JP2024018807A - 情報処理システム、サーバ、情報処理方法、プログラム及び学習モデル - Google Patents
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Abstract
Description
前記学習モデルは、前記受光量データとBMI値または体重、体脂肪率の少なくともいずれかを関連付けて教師データとして学習される。
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行う情報処理システムであって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成する生体データ生成部を備える、
ことを特徴とする情報処理システム。
[項目2]
前記生体データ生成部は、前記赤外の発光を行うLEDからの光および前記赤の発光を行うLEDからの光の両受光量データに基づいて前記BMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成する、
ことを特徴とする項目1に記載の情報処理システム。
[項目3]
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行うサーバであって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成する生体データ生成部を備える、
ことを特徴とするサーバ。
[項目4]
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行う情報処理方法であって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
生体データ生成部により、前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成するステップを含む、
ことを特徴とする情報処理方法。
[項目5]
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行う情報処理方法を情報処理システムに実行させるプログラムであって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成するステップを含む、
ことを特徴とするプログラム。
[項目6]
少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備える測定装置の前記LEDから光をユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データが入力されると、前記ユーザのBMI値及び体重、体脂肪率の少なくともいずれかを推定してBMI情報及び体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを出力するための学習モデルであって、
前記学習モデルは、前記受光量データとBMI値または体重、体脂肪率の少なくともいずれかを関連付けて教師データとして学習される、
ことを特徴とする学習モデル。
<構成>
図1は、本開示の実施形態1に係る情報処理システム1を示すブロック構成図である。この情報処理システム1は、例えば、ネットワークNWを介して測定装置300からユーザの測定データを管理サーバ100にて受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで少なくともBMI情報または体重情報、体脂肪率情報のいずれかを生成するシステムである。
図2は、管理サーバ100のハードウェア構成を示す図である。図3は、記憶部120および制御部130の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。
図7を参照しながら、情報処理システム1が実行する情報処理方法の処理の流れについて説明する。図7は、図1の情報処理システム1の処理の例を示すフローチャートである。
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、生体データ生成部132を介して、測定データに基づき、特に少なくともユーザのBMI情報または体重情報、体脂肪率情報のいずれかを生成する。これにより、例えばウェアラブルデバイスにより被測定者に関するBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の把握が可能となる。
100 管理サーバ
200 ユーザ端末装置
300 測定装置
NW ネットワーク
Claims (6)
- ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行う情報処理システムであって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成する生体データ生成部を備える、
ことを特徴とする情報処理システム。 - 前記生体データ生成部は、前記赤外の発光を行うLEDからの光および前記赤の発光を行うLEDからの光の両受光量データに基づいて前記BMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。 - ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行うサーバであって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成する生体データ生成部を備える、
ことを特徴とするサーバ。 - ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行う情報処理方法であって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
生体データ生成部により、前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成するステップを含む、
ことを特徴とする情報処理方法。 - ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを受信し、前記測定データから生体データの生成を行う情報処理方法を情報処理システムに実行させるプログラムであって、
前記測定装置は、少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備え、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記LEDから光を前記ユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データを対応する学習モデルに入力することでBMI情報または体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを生成するステップを含む、
ことを特徴とするプログラム。 - 少なくとも赤外または赤のいずれかの発光を行うLED及びフォトダイオードを備える測定装置の前記LEDから光をユーザの皮膚に照射して前記フォトダイオードで受光することで得られる受光量データが入力されると、前記ユーザのBMI値及び体重、体脂肪率の少なくともいずれかを推定してBMI情報及び体重情報、体脂肪率情報の少なくともいずれかを出力するための学習モデルであって、
前記学習モデルは、前記受光量データとBMI値または体重、体脂肪率の少なくともいずれかを関連付けて教師データとして学習される、
ことを特徴とする学習モデル。
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SOMMERMEYER, DIRK ET AL.: "Detection of cardiovascular risk from a photoplethysmographic signal using a matching", MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING, vol. 54, JPN6022035949, 2016, pages 1111 - 1121, ISSN: 0004907099 * |
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