光電容積脈波を用いた血圧推定方法および血圧推定用コンピュータプログラム

開放特許情報番号

L2021000661

開放特許情報登録日

2021/5/11

最新更新日

2022/11/17

基本情報

出願番号	特願2021-049892
出願日	2021/3/24
出願人	国立大学法人信州大学
公開番号	特開2022-148276
公開日	2022/10/6
発明の名称	光電容積脈波を用いた血圧推定方法および血圧推定用コンピュータプログラム
技術分野	機械・加工、食品・バイオ
機能	制御・ソフトウェア
適用製品	血圧推定方法、および、血圧推定用コンピュータプログラム
目的	ＰＰＧデータのみから血圧を推定できる汎化モデルを構築し、これを用いて、高精度で汎用性のある血圧推定を実現可能な光電容積脈波を用いた血圧推定方法を提案する。 また、血圧推定方法をコンピュータに実行させるための血圧推定用コンピュータプログラムを提供する。
効果	ＰＰＧの特徴量の正規化を行うことで、また、好ましくは、特徴量の正規化および推定されたＳＢＰのバイアス調整を行うことで、少量の学習データ、例えば、一人の被験者から得られるＰＰＧデータおよび血圧データのみを学習データとして用いて、他人の血圧を高い精度で推定できる汎用的な重回帰モデルを構築できる。
技術概要	同時に測定された被験者の最高血圧および光電容積脈波を学習血圧データおよび学習脈波データとして取得する学習データ取得ステップと、 血圧測定対象者から測定した光電容積脈波を取り込む測定データ取込ステップと、 学習および測定脈波データを、拍ごとの脈波波形に分割し、それぞれから複数の脈波特徴量を、学習脈波特徴量および測定脈波特徴量として算出する特徴量算出ステップと、 学習および測定脈波特徴量に対し、正規化後の脈波特徴量それぞれを、特徴量ごとに連結して再度、正規化処理を施し、連結状態の学習および測定脈波特徴量を再び分割し、正規化学習脈波特徴量および正規化測定脈波特徴量とする特徴量正規化ステップと、 拍ごとの学習血圧データを目的変数とし、学習血圧データに対応する学習脈波データの脈波波形から算出された正規化学習脈波特徴量を説明変数とし、血圧推定用の重回帰モデルを構築する重回帰分析ステップと、 重回帰モデルを用い、対象者から測定された測定脈波データから得られる正規化測定脈波特徴量を説明変数とし、対象者の拍ごとの最高血圧を目的変数として出力する血圧推定ステップと、 を備えている光電容積脈波を用いた血圧推定方法。
実施実績	【無】
許諾実績	【無】
特許権譲渡	【否】
特許権実施許諾	【可】

アピール情報

アピール内容	譲渡についての可・不可はそのときの状況によります。

登録者情報

登録者名称	株式会社信州ＴＬＯ

その他の情報

関連特許	国内 【無】 国外 【無】