JP2020092804A - 活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システム - Google Patents
活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020092804A JP2020092804A JP2018232164A JP2018232164A JP2020092804A JP 2020092804 A JP2020092804 A JP 2020092804A JP 2018232164 A JP2018232164 A JP 2018232164A JP 2018232164 A JP2018232164 A JP 2018232164A JP 2020092804 A JP2020092804 A JP 2020092804A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- activity state
- representative value
- unit
- heart rate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/0255—Recording instruments specially adapted therefor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1118—Determining activity level
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1116—Determining posture transitions
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
【課題】安定した安静時心拍数の値に基づいて信頼性の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システムを提供することを目的とする。【解決手段】活動状態解析装置1は、ユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を計測する計測部10と、時系列に計測された複数の生体情報を記憶する記憶部13と、ユーザの安静時に計測された複数の生体情報を記憶部13から取得して代表値を算出する代表値算出部12と、代表値算出部12が算出した代表値を用いてユーザの活動状態を算出する活動状態算出部14とを備える。【選択図】 図1
Description
本発明は、活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システムに関し、特にセンサによって計測される生体情報を解析する技術に関する。
近年スポーツやリハビリ医療において、運動強度や生理的コスト指数といった指標が身体の特徴を把握する手段として用いられている。運動強度や生理的コスト指数を用いて、スポーツ選手やリハビリ患者などの身体の静止や歩行などの活動状態を解析することで、より安全で効果的なトレーニングやリハビリが可能となる。
運動強度および生理的コスト指数は次の式で計算される(非特許文献1および2参照)。
(運動強度)=(心拍数−安静時心拍数)÷(最大心拍数−安静時心拍数)×100 ・・・(1)
(生理的コスト指数)=(歩行時心拍数−安静時心拍数)÷(歩行速度)・・・(2)
上式(1)、(2)に用いられる「安静時心拍数」は、運動強度や生理的コスト指数を求める際の基準値となる生体情報である。
(運動強度)=(心拍数−安静時心拍数)÷(最大心拍数−安静時心拍数)×100 ・・・(1)
(生理的コスト指数)=(歩行時心拍数−安静時心拍数)÷(歩行速度)・・・(2)
上式(1)、(2)に用いられる「安静時心拍数」は、運動強度や生理的コスト指数を求める際の基準値となる生体情報である。
例えば、非特許文献3は、ユーザが朝目覚めたとき、かつ、寝転んだ状態でユーザが自らの動作により計測した1つの心拍数のデータを安静時心拍数とする測定法を開示している。
"運動強度"、[online]、2017年12月9日、Wikipedia、[2018年6月12日検索]、インターネット<https://ja.wikipedia.org/wiki/運動強度#心拍数による方法>
"PCI(Physiological Cost Index):生理的コスト指数の臨床指標"、[online]、2015年02月11日、[2018年6月12日検索]、インターネット<http://rigakuryouhourinshou.blog.fc2.com/blog−entry−158.html?sp>
"最大心拍数と安静時心拍数から運動強度を知ろう"、[online]、2017年6月9日、[2018年6月12日検索]、インターネット<https://infomation.club/training−general/know−intencity/#i−2>
新島、加速度センサによる体動数および体動間隔に基づいた睡眠覚醒判定手法の検討、信学技報 115(486),1−6,2016−03−03、電子情報通信学会
宮本、「ヘルスケアの様々な用途に対応したウェアラブルセンサ」、東芝レビュー Vol.69 No.11、13−16(2014)
笠井、「要介護高齢者施設でのマット型睡眠計設置事例の紹介」、Japanese Journal of Nursing Art and Science Vol.14,No.2,pp.195−199,2015
しかし、従来の技術では、ユーザが伏せた姿勢であっても、ユーザの身体の動作が発生した状態における時刻で計測された1つの心拍数を安静時心拍数としており、安定した安静時心拍数の値を得ることが困難であった。そのため、安静時心拍数に基づき算出される活動状態の指標の信頼性を向上させることが困難であった。
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、安定した安静時心拍数の値に基づいて信頼性の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決するために、本発明に係る活動状態解析装置は、ユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を計測する計測部と、時系列に計測された複数の生体情報を記憶する記憶部と、前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出部と、前記代表値算出部が算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出部とを備えることを特徴とする。
また、本発明に係る活動状態解析装置において、前記代表値算出部は、設定された時間帯に計測された前記複数の生体情報、前記ユーザの加速度から前記ユーザの姿勢が臥位と推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報、または前記ユーザが睡眠状態にあると推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報を、前記ユーザが安静時に計測された前記複数の生体情報として前記記憶部から取得してもよい。
上述した課題を解決するために、本発明に係る活動状態解析方法は、ユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を計測する計測ステップと、時系列に計測された複数の生体情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出ステップと、前記代表値算出ステップで算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出ステップとを備えることを特徴とする。
また、本発明に係る活動状態解析方法において、前記代表値算出ステップは、前記代表値算出ステップは、設定された時間帯に計測された前記複数の生体情報、前記ユーザの加速度から前記ユーザの姿勢が臥位と推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報、または前記ユーザが睡眠状態にあると推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報を、前記ユーザが安静時に計測された前記複数の生体情報として前記記憶部から取得してもよい。
上述した課題を解決するために、本発明に係る活動状態解析システムは、センサにより計測されたユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を外部へ出力するセンサ端末と、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力する中継端末と、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、を備え、前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、時系列に計測された複数の生体情報を記憶する記憶部と、前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出部と、前記代表値算出部が算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出部とを備えることを特徴とする。
上述した課題を解決するために、本発明に係る活動状態解析システムは、第1解析部を有するセンサ端末と、第2解析部を有する中継端末と、第3解析部を有する外部端末と、を備え、前記センサ端末は、センサにより計測されたユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を外部へ出力し、前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記ユーザの前記生体情報を受信し、外部へ出力し、前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、時系列に計測された複数の生体情報を記憶する記憶部を備え、前記第1解析部と、前記第2解析部と、前記第3解析部とは、互いに協働して、前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出部と、前記代表値算出部が算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出部とを実現することを特徴とする。
また、本発明に係る活動状態解析システムにおいて、前記代表値算出部は、設定された時間帯に計測された前記複数の生体情報、前記ユーザの加速度から前記ユーザの姿勢が臥位と推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報、または前記ユーザが睡眠状態にあると推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報を、前記ユーザが安静時に計測された前記複数の生体情報として前記記憶部から取得してもよい。
また、本発明に係る活動状態解析システムにおいて、前記代表値は、中央値または平均値であってもよい。
本発明によれば、ユーザの安静時に計測されたユーザの複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出するので、安定した安静時心拍数の値に基づいて信頼性の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる。
以下、本発明の好適な実施の形態について、図1から図14を参照して詳細に説明する。
[第1の実施の形態]
まず、本発明の第1の実施の形態に係る活動状態解析装置1の構成の概要を説明する。図1は、活動状態解析装置1の機能構成を示すブロック図である。活動状態解析装置1は、設定された時間帯に計測されたユーザの心拍数の時系列データの代表値を安静時心拍数として算出する。また、活動状態解析装置1は、算出された安静時心拍数を用いてユーザの活動状態を示す指標を算出し、解析結果として表示装置などに表示させる。また、以下においては、活動状態解析装置1が解析に用いる生体情報の一例として心拍数を採用する場合について説明する。
[第1の実施の形態]
まず、本発明の第1の実施の形態に係る活動状態解析装置1の構成の概要を説明する。図1は、活動状態解析装置1の機能構成を示すブロック図である。活動状態解析装置1は、設定された時間帯に計測されたユーザの心拍数の時系列データの代表値を安静時心拍数として算出する。また、活動状態解析装置1は、算出された安静時心拍数を用いてユーザの活動状態を示す指標を算出し、解析結果として表示装置などに表示させる。また、以下においては、活動状態解析装置1が解析に用いる生体情報の一例として心拍数を採用する場合について説明する。
[活動状態解析装置の機能ブロック]
活動状態解析装置1は、計測部10、時刻取得部11、代表値算出部12、記憶部13、活動状態算出部14、提示部15、および送受信部16を備える。
活動状態解析装置1は、計測部10、時刻取得部11、代表値算出部12、記憶部13、活動状態算出部14、提示部15、および送受信部16を備える。
計測部10は、ユーザに装着された後述のセンサ106によって検出されたユーザの心電位に基づく心電波形から心拍数を計測する。センサ106は心拍計などを備える。計測部10は、例えば、サンプリングレート1秒でユーザの心拍数を計測する。計測部10は、デジタルデータの心拍数と計測時刻とが関連付けられた時系列データを出力する。計測部10によって計測されたユーザの心拍数の時系列データは後述する記憶部13に記憶される。なお、計測部10は、心拍数に代えて、例えば脈拍計で構成されるセンサ106によって検出されたユーザの脈動から脈拍数を計測してもよい。
時刻取得部11は、活動状態解析装置1において用いられる時刻情報を取得する。時刻取得部11は、例えば、活動状態解析装置1に設けられた内蔵時計、またはNTPサーバから標準時刻などの時刻情報を取得してもよい。時刻取得部11によって取得された時刻情報は、計測部10による心拍数のサンプリングを行う際や、代表値算出部12が、代表値を算出するためにユーザの心拍数の時系列データを取得する際に用いられる。
代表値算出部12は、ユーザの安静時に計測された複数の心拍数を記憶部13から取得して代表値を算出する。より詳細には、代表値算出部12は、設定された時間帯に計測された心拍数の時系列データを記憶部13から取得して中央値を算出する。例えば、代表値算出部12は、午前0時から午前5時までの時間帯に計測されたユーザの心拍数を安静時に計測された心拍数として記憶部13から読み出す。なお、代表値算出部12は、ユーザの安静時に計測された複数の脈拍数を記憶部13から取得して同様に代表値を算出してもよい。
また、代表値算出部12は、例えば、時刻取得部11によって取得された現在時刻を参照し、午前5時を経過したときに記憶部13から午前0時から午前5時までの5時間分の心拍数のデータを取得してもよい。代表値算出部12によって算出された中央値は、安静時心拍数として記憶部13に記憶される。なお、代表値算出部12は、心拍数の代表値として平均値を算出してもよい。
ここで、1日のうち午前0時から午前5時までの時間帯は、一般に患者などユーザが就寝している時間であるため、ユーザは能動的な活動を伴わない姿勢にあると考えられる。このことから、午前0時から午前5時の時間帯においてユーザが安静な状態にあるとして、代表値算出部12は、この時間帯における心拍数の時系列データの代表値を求める。また、ユーザの心拍数は、計測部10においてサンプリングレートを1秒として計測されているため、5時間の期間での心拍数のデータ数は18000点にのぼる。そのため、午前0時から午前5時までの期間の心拍数の中央値は、信頼度が高いといえる。
記憶部13は、計測部10によって計測されたユーザの心拍数の時系列データを記憶する。また、記憶部13は、代表値算出部12によって用いられる「設定された時間帯」、すなわち午前0時から午前5時までの期間を示す情報を記憶する。また、記憶部13は、代表値算出部12によって算出された心拍数の中央値を安静時心拍数として記憶する。さらに、記憶部13は、活動状態算出部14が活動状態を示す指標を算出する際に用いる上述した式(1)や式(2)を予め記憶している。
活動状態算出部14は、代表値算出部12によって算出された心拍数の中央値を安静時心拍数として用い、上述の式(1)、(2)に基づいて運動強度や生理的コスト指数を算出する。活動状態算出部14によって算出された運動強度や生理的コスト指数は、ユーザの活動状態を示す解析結果として出力される。なお、代表値算出部12が脈拍数の中央値を算出した場合には、活動状態算出部14は、脈拍数の中央値を安静時心拍数として用いる。
提示部15は、活動状態算出部14によって得られたユーザの活動状態の解析結果を提示する。より詳細には、提示部15は、後述の表示装置109に解析結果を表示したり、解析結果に基づいてユーザを支援する情報を生成して提示する。提示部15は、ユーザを支援する情報を、表示装置109や音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などで実現される動作装置(図示しない)に出力してもよい。
送受信部16は、後述するセンサ106によって検出されたユーザの心電位を受信する。また、送受信部16は、活動状態算出部14によるユーザにおける活動状態の解析結果を通信ネットワークを介して外部に送出することができる。
[活動状態解析装置のハードウェア構成]
次に、上述した機能を有する活動状態解析装置1のハードウェア構成の例について図2のブロック図を用いて説明する。
次に、上述した機能を有する活動状態解析装置1のハードウェア構成の例について図2のブロック図を用いて説明する。
図2に示すように、活動状態解析装置1は、例えば、バス101を介して接続されるCPU103と主記憶装置104とを有する演算装置102、通信インターフェース105、センサ106、外部記憶装置107、時計108、表示装置109を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。
CPU103と主記憶装置104とは、演算装置102を構成する。主記憶装置104には、CPU103が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。演算装置102によって、図1に示した代表値算出部12および活動状態算出部14を含む活動状態解析装置1の各機能が実現される。
通信インターフェース105は、活動状態解析装置1と各種外部電子機器との間を通信ネットワークNWにて接続するためのインターフェースおよび制御装置である。活動状態解析装置1は、通信インターフェース105を介して、ユーザに装着された後述のセンサ106から通信ネットワークNWを介して心電位や心電波形、加速度などの生体情報のデータを受信してもよい。
通信インターフェース105としては、例えば、LTE、3G、無線LAN、Bluetooth(登録商標)などの無線データ通信規格に対応した演算インターフェースおよびアンテナが用いられる。通信インターフェース105によって、図1で説明した送受信部16が実現される。
センサ106は、例えば、心電計などのセンサによって実現される。センサ106は、予め設定された計測期間にわたってユーザに装着され、ユーザの心電位などの生体情報を検出および計測する。
外部記憶装置107は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。外部記憶装置107には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。
外部記憶装置107は、センサ106により検出された心電位に基づく心電波形を記憶する記憶領域や、活動状態解析装置1がユーザの活動状態の解析処理を行うためのプログラムを格納するプログラム格納部や、図示しないその他の格納装置で、例えば、この外部記憶装置107内に格納されているプログラムやデータなどをバックアップするための格納装置などを有することができる。外部記憶装置107によって、図1で説明した記憶部13が実現される。
時計108は、活動状態解析装置1に設けられた水晶発振器を内蔵したリアルタイムクロック(Real−time clock:RTC)などで構成され、時刻を計時する。時計108によって得られた時刻情報は、計測部10による心拍数のサンプリングや代表値算出部12が代表値を算出するための心拍数を取得する際に用いられる。なお、時計108によって得られた時刻情報は、図1で説明した時刻取得部11により取得される。
表示装置109は、活動状態解析装置1の提示部15として機能する。表示装置109は液晶ディスプレイなどによって実現される。また、表示装置109は、活動状態の解析結果に基づいて生成されるユーザの支援情報を出力する動作装置を構成する。
[活動状態解析装置の動作]
次に、上述した構成を有する活動状態解析装置1の動作について図3のフローチャートを用いて説明する。以下において、記憶部13には、設定された条件として午前0時から午前5時までの期間を示す情報が記憶されている。まず、センサ106がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。
次に、上述した構成を有する活動状態解析装置1の動作について図3のフローチャートを用いて説明する。以下において、記憶部13には、設定された条件として午前0時から午前5時までの期間を示す情報が記憶されている。まず、センサ106がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。
計測部10は、ユーザに装着されたセンサ106で検出された心電位に基づく心電波形からユーザの心拍数を計測する(ステップS1)より詳細には、計測部10は、ユーザの心電波形のノイズを除去し、デジタルデータの心拍数を算出する。また、計測部10はサンプリングレート1秒で心拍数のサンプリングを行う。
次に、計測部10によって計測されたユーザの心拍数の時系列データは、記憶部13に記憶される(ステップS2)。その後、代表値算出部12は、予め設定された時間帯、すなわち午前0時から午前5時の時間帯に計測された心拍数の時系列データを記憶部13から取得する(ステップS3)。
例えば、代表値算出部12は、時刻取得部11が取得した現在時刻を参照し、午前5時を経過したときに、午前0時から午前5時まで5時間分の心拍数を記憶部13から取得してもよい。その後、代表値算出部12は、ステップS3で取得した午前0時から午前5時までのユーザの心拍数の中央値を算出する(ステップS4)。算出された心拍数の中央値は、ユーザの安静時心拍数として記憶部13に記憶される。
次に、活動状態算出部14は、ステップS4で算出されたユーザの安静時心拍数を用いて、例えば、記憶部13に記憶されている上述した式(1)に基づき運動強度を算出する(ステップS5)。算出された運動強度は、ユーザの活動状態の解析結果として記憶部13に記憶される。なお、活動状態算出部14は、上述した式(2)を用いてユーザの生理的コスト指数を同様に算出してもよい。
次に、提示部15は、活動状態算出部14によって算出されたユーザの運動強度を示す情報をユーザの活動状態の解析結果として表示装置109に表示させる(ステップS7)。また、提示部15は、算出されたユーザの運動強度に基づいて、ユーザに対する支援情報を生成し、表示装置109に表示させたり、支援情報に基づいて、前述した動作装置に対してユーザを支援する動作を実行させてもよい。
以上説明した活動状態解析装置1の各機能は、1つの計算機に設けられる場合だけでなく、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続された複数の計算機に分散して構成されてもよい。
[活動状態解析システム]
次に、本発明に係る活動状態解析装置1を具体的に構成した活動状態解析システムについて図4および図5を参照して説明する。
活動状態解析システムは、例えば、図4に示すように、ユーザ500に装着されるセンサ端末200と、中継端末300と、外部端末400とを備える。センサ端末200、中継端末300、外部端末400のすべてもしくはいずれかは、図1で説明した計測部10、代表値算出部12、および活動状態算出部14などの活動状態解析装置1の各機能を備える。なお、以下においては、中継端末300が図1で説明した代表値算出部12、および活動状態算出部14を備える場合について説明する。
次に、本発明に係る活動状態解析装置1を具体的に構成した活動状態解析システムについて図4および図5を参照して説明する。
活動状態解析システムは、例えば、図4に示すように、ユーザ500に装着されるセンサ端末200と、中継端末300と、外部端末400とを備える。センサ端末200、中継端末300、外部端末400のすべてもしくはいずれかは、図1で説明した計測部10、代表値算出部12、および活動状態算出部14などの活動状態解析装置1の各機能を備える。なお、以下においては、中継端末300が図1で説明した代表値算出部12、および活動状態算出部14を備える場合について説明する。
[センサ端末の機能ブロック]
センサ端末200は、センサ201、センサデータ取得部202、データ記憶部203、およびデータ送信部204を備える。センサ端末200は、例えば、ユーザ500の体の体幹に配置されてユーザの心拍数を計測する。センサ端末200は、計測したユーザ500の心拍数を通信ネットワークNWを介して中継端末300に送信する。
センサ端末200は、センサ201、センサデータ取得部202、データ記憶部203、およびデータ送信部204を備える。センサ端末200は、例えば、ユーザ500の体の体幹に配置されてユーザの心拍数を計測する。センサ端末200は、計測したユーザ500の心拍数を通信ネットワークNWを介して中継端末300に送信する。
センサ201は、心拍計などで実現される。センサ201は、ユーザの心電位を検出して出力する。ユーザの心電位のデータは、センサデータ取得部202によって取得される。センサ201は、図2で説明したセンサ106に対応する。
センサデータ取得部202は、センサ201によって検出されたユーザ500の心電位に基づく心電波形から心拍数を取得する。より詳細には、センサデータ取得部202は、心電波形に対するノイズの除去やサンプリング処理を行い、デジタル信号の心拍数の時系列データを求める。センサデータ取得部202は、図1で説明した計測部10に対応する。本実施の形態では、センサデータ取得部202は、例えば、サンプリングレート1秒で心拍数のサンプリングを行う。
データ記憶部203は、センサ201によって検出された心電位に基づく心電波形や、センサデータ取得部202によって処理されて求められたデジタル信号の心拍数の時系列データを記憶する。データ記憶部203は、記憶部13(図1)に対応する。
データ送信部204は、データ記憶部203に記憶されている心拍数の時系列データを、通信ネットワークNWを介して中継端末300に送信する。データ送信部204は、例えば、LTE、3G、無線LAN(Local Area Network)やBluetooth(登録商標)等の無線データ通信規格に対応した無線通信を行うための通信回路を備える。データ送信部204は、送受信部16(図1)に対応する。
[中継端末の機能ブロック]
中継端末300は、データ受信部301、データ記憶部302、時刻取得部303、代表値算出部304、活動状態算出部305、およびデータ送信部306を備える。中継端末300は、センサ端末200から受信した、ユーザ500の心拍数の時系列データより安静時心拍数を算出し、算出した安静時心拍数を用いて運動強度などを算出してユーザ500の活動状態を解析する。さらに、中継端末300は、解析結果を外部端末400に送信する。
中継端末300は、データ受信部301、データ記憶部302、時刻取得部303、代表値算出部304、活動状態算出部305、およびデータ送信部306を備える。中継端末300は、センサ端末200から受信した、ユーザ500の心拍数の時系列データより安静時心拍数を算出し、算出した安静時心拍数を用いて運動強度などを算出してユーザ500の活動状態を解析する。さらに、中継端末300は、解析結果を外部端末400に送信する。
中継端末300は、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。
データ受信部301は、通信ネットワークNWを介してセンサ端末200から心拍数の時系列データを受信する。データ受信部301は、送受信部16(図1)に対応する。
データ記憶部302は、データ受信部301が受信したユーザ500の心拍数や、代表値算出部304が用いる予め設定された時間帯に関する情報を記憶する。本実施の形態では、データ記憶部302は、午前0時から午前5時までの時間帯を示す情報を記憶する。またデータ記憶部302は、活動状態算出部305によって用いられる運動強度や生理的コスト指数を求める上述した式(1)、(2)を記憶する。データ記憶部302は、記憶部13(図1)に対応する。
時刻取得部303は、中継端末300で用いられる基準時刻を取得する。例えば、水晶発振器を備えるRTCやNTPサーバから時刻情報を取得してもよい。なお、時刻取得部303によって取得された時刻を活動状態解析システムの基準時刻としてセンサ端末200および外部端末400との時刻同期をとってもよい。時刻取得部303は、図1で説明した時刻取得部11に対応する。
代表値算出部304は、データ記憶部302に記憶されている予め設定された時間帯に関する情報を読み出して、その時間帯に計測された心拍数の時系列データをデータ記憶部302から取得して中央値(代表値)を算出する。算出された中央値は安静時心拍数としてデータ記憶部302に記憶される。なお、代表値算出部304は、中央値の代わりに平均値を算出してもよい。代表値算出部304は、図1で説明した代表値算出部12に対応する。
活動状態算出部305は、代表値算出部304によって算出されたユーザ500の安静時心拍数を、上述した式(1)に代入し、運動強度を算出する。算出された運動強度はユーザ500の活動状態の解析結果として出力される。なお、活動状態算出部305は、上述した式(2)を用いて生理的コスト指数を算出してもよい。活動状態算出部305は、図1で説明した活動状態算出部14に対応する。
データ送信部306は、活動状態算出部305によって算出された運動強度や生理的コスト指数を活動状態の解析結果として、通信ネットワークNWを介して外部端末400に送信する。なお、外部端末400に送信される情報は、運動強度や生理的コスト指数だけでなく、安静時心拍数や、ユーザ500の心拍数の時系列データなどを含んでいてもよい。データ送信部306は、送受信部16(図1)に対応する。
[外部端末の機能ブロック]
外部端末400は、データ受信部401、データ記憶部402、提示処理部403、および提示部404を備える。外部端末400は、中継端末300から通信ネットワークNWを介して受信したユーザ500の活動状態の解析結果を提示し、また、解析結果に基づいたユーザ500に対する支援情報の提示を行う。
外部端末400は、データ受信部401、データ記憶部402、提示処理部403、および提示部404を備える。外部端末400は、中継端末300から通信ネットワークNWを介して受信したユーザ500の活動状態の解析結果を提示し、また、解析結果に基づいたユーザ500に対する支援情報の提示を行う。
外部端末400は、中継端末300と同様に、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。外部端末400は受信した解析結果を表示する表示装置や、解析結果に基づいて生成されるユーザ500を支援する情報を出力する動作装置(図示しない)を備えている。外部端末400が備える動作装置の例として、表示装置、音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などが挙げられる。
音声出力装置としては、例えば、スピーカや楽器を用いてもよい。光源としては、LEDや電球を用いてもよい。アクチュエータとしては、振動子やロボットアーム、電気治療器を用いてもよい。また、温熱機器としては、ヒータやペルチェ素子などを用いてもよい。
データ受信部401は、通信ネットワークNWを介して中継端末300から活動状態の解析結果を受信する。データ受信部401は、送受信部16(図1)に対応する。
データ記憶部402は、データ受信部401によって受信された活動状態の解析結果を記憶する。データ記憶部402は、記憶部13(図1)に対応する。
提示処理部403は、解析結果に基づいてユーザ500に対する支援情報を生成する。提示処理部403は、図1で説明した提示部15に対応する。
提示部404は、解析結果の提示や提示処理部403による指示に基づいて、ユーザ500に対する支援情報を提示する。より詳細には、外部端末400が備える表示装置に文字情報やグラフなどにより解析結果や支援情報を表示したり、外部端末400が備える図示しないスピーカから、アラート音などにより支援情報を出力してもよい。その他、提示部404は、振動や光などユーザ500が認知可能な方法により支援情報を提示することができる。提示部404は、図1で説明した提示部15に対応する。
このように、本発明に係る活動状態解析システムは、活動状態解析装置1の各機能がセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400に分散された構成を有し、ユーザ500の心拍数の計測から安静時心拍数の算出および活動状態の解析結果の提示に関する処理を分散して行う。
[活動状態解析システムの動作シーケンス]
次に、上述した構成を有する活動状態解析システムの動作について、図6のシーケンス図を用いて説明する。
次に、上述した構成を有する活動状態解析システムの動作について、図6のシーケンス図を用いて説明する。
図6に示すように、まず、センサ端末200は、ユーザ500に装着されて、心拍数を計測する(ステップS100)。センサ端末200は、心拍数に対して、例えば、サンプリングレート1秒でサンプリングを行ってデジタル信号を求める。
次に、センサ端末200は、通信ネットワークNWを介して中継端末300に心拍数の時系列データを送信する(ステップS101)。なお、センサ端末200は、ユーザ500にセンサ端末200が装着されている間、継続して心拍数を計測し、中継端末300に一定の時間間隔で心拍数を送信してもよい。
中継端末300は、センサ端末200から心拍数の時系列データを受信すると、設定された時間帯、すなわち午前0時から午前5時に計測された心拍数の時系列データを取得する(ステップS102)。
より詳細には、中継端末300が心拍数を受信すると、受信した心拍数はデータ記憶部302に記憶される。例えば、代表値算出部304は、時刻取得部303が取得した現在時刻を参照し、午前5時を経過したときにデータ記憶部302から5時間分の心拍数を取得してもよい。
その後、中継端末300の代表値算出部304は、午前0時から午前5時までに計測された心拍数の時系列データの中央値(代表値)を安静時心拍数として算出する(ステップS103)。次に、活動状態算出部305は、ステップS103で算出されたユーザ500の安静時心拍数を上述した式(1)に代入し、運動強度を求める(ステップS104)。
中継端末300は、ユーザ500の活動状態についての解析結果として、ステップS104で算出した運動強度を通信ネットワークNWを介して外部端末400に送信する(ステップS105)。なお、中継端末300は、運動強度だけでなく、生理的コスト指数や、安静時心拍数の値、心拍数の時系列データを外部端末400に送信してもよい。
外部端末400は、解析結果を受信すると、提示処理を実行する(ステップS106)。具体的には外部端末400は、解析結果を表示装置に表示する。また、外部端末400は、解析結果に基づいてユーザ500に対する支援情報を生成し、表示装置などに表示する。
次に、本実施の形態に係る活動状態解析装置1の効果について、図7および図8を参照して説明する。図7は、20代の成人男女12名の運動強度と酸素摂取量との関係を示した図である。図7の縦軸は、運動強度(%HRR)を示し、横軸は酸素摂取量(%VO2R)を示している。座位時、睡眠でない臥位時、就寝時のそれぞれにおける測定値の回帰直線を引いたところ、いずれも決定係数R2が0.85から0.9の範囲に収まり、極めて高い相関が得られた。
このことは、本実施の形態に係る活動状態解析装置1では、例えば、酸素摂取量の計測を行う場合に、ユーザがマスクなどを特に着用しなくとも、ユーザの心拍数を計測することで、ユーザの代謝機能を把握できることを示している。
次に、図8は、図7に示される座位時、睡眠でない臥位時、および就寝時のそれぞれの運動強度と酸素摂取量の測定値に対するBland−Altman分析を行った結果を示している。Bland−Altman分析では、バイアスによる誤差が存在しない場合は、回帰線が横軸に漸近し、誤差の影響があれば回帰線は横軸から離れたり、回転したりする。
図8に示すように、座位時、睡眠でない臥位時、および就寝時での結果のうち、就寝中の測定値のみに誤差が認められず、信頼性の高い結果が得られることがわかる。ユーザに意識がある状況における臥位や座位で算出された安静時心拍数に基づく活動状態を示す値は、より大きな誤差を含んでいる。これに対し、ユーザの意識がない就寝時での心拍数より算出された安静時心拍数に基づく活動状態は、誤差の影響が少ない。本実施の形態に係る活動状態解析装置1は、ユーザの意識がない就寝時という状況であってもより簡易な構成を用いて安定した安静時心拍数を求めることができる。そのため、信頼性の高い活動状態を把握することができる。
以上説明したように、第1の実施の形態に係る活動状態解析装置1は、設定された時間帯に計測されたユーザの心拍数の時系列データの代表値を安静時心拍数として算出する。そのため、安定した安静時心拍数の値に基づいて信頼性の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる。
また、説明した実施の形態では、心臓が全身に血液を送り出す拍動数であるユーザの心拍数に基づいて安静時心拍数を求めたが、心拍数の代わりに全身の動脈に生ずる脈拍数を用いて安静時心拍数を算出することができる。そのため、より簡易に計測可能な生体情報に基づいて信頼度の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる。
[第2の実施の形態]
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第1の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第1の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
第1の実施の形態では、代表値算出部12が、設定された時間帯に計測されたユーザの心拍数の時系列データの代表値を安静時心拍数として算出する場合について説明した。これに対し、第2の実施の形態では、活動状態解析装置1Aは臥位推定部17をさらに備え、ユーザの臥位を推定する。そして、代表値算出部12は、臥位と推定された複数の時点で計測された心拍数の代表値を安静時心拍数として算出する。以下、第1の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
また、以下においては、活動状態解析装置1Aが解析に用いる生体情報の一例として心拍数を採用する場合について説明するが、第1の実施の形態と同様に、心拍数の代わりに脈拍数を用いて安静時心拍数を求めてもよい。
図9に示すように、活動状態解析装置1Aは、臥位推定部17を備える。また、本実施の形態において、ユーザに装着されるセンサ106は3軸の加速度センサを含む。
臥位推定部17は、3軸の加速度センサ(センサ106)によって検出されたユーザの加速度データに基づいて、ユーザの臥位を推定する。臥位推定部17は、図10に示すように、傾斜算出部170、姿勢算出部171、および体動算出部172を備える。
傾斜算出部170は、3軸の加速度データからセンサ106の傾きを算出する。
姿勢算出部171は、傾斜算出部170によって算出された傾斜から、ユーザの姿勢を算出する。姿勢算出部171によって算出された値は、加速度データが検出された時刻情報と関連付けて記憶部13に記憶される。姿勢算出部171によって算出されたユーザの姿勢に関する情報は、臥位推定部17によりユーザの臥位の推定に用いられる。
体動算出部172は、3軸の加速度データから、ユーザの体動の大きさを算出する。
姿勢算出部171は、傾斜算出部170によって算出された傾斜から、ユーザの姿勢を算出する。姿勢算出部171によって算出された値は、加速度データが検出された時刻情報と関連付けて記憶部13に記憶される。姿勢算出部171によって算出されたユーザの姿勢に関する情報は、臥位推定部17によりユーザの臥位の推定に用いられる。
体動算出部172は、3軸の加速度データから、ユーザの体動の大きさを算出する。
ここで、傾斜算出部170は、3軸の加速度データより重力加速度に対するセンサ106の傾きとして、以下の式によりθ、φを算出する。なお、傾斜算出部170は、例えば、25Hzのサンプリングレートでサンプリングされた3軸の加速度データを用いる。
また、θ(−90≦θ<270)は鉛直方向に対する加速度センサのZ軸の傾き、φ(−90≦φ<270)は鉛直方向に対する加速度センサのX軸の傾きであり、単位は度[degree]である。なお、X、Y、Z軸は、互いに直交する加速度センサの軸を示す。
Ax、Ay、Azは加速度センサの出力値であり、単位は重力加速度G(1.0G≒9.8m/s2)である。式(3)と式(4)では、加速度センサの出力値の合成ベクトルの大きさ(ノルム)に対する単軸の計測値の比を求め、さらに余弦(コサイン)の逆関数を求めることで角度の次元をもつ値として算出している。
式(3)および式(4)のAx、Ay、Azは、加速度センサの出力値をそのまま代入してもよいし、平滑化のためのローパスフィルタ(たとえばFIRフィルタや移動平均フィルタ)を適用した値を用いてもよい。
姿勢算出部171において、式(3)と式(4)で算出したθ、φの値に対して閾値との比較を行うことで姿勢の算出を行う。例えば、図4に示すような加速度センサを備えるセンサ端末200の傾きは、それを身に着けるユーザ500の上体の傾きを反映するため、センサ端末200の傾きからユーザ500の姿勢を算出できる。例えば、次のような算出方法により姿勢を場合分けとして算出する。なお、センサ201が備える加速度センサの3軸は、例えば、図5に示すように、X軸は体の左右方向、Y軸は体の前後方向、Z軸は体の上下方向に平行に設けられる。
(i)立位(正立):30≦θ<140のとき。
(ii)立位(倒立):θ<−40または220<θのとき。
(iii)臥位(左半身が上に位置する):(φ≦−50または230<φ)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(φ≦−50または230<φ)かつ(140<θ<220)のとき。
(iv)臥位(右半身が上に位置する):(50<φ<130)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(50<φ<130)かつ(140<θ<220)のとき。
(v)臥位(仰向け):(130≦φ≦230)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(130≦φ≦230)かつ(140<θ<220)のとき。
(vi)臥位(うつ伏せ):(−50≦φ≦50)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(−50≦φ≦50)かつ(140<θ<220)のとき。
(ii)立位(倒立):θ<−40または220<θのとき。
(iii)臥位(左半身が上に位置する):(φ≦−50または230<φ)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(φ≦−50または230<φ)かつ(140<θ<220)のとき。
(iv)臥位(右半身が上に位置する):(50<φ<130)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(50<φ<130)かつ(140<θ<220)のとき。
(v)臥位(仰向け):(130≦φ≦230)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(130≦φ≦230)かつ(140<θ<220)のとき。
(vi)臥位(うつ伏せ):(−50≦φ≦50)かつ(−40≦θ<30)のとき、もしくは、(−50≦φ≦50)かつ(140<θ<220)のとき。
上述した算出における(i)−(vi)の定義は、以下の表1に示すようなθ、φのテーブルとして姿勢算出部171に設定(記憶)しておけばよい。
このように、姿勢算出部171によって算出されたユーザの姿勢は、加速度データが検出された時刻と関連付けて記憶部13に記憶される。
臥位推定部17は、姿勢算出部171によって算出されたユーザの姿勢のうち、ユーザが臥位の時点を特定する。
臥位推定部17は、姿勢算出部171によって算出されたユーザの姿勢のうち、ユーザが臥位の時点を特定する。
代表値算出部12は、臥位推定部17によってユーザが臥位と推定された複数の時点で計測された複数の心拍数を記憶部13から取得して中央値(代表値)を算出する。算出された中央値は、ユーザが安静な状態における安静時心拍数として記憶部13に記憶される。
ここで、日常生活において、ユーザが臥位の場合が必ずしも就寝時であるとは限らない。しかし、一般に就寝時間が6〜8時間程度であることを考慮すると、臥位の期間が仮に12時間あろうとも、その大半が就寝時間であると考えても差し支えない。このような理由から、代表値算出部12は、ユーザの姿勢が臥位である複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を算出する。
また、代表値算出部12は、ユーザが臥位の期間における複数の心拍数の中央値を取るので、ユーザが就寝している時間以外の例外的な臥位の影響はほとんど受けることはない。
[活動状態解析システムの動作シーケンス]
次に、本実施の形態に係る活動状態解析装置1Aの各機能が、図4で説明したセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400を備える活動状態解析システムによって実現される場合の動作について、図11に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末200、中継端末300、および外部端末400の各機能ブロックは、図4で説明した構成と同様である。また、中継端末300が臥位推定部17、代表値算出部12、および活動状態算出部14を備えるものとする。さらに、センサ端末200のセンサ201は、心拍計と3軸の加速度センサとを備える。
次に、本実施の形態に係る活動状態解析装置1Aの各機能が、図4で説明したセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400を備える活動状態解析システムによって実現される場合の動作について、図11に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末200、中継端末300、および外部端末400の各機能ブロックは、図4で説明した構成と同様である。また、中継端末300が臥位推定部17、代表値算出部12、および活動状態算出部14を備えるものとする。さらに、センサ端末200のセンサ201は、心拍計と3軸の加速度センサとを備える。
まず、センサ端末200がユーザ500に装着されて、ユーザ500の心拍数を計測する(ステップS200)。より具体的には、センサ端末200は、心拍計(センサ201)でユーザ500の心電位を計測する。センサデータ取得部202は、センサ201から心電位を取得し、その心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。取得された心電位や心拍数はデータ記憶部203に記憶される。
次に、センサ端末200は、ユーザ500の3軸の加速度を計測する(ステップS201)。その後、センサ端末200は、計測した心拍数および加速度の時系列データを通信ネットワークNWを介して中継端末300に送信する(ステップS202)。例えば、センサ端末200は、一定の時間間隔で心拍数および加速度のデータを送信してもよい。また、センサ端末200は、心拍数と加速度とを別々に送信してもよい。
中継端末300は、センサ端末200からユーザ500の心拍数および加速度の時系列データを受信すると、まず、臥位推定部17において、受信した3軸の加速度データに基づいて、ユーザ500の臥位を推定する(ステップS203)。
より詳細には、傾斜算出部170が、3軸の加速度データに基づいて上述した式(3)および式(4)により加速度センサ(センサ201)の傾きを求める。その後、姿勢算出部171は、傾斜算出部170によって算出された傾斜に基づいて、上述した表1を参照してユーザ500の姿勢を算出する。そして臥位推定部17は、算出されたユーザ500の姿勢から臥位の時点を特定する。また、体動算出部172は、3軸の加速度データからユーザ500の体動の大きさを算出する。臥位推定部17によって推定されたユーザ500の臥位の姿勢は対応する加速度データが検出された時間と関連付けてデータ記憶部302に記憶される。
その後、中継端末300の代表値算出部304は、ユーザ500が臥位の期間に計測された心拍数をデータ記憶部302から取得する(ステップS204)。
次に、代表値算出部304は、ステップS204で取得した複数の心拍数における中央値を安静時心拍数として算出する(ステップS205)。なお、代表値算出部304は、中央値の代わりに平均値を安静時心拍数として算出してもよい。
その後、活動状態算出部305は、ステップS205で算出された安静時心拍数に基づいて、上述した式(1)より、運動強度を算出する(ステップS206)。なお、活動状態算出部305は、安静時心拍数を用いて上述した式(2)より生理的コスト指数を算出してもよい。
次に、中継端末300は、算出された運動強度を活動状態の解析結果として通信ネットワークNWを介して外部端末400に送信する(ステップS207)。その後、外部端末400は、解析結果を受信すると、提示処理を行う(ステップS208)。より詳細には、外部端末400は、解析結果に基づいて、提示処理を行い(ステップS205)、解析結果を表示装置に表示したり、ユーザ500に対する支援情報を生成して出力する。
以上説明したように、第2の実施の形態に係る活動状態解析装置1によれば、ユーザが臥位と推定された複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出するので、より安定した安静時心拍数を求めることができる。そのため、より信頼性の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる。
[第3の実施の形態]
次に、本発明の第3の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第1および第2の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
次に、本発明の第3の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第1および第2の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
第1の実施の形態では、設定された時間帯の心拍数の時系列データの代表値を安静時心拍数として算出した。また、第2の実施の形態では、ユーザの臥位を推定し、ユーザが臥位の複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出した。これに対して、第3の実施の形態では、代表値算出部12は、設定された時間帯において、ユーザが臥位と推定された複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出する。以下、第1および第2の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
なお、以下においては、活動状態解析装置1Aが解析に用いる生体情報の一例として心拍数が採用される場合について説明するが、第1および第2の実施の形態と同様に、心拍数の代わりに脈拍数を用いて安静時心拍数を求めてもよい。
本実施の形態に係る活動状態解析装置1Aの構成は、図9に示す機能構成と同様である。
代表値算出部12は、ユーザが安静時に計測された複数の心拍数を記憶部13から取得して代表値を算出する。より詳細には、代表値算出部12は、午前0時から午前5時の時間帯に計測された心拍数のうち、臥位推定部17が臥位と推定した複数の時点で計測された複数の心拍数の中央値(代表値)を安静時心拍数として算出する。
代表値算出部12は、ユーザが安静時に計測された複数の心拍数を記憶部13から取得して代表値を算出する。より詳細には、代表値算出部12は、午前0時から午前5時の時間帯に計測された心拍数のうち、臥位推定部17が臥位と推定した複数の時点で計測された複数の心拍数の中央値(代表値)を安静時心拍数として算出する。
[活動状態解析システムの動作シーケンス]
次に、本実施の形態に係る活動状態解析装置1Aの各機能が、図4で説明したセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400を備える活動状態解析システムによって実現される場合の動作について、図12に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末200、中継端末300、および外部端末400の各機能ブロックは、図4で説明した構成と同様である。また、中継端末300が臥位推定部17および代表値算出部12を備えるものとする。さらに、センサ端末200のセンサ201は、心拍計と3軸の加速度センサとを備える。
次に、本実施の形態に係る活動状態解析装置1Aの各機能が、図4で説明したセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400を備える活動状態解析システムによって実現される場合の動作について、図12に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末200、中継端末300、および外部端末400の各機能ブロックは、図4で説明した構成と同様である。また、中継端末300が臥位推定部17および代表値算出部12を備えるものとする。さらに、センサ端末200のセンサ201は、心拍計と3軸の加速度センサとを備える。
まず、センサ端末200がユーザ500に装着されて、ユーザ500の心拍数を計測する(ステップS300)。より具体的には、センサ端末200は、心拍計(センサ201)でユーザ500の心電位を計測する。センサデータ取得部202は、センサ201から心電位を取得し、その心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。取得された心電位や心拍数はデータ記憶部203に記憶される。
次に、センサ端末200は、ユーザ500の3軸の加速度を計測する(ステップS301)。その後、センサ端末200は、計測した心拍数および加速度の時系列データを通信ネットワークNWを介して中継端末300に送信する(ステップS302)。例えば、センサ端末200は、一定の時間間隔で心拍数および加速度のデータを送信してもよい。また、センサ端末200は、心拍数と加速度とを別々に送信してもよい。
中継端末300は、センサ端末200からユーザ500の心拍数および加速度の時系列データを受信すると、まず、臥位推定部17において、受信した3軸の加速度データに基づいて、ユーザ500の臥位を推定する(ステップS303)。
より詳細には、傾斜算出部170が、3軸の加速度データに基づいて上述した式(3)および式(4)により加速度センサ(センサ201)の傾きを求める。その後、姿勢算出部171は、傾斜算出部170によって算出された傾斜に基づいて、上述した表1を参照してユーザ500の姿勢を算出する。臥位推定部17は、算出された姿勢のうちユーザ500が臥位の時点を特定する。また、体動算出部172は、3軸の加速度データからユーザ500の体動の大きさを算出する。臥位推定部17によって推定されたユーザ500の臥位の状態と対応する加速度データが検出された時刻とが関連付けてデータ記憶部302に記憶される。
その後、中継端末300の代表値算出部304は、データ記憶部302に記憶されている設定された時間帯に関する情報、すなわち午前0時から午前5時までの期間を読み出す。代表値算出部304は、午前0時から午前5時までの時間帯において、ユーザ500の姿勢が臥位であった複数の時点で計測されたユーザ500の複数の心拍数をデータ記憶部302から取得する(ステップS304)。
次に、代表値算出部304は、ステップS304で取得した複数の心拍数の中央値を安静時心拍数として算出する(ステップS305)。なお、代表値算出部304は、中央値の代わりに平均値を安静時心拍数として算出してもよい。
その後、活動状態算出部305は、ステップS305で算出された安静時心拍数に基づいて、上述した式(1)より、運動強度を算出する(ステップS306)。なお、活動状態算出部305は、安静時心拍数を用いて上述した式(2)より生理的コスト指数を算出してもよい。
次に、中継端末300は、算出された運動強度を活動状態の解析結果として通信ネットワークNWを介して外部端末400に送信する(ステップS307)。その後、外部端末400は、解析結果を受信すると、提示処理を行う(ステップS308)。より詳細には、外部端末400は、解析結果に基づいて、提示処理を行い(ステップS305)、解析結果を表示装置に表示したり、ユーザ500に対する支援情報を生成して出力する。
以上説明したように、第3の実施の形態に係る活動状態解析装置1によれば、午前0時から午前5時において、ユーザの姿勢が臥位である複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出するので、より安定した安静時心拍数を求めることができる。そのため、より信頼性の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる。
[第4の実施の形態]
次に、本発明の第4の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第1から第3の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
次に、本発明の第4の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第1から第3の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
第2の実施の形態では、臥位推定部17がユーザの臥位を推定した。そして代表値算出部12は、ユーザが臥位である複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出した。これに対し、第4の実施の形態では、活動状態解析装置1Bは睡眠状態判定部18をさらに備え、ユーザが睡眠している状態を判定する。そして、代表値算出部12は、睡眠状態と判定された複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出する。以下、第1から第3の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
図13は、本実施の形態に係る活動状態解析装置1Bの機能構成を示すブロック図である。活動状態解析装置1Bは、睡眠状態判定部18を備える。活動状態解析装置1Bのその他の機能構成は、第1から第3の実施の形態で説明した機能構成と同様である。
睡眠状態判定部18は、心拍計や加速度センサ(図示しない)によって計測されたユーザの心拍や加速度などから睡眠状態を判定する。例えば、睡眠状態判定部18は、非特許文献4に記載された技術を用いることができる。より詳細には、ColeアルゴリズムおよびESSアルゴリズムを用いた睡眠状態の判定結果を、サポートベクターマシン(SVM)、k近傍法、ランダムフォレストなどの機械学習により統合してユーザの睡眠状態を判定することができる。なお、Coleアルゴリズムは、計測されたユーザの加速度から体動を算出し、体動数に基づいて睡眠状態を判定するアルゴリズムである。また、ESSアルゴリズムは、算出された体動間隔に基づいて睡眠状態を判定する。
また、睡眠状態判定部18は、非特許文献5に記載されたリストバンド型の心拍や加速度を計測するウェアラブルセンサを用いて、計測されたユーザの加速度のパターンからユーザの就寝時の体動の特徴を分析し、睡眠状態を判定してもよい。
また、睡眠状態判定部18は、非特許文献6に記載されたマットレス型のスリープスキャンにより、ユーザの呼吸、脈拍、および体動の3種類の振動に基づいて、ユーザの睡眠状態を判定してもよい。
代表値算出部12は、ユーザが睡眠状態にあると推定された複数の時点で計測された複数の心拍数を記憶部13から取得して代表値を算出する。より詳細には、代表値算出部12は、睡眠状態判定部18によってユーザが睡眠状態にあると判定された複数の時点で計測された複数の心拍数を記憶部13から取得して中央値(代表値)を算出する。算出された複数の心拍数の中央値は、安静時心拍数として記憶部13に記憶される。
[活動状態解析システムの動作シーケンス]
次に、本実施の形態に係る活動状態解析装置1Bの各機能が、図4で説明したセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400を備える活動状態解析システムによって実現される場合の動作について、図14に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末200、中継端末300、および外部端末400の各機能ブロックは、図4で説明した構成と同様である。また、中継端末300が睡眠状態判定部18、代表値算出部12、および活動状態算出部14を備えるものとする。さらに、センサ端末200のセンサ201は、心拍計と1軸や3軸の加速度センサとを備える。
次に、本実施の形態に係る活動状態解析装置1Bの各機能が、図4で説明したセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400を備える活動状態解析システムによって実現される場合の動作について、図14に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末200、中継端末300、および外部端末400の各機能ブロックは、図4で説明した構成と同様である。また、中継端末300が睡眠状態判定部18、代表値算出部12、および活動状態算出部14を備えるものとする。さらに、センサ端末200のセンサ201は、心拍計と1軸や3軸の加速度センサとを備える。
まず、センサ端末200がユーザ500に装着されて、ユーザ500の心拍数を計測する(ステップS400)。より具体的には、センサ端末200は、心拍計(センサ201)でユーザ500の心電位を計測する。センサデータ取得部202は、センサ201から心電位を取得し、その心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。取得された心電位や心拍数はデータ記憶部203に記憶される。
次に、センサ端末200は、ユーザ500の加速度を計測する(ステップS401)。その後、センサ端末200は、計測した心拍数および加速度の時系列データを通信ネットワークNWを介して中継端末300に送信する(ステップS402)。例えば、センサ端末200は、一定の時間間隔で心拍数および加速度のデータを送信してもよい。また、センサ端末200は、心拍数と加速度とを別々に送信してもよい。
中継端末300は、センサ端末200からユーザ500の心拍数および加速度の時系列データを受信すると、まず、睡眠状態判定部18において、受信した加速度データに基づいて、ユーザ500の睡眠状態を判定する(ステップS403)。
その後、中継端末300の代表値算出部304(代表値算出部12)は、ユーザ500が睡眠状態にある複数の時点で計測された複数の心拍数をデータ記憶部302から取得する(ステップS404)。
次に、代表値算出部304は、ステップS404で取得した複数の心拍数の中央値を安静時心拍数として算出する(ステップS305)。なお、代表値算出部304は、中央値の代わりに平均値を安静時心拍数として算出してもよい。
その後、活動状態算出部305は、ステップS405で算出された安静時心拍数に基づいて、上述した式(1)より、運動強度を算出する(ステップS406)。なお、活動状態算出部305は、安静時心拍数を用いて上述した式(2)より生理的コスト指数を算出してもよい。
次に、中継端末300は、算出された運動強度を活動状態の解析結果として通信ネットワークNWを介して外部端末400に送信する(ステップS407)。その後、外部端末400は、解析結果を受信すると、提示処理を行う(ステップS408)。より詳細には、外部端末400は、解析結果に基づいて、提示処理を行い、解析結果を表示装置に表示したり、ユーザ500に対する支援情報を生成して出力する。
以上説明したように、第4の実施の形態に係る活動状態解析装置1Bによれば、ユーザが睡眠している状態の複数の時点で計測された複数の心拍数の代表値を安静時心拍数として算出するので、より安定した安静時心拍数を求めることができる。そのため、信頼性の高いユーザの活動状態を示す指標を得ることができる。
以上、本発明の活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システムにおける実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。
例えば、説明した実施の形態では、安静時心拍数を用いて運動強度や生理的コスト指数を算出する場合について説明した。しかし、安静時心拍数を用いてユーザの活動状態を解析する指標であればこれらに限られない。
また、説明した実施の形態では、具体例において、中継端末300が代表値算出部12を備える場合について説明した。しかし、代表値算出部12が有する機能をセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400にそれぞれ分散して実現してもよい。
例えば、第1解析部を有するセンサ端末200、第2解析部を有する中継端末300、および第3解析部を有する外部端末400が互いに協働して、設定された時間帯に計測されたユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報の時系列データの代表値を安静時心拍数として算出してもよい。
また、第1解析部を有するセンサ端末200、第2解析部を有する中継端末300、および第3解析部を有する外部端末400が互いに協働して、臥位推定部17によって推定された複数の時点で計測された複数の心拍数または脈拍数の代表値を安静時心拍数として算出してもよい。
また、第1解析部を有するセンサ端末200、第2解析部を有する中継端末300、および第3解析部を有する外部端末400が互いに協働して、睡眠状態判定部18によってユーザが睡眠状態と判定された複数の時点で計測された複数の心拍数または脈拍数の代表値を安静時心拍数として算出してもよい。
同様に、活動状態算出部14が有する機能をセンサ端末200、中継端末300、および外部端末400にそれぞれ分散して実現してもよい。
1…活動状態解析装置、10…計測部、11…時刻取得部、12、304…代表値算出部、13…記憶部、14、305…活動状態算出部、15、404…提示部、16…送受信部、101…バス、102…演算装置、103…CPU、104…主記憶装置、105…通信インターフェース、106、201…センサ、107…外部記憶装置、108…時計、109…表示装置、200…センサ端末、300…中継端末、400…外部端末、202…センサデータ取得部、203、302、402…データ記憶部、204、306…データ送信部、301、401…データ受信部、403…提示処理部。
Claims (8)
- ユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を計測する計測部と、
時系列に計測された複数の生体情報を記憶する記憶部と、
前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出部と、
前記代表値算出部が算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出部と
を備えることを特徴とする活動状態解析装置。 - 請求項1に記載の活動状態解析装置において、
前記代表値算出部は、
設定された時間帯に計測された前記複数の生体情報、前記ユーザの加速度から前記ユーザの姿勢が臥位と推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報、または前記ユーザが睡眠状態にあると推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報を、前記ユーザが安静時に計測された前記複数の生体情報として前記記憶部から取得する
ことを特徴とする活動状態解析装置。 - ユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を計測する計測ステップと、
時系列に計測された複数の生体情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出ステップと、
前記代表値算出ステップで算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出ステップと
を備えることを特徴とする活動状態解析方法。 - 請求項3に記載の活動状態解析方法において、
前記代表値算出ステップは、
設定された時間帯に計測された前記複数の生体情報、前記ユーザの加速度から前記ユーザの姿勢が臥位と推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報、または前記ユーザが睡眠状態にあると推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報を、前記ユーザが安静時に計測された前記複数の生体情報として前記記憶部から取得する
ことを特徴とする活動状態解析方法。 - センサにより計測されたユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を外部へ出力するセンサ端末と、
前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力する中継端末と、
前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、
を備え、
前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、
時系列に計測された複数の生体情報を記憶する記憶部と、
前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出部と、
前記代表値算出部が算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出部と
を備えることを特徴とする活動状態解析システム。 - 第1解析部を有するセンサ端末と、
第2解析部を有する中継端末と、
第3解析部を有する外部端末と、
を備え、
前記センサ端末は、センサにより計測されたユーザの心拍数または脈拍数からなる生体情報を外部へ出力し、
前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記ユーザの前記生体情報を受信し、外部へ出力し、
前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、
前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、
時系列に計測された複数の生体情報を記憶する記憶部を備え、
前記第1解析部と、前記第2解析部と、前記第3解析部とは、互いに協働して、
前記ユーザの安静時に計測された前記複数の生体情報を前記記憶部から取得して代表値を算出する代表値算出部と、
前記代表値算出部が算出した前記代表値を用いて前記ユーザの活動状態を算出する活動状態算出部とを実現する
ことを特徴とする活動状態解析システム。 - 請求項5または請求項6に記載の活動状態解析システムにおいて、
前記代表値算出部は、
設定された時間帯に計測された前記複数の生体情報、前記ユーザの加速度から前記ユーザの姿勢が臥位と推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報、または前記ユーザが睡眠状態にあると推定された複数の時点で計測された前記複数の生体情報を、前記ユーザが安静時に計測された前記複数の生体情報として前記記憶部から取得する
ことを特徴とする活動状態解析システム。 - 請求項5から7のいずれか1項に記載の活動状態解析システムにおいて、
前記代表値は、中央値または平均値であることを特徴とする活動状態解析システム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018232164A JP2020092804A (ja) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システム |
PCT/JP2019/046614 WO2020121831A1 (ja) | 2018-12-12 | 2019-11-28 | 活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システム |
US17/298,842 US20220015717A1 (en) | 2018-12-12 | 2019-11-28 | Activity State Analysis Device, Activity State Analysis Method and Activity State Analysis System |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018232164A JP2020092804A (ja) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020092804A true JP2020092804A (ja) | 2020-06-18 |
Family
ID=71076291
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018232164A Pending JP2020092804A (ja) | 2018-12-12 | 2018-12-12 | 活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20220015717A1 (ja) |
JP (1) | JP2020092804A (ja) |
WO (1) | WO2020121831A1 (ja) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014038594A1 (ja) * | 2012-09-05 | 2014-03-13 | セイコーエプソン株式会社 | 生体情報処理システム、ウェアラブル装置、サーバーシステム、生体情報処理システムの制御方法及びプログラム |
JP2018015316A (ja) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | 富士通株式会社 | 活動量処理装置、活動量処理方法、及び、活動量処理プログラム |
WO2018139398A1 (ja) * | 2017-01-30 | 2018-08-02 | 日本電信電話株式会社 | 活動状態解析装置および方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9874457B2 (en) * | 2014-05-30 | 2018-01-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Adaptive lifestyle metric estimation |
US10617342B2 (en) * | 2014-09-05 | 2020-04-14 | Vision Service Plan | Systems, apparatus, and methods for using a wearable device to monitor operator alertness |
JP6337972B2 (ja) * | 2014-10-31 | 2018-06-06 | 富士通株式会社 | 状態表示方法、プログラム及び状態表示装置 |
WO2016151842A1 (ja) * | 2015-03-26 | 2016-09-29 | パイオニア株式会社 | 眠気算出装置 |
EP3534783A1 (en) * | 2016-11-07 | 2019-09-11 | Koninklijke Philips N.V. | System, method and computer program for quantifying physical fatigue of a subject |
JP6692924B2 (ja) * | 2016-12-09 | 2020-05-13 | パイオニア株式会社 | 眠気推定装置 |
US20200205709A1 (en) * | 2017-06-12 | 2020-07-02 | Medibio Limited | Mental state indicator |
KR102004052B1 (ko) * | 2017-11-09 | 2019-07-25 | 재단법인대구경북과학기술원 | 신체적 안정 판단 시스템 및 방법 |
US20190365290A1 (en) * | 2018-05-31 | 2019-12-05 | Medtronic, Inc. | Body and body part orientation and posture monitoring |
-
2018
- 2018-12-12 JP JP2018232164A patent/JP2020092804A/ja active Pending
-
2019
- 2019-11-28 WO PCT/JP2019/046614 patent/WO2020121831A1/ja active Application Filing
- 2019-11-28 US US17/298,842 patent/US20220015717A1/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014038594A1 (ja) * | 2012-09-05 | 2014-03-13 | セイコーエプソン株式会社 | 生体情報処理システム、ウェアラブル装置、サーバーシステム、生体情報処理システムの制御方法及びプログラム |
JP2018015316A (ja) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | 富士通株式会社 | 活動量処理装置、活動量処理方法、及び、活動量処理プログラム |
WO2018139398A1 (ja) * | 2017-01-30 | 2018-08-02 | 日本電信電話株式会社 | 活動状態解析装置および方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20220015717A1 (en) | 2022-01-20 |
WO2020121831A1 (ja) | 2020-06-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109069004B (zh) | 用于确定可穿戴设备在对象上的位置和取向中的至少一个的方法和装置 | |
JP5208751B2 (ja) | 患者の血圧を決定するシステム及び方法 | |
US10602935B2 (en) | Information processing apparatus, method and storage medium | |
WO2016044685A1 (en) | Cardiovascular monitoring device | |
US10631739B2 (en) | Monitoring vital signs | |
Rohit et al. | Iot based health monitoring system using raspberry PI-review | |
Hernandez et al. | Wearable motion-based heart rate at rest: A workplace evaluation | |
Selvaraj et al. | Fully disposable wireless patch sensor for continuous remote patient monitoring | |
TWI545516B (zh) | 血壓量測系統及其方法、使用該方法之電腦程式產品及其電腦可讀取記錄媒體 | |
WO2020121831A1 (ja) | 活動状態解析装置、活動状態解析方法、および活動状態解析システム | |
JP7180216B2 (ja) | 生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システム | |
CN116250828A (zh) | 跌倒检测方法及跌倒检测系统 | |
JP2022048075A (ja) | 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム | |
JP2022047901A (ja) | 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム | |
JP7294449B2 (ja) | 監視システム、監視方法、および監視プログラム | |
Castano et al. | Redundant measurement of vital signs in a wearable monitor to overcome movement artifacts in home health care environment | |
JP7530559B2 (ja) | センサの較正 | |
JP7197959B1 (ja) | 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置、測定装置およびコンピュータプログラム | |
Sprowls et al. | Integrated Sensing Systems for Monitoring Interrelated Physiological Parameters in Young and Aged Adults: A Pilot Study | |
Al-Dahoud et al. | Cost Efficient IoT as Wearable Device in E-Health Monitoring System for Elderly People | |
JP2022008292A (ja) | 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム | |
Hernandez Rivera et al. | Wearable Motion-Based Heart Rate at Rest: A Workplace Evaluation | |
Rahman et al. | Heart Rate Measurement on Smartphone using Cardiography: A Scoping Review | |
Nawawi et al. | Comparative Study of Electrocardiogram Signals Acquired from Different Smart Textile Shirts | |
JP2022008126A (ja) | 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210316 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211116 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220517 |