JP2017022776A - 機器、機器の制御方法および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】携帯機器が備えるモーションセンサを活用することができる機器を提供する。
【解決手段】本実施形態に係るスマートフォンは、モーションセンサ、および、コントローラを備える。モーションセンサは、モーションファクタを検出する。コントローラは、モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理する。コントローラは、利用者のバイタルサインファクタとして、モーションセンサが検出するモーションファクタを処理可能である。
【選択図】図１

Description

本発明は、機器、機器の制御方法および制御プログラム、ならびにシステムに関する。

加速度センサを備える装置が知られている。加速度センサを備える装置には、例えば、スマートフォンおよび携帯電話が含まれる。加速度センサを備える装置では、検出した加速度が種々の制御に用いられている。検出した加速度を、落下時の状態制御に用いる例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された携帯電話を含む従来の携帯電話では、加速度センサが携帯電話自体の状態検出に用いられていた。

日本国特開２００６−１０７６５７号公報

本発明は、備えられたモーションセンサを活用することができる機器、制御方法、および制御プログラムを提供することを目的とする。

本発明の実施形態に係る機器は、モーションファクタを検出するモーションセンサと、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラと、を備え、前記コントローラは、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを処理する。

本発明の実施形態に係る機器は、加速度および角速度の少なくとも一方を検出するモーションセンサと、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラと、を備え、前記コントローラは、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを処理する。

本発明の実施形態に係る機器は、前記機器を利用者の部位に当てた際にモーションセンサが検出するモーションファクタを、当該利用者のバイタルサインファクタとして処理するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、前記機器を利用者の橈骨動脈に当てた際にモーションセンサが検出するモーションファクタを、当該利用者のバイタルサインとして処理するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、モーションセンサで連続して検出されたモーションファクタを、連続したバイタルサインファクタとして処理するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、モーションセンサで検出されたモーションファクタから利用者の脈力、血圧、脈圧、脈拍、または脈動に伴う変位量を算出するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、モーションセンサで検出されたモーションファクタから利用者の脈圧と脈動に伴う変位量とを算出し、前記算出された脈圧と前記算出された脈動に伴う変位量とに基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、血流開放後の時間と当該血流開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器において、前記血流開放後の時間に対応するバイタルサインは、利用者の脈拍毎の最大血圧、最大脈力、最大脈圧、または脈動に伴う最大変位量である。

本発明の実施形態に係る機器は、モーションファクタから算出された第１の指標と、該第１の指標に対応し脈波の反射現象に応じた第２の指標と、からなる複数の組から回帰直線を推定し、該推定された回帰直線の傾きから、利用者の血圧反射機能を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器の制御方法は、モーションファクタを検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御方法であって、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる。

本発明の実施形態に係る機器の制御方法は、加速度および角速度の少なくとも一方を検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御方法であって、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる。

本発明の実施形態に係る機器の制御プログラムは、モーションファクタを検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御プログラムであって、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる。

本発明の実施形態に係る機器の制御プログラムは、加速度および角速度の少なくとも一方を検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御プログラムであって、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる。

本発明の実施形態に係る機器は、角速度センサが検出する角速度に基づいて利用者の脈力を算出するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、角速度センサで利用者の脈動に伴う連続的な角速度を検出し、前記角速度センサが検出した連続的な角速度に基づいて、利用者の連続的な脈力を算出するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、角速度センサで検出された角速度から利用者の血圧、脈圧、脈拍、または脈動に伴う変位量を算出するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、角速度センサで検出された角速度から利用者の脈圧と脈動に伴う変位量とを算出し、前記算出された脈圧と前記算出された脈動に伴う変位量とに基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、血流開放後の時間と当該血流開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器において、血流開放後の時間に対応するバイタルサインは、利用者の脈拍毎の最大血圧、最大脈力、最大脈圧、または脈動に伴う最大変位量である。

本発明の実施形態に係る機器は、検出された角速度に基づいて算出された第１の指標と、該第１の指標に対応し脈波の反射現象に応じた第２の指標と、からなる複数の組から回帰直線を推定し、該推定された回帰直線の傾きから、利用者の血圧反射機能を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器の制御方法は、角速度センサが検出する角速度に基づいて利用者の脈力を算出する。

本発明の実施形態に係る機器の制御プログラムは、角速度センサが検出する角速度に基づいて利用者の脈力を算出する。

本発明の実施形態に係る機器は、利用者の脈動に伴う連続的な加速度を検出する加速度センサと、前記加速度センサの検出した連続的な加速度に基づいて、利用者の連続的な脈力を算出するコントローラと、を備える。

本発明の実施形態に係る機器は、加速度センサで検出された加速度から利用者の血圧、脈圧、脈拍、または脈動に伴う変位量を算出するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、加速度センサで検出された加速度から利用者の脈圧と脈動に伴う変位量とを算出し、前記算出された脈圧と前記算出された脈動に伴う変位量とに基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器は、血流開放後の時間と当該血流開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係る機器において、血流開放後の時間に対応するバイタルサインは、利用者の脈拍毎の最大血圧、最大脈圧、最大脈圧、または脈動に伴う最大変位量である。

本発明の実施形態に係る機器は、検出された加速度に基づいて算出された第１の指標と、該第１の指標に対応し脈波の反射現象に応じた第２の指標と、からなる複数の組から回帰直線を推定し、該推定された回帰直線の傾きから利用者の血圧反射機能を推定するコントローラを備える。

本発明の実施形態に係るシステムは、利用者の脈動に伴う連続的な加速度を検出する加速度センサと、前記加速度センサの検出した連続的な加速度に基づいて連続脈力を算出するコントローラと、を含む。

本発明の実施形態に係るシステムは、加速度センサで検出された連続的な加速度から利用者の連続血圧を算出するコントローラを含む。

本発明の実施形態に係る機器の制御方法は、加速度センサによって検出された連続的な加速度に基づいて、利用者の連続脈力を算出する。

本発明の実施形態に係る機器の制御プログラムは、加速度センサによって検出された連続的な加速度に基づいて、利用者の連続脈力を算出する。

本発明によれば、機器が備えるモーションセンサを活用することができる。

図１は、実施形態に係るスマートフォンの外観を示す斜視概略図である。 図２は、実施形態に係るスマートフォンの外観を示す正面概略図である。 図３は、実施形態に係るスマートフォンの外観を示す背面概略図である。 図４は、ホーム画面の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るスマートフォンの機能を示すブロック概略図である。 図６は、実施形態に係るスマートフォンが行う制御フローの一例を示す図である。 図７は、実施形態に係るスマートフォンのアプリケーションの実行画面の例を示す図である。 図８は、実施形態に係るスマートフォンのアプリケーションの実行画面の例を示す図である。 図９は、実施形態に係るスマートフォンにベルトを取り付けた例を示す概略図である。 図１０は、実施形態に係るスマートフォンによって、バイタルサインを測定する際の第１の例を示す概略図である。 図１１は、実施形態に係るスマートフォンによって、バイタルサインを測定した際の概略波形を示す図である。 図１２は、実施形態に係るスマートフォンによって、バイタルサインを測定する際の第２の例を示す概略図である。 図１３は、図１２に示した第２の例をｘ軸方向から視した概略図である。 図１４は、算出された連続血圧を示す図である。 図１５は、第２実施形態に係るスマートフォンが行う制御フローの一例を示す図である。 図１６（Ａ）と図１６（Ｂ）は、算出された脈動に伴う変動と、算出された連続血圧とを示す図である。 図１７は、脈圧と、ＡＩとの関係を示す図である。

本発明を実施するための実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。以下では、機器の一例として、スマートフォンについて説明する。

図１から図３を参照しながら、実施形態に係るスマートフォン１の外観について説明する。図１から図３に示すように、スマートフォン１は、ハウジング２０を有する。ハウジング２０は、フロントフェイス１Ａと、バックフェイス１Ｂと、サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４とを有する。フロントフェイス１Ａは、ハウジング２０の正面である。バックフェイス１Ｂは、ハウジング２０の背面である。サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４は、フロントフェイス１Ａとバックフェイス１Ｂとを接続する側面である。以下では、サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４を、どの面であるかを特定することなく、サイドフェイス１Ｃと総称することがある。

スマートフォン１は、タッチスクリーンディスプレイ２と、ボタン３Ａ〜３Ｃと、照度センサ４と、近接センサ５と、レシーバ７と、マイク８と、カメラ１２とをフロントフェイス１Ａに有する。スマートフォン１は、カメラ１３をバックフェイス１Ｂに有する。スマートフォン１は、ボタン３Ｄ〜３Ｆと、コネクタ１４とをサイドフェイス１Ｃに有する。以下では、ボタン３Ａ〜３Ｆを、どのボタンであるかを特定することなく、ボタン３と総称することがある。

タッチスクリーンディスプレイ２は、ディスプレイ２Ａと、タッチスクリーン２Ｂとを有する。ディスプレイ２Ａは、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬパネル（Organic Electro-Luminescence panel）、又は無機ＥＬパネル（Inorganic Electro-Luminescence panel）等の表示デバイスを備える。ディスプレイ２Ａは、文字、画像、記号又は図形等を表示する。

タッチスクリーン２Ｂは、タッチスクリーン２Ｂに対する指、又はスタイラスペン等の接触を検出する。タッチスクリーン２Ｂは、複数の指、又はスタイラスペン等がタッチスクリーン２Ｂに接触した位置を検出することができる。

タッチスクリーン２Ｂの検出方式は、静電容量方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式（又は超音波方式）、赤外線方式、電磁誘導方式、および荷重検出方式等の任意の方式でよい。静電容量方式では、指、又はスタイラスペン等の接触および接近を検出することができる。以下では、説明を簡単にするため、タッチスクリーン２Ｂが接触を検出する指、又はスタイラスペン等は単に「指」ということがある。

スマートフォン１は、タッチスクリーン２Ｂにより検出された接触、接触が行われた位置、接触が行われた時間、および接触が行われた位置の経時変化に基づいてジェスチャの種別を判別する。ジェスチャは、タッチスクリーンディスプレイ２に対して行われる操作である。スマートフォン１によって判別されるジェスチャには、タッチ、ロングタッチ、リリース、スワイプ、タップ、ダブルタップ、ロングタップ、ドラッグ、フリック、ピンチイン、ピンチアウト等が含まれる。

タッチは、タッチスクリーン２Ｂに指が触れるジェスチャである。スマートフォン１は、タッチスクリーン２Ｂに指が接触するジェスチャをタッチとして判別する。ロングタッチとは、タッチスクリーン２Ｂに指が一定時間以上触れるジェスチャである。スマートフォン１は、タッチスクリーン２Ｂに指が一定時間以上接触するジェスチャをロングタッチとして判別する。リリースは、指がタッチスクリーン２Ｂから離れるジェスチャである。スマートフォン１は、指がタッチスクリーン２Ｂから離れるジェスチャをリリースとして判別する。

タップは、タッチに続いてリリースをするジェスチャである。スマートフォン１は、タッチに続いてリリースをするジェスチャをタップとして判別する。ダブルタップは、タッチに続いてリリースをするジェスチャが２回連続するジェスチャである。スマートフォン１は、タッチに続いてリリースをするジェスチャが２回連続するジェスチャをダブルタップとして判別する。ロングタップは、ロングタッチに続いてリリースをするジェスチャである。スマートフォン１は、ロングタッチに続いてリリースをするジェスチャをロングタップとして判別する。

スワイプは、指がタッチスクリーンディスプレイ２上に接触したままで移動するジェスチャである。スマートフォン１は、指がタッチスクリーンディスプレイ２上に接触したままで移動するジェスチャをスワイプとして判別する。ドラッグは、移動可能なオブジェクトが表示されている領域を始点としてスワイプをするジェスチャである。スマートフォン１は、移動可能なオブジェクトが表示されている領域を始点としてスワイプをするジェスチャをドラッグとして判別する。

フリックは、タッチに続いて指が一方方向へ高速で移動しながらリリースするジェスチャである。スマートフォン１は、タッチに続いて指が一方方向へ高速で移動しながらリリースするジェスチャをフリックとして判別する。フリックは、指が画面の上方向へ移動する上フリック、指が画面の下方向へ移動する下フリック、指が画面の右方向へ移動する右フリック、指が画面の左方向へ移動する左フリック等を含む。

ピンチインは、複数の指が近付く方向にスワイプするジェスチャである。スマートフォン１は、複数の指が近付く方向にスワイプするジェスチャをピンチインとして判別する。ピンチアウトは、複数の指が遠ざかる方向にスワイプするジェスチャである。スマートフォン１は、複数の指が遠ざかる方向にスワイプするジェスチャをピンチアウトとして判別する。

スマートフォン１は、タッチスクリーン２Ｂを介して判別するこれらのジェスチャに従って動作を行う。スマートフォン１では、ジェスチャに基づいた動作が行われるので、利用者にとって直感的で使いやすい操作性が実現される。判別されるジェスチャに従ってスマートフォン１が行う動作は、タッチスクリーンディスプレイ２に表示されている画面に応じて異なる。

図４を参照しながら、ディスプレイ２Ａに表示される画面の例について説明する。図４は、ホーム画面の一例を示している。ホーム画面は、デスクトップ、ランチャ、又は待受画面（idle screen）と呼ばれることもある。ホーム画面は、ディスプレイ２Ａに表示される。ホーム画面は、スマートフォン１にインストールされているアプリケーションのうち、どのアプリケーションを実行するかを利用者に選択させる画面である。スマートフォン１は、ホーム画面で選択されたアプリケーションをフォアグランドで実行する。フォアグランドで実行されるアプリケーションの画面は、ディスプレイ２Ａの表示領域４０に表示される。

スマートフォン１は、ホーム画面にアイコンを配置することができる。図４に示すホーム画面５０は、ディスプレイ２Ａの表示領域のうち第１領域４１に表示されている。ホーム画面５０には、複数のアイコン５１が配置されている。それぞれのアイコン５１は、スマートフォン１にインストールされているアプリケーションと予め対応付けられている。スマートフォン１は、アイコン５１に対するジェスチャを検出すると、そのアイコン５１に対応付けられているアプリケーションを実行する。例えば、スマートフォン１は、メールアプリケーションに対応付けられたアイコン５１に対するタップが検出されると、メールアプリケーションを実行する。

スマートフォン１は、メールアプリケーションをフォアグランドで実行している状態で、例えばボタン３Ｂに対するクリックが検出されると、ホーム画面５０をディスプレイ２Ａの第１領域４１に表示し、メールアプリケーションをバックグランドで実行する。そして、スマートフォン１は、ブラウザアプリケーションに対応付けられたアイコン５１に対するタップが検出されると、ブラウザアプリケーションをフォアグランドで実行する。バックグランドで実行されているアプリケーションは、当該アプリケーションおよび他のアプリケーションの実行状況に応じて中断したり、終了させたりすることが可能である。

アイコン５１は、画像と文字列を含む。アイコン５１は、画像に代えて、記号又は図形を含んでもよい。アイコン５１は、画像又は文字列のいずれか一方を含まなくてもよい。アイコン５１は、所定の規則に従って配置される。アイコン５１の背後には、壁紙５２が表示される。壁紙は、フォトスクリーン又はバックスクリーンと呼ばれることもある。スマートフォン１は、任意の画像を壁紙５２として用いることができる。画像は、例えば、利用者の設定に従って任意の画像が壁紙５２として決定される。

スマートフォン１は、ホーム画面の数を増減することができる。スマートフォン１は、例えば、ホーム画面の数を利用者による設定に従って決定する。スマートフォン１は、ホーム画面の数が複数であっても、選択された１つをディスプレイ２Ａに表示する。又はスマートフォン１は、ホーム画面を表示中にジェスチャを検出すると、ディスプレイ２Ａに表示するホーム画面を切り替える。例えば、スマートフォン１は、右フリックを検出すると、ディスプレイ２Ａに表示するホーム画面を１つ左のホーム画面に切り替える。また、スマートフォン１は、左フリックを検出すると、ディスプレイ２Ａに表示するホーム画面を１つ右のホーム画面に切り替える。

ディスプレイ２Ａの表示領域４０の上端には、第２領域４２が設けられている。第２領域４２には、充電池の残量を示す残量マーク４２１、および通信用の電波の電界強度を示す電波レベルマーク４２２が表示される。スマートフォン１は、第２領域４２に、現在時刻、天気の情報、実行中のアプリケーション、通信システムの種別、電話のステータス、装置のモード、装置に生じたイベント等を表示してもよい。第２領域４２は、利用者に対して各種の通知を行うために用いられる。第２領域４２は、ホーム画面５０以外の画面でも設けられることがある。第２領域４２が設けられる位置は、ディスプレイ２Ａの上端に限られない。

ここで、ホーム画面５０の上下方向について説明する。ホーム画面５０の上下方向は、ディスプレイ２Ａに表示される文字又は画像の上下方向を基準とした方向である。よって、ホーム画面５０では、タッチスクリーンディスプレイ２の長手方向において第２領域４２に近い側がホーム画面５０の上側となり、第２領域４２から遠い側がホーム画面５０の下側となる。第２領域４２において電波レベルマーク４２２が表示されている側がホーム画面５０の右側であり、第２領域４２において残量マーク４２１が表示されている側がホーム画面５０の左側である。

なお、図４に示したホーム画面５０は、一例であり、各種の要素の形態、各種の要素の配置、ホーム画面５０の数、およびホーム画面５０での各種の操作の仕方等は上記の説明の通りでなくてもよい。

図５は、スマートフォン１の構成を示すブロック図である。スマートフォン１は、タッチスクリーンディスプレイ２と、ボタン３と、照度センサ４と、近接センサ５と、通信ユニット６と、レシーバ７と、マイク８と、ストレージ９と、コントローラ１０と、カメラ１２および１３と、コネクタ１４と、モーションセンサ１５と、を有する。

タッチスクリーンディスプレイ２は、上述したように、ディスプレイ２Ａと、タッチスクリーン２Ｂとを有する。ディスプレイ２Ａは、文字、画像、記号、又は図形等を表示する。タッチスクリーン２Ｂは、受付領域に対する接触を入力として受け付ける。つまり、タッチスクリーン２Ｂは、接触を検出する。コントローラ１０は、スマートフォン１に対するジェスチャを検出する。コントローラ１０は、タッチスクリーン２Ｂと協働することによって、タッチスクリーン２Ｂ（タッチスクリーンディスプレイ２）における操作（ジェスチャ）を検出する。コントローラ１０は、タッチスクリーン２Ｂと協働することによって、ディスプレイ２Ａ（タッチスクリーンディスプレイ２）における操作（ジェスチャ）を検出する。

ボタン３は、利用者によって操作される。ボタン３は、ボタン３Ａ〜ボタン３Ｆを有する。コントローラ１０はボタン３と協働することによってボタンに対する操作を検出する。ボタンに対する操作は、例えば、クリック、ダブルクリック、プッシュ、ロングプッシュ、およびマルチプッシュである。

例えば、ボタン３Ａ〜３Ｃは、ホームボタン、バックボタン又はメニューボタンである。本実施形態では、ボタン３Ａ〜３Ｃとしてタッチセンサ型のボタンを採用している。例えば、ボタン３Ｄは、スマートフォン１のパワーオン／オフボタンである。ボタン３Ｄは、スリープ／スリープ解除ボタンを兼ねてもよい。例えば、ボタン３Ｅおよび３Ｆは、音量ボタンである。

照度センサ４は、照度を検出する。例えば、照度とは、光の強さ、明るさ、輝度等である。照度センサ４は、例えば、ディスプレイ２Ａの輝度の調整に用いられる。近接センサ５は、近隣の物体の存在を非接触で検出する。近接センサ５は、例えば、タッチスクリーンディスプレイ２が顔に近付けられたことを検出する。

通信ユニット６は、無線により通信する。通信ユニット６によって行われる通信方式は、無線通信規格である。例えば、無線通信規格として、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ等のセルラーフォンの通信規格がある。例えば、セルラーフォンの通信規格として、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｗ−ＣＤＭＡ、ＣＤＭＡ２０００、ＰＤＣ、ＧＳＭ（登録商標）、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）等がある。例えば、無線通信規格として、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＩＥＥＥ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ、ＮＦＣ等がある。通信ユニット６は、上述した通信規格の１つ又は複数をサポートしていてもよい。

レシーバ７は、コントローラ１０から送信される音声信号を音声として出力する。マイク８は、利用者等の音声を音声信号へ変換してコントローラ１０へ送信する。なお、スマートフォン１は、レシーバ７に加えて、スピーカをさらに有してもよい。スマートフォン１は、レシーバ７に代えて、スピーカをさらに有してもよい。

ストレージ９は、プログラムおよびデータを記憶する。また、ストレージ９は、コントローラ１０の処理結果を一時的に記憶する作業領域としても利用される。ストレージ９は、半導体記憶デバイス、および磁気記憶デバイス等の任意の記憶デバイスを含んでよい。また、ストレージ９は、複数の種類の記憶デバイスを含んでよい。また、ストレージ９は、メモリカード等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。

ストレージ９に記憶されるプログラムには、フォアグランド又はバックグランドで実行されるアプリケーションと、アプリケーションの動作を支援する基本プログラムとが含まれる。アプリケーションは、例えば、ディスプレイ２Ａに所定の画面を表示させ、タッチスクリーン２Ｂを介して検出されるジェスチャに応じた処理をコントローラ１０に実行させる。基本プログラムは、例えば、ＯＳである。アプリケーションおよび基本プログラムは、通信ユニット６による無線通信又は記憶媒体を介してストレージ９にインストールされてもよい。

ストレージ９は、例えば、基本プログラム９Ａ、メールアプリケーション９Ｂ、ブラウザアプリケーション９Ｃ、およびバイタルサインの測定アプリケーション９Ｚを記憶する。メールアプリケーション９Ｂは、電子メールの作成、送信、受信、および表示等のための電子メール機能を提供する。ブラウザアプリケーション９Ｃは、ＷＥＢページを表示するためのＷＥＢブラウジング機能を提供する。測定アプリケーション９Ｚは、スマートフォン１を介して利用者の人体の現在の状態を示す数値情報としてバイタルサインを測定する機能を提供する。ここでバイタルサインとは、生きている状態を示す指標である。本実施形態において、バイタルサインは、脈力、脈拍、心拍、呼吸に伴う動き、血圧、脈圧、および脈動に伴う変化量等の、利用者の生体徴候である。本実施形態において、バイタルサインは、モーションセンサにより検出されたバイタルサインファクタから算出される。バイタルサインは、コントローラ１０の制御により測定、算出される。

基本プログラム９Ａは、スマートフォン１を稼働させるための各種制御に関する機能を提供する。基本プログラム９Ａは、例えば、通信ユニット６、レシーバ７、およびマイク８等を制御することによって、通話を実現させる。なお、基本プログラム９Ａが提供する機能は、メールアプリケーション９Ｂ等の他のプログラムが提供する機能と組み合わせて利用されることがある。

コントローラ１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。コントローラ１０は、通信ユニット６等の他の構成要素が統合されたＳｏＣ（System-on-a-Chip）等の集積回路であってもよい。コントローラ１０は、スマートフォン１の動作を統括的に制御して各種の機能を実現する。

具体的には、コントローラ１０は、ストレージ９に記憶されているデータを必要に応じて参照しつつ、ストレージ９に記憶されているプログラムに含まれる命令を実行して、ディスプレイ２Ａおよび通信ユニット６等を制御することによって各種機能を実現する。コントローラ１０は、タッチスクリーン２Ｂ、ボタン３、モーションセンサ１５等の各種検出部の検出結果に応じて、制御を変更することができる。本実施形態のコントローラ１０は、各種検出部の検出結果に応じて制御を実行する制御モードを第１モードと第２モードとで変更することができる。この制御モードは、各種検出部の検出結果の検出対象を変更する際に、変更することが可能である。

カメラ１２は、フロントフェイス１Ａに面している物体を撮影するインカメラである。カメラ１３は、バックフェイス１Ｂに面している物体を撮影するアウトカメラである。

コネクタ１４は、他の装置が接続される端子である。コネクタ１４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＭＨＬ（Mobile High-definition Link）、ライトピーク（Light Peak）、サンダーボルト（Thunderbolt（登録商標））、イヤホンマイクコネクタのような汎用的な端子であってもよい。コネクタ１４は、Ｄｏｃｋコネクタのような専用に設計された端子でもよい。コネクタ１４に接続される装置には、例えば、充電器、外部ストレージ、スピーカ、通信装置、情報処理装置が含まれる。

モーションセンサ１５は、モーションファクタを検出する。このモーションファクタは、コントローラ１０によって、自機であるスマートフォン１のコントロールファクタとして処理される。コントローラ１０は、モーションセンサ１５により検出されたモーションファクタを、自機のおかれた状況を示すコントロールファクタとして処理する。本実施形態のモーションセンサ１５には、加速度センサ１６と、方位センサ１７と、角速度センサ１８と、傾きセンサ１９とが含まれている。

加速度センサ１６は、スマートフォン１に働く加速度を検出する。加速度センサ１６は、検出した加速度を出力する。例えば加速度の方向がモーションファクタ出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の動いている方向を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば加速度の大きさが出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の動いている方向を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。本実施形態では、加速度センサ１６として３つの軸方向における加速度を検出可能なセンサを採用している。本実施形態の加速度センサ１６が検出する３つの軸方向は、互いに略直交している。図１〜３に示したｘ方向、ｙ方向、ｚ方向は、加速度センサ１６の３つの軸方向と対応している。

方位センサ１７は、地磁気の向きを検出する。方位センサ１７は、検出した地磁気の向きを出力する。例えば地磁気の向きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の向いている方位を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば地磁気の向きの変化がモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の向いている方位の変化を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。

角速度センサ１８は、スマートフォン１の角速度を検出する。角速度センサ１８は、検出した角速度を出力する。例えば角速度の有無がモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の回転を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば角速度の向きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の回転方向を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。本実施形態では、角速度センサ１８として３つの軸方向に対する角速度を検出可能なセンサを採用している。図１〜３に示したｘ方向、ｙ方向、ｚ方向は、角速度センサ１８の３つの軸方向と対応している。

傾きセンサ１９は、スマートフォン１の重力方向に対する傾きを検出する。傾きセンサ１９は、検出した傾きを出力する。例えば重力方向に対する傾きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の傾きを反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。

これらモーションセンサ１５の加速度センサ１６、方位センサ１７、角速度センサ１８、および傾きセンサ１９の出力は、複数センサの出力を組み合わせて利用することが可能である。モーションセンサ１５の出力を組み合わせて処理することによって、自機であるスマートフォン１における動きを高度に反映させた処理をコントローラ１０によって実行することが可能となる。

本実施形態では、モーションセンサ１５に含まれる加速度センサ１６および角速度センサ１７の少なくとも一方がスマートフォン１のモーションファクタの検出に用いられる。言い換えると、本実施形態のモーションファクタには、加速度、および角速度の少なくとも一方が含まれる。このモーションファクタを、スマートフォン１は、姿勢変化、位置変化、および方向変化の少なくとも１つを反映したコントロールファクタとして処理する。このコントロールファクタとして処理は、コントローラ１０によって実行される。本実施形態では、重力方向に対するスマートフォン１の３軸方向の傾きの変化を姿勢変化としている。

このモーションファクタを姿勢変化のコントロールファクタとして利用する例としては、画面の表示方向を変更する処理が挙げられる。スマートフォン１では、ｘ軸方向とｙ軸方向とを比較して、重力方向により近い軸方向に沿って画面が表示されるように画面の表示方向を変更される。この画面の表示方向の変更に際して、スマートフォン１では、モーションファクタがコントロールファクタとして処理し、画面の物理的な向きを判断している。

このモーションファクタを位置変化のコントロールファクタとして利用する例としては、ＧＰＳ信号を受信できない場所でスマートフォン１の位置を更新する処理が挙げられる。この位置の更新に際して、スマートフォン１では、モーションファクタをコントロールファクタとして処理し、移動距離を算出している。この処理は、ＧＰＳ信号を受信できない場所に限られるものではなく、位置精度を高めるべく、ＧＰＳ信号と併せて処理することも可能である。

このモーションファクタを方向変化のコントロールファクタとして利用する例としては、地磁気が検知できない場所でスマートフォン１の方向を更新する処理が挙げられる。この方向変化の更新に際して、スマートフォン１では、モーションファクタをコントロールファクタとして処理し、軸回転の量を算出している。この処理は、地磁気が検知できない場所に限られるものではなく、方向の精度を高めるべく、地磁気の検出信号と併せて処理することも可能である。

本実施形態では、コントローラ１０の制御モードが第１モードである場合と、第２モードである場合とで、モーションファクタに基づく処理が異なっている。第１モードでは、検出したモーションファクタが、スマートフォン１の位置変化、方向変化、および姿勢変化の少なくとも１つを含む状態変化であるとして、自機のコントロールファクタ（セルフコントロールファクタ）として処理される。第２モードでは、検出したモーションファクタが、利用者のバイタルサインファクタとして処理される。スマートフォン１は、例えば、バイタルサインファクタとしてモーションファクタを処理する場合、検出したモーションファクタに基づいて例えば演算および出力などの処理が実行される。出力には、ディスプレイ２Ａへの表示、およびサーバ等への送信などが含まれる。なお、本実施形態では、第１モードと第２モードとで個々に異なる制御を実行しているが、これに限られない。例えば、コントローラ１０の制御モードを第２モードに変更した際に、第１モードでの処理に加えた新たな処理としてもよい。

なお、本実施形態の加速度センサ１６および角速度センサ１８として３方向が互いに直交するものを採用したが、３方向が互いに直交していなくてもよい。３方向が互いに直交していない加速度センサおよび角速度センサでは、演算によって直交する３方向における加速度および角速度を算出可能である。また、加速度センサと角速度センサとは基準とする方向が異なっていてもよい。

なお、図５においてストレージ９が記憶することとしたプログラムの一部又は全部は、通信ユニット６による無線通信で他の装置からダウンロードされてもよい。また、図５においてストレージ９が記憶することとしたプログラムの一部又は全部は、ストレージ９に含まれる読み取り装置が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。また、図５においてストレージ９が記憶することとしたプログラムの一部又は全部は、コネクタ１４に接続される読み取り装置が読み取り可能なＣＤ、ＤＶＤ、又はＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）等の記憶媒体に記憶されていてもよい。

図５に示したスマートフォン１の構成は一例であり、本発明の要旨を損なわない範囲において適宜変更してよい。例えば、ボタン３の数と種類は図５の例に限定されない。例えば、スマートフォン１は、画面に関する操作のためのボタンとして、ボタン３Ａ〜３Ｃに代えて、テンキー配列又はＱＷＥＲＴＹ配列等のボタンを備えていてもよい。スマートフォン１は、画面に関する操作のために、ボタンを１つだけ備えてもよいし、ボタンを備えなくてもよい。図５に示した例では、スマートフォン１が２つのカメラを備えることとしたが、スマートフォン１は、１つのカメラのみを備えてもよいし、カメラを備えなくてもよい。照度センサ４と近接センサ５とは、１つのセンサから構成されていてもよい。図５に示した例では、スマートフォン１が位置および姿勢を検出するために３種類のセンサを備えることとしたが、スマートフォン１は、このうちいくつかのセンサを備えなくてもよいし、位置および姿勢を検出するための他の種類のセンサを備えてもよい。

以下に、スマートフォン１が、測定アプリケーション９Ｚに従って利用者のバイタルサインを測定する例を示す。

図６は、実施形態に係るスマートフォンで実行されるフローの第１の例を示す図である。この図６に示したフローは、基本プログラム９Ａおよび測定アプリケーション９Ｚが協業して実行される。スマートフォン１は、ステップＳ１０１に示したように測定アプリケーション９Ｚを起動済であるか否かによって、ステップＳ１０２又はステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０１，Ｓ１０６，Ｓ１０７の処理は、基本プログラム９Ａに基づいて実行され、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０５の処理は、測定アプリケーション９Ｚに基づいて実行される。この測定アプリケーション９Ｚは、例えば、図５に示したアイコン５１をタップすることで起動することができる。

スマートフォン１は、測定アプリケーション９Ｚが起動されると、例えば図７に示したアプリケーションの操作画面６０を第１領域４１に表示する。スマートフォン１は、アイコン６１をタップするとバイタルサインの測定を開始することが可能な画面に遷移させ、アイコン６２がタップされると測定アプリケーション９Ｚの設定を変更することが可能な画面に遷移させ、アイコン６３がタップされると測定アプリケーション９Ｚを終了させる。スマートフォン１は、ステップＳ１０２において、バイタルサインの測定を開始するかを確認する。バイタルサインの測定を開始することが可能な画面の例を図８に示す。スマートフォン１は、図８に示した例のアイコン６４がタップされると、バイタルサインの測定が開始される。スマートフォン１は、バイタルサインの測定が開始されるとステップＳ１０３に進み、測定が開始されないとステップＳ１０６に進む。このフローでは、ステップＳ１０２からステップＳ１０３に進む際に、コントローラ１０がモーションファクタに基づく制御を実行するモードが第１モードから第２モードに変更される。

スマートフォン１は、ステップＳ１０３において、利用者のバイタルサインを測定する。ステップＳ１０３では、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方から得られるモーションファクタを利用者のバイタルサインファクタとして処理する。つまり、このステップＳ１０３では、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方から得られるモーションファクタが、利用者のバイタルサインファクタとして処理される。本実施形態では、バイタルサインファクタとして、脈動による血管を押し広げる力に基づく脈力を測定する。この脈力は、スマートフォン１を測定部位に当てた際に、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方から得られるモーションファクタを、脈力によるスマートフォン１の動きとして処理することで得られる。本実施形態のステップＳ１０３は、コントローラ１０の制御モードが第２モードに設定されている。スマートフォン１は、ステップＳ１０３のバイタルサインファクタを測定すると、ステップＳ１０４に進む。

スマートフォン１は、ステップＳ１０３にて利用者のバイタルサインを示すものとして得られたデータを、ステップＳ１０４において演算する。このバイタルサインを示すデータの演算によって、例えば脈圧、連続脈圧、血圧、連続血圧、脈拍、および脈動に伴う変位量などを算出することができる。なお、以降の記載では、血圧は、収縮期血圧（最大血圧）と拡張期血圧（最小血圧）を意味し、脈圧は最大血圧と最小血圧との差を意味する。また、連続脈圧と連続血圧は、連続に収縮拡張を繰り返す脈動の1周期における脈圧と血圧とをそれぞれ意味し、連続的な時間変化を含む脈圧と血圧をそれぞれ意味する。つまり、このステップＳ１０４では、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方から得られるモーションファクタが、利用者のバイタルサインファクタとして演算される。本実施形態のステップＳ１０４は、コントローラ１０の制御モードが第２モードに設定されている。スマートフォン１は、バイタルサインを示すデータを演算すると、ステップＳ１０５に進む。なお、このステップＳ１０４におけるバイタルサインの演算については後に詳述する。

スマートフォン１は、ステップＳ１０４にて演算した結果を、ステップＳ１０５において出力する。ここでは、バイタルサインの演算結果を出力としては、例えばディスプレイ２Ｂへの表示、バイタルサインを収集するサーバへの送信など種々の方法が挙げられる。つまり、このステップＳ１０５では、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方から得られるモーションファクタを、利用者のバイタルサインファクタとして出力される。本実施形態のステップＳ１０５は、コントローラ１０の制御モードが第２モードに設定されている。なお、ここでは、バイタルサインを演算した結果をサーバに送信する形態を例示したが、バイタルサインを示す測定データを当該サーバに送信する形態を採用してもよい。スマートフォン１は、バイタルサインの演算結果の出力が終了すると、フローを終了する。

スマートフォン１は、ステップＳ１０１又はステップＳ１０２からステップＳ１０６およびＳ１０７に進む。スマートフォン１は、ステップＳ１０６において、スマートフォン１のモーションを測定する。このスマートフォン１のモーションは、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方を用いて測定される。スマートフォン１は、モーションを検出すると、ステップＳ１０７に進む。スマートフォン１は、ステップＳ１０７において、検出したモーションに対応するモーションファクタをコントロールファクタとして処理する。ステップＳ１０７では、モーションに基づくコントロール処理が実行される。

本実施形態のステップＳ１０７は、コントローラ１０の制御モードが第１モードに設定されている。この制御の例としては、スマートフォン１のｘ軸方向が重力方向に沿ったときに画面の表示方向を変更する制御が挙げられる。

以下に、加速度センサ１６で、バイタルサインとしての利用者の脈動に伴う加速度を測定する例を示す。

まず、図９に例として示したようなベルト７０を、スマートフォン１に装着する。このベルト７０のバネ定数は、脈波の振動、すなわち脈動に追随させるべく適切な値が設定される。次に、図１０に例として示したように、ベルト７０を装着したスマートフォン１を利用者の手首に装着し、測定部位に接触させる。このとき、重力により制御が複雑になるのを低減するために、スマートフォン１のｘ−ｙ平面が重力方向に対して略平行になるように設置することが好ましい。次に、この状態で加速度センサ１６がモーションファクタとして利用者の脈動に伴う加速度を連続して測定する。この加速度の測定に際しては、図１０を例に示したように、設置物などを握って手首を安定させることで、測定精度を高めることができる。次にコントローラ１０は連続して測定された加速度から、脈力を算出する。測定により得られた脈力の連続波形としては、例えば図１１に示すものが挙げられる。脈力の算出方法については次に詳述する。

スマートフォン１は、測定された加速度から次の数式１および数式２に示す関係から連続血圧Ｐ（ｔ）を演算する。より詳しくは、測定された加速度から数式２に基づいて脈力ｆ（ｔ）を演算する。次に、演算した脈力ｆ（ｔ）から数式１に基づいて連続血圧Ｐ（ｔ）を演算する。この数式２では次の変数および定数を用いている。ｆ（ｔ）：脈力、ｐ（ｔ）：血管を押し広げる力に基づくスマートフォン１に働く力、ａ（ｔ）：加速度センサで測定した加速度、Ｓ：スマートフォン１の橈骨（とうこつ）動脈への接触面積、Ｍ：スマートフォン１の質量、Ｋ：ベルト７０のバネ定数、Ｄ：ベルト７０−スマートフォン１系の速度減衰定数。

なお、この数式２では、血管および皮膚系の質量がスマートフォン１の質量Ｍに比べて極めて軽いとして、近似として定数Ｍを採用している。この数式２のバネ系では、血管および皮膚系のバネ定数がベルト７０のバネ定数Ｋに比べて極めて小さいとして、近似値として定数Ｋを採用している。この数式２の速度減衰系では、血管および皮膚系の粘性摩擦係数がベルト７０−スマートフォン１系の速度減衰定数Ｄに比べて極めて小さいとして、近似値として定数Ｄを採用している。この数式２に示した定数Ｍ，Ｋ，Ｄは、事前に測定した値を採用している。この定数Ｍ，Ｋ，Ｄは、製造誤差を考慮して事前に設定されている。スマートフォン１と橈骨（とうこつ）動脈とは、実際には接触していないが、接触面積Ｓは両者が接触していると仮定した計算上のパラメータである。 この数式１に示した定数Ａ_１，Ｂ_１は、次の測定方法により近似値が算出される。まず、加速度センサで測定した加速度ａ（ｔ）と数式２によって、バイタルサインとして脈力ｆ（ｔ）を算出する。算出した脈力ｆ（ｔ）から、脈力の最大値ｆ_ＭＡＸおよび脈力の最小値ｆ_ＭＩＮを特定する。次に、一般の家庭用血圧計を用いて血圧の最大値Ｐ_ＭＡＸおよび最小値Ｐ_ＭＩＮを測定する。この際に用いられる一般の血圧計としては、測位部位による違いを少なくするために、手首に巻く方式を採用する血圧計が好ましい。最後に、脈力の最大値ｆ_ＭＡＸおよび脈力の最小値ｆ_ＭＩＮ、ならびに血圧の最大値Ｐ_ＭＡＸおよび最小値Ｐ_ＭＩＮから、定数Ａ_１，Ｂ_１を算出する。

上述のように算出した定数を用いて、バイタルサインとしての脈力から血圧を算出することができる。このとき、算出されるバイタルサインは、コントローラ等に内蔵されるタイマーでカウントされた時間を変数とする連続値となる。つまり、スマートフォン１では、連続血圧を算出することが可能となる。

以下に、角速度センサ１８でバイタルサインとしての利用者の脈動に伴う角速度を測定する例を示す。

まず、図１２および図１３に例として示したように、スマートフォン１を測定部位である利用者の手首に接触させる。このとき、スマートフォン１は、摩擦係数が大きく、転がり抵抗の小さい台に設置することが好ましい。このような特性を備える台としては、例えばゴム製の敷物が挙げられる。次に、この状態で角速度センサ１８がモーションファクタとして脈動に伴う角速度を連続して測定する。この角速度の測定に際しては、図１２に示したように、設置物などを握って手首を安定させることで、測定精度を高めることができる。次にコントローラ１０は連続して測定された角速度から、脈力トルクを算出する。脈力トルクの算出方法については次に詳述する。

スマートフォン１は、測定された角速度から次の数式３および数式４に示す関係から連続血圧Ｐ（ｔ）を演算する。より詳しくは、測定された角速度から数式４に基づいて脈力トルクｆ（ｔ）Ｌを演算する。次に、演算した脈力トルクｆ（ｔ）Ｌから数式３に基づいて連続血圧Ｐ（ｔ）を演算する。この数式２では次の変数および定数を用いている。ｆ（ｔ）：脈力、ｐ（ｔ）：血管を押し広げる力に基づくスマートフォン１に働く力、ω（ｔ）：角速度センサ１８で測定した角速度、Θ：重力方向に対する初期角度、Ｓ：スマートフォン１の橈骨（とうこつ）動脈への接触面積、Ｉ：スマートフォン１の慣性モーメント、Ｍ：スマートフォン１の質量、Ｋ：ベルト７０のバネ定数、Ｄ：ベルト７０−スマートフォン１系の速度減衰定数、ｇ：重力加速度、Ｌ：スマートフォン１の回転中心から接触位置までの距離。

なお、この数式４では、血管および皮膚系の質量がスマートフォン１の質量Ｍに比べて極めて軽いとして、近似として定数Ｍを採用している。この数式４のバネ系では、血管および皮膚系のバネ定数がベルト７０のバネ定数Ｋに比べて極めて小さいとして、近似値として定数Ｋを採用している。この数式４の粘性摩擦係数では、血管および皮膚系の粘性摩擦係数がベルト７０−スマートフォン１系の粘性摩擦係数Ｄに比べて極めて小さいとして、近似値として定数Ｄを採用している。この数式４に示した定数Ｍ，Ｋ，Ｄは、事前に測定した値を採用している。この定数Ｍ，Ｋ，Ｄは、製造誤差を考慮して事前に設定されている。スマートフォン１と橈骨（とうこつ）動脈とは、実際には接触していないが、接触面積Ｓは両者が接触していると仮定した計算上のパラメータである。

この数式３に示した定数Ａ_２，Ｂ_２は、次の測定方法により近似値が算出される。まず、角速度センサで測定した角速度ω（ｔ）と数式４によって、バイタルサインとして、脈力トルクｆ（ｔ）Ｌを算出する。脈力トルクｆ（ｔ）Ｌは、利用者の脈動に伴う回転トルクである。算出した脈力トルクｆ（ｔ）Ｌから、脈力トルクの最大値ｆＬ_ＭＡＸおよび脈力の最小値ｆＬ_ＭＩＮを特定する。次に、一般の家庭用血圧計を用いて血圧の最大値Ｐ_ＭＡＸおよび最小値Ｐ_ＭＩＮを測定する。この際に用いられる一般の血圧計としては、測位部位による違いを少なくするために、手首に巻く方式を採用する血圧計が好ましい。最後に、脈力トルクの最大値ｆＬ_ＭＡＸおよび脈力の最小値ｆＬ_ＭＩＮ、ならびに血圧の最大値Ｐ_ＭＡＸおよび最小値Ｐ_ＭＩＮから、定数Ａ_２，Ｂ_２を算出する。

上述のように算出した定数を用いて、スマートフォン１はバイタルサインとしての脈力トルクから血圧を算出することができる。このとき、算出されるバイタルサインは、コントローラ等に内蔵されるタイマーでカウントされた時間を変数とする連続値となる。つまり、スマートフォン１では、連続血圧を算出することが可能となる。

脈力トルクの算出に際して角速度センサ１８の出力を利用すると、当該出力の微分又は積分の演算を多重しなくても脈力トルクを算出することができる。スマートフォン１は、角速度センサ１８を利用することによって、演算の際の丸め誤差による影響を低減し、精度を高めることができる。上述の説明において、脈力トルクｆ（ｔ）Ｌを算出する例を示したが、脈力ｆ（ｔ）を算出してもよい。

図１４は、検出された角速度もしくは加速度に基づいて算出された連続血圧Ｐ（ｔ）を示す図であり、横軸は時間、縦軸は血圧を示す。血管への血液の流入によって生じる容積変化を体表面から波形としてとらえたものを脈波といい、以降図１４に示す波を脈波と呼ぶ。図１４に示す脈波は、利用者のｎ回分の脈拍であり、ｎは１以上の整数である。コントローラ１０は、検出された角速度から、数式３、数式４に従って連続血圧を演算する。もしくは、コントローラ１０は検出された加速度から、数式１、数式２に従って連続血圧を演算する。算出された連続血圧は、利用者の体動などが原因のノイズを含む場合があるので、ＤＣ成分を除去する補正を行い、脈動成分を抽出してもよい。脈波は、心臓からの血液の駆出により生じた前進波と、血管分岐や血管径の変化部から生じた反射波とが重なりあった合成波である。脈拍毎の前進波による脈波のピークをＰ_Ｆｎ、脈拍毎の反射波による脈波のピークをＰ_Ｒｎ、脈拍毎の脈波の最小値をＰ_Ｓｎすると、脈圧はＰ_Ｍｎ＝Ｐ_Ｆｎ−Ｐ_Ｓｎ、ＡＩ_ｎ＝（Ｐ_Ｒｎ−Ｐ_Ｓｎ）／（Ｐ_Ｆｎ−Ｐ_Ｓｎ）で表わされる。ＡＩは、脈波の反射現象を表す反射波の大きさを定量化したものである。ＡＩ_ｎは脈拍毎のＡＩを表す。ＡＩは、動脈硬化が進んで脈波伝搬速度が速くなった高齢者などでは大きくなることがある。ＡＩは、血管の機械的特性を示す指標として用いることができる。血管の機械的特性とは末梢血管抵抗、コンプライアンス、特性インピーダンス、脈波伝搬時間等であり、ＡＩはこれらの特性を総合した指標として用いることができる。

スマートフォン１は、本実施形態で算出されたバイタルサインから、利用者の血管の粘弾性を推定することができる。粘弾性とは、液体固有の粘性および固体固有の弾性の両性質を合わせたものである。物体の変形のしにくさを表している。血管の粘弾性は、動脈硬化の進行に従い変化する。血管の粘弾性を推定することは、動脈硬化の進行度合いを知るために重要である。しかし、非侵襲で血管の粘弾性を評価する方法は確立されていない。本実施形態では、非侵襲で利用者の血管の粘弾性を推定する。

以下に、スマートフォン１が、測定アプリケーションに従って利用者のモーションファクタを測定し、利用者の血管の粘弾性を推定する例を示す。

図１５は、第２実施形態に係るスマートフォン１で実行されるフローを示す図である。以下、図６に示した第１の実施形態と同じ点については説明を省略し、異なる点について説明を行う。図１５に図示していないが、スマートフォン１は、検出したモーションに対応するモーションファクタをコントロールファクタとして処理してもよい。

図１５に示したフローは、基本プログラム９Ａおよび測定アプリケーション９Ｙが協業して実行される。測定アプリケーション９Ｙは、スマートフォン１を介して利用者の生体徴候を示す数値情報としてモーションファクタを検出する。測定アプリケーション９Ｙは、検出されたモーションファクタをバイタルサインファクタとして処理してバイタルサインを算出する。測定アプリケーション９Ｙは、算出されたバイタルサインから血管粘弾性を推定する機能を提供する。本実施形態の算出されたバイタルサインは、血圧、脈圧、脈力、および脈動に伴う変位量である。

スマートフォン１は、ステップＳ２０１で測定アプリケーション９Ｙを起動済であると、ステップＳ２０２に進む。スマートフォン１は、ステップＳ２０２において、測定者に駆血の開始を指示する。駆血の開始の指示は、スマートフォン１のディスプレイ２Ａに表示してもよいし、音声でアナウスしてもよい。測定者は駆血開始の指示により、利用者に駆血を行う。駆血とは、測定部位への血流を妨げることである。本実施形態では、動脈における測定部位への血流を妨げるために行う。駆血は、モーションファクタを検出する測定部位から心臓に近い位置をゴム等で巻き上げることにより行われる。例えば測定部位が橈骨動脈の場合、駆血位置は上腕部とすることが好ましい。駆血は、市販の駆血帯を用いてもよい。駆血帯の巻き上げ強さは、橈骨動脈の脈動振幅（脈圧に相当する）が巻き上げ前の約半分より小さくなる程度でよい。駆血帯の巻き上げ強さを圧力センサ等で一定に制御できる装置を用いることにより、スマートフォン１は測定者毎および利用者毎の測定のばらつきをより小さくすることができる。駆血方法はゴム等による巻き上げに限らず、空気圧によってもよい。測定部位への血流を妨げる方法は駆血に限らず、測定部位への血流を一時的に妨げることができればよい。例えば、利用者は自ら、測定部位を心臓より高く上げて血流を妨げ、測定部位を心臓より低くして血流開放を行ってもよい。

スマートフォン１は、ステップＳ２０２で駆血の指示をした後に、ステップＳ２０３において駆血開始の検知を行う。測定者は、スマートフォン１の画面上をタッチするなどして、駆血の開始をスマートフォン１に報知することができる。スマートフォン１は駆血開始を検知するまで、駆血の指示を継続する。

スマートフォン１はステップＳ２０３で駆血の開始を検知したら、バイタルサインの測定を開始する（ステップＳ２０４）。スマートフォン１は、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方からモーションファクタを検出し、利用者のバイタルサインファクタとして処理する。本実施形態では、バイタルサインとして、脈動による血管を押し広げる力に基づく脈力を測定する。脈力は、スマートフォン１を測定部位に当てた際に、加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方から得られるモーションファクタを、脈力によるスマートフォン１の動きとして処理することで得られる。ステップＳ２０４において、スマートフォン１はバイタルサインの測定の開始と共に、タイマーによって測定時間のカウントを開始する。タイマーはあらかじめ設定された周波数のクロック信号を出力する。タイマーはコントローラ１０からタイマー動作の指示を受け、クロック信号をコントローラ１０に出力する。加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方は、コントローラ１０を介して入力されるクロック信号に従って、モーションファクタを複数回取得する。タイマーはコントローラ１０の外部に備えられていてもよいし、コントローラ１０に含まれていてもよい。スマートフォン１はバイタルサインの測定を開始すると、ステップＳ２０５に進む。

スマートフォン１は、ステップＳ２０５において、測定者に駆血の開放を指示する。駆血の開放指示は、スマートフォン１のディスプレイ２Ａに表示してもよいし、音声でアナウスしてもよい。駆血を開放する条件は適宜設定される。例えば、駆血を開放する条件は、脈動の振幅が所定の大きさ以下になった場合としてもよい。例えばスマートフォン１は、脈動振幅の大きさが駆血前の脈動振幅の半分以下となった場合を、所定の大きさ以下と判断する。もしくは、駆血を開放する条件は、駆血開始からの所定の経過時間でもよい。所定の経過時間は、駆血後の脈動振幅が所定の大きさ以下となるための十分な時間とする。駆血開始から開放までの時間は、おおよそ数秒である。

スマートフォン１は、ステップＳ２０５で駆血の開放を指示した後に、ステップＳ２０６において駆血の開放の検知を行う。測定者は、スマートフォン１の画面上をタッチするなどして、駆血の開放の完了をスマートフォン１に報知することができる。スマートフォン１は駆血の開放の完了を検知するまで、駆血の開放の指示を継続する。

スマートフォン１は、ステップＳ２０６で駆血の開放の完了を検知したら、所定時間後にバイタルサインの測定を終了する（ステップＳ２０７）。所定時間は、少なくとも脈動の振幅が安定するまでの時間を考慮して設定する。駆血の開放から脈動振幅が安定するまでの時間は、おおよそ数秒である。スマートフォン１は駆血の開放から脈動振幅の安定までの時間をあらかじめ予測し、予測時間が経過したら、自動的に測定を終了するようにしてもよい。本実施形態では、測定者のスマートフォン１への報知に基づいて測定の開始及び終了を行ったが、本発明はこれに限らない。例えばスマートフォン１は、測定アプリケーション９Ｙの起動と同時にバイタルサインの測定を開始してもよい。例えばスマートフォン１は、測定されたバイタルサインファクタに基づいて駆血の開放と脈動振幅の安定とを自動的に検知し、測定を終了してもよい。

コントローラ１０は、利用者のバイタルサインをステップＳ２０８において演算する。バイタルサインファクタの演算によって、コントローラ１０は、例えば脈力、脈圧、連続脈圧、血圧、連続血圧、脈拍、および脈動に伴う変位量などのバイタルサインを算出することができる。ステップＳ２０８では、コントローラ加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方から得られるモーションファクタが、利用者のバイタルサインファクタとして処理され、バイタルサインが演算される。本実施形態のステップＳ２０８は、連続血圧および脈動に伴う変位量を演算する一例を示す。スマートフォン１は、バイタルサインファクタを演算すると、ステップＳ２０９に進む。なお、ステップＳ２０８におけるバイタルサインファクタの演算については、図６のステップＳ１０４と同様なのでここでは省略する。

スマートフォン１は、ステップＳ２０８にて演算した連続血圧および脈動に伴う変位量から、ステップＳ２０９において利用者の血管粘弾性を推定する。なお、このステップＳ２０９における血管粘弾性の推定については後に詳述する。

スマートフォン１は、ステップＳ２０８で演算したバイタルサイン、およびステップＳ２０９にて推定した血管粘弾性の結果を、ステップＳ２１０において出力する。スマートフォン１は、結果の出力が終了すると、フローを終了する。なお、上述のフローでは測定者が測定を行う例を示したが、利用者が測定を行ってもよい。

図１６（Ａ）と図１６（Ｂ）は、上述のフローにおいて測定された角速度に基づいて算出された脈動に伴う変位量と、連続血圧を示す図である。横軸は時間であり、駆血開始直後からの連続血圧を示している。

図１６（Ａ）は脈動に伴う変位量と時間の関係を示す図である。脈動に伴う変位量ｚは、初期値を０とし、スマートフォン１の角速度センサ１８で測定された角速度ω（ｔ）を時間で積分することにより算出される。駆血開始と共に血流が妨げられるため、血管は膨張しながら脈圧は小さくなっていく。従って、脈動に伴う変位量ｚは徐々に大きくなり、脈圧に相当する変位量Δｚは徐々に小さくなっていく（図１６（Ａ）０秒からｔ_Ａ秒の間）。なお、ｎは脈拍を表し、１以上の整数である。ｔ_Ａ秒で駆血開放されると、妨げられていた血流が一気に血管を流れるため、脈圧は大きくなり、徐々に定常状態に戻る。従って、駆血開放後の脈圧に相当する変位量Δｚ_ｎは最大となり、徐々に小さくなり定常状態に戻る。（図１６（Ａ）ｔ_Ａ秒からｔ_Ｂ秒の間）。

図１６（Ｂ）に示す実線は算出された連続血圧Ｐ（ｔ）を示す図である。連続血圧Ｐ（ｔ）は数式３および数式４によって算出される。なお、算出された連続血圧Ｐ（ｔ）は、利用者の体動などが原因のノイズを除去するために、ＤＣ成分を除去する補正を行った。その結果、図１６（ｂ）に示す連続血圧Ｐ（ｔ）は脈圧成分を抽出したものとなっている。駆血を開始すると血流が妨げられるため、脈圧Ｐ_Ｍは徐々に小さくなっていく。（図１６（Ｂ）０秒からｔ_Ａ秒の間）。ｔ_Ａ秒で駆血開放されると、妨げられていた血流が一気に血管を流れるため、駆血開放後の脈圧Ｐ_Ｍｎは最大となり、徐々に小さくなり定常状態に戻る（図１６（Ｂ）ｔ_Ａ秒からｔ_Ｂ秒の間）。

次に、スマートフォン１は利用者の血管の粘弾性を推定する。血管は、弾性と粘性の両方の挙動を示すので、スマートフォン１は弾性率および粘性率を算出することで、血管の粘弾性を推定することができる。

血管の弾性は、血管への応力と歪みから推定することができる。本実施形態では、スマートフォン１は弾性率Ｅを算出して血管の弾性を推定する。弾性率Ｅは、算出された脈圧Ｐ_Ｍｎ（血管壁への応力）と算出された脈動に伴う変位量Δｚ_ｎ（歪み）とに基づいて推定される。弾性率Ｅ＝Ｐ_Ｍｎ／Δｚ_ｎの関係から弾性率Ｅを推定する。脈圧Ｐ_Ｍｎおよび脈動に伴う変位量Δｚ_ｎは、同一脈拍における脈圧および脈動に伴う変位量である。なお、ｎは脈拍を表し、１以上の整数である。好ましくは脈圧および脈動に伴う変位量が大きい方が、測定誤差がより小さくなるので、駆血開放後の１拍目の脈拍からＰ_ＭｎおよびΔｚ_ｎを抽出することが好ましい。

血管の粘性は、駆血開放後の血管の挙動から推定することができる。本実施形態では、スマートフォン１は粘性率γを算出して血管の粘性を推定する。粘性率γは、駆血開放後の時間と、駆血開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて推定される。図１６（Ｂ）において、駆血開放後の時間に対応するバイタルサインは脈拍毎の最大血圧である。図１６（Ｂ）に示す点線は、駆血開放後の脈拍毎の最大血圧と時間との関係を最小二乗法で近似した減衰曲線である。この減衰曲線から導かれる時定数τと前述の弾性率Ｅから血管の粘性率γは推定される。血管の粘性率γは、γ＝Ｅ×τに従って推定される。時定数τは、駆血開放後の最大血圧を示す時間を基準に、減衰曲線の示す値が１／ｅ（ｅは自然対数の底）となる時間とする。

上述の実施形態では、血管の弾性率と粘性率を算出して血管の粘弾性を推定したが、本発明はこれに限らない。血管の弾性率と粘性率の少なくとも一方を算出して血管の粘弾性を推定してもよい。上述の実施形態では、駆血開放後の時間に対応するバイタルサインとして脈拍毎の最大血圧を用いたが、本発明はこれに限らない。駆血開放後の時間に対応するバイタルサインとして、脈拍毎の最大脈圧、最大脈力、または脈動に伴う最大変化量を用いてもよい。

本実施形態では、スマートフォン１のセンサを用いるので、装置が小型で、かつ非侵襲に血管の粘弾性を推定することができ、利用者の動脈硬化の進行度合いを知ることができる。また、測定時間は数分であり、短時間で測定できるため、利用者の身体的負担を小さくすることができる。

次に図１７を用いて、算出された連続血圧から利用者の血圧反射機能を推定する方法について説明する。図１７は、第１の指標である脈圧と、第２の指標であるＡＩとの関係をプロットしたもので、点線は回帰直線を示す。

本実施形態で演算されたバイタルサインから、利用者の血圧反射機能を推定することができる。血圧反射機能とは、自律神経機能を介した、血圧の値を一定の範囲に保持するための反射システムのことである。一般に血圧が上昇すると、反射的に脈拍が下がり、心筋の収縮力が低下し、血管が拡張するので血圧が下がって正常値に復帰する。このような機能を血圧反射機能と呼ぶ。この血圧反射機能が低下することが、高血圧症の原因の一つになっている。そのため、血圧反射機能を推定することは、高血圧症の原因を知るために重要である。本実施形態では、この血圧反射機能を、非侵襲で、大型の設備を用いることなく推定することが可能である。

コントローラ１０は、検出されたモーションファクタ（本実施形態では角速度）に基づいて算出された連続血圧Ｐ（ｔ）から、第１の指標である脈拍毎の脈圧Ｐ_Ｍ１〜Ｐ_Ｍｎと、脈波の反射現象に応じた第２の指標である脈拍毎のＡＩ_１〜ＡＩ_ｎを算出する。なお、前述の通りｎは測定された脈拍を表し、脈拍毎に脈圧とＡＩとは対応づけられている。脈圧は、前進波による脈波のピークＰ_Ｆと脈波の最小値Ｐ_Sとの差であり、体動や装置に起因するノイズの影響を少なくできるので、第１の指標として好ましい。ＡＩは、前進波による脈波のピークＰ_Ｆと反射波による脈波のピークＰ_Ｒとの比であり、体動およびセンサ自体の特性に起因するノイズの影響を少なくできるので、第２の指標として好ましい。

コントローラ１０は、これら対応づけられた脈圧Ｐ_ＭとＡＩとからなるｎ組の複数の組から回帰直線を推定する。脈圧が上昇すると、血管の血圧反射機能によって血管は拡張し、反射波の大きさを定量化したＡＩは小さくなる。従って、回帰直線の傾きによって、血管の血圧反射機能を推定することができる。すなわち、回帰直線の傾きがゼロに近づくほど、血管の血圧反射機能の感受性は低下していると推定される。

本実施形態では、スマートフォン１のセンサを用いるので、装置が小型で、かつ非侵襲に血管の血圧反射機能を推定することができる。また、数十組以上程度のデータがあれば推定が可能であり、測定時間は数分で、短時間で測定できる。血圧は大小幅のあるデータを用いることが回帰直線の精度上好ましい。従って、測定中利用者に映像等で刺激を与えて意図的に血圧を変動させてもよい。第１の指標に脈圧を、第２の指標にＡＩを用いることにより、体動や装置に起因するノイズの影響を少なくでき、高精度な推定が可能である。第２の指標にＡＩを用いることにより、血管の機械的特性を総合した推定が可能である。

上述の実施形態では、モーションファクタとして角速度を検出したが、加速度を検出してもよく、脈動に伴う連続的な動きを検出できればよい。また第１の指標として脈圧を用いたが、本発明はこれに限らない。第１の指標は、モーションファクタから算出された指標であればよく、血圧、脈力、脈力トルク、角速度から算出された変位角、もしくは加速度から算出された変位量等でもよい。第２の指標は、脈波の反射現象に応じたものであればよく、反射波による脈波のピークＰ_Ｒを用いてもよい。第１の指標、第２の指標によっては、回帰分析を行い、回帰係数によって血圧反射機能を推定してもよい。

上述の実施形態では、血管の血圧反射機能を推定したが、本発明はこれに限らない。例えば、第２の指標として、脈拍間隔ＲＲを用いて回帰分析を行うことにより、心臓の血圧反射機能を推定することができる。これは、脈圧が上昇すると反射的に脈拍が下がる反射機能を推定するものである。例えば、第１の指標として算出された脈波に基づいて周波数分析を行うことにより、利用者のストレスおよび痛み等の推定を行うことができる。以上説明した通り、本実施形態では、モーションファクタから算出された第１の指標、もしくは第１の指標と第２の指標との相関関係に基づいて、利用者の自律神経機能の推定を行うことができる。

本発明を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施例に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例および代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。

上述の実施形態において、スマートフォン１は、ステップＳ１０３とステップＳ１０４との間に測定したバイタルサインファクタが正常であるかを判定してもよい。この測定したバイタルサインファクタが正常である否かは、バイタルサインを示すデータのバラツキが所定値よりも大きいか否かによって判断される。例えば、ｘ方向に沿った辺を平面に載置して当該ｘ方向を軸とする角速度によってバイタルサインファクタを測定する場合、理想的な測定ではｘ方向およびｙ方向を軸とする角速度の値は変動しない。かかるｘ方向およびｙ方向を軸とする角速度の値が大きく変動する場合は正常なデータを測定できずに、異常なデータを測定してしまった可能性が高い。この場合、測定したデータを破棄して再測定を促う表示をおこなったり、新たなデータの測定を開始したりしてもよい。

上述の実施形態において、ステップＳ１０３，１０４を独立のステップＳとして記載したが、これらのステップを並行して進めてもよい。並行してステップを進める例としては、計測したデータから逐次演算する場合が挙げられる。

上述の実施形態では、ステップＳ１０３において、利用者のバイタルサインファクタを加速度センサ１６および角速度センサ１８の少なくとも一方を用いて測定したが、バイタルサインの測定手段はこれらに限られない。例えば、スマートフォン１のフロントフェイス１Ａに利用者の腕を接触させることで、タッチスクリーン２Ｂをバイタルサインの測定に利用することができる。バイタルサインの測定に利用可能なタッチスクリーン２Ｂで検出される情報の例としては、利用者のバイタルサインをタッチスクリーン２Ｂの位置情報、タッチスクリーン２Ｂの静電容量変化、およびタッチスクリーン２Ｂへの荷重などが挙げられる。例えばタッチスクリーン２Ｂの位置情報は、スマートフォン１と利用者の手首との接触位置の把握に利用することができる。利用者の手首との接触位置を把握することで、スマートフォン１の偏重心によって生じる演算パラメータの誤差を低減することができる。また、タッチスクリーン２Ｂによって静電容量の変化を検出したり、タッチスクリーン２Ｂに対する荷重を検出したりすることによって、スマートフォン１と利用者の手首との接触が安定しているか否かを判断することができる。

上記の実施形態では、バイタルサインを測定する携帯機器の一例として、スマートフォンについて説明したが、添付の請求項に係る装置は、スマートフォンに限定されない。例えば、添付の請求項に係る装置は、モバイルフォン、携帯型パソコン、デジタルカメラ、メディアプレイヤ、電子書籍リーダ、ナビゲータ、又はゲーム機等の携帯電子機器であってもよい。

上記の数式２では、弾性係数および減衰係数に近似値を採用した。数式２の弾性係数Ｋ_０および減衰係数Ｄ_０は、ステップ応答法によって、より精度よく求めることができる。ステップ応答法では、ベルト７０を用いてスマートフォン１を利用者の手首に装着した状態で、強制的な振動を生じさせ、当該振動が減衰していく際の振幅変化から弾性係数Ｋ_０および減衰係数Ｄ_０を求めることができる。このステップ応答法などによって実測した係数を数式２に採用してもよい。

スマートフォン１と橈骨動脈との接触面積Ｓの値を測定可能である場合は、数式２又は数式４から連続血圧ｐ（ｔ）を直接演算してもよい。

本実施形態のスマートフォン１は、定数Ａ_１，Ｂ_１又は定数Ａ_２，Ｂ_２を演算した際の重力方向に対する角度Θを基準角度Θ_０として記憶してもよい。スマートフォン１は、ステップＳ１０３においてバイタルサインを測定する前に、当該バイタルサインを測定する際の測定角度Θ_ｘと基準角度Θ_０とを比較する。この測定角度Θ_ｘと基準角度Θ_０のずれが所定の範囲よりも大きくなっていると、スマートフォン１と利用者のとの接触状態が大きくことなり、演算した定数Ａ，Ｂもまた大きくずれている可能性が高い。このような場合、スマートフォン１は、バイタルサインの測定を中止したり、スマートフォン１の設置状態の再調整を促したりしてもよい。

上述の実施形態では、スマートフォン１を測定部位に直に接触させているが、測定部位とスマートフォン１との間に介在するものがあってもよい。例えば、利用者の動きを伝える物を介在させて、かかる物の動きを利用者のバイタルサインとして測定してもよい。

上述の実施形態では、スマートフォン１がモーションセンサおよびコントローラを備えていたが、モーションセンサおよびコントローラが別々の機器に備えられていてもよい。この場合、モーションセンサを備える機器と、コントローラを備える機器とでシステムが構成される。

また、本発明は、下記のような形態として構成されても良い。

本発明の機器は、モーションファクタを検出するモーションセンサと、上記モーションセンサが検出するモーションファクタを処理するコントローラと、を備え、上記コントローラは、上記モーションファクタに基づいて、利用者のバイタルサインファクタを算出する。

本発明の機器において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、加速度および角速度の少なくとも一方を検出し、上記コントローラは、上記加速度および角速度の少なくとも一方に基づいて、脈力および脈力トルクの少なくとも一方を算出する。

本発明の機器において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、連続的な加速度および連続的な角速度の少なくとも一方を検出し、上記コントローラは、上記連続的な加速度および連続的な角速度の少なくとも一方に基づいて、連続的な脈力および連続的な脈力トルクの少なくとも一方を算出する。

本発明の機器において、上記コントローラは、上記モーションファクタに基づいて、利用者の血圧、脈圧、脈拍、および脈動に伴う変位量の少なくともいずれか１つを算出する。

本発明の機器において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、連続的な加速度および連続的な角速度の少なくとも一方を検出し、上記コントローラは、上記連続的な加速度および連続的な角速度の少なくとも一方に基づいて、連続血圧を算出する。

本発明の機器において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、連続的な脈動を検出し、上記コントローラは、上記連続的な脈動に基づいて、連続血圧を算出する。

本発明の機器において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、連続的な脈動を検出し、上記コントローラは、上記連続的な脈動に基づいて、連続脈圧を算出する。

本発明の機器において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、連続的な脈動を検出し、上記コントローラは、上記連続的な脈動に基づいて、連続加速度を算出する。

本発明の機器において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、脈圧と脈動に伴う変位量を検出し、上記コントローラは、上記脈圧と脈動に伴う上記変位量に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する。

本発明の機器において、上記コントローラは、血流開放後の時間と当該血流開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する。

本発明の機器において、上記血流開放後の時間に対応するバイタルサインは、利用者の脈拍毎の最大血圧、最大脈力、最大脈圧、または脈動に伴う最大変位量である。

本発明の機器において、上記コントローラは、上記モーションファクタから算出された第１の指標と、該第１の指標に対応し脈波の反射現象に応じた第２の指標と、からなる複数の組から回帰直線を推定し、該推定された回帰直線の傾きから、利用者の血圧反射機能を推定する。

本発明の機器において、上記コントローラは、上記機器を利用者の部位に当てた際に上記モーションセンサが検出するモーションファクタに基づいて、当該利用者のバイタルサインを算出する。

本発明の機器において、上記コントローラは、上記機器を利用者の橈骨動脈に当てた際に上記モーションセンサが検出するモーションファクタに基づいて、当該利用者のバイタルサインを算出する。

本発明の機器において、上記コントローラは、上記モーションセンサで検出された連続的なモーションファクタに基づいて、連続的なバイタルサインを算出する。

本発明の機器において、上記コントローラは、上記モーションセンサで検出されたモーションファクタから利用者の血圧と脈拍の少なくとも一方を算出する。

本発明の機器の制御方法は、モーションファクタを検出するモーションセンサと、上記モーションセンサが検出するモーションファクタを処理するコントローラと、を備える、機器の制御方法であって、上記モーションファクタに基づいて、利用者のバイタルサインを算出する工程を備える。

本発明の機器の制御方法において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、加速度および角速度の少なくとも一方を検出し、上記コントローラは、上記加速度および角速度の少なくとも一方に基づいて、脈力および脈力トルクの少なくとも一方を算出する工程を備える。

本発明の機器の制御方法において、上記モーションセンサは、上記モーションファクタとして、連続的な加速度および連続的な角速度の少なくとも一方を検出し、上記コントローラは、上記連続的な加速度および連続的な角速度の少なくとも一方に基づいて、連続的な脈力および連続的な脈力トルクの少なくとも一方を算出する工程を備える。

本発明の機器の制御プログラムは、モーションファクタを検出するモーションセンサと、上記モーションセンサが検出するモーションファクタを処理するコントローラと、を備える、機器の制御プログラムであって、上記モーションファクタに基づいて、上記コントローラに、利用者のバイタルサインを算出させる。

本発明を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。
本出願は、２０１３年４月１６日出願の日本特許出願・出願番号2013-085964、２０１３年８月２８日出願の日本特許出願・出願番号2013-177107、２０１４年１月３０日出願の日本特許出願・出願番号2014-016044、２０１４年２月２７日出願の日本特許出願・出願番号2014-036931に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。

１ スマートフォン
２ タッチスクリーンディスプレイ
２Ａ ディスプレイ
２Ｂ タッチスクリーン
３ ボタン
４ 照度センサ
５ 近接センサ
６ 通信ユニット
７ レシーバ
８ マイク
９ ストレージ
９Ａ 基本プログラム
９Ｂ メールアプリケーション
９Ｃ ブラウザアプリケーション
９Ｚ 測定アプリケーション
１０ コントローラ
１２，１３ カメラ
１４ コネクタ
１５ モーションセンサ
１６ 加速度センサ
１７ 方位センサ
１８ 角速度センサ
１９ 角度センサ
２０ ハウジング
４０ 表示領域
４１ 第１領域
４２ 第２領域
５０ ホーム画面
５１ アイコン
６０ 操作画面
６１，６２，６３，６４ アイコン
７０ ベルト

Claims (33)

1. モーションファクタを検出するモーションセンサと、
   前記モーションセンサが検出するモーションファクタを、セルフコントロールファクタとして処理するコントローラと、を備え、
   前記コントローラは、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを処理する、機器。
2. 加速度および角速度の少なくとも一方を検出するモーションセンサと、
   前記モーションセンサが検出するモーションファクタを、セルフコントロールファクタとして処理するコントローラと、を備え、
   前記コントローラは、利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを処理する、機器。
3. 前記コントローラは、前記機器を利用者の部位に当てた際に前記モーションセンサが検出するモーションファクタを、当該利用者のバイタルサインファクタとして処理する、請求項１または２に記載の機器。
4. 前記コントローラは、前記機器を利用者の橈骨動脈に当てた際に前記モーションセンサが検出するモーションファクタを、当該利用者のバイタルサインファクタとして処理する、請求項１から３のいずれかに記載の機器。
5. 前記コントローラは、前記モーションセンサで連続して検出されたモーションファクタを、連続したバイタルサインファクタとして処理する、請求項１から４のいずれかに記載の機器。
6. 前記コントローラは、前記モーションセンサで検出されたモーションファクタから利用者の脈力、血圧、脈圧、脈拍、または脈動に伴う変位量を算出する、請求項１から５のいずれかに記載の機器。
7. 前記コントローラは、
   前記モーションセンサで検出されたモーションファクタから利用者の脈圧と脈動に伴う変位量とを算出し、
   前記算出された脈圧と前記算出された脈動に伴う変位量とに基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する、請求項１から６のいずれかに記載の機器。
8. 前記コントローラは、血流開放後の時間と当該血流開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する、請求項１から７のいずれかに記載の機器。
9. 前記血流開放後の時間に対応するバイタルサインは、利用者の脈拍毎の最大血圧、最大脈力、最大脈圧、または脈動に伴う最大変位量である、請求項８に記載の機器。
10. 前記コントローラは、
    前記モーションファクタから算出された第１の指標と、該第１の指標に対応し脈波の反射現象に応じた第２の指標と、からなる複数の組から回帰直線を推定し、
    該推定された回帰直線の傾きから、利用者の血圧反射機能を推定する、請求項１から９のいずれかに記載の機器。
11. モーションファクタを検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御方法であって、
    利用者のバイタルサインとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる、機器の制御方法。
12. 加速度および角速度の少なくとも一方を検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御方法であって、
    利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる、機器の制御方法。
13. モーションファクタを検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御プログラムであって、
    利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる、機器の制御プログラム。
14. 加速度および角速度の少なくとも一方を検出するモーションセンサ、および、前記モーションセンサが検出するモーションファクタをセルフコントロールファクタとして処理するコントローラを備える機器の制御プログラムであって、
    利用者のバイタルサインファクタとして、前記モーションセンサが検出するモーションファクタを前記コントローラに処理させる、機器の制御プログラム。
15. 角速度センサが検出する角速度に基づいて、利用者の脈力を算出するコントローラを備える、機器。
16. 前記角速度センサは、利用者の脈動に伴う連続的な角速度を検出し、
    前記コントローラは、前記角速度センサが検出した連続的な角速度に基づいて、利用者の連続的な脈力を算出する、請求項１５に記載の機器。
17. 前記コントローラは、前記角速度センサで検出された角速度から利用者の血圧、脈圧、脈拍、または脈動に伴う変位量を算出する、請求項１５または１６に記載の機器。
18. 前記コントローラは、
    前記角速度センサで検出された角速度から利用者の脈圧と脈動に伴う変位量とを算出し、
    前記算出された脈圧と前記算出された脈動に伴う変位量とに基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する、請求項１５から１７のいずれかに記載の機器。
19. 前記コントローラは、血流開放後の時間と当該血流開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する、請求項１５から１８のいずれかに記載の機器。
20. 前記血流開放後の時間に対応するバイタルサインは、利用者の脈拍毎の最大血圧、最大脈力、最大脈圧、または脈動に伴う最大変位量である、請求項１９に記載の機器。
21. 前記コントローラは、
    前記検出された角速度に基づいて算出された第１の指標と、該第１の指標に対応し脈波の反射現象に応じた第２の指標と、からなる複数の組から回帰直線を推定し、
    該推定された回帰直線の傾きから、利用者の血圧反射機能を推定する、請求項１５から２０のいずれかに記載の機器。
22. 角速度センサが検出する角速度に基づいて利用者の脈力を算出する、機器の制御方法。
23. 角速度センサが検出する角速度に基づいて利用者の脈力を算出する、機器の制御プログラム。
24. 利用者の脈動に伴う連続的な加速度を検出する加速度センサと、
    前記加速度センサの検出した連続的な加速度に基づいて、利用者の連続的な脈力を算出するコントローラと、を備える、機器。
25. 前記コントローラは、前記加速度センサで検出された加速度から利用者の血圧、脈圧、脈拍、または脈動に伴う変位量を算出する、請求項２４に記載の機器。
26. 前記コントローラは、
    前記加速度センサで検出された加速度から利用者の脈圧と脈動に伴う変位量とを算出し、
    前記算出された脈圧と前記算出された脈動に伴う変位量とに基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する、請求項２４または２５に記載の機器。
27. 前記コントローラは、血流開放後の時間と当該血流開放後の時間に対応するバイタルサインとの関係に基づいて、利用者の血管の粘弾性を推定する、請求項２４から２６のいずれかに記載の機器。
28. 前記血流開放後の時間に対応するバイタルサインは、利用者の脈拍毎の最大血圧、最大脈力、最大脈圧、または脈動に伴う最大変位量である、請求項２７に記載の機器。
29. 前記コントローラは、
    前記検出された加速度に基づいて算出された第１の指標と、該第１の指標に対応し脈波の反射現象に応じた第２の指標と、からなる複数の組から回帰直線を推定し、
    該推定された回帰直線の傾きから利用者の血圧反射機能を推定する、請求項２４から２８のいずれかに記載の機器。
30. 利用者の脈動に伴う連続的な加速度を検出する加速度センサと、
    前記加速度センサの検出した連続的な加速度に基づいて連続脈力を算出するコントローラと、を含む、システム。
31. 前記コントローラは、前記加速度センサで検出された連続的な加速度から利用者の連続血圧を算出する、請求項３０に記載のシステム。
32. 加速度センサによって検出された連続的な加速度に基づいて、利用者の連続脈力を算出する、機器の制御方法。
33. 加速度センサによって検出された連続的な加速度に基づいて、利用者の連続脈力を算出する、機器の制御プログラム。

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