JP2018050827A - 電子機器、プログラム及び制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電子機器で脈波を測定する場合、電子機器を手首に装着する必要があり、被検者にとって煩雑さを低減可能な電子機器、プログラム及び制御方法を提供する。【解決手段】電子機器１００は、電子機器１００のモーションファクタを検出するセンサ１３０と、当接部が電子機器１００に対して固定され且つ被検部位に当接した状態でセンサ１３０が検出したモーションファクタに基づき、生体情報を測定する制御部１４０と、を備える。【選択図】図４

Description

本開示は、生体情報を測定する電子機器、プログラム及び制御方法に関する。

従来、被検者の手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。例えば、特許文献１には、被検者が手首に装着することにより、被検者の脈拍を測定する電子機器が記載されている。

特開２００２−３６０５３０号公報

しかしながら、従来の電子機器で脈拍を測定する場合、電子機器を手首に装着することが必要であった。電子機器の装着は、被検者にとって煩雑に感じされる場合があった。

かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、煩雑さを低減可能な電子機器、プログラム及び制御方法を提供することにある。

一態様の電子機器は、センサと、制御部とを備える。前記センサは、前記電子機器のモーションファクタを検出する。前記制御部は、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する。

一態様のプログラムは、電子機器に、検出するステップと、測定するステップとを実行させる。前記検出するステップは、前記電子機器のモーションファクタを検出する。前記測定するステップは、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する。

一態様の制御方法は、電子機器により実行される制御方法であって、検出するステップと、測定するステップとを含む。前記検出するステップは、前記電子機器のモーションファクタを検出する。前記測定するステップは、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する。

本開示に係る電子機器、プログラム及び制御方法によれば、煩雑さを低減可能である。

本開示の一実施形態に係る電子機器の外観を示す概略斜視図である。 図１の電子機器の外観を示す概略正面図である。 図１の電子機器の外観を示す概略背面図である。 図１の電子機器の概略構成を示す機能ブロック図である。 図１の電子機器によるモーションファクタの取得態様の一例を示す図である。 被検部位と当接部との当接状態の一例を示す図である。 当接部の形状の例を示す図である。 図１の電子機器による脈波の測定処理について説明するための模式図である。 図１の電子機器による脈波の測定処理の手順を示すフロー図である。 センサで取得された脈波の一例を示す図である。 算出されたＡＩの時間変動を示す図である。 算出されたＡＩと血糖値の測定結果を示す図である。 算出されたＡＩと血糖値の関係を示す図である。 算出されたＡＩと中性脂肪値の測定結果を示す図である。 血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定する手順を示すフロー図である。 本開示の一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。 当接部が電子機器の保持具に固定された場合の一例を示す図である。 格納構造を有する電子機器の一例を示す図である。 格納構造を有する電子機器の一例を示す図である。 固定位置を調整可能な構造を有する電子機器の一例を示す図である。

以下、本開示の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る電子機器１００の外観を示す概略斜視図である。図２は、電子機器１００の外観を示す概略正面図である。図３は、電子機器１００の外観を示す概略背面図である。一実施形態に係る電子機器１００は、例えば図１から図３に示すように、スマートフォン等の携帯電話機により構成される。ただし、電子機器１００は、携帯電話機に限られず、他の任意の電子機器により構成されてよい。

電子機器１００は、被検者の被検部位において生体情報を測定する。被検部位は、例えば被検者の手首であってよい。電子機器１００は、被検部位である手首の血管において、生体情報を測定する。例えば、電子機器１００は、被検者の橈骨動脈又は尺骨動脈の少なくともいずれかにおいて、生体情報を測定してよい。

電子機器１００が測定する生体情報は、例えば、血液成分、脈波、脈拍及び脈波伝搬速度の少なくともいずれかを含む。血液成分は、例えば糖代謝の状態及び脂質代謝の状態を含む。糖代謝の状態は、例えば血糖値を含む。脂質代謝の状態は、例えば脂質値を含む。脂質値は、中性脂肪、総コレステロール、ＨＤＬ（High Density Lipoprotein）コレステロール及びＬＤＬ（Low Density Lipoprotein）コレステロール等を含む。電子機器１００は、例えば、被検者の脈波を生体情報として取得し、取得した脈波に基づいて、血液成分等の生体情報を測定する。

図１から図３に示すように、電子機器１００は、外観形状が概略長方形状をなすハウジング１０１を備える。電子機器１００は、正面１０１Ａ側に、タッチスクリーンディスプレイ１０２と、ボタン１０３Ａ〜１０３Ｃと、照度センサ１０４と、近接センサ１０５と、レシーバ１０６と、マイク１０７と、第１カメラ１０８とを有する。また、電子機器１００は、背面１０１Ｂ側に、第２カメラ１０９と、当接部１１０と、支持部１２０とを有する。電子機器１００は、ボタン１０３Ｅ及び１０３Ｆを、側面１０１Ｃに備える。

タッチスクリーンディスプレイ１０２は、ディスプレイ１０２Ａと、タッチスクリーン１０２Ｂとを有する。ディスプレイ１０２Ａは、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（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１０２Ａ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１０２Ｂは、タッチスクリーン１０２Ｂ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１０２Ｂは、複数の指、又はスタイラスペン等がタッチスクリーン１０２Ｂ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１０２Ｂ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、及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及び接近を検出することができる。

電子機器１００は、タッチスクリーン１０２Ｂ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、及び接触が行われた位置の経時変化等に基づいて、例えばタッチ及びフリック等の多様なジェスチャの種別を判別できる。電子機器１００は、タッチスクリーン１０２Ｂを介して判別するジェスチャに応じた動作を実行する。判別されるジェスチャに従って電子機器１００が実行する動作は、例えばタッチスクリーンディスプレイ１０２に表示されている画面等に応じて異なる。

ボタン１０３Ａ〜１０３Ｃは、ホームボタン、バックボタン又はメニューボタンを含む。一実施形態では、ボタン１０３Ａ〜１０３Ｃとしてタッチセンサ型のボタンが採用されてよい。ボタン１０３Ｅ及び１０３Ｆは、音量ボタンを含む。

照度センサ１０４は、照度を検出する。照度とは、例えば、光の強さ、明るさ又は輝度等である。照度センサ１０４は、例えば、ディスプレイ１０２Ａの輝度の調整に用いられる。

近接センサ１０５は、近隣の物体の存在を非接触で検出する。近接センサ１０５は、例えば、タッチスクリーンディスプレイ１０２に顔が近付けられたことを検出する。

レシーバ１０６は、例えば電子機器１００を用いた通話時等に、電気信号を音声に変換して出力する音声出力部を含む。

マイク１０７は、例えば電子機器１００を用いた通話時又は音声の録音時等に、ユーザの発した音声を電気信号に変換する音声入力部を含む。

第１カメラ１０８は、正面１０１Ａ側に面している物体を撮影するための、いわゆるインカメラを含む。第２カメラ１０９は、背面１０１Ｂ側に面している物体を撮影するための、いわゆるアウトカメラを含む。

当接部１１０及び支持部１２０は、背面１０１Ｂから突出する部材を含む。当接部１１０及び支持部１２０は、背面１０１Ｂにおいて、電子機器１００に対して固定されている。当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかは、例えば電子機器１００に対して着脱不可能に備えられていてもよい。当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかは、例えば電子機器１００に対して着脱可能に構成されていてもよい。この場合、被検者は、電子機器１００を用いて生体情報を測定する際に、当接部１１０及び支持部１２０を電子機器１００に装着し、生体情報を測定しない場合には、当接部１１０及び支持部１２０を電子機器１００から取り外してよい。

当接部１１０及び支持部１２０は、背面１０１Ｂにおいて、背面１０１Ｂの短辺方向に沿って直線状に延在するように固定されている。当接部１１０及び支持部１２０の背面１０１Ｂの短辺方向における長さは、例えば背面１０１Ｂの短辺の長さよりも短くてよい。また、当接部１１０と支持部１２０との、背面１０１Ｂにおける短辺方向における長さの関係は、適宜定めることができる。例えば、当接部１１０の背面１０１Ｂにおける短辺方向の長さは、支持部１２０の背面１０１Ｂにおける短辺方向の長さよりも短くてもよく、または長くてもよい。また、当接部１１０の背面１０１Ｂにおける短辺方向の長さと、支持部１２０の背面１０１Ｂにおける短辺方向の長さとは、等しくてもよい。

当接部１１０は、電子機器１００により生体情報が測定される際に、被検部位に当接する。すなわち、当接部１１０は、生体情報の測定時に、例えば手首において、橈骨動脈又は尺骨動脈に対向する部位に当接する。

支持部１２０は、電子機器１００により生体情報が測定される際に、当接部１１０とは異なる位置で被検者に当接する。支持部１２０は、例えば当接部１１０とは異なる位置で被検者の手首に当接する。支持部１２０は、被検者に当接することにより、当接部１１０の被検部位に対する当接状態を支持する。なお、電子機器１００は、支持部１２０を複数備えていてもよい。複数の支持部１２０は、例えば、直線状に配置される。当接部１１０及び支持部１２０による被検部位への当接態様の詳細については、後述する。

図４は、図１の電子機器１００の概略構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、電子機器１００は、タッチスクリーンディスプレイ１０２と、照度センサ１０４と、近接センサ１０５と、レシーバ１０６と、マイク１０７と、第１カメラ１０８と、第２カメラ１０９と、センサ１３０と、制御部１４０と、電源部１４１と、記憶部１４２と、通信部１４３と、報知部１４４とを備える。本実施形態では、センサ１３０、制御部１４０、電源部１４１、記憶部１４２、通信部１４３及び報知部１４４は、ハウジング１０１の内部に含まれる。

センサ１３０は、電子機器１００の変位を、モーションファクタとして検出する。センサ１３０は、例えば角速度センサである。ただし、センサ１３０は、角速度センサに限られない。センサ１３０は、モーションファクタである電子機器１００の角度変位を検出できればよい。電子機器１００は、角速度センサに代えて、例えば加速度センサ、角度センサ又はその他のモーションセンサを備えていてもよい。また、電子機器１００は、ここで示したセンサを、複数種類備えていてもよい。モーションファクタは、センサ１３０により取得される加速度及び角速度の少なくともいずれかを含んでよい。

制御部１４０は、電子機器１００の各機能ブロックをはじめとして、電子機器１００の全体を制御及び管理するプロセッサを含む。制御部１４０は、制御手順を規定したプログラム及び被検者の生体情報を測定するプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含む。このようなプログラムは、例えば記憶部１４２等の記憶媒体に格納される。

制御部１４０は、角速度センサであるセンサ１３０からモーションファクタを取得する。モーションファクタは、被検部位における脈動に基づく電子機器１００の動作を示す指標を含む。制御部１４０は、モーションファクタに基づいて、被検者の脈動を生成する。制御部１４０は、被検者の脈動に基づいて、生体情報を測定する。制御部１４０は、報知部１４４からデータの報知を行ってもよい。制御部１４０による生体情報の測定処理の詳細については、後述する。

電源部１４１は、例えばリチウムイオン電池並びにその充電及び放電のための制御回路等を備え、電子機器１００全体に電力を供給する。

記憶部１４２は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部１４２は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的（non-transitory）な記憶媒体を含んでよい。記憶部１４２は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部１４２は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク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。記憶部１４２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。記憶部１４２は、各種情報や電子機器１００を動作させるためのプログラム等を記憶するとともに、ワークメモリとしても機能する。記憶部１４２は、例えば生体情報の測定結果を記憶してもよい。

通信部１４３は、外部装置と有線通信又は無線通信を行うことにより、各種データの送受信を行う。通信部１４３は、例えば、健康状態を管理するために被検者の生体情報を記憶する外部装置と通信を行い、電子機器１００が測定した生体情報の測定結果等を、当該外部装置に送信する。

報知部１４４は、音及び振動等で情報を報知する。報知部１４４は、スピーカ及び振動子等により構成されていてもよい。また、タッチスクリーンディスプレイ１０２が画像を表示することにより情報を報知する報知部として機能してもよい。

次に、電子機器１００による生体情報の測定処理の詳細について説明する。電子機器１００は、電子機器１００に固定された当接部１１０が被検部位に当接した状態でモーションファクタを取得し、取得したモーションファクタに基づいて、生体情報を測定する。電子機器１００は、電子機器１００に固定された支持部１２０が被検部位とは異なる位置で被検者に当接した状態で、モーションファクタを取得してよい。

生体情報の測定にあたり、電子機器１００は、例えば被検者による入力操作に基づき、生体情報の測定処理が可能な状態になる。生体情報の測定処理が可能な状態とは、例えば生体情報を測定するためのアプリケーションが起動された状態等をいう。被検者は、生体情報の測定処理を可能な状態にして、電子機器１００によるモーションファクタの取得を開始させる。

図５は、電子機器１００によるモーションファクタの取得態様の一例を示す図である。図５に一例として示すように、被検者は、机等の台に腕を載せて、腕に電子機器１００を立て掛けるようにして、電子機器１００にモーションファクタを取得させる。このとき、図６に示すように、電子機器１００の側面視における電子機器１００と腕との接触状態において、当接部１１０が被検部位に当接する。被検部位は、例えば手首の血管が存在する皮膚上の位置であってよい。被検部位は、例えば橈骨動脈又は尺骨動脈が存在する皮膚上の位置であってよい。すなわち、当接部１１０は、橈骨動脈又は尺骨動脈に対向する皮膚上の位置に当接してよい。また、図６に示すように、電子機器１００によるモーションファクタの取得状態において、支持部１２０は、当接部１１０とは異なる位置で被検者の手首に当接する。

図５及び図６に示すように電子機器１００を手首に当接させた場合、電子機器１００は、被検者の脈動に基づく血管の拡張及び収縮の動きに応じて変位する。電子機器１００は、手首に当接する支持部１２０を支点として、図６において矢印で示すように、側面視において、台に当接していない上端１００Ａ側が回転するように変位する。電子機器１００が備えるセンサ１３０は、電子機器１００の変位を検出することにより、被検者の脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化を体表面から波形としてとらえたものである。

被検者は、モーションファクタの取得時において、血管の動きを妨げないように電子機器１００を被検部位に当接させてよい。例えば、被検者は、電子機器１００による荷重により血管の動きが妨げられないように、電子機器１００と台との角度を調節してよい。

当接部１１０は、電子機器１００による血管の動きを取得可能な任意の形状であってよい。図７は、当接部１１０の形状の例を示す図である。図７には、電子機器１００の側面視における被検者の腕の断面と、被検部位に当接する当接部１１０との例が示されている。

当接部１１０は、例えば図７（ａ）に示すように、被検部位に当接する当接面１１０ａが平面形状であってよい。当接部１１０は、例えば図７（ｂ）及び（ｃ）に示すように、少なくとも一部が血管の形状に応じた形状であってもよい。血管の形状に応じた形状とは、血管の形状に適合した形状を意味する。

図７（ｂ）に示す例では、被検部位に当接する当接面１１０ａは、側面視において、血管の形状に応じたテーパ形状である。当接面１１０ａがテーパ形状を有する場合、被検者は、当接面１１０ａのテーパ部を被検部位に当接させて、電子機器１００によるモーションファクタの取得を実行させる。

図７（ｃ）に示す例では、被検部に当接する当接面１１０ａは、側面視において、血管の形状に応じた窪みを有する形状である。当接面１１０ａが窪みを有する場合、被検者は、当接面１１０ａの窪みに被検部位を当接させて、電子機器１００によるモーションファクタの取得を実行させる。なお、当接面１１０ａの形状は、ここで示した例に限られない。

当接部１１０が当接面１１０ａにおいて血管の形状に応じた形状を有することにより、当接部１１０の血管との位置関係が定まりやすくなるため、被検者は、当接部１１０を適切な被検部位に当接させやすくなる。また、当接部１１０が当接面１１０ａにおいて血管の形状に応じた形状を有することにより、当接部１１０の血管との位置関係が定まりやすくなるため、電子機器１００は血管の動きに基づくモーションファクタをより正確に取得しやすくなる。また、当接部１１０が当接面１１０ａにおいて血管の形状に応じた形状を有することにより、生体情報の測定時において血管の形状が、当接面１１０ａから加わる外力によって変形しにくくなる。

当接部１１０は、少なくとも一部が被検部位の形状に応じた形状であってもよい。被検部位の形状に応じた形状とは、手首等の被検部位の形状に適合した形状を意味する。この場合、当接部１１０の被検部位との位置関係が定まりやすくなるため、被検者は、当接部１１０を適切な被検部位に当接させやすくなる。

電子機器１００は、当接部１１０が被検部位に当接された状態において、脈波の測定処理を行う。図８は、電子機器１００による脈波の測定処理について説明するための模式図である。図９は、電子機器１００による脈波の測定処理の手順を示すフロー図である。図８において、横軸は時間を示し、縦軸は脈波に基づくセンサ１３０である角速度センサの出力（ｒａｄ／秒）を模式的に示すものである。図８では、角速度センサの出力は、各脈波のピークのみを示している。

被検者は、時刻ｔ₀において、電子機器１００に対して脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ったとする。すなわち、電子機器１００は、時刻ｔ₀において生体情報の測定処理が可能な状態となり、脈波の測定処理を開始したとする。被検者は、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行った後、図５に示したように、当接部１１０を被検部位に当接させる。

電子機器１００では、制御部１４０が、脈波測定処理を開始すると、被検者の血管の脈動に応じたセンサ１３０の出力を検出する。測定開始直後の所定期間（図８における時刻ｔ₀から時刻ｔ₁まで）は、被検者が当接部１１０を被検部位に接触させる位置を調整させること等により、センサ１３０の出力が安定しない。この期間は脈波を正確に取得できない。そのため、電子機器１００は、この期間に測定された脈波を、例えば生体情報である血液成分の測定に使用しなくてもよい。電子機器１００は、例えば、この期間に測定された脈波を記憶部１４２に記憶しなくてもよい。

制御部１４０は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出したか否かを判定する（図９のステップＳ１０１）。所定回数は、図８に示す例では４回であるが、これに限られない。また、安定した脈波は、例えば、各脈波のピーク出力のばらつき及び／又は各脈波のピーク同士の間隔のばらつきが、所定の誤差範囲内となる脈波をいう。ピーク同士の間隔における所定の誤差範囲は、例えば±１５０ｍｓｅｃであるが、これに限られない。図８に示す例では、制御部１４０が、時刻ｔ₁から時刻ｔ₂まで、各脈波のピーク同士の間隔のばらつきが４回連続で±１５０ｍｓｅｃ以内となる脈波を検出した場合の例を示している。

制御部１４０は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出したと判定した場合（図９のステップＳ１０１のＹｅｓ）、脈波の取得を開始する（ステップＳ１０２）。すなわち、制御部１４０は、血液成分を測定するために使用する脈波を取得する。脈波取得開始時刻は、例えば図８では時刻ｔ₃である。制御部１４０は、このようにして取得した脈波を記憶部１４２に記憶してもよい。電子機器１００は、このように所定回数連続して安定した脈波を検出したと判定した場合に脈波の取得を開始するため、実際には被検者が電子機器１００を接触させていない場合等における、誤検出を防止しやすくなる。

制御部１４０は、脈波の取得を開始した後、脈波取得の終了条件が満たされると、脈波の取得を終了する。終了条件は、脈波の取得を開始した後、例えば所定時間が経過した場合であってもよい。終了条件は、例えば、所定の脈拍数分の脈波を取得した場合であってもよい。なお終了条件は、これに限られず他の条件が適宜設定されてもよい。図８に示す例では、制御部１４０は、時刻ｔ₃から所定時間（例えば８秒又は１５秒）経過後の時刻ｔ₄において脈波の取得を終了する。これにより、図９に示すフローは終了する。

なお、制御部１４０は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出していないと判定した場合（図９のステップＳ１０１のＮｏ）、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間経過したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間（例えば３０秒）経過していないと制御部１４０が判定した場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、図９に示すフローは、ステップＳ１０１に移行する。

一方、制御部１４０は、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間経過しても、安定した脈波を検出できない場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、自動的に測定処理を終了（タイムアウト）して、図９のフローを終了する。

図１０は、電子機器１００を用いて被検部位（手首）で取得された脈波の一例を示す図である。図１０は、センサ１３０を脈動の検知手段として用いた場合のものである。図１０は、センサ１３０である角速度センサで取得された角速度を積分したものである。図１０において、横軸は時間、縦軸は角度を表す。取得された脈波は、例えば被検者の体動が原因のノイズを含む場合があるので、ＤＣ（Direct Current）成分を除去するフィルタによる補正を行い、脈動成分のみを抽出してもよい。

電子機器１００は、取得された脈波から、脈波に基づく指標を算出し、脈波に基づく指標を用いて、血液成分を測定する。取得された脈波から、脈波に基づく指標を算出する方法を、図１０を用いて説明する。脈波の伝播は、心臓から押し出された血液による拍動が、動脈の壁や血液を伝わる現象である。心臓から押し出された血液による拍動は、前進波として手足の末梢まで届き、その一部は血管の分岐部、血管径の変化部等で反射され反射波として戻ってくる。脈波に基づく指標は、例えば、前進波の脈波伝播速度ＰＷＶ（Pulse Wave Velocity）、脈波の反射波の大きさＰＲ、脈波の前進波と反射波との時間差Δｔ、脈波の前進波と反射波との大きさの比で表されるＡＩ（Augmentation Index）等である。

図１０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。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。図１０において、Ｐ_Fnは脈拍毎の前進波による脈波のピークの大きさ、Ｐ_Rnは脈拍毎の反射波による脈波のピークの大きさ、Ｐ_Snは脈拍毎の脈波の最小値である。また、図１０において、Ｔ_PRは脈拍のピークの間隔である。

脈波に基づく指標とは、脈波から得られる情報を定量化したものを含む。例えば、脈波に基づく指標の一つであるＰＷＶは、上腕と足首等、２点の被検部位で測定された脈波の伝播時間差と２点間の距離とに基づいて算出される。具体的には、ＰＷＶは、動脈の２点における脈波（例えば上腕と足首）を同期させて取得し、２点の距離の差（Ｌ）を２点の脈波の時間差（ＰＴＴ）で除して算出される。例えば、脈波に基づく指標の一つである反射波の大きさＰ_Rは、反射波による脈波のピークの大きさＰ_Rnを算出してもよいし、ｎ回分を平均化したＰ_Raveを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つである脈波の前進波と反射波との時間差Δｔは、所定の脈拍における時間差Δｔ_nを算出してもよいし、ｎ回分の時間差を平均化したΔｔ_aveを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つであるＡＩは、反射波の大きさを前進波の大きさで除したものであり、ＡＩ_n＝（Ｐ_Rn−Ｐ_Sn）／（Ｐ_Fn−Ｐ_Sn）で表わされる。ＡＩ_nは脈拍毎のＡＩである。ＡＩは、例えば、脈波の測定を数秒間行い、脈拍毎のＡＩ_n（ｎ=１〜ｎの整数）の平均値ＡＩ_aveを算出し、脈波に基づく指標としてもよい。

脈波伝播速度ＰＷＶ、反射波の大きさＰ_R、前進波と反射波との時間差Δｔ、及びＡＩは、血管壁の硬さに依存して変化するため、動脈硬化の状態の推定に用いることができる。例えば、血管壁が硬いと、脈波伝播速度ＰＷＶは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、反射波の大きさＰ_Rは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、前進波と反射波との時間差Δｔは小さくなる。例えば、血管壁が硬いと、ＡＩは大きくなる。さらに、電子機器１００は、これらの脈波に基づく指標を用いて、動脈硬化の状態を推定できると共に、血液の流動性（粘性）を推定することができる。特に、電子機器１００は、同一被検者の同一被検部位、及び動脈硬化の状態がほぼ変化しない期間（例えば数日間内）において取得された脈波に基づく指標の変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。ここで血液の流動性とは、血液の流れやすさを示し、例えば、血液の流動性が低いと、脈波伝播速度ＰＷＶは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、反射波の大きさＰＲは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、前進波と反射波との時間差Δｔは大きくなる。例えば、血液の流動性が低いと、ＡＩは小さくなる。

一実施形態では、脈波に基づく指標の一例として、電子機器１００が、脈波伝播速度ＰＷＶ、反射波の大きさＰ_R、前進波と反射波との時間差Δｔ、及びＡＩを算出する例を示したが、脈波に基づく指標はこれに限ることはない。例えば、電子機器１００は、脈波に基づく指標として、後方収縮期血圧を用いてもよい。

図１１は、算出されたＡＩの時間変動を示す図である。一実施形態では、脈波は、角速度センサを備えた電子機器１００を用いて約５秒間取得された。制御部１４０は、取得された脈波から脈拍毎のＡＩを算出し、さらにこれらの平均値ＡＩ_aveを算出した。一実施形態では、電子機器１００は、食事前及び食事後の複数のタイミングで脈波を取得し、取得された脈波に基づく指標の一例としてＡＩの平均値（以降ＡＩとする）を算出した。図１１の横軸は、食事後の最初の測定時間を０として、時間の経過を示す。図１１の縦軸は、その時間に取得された脈波から算出されたＡＩを示す。

電子機器１００は、食事前、食事直後、及び食事後３０分毎に脈波を取得し、それぞれの脈波に基づいて複数のＡＩを算出した。食事前に取得された脈波から算出されたＡＩは約０．８であった。食事前に比較して、食事直後のＡＩは小さくなり、食事後約１時間でＡＩは最小の極値となった。食事後３時間で測定を終了するまで、ＡＩは徐々に大きくなった。

電子機器１００は、算出されたＡＩの変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。例えば血液中の赤血球、白血球、血小板が団子状に固まる、又は粘着力が大きくなると、血液の流動性は低くなる。例えば、血液中の血漿の含水率が小さくなると、血液の流動性は低くなる。これらの血液の流動性の変化は、例えば、後述する糖脂質状態や、熱中症、脱水症、低体温等の被検者の健康状態によって変化する。被検者の健康状態が重篤化する前に、被検者は、一実施形態の電子機器１００を用いて、自らの血液の流動性の変化を知ることができる。図１１に示す食事前後のＡＩの変化から、食事後に血液の流動性が低くなったこと、及び、食事後約１時間で最も血液の流動性は低くなったこと、及び、その後徐々に血液の流動性が高くなったことが推定できる。電子機器１００は、血液の流動性が低い状態を「どろどろ」、血液の流動性が高い状態を「さらさら」と表現して報知してもよい。例えば、電子機器１００は、「どろどろ」「さらさら」の判定を、被検者の実年齢におけるＡＩの平均値を基準にして行ってもよい。電子機器１００は、算出されたＡＩが平均値より大きければ「さらさら」、算出されたＡＩが平均値より小さければ「どろどろ」と判定してもよい。電子機器１００は、例えば、「どろどろ」「さらさら」の判定を、食事前のＡＩを基準にして判定してもよい。電子機器１００は、食事後のＡＩを食事前のＡＩと比較して「どろどろ」度合いを推定してもよい。電子機器１００は、例えば、食事前のＡＩすなわち空腹時のＡＩとして、被検者の血管年齢（血管の硬さ）の指標として用いることができる。電子機器１００は、例えば、被検者の食事前のＡＩすなわち空腹時のＡＩを基準として、算出されたＡＩの変化量を算出すれば、被検者の血管年齢（血管の硬さ）による推定誤差を少なくすることができる。電子機器１００は、血液の流動性の変化をより精度よく推定することができる。

図１２は、算出されたＡＩと血糖値の測定結果を示す図である。脈波の取得方法及びＡＩの算出方法は、図１１に示した実施形態と同じである。図１２の右側の縦軸は血中の血糖値を示し、左側の縦軸は算出されたＡＩを示す。図１２の実線は、取得された脈波から算出されたＡＩを示し、点線は測定された血糖値を示す。血糖値は、脈波取得直後に測定された。血糖値は、テルモ社製の血糖測定器「メディセーフフィット」を用いて測定された。食事前の血糖値と比べて、食事直後の血糖値は約２０ｍｇ／ｄｌ上昇している。食事後約１時間で血糖値は最大の極値となった。その後、測定を終了するまで、血糖値は徐々に小さくなり、食事後約３時間でほぼ食事前の血糖値と同じになった。

図１２に示す通り、食前食後の血糖値は、脈波から算出されたＡＩと負の相関がある。血糖値が高くなると、血液中の糖により赤血球及び血小板が団子状に固まり、又は粘着力が強くなり、その結果血液の流動性は低くなることがある。血液の流動性が低くなると、脈波伝播速度ＰＷＶは小さくなることがある。脈波伝播速度ＰＷＶが小さくなると、前進波と反射波との時間差Δｔは大きくなることがある。前進波と反射波との時間差Δｔが大きくなると、前進波の大きさＰＦに対して反射波の大きさＰＲは小さくなることがある。前進波の大きさＰ_Fに対して反射波の大きさＰ_Rが小さくなると、ＡＩは小さくなることがある。食事後数時間内（一実施形態では３時間）のＡＩは、血糖値と相関があることから、ＡＩの変動により、被検者の血糖値の変動を推定することができる。また、あらかじめ被検者の血糖値を測定し、ＡＩとの相関を取得しておけば、電子機器１００は、算出されたＡＩから被検者の血糖値を推定することができる。

食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値であるＡＩ_Pの発生時間に基づいて、電子機器１００は被検者の糖代謝の状態を推定できる。電子機器１００は、糖代謝の状態として、例えば血糖値を推定する。糖代謝の状態の推定例として、例えば食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値ＡＩ_Pが所定時間以上（例えば食後約１．５時間以上）経ってから検出される場合、電子機器１００は、被検者が糖代謝異常（糖尿病患者）であると推定できる。

食事前のＡＩであるＡＩ_Bと、食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値であるＡＩ_Pとの差（ＡＩ_B−ＡＩ_P）に基づいて、電子機器１００は被検者の糖代謝の状態を推定できる。糖代謝の状態の推定例として、例えば（ＡＩ_B−ＡＩ_P）が所定数値以上（例えば０．５以上）の場合、被検者は糖代謝異常（食後高血糖患者）であると推定できる。

図１３は、算出されたＡＩと血糖値との関係を示す図である。算出されたＡＩと血糖値とは、血糖値の変動が大きい食事後１時間以内に取得されたものである。図１３のデータは、同一被験者における異なる複数の食事後のデータを含む。図１３に示す通り、算出されたＡＩと血糖値とは負の相関を示した。算出されたＡＩと血糖値との相関係数は０．９以上であった。例えば、図１３に示すような算出されたＡＩと血糖値との相関を、あらかじめ被験者毎に取得しておけば、電子機器１００は、算出されたＡＩから被験者の血糖値を推定することもできる。

図１４は、算出されたＡＩと中性脂肪値の測定結果を示す図である。脈波の取得方法及びＡＩの算出方法は、図１１に示した実施形態と同じである。図１４の右側の縦軸は血中の中性脂肪値を示し、左側の縦軸はＡＩを示す。図１４の実線は、取得された脈波から算出されたＡＩを示し、点線は測定された中性脂肪値を示す。中性脂肪値は、脈波取得直後に測定した。中性脂肪値は、テクノメディカ社製の脂質測定装置「ポケットリピッド」を用いて測定された。食事前の中性脂肪値と比較して、食事後の中性脂肪値の最大極値は約３０ｍｇ／ｄｌ上昇している。食事後約２時間後に中性脂肪は最大の極値となった。その後、測定を終了するまで、中性脂肪値は徐々に小さくなり、食事後約３．５時間でほぼ食事前の中性脂肪値と同じになった。

これに対し、算出されたＡＩの最小極値は、食事後約３０分で第１の最小極値ＡＩ_P1が検出され、食事後約２時間で第２の最小極値ＡＩ_P2が検出された。食事後約３０分で検出された第１の最小極値ＡＩ_P1は、前述した食後の血糖値の影響によるものであると推定できる。食事後約２時間で検出された第２の最小極値ＡＩ_P2は、食事後約２時間で検出された中性脂肪の最大極値とその発生時間がほぼ一致している。このことから、食事から所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩ_P2は中性脂肪の影響によるものであると推定できる。食前食後の中性脂肪値は、血糖値と同じように、脈波から算出されたＡＩと負の相関があることがわかった。特に食事から所定時間以降（一実施形態では約１．５時間以降）に検出されるＡＩの最小極値ＡＩ_P2は、中性脂肪値と相関があることから、ＡＩの変動により、被検者の中性脂肪値の変動を推定することができる。また、あらかじめ被検者の中性脂肪値を測定し、ＡＩとの相関を取得しておけば、電子機器１００は、算出されたＡＩから被検者の中性脂肪値を推定することができる。

食事後所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩ_P2の発生時間に基づいて、電子機器１００は被検者の脂質代謝の状態を推定できる。電子機器１００は、脂質代謝の状態として、例えば脂質値を推定する。脂質代謝の状態の推定例として、例えば第２の最小極値ＡＩ_P2が食事後所定時間以上（例えば４時間以上）経ってから検出される場合、電子機器１００は、被検者が脂質代謝異常（高脂血症患者）であると推定できる。

食事前のＡＩであるＡＩ_Bと、食事後所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩ_P2との差（ＡＩ_B−ＡＩ_P2）に基づいて、電子機器１００は被検者の脂質代謝の状態を推定できる。脂質代謝異常の推定例として、例えば（ＡＩ_B−ＡＩ_P2）が０．５以上の場合、電子機器１００は、被検者が脂質代謝異常（食後高脂血症患者）であると推定できる。

また、図１２乃至図１４で示した測定結果から、一実施形態の電子機器１００は、食事後に最も早く検出される第１の最小極値ＡＩ_P1及びその発生時間に基づいて、被検者の糖代謝の状態を推定することができる。さらに、一実施形態の電子機器１００は、第１の最小極値ＡＩ_P1の後で所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩ_P2及びその発生時間に基づいて、被検者の脂質代謝の状態を推定することができる。

一実施形態では脂質代謝の推定例として中性脂肪の場合を説明したが、脂質代謝の推定は中性脂肪に限られない。電子機器１００が推定する脂質値は、例えば総コレステロール、ＨＤＬコレステロール及びＬＤＬコレステロール等を含む。これらの脂質値は、上述の中性脂肪の場合と同じような傾向を示す。

図１５は、ＡＩに基づいて血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定する手順を示すフロー図である。図１５を用いて、一実施形態に係る電子機器１００による血液の流動性、並びに糖代謝及び脂質代謝の状態の推定の流れを説明する。

図１５に示すように、電子機器１００は、初期設定として、被検者のＡＩ基準値を取得する（ステップＳ２０１）。ＡＩ基準値は、被検者の年齢から推定される平均的なＡＩを用いてもよいし、事前に取得された被検者の空腹時のＡＩを用いてもよい。また、電子機器１００は、ステップＳ２０２〜Ｓ２０８において食前と判断されたＡＩをＡＩ基準値としてもよいし、脈波測定直前に算出されたＡＩをＡＩ基準値としてもよい。この場合、電子機器１００は、ステップＳ２０２〜Ｓ２０８より後にステップＳ２０１を実行する。

続いて、電子機器１００は、脈波を取得する（ステップＳ２０２）。例えば電子機器１００は、所定の測定時間（例えば、５秒間）に取得された脈波について、所定の振幅以上が得られたか否かを判定する。取得された脈波について、所定の振幅以上が得られたら、ステップＳ２０３に進む。所定の振幅以上が得られなかったら、ステップＳ２０２を繰り返す（これらのステップは図示せず）。ステップＳ２０２において、例えば電子機器１００は、所定の振幅以上の脈波を検出すると、自動で脈波を取得する。

電子機器１００は、ステップＳ２０２で取得された脈波から、脈波に基づく指標としてＡＩを算出し記憶部１４２に記憶する（ステップＳ２０３）。電子機器１００は、所定の脈拍数（例えば、３拍分）毎のＡＩ_n（ｎ=１〜ｎの整数）から平均値ＡＩ_aveを算出して、これをＡＩとしてもよい。あるいは、電子機器１００は、特定の脈拍におけるＡＩを算出してもよい。

ＡＩは、例えば脈拍数ＰＲ、脈圧（Ｐ_F−Ｐ_S）、体温、被検出部の温度等によって補正されてもよい。脈拍とＡＩ及び脈圧とＡＩは共に負の相関があり、温度とＡＩとは正の相関があることが知られている。補正を行う際には、例えばステップＳ２０３において、電子機器１００はＡＩに加え脈拍、脈圧を算出する。例えば、電子機器１００は、センサ１３０として温度センサを搭載し、ステップＳ２０２における脈波の取得の際に、被検出部の温度を取得してもよい。事前に作成された補正式に、取得された脈拍、脈圧、温度等を代入することにより、電子機器１００はＡＩを補正する。

続いて、電子機器１００は、ステップＳ２０１で取得されたＡＩ基準値とステップＳ２０３で算出されたＡＩとを比較して、被検者の血液の流動性を推定する（ステップＳ２０４）。算出されたＡＩがＡＩ基準値より大きい場合（ＹＥＳの場合）、血液の流動性は高いと推定される。この場合、電子機器１００は例えば「血液はさらさらです」と報知する（ステップＳ２０５）。算出されたＡＩがＡＩ基準値より大きくない場合（ＮＯの場合）、血液の流動性は低いと推定される。この場合、電子機器１００は例えば「血液はどろどろです」と報知する（ステップＳ２０６）。

続いて、電子機器１００は、糖代謝及び脂質代謝の状態を推定するか否かを被検者に確認する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７で糖代謝及び脂質代謝を推定しない場合（ＮＯの場合）、電子機器１００は処理を終了する。ステップＳ２０７で糖代謝及び脂質代謝を推定する場合（ＹＥＳの場合）、電子機器１００は、算出されたＡＩが食前、食後いずれかに取得されたものかを確認する（ステップＳ２０８）。食後ではない（食前）場合（ＮＯの場合）、ステップＳ２０２に戻り、次の脈波を取得する。食後の場合（ＹＥＳの場合）、電子機器１００は、算出されたＡＩに対応する脈波の取得時間を記憶する（ステップＳ２０９）。続いて脈波を取得する場合（ステップＳ２１０のＮＯの場合）、ステップＳ２０２に戻り、電子機器１００は次の脈波を取得する。脈波測定を終了する場合（ステップＳ２１０のＹＥＳの場合）ステップＳ２１１以降に進み、電子機器１００は被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態の推定を行う。

続いて、電子機器１００は、ステップＳ２０４で算出された複数のＡＩから、最小極値とその時間を抽出する（ステップＳ２１１）。例えば、図１４の実線で示すようなＡＩが算出された場合、電子機器１００は、食事後約３０分の第１の最小極値ＡＩ_P1、及び食事後約２時間の第２の最小極値ＡＩ_P2を抽出する。

続いて、電子機器１００は、第１の最小極値ＡＩ_P1とその時間から、被検者の糖代謝の状態を推定する（ステップＳ２１２）。さらに、電子機器１００は、第２の最小極値ＡＩ_P2とその時間から、被検者の脂質代謝の状態を推定する（ステップＳ２１３）。被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態の推定例は、前述の図１４と同一であるので省略する。

続いて、電子機器１００は、ステップＳ２１２及びステップＳ２１３の推定結果を報知し（ステップＳ２１４）、図１５に示す処理を終了する。報知部１４４は、例えば「糖代謝は正常です」、「糖代謝異常が疑われます」、「脂質代謝は正常です」、「脂質代謝異常が疑われます」等の報知を行う。また、報知部１４４は「病院で受診しましょう」、「食生活を見直しましょう」等のアドバイスを報知してもよい。そして、電子機器１００は、図１５に示す処理を終了する。

上記実施形態に係る電子機器１００は、当接部１１０を被検部位に立て掛けるように当接させて、生体情報を測定できる。そのため、電子機器１００は、手首に装着させて生体情報を測定する電子機器と比較して、容易に生体情報の測定を開始できる。このようにして、電子機器１００は、被検者にとって煩雑さを低減可能である。

上記実施形態に係る電子機器１００は、当接部１１０を被検部位に当接させることにより生体情報を測定できるため、被検者の被検部位（手首）の形状に関わらず、当接部１１０を被検部位に当接しやすくなる。そのため、電子機器１００によれば、生体情報の測定を容易にするとともに、生体情報の測定精度を向上することができる。

上記実施形態に係る電子機器１００は、電子機器１００のモーションファクタに基づいて生体情報を測定する。そのため、橈骨動脈又は尺骨動脈等、指先等の末梢の血管と比較して太い血管が存在する位置を被検部位として生体情報を測定できる。末梢の血管は、例えば気温の変化等の外部環境による影響を受けやすいため、生体情報の測定結果に誤差が生じやすい。これに対し、橈骨動脈及び尺骨動脈等は、外部環境による影響を受けにくく、生体情報の測定結果が安定しやすいため、生体情報の測定精度が向上する。

上記実施形態に係る電子機器１００は、脈波に基づく指標から被検者の血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。このため、電子機器１００は、非侵襲かつ短時間で被検者の血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。

上記実施形態に係る電子機器１００は、脈波に基づく指標の極値とその時間から、糖代謝の状態の推定と、脂質代謝の状態の推定とを行うことができる。このため、電子機器１００は、非侵襲かつ短時間で被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。

上記実施形態に係る電子機器１００は、例えば、食事前（空腹時）の脈波に基づく指標を基準にして、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。このため、電子機器１００は、短期的に変化しない血管径や血管の硬さ等を考慮せずに、被検者の血液の流動性及び糖代謝及び脂質代謝の状態を正確に推定できる。

上記実施形態に係る電子機器１００は、脈波に基づく指標と血糖値、脂質値とのキャリブレーションを取っておけば、被検者の血糖値、脂質値を非侵襲かつ短時間に推定することができる。

図１６は、本開示の一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図１６に示した一実施形態のシステムは、電子機器１００と、測定装置であるサーバ１５０と、通信ネットワークを含む。図１６に示したように、電子機器１００で取得された脈波は、通信ネットワークを通じてサーバ１５０に送信され、被検者の個人情報としてサーバ１５０に保存される。サーバ１５０では、被検者の過去の取得情報や、様々なデータベースと比較することにより、被検者の生体情報を測定（算出）する。サーバ１５０はさらに被検者に最適なアドバイスを作成する。サーバ１５０は、電子機器１００に測定結果及びアドバイスを返信する。電子機器１００は受信した測定結果及びアドバイスを電子機器１００の表示部（タッチスクリーンディスプレイ１０２）から報知する。電子機器１００の通信機能を利用することで、サーバ１５０には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに測定の精度が上がる。また、生体情報の測定をサーバ１５０で行うため、電子機器１００の制御部１４０の演算負担は軽減される。また、被検者の過去の取得情報をサーバ１５０で保存できるため、電子機器１００の記憶部１４２の負担は軽減する。電子機器１００はさらに小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度は向上する。なお、上記システムにより、被検者の血液の流動性、糖代謝又は脂質代謝についても、上記電子機器１００による測定処理と同じように測定することができる。

本発明を完全かつ明瞭に開示するためにいくつかの実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態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及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。また、いくつかの実施形態に示した各要件は、自由に組み合わせが可能である。

例えば、上記実施形態では、電子機器１００が当接部１１０と支持部１２０とを備えるとして説明したが、電子機器１００は、支持部１２０を備えなくてもよい。この場合、電子機器１００の背面１０１Ｂの一部が被検部位とは異なる位置で被検者に当接することにより、当接部１１０の被検部位に対する当接状態が支持される。

上記実施形態では、当接部１１０が電子機器１００に固定される場合について説明したが、当接部１１０は、必ずしも電子機器１００に直接的に固定されていなくてもよい。当接部１１０は、電子機器１００に固定して用いられる保持具に固定されてもよい。例えば、電子機器１００がスマートフォンである場合には、当接部１１０は、スマートフォンに固定して用いられるケース又はカバーに固定されてもよい。

図１７は、当接部１１０が電子機器１００の保持具１６０に固定された場合の一例を示す図である。図１７は、一例として、電子機器１００であるスマートフォンが、保持具１６０であるスマホケースに保持されている場合の図を示している。図１７に示すように、当接部１１０及び支持部１２０は、保持具１６０の背面１６１Ｂ側に固定されてよい。当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかは、保持具１６０に着脱不可能に固定されてもよい。当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかは、保持具１６０に着脱可能に固定されていてもよい。

当接部１１０が保持具１６０に固定される場合、被検者は、保持具１６０ごと電子機器１００を腕に立て掛けるようにして、当接部１１０を被検部位に当接させることにより、電子機器１００による生体情報の測定を実行させることができる。

当接部１１０が保持具１６０に固定される場合、例えばスマートフォン等の電子機器１００には、当接部１１０が不要となる。

上記実施形態において、当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかは、電子機器１００に格納可能であってもよい。図１８及び図１９は、当接部１１０及び支持部１２０を格納可能な構造を有する電子機器１００の一例を示す図である。図１８（ａ）は、格納構造を有する電子機器１００における、非格納状態の背面図である。図１８（ｂ）は、図１８（ａ）のＡ−Ａ断面図である。図１９（ａ）は、格納構造を有する電子機器１００における、格納状態の背面図である。図１９（ｂ）は、図１９（ａ）のＢ−Ｂ断面図である。ただし、図１８（ｂ）及び図１９（ｂ）では、電子機器１００の正面１０１Ａ側の機構については図示を省略している。

図１８（ａ）及び（ｂ）に示すように、格納構造を有する電子機器１００は、背面１０１Ｂ側に当接部１１０及び支持部１２０を格納するための格納部１１１及び１２１を備える。格納部１１１及び１２１は、それぞれ背面１０１Ｂにおいて電子機器１００の本体内部側に窪んだ構造になっている。電子機器１００により生体情報が測定される場合、当接部１１０及び支持部１２０は、それぞれ格納部１１１及び１２１に格納されておらず、背面１０１Ｂ上で固定される。

電子機器１００による生体情報の測定を行わない場合、当接部１１０及び支持部１２０は、例えば図１９（ａ）及び（ｂ）に示すように、それぞれ格納部１１１及び１２１内に格納される。当接部１１０及び支持部１２０の格納状態と非格納状態とは、例えば、電子機器１００に設けられたヒンジ構造により、切り換えることができる。

当接部１１０及び支持部１２０が上述のように保持具１６０に固定される場合には、保持具１６０が、当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかを格納可能な構造を有していてもよい。

電子機器１００又は保持具１６０が格納構造を有する場合、被検者は、生体情報を測定しない場合に、当接部１１０及び／又は支持部１２０を電子機器１００又は保持具１６０内に格納できる。このようにして、当接部１１０及び／又は支持部１２０の非使用時において、当接部１１０及び／又は支持部１２０による電子機器１００又は保持具１６０からの突出がなくなる。これにより、電子機器１００が、生体情報の測定以外の機能を有する場合には、被検者は、電子機器１００を用いて当該他の機能を使用しやすくなる。なお、格納構造は、図１８及び図１９を用いて説明した構造に限られない。格納構造は、当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかを、電子機器１００又は保持具１６０が格納可能な任意の構造であってよい。

上記実施形態において、当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかは、電子機器１００に対して、固定される位置を調整可能であってもよい。図２０は、固定位置を調整可能な構造（調整構造）を有する電子機器１００の一例を示す図である。図２０（ａ）は、調整構造を有する電子機器１００の背面図である。図２０（ｂ）は、図２０（ａ）のＣ−Ｃ断面図である。ただし、図２０（ｂ）では、電子機器１００の正面１０１Ａ側の機構については図示を省略している。

図２０（ａ）及び（ｂ）に示すように、調整構造を有する電子機器１００において、当接部１１０及び支持部１２０は、可動プレート１７０上に固定される。電子機器１００は、本体の背面１０１Ｂ側において窪んだ構造であるプレート保持部１７１を備える。可動プレート１７０は、電子機器１００本体に設けられたプレート保持部１７１内において、スライド可能である。すなわち、可動プレート１７０は、電子機器１００の本体に対して、図２０（ａ）及び（ｂ）に矢印で示す上下方向に可動である。可動プレート１７０をスライドさせることにより、当接部１１０及び支持部１２０の位置が、電子機器１００に対する位置が調整される。可動プレート１７０は、可動可能範囲の適宜な位置において、電子機器１００に固定される。

当接部１１０及び支持部１２０が上述のように保持具１６０に固定される場合には、保持具１６０が、当接部１１０及び支持部１２０の少なくともいずれかの固定位置を調整可能な構造を有していてもよい。

電子機器１００又は保持具１６０が調整構造を有する場合、被検者は、生体情報を測定するに際して、電子機器又は保持具１６０に対する当接部１１０及び／又は支持部１２０の固定位置を調整できる。そのため、被検者の手首等の形状に合わせて、当接部１１０及び／又は支持部１２０の位置を調節可能である。なお、調整構造は、図２０を用いて説明した構造に限られない。

図２０では、当接部１１０及び支持部１２０が、１つの可動プレート１７０上に固定されて、一体として位置を調整される場合の例について説明した。しかしながら、当接部１１０及び支持部１２０は、それぞれ独立して固定位置を調整可能であってもよい。当接部１１０及び支持部１２０の固定位置を独立して調整可能である場合、被検者の手首等の形状に合わせて、当接部１１０及び支持部１２０の位置関係が調整可能となる。

上記実施形態では、電子機器１００がスマートフォン等の携帯電話器である場合について説明したが、電子機器１００は、これに限られない。電子機器１００は、例えば、折り畳み式の携帯電話器であってもよい。また、電子機器１００は、当該電子機器１００のモーションファクタを検出可能なセンサを備える他の任意の電子機器であればよい。

上記実施形態では、被検者は、机等の台に腕を載せて、腕に電子機器１００を立て掛けるようにして、電子機器１００にモーションファクタを取得させる場合について説明したが、モーションファクタの取得形態は、必ずしもこれに限られない。例えば、電子機器１００の大きさ、形状及び重量等によっては、被検者は、被検部位である腕に当接される電子機器１００を、被検部位とは反対の手の指で保持することにより、電子機器１００によるモーションファクタの取得を実行させてもよい。

１００ 電子機器
１００Ａ 上端
１０１ ハウジング
１０１Ａ 正面
１０１Ｂ 背面
１０１Ｃ 側面
１０２ タッチスクリーンディスプレイ
１０２Ａ ディスプレイ
１０２Ｂ タッチスクリーン
１０３Ａ、１０３Ｂ、１０３Ｃ、１０３Ｅ、１０３Ｆ ボタン
１０４ 照度センサ
１０５ 近接センサ
１０６ レシーバ
１０７ マイク
１０８ 第１カメラ
１０９ 第２カメラ
１１０ 当接部
１１０ａ 当接面
１１１ 格納部
１２０ 支持部
１３０ センサ
１４０ 制御部
１４１ 電源部
１４２ 記憶部
１４３ 通信部
１４４ 報知部
１５０ サーバ
１６０ 保持具
１６１Ｂ 背面
１７０ 可動プレート
１７１ プレート保持部

Claims (17)

1. 電子機器であって、
   前記電子機器のモーションファクタを検出するセンサと、
   当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する制御部と、
   を備える電子機器。
2. 前記制御部は、支持部が前記電子機器に対して固定され且つ前記被検部位とは異なる位置で被検者に当接することにより前記当接部の前記被検部位に対する当接状態を支持した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、前記生体情報を測定する、請求項１に記載の電子機器。
3. 前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかを備える、請求項２に記載の電子機器。
4. 前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかを格納可能である、請求項２又は請求項３に記載の電子機器。
5. 前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかは、前記電子機器に対して、前記固定される位置を調整可能である、請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の電子機器。
6. 前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかは、前記電子機器に固定して用いられる保持具に備えられる、請求項２に記載の電子機器。
7. 前記保持具は、前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかを格納可能である、請求項６に記載の電子機器。
8. 前記制御部は、前記支持部が前記被検者の手首に当接した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、前記生体情報を測定する、請求項２乃至請求項７のいずれか一項に記載の電子機器。
9. 前記センサは、前記被検部位における血管の動きに基づく前記モーションファクタを検出する、請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の電子機器。
10. 前記血管は、橈骨動脈及び尺骨動脈の少なくともいずれかである、請求項９に記載の電子機器。
11. 前記制御部は、前記当接部が前記橈骨動脈又は前記尺骨動脈に対向する部位に当接した状態で前記センサが検出したモーションファクタに基づき、前記生体情報を測定する、請求項１０に記載の電子機器。
12. 前記当接部は、少なくとも一部が前記血管の形状に応じた形状である、請求項９乃至請求項１１のいずれか一項に記載の電子機器。
13. 前記生体情報は、血液成分、脈波、脈拍及び脈波伝搬速度の少なくともいずれかを含む、請求項１乃至請求項１２のいずれか一項に記載の電子機器。
14. 前記当接部は、少なくとも一部が前記被検部位の形状に応じた形状である、請求項１乃至請求項１３のいずれか一項に記載の電子機器。
15. 前記モーションファクタは加速度及び角速度の少なくともいずれかを含む、請求項１乃至請求項１４のいずれか一項に記載の電子機器。
16. 電子機器に、
    前記電子機器のモーションファクタを検出するステップと、
    当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定するステップと、
    を実行させるプログラム。
17. 電子機器により実行される制御方法であって、
    前記電子機器のモーションファクタを検出するステップと、
    当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定するステップと、
    を含む、制御方法。

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