JP2016087182A - 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】表面上の生体情報に表われない生体異常を検出する情報処理システム110であって、複数種類の生体情報を時系列に取得し、複数種類の時系列生体情報として蓄積する取得手段111と、前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成手段112と、前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記統計的な関係性が維持されているか否を判定する判定手段114と、を備える。
【選択図】図1A
Description
複数種類の生体情報を時系列に取得し、複数種類の時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成手段と、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記統計的な関係性が維持されているか否を判定する判定手段と、
を備える。
複数種類の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成手段と、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記関係性が維持されているか否を判定する判定手段と、
を備える。
複数種類の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成ステップと、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記関係性が維持されているか否を判定する判定ステップと、
を含む。
複数種類の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成ステップと、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記関係性が維持されているか否を判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させる。
本発明の第1実施形態としての情報処理システム110について、図1Aを用いて説明する。情報処理システム110は、時系列生体情報の統計的な関係性が維持されているか否かを判定するシステムである。
次に本発明の第2実施形態に係る情報処理システム200について、図2A〜図11を用いて説明する。図2Aは、本実施形態に係る情報処理システムの処理の概略を説明するための図である。
次に本発明の第3実施形態に係る情報処理システム1220について、図12〜図14を用いて説明する。図12は、本実施形態に係る情報処理システム1220の構成を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る情報処理システム1220は、上記第2実施形態と比べると、関係性モデル選択部1208を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
次に本発明の第4実施形態に係る情報処理システムについて、図15A〜図15Bを用いて説明する。図15Aは、本実施形態に係る情報処理システムの生成する関係性モデル1500を説明するための図である。本実施形態に係る関係性モデル1500は、上記第2実施形態と比べると、網羅的に複数種類の生体情報432間の関係性を算出し、さらに、同じ生体情報432であっても生体の複数の部分から取得した生体情報432間の関係性を算出する点で異なる。すなわち、生体の複数の部分にセンサなどを設け、生体の複数の部分から取得した生体情報に基づいて、網羅的に関係性を導出して関係性モデル1500を生成している点で異なる。
次に本発明の第5実施形態に係る情報処理システム1600について、図16を用いて説明する。図16は、本実施形態に係る関係性モデルに対応するテーブル1600を説明するための図である。本実施形態に係るテーブル1600は、上記第2実施形態と比べると、属性1601と対象者の周辺の環境1602との情報を記憶している点で異なる。属性1601としては、例えば、年齢や性別、遺伝子情報などがある。また、環境1602の情報としては、例えば、加速度センサの値やGPSの値、ベッドの圧力、音声情報などがある。環境1602の情報としては、さらに、気温や湿度、気圧などがある。
次に本発明の第6実施形態に係る情報処理システムについて、図17を用いて説明する。図17は、本実施形態に関係性モデルの構成を示す図である。本実施形態に係る情報処理システムは、生体情報間の統計的な関係性の他に、環境情報と生体情報との間の統計的な関係性を加味して、関係性モデルを生成する。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
Claims (13)
- 複数種類の生体情報を時系列に取得し、複数種類の時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
前記複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成手段と、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記統計的な関係性が維持されているか否を判定する判定手段と、
を備える情報処理システム。 - 生体の状況に応じた複数の前記関係性モデルを記憶するモデル記憶手段と、
前記生体の状況に基づいて前記モデル記憶手段から一つの関係性モデルを選択する選択手段と、
をさらに備え、
前記判定手段は、前記選択手段によって選択された前記関係性モデルを用いて、判定する請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記生体の状況とは、病院に入院中、就寝中、運動中、歩行中、入浴中、および排便中の少なくともいずれか一つを含む請求項2に記載の情報処理システム。
- 前記生体の環境情報を時系列に取得する環境情報取得手段と、
前記環境情報に基づいて、前記生体の状況を判定する生体状況判定手段と、
をさらに備える請求項2または3に記載の情報処理システム。 - 前記生体の環境情報を時系列に取得する環境情報取得手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記複数種類の時系列生体情報と前記環境情報との間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 前記環境情報とは、加速度センサの値、GPSの値、ベッドの圧力、および音声情報の少なくともいずれか一つを含む請求項4または5に記載の情報処理システム。
- 前記生体情報は、体温、血圧、心拍数、脳波、血糖値、呼吸数、血中酸素濃度、および心電図波形の少なくともいずれか一つを含む請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理システム。
- 前記複数種類の生体情報とは、生体の異なる位置で測定された生体情報を含む請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理システム。
- 前記モデル記憶手段は、前記関係性モデルを、前記生体の遺伝子情報に関連付けて記憶し、
前記選択手段は、前記遺伝子情報に基づいて前記モデル記憶手段から一つの関係性モデルを選択する請求項2に記載の情報処理システム。 - 前記統計的な関係性は、相関関数で表わされ、前記相関関数の係数を算出する係数算出手段をさらに備える請求項1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理システム。
- 複数種類の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得手段と、
複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成手段と、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記関係性が維持されているか否を判定する判定手段と、
を備える情報処理装置。 - 複数種類の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成ステップと、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記関係性が維持されているか否を判定する判定ステップと、
を含む情報処理方法。 - 複数種類の生体情報を時系列に取得し、時系列生体情報として蓄積する取得ステップと、
複数種類の時系列生体情報間の統計的な関係性を示す関係性モデルを生成する生成ステップと、
前記生体情報の観測値を前記関係性モデルに適用して、前記関係性が維持されているか否を判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
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-
2014
- 2014-11-06 JP JP2014226533A patent/JP6481335B2/ja active Active
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