JPH06142065A - 生体情報測定装置 - Google Patents
生体情報測定装置Info
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- JPH06142065A JPH06142065A JP4298697A JP29869792A JPH06142065A JP H06142065 A JPH06142065 A JP H06142065A JP 4298697 A JP4298697 A JP 4298697A JP 29869792 A JP29869792 A JP 29869792A JP H06142065 A JPH06142065 A JP H06142065A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ＩＤカード等を使用しなくても個人識別の可
能な生体情報識別装置を提供する。 【構成】 測定した血圧値、Ｋ音レベル等の生体情報か
ら、その特徴、例えば腕帯圧力に対するＫ音レベル変化
のパターン（Ｋ音パターン）を抽出して、個別にメモリ
に記憶しておき、新たな生体情報を測定する際に、メモ
リに記憶しているＫ音パターンと、新たに得たＫ音パタ
ーンとを比較し、その一致度より、生体情報の個人特定
を行う。
能な生体情報識別装置を提供する。 【構成】 測定した血圧値、Ｋ音レベル等の生体情報か
ら、その特徴、例えば腕帯圧力に対するＫ音レベル変化
のパターン（Ｋ音パターン）を抽出して、個別にメモリ
に記憶しておき、新たな生体情報を測定する際に、メモ
リに記憶しているＫ音パターンと、新たに得たＫ音パタ
ーンとを比較し、その一致度より、生体情報の個人特定
を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、複数人の生体情報を
測定し、かつ記憶する場合、被測定者の個人識別を自動
的に行う生体情報測定装置に関する。
測定し、かつ記憶する場合、被測定者の個人識別を自動
的に行う生体情報測定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】測定した複数の生体情報を測定後に診断
等に使用する生体情報測定装置としては、従来、測定
値のメモリ機能を持ち、複数回の測定結果を並べて印字
する血圧計や、ＩＤを記録したメモリカードを読取部
に挿入し、メモリカードに結果を記録する測定装置等が
ある。
等に使用する生体情報測定装置としては、従来、測定
値のメモリ機能を持ち、複数回の測定結果を並べて印字
する血圧計や、ＩＤを記録したメモリカードを読取部
に挿入し、メモリカードに結果を記録する測定装置等が
ある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記した従来装置のう
ち、の装置は、複数の測定者が使用できないし、の
装置は装置が大型化し、高価になるという問題がある。
上記の装置の欠点を解消するために、個人識別の切り
替えスイッチを設ける方法があるが、これもスイッチの
切り替えを誤ったり、切り替えを忘れるおそれがある。
そして操作が複雑になったり、場合によって個人毎に測
定装置が必要になる。
ち、の装置は、複数の測定者が使用できないし、の
装置は装置が大型化し、高価になるという問題がある。
上記の装置の欠点を解消するために、個人識別の切り
替えスイッチを設ける方法があるが、これもスイッチの
切り替えを誤ったり、切り替えを忘れるおそれがある。
そして操作が複雑になったり、場合によって個人毎に測
定装置が必要になる。
【０００４】この発明は、上記問題点に着目してなされ
たものであって、複数人の生体情報が測定可能であり、
かつＩＤカードを使用しなくても個人識別の可能な生体
情報測定装置を提供することを目的としている。
たものであって、複数人の生体情報が測定可能であり、
かつＩＤカードを使用しなくても個人識別の可能な生体
情報測定装置を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段及び作用】一般に種々の生
体情報には、個人毎に相違する特徴を有する。例えば最
高血圧、最低血圧等の血圧値、コロトコフ音レベル、体
重、心電波形等は、被測定者個々によって相違する。そ
れゆえ予め、個々人の生体情報の特徴を記憶してお
き、、新たに生体情報を測定する際に、記憶している特
徴と、新たな生体情報の特徴を比較すれば、個人識別が
できる。
体情報には、個人毎に相違する特徴を有する。例えば最
高血圧、最低血圧等の血圧値、コロトコフ音レベル、体
重、心電波形等は、被測定者個々によって相違する。そ
れゆえ予め、個々人の生体情報の特徴を記憶してお
き、、新たに生体情報を測定する際に、記憶している特
徴と、新たな生体情報の特徴を比較すれば、個人識別が
できる。
【０００６】この発明の生体情報測定装置は、この原理
を採用し、測定した生体情報それ自体の特徴から被測定
者、つまり個人を特定するものであり、生体情報を検出
する生体情報検出手段と、検出された生体情報の特徴を
抽出する特徴抽出手段と、抽出した特徴を個人毎に記憶
する特徴記憶手段と、新たに検出した生体情報の特徴と
前記特徴記憶手段に記憶されている特徴を比較し、新た
に検出した生体情報の個人を特定する手段とを備えてい
る。
を採用し、測定した生体情報それ自体の特徴から被測定
者、つまり個人を特定するものであり、生体情報を検出
する生体情報検出手段と、検出された生体情報の特徴を
抽出する特徴抽出手段と、抽出した特徴を個人毎に記憶
する特徴記憶手段と、新たに検出した生体情報の特徴と
前記特徴記憶手段に記憶されている特徴を比較し、新た
に検出した生体情報の個人を特定する手段とを備えてい
る。
【０００７】生体情報測定装置として、例えば血圧計を
想定すると、血圧測定に必要なコロトコフ音（Ｋ音）や
脈波等の血管情報から、最高、最低の血圧値、脈拍
数、Ｋ音の強さ、腕帯圧力とＫ音の大きさの関係、
脈波の強さ、腕帯圧力と脈波の強さの関係、不整
脈の有無、などに個人の特徴があらわれる。それゆえ、
これらの特徴を予め測定し、特徴量記憶手段に個人毎に
記憶しておき、新たに測定する際に、ＩＤカードを備え
なくても、新たに検出した特徴量と特徴量記憶手段に記
憶されている特徴とを比較し、一致度の高いものを抽出
して個人を特定する。特徴は、例えば上記、…、の
いくつかを組み合わせて、総合的に一致度の高いものよ
り、個人を特定すれば、より有効である。
想定すると、血圧測定に必要なコロトコフ音（Ｋ音）や
脈波等の血管情報から、最高、最低の血圧値、脈拍
数、Ｋ音の強さ、腕帯圧力とＫ音の大きさの関係、
脈波の強さ、腕帯圧力と脈波の強さの関係、不整
脈の有無、などに個人の特徴があらわれる。それゆえ、
これらの特徴を予め測定し、特徴量記憶手段に個人毎に
記憶しておき、新たに測定する際に、ＩＤカードを備え
なくても、新たに検出した特徴量と特徴量記憶手段に記
憶されている特徴とを比較し、一致度の高いものを抽出
して個人を特定する。特徴は、例えば上記、…、の
いくつかを組み合わせて、総合的に一致度の高いものよ
り、個人を特定すれば、より有効である。
【０００８】
【実施例】以下、実施例により、この発明をさらに詳細
に説明する。ここでは、本発明が電子血圧計に適用され
た場合について説明する。図１は、この発明が実施され
る電子血圧計のブロック図である。この実施例電子血圧
計は、腕帯１と、加圧のためのゴム球２と、手動操作に
よる減圧および急速の排気を行う排気装置３と、空気系
用のエア管４と、圧力センサ５と、増幅器６と、Ａ／Ｄ
変換器７と、Ｋ音検出用のマイクロホン８と、増幅器９
と、Ｋ音成分のみを抽出するフィルタ１０と、Ａ／Ｄ変
換器１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むＣＰＵ（マイクロコ
ンピュータ）１２と、表示器１３と、プリンタ１４と、
電源部１５と、電池１６と、電源スイッチ１７ａと、プ
リントスイッチ１７ｂと、個人登録スイッチ１７ｃと、
個人識別の設定スイッチ１７ｄとを備えている。
に説明する。ここでは、本発明が電子血圧計に適用され
た場合について説明する。図１は、この発明が実施され
る電子血圧計のブロック図である。この実施例電子血圧
計は、腕帯１と、加圧のためのゴム球２と、手動操作に
よる減圧および急速の排気を行う排気装置３と、空気系
用のエア管４と、圧力センサ５と、増幅器６と、Ａ／Ｄ
変換器７と、Ｋ音検出用のマイクロホン８と、増幅器９
と、Ｋ音成分のみを抽出するフィルタ１０と、Ａ／Ｄ変
換器１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むＣＰＵ（マイクロコ
ンピュータ）１２と、表示器１３と、プリンタ１４と、
電源部１５と、電池１６と、電源スイッチ１７ａと、プ
リントスイッチ１７ｂと、個人登録スイッチ１７ｃと、
個人識別の設定スイッチ１７ｄとを備えている。
【０００９】図９は、この実施例電子血圧計の血圧測定
中のシーケンスを示したものであり、腕帯１内の圧力の
変化、つまり増幅器６の出力Ｐ（腕帯圧力）と、マイク
ロホン８の出力を受けたフィルタ１０の出力ｋ（ｋ音レ
ベル）を示している。次に、このシーケンスと図８に示
すフロー図を参照して、実施例電子血圧計の動作を説明
する。電源スイッチ１７ａをＯＮし〔ステップＳＴ（以
下ＳＴと略す）１〕、ゴム球２により加圧を行う（ＳＴ
２）。腕帯１の圧力は、圧力センサ５により電気信号に
変換され、増幅器６、Ａ／Ｄ変換器７を経てＣＰＵ１２
に入力される（図９の〜）。圧力Ｐが適当な値にな
ると、減圧装置３を操作して徐々に減圧を行う（図９の
〜）、つまり、血圧の測定を開始する（ＳＴ３）。
減圧の過程で、マイクロホン８はＫ音を検出し、増幅器
９、フィルタ１０及びＡ／Ｄ変換器１１を経て、ＣＰＵ
１２に入力する。最初にＫ音を検出した時点（図９の
）、つまりＫ音の出現した時点の圧力Ｐｓを最高血圧
（ＳＴ４、ＳＴ６）、最後のＫ音を検出した時点（図９
の）、つまりＫ音の消滅した時点の圧力Ｐｄが最低血
圧値となる（ＳＴ７、ＳＴ８）。もっとも以上の構成及
び動作は従来のＫ音法採用の血圧計と特に変わるところ
はない。
中のシーケンスを示したものであり、腕帯１内の圧力の
変化、つまり増幅器６の出力Ｐ（腕帯圧力）と、マイク
ロホン８の出力を受けたフィルタ１０の出力ｋ（ｋ音レ
ベル）を示している。次に、このシーケンスと図８に示
すフロー図を参照して、実施例電子血圧計の動作を説明
する。電源スイッチ１７ａをＯＮし〔ステップＳＴ（以
下ＳＴと略す）１〕、ゴム球２により加圧を行う（ＳＴ
２）。腕帯１の圧力は、圧力センサ５により電気信号に
変換され、増幅器６、Ａ／Ｄ変換器７を経てＣＰＵ１２
に入力される（図９の〜）。圧力Ｐが適当な値にな
ると、減圧装置３を操作して徐々に減圧を行う（図９の
〜）、つまり、血圧の測定を開始する（ＳＴ３）。
減圧の過程で、マイクロホン８はＫ音を検出し、増幅器
９、フィルタ１０及びＡ／Ｄ変換器１１を経て、ＣＰＵ
１２に入力する。最初にＫ音を検出した時点（図９の
）、つまりＫ音の出現した時点の圧力Ｐｓを最高血圧
（ＳＴ４、ＳＴ６）、最後のＫ音を検出した時点（図９
の）、つまりＫ音の消滅した時点の圧力Ｐｄが最低血
圧値となる（ＳＴ７、ＳＴ８）。もっとも以上の構成及
び動作は従来のＫ音法採用の血圧計と特に変わるところ
はない。
【００１０】この実施例電子血圧計の特徴として、全て
のＫ音のレベルと発生時の圧力を記憶している（ＳＴ
５）。圧力を横軸として並べると、特徴量としてのＫ音
パターン図が得られる（図９参照）。最低血圧値が決ま
ると、脈拍数が計算され（ＳＴ９）、また記憶したＫ音
レベルの特徴、つまりＫ音パターンの特徴を抽出する
（ＳＴ１０）。そして、すでにＣＰＵ１２のメモリに記
憶してあるＫ音パターンと特徴を比較して、個人の特定
を行い（ＳＴ１２）、その決定した血圧値、脈拍数をＩ
Ｄと共にメモリに記憶し、結果を表示する（ＳＴ１
２）。結果が表示されたら、減圧装置３を操作して急速
排気を行う（ＳＴ１３、図９の）。
のＫ音のレベルと発生時の圧力を記憶している（ＳＴ
５）。圧力を横軸として並べると、特徴量としてのＫ音
パターン図が得られる（図９参照）。最低血圧値が決ま
ると、脈拍数が計算され（ＳＴ９）、また記憶したＫ音
レベルの特徴、つまりＫ音パターンの特徴を抽出する
（ＳＴ１０）。そして、すでにＣＰＵ１２のメモリに記
憶してあるＫ音パターンと特徴を比較して、個人の特定
を行い（ＳＴ１２）、その決定した血圧値、脈拍数をＩ
Ｄと共にメモリに記憶し、結果を表示する（ＳＴ１
２）。結果が表示されたら、減圧装置３を操作して急速
排気を行う（ＳＴ１３、図９の）。
【００１１】ここで被測定者の最初の測定データであれ
ば、ＳＴ１０で抽出された特徴量は、個人登録スイッチ
１７ｃを押すと、新しいＩＤが付されて記録される。既
に登録されている被測定者のデータであれば、上記した
ように記憶されたデータと特徴量が比較され、特定され
た被測定者のＩＤが血圧値とともに表示される（図１の
表示器１３の表示例参照）。これらの処理はＣＰＵ１２
で行われる。
ば、ＳＴ１０で抽出された特徴量は、個人登録スイッチ
１７ｃを押すと、新しいＩＤが付されて記録される。既
に登録されている被測定者のデータであれば、上記した
ように記憶されたデータと特徴量が比較され、特定され
た被測定者のＩＤが血圧値とともに表示される（図１の
表示器１３の表示例参照）。これらの処理はＣＰＵ１２
で行われる。
【００１２】個人を特定する特徴量の信頼性が十分でな
い時、誤って特定されたＩＤが表示されることがある。
この場合は、個人識別の補助スイッチ１７ｄを押すと、
ＩＤの表示が歩進するので、正しいＩＤが表示された時
あらためて個人登録スイッチ１７ｃを押す。このデータ
は、表示中のＩＤの登録者のものとして、特徴量の補正
が行われ、記録される。
い時、誤って特定されたＩＤが表示されることがある。
この場合は、個人識別の補助スイッチ１７ｄを押すと、
ＩＤの表示が歩進するので、正しいＩＤが表示された時
あらためて個人登録スイッチ１７ｃを押す。このデータ
は、表示中のＩＤの登録者のものとして、特徴量の補正
が行われ、記録される。
【００１３】個人の測定結果をプリントする場合は、プ
リントスイッチ１７ｂを押すと、表示中のＩＤのデータ
が、まとめてプリントアウトされる。次に、個人識別に
用いられる血圧計のデータの特徴のいくつかについて説
明する。なお、上記実施例では、Ｋ音パターンを用いた
が、これも含めて詳細説明する。図２の（ａ）は、被測
定者Ａが日や時間を変えて複数回測定したときの、最高
血圧値を度数分布であらわしたものである。この例で
は、血圧値は１１０〜１５０ｍｍＨｇにばらつくものの
１３０ｍｍＨｇぐらいに平均があり、平均から離れるに
つれ出現する割合が少なくなる。図２の（ｂ）は、同じ
く被測定者Ｂの最高血圧値の分布である。１４０〜１８
０ｍｍＨｇに分布し、中心が１６０ｍｍＨｇぐらいであ
る。ＡとＢの最高血圧値の分布は重なりはあるものの、
それぞれの特徴がある。
リントスイッチ１７ｂを押すと、表示中のＩＤのデータ
が、まとめてプリントアウトされる。次に、個人識別に
用いられる血圧計のデータの特徴のいくつかについて説
明する。なお、上記実施例では、Ｋ音パターンを用いた
が、これも含めて詳細説明する。図２の（ａ）は、被測
定者Ａが日や時間を変えて複数回測定したときの、最高
血圧値を度数分布であらわしたものである。この例で
は、血圧値は１１０〜１５０ｍｍＨｇにばらつくものの
１３０ｍｍＨｇぐらいに平均があり、平均から離れるに
つれ出現する割合が少なくなる。図２の（ｂ）は、同じ
く被測定者Ｂの最高血圧値の分布である。１４０〜１８
０ｍｍＨｇに分布し、中心が１６０ｍｍＨｇぐらいであ
る。ＡとＢの最高血圧値の分布は重なりはあるものの、
それぞれの特徴がある。
【００１４】また、Ｋ音法による血圧測定では、上述し
たように、血圧の測定過程で腕帯圧力の降下に従って、
Ｋ音が発生する。これをマイクロホンで検出し、その大
きさを、腕帯圧力値を横軸にして並べたものの一例が、
図３の（ａ）と（ｂ）に示すものである。Ｋ音は最高血
圧と最低血圧の間で発生し、その大きさの包絡線は人に
より異なる幾つかのパターンがあることが知られてい
る。これはＫ音パターン図と呼ばれ、例えば図４の
（ｃ）に示すような前山形、後山形、双山形、
四角形、などがある。これも、特徴情報とでき、上記し
た実施例血圧計はこれを利用するものである。血圧計に
おいては、この他、最低血圧値や脈拍数、脈波の強さな
ども特徴とすることができる。
たように、血圧の測定過程で腕帯圧力の降下に従って、
Ｋ音が発生する。これをマイクロホンで検出し、その大
きさを、腕帯圧力値を横軸にして並べたものの一例が、
図３の（ａ）と（ｂ）に示すものである。Ｋ音は最高血
圧と最低血圧の間で発生し、その大きさの包絡線は人に
より異なる幾つかのパターンがあることが知られてい
る。これはＫ音パターン図と呼ばれ、例えば図４の
（ｃ）に示すような前山形、後山形、双山形、
四角形、などがある。これも、特徴情報とでき、上記し
た実施例血圧計はこれを利用するものである。血圧計に
おいては、この他、最低血圧値や脈拍数、脈波の強さな
ども特徴とすることができる。
【００１５】特徴によっては、ファジィ量とすることが
できる。図４は、図２の（ａ）の度数を百分率で示した
ものであり、図５は、図２の（ａ）の最高血圧の分布を
ファジィ関数としたものである。図５では、簡単に包絡
線としているが、正規分布曲線としても良い。次に、個
人の特徴の最初の登録について説明する。測定装置に被
測定者Ａの個人情報が登録されていない時、まず１回目
の測定を行い、個人登録スイッチ１７ｃを押す。この操
作により、測定で得られた特徴量は新たなＩＤが付され
て、新規なメモリエリアに登録される。この場合、Ｋ音
パターン図のような特徴では１回の測定で数値化でき
る。しかし最高血圧値のような特徴は１回のデータでは
数値化することができない。このような場合は仮の数値
を使うことで解消できる。
できる。図４は、図２の（ａ）の度数を百分率で示した
ものであり、図５は、図２の（ａ）の最高血圧の分布を
ファジィ関数としたものである。図５では、簡単に包絡
線としているが、正規分布曲線としても良い。次に、個
人の特徴の最初の登録について説明する。測定装置に被
測定者Ａの個人情報が登録されていない時、まず１回目
の測定を行い、個人登録スイッチ１７ｃを押す。この操
作により、測定で得られた特徴量は新たなＩＤが付され
て、新規なメモリエリアに登録される。この場合、Ｋ音
パターン図のような特徴では１回の測定で数値化でき
る。しかし最高血圧値のような特徴は１回のデータでは
数値化することができない。このような場合は仮の数値
を使うことで解消できる。
【００１６】図６は、一回の測定結果を仮に中心と見
て、通常予想される平均的な分布を数値化したものであ
る。このような場合、被測定者Ａの本当の特性との相関
は十分とはいえない。個人の特定は複数の項目の特徴量
から推定するが、判定論理の各特徴量は重み付けをして
もよい。例えば、３つの特徴量から特定する場合につい
て説明する。図７はＡ、Ｂ、Ｃの三人の被測定者の個人
毎に特徴量が記憶されたメモリエリアを模式的に示した
ものである。この図では、Ａのエリアのみ、ＳＹＳ、Ｐ
ＵＬＳＥ、Ｋ音パターンが記憶された場合を示している
が、Ｂ及びＣのエリアも同様とする。ここで被測定者Ａ
の重みづけは、例えば最高血圧値が１２６〜１３５ｍｍ
Ｈｇの特徴量の数値が０．５、脈拍数６１〜７０の数値
が０．６、Ｋ音パターンは前山形で１の数値が付されて
いる。さて、新たな測定情報を得ると、その特徴量を抽
出し、例えば最高血圧値が１３５ｍｍＨｇならＡの得点
は０．５、脈拍数が６４であれば０．６、Ｋ音パターン
が前山形であれば、１．０となり、この場合、今回の一
致度はＡにつき２．１となる。同様にしてＢ、Ｃの一致
度を算出し、最も高い得点を得た個人を特定する。
て、通常予想される平均的な分布を数値化したものであ
る。このような場合、被測定者Ａの本当の特性との相関
は十分とはいえない。個人の特定は複数の項目の特徴量
から推定するが、判定論理の各特徴量は重み付けをして
もよい。例えば、３つの特徴量から特定する場合につい
て説明する。図７はＡ、Ｂ、Ｃの三人の被測定者の個人
毎に特徴量が記憶されたメモリエリアを模式的に示した
ものである。この図では、Ａのエリアのみ、ＳＹＳ、Ｐ
ＵＬＳＥ、Ｋ音パターンが記憶された場合を示している
が、Ｂ及びＣのエリアも同様とする。ここで被測定者Ａ
の重みづけは、例えば最高血圧値が１２６〜１３５ｍｍ
Ｈｇの特徴量の数値が０．５、脈拍数６１〜７０の数値
が０．６、Ｋ音パターンは前山形で１の数値が付されて
いる。さて、新たな測定情報を得ると、その特徴量を抽
出し、例えば最高血圧値が１３５ｍｍＨｇならＡの得点
は０．５、脈拍数が６４であれば０．６、Ｋ音パターン
が前山形であれば、１．０となり、この場合、今回の一
致度はＡにつき２．１となる。同様にしてＢ、Ｃの一致
度を算出し、最も高い得点を得た個人を特定する。
【００１７】ここで、特徴量の補正について説明する。
同一の被測定者の情報が複数回得られたとき、例えば度
数分布表のサンプル数を増やしていくことで確かさを上
げることができる。また上記したように相関が不十分な
場合、次に得られた測定結果から前回と同様、仮の数値
を想定し、前回と今回の仮の数値から、より正確な仮の
数値を求めてもよい（例えば乗算のルート）。Ｋ音パタ
ーンのような場合、同一パターンの出現頻度から個人を
特定する論理に重みづけをしてもよい。
同一の被測定者の情報が複数回得られたとき、例えば度
数分布表のサンプル数を増やしていくことで確かさを上
げることができる。また上記したように相関が不十分な
場合、次に得られた測定結果から前回と同様、仮の数値
を想定し、前回と今回の仮の数値から、より正確な仮の
数値を求めてもよい（例えば乗算のルート）。Ｋ音パタ
ーンのような場合、同一パターンの出現頻度から個人を
特定する論理に重みづけをしてもよい。
【００１８】なお、上記実施例において、測定により個
人ＩＤが特定され、ＣＰＵ１２のメモリにＩＤ毎に測定
情報が記憶されると、表示器１３にその測定情報がＩＤ
とともに表示されるが、必要に応じ、つまり、プリント
スイッチ１０ｂを押すことにより、プリンタ１４で、そ
のＩＤに係る情報がプリントアウトされる。また、上記
実施例では、電子血圧計を例にあげたが、心電計での心
電波形、体重計における体重等も、それぞれ個人特定の
特徴として使用することができる。これら電子血圧計、
心電計、体重計等で、それぞれ測定した生体情報により
個人ＩＤが得られ、このＩＤとともに、図１０に示すよ
うに、血圧値、脈拍、心電図、体重等を生体情報として
無線でデータ受信装置に送信してもよい。なお、この場
合、個々の測定装置に個人特定機能やメモリ機能を持つ
ことは経済的でないこともある。そのため各測定装置の
測定結果を、受信装置で受信して、個人特定と記憶を行
うようにしてもよい。特に家庭における家族の生理情報
を収集して健康を管理する在宅医療情報収集システムに
おいて、本発明の各機能を測定装置と受信装置とで分離
して、保有することは合理的である。
人ＩＤが特定され、ＣＰＵ１２のメモリにＩＤ毎に測定
情報が記憶されると、表示器１３にその測定情報がＩＤ
とともに表示されるが、必要に応じ、つまり、プリント
スイッチ１０ｂを押すことにより、プリンタ１４で、そ
のＩＤに係る情報がプリントアウトされる。また、上記
実施例では、電子血圧計を例にあげたが、心電計での心
電波形、体重計における体重等も、それぞれ個人特定の
特徴として使用することができる。これら電子血圧計、
心電計、体重計等で、それぞれ測定した生体情報により
個人ＩＤが得られ、このＩＤとともに、図１０に示すよ
うに、血圧値、脈拍、心電図、体重等を生体情報として
無線でデータ受信装置に送信してもよい。なお、この場
合、個々の測定装置に個人特定機能やメモリ機能を持つ
ことは経済的でないこともある。そのため各測定装置の
測定結果を、受信装置で受信して、個人特定と記憶を行
うようにしてもよい。特に家庭における家族の生理情報
を収集して健康を管理する在宅医療情報収集システムに
おいて、本発明の各機能を測定装置と受信装置とで分離
して、保有することは合理的である。
【００１９】
【発明の効果】この発明によると、測定した生体情報の
特徴を抽出し、この特徴を個人毎に記憶しておき、新た
な測定を行う際に、新たに測定した生体情報の特徴と、
記憶してある特徴を比較し、新たに測定した生体情報の
個人特定を行うものであるから、ＩＤカードやキースイ
ッチ等、特定の手段がなくても、測定実行で、その生体
情報自体より個人特定を行うことができる。
特徴を抽出し、この特徴を個人毎に記憶しておき、新た
な測定を行う際に、新たに測定した生体情報の特徴と、
記憶してある特徴を比較し、新たに測定した生体情報の
個人特定を行うものであるから、ＩＤカードやキースイ
ッチ等、特定の手段がなくても、測定実行で、その生体
情報自体より個人特定を行うことができる。
【図１】この発明が実施される電子血圧計の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】個人の最高血圧の多数回の測定による分布を示
す図である。
す図である。
【図３】腕帯圧力に対するＫ音レベル変化のパターンを
説明する図である。
説明する図である。
【図４】最高血圧の分布の各レベルの度数、その割合、
及び重みづけの特徴量値を示す図である。
及び重みづけの特徴量値を示す図である。
【図５】図２の（ａ）の最高血圧の度数分布をファジィ
関数て示した図である。
関数て示した図である。
【図６】ファジィ関数で表した最高血圧による個人測定
を説明する図である。
を説明する図である。
【図７】実施例電子血圧計のＣＰＵのメモリのＩＤ毎の
記憶データ例を示す図である。
記憶データ例を示す図である。
【図８】実施例電子血圧計の動作を説明するためのフロ
ー図である。
ー図である。
【図９】腕帯圧力とＫ音レベルの変化の関係を説明する
図である。
図である。
【図１０】生体情報測定装置から情報伝送系を含む生体
情報測定システムを示すブロック図である。
情報測定システムを示すブロック図である。
１ 腕帯 ２ 加圧ゴム球 ３ 排気装置 ５ 圧力センサ ８ マイクロホン １２ ＣＰＵ １３ 表示器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ａ６１Ｂ 5/117 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４６５ Ａ 9071−5Ｌ
Claims (3)
- 【請求項１】生体情報を検出する生体情報検出手段と、
検出された生体情報の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
抽出した特徴を個人毎に記憶する特徴記憶手段と、新た
に検出した生体情報の特徴と前記特徴記憶手段に記憶さ
れている特徴を比較し、新たに検出した生体情報の個人
を特定する手段とを備えたことを特徴とする生体情報測
定装置。 - 【請求項２】前記特徴抽出手段は、特徴をファジィ関数
として抽出し、かつ特徴記憶手段に記憶するものである
請求項１記載の生体情報測定装置。 - 【請求項３】血管情報を検出する血管情報検出手段と、
検出した血管情報に基づいて血圧値を決定する血圧決定
手段と、検出された血管情報の特徴を抽出する特徴抽出
手段と、抽出した特徴を個人毎に記憶する特徴記憶手段
と、新たに検出した血管情報の特徴と前記特徴記憶手段
に記憶されている特徴を比較し、新たに検出した血管情
報の個人を特定する手段とを備えたことを特徴とする血
圧計。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4298697A JPH06142065A (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | 生体情報測定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4298697A JPH06142065A (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | 生体情報測定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06142065A true JPH06142065A (ja) | 1994-05-24 |
Family
ID=17863115
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4298697A Pending JPH06142065A (ja) | 1992-11-09 | 1992-11-09 | 生体情報測定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06142065A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1992
- 1992-11-09 JP JP4298697A patent/JPH06142065A/ja active Pending
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