生物体信息分析装置、系统以及程序的制作方法

本发明涉及一种根据测量的血压波形获取有用的信息的技术。

背景技术

已知用于测量桡骨动脉的内压变化并记录压力脉搏波的形状(血压波形)的技术。专利文献1(日本特开2008-61824号公报)中公开了通过张力测量法(tonometry)测量血压波形，并根据血压波形获取ai(augmentationindex：增强指数)值、脉搏波周期、基线变动率、清晰度、et(ejectiontime：射血时间)等的信息。此外，专利文献2(日本特表2005-532111号公报)中公开了用手表式血压计测量血压波形，并根据血压波形计算平均动脉压、平均收缩压、平均舒张压、平均收缩压指数以及平均舒张压指数，当这些值偏离基准值时输出警报。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2008-61824号公报

专利文献2：日本特表2005-532111号公报

技术实现要素：

发明所要解决的问题

本发明人以使能够准确地测量在自由行动状态下每一次心跳对应的血压波形的血压测量设备得到实际应用为目标，正在进行专心致志的开发。通过该开发过程中的被实验者实验，本发明人发现能够从自由行动状态下连续测量的血压波形数据中提取各种有用的信息。

然而，仅通过将测量出的血压波形的数据制作成时间序列图来观察，难以直观地评估血压变动或血压异常。例如，当心率为60次/分钟时，则测量86400个血压波形作为一天的数据，但要从该大量的血压波形中发现应当注意的波形，即使是医生等专家也不容易做到。

因此，本发明的目的在于提供一种用于直观地表现血压波形的形状特征的新颖技术。

解决问题的技术方案

为了实现上述目的，本发明采用以下配置。

根据本发明的生物体信息分析装置，其特征在于，具有：指标提取部，基于由佩戴在用户的身体上并能够非侵入性地测量每一次心跳的血压波形的传感器连续地测量出的血压波形的时间序列数据，在由多个轴构成的多维空间，绘制从所述血压波形的时间序列数据中选择出的、构成一个或者多个血压波形的多个点的数据，由此形成多维图形，并提取与所述多维图形的形状特征相关的指标，所述多个轴至少包含与从血压波形提取的两个种类的特征量对应的两个轴，以及处理部，进行基于提取出的所述指标的处理。

通过多维空间上的多维图形来表现血压波形数据，能够将血压波形的异常转换为多维图形的形状变化来掌握。因此，即使是不具备与血压波形相关的专业知识的人也可以直观地理解血压波形的异常等。

优选地，所述两个种类的特征量是值在每一次心跳呈周期性的变化的特征量。如此地，通过选择多维空间的两个轴，多维图形在通过该两个轴的平面上的截面形状是呈大致椭圆形状的闭合图形。因此，更容易获取多维图形的形状特征，并易于获得对判断血压波形好坏而言有用的指标。

所述两个种类的特征量是血压值和血压变化量。所述多维空间是二维平面，所述多维图形是在所述二维平面上呈大致椭圆形状的二维图形即可。

所述指标包括：所述二维图形的外接矩形的尺寸、所述二维图形的外接矩形的纵横比、所述二维图形的外接矩形的中心位置、所述二维图形的重心位置、所述二维图形的惯性主轴的角度中的至少任一者。通过使用这样的指标，可以用简单的算法判断血压波形的好坏。

所述指标提取部针对多次心跳的血压波形分别提取所述指标，所述处理部评估在所述多次心跳的血压波形之间的所述指标的类似度，由此从所述多次心跳的血压波形中检测出异常的血压波形即可。此外，所述处理部进行输出与检测出的所述异常的血压波形相关的信息的处理即可。通过这种方法，能够从大量血压波形中自动检测到异常的血压波形。因此，即使是不具备与血压波形相关的专业知识的人也能够容易地自我检查是否存在血压异常，或者能够向医生或保健师等提供有用的信息。

所述多维空间可以是三维空间，所述多维图形可以是在所述三维空间内分布有大致椭圆形状的三维图形即可。

构成所述三维空间的3个轴中的第一轴和第二轴是与从血压波形提取的特征量对应的轴，第三轴是对血压造成影响的因子的轴即可。通过这样，能够评估该因子的值的变化和血压变动之间的相关性。

所述因子是温度即可。通过这样，能够评估血压的温度敏感性。

所述指标包括：与所述三维图形的第三轴垂直的截面上的二维图形的重心位置与第三轴的值的相关系数、所述重心位置的变化量相对于所述第三轴的值的变化量的比率、所述二维图形的横向宽度与所述第三轴的值的相关系数、所述横向宽度的变化量相对于所述第三轴的值的变化量的比率中的至少任一者即可。通过使用这样的指标，可以用简单的算法将因子的值与血压变动的相关性转化为指标。

所述处理部基于所述指标来评估所述用户的血压与所述因子的关联性的强度即可。此外，所述处理部输出与所述用户的血压与所述因子的关联性的强度相关的信息的处理即可。通过这种方法，能够自动判断血压和因子之间的关系的强度。因此，即使是不具备与血压波形相关的专业知识的人也能够容易地自我检查是否存在血压异常，或者能够向医生或保健师等提供有用的信息。

需要说明的是，本发明可以作为具有上述构成或功能的至少一部分的生物体信息分析装置或系统来掌握。此外，本发明可以作为包括上述处理中的至少一部分的生物体信息分析方法、或者用于使计算机执行这样的方法的程序、或者非易失性地记录有这样的程序的计算机可读取记录介质来掌握。只要不产生技术上的矛盾，上述构成和处理中的每一个可以彼此组合来构成本发明。

发明效果

根据本发明，可以提供一种用于直观地表现血压波形的形状的新颖的技术。

附图说明

图1是表示生物体信息分析系统10的外观的概略构成的图。

图2是表示生物体信息分析系统10的硬件构成的框图。

图3是示意性地表示血压测量单元20的结构和测量时的状态的剖视图。

图4是表示由血压测量单元20测量的血压波形的图。

图5是用于说明生物体信息分析装置1的处理的框图。

图6是表示一次心跳的桡骨动脉的压力脉搏波的波形(血压波形)的图。

图7是示意性地表示实施例1中在生成投影后血压轨迹的方法的图。

图8是实施例1中的利用投影后血压轨迹来检测血压波形的异常的处理的流程图。

图9是表示实施例1中的检测结果的显示例的图。

图10是表示实施例1中的检测结果的其他显示例的图。

图11是示意性地表示实施例2中的生成投影后血压轨迹的方法的图。

图12a和图12b是表示实施例2中的投影后血压轨迹的一个例子的图。

图13a和图13b是表示实施例2中的投影后血压轨迹的一个例子的图。

图14是表示实施例2中的投影后血压轨迹的一个例子的图。

图15是实施例2中的利用投影后血压轨迹来评估血压的温度敏感性的处理的流程图。

图16是表示实施例2中评估结果的显示例的图。

具体实施方式

以下，参照附图并说明本发明的优选实方式。需要说明的是，以下记载的每个构成的说明应根据应用本发明的装置的构成和各种条件适当地改变，并不是要将本发明的范围限制为以下的记载。

生物体信息分析系统

图1是表示根据本发明的一实施方式的表示生物体信息分析系统10的外观的概略构成的图。图1示出将生物体信息分析系统10佩戴在左手腕上的状态。生物体信息分析系统10包括主体部11和固定在主体部11上的带部12。生物体信息分析系统10是所谓的可佩戴式设备，并以主体部11与手腕内侧的皮肤接触且将主体部11配置在位于皮下的桡骨动脉td的上方的方式佩戴。需要说明的是，在本实施方式中，构成为将装置佩戴在桡骨动脉td上方，但也可以构成为佩戴在其他的浅表动脉上。

图2是表示生物体信息分析系统10的硬件构成的框图。概略而言，生物体信息分析系统10具有测量单元2和生物体信息分析装置1。测量单元2是通过测量而获得用于进行生物体信息的分析的信息的设备，测量单元2包括血压测量单元20、体动测量单元21和环境测量单元22。然而，测量单元2的构成部分不限于图2中所示的构成部分。例如，可以添加用于测量血压和体动以外的生物体信息(体温、血糖、脑电波等)的单元。或者，由于在后述的实施例中未使用的单元不是必要的构成部分，因此不搭载于生物体信息分析系统10中也可。生物体信息分析装置1是基于从测量单元2获得的信息进行生物体信息分析的设备，生物体信息分析装置1包括控制单元23、输入单元24、输出单元25、通信单元26和存储单元27。各单元20～27相互连接，以便能够通过本地总线或其他信号线交换信号。此外，生物体信息分析系统10具有未示出的电源(电池)。

血压测量单元20是通过张力测量法来测量桡骨动脉td的压力脉搏波的单元。张力法是以适当地压力从皮肤上方按压动脉以在动脉td上形成扁平部，使动脉内压和外压之间达到平衡，用压力传感器非侵入性地测量压力脉搏波的方法。

体动测量单元21是具有三轴加速度传感器并且由该传感器测量用户身体的运动(体动)的单元。体动测量单元21可包括用于将该三轴加速度传感器的输出转换为控制单元23可读取的格式的电路。

环境测量单元22是用于测量可能影响用户的身心状态(尤其是血压)的环境信息的单元。环境测量单元22例如可以包括气温传感器、湿度传感器、照度传感器、高度传感器、位置传感器等。环境测量单元22也可以包括用于将这些传感器等的输出转换为控制单元23可读取的格式的电路。

控制单元23是负责生物体信息分析系统10的各个部分的控制、从测量单元2取得数据、将取得的数据存储在记录单元27、数据的处理和分析、数据的输入和输出等各种处理。控制单元23包括硬件处理器(以下称为cpu)、rom(readonlymemory：只读存储器)、ram(randomaccessmemory：随机存储器)等。后述的控制单元23的处理通过cpu读入rom或存储单元27中存储的程序来实现。ram作为当控制单元23进行各种处理时的工作存储器发挥功能。需要说明的是，在本实施方式中，构成为由控制单元23来执行从测量单元2取得数据以及将数据存储到存储单元27，但也可以构成为直接将数据从测量单元2存储(写入)到存储单元27。

实施方式的各构成要素，例如，测量单元、指标提取部、处理部、判断部、风险数据库、输入单元、输出单元以及病例数据库等可以以硬件的形式安装在生物体信息分析系统10中。指标提取部、处理部以及判断部可以接收并执行存储单元27中存储的可执行程序。指标提取部、处理部以及判断部可以根据需要从血压测量单元20、体动测量单元21、环境测量单元22、输入单元24、输出单元25、通信单元26、存储单元27等接收数据。风险数据库和病例数据库等数据库可以安装在存储单元27等，可以存储以能够容易地检索和累积数据的方式整理成的信息。在此，例如，在日本特愿2016-082069号中公开了生物体信息分析系统10的结构和动作等。该内容通过引用而并入本说明书。此外，在日本特开2016-087003号公报中公开了血压测量单元的结构和动作等。该内容通过引用而并入本说明书。

输入单元24是用于向用户提供操作界面的单元。例如，可以使用动作按钮、开关、触摸面板等。

输出单元25是用于提供向用户进行信息输出的界面的单元。例如，可以使用通过图像输出信息的显示装置(液晶显示器等)、通过声音输出信息的声音输出装置或蜂鸣器、通过光的闪烁输出信息的led(lightemittingdiode：发光二极管)、通过振动输出信息的振动装置等。

通信单元26是与其他设备之间进行数据通信的单元。作为数据通信方式可以是诸如无线lan(localareanetwork：局域网)、bluetooth(蓝牙，注册商标)等的任何方式。

存储单元27是能够存储和读出数据的存储介质，并且存储在控制单元23中执行的程序、从各测量单元获得的测量数据、通过处理测量数据而获得的各种数据等。存储单元27是通过电、磁、光、机械或化学的作用累积作为存储对象的信息的介质。例如，使用闪存。存储单元27可以是诸如存储卡等便携式的，也可以是内置在生物体信息分析系统10中。

体动测量单元21、环境测量单元22、控制单元23、输入单元24、输出单元25、存储单元27中的一部分或全部也可以由与主体部11不同的设备构成。即，是内置血压测量单元20和进行该控制的电路的主体部11能够佩戴在手腕上的形态即可，可以自由地设计其他单元的结构。在这种情况下，主体部11通过通信单元26与其他单元协作。例如，可以考虑由智能手机的应用程序来实现控制单元23、输入单元24、输出单元25的功能，或者从具有体动测量单元21和环境测量单元22的功能的活动计量器获取需要的数据等各种构成。此外，也可以提供用于测量血压之外的生物体信息的传感器。例如，可以将睡眠传感器、脉搏血氧仪(pulseoximeter)(spo2(血氧饱和度)传感器)、呼吸传感器(流量传感器)、血糖值传感器等组合起来。

需要说明的是，在本实施方式中，将测量血压的传感器(血压测量单元20)和进行血压波形数据的分析处理的结构(控制单元23等)设置在一个装置内，但是也可以将它们分开配置。在本实施方式中，将进行生物体信息的分析处理的结构(控制单元23等)称为生物体信息分析装置，将由测量单元和生物体信息分析装置的组合构成的装置称为生物体信息分析系统。然而，名称是为了便利而使用的，也可以将测量单元和进行生物体信息的分析处理的结构的整体称为生物体信息分析装置，或者还可以使用其他名称。

血压波形的测量

图3是示意性地示出血压测量单元20的结构和测量时的状态的剖视图。血压测量单元20具有压力传感器30以及用于将压力传感器30按压于手腕的按压机构31。压力传感器30具有多个压力检测元件300。压力检测元件300是检测压力并将压力转换为电信号的元件，能优选使用例如利用了压电电阻效应的元件等。按压机构31由例如空气袋和用于调整该空气袋的内压的泵构成。当控制单元23控制泵来提高空气袋的内压时，通过空气袋的膨胀而将压力传感器30推压于皮肤表面。需要说明的是，按压机构31只要能够调整压力传感器30对皮肤表面的按压力，任何方式皆可，并不限定于使用空气袋的方式。

当将生物体信息分析系统10安装于手腕并启动时，控制单元23控制血压测量单元20的按压机构31，将压力传感器30的按压力维持在适当的状态(张力状态)。而且，由压力传感器30检测出的压力信号被控制单元23依次取得。由压力传感器30得到的压力信号是将压力检测元件300所输出的模拟的物理量(例如电压值)通过公知技术的a/d转换电路等转换成数字的物理量而生成的。该模拟的物理量也可以根据压力检测元件300的种类，采用电流值或电阻值等恰当的模拟值。该a/d转换等的信号处理也可以通过在血压测量单元20中设置规定的电路来进行，还可以由设置在血压测量单元20与控制单元23之间的其他的单元(未图示)来进行。被控制单元23取得的该压力信号相当于挠骨动脉td的内压的瞬时值。因此，以能够掌握一次心跳的血压波形的时间粒度以及连续性来取得压力信号，由此能够取得血压波形的时间序列数据。控制单元23将由压力传感器30依次取得的压力信号与该压力信号的测量时刻的信息一起存储于存储单元27。控制单元23页可以将取得的压力信号直接存储于存储单元27，还可以在对该压力信号施加了需要的信号处理之后存储于存储单元27。需要的信号处理可以包括例如校正压力信号以使得压力信号的振幅与血压值(例如上臂血压)一致的处理，减小甚至消除压力信号的噪声的处理等。

图4示出由血压测量单元20测量出的血压波形。横轴表示时间，纵轴表示血压。采样频率能够任意地设定，为了重现一次心跳的波形的形状特征，优选设定为100hz以上。一次心跳的周期大概1秒左右，因此针对一次心跳的波形，取得大约100个以上的数据点。

本实施方式的血压测量单元20具有如下的优点。

能够测量每一次心跳的血压波形。通过这样，例如，基于血压波形的形状特征，能够得到与血压或心脏的状态、心血管风险等关联的各种各样的指标。另外，由于能够监视血压的瞬时值，所以能够立即检测血压浪涌(血压值的急剧的上升)，或者即使仅出现在极短的时间(1次～多次心跳)内的血压变动或血压波形的错乱也毫不遗漏地检测出。

需要说明的是，作为便携式血压计，安装于手腕或上臂上并通过示波法来测量血压这一类型的血压计得到实际应用。但是，以往的便携式血压计只能根据几秒～十几秒的多次心跳的袖带内压的变动来测量血压的平均值，不能如本实施方式的血压测量单元20那样得到每一次心跳的血压波形的时间序列数据。

能够记录血压波形的时间序列数据。取得血压波形的时间序列数据，例如，掌握血压波形的与时间的变化相关的特征，对时间序列数据进行频率分析并提取特定的频率成分，由此能够得到与血压、心脏的状态、心血管风险等关联的各种各样的指标。

作为便携式(可穿戴型)的装置构成，对用户施加的测量负担较小，也比较容易进行长时间的连续的测量或进一步地进行24小时的血压的监视等。另外，由于是便携式的，不仅是安静时的血压，还能够测量自由行动状态下(例如日常生活或运动中)的血压变化。通过这样，能够掌握例如日常生活中的行动(睡眠、用餐、通勤、工作、服药等)或运动对血压造成的影响。

以往产品是将手臂和手腕固定于血压测量单元并在安静状态下进行测量的类型的装置，不能如本实施方式的生物体信息分析系统10这样测量日常生活或运动中的血压变化。

与其他的传感器的组合或协作很容易。能够针对与例如用其他的传感器得到的信息(体动、气温等的环境信息、spo2或呼吸等其他的生物体信息等)的因果关系进行评估或综合评估。

生物体信息分析装置

图5是用于说明生物体信息分析装置1的处理的框图。如图5所示，生物体信息分析装置1具有指标提取部50和处理部51。在本实施方式中，控制单元23也可以执行需要的程序，由此实现指标提取部50和处理部51的处理。该程序也可以存储于存储单元27。当控制单元23执行需要的程序时，将rom或者存储单元27中存储的作为对象的程序在ram上展开。而且，控制单元23用cpu来解释以及执行在ram上展开的该程序，从而控制各构成要素。但是，也可以由asic或fpga等电路构成指标提取部50以及处理部51的处理的一部分或者全部。或者，还可以由与主体部11分开的计算机(例如智能手机、平板终端、个人计算机、云服务器等)实现指标提取部50以及处理部51的处理的一部分或者全部。

指标提取部50从存储单元27取得由血压测量单元20连续地测量出的血压波形的时间序列数据。指标提取部50从取得的血压波形的时间序列数据中提取与血压波形的特征相关的指标。此处，血压波形的特征包括：一次心跳的血压波形的形状特征、血压波形的随时间的变化、血压波形的频率成分等。但是，血压波形的特征不限于上述这些。提取出的指标被输出至处理部51。与血压波形相关的特征以及指标，有各种各样的特征以及指标，根据处理部51进行的处理的目的，能够适当设计或者选择要提取的特征以及指标。针对根据本实施方式的血压波形的测量数据所能够提取的特征以及指标，在后文详细说明。

指标提取部50在求出指标时，除了血压波形的测量数据，还能够使用体动测量单元21的测量数据和/或环境测量单元22的测量数据。另外，虽未图示，也可以将睡眠传感器、spo2传感器、呼吸传感器(流量传感器)、血糖值传感器等的测量数据组合起来。综合地分析由多个种类的传感器得到的多个种类的测量数据，由此能够对血压波形进行更高度的信息分析。例如当安静时和动作时、气温较高时和较低时、睡眠较浅时和较深时、呼吸时和呼吸暂停时这样，能够针对各个用户的状态而将血压波形的数据分类。或者，能够提取体动、活动量或者活动强度、气温的变化、呼吸暂停、呼吸的方式等对血压造成的影响等，来评估各测量数据的因果关系或相关性等。

处理部51接收由指标提取部50提取出的指标。处理部51基于接收到的指标进行处理。基于指标进行的处理中能够设想各种各样的处理。例如，处理部51可以向用户或医生、保健师等提示提取出的指标的值或变化等，促进健康管理或治疗、保健指导等的运用。或者，处理部51也可以根据提取出的指标来推测循环系统风险，或者提示用于维持健康或者改善风险的指引。进一步地，处理部51还可以在基于指标而检测或者预测出了心血管风险的上升的情况下，向用户或主治医生等报告，或者进行控制以阻止发生对用户的心脏等造成负担的行动或循环系统事件。

根据血压波形而取得的信息

图6示出一次心跳的挠骨动脉的压力脉搏波的波形(血压波形)。横轴是时间t[msec]，纵轴是血压bp[mmhg]。

血压波形是心脏收缩并送出血液而生成的“射血波”和射血波在末梢血管或动脉的分岔部反射而生成的“反射波”的合成波。以下示出从一次心跳的血压波形中所能够提取的特征点的一例。

·点f1是压力脉搏波的上升点。点f1与心脏的射血起始点，即主动脉瓣的开放点对应。

·点f2是射血波的振幅(压力)变为最大的点(第一峰值)。

·点f3是通过与反射波叠加，而在射血波的下降的途中出现的拐点。

·点f4是射血波与反射波之间出现的极小点，也称为凹陷。其与主动脉瓣的关闭点对应。

·点f5是在点f4之后出现的反射波的峰值(第二峰值)。

·点f6是一次心跳的终点，与下一次心跳的射血起始点即下一次心跳的起始点对应。

指标提取部50在上述特征点的检测中可以使用任何的算法。例如，指标提取部50也可以进行运算，求出血压波形的n次微分波形，检测该n次微分波形的零交叉点，由此提取血压波形的特征点(拐点)(针对点f1、f2、f4、f5、f6，能够根据1次微分波形来检测；针对点f3，能够根据2次微分波形或者4次微分波形来检测。)。或者，指标提取部50也可以从存储单元27读出预先配置有特征点的波形图案，使该波形图案拟合作为对象的血压波形，由此确定各特征点的位置。

基于上述特征点f1～f6的时刻t以及压力bp，指标提取部50能够进行运算，根据一次心跳的血压波形得到各种各样的信息(值、特征量、指标等)。以下，举例示出根据血压波形所能够取得的信息中的代表性信息。但是，tx和bpx分别表示特征点fx的时刻和血压。

·脉搏波间隔(心跳周期)ta＝t6-t1

·心跳数pr＝1/ta

·脉搏波上升时间ut＝t2-t1

·收缩期ts＝t4-t1

·舒张期td＝t6-t4

·反射波迟延时间＝t3-t1

·最高血压(收缩期血压)sbp＝bp2

·最低血压(舒张期血压)dbp＝bp1

·平均血压map＝t1～t6的血压波形的面积/心跳周期ta

·收缩期的平均血压＝t1～t4的血压波形的面积/收缩期ts

·舒张期的平均血压＝t4～t6的血压波形的面积/舒张期td

·脉搏压pp＝最高血压sbp-最低血压dbp

·收缩后期压sbp2＝bp3

·ai(augmentationindex)＝(收缩后期压sbp2-最低血压dbp)/脉搏压pp

上述的信息(值、特征量、指标)的基本统计量也能够用作指标。基本统计量包括：例如代表值(平均值、中间值、最频值、最大值、最小值等)、分散度(方差、标准差、变动系数等)。另外，上述的信息(值、特征值、指标)的随时间的变化也能够用作指标。

另外，指标提取部50也能够计算多次心跳的信息，由此得到称为brs(血压调节功能)的指标。这是表示将血压调整为恒定的能力的指标。计算方法有例如spontaneoussequence(自发顺序)法等。这是如下的一种方法，即，仅提取最高血压sbp和脉搏波间隔ta在连续3拍以上的期间内同步上升或者下降的顺序，在二维平面上绘制最高血压sbp和脉搏波间隔ta，将通过最小二乘法求出回归线时的倾斜度定义为brs的方法。

如上所述，若利用本实施方式的生物体信息分析系统10，则能够根据血压波形的数据取得各种各样的信息。但是，不需要将用于取得上述的全部的信息的功能安装于生物体信息分析系统10。根据生物体信息分析系统10的构成、利用者、利用目的、利用场所等，仅安装用于取得需要的信息的功能即可。另外，也可以将各功能作为程序模块(应用软件)来提供，将需要的程序模块安装于生物体信息分析系统10，由此追加功能。

以下，针对生物体信息分析系统10的具体的应用，例示性地说明若干个实施例。

实施例1

使用生物体信息分析系统10，由此能够取得每一次心跳的血压波形的数据，并期待能够检测出在以往的定期血压测量或abpm(ambulatorybloodpressuremonitoring：动态血压监测)中无法理解的血压变动或异常的发生甚至预兆。但是，仅仅将测量出的血压波形的数据制作成时间序列图来观察的话，很难直观地评估血压变动或异常。例如，在心跳数是60次/分的情况下，测量86400个血压波形作为一天的数据，但是要从该大量的血压波形中发现应当注意的波形(异常的波形等)，即使是医生等专家也不容易做到。

因此，在本实施例中，为了直观地表现血压波形的形状特征，要将一次心跳的血压波形转换为二维的图表。具体而言，将构成一次心跳的血压波形的多个点的数据绘制于由与从血压波形提取的两个种类的特征量对应的两个轴构成的二维平面(二维空间)，由此形成二维图表(二维图形)。在本实施例中，将该二维图表称为投影后血压轨迹。各轴的特征量设定为什么都可以，但是，优选地，针对每一次心跳选择其值表示周期性的变化的特征量即可。如此，设定二维平面的轴，由此投影后血压轨迹描画出大致椭圆形状的回旋轨迹。使用如这样的二维图表，由此能够简单地评估、检测、表现血压波形的异常等，因此能够向医生和保健师等提供有用的信息。另外，即使是不具有与血压波形相关的专门知识的人，也能够直观地理解血压波形的异常等，因此，对例如用户的自查等而言，利用价值也很高。

(投影后血压轨迹)

图7示意性地示出生成基于一次心跳的血压波形的数据而构成的二维图表的投影后血压轨迹的方法。首先，指标提取部50将血压波形的时间序列数据分割为每一次心跳的血压波形。例如，指标提取部50以舒张期血压(dbp)的位置为基准分割血压波形即可。一次心跳的血压波形数据bp(t)由几十～几百点的瞬时血压值的数据列构成。假设一次心跳的周期(脉搏波间隔)是1秒，采样频率是125hz，则一次心跳的血压波形数据bp(t)由125点的血压值的数据列构成。

在本实施例中，为了以二维图表来表现血压波形，使用与血压值bp和血压变化量δbp这两个种类的特征量对应的两个轴的二维平面。血压变化量δbp例如是与上一个瞬时血压值的差分(δbp(t)＝bp(t)-bp(t-1))。当指标提取部50将一次心跳的血压波形数据bp(t)中包含的全部的数据点映射到二维平面(bp-δbp平面)时，如图7所示，将一次心跳的血压波形转换成描画出一圈回旋轨迹的图形。该图形是投影后血压轨迹。若血压波形不同，则在投影后血压轨迹的形状上也会有区别。因此，指标提取部50评估投影后血压轨迹的形状的变化或变形，由此能够发现血压波形的变化或异常。通过以二维图表来表现血压波形，将复杂的血压波形转换成单纯的图形(一圈的大致椭圆图形)，具有容易理解形状变化或异常等的优点。

(投影后血压轨迹的形状特征)

在评估投影后血压轨迹的形状的变化或变形的情况下，使用例如如下的指标即可。

·投影后血压轨迹的外接矩形的尺寸(横向宽度、纵向宽度、面积)

·投影后血压轨迹的外接矩形的长宽比、中心位置

·投影后血压轨迹的重心位置

·投影后血压轨迹的惯性主轴的角度

例如，能够使用包含上述的指标作为元素的多维向量，以作为投影后血压轨迹的形状特征量(形状特征量向量)。需要说明的是，若是单纯地为了比较投影后血压轨迹的形状其本身的目的，则优选进行使投影后血压轨迹的外接矩形的尺寸和角度一致的标准化，并从标准化后的投影后血压轨迹中提取形状特征量。

(处理例)

在图8中示出利用投影后血压轨迹来检测用户的血压波形的异常的处理的一例。首先，指标提取部50从存储单元27读取血压波形的数据(步骤2400)。例如，读取一天的时间序列数据。指标提取部50以舒张期血压(dbp)的位置为基准，将血压波形的时间序列数据分割为每一次心跳的血压波形(步骤2401)。

指标提取部50基于一次心跳的血压波形的数据来生成投影后血压轨迹(步骤2402)。另外，指标提取部50提取与投影后血压轨迹的形状特征量相关的指标(步骤2403)。对全部的血压波形反复执行步骤2402、2403的处理(步骤2404、2405)。

以下，处理部51基于投影后血压轨迹的形状特征量，进行用于检测血压波形的异常的处理。具体而言，处理部51从在步骤2400～2405中得到的多次心跳的投影后血压轨迹的数据中，检测形状特征量故意与其他投影后血压轨迹不同的投影后血压轨迹(称为“异常投影后血压轨迹”)(步骤2406)。为了检测异常投影后血压轨迹，能够应用公知的离群值检测算法。例如，处理部51能够基于在特征量空间上的距离(欧几里德距离)，计算投影后血压轨迹之间的类似度，并将与其他的投影后血压轨迹的类似度的合计值低于阈值的投影后血压轨迹视作异常投影后血压轨迹。另外，处理部51也可以求出在特征量空间上的投影后血压轨迹的分布，并将与该分布中心相距规定的距离(例如标准差的n倍)以上的投影后血压轨迹视作异常投影后血压轨迹。

在检测到了异常投影后血压轨迹的情况，处理部51将检测结果的信息输出至输出单元25或者外部的显示装置等(步骤2407)。输出的信息可以包括：例如与每个小时的血压值相关的信息、与正常时的投影后血压轨迹相关的信息、与异常投影后血压轨迹相关的信息等。图9是处理部51的检测结果的信息输出画面的显示例。显示出正常时的投影后血压轨迹及其形状特征量、异常投影后血压轨迹及其形状特征量、发生了异常的时刻。另外，图10是处理部51的检测结果的信息输出画面的其他的显示例。显示出血压波形的时间序列数据、多个个异常投影后血压轨迹及其形状特征量、发生了异常的时刻。通过观察如图9或图10那样的检测结果，医生和用户能够直观地掌握血压波形的形状变化或异常。因此，能够大幅度地提高在检查等中对血压的时间序列数据的分析、诊断所花的时间的效率。另外，能够削减看漏等的人为错误。而且，还有可能能够针对病理进行详细的分析。

实施例2

因环境温度(气温、室温等)的下降，而导致观察到血压的上升，这在医学上是已知的。以往，仅止步于将通过定期血压测量或abpm(ambulatorybloodpressuremonitoring：动态血压监测)取得的血压的数据汇总，由此来评估血压的季节变动或一天内变动的研究。与此相对，通过使用生物体信息分析系统10，能够监视在自由行动状态下的每一次心跳的血压波形，能够观测并评估因急剧的温度变化(例如，在因风雨导致气温急剧下降的情况、从室内移动到室外的情况、从开了暖气的居室移动到卫生间或浴室的情况等)而导致产生的暂时的或者急剧的血压变化る。但是，仅将测量出的血压波形的数据和温度的数据制作成时间序列图来观察的话，很难直观地评估伴随着温度变化的血压变动或异常。例如，在心跳数是60次/分的情况下，测量86400个的血压波形作为一天的数据，但是要从该大量的血压波形中发现温度变化与血压变动的关联性，即使是医生等专家也不容易做到。

因此，在本实施例中，为了直观地表现血压波形的形状特征，特别是血压变动与温度的关联性，将表示血压波形的变化的连续的多次心跳的血压波形的时间序列数据转换为三维的图表。具体而言，将构成多次心跳的血压波形的多个点的数据绘制于由与从血压波形提取的两个种类的特征量对应的两个轴和温度轴构成的三维空间，从而形成三维图表(三维图形)。在本实施例中，将该三维图表称为投影后血压轨迹。投影后血压轨迹可以说是表现出了血压的温度敏感性(气温敏感性)的图形。使用该方法，由此能够简单地评估、检测、表现相对于温度的血压波形的变化或血压波形的异常等，因此，能够向医生和保健师等提供有用的信息。另外，即使是不具有与血压波形相关的专门知识的人，也能够直观地理解温度与血压波形的关联性或血压波形的异常等，对例如用户的自查等而言，利用价值也很高。

需要说明的是，在本实施例中，由于关注温度变化对血压造成的影响，所以使用由从血压波形提取的两个特征量轴和温度轴构成的三维空间，但是也可以使用除了温度以外的因子作为对血压造成影响的因子。例如，若与体动、运动强度、活动量等的测量数据组合起来，则能够使姿势变化(起立等)与血压的关系或运动与血压的关系等可见。另外，也可以与spo2或呼吸等的测量数据组合，由此使呼吸暂停与血压的关系可见。另外，也可以与投药或服药的记录数据组合，由此使药效与血压的关系可见。另外，也可以与摄取盐分的记录数据组合，由此使血压的盐分敏感性可见。另外，还可以与精神压力程度的记录数据组合，由此使精神压力性高血压可见。

(投影后血压轨迹)

图11示意性地示出生成基于连续的多次心跳的血压波形的时间序列数据以及当时的温度的数据而构成的三维的图表的方法，该连续的多次心跳的血压波形的时间序列数据表示血压波形的变化。例如，使用一天的血压波形的时间序列数据和一天的温度的时间序列数据。温度是由环境测量单元22测量出的用户实际所在的场所的环境温度(气温或室温)即可。

一天的血压波形数据bp(t)由瞬时血压值的数据列构成。假设血压测量单元20的采样频率是125hz，则一天的血压波形数据bp(t)大约由一千万点的血压值的数据列构成。另一方面，一天的温度数据t(t)由瞬时温度的数据列构成。为了高精度地评估血压的温度敏感性，温度数据t(t)包含每一次心跳的测量值即可(例如，采样频率是1hz以上)。

在本实施例中，为了以三维图表来表现血压波形，使用由血压值bp、血压变化量δbp、温度t这三个轴构成的三维空间。血压变化量δbp例如是与上一个的瞬时血压值的差分(δbp(t)＝bp(t)-bp(t-1))。当血指标提取部50将压波形数据bp(t)中包含的全部的数据点映射到三维空间(bp-δbp-t空间)时，如图11所示，将一次心跳的血压波形转换为在bp-δbp平面内描画回旋轨迹且多个回旋轨迹沿着温度t轴分布的三维图形。该图形是投影后血压轨迹。若血压波形不同，则投影后血压轨迹的形状上也会有区别。因此，通过评估沿着温度t轴方向的投影后血压轨迹的形状的变化或变形，能够评估血压的温度敏感性。通过以三维图表来表现血压波形，血压波形和温度的庞大的测量数据转换为单纯的图形，因此具有容易理解血压波形与投影后血压轨迹的形状变化或温度的关系等的优点。

在图12a、图12b、图13a、图13b、图14中示出投影后血压轨迹的一例。图12a以及图12b示出根据被检查者1的测量数据生成的投影后血压轨迹。图12a是示出气温t与血压值bp的关系的视图，图12b是示出气温t与血压变化量δbp的关系的视图。观察图12a和图12b可知，即使气温t变化，投影后血压轨迹的横向宽度(bp或δbp的值域)和bp-δbp截面上的重心位置几乎没有变化。根据如这样的形状特征，处理部51能够判断为被检查者1的血压无温度敏感性(或者温度敏感性较低)。

图13a和图13b示出根据被检查者2的测量数据而生成的投影后血压轨迹。图13a是示出气温t与血压值bp的关系的视图，图13b是示出气温t与血压变化量δbp的关系的视图。观察图13a和图13b可知，随着温度t下降，投影后血压轨迹的横向宽度(bp和δbp的值域)扩大，在bp-δbp截面上的重心位置向bp增大的方向位移。根据如这样的形状特征，处理部51能够判断为被检查者2的血压有温度敏感性(或者温度敏感性较高)。图14也是具有温度敏感性的例子。投影后血压轨迹在温度t轴方向上有不连续的地方，在温度比该不连续的地方低的地方，投影后血压轨迹的形状产生错乱、扩大、重心位置的位移。这表示，因急剧的温度下降而导致发生了血压的错乱以及上升。在认定出如这样的形状特征的情况下，处理部51能够判断为有温度敏感性(或者温度敏感性较高)。

(投影后血压轨迹的形状特征)

在根据投影后血压轨迹来评估血压的温度敏感性的情况下，例如，使用如下的指标即可。

·bp-δbp截面中的投影后血压轨迹的重心位置c与温度t的相关系数

·bp-δbp截面中的投影后血压轨迹的重心位置c的相对于温度t的倾斜度(重心位置c的变化量δc相对于温度t的变化量δt的比率δc/δt)

·bp-δbp截面中的投影后血压轨迹的横向宽度w与温度t的相关系数

·bp-δbp截面中的投影后血压轨迹的横向宽度w的相对于温度t的倾斜度(横向宽度w的变化量δw相对于温度t的变化量δt的比率δw/δt)

可以说是，相关系数越大且倾斜度越大，血压的温度敏感性越高。

(处理例)

在图15示出本实施例的处理的一例。首先，指标提取部50从存储单元27读取血压波形的数据和温度的数据(步骤3000)。例如，读取一天的血压波形的时间序列数据和温度的时间序列数据。指标提取部50基于血压波形的数据和温度的数据来生成投影后血压轨迹(步骤3001)。以下，指标提取部50根据生成了的投影后血压轨迹来求出上述的相关系数以及倾斜度等的指标(步骤3002)。

以下，处理部51基于在步骤3002中求出的指标，评估该用户的血压的温度敏感性(血压与温度的关联性的强度)(步骤3003)。例如，处理部51可以参照将投影后血压轨迹的指标与温度敏感性的水平建立对应关系的表格，由此确定该用户的温度敏感性水平。或者，处理部51也可以参照登记有大量的被实验者的投影后血压轨迹和温度敏感性水平的数据库(表格)，提取属性(性别、年龄等)以及投影后血压轨迹的指标与该用户类似的被检查者的数据，确定该用户的温度敏感性水平即可。温度敏感性水平的判断中利用的表格或数据库可以预先存储在存储单元27中，也可以存储外部的存储设备(例如云服务器等)。

处理部51将评估结果的信息输出至输出单元25或者外部的显示装置等(步骤3004)。输出的信息包含例如与投影后血压轨迹相关的信息、与血压的温度敏感性相关的信息等即可。图16是处理部51的评估结果的信息输出画面的显示例。显示有投影后血压轨迹的形状、投影后血压轨迹的指标、温度敏感性水平等。通过观察如这样的评估结果，医生和用户能够直观且信服地理解血压的温度敏感性。

需要说明的是，上述的实施方式以及实施例的构成示出的只不过是本发明的一具体例，并不想要限定本发明的范围。本发明在不脱离其技术思想的范围内，可以采用各种各样的具体的构成。例如，在上述实施例1中，将一次心跳的血压波形映射到二维空间，但也可以映射到由3个以上的轴构成的多维空间而生成多维图表。针对实施例2，也可以映射到由4个以上的轴构成的多维空间。

本说明书中公开的技术思想能够被确定为如下的发明。

(附记1)

一种生物体信息分析装置，其特征在于，

具有硬件处理器和用于存储程序的存储器；

所述硬件处理器根据所述程序，

基于由佩戴在用户的身体上并能够非侵入性地测量每一次心跳的血压波形的传感器连续地测量出的血压波形的时间序列数据，在由多个轴构成的多维空间，绘制从所述血压波形的时间序列数据中选择出的、构成一个或者多个血压波形的多个点的数据，由此形成多维图形，并提取与所述多维图形的形状特征相关的指标，所述多个轴至少包含与从血压波形提取的两个种类的特征量对应的两个轴，

进行基于提取出的所述指标的处理。

(附记2)

一种生物体信息分析系统，其特征在于，

具有：佩戴在用户的身体上并能够非侵入性地测量每一次心跳的血压波形的传感器、硬件处理器、用于存储程序的存储器；

所述硬件处理器根据所述程序，

基于由佩戴在用户的身体上并能够非侵入性地测量每一次心跳的血压波形的传感器连续地测量出的血压波形的时间序列数据，在由多个轴构成的多维空间，绘制从所述血压波形的时间序列数据中选择出的、构成一个或者多个血压波形的多个点的数据，由此形成多维图形，并提取与所述多维图形的形状特征相关的指标，所述多个轴至少包含与从血压波形提取的两个种类的特征量对应的两个轴，

进行基于提取出的所述指标的处理。

(附记3)

一种生物体信息分析方法，其特征在于，包括：

多维图形形成步骤，利用至少一个硬件处理器，由佩戴在用户的身体上并能够非侵入性地测量每一次心跳的血压波形的传感器连续地测量出的血压波形的时间序列数据，在由多个轴构成的多维空间，绘制从所述血压波形的时间序列数据中选择出的、构成一个或者多个血压波形的多个点的数据，由此形成多维图形，所述多个轴至少包含与从血压波形提取的两个种类的特征量对应的两个轴，

指标提取步骤，利用至少一个硬件处理器，并提取与所述多维图形的形状特征相关的指标，以及

处理步骤，利用至少一个硬件处理器，进行基于提取出的所述指标的处理。

附图标记的说明

1：生物体信息分析装置、2：测量单元

10：生物体信息分析系统、11：主体部、12：带部

20：血压测量单元、21：体动测量单元、22：环境测量单元、23：控制单元、24：输入单元、25：输出单元、26：通信单元、27：存储单元

30：压力传感器、31：按压机构、300：压力检测元件

50：指标提取部、51：处理部。