JPWO2016024495A1 - 生体信号測定システム、生体情報測定装置および生体情報抽出アルゴリズム変更方法 - Google Patents

Abstract

本願発明の生体信号測定システムでは、生体信号計測装置が測定した生体信号から生体デジタルデータを生成し、生体デジタルデータから抽出した第１の特徴量データと、ダウンサイジングした生体デジタルデータを携帯型端末に送信する。また、本願発明の生体情報測定装置では、測定した生体波形データから生体特徴量データを抽出し、少なくとも生体波形データと生体特徴量データのいずれか一方を外部機器に送信する。日常生活を阻害せずに長時間連続して生体信号を測定可能な生体信号測定システムを提供し、バッテリの小型化や長寿命化を実現することが可能な生体情報測定装置を提供することができる。

Description

本願発明は、心電信号をはじめとする生体信号を測定するための生体信号測定システムに関するものである。

近年、健康に関する関心の増大に伴い、生体情報を数時間から数ヶ月以上の長時間にわたり記録して解析することにより、日常生活における心身の状態をモニタリングする健康管理方法が普及し始めている。この長時間にわたって生体情報を取得する方法として、生体電極が取り付けられた着衣（ウェアラブル電極）が注目されている（例えば、非特許文献１、２参照）。

取得する生体情報としては、心拍数やＲ−Ｒ間隔、心電波形、歩数、活動量、身体加速度等があり、これらの生体情報を日常的にモニタリングすることにより、健康増進に向けた生活スタイルの改善や、疾患の早期発見などに活かすことが可能である。

生体電極により検出された生体信号は、生体電極と電気的に接続された装置に蓄積され、通信機能を用いて外部のパソコン等に送信することにより、リアルタイムでデータの分析を行うことができる。ここで、日常生活における長時間のモニタリングを実現するためには、生体信号を測定する装置が小型で、身につけることができ、消費電力が小さく長時間にわたってバッテリで駆動できることが必要である。

また最近では、スマートフォン等の普及により高機能なプロセッサや大量のメモリを常に携帯して持ち運ぶことが可能となったことに伴い、測定した生体情報をスマートフォン等の外部機器に送信して、データの解析や蓄積を実施することによって、生体情報を測定する装置の負担を減少し、小型化や長時間動作を実現する手法が有効となっている（例えば、非特許文献２参照）。

上述した生体情報のうち、心電波形は、生体に装着した生体電極の電圧を読み取り、必要に応じて増幅、周波数フィルタリングを行うことで直接的に測定することができる生体波形データに分類できる。

一方、心拍数や心拍ゆらぎは、心電波形の特徴量を解析して取得することのできる生体特徴量データに分類することができる。また、Ｒ−Ｒ間隔は、心電波形からＲ波を検出し、隣り合うＲ波とＲ波の時間を測ることで得られる特徴量データであり、心拍数は、Ｒ−Ｒ間隔の逆数を平均化して得ることのできる特徴量データである。

同様に、身体加速度は生体に装着した加速度センサから得られる生体波形データであり、歩数や活動量は、身体加速度を解析して取得することのできる生体特徴量データである。通常、生体特徴量データは、生体波形データの一部の特徴を抽出しているため、生体波形データと比較してデータ量が小さいという特徴がある。

従来の生体情報測定装置としては、図２３Ａに示すように、生体波形データ測定部２００により生体波形データを測定して、それを生体波形データ送信部２１により外部機器８００に送信する生体波形データ送信型と、図２３Ｂに示すように、生体波形データ測定部２００により生体波形データを測定した後、生体情報測定装置１００の内部の生体特徴量データ抽出部２２０により生体特徴量データを抽出して、それを生体特徴量データ送信部２３０により外部機器８００に送信する生体特徴量データ送信型がある。

ここで生体波形データ送信型は、より豊富な情報を外部機器８００に転送することができるとともに、生体情報測定装置よりも高度な情報処理能力を備えた外部機器８００側で受信した生体波形データから生体特徴量データを抽出するため、生体特徴量データの抽出精度を向上させることができる。一方、生体特徴量データ送信型は、外部機器８００に送信するデータ量を削減できるため、低消費電力化やバッテリの小型化に適している。

David M. D. Ribeiro, et. al., "A Real time, Wearable ECG and Continuous Blood Pressure Monitoring System for First Responders," 33rd Annual International Conference of the IEEE EMBS, pp. 6894-6898, 2011. Ali Moti Nasrabadi et. al., "Design of ECG acquisition and transmission via Bluetooth with heart disease diagnosis," IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications Proceedings, pp. 55-58, 2011.

医療レベルの高精度の心電波形等の取得や特徴量データの抽出には、１２５Ｈｚから１０００Ｈｚの高いサンプリングレートのサンプリングが必要とされている。サンプリングレートを高くすると取得されるデータ量も大容量となるため、リアルタイムで生体信号の解析を行うには、生体信号計測装置において大容量のデータを長時間にわたって送信する必要が生じる。

一方で、生体信号計測装置を構成する電子回路や無線モジュールは、極めて小さく構成できるが、装置を駆動する電池の容量は電池の大きさと比例関係にあり、大容量のデータを長時間送信する電池容量を確保しようとすると、端末としてのサイズが大きくならざるを得ない。日常生活を阻害せずに生体信号を長時間連続して測定するためには、生体信号計測装置を小型化し、消費電力が小さく長時間にわたって電池駆動することが必要となる。

このように、日常生活を阻害せずに長時間にわたって生体信号のリアルタイム計測を行うためには、医療レベルの高精度な生体信号の取得と、生体信号計測装置の小型化・低消費電力化の両立が求められている。

また、上述した従来の生体波形データ送信型の生体情報測定装置は、情報量の多い生体波形データを外部機器に送信することが必要であるため、通信等に要する消費電力が大きく、バッテリの小型化や長寿命化が困難になるという問題があった。一方、従来の生体特徴量データ送信型の生体情報測定装置は、抽出した特徴量以外の情報が欠落してしまうことに加え、外部機器と比較して低い情報処理能力を用いて生体特徴量を抽出することになるため、生体特徴量データの抽出エラーが発生したり、抽出誤差が生じたりする等の問題があった。

本願発明の目的は、生体情報測定装置の通信量を少なく抑え、バッテリの小型化や長寿命化を実現するとともに、生体特徴量データの抽出エラーの発生や抽出誤差を低減することが可能な生体情報測定装置を提供することにある。

本願発明における生体信号測定システムは、生体の表面に接触しうる生体電極と、前記生体電極により検出された生体電気信号を第１のサンプリングレートに基づき量子化することにより第１の生体デジタルデータを生成する手段と、前記第１の生体デジタルデータから第１の特徴量データを抽出する手段と、前記第１の生体デジタルデータを前記第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートに相当するデータサイズまでダウンサイジングした第２の生体デジタルデータを生成する手段と、前記第２の生体デジタルデータと前記第１の特徴量データを携帯型端末に送信する無線通信手段とを備えた生体信号計測装置とを有する。

また、 本願発明における生体信号測定システムは、生体の表面に接触しうる生体電極と、前記生体電極により検出された生体電気信号を第１のサンプリングレートに基づき量子化することにより第１の生体デジタルデータを生成する手段と、前記第１の生体デジタルデータから第１の特徴量データを抽出する手段と、前記第１の生体デジタルデータを前記第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートに相当するデータサイズまでダウンサイジングした第２の生体デジタルデータを生成する手段と、少なくとも前記第２の生体デジタルデータと前記第１の特徴量データのいずれか一方を携帯型端末に送信する無線通信手段と、前記無線通信手段が送信するデータを指定する送信データ指定情報を受信する送信データ指定情報受信手段と、前記送信データ指定情報に基づき前記無線通信手段が送信するデータを選択する送信データ選択手段とを備えた生体信号計測装置とを有する。

また、本願発明における生体情報測定装置は、生体波形データを測定する生体波形データ測定手段と、前記生体波形データから生体特徴量データを所定の抽出アルゴリズムに従って抽出する特徴量データ抽出手段と、少なくとも前記生体波形データと生体特徴量データのいずれか一方を送信するデータ送信手段と、前記送信手段が送信するデータを選択する送信データ選択手段とを備え、前記生体波形データと前記生体特徴量データの送信に異なるデータ送信間隔を用いる。

また、本願発明における生体情報抽出アルゴリズム変更方法は、生体波形データを測定するステップと、前記生体波形データから生体特徴量データを所定の抽出アルゴリズムに従って抽出するステップと、前記生体特徴量データの信頼度を評価するステップと、前記信頼度が所定の基準値よりも低い場合に前記生体波形データを分析するステップと、前記生体波形データの分析結果に基づき前記所定のアルゴリズムを変更するステップを含む。

本願発明によれば、生体情報を測定するシステムを構成する装置における最適なプロセッシング切り分けとデータ転送量を最適化することにより、医療レベルの高精度な生体信号の取得と、生体信号計測装置の小型化・低消費電力化の両立を図り、リアルタイムに生体信号を閲覧、分析可能な生体信号測定システムを提供することが可能となる。

また、生体波形データと生体特徴量データのいずれかまたは両者を送るかを選択できるようにすることにより、生体波形データが必要でない場合は生体特徴量データのみを送信し、通信量を抑えてバッテリの小型化や長寿命化を実現することが可能となる。

図１は、本願発明の第１の実施の形態に係る生体信号測定システムの基本的な構成を示す図である。 図２Ａは、ベルト状構造物を用いて生体電極を生体に接触させる構造の一例（正面図）である。 図２Ｂは、ベルト状構造物を用いて生体電極を生体に接触させる構造の一例（背面図）である。 図３Ａは、ベルト状構造物および襷状構造物を用いて生体電極を生体に接触させる構造の一例（正面図）である。 図３Ｂは、ベルト状構造物および襷状構造物を用いて生体電極を生体に接触させる構造の一例（背面図）である。 図４Ａは、本願発明の第１の実施の形態に係る生体信号計測装置の外形の一例を示す図である。 図４Ｂは、本願発明の第１の実施の形態に係る生体信号計測装置の機能ブロック図である。 図５は、生体信号の一例である心電信号と特徴量データの一例であるＲ−Ｒ間隔の測定例である。 図６Ａは、心拍数のタコグラムの測定例である。 図６Ｂは、心電信号のＲ−Ｒ間隔のポアンカレプロットの測定例である。 図７は、本願発明の第１の実施の形態に係る生体信号測定システムにおけるプロセッシング切り分けを説明するための図である。 図８は、本願発明の第１の実施の形態に係る生体信号測定システムにおけるプロセッシング切り分けと、各装置が行う処理の流れを説明するための図である。 図９は、生体信号計測装置が送信データ選択部を備えている場合の生体信号測定システムにおけるプロセッシング切り分けを説明するための図である。 図１０は、本願発明の第２の実施の形態に係る生体情報測定装置の機能ブロック図である。 図１１は、生体波形データの一例である心電波形の測定例である。 図１２は、本願発明の第３の実施の形態に係る生体情報測定装置の機能ブロック図である。 図１３は、本願発明の第３の実施の形態に係る生体情報の測定の流れを説明するためのフローチャートである。 図１４は、本願発明の第４の実施の形態に係る生体情報測定装置の機能ブロック図である。 図１５は、本願発明の第４の実施の形態に係る生体情報の測定の流れを説明するためのフローチャートである。 図１６は、加速度センサに基づき送信するデータを選択する場合の生体情報の測定の流れを説明するためのフローチャートである。 図１７は、本願発明の第５の実施の形態に係る生体情報測定装置の機能ブロック図である。 図１８は、本願発明の第５の実施の形態に係る生体情報の測定の流れを説明するためのフローチャートである。 図１９は、特徴量データの信頼度に基づき送信するデータを選択する生体信号測定システムの機能ブロック図である。 図２０は、特徴量データの信頼度に基づき送信するデータを選択する場合の生体情報の測定の流れを説明するためのフローチャートである。 図２１は、本願発明の第６の実施の形態に係る生体情報測定装置の機能ブロック図である。 図２２は、本願発明の第６の実施の形態に係る生体特徴量の抽出アルゴリズムを変更する場合の流れを説明するためのフローチャートである。 図２３Ａは、従来の生体情報測定装置の機能ブロック図の一例である。 図２３Ｂは、従来の生体情報測定装置の機能ブロック図の他の例である。

以下、本願発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。以下の実施の形態により本願発明の内容が限定されるものではない。

＜第１の実施の形態＞
以下、第１の実施の形態に係る生体信号測定システムについて説明する。

図１の生体信号測定システムは、生体の皮膚に接触しうる少なくとも２つ以上の導電性繊維構造物からなる生体電極（２０〜２２）を具備する衣料２と、衣料２に容易に着脱可能な生体信号計測装置１０と、生体信号計測装置１０と無線通信により接続可能で、かつ公衆網に接続可能なスマートフォンに代表される携帯型端末４０とから構成され、生体電極と生体信号計測装置は配線（２３〜２５）を介して電気的に接続される。

生体信号計測装置１０は、生体電極（２０〜２２）から検出された心電信号などの生体信号に対して増幅、量子化（アナログ−デジタル変換）等を実施し、生体デジタルデータを生成するとともに、生体デジタルデータを分析して、フィルタリング等を施して特徴量データを抽出し、無線通信により携帯型端末４０に送信する。携帯型端末４０は受信した生体デジタルデータをグラフ化して表示したり、生体デジタルデータや受信した特徴量データをさらに分析して別の特徴量データを生成する。また、生体信号計測装置１０は、生体デジタルデータや特徴量データを記憶しても良いが、携帯型端末４０へデータを転送し、その後廃棄してもよい。

本願発明の生体信号測定システムは、導電性布帛など、電気伝導性を具備する繊維構造物からなる生体電極（２０〜２２）を心電信号等の生体信号を検出するのに適した位置に配置した衣料２を備える。図１の構成は、略両脇部に２つの電極を配置し、左手側を正電極２０、右手側を負電極２１とし、正電極の下部に離間して不関電極２２（ＧＮＤ電極、生体基準電位電極）を配置した３極構成であり、略ＣＣ５誘導の位置を例示している。生体電極（２０〜２２）はいずれも生体に直接接する衣料２の内側に固定されている。

ＣＣ５誘導は、１２誘導心電図におけるＶ４やＶ５誘導に近似しており、心電信号におけるＱＲＳ信号の振幅を大きく検出できるので、脈拍間隔（Ｒ−Ｒ間隔）などの特徴量データを自動解析により抽出するのに適しているが、生体電極の位置は、必ずしも図示した誘導位置に限られず、ＣＣ５誘導のような双極誘導ではなく、単極誘導としてもよく、生体電極は少なくとも２つ以上を離間して配置すればよい。

各生体電極（２０〜２２）には電気導電性を備えた材料による配線（２３〜２５）を接続し、さらにその配線は生体信号計測装置１０を接続するための端末コネクタ１２に接続する。このとき、各生体電極は互いに絶縁されている。また、生体電極（２０〜２２）と配線（２３〜２５）は、その接続により起電力（分極）の発生や、腐食の発生がしないように選択する必要がある。端末コネクタ１２は、生体信号計測装置１０を簡単に着脱でき、かつ洗濯に対する耐性を有する導電性の部材で構成することが望ましい。

このように本実施の形態に係る生体信号計測装置１０は、衣料２に着脱可能で、衣料２が具備する生体電極（２０〜２２）と電気的な導通を確立できる接続機能、生体電極（２０〜２２）によって検出される生体電気信号を増幅し、生体信号の量子化を行う信号処理機能、生体信号を分析し、特徴量データの抽出を行う信号分析機能、携帯型端末４０と無線接続する無線通信機能を有する。

接続機能によって得られた微弱な生体信号は、心電信号の場合でも一般的に数ｍＶ以下であるため、信号処理機能により、所定の信号レベルに増幅する。さらに、不要なノイズやゆらぎなどをフィルタリングし、アナログ−デジタル変換により量子化することにより、生体デジタルデータを生成する。さらに、信号分析機能により、必要なフィルタリングを施して、特徴量データを抽出する。

無線通信機能は携帯型端末との通信機能を提供し、得られた生体デジタルデータや信号分析によって得られた特徴量データを送信し、あるいは携帯型端末から必要な遠隔制御のための信号を受信する。本実施の形態では、低消費電力化の観点からＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの小電力無線５１を用いて携帯型端末と接続する。また、生体信号計測装置は、得られたデータを記憶するメモリ機能を具備してもよい。

スマートフォンに代表される携帯型端末４０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの小電力無線５１により生体信号計測装置１０と無線接続するだけでなく、セルラー方式や無線ＬＡＮ方式５２により公衆網５０（インターネット）に接続する。携帯型端末４０は生体信号計測装置１０から得られた心電信号データや特徴量データ等の生体情報を表示し、さらに必要な情報を得るためのデータ分析や変換、加工などをすることが可能であり、心電信号データの分析や別の特徴量データの生成を行うことができる。

携帯型端末４０は、さらに公衆網５０を介してこれらの生体情報を識別情報（例えば、個人の性別や年齢、身長体重等）や携帯型端末の位置情報とともにクラウドサーバ６０へ送信することができる。生体信号計測装置１０からのデータをバケツリレーのようにリアルタイムでクラウドサーバ６０へ送信してもよいが、任意量のデータをまとめてファイル化したデータを送信するようにしてもよい。

クラウドサーバ６０では、送信された複数の個人の生体情報に対して、識別情報等を用いて統計的な分析（例えば性別、年齢別の分析や個人の身体的特徴による分析、場所による分析等）を行い、その分析結果を携帯型端末４０にフィードバックすることができる。これにより、日常生活を阻害することなく、心電信号などの生体信号を連続的に取得し、それらの分析ができるだけでなく、複数の個人データからいわゆるビッグデータ分析と呼ばれる統計的な分析が可能となり、従来には得られなかった価値のある情報を取得することができる。尚、識別情報は生体信号計測装置１０、携帯型端末４０のいずれかに保存しておき、必要に応じてクラウドサーバに送信すればよい。

本実施の形態では、生体電極（２０〜２２）を設置した衣料２は下着をイメージした図になっているが、スポーツウェアのような積極的に衆目へ露出する衣料を用いてもよい。いずれの場合にも、導電性を具備した布帛による電極は衣料の人体に直接接する内側に固定されている。

ここで、導電性を具備した電極布帛としては、ＰＥＣＯＴ−ＰＳＳポリマーを含むものが生体親和性に優れ適切であるが、銀コートした布など、導電性を有する布であれば利用可能である。それぞれの電極（２０〜２２）は、金属製スナップボタンによる端末コネクタ１２まで銀糸等の配線（２３〜２５）で接続されている。銀糸はナイロンやポリエステル繊維の表面に銀をメッキした銀メッキ糸でもよい。

図１では、衣料に電極を配置した場合を想定して電極の配置を説明したが、電極を配置する構成はそれに限定されない。図２Ａ、図２Ｂでは、衣料以外のベルト状構造物を利用し、図３Ａ、図３Ｂでは、ベルト状構造物および襷状構造物を利用して電極を配置している。電極はいずれも生体１に直接接する構造物の内側に固定されており、正電極２０、負電極２１、および不関電極２２を設置した場合を示している。配線は図示しないが、ベルト状構造物３０および襷状構造物３１の内部に設置し、不関電極２２については、正電極２０、負電極２１から離れた位置にあればよい。また、不関電極２２は、必ずしも設置しなくてもよいが、人体に関わる測定において多様なノイズが発生することが知られており、より高い耐ノイズ性を維持するためには、不関電極の設置が望ましい。

図４Ａの生体信号計測装置の例では、生体信号計測装置１０の端末コネクタ１２と接続される側１１にスナップボタン（１３−１〜４）が配置されている。本図では凸側が生体信号計測装置側１１に具備されているが、端末コネクタ側が凸で、生体信号計測装置側が凹でもよい。図４Ｂの機能ブロック図において、生体信号計測装置１０は内臓電源で駆動され、電源部１７で必要な電源電圧にレギュレートして安定化して利用するのが望ましい。

信号処理部１４において、正電極、および負電極から入力された心電信号等の生体信号が、不関電極電位を基準に差動増幅される。増幅とともにノイズ除去や基線安定化などのためのフィイルタリング処理が施され、さらにアナログ−デジタル変換により量子化され、量子化された心電信号データ等の生体デジタルデータが生成される。生体デジタルデータはさらにデジタルフィルタリングにより解析しやすい波形に整形してもよい。増幅は一般的には計装アンプにより行われる。

信号分析部１５では、心電信号データ等の生体デジタルデータから信号処理によって、心拍数やＲ−Ｒ間隔等の特徴量データを抽出する他、携帯型端末４０との間の通信容量に応じて生体デジタルデータのダウンサイジングを行う。無線通信部１６では、得られた生体デジタルデータや得られた特徴量データを携帯型端末４０へ無線送信する。携帯型端末４０と接続する無線方式は、低消費電力の観点からは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの近距離通信に特化した小電力無線が好ましく、携帯型端末４０も同じ無線方式を備える。

本実施の形態における生体信号と抽出される特徴量データについて説明する。以下の説明では、生体信号として心電信号を用いて説明するが、これに限られない。図５の例では、心電信号は、心房や心室の活動を反映したＰ−ＱＲＳ−Ｔ波等の成分からなっており、隣り合うＲ波とＲ波の時間間隔はＲ−Ｒ間隔と呼ばれる特徴量データである。また、Ｒ−Ｒ間隔の逆数が心拍数である。図１における携帯型端末４０では、生体信号計測装置から受信した心電信号データを表示するとともにファイル化して保存する。また、電極と生体との接触状態をインピーダンスの大小で監視し、電極と生体が離間するなど接触状態が劣化した場合には、電極外れ警告を表示して心電信号の劣化の根拠を表示することもできる。

心電信号データから抽出したＲ−Ｒ間隔などの特徴量データをさらに統計的分析を行うことにより、別の特徴量データを生成することができる。図６Ｂのポアンカレプロットは、図６Ａの心拍数のタコグラムの測定例の解析データ範囲において、ある時点のＲ−Ｒ間隔であるＲ−Ｒ（ｎ）と、これに引き続く次のＲ−Ｒ間隔であるＲ−Ｒ(ｎ＋１)をそれぞれＸ座標、Ｙ座標にプロットしたものである。Ｒ−Ｒ（ｎ）とＲ−Ｒ（ｎ＋１）が近似しているほど、プロットが１点に集中するが、ばらつきが大きい場合は分散する。一般的に緊張するとばらつきが少なくなり、リラックスするとばらつきが大きくなると考えられている。

その他の例として、Ｒ−Ｒ間隔を利用した自律神経の活動度分析には、 ＣＶＲＲ（Coefficient of Variation of Ｒ−Ｒ intervals）やＲＲ５０（Number of the RR interval
differing from the preceding RR interval by more than 50 msec）などが知られている。ＣＶＲＲは、一定期間、もしくは一定個数のＲ−Ｒ間隔について、その標準偏差を平均値で除して１００を乗じた数値である。ある期間のＲ−Ｒ間隔のばらつき程度を知るのに有効である。

ＲＲ５０は、英国のＥｗｉｎｇらによって提唱された副交感神経機能の指標である。一定期間、もしくは一定個数のＲ−Ｒ間隔について、隣り合うＲ−Ｒ間隔の差分が５０ミリ秒以上であった割合を示す。心理的にリラックスしている場合は、Ｒ−Ｒ間隔が短い時間に大きく変化するので、ＲＲ５０のカウント数が多くなると考えられる。この様に、ＲＲ５０の大小で心理的なリラックスの程度、あるいは緊張の程度が推定できる。

また、Ｒ−Ｒ間隔の揺らぎの周波数成分を分析する方法もよく用いられる。高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によりＲ−Ｒ間隔の揺らぎ周波数のパワースペクトルを求め、０．２５Ｈｚ前後のパワー（ＨＦ：高周波数成分）と０．１Ｈｚ前後のパワー（ＬＦ：低周波数成分）の比（ＬＦ／ＨＦ）で表す。ＬＦ／ＨＦ分析においては、値が大きいほど交感神経機能の増大を示すと考えられており、値が大きいほど心理的に緊張していることが推定される。

図７の生体信号測定システムでは、Ｒ−Ｒ間隔など心電信号の特徴量データ（第１の特徴量データ）の抽出は、演算アルゴリズムが簡単で演算負荷の軽い処理であるため生体信号計測装置１０にて実施し、処理負荷の大きいＣＶＲＲやＬＦ／ＨＦ解析など特徴量の統計的分析によるさらなる特徴量データ（第２の特徴量データ）の生成は、演算能力が高い携帯型端末４０で実施する。

生体信号計測装置１０は、高速のサンプリングレート（例えば、２００〜２０００Ｈｚ）でサンプリングして得られた心電信号データをダウンサイジング（例えば、１００〜５００Ｈｚのサンプリングレートのデータサイズに相当）したデータを携帯型端末４０に送信することにより送信するデータ量を抑える。クラウドサーバ６０では、複数の携帯型端末から送信された分析結果を用いて複数のユーザーについての統計的な分析を実施する

例えば、心電信号を１ｋＨｚでサンプリングし、１標本あたり２ｂｙｔｅであるとすると、２４時間では１７２．８ＭＢのデータ量となる。このようなリッチなデータを携帯型端末やクラウドサーバに転送するには、多くの時間と電力が必要となるため、効率的ではない。一方、心拍は速くても２００拍／分であるため、Ｒ−Ｒ間隔時間を２ｂｙｔｅで表現しても２４時間で５７６ｋＢのデータ量に過ぎない。このように、通信負荷を軽減しながら、より多くの種類の生体情報を扱うことができる。

生体信号計測装置１０と携帯型端末４０間の通信容量は、低消費電力で長時間動作を実現するために、携帯型端末４０と公衆網５０に間の無線ＬＡＮ（ＷｉＦｉ等）方式やセルラー方式の通信容量に比べてできるだけ小さくする。例えば、標準化規格であるブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ２．１）、あるいは、ブルートゥース・ローエナジー（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ４．０）規格を用いることが考えられる。通信容量は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ２．１が約１．３Ｍｂｐｓ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ４．０が１Ｍｂｐｓであり、一般的なＷｉＦｉ８０２．１１規格の１０Ｍｂｐｓから５４Ｍｂｐｓや最大下り１００ＭｂｐｓのＬＴＥとは桁違いに小さくなる。

このように、通信容量の小さな通信手段を介して大量のデータを転送することは、通信時間の増大をもたらすことが自明である。そのため、本実施の形態では、生体信号計測装置１０、スマートフォン等の携帯型端末４０、クラウドサーバ６０の各装置においてデータ分析や蓄積を分担するプロセッシング切り分けを行い、さらに各装置間の通信容量に合わせてデータ転送量を最適化することにより、各装置の処理能力と各装置間の通信手段に適した効率的なデータ流通を可能としている。

図８では、心電信号データの取得時においては、医療レベルの精度の高い心電信号データの取得を目指すため、２００〜２０００Ｈｚの高いサンプリングレートでのサンプリングを実施する。さらに、生体信号計測装置において、高精度の心電信号データに基づいて心拍数やＲ−Ｒ間隔等の特徴量データの抽出を行う。

生体信号計測装置と携帯型端末との間の無線通信方式として、上述したＢｌｕｅｔｏｏｔｈ２．１やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ４．０を選択した場合、無新通信速度は、１Ｍｂｐｓ程度に制限される。そのため、生体信号計測装置において取得した心電信号データをそのまま携帯型端末に送信するのではなく、例えば、１００〜５００Ｈｚのサンプリングレートに相当するデータサイズまでダウンサイジング、すなわちデータを間引いて携帯型端末に送信する。同時に、心電信号データに比べてはるかに小さいデータサイズである、高精度の心電信号データより抽出したＲ−Ｒ間隔等の特徴量データも携帯型端末へ送信する。これにより、携帯型端末との間の通信容量に合わせて送信するデータ内容とデータ転送量を最適化し、データ送信時間を短くすることにより低消費電力化を図っている。

携帯型端末は、生体信号計測装置に比べて、より早いプロセッサと大容量のメモリを具備しており、より処理負荷の大きい分析が可能である。そこで、携帯型端末では、送信されてきた心電信号データおよびＲ−Ｒ間隔データ等の特徴量データを用いて、各データの表示や特徴量データ等の統計的分析による別の特徴量データの生成等を行う。携帯型端末において行う分析としては、上述したＬＦ／ＨＦ解析やＲ−Ｒ間隔の変動からのストレス解析の他、心電波形におけるＳＴ解析（Ｓ波Ｔ波の間隔の変動）、不整脈有無の検出、呼吸解析などが考えらえる。

次に、携帯型端末は、受信した心電信号データや特徴量データのいずれかのデータを必要に応じてクラウドサーバへアップロードする。全てのデータを必ずしも送信する必要はなく、サーバにおいて保存や統計分析を行うデータを必要に応じて選択送信するようにしてもよい。また、携帯型端末は、心電信号データや特徴量データに加えて、生体の識別情報や携帯型端末の位置情報等をアップロードすることもできる。クラウドサーバでは、複数の携帯型端末から送信されたこれらの情報を用いて統計的な分析を行うことができる。クラウドサーバでは、統計的な分析データを携帯型端末にフィードバックするほか、病院など第三者の利用に供することもできる。

また、必要に応じて心電信号データや特徴量データの生体情報をクラウドサーバにアップロードすることにより、携帯型端末におけるメモリ容量不足を回避し、データの欠損が起こらないようにすることができる。携帯型端末がネットワークから遮断されている場合は、特徴量および波形については携帯型端末内分のメモリで保持するが、ネットワークとの接続が再確立された際に、クラウドサーバへのデータのアップロードを行う。

また、生体信号計測装置１０が、携帯型端末４０の指示に基づき送信するデータを選択できるようにしてもよい。図９では、生体信号計測装置１０が、送信データ選択部と送信データ指定情報受信部を備える。送信するデータの選択の判断を携帯型端末４０が行い、生体信号計測装置１０は、携帯型端末４０から送信される送信データ指定情報に基づいて、少なくとも第２の生体デジタルデータと第１の特徴量データのいずれか一方を選択して、携帯型端末に送信する。

ここで、携帯型端末４０が送信データの選択を判断する基準としては、例えば、生体信号計測装置１０と携帯型端末４０の間のパケットロス率等の通信環境等が考えられる。生体信号計測装置１０と携帯型端末４０間の通信環境が悪化した場合に、生体デジタルデータの送信をＯＦＦにして、さらにデータ通信量を削減することが可能となる。また、生体信号計測装置１０が送信する生体デジタルデータや、特徴量データの分析結果を基に、特徴量データの信頼度やユーザーの健康状態等を推定し、送信が必要なデータの選択を判断するようにしてもよい。

このように、本実施形態によれば、生体情報を測定するシステムを構成する装置における最適なプロセッシング切り分けとデータ転送量を最適化することにより、医療レベルの高精度な生体信号の取得と、生体信号計測装置の小型化・低消費電力化の両立を図り、リアルタイムに生体信号を閲覧、分析可能な生体信号測定システムを提供することが可能となる。

＜第２の実施の形態＞
以下、第２の実施の形態に係る生体情報測定装置について説明する。

図１０の生体情報測定装置１００は、生体波形データを測定する生体波形データ測定部２００と、生体波形データを外部機器８００に送信する生体波形データ送信部２１０と、生体波形データから生体特徴量データを抽出する生体特徴量データ抽出部２２０と、生体特徴量データを外部機器８００に送信する生体特徴量データ送信部２３０と、外部機器８００に送信するデータを選択する送信データ選択部３００とを備える。

なお、生体情報測定装置１００の形状は、ユーザーが長時間身につけて日常生活における心身の状態をモニタリングできるように、腕時計型や指輪型、メガネ型、ウェア一体化型、貼り付け型などであることが望ましい。

まず、生体波形データが心電波形である場合の生体波形データ測定部２００について説明する。心電波形は、体表面に電極を接触させ、心臓の電気的な活動を観測したものである。心電波形の誘導法、すなわち電極の配置には、四肢や胸部を用いた様々な種類がある。

例えば、心電波形を長時間モニタする場合に用いられるＣＣ５誘導では、電極を左胸と右胸に配置する。なお、心電波形の電圧は一般的に数ｍＶ以下であるため、心電波形を測定する際には、アナログ回路等を用いて、検出した電圧を所定の信号レベルに増幅し、不要なノイズやゆらぎなどをフィルタリングするようにしてもよい。この電圧をアナログ−デジタル変換器を用いてサンプリングすることによって、デジタル信号化された心電波形を得ることができる。サンプリングは、例えば１ｋＨｚ、１２ｂｉｔで行うことにより、十分な精度をもった心電波形が得られる。

なお、デジタル信号化した後に、さらにデジタルフィルタリングによって不要なノイズやゆらぎを除去するようにしても良い。

次に、生体波形データが心電波形である場合の生体特徴量データ抽出部２２０について説明する。図１１の心電波形の測定例において、心電波形は、心房や心室の活動を反映したＰ−ＱＲＳ−Ｔ波等の成分からなっており、隣り合うＲ波とＲ波の時間間隔はＲ−Ｒ間隔と呼ばれる生体特徴量データである。また、Ｒ−Ｒ間隔の逆数を平均化すれば心拍数が得られる。心電波形からＲ波を検出するためには、心電波形の振幅のピークを検出する方法や、心電波形の微分のピークを検出する方法等がある。例えば、特開２００３−５６１には、波形の山と谷との振幅に基づいた閾値でＲ波を認識する構成が開示されている。

生体情報測定装置１００は、以上のようにして取得した生体波形データおよび／または生体特徴量データを外部機器８００に送信する。ここで、外部機器８００は、例えば、スマートフォンや腕時計型の情報端末、パソコンなどである。生体波形データ送信部２１０、生体特徴量データ送信部２３０としては、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＺｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉなどの短距離無線技術を用いることができる。

生体情報測定装置１００では、送信データ選択部３００を備えることにより、外部機器８００に対して生体波形データを送信するのか、または生体特徴量データを送信するのか、または両者を送信するのかを選択することができる。これにより、通常はデータ量の少ない生体特徴量データを送信することにより消費電力を削減し、必要な場合のみ豊富な情報が含まれた生体波形データを送信するといった動作が可能となる。

生体波形データのデータ量は、例えば心電波形の場合、サンプリング周波数１ｋＨｚ、分解能１２ｂｉｔとすると、１２ｋｂｐｓとなる。一方、生体特徴量データであるＲ−Ｒ間隔データは、時間分解能１ｍｓｅｃでレンジを０〜４０９５ｍｓｅｃとすると１データあたり１２ｂｉｔで表現することが可能であり、平均心拍数を１００ｂｐｍとすると、平均データ量は２０ｂｐｓとなる。

したがって、心電波形が必要でない場合は、Ｒ−Ｒ間隔のみを送信することによって、大幅にデータ量を削減することができる。これにより、通信量が減少し、生体情報測定装置１００や、外部機器８００の消費電力を削減し、長期間にわたって生体情報を測定し続けることが可能となる。

なお、生体情報測定装置１００は、測定したデータを一時的に蓄積しながら間欠的に測定データを外部機器８００に送信するようにしてもよい。上記の心電波形データを送信する場合には、例えば１０個分のデータをまとめて送るとすれば、１０ｍｓｅｃ間隔で送信すればよい。

また、Ｒ−Ｒ間隔データについては、最大１０個分のデータをまとめて送るとすれば、２秒間隔でデータを送信すれば最小２００ｍｓｅｃ間隔のＲ−Ｒ間隔にまで対応できる。このように、送信するデータに応じてデータの送信間隔を適正化することによって、電力効率の高いデータ送信が実現できる。

以上述べたように、本実施形態によれば、生体波形データと生体特徴量データのいずれかまたは両者を送るかを選択できるようにしたので、生体波形データが必要でない場合は生体特徴量データのみを送信することにより、通信量を少なく抑えてバッテリの小型化や長寿命化を実現することができる。

また、必要な場合は生体波形データを送信し、情報処理能力の高い外部機器で生体特徴量を抽出することによって、生体特徴量データの抽出エラーの発生や抽出誤差を低減することが可能となる。

＜第３の実施の形態＞
以下、第３の実施の形態に係る生体情報測定装置について説明する。

図１２、１３では、抽出した生体特徴量データに基づいて、送信データを選択する。本実施の形態では、生体波形データが心電波形であり、生体特徴量データが心拍数である場合について説明する。

はじめに、生体情報測定装置１００は、生体波形データ測定部２００により心電波形データを測定し（Ｓ１−１）、生体特徴量データ抽出部２２０により心電波形データから心拍数データを抽出する（Ｓ１−２）。送信データ選択部３００では、抽出した生体特徴量データに基づき送信するデータを選択する（Ｓ１−３）。

ここで、心拍数が一定期間にわたり一定レベル以上である場合、ユーザーの健康状態に問題が発生している可能性がある。そこで、その場合は心拍数データと併せて心電波形データを、それぞれ生体特徴量データ送信部２３０と生体波形データ送信部２１０により外部機器８００に送信し（Ｓ１−４）、外部機器８００において心電波形を分析して健康上の問題が発生していないかどうかを分析する（Ｓ１−５）。

一方、心拍数が一定期間にわたり一定レベル以上でない場合には、心拍数データのみを生体特徴量データ送信部２３０により送信することによって消費電力を削減する（Ｓ１−６）。外部機器８００は生体情報測定装置１００からデータを受信し、必要に応じてデータの分析や保存、表示、サーバへの送信等の動作を行う（Ｓ１−７）。

本実施の形態では、心拍数を送信データの選択基準として用いたが、これに限られるものではない。例えば、Ｒ−Ｒ間隔の変動が一定期間にわたって一定レベル以下であった場合、ユーザーが強い緊張状態にあると判断し、心電波形を送信するようにしても良い。また、心電波形には呼吸に由来した成分が含まれるため、心電波形より呼吸に関連した特徴量を抽出し、呼吸頻度が一定レベル以下となった場合に心電波形を送信するようにしてもよい。

以上のように、本実施形態では、生体情報測定装置が、抽出した生体特徴量データに基づき送信するデータを選択することにより、ユーザーの健康状態等に応じて必要な場合のみ情報量の豊富な生体波形データ信号を送信し、それ以外の場合は生体特徴量データを送信することによって消費電力を削減しながら効率的な動作が可能となる。

また、送信するデータは、生体特徴量データの抽出結果に基づき選択するようにしたので、生体情報測定装置が自動的に送信するデータを選択することができる。

＜第４の実施の形態＞
以下、第４の実施の形態に係る生体情報測定装置について説明する。

図１４では、生体情報測定装置１００がさらにセンサ４００を備え、センサ４００の状態に基づいて送信データを選択する。センサ４００としては、例えば、押しボタンスイッチ、体温センサ、外気温度センサ、バッテリ電圧センサなどがある。

図１５では、生体波形データが心電波形であり、生体特徴量が心拍数、センサ４００が押しボタンスイッチである場合について説明する。

本実施の形態では、心電波形データを測定した後（Ｓ２−１）、押しボタンスイッチの状態を測定し（Ｓ２−２）、押しボタンスイッチが押されてから一定時間以内でなければ心拍数のみを送信することによって消費電力を削減する（Ｓ２−６）。ユーザーが心臓に痛みを感じたり、息苦しくなるなどの不調を感じたりした場合には、押しボタンスイッチが押され、押しボタンスイッチが押されてから一定時間以内である場合のみ、心電波形データと心拍数を送信し（Ｓ２−４）、外部機器８０において心電波形を分析して健康上の問題が発生していないかどうかを分析する（Ｓ２−５）。このように、ユーザーからの入力を受け付ける押しボタンスイッチを備えることによって、ユーザーの意思に応じて送信するデータを選択することが可能となる。

センサ４００が体温センサや外気温度センサの場合には、体温や外気温度が所定の値以上の場合に、心電波形データと心拍数データを送信し、そうでない場合には心拍数データのみを送信すればよい。

また、センサ４００がバッテリ電圧センサである場合には、生体情報測定装置１００のバッテリ残量が十分ある場合については心電波形データと心拍数データを送信し、そうでない場合には心拍数データのみを送信することによって、バッテリ寿命を延ばすといった対応が可能となる。

図１４では、生体情報測定装置１００がさらにセンサ４００を備え、センサ４００の状態に基づき、送信データを選択する場合を説明したが、このセンサに代えて特徴量データの信頼度を判定する信頼度判定部を備え、その判定結果に基づき送信データを選択してもよい。図１６では、生体波形データが心電波形であり、生体特徴量がＲ−Ｒ間隔、信頼度判定部が加速度センサである。

生体情報測定装置１０は、心電波形データを測定し（Ｓ３−１）、さらに加速度センサを用いて身体の加速度を測定する（Ｓ３−２）。ここで、加速度が一定レベル以上である場合、ユーザーが激しい動作をしている可能性がある。このような場合、心電波形を測定するために皮膚に貼り付けている電極の接触が不安定になったり、筋電信号がまぎれこんだりすることによって、心電波形に乱れが生じる。心電波形に乱れが生じている場合には、生体情報測定装置１００の生体特徴量データ抽出部２２０に組み込まれたＲ−Ｒ間隔データ抽出アルゴリズムがうまく機能せず、Ｒ波を誤検出してしまう可能性がある。

そこで、加速度が一定レベル以上となり、Ｒ−Ｒ間隔の抽出の信頼度が低下している状態と判定した場合、生体情報測定装置１００においてはＲ−Ｒ間隔データの送信を行わず、心電波形データのみを外部機器８００に送信する（Ｓ３−４）。そして、より高い情報処理能力を備えた外部機器８００において、高度なアルゴリズムを用いてＲ−Ｒ間隔を抽出する。具体的には、心電波形の自己相関を算出して心電波形の周期性を同定する方法や、安静時における心電波形の情報を予め記憶しておき、この情報と測定した心電波形を比較することで外乱の影響を除去するなどの方法が考えられる。

一方、加速度が一定レベル未満であった場合には、生体特徴量の抽出の信頼度が低下していないと判断できるので、生体情報測定装置１００の生体特徴量データ抽出部２２においてＲ−Ｒ間隔データを抽出し（Ｓ３−６）、Ｒ−Ｒ間隔データのみを外部機器８０に送信することによって（Ｓ３−７）、消費電力を削減すればよい。

ここで、生体特徴量データの信頼度を判定する信頼度判定部は、加速度センサに限定されるものではない。例えば、心電波形を測定するための電極と皮膚の間のインピーダンスを測定するインピーダンスセンサを備えた場合には、電極と皮膚の間のインピーダンスが大きい場合や、その変動が大きい場合には、生体特徴量データの信頼度が低下していると判断し、心電波形データを外部機器に送るようにする。電極と皮膚の間の圧力を測定する圧力センサの場合には、電極と皮膚の間の接触圧が小さい場合や、その変動が大きい場合には、生体特徴量データの信頼度が低下していると判断し、心電波形データを外部機器に送るようにすればよい。

以上のように、本実施形態では、生体情報測定装置に備えられたセンサの状態に基づき送信するデータを選択するようにしたので、生体波形データを送信する必要があるか否かを、ユーザーの指定や、ユーザーの置かれた状況等に応じて判断することが可能となる。

＜第５の実施の形態＞
以下、第５の実施の形態に係る生体情報測定装置について説明する。

図１７においては、生体情報測定装置１００が送信データ指定情報受信部５００を備える。本実施の形態では、外部機器８００は生体情報測定装置１００が送信するデータの選択を判断し、送信データ選択部３００では、外部機器８００から送信データ指定情報を受信し、受信した送信データ指定情報に基づき送信するデータを選択する。

図１８では、生体波形データが心電波形、生体特徴量がＲ−Ｒ間隔であり、外部機器８００が通信環境に基づき送信するデータを指定する。

はじめに、生体情報測定装置１００は心電波形データを測定する（Ｓ４−１）。次に、外部機器８００から心電波形データを送信するように指定されているかどうかを確認し（Ｓ４−２）、指定されている場合には心電波形データを外部機器８００に送信する（Ｓ４−３）。外部機器８００は受信した心電波形データからＲ−Ｒ間隔データを抽出する（Ｓ４−４）。

一方、心電波形データの送信が指定されていなかった場合、生体情報測定装置１００の生体特徴量データ抽出部２２０は心電波形データからＲ−Ｒ間隔データを抽出し（Ｓ４−５）、外部機器８００に送信する（Ｓ４−６）。外部機器８００は、データの送受信を行って生体情報測定装置１００との間の通信のパケットロス率を測定する（Ｓ４−７）。

パケットロス率は、例えば、生体情報測定装置１００と外部機器８００が送受信するパケットに通し番号を付与しておき、欠落している通し番号がないかどうかをチェックすることで測定することができる。パケットロス率が基準値以下である場合には、通信環境が良好であり、データの欠落等がほとんど発生しないと判断できるため、情報量が多い心電波形データを送信するようにする（Ｓ４−８）。

一方、パケットロス率が基準値以上である場合、通信環境が良好ではなく、情報量の多い心電波形データを送信してもデータの一部が欠落してしまう可能性が高いため、心電波形データの送信をＯＦＦにして、情報量が少なく、リスクの小さいＲ−Ｒ間隔データを送信するようにする（Ｓ４−９）。ここで、通信環境の良否については、パケットロス率だけではなく、周囲の電波状況を外部機器８００が検出して判断してもよい。

また、外部機器８００が送信データの選択を判断する基準としては、通信環境だけでなく、生体情報測定装置１００が送信する生体波形データや、生体特徴量データの分析結果を基に、ユーザーの健康状態等を推定し、生体波形データが必要かどうかを判断するようにしてもよい。

例えば、外部機器８００が生体特徴量データの信頼度に基づき送信するデータの選択を判断するようにしてもよい。図１９では、外部機器８００は、生体情報測定装置１００から生体波形データを受信するデータ受信部８３０、生体特徴量データを受信するデータ受信部８２０、生体特徴量データの信頼度を判定する信頼度判定部８１０を備える。

外部機器８００が、生体特徴量データの信頼度に基づいて生体情報測定装置１００が送信するデータの選択を判断し、生体情報測定装置１００に送信データ指定情報を送信する。生体情報測定装置１００の送信データ選択部３００では、外部機器８００から受信した送信データ指定情報に基づき送信するデータを選択する。

図２０では、生体波形データが心電波形、生体特徴量がＲ−Ｒ間隔であり、外部機器８００が特徴量データの信頼度に基づき送信するデータを指定する。

はじめに、生体情報測定装置１００は、心電波形データを測定する（Ｓ５−１）。次に、生体情報測定装置１００は、外部機器８００から心電波形データを送信するように指定されているかどうかを確認し（Ｓ５−２）、指定されている場合には心電波形データを外部機器８００に送信する（Ｓ５−３）。外部機器８００は受信した心電波形データからＲ−Ｒ間隔データを抽出する（Ｓ５−４）。

一方、心電波形データの送信が指定されていない場合には、生体情報測定装置１００の生体特徴量データ抽出部２２０は心電波形データからＲ−Ｒ間隔データを抽出し（Ｓ５−５）、外部機器８００に送信する（Ｓ５−６）。外部機器８００は、抽出あるいは受信したＲ−Ｒ間隔データの信頼度が基準値以下か否か判定する（Ｓ５−７）。

Ｒ−Ｒ間隔データの信頼度の判定方法としては、例えば、抽出あるいは受信したＲ−Ｒ間隔データと、既存のＲ−Ｒ間隔データの差分の絶対値を算出し、差分の絶対値が所定のしきい値以上であれば信頼度が低いと判断することができる。例えば、Ｒ−Ｒ間隔は、通常では急激に変動することは少ないが、大きなノイズが混入して検出エラーが発生した場合にはＲ−Ｒ間隔が急激に変動し、信頼度が低くなっている可能性が高いと推定できる。このように、特徴量データを分析することにより、データの信頼度を評価することができる。

このようにしてＲ−Ｒ間隔データの信頼度を評価し、信頼度が低いと判断した場合には、外部機器８００は、生体情報測定装置１００に対して、心電波形データの送信をＯＮに設定する（Ｓ５−８）。

一方、信頼度が高いと判断した場合には、外部機器８００は、生体情報測定装置１００に対して、心電波形データの送信をＯＦＦに設定する（Ｓ５−９）。

以上のように、本実施の形態では、生体情報測定装置が送信データ指定情報受信部を備え、受信した送信データ指定情報に基づき送信するデータを選択することにより、高機能な外部機器において、生体情報測定装置が送信すべきデータを適切に選択できるようになる。

＜第６の実施の形態＞
以下、第６の実施の形態に係る生体情報測定装置について説明する。

図２１では、生体情報測定装置１００は、アルゴリズム変更情報受信部６００と抽出アルゴリズム変更部７００を備える。図２２では、生体波形データが心電波形、生体特徴量がＲ−Ｒ間隔であり、外部機器８００がＲ−Ｒ間隔の抽出アルゴリズムを変更する。

はじめに、生体情報測定装置１００は心電波形を測定して（Ｓ６−１）、Ｒ−Ｒ間隔データを抽出し（Ｓ６−２）、抽出したＲ−Ｒ間隔データの信頼度を評価する（Ｓ６−３）。例えば、抽出したＲ−Ｒ間隔データと、前回抽出したＲ−Ｒ間隔データの差分の絶対値を算出し、差分の絶対値が所定のしきい値より小さければ信頼度が高いと判断する。これは、人のＲ−Ｒ間隔は通常急激には変動しないことを利用して信頼度を評価する方法である。この信頼度を評価する場合のしきい値は、例えば１００ｍｓｅｃとすればよい。

以上のようにしてＲ−Ｒ間隔データの信頼度を評価して信頼度が高いと判断した場合には、生体情報測定装置は外部機器８００にＲ−Ｒ間隔データを送信し（Ｓ６−４）、外部機器８００はそのデータの保存や表示、サーバへの送信等の処理を行う（Ｓ６−１０）。

一方、信頼度が低いと判断した場合には、生体情報測定装置１００は、外部機器８００に心電波形データを送信し（Ｓ６−５）、外部機器８００は心電波形データを分析してＲ−Ｒ間隔データを抽出する（Ｓ６−６）。さらに、外部機器８００は心電波形の特徴を分析し、生体情報測定装置１００におけるＲ−Ｒ間隔データ抽出アルゴリズムの適正化を行って（Ｓ６−７）、アルゴリズム変更情報を生体情報測定装置１００に送信する（Ｓ６−８）。生体情報測定装置１００は、アルゴリズム変更情報受信部６００により、アルゴリズム変更情報を受信し、受信したアルゴリズム変更情報に基づき生体特徴量データ抽出部２２のＲ−Ｒ間隔データ抽出アルゴリズムを変更し（Ｓ６−９）、次回以降のＲ−Ｒ間隔データ抽出に反映させる。

アルゴリズムを変更する方法としては、例えば、生体情報測定装置１００の生体特徴量データ抽出部２２０にあらかじめ複数のＲ−Ｒ間隔データ抽出アルゴリズムを記憶させておき、外部機器８００においてどのアルゴリズムが適切かを判断し、アルゴリズムを指定するコードを外部機器８００から生体情報測定装置１００に送信する方法がある。アルゴリズムの種類としては、例えば、心電波形の振幅のピークからＲ波を検出するアルゴリズムと、心電波形の微分のピークからＲ波を検出するアルゴリズムなどを記憶し選択できるようにすれば良い。

また、生体特徴量データ抽出部２２０のＲ−Ｒ間隔データ抽出アルゴリズムにおいて用いるパラメータを、外部機器８００において適正化し、そのパラメータを外部機器８００から生体情報測定装置１００に送信するようにしてもよい。このパラメータとしては、生体情報測定装置１００において心電波形のデジタルフィルタリングを行う際のフィルタ定数（カットオフ周波数やＦＩＲフィルタの次数など）、心電波形を増幅する際の増幅率、心電波形の振幅からピーク検出してＲ波を検出する際の閾値、心電波形の微分からピーク検出してＲ波を検出する際の閾値などがある。

また、Ｒ波を検出するためのプログラムコードを外部機器８００において生成し、プログラムコードを生体情報測定装置１００に送信して書き換えるようにしてもよい。

このように、生体情報測定装置がＲ−Ｒ間隔データの抽出アルゴリズム変更部を備えることによって、外部機器の判断に基づきアルゴリズム等を変更し、Ｒ−Ｒ間隔データの抽出精度を向上させることが可能となる。これにより、生体情報測定装置からデータ量の多い生体波形データを外部機器に送信しなければならないケースが減少するので、消費電力を削減するという効果が得られる。

以上のように、本実施の形態では、生体特徴量データの信頼度を判定し、信頼度の判定結果に基づき送信するデータを選択するようにしたので、生体特徴量データの信頼度が低い場合のみ生体波形データを送信するといった効率的な動作が可能となる。

また、外部機器の指定に基づき生体特徴量の抽出アルゴリズムを変更するようにしたので、生体情報測定装置における生体特徴量データの抽出エラーや抽出誤差を低減できるようになるという優れた効果が得られる。

なお、上述の実施の形態においては、生体波形データが心電波形である場合について説明したが、本願発明はそれに限定されるものではない。生体波形データが脳波であり、特徴量がα波の強さ等である場合、生体波形データが身体の加速度で、特徴量が歩数や活動量である場合、生体波形データが生体に照射した赤外光の反射戻り光強度で、特徴量が血流量や脈拍数、酸素飽和度である場合など、様々なケースが考えられる。

本願発明は、日常的に心電信号等の生体信号を取得するために用いられる生体電極および生体電極を用いた生体信号測定システムに利用することができる。

１…生体、２…衣料、１０…生体信号計測装置、１１…生体信号計測装置（衣料側）、１２…端末コネクタ、１３−１〜４…スナップボタン、１４…信号処理部、１５…信号分析部、１６…無線通信部、１７…電源部、１８…記憶部、２０…正電極、２１…負電極、２２…不関電極、２３、２４、２５…配線、３０…ベルト型構造物、３１…襷型構造物、４０…携帯型端末、５０…公衆網（インターネット）、６０…クラウドサーバ、１００…生体情報測定装置、２００…生体波形データ測定部、２１０…生体波形データ送信部、２２０…生体特徴量データ抽出部、２３０…生体特徴量データ送信部、３００…送信データ選択部、４００…センサ（信頼度判定部）、５００…送信データ指定情報受信部、６００…アルゴリズム変更情報受信部、７００…抽出アルゴリズム変更部、８００…外部機器。

Claims (16)

1. 生体の表面に接触しうる生体電極と、
   前記生体電極により検出された生体電気信号を第１のサンプリングレートに基づき量子化することにより第１の生体デジタルデータを生成する手段と、前記第１の生体デジタルデータから第１の特徴量データを抽出する手段と、前記第１の生体デジタルデータを前記第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートに相当するデータサイズまでダウンサイジングした第２の生体デジタルデータを生成する手段と、前記第２の生体デジタルデータと前記第１の特徴量データを携帯型端末に送信する無線通信手段とを備えた生体信号計測装置と
   を有する生体信号測定システム。
2. 前記第２の生体デジタルデータと前記第１の特徴量データを受信する手段と、前記第１の特徴量データの統計的分析を行うことにより第２の特徴量データを生成する手段と、少なくとも前記第２の生体デジタルデータおよび前記第２の特徴量データのいずれかのデータを表示する手段とを備えた携帯型端末を
   さらに有する請求項１記載の生体信号測定システム。
3. 前記携帯型端末は、少なくとも前記第１の特徴量データおよび前記第２の特徴量データのいずれかのデータをサーバに送信する送信手段をさらに備え、
   少なくとも前記第１の特徴量データおよび前記第２の特徴量データのいずれかのデータを受信する手段と、少なくとも前記第１の特徴量データおよび前記第２の特徴量データのいずれかのデータを用いて生体情報の統計的分析を行う手段とを備えたサーバを
   さらに有する請求項２記載の生体信号測定システム。
4. 前記携帯型端末は、少なくとも前記生体の識別情報および前記携帯型端末の位置情報のいずれかの情報を前記サーバに送信し、
   前記サーバは、少なくとも前記識別情報および前記位置情報のいずれかの情報を用いて、前記統計的分析を行う
   請求項３記載の生体信号測定システム。
5. 前記生体電気信号は、心電信号であり、
   前記第１の特徴量データは、少なくとも前記心電信号のＲ−Ｒ間隔を含むデータであり、
   前記第２の特徴量データは、前記Ｒ−Ｒ間隔の時間的なゆらぎの低周波スペクトル成分量と高周波スペクトル成分量の比、前記Ｒ−Ｒ間隔の標準偏差をＲ−Ｒ間隔の平均値で除した値、もしくは前記Ｒ−Ｒ間隔において、連続する２つのＲ−Ｒ間隔の差が５０ミリ秒以上であった回数の割合のいずれかの情報を含むデータである
   請求項１記載の生体信号測定システム。
6. 前記第１のサンプリングレートは、２００以上２０００Ｈｚ以下の値であり、前記第２のサンプリングレートは、１００以上５００Ｈｚ以下の値である
   請求項１記載の生体信号測定システム。
7. 生体の表面に接触しうる生体電極と、
   前記生体電極により検出された生体電気信号を第１のサンプリングレートに基づき量子化することにより第１の生体デジタルデータを生成する手段と、前記第１の生体デジタルデータから第１の特徴量データを抽出する手段と、前記第１の生体デジタルデータを前記第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートに相当するデータサイズまでダウンサイジングした第２の生体デジタルデータを生成する手段と、少なくとも前記第２の生体デジタルデータと前記第１の特徴量データのいずれか一方を携帯型端末に送信する無線通信手段と、前記無線通信手段が送信するデータを指定する送信データ指定情報を受信する送信データ指定情報受信手段と、前記送信データ指定情報に基づき前記無線通信手段が送信するデータを選択する送信データ選択手段とを備えた生体信号計測装置と
   を有する生体信号測定システム。
8. 生体波形データを測定する生体波形データ測定手段と、
   前記生体波形データから生体特徴量データを所定の抽出アルゴリズムに従って抽出する特徴量データ抽出手段と、
   少なくとも前記生体波形データと生体特徴量データのいずれか一方を送信するデータ送信手段と、
   前記送信手段が送信するデータを選択する送信データ選択手段とを備え、
   前記生体波形データと前記生体特徴量データの送信に異なるデータ送信間隔を用いる
   生体情報測定装置。
9. 前記送信データ選択手段は、前記生体特徴量データに基づいて送信するデータを選択する請求項８記載の生体情報測定装置。
10. 所定の状態を検出するセンサをさらに備え、
    前記送信データ選択手段は、前記センサの状態に基づき送信するデータを選択する
    請求項８記載の生体情報測定装置。
11. 前記生体特徴量データの信頼度を判定する信頼度判定手段をさらに備え、
    前記送信データ選択手段は、前記信頼度判定手段の判定結果に基づき送信するデータを選択する
    請求項８記載の生体情報測定装置。
12. 前記データ送信手段が送信するデータを指定する送信データ指定情報を受信する送信データ指定情報受信手段をさらに備え、
    前記送信データ選択手段は、前記送信データ指定情報に基づき送信するデータを選択する
    請求項８記載の生体情報測定装置。
13. 請求項１２記載の生体情報測定装置と、
    少なくとも前記生体波形データと前記生体特徴量データのいずれか一方を前記生体情報測定装置から受信する外部装置を有する生体信号測定システムであって、
    前記外部装置は、受信した前記生体波形データから抽出した生体特徴量データ、または受信した生体特徴量データの信頼度を判定する信頼度判定手段を備え、
    前記信頼度判定手段は、前記生体特徴量データの信頼度の判定結果に基づき前記送信データ指定情報を前記生体情報測定装置に送信し、
    前記送信データ選択手段は、前記送信データ指定情報に基づき前記外部装置に送信するデータを選択する
    生体信号測定システム。
14. 前記所定の抽出アルゴリズムを変更するアルゴリズム変更情報を受信するアルゴリズム変更情報受信手段と、
    前記特徴量データ抽出手段に対して、前記アルゴリズム変更情報に基づき前記所定の抽出アルゴリズムの変更を指示するアルゴリズム変更手段をさらに備える
    請求項８記載の生体情報測定装置。
15. 前記アルゴリズム変更情報は、少なくとも前記所定の抽出アルゴリズムの種類、パラメータおよびプログラムコードのいずれかの変更を指示する情報である
    請求項１４記載の生体情報測定装置。
16. 生体波形データを測定するステップと、
    前記生体波形データから生体特徴量データを所定の抽出アルゴリズムに従って抽出するステップと、
    前記生体特徴量データの信頼度を評価するステップと、
    前記信頼度が所定の基準値よりも低い場合に前記生体波形データを分析するステップと、
    前記生体波形データの分析結果に基づき前記所定のアルゴリズムを変更するステップを含む
    生体情報抽出アルゴリズム変更方法。
    
    

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