脈波速度による連続的血圧推定システムの提案と検証～ Stiffness Parameterβ評価の試み ～

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-2-11

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Proposal and Validation of a Continuous Blood Pressure Estimation System by Using a Pulse Wave Velocity ~Trial Evaluation of Stiffness Parameterβ~

著者名: 竹井 和佐（大阪電気通信大学）,松村 雅史（大阪電気通信大学）,松井 信正（長崎総合科学大学）,水野 裕志（大阪電気通信大学）

著者名(英語): Kazusa Takei (Osaka Electro-Communication University),Masafumi Matsumura (Osaka Electro-Communication University),Nobumasa Matsui (Nagasaki Institute of Applied Science),Yuji Mizuno (Osaka Electro-Communication University)

キーワード: 生活習慣病|ウェアラブル|機械学習|脈波速度|血圧スティフネスパラメーターβ|Lifestyle-related Diseases|Wearable|Machine Learning|Pulse Wave Velocity|Blood PressureStiffness Parameter Beta

要約(日本語): VDT作業が拡大する中、座位時間の長い生活習慣では心血管疾患や動脈硬化性の血行障害を引き起こす可能性が指摘されているため、健康増進が重要である。動脈硬化の診断指標は、脈波速度PWVや血圧推定が標準である。しかし、臨床現場で使用されている診断機器は操作が難しく、且つ仰臥位による断続的測定であるため日常生活下での使用が困難である。このような欠点を改善するために、光電脈波法による血圧推定法が提案されているが、収縮期血圧単独が多く、心血管疾患のリスク評価の優れた指標である拡張期血圧、あるいは脈圧と平均血圧を合わせた評価システムは提案されていない。本研究では、VDT作業にも拘らず、首元、手首並びに足首にやさしく無拘束フィットできる光電脈波型ウェアラブルシステムを構成し、機械学習を用いて収縮期と拡張期血圧をPWVから連続的に推定できるシステムを提案する。また、推定値からStiffness Parameterβ評価を試みる。