WO2020050042A1 - 生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システム - Google Patents

生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システム Download PDF

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WO2020050042A1
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biological information
unit
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sensor
data
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PCT/JP2019/032788
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小笠原　隆行
佐藤　里江子
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日本電信電話株式会社
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    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/332—Portable devices specially adapted therefor

Definitions

  • the present invention relates to a biological information analyzing apparatus, a biological information analyzing method, and a biological information analyzing system, and particularly to a technique for analyzing biological information measured by a sensor worn by a user.
  • Non-Patent Document 1 discloses a technique for stably measuring a heart rate and an electrocardiographic waveform of a user wearing a wearable bioelectrode inner made of a fibrous conductive material over a long period of time.
  • Non-Patent Document 1 discloses a technique for estimating the posture and gait of a user based on measurement data of an acceleration sensor built in a wearable device worn by the user.
  • the present invention has been made to solve the above-described problem, and is a biological information analyzing apparatus and a biological information analyzing method capable of grasping a value of typical biological information at each measurement time in a set time period. And a biological information analysis system.
  • the biological information analysis device analyzes a sensor data acquisition unit that acquires biological information measured by a sensor, and time-series data of the biological information over a plurality of time periods.
  • a data analyzer that calculates a representative value of the plurality of pieces of biological information from a plurality of pieces of biological information acquired at measurement times corresponding to each other in each of the plurality of time periods.
  • the biological information analysis device further includes an abnormal value determination unit that determines whether the plurality of biological information includes an abnormal value based on a preset reference, the data analysis unit, When it is determined that the abnormal value is included by the abnormal value determination unit, the plurality of biometric information is obtained from a plurality of pieces of biometric information acquired at measurement times corresponding to each other in each of the plurality of time periods excluding the abnormal value. A representative value of the information may be calculated.
  • the data analysis unit may include an average processing unit that calculates an average value of the plurality of pieces of biological information as the representative value.
  • the data analysis unit based on the time series data of the average value of the plurality of biological information, the plurality of times for each of the plurality of time periods included in the plurality of time periods
  • the biometric information further includes a summarization unit that calculates a summary value that is statistically summarized, wherein the summary value is a cumulative value, an average value, a breakdown indicating a ratio of a value of any of the biometric information in the time period, a median value. , 25% level point, 75% level point, standard deviation, and standard error.
  • the summarizing unit calculates biological state information that is a qualitative variable
  • a summary value obtained by statistically summarizing the biological state information may be calculated based on an occurrence ratio of the value of the biological state information at a measurement time corresponding to each of the cycles.
  • the biological information analysis method includes a sensor data obtaining step of obtaining biological information measured by a sensor, and analyzing time-series data of the biological information over a plurality of time periods.
  • a biological information analysis system includes a sensor terminal that outputs biological information measured by a sensor attached to a user to the outside, and the biological information output from the sensor terminal. And a relay terminal that receives the biological information output from the sensor terminal or the relay terminal, and displays the biological information on a display device.
  • a data analysis unit that calculates a representative value of the plurality of pieces of biological information from the plurality of pieces of biological information acquired at the measurement time to be measured.
  • a presenting unit that outputs a representative value as a part of the biological information.
  • the senor includes a sensor terminal having a first data analysis unit, a relay terminal having a second data analysis unit, and an external terminal having a third data analysis unit.
  • the terminal outputs the biological information measured by the sensor attached to the user to the outside
  • the relay terminal receives the biological information output from the sensor terminal and outputs the information to the outside
  • the external terminal The biological information output from the sensor terminal or the relay terminal is received and displayed on a display device, and the first data analysis unit, the second data analysis unit, and the third data analysis unit collaborate.
  • the time series data of the biological information over a plurality of time periods is analyzed, and the representative of the plurality of biological information is obtained from the plurality of biological information acquired at the measurement times corresponding to each other in each of the plurality of time periods. Since the value is calculated, the value of typical biological information at each measurement time in the set time period can be grasped.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating functions of the biological information analysis device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the biological information analysis device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating the biological information analysis method according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the heart rate averaging process according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration of the biological information analysis system according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the biological information analysis system according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a sequence diagram illustrating an operation of the biological information analysis system according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating functions of the biological information analysis device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the biological information analysis device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating the biological
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating functions of the biological information analysis device according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a sequence diagram illustrating the operation of the biological information analysis system according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an abnormal heart rate value determination process according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating functions of the biological information analysis device according to the third embodiment.
  • FIG. 12 is a sequence diagram illustrating an operation of the biological information analysis system according to the third embodiment.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating functions of the biological information analysis device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 14 is a sequence diagram illustrating an operation of the biological information analysis system according to the fourth embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating the calculation of the digest value according to the fourth embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of the biological information analysis device 1.
  • the biological information analysis device 1 includes a sensor data acquisition unit 10, a data analysis unit 11, a time acquisition unit 12, a storage unit 13, a presentation unit 14, and a transmission / reception unit 15.
  • the sensor data acquisition unit 10 acquires, from the sensor 106, the user's biological information measured by a sensor 106, which will be described later, which is worn by the user. More specifically, the sensor data acquisition unit 10 calculates a heart rate of digital data from an electrocardiographic waveform based on a cardiac potential measured by a heart rate monitor, for example. Further, the sensor data acquisition unit 10 converts an analog acceleration signal measured by the acceleration sensor into a digital signal at a predetermined sampling rate. The sensor data acquisition unit 10 outputs time-series data in which the heart rate or acceleration signal of the digital data is associated with the measurement time. The time-series data of the biological information acquired by the sensor data acquisition unit 10 is stored in the storage unit 13 described later.
  • the data analysis unit 11 includes an average processing unit 110.
  • the data analysis unit 11 analyzes the time-series data of the biological information of the user acquired by the sensor data acquiring unit 10 and obtains the data from the plurality of biological information acquired at the corresponding measurement times in each of the plurality of time periods. A representative value indicating a typical value of a plurality of pieces of biological information is calculated.
  • the time period for example, any time length such as one minute, one hour, one day, one month, or one year can be set.
  • the average processing unit 110 represents an average value of a plurality of pieces of biometric information acquired at measurement times corresponding to each other in each of a plurality of time cycles based on the time-series data of the biometric information acquired by the sensor data acquisition unit 10. Calculate as a value. As an example, when the time period is one day, the average processing unit 110 calculates an average value of a plurality of pieces of biological information measured at the same time from time-series data of the biological information over a plurality of days.
  • the average processing unit 110 calculates the average value of a plurality of pieces of biometric information measured at the same time in minutes from time-series data of the biometric information over a plurality of hours. May be calculated.
  • the averaging unit 110 calculates the average value of a plurality of pieces of biometric information measured at the same time in seconds from the time-series data of the biometric information over a plurality of minutes. May be calculated.
  • the plurality of pieces of biometric information obtained at the corresponding measurement times at which the average processing unit 110 calculates the average value of the biometric information does not need to be pieces of biometric information sampled at the exact same time. Any biometric information measured in a time range that can be considered as a condition can be used.
  • the time acquisition unit 12 acquires a reference time used in the biological information analyzer 1.
  • the time acquisition unit 12 may acquire time information from a built-in clock provided in the biological information analyzer 1 or a time server, for example.
  • the time information acquired by the time acquisition unit 12 is used for data analysis such as averaging processing of biological information in the data analysis unit 11.
  • the storage unit 13 stores the time-series data of the biological information of the user acquired by the sensor data acquisition unit 10. In addition, the storage unit 13 stores setting information regarding a time period and an analysis result of biological information by the data analysis unit 11.
  • the presentation unit 14 presents an analysis result by the data analysis unit 11. More specifically, the presentation unit 14 displays the analysis result on the display device 109 described later, or generates and presents information that supports the user based on the analysis result.
  • the presentation unit 14 may output information for assisting the user to an operation device (not shown) realized by the display device 109, an audio output device, a light source, an actuator, a heating device, and the like.
  • the transmission / reception unit 15 receives sensor data indicating biological information measured by the sensor 106 described below. In addition, the transmission / reception unit 15 can transmit the analysis result of the biological information by the data analysis unit 11 to the outside via the communication network.
  • Each function of the biological information analyzer 1 described above may be configured not only in a single computer but also in a distributed manner to a plurality of computers communicably connected to each other via a communication network.
  • the biological information analysis device 1 includes, for example, a computing device 102 having a CPU 103 and a main storage device 104 connected via a bus 101, a communication interface 105, a sensor 106, an external storage device 107, a clock 108, a computer having the display device 109, and a program for controlling these hardware resources.
  • the CPU 103 and the main storage device 104 constitute the arithmetic unit 102.
  • the main storage device 104 stores in advance programs for the CPU 103 to perform various controls and calculations.
  • the communication interface 105 is an interface and a control device for connecting the biological information analyzer 1 and various external electronic devices via the communication network NW.
  • the biological information analysis device 1 may receive data of a heart rate, an electrocardiographic waveform, and acceleration from a sensor 106 described later attached to the user via the communication network NW via the communication interface 105.
  • the communication interface 105 for example, an arithmetic interface and an antenna corresponding to wireless data communication standards such as LTE, 3G, wireless LAN, and Bluetooth (registered trademark) are used.
  • the transmission / reception unit 15 described with reference to FIG. 1 is realized by the communication interface 105.
  • the sensor 106 is realized by, for example, a sensor such as a heart rate monitor, an electrocardiograph, and an acceleration sensor.
  • the sensor 106 is worn by the user over a preset measurement period, and measures biological information such as the user's heart rate, electrocardiographic waveform, and acceleration.
  • the external storage device 107 includes a readable / writable storage medium and a drive device for reading / writing various information such as programs and data from / to the storage medium.
  • a semiconductor memory such as a hard disk or a flash memory can be used as a storage medium.
  • the external storage device 107 includes a storage area for storing time-series data of biological information measured by the sensor 106, a program storage unit for storing a program for the biological information analysis apparatus 1 to perform a biological information analysis process, Other storage devices that do not include, for example, a storage device for backing up programs and data stored in the external storage device 107 can be provided.
  • the storage unit 13 described with reference to FIG. 1 is realized by the external storage device 107.
  • the clock 108 is configured by a built-in clock or the like provided in the biological information analyzer 1 and measures time.
  • the time information obtained by the clock 108 is used for sampling of biological information and data analysis processing.
  • the time information obtained by the clock 108 is obtained by the time obtaining unit 12 described with reference to FIG.
  • the display device 109 functions as the presentation unit 14 of the biological information analyzer 1.
  • the display device 109 is realized by a liquid crystal display or the like.
  • the display device 109 constitutes an operation device that outputs user support information generated based on the analysis result of the biological information.
  • the sensor data acquisition unit 10 acquires the biological information measured by the sensor 106 worn by the user via the transmission / reception unit 15 (Step S1). More specifically, when, for example, “1 day” is set as the time cycle, the sensor data acquisition unit 10 acquires the user's electrocardiographic waveform measured over a plurality of time cycles such as 2 days. . The acquired biological information for two days is stored in the storage unit 13. Next, the sensor data acquisition unit 10 removes noise from the acquired biological information, and performs a process of converting the biological information of the analog signal into a digital signal (step S2).
  • the sensor data acquisition unit 10 removes noise by filtering the electrocardiogram measured by the heart rate monitor, and calculates the heart rate of digital data from an electrocardiographic waveform based on the electrocardiogram.
  • the time-series data of the biological information processed by the sensor data acquisition unit 10 is stored in the storage unit 13 (Step S3).
  • the data analysis unit 11 analyzes the biological information acquired in step S2 (step S4). More specifically, the average processing unit 110 compares the heart rate acquired at the corresponding measurement time on the first day and the second day with respect to the time series data of the heart rate over two days (two cycles) of the user. Is calculated.
  • FIG. 4 is a diagram showing heart rate values measured over two days.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents heart rate.
  • Reference numeral h1 indicates a heart rate on the first day (first cycle).
  • Reference numeral h2 indicates the heart rate on the second day (second cycle). Note that, as shown in FIG. 4A, it is assumed that the heart rate fluctuates at 100 bpm on the first day and 60 bpm on the second day. The average value of these heart rates is obtained by the following equation (1).
  • N represents the number of measured days, that is, the number of time periods. This N also indicates the number of data at the corresponding measurement time in each of the plurality of time periods.
  • N 2.
  • i is a measurement date (time period), and corresponds to each measurement date.
  • the heart rate of the user measured over a plurality of days is calculated. Variations are alleviated, and a measurement value of biological information that is truly close to the habit and behavior of the user can be obtained.
  • the analysis result of the biological information of the user obtained by the data analysis unit 11 is stored in the storage unit 13. Further, the presentation unit 14 displays the analysis result on the display device 109 (Step S5). Further, the presentation unit 14 generates support information for the user based on the analysis result and displays the support information on the display device 109 or the like.
  • the biological information analysis system includes, for example, a sensor terminal 200 mounted on a user 500, a relay terminal 300, and an external terminal 400, as shown in FIG. All or any one of the sensor terminal 200, the relay terminal 300, and the external terminal 400 has each function of the biological information analysis device 1 such as the data analysis unit 11 described in FIG.
  • relay terminal 300 includes data analysis unit 11 described with reference to FIG.
  • the sensor terminal 200 includes a sensor 201, a sensor data acquisition unit 202, a data storage unit 203, and a data transmission unit 204.
  • the sensor terminal 200 is arranged, for example, on the trunk of the body of the user 500 and measures biological information over a plurality of time periods.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured biological information of the user 500 to the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the sensor 201 is realized by a heart rate monitor, an acceleration sensor, or the like. As shown in FIG. 5, for example, the three axes of the acceleration sensor included in the sensor 201 are provided in parallel with the X-axis in the lateral direction of the body, the Y-axis in the front-back direction of the body, and the Z-axis in the vertical direction of the body.
  • the sensor 201 corresponds to the sensor 106 described in FIG.
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires the biological information measured by the sensor 201. More specifically, the sensor data acquisition unit 202 performs noise removal and sampling processing of the acquired biological information to obtain time-series data in the biological information of the digital signal.
  • the sensor data acquisition unit 202 corresponds to the sensor data acquisition unit 10 described in FIG.
  • the data storage unit 203 stores time-series data of biological information measured by the sensor 201 and time-series data of biological information based on digital signals obtained by processing by the sensor data obtaining unit 202.
  • the data storage unit 203 corresponds to the storage unit 13 (FIG. 1).
  • the data transmission unit 204 transmits the time-series data of the biological information stored in the data storage unit 203 to the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the data transmission unit 204 includes a communication circuit for performing wireless communication corresponding to wireless data communication standards such as LTE, 3G, wireless LAN (Local Area Network), and Bluetooth (registered trademark).
  • the data transmitting section 204 corresponds to the transmitting / receiving section 15 (FIG. 1).
  • the relay terminal 300 includes a data receiving unit 301, a data storage unit 302, a time obtaining unit 303, a data analyzing unit 304, and a data transmitting unit 305.
  • the relay terminal 300 analyzes the time-series data of the biological information of the user 500 measured from the sensor terminal 200 over a plurality of time periods. Further, the relay terminal 300 calculates a representative value of the plurality of pieces of biometric information from a plurality of pieces of biometric information acquired at measurement times corresponding to each other in each of the plurality of time periods, and transmits the representative value to the external terminal 400 as an analysis result. Send.
  • the relay terminal 300 is realized by a smartphone, a tablet, a notebook computer, or the like.
  • the data receiving unit 301 receives time-series data of biological information from the sensor terminal 200 via the communication network NW.
  • the data receiving unit 301 corresponds to the transmitting / receiving unit 15 (FIG. 1).
  • the data storage unit 302 stores the biological information of the user 500 received by the data receiving unit 301 and the analysis result of the biological information by the data analyzing unit 304.
  • the data storage unit 302 corresponds to the storage unit 13 (FIG. 1).
  • the time acquisition unit 303 acquires time information used in the biological information analysis processing by the data analysis unit 304 from a built-in clock (not shown).
  • the time acquisition unit 303 corresponds to the time acquisition unit 12 described in FIG.
  • the data analysis unit 304 analyzes the time-series data of the biological information of the user 500 received by the data reception unit 301 over a plurality of time periods, and obtains a plurality of data obtained at measurement times corresponding to each other in each of the plurality of time periods. From the biological information, a representative value indicating a typical value of the plurality of biological information is obtained. For example, the average value of the heart rate of the user 500 measured over a plurality of days in the same time zone is calculated using the above-described equation (1). The average value of the biological information obtained as the analysis result is stored in the data storage unit 302.
  • the data analysis unit 304 corresponds to the data analysis unit 11 including the averaging unit 110 described with reference to FIG.
  • the data transmission unit 305 transmits the analysis result of the data analysis unit 304 to the external terminal 400 via the communication network NW.
  • the data transmission unit 305 corresponds to the transmission / reception unit 15 (FIG. 1).
  • the external terminal 400 includes a data receiving unit 401, a data storage unit 402, a presentation processing unit 403, and a presentation unit 404.
  • the external terminal 400 presents an analysis result of the biological information of the user 500 received from the relay terminal 300 via the communication network NW, and presents support information to the user 500 based on the analysis result.
  • the external terminal 400 is realized by a smartphone, a tablet, a notebook computer, or the like, like the relay terminal 300.
  • the external terminal 400 includes a display device for displaying the received analysis result, and an operation device (not shown) for outputting information for supporting the user 500 generated based on the analysis result.
  • Examples of the operation device included in the external terminal 400 include a display device, a sound output device, a light source, an actuator, a heating device, and the like.
  • the audio output device for example, a speaker or a musical instrument may be used.
  • a light source an LED or a light bulb may be used.
  • a vibrator, a robot arm, or an electric therapy device may be used.
  • a heater, a Peltier element, or the like may be used as the heating device.
  • the data receiving unit 401 receives the analysis result of the biological information from the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the data receiving unit 401 corresponds to the transmitting / receiving unit 15 (FIG. 2).
  • the data storage unit 402 stores the analysis result of the biological information received by the data reception unit 401.
  • the data storage unit 402 corresponds to the storage unit 13 (FIG. 1).
  • the presentation processing unit 403 generates support information for the user 500 based on the analysis result.
  • the presentation processing unit 403 corresponds to the presentation unit 14 described with reference to FIG.
  • the presentation unit 404 presents support information to the user 500 based on the presentation of the analysis result and the instruction from the presentation processing unit 403. More specifically, the analysis result and the support information may be displayed on a display device included in the external terminal 400 using character information or a graph, or the support information may be output from a speaker (not illustrated) included in the external terminal 400 using an alert sound or the like. Good. In addition, the presentation unit 404 can present the support information by a method recognizable by the user 500, such as vibration or light. The presentation unit 404 corresponds to the presentation unit 14 described with reference to FIG.
  • the biological information analysis system has a configuration in which each function of the biological information analysis device 1 is distributed to the sensor terminal 200, the relay terminal 300, and the external terminal 400. Processing from acquisition to analysis and presentation of analysis results is performed in a distributed manner.
  • the sensor terminal 200 is worn on the user 500 and measures biological information over a plurality of time periods (step S100).
  • the sensor terminal 200 obtains a digital signal of the measured biological information, and removes noise as necessary.
  • the sensor terminal 200 transmits the biological information to the relay terminal 300 via the communication network NW (Step S101).
  • the relay terminal 300 performs an averaging process to analyze the biological information (step S102). More specifically, the data analysis unit 304 (average processing unit 110) of the relay terminal 300 uses the above-described equation (1) to obtain a plurality of pieces of biological information acquired at measurement times corresponding to each other in each of a plurality of time periods. From these, the average value of the plurality of pieces of biological information is calculated.
  • the relay terminal 300 transmits the analysis result indicating the average value of the biological information to the external terminal 400 via the communication network NW (Step S103).
  • the external terminal 400 executes a presentation process (Step S104). That is, the external terminal 400 displays the analysis result on the display device. Further, the external terminal 400 generates support information for the user 500 based on the analysis result and displays the support information on a display device or the like.
  • the biological information analysis device 1 performs analysis on a plurality of biological information such as the heart rate of the user 500 measured over a plurality of time periods, and performs measurement corresponding to each other. An average value of a plurality of pieces of biological information acquired at the time is calculated. Therefore, even when the value of the biological information fluctuates due to a time period such as “day”, a typical value of the biological information of the user can be obtained.
  • the average processing unit 110 calculates an average value of biological information measured over a plurality of time periods at corresponding measurement times, and obtains a typical value of the biological information of the user.
  • the biological information analyzer 1A further includes an abnormal value determination unit 16.
  • the abnormal value determination unit 16 determines whether the measured biological information includes an abnormal value.
  • the abnormal value determination unit 16 determines whether or not the time-series data of the biological information includes an abnormal value based on a preset criterion.
  • the determination result by the abnormal value determination unit 16 is input to the averaging unit 110. More specifically, the abnormal value determination unit 16 determines the value of the biological information exceeding the upper threshold and the value of the biological information below the lower threshold based on the upper threshold and the lower threshold preset for the value of the biological information. Invalidates the measured value.
  • the value of the biological information from which the abnormal value has been removed by the abnormal value determination unit 16 is input to the averaging unit 110.
  • the average processing unit 110 obtains a plurality of pieces of biological information acquired at measurement times corresponding to each other in each of a plurality of time periods excluding the abnormal value. Is calculated as a representative value.
  • the sensor terminal 200 is attached to the user 500, and the biological information of the user 500 is measured over a plurality of time periods (step S200). More specifically, the sensor terminal 200 measures the cardiac potential of the user 500 using a heart rate monitor (sensor 201).
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires a cardiac potential from the sensor 201, and calculates a heart rate of digital data from an electrocardiographic waveform based on the cardiac potential.
  • the acquired cardiac potential and heart rate are stored in the data storage unit 203.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured biological information to the relay terminal 300 via the communication network NW (Step S201). More specifically, data transmitting section 204 reads out the time series data of the heart rate from data storage section 203 and transmits the data to relay terminal 300 via communication network NW.
  • the abnormal value determination unit 16 determines whether or not the received time-series data of the biological information includes an abnormal value. (Step S202).
  • the abnormal value determination unit 16 reads the upper limit threshold value (for example, 190 bpm) and the lower limit threshold value (for example, 40 bpm) of the heart rate stored in the data storage unit 302.
  • the abnormal value determination unit 16 invalidates a value exceeding the upper threshold and a value lower than the lower threshold in the received biological information of the user 500.
  • the heart rate h1 of the user 500 in the first cycle is lower than the lower threshold value 40 bpm in the time zone from 12:00 to 24:00.
  • the heart rate h2 of the user in the second cycle is similarly lower than the lower threshold value 40 bpm in the time period from 6:00 to 12:00 and from 18:00 to 24:00. Therefore, the abnormal value determination unit 16 inputs the value of the heart rate in which the value of the heart rate below the lower threshold is invalid to the average processing unit 110.
  • the averaging processing unit 110 acquires the biological information of the user 500 at the measurement time corresponding to each other in each of the plurality of time cycles based on the determination result by the abnormal value determination unit 16.
  • An average value of a plurality of pieces of biological information is calculated (step S203). More specifically, as shown in FIG. 10B, the averaging unit 110 uses the above-described equation (1) to remove the values determined as abnormal values in the first cycle and the second cycle. The average value h3 of the heart rate in the time zone is calculated.
  • the average value of the heart rate from 0:00 to 6:00 in each cycle is 80 bpm, and the average value of the heart rate from 6:00 to 12:00 is 100 bpm because the abnormal value is invalidated.
  • the relay terminal 300 transmits the analysis result of the biological information obtained by performing the averaging process to the external terminal 400 via the communication network NW (step S204). After that, the external terminal 400 receives the analysis result.
  • the external terminal 400 performs a presentation process based on the analysis result (step S205), displays the analysis result on a display device, and generates and outputs support information for the user 500.
  • the biological information analyzing apparatus 1A even if an abnormal value is included in the measured biological information of the user, based on the biological information excluding the abnormal value, An averaging process is performed to calculate an average value of a plurality of pieces of biological information acquired at measurement times corresponding to each other in each of a plurality of time periods. Therefore, the influence of the abnormal value on the average value calculated as a typical value of the biological information can be suppressed, and more accurate biological information according to the user's habit can be obtained.
  • the biological information analysis device 1A includes an averaging unit 110 and an abnormal value determination unit 16, specifies an abnormal value of the biological information, and based on the value of the biological information excluding the abnormal value.
  • the data analysis unit 11B includes the summarization unit 111, and generates a statistical summary value based on the average value of the biological information calculated by the averaging process. calculate.
  • the data analysis unit 11B of the biological information analysis device 1B includes an average processing unit 110 and a summarization unit 111.
  • the summary unit 111 calculates a summary value that statistically summarizes the biological information in an arbitrary period based on the time-series data of the average value of the biological information calculated by the average processing unit 110.
  • the summary value calculated by the summarizing unit 111 is a cumulative value, an average value, a breakdown indicating a ratio of an arbitrary value of biological information in a time period in which the biological information is measured, a median value, a 25% watermark, and a 75% watermark. , Standard deviation, and standard error.
  • the sensor terminal 200 is attached to the user 500, and the biological information of the user 500 is measured over a plurality of time periods (step S300). More specifically, the sensor terminal 200 measures a cardiac potential of the user 500 with a heart rate monitor, and calculates a heart rate of digital data from an electrocardiographic waveform based on the cardiac potential.
  • the sensor terminal 200 transmits the biological information to the relay terminal 300 via the communication network NW (Step S301).
  • the abnormal value determination unit 16 determines whether the received biological information includes an abnormal value (step S302).
  • an abnormal value is specified by the abnormal value determination unit 16
  • the biological information excluding the abnormal value is input to the averaging unit 110.
  • the average processing unit 110 calculates an average value of a plurality of pieces of biological information using the above-described equation (1) (step S303).
  • the averaging unit 110 passes the time series data of the calculated average value of the biological information to the summarizing unit 111.
  • the summarizing unit 111 calculates (100 + 80 + 60) [bpm] ⁇ 6 [hours] ⁇ k [points] for the accumulated value of the heart rate. As shown in FIG. 10B, the summarizing unit 111 divides the ratio of an arbitrary value of the biological information in the time period in which the biological information is measured into “100 bpm, 80 bpm, and 60 bpm. 33% "and the ratio of the average value of each heart rate in one day can be obtained.
  • the relay terminal 300 transmits the digest value of the biological information obtained by the summarizing unit 111 to the external terminal 400 via the communication network NW as an analysis result (step S305). Thereafter, when receiving the analysis result, the external terminal 400 executes a process of presenting the analysis result (Step S306). More specifically, the external terminal 400 displays the summary value of the biological information received as an analysis result on a display device included in the external terminal 400, or generates information that supports the user 500 based on the summary value, and May be displayed.
  • the summarizing unit 111 performs statistical summarization in an arbitrary period based on the time-series data of the average value of the biological information of the user. Calculate the summary value shown. Therefore, the biological information of the user in one cycle can be statistically grasped as a summary.
  • the heart rate which is a quantitative variable
  • biological information to be analyzed is a qualitative variable that does not allow an intermediate value, such as the posture of a user.
  • the data analysis unit 11C provided in the biological information analysis device 1C according to the fourth embodiment includes a summary unit 111C that analyzes biological information indicating qualitative variables (hereinafter, referred to as “biological state information”).
  • biological state information biological information indicating qualitative variables
  • the biological information analysis device 1C includes a data analysis unit 11C.
  • the data analysis unit 11C includes a summarization unit 111C.
  • the summarizing unit 111C calculates biological condition information, which is a qualitative variable, from the time-series data of the biological information acquired by the sensor data acquiring unit 10, and calculates the biological condition at measurement times corresponding to each other in each of a plurality of time periods. Based on the occurrence ratio of the information value, a summary value that statistically summarizes the biological state information is calculated.
  • the biological state information to be analyzed by the data analysis unit 11C is a qualitative variable.
  • the biological state information is either binary when the user is lying down (sleeping sideways) as “0” and when the user is standing up as “1”. It is a variable that has the property of being classified into crab.
  • the biological information such as the heart rate used as a data analysis target in the first to third embodiments is a so-called quantitative variable, the average value represented by an intermediate value in the time-series data is used. Calculation can be performed.
  • an intermediate value for example, a value of “0.5” in the example of the posture of the user does not make sense.
  • the summarizing section 111C sets the average value to the same value if the biological state information acquired at the corresponding measurement time in a plurality of time periods (a plurality of days) is the same value.
  • the measurement period is divided according to the ratio of each value.
  • “1” indicating the state in which the state p1 occurs from 0:00 to 12:00 as biological state information on the first day (first cycle). Yes, it is “0” indicating a state of lying down from 12:00 to 24:00.
  • the state p2 is a state “1” that occurs in the time zone from 0:00 to 6:00 and from 12:00 to 18:00, and is from 6:00 to 12 In the hour and in the time period from 18:00 to 24:00, it is “0” indicating a prone state.
  • ((B) of FIG. 15 illustrates a state p3 indicating the average of the biological condition information for two days (for two cycles) in (a) of FIG. 15 calculated by the summarizing unit 111C.
  • the state p3 indicated by the biological condition information from 0:00 to 6:00 and from 18:00 to 24:00 in one day (one cycle) is the value on the first and second days. Are the same values, so the same values are calculated for the first and second days, respectively.
  • the values of the first day and the second day are different from each other, so the periods from 6:00 to 12:00 and from 12:00 to 18:00 are respectively set.
  • "1" is assigned as the state p3
  • "0" is assigned as the state p3 in the time zone from 9:00 to 12:00.
  • time period from 12:00 to 18:00 is also divided into two, and “1” and “0” are combined and assigned as the state p3.
  • the summarizing unit 111C calculates the average of the values indicating the biological condition information by dividing the time as described above. In addition, the summarizing unit 111C calculates a summary value that statistically summarizes the biological state information based on the occurrence ratio of the value indicating the average of the biological state information obtained by dividing the time.
  • the summarization unit 111C calculates the summarization that “the state of 1 and 0 is 50% each in one day (one cycle)”.
  • the value indicating the state is not limited to the binary value, and the same calculation can be performed even when the value is three or more. For example, if the state takes three values of "0, 1, 2" and a combination of "0, 0, 1" exists for 30 minutes, "the time when 0 is taken is 20 minutes, the time when 1 is taken” A summary such as "is 10 minutes” may be calculated.
  • summarizing section 111C includes inclination calculating section 112, body motion calculating section 113, and posture calculating section 114.
  • the inclination calculator 112 calculates the inclination of the sensor 106 worn by the user from the three-axis acceleration data.
  • the body movement calculation unit 113 calculates the magnitude of the body movement of the user from the three-axis acceleration data.
  • the posture calculation unit 114 calculates the user's posture from the inclination calculated by the inclination calculation unit 112. The value calculated by the posture calculation unit 114 is used by the summarization unit 111C as a value indicating the biological state information of the user.
  • the inclination calculation unit 112 calculates ⁇ and ⁇ from the three-axis acceleration data obtained by the sensor data acquisition unit 10 as the inclination of the sensor 106 with respect to the gravitational acceleration by the following formula.
  • the inclination calculator 112 uses, for example, three-axis acceleration data sampled by the sensor data acquisition unit 10 at a sampling rate of 25 Hz.
  • ⁇ ( ⁇ 90 ⁇ ⁇ ⁇ 270) is the inclination of the Z axis of the acceleration sensor with respect to the vertical direction
  • ⁇ ( ⁇ 90 ⁇ ⁇ ⁇ 270) is the inclination of the X axis of the acceleration sensor with respect to the vertical direction
  • the unit is degree [ degree].
  • Ax, Ay, Az are output values of the acceleration sensor, and the unit is a gravitational acceleration G (1.0 G1.09.8 m / s 2 ).
  • G gravitational acceleration
  • the output value of the acceleration sensor may be substituted as it is, or a low-pass filter (for example, an FIR filter or a moving average filter) for smoothing is applied.
  • a value may be used.
  • the posture calculation unit 114 calculates the posture by comparing the values of ⁇ and ⁇ calculated by Expressions (2) and (3) with threshold values.
  • the inclination of the sensor terminal 200 including the acceleration sensor as illustrated in FIG. 6 reflects the inclination of the body of the user 500 wearing the acceleration sensor, and thus the posture of the user 500 can be calculated from the inclination of the sensor terminal 200.
  • the posture is calculated as a case by the following calculation method.
  • the lying position is 0 and the standing position is 1, based on the user's posture calculated by the posture calculation unit 114, the qualitative variable is obtained.
  • the sensor terminal 200 including the three-axis acceleration sensor is attached to the user 500, and measures the three-axis acceleration of the user 500 over a plurality of time periods (step S400).
  • the sensor terminal 200 removes noise from the measured acceleration data and obtains acceleration data sampled at a sampling rate of, for example, 25 Hz.
  • the sensor terminal 200 transmits the acceleration data to the relay terminal 300 via the communication network NW (Step S401).
  • the inclination calculating unit 112 calculates the inclination from the received three-axis acceleration data using the above-described equations (2) and (3) (step S402). .
  • the posture calculation unit 114 calculates the posture of the user 500 based on the inclination calculated in step S402 (step S403). More specifically, the posture calculation unit 114 obtains the posture that is the biological state information of the user 500 with reference to the table shown in Table 1 described above. The value calculated by the posture calculation unit 114 is used by the summarization unit 111C as a value indicating the biological state information of the user 500.
  • the biological state information obtained by the posture calculation unit 114 includes the state p1 of the user 500 on the first day (first cycle) and the second day (second cycle), as shown in FIG. As in the state p2 of the user 500 of the eye), the prone position is represented by “0” and the standing position is represented by “1”.
  • the body motion calculation unit 113 calculates the magnitude of the body motion of the user 500 from the three-axis acceleration data (step S404).
  • the summarizing unit 111 ⁇ / b> C statistically calculates the biological state information in an arbitrary period based on the time series data of the posture (FIG. 15A) which is the biological state information of the user 500 obtained by the posture calculating unit 114.
  • An abstract value is calculated (step S405).
  • the summarizing unit 111C calculates the average of the values indicating the biological state information by dividing the time, as shown in FIG. 15B. In addition, the summarizing unit 111C calculates a summary value that statistically summarizes the biological state information based on the occurrence ratio of the value indicating the average of the biological state information obtained by dividing the time.
  • relay terminal 300 transmits the calculated summary value to external terminal 400 via communication network NW as an analysis result (step S406). Thereafter, when receiving the analysis result, the external terminal 400 executes a process of presenting the analysis result (step S407). More specifically, the external terminal 400 displays a summary value of the biological condition information received as an analysis result on a display device included in the external terminal 400, or generates and displays information that supports the user 500 based on the summary value. It may be displayed on the device.
  • the summarizing unit 111C performs the arbitrary period based on the time series data of the biological state information related to the qualitative variables such as the posture of the user. A summary value indicating a statistical summary in is calculated. Therefore, even if the biological condition information is a qualitative variable, the biological condition information of the user in one day (one cycle) can be statistically grasped as a summary.
  • the embodiments of the biological information analyzing apparatus, the biological information analyzing method, and the biological information analyzing system of the present invention have been described.
  • the present invention is not limited to the described embodiments, and is described in the claims.
  • Various modifications conceivable by those skilled in the art can be made within the scope of the invention.
  • cardiac potential and acceleration are used as the biological information measured and calculated by the sensors 106 and 201 .
  • the biological information is not limited to these.
  • myoelectric potential, heart rate, pulse, It may be blood pressure, breathing, posture, walking, moving speed, position, movement, exercise intensity, body movement, activity amount, and the like.
  • the relay terminal 300 includes the data analysis unit 11 in a specific example.
  • the functions of the data analysis unit 11 may be implemented separately in the sensor terminal 200, the relay terminal 300, and the external terminal 400.
  • the sensor terminal 200 having the first data analysis unit, the relay terminal 300 having the second data analysis unit, and the external terminal 400 having the third data analysis unit cooperate with each other to time-series the biological information over a plurality of time periods.
  • a representative value of the plurality of pieces of biological information may be calculated from a plurality of pieces of biological information acquired at measurement times corresponding to each other in each of the plurality of time periods.

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Abstract

設定された時間周期の各計測時刻における典型的な生体情報の値を把握することができる生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムを提供することを目的とする。　生体情報解析装置１は、センサ１０６によって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得部１０と、複数の時間周期にわたる生体情報の時系列データを解析して、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部１１とを備える。

Description

生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システム
　本発明は、生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムに関し、特にユーザに装着されたセンサによって計測される生体情報を解析する技術に関する。
　近年スポーツや医療において、心拍数や活動量などの生体情報がウェアラブルデバイス等で計測され、活用されている。例えば、非特許文献１は、繊維状の伝導性素材によるウェアラブル生体電極インナーを着用したユーザの心拍数や心電波形を長時間にわたり安定的に計測する技術を開示している。また、非特許文献１は、ユーザに着用されたウェアラブルデバイスに内蔵された加速度センサの計測データに基づいて、ユーザの姿勢や歩容を推定する技術を開示している。
河西、小笠原、中島、塚田、「着るだけで生体情報計測を可能とする機能素材"ｈｉｔｏｅ"の開発及び実用」電子情報通信学会　通信ソサイエティマガジン４１号（２０１７年６月）（Ｖｏｌ．１１　Ｎｏ．１）
　従来の技術では、継続して安定的にユーザの生体情報を計測することが可能である。しかし、ユーザにおける日常の活動は日々同じとは限らない。そのため、日によって変動があるような場合に、例えば、１日単位や１時間単位などの時間周期の各計測時刻における典型的な生体情報の値を把握することが困難であった。
　本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、設定された時間周期の各計測時刻における典型的な生体情報の値を把握することができる生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムを提供することを目的とする。
　上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析装置は、センサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得部と、複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部とを備えることを特徴とする。
　また、本発明に係る生体情報解析装置において、予め設定された基準に基づいて前記複数の生体情報が異常値を含むか否かを判定する異常値判定部をさらに備え、前記データ解析部は、前記異常値判定部によって異常値を含むと判定された場合には、その異常値を除いて前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出してもよい。
　また、本発明に係る生体情報解析装置において、前記データ解析部は、前記代表値として前記複数の生体情報の平均値を算出する平均処理部を備えていてもよい。
　また、本発明に係る生体情報解析装置において、前記データ解析部は、前記複数の生体情報の平均値の時系列データに基づいて、前記複数の時間周期に含まれる任意の期間ごとの前記複数の生体情報を統計的に要約した要約値を算出する要約部をさらに備え、前記要約値は、累積値、平均値、前記時間周期において任意の前記生体情報の値が占める割合を示す内訳、中央値、２５％水準点、７５％水準点、標準偏差、標準誤差の少なくとも１つを含んでいてもよい。
　また、本発明に係る生体情報解析装置において、前記要約部は、前記複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データに基づいて、質的変数である生体状態情報を算出し、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記生体状態情報の値の発生割合に基づいて、前記生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出してもよい。
　上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析方法は、センサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得ステップと、複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析ステップとを備えることを特徴とする。
　上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析システムは、ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力するセンサ端末と、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力する中継端末と、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、を備え、前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、前記生体情報を取得するセンサデータ取得部と、複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部と、前記複数の生体情報の代表値を前記生体情報の一部として出力する提示部とを備えることを特徴とする。
　また、本発明に係る生体情報解析システムにおいて、第１データ解析部を有するセンサ端末と、第２データ解析部を有する中継端末と、第３データ解析部を有する外部端末と、を備え、前記センサ端末は、ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力し、前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信して外部へ出力し、前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、前記第１データ解析部と、前記第２データ解析部と、前記第３データ解析部とが協働して複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出することを特徴とする。
　本発明によれば、複数の時間周期にわたる生体情報の時系列データを解析して、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するので、設定された時間周期の各計測時刻における典型的な生体情報の値を把握することができる。
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図２は、第１の実施の形態に係る生体情報解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施の形態に係る生体情報解析方法を説明するフローチャートである。 図４は、第１の実施の形態に係る心拍数の平均化処理を説明する図である。 図５は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示す図である。 図６は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示すブロック図である。 図７は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図８は、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図９は、第２の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１０は、第２の実施の形態に係る心拍数の異常値判定処理を説明する図である。 図１１は、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図１２は、第３の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１３は、第４の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図１４は、第４の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１５は、第４の実施の形態に係る要約値の算出を説明する図である。
　以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１５を参照して詳細に説明する。
　［第１の実施の形態］
　まず、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報解析装置１の構成の概要を説明する。図１は、生体情報解析装置１の機能構成を示すブロック図である。
　［生体情報解析装置の機能ブロック］
　生体情報解析装置１は、センサデータ取得部１０、データ解析部１１、時刻取得部１２、記憶部１３、提示部１４、および送受信部１５を備える。
　センサデータ取得部１０は、ユーザに装着された後述のセンサ１０６によって計測されたユーザの生体情報をセンサ１０６から取得する。より具体的には、センサデータ取得部１０は、例えば、心拍計で計測された心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。また、センサデータ取得部１０は、加速度センサで計測されたアナログ加速度信号を所定のサンプリングレートでデジタル信号に変換する。センサデータ取得部１０は、デジタルデータの心拍数や加速度信号と計測時刻とが関連付けられた時系列データを出力する。センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の時系列データは後述する記憶部１３に記憶される。
　データ解析部１１は、平均処理部１１０を備える。データ解析部１１は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報の時系列データを解析して、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の典型的な値を示す代表値を算出する。なお、時間周期としては、例えば、１分、１時間、１日、１か月、または１年など任意の時間的長さを設定することができる。
　平均処理部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の時系列データに基づいて、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を代表値として算出する。一例として、時間周期を１日とした場合には、平均処理部１１０は複数日にわたる生体情報の時系列データから同時刻に計測された複数の生体情報の平均値を算出する。
　また、他の例として、時間周期を１時間とした場合には、平均処理部１１０は、複数時間にわたる生体情報の時系列データから分単位の同時刻に計測された複数の生体情報の平均値を算出すればよい。また、他の例として、時間周期を１分とした場合には、平均処理部１１０は、複数分にわたる生体情報の時系列データから秒単位の同一時刻に計測された複数の生体情報の平均値を算出すればよい。
　なお、平均処理部１１０が生体情報の平均値を算出する、互いに対応する計測時刻で取得された複数の生体情報とは、厳密な同時刻にサンプリングされた生体情報同士である必要はなく、直近とみなせる時間的範囲において計測された生体情報であればよい。
　時刻取得部１２は、生体情報解析装置１において用いられる基準時刻を取得する。時刻取得部１２は、例えば、生体情報解析装置１に設けられた内蔵時計、またはタイムサーバから時刻情報を取得してもよい。時刻取得部１２によって取得された時刻情報は、データ解析部１１における生体情報の平均化処理などのデータ解析に用いられる。
　記憶部１３は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報の時系列データを記憶する。また、記憶部１３は、時間周期に関する設定情報やデータ解析部１１による生体情報の解析結果を記憶する。
　提示部１４は、データ解析部１１による解析結果を提示する。より詳細には、提示部１４は、後述の表示装置１０９に解析結果を表示したり、解析結果に基づいてユーザを支援する情報を生成して提示する。提示部１４は、ユーザを支援する情報を、表示装置１０９や音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などで実現される動作装置（図示しない）に出力してもよい。
　送受信部１５は、後述するセンサ１０６によって計測された生体情報を示すセンサデータを受信する。また、送受信部１５は、データ解析部１１による生体情報の解析結果を通信ネットワークを介して外部に送出することができる。
　以上説明した生体情報解析装置１の各機能は、１つの計算機に設けられる場合だけでなく、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続された複数の計算機に分散して構成されてもよい。
　［生体情報解析装置のハードウェア構成］
　次に、上述した機能を有する生体情報解析装置１のハードウェア構成の例について図２のブロック図を用いて説明する。
　図２に示すように、生体情報解析装置１は、例えば、バス１０１を介して接続されるＣＰＵ１０３と主記憶装置１０４とを有する演算装置１０２、通信インターフェース１０５、センサ１０６、外部記憶装置１０７、時計１０８、表示装置１０９を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。
　ＣＰＵ１０３と主記憶装置１０４とは、演算装置１０２を構成する。主記憶装置１０４には、ＣＰＵ１０３が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。演算装置１０２によって、図１に示したデータ解析部１１を含む生体情報解析装置１の各機能が実現される。
　通信インターフェース１０５は、生体情報解析装置１と各種外部電子機器との間を通信ネットワークＮＷにて接続するためのインターフェースおよび制御装置である。生体情報解析装置１は、通信インターフェース１０５を介して、ユーザに装着された後述のセンサ１０６から通信ネットワークＮＷを介して心拍数や心電波形、加速度のデータを受信してもよい。
　通信インターフェース１０５としては、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線データ通信規格に対応した演算インターフェースおよびアンテナが用いられる。通信インターフェース１０５によって、図１で説明した送受信部１５が実現される。
　センサ１０６は、例えば、心拍計、心電計や加速度センサなどのセンサによって実現される。センサ１０６は、予め設定された計測期間にわたってユーザに装着され、ユーザの心拍数、心電波形や加速度などの生体情報を計測する。
　外部記憶装置１０７は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。外部記憶装置１０７には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。
　外部記憶装置１０７は、センサ１０６により計測された生体情報の時系列データを記憶する記憶領域や、生体情報解析装置１が生体情報の解析処理を行うためのプログラムを格納するプログラム格納部や、図示しないその他の格納装置で、例えば、この外部記憶装置１０７内に格納されているプログラムやデータなどをバックアップするための格納装置などを有することができる。外部記憶装置１０７によって、図１で説明した記憶部１３が実現される。
　時計１０８は、生体情報解析装置１に設けられた内蔵時計などで構成され、時間を計時する。時計１０８によって得られた時刻情報は、生体情報のサンプリングやデータ解析処理に用いられる。なお、時計１０８によって得られた時刻情報は、図１で説明した時刻取得部１２によって取得される。
　表示装置１０９は、生体情報解析装置１の提示部１４として機能する。表示装置１０９は液晶ディスプレイなどによって実現される。また、表示装置１０９は、生体情報の解析結果に基づいて生成されるユーザの支援情報を出力する動作装置を構成する。
　［生体情報解析方法］
　次に、上述した構成を有する生体情報解析装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。まず、センサ１０６がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。
　センサデータ取得部１０は、ユーザに装着されたセンサ１０６で計測された生体情報を送受信部１５を介して取得する（ステップＳ１）。より具体的には、時間周期として、例えば、「１日」が設定されている場合、センサデータ取得部１０は、例えば２日間など複数の時間周期にわたって計測されたユーザの心電波形を取得する。取得された２日間にわたる生体情報は記憶部１３に蓄積される。次に、センサデータ取得部１０は、取得した生体情報のノイズの除去を行い、また、アナログ信号の生体情報をデジタル信号に変換する処理を行う（ステップＳ２）。
　具体的には、センサデータ取得部１０は、心拍計で計測された心電位に対してフィルタリングによるノイズの除去を行い、また、心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。センサデータ取得部１０によって処理された生体情報の時系列データは記憶部１３に記憶される（ステップＳ３）。
　次に、データ解析部１１は、ステップＳ２で取得された生体情報の解析処理を行う（ステップＳ４）。より詳細には、平均処理部１１０が、ユーザの２日間（２周期）にわたる心拍数の時系列データに対して、１日目と２日目における互いに対応する計測時刻に取得された心拍数同士の平均値を算出する。
　図４の（ａ）は、２日間にわたって計測された心拍数の値を示す図である。図４の（ａ）の横軸は時間、縦軸は心拍数を示している。また、参照符号ｈ１は、１日目（第１周期目）での心拍数を示している。参照符号ｈ２は、２日目（第２周期目）の心拍数を示している。なお、図４の（ａ）に示すように、模擬的に１日目では、心拍数は１００ｂｐｍ、２日目では６０ｂｐｍで推移したものとする。これらの心拍数の平均値は、次の式（１）で求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　上式（１）において、ｔは計測時刻であり、サンプリングレートに基づく計測頻度で計測が行われる。Ｎは、計測した日数すなわち時間周期の数を表す。このＮは、複数の時間周期のそれぞれにおける互いに対応する計測時刻でのデータ数を示すことにもなる。図５の例では、Ｎ＝２である。ｉは計測日（時間周期）であり、各計測日に対応する。図４の（ａ）の場合では、平均値Ａｔは常に８０ｂｐｍ（（１００＋６０）／２＝８０）となる。したがって、図４の（ｂ）に示すように、２日間での互いに対応する計測時刻における心拍数の平均値は８０ｂｐｍとなっている（参照符号ｈ３）。
　このように、複数日のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻で取得された複数の生体情報の平均値を算出することで、複数日（複数の時間周期）にわたって計測されたユーザの心拍数の日によるばらつきが緩和され、真にユーザの習慣や振る舞いに近い生体情報の計測値を得ることができる。
　図３のフローチャートに戻り、データ解析部１１によって得られたユーザの生体情報の解析結果は記憶部１３に記憶される。また、提示部１４は、解析結果を表示装置１０９に表示する（ステップＳ５）。また、提示部１４は、解析結果に基づいてユーザに対する支援情報を生成し、表示装置１０９等に表示する。
　［生体情報解析システム］
　次に、本発明に係る生体情報解析装置１を具体的に構成した生体情報解析システムについて図５および図６を参照して説明する。
　生体情報解析システムは、例えば、図５に示すように、ユーザ５００に装着されるセンサ端末２００と、中継端末３００と、外部端末４００とを備える。センサ端末２００、中継端末３００、外部端末４００のすべてもしくはいずれかは、図１で説明したデータ解析部１１などの生体情報解析装置１の各機能を備える。なお、以下においては、中継端末３００が図１で説明したデータ解析部１１を備える場合について説明する。
　［センサ端末の機能ブロック］
　センサ端末２００は、センサ２０１、センサデータ取得部２０２、データ記憶部２０３、およびデータ送信部２０４を備える。センサ端末２００は、例えば、ユーザ５００の体の体幹に配置されて複数の時間周期にわたる生体情報を計測する。センサ端末２００は、計測したユーザ５００の生体情報を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。
　センサ２０１は、心拍計や加速度センサなどで実現される。センサ２０１が備える加速度センサの３軸は、例えば、図５に示すように、Ｘ軸は体の左右方向、Ｙ軸は体の前後方向、Ｚ軸は体の上下方向に平行に設けられる。センサ２０１は、図２で説明したセンサ１０６に対応する。
　センサデータ取得部２０２は、センサ２０１によって計測された生体情報を取得する。より詳細には、センサデータ取得部２０２は、取得した生体情報のノイズの除去やサンプリング処理を行い、デジタル信号の生体情報における時系列データを求める。センサデータ取得部２０２は、図２で説明したセンサデータ取得部１０に対応する。
　データ記憶部２０３は、センサ２０１によって計測された生体情報の時系列データや、センサデータ取得部２０２によって処理されて得られたデジタル信号による生体情報の時系列データを記憶する。データ記憶部２０３は、記憶部１３（図１）に対応する。
　データ送信部２０４は、データ記憶部２０３に記憶されている生体情報の時系列データを、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。データ送信部２０４は、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した無線通信を行うための通信回路を備える。データ送信部２０４は、送受信部１５（図１）に対応する。
　［中継端末の機能ブロック］
　中継端末３００は、データ受信部３０１、データ記憶部３０２、時刻取得部３０３、データ解析部３０４、およびデータ送信部３０５を備える。中継端末３００は、センサ端末２００から受信した、複数の時間周期にわたって計測されたユーザ５００の生体情報の時系列データを解析する。さらに、中継端末３００は、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出し、代表値を解析結果として外部端末４００に送信する。
　中継端末３００は、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。
　データ受信部３０１は、通信ネットワークＮＷを介してセンサ端末２００から生体情報の時系列データを受信する。データ受信部３０１は、送受信部１５（図１）に対応する。
　データ記憶部３０２は、データ受信部３０１が受信したユーザ５００の生体情報や、データ解析部３０４による生体情報の解析結果を記憶する。データ記憶部３０２は、記憶部１３（図１）に対応する。
　時刻取得部３０３は、データ解析部３０４による生体情報の解析処理において用いられる時刻情報を内蔵時計（図示しない）から取得する。時刻取得部３０３は、図１で説明した時刻取得部１２に対応する。
　データ解析部３０４は、データ受信部３０１によって受信されたユーザ５００の複数の時間周期にわたる生体情報の時系列データを解析し、複数の時間周期のそれぞれにおける互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報から、これら複数の生体情報の典型的な値を示す代表値を求める。例えば、複数日にわたって計測されたユーザ５００の心拍数の同時間帯での平均値を、上述した式（１）を用いて算出する。解析結果として得られた生体情報の平均値は、データ記憶部３０２に記憶される。データ解析部３０４は、図１で説明した平均処理部１１０を備えるデータ解析部１１に対応する。
　データ送信部３０５は、データ解析部３０４による解析結果を通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する。データ送信部３０５は、送受信部１５（図１）に対応する。
　［外部端末の機能ブロック］
　外部端末４００は、データ受信部４０１、データ記憶部４０２、提示処理部４０３、および提示部４０４を備える。外部端末４００は、中継端末３００から通信ネットワークＮＷを介して受信したユーザ５００の生体情報の解析結果を提示し、また、解析結果に基づいたユーザ５００に対する支援情報の提示を行う。
　外部端末４００は、中継端末３００と同様に、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。外部端末４００は受信した解析結果を表示する表示装置や、解析結果に基づいて生成されるユーザ５００を支援する情報を出力する動作装置（図示しない）を備えている。外部端末４００が備える動作装置の例として、表示装置、音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などが挙げられる。
　音声出力装置としては、例えば、スピーカや楽器を用いてもよい。光源としては、ＬＥＤや電球を用いてもよい。アクチュエータとしては、振動子やロボットアーム、電気治療器を用いてもよい。また、温熱機器としては、ヒータやペルチェ素子などを用いてもよい。
　データ受信部４０１は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００から生体情報の解析結果を受信する。データ受信部４０１は、送受信部１５（図２）に対応する。
　データ記憶部４０２は、データ受信部４０１によって受信された生体情報の解析結果を記憶する。データ記憶部４０２は、記憶部１３（図１）に対応する。
　提示処理部４０３は、解析結果に基づいてユーザ５００に対する支援情報を生成する。提示処理部４０３は、図１で説明した提示部１４に対応する。
　提示部４０４は、解析結果の提示や提示処理部４０３による指示に基づいて、ユーザ５００に対する支援情報を提示する。より詳細には、外部端末４００が備える表示装置に文字情報やグラフなどにより解析結果や支援情報を表示したり、外部端末４００が備える図示しないスピーカから、アラート音などにより支援情報を出力してもよい。その他、提示部４０４は、振動や光などユーザ５００が認知可能な方法により支援情報を提示することができる。提示部４０４は、図１で説明した提示部１４に対応する。
　このように、本発明に係る生体情報解析システムは、生体情報解析装置１の各機能がセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００に分散された構成を有し、ユーザ５００の生体情報の取得から解析および解析結果の提示に関する処理を分散して行う。
　［生体情報解析システムの動作シーケンス］
　次に、上述した構成を有する生体情報解析システムの動作について、図７のシーケンス図を用いて説明する。
　図７に示すように、まず、センサ端末２００は、ユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたる生体情報を計測する（ステップＳ１００）。センサ端末２００は、計測された生体情報のデジタル信号を求め、必要に応じてノイズの除去を行う。
　次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に生体情報を送信する（ステップＳ１０１）。中継端末３００は、センサ端末２００から生体情報の時系列データを受信すると、平均化処理を行って生体情報の解析を実行する（ステップＳ１０２）。より詳細には、中継端末３００のデータ解析部３０４（平均処理部１１０）は、上述した式（１）を用いて複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の平均値を算出する。
　その後、中継端末３００は、通信ネットワークＮＷを介して、生体情報の平均値を示す解析結果を外部端末４００に送信する（ステップＳ１０３）。外部端末４００は、解析結果を受信すると、提示処理を実行する（ステップＳ１０４）。すなわち、外部端末４００は、解析結果を表示装置に表示する。また、外部端末４００は、解析結果に基づいてユーザ５００に対する支援情報を生成し、表示装置などに表示する。
　以上説明したように、第１の実施の形態に係る生体情報解析装置１は、複数の時間周期にわたって計測されたユーザ５００の心拍数などの複数の生体情報に対する解析を行って、互いに対応する計測時刻で取得された複数の生体情報の平均値を算出する。そのため、「日」などの時間周期によって生体情報の値に変動がある場合でも、ユーザの生体情報の典型的な値を得ることができる。
　［第２の実施の形態］
　次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
　第１の実施の形態では、平均処理部１１０が、複数の時間周期にわたって計測された生体情報について、互いに対応する計測時刻における平均値を算出し、ユーザの生体情報についての典型的な値を求める場合について説明した。これに対し、第２の実施の形態は、生体情報解析装置１Ａは、さらに異常値判定部１６を備える。異常値判定部１６は、計測された生体情報に異常値が含まれているか否かを判定する。以下、第１の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
　図８に示すように、異常値判定部１６は、予め設定された基準に基づいて、生体情報の時系列データが異常値を含むか否かを判定する。異常値判定部１６による判定結果は、平均処理部１１０に入力される。より詳細には、異常値判定部１６は、生体情報の値に対して予め設定された上限閾値および下限閾値に基づいて、上限閾値を超える生体情報の値および下限閾値を下回る生体情報の値については、その計測値を無効とする。異常値判定部１６によって異常値が除かれた生体情報の値は平均処理部１１０に入力される。
　平均処理部１１０は、異常値判定部１６によって異常値を含むと判定された場合には、その異常値を除いた複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を代表値として算出する。
　［生体情報解析システムの動作シーケンス］
　次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００を備える生体情報解析システムによって実現される場合の動作について、図９に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００の各機能ブロックは、図６で説明した構成と同様である。また、中継端末３００が異常値判定部１６を備えるものとする。
　まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたってユーザ５００の生体情報を計測する（ステップＳ２００）。より具体的には、センサ端末２００は、心拍計（センサ２０１）でユーザ５００の心電位を計測する。センサデータ取得部２０２は、センサ２０１から心電位を取得し、その心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。取得された心電位や心拍数はデータ記憶部２０３に記憶される。
　次に、センサ端末２００は、計測した生体情報を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する（ステップＳ２０１）。より具体的には、データ送信部２０４が、データ記憶部２０３から心拍数の時系列データを読み出して、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。
　中継端末３００は、センサ端末２００からユーザ５００の生体情報の時系列データを受信すると、異常値判定部１６において、受信した生体情報の時系列データに異常値が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
　より具体的には、異常値判定部１６は、データ記憶部３０２に記憶されている心拍数の上限閾値（例えば、１９０ｂｐｍ）および下限閾値（例えば、４０ｂｐｍ）を読み出す。異常値判定部１６は、受信されたユーザ５００の生体情報において上限閾値を超える値、および下限閾値を下回る値を無効とする。
　例えば、図１０の（ａ）に示すように、第１周期目のユーザ５００の心拍数ｈ１は、１２時から２４時の時間帯で下限閾値４０ｂｐｍを下回っている。また、第２周期目のユーザの心拍数ｈ２は、６時から１２時および１８時から２４時までの時間帯で同様に下限閾値４０ｂｐｍを下回っている。したがって、異常値判定部１６は、下限閾値を下回った心拍数の値を無効とした心拍数の値を平均処理部１１０に入力する。
　次に、図９に示すように、平均処理部１１０は、異常値判定部１６による判定結果に基づいて、ユーザ５００の生体情報について複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を算出する（ステップＳ２０３）。より詳細には、平均処理部１１０は上述した式（１）を用いて、図１０の（ｂ）に示すように、異常値と判定された値を除いた第１周期および第２周期の同時間帯での心拍数の平均値ｈ３を算出する。
　図１０の（ｂ）に示すように、各周期の０時から６時までの心拍数の平均値は８０ｂｐｍ、６時から１２時までの心拍数の平均値は、異常値を無効としたため１００ｂｐｍ、同様に、１２時から１８時の心拍数の平均値は６０ｂｐｍが算出され、１８時から２４時は第１周期および第２周期の心拍数は両方とも下限閾値を下回ったため平均値は算出されない。すなわち、６時から１２時および１２時から１８時の時間帯では、上述した式（１）において、心拍数の平均値Ａｔに含まれるデータ数はＮ＝１となり、例えば、Ａｔ＝（６０）／１＝６０ｂｐｍのように計算される。１８時から２４時までの時間帯においては、心拍数のデータは無い（空）として、平均の計算結果を返さなくてもよい。
　このように、生体情報に含まれる異常値を特定し、異常値を平均化処理の算出から除くことで、生体情報の解析結果に対する異常値の影響を抑制することができる。そのため、センサ２０１の計測条件によらず被験者であるユーザ５００の生体の振る舞いに沿った生体情報の計測値を得ることができる。
　図９に戻り、中継端末３００は、平均化処理を行って得られた生体情報の解析結果を通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する（ステップＳ２０４）。その後、外部端末４００は、解析結果を受信する。外部端末４００は、解析結果に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ２０５）、解析結果を表示装置に表示したり、ユーザ５００に対する支援情報を生成して出力する。
　以上説明したように、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａによれば、計測されたユーザの生体情報に異常値が含まれていても、異常値を除いた生体情報に基づいて平均化処理を行い、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を算出する。そのため、生体情報の典型的な値として算出された平均値に対する異常値の影響を抑制でき、ユーザの習慣に沿ったより正確な生体情報を得ることをできる。
　［第３の実施の形態］
　次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１および第２の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
　第２の実施の形態では、生体情報解析装置１Ａは、平均処理部１１０と異常値判定部１６とを備え、生体情報の異常値を特定し、異常値を除いた生体情報の値に基づいて平均化処理を行う場合について説明した。これに対し、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂは、データ解析部１１Ｂが要約部１１１を備え、平均化処理で算出された生体情報の平均値に基づく統計的な要約値を算出する。以下、第１および第２の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
　図１１に示すように、生体情報解析装置１Ｂのデータ解析部１１Ｂは、平均処理部１１０、および要約部１１１を備える。
　要約部１１１は、平均処理部１１０によって算出された生体情報の平均値の時系列データに基づいて、任意の期間での生体情報を統計的に要約した要約値を算出する。要約部１１１が算出する要約値は、累積値、平均値、生体情報が計測される時間周期において任意の生体情報の値が占める割合を示す内訳、中央値、２５％水準点、７５％水準点、標準偏差、標準誤差の少なくとも１つを含む。
　［生体情報解析システムの動作シーケンス］
　次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００を備える生体情報解析システムで実現される場合を例に、図１２のシーケンス図を用いて動作を説明する。なお、本実施の形態では、中継端末３００が要約部１１１を備えるデータ解析部１１Ｂ、および異常値判定部１６を備える場合について説明する。
　まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたってユーザ５００の生体情報を計測する（ステップＳ３００）。より具体的には、センサ端末２００は、心拍計でユーザ５００の心電位を計測し、その心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。
　次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して生体情報を中継端末３００に送信する（ステップＳ３０１）。中継端末３００によって生体情報の時系列データが受信されると、異常値判定部１６は、受信された生体情報に異常値が含まれるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。異常値判定部１６によって異常値が特定された場合には、異常値を除いた生体情報が平均処理部１１０に入力される。
　平均処理部１１０は、複数の生体情報の平均値を上述した式（１）を用いて算出する（ステップＳ３０３）。平均処理部１１０は、算出された生体情報の平均値の時系列データを要約部１１１に渡す。
　次に、要約部１１１は、平均処理部１１０によって算出された生体情報の平均値の時系列データに基づいて、任意の期間における生体情報の統計的な要約を示す要約値を算出する（ステップＳ３０４）。図１０の（ｂ）に示す、平均処理部１１０によって算出された心拍数の平均値の時系列データの例を挙げてより具体的に説明すると、任意の期間を６時間として要約部１１１が算出する心拍数の平均値は、（１００＋８０＋６０）／３＝８０ｂｐｍと算出される。
　また、要約部１１１は、心拍数の累積値について、１時間当たりのサンプリングレートをｋとすると、（１００＋８０＋６０）［ｂｐｍ］×６［時間］×ｋ［点］と算出する。
　また、要約部１１１は、生体情報が計測される時間周期において任意の生体情報の値が占める割合を示す内訳として、図１０の（ｂ）に示すように、「１００ｂｐｍ、８０ｂｐｍ、６０ｂｐｍの期間はそれぞれ３３％」と１日において各心拍数の平均値が占める割合を求めることができる。
　次に、中継端末３００は、要約部１１１によって求められた生体情報の要約値を解析結果として、通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する（ステップＳ３０５）。その後、外部端末４００は、解析結果を受信すると、解析結果の提示処理を実行する（ステップＳ３０６）。より詳細には、外部端末４００は、解析結果として受信した生体情報の要約値を外部端末４００が備える表示装置に表示したり、要約値に基づいてユーザ５００を支援する情報を生成して表示装置に表示してもよい。
　以上説明したように、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂによれば、要約部１１１がユーザの生体情報の平均値の時系列データに基づいて任意の期間における統計的な要約を示す要約値を算出する。そのため、ユーザの１周期における生体情報を要約として統計的に把握することができる。
　［第４の実施の形態］
　次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第３の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
　第１から第３の実施の形態では、生体情報の具体例として、量的変数である心拍数を挙げて説明した。これに対し、第４の実施の形態では、解析の対象となる生体情報が、ユーザの姿勢のように、中間の値を許さない質的変数である場合について説明する。第４の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃが備えるデータ解析部１１Ｃは、質的変数を示す生体情報（以下、「生体状態情報」という。）を解析する要約部１１１Ｃを備える。以下、第１から第３の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
　図１３に示すように、生体情報解析装置１Ｃはデータ解析部１１Ｃを備える。また、データ解析部１１Ｃは要約部１１１Ｃを備える。
　要約部１１１Ｃは、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の時系列データから、質的変数である生体状態情報を算出し、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での生体状態情報の値の発生割合に基づいて、その生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出する。
　本実施の形態において、データ解析部１１Ｃが解析の対象とする生体状態情報は、質的変数である。生体状態情報は、前述したようにユーザの伏せている（横に寝ている）状態を「０」、立位のように起きている状態を「１」としたときに、この２値のどちらかに分類される性質を有する変数である。第１から第３の実施の形態でデータ解析の対象として用いられた心拍数のような生体情報は、いわゆる量的変数であるため、時系列データにおいて中間的な値で表される平均値の算出が行える。しかし、本実施の形態で扱う生体状態情報は、中間的な値、例えば、上記ユーザの姿勢の例において「０．５」という値は意味をなさない。
　本実施の形態では、要約部１１１Ｃは、複数の時間周期（複数日）における互いに対応する計測時刻に取得された生体状態情報が同じ値であれば平均値は同じ値とする。一方、複数日の互いに対応する計測時刻における生体状態情報が異なる値をとる場合は、それぞれの値の割合に応じて計測期間を分割する。
　より具体的には、図１５の（ａ）に示すように１日目（第１周期目）の生体状態情報として状態ｐ１が０時から１２時までは起きている状態を示す「１」であり、１２時から２４時までは伏せている状態を示す「０」である。また、２日目（第２周期目）の生体状態情報として状態ｐ２が０時から６時までおよび１２時から１８時までの時間帯では起きている状態「１」であり、６時から１２時および１８時から２４時までの時間帯では伏せている状態を示す「０」となっている。
　図１５の（ｂ）は、要約部１１１Ｃによって算出された、図１５の（ａ）における２日分（２周期分）の生体状態情報の平均を示す状態ｐ３を示している。図１５の（ｂ）に示すように、１日（１周期）のうち、０時から６時および１８時から２４時の生体状態情報が示す状態ｐ３は、１日目および２日目の値が同じ値であるため、それぞれ１日目および２日目と同じ値が算出される。
　一方、６時から１２時および１２時から１８時の時間帯においては、１日目と２日目との値が互いに異なるため、６時から１２時および１２時から１８時までの期間をそれぞれ２分割して６時から９時までの時間帯では状態ｐ３として「１」、９時から１２時までの時間帯では状態ｐ３として「０」を割り当てる。
　同様に、１２時から１８時までの時間帯についても２分割して状態ｐ３として「１」と「０」とをそれぞれ組み合わせて割り当てる。
　要約部１１１Ｃは、上記のように時間の分割によって生体状態情報を示す値の平均を求める。また、要約部１１１Ｃは、時間の分割によって求めた生体状態情報の平均を示す値の発生割合に基づいて、生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出する。
　より具体的には、要約部１１１Ｃは、図１５の（ｂ）の例において、「１と０の状態をとったのは１日（１周期）においてそれぞれ５０％」という要約を算出する。なお、状態を示す値は２値の場合に限らず、３値以上でも同様の計算が可能である。例えば、もしも状態が「０，１，２」の３値をとり、「０，０，１」という組み合わせが３０分間存在したとしたら、「０をとった時間が２０分、１をとった時間が１０分」というような要約を算出すればよい。
　また、本実施の形態では、要約部１１１Ｃは、傾斜算出部１１２、体動算出部１１３、および姿勢算出部１１４を備える。
　傾斜算出部１１２は、３軸の加速度データから、ユーザに着用されているセンサ１０６の傾きを算出する。
　体動算出部１１３は、３軸の加速度データから、ユーザの体動の大きさを算出する。
　姿勢算出部１１４は、傾斜算出部１１２によって算出された傾斜から、ユーザの姿勢を算出する。姿勢算出部１１４によって算出された値は、要約部１１１Ｃによってユーザの生体状態情報を示す値として用いられる。
　ここで、傾斜算出部１１２は、センサデータ取得部１０によって得られた３軸の加速度データより重力加速度に対するセンサ１０６の傾きとして、以下の式によりθ、φを算出する。なお、傾斜算出部１１２は、センサデータ取得部１０によって、例えば、２５Ｈｚのサンプリングレートでサンプリングされた３軸の加速度データを用いる。
　また、θ（－９０≦θ＜２７０）は鉛直方向に対する加速度センサのＺ軸の傾き、φ（－９０≦φ＜２７０）は鉛直方向に対する加速度センサのＸ軸の傾きであり、単位は度［ｄｅｇｒｅｅ］である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　Ａｘ、Ａｙ、Ａｚは加速度センサの出力値であり、単位は重力加速度Ｇ（１．０Ｇ≒９．８ｍ／ｓ2）である。式（２）と式（３）では、加速度センサの出力値の合成ベクトルの大きさ（ノルム）に対する単軸の計測値の比を求め、さらに余弦（コサイン）の逆関数を求めることで角度の次元をもつ値として算出している。
　式（２）および式（３）のＡｘ、Ａｙ、Ａｚは、加速度センサの出力値をそのまま代入してもよいし、平滑化のためのローパスフィルタ（たとえばＦＩＲフィルタや移動平均フィルタ）を適用した値を用いてもよい。
　姿勢算出部１１４において、式（２）と式（３）で算出したθ、φの値に対して閾値との比較を行うことで姿勢の算出を行う。例えば、図６に示すような加速度センサを備えるセンサ端末２００の傾きは、それを身に着けるユーザ５００の上体の傾きを反映するため、センサ端末２００の傾きからユーザ５００の姿勢を算出できる。例えば、次のような算出方法により姿勢を場合分けとして算出する。
（ｉ）立位（正立）：３０≦θ＜１４０のとき。
（ｉｉ）立位（倒立）：θ＜－４０または２２０＜θのとき。
（ｉｉｉ）臥位（左半身が上に位置する）：（φ≦－５０または２３０＜φ）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（φ≦－５０または２３０＜φ）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｉｖ）臥位（右半身が上に位置する）：（５０＜φ＜１３０）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（５０＜φ＜１３０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｖ）臥位（仰向け）：（１３０≦φ≦２３０）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（１３０≦φ≦２３０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｖｉ）臥位（うつ伏せ）：（－５０≦φ≦５０）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（－５０≦φ≦５０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
　上述した算出における（ｉ）－（ｖｉ）の定義は、以下の表１に示すようなθ、φのテーブルとして姿勢算出部１１４に設定（記憶）しておけばよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
　姿勢算出部１１４によって算出されたユーザの姿勢に基づき、臥位を０、立位を１とすれば質的変数となる。
　［生体情報解析システムの動作シーケンス］
　次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００で実現される生体情報解析システムの動作について、図１４のシーケンス図を用いて説明する。なお、本実施の形態では、中継端末３００が要約部１１１Ｃ備えるデータ解析部１１Ｃを有する場合について説明する。
　まず、３軸の加速度センサを備えるセンサ端末２００がユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたってユーザ５００の３軸の加速度を計測する（ステップＳ４００）。センサ端末２００は、計測した加速度データについてノイズの除去や、例えば２５Ｈｚのサンプリングレートでサンプリングした加速度データを得る。
　次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して加速度データを中継端末３００に送信する（ステップＳ４０１）。中継端末３００が加速度の時系列データを受信すると、傾斜算出部１１２は、受信された３軸の加速度データから上述した式（２）および式（３）を用いて傾斜を算出する（ステップＳ４０２）。
　次に、姿勢算出部１１４は、ステップＳ４０２で算出された傾斜に基づいて、ユーザ５００の姿勢を算出する（ステップＳ４０３）。より詳細には、姿勢算出部１１４は、上述した表１に示すテーブルを参照してユーザ５００の生体状態情報である姿勢を求める。姿勢算出部１１４によって算出された値は、要約部１１１Ｃによってユーザ５００の生体状態情報を示す値として用いられる。なお、姿勢算出部１１４によって得られた生体状態情報は、図１５の（ａ）に示すように、１日目（第１周期目）のユーザ５００の状態ｐ１、および２日目（第２周期目）のユーザ５００の状態ｐ２のように、臥位を「０」、立位を「１」として２値で示されている。
　次に、体動算出部１１３は、３軸の加速度データからユーザ５００の体動の大きさを算出する（ステップＳ４０４）。その後、要約部１１１Ｃは、姿勢算出部１１４によって求められたユーザ５００の生体状態情報である姿勢の時系列データ（図１５の（ａ））に基づいて、任意の期間における生体状態情報の統計的な要約値を算出する（ステップＳ４０５）。
　より詳細には、要約部１１１Ｃは、図１５の（ｂ）に示すように、時間の分割によって生体状態情報を示す値の平均を求める。また、要約部１１１Ｃは、時間の分割によって求めた生体状態情報の平均を示す値の発生割合に基づいて、生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出する。
　次に、中継端末３００は、算出した要約値を解析結果として通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する（ステップＳ４０６）。その後、外部端末４００は、解析結果を受信すると、解析結果の提示処理を実行する（ステップＳ４０７）。より詳細には、外部端末４００は、解析結果として受信した生体状態情報の要約値を外部端末４００が備える表示装置に表示したり、要約値に基づいてユーザ５００を支援する情報を生成して表示装置に表示してもよい。
　以上説明したように、第４の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃによれば、要約部１１１Ｃがユーザの姿勢など、質的変数に係る生体状態情報の時系列データに基づいて任意の期間における統計的な要約を示す要約値を算出する。そのため、生体状態情報が質的変数であっても、ユーザの１日（１周期）における生体状態情報を要約として統計的に把握することができる。
　以上、本発明の生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムにおける実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。
　なお、説明した実施の形態では、センサ１０６、２０１が計測、算出する生体情報として、心電位や加速度の場合について説明したが、生体情報はこれらに限らず、例えば、筋電位、心拍、脈拍、血圧、呼吸、姿勢、歩行、移動速度、位置、動作、運動強度、体動、活動量などであってもよい。
　また、説明した実施の形態では、具体例において、中継端末３００がデータ解析部１１を備える場合について説明した。しかし、データ解析部１１が有する各機能をセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００にそれぞれ分散して実現してもよい。
　例えば、第１データ解析部を有するセンサ端末２００、第２データ解析部を有する中継端末３００、および第３データ解析部を有する外部端末４００が協働して複数の時間周期にわたる生体情報の時系列データを解析して、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出してもよい。
　１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ…生体情報解析装置、１０、２０２…センサデータ取得部、１１、３０４…データ解析部、１２、３０３…時刻取得部、１３…記憶部、１４、４０４…提示部、１５…送受信部、１０１…バス、１０２…演算装置、１０３…ＣＰＵ、１０４…主記憶装置、１０５…通信インターフェース、１０６、２０１…センサ、１０７…外部記憶装置、１０８…時計、１０９…表示装置、２００…センサ端末、３００…中継端末、４００…外部端末、２０３、３０２、４０２…データ記憶部、２０４、３０５…データ送信部、３０１、４０１…データ受信部、４０３…提示処理部。

Claims (8)

  1. 　センサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得部と、
    　複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部と
    　を備えることを特徴とする生体情報解析装置。
  2. 　請求項１に記載の生体情報解析装置において、
    　予め設定された基準に基づいて前記複数の生体情報が異常値を含むか否かを判定する異常値判定部をさらに備え、
    　前記データ解析部は、
    　前記異常値判定部によって異常値を含むと判定された場合には、その異常値を除いて前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出する
    　ことを特徴とする生体情報解析装置。
  3. 　請求項１または請求項２に記載の生体情報解析装置において、
    　前記データ解析部は、
    　前記代表値として前記複数の生体情報の平均値を算出する平均処理部を備える
    　ことを特徴とする生体情報解析装置。
  4. 　請求項３に記載の生体情報解析装置において、
    　前記データ解析部は、
    　前記複数の生体情報の平均値の時系列データに基づいて、前記複数の時間周期に含まれる任意の期間ごとの前記複数の生体情報を統計的に要約した要約値を算出する要約部をさらに備え、
    　前記要約値は、累積値、平均値、前記時間周期において任意の前記生体情報の値が占める割合を示す内訳、中央値、２５％水準点、７５％水準点、標準偏差、標準誤差の少なくとも１つを含む
    　ことを特徴とする生体情報解析装置。
  5. 　請求項４に記載の生体情報解析装置において、
    　前記要約部は、前記複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データに基づいて、質的変数である生体状態情報を算出し、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記生体状態情報の値の発生割合に基づいて、前記生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出する
    　ことを特徴とする生体情報解析装置。
  6. 　センサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得ステップと、
    　複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析ステップと
    　を備えることを特徴とする生体情報解析方法。
  7. 　ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力するセンサ端末と、
    　前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力する中継端末と、
    　前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、
    　を備え、
    　前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、
    　前記生体情報を取得するセンサデータ取得部と、
    　複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部と、
    　前記複数の生体情報の代表値を前記生体情報の一部として出力する提示部と
    　を備えることを特徴とする生体情報解析システム。
  8. 　第１データ解析部を有するセンサ端末と、
    　第２データ解析部を有する中継端末と、
    　第３データ解析部を有する外部端末と、
    　を備え、
    　前記センサ端末は、ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力し、
    　前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信して外部へ出力し、
    　前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、
    　前記第１データ解析部と、前記第２データ解析部と、前記第３データ解析部とが協働して複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出する
    　ことを特徴とする生体情報解析システム。
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