WO2017188099A1 - 装置、端末および生体情報システム - Google Patents

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pulse wave
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晋平 小川
祥宏 野口
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旭化成株式会社
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    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
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Definitions

  • the present invention relates to an apparatus, a terminal, and a biological information system.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-148253
  • Patent Document 2 International Publication No. 1999/026529
  • Patent Document 3 Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-261798
  • Patent Document 4 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-118376
  • a device for storing information related to a pulse wave of a living body a receiving unit for receiving a pulse wave bias signal and a fundamental wave signal, respectively, and a bias signal and a fundamental wave signal are stored.
  • An apparatus including a storage unit is provided.
  • an acquisition unit that acquires a pulse wave signal of a living body, a calculation unit that calculates a pulse wave bias signal and a fundamental wave signal from the pulse wave signal, and the bias signal and the fundamental wave signal externally
  • a terminal includes a transmission unit that transmits to a device provided in the device.
  • a biological information system including a processing device according to the first aspect and a terminal according to the second aspect is provided.
  • FIG. 1 shows an exemplary configuration of a biological information system 300 according to a first embodiment.
  • An example of the pulse wave signal acquired from the optical information of the living body is shown.
  • the amplitude and phase of the pulse wave signal after FFT are shown.
  • the restored pulse wave signal of the living body is shown.
  • summary of a structure of the biometric information system 300 which concerns on Example 2 is shown.
  • summary of a structure of the biometric information system 300 which concerns on Example 3 is shown.
  • An example of the structure of the biometric information system 300 which concerns on Example 4 is shown.
  • An example of the structure of the biometric information system 300 which concerns on Example 5 is shown.
  • An example of the structure of the biometric information system 300 which concerns on Example 6 is shown.
  • FIG. 1 illustrates an example of a configuration of a biological information system 300 according to the first embodiment.
  • the biological information system 300 includes a terminal 100 and a processing device 200.
  • the terminal 100 includes an acquisition unit 110, a calculation unit 120, and a transmission unit 130.
  • the terminal 100 is a terminal such as a mobile phone, a smartphone, or a wearable device, but is not limited thereto.
  • the terminal 100 may be a desktop personal computer or a laptop personal computer.
  • the acquisition unit 110 acquires information related to a living body.
  • the acquisition unit 110 acquires optical information of a living body as information about the living body.
  • the acquisition unit 110 may acquire optical information of the whole body of the living body or may acquire optical information of a part of the living body.
  • the optical information is optical information regarding a living body acquired by a camera or an optical element.
  • the optical information may be image data such as a still image or a moving image.
  • the acquisition part 110 acquires pulse wave information from the optical information of a biological body.
  • the pulse wave information is information related to the time waveform of blood pulsation (that is, pulse wave).
  • the acquisition unit 110 includes a camera.
  • the acquisition unit 110 acquires optical information related to a living body by photographing the living body with a camera.
  • the acquisition unit 110 acquires a color difference signal acquired from optical information of a living body as pulse wave information of the living body.
  • the acquisition unit 110 may acquire a luminance signal from the optical information of the living body.
  • the acquisition unit 110 acquires image information in addition to pulse wave information from optical information.
  • the acquisition unit 110 acquires the age, sex, and the like of the living body estimated from the image of the living body as the image information.
  • the optical information may be image data such as a still image or a moving image.
  • the acquisition unit 110 includes an optical element including a light emitting unit and a light receiving unit.
  • the light emitting unit and the light receiving unit are provided in the wearable device.
  • the light emitting unit includes a light emitting diode (LED) that irradiates a living body with light having a predetermined wavelength.
  • the light receiving unit includes a photodiode (PD) that detects reflected light or transmitted light of light emitted from the LED.
  • the acquisition part 110 acquires the optical information of a biological body by detecting light according to the light emitted from the LED with the PD.
  • the LED emits irradiation light including light of a plurality of wavelengths.
  • the LED emits light of a first wavelength and light of a second wavelength in a time-sharing manner.
  • the LED may alternately emit light having a first wavelength and light having a second wavelength.
  • the LED may irradiate light having the first wavelength and light having the second wavelength at the same time.
  • the LED emits irradiation light including light of green and red wavelengths as light of the first wavelength and the second wavelength.
  • the calculation unit 120 calculates a biological feature amount from the optical information acquired by the acquisition unit 110.
  • the feature amount of the living body is a value obtained by quantifying the feature related to the state of the living body.
  • the feature amount of the living body includes a feature amount related to the pulse wave of the living body, a feature amount related to the blood pressure of the living body, a feature amount related to the age of the living body, a feature amount related to the movement of the living body, and the like.
  • the calculation unit 120 calculates a pulse wave bias signal and a fundamental wave signal by separating a noise component from optical information of a living body.
  • the time interval of the bias signal calculated by the calculation unit 120 is preferably 0.5 to 1.3 seconds.
  • the time interval of the fundamental wave signal calculated by the calculation unit 120 is preferably 0.5 to 1.3 seconds. At this time, the time interval of the bias signal may be different from the time interval of the fundamental wave signal.
  • the calculation unit 120 is a semiconductor device.
  • the calculation unit 120 may be a large-scale integrated circuit (LSI: Large-Scale Integration).
  • the bias signal refers to a signal at a frequency of 0 Hz or a DC component signal in the pulse wave information.
  • the bias signal indicates the blood volume of the living body.
  • the fundamental wave signal refers to a signal having a frequency corresponding to the pulse rate of the living body in the pulse wave information.
  • the fundamental wave signal includes information related to the pulse of the living body.
  • the fundamental wave signal is, for example, the fundamental wave frequency, the fundamental wave amplitude, and the fundamental wave phase. The pulse wave signal of the living body can be restored from the bias signal and the fundamental wave signal.
  • the transmission unit 130 transmits the biological feature amount calculated by the calculation unit 120 to the processing device 200.
  • the transmission unit 130 preferably transmits only necessary information among the optical information of the living body acquired by the acquisition unit 110.
  • the time interval of the bias signal transmitted by the transmission unit 130 is preferably 0.5 to 1.3 seconds.
  • the time interval of the fundamental wave signal transmitted by the transmission unit 130 is preferably 0.5 to 1.3 seconds. At this time, the time interval of the bias signal may be different from the time interval of the fundamental wave signal.
  • the transmission unit 130 may transmit all of the biological feature amount calculated by the calculation unit 120 to the processing device 200 or may selectively transmit a part to the processing device 200. Thereby, the communication amount between the terminal 100 and the processing apparatus 200 can be reduced.
  • the transmission unit 130 may collectively transmit the bias signal and the fundamental wave signal calculated over a plurality of times. Further, it may be transmitted after being encrypted, or may be transmitted in association with terminal information. In one example, the transmission unit 130 transmits a bias signal and a fundamental wave signal to the processing device 200 provided outside as the biological feature amount.
  • the transmission method can be either wired or wireless, but wireless is preferable in terms of portability. Examples of wireless transmission methods include WiFi, Bluetooth (registered trademark), infrared rays, and ultrasonic waves.
  • the processing apparatus 200 stores the feature quantity of the living body and analyzes information related to the living body based on the feature quantity of the living body.
  • the processing device 200 includes a reception unit 210, a storage unit 220, and an analysis unit 230.
  • the receiving unit 210 receives a biological feature acquired from optical information of the biological body.
  • the receiving unit 210 may receive information transmitted from a plurality of terminals.
  • the receiving unit 210 may receive only information transmitted from a specific terminal.
  • the storage unit 220 stores the biological feature received by the receiving unit 210.
  • the storage unit 220 may selectively store biometric feature quantities.
  • the storage unit 220 selectively stores a pulse wave bias signal and a fundamental wave signal.
  • storage part 220 can memorize
  • the time interval of the bias signal stored in the storage unit 220 is preferably 0.5 to 1.3 seconds.
  • the time interval of the fundamental signal stored in the storage unit 220 is preferably 0.5 to 1.3 seconds. At this time, the time interval of the bias signal may be different from the time interval of the fundamental wave signal.
  • the storage unit 220 stores the frequency of the fundamental wave signal. In this case, the storage unit 220 stores the frequency of the fundamental wave signal and does not need to store the amplitude and phase of the fundamental wave signal.
  • the storage unit 220 is a cloud storage or a server.
  • the analysis unit 230 analyzes the state of the living body based on the characteristic amount of the living body stored in the storage unit 220. In one example, the analysis unit 230 analyzes the state of the living body based on information regarding pulse waves of a plurality of living bodies. For example, the analysis unit 230 analyzes the state of the living body based on the bias signal and the fundamental wave signal stored in the storage unit 220. In addition, the analysis unit 230 acquires the pulse rate, blood pressure, respiration, and the like of the living body by analyzing the feature amount of the living body stored in the storage unit 220. For example, the analysis unit 230 includes artificial intelligence or machine learning.
  • the analysis unit 230 estimates the age of the living body from the image information of the living body, and corrects the blood pressure information according to the age of the living body. Furthermore, the analysis unit 230 may analyze the pulse fluctuation of the living body from the signal. For example, the analysis unit 230 calculates the pulse fluctuation of the living body from the fluctuation of the bias signal or the fundamental wave signal over a long time.
  • the biological pulse fluctuation is, for example, LFHF, HRV, Mayer wave, or the like.
  • the storage unit 220 stores a harmonic signal of a pulse wave.
  • the harmonic signal is a signal having a higher frequency than the frequency corresponding to the pulse rate of the living body in the pulse wave information.
  • the storage unit 220 may store a harmonic signal having an arbitrary frequency.
  • the storage unit 220 selectively stores a second harmonic signal and a third harmonic signal having a frequency twice and three times the frequency corresponding to the pulse rate of the living body from the viewpoint of data compression and use. Is preferred.
  • the storage unit 220 may store the amplitude and phase of each harmonic signal.
  • the phase of the harmonic signal may be a phase difference based on the phase of the fundamental signal.
  • the amplitude of the harmonic signal may be an amplitude ratio based on the amplitude of the fundamental wave signal.
  • the time interval of the harmonic signal stored in the storage unit 220 is preferably 0.5 seconds or more. At this time, it may be different from the time interval of the bias signal and the time interval of the fundamental wave signal.
  • the storage unit 220 stores the reliability of the pulse wave.
  • the reliability represents the quality of the optical information acquired by the acquisition unit 110. For example, it may be the ratio of the sum of the amplitudes of the fundamental wave and the harmonic wave and the average amplitude of the entire frequency band.
  • the storage unit 220 stores a color difference signal calculated from optical information of the living body.
  • the storage unit 220 estimates the arterial blood oxygen saturation (SpO 2 ) of the living body from the stored color difference signal.
  • the storage unit 220 stores a first color difference signal acquired from biological image data and a second color difference signal different from the first color difference signal.
  • the storage unit 220 may store the sum and difference of the first color difference signal and the second color difference signal.
  • the storage unit 220 stores the color difference signals Cb and Cr, respectively.
  • SpO 2 indicates the ratio of oxygenated hemoglobin HbO 2 to reduced hemoglobin Hb in the blood of the living body.
  • Oxygenated hemoglobin HbO 2 is hemoglobin bound to oxygen
  • reduced hemoglobin Hb is hemoglobin not bound to oxygen. That is, SpO 2 indicates the rate at which hemoglobin is bound to oxygen.
  • Reduced hemoglobin Hb absorbs light having a red wavelength than oxyhemoglobin HbO 2 . SpO 2 is calculated by using this property.
  • the storage unit 220 stores LFHF calculated from optical information of the living body.
  • LFHF is a signal having a frequency component having a frequency lower than the pulse rate in the pulse information of the living body.
  • LF indicates a low frequency
  • HF indicates a high frequency
  • the processing apparatus 200 can determine the stress state of the living body by calculating the ratio between LF and HF.
  • the storage unit 220 stores attribute information calculated from optical information of the living body.
  • the attribute information is information indicating the attributes of the living body and includes information related to the age, sex, and personal identification of the living body.
  • the storage unit 220 stores attribute information acquired from a biological face image.
  • the storage unit 220 may store information based on the face shape acquired from the face image of the living body in association with information on the pulse wave of the living body.
  • the processing device 200 can determine what kind of living body the stored feature value is.
  • the processing apparatus 200 can evaluate health for every age based on the feature-value of a biological body.
  • the storage unit 220 stores acceleration information acquired from the living body when measuring the characteristic amount of the living body.
  • the storage unit 220 stores acceleration information acquired from a living body when measuring a bias signal and a fundamental wave signal. Thereby, the processing apparatus 200 can determine an exercise state and a sleep state accurately using acceleration information.
  • the storage unit 220 stores the biological feature quantity by controlling the processing frame length of the pulse wave.
  • the 220 calculation unit 120 controls the frame length that is set when processing is performed by fast Fourier transform (FFT). For example, the 220 calculating unit 120 increases the frame length when the pulse wave is relatively stable, such as during sleep, and it is desired to record long-term fluctuations.
  • storage part 220 may memorize
  • the processing apparatus 200 is capable of selecting any of biological features such as the pulse wave bias signal, the pulse rate, the amplitude and phase of the fundamental signal, the amplitude and phase of the harmonic signal, and the reliability. Feature values are selectively stored.
  • the processing device 200 may store time information, LFHF, blood pressure information, and acceleration information. The processing apparatus 200 of this example can reduce the amount of data communication and the capacity at the time of storage by selectively storing biometric feature amounts according to information required by the user.
  • FIG. 2A shows an example of a pulse wave signal acquired from optical information of a living body.
  • the vertical axis indicates the intensity of the pulse wave signal, and the horizontal axis indicates time [sec].
  • FIG. 2B shows the amplitude and phase of the pulse wave signal after FFT.
  • the vertical axis represents amplitude and phase, and the horizontal axis represents frequency [Hz].
  • FIG. 2C shows the restored pulse wave signal of the living body.
  • the vertical axis indicates the intensity of the pulse wave, and the horizontal axis indicates time [sec].
  • Each curve shows a biological pulse wave, a fundamental wave signal, a double harmonic signal, and a triple harmonic signal.
  • the pulse rate of the living body is calculated based on the color difference signal.
  • the calculation unit 120 calculates the pulse rate of the living body by performing an FFT process on the color difference signal Cb + Cr.
  • the calculation unit 120 of this example calculates the frequency at which the amplitude is maximum in the frequency band of 0.5 Hz or more and 3.3 Hz or less as the pulse rate.
  • the fundamental wave signal is a signal at a frequency corresponding to the pulse rate.
  • the calculation unit 120 calculates the amplitude and phase of the frequency component corresponding to the pulse rate as the amplitude and phase of the fundamental wave signal, respectively.
  • the calculation unit 120 calculates the amplitude and phase of the fundamental wave signal based on the color difference signals Cb + Cr and Cb ⁇ Cr.
  • the amplitude of the fundamental signal is correlated with the cardiac output.
  • the phase of the fundamental wave signal is used to restore the continuous pulse wave.
  • the double harmonic signal is a signal having a frequency component that is twice the frequency component of the pulse rate.
  • the calculation unit 120 calculates the amplitude and phase of the second harmonic signal based on the color difference signals Cb + Cr and Cb ⁇ Cr. That is, the calculation unit 120 calculates the amplitude and phase of the frequency component corresponding to twice the pulse rate as the amplitude and phase of the second harmonic signal, respectively.
  • a triple harmonic signal is a signal having a frequency component that is three times the frequency component of the pulse rate.
  • the calculation unit 120 calculates the amplitude and phase of the third harmonic signal based on the color difference signals Cb + Cr and Cb ⁇ Cr. That is, the calculation unit 120 calculates the amplitude and phase of the frequency component that is three times the frequency component of the pulse rate as the amplitude and phase of the third harmonic signal, respectively.
  • the biological information system 300 can calculate the acceleration pulse wave by using a double harmonic signal and a triple harmonic signal in addition to the fundamental wave signal. That is, the biological information system 300 can acquire information on the shape of the pulse wave by acquiring a harmonic signal. Further, the harmonic signal has a correlation with the blood vessel age. Therefore, the biological information system 300 can estimate the blood vessel age by acquiring the harmonic signal.
  • FIG. 3 illustrates an example of a schematic configuration of the biological information system 300 according to the second embodiment.
  • the biological information system 300 of this example includes a terminal 100, a processing device 200, and a measurement unit 310.
  • the terminal 100 includes an acquisition unit 110, a calculation unit 120, a transmission unit 130, and a display unit 140.
  • the processing device 200 includes a receiving unit 210, a storage unit 220, an analysis unit 230, a control unit 240, and an output unit 260.
  • Display unit 140 displays arbitrary information to the user. Arbitrary information is input to the display unit 140 from the transmission unit 130 and the output unit 260. In one example, the display unit 140 receives a biometric feature amount from the transmission unit 130. The transmission unit 130 may input the same information as the biological feature amount transmitted to the processing device 200 to the display unit 140 or may input different information to the display unit 140. The display unit 140 displays information input from the transmission unit 130 or the processing device 200 to the user.
  • the control unit 240 controls the frequency of storing the biological feature amount transmitted from the transmission unit 130 in the storage unit 220.
  • the control unit 240 changes the storage frequency of the storage unit 220 for each feature amount of the living body.
  • the control unit 240 prevents unnecessary biological feature amounts from being input to the processing apparatus 200, and reduces wasteful processing of the processing apparatus 200 to reduce current consumption.
  • the control unit 240 reduces the processing frequency when the pulse wave of the living body is noisy, when the living body sleeps, or when the battery level of the terminal 100 is low.
  • the control unit 240 controls the storage frequency for each biological feature quantity according to the temporal change amount of the biological feature quantity. For example, when the temporal change amount of the biological feature value is large, the control unit 240 increases the storage frequency of the biological feature value, and when the temporal change amount of the biological feature amount is small, the biological feature amount. Reduce the memory frequency. In one example, since the temporal change amount of the blood volume of the living body is larger than the temporal change amount of the pulse wave, the control unit 240 makes the storage frequency of the bias signal larger than the storage frequency of the fundamental wave signal and the harmonic signal. Control. For example, the control unit 240 stores the bias signal in the storage unit 220 every second, and stores the fundamental wave signal and the harmonic signal in the storage unit 220 every minute. Thereby, the processing apparatus 200 can reduce the amount of data stored in the storage unit 220.
  • control unit 240 controls the storage frequency of the storage unit 220 in accordance with the biological acceleration information.
  • the control unit 240 increases the frequency at which the storage unit 220 stores the bias signal and the fundamental wave signal when the time change of the acceleration information is large. Thereby, the information of the living body when the movement of the living body is intense can be measured in more detail.
  • control unit 240 is provided in the processing device 200, but the terminal 100 may be provided with a control unit.
  • the calculation unit 120 may control the frequency with which the biological feature value is calculated, or the transmission unit 130 may control the frequency with which the biological feature value is transmitted. Thereby, the calculation amount and the communication amount can be reduced.
  • the restoration device 250 restores the pulse wave of the living body based on the biological feature amount stored in the storage unit 220.
  • the restoration device 250 restores the pulse wave of the living body based on the biological feature amount stored in the storage unit 220.
  • the restoration device 250 restores the pulse wave of the living body by inverse Fourier transform of the bias signal and the fundamental wave signal stored in the storage unit 220.
  • the restoration device 250 may restore the user's pulse wave in response to a request from the user. For example, the restoration device 250 restores a pulse wave at a time according to a user request.
  • the restoration device 250 outputs the restored pulse wave signal to the output unit 260.
  • the output unit 260 transmits information included in the processing device 200 to the user terminal 100.
  • the output unit 260 outputs the biological pulse wave restored by the restoration device 250 to the terminal 100.
  • the output unit 260 may output biological information calculated by the analysis unit 230 by analysis to the terminal 100.
  • the output unit 260 may output the biometric feature amount stored in the storage unit 220 to the terminal 100.
  • the output unit 260 outputs information specified by the terminal 100 in response to a request from the terminal 100. For example, the output unit 260 outputs any one of the pulse rate, the maximum blood pressure, the minimum blood pressure, and a combination thereof to the terminal 100.
  • the output unit 260 may output any of the living body's exercise state, health state, SpO 2 , comprehensive health determination, and a combination thereof to the terminal 100.
  • the output unit 260 may output a result of comparing the past biological state and the current biological state.
  • the measurement unit 310 measures reference values of various living bodies simultaneously with the measurement of the pulse wave.
  • the reference value of the living body indicates the state of the living body.
  • the reference value of the living body may be information other than the pulse wave of the living body.
  • the measurement unit 310 measures, as a reference value, any amount of exercise, activity, skin resistance, bioimpedance, or a combination thereof.
  • the biological information system 300 includes the measurement unit 310, and can provide new information that combines the biological feature and the reference value.
  • the measurement unit 310 of this example is provided independently of the terminal 100, but may be provided inside the terminal 100.
  • the measurement unit 310 acquires the face age estimated from the age of the living body based on the luminance signal Y of the face image acquired by the camera.
  • the measurement unit 310 may estimate gender, body temperature, emotion, and line of sight from a face image captured by a camera.
  • the measurement unit 310 may be used together with the camera of the acquisition unit 110 when the acquisition unit 110 includes a camera.
  • the measurement unit 310 measures blood pressure information of a living body.
  • the measurement unit 310 includes an upper arm cuff sphygmomanometer.
  • blood pressure information is the cuff blood pressure of a living body measured using a cuff.
  • the blood pressure information of the living body may include a maximum blood pressure and a minimum blood pressure.
  • the measurement part 310 may acquire the time information at the time of the blood pressure measurement of a biological body.
  • Measurement unit 310 measures the blood pressure of the wrist, leg, and fingertip.
  • the measurement unit 310 may measure any of body weight, body fat percentage, SpO 2 , and body temperature.
  • the storage unit 220 of this example stores blood pressure information of the living body at the time of measuring the bias signal and the fundamental wave signal.
  • storage part 220 can calibrate and update the estimation formula of the continuous blood pressure based on a pulse wave by memorize
  • the arteriosclerosis degree can be estimated with high accuracy by using the blood pressure information of the living body and the pulse wave in combination.
  • FIG. 4 illustrates an outline of a configuration of the biological information system 300 according to the third embodiment.
  • the processing apparatus 200 of the present example further includes an information determination unit 270 in addition to the configuration of the processing apparatus 200 according to the second embodiment.
  • the information determination unit 270 determines information to be transmitted from the processing device 200 to the terminal 100 based on the biological feature amount stored in the storage unit 220. In one example, when the bias signal or the fundamental wave signal stored in the storage unit 220 indicates an abnormal value, the information determination unit 270 causes the output unit 260 to output a biological feature amount related to the abnormal value. Thereby, the terminal 100 can display information on the abnormal value to the user.
  • the information determination unit 270 displays an advertisement on the display unit 140 based on the biological feature amount stored in the storage unit 220.
  • the information determination unit 270 displays an advertisement corresponding to the health state of the living body analyzed by the analysis unit 230.
  • the information determination unit 270 causes the terminal 100 to display a product advertisement related to stress when the stress state of the living body is not good.
  • content such as video and music may be used.
  • the information determination unit 270 may learn the optimum information according to the biological feature amount stored in the storage unit 220 and optimize the information to be output to the output unit 260. That is, the information determination unit 270 determines information to be output by the output unit 260 based on the feature amounts of the living body other than the user of the terminal 100 stored in the storage unit 220. Thereby, the information determination unit 270 can cause the output unit 260 to output information optimal for the user of the terminal 100. For example, the information determination unit 270 causes the output unit 260 to output a comparison result with the feature amount of another user.
  • FIG. 5 illustrates an example of a configuration of the biological information system 300 according to the fourth embodiment.
  • the biological information system 300 of this example includes a camera 112, a pulse wave acquisition unit 116, an age estimation unit 117, a low pass filter 122, a high pass filter 123, a frequency analysis unit 124, a storage unit 220, an output unit 260, and a blood pressure measurement unit 312. .
  • the camera 112 images a living body.
  • the camera 112 may have a CMOS or a CCD.
  • the camera 112 captures a face of a living body.
  • the camera 112 may photograph a living body's nose, fingers, arms, legs, and a plurality of these parts. Since the camera 112 captures an image of a living body without contact, the measurement load on the living body can be reduced. Further, the camera 112 can acquire information on a plurality of wavelengths at a time.
  • the biometric image captured by the camera 112 enables personal authentication and estimation of the biometric age and sex.
  • the camera 112 images the living body at a predetermined frame rate according to the biological feature amount calculated by the terminal 100.
  • the camera 112 of this example images a living body at a frame rate of 30 fps.
  • the frame rate of the camera 112 may be 60 fps or 120 fps.
  • the frame rate of the camera 112 is preferably 5 fps or more.
  • the pulse wave acquisition unit 116 acquires information on the pulse wave from the image of the living body taken by the camera 112.
  • the pulse wave acquisition unit 116 acquires a color difference signal by color conversion based on an image captured by the camera 112. Further, the pulse wave acquisition unit 116 may acquire a luminance signal.
  • the pulse wave acquisition unit 116 can specify the position of the face with highly accurate face recognition. Further, the pulse wave acquisition unit 116 may specify the position of the face of the living body from the image captured by the camera 112. Then, the pulse wave acquisition unit 116 can accurately calculate the pulse rate by acquiring the color difference signal Cb + Cr. The pulse wave acquisition unit 116 can estimate SpO 2 in combination with Cb + Cr by acquiring the color difference signal Cb ⁇ Cr.
  • the pulse wave acquisition unit 116 acquires the sum of color difference signals Cb + Cr weighted within a predetermined area (that is, the image pulse wave) and the photographing time. Further, the pulse wave acquisition unit 116 acquires the sum of the color difference signals Cb-Cr weighted within a predetermined area and the photographing time. Thereby, the pulse wave acquisition unit 116 acquires the color difference signal associated with the photographing time.
  • the pulse wave acquisition unit 116 resamples the signal input from the camera 112.
  • the pulse wave acquisition unit 116 sets the video pulse wave to 30 Hz based on the shooting time. Thereby, the pulse wave acquisition unit 116 can correct the fluctuation of the photographing time interval.
  • the pulse wave acquisition unit 116 samples a biological signal at a sampling frequency of 30 Hz. Further, the pulse wave acquisition unit 116 may sample a biological signal at a sampling frequency of 60 Hz. The pulse wave acquisition unit 116 can detect harmonics and reduce the subsequent calculation load by sampling at a sampling frequency of 20 to 100 Hz.
  • the pulse wave acquisition unit 116 can improve the reliability by setting the pulse wave frame length to 2.0 seconds or longer.
  • the pulse wave acquisition unit 116 can acquire the low frequency component from the feature amount variation and reduce the calculation load by setting the pulse wave frame movement width to 0.5 to 1.3 seconds.
  • the pulse wave acquisition unit 116 acquires the start time or the end time of the processing frame as the start time or the end time, respectively, with respect to the bias signal. Further, regarding the pulse wave bias signal, the pulse wave acquisition unit 116 acquires the video pulse wave after the low-pass processing at the start time as a bias signal for each of Cb + Cr and Cb-Cr.
  • the bias signal is correlated with blood volume.
  • the calculation unit 120 includes a low-pass filter 122, a high-pass filter 123, and a frequency analysis unit 124.
  • the calculation unit 120 may perform zero extension FFT with a low sample.
  • the low pass filter 122 extracts only low frequency components from the input signal. In one example, the low pass filter 122 extracts a signal in a low frequency region with a cutoff frequency of 0.6 Hz. As a result, an accurate bias signal can be calculated.
  • the high pass filter 123 extracts only high frequency components from the input signal.
  • the high-pass filter 123 extracts a signal in a high frequency region with a cutoff frequency of 0.6 Hz. Thereby, accurate pulse rate calculation is possible.
  • the frequency analysis unit 124 performs FFT processing.
  • the frequency analysis unit 124 normalizes the color difference signal Cb + Cr and the color difference signal Cb ⁇ Cr. As a result, the frequency analysis unit 124 subtracts a certain value from the high-pass video pulse wave in the processing frame to obtain an average of zero.
  • the frequency analysis unit 124 performs window function processing. In one example, the high pass filter 123 multiplies a Hanning window function of the processing frame length.
  • the frequency analysis unit 124 adds zero data before or after the processing frame until the number of samples reaches 1024 by zero extension.
  • the frequency analysis unit 124 performs FFT at a power of two points. In one example, the frequency analysis unit 124 performs FFT at 1024 points.
  • the biological information system 300 of this example has the camera 112, it can acquire the pulse wave information of the living body in a non-contact manner and in a short time. In addition, since the biological information system 300 of this example acquires a biological image by the camera 112, face recognition and age estimation can be performed simultaneously.
  • the blood pressure measurement unit 312 measures the blood pressure of the living body.
  • the blood pressure measurement unit 312 is an example of a measurement unit 310 that measures a reference value of a living body.
  • the blood pressure measurement unit 312 acquires the blood pressure information of the living body when the camera 112 acquires the characteristic amount of the living body. For example, the blood pressure measurement unit 312 acquires blood pressure information of the living body at the time of measuring the bias signal and the fundamental wave signal.
  • the blood pressure measurement unit 312 measures the measurement time of the feature amount of the living body, the pulse rate, the maximum blood pressure, the minimum blood pressure, or a combination thereof.
  • the analysis unit 230 calculates a respiration and stress state from the bias signal or the pulse rate.
  • the analysis unit 230 calculates the blood vessel age from the face age and the amplitude and phase of the harmonic signal.
  • the analysis unit 230 determines the overall health status from these analysis results and blood pressure (cuff type). Moreover, since the analysis part 230 is provided in the processing apparatus 200, it can also compare with the other measurement person with near face age.
  • the storage unit 220 acquires the start time or end time of imaging simultaneously with the acquisition of the biological information of the living body. In addition, the storage unit 220 stores the estimated age of the living body input from the age estimation unit 117. In one example, the storage unit 220 stores the face age of the living body. The storage unit 220 also stores the bias signal input from the low pass filter 122. The bias signal is calculated from the color difference signals Cb + Cr and Cb ⁇ Cr. The storage unit 220 stores the pulse rate, fundamental wave signal, and harmonic signal from the frequency analysis unit 124. The storage unit 220 stores the amplitude and phase of the fundamental wave signal. The storage unit 220 stores the amplitude and phase of the harmonic signal. In one example, the fundamental signal and the harmonic signal are calculated from the color difference applications Cb + Cr and Cb ⁇ Cr.
  • the output unit 260 transmits the restored pulse wave to the user terminal 100.
  • the output unit 260 outputs information measured by the terminal 100, for example, the pulse rate, the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the like to the terminal 100. Further, the output unit 260 may output information calculated and analyzed by the analysis unit 230, such as respiration, stress state, blood vessel age, and overall health determination.
  • FIG. 6 illustrates an example of a configuration of the biological information system 300 according to the fifth embodiment.
  • the biological information system 300 of this example includes an optical element 114, a pulse wave acquisition unit 116, a frequency analysis unit 124, a storage unit 220, an output unit 260, and an acceleration sensor 311.
  • the optical element 114 is an example of the acquisition unit 110.
  • the optical element 114 includes a photoplethysmography (PPG) sensor having a light emitting unit and a light receiving unit.
  • the light emitting unit emits irradiation light including light of a plurality of wavelengths.
  • the light emitting unit irradiates light having a first wavelength and light having a second wavelength in a time-sharing manner.
  • the light emitting unit may alternately irradiate light having a first wavelength and light having a second wavelength.
  • the light emitting unit may irradiate light having the first wavelength and light having the second wavelength at the same time.
  • the light emitting unit of this example includes an LED that emits irradiation light of green and red wavelengths.
  • the light emitting unit may emit light including wavelengths of green, red, infrared, or a combination thereof.
  • the light receiving unit includes a photodiode. Further, the light receiving unit may include a phototransistor.
  • the optical element 114 acquires the pulse wave of the wrist of the living body. The optical element 114 may acquire a pulse wave of a finger, a leg, or a plurality of these parts. The optical element 114 of this example is effective for long-time measurement because it can be worn at all times by being mounted on a wearable device.
  • the acceleration sensor 311 acquires biological acceleration information.
  • the biological information system 300 can simultaneously measure acceleration information and pulse wave information of the biological body.
  • the biological information system 300 measures the biological acceleration information and pulse wave information in association with each other.
  • the transmission unit 130 associates the biological feature amount acquired by the acquisition unit 110 with the biological acceleration information and transmits the correlation information to the processing device 200. In one example, the transmission unit 130 transmits the bias signal and the fundamental wave signal in association with the acceleration information.
  • the optical element 114 Since the optical element 114 emits light having a stable green wavelength, the pulse rate of the living body can be accurately calculated. Further, SpO 2 is estimated when the optical element 114 uses light in the red wavelength region together with light in the green wavelength region. In this case, the optical element 114 sets the number of samples to 20 to 100 Hz. Thereby, the optical element 114 can detect a harmonic signal, and the calculation load later becomes small. The optical element 114 in this example acquires optical information of a living body with the number of samples of 50 Hz.
  • the pulse wave acquisition unit 116 samples a biological signal at a sampling frequency of 50 Hz.
  • the pulse wave acquisition unit 116 can detect harmonics and reduce the subsequent calculation load by sampling at a sampling frequency of 20 to 100 Hz.
  • the frequency analysis unit 124 performs FFT processing. Thereby, the frequency analysis part 124 calculates a pulse rate, a fundamental wave signal, a harmonic signal, a bias signal, and LFHF.
  • the frequency analysis unit 124 of this example performs FFT processing on the signal in the green wavelength region and the signal in the red wavelength region. For example, the frequency analysis unit 124 performs FFT on the video pulse wave of the processing frame at 2048 points.
  • the frequency analysis unit 124 outputs LFHF to the storage unit 220.
  • the LFHF is calculated by the frequency analysis unit 124 based on the low frequency components in the green wavelength region and the red wavelength region. Based on the FFT processing, the frequency analysis unit 124 calculates an amplitude corresponding to a frequency of 0.05 to 0.15 Hz as LF and an amplitude corresponding to a frequency of 0.15 to 0.40 Hz as HF.
  • LFHF correlates with biological stress. Therefore, the biological information system 300 can estimate the stress state of the living body by calculating LFHF.
  • the frequency analysis unit 124 outputs a bias signal to the storage unit 220.
  • the bias signal is calculated from the amplitude of the frequency corresponding to 0 Hz using FFT.
  • the frequency analysis unit 124 outputs the pulse rate, the fundamental wave signal, and the harmonic signal to the storage unit 220.
  • the pulse rate is calculated by the frequency analysis unit 124 based on the signal in the green wavelength region.
  • the frequency analysis unit 124 acquires, as a pulse rate, a frequency at which the amplitude is maximum in the range of 0.5 Hz to 3.3 Hz by FFT of the signal in the green wavelength region.
  • the fundamental wave signal and the harmonic signal are calculated in the same manner as in the first embodiment.
  • the amplitude and phase of the harmonic signal are calculated by detecting light of green and red wavelengths.
  • the phase of the harmonic signal may be a phase difference based on the phase of the fundamental signal.
  • the amplitude of the harmonic signal may be an amplitude ratio based on the amplitude of the fundamental wave signal.
  • Acceleration is acquired by the acceleration sensor 311.
  • the acceleration sensor 311 may acquire triaxial acceleration (x, y, z).
  • the acceleration sensor 311 outputs the acquired acceleration to the storage unit 220.
  • the storage unit 220 stores the start time or end time of the processing data.
  • the storage unit 220 stores the bias signal, the pulse rate, the amplitude and phase of the fundamental wave signal, the amplitude and phase of the harmonic signal, and LF and HF acquired by the optical element 114.
  • the storage unit 220 may store biological acceleration information acquired by the acceleration sensor 311.
  • the analysis unit 230 analyzes the motion state from the pulse rate and the triaxial acceleration.
  • the analysis unit 230 also analyzes the sleep state of the living body from LFHF and triaxial acceleration.
  • the analysis unit 230 calculates SpO 2 from the amplitude of the fundamental wave signal.
  • the analysis unit 230 may perform comprehensive health determination from these analysis results.
  • the output unit 260 transmits the restored pulse wave to the user terminal 100.
  • the output unit 260 outputs to the terminal 100 information measured by the terminal 100, for example, any of a living body's exercise state, health state, SpO 2 , comprehensive health determination, and a combination thereof.
  • the biological information system 300 of this example is a wearable type having an LED and a PD, the pulse wave information of the living body can be acquired for a long time.
  • the biological information system 300 can be used in combination with the acceleration sensor 311, and various data can be used in combination with biological acceleration information.
  • the biological information system 300 can use the information stored in the storage unit 220 for various purposes.
  • the biological information system 300 can use the pulse wave and blood pressure information stored in the storage unit 220 as an algorithm for deriving a blood pressure estimation method based on the pulse wave.
  • the biological information system 300 can use the pulse wave and acceleration information stored in the storage unit 220 as a noise countermeasure for reducing noise due to body movement. Furthermore, the biological information system 300 can restore and display the waveform of the pulse wave in the time domain, and can be used for biological information calculation that calculates biological information based on the feature amount or the waveform.
  • FIG. 7 illustrates an example of a configuration of the biological information system 300 according to the sixth embodiment.
  • the biological information system 300 of this example includes two terminals 100a and a terminal 100b.
  • the terminal 100a detects the pulse wave of the living body.
  • the terminal 100b is registered as a terminal corresponding to the terminal 100a.
  • the terminal 100a calculates the feature amount of the child, and the terminal 100b is carried by the parent.
  • the control unit 240 controls the storage frequency of the storage unit 220 according to the distance between the terminal 100a and the terminal 100b.
  • the biometric information system 300 stops storing the biometric feature amount of the terminal 100a when the terminal 100a and the terminal 100b are at a sufficiently close distance.
  • the case where the terminal 100a and the terminal 100b are at a sufficiently close distance refers to a distance that allows the parent to monitor the child.
  • the biological information system 300 outputs the biological feature amount calculated by the terminal 100b from the processing device 200 to the terminal 100b. Thereby, the parent carrying the terminal 100b can remotely monitor the feature amount of the child.

Abstract

生体の脈波に関する情報を記憶する装置であって、脈波のバイアス信号および基本波信号をそれぞれ受信する受信部と、バイアス信号および基本波信号を記憶する記憶部を備える装置を提供する。生体の脈波信号を取得する取得部と、脈波信号から脈波のバイアス信号および基本波信号を算出する算出部と、バイアス信号および基本波信号を外部に設けられた装置に送信する送信部とを備える端末を提供する。また、本明細書に係る装置と、本明細書に係る端末とを備える生体情報システムを提供する。

Description

装置、端末および生体情報システム
　本発明は、装置、端末および生体情報システムに関する。
　従来、脈波や音波の処理および記憶を行うための装置において、基本波の周波数や高調波等を算出し記憶することが知られている（例えば、特許文献１－４参照）。
　特許文献１　特開平７－１４８２５３号公報
　特許文献２　国際公開第１９９９／０２６５２９号
　特許文献３　特開平７－２６１７９８号公報
　特許文献４　特開２０１５－１１８３７６号公報
解決しようとする課題
　しかしながら、従来の装置では、脈波のバイアス信号を取得していないので、元の脈波を復元するためのデータを効率的に圧縮して保存することができない。
一般的開示
　本発明の第１の態様においては、生体の脈波に関する情報を記憶する装置であって、脈波のバイアス信号および基本波信号をそれぞれ受信する受信部と、バイアス信号および基本波信号を記憶する記憶部を備える装置を提供する。
　本発明の第２の態様においては、生体の脈波信号を取得する取得部と、脈波信号から脈波のバイアス信号および基本波信号を算出する算出部と、バイアス信号および基本波信号を外部に設けられた装置に送信する送信部とを備える端末を提供する。
　本発明の第３の態様においては、第１の態様に係る処理装置と、第２の態様に係る端末とを備える生体情報システムを提供する。
　なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
実施例１に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。 生体の光学情報から取得した脈波信号の一例を示す。 ＦＦＴ後の脈波信号の振幅および位相を示す。 復元した生体の脈波信号を示す。 実施例２に係る生体情報システム３００の構成の概要の一例を示す。 実施例３に係る生体情報システム３００の構成の概要を示す。 実施例４に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。 実施例５に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。 実施例６に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
　［実施例１］
　図１は、実施例１に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。生体情報システム３００は、端末１００および処理装置２００を備える。
　端末１００は、取得部１１０、算出部１２０および送信部１３０を備える。端末１００は、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル機器等の端末であるが、これらに限られない。端末１００は、デスクトップパソコン又はラップトップパソコンであってよい。
　取得部１１０は、生体に関する情報を取得する。一例において、取得部１１０は、生体に関する情報として、生体の光学情報を取得する。取得部１１０は、生体の全身の光学情報を取得しても、生体の一部の光学情報を取得してもよい。例えば、光学情報は、カメラ又は光学素子により取得された生体に関する光学的な情報である。光学情報は、静止画又は動画等の画像データであってよい。また、取得部１１０は、生体の光学情報から脈波情報を取得する。脈波情報とは、血液の脈動の時間波形（即ち、脈波）に関する情報である。
　一例において、取得部１１０は、カメラを有する。取得部１１０は、カメラで生体を撮影することにより、生体に関する光学情報を取得する。例えば、取得部１１０は、生体の脈波情報として、生体の光学情報から取得された色差信号を取得する。また、取得部１１０は、生体の光学情報から輝度信号を取得してもよい。取得部１１０は、カメラを有する場合、光学情報から脈波情報に加えて、画像情報を取得する。例えば、取得部１１０は、画像情報として、生体の画像から推定された生体の年齢、性別等を取得する。なお、光学情報は、静止画又は動画等の画像データであってよい。
　また、他の例において、取得部１１０は、発光部および受光部からなる光学素子を有する。発光部および受光部は、ウェアラブル機器に設けられる。発光部は、生体に予め定められた波長の光を照射する発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する。また、受光部は、ＬＥＤの発光した光の反射光又は透過光を検出するフォトダイオード（ＰＤ）を有する。取得部１１０は、ＬＥＤが発光した光に応じた光をＰＤで検出することにより、生体の光学情報を取得する。ＬＥＤは、複数の波長の光を含む照射光を照射する。一例において、ＬＥＤは、第１の波長の光と、第２の波長の光を時分割で照射する。ＬＥＤは、第１の波長の光と、第２の波長の光を交互に照射してよい。また、ＬＥＤは、第１の波長の光および第２の波長の光を同時に照射してもよい。例えば、ＬＥＤは、第１の波長および第２の波長の光として緑色および赤色の波長の光を含む照射光を照射する。
　算出部１２０は、取得部１１０が取得した光学情報から、生体の特徴量を算出する。生体の特徴量とは、生体の状態に関する特徴を数値化したものである。例えば、生体の特徴量は、生体の脈波に関する特徴量、生体の血圧に関する特徴量、生体の年齢に関する特徴量、生体の運動に関する特徴量等を含む。一例において、算出部１２０は、生体の光学情報からノイズ成分を分離して脈波のバイアス信号および基本波信号を算出する。算出部１２０が算出するバイアス信号の時間間隔は０．５～１．３秒が好ましい。算出部１２０が算出する基本波信号の時間間隔は０．５～１．３秒が好ましい。このときバイアス信号の時間間隔と基本波信号の時間間隔は異なっていてもよい。例えば、算出部１２０は、半導体装置である。算出部１２０は、大規模集積回路（ＬＳＩ：Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）であってよい。
　本明細書において、バイアス信号とは、脈波情報の内、周波数０Ｈｚにおける信号、または直流成分信号を指す。バイアス信号は、生体の血液量を示す。これにより、生体の血行状態が分かる。また、基本波信号とは、脈波情報の内、生体の脈拍数に対応する周波数の信号を指す。基本波信号は、生体の脈拍に関する情報を含む。基本波信号は、例えば、基本波の周波数、基本波の振幅、基本波の位相である。生体の脈波信号は、バイアス信号および基本波信号から復元できる。
　送信部１３０は、算出部１２０が算出した生体の特徴量を処理装置２００に送信する。送信部１３０は、取得部１１０が取得した生体の光学情報の内、必要な情報のみを送信することが好ましい。送信部１３０が送信するバイアス信号の時間間隔は０．５～１．３秒が好ましい。送信部１３０が送信する基本波信号の時間間隔は０．５～１．３秒が好ましい。このときバイアス信号の時間間隔と基本波信号の時間間隔は異なっていてもよい。送信部１３０は、算出部１２０が算出した生体の特徴量の全てを処理装置２００に送信してもよく、一部を選択的に処理装置２００に送信してもよい。これにより、端末１００と処理装置２００との間の通信量を減らすことができる。送信部１３０は、複数回に渡って算出したバイアス信号及び基本波信号をまとめて送信してもよい。また、暗号化して送信してもよく、端末情報と関連付けて送信してもよい。一例において、送信部１３０は、生体の特徴量として、バイアス信号および基本波信号を外部に設けられた処理装置２００に送信する。送信方法は有線と無線のいずれでも可能だが、ポータビリティの点で無線が好ましい。無線の送信方法としては、たとえば、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線、超音波などがある。
　処理装置２００は、生体の特徴量を記憶し、生体の特徴量に基づいて、生体に関する情報を解析する。処理装置２００は、受信部２１０、記憶部２２０および解析部２３０を備える。
　受信部２１０は、生体の光学情報から取得された生体の特徴量を受信する。受信部２１０は、複数の端末から送信された情報を受信してよい。また、受信部２１０は、特定の端末から送信された情報のみを受信してもよい。
　記憶部２２０は、受信部２１０において受信された生体の特徴量を記憶する。記憶部２２０は、生体の特徴量を選択的に記憶してよい。一例において、記憶部２２０は、脈波のバイアス信号および基本波信号を選択的に記憶する。これにより、記憶部２２０は、データ量を圧縮して効率的に生体の特徴量を記憶できる。記憶部２２０が記憶するバイアス信号の時間間隔は０．５～１．３秒が好ましい。記憶部２２０が記憶する基本波信号の時間間隔は０．５～１．３秒が好ましい。このときバイアス信号の時間間隔と基本波信号の時間間隔は異なっていてもよい。また、記憶部２２０は、基本波信号の周波数を記憶する。この場合、記憶部２２０は、基本波信号の周波数を記憶し、基本波信号の振幅及び位相を記憶しなくてもよい。例えば、記憶部２２０は、クラウドストレージ又はサーバである。
　解析部２３０は、記憶部２２０に記憶された生体の特徴量に基づいて、生体の状態を解析する。一例において、解析部２３０は、複数の生体の脈波に関する情報に基づいて、生体の状態を解析する。例えば、解析部２３０は、記憶部２２０に記憶されたバイアス信号および基本波信号に基づいて、生体の状態を解析する。また、解析部２３０は、記憶部２２０に記憶された生体の特徴量を解析することにより、生体の脈拍数、血圧および呼吸等を取得する。例えば、解析部２３０は、人工知能又は機械学習を備える。
　また、解析部２３０は、生体の画像情報から生体の年齢を推定し、血圧情報を生体の年齢に応じて補正する。さらに、解析部２３０は、信号から生体の脈拍変動を解析してよい。例えば、解析部２３０は、バイアス信号又は基本波信号の長い時間におけるゆらぎから、生体の脈拍変動を算出する。生体の脈拍変動とは、例えば、ＬＦＨＦ、ＨＲＶ、メイヤー波等である。
　一例において、記憶部２２０は、脈波の高調波信号を記憶する。高調波信号とは、脈波情報の内、生体の脈拍数に対応する周波数よりも高周波の信号である。記憶部２２０は、任意の周波数の高調波信号を記憶してよい。記憶部２２０は、データの圧縮および利用の観点から、生体の脈拍数に対応する周波数の２倍および３倍の周波数を有する２倍高調波信号および３倍高調波信号を選択的に記憶することが好ましい。この場合、記憶部２２０は、各高調波信号の振幅および位相を記憶してよい。高調波信号の位相は、基本波信号の位相を基準とした位相差でよい。また、高調波信号の振幅は、基本波信号の振幅を基準とした振幅比であってよい。記憶部２２０が記憶する高調波信号の時間間隔は０．５秒以上が好ましい。このときバイアス信号の時間間隔及び基本波信号の時間間隔と異なっていてもよい。
　一例において、記憶部２２０は、脈波の信頼度を記憶する。信頼度とは、取得部１１０が取得した光学情報の品質を表す。たとえば、基本波及び高調波の振幅の和と全周波数帯の平均振幅との比であってよく、その場合はノイズが少ないほど信頼度は高くなる。
　一例において、記憶部２２０は、生体の光学情報から算出された色差信号を記憶する。記憶部２２０は、記憶した色差信号から生体の動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を推定する。記憶部２２０は、生体の画像データから取得された第１色差信号と、第１色差信号と異なる第２色差信号とを記憶する。また、記憶部２２０は、第１色差信号と第２色差信号との和および差のそれぞれを記憶してもよい。例えば、記憶部２２０は、色差信号ＣｂおよびＣｒをそれぞれ記憶する。
　ＳｐＯ２は、生体の血液中において、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２と還元ヘモグロビンＨｂとの比を示す。酸化ヘモグロビンＨｂＯ２は、酸素と結合したヘモグロビンであり、還元ヘモグロビンＨｂは、酸素と結合していないヘモグロビンである。つまり、ＳｐＯ２は、ヘモグロビンが酸素と結合している割合を示す。還元ヘモグロビンＨｂは、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２よりも赤色の波長の光を吸収する。この性質を利用することで、ＳｐＯ２が算出される。
　一例において、記憶部２２０は、生体の光学情報から算出されたＬＦＨＦを記憶する。ＬＦＨＦは、生体の脈拍情報の内、脈拍数より低周波の周波数成分を有する信号である。ここで、ＬＦは、低周波（ＬＦ：Ｌｏｗ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を示し、ＨＦは、高周波（ＨＦ：Ｈｉ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を示す。処理装置２００は、ＬＦとＨＦとの比を算出することにより、生体のストレス状態を判定できる。
　一例において、記憶部２２０は、生体の光学情報から算出された属性情報を記憶する。属性情報とは、生体の属性を示す情報であり、生体の年齢、性別、個人識別に関する情報を含む。例えば、記憶部２２０は、生体の顔画像から取得された属性情報を記憶する。また、記憶部２２０は、生体の顔画像から取得された顔の形状に基づく情報を生体の脈波に関する情報と関連付けて記憶してよい。これにより、処理装置２００は、記憶した特徴量がどのような生体のものであるかを判別できる。また、処理装置２００は、生体の特徴量に基づいて、年齢ごとに健康を評価できる。
　一例において、記憶部２２０は、生体の特徴量の計測時に、生体から取得した加速度情報を記憶する。例えば、記憶部２２０は、バイアス信号および基本波信号の計測時に、生体から取得された加速度情報を記憶する。これにより、処理装置２００は、加速度情報を用いて、運動状態や睡眠状態を精度よく判定できる。
　一例において、記憶部２２０は、脈波の処理フレーム長を制御して、生体の特徴量を記憶する。２２０算出部１２０は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）で処理する場合に設定されるフレーム長を制御する。例えば、２２０算出部１２０は、睡眠時など比較的脈波が安定していて長時間の変動を記録したい場合はフレーム長を長くする。そして、記憶部２２０は、脈波の処理フレームの始点を示す開始時刻と、処理フレームの終点の時刻を示す終了時刻とを記憶してよい。
　以上の通り、本例の処理装置２００は、脈波のバイアス信号、脈拍数、基本波信号の振幅と位相、高調波信号の振幅と位相、信頼度等の生体の特徴量の内、任意の特徴量を選択的に記憶する。また、処理装置２００は、時刻情報、ＬＦＨＦ、血圧情報および加速度情報を記憶してよい。本例の処理装置２００は、ユーザーが必要とする情報に応じて、生体の特徴量を選択的に記憶することにより、データ通信量および記憶時の容量を低減できる。
　図２Ａは、生体の光学情報から取得した脈波信号の一例を示す。縦軸は脈波信号の強度を示し、横軸は時間［ｓｅｃ］を示す。図２Ｂは、ＦＦＴ後の脈波信号の振幅および位相を示す。縦軸は振幅および位相を示し、横軸は周波数［Ｈｚ］を示す。図２Ｃは、復元した生体の脈波信号を示す。縦軸は脈波の強度を示し、横軸は時間［ｓｅｃ］を示す。各曲線は、生体の脈波、基本波信号、２倍高調波信号および３倍高調波信号を示す。
　生体の脈拍数は、色差信号に基づいて算出される。一例において、算出部１２０は、色差信号Ｃｂ＋ＣｒをＦＦＴ処理することにより、生体の脈拍数を算出する。本例の算出部１２０は、０．５Ｈｚ以上３．３Ｈｚ以下の周波数帯域において、振幅が最大になる周波数を脈拍数として算出する。
　基本波信号は、脈拍数に対応する周波数における信号である。算出部１２０は、脈拍数に相当する周波数成分の振幅と位相をそれぞれ基本波信号の振幅と位相として算出する。一例において、算出部１２０は、色差信号Ｃｂ＋ＣｒおよびＣｂ－Ｃｒに基づいて、基本波信号の振幅および位相を算出する。基本波信号の振幅は、心拍出量と相関がある。また、基本波信号の位相は、連続脈波の復元に用いられる。
　２倍高調波信号とは、脈拍数の周波数成分の２倍の周波数成分を有する信号である。算出部１２０は、色差信号Ｃｂ＋ＣｒおよびＣｂ－Ｃｒに基づいて、２倍高調波信号の振幅および位相を算出する。即ち、算出部１２０は、脈拍数の２倍に相当する周波数成分の振幅と位相をそれぞれ２倍高調波信号の振幅と位相として算出する。
　３倍高調波信号とは、脈拍数の周波数成分の３倍の周波数成分を有する信号である。算出部１２０は、色差信号Ｃｂ＋ＣｒおよびＣｂ－Ｃｒに基づいて、３倍高調波信号の振幅および位相を算出する。即ち、算出部１２０は、脈拍数の周波数成分の３倍の周波数成分の振幅と位相をそれぞれ３倍高調波信号の振幅と位相として算出する。
　例えば、生体情報システム３００は、基本波信号に加えて２倍高調波信号と３倍高調波信号とを併用することにより、加速度脈波を算出できる。即ち、生体情報システム３００は、高調波信号を取得することにより、脈波の形状に関する情報を取得できる。また、高調波信号は、血管年齢と相関がある。そのため、生体情報システム３００は、高調波信号を取得することにより、血管年齢を推定できる。
　［実施例２］
　図３は、実施例２に係る生体情報システム３００の構成の概要の一例を示す。本例の生体情報システム３００は、端末１００、処理装置２００および測定部３１０を備える。端末１００は、取得部１１０、算出部１２０、送信部１３０および表示部１４０を備える。また、処理装置２００は、受信部２１０、記憶部２２０、解析部２３０、制御部２４０および出力部２６０を備える。
　表示部１４０は、ユーザーに任意の情報を表示する。表示部１４０には、送信部１３０および出力部２６０から任意の情報が入力される。一例において、表示部１４０は、送信部１３０から生体の特徴量が入力される。送信部１３０は、処理装置２００に送信する生体の特徴量と同一の情報を表示部１４０に入力してもよいし、異なる情報を表示部１４０に入力してもよい。表示部１４０は、送信部１３０又は処理装置２００から入力された情報をユーザーに表示する。
　制御部２４０は、送信部１３０から送信された生体の特徴量を記憶部２２０に記憶する頻度を制御する。一例において、制御部２４０は、記憶部２２０の記憶頻度を生体の特徴量ごとに異ならせる。これにより、制御部２４０は、処理装置２００に不要な生体の特徴量が入力されるのを防止し、処理装置２００の無駄な処理を減らして消費電流を低減する。例えば、制御部２４０は、生体の脈波にノイズが大きい時、生体の睡眠時、端末１００の電池残量が少ない時は、処理頻度を低減する。
　一例において、制御部２４０は、生体の特徴量の時間変化量に応じて生体の特徴量毎に記憶頻度を制御する。例えば、制御部２４０は、生体の特徴量の時間変化量が大きい場合に、当該生体の特徴量の記憶頻度を大きくし、生体の特徴量の時間変化量が小さい場合に、当該生体の特徴量の記憶頻度を小さくする。一例において、制御部２４０は、生体の血液量の時間変化量が脈波の時間変化量よりも大きいので、バイアス信号の記憶頻度を基本波信号および高調波信号の記憶頻度よりも大きくなるように制御する。例えば、制御部２４０は、バイアス信号を１秒毎に記憶部２２０に記憶させ、基本波信号および高調波信号を１分毎に記憶部２２０に記憶させる。これにより、処理装置２００は、記憶部２２０に保存するデータ量を低減できる。
　また、一例において、制御部２４０は、生体の加速度情報に応じて、記憶部２２０の記憶頻度を制御する。制御部２４０は、加速度情報の時間変化が大きい場合に、バイアス信号および基本波信号を記憶部２２０が記憶する頻度を上げる。これにより、生体の運動の激しい場合における生体の情報をより詳細に測定できる。
　本例では、制御部２４０は処理装置２００に備わっているが、端末１００に制御部を備えてもよい。その場合、算出部１２０が生体の特徴量を算出する頻度を制御してもよく、送信部１３０が生体の特徴量を送信する頻度を制御してもよい。これにより、演算量や通信量を低減できる。
　復元装置２５０は、記憶部２２０に記憶した生体の特徴量に基づいて、生体の脈波を復元する。復元装置２５０は、記憶部２２０に記憶した生体の特徴量に基づいて、生体の脈波を復元する。一例において、復元装置２５０は、記憶部２２０が記憶したバイアス信号および基本波信号の逆フーリエ変換により、生体の脈波を復元する。また、復元装置２５０は、ユーザーからの要求に応じてユーザーの脈波を復元してよい。例えば、復元装置２５０は、ユーザーの要求に応じた時刻の脈波を復元する。復元装置２５０は、復元した脈波信号を出力部２６０に出力する。
　出力部２６０は、処理装置２００が有する情報をユーザーの端末１００に送信する。出力部２６０は、復元装置２５０が復元した生体の脈波を端末１００に出力する。出力部２６０は、解析部２３０が解析により算出した生体の情報を、端末１００に出力してよい。また、出力部２６０は、記憶部２２０に記憶された生体の特徴量を端末１００に出力してよい。一例において、出力部２６０は、端末１００からの要求に応じて、端末１００により指定された情報を出力する。例えば、出力部２６０は、脈拍数、最高血圧、最低血圧およびこれらの組み合わせのいずれかを端末１００に出力する。また、出力部２６０は、生体の運動状態、健康状態、ＳｐＯ２、総合健康判定およびこれらの組み合わせのいずれかを端末１００に出力してよい。出力部２６０は、過去の生体の状態と現在の生体の状態とを比較した結果を出力してもよい。
　測定部３１０は、脈波の測定と同時に、様々な生体の参照値を測定する。生体の参照値は、生体の状態を示す。生体の参照値は、生体の脈波以外の情報であってよい。一例において、測定部３１０は、参照値として、生体の運動量、活動量、皮膚抵抗、生体インピーダンスおよびこれらの組み合わせのいずれかを測定する。生体情報システム３００は、測定部３１０を有することにより、生体の特徴量と参照値とを組み合わせた新たな情報を提供できる。本例の測定部３１０は、端末１００と独立して設けられているが、端末１００の内部に設けられてもよい。
　例えば、測定部３１０は、カメラで取得した顔映像の輝度信号Ｙに基づいて、生体の年齢を推定した顔年齢を取得する。また、測定部３１０は、カメラで撮影した顔映像から、性別や体温、感情、視線を推定してもよい。なお、測定部３１０は、取得部１１０がカメラを有する場合、取得部１１０のカメラと併用されてよい。
　一例において、測定部３１０は、生体の血圧情報を測定する。この場合、測定部３１０は、上腕カフ式血圧計を有する。本明細書において、血圧情報とは、カフを用いて計測した生体のカフ血圧である。生体の血圧情報には、最高血圧および最低血圧が含まれてよい。また、測定部３１０は、生体の血圧測定時の時刻情報を取得してもよい。測定部３１０は、手首、脚、指尖の血圧を測定する。測定部３１０は、体重、体脂肪率、ＳｐＯ２、体温のいずれかを測定してもよい。本例の記憶部２２０は、バイアス信号および基本波信号の計測時の生体の血圧情報を記憶する。記憶部２２０は、生体の血圧情報を記憶することにより、脈波に基づく連続血圧の推定式を校正および更新できる。また、生体の血圧情報と脈波とを併用することによって、動脈硬化度を高精度に推定することができる。
　［実施例３］
　図４は、実施例３に係る生体情報システム３００の構成の概要を示す。本例の処理装置２００は、実施例２に係る処理装置２００の構成に加えて、情報決定部２７０をさらに備える。
　情報決定部２７０は、記憶部２２０に記憶された生体の特徴量に基づいて、処理装置２００から端末１００に送信する情報を決定する。一例において、情報決定部２７０は、記憶部２２０に記憶されたバイアス信号又は基本波信号が異常値を示した場合に、出力部２６０から当該異常値に関連する生体の特徴量を出力させる。これにより、端末１００は、異常値に関する情報をユーザーに表示できる。
　また、情報決定部２７０は、記憶部２２０に記憶された生体の特徴量に基づいて、表示部１４０に広告を表示させる。この場合、情報決定部２７０には、解析部２３０で解析した生体の健康状態に応じた広告を表示させる。例えば、情報決定部２７０は、生体のストレス状態が良くない場合に、ストレスに関する製品の広告を端末１００に表示させる。広告以外には例えば映像や音楽等のコンテンツでもよい。
　更に、情報決定部２７０は、記憶部２２０に記憶された生体の特徴量に応じて最適な情報を学習し、出力部２６０に出力させる情報を最適化させてよい。即ち、情報決定部２７０は、記憶部２２０に記憶された端末１００のユーザー以外の生体の特徴量も踏まえて、出力部２６０が出力する情報を決定する。これにより、情報決定部２７０は、端末１００のユーザーに最適な情報を、出力部２６０に出力させることができる。例えば、情報決定部２７０は、他のユーザーの特徴量との比較結果を出力部２６０に出力させる。
　［実施例４］
　図５は、実施例４に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。本例の生体情報システム３００は、カメラ１１２、脈波取得部１１６、年齢推定部１１７、ローパスフィルタ１２２、ハイパスフィルタ１２３、周波数解析部１２４、記憶部２２０、出力部２６０および血圧測定部３１２を備える。
　カメラ１１２は、生体を撮影する。カメラ１１２は、ＣＭＯＳ又はＣＣＤを有してよい。一例において、カメラ１１２は、生体の顔を撮影する。カメラ１１２は、生体の鼻、指、腕、脚、およびこれらの複数部位を撮影してよい。カメラ１１２は、非接触で生体の映像を撮影するので、生体の測定負荷を小さくできる。また、カメラ１１２は、一度に複数波長の情報を取得できる。カメラ１１２で撮影した生体の映像により、個人認証、生体の年齢および性別の推定が可能となる。
　また、カメラ１１２は、端末１００が算出する生体の特徴量に応じて、予め定められたフレームレートで生体を撮影する。本例のカメラ１１２は、３０ｆｐｓのフレームレートで生体を撮影する。また、カメラ１１２のフレームレートは、６０ｆｐｓや１２０ｆｐｓであってよい。ただし、脈波の基本波信号および高調波信号を算出するためには、カメラ１１２のフレームレートが５ｆｐｓ以上であることが好ましい。
　脈波取得部１１６は、カメラ１１２が撮影した生体の画像から脈波に関する情報を取得する。脈波取得部１１６は、カメラ１１２が撮影した画像に基づく色変換により、色差信号を取得する。また、脈波取得部１１６は、輝度信号を取得してもよい。
　例えば、脈波取得部１１６は、輝度信号Ｙを取得することにより、高精度な顔認識で顔の位置を特定できる。また、脈波取得部１１６は、カメラ１１２が撮影した画像から、生体の顔の位置を特定してもよい。そして、脈波取得部１１６は、色差信号Ｃｂ＋Ｃｒを取得することにより、脈拍数を正確に算出できる。脈波取得部１１６は、色差信号Ｃｂ－Ｃｒを取得することにより、Ｃｂ＋Ｃｒとの併用でＳｐＯ２を推定できる。
　脈波取得部１１６は、所定領域内で重みづけされた色差信号Ｃｂ＋Ｃｒの総和（即ち、映像脈波）と撮影時刻を取得する。また、脈波取得部１１６は、所定領域内で重みづけされた色差信号Ｃｂ－Ｃｒの総和と撮影時刻を取得する。これにより、脈波取得部１１６は、撮影時刻と結び付けられた色差信号を取得する。
　更に、脈波取得部１１６は、カメラ１１２から入力された信号をリサンプリングする。脈波取得部１１６は、撮影時刻に基づいて映像脈波を３０Ｈｚにする。これにより、脈波取得部１１６は、撮影時刻間隔のゆらぎを補正できる。
　脈波取得部１１６は、３０Ｈｚのサンプリング周波数で生体の信号をサンプリングする。また、脈波取得部１１６は、６０Ｈｚのサンプリング周波数で生体の信号をサンプリングしてよい。脈波取得部１１６は、２０～１００Ｈｚのサンプリング周波数でサンプリングすることにより、高調波を検出し、且つ、後の演算負荷を低減できる。
　また、脈波取得部１１６は、４．３秒（＝１２８サンプル）の脈波フレーム長でサンプリングする。脈波取得部１１６は、脈波フレーム長を２．０秒以上とすることにより、信頼性を向上できる。更に、脈波取得部１１６は、１．０秒（＝３０サンプル）の脈波フレーム移動幅でサンプリングする。脈波取得部１１６は、脈波フレーム移動幅を０．５～１．３秒とすることにより、特徴量変動から低周波成分を取得し、且つ、演算負荷を低減できる。
　脈波取得部１１６は、バイアス信号に関し、処理フレームの始点または終点の時刻を、それぞれ開始時刻または終了時刻として取得する。また、脈波取得部１１６は、脈波のバイアス信号に関し、Ｃｂ＋ＣｒおよびＣｂ－Ｃｒのそれぞれについて、開始時刻のローパス処理後の映像脈波をバイアス信号として取得する。バイアス信号は、血液量と相関がある。
　算出部１２０は、ローパスフィルタ１２２、ハイパスフィルタ１２３および周波数解析部１２４を備える。算出部１２０は、低サンプルで、ゼロ拡張ＦＦＴを行ってよい。
　ローパスフィルタ１２２は、入力された信号から低周波数成分のみを取り出す。一例において、ローパスフィルタ１２２は、カットオフ周波数０．６Ｈｚで低周波数領域の信号を取り出す。これにより、正確なバイアス信号の算出が可能となる。
　ハイパスフィルタ１２３は、入力された信号から高周波数成分のみを取り出す。一例において、ハイパスフィルタ１２３は、カットオフ周波数０．６Ｈｚで高周波数領域の信号を取り出す。これにより、正確な脈拍数算出が可能となる。
　周波数解析部１２４は、ＦＦＴ処理を行う。周波数解析部１２４は、色差信号Ｃｂ＋Ｃｒおよび色差信号Ｃｂ－Ｃｒを規格化する。これにより、周波数解析部１２４は、処理フレーム内のハイパス映像脈波から一定値を減算して平均ゼロにする。次に、周波数解析部１２４は、窓関数処理を行う。一例において、ハイパスフィルタ１２３は、処理フレーム長のハニング窓関数を掛ける。周波数解析部１２４は、ゼロ拡張により、サンプル数が１０２４になるまで、処理フレームの前又は後にゼロのデータを追加する。周波数解析部１２４は、２の累乗のポイントでＦＦＴを実行する。一例において、周波数解析部１２４は、１０２４ポイントでＦＦＴを実行する。
　本例の生体情報システム３００は、カメラ１１２を有するので、非接触、且つ、短時間で生体の脈波情報を取得できる。また、本例の生体情報システム３００は、カメラ１１２により生体の映像を取得するので、顔認識および年齢推定を同時にできる。
　血圧測定部３１２は、生体の血圧を測定する。血圧測定部３１２は、生体の参照値を測定する測定部３１０の一例である。血圧測定部３１２は、カメラ１１２による生体の特徴量の取得時の生体の血圧情報を取得する。例えば、血圧測定部３１２は、バイアス信号および基本波信号の計測時の生体の血圧情報を取得する。血圧測定部３１２は、生体の特徴量の測定時刻、脈拍数、最高血圧、最低血圧又はこれらの組み合わせのいずれかを測定する。
　解析部２３０は、バイアス信号又は脈拍数から呼吸及びストレス状態を算出する。解析部２３０は、顔年齢及び高調波信号の振幅と位相から血管年齢を算出する。解析部２３０は、これらの解析結果及び血圧（カフ式）から総合健康状態を判定する。また、解析部２３０は、処理装置２００に設けられているので、顔年齢が近い他の測定者と比較することもできる。
　記憶部２２０は、生体の光学情報の取得と同時に、撮影の開始時刻または終了時刻を取得する。また、記憶部２２０は、年齢推定部１１７から入力された生体の推定年齢を記憶する。一例において、記憶部２２０は、生体の顔年齢を記憶する。また、記憶部２２０は、ローパスフィルタ１２２から入力されたバイアス信号を記憶する。バイアス信号は、色差信号Ｃｂ＋ＣｒおよびＣｂ－Ｃｒから算出される。記憶部２２０は、周波数解析部１２４から脈拍数、基本波信号および高調波信号を記憶する。記憶部２２０は、基本波信号の振幅および位相を記憶する。また、記憶部２２０は、高調波信号の振幅および位相を記憶する。一例において、基本波信号および高調波信号は、色差出願Ｃｂ＋ＣｒおよびＣｂ－Ｃｒから算出される。
　出力部２６０は、ユーザーの端末１００に復元した脈波を送信する。出力部２６０は、端末１００が測定した情報、例えば、脈拍数、最高血圧、最低血圧等を端末１００に出力する。また、出力部２６０は、解析部２３０が解析して算出した情報、例えば、呼吸、ストレス状態、血管年齢、総合健康判定等を出力してよい。
　［実施例５］
　図６は、実施例５に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。本例の生体情報システム３００は、光学素子１１４、脈波取得部１１６、周波数解析部１２４、記憶部２２０、出力部２６０および加速度センサ３１１を備える。
　光学素子１１４は、取得部１１０の一例である。光学素子１１４は、発光部および受光部を有する光電脈波（ＰＰＧ：Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）センサを備える。発光部は、複数の波長の光を含む照射光を照射する。一例において、発光部は、第１の波長の光と、第２の波長の光を時分割で照射する。発光部は、第１の波長の光と、第２の波長の光を交互に照射してよい。また、発光部は、第１の波長の光および第２の波長の光を同時に照射してもよい。本例の発光部は、緑色と赤色の波長の照射光を照射するＬＥＤを有する。また、発光部は、緑、赤、赤外又はこれらの組み合わせの波長を含む光を発光してよい。受光部は、フォトダイオードを有する。また、受光部は、フォトトランジスタを有してよい。光学素子１１４は、生体の手首の脈波を取得する。また、光学素子１１４は、指、脚又はこれらの複数の部位の脈波を取得してよい。本例の光学素子１１４は、ウェアラブル機器に搭載されることにより、常時着用できるので長時間の測定に有効である。
　加速度センサ３１１は、生体の加速度情報を取得する。生体情報システム３００は、生体の加速度情報および脈波情報を同時に測定できる。また、生体情報システム３００は、生体の加速度情報および脈波情報を関連付けて測定する。送信部１３０は、取得部１１０が取得した生体の特徴量と、生体の加速度情報とを関連づけて処理装置２００に送信する。一例において、送信部１３０は、バイアス信号および基本波信号を、加速度情報と関連付けて送信する。
　光学素子１１４は、安定した緑色の波長の光を照射するので、生体の脈拍数を正確に算出できる。また、光学素子１１４が赤の波長領域の光を緑の波長領域の光と併用することにより、ＳｐＯ２が推定される。この場合、光学素子１１４は、サンプル数を２０～１００Ｈｚに設定する。これにより、光学素子１１４は、高調波信号の検出が可能であり、且つ、後の演算負荷が小さくなる。本例の光学素子１１４は、５０Ｈｚのサンプル数で生体の光学情報を取得する。
　脈波取得部１１６は、５０Ｈｚのサンプリング周波数で生体の信号をサンプリングする。脈波取得部１１６は、２０～１００Ｈｚのサンプリング周波数でサンプリングすることにより、高調波を検出し、且つ、後の演算負荷を低減できる。
　また、脈波取得部１１６は、４１．０秒（＝２０４８サンプル）の脈波フレーム長でサンプリングする。一例において、脈波取得部１１６は、脈波フレーム長を２５秒以上として、ＬＦＨＦを算出する。更に、脈波取得部１１６は、１．０秒（＝５０サンプル）の脈波フレーム移動幅でサンプリングする。脈波取得部１１６は、脈波フレーム移動幅を１．３秒以下とすることにより、特徴量変動から低周波成分を取得する。なお、本例の脈波取得部１１６は、バイアス信号に関し、処理フレームの始点と終点の時刻を、それぞれ開始時刻と終了時刻として取得する。
　周波数解析部１２４は、ＦＦＴ処理を実行する。これにより、周波数解析部１２４は、脈拍数、基本波信号、高調波信号、バイアス信号およびＬＦＨＦを算出する。本例の周波数解析部１２４は、緑色の波長領域の信号および赤色の波長領域の信号をＦＦＴ処理する。例えば、周波数解析部１２４は、処理フレームの映像脈波を２０４８ポイントでＦＦＴする。
　周波数解析部１２４は、ＬＦＨＦを記憶部２２０に出力する。ＬＦＨＦは、周波数解析部１２４により、緑色の波長領域および赤色の波長領域の低周波成分に基づいて、算出される。周波数解析部１２４は、ＦＦＴ処理に基づいて、０．０５～０．１５Ｈｚの周波数に相当する振幅をＬＦとし、０．１５～０．４０Ｈｚの周波数に相当する振幅をＨＦとして算出する。ＬＦＨＦは、生体のストレスと相関がある。よって、生体情報システム３００は、ＬＦＨＦを算出することにより、生体のストレス状態を推定できる。
　周波数解析部１２４は、バイアス信号を記憶部２２０に出力する。バイアス信号は、ＦＦＴを用いて、０Ｈｚに相当する周波数の振幅から算出される。
　周波数解析部１２４は、脈拍数、基本波信号および高調波信号を記憶部２２０に出力する。脈拍数は、周波数解析部１２４により、緑色の波長領域の信号に基づいて算出される。周波数解析部１２４は、緑色の波長領域の信号のＦＦＴにより、０．５Ｈｚ以上３．３Ｈｚ以下の中で振幅が最大になる周波数を脈拍数として取得する。
　基本波信号および高調波信号は、実施例１の場合と同様に算出される。本例では、緑色および赤色の波長の光を検出することにより、高調波信号の振幅および位相が算出される。高調波信号の位相は、基本波信号の位相を基準とした位相差でよい。また、高調波信号の振幅は、基本波信号の振幅を基準とした振幅比であってよい。
　加速度は、加速度センサ３１１により取得される。加速度センサ３１１は、３軸加速度（ｘ，ｙ，ｚ）を取得してよい。加速度センサ３１１は、取得した加速度を記憶部２２０に出力する。
　記憶部２２０は、処理データの開始時刻または終了時刻を記憶する。また、記憶部２２０は、光学素子１１４によって取得されたバイアス信号、脈拍数、基本波信号の振幅と位相、高調波信号の振幅と位相およびＬＦとＨＦを記憶する。また、記憶部２２０は、加速度センサ３１１により取得した生体の加速度情報を記憶してよい。
　解析部２３０は、脈拍数及び３軸加速度から運動状態を解析する。また、解析部２３０は、ＬＦＨＦ及び３軸加速度から生体の睡眠状態を解析する。解析部２３０は、基本波信号の振幅からＳｐＯ２を算出する。解析部２３０は、これらの解析結果から総合健康判定を行ってよい。
　出力部２６０は、ユーザーの端末１００に復元した脈波を送信する。出力部２６０は、端末１００が測定した情報、例えば、生体の運動状態、健康状態、ＳｐＯ２、総合健康判定およびこれらの組み合わせのいずれかを端末１００に出力する。
　本例の生体情報システム３００は、ＬＥＤおよびＰＤを有するウェアラブルタイプであるので、接触、且つ、長時間、生体の脈波情報を取得できる。また、生体情報システム３００は、加速度センサ３１１との併用が可能であり、生体の加速度情報と組み合わせた様々なデータ利用が可能となる。
　本明細書に係る生体情報システム３００は、記憶部２２０に記憶した情報を、様々な用途に利用できる。例えば、生体情報システム３００は、記憶部２２０に記憶された脈波と血圧の情報を、脈波に基づく血圧推定方法を導出するアルゴリズムに利用できる。
　また、生体情報システム３００は、記憶部２２０に記憶された脈波と加速度の情報を、体動によるノイズを低減するノイズ対策に利用できる。更に、生体情報システム３００は、脈波の時間領域における波形を復元して表示し、特徴量又は波形に基づいて生体情報を算出する生体情報算出に利用できる。
　［実施例６］
　図７は、実施例６に係る生体情報システム３００の構成の一例を示す。本例の生体情報システム３００は、２台の端末１００ａおよび端末１００ｂを備える。
　端末１００ａは、生体の脈波を検出する。端末１００ｂは、端末１００ａに対応する端末として登録されている。一例において、端末１００ａは子供の特徴量を算出し、端末１００ｂは親に携帯される。
　制御部２４０は、端末１００ａと端末１００ｂとの距離に応じて、記憶部２２０の記憶頻度を制御する。例えば、生体情報システム３００は、端末１００ａと端末１００ｂとが十分に近い距離にいる場合に、端末１００ａの生体の特徴量の記憶を停止する。端末１００ａと端末１００ｂとが十分に近い距離にいる場合とは、親が子供を監視できる程度の距離を指す。一方、生体情報システム３００は、端末１００ａが端末１００ｂと離れている場合に、端末１００ｂの算出した生体の特徴量を処理装置２００から端末１００ｂに出力する。これにより、端末１００ｂを携帯する親は、子供の特徴量を遠隔で監視できる。
　以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。
　請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
１００・・・端末、１１０・・・取得部、１１２・・・カメラ、１１４・・・光学素子、１１６・・・脈波取得部、１１７・・・年齢推定部、１２０・・・算出部、１２２・・・ローパスフィルタ、１２３・・・ハイパスフィルタ、１２４・・・周波数解析部、１３０・・・送信部、１４０・・・表示部、２００・・・処理装置、２１０・・・受信部、２２０・・・記憶部、２３０・・・解析部、２４０・・・制御部、２５０・・・復元装置、２６０・・・出力部、２７０・・・情報決定部、３００・・・生体情報システム、３１０・・・測定部、３１１・・・加速度センサ、３１２・・・血圧測定部

Claims (19)

  1. 　生体の脈波に関する情報を記憶する装置であって、
    　前記脈波のバイアス信号および基本波信号をそれぞれ受信する受信部と、
    　前記バイアス信号および基本波信号を記憶する記憶部を備える
    　装置。
  2. 　前記記憶部は、前記脈波の高調波信号を記憶する
    　請求項１に記載の装置。
  3. 　前記記憶部は、前記脈波の２倍高調波信号および３倍高調波信号をそれぞれ記憶する
    　請求項２に記載の装置。
  4. 　前記記憶部は、前記基本波信号の周波数と、前記高調波信号の振幅および位相
    を記憶する
    　請求項２又は３に記載の装置。
  5. 　前記記憶部は、前記脈波の信頼度を記憶する
    　請求項１から４のいずれか一項に記載の装置。
  6. 　前記記憶部は、前記生体の光学情報から取得された脈波に関する情報を記憶する
    　請求項１から５のいずれか一項に記載の装置。
  7. 　前記記憶部は、前記生体の映像情報から取得された脈波に関する情報を記憶する
    　請求項６に記載の装置。
  8. 　前記記憶部は、前記生体の光学情報から取得された異なる２色の脈波に関する情報をそれぞれ記憶する
    　請求項６に記載の装置。
  9. 　前期記憶部は、前記生体の顔画像から取得された顔の形状に基づく情報を前記脈波に関する情報と関連付けて記憶する
    　請求項１から８のいずれか一項に記載の装置。
  10. 　前記記憶部は、前記生体の血圧情報を前記脈波に関する情報と関連付けて記憶する
    　請求項１から９のいずれか一項に記載の装置。
  11. 　前記記憶部が記憶する前記バイアス信号の時間間隔が０．５～１．３秒である
    　請求項１から１０のいずれか一項に記載の装置。
  12. 　前記記憶部が記憶する前記基本波信号の時間間隔が０．５～１．３秒である
    　請求項１から１１のいずれか一項に記載の装置。
  13. 　前記記憶部に記憶された前記脈波に関する情報に基づいて、前記生体の状態を解析する解析部を更に備える
    　請求項１から１２のいずれか一項に記載の装置。
  14. 　前記解析部は、複数の生体の脈波に関する情報に基づいて、前記生体の状態を解析する
    　請求項１３に記載の装置。
  15. 　前記記憶部に記憶された前記脈波に関する情報に基づいて、前記脈波を復元する復元装置を更に備える
    　請求項１から１４のいずれか一項に記載の装置。
  16. 　生体の脈波信号を取得する取得部と、
    　前記脈波信号から前記脈波のバイアス信号および基本波信号を算出する算出部と、
    　前記バイアス信号および前記基本波信号を外部に設けられた装置に送信する送信部と
    　を備える端末。
  17. 　前記生体を撮影することにより、前記生体に関する光学情報を取得するカメラを更に備える
    　請求項１６に記載の端末。
  18. 　請求項１から１５のいずれか一項に記載の前記装置と、
    　請求項１６又は１７に記載の端末と
    　を備える生体情報システム。
  19. 　前記装置に記憶された前記脈波に関する情報に基づいて、前記装置から前記端末に提供する情報を決定する情報決定部を備える
    　請求項１８に記載の生体情報システム。
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