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WO2018168811A1 - 血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム - Google Patents

血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム Download PDF

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WO2018168811A1
WO2018168811A1 PCT/JP2018/009584 JP2018009584W WO2018168811A1 WO 2018168811 A1 WO2018168811 A1 WO 2018168811A1 JP 2018009584 W JP2018009584 W JP 2018009584W WO 2018168811 A1 WO2018168811 A1 WO 2018168811A1
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WO
WIPO (PCT)
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blood pressure
pressure data
respiratory
unit
spectrum
Prior art date
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Application number
PCT/JP2018/009584
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English (en)
French (fr)
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盛太郎 武良
洋貴 和田
絵里子 閑
綾子 小久保
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Omron Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user

Definitions

  • the present invention relates to blood pressure data processing.
  • Patients with abnormal blood pressure are expected to manage blood pressure on a daily basis.
  • Conventional stationary blood pressure measuring devices are not suitable for carrying around, and measuring blood pressure outside the home, such as at work or on the go, places a heavy burden on the user.
  • Pulsus Paradoxus a phenomenon in which respiratory fluctuations exceed 10 mmHg is referred to as “Pulsus Paradoxus”.
  • the arrhythmia is used for diagnosis of asthma, COPD (Chronic Obstructive Pulse Disease), cardiac tamponade and the like. For this reason, it may be required to extract respiratory changes from blood pressure data.
  • An object of the present invention is to estimate a user's respiratory cycle.
  • the blood pressure data processing device is a first frequency domain representation of the second blood pressure data in which noise relating to the user's body movement included in the first blood pressure data of the user is suppressed.
  • a respiratory cycle estimator for estimating the respiratory cycle of the user based on the spectrum of The respiratory cycle estimation unit includes a peak selection unit, a first frequency component suppression unit, a respiratory fluctuation calculation unit, an attenuation amount calculation unit, and a respiratory cycle determination unit.
  • the peak selection unit selects one of peak frequencies indicating a peak in the power spectrum of the first spectrum.
  • the first frequency component suppression unit suppresses the component of the peak frequency selected from the first spectrum and generates a second spectrum.
  • the respiratory fluctuation calculation unit calculates a first respiratory fluctuation in the second blood pressure data, and calculates a second respiratory fluctuation in the third blood pressure data that is a time domain representation of the second spectrum.
  • the attenuation amount calculation unit calculates an attenuation amount of the second respiratory variation with respect to the first respiratory variation.
  • the respiratory cycle determining unit determines a cycle corresponding to the selected peak frequency as the user's respiratory cycle if the attenuation is greater than the first threshold. Therefore, the respiratory cycle can be estimated stably and accurately regardless of factors such as the user's personality, mental or physical condition, or blood pressure measurement environment.
  • the respiratory cycle determination unit causes the peak selection unit to select one of the unselected peak frequencies if the attenuation is equal to or less than the first threshold value. Therefore, the respiratory cycle can be estimated more stably and accurately.
  • the peak selection unit selects the peak frequencies in order of decreasing frequency. Therefore, the peak frequency corresponding to the respiratory cycle can be searched without waste, and an erroneous respiratory cycle can be prevented from being estimated due to the blood pressure fluctuation component of the user.
  • the first frequency component suppression unit generates a second spectrum by performing low-pass filter processing on the first spectrum.
  • the low-pass filter processing a cutoff frequency lower than the selected peak frequency is set. Therefore, it is possible to collectively suppress the high frequency components including the peak frequency component in the first spectrum.
  • the blood pressure data processing device further includes a respiratory fluctuation suppression unit that generates processed blood pressure data in which the user's respiratory fluctuation included in the second blood pressure data is suppressed.
  • the respiratory fluctuation suppression unit includes a second frequency component suppression unit and a first conversion unit.
  • a 2nd frequency component suppression part suppresses the frequency component corresponding to a user's respiratory cycle among 1st spectra, and produces
  • the first conversion unit converts the third spectrum into a time domain representation and generates processed blood pressure data. Therefore, the processed blood pressure data in which the user's respiratory fluctuation is suppressed can be obtained.
  • the blood pressure data processing device further includes a respiratory fluctuation extraction unit that extracts the respiratory fluctuation of the user included in the second blood pressure data and generates respiratory fluctuation data.
  • the respiratory change extraction unit includes a third frequency component suppression unit and a second conversion unit.
  • a 3rd frequency component suppression part suppresses the frequency component which does not respond
  • the second conversion unit converts the fourth spectrum into a time domain representation and generates respiratory change data. Therefore, respiratory change data obtained by extracting the respiratory change of the user can be obtained.
  • the blood pressure data processing device further includes a setting unit, a respiratory variation suppression unit, and a respiratory variation extraction unit.
  • the setting unit includes a first control parameter indicating enable / disable of a process for suppressing a user's respiratory fluctuation included in the second blood pressure data, and a first control parameter indicating enable / disable of a process of extracting the respiratory fluctuation. 2 control parameters are set.
  • the respiratory fluctuation suppression unit When the first control parameter indicates “enable”, the respiratory fluctuation suppression unit generates processed blood pressure data in which the user's respiratory fluctuation included in the second blood pressure data is suppressed.
  • the respiratory change extraction unit extracts the respiratory change and generates respiratory change data.
  • the respiratory fluctuation suppression unit includes a second frequency component suppression unit and a first conversion unit.
  • a 2nd frequency component suppression part suppresses the frequency component corresponding to a user's respiratory cycle among 1st spectra, and produces
  • the first conversion unit converts the third spectrum into a time domain representation and generates processed blood pressure data.
  • the respiratory change extraction unit includes a third frequency component suppression unit and a second conversion unit.
  • a 3rd frequency component suppression part suppresses the frequency component which does not respond
  • the second conversion unit converts the fourth spectrum into a time domain representation and generates respiratory change data. Therefore, as needed, processed blood pressure data can be obtained or respiratory fluctuation data can be obtained.
  • the blood pressure data processing device further includes a body motion noise suppression unit that suppresses noise related to a user's body motion included in the first blood pressure data and generates second blood pressure data.
  • the body motion noise suppression unit includes a body motion determination unit and a blood pressure data interpolation unit.
  • the body motion determination unit determines whether or not the user's body motion has occurred in the unit period based on the body motion data obtained from the motion sensor worn by the user.
  • the blood pressure data interpolation unit interpolates and generates blood pressure data in a unit period in which it is determined that the user's body movement has occurred, and replaces the first blood pressure data in the unit period with the interpolated blood pressure data to generate second blood pressure data Is generated. Therefore, the second blood pressure data suitable for estimating the respiratory cycle can be obtained by interpolating and generating the blood pressure data of the body motion generation period from the first and second blood pressure data before and after the body motion generation period.
  • the user's respiratory cycle can be estimated.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a blood pressure data processing device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating the operation of the blood pressure data processing apparatus of FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating details of the body movement noise suppression unit in FIG. 1.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating details of step S400 of FIG.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram of the interpolation processing performed by the blood pressure data interpolation unit of FIG.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of the interpolation processing performed by the blood pressure data interpolation unit of FIG.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating details of the respiratory cycle estimation unit in FIG. 1.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating details of step S500 in FIG. FIG.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating details of step S510 in FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an analysis range in which a peak frequency can be selected by the peak selection unit of FIG.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of the operation of the peak selection unit of FIG.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating details of the respiratory fluctuation suppression unit of FIG.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating details of step S600 of FIG.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram of the operation of the frequency component suppression unit of FIG.
  • FIG. 15 is a graph illustrating the waveform of the second blood pressure data (original waveform) and the waveform of the processed blood pressure data (waveform after suppression of respiratory fluctuation).
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a power spectrum in the case where the respiration frequency is at a position different from that in FIG.
  • FIG. 17 is a graph illustrating the waveform of the second blood pressure data (original waveform) and the waveform of the processed blood pressure data (waveform after suppression of respiratory fluctuation).
  • FIG. 18 is a block diagram illustrating a blood pressure data processing device according to the second embodiment.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating the operation of the blood pressure data processing device of FIG.
  • FIG. 20 is a block diagram illustrating details of the respiratory variation extracting unit of FIG.
  • FIG. 21 is a flowchart illustrating details of step S800 in FIG.
  • FIG. 22 is an explanatory diagram of the operation of the frequency component suppression unit of FIG. FIG.
  • FIG. 23 is a graph illustrating the waveform (original waveform) of the second blood pressure data and the respiratory variation data (the waveform after extracting the respiratory variation).
  • FIG. 24 is a block diagram illustrating a blood pressure data processing device according to the third embodiment.
  • FIG. 25 is a flowchart illustrating the operation of the blood pressure data processing device of FIG.
  • the blood pressure data processing device includes a first blood pressure data storage unit 10, a body motion data storage unit 20, a body motion noise suppression unit 100, and a second device.
  • Blood pressure data storage unit 30, respiratory cycle estimation unit 200, first spectrum storage unit 40, respiratory cycle storage unit 50, respiratory fluctuation suppression unit 300, and processed blood pressure data storage unit 60.
  • the first blood pressure data storage unit 10 stores blood pressure data (first blood pressure data) obtained by measuring blood pressure (for example, continuous measurement) with a blood pressure sensor attached to the user.
  • the first blood pressure data stored in the first blood pressure data storage unit 10 is read by the body motion noise suppression unit 100 as necessary.
  • the first blood pressure data can include, for example, values of systolic blood pressure and diastolic blood pressure for each beat, but is not limited thereto.
  • Each first blood pressure data may be associated with a measurement time.
  • the blood pressure sensor worn by the user can include a blood pressure sensor (hereinafter referred to as a continuous blood pressure sensor) that can continuously measure the blood pressure of the user every beat.
  • the continuous blood pressure sensor may continuously measure a user's blood pressure from a pulse wave transit time (PTT), or may realize continuous measurement by a tonometry method or other techniques.
  • PTT pulse wave transit time
  • the blood pressure sensor may include a blood pressure sensor that cannot be continuously measured (hereinafter referred to as a discontinuous blood pressure sensor) in addition to the continuous blood pressure sensor.
  • a discontinuous blood pressure sensor measures a user's blood pressure using a cuff as a pressure sensor (oscillometric method).
  • Discontinuous blood pressure sensors tend to have higher measurement accuracy than continuous blood pressure sensors. Therefore, for example, the blood pressure sensor is triggered by the fact that a certain condition is satisfied (for example, the user's blood pressure data measured by the continuous blood pressure sensor indicates a predetermined high risk state). Instead, blood pressure data may be measured with higher accuracy by operating a discontinuous blood pressure sensor.
  • the body motion data storage unit 20 stores body motion data obtained by measuring motion with a motion sensor worn by the user.
  • the body motion data stored in the body motion data storage unit 20 is read by the body motion noise suppression unit 100 as necessary.
  • the body movement data may include, for example, a value of acceleration or angular velocity of one axis or a plurality of axes, but is not limited thereto.
  • Each blood pressure data may be associated with a measurement time.
  • the motion sensor may be, for example, an acceleration sensor or an angular velocity sensor. As an example, the motion sensor may be a triaxial acceleration sensor.
  • the body movement noise suppression unit 100 suppresses noise related to the body movement of the user included in the first blood pressure data, and generates second blood pressure data.
  • the body movement noise suppression unit 100 stores the second blood pressure data in the second blood pressure data storage unit 30.
  • the body motion noise suppression unit 100 reads the first blood pressure data from the first blood pressure data storage unit 10 and reads the body motion data from the body motion data storage unit 20.
  • the body motion noise suppression unit 100 estimates the body motion occurrence period based on the body motion data.
  • the body motion noise suppression unit 100 performs data processing on the first blood pressure data associated with the estimated body motion occurrence period, and generates second blood pressure data.
  • the data processing may be smoothing processing, or may be processing for replacing the first blood pressure data with the blood pressure data generated by interpolation.
  • the second blood pressure data storage unit 30 stores the second blood pressure data generated by the body movement noise suppression unit 100.
  • the second blood pressure data stored in the second blood pressure data storage unit 30 is read by the respiratory cycle estimation unit 200 as necessary.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 estimates the user's respiratory cycle based on the first spectrum that is the frequency domain representation of the second blood pressure data, and stores the estimated respiratory cycle in the respiratory cycle storage unit 50.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 reads the second blood pressure data from the second blood pressure data storage unit 30, and generates a first spectrum that is a frequency domain representation thereof.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 stores the first spectrum in the first spectrum storage unit 40 and calculates the power spectrum of the first spectrum. Then, the respiratory cycle estimation unit 200 estimates a cycle corresponding to one of the peak frequencies included in the power spectrum as a user's respiratory cycle by a technique described later.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 may not be able to estimate the user's respiratory cycle, as will be described later.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 may perform error processing such as outputting an error screen or an error message from a display device or a speaker (not shown).
  • the number of second blood pressure data used by the respiratory cycle estimation unit 200 for estimating the user's respiratory cycle can be arbitrarily determined.
  • the number of data may be specified by, for example, a user who is a blood pressure measurement person or another human (for example, a doctor, a health instructor, or a manufacturer, seller, or administrator of a blood pressure data processing device) It may be determined automatically.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 may estimate the user's respiratory cycle from the second blood pressure data for about 7 to 10 hours corresponding to the user's overnight sleep time, for example.
  • the respiratory cycle estimator 200 may be used in a specific time zone (for example, PM 9:00 to PM 12:00, AM 1:00 to AM 4:00) or in a specific state (for example, immediately after sleeping, during sleeping, immediately before waking up).
  • the respiratory cycle of the user may be estimated from the two blood pressure data. In this way, by narrowing down the number of data of the second blood pressure data used for the estimation of the respiratory cycle, the respiratory cycle can be estimated even when the respiratory change of the user is not very stable.
  • the number of second blood pressure data used for estimating the respiratory cycle can be formed to a power of 2 in order to apply FFT (Fast Fourier Transform), as will be described later. Therefore, it is not necessary to make the number of data of the second blood pressure data read out from the second blood pressure data storage unit 30 by the respiratory cycle estimation unit 200 equal to a power of two.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the first spectrum storage unit 40 stores the first spectrum generated by the respiratory cycle estimation unit 200.
  • the first spectrum stored in the first spectrum storage unit 40 is read by the respiratory cycle estimation unit 200 and the respiratory fluctuation suppression unit 300 as necessary.
  • the respiratory cycle storage unit 50 stores the user's respiratory cycle estimated by the respiratory cycle estimation unit 200.
  • the respiratory cycle stored in the respiratory cycle storage unit 50 is read by the respiratory fluctuation suppression unit 300 as necessary.
  • Respiratory fluctuation suppression unit 300 generates processed blood pressure data in which the user's respiratory fluctuation included in the second blood pressure data is suppressed, and stores it in processed blood pressure data storage unit 60.
  • the respiratory fluctuation suppression unit 300 reads the first spectrum from the first spectrum storage unit 40 and reads the breathing cycle from the breathing cycle storage unit 50.
  • the respiratory fluctuation suppression unit 300 generates processed blood pressure data by suppressing the frequency component corresponding to the respiratory cycle in the first spectrum and then converting it to a time domain representation.
  • the processed blood pressure data storage unit 60 stores the processed blood pressure data generated by the respiratory fluctuation suppression unit 300.
  • the processed blood pressure data stored in the processed blood pressure data storage unit 60 may be read as necessary by a functional unit or device for blood pressure data processing (not shown) for detection of rapid blood pressure fluctuation, for example.
  • Rapid blood pressure fluctuation includes blood pressure surge.
  • the blood pressure surge refers to, for example, a rapid blood pressure fluctuation that may be triggered by a hypoxic state during an episode of sleep apnea syndrome. Therefore, monitoring the number of blood pressure surges is useful for grasping the severity of the user's SAS symptoms.
  • the blood pressure data processing apparatus of FIG. 1 operates as illustrated in FIG.
  • the body motion noise suppression unit 100 suppresses noise related to the user's body motion from the first blood pressure data, and generates second blood pressure data (step S400). Details of step S400 will be described later with reference to FIG.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 estimates the user's respiratory cycle based on the first spectrum that is the frequency domain representation of the second blood pressure data generated in step S400 (step S500). Details of step S500 will be described later with reference to FIGS.
  • the respiratory fluctuation suppression unit 300 suppresses the user's respiratory fluctuation included in the second blood pressure data based on the user's respiratory cycle estimated in step S500, and generates processed blood pressure data (step S600). . Details of step S600 will be described later with reference to FIG.
  • FIG. 3 illustrates the body movement noise suppression unit 100 of FIG.
  • the body motion noise suppression unit 100 includes a body motion determination unit 101 and a blood pressure data interpolation unit 102.
  • the body movement determination unit 101 reads the first blood pressure data from the first blood pressure data storage unit 10 and reads the body movement data from the body movement data storage unit 20. The body movement determination unit 101 determines whether body movement has occurred in the unit period based on the body movement data of the unit period. If no body movement occurs in the unit period, the body movement determination unit 101 stores the first blood pressure data in the unit period in the second blood pressure data storage unit 30 as the second blood pressure data in the unit period. Yes (pass-through). On the other hand, if body movement has occurred in the unit period, body movement determination unit 101 outputs the first blood pressure data of the unit period (hereinafter also referred to as body movement generation period) to blood pressure data interpolation unit 102. To do.
  • the unit period may be, for example, an interval between successive beats, that is, one cycle of beats (for example, an interval from the start point to the end point). Or what connected these two or more, ie, the multiple periods of a pulsation, may be sufficient.
  • body motion noise suppression processing can be performed in units of beats.
  • the blood pressure data interpolation unit 102 receives the first blood pressure data during the body movement occurrence period from the body movement determination unit 101.
  • the blood pressure data interpolation unit 102 interpolates and generates blood pressure data as an alternative to the first blood pressure data from the first blood pressure data before and after the body movement occurrence period.
  • an interpolation method such as linear interpolation or spline interpolation may be used.
  • blood pressure data with low reliability can be discarded, and pseudo blood pressure data generated using the temporal correlation of blood pressure data can be used.
  • the blood pressure data interpolation unit 102 stores the interpolated blood pressure data in the second blood pressure data storage unit 30 as second blood pressure data in the body movement generation period.
  • a data processing unit that performs another noise reduction process such as a smoothing process may be prepared.
  • FIG. 5 illustrates acceleration data and (first) blood pressure data as body movement data.
  • the blood pressure data interpolation unit 102 replaces the blood pressure data in the body movement occurrence period with the blood pressure data generated by interpolation based on the blood pressure data before and after the body motion generation period, and replaces the (second) blood pressure data illustrated in FIG. Can be generated.
  • the blood pressure data interpolation unit 102 sets systolic blood pressure as a processing target, but does not set diastolic blood pressure as a processing target. However, the blood pressure data interpolation unit 102 may further process diastolic blood pressure.
  • waveforms of only systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) are drawn as blood pressure data.
  • SBP systolic blood pressure
  • DBP diastolic blood pressure
  • FIG. 4 illustrates details of step S400 of FIG.
  • the body motion determination unit 101 reads the body motion data of the unit period from the body motion data storage unit 20 (step S401). Based on the body motion data read in step S401, the body motion determination unit 101 determines whether body motion has occurred in the unit period associated with the body motion data (step S402). If it is determined that body movement has occurred, the process proceeds to step S404; otherwise, the process proceeds to step S403.
  • step S403 the body movement determination unit 101 stores the first blood pressure data of the unit period determined in step S402 that no body movement has occurred in the second blood pressure data storage unit 30.
  • step S404 the blood pressure data interpolation unit 102 interpolates and generates blood pressure data instead of the first blood pressure data for the unit period in which it is determined in step S402 that body movement has occurred. Then, the blood pressure data interpolation unit 102 stores the blood pressure data generated by interpolation in step S404 in the second blood pressure data storage unit 30 (step S405).
  • FIG. 7 illustrates details of the respiratory cycle estimation unit 200 of FIG.
  • the respiratory cycle estimation unit 200 includes an FFT unit 201, a power spectrum calculation unit 202, a power spectrum storage unit 203, a peak selection unit 204, an LPF (Low Pass Filter) unit 205, and a second spectrum storage unit 206.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the FFT unit 201 reads the second blood pressure data from the second blood pressure data storage unit 30.
  • the FFT unit 201 performs an FFT on the second blood pressure data, and generates a first spectrum that is a frequency domain representation of the second blood pressure data.
  • the FFT unit 201 stores the first spectrum in the first spectrum storage unit 40.
  • the FFT unit 201 may shape the second blood pressure data so that the number of data of the second blood pressure data is a power of 2 before performing the FFT.
  • the FFT unit 201 may be replaced with another time-frequency conversion unit.
  • the power spectrum calculation unit 202 reads the first spectrum from the first spectrum storage unit 40.
  • the power spectrum calculation unit 202 calculates the power spectrum of the first spectrum.
  • the power spectrum calculation unit 202 stores the power spectrum in the power spectrum storage unit 203.
  • the power spectrum storage unit 203 stores the power spectrum calculated by the power spectrum calculation unit 202.
  • the power spectrum stored in the power spectrum storage unit 203 is read by the peak selection unit 204 as necessary.
  • the peak selection unit 204 reads the power spectrum from the power spectrum storage unit 203.
  • the peak selection unit 204 selects one of peak frequencies indicating a peak in the power spectrum.
  • the peak selection unit 204 notifies the LPF unit 205 of the selected peak.
  • the breathing cycle determination unit 211 causes the peak selection unit 204 to select one of the unselected peak frequencies. By searching for the peak frequency corresponding to the respiratory cycle in this way, the respiratory cycle can be estimated stably and accurately regardless of factors such as the user's individuality, mental or physical condition, or blood pressure measurement environment. .
  • the peak selection unit 204 may set an analysis range that is narrower than the entire frequency band of the power spectrum, and may select one of the peak frequencies from this analysis range.
  • An example of the analysis range is shown in FIG.
  • the analysis range may be set in a high frequency region as compared to the frequency region in which the main blood pressure fluctuation component of the user is distributed.
  • the analysis range may be set to a range in which a respiration frequency corresponding to the user's respiration cycle may exist.
  • the analysis range may be determined based on actual measurement of the respiratory frequency distribution of the user or the other user whose respiratory cycle is to be estimated, or may be theoretically determined.
  • the peak selection unit 204 may further set a threshold and select only a peak frequency indicating a peak that is equal to or higher than the threshold.
  • the threshold value is, for example, an average value of the power spectrum within the analysis range, but is not limited thereto.
  • the respiratory frequency is in a higher frequency region than the frequency region in which the main blood pressure fluctuation components of the user are distributed. Therefore, the peak frequency corresponding to the respiratory cycle can be searched without waste, and an erroneous respiratory cycle can be prevented from being estimated due to the blood pressure fluctuation component of the user.
  • the LPF unit 205 reads the first spectrum from the first spectrum storage unit 40 and is notified of the selected peak frequency from the peak selection unit 204.
  • the LPF unit 205 performs a low-pass filter process on the first spectrum to generate a second spectrum. In this low-pass filter processing, a cutoff frequency lower than the selected peak frequency is determined. That is, this peak frequency is not included in the passband. Thereby, the high frequency component containing the component of a peak frequency among 1st spectra can be suppressed collectively.
  • the LPF unit 205 stores the second spectrum in the second spectrum storage unit 206.
  • the LPF unit 205 may be replaced with a frequency component suppression unit that suppresses the selected peak frequency component of the first spectrum and generates the second spectrum.
  • the frequency component suppressing unit may perform a band elimination filter process including the peak frequency in the stop band.
  • the second spectrum storage unit 206 stores the second spectrum generated by the LPF unit 205.
  • the second spectrum stored in the second spectrum storage unit 206 is read by the IFFT unit 207 as necessary.
  • the IFFT unit 207 reads the second spectrum from the second spectrum storage unit 206.
  • the IFFT unit 207 performs IFFT on the second spectrum and generates third blood pressure data that is a time domain representation of the second spectrum.
  • the IFFT unit 207 stores the third blood pressure data in the third blood pressure data storage unit 208.
  • the IFFT unit 207 may be replaced with another frequency-time conversion unit.
  • the third blood pressure data storage unit 208 stores the third blood pressure data generated by the respiratory variation calculation unit 209.
  • the third blood pressure data stored in the third blood pressure data storage unit 208 is read by the respiratory fluctuation calculation unit 209 as necessary.
  • the respiratory change calculator 209 reads the second blood pressure data from the second blood pressure data storage unit 30 and reads the third blood pressure data from the third blood pressure data storage unit 208.
  • the respiratory fluctuation calculation unit 209 performs the respiratory fluctuation (referred to as the first respiratory fluctuation) in the second blood pressure data and the respiratory fluctuation (referred to as the second respiratory fluctuation) in the third blood pressure data. Calculate each.
  • Respiratory fluctuation calculator 209 outputs the first respiratory fluctuation and the second respiratory fluctuation to attenuation amount calculator 210.
  • the attenuation amount calculation unit 210 calculates the attenuation amount of the second respiratory variation with respect to the first respiratory variation. If the frequency component corresponding to the respiratory cycle is suppressed by the LPF unit 205, the second respiratory variation is greatly attenuated with respect to the first respiratory variation. That is, it is possible to estimate that the cycle corresponding to the peak frequency selected by the peak selection unit 204 is the respiratory cycle. The attenuation amount calculation unit 210 notifies the respiratory cycle determination unit 211 of the attenuation amount.
  • the respiratory cycle determination unit 211 is notified of the attenuation amount from the attenuation amount calculation unit 210.
  • the respiratory cycle determination unit 211 compares the attenuation amount with the threshold value Y. If the attenuation amount is larger than the threshold Y, the respiratory cycle determination unit 211 determines the cycle corresponding to the peak frequency selected by the peak selection unit 204 as the user's respiratory cycle. Then, the peak selection unit 204 stores the user's respiratory cycle in the respiratory cycle storage unit 50. On the other hand, if the attenuation is equal to or less than the threshold Y, the respiratory cycle determination unit 211 causes the peak selection unit 204 to select one of the unselected peak frequencies.
  • the peak selection unit 204 may limit the number of selectable peak frequencies. Specifically, the peak selection unit 204 determines that the respiratory cycle cannot be estimated if the number of selections of the peak frequency has reached the above selectable number even if an unselected peak frequency remains, and an error occurs. Processing (for example, output of an error screen or an error message indicating that the respiratory cycle cannot be estimated) may be performed. The same applies when the unselected peak frequency becomes empty.
  • the respiratory cycle cannot be estimated, for example, the number of data of the second blood pressure data used for estimating the respiratory cycle is changed (for example, narrowed down), or different body motion noise suppression processing is performed in the body motion noise suppression unit 100. Then, after regenerating the second blood pressure data, the respiratory cycle may be re-estimated.
  • FIG. 8 illustrates details of step S500 of FIG.
  • the respiratory change calculator 209 calculates the first respiratory change in the second blood pressure data generated in step S400 (step S501).
  • the FFT unit 201 performs an FFT on the second blood pressure data generated in step S400 to generate a first spectrum (step S502). Note that step S501 and step S502 may be executed in an order different from that in FIG.
  • the power spectrum calculation unit 202 calculates the power spectrum of the first spectrum generated in step S502 (step S503). After step S503, the process proceeds to step S510.
  • step S510 the peak selection unit 204 selects one of the peak frequencies from the power spectrum calculated in step S503. Details of step S510 will be described later with reference to FIG.
  • the LPF unit 205 performs a low-pass filter process in which a cutoff frequency lower than the peak frequency selected in step S510 is applied to the first spectrum generated in step S502, thereby generating a second spectrum. (Step S521).
  • the IFFT unit 207 performs IFFT on the second spectrum generated in step S521 to generate third blood pressure data (step S522).
  • the respiratory change calculator 209 calculates the second respiratory change in the third blood pressure data generated in step S522 (step S523).
  • the attenuation amount calculation unit 210 calculates the attenuation amount of the second respiratory variation calculated in step S523 with respect to the first respiratory variation calculated in step S501 (step S524).
  • the respiratory cycle determining unit 211 compares the attenuation calculated in step S524 with the threshold Y (step S525). If the attenuation is greater than the threshold Y, the respiratory cycle determination unit 211 determines the cycle corresponding to the peak frequency selected in step S510 as the user's respiratory cycle (step S526). On the other hand, if the attenuation is equal to or less than the threshold value Y, the process returns to step S510. As a result, the peak selection unit 204 selects one of the unselected peak frequencies.
  • FIG. 9 illustrates details of step S510 of FIG.
  • the peak selection unit 204 sets an analysis range that is narrower than the entire frequency band of the power spectrum (step S511).
  • the peak selection unit 204 calculates an average value of the power spectrum (calculated in step S503 in FIG. 8) within the analysis range set in step S511, and sets a threshold value so as to substantially match this (step S512).
  • the peak selection unit 204 initializes the variable N to 1, and the process proceeds to step S514.
  • step S514 the peak selection unit 204 selects the Nth highest frequency among the peak frequencies indicating the peak equal to or higher than the threshold set in step S512 within the analysis range set in step S511. Proceed to step S521.
  • step S525 When the process returns from step S525 to step S510, the peak selection unit 204 increments the variable N by 1 (step S515), and the process proceeds to step S514.
  • a determination step may be further provided between step S515 and step S514. In this determination step, it is determined whether N is equal to or less than a predetermined number of selectable times. If N is less than or equal to the selectable number of times, the process proceeds to step S514. On the other hand, if N exceeds the selectable number of times, the process ends after a predetermined error process (for example, output of an error screen or error message indicating that the respiratory cycle cannot be estimated).
  • a predetermined error process for example, output of an error screen or error message indicating that the respiratory cycle cannot be estimated.
  • FIG. 12 illustrates details of the respiratory fluctuation suppression unit 300 in FIG.
  • This respiratory fluctuation suppression unit 300 includes a frequency component suppression unit 301, a third spectrum storage unit 302, and an IFFT unit 303.
  • the frequency component suppression unit 301 reads the first spectrum from the first spectrum storage unit 40 and reads the user's breathing cycle from the breathing cycle storage unit 50.
  • the frequency component suppression unit 301 suppresses a frequency component corresponding to the user's breathing cycle in the first spectrum, and generates a third spectrum.
  • the frequency component suppression unit 301 stores the third spectrum in the third spectrum storage unit 302.
  • the frequency component suppression unit 301 may perform, for example, a low-pass filter process in which a cut-off frequency lower than the breathing frequency corresponding to the user's breathing cycle is set or a band elimination filter process in which the breathing frequency is included in the stopband. Thereby, as illustrated in FIG. 14, the component of the user's breathing frequency is suppressed.
  • the third spectrum storage unit 302 stores the third spectrum generated by the frequency component suppression unit 301.
  • the third spectrum stored in the third spectrum storage unit 302 is read by the IFFT unit 303 as necessary.
  • the IFFT unit 303 reads out the third spectrum from the third spectrum storage unit 302.
  • the IFFT unit 303 performs IFFT on the third spectrum, and generates processed blood pressure data that is a time domain representation of the third spectrum.
  • the IFFT unit 303 stores the processed blood pressure data in the processed blood pressure data storage unit 60.
  • the IFFT unit 303 may be replaced with another frequency-time conversion unit.
  • FIG. 15 illustrates the waveform of the second blood pressure data (original waveform) and the waveform of the processed blood pressure data (waveform after suppressing respiratory fluctuation). Note that the second blood pressure data and the processed blood pressure data in FIG. 15 correspond to the power spectrum illustrated in FIG.
  • the processed blood pressure data is suitable for analyzing blood pressure fluctuations (for example, blood pressure surges) due to factors other than the user's breathing, since periodic fluctuations due to respiratory fluctuations are suppressed.
  • FIG. 13 illustrates details of step S600 of FIG.
  • the frequency component suppression unit 301 suppresses the frequency component corresponding to the respiratory cycle of the user estimated in step S500 of FIG. 2 in the first spectrum, and generates a third spectrum (step S601).
  • the IFFT unit 303 performs IFFT on the third spectrum generated in step S601, and generates processed blood pressure data that is a time domain representation of the third spectrum (step S602).
  • the IFFT unit 303 stores the processed blood pressure data generated in step S602 in the processed blood pressure data storage unit 60 (step S603).
  • the blood pressure data processing device estimates a user's respiratory cycle based on a spectrum that is a frequency domain representation of blood pressure data in which noise related to the user's body movement is suppressed. Specifically, the blood pressure data processing device selects one of the peak frequencies indicating the peak in the power spectrum of the spectrum, and the peak based on the attenuation amount of the respiratory fluctuation when the peak frequency component is suppressed. Verify whether the frequency corresponds to the breathing frequency. Therefore, according to this blood pressure data processing apparatus, it is possible to estimate the respiratory cycle stably and accurately regardless of factors such as the user's personality, mental or physical condition, presence or absence of body movement, blood pressure measurement environment, and the like. .
  • this blood pressure data processing device generates processed blood pressure data in which the respiratory change of the user is suppressed using the estimated respiratory cycle. Therefore, according to this blood pressure data processing device, processed blood pressure data suitable for analysis of blood pressure fluctuations (for example, blood pressure surge) due to factors other than the user's breathing can be obtained. That is, as described above, the respiratory cycle can be correctly estimated from the power spectrum shown in FIG. 14, and the processed blood pressure data shown in FIG. 15 can be generated.
  • the respiratory cycle can be stably and accurately controlled regardless of factors such as the user's personality, mental or physical condition, presence or absence of body movement, and blood pressure measurement environment. Can be estimated.
  • FIG. 16 illustrates a power spectrum having a respiratory frequency at a position different from that in FIG. Even when such a power spectrum is obtained, the blood pressure data processing apparatus can correctly estimate the respiratory cycle and generate processed blood pressure data illustrated in FIG.
  • the blood pressure data processing device includes a first blood pressure data storage unit 10, a body motion data storage unit 20, a body motion noise suppression unit 100, Blood pressure data storage unit 30, respiratory cycle estimation unit 200, first spectrum storage unit 40, respiratory cycle storage unit 50, respiratory variation extraction unit 700, and respiratory variation data storage unit 70.
  • the respiratory change extraction unit 700 extracts the respiratory change of the user included in the second blood pressure data, generates respiratory change data, and stores it in the respiratory change data storage unit 70.
  • the respiratory variation extracting unit 700 reads the first spectrum from the first spectrum storage unit 40 and reads the respiratory cycle from the respiratory cycle storage unit 50.
  • the breathing fluctuation extracting unit 700 suppresses a frequency component that does not correspond to the breathing cycle in the first spectrum, and then converts it into a time domain representation to generate breathing fluctuation data.
  • the respiratory change data storage unit 70 stores the respiratory change data generated by the respiratory change extraction unit 700.
  • the respiratory fluctuation data stored in the respiratory fluctuation data storage unit 70 may be read as necessary by a functional unit or device for blood pressure data processing (not shown) for detecting an abnormal pulse, for example. Monitoring the arrhythmia is useful for grasping the severity of symptoms such as asthma, COPD, and cardiac tamponade.
  • step S400 and step S500 may be the same as those in FIG.
  • the respiratory variation extraction unit 700 extracts the respiratory variation of the user included in the second blood pressure data based on the respiratory cycle of the user estimated in step S500, and generates respiratory variation data (step S800). . Details of step S800 will be described later with reference to FIG.
  • FIG. 20 illustrates details of the respiratory change extraction unit 700 of FIG.
  • This respiratory variation extracting unit 700 includes a frequency component suppressing unit 701, a fourth spectrum storage unit 702, and an IFFT unit 703.
  • the frequency component suppression unit 701 reads the first spectrum from the first spectrum storage unit 40 and reads the user's breathing cycle from the breathing cycle storage unit 50.
  • the frequency component suppression unit 701 suppresses a frequency component that does not correspond to the user's breathing cycle in the first spectrum (in other words, extracts a frequency component corresponding to the user's breathing cycle from the first spectrum), and Generate 4 spectra.
  • the frequency component suppression unit 701 stores the fourth spectrum in the fourth spectrum storage unit 702.
  • the frequency component suppressing unit 701 may perform, for example, a band-pass filter process that includes a respiration frequency corresponding to the user's respiration cycle in the pass band or a high-pass filter process that sets a cutoff frequency lower than the respiration frequency. Thereby, as illustrated in FIG. 22, the component of the user's breathing frequency is extracted.
  • the fourth spectrum storage unit 702 stores the fourth spectrum generated by the frequency component suppression unit 701.
  • the fourth spectrum stored in the fourth spectrum storage unit 702 is read by the IFFT unit 703 as necessary.
  • the IFFT unit 703 reads the fourth spectrum from the fourth spectrum storage unit 702.
  • the IFFT unit 703 performs IFFT on the fourth spectrum, and generates respiratory variation data that is a time domain representation of the fourth spectrum.
  • the IFFT unit 703 stores the respiratory change data in the respiratory change data storage unit 70.
  • the IFFT unit 703 may be replaced with another frequency-time conversion unit.
  • FIG. 23 illustrates the waveform of the second blood pressure data (original waveform) and the waveform of respiratory change data (waveform after extracting respiratory change). Note that the second blood pressure data and respiratory variation data in FIG. 23 correspond to the power spectrum illustrated in FIG.
  • the respiratory fluctuation data is suitable for analysis of a user's arrhythmia and the like because periodic fluctuations due to respiratory fluctuation are extracted.
  • FIG. 21 illustrates details of step S800 of FIG.
  • the frequency component suppression unit 701 suppresses a frequency component that does not correspond to the breathing cycle of the user estimated in step S500 of FIG. 19 in the first spectrum, and generates a fourth spectrum (step S801).
  • the IFFT unit 703 performs IFFT on the fourth spectrum generated in step S801 to generate respiratory variation data that is a time domain representation of the fourth spectrum (step S802).
  • the IFFT unit 703 stores the respiratory change data generated in step S802 in the respiratory change data storage unit 70 (step S803).
  • the blood pressure data processing device uses the estimated respiratory cycle to generate respiratory change data in which the user's respiratory change is extracted. Therefore, according to this blood pressure data processing device, it is possible to obtain respiratory change data suitable for analyzing a user's respiratory change (for example, an abnormal pulse).
  • the blood pressure data processing device includes a first blood pressure data storage unit 10, a body motion data storage unit 20, a body motion noise suppression unit 100, and a second device.
  • a fluctuation extraction unit 700, a respiratory fluctuation data storage unit 70, and a control parameter setting unit 900 are included.
  • the control parameter setting unit 900 sets a first control parameter indicating enabling / disabling of the process for suppressing the respiratory fluctuation, and sets a second control parameter indicating enabling / disabling of the process of extracting the respiratory fluctuation.
  • the first control parameter and the second control parameter are specified by a user who is a blood pressure measurement person or another person (for example, a doctor, a health instructor, or a manufacturer, seller, or administrator of a blood pressure data processing device). Or may be determined automatically.
  • the control parameter setting unit 900 notifies the set first control parameter to the respiratory change suppressing unit 300, and notifies the set second control parameter to the respiratory change extracting unit 700.
  • the execution / omission of the suppression process of respiratory change can be selected by enabling the setting of the first control parameter. Similarly, by making it possible to set the second control parameter, it is possible to select execution / omission of extraction processing for respiratory changes.
  • Respiratory fluctuation suppressing unit 300 in FIG. 24 performs processing to suppress respiratory fluctuation when the first control parameter indicates enable, and suppresses respiratory fluctuation when the first control parameter indicates disabled. 1 is different from the respiratory fluctuation suppression unit 300 of FIG. 1 in that no processing is performed.
  • the respiratory change extraction unit 700 in FIG. 24 performs a process of extracting the respiratory change when the second control parameter indicates enable, and extracts the respiratory change when the second control parameter indicates disabled. This is different from the respiratory fluctuation extracting unit 700 of FIG. 18 in that no processing is performed.
  • step S400 and step S500 may be the same as in FIG.
  • step S800 may be the same as in FIG.
  • step S1001 for determining execution / omission of step S600 and step S1002 for determining execution / omission of step S800 are provided. Note that step S1001 and step S1002 may be executed in a different order from FIG. 25 or may be executed as one step.
  • step S1001 the respiratory fluctuation suppression unit 300 refers to the first control parameter set by the control parameter setting unit 900. If the first control parameter indicates that the respiratory fluctuation suppression process is enabled, the process proceeds to step S600; otherwise, step S600 is omitted.
  • step S1002 the respiratory change extraction unit 700 refers to the second control parameter set by the control parameter setting unit 900. If the second control parameter indicates that the breathing variation extraction process is enabled, the process proceeds to step S800; otherwise, step S800 is omitted.
  • the blood pressure data processing device includes the suppression process of respiratory fluctuation described in the first embodiment, and the extraction process of respiratory fluctuation described in the second embodiment. Execution / omission can be selected. Therefore, according to this blood pressure data processing device, if necessary, it is possible to obtain processed blood pressure data suitable for analyzing blood pressure fluctuations (for example, blood pressure surges) caused by factors other than the user's breathing. Respiratory variability data suitable for analysis (for example, arrhythmia) can also be obtained.
  • blood pressure data suitable for analyzing blood pressure fluctuations for example, blood pressure surges
  • Respiratory variability data suitable for analysis for example, arrhythmia
  • the various functional units described in the above embodiments may be realized by using a circuit.
  • the circuit may be a dedicated circuit that realizes a specific function, or may be a general-purpose circuit such as a processor.
  • a program for realizing the above processing may be provided by being stored in a computer-readable recording medium.
  • the program is stored in the recording medium as an installable file or an executable file.
  • Examples of the recording medium include a magnetic disk, an optical disk (CD-ROM, CD-R, DVD, etc.), a magneto-optical disk (MO, etc.), and a semiconductor memory.
  • the recording medium may be any recording medium as long as it can store the program and can be read by the computer.
  • the program for realizing the above processing may be stored on a computer (server) connected to a network such as the Internet and downloaded to the computer (client) via the network.
  • a blood pressure data processing device configured to determine a cycle corresponding to the selected peak frequency as the breathing cycle of the user if the attenuation is greater than a first threshold.

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Abstract

本発明の第１の態様によれば、血圧データ処理装置は、ピーク選択部と、周波数成分抑圧部と、呼吸性変動算出部と、減衰量算出部と、呼吸周期決定部とを含む。ピーク選択部は、第１のスペクトルのパワースペクトルにおいてピークを示すピーク周波数の１つを選択する。周波数成分抑圧部は、第１のスペクトルのうち選択されているピーク周波数の成分を抑圧し、第２のスペクトルを生成する。呼吸性変動算出部は、第２の血圧データにおける第１の呼吸性変動を算出し、第２のスペクトルの時間領域表現である第３の血圧データにおける第２の呼吸性変動を算出する。減衰量算出部は、第１の呼吸性変動に対する第２の呼吸性変動の減衰量を算出する。呼吸周期決定部は、減衰量が閾値よりも大きければ選択されているピーク周波数に対応する周期をユーザの呼吸周期として決定する。

Description

血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム
　本発明は、血圧データの処理に関する。
　血圧異常（典型的には高血圧）の患者は、日常的に血圧管理をすることが望まれる。従来の据え置き型の血圧測定装置は持ち運びに適しておらず、職場や外出先などの家庭外で血圧を測定することはユーザにとって大きな負担となる。また、１日に数回程度血圧を測定するだけでは、脳・心血管疾患の発症リスクとなり得る急激な血圧変動を捉えることは極めて困難である。
　近年、センサ技術の発展に伴い、例えばユーザの手首に装着するだけでユーザの血圧を測定可能なユーザ端末が実現されている。このようなユーザ端末によれば、ユーザに大きな負担を掛けることなく血圧を適時に測定することが可能となる。係るユーザ端末には、例えばトノメトリ法などの技法を用いて、１拍毎に連続測定できるものもある。
　血圧は、呼吸によって変動することが知られている。具体的には、吸気時の収縮期血圧は、呼気時の収縮期血圧に比べて３～９ｍｍＨｇ程度低下する（呼吸性変動）。呼吸性変動は、前述の急激な血圧変動の発生を検出するための血圧データの分析において障害となる可能性がある。このため、血圧データに含まれる呼吸性変動を抑圧することが求められることがある。
　他方、呼吸性変動が１０ｍｍＨｇを超える現象を奇脈（ＰＰ：Ｐｕｌｓｕｓ　Ｐａｒａｄｏｘｕｓ）と呼ぶ。奇脈は、喘息、ＣＯＰＤ（Ｃｈｒｏｎｉｃ　Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ　Ｐｕｌｍｏｎａｒｙ　Ｄｉｓｅａｓｅ）、心タンポナーデ等の診断に用いられる。このため、血圧データから呼吸性変動を抽出することが求められることもある。
　ユーザに体動があった場合に、血管の振動などのノイズが生じて血圧の測定精度が低下することがある。特に、ユーザの血圧を連続測定する場合には、ユーザは常に安静状態にあるとは限らないので、信頼性の高い血圧データと信頼性の低い血圧データとが混在して得られる可能性がある。また、呼吸の周期は、個人差があるうえに、同一のユーザであっても精神若しくは肉体の状態または環境に依存して変化し得る。このため、かかる血圧データを分析した場合に、呼吸性変動を正しく推定し、抑圧／抽出することが困難となるおそれがある。
　本発明は、ユーザの呼吸周期を推定することを目的とする。
　本発明の第１の態様によれば、血圧データ処理装置は、ユーザの第１の血圧データに含まれるユーザの体動に関するノイズが抑圧された第２の血圧データの周波数領域表現である第１のスペクトルに基づいてユーザの呼吸周期を推定する呼吸周期推定部を含む。呼吸周期推定部は、ピーク選択部と、第１の周波数成分抑圧部と、呼吸性変動算出部と、減衰量算出部と、呼吸周期決定部とを含む。ピーク選択部は、第１のスペクトルのパワースペクトルにおいてピークを示すピーク周波数の１つを選択する。第１の周波数成分抑圧部は、第１のスペクトルのうち選択されているピーク周波数の成分を抑圧し、第２のスペクトルを生成する。呼吸性変動算出部は、第２の血圧データにおける第１の呼吸性変動を算出し、第２のスペクトルの時間領域表現である第３の血圧データにおける第２の呼吸性変動を算出する。減衰量算出部は、第１の呼吸性変動に対する第２の呼吸性変動の減衰量を算出する。呼吸周期決定部は、減衰量が第１の閾値よりも大きければ選択されているピーク周波数に対応する周期をユーザの呼吸周期として決定する。故に、ユーザの個性、精神若しくは肉体の状態、または血圧の測定環境、などの要因に関わらず安定的かつ正確に呼吸周期を推定することができる。
　本発明の第２の態様によれば、呼吸周期決定部は、減衰量が第１の閾値以下であればピーク選択部に未選択のピーク周波数の１つを選択させる。故に、より安定的かつ正確に呼吸周期を推定することができる。
　本発明の第３の態様によれば、ピーク選択部は、周波数の降順にピーク周波数を選択する。故に、呼吸周期に対応するピーク周波数を無駄なく探索できるとともに、ユーザの血圧変動成分に起因して誤った呼吸周期が推定されることを防止できる。
　本発明の第４の態様によれば、第１の周波数成分抑圧部は、第１のスペクトルに対して低域通過型フィルタ処理を施して第２のスペクトルを生成する。低域通過型フィルタ処理は、選択されているピーク周波数よりも低い遮断周波数が設定される。故に、第１のスペクトルのうちピーク周波数の成分を含む高周波成分をまとめて抑圧することができる。
　本発明の第５の態様によれば、血圧データ処理装置は、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抑圧した処理済み血圧データを生成する呼吸性変動抑圧部をさらに含む。呼吸性変動抑圧部は、第２の周波数成分抑圧部と、第１の変換部とを含む。第２の周波数成分抑圧部は、第１のスペクトルのうちユーザの呼吸周期に対応する周波数成分を抑圧し、第３のスペクトルを生成する。第１の変換部は、第３のスペクトルを時間領域表現へと変換し、処理済み血圧データを生成する。故に、ユーザの呼吸性変動を抑圧した処理済み血圧データを得ることができる。
　本発明の第６の態様によれば、血圧データ処理装置は、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抽出し、呼吸性変動データを生成する呼吸性変動抽出部をさらに含む。呼吸性変動抽出部は、第３の周波数成分抑圧部と、第２の変換部とを含む。第３の周波数成分抑圧部は、第１のスペクトルのうちユーザの呼吸周期に対応しない周波数成分を抑圧し、第４のスペクトルを生成する。第２の変換部は、第４のスペクトルを時間領域表現へと変換し、呼吸性変動データを生成する。故に、ユーザの呼吸性変動を抽出した呼吸性変動データを得ることができる。
　本発明の第７の態様によれば、血圧データ処理装置は、設定部と、呼吸性変動抑圧部と、呼吸性変動抽出部とをさらに含む。設定部は、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抑圧する処理のイネーブル／ディセーブルを示す第１の制御パラメータと、呼吸性変動を抽出する処理のイネーブル／ディセーブルを示す第２の制御パラメータとを設定する。呼吸性変動抑圧部は、第１の制御パラメータがイネーブルを示す場合に、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抑圧した処理済み血圧データを生成する。呼吸性変動抽出部は、第２の制御パラメータがイネーブルを示す場合に、呼吸性変動を抽出し、呼吸性変動データを生成する。呼吸性変動抑圧部は、第２の周波数成分抑圧部と、第１の変換部とを含む。第２の周波数成分抑圧部は、第１のスペクトルのうちユーザの呼吸周期に対応する周波数成分を抑圧し、第３のスペクトルを生成する。第１の変換部は、第３のスペクトルを時間領域表現へと変換し、処理済み血圧データを生成する。呼吸性変動抽出部は、第３の周波数成分抑圧部と、第２の変換部とを含む。第３の周波数成分抑圧部は、第１のスペクトルのうちユーザの呼吸周期に対応しない周波数成分を抑圧し、第４のスペクトルを生成する。第２の変換部は、第４のスペクトルを時間領域表現へと変換し、呼吸性変動データを生成する。故に、必要に応じて、処理済み血圧データを得ることも、呼吸性変動データを得ることもできる。
　本発明の第８の態様によれば、血圧データ処理装置は、第１の血圧データに含まれるユーザの体動に関するノイズを抑圧し、第２の血圧データを生成する体動ノイズ抑圧部をさらに含む。体動ノイズ抑圧部は、体動判定部と、血圧データ補間部とを含む。体動判定部は、ユーザに装着された動きセンサから得られた体動データに基づいて単位期間においてユーザの体動が発生したか否かを判定する。血圧データ補間部は、ユーザの体動が発生したと判定された単位期間における血圧データを補間生成し、補間生成した血圧データによって単位期間の第１の血圧データを置換して第２の血圧データを生成する。故に、体動発生期間の血圧データをその前後の第１の血圧データから補間生成し、呼吸周期の推定に適した第２の血圧データを得ることができる。
　本発明によれば、ユーザの呼吸周期を推定することができる。
図１は、第１の実施形態に係る血圧データ処理装置を例示するブロック図である。 図２は、図１の血圧データ処理装置の動作を例示するフローチャートである。 図３は、図１の体動ノイズ抑圧部の詳細を例示するブロック図である。 図４は、図２のステップＳ４００の詳細を例示するフローチャートである。 図５は、図３の血圧データ補間部によって行われる補間処理の説明図である。 図６は、図３の血圧データ補間部によって行われる補間処理の説明図である。 図７は、図１の呼吸周期推定部の詳細を例示するブロック図である。 図８は、図２のステップＳ５００の詳細を例示するフローチャートである。 図９は、図８のステップＳ５１０の詳細を例示するフローチャートである。 図１０は、図７のピーク選択部によってピーク周波数が選択され得る解析範囲を例示する図である。 図１１は、図７のピーク選択部の動作の説明図である。 図１２は、図１の呼吸性変動抑圧部の詳細を例示するブロック図である。 図１３は、図２のステップＳ６００の詳細を例示するフローチャートである。 図１４は、図１２の周波数成分抑圧部の動作の説明図である。 図１５は、第２の血圧データの波形（元波形）と、処理済み血圧データの波形（呼吸性変動抑圧後の波形）とを例示するグラフである。 図１６は、図１４とは異なる位置に呼吸周波数がある場合のパワースペクトルを例示する図である。 図１７は、第２の血圧データの波形（元波形）と、処理済み血圧データの波形（呼吸性変動抑圧後の波形）とを例示するグラフである。 図１８は、第２の実施形態に係る血圧データ処理装置を例示するブロック図である。 図１９は、図１８の血圧データ処理装置の動作を例示するフローチャートである。 図２０は、図１８の呼吸性変動抽出部の詳細を例示するブロック図である。 図２１は、図１９のステップＳ８００の詳細を例示するフローチャートである。 図２２は、図２０の周波数成分抑圧部の動作の説明図である。 図２３は、第２の血圧データの波形（元波形）と、呼吸性変動データ（呼吸性変動抽出後の波形）とを例示するグラフである。 図２４は、第３の実施形態に係る血圧データ処理装置を例示するブロック図である。 図２５は、図２４の血圧データ処理装置の動作を例示するフローチャートである。
　以下、図面を参照しながら実施形態の説明を述べる。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。
　（第１の実施形態）　
　図１に例示されるように、第１の実施形態に係る血圧データ処理装置は、第１の血圧データ記憶部１０と、体動データ記憶部２０と、体動ノイズ抑圧部１００と、第２の血圧データ記憶部３０と、呼吸周期推定部２００と、第１のスペクトル記憶部４０と、呼吸周期記憶部５０と、呼吸性変動抑圧部３００と、処理済み血圧データ記憶部６０とを含む。
　第１の血圧データ記憶部１０は、ユーザに装着された血圧センサによって血圧を測定（例えば連続測定）することで得られた血圧データ（第１の血圧データ）を格納する。第１の血圧データ記憶部１０に格納された第１の血圧データは、体動ノイズ抑圧部１００によって必要に応じて読み出される。
　第１の血圧データは、例えば、一拍毎の収縮期血圧および拡張期血圧の値を含み得るが、これに限られない。第１の血圧データは、それぞれ測定時刻に関連付けられ得る。
　ユーザに装着される血圧センサは、ユーザの血圧を１拍毎に連続測定可能な血圧センサ（以降、連続型の血圧センサと称する）を含むことができる。連続型の血圧センサは、脈波伝播時間（ＰＴＴ；Ｐｕｌｓｅ　Ｔｒａｎｓｉｔ　Ｔｉｍｅ）からユーザの血圧を連続測定してもよいし、トノメトリ法または他の技法により連続測定を実現してもよい。
　血圧センサは、連続型の血圧センサに加えて、連続測定不可能な血圧センサ（以降、非連続型の血圧センサと称する）を含むこともできる。非連続型の血圧センサは、例えば、カフを圧力センサとして用いてユーザの血圧を測定する（オシロメトリック法）。
　非連続型の血圧センサ（特に、オシロメトリック法の血圧センサ）は、連続型の血圧センサに比べて、測定精度が高い傾向にある。故に、血圧センサは、例えば、何らかの条件が満足する（例えば、連続型の血圧センサによって測定されたユーザの血圧データが所定の高リスク状態を示唆した）ことをトリガとして、連続型の血圧センサに代えて非連続型の血圧センサを作動させることにより、血圧データをより高い精度で測定してもよい。
　体動データ記憶部２０は、ユーザに装着された動きセンサによって動きを測定することで得られた体動データを格納する。体動データ記憶部２０に格納された体動データは、体動ノイズ抑圧部１００によって必要に応じて読み出される。
　体動データは、例えば、１軸または複数軸の加速度または角速度の値を含み得るが、これに限られない。各血圧データは、測定時刻に関連付けられ得る。動きセンサは、例えば加速度センサまたは角速度センサであってよい。一例として、動きセンサは、３軸の加速度センサであってよい。
　体動ノイズ抑圧部１００は、第１の血圧データに含まれるユーザの体動に関するノイズを抑圧し、第２の血圧データを生成する。体動ノイズ抑圧部１００は、第２の血圧データを第２の血圧データ記憶部３０に保存する。
　具体的には、体動ノイズ抑圧部１００は、第１の血圧データ記憶部１０から第１の血圧データを読み出し、体動データ記憶部２０から体動データを読み出す。体動ノイズ抑圧部１００は、体動データに基づいて体動発生期間を推定する。体動ノイズ抑圧部１００は、推定した体動発生期間に関連付けられた第１の血圧データにデータ処理を行い、第２の血圧データを生成する。データ処理は、例えば、平滑化処理であってもよいし、第１の血圧データを補間生成した血圧データによって置換する処理であってもよい。
　第２の血圧データ記憶部３０は、体動ノイズ抑圧部１００によって生成された第２の血圧データを格納する。第２の血圧データ記憶部３０に格納された第２の血圧データは、呼吸周期推定部２００によって必要に応じて読み出される。
　呼吸周期推定部２００は、第２の血圧データの周波数領域表現である第１のスペクトルに基づいてユーザの呼吸周期を推定し、呼吸周期記憶部５０に保存する。
　具体的には、呼吸周期推定部２００は、第２の血圧データ記憶部３０から第２の血圧データを読み出し、その周波数領域表現である第１のスペクトルを生成する。呼吸周期推定部２００は、第１のスペクトルを第１のスペクトル記憶部４０に保存するとともに、第１のスペクトルのパワースペクトルを算出する。そして、呼吸周期推定部２００は、後述される技法により、パワースペクトルに含まれるピーク周波数の１つに対応する周期をユーザの呼吸周期と推定する。
　ただし、呼吸周期推定部２００は、後述されるようにユーザの呼吸周期を推定できないこともある。この場合には、例えば、呼吸周期推定部２００は、図示されない表示装置またはスピーカからエラー画面またはエラーメッセージを出力するなどのエラー処理を行ってよい。
　呼吸周期推定部２００がユーザの呼吸周期の推定に用いる第２の血圧データのデータ数は、任意に定められ得る。かかるデータ数は、例えば、血圧の被測定者であるユーザまたは他の人間（例えば、医師、健康指導者または血圧データ処理装置の製造者、販売者若しくは管理者）によって指定されてもよいし、自動的に決定されてもよい。
　一例として、呼吸周期推定部２００は、例えば、ユーザの一晩の睡眠時間に相当する約７～１０時間分の第２の血圧データからユーザの呼吸周期を推定してもよい。或いは、呼吸周期推定部２００は、特定の時間帯（例えば、ＰＭ９：００～ＰＭ１２：００、ＡＭ１：００からＡＭ４：００）または特定の状態（例えば、就寝直後、就寝中、起床直前）における第２の血圧データからユーザの呼吸周期を推定してもよい。このように呼吸周期の推定に用いる第２の血圧データのデータ数を絞り込むことで、ユーザの呼吸性変動があまり安定していない場合にも呼吸周期を推定することができる。
　なお、呼吸周期の推定に用いる第２の血圧データのデータ数は、後述されるように、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用するために、２の冪乗個に成形され得る。故に、呼吸周期推定部２００が第２の血圧データ記憶部３０から読み出す第２の血圧データのデータ数を２の冪乗個に一致させる必要はない。
　第１のスペクトル記憶部４０は、呼吸周期推定部２００によって生成された第１のスペクトルを格納する。第１のスペクトル記憶部４０に格納された第１のスペクトルは、呼吸周期推定部２００および呼吸性変動抑圧部３００によって必要に応じて読み出される。
　呼吸周期記憶部５０は、呼吸周期推定部２００によって推定されたユーザの呼吸周期を格納する。呼吸周期記憶部５０に格納された呼吸周期は、呼吸性変動抑圧部３００によって必要に応じて読み出される。
　呼吸性変動抑圧部３００は、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抑圧した処理済み血圧データを生成し、処理済み血圧データ記憶部６０に保存する。
　具体的には、呼吸性変動抑圧部３００は、第１のスペクトル記憶部４０から第１のスペクトルを読み出し、呼吸周期記憶部５０から呼吸周期を読み出す。呼吸性変動抑圧部３００は、第１のスペクトルのうち呼吸周期に対応する周波数成分を抑圧し、それから時間領域表現へと変換することで処理済み血圧データを生成する。
　処理済み血圧データ記憶部６０は、呼吸性変動抑圧部３００によって生成された処理済み血圧データを格納する。処理済み血圧データ記憶部６０に格納された処理済み血圧データは、例えば急激な血圧変動の検出のために図示されない血圧データ処理のための機能部または装置によって必要に応じて読み出されてよい。
　急激な血圧変動は、血圧サージを含む。血圧サージとは、例えば、睡眠時無効吸症候群（Ｓｌｅｅｐ　Ａｐｎｅａ　Ｓｙｎｄｒｏｍｅ）の発作時に低酸素状態をトリガとして生じることがある急激な血圧変動を指す。従って、血圧サージ回数をモニタリングすることは、ユーザのＳＡＳの症状の軽重を把握するのに役立つ。
　図１の血圧データ処理装置は、図２に例示されるように動作する。　
　体動ノイズ抑圧部１００は、第１の血圧データからユーザの体動に関するノイズを抑圧し、第２の血圧データを生成する（ステップＳ４００）。ステップＳ４００の詳細は、図４を用いて後述される。
　呼吸周期推定部２００は、ステップＳ４００において生成された第２の血圧データの周波数領域表現である第１のスペクトルに基づいてユーザの呼吸周期を推定する（ステップＳ５００）。ステップＳ５００の詳細は、図８および図９を用いて後述される。
　呼吸性変動抑圧部３００は、ステップＳ５００において推定されたユーザの呼吸周期に基づいて、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抑圧し、処理済み血圧データを生成する（ステップＳ６００）。ステップＳ６００の詳細は、図１３を用いて後述される。
　図１の体動ノイズ抑圧部１００が図３に例示される。この体動ノイズ抑圧部１００は、体動判定部１０１と、血圧データ補間部１０２とを含む。
　体動判定部１０１は、第１の血圧データ記憶部１０から第１の血圧データを読み出し、体動データ記憶部２０から体動データを読み出す。体動判定部１０１は、単位期間の体動データに基づいて、当該単位期間において体動が発生したか否かを判定する。体動判定部１０１は、単位期間において体動が発生していないならば、当該単位期間の第１の血圧データを当該単位期間の第２の血圧データとして第２の血圧データ記憶部３０に保存する（パススルー）。他方、体動判定部１０１は、単位期間において体動が発生しているならば、当該単位期間（以降、体動発生期間とも呼ぶ）の第１の血圧データを血圧データ補間部１０２へと出力する。
　ここで、単位期間とは、例えば、連続する拍動間の間隔、すなわち、拍動の１周期（例えば始点から終点までの間隔）であってよい。或いは、これを複数連結したもの、すなわち、拍動の複数周期であってもよい。これにより、拍動単位で体動ノイズの抑圧処理を施すことができる。
　血圧データ補間部１０２は、体動判定部１０１から体動発生期間の第１の血圧データを受け取る。血圧データ補間部１０２は、この第１の血圧データの代わりとなる血圧データを体動発生期間の前後の第１の血圧データから補間生成する。補間生成には、例えば線形補間またはスプライン補間などの補間法が用いられてよい。かかる補間処理によれば、信頼性の低い血圧データを破棄して、血圧データの時間的相関を利用して生成した擬似的な血圧データを利用することができる。そして、血圧データ補間部１０２は、補間生成した血圧データを体動発生期間の第２の血圧データとして第２の血圧データ記憶部３０に保存する。なお、血圧データ補間部１０２の代わりに、または、血圧データ補間部１０２に追加して、例えば平滑化処理などの他のノイズ低減処理を施すデータ処理部が用意されてもよい。
　図５に、体動データとしての加速度データおよび（第１の）血圧データを例示する。体動判定部１０１は、図５に示す期間において体動が発生していると判定したとする。この場合に、血圧データ補間部１０２は、体動発生期間の血圧データをその前後の血圧データに基づいて補間生成した血圧データによって置換し、図６に例示される（第２の）血圧データを生成し得る。なお、図６の例では、血圧データ補間部１０２は、収縮期血圧を処理対象としているが、拡張期血圧を処理対象としていない。しかしながら、血圧データ補間部１０２は、さらに拡張期血圧を処理してもよい。
　図５および図６の例では、簡単化のために血圧データとして収縮期血圧（ＳＢＰ：Ｓｙｓｔｏｌｉｃ　Ｂｌｏｏｄ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）および拡張期血圧（ＤＢＰ：Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ　Ｂｌｏｏｄ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）のみの波形を描いているが、ユーザに装着された連続型の血圧センサによって１拍毎の圧脈波データが測定されている場合には、かかる圧脈波の波形を可視化することも可能である。
　図４に図２のステップＳ４００の詳細が例示される。　
　体動判定部１０１は、体動データ記憶部２０から単位期間の体動データを読み出す（ステップＳ４０１）。体動判定部１０１は、ステップＳ４０１において読み出した体動データに基づいて、当該体動データに関連付けられる単位期間において体動が発生したか否かを判定する（ステップＳ４０２）。体動が発生したと判定されれば処理はステップＳ４０４へと進み、そうでなければ処理はステップＳ４０３へと進む。
　ステップＳ４０３において、体動判定部１０１は、ステップＳ４０２において体動が発生していないと判定された単位期間の第１の血圧データを第２の血圧データ記憶部３０に保存する。
　ステップＳ４０４において、血圧データ補間部１０２は、ステップＳ４０２において体動が発生していると判定された単位期間について、第１の血圧データの代わりとなる血圧データを補間生成する。それから、血圧データ補間部１０２は、ステップＳ４０４において補間生成した血圧データを第２の血圧データ記憶部３０に保存する（ステップＳ４０５）。
　図１の呼吸周期推定部２００の詳細が図７に例示される。この呼吸周期推定部２００は、ＦＦＴ部２０１と、パワースペクトル算出部２０２と、パワースペクトル記憶部２０３と、ピーク選択部２０４と、ＬＰＦ（Ｌｏｗ　Ｐａｓｓ　Ｆｉｌｔｅｒ）部２０５と、第２のスペクトル記憶部２０６と、ＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ　ＦＦＴ）部２０７と、第３の血圧データ記憶部２０８と、呼吸性変動算出部２０９と、減衰量算出部２１０と、呼吸周期決定部２１１とを含む。
　ＦＦＴ部２０１は、第２の血圧データ記憶部３０から第２の血圧データを読み出す。ＦＦＴ部２０１は、第２の血圧データに対してＦＦＴを施し、当該第２の血圧データの周波数領域表現である第１のスペクトルを生成する。ＦＦＴ部２０１は、第１のスペクトルを第１のスペクトル記憶部４０に保存する。なお、ＦＦＴ部２０１は、ＦＦＴを行う前に、第２の血圧データのデータ数を２の冪乗個になるように、当該第２の血圧データを成形してもよい。ＦＦＴ部２０１は、他の時間－周波数変換部に置き換えられてもよい。
　パワースペクトル算出部２０２は、第１のスペクトル記憶部４０から第１のスペクトルを読み出す。パワースペクトル算出部２０２は、第１のスペクトルのパワースペクトルを算出する。パワースペクトル算出部２０２は、パワースペクトルをパワースペクトル記憶部２０３に保存する。
　パワースペクトル記憶部２０３は、パワースペクトル算出部２０２によって算出されたパワースペクトルを格納する。パワースペクトル記憶部２０３に格納されたパワースペクトルは、ピーク選択部２０４によって必要に応じて読み出される。
　ピーク選択部２０４は、パワースペクトル記憶部２０３からパワースペクトルを読み出す。ピーク選択部２０４は、パワースペクトルにおいてピークを示すピーク周波数の１つを選択する。ピーク選択部２０４は、選択したピークをＬＰＦ部２０５に通知する。
　ピーク選択部２０４によって選択されているピーク周波数が呼吸周波数に相当するか否かの検証が、後述される呼吸周期決定部２１１によって行われる。そして、選択されているピーク周波数がユーザの呼吸周波数に相当しなかった場合には、呼吸周期決定部２１１は、ピーク選択部２０４に未選択のピーク周波数の１つを選択させる。このように呼吸周期に対応するピーク周波数を探索すれば、ユーザの個性、精神若しくは肉体の状態、または血圧の測定環境、などの要因に関わらず安定的かつ正確に呼吸周期を推定することができる。
　具体的には、ピーク選択部２０４は、パワースペクトルの全周波数帯よりも狭い解析範囲を設定し、この解析範囲からピーク周波数の１つを選択してもよい。解析範囲の一例が図１０に示される。解析範囲は、ユーザの主要な血圧変動成分が分布する周波数領域に比べて高周波数領域に設定されてよい。解析範囲は、ユーザの呼吸周期に対応する呼吸周波数が存在する可能性のある範囲に定められ得る。例えば、解析範囲は、呼吸周期の推定対象となるユーザまたは他のユーザの呼吸周波数の分布の実測に基づいて定められてもよいし、理論的に定められてもよい。
　ピーク選択部２０４は、さらに、閾値を設定し、この閾値以上であるピークを示すピーク周波数に限って選択してもよい。閾値は、例えば、解析範囲内のパワースペクトルの平均値であるがこれに限られない。ピーク選択部２０４は、さらに、図１１に例示されるように、周波数の降順にピーク周波数を選択してもよい。図１１の例において、Ｎはピーク周波数の選択順序を表しており、ピーク選択部２０４は、Ｎ＝１のピーク周波数を最初に選択することになる。一般に、呼吸周波数は、ユーザの主要な血圧変動成分が分布する周波数領域に比べて高い周波数領域にある。故に、呼吸周期に対応するピーク周波数を無駄なく探索できるとともに、ユーザの血圧変動成分に起因して誤った呼吸周期が推定されることを防止できる。
　ＬＰＦ部２０５は、第１のスペクトル記憶部４０から第１のスペクトルを読み出し、ピーク選択部２０４から選択されているピーク周波数を通知される。ＬＰＦ部２０５は、第１のスペクトルに対して低域通過型フィルタ処理を施して第２のスペクトルを生成する。この低域通過型フィルタ処理は、選択されているピーク周波数よりも低い遮断周波数が定められる。すなわち、このピーク周波数は、通過域に含まれない。これにより、第１のスペクトルのうちピーク周波数の成分を含む高周波成分をまとめて抑圧することができる。ＬＰＦ部２０５は、第２のスペクトルを第２のスペクトル記憶部２０６に保存する。
　なお、ＬＰＦ部２０５は、第１のスペクトルのうち選択されているピーク周波数の成分を抑圧し、第２のスペクトルを生成する周波数成分抑圧部に置き換えられてもよい。かかる周波数成分抑圧部は、例えば、かかるピーク周波数を阻止帯域に含む帯域除去型フィルタ処理を行ってもよい。
　第２のスペクトル記憶部２０６は、ＬＰＦ部２０５によって生成された第２のスペクトルを格納する。第２のスペクトル記憶部２０６に格納された第２のスペクトルは、ＩＦＦＴ部２０７によって必要に応じて読み出される。
　ＩＦＦＴ部２０７は、第２のスペクトル記憶部２０６から第２のスペクトルを読み出す。ＩＦＦＴ部２０７は、第２のスペクトルに対してＩＦＦＴを施し、当該第２のスペクトルの時間領域表現である第３の血圧データを生成する。ＩＦＦＴ部２０７は、第３の血圧データを第３の血圧データ記憶部２０８に保存する。ＩＦＦＴ部２０７は、他の周波数－時間変換部に置き換えられてもよい。
　第３の血圧データ記憶部２０８は、呼吸性変動算出部２０９によって生成された第３の血圧データを格納する。第３の血圧データ記憶部２０８に格納された第３の血圧データは、呼吸性変動算出部２０９によって必要に応じて読み出される。
　呼吸性変動算出部２０９は、第２の血圧データ記憶部３０から第２の血圧データを読み出し、第３の血圧データ記憶部２０８から第３の血圧データを読み出す。呼吸性変動算出部２０９は、第２の血圧データにおける呼吸性変動（第１の呼吸性変動と呼ぶ）と、第３の血圧データにおける呼吸性変動（第２の呼吸性変動と呼ぶ）とをそれぞれ算出する。呼吸性変動算出部２０９は、第１の呼吸性変動および第２の呼吸性変動を減衰量算出部２１０へと出力する。
　減衰量算出部２１０は、第１の呼吸性変動に対する第２の呼吸性変動の減衰量を算出する。ＬＰＦ部２０５によって呼吸周期に対応する周波数成分が抑圧されていれば、第１の呼吸性変動に対して第２の呼吸性変動は大きく減衰する。すなわち、ピーク選択部２０４によって選択されているピーク周波数に対応する周期が呼吸周期であると推定することが可能となる。減衰量算出部２１０は、減衰量を呼吸周期決定部２１１に通知する。
　呼吸周期決定部２１１は、減衰量を減衰量算出部２１０から通知される。呼吸周期決定部２１１は、減衰量を閾値Ｙと比較する。減衰量が閾値Ｙよりも大きければ、呼吸周期決定部２１１は、ピーク選択部２０４によって選択されているピーク周波数に対応する周期をユーザの呼吸周期として決定する。それから、ピーク選択部２０４は、ユーザの呼吸周期を呼吸周期記憶部５０に保存する。他方、減衰量が閾値Ｙ以下であれば、呼吸周期決定部２１１は、ピーク選択部２０４に未選択のピーク周波数の１つを選択させる。
　ただし、ピーク選択部２０４は、ピーク周波数の選択可能回数を制限してもよい。具体的には、ピーク選択部２０４は、未選択のピーク周波数が残存する場合であっても、ピーク周波数の選択回数が上記選択可能回数に達していたならば、呼吸周期を推定できないとして、エラー処理（例えば、呼吸周期を推定できないことを示すエラー画面またはエラーメッセージの出力）を行ってもよい。未選択のピーク周波数が空になった場合も同様である。
　呼吸周期が推定できない場合には、例えば、呼吸周期の推定に用いる第２の血圧データのデータ数を変更（例えば、絞り込む）したり、体動ノイズ抑圧部１００において異なる体動ノイズ抑圧処理を施して第２の血圧データを生成し直したりしてから、呼吸周期を再推定してもよい。
　図８に図２のステップＳ５００の詳細が例示される。　
　呼吸性変動算出部２０９は、ステップＳ４００において生成された第２の血圧データにおける第１の呼吸性変動を算出する（ステップＳ５０１）。他方、ＦＦＴ部２０１は、ステップＳ４００において生成された第２の血圧データに対してＦＦＴを施し、第１のスペクトルを生成する（ステップＳ５０２）。なお、ステップＳ５０１およびステップＳ５０２は、図８とは異なる順序で実行され得る。
　パワースペクトル算出部２０２は、ステップＳ５０２において生成された第１のスペクトルのパワースペクトルを算出する（ステップＳ５０３）。ステップＳ５０３の後に、処理はステップＳ５１０へと進む。
　ステップＳ５１０において、ピーク選択部２０４は、ステップＳ５０３において算出されたパワースペクトルからピーク周波数の１つを選択する。なお、ステップＳ５１０の詳細は図９を用いて後述される。
　ＬＰＦ部２０５は、ステップＳ５０２において生成された第１のスペクトルに対して、ステップＳ５１０において選択されたピーク周波数よりも低い遮断周波数を設定した低域通過型フィルタ処理を施し、第２のスペクトルを生成する（ステップＳ５２１）。ＩＦＦＴ部２０７は、ステップＳ５２１において生成された第２のスペクトルに対してＩＦＦＴを施し、第３の血圧データを生成する（ステップＳ５２２）。
　呼吸性変動算出部２０９は、ステップＳ５２２において生成された第３の血圧データにおける第２の呼吸性変動を算出する（ステップＳ５２３）。減衰量算出部２１０は、ステップＳ５０１において算出された第１の呼吸性変動に対する、ステップＳ５２３において算出された第２の呼吸性変動の減衰量を算出する（ステップＳ５２４）。
　呼吸周期決定部２１１は、ステップＳ５２４において算出された減衰量を閾値Ｙと比較する（ステップＳ５２５）。減衰量が閾値Ｙよりも大きければ、呼吸周期決定部２１１は、ステップＳ５１０において選択されたピーク周波数に対応する周期をユーザの呼吸周期として決定する（ステップＳ５２６）。他方、減衰量が閾値Ｙ以下であれば、処理はステップＳ５１０へと戻る。この結果、ピーク選択部２０４は未選択のピーク周波数の１つを選択することになる。
　図９に図８のステップＳ５１０の詳細が例示される。　
　図８のステップＳ５０３の後に、ピーク選択部２０４は、パワースペクトルの全周波数帯よりも狭い解析範囲を設定する（ステップＳ５１１）。ピーク選択部２０４は、ステップＳ５１１において設定した解析範囲内のパワースペクトル（図８のステップＳ５０３において算出）の平均値を算出し、これに略一致するように閾値を設定する（ステップＳ５１２）。ピーク選択部２０４は変数Ｎを１に初期化し、処理はステップＳ５１４に進む。
　ステップＳ５１４において、ピーク選択部２０４は、ステップＳ５１１において設定した解析範囲内で、ステップＳ５１２において設定した閾値以上のピークを示すピーク周波数のうちＮ番目に高周波のものを選択し、処理は図８のステップＳ５２１へと進む。
　なお、ステップＳ５２５からステップＳ５１０に処理が戻った場合には、ピーク選択部２０４は変数Ｎを１インクリメントし（ステップＳ５１５）、処理はステップＳ５１４へと進む。
　なお、図９の処理は一部変形されてもよい。具体的には、ステップＳ５１５とステップＳ５１４との間に判定ステップがさらに設けられてもよい。この判定ステップでは、Ｎが予め定められた選択可能回数以下であるか否かが判定される。Ｎが選択可能回数以下であるならば、処理はステップＳ５１４へと進む。他方、Ｎが選択可能回数を超えているならば、所定のエラー処理（例えば、呼吸周期を推定できないことを示すエラー画面またはエラーメッセージの出力）の後に処理は終了する。
　図１の呼吸性変動抑圧部３００の詳細が図１２に例示される。この呼吸性変動抑圧部３００は、周波数成分抑圧部３０１と、第３のスペクトル記憶部３０２と、ＩＦＦＴ部３０３とを含む。
　周波数成分抑圧部３０１は、第１のスペクトル記憶部４０から第１のスペクトルを読み出し、呼吸周期記憶部５０からユーザの呼吸周期を読み出す。周波数成分抑圧部３０１は、第１のスペクトルのうちユーザの呼吸周期に対応する周波数成分を抑圧し、第３のスペクトルを生成する。周波数成分抑圧部３０１は、第３のスペクトルを第３のスペクトル記憶部３０２に保存する。
　周波数成分抑圧部３０１は、例えば、ユーザの呼吸周期に対応する呼吸周波数よりも低い遮断周波数を設定した低域通過型フィルタ処理または呼吸周波数を阻止帯域に含む帯域除去型フィルタ処理を行ってよい。これにより、図１４に例示されるように、ユーザの呼吸周波数の成分が抑圧されることになる。
　第３のスペクトル記憶部３０２は、周波数成分抑圧部３０１によって生成された第３のスペクトルを格納する。第３のスペクトル記憶部３０２に格納された第３のスペクトルは、ＩＦＦＴ部３０３によって必要に応じて読み出される。
　ＩＦＦＴ部３０３は、第３のスペクトル記憶部３０２から第３のスペクトルを読み出す。ＩＦＦＴ部３０３は、第３のスペクトルに対してＩＦＦＴを施し、当該第３のスペクトルの時間領域表現である処理済み血圧データを生成する。ＩＦＦＴ部３０３は、処理済み血圧データを処理済み血圧データ記憶部６０に保存する。ＩＦＦＴ部３０３は、他の周波数－時間変換部に置き換えられてもよい。
　図１５に、第２の血圧データの波形（元波形）と、処理済み血圧データの波形（呼吸性変動抑圧後の波形）とを例示する。なお、図１５の第２の血圧データおよび処理済み血圧データは、図１４に例示したパワースペクトルに対応する。処理済み血圧データは、呼吸性変動による周期的な揺れが抑圧されているので、ユーザの呼吸以外の要因による血圧変動（例えば、血圧サージ）の分析に好適である。
　図１３に図２のステップＳ６００の詳細が例示される。　
　周波数成分抑圧部３０１は、第１のスペクトルのうち、図２のステップＳ５００において推定されたユーザの呼吸周期に対応する周波数成分を抑圧し、第３のスペクトルを生成する（ステップＳ６０１）。
　ＩＦＦＴ部３０３は、ステップＳ６０１において生成された第３のスペクトルに対してＩＦＦＴを施し、第３のスペクトルの時間領域表現である処理済み血圧データを生成する（ステップＳ６０２）。ＩＦＦＴ部３０３は、ステップＳ６０２において生成した処理済み血圧データを処理済み血圧データ記憶部６０に保存する（ステップＳ６０３）。
　以上説明したように、第１の実施形態に係る血圧データ処理装置は、ユーザの体動に関するノイズが抑圧された血圧データの周波数領域表現であるスペクトルに基づいてユーザの呼吸周期を推定する。具体的には、血圧データ処理装置は、このスペクトルのパワースペクトルにおいてピークを示すピーク周波数の１つを選択し、当該ピーク周波数の成分を抑圧した場合の呼吸性変動の減衰量に基づいて当該ピーク周波数が呼吸周波数に相当するか否かを検証する。故に、この血圧データ処理装置によれば、ユーザの個性、精神若しくは肉体の状態、体動の有無、血圧の測定環境、などの要因に関わらず安定的かつ正確に呼吸周期を推定することができる。
　また、この血圧データ処理装置は、推定した呼吸周期を用いて、ユーザの呼吸性変動を抑圧した処理済み血圧データを生成する。故に、この血圧データ処理装置によれば、ユーザの呼吸以外の要因による血圧変動（例えば、血圧サージ）の分析に好適な処理済み血圧データを得ることができる。すなわち、前述のように、図１４に示したパワースペクトルから呼吸周期を正しく推定し、図１５に示した処理済み血圧データを生成することができる。
　さらに、前述のように、この血圧データ処理装置によれば、ユーザの個性、精神若しくは肉体の状態、体動の有無、血圧の測定環境、などの要因に関わらず安定的かつ正確に呼吸周期を推定することができる。図１６に、図１４とは異なる位置に呼吸周波数があるパワースペクトルを例示する。この血圧データ処理装置は、かかるパワースペクトルが得られた場合にも、呼吸周期を正しく推定し、図１７に例示される処理済み血圧データを生成することができる。
　（第２の実施形態）　
　図１８に例示されるように、第２の実施形態に係る血圧データ処理装置は、第１の血圧データ記憶部１０と、体動データ記憶部２０と、体動ノイズ抑圧部１００と、第２の血圧データ記憶部３０と、呼吸周期推定部２００と、第１のスペクトル記憶部４０と、呼吸周期記憶部５０と、呼吸性変動抽出部７００と、呼吸性変動データ記憶部７０とを含む。
　呼吸性変動抽出部７００は、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抽出して呼吸性変動データを生成し、呼吸性変動データ記憶部７０に保存する。
　具体的には、呼吸性変動抽出部７００は、第１のスペクトル記憶部４０から第１のスペクトルを読み出し、呼吸周期記憶部５０から呼吸周期を読み出す。呼吸性変動抽出部７００は、第１のスペクトルのうち呼吸周期に対応しない周波数成分を抑圧し、それから時間領域表現へと変換することで呼吸性変動データを生成する。
　呼吸性変動データ記憶部７０は、呼吸性変動抽出部７００によって生成された呼吸性変動データを格納する。呼吸性変動データ記憶部７０に格納された呼吸性変動データは、例えば奇脈の検出のために図示されない血圧データ処理のための機能部または装置によって必要に応じて読み出されてよい。奇脈をモニタリングすることは、ユーザの喘息、ＣＯＰＤ、心タンポナーデ等の症状の軽重を把握するのに役立つ。
　図１８の血圧データ処理装置は、図１９に例示されるように動作する。図１９において、ステップＳ４００およびステップＳ５００は図２と同様であり得る。　
　呼吸性変動抽出部７００は、ステップＳ５００において推定されたユーザの呼吸周期に基づいて、第２の血圧データに含まれるユーザの呼吸性変動を抽出し、呼吸性変動データを生成する（ステップＳ８００）。ステップＳ８００の詳細は、図２１を用いて後述される。
　図１８の呼吸性変動抽出部７００の詳細が図２０に例示される。この呼吸性変動抽出部７００は、周波数成分抑圧部７０１と、第４のスペクトル記憶部７０２と、ＩＦＦＴ部７０３とを含む。
　周波数成分抑圧部７０１は、第１のスペクトル記憶部４０から第１のスペクトルを読み出し、呼吸周期記憶部５０からユーザの呼吸周期を読み出す。周波数成分抑圧部７０１は、第１のスペクトルのうちユーザの呼吸周期に対応しない周波数成分を抑圧（換言すれば、第１のスペクトルのうちユーザの呼吸周期に対応する周波数成分を抽出）し、第４のスペクトルを生成する。周波数成分抑圧部７０１は、第４のスペクトルを第４のスペクトル記憶部７０２に保存する。
　周波数成分抑圧部７０１は、例えば、ユーザの呼吸周期に対応する呼吸周波数を通過域に含む帯域通過型フィルタ処理または呼吸周波数よりも低い遮断周波数を設定した高域通過型フィルタ処理を行ってよい。これにより、図２２に例示されるように、ユーザの呼吸周波数の成分が抽出されることになる。
　第４のスペクトル記憶部７０２は、周波数成分抑圧部７０１によって生成された第４のスペクトルを格納する。第４のスペクトル記憶部７０２に格納された第４のスペクトルは、ＩＦＦＴ部７０３によって必要に応じて読み出される。
　ＩＦＦＴ部７０３は、第４のスペクトル記憶部７０２から第４のスペクトルを読み出す。ＩＦＦＴ部７０３は、第４のスペクトルに対してＩＦＦＴを施し、当該第４のスペクトルの時間領域表現である呼吸性変動データを生成する。ＩＦＦＴ部７０３は、呼吸性変動データを呼吸性変動データ記憶部７０に保存する。ＩＦＦＴ部７０３は、他の周波数－時間変換部に置き換えられてもよい。
　図２３に、第２の血圧データの波形（元波形）と、呼吸性変動データの波形（呼吸性変動抽出後の波形）とを例示する。なお、図２３の第２の血圧データおよび呼吸性変動データは、図２２に例示したパワースペクトルに対応する。呼吸性変動データは、呼吸性変動による周期的な揺れが抽出されているので、ユーザの奇脈などの分析に好適である。
　図２１に図１９のステップＳ８００の詳細が例示される。　
　周波数成分抑圧部７０１は、第１のスペクトルのうち、図１９のステップＳ５００において推定されたユーザの呼吸周期に対応しない周波数成分を抑圧し、第４のスペクトルを生成する（ステップＳ８０１）。
　ＩＦＦＴ部７０３は、ステップＳ８０１において生成された第４のスペクトルに対してＩＦＦＴを施し、第４のスペクトルの時間領域表現である呼吸性変動データを生成する（ステップＳ８０２）。ＩＦＦＴ部７０３は、ステップＳ８０２において生成した呼吸性変動データを呼吸性変動データ記憶部７０に保存する（ステップＳ８０３）。
　以上説明したように、第２の実施形態に係る血圧データ処理装置は、推定した呼吸周期を用いて、ユーザの呼吸性変動を抽出した呼吸性変動データを生成する。故に、この血圧データ処理装置によれば、ユーザの呼吸性変動（例えば、奇脈）の分析に好適な呼吸性変動データを得ることができる。
　（第３の実施形態）　
　図２４に例示されるように、第３の実施形態に係る血圧データ処理装置は、第１の血圧データ記憶部１０と、体動データ記憶部２０と、体動ノイズ抑圧部１００と、第２の血圧データ記憶部３０と、呼吸周期推定部２００と、第１のスペクトル記憶部４０と、呼吸周期記憶部５０と、呼吸性変動抑圧部３００と、処理済み血圧データ記憶部６０と、呼吸性変動抽出部７００と、呼吸性変動データ記憶部７０と、制御パラメータ設定部９００とを含む。
　制御パラメータ設定部９００は、呼吸性変動を抑圧する処理のイネーブル／ディセーブルを示す第１の制御パラメータを設定し、呼吸性変動を抽出する処理のイネーブル／ディセーブルを示す第２の制御パラメータを設定する。第１の制御パラメータおよび第２の制御パラメータは、血圧の被測定者であるユーザまたは他の人間（例えば、医師、健康指導者または血圧データ処理装置の製造者、販売者若しくは管理者）によって指定されてもよいし、自動的に決定されてもよい。制御パラメータ設定部９００は、設定した第１の制御パラメータを呼吸性変動抑圧部３００に通知し、設定した第２の制御パラメータを呼吸性変動抽出部７００に通知する。
　第１の制御パラメータを設定可能とすることで、呼吸性変動の抑圧処理の実行／省略が選択可能となる。同様に、第２の制御パラメータを設定可能とすることで、呼吸性変動の抽出処理の実行／省略が選択可能となる。
　図２４の呼吸性変動抑圧部３００は、第１の制御パラメータがイネーブルを示す場合に呼吸性変動を抑圧する処理を行い、第１の制御パラメータがディセーブルを示す場合に呼吸性変動を抑圧する処理を行わない、という点で図１の呼吸性変動抑圧部３００とは異なる。
　図２４の呼吸性変動抽出部７００は、第２の制御パラメータがイネーブルを示す場合に呼吸性変動を抽出する処理を行い、第２の制御パラメータがディセーブルを示す場合に呼吸性変動を抽出する処理を行わない、という点で図１８の呼吸性変動抽出部７００とは異なる。
　図２４の血圧データ処理装置は、図２５に例示されるように動作する。図２５において、ステップＳ４００およびステップＳ５００は図２と同様であり得る。また、図２５においてステップＳ８００は、図１９と同様であり得る。
　具体的には、図２５では、ステップＳ５００の後に、ステップＳ６００の実行／省略を決定するためのステップＳ１００１と、ステップＳ８００の実行／省略を決定するためのステップＳ１００２とが設けられる。なお、ステップＳ１００１およびステップＳ１００２は、図２５とは異なる順序で実行されてもよいし、１つのステップとして実行されてもよい。
　ステップＳ１００１において、呼吸性変動抑圧部３００は、制御パラメータ設定部９００によって設定された第１の制御パラメータを参照する。第１の制御パラメータが呼吸性変動の抑圧処理のイネーブルを示す場合には処理はステップＳ６００に進み、そうでなければステップＳ６００が省略される。
　ステップＳ１００２において、呼吸性変動抽出部７００は、制御パラメータ設定部９００によって設定された第２の制御パラメータを参照する。第２の制御パラメータが呼吸性変動の抽出処理のイネーブルを示す場合には処理はステップＳ８００へと進み、そうでなければステップＳ８００が省略される。
　以上説明したように、第３の実施形態に係る血圧データ処理装置は、第１の実施形態において説明した呼吸性変動の抑圧処理と、第２の実施形態において説明した呼吸性変動の抽出処理との実行／省略をそれぞれ選択可能とする。故に、この血圧データ処理装置によれば、必要に応じて、ユーザの呼吸以外の要因による血圧変動（例えば、血圧サージ）の分析に好適な処理済み血圧データを得ることも、ユーザの呼吸性変動（例えば、奇脈）の分析に好適な呼吸性変動データを得ることもできる。
　上述の実施形態は、本発明の概念の理解を助けるための具体例を示しているに過ぎず、本発明の範囲を限定することを意図されていない。実施形態は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、様々な構成要素の付加、削除または転換をすることができる。
　上記各実施形態において説明された種々の機能部は、回路を用いることで実現されてもよい。回路は、特定の機能を実現する専用回路であってもよいし、プロセッサのような汎用回路であってもよい。
　上記各実施形態の処理の少なくとも一部は、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現可能である。上記処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納して提供されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記録媒体に記憶される。記録媒体としては、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなどである。記録媒体は、プログラムを記憶でき、かつ、コンピュータが読み取り可能であれば、何れであってもよい。また、上記処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。
　上記各実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限られない。　
　（付記１）　
　メモリと、
　前記メモリに接続されたプロセッサと
　を具備し、
　前記プロセッサは、
　（ａ）ユーザの第１の血圧データに含まれる前記ユーザの体動に関するノイズが抑圧された第２の血圧データの周波数領域表現である第１のスペクトルのパワースペクトルにおいてピークを示すピーク周波数の１つを選択し、
　（ｂ）前記第１のスペクトルのうち選択されているピーク周波数の成分を抑圧し、第２のスペクトルを生成し、
　（ｃ）前記第２の血圧データにおける第１の呼吸性変動を算出し、前記第２のスペクトルの時間領域表現である第３の血圧データにおける第２の呼吸性変動を算出するし、
　（ｄ）前記第１の呼吸性変動に対する前記第２の呼吸性変動の減衰量を算出し、
　（ｅ）前記減衰量が第１の閾値よりも大きければ前記選択されているピーク周波数に対応する周期を前記ユーザの呼吸周期として決定する
　ように構成される、血圧データ処理装置。

Claims (10)

  1. 　ユーザの第１の血圧データに含まれる前記ユーザの体動に関するノイズが抑圧された第２の血圧データの周波数領域表現である第１のスペクトルに基づいて前記ユーザの呼吸周期を推定する呼吸周期推定部を具備し、
    　前記呼吸周期推定部は、
    　　前記第１のスペクトルのパワースペクトルにおいてピークを示すピーク周波数の１つを選択するピーク選択部と、
    　　前記第１のスペクトルのうち選択されているピーク周波数の成分を抑圧し、第２のスペクトルを生成する第１の周波数成分抑圧部と、
    　　前記第２の血圧データにおける第１の呼吸性変動を算出し、前記第２のスペクトルの時間領域表現である第３の血圧データにおける第２の呼吸性変動を算出する呼吸性変動算出部と、
    　　前記第１の呼吸性変動に対する前記第２の呼吸性変動の減衰量を算出する減衰量算出部と、
    　　前記減衰量が第１の閾値よりも大きければ前記選択されているピーク周波数に対応する周期を前記ユーザの呼吸周期として決定する呼吸周期決定部と
    　を含む、
    　血圧データ処理装置。
  2. 　前記呼吸周期決定部は、前記減衰量が前記第１の閾値以下であれば前記ピーク選択部に未選択のピーク周波数の１つを選択させる、請求項１に記載の血圧データ処理装置。
  3. 　前記ピーク選択部は、周波数の降順にピーク周波数を選択する、請求項２に記載の血圧データ処理装置。
  4. 　前記第１の周波数成分抑圧部は、前記第１のスペクトルに対して低域通過型フィルタ処理を施して前記第２のスペクトルを生成し、
    　前記低域通過型フィルタ処理は、前記選択されているピーク周波数よりも低い遮断周波数が設定される、
    　請求項３に記載の血圧データ処理装置。
  5. 　前記第２の血圧データに含まれる前記ユーザの呼吸性変動を抑圧した処理済み血圧データを生成する呼吸性変動抑圧部をさらに具備し、
    　前記呼吸性変動抑圧部は、
    　　前記第１のスペクトルのうち前記ユーザの呼吸周期に対応する周波数成分を抑圧し、第３のスペクトルを生成する第２の周波数成分抑圧部と、
    　　前記第３のスペクトルを時間領域表現へと変換し、前記処理済み血圧データを生成する第１の変換部と
    　を含む、
    　請求項１に記載の血圧データ処理装置。
  6. 　前記第２の血圧データに含まれる前記ユーザの呼吸性変動を抽出し、呼吸性変動データを生成する呼吸性変動抽出部をさらに具備し、
    　前記呼吸性変動抽出部は、
    　　前記第１のスペクトルのうち前記ユーザの呼吸周期に対応しない周波数成分を抑圧し、第４のスペクトルを生成する第３の周波数成分抑圧部と、
    　　前記第４のスペクトルを時間領域表現へと変換し、前記呼吸性変動データを生成する第２の変換部と
    　を含む、
    　請求項１に記載の血圧データ処理装置。
  7. 　前記第２の血圧データに含まれる前記ユーザの呼吸性変動を抑圧する処理のイネーブル／ディセーブルを示す第１の制御パラメータと、前記呼吸性変動を抽出する処理のイネーブル／ディセーブルを示す第２の制御パラメータとを設定する設定部と、
    　前記第１の制御パラメータがイネーブルを示す場合に、前記第２の血圧データに含まれる前記ユーザの呼吸性変動を抑圧した処理済み血圧データを生成する呼吸性変動抑圧部と、
    　前記第２の制御パラメータがイネーブルを示す場合に、前記呼吸性変動を抽出し、呼吸性変動データを生成する呼吸性変動抽出部と、
    　をさらに具備し、
    　前記呼吸性変動抑圧部は、
    　　前記第１のスペクトルのうち前記ユーザの呼吸周期に対応する周波数成分を抑圧し、第３のスペクトルを生成する第２の周波数成分抑圧部と、
    　　前記第３のスペクトルを時間領域表現へと変換し、前記処理済み血圧データを生成する第１の変換部と
    　を含み、
    　前記呼吸性変動抽出部は、
    　　前記第１のスペクトルのうち前記ユーザの呼吸周期に対応しない周波数成分を抑圧し、第４のスペクトルを生成する第３の周波数成分抑圧部と、
    　　前記第４のスペクトルを時間領域表現へと変換し、前記呼吸性変動データを生成する第２の変換部と
    　を含む、
    　請求項１に記載の血圧データ処理装置。
  8. 　前記第１の血圧データに含まれる前記ユーザの体動に関するノイズを抑圧し、前記第２の血圧データを生成する体動ノイズ抑圧部をさらに具備し、
    　前記体動ノイズ抑圧部は、
    　　前記ユーザに装着された動きセンサから得られた体動データに基づいて単位期間において前記ユーザの体動が発生したか否かを判定する体動判定部と、
    　　前記ユーザの体動が発生したと判定された単位期間における血圧データを補間生成し、補間生成した血圧データによって前記単位期間の第１の血圧データを置換して前記第２の血圧データを生成する血圧データ補間部と
    　を含む、
    　請求項１に記載の血圧データ処理装置。
  9. 　ユーザの第１の血圧データに含まれる前記ユーザの体動に関するノイズが抑圧された第２の血圧データの周波数領域表現である第１のスペクトルに基づいて前記ユーザの呼吸周期を推定することを具備し、
    　前記ユーザの呼吸周期を推定することは、
    　　前記第１のスペクトルのパワースペクトルにおいてピークを示すピーク周波数の１つを選択することと、
    　　前記第１のスペクトルのうち選択されているピーク周波数の成分を抑圧し、第２のスペクトルを生成することと、
    　　前記第２の血圧データにおける第１の呼吸性変動を算出し、前記第２のスペクトルの時間領域表現である第３の血圧データにおける第２の呼吸性変動を算出することと、
    　　前記第１の呼吸性変動に対する前記第２の呼吸性変動の減衰量を算出することと、
    　　前記減衰量が第１の閾値よりも大きければ前記選択されているピーク周波数に対応する周期を前記ユーザの呼吸周期として決定することと
    　を含む、
    　血圧データ処理方法。
  10. 　コンピュータを請求項１に記載の血圧データ処理装置として機能させるための血圧データ処理プログラム。
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