JP6239385B2 - 統合した生体測定のセンシングおよび表示のデバイス - Google Patents

Description

本開示は、一般に、信号処理の分野に関し、より詳細には、心臓から離れた位置で人間の生体測定データを計測することに関する。

心拍数などの心臓血管のパラメータは、とりわけ、心電図感知デバイスまたは圧力感知デバイスによって計測することができる。光学式の感知デバイスは、例えば、光を人間の身体組織に伝送し、光学センサを用いて、身体組織を通じて伝送されたまたは身体組織から逆に受け取った光を測定する。血流または他の体液の脈動により、デバイスは、通常、身体組織から戻るのを感知された光の計測に基づいて人間の脈拍数を算出することができる。これらのデバイスの利点は、デバイスが非侵襲的であり、継続的に関連パラメータを監視することができることである。しかし、通常、そのようなデバイスは、監視される信号をかき消すノイズ源の影響の扱いにおいて効果的ではない。最も一般的なそのようなノイズ源には、着用者の動きや周辺光の干渉が含まれる。これにより計測精度が悪くなり、したがって、そのようなデバイスの実用性を大きく制限する。

心電図感知デバイスは、電気的インパルスを計測して、個人の心臓血管のパラメータを検出する。しかし、通常、そのようなデバイスは、個人からの電気的インパルスの計測時に不要なノイズを見る。不要なノイズに対する解決策の１つは、信号対ノイズ比が最も高い人間の心臓の近くに心電図デバイスを配置することである。しかし、そのような配置には一般に、胸部固定帯のデバイスが必要であり、この胸部固定帯のデバイスは、ユーザにとってはしばしば煩わしいものである。例えば、そのようなデバイスは、日常生活の中で着用するのに不便であり、したがって通常、限られた活動期間の間だけ使用される。そこで、そのようなデバイスは、しばしば、一日の大部分の間、ユーザの生体測定データを取り込まない。したがって、通常、心電図感知システムは、一日を通しての人間の生体測定データの全体像を提供しない。人間の生体測定データのより連続した全体像は、限られた期間だけではなく、生活の全ての局面に対する身体の応答を取り込むとき、はるかにより大きな価値を有する。

一部の心電図感知デバイスは、ユーザが感知デバイスにあるセンサに触れるまたは作動させるときに、人間の手首における人間の心拍数が監視および表示される単一ユニットの解決策をもたらす。したがって、デバイスは、ユーザの心拍数の連続した計測ももたらさない。さらに、そのような計測にはしばしば、連続的かつ受動的ではない、計測プロセスにおけるユーザの能動的な関与が必要である。

開示した実施形態は、他の利点および特徴を有しており、これらは詳細な説明、添付の特許請求の範囲、および添付の図（または図面）からより容易に明らかになろう。各図の簡潔な紹介は、以下の通りである。
ユーザからの生体測定データを取り込むためのデバイスの一実施形態を示す図である。 機械可読媒体から命令を読み、プロセッサ（またはコントローラ）内で命令を実行することができる例示的な機械の構成要素の一実施形態を示す図である。 一実施形態による、光信号を受信するための光学センサのブロック図である。 一実施形態による、センサから生体測定データを受信して入力信号を最適化することが可能なプロセッサのブロック図である。 １つまたは複数のセンサによって計測されたデータに基づいてユーザの生体測定データを測定するプロセスを示す図である。 ユーザからの生体測定データを取り込むためのセンサを格納したデバイスの例示的な実施形態を示す図である。

図および以下の説明は、例示のみによる好適な実施形態に関する。以下の議論から、本明細書に開示した構造および方法の代替的実施形態は、特許請求の範囲の原理から逸脱することなく用いることができる実施可能な代替として容易に認識されることに留意されたい。

次に、いくつかの実施形態の参照が詳細になされ、その例が、添付図面に示される。どこでも実施可能な類似または同様の参照符号が、各図に使用されてもよく、類似または同様の機能性を示し得ることを留意されたい。各図は、例示の目的だけのために開示したシステム（または方法）の実施形態を示す。当業者は、本明細書に記載の原理から逸脱することなく、本明細書に例示した構造および方法の代替的実施形態を用いることができることを以下の説明から容易に認識されよう。

構成の概観
開示したシステム、方法、およびコンピュータ可読記憶媒体の一実施形態は、ユーザの身体の一部に取り付けられるデバイス、例えば、付属物（またはリム（ｌｉｍｂ））を用いて、ユーザの生体測定データを計測することを含む。このシステム、方法、およびコンピュータ可読記憶媒体は、光をユーザの皮膚に伝送すること、ユーザの身体組織および体液から受け取った光を受け取ることと、光をフィルタリングし、フィルタリングされた光を感知してユーザの生体測定データを計測することとを含む。光信号と他のセンサからの信号を組み合わせることによって、デバイスは、流れている血液から反射または受け取っている光を識別し、周辺光、ユーザの運動などによって引き起こされる信号ノイズをフィルタリングすることが可能にされる。一実施形態では、信号ノイズ源を計測するために使用されるセンサは、加速度計などの運動センサであり、光信号が、運動により引き起こされたノイズに関連した成分、および血流に関連した別の成分に分離することができるようになっている。本明細書により詳細に説明されるように、アルゴリズム技法を使用して、インテリジェントピーク検出アルゴリズム（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｐｅａｋ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）をガイドするためのレートのダイナミックトラッキング（ｄｙｎａｍｉｃ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｏｆ ｒａｔｅｓ）などのノイズをフィルタリングにより除去することもできる。

図１は、ユーザからの生体測定データを取り込むためのデバイス１００の一実施形態を示す。このデバイスは、電気皮膚応答（ＧＳＲ）センサ１０２と、光学センサ１０３と、周囲温度センサ１０４と、運動センサ１０５と、皮膚温度センサ１０６と、エネルギーハーベストモジュール（ｅｎｅｒｇｙ ｈａｒｖｅｓｔｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅ）１０８と、デバイスをユーザの身体に固定するためのバンド（ｂａｎｄ）１１０とを備える。センサは、センサハウジングの構成要素１０１内に配置される（または格納される）。一実施形態では、ハウジングの構成要素１０１は、例えばリストバンドまたはアームバンドを介してユーザに結合するように構成され、それによってセンサは、ユーザからのデータの形態で情報を収集するように露出される。センサは、様々なタイプの情報を取り込むために使用され、ユーザに関しての様々な生体測定データを算出するように解析できる出力信号を生成する。加えて、１つまたは複数のセンサからの情報は、他のセンサにおけるノイズをさらにフィルタリングするために使用することができる。したがって、センサは、デバイス１００内のセンサの精度を総合的に改善する。

述べたように、センサは、それらの特定の機能に対応する情報を検出（または収集）する。センサから収集された情報はプロセッサに供給され、プロセッサはこのデータを使用してユーザに関しての様々な生体測定データを導き出す。図２を参照して、プロセッサをより詳細に説明する。他の実施形態では、異なるタイプ、個数、向きおよび構成のセンサが、ハウジングの構成要素１０１内に設けられてもよい。

次に、より詳細にセンサを参照すると、ＧＳＲセンサ１０２は、皮膚の水分量または汗の濃度に伴って変化する皮膚の電気伝導率を計測することによってユーザの状態を検出する。ユーザの状態は、身体活動、感情喚起、または他の伝導率が変化する事象に関連した変化によって特徴付けることができる。例えば、汗腺は、交感神経系によって制御されるので、汗または電気伝導率は、ユーザの状態の変化の指標として使用することができる。したがって、一例では、ユーザの状態の変化を特定するために、ＧＳＲセンサ１０２は、ユーザの電気皮膚応答または皮膚の電気伝導率を計測する。一実施形態では、ＧＳＲセンサ１０２は、ユーザの身体組織を通じて電流を通し、電流に対する身体組織の応答を計測する。ＧＳＲセンサ１０２は、電流に対して測定した応答に基づいてユーザの皮膚の伝導率を算出することができる。ＧＳＲセンサ１０２は、ユーザの汗の濃度を計測することもできる。汗の濃度は、他のユーザにより与えられる情報と共に、ユーザのカロリーの燃焼速度を決定し、運動パラメータを特徴付けるために使用することができる。他の実施形態では、ＧＳＲセンサ１０２は、検出した汗の濃度、およびハウジングの構成要素１０１に含まれる他のセンサから受信した入力信号に基づいて、ユーザの状態の変化を特定する。例えば、周囲温度センサ１０４によって検出される周囲温度の鋭い変化は、ユーザの汗の濃度の鋭い増加が、ユーザの状態の変化によって引き起こされたものではあり得ず、むしろ周囲温度の変化によるものであることを示し得る。一実施形態では、ＧＳＲセンサ１０２は、算出した伝導率情報をプロセッサに電気信号として送信する。

光学センサ１０３は、血流速度を計測することによってユーザの心拍数を計測する。一実施形態では、光学センサ１０３は、ユーザの皮膚および組織に信号を送信し、ユーザの身体からの反射光を受け取って、血流速度を計測する。一実施形態では、センサは、光強度を電圧に変換する。ユーザの身体から反射したときの光強度は、例えば、緑色光を含む光の吸光度が、センサの真下に、少ない血液とは対照的に、より多くの血液が存在するときに変化するので、センサ下で血液が波動すると変化する。この電圧は、心臓血管系を通じた心臓の血液の拍動を示す規則的な変化の間、プロセッサによって解析できるデジタル信号に変換される。加えて、光学センサ１０３によって取り込まれる血流速度を使用して、限定するものではないが、心拍間隔の変動（ｂｅａｔ−ｔｏ−ｂｅａｔ ｖａｒｉａｎｃｅ）、呼吸、心拍間隔の大きさ（ｂｅａｔ−ｔｏ−ｂｅａｔ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）、および心拍間隔のコヒーレンス（ｂｅａｔ−ｔｏ−ｂｅａｔ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）が含まれるユーザに関しての他の生体測定データを計測することができる。図３を参照して、光学センサ１０３をより詳細に説明する。

周囲温度センサ１０４は、ユーザまたは生体測定のデバイスの周囲の温度を検出し、それを別のデバイスまたは構成要素によって読取り可能な信号に変換する。一実施形態では、周囲温度センサ１０４は、ユーザの周囲の環境の温度または温度の変化を検出する。周囲温度センサ１０４は、所定の周波数またはプロセッサによって与えられる命令の応答において定期的に温度を検出することができる。例えば、プロセッサは、運動センサ１０５によって活動が検出されるときに、周囲温度センサ１０４に温度を測定するように指示することができる。同様に、周囲温度センサ１０４は、定期的な間隔でまたは温度の変化を検出するときに、検出した温度を別のデバイスに報告することができる。一実施形態では、温度センサ１０４は、温度情報をプロセッサに送る。一実施形態では、周囲温度センサ１０４は、ユーザがデバイス１００を着用するときに、ユーザとの直接接触を避けるように向けられる。

運動センサ１０５は、生体測定のデバイスの直線および回転の加速度、運動または位置のうちの１つまたは複数を計測することによって運動を検出する。他の実施形態では、運動センサは、生体測定のデバイスの直線および回転のスピードまたは速度の変化を検出することもできる。一実施形態では、運動センサ１０５は、少なくとも３自由度に従った運動を検出する。他の実施形態では、運動センサ１０５は、６自由度などに従った運動を検出する。運動センサ１０５は、運動の加速度の大きさおよび向きを計測するために、単一、複数、または組み合わせた軸の加速度計を備えることができる。運動センサ１０５は、向き情報を与える多軸のジャイロスコープを含んでもよい。多軸のジャイロスコープは、回転速度（ｄ（角度）／ｄｔ、［度／秒］）を計測し、この回転速度を使用して、ユーザの身体の一部が、特定の方向に向けられているか決定することができ、および／またはこの回転速度を使用して、加速度計からの情報を補足してユーザの回転運動に基づいてユーザによって行われる運動のタイプを決定することができる。例えば、歩行運動は、ユーザの手首において「振り子」運動を引き起こし得るのに対して、走行運動は、加速度計によって検出される方向の外側にある軸に沿ってユーザの手首において周期運動を引き起こし得る。加えて、運動センサ１０５は、数自由度に従ったユーザの向きまたは運動を取り込むために、磁場などの他の技術を使用してもよい。一実施形態では、運動センサ１０５は、電気信号をプロセッサに送信し、センサ１０５によって計測された方向および運動のデータを与える。一実施形態では、運動センサ１０５によって検出された運動は、光学センサ１０３によって受信された信号ノイズをフィルタリングするために使用される。例えば、特定の時間に検出された運動は、同時に光学センサによって検出されたピーク信号を割り引くために使用することができるが、これは、光学センサ１０３によって検出されたピーク信号は、ユーザの運動にたいてい関連しており、ユーザの心臓の拍動には関連していないためである。

皮膚温度センサ１０６は、ユーザの皮膚温度を計測する。一実施形態では、生体測定のデバイスおよび皮膚温度センサ１０６は、ユーザの皮膚に接触し、皮膚温度センサ１０６は、ユーザの皮膚温度の読取りを行う。一実施形態では、皮膚温度センサ１０６は、ユーザの体温または皮膚温度の変化を検出する。皮膚温度センサ１０６は、所定の周波数またはプロセッサによって与えられる命令の応答において定期的に体温を検出することができる。例えば、プロセッサは、運動センサ１０５によって活動が検出されるときに、皮膚体温センサ１０６に体温を検出するように指示することができる。同様に、皮膚温度センサ１０６は、定期的な間隔でまたは体温の変化を検出するときに、検出した体温を別のデバイスに報告することができる。一実施形態では、温度センサ１０４は、体温情報をプロセッサに送る。

エネルギーハーベストモジュール１０８は、デバイス１００の周囲の環境から受け取ったエネルギーを電気エネルギーに変換して、デバイス１００に電力を供給する。一実施形態では、エネルギーハーベストモジュール１０８によって収穫された電力は、デバイス１００に格納された１つまたは複数の電池に蓄えることができる。エネルギーハーベストモジュール１０８は、様々な供給源から電気エネルギーを変換することができ、限定するものではないが、ユーザによって生じた運動による力学的エネルギー、静電気のエネルギー、ユーザの身体が発生する熱エネルギー、太陽エネルギー、および振幅変調（ＡＭ）信号、周波数変調（ＦＭ）信号、ＷｉＦｉまたは携帯電話のネットワークの信号など、供給源からの高周波（ＲＦ）エネルギーが含まれる。一実施形態では、エネルギーハーベストモジュール１０８は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｂｕｓ）ポート、または他の特性のインタフェースなどの様々なインタフェースを用いて電源から電気エネルギーを受け取る。エネルギーハーベストモジュール１０８は、デバイス１００上に格納される電池を充電するようにエネルギーを向けることができる。

一実施形態では、適宜、デバイス１００は、デバイス１００をユーザの身体に固定するために固定帯１１０に取り付けられてもよい。例えば、固定帯１１０は、ユーザの手首、腕、ウエスト、脚などのあたりにデバイス１００を固定するために使用することができる。固定帯１１０を伴うデバイス１００の例示の実施形態が、図６を参照して与えられる。ここで、図６を参照すると、例示のデバイス１００は、ＧＳＲセンサ１０２、光学センサ１０３、および皮膚温度１０６などのユーザの身体に接するセンサと、周囲温度センサ１０４、運動センサ１０５、およびエネルギーハーベストモジュール１０８、ならびに図２を参照して説明されるコンピューティング構成要素などのユーザに接しないセンサとを格納するのに使用される例示的な設計である。図５に示す実施形態は、例示的なものであり、センサおよびコンピューティング構成要素をデバイス１００内に格納するための設計は、センサがユーザの身体に接し、デバイス１００が固定帯１１０に取り付けられてデバイスをユーザの身体に固定するように実施され得るものであることに留意されたい。

計算機のアーキテクチャ
図１と共に説明したように、センサは、デバイス１００内に格納されるプロセッサによって処理するためのデータに対応する情報を検出（または収集）する。図２は、機械可読媒体から命令を読み、プロセッサ（またはコントローラ）内で命令を実行することができる一例の機械の構成要素を示す構成図である。具体的には、図２は、実行される本明細書に述べた手法のうちのいずれか１つまたは複数をコンピュータシステム２００に実行させる命令２２４（例えば、ソフトウェア）を備える、デバイス１００内に封入されるコンピュータシステム２００の例示的な形態で機械の概略図を示す。さらに、たった１つだけの機械またはコンピュータデバイス２００を示しているが、用語「機械」または「コンピュータデバイス」は、個々にまたは一緒に命令２２４を実行して、本明細書に述べた手法のうちのいずれか１つまたは複数を実行する機械の任意の集合を含むようにもとるものである。例示的なコンピュータシステム２００には、プロセッサ２０２（例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰ）、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つまたは複数の高周波集積回路（ＲＦＩＣ）、１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはこれらの任意の組み合わせ）、メインメモリ２０４、およびスタティックメモリ２０６が含まれており、これらはバス２０８を介して互いに通信するように構成される。コンピュータシステム２００は、デバイス１００または外部のグラフィックスディスプレイ（ｇｒａｐｈｉｃｓ ｄｉｓｐｌａｙ）上にデータを表示するための画像表示ユニット２１０（例えば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタ、または有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）をさらに含んでもよい。コンピュータシステム２００は、入力デバイス２１２を含むこともできる。入力デバイスには、タッチスクリーン、キーボード、トラックボール、またはユーザがデバイスに入力を行うことを可能にする他のセンサが含まれ得る。一実施形態では、デバイスは、ユーザの入力を受ける表面上に容量型タッチピンを含む。他の例では、入力デバイス２１２は、入力信号をコンピューティングデバイス２００に与えるように構成されるＧＳＲセンサ１０２、光学センサ１０３、周囲温度センサ１０４、運動センサ１０５、および皮膚温度センサ１０６を含む。

コンピュータシステム２００は、記憶ユニット２１６と、信号発生デバイス２１８（例えば、スピーカ、振動発生器など）と、ネットワークインタフェースのデバイス２２０とも備え、これらも、バス２０８を介して通信するように構成される。記憶ユニット２１６は、機械可読媒体２２２を含み、機械可読媒体２２２上には、本明細書に記載の手法または機能のうちのいずれか１つまたは複数を用いる命令２２４（例えば、ソフトウェア）が記憶される。命令２２４（例えば、ソフトウェア）は、機械可読媒体をやはり構成するコンピュータシステム２００、メインメモリ２０４、およびプロセッサ２０２によるその実施中、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ２０４内またはプロセッサ２０２内（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）にやはり存在し得る。命令２２４（例えば、ソフトウェア）は、ネットワークインタフェースのデバイス２２０を介してネットワーク２２６により送信または受信することができる。

一実施形態では、ネットワークインタフェースのデバイス２２０は、任意の無線ネットワーク技術およびプロトコルを用いて、無線でネットワーク２２６および／またはコンピューティングデバイスに接続する。ネットワークインタフェースのデバイス２２０は、モバイルコンピューティングデバイスを用いてデータを接続し、データを交換するために使用されるＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ＷＩＦＩ、ＢＴＬＥ、ＺＩＧＢＥＥ（登録商標）、近距離通信の送受信機であってもよい。ネットワークインタフェースのデバイス２２０は、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、３ＧおよびＬＴＥプロトコルのうちの１つまたは複数を用いると共にこれらに限定されるセルラーネットワークなどのネットワークに直接、接続性を提供することができる。コンピューティングデバイスは、例えば、電話、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、自動車システムなどを包含し得る。一実施形態では、ネットワークインタフェースのデバイス２２０は、ユーザの測定した健康情報をほぼリアルタイムでまとめ、表示するサーバにネットワーク２２６を介してデータをアップロードする。別の実施形態では、ネットワークインタフェースのデバイス２２０は、デバイス１００に無線で接続されたコンピューティングデバイスからのＧＰＳ、社会的データ、および他のデータのうちの１つまたは複数を含み得る文脈情報を受信し、ユーザに表示したり、後でサーバに転送したりするように内部メモリ上にこの情報を保存する。サーバは、ユーザデータおよび位置ベースのデータを、デバイス自体の上でまたはスマートフォンまたはインターネットサイトなどの別のデバイスを介してユーザに至る与えられた統合情報にまとめることができる。例えば、サーバは、デバイス１００によって計測される心拍数と別のコンピューティングデバイスを出所とする位置情報とを組み合わせることによって、ユーザの平均の心拍数は、特定のルートを用いて通勤するときより高いまたは低いといったことを与えることができる。サーバは、数人のユーザからの情報を集約して、ほぼリアルタイムでまたは後の時間に、デバイス自体でまたは別のコンピューティングデバイスで、ユーザに同じように位置する他のユーザのまとめたデータを与えることもできる。同様に、ネットワークインタフェースのデバイス２２０は、ユーザの記録した健康データを自動車のダッシュボードに表示できる自動車システムと通信する。ネットワークインタフェースのデバイス２２０は、モバイルフォンに接続して、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）のメッセージ、電話の呼び出し、ソーシャルメディアのアプリケーション、または緊急要員への情報のポスティング（ｐｏｓｔｉｎｇ）などの通信を開始しまたは増加させることもできる。

機械可読媒体２２２は、単一の媒体であることが一例の実施形態において示されるが、用語「機械可読媒体」は、単一の媒体または複数の媒体（例えば、命令（例えば、命令２２４）を記憶できる集中型データベースもしくは分散型データベース、または関連したキャッシュおよびサーバ）を含むようにとられるべきである。用語「機械可読媒体」は、機械によって実行するための命令（例えば、命令２２４）であって、本明細書に開示した手法のうちのいずれか１つまたは複数を機械に実行させる命令を記憶できる任意の媒体を含むようにやはりとられるものである。用語「機械可読媒体」は、固体メモリ、光媒体、磁気媒体の形態のデータの置き場を含むが、これらに限定されるべきではない。

感知および処理の構成
図３は、一実施形態による光信号を受信するための光学センサ１０３の構成図を示す。光学センサ１０３は、光エミッタ３０２と、波長選択フィルタ３０４と、センサ３０６と、通信モジュール３０８とを備える。一実施形態では、光学センサ１０３は、組織および血液などの体液を含むユーザの身体から受け取った光を計測し、通信バス２０８を介してデータを処理装置２０２に伝送する。

光エミッタ３０２は、光源をユーザの身体組織に伝送する。光エミッタ３０２には、発光ダイオード（ＬＥＤ）、レーザ、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、エレクトロルミネセンスシート（ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ ｓｈｅｅｔ）などが含まれ得るが、それらに限定されるべきではない。一実施形態では、光エミッタ３０２は、２つ以上の光エミッタを含んでもよく、各エミッタは、同一または異なる放出特性を有し得る。光エミッタ３０２によって生成される光は、単色光であり、可視、不可視、または両方の広範なスペクトルにおける複数の波長を含み得る。一実施形態では、光エミッタ３０２は、ユーザの皮膚上へ光を放射する。図４を参照してさらに説明するように、光エミッタ３０２は、プロセッサから受信した命令に応答して信号を出力することができる。例えば、プロセッサ２０２は、デバイス１００中の他のセンサによって与えられるデータに基づいて、光エミッタ３０２によって放出される出力信号を変化させるように命令を与えることができる。例えば、ユーザから反射される取り込む光に干渉し得る過度の日光のために、センサが、ユーザの生体測定データを計測することができない場合、光エミッタは、異なる光の周波数を放出し、またはより高い強度で光を放出するように指示され得る。一実施形態では、光エミッタ３０２によって生成される光は、ユーザの身体組織に対して反射し、光センサ３０６によって取り込まれる。

波長選択フィルタ３０４は、１つまたは複数の隔絶した光の周波数がセンサ３０６へ送られるのを可能にする光の周波数を阻止する。一実施形態では、波長選択フィルタ３０４は、血流を最適に計測するための波長を選択し、選択した波長をセンサ３０６に与える。同様に、波長選択フィルタ３０４は、可視光または紫外線を阻止することができ、赤外光をセンサ３０６へ通す。一実施形態では、波長選択フィルタ３０４は、全ての可視光を阻止できるが、中赤外波長が通ることを可能にできる。波長選択フィルタ３０４は、光エミッタ３０２によって放出され、ユーザの身体組織および体液から受け取った光をフィルタリングする。したがって、波長選択フィルタ３０４は、日光を阻止することが可能にされ得、それによって、例えば、光エミッタ３０２によって放出され、ユーザの身体組織および体液から受け取った光のある周波数が、ユーザの生体測定データを計測するために取り込まれることを確実にする。波長選択フィルタ３０４によってフィルタリングされる特定の周波数は、光エミッタ３０２によって放射される光の周波数に基づいて変わり得る。波長選択フィルタ３０４は、デバイス１００に取り付けられる物理的なフィルタとして実施され得る。そのような一例では、波長選択フィルタ３０４は、薄膜フィルタなどの受動フィルタの単一または複数のフィルタのアレイ、または１つもしくは複数の能動的な光学フィルタリングのシステムを含んでもよく、それぞれは２つ以上の表面上の最大および最小の反射性および伝送能力の同様のまたは種々の範囲を有する。他の実施形態では、波長選択フィルタ３０４は、ある光の周波数を通し、センサが、ユーザの血流レベル、血液酸素化（ＳｐＯ_２）レベル、および血糖レベルを計測することを可能にする。

一実施形態では、センサ３０６は、ユーザの身体組織から受け取った波長選択フィルタ３０４を通過する光を受け取る。一実施形態では、センサ３０６は、受け取った光をパルスの信号出力へ変換し、出力が、プロセッサ２０２に与えられる。一実施形態では、通信モジュール３０８は、通信バス２０８に接続して、パルスの信号出力をプロセッサに送信する。一実施形態では、光は、赤外（ＩＲ）光であり得る。

次に、図４を見ると、センサから生体測定データを受信して入力信号を最適化するように構成されるプロセッサ２０２の例示的な一実施形態の構成図を示す。例示的な本実施形態では、プロセッサ２０２は、計算モジュール４０２と、運動緩和モジュール４０４と、ユーザ校正モジュール４０６と、ジオメトリオフセットモジュール（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｏｆｆｓｅｔ ｍｏｄｕｌｅ）４０８と、ノイズオフセットモジュール（ｎｏｉｓｅ ｏｆｆｓｅｔ ｍｏｄｕｌｅ）４１０と、センサフィードバックモジュール４１２とを備える。一実施形態では、プロセッサ２０２は、電気皮膚応答（ＧＳＲ）センサ１０２、光学センサ１０３、周囲温度センサ１０４、皮膚温度センサ１０６、および運動センサ１０５から信号を受信して、ユーザに関連した生体測定データを算出する。

計算モジュール４０２は、ＧＳＲセンサ１０２、光学センサ１０３、周囲温度センサ１０４、運動センサ１０５、皮膚温度センサ１０６を含む、デバイス１００内に格納された各センサから情報を受信し、生体測定データを計算してユーザに表示する。例えば、光学センサ１０３によって測定された血流速度に基づいて、計算モジュール４０２は、ユーザの心拍数、心拍間隔の変動、呼吸数、心拍間隔の大きさ、および心拍間隔のコヒーレンスを計算することができる。一実施形態では、血流の計測からの心臓の拍動の検出に基づいて、プロセッサは、拍間の間隔の自然の変動（ｎａｔｕｒａｌ ｖａｒｉａｎｃｅ）を計算する。自然の変動は、ユーザの呼吸数に対応し、計算モジュール４０２によって算出される。一実施形態では、計算モジュール４０２は、心臓の拍動の間隔が変わる範囲を計算する。計算した変動の大きさは、以下のもの、すなわち、心臓血管のパラメータ、感情喚起の度合い、ストレス事象の発生、およびストレス事象の度合いのうちの１つまたは複数の評価における成分としてユーザに表示されてもよい。一実施形態では、計算モジュール４０２は、規則性について心拍の変動を解析する。例えば、計算モジュール４０２は、最大間隔の心拍と最小間隔の心拍の間で心拍数が規則的に変化するか、または移行が不安定であるか判定する。一実施形態では、計算モジュール４０２は、運動センサ１０５によって与えられる情報に基づいて、デバイス１００を着用しているユーザの距離および速度を計測する。例えば、距離は、歩数と歩長の評価の組み合わせによって検出することができる。歩長などのパラメータは、デバイス上でまたは別のコンピューティングデバイスを介してユーザが直接与えることもでき、それによって、ネットワークインタフェースのデバイス２２０を介して、この情報を伝送して、デバイス上に保存される。加えて、計算モジュール４０２は、ユーザが移動する距離の決定時に、階段、走行、または他の活動の検出を考慮することもできる。同様に、ユーザの速度は、ユーザの移動の距離および時間によって決定されてもよい。時間のファクタは、活動期間、日、週などを含み得るが、それらに限定されない。

運動緩和モジュール４０４は、光学センサ１０３によって取り込まれるデータの運動の衝撃を緩和させる。一実施形態では、運動緩和モジュール４０４は、ユーザの運動の加速度および方向の情報を含む、運動緩和センサ１０５からのデータを受信する。例えば、運動緩和モジュール４０４は、ユーザの運動によって引き起こされる組織の圧縮の広がりと方向を計測することができる。そのような一例では、運動緩和モジュール４０４は、組織圧縮のデータを使用して、光学センサ１０３によって取り込まれたデータを最適化する。

ユーザ校正モジュール４０６は、デバイスのユーザに関連した皮膚の色素沈着、頭髪密度、および他のパラメータ、デバイスまたはユーザの周りの環境についての１つまたは複数のデータ流を受信する。このデータは、光学センサ１０３などのセンサによって取り込まれるデータを最適化するために、センサの動作のパラメータまたはデータが処理されるやり方を動的に調整するために使用される。例えば、ユーザの皮膚の色素沈着は、光学センサ１０３によって取り込まれるデータに影響を及ぼし得る。例えば、光エミッタ３０２から放出される光は、ユーザの皮膚の色素沈着に応じて種々の強度でユーザの皮膚から反射され得る。したがって、色素沈着オフセットモジュール４０８は、光学センサ１０３によって取り込まれるデータを最適化することによって、ユーザの皮膚の色素沈着を考慮する。加えて、皮膚の色素沈着モジュールはまた、光の反射特性における個人の他の変動源を考慮することもできる。一例では、ユーザ校正モジュール４０６は、ユーザの皮膚の色素沈着に基づいて、あるデータのアーチファクトまたは不具合を割り引くことができる。他の例では、ユーザ校正モジュール４０６は、光学センサユニット１０３内に格納される光エミッタ３０２の信号強度を増減させるために、マイクロコントローラにリクエストを送ることができる。ユーザの皮膚の色素沈着は、センサ３０６によって測定することができ、またはユーザの皮膚の色素沈着は、プロセッサ２０２に通信結合され、コンピューティングデバイス上のユーザによって入力することができる。

ジオメトリオフセットモジュール４０８は、デバイス１００内に格納される光エミッタ３０２およびセンサ３０６の幾何学的形状および間隔を考慮することにより、光学センサによって取り込まれるデータを最適化する。センサ３０６によって取り込まれるデータは、ユーザの身体組織内で光を通す光エミッタ３０２の個数および幾何学的形状に基づいて変化する。したがって、ジオメトリオフセットモジュール４０８は、光エミッタ３０２およびセンサ３０６の個数、モード、および幾何学的形状を考慮するために、光学センサによって取り込まれるデータを最適化する。

ノイズオフセットモジュール４１０は、１つまたは複数のセンサから受信した信号を処理して、１つまたは複数のセンサで特定される信号ノイズを特定する。例えば、鋭い運動がある特定の時間に運動センサ１０５によって検出される場合、同時に光学センサ１０３によって検出されるピークは、ユーザの運動に起因するものであるので割り引かれ得る。別の実施形態では、ノイズオフセットモジュール４１０は、ユーザの心拍数に基づいて、光信号のピークを予期することができる。例えば、ユーザの心拍数が、毎分６０個の心拍である場合、ノイズオフセットモジュール４１０は、光学センサ１０３によって検出される次の心拍が、毎分心拍４０から８０個の心拍数に対応する時間ウィンドウの間に生じることを算出することができる。そのような一例では、ノイズオフセットモジュール４１０は、光学センサ１０３を動的に調整して、特定の心拍数の範囲に対応するサンプルのセットに見出されるピークを特定することができ、それによってその間隔の外側に生じるピークを信号ノイズとして特定する。

フィードバックモジュール４１２は、最適化したデータを生成してユーザに表示させる。一実施形態では、フィードバックモジュール４１２は、血流、血流周波数、ユーザ運動データ、皮膚の伝導率データ、皮膚および周囲温度のデータを含む最適化した生体測定データを受信し、１つまたは複数の形式でデータをユーザに与える。例えば、フィードバックモジュール４１２は、ユーザに提示するために、血流速度または流れの周波数のデータを心拍数データへ変換できる。同様に、フィードバックモジュール４１２は、ユーザに示すために、皮膚の伝導率データを活動レベルの指標としてストレスレベルおよび運動データの指標に変換できる。一例では、フィードバックモジュール４１２は、内部信号の較正、最適化、着用者への直接または間接のフィードバック、記憶、または伝送のために、データをほぼリアルタイムに１つまたは複数のセンサによって取り込まれるデータとして変換および提供する。本明細書に説明するように、ほぼリアルタイムのデータを取り込み、ほぼリアルタイムのデータを単一デバイス１００上でユーザに表示することが、デバイスの利点である。取り込んだデータは、ユーザの目標、進捗、イベントにおける警告、ウェブサーバとの接続に対する警告、追加の情報、音声／視覚、または他のフィードバック、およびユーザとの通信に関するフィードバックを与えるために使用することができる。

生体測定データを算出する方法
図５は、デバイス１００内に格納される１つまたは複数のセンサから受信した信号に基づいてユーザの生体測定データを算出する方法を示す。一実施形態では、このプロセスは、ＧＳＲセンサ１０２から入力信号を受信する（５０２）。入力信号は、ＧＳＲセンサによって計測されるユーザの汗の濃度についての情報を含み得る。プロセッサ２０２は、ユーザの身体活動、感情喚起、または他の伝導率が変化する事象に関連した状態を特定することができる。

この方法は、周囲温度センサ１０４からの入力信号、および皮膚温度センサ１０６からの入力信号５０５も受信する（５０４）。入力信号は、皮膚温度センサ１０６によって局所的に計測されたユーザの皮膚温度、およびユーザの周りの周囲温度についての情報を含むことができる。ユーザの皮膚温度および周囲温度は、ユーザの活動レベル等などのユーザについての文脈データを特定するために使用することができる。

この方法は、デバイス１００内に格納される運動センサ１０５から入力信号を受信する（５０６）。運動信号は、ユーザの直線および回転の加速度、運動または位置、ならびにユーザの直線および回転のスピードまたは速度についての情報を含むことができる。加えて、この方法は、光学センサ１０３から入力信号を受信する（５０８）。入力信号は、ユーザの身体上のある位置における光学センサ１０３によるパルス計測に関連した情報を含んでもよい。

一実施形態では、この方法は、１つまたは複数のセンサから受信した情報に基づいてユーザに関連した生体測定データを算出する（５１０）。例えば、この方法は、光学センサ１０３から受信した信号に基づいてユーザの脈拍数を算出する（５１０）。加えて、この方法は、信号ノイズであるように思われるセンサから受信した信号を割り引くことができる。例えば、この方法が、ユーザの心拍数が特定の範囲内にあると決定する場合、この方法は、対応する間隔内の信号ピークを特定することができ、および対応する間隔の範囲の外側の信号ピークを割り引くことができる。同様に、この方法が、運動センサから受信した信号に基づいて、鋭い動きを特定の時間で特定した場合、この方法は、同時に光信号のピークを割り引くことができ、ユーザの運動にそれが起因する。加えて、この方法は、光学センサ１０３によって受け取った反射光に影響を及ぼし得るユーザの皮膚の色素沈着のオフセットを含むことによってユーザの生体測定データ算出する（５１０）。加えて、この方法は、光の反射特性における個人の他の変動源を考慮することによってユーザの生体測定データを算出する（５１０）。この方法によって算出される生体測定データ（５１０）は、心拍数、皮膚温、周囲温度、心拍数の変動性測定値、血流速度、パルス酸素測定法、カロリーの燃焼速度または集計、活動レベル、歩数、ストレスレベル、血糖値、および血圧のうちの１つまたは複数を含むことができる。

この方法は、算出した生体測定データをディスプレイに送信する（５１２）。このディスプレイは、デバイス１００に格納されてもよく、またはデバイス１００から遠隔に位置してもよい。図２を参照して説明するように、生体測定データは、有線接続または無線接続を用いてディスプレイに送信されてもよく、ディスプレイが、ユーザの心拍数、皮膚温度、周囲温度、心拍数の変動性測定値、血流速度、パルス酸素測定法、カロリーの燃焼速度または集計、活動レベル、歩数、ストレスレベル、血糖値、および血圧を、表示インタフェースに与えることができるようになっている。

さらなる構成の考慮事項
本明細書全体を通じて、複数の例が、単一の例として説明された構成要素、動作または構造を実現することが可能である。１つまたは複数の方法の個々の動作を別々の動作として例示および説明したが、個々の動作の１つまたは複数を同時に実行してもよく、動作は例示した順序に実行される必要はない。例示の構成における別個の構成要素として示した構造および機能は、組み合わせた構造または構成要素として実現することができる。同様に、単一の構成要素として示した構造および機能性を、別個の構成要素として実現してもよい。これらおよび他の変形、変更、追加および改善は本明細書の主題の範囲内である。

いくつかの実施形態は、例えば図３または図４に示すように、論理、またはいくつかの構成要素、モジュールもしくは機構を含むものとして本明細書に記載される。モジュールは、ソフトウェアモジュール（例えば、機械可読媒体上または伝送信号中に具現化されるコード）を構成してもよいし、ハードウェアモジュールとして構成してもよい。ハードウェアモジュールは、いくつかの動作を実行可能な有形装置であり、あるやり方で構成または配置され得る。例示的な実施形態では、１つまたは複数のコンピュータシステム（例えば、スタンドアロン、クライアント、またはサーバコンピュータシステム）、またはコンピュータシステムの１つまたは複数のハードウェアモジュール（例えば、プロセッサまたはプロセッサの一群）は、本明細書に記載したいくつかの動作を実行するように動作するハードウェアモジュールとして、ソフトウェア（例えば、アプリケーションまたはアプリケーション部分）により構成され得る。

種々の実施形態では、ハードウェアモジュールは、機械的または電子的に実装されてもよい。例えば、ハードウェアモジュールは、いくつかの動作を実行するための、永久的に構成された専用回路または論理（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの専用プロセッサ）を含み得る。ハードウェアモジュールは、いくつかの動作を実行するための、ソフトウェアにより一時的に構成された（例えば、汎用プロセッサまたは他のプログラマブルプロセッサに包含される）プログラマブル論理または回路も含み得る。専用および永久的に構成された回路、または一時的に構成された（例えば、ソフトウェアにより構成された）回路において、ハードウェアモジュールを機械的に実施するための決定は、費用および時間を考慮してなされ得ることが理解されよう。したがって、例として、図３および図４に記載されたモジュールは、１つまたは複数のＡＳＩＣにおいて電子的に構造化することができる。

さらに、用語「ハードウェアモジュール」は、あるやり方で動作するように、または本明細書に記載したいくつかの動作を実行するように、物理的に構築された、永久的に構成された（例えば、配線で接続された）、または一時的に構成された（例えば、プログラムされた）実在物である有体物を含有することを理解されたい。本明細書に用いられる場合、「ハードウェア実装モジュール」は、ハードウェアモジュールを指す。ハードウェアモジュールが一時的に構成された（例えば、プログラムされた）実施形態を考慮すると、ハードウェアモジュールの各々は、任意の一例において後に構成または例示される必要はない。例えば、ハードウェアモジュールがソフトウェアを用いて構成される汎用プロセッサを備えている場合には、汎用プロセッサは、様々な時間においてそれぞれが異なるハードウェアモジュールとして構成され得る。それ故、ソフトウェアはプロセッサを構成し、例えば、時間の異なる一例においてある特定のハードウェアモジュールを構成し、種々の時間の例において種々のハードウェアモジュールを構成する。

ハードウェアモジュールは他のハードウェアモジュールに情報を送り、それからの情報を受信することができる。したがって、記載したハードウェアモジュールは通信可能に結合されるものとみなされ得る。そのようなハードウェアモジュールが複数同時に存在する場合には、ハードウェアモジュールを（例えば、適切な回路およびバスを通じて）接続する信号伝送を通じて通信が達成され得る。複数のハードウェアモジュールが様々な時間において構成、またはインスタンス化される実施形態では、そのようなハードウェアモジュール間の通信は、例えば、ストレージを通じて、および複数のハードウェアモジュールがアクセスするメモリ構造内に情報を記憶および取得することによって達成できる。例えば、１つのハードウェアモジュールが、動作を実行し、それが通信可能に結合するメモリデバイス内の動作の出力を記憶できる。次いで、さらなるハードウェアモジュールが、後の時間でメモリデバイスにアクセスして、記憶した出力を取得および処理できる。ハードウェアモジュールはさらに、入力デバイスまたは出力デバイスとの通信を起動し得、（例えば、情報の収集など）情報資源に対して動作を実行できる。

本明細書に記載の例示の方法の様々な動作は、少なくとも部分的に、（例えば、ソフトウェアにより）一時的に構成された、または永久的に構成された１つまたは複数のプロセッサによって実行されて、関連動作を実行できる。一時的に構成されたか、永久的に構成されたかに関わらず、そのようなプロセッサは、１つまたは複数の動作または機能を実行するように動作するプロセッサが実装されたモジュールを構成し得る。本明細書に参照されるモジュールは、一部の例示的な実施形態では、プロセッサが実装されたモジュールを備える。

同様に、本明細書に記載の方法は、少なくとも部分的にプロセッサにより実施され得る。例えば、方法の動作の少なくとも一部は、人またはプロセッサまたはプロセッサ実装ハードウェアモジュールにより実行され得る。動作のうちのいくつかの実行は、１つまたは複数のプロセッサ間で分配され得、単一機械内に存在するだけでなく、いくつかの機械にわたっても展開され得る。いくつかの例示的な実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは（例えば、家庭環境内、オフィス環境内、またはサーバファーム（ｓｅｒｖｅｒ ｆａｒｍ）として）単一位置に設置されてもよいが、他の実施形態では、プロセッサはいくつかの位置にわたって分散されてもよい。

１つまたは複数のプロセッサはまた、「クラウドコンピュータ」環境内の関連動作の実行をサポートするように、または「サービス型ソフトウェア」（ＳａａＳ）として動作し得る。例えば、少なくとも一部の動作は、（プロセッサを含む機械の例として）コンピュータの群により実行され得る。これらの動作はネットワーク（例えば、インターネット）を介して、および１つまたは複数の適切なインタフェース（例えば、アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））を介してアクセス可能である。

動作のいくらかの実行は、１つまたは複数のプロセッサの間で分配されてもよく、単一の機械内に存在するだけでなく、いくつかの機械に展開されてもよい。いくつかの例示的な実施形態では、１つもしくは複数のプロセッサまたはプロセッサが実装されたモジュールは、（例えば、家庭環境、オフィス環境、またはサーバファーム内の）単一の地理的位置に設置されてもよい。他の例示的な実施形態では、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサが実装されたモジュールは、いくつかの地理的位置にわたって分散されてもよい。

本明細書のいくつかの一部は、機械メモリ（例えば、コンピュータメモリ）内のビットまたは２値デジタル信号として記憶されたデータに関する演算のアルゴリズムまたは記号的表現の観点から示される。これらのアルゴリズムまたは記号的表現は、その研究の実質を他の当業者に伝えるために、データ処理分野の当業者によって用いられる技法の例である。本明細書に用いられる場合、「アルゴリズム」は、所望の結果をもたらす演算または類似の処理の首尾一貫したシーケンスである。この文脈では、アルゴリズムおよび演算は、物理量の物理的処置を伴う。典型的には、そのような量は、必ずしもこれらに限らないが、機械による記憶、アクセス、転送、結合、比較、または他の処理の可能な電気信号、磁気信号、または光信号の形態をとり得る。主として共通使用の理由から、「データ」、「コンテンツ」、「ビット」、「値」、「要素」、「記号」、「文字」、「用語」、「数字」、「数詞」などの言葉を用いてそのような信号を示すことが場合によっては好都合である。ただし、これらの言葉は、単に好都合な名称であり、適切な物理量に関連するものである。

他に明確に記載しない限り、「処理」、「計算」、「算出」、「決定」、「提示」、「表示」等などの言葉を用いた本明細書の記述は、１つもしくは複数のメモリ（例えば、揮発性メモリ、非揮発性メモリ、またはそれらの組み合わせ）、レジスタ、または情報を受信、記憶、伝送もしくは表示する他の機械部品内の（例えば、電子、磁気、または光学の）物理量として示されるデータを操作または変形する機械（例えば、コンピュータ）の作用またはプロセスを指し得る。

本明細書に用いられる場合、「一実施形態」または「１つの実施形態」といった言い回しは、その実施形態との関連で記載された特定の要素、特徴、構造、または特性が、少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。本明細書の様々な位置に記載する句「一実施形態では」は、同一の実施形態を必ずしも全て指す訳ではない。

一部の実施形態は、「結合される」および「接続される」という表現、さらにはこれらの派生語と共に説明され得る。例えば、いくつかの実施形態は、「結合される」という用語を用いて説明することによって、２つ以上の要素が直接物理的に接触または直接電気的に接触していることを示すことができる。しかし、「結合される」という用語は、２つ以上の要素が、互いに直接には接触していないが互いに協働または相互作用することも意味し得る。実施形態はこれらの文脈により限定されない。

本明細書に用いられる場合、用語「備える、含む（「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」）」、「有する（「ｈａｓ」、「ｈａｖｉｎｇ」）」、またはこれらのあらゆる他の変形語は、包括的な含有を含むように意図される。例えば、要素の列挙を含むプロセス、方法、物品、または装置は、必ずしもこれらの要素のみに限定されず、明示的に列挙されてない、またはそのようなプロセス、方法、物品、または装置に元々備えられている他の要素を含み得る。さらに、明確に逆に規定しない限り、「または」は含有を意味し、排他的な「または」を意味しない。例えば、条件「ＡまたはＢ」は、下記のいずれかの条件を満たす。すなわち、「Ａが真であり（すなわち、存在している）、かつＢが偽である（すなわち、存在していない）」、「Ａが偽であり（すなわち、存在していない）、かつＢが真である（すなわち、存在している）」、または「ＡおよびＢが共に真である（すなわち、存在している）」である。

加えて、本明細書の実施形態の要素および構成要素を説明するために、「ａ」または「ａｎ」を用いている。これは単に便宜上のためであり、本発明の範囲の一般的な意味を与えるためである。この記載は、１つのまたは少なくとも１つのものを包含するように読まれるべきであり、単数形は、それが複数を含意しないことが明らかでない限り、複数形も包含する。

本開示を読むと、当業者は、デバイス内に格納される１つまたは複数のセンサによって取り込まれる生体測定データを最適化するためのシステムおよびプロセスについて、本明細書中の開示した原理を通じて、データを曲解する可能性がある行為および項目を説明することによって、いっそうさらなる追加の代替的な構造および機能の設計が理解されよう。このようにして、特定の実施形態および応用を例示および説明してきたが、開示した実施形態は、本明細書に開示した正確な構造および構成に限定されないことを理解されたい。当業者に明らかな様々な修正、変形、変更が、本明細書に開示した添付の特許請求の範囲に定めた精神および範囲から逸脱することなく、方法および装置の配置、動作、および細部になされてもよい。

Claims (10)

1. ユーザに固定したデバイスにおけるユーザの生体測定データを計測する装置であって、
   身体活動、感情喚起、または他の伝導率が変化する事象に関連した前記ユーザの状態を計測する電気皮膚応答センサと、
   前記ユーザの周囲に関連した周囲温度を計測する周囲温度センサであって、前記周囲温度が、前記ユーザの生体測定に関する状況データをもたらす、周囲温度センサと、
   前記ユーザの体温を計測する皮膚温度センサであって、前記計測した体温が、前記ユーザの前記生体測定データを計測するために使用される、皮膚温度センサと、
   前記ユーザの直線及び回転運動を計測する運動センサであって、前記運動の加速度の大きさおよび方向を計測するための多軸の加速度計と、前記加速度計によって提供される情報を補完するため前記運動の方向情報及び回転速度を検出するための多軸のジャイロスコープとを含む、運動センサと、
   前記ユーザの身体に光を伝送する光エミッタであって、前記放出された光が、特定の波長、幾何学的形状、強度、およびモードからなる、光エミッタと、
   波長選択フィルタを通過する光を受け取り、前記受け取った光をデータに変換する光学センサと、
   前記電気皮膚応答センサ、前記周囲温度センサ、前記皮膚温度センサ、前記運動センサ、および前記光学センサからデータを受信し、前記ユーザの前記生体測定データを計算するプロセッサであって、前記生体測定データが、前記運動センサが受ける運動のオフセット、前記ユーザの皮膚の色素沈着のオフセットであって、前記皮膚の色素沈着が前記光学センサによって受け取った光に影響を及ぼし、光の反射特性における個人の他の変動源を考慮する、皮膚の色素沈着のオフセット、前記光エミッタの幾何学的形状のオフセットを含む、プロセッサと
   を備え、
   前記運動センサにより検出された運動は前記光学センサにより検出されたピーク信号を割り引くのに利用されることを特徴とする装置。
2. 前記波長選択フィルタは、前記ユーザの組織および体液から受け取った光をその波長に基づき選択的に通すことを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 前記プロセッサによって算出される生体測定データを示すディスプレイをさらに備え、
   前記生体測定データが、心拍数、皮膚温度、心拍数の変動性測定値、血流速度、パルス酸素測定法、ストレスのレベルまたはストレスの事象、感情喚起のレベルまたは事象、血糖値、および血圧のうちの１つまたは複数を含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
4. 前記装置へ電力を供給することが可能な電源をさらに備え、前記電源は、様々な供給源のうちの少なくとも１つからエネルギーを収穫することができる
   ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
5. 運動センサを利用してユーザの直線及び回転運動を計測するステップであって、前記運動センサは、前記運動の加速度の大きさおよび方向を計測するための多軸の加速度計と、前記加速度計によって提供される情報を補完するため前記運動の方向情報及び回転速度を決定するための多軸のジャイロスコープとを含む、計測するステップと、
   光エミッタを利用して前記ユーザの身体に光を伝送するステップであって、前記放出された光が、前記ユーザの身体からの反射についての、特定の波長、幾何学的形状、強度、およびモードからなる、伝送するステップと、
   光学センサを利用して前記エミッタによって伝送された、かつ前記ユーザの前記身体から受け取った前記光を受け取るステップであって、前記受け取った光が前記ユーザの前記身体内の血流に基づいて強度が変化し、前記光学センサを利用して更に前記受け取った光を前記光の前記強度に対応する電圧に変換する、受け取るステップと、
   前記運動センサ及び前記光学センサからデータを受信し、前記ユーザの前記身体から受け取った前記光を表すユーザベースのデータに関する生体測定データを計算するステップであって、前記データが、前記ユーザのバイオプロセスに基づいて変化し、前記受け取った光に影響を及ぼす前記ユーザの身体の特性に基づいて前記受信したデータをオフセットし、前記生体測定データは前記運動センサが受ける運動のオフセットを含む、計算するステップと
   を前記ユーザに固定された装置におけるプロセッサに実行させ、
   前記運動センサにより検出された運動は前記光学センサにより検出されたピーク信号を割り引くのに利用されるためのプログラム。
6. 身体活動および感情喚起のうちの少なくとも１つに関連した前記ユーザの状態を計測するステップと、
   電気皮膚応答センサからデータを受信するステップと、
   前記ユーザの皮膚の伝導率に関連した測定値を計算するステップであって、前記測定値が、喚起の事象または前記ユーザの他の伝導率が変化する事象の指標をもたらす、ステップと
   を前記プロセッサに更に実行させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
7. 前記ユーザの周囲に関連した周囲温度を計測するステップであって、前記周囲温度が、前記ユーザの生体測定に関する状況データをもたらす、ステップと、
   周囲温度センサからデータを受信するステップと、
   前記ユーザの近くの周囲温度に関連した測定値を計算するステップと、
   前記ユーザの体温を割り引くステップと
   を前記プロセッサに更に実行させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
8. 前記ユーザの体温を計測するステップであって、前記ユーザの前記生体測定データが、前記ユーザの前記体温を含む、ステップと、
   皮膚温度センサからデータを受信するステップと、
   前記ユーザの前記体温に関連した測定値を計算するステップと
   を前記プロセッサに更に実行させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
9. 前記運動センサを利用して前記ユーザの直線および回転の加速度、運動、位置、ならびに直線および回転の速度の変化のうちの少なくとも１つを計測するステップを前記プロセッサに更に実行させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
10. 請求項５乃至９何れか一項に記載のプログラムを記憶するためのコンピュータ可読記憶媒体。

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