】ｘ＝（０／１５）Ｏ₁＋（１／１５）Ｏ₂…＋（１５／１５）Ｏ₁₆【００３０】末梢血管抵抗表示手段８０は、末梢血管抵抗算出手段７８により算出された末梢血管抵抗ＴＰＲを表示器２４に表示する。
【００３１】図７および図８は、上記末梢血管抵抗測定装置１０の演算制御装置２２における末梢血管抵抗ＴＰＲ決定作動の要部を説明するフローチャートであって、図７は、圧脈波信号ＳＭ₁および心電誘導信号ＳＭ₂を記憶する脈波記憶ルーチンであり、図８は、その記憶された脈波に基づいて末梢血管抵抗ＴＰＲを算出する末梢血管抵抗算出ルーチンである。
【００３２】図７において、まずステップＳＡ１（以下、ステップを省略する。）では、最適押圧力Ｐ_HDPOが決定されたか否かが判断される。このＳＡ１の判断が否定された場合は、ＳＡ１の判断が繰り返されるが、肯定された場合は、続く波形記憶手段７０に対応するＳＡ２において、圧脈波センサ３８の押圧力がＳＡ１で決定された最適押圧力Ｐ_HDPOに維持されている状態で、圧脈波センサ３８から供給された圧脈波信号ＳＭ₁が、心電誘導装置２０から供給された心電誘導信号ＳＭ₂とともに外部記憶装置６２に記憶される。
【００３３】続くＳＡ３では、信号の記憶を終了するか否かが判断される。すなわち、上記ＳＡ２において記憶が開始されてから、予め設定された記憶期間が経過したか否か、または図示しない停止ボタンが押されたか否かを判断することにより、上記ＳＡ２における記憶を終了するか否かが判断される。このＳＡ３の判断が否定されるうちは、上記ＳＡ２における信号の記憶が継続され、ＳＡ３の判断が肯定された場合は、本ルーチンは終了させられる。
【００３４】圧脈波信号ＳＭ₁および心電誘導信号ＳＭ₂の記憶が終了すると、図８に示される末梢血管抵抗算出ルーチンが実行される。図８において、まず一脈波決定手段７２に対応するＳＢ１において、外部記憶装置６２に記憶された圧脈波信号ＳＭ₁が表す圧脈波の一脈波を決定する。すなわち、圧脈波信号ＳＭ₁とともに記憶された心電誘導信号ＳＭ₂が表す心電誘導波形のＲ波－Ｒ波間に検出された圧脈波が一脈波に決定される。
【００３５】次に圧最高時点決定手段７４に対応するＳＢ２乃至ＳＢ３が実行される。まず、ＳＢ２において、上記ＳＢ１で決定されたそれぞれの脈波形の微分波形が求められる。そして、続くＳＢ３では、そのＳＢ２で求められた微分波形において、正数ピークの後、最初に「０」となる時点を最高圧Ｐ_maxを示す圧最高時点ｔ_ma_xに決定する。上記微分波形の正数ピークとは、最低圧Ｐ_minから最高圧Ｐ_maxの間に存在する変曲点であるので、その後、最初に「０」となる点を最高圧Ｐ_ma_xに決定することで、確実に最高圧Ｐ_maxを決定できるのである。
【００３６】続くＳＢ４では、上記ＳＢ３で決定された圧最高時点ｔ_maxから１８０ｍｓｅｃ間の圧脈波が抽出され、続く脈波正規化手段７６に対応するＳＢ５では、ＳＢ４で抽出された圧脈波の脈圧が正規化されて、一脈波毎に正規化脈波Ｗが決定される。
【００３７】続いて、末梢血管抵抗算出手段７８に対応するＳＢ６乃至ＳＢ８が実行される。まず、ＳＢ６では、前述のように人工的に設定された入力波形Ｉ_nと基準出力値列Ｓ_nとに基づいて予め学習された図６に示されるニューラルネットワークＮＮに、ＳＢ５で決定された正規化脈波Ｗからの入力信号が入力されることにより、ニューラルネットワークＮＮからの出力信号Ｏ_kが決定される。
【００３８】続くＳＢ７では、上記ＳＢ６で決定された出力信号Ｏ_kが、前記数式３に代入されることにより変数ｘが決定され、続くＳＢ８において、その変数ｘが数式１に代入されることにより、一拍毎の圧脈波に基づいた末梢血管抵抗ＴＰＲが算出される。
【００３９】続いてＳＢ９において、上記ＳＢ８で算出された末梢血管抵抗ＴＰＲの、予め設定された所定拍数分（たとえば１０拍程度）の移動平均ＴＰＲ_AVが算出される。そして、続く末梢血管抵抗表示手段８０に対応するＳＢ１０では、上記ＳＢ９において算出された末梢血管抵抗の移動平均ＴＰＲ_AVが表示器２４にトレンドグラフ表示される。図９は、ＳＢ１０において表示されるトレンドグラフの一例を示す図である。
【００４０】上述のように、本実施例によれば、圧最高時点決定手段７４（ＳＢ２乃至ＳＢ３）により、圧脈波センサ３８によって検出された圧脈波形の一脈波中の最高圧Ｐ_maxを示す圧最高時点ｔ_amxが決定され、脈波正規化手段７６（ＳＢ５）により、その圧最高時点ｔ_amxから１８０ｍｓｅｃ後までの圧脈波の脈圧が正規化されて正規化脈波Ｗが決定され、末梢血管抵抗算出手段７８（ＳＢ６乃至ＳＢ８）により、その正規化脈波Ｗに基づいて、数式１の関係から生体の末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されるので、非侵襲且つ連続的に末梢血管抵抗ＴＰＲを測定することができる。
【００４１】図１０は、本実施例の末梢血管抵抗測定装置１０により圧脈波を用いて測定した末梢血管抵抗ＴＰＲを、Ｓｗａｎ－Ｇａｎｚカテーテルを用いて観血的に測定した末梢血管抵抗ＴＰＲと比較した図である。図１０に示されるように、末梢血管抵抗測定装置１０を用いて測定した末梢血管抵抗ＴＰＲは、観血的に測定した末梢血管抵抗ＴＰＲと良好な直線的正相関を示す。（ｒ＝０．８１，ｐ＜０．００１）
【００４２】また、本実施例によれば、末梢血管抵抗算出手段７８（ＳＢ６乃至ＳＢ８）において用いられる予め設定された関係は、それぞれ異なる末梢血管抵抗ＴＰＲを表す複数の正規化脈波Ｗを模式的に表した複数の入力波形Ｉ_nと、入力波形Ｉ_nに対応して設定された基準出力値列Ｓ_nとに基づいて予め学習されたニューラルネットワークＮＮを含むものであることから、脈波正規化手段７６（ＳＢ５）により正規化された正規化脈波Ｗと、生体の末梢血管抵抗ＴＰＲとの関係が容易に設定される利点がある。
【００４３】また、本実施例によれば、一脈波決定手段７２（ＳＢ１）により、心電誘導波形のＲ波－Ｒ波間が前記圧脈波形の一脈波に決定されるので、圧最高時点決定手段７４（ＳＢ２乃至ＳＢ３）により、確実に一脈波毎の圧最高時点ｔ_maxが決定できる利点がある。
【００４４】以上、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明したが、本発明はその他の態様においても適用される。
【００４５】たとえば、前述の実施例において、図８の末梢血管抵抗算出ルーチンにおいては、一脈波毎に、全ての脈波について末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されていたが、所定脈拍おき、または所定時間おきの脈波について末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されるものであってもよい。
【００４６】また、前述の実施例では、圧脈波信号ＳＭ₁および心電誘導信号ＳＭ₂は、一旦、外部記憶装置６２に蓄積され、その蓄積された信号ＳＭ₁、ＳＭ₂に基づいて、末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されていた。すなわち、オフラインにて末梢血管抵抗ＴＰＲが算出されていたが、必ずしも外部記憶装置６２に蓄積される必要はなく、演算制御装置２２に供給される圧脈波信号ＳＭ₁および心電誘導信号ＳＭ₂を直接用いて、オンラインにて末梢血管抵抗ＴＰＲを算出するものであってもよい。
【００４７】また、前述の実施例では、数式３に代入される出力信号Ｏ_kを決定するために用いられるニューラルネットワークＮＮの構成は、１７ユニットを備える入力層α、１４ユニットを備える隠れ層β、１６ユニットを備える出力層γから構成されていたが、各層のユニット数は上記に限定されない。たとえば、中間層βの数は、１４であってもよい。
【００４８】また、前述の実施例では、撓骨動脈の圧脈波が用いられていたが、足背動脈や、頸動脈等の他の動脈から検出される圧脈波が用いられてもよい。
【００４９】なお、本発明はその主旨を逸脱しない範囲においてその他種々の変更が加えられ得るものである。

【出願人】	【識別番号】３９００１４３６２【氏名又は名称】日本コーリン株式会社
【出願日】	平成１１年３月２３日（１９９９．３．２３）
【代理人】	【識別番号】１０００８５３６１【弁理士】【氏名又は名称】池田治幸（外２名）
【公開番号】	特開２０００－２７１０９９（Ｐ２０００－２７１０９９Ａ）
【公開日】	平成１２年１０月３日（２０００．１０．３）
【出願番号】	特願平１１－７８０９９