WO2015198466A1 - 電子機器、方法及びプログラム - Google Patents

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鈴木　真吾
隆 須藤
大橋　純
孝也 松野
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株式会社 東芝
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons

Definitions

  • Embodiments described herein relate generally to an electronic device, a method, and a program.
  • the wearable terminal is a terminal that can acquire the user's behavior pattern and biometric information when the user always wears the terminal. The user can pay attention to the daily activity amount and the health state by referring to the action pattern and the biological information acquired by the wearable terminal.
  • the wearable terminal is worn by the user at all times, and exhibits a great effect by acquiring the user's behavior pattern and biological information over a long period of time. For this reason, realization of a wearable terminal capable of acquiring a user's behavior pattern and biological information for as long as possible is desired. That is, it is desired to extend the time during which the wearable terminal can acquire information.
  • An object of one embodiment of the present invention is to provide an electronic device, a method, and a program that can extend the time during which information can be acquired.
  • the electronic device is worn by the user.
  • the electronic device includes measurement means for measuring biological information of a user wearing the electronic device, and measurement control means for changing the measurement method of the biological information according to the state of the electronic device.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration example of a system including an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a circuit configuration example of the electronic device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a healthcare application program executed by the electronic apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a data structure of a priority table stored in the electronic apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a data structure of a priority table stored in the electronic apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of a procedure of processing executed by the electronic apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration example of a system including an electronic device according to an embodiment.
  • the biosensor device 10 is small, light, and thin, and is driven by a battery (for example, a built-in secondary battery).
  • the biosensor device 10 is attached to a human body with, for example, an adhesive tape so that biometric information (sensing data) can be constantly measured.
  • the wearing method on the human body may be wearing by wristband or wearing by earphone in addition to wearing by pasting.
  • the biosensor device 10 has a function of simultaneously measuring a plurality of pieces of biological information such as pulse waves, electrocardiograms, body temperatures, body movements, and the like, and transmitting them to an external device (for example, a smartphone or a PC) 11 wirelessly. In addition, before sending out to the electronic device 11, it is also possible to temporarily store in the flash memory inside the biosensor device 10.
  • the biosensor device 10 also has a function of receiving a control signal or the like from the external device 11 wirelessly.
  • the biosensor device 10 may send identification information unique to the biosensor device 10 to the external device 11 when sending biometric information to the external device 11. In addition, the biosensor device 10 may send only one biometric information among the plurality of measured biometric information to the external device 11.
  • the biological information to be measured may be only one piece of biological information.
  • the biosensor device 10 can also send this information to the external device 11 as warning information when the remaining battery level and the remaining memory level described later are low.
  • the external device 11 wirelessly receives the biometric information sent from the biosensor device 10, the external device 11 may display this biometric information on a display, or may send this biometric information further to the cloud server device 12.
  • the cloud server device 12 is a so-called external server device.
  • the biosensor device 10 has a plurality of sensors so that a plurality of pieces of biometric information can be measured simultaneously, but the analog front end of the plurality of sensors has different specifications for each sensor, so that both flexibility and high performance are required. And may increase in size.
  • a sensor module of several millimeters square is realized by integrating a plurality of analog front ends, a CPU, and the like on a single chip using the pseudo SoC technology.
  • the pseudo SoC technology is a technology that achieves both a size reduction equivalent to SoC and a design freedom equivalent to SiP by integrating components on a wafer.
  • the biosensor device 10 By connecting a small number of peripheral components such as an antenna and a battery to this module, the biosensor device 10 that is small, light (about 10 gram), and thin (about several mm) can be realized. It is also possible to reduce the size by using a component built-in board technology or a configuration using a dedicated LSI.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a circuit configuration of the biosensor device 10.
  • the biosensor device 10 includes electrocardiogram electrodes 20a and 20b, a photoelectric unit 22, a temperature sensor 24, a charging terminal 26, an electrocardiograph 28, an acceleration sensor 30, a pulse wave meter 32, a Bluetooth (registered trademark) module 34, and a system controller. 36, an embedded controller (EC) 38, a lithium secondary battery 40, a CPU 42, a main memory 44, a BIOS-ROM 46, a flash memory 48, and the like.
  • EC embedded controller
  • the electrocardiogram electrode (R) 20a and the electrocardiogram electrode (L) 20b are connected to an electrocardiograph 28 which is an analog front end for electrocardiogram.
  • the electrocardiograph 28 obtains an electrocardiogram by analyzing a time-series signal obtained by sensing (sampling) a potential difference between the electrocardiogram electrode (R) 20a and the electrocardiogram electrode (L) 20b. Further, the electrocardiograph 30 obtains an RR interval (RRI) that is an interval between two R waves corresponding to two consecutive heartbeats from the electrocardiogram, and obtains a heart rate.
  • RRI RR interval
  • the photoelectric unit 22 is for detecting a volume pulse wave, and includes a light emitting element (for example, a green LED) 22a as a light source and a photodiode (PD) 22b as a light receiving unit.
  • a light emitting element for example, a green LED
  • PD photodiode
  • a transparent window portion is provided on the front surface of the photoelectric unit 22, light from the green LED 22a is irradiated on the skin surface through the window portion, and reflected light is incident on the PD 22b through the window portion.
  • the green LED 22a and the PD 22b are connected to a pulse wave meter 32 that is an analog front end for pulse waves.
  • the pulse wave meter 32 detects a change in reflected light that changes due to a change in blood flow in the capillary blood vessel, obtains a pulse wave by analyzing the detection signal, and obtains a pulse rate.
  • the temperature sensor 24, the electrocardiograph 28, the acceleration sensor 30, and the pulse wave meter 32 are connected to the system controller 36.
  • the temperature sensor 24 measures the temperature of the human body surface
  • the acceleration sensor 32 measures the human body motion (for example, walking speed).
  • the CPU 42 is a processor that controls the operation of each module and each component of the biosensor device 10.
  • the biological sensor device 10 analyzes various biological information (for example, body temperature, skin temperature, pulse rate, heart rate, autonomic nerve activity) by analyzing the output of each sensor or a combination of outputs of a plurality of sensors. Index, blood pressure, blood oxygen concentration, walking speed, sleep time) can be continuously measured.
  • the blood pressure is obtained based on the pulse wave propagation time (PWTT: Pulse Wave Transit time) based on the peak of the ECG waveform (R wave peak) and the pulse wave peak.
  • PWTT Pulse Wave Transit time
  • the pulse wave propagation time indicates a time interval from the appearance of the R wave of the electrocardiogram until the peripheral pulse wave appears.
  • the pulse wave propagation time has an inversely proportional relationship with the blood pressure value. Therefore, blood pressure fluctuation can be obtained from the pulse wave propagation time (PWTT).
  • an initial value indicating the relationship between the blood pressure value and the pulse wave propagation time may be determined in advance.
  • the user's blood pressure value measured by a normal blood pressure measuring device and the pulse wave propagation time at this time may be stored in the flash memory 48 in advance as initial values.
  • the blood pressure fluctuation obtained from the current pulse wave propagation time (PWTT) and this initial value (the relationship between the blood pressure value and the pulse wave propagation time) can be used to obtain the user's current blood pressure value.
  • standard data indicating the relationship between the blood pressure value and the pulse wave propagation time is obtained.
  • the user's current blood pressure value may be obtained using this standard data and the blood pressure fluctuation obtained from the current pulse wave propagation time (PWTT).
  • the autonomic nerve activity index can be obtained by frequency analysis of the RRI time series described above.
  • sleep time can be calculated
  • the system controller 36 is a bridge device that connects the CPU 42 with each module and each component.
  • a Bluetooth module 34, an embedded controller (EC) 38, a CPU 42, a main memory 44, a BIOS-ROM 46, and a flash memory 48 are also connected to the system controller 36.
  • the embedded controller 38 is a power management controller for executing power management of the biosensor device 10 and controls charging of a built-in secondary battery, for example, the lithium secondary battery 40.
  • a built-in secondary battery for example, the lithium secondary battery 40.
  • the embedded controller 38 supplies operating power to each module and each component based on the power from the lithium secondary battery 40.
  • the main memory 44 includes a health care application program 100, for example. This health care application program 100 is an application for extending the continuous use time of the biosensor device 10.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the health care application program 100.
  • the health care application program 100 illustrated in FIG. 3 includes a situation determination unit 101, a control method determination unit 102, and a control instruction unit 103.
  • functions of the units 101 to 103 will be described in detail.
  • the status determination unit 101 is a module that can determine the current status of the biosensor device 10 (for example, when transferring data to the external device 11). As shown in FIG. 3, the situation determination unit 101 further includes a remaining battery level determination unit 101a and a remaining memory level determination unit 101b.
  • the battery remaining amount determination unit 101a is a module that can recognize the remaining amount of the lithium secondary battery 40 from the voltage and gas gauge of the lithium secondary battery 40 (in other words, a module that can acquire information indicating the remaining amount of the lithium secondary battery 40). ).
  • the remaining battery capacity determination unit 101a recognizes the remaining capacity of the lithium secondary battery 40, it determines whether the remaining battery capacity is greater than a predetermined threshold. If it is determined by this determination that the remaining battery level is greater than the predetermined threshold, the remaining battery level determination unit 101a notifies the control method determination unit 102 that there is a margin in the remaining amount of the lithium secondary battery 40. To do.
  • the remaining battery level determining unit 101a notifies the control method determining unit 102 that there is no room in the remaining capacity of the lithium secondary battery. .
  • the battery remaining capacity determination unit 101a notifies whether or not the remaining capacity of the lithium secondary battery 40 is sufficient.
  • the control method determination unit 102 may be notified of a specific value.
  • the memory remaining amount determination unit 101b is a module that can recognize the remaining amount (remaining capacity) of the flash memory 48 (in other words, a module that can acquire information indicating the remaining amount of the flash memory 48).
  • the remaining memory capacity determining unit 101b recognizes the remaining capacity of the flash memory 48, it determines whether or not the remaining memory capacity is greater than a predetermined threshold value. If it is determined by this determination that the remaining memory capacity is greater than the predetermined threshold, the remaining memory capacity determination unit 101b notifies the control method determination unit 102 that there is a margin in the remaining capacity of the flash memory 48.
  • the remaining memory capacity determination unit 101b notifies the control method determination unit 102 that there is no room in the remaining capacity of the flash memory 48.
  • the memory remaining amount determination unit 101b notifies whether or not the remaining amount of the flash memory 48 has a margin, but simply determines the remaining amount of the flash memory 48, that is, a specific value.
  • the control method determination unit 102 may be notified.
  • the situation determination unit 101 may further include a determination unit that is an action determination unit or a radio wave intensity determination unit.
  • the behavior determination unit recognizes, for example, the user's walking speed measured by the acceleration sensor 32, determines whether or not the walking speed is greater than a predetermined threshold, and the result of this determination, that is, the user walks and acts. This is a module for notifying the control method determination unit 102 whether the user is running or running.
  • the radio field intensity determination unit recognizes the current radio field intensity of the biosensor device 10, determines whether the radio field intensity is greater than a predetermined threshold value, and notifies the control method determination unit 102 of the determination result. It is. By further including the behavior determination unit and the radio wave intensity determination unit described above in the situation determination unit 101, the control method of the biosensor device 10 can be determined more finely.
  • the control method determination unit 102 is a module that determines how to control the biosensor device 10 based on various information notified from the situation determination unit 101 and a priority table stored in the flash memory 48 in advance. It is. Specifically, the control method determination unit 102 determines the number of items of biological information to be measured by the biological sensor device 10 and the compression method of the biological information measured by the biological sensor device 10. How to measure biological information at what sensing interval, and how rough the biological information resolution should be (in other words, how many bits of digital data the biological information should be) decide.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the data structure of the priority table.
  • the priority table is a table that defines high-priority sensing and low-priority sensing for various measurement processes (sensing) performed by the biosensor device 10.
  • FIG. 4 shows a priority table in which the remaining battery capacity, remaining memory capacity, sensing target, sensing interval (sampling interval), resolution, and compression method are associated with each other.
  • ⁇ (circle) a case where there is a surplus in the remaining capacity of the lithium secondary battery 40
  • ⁇ (X) a case where there is no surplus in the remaining capacity of the lithium secondary battery 40 is indicated by “ ⁇ (X)”.
  • the sensing target item represents a sensing target executed by the biosensor device 10.
  • the sensing interval item represents a sensing interval executed by the biosensor device 10.
  • the resolution item represents the degree of resolution of biological information.
  • the item of the compression method represents a data compression processing method that is executed when the sensed biological information is temporarily stored in the flash memory 48 or transmitted to the external device 11.
  • the pulse rate and the heart rate are sensed at the sensing interval x.
  • the degree of resolution is fine and data compression processing is executed by reversible compression.
  • the heart rate is sensed at the sensing interval y (x> y), The degree of resolution is rough, and it is shown that data compression processing is executed by reversible compression.
  • the sensing target, sensing interval, resolution, and compression method are defined according to whether the remaining battery capacity and remaining memory capacity are sufficient.
  • the sensing target, sensing interval, resolution, and compression method may be defined according to specific values of the remaining amount and the remaining amount of memory. Further, in FIGS.
  • the resolution indicates the degree of “fine”, “rough”, etc., but it may be specified that the digital data is specifically n-bit digital data.
  • the compression methods are “reversible compression” and “irreversible compression”, but the compression methods are not limited to the above two.
  • control instruction unit 103 is a module that outputs an instruction for controlling each module and each component to the CPU 42 in accordance with the control method determined by the control method determination unit 102.
  • the CPU 42 performs control in accordance with this instruction.
  • the status determination unit 101 recognizes the status of the biosensor device 10 by each of the determination units 101a and 101b (block B1). Specifically, each of the determination units 101a and 101b recognizes whether there is a surplus in the remaining battery capacity or remaining memory capacity of the biosensor device 10.
  • control method determination unit 102 refers to the priority table stored in advance in the flash memory 48, and considers the current state of the biosensor device 10 recognized by the state determination unit 101. A control method is determined (block B2).
  • control instruction unit 103 instructs the CPU 42 to control the biosensor device 10 by the control method determined by the control method determination unit 102 (block B3), and ends the processing here.
  • the electronic device (biological sensor device) 10 has a configuration capable of controlling the electronic device 10 so as to execute sensing according to the remaining battery level and the remaining memory amount.
  • the time during which biometric information can be acquired can be extended.
  • the priority table stop sensing to a sensing object with a low priority or increase the sensing interval. Or the resolution can be roughened.
  • the data compression processing method can be changed so that the amount of stored data is reduced. 4 and 5, the amount of stored data is reduced by changing the compression method from lossless compression to lossy compression. For example, an electrocardiogram waveform sensed at a PQ interval is converted to an RR interval. For example, the amount of stored data may be reduced.
  • the situation determination unit 101 includes the above-described determination unit as an action determination unit, it is possible to recognize whether the user is walking or running, so the following control is performed. Can also be done.
  • the behavior determination unit determines whether the user is walking or running, so the following control is performed. Can also be done.
  • the biosensor device 10 has a sensing interval than the normal time. Can be changed shorter.
  • the behavior determining unit finds that the user is not walking, acting, running, and hardly moving, for example, assuming that the user is sleeping, The sensor device 10 can change the sensing interval longer than usual.
  • the processing of the present embodiment can be realized by a computer program. Therefore, the computer program can be installed and executed on a computer through a computer-readable storage medium storing the computer program. Similar effects can be easily realized.

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Abstract

　実施形態によれば、電子機器はユーザにより装着される。この電子機器は、前記電子機器を装着したユーザの生体情報を計測する計測手段と、前記電子機器の状態に応じて、前記生体情報の計測方法を変更する計測制御手段とを具備する。

Description

電子機器、方法及びプログラム
　本発明の実施形態は、電子機器、方法及びプログラムに関する。
　近年、センシング機能を搭載したウェアラブル端末が普及しつつある。ウェアラブル端末は、ユーザが当該端末を常時身に着けることにより、そのユーザの行動パターンや生体情報を取得可能な端末である。ユーザは、ウェアラブル端末によって取得された行動パターンや生体情報を参照することで、日々の活動量や健康状態に気を配ることができる。
　上記したように、ウェアラブル端末はユーザが常時身に着け、長時間にわたってユーザの行動パターンや生体情報を取得することで大きな効果を発揮するものである。このため、できるだけ長時間にわたってユーザの行動パターンや生体情報を取得可能なウェアラブル端末の実現が望まれている。すなわち、ウェアラブル端末が情報を取得することができる時間を延ばすことが望まれている。
特開２００８－３１２０４７号公報
　本発明の一形態の目的は、情報を取得することができる時間を延ばし得る電子機器、方法及びプログラムを提供することである。
　実施形態によれば、電子機器はユーザにより装着される。この電子機器は、前記電子機器を装着したユーザの生体情報を計測する計測手段と、前記電子機器の状態に応じて、前記生体情報の計測方法を変更する計測制御手段とを具備する。
図１は一実施形態に係る電子機器を含むシステムの概略構成例を示すブロック図である。 図２は同実施形態に係る電子機器の回路構成例を示すブロック図である。 図３は同実施形態に係る電子機器により実行されるヘルスケアアプリケーションプログラムの機能構成例を示すブロック図である。 図４は同実施形態に係る電子機器に格納される優先度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図５は同実施形態に係る電子機器に格納される優先度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図６は同実施形態に係る電子機器により実行される処理の手順の一例を示すフローチャートである。
　以下、実施の形態について図面を参照して説明する。　
　図１は、一実施形態に係る電子機器を含むシステムの概略構成例を示すブロック図である。なお、本実施形態では、電子機器が生体センサ装置である場合を想定して説明する。生体センサ装置１０は小型・軽量・薄型であり、電池（例えば、内蔵の２次電池）で駆動される。生体センサ装置１０は、生体情報（センシングデータ）を常時計測可能とするために、例えば、接着テープ等により人体に貼り付けられる。しかし、人体への装着法は貼り付けによる装着以外にも、リストバンドによる装着、イヤホンによる装着でもよい。生体センサ装置１０は例えば脈波、心電図、体温、体動等の複数の生体情報を同時に計測し、無線で外部機器（例えば、スマートフォンやＰＣ）１１に送出する機能を有する。なお、電子機器１１に送出する前に、生体センサ装置１０内部のフラッシュメモリに一時的に蓄えておくことも可能である。生体センサ装置１０は外部機器１１からの制御信号等を無線で受信する機能も有する。なお、生体センサ装置１０は、生体情報を外部機器１１に送出する際に、生体センサ装置１０固有の識別情報を共に外部機器１１に送出してもよい。また、生体センサ装置１０は、計測した複数の生体情報のうちの１つの生体情報だけを外部機器１１に送出してもよい。あるいは、計測する生体情報は１つの生体情報だけであってもよい。また、生体センサ装置１０は、後述する電池残量やメモリ残量が少ない場合にこの旨を警告情報として外部機器１１に送出することもできる。外部機器１１は、生体センサ装置１０から送出された生体情報を無線で受信すると、この生体情報をディスプレイに表示してもよいし、この生体情報をクラウドサーバ装置１２にさらに送出してもよい。クラウドサーバ装置１２は、いわゆる外部サーバ装置である。
　生体センサ装置１０は複数の生体情報を同時に計測できるように、複数のセンサを有するが、複数のセンサのアナログフロントエンドは、センサ毎に仕様が異なるために、柔軟性と高性能の両立が要求され、大型化してしまうことがある。しかしながら、本実施形態では、擬似ＳｏＣ技術を用いて複数のアナログフロントエンドと、ＣＰＵ等をシングルチップ上に集積することにより、数ミリメートル四方のセンサモジュールが実現される。擬似ＳｏＣ技術とは、ウエハ上に部品を集積することにより、ＳｏＣ相当の小型化と、ＳｉＰ相当の設計自由度を両立した技術である。このモジュールにアンテナと電池等のわずかな周辺部品を接続することにより、小型・軽量（１０数グラム程度）・薄型（数ｍｍ程度）の生体センサ装置１０が実現される。なお、部品内蔵基板技術や専用ＬＳＩを用いた構成により小型化を実現することも可能である。
　ここで、図２を参照して、生体センサ装置１０の回路構成について説明する。　
　図２は、生体センサ装置１０の回路構成を示すブロック図である。生体センサ装置１０は、心電図電極２０ａ，２０ｂ、光電ユニット２２、温度センサ２４、充電用の端子２６、心電計２８、加速度センサ３０、脈波計３２、ブルーツース（登録商標）モジュール３４、システムコントローラ３６、エンベデッドコントローラ（ＥＣ）３８、リチウム２次電池４０、ＣＰＵ４２、主メモリ４４、ＢＩＯＳ－ＲＯＭ４６、フラッシュメモリ４８等を含む。
　心電図電極（Ｒ）２０ａ、心電図電極（Ｌ）２０ｂが心電図用のアナログフロントエンドである心電計２８に接続される。心電計２８は心電図電極（Ｒ）２０ａ、心電図電極（Ｌ）２０ｂ間の電位差をセンシング（サンプリング）した時系列信号を解析することにより心電図を得る。さらに、心電計３０は心電図から連続する２つの心拍それぞれに対応する２つのＲ波間の間隔であるＲ－Ｒ間隔（ＲＲＩ）を求めるとともに、心拍数を求める。
　光電ユニット２２は容積脈波を検知するためのものであり、光源である発光素子（例えば、緑色ＬＥＤ）２２ａと、受光部であるフォトダイオード（ＰＤ）２２ｂを含む。光電ユニット２２の前面には透明な窓部が設けられ、窓部を通して緑色ＬＥＤ２２ａからの光が皮膚表面に照射され、反射光が窓部を通してＰＤ２２ｂに入射される。緑色ＬＥＤ２２ａと、ＰＤ２２ｂが脈波用のアナログフロントエンドである脈波計３２に接続される。脈波計３２は毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動を検知し、この検知信号を解析することにより脈波を求め、脈拍数を求める。
　温度センサ２４、心電計２８、加速度センサ３０、脈波計３２がシステムコントローラ３６に接続される。温度センサ２４は人体の体表面の温度を測定し、加速度センサ３２は人体の体動（例えば、歩行速度）を測定する。
　ＣＰＵ４２は生体センサ装置１０の各モジュール、各コンポーネントの動作を制御するプロセッサである。上記したように、生体センサ装置１０は各センサの出力、あるいは複数のセンサの出力の組み合わせを解析することにより、種々の生体情報（例えば、体温、皮膚温、脈拍数、心拍数、自律神経活動指標、血圧、血中酸素濃度、歩行速度、睡眠時間）を連続的に計測することができる。
　なお、血圧は心電図波形のピーク（Ｒ波のピーク）と脈波のピークとに基づいた脈波伝搬時間（PWTT：Pulse Wave Transit time）に基づいて求められる。脈波伝搬時間は心電図のＲ波の出現から末梢の脈波が出現するまでの時間間隔を示す。脈波伝搬時間は血圧値と反比例の関係を有する。したがって、脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から血圧の変動を求めることができる。なお、血圧の測定においては、血圧値と脈波伝搬時間との関係を示す初期値を予め決めておいてもよい。例えば、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として予めフラッシュメモリ４８に格納しておいてもよい。現在の脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から求められる血圧の変動と、この初期値（血圧値と脈波伝搬時間との関係）とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めることができる。あるいは、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として入力する代わりに、血圧値と脈波伝搬時間との関係を示す標準的なデータを用意しておき、この標準的なデータと、現在の脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から求められる血圧の変動とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めるようにしてもよい。また、自律神経活動指標は上記したＲＲＩの時系列を周波数解析することにより求めることが可能である。また、睡眠時間は例えばＣｏｌｅ式と呼ばれる式で求めることができる。
　システムコントローラ３６は、ＣＰＵ４２と各モジュール、各コンポーネントとの間を接続するブリッジデバイスである。システムコントローラ３６には、ブルーツースモジュール３４、エンベデッドコントローラ（ＥＣ）３８、ＣＰＵ４２、主メモリ４４、ＢＩＯＳ－ＲＯＭ４６、フラッシュメモリ４８も接続される。
　エンベデッドコントローラ３８は、生体センサ装置１０の電力管理を実行するための電力管理コントローラであり、内蔵の２次電池、例えばリチウム２次電池４０の充電を制御する。生体センサ装置１０が充電器５０に装着されると、充電端子２６が充電器５０の端子に接触し、充電端子２６を介して充電器５０からの充電電流が生体センサ装置１０に供給され、リチウム２次電池４０が充電される。エンベデッドコントローラ３８は、リチウム２次電池４０からの電力に基づいて各モジュール、各コンポーネントへ動作電源を供給する。主メモリ４４には、例えば、ヘルスケアアプリケーションプログラム１００が含まれる。このヘルスケアアプリケーションプログラム１００は、生体センサ装置１０の連続使用時間を延ばすためのアプリケーションである。
　ここで、図３を参照して、ヘルスケアアプリケーションプログラム１００について説明する。　
　図３は、ヘルスケアアプリケーションプログラム１００の機能構成例を示すブロック図である。図３に示すヘルスケアアプリケーションプログラム１００は、状況判定部１０１、制御方式判定部１０２及び制御指示部１０３を備えている。以下、各部１０１～１０３の機能について詳しく説明する。
　状況判定部１０１は、生体センサ装置１０が現在（例えば、外部機器１１へのデータ転送時）どのような状況にあるかを判定可能なモジュールである。この状況判定部１０１は、図３に示すように、電池残量判定部１０１ａ及びメモリ残量判定部１０１ｂをさらに含む。
　電池残量判定部１０１ａはリチウム２次電池４０の電圧やガスゲージからリチウム２次電池４０の残量を認識可能なモジュール（換言すると、リチウム２次電池４０の残量を示す情報を取得可能なモジュール）である。電池残量判定部１０１ａはリチウム２次電池４０の残量を認識すると、この電池残量が所定の閾値より大きいかどうかを判定する。この判定により、上記した電池残量が所定の閾値より大きいと判定された場合、電池残量判定部１０１ａは、リチウム２次電池４０の残量に余裕がある旨を制御方式判定部１０２に通知する。一方で、上記した電池残量が所定の閾値以下であると判定された場合、電池残量判定部１０１ａは、リチウム２次電池の残量に余裕がない旨を制御方式判定部１０２に通知する。なお、本実施形態では、電池残量判定部１０１ａは、リチウム２次電池４０の残量に余裕があるか否かを通知するものとしたが、単にリチウム２次電池４０の残量、つまり具体的な値を制御方式判定部１０２に通知するものとしてもよい。
　メモリ残量判定部１０１ｂはフラッシュメモリ４８の残量（残容量）を認識可能なモジュール（換言すると、フラッシュメモリ４８の残量を示す情報を取得可能なモジュール）である。メモリ残量判定部１０１ｂはフラッシュメモリ４８の残量を認識すると、このメモリ残量が所定の閾値より大きいかどうかを判定する。この判定により、上記したメモリ残量が所定の閾値より大きいと判定された場合、メモリ残量判定部１０１ｂは、フラッシュメモリ４８の残量に余裕がある旨を制御方式判定部１０２に通知する。一方で、上記したメモリ残量が所定の閾値以下であると判定された場合、メモリ残量判定部１０１ｂは、フラッシュメモリ４８の残量に余裕がない旨を制御方式判定部１０２に通知する。なお、本実施形態では、メモリ残量判定部１０１ｂは、フラッシュメモリ４８の残量に余裕があるか否かを通知するものとしたが、単にフラッシュメモリ４８の残量、つまり具体的な値を制御方式判定部１０２に通知するものとしてもよい。
　なお、図３には図示しないが、上記した各判定部１０１ａ，１０１ｂの他に、状況判定部１０１は、行動判定部や電波強度判定部なる判定部をさらに含んでいてもよい。行動判定部は加速度センサ３２により計測された、例えばユーザの歩行速度を認識し、この歩行速度が所定の閾値より大きいかどうかを判定し、この判定の結果を、すなわち、ユーザが歩いて行動しているか又は走って行動しているかを制御方式判定部１０２に通知するモジュールである。また、電波強度判定部は、生体センサ装置１０の現在の電波強度を認識し、この電波強度が所定の閾値より大きいかどうかを判定し、この判定の結果を制御方式判定部１０２に通知するモジュールである。状況判定部１０１内に上記した行動判定部や電波強度判定部がさらに含まれることで、より細やかに生体センサ装置１０の制御方式を決定することができるようになる。
　制御方式判定部１０２は、状況判定部１０１から通知された各種情報と、フラッシュメモリ４８に予め格納された優先度テーブルとに基づいて、生体センサ装置１０をどのように制御するかを決定するモジュールである。具体的には、制御方式判定部１０２は、生体センサ装置１０の計測対象となる生体情報の項目数をどのようにするか、生体センサ装置１０により計測された生体情報の圧縮方式をどのような方式にするか、どのようなセンシング間隔で生体情報を計測するか、さらには、生体情報の分解能をどの程度の荒さにするか（換言すると、生体情報を何ビットのデジタルデータとするか）を決定する。
　ここで、図４及び図５を参照して、上記した優先度テーブルについて説明する。　
　図４は、優先度テーブルのデータ構造の一例を示す図である。優先度テーブルは、生体センサ装置１０により実行される種々の計測処理（センシング）に関し、優先度の高いセンシングと優先度の低いセンシングとを規定したテーブルである。図４では、電池残量、メモリ残量、センシング対象、センシング間隔（サンプリング間隔）、分解能、圧縮方式が対応付けられた優先度テーブルを示す。電池残量の項目では、リチウム２次電池４０の残量に余裕がある場合を「○（丸）」で表し、リチウム２次電池４０の残量に余裕がない場合を「×（バツ）」で表している。同様に、メモリ残量の項目では、フラッシュメモリ４８の残量に余裕がある場合を「○（丸）」で表し、フラッシュメモリ４８の残量に余裕がない場合を「×（バツ）」で表している。センシング対象の項目では、生体センサ装置１０により実行されるセンシングの対象を表している。センシング間隔の項目では、生体センサ装置１０により実行されるセンシングの間隔を表している。分解能の項目では、生体情報の分解能の程度を表している。さらに、圧縮方式の項目では、センシングされた生体情報を、フラッシュメモリ４８に一時的に蓄える又は外部機器１１に送出するにあたって実行されるデータ圧縮処理の方式を表している。
　具体的には、図４の２０１によれば、リチウム２次電池４０の残量に余裕があり、フラッシュメモリ４８の残量にも余裕がある場合、脈拍数と心拍数をセンシング間隔ｘでセンシングし、分解能の程度は細かくし、可逆圧縮によりデータ圧縮処理が実行されることが示されている。また、図４の２０２によれば、リチウム２次電池４０の残量に余裕がなく、フラッシュメモリ４８の残量に余裕がある場合、心拍数をセンシング間隔ｙ（ｘ＞ｙ）でセンシングし、分解能の程度は荒くし、可逆圧縮によりデータ圧縮処理が実行されることが示されている。さらに、図４の２０３によれば、リチウム２次電池４０の残量に余裕があり、フラッシュメモリ４８の残量に余裕がない場合、脈拍数と心拍数をセンシング間隔ｙでセンシングし、分解能の程度は荒くし、非可逆圧縮によりデータ圧縮処理が実行されることが示されている。また、図４の２０４によれば、リチウム２次電池４０の残量に余裕がなく、フラッシュメモリ４８の残量にも余裕がない場合、心拍数をセンシング間隔ｙでセンシングし、分解能の程度は荒くし、非可逆圧縮によりデータ圧縮処理が実行されることが示されている。
　なお、図４の優先度テーブルでは、２０１や２０３のようにセンシング対象が複数存在したとしても、どちらのセンシング対象に対しても同じセンシング間隔、分解能、圧縮方式が規定されている場合を例示したが、例えば図５に示すように、センシング対象毎にセンシング間隔、分解能、圧縮方式が規定されていてもよい。また、図４及び図５の優先度テーブルでは、電池残量やメモリ残量に余裕があるかどうかに応じてセンシング対象、センシング間隔、分解能、圧縮方式が規定されるとしたが、例えば、電池残量やメモリ残量の具体的な値に応じてセンシング対象、センシング間隔、分解能、圧縮方式が規定されるとしてもよい。さらに、図４及び図５では、分解能は「細かい」、「荒い」等、程度を示すものとしたが、具体的にｎビットのデジタルデータとする旨が規定されていてもよい。また、図４及び図５では、圧縮方式が「可逆圧縮」、「非可逆圧縮」であるとしたが、圧縮方式は上記した２つに限定されるものではない。
　再び図３の説明に戻ると、制御指示部１０３は、制御方式判定部１０２の決定にしたがった制御方式で各モジュール、各コンポーネントを制御するための指示をＣＰＵ４２に出力するモジュールである。ＣＰＵ４２は、制御指示部１０３から出力された指示を受けると、この指示にしたがった制御を行う。
　次に、図６のフローチャートを参照して、ヘルスケアアプリケーションプログラム１００により実行される処理の手順の一例について説明する。　
　始めに、状況判定部１０１は、各判定部１０１ａ，１０１ｂにより、生体センサ装置１０が現在どのような状況にあるかを認識する（ブロックＢ１）。具体的には、各判定部１０１ａ，１０１ｂにより、生体センサ装置１０の電池残量やメモリ残量に余裕があるかどうかを認識する。
　続いて、制御方式判定部１０２は、フラッシュメモリ４８に予め格納された優先度テーブルを参照して、状況判定部１０１により認識された生体センサ装置１０の現在の状況を考慮した生体センサ装置１０の制御方式を決定する（ブロックＢ２）。
　しかる後、制御指示部１０３は、ＣＰＵ４２に対して、制御方式判定部１０２により決定された制御方式で生体センサ装置１０を制御するよう指示し（ブロックＢ３）、ここでの処理を終了させる。
　以上説明した実施形態によれば、電子機器（生体センサ装置）１０は、電池残量やメモリ残量に応じたセンシングを実行するように当該電子機器１０を制御可能な構成を備えているので、生体情報を取得することができる時間を延ばすことができる。
　例えば、生体センサ装置１０の電池残量や内蔵メモリ残量が少なくなっている場合に、優先度テーブルを参照して、優先度の低いセンシング対象へのセンシングを中止したり、センシング間隔を長くしたり、分解能の程度を荒くしたりすることができる。
　また、電池残量に余裕はあるものの、内蔵メモリ残量に余裕がない場合、保存データ量が少なくなるようにデータ圧縮処理の方式を変更することもできる。図４及び図５では圧縮方式を可逆圧縮から非可逆圧縮に変更することで、保存データ量を少なくするとしたが、例えば、Ｐ－Ｑ間隔でセンシングされた心電図波形をＲ－Ｒ間隔に変換する等して保存データ量を少なくするとしてもよい。
　さらに、状況判定部１０１に上記した行動判定部なる判定部が含まれていれば、ユーザが歩いて行動しているか又は走って行動しているかを認識することができるため、次のような制御を行うこともできる。行動判定部によりユーザが走って行動していることが判明した場合、一般的に、走行時は脈拍数や心拍数が早くなる傾向にあるため、生体センサ装置１０は、通常時よりもセンシング間隔を短めに変更することができる。また、行動判定部によりユーザは歩いて行動しているのでもなく、走って行動しているのでもなく殆ど動いていないことが判明した場合、例えばユーザは寝ているものと想定して、生体センサ装置１０は、通常時よりもセンシング間隔を長めに変更することができる。
　なお、本実施形態の処理は、コンピュータプログラムによって実現することができるので、このコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。
　なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

Claims (15)

  1. 　ユーザにより装着される電子機器であって、
    　前記電子機器を装着したユーザの生体情報を計測する計測手段と、
    　前記電子機器の状態に応じて、前記生体情報の計測方法を変更する計測制御手段と
    　を具備する電子機器。
  2. 　前記計測制御手段は、
    　前記電子機器の状態に応じて、計測対象となる生体情報の数、生体情報の計測間隔、生体情報の分解能の程度、及び生体情報を圧縮する際のデータ圧縮方式のうちの少なくとも１つを変更する請求項１に記載の電子機器。
  3. 　前記計測制御手段は、
    　前記電子機器の電池残量が少なくなってきた場合に、前記生体情報の計測方法を変更する請求項１に記載の電子機器。
  4. 　前記計測制御手段は、
    　前記生体情報を格納可能な前記電子機器のメモリ残量が少なくなってきた場合に、前記生体情報の計測方法を変更する請求項１に記載の電子機器。
  5. 　前記電子機器の状態に応じて、前記電子機器を装着したユーザに前記生体情報を計測可能な時間が残り少ないことを警告する警告手段をさらに具備する請求項１に記載の電子機器。
  6. 　ユーザにより装着される電子機器に適用される方法であって、
    　前記電子機器を装着したユーザの生体情報を計測することと、
    　前記電子機器の状態に応じて、前記生体情報の計測方法を変更することと
    　を具備する方法。
  7. 　前記変更することは、
    　前記電子機器の状態に応じて、計測対象となる生体情報の数、生体情報の計測間隔、生体情報の分解能の程度、及び生体情報を圧縮する際のデータ圧縮方式のうちの少なくとも１つを変更する請求項６に記載の方法。
  8. 　前記変更することは、
    　前記電子機器の電池残量が少なくなってきた場合に、前記生体情報の計測方法を変更する請求項６に記載の方法。
  9. 　前記変更することは、
    　前記生体情報を格納可能な前記電子機器のメモリ残量が少なくなってきた場合に、前記生体情報の計測方法を変更する請求項６に記載の方法。
  10. 　前記電子機器の状態に応じて、前記電子機器を装着したユーザに前記生体情報を計測可能な時間が残り少ないことを警告することをさらに具備する請求項６に記載の方法。
  11. 　ユーザにより装着される電子機器に含まれるコンピュータにより実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータを、
    　前記電子機器を装着したユーザの生体情報を計測する計測手段と、
    　前記電子機器の状態に応じて、前記生体情報の計測方法を変更する計測制御手段として動作させるプログラム。
  12. 　前記計測制御手段は、
    　前記電子機器の状態に応じて、計測対象となる生体情報の数、生体情報の計測間隔、生体情報の分解能の程度、及び生体情報を圧縮する際のデータ圧縮方式のうちの少なくとも１つを変更する請求項１１に記載のプログラム。
  13. 　前記計測制御手段は、
    　前記電子機器の電池残量が少なくなってきた場合に、前記生体情報の計測方法を変更する請求項１１に記載のプログラム。
  14. 　前記計測制御手段は、
    　前記生体情報を格納可能な前記電子機器のメモリ残量が少なくなってきた場合に、前記生体情報の計測方法を変更する請求項１１に記載のプログラム。
  15. 　前記コンピュータを、
    　前記電子機器の状態に応じて、前記電子機器を装着したユーザに前記生体情報を計測可能な時間が残り少ないことを警告する警告手段としてさらに動作させる請求項１１に記載のプログラム。
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