JPWO2014184868A1 - 電子機器および生体信号測定方法 - Google Patents

Abstract

実施形態によれば、電子機器は、判定手段と、測定手段とを備える。前記判定手段は、生体センサに人体が接触されているか否か、および前記生体センサと人体との接触状態が安定しているか否かを判定する。前記測定手段は、前記生体センサの出力時系列信号から、前記生体センサに人体が接触していない非接触状態の期間に対応する第１の時系列信号部分および前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する第２の時系列信号部分を除去することによって得られる時系列信号を解析して、前記人体の生体信号に関する値を測定する。

Description

本発明の実施形態は、生体信号を扱うための技術に関する。

近年、一般家庭での予防医療およびヘルスケアに注目されている。また、医療機器の小型化も進められている。

しかし、一般には、脈波、心電図といった生体信号を測定するためには専用の機器が必要とされる。

また最近では、光学式マウスのような一般家庭用の電子機器を使用して脈波を測定する技術も開発され始めている。

特開２００８−２０４３８３号公報 特開２００５−９５３０７号公報 特開２０１３−３９１６０号公報

しかし、一般に、生体信号の測定中においては、ユーザは機器のセンサ部分を身体に接触させた状態で長い間身動きせずに静止している事が必要とされる。よって、パーソナルコンピュータのような一般家庭用の電子機器をユーザが操作している間にユーザの生体信号に関する値を容易に測定することができる新たな技術の実現が要求される。

本発明の目的は、生体信号に関する値を容易に測定することができる電子機器および生体信号測定方法を提供することである。

実施形態によれば、実施形態によれば、電子機器は、判定手段と、測定手段とを備える。前記判定手段は、生体センサに人体が接触されているか否か、および前記生体センサと人体との接触状態が安定しているか否かを判定する。前記測定手段は、前記生体センサの出力時系列信号から、前記生体センサに人体が接触していない非接触状態の期間に対応する第１の時系列信号部分および前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する第２の時系列信号部分を除去することによって得られる時系列信号を解析して、前記人体の生体信号に関する値を測定する。

図１は２つの心電図電極と脈波センサとが配置されたパームレスト領域を有する、実施形態に係る電子機器の外観を示す例示的な斜視図である。 図２は２つの心電図電極板と２つの心電図電極板の一方の心電図電極板内の開口内に配置される脈波センサとが配置されたパームレスト領域を有する、同実施形態に係る電子機器の外観を示す例示的な斜視図である。 図３は同実施形態に係る電子機器と通信可能なマウスの外観を示す例示的な斜視図である。 図４は同実施形態に係る電子機器と通信可能なリモートコントロールユニットの外観を示す例示的な斜視図である。 図５は同実施形態に係る電子機器のシステム構成を示す例示的なブロック図である。 図６は同実施形態に係る電子機器に設けられる測定エンジンと測定エンジンの周辺のコンポーネントとの関係を示す例示的なブロック図である。 図７は同実施形態に係る電子機器によって行われる、生体センサの検知信号から安定状態以外の期間の信号部分を取り除く動作を説明するための例示的な図である。 図８は同実施形態に係る電子機器によって検知される非接触状態の期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための例示的な図である。 図９は同実施形態に係る電子機器によって検知される手が動いた期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための例示的な図である。 図１０は同実施形態に係る電子機器によって検知される接触状態が不安定である期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための例示的な図である。 図１１は同実施形態に係る電子機器によって検知される接触状態が安定している期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための例示的な図である。 図１２は同実施形態に係る電子機器によって実行される、脈波信号の処理を説明するための例示的なブロック図である。 図１３は同実施形態に係る電子機器によって検知される非接触状態の期間に対応する脈波信号部分の周波数特性を説明するための例示的な図である。 図１４は同実施形態に係る電子機器によって検知される手が動いた期間に対応する脈波信号部分の周波数特性を説明するための例示的な図である。 図１５は同実施形態に係る電子機器によって検知される接触状態が不安定である期間に対応する脈波信号部分の周波数特性を説明するための例示的な図である。 図１６は同実施形態に係る電子機器によって実行されるストレス度（ストレス指標）算出動作を説明するための例示的な図である。 図１７は同実施形態に係る電子機器によってユーザに提示される、脈拍、血圧、ストレスに関する測定結果を説明するための例示的な図である。 図１８は同実施形態に係る電子機器によってユーザに提示されるストレスに関する測定結果を説明するための例示的な図である。 図１９は同実施形態に係る電子機器とマウスとの連携動作を説明するための例示的なブロック図である。 図２０は同実施形態に係る電子機器によって実行される測定処理の手順を説明するための例示的なフローチャートである。

以下、図面を参照して、実施形態を説明する。
まず、図１を参照して、一実施形態に係る電子機器の構成について説明する。この電子機器は、ユーザによって行われる入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、リモートコントロールユニット等）の操作に応じた処理を実行するように構成されている。この電子機器は、パーソナルコンピュータ、ＴＶといった一般家庭用の電子機器である。以下では、この電子機器が、ノートブック型の携帯型パーソナルコンピュータ１０として実現されている場合を想定する。

図１は、ディスプレイユニットを開いた状態におけるコンピュータ１０を正面側から見た斜視図である。本コンピュータ１０は、バッテリ２０から電力を受けるように構成されている。本コンピュータ１０は、コンピュータ本体１１と、コンピュータ本体１１に取り付けられたディスプレイ（ディスプレイユニット）１２とを備える。ディスプレイユニット１２には、液晶表示装置（ＬＣＤ）３１のような表示装置が組み込まれている。さらに、ディスプレイユニット１２の上端部には、カメラ（Ｗｅｂカメラ）３２が配置されている。

ディスプレイユニット１２は、コンピュータ本体１１の上面が露出される開放位置とコンピュータ本体１１の上面がディスプレイユニット１２で覆われる閉塞位置との間を回動自在にコンピュータ本体１１に取り付けられている。コンピュータ本体１１は薄い箱形の筐体を有しており、その上面にはキーボード１３、タッチパッド１４、指紋センサ１５、本コンピュータ１０をパワーオン／オフするための電源スイッチ１６、幾つかの機能ボタン１７、およびスピーカ１８Ａ、１８Ｂが配置されている。

また、コンピュータ本体１１には、電源コネクタ２１が設けられている。電源コネクタ２１はコンピュータ本体１１の側面、例えば左側面に設けられている。この電源コネクタ２１には、外部電源装置が取り外し自在に接続される。外部電源装置としては、ＡＣアダプタを用いることが出来る。ＡＣアダプタは商用電源（ＡＣ電力）をＤＣ電力に変換する電源装置である。

バッテリ２０は、例えば、コンピュータ本体１１の後端部に取り外し自在に装着される。バッテリ２０は本コンピュータ１０に内蔵されるバッテリであってもよい。

本コンピュータ１０は、外部電源装置からの電力またはバッテリ２０からの電力によって駆動される。本コンピュータ１０の電源コネクタ２１に外部電源装置が接続されているならば、本コンピュータ１０は外部電源装置からの電力によって駆動される。また、外部電源装置からの電力は、バッテリ２０を充電するためにも用いられる。本コンピュータ１０の電源コネクタ２１に外部電源装置が接続されていない期間中は、本コンピュータ１０はバッテリ２０からの電力によって駆動される。

さらに、コンピュータ本体１１には、幾つかのＵＳＢポート２２、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）出力端子２３、およびＲＧＢポート２４が設けられている。

さらに、コンピュータ本体１１の前面には、外部のリモートコントロールユニットと通信するための赤外線受光部３３が配置されている。外部のリモートコントロールユニットは、コンピュータ１０のテレビジョン（ＴＶ）機能を遠隔制御するために用いられる。コンピュータ１０のＴＶ機能は、ＴＶ放送信号によって放送される所定の番組データに含まれるビデオデータに対応するフレーム群をＬＣＤ３１に表示する機能、所定の番組データを記憶媒体に記録する機能、記録された番組データを再生する機能、等を有している。

さらに、コンピュータ１０は、心電図（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＥＣＧ）、脈波（ｐｕｌｓｅ ｗａｖｅ）といった生体信号（ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ ｓｉｇｎａｌ）を検知するための生体センサを備えている。

本実施形態では、ユーザがコンピュータ１０を操作している間に生体信号が自動的に測定できるようにするために、生体センサは、入力デバイスに配置されるか、または入力デバイスの操作時に手が接触するコンピュータ１０の筐体上の特定の部分に配置されている。

図１においては、生体センサは、コンピュータ本体１１の上面上のパームレスト領域４０に配置されている。生体センサが配置されるパームレスト領域４０上の位置は、ユーザがキーボード１３のポームポジションに両手の指を置いたときにユーザの手のひらが接触する位置である。

本実施形態では、本コンピュータ１０は、第１および第２の心電図（ＥＣＧ）電極４１，４２と、脈波センサ４３とを上述の生体センサとして備える。脈波センサ４３としては、容積脈波（ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ：ＰＧ）を使用しえる。第１および第２の心電図電極４１，４２と、脈波センサ４３は、それらが露出されるようにパームレスト領域４０上に配置される。

第１および第２の心電図電極４１，４２は、ユーザの心電図を得るための心電図センサとして機能する。第１および第２の心電図電極４１，４２は、ユーザの心臓を挟む２点の皮膚、つまり左手のひらおよび右手のひらにそれぞれ接触されるように配置されている。本実施形態では、ユーザがキーボード１３のポームポジションに両手の指を置いたときに左手のひらが第１の心電図電極４１に自然に接触し且つ右手のひらが第２の心電図電極４２に自然に接触するように、第１および第２の心電図電極４１，４２はタッチパッド１４の両側に配置されている。すなわち、第１の心電図電極４１はタッチパッド１４の左側に位置するパームレスト領域４０上の位置に配置され、第２の心電図電極４２はタッチパッド１４の右側に位置するパームレスト領域４０上の位置に配置される。

脈波センサ４３は脈波（ここでは容積脈波）を検知するためのセンサである。脈波センサ４３は、光電脈波センサ（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍｐセンサ：ＰＰＧセンサ）によって実現し得る。この場合、脈波センサ４３は、光源である発光素子（例えば青色ＬＥＤ）と受光部であるフォトダイオード（ＰＤ）とを備える。脈波センサ４３は、パームレスト領域４０上に配置された窓部を通して皮膚表面に光を照射し、窓部を通してフォトダイオード（ＰＤ）によって毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動を捉える。

本実施形態では、心電図の測定と脈波の測定とが同時に実行可能となるように、脈波センサ４３（光電脈波センサ）は、第１の心電図電極４１または第２の心電図電極４２の一方に近接してパームレスト領域４０上に配置される。図１の例では、脈波センサ４３は第２の心電図電極４２に近接してパームレスト領域４０上に配置される。

本コンピュータ１０は、心電図センサ（心電図電極４１，４２）の出力時系列信号と、脈波センサ４３の出力時系列信号の少なくとも一方を解析して、ユーザ（人体）の生体信号に関する値を測定する。心電図センサ（心電図電極４１，４２）の出力時系列信号は心電図電極４１，４２間の電位差をサンプリングすることによって得られる時系列信号である。脈波センサ４３の出力時系列信号は、脈波センサ４３の出力信号をサンプリングすることによって得られる時系列信号である。

上述の生体信号に関する値は、生体現象を数値化した値等である。ＬＣＤ３１は測定によって得られる生体信号に関する値を表示することができる。ＬＣＤ３１に表示される生体信号に関する値は、例えば、脈拍、血圧、ストレス度などである。

より詳しくは、本コンピュータ１０は、心電図、心拍数／脈拍数、Ｒ−Ｒ間隔、ストレス度、血圧等を測定することができる。心電図は、第１および第２の心電図電極４１，４２の出力時系列信号を解析することによって得ることができる。心拍数は心電図から求めることが出来、また脈拍数は脈波センサ４３の出力時系列信号を解析することによって算出することができる。

ストレス度の計測においては、脈波センサ４３の出力時系列信号に基づいて脈拍間隔の変動を示す脈拍間隔データが求められる。脈拍間隔データは、各々が脈拍間隔を示す複数のサンプル値を含む時系列データである。そして、所定期間分の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換することよって低周波領域のパワースペクトルおよび高周波数領域のパワースペクトルが求められる。そして、低周波領域のパワースペクトルおよび高周波数領域のパワースペクトルに基づいて、ストレス度を測定することができる。

血圧の測定においては、心電図波形のピーク（Ｒ波のピーク）と脈波のピークとに基づいて脈波伝搬時間（Ｐｕｌｓｅ Ｗａｖｅ Ｔｒａｎｓｉｔ Ｔｉｍｅ：ＰＷＴＴ）が求められる。脈波伝搬時間は、心電図のＲ波の出現から抹消の脈波が出現するまでの時間間隔を示す。脈波伝搬時間は、血圧値と反比例の関係を有する。したがって、脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から血圧の変動を求めることができる。

血圧の測定においては、初期値を予めコンピュータ１０に入力しておいてもよい。例えば、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として予めコンピュータ１０に入力しておいてもよい。現在の脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から求められる血圧の変動と、この初期値（血圧値と脈波伝搬時間との関係）とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めることができる。

あるいは、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として入力する代わりに、血圧値と脈波伝搬時間との関係を示す標準的なデータを用意しておき、この標準的なデータと、現在の脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から求められる血圧の変動とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めるようにしてもよい。

さらに、コンピュータ本体１１はインジケータ４４を備えている。インジケータ４４は、ユーザに生体信号の測定中であることを提示するための状態表示部として機能し得る。インジケータ４４は１以上のＬＥＤであってもよい。また、インジケータ４４は、生体センサ（心電図電極４１，４２、脈波センサ４３）にユーザ（人体）が安定的に接触している安定状態であるか否か等を示す状態をユーザに提示してもよい。

上述した心電図電極４１，４２と脈波センサ４３の配置は、図１に示した例に限定されない。例えば、図２に示すように、第１および第２の心電図電極４１，４２は、パームレスト領域４０上のタッチパッド１４の両側に配置された第１および第２の心電図電極板であってもよい。心電図電極板としては、薄い板状の金属板を使用し得る。第２の心電図電極４２として機能する心電図電極板は、中空の開口部４２Ａを有している。脈波センサ（光電脈波センサ（ＰＰＧセンサ））４３は、心電図電極板４２に設けられた開口部４２Ａを通して露出されるように開口部４２Ａ内に配置される。この構成は、手のひらが心電図電極板４２と脈波センサ（光電脈波センサ（ＰＰＧセンサ））４３に同時に接触しやすくする。

図１では、生体センサをコンピュータ本体１１の上面上のパームレスト領域に配置する例を説明したが、これに加えて、あるいはこの代わりに、図３に示すように、コンピュータ１０と通信可能なマウス５０に生体センサを配置してもよい。

図３は、右効き用のマウス５０を例示している。このマウス５０においては、ユーザがマウス５０を操作するときに右手親指に脈波センサ５２が接触するように、脈波センサ５２は露出された状態でマウス本体５１の左側面の中央部近傍の位置に配置されている。脈波センサ５２は上述した光電脈波センサ（ＰＰＧセンサ）であり得る。さらに、右手の手のひらが右手用の心電図電極５３に接触するように、右手用の心電図電極５３は露出された状態でマウス本体５１の上面の一部に配置されている。

脈波センサ５２の出力時系列信号と右手用の心電図電極５３の出力時系列信号は、ＵＳＢケーブルのようなケーブルを介して本コンピュータ１０に送信されるか、または本コンピュータ１０に無線送信される。

ユーザがキーボード１３を操作せずに右手でマウス５０のみを操作している場合でも、コンピュータ１０は、脈波センサ５２の出力時系列信号をマウス５０から取得することができる。また、ユーザの左手がパームレスト領域４０上のホームポジションに置かれた状態でユーザが右手でマウス５０を操作している場合には、ユーザの左手の手のひらがパームレスト領域４０上の第１の心電図電極５１に接触し、右手の手のひらがマウス５０の心電図電極５３に接触する。したがって、心電図電極５１、５３間の電位差をサンプリングすることによって得られる出力時系列信号を解析することによって心電図を測定することができる。

なお、左効き用のマウスにおいては、ユーザがこのマウス本体を操作するときに左手の親指に脈波センサ５２が接触するように、脈波センサ５２は露出された状態でマウス本体５１の右側面の中央部近傍の位置に配置すればよい。

また、生体センサをコンピュータ本体１１の上面上のパームレスト領域４０に配置することに加えて、あるいはこの代わりに、図４に示すように、コンピュータ１０と通信可能なリモートコントロールユニット６０に生体センサを配置してもよい。リモートコントロールユニット６０はコンピュータ１０のＴＶ機能（ＴＶ機能のオン／オフ、チャンネル切り替え、等）を遠隔制御するために用いられる。

図４に示されているように、リモートコントロールユニット本体６１の上面には本コンピュータ１０を遠隔制御するための複数のボタン（電源ボタン、チャンネル切り替えボタン群、十字キー、等）が配置されている。

脈波センサ（光電脈波センサ（ＰＰＧセンサ））６２は、露出された状態でリモートコントロールユニット本体６１の左側面に、例えば左側面の中央部近傍に配置されている。また、第１および第２の心電図電極６３，６４がリモートコントロールユニット本体６１の上面上の上端部及び下端部にそれぞれ配置されている。

また、第１の心電図電極６３または第２の心電図電極６４の一方に近接するように、脈波センサ６２をリモートコントロールユニット本体６１の上面上の上端部または下端部の一方に配置してもよい。この場合、第１の心電図電極６３または第２の心電図電極６４の一方を図２で説明したように開口部を有する金属板によって実現し、開口部を通して脈波センサ６２が露出するようにこの開口部内に脈波センサ６３を配置してもよい。

ユーザが左手でリモートコントロールユニット本体６１の上端部を握り、右手でリモートコントロールユニット本体６１の下端部を握ることにより、心電図の測定と脈波の測定を同時に行うことができる。

脈波センサ６２の出力時系列信号および２つの心電図電極６３，６４の電位差に対応する出力時系列信号は、赤外線とは異なる無線通信方式、例えば無線ＬＡＮ、ＢＴ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））のような無線通信方式で、リモートコントロールユニット６０から本コンピュータ１０に送信されてもよい。

図５は、本コンピュータ１０のシステム構成を示している。本コンピュータ１０は、ＣＰＵ１１１、システムコントローラ１１２、主メモリ１１３、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）１１４、サウンドコーデック１１５、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ１１６、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１７、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）１１８、ＢＴ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））モジュール１２０、無線ＬＡＮモジュール１２１、ＳＤカードコントローラ１２２、ＰＣＩ ＥＸＰＲＥＳＳカードコントローラ１２３、ＴＶチューナ１２４、測定エンジン１２５、エンベデッドコントローラ／キーボードコントローラＩＣ（ＥＣ／ＫＢＣ）１３０、キーボードバックライト１３Ａ、パネル開閉スイッチ１３１、加速度センサ１３２、電源コントローラ（ＰＳＣ）１４１、電源回路１４２等を備えている。ＨＤＤ１１７から発生される電磁気や振動による生体センサへの影響を防ぐために、ＨＤＤ１１７に代えて、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）を設けても良い。

ＣＰＵ１１１は、本コンピュータ１０の各コンポーネントの動作を制御するプロセッサである。このＣＰＵ１１１は、ＨＤＤ１１７（またはＳＳＤ）から主メモリ１１３にロードされる各種ソフトウェアを実行する。このソフトウェアは、オペレーティングシステム（ＯＳ）２０１および各種アプリケーションプログラムを含む。アプリケーションプログラムは、測定プログラム２０２を含む。この測定プログラム２０２は、測定エンジン１２５と共同して、ユーザの生体信号を測定する処理を実行することができる。

測定エンジン１２５は、生体センサの出力時系列信号を解析して生体信号に関する値を測定するように構成されている。測定エンジン１２５は１以上のプロセッサとこの１以上のプロセッサによって実行されるプログラムを格納したメモリとを備えていてもよい。あるいは、測定エンジン１２５は専用ハードウェアによって実現されていても良い。

また、ＣＰＵ１１１は、不揮発性メモリであるＢＩＯＳ−ＲＯＭ１１６に格納された基本入出力システム（ＢＩＯＳ）も実行する。ＢＩＯＳはハードウェア制御のためのシステムプログラムである。

ＧＰＵ１１４は、本コンピュータ１０のディスプレイモニタとして使用されるＬＣＤ３１を制御する表示コントローラである。ＧＰＵ１１４は、ビデオメモリ（ＶＲＡＭ）１１４Ａに格納された表示データからＬＣＤ３１に供給すべき表示信号（ＬＶＤＳ信号）を生成する。さらに、ＧＰＵ１１４は、表示データからアナログＲＧＢ信号およびＨＤＭＩビデオ信号を生成することもできる。アナログＲＧＢ信号はＲＧＢポート２４を介して外部ディスプレイに供給される。ＨＤＭＩ出力端子２３は、ＨＤＭＩビデオ信号（非圧縮のデジタル映像信号）と、デジタルオーディオ信号とを一本のケーブルで外部ディスプレイに送出することができる。ＨＤＭＩ制御回路１１９は、ＨＤＭＩビデオ信号およびデジタルオーディオ信号をＨＤＭＩ出力端子２３を介して外部ディスプレイに送出するためのインタフェースである。

システムコントローラ１１２は、ＣＰＵ１１１と各コンポーネントとの間を接続するブリッジデバイスである。システムコントローラ１１２は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１７および光ディスクドライブ（ＯＤＤ）１１８を制御するためのシリアルＡＴＡコントローラを内蔵している。さらに、システムコントローラ１１２は、ＬＰＣ（Ｌｏｗ ＰＩＮ Ｃｏｕｎｔ）バス上の各デバイスとの通信を実行する。

ＴＶチューナ１２４は、ＴＶ放送信号の受信及び選局を行うように構成されている。ＥＣ／ＫＢＣ１３０は、ＬＰＣバスに接続されている。ＥＣ／ＫＢＣ１３０、電源コントローラ（ＰＳＣ）１４１、およびバッテリ２０は、Ｉ^２Ｃバスのようなシリアルバスを介して相互接続されている。

ＥＣ／ＫＢＣ１３０は、本コンピュータ１０の電力管理を実行するための電力管理コントローラであり、例えば、キーボード（ＫＢ）１３およびタッチパッド１４などを制御するキーボードコントローラを内蔵したワンチップマイクロコンピュータとして実現されている。ＥＣ／ＫＢＣ１３０は、ユーザによる電源スイッチ１６の操作に応じて本コンピュータ１０をパワーオンおよびパワーオフする機能を有している。本コンピュータ１０のパワーオンおよびパワーオフの制御は、ＥＣ／ＫＢＣ１３０と電源コントローラ（ＰＳＣ）１４１との協働動作によって実行される。ＥＣ／ＫＢＣ１３０から送信されるＯＮ信号を受けると、電源コントローラ（ＰＳＣ）１４１は電源回路１４２を制御して本コンピュータ１０をパワーオンする。また、ＥＣ／ＫＢＣ１３０から送信されるＯＦＦ信号を受けると、電源コントローラ（ＰＳＣ）１４１は電源回路１４２を制御して本コンピュータ１０をパワーオフする。ＥＣ／ＫＢＣ１３０、電源コントローラ（ＰＳＣ）１４１、および電源回路１４２は、本コンピュータ１０がパワーオフされている期間中も、バッテリ２０またはＡＣアダプタ１５０からの電力によって動作する。

さらに、ＥＣ／ＫＢＣ１３０は、キーボード１３の背面に配置されたキーボードバックライト１３Ａをオン／オフすることができる。さらに、ＥＣ／ＫＢＣ１３０は、ディスプレイユニット１２の開閉を検出するように構成されたパネル開閉スイッチ１３１に接続されている。パネル開閉スイッチ１３１によってディスプレイユニット１２のオープンが検出された場合にも、ＥＣ／ＫＢＣ１３０は、本コンピュータ１０をパワーオンすることができる。

電源回路１４２は、バッテリ２０からの電力、またはコンピュータ本体１１に外部電源として接続されるＡＣアダプタ１５０からの電力を用いて、各コンポーネントへ供給すべき電力（動作電源）を生成する。

図６は、コンピュータ１０に設けられる測定エンジン１２５とこの測定エンジン１２５の周辺のコンポーネントとの関係を示す。
測定エンジン１２５は、アナログフロントエンド（ＡＦＥ）３０１、特徴量抽出部３０２、制御部３０３、および解析部３０４を備える。アナログフロントエンド３０１は、心電図センサ（心電図電極４１，４２）の電位差をサンプリングすることによって、心電図センサの検知信号に対応する出力時系列信号を生成する。また、アナログフロントエンド３０１は、光電脈波センサ４３の出力信号をサンプリングすることによって、光電脈波センサ４３の検知信号に対応する出力時系列信号を生成する。このアナログフロントエンド３０１は、アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）３１１、アンプ（ＡＭＰ）３１２、オートゲインコントローラ（ＡＧＣ）３１３等から構成される。

特徴量抽出部３０２は、アナログフロントエンド３０１によって得られる心電図センサ（心電図電極４１，４２）の出力時系列信号、またはアナログフロントエンド３０１によって得られる光電脈波センサ４３の出力時系列信号の少なくとも一方を解析して、人体の生体信号に関する値を測定するように構成された測定部として機能する。特徴量抽出部３０２は、心電図測定部３２１、心拍数／脈拍数測定部３２２、Ｒ−Ｒ間隔測定部３２３、ストレス度判定部３２４、血圧測定部３２５を備える。

心電図測定部３２１は、心電図センサの出力時系列信号を解析して心電図を測定する。心拍数／脈拍数測定部３２２は、心電図測定部３２１によって得られる心電図に基づいて心拍数を測定する処理、または光電脈波センサ４３の出力時系列信号を解析して脈拍数を測定する処理を実行する。Ｒ−Ｒ間隔測定部３２３は、心電図測定部３２１によって得られる心電図に基づいて、連続する２つの心拍それぞれに対応する２つのＲ波間の間隔であるＲ−Ｒ間隔（ＲＲＩ）を測定する。

ストレス度測定部３２４は、光電脈波センサ４３の出力時系列信号を解析して、脈拍間隔の変動を示す上述の脈拍間隔データを生成する。そして、ストレス度測定部３２４は、所定期間分の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換することよってそれぞれ得られる低周波領域のパワースペクトル（ＬＦ）および高周波数領域のパワースペクトル（ＨＦ）に基づいて、ストレス度を測定する。この場合、ＬＦ／ＨＦが、ストレス度を表す。

血圧測定部３２５は、心電図と脈波とに基づいて上述の脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）を測定し、このＰＷＴＴと上述の初期値とに基づいて、または上ＰＷＴＴと上述の標準データとに基づいて、血圧を測定する。

制御部３０３は、測定エンジン１２５の動作を制御する。本実施形態では、ユーザがコンピュータ１０のキーボード１３などを操作している間に自動的に生体信号を測定できるようにするために、制御部３０３は、判定部３３１を備えている。判定部３３１は、生体センサ（心電図電極４１，４２、光電脈波センサ４３）による生体信号の検知中に、生体センサにユーザ（人体）が接触されているか否か、および生体センサとユーザ（人体）との接触状態が安定しているか否かを判定する。

特徴量抽出部３０２内の各測定部は、生体センサを用いて得られる出力時系列信号から、生体センサにユーザ（人体）が接触していない非接触状態の期間に対応する時系列信号部分および生体センサとユーザ（人体）との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する時系列信号部分を除去することによって得られる時系列信号を解析して、生体信号に関する値を測定する。

これにより、ユーザの手が生体センサに接触していない非接触状態の期間に対応する時系列信号部分と接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する時系列信号部分とを測定対象から自動的に除外することができる。したがって、たとえユーザの手が静止していなくても、ユーザがコンピュータ１０のキーボード１３などを操作している間に自動的にユーザの生体信号を測定することができる。

また、一般に、生体信号の測定においては、少なくともある特定の期間分の検知信号（出力時系列信号）が必要とされる。本実施形態では、各測定部は、安定状態の期間それぞれに対応する時系列信号部分を繋ぎ合わせることによって得られる、ある特定の期間分の時系列信号を解析して、生体信号を測定することができる。

例えば、ストレス度の測定においては、２０秒程度の期間分の脈波データ（脈波に関する出力時系列信号）が必要となる。本実施形態では、ストレス度測定部３２４は、光電脈波センサ４３とユーザとの接触状態が安定している安定状態の期間それぞれに対応する時系列信号部分を繋ぎ合わせることによって得られる約２０秒の期間分の時系列信号を解析して、ストレス度を測定する。したがって、たとえユーザが光電脈波センサ４３に接触している状態で２０秒間連続して静止していなくとも、安定状態である期間のトータル時間が約２０秒に達すれば、ストレス度を測定することができる。

よって、ユーザに測定を意識させたり、特定の姿勢を強いたりすることなく、生体信号の測定を行うことが出来る。

特徴量抽出部３０２内の各測定部による測定は定期的に繰り返し実行されてもよい。定期的な測定の繰り返しによって得られる多数の測定結果は、解析部３０４によってコンピュータ１０内のローカルデータベース４０２に蓄積される。解析部３０４は、ローカルデータベース４０２に蓄積された多数の測定値を統計処理することによって、例えば、週単位／月単位の平均値、週単位／月単位の移動平均値などを算出してもよい。また、解析部３０４は、年単位の平均値の変化（経年変化）を算出してもよい。

提示部４０１は、測定によって得られる生体信号に関する値、例えば、脈拍、血圧、ストレス度などをユーザに提示する。脈拍、血圧、ストレス度についての週／月の平均値、週単位／月単位の移動平均値などをユーザに提示してもよい。

なお、コンピュータ１０がパワーオンされログイン画面が表示されるときに、あるいはコンピュータ１０がパワーオンされた直後に、生体信号をセンシングすることをユーザに通知するガイダンスを表示し、生体信号の測定を開始してもよい。ガイダンスの表示においては、パームレスト領域４０上に両手を置くことをユーザに促すための画面を表示しても良いし、マウス５０を掴むことをユーザに促す画面を表示しても良いし、リモートコントロールユニット６０の握り方などをユーザに案内するための画面を表示しても良い。

また、ローカルデータベース４０２に蓄積された測定値を通信部４０３によってサーバ５００に送信してもよい。

さらに、測定エンジン１２５は、マウス５０の生体センサまたはリモートコントロールユニット６０の生体センサから時系列信号を受信することもできる。

図７は、生体センサの検知信号（出力時系列信号）から安定状態以外の期間の時系列信号部分を取り除く動作を説明するための図である。安定状態とは、生体センサと人体とが安定的に接触されている状態である。

ここでは、期間Ｔ５、Ｔ６、Ｔ１０，Ｔ１１が非接触状態または非安定状態であると判定された場合を想定する。この場合、期間Ｔ１〜Ｔ１２の信号（出力時系列信号）から、期間Ｔ５およびＴ６に対応する時系列信号部分と期間Ｔ１０およびＴ１１に対応する時系列信号部分とが除去される。そして、期間Ｔ１〜Ｔ４の時系列信号部分と、期間Ｔ７〜Ｔ９の時系列信号部分と、期間Ｔ１１およびＴ１２の時系列信号部分とが、生体信号の測定のために解析される。期間Ｔ１〜Ｔ４の時系列信号部分と、期間Ｔ７〜Ｔ９の時系列信号部分と、期間Ｔ１１およびＴ１２の時系列信号部分とをつなぎ合わせることにより、９期間分の時系列信号が得られる。

上述の判定部３３１は、心電図センサの出力時系列信号および光電脈波センサ４３の出力時系列信号の各々について接触判定および安定判定を行う。接触判定は生体センサにユーザ（人体）が接触されているか否かを判定する動作である。安定判定は、生体センサとユーザ（人体）との接触状態が安定しているか否かを判定する動作である。安定判定では、生体センサ上で人体が動いている状態は、生体センサとユーザ（人体）との接触状態が安定していない非安定状態である判定される。これにより、センサ上でユーザの手などが動いている状態に対応する期間の時系列信号を解析対象から除外することが出来る。

判定部３３１は、心電図センサの時系列信号の周波数特性を解析して、心電図センサ（心電図電極４１、４２）に人体（皮膚）が接触されているか否かの判定（接触判定）と、心電図センサ（心電図電極４１、４２）と人体（皮膚）との接触状態が安定しているか否かの判定（安定判定）とを行うことができる。

より詳しくは、判定部３３１は、心電図センサに関する接触判定および安定判定を以下のように行うことが出来る。
ここでは、心電図センサの出力時系列信号のサンプリング周波数が１０００Ｈｚである場合を想定する。
＜心電図センサに対する接触判定＞
判定部３３１は、第１の周波数帯域の周波数成分（３〜４５Ｈｚの周波数成分）を含まない心電図センサの時系列信号部分を、心電図センサ（心電図電極４１、４２）にユーザが接触していない非接触状態の期間に対応する時系列信号部分であると判定する。なお、接触しているか否かの判定は、ハードウェアを使用して心電図電極４１、４２のインピーダンスを測定することによって行うこともできる。また、近接センサを使用して接触しているか否かの判定することもできる。

＜心電図センサに対する安定判定＞
判定部３３１は、少なくとも、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分を、心電図センサ（心電図電極４１、４２）とユーザとの接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する信号部分であると判定する。白色化したスペクトル分布（周波数全体にパワーが広がる）を有する時系列信号部分は、心電図電極４１、４２上の手が動いた時に頻繁に観察される。したがって、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分は測定対象から除外することが好ましい。白色化したスペクトル分布であるか否かは、スペクトル形状に基づいて判定することができる。

さらに、判定部３３１は、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分のみならず、所定の周波数帯域（３〜１２Ｈｚ）のパワーが所定値よりも低い時系列信号部分を、心電図センサ（心電図電極４１、４２）とユーザとの接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する信号部分であると判定することもできる。

また、心電図電極４１、４２と手との接触がうまくいっていない不安定時は所定の周波数帯域（３〜１２Ｈｚ）のパワーが小さくなることが観察され、一方、心電図電極４１、４２と手との接触が安定している時は、１〜３０Ｈｚまで調波構造が観察される。したがって、所定の周波数帯域（３〜１２Ｈｚ）のパワーが所定値よりも低い信号部分は測定対象から除外することが好ましい。

このように、本実施形態では、接触判定と安定判定の双方が行われ、これによって非接触状態に対応する周波数特徴を有する時系列信号部分と非安定状態に対応する周波数特徴を有する時系列信号部分とが特定される。そして、これら特定された時系列信号部分それぞれが測定（解析）対象から除外される。よって、非接触状態の期間に対応する信号部分と接触状態が安定してない非安定状態（心電図電極４１、４２上で手が動く、または接触が不安定）の期間に対応する信号部分の双方を効率よく除去することが出来る。

さらに、判定部３３１は、脈波センサ４３に関する接触判定および安定判定を以下のように行うことが出来る。
ここでは、脈波センサ４３の出力時系列信号のサンプリング周波数が１２５Ｈｚである場合を想定する。
＜脈波センサに対する接触判定＞
判定部３３１は、第１の周波数帯域の周波数成分（５〜５０Ｈｚの周波数成分）を含まない脈波センサ４３の時系列信号部分を、脈波センサ４３にユーザが接触していない非接触状態の期間に対応する時系列信号部分であると判定する。なお、近接センサを使用して接触しているか否かの判定することもできる。

＜脈波センサに対する安定判定＞
判定部３３１は、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分、および所定の周波数帯域（２〜８Ｈｚ）のパワーが所定値よりも低い時系列信号部分を、脈波センサ４３とユーザとの接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する信号部分であると判定することができる。

白色化したスペクトル分布（周波数全体にパワーが広がる）を有する時系列信号部分は、脈波センサ４３上の手が動いた時に頻繁に観察される。したがって、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分は測定対象から除外することが好ましい。白色化したスペクトル分布であるか否かは、スペクトル形状に基づいて判定することができる。

また、脈波センサ４３と手との接触がうまくいっていない不安定時は所定の周波数帯域（２〜８Ｈｚ）のパワーが小さくなることが観察される。したがって、所定の周波数帯域（２〜８Ｈｚ）のパワーが所定値よりも低い信号部分も、測定対象から除外することが好ましい。

このように、本実施形態では、脈波センサ４３に対しても接触判定と安定判定の双方が行われ、これによって非接触状態に対応する周波数特徴を有する時系列信号部分と非安定状態に対応する周波数特徴を有する時系列信号部分とが特定される。そして、これら特定された時系列信号部分それぞれが測定（解析）対象から除外される。よって、非接触状態の期間に対応する信号部分と接触状態が安定してない非安定状態（脈波センサ４３上で手が動く、または接触が不安定）の期間に対応する信号部分の双方を効率よく除去することが出来る。

次に、図８〜図１１を参照して、心電図センサの出力時系列信号に対する接触および安定判定動作を説明する。

図８〜図１１において、グラフ１０１は約６０秒分の心電図センサの出力時系列信号（心電図信号）を描いている。グラフ１０１の横軸は時間（ｈｍｓ：ｈｏｕｒ／ｍｉｎ／ｓｅｃ）を表し、グラフ１０１の縦軸は振幅（ｓｍｐｌ：ｓａｍｐｌｅ）を表す。グラフ１０２は６０秒分の心電図センサの出力時系列信号の周波数特性を描いている。グラフ１０２の横軸は時間（ｈｍｓ：ｈｏｕｒ／ｍｉｎ／ｓｅｃ）を表し、グラフ１０２の縦軸は周波数を表す。

図８は、非接触状態の期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための図である。非接触状態においては、３〜４５Ｈｚの周波数成分が観測されない。したがって、判定部３３１は、３〜４５Ｈｚの周波数成分がない時系列信号部分（つまり、図８において、期間Ｔ１に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ２に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ３に対応する時系列信号部分）を、非接触状態の期間に対応する心電図信号部分であると判定する。これにより、期間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３の時系列信号部分を測定対象の心電図信号から除外することが出来る。

図９は、心電図センサ（心電図電極４１、４２）上で手が動いた期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための図である。手が動いた期間では、周波数成分の白色化（周波数領域全体にスペクトルが広がる）の傾向が観察される。したがって、判定部３３１は、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分（つまり、図９において、期間Ｔ４に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ５に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ５に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ７に対応する時系列信号部分）を、非安定状態の期間に対応する心電図信号部分であると判定する。これにより、期間Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｔ７の時系列信号部分を測定対象の心電図信号から除外することが出来る。

図１０は、接触がうまくいっていない（不安定）期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための図である。接触がうまくいっていない（不安定）期間においては、３〜１２Ｈｚの周波数成分のパワーが低くなる傾向が観察され、かつ調波構造（ｈａｒｍｏｎｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）も弱いことが観察される。したがって、判定部３３１は、３〜１２Ｈｚの周波数帯域のパワーが所定値よりも低い時系列信号部分（つまり、図１０において、期間Ｔ８に対応する時系列信号部分）を、非安定状態の期間に対応する心電図信号部分であると判定する。これにより、期間Ｔ８の時系列信号部分を測定対象の心電図信号から除外することが出来る。

図１１は、接触状態が安定している期間に対応する心電図信号部分の周波数特性を説明するための図である。接触状態が安定している期間では、１〜３０Ｈｚの範囲において強い調波構造が観測される。図１１においては、期間Ｔ９に対応する時系列信号部分、および期間Ｔ１０に対応する時系列信号部分は、接触状態が安定している期間に対応する心電図信号部分である。図１１におけるグラフ１００は、接触状態が安定している期間に対応する心電図信号部分の周波数分布を示す。このグラフ１００からも、接触状態が安定している期間の心電図信号部分は１〜３０Ｈｚの範囲において強い調波構造を有することが理解されるであろう。

判定部３３１は、非安定状態の期間に対応する心電図信号部分を測定対象から除外するために非安定状態の期間に対応する心電図信号部分を特定する代わりに、１〜３０Ｈｚの範囲において強い調波構造を有する時系列信号部分を、測定対象にすべき時系列信号部分として特定することもできる。

図１２は、脈波センサ４３の出力時系列信号（脈波信号）の処理を説明するための図である。

測定エンジン１２５は、ハイパスフィルタ等を使用して脈波信号から直流成分（ノイズ）除去する（ステップＳ１１）。測定エンジン１２５は、脈波センサ４３に人体が接触しているか否かを判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２では、測定エンジン１２５は、５〜５０Ｈｚの周波数成分を含まない時系列信号部分を、非接触状態の期間に対応する時系列信号部分であると判定し得る。測定エンジン１２５は、脈波センサ４３に人体が安定的に接触しているか否か、つまり脈波センサ４３と人体との接触状態が安定しているか否かを判定する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３では、測定エンジン１２５は、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分と、２〜８Ｈｚにおけるパワーが所定値よりも低い時系列信号部分とを、接触状態が安定していない非安定状態の期間の時系列信号部分であると判定し得る。次いで、測定エンジン１２５は、脈波間隔を算出する（ステップＳ１４）。

ステップＳ１４では、測定エンジン１２５は、非接触状態の期間に対応する時系列信号部分と、非安定状態の期間に対応する時系列信号部分とを捨て、非接触状態の期間に対応する時系列信号部分と非安定接触状態の期間に対応する時系列信号部分を脈波間隔の算出に使用しない。換言すれば、測定エンジン１２５は、接触状態が安定している安定状態の期間それぞれに対応する時系列信号部分のみをリアルタイムに解析して、脈波間隔を算出する。これにより、各々が脈波間隔を示す複数の脈波間隔データが順次生成される。

測定エンジン１２５は、生成された脈波間隔データに基づいて脈拍を算出する（ステップＳ１５）。さらに、測定エンジン１２５は、生成された脈波間隔データをバッファに格納する（ステップＳ１６）。測定エンジン１２５は、２０秒程度の期間に相当する複数の脈波間隔データの周波数解析を、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）または離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を用いて実行する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７では、新たに一つの脈波間隔データが取得される度に、最も古い一つの脈波間隔データが捨てられる。これにより、周波数解析は、２０秒程度の期間に相当する脈波間隔データ群単位で実行される。周波数解析によって上述のＬＦおよびＨＦが算出される。測定エンジン１２５は、ＬＦ／ＨＦをユーザのストレス度（ストレス指標）として算出する（ステップＳ１８）。

次に、図１３〜図１５を参照して、脈波センサ４３の出力時系列信号に対する接触および安定判定動作を説明する。

図１３〜図１５において、グラフ１０３は約６０秒分の脈波センサ４３の出力時系列信号（脈波信号）を描いている。グラフ１０３の横軸は時間（ｈｍｓ：ｈｏｕｒ／ｍｉｎ／ｓｅｃ）を表し、グラフ１０３の縦軸は振幅（ｓｍｐｌ：ｓａｍｐｌｅ）を表す。グラフ１０４は６０秒分の脈波センサ４３の出力時系列信号（脈波信号）の周波数特性を描いている。グラフ１０４の横軸は時間（ｈｍｓ：ｈｏｕｒ／ｍｉｎ／ｓｅｃ）を表し、グラフ１０４の縦軸は周波数を表す。

図１３は、非接触状態の期間に対応する脈波信号部分の周波数特性を説明するための図である。非接触状態においては、５〜５０Ｈｚの周波数成分が観測されない。したがって、判定部３３１は、５〜５０Ｈｚの周波数成分がない時系列信号部分（つまり、図１３において、期間Ｔ１２に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ１３に対応する時系列信号部分）を、非接触状態の期間に対応する脈波信号部分であると判定する。これにより、期間Ｔ１２、Ｔ１３の時系列信号部分を測定対象の脈波信号から除外することが出来る。

図１４は、脈波センサ４３上の手が動いた期間に対応する脈波信号部分の周波数特性を説明するための図である。手が動いた期間では、周波数成分の白色化（周波数領域全体にスペクトルが広がる）の傾向が観察される。したがって、判定部３３１は、白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分（つまり、図１４において、期間Ｔ１４に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ１５に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ１６に対応する時系列信号部分）を、非安定状態の期間に対応する脈波信号部分であると判定する。これにより、期間Ｔ１４、Ｔ１５、Ｔ１６の時系列信号部分を測定対象の脈波信号から除外することが出来る。

図１５は、接触がうまくいっていない（不安定）期間に対応する脈波信号部分の周波数特性を説明するための図である。接触がうまくいっていない（不安定）期間においては、２〜８Ｈｚの周波数成分のパワーが低くなる傾向が観察される。したがって、判定部３３１は、２〜８Ｈｚの周波数帯域のパワーが所定値よりも低い時系列信号部分（つまり、図１５において、期間Ｔ１７に対応する時系列信号部分と、期間Ｔ１８に対応する時系列信号部分）を、非安定状態の期間に対応する脈波信号部分であると判定する。これにより、期間Ｔ１７、Ｔ１８の時系列信号部分を測定対象の脈波信号から除外することが出来る。

図１６はストレス度（ストレス指標）を算出する動作を説明するための図である。
（１）脈波から脈拍間隔を算出
特徴量抽出部３０２は、脈波センサ４３の出力時系列信号から、非接触状態の期間に対応する時系列信号部分と非安定状態の期間に対応する時系列信号部分とを除去して、脈拍間隔の解析に使用すべき時系列信号（脈波信号）を得る。換言すれば、特徴量抽出部３０２は、非接触状態の期間に対応する時系列信号部分と非安定状態の期間に対応する時系列信号部分を除く出力時系列信号内の時系列信号部分（つまり、安定状態の期間それぞれに対応する時系列信号部分）をつなぎ合わせて、脈拍間隔の解析に使用すべき時系列信号（脈波信号）を得る。

特徴量抽出部３０２は、得られた脈波信号から拍動それぞれのピーク位置を検出し、検出されたピーク位置毎に、直前のピーク位置と検出されたピーク位置との間の時間距離（脈拍間隔）を示す脈拍間隔を算出する。これにより、脈拍間隔の変動を示す時系列の脈拍間隔データが得られる。

（２）脈拍間隔を等時間間隔データに補間
特徴量抽出部３０２は、時系列脈拍間隔データを補間して時系列の脈拍間隔データを等時間間隔データに変換する（再サンプリング）。図１６の右上のグラフにおける“□”マークはオリジナルの脈拍間隔データを示し、図１６の右上のグラフにおける“丸”マークは補間によって得られた脈拍間隔データを示す。

（３）脈拍間隔ゆらぎの周波数解析
特徴量抽出部３０２は、等時間間隔データを周波数解析して、低周波領域のパワースペクトル（ＬＦ）および高周波数領域のパワースペクトル（ＨＦ）を算出する。低周波領域のパワースペクトル（ＬＦ）は交感神経活動を反映した値であり、また高周波数領域のパワースペクトル（ＨＦ）は副交感神経活動を反映した値である。

（４）ストレス度
特徴量抽出部３０２は、交感神経の活動度（ＬＦ／ＨＦ）を算出する。

図１７は、提示部４０１によってユーザに提示される測定結果の例を示す。
提示部４０１は、ＬＣＤ３１の画面上に測定によって得られた脈拍、血圧、ストレス度等を表示することができる。

図１８は、提示部４０１によってユーザに提示される測定結果の別の例を示す。
解析部３０４は、ローカルデータベース４０２に格納された統計情報（複数のストレス度測定結果）を用いて、ユーザのストレス度の移動平均等を算出する。そして、提示部４０１は、ユーザのストレス度の変動を日単位または週単位で表すグラフをＬＣＤ３１の画面上に表示する。図１８の上部に示されるグラフは、ストレス度の変動を日単位で表す折れ線グラフである。ストレス度が高い日に対応する折れ線グラフ上の位置に「いつもよりストレスが高いようです」のようなメッセージが表示されても良い。図１８の下部に示されるグラフは、ストレス度の変動を週単位で表す折れ線グラフである。

図１９は本コンピュータ１０とマウス５０との連携動作を示す。
マウス５０は、上述の光電脈波センサ５２および心電図電極５３に加え、アナログフロントエンド５０１、特徴量抽出部５０２、制御部５０３、メモリ５０４、および送信部５０５等を備える。

アナログフロントエンド５０１は、光電脈波センサ５２の出力信号をサンプリングすることによって、光電脈波センサ５２の検知信号に対応する出力時系列信号を生成する。また、アナログフロントエンド５０１は、心電図電極５３の電位をサンプリングすることによって心電図電極５３に対応する出力時系列信号も生成する。このアナログフロントエンド３０１は、アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）５１１、アンプ（ＡＭＰ）５１２、オートゲインコントローラ（ＡＧＣ）５１３等から構成される。

特徴量抽出部５０２は、アナログフロントエンド５０１によって得られる光電脈波センサ５２の出力時系列信号を解析して、人体の生体信号に関する値を測定するように構成された測定部として機能する。特徴量抽出部５０２は、脈拍数測定部５２１、Ｒ−Ｒ間隔測定部５２２、ストレス度判定部５２３を備える。脈拍数測定部５２１は、光電脈波センサ５２の出力時系列信号を解析して脈拍数を測定する。Ｒ−Ｒ間隔測定部５２２は、光電脈波センサ５２の出力時系列信号を解析してＲ−Ｒ間隔（または脈波間隔）を測定する。ストレス度測定部５２３は、コンピュータ１０内の上述のストレス度測定部３２４と同様に、光電脈波センサ５２の出力時系列信号を解析してストレス度を測定する。

制御部５０３内の判定部５０３は、コンピュータ１０内の上述の判定部３３１と同様の手順で、光電脈波センサ５２の出力時系列信号に対する接触判定及び安定判定を行う。脈拍数測定部５２１、Ｒ−Ｒ間隔測定部５２２、およびストレス度判定部５２３の各々は、光電脈波センサ５２と人体との接触状態が安定している安定状態の期間それぞれに対応する時系列信号部分をつなぎ合わせることによって得られる時系列信号を解析する。

マウス５０はＬＥＤのようなインジケータを備えていても良い。この場合、制御部５０３は、ユーザに生体信号の測定中であることなどをインジケータの点滅等によって通知することができる。

特徴量抽出部５０２によって得られた測定結果および心電図電極５３に対応する出力時系列信号はメモリ５０４に格納される。送信部５０５は、メモリ５０４からこれら測定結果および心電図電極５３の出力時系列信号を取り出し、この測定結果および出力時系列信号をＰＳ／Ｓ、ＵＳＢ、またはＢＴモジュール等を介してコンピュータ１０に送信する。これら測定結果および心電図電極５３の出力時系列信号はコンピュータ１０内の上述のローカルデータベース４０２に格納されても良い。

コンピュータ１０は、心電図電極４１の電位をサンプリングすることによって得られる出力時系列信号と、受信部４０４によってマウス５０から受信される心電図電極５３の出力時系列信号とを用いて、心電図の測定を行うことが出来る。

さらに、受信部４０４は、マウス５０から脈波の出力時系列信号を受信することも出来る。この場合、コンピュータ１０は、心電図と、マウス５０から受信される脈波の出力時系列信号とを用いて、血圧を測定することもできる。図１９においては、コンピュータ１０内の解析部３０４が、血圧を測定するように構成された血圧測定部３２５を備えている場合が例示されている。

図２０のフローチャートは、測定エンジン１２５によって実行される生体信号測定処理の手順を示す。
測定エンジン１２５は、生体センサ（光電脈波センサ４３、心電図電極４１、４２）を用いて生体信号を測定（センシング）する（ステップＳ２１）。このセンシング中に、測定エンジン１２５は、上述の接触判定を行い、生体センサに人体（皮膚）が接触しているか否かを判定する（ステップＳ２２）。センシング中においては、測定エンジン１２５は、さらに、上述の安定判定を行い、生体センサと人体（皮膚）との接触状態が安定しているか否かを判定する（ステップＳ２３）。

そして、測定エンジン１２５は、生体センサの出力時系列信号から非接触状態の期間に対応する時系列信号部分と非安定状態の期間に対応する時系列信号部分とを削除する。これにより、安定状態の期間それぞれに対応する時系列信号部分をつなぎ合わせることによって得られる解析対象の時系列信号が生成される。測定エンジン１２５は、解析対象の時系列信号を解析して、生体信号に関する値を測定し（ステップＳ２４）、この測定結果をユーザに提示する（ステップＳ２５）。

以上説明したように、本実施形態によれば、接触判定と安定判定が行われ、生体センサの出力時系列信号から非接触状態に対応する期間の第１の時系列信号部分と非安定状態の期間に対応する第２の時系列信号部分とを除去することによって得られる時系列信号が解析される。したがって、ユーザに測定を意識させたり、特定の姿勢を強いたりすることなく、生体信号の測定を行うことが出来る。

また、解析対象の時系列信号は、第１の時系列信号部分および前記第２の時系列信号部分を除く、出力時系列信号内の時系列信号部分それぞれを繋ぎ合わせることによって得られる。したがって、ユーザが長い間静止していなくても、ユーザが静止状態（接触安定状態に対応）である時間の合計が所定の時間に達すれば、測定に必要な所定時間分の時系列信号を得ることが出来る。よって、ユーザがコンピュータ１０を使用して作業を行っている間に生体信号の測定を行うことが出来る。

なお、図４のリモートコントロールユニット６０はＴＶを遠隔制御するためのリモートコントロールユニットであってもよい。この場合、ＴＶが測定エンジン１２５の機能を備えていてもよい。ＴＶは、ユーザがＴＶを視聴・操作している間に、ユーザの生体信号に関する値を測定することができる。

また、ユーザの生体信号に関する値を測定する処理をコンピュータ１０内やＴＶ内で行う代わりに、ユーザの生体信号に関する値を測定する処理を外部のサーバによって実行する構成を採用しても良い。この場合、コンピュータ１０やＴＶは、例えば、生体センサの出力時系列信号から非接触状態に対応する期間の第１の時系列信号部分と非安定状態の期間に対応する第２の時系列信号部分とを除去することによって得られる時系列信号をサーバに送信しても良い。

また、本実施形態の処理手順はコンピュータプログラムによって実行することができるので、このコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。

また本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

Claims (18)

1. 生体センサに人体が接触されているか否か、および前記生体センサと人体との接触状態が安定しているか否かを判定する判定手段と、
   前記生体センサの出力時系列信号から、前記生体センサに人体が接触していない非接触状態の期間に対応する第１の時系列信号部分および前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する第２の時系列信号部分を除去することによって得られる時系列信号を解析して、前記人体の生体信号に関する値を測定する測定手段とを具備する電子機器。
2. 前記時系列信号は、前記第１の時系列信号部分および前記第２の時系列信号部分を除く、前記出力時系列信号内の時系列信号部分それぞれを繋ぎ合わせることによって得られる請求項１記載の電子機器。
3. 前記非安定状態は、前記生体センサ上で人体が動く状態を含む請求項１記載の電子機器。
4. 前記判定手段は、少なくとも、前記出力時系列信号内の白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分を、前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する前記第２の時系列信号部分であると判定する請求項１記載の電子機器。
5. 前記判定手段は、前記出力時系列信号内の白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分と、所定の周波数帯域のパワーが所定値よりも低い前記出力時系列信号内の時系列信号部分とを、前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する前記第２の時系列信号部分であると判定する請求項１記載の電子機器。
6. 前記判定手段は、
   第１の周波数帯域の周波数成分を含まない前記出力時系列信号内の時系列信号部分を、前記生体センサに人体が接触していない非接触状態の期間に対応する前記第１の時系列信号部分であると判定し、
   前記出力時系列信号内の白色化したスペクトル分布を有する時系列信号部分と、所定の周波数帯域のパワーが所定値よりも低い前記出力時系列信号内の時系列信号部分とを、前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する前記第２の時系列信号部分であると判定する請求項１記載の電子機器。
7. 前記センサは脈波センサを含み、
   前記測定手段は、
   前記脈波センサの出力時系列信号から前記第１の時系列信号部分および前記第２の時系列信号部分を除去することによって得られる時系列信号を使用して、脈拍間隔の変動を示す脈拍間隔データを生成し、
   所定期間分の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換することよってそれぞれ得られる低周波領域のパワースペクトルおよび高周波数領域のパワースペクトルに基づいて、ストレス度を測定する請求項１記載の電子機器。
8. 前記電子機器は入力デバイスから受信される情報を処理するように構成され、
   前記生体センサは、前記入力デバイスの操作時に手が接触する、前記電子機器の筐体の一部分に、または前記デバイスに配置されている請求項１記載の電子機器。
9. キーボードが配置された上面を有する本体と、
   前記本体に取り付けられ、前記測定によって得られる前記生体信号の値を表示可能なディスプレイとをさらに具備し、
   前記生体センサは前記上面上のパームレスト領域に配置されている請求項１記載の電子機器。
10. 前記生体センサは前記電子機器と通信可能なマウスに設けられている請求項１記載の電子機器。
11. 前記生体センサは前記電子機器と通信可能なリモートコントロールユニットに設けられている請求項１記載の電子機器。
12. 前記生体センサは前記パームレスト領域上のタッチパッドの両側に配置された第１および第２の心電図電極を備える請求項９記載の電子機器。
13. 前記生体センサは前記パームレスト領域上に配置された脈波センサを備える請求項９記載の電子機器。
14. 前記生体センサは、前記パームレスト領域上のタッチパッドの両側に配置された第１および第２の心電図電極と、前記第１の心電図電極または前記第２の心電図電極の一方に近接して配置された脈波センサとを備える請求項９記載の電子機器。
15. 前記生体センサは、前記パームレスト領域上のタッチパッドの両側に配置された第１および第２の心電図電極板と、前記第１の心電図電極板または前記第２の心電図電極板の一方の心電図電極板に設けられた開口部を通して露出されるように配置された脈波センサとを備える請求項９記載の電子機器。
16. キーボードが配置された上面を有する本体と、
    前記本体に取り付けられ、前記測定によって得られる前記生体信号の値を表示可能なディスプレイとをさらに具備し、
    前記生体センサは、前記上面上のパームレスト領域に配置された第１の心電図電極と、前記電子機器と通信可能なマウスに設けられた第２の心電図電極とを備える請求項１記載の電子機器。
17. 生体センサに人体が接触されているか否かを判定する処理と前記生体センサと人体との接触状態が安定しているか否かを判定する処理とを含む判定処理を実行し、
    前記生体センサの出力時系列信号から、前記生体センサに人体が接触していない非接触状態の期間に対応する第１の時系列信号部分および前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する第２の時系列信号部分を除去することによって得られる時系列信号を解析して、前記人体の生体信号に関する値を測定する生体信号測定方法。
18. コンピュータによって実行されるプログラムであって、
    生体センサに人体が接触されているか否かを判定する処理と前記生体センサと人体との接触状態が安定しているか否かを判定する処理とを含む判定処理を実行し、
    前記生体センサの出力時系列信号から、前記生体センサに人体が接触していない非接触状態の期間に対応する第１の時系列信号部分および前記生体センサと人体との接触状態が安定してない非安定状態の期間に対応する第２の時系列信号部分を除去することによって得られる時系列信号を解析して、前記人体の生体信号に関する値を測定することを前記コンピュータに実行させるためのプログラム。

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