JP2017217255A - 生体情報処理装置および生体情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】生体情報の計測結果から外乱の影響を適正に除去する生体情報処理装置を提供する。【解決手段】生体情報を計測する第１計測部２０１と、前記第１計測部２０１とは異なる計測対象を計測する第２計測部２０３と、前記第１計測部２０１の第１計測結果と、前記第２計測部２０３の第２計測結果とに基づいて、前記第１計測結果に前記第２計測部２０３の計測対象の影響が及んだ影響付与期間を判定し、当該影響付与期間の前記第１計測結果を補正する計測制御部２１１と、を備えた生体情報処理装置１である。【選択図】図１２

Description

本発明は、生体情報を処理する生体情報処理装置および生体情報処理方法に関する。

近年、体温や血圧、身体活動量といった生体情報を継時的に計測し、健康管理等に活用しようとする試みが盛んである。生体情報は、日単位や月単位、年単位等の所定周期で変動することが知られている。このような生体情報の周期変動は、生体リズム（生物時計、体内時計とも呼ばれる）によって発現する。生体リズムは、生体の活動状況や健康状態と密接に関係することから、これを把握することは、健康管理等において重要な意義がある。

例えば、特許文献１には、主センサー部で計測した生体の深部温度から１日周期の生体リズム（サーカディアンリズム）を取得する技術が開示されている。この特許文献１の技術では、主センサー部とは別の副センサー部で計測した外乱計測データに基づき外乱要素による体温変動区間を判別し、当該区間の体温データの削除・補間を行うことで外乱の影響を除去している。

特開平６−１８９９１４号公報

ところで、特許文献１では、副センサー部の計測結果のみを用いて外乱要素の出現期間を判別し、体温変動区間を決めている。しかし、外乱要素が出現したからといって、必ずしもその影響を受けて体温データが変動しているとは限らない。そのため、実際には外乱の影響を受けていないのに体温データを補間する事態が生じ、主センサー部の有用な計測結果を削除してしまう問題があった。

本発明は、こうした事情に鑑みてなされたものであり、生体情報の計測結果から外乱の影響を適正に除去することを目的とする。

上記課題を解決するための第１の発明は、生体情報を計測する第１計測部と、前記第１計測部とは異なる計測対象を計測する第２計測部と、前記第１計測部の第１計測結果と、前記第２計測部の第２計測結果とに基づいて、前記第１計測結果に前記第２計測部の計測対象の影響が及んだ影響付与期間を判定し、当該影響付与期間の前記第１計測結果を補正する計測制御部と、を備えた生体情報処理装置である。

また、他の発明として、生体情報を計測する第１計測部と、前記第１計測部とは異なる計測対象を計測する第２計測部とを備えた装置が、前記生体情報を処理するための生体情報処理方法であって、前記第１計測部の第１計測結果と、前記第２計測部の第２計測結果とに基づいて、前記第１計測結果に前記第２計測部の計測対象の影響が及んだ影響付与期間を判定し、当該影響付与期間の前記第１計測結果を補正すること、を含む生体情報処理方法を構成してもよい。

第１の発明等によれば、第１計測部の第１計測結果と、第２計測部の第２計測結果とに基づいて、第１計測結果に第２計測部の計測対象の影響が及んだ影響付与期間を判定することができる。そして、影響付与期間の第１計測結果を補正することができる。後述するように、第２計測部は、第１計測部による生体情報の計測において外乱となり得る環境情報や他の生体情報等の外乱要素を計測できる。したがって、生体情報の計測結果から外乱の影響を適正に除去することが可能となる。

また、第２の発明として、前記計測制御部は、前記第１計測結果に対する前記第２計測結果の影響度を算出することと、前記影響度を閾値判定することと、を行い、前記閾値判定の判定結果から前記影響付与期間を判定する、第１の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第２の発明によれば、第１計測結果に対する第２計測結果の影響度を算出して用い、影響付与期間を判定することができる。

また、第３の発明として、前記計測制御部は、前記第１計測結果に基づき所定時間毎の前記第１計測結果の傾きの標準偏差を算出することと、前記第２計測結果に基づき所定時間毎の前記第２計測結果の傾きの標準偏差を算出することと、を行い、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差とを用いて前記影響度を算出する、第２の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第３の発明によれば、第１計測結果に係る標準偏差と、第２計測結果に係る標準偏差とから影響度を算出することができる。

また、第４の発明として、前記計測制御部は、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差との積を前記影響度として算出する、第３の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第４の発明によれば、第１計測結果に係る標準偏差と、第２計測結果に係る標準偏差との積を影響度として算出できる。

また、第５の発明として、前記計測制御部は、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差との和を前記影響度として算出する、第３の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第５の発明によれば、第１計測結果に係る標準偏差と、第２計測結果に係る標準偏差との和を影響度として算出できる。

また、第６の発明として、前記計測制御部は、前記第１計測結果と前記第２計測結果の間の相関係数を算出することと、前記影響度に前記相関係数を乗じて前記影響度を修正することと、を行う、第４又は第５の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第６の発明によれば、影響度に第１計測結果と第２計測結果の間の相関係数を乗じて修正することができる。

また、第７の発明として、前記計測制御部は、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差とを用いて前記相関係数を算出する、第６の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第７の発明によれば、第１計測結果に係る標準偏差と、第２計測結果に係る標準偏差とを用いて相関係数を算出できる。

また、第８の発明として、前記計測制御部は、前記第１計測結果に基づき所定時間毎の前記第１計測結果の傾きの標準偏差を算出することと、前記第１計測結果と前記第２計測結果の間の相関係数を算出することと、を行い、前記第１計測結果に係る標準偏差に前記相関係数を乗じることで前記影響度を算出する、第２の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第８の発明によれば、第１計測結果に係る標準偏差に、第１計測結果と第２計測結果の間の相関係数を乗じて影響度を算出することができる。

また、第９の発明として、前記計測制御部は、前記第２計測結果に基づき所定時間毎の前記第２計測結果の傾きの標準偏差を算出すること、を行い、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差とを用いて前記相関係数を算出する、第８の発明の生体情報処理装置を構成してもよい。

第９の発明によれば、第１計測結果に係る標準偏差と、第２計測結果に係る標準偏差とを用いて相関係数を算出できる。

生体情報処理装置を表面側から見た外観図。 生体情報処理装置を裏面側から見た外観図。 熱流センサーの平面図。 図３に示すＡ−Ａ矢視断面の模式図。 タッチパネルの表示例を示す図である。 皮膚温度の計測値と環境温度の計測値を示す図。 皮膚温度の傾きと環境温度の傾きを示す図。 皮膚温度の変動度と環境温度の変動度を示す図。 皮膚温度に対する環境温度の影響度を示す図。 皮膚温度に対する環境温度の他の影響度を示す図。 皮膚温度に対する環境温度の他の影響度を示す図。 生体情報処理装置の機能構成例を示すブロック図。 生体情報処理装置が行う処理の流れを示すフローチャート。 収縮期血圧の計測値と脈拍数の計測値を示す図。 収縮期血圧の傾きと脈拍数の傾きを示す図。 収縮期血圧の変動度と脈拍数の変動度を示す図。 収縮期血圧に対する脈拍数の影響度を示す図。 収縮期血圧に対する脈拍数の他の影響度を示す図。

以下、本発明の生体情報処理装置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、本発明を適用可能な形態が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。

図１および図２は、生体情報処理装置１の全体構成例を示す外観図であり、図１は表面側（ユーザーに装着したときに外環境側になる面）を、図２は裏面側（ユーザーに装着したときに皮膚面側になる面）をそれぞれ示す。本実施形態の生体情報処理装置１は、例えば腕時計型のウェアラブル機器として構成され、使用時には、本体ケース３に設けられたバンド５をユーザーの手首に巻き付けることで皮膚面に装着・固定される。なお、手首に装着する構成に限らず、例えば、頸部、上腕部、足首、胸回り、胴回り、額等の別の部位に巻き付ける構成としてもよい。また、バンド５により皮膚面に巻き付ける構成に限らず、例えば皮膚面に着脱自在な粘着シートを本体ケース３の裏面側端縁部等の適所に設け、ユーザーに貼り付けるのでもよい。

先ず、生体情報処理装置１は、複数のセンサーを適所に配置して有する。例えば、生体情報処理装置１は、環境温度センサー１２と、熱流センサー１３と、モーションセンサー１４と、光センサー１５とを備える。

環境温度センサー１２は、本体ケース３の表面側に配置され、外環境に面してその温度（環境温度）を計測する。環境温度センサー１２は、例えば、サーミスタや熱電対、白金温度計等で実現できる。

熱流センサー１３は、生体情報処理装置１を装着した生体表面（本実施形態ではユーザーの手首の皮膚面）と外環境との間の熱伝達によって当該熱流センサー１３の内部に生じた温度差をもとに、皮膚面に生じる熱流を計測する。この熱流センサー１３は、熱流と併せて皮膚面の温度（皮膚温度）を計測でき、これらから体温（深部温度）を計測できる。

例えば、熱流センサー１３は、外形が略円環形状を有し、その一方の端面を形成する保護層１３３ａが裏面側で露出し、他方の端面を形成する保護層１３３ｂが表面側で露出するように本体ケース３に埋設される。図３は、熱流センサー１３の平面図であり、図４は、図３に示すＡ−Ａ矢視断面の模式図である。なお、配線等は図示を省略している。図３および図４に示すように、熱流センサー１３は、伝熱層１３１と、その図４中下側を覆う保護層１３３ａと、上側を覆う保護層１３３ｂとが互いに熱拡散層１３５を介して接着された層構造を有し、伝熱層１３１の内部に複数（図３では４つ）の検出器１３７が組み込まれて構成される。

検出器１３７は、装着時に皮膚面側となる保護層１３３ａと接するように配置された測温体１３９ａと、この測温体１３９ａと対向する位置で外環境側となる保護層１３３ｂと接するように配置された測温体１３９ｂとを備え、各測温体１３９ａ，１３９ｂによる検出温度の温度差（上下温度差）を出力する。各検出器１３７の上下温度差から、該当する検出器１３７の位置における熱流束（単位面積当たりの熱流）を計測できる。また、測温体１３９ａの検出温度を皮膚温度として計測できる。測温体１３９ａ，１３９ｂには、サーミスタや熱電対等を用いることができる。なお、熱流センサー１３の構成は２つの測温体を用いた構成に限定されるものではなく、サーモパイルを用いたもの等公知の構成を適宜選択して用いることができる。

モーションセンサー１４は、ユーザーの運動を計測するためのものであり、例えば、加速度（３軸）、角速度（３軸）、および地磁気（３軸）を検出する９軸センサーで実現できる。このモーションセンサー１４の加速度、角速度、および地磁気の各出力値を公知の技術を用いて演算処理することで、ユーザーの身体活動量、歩数、移動距離、速度、例えば「立位」「座位」「腹臥位」といった姿勢、「歩行」「走行」「階段昇降」といった運動（行動）の種類等の生体情報を計測できる。

光センサー１５は、熱流センサー１３の内側空洞部分において、本体ケース３の裏面にその発光面が露出するように配設された２つの発光部１５１，１５３と、本体ケース３の裏面にその受光面が露出するように配設された受光部１５５とを備える。これら発光部１５１，１５３の発光面や受光部１５５の受光面は、熱流センサー１３の内側空洞部分を覆う透明なカバーガラス等で保護される。

発光部１５１，１５３は、所定の波長域内の照射光を照射するＬＥＤ（Light Emitting Diode）やＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）、半導体レーザー等の光源を用いて実現できる。照射光の波長域は、計測対象に応じて適宜選択することができる。本実施形態では、例えば、一方の発光部１５１は波長域６６０［ｎｍ］付近の第１波長の可視光を照射し、他方の発光部１５３は、波長域８８０［ｎｍ］〜９４０［ｎｍ］に属する第２波長の近赤外光を照射する。

受光部１５５は、照射光の透過光や反射光を受光し、受光量に応じた信号を出力する。例えば、フォトダイオード、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等で実現できる。

この光センサー１５において何れか一方又は両方の発光部１５１，１５３から照射光を照射し、受光部１５５の受光結果（受光部１５５の出力値）を公知の技術を用いて演算処理することにより、光電脈波、容積脈波、脈拍数（心拍数）、血流量、血流速、血液潅流量、血管抵抗、血圧（収縮期血圧／拡張期血圧）、ＳｐＯ２（経皮的動脈血酸素飽和度）等の生体情報を計測できる。ＳｐＯ２は、第１波長および第２波長の照射光を各発光部１５１，１５３から順番に照射して得た受光部１５５の出力値をもとに、各波長における酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光度を用いて求めることができる。

なお、熱流センサー１３や光センサー１５は、その裏面側に露出する部分がユーザーの皮膚面と接触し易いように、本体ケース３の裏面から出っ張らせて配置するとよい。接触性を高めることで、計測精度の低下防止が図れる。

また、生体情報処理装置１が有するセンサーは例示したものに限らず、上記したのとは別の環境情報や生体情報を計測するためのセンサーを具備した構成としてよい。例えば、湿度を計測する湿度センサーや、気圧を計測する気圧センサーを備えるとしてもよい。湿度センサーは、例えば、高分子抵抗式や高分子容量式、酸化アルミ容量式等のものを適宜選択して用いることができる。また、気圧センサーは、ＭＥＭＳ静電容量型やピエゾ抵抗型等のものを適宜選択して用いることができる。

次に、生体情報処理装置１は、生体情報や環境情報を計測するセンサー以外の構成として、本体ケース３の側面において、操作スイッチ２１と、メモリーカード２４へのデータの読み書きを実現するリーダーライター２３とを備える。

本体ケース３の表面には、熱流センサー１３の端面（保護層１３３ｂ）を挟んで２つのタッチパネル２５１，２５３を備える。図５は、タッチパネル２５１，２５３の表示例を示す図である。各タッチパネル２５１，２５３には、センサー１２〜１５の計測結果が現在時刻等とともに表示される。各タッチパネル２５１，２５３の表示内容は、ユーザーが適宜設定できる。

また、生体情報処理装置１は、本体ケース３に内蔵された制御基板２９を備える。制御基板２９は、例えば、熱流センサー１３の内側空洞部分に収容される。なお、熱流センサー１３の外側に配置されたタッチパネル２５３との間の配線は、検出器１３７を避けて熱流センサー１３に形成した貫通孔を通す等して接続される。

制御基板２９には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２９１、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスク等の記憶媒体２９３、無線通信モジュール２９５等の電子部品が搭載される。その他にも、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、各種集積回路等の必要な電子部品を搭載することができ、センサー１２〜１５を駆動制御するＩＣや回路等が適宜搭載される。生体情報処理装置１は、ＣＰＵ２９１が記憶媒体２９３に格納されているプログラムを実行することによって、生体情報や環境情報の計測を継時的に実施する。

［原理］
サーカディアンリズム（１日周期の生体リズム）によって周期的に変動する生体情報としては、例えば、体温（皮膚温度）や血圧、眼圧、脈拍数等が挙げられる。しかし、これらの生体情報の周期変動は、生体リズム以外の要因（外乱）によっても変動する。例えば、体温や血圧等の生体情報は、外気温（環境温度）、ユーザーの運動、自律神経の働き等の影響を受けて変動することが知られており、生体リズムを正しく知るためには、計測結果に及んだ外乱の影響を除去する必要がある。

そのために、本実施形態では、生体リズムに伴い周期変動する生体情報を計測するとともに、並行してその外乱要素を計測する。そして、生体情報の計測結果（第１計測結果）と外乱要素の計測結果（第２計測結果）とに基づき第１計測結果に外乱要素の影響が及んだ影響付与期間を判定し、第１計測結果を補正する。以下では、その一例として、熱流センサー１３から出力される皮膚温度の計測値（より詳細には、測温体１３９ａの検出温度）を第１計測結果とし、環境温度センサー１２から出力される環境温度の計測値を第２計測結果とする場合を説明する。計測は、例えば、サンプリング周期を１［ｓｅｃ］として行う。

はじめに、次式（１），（２）に示すように、１［ｓｅｃ］毎の各サンプリング点において第１計測結果として得られる皮膚温度の計測値Ｔ_ｓｋｉｎ（ｔ）を主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）、第２計測結果として得られる環境温度の計測値Ｔ_ａｉｒ（ｔ）を副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）と定義する。

図６は、皮膚温度および環境温度の各計測値をグラフ化した図である。図６において、ある時間帯Ｔ１１では、皮膚温度と環境温度の双方が変動している。そして、何れも一旦下降した後上昇していることから、その変動には相関（正の相関）がある。このような時間帯は、環境温度の影響を受けて皮膚温度が変動したとき、すなわち、影響付与期間に該当する。上記したように、生体リズムを把握するためには、このような影響付与期間において、皮膚温度の計測値から環境温度の影響を除去する必要がある。

これに対し、別の時間帯Ｔ１３等のように、皮膚温度は変動しているものの環境温度は変動していない（していても変動度合いが小さい）ときには、皮膚温度の計測値に環境温度の影響が及んでいるとは考え難い。そして、これとは逆の状況も起こり得る。つまり、環境温度は、皮膚温度に影響を及ぼす外乱要素であるが、環境温度が変動したからといって皮膚温度が変動するとは限らない。影響の有無や程度は、例えば、ユーザーの体調、着衣の状況等に関係していると考えられる。したがって、単純に環境温度が変動しているときを影響付与期間と判定してしまうと、生体リズムを反映した有用な計測値を外乱として除去する事態を招く問題がある。

そこで、影響付与期間を判定するにあたり、本実施形態では、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）と副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）のそれぞれを信号処理し、サンプリング点毎に計測値の変動度を算出する。具体的には先ず、計測値の変動度合いを強調するために、各サンプリング点において計測値の傾きを算出する。傾きは、注目するサンプリング点の前後所定時間τ_１（例えばτ_１＝１［ｓｅｃ］とするのであれば、そのサンプリング点の１秒前から１秒後までの２秒間）における計測値の変化量として算出することができ、時間微分値ということもできる。主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の傾きｍ_ｍａｉｎ（ｔ）は次式（３）で表され、副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の傾きｍ_ｓｕｂ（ｔ）は次式（４）で表される。

図７は、図６の皮膚温度および環境温度からそれぞれ算出した皮膚温度の傾きと環境温度の傾きを示す図である。傾きをグラフ化すると、計測値が大きく変動している時間にピークが現れる。

続いて、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の傾きｍ_ｍａｉｎ（ｔ）と副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の傾きｍ_ｓｕｂ（ｔ）のそれぞれについて所定時間毎の標準偏差を算出し、それらを主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）および副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の各々の変動度とする。例えば、注目するサンプリング点の標準偏差は、その前後所定時間τ_２（例えばτ_２＝５［ｍｉｎ］とするのであれば、そのサンプリング点の５分前から５分後までの１０分間）に属する各サンプリング点の傾きに基づき算出する。傾きｍ_ｍａｉｎ（ｔ）の標準偏差σ_ｍａｉｎ（ｔ）は次式（５）で表され、傾きｍ_ｓｕｂ（ｔ）の標準偏差σ_ｓｕｂ（ｔ）は次式（６）で表される。

図８は、図７の皮膚温度の傾きおよび環境温度の傾きからそれぞれ算出した皮膚温度の変動度と環境温度の変動度を示す図である。図８中の時間帯Ｔ２１は図６の時間帯Ｔ１１と対応しており、皮膚温度および環境温度の双方にピークが現れている。一方、時間帯Ｔ２３は図６の時間帯Ｔ１３と対応しており、皮膚温度の変動度にはピークが現れている一方で、環境温度の変動度に大きな変化は見られない。

皮膚温度および環境温度のそれぞれについて変動度を算出したならば、皮膚温度に対する環境温度の影響度を算出する。例えば、次式（７）に従い、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の変動度である標準偏差σ_ｍａｉｎ（ｔ）と、副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の変動度である標準偏差σ_ｓｕｂ（ｔ）との積をサンプリング点毎に算出し、影響度Ｅ（ｔ）として得る。

図９は、図８の皮膚温度の変動度および環境温度の変動度からそれらの積として算出した影響度Ｅ（ｔ）を示す図である。影響度Ｅ（ｔ）をグラフ化すると、皮膚温度および環境温度の双方の変動度が大きい時間に高いピークが現れる。これに対し、一方の変動度のみが大きい時間では、現れるピークの高さは低くなる。

以上のようにして影響度Ｅ（ｔ）を求めたならば、影響度Ｅ（ｔ）を閾値判定する。例えば、図９に示す判定用閾値Ｔｈ１を用い、影響度Ｅ（ｔ）が判定用閾値Ｔｈ１を超えているサンプリング点を抽出して影響付与期間Ｔ３１，Ｔ３３，Ｔ３５を判定する。なお、図９では、判定用閾値Ｔｈ１を「０．０５」としているが、具体的な判定用閾値Ｔｈ１の値は、例えば主信号と副信号の組合せや、後述する前処理の有無等によって適宜最適な値を設定してよい。

その後は、判定した影響付与期間に属する各サンプリング点の計測値を補正する。補正は、例えば、影響付与期間内の計測値を削除し、当該影響付与期間内の皮膚温度を線形補間やスプライン補間等の公知の手法を用いて補間することで行う。これによれば、皮膚温度の計測結果から、環境温度の影響を有用な計測値を削除することなく適正に除去することができる。

なお、影響度は、式（７）に示したような変動度の積に限定されない。すなわち、外乱要素（ここでは環境温度）が実際に外乱となって目的の生体情報（ここでは皮膚温度）に及ぼした影響を定量化できればよく、目的の生体情報の種類、想定される外乱やその程度等に応じて適宜算出式を設定してよい。

例えば、変動度の和を影響度として算出してもよい。具体的には、次式（８）に示すように、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の変動度である標準偏差σ_ｍａｉｎ（ｔ）と、副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の変動度である標準偏差σ_ｓｕｂ（ｔ）との和をサンプリング点毎に算出し、影響度Ｅ´（ｔ）としてもよい。

あるいは、皮膚温度と環境温度の各計測値の間の相関係数（例えばピアソンの積率相関係数）をサンプリング点毎に算出して用い、式（７）により算出した影響度Ｅ（ｔ）を修正してもよい。注目するサンプリング点の相関係数は、その前後所定時間τ_３に属する各サンプリング点の皮膚温度について算出した傾きの標準偏差と、当該所定時間τ_３に属する各サンプリング点の環境温度について算出した傾きの標準偏差とを用いて算出する。τ_３＝τ_２とすれば、相関係数は、式（５）によりサンプリング点毎に主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の変動度として算出した標準偏差σ_ｍａｉｎ（ｔ）と、式（６）により副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の変動度として算出した標準偏差σ_ｓｕｂ（ｔ）とを用いて算出できる。そして、次式（９）に示すように、影響度Ｅ（ｔ）に相関係数ｒ（ｔ）を乗じて修正後の影響度Ｅ´´（ｔ）を得る。

図１０は、図９の影響度Ｅ（ｔ）に相関係数ｒ（ｔ）を乗じて修正した影響度Ｅ´´（ｔ）を示す図である。図１０は、τ_３＝１０［ｍｉｎ］として相関係数ｒ（ｔ）を算出した場合の結果である。相関係数ｒ（ｔ）を乗じて修正した影響度Ｅ´´（ｔ）では、皮膚温度と環境温度の間の相関性が高い時間ではピークがより高く、相関性が低いときではピークが低く修正される。したがって、影響付与期間を判定するための判定用閾値Ｔｈ２を図９の判定用閾値Ｔｈ１よりも小さい値に設定できる。また、相関係数を乗じることから、影響度Ｅ´´（ｔ）は、正の相関があれば値は大きく、負の相関があれば値は小さく（負の値）なる。したがって、正の相関がある時間帯を影響付与期間と判定できる。したがって、影響付与期間をより正確に判定することが可能となる。

なお、相関係数ｒ（ｔ）は、上記のように傾きの標準偏差から算出する場合に限らず、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）と副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）をそのまま用いてそれらの標準偏差から算出するのでもよい。

また、影響度は、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）と相関係数ｒ（ｔ）とから算出してもよい。具体的には、次式（１０）に示すように、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）と、上記の要領で算出した相関係数ｒ（ｔ）との積をサンプリング点毎に算出し、影響度Ｅ´´´（ｔ）としてもよい。

図１１は、図６の皮膚温度に相関係数ｒ（ｔ）を乗じて算出した影響度Ｅ´´´（ｔ）を示す図である。ここで、図１１の影響度Ｅ´´´（ｔ）を例えば図９の影響度Ｅ（ｔ）と比較すると、影響度Ｅ´´´（ｔ）では、１５：００〜１６：００の時間帯において影響度Ｅ（ｔ）と比べて高いピークが現れている。この時間帯の皮膚温度および環境温度の各計測値は、図６に示すように、その変動度合いは小さいものの何れも下に凸となっており、相関している（Ｔ１５）。そのため、相関係数ｒ（ｔ）を乗じた影響度Ｅ´´´（ｔ）にはピークが現れていると考えられる。これに対し、影響度Ｅ（ｔ）の場合は、双方とも変動度合いが小さいため高いピークが得られていない。

このように、影響度Ｅ（ｔ）は、計測値の変動度合いが小さい場合にピークが現れ難い傾向にあるものの、削除する計測値（欠損値）を抑えられる利点がある。一方、影響度Ｅ´´´（ｔ）の場合、外乱の影響を多く受けている状況下では欠損値が増加してしまうが、相関係数ｒ（ｔ）を用いるため双方の相関性を重視して影響付与期間を判定することができる。また、その際、影響度Ｅ´´（ｔ）の場合と同様に、正の相関がある時間帯を影響付与期間と判定できる。

［機能構成］
図１２は、生体情報処理装置１の主要な機能構成例を示すブロック図である。図１２に示すように、生体情報処理装置１は、センサー部１０と、操作入力部１１１と、表示部１１３と、通信部１１５と、処理部２００と、記憶部３００とを備える。

センサー部１０は、図１又は図２に示した環境温度センサー１２や熱流センサー１３、モーションセンサー１４、光センサー１５を含み、生体情報や環境情報を計測するための複数のセンサーで構成される。

操作入力部１１１は、ユーザーによる各種操作入力を受け付け、操作入力に応じた操作入力信号を処理部２００へ出力する。ボタンスイッチやレバースイッチ、ダイヤルスイッチ、タッチパネル等により実現できる。図１では操作スイッチ２１やタッチパネル２５１，２５３がこれに該当する。

表示部１１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置によって実現され、処理部２００からの表示信号に基づく各種表示を行う。図１ではタッチパネル２５１，２５３がこれに該当する。

通信部１１５は、処理部２００の制御のもと、外部との間でデータを送受するための通信装置である。この通信部１１５の通信方式としては、無線通信を利用して無線接続する形式や、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、クレイドル等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等、種々の方式を適用可能である。図１では、制御基板２９に搭載された無線通信モジュール２９５がこれに該当する。

処理部２００は、各機能部との間でデータの入出力制御を行い、所定のプログラムやデータ、操作入力部１１１からの操作入力信号、センサー部１０を構成するセンサー１２〜１５の計測結果等に基づき各種の演算処理を実行して、ユーザーの生体情報を取得する。例えば、ＣＰＵやＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のマイクロプロセッサーや、ＡＳＩＣ、ＩＣメモリー等の電子部品によって実現される。図１では、制御基板２９に搭載されたＣＰＵ２９１がこれに該当する。

この処理部２００は、第１計測結果取得部２０１と、第２計測結果取得部２０３と、変動度算出部２０５と、影響度算出部２０７と、閾値判定部２０９と、第１計測結果補正部２１１とを含む。

第１計測結果取得部２０１は、主信号となる目的の生体情報の計測結果（第１計測結果）を取得する。本実施形態では、第１計測結果取得部２０１は、熱流センサー１３とともに第１計測部を構成し、皮膚温度の計測値を取得する。

第２計測結果取得部２０３は、副信号となる外乱要素の計測結果（第２計測結果）を取得する。本実施形態では、第２計測結果取得部２０３は、環境温度センサー１２とともに第２計測部を構成し、環境温度の計測値を取得する。

変動度算出部２０５、影響度算出部２０７、閾値判定部２０９、および第１計測結果補正部２１１は計測制御部を構成し、第１計測結果取得部２０１が取得した主信号と、第２計測結果取得部２０３が取得した副信号とに基づく複合信号処理を行う。

変動度算出部２０５は、皮膚温度の計測値を主信号として用い、式（３）および式（５）により上記の要領で主信号の変動度を算出する。また、環境温度の計測値を副信号とし、式（４）および式（６）により上記の要領で副信号の変動度を算出する。

影響度算出部２０７は、主信号の変動度と、副信号の変動度とを用いて式（７）により影響度Ｅ（ｔ）を算出する。式（８）により影響度Ｅ´（ｔ）を算出し、式（９）により修正した影響度Ｅ´´（ｔ）を算出し、あるいは式（１０）により影響度Ｅ´´´（ｔ）を算出してもよい。

閾値判定部２０９は、予め定められる判定用閾値を用いて影響度を閾値判定する。本実施形態では、影響度が判定用閾値を超えているサンプリング点を抽出し、影響付与期間を判定する。

第１計測結果補正部２１１は、影響付与期間の第１計測結果を補正する。本実施形態では、影響付与期間と判定された各サンプリング点における第１計測結果を削除し、削除したサンプリング点の皮膚温度を有効な周囲の第１計測結果で補間する。

記憶部３００は、ＩＣメモリーやハードディスク、光学ディスク等の記憶媒体により実現されるものである。この記憶部３００には、生体情報処理装置１を動作させ、生体情報処理装置１が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、当該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、メモリーカード２４や、制御基板２９に搭載された記憶媒体２９３がこれに該当する。

また、記憶部３００には、生体情報処理プログラム３０１と、計測結果データ３０３とが格納される。

処理部２００は、生体情報処理プログラム３０１を読み出して実行することにより、第１計測結果取得部２０１や第２計測結果取得部２０３、変動度算出部２０５、影響度算出部２０７、閾値判定部２０９、第１計測結果補正部２１１等の機能を実現する。なお、これらの機能部を電子回路等のハードウェアで実現する場合には、当該機能を実現させるためのプログラムの一部を省略することができる。

計測結果データ３０３は、センサー１２〜１５の出力値を用いて計測した各種生体情報や環境情報の計測結果を時系列で記憶する。この計測結果データ３０３は、第１計測結果データ（主信号）３０５と、第２計測結果データ（副信号）３０７とを含む。

［処理の流れ］
図１３は、生体情報処理装置１が行う処理の流れを示すフローチャートである。ここで説明する処理は、処理部２００が記憶部３００から生体情報処理プログラム３０１を読み出して実行し、生体情報処理装置１の各部を動作させることで実現できる。計測に先立ち、生体情報処理装置１はユーザーに装着される。

先ず、第１計測結果取得部２０１が、主信号となる第１計測結果を取得する処理を開始する（ステップＳ１）。例えば、熱流センサー１３から皮膚温度の計測値を取得する。ここでの処理により、第１計測結果データ３０５にデータが格納されていく。

また、第２計測結果取得部２０３が、副信号となる第２計測結果を取得する処理を開始する（ステップＳ３）。例えば、環境温度センサー１２から環境温度の計測値を取得する。ここでの処理により、第２計測結果データ３０７にデータが格納されていく。

その後、例えば所定時間分（例えば分単位や時間単位でもよいし、１日分やそれ以上の時間分であってもよい）の第１計測結果および第２計測結果が溜まったタイミングにおいて、ステップＳ５〜ステップＳ１７の複合信号処理を行う。

先ず、変動度算出部２０５が、サンプリング点毎に第１計測結果の傾きを算出する（ステップＳ５）。そして、得られた傾きの標準偏差を算出して主信号の変動度を得る（ステップＳ７）。また、変動度算出部２０５は、サンプリング点毎に第２計測結果の傾きを算出する（ステップＳ９）。そして、得られた傾きの標準偏差を算出して副信号の変動度を得る（ステップＳ１１）。

続いて、影響度算出部２０７が、ステップＳ７で算出した主信号の変動度と、ステップＳ１１で算出した副信号の変動度とから、第１計測結果に対する第２計測結果の影響度Ｅ（ｔ）を各サンプリング点について算出する（ステップＳ１３）。そして、閾値判定部２０９が、判定用閾値を用いて影響度Ｅ（ｔ）を閾値判定し、影響度Ｅ（ｔ）が閾値用判定を超えているサンプリング点を抽出することで影響付与期間を判定する（ステップＳ１５）。そして、第１計測結果補正部２１１が、影響付与期間の第１計測結果を削除・補間して補正する（ステップＳ１７）。

その後は、計測を終了するまでの間は（ステップＳ１９：ＮＯ）、ステップＳ５に戻って複合信号処理を繰り返す。終了する場合は（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、本処理を終える。

以上説明したように、本実施形態によれば、目的の生体情報に外乱要素の影響が及んだ影響付与期間を判定し、影響付与期間の生体情報を補正することができる。したがって、第１計測結果から外乱の影響を適正に除去することができる。これによれば、生体リズムに伴う所望の生体情報の周期変動を精度良く抽出し、生体リズムを取得することが可能となる。

なお、上記した実施形態では、主信号（第１計測結果）が皮膚温度の計測値であり、副信号（第２計測結果）が環境温度の計測値の場合を例示したが、主信号と副信号の組合せは、目的の生体情報と、その外乱となり得る外乱要素に応じて適宜選択してよい。別の組合せで第１計測結果を補正する場合も、上記した皮膚温度と環境温度の組合せの場合と同様の複合信号処理を適用できる。

例えば、目的の生体情報を皮膚温度とする場合、外乱要素は、湿度等の別の環境情報としてもよい。あるいは、外乱要素は、脈拍数や身体活動量等の別の生体情報としてもよい。ユーザーが運動したことに起因する体温（皮膚温度）の変動は、皮膚温度の計測結果から生体リズムを取得する場合に外乱となる。そのため、脈拍数や身体活動量を副信号として用いることで、その影響が及んだ皮膚温度の計測値を補正することができる。ここで、本例のように第１計測結果と第２計測結果の単位が異なる場合には、影響度の算出に先立ち各計測結果を正規化する前処理を行うとよい。

また、複数の外乱要素の計測結果を第２計測結果として用いてもよい。例えば、主信号を皮膚温度の計測値とし、副信号を環境温度や湿度、脈拍数、身体活動量等の複数の計測値としてもよい。

また、主信号と副信号の組合せの別の例として、例えば、収縮期血圧を主信号（第１計測結果）、脈拍数を副信号（第２計測結果）としてもよい。一般に、運動時は血圧が上昇することが知られており、生体リズムを取得する場合に外乱となる。そして、運動時には脈拍が上昇し、安静時には脈拍は下降するため、目的の生体情報が血圧である場合、脈拍数は外乱要素となる。

本変形例では、図１２の第１計測結果取得部２０１は、光センサー１５とともに第１計測部を構成して受光部１５５の出力値から収縮期血圧を算出する。一方、第２計測結果取得部２０３は、光センサー１５とともに第２計測部を構成し、受光部１５５の出力値から脈拍数を算出する。

先ず、次式（１１），（１２）に示すように、１［ｓｅｃ］毎の各サンプリング点において第１計測結果として得られる収縮期血圧の計測値ＢＰ_ｓｙｓ（ｔ）を主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）、第２計測結果として得られる脈拍数の計測値ＰＵＬ（ｔ）を副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）と定義する。

図１４は、収縮期血圧および脈拍数の各計測値をグラフ化した図である。図６で説明した場合と同様に、収縮期血圧に発現する生体リズムを把握するためには、収縮期血圧の計測値から脈拍数の影響を除去する必要がある。

そのための影響付与期間の判定、詳しくは、収縮期血圧の計測値に脈拍数の影響が及んだ影響付与期間の判定は、上記した実施形態と同様に行うことができる。先ず、式（３），（４）に従って、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の傾きｍ_ｍａｉｎ（ｔ）を算出し、副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の傾きｍ_ｓｕｂ（ｔ）を算出する。図１５に、図１４の収縮期血圧および脈拍数からそれぞれ算出した収縮期血圧の傾きと脈拍数の傾きを示す。

続いて、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の傾きｍ_ｍａｉｎ（ｔ）と副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の傾きｍ_ｓｕｂ（ｔ）のそれぞれについて式（５），（６）に従い標準偏差を算出し、主信号Ｓ_ｍａｉｎ（ｔ）の変動度と副信号Ｓ_ｓｕｂ（ｔ）の変動度とを得る。図１６に、図１５の収縮期血圧の傾きおよび脈拍数の傾きからそれぞれ算出した収縮期血圧の変動度と脈拍数の変動度を示す。上記したように、脈拍数が変動している場合、それが運動によるものであれば、収縮期血圧にもその運動の影響が及んでいると考えられる。しかし、脈拍数が変動したからといって、必ずしも運動によるものとは限らない。そのため、図１６に示すように、収縮期血圧が変動しているときと、脈拍数が変動しているときとは必ずしも一致していない。

収縮期血圧および脈拍数のそれぞれについて変動度を算出したならば、式（７）に従い、収縮期血圧に対する脈拍数の影響度Ｅ（ｔ）を算出する。図１７に、図１６の収縮期血圧の変動度および脈拍数の変動度からそれらの積として算出した影響度を示す。

以上のようにして影響度Ｅ（ｔ）を求めたならば、影響度Ｅ（ｔ）を閾値判定する。例えば、図１７に示す判定用閾値Ｔｈ３を用いて影響付与期間を判定する。具体的な判定用閾値Ｔｈ３の値は、最適な値を適宜設定してよい。

なお、本例においても、影響度は、変動度の積に限定されない。例えば、式（８）や式（９）、式（１０）を選択的に用いて影響度を算出してもよい。

図１８は、式（９）を用い、図１７の影響度Ｅ（ｔ）に相関係数ｒ（ｔ）を乗じて修正した影響度Ｅ´´（ｔ）を示す図である。ここで、図１７の影響度Ｅ（ｔ）を例えば図１８の影響度Ｅ´´（ｔ）と比較すると、影響度Ｅ（ｔ）では、時間帯Ｔ４において、判定用閾値Ｔｈ３を超える高いピークが現れている。一方、図１８に示すように、同じ時間帯Ｔ４の影響度Ｅ´´（ｔ）は、負の値となっている。この時間帯Ｔ４の変動度をみると、図１６に示すように、収縮期血圧では下に凸となっている一方、脈拍数では上に凸となっており、負の相関があることから、前後区間の相関が考慮される影響度Ｅ´´（ｔ）は負の値となる。これに対し、式（７）により算出される影響度Ｅ（ｔ）は、前後区間の相関が考慮されないために高いピークが現れてしまっている。

ここで、運動時の血圧変動は脈拍数の変動と正の相関を示すはずであり、負の相関時は影響付与期間には該当しない。原因としては、例えば、自律神経等の影響で脈拍が上昇し、血圧が低下したものと考えられる。したがって、本変形例の場合、式（９）により影響度Ｅ´´（ｔ）を算出することで、式（７）により影響度Ｅ（ｔ）を算出した場合と比べて影響付与期間をより正確に判定することが可能となる。なお、負の相関のあるところを影響付与期間として判定したい場合、具体的には、主信号とする生体情報と副信号とする環境情報や他の生体情報等との関係が外乱時において負の相関を示すことが事前にわかっているのであれば、判定用閾値を負の値に設定し、これを下回るサンプリング点を抽出する等して影響付与期間を判定するとしてもよい。

また、特定の組合せ（例えば上記した皮膚温度と環境温度や、収縮期血圧と脈拍数等）について複合信号処理を行う場合に限らず、生体情報処理装置１が計測可能な生体情報の各々を主信号（第１計測結果）とし、それ以外の環境情報や他の生体情報を副信号（第２計測結果）とする全ての組合せを対象に複合信号処理を行い、組合せ毎に主信号とした生体情報を補正するようにしてもよい。

あるいは、主信号とする生体情報と、副信号とする外乱要素との組合せを予め設定しておき、設定された組合せについて複合信号処理を行うのでもよい。これは、生体情報の種類に応じて、生物学的又は物理学的に外乱となり得る環境情報や他の生体情報が限定されるためである。例えば、目的の生体情報が皮膚温度の場合、上記した環境温度や脈拍数、身体活動量、湿度等が外乱となり得る一方で、血圧や気圧、ＳｐＯ２等は皮膚温度の外乱要素とは考え難い。このように組合せを予め設定しておくことによれば、全ての組合せを対象に複合信号処理を行う場合と比べて消費電力を低減しつつ、目的の生体情報の計測結果から外乱の影響を適正に除去することができる。

また、上記した実施形態では、１日周期の生体リズムを取得する場合を例示したが、生体リズムには、１ヶ月程度の周期のもの（インフラディアンリズム）や、数十分から数時間程度の周期のもの（ウルトラディアンリズム）等、様々な周期のものが知られており、これらの生体リズムを取得する場合にも同様に適用できる。

１…生体情報処理装置、１０…センサー部、１２…環境温度センサー、１３…熱流センサー、１４…モーションセンサー、１５…光センサー、１１１…操作部、１１３…表示部、１１５…通信部、２００…処理部、２０１…第１計測結果取得部、２０２…第２計測結果取得部、２０５…変動度算出部、２０７…影響度算出部、２０９…閾値判定部、２１１…第１計測結果補正部、３００…記憶部、３０１…生体情報処理プログラム、３０３…計測結果データ、３０５…第１計測結果データ、３０７…第２計測結果データ

Claims (10)

1. 生体情報を計測する第１計測部と、
   前記第１計測部とは異なる計測対象を計測する第２計測部と、
   前記第１計測部の第１計測結果と、前記第２計測部の第２計測結果とに基づいて、前記第１計測結果に前記第２計測部の計測対象の影響が及んだ影響付与期間を判定し、当該影響付与期間の前記第１計測結果を補正する計測制御部と、
   を備えた生体情報処理装置。
2. 前記計測制御部は、前記第１計測結果に対する前記第２計測結果の影響度を算出することと、前記影響度を閾値判定することと、を行い、前記閾値判定の判定結果から前記影響付与期間を判定する、
   請求項１に記載の生体情報処理装置。
3. 前記計測制御部は、前記第１計測結果に基づき所定時間毎の前記第１計測結果の傾きの標準偏差を算出することと、前記第２計測結果に基づき所定時間毎の前記第２計測結果の傾きの標準偏差を算出することと、を行い、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差とを用いて前記影響度を算出する、
   請求項２に記載の生体情報処理装置。
4. 前記計測制御部は、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差との積を前記影響度として算出する、
   請求項３に記載の生体情報処理装置。
5. 前記計測制御部は、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差との和を前記影響度として算出する、
   請求項３に記載の生体情報処理装置。
6. 前記計測制御部は、前記第１計測結果と前記第２計測結果の間の相関係数を算出することと、前記影響度に前記相関係数を乗じて前記影響度を修正することと、を行う、
   請求項４又は５に記載の生体情報処理装置。
7. 前記計測制御部は、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差とを用いて前記相関係数を算出する、
   請求項６に記載の生体情報処理装置。
8. 前記計測制御部は、前記第１計測結果に基づき所定時間毎の前記第１計測結果の傾きの標準偏差を算出することと、前記第１計測結果と前記第２計測結果の間の相関係数を算出することと、を行い、前記第１計測結果に係る標準偏差に前記相関係数を乗じることで前記影響度を算出する、
   請求項２に記載の生体情報処理装置。
9. 前記計測制御部は、前記第２計測結果に基づき所定時間毎の前記第２計測結果の傾きの標準偏差を算出すること、を行い、前記第１計測結果に係る標準偏差と前記第２計測結果に係る標準偏差とを用いて前記相関係数を算出する、
   請求項８に記載の生体情報処理装置。
10. 生体情報を計測する第１計測部と、前記第１計測部とは異なる計測対象を計測する第２計測部とを備えた装置が、前記生体情報を処理するための生体情報処理方法であって、
    前記第１計測部の第１計測結果と、前記第２計測部の第２計測結果とに基づいて、前記第１計測結果に前記第２計測部の計測対象の影響が及んだ影響付与期間を判定し、当該影響付与期間の前記第１計測結果を補正すること、
    を含む生体情報処理方法。

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