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

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。

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。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る活動状態解析装置の機能を説明するブロック図である。 図２は、第１の実施の形態に係る活動状態解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施の形態に係る活動状態解析装置の動作を説明するフローチャートである。 図４は、第１の実施の形態に係る活動状態解析システムの構成を示す図である。 図５は、第１の実施の形態に係る活動状態解析システムの構成を示すブロック図である。 図６は、第１の実施の形態に係る活動状態解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図７は、第１の実施の形態に係る活動状態解析装置の効果を説明する図である。 図８は、第１の実施の形態に係る活動状態解析装置の効果を説明する図である。 図９は、第２の実施の形態に係る活動状態解析装置の構成を示すブロック図である。 図１０は、第２の実施の形態に係る臥位推定部の構成を示すブロック図である。 図１１は、第２の実施の形態に係る活動状態解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１２は、第３の実施の形態に係る活動状態解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１３は、第４の実施の形態に係る活動状態解析装置の構成を示すブロック図である。 図１４は、第４の実施の形態に係る活動状態解析システムの動作を説明するシーケンス図である。

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。

［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。

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。

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。

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。

［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、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、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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

［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。

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。

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。

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)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。