JP7098517B2 - Menstrual period estimation device and program - Google Patents
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Description
本発明は、低温期の日数と高温期の日数とから定まる第1の生理周期または第2の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置に関する。 The present invention relates to a menstrual day estimation device that estimates a first menstrual cycle determined by the number of days in a low temperature period and the number of days in a high temperature period, or a menstrual day determined by a second menstrual cycle.
一般に、女性の排卵日や生理日を推定するための手段として、生理周期や基礎体温から高温期及び低温期の日数を判断することで、排卵日や生理日を推定する方法が知られている。生理周期や高温期の日数が安定している女性は、生理日と生理周期と高温期の日数とを用いて次回の生理日や排卵日を推定することができる。例えば、単純な方法として、生理周期と高温期の日数について過去数回分の平均値を算出しておくことで、次回生理日=最終生理日+生理周期(平均値)、次回排卵日=最終生理日+生理周期(平均値)-高温期の日数(平均値)として推定することができる。しかしながら、若年者や出産後あるいは閉経が近づいた女性においては、生理周期が安定しない場合があり、その場合、排卵日や生理日の推定精度が低下してしまうことになる。 Generally, as a means for estimating the ovulation day and the menstrual day of a woman, a method of estimating the ovulation day and the menstrual day by determining the number of days in the high temperature period and the low temperature period from the menstrual cycle and the basal body temperature is known. .. For women with stable menstrual cycles and high temperature days, the next menstrual period and ovulation day can be estimated using the menstrual period, the menstrual cycle and the number of days in the high temperature period. For example, as a simple method, by calculating the average value of the past several times for the menstrual cycle and the number of days in the high temperature period, the next menstrual day = last menstrual day + menstrual cycle (average value), the next ovulation day = final menstruation It can be estimated as days + menstrual cycle (average value) -the number of days in the high temperature period (average value). However, in young people and women who have given birth or are approaching menopause, the menstrual cycle may not be stable, and in that case, the estimation accuracy of the ovulation date and the menopausal date will decrease.
ここで、月経周期日数が予め定められた範囲に入るか否か、及び高温期の日数が予め定められた範囲に入るか否かに基づいて、月経周期日数が不安定であり且つ高温期の日数が安定している特定タイプと、特定タイプ以外の1以上のタイプとに分類し、分類したタイプが特定タイプの場合には、最後の排卵日に高温期の日数に基づいた日数を加えて月経開始予定日を算出し、分類したタイプが特定タイプ以外のタイプであった場合には、最後の月経開始日と月経周期日数に基づいて月経開始予定日を算出する技術が、特許文献1に開示されている。
Here, the number of menstrual cycle days is unstable and the number of days in the high temperature period is unstable, based on whether or not the number of days in the menstrual cycle falls within the predetermined range and whether the number of days in the high temperature period falls within the predetermined range. It is classified into a specific type with stable days and one or more types other than the specific type, and if the classified type is a specific type, the number of days based on the number of days in the high temperature period is added to the last ovulation day.
この技術によれば、生理周期が安定しない場合でも、高温期の日数が安定している場合に生理日予測精度を上げることができる。 According to this technique, even if the menstrual cycle is not stable, the accuracy of predicting the menstrual day can be improved when the number of days in the high temperature period is stable.
ところで、生理周期は卵巣内での卵胞の育ち方等によってばらつくとも考えられており、その場合、左右の卵巣で卵胞の育ち方が互いに異なると、生理周期も、その生理が左の卵巣による場合と右の卵巣による場合とで互いに異なることになる。そのため、全ての生理周期や高温期の日数について算出された平均値に基づいて次回の生理日や排卵日を推定した場合、高い精度で生理日や排卵日を推定することができないという問題点がある。 By the way, it is thought that the menstrual cycle varies depending on how the follicles grow in the ovary. In that case, if the follicles grow differently in the left and right ovaries, the menstrual cycle also depends on the left ovary. And the case with the right ovary will be different from each other. Therefore, when the next menstrual day or ovulation day is estimated based on the average value calculated for all menstrual cycles and the number of days in the high temperature period, there is a problem that the menstrual day and ovulation day cannot be estimated with high accuracy. be.
本発明は、上述したような従来の技術が有する問題点に鑑みてなされたものであって、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる生理日推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the problems of the prior art as described above, and it is possible to estimate with high accuracy the menstrual day determined by one of two menstrual cycles having different cycles from each other. It is an object of the present invention to provide a menstrual period estimation device and a program capable of performing.
上記目的を達成するために本発明は、
低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第1の生理周期または第2の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置であって、
体温データと、現在の生理周期における生理開始日を示す生理開始日データとを取得するデータ取得手段と、
前記体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データを算出する排卵日算出手段と、
前記生理開始日データと前記排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が前記第1の生理周期と前記第2の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された現在の生理周期と前記排卵日データとから次回の生理日を推定する推定手段とを有する。
In order to achieve the above object, the present invention
It is a menstrual day estimation device that estimates the menstrual days determined by the first or second menstrual cycle, which are determined by the number of days in the low temperature period and the number of days in the high temperature period.
Data acquisition means for acquiring body temperature data and menstruation start date data indicating the menstruation start date in the current menstrual cycle,
An ovulation date calculation means for calculating ovulation date data indicating an ovulation date in the current menstrual cycle based on the body temperature data, and an ovulation date calculation means.
As a cycle determining means for determining whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on the number of days calculated from the menstrual start date data and the ovulation day data. ,
It has an estimation means for estimating the next menstrual day from the determined current menstrual cycle and the ovulation day data.
上記のように構成された本発明においては、データ取得手段において、体温データと、現在の生理周期における生理開始日を示す生理開始日データとが取得されると、排卵日算出手段において、体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データが算出され、周期判断手段において、データ取得手段にて取得された生理開始日データと排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、推定手段において、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と排卵日データとから次回の生理日が推定される。 In the present invention configured as described above, when the body temperature data and the menstruation start date data indicating the menstruation start date in the current menstrual cycle are acquired by the data acquisition means, the body temperature data is obtained by the ovulation date calculation means. The ovulation date data indicating the ovulation date in the current physiological cycle is calculated based on the above, and the number of days calculated from the physiological start date data and the ovulation date data acquired by the data acquisition means in the cycle determination means is calculated. Whether the current physiological cycle is the first physiological cycle or the second physiological cycle is determined, and in the estimation means, the next physiological cycle and the ovulation date data determined by the cycle determination means are used for the next time. The menstrual day is estimated.
このように、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて排卵日データから次回の生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。 In this way, it is determined whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the next menstrual day is estimated from the ovulation day data based on the determined menstrual cycle. Therefore, it is possible to estimate with high accuracy the menstrual days that are determined by one of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other.
また、過去の生理周期に基づいて第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段を有し、周期判断手段が、規則性判断手段にて判断された規則性と現在の生理周期とに基づいて、次回の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかを判断し、推定手段が、現在の生理周期と、周期判断手段にて判断された次回の生理周期と、現在の生理周期における排卵日データとから次回の排卵日を推定すれば、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。 Further, it has a regularity determination means for determining the regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle based on the past menstrual cycle, and the cycle determination means determines by the regularity determination means. Based on the regularity and the current menstrual cycle, it is determined whether the next menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the estimation means is the current menstrual cycle and the current menstrual cycle. If the next menstrual cycle is estimated from the next menstrual cycle determined by the cycle determination means and the ovulation day data in the current menstrual cycle, the ovulation day is determined by one of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other. Can be estimated with high accuracy.
また、低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第1の生理周期または第2の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置であって、
現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手段と、
過去の生理周期に基づいて前記第1の生理周期と前記第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段と、
前回の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が前記第1の生理周期と前記第2の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された生理周期と前記生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手段とを有する。
Further, it is a menstrual day estimation device that estimates a menstrual day determined by a first menstrual cycle or a second menstrual cycle in which a fixed cycle is different from each other from the number of days in a low temperature period and the number of days in a high temperature period.
Data acquisition means for acquiring menstruation start date data indicating the menstruation start date in the current menstrual cycle,
A regularity determination means for determining the regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle based on the past menstrual cycle,
A cycle determination means for determining whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on the previous menstrual cycle and the determined regularity.
It has an estimation means for estimating the next menstrual date from the determined menstrual cycle and the menstrual start date data.
上記のように構成された本発明においては、データ取得手段において、現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データが取得され、また、規則性判断手段において、過去の生理周期に基づいて第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性が判断され、周期判断手段において、前回の生理周期と規則性判断手段にて判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断される。その後、推定手段において、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、次回の生理日が推定される。 In the present invention configured as described above, the data acquisition means acquires the menstruation start date data indicating the menstruation start date in the current menstrual cycle, and the regularity determination means is based on the past menstrual cycle. The regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle is determined, and the cycle determination means is currently based on the previous menstrual cycle and the regularity determined by the regularity determination means. It is determined whether the menstrual cycle of is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle. After that, in the estimation means, the next menstrual date is estimated from the current menstrual cycle determined by the cycle determination means and the menstrual start date data acquired by the data acquisition means.
このように、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて生理開始日データから次回の生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。 In this way, it is determined whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the next menstrual date is estimated from the menstrual start date data based on the determined menstrual cycle. Therefore, it is possible to estimate with high accuracy the menstrual days that are determined by one of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other.
また、推定手段が、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、現在の生理周期における排卵日を推定すれば、現在の生理周期に基づいて生理開始日データから現在の生理周期における排卵日が推定されるので、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。 Further, if the estimation means estimates the ovulation date in the current menstrual cycle from the current menstrual cycle determined by the cycle determination means and the menstruation start date data acquired by the data acquisition means, the current menstruation Since the ovulation date in the current menstrual cycle is estimated from the menstrual start date data based on the cycle, the ovulation date determined by either of the two menstrual cycles having different cycles can be estimated with high accuracy.
本発明によれば、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて排卵日データから次回の生理日が推定される構成としたため、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。 According to the present invention, it is determined whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the next menstrual day is estimated from the ovulation day data based on the determined menstrual cycle. Therefore, it is possible to estimate with high accuracy the menstrual days that are determined by one of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other.
また、過去の生理周期に基づいて第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段を有し、周期判断手段が、規則性判断手段にて判断された規則性と現在の生理周期とに基づいて、次回の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかを判断し、推定手段が、現在の生理周期と、周期判断手段にて判断された生理周期と、現在の生理周期における排卵日データとから次回の排卵日を推定するものにおいては、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。 Further, it has a regularity determination means for determining the regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle based on the past menstrual cycle, and the cycle determination means determines by the regularity determination means. Based on the regularity and the current menstrual cycle, it is determined whether the next menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the estimation means is the current menstrual cycle and the current menstrual cycle. In the one that estimates the next ovulation date from the menstrual cycle determined by the cycle determination means and the ovulation date data in the current physiology cycle, the ovulation date is determined by one of the two physiological cycles whose cycles are different from each other. Can be estimated with high accuracy.
また、過去の生理周期に基づいて第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段と、前回の生理周期と規則性判断手段にて判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手段と、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手段とを有するものにおいても、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて生理開始日データから次回の生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。 Further, it was determined by the regularity determination means for determining the regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle based on the past menstrual cycle, and the previous menstrual cycle and the regularity determination means. A cycle determination means for determining whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on regularity, and the start of menstruation indicating the start date of menstruation in the current menstrual cycle. An estimation means for estimating the next menstrual day from the data acquisition means for acquiring day data, the current menstrual cycle determined by the cycle determination means, and the menstruation start date data acquired by the data acquisition means. Even if you have one, it is determined whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the next menstrual date is estimated from the menstrual start date data based on the determined menstrual cycle. Therefore, it is possible to estimate with high accuracy the menstrual days that are determined by one of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other.
また、推定手段が、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、現在の生理周期における排卵日を推定するものにおいては、現在の生理周期に基づいて生理開始日データから現在の生理周期における排卵日が推定されることとなり、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。 Further, in the case where the estimation means estimates the ovulation date in the current menstrual cycle from the current menstrual cycle determined by the cycle determination means and the menstrual start date data acquired by the data acquisition means, the present The ovulation date in the current menstrual cycle is estimated from the menstrual start date data based on the menstrual cycle of, and the ovulation date determined by either of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other can be estimated with high accuracy. can.
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の生理日推定装置を用いた体温データ管理システムの実施の一形態を示す図である。図2は、図1に示した管理サーバ50が有する演算部30の構成を示す図である。
FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of a body temperature data management system using the physiological day estimation device of the present invention. FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a
本形態は図1に示すように、体温測定デバイス10と、利用者端末20、管理サーバ50とを有して構成され、管理サーバ50が本願発明の生理日推定装置となる。 As shown in FIG. 1, this embodiment is configured to include a body temperature measuring device 10, a user terminal 20, and a management server 50, and the management server 50 is the physiological day estimation device of the present invention.
体温測定デバイス10は、人体に着用される衣類に装着され、人体の体温を測定するデバイスであって、筐体内に、体温センサ11と、外部温度センサ12と、日時タイマ13と、アラームランプ14と、メモリ15と、BLE通信部16と、処理部17とを有している。
The body temperature measuring device 10 is a device that is attached to clothing worn by the human body and measures the body temperature of the human body, and has a
体温センサ11は、筐体にその表面から表出するように取り付けられ、体温測定デバイス10が装着された衣類を着用した人体の皮膚に接することで、皮膚の温度を体温として測定する。
The
外部温度センサ12は、筐体にその表面から表出するように取り付けられ、体温測定デバイス10の外部温度を測定する。
The
日時タイマ13は、日時を計測するタイマである。
The date and
アラームランプ14は、体温測定デバイス10の充電時や充電不足時、あるいは体温センサ11及び外部温度センサ12を用いた温度測定時に点滅または点灯する。
The
メモリ15には、体温測定デバイス10固有のデバイスIDが記憶されているとともに、体温センサ11にて測定された体温データと外部温度センサ12にて測定された外部温度データとが記憶される。さらに、メモリ15には、体温センサ11及び外部温度センサ12における体温データや外部温度データの測定や、メモリ15に記憶された体温データ及び外部温度データの利用者端末20への送信時間等についての条件が記憶されている。
The
BLE通信部16は、BLE(Bluetooth(登録商標) Low Energy)規格に従って、利用者端末20との間にて近距離無線通信を行う。
The
処理部17は、メモリ15に記憶された測定条件に基づく時刻にて、体温センサ11にて体温を測定するとともに、外部温度センサ12にて体温測定デバイス10の外部温度を測定する。また、処理部17は、体温センサ11にて測定された体温と、外部温度センサ12にて測定された外部温度とを体温データ及び外部温度データとしてメモリ15に記憶させ、メモリ15に記憶された体温データ及び外部温度データを、メモリ15に記憶された送信時刻等の条件に従ってBLE通信部16を介して利用者端末20に送信する。さらに、処理部17は、アラームランプ14における警告の出力も制御する。
The
利用者端末20は、スマートフォン等の通信ネットワーク40に接続可能なモバイル端末であって、BLE通信部21と、ネット通信部22と、操作部23と、日時タイマ24と、アラーム出力部25と、メモリ26と、表示部27と、データ取得部28とを有している。
The user terminal 20 is a mobile terminal that can be connected to a communication network 40 such as a smartphone, and includes a
BLE通信部21は、BLE規格に従って、体温測定デバイス10との間にて近距離無線通信を行う。
The
ネット通信部22は、通信ネットワーク40に接続可能に構成され、通信ネットワーク40を介して管理サーバ50との間にて通信を行う。
The
操作部23は、例えば、表示部27上に積層されたタッチパネル等から構成され、情報を入力したり、表示部27に表示された情報を選択したりするためのものである。
The
日時タイマ24は、日時を計測するタイマである。
The date and
アラーム出力部25は、BLE通信部21を介した体温測定デバイス10との通信状態等に応じてエラーメッセージ等の警告を出力する。
The
メモリ26は、利用者端末20固有の端末IDの他、体温測定デバイス10のデバイスIDを記憶している。体温測定デバイス10のデバイスIDは、体温測定デバイス10の初期設定時に利用者端末20とペアリングする際に、体温測定デバイス10から取得され、メモリ26に記憶される。また、メモリ26には、体温測定デバイス10から取得した体温データ及び外部温度データが一時的に記憶されている。
The
表示部27は、メモリ26に記憶された情報やネット通信部22を介して受信した情報を表示する。
The
データ取得部28は、利用者端末20の全体の動作を制御する制御部の一部として構成されている。データ取得部28は、体温測定デバイス10から送信された体温データ及び外部温度データをBLE通信部21を介して取得してメモリ26に一時的に記憶させる。また、データ取得部28は、操作部23を介して入力された生理開始日を示す生理開始日データを取得し、メモリ26に一時的に記憶させる。
The
管理サーバ50は、ネット通信部51と、日時タイマ52と、データ取得部53と、演算部30と、データベース54と、データ提供部55とを有している。
The management server 50 has a
ネット通信部51は、通信ネットワーク40に接続可能に構成され、通信ネットワーク40を介して利用者端末20との間にて通信を行う。
The
日時タイマ52は、日時を計測するタイマである。
The date and
データ取得部53は、利用者端末20のデータ取得部28にて取得されてメモリ26に一時的に記憶された体温データ及び外部温度データや生理開始日データを、ネット通信部53を介して取得する。
The
演算部30は、利用者端末20から送信された体温データ及び外部温度データや生理開始日データがデータ取得部53にて取得された場合、取得されたデータを用いた所定の演算を行うことで、利用者端末20のユーザに提供する提供データを生成してデータベース54に登録する。
When the body temperature data, the external temperature data, and the physiological start date data transmitted from the user terminal 20 are acquired by the
データベース54には、本システムによるサービスの利用者の生年月日や身長、体重等の属性情報の他、初期設定時に利用者が利用者端末20を介して入力した情報が登録されている。また、データベース54には、利用者端末20の端末IDが、この利用者端末20とペアリングされた体温測定デバイス10のデバイスIDと対応づけて登録されている。さらに、データベース54には、データ取得部53にて利用者端末20から取得された体温データ及び外部温度データと、演算部30にて生成された提供データが登録されている。
In the
データ提供部55は、利用者端末20からのログインに応じて、データベース54に登録された提供データを検索し、検索した提供データを、ネット通信部51を介して利用者端末20に送信する。
The
管理サーバ50の演算部30は図2に示すように、排卵日算出部31と、日数算出部32と、規則性判断部33と、周期判断部34と、推定部35とを有している。
As shown in FIG. 2, the
排卵日算出部31は、データ取得部53にて利用者端末20から取得された体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データを算出する。
The ovulation
日数算出部32は、利用者端末20の操作部23を介して入力されてデータ取得部53にて取得された生理開始日データと、排卵日算出部31にて算出された排卵日データとから現在の生理周期における低温期の日数を算出する。
The number of
規則性判断部33は、過去の生理周期に基づいて、周期が互いに異なる第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する。
The
周期判断部34は、日数算出部32にて算出された低温期の日数から、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるか判断する。また、周期判断部34は、規則性判断部34にて規則性が判断されている場合は、その規則性と前回の生理周期とに基づいて、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるか判断する。また、周期判断部34は、現在の生理周期が判断されているとともに、規則性判断部34にて規則性が判断されている場合は、現在の生理周期と規則性とに基づいて、次回の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるか判断する。
The
推定部35は、排卵日算出部31にて算出された排卵日データと、周期判断部34にて判断された現在の生理周期とから次回の生理日を推定し、データベース54に格納する。また、推定部35は、排卵日算出部31にて算出された排卵日データと、周期判断部34にて判断された現在及び次回の生理周期とから次回の排卵日を推定し、データベース54に格納する。また、推定部35は、利用者端末20の操作部23を介して入力されてデータ取得部53にて取得された生理開始日データと、周期判断部34にて判断された現在の生理周期とから、次回の生理日や現在の生理周期における排卵日を推定し、データベース54に格納する。
The
以下に、上記のように構成された体温データ管理システムにおける処理について説明する。 The processing in the body temperature data management system configured as described above will be described below.
まず、図1に示した体温測定デバイス10の装着方法について説明する。 First, a method of wearing the body temperature measuring device 10 shown in FIG. 1 will be described.
図3は、図1に示した体温測定デバイス10の装着状態の一例を示す図である。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a wearing state of the body temperature measuring device 10 shown in FIG.
図1に示した体温データ管理システムにおけるサービスを利用する場合は、サービスの利用者の就寝時において、例えば図3に示すように、利用者2が着用する下着1に体温測定デバイス10を装着する。その際、体温測定デバイス10はクリップ等によって下着1に装着することが考えられるが、体温センサ11が、利用者2の皮膚の温度を測定するものであるため、下着1の裏側において体温センサ11が利用者2の皮膚に接するように体温測定デバイス10を下着1に装着する。
When using the service in the body temperature data management system shown in FIG. 1, the body temperature measuring device 10 is attached to the
次に、図1に示した体温測定デバイス10における測定処理について説明する。 Next, the measurement process in the body temperature measuring device 10 shown in FIG. 1 will be described.
図4は、図1に示した体温測定デバイス10における測定処理を説明するためのフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart for explaining the measurement process in the body temperature measuring device 10 shown in FIG.
図1に示した体温測定デバイス10においては、日時タイマ13にて計測される日時が、メモリ15に記憶された測定開始時刻の例えば2時間前になると(ステップ1)、処理部17において、第1の間隔である例えば30分間隔で体温センサ11及び外部温度センサ12を用いた測定が行われる(ステップ2)。例えば、メモリ15に記憶された測定開始時刻が午後10時である場合は、午後8時になると上記測定が開始される。なお、測定開始時刻としては、一般的な就寝時刻がメモリ15に予め記憶されているが、利用者が体温測定デバイス10を初期設定する際に、利用者端末20を操作することで利用者の就寝時刻を指定して体温測定デバイス10に送信することで、指定した就寝時刻を測定開始時刻としてメモリ15に記憶させることも考えられる。
In the body temperature measuring device 10 shown in FIG. 1, when the date and time measured by the date and
処理部17においては、体温センサ11にて測定された皮膚温度が、例えば34℃以上であるかどうかが確認され(ステップ3)、体温センサ11にて測定された皮膚温度が34℃以上である場合は、利用者が体温測定デバイス10を装着していると判断される。
In the
体温センサ11にて測定された皮膚温度が34℃以上である場合、すなわち、利用者が体温測定デバイス10を装着していると判断された場合は、処理部17において、第1の間隔よりも短い第2の間隔である例えば5分間隔で体温センサ11及び外部温度センサ12を用いた測定が行われる(ステップ4)。第2の間隔で体温センサ11及び外部温度センサ12にて測定された温度は、逐次測定時刻とともにメモリ15に記憶されていく。
When the skin temperature measured by the
その後、ステップ4における測定開始時刻から、メモリ15に記憶された時間である、例えば6時間が経過すると(ステップ5)、処理部17における体温センサ11及び外部温度センサ12を用いた測定が終了する(ステップ6)。例えば、午後10時から測定が行われた場合は、次の日の午前4時になると、測定が終了することになる。
After that, when the time stored in the
なお、体温測定デバイス10は、体温センサ11及び外部温度センサ12を用いた測定、メモリ15に記憶された体温データ及び外部温度データの利用者端末20への送信、並びに、体温データ及び外部温度データを利用者端末20に送信するためにデバイスIDを送信するタイミング以外の期間においては、スリープ状態となっており、それにより、電源(不図示)の無駄な消耗が回避されている。
The body temperature measuring device 10 measures using the
このようにして測定された皮膚温度を示す体温データ及び外部温度を示す外部温度データは、メモリ15に記憶された条件に従ってBLE通信部16を介して利用者端末20に送信される。
The body temperature data indicating the skin temperature and the external temperature data indicating the external temperature measured in this way are transmitted to the user terminal 20 via the
体温測定デバイス10から送信された体温データ及び外部温度データが、利用者端末20のBLE通信部21を介してデータ取得部28にて受信されると、取得された体温データ及び外部温度データが利用者端末20のメモリ26に一時的に記憶される。これにより、体温測定デバイス10にて測定された体温データ及び外部温度データが利用者端末20にて自動的に取得されることになる。
When the body temperature data and the external temperature data transmitted from the body temperature measuring device 10 are received by the
その後、利用者端末20においては、メモリ26に一時的に記憶された体温データ及び外部温度データが読み出され、その測定時刻と利用者端末20の端末ID及び体温測定デバイス10のデバイスIDとともにネット通信部22を介して送信される。
After that, in the user terminal 20, the body temperature data and the external temperature data temporarily stored in the
これにより、利用者が就寝時に図3に示したように体温測定デバイス10を下着1に装着し、利用者端末20を、例えば、枕元等の体温測定デバイス10のBLE通信部16と利用者端末20のBLE通信部21とが通信可能な距離に置いておくことで、利用者が起床した時には、就寝中に体温測定デバイス10にて測定された体温データ及び外部温度データの利用者端末20への送信が完了していることになる。
As a result, when the user goes to bed, the body temperature measuring device 10 is attached to the
利用者端末20からその測定時刻と利用者端末20の端末ID及び体温測定デバイス10のデバイスIDとともに送信された体温データ及び外部温度データは、通信ネットワーク40を介して管理サーバ50にて受信される。そして、管理サーバ50において、生理日や排卵日が推定されることになる。 The body temperature data and external temperature data transmitted from the user terminal 20 together with the measurement time, the terminal ID of the user terminal 20, and the device ID of the body temperature measurement device 10 are received by the management server 50 via the communication network 40. .. Then, the management server 50 estimates the menstrual day and the ovulation day.
ここで、生理周期について説明する。 Here, the menstrual cycle will be described.
図5は、生理周期の一例を説明するための図である。 FIG. 5 is a diagram for explaining an example of the menstrual cycle.
上述したように、生理周期は、その生理が左の卵巣による場合と右の卵巣による場合とで互いに異なる場合がある。その場合、生理周期は大きく2つのグループに分類することができる。 As mentioned above, the menstrual cycle may differ from each other depending on whether the menstruation is due to the left ovary or the right ovary. In that case, the menstrual cycle can be broadly classified into two groups.
例えば図5に示すものにおいては、奇数回の生理周期と偶数回の生理周期とが互いに大きく異なっている。そのため、奇数回と偶数回を全て含めた生理周期の標準偏差は3.11となっている一方、奇数回のみの生理周期の標準偏差は0.82となっており、偶数回のみの生理周期の標準偏差も0.82となっている。また、高温期の日数においても、奇数回と偶数回を全て含めた高温期の日数の標準偏差は1.71となっている一方、奇数回のみの高温期の日数の標準偏差は0.82となっており、偶数回のみの高温期の日数の標準偏差も0.82となっている。この際、生理周期については標準偏差が2.9以下であれば安定であるとし、高温期の日数については標準偏差が1.6以下であれば安定であるとした場合、奇数回と偶数回を全て含めた生理周期や高温期の日数は安定していないものの、奇数回のみや偶数回のみの生理周期や高温期の日数は安定したものとなる。また、平均値においては、奇数回と偶数回を全て含めた生理周期の平均値は26日となっているため、例えば、1回目の生理周期の22日との差が4日もあり、1回目の生理周期において、この平均値を用いて次回の生理日や排卵日を推定した場合、大きな誤差が生じてしまう。一方、奇数回の生理周期の平均値は23日となっており、奇数回である1回目の生理周期の22日との差が1日しかなく、1回目の生理周期において、奇数回の平均値を用いて次回の生理日や排卵日を推定した場合、それほど大きな誤差は生じない。 For example, in the one shown in FIG. 5, the odd-numbered menstrual cycle and the even-numbered menstrual cycle are significantly different from each other. Therefore, the standard deviation of the physiological cycle including all odd and even times is 3.11, while the standard deviation of the physiological cycle of only odd times is 0.82, and the standard deviation of only even times is 0.82. The standard deviation of is also 0.82. Also, regarding the number of days in the high temperature period, the standard deviation of the number of days in the high temperature period including all odd and even times is 1.71, while the standard deviation of the number of days in the high temperature period of only odd times is 0.82. The standard deviation of the number of days in the high temperature period, which is only an even number of times, is 0.82. At this time, if the standard deviation of the menstrual cycle is 2.9 or less, it is stable, and if the standard deviation is 1.6 or less, the number of days in the high temperature period is stable. Although the menstrual cycle including all of the above and the number of days in the high temperature period are not stable, the menstrual cycle of only odd-numbered times or even-numbered times and the number of days in the high-temperature period are stable. In addition, since the average value of the menstrual cycle including all odd and even times is 26 days, for example, there is a difference of 4 days from the 22 days of the first menstrual cycle, and 1 In the second menstrual cycle, if the next menstrual day or ovulation day is estimated using this average value, a large error will occur. On the other hand, the average value of the odd-numbered menstrual cycle is 23 days, and the difference from the odd-numbered first menstrual cycle of 22 days is only one day, and the odd-numbered average of the first menstrual cycle is only one day. When the next menstrual day or ovulation day is estimated using the values, there is not much error.
このように、全体では生理周期が大きくばらつく場合であっても、生理周期を2つのグループに分類した場合、それぞれのグループ内においては、生理周期のばらつきが小さくなるため、現在の生理周期が2つのグループのいずれに分類される生理周期であるかを判断し、その生理周期に基づいて生理日や排卵日を推定することで、高い精度で生理日や排卵日を推定することができるようになる。 In this way, even if the menstrual cycle varies greatly as a whole, when the menstrual cycle is divided into two groups, the variation in the menstrual cycle becomes smaller within each group, so the current menstrual cycle is 2. By determining which of the two groups the menstrual cycle belongs to and estimating the menstrual day and ovulation day based on that menstrual cycle, it is possible to estimate the menstrual day and ovulation day with high accuracy. Become.
以下に、図1及び図2に示した管理サーバ50における処理について説明する。 The processing in the management server 50 shown in FIGS. 1 and 2 will be described below.
まず、1周期分の生理周期が新たに取得された場合に、取得された生理周期が2つのグループによる生理周期のうちいずれかであるかを判断する際の処理について説明する。なお、以下の説明においては、わかりやすいように、2つのグループを第1の生理周期となる第1グループと第2の生理周期となる第2グループと称する。 First, when one menstrual cycle is newly acquired, a process for determining whether the acquired menstrual cycle is one of the two groups will be described. In the following description, for the sake of clarity, the two groups are referred to as a first group having a first menstrual cycle and a second group having a second menstrual cycle.
図6は、図1及び図2に示した管理サーバ50において新たに取得された生理周期が2つのグループによる生理周期のうちいずれかであるかを判断する際の処理を説明するためのフローチャートである。 体温測定デバイス10からデータ取得部28にて取得された皮膚温度と外部温度とから算出された生理周期を含む生理周期データや、操作部23を介して入力された生理開始日等の情報を用いて算出された生理周期を含む生理周期データが、周期判断部34にて取得されると(ステップ11)、まず、周期判断部34において、過去に設定された第1及び第2グループによる生理周期の平均値が参照され、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第1及び第2グループにおける生理周期の平均値との偏差がそれぞれ算出される。なお、第1グループと第2グループとは、生理周期が最初に取得された際に、その日数が所定の日数を基準として長いか短いかによって暫定的にその生理周期が分類されることで予め設定することが考えられる。
FIG. 6 is a flowchart for explaining a process for determining whether the newly acquired menstrual cycle in the management server 50 shown in FIGS. 1 and 2 is one of the two groups. be. Using the menstrual cycle data including the menstrual cycle calculated from the skin temperature and the external temperature acquired by the
そして、第1及び第2グループのうち、取得された生理周期データに含まれる生理周期との偏差が、例えば2.9日以下となる平均値を有する生理周期がある場合(ステップ12)、例えば、第1グループにおける生理周期の平均値と、取得された生理周期データに含まれる生理周期との偏差が2.9日以下である場合、次に、周期判断部34において、第1グループの生理周期における高温期の日数の平均値が参照され、取得された生理周期データに含まれる高温期の日数と、第1グループの生理周期における高温期の日数の平均値との偏差が算出される。
Then, when there is a menstrual cycle having an average value in which the deviation from the acquired menstrual cycle data is, for example, 2.9 days or less among the first and second groups (step 12), for example. If the deviation between the mean value of the menstrual cycle in the first group and the menstrual cycle included in the acquired menstrual cycle data is 2.9 days or less, then the
第1グループの生理周期における高温期の日数の平均値と、取得された生理周期データに含まれる高温期の日数との偏差が、例えば1.6日以下である場合(ステップ13)、次に、周期判断部34において、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第2グループにおける生理周期との差が、例えば6日以上であるかが判断される(ステップ14)。
When the deviation between the average number of days in the high temperature period in the first group menstrual cycle and the number of days in the high temperature period included in the acquired menstrual cycle data is, for example, 1.6 days or less (step 13), then , The
そして、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第2グループにおける生理周期の差が、例えば6日以上である場合、取得された生理周期データが第1グループに分類される(ステップ15)。 Then, when the difference between the physiological cycle included in the acquired physiological cycle data and the physiological cycle in the second group is, for example, 6 days or more, the acquired physiological cycle data is classified into the first group (step 15). ).
その後、取得された生理周期データが分類された第1グループについて、取得された生理周期データも含めて生理周期や高温期の日数の平均値が算出され、第1グループの生理周期や高温期の日数の平均値が更新される(ステップ16)。 After that, for the first group in which the acquired menstrual cycle data is classified, the average value of the physiological cycle and the number of days in the high temperature period including the acquired physiological cycle data is calculated, and the physiological cycle and the high temperature period of the first group are calculated. The average number of days is updated (step 16).
また、ステップ12において、第1及び第2のグループのうち、取得された生理周期との偏差が、2.9日以下となる平均値を有する生理周期のグループがない場合や、ステップ13において、第1グループの生理周期における高温期の日数の平均値と、取得された生理周期データに含まれる高温期の日数との偏差が1.6日以下ではない場合や、ステップ14において、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第2グループにおける生理周期との差が6日以上ではない場合は、取得された生理周期データは第1グループと第2グループのいずれにも分類されない。
Further, in
なお、本形態においては、生理周期及び高温期の日数についての偏差を算出することで、取得された生理周期データによる生理周期が、第1及び第2グループにおける生理周期のいずれであるかを判断しているが、高温期の日数についての偏差を用いるのは、一般に、高温期の日数が低温期の日数に比べてばらつきが小さいためであり、低温期の日数の偏差を用いた構成としても構わない。 In this embodiment, by calculating the deviations regarding the menstrual cycle and the number of days in the high temperature period, it is determined whether the menstrual cycle based on the acquired menstrual cycle data is the menstrual cycle in the first or second group. However, the reason why the deviation about the number of days in the high temperature period is used is that the number of days in the high temperature period generally has a smaller variation than the number of days in the low temperature period. I do not care.
次に、管理サーバ50において生理日や排卵日を推定する処理について説明する。 Next, the process of estimating the menstrual day and the ovulation day on the management server 50 will be described.
まず、現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理について説明する。 First, the process of estimating the next menstrual day from the ovulation day in the current menstrual cycle and the current menstrual cycle will be described.
図7及び図8は、管理サーバ50において現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。 7 and 8 are diagrams for explaining the process of estimating the next menstrual day from the ovulation day and the current menstrual cycle in the current menstrual cycle in the management server 50.
図8に示すように、図6に示した一連の処理によって、生理周期の平均値が23日、低温期の日数の平均値が11日、高温期の日数の平均値が12日となる第1の生理周期と、生理周期の平均値が29日、低温期の日数の平均値が14日、高温期の日数の平均値が15日となる第2の生理周期とがデータベース54に格納されているものとする。
As shown in FIG. 8, by the series of treatments shown in FIG. 6, the average value of the physiological cycle is 23 days, the average value of the number of days in the low temperature period is 11 days, and the average value of the number of days in the high temperature period is 12 days. The
管理サーバ50においては、体温測定デバイス10にて測定された体温データと、利用者端末20の操作部23を介して入力された生理開始日データとがデータ取得部53にて取得されると(ステップ21)、まず、排卵日算出部31において、データ取得部53にて利用者端末20を介して体温測定デバイス10から取得された体温データに基づいて、例えば、体温が急激に上昇したタイミングが検出されることで現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データが算出される(ステップ22)。
In the management server 50, when the body temperature data measured by the body temperature measuring device 10 and the physiological start date data input via the
次に、日数算出部32において、データ取得部53にて取得された生理開始日データと、排卵日算出部31にて算出された排卵日データとから現在の生理周期における低温期の日数が算出される(ステップ23)。
Next, in the number of
次に、周期判断部34において、日数算出部32にて算出された低温期の日数から、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断される(ステップ24)。日数算出部32にて算出された低温期の日数が図8に示すように10日である場合、周期判断部34においては、第1の生理周期と第2の生理周期とのうち現在の生理周期が第1の生理周期であると判断される。この判断は、第1及び第2の生理周期のうち、その低温期の日数の平均値と日数算出部32にて算出された低温期の日数との偏差が所定日数以下となる生理周期を現在の生理周期と判断することが考えられる。
Next, the
その後、推定部35において、排卵日算出部31にて算出された排卵日データと、周期判断部34にて判断された現在の生理周期とから次回の生理日が推定される(ステップ25)。図8に示す例においては、現在の生理周期が第1の生理周期と判断されているため、操作部23を介して入力された生理開始日から22日後、排卵日から12日後が次回の生理日であると推定されることになる。
After that, the
推定部35にて推定された生理日は、その後、データベース54に格納されるとともに、通信ネットワーク40を介して利用者端末20に送信されて表示部27に表示され、それにより、利用者は、次回の生理日を認識することができる。
The menstrual period estimated by the
このように、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて排卵日データから次回の生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。 In this way, it is determined whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the next menstrual day is estimated from the ovulation day data based on the determined menstrual cycle. Therefore, it is possible to estimate with high accuracy the menstrual days that are determined by one of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other.
次に、第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序に規則性がある場合に、現在の生理周期における排卵日と現在及び次回の生理周期とから次回の排卵日を推定する処理について説明する。 Next, when there is a regularity in the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle, the process of estimating the next ovulation day from the ovulation date in the current menstrual cycle and the current and next menstrual cycles. Will be explained.
図9及び図10は、2つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバ50において現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。 9 and 10 illustrate the process of estimating the next menstrual day from the ovulation day and the current menstrual cycle in the current menstrual cycle on the management server 50 when the order of occurrence of the two menstrual cycles is regular. It is a figure for.
図10に示すように、図6に示した一連の処理によって、生理周期の平均値が23日、低温期の日数の平均値が11日、高温期の日数の平均値が12日となる第1の生理周期と、生理周期の平均値が29日、低温期の日数の平均値が14日、高温期の日数の平均値が15日となる第2の生理周期とがデータベース54に格納されているものとする。
As shown in FIG. 10, by the series of treatments shown in FIG. 6, the average value of the physiological cycle is 23 days, the average value of the number of days in the low temperature period is 11 days, and the average value of the number of days in the high temperature period is 12 days. The
管理サーバ50においては、体温測定デバイス10にて測定された体温データと、利用者端末20の操作部23を介して入力された生理開始日データとがデータ取得部53にて取得されると(ステップ31)、まず、排卵日算出部31において、データ取得部53にて利用者端末20を介して体温測定デバイス10から取得された体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データが算出される(ステップ32)。
In the management server 50, when the body temperature data measured by the body temperature measuring device 10 and the physiological start date data input via the
次に、日数算出部32において、データ取得部53にて取得された生理開始日データと、排卵日算出部31にて算出された排卵日データとから現在の生理周期における低温期の日数が算出される(ステップ33)。
Next, in the number of
次に、周期判断部34において、日数算出部32にて算出された低温期の日数から、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断される(ステップ34)。日数算出部32にて算出された低温期の日数が図10に示すように10日である場合、周期判断部34においては、第1の生理周期と第2の生理周期とのうち現在の生理周期が第1の生理周期であると判断される。
Next, the
また、規則性判断部33において、データベース54に格納された過去の生理周期に基づいて、第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性があるかどうかが判断される(ステップ35)。データベース54には、図6に示した処理によって第1の生理周期と第2の生理周期とに分類された過去の生理周期が時系列に記憶されており、規則性判断部33においては、それを参照することで、第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性があるかどうかが判断されることになる。
Further, the
第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序の規則性がある場合は、周期判断部34において、その規則性と現在の生理周期とに基づいて、次回の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断される(ステップ36)。例えば、第1の生理周期と第2の生理周期とが交互に発生している規則性を有する場合は、図10に示す例においては、現在の生理周期が第1の生理周期であるため、次回の生理周期が第2の生理周期であると判断されることになる。
If there is a regularity in the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle, the
その後、推定部35において、排卵日算出部31にて算出された排卵日データと、周期判断部34にて判断された現在及び次回の生理周期とから次回の排卵日が推定される(ステップ37)。図10に示す例においては、現在の生理周期が第1の生理周期と判断され、次回の生理周期が第2の生理周期と判断されているため、操作部23を介して入力された生理開始日から36日後、現在の生理周期における排卵日から26日後が次回の排卵日であると推定されることになる。
After that, the
推定部35にて推定された排卵日は、その後、データベースに格納されるとともに、通信ネットワーク40を介して利用者端末20に送信されて表示部27に表示され、それにより、利用者は、次回の排卵日を認識することができる。
The ovulation date estimated by the
このように、現在及び次回の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて排卵日データから次回の排卵日が推定されるので、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日を高い精度で推定することができる。 In this way, it is determined whether the current and next menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the next ovulation day is estimated from the ovulation day data based on the determined menstrual cycle. Therefore, it is possible to estimate the ovulation date determined by one of the two menstrual cycles having different cycles with high accuracy.
次に、第1の生理周期と第2の生理周期との発生順序に規則性がある場合に、現在の生理周期における生理日と現在の生理周期とから次回の生理日や排卵日を推定する処理について説明する。 Next, when there is a regularity in the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle, the next menstrual day and ovulation day are estimated from the current menstrual cycle and the current menstrual cycle. The processing will be described.
図11及び図12は、2つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバ50において現在の生理周期における生理日と現在の生理周期とから次回の生理日や排卵日を推定する処理を説明するための図である。 11 and 12 show the process of estimating the next menstrual day and the ovulation day from the current menstrual cycle and the current menstrual cycle on the management server 50 when the order of occurrence of the two menstrual cycles is regular. It is a figure for demonstrating.
図12に示すように、図6に示した一連の処理によって、生理周期の平均値が23日、低温期の日数の平均値が11日、高温期の日数の平均値が12日となる第1の生理周期と、生理周期の平均値が29日、低温期の日数の平均値が14日、高温期の日数の平均値が15日となる第2の生理周期とがデータベース54に格納されているものとする。
As shown in FIG. 12, by the series of treatments shown in FIG. 6, the average value of the physiological cycle is 23 days, the average value of the number of days in the low temperature period is 11 days, and the average value of the number of days in the high temperature period is 12 days. The
管理サーバ50においては、利用者端末20の操作部23を介して入力された生理開始日データがデータ取得部53にて取得されると(ステップ41)、まず、データベース54に記憶された前回の生理周期と、規則性判断部33にて判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断される(ステップ42)。例えば、第1の生理周期と第2の生理周期とが交互に発生している規則性を有し、前回の生理周期が第2の生理周期である場合は、図12に示すように、現在の生理周期が第1の生理周期であると判断されることになる。なお、規則性判断部33における規則性の判断は、図9を用いて説明した処理と同様にして行う。
In the management server 50, when the menstrual period start date data input via the
その後、推定部35において、利用者端末20の操作部23を介して入力された生理開始日データと、周期判断部34にて判断された現在の生理周期とから次回の排卵日となる現在の生理周期における排卵日や、次回の生理日が推定される(ステップ43)。図12に示す例においては、現在の生理周期が第1の生理周期と判断されているため、利用者端末20の操作部23を介して入力された生理開始日から11日後が次回の排卵日、23日後が次回の生理日であると推定されることになる。
After that, in the
推定部35にて推定された生理日や排卵日は、その後、データベース54に格納されるとともに、通信ネットワーク40を介して利用者端末20に送信されて表示部27に表示され、それにより、利用者は、次回の生理日や排卵日を認識することができる。
The menstrual period and ovulation date estimated by the
このように、現在の生理周期が第1の生理周期と第2の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて生理開始日データから次回の排卵日や生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる2つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日や生理日を高い精度で推定することができる。 In this way, it is determined whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle, and the next ovulation day or menstrual day is determined from the menstrual start date data based on the determined menstrual cycle. Therefore, it is possible to estimate with high accuracy the ovulation day and the menstrual day, which are determined by one of the two menstrual cycles whose cycles are different from each other.
なお、上述した実施の形態においては、第1及び第2の生理周期のうち現在や次回の生理周期であると判断された生理周期に基づいて推定された次回の生理日や排卵日のみが利用者端末20の表示部27が表示される構成を例に挙げて説明したが、第1及び第2の生理周期のうち現在や次回の生理周期であると判断されなかった生理周期に基づいて生理日や排卵日を推定し、これら現在や次回の生理周期であると判断された生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日と、現在や次回の生理周期であると判断されなかった生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日とを区別して表示してもよい。その場合、現在や次回の生理周期であると判断された生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日が、現在や次回の生理周期であると判断されなかった生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日よりも優先順位が高いものとして表示すれば、利用者は、推定された生理日や排卵日のうち、いずれの方が可能性が高いかを認識することができる。
In the above-described embodiment, only the next menstrual day or ovulation day estimated based on the current or next menstrual cycle among the first and second menstrual cycles is used. The configuration in which the
また、現在の生理周期における排卵日を特定できない場合や、生理周期の規則性を判断できない場合に、第1の生理周期に基づく次回の生理日や排卵日と、第2の生理周期に基づく生理日や排卵日とをそれぞれ推定し、これらを利用者端末20の表示部27に並べて表示する構成としてもよい。
In addition, when the ovulation day in the current menstrual cycle cannot be specified or the regularity of the menstrual cycle cannot be determined, the next menstrual day or ovulation day based on the first menstrual cycle and the menstrual period based on the second menstrual cycle. The day and the ovulation day may be estimated and displayed side by side on the
また、本発明の管理サーバ50にて行われる上述した一連の処理は、コンピュータに実行させるためのプログラムに適用してもよい。また、そのプログラムを記憶媒体に格納することも可能であり、ネットワークを介して外部に提供することも可能である。 Further, the above-mentioned series of processes performed by the management server 50 of the present invention may be applied to a program for causing a computer to execute. Further, the program can be stored in a storage medium and can be provided to the outside via a network.
(他の実施の形態)
図13は、本発明の生理日推定装置を用いた体温データ管理システムの他の実施の形態を示す図であり、(a)はシステム全体の構成を示す図、(b)は(a)に示した演算部30の構成を示す図である。
(Other embodiments)
FIG. 13 is a diagram showing another embodiment of the body temperature data management system using the physiological day estimation device of the present invention, (a) is a diagram showing the configuration of the entire system, and (b) is (a). It is a figure which shows the structure of the shown
本形態は図13に示すように、図1及び図2に示したものに対して、本発明の生理日推定装置が利用者端末120によって構成されている点が異なるものである。 As shown in FIG. 13, this embodiment differs from the one shown in FIGS. 1 and 2 in that the physiological day estimation device of the present invention is configured by the user terminal 120.
本形態における利用者端末120は、図1に示した利用者端末20に対して、ネット通信部22を有していないとともに、図1に示した管理サーバ50の演算部30を有している。演算部30は、図2に示した構成を有し、上述したものと同様の処理を行うことになるが、本形態の場合は、演算部30は、データ取得部28にて取得されたデータを用いた所定の演算を行うことで、利用者端末20のユーザに提供する提供データを生成することになる。
The user terminal 120 in the present embodiment does not have the
なお、本発明の生理日推定装置は、上述した管理サーバ50や利用者端末120にて実現されることになるが、体温測定デバイス10にて測定された体温データに限らず、一般的な体温計等によって測定された口内温度等を取得し、取得した口内温度等を用いて生理日や排卵日を推定する構成としてもよい。 The physiological day estimation device of the present invention will be realized by the management server 50 and the user terminal 120 described above, but the thermometer is not limited to the body temperature data measured by the body temperature measuring device 10. The oral temperature or the like measured by the above may be acquired, and the physiological day or the ovulation day may be estimated using the acquired oral temperature or the like.
1 下着
2 利用者
10 体温測定デバイス
11 体温センサ
12 外部温度センサ
13,24,52 日時タイマ
14 アラームランプ
15,26 メモリ
16,21 BLE通信部
17 処理部
20,120 利用者端末
22,51 ネット通信部
23 操作部
25 アラーム出力部
27 表示部
28,53 データ取得部
30 演算部
31 排卵日算出部
32 日数算出部
33 規則性判断部
34 周期判断部
35 推定部
54 データベース
55 データ提供部
1 Underwear 2 User 10 Body
Claims (6)
体温データと、現在の生理周期における生理開始日を示す生理開始日データとを取得するデータ取得手段と、
前記体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データを算出する排卵日算出手段と、
前記生理開始日データと前記排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が前記第1の生理周期と前記第2の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された現在の生理周期と前記排卵日データとから次回の生理日を推定する推定手段とを有する、生理日推定装置。 It is a menstrual day estimation device that estimates the menstrual days determined by the first or second menstrual cycle, which are determined by the number of days in the low temperature period and the number of days in the high temperature period.
Data acquisition means for acquiring body temperature data and menstruation start date data indicating the menstruation start date in the current menstrual cycle,
An ovulation date calculation means for calculating ovulation date data indicating an ovulation date in the current menstrual cycle based on the body temperature data, and an ovulation date calculation means.
As a cycle determining means for determining whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on the number of days calculated from the menstrual start date data and the ovulation day data. ,
A menstrual day estimation device having an estimation means for estimating the next menstrual day from the determined current menstrual cycle and the ovulation day data.
過去の生理周期に基づいて前記第1の生理周期と前記第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段を有し、
前記周期判断手段は、現在の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、次回の生理周期が前記第1の生理周期と前記第2の生理周期とのいずれであるかを判断し、
前記推定手段は、現在の生理周期と、前記判断された次回の生理周期と、現在の生理周期における排卵日データとから次回の排卵日を推定する、生理日推定装置。 In the menstrual period estimation device according to claim 1,
It has a regularity determination means for determining the regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle based on the past menstrual cycle.
The cycle determination means determines whether the next menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on the current menstrual cycle and the determined regularity.
The estimation means is a menstrual day estimation device that estimates the next ovulation day from the current menstrual cycle, the next determined next menstrual cycle, and the ovulation day data in the current menstrual cycle.
現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手段と、
過去の生理周期に基づいて前記第1の生理周期と前記第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段と、
前回の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が前記第1の生理周期と前記第2の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された生理周期と前記生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手段とを有する、生理日推定装置。 It is a menstrual day estimation device that estimates the menstrual days determined by the first or second menstrual cycle, which are determined by the number of days in the low temperature period and the number of days in the high temperature period.
Data acquisition means for acquiring menstruation start date data indicating the menstruation start date in the current menstrual cycle,
A regularity determination means for determining the regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle based on the past menstrual cycle,
A cycle determination means for determining whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on the previous menstrual cycle and the determined regularity.
A menstrual day estimation device having an estimation means for estimating the next menstrual day from the determined menstrual cycle and the menstrual start date data.
前記推定手段は、前記判断された現在の生理周期と前記生理開始日データとから、現在の生理周期における排卵日を推定する、生理日推定装置。 In the menstrual period estimation device according to claim 3,
The estimation means is a menstrual day estimation device that estimates the ovulation date in the current menstrual cycle from the determined current menstrual cycle and the menstrual start date data.
生理開始日を示す生理開始日データと排卵日を示す排卵日データとを取得するデータ取得手順と、
前記生理開始日データと前記排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が前記第1の生理周期と前記第2の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手順と、
前記判断された現在の生理周期と前記排卵日データとから次回の生理日を推定する推定手順とを実行させるプログラム。 A computer that estimates the menstrual days determined by the first or second menstrual cycle, which are determined by the number of days in the low temperature period and the number of days in the high temperature period, and whose cycles are different from each other.
A data acquisition procedure for acquiring menstruation start date data indicating the menstruation start date and ovulation date data indicating the ovulation date, and
A cycle determination procedure for determining whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on the number of days calculated from the menstruation start date data and the ovulation day data. ,
A program for executing an estimation procedure for estimating the next menstrual day from the determined current menstrual cycle and the ovulation day data.
過去の生理周期に基づいて前記第1の生理周期と前記第2の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手順と、
前回の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が前記第1の生理周期と前記第2の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手順と、
現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手順と、
前記判断された生理周期と前記生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手順とを実行させるプログラム。 A computer that estimates the menstrual days determined by the first or second menstrual cycle, which are determined by the number of days in the low temperature period and the number of days in the high temperature period, and whose cycles are different from each other.
A regularity determination procedure for determining the regularity of the order of occurrence of the first menstrual cycle and the second menstrual cycle based on the past menstrual cycle, and
A cycle determination procedure for determining whether the current menstrual cycle is the first menstrual cycle or the second menstrual cycle based on the previous menstrual cycle and the determined regularity.
Data acquisition procedure to acquire menstruation start date data indicating the menstruation start date in the current menstrual cycle,
A program for executing an estimation procedure for estimating the next menstrual date from the determined menstrual cycle and the menstrual start date data.
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000230866A (en) | 1999-02-10 | 2000-08-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Woman clinical thermometer |
JP2009544402A (en) | 2007-01-05 | 2009-12-17 | エスエヌユー アール アンド ディービー ファウンデーション | Equipment for collecting amniotic fluid from the uterus |
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