WO2022154019A1 - 電子機器 - Google Patents

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WO2022154019A1
WO2022154019A1 PCT/JP2022/000777 JP2022000777W WO2022154019A1 WO 2022154019 A1 WO2022154019 A1 WO 2022154019A1 JP 2022000777 W JP2022000777 W JP 2022000777W WO 2022154019 A1 WO2022154019 A1 WO 2022154019A1
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pulse wave
electronic device
subject
index
blood pressure
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PCT/JP2022/000777
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Inventor
弘美 安島
Original Assignee
京セラ株式会社
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Definitions

  • This disclosure relates to electronic devices, control methods for electronic devices, and programs.
  • Patent Document 1 discloses a sphygmomanometer that measures a change in blood pressure from a pulse wave of a subject.
  • the electronic device is An electronic device that generates a learning model used to estimate a subject's blood pressure.
  • a learning model showing the relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value based on the human pulse wave index at the first time point and the pulse wave index at the second time point after the first time point. To generate.
  • the electronic device is It is a learning model generated based on the index of the pulse wave of the human first time point and the index of the pulse wave of the second time point after the first time point, and is a pulse associated with the blood pressure value and the blood pressure value.
  • a learning model that shows the relationship with waves Based on the pulse wave index acquired by the sensor and based on the pre-meal pulse wave of the subject and the pulse wave index at other timings, The blood pressure value of the subject is estimated.
  • the control method of the electronic device is It is a learning model generated based on the index of the pulse wave of the human first time point and the index of the pulse wave of the second time point after the first time point, and is a pulse associated with the blood pressure value and the blood pressure value. Steps using a learning model that shows the relationship with waves, A step of estimating the blood pressure value of the subject based on the index of the pulse wave acquired by the sensor and the index of the pulse wave before meals of the subject and the index of the pulse wave at other timings. including.
  • the program for electronic devices It is a learning model generated based on the index of the pulse wave of the human first time point and the index of the pulse wave of the second time point after the first time point, and is a pulse associated with the blood pressure value and the blood pressure value. Steps using a learning model that shows the relationship with waves, A step of estimating the blood pressure value of the subject based on the index of the pulse wave acquired by the sensor and the index of the pulse wave before meals of the subject and the index of the pulse wave at other timings. To be executed.
  • An object of the present disclosure is to provide an electronic device, a control method for the electronic device, and a program capable of estimating the blood pressure of a subject with good accuracy. According to the present disclosure, it is possible to provide an electronic device, a control method for the electronic device, and a program capable of estimating the blood pressure of a subject with good accuracy.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a usage mode of an electronic device according to an embodiment. That is, FIG. 1 is a diagram showing a state in which a subject is measuring biological information by an electronic device according to an embodiment.
  • the electronic device 1 can measure the biological information of the subject by using a portion such as the wrist of the subject as the subject.
  • the electronic device 1 is in contact with the test site on the left wrist of the test subject.
  • the electronic device 1 is in a state of being in contact with the test portion, with the wrist portion on the way from the palm of the left hand of the subject toward the elbow side as the test site.
  • the electronic device 1 can stand on a horizontal surface such as on a table or a desk in a state where it is not in contact with the test site of the test subject, for example, before measurement. ..
  • the electronic device 1 includes a housing 10, a support portion 20, and a pedestal portion 80.
  • the housing 10 may include a switch 13 or the like for turning on / off the power of the electronic device 1.
  • the housing 10 includes a sensor 50 capable of detecting pulsation at the test site of the test subject.
  • the support portion 20 includes a back surface portion 22, and this portion may be pressed by a subject or the like.
  • the support portion 20 may include an extendable portion 24 as described later.
  • the pedestal portion 80 supports the support portion 20 in an upright state. Each functional unit constituting the electronic device 1 will be described later.
  • the positive direction of the Y-axis shown in FIG. 1 is also appropriately referred to as the "upward” direction.
  • the negative direction of the Y-axis shown in FIG. 1 is also appropriately referred to as a “downward” direction. That is, the upward and downward directions shown in FIG. 1 may be substantially the same as the upward and downward directions seen from the viewpoint of the subject.
  • the part of the electronic device 1 seen from the viewpoint facing the positive direction of the Z axis is referred to as the "back surface" of the electronic device 1. That is, in FIG. 1, the back surface of the electronic device 1 is a portion of the support portion 20 of the electronic device 1 in which the back surface portion 22 is viewed in a plan view. Further, in FIG. 1, the portion of the electronic device 1 seen from the viewpoint facing the negative direction of the Z axis is referred to as the “front” of the electronic device 1. That is, in FIG. 1, that is, in FIG. 1, the front surface of the electronic device 1 is a portion of the housing 10 of the electronic device 1 in which the surface of the electronic device 1 in contact with the test portion is viewed in a plan view.
  • the subject may place the arm for measuring biological information (the left arm of the subject in the example shown in FIG. 1) on a stable table such as a table or a desk.
  • the table or desk-like table described above may have, for example, a deck (top plate) parallel to the XZ plane shown in the figure (that is, perpendicular to the Y axis). That is, the subject may place the arm for measuring biological information on a table or the like having a top plate perpendicular to the Y axis shown in the figure.
  • the palm of the hand (left hand shown in FIG. 1) for measuring the biological information of the subject faces the negative direction side of the Z axis shown in the figure, or is somewhat Y from the negative direction side of the Z axis. It may be oriented in the positive direction of the axis.
  • the subject may place the electronic device 1 on a stable table such as a table or a desk so as to stand on its own.
  • the bottom surface portion of the pedestal portion 80 may be placed on the deck (top plate) of a table such as the above-mentioned table or desk.
  • the subject may bring the housing 10 of the electronic device 1 into contact with the test site so that the sensor 50 of the electronic device 1 is arranged at a position where the pulsation in the test site can be satisfactorily detected. ..
  • the subject may bring the subject to be in contact with the housing 10 of the electronic device 1.
  • the subject may use the hand that does not measure the biological information (the right hand of the subject in the example shown in FIG. 1) to position the electronic device 1.
  • the subject uses the finger of the hand that does not measure biological information (the right hand of the subject in the example shown in FIG. 1), and the pedestal portion of the electronic device 1 is used.
  • the 80 may be pressed against the deck (top plate) of a table or desk.
  • the position of the electronic device 1 is fixed on the table or desk.
  • the pedestal portion 80 of the electronic device 1 is pressed against the table or desk by the thumb and index finger of the subject's right hand. Further, the pedestal portion 80 is erected with the support portion 20 fixed. Therefore, as shown in FIG. 1, the electronic device 1 according to the embodiment measures the biological information of the subject in a state of being pressed down to the test site side.
  • the fingers that the subject presses the pedestal portion 80 against the table or desk are not limited to the thumb and index finger of the right hand.
  • the subject may press the pedestal portion 80 against the table or desk with fingers other than the thumb and index finger of the right hand.
  • the subject presses against the table or desk is not limited to the pedestal portion 80 of the electronic device 1, and may be, for example, the support portion 20 or the like.
  • the pedestal portion 80 or the support portion 20 of the electronic device 1 may be pressed in any manner as long as it is pressed against the table or desk with an appropriate pressing force.
  • the pedestal 80 or support 20 of the electronic device 1 may be placed on a table or desk, as well as a table made of wood, iron, plastic, glass, rubber, resin, other materials, or any combination thereof.
  • the electronic device 1 can detect the pulsation at the test site by being brought into contact with the test site of the test subject.
  • the test site of the subject may be, for example, a site where the ulnar artery or the radial artery of the subject exists under the skin.
  • the test site of the subject is not limited to the site where the ulnar artery or the radial artery of the subject exists under the skin, and may be any site as long as the pulsation of the subject can be detected. good.
  • FIG. 1 shows a state in which the electronic device 1 is in contact with the test site, with the site where the radial artery is arranged under the skin of the subject's wrist as the test site.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the test site of the test subject. More specifically, FIG. 2 shows an example in which the subject is searching for a place where pulsation can be well detected in his / her own test site before measuring biological information using the electronic device 1. Is shown. That is, FIG. 2 shows a state in which the subject uses the fingers of his / her right hand to search for a place where pulsation can be detected well in the test site of his / her left hand.
  • the subject may have his / her left arm resting on a table or a table such as a desk, as in the case of FIG.
  • the radial artery and muscle existing under the skin of the subject's arm are indicated by a broken line or a chain line.
  • the subject may bring the housing 10 of the electronic device 1 into contact with the test site so that the sensor 50 of the electronic device 1 is arranged at a position where the pulsation can be detected well.
  • the subject may search for a position where pulsation can be satisfactorily detected at his / her own test site before measuring biological information using the electronic device 1.
  • the position where pulsation can be detected well near the wrist of the subject is the position where the radial artery runs under the skin, and the position where the radial styloid process exists under the skin or near it.
  • the radial artery runs over the radial styloid
  • the radial artery rests on the relatively hard radial styloid.
  • the movement of the radial artery contracting due to pulsation is more likely to be transmitted to the side of the subject's skin, which is relatively soft, than to the side of the relatively hard radial styloid process. Therefore, when measuring the biological information of the subject using the electronic device 1 according to the embodiment, the above-mentioned position may be used as the test site.
  • the subject finds a good pulsation around the wrist of his / her left hand, for example, at the position shown in the figure by the fingertip of his / her right hand.
  • the subject may set the position where a good pulsation is found by the fingertip of his / her right hand as the test site.
  • the subject may bring the housing 10 of the electronic device 1 into contact with the portion to be inspected.
  • the pulsation of the radial artery may not be satisfactorily transmitted to the housing 10 (and the sensor 50) of the electronic device 1.
  • the housing 10 of the electronic device 1 when the housing 10 of the electronic device 1 is brought into contact with the test site, the subject is pressed against the radial artery while avoiding muscles as much as possible. It may be arranged as follows. The portion of the housing 10 of the electronic device 1 that comes into contact with the test portion of the subject will be described later. Further, as shown in FIG. 1, when measuring the biological information of the subject using the electronic device 1, the subject may keep in mind a psychological state that relaxes the whole body, and the biological information is used. The palm of the measuring hand (for example, the left hand) may be slightly opened.
  • FIGS. 3 and 4 are diagrams showing a state in which the electronic device 1 as shown in FIG. 1 is viewed from a viewpoint facing the negative direction of the X-axis. That is, FIGS. 3 and 4 are views showing the right side surface of the electronic device 1 as shown in FIG. 5 and 6 are views showing a state in which the electronic device 1 as shown in FIG. 1 is viewed from a viewpoint facing the negative direction of the Z axis. That is, FIGS. 5 and 6 are views showing the front surface of the electronic device 1 as shown in FIG.
  • the electronic device 1 includes a housing 10, a support portion 20, and a pedestal portion 80.
  • the housing 10 and the support portion 20 are connected via an elastic member as described later.
  • the support portion 20 supports the housing 10 sideways of the support portion 20. That is, the housing 10 is supported on the side of the support portion 20.
  • the pedestal portion 80 raises the support portion 20.
  • the housing 10, the support 20, and / or the pedestal 80 may be formed of, for example, a material such as ceramic, iron or other metal, resin, plastic or aluminum.
  • the housing 10, the support 20, and / or the pedestal 80 may be made of a hard and lightweight material.
  • the material of the housing 10, the support portion 20, and / or the pedestal portion 80 is not particularly limited, but may have enough strength to function as a measuring device. Further, the material of the housing 10, the support portion 20, and / or the pedestal portion 80 may be relatively lightweight rather than excessively heavy.
  • the size of the housing 10, the support portion 20, and the pedestal portion 80 of the electronic device 1 is not particularly limited, but may be relatively small in consideration of convenience of carrying and / or ease of measurement.
  • the entire electronic device 1 may be of a size that is included in a cube or a rectangular cuboid having a side of about 7 cm, for example.
  • the overall size of the electronic device 1 may be larger or smaller than the size described above.
  • the shapes of the housing 10, the support portion 20, the pedestal portion 80, and the like of the electronic device 1 are not limited to the shapes as shown in the figure, and the functionality and / or design as a measuring device is not limited. Various shapes may be used in consideration of various shapes.
  • the pedestal portion 80 raises the support portion 20. Therefore, the pedestal portion 80 may be shaped so as to have a bottom area sufficient to allow the electronic device 1 including the housing 10 and the support portion 20 to stand upright. Further, the pedestal portion 80 may have a bottom area sufficient for the electronic device 1 to stand on the horizontal plane.
  • the housing 10 and the support portion 20 can move freely with each other to some extent. That is, in the electronic device 1, the support portion 20 can move freely to some extent even when the housing 10 is fixed. Further, in the electronic device 1, the housing 10 can move freely to some extent even when the support portion 20 is fixed. For example, as shown in FIGS. 3 and 4, in the electronic device 1, the housing 10 can move freely to some extent in the direction of the arrow DU and / or the arrow DL shown in the figure.
  • the support portion 20 of the electronic device 1 may include, for example, an extension portion 24 inside the support portion 20.
  • the extendable portion 24 is configured to be extendable from the support portion 20.
  • 3 and 5 show a state in which the extension portion 24 is not extended from the support portion 20.
  • FIGS. 4 and 6 show a state in which the extension portion 24 is extended from the support portion 20. That is, when the extension portion 24 is extended in the direction of the arrow E1 in FIGS. 3 and 5, the extension portion 24 can be extended so as to extend from the support portion 20 as shown in FIGS. 4 and 6.
  • the extension portion 24 when the extension portion 24 is contracted in the direction of the arrow E2 in FIGS. 4 and 6, the extension portion 24 can be returned to the original position as shown in FIGS. 3 and 5.
  • the length of the support portion 20 in the vertical direction may be adjusted by extending or contracting the extension portion 24.
  • the position of the housing 10 in the vertical direction (height direction) can be adjusted. Therefore, even if there are some individual differences in the thickness of the left wrist of the subject as shown in FIG. 1, the housing 10 is examined according to the vertical position of the subject's examination site. The position of contact with the test site of the person can be adjusted.
  • the support portion 20 is configured to be expandable or contractible in a predetermined direction as shown by the arrows E1 and / or the arrow E2, whereby the height of the housing 10 is increased.
  • the position in the vertical direction may be adjustable.
  • the extension portion 24 may be configured to be steplessly extendable from the support portion 20. That is, the extension portion 24 may be configured so as to be able to be positioned at an arbitrary position, for example, up to a predetermined length. With this configuration, even if there are individual differences in the thickness of the wrist including the test site of the subject, the position where the housing 10 abuts on the test site of the subject in the electronic device 1 can be finely divided. Can be adjusted.
  • the extension portion 24 may be configured to be extendable stepwise from the support portion 20. That is, the extension portion 24 may be configured to include a mechanism that facilitates positioning at a plurality of predetermined predetermined positions, for example, up to a predetermined length.
  • the extension portion 24 may include a mechanism such as a multi-stage stay that is locked in multiple stages when expanding and contracting from the support portion 20.
  • the support portion 20 is provided with, for example, an extension portion 24, so that the support portion 20 can be gradually extended or contracted in a predetermined direction such as the arrow E1 and / or the arrow E2. It may be configured in.
  • the housing 10 of the electronic device 1 may include a first contact portion 11 as a portion to be brought into contact with the test portion of the subject.
  • the first contact portion 11 may be installed on the side to be inspected of the housing 10.
  • the first contact portion 11 may function as a member such as a pulse contact portion.
  • the housing 10 of the electronic device 1 includes a second contact portion 12 as a portion to be brought into contact with the test portion of the subject or the vicinity of the test portion. You may.
  • the second contact portion 12 may be brought into contact with the vicinity of the position where the first contact portion 11 abuts at the test portion of the subject.
  • the second contact portion 12 may also be installed on the test site side (wrist side of the test subject) of the housing 10.
  • the first contact portion 11 is a member that appropriately contacts the test site of the subject when measuring the biological information of the subject by the electronic device 1. Therefore, the first contact portion 11 may be sized so as to appropriately contact the site where the ulnar artery or radial artery of the subject exists under the skin, for example.
  • the width of the first contact portion 11 in the X-axis direction or the Y-axis direction may be about 1 cm to 1.5 cm. Further, the width of the first contact portion 11 in the X-axis direction or the Y-axis direction may be other than about 1 cm to 1.5 cm.
  • the first contact portion 11 and the second contact portion 12 may be formed of, for example, a material such as ceramic, iron or other metal, resin, plastic or aluminum.
  • the first contact portion 11 and the second contact portion 12 may be formed of a hard and lightweight material.
  • the materials of the first contact portion 11 and the second contact portion 12 are not particularly limited.
  • the materials of the first contact portion 11 and the second contact portion 12 have strength enough to function as a measuring device and are relatively lightweight, like the housing 10 and / or the support portion 20. good.
  • the housing 10 of the electronic device 1 may include a switch 13.
  • the switch 13 may be, for example, a switch for switching the power on / off of the electronic device 1.
  • the switch 13 may be, for example, a switch that causes the electronic device 1 to start the measurement of biological information.
  • 3 to 6 show an example in which the switch 13 is composed of a slide switch.
  • the switch 13 may be configured by any switch, such as a push button switch.
  • the switch 13 is composed of a push button switch
  • various operations of the electronic device 1 may be associated with each other based on the number of times the switch 13 is pressed and / or the time during which the switch 13 is pressed.
  • the location where the switch 13 is arranged is not limited to the examples shown in FIGS. 3 to 6, and may be arranged at any location.
  • the switch 13 may be arranged on the support portion 20.
  • FIG. 7 shows a state when the subject measures biological information by the electronic device 1.
  • FIG. 7 is a view showing a state in which the electronic device 1 shown in FIG. 1 is viewed from the side together with a cross section of the wrist of the subject. That is, FIG. 7 is a diagram showing a state in which the electronic device 1 as shown in FIG. 1 is viewed from a viewpoint facing the negative direction of the X-axis, together with a cross section of the wrist of the subject.
  • the subject's left wrist is placed on the upper surface of the deck (top plate) 100 of a table or desk.
  • the deck (top plate) 100 of a table or desk or the like is also simply referred to as “horizontal plane 100”.
  • the horizontal plane 100 may be a horizontal surface, but may be not only a strictly horizontal surface but also a substantially horizontal surface.
  • the electronic device 1 is self-supporting on the horizontal plane 100 so that the lower end, that is, the bottom surface of the pedestal portion 80 on which the support portion 20 stands up is in contact with the horizontal plane 100. That is, in the electronic device 1 according to the embodiment, the pedestal portion 80 may erect the support portion 20.
  • the pedestal portion 80 may be configured to erect the support portion 20 so that the electronic device 1 stands on the horizontal plane 100.
  • the example shown in FIG. 7 shows a state in which the extension portion 24 is somewhat extended in the support portion 20 of the electronic device 1.
  • the electronic device 1 can start the measurement of biological information in a state where the pedestal portion 80 (or the support portion 20) is pressed against the horizontal plane 100 by the right hand of the subject or the like.
  • the electronic device 1 may be used without the bottom surface of the pedestal portion 80 touching the upper surface of the horizontal plane 100 (that is, in a state of floating from the horizontal plane 100).
  • the electronic device 1 may start the measurement of biological information by pressing the electronic device 1 in the direction of the arrow P shown in FIG. 7 by, for example, the right hand of the subject.
  • the first contact portion 11 may come into direct or indirect contact with the test site of the subject. Further, as shown in FIG. 7, the second contact portion 12 may directly or indirectly contact the vicinity of the portion where the first contact portion 11 is in contact with the test portion of the subject. .. As shown in FIG. 7, the surface including the test site on the wrist of a general subject has a curved shape. Therefore, if the lengths of the first contact portion 11 and the second contact portion 12 in the Z-axis direction are the same in the housing 10, the second contact portion 12 is in contact with the wrist of the subject. , The first contact portion 11 may be in a state of floating from the wrist (examination site) of the subject. Therefore, in one embodiment, as shown in FIG.
  • the length of the first contact portion 11 in the Z-axis direction may be longer than the length of the second contact portion in the Z-axis direction.
  • the first contact portion 11 may protrude from the housing 10 with respect to the second contact portion 12 in the Z-axis direction shown in FIG. 7, for example. That is, the length of the first contact portion 11 protruding from the housing 10 in the positive direction of the Z axis may be larger than the length of the second contact portion 12 protruding from the housing 10 in the positive direction of the Z axis. ..
  • the shape of the first contact portion 11 is not limited to the shape shown in FIGS. 3 to 7, and may be any shape capable of appropriately contacting the test site of the subject.
  • the shape of the second contact portion 12 is not limited to the shape shown in FIGS. 3 to 7, and is appropriately applied to a part of the wrist of the subject (for example, the portion S shown in FIG. 7). It may have any shape that can be brought into contact with it.
  • the support portion 20 of the electronic device 1 may include a back portion 22.
  • the back surface portion 22 may be a portion of the electronic device 1 that is pressed by the fingertips of the subject or the like. That is, the subject or the like can measure the biological information by the electronic device 1 by pressing the back surface portion 22 with a fingertip or the like even if the pedestal portion 80 or the support portion 20 is not pressed against the horizontal plane 100. can.
  • the back surface portion 22 may be formed on the back surface (the surface facing the negative direction side of the Z axis) side of the support portion 20. In the example shown in FIG. 7, the back surface portion 22 is formed at a position slightly upward (Y-axis positive direction) from the center of the support portion 20.
  • the back surface portion 22 may be formed at various positions depending on the mode in which the electronic device 1 measures biological information, for example, the back surface portion 22 is formed substantially in the center of the support portion 20.
  • the back surface portion 22 is shown as a shallow recess formed in the support portion 20.
  • the shape of the back surface portion 22 is not limited to the shallow recess.
  • the back surface portion 22 may be formed as a shallow convex portion formed on the support portion 20 or the like.
  • the back surface portion 22 may be, for example, a simple mark painted on the support portion 20 with a paint or the like.
  • the back surface portion 22 may be arbitrarily configured as long as it indicates a portion of the electronic device 1 that is pressed by the fingertips of the subject or the like.
  • the first contact portion 11 is brought into contact with the test portion such as the wrist of the subject, and the pedestal portion 80 or the support portion 20 is pressed against the horizontal plane 100 by the fingertips of the subject or the like.
  • the first contact portion 11 may be positioned so as to come into contact with the test portion of the subject.
  • the first contact portion 11 may be positioned so as to abut, for example, the site where the ulnar artery or the radial artery of the subject is subcutaneously present. That is, the test site where the electronic device 1 according to the embodiment measures the biological information of the test subject may be, for example, a position where the radial artery or the ulnar artery of the test subject flows subcutaneously.
  • FIG. 8 and 9 are views showing a cross section of the electronic device 1 together with a cross section of the wrist of the subject.
  • FIG. 8 is a diagram showing a cross section of the electronic device 1 shown in FIG. 7 together with a cross section of the wrist of the subject.
  • FIG. 9 is a cross-sectional view showing a state in which a force in the direction of the arrow P shown in the figure is applied to the support portion 20 of the electronic device 1 shown in FIG. 8 when the pedestal portion 80 is pressed (fixed) to the horizontal plane 100.
  • the force in the direction of the arrow P may be a reaction of the force of the subject to be examined pressing the electronic device 1 (housing 10).
  • the electronic device 1 includes a housing 10, a support portion 20, and a pedestal portion 80 in appearance. Further, as described above, the housing 10 includes a first contact portion 11 and a second contact portion 12. Further, the support portion 20 may include a back surface portion 22 and an extension portion 24.
  • the housing 10 of the electronic device 1 may be provided with the substrate 30 as shown in FIGS. 8 and 9.
  • the substrate 30 may be a general circuit board on which various electronic components and the like can be arranged.
  • the housing 10 of the electronic device 1 may include a substrate 30.
  • Various electronic components may be arranged on the Z-axis negative positive side surface of the substrate 30.
  • a notification unit 40, a sensor 50, a control unit 52, a storage unit 54, and a communication unit 56 are arranged on the Z-axis negative positive side surface of the substrate 30.
  • the above-mentioned switch 13 and the like may also be arranged on the substrate 30.
  • the notification unit 40 notifies the subject or the like of information such as a measurement result of biological information.
  • the notification unit 40 may be, for example, a light emitting unit using a light emitting diode (LED) or the like.
  • the notification unit 40 may be a display device such as a liquid crystal display (LCD: Liquid Crystal Display), an organic EL display (OELD: Organic Electro-Luminescence Display), or an inorganic EL display (IELD: Inorganic Electro-Luminescence Display). .. If a display device such as these is adopted as the notification unit 40, it is possible to display relatively detailed information such as, for example, the state of glucose metabolism or lipid metabolism of the subject.
  • the notification unit 40 notifies the subject not only information such as the measurement result of the biological information but also information such as, for example, whether the power of the electronic device 1 is turned on / off or whether the biological information is being measured. You may. At this time, the notification unit 40 turns on / off the power supply of the electronic device 1 or whether or not the biological information is being measured by emitting light in a mode different from that when notifying the information such as the measurement result of the biological information. Information such as may be notified.
  • the notification unit 40 does not have to be composed of a light emitting unit.
  • the notification unit 40 may be configured by a sound output unit such as a speaker or a buzzer.
  • the notification unit 40 may notify the subject or the like of information such as a measurement result of biological information by various sounds or voices.
  • the notification unit 40 may be configured by a tactile presentation unit such as a vibrator or a piezoelectric element.
  • the notification unit 40 may notify the subject or the like of information such as a measurement result of biological information by various vibrations or tactile feedback.
  • the sensor 50 includes, for example, an angular velocity sensor, detects pulsations from the test site, and acquires pulse waves.
  • the sensor 50 may detect the displacement of the first contact portion 11 (pulse contact portion) based on the pulse wave of the subject.
  • the sensor 50 may be, for example, an acceleration sensor or a sensor such as a gyro sensor. Further, the sensor 50 may be an angular velocity sensor. The sensor 50 will be further described later.
  • the sensor 50 is fixed to the substrate 30. Further, the substrate 30 is fixed inside the housing 10. Further, the first contact portion 11 is fixed to the outside of the housing 10. Therefore, the movement of the first contact portion 11 is transmitted to the sensor 50 via the housing 10 and the substrate 30. Therefore, the sensor 50 can detect the pulsation at the test site of the test subject via the first contact portion 11, the housing 10, and the substrate 30.
  • the senor 50 is arranged in a state of being built in the housing 10. However, in one embodiment, the sensor 50 does not have to be built into the housing 10 as a whole. In one embodiment, the sensor 50 may be included in at least a part of the housing 10. The sensor 50 may have an arbitrary configuration in which at least any movement of the first contact portion 11, the housing 10, and the substrate 30 is transmitted.
  • the control unit 52 is a processor that controls and manages the entire electronic device 1 including each functional block of the electronic device 1. Further, the control unit 52 is a processor that calculates an index based on the propagation phenomenon of the pulse wave from the acquired pulse wave.
  • the control unit 52 is composed of a processor such as a CPU (Central Processing Unit) that executes a program that defines a control procedure and a program that calculates an index based on a pulse wave propagation phenomenon.
  • a program includes, for example, a storage unit 54 or the like. It is stored in the storage medium.
  • the control unit 52 estimates the state of the subject regarding glucose metabolism, lipid metabolism, and the like based on the calculated index.
  • the control unit 52 may notify the data to the notification unit 40.
  • the storage unit 54 stores programs and data.
  • the storage unit 54 may include any non-transitory storage medium such as a semiconductor storage medium and a magnetic storage medium.
  • the storage unit 54 may include a plurality of types of storage media.
  • the storage unit 54 may include a combination of a portable storage medium such as a memory card, an optical disk, or a magneto-optical disk, and a reading device for the storage medium.
  • the storage unit 54 may include a storage device used as a temporary storage area such as a RAM (Random Access Memory).
  • the storage unit 54 stores various information and / or a program for operating the electronic device 1, and also functions as a work memory.
  • the storage unit 54 may store, for example, the measurement result of the pulse wave acquired by the sensor 50.
  • the communication unit 56 transmits and receives various data by performing wired communication or wireless communication with an external device.
  • the communication unit 56 communicates with an external device that stores the biological information of the subject in order to manage the health condition, and the measurement result of the pulse wave measured by the electronic device 1 and / or the electronic device 1 estimates.
  • the health condition is transmitted to the external device.
  • the communication unit 56 may be a communication module compatible with, for example, Bluetooth (registered trademark) or Wi-Fi.
  • the battery 60 may be arranged on the surface of the substrate 30 on the negative side of the Z axis.
  • a battery holder for fixing the battery 60 may be arranged on the surface of the substrate 30 on the negative side of the Z axis.
  • the battery 60 may be an arbitrary power source such as a button type battery (coin type battery) such as CR2032. Further, the battery 60 may be, for example, a rechargeable storage battery.
  • the battery 60 may be appropriately provided with, for example, a lithium ion battery and a control circuit for charging and discharging the lithium ion battery.
  • the battery 60 may supply electric power to each functional unit of the electronic device 1.
  • the arrangement of the notification unit 40, the sensor 50, the control unit 52, the storage unit 54, the communication unit 56, and the battery 60 is not limited to the examples shown in FIGS. 8 and 9.
  • the above-mentioned functional unit may be arranged at an arbitrary position on the substrate 30. Further, the above-mentioned functional unit may be appropriately arranged on either side of the substrate 30.
  • the electronic device 1 is connected to an external device by wire or wirelessly, at least a part of functional units such as a switch 13, a notification unit 40, a control unit 52, a storage unit 54, and a communication unit 56 is appropriately used. It may be provided for an external device.
  • the end of the housing 10 on the negative side of the Z axis is connected to the end of the support 20 on the positive side of the Z axis.
  • the housing 10 has a connecting portion connected to the support portion 20 on the negative side of the Z axis.
  • the support portion 20 has an opening on the positive direction side of the Z axis into which the connecting portion of the housing 10 is inserted.
  • the connection portion of the housing 10 is made smaller than the opening of the support portion 20, and the connection portion of the housing 10 is inserted into the opening of the support portion 20. be.
  • the housing 10 may have an opening and the support 20 may have an insertion portion.
  • the opening of the housing 10 may be made larger than the insertion portion of the support portion 20, and the insertion portion of the support portion 20 may be inserted into the opening of the housing 10.
  • the housing 10 and the support portion 20 may be configured so that they can move freely to some extent without interfering with each other.
  • the housing 10 and the support portion 20 are connected to each other by an elastic member 70.
  • the housing 10 and the support portion 20 are directly connected by an elastic member 70.
  • the elastic member 70 may indirectly connect, for example, the housing 10 and the support portion 20.
  • the elastic member 70 may connect an arbitrary member on the housing 10 side and an arbitrary member on the support portion 20 side to each other.
  • the elastic member 70 may be an elastic member that can be deformed along at least one of three axes (for example, Y-axis, Y-axis, and Z-axis) that are orthogonal to each other.
  • the elastic member 70 is a member that can be deformed in three dimensions.
  • the elastic member 70 is a spring such as a compression coil spring.
  • the elastic member 70 may be composed of any elastic body having appropriate elasticity, such as a spring, a resin, a sponge, or a silicon sheet, or any combination thereof. It may be used as a spring.
  • the elastic member 70 may be formed of, for example, a silicon sheet having a predetermined elasticity and a predetermined thickness.
  • FIG. 8 shows a state in which a force in the direction of the arrow P is not applied (or the force is very weak) to the support portion 20. That is, FIG. 8 shows a state in which the support portion 20 is not (almost) pressed toward the test site side.
  • FIG. 9 shows a state in which a force in the direction of the arrow P is applied to the support portion 20. That is, FIG. 9 shows a state in which the support portion 20 is pressed toward the test site side. Since the elastic member 70 is deformed by such a pressing force, the length of the elastic member 70 shown in FIG. 9 in the Z-axis direction is shorter than the length of the elastic member 70 shown in FIG. 8 in the Z-axis direction.
  • the force in the direction of the arrow P shown in FIG. 8 or 9 may be a force generated when the pedestal portion 80 or the support portion 20 is pressed (fixed) on the horizontal plane 100 by a subject or the like. Further, the force in the direction of the arrow P shown in FIG. 8 or 9 causes the subject to place the test site on the electronic device 1 (such as the housing 10 or the first contact portion 11 or the second contact portion 12). It may be a reaction of the pressing force.
  • the electronic device 1 is provided with a stopper mechanism so that the housing 10 and the support portion 20 are not displaced to a distance of a predetermined length or more. That is, the electronic device 1 shown in FIG. 8 is provided with a mechanism that prevents the housing 10 from coming off or falling off from the support portion 20 even when the housing 10 is not pressed in the direction of the arrow P shown in the figure.
  • FIG. 8 shows a state in which the distance between the housing 10 and the support portion 20 is fixed while the restoring force of the elastic member 70 is maintained to some extent. In this situation, the distance between the housing 10 and the support portion 20 is not displaced to a distance longer than that.
  • the elastic member 70 is assumed to be a spring such as a compression coil spring.
  • the elastic member 70 may be made of a silicon seed having a predetermined thickness or the like.
  • the housing 10 and the support portion 20 and the elastic member 70 may be adhered with an adhesive or double-sided tape.
  • the adhesion between the elastic member 70 and another member may be made so that the influence on the deformation of the elastic member 70 is reduced. That is, even if the elastic member 70 and another member are adhered to each other, the elastic member 70 may be configured so as to be appropriately deformable.
  • the electronic device 1 includes a housing 10, a support portion 20, a sensor 50, an elastic member 70, and a pedestal portion 80.
  • the housing 10 includes the sensor 50 at least in part.
  • the sensor 50 is configured to be able to detect pulsations at the test site of the test subject.
  • the support portion 20 is configured to support the housing 10 sideways of the support portion 20.
  • the elastic member 70 is interposed between the housing 10 and the support portion 20.
  • the pedestal portion 80 is configured to erect the support portion 20. The pedestal portion 80 may erect the support portion 20 so that the electronic device 1 stands on the horizontal plane.
  • the first contact portion 11 of the housing 10 is the test portion of the subject, that is, the test portion. Can contact the skin on the subject's radial artery. Further, as shown in FIGS. 8 and 9, the housing 10 is supported on the side of the support portion 20. Then, when the pedestal portion 80 or the support portion 20 is pressed against the horizontal plane 100 by the subject or the like, the positions of the pedestal portion 80 and the support portion 20 on the horizontal plane 100 are fixed.
  • the pedestal portion 80 and the support portion 20 are moved to the test site side, that is, A force reaction occurs in the direction of the arrow P. Further, due to the elastic force of the elastic body 140 arranged between the support portion 20 in which the force is applied in the direction of the arrow P and the housing 10 including the sensor 50 (along with the housing 10 and the first contact portion 11). The sensor 50 is urged toward the test site side of the test subject. Further, the first contact portion 11 urged by the elastic force of the elastic member 70 is in contact with the skin on the radial artery of the subject.
  • the first contact portion 11 is displaced according to the movement of the radial artery of the subject, that is, the pulsation. Therefore, the sensor 50 interlocked with the first contact portion 11 is also displaced according to the movement of the radial artery of the subject, that is, the pulsation.
  • the housing 10 is centered on the axis S in the direction shown by the arrow DU or the arrow DL. Can be displaced to.
  • the shaft S may be a portion where the second contact portion 12 of the housing 10 is in contact with the wrist of the subject.
  • the sensor 50 interlocked with the first contact portion 11 is coupled to the support portion 20 via the elastic member 70. Therefore, the sensor 50 is given a range of motion that is free to some extent due to the flexibility of the elastic member 70. Further, the flexibility of the elastic member 70 makes it difficult for the movement of the sensor 50 to be hindered. Further, the elastic member 70 has an appropriate elasticity, so that the elastic member 70 deforms following the pulsation at the test site of the test subject. Therefore, in the electronic device 1 according to the present embodiment, the sensor 50 can sensitively detect the pulsation at the test site of the test subject. Further, the electronic device 1 according to the present embodiment can be displaced following the pulse wave to eliminate the congestion of the subject and eliminate the pain.
  • the elastic member 70 may be deformable according to the pulsation at the test site of the test subject. Further, the elastic member 70 may be elastically deformed to such an extent that the sensor 50 can detect the pulsation at the test site of the test subject.
  • the electronic device 1 according to the embodiment can function as a small and lightweight measuring device.
  • the electronic device 1 according to the embodiment is not only excellent in portability, but also can measure the biological information of the subject extremely easily.
  • the electronic device 1 according to the embodiment can maintain an independent posture before measurement or the like. Therefore, the subject can be easily positioned when the portion to be examined is brought into contact with the first contact portion 11. Further, according to the electronic device 1 according to the embodiment, it is sufficient that the pedestal portion 80 or the support portion 20 is pressed downward during the measurement. Therefore, the subject does not need to fine-tune the force for pressing the pedestal portion 80 or the support portion 20 during the measurement. Therefore, the electronic device 1 according to the embodiment can measure the biological information of the subject relatively stably. Further, the electronic device 1 according to the embodiment can measure biological information by itself without linking with other external devices or the like. Further, in this case, it is not necessary to form an accessory such as another cable. Therefore, according to the electronic device 1 according to the embodiment, convenience can be enhanced.
  • the electronic device 1 may include a mechanism such as a stopper between the housing 10 and the support portion 20.
  • 8 and 9 show, for example, a configuration in which the housing 10 includes a protrusion 14 and the support 20 includes a receiving portion 26. That is, the housing 10 includes a protruding portion 14 in a part of the connecting portion connected to the support portion 20. Further, the support portion 20 includes a receiving portion 26 that can receive the protruding portion 14 in a part of the opening into which the connecting portion of the housing 10 is inserted.
  • stoppers (14, 26) are collectively referred to as “stoppers (14, 26)”.
  • stoppers (14, 26) are formed only in the insertion portion of the housing 10 to which the housing 10 and the support portion 20 are connected and a part of the opening of the support portion 20.
  • stoppers (14, 26) are formed only at the lower end of the portion where the housing 10 and the support portion 20 are connected.
  • stoppers (14, 26) are not formed at the upper end of the portion where the housing 10 and the support portion 20 are connected. In one embodiment, not only the upper end of the portion where the housing 10 and the support portion 20 are connected but also the portion other than the lower end of the portion where the housing 10 and the support portion 20 are connected are covered with stoppers (14, 26). ) May not be formed.
  • the housing 10 with respect to the support portion 20 even when the subject presses the test portion relatively strongly against the support portion 20. It becomes difficult to suppress the movement of.
  • the protruding portion 14 and the receiving portion 26 do not come into contact with each other.
  • the subject strongly presses the test portion against the support portion 20. Therefore, as a result of the housing 10 being displaced with respect to the support portion 20 due to the deformation of the elastic member 70, the protruding portion 14 and the receiving portion 26 are in contact with each other.
  • the housing 10 and the support portion 20 are not in contact with each other except for the portion where the projecting portion 14 and the receiving portion 26 are in contact with each other. Therefore, as the movement of the housing 10 with respect to the support portion 20, even if the movement like the arrow DL shown in the figure is suppressed to some extent, the movement like the arrow UL shown in the figure is hardly suppressed. Therefore, even when the subject presses the test portion against the support portion 20 relatively strongly, the movement of the housing 10 with respect to the support portion 20 is less likely to be suppressed.
  • the housing 10 includes the protruding portion 14 and the supporting portion 20 includes the receiving portion 26, but these may be reversed. That is, in one embodiment, the housing 10 may be provided with the receiving portion 26, and the supporting portion 20 may be provided with the protruding portion 14.
  • the electronic device 1 may be provided with stoppers (14, 26).
  • the stoppers (14, 26) may include a protruding portion 14 and a receiving portion 26.
  • the protrusion 14 may be formed on one side of the housing 10 and the support 20.
  • the receiving portion 26 may be formed on the other side of the housing 10 and the supporting portion 20.
  • the receiving portion 26 may be configured to receive the protruding portion 14.
  • the stoppers (14, 26) may partially abut the housing 10 on the support portion 20 when the housing 10 is displaced with respect to the support portion 20 due to the deformation of the elastic member 70. It may be configured as follows.
  • the senor 50 may be a sensor such as a gyro sensor (gyroscope) that detects at least one of an object's angle (tilt), angular velocity, and angular acceleration for a plurality of axes.
  • the sensor 50 can detect a complicated movement based on the pulsation at the test site of the test subject as a parameter for each of the plurality of axes.
  • the sensor 50 may be a 6-axis sensor in which a 3-axis gyro sensor and a 3-axis acceleration sensor are combined.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a usage mode of the electronic device 1.
  • FIG. 10 is an enlarged view showing how the situation shown in FIG. 1 is viewed from another viewpoint.
  • the sensor 50 built in the housing 10 of the electronic device 1 may detect rotational motion about each of the three axes of ⁇ -axis, ⁇ -axis, and ⁇ -axis.
  • the ⁇ -axis may be, for example, an axis along a direction substantially orthogonal to the radial artery of the subject.
  • the ⁇ -axis may be, for example, an axis along a direction substantially parallel to the radial artery of the subject.
  • the ⁇ axis may be, for example, an axis along a direction substantially orthogonal to both the ⁇ axis and the ⁇ axis.
  • the senor 50 may detect the pulsation at the test site of the test subject as a part of the rotational movement about a predetermined axis. Further, the sensor 50 may detect the pulsation at the test site of the subject as at least biaxial rotational motion, or may detect it as triaxial rotational motion.
  • the "rotational motion” does not necessarily have to be a motion that displaces one or more turns on the orbit of a circle.
  • the rotational motion may be, for example, a partial displacement (for example, a displacement along an arc) of less than one circumference on the orbit of a circle.
  • the electronic device 1 according to the present embodiment can detect, for example, rotational motion about each of the three axes by the sensor 50. Therefore, the electronic device 1 according to the present embodiment can increase the detection sensitivity of the pulse wave of the subject by synthesizing the plurality of results detected by the sensor 50 by adding them together. Calculations such as summing may be performed by, for example, the control unit 52. In this case, the control unit 52 may calculate an index of the pulse wave based on the pulsation detected by the sensor 50.
  • the control unit 52 can improve the detection accuracy of the pulse wave of the subject by, for example, adding up the detection results for the ⁇ -axis, the ⁇ -axis, and the ⁇ -axis. Therefore, according to the electronic device 1 according to the present embodiment, the usefulness when the subject measures the pulse wave can be improved.
  • the control unit 52 of the electronic device 1 may calculate an index of the pulse wave based on the pulsation detected by the sensor 50.
  • the control unit 52 may synthesize (for example, add up) the results detected by the sensor 50 as at least two axes of rotational motion (for example, three axes of rotational motion).
  • pulse wave signals in a plurality of directions can be detected. Therefore, according to the electronic device 1 according to the present embodiment, by synthesizing the detection results for a plurality of axes, the signal strength is increased as compared with the detection results for one axis. Therefore, according to the electronic device 1 according to the present embodiment, it is possible to detect a signal having a good SN ratio, increase the detection sensitivity, and enable stable measurement.
  • the peak based on the pulse wave of the subject does not appear remarkably as compared with the detection result for the other ⁇ -axis or ⁇ -axis.
  • the SN ratio may decrease.
  • most of the detection results with low signal levels can be regarded as noise components. In such cases, detection results with low signal levels may not contain good pulse wave components. Therefore, in the present embodiment, if there is an axis whose detection result is less than a predetermined threshold value among the detection results for the plurality of axes, the control unit 52 does not have to add up the detection results of the axes.
  • the control unit 52 adds up all of the detection results for the ⁇ -axis, the detection results for the ⁇ -axis, and the detection results for the ⁇ -axis to generate a pulse wave based on the pulsation detected by the sensor 50. It may be calculated as an index.
  • the control unit 52 may calculate the sum of the detection results for the ⁇ -axis and the detection results for the ⁇ -axis as an index of the pulse wave based on the pulsation detected by the sensor 50.
  • control unit 52 may set a threshold value as a reference for whether or not the detection results for each axis are included in the total separately for each axis, or for each axis. The same may be decided. In either case, a threshold value may be appropriately set so that the pulsation of the subject is appropriately detected in the detection result for each axis.
  • the control unit 52 may synthesize only the result of the sensor 50 detecting as the rotational motion of at least two axes having a component having a predetermined threshold value or more. good. Therefore, according to the electronic device 1 according to the present embodiment, it is possible to suppress a decrease in the SN ratio of the detection result. Therefore, according to the electronic device 1 according to the present embodiment, the usefulness when the subject measures the pulse wave can be improved.
  • the control unit 52 when the polarities of the detection results for the plurality of axes are reversed, the control unit 52 reverses the polarities of the detection results for at least one axis and then sets the polarities for the other axes. You may add them up. For example, when the polarity of the detection result for two axes is reversed, the control unit 52 may reverse the polarity of the detection result for one axis according to the other axis.
  • the control unit 52 may synthesize the results detected by the sensor 50 as rotational motion of at least two axes after making the respective polarities uniform. According to the electronic device 1 according to the present embodiment, it is possible to improve the detection accuracy of the pulse wave of the subject. Therefore, according to the electronic device 1 according to the present embodiment, the usefulness when the subject measures the pulse wave can be improved.
  • the control unit 52 may determine whether the peak of the detection result for each axis is oriented in the positive direction side or the negative direction side of the signal strength. Further, for example, the control unit 52 may determine whether the peak of the detection result for each axis is larger or smaller than the average value of the signals. Further, when reversing the polarity of the detection result for at least one axis, the control unit 52 may multiply the detection result of reversing the polarity by -1.
  • control unit 52 may appropriately invert the polarity of the detection result as described above, add or subtract a predetermined value to the entire detection result, and then add the detection result to the other axes. Further, the control unit 52 may appropriately weight the detection results for each axis or correct the detection results for each axis before summing the detection results for the plurality of axes. good.
  • FIG. 11 is a functional block diagram showing a schematic configuration of the electronic device 1.
  • the electronic device 1 shown in FIG. 11 includes a notification unit 40, a switch 13, a sensor 50, a control unit 52, a storage unit 54, a communication unit 56, and a battery 60. These functional parts have already been described.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a pulse wave acquired on the wrist using the electronic device 1.
  • FIG. 12 shows a case where an angular velocity sensor is used as the sensor 50 for detecting pulsation.
  • the angular velocity acquired by the angular velocity sensor is time-integrated, and the horizontal axis represents time and the vertical axis represents angle. Since the acquired pulse wave may contain noise caused by the body movement of the subject, for example, it may be corrected by a filter that removes the DC (Direct Current) component to extract only the pulsation component.
  • DC Direct Current
  • Propagation of pulse waves is a phenomenon in which the pulsation of blood extruded from the heart is transmitted through the walls of arteries or blood.
  • the pulsation caused by the blood extruded from the heart reaches the periphery of the limbs as a forward wave, and a part of it is reflected at the bifurcation of the blood vessel, the change in the diameter of the blood vessel, etc. and returns as the reflected wave.
  • Indicators based on the pulse wave are, for example, the pulse wave velocity PWV (Pulse Wave Velocity) of the forward wave, the magnitude PR of the reflected wave of the pulse wave, the time difference ⁇ t between the forward wave and the reflected wave of the pulse wave, and the pulse wave. It is an AI (Augmentation Index) or the like represented by the ratio of the magnitudes of the forward wave and the reflected wave.
  • PWV Pulse Wave Velocity
  • AI Application Index
  • the pulse wave shown in FIG. 12 is the pulse of n times of the user, and n is an integer of 1 or more.
  • the pulse wave is a synthetic wave in which a forward wave generated by the ejection of blood from the heart and a reflected wave generated from a vascular branch or a change in blood vessel diameter are overlapped.
  • the peak magnitude of the pulse wave due to the forward wave for each pulse is P Fn
  • the peak magnitude of the pulse wave due to the reflected wave for each pulse is P Rn
  • the minimum value of the pulse wave for each pulse is P Sn .
  • the interval between the peaks of the pulse is shown by TPR .
  • the pulse wave-based index is a quantification of the information obtained from the pulse wave.
  • PWV which is one of the indexes based on the pulse wave
  • PWV is calculated based on the propagation time difference of the pulse wave measured at two test sites such as the upper arm and the ankle and the distance between the two points.
  • the PWV is acquired by synchronizing the pulse waves (for example, the upper arm and the ankle) at two points of the artery, and the difference (L) between the two points is divided by the time difference (PTT) between the two points. Is calculated.
  • the magnitude PRn of the peak of the pulse wave due to the reflected wave may be calculated, or the PRave obtained by averaging n times may be calculated. It may be calculated.
  • the time difference ⁇ t between the forward wave and the reflected wave of the pulse wave which is one of the indexes based on the pulse wave
  • the time difference ⁇ t n in a predetermined pulse may be calculated, or the time difference for n times is averaged ⁇ t. The average may be calculated.
  • AI n is the AI for each pulse.
  • the pulse wave velocity PWV the magnitude PR of the reflected wave
  • the time difference ⁇ t between the forward wave and the reflected wave the AI change depending on the hardness of the blood vessel wall
  • the electronic device 1 can estimate the state of arteriosclerosis and the fluidity (viscosity) of blood by using the indexes based on these pulse waves.
  • the electronic device 1 has blood fluidity based on the same test site of the same subject and the change in the index based on the pulse wave acquired during the period when the arteriosclerosis state hardly changes (for example, within several days). Changes can be estimated.
  • the fluidity of blood indicates the ease of blood flow. For example, when the fluidity of blood is low, the pulse wave velocity PWV becomes small. For example, when the blood fluidity is low, the magnitude PR of the reflected wave becomes small. For example, when the blood fluidity is low, the time difference ⁇ t between the forward wave and the reflected wave becomes large. For example, if the blood fluidity is low, the AI will be low.
  • the electronic device 1 calculates the pulse wave velocity PWV , the magnitude PR of the reflected wave, the time difference ⁇ t between the forward wave and the reflected wave, and the AI.
  • the index based on the pulse wave is not limited to this.
  • the electronic device 1 may use the posterior systolic blood pressure as an index based on the pulse wave.
  • FIG. 13 is a diagram showing the calculated time variation of AI.
  • the pulse wave was acquired for about 5 seconds using an electronic device 1 equipped with an angular velocity sensor.
  • the control unit 52 calculated the AI for each pulse from the acquired pulse wave, and further calculated the average value AI ave of these.
  • the electronic device 1 acquires pulse waves at a plurality of timings before and after a meal, and calculates an average value of AI (hereinafter referred to as AI) as an example of an index based on the acquired pulse waves. did.
  • the horizontal axis of FIG. 13 shows the passage of time with the first measurement time after a meal as 0.
  • the vertical axis of FIG. 13 shows the AI calculated from the pulse wave acquired at that time. The subject was at rest and the pulse wave was obtained on the radial artery.
  • the electronic device 1 acquired pulse waves before meals, immediately after meals, and every 30 minutes after meals, and calculated a plurality of AIs based on each pulse wave.
  • the AI calculated from the pulse waves obtained before meals was about 0.8.
  • the AI immediately after the meal was smaller than that before the meal, and the AI reached the minimum extremum about 1 hour after the meal. AI gradually increased until the measurement was completed 3 hours after eating.
  • the electronic device 1 can estimate the change in blood fluidity from the calculated change in AI. For example, when red blood cells, white blood cells, and platelets in blood are solidified into dumplings or the adhesive strength is increased, the fluidity of blood is lowered. For example, as the water content of plasma in blood decreases, the fluidity of blood decreases. These changes in blood fluidity vary depending on, for example, the glycolipid state described later, or the health state of the subject such as heat stroke, dehydration, and hypothermia. Before the health condition of the subject becomes serious, the subject can know the change in the fluidity of his / her blood by using the electronic device 1 of the present embodiment. From the change in AI before and after the meal shown in FIG.
  • the electronic device 1 may notify the state where the blood fluidity is low as “muddy” and the state where the blood fluidity is high as “smooth”. For example, the electronic device 1 may determine “muddy” or “smooth” based on the average value of AI at the actual age of the subject. The electronic device 1 may be determined to be “smooth” if the calculated AI is larger than the average value, and to be “muddy” if the calculated AI is smaller than the average value. In the electronic device 1, for example, the determination of "muddy” or “smooth” may be made based on the AI before meals.
  • the electronic device 1 may estimate the degree of “muddy” by comparing the AI after a meal with the AI before a meal.
  • the electronic device 1 can be used as an index of the blood vessel age (blood vessel hardness) of the subject, for example, as an AI before meals, that is, an AI on an empty stomach.
  • the electronic device 1 is estimated based on the blood vessel age (blood vessel hardness) of the subject, for example, if the calculated amount of change in AI is calculated based on the AI before meals of the subject, that is, the AI on an empty stomach. Since the error can be reduced, the change in blood fluidity can be estimated more accurately.
  • FIG. 14 is a diagram showing the measured results of the calculated AI and blood glucose level.
  • the method of acquiring the pulse wave and the method of calculating the AI are the same as those of the embodiment shown in FIG.
  • the right vertical axis of FIG. 14 shows the blood glucose level in blood
  • the left vertical axis shows the calculated AI.
  • the solid line in FIG. 14 shows the AI calculated from the acquired pulse wave
  • the dotted line shows the measured blood glucose level.
  • the blood glucose level was measured immediately after the pulse wave was acquired.
  • the blood glucose level was measured using a blood glucose meter "Medisafe Fit" manufactured by Terumo Corporation.
  • the blood glucose level immediately after a meal is increased by about 20 mg / dl as compared with the blood glucose level before a meal. About 1 hour after eating, the blood glucose level reached the maximum extreme value. After that, the blood glucose level gradually decreased until the measurement was completed, and became almost the same as the blood glucose level before the meal about 3 hours after the meal.
  • the blood glucose level before and after a meal has a negative correlation with the AI calculated from the pulse wave.
  • the sugar in the blood may cause red blood cells and platelets to clump together in a dumpling shape or become more adhesive, resulting in lower blood fluidity.
  • the pulse wave velocity PWV may decrease.
  • the time difference ⁇ t between the forward wave and the reflected wave may increase.
  • the magnitude PR of the reflected wave may become smaller than the magnitude PF of the forward wave.
  • the AI may become smaller.
  • the electronic device 1 can estimate the blood glucose level of the subject from the calculated AI.
  • the electronic device 1 can estimate the state of glucose metabolism of the subject.
  • the electronic device 1 estimates, for example, a blood glucose level as a state of glucose metabolism.
  • a predetermined time or more for example, about 1.5 hours or more after a meal
  • the electronic device 1 is set.
  • electronic device 1 is used for glucose metabolism of a subject.
  • the state of can be estimated.
  • (AI B -AI P ) is a predetermined value or more (for example, 0.5 or more), it can be estimated that the subject has an abnormal glucose metabolism (patient with postprandial hyperglycemia).
  • FIG. 15 is a diagram showing the relationship between the calculated AI and the blood glucose level.
  • the calculated AI and blood glucose level were obtained within 1 hour after a meal in which the blood glucose level fluctuated greatly.
  • the data in FIG. 15 includes different postprandial data for the same subject.
  • the calculated AI and the blood glucose level showed a negative correlation.
  • the calculated correlation coefficient between AI and blood glucose level was 0.9 or more, showing a very high correlation. For example, if the correlation between the calculated AI and the blood glucose level as shown in FIG. 15 is acquired in advance for each subject, the electronic device 1 estimates the blood glucose level of the subject from the calculated AI. You can also do it.
  • a method of estimating the blood pressure value from the feature amount of the pulse wave has already been proposed (see, for example, Patent Document 1 described above).
  • the blood pressure fluctuates.
  • the effect of diet on blood pressure fluctuations is relatively large. Therefore, a method of estimating the blood pressure value from the feature amount of the pulse wave is desired in consideration of the influence of the diet.
  • there is a cuff type sphygmomanometer that uses a conventional cuff when measuring the blood pressure value of a subject.
  • the blood pressure value of the subject can be estimated from the pulse wave of the subject detected without using the cuff (cuffless type).
  • a method of estimating the blood pressure value (and blood glucose level) from the pulse wave of the subject detected by the above-mentioned electronic device 1 without using the cuff, in consideration of the influence of the subject's diet will be further described.
  • the estimation of the blood pressure value (and blood glucose level) of the subject by the electronic device 1 can be mainly divided into the following two phases.
  • Learning model generation phase A phase in which a learning model (estimation formula) used for estimating the blood pressure value (and blood pressure level) of a subject is generated by machine learning using, for example, AI (Artificial Intelligence) (2).
  • Subject's blood pressure (and blood pressure) estimation phase Using the learning model (estimation formula) generated in (1), the subject's blood pressure (and blood pressure) is based on the pulse wave acquired by the electronic device 1.
  • Estimating Phases will be described in more detail below.
  • the index of the human pulse wave at the first time point and the pulse wave at the second time point are Data indicating indicators may be collected.
  • the first time point may be before a predetermined time of meal or before a predetermined time.
  • the predetermined time can be set as appropriate.
  • the first time point may be 1 hour, 3 hours, 6 hours, etc. before meals. Further, for example, the first time point may be 1 hour or earlier, 3 hours or earlier, 6 hours or earlier of the meal. Further, in the present specification, the first time point may be, for example, after a predetermined time from the latest meal or after a predetermined time.
  • the predetermined time can be set as appropriate. Further, for example, the first time point may be 1 hour, 3 hours, 6 hours, etc. after the meal. Further, for example, the first time point may be 1 hour or later, 3 hours or later, 6 hours or later, etc. of the meal.
  • the first time point may be designated as a specific opportunity such as at the time of a medical examination. Further, in the present specification, the first time point may be, for example, a time when the subject recognizes a feeling of hunger or when the subject is hungry.
  • the second time point may be after a meal.
  • the second time point may be a predetermined time after or after a predetermined time from the latest meal.
  • the second time point may be 1 hour, 3 hours, 6 hours, etc. after eating.
  • the second time point may be 1 hour or later, 3 hours or later, 6 hours or later, or the like of the meal.
  • the first time point and / or the second time point is not limited to the above example, and may be appropriately set by, for example, a user or the like.
  • a mode for collecting data showing an index of a human fasting pulse wave and an index of a postprandial pulse wave will be described. That is, the dietary load test may be performed in the above (1) learning model generation phase.
  • the data collected in the above (1) learning model generation phase may be based on the following three patterns.
  • First pattern Measured value of pulse wave before meal, measured value of blood glucose level on an empty stomach, and measured value of pulse wave after meal
  • Second pattern Measured value of pulse wave before meal, and measured value of blood glucose value on an empty stomach Value and measured value of pulse wave after meal
  • Third pattern Measured value of pulse wave before meal and measured value of pulse wave after meal
  • the above patterns may be used in appropriate combinations. Further, the pulse wave before or after a meal may be a pulse rate or a pulse wave increase coefficient (A index) described later.
  • the pulse wave may be measured by the electronic device 1.
  • the blood pressure value may be measured by an arbitrary sphygmomanometer.
  • the blood glucose level may be measured by an arbitrary glucose meter, or known data such as measurement data at the time of a health examination may be used.
  • breakfast was adopted as a meal in the dietary load test. That is, the person performing the dietary load test measured from 9:30 am to 12:30 pm without taking breakfast and taking no medicine.
  • the pulse wave was first measured by the electronic device 1, and then the blood glucose level of the fingertip was measured by the blood glucose meter.
  • the person performing the dietary load test ingested a meal of 623 kcal of calories composed of 86 g of carbohydrates, 18 g of lipids, and 30 g of proteins as a test meal, and one hour later, the same items were measured. ..
  • the index of the pulse wave acquired (detected) by the electronic device 1 is defined.
  • a index is an index showing the ratio between the magnitude of the forward wave of the pulse wave and the magnitude of the reflected wave.
  • the electronic device 1 according to the embodiment may perform regression analysis of A index and blood glucose level. In this case, the regression analysis may be an ensemble learning of the AI (Artificial Intelligence) learning method.
  • AI Artificial Intelligence
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a pulse wave detected by, for example, the electronic device 1 as in FIG. 12.
  • FIG. 16 shows only one cycle of the pulse wave shown in FIG.
  • the A index represented by P1 / P0 is defined as the first pulse wave increase coefficient AI1.
  • the A index represented by P2 / P0 is defined as the second pulse wave increase coefficient AI2.
  • the A index represented by P3 / P0 is defined as the third pulse wave increase coefficient AI3.
  • P0 represents the peak value of one pulse wave.
  • P1 indicates a value after 100 milliseconds have elapsed from the peak of one pulse wave, that is, the peak time (peak timing) of P0.
  • P2 indicates the value of the peak of the reflected wave of one pulse wave.
  • P3 indicates a value 120 milliseconds after the peak of one pulse wave, that is, the peak time (peak timing) of P0.
  • the electronic device 1 may acquire the fasting pulse wave and the postprandial pulse wave of at least one human being. In order to further improve the accuracy, the electronic device 1 may acquire a plurality of human fasting pulse waves and postprandial pulse waves.
  • a dietary load test was conducted by 60 people.
  • the electronic device 1 may perform regression analysis by machine learning in the above (1) learning model generation phase.
  • the explanatory variable is used as the subject's information, for example, the subject's age, fasting data, and postprandial data.
  • the subject information does not have to include the subject's gender.
  • the fasting data may be the blood glucose level of the subject, the pulse rate, the above-mentioned first pulse wave increase coefficient AI1, the second pulse wave increase coefficient AI2, and the third pulse wave increase coefficient AI3.
  • the postprandial data may be the pulse rate of the subject, the above-mentioned first pulse wave increase coefficient AI1, the second pulse wave increase coefficient AI2, and the third pulse wave increase coefficient AI3.
  • the explanatory variables are used as the subject information, for example, the subject's age, fasting data, and postprandial. It may be used as data of.
  • the subject information does not have to include the subject's gender.
  • the fasting data may be the blood glucose level of the subject, the pulse rate, the above-mentioned first pulse wave increase coefficient AI1, the second pulse wave increase coefficient AI2, and the third pulse wave increase coefficient AI3.
  • the postprandial data may be the pulse rate of the subject, the above-mentioned first pulse wave increase coefficient AI1, the second pulse wave increase coefficient AI2, and the third pulse wave increase coefficient AI3.
  • the electronic device 1 according to the embodiment uses the same explanatory variables to generate a learning model used for estimating the blood pressure value of the subject and a learning model used for estimating the blood glucose level of the subject. be able to. Therefore, the electronic device 1 according to the embodiment can simultaneously estimate the blood pressure value and the blood glucose level of the subject by using such a learning model.
  • the above (2) subject's blood pressure value (and blood glucose level) estimation phase the subject's blood pressure is based on the pulse wave acquired by the electronic device 1 using the learning model (estimation formula) generated in the above (1). This is the phase of estimating the value (and blood glucose level).
  • FIGS. 17 to 19 are diagrams showing the results of regression analysis as an example of estimating the blood pressure value by the electronic device 1 according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents the blood pressure value (maximum blood pressure) measured in the human upper arm
  • the vertical axis represents the estimated blood pressure value.
  • FIG. 17 shows an example in which the blood pressure value is estimated by the electronic device 1 according to the embodiment using the learning model generated based on the data collected in the first pattern described above. That is, FIG. 17 shows a case where data on the fasting blood glucose level is included as an explanatory variable.
  • the average of the correlation coefficients was calculated to be 0.87, and the average of the coefficient of variation was calculated to be 7.3.
  • FIG. 18 shows an example in which the blood pressure value is estimated by the electronic device 1 according to the embodiment using the learning model generated based on the data collected in the second pattern described above. That is, FIG. 18 shows a case where the fasting blood pressure value data is included as the explanatory variable without including the fasting blood glucose level data.
  • the average of the correlation coefficients was calculated to be 0.95, and the average of the coefficient of variation was calculated to be 4.5.
  • FIG. 19 shows an example in which the blood pressure value is estimated by the electronic device 1 according to the embodiment using the learning model generated based on the data collected in the third pattern described above. That is, FIG. 19 shows a case where the fasting blood glucose level data is not included and the fasting blood pressure level data is not included as an explanatory variable.
  • the average of the correlation coefficients was calculated to be 0.80, and the average of the coefficient of variation was calculated to be 8.9.
  • the cuffless type sphygmomanometer cannot generally cope with the fluctuation of blood pressure due to the influence of diet.
  • the electronic device 1 since the learning model (estimation formula) is generated by performing the meal load test, it is possible to cope with the influence of meals.
  • FIG. 20 is a diagram showing the results of regression analysis as an example of estimating the blood glucose level by the electronic device 1 according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents the blood glucose level measured at the human fingertip
  • the vertical axis represents the estimated blood glucose level.
  • FIG. 20 shows an example in which the blood glucose level is estimated by the electronic device 1 according to the embodiment using the learning model generated based on the data collected in the first pattern described above. That is, FIG. 20 shows a case where data on the fasting blood glucose level is included as an explanatory variable, as in FIG. In the example shown in FIG. 20, the average of the correlation coefficients was calculated to be 0.95, and the average of the coefficient of variation was calculated to be 12.4. The example shown in FIG. 20 is based on data from 60 humans (55 of whom are diabetic). In the example shown in FIG. 20, 90% of the data confirmed that the estimation error remained within ⁇ 15%.
  • FIG. 21 and 22 are flowcharts illustrating the operation of the electronic device 1 according to the embodiment.
  • FIG. 21 is a flowchart illustrating the operation of the electronic device 1 in the (1) learning model generation phase.
  • FIG. 22 is a flowchart illustrating the operation of the electronic device 1 in the (2) blood pressure value (and blood glucose level) estimation phase of the subject.
  • the control unit 52 of the electronic device 1 acquires (collects) data of the index of the pulse wave during fasting and the index of the pulse wave after eating (collection).
  • the fasting time may typically be, for example, a time before meals.
  • the control unit 52 may store the data acquired in step S11 in, for example, a storage unit 54.
  • the control unit 52 may acquire the fasting pulse wave and the postprandial pulse wave of at least one human being as described above.
  • the electronic device 1 may acquire a plurality of human fasting pulse waves and postprandial pulse waves.
  • the electronic device 1 may be subjected to a dietary load test by 60 people as in the demonstration experiment (clinical test) conducted by the applicant. Further, in step S11, the control unit 52 may select and acquire an appropriate one from explanatory variables such as human pulse wave, blood glucose level, blood pressure value, and age.
  • the objective variable may be a human blood pressure value.
  • a group with less bias may be appropriately selected within the range of specifications of the electronic device 1 (for example, the measurement range of blood pressure).
  • the data collected may also be based on a Gaussian distribution.
  • the collected data may include the data of the subject whose blood pressure value (and blood glucose level) is estimated in the above (2) blood pressure value (and blood glucose level) estimation phase of the subject, or the subject and the subject. May contain data from another person.
  • step S12 the control unit 52 performs regression analysis by machine learning.
  • the control unit 52 may perform machine learning by, for example, AI (Artificial Intelligence).
  • AI Artificial Intelligence
  • step S12 the control unit 52 may, for example, determine the objective variable and the explanatory variable, and then perform regression analysis by machine learning.
  • the objective variable may be, for example, a blood pressure value and / or a blood glucose level.
  • machine learning ensemble learning for example, methods such as bagging, boosting, and stacking are known.
  • regression analysis by XGBoost is well known in boosting methods.
  • regression analysis by, for example, XGBoost may be performed.
  • machine learning based on another method may be performed.
  • known ones can be applied as appropriate. Therefore, a more detailed description of the machine learning method will be omitted.
  • control unit 52 When the regression analysis is performed in step S12, the control unit 52 generates a learning model (estimation formula) based on the result of the regression analysis (step S13).
  • the control unit 52 may store the learning model generated in step S13 in, for example, a storage unit 54.
  • the learning model by machine learning can be obtained by the electronic device 1 according to the embodiment.
  • the learning model obtained in this way for example, the one output as a file may be used as it is even if the specific structure is not clarified.
  • the electronic device 1 As described above, the electronic device 1 according to the embodiment generates a learning model (estimation formula) used for estimating the blood pressure value of the subject.
  • the electronic device 1 according to the embodiment determines the relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value based on the index of the human fasting pulse wave and the index of the postprandial pulse wave. Generate the learning model (estimation formula) to be shown.
  • the electronic device 1 generates a learning model (estimation formula) used for estimating the blood pressure value and the blood glucose level of the subject.
  • the electronic device 1 according to the embodiment relates to the relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value, based on the index of the human fasting pulse wave and the index of the postprandial pulse wave.
  • a learning model (estimation formula) showing the relationship between the blood pressure level and the pulse wave associated with the blood pressure level is generated.
  • the index of the pulse wave may be an index showing the ratio of the magnitude of the forward wave of the pulse wave to the magnitude of the reflected wave of the pulse wave.
  • the learning model may also be generated based on the fasting blood pressure value of a human being. In addition, the learning model may be generated based on the postprandial blood pressure value of humans. The learning model may also be generated based on the fasting blood glucose level of humans. In addition, the learning model may be generated based on the postprandial blood glucose level of humans. In addition, the learning model may be generated according to the elapsed time after a human meal. In addition, the learning model may be generated depending on whether the human is in a fasting state or a postprandial state.
  • step S21 the control unit 52 of the electronic device 1 controls the pre-meal pulse wave of the subject and the pulse at other timings. Acquire (detect) the wave index (step S21).
  • the other timing in step S21 may be, for example, a postprandial time point or any other time point.
  • the electronic device 1 may acquire an index of the pulse wave from the sensor 50.
  • the control unit 52 may store the acquired index of the pulse wave in, for example, a storage unit 54.
  • the control unit 52 acquires the learning model (step S22).
  • the learning model acquired by the control unit 52 in step S22 may be the learning model generated in step S13 of FIG. Further, in step S22, the control unit 52 may read the learning model stored in the storage unit.
  • the control unit 52 estimates the blood pressure value (and blood glucose level) of the subject using the learning model (step S23).
  • the control unit 52 may use the explanatory variables of the subject corresponding to the explanatory variables in the above (1) learning model generation phase. As described above, the blood pressure value (and blood glucose level) of the subject is estimated with good accuracy by the electronic device 1 according to the embodiment.
  • the electronic device 1 according to the embodiment estimates the blood pressure value of the subject.
  • the electronic device 1 according to the embodiment is the index of the pulse wave acquired by the sensor 50, and is based on the index of the pulse wave before meals of the subject and the index of the pulse wave at other timings.
  • the electronic device 1 according to one embodiment is a learning model generated based on an index of a human fasting pulse wave and an index of a postprandial pulse wave, and is associated with a blood pressure value and the blood pressure value.
  • the blood pressure value of the subject is estimated using a learning model showing the relationship with the pulse wave.
  • the electronic device 1 estimates the blood pressure level and the blood glucose level of the subject.
  • the electronic device 1 according to the embodiment is the index of the pulse wave acquired by the sensor 50 and is based on the index of the pulse wave before meals of the subject and the index of the pulse wave at other timings.
  • the electronic device 1 according to one embodiment is a learning model generated based on an index of a human fasting pulse wave and an index of a postprandial pulse wave, and is associated with a blood pressure value and the blood pressure value.
  • the blood pressure level and the blood glucose level of the subject are estimated by using a learning model showing the relationship with the pulse wave and the relationship between the blood glucose level and the pulse wave associated with the blood glucose level.
  • the electronic device 1 according to the embodiment can estimate the blood pressure level (and the blood glucose level) with good accuracy even for a person having a high blood glucose level in consideration of the influence of meals. Therefore, according to the electronic device 1 according to the embodiment, the blood pressure of the subject can be estimated with good accuracy. Further, the electronic device 1 according to the embodiment can estimate the blood pressure value (and blood glucose level) of the subject by using the cuffless type sensor. Therefore, according to the electronic device 1 according to the embodiment, the blood pressure value (and blood glucose level) of the subject can be estimated non-invasively.
  • FIG. 25 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a system according to an embodiment.
  • the system shown in FIG. 25 includes an electronic device 1, a server 151, a mobile terminal 150, and a communication network.
  • the index based on the pulse wave calculated by the electronic device 1 is transmitted to the server 151 through the communication network and stored in the server 151 as the personal information of the subject.
  • the server 151 estimates the blood fluidity of the subject and the state of glucose metabolism and lipid metabolism by comparing with the past acquired information of the subject and / or various databases.
  • Server 151 also creates optimal advice for the subject.
  • the server 151 returns the estimation result, advice, and the like to the mobile terminal 150 owned by the subject.
  • the mobile terminal 150 can construct a system in which the received estimation result and advice are notified from the display unit of the mobile terminal 150.
  • information from a plurality of users can be collected in the server 151, so that the estimation accuracy is further improved.
  • the mobile terminal 150 is used as the notification means, the electronic device 1 does not require the notification unit 40 and is further miniaturized.
  • the server 151 estimates the blood fluidity of the subject and the states of glucose metabolism and lipid metabolism, the calculation load of the control unit 52 of the electronic device 1 can be reduced.
  • the burden on the storage unit 54 of the electronic device 1 can be reduced. Therefore, the electronic device 1 can be further miniaturized and simplified. In addition, the processing speed of the calculation is also improved.
  • the system according to the present embodiment shows a configuration in which the electronic device 1 and the mobile terminal 150 are connected by a communication network via the server 151, but the system according to the present invention is not limited to this.
  • the electronic device 1 and the mobile terminal 150 may be directly connected to each other via a communication network without using the server 151.
  • the electronic device 1 may include the sensor 50 and the communication unit 56.
  • the sensor 50 acquires the pulse wave of the subject.
  • the communication unit 56 provides information on the pulse wave acquired by the sensor 50 or the index of the pulse wave, which is the pulse wave before meals of the subject and the pulse wave at another timing, or the index of the pulse wave, to other electronic devices. It transmits to a device (for example, server 151).
  • the angular velocity sensor is provided as the sensor 50
  • the form of the electronic device 1 is not limited to this.
  • the sensor 50 may include an optical pulse wave sensor including a light emitting unit and a light receiving unit, or may include a pressure sensor.
  • the test site on which the electronic device 1 measures biological information is not limited to the wrist of the test subject. It suffices if the sensor 50 is arranged on an artery such as the neck, ankle, thigh, and ear.
  • the state of glucose metabolism and lipid metabolism of the subject was estimated based on the first and second extrema of the pulse wave-based index and these times.
  • the processing executed by the electronic device 1 is not limited to this. When only one extreme value appears, the extreme value may not appear, and the electronic device 1 is based on the overall tendency of the time variation of the index based on the calculated pulse wave (for example, integral value, Fourier transform, etc.).
  • the state of glucose metabolism and lipid metabolism of the subject may be estimated.
  • the electronic device 1 does not extract the extreme value of the index based on the pulse wave, but the glucose metabolism and the lipid metabolism of the subject based on the time range in which the index based on the pulse wave becomes equal to or less than a predetermined value.
  • the state of may be estimated.
  • the electronic device 1 may estimate the fluidity of blood before and after exercise and during exercise, or may estimate the fluidity of blood before and after bathing and during bathing.
  • the electronic device 1 measures the pulse wave, but the pulse wave does not necessarily have to be measured by the electronic device 1.
  • the electronic device 1 may be connected to an information processing device such as a computer or a mobile phone by wire or wirelessly, and the angular velocity information acquired by the sensor 50 may be transmitted to the information processing device.
  • the information processing device may measure the pulse wave based on the information of the angular velocity.
  • the information processing apparatus may execute estimation processing of glucose metabolism and lipid metabolism.
  • the electronic device 1 does not have to include a control unit 52, a storage unit 54, a notification unit 40, and the like. Further, when the electronic device 1 is connected to the information processing device by wire, the electronic device 1 may not have the battery 60 and power may be supplied from the information processing device.
  • control unit 52 of the electronic device 1 may estimate at least one of glycolipid metabolism, blood glucose level, and lipid level from the index of pulse wave. Further, the electronic device 1 may function as a diet monitor for monitoring the progress of the diet of the subject or a glucose meter for monitoring the blood glucose level of the subject.
  • An electronic device that estimates the blood pressure value of the subject Based on the pulse wave index acquired by the sensor and based on the pre-meal pulse wave of the subject and the pulse wave index at other timings, An electronic device that estimates the blood pressure value of the subject.
  • [Appendix 4] A learning model generated based on a human fasting pulse wave index and a postprandial pulse wave index, the relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value, and the blood glucose level. Using a learning model showing the relationship with the pulse wave associated with the blood glucose level, Based on the pulse wave index acquired by the sensor and based on the pre-meal pulse wave of the subject and the pulse wave index at other timings, An electronic device that estimates the blood pressure level and blood glucose level of the subject. [Appendix 5] The electronic device according to any one of Supplementary note 1 to 4, wherein the learning model is generated based on a human fasting blood pressure value.
  • [Appendix 6] The electronic device according to any one of Supplementary note 1 to 5, wherein the learning model is generated based on a human postprandial blood pressure value.
  • [Appendix 7] The electronic device according to any one of Supplementary note 1 to 6, wherein the learning model is generated based on a human fasting blood glucose level.
  • [Appendix 8] The electronic device according to any one of Supplementary note 1 to 7, wherein the learning model is generated based on a human postprandial blood glucose level.
  • [Appendix 9] The electronic device according to any one of Supplementary note 1 to 8, wherein the learning model is generated according to the elapsed time after a human meal.
  • [Appendix 10] The electronic device according to any one of Supplementary note 1 to 9, wherein the learning model is generated according to a human fasting state or a postprandial state.
  • [Appendix 11] The sensor unit that acquires the pulse wave of the subject and Communication that transmits information on the pulse wave acquired by the sensor unit or the index of the pulse wave and the pulse wave before meals of the subject and the pulse wave at another timing or the index of the pulse wave to other electronic devices. Department and Electronic equipment equipped with.
  • [Appendix 12] The electronic device according to any one of Supplementary note 1 to 11, wherein the index of the pulse wave is an index showing the ratio of the magnitude of the forward wave of the pulse wave to the magnitude of the reflected wave of the pulse wave.
  • a method of controlling an electronic device that generates a learning model used to estimate a subject's blood pressure comprising the step of generating a learning model showing the relationship between a blood pressure value and a pulse wave associated with the blood pressure value based on a human fasting pulse wave index and a postprandial pulse wave index.
  • a learning model generated based on a human fasting pulse wave index and a postprandial pulse wave index, and a learning model showing the relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value is used.
  • Control methods for electronic devices including.
  • Appendix 15 A method of controlling an electronic device that generates a learning model used to estimate a subject's blood pressure and blood glucose levels. The relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value, and the blood glucose level and the blood glucose level were associated with each other based on the index of the human fasting pulse wave and the index of the pulse wave after meals.
  • a method of controlling an electronic device that includes a step of generating a learning model that shows the relationship with a pulse wave.
  • [Appendix 16] A learning model generated based on a human fasting pulse wave index and a postprandial pulse wave index, the relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value, and the blood glucose level. A step of using a learning model showing the relationship with the pulse wave associated with the blood glucose level, and A step of estimating the blood pressure level and blood glucose level of the subject based on the pulse wave index obtained by the sensor and the pulse wave index before meals of the subject and the pulse wave at other timings. Control methods for electronic devices, including. [Appendix 17] It is a control method of an electronic device provided with a sensor unit that acquires a pulse wave of a subject.
  • Control methods including.
  • Appendix 18 For electronic devices that generate learning models used to estimate a subject's blood pressure A program that executes a step of generating a learning model showing a relationship between a blood pressure value and a pulse wave associated with the blood pressure value based on a human fasting pulse wave index and a postprandial pulse wave index.
  • the relationship between the blood pressure value and the pulse wave associated with the blood pressure value, and the blood glucose level and the blood glucose level were associated with each other based on the index of the human fasting pulse wave and the index of the pulse wave after meals.
  • a program that runs. [Appendix 22] For electronic devices equipped with a sensor unit that acquires the pulse wave of the subject A step of transmitting the pulse wave acquired by the sensor unit or the index of the pulse wave and the information of the pulse wave before meals of the subject and the pulse wave at another timing or the index of the pulse wave to another electronic device. A program that runs.

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Abstract

被検者の血圧値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器は、人間の第１時点の脈波の指標及び第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成する。

Description

電子機器 関連出願の相互参照
　本出願は、２０２１年１月１５日に日本国に特許出願された特願２０２１－５２５０の優先権を主張するものであり、この先の出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
　本開示は、電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムに関する。
　従来、被検者の手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。特に、被検者の手首等の被検部位において検出される脈波から、当該被験者の血圧などを測定又は推定する電子機器が提案されている。例えば、特許文献１は、被検者の脈波から血圧変化を測定する血圧計を開示している。
特開２０１６－２１１９号公報
　一実施形態に係る電子機器は、
　被検者の血圧値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器であって、
　人間の第１時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成する。
　一実施形態に係る電子機器は、
　人間の第１時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを用いて、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、
　前記被検者の血圧値を推定する。
　一実施形態に係る電子機器の制御方法は、
　人間の第１時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値を推定するステップと、
　を含む。
　一実施形態に係るプログラムは、
　電子機器に、
　人間の第１時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値を推定するステップと、
　を実行させる。
一実施形態に係る電子機器の使用態様を示す図である。 被検者の被検部位について説明する図である。 一実施形態に係る電子機器の外観を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の外観を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の外観を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の外観を示す図である。 一実施形態に係る電子機器及び被検者の手首を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の断面を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の断面を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の使用態様を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の概略構成を示す機能ブロック図である。 センサ部で取得された脈波の一例を示す図である。 算出されたＡＩの時間変動を示す図である。 算出されたＡＩと血糖値の測定結果を示す図である。 算出されたＡＩと血糖値の関係を示す図である。 センサ部で取得された脈波の一例を示す図である。 血圧値推定の結果の例を示す図である。 血圧値推定の結果の例を示す図である。 血圧値推定の結果の例を示す図である。 血糖値推定の結果の例を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係る電子機器の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。
　被検者の脈波から血圧を良好な精度で推定できれば、非常に有益である。本開示の目的は、被検者の血圧を良好な精度で推定し得る電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムを提供することにある。本開示によれば、被検者の血圧を良好な精度で推定し得る電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムを提供できる。以下、一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　図１は、一実施形態に係る電子機器の使用態様を説明する図である。すなわち、図１は、一実施形態に係る電子機器によって被検者が生体情報を測定している様子を示す図である。
　図１に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、例えば被検者の手首のような箇所を被検部位として、被検者の生体情報を測定することができる。図１に示す例において、電子機器１は、被検者の左手首の被検部位に当接された状態にある。図１に示す例において、電子機器１は、被検者の左手の掌から肘側に向かう途中の手首部分を被検部位として、当該被検部位に当接された状態にある。また、後述のように、電子機器１は、例えば測定前のような、被検者の被検部位に当接されていない状態において、テーブル又はデスクの上のような水平面において自立することができる。
　図１に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、筐体１０と、支持部２０と、台座部８０とを備えている。筐体１０は、電子機器１の電源をオン／オフするスイッチ１３などを備えてもよい。筐体１０は、後述のように、被検者の被検部位における脈動を検出可能なセンサ５０を含んでいる。また、支持部２０は、背面部２２を備え、この部分が被検者などに押圧されてもよい。また、支持部２０は、後述のように、伸長可能な伸長部２４を備えてもよい。さらに、台座部８０は、支持部２０を起立させた状態で支持する。電子機器１を構成する各機能部は、さらに後述する。
　図１に示すＹ軸の正方向を、適宜、「上」方向とも記す。また、図１に示すＹ軸の負方向を、適宜、「下」方向とも記す。すなわち、図１に示す上方向及び下方向は、被検者の視点から見た上方向及び下方向と、それぞれほぼ同じ方向としてよい。
　図１において、Ｚ軸の正方向に向く視点から見られる電子機器１の部分を、電子機器１の「背面」と記す。すなわち、図１において、電子機器１の背面とは、電子機器１の支持部２０において背面部２２が平面視される部分である。また、図１において、Ｚ軸の負方向に向く視点から見られる電子機器１の部分を、電子機器１の「正面」と記す。すなわち、図１において、すなわち、図１において、電子機器１の正面とは、電子機器１の筐体１０において被検者の被検部位に当接する面が平面視される部分である。
　図１に示すような電子機器１を使用して被検者の生体情報を測定するための準備として、例えば以下のようにしてよい。まず、被検者は、生体情報を測定する方の腕（図１に示す例においては被検者の左腕）を、例えばテーブル又はデスクのような安定した台などの上に乗せてよい。図１において、上述のテーブル又はデスクのような台は、例えば図に示すＸＺ平面に平行な（つまりＹ軸に垂直な）甲板（天板）を有するものとしてよい。すなわち、被検者は、生体情報を測定する方の腕を、図に示すＹ軸に垂直な天板を有する台などの上に乗せてよい。この際、被検者の生体情報を測定する方の手（図１に示す左手）の掌は、図に示すＺ軸の負方向側に向くか、又はＺ軸の負方向側から幾分Ｙ軸の正方向側に向くようにしてよい。
　次に、被検者は、電子機器１を、例えばテーブル又はデスクのような安定した台などの上に自立するように載置してよい。電子機器１を自立させる際は、例えば台座部８０の底面部が、上述のテーブル又はデスクのような台の甲板（天板）の上に載置されるようにしてよい。この時、被検者は、電子機器１のセンサ５０が被検部位における脈動を良好に検出できる位置に配置されるように、電子機器１の筐体１０を被検部位に当接させてよい。また、被検者は、被検部位の方を、電子機器１の筐体１０に当接させてもよい。この場合、被検者は、生体情報を測定しない方の手（図１に示す例においては被検者の右手）を用いて、電子機器１の位置決めをしてよい。
　次に、被検者は、図１に示すように、生体情報を測定しない方の手（図１に示す例においては被検者の右手）の指などを用いて、電子機器１の台座部８０をテーブル又はデスクのような台の甲板（天板）に押さえつけてよい。これにより、電子機器１の位置は、テーブル又はデスクにおいて固定される。図１に示す例において、電子機器１の台座部８０は、被検者の右手の親指及び人差し指によってテーブル又はデスクに押さえつけられている。また、台座部８０は、支持部２０を固定した状態で起立させる。したがって、一実施形態に係る電子機器１は、図１に示すように、被検部位側に押さえつけられた状態で、被検者の生体情報を測定する。被検者が台座部８０をテーブル又はデスクに押さえつける指は、右手の親指及び人差し指に限定されない。被検者は、右手の親指及び人差し指以外の指で、台座部８０をテーブル又はデスクに押さえつけてもよい。また、被検者がテーブル又はデスクに押さえつけるのは、電子機器１の台座部８０に限定されず、例えば支持部２０などとしてもよい。電子機器１の台座部８０又は支持部２０は、適度な押圧力でテーブル又はデスクに押さえつけられれば、任意の態様で押圧されてよい。電子機器１の台座部８０又は支持部２０は、テーブル又はデスクの他、木、鉄、プラスチック、ガラス、ゴム、樹脂、その他の素材及びこれらの任意の組み合わせからなる台に置かれるとしてよい。
　電子機器１は、被検者の被検部位に当接されることにより、当該被検部位における脈動を検出することができる。ここで、被検者の被検部位とは、例えば被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位としてよい。また、被検者の被検部位とは、被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位に限定されず、被検者の脈動が検出可能な部位であれば任意の部位としてもよい。図１は、被検者の手首の皮下において橈骨動脈が配置された部位を被検部位として、電子機器１が当該被検部位に当接された状態を示している。
　図２は、被検者の被検部位について説明する図である。より詳細には、図２は、被検者が、電子機器１を使用して生体情報を測定する前に、自らの被検部位において脈動が良好に検出可能な個所を探っている様子の例を示している。すなわち、図２は、被検者が、自らの左手の被検部位において脈動が良好に検出可能な箇所を、自らの右手の指を用いて探っている様子を示している。図２において、被検者は、図１の場合と同様に、自らの左腕をテーブル又はデスクのような台などの上に乗せているものとしてよい。また、図２において、被検者の腕の皮下に存在する橈骨動脈及び筋は、破線又は鎖線などによって示されている。
　上述のように、被検者は、電子機器１のセンサ５０が脈動を良好に検出可能な位置に配置されるように、電子機器１の筐体１０を被検部位に当接させてよい。被検者の被検部位において脈動が良好に検出可能な位置は、被検者によって個体差（個人差）がある。そこで、被検者は、電子機器１を使用して生体情報を測定する前に、自らの被検部位において脈動が良好に検出可能な位置を探るようにしてよい。
　多くの場合、被検者の手首付近において脈動が良好に検出可能な位置は、皮下に橈骨動脈が走る位置であって、さらに皮下に橈骨茎状突起が存在する位置、又はその近傍になる。橈骨茎状突起の上を橈骨動脈が走っている箇所において、橈骨動脈は比較的硬い橈骨茎状突起の上に載置される。このような位置において、橈骨動脈が脈動により収縮する際の動きは、比較的硬い橈骨茎状突起の側よりも、比較的柔らかい被検者の皮膚の側に伝わり易くなる。したがって、一実施形態に係る電子機器１を使用して被検者の生体情報を測定する際は、上述のような位置を被検部位としてよい。
　図２に示すように、被検者は、自らの右手の指先によって、自らの左手の手首周辺の例えば図に示す位置において、良好な脈動を探り当てたとする。この場合、被検者は、自らの右手の指先によって良好な脈動を探り当てた位置を被検部位としてよい。このようにして、被検者は、図１に示すように、電子機器１の筐体１０を被検部位に当接させてよい。また、図２に示す筋の位置が被検部位に多く含まれるようにすると、橈骨動脈の脈動が電子機器１の筐体１０（及びセンサ５０）に良好に伝わりにくくなり得る。したがって、被検者は、電子機器１の筐体１０を被検部位に当接させる際は、電子機器１の筐体１０（及びセンサ５０）が、なるべく筋を避けて橈骨動脈に押し当てられるように配置してよい。電子機器１の筐体１０において、被検者の被検部位に当接させる箇所については、さらに後述する。また、図１に示すように、電子機器１を使用して被検者の生体情報を測定する際には、被検者は、全身をリラックスさせるような心理状態を心掛けてよく、生体情報を測定する方の手（例えば左手）の掌を軽く開いた状態としてよい。
　次に、一実施形態に係る電子機器１の構成について、さらに説明する。図３及び図４は、図１に示したような電子機器１が、Ｘ軸の負方向に向く視点から見られた状態を示す図である。すなわち、図３及び図４は、図１に示したような電子機器１の右側面を示す図である。また、図５及び図６は、図１に示したような電子機器１が、Ｚ軸の負方向に向く視点から見られた状態を示す図である。すなわち、図５及び図６は、図１に示したような電子機器１の正面を示す図である。
　図３乃至図６に示すように、電子機器１は、筐体１０及び支持部２０並びに台座部８０を含んで構成される。電子機器１において、筐体１０と支持部２０とは、後述のように弾性部材を介して接続される。また、図３乃至図６に示すように、支持部２０は、筐体１０を支持部２０の側方に支持する。すなわち、筐体１０は、支持部２０の側方に支持される。そして、台座部８０は、支持部２０を起立させる。筐体１０、支持部２０、及び／又は台座部８０は、例えば、セラミック、鉄その他の金属、樹脂、プラスチック又はアルミのような材料によって形成されてよい。筐体１０、支持部２０、及び／又は台座部８０は、硬質かつ軽量の材料によって形成されてよい。筐体１０、支持部２０、及び／又は台座部８０の素材は特に限定されないが、測定装置としての機能を果たす程度の強度を有してよい。また、筐体１０、支持部２０、及び／又は台座部８０の素材は、重量が過度に大きいものではなく、比較的軽量のものとしてよい。
　電子機器１の筐体１０、支持部２０、及び台座部８０のサイズは、特に限定されないが、持ち運ぶ際の利便性及び／又は測定の容易性などを考慮して、比較的小型としてよい。例えば、電子機器１の全体は、例えば１辺が７ｃｍ前後の立方体又は直方体に含まれる程度のサイズとしてよい。しかしながら、一実施形態において、電子機器１の全体のサイズは、上述の大きさよりも大きくしてもよいし、小さくしてもよい。また、電子機器１の筐体１０、支持部２０、及び台座部８０などの各部の形状も、図に示したような形状に限定されるものではなく、測定装置としての機能性及び／又は意匠的な観点などを考慮して、種々の形状としてよい。特に、台座部８０は、支持部２０を起立させる。このため、台座部８０は、筐体１０及び支持部２０を含む電子機器１を起立させることができる程度の底面積を有するような形状としてよい。さらに、台座部８０は、電子機器１が水平面において自立することができる程度の底面積を有してもよい。
　後述のように、筐体１０と支持部２０とは、互いにある程度自由に動くことができる。すなわち、電子機器１において、筐体１０が固定された状態でも、支持部２０はある程度自由に動くことができる。また、電子機器１において、支持部２０が固定された状態でも、筐体１０はある程度自由に動くことができる。例えば、図３及び図４に示すように、電子機器１において、筐体１０は、図に示す矢印ＤＵ及び／又は矢印ＤＬの方向に、ある程度自由に動くことができる。
　図３乃至図６に示すように、電子機器１の支持部２０は、例えばその内部に伸長部２４を備えてもよい。伸長部２４は、支持部２０から伸長可能に構成される。図３及び図５は、伸長部２４を支持部２０から伸長させていない状態を示している。一方、図４及び図６は、伸長部２４を支持部２０から伸長させた状態を示している。すなわち、図３及び図５において伸長部２４を矢印Ｅ１の方向に伸長させると、図４及び図６に示すように、支持部２０から延在するように伸長部２４を伸長させることができる。一方、図４及び図６において伸長部２４を矢印Ｅ２の方向に収縮させると、図３及び図５に示すように、伸長部２４を元の位置に戻すことができる。このように、一実施形態に係る電子機器１において、伸長部２４を伸長又は収縮させることにより、支持部２０の上下方向の長さを調整可能にしてもよい。
　また、支持部２０の上下方向の長さが伸長部２４によって調整可能になることにより、筐体１０の上下方向（高さ方向）の位置が調整可能になる。したがって、図１に示すような被検者の左手首の太さにある程度の個人差があったとしても、被検者の被検部位の上下方向の位置に応じて、筐体１０が被検者の被検部位に当接する位置は調整可能になる。このように、一実施形態に係る電子機器１において、支持部２０は、矢印Ｅ１及び／又は矢印Ｅ２のような所定の方向に伸長可能又は収縮可能に構成されることにより、筐体１０の高さ方向の位置を調整し得るようにしてもよい。
　伸長部２４は、支持部２０から無段階に伸長可能に構成されてもよい。すなわち、伸長部２４は、例えば所定の長さまで、任意の位置において位置決め可能に構成されてもよい。このように構成すれば、被検者の被検部位を含む手首の太さに個人差があったとしても、電子機器１において筐体１０が被検者の被検部位に当接する位置を細かく調整することができる。
　また、伸長部２４は、支持部２０から段階的に伸長可能に構成されてもよい。すなわち、伸長部２４は、例えば所定の長さまで、予め定められた複数の所定の位置において位置決めし易い機構を含んで構成されてもよい。例えば、伸長部２４は、支持部２０から伸縮する際に多段階でロックされる多段式ステーのような機構を含んでもよい。このように構成すれば、被検者が電子機器１を使用して生体情報を測定する際に、例えば前回の測定と同じ測定環境が再現し易くなる。このように、一実施形態に係る電子機器１において、支持部２０は、例えば伸長部２４を備えることにより、矢印Ｅ１及び／又は矢印Ｅ２のような所定の方向に段階的に伸長可能又は収縮可能に構成されてもよい。
　図３乃至図６に示すように、電子機器１の筐体１０は、被検者の被検部位に当接させる部分として、第１当接部１１を備えてもよい。第１当接部１１は、筐体１０の被検部位側に設置されてよい。第１当接部１１は、例えば脈あて部のような部材として機能してもよい。また、図３乃至図６に示すように、電子機器１の筐体１０は、被検者の被検部位又は当該被検部位の近傍に当接させる部分として、第２当接部１２を備えてもよい。第２当接部１２は、被検者の被検部位において第１当接部１１が当接する位置の近傍に当接させてもよい。第２当接部１２も、筐体１０の被検部位側（被検者の手首側）に設置されてよい。
　第１当接部１１は、上述のように、電子機器１によって被検者の生体情報を測定する際に、被検者の被検部位に適切に当接させる部材である。したがって、第１当接部１１は、例えば被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位に適切に当接するような大きさとしてよい。例えば、第１当接部１１は、図５及び図６に示すように、Ｘ軸方向又はＹ軸方向の幅が１ｃｍ乃至１．５ｃｍ程度としてもよい。また、第１当接部１１は、Ｘ軸方向又はＹ軸方向の幅が１ｃｍ乃至１．５ｃｍ程度以外でもよい。
　第１当接部１１及び第２当接部１２は、例えば、セラミック、鉄その他の金属、樹脂、プラスチック又はアルミのような材料によって形成されてよい。第１当接部１１及び第２当接部１２は、硬質かつ軽量の材料によって形成されてよい。第１当接部１１及び第２当接部１２の素材は特に限定されない。第１当接部１１及び第２当接部１２の素材は、筐体１０及び／又は支持部２０と同様に、測定装置としての機能を果たす程度の強度を有し、比較的軽量のものとしてよい。
　また、図３乃至図６に示すように、電子機器１の筐体１０は、スイッチ１３を備えてもよい。スイッチ１３は、例えば電子機器１の電源のオン／オフを切り替えるスイッチとしてよい。また、スイッチ１３は、例えば電子機器１に生体情報の測定を開始させるスイッチとしてもよい。図３乃至図６は、スイッチ１３がスライドスイッチによって構成される例を示している。しかしながら、スイッチ１３は、例えば押しボタンスイッチなど、任意のスイッチによって構成されてよい。例えば、スイッチ１３が押しボタンスイッチによって構成される場合、スイッチ１３が押される回数及び／又は押されている時間などに基づいて、電子機器１の各種の動作を対応させてよい。スイッチ１３が配置される個所は、図３乃至図６に示す例に限定されず、任意の箇所に配置してよい。例えば、スイッチ１３は、支持部２０に配置してもよい。
　次に、一実施形態に係る電子機器１によって生体情報の測定が行われる態様について説明する。
　図７は、被検者が電子機器１によって生体情報の測定を行う際の様子を示している。図７は、図１に示した電子機器１を側方から見た状態を、被検者の手首の断面とともに示す図である。すなわち、図７は、図１に示したような電子機器１が、Ｘ軸の負方向に向く視点から見られた状態を、被検者の手首の断面とともに示す図である。
　図７に示すように、被検者の左手首は、テーブル又はデスクのような台の甲板（天板）１００の上面に載せられている。以下、テーブル又はデスクのような台の甲板（天板）１００を、単に「水平面１００」とも記す。水平面１００とは、水平な面としてよいが、厳密に水平な面のみならず、ほぼ水平な面としてもよい。また、図７に示すように、電子機器１は、支持部２０を起立させる台座部８０の下端すなわち底面が水平面１００に接するようにして、水平面１００において自立している。すなわち、一実施形態に係る電子機器１において、台座部８０は、支持部２０を起立させてよい。また、台座部８０は、電子機器１が水平面１００において自立するように、支持部２０を起立させるように構成してよい。図７に示す例は、電子機器１の支持部２０において、伸長部２４がいくぶん伸長されている状態を示している。例えば被検者の右手などによって台座部８０（又は支持部２０）が水平面１００に押圧された状態で、電子機器１は生体情報の測定を開始することができる。また、電子機器１は、台座部８０の底面が水平面１００の上面に接しないで（つまり水平面１００から浮いた状態で）利用されるとしてもよい。この場合、電子機器１は、例えば被検者の右手などによって図７に示す矢印Ｐの方向に押圧されるようにして、生体情報の測定を開始してもよい。
　図７に示すように、第１当接部１１は、被検者の被検部位に直接的又は間接的に接触してよい。また、第２当接部１２は、図７に示すように、第１当接部１１が被検者の被検部位に接触している部位の近傍に直接的又は間接的に接触してよい。一般的な被検者の手首の被検部位を含む表面は、図７に示すように、曲面的な形状を有する。このため、筐体１０において第１当接部１１と第２当接部１２とのＺ軸方向の長さを同じにすると、第２当接部１２が被検者の手首に接触した状態で、第１当接部１１が被検者の手首（被検部位）から浮いた状態になり得る。そこで、一実施形態において、図７に示すように、第１当接部１１のＺ軸方向の長さは、第２当接部のＺ軸方向の長さよりも長くなる形状としてもよい。このようにすれば、第２当接部１２が被検者の手首の一部（例えば図７に示すＳの部分）に接触した状態で、第１当接部１１を被検者の被検部位に適切に当接させることができる。
　このように、一実施形態において、第１当接部１１は、例えば図７に示すＺ軸方向に、第２当接部１２よりも、筐体１０から突出しているようにしてもよい。すなわち、第１当接部１１が筐体１０からＺ軸正方向に突出する長さは、第２当接部１２が筐体１０からＺ軸正方向に突出する長さよりも大きくしてもよい。
　第１当接部１１の形状は、図３乃至図７に示したような形状に限定されず、被検者の被検部位に適切に当接させることができる任意の形状としてよい。同様に、第２当接部１２の形状も、図３乃至図７に示したような形状に限定されず、被検者の手首の一部（例えば図７に示すＳの部分）に適切に当接させることができる任意の形状としてよい。
　図７に示すように、電子機器１の支持部２０は、背面部２２を備えてよい。背面部２２は、電子機器１において、被検者の指先などによって押圧される箇所としてもよい。すなわち、被検者などは、台座部８０又は支持部２０を水平面１００に押圧していなくても、指先などによって背面部２２を押圧することにより、電子機器１による生体情報の測定を行うことができる。図７に示すように、背面部２２は、支持部２０の背面（Ｚ軸負方向側を向く面）側に形成されてよい。図７に示す例においては、背面部２２は、支持部２０の中央よりもやや上方向（Ｙ軸正方向）の位置に形成されている。しかしながら、背面部２２は、例えば支持部２０のほぼ中央に形成するなど、電子機器１が生体情報を測定する態様に応じて、種々の位置に形成されてよい。
　また、図７に示す例においては、背面部２２は、支持部２０に形成された浅い凹部として示してある。しかしながら、背面部２２の形状は浅い凹部に限定されない。例えば、背面部２２は、支持部２０に形成された浅い凸部などとして形成してもよい。また、背面部２２は、例えば、支持部２０に塗料などでペイントされた単なるマークとしてもよい。背面部２２は、電子機器１において、被検者の指先などによって押圧される箇所を示すものであれば、任意に構成してよい。
　電子機器１は、第１当接部１１が被検者の手首などの被検部位に当接されて、台座部８０又は支持部２０が被検者の指先などによって水平面１００に押圧されることにより、図１又は図７に示したような生体情報の測定時の状態になる。電子機器１が被検者の手首などの被検部位に当接される際は、第１当接部１１が被検者の被検部位に当接するように位置決めされてよい。この時、図７に示すように、第１当接部１１は、例えば被検者の尺骨動脈又は橈骨動脈が皮下に存在する部位に当接するように位置決めされてよい。すなわち、一実施形態に係る電子機器１が被検者の生体情報を測定する被検部位とは、例えば被検者の橈骨動脈又は尺骨動脈が皮下に流れる位置としてよい。
　図８及び図９は、電子機器１の断面を、被検者の手首の断面とともに示す図である。図８は、図７に示した電子機器１の断面を、被検者の手首の断面とともに示す図である。図９は、台座部８０が水平面１００に押圧（固定）されることにより、図８に示した電子機器１の支持部２０に、図に示す矢印Ｐの方向の力がかかる状態を示す断面図である。この矢印Ｐの方向の力は、被検者の被検部位が電子機器１（の筐体１０）を押圧する力の反作用としてもよい。
　図８及び図９に示すように、電子機器１は、外観上、筐体１０、支持部２０、及び台座部８０を備えている。また、上述のように、筐体１０は第１当接部１１及び第２当接部１２を備えている。また、支持部２０は背面部２２及び伸長部２４を備えてもよい。
　さらに、電子機器１の筐体１０は、図８及び図９に示すように、基板３０備えてもよい。基板３０は、各種電子部品などを配置することができる一般的な回路基板としてよい。一実施形態において、電子機器１の筐体１０は、基板３０を内蔵してよい。
　基板３０のＺ軸負正向側の面には、各種の電子部品を配置してよい。図８及び図９に示す例において、基板３０のＺ軸負正向側の面には、報知部４０、センサ５０、制御部５２、記憶部５４、及び通信部５６が配置されている。また、上述したスイッチ１３なども、基板３０に配置してもよい。
　報知部４０は、被検者などに例えば生体情報の測定結果などの情報を報知する。報知部４０は、例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）などによる発光部としてよい。また、報知部４０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro-Luminescence Display）、又は無機ＥＬディスプレイ（ＩＥＬＤ：Inorganic Electro-Luminescence Display）等の表示デバイスとしてもよい。これらのような表示デバイスを報知部４０として採用すれば、例えば、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態のような、比較的詳細な情報を表示することもできる。
　報知部４０は、生体情報の測定結果などの情報のみならず、例えば電子機器１の電源のオン／オフ、又は、生体情報の測定中か否かなどのような情報を、被検者に報知してもよい。この時、報知部４０は、例えば生体情報の測定結果などの情報を報知する際とは異なる態様の発光によって、電子機器１の電源のオン／オフ、又は、生体情報の測定中か否かなどのような情報を報知してもよい。
　一実施形態において、報知部４０は、発光部によって構成されていなくてもよい。例えば、報知部４０は、スピーカ又はブザーのような音出力部によって構成されてもよい。この場合、報知部４０は、各種の音又は音声などによって、被検者などに例えば生体情報の測定結果などの情報を報知してよい。
　また、一実施形態において、報知部４０は、例えばバイブレータ又は圧電素子のような触感呈示部によって構成されてもよい。この場合、報知部４０は、各種の振動又は触感フィードバックなどによって、被検者などに例えば生体情報の測定結果などの情報を報知してよい。
　センサ５０は、例えば角速度センサを含み、被検部位から脈動を検出して脈波を取得する。センサ５０は、被検者の脈波に基づく第１当接部１１（脈あて部）の変位を検出してもよい。また、センサ５０は、例えば、加速度センサとしてもよいし、ジャイロセンサのようなセンサとしてもよい。また、センサ５０は、角速度センサとしてもよい。センサ５０については、さらに後述する。
　図８及び図９に示すように、センサ５０は基板３０に固定される。また、基板３０は、筐体１０の内部に固定される。さらに、筐体１０の外部には第１当接部１１が固定される。このため、第１当接部１１の動きは、筐体１０、及び基板３０を経て、センサ５０に伝達される。したがって、センサ５０は、第１当接部１１、筐体１０、及び基板３０を介して、被検者の被検部位における脈動を検出することができる。
　図８及び図９に示す例において、センサ５０は、筐体１０に内蔵された状態で配置されている。しかしながら、一実施形態において、センサ５０は、筐体１０に全体として内蔵されていなくてもよい。一実施形態において、センサ５０は、筐体１０の少なくとも一部に含まれていてもよい。センサ５０は、第１当接部１１、筐体１０、及び基板３０の少なくともいずれかの動きが伝達される任意の構成としてもよい。
　制御部５２は、電子機器１の各機能ブロックをはじめとして、電子機器１の全体を制御及び管理するプロセッサである。また、制御部５２は、取得された脈波から、脈波の伝播現象に基づく指標を算出するプロセッサである。制御部５２は、制御手順を規定したプログラム及び脈波の伝播現象に基づく指標を算出するプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサで構成され、かかるプログラムは、例えば記憶部５４等の記憶媒体に格納される。また、制御部５２は、算出した指標に基づいて、被検者の糖代謝又は脂質代謝等に関する状態を推定する。制御部５２は、報知部４０へのデータの報知を行ったりしてもよい。
　記憶部５４は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部５４は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的（non-transitory）な記憶媒体を含んでよい。記憶部５４は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部５４は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部５４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。記憶部５４は、各種情報及び／又は電子機器１を動作させるためのプログラム等を記憶するとともに、ワークメモリとしても機能する。記憶部５４は、例えばセンサ５０により取得された脈波の測定結果を記憶してもよい。
　通信部５６は、外部装置と有線通信又は無線通信を行うことにより、各種データの送受信を行う。通信部５６は、例えば、健康状態を管理するために被検者の生体情報を記憶する外部装置と通信を行い、電子機器１が測定した脈波の測定結果、及び／又は電子機器１が推定した健康状態を、当該外部装置に送信する。通信部５６は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉ－Ｆｉなどに対応した通信モジュールとしてもよい。
　基板３０のＺ軸負方向側の面には、図８及び図９に示すように、バッテリ６０が配置されてよい。この場合、基板３０のＺ軸負方向側の面には、バッテリ６０を固定するためのバッテリホルダが配置されてもよい。バッテリ６０は、例えばＣＲ２０３２のようなボタン型電池（コイン型電池）など、任意の電源としてよい。また、バッテリ６０は、例えば充電可能な蓄電池としてもよい。バッテリ６０は、例えばリチウムイオン電池並びにその充電及び放電のための制御回路等を適宜備えてもよい。バッテリ６０は、電子機器１の各機能部に電力を供給してよい。
　報知部４０、センサ５０、制御部５２、記憶部５４、通信部５６、及びバッテリ６０の配置は、図８及び図９に示す例に限定されない。例えば、前述の機能部は、基板３０の任意の位置に配置してよい。また、前述の機能部は、基板３０の両面のいずれかに適宜配置してよい。また、電子機器１が外部機器と有線又は無線により接続される場合、例えばスイッチ１３、報知部４０、制御部５２、記憶部５４、及び通信部５６などの機能部の少なくとも一部は、適宜、外部機器に備えてもよい。
　図８及び図９に示すように、電子機器１において、筐体１０のＺ軸負方向側の端部は、支持部２０のＺ軸正方向側の端部に接続されている。図８及び図９に示すように、筐体１０は、Ｚ軸の負方向側に、支持部２０に接続される接続部を有する。また、図８及び図９に示すように、支持部２０は、Ｚ軸の正方向側に、筐体１０の接続部が挿入される開口部を有する。図８及び図９に示す例において、筐体１０の接続部は、支持部２０の開口部よりも小さなサイズにして、筐体１０の接続部を支持部２０の開口部に挿入した構成にしてある。しかしながら、一実施形態において、筐体１０が開口部を有するとともに、支持部２０が挿入部を有するような構成としてもよい。この場合、筐体１０の開口部を支持部２０の挿入部よりも大きなサイズにして、支持部２０の挿入部を筐体１０の開口部に挿入した構成にしてもよい。Ｓどちらの場合も、筐体１０と支持部２０とは、互いに干渉せずにある程度自由に動くことができるように構成してよい。
　図８及び図９に示すように、電子機器１において、筐体１０と支持部２０は、弾性部材７０によって互いに接続されている。図８及び図９に示す例においては、筐体１０と支持部２０とが、弾性部材７０によって直接接続されている。しかしながら、弾性部材７０は、例えば筐体１０と、支持部２０とを間接的に接続してもよい。例えば、一実施形態において、弾性部材７０は、筐体１０側の任意の部材と、支持部２０側の任意の部材とを互いに接続してよい。弾性部材７０は、互いに直交する３つの軸（例えば、Ｙ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）のうちの少なくともいずれか１つの軸に沿って変形可能な弾性部材であるとしてよい。弾性部材７０は、３次元で変形可能な部材である。
　図８及び図９は、弾性部材７０が圧縮コイルばねのようなスプリングである例を示している。しかしながら、一実施形態において、弾性部材７０は、例えば、ばね、樹脂、スポンジ、又はシリコンシート等のような、適度な弾性を有する任意の弾性体により構成されてもよいし、これらを任意に組み合わせたものとしてもよい。弾性部材７０は、例えば、所定の弾性を有する所定の厚さのシリコンシートを形成したものとしてもよい。
　図８は、支持部２０に対して矢印Ｐの方向の力がかかっていない（又は当該力が非常に弱い）状態を示している。すなわち、図８は、支持部２０が被検部位側に（ほぼ）押圧されていない状態を示している。一方、図９は、支持部２０に対して矢印Ｐの方向の力がかかっている状態を示している。すなわち、図９は、支持部２０が被検部位側に押圧されている状態を示している。このような押圧力によって弾性部材７０は変形するため、図９に示す弾性部材７０のＺ軸方向の長さは、図８に示す弾性部材７０のＺ軸方向の長さよりも短くなっている。上述のように、図８又は図９に示す矢印Ｐの方向の力は、台座部８０又は支持部２０が被検者などによって水平面１００に押圧（固定）されることにより生じる力としてよい。また、図８又は図９に示す矢印Ｐの方向の力は、被検者が被検部位を電子機器１（の筐体１０又は第１当接部１１若しくは第２当接部１２など）に押圧させる力の反作用としてもよい。
　図８に示す例では、電子機器１は、筐体１０と支持部２０とが所定以上の長さの距離に変位しないように、ストッパ機構を備えている。すなわち、図８に示す電子機器１は、図に示す矢印Ｐの方向に押圧されていない状態においても、筐体１０が支持部２０から外れたり脱落したりしないような機構を備えている。図８は、弾性部材７０の復元力がある程度維持されたまま、筐体１０と支持部２０との距離が固定された状態を示している。この状況においては、筐体１０と支持部２０との距離は、それ以上の長さの距離に変位しないようになっている。
　一方、図８に示す状況において、図に示す矢印Ｐの方向に押圧力が加わると、図９に示すように、弾性部材７０が縮む方向に変形する。図９に示す状況において、筐体１０の突出部１４は、支持部２０の受け部２６に到達して接している。この状態よりも図に示す矢印Ｐの方向の押圧力を弱めると、弾性部材７０が幾分縮んだまま、筐体１０の突出部１４が支持部２０の受け部２６に接しない状態を実現できる。このような状態においては、筐体１０は、弾性部材７０を介して接続される支持部２０に対してある程度自由に変位することができる。したがって、電子機器１は、被検者の被検部位における脈動を良好に検出することができる。
　図８及び図９においては、弾性部材７０が圧縮コイルばねのようなスプリングであるとした。しかしながら、上述のように、例えば弾性部材７０を所定の厚さのシリコンシードなどで構成してもよい。この場合、筐体１０及び支持部２０と、弾性部材７０とは、接着剤又は両面テープなどで接着してもよい。ここで、弾性部材７０と他の部材との接着は、弾性部材７０の変形に与える影響が少なくなるようにしてよい。すなわち、弾性部材７０と他の部材とを接着したとしても、弾性部材７０は適度に変形することができるように構成してよい。
　このように、一実施形態に係る電子機器１は、筐体１０と、支持部２０と、センサ５０と、弾性部材７０と、台座部８０とを備える。筐体１０は、少なくとも一部にセンサ５０を含む。センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を検出可能に構成される。支持部２０は、筐体１０を支持部２０の側方に支持するように構成される。弾性部材７０は、筐体１０と支持部２０との間に介在する。また、台座部８０は、支持部２０を起立させるように構成される。台座部８０は、電子機器１が水平面において自立するように、支持部２０を起立させてもよい。
　図８及び図９に示すように、電子機器１の支持部２０が台座部８０によって起立している状態において、筐体１０の第１当接部１１は、被検者の被検部位、すなわち被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触し得る。また、図８及び図９に示すように、筐体１０は、支持部２０の側方に支持される。そして、台座部８０又は支持部２０が被検者などによって水平面１００に押圧されると、台座部８０及び支持部２０の水平面１００における位置は固定される。この状態において、被検者が被検部位を筐体１０（又は第１当接部１１若しくは第２当接部１２など）に押し付けると、台座部８０及び支持部２０は、被検部位側すなわち矢印Ｐの方向に力の反作用を生じる。さらに、矢印Ｐの方向に力がかかる支持部２０と、センサ５０を含む筐体１０との間に配置される弾性体１４０の弾性力により、（筐体１０及び第１当接部１１とともに）センサ５０は、被検者の被検部位側に付勢される。また、弾性部材７０の弾性力により付勢される第１当接部１１は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。この場合、第１当接部１１は、被検者の橈骨動脈の動き、すなわち脈動に応じて変位する。このため、第１当接部１１に連動するセンサ５０も、被検者の橈骨動脈の動きすなわち脈動に応じて変位する。例えば、図８及び図９に示すように、支持部２０に矢印Ｐの方向の力がかかっている状態で、筐体１０は、軸Ｓを中心として、矢印ＤＵ又は矢印ＤＬに示すような方向に変位することができる。ここで、軸Ｓは、筐体１０の第２当接部１２が被検者の手首に接する部分としてよい。
　本実施形態において、第１当接部１１に連動するセンサ５０は、弾性部材７０を介して支持部２０に結合されている。このため、センサ５０は、弾性部材７０の柔軟性によって、ある程度自由な可動域を与えられる。また、弾性部材７０の柔軟性によって、センサ５０の動きは妨げられにくくなる。さらに、弾性部材７０は、適度な弾性を有することにより、被検者の被検部位における脈動に追従して変形する。したがって、本実施形態に係る電子機器１において、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を敏感に検出することができる。さらに、本実施形態に係る電子機器１は、脈波に追従して変位することで、被検者のうっ血を無くし、苦痛を無くすことができる。このように、本実施形態では、弾性部材７０は、被検者の被検部位における脈動に応じて変形可能であるようにしてよい。また、弾性部材７０は、センサ５０が被検者の被検部位における脈動を検出可能な程度に弾性変形するようにしてもよい。
　以上説明したように、一実施形態に係る電子機器１は、小型かつ軽量な測定機器として機能し得る。一実施形態に係る電子機器１は、携帯性に優れるのみならず、被検者の生体情報を極めて簡単に測定することができる。また、一実施形態に係る電子機器１は、測定前などにおいて、自立した姿勢を維持することができる。このため、被検者は、被検部位を第１当接部１１に当接させる際に、容易に位置決めすることができる。また、一実施形態に係る電子機器１によれば、測定中において、台座部８０又は支持部２０が下方に押圧されていればよい。このため、被検者は、測定中において、台座部８０又は支持部２０を押圧する力の微調整を行う必要はない。したがって、一実施形態に係る電子機器１は、被検者の生体情報を比較的安定して測定することができる。さらに、一実施形態に係る電子機器１は、他の外部機器などと連携せずとも、電子機器１の単独で生体情報を測定することができる。また、この場合、他のケーブルなどのような付属物を形態する必要もない。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、利便性を高めることができる。
　一実施形態において、電子機器１は、筐体１０と支持部２０との間にストッパのような機構を備えてもよい。図８及び図９においては、例として、筐体１０が突出部１４を備え、支持部２０が受け部２６を備える構成を示してある。すなわち、筐体１０は、支持部２０に接続される接続部の一部において、突出部１４を備えている。また、支持部２０は、筐体１０の接続部が挿入される開口部の一部において、突出部１４を受け得る受け部２６を備えている。以下、突出部１４及び受け部２６をまとめて、「ストッパ（１４，２６）」とも記す。
　図８及び図９に示すように、筐体１０と支持部２０とが接続される筐体１０の挿入部及び支持部２０の開口部の一部のみにおいて、ストッパ（１４，２６）が形成される。例えば、図８及び図９に示す例では、筐体１０と支持部２０とが接続される部分の下端にのみストッパ（１４，２６）が形成されている。一方、筐体１０と支持部２０とが接続される部分の上端などにはストッパ（１４，２６）が形成されていない。一実施形態において、筐体１０と支持部２０とが接続される部分の上端のみならず、筐体１０と支持部２０とが接続される部分の下端以外の部分には、ストッパ（１４，２６）が形成されなくてもよい。
　上述のように、一部分にのみストッパ（１４，２６）を備えることにより、被検者が被検部位を支持部２０に比較的強めに押圧した場合であっても、支持部２０に対する筐体１０の動きが抑制されにくくなる。例えば、図８に示す状況では、被検者が被検部位を支持部２０に強めに押圧していないため、突出部１４と受け部２６とは当接していない。一方、図９に示す状況では、被検者が被検部位を支持部２０に強めに押圧している。このため、弾性部材７０の変形により筐体１０が支持部２０に対して変位した結果、突出部１４と受け部２６とが当接している。このような場合であっても、筐体１０と支持部２０とは、突出部１４と受け部２６とが当接している部分以外の部分においては当接していない。このため、支持部２０に対する筐体１０の動きとして、図に示す矢印ＤＬのような動きは幾分抑制されたとしても、図に示す矢印ＵＬのような動きはほとんど抑制されない。したがって、被検者が被検部位を支持部２０に比較的強めに押圧した場合であっても、支持部２０に対する筐体１０の動きが抑制されにくくなる。
　図８及び図９においては、筐体１０が突出部１４を備え、支持部２０が受け部２６を備える構成を示したが、これらを逆にする構成としてもよい。すなわち、一実施形態において、筐体１０が受け部２６を備え、支持部２０が突出部１４を備える構成としてもよい。
　このように、一実施形態に係る電子機器１は、ストッパ（１４，２６）を備えてもよい。ストッパ（１４，２６）は、突出部１４と、受け部２６と、を備えてよい。突出部１４は、筐体１０及び支持部２０の一方側に形成されてもよい。受け部２６は、筐体１０及び支持部２０の他方側に形成されてもよい。そして、ストッパ（１４，２６）において、受け部２６は、突出部１４を受け得るように構成されてもよい。また、一実施形態において、ストッパ（１４，２６）は、弾性部材７０の変形により筐体１０が支持部２０に対して変位する際に、筐体１０が支持部２０に部分的に当接し得るように構成されてもよい。
　本実施形態において、センサ５０は、例えば、ジャイロセンサ（ジャイロスコープ）のような、物体の角度（傾き）、角速度、及び角加速度の少なくともいずれかを、複数の軸について検出するセンサとしてもよい。この場合、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動に基づく複雑な動きを、複数の軸についてのそれぞれのパラメータとして検出することができる。また、センサ５０は、３軸のジャイロセンサと３軸の加速度センサとを組み合わせた６軸センサとしてもよい。
　図１０は、電子機器１の使用態様の一例を示す図である。図１０は、図１に示した状況が別の視点から見られた様子を拡大して示す図である。
　例えば、図１０に示すように、電子機器１の筐体１０に内蔵されたセンサ５０は、α軸、β軸、及びγ軸の３軸のそれぞれを中心とする回転運動を検出してよい。α軸は、例えば、被検者の橈骨動脈にほぼ直交する方向に沿う軸としてよい。また、β軸は、例えば、被検者の橈骨動脈にほぼ平行な方向に沿う軸としてよい。また、γ軸は、例えば、α軸及びβ軸の双方にほぼ直交する方向に沿う軸としてよい。
　このように、本実施形態では、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を、所定の軸を中心とする回転運動の一部として検出してもよい。また、センサ５０は、被検者の被検部位における脈動を、少なくとも２軸の回転運動として検出してもよく、３軸の回転運動として検出してもよい。本開示において、「回転運動」とは、必ずしも円の軌道上を１周以上変位するような運動でなくてもよい。例えば、本開示において、回転運動とは、例えば円の軌道上における１周に満たない部分的な変位（例えば弧に沿うような変位）としてもよい。
　図１０に示すように、本実施形態に係る電子機器１は、例えば３軸のそれぞれを中心とする回転運動を、センサ５０によって検出することができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１は、センサ５０によって検出された複数の結果を合算するなどして合成することにより、被検者の脈波の検出感度を高めることができる。このような合算などの演算は、例えば制御部５２によって行ってもよい。この場合、制御部５２は、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標を算出してよい。
　例えば、図１０に示す例において、α軸及びβ軸を中心とするセンサ５０の回転運動に基づく信号強度の時間変化は、それぞれ被検者の脈波に基づく顕著なピークを有している。このため、制御部５２は、例えばα軸、β軸、及びγ軸についての検出結果をそれぞれ合算することにより、被検者の脈波の検出精度を高めることができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者が脈波を測定する際の有用性を向上することができる。
　一実施形態において、電子機器１の制御部５２は、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標を算出してもよい。この場合、制御部５２は、センサ５０が少なくとも２軸の回転運動（例えば３軸の回転運動）として検出した結果を合成（例えば合算）してもよい。本実施形態に係る電子機器１によれば、複数の方向の脈波信号を検出することができる。このため、本実施形態に係る電子機器１によれば、複数の軸についての検出結果を合成することで、１つの軸についての検出結果に比べて、信号強度が高まる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、ＳＮ比の良好な信号を検出することができ、検出感度を高めることができ、安定した測定が可能となる。
　また、図１０に示したγ軸についての検出結果において、被検者の脈波に基づくピークは、他のα軸又はβ軸についての検出結果に比べて顕著に現れないことも想定される。このように、γ軸についての検出結果のように信号レベルが低い検出結果を、他の軸についての検出結果に合算すると、ＳＮ比が低下することもあり得る。また、信号レベルが低い検出結果は、ほとんどがノイズ成分と見なせる場合もある。このような場合、信号レベルが低い検出結果は、良好な脈波成分を含んでいないこともある。そこで、本実施形態において、制御部５２は、複数の軸についての検出結果のうち、検出結果が所定の閾値に満たない軸がある場合、その軸の検出結果を合算しなくてもよい。
　例えば、ある被検者の脈動を、α軸、β軸、及びγ軸のそれぞれを中心とする回転運動として、センサ５０によって検出した場合を想定する。この結果として、α軸、β軸、γ軸についての検出結果におけるピーク値は、それぞれ所定の閾値を超えているものとする。このような場合、制御部５２は、α軸についての検出結果、β軸についての検出結果、及びγ軸についての検出結果の全てを合算したものを、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標として算出してもよい。
　一方、例えば、ある被検者の脈動を検出した結果として、α軸及びβ軸についての検出結果におけるピーク値は、それぞれ所定の閾値を超えているものとする。しかしながら、γ軸についての検出結果におけるピーク値は、所定の閾値を超えていないものとする。このような場合、制御部５２は、α軸についての検出結果及びβ軸についての検出結果のみを合算したものを、センサ５０が検出した脈動に基づく脈波の指標として算出してもよい。
　このような処理を行う場合、制御部５２は、各軸についての検出結果を合算に含むか否かの基準となる閾値は、それぞれの軸について別個に設定してもよいし、それぞれの軸について同じものを決定してもよい。いずれの場合も、各軸についての検出結果において、被検者の脈動がそれぞれ適切に検出されるような閾値を、適宜設定してよい。
　このように、本実施形態に係る電子機器１において、制御部５２は、センサ５０が少なくとも２軸の回転運動として検出した結果のうち、所定の閾値以上の成分を有するもののみを合成してもよい。このため、本実施形態に係る電子機器１によれば、検出結果のＳＮ比の低下を抑制することができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者が脈波を測定する際の有用性を向上することができる。
　また、上述のように、複数の軸についての検出結果を合算する際に、それぞれの軸についての検出結果を単にこのまま合算すると、不都合が生じることも想定される。これは、被検者の脈動の向きと、センサ５０との位置関係によって、センサ５０による検出される結果の極性が整合しないことに起因すると想定される。例えば、センサ５０を用いて被検者の右手の脈動を検出した場合と、左手の脈動を検出した場合とで、ある軸についての検出結果の極性が逆転することも想定される。
　例えば、被検者の脈動を検出した場合、ある軸についての検出結果において、ほぼ周期的に上向きのピークが検出されるとする。しかしながら、同時に、他の軸についての検出結果において、逆に、ほぼ周期的に下向きのピークが検出されることも想定される。このように、複数の軸についての検出結果において極性が逆転する場合、このまま単に合算すると、ピークが打ち消し合って良好な結果が得られないことも想定される。
　そこで、本実施形態において、制御部５２は、複数の軸についての検出結果において極性が逆転する場合、少なくとも１つの軸についての検出結果の極性を反転させてから、他の軸についての検出結果と合算してもよい。例えば、制御部５２は、２つの軸についての検出結果において極性が逆転する場合、一方の軸についての検出結果の極性を他方の軸に合わせて反転させてよい。
　このように、本実施形態に係る電子機器１において、制御部５２は、センサ５０が少なくとも２軸の回転運動として検出した結果を、それぞれの極性が揃うようにしてから合成してもよい。本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者の脈波の検出精度を高めることができる。したがって、本実施形態に係る電子機器１によれば、被検者が脈波を測定する際の有用性を向上することができる。
　上述のように、少なくとも１つの軸についての検出結果の極性を反転させることにより、複数の軸についての検出結果の極性を揃える処理を行う場合、それぞれの検出結果における極性の向きを判定する必要がある。このような極性の向きの判定は、種々の手法で行うことができる。例えば、制御部５２は、各軸についての検出結果のピークが信号強度の正方向側に向いているか、又は負方向側に向いているかを判定してもよい。また、例えば制御部５２は、各軸についての検出結果のピークが、信号の平均値よりも大きいか小さいかを判定してもよい。また、少なくとも１つの軸についての検出結果の極性を反転させる際には、制御部５２は、極性を反転させる検出結果にマイナス１を乗算してもよい。
　さらに、制御部５２は、上述のように検出結果の極性を適宜反転させた後、当該検出結果の全体に所定値を加減してから、他の軸についての検出結果に合算してもよい。また、制御部５２は、複数の軸についての検出結果を合算する前に、それぞれの軸についての検出結果に適宜重み付けなどをしたり、それぞれの軸についての検出結果を適宜補正したりしてもよい。
　図１１は、電子機器１の概略構成を示す機能ブロック図である。図１１に示す電子機器１は、報知部４０と、スイッチ１３と、センサ５０と、制御部５２と、記憶部５４と、通信部５６と、バッテリ６０とを備える。これらの機能部については既に説明したとおりである。
　図１２は、電子機器１を用いて手首で取得された脈波の一例を示す図である。図１２は、脈動を検知するセンサ５０として、角速度センサを用いた場合について示してある。図１２は、角速度センサで取得された角速度を時間積分したものであり、横軸は時間、縦軸は角度を表す。取得された脈波は、例えば被検者の体動が原因のノイズを含む場合があるので、ＤＣ（Direct Current）成分を除去するフィルタによる補正を行い、脈動成分のみを抽出してもよい。
　取得された脈波から、脈波に基づく指標を算出する方法を、図１２を用いて説明する。脈波の伝播は、心臓から押し出された血液による拍動が、動脈の壁又は血液を伝わる現象である。心臓から押し出された血液による拍動は、前進波として手足の末梢まで届き、その一部は血管の分岐部、血管径の変化部等で反射され反射波として戻ってくる。脈波に基づく指標は、例えば、前進波の脈波伝播速度ＰＷＶ（Pulse Wave Velocity）、脈波の反射波の大きさＰＲ、脈波の前進波と反射波との時間差Δｔ、脈波の前進波と反射波との大きさの比で表されるＡＩ（Augmentation Index）等である。
　図１２に示す脈波は、利用者のｎ回分の脈拍であり、ｎは１以上の整数である。脈波は、心臓からの血液の駆出により生じた前進波と、血管分岐又は血管径の変化部から生じた反射波とが重なりあった合成波である。図１２において、脈拍毎の前進波による脈波のピークの大きさをＰＦｎ、脈拍毎の反射波による脈波のピークの大きさをＰＲｎ、脈拍毎の脈波の最小値をＰＳｎで示す。また、図１２において、脈拍のピークの間隔をＴＰＲで示す。
　脈波に基づく指標とは、脈波から得られる情報を定量化したものである。例えば、脈波に基づく指標の一つであるＰＷＶは、上腕と足首等、２点の被検部位で測定された脈波の伝播時間差と２点間の距離とに基づいて算出される。具体的には、ＰＷＶは、動脈の２点における脈波（例えば上腕と足首）を同期させて取得し、２点の距離の差（Ｌ）を２点の脈波の時間差（ＰＴＴ）で除して算出される。例えば、脈波に基づく指標の一つである反射波の大きさＰＲは、反射波による脈波のピークの大きさＰＲｎを算出してもよいし、ｎ回分を平均化したＰＲａｖｅを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つである脈波の前進波と反射波との時間差Δｔは、所定の脈拍における時間差Δｔｎを算出してもよいし、ｎ回分の時間差を平均化したΔｔａｖｅを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つであるＡＩは、反射波の大きさを前進波の大きさで除したものであり、ＡＩｎ＝（ＰＲｎ－ＰＳｎ）／（ＰＦｎ－ＰＳｎ）で表わされる。ＡＩｎは脈拍毎のＡＩである。ＡＩは、例えば、脈波の測定を数秒間行い、脈拍毎のＡＩｎ（ｎ＝１～ｎの整数）の平均値ＡＩａｖｅを算出し、脈波に基づく指標としてもよい。
　脈波伝播速度ＰＷＶ、反射波の大きさＰＲ、前進波と反射波との時間差Δｔ、及びＡＩは、血管壁の硬さに依存して変化するため、動脈硬化の状態の推定に用いることができる。例えば、血管壁が硬いと、脈波伝播速度ＰＷＶは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、反射波の大きさＰＲは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、前進波と反射波との時間差Δｔは小さくなる。例えば、血管壁が硬いと、ＡＩは大きくなる。さらに、電子機器１は、これらの脈波に基づく指標を用いて、動脈硬化の状態を推定できると共に、血液の流動性（粘性）を推定することができる。特に、電子機器１は、同一被検者の同一被検部位、及び動脈硬化の状態がほぼ変化しない期間（例えば数日間内）において取得された脈波に基づく指標の変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。ここで血液の流動性とは、血液の流れやすさを示し、例えば、血液の流動性が低いと、脈波伝播速度ＰＷＶは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、反射波の大きさＰＲは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、前進波と反射波との時間差Δｔは大きくなる。例えば、血液の流動性が低いと、ＡＩは小さくなる。
　本実施形態では、脈波に基づく指標の一例として、電子機器１が、脈波伝播速度ＰＷＶ、反射波の大きさＰＲ、前進波と反射波との時間差Δｔ、及びＡＩを算出する例を示したが、脈波に基づく指標はこれに限ることはない。例えば、電子機器１は、脈波に基づく指標として、後方収縮期血圧を用いてもよい。
　図１３は、算出されたＡＩの時間変動を示す図である。本実施の形態では、脈波は、角速度センサを備えた電子機器１を用いて約５秒間取得された。制御部５２は、取得された脈波から脈拍毎のＡＩを算出し、さらにこれらの平均値ＡＩａｖｅを算出した。本実施の形態では、電子機器１は、食事前及び食事後の複数のタイミングで脈波を取得し、取得された脈波に基づく指標の一例としてＡＩの平均値（以降ＡＩとする）を算出した。図１３の横軸は、食事後の最初の測定時間を０として、時間の経過を示す。図１３の縦軸は、その時間に取得された脈波から算出されたＡＩを示す。被検者は安静の状態で、脈波は橈骨動脈上で取得された。
　電子機器１は、食事前、食事直後、及び食事後３０分毎に脈波を取得し、それぞれの脈波に基づいて複数のＡＩを算出した。食事前に取得された脈波から算出されたＡＩは約０．８であった。食事前に比較して、食事直後のＡＩは小さくなり、食事後約１時間でＡＩは最小の極値となった。食事後３時間で測定を終了するまで、ＡＩは徐々に大きくなった。
　電子機器１は、算出されたＡＩの変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。例えば血液中の赤血球、白血球、血小板が団子状に固まる、又は粘着力が大きくなると、血液の流動性は低くなる。例えば、血液中の血漿の含水率が小さくなると、血液の流動性は低くなる。これらの血液の流動性の変化は、例えば、後述する糖脂質状態、又は熱中症、脱水症、低体温等の被検者の健康状態によって変化する。被検者の健康状態が重篤化する前に、被検者は、本実施の形態の電子機器１を用いて、自らの血液の流動性の変化を知ることができる。図１３に示す食事前後のＡＩの変化から、食事後に血液の流動性は低くなり、食事後約１時間で最も血液の流動性は低くなり、その後徐々に血液の流動性が高くなったことが推定できる。電子機器１は、血液の流動性が低い状態を「どろどろ」、血液の流動性が高い状態を「さらさら」と表現して報知してもよい。例えば、電子機器１は、「どろどろ」「さらさら」の判定を、被検者の実年齢におけるＡＩの平均値を基準にして行ってもよい。電子機器１は、算出されたＡＩが平均値より大きければ「さらさら」、算出されたＡＩが平均値より小さければ「どろどろ」と判定してもよい。電子機器１は、例えば、「どろどろ」「さらさら」の判定は、食事前のＡＩを基準にして判定してもよい。電子機器１は、食事後のＡＩを食事前のＡＩと比較して「どろどろ」度合いを推定してもよい。電子機器１は、例えば、食事前のＡＩすなわち空腹時のＡＩとして、被検者の血管年齢（血管の硬さ）の指標として用いることができる。電子機器１は、例えば、被検者の食事前のＡＩすなわち空腹時のＡＩを基準として、算出されたＡＩの変化量を算出すれば、被検者の血管年齢（血管の硬さ）による推定誤差を少なくすることができるので、血液の流動性の変化をより精度よく推定することができる。
　図１４は、算出されたＡＩと血糖値の測定結果を示す図である。脈波の取得方法及びＡＩの算出方法は、図１３に示した実施の形態と同じである。図１４の右縦軸は血中の血糖値を示し、左縦軸は算出されたＡＩを示す。図１４の実線は、取得された脈波から算出されたＡＩを示し、点線は測定された血糖値を示す。血糖値は、脈波取得直後に測定された。血糖値は、テルモ社製の血糖測定器「メディセーフフィット」を用いて測定された。食事前の血糖値と比べて、食事直後の血糖値は約２０ｍｇ／ｄｌ上昇している。食事後約１時間で血糖値は最大の極値となった。その後、測定を終了するまで、血糖値は徐々に小さくなり、食事後約３時間でほぼ食事前の血糖値と同じになった。
　図１４に示す通り、食前食後の血糖値は、脈波から算出されたＡＩと負の相関がある。血糖値が高くなると、血液中の糖により赤血球及び血小板が団子状に固まり、又は粘着力が強くなり、その結果血液の流動性は低くなることがある。血液の流動性が低くなると、脈波伝播速度ＰＷＶは小さくなることがある。脈波伝播速度ＰＷＶが小さくなると、前進波と反射波との時間差Δｔは大きくなることがある。前進波と反射波との時間差Δｔが大きくなると、前進波の大きさＰＦに対して反射波の大きさＰＲは小さくなることがある。前進波の大きさＰＦに対して反射波の大きさＰＲが小さくなると、ＡＩは小さくなることがある。食事後数時間内（本実施の形態では３時間）のＡＩは、血糖値と相関があることから、ＡＩの変動により、被検者の血糖値の変動を推定することができる。また、あらかじめ被検者の血糖値を測定し、ＡＩとの相関を取得しておけば、電子機器１は、算出されたＡＩから被検者の血糖値を推定することができる。
　食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値であるＡＩＰの発生時間に基づいて、電子機器１は被検者の糖代謝の状態を推定できる。電子機器１は、糖代謝の状態として、例えば血糖値を推定する。糖代謝の状態の推定例として、例えば食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値ＡＩＰが所定時間以上（例えば食後約１．５時間以上）経ってから検出される場合、電子機器１は、被検者が糖代謝異常（糖尿病患者）であると推定できる。
　食事前のＡＩであるＡＩＢと、食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値であるＡＩＰとの差（ＡＩＢ－ＡＩＰ）に基づいて、電子機器１は被検者の糖代謝の状態を推定できる。糖代謝の状態の推定例として、例えば（ＡＩＢ－ＡＩＰ）が所定数値以上（例えば０．５以上）の場合、被検者は糖代謝異常（食後高血糖患者）であると推定できる。
　図１５は、算出されたＡＩと血糖値との関係を示す図である。算出されたＡＩと血糖値とは、血糖値の変動が大きい食事後１時間以内に取得されたものである。図１５のデータは、同一被検者における異なる複数の食事後のデータを含む。図１５に示す通り、算出されたＡＩと血糖値とは負の相関を示した。算出されたＡＩと血糖値との相関係数は０．９以上であり、非常に高い相関を示した。例えば、図１５に示すような算出されたＡＩと血糖値との相関を、あらかじめ被検者毎に取得しておけば、電子機器１は、算出されたＡＩから被検者の血糖値を推定することもできる。
　次に、一実施形態に係る電子機器１による、被験者の血圧値（及び血糖値）の推定について説明する。
　脈波の特徴量から血圧値を推定する方法は、既に提案されている（例えば、上述の特許文献１参照）。ここで、被験者が食事を摂取すると、血圧が変動してしまう。食事が血圧変動に与える影響は比較的大きい。このため、食事の影響を考慮した上で、脈波の特徴量から血圧値を推定する方法が望まれている。また、被験者の血圧値を測定する際に、従来型のカフを使うカフ式血圧計がある。一方、上述の電子機器１によれば、カフを用いずに（カフレス式）検出した被験者の脈波から、被験者の血圧値を推定することもできる。以下、上述の電子機器１によって、カフを用いずに検出した被験者の脈波から、被験者の食事の影響も考慮して血圧値（及び血糖値）を推定する方法について、さらに説明する。
　電子機器１による被験者の血圧値（及び血糖値）の推定は、主として次の２つのフェーズに分けることができる。
　（１）学習モデル生成フェーズ：被検者の血圧値（及び血糖値）の推定に用いられる学習モデル（推定式）を、例えばＡＩ(Artificial Intelligence)を用いた機械学習などによって生成するフェーズ
　（２）被験者の血圧値（及び血糖値）推定フェーズ：（１）において生成された学習モデル（推定式）を用いて、電子機器１によって取得された脈波に基づいて被験者の血圧値（及び血糖値）推定するフェーズ
　以下、これらのフェーズについて、より詳細に説明する。
　まず、上記（１）学習モデル生成フェーズにおいて、被験者の食事の影響も考慮した学習モデル（推定式）を生成するために、人間の第１時点の脈波の指標及び第２時点の脈波の指標を示すデータを収集してよい。
　本明細書において、第１時点とは、食事の所定時間前又は所定時間以前としてもよい。所定時間は、適宜設定することができる。例えば、第１時点とは、食事の1時間前、３時間前、６時間前などでもよい。また、例えば、第１時点とは、食事の1時間以前、３時間以前、６時間以前などでもよい。また、本明細書において、第１時点とは、例えば直近の食事から所定時間後又は所定時間以降などとしてもよい。所定時間は、適宜設定することができる。また、例えば、第１時点とは、食事の1時間後、３時間後、６時間後などでもよい。また、例えば、第１時点とは、食事の1時間以降、３時間以降、６時間以降などでもよい。また、本明細書において、第１時点とは、例えば健康診断時など特定の機会を指定してもよい。また、本明細書において、第１時点とは、例えば、空腹時又は被験者が空腹感を認識した時点などとしてもよい。
　本明細書において、第２時点とは、食後でもよい。特に、本明細書において、第２時点とは、直近の食事から所定時間後又は所定時間以降などとしてもよい。例えば、第２時点とは、食事の1時間後、３時間後、６時間後などでもよい。また、例えば、第２時点とは、食事の1時間以降、３時間以降、６時間以降などとしてもよい。
　一実施形態において、第１時点及び／又は第２時点は、上述の例に限定されず、例えばユーザ等が適宜設定してもよい。以下、例として、人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標を示すデータを収集する形態について説明する。すなわち、上記（１）学習モデル生成フェーズにおいて、食事負荷試験を行ってよい。上記（１）学習モデル生成フェーズにおいて収集するデータは、次の３つのパターンに基づくものとしてよい。
　第１パターン：食前の脈波の実測値、及び空腹時の血糖値の実測値、並びに、食後の脈波の実測値
　第２パターン：食前の脈波の実測値、及び空腹時の血圧値実測値、並びに、食後の脈波の実測値
　第３パターン：食前の脈波の実測値、及び、食後の脈波の実測値
　上述のパターンは、それぞれ適宜組み合わせて用いてもよい。また、食前又は食後の脈波は、脈拍数としてもよいし、後述の脈波増大係数(A index)としてもよい。
　上述した実測値を収集する際、脈波については電子機器１によって測定してよい。また、上述した実測値を収集する際、血圧値については任意の血圧計によって測定してよい。また、上述した実測値を収集する際、血糖値については任意の血糖計によって測定してもよいし、例えば健康診断時の測定データなどのような既知のデータを用いてもよい。
　出願人は、被験者の血圧値（及び血糖値）を推定する実証実験を行った。ここで、食事負荷試験における食事として、朝食を採用した。すなわち、食事負荷試験を行う者は、朝食は摂取せずに、さらに薬も服用しないようにして、午前９：３０から午後１２：３０まで測定を行った。この実証実験においては、まず電子機器１によって脈波を測定し、次に血糖計によって指先の血糖値を測定した。この測定の終了後、食事負荷試験を行う者は、テストミールとして、炭水化物８６ｇ、脂質１８ｇ、及びタンパク質３０ｇによって構成されるカロリー６２３ｋｃａｌの食事を摂取し、その１時間後に同じ項目の測定を行った。脈波の測定は、被検者数を６０人として、食事の前後に各２回行い、血糖値の測定は食事の前後に各１回行った。このため、脈波のデータ数は、被検者数を６０人として、４×６０＝２４０となり、血糖値のデータ数は２×６０＝１２０となった。当然、被験者数として、６０以外の数値を用いてもよい。
　次に、電子機器１（のセンサ５０）によって取得（検出）される脈波の指標を定義する。出願人は、末梢動脈の脈波形状が食事の影響を受けて、血管内の反射波の指標である脈波増大係数(A index)が変化することに着目した。A indexとは、脈波の前進波の大きさと反射波の大きさとの比を表す指標である。一実施形態に係る電子機器１は、A indexと血糖値の回帰分析を行ってよい。この場合、回帰分析は、ＡＩ(Artificial Intelligence)学習の手法のアンサンブル学習としてよい。電子機器１によって取得（検出）される脈波の指標として、次のように３つのA indexを定義する。
　図１６は、図１２と同様に、例えば電子機器１によって検出された脈波の例を示す図である。図１６は、図１２に示した脈波の１周期ぶんのみを示している。例えば、図１６において、Ｐ１／Ｐ０によって表されるA indexを、第１の脈波増大係数ＡＩ１と定義する。また、図１６において、Ｐ２／Ｐ０によって表されるA indexを、第２の脈波増大係数ＡＩ２と定義する。さらに、図１６において、Ｐ３／Ｐ０によって表されるA indexを、第３の脈波増大係数ＡＩ３と定義する。図１６において、Ｐ０は、１つの脈波のピークの値を示す。また、Ｐ１は、１つの脈波のピーク、すなわち、Ｐ０のピーク時間（ピークのタイミング）から１００ミリ秒経過後の値を示す。また、Ｐ２は、１つの脈波の反射波のピークの値を示す。さらに、Ｐ３は、１つの脈波のピーク、すなわち、Ｐ０のピーク時間（ピークのタイミング）から１２０ミリ秒経過後の値を示す。
　上記（１）学習モデル生成フェーズにおいて、電子機器１は、少なくとも１人以上の人間の空腹時の脈波及び食後の脈波を取得してよい。より精度を向上させるために、電子機器１は、複数の人間の空腹時の脈波及び食後の脈波を取得してよい。出願人が行った実証実験においては、６０人による食事負荷試験を行った。
　一実施形態に係る電子機器１は、上記（１）学習モデル生成フェーズにおいて、機械学習による回帰分析を行ってよい。被験者の血圧値の推定に用いられる学習モデルを生成する場合、すなわち目的変数を例えば血圧値とする場合、説明変数を、例えば被験者の情報として、被験者の年齢、空腹時のデータ、及び食後のデータなどとしてよい。ここで、被験者の情報には、被験者の性別は含めなくてもよい。また、空腹時のデータは、被験者の血糖値、脈拍数、上述の第１の脈波増大係数ＡＩ１、第２の脈波増大係数ＡＩ２、及び第３の脈波増大係数ＡＩ３としてよい。また、食後のデータは、被験者の脈拍数、上述の第１の脈波増大係数ＡＩ１、第２の脈波増大係数ＡＩ２、及び第３の脈波増大係数ＡＩ３としてよい。
　また、被験者の血糖値の推定に用いられる学習モデルを生成する場合、すなわち目的変数を例えば血糖値とする場合、説明変数を、例えば被験者の情報として、被験者の年齢、空腹時のデータ、及び食後のデータなどとしてよい。ここで、被験者の情報には、被験者の性別は含めなくてもよい。また、空腹時のデータは、被験者の血糖値、脈拍数、上述の第１の脈波増大係数ＡＩ１、第２の脈波増大係数ＡＩ２、及び第３の脈波増大係数ＡＩ３としてよい。また、食後のデータは、被験者の脈拍数、上述の第１の脈波増大係数ＡＩ１、第２の脈波増大係数ＡＩ２、及び第３の脈波増大係数ＡＩ３としてよい。
　以上のように、一実施形態に係る電子機器１は、同じ説明変数を用いて、被験者の血圧値の推定に用いられる学習モデルと、被験者の血糖値の推定に用いられる学習モデルとを生成することができる。したがって、一実施形態に係る電子機器１は、このような学習モデルを用いて、被験者の血圧値及び血糖値を同時に推定することもできる。
　次に、上記（２）被験者の血圧値（及び血糖値）推定フェーズについて説明する。上記（２）被験者の血圧値（及び血糖値）推定フェーズは、上記（１）において生成された学習モデル（推定式）を用いて、電子機器１によって取得された脈波に基づいて被験者の血圧値（及び血糖値）推定するフェーズである。
　図１７乃至図１９は、一実施形態に係る電子機器１による血圧値の推定の例として、回帰分析の結果を示す図である。図１７乃至図１９において、横軸は人間の上腕において測定された血圧値（最高血圧）を示し、縦軸は推定された血圧値を示す。
　図１７は、一実施形態に係る電子機器１によって、上述した第１パターンにおいて収集されたデータに基づいて生成した学習モデルを用いて、血圧値を推定した例を示す。すなわち、図１７は、説明変数として、空腹時の血糖値のデータを含む場合について示してある。図１７に示す例において、相関係数の平均は０．８７と算出され、変動係数の平均は７．３と算出された。
　図１８は、一実施形態に係る電子機器１によって、上述した第２パターンにおいて収集されたデータに基づいて生成した学習モデルを用いて、血圧値を推定した例を示す。すなわち、図１８は、説明変数として、空腹時の血糖値のデータを含まずに、空腹時の血圧値のデータを含む場合について示してある。図１８に示す例において、相関係数の平均は０．９５と算出され、変動係数の平均は４．５と算出された。
　図１９は、一実施形態に係る電子機器１によって、上述した第３パターンにおいて収集されたデータに基づいて生成した学習モデルを用いて、血圧値を推定した例を示す。すなわち、図１９は、説明変数として、空腹時の血糖値のデータを含まずに、空腹時の血圧値のデータも含まない場合について示してある。図１９に示す例において、相関係数の平均は０．８０と算出され、変動係数の平均は８．９と算出された。
　従来、カフレス式の血圧計は、一般的に、食事の影響による血圧の変動に対応することはできない。しかしながら、一実施形態に係る電子機器１によれば、食事負荷試験を行うことにより学習モデル（推定式）を生成するため、食事の影響にも対応することができる。
　図２０は、一実施形態に係る電子機器１による血糖値の推定の例として、回帰分析の結果を示す図である。図２０において、横軸は人間の指先において測定された血糖値を示し、縦軸は推定された血糖値を示す。
　図２０は、一実施形態に係る電子機器１によって、上述した第１パターンにおいて収集されたデータに基づいて生成した学習モデルを用いて、血糖値を推定した例を示す。すなわち、図２０は、説明変数として、図１７と同様に、空腹時の血糖値のデータを含む場合について示してある。図２０に示す例において、相関係数の平均は０．９５と算出され、変動係数の平均は１２．４と算出された。図２０に示す例は、６０人の人間（うち５５人は糖尿病）のデータに基づくものである。図２０に示す例において、９０％のデータは、推定誤差が±１５％以内にとどまることが確認された。
　次に、一実施形態に係る電子機器１の動作について説明する。
　図２１及び図２２は、一実施形態に係る電子機器１の動作を説明するフローチャートである。図２１は、上記（１）学習モデル生成フェーズにおける電子機器１の動作を説明するフローチャートである。図２２は、上記（２）被験者の血圧値（及び血糖値）推定フェーズにおける電子機器１の動作を説明するフローチャートである。
　図２１に示す動作（学習モデル生成フェーズにおける動作）が開始すると、電子機器１の制御部５２は、空腹時の脈波の指標、及び食後の脈波の指標のデータを取得（収集）する（ステップＳ１１）。ここで、空腹時とは、典型的には、例えば食前の時点としてよい。制御部５２は、ステップＳ１１において取得されたデータを、例えば記憶部５４などに蓄積してもよい。ステップＳ１１において、制御部５２は、上述のように、少なくとも１人以上の人間の空腹時の脈波及び食後の脈波を取得してよい。より精度を向上させるために、電子機器１は、複数の人間の空腹時の脈波及び食後の脈波を取得してよい。例えば、電子機器１は、出願人が行った実証実験（臨床試験）のように、６０人による食事負荷試験を行ってもよい。また、ステップＳ１１において、制御部５２は、人間の脈波、血糖値、血圧値、及び年齢などのような説明変数から適当なものを選択して取得してもよい。この場合、目的変数は人間の血圧値としてよい。データを収集する母集団は、適宜、電子機器１の仕様の範囲（例えば血圧の測定範囲）で、偏りが少ない集団を選定してもよい。また、収集されるデータは、ガウス分布に基づくものとしてもよい。ここで、収集されるデータは、上記（２）被験者の血圧値（及び血糖値）推定フェーズにおいて血圧値（及び血糖値）が推定される被検者のデータを含んでもよいし、当該被験者とは別の人間のデータを含んでもよい。
　ステップＳ１１において空腹時の脈波の指標、及び食後の脈波の指標のデータが取得（収集）されたら、制御部５２は、機械学習による回帰分析を行う（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、制御部５２は、例えばＡＩ(Artificial Intelligence)による機械学習を行ってよい。また、ステップＳ１２において、制御部５２は、例えば、目的変数及び説明変数を決定してから、機械学習による回帰分析を行ってよい。ここで、目的変数は、例えば血圧値及び／又は血糖値としてよい。
　機械学習のアンサンブル学習として、例えば、バギング(Bagging)、ブースティング(Boosting)、及びスタッキング(Stacking)などのような手法が知られている。特に、ブースティングの手法において、XGBoostによる回帰分析が良く知られている。一実施形態に係る電子機器１において、例えばXGBoostによる回帰分析を行ってよい。また、一実施形態に係る電子機器１において、他の手法に基づく機械学習を行ってもよい。このような機械学習の種々の手法は、適宜、既知のものを適用することができる。したがって、機械学習の手法については、より詳細な説明を省略する。
　ステップＳ１２において回帰分析が行われたら、制御部５２は、当該回帰分析の結果に基づいて、学習モデル（推定式）を生成する（ステップＳ１３）。制御部５２は、ステップＳ１３において生成された学習モデルを、例えば記憶部５４などに記憶してもよい。
　以上のようにして、一実施形態に係る電子機器１によって、機械学習による学習モデルが得られる。このようにして得られる学習モデルは、例えばその具体的な構造が明らかになっていなくても、ファイルとして出力されるものをそのまま用いてよい。
　このように、一実施形態に係る電子機器１は、被検者の血圧値の推定に用いられる学習モデル（推定式）を生成する。この場合、一実施形態に係る電子機器１は、人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデル（推定式）を生成する。
　また、一実施形態に係る電子機器１は、被検者の血圧値及び血糖値の推定に用いられる学習モデル（推定式）を生成する。この場合、一実施形態に係る電子機器１は、人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデル（推定式）を生成する。
　ここで、前記脈波の指標は、前記脈波の前進波の大きさと前記脈波の反射波の大きさとの比を示す指標としてもよい。また、前記学習モデルは、人間の空腹時の血圧値にも基づいて生成されてもよい。また、前記学習モデルは、人間の食後の血圧値にも基づいて生成されてもよい。また、前記学習モデルは、人間の空腹時の血糖値にも基づいて生成されてもよい。また、前記学習モデルは、人間の食後の血糖値にも基づいて生成されてもよい。また、前記学習モデルは、人間の食後の経過時間に応じて生成されてもよい。また、前記学習モデルは、人間の空腹時の状態か食後の状態かに応じて生成されてもよい。
　次に、図２２に示す動作（被験者の血圧値（及び血糖値）推定フェーズにおける動作）が開始すると、電子機器１の制御部５２は、被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標を取得（検出）する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１における他のタイミングとは、例えば食後の時点としてもよいし、その他の任意の時点としてもよい。ステップＳ２１において、電子機器１は、センサ５０から脈波の指標を取得してよい。また、ステップＳ２１において、制御部５２は、取得した脈波の指標を、例えば記憶部５４などに記憶してもよい。
　ステップＳ２１において脈波の指標が取得されたら、制御部５２は、学習モデルを取得する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２において、制御部５２が取得する学習モデルは、図２１のステップＳ１３において生成された学習モデルとしてよい。また、ステップＳ２２において、制御部５２は、記憶部に記憶された学習モデルを読み出してもよい。
　ステップＳ２２において学習モデルが取得又は読み出しされたら、制御部５２は、当該学習モデルを用いて、被験者の血圧値（及び血糖値）を推定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３において学習モデルを用いる際、制御部５２は、上記（１）学習モデル生成フェーズにおける説明変数に対応する被験者の説明変数を用いてよい。以上のようにして、一実施形態に係る電子機器１によって、被験者の血圧値（及び血糖値）が良好な精度で推定される。
　このように、一実施形態に係る電子機器１は、被検者の血圧値を推定する。この場合、一実施形態に係る電子機器１は、センサ５０によって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値を推定する。ここで、一実施形態に係る電子機器１は、人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを用いて、前記被検者の血圧値を推定する。
　また、一実施形態に係る電子機器１は、被検者の血圧値及び血糖値を推定する。この場合、一実施形態に係る電子機器１は、センサ５０によって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値及び血糖値を推定する。ここで、一実施形態に係る電子機器１は、人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを用いて、前記被検者の血圧値及び血糖値を推定する。
　従来、脈波の特徴量を用いて血圧値を推定すると、良好な精度の推定を行うことが困難であった。例えば、被験者が食事をしてしまうと、血圧の推定値が変化してしまうという問題があった。また、脈波の特徴量は測定される個人による差が大きいため、比較的多くの人について同じアルゴリズムを適用すると、やはり推定の精度が担保できないという問題もあった。さらに、血糖値が高い人は血圧が高い傾向にあるなど、他の要因も影響するため、脈波の特徴量だけを用いて血圧値を推定すると、やはり推定の精度が担保できないという問題もあった。
　しかしながら、一実施形態に係る電子機器１は、食事の影響を考慮し、さらに血糖値の高い人でも良好な精度で血圧値（及び血糖値）を推定することができる。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、被検者の血圧を良好な精度で推定することができる。また、一実施形態に係る電子機器１は、カフレス式のセンサを用いて、被験者の血圧値（及び血糖値）を推定することができる。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、非観血的に被験者の血圧値（及び血糖値）を推定することができる。
　図２５は、一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図２５に示したシステムは、電子機器１と、サーバ１５１と、携帯端末１５０と、通信ネットワークを含んで構成される。図２５に示したように、電子機器１で算出された脈波に基づく指標は、通信ネットワークを通じてサーバ１５１に送信され、被検者の個人情報としてサーバ１５１に保存される。サーバ１５１では、被検者の過去の取得情報、及び／又は様々なデータベースと比較することにより、被検者の血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定する。サーバ１５１はさらに被検者に最適なアドバイスを作成する。サーバ１５１は、被検者が所有する携帯端末１５０に推定結果及びアドバイスなどを返信する。携帯端末１５０は受信した推定結果及びアドバイスなどを携帯端末１５０の表示部から報知する、というシステムを構築することができる。電子機器１の通信機能を利用することで、サーバ１５１には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに推定の精度が上がる。また、携帯端末１５０を報知手段として用いるため、電子機器１は報知部４０が不要となり、さらに小型化される。また、被検者の血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態の推定をサーバ１５１で行うために、電子機器１の制御部５２の演算負担を軽減できる。また、被検者の過去の取得情報をサーバ１５１で保存できるために、電子機器１の記憶部５４の負担を軽減できる。そのため、電子機器１はさらに小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度も向上する。
　本実施形態に係るシステムはサーバ１５１を介して、電子機器１と携帯端末１５０とを通信ネットワークで接続した構成を示したが、本発明に係るシステムはこれに限定されるものではない。サーバ１５１を用いずに、電子機器１と携帯端末１５０を直接通信ネットワークで接続して構成してもよい。
　このように、一実施形態に係る電子機器１は、センサ５０と、通信部５６と、を備えてよい。センサ５０は、被検者の脈波を取得する。通信部５６は、センサ５０によって取得された脈波又は当該脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波又は当該脈波の指標の情報を、他の電子機器（例えばサーバ１５１）に送信する。
　本開示を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。
　例えば、上述の実施形態においては、センサ５０として角速度センサを備える場合について説明したが、電子機器１の形態はこれに限ることはない。センサ５０は、発光部と受光部を含む光学脈波センサを備えていてもよいし、圧力センサを備えていてもよい。また、電子機器１が生体情報を測定する被検部位は、被検者の手首に限らない。首、足首、太もも、耳等、動脈上にセンサ５０が配置されていればよい。
　例えば、上述の実施形態においては、脈波に基づく指標の第１の極値及び第２の極値とこれらの時間とに基づいて、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定したが、電子機器１が実行する処理はこれに限ることはない。一方の極値しか表れない場合、極値が表れない場合もあり、電子機器１は、算出された脈波に基づく指標の時間変動の全体傾向（例えば積分値、フーリエ変換等）に基づいて、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定してもよい。また、電子機器１は、脈波に基づく指標の極値を抽出するのではなく、脈波に基づく指標が所定の値以下になった時間範囲に基づいて、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定してもよい。
　例えば、上述の実施形態においては、食事前後の血液の流動性を推定する場合について説明したが、電子機器１が実行する処理はこれに限ることはない。電子機器１は、運動前後及び運動中の血液の流動性を推定してもよいし、入浴前後及び入浴中の血液の流動性を推定してもよい。
　上述の実施形態において、電子機器１が脈波を測定すると説明したが、脈波は必ずしも電子機器１により測定されなくてもよい。例えば、電子機器１は、コンピュータ又は携帯電話機等の情報処理装置と有線又は無線で接続され、センサ５０で取得された角速度の情報を情報処理装置に送信してもよい。この場合、情報処理装置が、角速度の情報に基づいて脈波を測定してもよい。情報処理装置は、糖代謝及び脂質代謝の推定処理等を実行してもよい。各種情報処理を電子機器１に接続された情報処理装置が実行する場合、電子機器１は、制御部５２、記憶部５４、報知部４０等を備えていなくてもよい。また、電子機器１が有線により情報処理装置に接続されている場合、電子機器１は、バッテリ６０を有さず、情報処理装置から電力が供給されてもよい。
 
　また、電子機器１の制御部５２は、脈波の指標から、糖脂質代謝、血糖値及び脂質値のうちの少なくともいずれか１つを推定するとしてよい。また、電子機器１は、被検者のダイエットの進行状況を監視するダイエットモニタ、若しくは、被検者の血糖値を監視する血糖計として機能してもよい。
　以下、本開示の観点について、付記する。
　［付記１］
　被検者の血圧値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器であって、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成する、電子機器。
　［付記２］
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを用いて、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、
　前記被検者の血圧値を推定する、電子機器。
　［付記３］
　被検者の血圧値及び血糖値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器であって、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成する、電子機器。
　［付記４］
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを用いて、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、
　前記被検者の血圧値及び血糖値を推定する、電子機器。
　［付記５］
　前記学習モデルは、人間の空腹時の血圧値にも基づいて生成される、付記１から４のいずれかに記載の電子機器。
　［付記６］
　前記学習モデルは、人間の食後の血圧値にも基づいて生成される、付記１から５のいずれかに記載の電子機器。
　［付記７］
　前記学習モデルは、人間の空腹時の血糖値にも基づいて生成される、付記１から６のいずれかに記載の電子機器。
　［付記８］
　前記学習モデルは、人間の食後の血糖値にも基づいて生成される、付記１から７のいずれかに記載の電子機器。
　［付記９］
　前記学習モデルは、人間の食後の経過時間に応じて生成される、付記１から８のいずれかに記載の電子機器。
　［付記１０］
　前記学習モデルは、人間の空腹時の状態か食後の状態かに応じて生成される、付記１から９のいずれかに記載の電子機器。
　［付記１１］
　被検者の脈波を取得するセンサ部と、
　前記センサ部によって取得された脈波又は当該脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波又は当該脈波の指標の情報を他の電子機器に送信する通信部と、
　を備える電子機器。
　［付記１２］
　前記脈波の指標は、前記脈波の前進波の大きさと前記脈波の反射波の大きさとの比を示す指標である、付記１から１１のいずれかに記載の電子機器。
　［付記１３］
　被検者の血圧値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器の制御方法であって、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成するステップを含む、制御方法。
　［付記１４］
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値を推定するステップと、
　を含む、電子機器の制御方法。
　［付記１５］
　被検者の血圧値及び血糖値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器の制御方法であって、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成するステップを含む、電子機器の制御方法。
　［付記１６］
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値及び血糖値を推定するステップと、
　を含む、電子機器の制御方法。
　［付記１７］
　被検者の脈波を取得するセンサ部を備える電子機器の制御方法であって、
　前記センサ部によって取得された脈波又は当該脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波又は当該脈波の指標の情報を他の電子機器に送信するステップを含む、制御方法。
　［付記１８］
　被検者の血圧値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器に、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成するステップを実行させる、プログラム。
　［付記１９］
　電子機器に、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値を推定するステップと、
　を実行させる、プログラム。
　［付記２０］
　被検者の血圧値及び血糖値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器に、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成するステップを実行させる、プログラム。
　［付記２１］
　電子機器に、
　人間の空腹時の脈波の指標及び食後の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係、及び、血糖値と前記血糖値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値及び血糖値を推定するステップと、
　を実行させる、プログラム。
　［付記２２］
　被検者の脈波を取得するセンサ部を備える電子機器に、
　前記センサ部によって取得された脈波又は当該脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波又は当該脈波の指標の情報を他の電子機器に送信するステップを実行させる、プログラム。
　１　電子機器
　１０　筐体
　１１　第１当接部
　１２　第２当接部
　１３　スイッチ
　１４　突出部
　２０　支持部
　２２　背面部
　２４　伸長部
　２６　受け部
　３０　基板
　４０　報知部
　５０　センサ
　５２　制御部
　５４　記憶部
　５６　通信部
　６０　バッテリ
　７０　弾性部材
　８０　台座部
　９０　リストレスト部
　９２　リスト当接部
　１５０　携帯端末
　１５１　サーバ

Claims (12)

  1. 　被検者の血圧値の推定に用いられる学習モデルを生成する電子機器であって、
    　人間の第1時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを生成する、電子機器。
  2. 　人間の第１時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを用いて、
    　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、
    　前記被検者の血圧値を推定する、電子機器。
  3. 　前記第１時点は空腹時であり、前記第２時点は食後である、請求項１又は２に記載の電子機器。
  4. 　前記学習モデルは、前記第1時点の脈波の指標及び前記第２時点の脈波の指標に加え、前記第1時点の血圧値にも基づいて生成される、請求項１から３のいずれかに記載の電子機器。
  5. 　前記学習モデルは、前記第1時点の脈波の指標及び前記第２時点の脈波の指標に加え、前記第２時点の血圧値にも基づいて生成される、請求項１から４のいずれかに記載の電子機器。
  6. 　前記学習モデルは、前記第1時点の脈波の指標及び前記第２時点の脈波の指標に加え、前記第1時点の血糖値にも基づいて生成される、請求項１から５のいずれかに記載の電子機器。
  7. 　前記学習モデルは、前記第1時点の脈波の指標及び前記第２時点の脈波の指標に加え、前記第２時点の血糖値にも基づいて生成される、請求項１から６のいずれかに記載の電子機器。
  8. 　前記学習モデルは、人間の食後の経過時間に応じて生成される、請求項３に記載の電子機器。
  9. 　前記学習モデルは、人間の空腹時の状態か食後の状態かに応じて生成される、請求項３又は８に記載の電子機器。
  10. 　前記脈波の指標は、前記脈波の前進波の大きさと前記脈波の反射波の大きさとの比を示す指標である、請求項１から９のいずれかに記載の電子機器。
  11. 　人間の第1時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
    　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値を推定するステップと、
    　を含む、電子機器の制御方法。
  12. 　電子機器に、
    　人間の第1時点の脈波の指標及び前記第１時点より後の第２時点の脈波の指標に基づいて生成された学習モデルであって、血圧値と前記血圧値に対応付けられた脈波との関係を示す学習モデルを使用するステップと、
    　センサによって取得された脈波の指標であって被検者の食前の脈波及び他のタイミングにおける脈波の指標に基づいて、前記被検者の血圧値を推定するステップと、
    　を実行させる、プログラム。
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