JP2022174772A - 衣服及び解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】測定対象者が着用する衣服から、様々なバイタルサインを取得できるようにする。
【解決手段】測定対象者が着用する衣服であって、当該衣服を測定対象者の腹囲に固定するための帯部を備え、帯部は、測定対象者の腹部に接触する複数の電極と、複数の電極に接続されている複数の配線と、複数の配線を介して複数の電極から電気信号を授受して、電気インピーダンス・トモグラフィにより測定対象者の内臓の状態を測定するための第１測定信号と、電気インピーダンス法により測定対象者の内臓の状態を測定するための第２測定信号とを取得する測定部と、第１測定信号及び第２測定信号を外部に送信する通信部とを有する、衣服。
【選択図】図１

Description

本発明は、衣服及び解析システムに関する。

人の生命活動の指標となるバイタルサイン等を日常的に取得して、日々の健康管理、健康増進に役立てる試みが知られている。例えば、測定対象者が着用している吸収性物品に尿検知回路等を設け、測定対象者の失禁を監視する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０２０－９６７８９号公報

齋藤仙一, 亀嶋英人, 佐藤幸男：腹部断面形状からの内臓脂肪面積の推定法, 電子情報通信学会論文誌, D, 情報・システム, J92-D(11), 2059-2066, 2009.

測定対象者の健康管理、健康増進に役立てるためには、測定対象者が毎日のように装着する衣服等から様々なバイタルサインを取得することが望ましい。したがって、着心地、着け心地がよく、測定対象者がセンサ等の装着を意識することなく自然体で着用することができる衣服等から、様々なバイタルサインを取得できる技術が望まれていた。

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、測定対象者が着用する衣服から、様々なバイタルサインを取得できるようにすることを目的とする。

本発明の第１の態様においては、測定対象者が着用する衣服であって、当該衣服を前記測定対象者の腹囲に固定するための帯部を備え、前記帯部は、前記測定対象者の腹部に接触する複数の電極と、複数の前記電極に接続されている複数の配線と、複数の前記配線を介して複数の前記電極から電気信号を授受して、電気インピーダンス・トモグラフィにより前記測定対象者の内臓の状態を測定するための第１測定信号と、電気インピーダンス法により前記測定対象者の内臓の状態を測定するための第２測定信号とを取得する測定部と、前記第１測定信号及び前記第２測定信号を外部に送信する通信部とを有する、衣服を提供する。

本発明の第２の態様においては、第１の態様の前記衣服と、前記衣服の前記通信部から送信された前記第１測定信号又は前記第２測定信号の少なくともいずれかに基づき、前記測定対象者の内臓の状態を解析する解析装置とを備え、前記解析装置は、前記通信部から送信された前記第１測定信号及び前記第２測定信号を取得する取得部と、前記第１測定信号に基づき、電気インピーダンス・トモグラフィを用いて前記測定対象者の膀胱及び直腸の少なくとも一方の断層画像を生成する画像生成部と、前記断層画像に基づき、前記測定対象者の膀胱及び直腸の少なくとも一方の貯留量を特定する特定部とを有する、解析システムを提供する。

前記解析装置は、前記特定部が特定した前記貯留量に基づき、前記測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方を予測する予測部を更に有してもよい。

前記解析装置は、前記第２測定信号に基づく前記測定対象者の腹部のインピーダンスと、予め定められた校正曲線とを用いて前記測定対象者の体内脂肪量を推定する体内脂肪量測定部を更に有してもよい。

前記解析装置は、前記第２測定信号に基づき、前記測定対象者の心電図波形を生成して前記測定対象者の心拍を測定する心拍測定部を更に有してもよい。

前記解析装置は、前記第２測定信号に基づく前記測定対象者の腹部のインピーダンスの時間的な変化の速度と、前記心電図波形のＲ波の伝搬速度との差に基づき、前記測定対象者の血流の状態を測定する血流状態測定部を更に有してもよい。

前記解析装置は、前記心拍測定部が測定した心拍の変動量と前記血流状態測定部が測定した血流の状態に基づき、前記測定対象者のストレス指標を算出するストレス指標算出部を更に有してもよい。

前記解析装置は、前記特定部が特定した前記貯留量の経時的な変化と、前記ストレス指標算出部が算出した前記ストレス指標の経時的な変化とに基づき、前記測定対象者の排尿及び排便の少なくとも一方の頻度と前記ストレス指標との対応関係を推定する推定部を更に有してもよい。

前記解析装置は、前記特定部が特定した前記貯留量に基づいて前記測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方を予測するために用いるパラメータを記憶する記憶部を更に有し、前記推定部は、推定した前記対応関係の情報を前記記憶部に蓄積し、前記対応関係の情報の蓄積を開始してから予め定められた時間が経過した後に前記ストレス指標が閾値よりも低減できていない場合、前記測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方の予測結果をより早いタイミングに調節するように、前記パラメータを調節してもよい。

本発明によれば、測定対象者が着用する衣服から、様々なバイタルサインを取得できるという効果を奏する。

本実施形態に係る解析システム１０の構成例を示す。 本実施形態に係る測定部１４０の構成例を示す。 本実施形態に係る解析装置２００の構成例を示す。

＜解析システム１０の構成例＞
図１は、本実施形態に係る解析システム１０の構成例を示す。解析システム１０は、測定対象者が着用している衣服１００から測定信号を取得して、尿意、便意の予測、体内脂肪の測定、心拍の測定、血流状態の測定、ストレス状態の把握等を実行可能に構成されている。解析システム１０は、衣服１００と解析装置２００とを備える。

衣服１００は、測定対象者が着用する。衣服１００は、測定対象者が衣服１００を着用すると、衣服１００の少なくとも一部が測定対象者の腹部に接触するものであればよい。衣服１００は、例えば、下着、シャツ、腹巻き等である。図１は、衣服１００がパンツである例を示す。衣服１００は、帯部１１０を備える。

帯部１１０は、衣服１００を測定対象者の腹囲に固定するための部位である。帯部１１０は、伸縮可能な生地で形成されている。帯部１１０は、例えば、ゴム紐である。帯部１１０は、測定対象者の腹部に接触しつつ衣服１００を測定対象者の腹囲に固定する。帯部１１０は、複数の電極１２０と、複数の配線１３０と、測定部１４０と、通信部１５０とを有する。

複数の電極１２０は、帯部１１０の測定対象者を向く面に設けられている。言い換えると、測定対象者が衣服１００を着用すると、複数の電極１２０は、測定対象者の腹部に接触し、接触した状態が維持されるように設けられている。複数の電極１２０は、測定対象者の腹部の周囲に配置されるように、帯部１１０の複数の位置に設けられている。複数の電極１２０は、等間隔で帯部１１０に設けられていてもよく、これに代えて、測定対象者の内臓の位置に対応して不等間隔に設けられていてもよい。

複数の電極１２０は、例えば、帯部１１０の布等に導電性材料が印刷、付着又は編み込まれて形成されている導電性布電極である。また、複数の電極１２０は、起毛電極を有してもよい。起毛電極は、接着剤が塗布された布等に導電性材料を含む繊維を帯電させて吹き付けることにより、布表面に導電性の短繊維を起毛した状態で植え付けた電極である。

複数の電極１２０は、シート状の導電エラストマが布等に張り付けられて形成されている導電性布電極でもよい。複数の電極１２０は、導電性材料がポリウレタン基材のような絶縁基材を介して布に張り付けられて形成されていてもよい。また、複数の電極１２０は、フレキシブル基板が布等に張り付けられて形成されていてもよい。この場合、フレキシブル基板は、柔軟性を有し、また、伸縮可能な基板であることが望ましい。このような電極１２０は、測定対象者が衣服１００を着用して肌に当該電極１２０が接触しても、測定対象者の違和感を低減させて自然な着心地を感じさせることができる。

複数の配線１３０は、複数の電極１２０に接続されている。複数の配線１３０は、例えば、帯部１１０の布等に導電性材料が印刷、付着又は編み込まれて形成されている。複数の配線１３０は、帯部１１０が伸縮しても電気的な接続が切断されないように、帯部１１０の伸縮と同様に伸縮するように形成されていることが望ましい。複数の配線１３０は、複数の電極１２０と測定部１４０とを電気的に接続する。

測定部１４０は、複数の配線１３０を介して複数の電極１２０と電気信号を授受する。測定部１４０は、例えば、複数の電極１２０のうち２つの電極１２０を用いて測定対象者に電流を供給する。また、測定部１４０は、供給した電流により衣服１００を着用した状態の測定対象者から発生する電位差を、複数の電極１２０のうち２つ以上の電極１２０を用いて測定信号として取得する。測定信号は、後述するように、測定対象者の脈拍、血圧、呼吸又は体温等のように測定対象者の身体の状態を示すバイタルサインを特定するために用いられる。測定部１４０の詳細については後述する。

通信部１５０は、例えば、測定部１４０が取得した測定信号を外部に送信する。通信部１５０は、例えば、ネットワーク２０を介して、外部のデータベース３０に測定信号を無線で送信する。ネットワーク２０は、インターネット、またはローカルエリアネットワークである。データベース３０は、記憶装置、サーバ、クラウドストレージ等であり、受信した測定信号を記憶する。また、通信部１５０は、解析装置２００に測定信号を送信してもよい。

測定部１４０及び通信部１５０は、帯部１１０の測定対象者を向く面とは反対側の面に設けられている。測定部１４０及び通信部１５０は、一体に形成されていることが望ましい。測定部１４０及び通信部１５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＳｉＰ（System in Package）、ＳｏＣ（System on Package）等で構成されている。測定部１４０及び通信部１５０は、例えば、防水性の保護膜、又はカバー等で覆われている。

以上の衣服１００は、電源として電池等を更に備える。電池は充電式のバッテリーでよく、これに代えて、ボタン電池等でもよい。このような衣服１００は、布を用いた電極１２０、伸縮可能な配線１３０、チップ化した小型の測定部１４０を用いているので、測定対象者が普段着用している衣服等と比較して、着心地、着け心地等がほとんど変わらない程度に形成することができる。また、衣服１００は、高い防水性と耐衝撃性を有するので、洗濯して再利用することができる。

なお、衣服１００は、帯部１１０が着脱可能に設けられていてもよい。また、帯部１１０には、測定対象者の衣服等に取り付けられるように、ボタン、クリップ、紐等が更に設けられていてもよい。

解析装置２００は、このような衣服１００の測定部１４０が取得した測定信号を解析してバイタルサインを算出する。以上の解析システム１０は、測定対象者が日常的に着用することができ、再利用可能な衣服１００を用いて、測定対象者の様々なバイタルサインを取得する。これにより、解析システム１０は、測定対象者が睡眠している状態を含む様々な状態におけるバイタルサインを継続して長期間蓄積することができる。したがって、解析システム１０は、測定対象者の長期間における健康管理及び健康増進に役立てられるデータを蓄積できる。このような解析システム１０の測定部１４０、解析装置２００のより詳細な動作について、次に後述する。

＜測定部１４０の構成例＞
図２は、本実施形態に係る測定部１４０の構成例を示す。測定部１４０は、電流供給部１４１、電位測定部１４２、切換部１４３、制御部１４４、及び記憶部１４５を有する。

電流供給部１４１は、第１電極対を介して測定対象者に電流を供給する。ここで、第１電極対は、複数の電極１２０のうち、測定部１４０が測定対象者に電流を供給するために用いる２つの電極１２０である。２つの電極１２０は、予め定められていてもよく、これに代えて、制御信号等によって選択されてもよい。また、第１電極対は、複数の電極対であってもよい。この場合、電流供給部１４１は、複数の第１電極対に対して予め定められた順番で電流を供給する。電流供給部１４１は、例えば、直流電流又は交流電流を供給可能な電流源として機能する。電流供給部１４１は、正弦波、矩形波等を供給可能であってもよい。

電位測定部１４２は、複数の電極対のうち第１電極対とは異なる第２電極対を介して、測定対象者に印加した電流に対応する電位差を検出する。ここで、第２電極対は、複数の電極１２０のうち、電位測定部１４２が電位差を検出するために用いる２つの電極１２０である。２つの電極１２０は、予め定められていてもよく、これに代えて、制御信号等によって選択されてもよい。また、第２電極対は、複数の電極対であってもよい。この場合、電位測定部１４２は、複数の第２電極対の電位差を同時に検出してもよく、これに代えて、予め定められた順番で検出してもい。電位測定部１４２は、例えば、フィルタ、増幅回路、Ａ／Ｄ変換器を有し、検出した電位差をデジタル信号に変換する。

切換部１４３は、制御部１４４から受け取った制御信号に応じて、複数の電極１２０のうち制御信号に対応する第１電極対と電流供給部１４１とを接続する。切換部１４３は、例えば、切り換えスイッチを有し、制御信号が指定する第１電極対と電流供給部１４１とを接続する。また、切換部１４３は、複数の電極１２０のうち制御信号に対応する第２電極対と電位測定部１４２とを接続する。切換部１４３は、例えば、切り換えスイッチを有し、制御信号が指定する第２電極対と電位測定部１４２とを接続する。

制御部１４４は、測定部１４０内の各部を制御する。制御部１４４は、例えば、切換部１４３に制御信号を供給して、複数の電極１２０のうち第１電極対として機能させる電極対を選択する。同様に、制御部１４４は、切換部１４３に制御信号を供給して、複数の電極１２０のうち第２電極対として機能させる電極対を選択する。また、制御部１４４は、電流供給部１４１を制御して、測定対象者に電流を印加する。制御部１４４は、電位測定部１４２を制御して、測定対象者から発生した電位差を検出する。更に、制御部１４４は、通信部１５０を制御して、測定部１４０が出力する測定信号を外部に送信してもよい。

記憶部１４５は、測定部１４０が動作の過程で生成する（又は利用する）中間データ、算出結果、閾値、およびパラメータ等をそれぞれ記憶する。記憶部１４５は、例えば、測定する項目に対応する第１電極対及び第２電極対の情報を記憶する。これにより、制御部１４４は、測定対象者を測定する項目毎に第１電極対及び第２電極対の情報を読み出して切換部１４３を制御することにより、測定項目に対応して複数の電極１２０と測定部１４０とを正しく接続することができる。

記憶部１４５は、コンピュータ等が制御部１４４として機能するＯＳ（Operating System）、およびプログラム等の情報を格納してもよい。また、記憶部１４５は、当該プログラムの実行時に参照されるデータベースを含む種々の情報を格納してもよい。例えば、コンピュータは、記憶部に記憶されたプログラムを実行することによって、制御部１４４として機能する。

以上の本実施形態に係る測定部１４０は、測定対象者に電流を印加し、印加した電流に対応して測定対象者から発生する電位差を検出する。測定部１４０は、例えば、電気インピーダンス・トモグラフィにより測定対象者の内臓の状態を測定するための第１測定信号を出力する。

第１測定信号は、複数の第２電極対からそれぞれ検出される電位差の時系列データを含む信号である。複数の電極１２０は、測定対象者の腹部の周囲に配置されているので、複数の電極１２０から任意に第１電極対を選択しても、選択した第１電極対は測定対象者の内臓に電流を印加することができる。同様に、複数の電極１２０は、測定対象者の腹部の周囲に配置されているので、解析装置２００は、複数の電極１２０から任意に選択された複数の第２電極対から出力される信号を解析することにより、印加した電流に応じて測定対象者の内臓から発生する電位を検出することができる。

例えば、測定部１４０は、１つの第１電極対から電流を印加し、第１電極対とは異なる複数の第２電極対の電位差を継続して検出することで、膀胱の２次元画像又は３次元画像を生成するための第１測定信号を出力する。第１測定信号は、異なる位置に配置されている複数の第２電極対において検出された、内臓から発生される電位を検出した複数の測定信号を含む。したがって、解析装置２００は、第１測定信号を解析することにより、異なる複数の角度から内臓のインピーダンスを特定して当該内臓の画像を生成することができる。

また、測定部１４０は、電気インピーダンス法により測定対象者の内臓の状態を測定するための第２測定信号を検出してもよい。例えば、測定部１４０は、測定対象者の腹部に接する１つの第１電極対から電流を印加し、第１電極対とは異なる１つの第２電極対の電位差を継続して検出することで、腹部のインピーダンスを測定するための第２測定信号を出力する。第２測定信号は、内臓から発生する電位を１つの第２電極対から検出した測定信号なので、第２測定信号を解析することにより、内臓のインピーダンスを特定することができる。

なお、第２測定信号を取得するために電流を供給する第１電極は、第１測定信号を取得するために電流を供給する第１電極と同一の電極１２０であってもよく、これに代えて、異なる電極１２０であってもよい。また、第２測定信号を取得するために電位差を検出する第２電極は、第１測定信号を取得するために電位差を検出する複数の第２電極対に含まれている電極であってもよく、これに代えて、異なる電極１２０であってもよい。このような第１測定信号及び第２測定信号を用いた解析装置２００の動作について次に説明する。

＜解析装置２００の構成例＞
図３は、本実施形態に係る解析装置２００の構成例を示す。解析装置２００は、衣服１００の通信部１５０から送信された第１測定信号又は第２測定信号の少なくともいずれかに基づき、測定対象者の内臓の状態を解析する。解析装置２００は、例えば、サーバ等のコンピュータである。また、解析装置２００は、パソコン、携帯端末等でもよい。解析装置２００は、一例として、測定対象者が保有する携帯端末である。この場合、測定対象者は、日々の健康状態を自身で簡便に確認できる。解析装置２００は、取得部２１０と、記憶部２２０と、算出部２３０と、出力部２４０とを備える。

取得部２１０は、通信部１５０から送信された第１測定信号及び第２測定信号を取得する。取得部２１０は、ネットワーク２０を介して、データベース３０から第１測定信号及び第２測定信号を取得する。取得部２１０は、第１測定信号に含まれる複数の信号のうちの一部の信号を第２測定信号として取得してもよい。また、取得部２１０は、衣服１００から直接第１測定信号及び第２測定信号を取得してもよい。この場合、解析装置２００は、衣服１００の通信部１５０と通信可能な送受信回路を更に備え、取得部２１０は、送受信回路を介して第１測定信号及び第２測定信号を取得する。

記憶部２２０は、取得部２１０が取得した情報を記憶する。また、記憶部２２０は、解析装置２００が動作の過程で生成する（又は利用する）中間データ、算出結果、閾値、基準値、及びパラメータ等をそれぞれ記憶してもよい。また、記憶部２２０は、解析装置２００内の各部の要求に応じて、記憶したデータを要求元に供給してもよい。

記憶部２２０は、例えば、サーバ等のコンピュータが解析装置２００として機能する場合、コンピュータを機能させるＯＳ（Operating System）、及びプログラム等の情報を格納してもよい。また、記憶部２２０は、当該プログラムの実行時に参照されるデータベースを含む種々の情報を格納してもよい。例えば、コンピュータは、記憶部２２０に記憶されたプログラムを実行することによって、解析装置２００として機能する。

記憶部２２０は、例えば、コンピュータ等のＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）、及び作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。また、記憶部２２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置を含んでもよい。また、コンピュータは、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を更に備えてもよい。

算出部２３０は、第１測定信号及び第２測定信号のうち少なくとも一方の信号に基づき、測定対象者の内臓の状態を示すデータを算出する。算出部２３０は、例えば、測定対象者の膀胱又は直腸の画像を生成する。また、算出部２３０は、生成した画像に基づき、測定対象者の尿意及び／又は便意を予測してもよい。この場合、算出部２３０は、画像生成部２３１と、特定部２３２と、予測部２３３とを有する。

画像生成部２３１は、第１測定信号に基づき、電気インピーダンス・トモグラフィを用いて測定対象者の膀胱及び直腸の少なくとも一方の断層画像を生成する。画像生成部２３１が用いる電気インピーダンス・トモグラフィは、既知の技術なのでここでは詳細な説明を省略する。また、画像生成部２３１は、複数の異なる部位に対する断層画像を生成して、測定対象者の膀胱及び直腸の少なくとも一方の３次元画像を生成してもよい。

画像生成部２３１は、断層画像を生成する対象として解析装置２００のユーザにより設定された部位に対応する複数の第２電極対から出力された複数の信号を含む第１測定信号に基づいて断層画像を生成してもよい。画像生成部２３１は、例えば、取得部２１０が取得した第１測定信号に含まれる複数の信号から、断層画像を生成する対象として設定された部位に対応する複数の信号を、断層画像の生成に用いる信号として選択する。画像生成部２３１は、通信部１５０を介して、部位を特定する情報又は複数の第２電極対を指定する情報を衣服１００に送信することにより、断層画像を生成する対象として設定された部位に対応する複数の信号を含む第１測定信号を衣服１００に送信させ、当該第１測定信号に基づいて断層画像を生成してもよい。画像生成部２３１は、第２電極対に代えて、又は第２電極対とともに、断層画像を生成する対象として設定された部位に基づいて、電流を流す第１電極対も選択してもよい。

特定部２３２は、例えば、膀胱又は直腸に比較的近い位置（例えば膀胱又は直腸に最も近い位置）の複数の第２電極対から出力された複数の信号に基づいて画像生成部２３１が生成した断層画像に基づき、測定対象者の膀胱及び直腸の少なくとも一方の貯留量を特定する。特定部２３２は、定期的に膀胱及び／又は直腸の貯留量を特定することが望ましい。これにより、特定部２３２は、測定対象者の膀胱及び／又は直腸の状態をモニタリングすることができ、測定対象者が排尿したこと、排尿した時刻、排便したこと、及び／又は排便した時刻等を特定することができる。

予測部２３３は、特定部２３２が特定した貯留量に基づき、測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方を予測する。予測部２３３は、例えば、測定対象者の排尿時に特定した膀胱の貯留量の平均値を算出し、当該平均値と現在の特定部２３２によって特定された貯留量とを比較する。そして、予測部２３３は、現在の貯留量が貯留量の平均値の予め定められた割合を超えたタイミングを、測定対象者の排尿タイミングとする。予め定められた割合は、例えば、貯留量の平均値の７０％から１００％の間で定められてよく、貯留量の平均値の８０％から９５％の間で定められていることが望ましい。

また、予測部２３３は、特定部２３２が特定した貯留量と第１閾値とを比較して、測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方を予測してもよい。例えば、予測部２３３は、特定部２３２が特定した膀胱の貯留量が第１閾値を超えたタイミングを、測定対象者の排尿タイミングであると予測する。

また、予測部２３３は、膀胱の貯留量の時間的な増加量を算出して、膀胱の貯留量が排尿時の貯留量の平均値となる時刻を排尿タイミングとして予測してもよい。これに代えて、予測部２３３は、過去に特定された膀胱の貯留量、貯留量を特定した時刻、過去に排尿した時刻、及び／又は排尿時の貯留量等をパラメータとして、測定対象者の排尿タイミングを学習して学習モデルを生成してもよい。これにより、予測部２３３は、生成したモデルに現在時刻と現在の膀胱の貯留量とを適用して、排尿タイミングを予測できる。なお、予測部２３３は、排尿タイミングと同様に、排便タイミングを予測してもよい。また、記憶部２２０は、排尿タイミング及び／又は排便タイミングを予測するために用いるパラメータである、予め定められた割合、第１閾値、貯留量の時間的な増加量等を記憶してよい。

出力部２４０は、算出部２３０の算出結果を出力する。出力部２４０は、例えば、画像生成部２３１が生成した断層画像を表示装置等に表示する。出力部２４０は、特定部２３２が特定した膀胱の貯留量、直腸の貯留量、排尿した時刻、及び／又は排便した時刻等を表示装置等に表示してもよい。出力部２４０は、予測部２３３が予測した排尿タイミング及び／又は排便タイミング等を表示装置等に表示してもよい。

これにより、解析装置２００の操作者は、測定対象者の排尿タイミング及び／又は排便タイミング等を把握することができる。また、測定対象者は、このような操作者からの通知を受けること、又は解析装置２００を操作することで、自身の排尿タイミング、排便タイミング等を知ることができる。

また、出力部２４０は、このような算出部２３０の算出結果を記憶部２２０及び／又はデータベース３０に記憶させてもよい。この場合、出力部２４０は、ネットワーク２０を介してデータベース３０に算出結果を出力できることが望ましい。

なお、解析装置２００が測定対象者の携帯端末ではない場合、出力部２４０は、測定対象者が保有する携帯端末に算出部２３０の算出結果を送信してもよい。この場合、出力部２４０は、ネットワーク２０を介して算出結果を携帯端末に送信してもよい。これに代えて、解析装置２００は、携帯端末と通信可能な送受信回路を更に備えてもよい。これにより、解析装置２００は、測定対象者に排尿タイミング、排便タイミング等を通知することができる。

例えば、高齢の測定対象者は、加齢によって尿意、便意が薄らいでしまうこと、又は喪失してしまうことがある。このような測定対象者は、自身の排尿タイミング、及び／又は排便タイミングがわからないので、ストレスがたまり、また、日常の生活範囲を狭めてしまう傾向がある。そこで、このような測定対象者が本実施形態に係る解析システム１０を利用することで、自身の排尿タイミング、及び／又は排便タイミング等を把握することができ、ストレスを解消して、日常の生活範囲を拡大させることができる。

また、測定対象者は、膀胱及び直腸の状態、排尿、及び／又は排便の記録等も把握することができるので、健康状態を客観的に自覚することができる。また、測定対象者は、自身の直近の食生活、運動した内容と時間、睡眠時間等と健康状態とを照らし合わせることができ、健康管理、健康状態の増進のモチベーションを高めることができる。

＜メタボ度の測定例＞
以上の本実施形態に係る解析装置２００は、第１測定信号に基づき、測定対象者の膀胱及び直腸の状態を表示すること、排尿タイミング及び排便タイミングを予測すること等を説明したが、これに限定されることはない。これに代えて、又は、これに加えて、解析装置２００は、測定対象者のメタボリックシンドローム（以後、メタボとする）の度合いを測定してもよい。この場合、解析装置２００の算出部２３０は、体内脂肪量測定部２３４を有する。

体内脂肪量測定部２３４は、第２測定信号に基づく測定対象者の腹部のインピーダンスと、予め定められた校正曲線とを用いて測定対象者の体内脂肪量を推定する。ここで、インピーダンス法を用いることで、体内脂肪量測定部２３４は、第２測定信号から測定対象者の腹部のインピーダンスを算出することができる。なお、第２測定信号からインピーダンス法により、電流を印加した部位のインピーダンスを測定する技術は、既知の技術なのでここでは詳細な説明を省略する。

体内脂肪量測定部２３４は、例えば体内脂肪量の測定感度に基づいて決定された第２電極対から出力された信号を含む第２測定信号に基づいて、腹部のインピーダンスを算出する。測定対象者によって体内脂肪量の測定に適した第２電極対の位置が異なるということが想定される。そこで、体内脂肪量測定部２３４は、例えば解析装置２００のユーザにより設定された位置の第２電極対から出力された信号を含む第２測定信号に基づいて腹部のインピーダンスを算出してもよい。体内脂肪量測定部２３４は、通信部１５０を介して、腹部のインピーダンスの算出に使用する第２電極対を指定する情報を衣服１００に送信することにより、ユーザにより設定された位置に対応する第２電極対が出力する第２測定信号を衣服１００に送信させ、当該第２測定信号に基づいて腹部のインピーダンスを算出してもよい。体内脂肪量測定部２３４は、第２電極対に代えて、又は第２電極対とともに、電流を流す第１電極対も選択してもよい。

測定対象者の腹部のインピーダンスは、測定対象者の腹囲、年齢、性別等をパラメータとして、体内脂肪量とある程度の相関があることが知られており、校正曲線を予め生成することができる。そこで、記憶部２２０は、このような校正曲線を記憶する。そして、体内脂肪量測定部２３４は、記憶部２２０から校正曲線を読み出して、算出した腹部のインピーダンスに対応する体内脂肪量を測定対象者の体内脂肪量として推定する。

また、体内脂肪量測定部２３４は、体内脂肪量の推定結果に対応するメタボ度の評価値を特定してもよい。このようなメタボ度の評価値は、例えば、測定対象者の年齢、性別、体内脂肪量に対応して予め評価テーブルとして定めることができる。記憶部２２０は、このような評価テーブルを記憶する。そして、体内脂肪量測定部２３４は、記憶部２２０から評価テーブルを読み出して、推定した体内脂肪量に対応する評価値を測定対象者のメタボ度として特定する。

出力部２４０は、体内脂肪量測定部２３４の推定結果、特定結果を出力する。出力部２４０は、例えば、体内脂肪量測定部２３４が推定した体内脂肪量等を表示装置等に表示してもよく、記憶部２２０及び／又はデータベース３０に記憶させてもよい。また、出力部２４０は、測定対象者が保有する携帯端末に体内脂肪量測定部２３４の推定結果等を送信してもよい。これにより、測定対象者は、自身の体内脂肪量、メタボ度を客観的に把握することができ、健康管理、健康状態の増進のモチベーションを高めることができる。

＜心拍、血流、ストレス指標の測定例＞
以上の本実施形態に係る解析装置２００は、第２測定信号に基づき、測定対象者の体内脂肪量を測定すること等を説明したが、これに限定されることはない。これに代えて、又は、これに加えて、解析装置２００は、測定対象者の心拍、血流、ストレス等を測定してもよい。この場合、解析装置２００の算出部２３０は、心拍測定部２３５、血流状態測定部２３６、ストレス指標算出部２３７、及び推定部２３８を有する。

心拍測定部２３５は、第２測定信号に基づき、測定対象者の心電図波形を生成して測定対象者の心拍を測定する。第２測定信号は、測定対象者の心臓の電気的な活動を示す信号を含むので、心拍測定部２３５は、第２測定信号から測定対象者の心電図波形を生成することができる。心電図波形は、心室の興奮時に生じるＱＲＳ波を含む。そして、心拍測定部２３５は、時間的に連続する２つのＲ波の時間間隔（Ｒ－Ｒ間隔）を心拍の周期とすることで、測定対象者の心拍を算出できる。

血流状態測定部２３６は、第２測定信号に基づく測定対象者の腹部のインピーダンスの時間的な変化の速度と、心電図波形のＲ波の伝搬速度との差に基づき、測定対象者の血流の状態を測定する。上述のとおり、インピーダンス法を用いることで、第２測定信号から測定対象者の腹部のインピーダンスを算出することができる。血流状態測定部２３６は、測定対象者の腹部のインピーダンスを順次算出して、インピーダンスの時間的な変化の速度を特定する。

ここで、心電図波形のＲ波は電気信号なので、Ｒ波の伝搬速度は光速の１／１０程度となる。このような高速な伝搬速度に対して、心臓の拍動によるインピーダンスの変化は、時間遅れを生じさせる。このような時間遅れは、血管の経路長と血管の硬さに対応して変動する。したがって、血流状態測定部２３６は、特定した測定対象者の腹部のインピーダンスの変化速度に基づき、測定対象者の血管年齢を推定することができる。例えば、インピーダンスの変化速度が、月単位又は年単位のより長時間で変動する場合、測定対象者の血管年齢（血管の硬さ、狭窄状体）は大きくなる傾向がある。

記憶部２２０は、例えば、このようなインピーダンスの変化速度と血管年齢との対応関係を対応テーブルとして記憶する。そして、血流状態測定部２３６は、記憶部２２０から対応テーブルを読み出して、特定した腹部のインピーダンスの変化速度に対応する血管年齢を測定対象者の血管年齢として推定する。

ストレス指標算出部２３７は、心拍測定部２３５が測定した心拍の変動量と血流状態測定部２３６が測定した血流の状態に基づき、測定対象者のストレス指標を算出する。例えば、経時的な心拍の変動量は、測定対象者が感じているストレスと相関があると考えられている。また、血流状態測定部２３６が推定した血管年齢が、分単位又は時間単位のより短時間で変動する場合、測定対象者が感じているストレスが強い傾向がある。

そこで、心拍の変動量及び血管年齢に対応するストレス指標を予め定めておくことで、ストレス指標算出部２３７は、測定対象者のストレス指標を特定できる。記憶部２２０は、例えば、心拍の変動量及び血管年齢とストレス指標との対応関係を示す対応テーブルを記憶する。そして、ストレス指標算出部２３７は、記憶部２２０から対応テーブルを読み出して、心拍の変動量及び血管年齢の測定結果に対応するストレス指標を測定対象者のストレス指標として特定する。これにより、ストレス指標算出部２３７は、測定対象者の循環器系の測定結果を考慮したより精度の高いストレス指標を特定することができる。

出力部２４０は、以上の心拍測定部２３５の測定結果、血流状態測定部２３６の測定結果、及びストレス指標算出部２３７の算出結果を出力する。出力部２４０は、これらの結果を表示装置等に表示してもよく、記憶部２２０及び／又はデータベース３０に記憶させてもよい。また、出力部２４０は、測定対象者が保有する携帯端末にこれらの結果を送信してもよい。これにより、測定対象者は、自身の心拍、血流の状態、ストレス指標を客観的に把握することができ、健康管理、健康状態の増進のモチベーションを高めることができる。

以上説明したように、解析装置２００は、第２測定信号を用いて、測定対象者の体内脂肪量、心拍、血流及びストレス等の各種の解析をすることができる。解析する対象によって、解析に用いる第２電極対が異なることが想定される。そこで、解析装置２００の算出部２３０は、解析装置２００のユーザにより設定された解析対象に予め関連付けて記憶部２２０に記憶された第２電極対から出力された信号を含む第２測定信号に基づいて、測定対象者の状態を解析してもよい。解析装置２００は、通信部１５０を介して、解析に使用する第２電極対を指定する情報を衣服１００に送信することにより、解析対象に対応する第２電極対が出力する第２測定信号を衣服１００に送信させ、当該第２測定信号に基づいて測定対象者の状態を解析してもよい。解析装置２００は、解析対象に基づいて、第２電極対に代えて、又は第２電極対とともに、電流を流す第１電極対を選択してもよい。

以上のように、本字実施形態に係る解析システム１０は、測定対象者が衣服１００を着用しているだけで、測定対象者の安静、自然呼吸時のバイタルサイン等を測定することができる。そして、解析システム１０は、尿意、便意等の測定対象者の個人差がある感覚を定量的に評価することができる。

また、解析システム１０は、洗濯により衣服１００を再利用できる。更に、解析システム１０は、測定対象者の排尿タイミング、排便タイミングを通知できるので、測定対象者は尿意、便意等の感覚が衰えても適切に排尿すること及び排便することができる。したがって、測定対象者は、失禁してしまうことを低減できるので、排泄するタイミングを意識することなく日常生活を送ることができ、ストレスを軽減することができる。そして、解析システム１０は、測定対象者が継続して衣服１００を着用でき、長期間にわたるバイタルサイン等の測定結果を容易かつ低コストで蓄積することができる。

なお、解析システム１０は、測定対象者のストレス指標も測定できるので、このような測定対象者の排尿及び排便とストレスとの対応関係を推定することもできる。この場合、推定部２３８は、特定部２３２が特定した貯留量の経時的な変化と、ストレス指標算出部２３７が算出したストレス指標の経時的な変化とに基づき、測定対象者の排尿及び排便の少なくとも一方の頻度とストレス指標との対応関係を推定する。推定部２３８は、このように推定した対応関係の情報を記憶部２２０に蓄積してもよい。

これにより、測定対象者は、解析システム１０を利用することによってストレスが低減できることを実感することができる。また、解析システム１０は、例えば、排尿及び排便の頻度とストレス指標との対応関係の推定結果の情報を蓄積し、対応関係の情報の蓄積を開始してから予め定められた時間が経過した後にストレス指標が第２閾値よりも低減できているか否かを確認してもよい。そして、解析システム１０は、ストレス指標が第２閾値よりも低減できていない場合、算出部２３０のパラメータを変更してもよい。ここで、算出部２３０のパラメータは、例えば、記憶部２２０が記憶している上述の予め定められた割合、第１閾値、及び貯留量の時間的な増加量のうちの少なくとも１つである。

この場合、推定部２３８は、ストレス指標が第２閾値よりも低減できていない場合、測定対象者に通知する排尿タイミング及び／又は排便タイミングをより早いタイミングに調節する。例えば、予測部２３３が現在の貯留量と第１閾値とを比較して排尿タイミング及び／又は排便タイミングを予測する場合、記憶部２２０は第１閾値を記憶しているものとする。そして、推定部２３８は、測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方の予測結果をより早いタイミングに調節するように、記憶部２２０に記憶されている第１閾値をより小さい値に変更する。これに代えて、算出部２３０は、予測部２３３が予測した排尿タイミング及び／又は排便タイミングから予め定められた時間を差し引いてもよい。

これにより、解析システム１０は、測定対象者が尿意、便意等の感覚が衰えてストレスを感じている場合に、排尿タイミング、排便タイミングの予測結果をより早く通知することができ、測定対象者のストレスを軽減させることができる。

また、算出部２３０は、ストレス指標が第２閾値を超えて低減できている場合、測定対象者に通知する排尿タイミング及び／又は排便タイミングをより遅いタイミングに調節してもよい。例えば、予測部２３３が、現在の貯留量と第１閾値とを比較して排尿タイミング及び／又は排便タイミングを予測する場合、第１閾値をより大きい値に変更する。このように、算出部２３０は、ストレス指標がより低くなるように第１閾値を調節して、排尿タイミング及び排便タイミングを適切に設定することができる。

なお、解析システム１０は、測定対象者の体内脂肪量、メタボ度も測定できるので、測定対象者の体内脂肪量又はメタボ度とストレスとの対応関係を推定してもよい。この場合、推定部２３８は、体内脂肪量測定部２３４が測定した体内脂肪量とストレスとの対応関係を推定してもよく、また、体内脂肪量測定部２３４が特定したメタボ度とストレスとの対応関係を推定してもよい。これにより、測定対象者が感じているストレスのうち、肥満に基づくストレスの度合いを客観的に把握することができる。

以上の本実施形態に係る解析システム１０は、測定対象者の衣服１００から送信された第１測定信号と第２測定信号とを取得して、測定対象者のバイタルサインを把握する例を説明したが、これに限定されることはない。例えば、測定対象者の衣服１００には、ＧＰＳ受信装置が更に設けられており、通信部１５０はＧＰＳ信号の受信結果を外部に送信する。これに代えて、通信部１５０は、高速通信規格の４Ｇ通信又は５Ｇ通信を用いて基地局と通信可能でよく、４Ｇ通信又は５Ｇ通信による測位情報を生成して外部に送信してもよい。

これにより、解析装置２００は、測定対象者の位置を特定することができる。解析装置２００は、特定した測定対象者の位置を蓄積することにより、測定対象者の行動範囲をモニタリングすることができる。解析装置２００は、モニタリングにより、例えば、測定対象者の行動範囲及び徘徊の状態を把握できる。更に、解析装置２００は、測定対象者の行動範囲及び徘徊の状態と、測定対象者のストレス指標との対応関係を特定することができる。

また、測定対象者の衣服１００には、測定対象者の動きを検出するための複数軸の加速度センサ等が設けられていてもよい。例えば、衣服１００には、９軸の加速度センサが設けられており、通信部１５０は、加速度センサによる検出結果を外部に送信する。これにより、解析装置２００は、測定対象者の運動状態及び日常の活動量を特定することができる。更に、解析装置２００は、測定対象者の運動状態及び日常の活動量と、測定対象者のストレス指標との対応関係を特定することができる。

このような対応関係を特定することにより、測定対象者の不足している運動量とストレスとの関係を明らかにすることができ、解析装置２００の操作者等は、ストレスの状況に対応する運動量を助言して効果的な運動療法指導等を実施することができる。また、解析装置２００は、測定対象者の運動状態及び日常の活動量とメタボ度との対応関係を特定することもできる。この場合も、測定対象者の不足している運動量とメタボ度との関係を明らかにすることができる。

また、測定対象者の衣服１００には、腹囲を測定するための長さセンサ、腹部形状を測定するための腹部形状センサが設けられてもよい。長さセンサは、例えば、衣服１００の帯部１１０に導電性インク等で設けられている抵抗素子、容量素子、及び／又はインダクタンス素子である。この場合、測定対象者が衣服１００を着用している状態の長さセンサのインピーダンスに基づき、測定対象者の腹囲を測定できる。

腹部形状センサは、衣服１００の帯部１１０に導電性インク等で設けられており、帯部１１０の曲面の形状に応じてインピーダンスが変化するセンサである。この場合、測定対象者が衣服１００を着用している状態の腹部形状センサのインピーダンスに基づき、測定対象者の腹囲形状を測定できる。通信部１５０は、このように測定した測定対象者の腹囲及び腹囲形状を外部に送信してもよい。これに代えて、通信部１５０は、測定したインピーダンスの情報を外部に送信し、解析装置２００が測定対象者の腹囲及び腹囲形状を算出してもよい。

解析装置２００は、測定対象者の腹囲及び腹囲形状と、測定対象者の腹部のインピーダンスとを用いることにより、測定対象者の皮下脂肪量及び内臓脂肪量を推定できる。なお、皮下脂肪量及び内臓脂肪量の推定方法については、例えば、非特許文献１に記載されているように既知なので、ここでは説明を省略する。これにより、解析装置２００は、測定対象者の皮下脂肪量及び内臓脂肪量を用いて、測定対象者のメタボの度合いをより正確に特定することができる。

また、解析装置２００は、測定対象者の腹囲及び腹囲形状の継続的な測定結果を取得することで、測定対象者の呼吸の状態を把握することもできる。測定対象者の呼吸の状態は、例えば、単位時間当たりの呼吸の回数、呼吸の深さである。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を併せ持つ。

１０ 解析システム
１００ 衣服
１１０ 帯部
１２０ 電極
１３０ 配線
１４０ 測定部
１４１ 電流供給部
１４２ 電位測定部
１４３ 切換部
１４４ 制御部
１４５ 記憶部
１５０ 通信部
２００ 解析装置
２１０ 取得部
２２０ 記憶部
２３０ 算出部
２３１ 画像生成部
２３２ 特定部
２３３ 予測部
２３４ 体内脂肪量測定部
２３５ 心拍測定部
２３６ 血流状態測定部
２３７ ストレス指標算出部
２３８ 推定部
２４０ 出力部

Claims (9)

1. 測定対象者が着用する衣服であって、
   当該衣服を前記測定対象者の腹囲に固定するための帯部を備え、
   前記帯部は、
   前記測定対象者の腹部に接触する複数の電極と、
   複数の前記電極に接続されている複数の配線と、
   複数の前記配線を介して複数の前記電極から電気信号を授受して、電気インピーダンス・トモグラフィにより前記測定対象者の内臓の状態を測定するための第１測定信号と、電気インピーダンス法により前記測定対象者の内臓の状態を測定するための第２測定信号とを取得する測定部と、
   前記第１測定信号及び前記第２測定信号を外部に送信する通信部と
   を有する、
   衣服。
2. 請求項１に記載の前記衣服と、
   前記衣服の前記通信部から送信された前記第１測定信号又は前記第２測定信号の少なくともいずれかに基づき、前記測定対象者の内臓の状態を解析する解析装置と
   を備え、
   前記解析装置は、
   前記通信部から送信された前記第１測定信号及び前記第２測定信号を取得する取得部と、
   前記第１測定信号に基づき、電気インピーダンス・トモグラフィを用いて前記測定対象者の膀胱及び直腸の少なくとも一方の断層画像を生成する画像生成部と、
   前記断層画像に基づき、前記測定対象者の膀胱及び直腸の少なくとも一方の貯留量を特定する特定部と
   を有する、
   解析システム。
3. 前記解析装置は、前記特定部が特定した前記貯留量に基づき、前記測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方を予測する予測部を更に有する、請求項２に記載の解析システム。
4. 前記解析装置は、前記第２測定信号に基づく前記測定対象者の腹部のインピーダンスと、予め定められた校正曲線とを用いて前記測定対象者の体内脂肪量を推定する体内脂肪量測定部を更に有する、請求項２又は３に記載の解析システム。
5. 前記解析装置は、前記第２測定信号に基づき、前記測定対象者の心電図波形を生成して前記測定対象者の心拍を測定する心拍測定部を更に有する、請求項２から４のいずれか一項に記載の解析システム。
6. 前記解析装置は、前記第２測定信号に基づく前記測定対象者の腹部のインピーダンスの時間的な変化の速度と、前記心電図波形のＲ波の伝搬速度との差に基づき、前記測定対象者の血流の状態を測定する血流状態測定部を更に有する、請求項５に記載の解析システム。
7. 前記解析装置は、前記心拍測定部が測定した心拍の変動量と前記血流状態測定部が測定した血流の状態に基づき、前記測定対象者のストレス指標を算出するストレス指標算出部を更に有する、請求項６に記載の解析システム。
8. 前記解析装置は、前記特定部が特定した前記貯留量の経時的な変化と、前記ストレス指標算出部が算出した前記ストレス指標の経時的な変化とに基づき、前記測定対象者の排尿及び排便の少なくとも一方の頻度と前記ストレス指標との対応関係を推定する推定部を更に有する、請求項７に記載の解析システム。
9. 前記解析装置は、前記特定部が特定した前記貯留量に基づいて前記測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方を予測するために用いるパラメータを記憶する記憶部を更に有し、
   前記推定部は、推定した前記対応関係の情報を前記記憶部に蓄積し、前記対応関係の情報の蓄積を開始してから予め定められた時間が経過した後に前記ストレス指標が閾値よりも低減できていない場合、前記測定対象者の排尿タイミング及び排便タイミングの少なくとも一方の予測結果をより早いタイミングに調節するように、前記パラメータを調節する、
   請求項８に記載の解析システム。

Images