WO2019163501A1 - 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム - Google Patents

電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム Download PDF

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WO2019163501A1
WO2019163501A1 PCT/JP2019/003867 JP2019003867W WO2019163501A1 WO 2019163501 A1 WO2019163501 A1 WO 2019163501A1 JP 2019003867 W JP2019003867 W JP 2019003867W WO 2019163501 A1 WO2019163501 A1 WO 2019163501A1
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subject
meal
electronic device
estimation
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PCT/JP2019/003867
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安島 弘美
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京セラ株式会社
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    • A61B2562/0219Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device, an estimation system, an estimation method, and an estimation program that estimate the health state of a subject from measured biological information.
  • Patent Document 1 describes an electronic device that measures the pulse of a subject when the subject wears the wrist.
  • One aspect of the electronic device is obtained by the sensor unit using a sensor unit that acquires a pulse wave of a subject and an estimation formula created based on a pulse wave before a meal and a pulse wave and a blood glucose level after the meal.
  • a control unit that estimates a blood glucose level of the subject after meal based on a difference between the pulse wave before meal of the subject and the pulse wave after meal of the subject.
  • Another aspect of the electronic device is a sensor unit that acquires a pulse wave of a subject, and the sensor unit includes an estimation formula created based on a pulse wave before meal and a pulse wave and lipid value after meal.
  • a control unit that estimates the post-meal lipid value of the subject based on the acquired difference between the pre-meal pulse wave and the post-meal pulse wave of the subject.
  • An aspect of the estimation system is an estimation system that includes an electronic device and an information processing apparatus that are connected so as to communicate with each other.
  • the electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of a subject.
  • the information processing apparatus uses a pre-meal pulse wave and a post-meal pulse wave and a post-meal pulse wave obtained by the sensor unit using an estimation formula created based on a pre-meal pulse wave and a post-meal pulse wave and a blood glucose level.
  • the control part which estimates the blood glucose level after the said subject's meal based on the difference with these is provided.
  • estimation system includes an electronic device and an information processing apparatus that are communicably connected to each other.
  • the electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of a subject.
  • the information processing apparatus uses the pre-meal pulse wave and the post-meal pulse wave and the post-meal pulse wave obtained by the sensor unit using an estimation formula created based on a pre-meal pulse wave and a post-meal pulse wave and a lipid value.
  • the control part which estimates the lipid value after the meal of the said subject based on the difference with this is provided.
  • the estimation method includes the step of acquiring the subject's pulse wave, and using the estimation formula created based on the pulse wave before meal and the pulse wave and blood glucose level after meal, Estimating the postprandial blood glucose level of the subject based on the difference between the pulse wave and the postprandial pulse wave.
  • the estimation method includes the step of acquiring the subject's pulse wave, and using the estimation formula created based on the pulse wave before the meal and the pulse wave and lipid value after the meal, Estimating the postprandial lipid value of the subject based on the difference between the pulse wave and the postprandial pulse wave.
  • One aspect of the estimation program is obtained by using the estimation formula created based on the pulse wave of the subject and the pulse wave before meal and the pulse wave and blood glucose level after meal in the electronic device. Estimating the post-meal blood glucose level of the subject based on the difference between the pre-meal pulse wave and the post-meal pulse wave of the subject.
  • Another aspect of the estimation program is a step of acquiring a pulse wave of a subject in an electronic device, and using an estimation formula created based on a pulse wave before meal and a pulse wave and lipid value after meal. Estimating the postprandial lipid value of the subject based on the difference between the pre-meal pulse wave and the post-meal pulse wave of the subject.
  • Another aspect of the electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of the subject, an estimation formula created based on the pulse wave before the subject's pulse, the pulse wave after the meal, and the blood glucose level after the meal. And a control unit that estimates a blood glucose level of the subject based on a difference between the pulse wave of the subject before the meal acquired by the sensor unit and the pulse wave of arbitrary timing.
  • Another aspect of the electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of the subject, an estimation formula created based on the pulse wave before the subject's pulse, the pulse wave after the meal, and the lipid value after the meal. And a control unit that estimates the lipid value of the subject based on a difference between the pulse wave before the subject's pre-meal and the pulse wave at any timing acquired by the sensor unit.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of an example of an electronic apparatus according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view showing a schematic configuration of the electronic apparatus of FIG.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a usage state of the electronic device of FIG.
  • FIG. 4 is a schematic external perspective view of an example of an electronic apparatus according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a schematic view showing a state in which the electronic device of FIG. 4 is mounted.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing an exterior part and a sensor part in a front view of the electronic device of FIG.
  • FIG. 7 is a schematic view schematically showing a positional relationship between the wrist of the subject and the first arm of the sensor unit in front view.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of an example of an electronic apparatus according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view showing a schematic configuration of the electronic apparatus of FIG.
  • FIG. 3 is a
  • FIG. 8A is a schematic diagram schematically showing the positional relationship between the wrist of the subject, the first arm of the sensor unit, and the exterior part of the measurement unit in front view.
  • FIG. 8B is a schematic diagram schematically showing a positional relationship among the wrist of the subject, the first arm of the sensor unit, and the exterior part of the measurement unit in front view.
  • FIG. 9 is a functional block diagram of the electronic device.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an estimation method based on a change in pulse wave in an electronic device.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an acceleration pulse wave.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a pulse wave acquired by the sensor unit.
  • FIG. 13A is a diagram illustrating another example of an estimation method based on a change in pulse wave in an electronic device.
  • FIG. 13B is a diagram illustrating another example of an estimation method based on a change in pulse wave in an electronic device.
  • FIG. 14 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic apparatus of FIG.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a neural network regression analysis.
  • FIG. 16 is a flowchart for estimating the postprandial blood glucose level of the subject using the estimation formula.
  • FIG. 17 is a diagram showing a comparison between the estimated postprandial blood glucose level and the actually measured postprandial blood glucose level.
  • FIG. 18 is a diagram showing a comparison between the estimated postprandial blood glucose level and the actually measured postprandial blood glucose level.
  • FIG. 19 is a flowchart for estimating the postprandial blood glucose level of a subject using a plurality of estimation formulas.
  • FIG. 20 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 21 is a flowchart for estimating the postprandial lipid value of the subject using the estimation formula created by the flow of FIG.
  • FIG. 22 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of a system according to an embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a pulse wave.
  • the method of blood collection is painful to estimate the health status of the subject, it is difficult to use it on a daily basis.
  • the conventional measurement target is limited to the pulse, and the health condition of the subject other than the pulse cannot be estimated. It is preferable that the health condition of the subject can be easily estimated.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of a first example of an electronic apparatus according to an embodiment.
  • the electronic device 100 of the first example illustrated in FIG. 1 includes a mounting unit 110 and a measurement unit 120.
  • FIG. 1 is a view of the electronic device 100 of the first example observed from the back surface 120a that is in contact with the portion to be examined.
  • 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 of the first example may acquire a pulse wave while being attached to the wrist of the subject.
  • 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 of the first example.
  • 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 of the first example 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.
  • an urging mechanism such as a torsion coil spring is provided on the rotating shaft 133 of the sensor unit 130, so that the pulse applying unit 132 of the sensor unit 130 is blood of the subject. You may make it contact the test site
  • the measurement unit 120 may be provided with a control unit, a storage unit, a communication unit, a power supply unit, a notification unit, a circuit for operating 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 of the first example 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 of the first example by the subject.
  • a subject uses the electronic device 100 of the first example around the wrist.
  • the electronic device 100 of the first example 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 of the electronic device 100 of the first example so that the pulse applying unit 132 contacts the position where the ulnar artery or the 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, and the elastic body 140 expands and contracts according to the pulsation.
  • 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.
  • the back surface 120a of the measurement unit 120 does not compress the radial artery in the mounted state of the electronic device 100 of the first example. Therefore, the electronic device 100 of the first example can acquire a pulse wave with less noise, and the measurement accuracy is improved.
  • FIG. 3 shows an example in which the electronic device 100 of the first example is worn on the wrist and a pulse wave in the radial artery is acquired
  • the electronic device 100 of the first example is, for example, a neck on the subject's neck. You may acquire the pulse wave of the blood which flows through an artery. Specifically, the subject may measure the pulse wave by lightly pressing the pulse applying portion 132 against the position of the carotid artery. In addition, the subject may wear the electronic device 100 of the first example wrapped around the neck so that the pulse hitting part 132 is positioned at the carotid artery.
  • FIG. 4 is a schematic external perspective view of a second example of the electronic apparatus according to the embodiment.
  • the electronic device 100 of the second example illustrated in FIG. 4 includes a mounting part 210, a base part 211, a fixing part 212 and a measurement part 220 attached to the base part 211.
  • the base 211 is configured in a substantially rectangular flat plate shape.
  • the short-side direction of the flat plate-shaped base 211 is the x-axis direction
  • the long-side direction of the flat plate-shaped base 211 is the y-axis direction
  • the orthogonal direction of the flat plate-shaped base 211 is z.
  • the axial direction will be described below.
  • a part of the electronic device 100 of the second example is configured to be movable as described in the present specification.
  • the x, y, and z axis directions in the state shown in FIG. 4 are shown.
  • the z-axis positive direction is referred to as up
  • the z-axis negative direction is referred to as down
  • the x-axis positive direction is referred to as the front of the electronic device 100 of the second example.
  • the electronic device 100 of the second example measures the biological information of the subject in a state where the subject wears the electronic device 100 of the second example using the mounting unit 210.
  • the biological information measured by the electronic device 100 of the second example is a pulse wave of the subject that can be measured by the measurement unit 220.
  • the electronic device 100 of the second example will be described below assuming that it is attached to the wrist of a subject and acquires a pulse wave.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing a state in which the subject wears the electronic device 100 of the second example of FIG.
  • the subject wears the electronic device 100 as shown in FIG. 5 by passing the wrist through the space formed by the wearing part 210, the base part 211, and the measuring part 220, and fixing the wrist with the wearing part 210. it can.
  • the subject moves his / her wrist in the space formed by the mounting portion 210, the base portion 211, and the measuring portion 220 along the x-axis direction and in the positive x-axis direction.
  • the electronic device 100 of the second example is mounted.
  • the subject wears the electronic device 100 of the second example so that, for example, a pulsed portion 132 of the measurement unit 220 described later contacts a position where the ulnar artery or radial artery is present.
  • the electronic device 100 of the second example measures the pulse wave of blood flowing through the ulnar artery or radial artery at the wrist of the subject.
  • the measurement unit 220 includes a main body unit 221, an exterior unit 222, and a sensor unit 130.
  • the sensor unit 130 is attached to the main body unit 221.
  • the measurement unit 220 is attached to the base 211 via the coupling unit 223.
  • the coupling portion 223 may be attached to the base portion 211 in a manner that can be rotated along the surface of the base portion 211 with respect to the base portion 211. That is, in the example illustrated in FIG. 4, the coupling portion 223 may be attached to the base portion 211 in a manner that can be rotated on the xy plane with respect to the base portion 211 as indicated by an arrow A. In this case, the entire measurement unit 220 attached to the base 211 via the coupling unit 223 can rotate on the xy plane with respect to the base 211.
  • the exterior portion 222 is coupled to the coupling portion 223 on the axis S1 passing through the coupling portion 223.
  • the axis S1 is an axis extending in the x-axis direction.
  • the exterior portion 222 may be coupled to the coupling portion 223 in a manner that allows the exterior portion 222 to rotate on the yz plane orthogonal to the xy plane with the axis S1 as the center. it can.
  • the exterior portion 222 has a contact surface 222a that comes into contact with the wrist of the subject when the electronic device 100 of the second example is mounted.
  • the exterior portion 222 may have an opening 225 on the contact surface 222a side.
  • the exterior part 222 may be configured to cover the main body part 221.
  • the exterior portion 222 may include a shaft portion 224 extending in the z-axis direction in the inner space.
  • the main body part 221 has a hole through which the shaft part 224 passes, and the main body part 221 is attached to the space inside the exterior part 222 in a state where the shaft part 224 is passed through the hole. That is, the main body part 221 is attached to the exterior part 222 in such a manner that it can rotate on the xy plane around the shaft part 224 with respect to the exterior part 222 as indicated by an arrow C in FIG. That is, the main body part 221 is attached to the exterior part 222 in such a manner that it can rotate along the xy plane that is the surface of the base part 211 with respect to the exterior part 222. Further, as shown by an arrow D in FIG. 4, the main body portion 221 is configured to be displaceable in the vertical direction with respect to the exterior portion 222 along the shaft portion 224, that is, along the z-axis direction. 222 is attached.
  • the sensor unit 130 is attached to the main body unit 221.
  • the sensor unit 130 is a schematic diagram illustrating the exterior unit 222 and the sensor unit 130 in a front view of the electronic device 100 of the second example.
  • a portion of the sensor unit 130 that overlaps the exterior unit 222 in front view is represented by a broken line.
  • the sensor unit 130 includes a first arm 134 and a second arm 135.
  • the second arm 135 is fixed to the main body portion 221.
  • the lower end 135 a of the second arm 135 is connected to the one end 134 a of the first arm 134.
  • the first arm 134 is connected to the second arm 135 in such a manner that the other end 134b can be rotated on the yz plane with the one end 134a as an axis.
  • the other end 134 b side of the first arm 134 is connected to the other end 135 b side on the upper side of the second arm 135 via the elastic body 140.
  • the first arm 134 is connected to the second arm 135 in a state where the other end 134b of the sensor unit 130 protrudes from the opening 225 of the exterior unit 222 toward the contact surface 222a in a state where the elastic body 140 is not pressed.
  • the elastic body 140 is, for example, a spring.
  • the elastic body 140 is not limited to a spring, and may be any other elastic body such as a resin or a sponge.
  • an urging mechanism such as a torsion coil spring is provided on the rotation shaft S ⁇ b> 2 of the first arm 134 so that the pulsed portion 132 of the first arm 134 is covered. You may make it contact the test site
  • the other end 134b of the first arm 134 is coupled with a pulse fitting portion 132.
  • the pulse-applying part 132 is a part that is brought into contact with a test site that is a measurement target of the pulse wave of the subject's blood in the mounted state of the electronic device 100 of the second example.
  • the pulse contact portion 132 comes into contact with a position where, for example, the ulnar artery or radial artery is present.
  • the pulse contact portion 132 may be made of a material that hardly absorbs changes in the body surface due to the pulse of the subject.
  • the pulse contact portion 132 may be made of a material that makes it difficult for the subject to feel pain in the contact state.
  • the pulse contact portion 132 may be configured by a cloth bag or the like in which beads are packed.
  • the pulse applying part 132 may be configured to be detachable from the first arm 134, for example.
  • the subject can place one pulse-applying portion 132 on the first arm 134 in accordance with the size and / or shape of his / her wrist among the plurality of size-and / or-shaped pulse-applying portions 132. You may wear it.
  • the subject can use the pulse contact portion 132 that matches the size and / or shape of his / her wrist.
  • the sensor unit 130 includes an angular velocity sensor 131 that detects the displacement of the first arm 134.
  • the angular velocity sensor 131 only needs to detect the angular displacement of the first arm 134.
  • 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 pulse hitting part 132 contacts the skin on the radial artery, which is the artery on the thumb side of the subject's right hand. ing. Due to the elastic force of the elastic body 140 disposed between the second arm 135 and the first arm 134, the pulsation portion 132 disposed on the other end 134b side of the first arm 134 is Contacting the skin over the radial artery.
  • the first arm 134 is displaced according to the movement of the subject's radial artery, that is, pulsation.
  • the angular velocity sensor 131 acquires a pulse wave by detecting the displacement of the first arm 134.
  • 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 first arm 134 is in a state where the other end 134 b protrudes from the opening 225 in a state where the elastic body 140 is not pressed.
  • the pulse contact portion 132 coupled to the first arm 134 contacts the skin on the subject's radial artery.
  • the elastic body 140 expands and contracts in accordance with the pulsation, and the pulsating portion 132 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 225 has a width sufficiently larger than the blood vessel diameter, that is, the radial artery diameter in this embodiment.
  • the contact surface 222a of the exterior portion 222 does not compress the radial artery in the mounted state of the electronic device 100 of the second example. Therefore, the electronic device 100 of the second example can acquire a pulse wave with less noise, and the measurement accuracy is improved.
  • the fixing part 212 is fixed to the base part 211.
  • the fixing unit 212 may include a fixing mechanism for fixing the mounting unit 210.
  • the mounting unit 210 may include various functional units used for the electronic device 100 of the second example to measure pulse waves.
  • the fixing unit 212 may include an input unit, a control unit, a power supply unit, a storage unit, a communication unit, a notification unit, a circuit that operates these, a cable to be connected, and the like, which will be described later.
  • the mounting unit 210 is a mechanism used by the subject to fix the wrist to the electronic device 100 of the second example.
  • the mounting part 210 is an elongated band-like band.
  • the mounting unit 210 is arranged such that one end 210 a is coupled to the upper end of the measurement unit 220, passes through the inside of the base 211, and the other end 210 b is positioned on the y-axis positive direction side. Yes.
  • the subject passes the right wrist through the space formed by the mounting part 210, the base part 211, and the measurement part 220 so that the pulsed part 132 contacts the skin on the radial artery of the right wrist.
  • the subject pulls the other end 210b to such an extent that the right wrist is fixed to the electronic device 100 of the second example, and in that state, the mounting portion 210 is fixed by the fixing mechanism of the fixing portion 212.
  • the subject can wear the electronic device 100 of the second example with one hand (left hand in the present embodiment).
  • the mounting state of the electronic device 100 of the second example can be stabilized. This makes it difficult for the positional relationship between the wrist and the electronic device 100 of the second example to change during the measurement, so that the pulse wave can be stably measured, and the measurement accuracy is improved.
  • the wrist When the subject wears the electronic device 100 of the second example, the wrist is placed in the space formed by the wearing portion 210, the base portion 211, and the measuring portion 220 along the x-axis direction as described above. Pass through.
  • the measuring unit 220 is configured to be rotatable in the direction of arrow A in FIG. 4 with respect to the base 211, the subject can measure the measuring unit 220 in the direction indicated by arrow A in FIG. It can be rotated to pass the wrist. Since the measurement unit 220 is configured to be rotatable in this manner, the subject can change the direction of the measurement unit 220 appropriately according to the positional relationship between the electronic device 100 of the second example and the wrist. Can pass through.
  • the subject can easily wear the electronic device 100 of the second example.
  • the subject passes the wrist through the space formed by the mounting part 210, the base part 211, and the measuring part 220, and then makes the pulse-fitting part 132 contact the skin on the radial artery of the wrist.
  • the main body 221 is configured to be displaceable in the direction of arrow D in FIG. 4, the first arm 134 of the sensor unit 130 coupled to the main body 221 is also as shown in FIG. 7. , And can be displaced in the direction of arrow D which is the z-axis direction. Therefore, the subject displaces the first arm 134 in the direction of the arrow D in accordance with the size and thickness of his / her wrist so that the pulse applying portion 132 contacts the skin on the radial artery. be able to.
  • the subject can fix the main body 221 at the displaced position.
  • the main body 221 is described as being displaceable along the z-axis direction.
  • the main body 221 is not necessarily configured to be displaceable along the z-axis direction.
  • the main body 221 may be configured so that the position can be adjusted in accordance with the size and thickness of the wrist, for example.
  • the main body 221 may be configured to be displaceable along a direction intersecting the xy plane that is the surface of the base 211.
  • the pulsating portion 132 when the pulsating portion 132 is in contact with the skin on the radial artery in a direction orthogonal to the skin surface, the pulsation transmitted to the first arm 134 is increased. That is, when the displacement direction of the pulsating portion 132 (the direction indicated by the arrow E in FIG. 3) is a direction orthogonal to the skin surface, the pulsation transmitted to the first arm 134 becomes large, and the pulsation The acquisition accuracy of can be improved.
  • the sensor unit 130 coupled to the main body 221 and the main body 221 can rotate around the shaft 224 with respect to the exterior 222 as shown by an arrow C in FIG. It is configured.
  • the subject can adjust the direction of the sensor unit 130 so that the displacement direction of the pulse applying unit 132 is orthogonal to the skin surface. That is, the electronic device 100 of the second example can adjust the direction of the sensor unit 130 such that the displacement direction of the pulse applying unit 132 is orthogonal to the skin surface.
  • the direction of the sensor unit 130 can be adjusted according to the shape of the wrist of the subject. Thereby, a change in the pulsation of the subject is more easily transmitted to the first arm 134. Therefore, according to the electronic device 100 of the second example, the measurement accuracy is improved.
  • the subject makes the other end of the mounting portion 210 to fix the wrist to the electronic device 100 of the second example after contacting the pulsed portion 132 to the skin on the radial artery of the wrist.
  • Pull 210b since the exterior portion 222 is configured to be rotatable in the direction of arrow B in FIG. 4, when the subject pulls the mounting portion 210, the exterior portion 222 rotates about the axis S ⁇ b> 1 and moves to the upper end. The side is displaced in the negative y-axis direction. That is, as shown in FIG. 8B, the upper end side of the exterior portion 222 is displaced in the y-axis negative direction.
  • the upper end side of the exterior portion 222 is displaced in the negative y-axis direction, so that the pulse is generated by the elastic force of the elastic body 140.
  • the contact portion 132 is biased toward the radial artery. As a result, the pulsation portion 132 can more easily catch the change in pulsation. Therefore, according to the electronic device 100 of the second example, the measurement accuracy is improved.
  • the rotation direction of the exterior portion 222 (the direction indicated by the arrow B) and the rotation direction of the first arm 134 (the direction indicated by the arrow E) may be substantially parallel.
  • the elastic force of the elastic body 140 is the first when the upper end side of the exterior portion 222 is displaced in the negative y-axis direction. This includes a range that can be applied to the arm 134.
  • the front surface 222b of the exterior portion 222 shown in FIGS. 8A and 8B has a substantially rectangular shape that is long in the vertical direction.
  • the surface 222b has a notch 222c on the upper end side on the side in the negative y-axis direction. Even if the upper end side of the exterior portion 222 is displaced in the negative y-axis direction as shown in FIG. 8B, the surface 222b is unlikely to contact the skin on the radial artery due to the notch 222c. Therefore, it becomes easy to prevent the pulsation of the radial artery from being disturbed by contacting the surface 222b.
  • the lower end portion 222d of the notch 222c contacts at a position different from the radial artery of the wrist.
  • the end portion 222d contacts the wrist, the exterior portion 222 is not displaced in the negative y-axis direction beyond the contact position. Therefore, the end portion 222d can prevent the exterior portion 222 from being displaced beyond a predetermined position. If the exterior portion 222 is displaced in the y-axis negative direction beyond a predetermined position, the first arm 134 is strongly biased toward the radial artery by the elastic force of the elastic body 140.
  • the pulsation of the radial artery is likely to be hindered.
  • the exterior portion 222 since the exterior portion 222 has the end portion 222d, it is possible to prevent excessive pressure from being applied to the radial artery from the first arm 134, and as a result, pulsation of the radial artery is hindered. It becomes difficult.
  • the end portion 222d functions as a stopper that limits the displaceable range of the exterior portion 222.
  • the rotation axis S2 of the first arm 134 may be disposed at a position spaced from the side of the surface 222b on the negative y-axis side as shown in FIGS. 8A and 8B.
  • the rotation axis S2 When the rotation axis S2 is arranged in the vicinity of the side of the surface 222b on the negative y-axis side, the first arm 134 comes into contact with the wrist of the subject so that changes due to radial artery pulsation can be accurately captured. It may not be possible. Since the rotation axis S2 is arranged at a position separated from the side of the surface 222b on the negative y-axis side, the possibility that the first arm 134 contacts the wrist can be reduced. The arm 134 can easily detect the change in pulsation more accurately.
  • the subject pulls the other end 210b of the mounting portion 210, and in this state, the mounting portion 210 is fixed by the fixing mechanism of the fixing portion 212, thereby mounting the electronic device 100 of the second example on the wrist.
  • the first arm 134 changes the direction indicated by the arrow E in accordance with the change in pulsation, thereby generating the pulse wave of the subject. taking measurement.
  • the first example and the second example of the electronic device 100 described above are merely examples of the configuration of the electronic device 100. Therefore, the form of the electronic device 100 is not limited to those shown in the first example and the second example.
  • the electronic device 100 only needs to have a configuration capable of measuring the pulse wave of the subject.
  • FIG. 9 is a functional block diagram of the electronic device 100 of the first example or the second example.
  • 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 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 fixed unit 212.
  • 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 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, a program for operating the electronic device 100, and the like, 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 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, for example, an estimation formula created by regression analysis.
  • the electronic device 100 stores an estimation formula for estimating a blood sugar level based on the pulse wave, for example, in the storage unit 145 in advance.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level using these estimation formulas.
  • 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 occurs due to secretion of insulin, secretion of digestive hormones, increase in body temperature, and the like.
  • the pulse rate increases in order to suppress a decrease in blood pressure.
  • the increase in circulating blood volume supplements blood consumption for digestion and absorption. Changes in vasodynamics and hemodynamics between before and after meals due to these factors are also reflected in the pulse wave. Therefore, electronic device 100 can estimate the blood sugar level based on the pulse wave.
  • an estimation formula for estimating a blood glucose level can be created by performing regression analysis based on sample data of a pre-meal pulse wave and a post-meal blood glucose level obtained from a plurality of subjects. it can.
  • 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 may be created by, for example, PLS (Partial Least Squares) regression analysis.
  • before meal means before meal, for example, on an empty stomach.
  • after meal refers to a time after the meal is taken, for example, a time when the meal is reflected in the blood after a predetermined time from the meal.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level, it may be a time for the blood glucose level to rise after the meal (for example, about 1 hour after starting the meal).
  • FIG. 10 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, for example, by regression analysis regarding an index (rising index) Sl indicating the age and the rising of the pulse wave, AI (Augmentation Index), and the pulse rate PR.
  • 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. 12 is a diagram illustrating an example of a pulse wave acquired with the wrist using the electronic device 100.
  • FIG. 12 shows a case where the angular velocity sensor 131 is used as a pulsation detecting means.
  • the angular velocity acquired by the angular velocity sensor 131 is integrated over time, the horizontal axis represents time, and 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 pulse waves is a phenomenon in which pulsation caused by blood pushed out of the heart travels through the walls of the artery and blood.
  • the pulsation caused by the blood pushed out of the heart reaches the periphery of the limb as a forward wave, and a part of the pulsation is reflected by the branching portion of the blood vessel, the 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 an estimation formula created based on the age, the rising index Sl, AI, and the pulse rate PR.
  • FIG. 13A and 13B are diagrams for explaining another example of the estimation method based on the change of the pulse wave.
  • FIG. 13A shows a pulse wave
  • FIG. 13B shows the result of performing FFT (Fast Fourier Transform) on the pulse wave of FIG. 13A.
  • 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. 13B 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, Fourier coefficient, and the like.
  • the estimation formula need not be executed by the electronic device 100, and may be generated 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. 14 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic device 100.
  • the estimation formula uses a pulse wave meter to measure the subject's pre-meal and post-meal pulse waves, and the subject's post-meal blood glucose level is measured using a blood glucose meter. It is created by doing.
  • the sample data to be acquired is not limited to after meals, and may be data in a time zone in which the blood sugar level varies greatly.
  • step S101 information related to the pulse wave of the subject before meal measured by the pulse wave meter is input to the estimation formula creation apparatus.
  • step S102 the information related to the pulse wave of the postprandial subject measured by the pulse wave meter and the information related to the blood glucose level of the postprandial subject measured by the blood glucose meter are input to the estimation formula creating apparatus (step S102).
  • the blood glucose level input in 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 may be 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).
  • the estimation formula creation apparatus analyzes the rising index S1, AI and pulse rate PR of the pulse wave after meal.
  • the estimation equation creation apparatus may perform FFT analysis as the analysis of the pulse wave.
  • the estimation formula creation device calculates the difference between the input pre-meal pulse wave and post-meal pulse wave (step S105).
  • the difference between the pulse wave before the meal and the pulse wave after the meal is a change in the value related to the pulse wave, and is a change in the value of the specific index related to the pulse or the difference between the values of the specific index related to the pulse.
  • the difference between the pulse wave before a meal and the pulse wave after a meal is a change in the pulse rate. That is, in step S105, the estimation formula creation apparatus calculates the pulse rate before and after a meal, and calculates the amount of change in the pulse rate by taking the difference between the pulse rate before and after the meal.
  • the estimation formula creation device executes regression analysis (step S106).
  • the objective variable in the regression analysis is the postprandial blood glucose level.
  • the explanatory variables in the regression analysis are the age input in step S101 or step S102, the rising index S1 and AI and the pulse rate PR of the postprandial pulse wave analyzed in step S104, and the pulse calculated in step S105. It is the difference between the waves.
  • the explanatory variable may be a Fourier coefficient calculated as a result of the FFT analysis, for example.
  • the estimation formula creation device creates an estimation formula for estimating the postprandial blood glucose level based on the result of the regression analysis (step S107).
  • the index for which the pulse wave difference is calculated is not limited to the above-described pulse rate.
  • the index for which the pulse wave difference is to be calculated may be another index related to the pulse wave other than the pulse rate.
  • the index for which the difference between pulse waves is to be calculated may include a rising index Sl or AI. Two or more of these indices may be included in the index for calculating the difference between the pulse waves.
  • estimation formula does not necessarily have to be created by PLS regression analysis.
  • the estimation formula may be created using other methods.
  • the estimation formula may be created by neural network regression analysis.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an example of a neural network regression analysis.
  • FIG. 15 schematically shows a neural network in which the input layer is 5 neurons and the output layer is 1 neuron.
  • the five neurons in the input layer are the difference between age, rising index Sl, AI, pulse rate PR, and pulse wave.
  • One neuron in the output layer has a blood glucose level.
  • the neural network shown in FIG. 15 has five intermediate layers of an intermediate layer 1, an intermediate layer 2, an intermediate layer 3, an intermediate layer 4, and an intermediate layer 5 between the input layer and the output layer.
  • the intermediate layer 1, the intermediate layer 2, the intermediate layer 3, the intermediate layer 4, and the intermediate layer 5 have 5, 4, 3, 2, and 1 nodes, respectively.
  • Each node of the intermediate layer is weighted with respect to each component of the data output from the previous layer, and the sum is input.
  • Each node in the intermediate layer outputs a value obtained by performing a predetermined calculation (bias) on the input data.
  • bias a predetermined calculation
  • the estimated value of the output is compared with the correct value of the output by the error back propagation method, and the weight and bias in the network are adjusted so that the difference between these values is minimized. In this way, the estimation formula can also be created by neural network regression analysis.
  • FIG. 16 is a flowchart for estimating the postprandial blood glucose level of the subject using the created estimation formula.
  • the electronic device 100 inputs the age of the subject based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S201).
  • the electronic device 100 measures the pulse wave before the meal of the subject based on the operation by the subject (step S202).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject after the subject has eaten (step S203).
  • the electronic device 100 analyzes the measured post-meal pulse wave (step S204). Specifically, the electronic device 100 analyzes, for example, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR related to the measured postprandial pulse wave.
  • the electronic device 100 calculates the difference between the pulse wave before meal and the pulse wave after meal (step S205).
  • the difference between the pre-meal pulse wave and the post-meal pulse wave may be an index similar to the index calculated in the creation of the estimation formula.
  • the difference in pulse wave calculated by the electronic device 100 may be a change in pulse rate. That is, in step S205, the electronic device 100 calculates, for example, a pulse rate before and after a meal, and calculates a difference between the calculated before and after meals.
  • the electronic device 100 determines the age of the subject who has received the input in step S201, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR related to the post-meal pulse wave analyzed in step S204, and the pulse wave difference calculated in step S205. Is applied to the estimation formula to estimate the postprandial blood glucose level of the subject (step S206). The estimated postprandial blood glucose level is notified to the subject from the notification unit 147 of the electronic device 100, for example.
  • the postprandial blood glucose level of the subject can be estimated based on the pulse wave difference and the postprandial pulse wave of the subject. Therefore, according to the electronic device 100, the postprandial blood glucose level can be estimated in a non-invasive manner in a short time. Thus, according to the electronic device 100, the health condition of the subject can be estimated easily.
  • the electronic device 100 may estimate the blood glucose level of the subject at an arbitrary timing without being limited to the blood glucose level after meals.
  • the electronic device 100 can estimate the blood glucose level at an arbitrary timing in a non-invasive and short time.
  • FIGS. 17 and 18 are diagrams showing a comparison between the estimated postprandial blood glucose level and the actually measured postprandial blood glucose level.
  • FIGS. 17 and 18 are diagrams showing a comparison between the blood glucose level of the subject after the meal estimated based on the pulse waves before and after the meal acquired by the sensor unit 130 and the blood glucose level after the meal measured. It is.
  • the estimated value of blood glucose level after meal in FIG. 17 is calculated using an estimation formula that is created without including a pulse wave difference as an explanatory variable. That is, the estimation formula used in the estimation of the postprandial blood glucose level in FIG. 17 is created using the age, the rising index S1 and AI of the postprandial pulse wave, and the pulse rate PR as objective variables.
  • the estimated value of the postprandial blood glucose level in FIG. 17 is calculated using the estimation formula based on the age and the postprandial pulse wave.
  • the estimated value of the postprandial blood glucose level in FIG. 18 is calculated based on the difference between the pre-meal pulse wave and the post-meal pulse wave of the subject using the estimation formula described in the present embodiment. . That is, the estimated value of postprandial blood glucose level in FIG. 18 is calculated using an estimation formula created including the difference between pulse waves as an explanatory variable.
  • the horizontal axis indicates the measured value (actual value) of the postprandial blood glucose level
  • the vertical axis indicates the estimated value of the postprandial blood glucose level.
  • the measured value of a blood glucose level was measured using the 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 correlation coefficient between the measured value and the estimated value in FIGS. 17 and 18 is calculated, the correlation coefficient is 0.817 in the case of FIG. 17 and the correlation coefficient is in the case of FIG. It was 0.822. That is, it can be seen that the correlation coefficient is higher in the case of including the pulse wave difference as the explanatory variable as shown in FIG. 18 than in the case of not including the pulse wave difference as the explanatory variable as shown in FIG. It was. This is because, as shown in FIG.
  • the characteristic of the index value (for example, the pulse rate) regarding each pulse wave for each subject is not considered. This is because, when the difference between the pulse waves is included as the explanatory variable as shown in FIG. 18, the characteristic of the index value regarding the individual pulse for each subject is reflected in the blood glucose level estimation result after the meal. For example, assume that the subject's 1-minute pulse rate is 30% higher than the average 1-minute pulse rate of a person. When estimating the postprandial blood glucose level of such a subject, if the difference in pulse wave is not included as an explanatory variable, the characteristic that the subject's pulse rate is originally higher than the average is not reflected. The postprandial blood glucose level is estimated.
  • the estimated postprandial blood glucose level may deviate from the subject's accurate postprandial blood glucose level.
  • the blood glucose level can be estimated. That is, in this case, the postprandial blood glucose level can be estimated by reflecting the characteristics of the pulse rate of the subject. Therefore, according to electronic device 100 concerning this embodiment, it becomes easy to estimate the blood glucose level after a meal according to each subject more correctly.
  • the post-meal blood glucose level estimation method by the electronic device 100 is not limited to the above-described method.
  • the electronic device 100 selects one estimation formula from a plurality of estimation formulas, and estimates the postprandial blood glucose level of the subject using the selected estimation formula. May be. In this case, a plurality of estimation formulas are created in advance.
  • a plurality of estimation formulas may be created according to the content of the meal.
  • Meal content may include, for example, the quantity and quality of the meal.
  • the amount of meal may include, for example, the weight of the meal.
  • Meal quality may include, for example, menu names, ingredients (food), cooking methods, and the like.
  • the content of meals may be classified into a plurality of categories, for example.
  • the contents of meals may be classified in categories such as noodles, set meals, and bowls.
  • the same number of estimation formulas as the number of meal content categories may be created. That is, for example, when the content of a meal is classified into three, an estimation formula associated with each classification may be created. In this case, three estimation formulas are created.
  • the electronic device 100 estimates the postprandial blood glucose level using an estimation formula corresponding to the content of the subject's meal among the plurality of estimation formulas.
  • FIG. 19 is a flowchart for estimating the postprandial blood glucose level of a subject using a plurality of created estimation formulas.
  • 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 inputs the contents of the meal based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S302).
  • the electronic device 100 can accept input of meal contents from the subject by various methods. For example, when the electronic device 100 has a display device, the electronic device 100 displays the contents (for example, classification) of meals that can be selected by the subject, and the meal to be eaten from among the contents of meals displayed to the subject. Input may be accepted by having the closest one selected.
  • the electronic device 100 may accept the input by causing the subject to describe the contents of the meal using the input unit 141.
  • the electronic device 100 may accept an input by photographing a meal to be eaten from now on using the imaging unit. In this case, the electronic device 100 may estimate the content of the meal, for example, by analyzing the received captured image.
  • the electronic device 100 measures the pulse wave before the meal of the subject based on the operation by the subject (step S303).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject after the subject has eaten (step S304).
  • the electronic device 100 analyzes the measured post-meal 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 selects one estimation formula from a plurality of estimation formulas based on the contents of the meal received in step S302 (step S306). For example, the electronic device 100 selects an estimation formula associated with the classification closest to the content of the input meal.
  • the electronic device 100 calculates the difference between the pulse wave before meal and the pulse wave after meal (step S307). For example, the electronic device 100 calculates a pulse rate before and after a meal, and calculates a difference between the calculated pulse rate before and after the meal.
  • the electronic device 100 includes the age of the subject who has received the input in step S301, the rising indices S1 and AI and the pulse rate PR regarding the post-meal pulse wave analyzed in step S305, and the pulse wave difference calculated in step S307. Is applied to the estimation formula to estimate the postprandial blood glucose level of the subject (step S308). The estimated postprandial blood glucose level is notified to the subject from the notification unit 147 of the electronic device 100, for example.
  • the change from pre-meal blood glucose level to post-meal blood glucose level may vary depending on the content of the meal.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level after a meal using an estimation formula corresponding to the content of the meal among a plurality of estimation formulas, so that the accuracy is increased according to the content of the meal. Blood glucose levels can be estimated.
  • 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, changes in blood lipid levels are also reflected in the waveform of the pulse wave. Therefore, the electronic device 100 can acquire a pulse wave and estimate a lipid value based on the acquired pulse wave.
  • FIG. 20 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic device 100 according to the present embodiment.
  • the estimation formula is created by performing regression analysis such as PLS regression analysis or neural network regression analysis based on the sample data.
  • an estimation formula is created based on the pulse wave before meal as sample data.
  • after a meal it may be a time (for example, about 3 hours after the start of a meal) when a lipid value increases after a predetermined time.
  • the lipid value at any timing of the subject to be examined is created by performing regression analysis using sample data whose lipid value variation is close to the normal distribution. Can be estimated.
  • step S401 information related to the pulse wave of the subject before eating measured by the pulse wave meter is input to the estimation formula creation apparatus.
  • step S402 information on the pulse wave of the subject after meal measured by the pulse wave meter and information on the lipid value of the subject after meal measured by the lipid measuring device are input to the estimation formula creating device (step S402). ).
  • step S401 or step S402 the age of the subject of each sample data may be input.
  • 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 input post-meal pulse wave (step S404).
  • the estimation formula creation apparatus analyzes the rising index S1, AI and pulse rate PR of the pulse wave after meal. Note that the estimation equation creation apparatus may perform FFT analysis as the analysis of the pulse wave.
  • the estimation formula creation apparatus calculates the difference between the input pulse wave before meal and the pulse wave after meal (step S405). For example, in step S405, the estimation formula creation apparatus calculates the pulse rate before and after a meal, and calculates the amount of change in the pulse rate by taking the difference between the pulse rate before and after the meal.
  • the estimation formula creation apparatus performs regression analysis (step S406).
  • the objective variable in regression analysis is the postprandial lipid value.
  • the explanatory variables in the regression analysis are the age input in step S401 or step S402, the rising index S1, AI and pulse rate PR of the postprandial pulse wave analyzed in step S404, and the pulse calculated in step S405. It is the difference between the waves.
  • the explanatory variable may be a Fourier coefficient calculated as a result of the FFT analysis, for example.
  • the estimation formula creation device creates an estimation formula for estimating the postprandial lipid value based on the result of the regression analysis (step S407).
  • FIG. 21 is a flowchart for estimating the postprandial lipid value of a subject using, for example, the estimation formula created by the flow of 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 pulse wave before the meal of the subject based on the operation by the subject (step S502).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject after the subject has eaten (step S503).
  • the electronic device 100 analyzes the measured post-meal 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 postprandial pulse wave.
  • the electronic device 100 calculates the difference between the pulse wave before the meal and the pulse wave after the meal (step S505). For example, in step S505, the electronic device 100 calculates a pulse rate before and after a meal, and calculates a difference between the calculated before and after meals.
  • the electronic device 100 determines the age of the subject who has received the input in step S501, the rising indices S1 and AI and the pulse rate PR related to the post-meal pulse wave analyzed in step S504, and the pulse wave difference calculated in step S505. Is applied to the estimation formula to estimate the postprandial lipid value of the subject (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 lipid value of the subject can be estimated based on the difference between the pulse waves and the postprandial pulse wave of the subject. Therefore, according to the electronic device 100, the postprandial lipid value can be estimated in a non-invasive and short time. Thus, according to the electronic device 100, the health condition of the subject can be estimated easily. Moreover, according to the electronic device 100, the postprandial lipid value can be estimated by reflecting the characteristics of the pulse rate of the subject. Therefore, according to the electronic device 100 according to the present embodiment, it becomes easier to estimate the postprandial lipid value corresponding to each subject more accurately.
  • one estimation formula is selected from a plurality of estimation formulas, and the lipid level is estimated using the selected estimation formula. May be.
  • the electronic device 100 executes the estimation of the blood glucose level and the lipid value.
  • the estimation of the blood glucose level and the lipid value may not necessarily be executed by the electronic device 100.
  • An example in which the blood glucose level and the lipid level are estimated by a device other than the electronic device 100 will be described.
  • FIG. 22 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a system according to an embodiment.
  • the system of the embodiment shown in FIG. 22 includes an electronic device 100, an information processing device (for example, a server) 151, a mobile terminal 150, and a communication network.
  • the pulse wave measured by the electronic device 100 is transmitted to the information processing apparatus 151 through the communication network, and is stored in the information processing apparatus 151 as personal information of the subject.
  • the blood glucose level or lipid level of the subject is estimated by comparing with the past acquired information of the subject and various databases.
  • the information processing apparatus 151 may further create optimal advice for the subject.
  • the information processing apparatus 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.
  • information from a plurality of users can be collected in the information processing apparatus 151, 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.
  • the information processing apparatus 151 estimates the blood glucose level or lipid level of the subject, the calculation burden on the control unit 143 of the electronic device 100 can be reduced.
  • 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 the present embodiment shows a configuration in which the electronic device 100 and the mobile terminal 150 are connected via a communication network via the information processing apparatus 151, but the system according to the present disclosure is not limited to this. Instead of using the information processing apparatus 151, the electronic device 100 and the mobile terminal 150 may be directly connected via a communication network.
  • 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
  • the explanatory variables for regression analysis have been described as age, rising index Sl, AI, and pulse rate PR.
  • the explanatory variables may not include all four of these. Good.
  • the explanatory variables may include variables other than these four variables.
  • the explanatory variable may include an index or the like determined based on gender or velocity pulse wave derived by differentiating the pulse wave once.
  • the explanatory variable may include an index determined based on the pulse.
  • the index determined based on the pulse includes, for example, ET (Ejection Time: ejection time) or time DWt from ventricular ejection to DW (Dicrotic Wave: heavy pulse wave) shown as an example in FIG. It's okay.
  • the explanatory variable may include a fasting blood glucose level (for example, a blood glucose level measured by blood collection, a blood glucose level measured in advance at the time of a health check, or the like).
  • the estimation formula is created using the subject's pre-meal and post-meal pulse waves and the subject's post-meal blood glucose level or lipid level.
  • the subject may be a subject who uses the electronic device 100 to estimate a blood glucose level or a lipid level. That is, in this case, the estimation formula is created using the subject's own pre-meal and post-meal pulse waves and the subject's post-meal blood glucose level or lipid level.
  • the control unit 143 estimates the postprandial blood glucose level or lipid level of the subject based on the difference between the subject's premeal pulse wave and the postprandial pulse wave acquired by the sensor unit 130. explained. However, the control unit 143 does not necessarily have to estimate the blood glucose level or lipid level after the subject's meal based on the difference between the pulse wave before the subject's meal and the pulse wave after the subject's meal. For example, the control unit 143 may estimate the blood glucose level or the lipid level at the predetermined timing of the subject based on the difference between the pulse wave before the subject's meal and the pulse wave at the predetermined timing.
  • the predetermined timing may be arbitrarily determined. The predetermined timing may be, for example, a timing at which a change in blood glucose level or lipid level becomes larger than before a meal.

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Abstract

電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、センサ部が取得した被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、被検者の食後の血糖値を推定する制御部と、を備える。

Description

電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム 関連出願の相互参照
 本出願は、2018年2月22日に出願された日本国特許出願2018-030116号の優先権を主張するものであり、この先の出願の開示全体をここに参照のために取り込む。
 本開示は、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、推定システム、推定方法及び推定プログラムに関する。
 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
 電子機器の一態様は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定する制御部と、を備える。
 電子機器の他の一態様は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定する制御部と、を備える。
 推定システムの一態様は、互いに通信可能に接続された電子機器と情報処理装置とを備える推定システムである。前記電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部を備える。前記情報処理装置は、食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定する制御部を備える。
 推定システムの他の一態様は、互いに通信可能に接続された電子機器と情報処理装置とを備える推定システムである。前記電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部を備える。前記情報処理装置は、食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定する制御部を備える。
 推定方法の一態様は、電子機器により実行される推定方法である。前記推定方法は、被検者の脈波を取得するステップと、食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定するステップと、を含む。
 推定方法の他の一態様は、電子機器により実行される推定方法である。前記推定方法は、被検者の脈波を取得するステップと、食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定するステップと、を含む。
 推定プログラムの一態様は、電子機器に、被検者の脈波を取得するステップと、食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定するステップと、を実行させる。
 推定プログラムの他の一態様は、電子機器に、被検者の脈波を取得するステップと、食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定するステップと、を実行させる。
 電子機器の他の一態様は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、前記被検者の食前の脈波並びに食後の脈波及び食後の血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と任意タイミング の脈波との差分に基づいて、前記被検者の血糖値を推定する制御部と、を備える。
 電子機器の他の一態様は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、前記被検者の食前の脈波並びに食後の脈波及び食後の脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と任意タイミングの脈波との差分に基づいて、前記被検者の脂質値を推定する制御部と、を備える。
図1は、一実施形態に係る電子機器の一例の概略構成を示す模式図である。 図2は、図1の電子機器の概略構成を示す断面図である。 図3は、図1の電子機器の使用状態の一例を示す図である。 図4は、一実施形態に係る電子機器の一例の概略的な外観斜視図である。 図5は、図4の電子機器を装着した状態を示す概略図である。 図6は、図4の電子機器の正面視における外装部及びセンサ部を示す概略図である。 図7は、正面視における被検者の手首とセンサ部の第1のアームとの位置関係を模式的に示す概略図である。 図8Aは、正面視における被検者の手首とセンサ部の第1のアームと測定部の外装部との位置関係を模式的に示す概略図である。 図8Bは、正面視における被検者の手首とセンサ部の第1のアームと測定部の外装部との位置関係を模式的に示す概略図である。 図9は、電子機器の機能ブロック図である。 図10は、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。 図11は、加速度脈波の一例を示す図である。 図12は、センサ部で取得された脈波の一例を示す図である。 図13Aは、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13Bは、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14は、図1の電子機器が用いる推定式の作成フロー図である。 図15は、ニューラルネットワーク回帰分析の一例について説明する図である。 図16は、推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。 図17は、推定した食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。 図18は、推定した食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。 図19は、複数の推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。 図20は、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21は、図20のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の脂質値を推定するフロー図である。 図22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23は、脈波の一例を示す図である。
 被検者の健康状態を推定するため、採血による方法は痛みが伴うため、日常的に使用することは難しい。また、生体情報を測定する電子機器を手首に装着する方法では、従来測定の対象が脈拍に限られており、脈拍以外の被検者の健康状態を推定することはできていない。簡便に被検者の健康状態を推定することができることが好ましい。
 以下、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、一実施形態に係る電子機器の第1例の概略構成を示す模式図である。図1に示す第1例の電子機器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から第1例の電子機器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、第1例の電子機器100は、被検者の手首に装着された状態で、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、第1例の電子機器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、第1例の電子機器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。また、弾性体140に代えて、若しくは弾性体140と共に、センサ部130の回転軸133に、ねじりコイルばね等の付勢機構を設けて、センサ部130の脈あて部132を被検者の血液の脈波の測定対象となる被検部位に接触させてもよい。
 なお、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。
 第1例の電子機器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、被検者による第1例の電子機器100の使用状態の一例を示す図である。被検者は、第1例の電子機器100を手首に巻きつけて使用する。第1例の電子機器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、第1例の電子機器100を手首に巻きつけられた状態で、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、第1例の電子機器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。被検者が第1例の電子機器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おり、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、第1例の電子機器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、第1例の電子機器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、第1例の電子機器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が、第1例の電子機器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。また、被検者は、脈あて部132が頸動脈の位置にくるように、第1例の電子機器100を首に巻きつけて装着してもよい。
 図4は、一実施形態に係る電子機器の第2例の概略的な外観斜視図である。図4に示す第2例の電子機器100は、装着部210と、基部211と、基部211に取り付けられた固定部212及び測定部220と、を備える。
 本実施形態において、基部211は、略長方形の平板形状に構成されている。本明細書では、図4に示すように、平板形状の基部211の短辺方向をx軸方向、平板形状の基部211の長辺方向をy軸方向、平板形状の基部211の直交方向をz軸方向として、以下説明する。また、第2例の電子機器100の一部は、本明細書で説明するように可動に構成されているが、本明細書において第2例の電子機器100に関する方向を説明する場合には、特に言及されない限り、図4に示す状態におけるx、y及びz軸方向を示すこととする。また、本明細書において、z軸正方向を上、z軸負方向を下といい、x軸正方向を、第2例の電子機器100の正面という。
 第2例の電子機器100は、被検者が装着部210を用いて第2例の電子機器100を装着した状態で、被検者の生体情報を測定する。第2例の電子機器100が測定する生体情報は、測定部220で測定可能な被検者の脈波である。第2例の電子機器100は、一例として、被検者の手首に装着して、脈波を取得するとして、以下説明を行う。
 図5は、図4の第2例の電子機器100を被検者が装着した状態を示す概略図である。被検者は、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通し、手首を装着部210で固定することにより、図5に示すように電子機器100を装着できる。図4及び図5に示す例では、被検者は、x軸方向に沿って、x軸正方向に向かって、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通して第2例の電子機器100を装着する。被検者は、例えば、後述する測定部220の脈あて部132が、尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に接触するように、第2例の電子機器100を装着する。第2例の電子機器100は、被検者の手首において、尺骨動脈又は橈骨動脈を流れる血液の脈波を測定する。
 測定部220は、本体部221と、外装部222と、センサ部130とを備える。センサ部130は、本体部221に取り付けられている。測定部220は、結合部223を介して、基部211に取り付けられている。
 結合部223は、基部211に対して、基部211の表面に沿って回転可能な態様で、基部211に取り付けられていてよい。すなわち、図4に示す例では、結合部223は、矢印Aで示すように、基部211に対してxy平面上で回転可能な態様で、基部211に取り付けられていてよい。この場合、結合部223を介して基部211に取り付けられている測定部220の全体が、基部211に対してxy平面上で回転可能となる。
 外装部222は、結合部223を通る軸S1上において、結合部223と連結されている。軸S1は、x軸方向に延びる軸である。このようにして外装部222が結合部223に連結されることにより、外装部222は、結合部223に対し、基部211が延在するxy平面に交差する平面に沿って変位可能である。すなわち、外装部222は、基部211が延在するxy平面に、軸S1を中心として所定の角度傾斜することができる。例えば、外装部222は、yz平面などxy平面に対して所定の傾きを持った面上に乗った状態で変位することができる。本実施形態では、外装部222は、図4の矢印Bで示すように、軸S1を中心に、xy平面に直交するyz平面上で回転可能な態様で、結合部223に連結されることができる。
 外装部222は、第2例の電子機器100の装着状態において被検者の手首に接触する接触面222aを有する。外装部222は、接触面222a側に、開口部225を有していてよい。外装部222は、本体部221を覆うように構成されていてよい。
 外装部222は、内側の空間内に、z軸方向に延びる軸部224を備えてよい。本体部221は、軸部224を通すための穴を有し、当該穴に軸部224が通された状態で、本体部221が外装部222の内側の空間に取り付けられている。すなわち、本体部221は、図4の矢印Cで示すように、外装部222に対して、軸部224を中心にxy平面上で回転可能な態様で、外装部222に取り付けられている。つまり、本体部221は、外装部222に対して、基部211の表面であるxy平面に沿って回転可能な態様で、外装部222に取り付けられている。また、本体部221は、図4の矢印Dで示すように、軸部224に沿って、すなわちz軸方向に沿って、外装部222に対して、上下方向に変位可能な態様で、外装部222に取り付けられている。
 センサ部130は、本体部221に取り付けられている。ここで、図6を参照して、センサ部130の詳細について説明する。センサ部130は、第2例の電子機器100の正面視における外装部222及びセンサ部130を示す概略図である。図6において、センサ部130のうち、正面視で外装部222と重なる部分については、破線で表現されている。
 センサ部130は、第1のアーム134と、第2のアーム135とを備える。第2のアーム135は、本体部221に固定される。第2のアーム135の下側の一端135aは、第1のアーム134の一端134aと接続されている。第1のアーム134は、図6の矢印Eで示すように、一端134aを軸として、他端134b側がyz平面上で回転可能な態様で、第2のアーム135と接続されている。
 第1のアーム134の他端134b側は、弾性体140を介して第2のアーム135の上側の他端135b側に接続されている。第1のアーム134は、弾性体140が押圧されていない状態において、センサ部130の他端134bが外装部222の開口部225から接触面222a側に突出した状態で、第2のアーム135に支持される。弾性体140は、例えばばねである。但し、弾性体140は、ばねに限られず、他の任意の弾性体、例えば樹脂又はスポンジ等とすることができる。また、弾性体140に代えて、若しくは弾性体140と共に、第1のアーム134の回転軸S2に、ねじりコイルばね等の付勢機構を設けて、第1のアーム134の脈あて部132を被検者の血液の脈波の測定対象となる被検部位に接触させてもよい。
 第1のアーム134の他端134bには、脈あて部132が結合されている。脈あて部132は、第2例の電子機器100の装着状態において、被検者の血液の脈波の測定対象となる被検部位に接触させる部分である。本実施形態では、脈あて部132は、例えば尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に接触に接触する。脈あて部132は、被検者の脈拍による体表面の変化を吸収しにくい素材により構成されていてよい。脈あて部132は、被検者が接触状態において痛みを感じにくい素材により構成されていてよい。例えば、脈あて部132は、内部にビーズを詰めた布製の袋等により構成されていてよい。脈あて部132は、例えば第1のアーム134に着脱可能に構成されていてよい。例えば、被検者は、複数の大きさ及び/又は形状の脈あて部132のうち、自身の手首の大きさ及び/又は形状に合わせて、1つの脈あて部132を第1のアーム134に装着してもよい。これにより、被検者は、自身の手首の大きさ及び/又は形状に合わせた脈あて部132を使用できる。
 センサ部130は、第1のアーム134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は第1のアーム134の角度変位を検出できればよい。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としてもよいし、これら複数のセンサを備えていてもよい。
 図5に示すように、本実施形態では、第2例の電子機器100の装着状態において、脈あて部132は、被検者の右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。第2のアーム135と第1のアーム134との間に配置される弾性体140の弾性力により、第1のアーム134の他端134b側に配置された脈あて部132は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。第1のアーム134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、第1のアーム134の変位を検出することにより、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。
 図6に示すように、第1のアーム134は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部225から他端134bが突出した状態である。被検者に電子機器100を装着した際、第1のアーム134に結合された脈あて部132は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触する。脈動に応じて弾性体140が伸縮し、脈あて部132が変位する。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225の開口幅Wは、血管径、つまり本実施形態では橈骨動脈径より十分大きい幅を有する。外装部222に開口部225を設けることにより、第2例の電子機器100の装着状態において、外装部222の接触面222aは橈骨動脈を圧迫しない。そのため、第2例の電子機器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。
 固定部212は、基部211に固定されている。固定部212は、装着部210を固定するための固定機構を備えていてよい。装着部210は、第2例の電子機器100が脈波の測定を行うために用いられる各種機能部を内部に備えていてよい。例えば、固定部212は、後述する入力部、制御部、電源部、記憶部、通信部、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を備えていてよい。
 装着部210は、被検者が手首を第2例の電子機器100に固定するために用いられる機構である。図4に示す例では、装着部210は、細長い帯状のバンドである。図4に示す例では、装着部210は、一端210aが測定部220の上端に結合され、基部211の内部を通って、他端210bがy軸正方向側に位置するように、配置されている。被検者は、例えば、右手首を、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に通し、脈あて部132が右手首の橈骨動脈上の皮膚に接触するように調整しながら、左手で装着部210の他端210bをy軸正方向に引く。被検者は、右手首が第2例の電子機器100に固定される程度に他端210bを引き、その状態で装着部210を固定部212の固定機構により固定する。このようにして、被検者は、片手(本実施形態では左手)で第2例の電子機器100を装着できる。また、装着部210を用いて手首を第2例の電子機器100に固定することにより、第2例の電子機器100の装着状態を安定させることができる。これにより、測定中に手首と第2例の電子機器100との位置関係が変化しにくくなるため、安定して脈波を測定することが可能となり、測定の精度が向上する。
 次に、第2例の電子機器100の装着時における、第2例の電子機器100の可動部の動きについて説明する。
 被検者は、第2例の電子機器100を装着するとき、上述のように、x軸方向に沿って、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通す。このとき、測定部220は、基部211に対して、図4の矢印Aの方向に回転可能に構成されていることから、被検者は、測定部220を、図4の矢印Aで示す方向に回転させて手首を通すことができる。このように測定部220が回転可能に構成されていることにより、被検者は、自身と第2例の電子機器100との位置関係に応じて、測定部220の方向を適宜変えながら、手首を通すことができる。このようにして、第2例の電子機器100によれば、被検者が第2例の電子機器100を装着しやすくなる。
 被検者は、装着部210と、基部211と、測定部220とによって形成される空間に手首を通したあと、脈あて部132を手首の橈骨動脈上の皮膚に接触させる。ここで、本体部221が、図4の矢印Dの方向に変位可能に構成されていることから、本体部221に結合されたセンサ部130の第1のアーム134も、図7に示すように、z軸方向である矢印Dの方向に変位可能である。そのため、被検者は、脈あて部132が橈骨動脈上の皮膚に接触するように、自身の手首の大きさ及び太さ等に合わせて、第1のアーム134を矢印Dの方向に変位させることができる。被検者は、変位させた位置で、本体部221を固定することができる。このようにして、第2例の電子機器100によれば、センサ部130の位置を、測定に適した位置に調整しやすくなる。そのため、第2例の電子機器100によれば、測定の精度が向上する。なお、図4に示す例では、本体部221がz軸方向に沿って変位可能であると説明したが、本体部221は、必ずしもz軸方向に沿って変位可能に構成されていなくてもよい。本体部221は、例えば手首の大きさ及び太さ等に合わせて位置を調整可能に構成されていればよい。例えば、本体部221は、基部211の表面であるxy平面に交差する方向に沿って変位可能に構成されていてよい。
 ここで、脈あて部132は、橈骨動脈上の皮膚において、皮膚表面に対して直交する方向に接触していると、第1のアーム134に対して伝達される脈動が大きくなる。すなわち、脈あて部132の変位方向(図3の矢印Eで示す方向)が、皮膚表面に対して直交する方向である場合、第1のアーム134に対して伝達される脈動が大きくなり、脈動の取得精度が向上し得る。第2例の電子機器100において、本体部221及び本体部221に結合されたセンサ部130は、図4の矢印Cで示すように、外装部222に対して、軸部224を中心に回転可能に構成されている。これにより、被検者は、脈あて部132の変位方向が皮膚表面に対して直交する方向となるように、センサ部130の方向を調整することができる。すなわち、第2例の電子機器100は、センサ部130の方向を、脈あて部132の変位方向が皮膚表面に対して直交する方向となるように調整可能である。このようにして、第2例の電子機器100によれば、被検者の手首の形状に応じて、センサ部130の方向を調整することができる。これにより、第1のアーム134に対して、被検者の脈動の変化がより伝達されやすくなる。そのため、第2例の電子機器100によれば測定の精度が向上する。
 被検者は、図8Aに示すように脈あて部132を手首の橈骨動脈上の皮膚に接触させたあと、手首を第2例の電子機器100に固定するために、装着部210の他端210bを引く。ここで、外装部222が図4の矢印Bの方向に回転可能に構成されていることから、被検者が装着部210を引くと、外装部222は、軸S1を中心として回転し、上端側がy軸負方向に変位する。すなわち、外装部222は、図8Bに示すように、上端側がy軸負方向に変位する。第1のアーム134は、弾性体140を介して第2のアーム135に接続されているため、外装部222の上端側がy軸負方向に変位することにより、弾性体140の弾性力により、脈あて部132が橈骨動脈側に付勢される。これにより、脈あて部132は、より確実に脈動の変化をとらえやすくなる。そのため、第2例の電子機器100によれば測定の精度が向上する。
 外装部222の回転方向(矢印Bで示す方向)と、第1のアーム134の回転方向(矢印Eで示す方向)とは、略平行であってよい。外装部222の回転方向と第1のアーム134の回転方向とが平行に近いほど、外装部222の上端側をy軸負方向に変位させたときに、弾性体140の弾性力が効率的に第1のアーム134にかかる。なお、外装部222の回転方向と第1のアーム134の回転方向が略平行な範囲は、外装部222の上端側がy軸負方向に変位したときに、弾性体140の弾性力が第1のアーム134にかけられる範囲を含む。
 ここで、図8A、図8Bに示す外装部222の正面側の面222bは、上下方向に長い略長方形状である。面222bは、y軸負方向側の辺上の上端側に、切り欠き222cを有する。切り欠き222cにより、図8Bに示すように外装部222の上端側がy軸負方向に変位しても、面222bは橈骨動脈上の皮膚に接触しにくい。そのため、橈骨動脈の脈動が、面222bに接触して妨げられることを防止しやすくなる。
 さらに、図8Bに示すように外装部222の上端側がy軸負方向に変位したとき、切り欠き222cにおける下方側の端部222dが、手首の橈骨動脈とは異なる位置で接触する。端部222dが手首に接触することにより、外装部222は当該接触位置以上にy軸負方向に変位しなくなる。そのため、端部222dにより、外装部222が所定位置以上に変位することを防止することができる。仮に、外装部222が所定位置以上にy軸負方向に変位すると、弾性体140の弾性力により、第1のアーム134が橈骨動脈側に強く付勢される。これにより、橈骨動脈の脈動が妨げられやすくなる。第2例の電子機器100では、外装部222が端部222dを有することにより、第1のアーム134から橈骨動脈に過度な圧力がかかることを防止でき、その結果、橈骨動脈の脈動が妨げられにくくなる。このように、端部222dは、外装部222の変位可能な範囲を制限するストッパとして機能する。
 本実施形態において、第1のアーム134の回転軸S2は、図8A、図8Bに示すように面222bのy軸負方向側の辺から離間した位置に配置されていてよい。回転軸S2が面222bのy軸負方向側の辺の近辺に配置されている場合、第1のアーム134が被検者の手首に接触することにより、橈骨動脈の脈動による変化を正確にとらえられなくなる場合がある。回転軸S2が面222bのy軸負方向側の辺から離間した位置に配置されることにより、手首に第1のアーム134が接触する可能性を低減することができ、これにより、第1のアーム134は、より正確に脈動の変化をとらえやすくなる。
 被検者は、装着部210の他端210bを引き、その状態で装着部210を固定部212の固定機構により固定することにより、手首に第2例の電子機器100を装着する。このように手首に装着された状態で、第2例の電子機器100は、第1のアーム134が脈動の変化に合わせて矢印Eで示す方向に変化することにより、被検者の脈波を測定する。
 上述した電子機器100の第1例及び第2例は、電子機器100の構成の一例を示すものにすぎない。従って、電子機器100の形態は、第1例及び第2例で示すものに限られない。電子機器100は、被検者の脈波を測定可能な構成を有していればよい。
 図9は、第1例又は第2例の電子機器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。第1例の電子機器100において、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。第2例の電子機器100において、制御部143、電源部144、記憶部145、通信部146及び報知部147は、固定部212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。また、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。また、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、各種情報や電子機器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や、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、例えば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。
 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。また、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、血圧低下を抑制するため、脈拍数が増加する。また、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。そのため、電子機器100は、脈波に基づいて、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、食前の脈波及び食後の血糖値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、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。推定式は、例えば、PLS(Partial Least Squares:部分的最小二乗)回帰分析により作成されてよい。PLS回帰分析では、目的変数(推定対象の特徴量)と説明変数(推定のために使用する特徴量)との共分散を利用し、両者の相関の高い成分から順に変数に追加して重回帰分析を行なうことにより、回帰係数行列が算出される。
 ここで、本明細書において、食前は、食事を行う前であり、例えば空腹時である。本明細書において、食後は、食事を行った後であり、例えば食事を行ってから所定時間後の、食事の影響が血液に反映される時間をいう。本実施形態で説明するように、電子機器100が血糖値を推定する場合には、食後は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)であってよい。
 図10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、例えば、年齢、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とに関する回帰分析により作成される。
 立上り指標Slは、図10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11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12を参照しながら説明する。図12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12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12は、角速度センサ131で取得された角速度を時間積分したものであり、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、動脈の壁や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き、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10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10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、年齢、立上り指標Sl、AI及び脈拍数PR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。
 図13A、図13B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13Aは脈波を示し、図13Bは図13A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13B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及び脈拍数PR、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で実行される必要はなく、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14は、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脈波を脈波計を用いて測定するとともに、被験者の食後の血糖値を血糖計を用いて測定し、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。取得するサンプルデータは、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、脈波計により測定された、食前の被験者の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S101)。
 また、脈波計により測定された、食後の被験者の脈波に関する情報と、血糖計により測定された、食後の被験者の血糖値に関する情報とが、推定式作成装置に入力される(ステップS102)。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。また、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てよい。
 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)。本実施の形態では、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。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。
 また、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と食後の脈波との差分を算出する(ステップS105)。食前の脈波と食後の脈波との差分は、脈波に関する値の変化であり、脈拍に関する特定の指標の値の変化、又は、脈拍に関する特定の指標の値の差分である。例えば、食前の脈波と食後の脈波との差分は、脈拍数の変化である。すなわち、ステップS105において、推定式作成装置は、食前及び食後の脈拍数を算出し、食後の脈拍数から食前の脈拍数の差を取ることにより、脈拍数の変化量を算出する。
 そして、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、食後の血糖値である。また、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で算出された脈波の差分とである。なお、推定式作成装置がステップS105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S107)。
 脈波の差分の算出対象となる指標は、上述した脈拍数に限られない。脈波の差分の算出対象となる指標は、脈拍数以外の、脈波に関する他の指標であってもよい。例えば、脈波の差分の算出対象となる指標は、立上り指標Sl又はAI等を含んでもよい。脈波の差分の算出対象となる指標には、これらの指標のうち2個以上が含まれていてもよい。
 なお、推定式は、必ずしもPLS回帰分析により作成されなくてもよい。推定式は、他の手法を用いて作成されてもよい。例えば、推定式は、ニューラルネットワーク回帰分析により作成されてもよい。
 図15は、ニューラルネットワーク回帰分析の一例について説明する図である。図15は、入力層が5ニューロン、出力層が1ニューロンのニューラルネットワークを模式的に示す。入力層の5ニューロンは、年齢、立上り指標Sl、AI、脈拍数PR及び脈波の差分である。出力層の1ニューロンは、血糖値である。図15に示すニューラルネットワークは、入力層から出力層までの間に、中間層1、中間層2、中間層3、中間層4及び中間層5という5つの中間層を有する。中間層1、中間層2、中間層3、中間層4及び中間層5は、それぞれノード数が5、4、3、2及び1である。中間層の各ノードには、1層前の層から出力されたデータの各成分に対して重みづけが行われ、和を取ったものが入力される。中間層の各ノードでは、入力されたデータに対して所定の演算(バイアス)を行った値が出力される。ニューラルネットワーク回帰分析では、誤差逆伝播法により、出力の推定値を出力の正解値と比較し、これらの差が最小になるように、ネットワークにおける重み及びバイアスが調整される。このようにして、推定式は、ニューラルネットワーク回帰分析によって作成することもできる。
 次に、推定式を用いた被検者の血糖値の推定のフローの一例について説明する。図16は、作成された推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。
 まず、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S201)。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食前の脈波を測定する(ステップS202)。
 そして、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、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS203)。
 電子機器100は、測定した食後の脈波を解析する(ステップS204)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した食後の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。
 また、電子機器100は、食前の脈波と食後の脈波との差分を算出する(ステップS205)。食前の脈波と食後の脈波との差分は、推定式の作成において算出された指標と同様の指標であってよい。例えば、図14で説明したように推定式の作成において脈拍数の変化が算出された場合、ここで電子機器100により算出される脈波の差分は、脈拍数の変化であってよい。すなわち、電子機器100は、ステップS205において、例えば食前及び食後の脈拍数を算出し、算出した食前及び食後の脈拍数の差を算出する。
 電子機器100は、ステップS201で入力を受け付けた被検者の年齢と、ステップS204で解析した食後の脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、ステップS205で算出した脈波の差分とを、推定式に適用して、被検者の食後の血糖値を推定する(ステップS206)。推定された食後の血糖値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
 このように、本実施形態に係る電子機器100によれば、脈波の差分と、被検者の食後の脈波とに基づいて、被検者の食後の血糖値を推定できる。そのため、電子機器100によれば、非侵襲かつ短時間で食後の血糖値を推定できる。このように、電子機器100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。
 なお、電子機器100は、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。
 図17及び図18は、推定した食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。図17及び図18は、センサ部130が取得した被検者の食前及び食後の脈波に基づいて推定した被検者の食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。図17における食後の血糖値の推定値は、説明変数として脈波の差分を含まずに作成された推定式を用いて算出されたものである。つまり、図17における食後の血糖値の推定において使用された推定式は、年齢と、食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとを目的変数として作成されたものである。従って、図17における食後の血糖値の推定値は、年齢及び食後の脈波に基づいて、推定式を用いて算出されたものである。図18における食後の血糖値の推定値は、本実施形態で説明した推定式を用いて、被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、算出されたものである。すなわち、図18における食後の血糖値の推定値は、説明変数として脈波の差分を含んで作成された推定式を用いて算出されたものである。図17及び図18に示すグラフでは、横軸に食後の血糖値の測定値(実測値)が、縦軸に食後の血糖値の推定値が示されている。なお、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17及び図18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。ここで、図17と図18とにおける、測定値と推定値との相関係数をそれぞれ算出すると、図17の場合は相関係数が0.817であり、図18の場合は相関係数が0.822であった。すなわち、図17のように説明変数として脈波の差分を含まない場合と比較して、図18のように説明変数として脈波の差分を含む場合の方が、相関係数が高いことが分かった。これは、図17のように、説明変数として脈波の差分を含まない場合には、被検者ごとの個々の脈波に関する指標の値(例えば脈拍数)の特徴が考慮されないのに対して、図18のように説明変数として脈波の差分を含む場合には、被検者ごとの個々の脈拍に関する指標の値の特徴が、食後の血糖値の推定結果に反映されるためである。例えば、被検者の1分間の脈拍数が、人の平均の1分間の脈拍数と比較して30%高いとする。このような被検者の食後の血糖値を推定するに際し、説明変数として脈波の差分を含まない場合には、被検者の脈拍数が、もともと平均よりも高いという特徴が反映されずに、食後の血糖値が推定される。そのため、推定される食後の血糖値が、被検者の正確な食後の血糖値からずれる場合がある。これに対し、説明変数として脈波の差分を含む場合には、被検者のもとの脈拍数がどの程度であるかにかかわらず、被検者の脈拍数の変化に基づいて、食後の血糖値を推定することができる。つまり、この場合、被検者の脈拍数の特徴を反映させて、食後の血糖値を推定することができる。そのため、本実施形態に係る電子機器100によれば、個々の被検者に応じた食後の血糖値を、より正確に推定しやすくなる。
 電子機器100による食後の血糖値の推定方法は、上述の方法に限られない。例えば、被検者の食後の血糖値の推定にあたり、電子機器100は、複数の推定式から、1つの推定式を選択し、選択した推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定してもよい。この場合、予め複数の推定式が作成される。
 例えば、推定式は、食事の内容に応じて、複数作成されてよい。食事の内容は、例えば食事の量及び質を含んでよい。食事の量は、例えば食事の重量を含んでよい。食事の質は、例えばメニュー名、材料(食品)、調理法等を含んでよい。
 食事の内容は、例えば複数に分類されていてよい。例えば、食事の内容は、麺類、定食、丼物等のカテゴリーで分類されていてよい。推定式は、例えば食事の内容の分類の数と同じ数、作成されてよい。つまり、例えば食事の内容が3つに分類されている場合、各分類に対応付けられた推定式が作成されてよい。この場合、作成される推定式は、3つである。電子機器100は、複数の推定式のうち、被検者の食事の内容に応じた推定式を用いて、食後の血糖値を推定する。
 ここで、複数の推定式が作成された場合における、推定式を用いた被検者の血糖値の推定のフローの一例について説明する。図19は、作成された複数の推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。
 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、食事の内容の入力をする(ステップS302)。電子機器100は、多様な方法で被検者から食事の内容の入力を受け付けることができる。例えば、電子機器100は、表示デバイスを有する場合、被検者が選択可能な食事の内容(例えば分類)表示し、被検者に表示された食事の内容のうち、これから食べようとする食事に最も近いものを選択させることによって、入力を受け付けてよい。例えば、電子機器100は、被検者に入力部141を用いて食事の内容を記載させることにより、入力を受け付けてもよい。例えば、電子機器100は、カメラ等の撮像部を有する場合、撮像部を用いてこれから食べようとする食事を撮影することにより、入力を受け付けてもよい。この場合、電子機器100は、例えば受け付けた撮像画像を画像解析することにより、食事の内容を推定してよい。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食前の脈波を測定する(ステップS303)。
 そして、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、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS304)。
 電子機器100は、測定した食後の脈波を解析する(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、ステップS302で受け付けた食事の内容に基づき、複数の推定式のうち、1つの推定式を選択する(ステップS306)。電子機器100は、例えば、入力された食事の内容に最も近い分類に対応付けられた推定式を選択する。
 また、電子機器100は、食前の脈波と食後の脈波との差分を算出する(ステップS307)。例えば、電子機器100は、食前及び食後の脈拍数を算出し、算出した食前及び食後の脈拍数の差を算出する。
 電子機器100は、ステップS301で入力を受け付けた被検者の年齢と、ステップS305で解析した食後の脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、ステップS307で算出した脈波の差分とを、推定式に適用して、被検者の食後の血糖値を推定する(ステップS308)。推定された食後の血糖値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
 食前の血糖値から食後の血糖値への変化は、食事の内容によって異なる場合がある。しかしながら、このように、電子機器100が、複数の推定式のうち、食事の内容に応じた推定式を用いて食後の血糖値を推定することにより、食事の内容に応じて、より高い精度で血糖値を推定し得る。
(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が被検者の食後の脂質値を推定する場合の一例について説明する。ここで、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。本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にも反映される。そのため、電子機器100は、脈波を取得し、取得した脈波に基づいて、脂質値を推定することができる。
 図20は、本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。本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、例えばPLS回帰分析又はニューラルネットワーク回帰分析等の回帰分析を行うことにより作成される。本実施形態では、サンプルデータとして、食前の脈波に基づいて、推定式が作成される。本実施形態において、食後は、食事を行ってから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)であってよい。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、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、まず、脈波計により測定された、食前の被験者の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S401)。
 また、脈波計により測定された、食後の被験者の脈波に関する情報と、脂質測定装置により測定された、食後の被験者の脂質値に関する情報とが、推定式作成装置に入力される(ステップS402)。ステップS401又はステップS402において、各サンプルデータの被験者の年齢も入力されてよい。
 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、入力された食後の脈波を解析する(ステップS404)。本実施の形態では、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。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。
 また、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と食後の脈波との差分を算出する(ステップS405)。例えば、ステップS405において、推定式作成装置は、食前及び食後の脈拍数を算出し、食後の脈拍数から食前の脈拍数の差を取ることにより、脈拍数の変化量を算出する。
 そして、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、食後の脂質値である。また、回帰分析における説明変数は、ステップS401又はステップS402で入力された年齢と、ステップS404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S405で算出された脈波の差分とである。なお、推定式作成装置がステップS105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、食後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21は、例えば図20のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の脂質値を推定するフロー図である。
 まず、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、被検者による操作に基づいて、被検者の食前の脈波を測定する(ステップS502)。
 そして、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、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS503)。
 電子機器100は、測定した食後の脈波を解析する(ステップS504)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した食後の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。
 また、電子機器100は、食前の脈波と食後の脈波との差分を算出する(ステップS505)。例えば、電子機器100は、ステップS505において、食前及び食後の脈拍数を算出し、算出した食前及び食後の脈拍数の差を算出する。
 電子機器100は、ステップS501で入力を受け付けた被検者の年齢と、ステップS504で解析した食後の脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、ステップS505で算出した脈波の差分とを、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。
 このように、本実施形態に係る電子機器100によれば、脈波の差分と、被検者の食後の脈波とに基づいて、被検者の食後の脂質値を推定できる。そのため、電子機器100によれば、非侵襲かつ短時間で食後の脂質値を推定できる。このように、電子機器100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。また、電子機器100によれば、被検者の脈拍数の特徴を反映させて、食後の脂質値を推定することができる。そのため、本実施形態に係る電子機器100によれば、個々の被検者に応じた食後の脂質値を、より正確に推定しやすくなる。
 脂質値を推定する場合についても、血糖値を推定する場合の例で説明したのと同様に、複数の推定式から1つの推定式を選択し、選択した推定式を用いて脂質値を推定してもよい。
 上記実施形態では、血糖値及び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、血糖値及び脂質値の推定は、必ずしも電子機器100によって実行されなくてもよい。血糖値及び脂質値の推定を、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22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22に示した実施形態のシステムは、電子機器100と、情報処理装置(例えばサーバ)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22に示すように、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情報処理装置151に送信され、被検者の個人情報として情報処理装置151に保存される。情報処理装置151では、被検者の過去の取得情報や、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。情報処理装置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。情報処理装置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、情報処理装置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。また、被検者の血糖値又は脂質値の推定を情報処理装置151で行うために、電子機器100の制御部143の演算負担を軽減できる。また、被検者の過去の取得情報を情報処理装置151で保存できるために、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。
 本実施形態に係るシステムは情報処理装置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が、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。情報処理装置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特徴的な実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施の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。
 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が、本発明に係る電子機器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。また、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。
 また、例えば、上述の実施形態において、回帰分析の説明変数が、年齢、立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRであると説明したが、説明変数は、これら4つの全てを含んでいなくてもよい。また、説明変数は、これら4つ以外の変数を含んでいてもよい。例えば、説明変数は、性別、又は脈波を1回微分して導出される速度脈波に基づいて定められる指標等を含んでもよい。例えば、説明変数は、脈拍に基づいて定められる指標を含んでもよい。脈拍に基づいて定められる指標は、例えば図23に一例として示す、ET(Ejection Time:駆出時間)、又は、心室の駆出しからDW(Dicrotic Wave:重拍波)までの時間DWt等を含んでよい。また、例えば説明変数は、空腹時血糖値(例えば採血により測定した血糖値や健康診断時において予め測定された血糖値等)を含んでもよい。
 上記実施形態において、推定式は、被験者の食前及び食後の脈波並びに被験者の食後の血糖値又は脂質値を用いて作成されると説明した。ここで、被験者は、電子機器100を用いて血糖値又は脂質値を推定させる被検者であってもよい。すなわち、この場合、推定式は、被検者自身の食前及び食後の脈波並びに被験者の食後の血糖値又は脂質値を用いて作成される。
 上記実施形態において、制御部143は、センサ部130が取得した被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、被検者の食後の血糖値又は脂質値を推定すると説明した。しかしながら、制御部143は、必ずしも、被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、被検者の食後の血糖値又は脂質値を推定しなくてもよい。例えば、制御部143は、被検者の食前の脈波と所定のタイミングの脈波との差分に基づいて、被検者の当該所定のタイミングにおける血糖値又は脂質値を推定してもよい。所定のタイミングは、任意に定められてよい。所定のタイミングは、例えば、血糖値又は脂質値の変化が、食前と比較して大きくなるタイミングであってよい。
 100 電子機器
 110、210 装着部
 111、225 開口部
 120、220 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、224 軸部
 134 第1のアーム
 135 第2のアーム
 140 弾性体
 141 入力部
 143 制御部
 144 電源部
 145 記憶部
 146 通信部
 147 報知部
 150 携帯端末
 151 情報処理装置
 211 基部
 212 固定部
 221 本体部
 222 外装部
 222a 接触面
 222b 面
 222c 切り欠き
 222d 端部
 223 結合部

Claims (15)

  1.  被検者の脈波を取得するセンサ部と、
     食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定する制御部と、
    を備える電子機器。
  2.  前記食前の脈波と食後の脈波との差分は、脈波に関する指標の値の変化である、請求項1に記載の電子機器。
  3.  前記脈波に関する指標は、脈拍数、立上り指標Sl、及びAIの少なくともいずれかを含む、請求項2に記載の電子機器。
  4.  前記制御部は、複数の推定式のうち、前記被検者の食事の内容に応じた推定式を用いて、前記食後の血糖値を推定する、請求項1に記載の電子機器。
  5.  前記複数の推定式のそれぞれは、前記食事の内容の分類に対応付けられる、請求項4に記載の電子機器。
  6.  前記推定式は、PLS回帰分析又はニューラルネットワーク回帰分析により作成される、請求項1に記載の電子機器。
  7.  被検者の脈波を取得するセンサ部と、
     食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定する制御部と、
    を備える電子機器。
  8.  互いに通信可能に接続された電子機器と情報処理装置とを備える推定システムであって、
     前記電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部を備え、
     前記情報処理装置は、食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定する制御部を備える、
    推定システム。
  9.  互いに通信可能に接続された電子機器と情報処理装置とを備える推定システムであって、
     前記電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部を備え、
     前記情報処理装置は、食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定する制御部を備える、
    推定システム。
  10.  電子機器により実行される推定方法であって、
     被検者の脈波を取得するステップと、
     食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定するステップと、
    を含む、推定方法。
  11.  電子機器により実行される推定方法であって、
     被検者の脈波を取得するステップと、
     食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定するステップと、
    を含む、推定方法。
  12.  電子機器に、
     被検者の脈波を取得するステップと、
     食前の脈波並びに食後の脈波及び血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定するステップと、
    を実行させる推定プログラム。
  13.  電子機器に、
     被検者の脈波を取得するステップと、
     食前の脈波並びに食後の脈波及び脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、取得した前記被検者の食前の脈波と食後の脈波との差分に基づいて、前記被検者の食後の脂質値を推定するステップと、
    を実行させる推定プログラム。
  14.  被検者の脈波を取得するセンサ部と、
     前記被検者の食前の脈波並びに食後の脈波及び食後の血糖値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と任意タイミングの脈波との差分に基づいて、前記被検者の血糖値を推定する制御部と、
    を備える電子機器。
  15.  被検者の脈波を取得するセンサ部と、
     前記被検者の食前の脈波並びに食後の脈波及び食後の脂質値に基づいて作成された推定式を用いて、前記センサ部が取得した前記被検者の食前の脈波と任意タイミングの脈波との差分に基づいて、前記被検者の脂質値を推定する制御部と、
    を備える電子機器。
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