JP2021048964A - 生体情報取得装置、生体情報取得方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】外れ値を確実に除去することができない場合でも、生体情報を適切に補正する。【解決手段】生体情報取得装置１００は、心拍間隔を時系列で取得する取得部１１と、取得部１１により第１の期間に取得された複数の心拍間隔に、心拍間隔の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値率算出部１２と、第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の心拍間隔のうち心拍間隔の外れ値が除かれた心拍間隔に基づいて、補正項を導出する補正項算出部１３と、外れ値程度パラメータに基づいて、第１の期間における生体情報の外れ値を補正する補正方法として、補正項に基づく第１補正方法、及び、補正項と無関係な補間による第２補正方法の両方又は一方を選択し、選択した補正方法により、第１の期間における心拍間隔の外れ値を補正する補正部１４と、を備える。【選択図】図１

Description

この発明は、生体情報取得装置、生体情報取得方法及びプログラムに関する。

心拍間隔（ＲＲＩ：Ｒ−Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）等の生体情報を取得して健康状態や睡眠状態を知るシステムが開発されてきている。心拍間隔を取得する際に心臓の拍動を誤検出したりすると、異常な値の心拍間隔が取得されてしまうが、このような異常な値は外れ値と呼ばれ、外れ値を除去するシステムも開発されている。例えば、特許文献１には、心拍間隔の時系列データから外れ値を除去するとともに、欠損部分をステップ補間により補間するノンレム睡眠検出システム等が開示されている。ステップ補間では欠損部分の隣接データ（欠損部分に最も近い値）を用いて、欠損部分が補間される。

特開２０１８−１６１４３２号公報

しかし、外れ値が確実に除去されるとは限らないため、欠損部分の隣接データが外れ値の場合もあり得る。この場合には、ステップ補間の際にこの外れ値が用いられてしまい、心拍間隔がおかしな値に補間されてしまう。したがって、特許文献１に開示されているような従来の装置では、心拍間隔等の生体情報を適切に補正することができないおそれがある。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、外れ値を確実に除去することができない場合でも、生体情報を適切に補正することが可能な生体情報取得装置、生体情報取得方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る生体情報取得装置は、
生体情報を時系列で取得する取得手段と、
前記取得手段により第１の期間に取得された複数の生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値程度パラメータ導出手段と、
前記第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた生体情報に基づいて、補正項を導出する補正項導出手段と、
前記外れ値程度パラメータに基づいて、前記第１の期間における生体情報の外れ値を補正する補正方法として、前記補正項に基づく第１補正方法、及び、前記補正項と無関係な補間による第２の補正方法の両方又は一方を選択する選択手段と、
前記選択された補正方法により、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正手段と、
を備える。

本発明によれば、外れ値を確実に除去することができない場合でも、生体情報を適切に補正することが可能になる。

第１の実施形態に係る生体情報取得装置の構成例を示す図である。 横たわった被験者とセンサ部の備えるチューブとの位置関係を示す図である。 心弾動信号のデータ列の一例を示す図である。 取得されたＢＢＩの一例を示す図である。 着目タイミングを時間軸上で移動させながら算出された、着目タイミングを含む第１の期間における外れ値率の一例を示す図である。 着目タイミングを時間軸上で移動させながら算出された、着目タイミングを含む第２の期間におけるＢＢＩの平均値の一例を示す図である。 ＢＢＩをスプライン補間した一例を示す図である。 補正項を用いた補正とスプライン補間とを切り替えてＢＢＩを補正した一例を示す図である。 第１の実施形態に係る生体情報取得処理のフローチャートである。 外れ値が除去された後のＢＢＩの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る外れ値の推定処理のフローチャートである。 第１の実施形態に係るＢＢＩの補正処理のフローチャートである。 ＢＢＩ非取得期間を説明する図である。 第２の実施形態に係る生体情報取得装置の構成例を示す図である。 第２の実施形態に係る生体情報取得処理のフローチャートである。 第２の実施形態に係るＢＢＩの補正処理のフローチャートである。 補正項を用いた補正とスプライン補間とを切り替えるタイミングで不連続にならないようにＢＢＩを補正した一例を示す図である。

以下、実施形態について、図面を参照して説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付す。

（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る生体情報取得装置１００は、心弾動図（ＢＣＧ：Ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）波形から、生体情報として被験者の心拍間隔を取得する装置である。ただし、心拍には揺らぎがあり、心拍間隔は時間的に等間隔に取得することができないため、そのままでは解析等に用いることは難しい。そこで、生体情報取得装置１００は取得した心拍間隔のデータ列を補間して、時間的に等間隔にリサンプリングすることにより、等間隔の心拍間隔（等間隔ＲＲＩ）を取得する。図１に示すように、生体情報取得装置１００は、機能構成として、制御部１０と、記憶部２０と、センサ部３０と、入力部４１と、出力部４２と、通信部４３と、を備える。

制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等で構成され、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部（取得部１１、外れ値率算出部１２、補正項算出部１３、補正部１４）の機能を実現する。また、図示しないが、制御部１０は、ＣＰＵが有するタイマ（又はクロック）を用いて時間を計時する機能も備えている。

記憶部２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＲＯＭには、制御部１０のＣＰＵが実行するプログラム及びプログラムを実行する上で予め必要なデータが、記憶されている。ＲＡＭには、プログラム実行中に作成されたり変更されたりするデータが記憶される。

センサ部３０は、体の振動を検出するセンサを備え、対象（本実施形態では人間）の所定の部位から、生体情報（本実施形態では心拍間隔）を取得するための生体信号（本実施形態では心弾動信号）を検出する。具体的には、このセンサ部３０は、図２に示すように、対象が寝るマットレス５１の下に這わせたチューブ３１ｔ及び、チューブ３１ｔ内の空気圧を検出するセンサ３１ｓを備える。そして、対象がマットレス５１上に寝ているときに、センサ３１ｓがチューブ内の空気圧を検出することにより、検出された空気圧を、対象の心弾動図波形を表す心弾動信号として取得できる。これは、センサ３１ｓで検出された空気圧が、対象の心臓の拍動に起因する対象の体の振動によって変化するためである。なお、チューブはマットレス５１の下に限らず、マットレス５１の上や、マットレス５１の中に這わせてもよい。

心弾動信号を取得するには、人間の被験者５２の肩甲骨辺りの体の動きをとらえるのがよいとされているため、チューブ３１ｔは、被験者５２がマットレス５１に横たわった際に、肩甲骨付近に対応する位置に設置されている。図２では、チューブが１本のみ設置されているが、複数本設置してもよい（チューブを複数本設置する場合は、各チューブに対応するセンサも設置する）。また、被験者５２の心臓の拍動に起因する体の振動をとらえるものは、チューブに限定されるわけではなく、チューブの代わりに圧電素子をマットレスの下に設置し、この圧電素子をセンサ部３０の備えるセンサとして用いてもよい。さらに、センサ部３０の設置場所は、マットレスに限定されず、椅子等にセンサ部３０を設置してもよい。例えば椅子にセンサ部３０を設置することにより、生体情報取得装置１００は、被験者５２が当該椅子に座っている時の心弾動信号を取得することができるようになる。

入力部４１は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等から構成される。入力部４１は、例えば、心拍間隔の取得の開始／終了の指示等のユーザ操作を受け付けるためのインタフェースである。

出力部４２は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等から構成される。出力部４２は、例えば、生体情報取得装置１００が取得した心拍間隔を表示する。

通信部４３は、外部の他の装置とデータ等のやり取りを行う通信インタフェースである。この通信インタフェースは無線／有線を問わない。例えば、生体情報取得装置１００は、取得した心拍間隔を、通信部４３を介して、外部のサーバ等に送信することができる。

次に、生体情報取得装置１００の制御部１０の機能的構成について説明する。制御部１０は、取得部１１、外れ値率算出部１２、補正項算出部１３、補正部１４、の機能を実現し、心拍間隔の取得及び補正を行う。

取得部１１は、センサ部３０が備えるセンサによって検出された検出値（空気圧）及び検出時刻に基づき、空気圧を心弾動信号として取得し、取得した心弾動信号から、心拍間隔に相当するＢＢＩ（Ｂｅａｔ ｔｏ Ｂｅａｔ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）のデータ列を時系列で取得する。より詳細には、取得部１１は、センサ部３０が備えるセンサから出力される心弾動信号を所定のサンプリング周波数（例えば１００Ｈｚ）でサンプリングし、図３に示すような心弾動信号のデータ列２００を取得し、この心弾動信号のデータ列２００からＢＢＩのデータ列を取得する。なおサンプリング周波数は１００Ｈｚに限定されるわけではなく、心弾動信号が得られるなら、任意の周波数でよい。通常は８０〜１００Ｈｚ程度のサンプリング周波数が用いられる。

心弾動信号のデータ列２００からＢＢＩのデータ列を取得する方法は任意である。例えば、後述するように、所定の時間幅（例えば１．２秒）の窓を用いて心弾動信号のデータ列２００の局所最大値検出（ピーク値検出）を行って拍動タイミングを抽出し、時系列で互いに隣り合う２つの拍動タイミングの時間間隔をＢＢＩとして取得する方法を用いることができる。なお、拍動タイミングとは、心臓の拍動が発生した時のタイミングである。本実施形態では、時間軸上で互いに隣り合う２つの拍動タイミングの時間間隔を、心拍間隔に相当するＢＢＩとして推定している。拍動タイミングは、このように、ＣＰＵが有するタイマ（又はクロック）や心弾動信号のデータ列を用いて推定することができるが、脈波のサンプリング等、他の適当な手法で推定してもよい。また、ＢＢＩとは、このように、拍（Ｂｅａｔ）と次の拍（Ｂｅａｔ）との間の時間間隔（Ｉｎｔｅｒｖａｌ）を表す値なので、Ｂｅａｔ ｔｏ Ｂｅａｔ Ｉｎｔｅｒｖａｌの頭文字を取ってＢＢＩと呼ばれる。

この方法についてより詳細に説明すると、例えば、取得部１１は、図３に示す心弾動信号のデータ列２００上で着目タイミングを時間軸上で移動させながら、心拍間隔の２倍弱の固定サイズ（例えば１．２秒）の時間幅の時間窓２００ｗを用いて、着目タイミングを中心とする当該時間窓の中のピーク値（局所最大値）を検出し、このピーク値が発生したタイミングが当該着目タイミングと一致する場合には、当該着目タイミングを拍動タイミングとして抽出する。図３において、サンプリングされた心弾動信号を表す点２０２に着目すると、時間窓２００ｗの中で心弾動信号のピーク値を表す点は点２０２なので、点２０２で表される心弾動信号が発生したタイミングが拍動タイミング２０２ｔとして抽出される。一方、例えば点３１２に着目すると、同じ時間幅の時間窓３００ｗの中で心弾動信号のピーク値を表す点は点３１２ではなく、点２０５である。したがって、点３１２で表される心弾動信号が発生したタイミング３１２ｔは拍動タイミングとして抽出されない。

このようにして、取得部１１は、拍動タイミング２０１ｔ，２０２ｔ，２０３ｔ，２０４ｔ，２０５ｔ，２０６ｔを抽出し、これらのうち時系列で互いに隣り合う２つの拍動タイミングの時間間隔２０１ｉ，２０２ｉ，２０３ｉ，２０４ｉ，２０５ｉを、それぞれＢＢＩとして取得する。取得部１１が取得したＢＢＩのデータ列を、縦軸にＢＢＩ、横軸に時間をとってプロットすると、図４に示すようなグラフが得られる。取得部１１は生体情報取得手段として機能する。

外れ値率算出部１２は、取得部１１により第１の期間（例えば１分間）に取得された複数のＢＢＩ（ＢＢＩのデータ列）に、ＢＢＩの外れ値が含まれる程度を表す外れ値率を算出する。外れ値率は、外れ値程度パラメータとも呼ばれる。外れ値率算出部１２は、外れ値程度パラメータ導出手段として機能する。

なお、ＢＢＩの外れ値とは、人間の心拍間隔としてはあり得ない値のことである。例えば、２秒以上の心拍間隔は人間の心拍間隔としてはあり得ないため、ＢＢＩのデータ列に含まれるデータのうち、２秒以上のデータは外れ値とされる。本実施形態では、後述する外れ値の推定処理によりＢＢＩの外れ値を推定する。例えば、図４に時間間隔２０４ｉとして示されるＢＢＩは、後述する外れ値の推定処理によりＢＢＩの外れ値と推定されることになる。

本実施形態においては、外れ値率算出部１２は、外れ値率を算出する際、時間軸上で着目タイミングを移動させながら、着目タイミングを含む第１の期間（例えば着目タイミングを中心とする１分間）に取得された全てのＢＢＩの中で、外れ値と推定されたＢＢＩの割合を外れ値率（外れ値程度パラメータ）として算出する。つまり、外れ値率は、第１の期間に存在する全てのＢＢＩのデータ数及び外れ値の個数に基づいて、以下の式（１）で求めることができる。
外れ値率＝第１の期間に存在するＢＢＩの外れ値の個数
÷第１の期間に存在する全てのＢＢＩのデータ数…（１）

例えば、第１の期間を、着目タイミングを中心とする１分間とし、その１分間のＢＢＩのデータの中に外れ値が存在しない場合は、当該着目タイミングにおける外れ値率は０となる。また、その１分間の中のＢＢＩのデータのうち半分が外れ値だった場合は、当該着目タイミングにおける外れ値率は０．５となる。また、全てが外れ値だった場合は、当該着目タイミングにおける外れ値率は１となる。

また、外れ値率算出部１２は、着目タイミングをずらしながら、着目タイミング毎に１つの外れ値率を算出する。例えば、着目タイミングを１秒ずつずらしていく場合は、外れ値率算出部１２は、１秒毎に外れ値率を算出する。仮に、図５に示すタイミング２０１ｔからタイミング２３０ｔまでの間に取得部１１が取得したＢＢＩの中で、タイミング２１４ｔからタイミング２２９ｔまでの間のＢＢＩに外れ値が多く含まれていたとする。この場合に、外れ値率算出部１２が着目タイミングをずらしながら、着目タイミングを含む第１の期間のＢＢＩを対象として外れ値率を算出すると、例えば図５に示すような外れ値率のデータ列が得られる。図５では、外れ値率のデータを表す点を線でつないだデータ列３１０が示されている。

外れ値率算出部１２が外れ値を算出する際の着目タイミングをずらす時間間隔（外れ値率（外れ値程度パラメータ）の算出周期）は、後述するＢＢＩの補正処理におけるＢＢＩのリサンプリング補間の周期と一致させる必要はない。しかし、外れ値率の算出周期とＢＢＩのリサンプリング補間の周期とを一致させると、リサンプリングされたＢＢＩに対応する各タイミングにおいて、外れ値率が算出される。したがって、各ＢＢＩについて、それに最も対応する外れ値率を算出したい場合は、周期を一致させるのが望ましい。本実施形態では、ＢＢＩのリサンプリング補間周期も外れ値率の算出周期もともに１秒としている。

補正項算出部１３は、上述の第１の期間よりも長く、かつ、第１の期間を含む第２の期間（例えば着目タイミングを中心とする５分間）の時間窓において取得された複数のＢＢＩのうち、ＢＢＩの外れ値が除かれたＢＢＩの代表値を、補正項として算出する。本実施形態では、補正項として平均値を用い、補正項算出部１３は、第２の期間（着目タイミングを中心とする５分間）の時間窓に含まれる全てのＢＢＩのうち、ＢＢＩの外れ値を除いた残りのＢＢＩの平均値を算出することによって、着目タイミング毎に、第２の期間におけるＢＢＩの補正項を算出する。なお、補正項算出部１３は、数式等から算出（導出）する代わりに、テーブル等を用いて導出してもよい。また、第２の期間は、着目タイミングを含む期間であればよく、着目タイミングを中心とする期間でなくてもよい。補正項算出部１３は、補正項導出手段として機能する。

例えば、取得部１１により取得されたＢＢＩから外れ値を除いたＢＢＩのデータ列が、図６に示すＢＢＩ２１１ｉ，２１２ｉ，…，２３３ｉであったとする（外れ値が除かれたため、ＢＢＩ２１６ｉとＢＢＩ２２７ｉとの間が空いている）。そして、補正項算出部１３が着目するタイミング２１０ｔにおいて補正項を算出する場合は、タイミング２１０ｔを中心とする第２の期間の時間窓２１０ｗの中のＢＢＩ２１４ｉ，２１５ｉ，２１６ｉ，２２７ｉ，２２８ｉ，２２９ｉ，２３０ｉを平均した値を求める。

そして、補正項算出部１３も、外れ値率算出部１２と同様に、着目タイミングをずらしながら、このような補正項（移動平均値）を算出するので、着目タイミング毎に１つの補正項が算出される。この着目タイミングをずらす時間間隔（補正項の算出周期）は、任意の値に設定してよい。しかし、外れ値率の算出周期と同様に、ＢＢＩのリサンプリング補間の周期と一致させると、リサンプリングされたＢＢＩに対応する各タイミングにおいて、補正項が算出される。したがって、各ＢＢＩについて、それに最も対応する補正項を算出したい場合は、周期を一致させるのが望ましい。本実施形態では、補正項算出部１３が着目タイミングをずらす時間間隔（補正項の算出周期）も１秒としている。

補正項算出部１３が着目タイミングを時間軸上で移動させながら補正項を算出していくと、例えば、図６に示すような補正項のデータ列が得られる。図６では、補正項のデータを表す点を線でつないだ曲線２１０が示されている。なお、図６において、タイミング２１６ｔとタイミング２２７ｔの間の期間３１１ｉで取得されたＢＢＩは全て、外れ値として除去されているものとする。また、実際には時間窓２１０ｗの時間幅は例えば５分なので、時間窓２１０ｗの中で取得されているＢＢＩの数は数百個程度になるが、図６では説明をわかりやすくするために、ＢＢＩの数を少なくしている。

補正部１４は、外れ値率算出部１２が算出した外れ値程度パラメータに基づいて、補正項算出部１３が算出した補正項に基づいて、上述の第１の期間におけるＢＢＩの外れ値を補正する。より詳細には、補正部１４は、外れ値率算出部１２が算出した外れ値程度パラメータが所定の閾値（外れ値率閾値ＴＨ（例えば０．５））以上の場合に、補正項算出部１３が算出した補正項に基づいて、上述の第１の期間におけるＢＢＩの外れ値を補正する。補正部１４は、補正手段として機能する。

具体的には、図５に示すような外れ値率（外れ値程度パラメータ）のデータ列３１０が、外れ値率算出部１２で算出されていた場合、同図に示す外れ値率が外れ値率閾値ＴＨ以上の期間３０１ｉにおいて、補正部１４は、補正項算出部１３が算出した補正項（図６に示す曲線２１０）に基づいて、ＢＢＩの外れ値を補正する。

また、補正部１４は、外れ値率算出部１２が算出した外れ値率が上記の所定の閾値（外れ値率閾値ＴＨ）未満の場合には、補正項算出部１３が算出した補正項と無関係な補間による補正方法により、ＢＢＩの外れ値を補正する。補正項と無関係な補間による補正方法とは、例えば、取得されたＢＢＩのうちの外れ値を除いた後のＢＢＩに基づいたスプライン補間、キュービック補間、直線補間、ＰＣＨＩＰ（区分的３次エルミート内挿多項式）補間等によって補正する方法である。

図７の期間３１１ｉにおける曲線２３０は、外れ値率が高い期間３０１ｉの時間帯でスプライン補間した場合の比較例である。この曲線２３０を見るとわかるように、補正項と無関係な補間による補正が行われると、ＢＢＩを正しく取得できなかった時間帯で、本来の値とかけ離れた値が補間されてしまうことがある。そこで、補正部１４は、図８に示すように外れ値率が高い期間３０１ｉでは（外れ値の程度が高いとして）補正項に基づいた第１補正方法により外れ値を補正し、外れ値率が低い期間（期間３０１ｉ以外の期間）では（外れ値の程度が低いとして）補正項と無関係な補間（取得したＢＢＩのうち外れ値を除いたＢＢＩを用いた補間）による第２補正方法により外れ値を補正する。

以上、生体情報取得装置１００の機能構成について説明した。次に、生体情報取得装置１００の生体情報取得処理について、図９を参照して説明する。生体情報取得装置１００は、入力部４１を介してユーザから生体情報取得処理の開始の指示を受けると、生体情報取得処理を開始する。なお、生体情報取得装置１００のユーザは、生体情報取得処理の被験者であってもよいし、被験者でなくてもよい。

まず、生体情報取得装置１００の取得部１１は、センサ部３０のセンサ３１ｓが検出した心弾動信号を取得する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１は、通常、所定の生体信号取得期間（例えば、心拍間隔の取得対象となる被験者５２の就寝開始時（寝床に就いた時）から被験者５２の起床時までの期間）、連続して行われ、取得部１１は、その間、センサ部３０のセンサ３１ｓが検出する検出値（心弾動信号）を検出時刻とともに時系列で記憶部２０に格納する。ステップＳ１０１において、取得部１１は、被験者の就寝時刻や起床時刻を正確に知る必要はなく、単純なタイマー設定（例えば２３時から７時まで）で生体信号取得期間を設定してもよい。また、入力部４１からの指示（心弾動信号の取得開始及び取得終了の指示）によって、生体信号取得期間を設定してもよい。

次に、取得部１１は、記憶部２０に格納されているセンサ３１ｓの検出値（心弾動信号）に基づき、前述したようにして、時系列に沿ったＢＢＩのデータ列を取得し、記憶部２０に格納する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２は、取得ステップとも呼ばれる。

次に、外れ値率算出部１２は、後述する外れ値の推定処理を行う（ステップＳ１０３）。そして、外れ値率算出部１２は、所定の時間（例えば１秒）ずつ、着目タイミングを時間軸上で移動させながら、着目タイミングを含む第１の期間（例えば着目タイミングの３０秒前から３０秒後までの１分間）のＢＢＩのデータについて、ステップＳ１０３で推定された外れ値の情報に基づいて、外れ値率を算出し（ステップＳ１０４）、算出した全ての外れ値率（時系列に沿った外れ値率のデータ列）を記憶部２０に記憶する。ステップＳ１０４は外れ値程度パラメータ導出ステップとも呼ばれる。

次に、外れ値率算出部１２は、記憶部２０に格納されている時系列に沿ったＢＢＩのデータ列から、外れ値を除去する（ステップＳ１０５）。例えば、取得部１１がステップＳ１０２で取得したＢＢＩが図４に示すようなデータ列だったとすると、時間間隔２０４ｉで示されるＢＢＩは、ステップＳ１０３でＢＢＩの外れ値と推定され、ステップＳ１０５でこの外れ値が除去されて、ＢＢＩのデータ列は図１０に示すようなデータ列となる。

次に、補正項算出部１３は、外れ値が除去された後のＢＢＩのデータ列に基づいて、所定の時間（例えば１秒）ずつ、着目タイミングを時間軸上で移動させながら、着目タイミングを含む第２の期間（例えば着目タイミングの２．５分前から２．５分後までの５分間）のＢＢＩのデータについて、平均値を補正項として算出し、算出した補正項を記憶部２０に格納する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６は補正項導出ステップとも呼ばれる。

そして、補正部１４は、後述するＢＢＩの補正処理を行う（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７は補正ステップとも呼ばれる。そして、補正部１４は、補正処理後のＢＢＩを心拍間隔として出力部４２に出力し（ステップＳ１０８）、生体情報取得処理を終了する。なお、補正部１４は、ステップＳ１０８で、補正処理後のＢＢＩを、出力部４２に出力せずに、通信部４３を介して外部の装置に送信してもよいし、記憶部２０に記憶させるだけで生体情報取得処理を終了してもよい。

次に、生体情報取得処理のステップＳ１０３で実行される外れ値の推定処理について、図１１を参照して説明する。

まず、外れ値率算出部１２は、記憶部２０に格納されている時系列に沿ったＢＢＩのデータ列から、ＢＢＩを着目ＢＢＩとして、ＢＢＩが記憶された順に読み出す（ステップＳ２０１）。そして、外れ値率算出部１２は、着目ＢＢＩが、第１の閾値（ＴＨ１）より小さいか否かを判定する（ステップＳ２０２）。着目ＢＢＩが第１の閾値以上なら（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、ステップＳ２０５に進む。

着目ＢＢＩが第１の閾値未満なら（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、外れ値率算出部１２は、隣接ＢＢＩ差が第２の閾値（ＴＨ２）より小さいか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ここで、隣接ＢＢＩ差とは、着目ＢＢＩと、着目ＢＢＩの次のＢＢＩ（着目ＢＢＩに隣接するＢＢＩ）と、の差の絶対値であり、隣接間隔差とも呼ばれる。隣接ＢＢＩ差が第２の閾値以上なら（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、ステップＳ２０５に進む。

隣接ＢＢＩ差が第２の閾値未満なら（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、外れ値率算出部１２は、２隣接ＢＢＩ差が第３の閾値（ＴＨ３）より小さいか否かを判定する（ステップＳ２０４）。ここで、２隣接ＢＢＩ差とは、ステップＳ２０３の隣接ＢＢＩ差（着目ＢＢＩと着目ＢＢＩの次のＢＢＩとの差の絶対値）とそれに隣接する隣接ＢＢＩ差（着目ＢＢＩの次のＢＢＩと着目ＢＢＩの次の次のＢＢＩとの差の絶対値）との和である。２隣接ＢＢＩ差が第３の閾値以上なら（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、ステップＳ２０５に進む。

２隣接ＢＢＩ差が第３の閾値未満なら（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０５では、外れ値率算出部１２は、着目ＢＢＩを外れ値と推定し、ステップＳ２０６に進む。ステップＳ２０５では、外れ値率算出部１２が着目ＢＢＩを外れ値と推定したことがわかるように、記憶部２０に格納されている着目ＢＢＩのデータに、外れ値と推定されたことを示すフラグ情報を付加してもよい。

ステップＳ２０６では、記憶部２０に格納されている時系列に沿ったＢＢＩのデータ列に着目ＢＢＩの次のＢＢＩが存在するか否かを判定する。次のＢＢＩが存在するなら（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０１に戻る。次のＢＢＩが存在しないなら（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、外れ値の推定処理を終了し、生体情報取得処理のステップＳ１０４からの処理に戻る。

次に、生体情報取得処理のステップＳ１０７で実行されるＢＢＩの補正処理について、図１２を参照して説明する。この処理は、ＢＢＩを所定のリサンプリング周波数（例えば１Ｈｚ）でリサンプリング補間する処理である。上述したように、このリサンプリング周波数は任意であるが、本実施例では、外れ値率の算出周期の１秒に合わせて、リサンプリング周波数を１Ｈｚとしている。リサンプリング周波数が１Ｈｚの場合、１秒毎にＢＢＩをリサンプリングすることになるが、記憶部２０に記憶されている外れ値率の各々は、上述したように１秒毎のデータであるので、本実施形態では、外れ値率のデータを１つ取り出すたびに、ＢＢＩを１つリサンプリングすればよいということになる。外れ値率のデータ列、ＢＢＩのデータ列及び補正項のデータ列は、いずれも同じ時間軸上のデータ列なので、以下の説明では、ある着目タイミング（ｔ）における外れ値率、ＢＢＩ及び補正項のデータを、それぞれＥ［ｔ］、Ｂ［ｔ］及びＣ［ｔ］で表し、時系列に沿ったその直後のデータを、それぞれＥ［ｔ＋１］、Ｂ［ｔ＋１］及びＣ［ｔ＋１］で表すこととする。

まず、補正部１４は、記憶部２０に記憶されている時系列に沿った外れ値率のデータ列から、外れ値率を着目外れ値率（Ｅ［ｔ］）として、外れ値率が記憶された順に読み出す（ステップＳ３０１）。

そして、補正部１４は、着目外れ値率（Ｅ［ｔ］）が外れ値率閾値ＴＨ（例えば０．５）未満か否かを判定する（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２は選択ステップとも呼ばれる。また、ステップＳ３０２において、補正部１４は、外れ値率（外れ値程度パラメータ）に基づいて、ＢＢＩの外れ値を補正する補正方法として、補正項に基づく第１補正方法と、補正項と無関係な補間による第２補正方法の、一方を選択する選択手段として機能する。

補正部１４は、着目外れ値率が外れ値率閾値ＴＨ未満なら（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、着目外れ値率（Ｅ［ｔ］）が対応する着目タイミングに対応するＢＢＩ（Ｂ［ｔ］）を、外れ値除去後のＢＢＩを用いて補間することにより、リサンプリングする（ステップＳ３０３）。ここでの補間方法は、任意であるが、上述したようにスプライン補間、キュービック補間、直線補間、ＰＣＨＩＰ補間等を用いることができる。

一方、補正部１４は、着目外れ値率（Ｅ［ｔ］）が外れ値率閾値ＴＨ以上なら（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、着目外れ値率（Ｅ［ｔ］）が対応する着目タイミングに対応するＢＢＩ（Ｂ［ｔ］）を、着目タイミングに対応する補正項（補正項算出部１３により算出された補正項（Ｃ［ｔ］））の値に置き換えることによりリサンプリングする（ステップＳ３０４）。なお、ステップＳ３０３及びステップＳ３０４では、着目タイミングに対応するＢＢＩとして、外れ値以外のＢＢＩは補正せずにそのまま用い、外れ値のみを補正（リサンプリング）してもよい。

そして、補正部１４は、記憶部２０に記憶されている外れ値率のデータ列に、着目外れ値率（Ｅ［ｔ］）の次の外れ値率（Ｅ［ｔ＋１］）が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０５）。次の外れ値率が存在するなら（ステップＳ３０５；Ｙｅｓ）、ステップＳ３０１に戻る（ステップＳ３０１では、ｔ＝ｔ＋１となる）。次の外れ値率が存在しないなら（ステップＳ３０５；Ｎｏ）、ＢＢＩの補正処理を終了し、生体情報取得処理のステップＳ１０８からの処理に戻る。

なお、第１、第２、第３の閾値は予め実験により設定されるが、被験者によって変更してもよい。例えば、被験者の心拍数や、隣接ＢＢＩ差が既知であれば、それに合わせて各閾値を設定してもよい。また、一般的に高年齢となると、心拍数が下がり、隣接ＢＢＩ差も小さくなる（ＢＢＩは、心拍数の逆数となる）ので、被験者の年齢に応じて各閾値を変更してもよい。

例えば、予め、全年齢層を対象にして実験により各閾値を求めておく（実験で求めた各閾値を、それぞれ第１基準閾値、第２基準閾値、第３基準閾値とする）。そして、特に若年層（第１基準年齢（例えば２０歳）以下の年齢層）を被験者とするならば第１の閾値を小さくし（例えば、第１基準閾値を若年用第１係数で割る）、第２、第３の閾値を大きくする（例えば、第２基準閾値に若年用第２係数を乗算し、第３基準閾値に若年用第３係数を乗算する）。ただし、これらの係数（総称する場合には年齢係数と呼ぶ）は全て１より大きい数であるものとする。また、これら３つの閾値のいずれか１つ又は２つのみを変更してもよい。

一方、高年齢層（第２基準年齢（例えば６０歳）以上の年齢層）を被験者とするならば第１の閾値を大きくし（例えば、第１基準閾値に高年齢用第１係数を乗算する）、第２、第３の閾値を小さくする（例えば、第２基準閾値を高年齢用第２係数で割り、第３基準閾値を高年齢用第３係数で割る）。これらの年齢係数も全て１より大きい数であるものとする。また、これら３つの閾値のいずれか１つ又は２つのみを変更してもよい。

また、被験者の運動状態（就寝中、着席中、運動中等）によっても、第１の閾値は変化する。具体的には被験者が安静にしている度合が高いほど第１の閾値は大きい値になり、被験者が運動を激しくしている度合が高いほど第１の閾値は小さい値になる。

したがって、例えば、就寝中の被験者を対象に実験により求めた第１の閾値を第１基準閾値とすると、被験者の運動状態により、着席中の第１閾値は、第１基準閾値を着席中の運動状態係数（例えば１．２）で割った値にし、運動中の第１閾値は、第１基準閾値を運動中の運動状態係数（例えば１．５）で割った値にしてもよい。さらに、上記年齢係数と上記運動状態係数を両方とも用いて閾値を設定してもよい。このように被験者の年齢や運動状態によって各閾値を変更することにより、外れ値の推定をより高い精度で行うことができる。ただし、被験者の年齢や運動状態については、入力部４１から入力され、外れ値率算出部１２は、入力部４１から入力された情報に基づいて各閾値を設定するものとする。

また、上述の外れ値の推定処理では、これら３つの閾値を全て用いて、３つの条件判定をしたが、これら３つの条件判定のうち、少なくとも１つの条件判定をすれば、他の条件判定を行わなくてもよい。

以上の生体情報取得処理、外れ値の推定処理及びＢＢＩの補正処理を行うことにより、外れ値率の値に応じてＢＢＩの補正（リサンプリング）方法が適切に選択されるので、前述した従来の場合と異なり、外れ値を完全に除去できないような場合や、外れ値として除去されたＢＢＩが多い場合等、外れ値を適切に除去できないような場合でも、ＢＢＩを適切に補正することが可能になる。また、外れ値率算出部１２は、第１の期間を時間軸上で移動させながら外れ値率を算出するので、外れ値率が時間的に変化している場合に、補正部１４は、各タイミングにおいて最適な補正方法を選択することができる。また、外れ値率算出部１２は第１の閾値、第２の閾値及び第３の閾値に基づいて外れ値を推定するので、外れ値の推定をより高い精度で行うことができる。また、補正項算出部１３は、第２の期間の時間窓を時間軸上で移動させながら補正項を算出するので、各タイミングにおいて最適な補正項を算出できる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、外れ値率算出部１２が算出した外れ値率の値が外れ値率閾値以上か否かを判定することによって、ＢＢＩの補正方法として第１及び第２の補正方法のいずれを用いるか否かを決定したが、この決定に用いる値は、前述した外れ値率に限定されない。例えば、着目タイミングを含む所定の期間（例えば着目タイミングを中心とする３秒間）に含まれる、最も長いＢＢＩ非取得期間の長さで判定してもよい。ここで、ＢＢＩ非取得期間とは、例えば、図１３の期間３０９ｉ、期間３１０ｉ、期間３１１ｉのように、ＢＢＩの外れ値を除去した後のＢＢＩのデータ列において、ＢＢＩを取得できていない期間のことである。所定の期間に含まれる複数のＢＢＩ非取得期間の中で最も長いＢＢＩ非取得期間を最長非取得期間と呼ぶ。例えば、図１３において、所定の期間が期間３２０ｉであるとすると、期間３２０ｉに含まれるＢＢＩ非取得期間は期間３０８ｉ、期間３０９ｉ、期間３１０ｉ、期間３１２ｉであるが、この中で最も長いＢＢＩ非取得期間は期間３１２ｉなので、期間３１２ｉが最長非取得期間となる。この、最長非取得期間の長さで判定する第２の実施形態について説明する。

第２の実施形態に係る生体情報取得装置１０１の機能構成は、図１４に示すように、第１の実施形態に係る生体情報取得装置１００から外れ値率算出部１２が削除され、その代わりに非取得期間算出部１５が追加された構成になっている。

非取得期間算出部１５は、取得部１１により第１の期間（例えば１分間）に取得された複数のＢＢＩ（ＢＢＩのデータ列）からＢＢＩの外れ値を除去した後のＢＢＩのデータ列に基づいて、上述の最長非取得期間を外れ値程度パラメータとして算出する。非取得期間算出部１５も、外れ値程度パラメータ算出手段として機能する。

なお、非取得期間算出部１５は、上述の最長非取得期間を算出する代わりに、外れ値発生最長期間を外れ値程度パラメータとして算出してもよい。外れ値発生最長期間とは、着目タイミングを含む所定の期間（例えば着目タイミングを中心とする３秒間）に含まれる、最も長い外れ値発生期間である。そして、外れ値発生期間とは、図６の期間３１１ｉのように、外れ値でない互いに隣り合う２つのＢＢＩの間の期間であって、ＢＢＩの外れ値が少なくとも１つ以上発生した期間である。

本実施形態においては、非取得期間算出部１５は、非取得期間を算出する際、時間軸上で着目タイミングを移動させながら、着目タイミングを含む第１の期間（例えば着目タイミングを中心とする１分間）に取得された全てのＢＢＩからＢＢＩの外れ値を除去した後のＢＢＩのデータ列に基づき、ＢＢＩを取得できていない期間（ＢＢＩ非取得期間）を複数算出し、算出された複数のＢＢＩ非取得期間の中で最も長いＢＢＩ非取得期間を、最長非取得期間として算出する。

非取得期間算出部１５は、着目タイミングをずらしながらこのような最長非取得期間を算出するので、着目タイミング毎に１つの最長非取得期間が算出される。この着目タイミングをずらす時間間隔（最長非取得期間（外れ値程度パラメータ）の算出周期）は、任意であるが、第１の実施形態と同様の理由により、本実施形態でもＢＢＩのリサンプリング補間の周期と一致させて１秒としている。つまり、非取得期間算出部１５は、１秒毎に最長非取得期間を算出する。

また、補正部１４は、非取得期間算出部１５が算出した最長非取得期間が所定の閾値（期間閾値ＴＨＴ（例えば１０秒））以上の場合に、補正項算出部１３が算出した補正項に基づいた第１補正方法により、上述の第１の期間におけるＢＢＩの外れ値を補正する。また、補正部１４は、非取得期間算出部１５が算出した最長非取得期間が上記の所定の閾値（期間閾値ＴＨＴ）未満の場合に、補正項算出部１３が算出した補正項と無関係な補間による第２補正方法によりＢＢＩの外れ値を補正する。この第２補正方法は前述したとおりである。なお、期間閾値ＴＨＴは、上記第１の期間の長さに基づいて設定されてもよい（例えば、第１の期間の長さの１／１０等）。

以上、生体情報取得装置１０１の機能構成のうち、生体情報取得装置１００と異なる点を中心に説明した。次に、第２の実施形態に係る生体情報取得装置１０１の制御部１０が実行する各種処理について説明する。

第２の実施形態に係る外れ値の推定処理は第１の実施形態に係る外れ値の推定処理と同じであり、図１１に示される。ただし、外れ値の推定処理を実行するのは外れ値率算出部１２ではなく、非取得期間算出部１５となる。

また、第２の実施形態に係る生体情報取得装置１０１の生体情報取得処理及びＢＢＩの補正処理は、第１の実施形態に係る生体情報取得装置１００の生体情報取得処理及びＢＢＩの補正処理と一部異なるので、それぞれについて順に説明する。

第２の実施形態に係る生体情報取得装置１０１の生体情報取得処理は、図１５に示すように、第１の実施形態に係る生体情報取得装置１００の生体情報取得処理（図９）からステップＳ１０４を削除し、ステップＳ１０５とステップＳ１０６の間にステップＳ１１１を追加した処理となる。また、第１の実施形態に係る生体情報取得装置１００の生体情報取得処理において、外れ値率算出部１２が行っていた処理は、非取得期間算出部１５が行う。第２の実施形態に係る生体情報取得装置１０１の生体情報取得処理について、第１の実施形態（図９）と異なる点を中心に、図１５を参照して説明する。

ステップＳ１０１からステップＳ１０５までの処理は、ステップＳ１０４の処理が無い点を除き、第１の実施形態に係る生体情報取得処理と同様である。

また、ステップＳ１１１では、非取得期間算出部１５は、所定の時間（例えば１秒）ずつ、着目タイミングを時間軸上で移動させながら、着目タイミングを含む第１の期間におけるＢＢＩのデータ列について、最長非取得期間を前述したようにして算出し、算出した全ての最長非取得期間（時系列に沿った最長非取得期間のデータ列）を記憶部２０に格納する。

また、ステップＳ１０６及びステップＳ１０８の処理は、第１の実施形態に係る生体情報取得処理と同様である。しかし、ステップＳ１０７で実行されるＢＢＩの補正処理は、第１の実施形態に係るＢＢＩの補正処理と異なる。

そこで、第２の実施形態に係る生体情報取得装置１０１のＢＢＩの補正処理について、図１６を参照して説明する。この処理は、第１の実施形態と同様に、ＢＢＩを所定のリサンプリング周波数（例えば１Ｈｚ）でリサンプリング補間する処理である。本実施例では、最長非取得期間の算出周期の１秒に合わせて、リサンプリング周波数を１Ｈｚとしているので、第１の実施形態と同様に、最長非取得期間のデータを１つ取り出すたびに、ＢＢＩを１つリサンプリングすればよいということになる。最長非取得期間のデータ列も、上述のＢＢＩのデータ列及び補正項のデータ列と同様に、同じ時間軸上のデータ列なので、以下の説明では、ある着目タイミング（ｔ）における最長非取得期間、ＢＢＩ及び補正項のデータを、それぞれＰ［ｔ］、Ｂ［ｔ］及びＣ［ｔ］で表し、時系列に沿ったその直後のデータを、それぞれＰ［ｔ＋１］、Ｂ［ｔ＋１］及びＣ［ｔ＋１］で表すこととする。

まず、補正部１４は、記憶部２０に格納されている時系列に沿った最長非取得期間のデータ列から、最長非取得期間を着目最長非取得期間（Ｐ［ｔ］）として、最長非取得期間が記憶された順に読み出す（ステップＳ３１１）。そして、補正部１４は、着目最長非取得期間（Ｐ［ｔ］）が、第１の期間よりも短い期間閾値ＴＨＴ（例えば１０秒）未満か否かを判定する（ステップＳ３１２）。

補正部１４は、着目最長非取得期間が期間閾値ＴＨＴ未満なら（ステップＳ３１２；Ｙｅｓ）、着目最長非取得期間（Ｐ［ｔ］）が対応する着目タイミングに対応するＢＢＩ（Ｂ［ｔ］）を、外れ値除去後のＢＢＩを用いて補間することにより、リサンプリングする（ステップＳ３１３）。ここでの補間方法は、任意であるが、上述したようにスプライン補間等を用いることができる。

一方、補正部１４は、着目最長非取得期間（Ｐ［ｔ］）が期間閾値ＴＨＴ以上なら（ステップＳ３１２；Ｎｏ）、着目最長非取得期間（Ｐ［ｔ］）が対応する着目タイミングに対応するＢＢＩ（Ｂ［ｔ］）を、着目タイミングに対応する補正項（補正項算出部１３により算出された補正項（Ｃ［ｔ］））の値に置き換えることによりリサンプリングする（ステップＳ３１４）。なお、ステップＳ３１３及びステップＳ３１４においても、上述のステップＳ３０３及びステップＳ３０４と同様に、着目タイミングに対応するＢＢＩとして、外れ値以外のＢＢＩは補正せずにそのまま用い、外れ値のみを補正（リサンプリング）してもよい。

そして、補正部１４は、記憶部２０に格納されている非取得期間のデータ列に、着目最長非取得期間（Ｐ［ｔ］）の次の最長非取得期間（Ｐ［ｔ＋１］）が存在するか否かを判定する（ステップＳ３１５）。次の非取得期間が存在するなら（ステップＳ３１５；Ｙｅｓ）、ステップＳ３１１に戻る（ステップＳ３０１では、ｔ＝ｔ＋１となる）。次の非取得期間が存在しないなら（ステップＳ３１５；Ｎｏ）、ＢＢＩの補正処理を終了し、生体情報取得処理のステップＳ１０８からの処理に戻る。

以上の生体情報取得処理、外れ値の推定処理及びＢＢＩの補正処理を行うことにより、最長非取得期間の値に応じてＢＢＩの補正（リサンプリング）方法が適切に選択されるので、第１の実施形態の場合と同様、ＢＢＩを取得できない期間が長い場合や、外れ値として除去されたＢＢＩが多い場合等、外れ値を適切に除去できない場合でも、ＢＢＩを適切に補正することが可能になる。

（変形例）
上述の実施形態では、ＢＢＩの補正処理（図１２、図１６）において、外れ値程度パラメータが閾値未満か否かを判定して補正（リサンプリング）方法を選択しているため、補正方法が切り替わるタイミング（例えば図８のタイミング２１４ｔ及びタイミング２２９ｔ）において、補正後のＢＢＩが不連続になる場合があった。

そこで、補正方法が切り替わるタイミングにおいては、補正部１４は、各補正方法による値を平均した値にＢＢＩを補正してもよい。この場合、補正部１４は、補正方法が切り替わるタイミングであるか否かを判定するために、直前に選択した補正方法を記憶しておく。そして、今回選択する補正方法が直前に選択した補正方法と異なる場合に、補正方法が切り替わるタイミングであると判定する。補正部１４は、補正方法が切り替わるタイミングであると判定したら、着目タイミングに対応するＢＢＩ（Ｂ［ｔ」）を、第１補正方法による値（補正項（Ｃ［ｔ］）と第２補正方法による値（ＢＢＩの補間値）とを平均した値に補正する。この場合、選択手段としての補正部１４は第１補正方法と第２補正方法の両方を選択することになる。

また、補正方法が切り替わるタイミングだけでなく、このタイミングを含む所定の期間（例えばこのタイミングの前後１０秒間）において、各補正方法による値を平均した値にＢＢＩを補正してもよい。この場合、補正部１４は、補正方法が切り替わるタイミングを含む所定の期間であるか否かを判定するために、過去に選択した補正方法の履歴を、直近の所定の期間分記憶しておく。そして、当該補正方法の履歴の中に、第１補正方法と第２補正方法が含まれている場合に、補正方法が切り替わるタイミングを含む所定の期間であると判定する。補正部１４は、補正方法が切り替わるタイミングを含む所定の期間であると判定したら、着目タイミングに対応するＢＢＩ（Ｂ［ｔ」）を、第１補正方法による値（補正項（Ｃ［ｔ］）と第２補正方法による値（ＢＢＩの補間値）とを平均した値に補正する。

このような処理を行うと、例えば図８に示すような非連続なＢＢＩは、図１７に示すような連続したＢＢＩに補正されるので、心拍間隔をより適切に補正することが可能になる。なお、この変形例において、補正部１４が補正する値は、第１補正方法による値と第２補正方法による値とによる単純平均に限られない。例えば、補正方法の履歴に含まれる第１補正方法と第２補正方法の割合等に基づいて、第１補正方法による値と第２補正方法による値を加重平均した値に補正してもよい。

（その他の変形例）
上述の実施形態では、生体情報として心拍間隔を取得するための検出値を検出するセンサを備え、取得した心拍間隔に基づいて、リサンプリングにより等間隔ＲＲＩを取得していたが、補正部１４がリサンプリングによって補正する対象を外れ値に限定してもよい。この場合、外れ値が存在する時間帯のみ等間隔ＲＲＩが取得され、それ以外の時間帯では生の心拍間隔が取得されることになる。また、取得する生体情報は心拍間隔に限定されない。生体情報取得装置１００，１０１は、外れ値除去を行ってからリサンプリング補間等によって補正する生体情報であれば、心拍間隔に限らず任意の生体情報について、適切な補正を行うことができる。

また、生体情報取得装置１００，１０１は、例えば通信部４３を介して外部の装置等から生体情報又は生体情報を取得するための検出値を受信できる場合は、センサ部３０を備える必要はない。

また、上述の実施形態では、心拍間隔の補正項として、着目タイミングを含む第２の期間の時間窓において取得された複数のＢＢＩのうち、ＢＢＩの外れ値が除かれた後の複数のＢＢＩの平均値（移動平均値）を用いていた。しかし、補正項は平均値に限定されない。補正項算出部１３は、補正項として、着目タイミングを含む第２の期間の時間窓において取得された複数のＢＢＩのうち、ＢＢＩの外れ値が除かれた後の複数のＢＢＩの中央値（移動中央値）や最頻値（移動最頻値）を用いてもよい。また、補正項算出部１３は、着目タイミングを含む第２の期間によらずに、例えば被験者の就寝開始時から起床時までの期間のＢＢＩから外れ値を除去した後の全てのＢＢＩの平均値、中央値、又は最頻値を補正項として算出してもよい。

また、上述の実施形態では、生体情報取得処理（図９、図１５）のステップＳ１０１において、一晩分のデータ、すなわち被験者の就寝開始時から起床時までの心弾動信号のデータを取得していたが、一晩分のデータが必須というわけではない。所定の時間（例えば１時間）分のデータを取得したら、ステップＳ１０２に進み、それまでに得られたデータ（例えば１時間分のデータ）を用いて上述の処理を行い、ステップＳ１０８の後にまたステップＳ１０１に戻って、所定の時間毎に生体情報取得処理を繰り返し行ってもよい。

また、上述の実施形態では、外れ値程度パラメータの算出及びＢＢＩの補正処理を１秒毎に行っていたが、これらの処理を実行する周期は１秒に限られない。例えば、第１の期間毎にまとめて実行してもよい。また、上述の実施形態では第１の期間を時間軸上で移動させながら外れ値程度パラメータを算出していたが、時間軸上で固定された第１の期間内において、外れ値程度パラメータを算出し、当該第１の期間における生体情報の外れ値を補正してもよい。

なお、上述の実施形態では、生体情報取得装置１００，１０１は入力部４１、出力部４２及び通信部４３を備えていたが、これらは必須の構成要素ではなく、生体情報取得装置１００，１０１は、これらを備えなくてもよい。

また、上述の実施形態では、外れ値程度パラメータとして、外れ値が含まれる割合を示す外れ値率を用いたが、外れ値程度パラメータは外れ値率に限られない。例えば外れ値率の逆数、外れ値が発生した回数等でもよい。また、外れ値程度導出手段は、外れ値程度パラメータを数式等から算出（導出）する代わりに、テーブル等を用いて導出してもよい。

また、上述の実施形態では、生体情報取得装置１００，１０１は人間の被験者の心拍間隔を取得していたが、人間に限らず、犬、猫、馬、牛、豚、鶏等、動物一般を対象とすることが可能である。これらの動物を対象としても、生体情報取得装置１００，１０１は、外れ値程度パラメータに応じた補正処理を行うことにより、生体情報の適切な補正を行うことができるからである。

また、生体情報取得装置１００，１０１の各機能は、通常のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等のコンピュータによっても実施することができる。具体的には、上記実施形態では、生体情報取得装置１００，１０１が行う生体情報取得処理等のプログラムが、記憶部２０のＲＯＭに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）、メモリカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。

（付記１）
生体情報を時系列で取得する取得手段と、
前記取得手段により第１の期間に取得された複数の生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値程度パラメータ導出手段と、
前記第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた生体情報に基づいて、補正項を導出する補正項導出手段と、
前記外れ値程度パラメータに基づいて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正方法として、前記補正項に基づく第１補正方法、及び、前記補正項と無関係な補間による第２補正方法の両方又は一方を選択する選択手段と、
前記選択された補正方法により、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正手段と、
を備える生体情報取得装置。

（付記２）
前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記第１の期間を時間軸上で移動させながら、前記外れ値程度パラメータを導出する、
付記１に記載の生体情報取得装置。

（付記３）
前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記取得手段により前記第１の期間に取得された複数の前記生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる割合を表す外れ値率を前記外れ値程度パラメータとして算出する、
付記１又は２に記載の生体情報取得装置。

（付記４）
前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記取得手段により前記第１の期間に取得された複数の前記生体情報から前記生体情報の外れ値を除去した後の生体情報に基づき、前記生体情報を取得できていない期間を複数算出し、算出された前記複数の期間の中で最も長い期間を表す最長非取得期間を、前記外れ値程度パラメータとして算出する、
付記１又は２に記載の生体情報取得装置。

（付記５）
前記補正項導出手段は、前記第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた複数の前記生体情報の平均値を、前記第２の期間を時間軸上で移動させながら算出することによって得られる移動平均値を、前記補正項として導出する、
付記１から４のいずれか１つに記載の生体情報取得装置。

（付記６）
前記選択手段は、前記外れ値程度パラメータ導出手段で導出された外れ値程度パラメータと所定の閾値とを比較し、外れ値の程度が高い場合に、前記補正方法として、前記補正項に基づく前記第１補正方法を選択する、
付記１から５のいずれか１つに記載の生体情報取得装置。

（付記７）
前記選択手段は、前記外れ値程度パラメータ導出手段で導出された外れ値程度パラメータと所定の閾値とを比較し、外れ値の程度が低い場合に、前記補正方法として、前記補正項と無関係な補間による前記第２補正方法を選択する、
付記１から６のいずれか１つに記載の生体情報取得装置。

（付記８）
前記選択手段は、
選択する前記補正方法が切り替わるタイミングであるか否かを判定し、
前記補正方法が切り替わるタイミングであるなら、前記補正方法として、前記補正項に基づく前記第１補正方法と、前記補正項と無関係な補間による前記第２補正方法の両方を選択し、
前記補正手段は、前記選択された補正方法が前記第１補正方法と前記第２補正方法の両方であるなら、前記第１補正方法による値と前記第２補正方法による値とを平均した値を用いて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する、
付記１から７のいずれか１つに記載の生体情報取得装置。

（付記９）
前記生体情報は被験者の心拍間隔であり、
前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記心拍間隔が第１の閾値以上、又は、隣接する前記心拍間隔の差の絶対値である隣接間隔差が第２の閾値以上、又は、前記隣接間隔差とそれに隣接する前記隣接間隔差の和である２隣接間隔差が第３の閾値以上の場合に、前記心拍間隔が外れ値であると判定する、
付記１から８のいずれか１つに記載の生体情報取得装置。

（付記１０）
生体情報を時系列で取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより第１の期間に取得された複数の生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値程度パラメータ導出ステップと、
前記第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた生体情報に基づいて、補正項を導出する補正項導出ステップと、
前記外れ値程度パラメータに基づいて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正方法として、前記補正項に基づく第１補正方法、及び、前記補正項と無関係な補間による第２補正方法の両方又は一方を選択する選択ステップと、
前記選択された補正方法により、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正ステップと、
を備える生体情報取得方法。

（付記１１）
コンピュータに、
生体情報を時系列で取得する取得ステップ、
前記取得ステップにより第１の期間に取得された複数の生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値程度パラメータ導出ステップ、
前記第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた生体情報に基づいて、補正項を導出する補正項導出ステップ、
前記外れ値程度パラメータに基づいて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正方法として、前記補正項に基づく第１補正方法、及び、前記補正項と無関係な補間による第２補正方法の両方又は一方を選択する選択ステップ、及び、
前記選択された補正方法により、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正ステップ、
を実行させるためのプログラム。

１０…制御部、１１…取得部、１２…外れ値率算出部、１３…補正項算出部、１４…補正部、１５…非取得期間算出部、２０…記憶部、３０…センサ部、３１ｓ…センサ、３１ｔ…チューブ、４１…入力部、４２…出力部、４３…通信部、５１…マットレス、５２…被験者、１００，１０１…生体情報取得装置、２００…心弾動信号のデータ列、２００ｗ，２１０ｗ，３００ｗ…時間窓、２０１ｉ，２０２ｉ，２０３ｉ，２０４ｉ，２０５ｉ…時間間隔、２０１ｔ，２０２ｔ，２０３ｔ，２０４ｔ，２０５ｔ，２０６ｔ，２１０ｔ，２１１ｔ，２１４ｔ，２１６ｔ，２２７ｔ，２２９ｔ，２３３ｔ，３１２ｔ…タイミング、２１０，２３０…曲線、２１１ｉ，２１２ｉ，２１３ｉ，２１４ｉ，２１５ｉ，２１６ｉ，２２７ｉ，２２８ｉ，２２９ｉ，２３０ｉ，２３１ｉ，２３２ｉ，２３３ｉ…心拍間隔、３０１ｉ，３０８ｉ，３０９ｉ，３１０ｉ，３１１ｉ，３１２ｉ，３２０ｉ…期間，３１０…データ列

Claims (11)

1. 生体情報を時系列で取得する取得手段と、
   前記取得手段により第１の期間に取得された複数の生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値程度パラメータ導出手段と、
   前記第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた生体情報に基づいて、補正項を導出する補正項導出手段と、
   前記外れ値程度パラメータに基づいて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正方法として、前記補正項に基づく第１補正方法、及び、前記補正項と無関係な補間による第２補正方法の両方又は一方を選択する選択手段と、
   前記選択された補正方法により、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正手段と、
   を備える生体情報取得装置。
2. 前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記第１の期間を時間軸上で移動させながら、前記外れ値程度パラメータを導出する、
   請求項１に記載の生体情報取得装置。
3. 前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記取得手段により前記第１の期間に取得された複数の前記生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる割合を表す外れ値率を前記外れ値程度パラメータとして算出する、
   請求項１又は２に記載の生体情報取得装置。
4. 前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記取得手段により前記第１の期間に取得された複数の前記生体情報から前記生体情報の外れ値を除去した後の生体情報に基づき、前記生体情報を取得できていない期間を複数算出し、算出された前記複数の期間の中で最も長い期間を表す最長非取得期間を、前記外れ値程度パラメータとして算出する、
   請求項１又は２に記載の生体情報取得装置。
5. 前記補正項導出手段は、前記第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた複数の前記生体情報の平均値を、前記第２の期間を時間軸上で移動させながら算出することによって得られる移動平均値を、前記補正項として導出する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報取得装置。
6. 前記選択手段は、前記外れ値程度パラメータ導出手段で導出された外れ値程度パラメータと所定の閾値とを比較し、外れ値の程度が高い場合に、前記補正方法として、前記補正項に基づく前記第１補正方法を選択する、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の生体情報取得装置。
7. 前記選択手段は、前記外れ値程度パラメータ導出手段で導出された外れ値程度パラメータと所定の閾値とを比較し、外れ値の程度が低い場合に、前記補正方法として、前記補正項と無関係な補間による前記第２補正方法を選択する、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の生体情報取得装置。
8. 前記選択手段は、
   選択する前記補正方法が切り替わるタイミングであるか否かを判定し、
   前記補正方法が切り替わるタイミングであるなら、前記補正方法として、前記補正項に基づく前記第１補正方法と、前記補正項と無関係な補間による前記第２補正方法の両方を選択し、
   前記補正手段は、前記選択された補正方法が前記第１補正方法と前記第２補正方法の両方であるなら、前記第１補正方法による値と前記第２補正方法による値とを平均した値を用いて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の生体情報取得装置。
9. 前記生体情報は被験者の心拍間隔であり、
   前記外れ値程度パラメータ導出手段は、前記心拍間隔が第１の閾値以上、又は、隣接する前記心拍間隔の差の絶対値である隣接間隔差が第２の閾値以上、又は、前記隣接間隔差とそれに隣接する前記隣接間隔差の和である２隣接間隔差が第３の閾値以上の場合に、前記心拍間隔が外れ値であると判定する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の生体情報取得装置。
10. 生体情報を時系列で取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにより第１の期間に取得された複数の生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値程度パラメータ導出ステップと、
    前記第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた生体情報に基づいて、補正項を導出する補正項導出ステップと、
    前記外れ値程度パラメータに基づいて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正方法として、前記補正項に基づく第１補正方法、及び、前記補正項と無関係な補間による第２補正方法の両方又は一方を選択する選択ステップと、
    前記選択された補正方法により、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正ステップと、
    を備える生体情報取得方法。
11. コンピュータに、
    生体情報を時系列で取得する取得ステップ、
    前記取得ステップにより第１の期間に取得された複数の生体情報に、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを導出する外れ値程度パラメータ導出ステップ、
    前記第１の期間よりも長い第２の期間において取得された複数の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が除かれた生体情報に基づいて、補正項を導出する補正項導出ステップ、
    前記外れ値程度パラメータに基づいて、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正方法として、前記補正項に基づく第１補正方法、及び、前記補正項と無関係な補間による第２補正方法の両方又は一方を選択する選択ステップ、及び、
    前記選択された補正方法により、前記第１の期間における前記生体情報の外れ値を補正する補正ステップ、
    を実行させるためのプログラム。

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