WO2018003491A1 - 電子機器及び推定システム - Google Patents

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WO2018003491A1
WO2018003491A1 PCT/JP2017/021859 JP2017021859W WO2018003491A1 WO 2018003491 A1 WO2018003491 A1 WO 2018003491A1 JP 2017021859 W JP2017021859 W JP 2017021859W WO 2018003491 A1 WO2018003491 A1 WO 2018003491A1
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WO
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subject
electronic device
blood pressure
pulse wave
unit
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PCT/JP2017/021859
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Inventor
安島　弘美
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京セラ株式会社
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Priority to US18/299,587 priority patent/US20230248250A1/en

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    • A61B5/022—Measuring pressure in heart or blood vessels by applying pressure to close blood vessels, e.g. against the skin; Ophthalmodynamometers
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    • A61B5/145—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
    • A61B5/14532—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 for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681—Wristwatch-type devices

Definitions

  • Embodiments of the present disclosure generally relate to electronic devices and systems, and more specifically, to electronic devices and estimation systems that estimate a subject's health status from measured biological information.
  • Patent Document 1 describes an electronic device that measures the pulse of a subject when the subject wears the wrist.
  • An electronic apparatus includes a sensor unit, a blood pressure measurement unit, and a control unit.
  • the sensor unit acquires a pulse wave of the subject.
  • the blood pressure measurement unit measures a blood pressure value of the subject.
  • the control unit includes an estimation formula created based on a blood pressure value and a pulse wave, the pulse wave of the subject acquired by the sensor unit, and the blood pressure value of the subject measured by the blood pressure measurement unit. Based on the above, the state of sugar metabolism or lipid metabolism of the subject is estimated.
  • the estimation system includes an electronic device, a sphygmomanometer, and an estimation device.
  • the electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of the subject.
  • the sphygmomanometer measures the blood pressure of the subject.
  • the estimation device includes an estimation formula created based on a blood pressure value and a pulse wave, the pulse wave of the subject acquired by the sensor unit, and the blood pressure value of the subject measured by the sphygmomanometer. Based on this, the state of sugar metabolism or lipid metabolism of the subject is estimated.
  • the estimation system includes an electronic device and an estimation device.
  • the electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of the subject and a blood pressure measurement unit that measures a blood pressure value of the subject.
  • the estimation device includes an estimation formula created based on a blood pressure value and a pulse wave, the pulse wave of the subject acquired by the sensor unit, and the blood pressure value of the subject measured by the blood pressure measurement unit. Based on the above, the state of sugar metabolism or lipid metabolism of the subject is estimated.
  • FIG. 1 It is a schematic diagram which shows schematic structure of the electronic device which concerns on 1st Embodiment. It is sectional drawing which shows schematic structure of the electronic device of FIG. It is a figure which shows an example of the use condition of the electronic device of FIG. It is a functional block diagram of the electronic device of FIG. It is a figure explaining an example of the estimation method based on the change of a pulse wave in the electronic device of FIG. It is a figure which shows an example of an acceleration pulse wave. It is a figure which shows an example of the pulse wave acquired by the sensor part. It is a figure explaining another example of the estimation method based on the change of a pulse wave in the electronic device of FIG. It is a creation flowchart of the estimation formula which the electronic device of FIG. 1 uses.
  • Patent Document 1 When collecting blood, it is painful, so it is difficult to estimate its own health status on a daily basis by collecting blood.
  • the electronic device described in Patent Document 1 only measures the pulse, and cannot estimate the health condition of the subject other than the pulse. According to the electronic device and the estimation system of the present disclosure, it is possible to easily estimate the health state of the subject.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of the electronic apparatus according to the first embodiment.
  • the electronic device 100 includes a mounting unit 110 and a measurement unit 120.
  • FIG. 1 is a diagram of the electronic device 100 observed from the back surface 120a that is in contact with the test portion.
  • the electronic device 100 measures the biological information of the subject while the subject is wearing the electronic device 100.
  • the biological information measured by the electronic device 100 includes the pulse wave of the subject.
  • the electronic device 100 may be attached to the subject's wrist to acquire a pulse wave.
  • the mounting portion 110 is a straight and elongated band.
  • the measurement of the pulse wave is performed, for example, in a state where the subject wraps the mounting unit 110 of the electronic device 100 around the wrist. Specifically, the subject wraps the mounting unit 110 around the wrist so that the back surface 120a of the measuring unit 120 is in contact with the test site, and measures the pulse wave.
  • the electronic device 100 measures a pulse wave of blood flowing through the subject's ulnar artery or radial artery.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view of the electronic device 100.
  • FIG. 2 illustrates the measurement unit 120 and the mounting unit 110 around the measurement unit 120.
  • the measuring unit 120 has a back surface 120a that contacts the wrist of the subject when worn, and a surface 120b opposite to the back surface 120a.
  • the measurement unit 120 has an opening 111 on the back surface 120a side.
  • the sensor unit 130 has a first end that contacts the wrist of the subject when the electronic device 100 is worn, and a second end that contacts the measurement unit 120.
  • the sensor unit 130 has a first end protruding from the opening 111 toward the back surface 120a in a state where the elastic body 140 is not pressed.
  • the first end of the sensor unit 130 has a pulse applying unit 132.
  • the first end of the sensor unit 130 can be displaced in a direction substantially perpendicular to the plane of the back surface 120a.
  • the second end of the sensor unit 130 is in contact with the measurement unit 120 via the shaft unit 133.
  • the first end of the sensor unit 130 is in contact with the measurement unit 120 via the elastic body 140.
  • the first end of the sensor unit 130 can be displaced with respect to the measurement unit 120.
  • the elastic body 140 includes, for example, a spring.
  • the elastic body 140 is not limited to a spring, but may be any other elastic body such as a resin or a sponge.
  • the measurement unit 120 may include a control unit, a storage unit, a communication unit, a power supply unit, a notification unit, a circuit that operates these, a cable to be connected, and the like.
  • the sensor unit 130 includes an angular velocity sensor 131 that detects the displacement of the sensor unit 130.
  • the angular velocity sensor 131 detects the angular displacement of the sensor unit 130.
  • the sensor included in the sensor unit 130 is not limited to the angular velocity sensor 131, and may be, for example, an acceleration sensor, an angle sensor, other motion sensors, or a plurality of these sensors.
  • the electronic device 100 includes an input unit 141 on the surface 120b side of the measurement unit 120.
  • the input unit 141 receives an operation input from the subject, and includes, for example, an operation button (operation key).
  • the input unit 141 may be configured by a touch screen, for example.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a usage state of the electronic device 100 by the subject.
  • the subject wraps the electronic device 100 around the wrist and uses it.
  • the electronic device 100 is mounted with the back surface 120a of the measurement unit 120 in contact with the wrist.
  • the measurement unit 120 can adjust the position so that the pulse applying unit 132 contacts the position where the ulnar artery or radial artery exists in a state where the electronic device 100 is wound around the wrist.
  • the first end of the sensor unit 130 is in contact with the skin on the radial artery, which is an artery on the thumb side of the left hand of the subject. Due to the elastic force of the elastic body 140 disposed between the measurement unit 120 and the sensor unit 130, the first end of the sensor unit 130 is in contact with the skin on the radial artery of the subject.
  • the sensor unit 130 is displaced according to the movement of the radial artery of the subject, that is, pulsation.
  • the angular velocity sensor 131 detects the displacement of the sensor unit 130 and acquires a pulse wave.
  • the pulse wave is obtained by capturing a change in the volume of the blood vessel caused by the inflow of blood as a waveform from the body surface.
  • the sensor unit 130 has a first end protruding from the opening 111 when the elastic body 140 is not pressed.
  • the first end of the sensor unit 130 is in contact with the skin on the subject's radial artery.
  • the elastic body 140 expands and contracts, and the first end of the sensor unit 130 is displaced.
  • an elastic body having an appropriate elastic modulus is used so as not to disturb the pulsation and to expand and contract in accordance with the pulsation.
  • the opening width W of the opening 111 has a width larger than the blood vessel diameter, in one embodiment, the radial artery diameter.
  • FIG. 3 shows an example in which the electronic device 100 is attached to the wrist and a pulse wave in the radial artery is acquired.
  • the electronic device 100 may acquire, for example, a pulse wave of blood flowing through the carotid artery in the subject's neck.
  • the subject may measure the pulse wave by lightly pressing the pulse applying portion 132 against the position of the carotid artery.
  • the subject may wear the electronic device 100 wrapped around the neck so that the pulsed portion 132 is positioned at the carotid artery.
  • FIG. 4 is a functional block diagram of the electronic device 100.
  • Electronic device 100 includes a sensor unit 130, an input unit 141, a control unit 143, a power supply unit 144, a storage unit 145, a communication unit 146, and a notification unit 147.
  • the control unit 143, the power supply unit 144, the storage unit 145, the communication unit 146, and the notification unit 147 may be included in the measurement unit 120 or the mounting unit 110.
  • the sensor unit 130 includes an angular velocity sensor 131 and detects a pulsation from a region to be examined to acquire a pulse wave.
  • the control unit 143 is a processor that controls and manages the entire electronic device 100 including each functional block of the electronic device 100.
  • the control unit 143 is a processor that estimates the blood glucose level of the subject from the acquired pulse wave.
  • the control unit 143 includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit) that executes a program that defines a control procedure and a program that estimates a blood glucose level of a subject. These programs are stored in a storage medium such as the storage unit 145, for example.
  • the control unit 143 estimates a state related to sugar metabolism or lipid metabolism of the subject based on the index calculated from the pulse wave.
  • the control unit 143 may notify the notification unit 147 of data.
  • the controller 143 may include at least one processor 143a to provide control and processing capabilities for performing various functions, as will be described in more detail below.
  • At least one processor 143a is implemented as a single integrated circuit (IC) or as a plurality of communicatively connected integrated circuit ICs and / or discrete circuits. Also good.
  • the at least one processor 143a can be implemented according to various known techniques.
  • the processor 143a includes one or more circuits or units configured to perform one or more data computation procedures or processes, for example, by executing instructions stored in associated memory.
  • the processor 143a may be firmware (eg, a discrete logic component) configured to perform one or more data computation procedures or processes.
  • the processor 143a may include one or more processors, controllers, microprocessors, microcontrollers, application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors, programmable logic devices, field programmable gate arrays, or the like. Any combination of these devices or configurations, or other known devices and configuration combinations, may perform the functions described below.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • digital signal processors programmable logic devices, field programmable gate arrays, or the like. Any combination of these devices or configurations, or other known devices and configuration combinations, may perform the functions described below.
  • the power supply unit 144 includes, for example, a lithium ion battery and a control circuit for charging and discharging the battery, and supplies power to the entire electronic device 100.
  • the power supply unit 144 is not limited to a secondary battery such as a lithium ion battery, and may be a primary battery such as a button battery.
  • the storage unit 145 stores programs and data.
  • the storage unit 145 may include a non-transitory storage medium such as a semiconductor storage medium and a magnetic storage medium.
  • the storage unit 145 may include a plurality of types of storage media.
  • the storage unit 145 may include a combination of a portable storage medium such as a memory card, an optical disk, or a magneto-optical disk and a storage medium reading device.
  • the storage unit 145 may include a storage device used as a temporary storage area such as a RAM (Random Access Memory).
  • the storage unit 145 stores various information and / or programs for operating the electronic device 100 and also functions as a work memory.
  • the storage unit 145 may store the measurement result of the pulse wave acquired by the sensor unit 130, for example.
  • the communication unit 146 transmits and receives various data by performing wired communication or wireless communication with an external device.
  • the communication unit 146 communicates with an external device that stores the biological information of the subject in order to manage the health condition.
  • the communication unit 146 transmits the measurement result of the pulse wave measured by the electronic device 100 and / or the health condition estimated by the electronic device 100 to the external device.
  • the notification unit 147 notifies information using sound, vibration, images, and the like.
  • the notification unit 147 may include a speaker, a vibrator, and a display device.
  • the display device may be, for example, a liquid crystal display (LCD: Liquid Crystal Display), an organic EL display (OELD: Organic Electro-Luminescence Display), or an inorganic EL display (IELD: Inorganic Electro-Luminescence Display).
  • the notification unit 147 notifies, for example, the state of sugar metabolism or lipid metabolism of the subject.
  • the electronic device 100 estimates the state of sugar metabolism. In one embodiment, electronic device 100 estimates a blood glucose level as the state of sugar metabolism.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level of the subject based on the estimation formula created by regression analysis.
  • the electronic device 100 stores an estimation formula for estimating the blood sugar level based on the pulse wave and the blood pressure value, for example, in the storage unit 145 in advance.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level using these estimation formulas.
  • the blood pressure value is a numerical value related to the blood pressure of the subject, and may include, for example, a maximum blood pressure, a minimum blood pressure, or a pulse pressure. Pulse pressure is the difference between systolic blood pressure (maximum blood pressure) and diastolic blood pressure (minimum blood pressure).
  • the estimation theory regarding the estimation of the blood glucose level based on the pulse wave will be described.
  • blood glucose levels rise, resulting in decreased blood fluidity (increased viscosity), vascular dilation and increased circulating blood volume, and vascular dynamics and blood to balance these conditions. Dynamics are determined.
  • the decrease in blood fluidity occurs, for example, when the viscosity of plasma increases or the deformability of erythrocytes decreases.
  • the expansion of blood vessels is caused by secretion of insulin, secretion of digestive hormones, increase in body temperature, and the like.
  • the blood pressure decreases, which changes the pulse pressure. And in order to suppress a blood pressure fall, a pulse rate increases.
  • Increased circulating blood volume supplements blood consumption for digestion and absorption.
  • the electronic device 100 can acquire blood pressure values and pulse waves before and after a meal, and can estimate a blood glucose level based on the acquired blood pressure values and changes in the pulse wave.
  • an estimation formula for estimating blood glucose level is created by performing regression analysis based on pre-meal and post-meal blood pressure values, blood glucose levels, and pulse wave sample data obtained from multiple subjects. can do.
  • the blood glucose level of the subject can be estimated by applying the created estimation formula to the index based on the pulse wave of the subject.
  • the estimation formula in particular, by performing regression analysis using sample data whose blood glucose level variation is close to the normal distribution, and creating the estimation formula, it is possible for the subject to be examined regardless of before or after a meal.
  • the blood glucose level can be estimated.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of the estimation method based on the change of the pulse wave, and shows an example of the pulse wave.
  • the estimation formula for estimating the blood glucose level is created by regression analysis including an index based on the pulse wave as an explanatory variable.
  • the index based on the pulse wave includes, for example, an index (rising index) Sl indicating the rise of the pulse wave, AI (Augmentation Index), and a pulse rate PR (Pulse Rate).
  • the rising index S1 is derived based on the waveform indicated by the region D1 in FIG. Specifically, the rising index S1 is the ratio of the initial minimum value to the initial maximum value in the acceleration pulse wave derived by differentiating the pulse wave twice.
  • the rising index S1 is represented by ⁇ b / a.
  • the rising index S1 becomes smaller due to a decrease in blood fluidity after meals, secretion of insulin and dilation (relaxation) of blood vessels due to an increase in body temperature.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a pulse wave acquired from the wrist using the electronic device 100.
  • FIG. 7 shows a case where the angular velocity sensor 131 is used as a pulsation detecting means.
  • FIG. 7 is obtained by integrating the angular velocities acquired by the angular velocity sensor 131.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the angle. Since the acquired pulse wave may include noise caused by the body movement of the subject, for example, correction by a filter that removes a DC (Direct Current) component may be performed to extract only the pulsation component.
  • DC Direct Current
  • the propagation of the pulse wave is a phenomenon in which the pulsation caused by the blood pushed out of the heart is transmitted through the wall of the artery or blood.
  • the pulsation caused by blood pushed out of the heart reaches the periphery of the limbs as a forward wave.
  • a part of the light is reflected by a branching portion of the blood vessel, a blood vessel diameter changing portion, etc., and returns as a reflected wave.
  • AI n is the AI for each pulse.
  • the AI is derived based on the waveform shown in the region D2 in FIG. AI becomes low due to a decrease in blood fluidity after a meal and dilation of blood vessels due to an increase in body temperature.
  • the pulse rate PR is derived based on the pulse wave period T PR shown in FIG.
  • the pulse rate PR increases after a meal.
  • the electronic device 100 can estimate the blood glucose level by using an estimation formula created based on the rising indices Sl, AI, the pulse rate PR, and the blood pressure value measured using a sphygmomanometer.
  • a sphygmomanometer any sphygmomanometer can be used, for example, a sphygmomanometer using an oscillometric method, a Rivaroch Korotork method, or the like.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining another example of the estimation method based on the change of the pulse wave.
  • FIG. 8A shows a pulse wave
  • FIG. 8B shows the result of FFT (Fast Fourier Transform) performed on the pulse wave of FIG. 8A.
  • the estimation formula for estimating the blood glucose level is created by, for example, regression analysis on the fundamental wave and the harmonic component (Fourier coefficient) derived by FFT.
  • the peak value in the FFT result shown in FIG. 8B changes based on the change in the waveform of the pulse wave. Therefore, the blood glucose level can be estimated by an estimation formula created based on the Fourier coefficient.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level of the subject using the estimation formula based on the above-described rising indices Sl, AI, pulse rate PR and pulse pressure, Fourier coefficient, and the like.
  • the creation of the estimation formula may be executed by the electronic device 100 or may be created in advance using another computer or the like.
  • a device that creates an estimation formula will be referred to as an estimation formula creation apparatus.
  • the created estimation formula is stored in advance in the storage unit 145, for example, before the subject estimates the blood glucose level by the electronic device 100.
  • FIG. 9 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic device 100 of FIG.
  • the estimation formula is to measure the blood glucose level of a subject before and after a meal using a blood glucose meter, measure the blood pressure value of the subject using a blood pressure monitor, and measure the pulse wave after the meal of the subject using a pulse wave meter. It is created by performing regression analysis based on sample data obtained by measurement.
  • Before meals refers to the subject's fasting time. After a meal, it means the time during which the blood sugar level rises after a predetermined time after the meal (for example, about 1 hour after the meal starts).
  • the sample data to be acquired is not limited to before and after a meal, and may be data in a time zone in which the blood sugar level varies greatly.
  • the blood glucose level and blood pressure value of the subject before meal are input to the estimation formula creation device (step S101).
  • step S102 Information on the blood wave level, blood pressure value, and pulse wave associated with the blood glucose level of the subject after meal, respectively measured by a blood glucose meter, a blood pressure meter, and a pulse wave meter, is input to the estimation formula creating apparatus (step S102).
  • the blood glucose level input in step S101 and step S102 is measured by a blood glucose meter, for example, by collecting blood.
  • step S101 or step S102 the age of the subject of each sample data is also input.
  • the estimation formula creation apparatus determines whether or not the number of samples of the sample data input in step S101 and step S102 is greater than or equal to N for performing regression analysis (step S103).
  • the number N of samples can be determined as appropriate, for example, 100.
  • the estimation formula creation apparatus repeats step S101 and step S102 until the number of samples becomes N or more.
  • the estimation formula creation apparatus moves to step S104 and executes calculation of the estimation formula.
  • the estimation formula creation device analyzes the input post-meal pulse wave (step S104). In one embodiment, the estimation formula creation device analyzes the rising index S1 and AI and the pulse rate PR of a pulse wave after a meal. The estimation formula creation apparatus may perform FFT analysis as the analysis of the pulse wave.
  • the estimation formula creation device calculates pre-meal and post-meal pulse pressure based on the inputted pre-meal and post-meal blood pressure values, and calculates a difference (pulse pressure difference) DP between the pre-meal pulse pressure and the post-meal pulse pressure (step) S105).
  • the estimation formula creation device performs regression analysis (step S106).
  • the objective variable in the regression analysis is the blood glucose level before and after a meal.
  • the explanatory variables in the regression analysis are the age input in step S101 or step S102, the rising index S1, AI and pulse rate PR of the postprandial pulse wave analyzed in step S104, and the pulse pressure difference DP calculated in step S105. It is.
  • the explanatory variable may be a Fourier coefficient calculated as a result of the FFT analysis, for example.
  • the estimation formula creating apparatus creates an estimation formula for estimating blood glucose levels before and after a meal based on the result of the regression analysis (step S106).
  • An example of an estimation formula for estimating blood glucose levels before and after a meal is shown in the following formulas (1) and (2).
  • GLa and GLb indicate blood glucose levels after and before a meal, respectively.
  • age is age
  • PRa is post-meal pulse rate PR
  • AIa is post-meal AI
  • Sla is post-meal rise index S1.
  • the blood pressure value used when the electronic device 100 estimates the blood glucose level is input to the electronic device 100 by, for example, inputting the blood pressure value measured by the subject using a blood pressure monitor.
  • the electronic device 100 is configured integrally with a sphygmomanometer, that is, when the electronic device 100 has a blood pressure value measurement function, the electronic device 100 uses the blood pressure value measured by the subject using the electronic device 100 to blood glucose Perform value estimation processing.
  • a sphygmomanometer that is, when the electronic device 100 has a blood pressure value measurement function
  • the electronic device 100 uses the blood pressure value measured by the subject using the electronic device 100 to blood glucose Perform value estimation processing.
  • an example in which electronic device 100 is integrated with a sphygmomanometer will be described.
  • FIG. 10 is a functional block diagram showing an example of an electronic device 100 having a blood pressure value measurement function.
  • An electronic device 100 illustrated in FIG. 10 illustrates an example in the case of having a blood pressure value measurement function of a so-called cuff sphygmomanometer.
  • the electronic device 100 further includes a pressurizing pump 171, a pressure sensor 172, an exhaust valve 173, and a cuff 174 in addition to the functional units illustrated in FIG. 4.
  • the blood pressure measurement unit 170 measures the blood pressure value of the subject.
  • the blood pressure measurement unit 170 includes a pressurizing pump 171, a pressure sensor 172, an exhaust valve 173, and a cuff 174.
  • the pressurizing pump 171 is connected to the cuff 174 through an air tube.
  • the cuff 174 can be worn around the subject's arm (such as the upper arm), wrist or finger.
  • the cuff 174 has a belt shape with a predetermined width and includes an air bag that can contain air inside.
  • the pressurizing pump 171 can supply air to the air bag with the cuff 174 wound around the arm, wrist, or finger of the subject. By supplying air to the air bag, the cuff 174 tightens the arm, wrist, or finger of the subject and compresses the blood vessel.
  • the pressure sensor 172 detects the pressure in the air bag of the cuff 174, and outputs a signal related to the detected pressure to the control unit 143.
  • the pressure sensor 172 may be disposed inside the cuff 174, for example.
  • the exhaust valve 173 is connected to the cuff 174 through an air tube.
  • the exhaust valve 173 discharges the air in the air bag of the cuff 174 to the outside.
  • the pressurizing pump 171 and the exhaust valve 173 are controlled by the control unit 143 based on the pressure in the air bag acquired by the pressure sensor 172.
  • the electronic device 100 adjusts the pressure in the air bag of the cuff 174 and measures the blood pressure value of the subject by a conventionally known method.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of blood sugar level estimation processing by the electronic device 100 of FIG.
  • the flowchart shown in FIG. 11 is started, for example, when the subject performs a predetermined input operation on the electronic device 100 with the cuff 174 attached after eating.
  • the electronic device 100 When the electronic device 100 receives the predetermined input operation by the subject, the electronic device 100 supplies air to the air bag of the cuff 174 by the pressurizing pump 171 to pressurize the arm, wrist, finger, or the like of the subject (step S201). ).
  • the electronic device 100 measures the blood pressure value of the subject by a conventionally known method while decompressing the cuff 174 by exhausting the air in the air bag of the cuff 174 from the exhaust valve 173 (step S202). In this way, the electronic device 100 can acquire the blood pressure value after the meal of the subject.
  • the electronic device 100 again supplies air to the air bag of the cuff 174 by the pressurizing pump 171 to pressurize the arm, wrist, finger, or the like of the subject (step S203).
  • the pressure at this time may be a predetermined pressure at which the electronic device 100 can acquire a pulse wave, for example, and may be a pressure higher than a maximum blood pressure of the subject by a predetermined value (for example, 35 mmHg). This pressure may be a pressure at which a pulse wave can be acquired stably.
  • the electronic device 100 keeps the pressure of the cuff 174 constant and measures the pulse wave of the subject (S204). In this way, the electronic device 100 can acquire a post-meal pulse wave of the subject.
  • the electronic device 100 decompresses the cuff 174 by exhausting the air in the air bag of the cuff 174 from the exhaust valve 173 (step S205).
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level using the estimation formula (step S206).
  • the electronic device 100 acquires the pulse wave after acquiring the blood pressure value, but the electronic device 100 does not necessarily perform processing in this order.
  • the electronic device 100 obtains a pulse wave as shown in step S204 by holding a constant pressure while depressurizing the subject's arm, wrist, finger, or the like in step S201. May be.
  • the electronic device 100 resumes decompression of the cuff 174 after acquiring the pulse wave.
  • the electronic device 100 can acquire a pulse wave during the blood pressure value acquisition, that is, between the measurement of the maximum blood pressure and the measurement of the minimum blood pressure.
  • the pressure by the cuff 174 may not be applied if the pulse wave can be acquired without applying the pressure by the cuff 174.
  • FIG. 12 is a flowchart for estimating the blood glucose level before and after the subject's meal using the estimation formula created by the flow of FIG. 9.
  • a flow in the case of being executed by the electronic device 100 having the blood pressure value measurement function as described with reference to FIG. 10 will be described.
  • the electronic device 100 inputs the age of the subject based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S301).
  • the electronic device 100 measures the blood pressure value of the subject before meal based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S302).
  • the electronic device 100 measures the post-meal blood pressure value of the subject based on the operation of the input unit 141 by the subject after the subject has eaten (step S303).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject (step S304).
  • the electronic device 100 analyzes the measured pulse wave (step S305). Specifically, the electronic device 100 analyzes, for example, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR related to the measured pulse wave.
  • the electronic device 100 calculates the pulse pressure before and after the meal based on the measured blood pressure values before and after the meal, and calculates the pulse pressure difference DP between before and after the meal (step S306).
  • the electronic device 100 uses, for example, the above-described equation (1) for the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR analyzed in step S305, the pulse pressure difference DP between before and after meal calculated in step S306, and the age of the subject. ) And (2), blood glucose levels before and after the subject's meal are estimated (step S307). The estimated pre-meal and post-meal blood glucose levels are notified to the subject from the notification unit 147 of the electronic device 100, for example.
  • the post-meal blood pressure value (step S303) and the post-meal pulse wave (step S304) may be measured according to the flow from step S201 to step S205 shown in FIG.
  • the subject inputs blood pressure measured using a separate blood pressure monitor to the electronic device 100.
  • the electronic device 100 accepts an input of a blood pressure value from the subject instead of measuring the blood pressure value of the subject in steps S302 and S303.
  • FIG. 13 is a diagram showing a comparison between pre-meal and post-meal blood glucose levels estimated using the estimation formula created by the flow of FIG. 9 and measured pre-meal and post-meal blood glucose levels.
  • the horizontal axis indicates the measured value (actual value) of the blood glucose level before and after a meal
  • the vertical axis indicates the estimated value of the blood glucose level before and after the meal.
  • the blood glucose level was measured using a Terumo blood glucose meter MedisafeFit.
  • the measured value and the estimated value are included in a range of approximately ⁇ 20%. That is, it can be said that the estimation accuracy based on the estimation formula is within 20%.
  • the electronic device 100 can estimate blood glucose levels before and after a meal in a non-invasive manner in a short time based on blood pressure values before and after a meal measured by a subject using a sphygmomanometer.
  • AI is a parameter that can depend on the blood pressure value
  • the blood glucose level is estimated based on an estimation formula that is created by including the blood pressure value as an explanatory variable as in the electronic device 100, so that the estimation accuracy of the blood glucose level is increased. Can be improved.
  • an estimation formula is created using blood glucose levels before and after meals, blood pressure values before and after meals, and pulse waves after meals, but the creation of the estimation formula is not limited thereto, and blood glucose levels after meals, before meals or An estimation formula may be created using the blood pressure value and pulse wave of any one after meals.
  • the electronic device 100 may estimate the blood glucose level of the subject at an arbitrary timing, not limited to the blood glucose level before and after a meal.
  • the electronic device 100 can estimate the blood glucose level at an arbitrary timing in a non-invasive and short time.
  • the electronic device 100 updates the estimation formula stored in the storage unit 145 based on the blood pressure values of the subject before and after the meal acquired in Step S302 and Step S303 in the estimation of the blood glucose level. Also good. That is, the electronic device 100 can use the pre-meal and post-meal blood pressure values and the post-meal pulse wave acquired when estimating the blood sugar level as sample data for updating the estimation formula. Thereby, the estimation formula is updated each time the subject estimates the blood glucose level, and the estimation accuracy of the blood glucose level before and after the meal using the estimation formula is increased.
  • (Second Embodiment) 1st Embodiment demonstrated the case where the electronic device 100 estimates the blood glucose level before and after a subject's meal.
  • 2nd Embodiment demonstrates an example in case the electronic device 100 estimates the state of a subject's lipid metabolism.
  • the electronic device 100 estimates a postprandial lipid value as the state of lipid metabolism.
  • Lipid levels include neutral fat, total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol, and the like. In the description of the embodiment, the description of the same points as in the first embodiment will be omitted as appropriate.
  • the electronic device 100 stores an estimation formula for estimating the lipid value based on the pulse wave, for example, in the storage unit 145 in advance.
  • the electronic device 100 estimates the lipid value using these estimation formulas.
  • the estimation theory regarding the estimation of the lipid level based on the pulse wave is the same as the estimation theory of the blood glucose level described in the first embodiment. That is, the change in the lipid level in the blood is also reflected in the change in the waveform of the pulse wave and the change in the blood pressure value. Therefore, the electronic device 100 can acquire a blood pressure value and a pulse wave, and can estimate a lipid value based on the acquired blood pressure value and a change in the pulse wave. The electronic device 100 improves the lipid value estimation accuracy by estimating the lipid value using the pulse wave and blood pressure value at the time of lipid estimation.
  • FIG. 14 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic device 100 according to the embodiment.
  • the estimation formula is created by performing regression analysis based on the sample data.
  • an estimation formula is created based on a pulse wave before meal, a lipid value, and a blood pressure value.
  • pre-meal refers to the subject's fasting time. After a meal, it means the time when the lipid level increases after a predetermined time after the meal (for example, about 3 hours after starting the meal).
  • pre-meal refers to the subject's fasting time. After a meal, it means the time when the lipid level increases after a predetermined time after the meal (for example, about 3 hours after starting the meal).
  • the estimation formula in particular, by performing regression analysis using sample data with a lipid value variation close to a normal distribution and creating the estimation formula, the subject to be examined regardless of before or after a meal. The lipid level at an arbitrary timing can be estimated.
  • estimation formula creation device information relating to the blood pressure value, pulse wave and lipid value of the subject before meal, respectively measured by the sphygmomanometer, pulse wave meter and lipid measurement device, is input to the estimation formula creation device (step S401).
  • the age of the subject of each sample data is also input to the estimation formula creation device (step S402).
  • the estimation formula creation apparatus determines whether the number of samples of the sample data input in step S401 and step S402 is equal to or more than N sufficient for performing regression analysis (step S403).
  • the number N of samples can be determined as appropriate, for example, 100. If the estimation formula creation apparatus determines that the number of samples is less than N (in the case of No), it repeats step S401 and step S402 until the number of samples becomes N or more. On the other hand, when it is determined that the number of samples is equal to or greater than N (in the case of Yes), the estimation formula creation apparatus proceeds to step S404 and executes calculation of the estimation formula.
  • the estimation formula creation device analyzes the inputted pulse wave before meal (step S404).
  • the estimation formula creation apparatus analyzes the rise index S1 and AI and the pulse rate PR of the pulse wave before meal. Note that the estimation equation creation apparatus may perform FFT analysis as the analysis of the pulse wave.
  • the estimation formula creation device calculates a pre-meal pulse pressure based on the input pre-meal blood pressure value (step S405).
  • the estimation formula creation device performs regression analysis (step S406).
  • the objective variable in regression analysis is the pre-meal lipid value.
  • the explanatory variables in the regression analysis are the age input in step S502, the rise index S1, AI and pulse rate PR of the pulse wave before meal analyzed in step S504, and the pulse pressure before meal calculated in step S405. is there.
  • the explanatory variable may be, for example, a Fourier coefficient calculated as a result of the FFT analysis.
  • the estimation formula creation device creates an estimation formula for estimating a pre-meal lipid value based on the result of the regression analysis (step S407).
  • FIG. 15 is a flowchart for estimating the lipid value of the subject using the estimation formula created by the flow of FIG.
  • the electronic device 100 will be described as having a blood pressure value measurement function as described with reference to FIG.
  • the electronic device 100 inputs the age of the subject based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S501).
  • the electronic device 100 measures the post-meal blood pressure value of the subject based on the operation by the subject after the subject has eaten (step S502).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject (step S503).
  • the electronic device 100 analyzes the measured pulse wave (step S504). Specifically, the electronic device 100 analyzes, for example, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR related to the measured pulse wave.
  • the electronic device 100 calculates the postprandial pulse pressure based on the measured postprandial blood pressure value (step S505).
  • the electronic device 100 estimates the rising indices S1 and AI and the pulse rate PR analyzed in step S504, the postprandial pulse pressure calculated in step S505, and the age of the subject in the flowchart of FIG. And the post-meal lipid level of the subject is estimated (step S506).
  • the estimated postprandial lipid value is notified to the subject from the notification unit 147 of the electronic device 100, for example.
  • the postprandial blood pressure value (step S502) and the postprandial pulse wave (step S503) may be measured according to the flow from step S201 to step S205 shown in FIG.
  • the electronic device 100 can estimate the postprandial lipid value based on the measured postprandial blood pressure value.
  • the electronic device 100 estimates a lipid value using a postprandial blood pressure value.
  • AI is a parameter that can depend on the blood pressure value
  • the estimation accuracy of the lipid value can be obtained by estimating the lipid value based on an estimation formula that includes the blood pressure value as an explanatory variable as in the electronic device 100. Can be improved.
  • the electronic device 100 may estimate the lipid value of the subject at an arbitrary timing without being limited to the postprandial lipid value.
  • the electronic device 100 can estimate the lipid level at an arbitrary timing in a non-invasive and short time.
  • the memory is stored.
  • the estimation formula stored in the unit 145 may be updated. Thereby, an estimation formula is updated whenever a subject estimates a lipid value, and the estimation precision of the postprandial lipid value using an estimation formula increases.
  • the blood pressure value may be automatically input to the electronic device 100 from a sphygmomanometer, for example, as shown in FIG.
  • FIG. 16 is a diagram schematically showing communication between the electronic device 100 and the sphygmomanometer 160.
  • the sphygmomanometer 160 includes a communication unit, and can transmit and receive information via the communication unit 146 of the electronic device 100. For example, when the blood pressure value is measured based on the operation of the subject, the blood pressure monitor 160 transmits the blood pressure value as a measurement result to the electronic device 100. Using the blood pressure value acquired from the sphygmomanometer 160, the electronic device 100 estimates the blood glucose level before and after the meal or the lipid level after the meal of the subject, for example, according to the flow described in FIG.
  • blood glucose level or lipid level estimation may not necessarily be performed by the electronic device 100.
  • An example of a case where the device other than the electronic device 100 performs the estimation of the blood glucose level or the lipid level will be described.
  • FIG. 17 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a system according to an embodiment.
  • the system of the embodiment shown in FIG. 17 includes an electronic device 100, a server 151, a mobile terminal 150, and a communication network.
  • the pulse wave measured by the electronic device 100 is transmitted to the server 151 through the communication network, and is stored in the server 151 as the personal information of the subject.
  • the server 151 functions as an estimation device that estimates the sugar metabolism or lipid metabolism state of the subject.
  • the server 151 estimates the blood glucose level or lipid level of the subject by comparing with the past acquired information of the subject or various databases.
  • the server 151 may further create an optimal advice for the subject.
  • the server 151 returns the estimation result and advice to the mobile terminal 150 owned by the subject.
  • the mobile terminal 150 can construct a system that notifies the received estimation result and advice from the display unit of the mobile terminal 150.
  • the server 151 can collect information from a plurality of users, so that the estimation accuracy is further improved.
  • the portable terminal 150 is used as a notification unit, the electronic device 100 does not require the notification unit 147 and is further downsized. Since the blood glucose level or lipid level of the subject is estimated by the server 151, the calculation burden on the control unit 143 of the electronic device 100 can be reduced. Since the past acquisition information of the subject can be stored in the server 151, the burden on the storage unit 145 of the electronic device 100 can be reduced. Therefore, the electronic device 100 can be further downsized and simplified. In addition, the processing speed of calculation is improved.
  • the system according to an embodiment shows a configuration in which the electronic device 100 and the mobile terminal 150 are connected via a server 151 via a communication network.
  • the system according to the present disclosure is not limited to this. Instead of using the server 151, the electronic device 100 and the portable terminal 150 may be directly connected via a communication network.
  • the electronic device 100 is not limited to this.
  • the sensor unit 130 may include an optical pulse wave sensor including a light emitting unit and a light receiving unit, or may include a pressure sensor.
  • the mounting of the electronic device 100 is not limited to the wrist.
  • the sensor part 130 should just be arrange

Abstract

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

Description

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

Claims (9)

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