WO2021234920A1 - 生体情報解析システム、非一時的記憶媒体及び生体情報解析方法 - Google Patents

生体情報解析システム、非一時的記憶媒体及び生体情報解析方法 Download PDF

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WO2021234920A1
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WO
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time
error
series data
unit
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PCT/JP2020/020157
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隆行 小笠原
健太郎 田中
信吾 塚田
真澄 山口
東一郎 後藤
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日本電信電話株式会社
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    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the present invention relates to a biometric information analysis system, a non-temporary storage medium, and a biometric information analysis method.
  • Such a system includes, for example, a sensor terminal that acquires biometric information data, a relay terminal that acquires biometric information data from the sensor terminal and relays it to another device, and an external terminal that performs analysis based on the biometric information data. ..
  • the relay terminal performs downsampling on the biometric data. Downsampling includes a method of periodically thinning out data and a method of periodically calculating a statistical value (for example, an average value) of data for a certain period.
  • biometric data there are multiple types of technology for transmitting biometric data that is the target of downsampling from the sensor terminal to the relay terminal.
  • a technique of transmitting in real time from a sensor terminal to a relay terminal by a wireless module there is also a technique in which biometric information data is once stored in a built-in memory included in a sensor terminal and then transmitted to a relay terminal at a predetermined timing (see, for example, Non-Patent Document 2).
  • communication may fail due to the influence of noise or interference in the process of wireless communication (for example, Bluetooth Low Energy: BLE).
  • BLE Bluetooth Low Energy
  • the processing using the transmitted data may not be performed properly. For example, is the data that arrives at the relay terminal after the resumption of transmission should be treated as a set of data that was transmitted before the resumption, or is it a set of data that is different from the data that was transmitted before the resumption? It was difficult to determine whether it should be treated as a product, and it was sometimes treated incorrectly. If handled incorrectly, there is a risk that the accuracy of the data will deteriorate.
  • Specific examples of what should be treated as a set of data include, for example, biometric information data of the same user and data used to obtain the same statistical value.
  • Specific examples of data that should be treated as a block of data different from the data transmitted before resumption include, for example, biometric information data of another user or a newly transmitted biometric data after normal communication is completed. There are informational data and data used to produce different statistics.
  • some data that was transmitted before restarting transmission is processed so that it is not used for calculating statistical values. There was also. However, in such a process, a part of the data is lost, so that there is a possibility that the accuracy of the subsequent analysis or the like may be lowered.
  • an object of the present invention is to provide a technique capable of suppressing deterioration and omission of data accuracy even when a failure occurs in data communication.
  • One aspect of the present invention is a data receiving unit that receives time-series data of biometric information from a sensor terminal having a biometric sensor that acquires biometric information, and a storage unit that stores the received time-series data.
  • the first representative value acquisition unit that acquires the first representative value based on the data of a predetermined period among the time-series data, and the second representative value based on a plurality of consecutive first representative values on the time axis.
  • the first representative value acquisition unit includes a second representative value acquisition unit for acquiring data, and the first representative value acquisition unit satisfies a predetermined condition when an error occurs in communication between the data reception unit and the sensor terminal.
  • the pre-error time series data transmitted before the error occurs and stored in the storage unit and the post-error time series data transmitted from the sensor terminal after the error occurs are used. It is a biological information analysis system that acquires the first representative value.
  • One aspect of the present invention is a non-temporary storage medium that stores a program for making a computer function as the above-mentioned biometric information analysis system.
  • One aspect of the present invention is a data receiving step of receiving time-series data of biometric information from a sensor terminal having a biometric sensor for acquiring biometric information, a storage step of storing the received time-series data, and receiving.
  • the first representative value acquisition step of acquiring the first representative value based on the data of a predetermined period among the time-series data, and the second representative value based on a plurality of consecutive first representative values on the time axis.
  • the predetermined condition is satisfied when an error occurs in the communication between the data receiving unit and the sensor terminal in the first representative value acquisition step. In that case, the pre-error time series data transmitted before the error occurs and stored in the storage unit and the post-error time series data transmitted from the sensor terminal after the error occurs are used.
  • This is a biological information analysis method for acquiring the first representative value.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a function of the biological information analysis device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the biometric information analysis device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a biological information analysis method according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a representative value calculation process according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing a configuration of a biological information analysis system according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a biometric information analysis system according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a sequence diagram illustrating the operation of the biometric information analysis system according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a function of the biological information analysis device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the biometric information analysis device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flow
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating the function of the biological information analysis device according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an adjustment process according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the final representative value of the data end according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a sequence diagram illustrating the operation of the biometric information analysis system according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating the effect of the biological information analysis device according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating a function of the biological information analysis device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a representative value calculation process according to the third embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of a biological information analysis system according to a third embodiment.
  • FIG. 16 is a sequence diagram illustrating the operation of the biometric information analysis system according to the third embodiment.
  • FIG. 17 is a block diagram illustrating a function of the biological information analysis device according to the fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a representative value calculation process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 19 is a block diagram showing a configuration of a biological information analysis system according to a fourth embodiment.
  • FIG. 20 is a sequence diagram illustrating the operation of the biometric information analysis system according to the fourth embodiment.
  • FIG. 21 is a block diagram illustrating a function of the biological information analysis device according to the fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a representative value calculation process according to the fifth embodiment.
  • FIG. 23 is a block diagram showing the configuration of the biological information analysis system according to the fifth embodiment.
  • FIG. 24 is a sequence diagram illustrating the operation of the biometric information analysis system according to the fifth embodiment.
  • FIG. 25 is a block diagram illustrating the function of the biological information analysis device according to the modified examples of the fifth and sixth embodiments of the present invention.
  • FIG. 26 is a sequence diagram illustrating the operation of the biometric information analysis system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the biological information analysis device 1.
  • the biological information analysis device 1 includes a sensor data acquisition unit 10, a control 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 the user's biometric information measured by the sensor 105, which will be described later, attached to the user. More specifically, the sensor data acquisition unit 10 calculates the heart rate from the electrocardiographic waveform based on the electrocardiographic potential measured by the heart rate monitor, for example, when the heart rate monitor is attached to the user as the sensor 105. .. Further, when the acceleration sensor is attached to the user as the sensor (biological sensor) 105, the sensor data acquisition unit 10 converts the 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 acceleration signal of the heart rate and digital data and the measurement time of the acceleration signal acquired by the sensor 105 are associated with each other.
  • heart rate and acceleration data are biometric information.
  • the time-series data of the biological information measured by the sensor data acquisition unit 10 is stored in the storage unit 13 described later.
  • the control unit 11 includes a first representative value acquisition unit 110 and a second representative value acquisition unit 111.
  • the control unit 11 acquires a statistical representative value of time-series data of the user's biometric information stored in the storage unit 13.
  • the statistical representative value of the time-series data of the user's biometric information is acquired by calculating it by calculation.
  • a process using a look-up table may be used in addition to the calculation.
  • the control unit 11 calculates the representative value of the biological information in two steps.
  • the control unit 11 may calculate, for example, an average value or a ratio of the biometric information at regular intervals as a representative value of the biometric information.
  • the first representative value acquisition unit 110 is a first representative value (hereinafter referred to as "intermediate representative value") which is an intermediate representative value of the biometric information for each set period from the time series data of the user's biometric information. .) Is calculated.
  • the calculated intermediate representative value is stored in the storage unit 13. More specifically, the first representative value acquisition unit 110 calculates an intermediate representative value indicating, for example, an average value every 60 seconds in the time series data of the biological information acquired by the sensor data acquisition unit 10.
  • the second representative value acquisition unit 111 is a second representative value (hereinafter, “final representative”, which is a final representative value of time-series data of biometric information, based on one intermediate representative value or a plurality of consecutive intermediate representative values. "Value”.) Is calculated. The calculated final representative value is stored in the storage unit 13.
  • the second representative value acquisition unit 111 calculates one final representative value using, for example, five consecutive intermediate representative values. For example, the second representative value acquisition unit 111 calculates the representative value in the period of 5 minutes as the final representative value based on the five consecutive intermediate representative values calculated at intervals of 60 seconds. The number of consecutive intermediate representative values used by the second representative value acquisition unit 111 when calculating the final representative value can be arbitrarily set.
  • the time acquisition unit 12 acquires the reference time used in the biological information analysis device 1.
  • the time acquisition unit 12 may acquire time information from, for example, a clock 107 provided in the biological information analysis device 1, or may acquire time information from a time server (not shown).
  • the time information acquired by the time acquisition unit 12 is used when the sensor data acquisition unit 10 samples biological information and when the first representative value acquisition unit 110 calculates an intermediate representative value.
  • the storage unit 13 stores the time-series data of the user's biometric information measured by the sensor data acquisition unit 10. Further, the storage unit 13 stores the intermediate representative value calculated for each set period by the first representative value acquisition unit 110. Further, the storage unit 13 stores the final representative value calculated by the second representative value acquisition unit 111.
  • the presentation unit 14 presents a representative value calculated by the control unit 11. More specifically, the presentation unit 14 displays the final representative value of the biological information on the display device 109 described later. Further, the presentation unit 14 generates and presents information that supports the user based on the final representative value.
  • the presentation unit 14 may output information that supports the user to an operating device (not shown) realized by a display device 109, an audio output device, a light source, an actuator, a heating device, or the like.
  • the transmission / reception unit 15 receives sensor data indicating biometric information measured by the sensor 105 described later. Further, the transmission / reception unit 15 can transmit the final representative value of the biometric information by the control unit 11 to the outside via the communication network.
  • the biometric information analysis device 1 is a computer including, for example, a CPU 102, a main storage device 103, a communication interface 104, an auxiliary storage device 106, a clock 107, and an input / output device 108 connected via a bus 101. And it can be realized by a program that controls these hardware resources.
  • An external sensor 105 and a display device 109 are connected to the biological information analysis device 1 via a bus 101, respectively.
  • the main storage device 103 stores in advance a program for the CPU 102 to perform various controls and operations.
  • the CPU 102 and the main storage device 103 realize each function of the biometric information analysis device 1 including the control unit 11 shown in FIG.
  • the communication interface 104 is an interface circuit for communicating with various external electronic devices via the communication network NW.
  • the communication interface 104 for example, an arithmetic interface and an antenna compatible with wireless data communication standards such as LTE (LongTermEvolution), 3G, wireless LAN (Local Area Network), and Bluetooth (registered trademark) are used.
  • the communication interface 104 realizes the transmission / reception unit 15 described with reference to FIG.
  • the sensor 105 is realized by, for example, a sensor such as a heart rate monitor, an electrocardiograph, or an accelerometer.
  • the sensor 105 is attached to the user over a preset measurement period and measures biological information such as the user's heart rate and acceleration.
  • the auxiliary storage device 106 is composed of a readable / writable storage medium and a drive device for reading / writing various information such as programs and data to the storage medium.
  • a semiconductor memory such as a hard disk or a flash memory can be used as the storage medium in the auxiliary storage device 106.
  • the auxiliary storage device 106 has a storage area for storing time-series data of biometric information measured by the sensor 105, and a program storage area for storing a program for the biometric information analysis device 1 to perform analysis processing of biometric information.
  • the auxiliary storage device 106 realizes the storage unit 13 described with reference to FIG. Further, for example, it may have a backup area for backing up the above-mentioned data, programs, and the like.
  • the clock 107 is composed of a built-in clock or the like built in the computer and measures the time.
  • the time information obtained by the clock 107 is used for sampling biometric information and calculating representative values.
  • the time information obtained by the clock 107 is acquired by the time acquisition unit 12 described with reference to FIG.
  • the input / output device 108 is composed of an I / O terminal that inputs a signal from an external device such as a sensor 105 or a display device 109 and outputs a signal to the external device.
  • the display device 109 functions as a presentation unit 14 of the biological information analysis device 1.
  • the display device 109 is realized by a liquid crystal display or the like. Further, the display device 109 constitutes an operation device that outputs user support information generated based on the final representative value of biometric information.
  • the sensor data acquisition unit 10 acquires biometric information measured by the sensor 105 mounted on the user (step S1). More specifically, the sensor data acquisition unit 10 acquires biometric information and outputs time-series data in which the biometric information and the measurement time are associated with each other. Next, the time-series data of the biological information is stored in the storage unit 13 (step S2).
  • the first representative value acquisition unit 110 calculates an intermediate representative value of the time-series data of the biometric information measured in step S1 (step S3). More specifically, the first representative value acquisition unit 110 calculates the average value of the time-series data of the biometric information every set period, for example, every 60 seconds.
  • the second representative value acquisition unit 111 calculates the final representative value of the time-series data of the biometric information based on the intermediate representative value calculated in step S3 (step S4). More specifically, the second representative value acquisition unit 111 calculates the representative value of a plurality of consecutive intermediate representative values set in advance as the final representative value. For example, the second representative value acquisition unit 111 may calculate the average value of these intermediate representative values after the five consecutive intermediate representative values are calculated in step S3. After that, the control unit 11 outputs the final representative value calculated in step S4 (step S5). The control unit 11 may output the intermediate representative value calculated in step S3 together with the final representative value.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of the representative value calculation process by the control unit 11.
  • the upper part (a) shown in FIG. 4 shows the data string of the biometric information acquired by the sensor data acquisition unit 10 together with the elapsed time.
  • the middle row (b) shows a column of intermediate representative values and a measurement period of biometric data (hereinafter, may be referred to as “calculation period”) which is the basis for calculation of each intermediate representative value.
  • the lower row (c) shows the column of the final representative values and the period of the calculation range.
  • the intermediate representative value A i represents the i-th calculated intermediate representative value and is expressed in the form of a matrix. Assuming that the sum of the measured values of the biological information S i in an arbitrary period and the number of measured values N i , the intermediate representative value A i is expressed by the following equation (1).
  • a t is the measured value of the biological information in the measurement time t
  • t1 is a start point and an end point time for each period set in order to calculate the intermediate representative value.
  • the length of the calculation period is 60 seconds, and sampled during the biometric information a t in 1 / f periods.
  • each time i increases by one, it slides by one calculation period, that is, by 60 seconds.
  • Each function of the biometric information analysis device 1 described above is not limited to the case where it is provided in one computer, but may be distributed and configured in a plurality of computers connected to each other so as to be able to communicate with each other via a communication network.
  • the biometric information analysis system includes, for example, a sensor terminal 200 attached to the user 500, a relay terminal 300, and an external terminal 400. All or any of the sensor terminal 200, the relay terminal 300, and the external terminal 400 have each function of the biological information analysis device 1 such as the control unit 11 described with reference to FIG.
  • the relay terminal 300 includes the control unit 11 described with reference to FIG. 1 .
  • the sensor terminal 200 includes a sensor (biological 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 on the trunk of the body of the user 500, for example, and measures biological information over a plurality of time cycles.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured biometric 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 left-right direction of the body, the Y-axis in the front-back direction of the body, and the Z-axis in the up-down direction of the body.
  • the sensor 201 corresponds to the sensor 105 described with reference to FIG.
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires biometric information measured by the sensor 201. More specifically, the sensor data acquisition unit 202 removes noise from the acquired biometric information as necessary, performs sampling processing, and obtains time-series data in the biometric information of the digital signal.
  • the sensor data acquisition unit 202 corresponds to the sensor data acquisition unit 10 described with reference to FIG.
  • the data storage unit 203 stores the biometric information detected by the sensor 201 and the time-series data of the biometric information by the digital signal obtained by processing by the sensor data acquisition 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 biometric information stored in the data storage unit 203 to the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the data transmission unit 204 includes, for example, a communication circuit for performing wireless communication corresponding to wireless data communication standards such as LTE, 3G, wireless LAN and Bluetooth (registered trademark).
  • the data transmission unit 204 corresponds to the transmission / reception unit 15 (FIG. 1).
  • the relay terminal 300 includes a data receiving unit 301, a data storage unit 302, a time acquisition unit 303, a control unit 304, and a data transmitting unit 307.
  • the relay terminal 300 obtains a statistical representative value step by step from the time-series data of the biometric information of the user 500 received from the sensor terminal 200. Further, the relay terminal 300 transmits the calculated representative value to the external terminal 400.
  • 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 biometric 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 biometric information of the user 500 received by the data receiving unit 301 and the representative value of the biometric information acquired by the control 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 analysis processing of biological information by the control unit 304 from the built-in clock (clock 107).
  • the time acquisition unit 303 corresponds to the time acquisition unit 12 described with reference to FIG.
  • the control unit 304 includes a first representative value acquisition unit 305 and a second representative value acquisition unit 306.
  • the control unit 304 stepwisely obtains a statistical representative value such as an average value of time-series data of the biometric information of the user 500 received by the data reception unit 301.
  • the control unit 304 corresponds to the control unit 11 described with reference to FIG.
  • the first representative value acquisition unit 305 calculates an intermediate representative value from the time-series data of the biometric information of the user 500 every set period, for example, every 60 seconds.
  • the calculated intermediate representative value is stored in the data storage unit 302.
  • the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value from a plurality of consecutive intermediate representative values.
  • the first representative value acquisition unit 305 and the second representative value acquisition unit 306 correspond to the first representative value acquisition unit 110 and the second representative value acquisition unit 111 described with reference to FIG. 1, respectively.
  • the data transmission unit 307 transmits the final representative value calculated by the second representative value acquisition unit 306 to the external terminal 400 via the communication network NW.
  • the data transmission unit 307 corresponds to the transmission / reception unit 15 (FIG. 1).
  • the data transmission unit 307 may transmit an intermediate representative value together with the final representative value.
  • 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 the final representative value of the biometric information of the user 500 received from the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the external terminal 400 presents support information to the user 500 generated based on the calculated final representative value.
  • 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 that displays the received final representative value, and an operation device (not shown) that outputs information that supports the user 500 that is generated based on the calculated final representative value.
  • Examples of the operating device included in the external terminal 400 include a display device, an audio 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.
  • the light source an LED (Light Emitting Diode) or a light bulb may be used.
  • the actuator a vibrator, a robot arm, or an electrotherapy device may be used.
  • the heating device a heater, a Pelche element, or the like may be used.
  • the data receiving unit 401 receives the final representative value of biometric information from the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the data receiving unit 401 corresponds to the transmitting / receiving unit 15 (FIG. 1).
  • the data storage unit 402 stores the final representative value of the biometric 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 received final representative value.
  • the presentation processing unit 403 corresponds to the presentation unit 14 described with reference to FIG.
  • the presentation unit 404 presents support information for the user 500 based on the presentation of the final representative value and the instruction by the presentation processing unit 403. More specifically, the final representative value and support information are displayed on the display device of the external terminal 400 by character information and graphs, and the support information is output from a speaker (not shown) of the external terminal 400 by an alert sound or the like. May be good.
  • the presentation unit 404 can present support information by a method that can be recognized 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 biometric information analysis system has a configuration in which each function of the biometric information analysis device 1 is distributed to the sensor terminal 200, the relay terminal 300, and the external terminal 400, and the biometric information of the user 500 is obtained.
  • the processing related to the calculation of the representative value and the presentation of the final representative value from the measurement is distributed.
  • the sensor terminal 200 attached to the user 500 measures the heart rate of the user 500 (step S100). More specifically, the sensor 201 composed of a heart rate monitor measures the electrocardiographic potential of the user 500.
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires the heart rate of the user 500 from the electrocardiographic waveform based on the electrocardiographic potential.
  • the sensor terminal 200 transmits time-series data of the heart rate of the user 500 to the relay terminal 300 via the communication network NW (step S101).
  • the relay terminal 300 receives the time-series data of the heart rate from the sensor terminal 200
  • the relay terminal 300 stores the received time-series data in the data storage unit 302 (step S102).
  • the relay terminal 300 calculates an intermediate representative value from the received time-series data for each set period (step S103). More specifically, the first representative value acquisition unit 305 calculates the intermediate representative value A i every 60 seconds using the above-mentioned equation (2).
  • the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value from a plurality of consecutive intermediate representative values after the lapse of a predetermined time (step S104). More specifically, the second representative value acquiring unit 306, using Equation (2) described above, it calculates the final representative values B i using five intermediate representative value successive.
  • the intermediate representative value when obtaining the representative value of the time-series data of the acquired biometric information, for example, the number of data that was 300 can be used as the matrix element of 10 intermediate representative values.
  • the final representative value can be calculated after reducing to.
  • it since it is possible to repeat the calculation of the final representative value B i at the stage before the data transfer, it is multiplied by the moving average and every fixed period (every 60 seconds in this embodiment). The same effect as downsampling the data can be obtained. Therefore, the effect of reducing the amount of data to be transferred can be obtained.
  • the relay terminal 300 transmits the final representative value of the time-series data of the heart rate of the user 500 to the external terminal 400 via the communication network NW (step S105).
  • the external terminal 400 executes the presentation process (step S106). That is, the external terminal 400 causes the display device to display the final representative value. Further, the external terminal 400 generates support information for the user 500 based on the final representative value and displays it on a display device or the like.
  • the biometric information analysis device 1 calculates an intermediate representative value from time-series data of biometric information for each set period, and a plurality of continuous intermediate representative values.
  • the final representative value is calculated based on. Therefore, it is possible to simultaneously reduce and summarize the measured biometric information.
  • the control unit 11A further includes an adjustment unit 112.
  • the adjustment unit 112 makes the number of intermediate representative values used by the second representative value acquisition unit 111 for calculating the final representative value variable based on the number of intermediate representative values that can be secured in the past or future.
  • the biological information analysis device 1A includes a control unit 11A.
  • the control unit 11A includes a first representative value acquisition unit 110, a second representative value acquisition unit 111, and an adjustment unit 112.
  • Other functional configurations included in the biological information analysis device 1A are the same as those in the first embodiment.
  • the adjusting unit 112 determines the number of intermediate representative values used by the second representative value acquisition unit 111 for calculating the final representative value, based on the number of intermediate representative values already calculated. More specifically, each time the second representative value acquisition unit 111 calculates the final representative value, the adjustment unit 112 monitors whether there are a sufficient number of intermediate representative values for calculating the final representative value. For example, the adjusting unit 112. The second representative value acquisition unit 111 counts five consecutive intermediate representative values required when calculating the final representative value B i using the above-mentioned equation (2).
  • the second representative value acquisition unit 111 in order for the second representative value acquisition unit 111 to calculate the final representative value B i shown in the lower part (c), five consecutive intermediate representative values A i are required. Is.
  • the second representative value acquisition unit 111 calculates the final representative value B i according to the setting or an external signal, for example, 120 seconds after the start of measurement of biological information, the five intermediate representative values A i Where is required, only one is calculated.
  • the adjustment unit 112 adjusts the required number of intermediate representative values A i for the second representative value acquisition unit 111 to calculate the final representative value. Adjustment unit 112, the second the number of intermediate representative values A i the representative value acquiring unit 111 has already been calculated at the time of calculating the final representative values or the number of intermediate representative values A i which are calculated after the point in time, Use the smaller one.
  • the second representative value acquisition unit 111 calculates the final representative value B i 120 seconds after the start of measurement of biological information, since there is only one intermediate representative value A i that has already been calculated, it will be calculated in the future. is the use of only one also intermediate representative value a i, to calculate the final representative values B i on the basis of a total of three intermediate representative values a i combined intermediate representative values a i 1 bract point 120 seconds (FIG. 9 Lower row (c'')).
  • the second representative value acquiring unit 111 for example, when calculating at measurement start from 60 seconds biological information final representative values B i, at the time of 60 seconds, an intermediate which has already been calculated The representative value A i is 0. Therefore, the adjusting unit 112 also adopts 0 for the number of intermediate representative values A i to be calculated in the future. In this case, the second representative value acquisition unit 111 treats the intermediate representative value A i at the time of 60 seconds as the final representative value B i (lower part (c') of FIG. 9).
  • the measured value of biometric information itself may be complementarily used as the final representative value (lower part (c0) of FIG. 9).
  • the sensor terminal 200 is attached to the user 500, and for example, the heart rate is measured as the biometric information of the user 500 (step S200). More specifically, the sensor terminal 200 detects the electrocardiographic potential of the user 500 with a heart rate monitor (sensor 201).
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires the electrocardiographic potential from the sensor 201, and calculates the heart rate from the electrocardiographic waveform based on the electrocardiographic potential.
  • the acquired electrocardiographic potential and heart rate are stored in the data storage unit 203.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured heart rate to the relay terminal 300 via the communication network NW (step S201). More specifically, the data transmission unit 204 reads the time-series data of the heart rate from the data storage unit 203 and transmits it to the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the relay terminal 300 When the relay terminal 300 receives the time-series data of the heart rate of the user 500 from the sensor terminal 200, the relay terminal 300 stores the received time-series data in the data storage unit 302 (step S103). The relay terminal 300 calculates the intermediate representative value of the time-series data of the heart rate from the received time-series data in the first representative value acquisition unit 305 for a set period, for example, every 60 seconds (step S202). ). The calculated intermediate representative value is stored in the data storage unit 302.
  • the adjustment unit 112 monitors the number of intermediate representative values calculated by the first representative value acquisition unit 305 (step S203). After that, for example, the final representative value is calculated based on the number of intermediate representative values already calculated at the time when the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value according to an external signal or setting. The number of intermediate representative values required for the above is determined (step S204).
  • the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value based on the continuous intermediate representative values corresponding to the number of intermediate representative values determined by the adjustment unit 112 (step S205).
  • the calculated final representative value is transmitted from the relay terminal 300 to the external terminal 400 (step S206).
  • the external terminal 400 receives the final representative value.
  • the external terminal 400 performs a presentation process based on the final representative value (step S207), displays the final representative value on the display device, and generates and outputs support information for the user 500.
  • the horizontal axis shows the measurement time (seconds), and the vertical axis shows the heart rate (bpm).
  • the gray line shown in FIG. 12 indicates the measured heart rate, and the circled and square dots indicate the final representative value.
  • the measured heart rate value is used as it is (square point).
  • the two circled dots indicating the final representative value of the heart rate at the subsequent measurement times of 60 seconds and 120 seconds indicate the final representative value calculated using the number of intermediate representative values determined by the adjusting unit 112. There is. Further, the circled points after the measurement time of 180 seconds indicate the final representative values calculated using the five intermediate representative values without adjusting the number of intermediate representative values by the adjusting unit 112.
  • the measured heart rate fluctuates up and down, but the final representative value that moves almost in the center of the measured value is appropriate as a downsampled moving average. It turns out that there is.
  • the second representative value acquisition unit 111 is final based on the number of intermediate representative values already calculated by the adjustment unit 112. Since the number of intermediate representative values to be used when calculating the representative value is determined, it is necessary to effectively utilize the data near the start and end of the measurement of the biometric information and to grasp the behavior of the biometric information of the user more precisely. Can be done.
  • control unit 11A includes the adjustment unit 112
  • the adjustment unit 112 may be provided outside the control unit 11A in the biometric information analysis device 1A. ..
  • the calculation process of the intermediate representative value is different from that of the first embodiment and the second embodiment.
  • the calculation process of the intermediate representative value is performed assuming that a communication failure (error) occurs between the sensor terminal 200 and the relay terminal 300B.
  • the configuration of the third embodiment will be described.
  • the biological information analysis device 1B includes a control unit 11B and a temporary storage unit 131.
  • the control unit 11B includes a first representative value acquisition unit 110, a second representative value acquisition unit 111, and an error processing unit 114.
  • Other functional configurations included in the biological information analysis device 1B are the same as those in the first embodiment.
  • the temporary storage unit 131 is set in a part of the storage area of the storage unit 13. When an error occurs in the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105, the temporary storage unit 131 temporarily stores the time-series data of biometric information that has not yet been used for calculating the intermediate representative value at that time. do.
  • the error processing unit 114 monitors the number of time-series data of biometric information used by the first representative value acquisition unit 110 to calculate the intermediate representative value based on the number of intermediate representative values already calculated. More specifically, when an error occurs in the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105, the error processing unit 114 is a time-series data of biometric information that has not yet been used for calculating the intermediate representative value at that time. (Hereinafter, this is appropriately referred to as time-series data before error). If the error pre-error time series data exists, the error processing unit 114 stores the pre-error time series data in the temporary storage unit 131. Pre-error time series data is time series data transmitted before the error occurred.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a data string of time-series data of ecological information transmitted from a sensor.
  • each of the time-series data D1 to D15 of the ecological information shows the time-series data of the ecological information sequentially transmitted from the sensor 105 with the passage of time.
  • one intermediate representative value calculation range is set to 60 seconds (t1 (30 seconds) to t2 (90 seconds)).
  • FIG. 14 shows an example of a data string of time-series data of ecological information transmitted from a sensor.
  • each of the time-series data D1 to D15 of the ecological information shows the time-series data of the ecological information sequentially transmitted from the sensor 105 with the passage of time.
  • the error processing unit 114 uses these four.
  • the time-series data D6 to D9 of the two ecological information are stored in the temporary storage unit 131 as the time-series data before the error.
  • the error processing unit 114 is stored in the temporary storage unit 131 when the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105 is recovered from the error and the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105 is reconnected.
  • the time series data before the error (time series data D6 to D9 in the example of FIG. 14) is called.
  • the error processing unit 114 uses the called pre-error time series data and the data transmitted from the sensor 105 after the error occurs (hereinafter, this is appropriately referred to as post-error time series data), and the intermediate representative value. Is calculated.
  • the error processing unit 114 has transmitted the time-series data D6 to D9 of the four ecological information called from the temporary storage unit 131 and the sensor 105 after the error has occurred.
  • An intermediate representative value is calculated using the time-series data D10 of the ecological information.
  • the biological information analysis system includes, for example, a sensor terminal 200, a relay terminal 300B, and an external terminal 400.
  • the sensor terminal 200 and the external terminal 400 have the same configuration as the sensor terminal 200 and the external terminal 400 shown in the first embodiment.
  • the relay terminal 300B includes a data receiving unit 301, a data storage unit 302B, a time acquisition unit 303, a control unit 304B, and a data transmitting unit 307.
  • the data storage unit 302B has a temporary storage unit 3021.
  • the temporary storage unit 3021 corresponds to the temporary storage unit 131 (FIG. 13).
  • the control unit 304B includes a first representative value acquisition unit 305B, a second representative value acquisition unit 306, and an error processing unit 308.
  • the error processing unit 308 corresponds to the error processing unit 114 described with reference to FIG.
  • the sensor terminal 200 is attached to the user 500, and for example, the heart rate is measured as the biometric information of the user 500 (step S300). More specifically, the sensor terminal 200 detects the electrocardiographic potential of the user 500 with a heart rate monitor (sensor 201).
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires the electrocardiographic potential from the sensor 201, and calculates the heart rate from the electrocardiographic waveform based on the electrocardiographic potential.
  • the acquired electrocardiographic potential and heart rate are stored in the data storage unit 203.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured heart rate to the relay terminal 300B via the communication network NW (step S301). More specifically, the data transmission unit 204 reads the time-series data of the heart rate from the data storage unit 203 and transmits it to the relay terminal 300B via the communication network NW.
  • the relay terminal 300B When the relay terminal 300B receives the time-series data of the heart rate of the user 500 from the sensor terminal 200, the relay terminal 300B stores the received time-series data in the data storage unit 302 (step S302).
  • the error processing unit 308 monitors whether or not an error has occurred in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301 (step S303). If there is no communication error between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, the control unit 304B proceeds to step S308, and the first representative value acquisition unit 305 calculates the intermediate representative value A i. When the error processing unit 308 detects in step S303 that an error has occurred in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, the error processing unit 308 has not yet been used to calculate the intermediate representative value at that time. Check for the presence or absence of time-series data before the error (step S304). If the time series data before the error does not exist, the error processing unit 308 waits for processing until the communication error is recovered. If the time-series data before the error exists, the error processing unit 308 stores the time-series data before the error in the temporary storage unit 3021 (step S305).
  • the error processing unit 308 monitors whether or not the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301 has recovered from the error (step S306). When the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301 is recovered from the error, the error processing unit 308 passes the time series data to the first representative value acquisition unit 305 (step S307). For this purpose, the error processing unit 308 calls the pre-error time series data from the temporary storage unit 3021. The error processing unit 308 calls from the data storage unit 302 the time-series data (time-series data after the error) of the ecological information transmitted from the sensor terminal 200 after the error occurs. The error processing unit 308 passes the called pre-error time series data and post-error time series data to the first representative value acquisition unit 305.
  • the first representative value acquisition unit 305 calculates the intermediate representative value A i every 60 seconds by the above-mentioned equation (2) using the time-series data before the error and the time-series data after the error (step S308). ..
  • the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value based on the calculated intermediate representative value (step S309).
  • the calculated final representative value is transmitted from the relay terminal 300B to the external terminal 400 (step S310).
  • the external terminal 400 receives the final representative value.
  • the external terminal 400 performs a presentation process based on the final representative value (step S311), displays the final representative value on the display device, and generates and outputs support information for the user 500.
  • the biometric information analysis device 1B As described above, according to the biometric information analysis device 1B according to the third embodiment, the pre-error time series data transmitted before the error occurs and stored in the temporary storage unit 3021 and after the error occurs.
  • the intermediate representative value is acquired by using the time series data after the error transmitted from the sensor terminal 200.
  • the time-series data of the ecological information that has arrived at the relay terminal 300B can be completely targeted for the calculation process of the intermediate representative value, and the support information that has been precisely downsampled without any time stamp deviation can be used by the user. Can be provided. As a result, even if a failure occurs in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, it is possible to suppress deterioration and omission of data accuracy.
  • the calculation process of the intermediate representative value is different from that in the first to third embodiments.
  • the calculation process of the intermediate representative value is performed assuming that a communication failure (error) occurs between the sensor terminal 200 and the relay terminal 300C.
  • the configuration of the fourth embodiment will be described.
  • the biometric information analysis device 1C includes a control unit 11C, a temporary storage unit 131, and a log storage unit 132.
  • the control unit 11C includes a first representative value acquisition unit 110, a second representative value acquisition unit 111, an error processing unit 114, and a usability determination unit 115C.
  • Other functional configurations included in the biological information analysis device 1C are the same as those in the third embodiment.
  • the log storage unit 132 is set in a part of the storage area of the storage unit 13 together with the temporary storage unit 131.
  • the log storage unit 132 records log information including the execution content and execution time of the procedure for receiving the time series data from the sensor 105 in the transmission / reception unit 15.
  • the log storage unit 132 stores the error content when an error occurs in communication with the sensor 105 as log information together with the time information.
  • the error content includes, for example, BLE (Bluetooth Low Energy) communication disconnection (disconnect), packet loss, demodulation failure, and the like. Since some relay terminals 300C automatically reconnect the BLE when the communication of the BLE is interrupted, the log of the automatic reconnection request is also stored as log information. In addition, even when a normal communication termination operation is performed, the record of the procedure is stored as log information.
  • BLE Bluetooth Low Energy
  • the usability determination unit 115C determines whether or not to use the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 131 for acquiring the intermediate representative value based on the log information stored in the log storage unit 132. More specifically, the usability determination unit 115C refers to the log information at the time of communication interruption stored in the log storage unit 132. The usability determination unit 115C determines that the time series data before the error can be used to acquire the intermediate representative value when the content of the referenced log information is related to, for example, a communication failure or automatic reconnection. judge. If the content of the referenced log information is similar to a normal communication termination operation, the usability determination unit 115C determines that the time series data before the error cannot be used for acquiring the intermediate representative value.
  • the determination unit 115C stores the time-series data D6 to D9 of these four biological information in the temporary storage unit 131 as the time-series data before the error.
  • the usability determination unit 115C has four biometric information stored in the temporary storage unit 131 when the content of the log information recorded when an error occurs is related to a communication failure or automatic reconnection. It is determined that the time series data D6 to D9 of the above can be used. When the content of the log information is related to the normal communication termination operation, the usability determination unit 115C does not use the time series data D6 to D9 of the four biometric information stored in the temporary storage unit 131. Judge that it is possible.
  • the error processing unit 114 determines the result of the usability determination unit 115C when the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105 is restored from the error and the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105 is reconnected. Refer to. When it is determined that the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 131 can be used, the error processing unit 114 calls the time series data D6 to D9 in the specific example of FIG.
  • the first representative value acquisition unit 110 receives the called pre-error time-series data and the post-error time-series data (time-series data D10 in the specific example of FIG. 18) transmitted from the sensor 105 after the error occurs. Use to calculate the intermediate representative value.
  • the error processing unit 114 determines that the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 131 cannot be used, in the specific example of FIG. 18, the error processing unit 114 has transmitted the data from the sensor 105 after the error has occurred.
  • the intermediate representative value is calculated using only the time-series data after the error (time-series data D10 to D14 in the specific example of FIG. 18).
  • the biometric information analysis system includes, for example, a sensor terminal 200, a relay terminal 300C, and an external terminal 400.
  • the sensor terminal 200 and the external terminal 400 have the same configuration as the sensor terminal 200 and the external terminal 400 shown in the first embodiment.
  • the relay terminal 300C includes a data receiving unit 301, a data storage unit 302C, a time acquisition unit 303, a control unit 304C, and a data transmitting unit 307.
  • the data storage unit 302C has a temporary storage unit 3021 and a log storage unit 3022.
  • the log storage unit 3022 corresponds to the log storage unit 132 (FIG. 17).
  • the control unit 304C includes a first representative value acquisition unit 305C, a second representative value acquisition unit 306, an error processing unit 308, and a usability determination unit 309.
  • the usability determination unit 309 corresponds to the usability determination unit 115C described with reference to FIG.
  • the sensor terminal 200 is attached to the user 500, and for example, the heart rate is measured as the biometric information of the user 500 (step S400). More specifically, the sensor terminal 200 detects the electrocardiographic potential of the user 500 with a heart rate monitor (sensor 201).
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires the electrocardiographic potential from the sensor 201, and calculates the heart rate from the electrocardiographic waveform based on the electrocardiographic potential.
  • the acquired electrocardiographic potential and heart rate are stored in the data storage unit 203.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured heart rate to the relay terminal 300C via the communication network NW (step S401). More specifically, the data transmission unit 204 reads the time-series data of the heart rate from the data storage unit 203 and transmits it to the relay terminal 300C via the communication network NW.
  • the relay terminal 300C When the relay terminal 300C receives the time-series data of the heart rate of the user 500 from the sensor terminal 200, the relay terminal 300C stores the received time-series data in the data storage unit 302 (step S402).
  • the log storage unit 132 receives the time-series data of the heart rate from the sensor terminal 200, the log storage unit 132 records the log information including the execution content and the execution time of the procedure for receiving the time-series data from the sensor terminal 200 in the data reception unit 301. (Step S403).
  • the error processing unit 308 monitors whether or not an error has occurred in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301 (step S404). If there is no communication error between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, the control unit 304C proceeds to step S410, and the first representative value acquisition unit 305 calculates the intermediate representative value A i.
  • step S404 When it is detected in step S404 that an error has occurred in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, the error processing unit 308 has not yet been used to calculate the intermediate representative value before the error.
  • step S405 Check for the presence or absence of series data (step S405). If the time series data before the error does not exist, the error processing unit 308 waits for processing until the communication error is recovered. If the time-series data before the error exists, the error processing unit 308 stores the time-series data before the error in the temporary storage unit 3021 (step S406).
  • the error processing unit 308 monitors whether or not the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301 has recovered from the error (step S407).
  • the usability determination unit 309 determines whether or not the time series data before the error can be used (step S408).
  • the usability determination unit 309 determines whether or not to use the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 3021 for acquiring the intermediate representative value based on the log information. More specifically, the availability determination unit 309 refers to the log information at the time of communication interruption stored in the log storage unit 3022.
  • the usability determination unit 309 determines that the time-series data before the error can be used to acquire the intermediate representative value when the content of the referenced log information is related to, for example, a communication failure or automatic reconnection. judge. If the content of the referenced log information is similar to a normal communication termination operation, the usability determination unit 309 determines that the time series data before the error cannot be used for acquiring the intermediate representative value.
  • the error processing unit 308 passes the time series data to the first representative value acquisition unit 305 based on the determination result by the usability determination unit 309 (step S409).
  • the error processing unit 308 calls the pre-error time series data from the temporary storage unit 3021.
  • the error processing unit 308 calls from the data storage unit 302 the time-series data (time-series data after the error) of the biometric information transmitted from the sensor terminal 200 after the error occurs.
  • the error processing unit 308 passes the called pre-error time series data and post-error time series data to the first representative value acquisition unit 305.
  • the error processing unit 308 is transmitted from the sensor terminal 200 after the error occurs.
  • the time-series data (time-series data after error) of the biometric information is called from the data storage unit 302.
  • the error processing unit 308 passes the error-post-error time series data to the first representative value acquisition unit 305.
  • the first representative value acquisition unit 305 determines that the pre-error time series data can be used for acquiring the intermediate representative value
  • the interim representative is used by using the pre-error time series data and the post-error time series data.
  • the value A i is calculated (step S410).
  • the first representative value acquisition unit 305 calculates the intermediate representative value A i using only the time series data after the error.
  • the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value based on the calculated intermediate representative value (step S411). Next, the calculated final representative value is transmitted from the relay terminal 300C to the external terminal 400 (step S412).
  • the external terminal 400 receives the final representative value.
  • the external terminal 400 performs a presentation process based on the final representative value (step S413), displays the final representative value on the display device, and generates and outputs support information for the user 500.
  • the biometric information analysis device 1C As described above, according to the biometric information analysis device 1C according to the fourth embodiment, the pre-error time series data transmitted before the error occurs and stored in the temporary storage unit 3021 and after the error occurs.
  • the intermediate representative value is acquired by using the time series data after the error transmitted from the sensor terminal 200.
  • the time-series data of the biometric information arriving at the relay terminal 300C is the target of the intermediate representative value calculation process without omission. can do.
  • the calculation process of the intermediate representative value is different from that in the first to fourth embodiments.
  • the calculation process of the intermediate representative value is performed assuming that a communication failure (error) occurs between the sensor terminal 200 and the relay terminal 300D.
  • the configuration of the fifth embodiment will be described.
  • the biological information analysis device 1D includes a control unit 11D and a temporary storage unit 131.
  • the control unit 11D includes a first representative value acquisition unit 110, a second representative value acquisition unit 111, an error processing unit 114, a usability determination unit 115D, and a time stamp monitoring unit 116.
  • Other functional configurations included in the biological information analysis device 1D are the same as those in the third embodiment.
  • the senor 105 transmits information indicating the time when the time series data is acquired in association with the time series data. Further, in the present embodiment, the information indicating the time when the time-series data transmitted by the sensor 105 arrives at the transmission / reception unit 15 may be associated with the time-series data.
  • the time-stamping time monitoring unit 116 monitors the time when the time-series data is acquired by the sensor 105 or the time when the time-series data arrives at the transmission / reception unit 15. When an error occurs in communication with the sensor 105, the time stamp monitoring unit 116 sets a predetermined threshold value for the time interval between the time information of the time series data before the error and the time information of the time series data after the error. Judge whether or not it exceeds.
  • the usability determination unit 115D determines whether or not to use the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 131 for acquiring the intermediate representative value based on the monitoring determination result in the time stamp monitoring unit 116. More specifically, the usability determination unit 115D determines that the time interval between the time information of the time series data before the error and the time information of the time series data after the error does not exceed a predetermined threshold value before the error. It is determined that the time series data can be used to acquire the intermediate representative value. When the time interval between the time information of the time-series data before the error and the time information of the time-series data after the error exceeds a predetermined threshold, the usability determination unit 115D intermediates the time-series data before the error. It is determined that it cannot be used to acquire the representative value.
  • the determination unit 115D stores the time-series data D6 to D9 of these four biological information in the temporary storage unit 131 as the time-series data before the error.
  • the usability determination unit 115D makes an error if the time interval between the time information of the time series data before the error and the time information of the time series data after the error does not exceed a predetermined threshold before and after the occurrence of the error. Determine that the previous time series data is available.
  • the usability determination unit 115D is stored in the temporary storage unit 131 when the time interval between the time information of the time series data before the error and the time information of the time series data after the error exceeds a predetermined threshold value. It is determined that the time series data D6 to D9 of the four biometric information cannot be used.
  • the error processing unit 114 determines the result of the usability determination unit 115D when the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105 is restored from the error and the communication between the transmission / reception unit 15 and the sensor 105 is reconnected. Refer to. When it is determined that the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 131 can be used, the error processing unit 114 calls the time series data D6 to D9 in the specific example of FIG. 22.
  • the first representative value acquisition unit 110 receives the called pre-error time-series data and the post-error time-series data (time-series data D10 in the specific example of FIG. 22) transmitted from the sensor 105 after the error occurs. Use to calculate the intermediate representative value.
  • the error processing unit 114 determines that the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 131 cannot be used, in the specific example of FIG. 22, the error processing unit 114 has transmitted the data from the sensor 105 after the error has occurred.
  • the intermediate representative value is calculated using only the time-series data after the error (time-series data D10 to D14 in the specific example of FIG. 22).
  • the biometric information analysis system includes, for example, a sensor terminal 200, a relay terminal 300D, and an external terminal 400.
  • the sensor terminal 200 and the external terminal 400 have the same configuration as the sensor terminal 200 and the external terminal 400 shown in the first embodiment.
  • the relay terminal 300D includes a data receiving unit 301, a data storage unit 302D, a time acquisition unit 303, a control unit 304D, and a data transmitting unit 307.
  • the control unit 304D includes a first representative value acquisition unit 305D, a second representative value acquisition unit 306, an error processing unit 308, a usability determination unit 309, and a time stamp monitoring unit 310.
  • the time stamping unit 310 corresponds to the time stamping unit 116 described with reference to FIG. 21.
  • the sensor terminal 200 is attached to the user 500, and for example, the heart rate is measured as the biometric information of the user 500 (step S500). More specifically, the sensor terminal 200 detects the electrocardiographic potential of the user 500 with a heart rate monitor (sensor 201). The sensor data acquisition unit 202 acquires the electrocardiographic potential from the sensor 201, and calculates the heart rate from the electrocardiographic waveform based on the electrocardiographic potential. The acquired electrocardiographic potential and heart rate are stored in the data storage unit 203. The sensor data acquisition unit 202 stores the time information acquired by the sensor 201 in association with the electrocardiographic potential.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured heart rate to the relay terminal 300D via the communication network NW (step S501). More specifically, the data transmission unit 204 reads the time-series data of the heart rate from the data storage unit 203 and transmits it to the relay terminal 300D via the communication network NW.
  • the relay terminal 300D When the relay terminal 300D receives the time-series data of the heart rate of the user 500 from the sensor terminal 200, the relay terminal 300D stores the received time-series data in the data storage unit 302 (step S502).
  • the time-series monitoring unit 116 receives the time-series data of the heart rate from the sensor terminal 200, the time-series monitoring unit 116 refers to the time information associated with the time-series data (step S503).
  • the error processing unit 308 monitors whether or not an error has occurred in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301 (step S503). If there is no communication error between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, the control unit 304D proceeds to step S510, and the first representative value acquisition unit 305 calculates the intermediate representative value A i.
  • step S503 When it is detected in step S503 that an error has occurred in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, the error processing unit 308 has not yet been used to calculate the intermediate representative value before the error.
  • step S504 Check for the presence or absence of series data (step S504). If the time series data before the error does not exist, the error processing unit 308 waits for processing until the communication error is recovered. If the time-series data before the error exists, the error processing unit 308 stores the time-series data before the error in the temporary storage unit 3021 (step S505).
  • the error processing unit 308 monitors whether or not the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301 has recovered from the error (step S506).
  • the time stamp monitoring unit 310 monitors the time information of the time series information that arrived before and after the error (step S507).
  • the stamping time monitoring unit 310 determines whether or not the time interval between the time information of the time-series data before the error and the time information of the time-series data after the error exceeds a predetermined threshold value.
  • the usability determination unit 309 determines whether or not to use the pre-error time series data stored in the temporary storage unit 3021 for acquiring the intermediate representative value based on the monitoring determination result in the time stamp monitoring unit 310. Determination (step S50). If the time interval between the time information of the time-series data before the error and the time information of the time-series data after the error does not exceed a predetermined threshold, the usability determination unit 115D intermediates the time-series data before the error. Judge that it can be used to acquire the representative value.
  • the usability determination unit 309 When the time interval between the time information of the time-series data before the error and the time information of the time-series data after the error exceeds a predetermined threshold, the usability determination unit 309 intermediates the time-series data before the error. It is determined that it cannot be used to acquire the representative value.
  • the error processing unit 308 passes the time series data to the first representative value acquisition unit 305 based on the determination result by the usability determination unit 309 (step S509).
  • the error processing unit 308 calls the pre-error time series data from the temporary storage unit 3021.
  • the error processing unit 308 calls from the data storage unit 302 the time-series data (time-series data after the error) of the biometric information transmitted from the sensor terminal 200 after the error occurs.
  • the error processing unit 308 passes the called pre-error time series data and post-error time series data to the first representative value acquisition unit 305.
  • the error processing unit 308 is transmitted from the sensor terminal 200 after the error occurs.
  • the time-series data (time-series data after error) of the biometric information is called from the data storage unit 302.
  • the error processing unit 308 passes the error-post-error time series data to the first representative value acquisition unit 305.
  • the first representative value acquisition unit 305 determines that the pre-error time series data can be used for acquiring the intermediate representative value
  • the interim representative is used by using the pre-error time series data and the post-error time series data.
  • the value A i is calculated (step S510).
  • the first representative value acquisition unit 305 calculates the intermediate representative value A i using only the time series data after the error.
  • the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value based on the calculated intermediate representative value (step S511). Next, the calculated final representative value is transmitted from the relay terminal 300D to the external terminal 400 (step S512).
  • the external terminal 400 receives the final representative value.
  • the external terminal 400 performs a presentation process based on the final representative value (step S513), displays the final representative value on the display device, and generates and outputs support information for the user 500.
  • the pre-error time series data transmitted before the error occurs and stored in the temporary storage unit 3021 and after the error occurs.
  • the intermediate representative value is acquired by using the time series data after the error transmitted from the sensor terminal 200.
  • the availability of pre-error time-series data is determined based on the time interval of the time-series data before and after the error. As a result, if the stop time due to an error is long, the calculation process using the time-series data before the error is stopped, and in other cases, the time-series data of the biometric information that has arrived at the relay terminal 300D is leaked as an intermediate representative. It can be the target of value calculation processing. As a result, even if a failure occurs in the communication between the sensor terminal 200 and the data receiving unit 301, it is possible to suppress deterioration and omission of data accuracy.
  • the biological information analysis system according to this modification is a modification of the fourth embodiment and the fifth embodiment.
  • the ecological information analysis device 1E in this embodiment is described in the log storage unit 132 described in the fourth embodiment and in the fifth embodiment. It is provided with a stamping time monitoring unit 116.
  • an error occurs when the time interval of the time information of the time series data exceeds a certain threshold. Do not perform calculation processing using previous time series data.
  • the representative value is calculated using only the post-error time series data without using the pre-error time series data. It can be performed. As a result, it is possible to appropriately grasp whether or not the operation intended by the user has been performed from the communication status, and at the same time, it is possible to calculate the representative value according to the user's situation from the stamping interval, which is more reliable. A high downsampled average value can be provided.
  • the configuration of the biological information analysis device 1 according to the present embodiment is the same as the configuration of the biological information analysis device 1 shown in FIG. Further, the configuration of the biological information analysis system according to the present embodiment is the same as the configuration shown in FIG. Hereinafter, configurations different from those of the first to fifth embodiments will be mainly described.
  • the average of body temperature, blood pressure, etc., including heart rate, which is one of the biological information, can be calculated in the time series shown in the first embodiment. However, it is not always appropriate to make such an average calculation for other biometric information. For example, there is a case where the user's state is estimated by a sensor. The state in which the user is lying down (sleeping) is 0, the state in which the user is awake is 1, and when the user's state is always classified into either of these two values, the average of these is 0.5. Does not make sense.
  • the state of lying down is 0, the state of being awake is 1, and the state of walking is 2, and the intermediate representative value Ai is obtained every 60 seconds at a sampling rate of 1 second.
  • the period of lying down is included for 30 seconds, the period of waking up is included for 20 seconds, and the period of walking is included for 10 seconds, the numbers are N0, i, N1, i, N2, i. Then, it is expressed by the following equation (3).
  • the final representative value Bi is calculated using the following equation (4).
  • the configuration in which the mode value is taken as the final representative value Bi is an example, and another determination method may be used. For example, in the above-mentioned three states of lying down, awake, and walking, walking is considered to be less likely to occur because it uses the most physical strength. Therefore, for example, when the user walks for 6 seconds or more, the walking state may be preferentially selected.
  • the intermediate representative value Ai is expressed by the following equation (5).
  • the state in which the user is walking is output as the intermediate representative value Ai by using the above equation (5), for example, if the user does not walk for 6 seconds or more, the period of lying down N0, i, or the period of waking up.
  • the state (0 or 1) having the longer period of N1 or i is determined by majority and is used as the intermediate representative value Ai.
  • the intermediate representative value Ai indicating the state in which the user has walked in a plurality of consecutive intermediate representative values Ai.
  • the final representative value Bi may be determined based on the determination that if the value is one or more times, it is regarded as walking.
  • the intermediate representative value Ai may be equal to the final representative value Bi as it is. good.
  • the final representative value Bi is more suitable for the intuition of users such as users.
  • the sensor terminal 200 is attached to the user 500, and measures, for example, posture and walking as biometric information of the user 500 (step S700). More specifically, the sensor terminal 200 detects the acceleration data of the user 500 with a three-axis acceleration sensor (sensor 201).
  • the sensor data acquisition unit 202 acquires acceleration data from the sensor 201, and measures the lying state, the awake state, and the walking state of the user 500 from inclination and body movement based on the acceleration data.
  • the measured time-series data of biometric information indicating the posture and walking state of the user is stored in the data storage unit 203.
  • the sensor terminal 200 transmits the measured biological information indicating the posture and walking of the user to the relay terminal 300 via the communication network NW (step S701). More specifically, the data transmission unit 204 reads the time-series data of the biometric information indicating the user's state from the data storage unit 203 and transmits it to the relay terminal 300 via the communication network NW.
  • the state of the user 500 is set by the first representative value acquisition unit 305 for a set period, for example, every 60 seconds.
  • the intermediate representative value in the time series data of (step S702) is calculated. More specifically, the first representative value acquisition unit 305 uses, for example, the above-mentioned equation (4), and every 60 seconds, the user 500 is in a prone state, awake state, and a walking state. The ratio of each occurrence period is calculated as an intermediate representative value.
  • the calculated intermediate representative value is stored in the data storage unit 302.
  • the second representative value acquisition unit 306 calculates the final representative value based on the calculated intermediate representative value (step S703). More specifically, the second representative value acquisition unit 306 may calculate the final representative value with the highest frequency using the above equation (5). Next, the calculated final representative value is transmitted from the relay terminal 300 to the external terminal 400 (step S704).
  • the external terminal 400 receives the final representative value.
  • the external terminal 400 performs a presentation process based on the final representative value (step S705), displays the final representative value on the display device, and generates and outputs support information for the user 500.
  • the biometric information corresponding to the qualitative variable is measured by using the ratio of an arbitrary period as the intermediate representative value of the biometric information. It can also be applied to sensors that are used.
  • biometric information analysis system non-temporary storage medium, and biometric information analysis method of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the described embodiments and is described in the claims. It is possible to make various modifications that can be assumed by those skilled in the art within the scope of the invention.
  • the biological information measured by the sensor data acquisition unit 10 is not limited to these, for example, pulse wave. It may be blood pressure, bioimpedement, myoelectric potential, respiration, movement speed, angular velocity, pressure, light, temperature and humidity, and the like.
  • First representative value acquisition unit 306 ... Second representative value acquisition unit, 309 ... Usability determination unit, 310 ... Stamping time monitoring unit, 400 ... External terminal, 401 ... Data receiving unit, 3021 ... Temporary storage unit, 3022 ... Log storage unit, D1 to D15 ... Time series data

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Abstract

生体情報を取得するセンサ端末から、生体情報の時系列データを受信するデータ受信部と、受信された前記時系列データを記憶する記憶部と、受信された前記時系列データのうち所定の期間のデータに基づいて第１代表値を取得する第１代表値取得部と、時間軸で連続する複数の前記第１代表値に基づいて第２代表値を取得する第２代表値取得部と、を備え、前記第１代表値取得部は、前記データ受信部と前記センサ端末との間の通信においてエラーが生じた場合に、所定の条件が満たされる場合には、前記エラーが生じる前に送信され前記記憶部に記憶されたエラー前時系列データと、前記エラーが生じた後に前記センサ端末から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて前記第１代表値を取得する、生体情報解析システムである。

Description

生体情報解析システム、非一時的記憶媒体及び生体情報解析方法
　本発明は、生体情報解析システム、非一時的記憶媒体及び生体情報解析方法に関する。
　医療や介護の現場において、センサを用いて患者の生体情報を２４時間の生活活動においてモニタリングし、適切な治療を行うためのシステムが提案されている（例えば、非特許文献１参照）。このようなシステムは、例えば生体情報のデータを取得するセンサ端末、センサ端末から生体情報のデータを取得し他装置へ中継する中継端末、生体情報のデータに基づいた解析等を行う外部端末を備える。このようなシステムでは、中継端末と外部端末との間のネットワークにおいてトラフィックの負荷を軽減するために、中継端末にて生体情報のデータに対してダウンサンプリングを行う。ダウンサンプリングには、周期的にデータを間引く方法や、周期的にある期間のデータの統計値（例えば平均値）を算出する方法などがある。
　また、ダウンサンプリングの対象となる生体情報のデータをセンサ端末から中継端末に送信する技術にも複数の種類がある。例えば、無線モジュールによってセンサ端末から中継端末へリアルタイムに送信する技術がある。例えば、センサ端末が備える内蔵メモリにおいて生体情報のデータを一度蓄積し、後に所定のタイミングで中継端末へ送信される技術もある（例えば非特許文献２参照）。
　センサ端末から中継装置へ転送される際に、無線通信（例えばBluetooth Low Energy：BLE）の過程において、雑音や干渉の影響により通信が失敗する場合があった。その後に通信を再接続することで送信を再開した場合、送信されたデータを用いた処理が適切に行われない場合があった。例えば、送信の再開後に中継端末へ到来するデータは、再開前に送信されていたデータとひとかたまりのデータとして取り扱われるべきものであるのか、再開前に送信されていたデータとは別のかたまりのデータとして取り扱われるべきものであるのか、判別することが難しく、誤って取り扱われる場合があった。誤って取り扱われた場合には、データの精度の低下が生じてしまうおそれがあった。ひとかたまりのデータとして取り扱われるべきものの具体例としては、例えば同一のユーザの生体情報のデータや、同一の統計値を出すために用いられるデータがある。再開前に送信されていたデータとは別のかたまりのデータとして取り扱われるべきものの具体例としては、例えば他のユーザの生体情報のデータや、一度正常に通信が終了した後に新たに送信された生体情報のデータや、それぞれ異なる統計値を出すために用いられるデータがある。
　また、誤って取り扱われることを防止するために、通信が失敗した場合には、送信の再開前に送信されていた一部分のデータについては、統計値の算出に用いないように処理が行われる場合もあった。しかし、このような処理では、一部分のデータが欠落してしまうため、その後の解析などの精度が低下してしまうおそれもあった。
　上記事情に鑑み、本発明は、データの通信において失敗が生じた場合であっても、データの精度の低下と欠落とを抑止することが可能となる技術の提供を目的としている。
　本発明の一態様は、生体情報を取得する生体センサを有したセンサ端末から、生体情報の時系列データを受信するデータ受信部と、受信された前記時系列データを記憶する記憶部と、受信された前記時系列データのうち所定の期間のデータに基づいて第１代表値を取得する第１代表値取得部と、時間軸で連続する複数の前記第１代表値に基づいて第２代表値を取得する第２代表値取得部と、を備え、前記第１代表値取得部は、前記データ受信部と前記センサ端末との間の通信においてエラーが生じた場合に、所定の条件が満たされる場合には、前記エラーが生じる前に送信され前記記憶部に記憶されたエラー前時系列データと、前記エラーが生じた後に前記センサ端末から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて前記第１代表値を取得する、生体情報解析システムである。
　本発明の一態様は、コンピュータを、上記の生体情報解析システムとして機能させるためのプログラムを記憶した非一時的記憶媒体である。
　本発明の一態様は、生体情報を取得する生体センサを有したセンサ端末から、生体情報の時系列データを受信するデータ受信ステップと、受信された前記時系列データを記憶する記憶ステップと、受信された前記時系列データのうち所定の期間のデータに基づいて第１代表値を取得する第１代表値取得ステップと、時間軸で連続する複数の前記第１代表値に基づいて第２代表値を取得する第２代表値取得ステップと、を有し、前記第１代表値取得ステップにおいて、前記データ受信部と前記センサ端末との間の通信においてエラーが生じた場合に、所定の条件が満たされる場合には、前記エラーが生じる前に送信され前記記憶部に記憶されたエラー前時系列データと、前記エラーが生じた後に前記センサ端末から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて前記第１代表値を取得する、生体情報解析方法である。
　本発明により、データの通信において失敗が生じた場合であっても、データの精度の低下と欠落とを抑止することが可能となる。
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代表値の算出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調整処理を説明する図である。 図１０は、第２の実施の形態に係るデータ端の最終代表値を説明する図である。 図１１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１２は、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置の効果を説明する図である。 図１３は、本発明の第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１４は、第３の実施の形態に係る代表値の算出処理を説明する図である。 図１５は、第３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１６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１７は、本発明の第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１８は、第４の実施の形態に係る代表値の算出処理を説明する図である。 図１９は、第４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２０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２１は、本発明の第５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２２は、第５の実施の形態に係る代表値の算出処理を説明する図である。 図２３は、第５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２４は、第５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２５は、本発明の第５、第６の実施の形態の変形例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２６は、第６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。
　以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図２６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、制御部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１０５によって計測されたユーザの生体情報を取得する。より具体的には、センサデータ取得部１０は、例えば、センサ１０５として心拍計がユーザに装着されている場合には、心拍計で計測された心電位に基づく心電波形から心拍数を算出する。また、センサデータ取得部１０は、センサ（生体センサ）１０５として加速度センサがユーザに装着されている場合には、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、心拍数やデジタルデータの加速度信号と、加速度信号がセンサ１０５で取得された計測時刻とが互いに関連付けられた時系列データを出力する。この例では、心拍数および加速度データが生体情報となる。センサデータ取得部１０によって計測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。
　制御部１１は、第１代表値取得部１１０と第２代表値取得部１１１とを備える。制御部１１は、記憶部１３に記憶されたユーザの生体情報の時系列データの統計的な代表値を取得する。本実施の形態では、ユーザの生体情報の時系列データの統計的な代表値を、演算により算出することによって、取得する。ユーザの生体情報の時系列データの統計的な代表値を取得するには、算出以外に、例えばルックアップテーブルを用いた処理等を用いるようにしてもよい。制御部１１は、本実施の形態では、制御部１１は、２段階で生体情報の代表値を算出する。制御部１１は、生体情報の代表値として、例えば、一定期間ごとの生体情報の平均値または割合を算出してもよい。
　第１代表値取得部１１０は、ユーザの生体情報の時系列データから、設定されている期間ごとに、生体情報の中間的な代表値である第１代表値（以下、「中間代表値」という。）を算出する。算出された中間代表値は、記憶部１３に蓄積される。より具体的には、第１代表値取得部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おいて、例えば、６０秒ごとの平均値を示す中間代表値を算出する。
　第２代表値取得部１１１は、１つの中間代表値または連続する複数の中間代表値に基づいて、生体情報の時系列データの最終的な代表値である第２代表値（以下、「最終代表値」という。）を算出する。算出された最終代表値は、記憶部１３に記憶される。
　より具体的には、第２代表値取得部１１１は、例えば、連続する５つの中間代表値を用いて１つの最終代表値を算出する。例えば、６０秒間隔で算出された連続する５つの中間代表値に基づいて、第２代表値取得部１１１は、５分間の期間における代表値を最終代表値として算出する。なお、第２代表値取得部１１１が最終代表値を算出する際に用いる連続する中間代表値の個数は任意に設定することができる。
　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に設けられた時計１０７から取得してもよいが、図示しない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、センサデータ取得部１０が生体情報のサンプリングを行う際や、第１代表値取得部１１０による中間代表値の算出における期間の計算に用いられる。
　記憶部１３は、センサデータ取得部１０によって計測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、第１代表値取得部１１０によって、設定された期間ごとに算出された中間代表値を記憶する。また、記憶部１３は、第２代表値取得部１１１によって算出された最終代表値を記憶する。
　提示部１４は、制御部１１により算出された代表値を提示する。より詳細には、提示部１４は、後述の表示装置１０９に生体情報の最終代表値を表示する。また、提示部１４は、最終代表値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１０５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、制御部１１による生体情報の最終代表値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。
　［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ＣＰＵ１０２、主記憶装置１０３、通信インターフェース１０４、補助記憶装置１０６、時計１０７、入出力装置１０８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。生体情報解析装置１には、外部に設けられたセンサ１０５と表示装置１０９とがそれぞれバス１０１を介して接続されている。
　主記憶装置１０３には、ＣＰＵ１０２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。ＣＰＵ１０２と主記憶装置１０３とによって、図１に示した制御部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１０４は、通信ネットワークＮＷを介して各種外部電子機器との通信を行うためのインターフェース回路である。
　通信インターフェース１０４としては、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、３Ｇ、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、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１０４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１０５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１０５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、ユーザの心拍数や加速度などの生体情報を計測する。
　補助記憶装置１０６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。補助記憶装置１０６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。
　補助記憶装置１０６は、センサ１０５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領域を有する。補助記憶装置１０６によって、図１で説明した記憶部１３が実現される。さらには、例えば、上述したデータやプログラムなどをバックアップするためのバックアップ領域などを有していてもよい。
　時計１０７は、コンピュータに内蔵されている内蔵時計などで構成され、時刻を計時する。時計１０７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代表値の算出処理に用いられる。なお、時計１０７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。
　入出力装置１０８は、センサ１０５や表示装置１０９など外部機器からの信号を入力したり、外部機器へ信号を出力したりするＩ／Ｏ端子により構成される。
　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、生体情報の最終代表値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１０５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１０５で計測された生体情報を取得する（ステップＳ１）。より詳細には、センサデータ取得部１０は、生体情報を取得して、生体情報と計測時刻とが互いに関連付けられた時系列データを出力する。次に、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Ｓ２）。
　次に、第１代表値取得部１１０は、ステップＳ１で計測された生体情報の時系列データの中間代表値を算出する（ステップＳ３）。より詳細には、第１代表値取得部１１０は、設定された期間ごと、例えば、６０秒ごとに生体情報の時系列データの平均値を算出する。
　その後、所定の時間が経過した後に、第２代表値取得部１１１は、ステップＳ３で算出された中間代表値に基づいて、生体情報の時系列データの最終代表値を算出する（ステップＳ４）。より詳細には、第２代表値取得部１１１は、予め設定された連続する複数の中間代表値の代表値を最終代表値として算出する。例えば、第２代表値取得部１１１は、連続する５つの中間代表値がステップＳ３で算出された後に、これらの中間代表値の平均値を算出してもよい。その後、制御部１１は、ステップＳ４で算出された最終代表値を出力する（ステップＳ５）。なお、制御部１１は、ステップＳ３で算出された中間代表値を最終代表値とともに出力してもよい。
　図４は、制御部１１による代表値算出処理の一例を説明するための図である。図４に示す上段（ａ）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データ列を経過時間とともに示している。中段（ｂ）は、中間代表値の列と各中間代表値の算出の基礎となった生体データの計測期間（以下、「算出期間」ということがある。）を示している。下段（ｃ）は、最終代表値の列とその算出範囲の期間を示している。
　ここで、中間代表値Ａiは、ｉ番目に算出された中間代表値を表し、行列の形式で表現される。任意の期間における生体情報の計測値の和Ｓi、計測値の個数Ｎiとすると、中間代表値Ａiは、次の式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　上式（１）において、ａtは、計測時間ｔにおける生体情報の計測値であり、ｔ１、ｔ２は、それぞれ中間代表値を算出するために設定された期間の起点および終点時刻である。また、上式（１）においては、算出期間の長さを６０秒とし、その間の生体情報ａtを１／ｆ周期でサンプリングしている。本実施の形態では、ｉが１つ増加する度に１算出期間ずつ、すなわち６０秒ずつスライドするような例とした。
　また、最終代表値Ｂiは、次の式（２）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　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で説明した制御部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で説明した制御部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（生体センサ）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１０５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を必要に応じて行い、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１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によって検出された生体情報や、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、制御部３０４、およびデータ送信部３０７を備える。中継端末３００は、センサ端末２００から受信した、ユーザ５００の生体情報の時系列データから統計的な代表値を段階的に求める。さらに、中継端末３００は、算出した代表値を外部端末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、制御部３０４によって取得される生体情報の代表値を記憶する。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、制御部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（時計１０７）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。
　制御部３０４は、第１代表値取得部３０５と第２代表値取得部３０６とを備える。
　制御部３０４は、データ受信部３０１によって受信されたユーザ５００の生体情報の時系列データの平均値などの統計的な代表値を段階的に求める。制御部３０４は、図１で説明した制御部１１に対応する。
　第１代表値取得部３０５は、設定されている期間、例えば６０秒ごとに、ユーザ５００の生体情報の時系列データから中間代表値を算出する。算出された中間代表値はデータ記憶部３０２に記憶される。
　第２代表値取得部３０６は、連続する複数の中間代表値から最終代表値を算出する。
　第１代表値取得部３０５および第２代表値取得部３０６は、それぞれ図１で説明した第１代表値取得部１１０および第２代表値取得部１１１に対応する。
　データ送信部３０７は、第２代表値取得部３０６が算出した最終代表値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３０７は、送受信部１５（図１）に対応する。なお、データ送信部３０７は、最終代表値とともに中間代表値を送信してもよい。
　［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の生体情報の最終代表値を提示する。外部端末４００は、算出された最終代表値に基づいて生成されたユーザ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は受信した最終代表値を表示する表示装置や、算出された最終代表値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（Light Emitting Diode）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から生体情報の最終代表値を受信する。データ受信部４０１は、送受信部１５（図１）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最終代表値を記憶する。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、受信された最終代表値に基づいてユーザ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、最終代表値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最終代表値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の生体情報の計測から代表値の算出および最終代表値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。また、以下においては生体情報の一例として、ユーザ５００の心拍数の代表値を求める。
　図７に示すように、まず、ユーザ５００に装着されたセンサ端末２００は、ユーザ５００の心拍数を計測する（ステップＳ１００）。より詳細には、心拍計で構成されるセンサ２０１は、ユーザ５００の心電位を計測する。センサデータ取得部２０２は、心電位に基づく心電波形からユーザ５００の心拍数を取得する。
　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にユーザ５００の心拍数の時系列データを送信する（ステップＳ１０１）。中継端末３００は、センサ端末２００から心拍数の時系列データを受信すると、受信された時系列データをデータ記憶部３０２に記憶させる（ステップＳ１０２）。中継端末３００は、受信された時系列データから、設定されている期間ごとに中間代表値を算出する（ステップＳ１０３）。より詳細には、第１代表値取得部３０５は、上述した式（２）を用いて、６０秒ごとの中間代表値Ａiを算出する。
　次に、第２代表値取得部３０６は、所定の時間の経過後、連続する複数の中間代表値から最終代表値を算出する（ステップＳ１０４）。より詳細には、第２代表値取得部３０６は、上述した式（２）を用いて、連続する５つの中間代表値を用いて最終代表値Ｂiを算出する。
　このように、取得された生体情報の時系列データの代表値を求める際に、中間代表値を用いることで、例えば、３００個あったデータ数を、行列の要素としては１０個の中間代表値にまで減少させたうえで、最終代表値を算出することができる。また、データ転送に至るよりも前段の段階において最終代表値Ｂiの算出を繰り返すことが可能であるため、移動平均をかけたうえで、かつ一定期間毎（本実施の形態では６０秒毎）にデータをダウンサンプリングすることと同等の効果が得られる。そのため、転送すべきデータ容量を減らす効果が得られる。
　図７に戻り、その後、中継端末３００は、通信ネットワークＮＷを介して、ユーザ５００の心拍数の時系列データの最終代表値を外部端末４００に送信する（ステップＳ１０５）。外部端末４００は、最終代表値を受信すると、提示処理を実行する（ステップＳ１０６）。すなわち、外部端末４００は、最終代表値を表示装置に表示させる。また、外部端末４００は、最終代表値に基づいてユーザ５００に対する支援情報を生成し、表示装置などに表示させる。
　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、設定されている期間ごとに、生体情報の時系列データから中間代表値を算出し、連続する複数の中間代表値に基づいて最終代表値を算出する。そのため、計測された生体情報のデータ削減と要約とを同時並行的に実現することができる。
　［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、第２代表値取得部１１１が、予め設定されている個数の中間代表値に基づいて、最終代表値を算出する場合について説明した。これに対し、第２の実施の形態では、制御部１１Ａは、さらに調整部１１２を備える。調整部１１２は、第２代表値取得部１１１が最終代表値の算出に用いる中間代表値の数を、過去や将来に確保できる中間代表値の数に基づいて可変にする。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、生体情報解析装置１Ａは、制御部１１Ａを備える。制御部１１Ａは、第１代表値取得部１１０、第２代表値取得部１１１、および調整部１１２を備える。生体情報解析装置１Ａが備える他の機能構成は第１の実施の形態と同様である。
　調整部１１２は、既に算出されている中間代表値の数に基づいて、第２代表値取得部１１１が最終代表値の算出に用いる中間代表値の数を決定する。より詳細には、調整部１１２は、第２代表値取得部１１１が最終代表値を算出するごとに、最終代表値を算出するために十分な個数の中間代表値があるかを監視する。例えば、調整部１１２は。第２代表値取得部１１１が上述した式（２）を用いて最終代表値Ｂiを算出する場合に必要となる連続する５つの中間代表値をカウントする。
　より具体的には、図９に示すように、第２代表値取得部１１１が下段（ｃ）に示す最終代表値Ｂiを算出するためには、連続する５つの中間代表値Ａiが必要である。第２代表値取得部１１１が、例えば、生体情報の計測開始から１２０秒の時点で、設定や外部からの信号に応じて、最終代表値Ｂiを算出する場合、５つ中間代表値Ａiが必要なところ、１つしか算出されていない。
　この場合、調整部１１２は、第２代表値取得部１１１が最終代表値を算出するための中間代表値Ａiの必要個数を調整する。調整部１１２は、第２代表値取得部１１１が最終代表値を算出する時点で既に算出されている中間代表値Ａiの個数、またはその時点以後に算出される中間代表値Ａiの個数のいずれか少ない方を採用する。
　すなわち、生体情報の計測開始から１２０秒時点で第２代表値取得部１１１が最終代表値Ｂiを算出する場合、既に算出されている中間代表値Ａiが１つしかないので、未来に算出される中間代表値Ａiについても１つのみ用い、１２０秒時点の中間代表値Ａｉ１つと合わせて合計３個の中間代表値Ａiに基づいて最終代表値Ｂiを算出する（図９の下段（ｃ’’））。
　別の例について説明すると、第２代表値取得部１１１が、例えば生体情報の計測開始から６０秒の時点で最終代表値Ｂiを算出する場合、６０秒の時点において、既に算出されている中間代表値Ａiは０個である。そのため、調整部１１２は、未来に算出される中間代表値Ａiの個数についても０個を採用する。この場合、第２代表値取得部１１１は、６０秒時点の中間代表値Ａiをそのまま最終代表値Ｂiとして扱う（図９の下段（ｃ’））。
　また、図１０に示すように、データ端においては、生体情報の計測値そのものを最終代表値として補完的に用いてもよい（図９の下段（ｃ０））。
　［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１１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が調整部１１２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、ユーザ５００の生体情報として、例えば心拍数を計測する（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の心電位を検出する。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、計測した心拍数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の心拍数の時系列データを受信すると、受信された時系列データをデータ記憶部３０２に記憶させる（ステップＳ１０３）。中継端末３００は、第１代表値取得部３０５において、受信された時系列データから、設定されている期間、例えば６０秒ごとに、心拍数の時系列データの中間代表値を算出する（ステップＳ２０２）。算出された中間代表値はデータ記憶部３０２に記憶される。
　次に、調整部１１２は、第１代表値取得部３０５によって算出される中間代表値の個数を監視する（ステップＳ２０３）。その後、例えば、外部からの信号や設定に応じて、第２代表値取得部３０６が最終代表値を算出する時点において、既に算出されている中間代表値の個数に基づいて、最終代表値の算出に必要な中間代表値の個数を決定する（ステップＳ２０４）。
　その後、調整部１１２によって決定された中間代表値の個数に応じた連続する中間代表値に基づいて、第２代表値取得部３０６は、最終代表値を算出する（ステップＳ２０５）。次に、算出された最終代表値は中継端末３００から外部端末４００に送信される（ステップＳ２０６）。
　その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ２０７）、最終代表値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。
　［第２の実施の形態の効果］
　次に、図１２を参照して本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａの効果を説明する。図１２において、横軸は計測時間（秒）を示し、縦軸は心拍数（ｂｐｍ）を示している。図１２に示す灰色の線は計測された心拍数を示し、丸と四角の点は、最終代表値を示している。計測時間０秒における最終代表値は、計測された心拍数の値をそのまま用いている（四角の点）。
　それ以降の計測時間６０秒および１２０秒における心拍数の最終代表値を示す２つの丸の点は、調整部１１２によって決定された中間代表値の個数を用いて算出された最終代表値を示している。さらに、計測時間１８０秒以降の丸の点は、調整部１１２による中間代表値の個数の調整は行わず、５点の中間代表値を用いて算出された最終代表値を示している。
　図１２に示すように、心拍数の計測値（灰色の線）は、上下に変動しているが、その計測値のほぼ中央を推移する最終代表値は、ダウンサンプリングされた移動平均として適切であることがわかる。
　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、調整部１１２が既に算出されている中間代表値の数に基づいて、第２代表値取得部１１１が最終代表値を算出する際に用いる中間代表値の数を決定するので、生体情報の計測開始や計測終了時付近のデータを有効的に活用し、ユーザの生体情報の振る舞いをより精緻に把握することができる。
　なお、上述した第２の実施の形態では、制御部１１Ａが調整部１１２を備える場合について説明したが、調整部１１２は、生体情報解析装置１Ａにおいて制御部１１Ａの外部に設けられていてもよい。
　［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３の実施の形態では、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と中間代表値の算出処理が異なる。第３の実施の形態では、センサ端末２００と中継端末３００Ｂとの間で通信の失敗（エラー）が生じた場合を想定した中間代表値の算出処理が行われる。以下、第３の実施の形態の構成について説明する。
　第３の実施の形態では、図１３に示すように、生体情報解析装置１Ｂは、制御部１１Ｂと、一時格納部１３１と、を備える。制御部１１Ｂは、第１代表値取得部１１０、第２代表値取得部１１１、およびエラー処理部１１４を備える。生体情報解析装置１Ｂが備える他の機能構成は第１の実施の形態と同様である。
　一時格納部１３１は、記憶部１３の一部の記憶領域に設定されている。一時格納部１３１は、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信においてエラーが生じた場合に、その時点で中間代表値の算出に未だ用いられていない生体情報の時系列データを一時的に格納する。
　エラー処理部１１４は、既に算出されている中間代表値の数に基づいて、第１代表値取得部１１０が、中間代表値の算出に用いる生体情報の時系列データの数を監視する。より詳細には、エラー処理部１１４は、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信においてエラーが生じた場合に、その時点で中間代表値の算出に未だ用いられていない生体情報の時系列データ（以下、これをエラー前時系列データと適宜称する）の有無を確認する。エラー処理部１１４は、エラー前時系列データが存在する場合、そのエラー前時系列データを一時格納部１３１に記憶させる。エラー前時系列データは、エラーが生じる前に送信された時系列データである。
　図１４は、センサから送信されてくる生態情報の時系列データのデータ列の一例を示す図である。この図１４において、生態情報の時系列データＤ１～Ｄ１５のそれぞれは、時間の経過にともなって順次センサ１０５から送信されてくる生態情報の時系列データを示している。図４の例では、一つの中間代表値算出範囲が、６０秒間（ｔ１（３０秒）～ｔ２（９０秒））に設定されている。図１４では、一つの中間代表値算出範囲が、５つの生態情報の時系列データ（例えば、時系列データＤ１～Ｄ５）に設定されている。つまり、図１４における時系列データＤ１～Ｄ１５のそれぞれは、６０／５＝１２秒分の生体情報の時系列データに相当する。
　この図１４に示すように、通信のエラーが生じた時点で、４つ生態情報の時系列データＤ６～Ｄ９が中間代表値の算出に未だ用いられていない場合、エラー処理部１１４は、これら４つの生態情報の時系列データＤ６～Ｄ９を、エラー前時系列データとして一時格納部１３１に記憶させる。
　エラー処理部１１４は、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信がエラーから復旧し、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信が再接続された場合に、一時格納部１３１に記憶されたエラー前時系列データ（図１４の例で、時系列データＤ６～Ｄ９）を呼び出す。エラー処理部１１４は、呼び出したエラー前時系列データと、エラーが生じた後にセンサ１０５から送信されてきたデータ（以下、これをエラー後時系列データと適宜称する）とを用いて、中間代表値を算出する。
　より具体的には、図１４に示すように、エラー処理部１１４は、一時格納部１３１から呼び出した４つの生態情報の時系列データＤ６～Ｄ９と、エラーが生じた後にセンサ１０５から送信されてきた生態情報の時系列データＤ１０とを用いて、中間代表値を算出する。
　［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１５を参照して説明する。
　生体情報解析システムは、例えば、図１５に示すように、センサ端末２００と、中継端末３００Ｂと、外部端末４００とを備える。センサ端末２００、および外部端末４００は、上記第１の実施の形態で示したセンサ端末２００、および外部端末４００と同様の構成である。
　［中継端末の機能ブロック］
　中継端末３００Ｂは、データ受信部３０１、データ記憶部３０２Ｂ、時刻取得部３０３、制御部３０４Ｂ、およびデータ送信部３０７を備える。
　データ記憶部３０２Ｂは、一時格納部３０２１を有する。一時格納部３０２１は、一時格納部１３１（図１３）に対応する。
　制御部３０４Ｂは、第１代表値取得部３０５Ｂと、第２代表値取得部３０６と、エラー処理部３０８と、を備える。エラー処理部３０８は、図１３で説明したエラー処理部１１４に対応する。
　［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１Ｂの各機能が、図１５で説明したセンサ端末２００、中継端末３００Ｂ、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１６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３００Ｂ、および外部端末４００の各機能ブロックは、図１５で説明した構成と同様である。
　まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、ユーザ５００の生体情報として、例えば心拍数を計測する（ステップＳ３００）。より具体的には、センサ端末２００は、心拍計（センサ２０１）でユーザ５００の心電位を検出する。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、計測した心拍数を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００Ｂに送信する（ステップＳ３０１）。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３００Ｂに送信する。
　中継端末３００Ｂは、センサ端末２００からユーザ５００の心拍数の時系列データを受信すると、受信された時系列データをデータ記憶部３０２に記憶させる（ステップＳ３０２）。
　エラー処理部３０８は、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信にエラーが発生しているか否かを監視する（ステップＳ３０３）。制御部３０４Ｂは、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信のエラーが生じていなければ、ステップＳ３０８に進み、第１代表値取得部３０５で中間代表値Ａiの算出を行う。
　エラー処理部３０８は、ステップＳ３０３で、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信にエラーが発生していることを検知した場合、その時点で中間代表値の算出に未だ用いられていないエラー前時系列データの有無を確認する（ステップＳ３０４）。エラー処理部３０８は、エラー前時系列データが存在していない場合、通信のエラーが復旧するまで、処理を待機する。エラー前時系列データが存在する場合、エラー処理部３０８は、そのエラー前時系列データを一時格納部３０２１に記憶させる（ステップＳ３０５）。
　エラー処理部３０８は、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信がエラーから復旧したか否かを監視する（ステップＳ３０６）。エラー処理部３０８は、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信がエラーから復旧した場合、時系列データを第１代表値取得部３０５に受け渡す（ステップＳ３０７）。これには、エラー処理部３０８は、一時格納部３０２１からエラー前時系列データを呼び出す。エラー処理部３０８は、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきた生態情報の時系列データ（エラー後時系列データ）を、データ記憶部３０２から呼び出す。エラー処理部３０８は、呼び出したエラー前時系列データと、エラー後時系列データとを、第１代表値取得部３０５に受け渡す。
　第１代表値取得部３０５では、エラー前時系列データと、エラー後時系列データとを用いて、上述した式（２）により、６０秒ごとの中間代表値Ａiを算出する（ステップＳ３０８）。
　その後、算出された中間代表値に基づいて、第２代表値取得部３０６は、最終代表値を算出する（ステップＳ３０９）。次に、算出された最終代表値は中継端末３００Ｂから外部端末４００に送信される（ステップＳ３１０）。
　その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ３１１）、最終代表値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。
　［第３の実施の形態の効果］
　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、エラーが生じる前に送信され一時格納部３０２１に記憶されたエラー前時系列データと、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて中間代表値を取得するようにした。これにより、中継端末３００Ｂへ到来した生態情報の時系列データを漏れなく中間代表値の算出処理の対象とすることができ、タイムスタンプのズレがなく精緻にダウンサンプリングされた支援情報を利用者に提供することができる。その結果、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信において失敗が生じた場合であっても、データの精度の低下と欠落とを抑止することが可能となる。
　［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～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４の実施の形態では、第１～第３の実施の形態と中間代表値の算出処理が異なる。第４の実施の形態では、センサ端末２００と中継端末３００Ｃとの間で通信の失敗（エラー）が生じた場合を想定した中間代表値の算出処理が行われる。以下、第４の実施の形態の構成について説明する。
　第４の実施の形態では、図１７に示すように、生体情報解析装置１Ｃは、制御部１１Ｃと、一時格納部１３１と、ログ格納部１３２、とを備える。制御部１１Ｃは、第１代表値取得部１１０、第２代表値取得部１１１、エラー処理部１１４、および使用可否判定部１１５Ｃを備える。生体情報解析装置１Ｃが備える他の機能構成は第３の実施の形態と同様である。
　ログ格納部１３２は、一時格納部１３１とともに、記憶部１３の一部の記憶領域に設定されている。ログ格納部１３２は、送受信部１５における、センサ１０５からの時系列データの受信における手続の実施内容と実施時刻を含むログ情報を記録する。ログ格納部１３２は、センサ１０５との通信にエラーが生じた際のエラー内容を、時刻情報とともにログ情報として格納する。エラー内容とは、例えば、BLE（Bluetooth Low Energy）の通信断（ディスコネクト）、パケットロス、復調の失敗等を含む。BLEの通信断が発生した際、中継端末３００Ｃによっては、BLEの自動再接続を行うものもあるため、この自動再接続要求のログもログ情報として格納する。加えて、通常の通信終了の操作がなされた際にも、その手続きの記録をログ情報として格納する。
　使用可否判定部１１５Ｃは、ログ格納部１３２に記憶されたログ情報に基づき、一時格納部１３１に格納されたエラー前時系列データを、中間代表値の取得に用いるか否かを決定する。より詳細には、使用可否判定部１１５Ｃは、ログ格納部１３２に格納された通信途絶時のログ情報を参照する。使用可否判定部１１５Ｃは、参照したログ情報の内容が、例えば、通信の失敗や自動再接続に関連するものであった場合、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定する。使用可否判定部１１５Ｃは、参照したログ情報の内容が、通常の通信終了の操作に類するものであった場合、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可であると判定する。
　具体的には、例えば、図１８に示すように、通信のエラーが生じた時点で、４つ生体情報の時系列データＤ６～Ｄ９が中間代表値の算出に未だ用いられていない場合、使用可否判定部１１５Ｃは、これら４つの生体情報の時系列データＤ６～Ｄ９を、エラー前時系列データとして一時格納部１３１に記憶させる。
　使用可否判定部１１５Ｃは、エラーが生じた際に記録されたログ情報の内容が、通信の失敗や自動再接続に関連するものであった場合、一時格納部１３１に格納された４つの生体情報の時系列データＤ６～Ｄ９が使用可能であると判定する。使用可否判定部１１５Ｃは、ログ情報の内容が、通常の通信終了の操作に関連するものであった場合、一時格納部１３１に格納された４つの生体情報の時系列データＤ６～Ｄ９が使用不可能であると判定する。
　エラー処理部１１４は、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信がエラーから復旧し、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信が再接続された場合に、使用可否判定部１１５Ｃの判定結果を参照する。エラー処理部１１４は、一時格納部１３１に記憶されたエラー前時系列データが使用可能であると判定された場合、図１８の具体例では、時系列データＤ６～Ｄ９を呼び出す。第１代表値取得部１１０は、呼び出したエラー前時系列データと、エラーが生じた後にセンサ１０５から送信されてきたエラー後時系列データ（図１８の具体例では、時系列データＤ１０）とを用いて、中間代表値を算出する。エラー処理部１１４は、一時格納部１３１に記憶されたエラー前時系列データが使用不可能であると判定された場合、図１８の具体例では、エラーが生じた後にセンサ１０５から送信されてきたエラー後時系列データ（図１８の具体例では、時系列データＤ１０～Ｄ１４）のみを用いて、中間代表値を算出する。
　［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１９を参照して説明する。
　生体情報解析システムは、例えば、図１９に示すように、センサ端末２００と、中継端末３００Ｃと、外部端末４００とを備える。センサ端末２００、および外部端末４００は、上記第１の実施の形態で示したセンサ端末２００、および外部端末４００と同様の構成である。
　［中継端末の機能ブロック］
　中継端末３００Ｃは、データ受信部３０１、データ記憶部３０２Ｃ、時刻取得部３０３、制御部３０４Ｃ、およびデータ送信部３０７を備える。
　データ記憶部３０２Ｃは、一時格納部３０２１と、ログ格納部３０２２と、を有する。ログ格納部３０２２は、ログ格納部１３２（図１７）に対応する。
　制御部３０４Ｃは、第１代表値取得部３０５Ｃと、第２代表値取得部３０６と、エラー処理部３０８と、使用可否判定部３０９と、を備える。使用可否判定部３０９は、図１７で説明した使用可否判定部１１５Ｃに対応する。
　［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１Ｃの各機能が、図１９で説明したセンサ端末２００、中継端末３００Ｃ、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２０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３００Ｃ、および外部端末４００の各機能ブロックは、図１９で説明した構成と同様である。
　まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、ユーザ５００の生体情報として、例えば心拍数を計測する（ステップＳ４００）。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の心電位を検出する。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、計測した心拍数を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００Ｃに送信する（ステップＳ４０１）。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３００Ｃに送信する。
　中継端末３００Ｃは、センサ端末２００からユーザ５００の心拍数の時系列データを受信すると、受信された時系列データをデータ記憶部３０２に記憶させる（ステップＳ４０２）。
　ログ格納部１３２は、センサ端末２００から心拍数の時系列データを受信すると、データ受信部３０１でのセンサ端末２００からの時系列データの受信における手続の実施内容と実施時刻を含むログ情報を記録する（ステップＳ４０３）。
　エラー処理部３０８は、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信にエラーが発生しているか否かを監視する（ステップＳ４０４）。制御部３０４Ｃは、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信のエラーが生じていなければ、ステップＳ４１０に進み、第１代表値取得部３０５で中間代表値Ａiの算出を行う。
　ステップＳ４０４で、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信にエラーが発生していることを検知した場合、エラー処理部３０８は、中間代表値の算出に未だ用いられていないエラー前時系列データの有無を確認する（ステップＳ４０５）。エラー処理部３０８は、エラー前時系列データが存在していない場合、通信のエラーが復旧するまで、処理を待機する。エラー前時系列データが存在する場合、エラー処理部３０８は、そのエラー前時系列データを一時格納部３０２１に記憶させる（ステップＳ４０６）。
　エラー処理部３０８は、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信がエラーから復旧したか否かを監視する（ステップＳ４０７）。センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信がエラーから復旧した場合、使用可否判定部３０９は、エラー前時系列データの使用可否を判定する（ステップＳ４０８）。使用可否判定部３０９は、ログ情報に基づき、一時格納部３０２１に格納されたエラー前時系列データを、中間代表値の取得に用いるか否かを決定する。より詳細には、使用可否判定部３０９は、ログ格納部３０２２に格納された通信途絶時のログ情報を参照する。使用可否判定部３０９は、参照したログ情報の内容が、例えば、通信の失敗や自動再接続に関連するものであった場合、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定する。使用可否判定部３０９は、参照したログ情報の内容が、通常の通信終了の操作に類するものであった場合、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可であると判定する。
　エラー処理部３０８は、使用可否判定部３０９による判定結果に基づいて、時系列データを第１代表値取得部３０５に受け渡す（ステップＳ４０９）。使用可否判定部３０９で、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定された場合、エラー処理部３０８は、一時格納部３０２１からエラー前時系列データを呼び出す。エラー処理部３０８は、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきた生体情報の時系列データ（エラー後時系列データ）を、データ記憶部３０２から呼び出す。エラー処理部３０８は、呼び出したエラー前時系列データと、エラー後時系列データとを、第１代表値取得部３０５に受け渡す。
　また、使用可否判定部３０９で、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可能であると判定された場合、エラー処理部３０８は、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきた生体情報の時系列データ（エラー後時系列データ）を、データ記憶部３０２から呼び出す。エラー処理部３０８は、エラー後時系列データを、第１代表値取得部３０５に受け渡す。
　第１代表値取得部３０５では、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定された場合、エラー前時系列データと、エラー後時系列データとを用いて、中間代表値Ａiを算出する（ステップＳ４１０）。第１代表値取得部３０５では、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可能であると判定された場合、エラー後時系列データのみを用いて、中間代表値Ａiを算出する
　その後、算出された中間代表値に基づいて、第２代表値取得部３０６は、最終代表値を算出する（ステップＳ４１１）。次に、算出された最終代表値は中継端末３００Ｃから外部端末４００に送信される（ステップＳ４１２）。
　その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ４１３）、最終代表値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。
　［第４の実施の形態の効果］
　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、エラーが生じる前に送信され一時格納部３０２１に記憶されたエラー前時系列データと、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて中間代表値を取得するようにした。また、ログ情報に基づいて、通信のエラーが生じたときの状況に応じて、エラー前時系列データの利用の可否を判定するようにした。これにより、通信の継続をユーザが停止した場合等には、算出処理を停止し、それ以外では、中継端末３００Ｃへ到来した生体情報の時系列データを漏れなく中間代表値の算出処理の対象とすることができる。その結果、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信において失敗が生じた場合であっても、データの精度の低下と欠落とを抑止することが可能となる。
　［第５の実施の形態］
　次に、本発明の第５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～第４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５の実施の形態では、第１～第４の実施の形態と中間代表値の算出処理が異なる。第５の実施形態では、センサ端末２００と中継端末３００Ｄとの間で通信の失敗（エラー）が生じた場合を想定した中間代表値の算出処理が行われる。以下、第５の実施の形態の構成について説明する。
　第５の実施の形態では、図２１に示すように、生体情報解析装置１Ｄは、制御部１１Ｄと、一時格納部１３１と、とを備える。制御部１１Ｄは、第１代表値取得部１１０、第２代表値取得部１１１、エラー処理部１１４、使用可否判定部１１５Ｄ、および打刻時刻監視部１１６、を備える。生体情報解析装置１Ｄが備える他の機能構成は第３の実施の形態と同様である。
　本実施形態では、センサ１０５は、時系列データが取得された時刻を示す情報を、時系列データに関連付けて送信する。また、本実施形態では、センサ１０５で送信された時系列データが送受信部１５にに到来した時刻を示す情報を、時系列データに関連付けておくようにしてもよい。
　打刻時刻監視部１１６は、時系列データがセンサ１０５で取得された時刻、もしくは時系列データが送受信部１５に到来した時刻を監視する。打刻時刻監視部１１６は、センサ１０５との通信にエラーが生じた場合、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を超えるか否かを判定する。
　使用可否判定部１１５Ｄは、打刻時刻監視部１１６における監視の判定結果に基づき、一時格納部１３１に格納されたエラー前時系列データを、中間代表値の取得に用いるか否かを決定する。より詳細には、使用可否判定部１１５Ｄは、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を超えていなければ、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定する。使用可否判定部１１５Ｄは、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を超えていた場合、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可であると判定する。
　具体的には、例えば、図２２に示すように、通信のエラーが生じた時点で、４つ生体情報の時系列データＤ６～Ｄ９が中間代表値の算出に未だ用いられていない場合、使用可否判定部１１５Ｄは、これら４つの生体情報の時系列データＤ６～Ｄ９を、エラー前時系列データとして一時格納部１３１に記憶させる。
　使用可否判定部１１５Ｄは、エラーの発生の前後で、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を越えていなけれ、エラー前時系列データを使用可能であると判定する。使用可否判定部１１５Ｄは、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を越えていた場合、一時格納部１３１に格納された４つの生体情報の時系列データＤ６～Ｄ９が使用不可能であると判定する。
　エラー処理部１１４は、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信がエラーから復旧し、送受信部１５とセンサ１０５との間の通信が再接続された場合に、使用可否判定部１１５Ｄの判定結果を参照する。エラー処理部１１４は、一時格納部１３１に記憶されたエラー前時系列データが使用可能であると判定された場合、図２２の具体例では、時系列データＤ６～Ｄ９を呼び出す。第１代表値取得部１１０は、呼び出したエラー前時系列データと、エラーが生じた後にセンサ１０５から送信されてきたエラー後時系列データ（図２２の具体例では、時系列データＤ１０）とを用いて、中間代表値を算出する。エラー処理部１１４は、一時格納部１３１に記憶されたエラー前時系列データが使用不可能であると判定された場合、図２２の具体例では、エラーが生じた後にセンサ１０５から送信されてきたエラー後時系列データ（図２２の具体例では、時系列データＤ１０～Ｄ１４）のみを用いて、中間代表値を算出する。
　［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２３を参照して説明する。
　生体情報解析システムは、例えば、図２３に示すように、センサ端末２００と、中継端末３００Ｄと、外部端末４００とを備える。センサ端末２００、および外部端末４００は、上記第１の実施の形態で示したセンサ端末２００、および外部端末４００と同様の構成である。
　［中継端末の機能ブロック］
　中継端末３００Ｄは、データ受信部３０１、データ記憶部３０２Ｄ、時刻取得部３０３、制御部３０４Ｄ、およびデータ送信部３０７を備える。
　制御部３０４Ｄは、第１代表値取得部３０５Ｄと、第２代表値取得部３０６と、エラー処理部３０８と、使用可否判定部３０９と、打刻時刻監視部３１０と、を備える。打刻時刻監視部３１０は、図２１で説明した打刻時刻監視部１１６に対応する。
　［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１Ｄの各機能が、図２３で説明したセンサ端末２００、中継端末３００Ｄ、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２４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３００Ｄ、および外部端末４００の各機能ブロックは、図２３で説明した構成と同様である。
　まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、ユーザ５００の生体情報として、例えば心拍数を計測する（ステップＳ５００）。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の心電位を検出する。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。センサデータ取得部２０２は、センサ２０１で心電位を取得した時刻情報を、心電位に関連付けて記憶させる。
　次に、センサ端末２００は、計測した心拍数を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００Ｄに送信する（ステップＳ５０１）。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３００Ｄに送信する。
　中継端末３００Ｄは、センサ端末２００からユーザ５００の心拍数の時系列データを受信すると、受信された時系列データをデータ記憶部３０２に記憶させる（ステップＳ５０２）。
　打刻時刻監視部１１６は、センサ端末２００から心拍数の時系列データを受信すると、時系列データに関連付けられた時刻情報を参照する（ステップＳ５０３）。
　エラー処理部３０８は、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信にエラーが発生しているか否かを監視する（ステップＳ５０３）。制御部３０４Ｄは、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信のエラーが生じていなければ、ステップＳ５１０に進み、第１代表値取得部３０５で中間代表値Ａiの算出を行う。
　ステップＳ５０３で、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信にエラーが発生していることを検知した場合、エラー処理部３０８は、中間代表値の算出に未だ用いられていないエラー前時系列データの有無を確認する（ステップＳ５０４）。エラー処理部３０８は、エラー前時系列データが存在していない場合、通信のエラーが復旧するまで、処理を待機する。エラー前時系列データが存在する場合、エラー処理部３０８は、そのエラー前時系列データを一時格納部３０２１に記憶させる（ステップＳ５０５）。
　エラー処理部３０８は、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信がエラーから復旧したか否かを監視する（ステップＳ５０６）。センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信がエラーから復旧した場合、打刻時刻監視部３１０は、エラーの前後に到来した時系列情報の時刻情報を監視する（ステップＳ５０７）。打刻時刻監視部３１０は、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を超えるか否かを判定する。
　続いて、使用可否判定部３０９は、打刻時刻監視部３１０における監視の判定結果に基づき、一時格納部３０２１に格納されたエラー前時系列データを、中間代表値の取得に用いるか否かを判定する（ステップＳ５０）。使用可否判定部１１５Ｄは、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を超えていなければ、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定する。使用可否判定部３０９は、エラー前時系列データの時刻情報と、エラー後時系列データの時刻情報との時間的な間隔が、予め定めた閾値を超えていた場合、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可であると判定する。
　エラー処理部３０８は、使用可否判定部３０９による判定結果に基づいて、時系列データを第１代表値取得部３０５に受け渡す（ステップＳ５０９）。使用可否判定部３０９で、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定された場合、エラー処理部３０８は、一時格納部３０２１からエラー前時系列データを呼び出す。エラー処理部３０８は、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきた生体情報の時系列データ（エラー後時系列データ）を、データ記憶部３０２から呼び出す。エラー処理部３０８は、呼び出したエラー前時系列データと、エラー後時系列データとを、第１代表値取得部３０５に受け渡す。
　また、使用可否判定部３０９で、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可能であると判定された場合、エラー処理部３０８は、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきた生体情報の時系列データ（エラー後時系列データ）を、データ記憶部３０２から呼び出す。エラー処理部３０８は、エラー後時系列データを、第１代表値取得部３０５に受け渡す。
　第１代表値取得部３０５では、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用可能であると判定された場合、エラー前時系列データと、エラー後時系列データとを用いて、中間代表値Ａiを算出する（ステップＳ５１０）。第１代表値取得部３０５では、エラー前時系列データを中間代表値の取得に使用不可能であると判定された場合、エラー後時系列データのみを用いて、中間代表値Ａiを算出する
　その後、算出された中間代表値に基づいて、第２代表値取得部３０６は、最終代表値を算出する（ステップＳ５１１）。次に、算出された最終代表値は中継端末３００Ｄから外部端末４００に送信される（ステップＳ５１２）。
　その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ５１３）、最終代表値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。
　［第５の実施の形態の効果］
　以上説明したように、第５の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｄによれば、エラーが生じる前に送信され一時格納部３０２１に記憶されたエラー前時系列データと、エラーが生じた後にセンサ端末２００から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて中間代表値を取得するようにした。また、エラーの前後の時系列データの時間間隔に基づいて、エラー前時系列データの利用の可否を判定するようにした。これにより、エラーによる停止時間が長かった場合等には、エラー前時系列データを用いた算出処理を停止し、それ以外では、中継端末３００Ｄへ到来した生体情報の時系列データを漏れなく中間代表値の算出処理の対象とすることができる。その結果、センサ端末２００とデータ受信部３０１との間の通信において失敗が生じた場合であっても、データの精度の低下と欠落とを抑止することが可能となる。
［第４、第５の実施の形態の変形例］
　本変形例に係る生体情報解析システムは、第４の実施の形態および第５の実施の形態の変形例である。かかる変形例によれば、図２５に示すように、この実施の形態における生態情報解析装置１Ｅは、第４の実施の形態において記載したログ格納部１３２と、第５の実施の形態において記載した打刻時刻監視部１１６とを備える。
　このような構成では、ログ情報の内容が、通信の失敗や自動再接続に関連するものであったとしても、時系列データの時刻情報の時間間隔が、ある閾値を超えている場合に、エラー前時系列データを用いた算出処理を行わない。これにより、例えば、長時間が経過したことでユーザーの状況が変わっている可能性が高い場合には、エラー前時系列データを用いずに、エラー後時系列データのみで、代表値の算出処理を行うことができる。これにより、通信の状況からユーザの意図した操作が行われたかどうかを適切に把握できると同時に、打刻間隔からユーザの状況に沿った代表値の算出処理を行うことができ、より信頼性の高いダウンサンプリングされた平均値を提供することができる。
　［第６の実施の形態］
　次に、本発明の第６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５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５の実施の形態では、生体情報の時系列データの中間代表値および最終代表値として、平均値を算出する場合を例示して説明した。これに対して、第６の実施の形態では、生体情報の時系列データの統計的な代表値として平均値ではなく割合を求める。
　本実施の形態に係る生体情報解析装置１の構成は、図１に示した生体情報解析装置１の構成と同様である。また、本実施の形態に係る生体情報解析システムの構成についても、図６で示した構成と同様である。以下、第１から第５の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
　生体情報のひとつである心拍数をはじめ、体温や血圧などは、第１の実施の形態で示した時系列に平均の計算が行える。しかし、他の生体情報では必ずしもそのような平均の計算を行うことが適切であるとは限らない。例えば、センサによってユーザの状態を推定した場合が挙げられる。ユーザが伏せている（寝ている）状態を０、起きている状態を１とし、必ずユーザの状態がこの２値のどちらかに分類されるような場合、これらの平均をとった０．５という値は意味をなさない。
　心拍数などのように中間の値をとることができる情報を量的変数といい、姿勢など状態を表す中間の値を許さない情報を質的変数という。生体情報解析装置１において、このような質的変数を解析する場合、その発生頻度を表す割合を用いることが望ましい。
　例えば、伏せている（寝ている）状態を０、起きている状態を１、歩いている状態を２とし、１秒のサンプリングレートで６０秒ごとに中間代表値Ａiを求めるとする。このとき、伏せていた期間が３０秒含まれ、起きていた期間が２０秒含まれ、歩いていた期間が１０秒含まれる場合、それらの数をＮ0,i，Ｎ1,i，Ｎ2,iとすると、次式（３）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　また、上式（３）の場合において、例えば、最頻値をもって最終代表値Ｂiとすると、最終代表値Ｂiは、次式（４）を用いて算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　なお、上式（４）において最終代表値Ｂi＝１という出力は一例であり、例えば、起きている状態が最頻であったという内容を示している。ただし、最終代表値Ｂiとして最頻値をとる構成は、一例であり、他の判定方法を用いてもよい。例えば、上述した、伏せている状態、起きている状態、および歩いている状態の３つの状態では、歩行が最も体力を使うことから、より発生しにくい状態であると考えられる。そのため、例えば、ユーザが６秒以上歩行を行った場合には、歩いている状態を優先的に選択してもよい。
　この場合、中間代表値Ａiは次式（５）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　上式（５）を用いて、ユーザが歩いている状態を中間代表値Ａiとして出力する場合、例えば、ユーザの歩行が６秒以上なければ、伏せている期間Ｎ0,i、または起きている期間Ｎ1,iのどちらか期間がより長い方の状態（０または１）を多数決的に求めて中間代表値Ａiとする。
　上式（５）を用いて算出された中間代表値Ａiに基づいて最終代表値Ｂiを算出する場合、連続する複数の中間代表値Ａiにおいて、ユーザの歩行があった状態を示す中間代表値Ａiが１回以上あれば歩行とみなす、という判定により最終代表値Ｂiを決定する演算をすればよい。
　ただし、ユーザが歩行したか否かといった状態を表す数値は、心拍数や血圧などの値の増減などに比べて、非常に急激なので、中間代表値Ａiをそのまま最終代表値Ｂiと等しいものとしてもよい。特に、複数のセンサを併用する場合には、量的変数は中間代表値Ａiに基づく演算によって最終代表値Ｂiを算出した方がユーザの直感に合い、質的変数は、中間代表値Ａiをそのまま最終代表値Ｂiとした方がユーザなどの利用者の直感に合う。
　［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１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１７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。
　まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、ユーザ５００の生体情報として、例えば姿勢および歩行を計測する（ステップＳ７００）。より具体的には、センサ端末２００は、３軸の加速度センサ（センサ２０１）でユーザ５００の加速度データを検出する。センサデータ取得部２０２は、センサ２０１から加速度データを取得し、加速度データに基づいて、傾斜や体動からユーザ５００の伏せている状態、起きている状態、および歩行している状態を計測する。計測されたユーザの姿勢や歩行の状態を示す生体情報の時系列データは、データ記憶部２０３に記憶される。
　次に、センサ端末２００は、計測したユーザの姿勢および歩行を示す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Ｓ７０１）。より具体的には、データ送信部２０４が、データ記憶部２０３からユーザの状態を示す生体情報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の状態を示す生体情報の時系列データを受信すると、第１代表値取得部３０５において、設定されている期間、例えば６０秒ごとに、ユーザ５００の状態の時系列データにおける中間代表値を算出する（ステップＳ７０２）。より詳細には、第１代表値取得部３０５は、例えば、上述した式（４）を用いて、６０秒ごとに、ユーザ５００の伏せている状態、起きている状態、および歩いている状態がそれぞれ生じた期間の割合を中間代表値として算出する。算出された中間代表値はデータ記憶部３０２に記憶される。
　その後、第２代表値取得部３０６は、算出された中間代表値に基づいて最終代表値を算出する（ステップＳ７０３）。より詳細には、第２代表値取得部３０６は、上述の式（５）を用いて、最頻度をもって最終代表値を算出してもよい。次に、算出された最終代表値は中継端末３００から外部端末４００に送信される（ステップＳ７０４）。
　その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ７０５）、最終代表値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６の実施の形態に係る生体情報解析装置１によれば、任意の期間の割合を生体情報の中間代表値として用いることで、質的変数に該当する生体情報を計測するセンサに対しても適用することができる。
　以上、本発明の生体情報解析システム、非一時的記憶媒体及び生体情報解析方法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、センサデータ取得部１０が計測する生体情報として、心拍数、加速度、姿勢や歩行を用いる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、脈波、血圧、生体インピーダンス、筋電位、呼吸、移動速度、角速度、気圧、光、温湿度などであってもよい。
　データの通信において失敗が生じた場合であっても、データの精度の低下と欠落とを抑止することが可能となる技術が提供される。
１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ…生体情報解析装置，１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃ、１１Ｄ…制御部，１３…記憶部，１０５…センサ，１０９…表示装置，１１０…第１代表値取得部，１１１…第２代表値取得部，１１５Ｃ、１１５Ｄ…使用可否判定部，１１６…打刻時刻監視部，１３１…一時格納部，１３２…ログ格納部，２００…センサ端末，２０１…センサ，３００、３００Ｂ、３００Ｃ、３００Ｄ…中継端末，３０１…データ受信部，３０４、３０４Ｂ、３０４Ｃ、３０４Ｄ…制御部，３０５、３０５Ｂ、３０５Ｃ、３０５Ｄ…第１代表値取得部，３０６…第２代表値取得部，３０９…使用可否判定部，３１０…打刻時刻監視部，４００…外部端末，４０１…データ受信部，３０２１…一時格納部，３０２２…ログ格納部，Ｄ１～Ｄ１５…時系列データ

Claims (8)

  1. 　生体情報を取得する生体センサを有したセンサ端末から、生体情報の時系列データを受信するデータ受信部と、
    　受信された前記時系列データを記憶する記憶部と、
    　受信された前記時系列データのうち所定の期間のデータに基づいて第１代表値を取得する第１代表値取得部と、
    　時間軸で連続する複数の前記第１代表値に基づいて第２代表値を取得する第２代表値取得部と、を備え、
    　前記第１代表値取得部は、前記データ受信部と前記センサ端末との間の通信においてエラーが生じた場合に、所定の条件が満たされる場合には、前記エラーが生じる前に送信され前記記憶部に記憶されたエラー前時系列データと、前記エラーが生じた後に前記センサ端末から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて前記第１代表値を取得する、生体情報解析システム。
  2. 　前記記憶部は、前記エラー前時系列データを一時的に格納する一時格納部をさらに備え、
    　前記第１代表値取得部は、前記データ受信部と前記センサ端末との間の通信においてエラーが生じた場合に、前記一時格納部に記憶されたエラー前時系列データと、前記エラーが生じた後に前記センサ端末から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて前記第１代表値を取得する、請求項１に記載の生体情報解析システム。
  3. 　前記エラー前時系列データを前記第１代表値の取得に用いるか否かについて決定する使用可否判定部をさらに備え、
    　前記第１代表値取得部は、前記使用可否判定部で前記第１代表値の取得に用いると決定された場合に、前記エラー前時系列データを用いて前記第１代表値を取得する、請求項１又は請求項２に記載の生体情報解析システム。
  4. 　前記データ受信部における前記センサ端末からの前記時系列データの受信における手続の実施内容と実施時刻とを含むログ情報を記録するログ格納部をさらに備え、
    　前記使用可否判定部は、前記ログ格納部に記憶された前記ログ情報に基づき、前記エラー前時系列データを前記第１代表値の取得に用いるか否かについて決定する、請求項３に記載の生体情報解析システム。
  5. 　前記時系列データが前記センサ端末で取得された時刻、又は、前記時系列データが前記データ受信部に到来した時刻、を監視する打刻時刻監視部をさらに備え、
    　前記使用可否判定部は、前記打刻時刻監視部における前記時刻の監視結果に基づき、前記エラー前時系列データを前記第１代表値の取得に用いるか否かについて決定する、請求項３又は４に記載の生体情報解析システム。
  6. 　前記生体情報は、心電波形、心拍数、脈波、血圧、生体インピーダンス、筋電位、呼吸、移動速度、加速度、角速度、気圧、光、温湿度の少なくとも一つを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の生体情報解析システム。
  7. 　コンピュータを、請求項１から６のいずれか一項に記載の生体情報解析システムとして機能させるためのプログラムを記憶した非一時的記憶媒体。
  8. 　生体情報を取得する生体センサを有したセンサ端末から、生体情報の時系列データを受信するデータ受信ステップと、
    　受信された前記時系列データを記憶する記憶ステップと、
    　受信された前記時系列データのうち所定の期間のデータに基づいて第１代表値を取得する第１代表値取得ステップと、
    　時間軸で連続する複数の前記第１代表値に基づいて第２代表値を取得する第２代表値取得ステップと、を有し、
    　前記第１代表値取得ステップにおいて、前記データ受信部と前記センサ端末との間の通信においてエラーが生じた場合に、所定の条件が満たされる場合には、前記エラーが生じる前に送信され前記記憶部に記憶されたエラー前時系列データと、前記エラーが生じた後に前記センサ端末から送信されてきたエラー後時系列データと、を用いて前記第１代表値を取得する、生体情報解析方法。
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