JP2021003609A - 測定方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】利便性を高めた測定方法及びシステムを提供する。【解決手段】測定方法は、被検者の被検部位における脈動をセンサが検出するステップと、センサが少なくとも２軸の回転運動として検出した結果のうち、所定の閾値以上の成分を有するもののみを制御部が合成するステップと、合成結果から脈動に基づく脈波の指標を制御部が算出するステップと、を含む。【選択図】図１４

Description

本開示は、測定方法及びシステムに関する。

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

特開２００２−３６０５３０号公報

被検者の生体情報を簡単に測定できれば、電子機器の利便性を高めることができる。

本開示の目的は、利便性の高い測定方法及びシステムを提供することにある。

一実施形態に係る測定方法は、
センサが、被検者の被検部位における脈動を検出するステップと、
制御部が、前記センサが少なくとも２軸の回転運動として検出した結果のうち、所定の閾値以上の成分を有するもののみを合成するステップと、
前記制御部が、前記合成結果から脈動に基づく脈波の指標を算出するステップと、
を含む。

一実施形態に係るシステムは、
被験者の変位を検出するセンサと、
前記センサとネットワークにより接続されたサーバと、
を備える。
前記サーバは、前記センサが検出した変位から、前記被検者の被検部位における脈動を検出し、前記センサが少なくとも２軸の回転運動として検出した結果のうち、所定の閾値以上の成分を有するもののみを合成し、前記合成結果から脈動に基づく脈波の指標を算出する。

本開示によれば、利便性を高めた測定方法及びシステムを提供することができる。

一実施形態に係る電子機器の使用態様を示す図である。 一実施形態に係る電子機器を側方から見た状態を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の表側の外観を示す斜視図である。 一実施形態に係る電子機器の裏側の外観を示す斜視図である。 一実施形態に係る電子機器の断面を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の使用態様を示す図である。 一実施形態に係る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である。 一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。 一実施形態の変形例に係る電子機器の裏側の外観を示す斜視図である。 一実施形態の変形例に係る電子機器の断面を示す図である。

以下、一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る電子機器の使用態様を説明する図である。すなわち、図１は、一実施形態に係る電子機器によって被検者が生体情報を測定している様子を示す図である。

図１に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、例えば被検者の手首のような箇所を被検部位として、被検者の生体情報を測定することができる。図１に示す例において、電子機器１は、被検者の左手首の被検部位に載置された状態にある。図１に示す例において、電子機器１は、被検者の左手の掌から肘側に向かう途中の手首部分を被検部位として、当該被検部位に載置された状態にある。

また、図１に示す例において、電子機器１は、被検者の右手の人差し指によって被検部位側に押さえつけられている。第１実施形態に係る電子機器１は、図１に示すように、被検部位側に押さえつけられている状態で、被検者の生体情報を測定する。被検者が電子機器１を被検部位側に押さえつける指は、右手の人差し指に限定されない。電子機器１は、適度な押圧力で被検部位側に押さえつけられることができれば、任意の態様で押圧されてよい。

電子機器１は、被検者の被検部位に載置されることにより、当該被検部位における脈動を検出することができる。ここで、被検者の被検部位とは、例えば被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位としてよい。また、被検者の被検部位とは、被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位に限定されず、被検者の脈動が検出可能な部位であれば任意の部位としてもよい。図１は、被検者の手首の皮下において橈骨動脈が配置された部位を被検部位として、電子機器１が当該被検部位に載置された状態を示している。

電子機器１の筐体のサイズは、特に限定されないが、持ち運ぶ際の利便性及び／又は測定の容易性などを考慮して、比較的小型としてよい。例えば、電子機器１の筐体は、図１に示すような平面視において、２ｃｍ乃至４ｃｍ四方のサイズとしてよい。一例として、電子機器１の筐体は、図１に示すような平面視において、３．５ｃｍ四方のサイズとしてもよい。電子機器１の筐体は、２ｃｍ乃至４ｃｍ四方のサイズ以外でもよい。つまり、電子機器１の大きさは、最大で、平面視において一辺が４cmの正方形の内部に納まる大きさとしてよい。電子機器１の筐体は、三角形、四角形その他の多角形、円、楕円などの形状を任意に組み合わせた形状としてもよい。

図２は、図１に示した電子機器１を側方から見た状態を、被検者の手首の断面とともに示す図である。

図２に示すように、電子機器１は、下部筐体１１及び上部筐体１２を含んで構成される。下部筐体１１及び／又は上部筐体１２は、例えば、セラミック、鉄その他の金属、樹脂、プラスチック又はアルミのような材料によって形成されてよい。下部筐体１１及び／又は上部筐体１２は、硬質かつ軽量の材料によって形成されてよい。下部筐体１１及び／又は上部筐体１２の素材は特に限定されないが、測定装置としての機能を果たす程度の強度を有してよい。また、下部筐体１１及び／又は上部筐体１２の素材は、重量が過度に大きいものではなく、比較的軽量のものとしてよい。

後述のように、下部筐体１１と上部筐体１２とは、互いにある程度自由に動くことができる。すなわち、電子機器１において、下部筐体１１が固定された状態でも、上部筐体１２はある程度自由に動くことができる。また、電子機器１において、上部筐体１２が固定された状態でも、下部筐体１１はある程度自由に動くことができる。

また、図２に示すように、電子機器１は、被検者の被検部位に接触する部分として、脈あて部１４を備えている。脈あて部１４は、例えば、セラミック、鉄その他の金属、樹脂、プラスチック又はアルミのような材料によって形成されてよい。脈あて部１４は、硬質かつ軽量の材料によって形成されてよい。脈あて部１４の素材は特に限定されない。脈あて部１４の素材は、下部筐体１１及び／又は上部筐体１２と同様に、測定装置としての機能を果たす程度の強度を有し、比較的軽量のものとしてよい。

一実施形態において、脈あて部１４は、被検者の被検部位に直接もしくは間接に接触してよい。一般的な被検者の手首の表面は、図２に示すように、曲面的な形状を有する。このため、電子機器１における下部筐体１１の底面（Ｚ軸正方向側の面）の一部を被検者の手首に接触させると、当該底面の他の部分は被検者の手首から浮いた状態になり得る。そこで、脈あて部１４は、図２に示すように、例えば楔形のような形状としてもよい。このようにすれば、下部筐体１１の底面の一部（例えば図２に示すＳの部分）が被検者の手首に接触した状態で、脈あて部１４を被検者の被検部位に適切に当接させることができる。脈あて部１４の形状は、楔形のようなものに限定されず、被検者の被検部位に適切に当接させることができる任意の形状としてよい。

図２に示すように、電子機器１の上部筐体１２は、押圧部１６を備えている。押圧部１６は、電子機器１において、被検者の指先などによって押圧される箇所を示す。すなわち、被検者などは、押圧部１６を見る（又は触る）ことによって、指先などによって押圧部１６を押圧すべきことを認識することができる。図２に示すように、押圧部１６は、上部筐体１２の上面（Ｚ軸負方向側の面）側に形成されてよい。図２に示す例においては、押圧部１６は、上部筐体１２の上面の中心部よりもやや下方向（Ｙ軸負方向）の位置に形成されている。しかしながら、押圧部１６は、例えば上部筐体１２の上面のほぼ中心に形成するなど、電子機器１が生体情報を測定する態様に応じて、種々の位置に形成されてよい。

また、図２に示す例においては、押圧部１６は、上部筐体１２の上面側に形成された浅い凹部として示してある。しかしながら、押圧部１６の形状は凹部に限定されない。例えば、押圧部１６は、上部筐体１２の上面側に形成された浅い凸部などとして形成してもよい。また、押圧部１６は、例えば、上部筐体１２の上面（Ｚ軸負方向側の面）側に塗料などでペイントされた単なるマークとしてもよい。押圧部１６は、電子機器１において、被検者の指先などによって押圧される箇所を示すものであれば、任意に構成してよい。

電子機器１は、被検者の手首などの被検部位に載置されて、押圧部１６が被検者の指先などによって押圧されることにより、図１に示したような生体情報の測定時の状態になる。電子機器１が被検者の手首などの被検部位に載置される際は、脈あて部１４が被検者の被検部位に当接するように位置決めされてよい。この時、脈あて部１４が、例えば被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位に当接するように位置決めされてよい。

図３及び図４は、電子機器１の外観を示す斜視図である。図３は、図１に示した電子機器１を、Ｚ軸の正方向の視点から見た状態を示す斜視図である。図４は、図３に示した電子機器１を、Ｙ軸を中心として１８０度回転させた状態を示す斜視図である。

図３に示すように、電子機器１は、外観上、下部筐体１１及び上部筐体１２を備えている。また、上述のように、下部筐体１１は脈あて部１４を備え、上部筐体１２は押圧部１６を備えている。

さらに、電子機器１は、図３に示すように、報知部２０と、スイッチ３０とを備えている。

報知部２０は、被検者などに例えば生体情報の測定結果などの情報を報知する。報知部２０は、図３に示すように、例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）などによる発光部としてよい。また、報知部２０は、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）等の表示デバイスとしてもよい。これらのような表示デバイスを報知部２０として採用すれば、例えば、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態のような、比較的詳細な情報を表示することもできる。

図３は、報知部２０が３つの発光部（２０ａ，２０ｂ，及び２０ｃ）によって構成される例を示している。図３において、報知部２０ａは、例えば、生体情報の測定結果が比較的低い旨を示す発光部としてよい。また、報知部２０ｂは、例えば、生体情報の測定結果が中間的である（例えば許容範囲にある）旨を示す発光部としてよい。また、報知部２０ｃは、例えば、生体情報の測定結果が比較的低い旨を示す発光部としてよい。図３は、報知部２０が３つの発光部によって構成される例を示しているが、報知部２０を構成する発光部は任意の数としてよい。また、報知部２０を構成する発光部は、例えば発光の色又は点滅の回数など、各種の態様によって、被検者に例えば生体情報の測定結果などの情報を報知してもよい。

報知部２０は、生体情報の測定結果などの情報のみならず、例えば電子機器１の電源のオン／オフ、又は、生体情報の測定中か否かなどのような情報を、被検者に報知してもよい。この時、報知部２０は、例えば生体情報の測定結果などの情報を報知する際とは異なる態様の発光によって、電子機器１の電源のオン／オフ、又は、生体情報の測定中か否かなどのような情報を報知してもよい。

一実施形態において、報知部２０は、発光部によって構成されていなくてもよい。例えば、報知部２０は、スピーカ又はブザーのような音出力部によって構成されてもよい。この場合、報知部２０は、各種の音又は音声などによって、被検者などに例えば生体情報の測定結果などの情報を報知してよい。

また、一実施形態において、報知部２０は、例えばバイブレータ又は圧電素子のような触感呈示部によって構成されてもよい。この場合、報知部２０は、各種の振動又は触感フィードバックなどによって、被検者などに例えば生体情報の測定結果などの情報を報知してよい。

スイッチ３０は、例えば電子機器１の電源のオン／オフを切り替えるスイッチとしてよい。また、スイッチ３０は、例えば電子機器１に生体情報の測定を開始させるスイッチとしてもよい。測定を開始するためのスイッチとしてもよい。図３は、スイッチ３０がスライドスイッチによって構成される例を示している。しかしながら、スイッチ３０は、例えば押しボタンスイッチなど、任意のスイッチによって構成されてよい。例えば、スイッチ３０が押しボタンスイッチによって構成される場合、スイッチ３０が押される回数及び／又は押されている時間などに基づいて、電子機器１の各種の動作を対応させてよい。

図４に示すように、電子機器１の下部筐体１１は、脈あて部１４を備えている。脈あて部１４は、上述のように、電子機器１によって被験者の生体情報を測定する際に、被検者の被検部位に適切に当接させる部材である。したがって、脈あて部１４は、例えば被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位に適切に当接するような大きさとしてよい。例えば、脈あて部１４は、図４に示すように、Ｘ軸方向の幅が１ｃｍ乃至１．５ｃｍ程度としてもよい。脈あて部１４は、Ｘ軸方向の幅が１ｃｍ乃至１．５ｃｍ程度以外でもよい。

図５は、電子機器１の断面を、被検者の手首の断面とともに示す図である。図５は、図３及び図４に示すＡ−Ａ線に沿った断面を示す図である。図５に示す被検者の手首は、図２に示したものと同様である。

図５に示すように、電子機器１は、下部筐体１１及び上部筐体１２を備えている。下部筐体１１の被検部位側には、脈あて部１４が設置されている。ここでは、脈あて部１４は、被検者の橈骨動脈が皮下に存在する部位に当接している。図５に示すように、下部筐体１１は、Ｚ軸の負方向側に開口部を有する。また、上部筐体１２は、Ｚ軸の正方向側に開口部を有する。図５に示す例において、下部筐体１１の開口部は、上部筐体１２の開口部よりも小さなサイズにして、下部筐体１１の開口部を上部筐体１２の開口部に挿入した構成にしてある。しかしながら、上部筐体１２の開口部を下部筐体１１の開口部よりも小さなサイズにして、上部筐体１２の開口部を下部筐体１１の開口部に挿入した構成にしてもよい。下部筐体１１と上部筐体１２とは、互いに干渉せずにある程度自由に動くことができるように構成してよい。

図５に示すように、下部筐体１１の内部には、基板４０が配置されている。また、上部筐体１２の内部には、上述の報知部２０が配置されている。

基板４０は、各種電子部品などを配置することができる一般的な回路基板としてよい。基板４０のＺ軸負方向側の面には、バッテリホルダ４２が配置されている。このバッテリホルダは、バッテリ６０を固定するための部材である。バッテリ６０は、例えばＣＲ２０３２のようなボタン型電池（コイン型電池）など、任意の電源としてよい。また、バッテリ６０は、例えば充電可能な蓄電池としてもよい。バッテリ６０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適宜備えてもよい。バッテリ６０は、電子機器１の各機能部に電力を供給してよい。

基板４０のＺ軸負正向側の面には、各種電子部品を配置してよい。図５に示す例において、基板４０のＺ軸負正向側の面には、スイッチ３０、センサ５０、制御部５２、記憶部５４、及び通信部５６が配置されている。

センサ５０は、例えば角速度センサを含み、被検部位から脈動を検出して脈波を取得する。センサ５０は、被検者の脈波に基づく脈あて部１４の変位を検出してもよい。また、センサ５０は、例えば、加速度センサとしてもよいし、ジャイロセンサのようなセンサとしてもよい。また、センサ５０は、角速度センサとしてもよい。センサ５０については、さらに後述する。

図５に示すように、センサ５０は基板４０に固定される。また、基板４０は、下部筐体１１の内部に固定される。さらに、下部筐体１１の外部には脈あて部１４が固定される。このため、脈あて部１４の動きは、下部筐体１１、及び基板４０を経て、センサ５０に伝達される。したがって、センサ５０は、脈あて部１４、下部筐体１１、及び基板４０を介して、被検者の被検部位における脈動を検出することができる。

図５に示す例において、センサ５０は、下部筐体１１の内部に接した状態で配置されている。しかしながら、一実施形態において、センサ５０は、下部筐体１１の内部に接しない状態で配置されてもよい。例えば、センサ５０は、脈あて部１４、下部筐体１１、及び基板４０の少なくともいずれかの動きが伝達される任意の構成としてもよい。

制御部５２は、電子機器１の各機能ブロックをはじめとして、電子機器１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５２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５２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５４等の記憶媒体に格納される。また、制御部５２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５２は、報知部２０へのデータの報知を行ったりする。

記憶部５４は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部５４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５４は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部５４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５４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５４は、各種情報及び／又は電子機器１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５４は、例えばセンサ５０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５６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５６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１が測定した脈波の測定結果、及び／又は電子機器１が推定した健康状態を、当該外部装置に送信する。通信部５６は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉ−Ｆｉなどに対応した通信モジュールとしてもよい。

スイッチ３０、センサ５０、制御部５２、記憶部５４、及び通信部５６の配置は、図５に示す例に限定されない。例えば、前述の機能部は、基板４０の任意の位置に配置してよい。また、前述の機能部は、基板４０の同一面における配置に限定されず、基板４０の両面のいずれかに適宜配置してよい。また、報知部２０の配置も、図５に示す例に限定されない。例えば、報知部２０は、上部筐体１２に配置されるのではなく、基板４０若しくはバッテリホルダ４２又は下部筐体１１に配置されてもよい。この場合、例えば、上部筐体１２のいずれかの箇所に孔を穿設して、例えば発光部とする報知部２０が発する光が視認できるようにしてもよい。また、例えば下部筐体１１又は上部筐体１２におけるいずれかの箇所に導光板を設置して、例えば発光部とする報知部２０が発する光が下部筐体１１又は上部筐体１２の外部からでも視認できるようにしてもよい。

電子機器１が外部機器と有線又は無線により接続される場合、例えば報知部２０、スイッチ３０、制御部５２、記憶部５４、及び通信部５６などの機能部の少なくとも一部は、適宜、外部機器に備えてもよい。

図５に示すように、電子機器１において、下部筐体１１と上部筐体１２とは、弾性部材７０によって互いに接続されている。図５に示す例においては、上部筐体１２とバッテリホルダ４２とが、弾性部材７０によって互いに接続されている。しかしながら、弾性部材７０は、例えば上部筐体１２と、基板４０又は下部筐体１１となどを互いに接続してもよい。一実施形態において、弾性部材７０は、下部筐体１１側の任意の部材と、上部筐体１２側の任意の部材とを互いに接続してよい。弾性部材７０は、互いに直交する３つの軸（例えば、Ｙ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）のうちの少なくともいずれか１つの軸に沿って変形可能な弾性部材であるとしてよい。弾性部材７０は、３次元で変形可能な部材である。

弾性部材７０は、例えば、ばね、樹脂、又はスポンジ等のような、適度な弾性を有する任意の弾性体を含んで構成してよい。弾性部材７０は、例えば、所定の弾性を有する所定の厚さのシリコンシートを形成したものとしてもよい。弾性部材７０については、さらに後述する。弾性部材７０と、上部筐体１２とは、接着剤又は両面テープなどで接着してよい。また、弾性部材７０と、下部筐体１１、基板４０、又はバッテリホルダ４２とは、接着剤又は両面テープなどで接着してよい。ここで、弾性部材７０と他の部材との接着は、弾性部材７０の変形に与える影響が少なくなるようにしてよい。すなわち、弾性部材７０と他の部材とを接着したとしても、弾性部材７０は適度に変形することができるように構成してよい。

このように、一実施形態に係る電子機器１は、押圧部１６と、センサ５０と、弾性部材７０と、を備える。押圧部１６は、被検者の被検部位側に押圧される。図５において、被検者は例えば矢印Ｐの方向に、押圧部１６を押圧してよい。センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を検出する。弾性部材７０は、センサ５０と押圧部１６との間に介在する。

図５に示すように、電子機器１が被検者の被検部位に載置された状態において、脈あて部１４は、被検者の被検部位、すなわち被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。また、押圧部１６は、例えば被検者の右手の指などによって、被検部位側すなわち矢印Ｐの方向に押圧される。さらに、押圧部１６（上部筐体１２）とセンサ５０との間に配置される弾性体１４０の弾性力により、（下部筐体１１及び脈あて部１４とともに）センサ５０は、被検者の被検部位側に付勢される。また、弾性体１４０の弾性力により付勢される脈あて部１４は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。この場合、脈あて部１４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。このため、脈あて部１４に連動するセンサ５０も、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。例えば、図５に示すように、押圧部１６が被検者によって矢印Ｐの方向に押圧された状態で、軸Ｓを中心として、矢印Ｄに示すような方向に変位することができる。ここで、軸Ｓは、下部筐体１１の底面が被検者の手首に接する部分としてよい。この場合、矢印Ｐの方向に押圧される位置（すなわち押圧部１６の位置）は、ＸＹ平面上において、軸Ｓと脈あて部１４（被検部位）との間の位置としてよい。

本実施形態において、脈あて部１４に連動するセンサ５０は、弾性部材７０を介して上部筐体１２（押圧部１６）に結合されている。このため、センサ５０は、弾性部材７０の柔軟性によって、ある程度自由な可動域を与えられる。また、弾性部材７０の柔軟性によって、センサ５０の動きは妨げられにくくなる。さらに、弾性部材７０は、適度な弾性を有することにより、被検者の被検部位における脈動に追従して変形する。したがって、本実施形態に係る電子機器１において、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を敏感に検出することができる。さらに、本実施形態に係る電子機器１は、脈波に追従して変位することで、被験者のうっ血を無くし、苦痛を無くすことができる。このように、本実施形態では、弾性部材７０は、被検者の被検部位における脈動に応じて変形可能であるようにしてよい。また、弾性部材７０は、センサ５０が被検者の被検部位における脈動を検出可能な程度に弾性変形するようにしてもよい。

以上説明したように、一実施形態に係る電子機器１は、小型かつ軽量な測定機器として機能し得る。一実施形態に係る電子機器１は、携帯性に優れるのみならず、被検者の生体情報を極めて簡単に測定することができる。また、一実施形態に係る電子機器１は、他の外部機器などと連携せずとも、電子機器１の単独で生体情報を測定することができる。また、この場合、他のケーブルなどのような付属物を形態する必要もない。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、利便性を高めることができる。

本実施形態において、センサ５０は、例えば、ジャイロセンサ（ジャイロスコープ）のような、物体の角度（傾き）、角速度、及び角加速度の少なくともいずれかを、複数の軸について検出するセンサとしてもよい。この場合、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動に基づく複雑な動きを、複数の軸についてのそれぞれのパラメータとして検出することができる。また、センサ５０は、３軸のジャイロセンサと３軸の加速度センサとを組み合わせた６軸センサとしてもよい。

図６は、電子機器１の使用態様の一例を示す図である。図６は、図１に示した状況を拡大して示す図である。

例えば、図６に示すように、電子機器１に内蔵されたセンサ５０は、α軸、β軸、及びγ軸の３軸のそれぞれを中心とする回転運動を検出してよい。α軸は、例えば、被検者の橈骨動脈にほぼ直交する方向に沿う軸としてよい。また、β軸は、例えば、被検者の橈骨動脈にほぼ平行な方向に沿う軸としてよい。また、γ軸は、例えば、α軸及びβ軸の双方にほぼ直交する方向に沿う軸としてよい。

このように、本実施形態では、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を、所定の軸を中心とする回転運動の一部として検出してもよい。また、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を、少なくとも２軸の回転運動として検出してもよく、３軸の回転運動として検出してもよい。本開示において、「回転運動」とは、必ずしも円の軌道上を１周以上変位するような運動でなくてもよい。例えば、本開示において、回転運動とは、例えば円の軌道上における１周に満たない部分的な変位（例えば弧に沿うような変位）としてもよい。

図６に示すように、本実施形態に係る電子機器１は、例えば３軸のそれぞれを中心とする回転運動を、センサ５０によって検出することができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１は、センサ５０によって検出された複数の結果を合算するなどして合成することにより、被検者の脈波の検出感度を高めることができる。このような合算などの演算は、例えば制御部５２によって行ってもよい。この場合、制御部５２は、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標を算出してよい。

例えば、図６に示す例において、α軸及びβ軸を中心とするセンサ５０の回転運動に基づく信号強度の時間変化は、それぞれ被検者の脈波に基づく顕著なピークを有している。このため、制御部５２は、例えばα軸、β軸、及びγ軸についての検出結果をそれぞれ合算することにより、被検者の脈波の検出精度を高めることができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者が脈波を測定する際の有用性を向上することができる。

一実施形態において、電子機器１の制御部５２は、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標を算出してもよい。この場合、制御部５２は、センサ５０が少なくとも２軸の回転運動（例えば３軸の回転運動）として検出した結果を合成（例えば合算）してもよい。本実施形態に係る電子機器１によれば、複数の方向の脈波信号を検出することができる。このため、本実施形態に係る電子機器１によれば、複数の軸についての検出結果を合成することで、１つの軸についての検出結果に比べて、信号強度が高まる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、ＳＮ比の良好な信号を検出することができ、検出感度を高めることができ、安定した測定が可能となる。

また、図６に示したγ軸についての検出結果において、被検者の脈波に基づくピークは、他のα軸又はβ軸についての検出結果に比べて顕著に現れないことも想定される。このように、γ軸についての検出結果のように信号レベルが低い検出結果を、他の軸についての検出結果に合算すると、ＳＮ比が低下することもあり得る。また、信号レベルが低い検出結果は、ほとんどがノイズ成分と見なせる場合もある。このような場合、信号レベルが低い検出結果は、良好な脈波成分を含んでいないこともある。そこで、本実施形態において、制御部５２は、複数の軸についての検出結果のうち、検出結果が所定の閾値に満たない軸がある場合、その軸の検出結果を合算しなくてもよい。

例えば、ある被検者の脈動を、α軸、β軸、及びγ軸のそれぞれを中心とする回転運動として、センサ５０によって検出した場合を想定する。この結果として、α軸、β軸、γ軸についての検出結果におけるピーク値は、それぞれ所定の閾値を超えているものとする。このような場合、制御部５２は、α軸についての検出結果、β軸についての検出結果、及びγ軸についての検出結果の全てを合算したものを、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標として算出してもよい。

一方、例えば、ある被検者の脈動を検出した結果として、α軸及びβ軸についての検出結果におけるピーク値は、それぞれ所定の閾値を超えているものとする。しかしながら、γ軸についての検出結果におけるピーク値は、所定の閾値を超えていないものとする。このような場合、制御部５２は、α軸についての検出結果及びβ軸についての検出結果のみを合算したものを、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標として算出してもよい。

このような処理を行う場合、制御部５２は、各軸についての検出結果を合算に含むか否かの基準となる閾値は、それぞれの軸について別個に設定してもよいし、それぞれの軸について同じものを決定してもよい。いずれの場合も、各軸についての検出結果において、被検者の脈動がそれぞれ適切に検出されるような閾値を、適宜設定してよい。

このように、本実施形態に係る電子機器１において、制御部５２は、センサ５０が少なくとも２軸の回転運動として検出した結果のうち、所定の閾値以上の成分を有するもののみを合成してもよい。このため、本実施形態に係る電子機器１によれば、検出結果のＳＮ比の低下を抑制することができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者が脈波を測定する際の有用性を向上することができる。

また、上述のように、複数の軸についての検出結果を合算する際に、それぞれの軸についての検出結果を単にこのまま合算すると、不都合が生じることも想定される。これは、被検者の脈動の向きと、センサ５０との位置関係によって、センサ５０による検出される結果の極性が整合しないことに起因すると想定される。例えば、センサ５０を用いて被検者の右手の脈動を検出した場合と、左手の脈動を検出した場合とで、ある軸についての検出結果の極性が逆転することも想定される。

例えば、被検者の脈動を検出した場合、ある軸についての検出結果において、ほぼ周期的に上向きのピークが検出されるとする。しかしながら、同時に、他の軸についての検出結果において、逆に、ほぼ周期的に下向きのピークが検出されることも想定される。このように、複数の軸についての検出結果において極性が逆転する場合、このまま単に合算すると、ピークが打ち消し合って良好な結果が得られないことも想定される。

そこで、本実施形態において、制御部５２は、複数の軸についての検出結果において極性が逆転する場合、少なくとも１つの軸についての検出結果の極性を反転させてから、他の軸についての検出結果と合算してもよい。例えば、制御部５２は、２つの軸についての検出結果において極性が逆転する場合、一方の軸についての検出結果の極性を他方の軸に合わせて反転させてよい。

このように、本実施形態に係る電子機器１において、制御部５２は、センサ５０が少なくとも２軸の回転運動として検出した結果を、それぞれの極性が揃うようにしてから合成してもよい。本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者の脈波の検出精度を高めることができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者が脈波を測定する際の有用性を向上することができる。

上述のように、少なくとも１つの軸についての検出結果の極性を反転させることにより、複数の軸についての検出結果の極性を揃える処理を行う場合、それぞれの検出結果における極性の向きを判定する必要がある。このような極性の向きの判定は、種々の手法で行うことができる。例えば、制御部５２は、各軸についての検出結果のピークが信号強度の正方向側に向いているか、又は負方向側に向いているかを判定してもよい。また、例えば制御部５２は、各軸についての検出結果のピークが、信号の平均値よりも大きいか小さいかを判定してもよい。また、少なくとも１つの軸についての検出結果の極性を反転させる際には、制御部５２は、極性を反転させる検出結果にマイナス１を乗算してもよい。

さらに、制御部５２は、上述のように検出結果の極性を適宜反転させた後、当該検出結果の全体に所定値を加減してから、他の軸についての検出結果に合算してもよい。また、制御部５２は、複数の軸についての検出結果を合算する前に、それぞれの軸についての検出結果に適宜重み付けなどをしたり、それぞれの軸についての検出結果を適宜補正したりしてもよい。

図７は、電子機器１の概略構成を示す機能ブロック図である。電子機器１は、報知部２０と、スイッチ３０と、センサ５０と、制御部５２と、記憶部５４と、通信部５６と、バッテリ６０とを備える。これらの機能部については既に説明したとおりである。

図８は、電子機器１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８は、脈動を検知するセンサ５０として、角速度センサを用いた場合について示してある。図８は、角速度センサ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８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、動脈の壁又は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８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、血管分岐又は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８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８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１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１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。

本実施形態では、脈波に基づく指標の一例として、電子機器１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１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９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１を用いて約５秒間取得された。制御部５２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１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９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９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１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１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、又は熱中症、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１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９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１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１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１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１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１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１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１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１０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９に示した実施の形態と同じである。図１０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１０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１０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Ｐ_Ｒが小さくなると、ＡＩは小さくなることがある。食事後数時間内（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１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１は被検者の糖代謝の状態を推定できる。電子機器１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１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１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１１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１１のデータは、同一被検者における異なる複数の食事後のデータを含む。図１１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１１に示すような算出されたＡＩと血糖値との相関を、あらかじめ被検者毎に取得しておけば、電子機器１は、算出されたＡＩから被検者の血糖値を推定することもできる。

図１２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９に示した実施形態と同じである。図１２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１２の実線は、取得された脈波から算出されたＡＩを示し、点線は測定された中性脂肪値を示す。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１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１は被検者の脂質代謝の状態を推定できる。電子機器１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１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１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１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１０乃至図１２で示した測定結果から、本実施の形態の電子機器１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１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１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１３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１３を用いて、実施の形態に係る電子機器１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１３に示すように、電子機器１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１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１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１は、脈波を取得する（ステップＳ１０２）。例えば電子機器１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１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１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５４に記憶する（ステップＳ１０３）。電子機器１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１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Ｐ_Ｒ、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１はＡＩに加え脈拍、脈圧を算出する。例えば、電子機器１は、センサ５０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１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１は例えば血液の流動性が高いことをと報知する（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１は例えば血液の流動性が低いことを報知する（ステップＳ１０６）。

続いて、電子機器１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１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１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１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１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１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１２の実線で示すようなＡＩが算出された場合、電子機器１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１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１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１２と同様であるので省略する。

続いて、電子機器１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１３に示す処理を終了する。報知部２０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。この場合、報知部２０は、例えば発光部が点灯又は点滅することにより、前述のような報知を行ってもよい。また、報知部２０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１は、図１３に示す処理を終了する。

本実施形態において、電子機器１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１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。

本実施形態において、電子機器１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１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。

本実施形態において、電子機器１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又は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。

本実施形態において、電子機器１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１４は、第１実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図１４に示したシステムは、電子機器１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１４に示したように、電子機器１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、及び／又は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１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１は報知部２０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１の制御部５２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１の記憶部５４の負担を軽減できる。そのため、電子機器１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。

本実施形態に係るシステムはサーバ１５１を介して、電子機器１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１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。

本開示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、上述の実施形態においては、センサ５０として角速度センサを備える場合について説明したが、電子機器１の形態はこれに限ることはない。センサ５０は、発光部と受光部を含む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１が生体情報を測定する被検部位は、被検者の手首に限らない。首、足首、太もも、耳等、動脈上にセンサ５０が配置されていればよい。

例えば、上述の実施形態においては、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、電子機器１が実行する処理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、電子機器１は、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、電子機器１は、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。

例えば、上述の実施形態においては、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、電子機器１が実行する処理はこれに限ることはない。電子機器１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。

上述の実施形態において、電子機器１が脈波を測定すると説明したが、脈波は必ずしも電子機器１により測定されなくてもよい。例えば、電子機器１は、コンピュータ又は携帯電話機等の情報処理装置と有線又は無線で接続され、センサ５０で取得された角速度の情報を情報処理装置に送信してもよい。この場合、情報処理装置が、角速度の情報に基づいて脈波を測定してもよい。情報処理装置は、糖代謝及び脂質代謝の推定処理等を実行してもよい。各種情報処理を電子機器１に接続された情報処理装置が実行する場合、電子機器１は、制御部５２、記憶部５４、報知部２０等を備えていなくてもよい。また、電子機器１が有線により情報処理装置に接続されている場合、電子機器１は、バッテリ６０を有さず、情報処理装置から電力が供給されてもよい。

また、上述の実施形態において、電子機器１は、四角い形状の下部筐体１１及び上部筐体１２によって構成される例を説明した。しかしながら、電子機器１の筐体の形状は四角型でなくてもよい。例えば、一実施形態において、電子機器１は、円盤型又は三角型などのような下部筐体１１及び上部筐体１２によって構成されてもよい。一実施形態において、電子機器１は、センサ５０が弾性部材７０を介して被検部位側に押圧されるような各種の構成としてよい。

また、電子機器１の上部筐体１２に備えられる押圧部１６も、種々の構成としてよい。例えば図１５に示す電子機器２のように、つまみ型の押圧部１６’を備えてもよい。図１５に示すような形状の押圧部１６’によれば、被検者は、例えば測定開始時に被検部位に対して電子機器１を位置決めする際に、親指と人差し指などによって押圧部１６’の凸部を摘んで保持することができる。被検者は、電子機器１を位置決めした後、親指と人差し指などによって押圧部１６’の凸部を摘んだ状態を維持することもできるし、押圧部１６’の凹部を押圧してもよい。

また、電子機器１の制御部５２は、脈波の指標から、糖脂質代謝、血糖値及び脂質値のうちの少なくともいずれか１つを推定するとしてよい。また、電子機器１は、被験者のダイエットの進行状況を監視するダイエットモニタ、若しくは、被験者の血糖値を監視する血糖計として機能してもよい。

ここで、上述の実施形態に係る電子機器の変形例について、さらに説明する。図１６は、上述の実施形態に係る電子機器の変形例の断面を示す図である。図１６に示すように、電子機器３は、互いに組み合わされる筐体１２’と筐体１１’とを備えている。電子機器３において、筐体１２’が、筐体１１’に押し付けられることにより、弾性部材７０がゆがみ、突起１２’ａが筐体１１’に接する。そして、筐体１１’は、突起１２’ａを支点として回転する。つまり、電子機器３において、所定の回転軸として作用する突起１２’ａは、押圧部１６を備える上部筐体１２’の端部付近であって、センサ５０を含む下部筐体１１’の端部付近にある。

１，２，３ 電子機器
１１，１１’ 下部筐体
１２，１２’ 上部筐体
１２’ａ 突起
１４ 脈あて部
１６ 押圧部
２０ 報知部
３０ スイッチ
４０ 基板
４２ バッテリホルダ
５０ センサ
５２ 制御部
５４ 記憶部
５６ 通信部
６０ バッテリ
７０ 弾性部材
１５０ 携帯端末
１５１ サーバ

Claims (2)

1. センサが、被検者の被検部位における脈動を検出するステップと、
   制御部が、前記センサが少なくとも２軸の回転運動として検出した結果のうち、所定の閾値以上の成分を有するもののみを合成するステップと、
   前記制御部が、前記合成結果から脈動に基づく脈波の指標を算出するステップと、
   を含む測定方法。
2. 被験者の変位を検出するセンサと、
   前記センサとネットワークにより接続されたサーバと、
   を備えるシステムであって、
   前記サーバは、前記センサが検出した変位から、前記被検者の被検部位における脈動を検出し、前記センサが少なくとも２軸の回転運動として検出した結果のうち、所定の閾値以上の成分を有するもののみを合成し、前記合成結果から脈動に基づく脈波の指標を算出する、システム。

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