JP2019063583A - 電子機器 - Google Patents

Abstract

【課題】非侵襲で簡便に被検者の健康状態を推定することができる電子機器を提供する。【解決手段】電子機器は、被検者に装着される装着部と、被検者の脈波を検出するセンサを含むセンサ部と、備え、センサ部は、装着部が被検者に装着されると被検者の被検部位に接触し、被検者の脈波に応じて変位する変位部を有する。【選択図】図１２

Description

関連出願の相互参照

本出願は、日本国特許出願２０１５−１０９５００号（２０１５年５月２９日出願）の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。

本発明は、測定された生体情報から、被検者の健康状態を推定する電子機器に関する。

従来、被検者（ユーザ）の健康状態を推定する手段として血液成分の測定、血液の流動性の測定が行われている。これらは、被検者から採血された血液を用いて測定が行われる。また、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、採血には痛みが伴うため、日常的に自身の健康状態を推定することが難しい。また、特許文献１に記載の電子機器は、脈拍を測定するだけのものであり、脈拍以外の被検者の健康状態を推定することはできない。

かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、非侵襲で簡便に被検者の健康状態を推定することができる電子機器を提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明に係る電子機器は、
被検者に装着される装着部と、
センサを含むセンサ部と、を備え、
前記センサ部は、前記装着部が前記被検者に装着されると前記被検者の被検部位に接触し、前記被検者の脈波に応じて変位する変位部を有し、
前記センサは、前記被検者の脈波に応じた前記センサ部の角度変化を検出する。

本発明によれば、非侵襲で簡便に被検者の健康状態を推定可能な電子機器を提供できる。

本発明の第１実施の形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。 図１の本体部の概略構成を示す断面図である。 図１の電子機器の使用状態の一例を示す図である。 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。 センサ部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。 本発明の一実施の形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。 本発明の第２実施の形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。 本発明の第２実施の形態に係る電子機器のセンサ部周辺の概略構成を示す断面図である。 本発明の第２実施の形態に係る電子機器において、他の弾性体を用いた場合のセンサ部周辺の概略構成を示す断面図である。 本発明の第３実施の形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（第１実施の形態）
図１は、本発明の第１実施の形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。電子機器１００は、装着部１１０と、測定部１２０とを備える。図１は、被検部位に接触する裏面１２０ａから電子機器１００を観察した図である。

電子機器１００は、被検者が電子機器１００を装着した状態で、被検者の生体情報を測定する。電子機器１００が測定する生体情報は、測定部１２０で測定可能な被検者の脈波である。本実施の形態においては、電子機器１００は、一例として、被検者の手首に装着して、脈波を取得するものとして、以下説明を行う。

本実施の形態において、装着部１１０は直線状の細長い帯状のバンドである。脈波の測定は、例えば被検者が電子機器１００の装着部１１０を手首に巻きつけた状態で行われる。具体的には、被検者は、測定部１２０の裏面１２０ａが被検部位に接触するように装着部１１０を手首に巻きつけて、脈波の測定を行う。電子機器１００は、被検者の手首において、尺骨動脈又は橈骨動脈を流れる血液の脈波を測定する。

図２は、図１の測定部１２０の概略構成を示す断面図である。図２では、測定部１２０とともに、測定部１２０の周辺の装着部１１０についても図示している。

測定部１２０は、装着時に被検者の手首に接触する裏面１２０ａと、裏面１２０ａと反対側の表面１２０ｂとを有する。測定部１２０は、裏面１２０ａ側に開口部１１１を有する。センサ部１３０は、弾性体１４０が押圧されていない状態において、開口部１１１から裏面１２０ａ側に一端が突出した状態で、測定部１２０に支持される。センサ部１３０の一端には、脈あて部１３２が備えられている。センサ部１３０の一端は、裏面１２０ａの平面とほぼ垂直な方向に変位可能である。センサ部１３０の一端が変位可能なように、センサ部１３０の他端は、支持部１３３により測定部１２０に支持されている。

センサ部１３０の一端は、弾性体１４０を介して測定部１２０と接触し、変位可能である。弾性体１４０は、例えばばねである。但し、弾性体１４０は、ばねに限らず、他の任意の弾性体、例えば樹脂、スポンジ等とすることができる。

なお、図示しないが、測定部１２０には制御部、記憶部、通信部、電源部、報知部、及びこれらを動作させる回路、接続するケーブル等が配置されていてもよい。

センサ部１３０は、センサ部１３０の変位を検出する角速度センサ１３１を備える。角速度センサ１３１はセンサ部１３０の角度変位を検出できればよい。センサ部１３０が備えるセンサは、角速度センサ１３１に限らず、例えば加速度センサ、角度センサ、その他のモーションセンサとしてもよいし、これら複数のセンサを備えていてもよい。

図３は、被検者による電子機器１００の使用状態の一例を示す図である。被検者は、電子機器１００を手首に巻きつけて使用する。電子機器１００は、測定部１２０の裏面１２０ａが被検部位に接触した状態で装着される。装着部１１０を手首に巻きつけた状態で、測定部１２０は、尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に脈あて部１３２が接触するように、その位置を調整できる。

図３では、電子機器１００の装着状態において、センサ部１３０の一端は、被検者の左手の親指側の動脈である橈骨動脈上の皮膚に接触している。測定部１２０とセンサ部１３０との間に配置される弾性体１４０の弾性力により、センサ部１３０の一端は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。センサ部１３０は、被検者の橈骨動脈の動き、すなわち脈動に応じて変位する。角速度センサ１３１は、センサ部１３０の変位を検出することにより、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。

再び図２を参照すると、センサ部１３０は、弾性体１４０が押圧されていない状態において、開口部１１１から一端が突出した状態である。被検者に電子機器１００を装着した際、センサ部１３０の一端は被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触しており、脈動に応じて、弾性体１４０は伸縮し、センサ部１３０の一端は変位する。弾性体１４０は、脈動を妨げず、かつ脈動に応じて伸縮するように、適度な弾性率を有するものが用いられる。開口部１１１の開口幅Ｗは、血管径、本実施の形態では橈骨動脈径より十分大きい幅を有する。測定部１２０に開口部１１１を設けることにより、電子機器１００の装着状態において、測定部１２０の裏面１２０ａは橈骨動脈を圧迫しない。そのため、電子機器１００はノイズの少ない脈波の取得が可能となり、測定の精度が向上する。

図３では、電子機器１００を手首に装着し、橈骨動脈における脈波を取得する例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、電子機器１００は、被検者の首において、頸動脈を流れる血液の脈波を取得してもよい。具体的には、被検者は、脈あて部１３２を頸動脈の位置に軽く押し当てて、脈波の測定を行ってもよい。また、被検者は、脈あて部１３２が頸動脈の位置にくるように、装着部１１０を首に巻きつけて装着してもよい。

図４は、電子機器１００の概略構成を示す機能ブロック図である。電子機器１００は、センサ部１３０と、制御部１４３と、電源部１４４と、記憶部１４５と、通信部１４６と、報知部１４７とを備える。本実施の形態では、制御部１４３、電源部１４４、記憶部１４５、通信部１４６及び報知部１４７は、測定部１２０又は装着部１１０の内部に含まれる。

センサ部１３０は、角速度センサ１３１を含み、被検部位から脈動を検出して脈波を取得する。

制御部１４３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である。また、制御部１４３は、取得された脈波から、脈波の伝播現象に基づく指標を算出するプロセッサである。制御部１４３は、制御手順を規定したプログラム及び脈波の伝播現象に基づく指標を算出するプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサで構成され、かかるプログラムは、例えば記憶部１４５等の記憶媒体に格納される。また、制御部１４３は、算出した指標に基づいて、被検者の糖代謝又は脂質代謝等に関する状態を推定する。制御部１４３は、報知部１４７へのデータの報知を行ったりする。

電源部１４４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１４５は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部１４５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１４５は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部１４５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１４５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１４５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１４５は、例えばセンサ部１３０により取得された脈波の測定結果を記憶してもよい。

通信部１４６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１４６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が測定した脈波の測定結果や、電子機器１００が推定した健康状態を、当該外部装置に送信する。

報知部１４７は、音、振動、及び画像等で情報を報知する。報知部１４７は、スピーカ、振動子、及び液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro-Luminescence Display）、又は無機ＥＬディスプレイ（ＩＥＬＤ：Inorganic Electro-Luminescence Display）等の表示デバイスを備えていてもよい。本実施の形態において、報知部１４７は、例えば、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を報知する。

図５は、電子機器１００を用いて手首で取得された脈波の一例を示す図である。図５は、角速度センサ１３１を脈動の検知手段として用いた場合のものである。図５は、角速度センサ１３１で取得された角速度を時間積分したものであり、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。

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５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Ｐ_R、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５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５において、脈拍毎の前進波による脈波のピークの大きさをＰ_Fn、脈拍毎の反射波による脈波のピークの大きさをＰ_Rn、脈拍毎の脈波の最小値をＰ_Snで示す。また、図５において、脈拍のピークの間隔をＴ_PRで示す。

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である。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Ｐ_R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。

本実施の形態では、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６は、算出されたＡＩの時間変動を示す図である。本実施の形態では、脈波は、角速度センサ１３１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１４３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。本実施の形態では、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６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６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。被検者は安静の状態で、脈波は橈骨動脈上で取得された。

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、本実施の形態の電子機器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６に示す食事前後のＡＩの変化から、食事後に血液の流動性は低くなり、食事後約１時間で最も血液の流動性は低くなり、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」の判定は、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ので、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７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６に示した実施の形態と同じである。図７の右縦軸は血中の血糖値を示し、左縦軸は算出されたＡＩを示す。図７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７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Ｐ_Fに対して反射波の大きさＰ_R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ＰＲ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（本実施の形態では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８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８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８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以上であり、非常に高い相関を示した。例えば、図８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９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６に示した実施の形態と同じである。図９の右縦軸は血中の中性脂肪値を示し、左縦軸はＡＩを示す。図９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、血糖値と同様に、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（本実施の形態では約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７乃至図９で示した測定結果から、本実施の形態の電子機器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、本実施の形態の電子機器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。

本実施の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、善玉（ＨＤＬ：High Density Lipoprotein）コレステロール及び悪玉（ＬＤＬ：Low Density Lipoprotein）コレステロール等を含む。これらの脂質値も、上述の中性脂肪の場合と同様の傾向を示す。

図１０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１０を用いて、実施の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１０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Ｓ１０１）。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Ｓ１０２〜Ｓ１０８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Ｓ１０２〜Ｓ１０８より後にステップＳ１０１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Ｓ１０２）。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Ｓ１０３に進む。所定の振幅以上が得られなかったら、ステップＳ１０２を繰り返す（これらのステップは図示せず）。ステップＳ１０２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Ｓ１０２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１４５に記憶する（ステップＳ１０３）。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を行い算出してもよい。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。補正を行う際は、例えばステップＳ１０３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、センサ部１３０に温度センサを搭載し、ステップＳ１０２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、ＡＩは補正される。

続いて、電子機器１００は、ステップＳ１０１で取得されたＡＩ基準値とステップＳ１０３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Ｓ１０４）。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、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Ｓ１０５）。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、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Ｓ１０６）。

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Ｓ１０７）。ステップＳ１０７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Ｓ１０７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Ｓ１０８）。食後ではない（食前）場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１０２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Ｓ１０９）。続いて脈波を取得する場合（ステップＳ１１０のＮＯの場合）、ステップＳ１０２に戻り、次の脈波を取得する。脈波測定を終了する場合（ステップＳ１１０のＹＥＳの場合）ステップＳ１１１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Ｓ１０４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Ｓ１１１）。例えば、図９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Ｓ１１２）。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Ｓ１１３）。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９と同様であるので省略する。

続いて、電子機器１００は、ステップＳ１１２及びステップＳ１１３の推定結果を報知し（ステップＳ１１４）、図１０に示す処理を終了する。報知部１４７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１４７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１０に示す処理を終了する。

上記の第１実施の形態において、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。

上記の第１実施の形態において、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。

上記の第１実施の形態において、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、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。

上記の第１実施の形態において、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１１は、本発明の一実施の形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図１１に示した第１実施の形態のシステムは、電子機器１００と、サーバ１５１と、携帯端末１５０と、通信ネットワークを含んで構成される。図１１に示したように、電子機器１００で算出された脈波に基づく指標は、通信ネットワークを通じてサーバ１５１に送信され、被検者の個人情報としてサーバ１５１に保存される。サーバ１５１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。サーバ１５１はさらに被検者に最適なアドバイスを作成する。サーバ１５１は、被検者が所有する携帯端末１５０に推定結果及びアドバイスを返信する。携帯端末１５０は受信した推定結果及びアドバイスを携帯端末１５０の表示部から報知する、というシステムを構築することができる。電子機器１００の通信機能を利用することで、サーバ１５１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、さらに推定の精度が上がる。また、携帯端末１５０を報知手段として用いるため、電子機器１００は報知部１４７が不要となり、さらに小型化される。また、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の推定をサーバ１５１で行うために、電子機器１００の制御部１４３の演算負担を軽減できる。また、被検者の過去の取得情報をサーバ１５１で保存できるために、電子機器１００の記憶部１４５の負担を軽減できる。そのため、電子機器１００はさらに小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度も向上する。

本実施の形態に係るシステムはサーバ１５１を介して、電子機器１００と携帯端末１５０とを通信ネットワークで接続した構成を示したが、本発明に係るシステムはこれに限定されるものではない。サーバ１５１を用いずに、電子機器１００と携帯端末１５０を直接通信ネットワークで接続して構成してもよい。

（第２実施の形態）
図１２は、本発明の第２実施の形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。以下、第１実施の形態と同じ部分については説明を省略し、異なる部分について説明する。

第２実施の形態に係る電子機器２００は、装着部２１０と、センサ部２３０とを備える。電子機器２００は、被検者が電子機器２００を装着した状態で、被検者の生体情報を測定する。電子機器２００が測定する生体情報は、センサ部２３０で測定可能な被検者の脈波である。本実施の形態においては、電子機器２００は、一例として、被検者の手首に装着して、脈波を取得するものである。

本実施の形態において、装着部２１０は例えば可とう性を有する樹脂で形成された帯状のバンドである。装着部２１０は凹部２４２が形成されている。電子機器２００は、センサ部２３０が凹部２４２に挿入された状態で被検者に装着される。凹部２４２は、センサ部２３０が凹部２４２に入る大きさ及び深さを有する。凹部２４２内には、弾性体２４０及び着脱部２４１が形成されている。センサ部２３０は、凹部２４２に挿入された状態において、凹部２４２内に形成された着脱部２４１に支持される。センサ部２３０は着脱部２４１に支持された状態で弾性体２４０と接する。弾性体２４０は、例えば適切な弾性率を有する樹脂で形成される。

図１３は、図１２に示す電子機器２００のセンサ部２３０周辺の概略構成を示す断面図である。図１３は、センサ部２３０の周辺の装着部２１０についても図示している。

センサ部２３０は、センサ部２３０の変位を検出する角速度センサ２３１を備える。角速度センサ２３１はセンサ部２３０の角度変化を検出できればよい。センサ部２３０が備えるセンサは、角速度センサ２３１に限らず、例えば加速度センサ、角度センサ、その他のモーションセンサとしてもよい。また、センサ部２３０は、これら複数のセンサを備えていてもよい。

被検者は、センサ部２３０の脈あて部２３２が被検部位に接触するように装着部２１０を手首に巻きつけて、脈波の測定を行う。電子機器２００は、被検者の手首において、尺骨動脈又は橈骨動脈を流れる血液の脈波を測定する。

装着部２１０は、装着時に被検者の手首に接触する裏面２１０ａと、裏面２１０ａと反対側の表面２１０ｂとを有する。装着部２１０は、裏面２１０ａ側に凹部２４２を有する。センサ部２３０は、弾性体２４０が押圧されていない状態において、凹部２４２から裏面２１０ａ側に一端が突出した状態で、着脱部２４１に支持される。センサ部２３０の突出した一端には、脈あて部２３２が備えられている。脈あて部２３２は、被検者の動脈の直径よりも若干大きい直径、例えば３〜１０ｍｍ程度の直径を有する突起部である。被検者は脈あて部２３２を被検部位に接触させる。脈あて部２３２を設けることにより、センサ部２３０を被検部位に接触させやすくなる。

センサ部２３０は、着脱部２４１に支持される支持部２３３を有する。センサ部２３０は、被検者の脈波に応じて変位する変位部２３４を有する。センサ部２３０の変位部２３４は、被検者の脈波に応じて、裏面２１０ａの平面にほぼ垂直な方向（図のＺ方向）に変位可能である。センサ部２３０の支持部２３３は、センサ部２３０の変位部２３４が脈波に応じて変位するように、着脱部２４１により装着部２１０に支持されている。本実施の形態では、例えば着脱部２４１は、センサ部２３０の支持部２３３が挿入可能な樹脂製のポケットにより構成されている。センサ部２３０は、支持部２３３を軸として変位部２３４が変位するので、電子機器２００は、センサ部２３０の角度の変化として脈波を検出することができる。

センサ部２３０は、弾性体２４０を介して装着部２１０と接触し、被検者の脈波に応じて変位可能である。弾性体２４０は、センサ部２３０の被検部位への接触を維持しつつ、脈波に応じて弾性体２４０が伸縮する最適な弾性率を有する樹脂又はばねが選択されてもよい。弾性体２４０は例えばシリコン樹脂、エポキシ樹脂、ナイロン樹脂等が用いられる。電子機器２００は、例えば脈あて部２３２が被検部位に接触した状態で被検者に装着される。被検者は、尺骨動脈上又は橈骨動脈上の表皮に脈あて部２３２が接触するように、装着部２１０を巻きつける位置を調整できる。電子機器２００は、被検者の手首の太さにあわせて、装着部２１０の長さを調整できる。

図１４は、本発明の第２実施の形態に係る電子機器において、弾性体として板ばね用いた場合のセンサ部周辺の概略構成を示す断面図である。すなわち、本実施の形態において弾性体は板ばね３４０により構成されている。装着部３１０は、装着時に被検者の手首に接触する裏面３１０ａと、裏面３１０ａと反対側の表面３１０ｂとを有する。装着部３１０は、裏面３１０ａ側に設けられた凹部に板ばね３４０を備える。板ばね３４０の一方の面は装着部３１０に支持され、他方の面にはセンサ部３３０が装着されている。板ばね３４０は、被検者の脈波に応じて伸曲する。センサ部３３０における支持部３３３は、板ばね３４０の屈曲部付近に位置する。センサ部３３０において、変位部３３４は、被検者の脈波に応じて変位する部分を示す。センサ部３３０における変位部３３４は、図１３に示す実施の形態と同じく、被検者の脈波に応じて裏面３１０ａの平面にほぼ垂直な方向（図のＺ方向）に変位可能である。センサ部３３０は、センサ部３３０の変位を検出する角速度センサ３３１を備える。被検者は、センサ部３３０の脈あて部３３２が被検部位に接触するように装着部３１０を手首に巻きつけて、脈波の測定を行う。本実施の形態においても、センサ部３３０は、支持部３３３を軸として変位部３３４が変位するので、弾性体として板ばね３４０を用いた電子機器も、センサ部３３０の角度の変化として脈波を検出することができる。板ばね３４０は、センサ部３３０の被検部位への接触を維持しつつ、脈波に応じて伸曲する最適なばね定数を有する。板ばね３４０としては、例えば、ステンレス鋼、黄銅、りん青銅、ベリリウム銅等が用いられる。

本実施の形態に示す電子機器においては、脈波に応じた変位部３３４の動きをセンサにより正確に取得できるため、精度の高い脈波の測定が可能である。また、本実施の形態に係る電子機器は、被検者に装着することができるので、連続して脈波を測定することが可能となり、被検者の体調の変化をリアルタイムに知ることができる。また、本実施の形態に係る電子機器によれば、血管を強く圧迫することなく測定が可能であるので、長時間装着しても被検者への負担が少なく、装着性に優れる。また、被検部位の血管圧迫による血流の乱れの影響を受けづらいため、正確な脈波の取得が可能となる。

（第３実施の形態）
図１５は、本発明の第３実施の形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。以下、第１及び第２実施の形態と同じ部分については説明を省略し、異なる部分について説明する。

第３実施の形態に係る電子機器４００は、装着部４１０と、センサ部４３０とを備える。電子機器４００は、被検者が電子機器４００を手首に装着した状態で、被検者の脈波を測定する。

本実施の形態において、装着部４１０は、例えばバネ性を有する金属で形成されている。装着部４１０は、例えば一端が開放されたブレスレット型である。被検者は、クッション４１０ａ〜４１０ｄで囲まれた装着部４１０の開放端を押し広げることにより、装着部４１０内に手首を挿入する。被検者は、脈あて部４３２が橈骨動脈又は尺骨動脈上の表皮に接触するように装着部４１０を装着する。装着部４１０は、クッション４１０ａ〜４１０ｄの開放端が押し広げられた状態で被検者の手首に装着される。装着部４１０のバネ性により、電子機器４００は被検者の手首に装着できる。センサ部４３０は、弾性体であるねじりコイルばね４４０を介して、装着部４１０に形成された着脱部４４１ａに取り付けられている。本実施の形態では、弾性体としてねじりコイルばね４４０を用いたが、これに限ることなく、例えば板ばね、ゴム等を用いてもよい。装着部４１０は、複数の着脱部４４１ａ〜４４１ｃを備える。センサ部４３０及びねじりコイルばね４４０は、複数の着脱部４４１ａ〜４４１ｃのいずれかに選択的に着脱可能である。本実施の形態の電子機器４００は、複数の着脱部４４１ａ〜４４１ｃにセンサ部４３０が着脱可能な構成とすることで、被検者の手首の太さ及び動脈の位置に合わせてセンサ部４３０の配置を調整することができる。また、被検者は、脈あて部４３２が被検部位に接触するように、目視しながら装着部４１０の手首への装着位置を調整することができる。センサ部４３０は、ねじりコイルばね４４０が伸縮していない状態で、装着時の手首側（図１５の−Ｚ方向）に一端が突出した状態で、着脱部４４１ａに支持される。センサ部４３０の突出した一端には、脈あて部４３２が備えられている。センサ部４３０における変位部４３４は、被検者の脈波に応じて、図のＺ方向に変位可能である。センサ部４３０における支持部４３３は、センサ部４３０の変位部４３４が脈波に応じて変位するように、ねじりコイルばね４４０を介して着脱部４４１ａに支持されている。センサ部４３０は、ねじりコイルばね４４０を介して装着部４１０に接し、被検者の脈波に応じて変位可能である。ねじりコイルばね４４０は、被検部位への接触を維持しつつ、脈波に応じて伸曲する最適なばね定数を有する。電子機器４００は、例えば脈あて部４３２が被検部位に接触した状態で被検者に装着される。電子機器４００は、被検者の手首の太さにあわせて、複数の異なる大きさの装着部４１０を準備しておいてもよい。

本実施の形態に示す電子機器においても、脈波に応じた変位部４３４の動きをセンサにより正確に取得できるため、精度の高い脈波の測定が可能である。また、本実施の形態に係る電子機器は、被検者に装着することができるので、連続して脈波を測定することが可能となり、被検者の体調の変化をリアルタイムに知ることができる。また、本実施の形態に係る電子機器によれば、血管を強く圧迫することなく測定が可能であるので、長時間装着しても被検者への負担が少なく、装着性に優れる。また、被検部位の血管圧迫による血流の乱れの影響を受けづらいため、正確な脈波の取得が可能となる。

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、上記実施の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。

例えば、上述の第１実施の形態においては、センサ部１３０に角速度センサ１３１を備える場合について説明したが、本発明に係る電子機器１００はこれに限ることはない。センサ部１３０は、発光部と受光部からなる光学脈波センサを備えていてもよいし、圧力センサを備えていてもよい。また、電子機器１００の装着は手首に限らない。首、足首、太もも、耳等、動脈上にセンサ部１３０が配置されていればよい。第２及び第３実施の形態についても同様である。

例えば、上述の第１実施の形態においては、脈波に基づく指標の第１の極値及び第２の極値とこれらの時間とに基づいて、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定したが、本発明に係る電子機器はこれに限ることはない。一方の極値しか表れない場合、極値が表れない場合もあり、算出された脈波に基づく指標の時間変動の全体傾向（例えば積分値、フーリエ変換等）に基づいて、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定してもよい。また、脈波に基づく指標の極値を抽出するのではなく、脈波に基づく指標が所定の値以下になった時間範囲に基づいて、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定してもよい。第２及び第３実施の形態についても同様である。

例えば、上述の第１実施の形態においては、食事前後の血液の流動性を推定する場合について説明したが、本発明に係る電子機器はこれに限ることはない。本発明に係る電子機器は、運動前後及び運動中の血液の流動性を推定してもよいし、入浴前後及び入浴中の血液の流動性を推定してもよい。

上述の第１乃至第３実施の形態においては、センサ部の固有振動数は、取得する脈波の振動数と近くするようにしてもよい。例えば、取得する脈波の振動数が０．５〜２Ｈｚ（脈拍３０〜１２０）の場合、センサ部は０．５〜２Ｈｚの範囲のいずれかの固有振動数を有するようにしてもよい。センサ部の固有振動数は、センサ部の長さ、重量、弾性体の弾性率又はばね定数等を変化させることによって、最適化することができる。センサ部の固有振動数を最適化することによって、本発明の電子機器は、より高精度の測定が可能になる。

１００、２００、４００ 電子機器
１１０、２１０、３１０、４１０ 装着部
１２０ 測定部
１２０ａ、２１０ａ、３１０ａ 裏面
１２０ｂ、２１０ｂ、３１０ｂ 表面
１１１ 開口部
１３０、２３０、３３０、４３０ センサ部
１３１、２３１、３３１ 角速度センサ
１３２、２３２、３３２、４３２ 脈あて部
１３３、２３３、３３３、４３３ 支持部
１４０、２４０ 弾性体
３４０ 板ばね
４４０ ねじりコイルばね
１４３ 制御部
１４４ 電源部
１４５ 記憶部
１４６ 通信部
１４７ 報知部
１５０ 携帯端末
１５１ サーバ
２３４、３３４、４３４ 変位部
２４１、４４１ａ、４４１ｂ、４４１ｃ 着脱部
２４２ 凹部
４１０ａ、４１０ｂ、４１０ｃ、４１０ｄ クッション

Claims (13)

1. 被検者に装着される装着部と、
   センサを含むセンサ部と、を備え、
   前記センサ部は、前記装着部が前記被検者に装着されると前記被検者の被検部位に接触し、前記被検者の脈波に応じて変位する変位部を有し、
   前記センサは、前記被検者の脈波に応じた前記センサ部の角度変化を検出する、電子機器。
2. 前記センサ部は、弾性体を介して前記装着部に接する、請求項１に記載の電子機器。
3. 前記センサ部は支持部を有し、当該支持部は前記変位部が脈波に応じて変位可能なように前記装着部に支持される、請求項１又は２に記載の電子機器。
4. 前記センサは、角速度センサを少なくとも含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の電子機器。
5. 前記センサ部の固有振動数は、前記被検者の脈波の振動数と略等しい、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の電子機器。
6. 前記センサ部の固有振動数は、０．５Ｈｚ以上２Ｈｚ以下の範囲のいずれかの振動数である、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の電子機器。
7. 前記センサ部は、前記装着部に着脱可能である、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の電子機器。
8. 前記装着部は、前記センサ部を着脱可能な複数の着脱部を有する、請求項７に記載の電子機器。
9. 前記センサ部は、前記装着部が前記被検者の手首に装着されると、橈骨動脈上、又は尺骨動脈上の表皮に接触する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の電子機器。
10. 前記センサが検出した脈波に基づく指標を算出する制御部、をさらに備え
    前記制御部は、前記算出された指標から前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の電子機器。
11. 前記制御部は、前記センサが検出した脈波から反射波に関する指標を算出し、当該算出された反射波に関する指標から前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する、請求項１０に記載の電子機器。
12. 前記センサが検出した脈波に基づく指標を算出する制御部、をさらに備え
    前記制御部は、前記算出された指標から前記被検者の血液の流動性を推定する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の電子機器。
13. 前記制御部は、前記センサが検出した脈波から反射波に関する指標を算出し、当該算出された反射波に関する指標から前記被検者の血液の流動性を推定する、請求項１２に記載の電子機器。

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