JP7146624B2 - Basal body temperature information processing device and basal body temperature information processing method - Google Patents
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Description
本発明は、基礎体温データの平均値を算出する基礎体温情報処理装置及び基礎体温情報処理方法に関する。 The present invention relates to a basal body temperature information processing apparatus and a basal body temperature information processing method for calculating an average value of basal body temperature data.
一般に妊娠のしやすさは、女性のホルモンバランスの変化による基礎体温の変化と密接に関連していることがよく知られている。基礎体温を測定する装置としては、被測定者の体表温度を開始時刻から終了時刻までの間に亘って測定し、この時系列の体表温度データ群を用いて被測定者の体温を推定し、該体温の推定値に基づいて被測定者が低温期と高温期とのうち、いずれの状態にあるのか判断する装着式温度測定装置が知られており、例えば、特許文献1に開示されている。 In general, it is well known that fertility is closely related to changes in basal body temperature caused by changes in female hormone balance. As a device for measuring basal body temperature, the body surface temperature of the subject is measured from the start time to the end time, and the subject's body temperature is estimated using this time-series body surface temperature data group. A wearable temperature measuring device is known that determines whether the subject is in a low temperature period or a high temperature period based on the estimated value of the body temperature. ing.
特許文献1に開示された装着式温度測定装置は、月経開始日から数えて第4日目から第11日目までの体温の推定値を平均した平均値を低温期の基準温度とし、該低温期の基準温度よりも高い温度として、低温期から高温期への上昇を捉えることが可能な所定の温度差を該低温期の基準温度に加えた温度を高温期の基準温度とし、体温記憶手段に記憶した体温の推定値と高温期の基準温度とを比較し、月経開始日以降で体温の推定値が高温期の基準温度よりも低いときには、被測定者は低温期にあるものと判断し、体温の推定値が高温期の基準温度よりも上昇したときには、被測定者は低温期から高温期に移行したものと判断するものである。
In the wearable temperature measuring device disclosed in
このように、測定された基礎体温の平均値を用いることで、低温期と高温期とを認識することができる。 Thus, by using the average value of the measured basal body temperature, it is possible to recognize the low temperature period and the high temperature period.
一般的に、飲酒や服薬は、体温の変化に影響を与える場合が多い。そのため、上述したように基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合、低温期や高温期を判断するための基準温度となる平均値が、被測定者の通常時の体温によるものではなくなってしまい、低温期と高温期との判別が困難となってしまうという問題点がある。 In general, drinking alcohol and taking medicine often affect changes in body temperature. Therefore, as described above, if an event that affects body temperature changes, such as taking medication or drinking alcohol, occurs during the measurement period of basal body temperature, the average value used as the reference temperature for judging the low temperature period and the high temperature period There is a problem that it is not due to the normal body temperature of the measurer, and it becomes difficult to distinguish between the low temperature period and the high temperature period.
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、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができる基礎体温情報処理装置及び基礎体温情報処理方法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 conventional techniques as described above. Another object of the present invention is to provide a basal body temperature information processing apparatus and a basal body temperature information processing method capable of calculating the average value of the body temperature of a person to be measured in a normal state in a low temperature period and a high temperature period.
上記目的を達成するために本発明は、
生理周期における低温期または高温期の基礎体温データの平均値を算出する基礎体温情報処理装置であって、
前記低温期または前記高温期における複数日の基礎体温データを取得するデータ取得手段と、
前記取得した複数日の基礎体温データのうち当該日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データを検出する異常データ検出手段と、
前記異常データ検出手段にて異常データが検出された場合に、当該異常データの測定日にイベントが発生したかどうかを問い合わせる問い合わせ手段と、
前記問い合わせ手段における問い合わせに対してイベントが発生した旨が指定された場合、当該異常データを除外して前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出し、また、前記問い合わせ手段における問い合わせに対してイベントが発生した旨が指定されなかった場合、当該異常データを除外せずに前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出する平均値算出手段とを有する。
In order to achieve the above object, the present invention
A basal body temperature information processing device that calculates an average value of basal body temperature data in a low temperature period or a high temperature period in a menstrual cycle,
Data acquisition means for acquiring basal body temperature data for multiple days in the low temperature period or the high temperature period;
Abnormal data detection means for detecting abnormal data having a predetermined bias with respect to the basal body temperature data up to the previous day among the obtained basal body temperature data for the plurality of days;
inquiry means for inquiring whether an event has occurred on the measurement date of the abnormal data when the abnormal data is detected by the abnormal data detection means;
When the fact that an event has occurred is specified in response to the inquiry by the inquiry means , the average value of the basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period is calculated by excluding the abnormal data , and in the inquiry means average value calculation means for calculating an average value of the basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period without excluding the abnormal data when the fact that an event has occurred is not specified in response to the inquiry .
上記のように構成された本発明においては、データ取得手段にて低温期または高温期における複数日の基礎体温データが取得された後、異常データ検出手段において、取得された複数日の基礎体温データのうちその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データが検出された場合、問い合わせ手段において、その異常データの除外が問い合わされる。そして、異常データの除外が指定された場合、平均値算出手段において、その異常データが除外されて低温期または高温期の基礎体温データの平均値が算出される。 In the present invention configured as described above, after the data acquisition means acquires the basal body temperature data for a plurality of days in the low temperature period or the high temperature period, the abnormal data detection means detects the acquired basal body temperature data for the plurality of days. When abnormal data having a predetermined deviation from the basal body temperature data up to the day before is detected, the inquiry means inquires whether to exclude the abnormal data. When the exclusion of abnormal data is specified, the average value calculation means calculates the average value of the basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period while excluding the abnormal data.
このように、複数日の基礎体温データの中に、服薬や飲酒といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生することによってその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備するようになったと疑われる異常データが検出された場合に、その異常データが、そのようなイベントによるものであって除外すべきものであるかどうかが問い合わされ、除外が指定された場合に、平均値算出手段にてその異常データが除外されて低温期や高温期の基礎体温データの平均値が算出されるので、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができるようになる。 In this way, when an event that affects body temperature, such as taking medication or drinking alcohol, occurs in the basal body temperature data for multiple days, the basal body temperature data up to the previous day has a predetermined bias. is detected, it is queried whether the abnormal data is due to such an event and should be excluded; Since the average value of the basal body temperature data in the low and high periods is calculated by excluding the abnormal data, if an event that affects the body temperature such as taking medicine or drinking alcohol occurs during the measurement period of the basal body temperature , it is also possible to calculate the average body temperature of the person to be measured in the normal state during the low temperature period and the high temperature period.
また、データ取得手段において、連続する2つの生理開始日をそれぞれ示す2つの生理開始日データが取得された場合、日数推定手段において、2つの生理開始日間内に取得された基礎体温データに基づいて、2つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とが推定されれば、次の生理周期において、取得された基礎体温データと、推定された低温期及び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。 Further, when the data acquisition means acquires two pieces of menstruation start date data respectively indicating two successive menstruation start dates, the number of days estimating means calculates based on the basal body temperature data acquired within the two menstruation start dates. , If the number of days of the low temperature period and the number of days of the high temperature period in the two menstruation start days are estimated, in the next menstrual cycle, the obtained basal body temperature data and the estimated number of days of the low temperature period and the high temperature period are used. It is possible to estimate the next menstruation date and ovulation date.
また、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合、日数推定手段において、検出された異常データが高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日が低温期の日数に加算され、また、検出された異常データが低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日が高温期の日数に加算されれば、低温期から高温期に移行するタイミングの不安定期にて基礎体温データが測定された場合でも、低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や排卵日を推定することができる。 Further, when abnormal data is detected at the timing of transition from the low temperature period to the high temperature period, the number of days estimating means detects that the detected abnormal data is higher than the average value of the basal body temperature data in the high temperature period. If it is close to the average value, the day on which the abnormal data was detected is added to the number of days in the low temperature period, and the detected abnormal data is the average of the basal body temperature data in the high temperature period than the average value of the basal body temperature data in the low temperature period. If the value is close to the value, if the day when the abnormal data was detected is added to the number of days of the high temperature period, even if the basal body temperature data is measured during the unstable period when the low temperature period changes to the high temperature period, the low temperature period The next menstruation day and the ovulation day can be estimated from the number of days of the period and the number of days of the high temperature period.
本発明によれば、複数日の基礎体温データの中に、服薬や飲酒といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生することによってその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備するようになったと疑われる異常データが検出された場合に、その異常データが、そのようなイベントによるものであって除外すべきものであるかどうかが問い合わされ、除外が指定された場合に、平均値算出手段にてその異常データが除外されて低温期や高温期の基礎体温データの平均値が算出されるため、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができる。 According to the present invention, when an event that affects body temperature changes, such as taking medicine or drinking alcohol, occurs in basal body temperature data for multiple days, the basal body temperature data up to the previous day is provided with a predetermined bias. When anomalous data is detected that is suspected to have resulted in a Since the average value of the basal body temperature data in the low temperature period and the high temperature period is calculated by excluding the abnormal data by means, an event that affects the change in body temperature such as taking medicine or drinking alcohol occurs during the measurement period of basal body temperature In this case, it is also possible to calculate the average body temperature of the person to be measured in the normal state during the low temperature period and the high temperature period.
また、データ取得手段が、連続する2つの生理開始日をそれぞれ示す2つの生理開始日データを取得した場合、2つの生理開始日間内に取得された基礎体温データに基づいて、2つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とを推定する日数推定手段を有するものにおいては、次の生理周期において、取得された基礎体温データと、推定された低温期及び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。 Further, when the data acquisition means acquires two menstruation start date data respectively indicating two consecutive menstruation start dates, the two menstruation start dates are obtained based on the basal body temperature data acquired within the two menstruation start dates. In those having a number of days estimating means for estimating the number of days in the low temperature period and the number of days in the high temperature period in the next menstrual cycle, the obtained basal body temperature data and the estimated number of days in the low temperature period and high temperature period are used It is possible to estimate the next menstruation date and ovulation date.
また、日数推定手段が、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合、検出された異常データが高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日を低温期の日数に加算し、検出された異常データが低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日を高温期の日数に加算するものにおいては、低温期から高温期に移行するタイミングの不安定期にて基礎体温データが測定された場合でも、低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や排卵日を推定することができる。 Further, when the number of days estimating means detects abnormal data at the timing of transition from the low temperature period to the high temperature period, the detected abnormal data is higher than the average value of the basal body temperature data in the high temperature period. If it is close to the average value, the day on which the abnormal data was detected is added to the number of days in the low temperature period, and the detected abnormal data is closer to the average value of the basal body temperature data in the high temperature period than the average value of the basal body temperature data in the low temperature period. If it is close, the day on which the abnormal data was detected is added to the number of days in the high temperature period. The next menstruation day and ovulation day can be estimated from the number of days and the number of days of the high temperature period.
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。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
図1は、本発明の基礎体温情報処理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 a basal body temperature information processing device of the present invention. FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the
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と、管理サーバ50とを有して構成されている。
As shown in FIG. 1, this embodiment comprises a body
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。
A body
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にて測定された基礎体温データとなる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 BLE
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。
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 such as a smartphone that can be connected to the communication network 40, 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、本発明の基礎体温情報処理装置となるものである。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 serves as the basal body temperature information processing device of the present invention. 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 time timer 52 is a timer that measures the date and time.
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
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、データ除外部31と、異常データ検出部32と、イベント問い合わせ部33と、平均値算出部34と、日数推定部35とを有している。
As shown in FIG. 2, the
データ除外部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及び外部温度データのうち、所定の条件を満たさないデータを除外するとともに、イベント問い合わせ部33からの問い合わせに対してイベント発生が指定された異常データを除外する。
The
異常データ検出部32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のうち、その体温データの測定日前の体温データに対して所定の偏りを具備すると判断される異常データを検出する。
The abnormal
イベント問い合わせ部33は、異常データ検出部33にて異常データが検出された場合に、その異常データの測定日に飲酒や服薬等のイベントが発生したかどうかを利用者端末20を介して問い合わせる。
When the abnormal
平均値算出部34は、データ除外部31にて異常データが除外された体温データを用いて、低温期や高温期の基礎体温データの平均値を算出する。なお、平均値算出部34は、データ除外部31のうち、イベント問い合わせ部33からの問い合わせに対してイベント発生が指定された異常データを除外する機能も持たせることも考えられる。すなわち、データ除外部31のうち、イベント問い合わせ部33からの問い合わせに対してイベント発生が指定された異常データを除外する機能と、平均値算出部34とから、本発明における平均値算出手段が構成されている。
The average
日数推定部35は、データ取得部53にて連続する2つの生理開始日をそれぞれ示す2つの生理開始日データが取得された場合に、その2つの生理開始日間にて測定されてデータ取得部53にて取得された体温データに基づいて、2つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とを推定する。
When 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。 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の装着方法及び管理サーバ50における基礎体温データの取得方法について説明する。
First, a method of mounting the body
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
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 user of the service wears a body
このように下着1に装着され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に記憶された条件に応じた時刻になると、処理部17の処理によって、メモリ15に記憶された条件に基づく間隔で体温センサ11及び外部温度センサ12を用いた測定が行われる。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に記憶されていく。
In the body
そして、日時タイマ13にて計測される日時がメモリ15に記憶された条件に応じた時刻になると、処理部17の処理によって、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し、体温測定デバイス10がスリープ状態となる。
Then, when the date and time measured by the date and
メモリ15に記憶された体温データ及び外部温度データは、定期的にBLE通信部16を介して利用者端末20に送信される。なお、体温測定デバイス10がスリープ状態となった後、日時タイマ13にて計測される日時がメモリ15に記憶された条件に応じた時刻に、体温測定デバイス10と利用者端末20との間にて、BLE規格に従って近距離無線通信が行われ、メモリ15に記憶された体温データ及び外部温度データがBLE通信部16を介して利用者端末20に送信される構成としてもよい。
The body temperature data and external temperature data stored in 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 external temperature data transmitted from the body
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2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, the user wears the body
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にて受信されることになる。
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
次に、図1に示した体温測定デバイス10にて測定されたデータを用いた基礎体温データの平均値の算出処理について説明する。
Next, a process of calculating an average value of basal body temperature data using data measured by the body
図4は、体温測定デバイス10にて測定されたデータを用いた基礎体温データの平均値の算出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 a process of calculating an average value of basal body temperature data using data measured by the body
通信ネットワーク40を介して利用者端末20から送信されてきた体温データ及び外部温度データは、管理サーバ50のネット通信部51を介して受信され、データ取得部53にて取得される(ステップ1)。
Body temperature data and external temperature data transmitted from the user terminal 20 via the communication network 40 are received via the
するとまず、演算部30のデータ除外部31において、データ取得部53にて取得された体温データと外部温度データとの組について、体温データによる皮膚温度が例えば34℃以上であるかどうかや、体温データによる皮膚温度と外部温度データによる外部温度との差が、例えば0.1℃以上であるかどうかが判断されることで、利用者が体温測定デバイス10を装着しているかどうかが判断される(ステップ2)。これは、利用者が就寝時に体温測定デバイス10を下着に装着した場合、体温センサ11が人体の皮膚に接し、それにより、体温センサ11にて測定された皮膚温度が上昇することによるためである。すなわち、体温データによる皮膚温度が例えば34℃未満であったり、体温データによる皮膚温度と外部温度データによる外部温度との差が0.1℃未満であったりする場合は、利用者が体温測定デバイス10を下着に装着していないものと考えられ、その場合の体温データは利用できないと判断される。なお、この判断においては、上述した皮膚温度のみを用いたものと、皮膚温度と外部温度とを用いたものとのいずれかを利用してもよいし、両方を利用してもよい。
Then, first, in the
これにより、外部温度センサ12による測定が衣類の影響を受けない外部温度データを体温特定の演算対象とし、体温データによる体温の特定要素となり得ない不要な温度データが精度良く対象外となって簡易な演算処理で体温特定の精度を向上させることができる。
As a result, the external temperature data measured by the
体温データによる皮膚温度が例えば34℃以上であったり、体温データによる皮膚温度と外部温度データによる外部温度との差が0.1℃以上であったりする組については、後述するように温度の補正が行われた後に基礎体温データの平均値が算出されることになるが、体温測定デバイス10が皮膚から離れた場合や、外部に熱源がある場合、発汗等で気化熱が生じた場合は、その際の体温データを用いて正確な基礎体温データの平均値を算出することができないと判断される。そのため、皮膚温度が34℃未満のデータを削除したり、体温データによる皮膚温度が外部温度データによる外部温度よりも高い場合のデータを削除したりし(ステップ3)、それにより、基礎体温データの平均値を精度よく算出することができるようになる。 For a set in which the skin temperature based on the body temperature data is, for example, 34° C. or higher, or the difference between the skin temperature based on the body temperature data and the external temperature based on the external temperature data is 0.1° C. or higher, the temperature is corrected as described later. is performed, the average value of the basal body temperature data is calculated. It is judged that the average value of the accurate basal body temperature data cannot be calculated using the body temperature data at that time. Therefore, data with a skin temperature of less than 34° C. is deleted, and data with a higher skin temperature than the external temperature data is deleted (step 3). It becomes possible to calculate the average value with high accuracy.
また、皮膚温度は外部温度の影響を受けやすいため、皮膚温度と外部温度とを用いて、フーリエの法則等によって深部体温を算出することで、体温データを補正する(ステップ4)。 In addition, since the skin temperature is easily affected by the external temperature, the body temperature data is corrected by calculating the core body temperature by Fourier's law or the like using the skin temperature and the external temperature (step 4).
その後、補正された体温データについて代表温度が算出され(ステップ5)、異常データ検出部32において、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して0.15℃以上の差があるかどうかが判断され、それにより、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して0.15℃以上の差がある異常データが検出される(ステップ6)。これは、低温期と高温期との温度差には、一般に0.25~0.5℃と個人差があり、例えば、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して0.3℃以上の差があると、低温期から高温期、または高温期から低温期に移行したと判断され、低温期や高温期における異常データを検出することができなくなってしまうためである。なお、この値は、利用者の過去の低温期と高温期の測定データに基づいて最適な値を選択することができる。
After that, a representative temperature is calculated for the corrected body temperature data (step 5), and in the abnormal
図5は、一般的な生理周期における体温の変化を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing changes in body temperature during a typical menstrual cycle.
生理周期は図5に示すように、低温期と高温期とからなり、生理開始日から低温期が始まり、その後、一般的には、13~22日程度経過後に高温期に移行し、高温期に移行してから12~16日程度経過後に次の生理開始日となって低温期に再度移行することになる。その際、低温期と高温期とのそれぞれにおける体温は、図5(a)中○点にて示すように、本来ほぼ一定のものとなっている。 As shown in FIG. 5, the menstrual cycle consists of a low temperature period and a high temperature period. The low temperature period begins on the day of the start of menstruation, and then, generally, after about 13 to 22 days, the high temperature period shifts to the high temperature period. Approximately 12 to 16 days after the transition to the low temperature period, the next menstrual period will start and the period will shift again to the low temperature period. At that time, the body temperature in each of the low temperature period and the high temperature period is essentially constant, as indicated by the circles in FIG. 5(a).
そのため、図5(b)中×点にて示すように、体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して0.15℃以上の差がある場合は、飲酒や服薬等の何らかの要因によって体温が上昇したものと考えられる。飲酒や服薬等の何らかの要因によって上昇した体温データを基礎体温データの平均値の算出に用いた場合、基礎体温データの平均値が、利用者となる被測定者の通常状態の体温の平均値とは異なるものとなり、その後に低温期の日数や高温期の日数、あるいは次回の生理日や排卵日を正確に推定することができなくなってしまう。 Therefore, if there is a difference of 0.15°C or more from the average value of the representative temperature up to the day before the measurement of the body temperature data, as indicated by the x in FIG. It is thought that the body temperature increased due to When body temperature data that has risen due to some factors such as drinking alcohol or taking medication is used to calculate the average value of basal body temperature data, the average value of basal body temperature data is the average value of the body temperature of the person being measured who is the user. will be different, and it will not be possible to accurately estimate the number of days in the cold period, the number of days in the hot period, or the date of the next menstrual period or ovulation.
そこで、異常データ検出部32にてその体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して0.15℃以上の差がある異常データが検出された場合は、イベント問い合わせ部33において、その異常データの測定日に、飲酒や服薬等の何らかのイベントが発生したかどうかの問い合わせが行われる(ステップ7)。
Therefore, if the abnormal
イベント問い合わせ部33によるイベントの発生の問い合わせは、管理サーバ50から通信ネットワーク40を介して利用者端末20に送信され、利用者端末20の表示部27に表示されることになる。利用者端末20の表示部27においては、異常データの測定日が表示されるとともに、その日に発生したイベントを選択可能に入力するための情報が表示されることになる。
An inquiry about the occurrence of an event by the
この際、上述したようにして体温測定デバイス10にて測定された一日分の体温データが利用者端末20を介して送信されて管理サーバ50にて受信されたタイミングにおいてイベントの発生の問い合わせが行われることで、体温の被測定者は、飲酒や服薬等のイベントがあった場合に、イベントがあったことを思い出せなくなってしまうことがなくなる。
At this time, at the timing when the body temperature data for one day measured by the body
利用者端末20の表示部27に表示された問い合わせに対して、何ら入力がされなかった場合は(ステップ8)、管理サーバ50の演算部30において、ステップ6にて異常データと判断された体温データが演算部30における演算に採用され(ステップ9)、平均値算出部34において、その体温データを含むそれまでの低温期または高温期における基礎体温データの平均値が算出される(ステップ10)。なお、イベント発生の旨の入力がされなかった異常データが2日以上続いた場合、その異常データが測定されたタイミングが低温期であって異常データが高ければ、その異常データはイベント発生によって異常値となったものではなく高温期に移行したことによるものと判断され、その異常データが測定されたタイミングが高温期であって異常データが低ければ、その異常データはイベント発生によって異常値となったものではなく低温期に移行したことによるものと判断されることになる。それにより、低温期と高温期とを判別することができ、低温期と高温期とのそれぞれにおける基礎体温データの平均値を算出することができる。また、データ取得部53にて順次取得された複数日の体温データが、低温期と高温期とに跨っている場合でも、判断対象となる体温データと、その体温データが測定された前日に測定された体温データとの差が、例えば0.25℃以上でなければ、低温期と高温期のうちそれまでの期間と同じものと判断され、イベント発生の旨の入力がされなかった異常データが2日以上続いた場合、低温期から高温期、または高温期から低温期に移行したものと判断されることになる。
If no input is made in response to the inquiry displayed on the
一方、利用者端末20の表示部27に表示された問い合わせに対して、飲酒や服薬等のイベントが発生した旨が入力された場合は、管理サーバ50の演算部30において、ステップ10における基礎体温データの平均値の算出等の演算から異常データが除外される(ステップ11)。すなわち、管理サーバ50のイベント問い合わせ部33においては、異常データ検出部32にて検出された異常データの除外が問い合わされ、その後、イベントの発生の旨の入力によって異常データの除外が指定されることになる。
On the other hand, in response to the inquiry displayed on the
このように飲酒や服薬等のイベントが発生した旨が入力された場合に、その後の体温データを用いた基礎体温の平均値の算出等の演算からその異常データが除外されることで、図5(c)に示すように、低温期や高温期において、他の体温データに対して0.15℃以上異なるデータが除外されることになる。 In this way, when an event such as drinking or taking medicine is input, the abnormal data is excluded from subsequent calculations such as calculation of the average value of basal body temperature using the body temperature data. As shown in (c), data different from other body temperature data by 0.15° C. or more are excluded in the low temperature period and the high temperature period.
また、ステップ6において、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して0.15℃以上の差がないと判断された場合は、その体温データは異常データではないため、管理サーバ50の演算部30において、その後の体温データを用いた基礎体温の平均値の算出等の演算に採用されることになる。
Further, if it is determined in step 6 that there is no difference of 0.15° C. or more from the average value of the representative temperatures up to the measurement date of the body temperature data, the body temperature data is not abnormal data, so the management server The
このように、複数日の基礎体温データの中に、服薬や飲酒といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生することによってその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備するようになったと疑われる異常データが検出された場合に、その異常データが、そのようなイベントによるものであって除外すべきものであるかどうかが問い合わされ、除外が指定された場合に、平均値算出部34にてその異常データが除外されて低温期や高温期の基礎体温データの平均値が算出されるので、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができるようになる。 In this way, when an event that affects body temperature, such as taking medication or drinking alcohol, occurs in the basal body temperature data for multiple days, the basal body temperature data up to the previous day has a predetermined bias. When abnormal data suspected to have been detected as The average value of the basal body temperature data in the low and high periods is calculated by excluding the abnormal data, so if an event that affects the body temperature such as taking medicine or drinking alcohol occurs during the measurement period of the basal body temperature Even in this case, it becomes possible to calculate the average body temperature of the person to be measured in the normal state during the low temperature period and the high temperature period.
このようにして算出された低温期及び高温期のそれぞれについての基礎体温データの平均値は、次回以降の生理周期における低温期と高温期の判別処理に用いることができる。例えば、体温測定デバイス10にて測定されて管理サーバ50にて取得された体温データが、算出された平均値に対して0.25℃以上の差が生じているかどうかを判断することで、その体温データの測定日が低温期と高温期のいずれに属するものであるかを判断することができるようになる。
The average value of the basal body temperature data for each of the low temperature period and the high temperature period calculated in this manner can be used for the process of distinguishing between the low temperature period and the high temperature period in the next and subsequent menstrual cycles. For example, by determining whether the body temperature data measured by the body
なお、上述した処理においては、異常データであるかどうかの判断の対象となる体温データについて、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して0.15℃以上の差があるかどうかが判断されることで異常データが検出されているが、データ取得部53にて取得された複数日の体温データのうち、判断の対象となる体温データの測定日前までの体温データに対して所定の偏りを具備するものを異常データとして検出するものであれば、その他に、異常データが測定されたタイミングが低温期である場合に、低温期に測定された体温データの最大値や最小値、あるいはその測定日までの低温期における体温データの平均値と、判断の対象となる体温データとの差が所定温度以上であるかどうかを判断することで異常データを検出することや、異常データが測定されたタイミングが高温期である場合に、高温期に測定された体温データの最大値や最小値、あるいはその測定日までの高温期における体温データの平均値と、判断の対象となる体温データとの差が所定温度以上であるかどうかを判断することで異常データを検出すること等が考えられる。 In the above-described process, whether the body temperature data to be determined as abnormal data has a difference of 0.15° C. or more from the average representative temperature up to the measurement date of the body temperature data. Abnormal data is detected by judging whether or not. If data with a predetermined bias is detected as abnormal data, the maximum and minimum values of the body temperature data measured during the low temperature period when the abnormal data is measured during the low temperature period. Alternatively, detecting abnormal data by determining whether the difference between the average value of body temperature data in the low temperature period up to the measurement date and the body temperature data to be determined is equal to or greater than a predetermined temperature, or detecting abnormal data is measured during the high temperature period, the maximum and minimum values of the body temperature data measured during the high temperature period, or the average value of the body temperature data during the high temperature period up to the measurement date, and the body temperature to be judged Abnormal data may be detected by determining whether the difference from the data is equal to or higher than a predetermined temperature.
次に、上述した一連の処理によって算出された基礎体温データの平均値を用いた低温期及び高温期の日数の推定処理について説明する。 Next, the process of estimating the number of days in the low temperature period and the high temperature period using the average value of the basal body temperature data calculated by the series of processes described above will be described.
図6は、管理サーバ50における低温期及び高温期の日数の推定処理を説明するためのフローチャートである。 FIG. 6 is a flowchart for explaining a process of estimating the number of days in the low temperature period and the high temperature period in the management server 50. As shown in FIG.
利用者端末20の操作部23を介して連続する2つの生理開始日が入力され、入力された2つの生理開始日をそれぞれ示す2つの生理開始日データが、通信ネットワーク40を介して管理サーバ50に送信されると、管理サーバ50のデータ取得部53において、2つの生理開始日データが取得されることになる(ステップ21)。
Two consecutive menstruation start dates are input via the
また、データ取得部53にて2つの生理開始日データが取得されると、日数推定部35において、2つの生理開始日間の体温データが取得されているかどうかが判断される(ステップ22)。これは、データベース54を参照し、2つの生理開始日間の体温データが登録されているかどうかを確認することで、判断することができる。その際、2つの生理開始日間においても、体温測定デバイス10の人体への装着し忘れ等によって体温データが取得されていない場合も考えられるが、データベース54には、体温データがその測定日と対応づけて登録されているため、その測定日を参照することで、2つの生理開始日間の体温データが取得されているかどうかを判断することができる。
When the
データ取得部53にて2つの生理開始日間の体温データが取得されている場合は、日数推定部35において、取得された体温データに基づいて、2つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とが推定される(ステップ23)。これは、上述した平均値算出処理において、取得された体温データが低温期におけるものであるか高温期におけるものであるかが判別されているため、2つの生理開始日間においてこれらの体温データが測定された日数をカウントすることによって行うことになる。その際、体温測定デバイス10の人体への装着し忘れ等によって体温データが取得されていない場合は、その前後の日に測定された体温データから低温期か高温期かを判別し、体温データが取得されていない日も日数に含めて低温期や高温期の日数が推定されることになる。
When the
このように、低温期の日数と高温期の日数とが推定されることにより、次の生理周期において、取得された基礎体温データと、推定された低温期及び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。 Thus, by estimating the number of days in the low temperature period and the number of days in the high temperature period, in the next menstrual cycle, using the acquired basal body temperature data and the estimated number of days in the low temperature period and the high temperature period, You can estimate the next menstruation date and ovulation date.
推定された次回の生理日や排卵日は、データ提供部55から通信ネットワーク40を介して利用者端末20に送信され、利用者端末20の表示部27に表示されることになる。
The estimated next menstruation date and ovulation date are transmitted from the
次に、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合における処理について説明する。 Next, the processing when abnormal data is detected at the timing of transition from the low temperature period to the high temperature period will be described.
図7は、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが発生した例を示す図である。図8は、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合の処理を説明するためのフローチャートである。 FIG. 7 is a diagram showing an example in which abnormal data occurs at the timing of transition from the low temperature period to the high temperature period. FIG. 8 is a flowchart for explaining the processing when abnormal data is detected at the timing of transition from the low temperature period to the high temperature period.
図7(a)に示すように、図7中△点において低温期の平均値や高温期の平均値に対して0.15℃以上差がある異常データが発生した場合、上述した一連の処理によって推定された、利用者端末20の操作部23を介して入力された、連続する2つの生理開始日間の生理周期における低温期日数と高温期日数とを加算しても、2つの生理開始日間の日数とは異なる場合が生じる。
As shown in FIG. 7( a ), when abnormal data with a difference of 0.15° C. or more from the average value in the low temperature period or the average value in the high temperature period occurs at the point Δ in FIG. 7, the above-described series of processing Even if the number of days of the low temperature period and the number of days of the high temperature period in the menstrual cycle of two consecutive menstruation start days input via the
そこで、日数推定部35においてまず、利用者端末20の操作部23を介して入力された、連続する2つの生理開始日間の生理周期における低温期日数と高温期日数とを加算した日数が、2つの生理開始日間の日数よりも少ないかどうかが判断される(ステップ31)。
Therefore, in the number of
連続する2つの生理開始日間の生理周期における低温期日数と高温期日数とを加算した日数が、2つの生理開始日間の日数よりも少ない場合は、低温期と高温期との端境期において図4のステップ11にて異常データが除外されているかどうかが判断され(ステップ32)、低温期と高温期との端境期において異常データが除外されていない場合は、日数推定部35において、図4のステップ6にて検出された異常データが、低温期及び高温期のそれぞれにおける基礎体温データの平均値と比較される(ステップ33)。
If the number of days obtained by adding the number of days of the low temperature period and the number of days of the high temperature period in the menstrual cycle of the two consecutive menstruation start days is less than the number of days of the two menstruation start days, the transition period between the low temperature period and the high temperature period is shown in FIG. In
そして、図4のステップ6にて検出された異常データが、高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近い場合は(ステップ34)、図7(b)に示すように、その異常データが測定されて検出された日が低温期の日数に加算される(ステップ35)。 Then, if the abnormal data detected in step 6 of FIG. 4 is closer to the average value of the basal body temperature data in the low temperature period than the average value of the basal body temperature data in the high temperature period (step 34), FIG. , the day on which the abnormal data was measured and detected is added to the number of days of the low temperature period (step 35).
一方、図4のステップ6にて検出された異常データが、低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近い場合は(ステップ34)、その異常データが測定されて検出された日が高温期の日数に加算される(ステップ36)。 On the other hand, if the abnormal data detected in step 6 of FIG. 4 is closer to the average value of the basal body temperature data in the high temperature period than the average value of the basal body temperature data in the low temperature period (step 34), the abnormal data is measured. The number of days of high temperature is added to the number of days of the high temperature period (step 36).
また、低温期と高温期との端境期において異常データが除外されている場合は、除外された異常データによる日を低温期や高温期の日数に加算しない(ステップ37)。 If abnormal data is excluded in the transitional period between the low temperature period and the high temperature period, the days of the excluded abnormal data are not added to the days of the low temperature period and the high temperature period (step 37).
このように、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合であって、その異常データが飲酒や服薬等の要因によるものではない場合、検出された異常データが高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近ければ、その異常データが検出された日が低温期の日数に加算され、検出された異常データが低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近ければ、その異常データが検出された日が高温期の日数に加算されることにより、低温期から高温期に移行するタイミングの不安定期にて基礎体温データが測定された場合でも、低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や排卵日を推定することができる。なお、ステップ37において、除外された異常データによる日を低温期や高温期の日数に加算しない場合は、それまでの周期にて算出された低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や排卵日を推定すればよい。 In this way, when abnormal data is detected at the timing of transition from the low temperature period to the high temperature period, and the abnormal data is not due to factors such as drinking alcohol or taking medication, the detected abnormal data is If the average value of the basal body temperature data in the low temperature period is closer to the average value of the basal body temperature data in the low temperature period, the day on which the abnormal data was detected is added to the number of days in the low temperature period. If the average value of the basal body temperature data in the high temperature period is closer than the average value of the data, the day when the abnormal data was detected is added to the number of days in the high temperature period, so there is concern about the timing of the transition from the low temperature period to the high temperature period. Even if the basal body temperature data is measured regularly, the next menstruation day and ovulation day can be estimated from the number of days of low temperature period and number of days of high temperature period. In addition, in step 37, if the day due to the excluded abnormal data is not added to the number of days of the low temperature period and the number of days of the high temperature period, the number of days of the low temperature period and the number of days of the high temperature period calculated in the previous cycle will be You can estimate the day and ovulation day.
(他の実施の形態)
図9は、本発明の基礎体温情報処理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る。
(Other embodiments)
FIG. 9 is a diagram showing another embodiment of the body temperature data management system using the basal body temperature information processing device of the present invention.
本形態は図9に示すように、図1に示したものに対して、本発明の基礎体温情報処理装置が利用者端末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. 9, this embodiment differs from the one shown in FIG.
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。
Unlike the user terminal 20 shown in FIG. 1, the user terminal 120 in this embodiment does not have the
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 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 データ除外部
32 異常データ検出部
33 イベント問い合わせ部
34 平均値算出部
35 日数推定部
50 管理サーバ
54 データベース
55 データ提供部
1 underwear 2
Claims (5)
前記低温期または前記高温期における複数日の基礎体温データを取得するデータ取得手段と、
前記取得した複数日の基礎体温データのうち当該日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データを検出する異常データ検出手段と、
前記異常データ検出手段にて異常データが検出された場合に、当該異常データの測定日にイベントが発生したかどうかを問い合わせる問い合わせ手段と、
前記問い合わせ手段における問い合わせに対してイベントが発生した旨が指定された場合、当該異常データを除外して前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出し、また、前記問い合わせ手段における問い合わせに対してイベントが発生した旨が指定されなかった場合、当該異常データを除外せずに前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出する平均値算出手段とを有する、基礎体温情報処理装置。 A basal body temperature information processing device that calculates an average value of basal body temperature data in a low temperature period or a high temperature period in a menstrual cycle,
Data acquisition means for acquiring basal body temperature data for multiple days in the low temperature period or the high temperature period;
Abnormal data detection means for detecting abnormal data having a predetermined bias with respect to the basal body temperature data up to the previous day among the obtained basal body temperature data for the plurality of days;
inquiry means for inquiring whether an event has occurred on the measurement date of the abnormal data when the abnormal data is detected by the abnormal data detection means;
When the fact that an event has occurred is specified in response to the inquiry by the inquiry means , the average value of the basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period is calculated by excluding the abnormal data , and in the inquiry means average value calculation means for calculating an average value of the basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period without excluding the abnormal data when the fact that an event has occurred is not specified in response to the inquiry. Body temperature information processing device.
前記問い合わせ手段は、前記異常データ検出手段にて異常データが検出された場合に、前記データ取得手段にて一日分の基礎体温データを取得したタイミングにおいて、イベントが発生したかどうかを問い合わせる、基礎体温情報処理装置。 The inquiry means, when the abnormal data detection means detects abnormal data, inquires whether an event has occurred at the timing when the data acquisition means acquires the basal body temperature data for one day. Body temperature information processing device.
前記データ取得手段は、連続する2つの生理開始日をそれぞれ示す2つの生理開始日データを取得し、
前記データ取得手段にて前記2つの生理開始日間内に取得された基礎体温データに基づいて、前記2つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とを推定する日数推定手段を有する、基礎体温情報処理装置。 In the basal body temperature information processing device according to claim 1 or claim 2 ,
The data acquisition means acquires two menstruation start date data respectively indicating two consecutive menstruation start dates,
Based on the basal body temperature data acquired within the two menstruation start days by the data acquisition means, a number of days estimation means for estimating the number of days of the low temperature period and the number of days of the high temperature period in the two menstruation start days, Basal body temperature information processing device.
前記日数推定手段は、前記低温期から前記高温期に移行するタイミングにて前記異常データが検出された場合、前記異常データが前記高温期における基礎体温データの平均値よりも前記低温期における基礎体温データの平均値に近い場合、当該異常データが検出された日を前記低温期の日数に加算し、前記異常データが前記低温期における基礎体温データの平均値よりも前記高温期における基礎体温データの平均値に近い場合、当該異常データが検出された日を前記高温期の日数に加算する、基礎体温情報処理装置。 In the basal body temperature information processing device according to claim 3 ,
The number of days estimating means, when the abnormal data is detected at the timing of transition from the low temperature period to the high temperature period, the abnormal data is higher than the average value of the basal body temperature data in the high temperature period. If it is close to the average value of the data, the day when the abnormal data was detected is added to the number of days in the low temperature period, and the abnormal data is higher than the average value of the basal body temperature data in the low temperature period. A basal body temperature information processing device that adds the day when the abnormal data was detected to the number of days of the high temperature period when the value is close to the average value.
前記低温期または前記高温期における複数日の基礎体温データを取得するデータ取得ステップと、
前記取得した複数日の基礎体温データのうち当該日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データを検出する異常データ検出ステップと、
前記異常データ検出ステップにて異常データが検出された場合に、当該異常データの測定日にイベントが発生したかどうかを問い合わせる問い合わせステップと、
前記問い合わせステップにおける問い合わせに対してイベントが発生した旨が指定された場合、当該異常データを除外して前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出し、また、前記問い合わせステップにおける問い合わせに対してイベントが発生した旨が指定されなかった場合、当該異常データを除外せずに前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出する平均値算出ステップとを有する、基礎体温情報処理方法。 A basal body temperature information processing method for calculating an average value of basal body temperature data in a low temperature period or a high temperature period in a menstrual cycle,
a data acquisition step of acquiring multiple days of basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period;
an abnormal data detection step of detecting abnormal data having a predetermined bias with respect to the basal body temperature data up to the previous day among the obtained basal body temperature data for the plurality of days;
an inquiry step of inquiring whether an event occurred on the measurement date of the abnormal data when abnormal data was detected in the abnormal data detection step;
When the fact that an event has occurred is specified in the inquiry in the inquiry step, the average value of the basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period is calculated by excluding the abnormal data , and in the inquiry step and an average value calculation step of calculating an average value of the basal body temperature data in the low temperature period or the high temperature period without excluding the abnormal data when the event occurrence is not specified in response to the inquiry. Body temperature information processing method.
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