以下、実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
(第1実施形態)
図1は、一実施形態に係る電子機器の第1例の概略構成を示す模式図である。図1に示す第1例の電子機器100は、装着部110と、測定部120とを備える。図1は、被検部に接触する裏面120aから第1例の電子機器100を観察した図である。
電子機器100は、被検者が電子機器100を装着した状態で、被検者の生体情報を測定する。電子機器100が測定する生体情報は、被検者の脈波を含む。一実施形態においては、第1例の電子機器100は、被検者の手首に装着された状態で、脈波を取得してもよい。
一実施形態において、装着部110は直線状の細長い帯状のバンドである。脈波の測定は、例えば被検者が電子機器100の装着部110を手首に巻きつけた状態で行われる。具体的には、被検者は、測定部120の裏面120aが被検部位に接触するように装着部110を手首に巻きつけて、脈波の測定を行う。電子機器100は、被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈を流れる血液の脈波を測定する。
図2は、第1例の電子機器100の断面図である。図2は、測定部120と、測定部120の周辺の装着部110とを図示している。
測定部120は、装着時に被検者の手首に接触する裏面120aと、裏面120aと反対側の表面120bとを有する。測定部120は、裏面120a側に開口部111を有する。センサ部130は、第1例の電子機器100を装着時に被検者の手首に接触する第1端と、測定部120に接する第2端とを有する。センサ部130は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部111から裏面120a側に第1端が突出している。センサ部130の第1端は、脈あて部132を有する。センサ部130の第1端は、裏面120aの平面とほぼ垂直な方向に変位可能である。センサ部130の第2端は、軸部133を介して測定部120に接している。
センサ部130の第1端は、弾性体140を介して測定部120に接している。センサ部130の第1端は、測定部120に対して変位可能である。弾性体140は、例えば、ばねを含む。弾性体140は、ばねに限らず、他の任意の弾性体、例えば樹脂、スポンジ等であってもよい。
なお、測定部120には制御部、記憶部、通信部、電源部、報知部、及びこれらを動作させる回路、接続するケーブル等が配置されていてもよい。
センサ部130は、センサ部130の変位を検出する角速度センサ131を備える。角速度センサ131はセンサ部130の角度変位を検出する。センサ部130が備えるセンサは、角速度センサ131に限らず、例えば加速度センサ、角度センサ、その他のモーションセンサであってもよいし、これらのセンサを複数備えていてもよい。
第1例の電子機器100は、測定部120の表面120b側に、入力部141を備える。入力部141は、被検者からの操作入力を受け付けるものであり、例えば、操作ボタン(操作キー)から構成される。入力部141は、例えばタッチスクリーンにより構成されていてもよい。
図3は、被検者による第1例の電子機器100の使用状態の一例を示す図である。被検者は、第1例の電子機器100を手首に巻きつけて使用する。第1例の電子機器100は、測定部120の裏面120aが手首に接触した状態で装着される。測定部120は、第1例の電子機器100を手首に巻きつけられた状態で、尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に脈あて部132が接触するように、その位置を調整できる。
図3では、第1例の電子機器100の装着状態において、センサ部130の第1端は、被検者の左手の親指側の動脈である橈骨動脈上の皮膚に接触している。測定部120とセンサ部130との間に配置される弾性体140の弾性力により、センサ部130の第1端は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。センサ部130は、被検者の橈骨動脈の動き、すなわち脈動に応じて変位する。角速度センサ131は、センサ部130の変位を検出し、脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化を体表面から波形としてとらえたものである。また、弾性体140に代えて、若しくは弾性体140と共に、センサ部130の回転軸133に、ねじりコイルばね等の付勢機構を設けて、センサ部130の脈あて部132を被検者の血液の脈波の測定対象となる被検部位に接触させてもよい。
再び図2を参照すると、センサ部130は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部111から第1端が突出している。被検者が第1例の電子機器100を装着した際、センサ部130の第1端は被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触しており、脈動に応じて、弾性体140は伸縮し、センサ部130の第1端は変位する。弾性体140は、脈動を妨げず、かつ脈動に応じて伸縮するように、適度な弾性率を有するものが用いられる。開口部111の開口幅Wは、血管径、一実施形態では橈骨動脈径より大きい幅を有する。測定部120に開口部111を設けることにより、第1例の電子機器100の装着状態において、測定部120の裏面120aは橈骨動脈を圧迫しない。そのため、第1例の電子機器100はノイズの少ない脈波の取得が可能となり、測定の精度が向上する。
図3では、第1例の電子機器100を手首に装着し、橈骨動脈における脈波を取得する例を示したが、第1例の電子機器100は、例えば、被検者の首において、頸動脈を流れる血液の脈波を取得してもよい。具体的には、被検者は、脈あて部132を頸動脈の位置に軽く押し当てて、脈波の測定を行ってもよい。また、被検者は、脈あて部132が頸動脈の位置にくるように、第1例の電子機器100を首に巻きつけて装着してもよい。
図4は、一実施形態に係る電子機器の第2例の概略的な外観斜視図である。図4に示す第2例の電子機器100は、装着部210と、基部211と、基部211に取り付けられた固定部212及び測定部220と、を備える。
本実施形態において、基部211は、略長方形の平板形状に構成されている。本明細書では、図4に示すように、平板形状の基部211の短辺方向をx軸方向、平板形状の基部211の長辺方向をy軸方向、平板形状の基部211の直交方向をz軸方向として、以下説明する。また、第2例の電子機器100の一部は、本明細書で説明するように可動に構成されているが、本明細書において第2例の電子機器100に関する方向を説明する場合には、特に言及されない限り、図4に示す状態におけるx、y及びz軸方向を示すこととする。また、本明細書において、z軸正方向を上、z軸負方向を下といい、x軸正方向を、第2例の電子機器100の正面という。
第2例の電子機器100は、被検者が装着部210を用いて第2例の電子機器100を装着した状態で、被検者の生体情報を測定する。第2例の電子機器100が測定する生体情報は、測定部220で測定可能な被検者の脈波である。第2例の電子機器100は、一例として、被検者の手首に装着して、脈波を取得するとして、以下説明を行う。
図5は、図4の第2例の電子機器100を被検者が装着した状態を示す概略図である。被検者は、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通し、手首を装着部210で固定することにより、図5に示すように電子機器100を装着できる。図4及び図5に示す例では、被検者は、x軸方向に沿って、x軸正方向に向かって、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通して第2例の電子機器100を装着する。被検者は、例えば、後述する測定部220の脈あて部132が、尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に接触するように、第2例の電子機器100を装着する。第2例の電子機器100は、被検者の手首において、尺骨動脈又は橈骨動脈を流れる血液の脈波を測定する。
測定部220は、本体部221と、外装部222と、センサ部130とを備える。センサ部130は、本体部221に取り付けられている。測定部220は、結合部223を介して、基部211に取り付けられている。
結合部223は、基部211に対して、基部211の表面に沿って回転可能な態様で、基部211に取り付けられていてよい。すなわち、図4に示す例では、結合部223は、矢印Aで示すように、基部211に対してxy平面上で回転可能な態様で、基部211に取り付けられていてよい。この場合、結合部223を介して基部211に取り付けられている測定部220の全体が、基部211に対してxy平面上で回転可能となる。
外装部222は、結合部223を通る軸S1上において、結合部223と連結されている。軸S1は、x軸方向に延びる軸である。このようにして外装部222が結合部223に連結されることにより、外装部222は、結合部223に対し、基部211が延在するxy平面に交差する平面に沿って変位可能である。すなわち、外装部222は、基部211が延在するxy平面に、軸S1を中心として所定の角度傾斜することができる。例えば、外装部222は、yz平面などxy平面に対して所定の傾きを持った面上に乗った状態で変位することができる。本実施形態では、外装部222は、図4の矢印Bで示すように、軸S1を中心に、xy平面に直交するyz平面上で回転可能な態様で、結合部223に連結されることができる。
外装部222は、第2例の電子機器100の装着状態において被検者の手首に接触する接触面222aを有する。外装部222は、接触面222a側に、開口部225を有していてよい。外装部222は、本体部221を覆うように構成されていてよい。
外装部222は、内側の空間内に、z軸方向に延びる軸部224を備えてよい。本体部221は、軸部224を通すための穴を有し、当該穴に軸部224が通された状態で、本体部221が外装部222の内側の空間に取り付けられている。すなわち、本体部221は、図4の矢印Cで示すように、外装部222に対して、軸部224を中心にxy平面上で回転可能な態様で、外装部222に取り付けられている。つまり、本体部221は、外装部222に対して、基部211の表面であるxy平面に沿って回転可能な態様で、外装部222に取り付けられている。また、本体部221は、図4の矢印Dで示すように、軸部224に沿って、すなわちz軸方向に沿って、外装部222に対して、上下方向に変位可能な態様で、外装部222に取り付けられている。
センサ部130は、本体部221に取り付けられている。ここで、図6を参照して、センサ部130の詳細について説明する。センサ部130は、第2例の電子機器100の正面視における外装部222及びセンサ部130を示す概略図である。図6において、センサ部130のうち、正面視で外装部222と重なる部分については、破線で表現されている。
センサ部130は、第1のアーム134と、第2のアーム135とを備える。第2のアーム135は、本体部221に固定される。第2のアーム135の下側の一端135aは、第1のアーム134の一端134aと接続されている。第1のアーム134は、図6の矢印Eで示すように、一端134aを軸として、他端134b側がyz平面上で回転可能な態様で、第2のアーム135と接続されている。
第1のアーム134の他端134b側は、弾性体140を介して第2のアーム135の上側の他端135b側に接続されている。第1のアーム134は、弾性体140が押圧されていない状態において、センサ部130の他端134bが外装部222の開口部225から接触面222a側に突出した状態で、第2のアーム135に支持される。弾性体140は、例えばばねである。但し、弾性体140は、ばねに限られず、他の任意の弾性体、例えば樹脂又はスポンジ等とすることができる。また、弾性体140に代えて、若しくは弾性体140と共に、第1のアーム134の回転軸S2に、ねじりコイルばね等の付勢機構を設けて、第1のアーム134の脈あて部132を被検者の血液の脈波の測定対象となる被検部位に接触させてもよい。
第1のアーム134の他端134bには、脈あて部132が結合されている。脈あて部132は、第2例の電子機器100の装着状態において、被検者の血液の脈波の測定対象となる被検部位に接触させる部分である。本実施形態では、脈あて部132は、例えば尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に接触に接触する。脈あて部132は、被検者の脈拍による体表面の変化を吸収しにくい素材により構成されていてよい。脈あて部132は、被検者が接触状態において痛みを感じにくい素材により構成されていてよい。例えば、脈あて部132は、内部にビーズを詰めた布製の袋等により構成されていてよい。脈あて部132は、例えば第1のアーム134に着脱可能に構成されていてよい。例えば、被検者は、複数の大きさ及び/又は形状の脈あて部132のうち、自身の手首の大きさ及び/又は形状に合わせて、1つの脈あて部132を第1のアーム134に装着してもよい。これにより、被検者は、自身の手首の大きさ及び/又は形状に合わせた脈あて部132を使用できる。
センサ部130は、第1のアーム134の変位を検出する角速度センサ131を備える。角速度センサ131は第1のアーム134の角度変位を検出できればよい。センサ部130が備えるセンサは、角速度センサ131に限らず、例えば加速度センサ、角度センサ、その他のモーションセンサとしてもよいし、これら複数のセンサを備えていてもよい。
図5に示すように、本実施形態では、第2例の電子機器100の装着状態において、脈あて部132は、被検者の右手の親指側の動脈である橈骨動脈上の皮膚に接触している。第2のアーム135と第1のアーム134との間に配置される弾性体140の弾性力により、第1のアーム134の他端134b側に配置された脈あて部132は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。第1のアーム134は、被検者の橈骨動脈の動き、すなわち脈動に応じて変位する。角速度センサ131は、第1のアーム134の変位を検出することにより、脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化を体表面から波形としてとらえたものである。
図6に示すように、第1のアーム134は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部225から他端134bが突出した状態である。被検者に電子機器100を装着した際、第1のアーム134に結合された脈あて部132は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触する。脈動に応じて弾性体140が伸縮し、脈あて部132が変位する。弾性体140は、脈動を妨げず、かつ脈動に応じて伸縮するように、適度な弾性率を有するものが用いられる。開口部225の開口幅Wは、血管径、つまり本実施形態では橈骨動脈径より十分大きい幅を有する。外装部222に開口部225を設けることにより、第2例の電子機器100の装着状態において、外装部222の接触面222aは橈骨動脈を圧迫しない。そのため、第2例の電子機器100はノイズの少ない脈波の取得が可能となり、測定の精度が向上する。
固定部212は、基部211に固定されている。固定部212は、装着部210を固定するための固定機構を備えていてよい。装着部210は、第2例の電子機器100が脈波の測定を行うために用いられる各種機能部を内部に備えていてよい。例えば、固定部212は、後述する入力部、制御部、電源部、記憶部、通信部、報知部、及びこれらを動作させる回路、接続するケーブル等を備えていてよい。
装着部210は、被検者が手首を第2例の電子機器100に固定するために用いられる機構である。図4に示す例では、装着部210は、細長い帯状のバンドである。図4に示す例では、装着部210は、一端210aが測定部220の上端に結合され、基部211の内部を通って、他端210bがy軸正方向側に位置するように、配置されている。被検者は、例えば、右手首を、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に通し、脈あて部132が右手首の橈骨動脈上の皮膚に接触するように調整しながら、左手で装着部210の他端210bをy軸正方向に引く。被検者は、右手首が第2例の電子機器100に固定される程度に他端210bを引き、その状態で装着部210を固定部212の固定機構により固定する。このようにして、被検者は、片手(本実施形態では左手)で第2例の電子機器100を装着できる。また、装着部210を用いて手首を第2例の電子機器100に固定することにより、第2例の電子機器100の装着状態を安定させることができる。これにより、測定中に手首と第2例の電子機器100との位置関係が変化しにくくなるため、安定して脈波を測定することが可能となり、測定の精度が向上する。
次に、第2例の電子機器100の装着時における、第2例の電子機器100の可動部の動きについて説明する。
被検者は、第2例の電子機器100を装着するとき、上述のように、x軸方向に沿って、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通す。このとき、測定部220は、基部211に対して、図4の矢印Aの方向に回転可能に構成されていることから、被検者は、測定部220を、図4の矢印Aで示す方向に回転させて手首を通すことができる。このように測定部220が回転可能に構成されていることにより、被検者は、自身と第2例の電子機器100との位置関係に応じて、測定部220の方向を適宜変えながら、手首を通すことができる。このようにして、第2例の電子機器100によれば、被検者が第2例の電子機器100を装着しやすくなる。
被検者は、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通したあと、脈あて部132を手首の橈骨動脈上の皮膚に接触させる。ここで、本体部221が、図4の矢印Dの方向に変位可能に構成されていることから、本体部221に結合されたセンサ部130の第1のアーム134も、図7に示すように、z軸方向である矢印Dの方向に変位可能である。そのため、被検者は、脈あて部132が橈骨動脈上の皮膚に接触するように、自身の手首の大きさ及び太さ等に合わせて、第1のアーム134を矢印Dの方向に変位させることができる。被検者は、変位させた位置で、本体部221を固定することができる。このようにして、第2例の電子機器100によれば、センサ部130の位置を、測定に適した位置に調整しやすくなる。そのため、第2例の電子機器100によれば、測定の精度が向上する。なお、図4に示す例では、本体部221がz軸方向に沿って変位可能であると説明したが、本体部221は、必ずしもz軸方向に沿って変位可能に構成されていなくてもよい。本体部221は、例えば手首の大きさ及び太さ等に合わせて位置を調整可能に構成されていればよい。例えば、本体部221は、基部211の表面であるxy平面に交差する方向に沿って変位可能に構成されていてよい。
ここで、脈あて部132は、橈骨動脈上の皮膚において、皮膚表面に対して直交する方向に接触していると、第1のアーム134に対して伝達される脈動が大きくなる。すなわち、脈あて部132の変位方向(図3の矢印Eで示す方向)が、皮膚表面に対して直交する方向である場合、第1のアーム134に対して伝達される脈動が大きくなり、脈動の取得精度が向上し得る。第2例の電子機器100において、本体部221及び本体部221に結合されたセンサ部130は、図4の矢印Cで示すように、外装部222に対して、軸部224を中心に回転可能に構成されている。これにより、被検者は、脈あて部132の変位方向が皮膚表面に対して直交する方向となるように、センサ部130の方向を調整することができる。すなわち、第2例の電子機器100は、センサ部130の方向を、脈あて部132の変位方向が皮膚表面に対して直交する方向となるように調整可能である。このようにして、第2例の電子機器100によれば、被検者の手首の形状に応じて、センサ部130の方向を調整することができる。これにより、第1のアーム134に対して、被検者の脈動の変化がより伝達されやすくなる。そのため、第2例の電子機器100によれば測定の精度が向上する。
被検者は、図8(A)に示すように脈あて部132を手首の橈骨動脈上の皮膚に接触させたあと、手首を第2例の電子機器100に固定するために、装着部210の他端210bを引く。ここで、外装部222が図4の矢印Bの方向に回転可能に構成されていることから、被検者が装着部210を引くと、外装部222は、軸S1を中心として回転し、上端側がy軸負方向に変位する。すなわち、外装部222は、図8(B)に示すように、上端側がy軸負方向に変位する。第1のアーム134は、弾性体140を介して第2のアーム135に接続されているため、外装部222の上端側がy軸負方向に変位することにより、弾性体140の弾性力により、脈あて部132が橈骨動脈側に付勢される。これにより、脈あて部132は、より確実に脈動の変化をとらえやすくなる。そのため、第2例の電子機器100によれば測定の精度が向上する。
外装部222の回転方向(矢印Bで示す方向)と、第1のアーム134の回転方向(矢印Eで示す方向)とは、略平行であってよい。外装部222の回転方向と第1のアーム134の回転方向とが平行に近いほど、外装部222の上端側をy軸負方向に変位させたときに、弾性体140の弾性力が効率的に第1のアーム134にかかる。なお、外装部222の回転方向と第1のアーム134の回転方向が略平行な範囲は、外装部222の上端側がy軸負方向に変位したときに、弾性体140の弾性力が第1のアーム134にかけられる範囲を含む。
ここで、図8に示す外装部222の正面側の面222bは、上下方向に長い略長方形状である。面222bは、y軸負方向側の辺上の上端側に、切り欠き222cを有する。切り欠き222cにより、図8(B)に示すように外装部222の上端側がy軸負方向に変位しても、面222bは橈骨動脈上の皮膚に接触しにくい。そのため、橈骨動脈の脈動が、面222bに接触して妨げられることを防止しやすくなる。
さらに、図8(B)に示すように外装部222の上端側がy軸負方向に変位したとき、切り欠き222cにおける下方側の端部222dが、手首の橈骨動脈とは異なる位置で接触する。端部222dが手首に接触することにより、外装部222は当該接触位置以上にy軸負方向に変位しなくなる。そのため、端部222dにより、外装部222が所定位置以上に変位することを防止することができる。仮に、外装部222が所定位置以上にy軸負方向に変位すると、弾性体140の弾性力により、第1のアーム134が橈骨動脈側に強く付勢される。これにより、橈骨動脈の脈動が妨げられやすくなる。第2例の電子機器100では、外装部222が端部222dを有することにより、第1のアーム134から橈骨動脈に過度な圧力がかかることを防止でき、その結果、橈骨動脈の脈動が妨げられにくくなる。このように、端部222dは、外装部222の変位可能な範囲を制限するストッパとして機能する。
本実施形態において、第1のアーム134の回転軸S2は、図8に示すように面222bのy軸負方向側の辺から離間した位置に配置されていてよい。回転軸S2が面222bのy軸負方向側の辺の近辺に配置されている場合、第1のアーム134が被検者の手首に接触することにより、橈骨動脈の脈動による変化を正確にとらえられなくなる場合がある。回転軸S2が面222bのy軸負方向側の辺から離間した位置に配置されることにより、手首に第1のアーム134が接触する可能性を低減することができ、これにより、第1のアーム134は、より正確に脈動の変化をとらえやすくなる。
被検者は、装着部210の他端210bを引き、その状態で装着部210を固定部212の固定機構により固定することにより、手首に第2例の電子機器100を装着する。このように手首に装着された状態で、第2例の電子機器100は、第1のアーム134が脈動の変化に合わせて矢印Eで示す方向に変化することにより、被検者の脈波を測定する。
上述した電子機器100の第1例及び第2例は、電子機器100の構成の一例を示すものにすぎない。従って、電子機器100の形態は、第1例及び第2例で示すものに限られない。電子機器100は、被検者の脈波を測定可能な構成を有していればよい。
図9は、第1例又は第2例の電子機器100の機能ブロック図である。電子機器100は、センサ部130と、入力部141と、制御部143と、電源部144と、記憶部145と、通信部146と、報知部147とを含む。第1例の電子機器100において、制御部143、電源部144、記憶部145、通信部146及び報知部147は、測定部120又は装着部110の内部に含まれていてもよい。第2例の電子機器100において、制御部143、電源部144、記憶部145、通信部146及び報知部147は、固定部212の内部に含まれていてもよい。
センサ部130は、角速度センサ131を含み、被検部位から脈動を検出して脈波を取得する。
制御部143は、電子機器100の各機能ブロックをはじめとして、電子機器100の全体を制御及び管理するプロセッサである。また、制御部143は、取得された脈波から、被検者の血糖値を推定するプロセッサである。制御部143は、制御手順を規定したプログラム及び被検者の血糖値を推定するプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサで構成される。これらのプログラムは、例えば記憶部145等の記憶媒体に格納される。また、制御部143は、脈波から算出した指標に基づいて、被検者の糖代謝又は脂質代謝等に関する状態を推定する。制御部143は、報知部147へのデータの報知を行ってもよい。
電源部144は、例えばリチウムイオン電池並びにその充電及び放電のための制御回路等を備え、電子機器100全体に電力を供給する。電源部144は、リチウムイオン電池等の二次電池に限らず、例えばボタン電池等の一次電池であってもよい。
記憶部145は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部145は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の非一過的(non-transitory)な記憶媒体を含んでよい。記憶部145は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部145は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部145は、RAM(Random Access Memory)等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。記憶部145は、各種情報や電子機器100を動作させるためのプログラム等を記憶するとともに、ワークメモリとしても機能する。記憶部145は、例えばセンサ部130により取得された脈波の測定結果を記憶しても
よい。
通信部146は、外部装置と有線通信又は無線通信を行うことにより、各種データの送受信を行う。通信部146は、例えば、健康状態を管理するために被検者の生体情報を記憶する外部装置と通信を行う。通信部146は、電子機器100が測定した脈波の測定結果や、電子機器100が推定した健康状態を、当該外部装置に送信する。
報知部147は、音、振動、及び画像等で情報を報知する。報知部147は、スピーカ、振動子、及び表示デバイスを備えていてもよい。表示デバイスは、例えば液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)、有機ELディスプレイ(OELD:Organic Electro-Luminescence Display)、又は無機ELディスプレイ(IELD:Inorganic Electro-Luminescence Display)等とすることができる。一実施形態において、報知部147は、例えば、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を報知する。
一実施形態に係る電子機器100は、糖代謝の状態を推定する。一実施形態では、電子機器100が、糖代謝の状態として、血糖値を推定する。
電子機器100は、例えば回帰分析により作成した推定式を用いて、被検者の血糖値を推定する。電子機器100は、脈波に基づいて血糖値を推定するための推定式を、例えばあらかじめ記憶部145に記憶している。電子機器100は、これらの推定式を用いて、血糖値を推定する。本実施形態において、電子機器100は、例えば回帰分析により作成した推定式を用いて、被検者の食事による血糖値の変化量を推定する。食事による血糖値の変化量は、例えば、食前から食後の血糖値の変化量である。そして、電子機器100は、入力された被検者の食前の血糖値と、推定した血糖値の変化量とに基づき、被検者の食後の血糖値を推定する。例えば、電子機器100は、入力された被検者の食前の血糖値と、推定した血糖値の変化量との和を取ることにより、被検者の食後の血糖値を推定する。
ここで、脈波に基づく血糖値の推定に関する推定理論について説明する。食後、血中の血糖値が上昇することにより、血液の流動性の低下(粘性の増加)、血管の拡張及び循環血液量の増加が発生し、これらの状態が平衡するように血管動態及び血液動態が定まる。血液の流動性の低下は、例えば血漿の粘度が増加したり、赤血球の変形能が低下したりすることにより生じる。また、血管の拡張は、インスリンの分泌、消化ホルモンの分泌、及び体温の上昇等により生じる。血管が拡張すると、血圧低下を抑制するため、脈拍数が増加する。また、循環血液量の増加は、消化及び吸収のための血液消費を補うものである。これらの要因による、食前と食後との血管動態及び血液動態の変化は、脈波にも反映される。そのため、電子機器100は、脈波に基づいて、血糖値を推定することができる。
上記推定理論に基づき、食事による血糖値の変化量を推定するための推定式は、複数の被験者から得た、食前の血糖値、並びに食後の脈波及び血糖値のサンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことで作成することができる。推定時には、被検者の脈波に基づく指標に、作成された推定式を適用することにより、被検者の血糖値の変化量を推定できる。推定式の作成において、特に、血糖値の変化量のばらつきが正規分布に近いサンプルデータを用いて回帰分析を行って推定式を作成することにより、検査対象となる被検者の血糖値の変化量を推定することができる。推定式は、例えば、PLS(Partial Least Squares:部分的最小二乗)回帰分析により作成されてよい。PLS回帰分析では、目的変数(推定対象の特徴量)と説明変数(推定のために使用する特徴量)との共分散を利用し、両者の相関の高い成分から順に変数に追加して重回帰分析を行なうことにより、回帰係数行列が算出される。
ここで、本明細書において、食前は、食事を行う前であり、例えば空腹時である。本明細書において、食後は、食事を行った後であり、例えば食事を行ってから所定時間後の、食事の影響が血液に反映される時間をいう。本実施形態で説明するように、電子機器100が血糖値を推定する場合には、食後は血糖値が上昇する時間(例えば食事を開始してから1時間程度)であってよい。
図10は、脈波の変化に基づく推定方法の一例を説明する図であり、脈波の一例を示す。血糖値の変化量を推定するための推定式は、例えば、年齢、脈波の立ち上がりを示す指標(立上り指標)Slと、AI(Augmentation Index)と、脈拍数PRとに関する回帰分析により作成される。
立上り指標Slは、図10の領域D1で示す波形に基づいて導出される。具体的には、立上り指標Slは、脈波を2回微分して導出される加速度脈波における、最初の極大値に対する最初の極小値の比である。立上り指標Slは、例えば図11に一例として示す加速度脈波では、−b/aにより表される。立上り指標Slは、食後における血液の流動性の低下、インスリンの分泌及び体温の上昇による血管の拡張(弛緩)等により、小さくなる。
AIは、脈波の前進波と反射波との大きさの比で表される指標である。AIの導出方法について、図12を参照しながら説明する。図12は、電子機器100を用いて手首で取得された脈波の一例を示す図である。図12は、角速度センサ131を脈動の検知手段として用いた場合のものである。図12は、角速度センサ131で取得された角速度を時間積分したものであり、横軸は時間、縦軸は角度を表す。取得された脈波は、例えば被検者の体動が原因のノイズを含む場合があるので、DC(Direct Current)成分を除去するフィルタによる補正を行い、脈動成分のみを抽出してもよい。
脈波の伝播は、心臓から押し出された血液による拍動が、動脈の壁や血液を伝わる現象である。心臓から押し出された血液による拍動は、前進波として手足の末梢まで届き、その一部は血管の分岐部、血管径の変化部等で反射され反射波として戻ってくる。AIは、この反射波の大きさを前進波の大きさで除したものであり、AIn=(PRn−PSn)/(PFn−PSn)で表される。ここで、AInは脈拍毎のAIである。AIは、例えば、脈波の測定を数秒間行い、脈拍毎のAIn(n=1〜nの整数)の平均値AIaveを算出したものであってもよい。AIは、図10の領域D2で示す波形に基づいて導出される。AIは、食後における血液の流動性の低下及び体温上昇による血管の拡張等により、低くなる。
脈拍数PRは、図10に示す脈波の周期TPRに基づいて導出される。脈拍数PRは、食後において上昇する。
電子機器100は、年齢、立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRに基づいて作成した推定式により、血糖値が推定可能である。
図13は、脈波の変化に基づく推定方法の他の一例を説明する図である。図13(A)は脈波を示し、図13(B)は図13(A)の脈波をFFT(高速フーリエ変換:Fast Fourier Transform)した結果を示す。血糖値を推定するための推定式は、例えばFFTにより導出される基本波及び高調波成分(フーリエ係数)に関する回帰分析により作成される。図13(B)に示すFFTの結果におけるピーク値は、脈波の波形の変化に基づいて変化する。そのため、フーリエ係数に基づいて作成した推定式により、血糖値が推定可能である。
電子機器100は、上述した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PR、並びにフーリエ係数等に基づいて、推定式を使用して、被検者の血糖値を推定する。
ここで、電子機器100が、被検者の血糖値の変化量を推定する場合に用いる推定式の作成方法について説明する。推定式の作成は、電子機器100で実行される必要はなく、事前に別のコンピュータ等を用いて作成されてもよい。本明細書では、推定式を作成する機器を、推定式作成装置と称して説明する。作成された推定式は、被検者が電子機器100により血糖値の推定を行う前に、例えばあらかじめ記憶部145に記憶される。
図14は、電子機器100が用いる推定式の作成フロー図である。推定式は、被験者の食後の脈波を脈波計を用いて測定するとともに、被験者の食前及び食後の血糖値を血糖計を用いて測定し、測定により取得したサンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことにより作成される。取得するサンプルデータは、食後に限られず、血糖値の変動が大きい時間帯のデータであればよい。
推定式の作成において、まず、血糖値により測定された、食前の被験者の血糖値に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS101)。
また、血糖計により測定された、食後の被験者の血糖値に関する情報と、脈波計により測定された、食後の被験者の脈波に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS102)。ステップS101及びステップS102において入力される血糖値は、例えば採血を行うことにより、血糖計によって測定される。また、ステップS101又はステップS102において、各サンプルデータの被験者の年齢も入力されてよい。
推定式作成装置は、ステップS101及びステップS102において入力されたサンプルデータのサンプル数が、回帰分析を行うために十分なN以上となったか否かを判断する(ステップS103)。サンプル数Nは適宜決定することができ、例えば100とすることができる。推定式作成装置は、サンプル数がN未満であると判断した場合(Noの場合)、サンプル数がN以上となるまで、ステップS101及びステップS102を繰り返す。一方、推定式作成装置は、サンプル数がN以上となったと判断した場合(Yesの場合)、ステップS104に移行して、推定式の算出を実行する。
推定式の算出において、推定式作成装置は、入力された食後の脈波を解析する(ステップS104)。本実施の形態では、推定式作成装置は、食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。なお、推定式作成装置は、脈波の解析として、FFT解析を行ってもよい。
そして、推定式作成装置は、回帰分析を実行する(ステップS105)。回帰分析における目的変数は、食事による血糖値の変化量である。目的変数である血糖値の変化量は、食後の血糖値と食前の血糖値との差分である。また、回帰分析における説明変数は、ステップS101又はステップS102で入力された年齢と、ステップS104で解析された食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとである。なお、推定式作成装置がステップS104でFFT解析を行う場合、説明変数は、例えばFFT解析の結果として算出されるフーリエ係数であってもよい。
推定式作成装置は、回帰分析の結果に基づいて、食事による血糖値の変化量を推定するための推定式を作成する(ステップS106)。
なお、推定式は、必ずしもPLS回帰分析により作成されなくてもよい。推定式は、他の手法を用いて作成されてもよい。例えば、推定式は、ニューラルネットワーク回帰分析により作成されてもよい。
図15は、ニューラルネットワーク回帰分析の一例について説明する図である。図15は、入力層が4ニューロン、出力層が1ニューロンのニューラルネットワークを模式的に示す。入力層の4ニューロンは、年齢、立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRである。出力層の1ニューロンは、血糖値の変化量である。図15に示すニューラルネットワークは、入力層から出力層までの間に、中間層1、中間層2、中間層3及び中間層4という4つの中間層を有する。中間層1、中間層2、中間層3及び中間層4は、それぞれノード数が4、3、2及び1である。中間層の各ノードには、1層前の層から出力されたデータの各成分に対して重みづけが行われ、和を取ったものが入力される。中間層の各ノードでは、入力されたデータに対して所定の演算(バイアス)を行った値が出力される。ニューラルネットワーク回帰分析では、誤差逆伝播法により、出力の推定値を出力の正解値と比較し、これらの差が最小になるように、ネットワークにおける重み及びバイアスが調整される。このようにして、推定式は、ニューラルネットワーク回帰分析によって作成することもできる。
次に、推定式を用いた被検者の血糖値の推定のフローの一例について説明する。図16は、作成された推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。
まず、電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS201)。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の食前の血糖値を入力する(ステップS202)。ここで入力される被検者の食前の血糖値は、例えば血糖計を用いて測定された値であってよい。被検者は、電子機器100による血糖値の推定処理を行うたびに、食前の血糖値を測定しなくてもよい。被検者は、例えば、過去に測定した食前の血糖値を入力してもよい。電子機器100は、被検者により入力された血糖値を記憶し、記憶した血糖値を用いて、このフローを実行してもよい。この場合、電子機器100は、例えば被検者が新たな血糖値を入力した場合、記憶していた血糖値を、当該入力された新たな血糖値により更新してもよい。
電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS203)。
電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS204)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
電子機器100は、ステップS201で入力を受け付けた被検者の年齢と、ステップS204で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとを、推定式に適用して、被検者の食事による血糖値の変化量を推定する(ステップS205)。
電子機器100は、ステップS202で入力を受け付けた被検者の食前の血糖値と、ステップS205で推定した血糖値の変化量とに基づいて、被検者の食後の血糖値を推定する(ステップS206)。例えば、電子機器100は、ステップS202で入力を受け付けた被検者の食前の血糖値に、ステップS205で推定した血糖値の変化量を加算して、被検者の食後の血糖値の推定値を算出することができる。推定された食後の血糖値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
図17及び図18は、推定した食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。図17は、センサ部130が取得した被検者の食後の脈波に基づいて推定した被検者の食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。図17における食後の血糖値の推定値は、食前の血糖値並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて、本願で説明した推定式と同様の処理により作成された推定式を用いて算出されたものである。図18は、本実施形態で説明したように、推定式を用いて推定した血糖値の変化量と、被検者の食前の血糖値とに基づいて、算出した被検者の食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。図17及び図18に示すグラフでは、横軸に食後の血糖値の測定値(実測値)が、縦軸に食後の血糖値の推定値が示されている。なお、血糖値の測定値は、テルモ社製血糖測定器メディセーフフィット用いて測定された。
図17及び図18に示すように、測定値と推定値とは、概ね±20%の範囲内に含まれている。すなわち、推定式による推定精度は、20%以内であると言える。ここで、図17と図18とにおける、測定値と推定値との相関係数をそれぞれ算出すると、図17の場合は相関係数が0.816であり、図18の場合は相関係数が0.842であった。すなわち、図17のように、推定式により食後の脈波に基づいて直接食後の血糖値を推定する場合と比較して、図18のように、推定式により血糖値の変化量を推定し、推定した変化量と被検者の食前の血糖値とに基づいて、被検者の食後の血糖値を推定する場合の方が、相関係数が高いことが分かった。これは、図17のように、推定式により食後の脈波に基づいて直接食後の血糖値を推定する場合には、被検者ごとの個々の血糖値について考慮されないのに対して、図18のように推定式により血糖値の変化量を推定し、推定した変化量と被検者の食前の血糖値とに基づいて、被検者の食後の血糖値を推定する場合には、被検者ごとの個々の血糖値が、被検者の食前の血糖値として反映されるためである。例えば、被検者が糖尿病患者である等、被検者の血糖値が、もともと平均値よりもある程度以上高い場合、食後の脈波に基づいて直接食後の血糖値を推定しても、当該被検者のもとの血糖値に関する情報が反映されないため、食後の血糖値を正確に推定できない場合がある。これに対し、推定した変化量と被検者の食前の血糖値とに基づいて、被検者の食後の血糖値を推定する場合、被検者の血糖値が、もともと平均値よりもある程度以上高くても、被検者ごとの個々の血糖値が、被検者の食前の血糖値として反映されるため、個々の被検者に応じた食後の血糖値を、より正確に推定しやすくなる。
このように、本実施形態に係る電子機器100によれば、推定した血糖値の変化量と、被検者の食前の血糖値とに基づいて、被検者の食後の血糖値を推定できる。そのため、電子機器100によれば、非侵襲かつ短時間で食後の血糖値を推定できる。このように、電子機器100によれば、簡便に被検者の健康状態を推定することができる。
また、電子機器100は、食後の血糖値の推定に、被検者の食前の血糖値を用いる。そのため、電子機器100は、被検者の食前の血糖値に、個々の被検者に固有の血糖値の状態が反映される。そのため、電子機器100によれば、個々の被検者に応じた食後の血糖値を、より正確に推定しやすくなる。
なお、電子機器100は、食後の血糖値に限らず、任意のタイミングにおける被検者の血糖値を推定してもよい。電子機器100は、任意のタイミングにおける血糖値についても、非侵襲かつ短時間で推定できる。
電子機器100による食後の血糖値の推定方法は、上述の方法に限られない。例えば、被検者の食後の血糖値の推定にあたり、電子機器100は、複数の推定式から、1つの推定式を選択し、選択した推定式を用いて被検者の血糖値の変化量を推定してもよい。この場合、予め複数の推定式が作成される。
例えば、推定式は、食事の内容に応じて、複数作成されてよい。食事の内容は、例えば食事の量及び質を含んでよい。食事の量は、例えば食事の重量を含んでよい。食事の質は、例えばメニュー名、材料(食品)、調理法等を含んでよい。
食事の内容は、例えば複数に分類されていてよい。例えば、食事の内容は、麺類、定食、丼物等のカテゴリーで分類されていてよい。推定式は、例えば食事の内容の分類の数と同じ数、作成されてよい。つまり、例えば食事の内容が3つに分類されている場合、各分類に対応付けられた推定式が作成されてよい。この場合、作成される推定式は、3つである。電子機器100は、複数の推定式のうち、被検者の食事の内容に応じた推定式を用いて、血糖値の変化量を推定する。
ここで、複数の推定式が作成された場合における、推定式を用いた被検者の血糖値の推定のフローの一例について説明する。図19は、作成された複数の推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS301)。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の食前の血糖値を入力する(ステップS302)。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、食事の内容の入力をする(ステップS303)。電子機器100は、多様な方法で被検者から食事の内容の入力を受け付けることができる。例えば、電子機器100は、表示デバイスを有する場合、被検者が選択可能な食事の内容(例えば分類)表示し、被検者に表示された食事の内容のうち、これから食べようとする食事又は食べた食事に最も近いものを選択させることによって、入力を受け付けてよい。例えば、電子機器100は、被検者に入力部141を用いて食事の内容を記載させることにより、入力を受け付けてもよい。例えば、電子機器100は、カメラ等の撮像部を有する場合、撮像部を用いてこれから食べようとする食事を撮影することにより、入力を受け付けてもよい。この場合、電子機器100は、例えば受け付けた撮像画像を画像解析することにより、食事の内容を推定してよい。
電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS304)。
電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS305)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
電子機器100は、ステップS303で受け付けた食事の内容に基づき、複数の推定式のうち、1つの推定式を選択する(ステップS306)。電子機器100は、例えば、入力された食事の内容に最も近い分類に対応付けられた推定式を選択する。
電子機器100は、ステップS301で入力を受け付けた被検者の年齢と、ステップS305で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとを、選択した推定式に適用して、食事による血糖値の変化量を推定する(ステップS307)。
電子機器100は、ステップS302で入力を受け付けた被検者の食前の血糖値と、ステップS307で推定した血糖値の変化量とに基づいて、被検者の食後の血糖値を推定する(ステップS206)。推定された食後の血糖値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
食事による血糖値の変化量は、食事の内容によって異なる場合がある。しかしながら、このように、電子機器100が、複数の推定式のうち、食事の内容に応じた推定式を用いて血糖値の変化量を推定することにより、食事の内容に応じて、より高い精度で血糖値の変化量を推定し得る。そのため、血糖値の変化量を用いて算出される食後の血糖値の推定精度も向上し得る。
(第2実施形態)
第1実施形態では、電子機器100が被検者の食後の血糖値を推定する場合について説明した。第2実施形態では、電子機器100が被検者の食後の脂質値を推定する場合の一例について説明する。ここで、脂質値は、中性脂肪、総コレステロール、HDLコレステロール及びLDLコレステロール等を含む。本実施形態の説明において、第1実施形態と同様の点については、適宜その説明を省略する。
電子機器100は、脈波に基づいて脂質値を推定するための推定式を、例えばあらかじめ記憶部145に記憶している。電子機器100は、これらの推定式を用いて、脂質値を推定する。本実施形態において、電子機器100は、例えば回帰分析により作成した推定式を用いて、被検者の食事による脂質値の変化量を推定する。食事による脂質値の変化量は、例えば、食前から食後の脂質値の変化量である。そして、電子機器100は、入力された被検者の食前の脂質値と、推定した脂質値の変化量とに基づき、被検者の食後の脂質値を推定する。例えば、電子機器100は、入力された被検者の食前の脂質値と、推定した脂質値の変化量との和を取ることにより、被検者の食後の脂質値を推定する。
脈波に基づく脂質値の推定に関する推定理論については、第1実施形態において説明した血糖値の推定理論と同様である。すなわち、血中の脂質値の変化は脈波の波形にも反映される。そのため、電子機器100は、脈波を取得し、取得した脈波に基づいて、脂質値を推定することができる。
図20は、本実施形態に係る電子機器100が用いる推定式の作成フロー図である。本実施形態においても、推定式は、サンプルデータに基づいて、例えばPLS回帰分析又はニューラルネットワーク回帰分析等の回帰分析を行うことにより作成される。本実施形態では、サンプルデータとして、食前の脂質値、並びに、食後の脈波及び脂質値に基づいて、推定式が作成される。本実施形態において、食後は、食事を行ってから所定時間後の脂質値が高くなる時間(例えば食事を開始してから3時間程度)であってよい。推定式の作成において、特に、脂質値のばらつきが正規分布に近いサンプルデータを用いて回帰分析を行って推定式を作成することにより、検査対象となる被検者の任意のタイミングでの脂質値を推定することができる。
推定式の作成において、まず、脂質測定装置により測定された、食前の被験者の脂質値に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS401)。
また、脂質測定装置により測定された、食後の被験者の脂質値に関する情報と、脈波計により測定された、食後の被験者の脈波に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS402)。ステップS401及びステップS402において、各サンプルデータの被験者の年齢も入力されてよい。
推定式作成装置は、ステップS401及びステップS402において入力されたサンプルデータのサンプル数が、回帰分析を行うために十分なN以上となったか否かを判断する(ステップS403)。サンプル数Nは適宜決定することができ、例えば100とすることができる。推定式作成装置は、サンプル数がN未満であると判断した場合(Noの場合)、サンプル数がN以上となるまで、ステップS401及びステップS402を繰り返す。一方、推定式作成装置は、サンプル数がN以上となったと判断した場合(Yesの場合)、ステップS404に移行して、推定式の算出を実行する。
推定式の算出において、推定式作成装置は、入力された食後の脈波を解析する(ステップS404)。本実施の形態では、推定式作成装置は、食前の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。なお、推定式作成装置は、脈波の解析として、FFT解析を行ってもよい。
そして、推定式作成装置は、回帰分析を実行する(ステップS405)。回帰分析における目的変数は、食事による脂質値の変化量である。目的変数である脂質値の変化量は、食後の脂質値と食前の脂質値との差分である。また、回帰分析における説明変数は、ステップS401又はステップS402で入力された年齢と、ステップS404で解析された食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとである。なお、推定式作成装置がステップS404でFFT解析を行う場合、説明変数は、例えばFFT解析の結果として算出されるフーリエ係数であってもよい。
推定式作成装置は、回帰分析の結果に基づいて、食事による脂質値の変化量を推定するための推定式を作成する(ステップS406)。
次に、推定式を用いた被検者の脂質値の推定のフローについて説明する。図21は、例えば図20のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の脂質値を推定するフロー図である。
まず、電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS501)。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の食前の脂質値を入力する(ステップS502)。ここで入力される被検者の食前の脂質値は、例えば脂質測定装置を用いて測定された値であってよい。被検者は、電子機器100による脂質値の推定処理を行うたびに、食前の脂質値を測定しなくてもよい。被検者は、例えば、過去に測定した食前の脂質値を入力してもよい。電子機器100は、被検者により入力された脂質値を記憶し、記憶した脂質値を用いて、このフローを実行してもよい。この場合、電子機器100は、例えば被検者が新たな脂質値を入力した場合、記憶していた脂質値を、当該入力された新たな脂質値により更新してもよい。
電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS503)。
電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS504)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
電子機器100は、ステップS501で入力を受け付けた被検者の年齢と、ステップS504で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとを、推定式に適用して、被検者の食事による脂質値の変化量を推定する(ステップS505)。
電子機器100は、ステップS502で入力を受け付けた被検者の食前の脂質値と、ステップS505で推定した脂質値の変化量とに基づいて、被検者の食後の脂質値を推定する(ステップS506)。例えば、電子機器100は、ステップS502で入力を受け付けた被検者の食前の脂質値に、ステップS505で推定した脂質値の変化量を加算して、被検者の食後の意思土の推定値を算出することができる。推定された食後の脂質値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
このように、本実施形態に係る電子機器100によれば、推定した脂質値の変化量と、被検者の食前の脂質値とに基づいて、被検者の食後の脂質値を推定できる。そのため、電子機器100によれば、非侵襲かつ短時間で食後の脂質値を推定できる。また、電子機器100は、食後の脂質値の推定に、被検者の食前の脂質値を用いる。そのため、電子機器100は、被検者の食前の脂質値に、個々の被検者に固有の脂質値の状態が反映される。そのため、電子機器100によれば、個々の被検者に応じた食後の脂質値を、より正確に推定しやすくなる。
脂質値を推定する場合についても、血糖値を推定する場合の例で説明したのと同様に、複数の推定式から1つの推定式を選択し、選択した推定式を用いて脂質値を推定してもよい。
上記実施形態では、血糖値及び脂質値の推定を電子機器100が実行する場合の例について説明したが、血糖値及び脂質値の推定は、必ずしも電子機器100によって実行されなくてもよい。血糖値及び脂質値の推定を、電子機器100以外の他の装置が実行する場合の一例について説明する。
図22は、一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図22に示した実施形態のシステムは、電子機器100と、情報処理装置(例えばサーバ)151と、携帯端末150と、通信ネットワークを含んで構成される。図22に示すように、電子機器100が測定した脈波は、通信ネットワークを通じて情報処理装置151に送信され、被検者の個人情報として情報処理装置151に保存される。情報処理装置151では、被検者の過去の取得情報や、様々なデータベースと比較することにより、被検者の血糖値又は脂質値を推定する。情報処理装置151はさらに被検者に最適なアドバイスを作成してもよい。情報処理装置151は、被検者が所有する携帯端末150に推定結果及びアドバイスを返信する。携帯端末150は受信した推定結果及びアドバイスを携帯端末150の表示部から報知する、というシステムを構築することができる。電子機器100の通信機能を利用することで、情報処理装置151には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに推定の精度が上がる。また、携帯端末150を報知手段として用いるため、電子機器100は報知部147が不要となり、さらに小型化される。また、被検者の血糖値又は脂質値の推定を情報処理装置151で行うために、電子機器100の制御部143の演算負担を軽減できる。また、被検者の過去の取得情報を情報処理装置151で保存できるために、電子機器100の記憶部145の負担を軽減できる。そのため、電子機器100はさらに小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度も向上する。
本実施形態に係るシステムは情報処理装置151を介して、電子機器100と携帯端末150とを通信ネットワークで接続した構成を示したが、本開示に係るシステムはこれに限定されるものではない。情報処理装置151を用いずに、電子機器100と携帯端末150を直接通信ネットワークで接続して構成してもよい。
本開示を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施の形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。
例えば、上述の実施形態においては、センサ部130に角速度センサ131を備える場合について説明したが、本発明に係る電子機器100はこれに限ることはない。センサ部130は、発光部と受光部からなる光学脈波センサを備えていてもよいし、圧力センサを備えていてもよい。また、電子機器100の装着は手首に限らない。首、足首、太もも、耳等、動脈上にセンサ部130が配置されていればよい。
また、例えば、上述の実施形態において、回帰分析の説明変数が、年齢、立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRであると説明したが、説明変数は、これら4つの全てを含んでいなくてもよい。また、説明変数は、これら4つ以外の変数を含んでいてもよい。例えば、説明変数は、性別、又は脈波を1回微分して導出される速度脈波に基づいて定められる指標等を含んでもよい。例えば、説明変数は、脈拍に基づいて定められる指標を含んでもよい。脈拍に基づいて定められる指標は、例えば図23に一例として示す、ET(Ejection Time:駆出時間)、又は、心室の駆出しからDW(Dicrotic Wave:重拍波)までの時間DWt等を含んでよい。また、例えば説明変数は、空腹時血糖値(例えば採血により測定した血糖値や健康診断時において予め測定された血糖値等)を含んでもよい。
上記実施形態において、推定式は、被験者の食後の脈波並びに被験者の食前及び食後の血糖値又は脂質値を用いて作成されると説明した。ここで、被験者は、電子機器100を用いて血糖値又は脂質値を推定させる被検者であってもよい。すなわち、この場合、推定式は、被検者自身の食後の脈波並びに被験者の食前及び食後の血糖値又は脂質値を用いて作成される。