JPWO2018003491A1 - 電子機器及び推定システム - Google Patents

電子機器及び推定システム Download PDF

Info

Publication number
JPWO2018003491A1
JPWO2018003491A1 JP2018525027A JP2018525027A JPWO2018003491A1 JP WO2018003491 A1 JPWO2018003491 A1 JP WO2018003491A1 JP 2018525027 A JP2018525027 A JP 2018525027A JP 2018525027 A JP2018525027 A JP 2018525027A JP WO2018003491 A1 JPWO2018003491 A1 JP WO2018003491A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
subject
electronic device
blood pressure
pulse wave
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2018525027A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6815399B2 (ja
Inventor
安島 弘美
弘美 安島
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kyocera Corp
Original Assignee
Kyocera Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kyocera Corp filed Critical Kyocera Corp
Publication of JPWO2018003491A1 publication Critical patent/JPWO2018003491A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6815399B2 publication Critical patent/JP6815399B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/022Measuring pressure in heart or blood vessels by applying pressure to close blood vessels, e.g. against the skin; Ophthalmodynamometers
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02438Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026Measuring blood flow
    • A61B5/0285Measuring or recording phase velocity of blood waves
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14532Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681Wristwatch-type devices

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、被検者の血圧値を測定する血圧測定部と、センサ部が取得した被検者の脈波に基づく指標と、血圧測定部が測定した被検者の血圧値とに基づいて、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する制御部と、を備える。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、日本国特許出願2016−127509号(2016年6月28日出願)の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
本開示の実施形態は、一般には電子機器及びシステムに関し、より具体的には、測定された生体情報から、被検者の健康状態を推定する電子機器及び推定システムに関する。
従来、被検者(ユーザ)の健康状態を推定する手段として血液成分の測定、血液の流動性の測定が行われている。これらは、被検者から採血された血液を用いて測定が行われる。また、被検者の手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。例えば、特許文献1には、被検者が手首に装着することにより、被検者の脈拍を測定する電子機器が記載されている。
特開2002−360530号公報
一実施形態に係る電子機器は、センサ部と、血圧測定部と、制御部とを備える。前記センサ部は、被検者の脈波を取得する。前記血圧測定部は、前記被検者の血圧値を測定する。前記制御部は、血圧値及び脈波に基づいて作成された推定式と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波と、前記血圧測定部が測定した前記被検者の血圧値とに基づいて、前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する。
一実施形態に係る推定システムは、電子機器と、血圧計と、推定装置とを備える。前記電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部を有する。前記血圧計は、前記被検者の血圧を測定する。前記推定装置は、血圧値及び脈波に基づいて作成された推定式と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波と、前記血圧計が測定した前記被検者の血圧値とに基づいて、前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する。
一実施形態に係る推定システムは、電子機器と、推定装置とを備える。前記電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、前記被検者の血圧値を測定する血圧測定部とを有する。前記推定装置は、血圧値及び脈波に基づいて作成された推定式と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波と、前記血圧測定部が測定した前記被検者の血圧値とに基づいて、前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する。
第1実施形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。 図1の電子機器の概略構成を示す断面図である。 図1の電子機器の使用状態の一例を示す図である。 図1の電子機器の機能ブロック図である。 図1の電子機器における、脈波の変化に基づく推定方法の一例を説明する図である。 加速度脈波の一例を示す図である。 センサ部で取得された脈波の一例を示す図である。 図1の電子機器における、脈波の変化に基づく推定方法の他の一例を説明する図である。 図1の電子機器が用いる推定式の作成フロー図である。 血圧値測定機能を有する電子機器の概略構成の一例を示す機能ブロック図である。 図10の電子機器による血糖値の推定処理の一例を示すフロー図である。 図9のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食前及び食後の血糖値を推定するフロー図である。 図9のフローにより作成された推定式を用いて推定した食前及び食後の血糖値と、実測した食前及び食後の血糖値との比較を示す図である。 第2実施形態に係る電子機器が用いる推定式の作成フロー図である。 図14のフローにより作成された推定式を用いて被検者の脂質値を推定するフロー図である。 電子機器と血圧計との通信を模式的に示す図である。 一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。
採血を行う場合、痛みが伴うため、採血により日常的に自身の健康状態を推定することは難しい。特許文献1に記載の電子機器は、脈拍を測定するだけのものであり、脈拍以外の被検者の健康状態を推定することはできない。本開示の電子機器及び推定システムによれば、簡便に被検者の健康状態を推定することができる。
以下、いくつかの実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。電子機器100は、装着部110と、測定部120とを備える。図1は、被検部に接触する裏面120aから電子機器100を観察した図である。
電子機器100は、被検者が電子機器100を装着した状態で、被検者の生体情報を測定する。電子機器100が測定する生体情報は、被検者の脈波を含む。一実施形態においては、電子機器100は、被検者の手首に装着して、脈波を取得してもよい。
一実施形態において、装着部110は直線状の細長い帯状のバンドである。脈波の測定は、例えば被検者が電子機器100の装着部110を手首に巻きつけた状態で行われる。具体的には、被検者は、測定部120の裏面120aが被検部位に接触するように装着部110を手首に巻きつけて、脈波の測定を行う。電子機器100は、被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈を流れる血液の脈波を測定する。
図2は、電子機器100の断面図である。図2は、測定部120と、測定部120の周辺の装着部110とを図示している。
測定部120は、装着時に被検者の手首に接触する裏面120aと、裏面120aと反対側の表面120bとを有する。測定部120は、裏面120a側に開口部111を有する。センサ部130は、電子機器100を装着時に被検者の手首に接触する第1端と、測定部120に接する第2端とを有する。センサ部130は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部111から裏面120a側に第1端が突出している。センサ部130の第1端は、脈あて部132を有する。センサ部130の第1端は、裏面120aの平面とほぼ垂直な方向に変位可能である。センサ部130の第2端は、軸部133を介して測定部120に接している。
センサ部130の第1端は、弾性体140を介して測定部120に接している。センサ部130の第1端は、測定部120に対して変位可能である。弾性体140は、例えば、ばねを含む。弾性体140は、ばねに限らず、他の任意の弾性体、例えば樹脂、スポンジ等であってもよい。
測定部120には制御部、記憶部、通信部、電源部、報知部、及びこれらを動作させる回路、接続するケーブル等が配置されていてもよい。
センサ部130は、センサ部130の変位を検出する角速度センサ131を備える。角速度センサ131はセンサ部130の角度変位を検出する。センサ部130が備えるセンサは、角速度センサ131に限らず、例えば加速度センサ、角度センサ、その他のモーションセンサであってもよいし、これらのセンサを複数備えていてもよい。
電子機器100は、測定部120の表面120b側に、入力部141を備える。入力部141は、被検者からの操作入力を受け付けるものであり、例えば、操作ボタン(操作キー)から構成される。入力部141は、例えばタッチスクリーンにより構成されていてもよい。
図3は、被検者による電子機器100の使用状態の一例を示す図である。被検者は、電子機器100を手首に巻きつけて使用する。電子機器100は、測定部120の裏面120aが手首に接触した状態で装着される。測定部120は、電子機器100を手首に巻きつけた状態で、尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に脈あて部132が接触するように、その位置を調整できる。
図3では、電子機器100の装着状態において、センサ部130の第1端は、被検者の左手の親指側の動脈である橈骨動脈上の皮膚に接触している。測定部120とセンサ部130との間に配置される弾性体140の弾性力により、センサ部130の第1端は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。センサ部130は、被検者の橈骨動脈の動き、すなわち脈動に応じて変位する。角速度センサ131は、センサ部130の変位を検出し、脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化を体表面から波形としてとらえたものである。
再び図2を参照すると、センサ部130は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部111から第1端が突出している。被検者が電子機器100を装着した際、センサ部130の第1端は被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。脈動に応じて、弾性体140は伸縮し、センサ部130の第1端は変位する。弾性体140は、脈動を妨げず、かつ脈動に応じて伸縮するように、適度な弾性率を有するものが用いられる。開口部111の開口幅Wは、血管径、一実施形態では橈骨動脈径より大きい幅を有する。測定部120に開口部111を設けることにより、電子機器100の装着状態において、測定部120の裏面120aは橈骨動脈を圧迫しない。そのため、電子機器100はノイズの少ない脈波の取得が可能となり、測定の精度が向上する。
図3では、電子機器100を手首に装着し、橈骨動脈における脈波を取得する例を示した。しかしながら、電子機器100は、例えば、被検者の首において、頸動脈を流れる血液の脈波を取得してもよい。具体的には、被検者は、脈あて部132を頸動脈の位置に軽く押し当てて、脈波の測定を行ってもよい。被検者は、脈あて部132が頸動脈の位置にくるように、電子機器100を首に巻きつけて装着してもよい。
図4は、電子機器100の機能ブロック図である。電子機器100は、センサ部130と、入力部141と、制御部143と、電源部144と、記憶部145と、通信部146と、報知部147とを含む。一実施形態では、制御部143、電源部144、記憶部145、通信部146及び報知部147は、測定部120又は装着部110の内部に含まれていてもよい。
センサ部130は、角速度センサ131を含み、被検部位から脈動を検出して脈波を取得する。
制御部143は、電子機器100の各機能ブロックをはじめとして、電子機器100の全体を制御及び管理するプロセッサである。制御部143は、取得された脈波から、被検者の血糖値を推定するプロセッサである。制御部143は、制御手順を規定したプログラム及び被検者の血糖値を推定するプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサで構成される。これらのプログラムは、例えば記憶部145等の記憶媒体に格納される。制御部143は、脈波から算出した指標に基づいて、被検者の糖代謝又は脂質代謝等に関する状態を推定する。制御部143は、報知部147へのデータの報知を行ってもよい。
電子機器100において、制御部143は、以下にさらに詳細に述べられるように、種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供するために、少なくとも1つのプロセッサ143aを含んでよい。
種々の実施形態によれば、少なくとも1つのプロセッサ143aは、単一の集積回路(IC)として、又は複数の通信可能に接続された集積回路IC及び/又はディスクリート回路(discrete circuits)として実行されてもよい。少なくとも1つのプロセッサ143aは、種々の既知の技術に従って実行されることが可能である。
1つの実施形態において、プロセッサ143aは、例えば、関連するメモリに記憶された指示を実行することによって1以上のデータ計算手続又は処理を実行するように構成された1以上の回路又はユニットを含む。他の実施形態において、プロセッサ143aは、1以上のデータ計算手続き又は処理を実行するように構成されたファームウェア(例えば、ディスクリートロジックコンポーネント)であってもよい。
種々の実施形態によれば、プロセッサ143aは、1以上のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル信号処理装置、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又はこれらのデバイス若しくは構成の任意の組み合わせ、又は他の既知のデバイス及び構成の組み合わせを含み、以下に説明される機能を実行してもよい。
電源部144は、例えばリチウムイオン電池並びにその充電及び放電のための制御回路等を備え、電子機器100全体に電力を供給する。電源部144は、リチウムイオン電池等の二次電池に限らず、例えばボタン電池等の一次電池であってもよい。
記憶部145は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部145は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の非一過的(non-transitory)な記憶媒体を含んでよい。記憶部145は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部145は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部145は、RAM(Random Access Memory)等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。記憶部145は、各種情報及び/又は電子機器100を動作させるためのプログラム等を記憶するとともに、ワークメモリとしても機能する。記憶部145は、例えばセンサ部130により取得された脈波の測定結果を記憶してもよい。
通信部146は、外部装置と有線通信又は無線通信を行うことにより、各種データの送受信を行う。通信部146は、例えば、健康状態を管理するために被検者の生体情報を記憶する外部装置と通信を行う。通信部146は、電子機器100が測定した脈波の測定結果、及び/又は電子機器100が推定した健康状態を、当該外部装置に送信する。
報知部147は、音、振動、及び画像等で情報を報知する。報知部147は、スピーカ、振動子、及び表示デバイスを備えていてもよい。表示デバイスは、例えば液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)、有機ELディスプレイ(OELD:Organic Electro-Luminescence Display)、又は無機ELディスプレイ(IELD:Inorganic Electro-Luminescence Display)等とすることができる。一実施形態において、報知部147は、例えば、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を報知する。
一実施形態に係る電子機器100は、糖代謝の状態を推定する。一実施形態では、電子機器100が、糖代謝の状態として、血糖値を推定する。
電子機器100は、回帰分析により作成した推定式に基づいて、被検者の血糖値を推定する。電子機器100は、脈波及び血圧値に基づいて血糖値を推定するための推定式を、例えばあらかじめ記憶部145に記憶している。電子機器100は、これらの推定式を用いて、血糖値を推定する。本明細書において、血圧値は、被検者の血圧に関する数値であり、例えば、最高血圧、最低血圧又は脈圧を含んでいてもよい。脈圧は、収縮期血圧(最高血圧)と拡張期血圧(最低血圧)との差である。
ここで、脈波に基づく血糖値の推定に関する推定理論について説明する。食後、血中の血糖値が上昇することにより、血液の流動性の低下(粘性の増加)、血管の拡張及び循環血液量の増加が発生し、これらの状態が平衡するように血管動態及び血液動態が定まる。血液の流動性の低下は、例えば血漿の粘度が増加したり、赤血球の変形能が低下したりすることにより生じる。血管の拡張は、インスリンの分泌、消化ホルモンの分泌、及び体温の上昇等により生じる。血管が拡張すると、血圧が低下し、これによって脈圧も変化する。そして、血圧低下を抑制するため、脈拍数が増加する。循環血液量の増加は、消化及び吸収のための血液消費を補うものである。これらの要因による、食前と食後との血管動態及び血液動態の変化は、脈波にも反映される。このように、食前と食後とで、血圧値と脈波とが変化する。そのため、電子機器100は、食前及び食後の血圧値及び脈波を取得し、取得した血圧値及び脈波の変化に基づいて、血糖値を推定することができる。
上記推定理論に基づき、血糖値を推定するための推定式は、複数の被験者から得た、食前及び食後の血圧値、血糖値及び脈波のサンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことで作成することができる。推定時には、被検者の脈波に基づく指標に、作成された推定式を適用することにより、被検者の血糖値を推定できる。推定式の作成において、特に、血糖値のばらつきが正規分布に近いサンプルデータを用いて回帰分析を行って推定式を作成することにより、食前又は食後にかかわらず、検査対象となる被検者の血糖値を推定することができる。
図5は、脈波の変化に基づく推定方法の一例を説明する図であり、脈波の一例を示す。血糖値を推定するための推定式は、脈波に基づく指標を説明変数に含めた回帰分析により作成される。脈波に基づく指標は、例えば脈波の立ち上がりを示す指標(立上り指標)Slと、AI(Augmentation Index)と、脈拍数PR(Pulse Rate)とを含む。
立上り指標Slは、図5の領域D1で示す波形に基づいて導出される。具体的には、立上り指標Slは、脈波を2回微分して導出される加速度脈波における、最初の極大値に対する最初の極小値の比である。立上り指標Slは、例えば図6に一例として示す加速度脈波では、−b/aにより表される。立上り指標Slは、食後における血液の流動性の低下、インスリンの分泌及び体温の上昇による血管の拡張(弛緩)等により、小さくなる。
AIは、脈波の前進波と反射波との大きさの比で表される指標である。AIの導出方法について、図7を参照しながら説明する。図7は、電子機器100を用いて手首で取得された脈波の一例を示す図である。図7は、角速度センサ131を脈動の検知手段として用いた場合のものである。図7は、角速度センサ131で取得された角速度を積分したものである。図7において、横軸は時間、縦軸は角度を表す。取得された脈波は、例えば被検者の体動が原因のノイズを含む場合があるので、DC(Direct Current)成分を除去するフィルタによる補正を行い、脈動成分のみを抽出してもよい。
脈波の伝播は、心臓から押し出された血液による拍動が、動脈の壁又は血液を伝わる現象である。心臓から押し出された血液による拍動は、前進波として手足の末梢まで届く。その一部は血管の分岐部、血管径の変化部等で反射され反射波として戻ってくる。AIは、この反射波の大きさを前進波の大きさで除したものであり、AIn=(PRn−PSn)/(PFn−PSn)で表される。ここで、AInは脈拍毎のAIである。AIは、例えば、脈波の測定を数秒間行い、脈拍毎のAIn(n=1〜nの整数)の平均値AIaveを算出したものであってもよい。AIは、図5の領域D2で示す波形に基づいて導出される。AIは、食後における血液の流動性の低下及び体温上昇による血管の拡張等により、低くなる。
脈拍数PRは、図5に示す脈波の周期TPRに基づいて導出される。脈拍数PRは、食後において上昇する。
電子機器100は、立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、血圧計を用いて測定した血圧値とに基づいて作成した推定式により、血糖値が推定可能である。血圧計としては、任意の血圧計を用いることができ、例えば、オシロメトリック法及びリバロッチ・コロトコル法等を用いた血圧計を用いることができる。
図8は、脈波の変化に基づく推定方法の他の一例を説明する図である。図8(a)は脈波を示し、図8(b)は図8(a)の脈波をFFT(高速フーリエ変換:Fast Fourier Transform)した結果を示す。血糖値を推定するための推定式は、例えばFFTにより導出される基本波及び高調波成分(フーリエ係数)に関する回帰分析により作成される。図8(b)に示すFFTの結果におけるピーク値は、脈波の波形の変化に基づいて変化する。そのため、フーリエ係数に基づいて作成した推定式により、血糖値が推定可能である。
電子機器100は、上述した立上り指標Sl、AI、脈拍数PR及び脈圧、並びにフーリエ係数等に基づいて、推定式を使用して、被検者の血糖値を推定する。
ここで、電子機器100が、被検者の血糖値を推定する場合に用いる推定式の作成方法について説明する。推定式の作成は、電子機器100で実行されてもよく、事前に別のコンピュータ等を用いて作成されてもよい。本明細書では、推定式を作成する機器を、推定式作成装置と称して説明する。作成された推定式は、被検者が電子機器100により血糖値の推定を行う前に、例えばあらかじめ記憶部145に記憶される。
図9は、図1の電子機器100が用いる推定式の作成フロー図である。推定式は、被験者の食前及び食後の血糖値を血糖計を用いて測定し、被験者の血圧値を血圧計を用いて測定するとともに、被験者の食後の脈波を脈波計を用いて測定し、測定により取得したサンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことにより作成される。食前は、被験者の空腹時をいう。食後は、食後所定時間後の血糖値が上昇する時間(例えば食事を開始してから1時間程度)をいう。取得するサンプルデータは、食前及び食後に限られず、血糖値の変動が大きい時間帯のデータであればよい。
推定式の作成において、まず、それぞれ血糖計及び血圧計により測定された、食前の被験者の血糖値及び血圧値が推定式作成装置に入力される(ステップS101)。
それぞれ血糖計、血圧計及び脈波計により測定された、食後の被験者の血糖値、血圧値及び血糖値に対応付けられた脈波に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS102)。ステップS101及びステップS102において入力される血糖値は、例えば採血を行うことにより、血糖計によって測定される。ステップS101又はステップS102において、各サンプルデータの被験者の年齢も入力される。
推定式作成装置は、ステップS101及びステップS102において入力されたサンプルデータのサンプル数が、回帰分析を行うために十分なN以上となったか否かを判断する(ステップS103)。サンプル数Nは適宜決定することができ、例えば100とすることができる。推定式作成装置は、サンプル数がN未満であると判断した場合(Noの場合)、サンプル数がN以上となるまで、ステップS101及びステップS102を繰り返す。一方、推定式作成装置は、サンプル数がN以上となったと判断した場合(Yesの場合)、ステップS104に移行して、推定式の算出を実行する。
推定式の算出において、推定式作成装置は、入力された食後の脈波を解析する(ステップS104)。一実施形態では、推定式作成装置は、食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。推定式作成装置は、脈波の解析として、FFT解析を行ってもよい。
推定式作成装置は、入力された食前及び食後の血圧値に基づき、食前及び食後の脈圧を算出し、食前の脈圧と食後の脈圧との差(脈圧差)DPを算出する(ステップS105)。
推定式作成装置は、回帰分析を実行する(ステップS106)。回帰分析における目的変数は、食前及び食後の血糖値である。回帰分析における説明変数は、ステップS101又はステップS102で入力された年齢と、ステップS104で解析された食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、ステップS105で算出された脈圧差DPとである。推定式作成装置がステップS104でFFT解析を行う場合、説明変数は、例えばFFT解析の結果として算出されるフーリエ係数であってもよい。
推定式作成装置は、回帰分析の結果に基づいて、食前及び食後の血糖値を推定するための推定式を作成する(ステップS106)。食前及び食後の血糖値を推定するための推定式の一例を下式(1)及び(2)に示す。
Figure 2018003491
式(1)及び(2)において、GLa及びGLbは、それぞれ食後及び食前の血糖値を示す。ageは年齢、PRaは食後の脈拍数PR、AIaは食後のAI、Slaは食後の立上り指標Slを、それぞれ示す。
次に、上述のようにして算出された推定式を用いた、電子機器100による血糖値の推定処理の詳細について説明する。電子機器100が血糖値の推定に際して用いる血圧値は、例えば被検者が血圧計を用いて測定した血圧値を自ら入力することにより、電子機器100に入力される。電子機器100が血圧計と一体として構成される場合、つまり電子機器100が血圧値測定機能を有する場合、電子機器100は、被検者が電子機器100を用いて測定した血圧値を用いて血糖値の推定処理を行う。ここでは、電子機器100が血圧計と一体となっている場合の例について説明する。
図10は、血圧値測定機能を有する電子機器100の一例を示す機能ブロック図である。図10に示す電子機器100は、いわゆるカフ式の血圧計の血圧値測定機能を有する場合の一例を示すものである。電子機器100は、図4に示す各機能部に加え、加圧ポンプ171と、圧力センサ172と、排気弁173と、カフ174とをさらに備える。血圧測定部170は、被検者の血圧値を測定する。血圧測定部170は、加圧ポンプ171、圧力センサ172、排気弁173及びカフ174を含む。
加圧ポンプ171は、空気チューブを介してカフ174に接続されている。カフ174は、被検者の腕(上腕等)、手首又は指等に巻きつけて装着できる。カフ174は、所定幅の帯形状であり、内側に空気を入れることができる空気袋を備える。加圧ポンプ171は、カフ174が被検者の腕、手首又は指に巻きつけられた状態で、空気袋に空気を供給できる。空気袋に空気が供給されることにより、カフ174が被検者の腕、手首又は指を締め付け、血管を圧迫する。
圧力センサ172は、カフ174の空気袋内の圧力を検出し、検出した圧力に関する信号を制御部143に出力する。圧力センサ172は、例えばカフ174の内側に配設されていてもよい。
排気弁173は、空気チューブを介してカフ174に接続されている。排気弁173は、カフ174の空気袋内の空気を外部に排出する。
加圧ポンプ171及び排気弁173は、圧力センサ172が取得した空気袋内の圧力に基づき、制御部143によって制御される。電子機器100は、カフ174の空気袋内の圧力を調整して、従来公知の方法で被検者の血圧値を測定する。
図11は、図10の電子機器100による血糖値の推定処理の一例を示すフロー図である。図11に示すフロー図は、例えば被検者が、食後に、カフ174を装着した状態で、電子機器100に対して所定の入力操作を行った場合に開始される。
電子機器100は、被検者による上記所定の入力操作を受け付けると、加圧ポンプ171によりカフ174の空気袋に空気を供給して被検者の腕、手首又は指等を加圧する(ステップS201)。
電子機器100は、カフ174の空気袋の空気を排気弁173から排気することにより、カフ174を減圧しながら、従来公知の方法で被検者の血圧値を測定する(ステップS202)。このようにして、電子機器100は、被検者の食後の血圧値を取得できる。
電子機器100は、再び加圧ポンプ171によりカフ174の空気袋に空気を供給して被検者の腕、手首又は指等を加圧する(ステップS203)。このときの圧力は、例えば、電子機器100が脈波を取得可能な所定の圧力であってよく、例えば被検者の最高血圧よりも所定値(例えば35mmHg)高い圧力であってよい。この圧力は、脈波を安定して取得できる圧力であってもよい。
電子機器100は、カフ174の圧力を一定に保持し、被検者の脈波を測定する(S204)。このようにして、電子機器100は、被検者の食後の脈波を取得できる。
電子機器100は、脈波の測定が終了すると、カフ174の空気袋の空気を排気弁173から排気することにより、カフ174を減圧する(ステップS205)。
電子機器100は、推定式を用いて血糖値を推定する(ステップS206)。
図11に示すフロー図では、電子機器100が、血圧値を取得した後、脈波を取得すると説明したが、電子機器100は、必ずしもこの順序で処理を行わなくてもよい。電子機器100は、例えば、ステップS201により被検者の腕、手首又は指等を加圧した後、減圧する途中で、一定の圧力を保持することにより、ステップS204に示すように脈波を取得してもよい。この場合、電子機器100は、脈波取得後、カフ174の減圧を再開する。この順序で処理を行うと、電子機器100は、血圧値の取得の途中で、つまり最高血圧の測定と最低血圧の測定との間に、脈波を取得できる。脈波を取得する際、カフ174による圧力をかけることなく脈波を取得可能であれば、カフ174による圧力をかけなくてもよい。
次に、推定式を用いた被検者の血糖値の推定のフローについて説明する。図12は、図9のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食前及び食後の血糖値を推定するフロー図である。ここでは、図10を参照して説明したような血圧値測定機能を有する電子機器100により実行される場合のフローについて説明する。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS301)。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の食前の血圧値を測定する(ステップS302)。
電子機器100は、被検者が食事をした後、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の食後の血圧値を測定する(ステップS303)。
電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS304)。
電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS305)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
電子機器100は、測定された食前及び食後の血圧値に基づき、食前及び食後の脈圧を算出し、食前と食後との脈圧差DPを算出する(ステップS306)。
電子機器100は、ステップS305で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、ステップS306で算出した食前と食後との脈圧差DPと、被検者の年齢とを、例えば上述の式(1)及び(2)に適用して、被検者の食前及び食後の血糖値を推定する(ステップS307)。推定された食前及び食後の血糖値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
食後の血圧値(ステップS303)及び食後の脈波(ステップS304)は、図11に示すステップS201からステップS205のフローに従って測定されてもよい。
電子機器100が血圧値測定機能を有していない場合には、被検者は、別途血圧計を用いて測定した血圧を電子機器100に入力する。この場合、電子機器100は、ステップS302及びS303において被検者の血圧値を測定する代わりに、被検者からの血圧値の入力を受け付ける。
図13は、図9のフローにより作成された推定式を用いて推定した食前及び食後の血糖値と、実測した食前及び食後の血糖値との比較を示す図である。図13に示すグラフでは、横軸に食前及び食後の血糖値の測定値(実測値)が、縦軸に食前及び食後の血糖値の推定値が示されている。血糖値の測定値は、テルモ社製血糖測定器メディセーフフィット用いて測定された。図13に示すように、測定値と推定値とは、概ね±20%の範囲内に含まれている。すなわち、推定式による推定精度は、20%以内であると言える。
このようにして、電子機器100は、被検者が血圧計を用いて測定した食前及び食後の血圧値に基づいて、非侵襲かつ短時間で食前及び食後の血糖値を推定できる。特に、AIは血圧値に依存し得るパラメータであるため、電子機器100のように血圧値を説明変数として含んで作成された推定式に基づいて血糖値を推定することにより、血糖値の推定精度が向上し得る。一実施形態では、食前及び食後の血糖値、食前及び食後の血圧値並びに食後の脈波を用いて推定式を作成したが、推定式の作成はこれに限らず、食後の血糖値、食前又は食後のいずれか一方の血圧値及び脈波を用いて推定式を作成してもよい。電子機器100は、食前及び食後の血糖値に限らず、任意のタイミングにおける被検者の血糖値を推定してもよい。電子機器100は、任意のタイミングにおける血糖値についても、非侵襲かつ短時間で推定できる。
一実施形態に係る電子機器100は、血糖値の推定においてステップS302及びステップS303で取得した被検者の食前及び食後の血圧値に基づいて、記憶部145に記憶された推定式を更新してもよい。すなわち、電子機器100は、血糖値の推定に際して取得した食前及び食後の血圧値と食後の脈波とを、推定式を更新するためのサンプルデータとして用いることができる。これにより、推定式は、被検者が血糖値の推定を行うたびに更新され、推定式を用いた食前及び食後の血糖値の推定精度が高まる。
(第2実施形態)
第1実施形態では、電子機器100が被検者の食前及び食後の血糖値を推定する場合について説明した。第2実施形態では、電子機器100が被検者の脂質代謝の状態を推定する場合の一例について説明する。一実施形態では、電子機器100が、脂質代謝の状態として、食後の脂質値を推定する。脂質値は、中性脂肪、総コレステロール、HDLコレステロール及びLDLコレステロール等を含む。一実施形態の説明において、第1実施形態と同様の点については、適宜その説明を省略する。
電子機器100は、脈波に基づいて脂質値を推定するための推定式を、例えばあらかじめ記憶部145に記憶している。電子機器100は、これらの推定式を用いて、脂質値を推定する。
脈波に基づく脂質値の推定に関する推定理論については、第1実施形態において説明した血糖値の推定理論と同様である。すなわち、血中の脂質値の変化は脈波の波形の変化及び血圧値の変化にも反映される。そのため、電子機器100は、血圧値及び脈波を取得し、取得した血圧値及び脈波の変化に基づいて、脂質値を推定することができる。電子機器100は、脂質推定時の脈波と血圧値とを用いて脂質値の推定を行うことにより、脂質値の推定精度が向上する。
図14は、一実施形態に係る電子機器100が用いる推定式の作成フロー図である。一実施形態においても、推定式は、サンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことにより作成される。一実施形態では、サンプルデータとして、食前の脈波、脂質値及び血圧値に基づいて、推定式が作成される。一実施形態において、食前は、被験者の空腹時をいう。食後は、食後所定時間後の脂質値が高くなる時間(例えば食事を開始してから3時間程度)をいう。推定式の作成において、特に、脂質値のばらつきが正規分布に近いサンプルデータを用いて回帰分析を行って推定式を作成することにより、食前又は食後にかかわらず、検査対象となる被検者の任意のタイミングでの脂質値を推定することができる。
推定式の作成において、それぞれ血圧計、脈波計及び脂質測定装置により測定された、食前の被験者の血圧値、脈波及び脂質値に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS401)。
各サンプルデータの被験者の年齢も推定式作成装置に入力される(ステップS402)。
推定式作成装置は、ステップS401及びステップS402において入力されたサンプルデータのサンプル数が、回帰分析を行うために十分なN以上となったか否かを判断する(ステップS403)。サンプル数Nは適宜決定することができ、例えば100とすることができる。推定式作成装置は、サンプル数がN未満であると判断した場合(Noの場合)、サンプル数がN以上となるまで、ステップS401及びステップS402を繰り返す。一方、推定式作成装置は、サンプル数がN以上となったと判断した場合(Yesの場合)、ステップS404に移行して、推定式の算出を実行する。
推定式の算出において、推定式作成装置は、入力された食前の脈波を解析する(ステップS404)。一実施形態では、推定式作成装置は、食前の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。なお、推定式作成装置は、脈波の解析として、FFT解析を行ってもよい。
推定式作成装置は、入力された食前の血圧値に基づき、食前の脈圧を算出する(ステップS405)。
推定式作成装置は、回帰分析を実行する(ステップS406)。回帰分析における目的変数は、食前の脂質値である。回帰分析における説明変数は、ステップS502で入力された年齢と、ステップS504で解析された食前の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、ステップS405で算出された食前の脈圧とである。推定式作成装置がステップS404でFFT解析を行う場合、説明変数は、例えばFFT解析の結果として算出されるフーリエ係数であってもよい。
推定式作成装置は、回帰分析の結果に基づいて、食前の脂質値を推定するための推定式を作成する(ステップS407)。
次に、推定式を用いた被検者の脂質値の推定のフローについて説明する。図15は、図14のフローにより作成された推定式を用いて被検者の脂質値を推定するフロー図である。ここでは、電子機器100が、図10を参照して説明したように、血圧値測定機能を有するとして説明する。
電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS501)。
電子機器100は、被検者が食事をした後、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の血圧値を測定する(ステップS502)。
電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS503)。
電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS504)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
電子機器100は、測定された食後の血圧値に基づき、食後の脈圧を算出する(ステップS505)。
電子機器100は、ステップS504で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、ステップS505で算出した食後の脈圧と、被検者の年齢とを、図14のフロー図で作成した推定式に適用して、被検者の食後の脂質値を推定する(ステップS506)。推定された食後の脂質値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。食後の血圧値(ステップS502)及び食後の脈波(ステップS503)は、図11に示すステップS201からステップS205のフローに従って測定されてもよい。
このようにして、電子機器100は、測定した食後の血圧値に基づいて、食後の脂質値を推定できる。本実施形態に係る電子機器100は、食後の血圧値を用いて脂質値を推定する。特に、AIは血圧値に依存し得るパラメータであるため、電子機器100のように血圧値を説明変数として含んで作成された推定式に基づいて脂質値を推定することにより、脂質値の推定精度が向上し得る。
電子機器100は、食後の脂質値に限らず、任意のタイミングにおける被検者の脂質値を推定してもよい。電子機器100は、任意のタイミングにおける脂質値についても、非侵襲かつ短時間で推定できる。
一実施形態に係る電子機器100についても、第1実施形態で説明したのと同様に、脂質値の推定においてステップS502で取得した被検者の食後の血圧値及び脈波とに基づいて、記憶部145に記憶された推定式を更新してもよい。これにより、推定式は、被検者が脂質値の推定を行うたびに更新され、推定式を用いた食後の脂質値の推定精度が高まる。
電子機器100が血圧値測定機能を有さない場合、血圧値は、例えば図16に示すように血圧計から電子機器100に自動的に入力されてもよい。
図16は、電子機器100と血圧計160との通信を模式的に示す図である。血圧計160は、通信部を備え、電子機器100の通信部146を介して、情報を送受信可能である。血圧計160は、例えば、被検者の操作に基づいて血圧値を測定した場合、測定結果としての血圧値を電子機器100に送信する。電子機器100は、血圧計160から取得した血圧値を用いて、例えば図12又は図15等に記載したフローによって、被検者の食前及び食後の血糖値又は食後の脂質値を推定する。
上記実施形態では、血糖値又は脂質値の推定を電子機器100が実行する場合の例について説明したが、血糖値又は脂質値の推定は、必ずしも電子機器100によって実行されなくてもよい。血糖値又は脂質値の推定を、電子機器100以外の他の装置が実行する場合の一例について説明する。
図17は、一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図17に示した実施形態のシステムは、電子機器100と、サーバ151と、携帯端末150と、通信ネットワークを含んで構成される。図17に示したように、電子機器100が測定した脈波は、通信ネットワークを通じてサーバ151に送信され、被検者の個人情報としてサーバ151に保存される。サーバ151は、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する推定装置として機能する。サーバ151では、被検者の過去の取得情報、又は様々なデータベースと比較することにより、被検者の血糖値又は脂質値を推定する。サーバ151はさらに被検者に最適なアドバイスを作成してもよい。サーバ151は、被検者が所有する携帯端末150に推定結果及びアドバイスを返信する。携帯端末150は受信した推定結果及びアドバイスを携帯端末150の表示部から報知する、というシステムを構築することができる。電子機器100の通信機能を利用することで、サーバ151には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに推定の精度が上がる。また、携帯端末150を報知手段として用いるため、電子機器100は報知部147が不要となり、さらに小型化される。被検者の血糖値又は脂質値の推定をサーバ151で行うため、電子機器100の制御部143の演算負担を軽減できる。被検者の過去の取得情報をサーバ151で保存できるため、電子機器100の記憶部145の負担を軽減できる。そのため、電子機器100はさらに小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度も向上する。
一実施形態に係るシステムはサーバ151を介して、電子機器100と携帯端末150とを通信ネットワークで接続した構成を示した。しかしながら、本開示に係るシステムはこれに限定されるものではない。サーバ151を用いずに、電子機器100と携帯端末150を直接通信ネットワークで接続して構成してもよい。
本開示を完全かつ明瞭に開示するためにいくつかの実施形態に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。いくつかの実施形態に示した各要件は、自由に組み合わせが可能である。
例えば、上述の実施形態においては、センサ部130に角速度センサ131を備える場合について説明した。しかしながら、電子機器100はこれに限ることはない。センサ部130は、発光部と受光部からなる光学脈波センサを備えていてもよいし、圧力センサを備えていてもよい。電子機器100の装着は手首に限らない。首、足首、太もも、耳等、動脈上にセンサ部130が配置されていればよい。
100 電子機器
110 装着部
111 開口部
120 測定部
120a 裏面
120b 表面
130 センサ部
131 角速度センサ
132 脈あて部
133 軸部
140 弾性体
141 入力部
143 制御部
143a プロセッサ
144 電源部
145 記憶部
146 通信部
147 報知部
150 携帯端末
151 サーバ
160 血圧計
170 血圧測定部
171 加圧ポンプ
172 圧力センサ
173 排気弁
174 カフ

Claims (9)

  1. 被検者の脈波を取得するセンサ部と、
    前記被検者の血圧値を測定する血圧測定部と、
    前記センサ部が取得した前記被検者の脈波に基づく指標と、前記血圧測定部が測定した前記被検者の血圧値とに基づいて、前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する制御部と、
    を備える電子機器。
  2. 前記制御部は、前記被検者の糖代謝として血糖値を推定し、又は前記被検者の脂質代謝として脂質値を推定する、請求項1に記載の電子機器。
  3. 前記センサ部は、加速度又は角速度を検出するセンサを少なくとも含む、請求項1又は請求項2に記載の電子機器。
  4. 前記血圧測定部はカフ式血圧計である、請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の電子機器。
  5. 前記制御部は、前記脈波に基づく指標と前記血圧値とに基づいて作成された推定式を用いて、前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する、請求項1乃至請求項4のいずれか一項に記載の電子機器。
  6. 前記制御部は、前記血圧測定部が測定した前記被検者の血圧値及び前記センサ部が取得した前記被検者の脈波に基づいて前記推定式を更新する、請求項5に記載の電子機器。
  7. 前記センサ部は、前記血圧測定部が血圧値を測定している間に、前記被検者の脈波を取得する、請求項1乃至請求項6のいずれか一項に記載の電子機器。
  8. 被検者の脈波を取得するセンサ部を有する電子機器と、
    前記被検者の血圧を測定する血圧計と、
    前記センサ部が取得した前記被検者の脈波に基づく指標と、前記血圧計が測定した前記被検者の血圧値とに基づいて、前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する推定装置と、
    を備える推定システム。
  9. 被検者の脈波を取得するセンサ部と、前記被検者の血圧値を測定する血圧測定部とを有する電子機器と、
    前記センサ部が取得した前記被検者の脈波に基づく指標と、前記血圧測定部が測定した前記被検者の血圧値とに基づいて、前記被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を推定する推定装置と、
    を備える推定システム。
JP2018525027A 2016-06-28 2017-06-13 電子機器及び推定システム Active JP6815399B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016127509 2016-06-28
JP2016127509 2016-06-28
PCT/JP2017/021859 WO2018003491A1 (ja) 2016-06-28 2017-06-13 電子機器及び推定システム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020212865A Division JP7061659B2 (ja) 2016-06-28 2020-12-22 電子機器及び推定システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2018003491A1 true JPWO2018003491A1 (ja) 2019-04-11
JP6815399B2 JP6815399B2 (ja) 2021-01-20

Family

ID=60785335

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018525027A Active JP6815399B2 (ja) 2016-06-28 2017-06-13 電子機器及び推定システム
JP2020212865A Active JP7061659B2 (ja) 2016-06-28 2020-12-22 電子機器及び推定システム
JP2022068284A Active JP7483783B2 (ja) 2016-06-28 2022-04-18 電子機器及び推定システム

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020212865A Active JP7061659B2 (ja) 2016-06-28 2020-12-22 電子機器及び推定システム
JP2022068284A Active JP7483783B2 (ja) 2016-06-28 2022-04-18 電子機器及び推定システム

Country Status (4)

Country Link
US (2) US11653843B2 (ja)
EP (1) EP3476281A4 (ja)
JP (3) JP6815399B2 (ja)
WO (1) WO2018003491A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6763897B2 (ja) * 2018-02-22 2020-09-30 京セラ株式会社 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム
JP6884718B2 (ja) * 2018-02-22 2021-06-09 京セラ株式会社 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム
JP2020116364A (ja) * 2019-01-22 2020-08-06 京セラ株式会社 電子機器、電子機器の制御方法、及び電子機器の制御プログラム
JP6873307B2 (ja) * 2020-12-22 2021-05-19 京セラ株式会社 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム
JPWO2022154019A1 (ja) * 2021-01-15 2022-07-21

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002360530A (ja) * 2001-06-11 2002-12-17 Waatekkusu:Kk 脈波センサ及び脈拍数検出装置
JP2004305268A (ja) * 2003-04-02 2004-11-04 Colin Medical Technology Corp 心音検出装置
US20080275317A1 (en) * 2005-08-09 2008-11-06 Ok Kyung Cho Medical Measuring Device
US20120059237A1 (en) * 2009-05-04 2012-03-08 Jack Amir System and method for monitoring blood glucose levels non-invasively
EP2544124A1 (en) * 2011-07-04 2013-01-09 Sabirmedical, S.L. Methods and systems for non-invasive measurement of glucose levels
JP2015027459A (ja) * 2013-07-26 2015-02-12 タタ・コンサルタンシー・サーヴィシズ・リミテッド 生理学的パラメータの監視
US20160058385A1 (en) * 2013-04-16 2016-03-03 Kyocera Corporation Device, device control method and control program, and system

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9902115D0 (en) * 1999-02-01 1999-03-24 Axeon Limited Neural networks
US6918879B2 (en) * 2000-10-09 2005-07-19 Healthstats International Pte. Ltd. Method and device for monitoring blood pressure
JP4517619B2 (ja) 2002-12-05 2010-08-04 オムロンヘルスケア株式会社 脈波測定装置
DE202004007139U1 (de) * 2004-05-05 2004-07-22 Health & Life Co., Ltd., Jhonghe Blutdruckmesser mit dreidimensionaler Positionierung
EP2335579B1 (en) * 2004-05-06 2017-09-20 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Component concentration measuring device and method of controlling component concentration measuring device
JP2011182968A (ja) 2010-03-09 2011-09-22 Omron Healthcare Co Ltd 血圧情報測定装置および該装置での動脈硬化度の指標の算出方法
JP5948836B2 (ja) 2011-12-09 2016-07-06 ソニー株式会社 測定装置、測定方法、プログラム及び記録媒体
US10856783B2 (en) * 2015-04-28 2020-12-08 Kyocera Corporation Electronic device and system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002360530A (ja) * 2001-06-11 2002-12-17 Waatekkusu:Kk 脈波センサ及び脈拍数検出装置
JP2004305268A (ja) * 2003-04-02 2004-11-04 Colin Medical Technology Corp 心音検出装置
US20080275317A1 (en) * 2005-08-09 2008-11-06 Ok Kyung Cho Medical Measuring Device
US20120059237A1 (en) * 2009-05-04 2012-03-08 Jack Amir System and method for monitoring blood glucose levels non-invasively
EP2544124A1 (en) * 2011-07-04 2013-01-09 Sabirmedical, S.L. Methods and systems for non-invasive measurement of glucose levels
US20160058385A1 (en) * 2013-04-16 2016-03-03 Kyocera Corporation Device, device control method and control program, and system
JP2015027459A (ja) * 2013-07-26 2015-02-12 タタ・コンサルタンシー・サーヴィシズ・リミテッド 生理学的パラメータの監視

Also Published As

Publication number Publication date
EP3476281A1 (en) 2019-05-01
US20190216337A1 (en) 2019-07-18
US11653843B2 (en) 2023-05-23
JP2022095929A (ja) 2022-06-28
JP6815399B2 (ja) 2021-01-20
JP7483783B2 (ja) 2024-05-15
US20230248250A1 (en) 2023-08-10
JP7061659B2 (ja) 2022-04-28
JP2021053442A (ja) 2021-04-08
EP3476281A4 (en) 2020-01-01
WO2018003491A1 (ja) 2018-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7361830B2 (ja) 電子機器及び装置
JP7061659B2 (ja) 電子機器及び推定システム
WO2017175608A1 (ja) 電子機器及び推定システム
JP2019141414A (ja) 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム
JP7367242B2 (ja) 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム
JP6807481B2 (ja) 電子機器及び推定システム
JP6740500B2 (ja) 電子機器及び推定システム
EP3915468A1 (en) Electronic device, electronic device control method, and electronic device control program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20181205

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191008

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191203

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200519

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200715

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20201124

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201222

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6815399

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150