估測血壓的裝置、方法和非暫時性計算機可讀介質與流程
2024-04-14 06:37:05
1.本公開主題涉及一種用於估測受檢者的生理參數值的估測裝置和方法。本公開主題還涉及配備有估測裝置的監測裝置、以及存儲有適於由估測裝置中的處理器執行的電腦程式的非暫時性計算機可讀介質。
背景技術：
2.日本專利公開no.2009-508577a公開了一種用於非侵入性地測量作為受檢者的生理參數值的示例的血壓值的設備。由於在改變附接至受檢者的手臂等上的袖帶的內部壓力的同時進行測量，因此不可避免地間斷地獲取測量值。
技術實現要素：
3.技術問題
4.需要提供一種在以間斷方式測量生理參數值的同時貌似實現對生理參數值的持續監測的技術。
5.解決問題的方案
6.為了滿足上述需求，本發明的第一例示方面提供了一種生理參數值的估測裝置，包括：
7.第一接口，該第一接口被配置為以第一頻率間斷地接收受檢者的第一生理參數的測量值；
8.第二接口，該第二接口被配置為以高於所述第一頻率的第二頻率接收所述受檢者的n個(n是不小於1的整數)第二生理參數的測量值；以及
9.處理器，該處理器被配置為：
10.直到通過所述第一接口接收到利用所述第一生理參數的第n次(n為不小於n+1的整數)測量所獲取的測量值時，基於所述第二接口接收到的所述第二生理參數的測量值進行回歸分析處理，以獲取將所述第二生理參數的測量值設定為解釋變量的回歸方程；
11.直到通過所述第一接口接收到通過所述第一生理參數的第n+1次測量獲取的測量值，利用所述回歸方程和通過所述第二接口接收到的所述第二生理參數的測量值計算所述第一生理參數的估測值；以及
12.輸出用於可視地呈現所述估測值的數據。
13.為了滿足上述需求，本發明的第二例示方面提供了一種非暫時性計算機可讀介質，該非暫時性計算機可讀介質儲存有適於由估測裝置中的處理器執行的電腦程式，該估測裝置被配置為估測受檢者的生理參數值，所述電腦程式被配置為在被執行時使所述估測裝置：
14.以第一頻率間斷地接收受檢者的第一生理參數的測量值；
15.以高於所述第一頻率的第二頻率接收所述受檢者的n個(n是不小於1的整數)第二生理參數的測量值；
16.直到接收到利用所述第一生理參數的第n次(n為不小於n+1的整數)測量所獲取的測量值時，基於所述第二生理參數的測量值執行回歸分析處理，以獲取將所述第二生理參數的測量值設定為解釋變量的回歸方程；
17.直到通過所述第一接口接收到通過所述第一生理參數的第n+1次測量所獲取的測量值，利用所述回歸方程和所述第二生理參數的測量值計算所述第一生理參數的估測值；以及
18.輸出用於可視地呈現所述估測值的數據。
19.為了滿足上述需求，本發明的第三例示方面提供了一種監測裝置，包括：
20.第一接口，該第一接口被配置為以第一頻率間斷地接收受檢者的第一生理參數的測量值；
21.第二接口，該第二接口被配置為以高於所述第一頻率的第二頻率接收所述受檢者的n個(n是不小於1的整數)第二生理參數的測量值；
22.處理器，該處理器被配置為直到通過所述第一接口接收到利用所述第一生理參數的第n次(n為不小於n+1的整數)測量所獲取的測量值時，基於由所述第二接口接收到的所述第二生理參數的測量值進行回歸分析處理，以獲取將所述第二生理參數的測量值設定為解釋變量的回歸方程；以及
23.信息呈現裝置，該信息呈現裝置被配置為直到通過所述第一接口接收到通過所述第一生理參數的第n+1次測量所獲取的測量值，可視化地呈現利用所述回歸方程和通過所述第二接口接收的所述第二生理參數的測量值所計算出的所述第一生理參數的估測值。
24.為了滿足上述需求，本發明的第四例示方面提供了一種生理參數值的估測方法，包括：
25.以第一頻率間斷地接收受檢者的第一生理參數的測量值；
26.以高於所述第一頻率的第二頻率接收所述受檢者的n個(n是不小於1的整數)第二生理參數的測量值；
27.直到接收到利用所述第一生理參數的第n次(n為不小於n+1的整數)測量所獲取的測量值時，基於接收到的所述第二生理參數的測量值進行回歸分析處理，以獲取將所述第二生理參數的測量值設定為解釋變量的回歸方程；以及
28.直到通過所述第一接口接收到通過所述第一生理參數的第n+1次測量所獲取的測量值，可視地呈現利用所述回歸方程和所述第二生理參數的測量值而計算出的所述第一生理參數的估測值。
29.根據每個例示方面的配置，在第二生理參數的數量為「n」的情況下，第一生理參數的估測值能夠利用在進行第一生理參數的第n+1次測量之後通過回歸分析處理獲取的回歸方程來計算。能夠使估測值的計算頻率高於第一生理參數的測量值的獲取頻率。由此，通過可視地呈現第一生理參數的估測值以補充原本間斷地進行的第一生理參數的測量，能夠使用戶體驗仿佛持續測量第一生理參數的情況。換言之，即使以間斷方式測量第一生理參數，也能夠實現貌似對第一生理參數的持續監測。
附圖說明
30.圖1示出了根據實施例的監測裝置的功能配置。
31.圖2示出了由圖1的處理器執行的處理的流程。
32.圖3示出了由圖1的處理器執行的回歸分析處理的示例。
33.圖4示出了在圖3的回歸分析處理的基礎上由圖1的信息呈現裝置進行的可視化呈現。
34.圖5示出了由圖1的處理器執行的回歸分析處理的另一個示例。
35.圖6示出了在圖5的回歸分析處理的基礎上由圖1的信息呈現裝置進行的可視化呈現。
36.圖7示出了由圖1的處理器執行的回歸分析處理的另一個示例。
37.圖8示出了由圖1的處理器執行的回歸分析處理的另一個示例。
38.圖9示出了在圖8的回歸分析處理的基礎上由圖1的信息呈現裝置進行的可視化呈現。
39.圖10示出了由圖1的處理器執行的回歸分析處理的另一個示例。
40.圖11示出了由圖1的信息呈現裝置可視化呈現的樣本的最優數量與測量次數之間的關係的示例。
41.圖12示出了由圖1的信息呈現裝置可視地呈現的樣本的最優數量與測量次數之間的關係的另一個示例。
42.圖13示出了由圖1的信息呈現裝置可視地呈現的統計。
43.圖14示出了監測裝置和估測裝置之間的關係的另一個示例。
具體實施方式
44.下文將參考附圖詳細描述實施例的示例。在附圖中，為了使要描述的每個部件具有可識別的尺寸，比例被適當地改變。
45.圖1示出了根據實施例的監測裝置10的功能配置。監測裝置10包括第一測量裝置11、第二測量裝置12、信息呈現裝置13和估測裝置14。
46.第一測量裝置11被配置為通過將袖帶31附接至受檢者20的身體來獲取受檢者20的無創血壓的測量值mb。無創血壓是第一生理參數的示例。由於使用袖帶31測量無創血壓的配置本身是眾所周知的，因此將省略其詳細描述。
47.第二測量裝置12被配置為通過附接至受檢者20的身體的血管容積圖傳感器32和心電圖電極33來獲取脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh和灌注指數的測量值mi(包括其對數值)。脈搏波傳播時間、心率和灌注指數中的每一個都是第二生理參數的示例。脈搏波傳播時間是指從與心電圖中r波波峰對應的時間點到四肢中出現脈搏波的時間點的時間段。基於脈搏波的波形幅度來計算灌注指數作為波形中的搏動分量與非搏動分量的比率的數值。至少在測量脈搏波傳播時間時，使用血管容積傳感器32和心電圖電極33兩者。由於測量脈搏波傳播時間、心率和灌注指數中的每一個的配置本身是眾所周知的，因此將省略其詳細描述。
48.例如，無創血壓可以每5分鐘由第一測量裝置11測量一次。脈搏波傳播時間、心率和灌注指數可以每1分鐘由第二測量裝置12測量一次。在此情況下，每5分鐘同時測量無創血壓、脈搏波傳播時間、心率和灌注指數。換言之，以比無創血壓的測量值更高的頻率獲取脈搏波傳播時間、心率和灌注指數的測量值。每5分鐘一次是第一頻率的示例。每一分鐘一
次是第二頻率的示例。
49.信息呈現裝置13被配置為可視化地呈現無創血壓的測量值mb及其隨時間的變化中的至少一者。測量值隨時間的變化可以以圖形或圖表的形式呈現。可視化呈現可以通過顯示器或屏幕來進行，或者也可以通過列印在紙質介質上來進行。信息呈現裝置13可以針對脈搏波傳播時間、心率和灌注指數中的每一個可視化地呈現測量值及其隨時間的變化中的至少一者。
50.估測裝置14被配置為基於脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh和灌注指數的測量值mi來計算無創血壓的估測值eb。估測裝置14包括第一輸入接口141、第二輸入接口142、處理器143和輸出接口144。
51.第一輸入接口141被配置為從第一測量裝置11接收無創血壓的測量值mb的接口。測量值mb可以是模擬數據或數字數據的形式。在測量值mb為模擬數據形式的情況下，第一輸入接口141被配置為配備有包括a/d轉換器的適當的轉換電路。
52.第二輸入接口142被配置為從第二測量裝置12接收脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh和灌注指數的測量值mi的接口。測量值mp、測量值mh和測量值mi中的每一者可以是模擬數據或數字數據的形式。在測量值mp、測量值mh和測量值mi中的每一者都是模擬數據形式的情況下，第二輸入接口142被配置為配備有包括a/d轉換器的適當的轉換電路。
53.可以在脈搏波傳播時間、心率和灌注指數中的每一者與無創血壓之間建立相關性。處理器143被配置為執行回歸分析處理，其中將脈搏波傳播時間、心率和灌注指數中的每一者設置為解釋變量，並且將無創血壓設置為目標變量。此外，處理器143被配置為基於通過回歸分析處理獲取的至少一個回歸方程以及脈搏波傳播時間、心率和灌注指數的測量值來計算無創血壓的估測值eb。
54.輸出接口144被配置為輸出估測值數據ev的接口，該估測值數據ev用於使信息呈現裝置13可視地呈現由處理器143計算的無創血壓的估測值eb。估測值數據ev可以是模擬數據或數字數據的形式。在估測值數據ev為模擬數據形式的情況下，輸出接口144被配置為配備有包括d/a轉換器的適當的轉換電路。
55.接著，將參考圖2和圖3詳細描述由處理器143進行的處理。
56.處理器143包括一個內部計數器，其計算由第一測量裝置11進行的無創血壓的測量次數n。首先，在步驟1中，處理器143將測量次數n的值設定為1。
57.當第一測量裝置11進行第一次無創血壓的測量時，處理器143通過第一輸入接口141獲取無創血壓的測量值mb(步驟2)。如上所述，第二測量裝置12同時進行脈搏波傳播時間、心率和灌注指數的測量。處理器143通過第二輸入接口142獲取脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh和灌注指數的測量值mi(步驟3)。
58.隨後，處理器143判定由內部計數器指示的測量次數n的值是否不小於n+1(步驟4)。「n」是回歸分析處理中使用的不同解釋變量參數的數量。在本示例中，由於種類數量為3，所以處理器143判定測量次數n的值是否不小於4。這是因為，為了以3個不同的解釋變量參數執行回歸分析處理，至少4組由無創血壓的測量值mb、脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh、灌注指數的測量值mi構成的測量值是必要的。
59.在測量次數n的值小於4的情況下(在步驟4中為否)，處理器143將內部計數器的值
加1(步驟5)，並且將處理返回到步驟2。重複步驟2至步驟5的處理，直到進行無創血壓的第4次測量為止。
60.在測量次數n的值不小於4的情況下(在步驟4中為是)，處理器143執行回歸分析處理(步驟6)。在使用了3個不同的解釋變量參數的本示例中，為了計算無創血壓的估測值eb，可以獲取以下7個回歸方程。
61.eb ＝ k0 + k1 · mp
ꢀ…ꢀ
(1)
62.eb ＝ k0 + k2 · mh
ꢀ…ꢀ
(2)
63.eb ＝ k0 + k3 · mi
ꢀ…ꢀ
(3)
64.eb ＝ k0 + k1 · mp + k2 · mh
ꢀ…ꢀ
(4)
65.eb ＝ k0 + k1 · mp + k3 · mi
ꢀ…ꢀ
(5)
66.eb ＝ k0 + k2 · mh + k3 · mi
ꢀ…ꢀ
(6)
67.eb ＝ k0 + k1 · mp + k2 · mh + k3 · mi
ꢀ…ꢀ
(7)
68.此處，k0是常數項，並且k1、k2、k3分別是偏回歸係數。
69.直到進行下一次無創血壓的測量時，處理器143通過第二輸入接口142獲取脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh以及灌注指數的測量值mi(步驟7)。
70.處理器143將脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh和灌注指數的測量值mi中的至少一個代入通過回歸分析處理獲取的回歸方程中的至少一個回歸方程，從而計算無創血壓的估測值eb。處理器143從輸出接口144輸出估測值數據ev，該估測值數據ev使信息呈現裝置13可視地呈現計算出的估測值eb(步驟8)。
71.隨後，在步驟9中，處理器143判定是否已經到達規定的時間點。具體地，判定是否到達每5分鐘進行一次的無創血壓的下一個測量時間點。當判定尚未到達規定的時間點時(在步驟9中為否)，處理器143將處理返回到步驟7。由此，直至到達無創血壓的下一個測量時間點，獲取脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh和灌注指數的測量值mi，並且重複無創血壓的估測值eb的計算。
72.當判定已經到達規定的時間點時(在步驟9中為是)，處理器143將內部計數器的值加1(步驟5)，並且將處理返回到步驟2。結果，基於第5次及之後的無創血壓的測量，重複進行回歸分析處理和無創血壓的估測值eb的計算。
73.圖3示出了僅使用7個回歸方程中的一者的情況。在該圖中，由實線連接的多個黑色圓圈中的每一個表示無創血壓的測量值mb。虛線表示通過在進行無創血壓的第4次測量時執行的回歸分析處理而獲取的回歸方程。多個白色圓圈中的每一個表示通過回歸方程計算的無創血壓的估測值eb。
74.在從進行無創血壓的第4次測量到進行無創血壓的第5次測量的時間段內，第二測量裝置12每一分鐘進行一次脈搏波傳播時間、心率、灌注指數的測量(總共4次)。第二測量裝置12每次進行測量時，處理器143都利用通過回歸分析處理獲取的回歸方程來計算無創血壓的估測值eb。由此，在圖3所示的示例中，在從進行無創血壓的第4次測量到進行無創血壓的第5次測量為止的時間段期間，計算出四個估測值eb。
75.可以進一步縮短利用血管容積圖傳感器32和心電圖電極33進行脈搏波傳播時間、心率和灌注指數的測量的時間間隔。在此情況下，能夠增加在進行兩次無創血壓測量的同時能夠計算出的無創血壓的估測值eb的數量。
76.圖4示出了如下狀態：即，基於從估測裝置14的輸出接口144輸出的估測值數據ev將如上所述計算出的無創血壓的估測值eb與無創血壓的測量值mb一起可視地呈現在監測裝置10的信息呈現裝置13中。
77.根據上述配置，在解釋變量的個數為「n」的情況下，能夠在進行第n+1次無創血壓的測量之後利用通過回歸分析處理獲取的回歸方程來計算無創血壓的估測值eb。能夠使估測值eb的計算頻率高於無創血壓的測量值mb的獲取頻率。由此，通過可視地呈現無創血壓的估測值eb以補充原本間斷地進行的無創血壓的測量，能夠使用戶體驗仿佛持續測量無創血壓的情況。換言之，即使以間斷方式測量無創血壓，也能夠貌似實現對無創血壓的持續監測。
78.如圖5所示，估測裝置14的處理器143可以被配置為對回歸分析處理獲取的回歸方程進行常數項校正。具體地，處理器143利用通過回歸分析處理獲取的回歸方程計算當進行無創血壓的第4次測量時的時間點處的無創血壓的估測值eb。隨後，處理器143校正回歸方程的常數項k0，使得計算出的估測值eb與通過無創血壓的第4次測量獲取的測量值mb一致。圖5所示的斜線圓表示通過已經進行常數項校正的回歸方程而計算出的無創血壓的估測值eb'。
79.圖6示出了如下狀態：其中，基於從估測裝置14的輸出接口144輸出的估測值數據ev，如上所述計算出的無創血壓的估測值eb'與無創血壓的測量值mb一起被可視地呈現在監測裝置10的信息呈現裝置13中。
80.通過上述配置，進行校正以減小利用通過回歸分析處理獲取的回歸方程而計算出的無創血壓的估測值eb與無創血壓的最新測量值mb之間的差。由此，能夠提高到下一次無創血壓測量為止所要進行的無創血壓的估測值eb的計算精度。結果，從圖4和圖6之間的比較顯而易見，能夠提高可視地呈現測量值mb的部分和可視地呈現估測值eb的部分之間的自然的連續性。
81.如上所述，在本示例中，通過回歸分析處理獲取了7個回歸方程。因此，估測裝置14的處理器143最多能夠使用7個不同的回歸方程來計算7個不同的無創血壓的估測值eb。在此情況下，處理器143被配置為進行選擇一個最優回歸方程的處理，以獲取要在監測裝置10的信息呈現裝置13中進行可視化呈現的估測值eb。
82.圖7示出了使用兩個回歸方程計算無創血壓的估測值的情況。每個白色圓圈表示通過第一回歸方程計算的無創血壓的估測值eb1。第一回歸方程與參考圖3至圖6描述的回歸方程相同。每個十字表示通過第二回歸方程計算的無創血壓的估測值eb2。
83.在此情況下，處理器143被配置為選擇用於計算與無創血壓的第4次測量所獲取的測量值mb更接近的估測值的回歸方程。在圖7所示的示例中，估測值eb1比估測值eb2更接近測量值mb。由此，處理器143根據估測值eb1選擇第一回歸方程並從輸出接口144輸出估測值數據ev。結果，能夠使要在監測裝置10的信息呈現裝置13中可視地呈現的估測值eb1與圖4所示的類似。在對第一回歸方程進行常數項校正的情況下，使在監測裝置10的信息呈現裝置13中可視地呈現的估測值eb1與圖6所示的類似。
84.如圖8所示，當在首次啟用回歸分析處理的無創血壓的測量之後或隨後進行無創血壓的測量時，可以進行用於對要進行可視化呈現的無創血壓的估測值進行計算的回歸方程的選擇。如上所述，在進行無創血壓的第4次測量的時間點，利用第一回歸方程計算的無
創血壓的估測值eb1比利用第二回歸方程計算的無創血壓的估測值eb2更接近通過無創血壓的第4次測量而獲取的測量值mb。在本示例中，此時不選擇最優回歸方程，並且直到進行無創血壓測量的第5次測量時，利用兩個回歸方程計算出兩個不同的估測值。
85.在圖8所示的示例中，對每個回歸方程進行常數項校正，從而示出利用校正後的第一回歸方程計算的無創血壓的估測值eb1'和用第二回歸方程計算的無創血壓的估測值eb2'。然而，下列的描述也能夠應用於省略常數項校正的情況。
86.當進行無創血壓的第5次測量時，估測裝置14的處理器143將利用通過在進行無創血壓的第4次測量時執行的回歸分析處理獲取的兩個回歸方程所計算出的估測值eb1'和估測值eb2'分別與通過無創血壓的第5次測量獲取的測量值mb進行比較。隨後，處理器143選擇用於計算與無創血壓的第5次測量值mb更接近的估測值的回歸方程。
87.在圖8所示的示例中，利用第二回歸方程計算的無創血壓的估測值eb2'比利用第一回歸方程計算的無創血壓的估測值eb1'更接近通過無創血壓的第5次測量獲取的測量值mb。由此，處理器143選擇第二回歸方程。直到進行無創血壓的第6次測量時，處理器利用第二回歸方程計算無創血壓的估測值，並從輸出接口144輸出與估測值相對應的估測值數據ev。在本示例中，由於對所選擇的第二回歸方程進行常數項校正，因此，對利用校正後的第二回歸方程所計算出的無創血壓的估測值賦予參考標記eb2」以與估測值eb2'相區別。
88.圖9示出了如下狀態：其中，基於從估測裝置14的輸出接口144輸出的估測值數據ev，如上所述計算的無創血壓的估測值eb2」與無創血壓的測量值mb一起被可視地呈現在監測裝置10的信息呈現裝置13中。
89.根據以上配置，能夠參考自從使得能夠執行回歸分析處理時已經發生的無創血壓的測量值mb的變化來評估回歸方程。由此，能夠更動態地選擇用於對無創血壓的估測值eb進行計算的最優回歸方程。
90.如圖10所示，估測裝置14的處理器143可以改變指定哪些測量要進行回歸分析處理的相關窗口和作為樣本的要進行回歸分析的測量的次數中的至少一者。
91.如上所述，在使用3個解釋變量參數的情況下，進行回歸分析處理所需的樣本的數量至少為4個。由此，在進行無創血壓的第5次測量時執行的回歸分析處理中，可以對指定第2次到第5次測量的相關窗口中包括的至少4次測量進行採樣。在圖10所示的示例中，對指定第1次至第5次測量的相關窗口中包括的5次測量進行採樣，用於進行無創血壓的第5次測量時執行的回歸分析處理。類似地，直到進行無創血壓的第7次測量，增加相關窗口和用於回歸分析處理的樣本的數量兩者。然而，對於在進行第7次無創血壓的測量時執行的回歸分析處理，可以對指定第4次至第7次測量的相關窗口中包括的4次測量進行採樣。
92.通過增加相關窗口和樣本的數量，能夠提高以通過回歸分析處理獲取的回歸方程為基礎的無創血壓的估測值的計算精度。在執行回歸分析處理以使得在抑制樣本的數量的增加的同時使之後的測量包括在相關窗口中的情況下，能夠使無創血壓的之後的狀態良好反映到處理的結果。
93.估測裝置14的處理器143可以被配置為在改變要使用的樣本(無創血壓的測量值mb)的數量的同時多次進行回歸分析處理，從而在每次執行回歸分析處理時都獲取至少一個回歸方程。在圖10所示的示例中，在無創血壓的第8次測量中進行了兩個不同的回歸分析處理。在第一回歸分析處理中，對指定第1次至第8次測量的相關窗口中包括的8次測量進行
採樣。在第二回歸分析處理中，對指定第2次至第8次測量的相關窗口中包括的7次測量進行採樣。
94.通過第一回歸分析處理獲取的至少一個回歸方程與通過第二回歸分析處理獲取的至少一個回歸方程一致。例如，在通過第一回歸分析獲取本示例中可用的7個回歸方程中的方程(6)和(7)的情況下，也通過第二回歸分析處理獲取方程(6)和(7)。
95.在本示例中，類似於參考圖7描述的示例，處理器143被配置為從通過兩個不同的回歸分析處理獲取的回歸方程中選擇用於計算與通過無創血壓的第8次測量獲取的測量值mb更接近的估測值的一個回歸方程。在此情況下，處理器143被配置為直到進行無創血壓的第9次測量，從輸出接口144輸出估測值數據ev，用於在監測裝置的信息呈現裝置13中可視地呈現利用選擇的回歸方程計算的無創血壓的估測值eb。
96.可替換地，類似於參考圖8描述的示例，處理器143被配置為從通過兩個不同的回歸分析處理獲取的回歸方程中選擇用於計算與通過無創血壓的第9次測量獲取的測量值mb更接近的估測值的一個回歸方程。在此情況下，處理器143被配置為直到進行無創血壓的第10次測量，從輸出接口144輸出估測值數據ev，用於在監測裝置的信息呈現裝置13中可視地呈現利用選擇的回歸方程計算的無創血壓的估測值eb。
97.根據上述配置，不僅能夠選擇能夠以更高精度實現無創血壓的估測值eb的計算的回歸方程，還能夠獲取關於最優相關窗口和與回歸分析處理相關的樣本的最優數量的信息。
98.估測裝置14的處理器143可以被配置為與測量次數n的增加相對應地增加要進行的回歸分析處理的數量。
99.在圖10所示的示例中，在無創血壓的第9次測量時進行了3個不同的回歸分析處理。在第一回歸分析處理中，對指定第1次至第9次測量的相關窗口中包括的9次測量進行採樣。在第二回歸分析處理中，對指定第2次至第9次測量的相關窗口中包括的8次測量進行採樣。在第三回歸分析處理中，對指定第3次至第9次測量的相關窗口中包括的7次測量進行採樣。
100.在第10次測量無創血壓時，進行4個不同的回歸分析處理。在第一回歸分析處理中，對指定第1次至第10次測量的相關窗口中包括的10次測量進行採樣。在第二回歸分析處理中，對指定第2次至第10次測量的相關窗口中包括的9次測量進行採樣。在第三回歸分析處理中，對指定第3次至第10次測量的相關窗口中包括的8次測量進行採樣。在第四回歸分析處理中，對指定第4次至第10次測量的相關窗口中包括的7次測量進行採樣。
101.如何從通過回歸分析處理獲取的回歸方程中選擇一個最優回歸方程與參考無創血壓的第8次測量提及的示例類似。
102.隨著無創血壓的測量次數n增加，各個相關窗口和與回歸分析處理相關的樣本的數量的選項也增加。根據以上配置，能夠用更大量的選項檢查最優回歸方程。結果，不僅能夠選擇能夠以更高精度實現無創血壓的估測值eb的計算的回歸方程，還能夠獲取針對最優相關窗口和與回歸分析處理相關的樣本的最優數量的更具體的信息。
103.估計裝置14的處理器143可以被配置為在要執行的回歸分析處理的數量到達規定值的情況下，保持要執行的回歸分析處理的數量，而無視測量次數n的增加。
104.在圖10所示的示例中，在進行無創血壓的第11次測量時執行的回歸分析處理的數
量與在進行無創血壓的第10次測量時執行的回歸分析處理的數量相同。換言之，處理器143在維持要執行的回歸分析處理的數量的同時，僅改變相關窗口。具體地，在第一回歸分析處理中，對指定第2次至第11次測量的相關窗口中包括的10次測量進行採樣。在第二回歸分析處理中，對指定第3次至第11次測量的相關窗口中包括的9次測量進行採樣。在第三回歸分析處理中，對指定第4次至第11次測量的相關窗口中包括的8次測量進行採樣。在第四回歸分析處理中，對指定第5次至第11次測量的相關窗口中包括的7次測量進行採樣。
105.增加要檢查的回歸方程的選項的數量能夠提高選擇最優回歸方程的可能性，但是伴隨著處理器143的處理負荷的增加。根據以上配置，能夠抑制處理負荷的增加。
106.換言之，多次進行回歸分析處理所依據的測量次數n的值以及要執行的回歸分析處理的數量保持恆定所依據的測量次數n的值可以根據無創血壓的估測值eb的預期計算精度以及處理器143的處理能力適當地確定。
107.估測裝置14的處理器143可以被配置為在如上所述地選擇最優回歸方程的情況下，指定在用於獲取回歸方程的回歸分析處理中使用的樣本的數量(無創血壓的測量值mb的數量)以及樣本的最優數量。在此情況下，如圖1所示，處理器143被配置為從輸出接口144輸出樣本數量數據sn，用於使監測裝置10的信息呈現裝置13可視化地呈現無創血壓的最優樣本數量與測量次數n之間的關係。
108.信息呈現裝置13被配置為基於樣本數量數據sn可視化地呈現樣本的最優數量與測量次數之間的關係。圖11示出了在信息呈現裝置13中可視地呈現的樣本的最優數量與測量次數之間的關係的示例。圖12示出了相同關係的另一個示例。
109.根據以上配置，能夠基於可視化呈現的樣本的最優數量與測量次數之間的關係來估測受檢者20的血液動力學。例如，如圖11所示，在出現最優樣本數量隨著測量次數的增加而減少的趨勢的情況下，可以估測受檢者20的血液動力學發生急劇變化。從圖12所示的趨勢，可以估測受檢者20的血液動力學沒有發生急劇變化。
110.在利用多個解釋變量參數進行回歸分析處理的情況下，估測裝置14的處理器143可以被配置為獲取表示每個解釋變量參數對獲取的回歸方程的貢獻的統計。統計的示例包括f值。在此情況下，如圖1所示，處理器143被配置為從輸出接口144輸出統計數據st，用於使監測裝置10的信息呈現裝置13可視地呈現統計。
111.信息呈現裝置13被配置為可視化地呈現基於統計數據st的統計。圖13示出了由信息呈現裝置13可視地呈現的統計的主要內容。所示出的三個數據可以通過對同一受檢者進行的分開的測量而獲取，或者可以通過對不同受檢者進行的測量獲取。
112.在本示例中，統計的主要內容被可視地呈現為指示f值的表格，每個f值都已被歸一化，使得數值「50」表示受檢者20的正常狀態。然而，統計的主要內容可以採用柱狀圖、餅圖、雷達圖等形式。
113.根據以上配置，能夠基於獲取的統計來估測無創血壓的變化機制。例如，在來自脈搏波傳播時間的貢獻高的情況下，估測依賴於心輸出量的機制。當心率的貢獻高時，估測依賴於壓力的機制。當灌注指數的貢獻高時，估測依賴於血管阻力的機制。
114.具有上述各種功能的處理器143可以通過配置為與一個以上通用存儲器協作的一個以上通用微處理器來實現。通用微處理器的示例包括cpu、mpu和gpu。通用存儲器的示例包括rom和ram。在此情況下，可以將用於執行上述處理的電腦程式存儲在rom中。rom是存
儲了電腦程式的非暫時性計算機可讀介質的示例。通用微處理器指定存儲在rom中的電腦程式的至少一部分，將指定的部分加載到ram中，並與ram協作執行上述處理。上述電腦程式可以預先安裝在通用存儲器中，或者可以經由圖14所示的通信網絡40從外部伺服器裝置50下載並安裝在通用存儲器中。在此情況下，外部伺服器裝置50是存儲有電腦程式的非暫時性計算機可讀介質的示例。
115.具有上述各種功能的處理器143可以由諸如微控制器、asic和fpga的能夠執行上述電腦程式的專用集成電路來實現。在此情況下，上述電腦程式被預先安裝在專用集成電路中包括的存儲元件中。存儲元件是存儲了電腦程式的非暫時性計算機可讀介質的示例。處理器143也可以通過通用微處理器和專用集成電路的組合來實現。
116.上述實施例僅是示例性的，以便於理解本公開主題。在不脫離本公開主題的主旨的情況下，能夠適當地修改或改進根據上述實施例的配置。
117.在上述實施例中，估測裝置14內置在監測裝置10中。但是，估測裝置14能夠內置在外部伺服器裝置50中，該外部伺服器裝置50能夠經由圖14所示的通信網絡40與監測裝置10進行通信。
118.在此情況下，估測裝置14的第一輸入接口141被配置為包括通信接口，該通信接口能夠通過經由通信網絡40從監測裝置10的第一測量裝置11接收無創血壓的測量值mb。估測裝置14的第二輸入接口142被配置為包括通信接口，該通信接口能夠經由通信網絡40從監測裝置10的第二測量裝置12接收脈搏波傳播時間的測量值mp、心率的測量值mh和灌注指數的測量值mi。估測裝置14的輸出接口144被配置為包括通信接口，該通信接口能夠經由通信網絡40將用於可視化呈現的各種數據傳輸到監測裝置10的信息呈現裝置13。
119.在上述實施例中，在回歸分析處理中使用了多個解釋變量參數。然而，要使用的解釋變量參數可以是單個。
120.在上述實施例中，選擇無創血壓作為回歸分析處理的目標變量，並且使用了多個解釋變量。然而，可以選擇對其進行間斷測量的任何生理參數作為目標變量。此外，可以選擇與被選為目標變量的生理參數具有相關性的適當的生理參數作為解釋變量。上述實施例中的血管容積圖傳感器32和心電圖電極33可以根據選擇的生理參數而進行適當的改變。
121.如本文所用的關於兩個主體a和b的短語「a和b中的至少一個」意在包括以下情況：僅指定a；僅指定b；以及指定a和b兩者。除非另有說明，否則主體a和b中的每一者可以是單數或複數。
122.如本文所用的關於三個主體a、b和c的短語「a、b和c中的至少一個」意在包括以下情況：僅指定a；僅指定b；僅指定c；指定a和b；指定b和c；指定a和c；以及指定全部的a、b和c。除非另有說明，否則主體a、b和c中的每一者都可以是單數或複數。這同樣適用於要描述的主體的數量為四個以上的情況。
123.本技術基於2020年7月15日提交的日本專利申請no.2020-121471，其全部內容通過引用併入本文。