JP2023023771A - 体温変動解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の正常時の健康状態を評価するのに適したシステムを提供する。【解決手段】体温変動解析システム１００は、互いに無線通信可能な測定装置１０とユーザ端末２０を有する。測定装置１０は、対象者の身体の所定部位の温度を連続的に測定する温度センサと、この所定部位の加速度を連続的に測定する加速度センサを有する。ユーザ端末２０は、加速度センサが測定した所定部位の加速度データを用いて、対象者の体動を分析し、対象者の安静期、活動期、及び安静期と活動期の間を亘る変換期の少なくともいずれか１つの期間を特定する。また、ユーザ端末２０は、ここで特定した期間ごとに、温度センサが測定した所定部位の温度データの変化を解析する。【選択図】図１

Description

本発明は、対象者の体温の変動を解析するためのシステムに関する。より具体的に説明すると、本発明は、対象者の正常時における健康状態を評価するのに適したシステムに関するものである。

近年、ウェアラブルデバイスを利用して対象者の健康情報を評価することが盛んに行われている。ウェアラブルデバイスとしては、例えば加速度や心電図、皮膚温度などの生体情報を測定するための各種のセンサを搭載した腕時計型のデバイスが用いられる。このようなデバイスは、例えば心電図計測により不整脈の一種である心房細動を検知したり、皮膚温度の測定結果から発熱を検知したりすることができる。このように、ウェアラブルデバイスを利用して対象者の生体情報を測定し、疾患罹患時などの異常状態を検知するシステムが広く知られている。

また、本願出願人は、対象者の健康情報を測定するためのウェアラブルデバイスとして、温度センサと体動センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ）を搭載した臍取付型のデバイスを提案している（特許文献１）。このような臍取付型のデバイスによれば、対象者の体深部の温度をより正確に測定することが可能である。また、特許文献１には、臍取付型のデバイスに搭載された体動センサを利用して対象者の体位を特定し、その体位に応じて温度センサで測定した体温データを補正することが記載されている。

国際公開第２０２０／２０９３５８号パンフレット

ところで、従来のウェアラブルデバイスを利用したシステムは、主に疾患罹患時などの対象者の異常状態を検知することを想定したものであり、正常時における対象者の健康状態を評価することはあまり想定されていない。例えば体温に関していえば、従来のシステムは、対象者の発熱（異常状態）を検知して、発熱があれば対象者等に警告を行うこととしているが、正常時における対象者の基礎体温を正確に特定することまではできない。基礎体温とは、正常状態にある対象者の安静期の体温である。このため、基礎体温は、対象者が正常かつ安静であるときにその体温を連続的に測定しなければ正確に特定することは難しいが、従来のシステムでは、対象者が正常かつ安静であるかどうかを判断することが想定されていないため、対象者の基礎体温を特定することもできないといえる。

なお、現在一般的に行われている基礎体温の特定方法は、起床時に寝た姿勢のまま舌下に体温計を入れて数十秒から１０分程度体温を測定する方法である。ただし、舌下での数十秒の体温測定は、予測式であり、複数回測定すると異なる結果となることも多く、その精度に問題がある。また、舌下での１０分程度の体温測定は、実測式であるが、平衡温度に達するまでに時間を要するため身体的な拘束性が高く、利便性に劣るという問題がある。

そこで、本発明は、対象者の正常時の健康状態を評価するのに適したシステムを提供することを主な目的とする

本発明は、体温変動解析システムに関する。本発明は、基本的には、対象者の体温を測定するための測定装置（例えばウェアラブルデバイス）を含む。本発明に係るシステムは、例えばこの測定装置単体で構成されるものであってもよいし、測定装置とコンピュータ端末（例えばスマートフォン）の組み合わせによって構成されるものであってもよいし、測定装置とコンピュータ端末とウェブサーバの組み合わせによって構成されるものであってもよい。

本発明に係るシステムは、温度センサと加速度センサを有する。温度センサは、対象者の身体の所定部位の温度を連続的に測定することにより、連続的な体温データを得る。温度を測定する身体の所定部位の例は、臍、手首、脇下（腋窩）、口内（舌下）、耳（耳内、鼓膜）、腹部、胸部、前額部、直腸など体温測定に適した部位であれば特に制限されないが、本発明では特に臍の温度を測定することが好ましい。加速度センサは、対象者の所定部位の加速度を連続的に測定することにより、連続的な体動データを得る。温度センサと加速度センサは同じ測定装置（ウェアラブルデバイス）内に搭載されており、温度センサによって温度測定を行う部位と加速度センサによって加速度測定を行う部位は基本的に同じ部位となる。

本発明に係るシステムは、さらに体動解析部と体温解析部とを有する。コンピュータ内で所定のプログラムを実行することにより発揮されるプロセッサの機能の一部である。体動解析部は、加速度センサが測定した所定部位の加速度データを用いて、対象者の体動を分析し、対象者の安静期、活動期、及び安静期と活動期の間に亘る変換期の少なくともいずれか１つの期間を特定する。「安静期」は、対象者の活動量が所定量以下に低下している期間であり、具体的には対象者の睡眠時が含まれる。また、加速度センサ等による傾き検出（重力方向検出）により対象者の体位を特定して、対象者が臥位（仰臥位、腹臥位、側臥位）及び座位である状態を「安静期」であると定義してもよい。一方で、「活動期」は、安静期以外の期間、すなわち対象者の活動量が所定量を超えている期間であり、具体的には対象者の覚醒時が含まれる。また、加速度センサ等による傾き検出により対象者の体位を特定して、対象者が立位である状態を「活動期」と定義してもよい。「変換期」は、安静期と活動期の境界の所定時間（例えば３０分）前から所定時間（例えば３０分）後までの期間である。このため、変換期は、安静期及び活動期のそれぞれと重複した期間となる。体動解析部は、安静期、活動期、及び変換期のすべてを特定することとしてもよいし、いずれか１つ又は２つを特定することとしてもよい。本発明において、体動解析部は、少なくとも安静期を特定することが好ましい。そして、体温解析部は、体動解析部が特定した期間ごとに、温度センサが測定した所定部位の温度データの変化を解析する。一例として、体温解析部は、安静期における所定部位の温度データを解析することで、対象者の基礎体温を特定することが可能である。その他、活動期や変換期における所定部位の温度データを解析して、対象者の健康状態に関連する有益な情報を得ることも可能である。

上記構成のように、加速度センサが測定した加速度データに基づいて対象者の行動状況を安静期、活動期、又は変換期に区分し、これらの期間ごとに所定部位の温度データの解析を行うことで、その温度データから得られる情報の精度を高めることができる。具体的には、安静期における温度データを解析することで、対象者の基礎体温を正確に特定することができるため、対象者の正常時の健康状態を簡易かつ自動的に評価することが可能となる。特に対象者の就寝中（睡眠時）に、本システムによって体温と加速度を同時に取得することにより、体動のない真の安静状態における体温を取得可能となる。これにより、正常状態における安静期の体温、つまり基礎体温を精度高く推定することが可能となる。

本発明に係るシステムにおいて、体動解析部は、さらに、加速度センサが測定した加速度データを用いて、対象者の体位変化を特定するものであってもよい。特に、ここにいう体位変化は、安静期における体位変化、すなわち寝返りであることが好ましい。また、体温解析部は、さらに、体動解析部が特定した体位変化の前期間から後期間に亘る連続的な所定部位の温度変化を分析することとしてもよい。例えば、体温解析部は、対象者の基礎体温の特定する際に、体位変化の前後に亘る温度変化を基礎体温の測定の元となるデータから除外することとしてもよい。これにより、体温データから対象者の基礎体温を特定する際にその精度を向上させることができる。

本発明に係るシステムは、さらに、呼吸解析部を有することが好ましい。呼吸解析部は、加速度センサが測定した所定部位の加速度データに基づいて、対象者の呼吸の状況を分析する。呼吸の状況の分析には、例えば単位時間（例えば１分）あたりの呼吸回数や、呼吸リズム、無呼吸期間、吸息期間、呼息期間などの呼吸に関する情報を特定することが含まれる。このように、本発明によれば、対象者の体温データと呼吸データを同時に取得することができる。また、呼吸解析部によって対象者の呼吸状況を取得することで、体温データとあわせて、対象者の正常状態の特定や、疾患又は健康状態の診断を行うことも可能である。さらに、無呼吸状態における対象者の体温を抽出又は除外するなどの解析をおこなうことができる。特に、本発明のシステムでは、加速度センサによって対象者の臍部分の加速度を測定することが好ましいが、その場合には対象者の体幹に近い部位の加速度を得ることができるため、対象者の呼吸状況をより正確に取得することができる。

本発明に係るシステムは、さらに、ジャイロセンサを有することが好ましい。この場合に、体動解析部は、加速度センサが測定した所定部位の加速度データと、ジャイロセンサが測定した所定部位の角速度データを用いて、対象者の体動を分析することが好ましい。このように、加速度データと角速度データを利用することで対象者の体動をより詳細に分析することができる。

本発明に係るシステムにおいて、体動解析部は、少なくとも対象者の安静期を特定するものであることが好ましい。この場合に、体温解析部は、対象者の安静期における所定部位の温度変化に関する情報に基づいて対象者の基礎体温を特定（推定を含む）することが好ましい。本発明のシステムでは、対象者の体温データを連続的に測定しているが、この連続的な体温データから対象者の基礎体温を正確に特定するには、この連続的な体温データから対象者の安静期に測定された体温データを抽出することが必要である。この点、本発明では、加速度センサを利用して対象者の安静期を特定することで、安静期に測定された体温データを抽出することを実現できる。これにより、対象者の基礎体温をより正確に特定することが可能となる。

本発明に係るシステムは、さらに、単日体温変化情報取得部を有することが好ましい。単日体温変化情報取得部は、温度センサが測定した所定部位の温度データを用いて、１日あたりの所定部位の温度変化に関する情報を取得する。これにより、対象者の体温の概日リズムを特定することができる。

本発明に係るシステムは、さらに、健康情報入力部と正常状態判断部を有することが好ましい。健康情報入力部は、対象者の健康状態に関する健康情報の入力を受け付ける。健康情報には、定量的なものと定性的なものが含まれる。定量的な健康情報には、例えば、対象者の脈拍や、心電図、血中酸素濃度、体温、血圧などの情報が含まれる。また、定性的な健康情報には、例えば、所定の質問事項に対する対象者の主観的な回答情報が含まれる。所定の質問事項の例としては、精神及び身体が正常であるか否かを２択形式で回答させるものや、精神及び身体の正常さ又は異常さの程度を複数段階（例えば５段階）で回答させるものが挙げられる。ただし、健康情報入力部に入力可能な健康状況はここに挙げたものに限られず、様々な健康情報を入力することができる。そして、正常状態判断部は、上記の健康情報に基づいて、健康情報の入力時に対象者が正常状態であるか否か判断する。また、正常状態判断部は、前述した体温解析部の解析結果を、対象者が正常であるか否かの判断基準として利用することもできる。単日体温変化情報取得部は、温度センサが測定した所定部位の温度データのうち、体動解析部が特定した対象者の安静期であって、かつ、正常状態判断部が対象者が正常状況であると判断した時点の所定部位の温度データを用いて、対象者の安静期における所定部位の温度の１日の温度変化に関する情報（つまり概日リズム）を得ることが好ましい。このように、対象者が安静かつ正常な状態にあるときの体温データを利用することで、対象者の体温（特に基礎体温）の概日リズムをより正確に推計することができる。

本発明に係るシステムは、さらに、基礎体温予想値取得部を有することが好ましい。基礎体温予想値取得部は、現在時刻と、対象者の安静期における所定部位の温度の１日の温度変化に関する情報とに基づいて、現在時刻における対象者の予想される基礎体温である基礎体温予想値を取得する。上記のように、単日体温変化情報取得部により対象者の基礎体温の概日リズムを予め推計しておくことで、現在時刻における基礎体温の予想値も容易に取得できるようになる。

本発明に係るシステムは、さらに、月経周期取得部を有することが好ましい。月経周期取得部は、温度センサが測定した所定部位の温度データに基づいて、低温期及び高温期に関する情報である月経周期情報を得る。この場合に、基礎体温予想値取得部は、月経周期情報と、対象者の安静期における所定部位の温度の１日の温度変化に関する情報とに基づいて、対象者の予想される基礎体温予想値を取得することが好ましい。上記のように、単日体温変化情報取得部により対象者の基礎体温の概日リズムを予め推計しておき、月経周期情報を参照してそのリズムから求められる基礎体温を補正することで、月経周期に合わせた基礎体温の予想値をより正確に取得することができる。

本発明に係るシステムは、さらに、温度比較部を有することが好ましい。温度比較部は、基礎体温予想値取得部が求めた基礎体温予想値と、温度センサの実測値（温度データ）とを比較し、その比較結果を得る。基礎体温予想値と温度センサの実測値の比較結果から、対象者の健康状態を診断することも可能である。

本発明によれば、主に対象者の正常時の健康状態を評価するのに適したシステムを提供することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る体温変動解析システムの全体構成を示している。 図２は、図１に示したシステムを構成する各装置の機能構成を示したブロック図を示している。 図３は、体温の概日リズムを模式的に示している。 図４は、連続的な体温データと体動データとを組み合わせたグラフの一例を示している。 図５は、睡眠時（安静期）における直腸温と臍温の推移を表したグラフの一例を示している。

以下、図面を用いて本発明を実施するための形態について説明する。本発明は、以下に説明する形態に限定されるものではなく、以下の形態から当業者が自明な範囲で適宜変更したものも含む。

図１は、本発明の一実施形態に係る体温変動解析システム１００の全体構成を示している。図１に示されるように、本実施形態に係る体温変動解析システム１００は、測定装置１０、ユーザ端末２０、及び管理サーバ３０を含む。測定装置１０とユーザ端末２０は、公知の近距離無線通信規格に従って互いに通信可能に構成されている。また、ユーザ端末２０と管理サーバ３０は、インターネット等の通信回線を介して互いに情報の送信及び受信が可能なように構成されている。

測定装置１０は、主に対象者の体温及び体動を測定するための装置である。本実施形態において、測定装置１０は、対象者の身体に装着可能なウェアラブルデバイスとして構成されている。より具体的には、測定装置１０は、装着者の臍部分に取り付けられて、この臍部分の温度（臍温）を測定するのに適した構造となっている。このような臍取付型のウェアラブルデバイスは、本願出願人によって提案されているものを利用することができ、その一例は前述した特許文献１（国際公開第２０２０／２０９３５８号パンフレット）に開示されている。

ユーザ端末２０は、主に測定装置１０が測定した体温及び体動のデータを解析したり、その解析によって得た情報を提示するための装置である。ユーザ端末２０としては、公知のスマートフォンやタブレット型端末などの情報通信端末、ＩｏＴゲートウェイを利用することができる。ユーザ端末２０には本システム専用のアプリケーションプログラムがインストールされており、ユーザ端末２０は、このプログラムに従って体温データや体動データの解析処理などを行う。

管理サーバ３０は、主に測定装置１０が測定した各種データや、ユーザ端末２０が解析処理によって得た情報をデータベースに登録して管理するための装置である。管理サーバ３０としては、公知のウェブサーバを利用することができる。なお、本実施形態では、ユーザ端末２０にて測定装置１０が測定した各種データの解析処理を行うこととしているが、この解析処理は、ユーザ端末２０と管理サーバ３０とで協同あるいは分担して実行することとしてもよいし、すべて管理サーバ３０で実行することも可能である。

図２は、体温変動解析システム１００を構成する測定装置１０、ユーザ端末２０、及び管理サーバ３０の機能構成を示している。

図２に示されるように、測定装置１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、温度センサ１４、加速度センサ１５、及びジャイロセンサ１６を含む。

測定装置１０の制御部１１は、測定装置１０に含まれる他の要素１２～１６を制御するための要素である。制御部１１は、制御回路や、ＣＰＵなどのプロセッサにより構成されている。制御部１１がＣＰＵである場合、記憶部１２に記憶されたプログラムに従って各要素１２～１６の制御処理を行う。制御部１１は、基本的に、温度センサ１４、加速度センサ１５、及びジャイロセンサ１６によって測定されたデータを受け取り、このデータを通信部１３を介してユーザ端末２０へと送信する。また、制御部１１は、各センサ１４～１６の測定データを、記憶部１２に一時的に保存することとしてもよい。例えば、測定装置１０がユーザ端末２０と通信できない環境下にある場合に、各測定データを記憶部１２に保存しておくことで、各測定データが失われるのを防ぐことができる。

測定装置１０の記憶部１２は、主にセンサ１４～１６の測定データを記憶するための要素である。また、記憶部１２は、制御部１１（ＣＰＵ）に所定の処理を実行させるためのプログラムを記憶していてもよい。記憶部１２には、ＲＡＭやＲＯＭといった公知のＩＣメモリを利用すればよい。

測定装置１０の通信部１３は、ユーザ端末２０と通信するための要素である。測定装置１０の通信部１３としては、公知の近距離無線通信規格に従ってユーザ端末２０と相互に通信可能な通信モジュールを用いればよい。近距離無線通信規格の例は、Wi-Fi（登録商標）などの無線ＬＡＮや、Bluetooth（登録商標）、ＮＦＣ等である。通信部１３は、制御部１１の制御に従って、各センサ１４～１６の測定データをユーザ端末２０へと送信する。制御部１１は、通信部１３を介して各センサ１４～１６の測定データをリアルタイムでユーザ端末２０へ送信することとしてもよいし、所定期間の間測定データを保持しておき定期的あるいは非定期的にユーザ端末２０へ送信することとしてもよい。

温度センサ１４は、対象者の身体の所定部位の温度を連続的に測定するためのセンサである。温度センサ１４としては、例えば、サーミスタなどを使用した接触型のセンサや、赤外線等を利用する非接触型のセンサ、双熱流法を用いたセンサを用いることができる。本実施形態では、温度センサ１４によって対象者の臍内部の温度を測定する。臍は窪んでいる場合があるため、温度センサ１４としては接触型又は非接触型のものを用いることが好ましい。

加速度センサ１５は、対象者の身体の所定部位（特に臍）の加速度を連続的に測定するためのセンサである。加速度センサ１５は、３次元の慣性運動（直行３軸方向の並進運動）を検出するものであり、３軸加速度センサを用いることができる。加速度センサ１５の測定方式としては、周波数変化式、圧電式、ピエゾ抵抗式、あるいは静電容量式などの公知の方式を利用すればよい。

ジャイロセンサ１６は、対象者の身体の所定部位（特に臍）の角速度を連続的に測定するためのセンサである。ジャイロセンサ１６の例は、３軸の振動ジャイロセンサであり、素子を振動させて素子に加わるコリオリの力から角速度を検出する。

図２に示されるように、ユーザ端末２０は、主に、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、操作部２４、及び表示部２５を含む。ただし、前述したように、ユーザ端末２０の例は、多機能のスマートフォンであり、ユーザ端末２０が備える要素は、ここに挙げたものに限定されない。

ユーザ端末２０の制御部２１は、ユーザ端末２０に含まれる他の要素２２～２５を制御するための要素である。制御部２１は、ＣＰＵやＧＰＵといったプロセッサにより構成される。記憶部２２には本システム専用のアプリケーションプログラムが記憶されており、制御部２１は、このプログラムに従って所定の処理を実行する。図２の点線の枠内には、ユーザ端末２０の制御部２１によって実行される機能が、模式的なブロックに分けて示されている。制御部２１の機能ブロック２１ａ～２１ｊの詳細については後述する。

ユーザ端末２０の記憶部２２は、制御部２１での演算処理等に用いられる情報やその演算結果を記憶するための要素である。具体的に説明すると、記憶部２２は、ユーザ端末２０に本発明特有の機能を発揮させるアプリケーションプログラムを記憶している。ユーザからの指示によりこのプログラムが起動されると、制御部２１によってプログラムに従った処理が実行される。このような記憶部２２のストレージ機能は、例えばＨＤＤ及びＳＤＤといった不揮発性メモリによって実現できる。また、記憶部２２は、制御部２１による演算処理の途中経過などを書き込む又は読み出すためのメモリとしての機能を有していてもよい。記憶部２２のメモリ機能は、ＲＡＭやＤＲＡＭといった揮発性メモリにより実現できる。また、記憶部２２には、それを所持するユーザ固有のＩＤ情報（ユーザＩＤ）が記憶されていてもよい。また、記憶部２２には、ユーザ端末２０のネットワーク上の識別情報であるＩＰアドレスが記憶されていてもよい。また、記憶部２２には、測定装置１０の各センサ１４～１６によって測定された無加工のデータを保存することもできる。

ユーザ端末２０の通信部２３は、測定装置１０及び管理サーバ３０と無線通信するための要素である。具体的には、通信部２３は、測定装置１０との通信のために、前述した公知の近距離無線通信規格に則った通信モジュールを含む。さらに、通信部２３は、管理サーバ３０との通信のために、例えば３Ｇ（W-CDMA）、４Ｇ（LTE／LTE-Advanced）、５Ｇといった公知の移動通信規格や、Wi-Fi（登録商標）等の無線ＬＡＮ方式で無線通信するための通信モジュールを含む。

操作部２４は、ユーザによる操作情報をユーザ端末２０に入力するための要素である。操作部２４としては、タッチパネル、マウス、キーボード、スタイラスペンなどの公知の入力装置を利用すればよい。また、タッチパネル（操作部２４）をディスプレイ（表示部２５）の前面に配置することで、タッチパネルディスプレイが構成されていてもよい。

表示部２５は、所定の画像（静止画及び動画）を表示するための要素である。表示部２５は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイといった公知のディスプレイ装置により構成されている。

続いて、ユーザ端末２０の制御部２１によって実現される機能ブロック２１ａ～２１ｊについて説明する。特に以下では、測定装置１０によって対象者の臍部分の体温データと体動データを測定する場合を例に挙げて説明を行う。図２に示されるように、本実施形態において、ユーザ端末２０の制御部２１は、体動解析部２１ａ、体温解析部２１ｂ、健康情報入力部２１ｃ、正常状態判断部２１ｄ、単日体温変化情報取得部２１ｅ、月経周期取得部２１ｆ、基礎体温予想値取得部２１ｇ、温度比較部２１ｈ、診断部２１ｉ、呼吸解析部２１ｊを含む。

まず、体動解析部２１ａは、測定装置１０の加速度センサ１５によって測定された連続的な加速度データと、ジャイロセンサ１６によって測定された連続的な角速度データを解析する。以下では、加速度データと角速度データをまとめて「体動データ」ともいう。具体的には、体動解析部２１ａは、連続的な体動データを解析することにより、測定装置１０によって対象者の活動をモニタリングしている期間を、安静期と活動期に区分する。安静期と活動期の区分の例は図３に示している。「安静期」は、対象者の活動量が所定量以下に低下している期間であり、具体的には対象者の睡眠時が含まれる。また、加速度センサ１５等による傾き検出（重力方向検出）により対象者の体位を特定して、対象者が臥位（仰臥位、腹臥位、側臥位）及び座位である状態を「安静期」であると定義してもよい。一方で、「活動期」は、安静期以外の期間、すなわち対象者の活動量が所定量を超えている期間であり、具体的には対象者の覚醒時が含まれる。また、加速度センサ１５等による傾き検出により対象者の体位を特定して、対象者が立位である状態を「活動期」と定義してもよい。また、ここで説明した対象者の体位特定では、ジャイロセンサ１６による測定データをさらに利用することでその精度を高めることとしてもよい。図３に示した例では、２０時から翌８時まで対象者が睡眠していたと想定してこの期間を安静期とし、それ以外の期間を活動期としている。体動解析部２１ａは、例えば、加速度データと角速度データを含む連続的な体動データを解析して、対象者の活動量が所定の閾値以下となっている時間が所定時間継続した場合には、対象者が入眠したと判断して、対象者の活動量が閾値以下となったタイミングを安静期の開始時と決定する。同様に、体動解析部２１ａは、対象者の活動量が所定の閾値を超えた時間が所定時間継続した場合には、対象者が起床したと判断して、対象者の活動量が閾値を超えたタイミングを安静期の終了時と決定する。このようにして、体動解析部２１ａは、安静期の開始時と終了時を決定するとともに、安静期以外の期間を活動期として決定することができる。

また、体動解析部２１ａは、連続的な体動データから安静期と活動期の間に亘る変換期を特定することも可能である。体動解析部２１ａは、前述のように安静期の開始時を決定した後、この開始時を基準として、開始時の所定時間前から所定時間後までの期間を、入眠時の変換期として特定できる。ここにいう所定時間とは、例えば１０分、２０分、又は３０分程度であることが好ましい。例えば、所定時間を３０分に設定した場合、入眠時の変換期は、安静期の開始時３０分前から安静期の開始時３０分後までの１時間の期間となる。なお、所定時間は、安静期の開始時の前後で異なる時間に設定することも可能である。同様に、体動解析部２１ａは、安静期の終了時を決定した後、この終了時を基準として、終了時の所定時間前から所定時間後までの期間を、起床時の変換期として特定できる。

また、体動解析部２１ａは、連続的な体動データに基づいて安静期をさらに細かい期間に分析することも可能である。具体的には、図４は、安静期における対象者の体位を分析したグラフを示している。図４に示した例では、安静期を、立位（又は座位）、仰臥位、腹臥位、側臥位の期間に区分している。体動解析部２１ａは、加速度センサ１５によって測定された連続的な加速度データに基づいて対象者の体位変化（寝返り等）のタイミングを検知することができ、さらにジャイロセンサ１６によって測定された連続的な角速度データに基づいて体位変化後の対象者の体位を特定することができる。例えば、図４では、対象者が安静期において、仰臥位から側臥位に変化した体位変化のタイミングと、側臥位から腹臥位に変化した体位変化のタイミングを、例示的に枠線で囲って示している。

次に、体温解析部２１ｂは、体動解析部２１ａの解析結果を参照して、体動解析部２１ａが特定した期間ごとに、温度センサ１４が測定した臍部の温度データの変化を解析する。特に、本発明では、体動解析部２１ａにより対象者の安静期を特定し、体温解析部２１ｂによりこの安静期における臍部の温度データの変化を解析することが好ましい。体温解析部２１ｂは、安静期における臍部の温度データの変化情報から、対象者の基礎体温を特定することが可能である。また、体温解析部２１ｂは、対象者の基礎体温を特定する演算処理を行う際に、安静期における温度データから、体動解析部２１ｂが特定した変換期における温度データを除外することとしてもよい。変換期における温度データを基礎体温の特定に利用すると、基礎体温を正確に特定できない場合がある。そこで、安静期の温度データのうち、変換期の温度データを除外した温度データを基礎体温の特定に利用することで、基礎体温をより精度良く特定できる。

また、図４のグラフは、連続的な体動データに基づいて体動解析部２１ａが特定した対象者の各体位の期間ごとに、温度センサ１４が測定した臍部の連続的な温度データを示している。このグラフによれば、体温解析部２１ｂは、対象者の各体位の期間ごとに臍部の温度データを分析することができる。例えば、体温解析部２１ｂは、対象者の基礎体温を特定するにあたり、立位（又は座位）の期間の温度データを除外し、その他の仰臥位、腹臥位、側臥位の期間の温度データに基づいて対象者の基礎体温を特定してもよい。あるいは、体温解析部２１ｂは、例えば対象者の姿勢が安定する仰臥位の期間の温度データのみに基づいて、対象者の基礎体温を特定することもできる。

また、体動解析部２１ａにより前述のように対象者の体位変化を特定し、体温解析部２１ｂによって、体動解析部２１ａが特定した体位変化の前期間から後期間に亘る連続的な所定部位の温度変化を分析することもできる。例えば、図４では、仰臥位から側臥位に変化した体位変化の前後の期間と、側臥位から腹臥位に変化した体位変化の前後の期間を、例示的に枠線で囲って示している。このように、対象者の体位変化の前後期間は、対象者の体温データに変動が生じやすい期間であるといえる。このような体位変化の前後期間の体温データを、基礎体温の特定に利用すると、対象者の基礎体温を正確に測定できないおそれがある。そこで、体温解析部２１ｂは、対象者の基礎体温の特定する際に、体位変化の前後期間に温度変化を分析し、体位変化の前後期間の体温データを基礎体温の測定の元となるデータから除外することとしてもよい。これにより、真の安静期における体温データから対象者の基礎体温を特定できる。

健康情報入力部２１ｃは、対象者の健康状態に関する健康情報の入力を受け付ける。健康情報入力部２１ｃは、表示部２５に所定の入力用ＵＩ（ユーザインタフェース）画面を表示させ、対象者に対して自身の健康情報の入力を促す。対象者は、操作部２４を操作することにより、この表示部２５に表示されたＵＩ画面の案内に従って自身の健康情報を入力する。本実施形態では、健康情報入力部２１ｃは、対象者が正常な状態であるかどうかに関して、対象者自身の主観的な回答を健康情報として受け付けることが好ましい。例えば、健康情報入力部２１ｃは、表示部２５の画面上、対象者の精神及び身体が正常であるか否かを２択形式で回答させるアンケートや、精神及び身体の正常さ又は異常さの程度を複数段階（例えば５段階）で回答させるアンケートを表示する。また、健康情報入力部２１ｃは、その他に、腹痛や頭痛、寒気、目眩、痺れ、咳、鼻水などの自覚症状の有無の入力を回答させるアンケートを表示することとしてもよい。対象者は、このアンケートに従い、自身の現時点での回答を入力する。また、健康情報入力部２１ｃは、このアンケートの回答とあわせて、対象者の現時点の脈拍や、心電図、血中酸素濃度、血圧などの定量的な健康情報の入力を受け付けることとしてもよい。これらの脈拍や心電図、血中酸素濃度、血圧に関する情報は、本実施形態に係る測定装置１０では測定できないことから、別の装置によって測定した情報を、電子的な方法又はユーザの手動によってユーザ端末２０に入力することとなる。

正常状態判断部２１ｄは、主に、健康情報入力部２１ｃによって入力を受け付けた対象者の健康情報に基づいて、その健康情報の入力時に対象者が正常状態であるか否か判断する。例えば、正常状態判断部２１ｄは、前述したアンケートに対する主観的な回答情報（健康情報）に基づいて、対象者が正常状態であるか否かを判断する。単純には、対象者が正常状態にあると回答した場合、正常状態判断部２１ｄは、対象者は正常状態にあると判断すればよい。また、正常状態判断部２１ｄは、対象者の主観的な回答情報とともに、前述した対象者の脈拍等の定量的な健康情報に基づいて、対象者が正常状態であるか否かを判断することも可能である。例えば、対象者自身が正常状態にあると回答した場合でも、脈拍等の定量的な健康情報に明らかな異常値が認められた場合、正常状態判断部２１ｄは、その対象者は正常状態ではないと判断する。

正常状態判断部２１ｄは、前述した体温解析部２１ｂの解析結果を、対象者が正常であるか否かの判断基準の一つとして参照することしてもよい。例えば、体温解析部２１ｂは、安静期における対象者の体温を特定することができる。また、体温解析部２１ｂは、安静期における対象者の体温変化から基礎体温を特定することができる。この場合、この安静期における対象者の体温が、安静期における対象者の体温変化から算出した基礎体温よりも高い場合には、正常状態判断部２１ｄは、対象者は正常状態ではないと判断できる。また、正常状態判断部２１ｄは、この基礎体温に関する情報を、事前に入力を受け付けた対象者の平熱と比較することで、この対象者が正常状態であるか否かの判断に利用することとしてもよい。

また、正常状態判断部２１ｄは、後述する呼吸解析部２１ｊの解析結果を、対象者が正常であるか否かの判断基準の一つとして参照することしてもよい。呼吸解析部２１ｊによれば対象者の呼吸状況の情報を取得することができるが、正常状態判断部２１ｄは、呼吸解析部２１ｊが取得した呼吸状況と正常時の呼吸状況とを比較して、対象者が正常状態であるか否かを判断してもよい。具体的には、、呼吸解析部２１ｊが取得した呼吸状況と正常時の呼吸状況とが異なる場合、正常状態判断部２１ｄは、対象者は正常状態ではないと判断することができる。このように、正常状態判断部２１ｄは、対象者の主観的（定性的）な健康情報及び／又は定量的な健康情報に基づいて対象者が正常であるか否かを判断するが、その判断基準は適宜設定することが可能である。

単日体温変化情報取得部２１ｅは、温度センサ１４が測定した連続的な体温データ（臍部の温度データ）を用いて、１日あたりの体温の変化に関する情報、すなわち体温の概日リズムを取得する。図３に示されるように、概日リズムとは、１日単位（２４～２５時間）で周期的に変動するヒトの体温の生理的なリズムである。ヒトの体温は、一般的に、１日のうちで早朝が最も低く、その後次第に上昇して夕方が最も高くなり、その後次第に低下するというように周期的変化する。概日リズムは、対象者の１日の連続的な温度データのうち、安静期（睡眠時）などの一部の期間の温度データを切り出して推定してもよいし、連続的な温度データから最低値と最高値を抽出して推定してもよいし、１日中すべての温度データを用いて推定することとしてもよい。また、概日リズムは、高齢者になると位相がずれたり、リズムの振幅が小さくなる（最高値が若者より低くなる）ことが知られている。このため、年単位で長期的に対象者の体温データを集計して統計的処理を行い、概日リズムを推定することとしてもよい。対象者の概日リズムを把握することにより、例えば、睡眠障害、精神疾患、及び神経変性疾患の治療、エッセンシャルワーカーの健康管理、並びに不妊治療に利用することができる。

図２に示されるように、本実施形態において、単日体温変化情報取得部２１ｅは、体温解析部２１ｂ及び正常状態判断部２１ｄによる解析結果に基づいて、対象者の概日リズム（１日あたりの体温の変化に関する情報）を取得することが好ましい。この場合、単日体温変化情報取得部２１ｅは、対象者の基礎体温の概日リズムを取得することができる。

具体的に説明すると、体温解析部２１ｂは、温度センサ１４が測定した対象者の連続的な体温データ（臍の温度データ）のうち、体動解析部２１ａが安静期であると判断した期間の体温データ（「安静期体温データ」という）を抽出する。また、体温解析部２１ｂは、この安静期体温データの中から、図４に示したように、対象者が特定の体位にある期間の体温データをさらに抽出することとしてもよい。例えば、体温解析部２１ｂは、安静期体温データの中から、対象者が立位（又は座位）となっている期間の体温データを除外したり、対象者が仰臥位となっている期間の体温データのみを抽出したりすることができる。また、体温解析部２１ｂは、安静期体温データの中から、この安静期（睡眠時）において最も時間的な割合の大きい体位を特定した上で、当該体位における体温データのみを抽出することも可能である。つまり、仰臥位、腹臥位、側臥位のうちのどの体位が安定するかは対象者ごとに個人差がある。このため、体温解析部２１ｂは、これらの体位のうち安静期において最も長い時間の体位を特定して、その体位が対象者にとって安定的な体位であると推定し、その安定的な体位における体温データを抽出することとしてもよい。そして、体温解析部２１ｂは、このようにして抽出した体温データを単日体温変化情報取得部２１ｅに受け渡す。

次に、単日体温変化情報取得部２１ｅは、体温解析部２１ｂから受け取った体温データのうち、正常状態判断部２１ｄが正常状態であると判断した期間の体温データを抽出する。コンピュータ上の処理としては、ここでの処理は、体温解析部２１ｂから受け取った体温データから、正常状態判断部２１ｄが正常状態ではないと判断した期間の体温データを除外することと同義である。

このようにして、単日体温変化情報取得部２１ｅは、温度センサ１４が測定した対象者の連続的な体温データから、対象者が安静期かつ正常状態にある期間の体温データ（「安静・正常体温データ」という）を抽出する。そして、単日体温変化情報取得部２１ｅは、この安静・正常体温データを用いて、対象者の１日あたりの体温の変化に関する情報、すなわち体温の概日リズムを取得する。安静期にある対象者の体温データから概日リズムを算定する手法は公知である。単日体温変化情報取得部２１ｅは、公知の算定式に、上記のようにして抽出した安静・正常体温データを当て嵌めて、対象者の概日リズムを取得すればよい。このように、対象者が真に安静かつ正常な状態にあるときの体温データを利用することで、対象者の概日リズムを精度良く推定することができる。

月経周期取得部２１ｆは、温度センサ１４が測定した連続的な体温データ（臍部の温度データ）に基づいて、低温期及び高温期に関する情報である月経周期情報を得る。ヒト、特に女性は、一般的に２８日前後の周期で基礎体温が変化し、その周期には低温期（主に月経から排卵までの期間）と高温期（主に排卵後から次の月経までの期間）があることが知られている。前述したとおり、本実施形態において、体温解析部２１ｂは、対象者の基礎体温を特定することができる。月経周期取得部２１ｆは、体温解析部２１ｂが特定した基礎体温に関する情報を用いて、対象者の低温期及び高温期を特定することにより、当該対象者の月経周期を取得すればよい。

基礎体温予想値取得部２１ｇは、単日体温変化情報取得部２１ｅが取得した概日リズム（１日あたりの体温の変化に関する情報）を参照して、現在時刻における対象者の予想される基礎体温である基礎体温予想値を取得する。前述したように、単日体温変化情報取得部２１ｅは、図３に示したような対象者の基礎体温の概日リズムを推定している。この概日リズムは、時間の経過に伴って変化する対象者の基礎体温の値に関する情報を含む。従って、基礎体温予想値取得部２１ｇは、この概日リズムを利用すれば、現在時刻における対象者の基礎体温予想値を取得できる。これにより、例えば、現在、対象者が活動期にあり、その時刻における対象者の基礎体温を実測することが難しい状況であっても、その時刻における基礎体温予想値は取得することが可能となる。なお、現在時刻に関する情報は、ユーザ端末２０（スマートフォン等）の基本システムから取得すればよい。

また、基礎体温予想値取得部２１ｇは、月経周期取得部２１ｆが取得した月経周期情報を参照して、概日リズムから取得した対象者の基礎体温予想値を補正することとしてもよい。例えば、対象者の月経周期が低温期にある場合は、対象者の実際の基礎体温は、単日体温変化情報取得部２１ｅが取得した概日リズムよりも低くなる可能性がある。一方で、対象者の月経周期が高温期にある場合は、対象者の実際の基礎体温は、単日体温変化情報取得部２１ｅが取得した概日リズムよりも高くなる可能性がある。そこで、基礎体温予想値取得部２１ｇは、対象者の月経周期情報に基づいて概日リズムから取得した対象者の基礎体温予想値を補正することで、より実際の基礎体温に近い基礎体温予想値を取得できる。

温度比較部２１ｈは、現在時刻において、基礎体温予想値取得部２１ｇが取得した基礎体温予想値と、温度センサ１４が測定した体温データの実測値とを比較して、その比較結果を得る。ここでの比較結果は、診断部２１ｉでの診断処理に利用される。

診断部２１ｉは、対象者の疾患や健康状態を診断する。診断部２１ｉは、その診断処理を行うにあたり、温度比較部２１ｈによる比較結果を参照することができる。診断部２１ｉは、温度比較部２１ｈによる比較結果などの情報を参照して、例えば、熱中症、低体温症、発熱、睡眠障害、精神疾患、神経性疾患、ストレス状況、感染症、呼吸系疾患、体調の重篤度、及び妊娠状況のいずれか１種又は２種以上を診断することができる。

具体的には、熱中症の診断では、温度センサ１４の実測値が、現在時刻における基礎体温予想値よりも高い場合に、診断部２１ｉは、熱中症の可能性があると判断できる。その際に、診断部２１ｉは、加速度センサ１５やジャイロセンサ１６から得られた体動データに基づいて、対象者の身体の活動量を推計し、熱中症の診断に利用することも可能である。また、低体温症の診断では、温度センサ１４の実測値が、現在時刻における基礎体温予想値よりも低い場合に、診断部２１ｉは、低体温症の可能性があると判断できる。また、発熱の診断では、温度センサ１４の実測値が、現在時刻における基礎体温予想値よりも所定値（例えば０．５℃）以上高い場合状態が所定時間継続している場合、診断部２１ｉは、発熱の可能性があると診断できる。また、睡眠障害の診断では、対象者が安静期（睡眠中）にある場合に、温度センサ１４の実測値が、現在時刻における基礎体温予想値よりも著しく高い場合又は著しく低い場合や、あるいは温度センサ１４の実測値と基礎体温予想値との比較値が不安定に上昇したり低下したりする場合に、診断部２１ｉは、睡眠障害のリスクがあると判断できる。睡眠障害の場合、対象者が夜間でも覚醒をしていたり、寝返りが通常よりも多い場合に、対象者の体動データから睡眠状況が良くないものとの解析結果を得ることも可能である。また、体温の実測値と概日リズムから得られる基礎体温予想値に差が生じている場合に、精神疾患や神経性疾患のリスクがあることが知られている。このため、温度比較部２１ｈによる比較結果を利用して、診断部２１ｉは、精神疾患や神経性疾患の可能性を診断することもできる。また、妊娠すると高温期が続くことになるため、例えば通常は３０日周期で高温期から低温期に切り替わる対象者において、１５日以上高温期が継続していれば、診断部２１ｉは、妊娠の可能性を判断できる。一方、継続していた高温期が低温期のレベルまで体温低下すると、流産の可能性も判断できる。

また、前述したように、健康情報入力部２１ｃは、対象者の健康状態に関する健康情報の入力を受け付けている。この健康情報には、対象者の精神及び身体が正常であるか否かに関する主観的な回答情報や、腹痛や頭痛、寒気、目眩、痺れ、咳、鼻水などの自覚症状の有無や、月経の有無などの回答情報が含まれる。また、この健康情報には、対象者の現時点の脈拍や、心電図、血中酸素濃度、血圧などの定量的な情報も含まれる。診断部２１ｉは、健康情報入力部２１ｃからこれらの健康情報を受け取って、対象者の疾患や健康状態の診断に利用することとしてもよい。

また、診断部２１ｉは、呼吸解析部２１ｊの解析によって得られた対象者の呼吸状況に関する情報を疾患や健康状態の診断に利用することもできる。呼吸解析部２１ｊは、加速度センサ１５が測定した連続的な加速度データに基づいて、対象者の呼吸状況を分析する。呼吸の状況の分析には、例えば単位時間（例えば１分）あたりの呼吸回数や、呼吸リズム、無呼吸期間、吸息期間、呼息期間などの呼吸に関する情報を特定することが含まれる。本実施形態において、測定装置１０は、対象者の体幹に近い臍部に取り付けられており、この臍部周辺の連続的な温度データと加速度データを同時に取得している。このため、この臍部周辺の加速度データを利用すれば、対象者の呼吸に関する情報を精度良く特定することができる。このように、本実施形態に係る測定装置１０によれば、対象者の体温、体動、及び呼吸に関する情報をすべて同時かつ正確に取得できる。

診断部２１ｉは、体温や体動の情報と同時に取得された呼吸情報を、各種疾患などの診断に利用する。例えば、診断部２１ｉは、安静期（睡眠中）に無呼吸が続いた場合、睡眠時無呼吸症候群の可能性があると診断できる。また、本実施形態のように体温と呼吸を同時に検出することで、妊娠中の健康状態の把握が可能となる。具体的には、妊娠中は、甲状腺ホルモンが多く分泌されることから、甲状腺機能亢進による動悸・息切れがみられる。このため、対象者の体温により上記の妊娠状態を把握しつつ、さらに呼吸数により健康状態も合わせて把握することができる。他にも、妊娠中は動悸・息切れなど息苦しさを感じることが多い。上記の甲状腺機能異常だけでなく、喘息、貧血、血圧の変動、ストレス、薬の副作用など、呼吸数から推定することが可能である。

また、呼吸解析部２１ｊによって得られた呼吸情報は、前述したように、正常状態判断部２１ｄにおける処理にも利用することができる。

また、診断部２１ｉは、機械学習を実施することにより作成された学習済みモデルを、対象者の疾患や健康状態の診断に利用することもできる。例えば、この学習済みモデルは、多数の被検者の様々な生体情報と疾患や健康状態の診断結果とのデータセットを教師データとして、ディープラーニング等の機械学習を実施することにより作成される。このような学習済みモデルに対して、測定装置１０の各センサ１４～１６により得られた測定データや、体温解析部２１ｂで特定した基礎体温、単日体温変化情報取得部２１ｅで特定した概日リズム、呼吸解析部２１ｊで特定した呼吸情報などを入力することで、その入力に対応した出力結果として、対象者の疾患や健康状態の診断結果が得られるようになっている。なお、この学習済みモデルは、ユーザ端末２０の記憶部２２に保存されていてもよい。また、この学習済みモデルは、管理サーバ３０の記憶部３２に保存されていてもよい。この場合、ユーザ端末２０は診断部２１ｉによる診断を行うときには、インターネット等を介して管理サーバ３０にアクセスし、そこに保存されている学習済みモデルを利用すればよい。

図５のグラフは、対象者の安静期（特に睡眠時）において、本実施形態に係る測定装置１０によって測定した臍部周辺の温度（臍温）が平衡温度に達して以降、対象者の直腸温度に追随し、有意な正の相関を示すことを示している。直腸温度は非侵襲的かつ非拘束的に測定することが困難な温度であるものの、外気による影響を受けにくいため、対象者の健康状態をよく反映した信頼性の高いデータである。一方で、本実施形態に係る測定装置１０によれば、非侵襲的かつ非拘束的に対象者の臍温を測定することができる。そして、この臍温は、図５に示されるように、平衡温度に達して以降、睡眠時においては、直腸温と有意な正の相関関係にあることがわかる。従って、睡眠時における臍温は、直腸温度と同様に信頼性の高いデータであるといえる。本実施形態では、前述したとおり、睡眠時における臍温を、対象者の基礎体温や概日リズムの特定に利用する。このことからも、本発明によれば、対象者の基礎体温や概日リズムを精度良く特定できることがわかる。

続いて、再び図２に戻り、管理サーバ３０の構成について説明する。管理サーバ３０は、本実施形態において、制御部３１、記憶部３２、通信部３３、及びデータベース３４を含む。

管理サーバ３０の制御部３１は、管理サーバ３０に含まれる他の要素３２～３４を制御するための要素である。制御部３１は、ＣＰＵやＧＰＵといったプロセッサにより構成される。記憶部３２には本システム専用のアプリケーションプログラムが記憶されており、制御部３１は、このプログラムに従って所定の処理を実行する。なお、別の実施形態では、前述したユーザ端末２０の制御部２１が持つ機能ブロック２１ａ～２１ｊの一部又は全部を、管理サーバ３０の制御部３１によって実行することも可能である。また、ユーザ端末２０の制御部２１と管理サーバ３０の制御部３１との協同により、前述した各機能ブロック２１ａ～２１ｊによる処理を実現することとしてもよい。

管理サーバ３０の記憶部３２は、制御部３１での演算処理等に用いられる情報やその演算結果を記憶するための要素である。記憶部３２のストレージ機能は、例えばＨＤＤ及びＳＤＤといった不揮発性メモリによって実現できる。また、記憶部３２のメモリ機能は、ＲＡＭやＤＲＡＭといった揮発性メモリにより実現できる。

管理サーバ３０の通信部３３は、ユーザ端末２０とインターネット等を介して通信するための要素である。具体的には、通信部３３は、Wi-Fi（登録商標）等の無線ＬＡＮ方式や有線ＬＡＮ方式でインターネットに接続するための通信機器を含む。管理サーバ３０は、この通信部３３を介して、ユーザ端末２０より、測定装置１０の測定データやユーザ端末２０により処理した情報を受け取る。また、管理サーバ３０は、この通信部３３を介して、後述のデータベース３４に記録されている情報を、ユーザ端末２０からの要求に応じて、そのユーザ端末２０に送信することもできる。

データベース３４は、対象者ごとに、測定装置１０の測定データやユーザ端末２０により処理した情報を記録する。データベース３４は、リレーショナルデータベースであり、関連付けられた複数のテーブルによって構築される。例えば、データベース３４には、対象者固有のユーザＩＤをキー項目として、各対象者に関する測定装置１０の測定データやユーザ端末２０により処理した情報が記憶されている。測定データの例は、温度センサ１４が測定した体温データや、加速度センサ１５が測定した加速度データ、及びジャイロセンサ１６が測定した角速度データである。これらの測定データは、連続的に測定されたものであることから、その測定日時に関する情報とともに時系列データとして記録されることが好ましい。また、ユーザ端末２０により処理した情報の例は、体動解析部２１ａで解析した体動情報や、体温解析部２１ｂで解析した体温情報、健康情報入力部２１ｃで受け付けた対象者の健康情報、単日体温変化情報取得部２１ｅで取得した概日リズム、月経周期取得部２１ｆで取得した月経周期情報、診断部２１ｉでの診断結果、及び呼吸解析部２１ｊで解析した呼吸情報である。このように、管理サーバ３０のデータベース３４には、対象者の各種情報が蓄積されている。このため、ユーザ端末２０は、特定の解析処理を行うにあたり、対象者の過去の情報が必要となる場合には、管理サーバ３０にアクセスして、このデータベース３４から必要な情報を取得ですることができる。また、管理サーバ３０に対象者の各種情報を蓄積しておくことで、対象者や医療従事者は、ユーザ端末２０とは異なる端末から、その対象者の過去の記録を閲覧することもできる。

また、管理サーバ３０の制御部３１は、データベース３４に蓄積されている情報を、前述した診断部２１ｉでの処理に利用される学習済みモデルの作成及び更新のための教師データとして用いることもできる。管理サーバ３０の制御部３１において、このような機械学習のための演算処理をおこなうこととしてもよい。

以上、本願明細書では、本発明の内容を表現するために、図面を参照しながら本発明の実施形態の説明を行った。ただし、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、本願明細書に記載された事項に基づいて当業者が自明な変更形態や改良形態を包含するものである。

１０…測定装置 １１…制御部
１２…記憶部 １３…通信部
１４…温度センサ １５…加速度センサ
１６…ジャイロセンサ ２０…ユーザ端末
２１…制御部 ２２…記憶部
２３…通信部 ２４…操作部
２５…表示部 ３０…管理サーバ３０
３１…制御部 ３２…記憶部
３３…通信部 ３４…データベース
１００…体温変動解析システム
２１ａ…体動解析部 ２１ｂ…体温解析部
２１ｃ…健康情報入力部 ２１ｄ…正常状態判断部
２１ｅ…単日体温変化情報取得部 ２１ｆ…月経周期取得部
２１ｇ…基礎体温予想値取得部 ２１ｈ…温度比較部
２１ｉ…診断部 ２１ｊ…呼吸解析部

Claims (10)

1. 対象者の身体の所定部位の温度を連続的に測定する温度センサと、
   前記所定部位の加速度を連続的に測定する加速度センサと、を有する
   体温変動解析システムであって、
   前記加速度センサが測定した前記所定部位の加速度データを用いて、前記対象者の体動を分析し、前記対象者の安静期、活動期、及び安静期と活動期の間を亘る変換期の少なくともいずれか１つの期間を特定する体動解析部と、
   前記体動解析部が特定した前記期間ごとに、前記温度センサが測定した前記所定部位の温度データの変化を解析する体温解析部と、をさらに有する
   体温変動解析システム。
2. 請求項１に記載の体温変動解析システムであって、
   前記体動解析部は、さらに、前記加速度センサが測定した加速度データを用いて、前記対象者の体位変化を特定するものであり、
   前記体温解析部は、さらに、前記体動解析部が特定した体位変化の前期間から後期間に亘る連続的な前記所定部位の温度変化を分析する
   体温変動解析システム。
3. 請求項１に記載の体温変動解析システムであって、
   前記加速度センサが測定した前記所定部位の加速度データに基づいて、前記対象者の呼吸の状況を分析する呼吸解析部をさらに有する、
   体温変動解析システム。
4. 請求項１に記載の体温変動解析システムであって、
   ジャイロセンサをさらに有し、
   前記体動解析部は、前記加速度センサが測定した前記所定部位の加速度データと、前記ジャイロセンサが測定した前記所定部位の角速度データを用いて、前記対象者の体動を分析する、
   体温変動解析システム。
5. 請求項１に記載の体温変動解析システムであって、
   前記体動解析部は、少なくとも前記対象者の安静期を特定するものであり、
   前記体温解析部は、前記対象者の安静期における前記所定部位の温度変化に関する情報に基づいて前記対象者の基礎体温を特定する、
   体温変動解析システム。
6. 請求項１に記載の体温変動解析システムであって、
   前記温度センサが測定した前記所定部位の温度データを用いて、１日あたりの前記所定部位の温度変化に関する情報を取得する単日体温変化情報取得部をさらに有する、
   体温変動解析システム。
7. 請求項６に記載の体温変動解析システムであって、
   前記対象者の健康状態に関する健康情報の入力を受け付ける健康情報入力部と、
   前記健康情報に基づいて、前記健康情報の入力時に前記対象者が正常状態であるか否か判断する正常状態判断部と、をさらに有し、
   前記体動解析部は、前記対象者の安静期を特定するものであり、
   前記単日体温変化情報取得部は、前記温度センサが測定した前記所定部位の温度データのうち、前記体動解析部が特定した前記対象者の安静期であって、かつ、前記正常状態判断部が前記対象者が正常状態であると判断した時点の前記所定部位の温度データを用いて、前記対象者の安静期における前記所定部位の温度の１日の温度変化に関する情報を得る、
   体温変動解析システム。
8. 請求項７に記載の体温変動解析システムであって、
   現在時刻と、前記対象者の安静期における前記所定部位の温度の１日の温度変化に関する情報とに基づいて、前記現在時刻における前記対象者の予想される基礎体温である基礎体温予想値を取得する基礎体温予想値取得部をさらに有する、
   体温変動解析システム。
9. 請求項７に記載の体温変動解析システムであって、
   前記温度センサが測定した前記所定部位の温度データに基づいて、低温期及び高温期に関する情報である月経周期情報を得る月経周期取得部をさらに有し、
   前記月経周期情報と、前記対象者の安静期における前記所定部位の温度の１日の温度変化に関する情報とに基づいて、前記対象者の予想される基礎体温予想値を取得する基礎体温予想値取得部をさらに有する
   体温変動解析システム。
10. 請求項８又は請求項９に記載の体温変動解析システムであって、
    前記基礎体温予想値と、前記温度センサの実測値とを比較し、比較結果を得る温度比較部をさらに有する、
    体温変動解析システム。

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