JP2015142663A - 生体情報処理方法、生体情報処理装置、コンピューターシステム、及びウェアラブル機器 - Google Patents

Abstract

【課題】測定結果の信頼度を容易に判断できるようにすること。【解決手段】生体情報処理装置１０において、ばらつき指標値算出部１５７は、被検者の生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する。表示用データ生成部１５８は、測定結果を表示するための表示用データであって、ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成する。【選択図】図９

Description

本発明は、被検者の生体情報を処理する生体情報処理方法等に関する。

従来から、被検者の生体情報を測定する測定装置が知られている。また、このような測定装置において、専用の規格とは別の規格の外部装置で得た測定結果を有効に用い、精度のよい測定結果を選択的に表示できるようにしたものが知られている。

特開２００６−２４７３７５号公報

ところで、生体情報の測定に際しては、実際の値は変動していないにも関わらず被検者の体動等の要因によって測定精度が低下し、測定値が突発的に変動する場合があり得た。このため、このような場合と、実際の値が変動した場合とを見極めたいという要望がある。特に、健康管理や生命維持に重要な生体情報を測定する場合、例えば、糖尿病患者の血糖値を測定する場合では、血糖値の急激な低下は生命の危機に直結することから、それらを区別することは重要である。

本発明は、こうした事情に鑑みてなされたものであり、測定結果の信頼度を容易に判断できるようにすることを目的とする。

以上の課題を解決するための第１の発明は、被検者の生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出することと、測定結果を表示するための表示用データであって、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成することと、を含む生体情報処理方法である。

また、別形態として、被検者の生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する算出部と、測定結果を表示するための表示用データであって、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成する生成部と、を備えた生体情報処理装置を構成することとしてもよい。

さらに別形態として、ウェアラブル機器と通信可能に接続されるコンピューターシステムであって、前記ウェアラブル機器のユーザーの生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する算出部と、測定結果を表示するための表示用データであって、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成する生成部と、前記表示用データを前記ウェアラブル機器に送信する制御を行う送信制御部と、を備えたコンピューターシステムを構成することとしてもよい。

さらに別形態として、ユーザーの生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する算出部と、測定結果を、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施して表示制御する表示制御部と、を備えたウェアラブル機器を構成することとしてもよい。

第１の発明及び別形態によれば、複数の生体情報のばらつき指標値を算出し、ばらつき指標値に応じた識別表示を施して測定結果を表示するための表示用データを生成することができる。この表示用データによれば、測定結果の信頼度を容易に判断することが可能となる。

第２の発明は、前記測定値は、照射波を生体内に向けて照射して所定の生体内組織の状態、或いは、細胞外液の成分を測定した測定値であり、１回分の測定に複数の測定値が含まれ、前記算出することは、１回分の測定に係る前記ばらつき指標値を算出することである、第１の発明の生体情報処理方法である。

第２の発明によれば、所定の生体内組織の状態、或いは細胞外液の成分を測定した測定値であって、１回の測定で得た複数の測定値のばらつき指標値を算出することができる。

第３の発明は、各回の測定に係る測定結果と前記ばらつき指標値とを測定時刻と対応付けて記憶すること、を更に含み、前記生成することは、各回の測定に係る前記ばらつき指標値に応じた範囲と測定結果との時系列的変化を表したグラフを表示するためのデータを生成することを含む、第２の発明の生体情報処理方法である。

第３の発明によれば、各回の測定に係る測定結果の時系列的変化を、該当する測定時刻のばらつき指標値に応じた範囲とともにグラフ表示することができる。

第４の発明は、前記生体情報を測定して前記複数の測定値を取得すること、を更に含む第１〜第３の何れかの発明の生体情報処理方法である。

また、別形態として、照射波をユーザーの生体内に向けて照射して所定の生体内組織の状態、或いは、細胞外液の成分を前記測定値として測定する測定部、を更に備えた第９の発明のウェアラブル機器を構成することとしてもよい。

第４の発明及び別形態によれば、例えば、所定の生体内組織の状態、或いは細胞外液の成分といった生体情報を測定して複数の測定値を取得することができる。

第５の発明は、少なくとも測定対象部位が異なる第１の測定方法及び第２の測定方法の何れか一方の測定方法で測定を行って前記複数の測定値を取得すること、を更に含む第２又は第３の発明の生体情報処理方法である。

第５の発明によれば、少なくとも測定対象部位が異なる測定方法を選択的に用いて生体情報を測定し、複数の測定値を取得することができる。

第６の発明は、前記測定することは、予め設定された優先順位に従って前記第１の測定方法及び前記第２の測定方法のうちの一方の測定方法で測定し、前記ばらつき指標値に基づいて他方の測定方法に切り替えること、を含む第５の発明の生体情報処理方法である。

第６の発明によれば、予め設定された優先順位に従って適用する測定方法を選択し、ばらつき指標値に基づいて適用する測定方法を切り替えることができる。

図１は、生体情報処理装置の全体構成例を示す外観図。 図２は、センサーモジュールの構成例を示す図。 図３は、血管位置の取得方法を示す概念図。 図４は、生体画像を模式的に示す図。 図５は、生体組織内での光の伝播を説明する図。 図６は、血管方式照射受光位置選択処理を説明する図。 図７は、第１実施形態における表示用データの表示画面例を示す図。 図８は、他の表示用データの表示画面例を示す図。 図９は、第１実施形態における生体情報処理装置の機能構成例を示すブロック図。 図１０は、照射受光位置リストのデータ構成例を示す図。 図１１は、第１測定処理の処理手順を示すフローチャート。 図１２は、血糖値測定処理の詳細な処理手順を示すフローチャート。 図１３は、第２測定処理の処理手順を示すフローチャート。 図１４は、第２実施形態における表示用データのデータ構成例を示す図。 図１５は、第２実施形態における表示用データの表示画面例を示す図。 図１６は、非血管方式照射受光位置選択処理を説明する図。 図１７は、第３実施形態における生体情報処理装置の機能構成例を示すブロック図。 図１８は、第３測定処理の処理手順を示すフローチャート。 図１９は、変形例におけるシステム構成例を示す図。

以下、図面を参照して、本発明の生体情報処理方法等を実施するための一形態について説明する。なお、以下説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明が適用可能な形態は、以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付す。

〔第１実施形態〕
第１実施形態は、被検者の生体情報としていわゆる「血糖値」を測定する実施形態であり、第１の測定方法としての「血管方式」で測定を行う。「血管方式」では、血管を測定対象部位とし、細胞外液である血液中のグルコース濃度を測定することにより血糖値を得る。

［全体構成］
図１は、第１実施形態における非侵襲式の生体情報処理装置１０の全体構成例を示す外観図である。この生体情報処理装置１０は、被検者２の血液や組織液といった細胞外液の成分を測定する測定器として機能し、且つ測定データを記憶するデータロガーとしても機能する装置であり、一種のコンピューターとも言える。図１に示すように、生体情報処理装置１０は、例えば腕時計型のウェアラブル機器として構成され、本体ケース１２に設けられたバンド１４で被検者２の腕や足、頸等の身体部位へ装着・固定して使用される。

生体情報処理装置１０は、本体ケース１２の表面（被検者２に装着した時に外向きになる面）に、操作入力手段として、操作スイッチ１６と、画像表示手段を兼ねるタッチパネル１８とを備える。ユーザーは、これらを用いて測定開始操作等の各種操作入力をすることができる。

また、本体ケース１２の側面には、外部装置と通信するための有線ケーブルを着脱できる通信装置２０と、メモリーカード２２のデータ読み書きを実現するリーダーライター２４とを備える。また、本体ケース１２の背面（被検者２に装着した時に被検者２の皮膚に接触する面）側には、照射波として被検者２の生体内に向けて測定光を照射し、受光するための主たるセンサーとなるセンサーモジュール５０を測定部として備える。そして、本体ケース１２の内部には充電式の内蔵バッテリー２６と制御基板３０とが内蔵されている。

通信装置２０は、外部装置との通信を無線で行う構成ならば、無線通信モジュール及びアンテナにより実現される。
メモリーカード２２は、データ書き換えが可能な着脱式の不揮発性メモリーである。このメモリーカード２２としては、フラッシュメモリーの他、強誘導体メモリー（ＦｅＲＡＭ：Ferroelectric Random Access Memory）や、磁気抵抗メモリー（ＭＲＡＭ：Magnetoresistive Random Access Memory）等、書き換え可能な不揮発性メモリーを用いることができる。
内蔵バッテリー２６への充電方式は適宜設定できる。例えば、本体ケース１２の背面側に電気接点を別途設け、家庭用電源に接続されたクレードルにセットし、電気接点を介してクレードル経由で通電・充電される構成でもよいし、非接触式の無線式充電でもよい。

制御基板３０は、生体情報処理装置１０を統合的に制御する。具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３２と、メインメモリー３４と、測定データ用メモリー３６と、タッチパネルコントローラーＩＣ（Integrated Circuit）３８と、センサーモジュールコントローラー４０とを搭載する。また、その他には電源管理ＩＣや、画像処理用ＩＣ等の電子部品を適宜搭載することができる。

メインメモリー３４は、プログラムや初期設定データを格納したり、ＣＰＵ３２の演算値を格納することのできる記憶媒体である。ＲＡＭやＲＯＭ、フラッシュメモリー等を適宜用いて実現される。なお、プログラムや初期設定データは、メモリーカード２２に記憶されている構成でもよい。

測定データ用メモリー３６は、データ書き換えが可能な不揮発性メモリーであって、血糖値の測定データを記憶するための記憶媒体である。この測定データ用メモリー３６としては、フラッシュメモリーの他、強誘導体メモリー（ＦｅＲＡＭ）や、磁気抵抗メモリー（ＭＲＡＭ）等、書き換え可能な不揮発性メモリーを用いることができる。なお、測定データは、メモリーカード２２に記憶される構成でもよい。

タッチパネルコントローラーＩＣ３８は、タッチパネル１８に画像を表示させるためのドライバー機能を実現し、またタッチ入力を実現するための機能を実現するＩＣである。タッチパネル１８ともども公知技術を適宜利用することで実現可能である。

センサーモジュールコントローラー４０は、センサーモジュール５０による測定光の照射機能、及び測定光が被検者２の生体組織を透過した光（透過光）や反射した光（反射光）の受光機能を担うＩＣや回路を有する。
より具体的には、センサーモジュール５０が備える複数の発光素子（通電により測定光を発する素子）を個別に発光制御するＩＣや回路からなる発光コントローラー部４２と、センサーモジュール５０が備える複数の受光素子（受光した光量に応じた電気信号を発する素子）による受光を制御するＩＣや回路からなる受光コントローラー部４４とを含む。

なお、センサーモジュールコントローラー４０は、複数のＩＣにより構成してもよい。例えば、発光コントローラー部４２に相当するＩＣや回路と、受光コントローラー部４４に相当するＩＣや回路とをそれぞれ別のＩＣとする構成も可能である。或いは、これらの機能の一部をＣＰＵ３２により実現する構成も可能である。

図２は、センサーモジュール５０の構成例を示す図であって、（１）正面図、（２）断面図に相当する。なお、理解を容易にするために発光素子５２や受光素子５４を意図的に大きく記している。また、サイズ、縦横比等もこれに限られるものではなく、適宜設定可能である。

センサーモジュール５０は、複数の発光素子５２を平面状に配列した層と、複数の受光素子５４を平面状に配列した層とを積層して構成されるデバイスである。換言すれば、光源内蔵型のイメージセンサーであり、測定光の照射及び受光の両方の機能を実現するセンサアレイである。センサーモジュール５０は、センサーモジュールコントローラー４０と一体に構成されるとしてもよい。

発光素子５２は、測定光を照射する照射部であり、例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＯＬＥＤ（Organic light-emitting diode）等により実現できる。血糖値を測定する場合には、皮下透過性を有する可視領域に近い近赤外光を含む光を発光可能な素子とする。

受光素子５４は、測定光の透過光や反射光を受光し、受光量に応じた電気信号を出力する撮像素子である。例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device Image Sensor）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor Image Sensor）等の半導体素子で実現できる。一つの受光素子５４は、ＲＧＢ各波長成分を受光する複数の素子を含むものとする。

そして、センサーモジュール５０は、基底側（本体ケース１２の表側）から順に、
１）複数の受光素子５４を平面状且つ格子状に配列した受光層５１、
２）各受光素子５４へ向かう光以外を選択的に遮蔽する遮光層５３、
３）近赤外光を選択的に透過する分光層５５、
４）隣接する受光素子５４の間であって、生体組織を透過・反射した光が受光素子５４へ到達する際の光路を阻害しない位置に、複数の発光素子５２を平面状且つ格子状に配列した発光層５７、
を積層して備える。

受光層５１の受光素子５４は、公知のＣＣＤイメージセンサー等のように、ピクセルがＸｓ−Ｙｓ直交座標系で識別できるマトリクス状に配置されている。つまり、センサーモジュール５０は公知のイメージセンサーと同様に機能する。なお、受光素子５４の形状や大きさ、配置パターンは適宜設定可能である。

発光層５７の発光素子５２は、センサーモジュール５０を正面（本体ケース１２の裏側）から見ると、近隣の受光素子５４の隅の突き合わせ部に１つずつ配置される。より具体的には、４つの受光素子５４の角の突き合わせ部に１つの発光素子５２が配置されており、発光素子５２全体としては受光素子５４と同じＸｓ−Ｙｓ直交座標系で識別できるマトリクス状に配置されている。センサーモジュール５０は、発光素子５２を選択的に発光させる駆動機構を有しており、発光素子５２は、例えば、液晶パネルディスプレイのアクティブマトリクス方式と同様に駆動制御できるようになっている。

こうした積層構造を有したセンサーモジュール５０の作成には、公知のＣＣＤイメージセンサーやＯＬＥＤディスプレイの製造に用いられる半導体微細加工技術を適宜応用することができる。

なお、発光素子５２の大きさや配置間隔、受光素子５４の大きさや配置間隔等は、適宜設定可能である。例えば、配置間隔は、１〜５００［μｍ］とすると好適であり、製造コストと測定精度との兼ね合いから、例えば５０〜２００［μｍ］程度とすることもできる。また、センサーモジュール５０には、発光素子５２から照射される測定光の照射範囲を絞ったり、偏光する目的、あるいは生体組織を透過・反射した光を受光素子５４に的確に集める目的で、更なる光学素子を有する集光層を設けることもできる。また、表面の損傷を防止する保護層等を適宜設けてもよい。また、発光素子５２と受光素子５４とが積層された構成に限らず、発光素子５２と受光素子５４とが並置されていてもよい。

［概要］
生体情報処理装置１０は、センサーモジュール５０が露出している裏面を被検者２の皮膚に密着させるようにしてバンド１４で固定される。センサーモジュール５０を皮膚に密着させることで、測定光の皮膚面での反射や皮膚面付近の組織での散乱といった測定精度を下げる要因を抑制することができる。

「血管方式」での血糖値の測定手順としては、先ず、センサーモジュール５０を被せた身体の皮下にある血管を測定対象部位として選択する。そして、選択した血管をターゲットとして測定光の照射及び受光を行う。その後、受光結果（受光した受光光の強度）から血管を透過した血管透過光成分を抽出し、その血管透過光成分量を反映した相対スペクトル（吸光スペクトル）から血液中のグルコース濃度を血糖値として算出する。

測定対象部位の血管およびその位置を選択するためには、センサーモジュール５０を被せた皮下のどこに血管が存在するかを先ず把握する必要がある。図３は、血管位置の取得方法を示す概念図であって、被検者２にセンサーモジュール５０を被せた部分の断面図に相当する。なお、センサーモジュール５０は簡略表記している。

血管位置の取得に際しては、先ず、公知の静脈認証技術における静脈パターン検出と同様にして、センサーモジュール５０が備える発光素子５２を一斉発光させてセンサーモジュール５０の装着部位全域へ測定光を照射する。そして、全ての受光素子５４を用い、皮下の生体組織（皮下組織）を透過・反射した光を受光（撮影）して生体画像を取得する。

ここで、センサーモジュール５０によって取得される生体画像は、センサーモジュール５０の受光素子５４それぞれに対応するピクセルの輝度データの集合となり、センサーモジュール５０のピクセル座標と同じＸｓ−Ｙｓ直交座標系の２次元画像として得られる。血管は、内部を流れる血液の影響で、血管以外の生体組織部分（以下、「非血管部」という。）よりも近赤外光を吸収し易い。そのため、血管は、非血管部よりも輝度が低く暗くなる。したがって、生体画像において輝度が低くなっている箇所を抽出することで、ピクセル毎に血管が写っているのか非血管部が写っているのか、換言すれば、各受光素子５４の下に血管があるか否かを識別できる。

図４は、生体画像を模式的に示す図である。図４の例では、斜線あるいはドットパターンでハッチングした帯状の箇所が血管７を示し、白抜きされた箇所が非血管部８である。なお、血管位置の取得方法は例示した方法に限定されるものではない。例えば、超音波エコーやＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、ＣＴ（Computed Tomography）等の公知の生体断層画像計測技術を利用して事前に生体内部構造の相対的な位置を取得しておき、それをもとに血管位置を決定する方法も考えられる。

血管７の位置を取得したならば、測定光の照射位置（測定用発光素子）、及び血管７の透過光（血管透過光）を受光するのに適当な測定用受光位置（測定用受光素子）を選択する処理（血管方式照射受光位置選択処理）を行う。

図５は、生体組織内での光の伝播を説明する図であり、深さ方向に沿った断面図を示している。ある発光素子５２から照射された光は、生体組織内を拡散反射し、照射された光の一部がある受光素子５４に到達する。その光の伝播経路は、いわゆるバナナ形状（２つの弧で挟まれた領域）を成し、ほぼ中央付近で深さ方向の幅が最も広くなる。伝播経路の深さ（到達可能な深さ）は、発光素子５２と受光素子５４との間隔が小さいほど浅く、間隔が大きいほど深くなる。

ここで、測定精度を高めるには、より多くの血管透過光が受光素子５４で受光されることが望ましい。このことから、発光素子５２と受光素子５４との間の最適な間隔（最適距離）Ｗ１は、発光素子５２と受光素子５４との間のほぼ中央に血管７が位置する前提で、想定される血管７の深さ（皮膚面から血管中心までの距離）Ｄに応じて定めることができる。最適距離Ｗ１は、血管７の深さＤの約２倍の距離である。例えば、深さＤを３ｍｍ程度とすると、最適距離Ｗ１は５〜６ｍｍ程度となる。

そこで、血管方式照射受光位置選択処理では、「照射位置と測定用受光位置との間の中央部に血管７が位置し、且つ照射位置と測定用受光位置との間の距離が所定の最適距離Ｗ１に等しい」ことを血管方式相対位置条件とし、この血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索して照射位置及び測定用受光位置として選択する。

図６は、血管方式照射受光位置選択処理を説明する図である。血管方式照射受光位置選択処理では、先ず、血管７に沿って測定点（血管測定点）を仮設定する。例えば、図６中に「×」印で示すように、血管７の中心線Ｌ１１上に所定間隔で血管測定点を仮設定する。そして、仮設定した血管測定点毎に血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とがあるか検索し、存在する場合はその発光素子５２を測定用発光素子５２−１、受光素子５４を測定用受光素子５４−１とする。この血管方式照射受光位置選択処理により、血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とが存在する複数の血管測定点Ｐ１１が設定され、血管測定点Ｐ１１毎に照射位置及び測定用受光位置が選択される。

血管測定点Ｐ１１を設定し、血管測定点Ｐ１１毎に照射位置及び測定用受光位置を選択したならば、血糖値の測定を行う。すなわち、全ての照射位置（測定用発光素子５２−１）から測定光を照射させた後、各測定用受光位置（測定用受光素子５４−１）での受光結果から血管透過光成分を抽出する。このとき、例えば、発光素子５２による発光光の波長を変化させることで測定光の波長λを近赤外領域内で変化させて、波長λ毎に血管７を透過した血管透過光の分光スペクトル（吸光スペクトル）を生成する。その後、予め定められた血液中のグルコース濃度と吸光度との関係を示す「検量線」を用い、吸光スペクトルから血糖値を算出（推定）する。なお、吸光スペクトルを生成し、所定成分の濃度（例えばグルコース濃度）を算出する手法については、公知技術を適宜採用することができる。ここでの処理により、１回の測定で複数の測定値が得られる。

なお、測定手順は特に限定されるものではなく、発光素子５２と受光素子５４との組合せを全通り順次選択して測定を行う構成としてもよい。

続いて、血管測定点Ｐ１１毎に算出した血糖値（１回分の測定に係る複数の測定値）に基づいてばらつき指標値を算出し、ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成して測定結果を表示する。第１実施形態では、血管測定点Ｐ１１毎の血糖値の標準偏差（±σ）をばらつき指標値として算出する。そして、平均値（μ）を測定結果とし、平均値（μ）を標準偏差（±σ）とともに表示するための表示用データを生成して表示する。図７は、第１実施形態における表示用データの表示画面例を示す図である。図７の例では、平均値（μ）である測定結果Ｄ２１１の近傍に、標準偏差（±σ）に基づくばらつき指標値Ｄ２３１が表示されている。

なお、測定結果の識別表示態様は、図７の識別表示態様に限定されるものではない。図８は、他の識別表示態様による表示用データの表示画面例を示す図である。例えば、予め段階的な閾値と対応付けて異なる表示色を設定しておき、ばらつき指標値に応じて測定結果Ｄ２１３の表示色を変更するようにしてもよい（図８（１））。一例を挙げれば、実現可能な最高精度を第１の閾値（±５ｍｇ／ｄｌ）、実用上不都合が生じない精度を第２の閾値（±２０ｍｇ／ｄ）、低血糖時等の危険を伴う状況では再測定が必要である精度を第３の閾値（±５０ｍｇ／ｄｌ）、第３の閾値を超えており測定値が信頼できない状態を第４の閾値として、各段階の第１〜第４の閾値と対応付けて異なる表示色を設定しておく。この場合には、例えば、平均値（μ）を標準偏差（±σ）の値に応じた表示色で表示する表示用データを生成・表示する。

あるいは、ばらつき指標値に応じて測定結果Ｄ２１５を点滅表示するようにしてもよい（図８（２））。例えば、上記した第１〜第４の閾値と対応付けて異なる点滅パターンを設定しておき、平均値（μ）を標準偏差（±σ）の値に応じた点滅パターンで点滅表示する表示用データを生成・表示する。また、測定値Ｄ２１７の近傍にばらつき指標値の大小を視覚的に表したメータＤ２３３を表示するようにしてもよい（図８（３））。以上の通り、ばらつき指標値に応じて測定結果Ｄ２１３またはＤ２１５に対して識別表示を施してもよい（図８（１）および（２））し、測定値が表示される位置の近傍に測定結果の表示用データとは別に、ばらつき指標値に応じて、例えば上記のメータＤ２３３などの識別表示のための表示用データを生成してもよい（図７、図８（３））。

［機能構成］
図９は、第１実施形態における生体情報処理装置１０の主要な機能構成例を示すブロック図である。図９に示すように、生体情報処理装置１０は、センサー部１１０と、操作入力部１２０と、表示部１３０と、通信部１４０と、処理部１５０と、記憶部１７０とを備える。

センサー部１１０は、図２のセンサーモジュール５０に該当し、複数の発光素子５２で構成される発光部１１１と、複数の受光素子５４で構成される受光部１１３とを有する。発光部１１１を構成する各発光素子５２の配置位置（Ｘｓ−Ｙｓ座標値）は、該当する発光素子５２に割り振られた発光素子番号と対応付けた発光素子リスト１７２として予め記憶部１７０に記憶されている。また、受光部１１３を構成する各受光素子５４の配置位置（Ｘｓ−Ｙｓ座標値）は、該当する受光素子５４に割り振られた受光素子番号と対応付けた受光素子リスト１７３として予め記憶部１７０に記憶されている。

操作入力部１２０は、ボタンスイッチやダイヤルスイッチ等の各種スイッチ、タッチパネル等の入力装置によって実現されるものであり、ユーザーによって為された各種の操作入力に応じて操作入力信号を処理部１５０に出力する。図１の操作スイッチ１６、タッチパネル１８がこれに該当する。

表示部１３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＥＬディスプレイ（Electroluminescence display）等の表示装置によって実現されるものであり、処理部１５０から入力される表示信号に基づいて各種画面を表示する。図１のタッチパネル１８がこれに該当する。

通信部１４０は、処理部１５０の制御のもと、装置内部で利用される情報を外部の情報処理装置との間で送受するための通信装置である。図１の通信装置２０がこれに該当する。通信部１４０の通信方式としては、所定の通信規格に準拠したケーブルを介して有線接続する形式や、クレードルと呼ばれる充電器と兼用の中間装置を介して接続する形式、無線通信を利用して無線接続する形式等、種々の方式を適用可能である。

処理部１５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のマイクロプロセッサー、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の制御装置及び演算装置によって実現されるものであり、生体情報処理装置１０の各部を統括的に制御する。図１の制御基板３０がこれに該当する。この処理部１５０は、照射制御部１５１と、受光制御部１５２と、血管位置取得部１５３と、照射受光位置選択部１５４と、吸光スペクトル生成部１５５と、成分値算出部１５６と、算出部としてのばらつき指標値算出部１５７と、生成部としての表示用データ生成部１５８とを備える。なお、処理部１５０を構成する各部は、専用のモジュール回路等のハードウェアで構成することとしてもよい。

照射制御部１５１は、発光部１１１を構成する発光素子５２を個別に発光制御する。例えば、いわゆるアクティブマトリクス方式の駆動制御技術を利用することで実現できる。受光制御部１５２は、受光部１１３の受光素子５４により受光した受光光からその強度に応じた電気信号を読み出す制御を行う。

血管位置取得部１５３は、センサーモジュール５０を被せた皮下の生体画像（図４を参照）を取得し、生体画像を画像処理して血管位置を取得する。この血管位置の取得は、公知の静脈認証技術等における生体画像の撮影技術や、公知の静脈認証技術等における生体画像から静脈パターンを識別する技術を適宜利用することで実現する。

照射受光位置選択部１５４は、血管方式照射受光位置選択処理を行う機能部であり、血管に沿って仮設定した血管測定点毎に血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索することで血管上に複数の血管測定点を設定し、照射位置（測定用発光素子５２−１）及び測定用受光位置（測定用受光素子５４−１）を選択する。最適距離Ｗ１を含む血管方式相対位置条件に関するデータは、相対位置条件データ１７４として予め記憶部１７０に記憶されている。

吸光スペクトル生成部１５５は、照射制御部１５１及び受光制御部１５２の制御のもと、照射位置とした測定用発光素子５２−１から測定光を照射し、測定用受光位置とした測定用受光素子５４−１による受光結果に基づいて血管測定点毎に吸光スペクトルを生成する。

成分値算出部１５６は、吸光スペクトルに基づいて血管測定点毎に目的とする成分である血液中のグルコース濃度を算出する。例えば、重回帰分析法、主成分回帰分析法、ＰＬＳ回帰分析法、独立成分分析法等の分析法を用いて吸光スペクトルから血糖値を算出する。

ばらつき指標値算出部１５７は、血管測定点毎の血糖値の標準偏差（±σ）に基づいてばらつき指標値を算出する。例えば、標準偏差の値に所定の係数を乗算してばらつき指標値としてもよいし、標準偏差の値を変数とする所定の関数によってばらつき指標値を算出することとしてもよい。また、標準偏差そのものをばらつき指標値としてもよい。

表示用データ生成部１５８は、血管測定点毎の血糖値の平均値（μ）を測定結果とし、ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成して表示部１３０に表示する制御を行う。

記憶部１７０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の各種ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスク等の記憶媒体により実現されるものである。記憶部１７０には、生体情報処理装置１０を動作させ、この生体情報処理装置１０が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が事前に記憶され、或いは処理の都度一時的に記憶される。図１では、制御基板３０が搭載するメインメモリー３４や測定データ用メモリー３６、メモリーカード２２がこれに該当する。

また、記憶部１７０には、処理部１５０を照射制御部１５１、受光制御部１５２、血管位置取得部１５３、照射受光位置選択部１５４、吸光スペクトル生成部１５５、成分値算出部１５６、ばらつき指標値算出部１５７、及び表示用データ生成部１５８として機能させ、第１測定処理（図１１を参照）を行うための第１測定処理プログラム１７１と、発光素子リスト１７２と、受光素子リスト１７３と、相対位置条件データ１７４とが予め記憶される。

さらに、記憶部１７０には、測定の実施に伴い、血管位置情報１７７と、照射受光位置リスト１７８と、吸光スペクトルデータ１８１と、測定値データ１８２と、表示用データ１８３とが記憶される。

照射受光位置リスト１７８は、血管方式照射受光位置選択処理の結果選択された照射位置及び測定用受光位置を記憶する。図１０は、照射受光位置リスト１７８のデータ構成例を示す図である。図１０に示すように、照射受光位置リスト１７８は、血管測定点番号と対応付けて、照射位置と、測定用受光位置とが設定されたデータテーブルである。照射位置には、該当する発光素子５２すなわち測定用発光素子５２−１の発光素子番号が登録され、測定用受光位置には、該当する受光素子５４すなわち測定用受光素子５４−１の受光素子番号が登録される。

［処理の流れ］
図１１は、第１測定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、処理部１５０が記憶部１７０から第１測定処理プログラム１７１を読み出して実行することで実現できる。この第１測定処理は、生体情報処理装置１０が被検者２の身体に取り付けられ、所定の測定開始操作が入力されると開始される。

図１１に示すように、第１測定処理では、先ず、照射制御部１５１がセンサーモジュール５０の発光素子５２を一斉発光させ、受光制御部１５２が全ての受光素子５４により受光（撮影）させて生体画像を取得する（ステップａ１）。そして、血管位置取得部１５３が、生体画像を画像処理し、皮膚面から見た血管位置を取得する（ステップａ３）。例えば、血管位置取得部１５３は、得られた生体画像（輝度画像）のピクセル毎に、基準輝度と比較し２値化やフィルター処理をして血管位置を取得する。基準輝度未満のピクセルが血管、基準輝度以上のピクセルが非血管部を示すことになる。取得した血管位置は、血管位置情報１７７として記憶部１７０に記憶される。

続いて、照射受光位置選択部１５４が血管方式照射受光位置選択処理を行い、血管上に複数の血管測定点を設定して照射位置及び測定用受光位置を選択する（ステップａ５）。このとき、照射受光位置選択部１５４は、各血管測定点に血管測定点番号を割り振り、測定用発光素子５２−１の発光素子番号と測定用受光素子５４−１の受光素子番号とを対応付けた照射受光位置リスト１７８を生成する。その後、照射受光位置リスト１７８を用いて血糖値測定処理を行う（ステップａ７）。

図１２は、血糖値測定処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、血糖値測定処理では、照射制御部１５１が照射受光位置リスト１７８に従って照射位置を一斉発光させ（ステップｂ１）、受光制御部１５２が全ての受光素子５４により受光させる（ステップｂ３）。その後、血管測定点毎にループＡの処理を行う（ステップｂ５〜ステップｂ１１）。すなわち、先ず、吸光スペクトル生成部１５５が、照射受光位置リスト１７８を参照し、処理対象の血管測定点番号と対応付けられた測定用受光位置での受光結果に基づいて吸光スペクトルを生成する（ステップｂ７）。生成した吸光スペクトルのスペクトルデータは、吸光スペクトルデータ１８１として記憶部１７０に記憶される。そして、成分値算出部１５６が、ステップｂ７で生成した吸光スペクトルから血糖値を算出する（ステップｂ９）。算出した血糖値は、処理対象の血管測定点番号と対応付けられ、測定値データ１８２として記憶部１７０に蓄積・記憶される。

血糖値測定処理を終えたならば、図１１のステップａ７にリターンし、その後ステップａ９に移行する。そして、ばらつき指標値算出部１５７が測定値データ１８２を用いてばらつき指標値を算出し（ステップａ９）、表示用データ生成部１５８が表示用データ１８３を生成して測定結果を表示する（ステップａ１１）。例えば、ばらつき指標値算出部１５７は、血管測定点毎の血糖値から算出した標準偏差（±σ）に基づいてばらつき指標値を算出し、表示用データ生成部１５８は、血管測定点毎の血糖値の平均値（μ）をばらつき指標値とともに表示部１３０に表示する制御を行う。

以上説明したように、第１実施形態によれば、血管の位置を取得して設定した複数の血管測定点で同時に血糖値を測定し、その標準偏差をばらつき指標値として算出することができる。そして、血管測定点毎に測定した血糖値の平均値を測定結果とし、ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成・表示することができる。

同時に測定した血管測定点毎の血糖値（測定値）のばらつきが小さければ、測定結果の信頼度は高い。逆に、ばらつき指標値が大きい場合は、測定精度の低い（測定誤差の大きい）値が含まれると考えられることから、ばらつき指標値が大きくなるほど測定結果の信頼度は低くなる。測定精度の低下要因としては、体動等によりセンサーモジュール５０の装着部位がずれる等して皮下の血管位置が取得した血管位置と一致しない事態が生じた場合、血管の位置が正しく特定できていない場合、ノイズが大きい場合等が挙げられる。

したがって、例えば、測定結果が異常値であった際に、測定結果の近傍に表示されるばらつき指標値の表示や測定結果の表示色、明滅パターン、ばらつき指標値のゲージ表示等が、ばらつき指標値が大きいことを示す識別表示態様であれば、それは測定誤差によるものと判断することができる。逆に、ばらつき指標値が小さいことを示す識別表示態様の場合は、被検者２の状態が異常であると一目で視覚的に見極めることができる。このように、ばらつき指標値に応じた識別表示を施した測定結果を表示用データとして生成し、表示することによれば、測定結果の信頼度を容易に判断することが可能となる。結果、診断を正しく行える。

〔第２実施形態〕
第２実施形態は、基本的には第１実施形態と同様に実現できるが、所定期間（例えば１日等）の間、例えば１分毎等の所定の測定タイミングで繰り返し血糖値を測定する点で異なり、比較的長い時間被検者２に装着されたままとなる生体情報処理装置１０の使用態様を想定した実施形態である。

図１３は、第２実施形態における処理部１５０の処理の流れ（第２測定処理）を示すフローチャートである。第２実施形態は、図９に示した第１実施形態の生体情報処理装置１０において、第１測定処理プログラム１７１に代えて、第２測定処理を実現するための第２測定処理プログラムを記憶部１７０に記憶しておくことで実現できる。また、第２実施形態では、図９の表示用データ１８３に代えて、図１４の表示用データ１８３ａが記憶部１７０に記憶される。図１３中、第１実施形態と同様の処理工程には同一の符号を付している。

図１３に示すように、第２測定処理では、先ず、測定タイミングとなるまで待機状態となる（ステップｃ１：Ｎｏ）。例えば、１分毎に測定する場合であれば、前回の測定タイミングから１分経過した時点で測定タイミングと判定し（ステップｃ１：ＹＥＳ）、続いて画像取得タイミングか否かを判定する。画像取得タイミングと判定した場合は（ステップｃ３：ＹＥＳ）、ステップａ１に移行する。画像取得タイミングでなければ（ステップｃ３：ＮＯ）、ステップａ７に移行する。ここで、画像取得タイミングは、例えば１０分であってもよいし、１時間であってもよいが、間隔を短くして頻繁に生体画像を撮影し、血管位置を取得すれば、測定精度を維持できる。これに対し、間隔を長く設定するほど消費電力を抑えることができる。ただし、センサーモジュール５０の装着部位がずれる等して皮下の血管位置が取得した血管位置と一致しない事態が生じた場合や血管を正しく特定できなかった場合等においては、次に血管位置を取得するまでの間、測定を精度よく行えない。画像取得タイミングは、このような事態を考慮して適宜設定する。

そして、第２実施形態では、ステップａ９でばらつき指標値を算出した後、表示用データ生成部１５８が、表示用データ１８３ａを生成・更新する（ステップｃ５）。図１４は、第２実施形態における表示用データ１８３ａのデータ構成例を示す図である。図１４に示すように、第２実施形態の表示用データ１８３ａは、測定時刻と対応付けて、測定結果と、ばらつき範囲上限と、ばらつき範囲下限とが設定されたデータテーブルである。

図１３のステップｃ５では、表示用データ生成部１５８は、血管測定点毎の血糖値の平均値を測定結果として算出する。また、表示用データ生成部１５８は、血管測定点毎の血糖値（測定値）を値の大きい順に並び替えて、上位１０％分の数の測定値と下位１０％分の数の測定値とを除外する。その上で、除外した残余の測定値のうちの最上位の測定値をばらつき範囲上限、最下位の測定値をばらつき範囲下限してこれらをばらつき指標値として得る。このとき、表示用データ生成部１５８は、現在時刻を測定日時とし、測定結果と、ばらつき範囲上限と、ばらつき範囲下限とを対応付けたレコードを生成して表示用データ１８３ａに追加・更新する。

そして、続くステップｃ７において、表示用データ生成部１５８は、ステップｃ５で生成・更新した表示用データ１８３ａに従い、ばらつき範囲と測定結果との時系列的変化を表すグラフを表示部１３０に表示する制御を行う。その後は、測定を終了するまでの間（ステップｃ９：Ｎｏ）、ステップｃ１に戻って上記した処理を繰り返す。

図１５は、第２実施形態における表示用データの表示画面例を示す図である。図１５に示すように、第２実施形態では、一点鎖線で示すばらつき範囲上限と二点差線で示すばらつき範囲下限とによって定まる範囲（ばらつき範囲）がばらつき指標値に応じた範囲とされ、実線で示す測定結果とともにグラフ表示される。

ここで、図１５の例では、破線で囲って示す測定時刻（１１：３０頃）での測定結果が急激に下降している。一方で、ばらつき範囲は、その下限は測定値とともに下降しているのに対して上限は上昇しており、ばらつき範囲が急激に広くなっている。したがって、この測定結果の変動は、被検者２の状態が異常であることによるものではなく、該当する測定時刻で測定値として得た血管測定点毎の血糖値の中に測定精度の低いものが多く含まれていたこと（測定誤差）によるものと判断することができる。このように、第２の実施形態によれば、測定結果の信頼度を容易に判断することができる。

なお、第１実施形態で説明した表示用データと、第２実施形態で説明した表示用データとを切り替え可能に表示するようにしてもよい。また、測定中は第１実施形態の表示用データを表示し、測定終了後に第２実施形態の表示用データを表示するようにしてもよい。例えば、測定後の診断・分析に際し、１日や１ヶ月等の所定期間の血糖値変動に基づいて病状を診断したり、薬効を評価する等のために第２実施形態の表示用データを参照できるようにしてもよい。

〔第３実施形態〕
第３実施形態は、第１実施形態で説明した「血管方式」での測定と、第２の測定方法としての「非血管方式」での測定とを切り替えて行う。「非血管方式」では、非血管部を測定対象部位とし、細胞外液である組織液中のグルコース濃度を測定することによって血糖値を得る。なお、第１実施形態又は第２実施形態と同様の部分には同一の符号を付している。

ここで、測定対象部位が血管である「血管方式」では、血糖値を高精度に測定できる。一方で、血管の領域は狭いため、事前に生体画像を撮影することで取得した血管の位置が実際の血管位置と一致しない事態が生じ易い。その要因としては、被検者２の体動によりセンサーモジュール５０の装着部位がずれた場合や、血管が動いた場合等が挙げられる。このような事態が生じると、ターゲットから血管が外れて測定精度が大幅に低下することから、「血管方式」の測定には、測定結果を安定して提供できない事態が生じ得る欠点がある。

これに対し、測定対象部位を非血管部とする「非血管方式」は、「血管方式」と比べると血糖値の急激な変化を検知し難く、その分測定精度が低い点で劣るが、非血管部（具体的には真皮層）の領域は広く、体動等でセンサーモジュール５０の装着部位が多少ずれたとしても、「血管方式」に比べてターゲット（この場合は非血管部）が外れる可能性は低い。そのため、「非血管方式」の測定には、安定した精度で測定を行える利点がある。

「非血管方式」での血糖値の測定手順としては、先ず、センサーモジュール５０を被せた身体の皮下にある非血管部を測定対象部位として選択する。そして、選択した非血管部をターゲットとして測定光の照射及び受光を行う。その後、受光結果から非血管部を透過した非血管部透過光成分を抽出し、その非血管部透過光成分量を反映した吸光スペクトルから血糖値を算出する。

この「非血管方式」では、測定に先立ち、測定光の照射位置（測定用発光素子）、及び非血管部を透過した透過光（非血管部透過光）を受光するのに適当な測定用受光位置（測定用受光素子）を選択する処理（血管方式照射受光位置選択処理）を行う。この非血管方式照射受光位置選択処理では、例えば、「照射位置と測定用受光位置との間に血管が存在せず、且つ照射位置と測定用受光位置との間の距離が所定の最適距離Ｗ２に等しい」ことを非血管方式相対位置条件とし、この非血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索して照射位置及び測定用受光位置として選択する。

図１６は、非血管方式照射受光位置選択処理を説明する図である。非血管方式照射受光位置選択処理では、例えば、図１６中に塗りつぶし「△」印で示すように、非血管部８上に所定間隔を隔てて非血管部測定点を仮設定する。そして、仮設定した非血管部測定点毎に非血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とがあるか検索し、存在する場合はその発光素子５２を測定用発光素子５２−２、受光素子５４を測定用受光素子５４−２とする。最適距離Ｗ２は、組織液を測定するのに適した到達深さ（真皮層の皮膚面からの深さ）に応じて設定することができる。この非血管方式照射受光位置選択処理により、非血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とが存在する複数の非血管部測定点Ｐ３１が設定され、非血管部測定点Ｐ３１毎に照射位置及び測定用受光位置が選択される。

その後、血糖値の測定を行う。すなわち、全ての照射位置（測定用発光素子５２−２）から測定光を照射させた後、各測定用受光位置（測定用受光素子５４−２）での受光結果から非血管部透過光成分を抽出して吸光スペクトルを生成する。その後、予め定められた組織液中のグルコース濃度と吸光度との関係を示す「検量線」を用い、吸光スペクトルから血糖値を算出（推定）する。

なお、「非血管方式」では、血管７を避けて血管７よりも皮膚面側の真皮層を測定できればよい。したがって、図１６に示したように、非血管部８上に非血管部測定点Ｐ３１を設定する場合に限らず、血管７の上方であっても、到達深さが想定される血管７の深さよりも浅い位置となるように照射位置及び測定用受光位置を選択するようにしてもよい。

［機能構成］
図１７は、第３実施形態における生体情報処理装置１０ｂの主要な機能構成例を示すブロック図である。図１７に示すように、生体情報処理装置１０ｂは、センサー部１１０と、操作入力部１２０と、表示部１３０と、通信部１４０と、処理部１５０ｂと、記憶部１７０ｂとを備える。

第３実施形態では、処理部１５０ｂは、照射制御部１５１と、受光制御部１５２と、測定方法切替制御部１５９ｂと、血管位置取得部１５３と、照射受光位置選択部１５４ｂと、吸光スペクトル生成部１５５ｂと、成分値算出部１５６ｂと、ばらつき指標値算出部１５７ｂと、表示用データ生成部１５８とを備える。

測定方法切替制御部１５９ｂは、測定開始時には予め優先順位が最も高く設定された測定方法を選択して適用し、測定中随時ばらつき指標値算出部１５７ｂによって算出されるばらつき指標値に応じて優先順位の低い他の測定方法に切り替えて適用する制御を行う。第３実施形態では、測定方法は「血管方式」と「非血管方式」との２種類であり、「血管方式」の優先順位が高く設定される。

照射受光位置選択部１５４ｂは、「血管方式」での測定用に、第１実施形態で説明した血管方式照射受光位置選択処理を行う。一方、照射受光位置選択部１５４ｂは、「非血管方式」での測定用に、非血管方式照射受光位置選択処理を行う。すなわち、照射受光位置選択部１５４ｂは、非血管部に仮設定した非血管部測定点毎に非血管方式相対位置条件を満たす発光素子５２と受光素子５４とを検索することで非血管部上に複数の非血管部測定点を設定し、照射位置（測定用発光素子５２−２）及び測定用受光位置（測定用受光素子５４−２）を選択する。血管方式相対位置条件に関するデータは血管方式用１７５ｂ、最適距離Ｗ２を含む非血管方式相対位置条件に関するデータは非血管方式用１７６ｂとされ、相対位置条件データ１７４ｂとして予め記憶部１７０ｂに記憶されている。

吸光スペクトル生成部１５５ｂは、吸光スペクトルの生成に際し、「血管方式」では血管方式用１７９ｂを参照し、「非血管方式」では非血管方式用１８０ｂを参照することで、照射受光位置リストを切り替えて用いる。これにより、吸光スペクトル生成部１５５ｂは、照射制御部１５１及び受光制御部１５２の制御のもと、照射位置とした測定用発光素子５２−１又は測定用発光素子５２−２から測定光を照射する。そして、吸光スペクトル生成部１５５ｂは、測定用受光位置とした測定用受光素子５４−１又は測定用受光素子５４−２による受光結果に基づいて血管測定点毎に吸光スペクトルを生成し、又は非血管測定点毎に吸光スペクトルを生成する。

成分値算出部１５６ｂは、吸光スペクトルに基づいて血管測定点又は非血管部測定点毎に目的とする成分である血液中又は組織液中のグルコース濃度を算出する。

ばらつき指標値算出部１５７ｂは、測定値データ１８２ｂを用いることで、「血管方式」では血管測定点毎の血糖値に基づいてばらつき指標値を算出し、「非血管方式」では非血管部測定点毎の血糖値に基づいてばらつき指標値を算出する。

また、記憶部１７０ｂには、処理部１５０ｂを照射制御部１５１、受光制御部１５２、測定方法切替制御部１５９ｂ、血管位置取得部１５３、照射受光位置選択部１５４ｂ、吸光スペクトル生成部１５５ｂ、成分値算出部１５６ｂ、ばらつき指標値算出部１５７ｂ、及び表示用データ生成部１５８として機能させ、第３測定処理（図１８を参照）を行うための第３測定処理プログラム１７１ｂと、発光素子リスト１７２と、受光素子リスト１７３と、相対位置条件データ１７４ｂとが予め記憶される。

さらに、記憶部１７０ｂには、測定の実施に伴い、適用測定方法データ１８４ｂと、血管位置情報１７７と、照射受光位置リスト１７８ｂと、吸光スペクトルデータ１８１と、測定値データ１８２ｂと、表示用データ１８３とが記憶される。

適用測定方法データ１８４ｂは、現時点で適用されている測定方法を記憶する。この適用測定方法データ１８４ｂは、測定方法切替制御部１５９ｂによって初期設定され、適宜更新される。

照射受光位置リスト１７８ｂは、血管方式照射受光位置選択処理の結果選択された照射位置及び測定用受光位置を血管方式用１７９ｂ、非血管方式照射受光位置選択処理の結果選択された照射位置及び測定用受光位置を非血管方式用１８０ｂとして記憶する。血管方式用１７９ｂは、図１０に示した照射受光位置リスト１７８と同様に、血管測定点番号と対応付けて、照射位置（測定用発光素子５２−１）と、測定用受光位置（測定用受光素子５４−１）とが設定されたデータテーブルである。一方、非血管方式用１８０ｂは、非血管部測定点番号と対応付けて、照射位置（測定用発光素子５２−２）と、測定用受光位置（測定用受光素子５４−２）とが設定されたデータテーブルである。

測定値データ１８２ｂは、第１実施形態と同様に成分値算出部１５６ｂによって算出された血糖値を記憶しておくものであるが、「血管方式」での測定が行われている間は血管測定点毎に算出された血糖値が設定され、「非血管方式」に切り替えられた後は、非血管部測定点毎に算出された血糖値が該当する非血管部測定点番号と対応付けて設定される。

［処理の流れ］
図１８は、第３測定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、処理部１５０ｂが記憶部１７０ｂから第３測定処理プログラム１７１ｂを読み出して実行することで実現できる。

図１８に示すように、第３測定処理では、画像取得タイミングにおいて（ステップｃ３：ＹＥＳ）、適用する測定方法として「血管方式」を選択し、適用測定方法データ１８４ｂを初期設定する（ステップｄ１）。ここでの処理により、生体画像を取得して血管位置を取得した後は、優先順位の高い「血管方式」が先ず適用される。また、照射受光位置選択部１５４ｂは、ステップａ５で血管方式照射受光位置選択処理を行って照射受光位置リストを血管方式用１７９ｂとして生成した後、非血管方式照射受光位置選択処理を行い、複数の非血管部測定点毎に照射位置及び測定用受光位置を選択する（ステップｄ３）。このとき、照射受光位置選択部１５４ｂは、各非血管部測定点に非血管部測定点番号を割り振り、測定用発光素子５２−２の発光素子番号と測定用受光素子５４−２の受光素子番号とを対応付けた照射受光位置リストを非血管方式用１８０ｂとして生成する。

続いて、測定方法切替制御部１５９ｂが、適用測定方法データ１８４ｂを参照して適用されている測定方法を判別する（ステップｄ５）。そして、「血管方式」であればステップａ７に移行し、「非血管方式」であればステップｄ１３に移行する。

そして、ステップｄ７では、照射受光位置リストとして血管方式用１７９ｂを用い、血糖値測定処理を行う。ここでの血糖値測定処理は、第１実施形態で説明した血糖値測定処理（図１２を参照）と同様の手順で実現できる。その後、ばらつき指標値算出部１５７ｂが、測定値データ１８２ｂを用い、血管測定点毎の血糖値に基づいてばらつき指標値を算出する（ステップａ９）。

続いて、測定方法切替制御部１５９ｂが、ステップａ９で算出したばらつき指標値を閾値処理し、所定の閾値以上か否かによって適用する測定方法を切り替える制御を行う。すなわち、閾値未満の場合は（ステップｄ９：ＮＯ）、測定方法を切り替えずにステップａ１１に移行し、表示用データ生成部１５８が、ステップａ９で算出したばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データ１８３を生成して測定結果を表示部１３０に表示する制御を行う。

一方、閾値以上の場合は（ステップｄ９：ＹＥＳ）、測定方法切替制御部１５９ｂは、「非血管方式」に書き換えて適用測定方法データ１８４ｂを更新し（ステップｄ１１）、ステップｄ１３に移行する。ステップｄ１１での処理により、適用する測定方法が「非血管方式」に切り替わる。そして、ステップｄ１３では、血糖値測定処理を行う。ここでの血糖値測定処理は、第１実施形態で説明した血糖値測定処理（図１２を参照）と同様の手順で実現できるが、その際、照射受光位置リストとして非血管方式用１８０ｂを用いる。そして、ループＡの処理を非血管部測定点毎に行う。

その後、ばらつき指標値算出部１５７ｂが、測定値データ１８２ｂを用い、非血管部測定点毎の血糖値に基づいてばらつき指標値を算出し（ステップｄ１５）、表示用データ生成部１５８が、ステップｄ１５で算出したばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データ１８３を生成して測定結果を表示部１３０に表示する制御を行う（ステップｄ１７）。

以上説明したように、第３実施形態によれば、生体画像を撮影して血管位置を取得した直後は、精度の高い「血管方式」を優先的に適用して測定を行い、ばらつき指標値に応じて適用する測定方法を「非血管方式」に切り替えることができる。

なお、上記したように、「非血管方式」の場合の測定精度は安定しており、大きくは変動しないため、ステップｄ１５の処理は省略してもよい。この場合は、事前に「非血管方式」での測定精度を定義しておき、これを固定的に用いてステップｄ１７を行って表示用データ１８３を生成・表示すればよい。

また、第３実施形態では、「血管方式」での測定と「非血管方式」での測定とを切り替えて行うこととした。これに対し、常に「血管方式」での測定及び「非血管方式」での測定の両方を行い、ばらつき指標値の小さい方の測定結果を採用して表示用データを生成・表示する構成としてもよい。また、測定方法の切替操作を受け付け、「血管方式」及び「非血管方式」の何れか一方を選択して適用するようにしてもよい。

また、第３実施形態では、２つの測定方法を切り替える場合を説明したが、３つ以上の測定方法を切り替えることとしてもよい。この場合には、各測定方法に優先順位を設定しておき、ばらつき指標値が大きい場合に、優先順位の順番で測定方法を切り替えればよい。

また、第１〜第３実施形態では、同時に複数の位置（血管測定点／非血管部測定点）で得た血糖値のばらつき指標値を算出する場合について説明した。これに対し、所定の単位時間内で測定を複数回行い、得られた複数の血糖値のばらつき指標値を算出することとしてもよい。単位時間は、血糖値が同一とみなせる程度に短い時間とする。

また、血糖値の測定方法としては、例示した「血管方式」及び「非血管方式」以外の測定方法を適宜採用してよい。また、それらの測定方法を選択的に適用して測定を行うこととしてもよい。この場合のばらつき指標値は、同時に複数の位置で得た血糖値に基づいて算出することとしてもよいし、単位時間内に得た複数の血糖値に基づいて算出することとしてもよい。

その他の測定方法としては、例えば、血糖値が増加すると生体の屈折率が増加して散乱係数が減少する特性を用いた測定方法が挙げられる。本測定方法では、皮膚面に測定光を入射し、光源からの距離が異なる複数の受光位置で受光する。散乱係数が小さいほど遠くまで光が届くため、各受光位置での受光結果（受光した受光光の強度）を比較することによって血糖値を測定することができる。また、血糖値が変化すると、生体の伝導率や熱伝導率等が変動することが知られている。これらの変化を測定し、血糖値を測定する測定方法が挙げられる。

また、第１〜第３実施形態では、血糖値を測定することを主として説明したが、本発明は、その他の血液成分等の細胞外液の成分を測定する場合にも同様に適用が可能である。例えば、ＧＰＴ（Glutamic Pyruvic Transaminase:グルタミン酸ピルビン酸転移酵素）等の酵素値、アルブミン等の血漿タンパク値、コレステロール値、乳酸値等の測定に適用することができる。

また、本発明は、被検者２の生体情報として、生体内組織の状態を測定する場合にも適用が可能である。例えば、照射波として超音波を被検者の生体内に向けて照射し、生体内組織の状態として血管径を測定する場合や、血管径変化から血圧を測定（推定）する場合にも適用が可能である。

また、生体情報処理装置のシステム構成は、第１実施形態で説明した構成に限定されるものではない。図１９は、変形例におけるシステム構成例を示す図である。図１９に示すように、表示部を兼ねたタッチパネル９１１ｃを備えた電子機器でウェアラブル機器９１ｃを構成し、コンピューターシステム９３ｃと有線通信又は無線通信可能に接続したシステム構成としてもよい。

この場合、コンピューターシステム９３ｃは、少なくともウェアラブル機器９１ｃのユーザーの血糖値を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する算出部（ばらつき指標値算出部１５７，１５７ｂ）と、ばらつき指標値に応じた識別表示を測定結果に施した表示用データを生成する生成部（表示用データ生成部１５８）と、表示用データをウェアラブル機器９１ｃに送信制御する送信制御部とを備え、図示しない外部装置が測定した複数の測定値（血糖値）に基づいてばらつき指標値を算出し、表示用データを生成してウェアラブル機器９１ｃに送信する。なお、複数の測定値を外部装置から取得する構成の場合、ウェアラブル機器９１ｃとしては、携帯電話機やスマートフォン、タブレット型コンピューター等を用いることができる。

また、複数の測定値は、外部装置から取得する構成に限らず、ウェアラブル機器９１ｃが測定する構成としてもよい。この場合のウェアラブル機器９１ｃは、例えば、図１に示した生体情報処理装置１０のうちのタッチパネル１８及びセンサーモジュール５０を備えた構成で実現でき、受光結果をコンピューターシステム９３ｃに送信するとともに、コンピューターシステム９３ｃから受信した表示用データを表示する。そして、コンピューターシステム９３ｃは、ウェアラブル機器９１ｃから受信した受光結果から吸光スペクトルを生成し、血糖値を算出する機能部（吸光スペクトル生成部及び成分値算出部）を備えた構成とする。あるいは、吸光スペクトルを生成し、血糖値を算出する処理は、ウェアラブル機器９１ｃが行う構成としてもよい。各機能部による処理に必要なデータは、該当する機能部を備えたコンピューターシステム９３ｃ又はウェアラブル機器９１ｃに適宜記憶される。

１０，１０ｂ 生体情報処理装置、５０ センサーモジュール、１１０ センサー部、１１１ 発光部、５２ 発光素子、５２−１，５２−２ 測定用発光素子、１１３ 受光部、５４ 受光素子、５４−１，５４−２ 測定用受光素子、１２０ 操作入力部、１３０ 表示部、１４０ 通信部、１５０，１５０ｂ 処理部、１５１ 照射制御部、１５２ 受光制御部、１５３ 血管位置取得部、１５４，１５４ｂ 照射受光位置選択部、１５５，１５５ｂ 吸光スペクトル生成部、１５６，１５６ｂ 成分値算出部、１５７，１５７ｂ ばらつき指標値算出部、１５８ 表示用データ生成部、１５９ｂ 測定方法切替制御部、１７０，１７０ｂ 記憶部、１７１ 第１測定処理プログラム、１７１ｂ 第３測定処理プログラム、１７２ 発光素子リスト、１７３ 受光素子リスト、１７４，１７４ｂ 相対位置条件データ、１７７ 血管位置情報、１７８，１７８ｂ 照射受光位置リスト、１８１ 吸光スペクトルデータ、１８２，１８２ｂ 測定値データ、１８３，１８３ａ 表示用データ、１８４ｂ 適用測定方法データ、９１ｃ ウェアラブル機器、９３ｃ コンピューターシステム、２ 被検者、７ 血管、８ 非血管部

Claims (10)

1. 被検者の生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出することと、
   測定結果を表示するための表示用データであって、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成することと、
   を含む生体情報処理方法。
2. 前記測定値は、照射波を生体内に向けて照射して所定の生体内組織の状態、或いは、細胞外液の成分を測定した測定値であり、
   １回分の測定に複数の測定値が含まれ、
   前記算出することは、１回分の測定に係る前記ばらつき指標値を算出することである、
   請求項１に記載の生体情報処理方法。
3. 各回の測定に係る測定結果と前記ばらつき指標値とを測定時刻と対応付けて記憶すること、を更に含み、
   前記生成することは、各回の測定に係る前記ばらつき指標値に応じた範囲と測定結果との時系列的変化を表したグラフを表示するためのデータを生成することを含む、
   請求項２に記載の生体情報処理方法。
4. 前記生体情報を測定して前記複数の測定値を取得すること、を更に含む請求項１〜３の何れか一項に記載の生体情報処理方法。
5. 少なくとも測定対象部位が異なる第１の測定方法及び第２の測定方法の何れか一方の測定方法で測定を行って前記複数の測定値を取得すること、を更に含む請求項２又は３に記載の生体情報処理方法。
6. 前記測定することは、予め設定された優先順位に従って前記第１の測定方法及び前記第２の測定方法のうちの一方の測定方法で測定し、前記ばらつき指標値に基づいて他方の測定方法に切り替えること、を含む請求項５に記載の生体情報処理方法。
7. 被検者の生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する算出部と、
   測定結果を表示するための表示用データであって、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成する生成部と、
   を備えた生体情報処理装置。
8. ウェアラブル機器と通信可能に接続されるコンピューターシステムであって、
   前記ウェアラブル機器のユーザーの生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する算出部と、
   測定結果を表示するための表示用データであって、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施した表示用データを生成する生成部と、
   前記表示用データを前記ウェアラブル機器に送信する制御を行う送信制御部と、
   を備えたコンピューターシステム。
9. ユーザーの生体情報を測定した複数の測定値に基づいてばらつき指標値を算出する算出部と、
   測定結果を、前記ばらつき指標値に応じた識別表示を施して表示制御する表示制御部と、
   を備えたウェアラブル機器。
10. 照射波をユーザーの生体内に向けて照射して所定の生体内組織の状態、或いは、細胞外液の成分を前記測定値として測定する測定部、を更に備えた請求項９に記載のウェアラブル機器。

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