WO2017145363A1 - 測定装置及び測定プログラム - Google Patents

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WO2017145363A1
WO2017145363A1 PCT/JP2016/055833 JP2016055833W WO2017145363A1 WO 2017145363 A1 WO2017145363 A1 WO 2017145363A1 JP 2016055833 W JP2016055833 W JP 2016055833W WO 2017145363 A1 WO2017145363 A1 WO 2017145363A1
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electrocardiogram
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和浩 吉村
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富士通株式会社
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    • A61B5/30—Input circuits therefor

Definitions

  • the present disclosure relates to a measurement apparatus and a measurement program.
  • a technique is known in which the movement of a measurement subject is detected by acceleration, a biological signal is acquired from a biological sensor under fixed measurement conditions, and biological information (for example, electrocardiogram to heartbeat, pulse wave to pulse) is calculated.
  • biological information for example, electrocardiogram to heartbeat, pulse wave to pulse
  • the movement of the measurement subject is, for example, a stationary state or an exercise state
  • the fixed measurement condition is, for example, sampling frequency or data accuracy
  • the biological signal is, for example, measurement data such as electrocardiogram or pulse wave It is.
  • the biological information includes, for example, a heartbeat obtained from an electrocardiogram and a pulse obtained from a pulse wave.
  • the conventional measurement apparatus cannot change the accuracy of the measurement data of the biosensor according to the posture of the measurement subject.
  • an object of the present disclosure is to provide a measurement apparatus and a measurement program that can change the accuracy of measurement data of a biological sensor in accordance with the posture of a measurement subject.
  • the measurement device includes a biological sensor that measures a biological signal of the measurement subject; A processing unit that acquires posture information related to the posture of the measurement subject and changes accuracy of measurement data of the biometric sensor based on the acquired posture information.
  • the measurement apparatus can change the accuracy of the measurement data of the biosensor according to the posture of the measurement subject.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing an example of an electrocardiogram monitor system 100.
  • FIG. It is a figure which shows the structural example of the electrocardiogram measuring apparatus 1 by Example 1.
  • FIG. It is a table
  • 3 is a sequence diagram showing an example of an initial setting process in the electrocardiogram monitor system 100.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of measurement processing by the electrocardiogram measurement apparatus 1. It is explanatory drawing of the calculation method of a success probability. It is explanatory drawing of the other calculation method of a success probability.
  • 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a radio control device 21 of an electrocardiogram monitor device 6.
  • FIG. It is a figure which shows the structural example of 1 A of electrocardiogram measuring apparatuses by Example 2.
  • FIG. It is a figure which shows typically the time series of the power consumption in the electrocardiogram sensor 12 grade
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing an example of an electrocardiogram monitor system 100.
  • the electrocardiogram monitor system 100 includes an electrocardiogram measurement apparatus 1 (an example of a measurement apparatus) and an electrocardiogram monitor device 6.
  • the electrocardiogram measurement apparatus 1 measures an electrocardiogram (an example of a biological signal) of a user S (an example of a measurement subject) and transmits measurement data to the electrocardiogram monitor device 6.
  • the user S is arbitrary but is preferably a pregnant woman, for example.
  • the electrocardiogram of the user S includes an electrocardiogram of a fetus in the body of the user S unless otherwise specified.
  • the term “mother's electrocardiogram” and the term “fetal electrocardiogram” are used.
  • the electrocardiogram measuring apparatus 1 is worn by the user S during use, for example, as schematically shown in FIG.
  • the electrocardiogram measurement apparatus 1 is worn on the chest of the user S.
  • the electrocardiogram monitor device 6 has a function of displaying an electrocardiogram or the like on the display unit 61 based on the measurement data transmitted from the electrocardiogram measurement apparatus 1.
  • the electrocardiogram monitor device 6 may be a portable terminal (for example, a tablet terminal or a smartphone) carried by the user S, or may be a stationary terminal.
  • the electrocardiogram monitor device 6 can wirelessly communicate with the electrocardiogram measurement apparatus 1 as schematically shown in FIG. However, the electrocardiogram monitor device 6 may be configured to communicate with the electrocardiogram measurement apparatus 1 via a wire.
  • the wireless communication may be based on a standard such as Bluetooth (registered trademark) or WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access).
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the electrocardiogram measurement apparatus 1 according to the first embodiment.
  • the electrocardiogram measurement apparatus 1 has two or more measurement modes.
  • the electrocardiogram measuring apparatus 1 has two measurement modes: a low-accuracy measurement mode for measuring the mother's electrocardiogram and a high-accuracy measurement mode for measuring the fetal electrocardiogram in addition to the mother's electrocardiogram. Including. Details of the low accuracy measurement mode and the high accuracy measurement mode will be described later.
  • the electrocardiogram measurement apparatus 1 includes a sensor module 10 and a wireless communication module 20.
  • the sensor module 10 includes an electrocardiogram sensor 12 (an example of a biological sensor), a switch 14, a high-performance analog-to-digital converter 16 (hereinafter referred to as “high-performance ADC 16”) (an example of a first analog-to-digital converter). including.
  • the sensor module 10 further includes a low-performance analog-to-digital converter 18 (hereinafter referred to as “low-performance ADC 18”) (an example of a second analog-digital converter) and an acceleration sensor 19 (an example of an attitude sensor). Including.
  • the electrocardiogram sensor 12 generates an electrical signal corresponding to the electrocardiogram of the user S (hereinafter referred to as “electrocardiogram signal”), and inputs the electrocardiogram signal to the switch 14.
  • the electrocardiographic signal output from the electrocardiographic sensor 12 is an analog signal (for example, ⁇ 3.3V to + 3.3V).
  • the electrocardiographic sensor 12 is a contact type sensor including an electrode attached to the chest of the user S, but may be a non-contact type sensor. Further, the electrocardiographic sensor 12 may be a sensor attached to other than the chest.
  • the switch 14 switches between the first state and the second state according to a switching signal (described later) input from the wireless communication module 20.
  • the electrocardiographic signal from the electrocardiographic sensor 12 is input to the high performance ADC 16. Thereby, a high accuracy mode is realized.
  • the electrocardiographic signal from the electrocardiographic sensor 12 is input to the low performance ADC 18. Thereby, the low accuracy mode is realized.
  • the electrocardiogram measurement apparatus 1 operates in the low-accuracy measurement mode or the high-accuracy measurement mode depending on the state of the switch 14 that is switched according to a switching signal (described later) input from the wireless communication module 20.
  • the high performance ADC 16 functions in the high accuracy measurement mode.
  • the high performance ADC 16 converts an analog ECG signal input from the ECG sensor 12 via the switch 14 into a digital ECG signal.
  • the high performance ADC 16 has a higher resolution and / or sampling frequency than the low performance ADC 18.
  • the high-performance ADC 16 performs conversion processing at a resolution and a sampling frequency that enable measurement of the fetal electrocardiogram. In the first embodiment, as an example, the high-performance ADC 16 has higher resolution and sampling frequency than the low-performance ADC 18.
  • the fetal electrocardiogram is significantly weaker (smaller amplitude) than the mother's electrocardiogram, and in order to measure the fetal electrocardiogram accurately, the resolution and sampling are higher than when measuring only the mother's electrocardiogram. This is because it is advantageous that both frequencies are higher.
  • the resolution and sampling frequency of the high performance ADC 16 are 24 bits and 200 Hz, respectively. In such a case, the fetal electrocardiogram can be accurately measured.
  • the low performance ADC 18 functions in the low accuracy measurement mode.
  • the low performance ADC 18 converts an analog ECG signal input from the ECG sensor 12 via the switch 14 into a digital ECG signal.
  • the low-performance ADC 18 performs the conversion process at a resolution and a sampling frequency that can measure the mother's electrocardiogram.
  • the resolution and sampling frequency of the low-performance ADC 18 are 16 bits and 100 Hz, respectively.
  • the acceleration sensor 19 generates an electrical signal (hereinafter referred to as “acceleration signal”) (an example of posture information) corresponding to accelerations in three axis directions orthogonal to each other.
  • the acceleration sensor 19 transmits an acceleration signal to the wireless communication module 20.
  • the acceleration sensor 19 transmits an acceleration signal to the wireless communication module 20 by serial communication.
  • each value of acceleration (each component in the three-axis directions) output by the acceleration sensor 19 becomes almost the same value (that is, a value that satisfies a certain allowable range) every time the user S assumes a specific resting posture.
  • the wireless communication module 20 generates measurement data by the electrocardiographic sensor 12 based on an acceleration signal from the acceleration sensor 19 and learning information (described later) stored therein. Then, the wireless communication module 20 transmits the generated measurement data to the outside (for example, the electrocardiogram monitor device 6 in FIG. 1).
  • the wireless communication module 20 includes a wireless control device 21, a wireless transmission / reception unit 26, and a switch 28.
  • the wireless control device 21 is formed by a computer, for example (see FIG. 11).
  • the wireless control device 21 includes a wireless control unit 22 (an example of a processing unit) and a learning information storage unit 24.
  • the wireless control unit 22 determines the posture of the user S based on the acceleration signal from the acceleration sensor 19. Then, the wireless control unit 22 switches the measurement mode between the high accuracy measurement mode and the low accuracy measurement mode based on the posture of the user S. Thereby, the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 can be changed according to the posture of the user S.
  • the radio control unit 22 sets the measurement mode in the time zone as the high-precision measurement mode based on learning information related to the posture of the user S in a predetermined time zone (s) in addition to the posture of the user S. Switch between low accuracy measurement modes. Thereby, as described later, it is possible to determine the possibility (probability) that the user S takes a resting posture in a predetermined time period.
  • the wireless control unit 22 switches the measurement mode based on the posture of the user S and the learning information.
  • the wireless control unit 22 generates learning information regarding the posture of the user S for each time zone based on the acceleration signal from the acceleration sensor 19 and stores the learning information in the learning information storage unit 24.
  • zone is a time slot
  • the time zone is a time zone delimited by the order of minutes, and may be a time zone delimited every 10 minutes or every 3 minutes, for example.
  • the acceleration signal from the acceleration sensor 19 represents the posture of the user S.
  • the learning information may be data of the acceleration signal itself for each time zone, or information on the posture of the user S that can be derived from the acceleration signal, such as the type / attribute of the user S posture for each time zone. Also good.
  • the time zone is a time zone divided every 10 minutes in one day
  • the learning information is a success probability for each time zone.
  • FIG. 3 is a table showing an example of the success probability for each time zone.
  • the success probability is a probability that the high-precision measurement is successful in a desired manner. Desired aspects may include, for example, an aspect that succeeds at least once within 10 minutes, an aspect that succeeds multiple times within 10 minutes, an aspect that succeeds multiple times within 10 minutes, and the like.
  • the high-precision measurement is measurement using the high-performance ADC 16, and specifically, measurement in the high-precision measurement mode.
  • the low-accuracy measurement is a measurement in which the low-performance ADC 18 is used, and specifically, measurement in the low-accuracy measurement mode.
  • Whether the high-accuracy measurement has succeeded in a desired mode may be determined based on feedback information from the electrocardiogram monitor device 6 (for example, information indicating the accuracy of the fetal electrocardiogram). Or it may be judged based on the acceleration signal from the acceleration sensor 19 in the time zone whether the high-precision measurement was successful in a desired mode in a certain time zone. This is because the acceleration signal from the acceleration sensor 19 represents the posture of the user S, and therefore can be used as a material for determining whether or not the posture of the user S has been hindered in the time zone. It is.
  • the wireless control unit 22 determines whether or not high-precision measurement has succeeded in a desired mode based on the acceleration signal from the acceleration sensor 19.
  • the wireless control unit 22 determines whether or not the acceleration signal from the acceleration sensor 19 satisfies a predetermined standard when starting measurement by high-accuracy measurement.
  • the wireless control unit 22 may determine that the high-accuracy measurement has been successful when the acceleration signal from the acceleration sensor 19 when starting measurement by the high-accuracy measurement satisfies a predetermined standard.
  • the predetermined reference is a reference for detecting the user's S resting posture, and may be set based on an acceleration signal when the user S is in a resting posture.
  • the radio control unit 22 determines whether or not the acceleration signal from the acceleration sensor 19 satisfies a predetermined standard during the measurement by the high accuracy measurement instead of or in addition to the measurement by the high accuracy measurement.
  • the wireless control unit 22 may determine that the high-accuracy measurement has been successful when the acceleration signal from the acceleration sensor 19 satisfies a predetermined reference during measurement by the high-accuracy measurement.
  • learning information during measurement the learning information derived by using the acceleration signals at a plurality of points in time during one measurement.
  • the radio control unit 22 determines the measurement mode when starting the measurement.
  • the measurement mode is one of a high accuracy measurement mode and a low accuracy measurement mode.
  • the wireless control unit 22 generates a switching signal for switching between the high accuracy measurement mode and the low accuracy measurement mode based on the acceleration signal from the acceleration sensor 19 and the learning information in the learning information storage unit 24.
  • the radio control unit 22 gives the generated switching signal to the switch 14 and the switch 28.
  • the wireless control unit 22 determines whether or not the acceleration signal at the time of starting the measurement (for example, one time point when the measurement starts and / or a predetermined period immediately before starting the measurement) satisfies a predetermined standard.
  • the predetermined criterion may be as described above.
  • the wireless control unit 22 determines whether the success probability related to the time zone to which the current time belongs is greater than or equal to a predetermined threshold based on the learning information.
  • the predetermined threshold corresponds to a relatively high probability, and may be, for example, 70% or more.
  • the predetermined threshold may be set by the user S.
  • the wireless control unit 22 performs measurement in the low-accuracy measurement mode.
  • the switching signal is generated so that is realized.
  • the switch 14 and the switch 28 may form a state (first state or second state) in which either one of the high accuracy measurement mode and the low accuracy measurement mode is realized in a normal state.
  • the switching signal may be given to the switch 14 and the switch 28 only when forming a non-normal state.
  • two switches 14 and 28 are provided, but either one of the two switches 14 or 28 may be omitted.
  • the wireless control unit 22 acquires an electrocardiographic signal from the electrocardiographic sensor 12 input via the switch 28. In the high accuracy measurement mode, the radio control unit 22 acquires an electrocardiogram signal converted by the high performance ADC 16. In the low accuracy measurement mode, the radio control unit 22 acquires the electrocardiogram signal converted by the low performance ADC 18. The wireless control unit 22 transmits measurement data of the electrocardiographic sensor 12 based on the acquired electrocardiographic signal to the wireless transmission / reception unit 26.
  • the learning information storage unit 24 stores learning information.
  • the learning information storage unit 24 may be a rewritable nonvolatile memory (for example, a flash memory, a hard disk drive, etc.), for example.
  • the wireless transmission / reception unit 26 generates a transmission signal for transmitting the measurement data received from the wireless control unit 22. And the radio
  • the switch 28 switches between the first state and the second state according to the switching signal input from the wireless control unit 22.
  • the first state of the switch 28 is formed in the high accuracy measurement mode. In the first state of the switch 28, an electrocardiographic signal from the high performance ADC 16 is given to the radio control unit 22. Thereby, the transmission / reception unit 26 can generate a transmission signal based on the electrocardiogram signal obtained from the high-performance ADC 16.
  • the second state of the switch 28 is formed in the low accuracy measurement mode. In the second state of the switch 28, an electrocardiographic signal from the low performance ADC 18 is given to the radio control unit 22. As a result, the radio transmission / reception unit 26 can generate a transmission signal based on the electrocardiographic signal obtained from the low-performance ADC 18. In this way, the wireless communication module 20 transmits measurement data with different accuracy to the electrocardiogram monitor device 6 according to the measurement mode of the electrocardiogram measurement apparatus 1.
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing a time series of power consumption in the electrocardiographic sensor 12 and the like in the high accuracy measurement mode.
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing a time series of power consumption in the electrocardiographic sensor 12 and the like in the low accuracy measurement mode.
  • Is schematically shown. 4 and 5 show the measurement in the measurement period of 80 ms. 4 and 5, an image diagram of a waveform displayed on the display unit 61 of the electrocardiogram monitor device 6 is shown on the lowermost side.
  • the power consumption of the wireless transmission / reception unit 26 shown in FIG. 4 is the consumption when processing measurement data obtained in the previous high-precision measurement (another 80 ms measurement period immediately before the measurement period shown in FIG. 4).
  • the power consumption of the wireless transmission / reception unit 26 shown in FIG. 5 is the power consumption when processing measurement data obtained in the previous low-accuracy measurement.
  • the electrocardiogram signal is digitized by 16 samples ⁇ 24 bits (3 bytes) in the high-performance ADC 16 in a measurement period of 80 ms.
  • the electrocardiogram signal is digitized by 8 samples ⁇ 16 bits (2 bytes) in the low-performance ADC 18 in the measurement period of 80 ms.
  • the number of acquisitions of the electrocardiogram signal is 16 times for 16 samples in the high accuracy measurement mode, which is twice the number of acquisitions in the low accuracy measurement mode, and the power consumption is about 2 Doubled.
  • the wireless transmitter / receiver 26 transmits measurement data based on an electrocardiogram signal from the high-performance ADC 16 in three packets.
  • the wireless transmission / reception unit 26 transmits measurement data based on an electrocardiogram signal from the low-performance ADC 18 in one packet.
  • the transmission signal transmitted to the electrocardiogram monitor device 6 includes the measurement data of the acceleration sensor 19 in addition to the measurement data of the electrocardiogram sensor 12.
  • the measurement data of the acceleration sensor 19 is transmitted in one packet together with the header.
  • the electrocardiographic sensor 12 is changed according to the posture of the user S.
  • the accuracy of measurement data can be changed.
  • the electrocardiogram of the fetus is a minimal signal, even in the high-precision measurement mode, when the electrocardiogram signal acquired by the wireless control unit 22 includes noise, such as when the user S is not in a resting posture, the fetus There is a possibility that ECG cannot be obtained with high accuracy. That is, even in the high accuracy measurement mode, depending on the posture of the user S, there is a possibility that the fetal electrocardiogram cannot be measured with high accuracy.
  • the posture of the user S is determined based on the acceleration signal at the time of starting the measurement, it is high only when the user S is in a resting posture at the start of the measurement.
  • Measurement in the accuracy measurement mode can be executed. Specifically, high-accuracy measurement can be realized when the user S is in a resting posture, and low-accuracy measurement can be achieved when the user S is not in a resting posture.
  • efficiency improvement of the power consumption of the electrocardiogram measurement apparatus 1 and improvement in the precision of the measurement data of the electrocardiogram sensor 12 can be achieved.
  • the measurement mode is switched between the high-accuracy measurement mode and the low-accuracy measurement mode based on the learning information related to the posture of the user S for each time period.
  • the user S may not be in a resting posture during measurement after the start of measurement. Even in such a case, since there is a possibility that the electrocardiogram of the fetus cannot be measured with high accuracy, the measurement with the high accuracy measurement mode with relatively high power consumption is not performed, and the measurement with the low accuracy measurement mode with relatively low power consumption is performed. Is preferable from the viewpoint of power consumption.
  • the possibility that the resting posture of the user S is maintained during the high-precision measurement is determined based on the learning information during measurement. It is possible to reduce inconvenience when the user S is not in a resting posture during measurement. That is, as described above, by using the learning information during measurement related to the posture (posture) of the user S in the past same time zone, the possibility that the rest posture of the user S is sustained during the measurement in the same time zone can be accurately determined. Can judge well.
  • the high accuracy measurement mode and the low accuracy measurement mode are switched, but other modes are also possible.
  • the measurement instead of the measurement in the low-accuracy measurement mode, the measurement may not be performed (that is, the measurement may be prohibited).
  • a modification is referred to as a “first modification”.
  • the first modification is suitable when the electrocardiogram desired by the user S is not the mother's electrocardiogram but the fetal electrocardiogram (or the mother's electrocardiogram and fetal electrocardiogram).
  • the switching mode according to the first modification and the switching mode according to the first embodiment described above may be selectable by the user S, for example, by changing the setting.
  • measurement is prohibited by turning off the electrocardiographic sensor 12, turning off the high-performance analog-digital converter 16 and the low-performance analog-digital converter 18, and turning off the wireless communication module 20. It may be realized by doing so.
  • the success probability for each time zone may be calculated regardless of the day of the week or the season, or may be calculated according to the day of the week or the season.
  • a modification is referred to as a “second modification”.
  • the success probability for each time zone may include separately the success probability for each time zone on weekdays and the success probability for each time zone on holidays. This is because the lifestyle pattern of the user S may differ between weekdays and holidays. From the same point of view, the success probability for each time zone may be calculated separately for each season or may be calculated for each climate.
  • FIG. 6 is a sequence diagram showing an example of an initial setting process in the electrocardiogram monitor system 100.
  • FIG. 6 shows a relationship among the electrocardiogram measurement apparatus 1, the electrocardiogram monitor device 6, and the user S at the time of initial setting.
  • the sequence shown in FIG. 6 may be executed, for example, when the electrocardiogram measurement apparatus 1 and the electrocardiogram monitor device 6 are powered on by the user S and the connection between the electrocardiogram measurement apparatus 1 and the electrocardiogram monitor device 6 is established. Further, the sequence shown in FIG. 6 may be executed, for example, when the initial setting completion flag is “0 (FALSE)”. The initial value of the initial setting completion flag is “0”.
  • the initial setting completion flag may be initialized by the user S.
  • the radio control unit 22 of the electrocardiogram measurement apparatus 1 initializes a table representing a desired time zone and a success probability (hereinafter referred to as a “time zone success probability table”) (step S600).
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the success probability table for each time zone in the initialized state.
  • information indicating whether or not measurement is desired and the success probability are shown for each time zone.
  • ⁇ (not shown) represents “with hope” and “x” represents “no hope”.
  • the initial value of the information indicating whether or not measurement is desired is, for example, “no hope”.
  • the initial value of the success probability is “100”, for example.
  • the wireless control unit 22 initializes the acceleration sensor 19 (step S602).
  • the radio control unit 22 requests the electrocardiogram monitor device 6 to acquire the desired posture of the user S (hereinafter referred to as “measurement desired posture”) regarding the posture taken by the user S during measurement (step S604).
  • the electrocardiogram monitor device 6 outputs to the display unit 61 a message prompting the user S to take a desired measurement posture with the electrocardiogram measuring apparatus 1 attached and press a predetermined button of the electrocardiogram monitor device 6 in the desired measurement posture (step) S606). Instead of outputting the message to the display unit 61, other outputs (including audio output and light source blinking) may be used.
  • the user S takes a desired measurement posture while wearing the electrocardiogram measuring apparatus 1 and presses a predetermined button (not shown) of the electrocardiogram monitor device 6 in the desired measurement posture.
  • the measurement desired posture is basically a resting posture, for example, a sitting posture or a posture lying on a bed or the like.
  • step S608 When a predetermined button of the electrocardiogram monitor device 6 is pressed (step S608), the electrocardiogram monitor device 6 transmits information indicating that the measurement desired posture is taken to the electrocardiogram measurement apparatus 1 (step S610).
  • the wireless control unit 22 When the wireless control unit 22 receives information indicating that the measurement desired posture is taken, the wireless control unit 22 acquires an acceleration signal from the acceleration sensor 19, and each value of acceleration in three axis directions (a x0 , a y0 , a z0 ). Is stored in the learning information storage unit 24 (step S612). Each value (a x0 , a y0 , a z0 ) of acceleration in the three-axis directions may be an average value for a certain fixed period or a representative value for a certain fixed period.
  • Each value (a x0 , a y0 , a z0 ) of acceleration in the three-axis directions functions as a reference value for determining whether or not the posture of the user S is the desired posture for measurement. ".
  • the wireless control unit 22 requests the electrocardiogram monitor device 6 to acquire a time zone in which measurement is desired (step S614).
  • the electrocardiogram monitor device 6 outputs a message prompting the user S to input a time zone desired for measurement on the display unit 61 (step S616).
  • the user S inputs a desired time zone for measurement from the operation unit (not shown) of the electrocardiogram monitor device 6.
  • the user S is likely to take a resting posture positively (for example, a lunch break), or a time slot where the resting posture is likely to be taken naturally ( For example, it is desirable to input a time zone immediately before going to bed) as a desired time zone for measurement. Thereby, the measurement in the time slot
  • the electrocardiogram monitor device 6 transmits the time zone desired to be measured to the electrocardiogram measuring apparatus 1 (step S620).
  • the radio control unit 22 When the radio control unit 22 receives the time zone in which measurement is desired, the radio control unit 22 updates the success probability table for each time zone (see FIG. 7) so that the time zone in which measurement is desired is “desired”. The radio control unit 22 sets the value of the initial setting completion flag to “1 (TRUE)” when the success probability table for each time zone is updated based on the time zone desired to be measured.
  • TRUE time zone in which “hope exists”
  • the user S inputs a time zone in which measurement is desired, but the user S may input a time in which measurement is desired.
  • the time zone to which the desired time belongs may be treated as the measurement desired time zone.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the measurement process performed by the electrocardiogram measurement apparatus 1.
  • the user S turns on the electrocardiogram measurement apparatus 1 and the electrocardiogram monitor device 6 to establish a connection between the electrocardiogram measurement apparatus 1 and the electrocardiogram monitor device 6, and the initial setting completion flag is “1”. May be executed when.
  • the process illustrated in FIG. 8 may be executed when a measurement start instruction from the user S is input via the electrocardiogram monitor device 6.
  • a retry flag and a repeat flag are used as an example.
  • the retry flag FALSE
  • repeat flag TRUE.
  • the retry flag is set to FALSE and the repeat flag is set to FALSE.
  • the setting of the retry flag and the repeat flag depends on the measurement application and the like. The setting of the retry flag and the repeat flag may be changeable by the user S.
  • step S802 the wireless control unit 22 acquires the current time.
  • the current time can be acquired based on, for example, a clock or a timer (both not shown) that can be incorporated in the electrocardiogram measurement apparatus 1.
  • step S804 the wireless control unit 22 refers to the success probability table for each time zone (see FIG. 7) and determines whether or not the time zone to which the current time belongs is the desired measurement time zone. If it is determined that the time zone to which the current time belongs is the desired measurement time zone, the process shown in FIG. 8 proceeds to step S806. Otherwise, after a predetermined time has elapsed (for example, 1 minute later), the process shown in FIG. Processing resumes from step S802.
  • a predetermined time for example, 1 minute later
  • step S806 the wireless control unit 22 determines whether the time zone has been switched. Time zone switching is switching between a plurality of time zones as shown in FIG. If the time zone has changed, the process shown in FIG. 8 proceeds to step S810 via step S808, and otherwise, the process shown in FIG. 8 skips step S808 and proceeds to step S810. .
  • the wireless control unit 22 initializes the probability calculation variable to zero.
  • the probability calculation variable includes a high-precision measurement execution count and a low-precision measurement execution count.
  • the high-precision measurement execution number represents the number of executions of the high-precision measurement in the current time zone
  • the low-precision measurement execution number represents the number of executions of the low-precision measurement in the current time zone.
  • step S810 the wireless control unit 22 acquires an acceleration signal from the acceleration sensor 19.
  • step S812 the wireless control unit 22 determines whether or not the acquired acceleration signal satisfies a predetermined standard. That is, the wireless control unit 22 determines whether or not the posture of the user S is a measurement desired posture (resting posture).
  • the predetermined reference is set based on the reference acceleration value. Thereby, it can be accurately determined whether or not the posture of the user S is the desired posture for measurement. For example, the wireless control unit 22 determines whether each value in the three-axis direction of the acquired acceleration signal is within a predetermined error range with respect to the reference acceleration value. If the posture of the user S is the desired posture for measurement, the processing shown in FIG. 8 proceeds to step S814, and otherwise, the processing shown in FIG. 8 proceeds to step S828.
  • step S814 the wireless control unit 22 increments the value of the high-precision measurement execution count by “1”.
  • step S816 the wireless control unit 22 refers to the success probability table for each time zone (see FIG. 7), and acquires the success probability for the current time zone.
  • step S818 the wireless control unit 22 determines whether or not the success probability related to the current time zone is greater than or equal to a predetermined threshold value. If the success probability is greater than or equal to the predetermined threshold, the process illustrated in FIG. 8 proceeds to step S820, and otherwise, the process illustrated in FIG. 8 proceeds to step S822.
  • step S820 the wireless control unit 22 performs high accuracy measurement (measurement in the high accuracy measurement mode).
  • the high-accuracy measurement may be continuously performed for a predetermined period (for example, 1 minute).
  • a predetermined period for example, 1 minute.
  • step S822 the wireless control unit 22 performs low accuracy measurement (measurement in the low accuracy measurement mode).
  • the low-accuracy measurement may be continuously performed for a predetermined period (for example, 1 minute).
  • a predetermined period for example, 1 minute.
  • step S824 the wireless control unit 22 determines whether or not the current time period has expired. For example, when the current time zone is “13:00 to 13:10”, the current time zone expires at 13:10. If the current time period has expired, the process illustrated in FIG. 8 proceeds to step S836, and otherwise, the process illustrated in FIG. 8 proceeds to step S826.
  • step S826 the wireless control unit 22 checks the repeat flag. If the repeat flag is “TRUE”, the process shown in FIG. 8 returns to step S810, and a new measurement is repeated. On the other hand, if the repeat flag is “FALSE”, the processing shown in FIG. 8 proceeds to step S836.
  • step S828 the wireless control unit 22 increments the value of the low-precision measurement execution count by “1”.
  • step S830 the wireless control unit 22 performs low accuracy measurement (measurement in the low accuracy measurement mode).
  • the low-accuracy measurement may be continuously performed for a predetermined period (for example, 1 minute).
  • a predetermined period for example, 1 minute.
  • step S832 the wireless control unit 22 determines whether or not the current time period has expired. If the current time period has expired, the process illustrated in FIG. 8 proceeds to step S836. Otherwise, the process illustrated in FIG. 8 proceeds to step S834.
  • step S834 the wireless control unit 22 checks the retry flag. If the retry flag is “TRUE”, the process shown in FIG. 8 returns to step S810, and a new high-accuracy measurement is attempted. On the other hand, if the retry flag is “FALSE”, the process proceeds to step S836.
  • step S836 the wireless control unit 22 calculates the success probability in the current time zone based on the values of the high-precision measurement execution count and the low-precision measurement execution count and the states of the repeat flag and the retry flag.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram of the calculation method of the success probability in step S836.
  • five time zones T1 to T5 every 10 minutes from 12:00 to 12:50 are shown.
  • one measurement (section) is 1 minute
  • all the time zones T1 to T5 are the desired measurement time zones
  • the success probabilities for all the time zones T1 to T5 are greater than or equal to a predetermined threshold.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram of the calculation method of the success probability in step S836.
  • five time zones T1 to T5 every 10 minutes from 12:00 to 12:50 are shown.
  • one measurement (section) is 1 minute
  • all the time zones T1 to T5 are the desired measurement time zones
  • the success probabilities for all the time zones T1 to T5 are greater than or equal to
  • each section of acceleration is divided in correspondence with each measurement period every minute, and “ ⁇ ” in the section means that the acceleration signal in the measurement period satisfies a predetermined standard, “X” in the section means that the acceleration signal in the measurement period does not satisfy a predetermined standard.
  • each segment of the electrocardiogram measurement is divided in correspondence with each measurement for one time, and “high” in the section means that high-accuracy measurement has been performed, “Low” means that a low-precision measurement was performed.
  • the success probability Ps in the current time zone may be as follows.
  • Ps N1 / (N1 + N2)
  • N1 is the value of the high-precision measurement execution count
  • N2 is the value of the low-precision measurement execution count.
  • step S8308 the wireless control unit 22 updates the success probability table for each time zone based on the success probability Ps in the current time zone calculated in step S836. For example, the wireless control unit 22 may overwrite the success probability in the same time zone in the success probability table for each time zone with the success probability Ps in the current time zone calculated in step S836. Alternatively, the wireless control unit 22 averages the success probability Ps in the current time zone calculated in step S836 and the success probabilities in the same time zone for the most recent predetermined number of days. The success probability in the same time zone may be updated.
  • FIG. 10 shows a table in which success probabilities for N days are stored. In this case, the success probability for each time zone is calculated by averaging the success probabilities for N days for each time zone.
  • the success probability for the time zone from 13:00 to 13:10 is calculated by averaging the success probabilities (A, B,..., C) for N days in the same time zone.
  • the process shown in FIG. 8 returns to step S802.
  • the repeat flag and the retry flag are used so as to be able to flexibly cope with a change in measurement application or the like, but either one or both may be omitted (hereinafter, this is the case).
  • This modification is referred to as a “third modification”).
  • step S818 the possibility that the resting posture of the user S is sustained is determined based on the learning information in step S818.
  • learning information may not be used (hereinafter, this kind of learning information is used).
  • a modified example is referred to as a “fourth modified example”).
  • step S808, step S814, step S816, step S818, step S822, step S828, step S836, and step S838 may be omitted.
  • the determination result is “YES” in step S812
  • the process shown in FIG. 8 may proceed to step S820.
  • the measurement mode is substantially switched between the high-accuracy measurement mode and the high-accuracy measurement mode based only on the acceleration signal when starting measurement.
  • the fourth modified example when two types of biological signals (that is, the mother's electrocardiogram and the fetus's electrocardiogram) are measured with a common biological sensor as in the first embodiment described above, and one measurement period is relatively short. It is suitable for.
  • step S804 it is determined whether or not the time zone to which the current time belongs is the desired measurement time zone in step S804, but such determination may be omitted (hereinafter, such a modification).
  • An example will be referred to as a “fifth modified example”).
  • steps S614 to S622 may be omitted in the initial setting process shown in FIG.
  • step S818 is performed only when measurement is started, but may be continuously performed during measurement after the measurement is started (hereinafter, such a modification).
  • An example is referred to as a “sixth modified example”). That is, the above-described learning information during measurement may be generated.
  • step S814 is omitted, and instead, the determination in step S812 is repeatedly executed during the measurement in step S820. Then, when the number of times or the ratio at which the determination result in step S812 is “YES” during one measurement in step S820 is greater than or equal to a predetermined threshold, the value of the number of high-precision measurement executions may be incremented by “1”.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the radio control device 21 of the electrocardiogram monitor device 6.
  • the wireless control device 21 includes a control unit 101, a main storage unit 102, an auxiliary storage unit 103, a drive device 104, a network I / F unit 106, and an input unit 107.
  • the control unit 101 is an arithmetic device that executes a program stored in the main storage unit 102 or the auxiliary storage unit 103, receives data from the input unit 107 or the storage device, calculates, processes, and outputs the data to the storage device or the like. To do.
  • the main storage unit 102 is a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory).
  • the main storage unit 102 is a storage device that stores or temporarily stores programs and data such as an OS (Operating System) and application software that are basic software executed by the control unit 101.
  • OS Operating System
  • application software that are basic software executed by the control unit 101.
  • the auxiliary storage unit 103 is a flash memory, HDD (Hard Disk Drive), or the like, and is a storage device that stores data related to application software.
  • the auxiliary storage unit 103 may form the learning information storage unit 24 described above.
  • the drive device 104 reads the program from the recording medium 105, for example, a flexible disk, and installs it in the storage device.
  • the recording medium 105 stores a predetermined program.
  • the program stored in the recording medium 105 is installed in the wireless control device 21 via the drive device 104.
  • the installed predetermined program can be executed by the wireless control device 21.
  • the network I / F unit 106 is wirelessly controlled with peripheral devices (for example, the sensor module 10 and the wireless transmission / reception unit 26) having a communication function connected via a network constructed by a data transmission path such as a wired and / or wireless line. It is an interface with the device 21.
  • peripheral devices for example, the sensor module 10 and the wireless transmission / reception unit 26
  • a communication function connected via a network constructed by a data transmission path such as a wired and / or wireless line. It is an interface with the device 21.
  • the input unit 107 includes a keyboard having cursor keys, numeric input, various function keys, and the like, a mouse, a touch pad, and the like.
  • the various processes of the wireless control unit 22 described above can be realized by causing the wireless control device 21 to execute a program. It is also possible to record the program on the recording medium 105 and cause the wireless control device 21 to read the recording medium 105 on which the program is recorded, thereby realizing the various processes of the wireless control unit 22 described above.
  • various types of recording media can be used as the recording medium 105.
  • the recording medium 105 is a recording medium that records information optically, electrically, or magnetically, such as a CD (Compact Disc) -ROM, a flexible disk, a magneto-optical disk, or the like, or an information such as a ROM or a flash memory. It may be a semiconductor memory or the like for electrically recording. Note that the recording medium 105 does not include a carrier wave.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of an electrocardiogram measurement apparatus 1A (an example of a measurement apparatus) according to the second embodiment.
  • an electrocardiogram measurement apparatus 1A an example of a measurement apparatus
  • components that may be the same as those described in the first embodiment are denoted by the same reference numerals in FIG.
  • the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 is changed by switching between the high-performance ADC 16 and the low-performance ADC 18, but in the second embodiment described below, a mode different from the first embodiment described above.
  • the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 is changed.
  • the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 is changed in the wireless communication module 20A.
  • the electrocardiogram measuring apparatus 1A includes a sensor module 10A and a wireless communication module 20A.
  • the sensor module 10A differs from the sensor module 10 according to the first embodiment described above in that the switch 14 and the low-performance ADC 18 are omitted.
  • An analog ECG signal from the ECG sensor 12 is input to the high performance ADC 16.
  • the high performance ADC 16 converts an analog ECG signal into a digital ECG signal.
  • the high-performance ADC 16 outputs a digital ECG signal to the radio control unit 22A through serial communication.
  • the wireless communication module 20A is different from the wireless communication module 20 according to the first embodiment described above in that the wireless control device 21 is replaced with the wireless control device 21A.
  • the wireless control device 21A differs from the wireless control device 21 according to the first embodiment described above in that the switch 28 is omitted and the wireless control unit 22 is replaced with a wireless control unit 22A (an example of a processing unit). .
  • the wireless control unit 22A determines the posture of the user S based on the acceleration signal from the acceleration sensor 19 as in the first embodiment. Then, the radio control unit 22A changes the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 based on the posture of the user S. Specifically, the radio control unit 22 ⁇ / b> A reduces the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 by performing a thinning process on the electrocardiographic signal obtained from the high-performance ADC 16. The thinning process may be realized, for example, by reducing the resolution of the electrocardiogram signal and / or re-sampling the electrocardiogram signal. The radio control unit 22A transmits the measurement data whose accuracy is changed according to the posture in this way to the radio transmission / reception unit 26.
  • the radio control unit 22A preferably uses the accuracy of measurement data of the electrocardiographic sensor 12 based on learning information related to the posture of the user S in a predetermined time zone in addition to the posture of the user S, as in the first embodiment. To change. As a result, as described above, it is possible to achieve both an increase in opportunities for performing high-accuracy measurement and an increase in power consumption efficiency.
  • the “high accuracy measurement” in the first embodiment described above is realized by the radio control unit 22A not executing the thinning process, and the “low accuracy measurement” is performed by the radio control unit 22A. This is realized by executing a thinning process.
  • FIG. 13 is a diagram schematically showing a time series of power consumption in the electrocardiographic sensor 12 and the like at the time of high accuracy measurement
  • FIG. 14 shows a time series of power consumption in the electrocardiographic sensor 12 and the like at the time of low accuracy measurement. It is a figure shown typically.
  • the electrocardiogram signal is digitized by 16 samples ⁇ 24 bits (3 bytes) in the high-performance ADC 16 in the measurement period of 80 ms.
  • the electrocardiogram signal from the high-performance ADC 16 is not subjected to thinning processing in the radio control unit 22A. For this reason, the measurement data based on the electrocardiographic signal from the high-performance ADC 16 is transmitted in three packets.
  • the electrocardiographic signal from the high-performance ADC 16 is subjected to thinning processing in the radio control unit 22A. For example, when the thinning process for re-sampling at 100 Hz is performed, the number of packets is reduced from 3 to 1.5 ( ⁇ 2).
  • the number of packets is reduced from 3 to 2.
  • the power consumption increases in the high accuracy measurement by the amount of packets to be transmitted, compared to the low accuracy measurement.
  • the “high accuracy measurement mode” in the first embodiment corresponds to a mode in which the thinning process is not executed, and the “low accuracy measurement mode” executes the thinning process. Corresponds to the mode.
  • Example 2 the same effect as in Example 1 described above can be obtained.
  • the hardware configuration can be simplified as can be seen by comparing FIG. 2 and FIG.
  • modifications such as the first modification and the second modification in the first embodiment described above are possible.
  • the prohibition of measurement according to the first modification is substantially equivalent to setting the sampling frequency of the measurement value of the electrocardiographic sensor 12 to be lower than the frequency corresponding to one time zone.
  • prohibition of measurement according to the first modification is substantially equivalent to reducing the resolution of the measurement value of the electrocardiographic sensor 12 to 0 bits.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a configuration example of an electrocardiogram measurement apparatus 1B (an example of a measurement apparatus) according to the second embodiment.
  • the electrocardiogram measurement apparatus 1B includes a sensor module 10B and a wireless communication module 20B.
  • the sensor module 10B is different from the sensor module 10 according to the first embodiment described above in that the switch 14, the high-performance ADC 16, and the low-performance ADC 18 are replaced with the microcomputer 13.
  • the microcomputer 13 is hereinafter referred to as “sensor microcomputer 13”.
  • the sensor microcomputer 13 includes an arithmetic circuit and memory 131, an ADC 132 (hereinafter referred to as “ADC 132”), communication units 133 and 134, and a control unit 135 (an example of a processing unit).
  • the storage unit of the arithmetic circuit and the memory 131 implements the learning information storage unit 24 that stores the learning information described above.
  • the ADC 132 may have the same configuration as the high-performance ADC 16 described above.
  • the ADC 132 gives the electrocardiogram signal converted into the digital format to the control unit 135.
  • the communication unit 133 acquires an acceleration signal from the acceleration sensor 19 by serial communication, and gives the acquired acceleration signal to the control unit 135.
  • the communication unit 134 transmits data obtained from the control unit 135 and the like to the wireless communication module 20B by serial communication.
  • the control unit 135 realizes the same function as the wireless control unit 22A in the second embodiment described above. That is, the control unit 135 determines the posture of the user S based on the acceleration signal from the acceleration sensor 19. Then, the control unit 135 changes the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 by the thinning process based on the posture of the user S. Similarly, the control unit 135 preferably increases the accuracy of the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 based on learning information related to the posture of the user S in a predetermined time zone (s) in addition to the posture of the user S. Change.
  • the “high accuracy measurement” in the first embodiment described above is realized by the control unit 135 not performing the thinning process, and the “low accuracy measurement” is performed by the control unit 135. It is realized by executing.
  • the wireless communication module 20B is different from the wireless communication module 20 according to the first embodiment described above in that the wireless control device 21 is replaced with the wireless control device 21B.
  • the wireless control device 21B is different from the wireless control device 21 according to the first embodiment described above in that the switch 28 and the learning information storage unit 24 are eliminated and the wireless control unit 22 is replaced with the wireless control unit 22B.
  • the wireless control unit 22B transmits the measurement data of the electrocardiographic sensor 12 obtained from the sensor module 10B to the wireless transmission / reception unit 26.
  • the “high accuracy measurement mode” in the first embodiment corresponds to a mode in which the thinning process is not executed, and the “low accuracy measurement mode” executes the thinning process. Corresponds to the mode.
  • Example 3 the same effect as in Example 1 described above can be obtained.
  • the processing load of the wireless control unit 22 can be reduced as compared with the first embodiment described above.
  • modifications such as the first modification and the second modification in the first embodiment described above are possible.
  • the prohibition of measurement according to the first modification is substantially equivalent to setting the sampling frequency of the measurement value of the electrocardiographic sensor 12 to be lower than the frequency corresponding to one time zone. .
  • prohibition of measurement according to the first modification is substantially equivalent to reducing the resolution of the measurement value of the electrocardiographic sensor 12 to 0 bits.
  • the electrocardiogram is a biological signal to be measured, but other biological signals (for example, an electrocardiogram, an electromyogram, or a pulse wave) may be the measurement target.
  • Various biological information for example, heartbeat and pulse may be acquired based on the measured biological signal.
  • the acceleration sensor 19 is used to detect the posture of the user S.
  • another sensor for example, a gyroscope
  • Sensor, image sensor, etc. may be used.
  • an image sensor it can be determined whether or not the user S is in a resting posture by image recognition based on a plurality of frames of images.
  • the learning information in the learning information storage unit 24 is generated (updated) during operation, but the learning information in the learning information storage unit 24 is generated in advance. May be acquired from the outside.
  • ECG measurement device 6 ECG monitor device 10, 10A, 10B Sensor module 12 ECG sensor 13 Sensor microcomputer 14 Switch 16 High-performance analog-digital conversion unit 18 Low-performance analog-digital conversion unit 19 Acceleration sensors 20, 20A, 20B Radio communication module 21, 21A, 21B Radio control device 22, 22A, 22B Radio control unit 24 Learning information storage unit 26 Radio transmission / reception unit 26a Antenna 28 Switch 100 ECG monitor system 132 Analog-digital conversion unit 133 Communication unit 134 Communication unit 135 Control unit

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Abstract

測定装置は、測定対象者の生体信号を測定する生体センサと、前記測定対象者の姿勢に関する姿勢情報を取得し、取得した前記姿勢情報に基づいて、前記生体センサの測定データの精度を変化させる処理部とを含む。

Description

測定装置及び測定プログラム
　本開示は、測定装置及び測定プログラムに関する。
　測定対象者の動作を加速度により検出し、固定の測定条件で生体センサから生体信号を取得し、生体情報（例えば、心電から心拍、脈波から脈拍）を算出する技術が知られている。測定対象者の動作としては、例えば、静止状態か運動状態かであり、固定の測定条件としては、例えばサンプリング周波数やデータ精度であり、生体信号としては、例えば、心電や脈波といった測定データである。また、生体情報としては、例えば、心電から得られる心拍や、脈波から得られる脈拍がある。
特開2015-112205号公報 特開2006-312010号公報 国際公開第2011/024425号パンフレット
　しかしながら、従来の測定装置では、測定対象者の姿勢に応じて生体センサの測定データの精度を変化させることができない。
　そこで、本開示は、測定対象者の姿勢に応じて生体センサの測定データの精度を変化させることができる測定装置及び測定プログラムの提供を目的とする。
　１つの態様では、測定装置は、測定対象者の生体信号を測定する生体センサと、
　前記測定対象者の姿勢に関する姿勢情報を取得し、取得した前記姿勢情報に基づいて、前記生体センサの測定データの精度を変化させる処理部とを含む。
　１つの側面として、測定装置は、測定対象者の姿勢に応じて生体センサの測定データの精度を変化させることができる。
心電図モニタシステム１００の一例を概略的に示す図である。 実施例１による心電図測定装置１の構成例を示す図である。 学習情報の一例を示す表図である。 高精度測定モード時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図である。 低精度測定モード時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図である。 心電図モニタシステム１００における初期設定処理の一例を示すシーケンス図である。 時間帯別成功確率テーブルの説明図である。 心電図測定装置１による測定処理の一例を示すフローチャートである。 成功確率の算出方法の説明図である。 成功確率の他の算出方法の説明図である。 心電図モニタデバイス６の無線制御装置２１のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施例２による心電図測定装置１Ａの構成例を示す図である。 高精度測定時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図である。 低精度測定時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図である。 実施例３による心電図測定装置１Ｂの構成例を示す図である。
　以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。
　図１は、心電図モニタシステム１００の一例を概略的に示す図である。心電図モニタシステム１００は、心電図測定装置１（測定装置の一例）と、心電図モニタデバイス６とを含む。
　心電図測定装置１は、ユーザＳ（測定対象者の一例）の心電図（生体信号の一例）を測定し、心電図モニタデバイス６に測定データを送信する。ユーザＳは、任意であるが、例えば妊婦であることが好適である。以下では、一例として、ユーザＳは妊婦であるものとする。以下では、ユーザＳの心電図とは、特に言及しない限り、ユーザＳの体内の胎児の心電図をも含むものとする。また、これら２つの心電図を区別するときは、用語「母の心電図」及び用語「胎児の心電図」を用いる。
　心電図測定装置１は、例えば図１に模式的に示すように、使用時に、ユーザＳに装着される。例えば、心電図測定装置１は、ユーザSの胸部に装着される。
　心電図モニタデバイス６は、心電図測定装置１から送信される測定データに基づいて、心電図等を表示部６１に表示する機能を有する。心電図モニタデバイス６は、ユーザＳに携帯される携帯端末（例えば、タブレット端末やスマートフォン）であってもよいし、据え置き型の端末であってもよい。心電図モニタデバイス６は、図１に模式的に示すように、心電図測定装置１との間で無線通信が可能である。但し、心電図モニタデバイス６は、心電図測定装置１との間で有線を介して通信する構成であってもよい。以下では、一例として、心電図モニタデバイス６と心電図測定装置１との間の通信は無線通信により実現されるものとする。尚、無線通信は、Bluetooth(登録商標)やWiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access）などの規格に基づくものであってよい。
　次に、心電図モニタシステム１００で使用されるのが好適な心電測定装置の各実施例について説明する。
　［実施例１］
　図２は、実施例１による心電図測定装置１の構成例を示す図である。
　心電図測定装置１は、２つ以上の測定モードを有する。図２に示す例では、心電図測定装置１は、２つの測定モードとして、母の心電図を測定する低精度測定モードと、母の心電図に加えて、胎児の心電図を測定する高精度測定モードとを含む。低精度測定モード及び高精度測定モードの詳細は後述する。
　心電図測定装置１は、センサモジュール１０と、無線通信モジュール２０とを含む。
　センサモジュール１０は、心電センサ１２（生体センサの一例）と、スイッチ１４と、高性能アナログデジタル変換部１６（以下、「高性能ＡＤＣ１６」と称する）（第１アナログデジタル変換部の一例）とを含む。また、センサモジュール１０は、更に、低性能アナログデジタル変換部１８（以下、「低性能ＡＤＣ１８」と称する）（第２アナログデジタル変換部の一例）と、加速度センサ１９（姿勢センサの一例）とを含む。
　心電センサ１２は、ユーザＳの心電図に対応する電気信号（以下、「心電信号」と称する）を生成し、心電信号をスイッチ１４に入力する。尚、心電センサ１２から出力される心電信号は、アナログ形式の信号（例えば－３．３Ｖ～＋３．３Ｖ）である。心電センサ１２は、ユーザＳに胸部に取り付けられる電極を備える接触式のセンサであるが、非接触式のセンサであってもよい。また、心電センサ１２は、胸部以外に取り付けられるセンサであってもよい。
　スイッチ１４は、無線通信モジュール２０から入力される切替信号（後述）に応じて第１状態と第２状態との間で切り替わる。スイッチ１４の第１状態では、心電センサ１２からの心電信号は高性能ＡＤＣ１６に入力される。これにより、高精度モードが実現される。スイッチ１４の第２状態では、心電センサ１２からの心電信号は低性能ＡＤＣ１８に入力される。これにより、低精度モードが実現される。このようにして、心電図測定装置１は、無線通信モジュール２０から入力される切替信号（後述）に応じて切り替わるスイッチ１４の状態に応じて、低精度測定モード又は高精度測定モードで動作する。
　高性能ＡＤＣ１６は、高精度測定モードにおいて機能する。高性能ＡＤＣ１６は、心電センサ１２からスイッチ１４を介して入力されるアナログ形式の心電信号をデジタル形式の心電信号に変換する。高性能ＡＤＣ１６は、低性能ＡＤＣ１８よりも分解能及びサンプリング周波数の少なくともいずれか一方が高い。高性能ＡＤＣ１６は、胎児の心電図を測定できるような分解能及びサンプリング周波数で変換処理を行う。実施例１では、一例として、高性能ＡＤＣ１６は、低性能ＡＤＣ１８よりも分解能及びサンプリング周波数の双方が高い。これは、胎児の心電図の方が母の心電図よりも有意に微弱であり（振幅が小さく）、胎児の心電図を精度良く測定するためには、母の心電図のみを測定する場合よりも分解能及びサンプリング周波数の双方が高い方が有利であるためである。具体的には、高性能ＡＤＣ１６の分解能及びサンプリング周波数は、それぞれ、２４ｂｉｔ及び２００Ｈｚである。かかる場合には、胎児の心電図を精度良く測定できる。
　低性能ＡＤＣ１８は、低精度測定モードにおいて機能する。低性能ＡＤＣ１８は、心電センサ１２からスイッチ１４を介して入力されるアナログ形式の心電信号をデジタル形式の心電信号に変換する。低性能ＡＤＣ１８は、母の心電図を測定できるような分解能及びサンプリング周波数で変換処理を行う。実施例１では、一例として、低性能ＡＤＣ１８の分解能及びサンプリング周波数は、それぞれ、１６ｂｉｔ及び１００Ｈｚである。
　加速度センサ１９は、互いに直交する３軸方向の加速度に対応する電気信号（以下、「加速度信号」と称する）（姿勢情報の一例）を生成する。加速度センサ１９は、加速度信号を無線通信モジュール２０に送信する。図２に示す例では、加速度センサ１９は、シリアル通信により加速度信号を無線通信モジュール２０に送信する。
　尚、ユーザＳが特定の安静な姿勢を取るときは、重力加速度が３軸のある方向に現れることになる。心電図測定装置１の装着方法は毎回同じであるため、重力方向に対する３軸の角度関係は変化しない。従って、加速度センサ１９が出力する加速度の各値（３軸方向の各成分）は、ユーザＳが特定の安静な姿勢になるたびにほぼ同じ値（即ち、ある許容範囲を満たす値）となる。
　無線通信モジュール２０は、加速度センサ１９からの加速度信号と、内部に記憶された学習情報（後述）とに基づいて、心電センサ１２による測定データを生成する。そして、無線通信モジュール２０は、生成した測定データを外部（例えば、図１の心電図モニタデバイス６）に送信する。
　無線通信モジュール２０は、無線制御装置２１と、無線送受信部２６と、スイッチ２８とを含む。
　無線制御装置２１は、例えばコンピューターにより形成される（図１１参照）。無線制御装置２１は、無線制御部２２（処理部の一例）と、学習情報記憶部２４とを含む。
　無線制御部２２は、加速度センサ１９からの加速度信号に基づいて、ユーザＳの姿勢を判断する。そして、無線制御部２２は、ユーザＳの姿勢に基づいて、測定モードを高精度測定モードと低精度測定モードの間で切り替える。これにより、ユーザＳの姿勢に応じて心電センサ１２の測定データの精度を変化させることができる。
　無線制御部２２は、好ましくは、ユーザＳの姿勢に加えて、所定の時間帯（複数も可）におけるユーザＳの姿勢に関する学習情報に基づいて、該時間帯における測定モードを高精度測定モードと低精度測定モードの間で切り替える。これにより、後述するように、所定の時間帯においてユーザＳが安静な姿勢を取る可能性（確率）を判断できる。従って、例えば、ユーザＳが安静な姿勢を取る可能性が高い時間帯でのみ測定モードを高精度測定モードとすることで、後述するように、高精度測定の実行機会の増加と電力消費の効率化との両立を図ることができる。実施例１では、一例として、無線制御部２２は、ユーザＳの姿勢と学習情報とに基づいて測定モードを切り替えるものとする。
　無線制御部２２は、加速度センサ１９からの加速度信号に基づいて、時間帯別のユーザＳの姿勢に関する学習情報を生成し、学習情報を学習情報記憶部２４に記憶する。時間帯は、１日における所定時間毎に区切られた時間帯であり、所定時間は任意である。例えば、時間帯は、分のオーダで区切られた時間帯であり、例えば１０分毎や３分毎に区切られた時間帯であってもよい。ここで、加速度センサ１９からの加速度信号は、ユーザＳの姿勢を表す。学習情報は、時間帯別の加速度信号自体のデータであってもよいし、時間帯別のユーザＳの姿勢の種類・属性のような、加速度信号から導出できるユーザＳの姿勢に関する情報であってもよい。実施例１では、一例として、図３に示すように、時間帯は、１日における１０分毎に区切られた時間帯であり、学習情報は、時間帯別の成功確率であるとする。図３には、時間帯別の成功確率の一例を表す表図が示されている。成功確率とは、所望の態様で高精度測定が成功した確率である。所望の態様は、例えば１０分内に少なくとも１回成功する態様、１０分内に複数回成功する態様、１０分内に複数回連続して成功する態様等を含んでよい。高精度測定とは、高性能ＡＤＣ１６が用いられる測定であり、具体的には、高精度測定モードによる測定である。他方、低精度測定とは、低性能ＡＤＣ１８が用いられる測定であり、具体的には、低精度測定モードによる測定である。
　所望の態様で高精度測定が成功したか否かは、心電図モニタデバイス６からのフィードバック情報（例えば、胎児の心電図の精度等を表す情報）に基づいて判断されてもよい。或いは、ある時間帯における所望の態様で高精度測定が成功したか否かは、該時間帯における加速度センサ１９からの加速度信号に基づいて判断されてもよい。これは、加速度センサ１９からの加速度信号は、ユーザＳの姿勢を表すため、該時間帯において高精度測定の成功を妨げるようなユーザＳの姿勢があったか否かの判断材料として用いることができるためである。実施例１では、一例として、無線制御部２２は、加速度センサ１９からの加速度信号に基づいて、所望の態様で高精度測定が成功したか否かを判断する。例えば、無線制御部２２は、高精度測定による測定を開始する際に、加速度センサ１９からの加速度信号が所定基準を満たすか否かを判定する。この場合、無線制御部２２は、高精度測定による測定を開始する際の加速度センサ１９からの加速度信号が所定基準を満たした場合に、該高精度測定が成功したと判定してよい。所定基準は、ユーザＳの安静な姿勢を検出するための基準であり、ユーザＳが安静な姿勢であるときの加速度信号に基づいて設定されてよい。或いは、無線制御部２２は、高精度測定による測定を開始する際に代えて又は加えて、高精度測定による測定中、加速度センサ１９からの加速度信号が所定基準を満たしたか否かを判定してもよい。この場合、無線制御部２２は、高精度測定による測定中、加速度センサ１９からの加速度信号が所定基準を満たした場合に、該高精度測定が成功したと判定してよい。以下、このように１回の測定中の複数時点の加速度信号を用いて導出される学習情報を、特に指すときは「測定中学習情報」と称する。
　無線制御部２２は、測定を開始する際に、測定モードを決定する。実施例１では、一例として、測定モードは、高精度測定モード及び低精度測定モードのいずれか一方である。無線制御部２２は、加速度センサ１９からの加速度信号と、学習情報記憶部２４内の学習情報とに基づいて、高精度測定モード及び低精度測定モードの間を切り替える切替信号を生成する。無線制御部２２は、生成した切替信号をスイッチ１４及びスイッチ２８に与える。例えば、無線制御部２２は、測定を開始する際（例えば測定を開始する１時点、及び／又は、測定を開始する直前の所定期間）の加速度信号が所定基準を満たすか否かを判定する。所定基準は、上述の通りであってよい。また、無線制御部２２は、学習情報に基づいて、現在時刻が属する時間帯に係る成功確率が所定閾値以上であるか否かを判定する。所定閾値は、比較的高い確率に対応し、例えば７０［％］以上の値であってもよい。所定閾値は、ユーザＳにより設定されてもよい。そして、無線制御部２２は、測定を開始する際の加速度信号が所定基準を満たし、且つ、現在時刻が属する時間帯に係る成功確率が所定閾値以上である場合は、高精度測定モードによる測定が実現されるように切替信号を生成する。他方、無線制御部２２は、測定を開始する際の加速度信号が所定基準を満たさない場合、又は、現在時刻が属する時間帯に係る成功確率が所定閾値以上でない場合は、低精度測定モードによる測定が実現されるように切替信号を生成する。尚、スイッチ１４及びスイッチ２８は、それぞれ、常態において、高精度測定モード及び低精度測定モードのいずれか一方を実現する状態（第１状態又は第２状態）を形成してもよい。この場合、切替信号は、常態でない方の状態を形成するときだけスイッチ１４及びスイッチ２８に与えられてよい。尚、図２に示す例では、２つのスイッチ１４、２８が設けられるが、２つのスイッチ１４、２８のいずれか一方が省略されてもよい。
　無線制御部２２は、スイッチ２８を介して入力される心電センサ１２からの心電信号を取得する。高精度測定モード時には、無線制御部２２は、高性能ＡＤＣ１６で変換された心電信号を取得する。低精度測定モード時には、無線制御部２２は、低性能ＡＤＣ１８で変換された心電信号を取得する。無線制御部２２は、取得した心電信号に基づく心電センサ１２の測定データを無線送受信部２６に送信する。
　学習情報記憶部２４は、学習情報を記憶する。学習情報記憶部２４は、例えば、書き換え可能な不揮発メモリ（例えばフラッシュメモリ、ハードディスクドライブ等）であってよい。
　無線送受信部２６は、無線制御部２２から受信した測定データを送信するための送信信号を生成する。そして、無線送受信部２６は、生成した送信信号をアンテナ２６ａを介して心電図モニタデバイス６に送信する。
　スイッチ２８は、無線制御部２２から入力される切替信号に応じて第１状態と第２状態との間で切り替わる。スイッチ２８の第１状態は、高精度測定モード時に形成される。スイッチ２８の第１状態では、高性能ＡＤＣ１６からの心電信号が無線制御部２２に与えられる。これにより、無線送受信部２６において送信信号を高性能ＡＤＣ１６から得られる心電信号に基づいて生成できる。スイッチ２８の第２状態は、低精度測定モード時に形成される。スイッチ２８の第２状態では、低性能ＡＤＣ１８からの心電信号が無線制御部２２に与えられる。これにより、無線送受信部２６において送信信号を低性能ＡＤＣ１８から得られる心電信号に基づいて生成できる。このようにして、無線通信モジュール２０は、心電図測定装置１の測定モードに応じて精度の異なる測定データを、心電図モニタデバイス６に送信する。
　図４は、高精度測定モード時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図である。図５は、低精度測定モード時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図である。具体的には、図４及び図５において、上から順に、心電センサ１２、加速度センサ１９、高性能ＡＤＣ１６、無線制御部２２、無線送受信部２６、及び低性能ＡＤＣ１８の各消費電力の時系列が模式的に示されている。図４及び図５では、８０ｍｓの測定期間における測定を表す。また、図４及び図５には、心電図モニタデバイス６の表示部６１に表示される波形のイメージ図が最も下側に図示されている。尚、図４に示す無線送受信部２６の消費電力は、前回（図４に示す測定期間の直前の別の８０ｍｓの測定期間）の高精度測定の際に得られる測定データを処理する際の消費電力であり、図５に示す無線送受信部２６の消費電力は、前回の低精度測定の際に得られる測定データを処理する際の消費電力である。
　図４に示す例では、８０ｍｓの測定期間において、高性能ＡＤＣ１６において心電信号が１６サンプル×２４ビット（３バイト）でデジタル化される。他方、図５に示す例では、８０ｍｓの測定期間において、低性能ＡＤＣ１８において心電信号が８サンプル×１６ビット（２バイト）でデジタル化される。この結果、無線制御部２２においては、高精度測定モードでは、心電信号の取得回数が１６サンプル分の１６回であり、低精度測定モードでの取得回数の２倍となり、消費電力も約２倍となる。また、無線送受信部２６において、高精度測定モードでは、高性能ＡＤＣ１６からの心電信号に基づく測定データは３パケットで送信される。これに対して、無線送受信部２６において、低精度測定モードでは、低性能ＡＤＣ１８からの心電信号に基づく測定データは１パケットで送信される。この結果、無線送受信部２６においては、高精度測定モードでは、低精度測定モードよりも送信するパケット数が多い分だけ消費電力も大きくなる。尚、図４及び図５に示す例では、心電図モニタデバイス６に送信する送信信号には、心電センサ１２の測定データの他、加速度センサ１９の測定データが含まれている。加速度センサ１９の測定データは、ヘッダと共に１パケットで送信される。
　実施例１によれば、上述のように、ユーザＳの姿勢に応じて測定モードが高精度測定モードと低精度測定モードの間で切り替えられるので、ユーザＳの姿勢に応じて心電センサ１２の測定データの精度を変化させることができる。
　ここで、胎児の心電図は、極小信号であるので、高精度測定モードにおいても、ユーザＳが安静な姿勢でないときなど、無線制御部２２が取得した心電信号にノイズが含まれる場合は、胎児の心電図を精度良く取得できない可能性がある。即ち、高精度測定モードにおいても、ユーザＳの姿勢によっては、胎児の心電図の高精度の測定ができない可能性がある。
　従って、ユーザＳが安静な姿勢でないときは、消費電力が比較的高い高精度測定モードによる測定を行わず、消費電力が比較的低い低精度測定モードによる測定を行う方が、消費電力の観点から望ましい。
　この点、実施例１によれば、上述のように、測定を開始する際の加速度信号に基づいてユーザＳの姿勢を判断するので、測定の開始時にユーザＳが安静な姿勢であるときだけ高精度測定モードによる測定を実行できる。具体的には、ユーザＳが安静な姿勢であるときに高精度測定を実現し、ユーザＳが安静な姿勢でないときに低精度測定を実現できる。これにより、ユーザＳの姿勢に応じて、心電図測定装置１の消費電力の効率化と、心電センサ１２の測定データの高精度化を図ることができる。
　また、実施例１によれば、上述のように、時間帯別のユーザＳの姿勢に関する学習情報に基づいて、測定モードが高精度測定モードと低精度測定モードの間で切り替えられる。これにより、ユーザＳが安静な姿勢となる可能性が高い時間帯において高精度測定を試みることができる。これにより、高精度測定の実行機会の増加と電力消費の効率化との両立を図ることができる。
　ここで、測定の開始時にユーザＳが安静な姿勢であっても、測定開始後の測定中にユーザＳが安静な姿勢でなくなる場合もあり得る。かかる場合も、胎児の心電図の高精度の測定ができない可能性があるので、消費電力が比較的高い高精度測定モードによる測定を行わず、消費電力が比較的低い低精度測定モードによる測定を行う方が、消費電力の観点から望ましい。
　この点、上述の測定中学習情報を用いる構成では、測定中学習情報に基づいてユーザＳの安静な姿勢が高精度測定中に持続する可能性を判断するので、高精度測定開始後の高精度測定中にユーザＳが安静な姿勢でなくなる場合の不都合を低減できる。即ち、上述のように、ユーザＳの過去の同時間帯における姿勢（姿勢）に関する測定中学習情報を用いることで、同時間帯における測定中にユーザＳの安静な姿勢が持続する可能性を精度良く判断できる。この結果、高精度測定開始後の高精度測定中にユーザＳが安静な姿勢でなくなる可能性が高い場合に高精度測定が開始されてしまう事態が低減され、ユーザＳの安静な姿勢を継続される可能性が高い時間帯に限定して高精度測定を実現できる。これにより、精度の高い高精度測定の実行機会の増加と電力消費の効率化との両立を更に図ることができる。このような測定中学習情報を用いる構成は、１回の測定時間が比較的長い測定用途において好適である。
　尚、実施例１では、高精度測定モードと低精度測定モードとを切り替えているが、他の態様も可能である。例えば、低精度測定モードによる測定に代えて、測定しないこととしてもよい（即ち測定を禁止することとしてもよい）。以下、このような変形例を「第１変形例」と称する。第１変形例は、ユーザＳが望む心電図が、母の心電図ではなく胎児の心電図である場合（又は、母の心電図及び胎児の心電図である場合）に好適である。尚、第１変形例による切替態様及び上述した実施例１による切替態様は、例えば設定の変更等によりユーザＳにより選択可能とされてもよい。尚、第１変形例において、測定の禁止は、心電センサ１２をオフすることや、高性能アナログデジタル変換部１６及び低性能アナログデジタル変換部１８をオフすることや、無線通信モジュール２０をオフすること等により実現されてよい。
　また、実施例１において、時間帯別の成功確率は、曜日や季節等には無関係に算出されてもよいし、曜日や季節等に応じて算出されてもよい。以下、このような変形例を「第２変形例」と称する。例えば、時間帯別の成功確率は、平日における時間帯別の成功確率と、休日における時間帯別の成功確率とを別々に含んでもよい。これは、平日と休日とでユーザＳの生活パターンが異なる場合があるためである。同様の観点から、時間帯別の成功確率は、季節ごとに分けて算出されてもよいし、気候ごとに分けて算出されてもよい。
　次に、図６乃至図１０を参照して、心電図モニタシステム１００の動作例について説明する。
　図６は、心電図モニタシステム１００における初期設定処理の一例を示すシーケンス図である。図６には、初期設定時における心電図測定装置１、心電図モニタデバイス６、及びユーザＳ間での関係が示される。図６に示すシーケンスは、例えば、ユーザＳにより心電図測定装置１及び心電図モニタデバイス６の電源が投入され、心電図測定装置１及び心電図モニタデバイス６間の接続が確立されたときに実行されてよい。また、図６に示すシーケンスは、例えば、初期設定完了フラグが"０（ＦＡＬＳＥ）"であるときに実行されてよい。初期設定完了フラグの初期値は"０"である。尚、初期設定完了フラグは、ユーザＳにより初期化が可能であってよい。
　心電図測定装置１の無線制御部２２は、希望時間帯及び成功確率を表すテーブル（以下、「時間帯別成功確率テーブル」と称する）を初期化する（ステップＳ６００）。図７は、初期化された状態の時間帯別成功確率テーブルの一例を示す図である。図７では、時間帯別に、測定希望の有無を表す情報、及び、成功確率が示されている。測定希望の有無を表す情報は、○（図示せず）が「希望有り」を表し、×が「希望なし」を表す。測定希望の有無を表す情報の初期値は、例えば「希望なし」である。成功確率の初期値は、例えば「１００」である。
　次いで、無線制御部２２は、加速度センサ１９を初期化する（ステップＳ６０２）。次いで、無線制御部２２は、測定中に取るユーザSが取る姿勢に関するユーザSの希望姿勢（以下、「測定希望姿勢」と称する）の取得を心電図モニタデバイス６に要求する（ステップＳ６０４）。
　心電図モニタデバイス６は、心電図測定装置１を装着した状態で測定希望姿勢を取り且つ測定希望姿勢で心電図モニタデバイス６の所定ボタンを押すようにユーザＳに促すメッセージを表示部６１に出力する（ステップＳ６０６）。尚、メッセージを表示部６１に出力することに代えて、他の出力（音声出力や光源の点滅等を含む）が用いられてもよい。ユーザＳは、心電図測定装置１を装着した状態で測定希望姿勢を取り、測定希望姿勢で心電図モニタデバイス６の所定ボタン（図示せず）を押す。測定希望姿勢は、基本的に、安静な姿勢であり、例えば着座姿勢やベッド等に横たわる姿勢である。尚、所定ボタンを押すことに代えて、他の操作（音声入力やジェスチャ入力等を含む）が用いられてもよい。心電図モニタデバイス６の所定ボタンが押されると（ステップＳ６０８）、心電図モニタデバイス６は、測定希望姿勢を取っている旨を表す情報を心電図測定装置１に送信する（ステップＳ６１０）。
　無線制御部２２は、測定希望姿勢を取っている旨を表す情報を受信すると、加速度センサ１９からの加速度信号を取得し、３軸方向の加速度の各値（ａｘ０，ａｙ０，ａｚ０）を学習情報記憶部２４に記憶する（ステップＳ６１２）。３軸方向の加速度の各値（ａｘ０，ａｙ０，ａｚ０）は、ある一定期間の平均値であってもよいし、ある一定期間中の代表値であってもよい。３軸方向の加速度の各値（ａｘ０，ａｙ０，ａｚ０）は、ユーザＳの姿勢が測定希望姿勢であるか否かを判定するための基準値として機能し、以下では「基準加速度値」と称する。次いで、無線制御部２２は、測定を希望する時間帯の取得を心電図モニタデバイス６に要求する（ステップＳ６１４）。
　心電図モニタデバイス６は、測定を希望する時間帯を入力するようにユーザＳに促すメッセージを表示部６１に出力する（ステップＳ６１６）。ユーザＳは、心電図モニタデバイス６の操作部（図示せず）から測定を希望する時間帯を入力する。この際、ユーザＳは、安静な姿勢を積極的に取ることができる可能性が高い時間帯（例えばお昼休みの時間帯）や、安静な姿勢を自然に取っている可能性が高い時間帯（例えば就寝直前の時間帯）を、測定を希望する時間帯として入力することが望ましい。これにより、ユーザＳが安静な姿勢になる確率が高い時間帯での測定が可能となる。測定を希望する時間帯が入力されると（ステップＳ６１８）、心電図モニタデバイス６は、測定を希望する時間帯を心電図測定装置１に送信する（ステップＳ６２０）。
　無線制御部２２は、測定を希望する時間帯を受信すると、測定を希望する時間帯が「希望有り」となるように、時間帯別成功確率テーブル（図７参照）を更新する。無線制御部２２は、測定を希望する時間帯に基づいて時間帯別成功確率テーブルを更新すると、初期設定完了フラグの値を"１（ＴＲＵＥ）"にセットする。以下、時間帯別成功確率テーブルにおいて、「希望有り」となる時間帯を「測定希望時間帯」と称する。
　尚、図６に示す例では、ユーザＳは測定を希望する時間帯を入力するが、ユーザＳは、測定を希望する時刻を入力してもよい。この場合、希望時刻が属する時間帯が測定希望時間帯として扱われてよい。
　図８は、心電図測定装置１による測定処理の一例を示すフローチャートである。図８に示す処理は、例えば、ユーザＳにより心電図測定装置１及び心電図モニタデバイス６の電源が投入され、心電図測定装置１及び心電図モニタデバイス６間の接続が確立され、初期設定完了フラグが"１"であるときに実行されてよい。或いは、図８に示す処理は、ユーザＳからの測定開始指示が心電図モニタデバイス６を介して入力されたときに実行されてもよい。
　図８に示す処理では、一例として、リトライフラグ及びリピートフラグが用いられる。リトライフラグ及びリピートフラグは、以下の観点から予め設定される。ある１つの測定希望時間帯において、測定精度に拘らず時間帯全体を通して測定を行いたい場合は、リトライフラグ＝ＴＲＵＥ，リピートフラグ＝ＴＲＵＥに設定される。ある１つの測定希望時間帯において、少なくとも１回、高精度測定ができればよい場合は、リトライフラグ＝ＴＲＵＥ，リピートフラグ＝ＦＡＬＳＥに設定される。ある１つの測定希望時間帯において、初めからできるだけ連続して高精度測定を行いたい場合は（即ち一度でも、低精度測定となった場合はその時点で測定を終了したい場合は）、リトライフラグ＝ＦＡＬＳＥ，リピートフラグ＝ＴＲＵＥに設定される。ある１つの測定希望時間帯において、低精度測定及び高精度測定の如何に拘らず１回だけ測定を行いたい場合は、リトライフラグ＝ＦＡＬＳＥ，リピートフラグ＝ＦＡＬＳＥに設定される。このように、リトライフラグ及びリピートフラグの設定は、測定用途等に依存する。リトライフラグ及びリピートフラグの設定は、ユーザＳにより変更可能とされてもよい。
　ステップＳ８０２では、無線制御部２２は、現在時刻を取得する。現在時刻は、例えば心電図測定装置１に内蔵されうる時計やタイマ（共に図示せず）に基づいて取得できる。
　ステップＳ８０４では、無線制御部２２は、時間帯別成功確率テーブル（図７参照）を参照し、現在時刻の属する時間帯が測定希望時間帯であるか否かを判定する。現在時刻の属する時間帯が測定希望時間帯であると判定した場合、図８に示す処理はステップＳ８０６に進み、それ以外の場合は、所定時間経過後（例えば１分後）、図８に示す処理はステップＳ８０２から再開する。以下では、現在時刻の属する時間帯を、「今回の時間帯」と称する。
　ステップＳ８０６では、無線制御部２２は、時間帯の切り替わりがあったか否かを判定する。時間帯の切り替わりとは、図７に示すような複数の時間帯間における切り替わりである。時間帯の切り替わりがあった場合には、図８に示す処理はステップＳ８０８を経由してステップＳ８１０に進み、それ以外の場合は、図８に示す処理はステップＳ８０８をスキップしてステップＳ８１０に進む。
　ステップＳ８０８では、無線制御部２２は、確率計算用変数をゼロに初期化する。確率計算用変数は、高精度測定実行回数と低精度測定実行回数と含む。高精度測定実行回数は、今回の時間帯における高精度測定の実行回数を表し、低精度測定実行回数は、今回の時間帯における低精度測定の実行回数を表す。
　ステップＳ８１０では、無線制御部２２は、加速度センサ１９から加速度信号を取得する。
　ステップＳ８１２では、無線制御部２２は、取得した加速度信号が所定基準を満たすか否かを判定する。即ち、無線制御部２２は、ユーザＳの姿勢が測定希望姿勢（安静な姿勢）であるか否かを判定する。所定基準は、基準加速度値に基づいて設定される。これにより、ユーザＳの姿勢が測定希望姿勢であるか否かを精度良く判定できる。例えば、無線制御部２２は、取得した加速度信号の３軸方向の各値が基準加速度値に対して所定の誤差範囲内であるか否かを判定する。ユーザＳの姿勢が測定希望姿勢である場合は、図８に示す処理はステップＳ８１４に進み、それ以外の場合は、図８に示す処理はステップＳ８２８に進む。
　ステップＳ８１４では、無線制御部２２は、高精度測定実行回数の値を"１"だけインクリメントする。
　ステップＳ８１６では、無線制御部２２は、時間帯別成功確率テーブル（図７参照）を参照し、今回の時間帯に係る成功確率を取得する。
　ステップＳ８１８では、無線制御部２２は、今回の時間帯に係る成功確率が所定閾値以上であるか否かを判定する。成功確率が所定閾値以上である場合は、図８に示す処理はステップＳ８２０に進み、それ以外の場合は、図８に示す処理はステップＳ８２２に進む。
　ステップＳ８２０では、無線制御部２２は、高精度測定（高精度測定モードによる測定）を実行する。高精度測定は、所定の期間（例えば１分）継続して実行されてよい。所定の期間の高精度測定（１回分の高精度測定）が完了すると、図８に示す処理はステップＳ８２４に進む。
　ステップＳ８２２では、無線制御部２２は、低精度測定（低精度測定モードによる測定）を実行する。低精度測定は、所定の期間（例えば１分）継続して実行されてよい。所定の期間の低精度測定（１回分の低精度測定）が完了すると、図８に示す処理はステップＳ８２４に進む。
　ステップＳ８２４では、無線制御部２２は、今回の時間帯が満了したか否かを判定する。例えば、今回の時間帯が"１３：００～１３：１０"であるとき、１３：１０に今回の時間帯が満了することになる。今回の時間帯が満了した場合は、図８に示す処理はステップＳ８３６に進み、それ以外の場合は、図８に示す処理はステップＳ８２６に進む。
　ステップＳ８２６では、無線制御部２２は、リピートフラグをチェックする。リピートフラグが"ＴＲＵＥ"の場合は、図８に示す処理はステップＳ８１０に戻り、新たな測定が繰り返される。他方、リピートフラグが"ＦＡＬＳＥ"の場合は、図８に示す処理はステップＳ８３６に進む。
　ステップＳ８２８では、無線制御部２２は、低精度測定実行回数の値を"１"だけインクリメントする。
　ステップＳ８３０では、無線制御部２２は、低精度測定（低精度測定モードによる測定）を実行する。低精度測定は、所定の期間（例えば１分）継続して実行されてよい。所定の期間の低精度測定（１回分の低精度測定）が完了すると、図８に示す処理はステップＳ８３２に進む。
　ステップＳ８３２では、無線制御部２２は、今回の時間帯が満了したか否かを判定する。今回の時間帯が満了した場合は、図８に示す処理はステップＳ８３６に進み、それ以外の場合は、図８に示す処理はステップＳ８３４に進む。
　ステップＳ８３４では、無線制御部２２は、リトライフラグをチェックする。リトライフラグが"ＴＲＵＥ"の場合は、図８に示す処理はステップＳ８１０に戻り、新たに高精度測定が試みられる。他方、リトライフラグが"ＦＡＬＳＥ"の場合は、ステップＳ８３６に進む。
　ステップＳ８３６では、無線制御部２２は、高精度測定実行回数及び低精度測定実行回数の各値と、リピートフラグ及びリトライフラグの各状態とに基づいて、今回の時間帯における成功確率を算出する。図９は、ステップＳ８３６における成功確率の算出方法の説明図である。図９では、１２：００～１２：５０までの１０分ごとの５つの時間帯Ｔ１～Ｔ５が示されている。図９では、１回の測定（区間）は１分であり、全ての時間帯Ｔ１～Ｔ５が測定希望時間帯であり、全ての時間帯Ｔ１～Ｔ５に係る成功確率が所定閾値以上であるものとする。図９において、加速度の各区間は、一分毎の各測定期間に対応付けて区分されており、区間内の"○"は、該測定期間における加速度信号が所定基準を満たすことを意味し、区間内の"×"は、該測定期間における加速度信号が所定基準を満たさないことを意味する。また、図９において、心電測定の各区切りは、１回分の各測定に対応付けて区分されており、区間内の"高"は、高精度測定が実行されたことを意味し、区間内の"低"は、低精度測定が実行されたことを意味する。
　リトライフラグ＝ＴＲＵＥ及びリピートフラグ＝ＴＲＵＥである場合、今回の時間帯における成功確率Ｐｓは、以下の通りであってよい。
Ｐｓ＝Ｎ１／（Ｎ１＋Ｎ２）
ここで、Ｎ１は、高精度測定実行回数の値であり、Ｎ２は、低精度測定実行回数の値である。図９において、１２：００～１２：１０の時間帯Ｔ１では、リトライフラグ＝ＴＲＵＥ及びリピートフラグ＝ＴＲＵＥであり、１０回の測定が実行され、Ｎ１＝６、Ｎ２＝４である。この場合、Ｐｓ＝６０（＝６／１０×１００）［％］となる。
　他方、リトライフラグ＝ＴＲＵＥ及びリピートフラグ＝ＴＲＵＥ以外の場合（即ちリトライフラグ＝ＴＲＵＥでなく又はリピートフラグ＝ＴＲＵＥでない場合）は、今回の時間帯における成功確率Ｐｓは、高精度測定実行回数の値に依存し、以下の通りであってよい。
Ｐｓ＝１００（Ｎ１≧１）
Ｐｓ＝０（Ｎ１＝０）
図９において、１２：１０～１２：２０の時間帯Ｔ２では、リトライフラグ＝ＴＲＵＥ及びリピートフラグ＝ＦＡＬＳＥであり、４回目の測定で高精度測定が実現できている。この場合、Ｐｓ＝１００［％］となる。また、１２：２０～１２：３０の時間帯Ｔ３では、リトライフラグ＝ＦＡＬＳＥ及びリピートフラグ＝ＴＲＵＥであり、初回から３回目の測定まで高精度測定を連続的に実現できている。この場合、Ｐｓ＝１００［％］となる。また、１２：３０～１２：４０の時間帯Ｔ４では、リトライフラグ＝ＦＡＬＳＥ及びリピートフラグ＝ＦＡＬＳＥであり、１回目の測定が高精度測定である。この場合、Ｐｓ＝１００［％］となる。また、１２：４０～１２：５０の時間帯Ｔ５では、リトライフラグ＝ＦＡＬＳＥ及びリピートフラグ＝ＦＡＬＳＥであり、１回目の測定が低精度測定である。この場合、Ｐｓ＝０［％］となる。
　ステップＳ８３８では、無線制御部２２は、ステップＳ８３６で算出した今回の時間帯における成功確率Ｐｓに基づいて、時間帯別成功確率テーブルを更新する。例えば、無線制御部２２は、ステップＳ８３６で算出した今回の時間帯における成功確率Ｐｓで、時間帯別成功確率テーブル内の同時間帯における成功確率を上書きしてもよい。或いは、無線制御部２２は、ステップＳ８３６で算出した今回の時間帯における成功確率Ｐｓと、直近の所定日数分の同時間帯における各成功確率とを平均することで、時間帯別成功確率テーブル内の同時間帯における成功確率を更新してもよい。図１０では、Ｎ日分の成功確率が記憶されたテーブルが示されている。この場合、時間帯別の成功確率は、時間帯毎に、Ｎ日分の成功確率を平均することで算出される。例えば、１３：００～１３：１０の時間帯に係る成功確率は、同時間帯におけるＮ日分の各成功確率（Ａ，Ｂ，・・・，Ｃ）を平均することで算出される。ステップＳ８３８の処理が終了すると、図８に示す処理はステップＳ８０２に戻る。
　尚、図８に示す例では、測定用途の変更等に機動的に対応できるようにリピートフラグ及びリトライフラグが用いられているが、いずれか一方又は双方が省略されてもよい（以下、このような変形例を「第３変形例」と称する）。例えば、リトライフラグ＝ＴＲＵＥ及びリピートフラグ＝ＴＲＵＥで固定してもよい場合は、ステップＳ８２６、ステップＳ８３４の判定は省略されてもよい。
　また、図８に示す例では、ステップS８１８において学習情報に基づいてユーザＳの安静な姿勢が持続する可能性を判断しているが、かかる学習情報を用いないこととしてもよい（以下、このような変形例を「第４変形例」と称する）。この場合、図８において、ステップS８０８、ステップS８１４、ステップS８１６、ステップS８１８、ステップS８２２、ステップS８２８、ステップS８３６、ステップS８３８が無くされてよい。そして、図８において、ステップS８１２において判定結果が"YES"の場合は、図８に示す処理はステップS８２０に進むこととしてよい。第４変形例では、実質的に、測定を開始する際の加速度信号のみに基づいて、高精度測定モード及び高精度測定モード間で測定モードを切り替えることになる。第４変形例は、上述した実施例１のように共通の生体センサで２種類の生体信号（即ち母の心電図及び胎児の心電図）を測定し、且つ、１回の測定期間が比較的短い場合に好適である。
　また、図８に示す例では、ステップS８０４において現在時刻の属する時間帯が測定希望時間帯であるか否かを判定しているが、かかる判定は省略されてもよい（以下、このような変形例を「第５変形例」と称する）。第５変形例では、図６に示す初期設定処理において、ステップＳ６１４乃至ステップＳ６２２は省略されてよい。
　また、図８に示す例では、ステップS８１８の判定は、測定を開始する際のみ実行されているが、測定開始後の測定中にも継続して実行されてもよい（以下、このような変形例を「第６変形例」と称する）。即ち、上述の測定中学習情報が生成されてもよい。第６変形例では、ステップS８１４を省略し、その代わりに、ステップS８２０による測定中にステップS８１２の判定を繰り返し実行する。そして、ステップS８２０による１回の測定中におけるステップS８１２の判定結果が"YES"となる回数又は比率が所定閾値以上である場合、高精度測定実行回数の値を"１"だけインクリメントされてよい。
　尚、これらの第３変形例乃至第６変形例は、任意の態様で組み合わせることができる。
　図１１は、心電図モニタデバイス６の無線制御装置２１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１１に示す例では、無線制御装置２１は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、ドライブ装置１０４、ネットワークＩ／Ｆ部１０６、入力部１０７を含む。
　制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力部１０７や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、記憶装置などに出力する。
　主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などである。主記憶部１０２は、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
　補助記憶部１０３は、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。補助記憶部１０３は、上述した学習情報記憶部２４を形成してよい。
　ドライブ装置１０４は、記録媒体１０５、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
　記録媒体１０５は、所定のプログラムを格納する。この記録媒体１０５に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０４を介して無線制御装置２１にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、無線制御装置２１により実行可能となる。
　ネットワークＩ／Ｆ部１０６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器（例えばセンサモジュール１０や無線送受信部２６）と無線制御装置２１とのインターフェースである。
　入力部１０７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、マウスやタッチパッド等を有する。
　尚、図１１に示す例において、上述した無線制御部２２の各種処理等は、プログラムを無線制御装置２１に実行させることで実現することができる。また、プログラムを記録媒体１０５に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１０５を無線制御装置２１に読み取らせて、上述した無線制御部２２の各種処理等を実現させることも可能である。なお、記録媒体１０５は、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。例えば、記録媒体１０５は、ＣＤ(Compact Disc)－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等であってよい。なお、記録媒体１０５には、搬送波は含まれない。
　［実施例２］
　図１２は、実施例２による心電図測定装置１Ａ（測定装置の一例）の構成例を示す図である。以下の実施例２において、上述した実施例１で説明した構成要素と同一であってよい構成要素については図１２において同一の参照符号を付して説明を省略する。
　上述した実施例１では、高性能ＡＤＣ１６及び低性能ＡＤＣ１８を切り替えることで心電センサ１２の測定データの精度を変化させているが、以下の実施例２では、上述した実施例１とは異なる態様で心電センサ１２の測定データの精度を変化させる。具体的には、以下で詳説するが、実施例２では、無線通信モジュール２０Ａにおいて心電センサ１２の測定データの精度が変化される。
　心電図測定装置１Ａは、センサモジュール１０Ａと、無線通信モジュール２０Ａとを含む。
　センサモジュール１０Ａは、上述した実施例１によるセンサモジュール１０に対して、スイッチ１４及び低性能ＡＤＣ１８が省略された点が異なる。心電センサ１２からのアナログ形式の心電信号は、高性能ＡＤＣ１６に入力される。高性能ＡＤＣ１６は、アナログ形式の心電信号をデジタル形式の心電信号に変換する。そして、高性能ＡＤＣ１６は、デジタル形式の心電信号をシリアル通信により無線制御部２２Ａに出力する。
　無線通信モジュール２０Ａは、上述した実施例１による無線通信モジュール２０に対して、無線制御装置２１が無線制御装置２１Ａで置換された点が異なる。無線制御装置２１Ａは、上述した実施例１による無線制御装置２１に対して、スイッチ２８が省略され、且つ、無線制御部２２が無線制御部２２Ａ（処理部の一例）で置換された点が異なる。
　無線制御部２２Ａは、上述した実施例１と同様、加速度センサ１９からの加速度信号に基づいて、ユーザＳの姿勢を判断する。そして、無線制御部２２Ａは、ユーザＳの姿勢に基づいて、心電センサ１２の測定データの精度を変化させる。具体的には、無線制御部２２Ａは、高性能ＡＤＣ１６から得られる心電信号に対して間引き処理を行うことで、心電センサ１２の測定データの精度を低下させる。間引き処理は、例えば、心電信号の分解能を低減すること、及び、心電信号を再サンプリングすることの少なくともいずれか一方により実現されてよい。無線制御部２２Ａは、このようにして姿勢に応じて精度を変化させた測定データを、無線送受信部２６に送信する。
　無線制御部２２Ａは、上述した実施例１と同様、好ましくは、ユーザＳの姿勢に加えて、所定の時間帯におけるユーザＳの姿勢に関する学習情報に基づいて、心電センサ１２の測定データの精度を変化させる。これにより、上述のように、高精度測定の実行機会の増加と電力消費の効率化との両立を図ることができる。
　このように、実施例２においては、上述した実施例１における「高精度測定」は、無線制御部２２Ａが間引き処理を実行しないことで実現され、「低精度測定」は、無線制御部２２Ａが間引き処理を実行することで実現される。
　図１３は、高精度測定時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図であり、図１４は、低精度測定時における心電センサ１２等における消費電力の時系列を模式的に示す図である。
　図１３及び図１４に示す例では、８０ｍｓの測定期間において、高性能ＡＤＣ１６において心電信号が１６サンプル×２４ビット（３バイト）でデジタル化される。
　高精度測定時（図１３）では、高性能ＡＤＣ１６からの心電信号は無線制御部２２Ａにおいて間引き処理を受けない。このため、高性能ＡＤＣ１６からの心電信号に基づく測定データは３パケットで送信される。これに対して、低精度測定時（図１４）では、高性能ＡＤＣ１６からの心電信号は無線制御部２２Ａにおいて間引き処理を受ける。例えば、１００Ｈｚで再サンプリングする間引き処理が実行される場合、パケット数は、３から１．５（≒２）へと低減される。また、例えば、１６ビットの精度に切り落とす間引き処理が実行される場合、パケット数は、３から２へと低減される。このように、無線送受信部２６においては、高精度測定時では、低精度測定時よりも送信するパケット数が多い分だけ消費電力も大きくなる。
　実施例１において図６乃至図１０を参照して上述した動作例（上述した第３変形例乃至第６変形例を含む）は、実施例２においても同様に適用される。但し、上述したように、実施例２においては、上述した実施例１における「高精度測定モード」は、間引き処理を実行しないモードに対応し、「低精度測定モード」は、間引き処理を実行するモードに対応する。
　実施例２によっても、上述した実施例１と同様の効果が得られる。実施例２によれば、上述した実施例１と比較して、図２及び図１２を対比すると分かるように、ハードウェア構成を簡素化できる。尚、実施例２においても、上述した実施例１における第１変形例及び第２変形例のような変形例が可能である。尚、実施例２において、第１変形例による測定の禁止は、実質的に、心電センサ１２の測定値のサンプリング周波数を、１つの時間帯に対応する周波数よりも小さくしたことに等価となる。或いは、実施例２において、第１変形例による測定の禁止は、実質的に、心電センサ１２の測定値の分解能を０ビットに低減したことに等価となる。
　［実施例３］
　図１５は、実施例２による心電図測定装置１Ｂ（測定装置の一例）の構成例を示す図である。心電図測定装置１Ｂは、センサモジュール１０Ｂと、無線通信モジュール２０Ｂとを含む。
　センサモジュール１０Ｂは、上述した実施例１によるセンサモジュール１０に対して、スイッチ１４、高性能ＡＤＣ１６、及び低性能ＡＤＣ１８が、マイクロコンピューター１３で置換された点が異なる。マイクロコンピューター１３は、以下、「センサマイコン１３」と称する。センサマイコン１３は、演算回路及びメモリ１３１と、ＡＤＣ１３２（以下、「ＡＤＣ１３２」と称する）と、通信部１３３，１３４と、制御部１３５（処理部の一例）とを含む。
　演算回路及びメモリ１３１の記憶部は、上述した学習情報を記憶する学習情報記憶部２４を実現する。
　ＡＤＣ１３２は、上述した高性能ＡＤＣ１６と同様の構成であってよい。ＡＤＣ１３２は、デジタル形式に変換した心電信号を制御部１３５に与える。
　通信部１３３は、加速度センサ１９からシリアル通信により加速度信号を取得し、取得した加速度信号を制御部１３５に与える。
　通信部１３４は、制御部１３５等から得たデータを無線通信モジュール２０Ｂにシリアル通信で送信する。
　制御部１３５は、上述した実施例２における無線制御部２２Ａと同様の機能を実現する。即ち、制御部１３５は、加速度センサ１９からの加速度信号に基づいて、ユーザＳの姿勢を判断する。そして、制御部１３５は、ユーザＳの姿勢に基づいて、間引き処理により心電センサ１２の測定データの精度を変化させる。同様に、制御部１３５は、好ましくは、ユーザＳの姿勢に加えて、所定の時間帯（複数も可）におけるユーザＳの姿勢に関する学習情報に基づいて、心電センサ１２の測定データの精度を変化させる。
　このように、実施例３においては、上述した実施例１における「高精度測定」は、制御部１３５が間引き処理を実行しないことで実現され、「低精度測定」は、制御部１３５が間引き処理を実行することで実現される。
　無線通信モジュール２０Ｂは、上述した実施例１による無線通信モジュール２０に対して、無線制御装置２１が無線制御装置２１Ｂで置換された点が異なる。無線制御装置２１Ｂは、上述した実施例１による無線制御装置２１に対して、スイッチ２８及び学習情報記憶部２４が無くなり、且つ、無線制御部２２が無線制御部２２Ｂで置換された点が異なる。
　無線制御部２２Ｂは、センサモジュール１０Ｂから得た心電センサ１２の測定データを無線送受信部２６に送信する。
　尚、実施例１において図６乃至図１０を参照して上述した動作例（上述した第３変形例乃至第６変形例を含む）は、実施例３においても同様に適用される。但し、上述したように、実施例３においては、上述した実施例１における「高精度測定モード」は、間引き処理を実行しないモードに対応し、「低精度測定モード」は、間引き処理を実行するモードに対応する。
　実施例３によっても、上述した実施例１と同様の効果が得られる。実施例３によれば、センサマイコン１３を備えるので、上述した実施例１と比較して、無線制御部２２の処理負荷を低減できる。尚、実施例３においても、上述した実施例１における第１変形例及び第２変形例のような変形例が可能である。尚、実施例３において、第１変形例による測定の禁止は、実質的に、心電センサ１２の測定値のサンプリング周波数を、１つの時間帯に対応する周波数よりも小さくしたことに等価となる。或いは、実施例３において、第１変形例による測定の禁止は、実質的に、心電センサ１２の測定値の分解能を０ビットに低減したことに等価となる。
　以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
　例えば、上述した実施例１～３では、心電図が測定対象の生体信号であるが、他の生体信号（例えば胃電図、筋電図、または脈波等）が測定対象とされてもよい。また、測定された生体信号に基づいて、各種の生体情報（例えば心拍や脈拍等）が取得されてもよい。
　また、上述した実施例１～３では、加速度センサ１９がユーザＳの姿勢を検出するために用いられているが、加速度センサ１９に代えて又は加速度センサ１９に加えて、他のセンサ（例えばジャイロセンサや画像センサ等）が用いられてもよい。例えば、画像センサを用いる場合は、複数フレームの画像に基づいて画像認識によりユーザＳが安静な姿勢であるか否かを判断できる。
　また、上述した実施例１～３では、学習情報記憶部２４内の学習情報は稼働中に生成（更新）されているが、学習情報記憶部２４内の学習情報は、事前に生成された情報として外部から取得されてもよい。
１、１Ａ、１Ｂ　心電図測定装置
６　心電図モニタデバイス
１０、１０Ａ、１０Ｂ　センサモジュール
１２　心電センサ
１３　センサマイコン
１４　スイッチ
１６　高性能アナログデジタル変換部
１８　低性能アナログデジタル変換部
１９　加速度センサ
２０、２０Ａ、２０Ｂ　無線通信モジュール
２１、２１Ａ、２１Ｂ　無線制御装置
２２、２２Ａ、２２Ｂ　無線制御部
２４　学習情報記憶部
２６　無線送受信部
２６ａ　アンテナ
２８　スイッチ
１００　心電図モニタシステム
１３２　アナログデジタル変換部
１３３　通信部
１３４　通信部
１３５　制御部

Claims (20)

  1. 　測定対象者の生体信号を測定する生体センサと、
    　前記測定対象者の姿勢に関する姿勢情報を取得し、取得した前記姿勢情報に基づいて、前記生体センサの測定データの精度を変化させる処理部とを含む、測定装置。
  2. 　前記処理部は、前記測定対象者の姿勢が安静な姿勢である場合に、前記測定対象者の姿勢が安静な姿勢でない場合に比べて、前記生体センサの測定データの精度を高くする、請求項１に記載の測定装置。
  3. 　前記測定データの精度を変化させることは、前記生体センサによる測定値の分解能及びサンプリング周波数のうちの少なくともいずれか一方を変化させることを含む、請求項１に記載の測定装置。
  4. 　前記処理部は、第１時間帯において取得した前記姿勢情報が所定基準を満たす場合には、前記第１時間帯において取得した前記姿勢情報が前記所定基準を満たさない場合に比べて、前記第１時間帯における前記生体センサによる測定値の分解能及びサンプリング周波数のうちの少なくともいずれか一方を高くする、請求項３に記載の測定装置。
  5. 　前記処理部は、前記第１時間帯において取得した前記姿勢情報が前記所定基準を満たさない場合は、前記生体センサによる測定を禁止する、請求項４に記載の測定装置。
  6. 　過去の第１時間帯における前記測定対象者の姿勢に関する学習情報を記憶する学習情報記憶部を更に含み、
    　前記処理部は、今回の前記第１時間帯において取得した前記姿勢情報と、前記学習情報とに基づいて、今回の前記第１時間帯における前記測定データの精度を変化させる、請求項１に記載の測定装置。
  7. 　前記学習情報は、過去の前記第１時間帯に係る前記姿勢情報が所定基準を満たしたか否かを表す情報を含む、請求項６に記載の測定装置。
  8. 　前記学習情報は、過去の前記第１時間帯に係る前記姿勢情報が所定基準を満たした確率を表す、請求項６に記載の測定装置。
  9. 　前記処理部は、前記確率が閾値以上である場合に、前記確率が前記閾値未満である場合に比べて、今回の前記第１時間帯における前記生体センサによる測定値の分解能及びサンプリング周波数のうちの少なくともいずれか一方を高くする、請求項８に記載の測定装置。
  10. 　前記処理部は、前記確率が閾値未満である場合、前記生体センサによる測定を禁止する、請求項９に記載の測定装置。
  11. 　前記処理部は、前記確率が閾値以上であり且つ今回の前記第１時間帯において取得した前記姿勢情報が前記所定基準を満たす場合には、そうでない場合に比べて、今回の前記第１時間帯における前記生体センサによる測定値の分解能及びサンプリング周波数のうちの少なくともいずれか一方を高くする、請求項８に記載の測定装置。
  12. 　前記第１時間帯は、前記測定対象者により指定される時間帯である、請求項４～１１のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
  13. 　前記処理部は、今回の前記第１時間帯において取得した前記姿勢情報が前記所定基準を満たすか否かの判定結果に基づいて、前記学習情報を更新する、請求項７～１１のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
  14. 　前記生体センサのアナログ信号をデジタル信号に変換する第１アナログデジタル変換部と、
    　前記第１アナログデジタル変換部によりも分解能及びサンプリング周波数のうちの少なくともいずれか一方が低い態様で、前記生体センサのアナログ信号をデジタル信号に変換する第２アナログデジタル変換部とを更に含み、
    　前記処理部は、前記第１アナログデジタル変換部及び前記第２アナログデジタル変換部に接続され、
    　前記測定データの精度を変化させることは、前記第１アナログデジタル変換部又は前記第２アナログデジタル変換部を選択的に用いることを含む、請求項１に記載の測定装置。
  15. 　前記生体信号は、心電図である、請求項１～１４のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
  16. 　前記測定対象者の第１生体信号を前記生体センサで測定する第１測定モードと、前記第１生体信号に加えて、前記第１生体信号よりも振幅が小さい第２生体信号を前記生体センサで測定する第２測定モードとを含み、
    　前記測定データの精度を変化させることは、前記生体センサの測定モードを前記第１測定モードと前記第２測定モードの間で切り替えることを含む、請求項１に記載の測定装置。
  17. 　前記第１生体信号は、前記測定対象者自身の心電図であり、前記第２生体信号は、前記測定対象者の体内の胎児の心電図である、請求項１６に記載の測定装置。
  18. 　前記測定対象者の姿勢を検出する姿勢センサを更に含み、
    　前記処理部は、前記姿勢センサから前記姿勢情報を取得する、請求項１～１７のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
  19. 　前記所定基準は、前記測定対象者が安静な姿勢にあるときの前記姿勢情報に基づいて設定される、請求項４、５、７、８、１１、及び１３のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
  20. 　測定対象者の姿勢に関する姿勢情報を取得し、
    　取得した前記姿勢情報に基づいて、前記測定対象者の生体信号を測定する生体センサの測定データの精度を変化させる、
    　処理をコンピューターに実行させる測定プログラム。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110108352A (zh) * 2019-05-10 2019-08-09 上海岚盒信息技术有限公司 振动巡检仪及其低功耗测量方法、计算机可读存储介质
JP2020028365A (ja) * 2018-08-21 2020-02-27 オムロンヘルスケア株式会社 心電計
WO2021182446A1 (ja) * 2020-03-12 2021-09-16 オムロンヘルスケア株式会社 携帯型心電装置及び心電測定システム

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10997492B2 (en) * 2017-01-20 2021-05-04 Nvidia Corporation Automated methods for conversions to a lower precision data format

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08322804A (ja) * 1995-05-31 1996-12-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd 生体信号検出装置
JP2000166889A (ja) * 1998-12-11 2000-06-20 Inst Of Physical & Chemical Res 心拍変動推定方法およびその装置
JP2007290504A (ja) * 2006-04-24 2007-11-08 Denso Corp 健康管理支援装置及び健康管理システム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05154136A (ja) * 1991-11-29 1993-06-22 Shimadzu Corp 光生体計測装置
JP2017079807A (ja) * 2014-03-11 2017-05-18 株式会社東芝 生体センサ、生体データ収集端末、生体データ収集システム、及び生体データ収集方法
KR102198953B1 (ko) * 2014-03-12 2021-01-05 삼성전자주식회사 병렬 생체 신호 프로세서 및 병렬 생체 신호 프로세서의 제어 방법
JP2016014542A (ja) * 2014-07-01 2016-01-28 セイコーエプソン株式会社 生体情報処理システム及び生体情報処理システムの制御方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08322804A (ja) * 1995-05-31 1996-12-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd 生体信号検出装置
JP2000166889A (ja) * 1998-12-11 2000-06-20 Inst Of Physical & Chemical Res 心拍変動推定方法およびその装置
JP2007290504A (ja) * 2006-04-24 2007-11-08 Denso Corp 健康管理支援装置及び健康管理システム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020028365A (ja) * 2018-08-21 2020-02-27 オムロンヘルスケア株式会社 心電計
WO2020039831A1 (ja) * 2018-08-21 2020-02-27 オムロンヘルスケア株式会社 心電計
JP7176292B2 (ja) 2018-08-21 2022-11-22 オムロンヘルスケア株式会社 心電計
US12070298B2 (en) 2018-08-21 2024-08-27 Omron Healthcare Co., Ltd. Electrocardiograph
CN110108352A (zh) * 2019-05-10 2019-08-09 上海岚盒信息技术有限公司 振动巡检仪及其低功耗测量方法、计算机可读存储介质
WO2021182446A1 (ja) * 2020-03-12 2021-09-16 オムロンヘルスケア株式会社 携帯型心電装置及び心電測定システム

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