JP2019117069A - 生体情報処理装置、生体情報処理システム、生体情報処理方法及びプログラム - Google Patents

生体情報処理装置、生体情報処理システム、生体情報処理方法及びプログラム Download PDF

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【課題】任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減すること。【解決手段】生体情報処理装置は、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報処理装置、生体情報処理システム、生体情報処理方法及びプログラムに関する。
呼気に含まれているガス成分の１つであるアセトンの濃度すなわち、呼気アセトン濃度を測定して脂肪代謝レベルを推定する技術が知られている（例えば特許文献１）。また、測定された呼気アセトン濃度を年齢、身長、体重等のプロフィール情報をもとに補正することで、脂肪代謝レベルを精度高く推定する技術が知られている（例えば特許文献２）。
特開２００１−３１８０６９号公報 特開２０１６−７５５３６号公報
しかしながら、上記の従来技術には、次に示すような問題があった。呼気又は皮膚等から放出される生体ガス中の成分の濃度又は放出量は、測定時刻、食事摂取時刻、摂取した食事のカロリー、運動実施状況等の要因、すなわち外乱要因の影響を受けて変化する。そのため、日々の健康状態の変化を正確に評価するためには、測定時刻及び測定条件を統一して生体情報を測定した上で比較する必要があった。一方で、ユーザが毎回同じ測定時刻及び測定条件で生体情報を測定することは困難であり、ユーザに大きな負担が要求されるものであった。
そこで、本発明は上記問題を解決するため、測定時刻又は測定条件を統一して生体情報の測定が行われない場合であっても、各測定結果の生体情報が比較可能になるように、特定の条件に統一するための補正を行って日々の健康状態の変化を正確に評価することが可能な生体情報処理装置、システム、プログラム及び方法を提供する。すなわち、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減する。
開示の技術によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する生体情報処理装置が提供される。
任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減することができる。
本発明の実施形態における生体情報処理装置１の機能構成例を示す図である。 本発明の実施形態における生体情報処理装置１のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施形態における生体情報処理装置１の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態におけるプロフィール情報の一例である。 本発明の実施形態における外乱要因及び取得方法の一例である。 本発明の実施形態における外乱要因及び補正に係る属性の一例である。 本発明の実施例１におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。 本発明の実施例２における外乱要因（朝食摂取時刻）によるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。 本発明の実施例２におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。 本発明の変形例１における外乱要因（朝食時の摂取カロリー量）によるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。
以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について詳細に説明する。まず、本発明の実施形態における生体情報処理装置１について説明する。
図１は、本発明の実施の形態にかかる生体情報処理装置の機能構成例を示す図である。本発明の実施形態における生体情報処理装置１は、生体情報取得部１２、外乱要因取得部１３、プロフィール取得部１４、補正部１５及び保存部１６を有し、生体情報取得部１２は、生体情報測定センサ１１と接続される。生体情報処理装置１は、例えばネットワークで互いに接続される複数の装置が上記のいずれかの機能部として動作するシステムであってもよい。
生体情報取得部１２は、生体情報測定センサ１１により測定者の生体情報を取得する。生体情報測定センサ１１は、生体情報処理装置１に含まれてもよいし、生体情報測定センサ１１と生体情報処理装置１が分離していて、生体情報測定センサ１１で測定された結果を、無線通信等を介して生体情報取得部１２に送信してもよい。生体情報測定センサ１１は、例えば、アセトン濃度、エタノール濃度、水蒸気濃度又は心拍数等の各種生体情報を測定するセンサである。また、生体情報測定センサ１１は、例えば、生体ガスに含まれるアセトアルデヒド、イソプレン、メチルメルカプタン、ベンゼン、トルエン、ノネナール、ホルムアルデヒド、アンモニア、メタン、硫化水素、水素、一酸化窒素、一酸化炭素、二酸化炭素等を測定可能であってもよい。
外乱要因取得部１３は食事摂取時刻、摂取した食事のカロリー、実施した運動の時間又は運動強度等の外乱要因に係る情報を取得する。外乱要因の詳細については後述する。
プロフィール取得部１４は測定者のプロフィール情報、例えば、身長、体重、年齢又は性別等を取得する。プロフィール情報の詳細については後述する。
補正部１５は、プロフィール取得部１４が取得した被測定者のプロフィール情報、外乱要因取得部１３が取得した被測定者の外乱要因及び生体情報取得部１２が取得した被測定者の生体情報に基づいて、外乱要因がない場合の基準となる生体情報の日内変動式と、外乱要因によって生じる生体情報の変化量の日内変動式とを算出して、例えば、特定の測定時刻における複数の測定結果間で比較することができる生体情報を算出する。補正部１５の詳細な動作については後述する。
保存部１６は、取得された生体情報、プロフィール情報及び外乱要因に係る情報のほか、特定のプロフィール情報を有するユーザが特定の生活様式を実施したときに生体情報がどのように日内で変動するかを示す変動モデルに係る情報、特定のプロフィール情報に対応するユーザが外乱要因によって生体情報がどのように変化するかを示す情報、測定結果を比較する基準となる測定時刻及び測定条件を示す情報等が少なくとも保存される。生活様式とは、例えば、起床時刻、運動量、食事のカロリー、薬の服用等を含む生活のパターンをいう。なお、保存部１６は、生体情報処理装置１に含まれなくてもよい。例えば、保存部１６は、ネットワークを介して接続される他の情報処理装置に含まれてもよい。
図２は、本発明の実施形態における生体情報処理装置１のハードウェア構成例を示す図である。図１に示される本発明の実施形態における生体情報処理装置１は、機能単位のブロックを示している。これらの各機能ブロックは、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に複数要素が結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
また、例えば、本発明の一実施の形態における生体情報処理装置１は、本発明の実施の形態に係る処理を行うコンピュータとして機能してもよい。なお、当該コンピュータにはパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）装置又はウェアラブル端末等、任意の実行プログラムに基づいて動作する電子機器が含まれる。図２に示されるように生体情報処理装置１は、物理的構成として、プロセッサ１０１、記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、通信装置１０４、入力装置１０５、出力装置１０６及びバス１０７等を含むコンピュータとして構成されてもよい。
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニット等に読み替えることができる。生体情報処理装置１のハードウェア構成は、図２に示される１０１〜１０６で示される各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
生体情報処理装置１が実現する各機能は、プロセッサ１０１、記憶装置１０２等のハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１０１が演算を行い、通信装置１０４による通信、記憶装置１０２及び補助記憶装置１０３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
プロセッサ１０１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１０１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。
また、プロセッサ１０１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール又はデータを、補助記憶装置１０３及び／又は通信装置１０４から記憶装置１０２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムは、コンピュータに実行させることにより、本発明の実施の形態における生体情報処理装置１の機能を少なくとも一部を実現する。例えば、図１に示される生体情報取得部１２、外乱要因取得部１３、プロフィール取得部１４、補正部１５は、記憶装置１０２に格納されプロセッサ１０１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１０１で実行されてもよいし、２以上のプロセッサ１０１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１０１は、１以上のチップ又はコアで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。
記憶装置１０２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つで構成されてもよい。記憶装置１０２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。記憶装置１０２は、本発明の一実施の形態に係る処理を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール等を保存することができる。
補助記憶装置１０３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ROM）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ等の少なくとも１つで構成されてもよい。補助記憶装置１０３は、補助記憶媒体と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、記憶装置１０２及び／又は補助記憶装置１０３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。図１に示される保存部１６は、記憶装置１０２及び補助記憶装置１０３によって実現されてもよい。
通信装置１０４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等ともいう。例えば、図１に示される保存部１６は、通信装置１０４を介して接続される他のコンピュータによって実現されてもよい。
入力装置１０５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。出力装置１０６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、ＬＥＤランプ等）である。なお、入力装置１０５及び出力装置１０６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。例えば、図１に示される外乱要因取得部１３又はプロフィール取得部１４においてユーザから情報の入力を受け付ける機能は、入力装置１０５及び出力装置１０６によって実現されてもよい。
また、プロセッサ１０１及び記憶装置１０２等の各装置は、情報を通信するためのバス１０７で接続される。バス１０７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
また、生体情報処理装置１は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１０１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
図３は、本発明の実施形態における生体情報処理装置１の動作を示すフローチャートである。図３において生体情報処理装置１の補正部１５が、生体情報を補正する動作のフローチャートを説明する。以下、生体情報の被測定者を、ユーザという。
ステップＳ１において、補正部１５は、生体情報測定センサ１１にて測定されたユーザの生体情報を生体情報取得部１２から取得する。生体情報の測定は、任意の時刻に行われてよい。また、補正部１５は、プロフィール取得部１４からプロフィール情報を取得する。また、補正部１５は、外乱要因取得部１３から外乱要因に係る情報を取得する。
図４は、本発明の実施形態におけるプロフィール情報の一例である。プロフィール情報は、ユーザごとに取得され、保存される。図４に示されるように、あるユーザに係るプロフィール情報は、例えば、「身長」、「体重」、「年齢」、「性別」、「基礎代謝量」、「筋肉量」、「体脂肪率」、「骨密度」、「体温」、「血圧」、「人種」、「ゲノム情報」、「変動モデル」、「変動モデル学習設定」、「補正モデル」、「補正モデル学習設定」等を含む。
「身長」、「体重」、「年齢」、「性別」、「基礎代謝量」、「筋肉量」、「体脂肪率」、「骨密度」、「体温」、「血圧」、「人種」、「ゲノム情報」は、ユーザの情報が入力されたものであり、これらの情報の１つ以上に基づいて、当該ユーザの「変動モデル」が規定され、生体情報の変化量に係る補正が行われる。例えば、「基礎代謝量」に相対的に高い値が設定されているユーザは、「基礎代謝量」に相対的に低い値が設定されているユーザに比べて、生体情報の日内変動が大きくなる変動モデルを適用し、変化量を大きくする補正が行われてもよい。また、「変動モデル」と同様に、当該ユーザの「補正モデル」が規定され、外乱要因による生体情報の変更量に係る補正が行われる。なお、「変動モデル学習設定」又は「補正モデル学習設定」は、「変動モデル」又は「補正モデル」を生成する際の学習に係る設定情報であり、例えば、学習を行うか否かを示す情報、学習の期間を示す情報等を含んでもよい。
図５は、本発明の実施形態における外乱要因及び取得方法の一例である。外乱要因に係る情報は、ユーザごとに外乱要因取得部１３によって取得され、保存部１６に保存される。図５に示されるように、「外乱要因」と、１又は複数の「取得方法」とが関連付けられて保存されてもよい。「外乱要因」は、「食事摂取時刻」、「食事のカロリー」、「運動時間」、「運動強度」、「飲酒の有無」、「香水の有無」、「服用中の薬」、「睡眠時刻」、「ガム摂取の有無」、「喫煙の有無」、「計測場所」等を含む。「取得方法」は、「ユーザ入力」によるものと、生体情報処理装置１が、ユーザ入力によらずに生体情報測定センサ１１等で測定する「心拍数測定」、「エタノール測定」、「におい測定」、「活動量・脳波測定」、「ＧＰＳ測定」等を含む。
外乱要因取得部１３は、「外乱要因」を「取得方法」によって取得する。例えば、外乱要因取得部１３は、ユーザに「食事摂取時刻」及び「食事のカロリー」について情報の入力を促す画面表示を行い、ユーザは、生体情報処理装置１のユーザインタフェースを使用して「午前７時」及び「４００ｋｃａｌ」を入力する。また例えば、外乱要因取得部１３は、ユーザのエタノールを生体情報測定センサ１１を介して測定することにより、「飲酒の有無」に係る情報を取得してもよい。
図６は、本発明の実施形態における外乱要因及び補正に係る属性の一例である。図６に示されるように、「外乱要因」と、補正に係る属性「持続性」、「持続時間」及び「アセトン増減」とが関連付けられて保存部１６に保存されてもよい。
「持続性」は、「長期的」又は「短期的」として保存される。なお、それら以外の属性、例えば「中期的」を含んでもよい。「持続時間」は、長期的な期間としてＴ１１〜Ｔ１８、短期的な期間としてＴ２１〜Ｔ２３が保存される。なお、「持続時間」は、ひとつの「外乱要因」に対して複数保存されてもよい。例えば、「食事のカロリー」の値の大小に応じて、「持続時間」がＴ１２１、Ｔ１２２としてふたつの値が保存されてもよい。「アセトン増減」は、ユーザから測定されるアセトン濃度の変化量が、当該外乱要因によって増加する場合「＋（プラス）」、減少する場合「−（マイナス）」が保存される。アセトン濃度の変化量が、増加又は減少いずれの場合も発生する外乱要因に対しては「＋／−」が保存されてもよい。なお、「アセトン増減」は、増減を示すさらに詳細な値が保存されてもよいし、変化しないことを示す情報が保存されてもよい。また、「アセトン増減」のプラスマイナスを反転させた「補正の方向」として情報が保存されてもよい。
図３に戻る。ステップＳ２において、ステップＳ１で取得されたプロフィール情報に基づいて、複数の生体情報を比較する基準となる測定時刻及び測定条件における、外乱要因がない場合の生体情報の値に対する変化量の日内変動式を補正部１５が算出する。図４で説明した各「プロフィール情報」に対応する生体情報の変化量又は算出式が、保存部１６に保存されていてもよい。
続いて、ステップＳ３において、得られた外乱要因の情報、保存部１６の情報をもとに、得られた外乱要因によって生じる生体情報の変化量の日内変動式を算出する。図５で説明した「外乱要因」に係る情報に対応する生体情報の変化量又は算出式が、保存部１６に保存されていてもよい。
続いて、ステップＳ４において、ステップＳ２及びステップＳ３で算出された２つの生体情報の変化量に係る日内変動式と、任意の時刻及び条件で測定された生体情報の値から、比較する基準となる測定時刻における、生体情報の値を算出する。
（実施例１）
以下、実施例１について説明する。
図７は、本発明の実施例１におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。実施例１においては、生体情報を呼気アセトン濃度、生体情報を比較する基準とする測定時刻を６時と設定して、ユーザが８時に測定を行ったとき、アセトン濃度が２０００［ｐｐｂ］（parts-per-billion）であった際の呼気アセトン濃度を、測定時刻６時における呼気アセトン濃度に生体情報処理装置１の補正部１５が補正する実施例を示す。
補正部１５は、プロフィール取得部１４から取得したプロフィール情報（例えば、身長１７０ｃｍ、体重６０ｋｇ、年齢２５歳等）に基づいて、図７に示されるような呼気アセトン濃度の変化量の日内変動式を算出する。例として、日内変動式の算出にあたっては、ユーザが予め特定の生活パターンを行った際に特定の時刻に測定した生体情報を、外乱要因を示す情報、プロフィール情報と共に保存部１６に保存する所定の学習期間を設け、保存された情報から補正部１５が生成する「変動モデル」に基づいて算出してもよい。
「変動モデル」は、当該ユーザに適用可能な生体情報の変化量を示すモデルであり、プロフィール情報に関連付けられて保存されてもよい。上記のように、「変動モデル」は、当該ユーザの生体情報の変化量を所定の期間において測定して学習したものであってもよい。所定の期間は、例えば、１週間であってもよいし、任意の期間であってもよい。また例えば、「変動モデル」は、多数のユーザから収集されたプロフィール情報と生体情報の変化量とに基づいて生成された一般的なモデルが使用されてもよい。一般的なモデルは例えば、性別、年齢等で区分されたモデルであってもよい。「変動モデル」の学習に係る設定は、プロフィール情報に関連付けられて保存されてもよい。
また、生体情報処理装置１は、クラウド上に複数のユーザの生体情報、外乱要因に係る情報、プロフィール情報を保存しておき、保存部１６がクラウド上の情報を取得して生成する「変動モデル」に基づいて、補正部１５が日内変動式を算出してもよい。なお、「変動モデル」は、クラウドで生成されてもよい。
図７は、一例として算出した日内変動式のグラフである。図７において、生体情報を比較する基準とする測定時刻である時刻６時は０［ｐｐｂ］と定義され、時刻７時は２００［ｐｐｂ］、時刻９時は０［ｐｐｂ］、時刻１２時は３００［ｐｐｂ］であるアセトン濃度変動量が示される。図７に示されるように、６時における呼気アセトン濃度は８時における呼気アセトン濃度と比べて１００［ｐｐｂ］低いことがわかる。そのため、補正部１５は、６時における呼気アセトン濃度を２０００［ｐｐｂ］−１００［ｐｐｂ］＝１９００［ｐｐｂ］であると算出することができる。
上述の実施例１のように、補正部１５は、ユーザのプロフィール情報と、所定の期間に測定された生体情報から学習して生成される変動モデルとに基づいて、ユーザの生体情報の日内変動式を算出することができる。当該日内変動式に基づいて、任意の時刻において測定された生体情報の値から、特定の時刻の生体情報の値を算出することができる。
（実施例２）
以下、実施例２について説明する。実施例２では実施例１と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、実施例１と同様であってよい。また、実施例１と実施例２とは、組み合わせて実行されてもよい。
図８は、本発明の実施例２における外乱要因（朝食摂取時刻）によるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。実施例２においては、生体情報を呼気アセトン濃度、生体情報を比較する基準とする測定時刻を６時、朝食摂取時刻を８時にして、８時に測定を行ったところ、アセトン濃度が１５００［ｐｐｂ］であった際の呼気アセトン濃度を、測定時刻６時における呼気アセトン濃度に補正する実施例を示す。
補正部１５は、プロフィール情報（例えば、身長１７０ｃｍ、体重６０ｋｇ、年齢２５歳等）に基づいて、外乱要因を受けた場合の呼気アセトン濃度の変化量の日内変動式を算出する。算出された外乱要因を考慮しない場合の日内変動式のグラフは、図７に示される。また、朝食摂取時刻の情報（８時）にもとづき、外乱要因（朝食摂取時刻）による呼気アセトン濃度の変化量の日内変動式のグラフを図８に示す。
例として、日内変動式の算出にあたっては、ユーザが予め外乱要因を受けて測定した生体情報を、外乱要因を示す情報、プロフィール情報と共に保存部１６に保存する所定の学習期間を設け、保存された情報から補正部１５が生成する「補正モデル」に基づいて算出してもよい。
「補正モデル」は、当該ユーザに適用可能な、外乱要因に基づく生体情報の変化量を示すモデルであり、プロフィール情報に関連付けられて保存されてもよい。また、「補正モデル」は、図６に示される外乱要因ごとに定義される値を含んでいてもよい。例えば、「補正モデル」は、生体情報の変化量が大、変化量が中、変化量が小、といった属性を有してもよい。
例えば、「運動強度」が所定の値以下である場合、生体情報の変化量はゼロであるとしてもよいし、当該所定の値は、ユーザごとに異なる値が定義されてもよい。また例えば、「補正モデル」は、外乱要因による生体情報の変化量の大小が定義されてもよい。すなわち、ユーザによってある外乱要因による生体情報の変化量が多い場合の値と、生体情報の変化量が少ない場合の値とが定義されてもよい。また例えば、図７で説明した「変動モデル」と同様に「補正モデル」は、当該ユーザの外乱要因による生体情報の変化量を所定の期間において測定して学習したものであってもよい。所定の期間は、例えば、１週間であってもよいし、任意の期間であってもよい。また、「補正モデル」は、多数のユーザから収集されたプロフィール情報と外乱要因による生体情報の変化量とに基づいて生成された一般的なモデルが使用されてもよい。一般的なモデルは例えば、性別、年齢等で区分されたモデルであってもよい。
また、補正部１５が算出する日内変動式は、図６に示される外乱要因ごとの属性、「持続性」及び「持続時間」に基づいて算出されてもよい。例えば、「持続性」が長期的である外乱要因は、日内変動式のグラフにおいて、長い期間で変化量が設定され、「持続性」が短期的である外乱要因は、日内変動式のグラフにおいて、短い期間で変化量が設定されてもよい。例えば、外乱要因「ガム摂取の有無」において、摂取から３０分以内は生体情報の変化量はプラスとし、摂取から３０分以降は生体情報の変化量はゼロであるとしてもよい。
プロフィール情報及び外乱要因を考慮した実際の日内変動式のグラフは、図７のグラフと図８のグラフを加算することにより求められる。図７のグラフと図８のグラフとが加算されたグラフを図９に示す。
図９は、本発明の実施例２におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。図９において、生体情報を比較する基準とする測定時刻である６時は、０［ｐｐｂ］と定義され、時刻８時は４００［ｐｐｂ］、時刻１０時は２００［ｐｐｂ］であるアセトン濃度変動量が示される。図９に示されるように、６時における呼気アセトン濃度は８時における呼気アセトン濃度と比べて４００［ｐｐｂ］低いことがわかる。そのため、補正部１５は、６時における呼気アセトン濃度は１５００［ｐｐｂ］−４００［ｐｐｂ］＝１１００［ｐｐｂ］であると算出することができる。
上述の実施例２のように、補正部１５は、ユーザのプロフィール情報と、外乱要因を受けた所定の期間に測定された生体情報から学習して生成される補正モデルとに基づいて、外乱要因を受けたユーザの生体情報の日内変動式を算出することができる。当該日内変動式と、実施例１で求められた外乱要因を受けていないときの日内変動式とに基づいて、任意の時刻において測定された生体情報の値から、特定の時刻の生体情報の値を算出することができる。
（変形例１）
以下、変形例１について説明する。変形例１では実施例１又は実施例２と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、実施例１又は実施例２と同様であってよい。
実施例２で説明した外乱要因である朝食摂取時刻以外に、外乱要因として、飲食物の摂取時刻、摂取した飲食物のカロリー量、摂取した飲食物の栄養成分量、運動を実施した時間、実施した運動時間、実施した運動の強度、飲酒の有無、喫煙の有無、ガム摂取の有無、睡眠時刻、服用中の薬、香水の有無、生体情報の測定場所等のデータを実施例２のように予め取得しておき、「補正モデル」を生成して日内変動式の生成に用いてもよい。
図１０は、本発明の変形例１における外乱要因（朝食時の摂取カロリー量）による、アセトン放出量の変化量の日内変動式を示すグラフである。例として、朝食摂取を７時に行い、通常よりも摂取した朝食のカロリー量が２００ｋｃａｌ多いときの皮膚ガスのアセトン放出量の変化量の日内変動式の例を図１０に示す。朝食のカロリー量が２００ｋｃａｌ多いため、朝食摂取後に脂肪代謝されなくなり、皮膚ガスのアセトン放出量の変化量がマイナスの値を示している。
図１０において、時刻６時のアセトン放出量の変動量は０［ｐｇ／ｃｍ２・ｍｉｎ］と定義され、時刻７時からはアセトン放出量の変動量は負の値となる。図１０においては、例として、皮膚ガスを想定しており、単位［ｐｇ／ｃｍ２・ｍｉｎ］は、１分間に皮膚１ｃｍ２あたりから放出されるガスの質量を示す。時刻８時にアセトン放出量の変動量はマイナス１００［ｐｇ／ｃｍ２・ｍｉｎ］に達し、以降時刻１０時まで、マイナス１００［ｐｇ／ｃｍ２・ｍｉｎ］が継続する。
補正部１５は、外乱要因を複数同時に考慮してもよく、外乱要因ごとに生体情報の変化量の日内変動式を算出しておけば、日内変動式を足し合わせることで、複数の外乱要因を考慮した生体情報の補正を行うことが可能となる。
すなわち、補正部１５がある外乱要因を考慮する場合、他の外乱要因に対応した日内変動式を算出して、当該日内変動式を、外乱要因がない場合に相当する日内変動式に加算することにより、ある外乱要因を考慮した生体情報の補正を行うことができる。補正部１５が複数の外乱要因を考慮する場合、外乱要因それぞれの日内変動式を算出して、各日内変動式を、外乱要因がない場合に相当する日内変動式にすべて加算することにより複数の外乱要因の影響を考慮した生体情報の補正を行うことができる。
上述の実施例１及び実施例２においては、生体情報を「呼気アセトン濃度」として説明したが、変形例１のように呼気ではなく皮膚ガスのアセトン放出量であってもよい。また、生体情報は、どのような生体ガスの濃度又は放出量でもよく、例えば、アセトアルデヒド、ノネナール、イソプレン、メチルメルカプタン、ベンゼン、トルエン、ホルムアルデヒド、アンモニア、メタン、硫化水素、水素、一酸化窒素、一酸化炭素、二酸化炭素、水分等であってもよい。また、生体情報は、生体ガスに限られず、その他の生体情報、例えば、心拍数、血圧、体温等であってもよい。生体情報がいずれであっても、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合の日内変動式を各実施例で説明したように生体情報の変化量の補正を行うことで、複数の生体情報の値を比較することができる基準となる測定時刻における生体情報の値が算出可能である。
上述の本発明の実施の形態によれば、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減することができる。
（実施の形態のまとめ）
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する生体情報処理装置が提供される。
上記の構成により、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減することができる。
被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得部をさらに有し、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における前記生体情報は、前記プロフィール情報と、所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定されてもよい。当該構成により、被測定者のプロフィール情報と、被測定者の学習されたモデルとに基づいて、外乱要因を含まない生体情報を算出することができる。
取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における前記生体情報の変動量は、前記プロフィール情報と、所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定されてもよい。当該構成により、被測定者のプロフィール情報と、被測定者の学習されたモデルとに基づいて、外乱要因を含んだ生体情報を算出することができる。
前記生体情報は、生体ガスの濃度又は放出量であって、前記生体ガスは、アセトン、エタノール、イソプレン、メチルメルカプタン、ベンゼン、トルエン、アセトアルデヒド、ノネナール、ホルムアルデヒド、アンモニア、メタン、硫化水素、水素、一酸化窒素、一酸化炭素又は二酸化炭素のいずれかを含んでもよい。
前記外乱要因は、飲食物の摂取時刻、摂取した飲食物のカロリー量、摂取した飲食物の栄養成分量、運動を実施した時間、実施した運動時間、実施した運動の強度、飲酒の有無、喫煙の有無、ガム摂取の有無、睡眠時刻、服用中の薬、香水の有無又は生体情報の測定場所のいずれかを含んでもよい。
前記外乱要因は、持続時間の長さによって分類され、前記被測定者から測定される生体情報の変化量に係る補正を増加の方向、減少の方向又は補正しない、のいずれかで行ってもよい。
前記プロフィール情報は、身長、体重、ＢＭＩ、年齢、性別、基礎代謝量、筋肉量、体脂肪率、骨密度、体温、血圧、人種、ゲノム情報、変動モデル、変動モデル学習設定、補正モデル又は補正モデル学習設定のいずれかを含んでもよい。
また、本発明の実施の形態によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する生体情報処理システムが提供される。
また、本発明の実施の形態によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得手順と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順とを有する生体情報処理方法が提供される。
また、本発明の実施の形態によれば、コンピュータが実行可能なプログラムであって、
被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得手順と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順とを前記コンピュータに実行させるプログラムが提供される。
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（ｏｒ）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
本開示の全体において、例えば、英語でのａ、ａｎ及びｔｈｅのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含み得る。
以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
１ 生体情報処理装置
１１ 生体情報測定センサ
１２ 生体情報取得部
１３ 外乱要因取得部
１４ プロフィール取得部
１５ 補正部
１６ 保存部
１０１ プロセッサ
１０２ 記憶装置
１０３ 補助記憶装置
１０４ 通信装置
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１０７ バス

Claims (10)

  1. 被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、
    前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、
    外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する生体情報処理装置。
  2. 被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得部をさらに有し、
    外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における前記生体情報は、前記プロフィール情報と、所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定される請求項１記載の生体情報処理装置。
  3. 取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における前記生体情報の変動量は、前記プロフィール情報と、所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定される請求項２記載の生体情報処理装置。
  4. 前記生体情報は、生体ガスの濃度又は放出量であって、前記生体ガスは、アセトン、エタノール、イソプレン、メチルメルカプタン、ベンゼン、トルエン、アセトアルデヒド、ノネナール、ホルムアルデヒド、アンモニア、メタン、硫化水素、水素、一酸化窒素、一酸化炭素又は二酸化炭素のいずれかを含む請求項１乃至３いずれか一項記載の生体情報処理装置。
  5. 前記外乱要因は、飲食物の摂取時刻、摂取した飲食物のカロリー量、摂取した飲食物の栄養成分量、運動を実施した時間、実施した運動時間、実施した運動の強度、飲酒の有無、喫煙の有無、ガム摂取の有無、睡眠時刻、服用中の薬、香水の有無又は生体情報の測定場所のいずれかを含む請求項１乃至４いずれか一項記載の生体情報処理装置。
  6. 前記外乱要因は、持続時間の長さによって分類され、前記被測定者から測定される生体情報の変化量に係る補正を増加の方向、減少の方向又は補正しない、のいずれかで行う請求項５記載の生体情報処理装置。
  7. 前記プロフィール情報は、身長、体重、ＢＭＩ、年齢、性別、基礎代謝量、筋肉量、体脂肪率、骨密度、体温、血圧、人種、ゲノム情報、変動モデル、変動モデル学習設定、補正モデル又は補正モデル学習設定のいずれかを含む請求項２又は３記載の生体情報処理装置。
  8. 被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、
    前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、
    外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する生体情報処理システム。
  9. 被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、
    前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得手順と、
    外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順とを有する生体情報処理方法。
  10. コンピュータが実行可能なプログラムであって、
    被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、
    前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得手順と、
    外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順とを前記コンピュータに実行させるプログラム。
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