JP2011182968A - 血圧情報測定装置および該装置での動脈硬化度の指標の算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】動脈硬化度の判定を容易とする指標を算出する。
【解決手段】測定装置１ＣのＣＰＵ４０では、検出部４０１で空気袋１３Ｂの内圧変化から脈波波形を検出し、ノイズ判定部４０５において脈波波形へのノイズの混入が判定される。指標算出部４０６では、ノイズが混入されていないと判定された脈波波形が用いられてＰＷＶおよびＡＩが算出される。係数算出部４０８では被測定者の年齢に応じたＰＷＶおよびＡＩそれぞれに対する重み係数が算出されて、指標算出部４０６において、ＰＷＶおよびＡＩのそれぞれに重み係数を乗じてから加えることによって、動脈硬化度の指標が算出される。
【選択図】図１２

Description

この発明は血圧情報測定装置および該装置での動脈硬化度の指標の算出方法に関し、特に、動脈硬化度の判定に有効な血圧情報を測定する血圧情報測定装置および該装置での動脈硬化度の指標の算出方法に関する。

従来、動脈硬化度を判定する装置として、たとえば特開２０００−３１６８２１号公報（特許文献１）にも開示されているような、心臓から駆出された脈波の伝播する速度（以下、ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）を調べる装置がある。また、特開２００４−１９５２０４号公報（特許文献２）で本願出願人が開示しているような、脈波に含まれる反射波の情報であるAugmentation Index（以下、ＡＩ）を調べる装置がある。

特開２０００−３１６８２１号公報 特開２００４−１９５２０４号公報

文献１に開示された装置を用いて算出される動脈硬化度の指標や文献２に開示された装置を用いて算出される動脈硬化度の指標は、いずれも、年齢によって感度が変化するものである。そのため、それぞれの装置で算出された動脈硬化度の指標のみからは被測定者の動脈硬化度の判定が難しい場合がある、または判定精度が低くなる場合がある、という問題がある。

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、精度よく動脈硬化度を判定することのできる血圧情報を測定する血圧情報測定装置および該装置での動脈硬化度の指標の算出方法を提供することを目的としている。

上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、血圧情報測定装置は血圧情報として被測定者の動脈硬化度の指標を算出する血圧情報測定装置であって、第１の空気袋と、第１の空気袋の内圧を血圧情報として検出するための第１のセンサと、第１の空気袋の内圧変化に基づいて動脈硬化度の指標を算出するための演算手段とを備え、演算手段は、内圧変化から一拍分の脈波波形を検出するための検出手段と、検出された一拍分の脈波波形から、心臓から駆出された脈波の伝播する速度（ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）と、ＡＩ（Augmentation Index）とを算出するための第１の算出手段と、当該一拍分の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとに基づいて動脈硬化度の指標を算出するための第２の算出手段とを含む。

好ましくは、血圧情報測定装置は被測定者に関する情報として少なくとも年齢に関する情報を記憶するためのメモリをさらに備え、第２の算出手段は、当該一拍分の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとのそれぞれに被測定者の年齢に応じた重み係数を乗じて動脈硬化度の指標を算出する。

好ましくは、第２の算出手段は、ＰＷＶに乗じる重み係数およびＡＩに乗じる重み係数として、被測定者の年齢が低い場合よりも高い場合の方が動脈硬化度の指標におけるＡＩの比率よりもＰＷＶの比率を大きくし、被測定者の年齢が高い場合よりも低い場合の方が動脈硬化度の指標におけるＰＷＶの比率よりもＡＩの比率を大きくする係数を用いる。

より好ましくは、第２の算出手段は、ＰＷＶに乗じる重み係数としてＰＷＶを年齢に対して直線的に増加させる係数を用い、ＡＩに乗じる重み係数としてＡＩを年齢に対して直線的に減少させる係数を用いる。

より好ましくは、第２の算出手段は、ＰＷＶに乗じる重み係数としてＰＷＶを年齢に対して二次以上の関数に比例して増加させる係数を用い、ＡＩに乗じる重み係数としてＡＩを年齢に対して二次以上の関数に比例して減少させる係数を用いる。

より好ましくは、第２の算出手段は、ＰＷＶに乗じる重み係数として予め規定した年齢以上で１、当該規定した年齢未満で０を用い、ＡＩに乗じる重み係数として当該規定した年齢以上で０、当該規定した年齢未満で１を用いる。

好ましくは、演算手段は、一拍分の脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定するための判定手段をさらに含み、第２の算出手段は、判定手段においてノイズが混入していないと判定された脈波波形を用いて算出されたＰＷＶとＡＩとに基づいて動脈硬化度の指標を算出する。

好ましくは、血圧情報測定装置は第２の空気袋と第２の空気袋の内圧を血圧情報として検出するための第２のセンサとをさらに備え、演算手段は第１の空気袋の内圧変化に替えて第２の空気袋の内圧変化に基づいて動脈硬化度の指標を算出し、検出手段は、第１の空気袋が測定部位の末梢側、第２の空気袋が測定部位の中枢側となるようにそれぞれ測定部位に装着され、第１の空気袋が測定部位の末梢側を押圧することで駆血状態となっているときの第２の空気袋の内圧変化から一拍分の脈波波形を検出する。

本発明の他の局面に従うと、動脈硬化度の指標の算出方法は、空気袋と、空気袋の内圧を血圧情報として検出するためのセンサと、空気袋の内圧変化に基づいて動脈硬化度の指標を算出するための演算手段とを備えた血圧情報測定装置における動脈硬化度の指標の算出方法であって、内圧変化から一拍分の脈波波形を検出するステップと、一拍分の脈波波形から、心臓から駆出された脈波の伝播する速度（ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）と、ＡＩ（Augmentation Index）とを算出するステップと、一拍分の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとに基づいて動脈硬化度の指標を算出するステップとを含む。

この発明によると、動脈硬化度の判定を容易とし、その精度を高めることができる。

実施の形態にかかる測定装置の外観の具体例を示す斜視図である。 測定装置を用いて血圧情報を測定する際の測定姿勢と、腕帯の構成との具体例を示す模式断面図である。 ノイズの混入していない脈波波形の例（Ａ）と、その微分曲線の例（Ｂ）とを示す図である。 ノイズの混入している脈波波形の例（Ａ）と、その微分曲線の例（Ｂ）とを示す図である。 第１の実施の形態にかかる測定装置の機能ブロックを表わす図である。 測定装置での動作の具体例を示すフローチャートである。 第１の実施の形態にかかる図６の動作中の、特徴点を抽出するための動作の具体例を示すフローチャートである。 測定装置での動作中の各空気袋内の圧力変化を示す図である。 第２の実施の形態にかかる測定装置の機能ブロックを表わす図である。 第２の実施の形態にかかる図６の動作中の、特徴点を抽出するための動作の具体例を示すフローチャートである。 発明者らによる脈波波形の測定結果に基づいたＰＷＶとＡＩとの、年齢に対する感度の異なり具合の比較結果を示す図である。 第２の実施の形態にかかる測定装置の機能ブロックを表わす図である。 発明者らによる第１の例による重み係数を用いた指標Ｉ_PAの算出結果と、被測定者の年齢との相関を示す図である。 発明者らによる第２の例による重み係数を用いた指標Ｉ_PAの算出結果と、被測定者の年齢との相関を示す図である。 発明者らによる第３の例による重み係数を用いた指標Ｉ_PAの算出結果と、被測定者の年齢との相関を示す図である。 測定結果の表示例を示す図である。 駆出波と反射波との間の出現時間差ＴｒとＰＷＶとの相関の具体例を示す図である。

以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。

図１を参照して、実施の形態にかかる血圧情報測定装置（以下、測定装置と略する）１は、基体２と、基体２に接続され、測定部位である上腕に装着される腕帯９とを含み、これらがエアチューブ１０で接続されている。基体２の正面には、測定結果を含む各種の情報を表示する表示部４および測定装置１に対して各種の指示を与えるために操作される操作部３が配される。操作部３は電源をＯＮ／ＯＦＦするために操作されるスイッチ３１、および測定の開始を指示するために操作されるスイッチ３２を含む。

図２（Ａ），図２（Ｂ）を参照して、腕帯９は、生体を圧迫するための流体袋としての空気袋を備える。上記空気袋は、血圧情報としての血圧を測定するために用いられる流体袋である空気袋１３Ａ、および血圧情報としての脈波を測定するために用いられる流体袋である空気袋１３Ｂとを含む。空気袋１３Ｂのサイズは一例として２０mm×２００mm程度である。また、好ましくは、空気袋１３Ｂの空気容量は空気袋１３Ａの空気容量に比べ１／５以下である。

測定装置１を用いた脈波の測定に際しては、図２（Ａ）に示すように、腕帯９を測定部位である上腕１００に巻き回す。その状態でスイッチ３２が押下されることで、血圧情報が測定され、血圧情報に基づいて動脈硬化度を判定するための指標が算出される。ここで「血圧情報」とは、生体から測定して得られる、血圧に関連する情報を指し、具体的には、血圧値、脈波波形、心拍数、などが該当する。

動脈硬化度を判定するための指標として、Ｔｒ（Traveling time to reflected wave）や、ＡＩ（Augmentation Index）や、Ｔｐｐ（ΔＴｐとも表わされる）が挙げられる。

Ｔｒは、駆出波の出現時間と進行波が腸骨動脈の分岐部から反射して戻ってくる反射波の出現時間との間の時間間隔で表わされる。具体的には、図３（Ｂ）の微分曲線において駆出波の立ち上がり点を表わす特徴点Ｐ１から、図３（Ａ）の反射波の立ち上がり点を表わす脈波変曲点に相当する図３（Ｂ）の特徴点Ｐ３までの時間間隔で表わされる。測定部位を上腕とし、反射波が末梢としての足首からの反射波である場合、時間差ＴｒとＰＷＶとの相関は、身長や性別などの個人パラメータが得られることで、統計的に、たとえばLondon GMらの、「Hypertension」（1992 Jul;20(1):10-19.）に掲載された論文に記載される図１７に示されるように得られる。したがって、駆出波と反射波との間の出現時間差Ｔｒを動脈硬化度の判定を行なうための指標とすることができる。

Ｔｐｐは、進行波である駆出波のピーク（最大点）の出現時間と反射波のピーク（最大点）の出現時間との時間間隔で表わされる。具体的には、図３（Ｂ）の微分曲線において駆出波のピークを表わす特徴点Ｐ２から反射波のピークを表わす特徴点Ｐ４までの時間間隔で表わされる。ＴｐｐについてもＴｒと同様に動脈硬化度の判定を行なうための指標とすることができる。

ＡＩは、進行波である駆出波のピーク（最大点）での振幅に対する反射波のピーク（最大点）での振幅の割合で表わされる。具体的には、図３の微分曲線（Ｂ）において駆出波のピークを表わす特徴点Ｐ２に相当する脈波波形（Ａ）における振幅Ａ２の、微分曲線（Ｂ）において反射波のピークを表わす特徴点Ｐ４に相当する脈波波形（Ａ）における振幅Ａ４に対する割合で表わされる。ＡＩは、主に動脈硬化に対応する脈波の反射強度（脈波の反射現象であって、送出し血流量の受入れやすさを表わしている）を反映しており、動脈硬化度の判定を行なうための指標とすることができる。

ところが、図４の脈波波形（Ａ）に表わされるように脈波波形に体動等によるノイズが混入すると、微分曲線（Ｂ）の特徴点Ｐ２’から得られる変曲点の位置が、図３の脈波波形（Ａ）と比較してずれる場合がある。そのため、脈波波形にノイズが混入すると、動脈硬化度の算出結果にも誤差を生じることになる。

［第１の実施の形態］
ノイズの混入していない正常な脈波波形は、図３の脈波波形（Ａ）に示されるように、拡張期と呼ばれる、切痕以降から次の脈波の立ち上がりまでの区間で緩やかに下降する。そのため、図３の微分曲線（Ｂ）のうちの脈波の拡張期に相当する部分は平坦になる。なお、「切痕」とは大動脈弁閉鎖に起因する小振動を指す。一拍分の脈波波形は、立ち上がり点から切痕以前までは収縮期、切痕以降から次の脈波波形の立ち上がり点までは拡張期、と区別される。しかしながら、脈波波形にノイズが混入すると、図４の微分曲線（Ｂ）に表わされるように、拡張期に相当する部分も平坦にならずノイズの大きさに応じて振動を繰り返す。ここで、以降の説明において、脈波波形の拡張期に相当する微分曲線のうちの解析対象範囲内での最大振幅値を「ノイズレベル」と定義する。

そこで、第１の実施の形態にかかる測定装置１Ａは、この現象に基づいて測定された脈波波形からノイズが混入した脈波波形を検出し、動脈硬化度の指標の算出に用いる脈波波形から除外する。

図５を用いて、ノイズが混入した脈波波形を検出しその脈波波形を除外して動脈硬化度の指標を算出するための測定装置１Ａの機能ブロックを説明する。図５を参照して、測定装置１Ａは、空気袋１３Ａにエアチューブ１０を介して接続されるエア系２０Ａ、および空気袋１３Ｂにエアチューブ１０を介して接続されるエア系２０Ｂと、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０とを含む。エア系２０Ａは、エアポンプ２１Ａと、エアバルブ２２Ａと、圧力センサ２３Ａとを含む。エア系２０Ｂは、エアバルブ２２Ｂと、圧力センサ２３Ｂとを含む。

エアポンプ２１Ａは駆動回路２６Ａに接続され、駆動回路２６ＡはさらにＣＰＵ４０に接続される。エアポンプ２１Ａは、ＣＰＵ４０からの指令を受けた駆動回路２６Ａによって駆動されて、空気袋１３Ａに圧縮気体を送り込むことで空気袋１３Ａを加圧する。

エアバルブ２２Ａは駆動回路２７Ａに接続され、駆動回路２７ＡはさらにＣＰＵ４０に接続される。エアバルブ２２Ｂは駆動回路２７Ｂに接続され、駆動回路２７ＢはさらにＣＰＵ４０に接続される。エアバルブ２２Ａ，２２Ｂは、それぞれ、ＣＰＵ４０からの指令を受けた駆動回路２７Ａ，２７Ｂによってその開閉状態が制御される。開閉状態が制御されることでエアバルブ２２Ａ，２２Ｂは、それぞれ、空気袋１３Ａ，１３Ｂ内の圧力を維持したり減圧したりする。これにより、空気袋１３Ａ，１３Ｂ内の圧力が制御される。

圧力センサ２３Ａは増幅器２８Ａに接続され、増幅器２８ＡはさらにＡ／Ｄ変換器２９Ａに接続され、Ａ／Ｄ変換器２９ＡはさらにＣＰＵ４０に接続される。圧力センサ２３Ｂは増幅器２８Ｂに接続され、増幅器２８ＢはさらにＡ／Ｄ変換器２９Ｂに接続され、Ａ／Ｄ変換器２９ＢはさらにＣＰＵ４０に接続される。圧力センサ２３Ａ，２３Ｂは、それぞれ、空気袋１３Ａ，１３Ｂ内の圧力を検出し、その検出値に応じた信号を増幅器２８Ａ，２８Ｂに対して出力する。出力された信号は増幅器２８Ａ，２８Ｂで増幅され、Ａ／Ｄ変換器２９Ａ，２９Ｂでデジタル化された後にＣＰＵ４０に入力される。

空気袋１３Ａからのエアチューブと空気袋１３Ｂからのエアチューブとは２ポート弁５１で接続されている。２ポート弁５１は駆動回路５３に接続され、駆動回路５３はさらにＣＰＵ４０に接続される。２ポート弁５１は空気袋１３Ａ側の弁と空気袋１３Ｂ側の弁とを有し、ＣＰＵ４０からの指令を受けた駆動回路５３によって駆動されることでそれら弁が開閉する。

メモリ４１にはＣＰＵ４０で実行されるプログラムが記憶される。ＣＰＵ４０は、測定装置の基体２に設けられた操作部３に入力された指令に基づいてメモリ４１からプログラムを読み出して実行し、その実行に従って制御信号を出力する。またＣＰＵ４０は測定結果を表示部４やメモリ４１に出力する。メモリ４１には測定結果も記憶される他、必要に応じて、少なくとも年齢を含む測定者に関する情報が記憶される。そしてＣＰＵ４０は、必要に応じてプログラムの実行に伴って上記測定者に関する情報を読み出して演算に用いる。

ＣＰＵ４０は、ノイズが混入した脈波波形を除外した上で動脈硬化度の指標を算出するための機能として、圧力センサ２３Ｂからの圧力信号の入力を受け付けて脈波波形を検出するための検出部４０１、検出された脈波波形に対してたとえば四次微分演算や二次微分演算などの微分演算処理を実行するための処理部４０２、微分演算処理によって得られた微分曲線から後述する判定処理で用いられるしきい値を算出するためのしきい値算出部４０３、微分演算処理によって得られた微分曲線から上述のノイズレベルを算出するためのノイズレベル算出部４０４、算出されたしきい値とノイズレベルとを比較することによって検出された脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定するための判定部４０５、およびノイズが混入していると判定された脈波波形以外の脈波波形を用いて動脈硬化度の指標を算出するための指標算出部４０６を含む。これらはＣＰＵ４０が操作部３からの操作信号に従ってメモリ４１に記憶されるプログラムを読み出して実行することで主にＣＰＵ４０に形成される機能であるが、少なくともこれら機能のうちの一部がハードウェア構成で形成されてもよい。

図６のフローチャートを用いて測定装置１Ａでの動作を説明する。図６に示される動作は測定者がスイッチ３２を押下することにより開始される。この動作はＣＰＵ４０がメモリ４１に記憶されるプログラムを読み出して図５に示される各部を制御することによって実現されるものである。また、図８を用いて測定装置１Ａでの動作中の空気袋１３Ａ，１３Ｂ内の圧力変化を説明する。図８の（Ａ）は空気袋１３Ｂ内の圧力Ｐ１の時間変化を示し、図８の（Ｂ）は空気袋１３Ａ内の圧力Ｐ２の時間変化を示している。図８の（Ａ），（Ｂ）で時間軸に付してあるＳ３〜Ｓ１７は、後述する測定装置１Ａでの測定動作の各動作と一致している。

図６を参照して、動作が開始すると、ステップＳ１でＣＰＵ４０において各部が初期化される。ステップＳ３でＣＰＵ４０はエア系２０Ａに対して制御信号を出力して空気袋１３Ａの加圧を開始し、加圧過程において血圧を測定する。ステップＳ３での血圧の測定は、通常の血圧計で行なわれているオシロメトリック法による測定が行なわれる。

ステップＳ３での血圧の測定が完了すると、ステップＳ５でＣＰＵ４０は駆動回路５３に制御信号を出力して２ポート弁５１の空気袋１３Ａ側の弁と空気袋１３Ｂ側の弁との両方を開放させる。これにより空気袋１３Ａと空気袋１３Ｂとは連通し、空気袋１３Ａ内の空気の一部が空気袋１３Ｂに移動して空気袋１３Ｂが加圧される。

図８の（Ａ）の例では、上記ステップＳ３で加圧を開始してから血圧の測定が完了するまで、空気袋１３Ａ内の圧力Ｐ２は最高血圧値よりも高い圧力まで増加している。その後、上記ステップＳ５で２ポート弁５１の上記弁が開放されることで、空気袋１３Ａ内の空気の一部が空気袋１３Ｂに移動して、圧力Ｐ２が減少する。同時に、図８の（Ｂ）に示されるように、空気袋１３Ｂ内の圧力Ｐ１が急激に増加する。そして、圧力Ｐ１と圧力Ｐ２とが一致した時点で、つまりこれら空気袋１３Ａ，１３Ｂの内圧がつりあった時点で、空気袋１３Ａから空気袋１３Ｂへの空気の移動が終了する。ステップＳ７でＣＰＵ４０は、この時点で駆動回路５３に制御信号を出力して、上記ステップＳ５で開放した２ポート弁５１の両弁を閉塞させる。図８の（Ａ），（Ｂ）において、ステップＳ７の時点で圧力Ｐ１と圧力Ｐ２とが一致していることが示されている。図２（Ａ）に表わされたように空気袋１３Ｂの容量は空気袋１３Ａの容量と比較して小さいため、圧力Ｐ２のステップＳ５での減少は大幅ではなく、ステップＳ７の時点で圧力Ｐ１と圧力Ｐ２とも最高血圧値よりも高い圧力となっている。

その後、ステップＳ９でＣＰＵ４０は駆動回路２７Ｂに制御信号を出力して、空気袋１３Ｂ内の圧力Ｐ１を脈波を測定するのに適した圧力になるまで減圧調整する。ここでの減圧調整量は、たとえば５．５mmHg/sec程度が好適である。また、脈波を測定するのに適した圧力としては５０〜１５０mmHg程度が好適である。このとき２ポート弁５１の両弁が閉塞されているため、図８の（Ｂ）に示されるように、空気袋１３Ａ内の圧力Ｐ２は最高血圧値よりも高い圧力で測定部位の末梢側を圧迫し、駆血状態となっている。

第１の実施の形態にかかる動作では、末梢側が駆血された状態において、ステップＳ１１で、圧力センサ２３Ｂからの圧力信号に基づく一拍分の脈波波形が入力されるごとに、その脈波波形から特徴点を抽出するための動作が行なわれる。詳しくは図７のフローチャートを参照して、ステップＳ１０１で検出部４０１は圧力センサ２３Ｂからの圧力信号の入力を受け付けて脈波波形を検出する。ステップＳ１０３で処理部４０２は、検出された脈波波形に対してたとえば四次微分処理などの微分処理を施す。

ステップＳ１０５でしきい値算出部４０３は、微分処理の結果得られた一拍分の脈波波形の微分曲線から、以降の判定処理に用いられるしきい値を算出する。しきい値としては、一拍分の微分曲線の最大振幅の規定割合が挙げられ、該規定割合の一例としては２０％が挙げられる。

ステップＳ１０７でノイズレベル算出部４０４は、微分処理の結果得られた一拍分の脈波波形の微分曲線からノイズレベルを算出する。詳しくは、ノイズレベル算出部４０４は脈波波形から切痕を検出し、微分曲線上の切痕に対応する位置を特定する。微分波形から切痕を検出する方法は特定の方法に限定されず、たとえば特開２００４−０００４２２号公報に開示されている方法を採用することができる。具体的には、ノイズレベル算出部４０４は、脈波波形から、ピーク（最大点）以後における最初の極小点または変曲点を切痕として検出する。そしてノイズレベル算出部４０４は、検出された切痕から次の脈波波形の立ち上がりまでの区間である拡張期のうちの解析対象とする範囲（たとえば拡張期全範囲）における微分曲線の最大振幅値であるノイズレベルを算出する。

判定部４０５は、ステップＳ１０７で算出されたノイズレベルとステップＳ１０５で算出されたしきい値とを比較することで、入力された脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定する。すなわち、比較の結果、ノイズレベルがしきい値未満であった場合（ステップＳ１０９でＹＥＳ）、判定部４０５は当該脈波波形にノイズは混入していないと判定する。この場合、脈波波形は図３の（Ａ）に示されたように拡張期において緩やかに下降している。このように判定されるとステップＳ１１１で指標算出部４０６において、ステップＳ１０３での微分処理の結果得られた微分曲線の極小点やゼロクロス点によって特定される脈波波形の特徴点が算出される。

一方、上記比較の結果、ノイズレベルがしきい値以上であった場合（ステップＳ１０９でＮＯ）、判定部４０５は当該脈波波形にノイズが混入していると判定する。この場合、微分曲線は図４の（Ｂ）に示されたように解析対象範囲内においても振動を繰り返している。このように判定されるとステップＳ１１３でＣＰＵ４０において当該脈波波形にノイズが混入していることをたとえば表示部４等で報知するための処理がなされ、当該脈波波形から特徴点を算出するための処理がなされずに特徴点抽出のための処理が終了する。

ステップＳ１１の特徴点を抽出する動作は、予め規定されている動脈硬化度の指標を算出するために必要な数（たとえば１０拍分）の特徴点が抽出されるまで、一拍分の脈波波形が入力されるごとに繰り返される。その間、空気袋１３Ｂ内の圧力Ｐ１は図８の（Ａ）に示されるように脈波を測定するのに適した圧力に維持され、空気袋１３Ａ内の圧力Ｐ２は図８の（Ｂ）に示されるように最高血圧値よりも高い圧力に維持されている。これにより、測定部位の末梢側の駆血状態が維持されている。

抽出された特徴点の数が予め規定されている数（たとえば１０拍分）に達すると（ステップＳ１３でＹＥＳ）、ステップＳ１５で指標算出部４０６は、抽出された特徴点の平均値を用いてＴｒ等の動脈硬化度の指標を算出する。そして、ステップＳ１７でＣＰＵ４０は駆動回路２７Ａ，２７Ｂに制御信号を出力してエアバルブ２２Ａ，２２Ｂを開放させ、空気袋１３Ａ，１３Ｂの圧力を大気圧に解放する。図８の（Ａ），（Ｂ）の例では、圧力Ｐ１，Ｐ２は、ステップＳ１７の区間で、大気圧まで急速に減少している。

算出された最高血圧値（ＳＹＳ）、最低血圧値（ＤＩＡ）、動脈硬化度の指標や、測定された脈波波形などの測定結果は基体２に設けられた表示部４で表示するための処理が施され、表示される。

このように、測定装置１Ａでは測定された脈波波形の一拍ごとにノイズが混入しているか否かが判定される。そして、ノイズが混入していると判定された脈波波形は動脈硬化度の指標を算出するために用いられない。その結果、Ｔｒ等の動脈硬化度の指標が精度よく算出され、動脈硬化度を従来よりも精度よく判定できるようになる。さらに、第１の実施の形態にかかる判定動作では、脈波波形が測定されるたびに、その一拍分の脈波波形において当該脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定することが可能となる。

［第２の実施の形態］
図３の脈波波形（Ａ）と図４の脈波波形（Ａ）とに表わされたように、脈波波形に体動等によるノイズが混入することによって微分曲線の特徴点から得られる変曲点の位置がずれ、その結果、ノイズが混入した脈波波形を用いて算出された動脈硬化度の算出結果がノイズの混入していない脈波波形を用いて算出されたものからずれることがある。そのため、連続した脈波波形のそれぞれを用いて算出された動脈硬化度の算出結果にばらつきが生じることになる。

そこで、第２の実施の形態にかかる測定装置１Ｂは、動脈硬化度の算出結果のばらつきを用いて測定された脈波波形からノイズが混入した脈波波形を検出し、動脈硬化度の指標の算出に用いる脈波波形から除外する。

図９を用いて、第２の実施の形態にかかる測定装置１Ｂの機能ブロックを説明する。図９に示された構成のうち、図５に示された測定装置１Ａの構成と同じ参照符号が付されている構成は同じものである。

図９を参照して、測定装置１ＢのＣＰＵ４０は、ノイズが混入した脈波波形を除外した上で動脈硬化度の指標を算出するための機能として、圧力センサ２３Ｂからの圧力信号の入力を受け付けて脈波波形を検出するための検出部４０１、検出された脈波波形に基づいてたとえばＴｒなどノイズが混入しているか否かの判定に用いるための指標（値）を算出するための判定用指標算出部４０７、算出された指標を用いて検出された脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定するための判定部４０５、およびノイズが混入していると判定された脈波波形以外の脈波波形を用いて動脈硬化度の指標を算出するための指標算出部４０６を含む。これらもまたＣＰＵ４０が操作部３からの操作信号に従ってメモリ４１に記憶されるプログラムを読み出して実行することで主にＣＰＵ４０に形成される機能であるが、少なくともこれら機能のうちの一部がハードウェア構成で形成されてもよい。

測定装置１Ｂにおいても、図６のフローチャートで説明された測定装置１Ａの動作と同様の動作が行なわれる。第２の実施の形態にかかる動作中のステップＳ１１では、末梢側が駆血された状態において、圧力センサ２３Ｂからの圧力信号に基づく所定数Ｎの脈波波形が入力されるごとに、それらの脈波波形のうちからノイズの混入している脈波波形を抽出して、それ以外の脈波波形のそれぞれを用いて特徴点を抽出するための動作が行なわれる。詳しくは図１０のフローチャートを参照して、ステップＳ２０１で入力された脈波波形の数を表わす変数ｉが１に初期化された後、ステップＳ２０３で検出部４０１は圧力センサ２３Ｂからの圧力信号の入力を受け付けて、変数ｉに対応した脈波波形ｉを検出する。ステップＳ２０５で判定用指標算出部４０７は、ステップＳ２０３で検出された脈波波形ｉから判定用の指標としてたとえばＴｒなどの、変数ｉに対応した指標ｉを算出する。

検出された脈波波形から判定用の指標の算出はＮ番目の脈波波形Ｎが検出されるまで繰り返され（ステップＳ２０７，Ｓ２０９）、その結果、変数ｉ〜Ｎのそれぞれに対応した指標ｉ〜Ｎが算出される。

Ｎ個の判定用の指標ｉ〜Ｎが算出されると（ステップＳ２０７でＮＯ）、ステップＳ２１１で判定部４０５は指標ｉ〜Ｎの平均値ａｖｇおよび標準偏差ｓｄを算出する。そして判定部４０５は、判定用の指標ｉのそれぞれについて平均値ａｖｇとの差異と標準偏差ｓｄから得られる所定の値とを比較することで、判定用の指標ｉのそれぞれに対応した脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定する。標準偏差ｓｄから得られる所定の値の一例として標準偏差ｓｄの２倍の値が挙げられる。

すなわち、比較の結果、判定用の指標ｉの平均値ａｖｇからの差異が標準偏差ｓｄの２倍未満であった場合（ステップＳ２１５でＹＥＳ）、判定部４０５は当該指標ｉに対応した脈波波形にノイズは混入していないと判定する。このように判定されるとステップＳ２１７で指標算出部４０６において当該脈波波形の特徴点が算出される。

一方、上記比較の結果、判定用の指標ｉの平均値ａｖｇからの差異が標準偏差ｓｄの２倍以上であった場合（ステップＳ２１５でＮＯ）、判定部４０５は当該指標ｉに対応した脈波波形にノイズが混入していると判定する。このように判定されるとステップＳ２１９でＣＰＵ４０において当該脈波波形にノイズが混入していることをたとえば表示部４等で報知するための処理がなされ、当該脈波波形から特徴点を算出するための処理がなされずに当該脈波波形についての判定が終了する。

上の判定は検出された脈波波形ごとに行なわれ、Ｎ番目の脈波波形Ｎについての判定が終了するまで繰り返される（ステップＳ２２１，Ｓ２２３）。その結果、変数ｉ〜Ｎのそれぞれに対応した脈波波形ｉ〜Ｎのうち、ノイズの混入されていない脈波波形から特徴点が算出される。

このように、測定装置１Ｂでは測定された連続する脈波波形における判定用の値（指標）のばらつきに基づいて各脈波波形にノイズが混入しているか否かが判定される。そして、ノイズが混入していると判定された脈波波形は動脈硬化度の指標を算出するために用いられない。その結果、Ｔｒ等の動脈硬化度の指標が精度よく算出され、動脈硬化度を従来よりも精度よく判定できるようになる。さらに、第２の実施の形態にかかる判定動作では、連続した複数の脈波波形においてそれぞれの脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定することが可能となる。

［第３の実施の形態］
図２に示されたような、末梢側に駆血用の空気袋１３Ａ、中枢側に脈波測定用の空気袋１３Ｂを備える構成により、測定装置１では図３の（Ａ）に示されたように精度よく脈波波形を測定することができる。さらに、上述の第１の実施の形態にかかる動作または第２の実施の形態にかかる動作を行なうことで、測定された脈波波形の内から図４の（Ａ）に示されたようなノイズの混入した脈波波形を抽出することが可能となる。これにより、測定装置１では動脈硬化度の指標を精度よく算出することができる。

図３を用いて説明されたように、測定装置１では測定された一拍分の脈波波形から動脈硬化度の指標としてＴｒおよびＡＩを算出することができる。さらに、上述のように、ＴｒとＰＷＶとは相関があることが知られているため、その換算式を用いて、算出されたＴｒからＰＷＶを得ることができる。または、たとえば、特開２０００−３１６８２１号公報に開示されている算出方法などのＰＷＶの算出方法を用いることもできる。つまり、測定装置１では、同一の脈波波形から動脈硬化度の指標としてＰＷＶとＡＩとを、共に精度よく算出することができる。

動脈硬化度の指標としてＰＷＶとＡＩとは、共に、その値が年齢と共に上昇するものであるが、いずれも、年齢に対する感度が異なることが知られている。本願発明者らは、血圧範囲が通常である複数の被測定者の脈波波形を測定装置１を用いて測定し、それぞれの脈波波形からＰＷＶとＡＩとを算出した。そして発明者らは、ＰＷＶとＡＩとの年齢に対する感度の異なり具合を比較し、図１１に示される結果を得た。図１１に示されるように、図１１の上方に示されているＰＷＶと年齢との関係からは、ＰＷＶが若年者においては年齢による上昇率が小さく、年齢が上がると共に上昇率が増加するという関係であるのに対して、図１１の下方に示されているＡＩと年齢との関係からは、逆に、ＡＩが若年者においては年齢による上昇率が大きく、年齢が上がると共に上昇率が減少するという関係であることが発明者らの比較によって検証された。

この検証結果より発明者らは、動脈硬化度の指標としてのＰＷＶとＡＩとをそれぞれ単独で用いて動脈硬化度の判定を行なうとすると、ＰＷＶ単独の場合には若年者において、ＡＩ単独の場合には老年者において、適切に判定できない可能性があることを見出した。すなわち、若年者ではＰＷＶよりもＡＩの方が感度が高く、逆に、老年者ではＡＩよりもＰＷＶの方が感度が高いことを見出した。発明者らは、その理由として、若年者ではＰＷＶが同じ値であってもＡＩが大きい方が動脈硬化が進行している可能性があり、老年者ではＡＩが同じでもＰＷＶが大きいほど動脈硬化が進行している可能性があることを考察している。

上述のように測定装置１では同一の脈波波形から動脈硬化度の指標としてＰＷＶとＡＩとを、共に精度よく算出することができる。そこで、第３の実施の形態にかかる測定装置１Ｃでは、動脈硬化度の指標として同一の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとを組み合わせて、動脈硬化度の判定に用いるためのさらなる指標Ｉ_PAを算出する。

図１２を用いて、第３の実施の形態にかかる測定装置１Ｃの機能ブロックを説明する。図１２に示された構成のうち、図５に示された測定装置１Ａの構成および図９に示された測定装置１Ｂの構成と同じ参照符号が付されている構成は同じものである。

図１２を参照して、測定装置１ＣのＣＰＵ４０は、同一の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとを組み合わせた指標Ｉ_PAを算出するための機能として、圧力センサ２３Ｂからの圧力信号の入力を受け付けて脈波波形を検出するための検出部４０１、検出された脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定するためのノイズ判定部４０５Ａ、動脈硬化度の指標と年齢との関係を判定して後述する重み係数を算出するための係数算出部４０８、およびノイズ判定部４０５Ａの判定結果に基づいて検出された脈波波形から動脈硬化度の指標を算出するための指標算出部４０６を含む。係数算出部４０８は、メモリ４１から被測定者の年齢を読み出し、予め記憶されている算出式を用いて被測定者の年齢に基づき指標Ｉ_PAの算出に用いる重み係数を算出する。これらもまたＣＰＵ４０が操作部３からの操作信号に従ってメモリ４１に記憶されるプログラムを読み出して実行することで主にＣＰＵ４０に形成される機能であるが、少なくともこれら機能のうちの一部がハードウェア構成で形成されてもよい。

ノイズ判定部４０５Ａは、検出された脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定するための機能として、第１の実施の形態に示された処理部４０２、しきい値算出部４０３、ノイズレベル算出部４０４、および判定部４０５を含んで、ノイズレベルとしきい値とを比較することで脈波波形が検出されるごとにノイズの混入の有無を判定してもよい。または、ノイズ判定部４０５Ａは、第２の実施の形態に示された判定用指標算出部４０７および判定部４０５を含んで、連続して検出された複数の脈波波形のそれぞれからの判定用の値のばらつきに基づいてそれぞれの脈波波形についてのノイズの混入の有無を判定してもよい。ノイズ判定部４０５Ａがいずれの機能を含む場合であっても、指標算出部４０６はその判定結果に基づいて、検出された脈波波形のうちのノイズが混入していないと判定された脈波波形を用いて動脈硬化度の指標を算出する。

測定装置１Ｃにおいても、図６のフローチャートで説明された測定装置１Ａの動作と同様の動作が行なわれる。第３の実施の形態にかかる動作中のステップＳ１１では、ノイズ判定部４０５Ａの構成に応じて図７の動作または図１０の動作が行なわれる。

さらに、測定装置１ＣではステップＳ１５において指標算出部４０６でＰＷＶおよびＡＩが算出された後に、これらを組み合わせた指標Ｉ_PAが以下の式（１）を用いて算出される；
Ｉ_PA＝α×ＰＷＶ×ａ＋β×ＡＩ×ｂ … 式（１）。

ＰＷＶのとり得る範囲はおよそ５００〜３０００［cm/s］、ＡＩのとり得る範囲はおよそ−５０〜＋５０［%］と、ＰＷＶとＡＩとでは単位もとり得る値の範囲も異なる。係数ａおよび係数ｂは、ＰＷＶとＡＩとの指標Ｉ_PAへの影響度を等しくするために用いられる調整用の係数である。

式（１）の係数αおよび係数βは、上述の発明者らの検証に基づき、若年者ではＰＷＶよりもＡＩを優位とし、老年者ではＡＩよりもＰＷＶを優位として重み付けをするための重み係数である。係数算出部４０８は、測定時に指定された被測定者の情報に基づいてメモリ４１から当該被測定者の年齢Ａを読み出して、所定の計算式を用いて重み係数α，βを算出する。

（第１の例）
係数算出部４０８での重み係数の算出の第１の例として、以下の式（２），（３）で表わされる、年齢の割合に比例して重み係数α，βを算出する計算式を用いる例について説明する；
α＝Ａ／８０ … 式（２）、
β＝（８０−Ａ）／８０ … 式（３）。

式（２），（３）で表わされる計算式を用いて重み係数α，βが算出されることで、年齢Ａの増加に伴ってＰＷＶの指標Ｉ_PAへの影響度が直線的に増加し、ＡＩの指標Ｉ_PAへの影響度が直線的に減少する。なお、式（２），（３）の例では年齢Ａのとり得る最大値を８０とし、年齢Ａが８０のときに重み係数αが１、重み係数βが０となる例であるが、年齢Ａのとり得る最大値を８０よりも大きな値、または８０よりも小さな値としてもよい。

発明者らは、図１１で説明された検証で用いられた被測定者群からの測定結果に対して、式（２），（３）で表わされる計算式で算出された重み係数α，βを用いて指標Ｉ_PAを算出した。そして発明者らによって、図１３に表わされたように、このようにして算出された指標Ｉ_PAは若年者から老年者まで広い年齢範囲にわたって年齢と高い相関を示すことが示された。

（第２の例）
係数算出部４０８での重み係数の算出の第２の例として、以下の式（４），（５）で表わされる、年齢の割合の二乗に比例して重み係数α，βを算出する計算式を用いる例について説明する；
α＝Ａ＾２／８０＾２ … 式（４）、
β＝（８０−Ａ）＾２／８０＾２ … 式（５）。

式（４），（５）で表わされる計算式を用いて重み係数α，βが算出されることで、年齢Ａの増加に伴ってＰＷＶの指標Ｉ_PAへの影響度が二次曲線的に増加し、ＡＩの指標Ｉ_PAへの影響度が二次曲線的に減少する。式（４），（５）の例でも年齢Ａのとり得る最大値を８０としているが、年齢Ａのとり得る最大値を８０よりも大きな値、または８０よりも小さな値としてもよい。また、式（４），（５）の例は年齢の割合の二乗を重み係数α，βとするものであるが、二乗に限定されず、三乗以上の高次であってもよい。

発明者らは、図１１で説明された検証で用いられた被測定者群からの測定結果に対して、式（４），（５）で表わされる計算式で算出された重み係数α，βを用いて指標Ｉ_PAを算出した。そして発明者らによって、図１４に表わされたように、このようにして算出された指標Ｉ_PAもまた、若年者から老年者まで広い年齢範囲にわたって年齢と高い相関を示すことが示された。

（第３の例）
係数算出部４０８での重み係数の算出の第３の例として、以下の式（６），（７）で表わされる、年齢帯に応じた重み係数α，βを算出する計算式を用いる例について説明する；
α＝０（２０≦Ａ＜４０），１（４０≦Ａ） … 式（６）、
β＝１（２０≦Ａ＜４０），０（４０≦Ａ） … 式（７）。

式（６），（７）で表わされる計算式を用いて重み係数α，βが算出されることで、年齢Ａが２０歳以上４０歳未満で区切られる若年帯である場合には指標Ｉ_PAとしてＡＩが採用され、４０歳以上で区切られる老年帯である場合には指標Ｉ_PAとしてＰＷＶが採用される。式（６），（７）の例では年齢Ａの属する年齢帯として２０歳以上４０歳未満を若年帯、４０歳以上を老年帯としているが、年齢帯の区切りは２０歳、４０歳に限定されない。

発明者らは、図１１で説明された検証で用いられた被測定者群からの測定結果に対して、式（６），（７）で表わされる計算式で算出された重み係数α，βを用いて指標Ｉ_PAを算出した。そして発明者らによって、図１５に表わされたように、このようにして算出された指標Ｉ_PAもまた、若年者から老年者まで広い年齢範囲にわたって年齢と高い相関を示すことが示された。

以上の検証に基づき、測定装置１ＣではステップＳ１５において、被測定者の年齢に基づいて上述のような計算式で算出された係数αおよび係数βを用いた式（１）によって指標Ｉ_PAが動脈硬化度の指標として算出される。このように、測定装置１Ｃでは、同一の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとが組み合わされた指標Ｉ_PAが算出されることで、それぞれ（ＰＷＶ、ＡＩ）を単独で指標として用いるよりもより動脈硬化度を反映させることができ、動脈硬化度の判定を容易とし、その精度を高めることができる。さらに、測定装置１Ｃではノイズ判定部４０５Ａで判定することによってノイズの混入していない脈波波形を抽出することが可能となるため、同一の脈波波形からＰＷＶ、ＡＩともに精度よく算出することができ、指標Ｉ_PAの動脈硬化度の指標としての精度を高めることが可能となる。さらに、測定装置１ＣではＰＷＶとＡＩとの組み合わせにおいてそれぞれの指標の指標Ｉ_PAに対する影響度を考慮した重み係数α，βを用いることで、図１３〜図１５にも示されたように、広い年齢範囲にわたって年齢と高い相関を示す指標を算出することができ、広い年齢範囲にわたって動脈硬化度の判定精度を高めることができる。

測定装置１Ｃにおいては、ステップＳ１９で結果表示として、測定された血圧値および脈拍数とあわせて、算出された動脈硬化度の指標としてＰＷＶ、ＡＩ、および指標Ｉ_PAの値を表示してもよい。好ましくは、測定装置１ＣがステップＳ１９で図１６に表わされたような表示を行なう。すなわち、図１６を参照して、測定装置１Ｃは、算出された指標Ｉ_PAの値を表示する表示方法に替えて、被測定者の年齢における指標Ｉ_PAの平均値Ｉ_avからの乖離度や、算出された指標Ｉ_PAの最も近い平均値Ｉ_avに対応した年齢、を表示する。図１６に示された表示を行なうための構成として、メモリ４１には予め年齢ごとの平均値Ｉ_avが記憶されている。被測定者の年齢における指標Ｉ_PAの平均値Ｉ_avからの乖離度を表示させる場合、指標算出部４０６は、さらに、算出された指標Ｉ_PAとメモリ４１から読み出された被測定者の年齢における平均値Ｉ_avとの差分を算出し、当該差分を予め記憶されている乖離度に変換するための変換式に代入して乖離度を算出する。算出された指標Ｉ_PAの最も近い平均値Ｉ_avに対応した年齢を表示させる場合、指標算出部４０６は、さらに、メモリ４１に記憶されている年齢ごとの平均値Ｉ_avのうち算出された指標Ｉ_PAからの差分が最も近い平均値Ｉ_avを抽出し、その平均値Ｉ_avに対応した年齢を表示する年齢として特定する。

測定装置１Ｃにおいて図１６に示されるように動脈硬化度の指標が表示されることで、たとえば医師等の専門知識を有さない一般家庭での使用においても、測定者が動脈硬化度の把握が容易となり、使い勝手が向上する。

なお、以上の説明では、図２（Ａ），図２（Ｂ）や図５等に表わされたように腕帯９に２つの空気袋１３Ａ，１３Ｂが含まれて、図８で表わされたように末梢側の空気袋１３Ａが最高血圧値よりも高い圧力で測定部位を圧迫することで駆血状態となっているときの中枢側の空気袋１３Ｂの内圧変化に基づいて脈波波形が測定されている。

単一の空気袋の内圧変化に基づいて脈波波形が測定される場合、ＣＰＵ４０は当該空気袋を最高血圧値以上まで加圧して測定部位を駆血状態とした上で、その後、内圧変化に基づいて動脈硬化指標算出のため脈波を測定する。このように単一の空気袋を測定に用いる場合、血圧の測定のためには測定部位に対する十分な圧迫力が必要となるため、必要とされる当該空気袋の容量が大きくなる。空気袋の容量が大きくなるほど、動脈硬化指標を算出するための脈波の検出感度が低下する。そのため、単一の空気袋を測定に用いる場合には算出される動脈硬化指標の精度が低下する可能性がある。そこで、好ましくは、図示されたように測定装置１には容量の大きい上記空気袋に加えて容量の小さな空気が中枢側に設けられる。これにより、測定装置１ではより感度よく脈波を検出することができ、精度高い動脈硬化指標の算出が可能となる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ 測定装置、２ 基体、３ 操作部、４ 表示部、９ 腕帯、１０ エアチューブ、１３Ａ，１３Ｂ 空気袋、２０Ａ，２０Ｂ エア系、２１Ａ エアポンプ、２２Ａ，２２Ｂ エアバルブ、２３Ａ，２３Ｂ 圧力センサ、２６Ａ，２７Ａ，２７Ｂ，５３ 駆動回路、２８Ａ，２８Ｂ 増幅器、２９Ａ，２９Ｂ Ａ／Ｄ変換器、３１，３２ スイッチ、４０ ＣＰＵ、４１ メモリ、５１ ２ポート弁、１００ 上腕、４０１ 検出部、４０２ 処理部、４０３ しきい値算出部、４０４ ノイズレベル算出部、４０５ 判定部、４０５Ａ ノイズ判定部、４０６ 指標算出部、４０７ 判定用指標算出部、４０８ 係数算出部。

Claims (9)

1. 血圧情報として被測定者の動脈硬化度の指標を算出する血圧情報測定装置であって、
   第１の空気袋と、
   前記第１の空気袋の内圧を血圧情報として検出するための第１のセンサと、
   前記第１の空気袋の内圧変化に基づいて動脈硬化度の指標を算出するための演算手段とを備え、
   前記演算手段は、
   前記内圧変化から一拍分の脈波波形を検出するための検出手段と、
   前記一拍分の脈波波形から、心臓から駆出された脈波の伝播する速度（ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）と、ＡＩ（Augmentation Index）とを算出するための第１の算出手段と、
   前記一拍分の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとに基づいて前記動脈硬化度の指標を算出するための第２の算出手段とを含む、血圧情報測定装置。
2. 被測定者に関する情報として少なくとも年齢に関する情報を記憶するためのメモリをさらに備え、
   前記第２の算出手段は、前記一拍分の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとのそれぞれに前記被測定者の年齢に応じた重み係数を乗じて前記動脈硬化度の指標を算出する、請求項１に記載の血圧情報測定装置。
3. 前記第２の算出手段は、ＰＷＶに乗じる前記重み係数およびＡＩに乗じる前記重み係数として、前記被測定者の年齢が低い場合よりも高い場合の方が前記動脈硬化度の指標におけるＡＩの比率よりもＰＷＶの比率を大きくし、前記被測定者の年齢が高い場合よりも低い場合の方が前記動脈硬化度の指標におけるＰＷＶの比率よりもＡＩの比率を大きくする係数を用いる、請求項２に記載の血圧情報測定装置。
4. 前記第２の算出手段は、前記ＰＷＶに乗じる重み係数としてＰＷＶを年齢に対して直線的に増加させる係数を用い、前記ＡＩに乗じる重み係数としてＡＩを年齢に対して直線的に減少させる係数を用いる、請求項３に記載の血圧情報測定装置。
5. 前記第２の算出手段は、前記ＰＷＶに乗じる重み係数としてＰＷＶを年齢に対して二次以上の関数に比例して増加させる係数を用い、前記ＡＩに乗じる重み係数としてＡＩを年齢に対して二次以上の関数に比例して減少させる係数を用いる、請求項３に記載の血圧情報測定装置。
6. 前記第２の算出手段は、前記ＰＷＶに乗じる重み係数として予め規定した年齢以上で１、前記規定した年齢未満で０を用い、前記ＡＩに乗じる重み係数として前記規定した年齢以上で０、前記規定した年齢未満で１を用いる、請求項３に記載の血圧情報測定装置。
7. 前記演算手段は、前記一拍分の脈波波形にノイズが混入しているか否かを判定するための判定手段をさらに含み、
   前記第２の算出手段は、前記判定手段においてノイズが混入していないと判定された脈波波形を用いて算出されたＰＷＶとＡＩとに基づいて前記動脈硬化度の指標を算出する、請求項１〜６のいずれかに記載の血圧情報測定装置。
8. 第２の空気袋と、
   前記第２の空気袋の内圧を血圧情報として検出するための第２のセンサとをさらに備え、
   前記演算手段は前記第１の空気袋の内圧変化に替えて前記第２の空気袋の内圧変化に基づいて動脈硬化度の指標を算出し、
   前記検出手段は、前記第１の空気袋が測定部位の末梢側、前記第２の空気袋が前記測定部位の中枢側となるようにそれぞれ前記測定部位に装着され、前記第１の空気袋が前記測定部位の末梢側を押圧することで駆血状態となっているときの前記第２の空気袋の内圧変化から前記一拍分の脈波波形を検出する、請求項１〜７のいずれかに記載の血圧情報測定装置。
9. 血圧情報測定装置における動脈硬化度の指標の算出方法であって、
   前記血圧情報測定装置は、空気袋と、前記空気袋の内圧を血圧情報として検出するためのセンサと、前記空気袋の内圧変化に基づいて動脈硬化度の指標を算出するための演算手段とを備え、
   前記内圧変化から一拍分の脈波波形を検出するステップと、
   前記一拍分の脈波波形から、心臓から駆出された脈波の伝播する速度（ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）と、ＡＩ（Augmentation Index）とを算出するステップと、
   前記一拍分の脈波波形から算出されたＰＷＶとＡＩとに基づいて前記動脈硬化度の指標を算出するステップとを含む、動脈硬化度の指標の算出方法。

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