WO2010064323A1 - 生体情報の判定装置及び判定方法 - Google Patents

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WO2010064323A1
WO2010064323A1 PCT/JP2008/072183 JP2008072183W WO2010064323A1 WO 2010064323 A1 WO2010064323 A1 WO 2010064323A1 JP 2008072183 W JP2008072183 W JP 2008072183W WO 2010064323 A1 WO2010064323 A1 WO 2010064323A1
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item
biological information
determined
determination
biometric information
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PCT/JP2008/072183
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English (en)
French (fr)
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正裕 土井
佳世 設楽
幸久 並木
正明 持丸
Original Assignee
フィールファイン株式会社
独立行政法人産業技術総合研究所
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Definitions

  • the present invention relates to a biological information determination device and a determination method.
  • biometric information such as age, height, and weight of a plurality of persons is managed as a database and used for medical care or clothing.
  • biometric information such as age, height, and weight of a plurality of persons is managed as a database and used for medical care or clothing.
  • the present invention solves the above-described conventional problems, and an object of the present invention is to provide a determination device or a determination method for reliability of individual data of biometric information or a database. Or it aims at providing the determination apparatus or the determination method which compares the database of not only reliability but the biometric information used as a reference, and individual data and a database.
  • a determination device that determines the degree of association between the biometric information to be determined and the reference biometric information group, and from the biometric information to be determined including the first item and the second item, The first item and the second item of the biometric information acquisition unit for acquiring the first item and the second item, and the reference biological information group including the first item and the second item.
  • a comparison biometric information acquisition unit that acquires a first distribution range indicating a distribution of a relationship with the item, a relationship between the first item and the second item for the determination biometric information, and the first And a relevance level determination unit that determines a first relevance level between the biometric information to be determined and the reference biometric information group.
  • a reference biological information storage unit that stores the reference biological information group is further provided, and the comparative biological information acquisition unit is stored in the reference biological information storage unit.
  • the first distribution range may be acquired based on the reference biometric information group.
  • the reference biological information group can be stored in the reference biological information storage unit.
  • the third invention of the present application further includes a reference biometric information storage unit that stores distribution range information indicating the first distribution range obtained based on the reference biometric information group.
  • the comparative biometric information acquisition unit may acquire distribution range information indicating the first distribution range from the reference biometric information storage unit.
  • the reference biometric information since the reference biometric information stores the distribution range information, the first distribution range need not be derived from the original reference biometric information every time, and can be acquired quickly and easily.
  • the biometric information to be determined includes three or more items, and the biometric information acquisition unit to be determined is determined in advance from the three or more items. It is assumed that item 1 and the second item are acquired.
  • the determined biological information acquisition unit performs a combination in which the correlation coefficient in the reference biological information group is a predetermined range among the three or more items. It may be acquired as the first item and the second item.
  • the biometric information to be determined further includes a third item and a fourth item
  • the biometric information acquiring unit to be determined is the third item.
  • the fourth item is further acquired
  • the comparison biometric information comparison unit further includes a second distribution range indicating a distribution of a relationship between the third item and the fourth item for the reference biometric information group.
  • the relevance determination unit further compares the relationship between the third item and the fourth item with respect to the determination biological information and the second distribution range, and determines the determination target.
  • the second degree of association between the biological information and the reference biological information group is determined.
  • the composite association degree between the determined biological information and the reference biological information group is determined. It is assumed that a composite relevance determination unit for determining is further provided.
  • the determination device determines the degree of association between the biological information to be determined and the reference biological information group, and the biological information to be determined including the first item and the second item is described above.
  • a to-be-determined biological information acquisition unit that acquires a value obtained by multiplying the first item by the first coefficient and a value obtained by multiplying the second item by the second coefficient; the first item and the second item And a distribution of a relationship between a value obtained by multiplying the first item by the first coefficient and a value obtained by multiplying the second item by the second coefficient for the reference biological information group including the item
  • a comparison biometric information acquisition unit that acquires a first distribution range, a value obtained by multiplying the first item for the biometric information to be determined by a first coefficient, and a second coefficient multiplied by the second item The relationship between the value and the second distribution range is compared, and the determined biological information and the base Further comprising a determining relevance determining unit relevance with biological information group constituting the determination apparatus according to claim.
  • the biometric information to be determined and the reference biometric information group are compared for the value obtained by multiplying the first item by the first coefficient and the value obtained by multiplying the second item by the second coefficient. can do. As a result, it is possible to find a problem that cannot be found only by determining the relevance of normal biological information.
  • the ninth invention of the present application is a determination device for determining the degree of association between a determination biological information group composed of a plurality of determination biological information and a reference biological information group, wherein the first item and the second item are determined.
  • the to-be-determined biometric information acquisition unit that acquires the first distribution range indicating the distribution of the relationship between the first item and the second item, and the reference biometric information group
  • a comparison biometric information acquisition unit that acquires a second distribution range indicating a distribution of the relationship between the first item and the second item, and comparing the first distribution range and the second distribution range
  • the determination device includes a relevance level determination unit that determines a relevance level between the determined biometric information group and the reference biometric information group.
  • the degree of association between the determination biological information group and the reference biological information group can be determined, and the determination biological information group is measured by the measuring device having a defect or the measurement result is constant. Judgment such as bias is possible.
  • the determined biological information group includes three or more items
  • the determined biological information acquisition unit includes the reference biological information among the three or more items.
  • a combination in which the correlation coefficient in the information group is in a predetermined range is acquired as the first item and the second item.
  • the relevance determination unit includes the slope and intercept of the regression line of the first item and the second item in the first distribution range, The slope and intercept of the regression line of the first item and the second item in the distribution range of 1 were compared.
  • the relevance can be determined by comparing the determined biological information group and the reference biological information group with the slope and intercept of the regression line.
  • the twelfth invention of the present application is a determination device for determining the degree of association between a determination biological information group composed of a plurality of determination biological information and a reference biological information group, wherein the first item and the second item are determined.
  • a first distribution range indicating a distribution of a relationship between a value obtained by multiplying the first item by a first coefficient and a value obtained by multiplying the second item by a second coefficient for the to-be-determined biological information group
  • a comparison biometric information acquisition unit that acquires a second distribution range indicating a distribution of the relationship between the first distribution range and the second distribution range, and the determined biological information group and the reference
  • a relevance determination unit for determining relevance with the biometric information group.
  • the determined biological information group and the reference biological information group are compared with respect to a value obtained by multiplying the first item by the first coefficient and a value obtained by multiplying the second item by the second coefficient. Can do. As a result, it is possible to find a problem that cannot be found only by determining the relevance of normal biological information.
  • a determination method for determining the degree of association between the biometric information to be determined and the reference biometric information group, and from the biometric information to be determined including the first item and the second item A determination biological information acquisition step for acquiring the first item and the second item, and a reference biological information group including the first item and the second item, the first item and the second item.
  • the determined biological information group includes three or more items
  • the determined biological information acquisition step includes the reference biological information among the three or more items.
  • a combination in which the correlation coefficient in the information group falls within a predetermined range may be acquired as the first item and the second item.
  • this method it is possible to omit the comparison for the combination that is not required to be compared and whose correlation function is not in the predetermined range, and to perform only the determination for the combination that is highly required to be compared without waste. it can.
  • the fifteenth aspect of the present invention is a determination method for determining the degree of association between a determination biological information group composed of a plurality of determination biological information and a reference biological information group, wherein the first item and the second item are About the to-be-determined biometric information group, the to-be-determined biometric information acquisition step of acquiring the first distribution range indicating the distribution of the relationship between the first item and the second item, and the reference biometric information group, A comparison biometric information acquisition step of acquiring a second distribution range indicating a distribution of the relationship between the first item and the second item, and comparing the first distribution range and the second distribution range; And a relevance level determining step of determining a relevance level between the determined biometric information group and the reference biometric information group.
  • “relevance” is a concept including “reliability”, and does not necessarily indicate the reliability of information, but also how the determination target information relates to the reference information. It is a concept that shows how much or how much it is related.
  • obtaining does not simply mean receiving information or the like, but selecting, extracting or calculating specific information from the received information. Including getting.
  • the present invention it is possible to determine the degree of association between the determination biological information (group) and the reference biological information group.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a determination system via a network according to a first embodiment.
  • Table of reference biological information group according to the first embodiment Relationship diagram between a plurality of first items and a plurality of second items according to the first embodiment Configuration diagram of server according to first embodiment Flowchart of the determination method according to the first embodiment
  • FIG. 1 shows the configuration of a determination system via a network according to the first embodiment.
  • the determination system via the network of this embodiment includes a terminal 100, a network 110, a server 120, a first reference database 130, and a second reference database 140.
  • the user inputs biological information including a plurality of items such as measured height, weight, waist circumference, body fat percentage, heart rate, blood pressure, etc. to the terminal 100, and the server 120 The reliability (relevance) of the input biometric information is determined.
  • the term “reliability” as used herein refers to determining whether or not the biological information to be determined is clearly error or inappropriate information, or the degree of possibility of being error or inappropriate information.
  • the operation of each part of the determination system of the first embodiment will be described with specific examples.
  • the terminal 100 is a computer or the like disposed in a hospital or fitness gym, and prompts the user to input biometric information.
  • the terminal 100 transmits biometric information input by the user to the server 120 via the network 110.
  • a computer terminal is illustrated as the terminal 100, but this may be a mobile terminal such as a mobile phone.
  • the terminal 100 may have a measurement function, and the terminal 100 may measure the biological information of the user and transmit the measured biological information to the server 120. (Network 110)
  • the network 110 is connected to the terminal 100, the server 120, and the second reference database 140, and transmits information between these configurations.
  • the network 110 refers to a communication network such as the Internet in the present embodiment, but is not limited to the Internet, and includes a communication network via a local area network (LAN) or other communication lines.
  • LAN local area network
  • Server 120
  • the server 120 receives the biological information input by the terminal 100 from the terminal 100 via the network 110, determines the reliability of the biological information, and transmits the determination result to the terminal 100 via the network 110.
  • a first reference database 130 which is an example of a reference biometric information storage unit, is connected to the server 120, and is a reference biometric information group that serves as a reference for determining the reliability of comparison target item information and measured biometric information. Is stored.
  • the determination target item information and the reference biometric information group can be stored in the server 120. If the server 120 does not store the information, the first reference database is used instead of the server 120. To store. In this case, when the information to be stored as the reference biometric information group or the like becomes an enormous amount of information, the reference biometric information group or the like is stored in the mass storage device as the first reference database 130 arranged outside the server 120. By storing, it is possible to obtain an effect that it is not necessary to store a huge amount of information in the server 120. (Second reference database 140)
  • a second reference database 140 connected to the server 120 via the network 110 is arranged, and this second reference database 140 is used for the determination target information item and the measured biological information.
  • a configuration in which a reference biometric information group serving as a reference for determining reliability is stored is also possible.
  • the reference biometric information group is stored in one database. The effect that it becomes possible to obtain is obtained.
  • first reference database 130 and the second reference database 140 can be interchanged, and the description of the first reference database 130 in the following description is for the second reference database 140. Includes an explanation.
  • the reference biological information group will be described in detail with reference to FIG.
  • FIG. 2 shows a reference biometric information group stored in the first reference database 130 or the like.
  • the reference biometric information group is composed of biometric information of a plurality of persons collected in advance in a database.
  • the database stores information for identifying the plurality of persons and a plurality of items included in the biological information in association with each other.
  • the basic biological information group includes information (height 170 cm, waist 80 cm, etc.) corresponding to a plurality of items (height, waist, etc.) for each of a plurality of people.
  • the basic biometric information group includes information on a plurality of persons for each of a plurality of items such as height, weight, and waist circumference.
  • the first reference database 130 further stores, for example, a distribution range indicating the distribution of the relationship between height and waist circumference among a plurality of items included in the basic biological information group, and information related to the distribution range.
  • the distribution range information includes a predicted value of waist circumference corresponding to a certain height, and an upper limit and a lower limit of a confidence interval of the predicted value.
  • the information on the distribution range is not limited to the predicted value and the confidence interval, but the combination of the average value and the estimated value range (for example, ⁇ 20%), the first item (height), and the second item.
  • the distribution range should be specified based on a predetermined standard, such as a combination of slope, intercept, and estimated value range ( ⁇ 20% from the regression line) when the regression line of the distribution with (waist circumference) is drawn That's fine.
  • FIG. 4 shows the configuration of the server 120.
  • the server 120 includes a to-be-determined biometric information acquisition unit 400, a comparative biometric information acquisition unit 410, a relevance determination unit 420, and a composite relevance determination unit 430.
  • the to-be-determined biological information acquisition unit 400, the relevance level determination unit 420, and the composite relevance level determination unit 430 are connected to the network 110. Further, the determination biological information acquisition unit 400 and the comparative biological information acquisition unit 410 are connected to the first reference database 130. (Determined biological information acquisition unit 400)
  • the to-be-determined biometric information acquisition unit 400 receives biometric information input by the user (hereinafter also referred to as to-be-determined biometric information) from the terminal 100 via the network 110. Furthermore, the to-be-determined biological information acquisition unit 400 requests the first reference database 130 for comparison target item information for specifying an item to be used for comparison for determining the reliability of the biological information. Information specifying a predetermined comparison target item stored in the database 130 is received, and the comparison target item is acquired from the determined biological information.
  • the to-be-determined biological information acquisition unit 400 includes a number of items included in the to-be-determined biological information. From the inside, the height information is acquired as the first item, and the waist information is acquired as the second item. A specific example of the method for selecting the comparison target item will be described later. (Comparative biometric information acquisition unit 410)
  • the comparative biometric information acquisition unit 410 requests the first reference database 130 to acquire the above-described distribution range indicating the comparison target item information and the distribution of the relationship between the items.
  • the comparative biometric information acquisition unit 410 receives height and waist circumference as comparison target item information from the first reference database 130, and based on the height and waist circumference as information indicating the distribution range, Obtain the median and standard deviation ⁇ .
  • the first reference database 130 stores values calculated in advance based on the reference biological information group.
  • the first reference database 130 may calculate in response to a request from and send a comparison result to the comparative biometric information acquisition unit 410.
  • the relevance determination unit 420 compares the determined biometric information with the reference biometric information group and determines the relevance.
  • the degree-of-association determination unit 420 receives the relationship between height and waist circumference input by the user from the to-be-determined biological information acquisition unit 400 and compares the distribution range of the relationship between height and waist circumference in the reference biological information group with the comparison biological information acquisition unit. 410 and compare the two. Then, the degree-of-association determination unit 420 determines the biological information to be determined and the reference biological information based on the relationship between the height and waist circumference of the biological information to be determined and the distribution range of the height and waist circumference in the reference biological information group. The degree of association with the group is determined.
  • the server 130 transmits the determined degree of association to the terminal 100 via the network 110. Transmission of this degree of association is not necessarily performed one by one, but may be performed as necessary. In particular, when a complex relevance level is transmitted, each relevance level is often not transmitted. (How to determine relevance)
  • the degree-of-association determination unit 420 may determine only whether the relationship between the height and the waist circumference in the determined biological information is within the distribution range, The reliability of the non-determined biological information may be ranked based on how far from the median value of the reference biological information group. For example, the relevance determination unit 420 determines the reliability of the non-determined biological information based on the absolute value of the standard deviation ⁇ indicating how far the relationship between the height and the waist circumference is away from the median value of the reference biological information group. Rank gender.
  • the relevance determination unit 420 determines that the relationship between the height and the waist circumference of the biometric information to be determined is 1 within the distribution range, and if the relationship is outside the distribution range, the relevance determination unit 420 is in accordance with the degree of separation from the predicted value (You may rank so that it may take a value between 1 and 0 (so that it gets smaller as you move away).
  • the difference between the predicted value of the waist circumference of the reference biological information group relative to the height of the biometric information to be determined and the waist circumference of the biometric information to be determined is x
  • the width of the value between the predicted value and the lower limit value of the confidence interval is d.
  • D / x can be a ranking value.
  • the relevance determination unit 320 determines the height of the to-be-determined biological information.
  • the relevance determination unit 320 determines the height of the determined biological information. It is determined that the relationship between and the waist circumference is out of the distribution range.
  • the composite relevance determination unit 430 determines the composite relevance based on a plurality of relevances between the measured biological information and the reference biometric information group determined by the relevance determination unit 320. That is, the composite relevance level refers to the total relevance level between the biometric information to be determined and the reference biometric information group obtained based on the plurality of relevance levels. That is, the composite relevance determination unit 430 determines the composite relevance when the relevance determination unit 420 determines the relevance for a plurality of combinations of items included in the biometric information to be determined.
  • the degree-of-association determination unit 420 not only determines the degree of association between the measured biological information and the reference biological information group for the first item and the second item, but also for the third item and the fourth item.
  • the degree of association between the measured biological information and the reference biological information group is also determined. That is, the to-be-determined biometric information acquisition unit 400, like the first item (height) and the second item (waist), determines the third item (for example, weight) and the fourth item (for example, body weight) from the to-be-determined biometric information. For example, body fat percentage) is further acquired.
  • the comparative biometric information acquisition unit 410 further acquires a distribution range indicating the distribution of the relationship between the body weight and the body fat percentage from the first reference database 130, compares the both, and compares the two to determine the weight and body fat percentage coverage.
  • the degree of association between the measured biological information and the reference biological information group is determined.
  • the composite association degree determination unit 430 determines the composite association degree based on the plurality of association degrees determined by the association degree determination unit 420.
  • one of the items may be the same as the first and second items.
  • the first item is the height
  • the second item is the waist
  • the third item is the weight
  • the fourth item is the height. good.
  • the composite relevance determining unit 430 may determine the composite relevance based on how many of the plurality of relevances are within the distribution range. Of the relevance indicated by the standard deviation ⁇ , The composite relevance is determined based on the method of expressing the maximum, average, or median of absolute values as composite relevance, and the result of adding relevance expressed as 1 to 0 to the extent that it is far from the predicted value You may do it. For example, the composite association degree determination unit 430 may weight each of the plurality of association degrees and add the plurality of weighted association degrees to determine the composite association degree. Here, the composite association degree determination unit 430 weights each of the plurality of association degrees based on, for example, the correlation coefficients of the plurality of items used for determining each association degree.
  • the relevance determination unit 420 further compares the biometric information of the same person in the past with the biometric information to be determined, and whether the rate or value of change in the biometric information to be determined does not exceed the estimated change rate or the estimated change value. It is also possible to determine the degree of association.
  • the first reference database 130 further stores information for identifying a user who is a person to be judged and past biological information of the person to be judged.
  • the terminal 100 transmits information for identifying the person to be determined to the first reference database 130 via the determination target biological information acquisition unit 400.
  • the degree-of-association determination unit 420 acquires the biometric information of the person to be determined from the first reference database 130 via the comparative biometric information acquisition unit 410, and determines the biometric information to be determined and the biometric information of the person to be determined. Compare.
  • the estimated change rate or value is set in advance for each item of biological information.
  • the comparison between the biological information to be judged and the past biological information of the person to be judged is, for example, when the height of the biological information to be judged is 180 cm and the past biological information of the person to be judged is 170 cm. Since the rate of change is about 5.9%, which exceeds the preset 2% as the estimated rate of change in height, it is determined that the reliability is low.
  • the first reference database 130 can further store information on the measurement time of the biological information of the person to be determined.
  • the estimated change rate or value may be set based on the current measurement time of the determination target biological information and the measurement time of the previous determination target person's biological information.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the determination system in the first embodiment.
  • the method is not only executed by a program of a computer or a portable terminal, but may also be executed by hardware such as a DSP. (Step S500)
  • biometric information is input to the terminal 100 by a user or the like (S500) and transmitted to the determined biometric information acquisition unit 400. (Step S510)
  • the to-be-determined biometric information acquisition unit 400 performs the first item (for example, height) and the second item (for example, torso) specified by predetermined comparison target item information with respect to the biometric information input by the user.
  • To-be-determined biological information including a surrounding area is acquired (S510).
  • the comparison target item information is received from the first reference database 130 by the to-be-determined biological information acquisition unit 400, for example.
  • the biometric information acquiring unit 400 sets the comparison target items in a predetermined order (S520).
  • the items to be determined are only the relationship between height and waist circumference, so the biological information acquisition unit 400 to be determined sets these items as items to be compared.
  • the comparative biometric information acquisition unit 410 includes, among items included in the reference biometric information group serving as a reference for determination generated based on the biometric information of a plurality of individuals collected in advance from the first reference database 130. Then, the distribution range regarding the relationship between the height and the waist circumference, which is the comparison target item, is acquired and transmitted to the relevance determination unit 420.
  • the degree-of-association determination unit 420 compares the relationship between the height and waist circumference of the biometric information to be determined and the distribution range of the relationship between the height and waist circumference of the reference biological information group (S530). This reference biometric information group is the same as that described in the first reference database 130 (see FIGS. 2 and 3).
  • the comparison biometric information acquisition unit 410 acquires the distribution range
  • the relevance determination unit 420 determines the relationship between the items of the biometric information to be determined and the distribution range of the relationship between the items in the reference biometric information group.
  • the operation for comparing is the same as that described in FIG. (Step S540)
  • the relevance determination unit 420 determines the relevance between the reference biometric information group and the biometric information to be determined regarding the relationship between the height and the waist circumference based on the comparison result in step S530 (S540).
  • the operation of the relevance determination unit 420 for determining the relevance is the same as that described with reference to FIG. (Step S550)
  • the to-be-determined biometric information acquisition unit 400 checks whether there is an uncompared to-be-determined biometric information item. If there is an uncompared item, the process returns to step S520, and the operations in S520 to S550 are repeated until each configuration determines the relevance level for all items to be compared. That is, in step S520, the to-be-determined biological information acquisition unit 400 sets again uncompared comparison target items based on the comparison target item information already received from the first reference database 130. In step 530, the comparative biometric information acquisition unit 410 acquires the distribution range again for the set item again. In step 540, the degree-of-association determination unit 420 determines the degree of association between the determined biological information and the reference biological information group for the item that has been set again.
  • step S550 if there is no uncompared item in step S550, the server 120 ends the relevance determination.
  • the server 120 ends the determination.
  • the composite relevance level determination unit 430 determines a composite relevance level for these relevance levels as necessary (S560).
  • the operation of the composite relevance determination unit 430 determining the composite relevance is the same as that already described with reference to FIG.
  • the present embodiment it is possible to determine the degree of association between the biological information to be determined and the reference biological information group. Further, according to the present embodiment, such a determination can be realized by a program or hardware, and the relevance can be determined quickly and easily.
  • the relevance level is used as a value indicating the reliability of the biometric information to be determined compared with the reference biometric information group, and the biometric information to be determined is highly reliable because the relevance level is high, or conversely Since the degree of relevance is low, it is possible to determine that the biometric information to be determined has low reliability.
  • Such a determination makes it possible to detect that the measurement device of the user used for the measurement is broken or to collect and store only highly reliable biological information as reference biological information.
  • the network 110 may not necessarily be necessary. That is, the terminal 100 and the server 120 may be directly connected without going through the network 110, or the terminal 100 itself may be included in the server 120 and function as a determination device. Similarly, the first reference database 130 and the second reference database 140 may be connected to the terminal 100 without being connected to the network, or may be included in the terminal 100. (2. Second embodiment)
  • FIG. 6 shows a configuration of a determination system via a network according to the second embodiment.
  • the determination system via the network of the present invention includes a terminal 100, a network 110, a server 120, a first reference database 130, a second reference database 140, and a determination target database 600.
  • the server 120 compares the information stored in the determination target database 600 with the information stored in the first reference database 130 and / or the second reference database 140 to determine the determination target database 600. Judgment of reliability.
  • the configuration denoted by the same reference numeral as in the first embodiment has the same configuration and function as those described in the first embodiment, and performs the same operation. (Determined database 600)
  • the judged database 600 is connected to the terminal 100 and stores various statistical information in addition to the biological information of a plurality of persons measured at a facility such as a hospital or a fitness gym where the terminal 100 is arranged.
  • Each biological information has a plurality of items as in the first embodiment.
  • the statistical information here is information indicating a distribution range between items of each biological information, an average value, a median value, a standard deviation of each item of each biological information, a correlation coefficient between the items of each biological information, and a plurality of biological information.
  • Information obtained by analyzing and analyzing reference biological information which is a set of information, such as the slope and intercept of a regression line created based on the information.
  • the server 120 can determine the reliability of the determination target database 600 based on the statistical information received from the determination target database 600 via the terminal 100. For example, in the case where the database to be judged 600 stores the results of a plurality of health examinations measured at a hospital as biometric information, the server 120 compares the reliability of the biometric information with the reference biometric information group. It is possible to determine the reliability of the health check result of the hospital. It should be noted that it is not always necessary for the judged database 600 to store all of the exemplified statistical information in addition to the biological information of a plurality of persons, and it is sufficient if there is information necessary for the judgment. (First reference database 130)
  • the first reference database 130 is the first reference database in the first embodiment, such as the reference biological information group that is the reference information for the determination of the biological information of a plurality of persons collected in advance described in the first embodiment. In addition to the information stored in the reference database 130, various statistical information about the reference biological information group is included. When the second reference database 140 is used, the second reference database 140 stores the same information as the first reference database 130. (Server 120)
  • the configuration of the server 120 is the same as that described in FIG. 4 in the first embodiment.
  • the determination target of the determination system of this embodiment is not a single piece of biological information, but a group of biological information of a plurality of people,
  • Each of the components included in the server 120 in FIG. 4 has an additional function as the statistical information is compared in the determination of the database and the reliability.
  • the terminal 100 transmits the statistical information stored in the determination target database 600 as described above to the server 120 via the network.
  • the to-be-determined biological information acquisition unit 400 in the server 120 receives statistical information about this to-be-determined biological information group. Furthermore, the to-be-determined biological information acquisition unit 400 requests the first reference database 130 for information for specifying the comparison target and receives the information, and information to be compared from the statistical information received from the determination database 600. To get.
  • the statistical information to be compared in the relevance level determination by the relevance level determination unit 420 is, for example, the following information. (Example of judgment target)
  • the distribution range of the first item and the second item can be set as the statistical information to be determined.
  • the relevance determination unit 420 determines the relevance by comparing the overlap of the distribution ranges of the reference biometric information group and the determination biometric information group regarding height and waist circumference.
  • the slope and intercept of the regression line in the distribution of the first item and the second item can be used as comparison targets.
  • a regression line between the biometric information group to be determined and the reference biometric information group is obtained in advance by the least square method or the like, and the relevance determination unit 420 determines the slope and intercept of the regression line. And the relevance degree is determined.
  • the regression line may be determined by the determination biological information acquisition unit 400 for the determination biological information group, or by the comparative biological information acquisition unit 410 for the reference biological information group.
  • the correlation coefficient between the first item and the second item can be used as a comparison target. Specifically, for example, the correlation coefficient between the height and the waist circumference is obtained in advance for each of the determined biological information group and the reference biological information group, and the relevance determination unit 420 compares these to determine the determined The degree of association between the biological information group and the reference biological information group is determined.
  • the distribution range of the reference biological information group with respect to the average value of each of the first item and the second item of the determination biological information group or the median value of each of the first item and the second item is set as a comparison target.
  • the degree-of-association determination unit 420 determines the degree of association by comparing, for example, the average values of the height and waist circumference of the biological information to be determined and the distribution range of the reference biological information group. This is similar to the determination of the personal biometric information of the user in the first embodiment.
  • an average value, median value, or standard deviation of an item (fifth item) in each piece of biological information between the biological information group to be determined and the reference biological information group can be set as a comparison target.
  • the relevance level determination unit 420 compares the average value, median value, or standard deviation for the respective heights of the biometric information group to be determined and the reference biometric information group, for example, and compares the relevance level. Determine.
  • the comparative biometric information acquisition unit 410 acquires comparison target information and statistical information about the information from the first reference database 130. Specifically, the comparative biometric information acquisition unit 410 compares (1) the height and waist circumference distribution range, (2) the average height, (3) the average waist circumference, and (4) the height and waist. Correlation coefficient with the girth, (5) Statistical information including the regression line slope and intercept of the distribution of height and girth, and corresponding to each comparison object obtained based on the reference biometric information group Get statistics information. (Relevance degree determination unit 420)
  • the degree-of-association determination unit 420 compares both based on the statistical information received from the to-be-determined biological information acquisition unit 400 and the comparative biological information acquisition unit 410 and determines the degree of association.
  • the degree-of-association determination unit 420 can further transmit the determined degree of association to the terminal 100 via the network 110.
  • the degree-of-association determination unit 430 transmits the combined degree of association obtained by the following determination. To do. (How to determine relevance)
  • the degree-of-association determination unit 420 compares the statistical information of the determined biological information group with the statistical information of the reference biological information group, and determines the determined biological information group within the range of the confidence interval based on the statistical information of the reference biological information group.
  • the degree of relevance is set to 1 or 0 depending on whether or not there is statistical information, or depending on the degree to which the statistical information of the biological information to be determined is separated from the statistical information of the reference biological information group
  • the degree of relevance can be determined by ranking so as to take a value of 1 to 0.
  • the correlation coefficient between the first item and the second item of the determination biological information group is determined in advance based on the correlation coefficient between the first item and the second item of the reference biological information group. It is possible to determine the degree of relevance based on whether or not it is within the set confidence interval of the correlation coefficient. That is, for example, the correlation coefficient between height and weight in the biometric information group to be determined is 0.6, and the confidence interval range of the correlation coefficient between height and weight set based on the reference biometric information group is 0.5 to In the case of 0.8, the relevance is 1. (Composite relevance determination unit 430)
  • the operation of the composite relevance determination unit 430 is the same as that in the first embodiment.
  • the server 120 in the second embodiment of the present invention has been described focusing on the additional functions to the configuration of the first embodiment. (Explanation of FIG. 7)
  • the determination method according to the present embodiment is similar to the determination method according to the first embodiment, but the determination target is the biometric information group to be determined and the comparison target for determination is statistical information. It is different in point. (Step S700)
  • the determination database 600 transmits statistical information to the server 120 via the terminal 100 and the network 110 (S700), and the statistical information is input to the determination biological information acquisition unit 400. (S710)
  • the to-be-determined biological information acquisition unit 400 acquires statistical information of the to-be-determined biological information specified by predetermined comparison target information (S710).
  • predetermined comparison target information S710
  • the determined biological information acquisition unit 400 sets a comparison target (S720). ). (S730)
  • the comparative biometric information acquisition unit 410 acquires the distribution range of the relationship between height and waist circumference, which is statistical information obtained in advance based on the reference biometric information group, from the first reference database 130, and It transmits to the degree determination unit 420.
  • the degree-of-association determination unit 420 compares the distribution range of the relationship between the height of the biometric information group to be determined and the waist circumference with the distribution range of the relationship between the height and waist circumference of the reference biological information group (S730). (S540)
  • the relevance determination unit 420 determines the relevance between the reference biometric information group and the biometric information group to be determined (S540). This operation is the same as in the first embodiment. (S750)
  • the to-be-determined biological information acquisition unit 400 checks whether there is an uncompared target. If there is an uncompared target, the process returns to step S720, and the operations in S720 to S750 are repeated until each configuration determines the relevance level for all items to be compared. That is, in step S720, the to-be-determined biological information acquisition unit 400 sets an uncompared target as a comparison target again based on the comparison target information already received from the first reference database 130. In step S730, the comparative biometric information acquisition unit 410 acquires statistical information again for the comparison target that has been set again. In step S540, the degree-of-association determination unit 420 compares the determined biological information group and the reference biological information group for the comparison target set again, and determines the degree of association. On the other hand, if there is no uncompared target in step S750, the server 120 ends the relevance determination. (S560)
  • the composite relevance determination unit 430 determines the composite relevance for the relevance determined in the above step (S560).
  • the degree of association between the biological information group to be determined and the reference biological information group that is biological information of a plurality of persons it is possible to determine the degree of association between the biological information group to be determined and the reference biological information group that is biological information of a plurality of persons. Further, such a configuration and method can be realized by a program or hardware, and in that case, the degree of association can be determined quickly and relatively easily.
  • the degree of relevance of biological information of multiple persons is determined by comparing statistical information, it can be efficiently determined by comparing with the configuration and method for determining such biological information of multiple persons one by one. It becomes.
  • statistical information from multiple viewpoints as a comparison target, it is possible to discover inconveniences regarding the reliability of the biological information group to be determined, which cannot be found by a configuration or method that simply uses only average values for comparison. It becomes possible.
  • FIG. 8 shows, as the items of biometric information, height, weight, waist circumference, body fat percentage, and heart rate, and the correlation coefficient (upper value) and p-value (lower value) between each item in the reference biometric information group. It is a table
  • a determination target item only significant combinations are selected based on these correlation coefficients and p-values. Specifically, for example, there is a method of targeting a correlation coefficient of 0.35 or more and a p value of 0.05 or less. According to this example, in the table of FIG. 8, only three combinations of height and weight, height and waist circumference, and waist circumference and body fat percentage are subject to determination.
  • p value is 0.05 or less.
  • the p value is 0.05 or less. A sufficiently reliable determination is possible.
  • p value is not limited to 0.05 or less, This value can take another value.
  • the degree of relevance is determined by comparing the items to be compared with each other, not the biological information itself, but by comparing values (hereinafter referred to as “principal components”) obtained by mixing a plurality of items categorized based on predetermined criteria. Is to do.
  • correlation coefficients are calculated for all combinations in each category, and one of the two highly correlated items with a correlation coefficient of 0.85 or higher is removed. This is because, for a highly correlated item, if one is determined, the determination result for the other is predicted to some extent, and the determination for the other is considered redundant. Further, for the remaining items, a correlation coefficient is calculated regardless of the category, and highly correlated items with a correlation coefficient of 0.85 or more are removed.
  • each category is divided into two so that the number of items in each category becomes average, and body dimensions 1 and body dimensions 2 respectively. , And body composition 1 and body composition 2.
  • a category is a collection of items having similar properties
  • an item example is a general concept of items that fall into the category
  • an included item is an item of biological information that is actually included in the category.
  • body dimensions 1, body dimensions 2, body composition 1, body composition 2, body activity, blood properties, and exercise ability can be classified into seven categories.
  • body dimension 1 is a concept of dimension length and height related to the body. It can be seen that specific items of biometric information include height, back width, thigh length, and the like.
  • x, y, and z are values of items of each biological information.
  • ai, bi, ci are factor loadings used for the i-th principal component calculation, and are set prior to the calculation of Zi.
  • Each factor load amount means weighting for the corresponding biometric information item, and the larger the factor load amount, the greater the corresponding biometric information item is reflected in the Zi calculation result.
  • Zi is the i-th principal component, and is a determination target item obtained by adding the values of the respective items weighted by the factor load.
  • the determination device or the determination method of the present invention it is possible to determine the degree of association as an index indicating the reliability of biological information, for example, an individual, a hospital, or a fitness gym It can be applied to, for example, determining the reliability of biological information measured in facilities such as.

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Abstract

　生体情報の個々のデータやデータベースの信頼性の判定装置、又は判定方法を提供する。 　第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、第１の項目及び第２の項目を取得する被判定生体情報取得部４００と、第１の項目及び第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部４１０と、被判定生体情報についての第１の項目と第２の項目との関係と、第１の分布範囲とを比較して、判定生体情報と基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定部４２０とを備えることを特徴とする判定システムを提供することにより、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定するものである。

Description

生体情報の判定装置及び判定方法
　本発明は、生体情報の判定装置、及び判定方法に関するものである。
　近年、内臓脂肪型肥満による高血糖、高血圧が健康に悪影響を与えることなどが取り上げられることで、健康への意識が高まり、これに伴いネットワークに接続された身近な生体情報計測機器により個人が生体情報を計測する環境が整いつつある。
　一方で従来から、複数人の年齢、身長、体重などの生体情報をデータベースとして管理し、医療や服飾関係などで利用されてきた。（例えば特許文献１、２参照）
特開２００２－　６３３１２ 特表２００５－５３５３６０
　しかし、従来、個人で生体情報を計測した場合、測定機器の不具合や個人の生体情報の異常など、計測結果の信頼性を迅速、容易に判定する方法がなかった。
　また、複数人の生体情報を格納しているデータベースのデータが、不具合を有する測定装置により測定されていたり、測定結果が偏っているなどの場合、このデータベースが信頼できるのかどうかを判定する方法がなかった。
　本発明は、上記従来の課題を解決するものであり、生体情報の個々のデータやデータベースの信頼性の判定装置、又は判定方法を提供することを目的とする。あるいは、信頼性に限らず、基準となる生体情報のデータベースと、個々のデータ、データベースとを比較する判定装置、又は判定方法の提供することを目的とする。
　本発明においては、上記課題を解決するために、以下の手段を採用した。
　すなわち、本願第１の発明では、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得部と、前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。
　この構成によれば、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定することができる。
　また、本願第２の発明では、第１の発明に加え、前記基準生体情報群を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部に格納された前記基準生体情報群に基づいて、前記第１の分布範囲を取得するとしてもよい。
　この構成によれば、基準生体情報群を基準生体情報格納部に格納しておくことができる。
　また、本願第３の発明では、第１の発明に加え、前記基準生体情報群に基づいて求められた、前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部から前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を取得するとしてもよい。
　この構成によれば、基準生体情報が分布範囲情報を格納しているので、第１の分布範囲を元々の基準生体情報から毎回導出する必要なく、迅速、容易に取得することができる。
　また、本願第４の発明では、第１の発明に加え、前記被判定生体情報は３以上の項目を含み、前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目から予め決められた前記第１の項目及び前記第２の項目を取得するとした。
　この構成によれば、３以上の項目の中から第１の項目及び第２の項目を選択して判定することができる。
　また、本願第５の発明では、第４の発明に加え、前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得するとしてもよい。
　この構成によれば、相関関数が所定の範囲にない、比較対象とする必要性の低い組み合わせについての比較を省略し、比較対象とする必要性の高い組み合わせについての判定のみを無駄なく行うことができる。
　また、本願第６の発明では、第１の発明に加え、前記被判定生体情報は、第３の項目及び第４の項目をさらに含み、前記被判定生体情報取得部は、前記第３の項目及び前記第４の項目をさらに取得し、前記比較生体情報比較部はさらに、前記基準生体情報群について、前記第３の項目と前記第４の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得し、前記関連度判定部はさらに、前記被判定生体情報についての前記第３の項目と前記第４の項目との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第２の関連度を判定するとした。
　この構成によれば、第１の項目と第２の項目との関係に加え、第３の項目と第４の項目との関係についての関連度を判定することができる。
　また、本願第７の発明では、第６の発明に加え、前記第１の関連度と前記第２の関連度に基づいて、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との複合関連度を判定する複合関連度判定部をさらに備えるとした。
　この構成によれば、複数の関連度に基づく複合関連度を判定することができ、被判定生体情報の全部、又は特定の一部についての複合関連度判定が可能になる。
　また、本願第８の発明では、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む前記被判定生体情報について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値とを取得する被判定生体情報取得部と、前記第１の項目及び前記第２の項目を含む前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記被判定生体情報についての前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。
　この構成によれば、第１の項目に第１の係数を乗算した値と、第２の項目に第２の係数を乗算した値とについての被判定生体情報と基準生体情報群との比較をすることができる。これにより、通常の生体情報の関連度判定だけでは発見できない問題を発見できる。
　また、本願第９の発明では、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。
　この構成によれば、被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定することができ、被判定生体情報群が不具合を有する測定装置により測定されている、又は測定結果に一定の偏っているなどの判定が可能になる。
　また、本願第１０の発明では、第９の発明に加え、前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得するとした。
　この構成によれば、相関関数が所定の範囲にない、比較対象とする必要性の低い組み合わせについての比較を省略し、比較対象とする必要性の高い組み合わせについての判定のみを無駄なく行うことができる。
　また、本願第１１の発明では、第９の発明に加え、前記関連度判定部は、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片と、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片とを比較するとした。
　この構成によれば、被判定生体情報群と基準生体情報群とを、回帰直線の傾き及び切片とを比較して関連度を判定することができる。
　また、本願第１２の発明では、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。
　この構成によれば、第１の項目に第１の係数を乗算した値と、第２の項目に第２の係数を乗算した値とについての被判定生体情報群と基準生体情報群との比較をすることができる。これにより、通常の生体情報の関連度判定だけでは発見できない問題を発見できる。
　また、本願第１３の発明では、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得ステップと、前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定ステップとを備えることを特徴とする判定方法をとる。
　この方法によれば、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定することができる。
　また、本願第１４の発明では、第１３の発明に加え、前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、前記被判定生体情報取得ステップは、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得するとしてもよい。
　この方法によれば、相関関数が所定の範囲にない、比較対象とする必要性の低い組み合わせについての比較を省略し、比較対象とする必要性の高い組み合わせについての判定のみを無駄なく行うことができる。
　また、本願第１５の発明では、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得ステップと、前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定ステップとを備えることを特徴とする判定方法をとる。
　この方法によれば、被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定することができる。
　なお、以下の本発明の説明において「関連度」とは「信頼性」を包含する概念であり、必ずしも情報の信頼性を示すのみならず、判定対象情報が基準情報に対してどのような関連を持つのか、あるいはどの程度関連しているのかを示す概念である。
　また、以下の本発明の説明において「取得する」とは、単に情報等を受け取ることのみを意味するのではなく、受け取った情報から特定の情報を選択し、抽出し、又は計算するなどして得ることを含む。
　本発明によれば、被判定生体情報（群）と基準生体情報群との関連度を判定することができるという効果が得られる。
第１の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成図 第１の実施例にかかる基準生体情報群の表 第１の実施例にかかる複数の第１の項目と複数の第２の項目との関係図 第１の実施例にかかるサーバーの構成図 第１の実施例にかかる判定方法のフローチャート 第２の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成図 第２の実施例にかかる判定方法のフローチャート 基準生体情報群における項目間の相関係数、及びｐ値の表 生体情報の主成分分析に関する表
符号の説明
１００・・・端末
１１０・・・ネットワーク
１２０・・・サーバー
１３０・・・第１の基準データベース
１４０・・・第２の基準データベース
３００・・・各身長に対する胴囲の中央値
３１０・・・上限値
３２０・・・下限値
３３０・・・特異値
４００・・・被判定生体情報取得部
４１０・・・比較生体情報取得部
４２０・・・関連度判定部
４３０・・・複合関連度判定部
６００・・・被判定データベース
　本発明に係る実施例について、以下に示した項目に従って図面を参照しながら説明する。ただし、以下の実施例はあくまで本発明の一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。なお、各図面において、同一の部品には同一の符号を付している。
　１．第１の実施例
　２．第２の実施例
　３．判定対象項目の選択例１
　４．判定対象項目の選択例２
（１．第１の実施例）
　はじめに、図１乃至図５を参照して本発明の判定システム、及び判定方法の第１の実施例を説明する。図１は第１の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成を示す。本実施例のネットワークを介した判定システムは、端末１００、ネットワーク１１０、サーバー１２０、第１の基準データベース１３０、第２の基準データベース１４０を有する。当該判定システムにおいて、ユーザーは、測定した自己の身長、体重、胴囲（ウエスト）、体脂肪率、心拍数、血圧などといった複数の項目を含む生体情報を端末１００に入力し、サーバー１２０が、入力された生体情報の信頼性（関連度）を判定する。ここでいう信頼性とは、判定対象の生体情報が明らかにエラー若しくは不適切な情報であるか否か、又はエラー若しくは不適切な情報である可能性の程度を判定することを指す。以下、第１の実施例の判定システムの各部の動作について、具体例を交えて説明する。
（端末１００）
　端末１００は、病院やフィットネスジムなどに配置されたコンピュータなどであり、ユーザーに対して生体情報を入力するように促す。端末１００は、ユーザーから入力された生体情報を、ネットワーク１１０を介してサーバー１２０に送信する。本実施例においては、端末１００としてコンピュータ端末を例示しているが、これは携帯電話のような携帯端末などでもよい。また、端末１００は、測定機能を有し、端末１００がユーザーの生体情報を測定し、測定された生体情報をサーバー１２０に送信してもよい。
（ネットワーク１１０）
　ネットワーク１１０は、端末１００、サーバー１２０、及び第２の基準データベース１４０と接続され、これらの構成間において情報を伝達する。ネットワーク１１０は、本実施例ではインターネットのような通信網を指すが、インターネットのみに限定されず、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やその他通信回線などを介した通信網などをも含む。
（サーバー１２０）
　サーバー１２０は、端末１００からネットワーク１１０を介して、端末１００が入力した生体情報を受け取り、この生体情報の信頼性を判定して、判定結果をネットワーク１１０経由で端末１００へ送信する。
（第１の基準データベース１３０）
　基準生体情報格納部の一例である第１の基準データベース１３０は、サーバー１２０に接続されており、比較対象項目情報、及び被測定生体情報の信頼性を判定するための基準となる基準生体情報群を格納する。
　これらの判定対象項目情報、及び基準生体情報群は、サーバー１２０内に格納しておくことが可能であるが、サーバー１２０がその中に格納しない場合にはサーバー１２０に代わって第１の基準データベースに格納する。この場合、基準生体情報群等として格納すべき情報が膨大な情報量になった場合にサーバー１２０の外に配置された第１の基準データベース１３０としての大容量記憶装置に基準生体情報群などを格納することで、サーバー１２０内に膨大な情報を格納する必要が無くなるなどの効果が得られる。
（第２の基準データベース１４０）
　第１の基準データベース１３０に代えて、サーバー１２０とネットワーク１１０を介して接続された第２の基準データベース１４０を配置し、この第２の基準データベース１４０が判定対象情報項目、及び被測定生体情報の信頼性を判定するための基準となる基準生体情報群を格納するような構成も可能である。
　これによれば、例えば基準生体情報群などのセキュリティを厳しく管理することを可能にしたり、負荷分散のためにサーバー１２０を複数個所に配置した場合に、ひとつのデータベースに基準生体情報群などを格納することが可能になるなどの効果が得られる。
　なお、第１の基準データベース１３０と第２の基準データベース１４０とは相互に置き換えることが可能であり、以下の説明のおける第１の基準データベース１３０についての説明は、第２の基準データベース１４０についての説明を含むものである。
　ここで、図２を参照して、基準生体情報群について具体的に説明する。図２は、第１の基準データベース１３０などに格納される、基準生体情報群を示す。本実施例において、基準生体情報群は、データベース化された、事前に収集した複数人の生体情報からなる。当該データベースは、図２に示すように、当該複数人を特定する情報と生体情報に含まれる複数の項目とを対応付けて格納する。すなわち、基本生体情報群は、複数人のそれぞれについて複数の項目（身長や胴囲など）に対応する情報（身長１７０ｃｍ、胴囲８０ｃｍ等）を有している。換言すると、基本生体情報群は、身長、体重、胴囲等の複数の項目のそれぞれについて複数人の情報を有している。
　第１の基準データベース１３０は、基本生体情報群に含まれる複数の項目のうち、例えば身長と胴囲との関係の分布を示した分布範囲、及び、当該分布範囲に関する情報をさらに格納する。分布範囲の情報としては、ある身長に対応する胴囲の予測値と、予測値の信頼区間の上限と下限を含む。なお、分布範囲の情報は予測値と信頼区間とに限定されるわけではなく、平均値と推定値範囲（例えば±２０％など）の組み合わせや、第１の項目（身長）と第２の項目（胴囲）との分布の回帰直線を引いたときの傾き、切片、及び推定値範囲（回帰直線から±２０％など）の組み合わせなど、予め定められた基準により分布範囲を特定するものであればよい。
　図４はサーバー１２０の構成を示す。サーバー１２０は、被判定生体情報取得部４００、比較生体情報取得部４１０、関連度判定部４２０、複合関連度判定部４３０を有する。被判定生体情報取得部４００、関連度判定部４２０、及び複合関連度判定部４３０はネットワーク１１０に接続される。また、被判定生体情報取得部４００、及び比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０に接続される。
（被判定生体情報取得部４００）
　被判定生体情報取得部４００は、ネットワーク１１０を経て、端末１００から、ユーザーが入力した生体情報（以下、被判定生体情報ともいう）を受け取る。さらに被判定生体情報取得部４００は、第１の基準データベース１３０に対して、生体情報の信頼性を判定するための比較に用いる項目を特定する比較対象項目情報を要求して、第１の基準データベース１３０に格納された、予め決められた比較対象項目を特定する情報を受け取り、被判定生体情報の中から比較対象項目を取得する。
　本実施例では、比較対象項目情報において第１の項目として身長、第２の項目として胴囲が特定されており、被判定生体情報取得部４００は、被判定生体情報に含まれる多数の項目の中から、第１の項目として身長の情報を、第２の項目として胴囲の情報を取得する。比較対象項目の選択方法については具体例を後述する。
（比較生体情報取得部４１０）
　比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０に要求して、比較対象項目情報、及びかかる項目の関係の分布を示す上記の分布範囲を取得する。具体例としては、比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から、比較対象項目情報として身長及び胴囲を受け取り、それに基づいて、分布範囲を示す情報として、ある身長に対する胴囲の中央値と標準偏差σとを取得する。この胴囲の中央値と標準偏差σとの値は、基準生体情報群に基づいて予め計算された値を第１の基準データベース１３０が格納していることが望ましいが、比較生体情報取得部４１０からの要求に応じて第１の基準データベース１３０が計算し、比較結果を比較生体情報取得部４１０へ送信するなどの方法でもよい。
（関連度判定部４２０）
　関連度判定部４２０は、被判定生体情報と基準生体情報群とを比較して、その関連度を判定する。関連度判定部４２０は、ユーザーが入力した身長と胴囲との関係を被判定生体情報取得部４００から受け取り、基準生体情報群における身長と胴囲との関係の分布範囲を比較生体情報取得部４１０から受け取り、両者を比較する。そして、関連度判定部４２０は、被判定生体情報の身長と胴囲との関係と、基準生体情報群における身長と胴囲との関係の分布範囲に基づいて、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する。サーバー１３０は、判定した関連度をネットワーク１１０を介して端末１００へ送信する。この関連度の送信は必ずしもひとつずつ行われるわけではなく、必要に応じて行われればよい。特に複合関連度を送信する場合は、それぞれの関連度は送信されない場合が多い。
（関連度の判定方法）
　関連度判定部４２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲内にあるか否かのみを判定しても良いが、被判定生体情報の身長に対する胴囲が、基準生体情報群の中央値からどの程度離れているかに基づいて、当該非判定生体情報の信頼性をランク付けしても良い。例えば、関連度判定部４２０は、上記身長と胴囲との関係が基準生体情報群の中央値からどの程度離れているかを示す標準偏差σの絶対値に基づいて、当該非判定生体情報の信頼性をランク付けする。また、関連度判定部４２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲内であれば１、分布範囲外であれば、予測値から離れている程度に応じて（離れるほど小さくなるように）１～０の値を取るようなランク付けをしても良い。この場合、被判定生体情報の身長に対する基準生体情報群の胴囲の予測値と、被判定生体情報の胴囲との差をｘ、予測値と信頼区間の下限値との値の幅をｄとしたときに、ｄ／ｘをランク付けの値にすることができる。
　ランク付けの具体例としては、図３において、被判定生体情報が身長に対する胴囲の上限値３１０から下限値３２０の間にあれば、関連度判定部３２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲内にあると判定し、特異値３３０のように上限値３１０から下限値３２０の間になければ、関連度判定部３２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲外であると判定する。予測値から離れている程度に応じて関連度をランク付けする場合は、当該特異値３３０が仮に身長１８０ｃｍ、胴囲４５ｃｍのサンプルであり、基準生体情報群における身長１８０ｃｍでの胴囲の予測値が８０ｃｍ、信頼区間の下限値が６５ｃｍであるとすると、関連度を１５／３５＝０．４３と判定する。
（複合関連度判定部４３０）
　複合関連度判定部４３０は、関連度判定部３２０が判定した、被測定生体情報と基準生体情報群との複数の関連度に基づいて複合関連度を判定する。つまり、複合関連度は、当該複数の関連度に基づいて求められた、被判定生体情報と基準生体情報群との総合的な関連度をいう。すなわち、複合関連度判定部４３０は、関連度判定部４２０が、被判定生体情報に含まれる項目の複数の組み合わせについて関連度を判定した場合に、複合関連度を判定する。
　この場合、関連度判定部４２０は、第１の項目と第２の項目についての被測定生体情報と基準生体情報群との関連度のみならず、第３の項目と第４の項目についての被測定生体情報と基準生体情報群との関連度も判定する。つまり、被判定生体情報取得部４００は、第１の項目（身長）及び第２の項目（胴囲）と同様に、被判定生体情報から第３の項目（例えば体重）及び第４の項目（例えば体脂肪率）をさらに取得する。そして、比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から体重と体脂肪率との関係の分布を示す分布範囲をさらに取得し、両者を比較して、体重と体脂肪率についての被測定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する。そして、複合関連度判定部４３０は、関連度判定部４２０によって判定された複数の関連度に基づき複合関連度を判定する。
　上記第３及び第４の項目は、このうちのひとつの項目が第１及び第２の項目と同じものであっても良い。例えば、第１の項目が身長、第２の項目が胴囲、第３の項目が体重、第４の項目が身長というように、第１の項目と第４の項目が同じものであっても良い。
　複合関連度判定部４３０は、複数の関連度のうち分布範囲内にあるものがいくつ存在するかに基づいて、複合関連度を判定しても良いが、標準偏差σで示した関連度のうちの絶対値の最大値、平均値、又は中央値を複合関連度として表す方法や、予測値から離れている程度を１～０で表した関連度の加算結果に基づいて、複合関連度を判定しても良い。例えば、複合関連度判定部４３０は、上記複数の関連度のそれぞれに対して重み付けを行い、重み付けされた複数の関連度を加算して、複合関連度を判定しても良い。ここで、複合関連度判定部４３０は、例えば、各関連度の判定に用いられた複数の項目の相関係数に基づいて、上記複数の関連度のそれぞれに対して重み付けを行なう。
　上記の予測値から離れている程度に応じて関連度をランク付けする例を挙げると、身長と胴囲についての関連度に加えて体重と体脂肪率についての関連度を判定し、身長と胴囲についての関連度が０．４３、体重と体脂肪率についての関連度が０．３５だったとしたときには、複合関連度は０．４３＋０．３５＝０．７８となる。さらに相関係数に基づき複数の関連度に対して重み付けを行う場合は、身長と胴囲の相関係数をｒ１、体重と体脂肪率の相関係数をｒ２とすると、ｒ１×０．４３＋ｒ２×０．３５のようにして複合関連度を判定することができる。
　関連度判定部４２０はさらに、過去の同一人の生体情報と被判定生体情報とを比較して、被判定生体情報の変化の割合又は値が、推定変化割合又は推定変化値を超えていないかを判定し、関連度を判定することもできる。この場合、第１の基準データベース１３０は、被判定者であるユーザーを特定する情報、及び被判定者の過去の生体情報をさらに格納している。端末１００は、被判定生体情報取得部４００を介して第１の基準データベース１３０に被判定者を特定する情報を送信する。関連度判定部４２０は比較生体情報取得部４１０を介して第１の基準データベース１３０から当該被判定者の過去の生体情報を取得し、被判定生体情報と被判定者の過去の生体情報とを比較する。推定変化割合又は値は生体情報の各項目について予め設定されている。
　具体的には、被判定生体情報と被判定者の過去の生体情報との比較は、例えば被判定生体情報における身長が１８０ｃｍで、被判定者の過去の生体情報が１７０ｃｍであった場合には、変化の割合が約５．９％であり身長における推定変化割合として予め設定された２％を超えているので、信頼性が低いと判定される。
　また、第１の基準データベース１３０は、被判定者の生体情報の測定時期についての情報をさらに格納しておくことができる。この場合、推定変化割合又は値は、今回の被判定生体情報の測定時期と、過去の被判定者の生体情報の測定時期とに基づいて設定されてもよい。
　図５は、第１の実施例における判定システムの動作を示すフローチャートである。以下、図１乃至図５を参照して、本実施例における判定システムの動作について説明する。なお、当該方法はコンピュータや携帯端末のプログラムによって実施されることはもちろん、ＤＳＰなどのハードウェアによって実施されることもある。
（ステップＳ５００）
　まず、ユーザーなどにより端末１００に生体情報が入力され（Ｓ５００）、被判定生体情報取得部４００へ送信される。
（ステップＳ５１０）
　次に、被判定生体情報取得部４００はユーザーから入力された生体情報に対して、予め決められた比較対象項目情報により特定された第１の項目（例えば身長）と第２の項目（例えば胴囲）を含む、被判定生体情報を取得する（Ｓ５１０）。比較対象項目情報は、例えば被判定生体情報取得部４００が第１の基準データベース１３０から受け取る。
（ステップＳ５２０）
　次に、取得された被判定生体情報の各項目について関連度の判定を行うために、被判定生体情報取得部４００は所定の順番で比較対象項目を設定する（Ｓ５２０）。本具体例では被判定対象項目は身長と胴囲との関係だけであるので、被判定生体情報取得部４００は、これら項目を比較対象項目として設定する。
（ステップＳ５３０）
　次に、比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から、事前に収集した複数の個人の生体情報に基づいて生成された判定の基準となる基準生体情報群に含まれる項目のうち、比較対象項目とされた身長と胴囲の関係についての分布範囲を取得して関連度判定部４２０へ送信する。関連度判定部４２０は被判定生体情報の身長と胴囲の関係と、基準生体情報群の身長と胴囲との関係の分布範囲とを比較する（Ｓ５３０）。この基準生体情報群は第１の基準データベース１３０で説明したものと同様である（図２及び図３参照）。また、比較生体情報取得部４１０が分布範囲を取得する動作、及び、関連度判定部４２０が、被判定生体情報の項目間の関係と、基準生体情報群における当該項目間の関係の分布範囲とを比較する動作については、図４で説明したものと同様である。
（ステップＳ５４０）
　次に、関連度判定部４２０は、上記ステップＳ５３０での比較結果に基づいて身長と胴囲の関係についての、基準生体情報群と被判定生体情報との関連度を判定する（Ｓ５４０）。関連度判定部４２０が、関連度を判定する動作については、図４で説明したものと同様である。
（ステップＳ５５０）
　次に、被判定生体情報取得部４００は、未比較の被判定生体情報の項目があるかどうかを確認する。未比較の項目があった場合には、ステップＳ５２０に戻って、各構成が、比較すべきすべての項目について関連度を判定するまで、Ｓ５２０～Ｓ５５０における動作を繰り返す。すなわち、ステップＳ５２０において、被判定生体情報取得部４００は、既に第１の基準データベース１３０から受け取っている比較対象項目情報に基づいて未比較の比較対象項目を再度設定する。ステップ５３０において、比較生体情報取得部４１０は、再度設定された項目について分布範囲を再度取得する。そして、ステップ５４０において、関連度判定部４２０は、再度設定された項目についての、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する。一方で、ステップＳ５５０において未比較の項目がない場合には、サーバー１２０は関連度判定を終了する。本具体例では被判定生体情報の身長と胴囲の関係についての関連度判定が完了しているので、サーバー１２０は判定を終了する。
（ステップＳ５６０）
　最後に、上記までのステップで複数の関連度を判定した場合には、必要に応じて複合関連度判定部４３０はそれらの関連度について複合関連度を判定する（Ｓ５６０）。複合関連度判定部４３０が複合関連度を判定する動作については、図４で既に説明したものと同様である。
　以上が本発明の判定システム、及び判定方法の第１の実施例である。
（効果）
　本実施例によれば、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定することが可能となる。また、本実施例によれば、かかる判定をプログラムやハードウェアにより実現することが可能であり、迅速、容易に関連度を判定することが可能となる。
　より具体的には、基準生体情報群と比較した被判定生体情報の信頼性を示す値として関連度が用いられ、関連度が高いために当該被判定生体情報は信頼性が高い、あるいは逆に関連度が低いために当該被判定生体情報は信頼性が低いと判断することなどが可能となる。
かかる判断は、測定に用いられたユーザーの測定機器が故障していることを検知したり、又は信頼性の高い生体情報のみを基準生体情報として収集、格納することなどをも可能とする。
　なお、本実施例ではネットワークを介した判定システムの構成に基づいて説明したが、必ずしもネットワーク１１０は必要でない場合もある。すなわち、端末１００とサーバー１２０がネットワーク１１０を介さずに直接接続されていてもよいし、端末１００そのものがサーバー１２０に含まれる構成を備え、判定装置として機能してもよい。同様に第１の基準データベース１３０、及び第２の基準データベース１４０もネットワークを介さずに端末１００と接続されてもよいし、端末１００に含まれていてもよい。
（２．第２の実施例）
　次に、図６を参照して本発明の判定システム、及び判定方法の第２の実施例を説明する。
（図６の説明）
　図６は第２の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成を示す。図６に示すように、本発明のネットワークを介した判定システムは、端末１００、ネットワーク１１０、サーバー１２０、第１の基準データベース１３０、第２の基準データベース１４０、被判定データベース６００を有する。本実施例において、サーバー１２０は、被判定データベース６００に格納された情報と、第１の基準データベース１３０及び／又は第２の基準データベース１４０に格納された情報とを比較して、被判定データベース６００の信頼性を判定する。なお、本実施例において、第１の実施例と同一の符号を付した構成は、第１の実施例において説明したものと同様の構成及び機能を有し、同様の動作をする。
（被判定データベース６００）
　被判定データベース６００は端末１００に接続され、端末１００の配置されている病院やフィットネスジムなどの施設で測定された複数人の生体情報に加え、様々な統計情報を格納している。各生体情報は、第１の実施例と同様に、複数の項目を有する。ここでいう統計情報とは、各生体情報の項目間の分布範囲を示す情報、各生体情報の項目の平均値、中央値、標準偏差、各生体情報の項目間の相関係数、複数の生体情報に基づいて作られた回帰直線の傾き、切片など、情報の集合である基準生体情報を分析、解析することで得られる情報を指す。サーバー１２０は、端末１００を介して被判定データベース６００から受け取った統計情報に基づいて、被判定データベース６００の信頼性を判定することができる。例えば、被判定データベース６００が、ある病院において測定された、複数人の健康診断の結果を生体情報として格納している場合、サーバー１２０が、基準生体情報群と比較して当該生体情報の信頼性を判定することにより、当該病院の健康診断の結果の信頼性を判定することができる。なお、被判定データベース６００は、必ずしも複数人の生体情報に加えて、例示したすべての統計情報を格納しておく必要はなく、判定に必要な情報があれば十分である。
（第１の基準データベース１３０）
　第１の基準データベース１３０は、第１の実施例で説明した、事前に収集した複数人の生体情報であって判定の基準となる基準生体情報群などの、第１の実施例で第１の基準データベース１３０が格納している情報に加え、基準生体情報群についての様々な統計情報を含んでいる。第２の基準データベース１４０を用いる場合には、第２の基準データベース１４０は第１の基準データベース１３０と同様の情報を格納する。
（サーバー１２０）
　サーバー１２０の構成は、第１の実施例において図４で説明したものと同様であるが、本実施例の判定システムの判定対象が、一つの生体情報ではなく、複数人の生体情報群、すなわち、データベースであること、及び信頼性の判定では統計情報の比較がなされることに伴って、図４のサーバー１２０に含まれる各構成が追加の機能を持つ。
　以下、図４を参照しながら具体例を用いて、当該追加の機能を中心に動作を説明する。
（第２の実施例での判定システムの動作）
（被判定生体情報取得部４００）
　本実施例では、端末１００は、上記のように被判定データベース６００が格納している統計情報をネットワーク経由でサーバー１２０へ送信する。サーバー１２０内の被判定生体情報取得部４００は、この被判定生体情報群についての統計情報を受け取る。さらに被判定生体情報取得部４００は、第１の基準データベース１３０に比較対象を特定する情報を要求してかかる情報を受け取るとともに、被判定データベース６００から受け取った統計情報の中から比較対象となる情報を取得する。ここで関連度判定部４２０における関連度判定の比較対象となる統計情報は、例えば以下の情報である。
（判定対象の例示）
　まず、基準生体情報群及び被判定生体情報群のそれぞれについて、第１の項目と第２の項目との分布範囲を判定対象の統計情報とすることができる。具体的には、関連度判定部４２０が身長と胴囲についての基準生体情報群と被判定生体情報群との分布範囲の重なり具合を比較して関連度を判定する。
　また、第１の項目と第２の項目の分布における回帰直線の傾きと切片を比較対象とすることができる。具体的には、例えば身長と胴囲について、被判定生体情報群と基準生体情報群との回帰直線を予め最小二乗法などで求めておき、関連度判定部４２０はこの回帰直線の傾きと切片とを比較して関連度を判定する。回帰直線は、被判定生体情報群については被判定生体情報取得部４００で求めてもよいし、基準生体情報群については比較生体情報取得部４１０で求めてもよい。
　また、第１の項目と第２の項目との間の相関係数を比較対象とすることができる。具体的には、例えば、身長と胴囲との相関係数を、被判定生体情報群及び基準生体情報群についてそれぞれ予め求めておき、関連度判定部４２０は、これらを比較して、被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する。
　また、被判定生体情報群の第１の項目及び第２の項目のそれぞれの平均値、又は第１の項目及び第２の項目のそれぞれの中央値に対する基準生体情報群の分布範囲を比較対象とすることができる。具体的には、関連度判定部４２０は、例えば被判定生体情報の身長、及び胴囲のそれぞれの平均値と、基準生体情報群の分布範囲とを比較して関連度を判定する。これは第１の実施例のユーザーの個人の生体情報の判定と類似する。
　また、被判定生体情報群と基準生体情報群との、それぞれの生体情報のある項目（第５の項目）の平均値、中央値、又は標準偏差を比較対象とすることができる。具体的には、関連度判定部４２０は、例えば被判定生体情報群と基準生体情報群のそれぞれの身長についての平均値、中央値、又は標準偏差を関連度判定部４２０で比較して関連度を判定する。
（比較生体情報取得部４１０）
　比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から比較対象情報、及びかかる情報についての統計情報を取得する。具体的には、比較生体情報取得部４１０は、比較対象が（１）身長と胴囲の分布範囲、（２）身長の平均値、（３）胴囲の平均値、（４）身長と胴囲との相関係数、（５）身長と胴囲の分布の回帰直線の傾きと切片、を含む統計情報であることと、基準生体情報群に基づいて求められた、各比較対象に対応した統計情報とを取得する。
（関連度判定部４２０）
　関連度判定部４２０は、被判定生体情報取得部４００と比較生体情報取得部４１０から受け取った統計情報に基づいて両者を比較し、関連度を判定する。関連度判定部４２０はさらに、判定した関連度をネットワーク１１０を介して端末１００へ送信することもできるが、好ましくは以下の複合関連度判定部４３０で判定して得られた複合関連度を送信する。
（関連度の判定方法）
　関連度判定部４２０は、被判定生体情報群の統計情報を基準生体情報群の統計情報と比較したときに、基準生体情報群の統計情報に基づいた信頼区間の範囲内に被判定生体情報群の統計情報があるか否かに応じて関連度を１又は０の値とし、又は被判定生体情報の統計情報が基準生体情報群の統計情報から離れている程度に応じて（離れるほど小さくなるように）１～０の値を取るようなランク付けをすることによって関連度を判定することができる。
　具体的には、被判定生体情報群の第１の項目と第２の項目との相関係数を、基準生体情報群の第１の項目と第２の項目との相関係数に基づいて予め設定された相関係数の信頼区間の範囲内にあるか否かで関連度を判定することなどが可能である。つまり、例えば被判定生体情報群における身長と体重との相関係数が０．６、基準生体情報群に基づいて設定された身長と体重との相関係数の信頼区間の範囲が０．５～０．８だった場合には、関連度は１となる。
（複合関連度判定部４３０）
　複合関連度判定部４３０の動作は、第１の実施例と同様である。具体例を挙げると、上記のように関連度判定部４２０で１又は０の値として判定された関連度について、複数の関連度の平均を求めることによって複合関連度とする方法などがある。
　以上、図４を参照して、本発明の第２の実施例におけるサーバー１２０について、第１の実施例の構成に対する追加機能を中心に説明した。
（図７の説明）
　次に、本実施例の判定方法について、図７のフローチャートを参照して簡単に説明する。本実施例の判定方法は第１の実施例の判定方法と類似しているが、判定対象が被判定生体情報群になっていることと、判定するための比較対象が統計情報になっている点で異なる。
（ステップＳ７００）
　まず、被判定データベース６００は端末１００、ネットワーク１１０を介してサーバー１２０に統計情報を送信することで（Ｓ７００）、統計情報が被判定生体情報取得部４００へ入力される。
（Ｓ７１０）
　次に被判定生体情報取得部４００は、予め決められた比較対象情報により特定された被判定生体情報の統計情報を取得する（Ｓ７１０）。比較対象となる統計情報は上記の通り様々なものがあるが、例えば、第１の項目（身長）と第２の項目（胴囲）の関係の分布が比較対象となる。
（Ｓ７２０）
　次に、比較対象情報により特定された統計情報のそれぞれについて、被判定生体情報群と基準生体情報群との比較を順次行うため、被判定生体情報取得部４００は、比較対象を設定する（Ｓ７２０）。
（Ｓ７３０）
　次に、比較生体情報取得部４１０は、基準生体情報群に基づいて予め求められた統計情報である、身長と胴囲の関係の分布範囲を、第１の基準データベース１３０から取得して、関連度判定部４２０へ送信する。関連度判定部４２０は、被判定生体情報群の身長と胴囲との関係の分布範囲と、基準生体情報群の身長と胴囲との関係の分布範囲とを比較する（Ｓ７３０）。
（Ｓ５４０）
　次に、関連度判定部４２０は基準生体情報群と被判定生体情報群との関連度を判定するが（Ｓ５４０）、この動作は第１の実施例と同様である。
（Ｓ７５０）
　次に、被判定生体情報取得部４００は、未比較の対象があるかどうかを確認する。未比較の対象があった場合には、ステップＳ７２０に戻って、各構成が、比較すべきすべての項目について関連度を判定するまでＳ７２０～Ｓ７５０における動作を繰り返す。すなわち、ステップＳ７２０において、被判定生体情報取得部４００は、既に第１の基準データベース１３０から受け取っている比較対象の情報に基づいて、未比較の対象を比較対象として再度設定する。ステップＳ７３０において、比較生体情報取得部４１０は、再度設定された比較対象について統計情報を再度取得する。そして、ステップＳ５４０において、関連度判定部４２０は、再度設定された比較対象についての被判定生体情報群と基準生体情報群との比較を行い、関連度を判定する。一方で、ステップＳ７５０において未比較の対象がない場合には、サーバー１２０は関連度判定を終了する。
（Ｓ５６０）
　最後に、複合関連度判定部４３０は上記ステップで判定された関連度について複合関連度を判定する（Ｓ５６０）。
　以上が本発明の判定システム、及び判定方法の第２の実施例である。
（効果）
　以上の実施例の構成、方法によれば、被判定生体情報群と、複数人の生体情報である基準生体情報群との関連度を判定することが可能となる。また、かかる構成、方法はプログラムやハードウェアにより実現することが可能であり、その場合、迅速かつ比較的容易に関連度を判定することが可能となる。
　さらには、複数人の生体情報の関連度を統計情報を比較することで判定するので、かかる複数人の生体情報をひとつずつ判定する構成や方法と比較して、効率的に判定することが可能となる。また、複数の視点による統計情報を比較対象とすることで、単純に平均値のみを用いて比較する構成や方法では発見できない、被判定生体情報群の信頼性についての不都合などを発見することが可能となる。具体的には、身長と胴囲の平均値比較だけでは分からなかった相関係数の違いや、分布の回帰直線の傾きや切片の違いを発見することができる。
　なお、第１の実施例と第２の実施例は上記の通り密接に関連しており、一方の実施例の記載は矛盾を生じない範囲で他方の実施例にも相互に適用可能である。
（３．判定対象項目の選択例１）
　ここで、第１の実施例及び第２の実施例で判定に用いられる比較対象項目、又は比較対象となる統計情報に含まれる項目の選択方法について、以下の通り具体例を説明する。
（図８の説明）
　図８は生体情報の項目として身長、体重、胴囲、体脂肪率、及び心拍数を対象に、基準生体情報群におけるそれぞれの項目間の相関係数（上段の値）、及びｐ値（下段の値）を示す表である。判定対象項目の選定にあたっては、これらの相関係数、及びｐ値に基づいて、有意な組み合わせのみを選択する。具体的には、例えば相関係数が０．３５以上、ｐ値が０．０５以下のものを対象とするなどの方法がある。この例によれば、図８の表では、身長と体重、身長と胴囲、及び胴囲と体脂肪率の３つの組み合わせのみが判定の対象となる。
　以上のように相関係数が所定の値以上の生体情報の項目の組み合わせのみに絞って比較することで、相関が無く比較する意義が低いものを比較対象から除き、効率的に判定を行うことが可能となる。また、ｐ値が所定の値以下の生体情報の項目の組み合わせのみに絞って比較することで、統計的に「有意でない」組み合わせを比較対象から除くことが可能となる。これらによって、判定自体を信頼性の高いものとすることが可能となる。
　なお、一般的に「有意である」と判断されるのはｐ値が０．０５以下の場合であり、本発明においても、好ましくはｐ値が０．０５以下のものを対象とすることにより十分に信頼性の高い判定が可能である。ただし、本発明においてはｐ値が０．０５以下に限定されるものではなく、この値は別の値を取ることが可能である。
（４．判定対象項目の選択例２）
　ここで、第１の実施例と第２の実施例とで判定に用いられる比較対象項目、又は比較対象となる統計情報に含まれる項目の選択方法について、第２の具体例を説明する。
（図９の説明）
　まず、生体情報の項目には上記までに説明した項目以外にも多数の項目が考えられるが、第１に、これらの項目すべてについての比較を行うと比較する項目がむやみに増加してしまい、中には冗長な比較対象が含まれることが発生し得る。第２に、これらの項目について関連度の判定を行ったとしても見えてこない問題が被判定生体情報に内在することがあり得る。
　そこで、比較対象とする項目を、生体情報そのものではない、所定の基準に基づいてカテゴリ分けされた複数の項目を混ぜ合わせた値（以下、主成分という）についての比較を行うことで関連度判定を行うものである。
　以下、図９を参照して、具体例を用いて説明する。まず、かかる主成分分析において、すべての生体情報の項目を５つのカテゴリ、身体寸法、身体組成、身体活性、血液性状、及び運動能力に分ける。
　次に、各カテゴリにおけるすべての組み合わせについての相関係数を算出し、相関係数が０．８５以上となる高相関の２項目については、一方を取り除く。高相関の項目については一方について判定すれば他方についての判定結果がある程度予測され、他方についての判定は冗長とも考えられるからである。さらに残った項目について、カテゴリに関わらず相関係数を算出し、相関係数が０．８５以上となる高相関の項目を取り除く。
　さらに、本具体例では身体寸法と身体組成のカテゴリに属する項目が多かったため、各カテゴリの項目数が平均的になるように、それぞれのカテゴリを２つに分け、それぞれ身体寸法１、身体寸法２、及び身体組成１、身体組成２とする。
　この処理により、図９に記載された生体情報の主成分分析に関する表ができる。図９において、カテゴリとは類似する性質の項目をまとめたもの、項目例とは、当該カテゴリに入る項目の一般的概念、含まれる項目とは、実際にそのカテゴリに含まれる生体情報の項目を指す。つまり、７つのカテゴリとして身体寸法１、身体寸法２、身体組成１、身体組成２、身体活性、血液性状、及び運動能力ができ、例えば身体寸法１は、身体に関する寸法長さ、高さの概念に該当するものが含まれ、具体的な生体情報の項目としては身長、背幅、大腿長などが含まれることが分かる。
　このカテゴリ分けされた項目について、主成分の値を計算する。主成分の値Ｚｉは、
　　　Ｚｉ＝（ａｉ）ｘ＋（ｂｉ）ｙ＋（ｃｉ）ｚ＋・・・
　により求められる。ここで、ｘ、ｙ、ｚは各生体情報の項目の値である。ａｉ、ｂｉ，ｃｉはそれぞれ第ｉ主成分計算のために用いられる因子負荷量であり、Ｚｉの計算に先立って設定される。それぞれの因子負荷量は、対応する生体情報の項目に対する重み付けを意味し、因子負荷量の値が大きいほど対応する生体情報の項目がＺｉの計算結果に大きく反映されることとなる。Ｚｉは第ｉ主成分であり、前記因子負荷量により重み付けされた各項目の値の加算により求められる判定対象項目である。
　このように求められた主成分Ｚｉのうち、例えば第１主成分のみ、あるいは第１主成分と第２主成分のみなどを比較対象項目として、本実施例に記載の関連度判定を行うものである。
（主成分を用いた関連度判定の効果）
　通常の生体情報に加え、この主成分を判定対象項目として信頼性判定を行うことで、前記課題のように、通常の生体情報の比較による関連度判定だけでは発見できない、信頼性の問題を発見することができる。
　あるいは、この主成分のみを比較対象項目として関連度判定を行うことで、前記課題として記載したような、冗長な項目についての比較を省略し、比較情報量がむやみに増加してしまうことを防止することが可能となる。
　以上説明した通り、本発明の判定装置、又は判定方法によれば、生体情報についての信頼性などを示す指標としての関連度を判定することが可能となるため、例えば個人や、病院又はフィットネスジムなどの施設で測定された生体情報の信頼性を判定することなどに適用できる。
 

Claims (15)

  1. 　被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
    　第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得部と、
    　前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
    　前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定部と
    を備えることを特徴とする判定装置。
  2. 　前記基準生体情報群を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、
    　前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部に格納された前記基準生体情報群に基づいて、前記第１の分布範囲を取得する
    ことを特徴とする請求項１の判定装置。
  3. 　前記基準生体情報群に基づいて求められた、前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、
    　前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部から前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１の判定装置。
  4. 　前記被判定生体情報は３以上の項目を含み、
    　前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目から予め決められた前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する
    ことを特徴とする請求項１の判定装置。
  5. 　前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
    ことを特徴とする請求項４の判定装置。
  6. 　前記被判定生体情報は、第３の項目及び第４の項目をさらに含み、
    　前記被判定生体情報取得部は、前記第３の項目及び前記第４の項目をさらに取得し、
    　前記比較生体情報比較部はさらに、前記基準生体情報群について、前記第３の項目と前記第４の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得し、
    　前記関連度判定部はさらに、前記被判定生体情報についての前記第３の項目と前記第４の項目との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第２の関連度を判定する
    ことを特徴とする請求項１の判定装置。
  7. 　前記第１の関連度と前記第２の関連度に基づいて、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との複合関連度を判定する複合関連度判定部をさらに備える
    ことを特徴とする請求項６の判定装置。
  8. 　被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
    　第１の項目及び第２の項目を含む前記被判定生体情報について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値とを取得する被判定生体情報取得部と、
    　前記第１の項目及び前記第２の項目を含む前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
    　前記被判定生体情報についての前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部と
    を備えることを特徴とする判定装置。
  9. 　複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
    　第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、
    　前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
    　前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部と
    を備えることを特徴とする判定装置。
  10. 　前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、
    　前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
    ことを特徴とする請求項９の判定装置。
  11. 　前記関連度判定部は、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片と、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片とを比較する
    ことを特徴とする請求項９の判定装置。
  12. 　複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
    　第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、
    　前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
    　前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部と
    を備えることを特徴とする判定装置。
  13. 　被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、
    　第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得ステップと、
    　前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、
    　前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定ステップと
    を備えることを特徴とする判定方法。
  14. 　前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、
    　前記被判定生体情報取得ステップは、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
    ことを特徴とする請求項１３の判定方法。
  15. 　複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、
    　第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得ステップと、
    　前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、
    　前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定ステップと
    を備えることを特徴とする判定方法。
     
     
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