WO2022190255A1 - 温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置 - Google Patents

温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置 Download PDF

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雄次郎 田中
大地 松永
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日本電信電話株式会社
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    • G01K7/427—Temperature calculation based on spatial modeling, e.g. spatial inter- or extrapolation

Definitions

  • the present invention relates to a temperature estimation method, a temperature estimation program, and a temperature estimation device for estimating the internal temperature of a subject such as a living body.
  • the in-vivo temperature estimation method disclosed in Patent Document 1 is known as a method for estimating the core body temperature of a living body.
  • the method disclosed in Patent Document 1 estimates the core body temperature T cbt of the living body 100 using a thermal equivalent circuit model of the living body 100 and the sensor 101 as shown in FIG. 11 .
  • the sensor 101 measures the skin surface temperature T s and the skin surface heat flux H so of the living body 100 .
  • T top is the temperature of the upper surface of the sensor 101 opposite to the surface of the living body 100 that contacts the skin
  • T Air is the outside air temperature
  • R b is the thermal resistance of the living body 100
  • R s is the thermal resistance of the sensor 101
  • RA is the temperature of the outside air. is thermal resistance.
  • Patent Literature 1 assumes that heat transfer to the outside air is steady. , there will be a transient error in the estimated temperature.
  • FIG. 12 shows a comparison between the true core body temperature T t and the estimated temperature T cbt when blowing air on the living body with an electric fan.
  • the error between the true core body temperature T t and the estimated temperature T cbt is due to the difference in the time it takes for the temperature T top of the upper surface of the sensor and the skin temperature T s to reach a steady state when the body is exposed to wind. arise for As described above, the estimation method disclosed in Patent Document 1 has a problem that an error occurs in estimating the core body temperature T cbt .
  • a temperature estimation method of the present invention comprises a first step of measuring the surface temperature of an object with a first temperature sensor, and a second step of measuring a temperature at a position away from the object with a second temperature sensor. a third step of calculating the internal temperature of the subject based on the measurement results of the first and second temperature sensors; a fourth step of detecting a transient response start point of the internal temperature; (fifth) calculating coefficients of each of a plurality of model functions that model changes in the internal temperature during response for a partial coefficient calculation interval from the transient response start point until a predetermined transient response convergence evaluation time elapses; a sixth step of determining a correction interval of the internal temperature for each of the plurality of model functions; 7, an eighth step of evaluating a correction result obtained by the seventh step, and a correction result determined by determining the best correction result in the eighth step from among the time-series data of the internal temperature in the correction interval. and a ninth step of replacing with
  • the plurality of model functions include a model function that models a change in internal temperature during a transient response when the wind striking the subject changes, and and a model function that models changes in internal temperature during transient response.
  • the fifth step includes, for each of the plurality of model functions, the coefficient The method is characterized by including the step of determining
  • the coefficient calculation section is a section from an intermediate value between the peak value of the internal temperature and the internal temperature at the start of the transient response to the peak value. .
  • the sixth step comprises: the first approximation straight line of the internal temperature immediately before the transient response start time; A second approximation line of the internal temperature after the elapse of the evaluation time is obtained, and between two intersection points of the first and second approximation lines and the output of the model function for each of the plurality of model functions.
  • the method is characterized by including a step of setting the section as the correction section.
  • the eighth step calculates an evaluation value for each of the correction results by the plurality of model functions, and the one with the smallest evaluation value is regarded as the best correction result.
  • the method is characterized by including the step of:
  • a temperature estimation program according to the present invention is characterized by causing a computer to execute the second to ninth steps.
  • the temperature estimating apparatus of the present invention includes a first temperature sensor configured to measure the temperature of the surface of the subject, and a second temperature sensor configured to measure the temperature at a position away from the subject. a temperature sensor, a temperature calculator configured to calculate the internal temperature of the subject based on the measurement results of the first and second temperature sensors, and a point of time when a transient response of the internal temperature starts and a coefficient of each of a plurality of model functions that model changes in the internal temperature during transient response until a predetermined transient response convergence evaluation time elapses from the transient response start point.
  • a coefficient calculation unit configured to determine a coefficient calculation interval for a part of the model functions; a correction interval determination unit configured to determine a correction interval for the internal temperature for each of the plurality of model functions; a temperature correction unit configured to calculate a result of correcting the internal temperature by each of the plurality of model functions in; a correction result evaluation unit configured to evaluate the correction result by the temperature correction unit; and a correction result output unit configured to replace the data in the correction interval among the time-series data of the internal temperature with the correction result determined to be the best by the correction result evaluation unit.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a temperature estimation device according to an embodiment of the invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing a thermal equivalent circuit model of a heat insulating material, a temperature sensor, and a living body according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flow chart explaining the operation of the temperature estimation device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining correction processing of the core body temperature when the transient response of the core body temperature is detected by the transient response detection unit according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of core body temperature.
  • FIG. 6A and 6B are diagrams showing an example of the standard deviation and average of the core body temperature when there is no change in the wind hitting the living body or the outside air temperature.
  • 7A and 7B are diagrams showing an example of the standard deviation and average of core body temperature in the correction interval.
  • 8A and 8B are diagrams showing an example of the standard deviation and average of core body temperature after correction.
  • FIG. 9 is a diagram showing the core body temperature estimated by the temperature estimation device according to the embodiment of the present invention and the eardrum temperature measured by the eardrum thermometer.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration example of a computer that implements the temperature estimation device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram showing a thermal equivalent circuit model of a living body and a sensor.
  • FIG. 12 is a diagram showing a comparison result between the true core body temperature and the estimated temperature when air is blown against the living body by an electric fan.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a temperature estimation device according to an embodiment of the invention.
  • the temperature estimating device includes a temperature sensor 1 that measures the temperature T s of the skin surface of a living body 100 (subject), a temperature sensor 2 that measures the temperature T top at a position away from the living body 100, temperature sensors 1 and 2.
  • a storage unit 4 for storing data; a temperature calculation unit 5 for calculating the core body temperature T cbt (internal temperature) of the living body 100;
  • a transient response detection unit 6 for detecting a transient response, a peak detection unit 7 for detecting a peak of the core body temperature T cbt during the transient response, and a plurality of model functions that model changes in the core body temperature T cbt during the transient response.
  • a correction interval determination unit 8 for determining a correction interval for the body temperature Tcbt , and a coefficient for each of a plurality of model functions for a partial coefficient calculation interval from the transient response start point until a predetermined transient response convergence evaluation time elapses.
  • a coefficient calculation unit 9 to be obtained a temperature correction unit 10 that calculates the result of correcting the core body temperature T cbt in the correction interval using each of a plurality of model functions, and a correction result evaluation unit 11 that evaluates the correction result by the temperature correction unit 10 , a correction result output unit 12 that replaces the data in the correction interval among the time-series data of the core body temperature T cbt with the correction result judged to be the best by the correction result evaluation unit 11 ; and a communication unit 13 for transmitting to.
  • the temperature estimation device is arranged so that the heat insulating material 3 is in contact with the skin of the living body 100 .
  • the temperature sensor 1 is provided on the surface of the heat insulating material 3 on the living body side.
  • the temperature sensor 2 is provided on the surface of the heat insulating material 3 opposite to the living body side so as to be in contact with the air.
  • the heat insulating material 3 holds the temperature sensor 1 and the temperature sensor 2 and serves as a resistor against heat flowing into the temperature sensor 1 .
  • FIG. 2 is a diagram showing a thermal equivalent circuit model of temperature sensors 1 and 2, heat insulating material 3, and living body 100.
  • FIG. 11 Since the thermal equivalent circuit model of this embodiment is the same as that of the conventional one, the same reference numerals as in FIG. 11 are used for explanation.
  • FIG. 3 is a flow chart for explaining the operation of the temperature estimation device of this embodiment.
  • the temperature sensor 1 measures the temperature T s of the skin surface of the living body 100 (step S100 in FIG. 3).
  • the temperature sensor 2 measures the temperature T top at a position away from the living body 100 (step S101 in FIG. 3). Measurement data of the temperature sensors 1 and 2 are stored in the storage unit 4 .
  • the temperature calculator 5 calculates T s -T top as the skin surface heat flux H so (step S102 in FIG. 3).
  • Hso Ts - Ttop (3)
  • the temperature calculation unit 5 calculates the core body temperature T cbt of the living body 100 using the formula (1) (step S103 in FIG. 3).
  • the thermal resistance R b of the living body 100 is pre-stored in the storage unit 4 .
  • the data of the core body temperature T cbt calculated by the temperature calculator 5 is stored in the memory 4 .
  • the peak detector 7 calculates the time derivative dT cbt /dt of the core body temperature T cbt calculated by the temperature calculator 5 (step S104 in FIG. 3).
  • the transient response detector 6 calculates the standard deviation ⁇ cbt of the core body temperature T cbt calculated by the temperature calculator 5 (step S105 in FIG. 3).
  • the standard deviation ⁇ cbt for example, the standard deviation for the last 5 to 10 minutes may be calculated.
  • the transient response detection unit 6 calculates the difference T cbt ⁇ between the core body temperature T cbt calculated by the temperature calculation unit 5 and the average value ⁇ of the core body temperature T cbt for the last 5 to 10 minutes, for example, as a threshold value TH cbt (step S106 in FIG. 3).
  • the threshold THcbt is, for example, 3 ⁇ cbt , which is three times the standard deviation ⁇ cbt . In this way, steps S100 to S106 are performed at fixed time intervals until T cbt - ⁇ exceeds TH cbt or falls below -TH cbt .
  • transient response detection unit 6 determines that the transient response start point of core body temperature T cbt has been detected.
  • the core body temperature T cbt at this time is defined as the core body temperature T cbt — start at the start of the transient response.
  • the transient response detector 6 sets the current time t at which the core body temperature T cbt exceeds the threshold TH cbt as the transient response start time t_start (step S107 in FIG. 3).
  • the temperature estimating device performs the above steps S100 to S107 at regular time intervals, for example, until the user gives an instruction to end the measurement (YES in step S108 in FIG. 3).
  • FIG. 4 is a flow chart for explaining correction processing of the core body temperature Tcbt when the transient response detector 6 detects a transient response of the core body temperature Tcbt
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the core body temperature Tcbt . If there is no change in the wind blowing against the living body 100 or in the ambient temperature, the core body temperature T cbt obtained from Equation (1) follows a normal distribution N( ⁇ , ⁇ ). For example, FIG. 6A and FIG. 6B show the standard deviation ⁇ and the average ⁇ for the section J in FIG. 5 .
  • T0 is the initial value of temperature T
  • t is time
  • erfc() is a complementary error function.
  • T 2 the temperature (hereinafter referred to as T 2 ) during a transient response to a sudden change in the outside air temperature can be expressed as Equation (7) by arranging Equations (4).
  • Equation (6) represents a model function that models the change T 1 in the core body temperature during a transient response when the wind hitting the living body 100 changes.
  • Equation ( 7 ) represents a model function that models change T2 in core body temperature during transient response to changes in outside air temperature.
  • a 1 , A 2 , B 1 , B 2 , C 1 , C 2 , D 1 , D 2 , and E 2 in equations (6) and (7) are the wind strength, the thermophysical properties of the living body 100, and the temperature sensor It is a coefficient related to 1 and 2 thermophysical properties.
  • the core body temperature T cbt follows the normal distribution N ( ⁇ , ⁇ ) . The distribution of is changed by the amount of equations (6) and (7). Therefore, by correcting the core body temperature T cbt for the transient response section based on the equations (6) and (7), the effects of the wind and outside air temperature can be removed.
  • the peak detection unit 7 refers to the time-series data of the core body temperature T cbt stored in the storage unit 4, and detects the T cbt after the transient response of the core body temperature T cbt is detected by the transient response detection unit 6.
  • the peak direction of the core body temperature T cbt is determined by the time derivative dT cbt /dt of (FIG. 4, step S200).
  • dT cbt /dt>0 that is, when the time derivative dT cbt /dt of the core body temperature T cbt after the transient response start time t_start is positive as in the example of FIG. 5, the peak is determined to be an upward peak. do.
  • the peak detector 7 determines a downward peak when dT cbt /dt ⁇ 0, that is, when the time derivative dT cbt /dt of the core body temperature T cbt after the transient response start time t_start is negative.
  • the peak detector 7 detects the point at which the time differential dT cbt /dt turns negative.
  • the peak detection unit 7 detects the point where the time derivative dT cbt /dt turns negative (YES in step S201 in FIG. 4)
  • the core body temperature T cbt at this time is set to the peak value T cbt — top (step S201 in FIG. 4). S202).
  • the peak detection unit 7 determines that the peak is downward, it detects the point at which the time differential dT cbt /dt changes to positive.
  • the peak detection unit 7 detects the point at which the time differential dT cbt /dt changes to positive (YES in step S203 in FIG. 4)
  • the core body temperature T cbt at this time is set to the peak value T cbt — top (step S202). .
  • the coefficient calculator 9 sets the detected intermediate value T cbt _ as T cbt _ mid (step S205 in FIG. 4).
  • the correction interval determination unit 8 refers to the time-series data of the core body temperature Tcbt stored in the storage unit 4, and obtains the approximate straight line L1 of the core body temperature Tcbt immediately before the transient response start point (Fig. 4 step S206). In practice, the correction interval determination unit 8 calculates the approximate straight line of the core body temperature T cbt in the interval from the time point a predetermined time t1 (for example, several minutes) before the transient response start time t_start to immediately before the transient response start time t_start. should be sought.
  • a predetermined time t1 for example, several minutes
  • the correction interval determining unit 8 refers to the time-series data of the core body temperature T cbt stored in the storage unit 4, and calculates the specified transient response convergence evaluation time t_conv from the core body temperature T cbt _ start at the start of the transient response.
  • An approximate straight line L 2 of the subsequent core body temperature T cbt is obtained (step S207 in FIG. 4).
  • the correction interval determination unit 8 obtains an approximate straight line of the core body temperature T cbt in the interval from the time t_conv after the transient response start time t_start until a predetermined time t2 (for example, several minutes) has passed.
  • t_conv is, for example, about 30 minutes.
  • the coefficient calculation unit 9 refers to the time-series data of the core body temperature T cbt stored in the storage unit 4, and calculates the core body temperature of the coefficient calculation interval from the intermediate value T cbt_mid to the peak value T cbt_top .
  • the coefficients A 1 , B 1 , C 1 , and D 1 of the model function in Equation (6) are set to minimize the difference between the core body temperature T cbt and the output T 1 of the model function. (step S208 in FIG. 4).
  • the coefficient calculation section may be the section before the peak value T cbt_top .
  • the coefficient calculator 9 calculates the coefficient A 2 , B 2 , C 2 , D 2 and E 2 are obtained so that the difference between the core body temperature T cbt and the model function output T 2 is minimized (step S208).
  • the correction interval determination unit 8 determines an intersection point P11 between the approximate straight line L1 and the output T1 of the model function of Equation ( 6 ), and an intersection point P21 between the approximate straight line L2 and the output T1 of the model function. Then, the section from the intersection point P11 to the intersection point P21 is defined as the correction section I1 for the model function of formula ( 6 ) (step S209 in FIG. 4).
  • the correction section determination unit 8 obtains an intersection point P 12 between the approximate straight line L 1 and the output T 2 of the model function of Equation (7), and an intersection point P 22 between the approximate straight line L 2 and the output T 2 of the model function. , and the section from the intersection point P12 to the intersection point P22 is defined as the correction section I2 for the model function of equation (7) (step S210 in FIG. 4). Note that the example of FIG. 5 describes the case where the correction interval I 1 is obtained for the model function of equation (6).
  • the temperature correction unit 10 calculates the result of correcting the core body temperature T cbt using the model function of Equation (6) in the correction interval I 1 determined by the correction interval determination unit 8 (step S211 in FIG. 4).
  • the corrected core body temperature T'cbt is given by formula (8).
  • Equation (8) means that the time-series data of the core body temperature T cbt in the correction interval I 1 is corrected for each time by the time-series data of the output T 1 of the model function of Equation (6).
  • T'cbt Tcbt - T1 ( 8 )
  • the temperature correction unit 10 calculates the result of correcting the core body temperature T cbt using the model function of Equation (7) in the correction interval I 2 determined by the correction interval determination unit 8 (step S211).
  • the corrected core body temperature T'cbt is given by formula (9).
  • Equation (9) means that the time-series data of the core body temperature T cbt in the correction interval I 2 is corrected for each time by the time-series data of the output T 2 of the model function of Equation (7).
  • T' cbt T cbt - T 2 (9)
  • the correction result evaluation unit 11 evaluates the correction result by the temperature correction unit 10 (step S212 in FIG. 4).
  • the correction result evaluation unit 11 calculates an evaluation value for each of the correction result by the model function of formula (6) and the correction result by the model function of formula (7), for example.
  • As the evaluation value for example, ⁇ 2 dt, which indicates the degree of variation in correction results, may be calculated.
  • the correction result evaluation unit 11 regards the correction result with the smallest evaluation value among the correction result by the model function of formula (6) and the correction result by the model function of formula (7) as the best correction result.
  • the correction result output unit 12 selects the data in the correction interval I1 or I2 among the time-series data of the core body temperature Tcbt stored in the storage unit 4 as the correction result judged to be the best by the correction result evaluation unit 11. (step S213 in FIG. 4).
  • the correction result output unit 12 converts the time-series data of the core body temperature T cbt in the correction interval I1 to the correction result by the model function of formula (6). Replace with the time-series data of T'cbt . Further, when the correction result using the model function of formula (7) is determined to be the best, the correction result output unit 12 outputs the time-series data of the core body temperature T cbt in the correction interval I 2 using the model function of formula (7). Replace with the time-series data of the correction result T'cbt . Thus, the correction of the core body temperature T cbt is completed.
  • FIG. 7A and FIG. 7B show the standard deviation ⁇ and the average ⁇ of the core body temperature T cbt for the correction interval.
  • the standard deviation ⁇ is not constant, and the average ⁇ also deviates from the original core body temperature.
  • the standard deviation ⁇ and average ⁇ of the correction results by the model functions of formulas (6) and (7) are as shown in FIGS. 8A and 8B.
  • the standard deviation ⁇ and the average ⁇ are the values when there is no disturbance (changes in wind or outside temperature) due to the model function of Equation (6).
  • the communication unit 13 of the temperature estimation device transmits the time-series data of the corrected core body temperature to the external terminal 14 .
  • An external terminal 14 such as a PC (Personal Computer), a smartphone, or the like displays the core body temperature value received from the temperature estimating device.
  • FIG. 9 shows the core body temperature estimated in this example and the core body temperature (eardrum temperature) measured by the eardrum thermometer for comparison.
  • the deep body temperature of the living body 100 is measured while the air from the fan is directly applied to the living body 100 .
  • 900 in FIG. 9 indicates the core body temperature T cbt calculated by the temperature calculator 5
  • 901 indicates the eardrum temperature
  • 902 indicates the corrected core body temperature according to the present embodiment. According to FIG. 9, it can be seen that the transient error due to the occurrence of convection was reduced, and the temperature estimation error was suppressed to ⁇ 0.1° C. or less.
  • the communication unit 13 can be realized by a computer having a CPU (Central Processing Unit), a storage device, and an interface, and a program that controls these hardware resources.
  • FIG. 10 shows a configuration example of this computer.
  • the computer comprises a CPU 200 , a storage device 201 and an interface device (I/F) 202 .
  • the I/F 202 is connected to the temperature sensors 1 and 2, the hardware of the communication unit 13, and the like.
  • a temperature estimation program for implementing the temperature estimation method of the present invention is stored in the storage device 201 .
  • the CPU 200 executes the processing described in this embodiment according to the programs stored in the storage device 201 .
  • the present invention can be applied to techniques for estimating the internal temperature of a subject such as a living body.

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Abstract

温度推定装置は、生体（１００）の深部体温を算出する温度算出部（５）と、深部体温の過渡応答開始時点を検出する過渡応答検出部（６）と、過渡応答時の深部体温の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれについて深部体温の補正区間を決定する補正区間決定部（８）と、補正区間において深部体温を複数のモデル関数によって補正した結果を算出する温度補正部（１０）と、補正結果を評価する補正結果評価部（１１）と、深部体温の時系列データのうち補正区間のデータを、補正結果評価部（１１）によって最良と判定された補正結果に置き換える補正結果出力部（１２）を備える。

Description

温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置
　本発明は、生体等の被検体の内部温度を推定する温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置に関するものである。
　従来、生体の深部体温を推定する方法として、特許文献１に開示された生体内温度推定方法が知られている。特許文献１に開示された方法は、図１１に示すように生体１００とセンサ１０１の熱等価回路モデルを用いて、生体１００の深部体温Ｔcbtを推定するものである。センサ１０１は、生体１００の皮膚表面の温度Ｔsと皮膚表面の熱流束Ｈsoとを計測する。Ｔtopは生体１００の皮膚と接する面と反対側のセンサ１０１の上面の温度、ＴAirは外気温度、Ｒbは生体１００の熱抵抗、Ｒsはセンサ１０１の熱抵抗、ＲAは外気の熱抵抗である。深部体温Ｔcbtを推定する式は、次式のようになる。
　Ｔcbt＝Ｔs＋Ｒb×Ｈso　　　　　　　　　　　　　　　　 ・・・（１）
　皮膚表面の熱流束Ｈsoは、次式で表される。
　Ｈso＝（Ｔs－Ｔtop）／Ｒs　　　　　　　　　　　　　　 ・・・（２）
　しかしながら、特許文献１に開示された推定方法では、外気への熱の輸送を定常と仮定するため、扇風機などで生体に風を当てたり、生体が走ったり、温かい部屋から急に冷たい部屋に移動したりする場合には、推定温度に過渡的な誤差が生じる。
　図１２に、扇風機で生体に風を当てた時の真の深部体温Ｔtと推定温度Ｔcbtとの比較を示す。真の深部体温Ｔtと推定温度Ｔcbtとの誤差は、生体に風が当たったときにセンサの上面の温度Ｔtopと皮膚温度Ｔsとがそれぞれ定常状態に落ち着くまでの時間に差があるために生じる。このように、特許文献１に開示された推定方法では、深部体温Ｔcbtの推定に誤差が生じるという課題があった。
特開２０２０－００３２９１号公報
　本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、生体等の被検体の内部温度の推定誤差を低減することができる温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置を提供することを目的とする。
　本発明の温度推定方法は、被検体の表面の温度を第１の温度センサによって計測する第１のステップと、前記被検体から遠ざかる位置の温度を第２の温度センサによって計測する第２のステップと、前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出する第３のステップと、前記内部温度の過渡応答開始時点を検出する第４のステップと、過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求める第５のステップと、前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定する第６のステップと、前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出する第７のステップと、前記第７のステップによる補正結果を評価する第８のステップと、前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記第８のステップで最良と判定した補正結果に置き換える第９のステップとを含むことを特徴とするものである。
　また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記複数のモデル関数は、前記被検体に当たる風が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数と、外気温が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数とを含む。
　また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記第５のステップは、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記内部温度と前記モデル関数の出力との差が最小になるように前記係数を求めるステップを含むことを特徴とするものである。
　また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記係数算出区間は、前記内部温度のピーク値と前記過渡応答開始時点の前記内部温度との中間値から、前記ピーク値までの区間である。
　また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記第６のステップは、前記過渡応答開始時点の直前の前記内部温度の第１の近似直線と、前記過渡応答開始時点から前記過渡応答収束評価時間経過後の前記内部温度の第２の近似直線とをそれぞれ求め、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記第１、第２の近似直線と前記モデル関数の出力との２つの交点間の区間を前記補正区間とするステップを含むことを特徴とするものである。
　また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記第８のステップは、前記複数のモデル関数による補正結果のそれぞれについて評価値を算出し、評価値が最小のものを最良の補正結果とするステップを含むことを特徴とするものである。
　また、本発明の温度推定プログラムは、第２乃至第９のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
　また、本発明の温度推定装置は、被検体の表面の温度を計測するように構成された第１の温度センサと、前記被検体から遠ざかる位置の温度を計測するように構成された第２の温度センサと、前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出するように構成された温度算出部と、前記内部温度の過渡応答開始時点を検出するように構成された過渡応答検出部と、過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求めるように構成された係数算出部と、前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定するように構成された補正区間決定部と、前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出するように構成された温度補正部と、前記温度補正部による補正結果を評価するように構成された補正結果評価部と、前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記補正結果評価部によって最良と判定された補正結果に置き換えるように構成された補正結果出力部とを備えることを特徴とするものである。
　本発明によれば、風や外気温の影響を取り除き、被検体の内部温度の推定誤差を低減することができる。
図１は、本発明の実施例に係る温度推定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施例に係る断熱材と温度センサと生体の熱等価回路モデルを示す図である。 図３は、本発明の実施例に係る温度推定装置の動作を説明するフローチャートである。 図４は、本発明の実施例に係る過渡応答検出部によって深部体温の過渡応答が検出されたときの深部体温の補正処理を説明するフローチャートである。 図５は、深部体温の１例を示す図である。 図６Ａ－図６Ｂは、生体に当たる風や外気温に変化がない場合の深部体温の標準偏差と平均の１例を示す図である。 図７Ａ－図７Ｂは、補正区間における深部体温の標準偏差と平均の１例を示す図である。 図８Ａ－図８Ｂは、補正後の深部体温の標準偏差と平均の１例を示す図である。 図９は、本発明の実施例に係る温度推定装置によって推定した深部体温と鼓膜温度計によって計測した鼓膜温とを示す図である。 図１０は、本発明の実施例に係る温度推定装置を実現するコンピュータの構成例を示すブロック図である。 図１１は、生体とセンサの熱等価回路モデルを示す図である。 図１２は、扇風機で生体に風を当てた時の真の深部体温と推定温度との比較結果を示す図である。
　以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施例に係る温度推定装置の構成を示すブロック図である。温度推定装置は、生体１００（被検体）の皮膚表面の温度Ｔsを計測する温度センサ１と、生体１００から遠ざかる位置の温度Ｔtopを計測する温度センサ２と、温度センサ１と温度センサ２とを保持する断熱材３と、データの記憶のための記憶部４と、生体１００の深部体温Ｔcbt（内部温度）を算出する温度算出部５と、深部体温Ｔcbtの過渡応答開始時点を検出する過渡応答検出部６と、過渡応答時の深部体温Ｔcbtのピークを検出するピーク検出部７と、過渡応答時の深部体温Ｔcbtの変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれについて深部体温Ｔcbtの補正区間を決定する補正区間決定部８と、複数のモデル関数のそれぞれの係数を、過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求める係数算出部９と、補正区間において深部体温Ｔcbtを複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出する温度補正部１０と、温度補正部１０による補正結果を評価する補正結果評価部１１と、深部体温Ｔcbtの時系列データのうち補正区間のデータを、補正結果評価部１１によって最良と判定された補正結果に置き換える補正結果出力部１２と、深部体温Ｔcbtの算出結果を外部端末１４に送信する通信部１３とを備えている。
　温度推定装置は、断熱材３が生体１００の皮膚と接触するように配置される。温度センサ１は、断熱材３の生体側の面に設けられる。温度センサ２は、断熱材３の生体側の面と反対側の面に、空気と触れるように設けられる。断熱材３は、温度センサ１と温度センサ２とを保持し、且つ温度センサ１に流入する熱に対する抵抗体となる。
　図２は温度センサ１，２と断熱材３と生体１００の熱等価回路モデルを示す図である。本実施例においても熱等価回路モデルは従来と同様であるので、図１１と同じ符号を用いて説明する。
　図３は本実施例の温度推定装置の動作を説明するフローチャートである。温度センサ１は、生体１００の皮膚表面の温度Ｔsを計測する（図３ステップＳ１００）。温度センサ２は、生体１００から遠ざかる位置の温度Ｔtopを計測する（図３ステップＳ１０１）。温度センサ１，２の計測データは記憶部４に格納される。
　温度算出部５は、Ｔs－Ｔtopを皮膚表面の熱流束Ｈsoとして算出する（図３ステップＳ１０２）。
　Ｈso＝Ｔs－Ｔtop　　　　　　　　　　　　　　 　　　　 ・・・（３）
　そして、温度算出部５は、生体１００の深部体温Ｔcbtを式（１）により算出する（図３ステップＳ１０３）。生体１００の熱抵抗Ｒbは記憶部４に予め記憶されている。温度算出部５によって算出された深部体温Ｔcbtのデータは記憶部４に格納される。
　次に、ピーク検出部７は、温度算出部５によって算出された深部体温Ｔcbtの時間微分ｄＴcbt／ｄｔを算出する（図３ステップＳ１０４）。
　過渡応答検出部６は、温度算出部５によって算出された深部体温Ｔcbtの標準偏差σcbtを算出する（図３ステップＳ１０５）。標準偏差σcbtについては、例えば直前の５～１０分間の標準偏差を算出すればよい。
　次に、過渡応答検出部６は、温度算出部５によって算出された深部体温Ｔcbtと例えば直前の５～１０分間の深部体温Ｔcbtの平均値μとの差Ｔcbt－μを閾値ＴＨcbtと比較する（図３ステップＳ１０６）。閾値ＴＨcbtは、例えば標準偏差σcbtの３倍の値３σcbtである。こうして、Ｔcbt－μがＴＨcbtを上回るか、または－ＴＨcbtを下回るまで、ステップＳ１００～Ｓ１０６の処理が一定時間毎に実施される。
　過渡応答検出部６は、Ｔcbt－μがＴＨcbtを上回るか、または－ＴＨcbtを下回ったとき（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、深部体温Ｔcbtの過渡応答開始時点を検出したと判断し、このときの深部体温Ｔcbtを過渡応答開始時点の深部体温Ｔcbt＿startとする。さらに、過渡応答検出部６は、深部体温Ｔcbtが閾値ＴＨcbtを超えた現時刻ｔを過渡応答開始時の時刻ｔ＿startとする（図３ステップＳ１０７）。
　温度推定装置は、以上のステップＳ１００～Ｓ１０７の処理を、例えばユーザから計測終了の指示があるまで（図３ステップＳ１０８においてＹＥＳ）、一定時間毎に実施する。
　図４は過渡応答検出部６によって深部体温Ｔcbtの過渡応答が検出されたときの深部体温Ｔcbtの補正処理を説明するフローチャート、図５は深部体温Ｔcbtの１例を示す図である。生体１００に当たる風や外気温に変化がない場合、式（１）から得られる深部体温Ｔcbtは正規分布Ｎ（μ，σ）に従う。例えば図５のＪの区間についての標準偏差σと平均μを示すと、図６Ａ、図６Ｂのようになる。
　しかし、生体１００に当たる風や外気温が変化すると、深部体温Ｔcbtの誤差の分布が変化する。生体１００に当たる風が変化したときの温度変化は、表面からの熱伝導と対流による熱流束が支配的になる。熱伝導により温度Ｔは式（４）のように変化し、熱流束により温度Ｔは式（５）のように変化することが一般に知られている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（４）、式（５）において、Ｔ０は温度Ｔの初期値、ｔは時間、ｅｒｆｃ（）は相補誤差関数である。式（４）、式（５）を組み合わせることにより、生体１００に当たる風が変化した過渡応答時の温度（以下、Ｔ1）を式（６）のように表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　また、外気温が急に変化した過渡応答時の温度（以下、Ｔ2）は、式（４）を並べた形で式（７）のように表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（６）は、生体１００に当たる風が変化した過渡応答時の深部体温の変化Ｔ1をモデル化したモデル関数を示す。また、式（７）は、外気温が変化した過渡応答時の深部体温の変化Ｔ2をモデル化したモデル関数を示す。式（６）、式（７）のＡ1，Ａ2，Ｂ1，Ｂ2，Ｃ1，Ｃ2，Ｄ1，Ｄ2，Ｅ2は、風の強さと生体１００の熱物性と温度センサ１，２の熱物性とに関係する係数である。上記のとおり、生体１００に当たる風や外気温に変化がない場合、深部体温Ｔcbtは正規分布Ｎ（μ，σ）に従うが、生体１００に当たる風や外気温が変化すると、深部体温Ｔcbtの誤差の分布が式（６）や式（７）の分だけ変化することになる。したがって、過渡応答の区間について深部体温Ｔcbtを式（６）や式（７）に基づいて補正すれば、風や外気温の影響を取り除くことができる。
　まず、ピーク検出部７は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔcbtの時系列データを参照し、過渡応答検出部６によって深部体温Ｔcbtの過渡応答が検出された時点以降におけるＴcbtの時間微分ｄＴcbt／ｄｔにより深部体温Ｔcbtのピーク方向を判定する（図４ステップＳ２００）。ピーク検出部７は、ｄＴcbt／ｄｔ＞０、すなわち図５の例のように過渡応答開始時点ｔ＿start以降における深部体温Ｔcbtの時間微分ｄＴcbt／ｄｔが正の場合、上向きのピークと判定する。また、ピーク検出部７は、ｄＴcbt／ｄｔ＜０、すなわち過渡応答開始時点ｔ＿start以降における深部体温Ｔcbtの時間微分ｄＴcbt／ｄｔが負の場合、下向きのピークと判定する。
　ピーク検出部７は、上向きのピークと判定した場合、時間微分ｄＴcbt／ｄｔが負に変わる点を検出する。ピーク検出部７は、時間微分ｄＴcbt／ｄｔが負に変わる点を検出したとき（図４ステップＳ２０１においてＹＥＳ）、このときの深部体温Ｔcbtをピーク値Ｔcbt＿topとする（図４ステップＳ２０２）。
　また、ピーク検出部７は、下向きのピークと判定した場合、時間微分ｄＴcbt／ｄｔが正に変わる点を検出する。ピーク検出部７は、時間微分ｄＴcbt／ｄｔが正に変わる点を検出したとき（図４ステップＳ２０３においてＹＥＳ）、このときの深部体温Ｔcbtをピーク値Ｔcbt＿topとする（ステップＳ２０２）。
　次に、係数算出部９は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔcbtの時系列データを参照し、Ｔcbt＿top以降の深部体温Ｔcbtのうち、Ｔcbt＿top－Ｔcbt＝Ｔcbt－Ｔcbt＿startが成立する値、すなわち深部体温のピーク値Ｔcbt＿topと過渡応答開始時点の深部体温Ｔcbt＿startとの中間値Ｔcbt＿を検出する（図４ステップＳ２０４）。係数算出部９は、検出した中間値Ｔcbt＿をＴcbt＿midとする（図４ステップＳ２０５）。
　続いて、補正区間決定部８は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔcbtの時系列データを参照し、過渡応答開始時点の直前の深部体温Ｔcbtの近似直線Ｌ1を求める（図４ステップＳ２０６）。実際には、補正区間決定部８は、過渡応答開始時点ｔ＿startよりも所定時間ｔ１（例えば数分間）前の時点から過渡応答開始時点ｔ＿startの直前までの区間の深部体温Ｔcbtの近似直線を求めるようにすればよい。
　さらに、補正区間決定部８は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔcbtの時系列データを参照し、過渡応答開始時点の深部体温Ｔcbt＿startから規定の過渡応答収束評価時間ｔ＿conv後の深部体温Ｔcbtの近似直線Ｌ2を求める（図４ステップＳ２０７）。実際には、補正区間決定部８は、過渡応答開始時点ｔ＿startからｔ＿conv後の時点から、所定時間ｔ２（例えば数分間）が経過するまでの区間の深部体温Ｔcbtの近似直線を求めるようにすればよい。ｔ＿convは例えば３０分程度である。
　次に、係数算出部９は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔcbtの時系列データを参照し、中間値Ｔcbt＿midからピーク値Ｔcbt＿topまでの係数算出区間の深部体温Ｔcbtの時系列データを用いて、式（６）のモデル関数の係数Ａ1，Ｂ1，Ｃ1，Ｄ1を、深部体温Ｔcbtとモデル関数の出力Ｔ1との差が最小になるように求める（図４ステップＳ２０８）。なお、ピーク値Ｔcbt＿top以降に中間値Ｔcbt＿midまでの区間が存在するが、係数算出区間は、ピーク値Ｔcbt＿top以前の区間とすればよい。
　同様に、係数算出部９は、中間値Ｔcbt＿midからピーク値Ｔcbt＿topまでの係数算出区間の深部体温Ｔcbtの時系列データを用いて、式（７）のモデル関数の係数Ａ2，Ｂ2，Ｃ2，Ｄ2，Ｅ2を、深部体温Ｔcbtとモデル関数の出力Ｔ2との差が最小になるように求める（ステップＳ２０８）。
　次に、補正区間決定部８は、近似直線Ｌ1と式（６）のモデル関数の出力Ｔ1との交点Ｐ11、および近似直線Ｌ2とモデル関数の出力Ｔ1との交点Ｐ21を求め、交点Ｐ11から交点Ｐ21までの区間を式（６）のモデル関数用の補正区間Ｉ1とする（図４ステップＳ２０９）。
　また、補正区間決定部８は、近似直線Ｌ1と式（７）のモデル関数の出力Ｔ2との交点Ｐ12、および近似直線Ｌ2とモデル関数の出力Ｔ2との交点Ｐ22を求め、交点Ｐ12から交点Ｐ22までの区間を式（７）のモデル関数用の補正区間Ｉ2とする（図４ステップＳ２１０）。
　なお、図５の例では、式（６）のモデル関数について補正区間Ｉ1を求めた場合について記載している。
　次に、温度補正部１０は、補正区間決定部８によって決定された補正区間Ｉ1において、式（６）のモデル関数により深部体温Ｔcbtを補正した結果を算出する（図４ステップＳ２１１）。式（６）を用いる場合、補正後の深部体温Ｔ’cbtは式（８）のようになる。式（８）は、補正区間Ｉ1における深部体温Ｔcbtの時系列データを、式（６）のモデル関数の出力Ｔ1の時系式データにより時刻毎に補正することを意味する。
　Ｔ’cbt＝Ｔcbt－Ｔ1　　　　　　　　　　　　　　　　　 ・・・（８）
　また、温度補正部１０は、補正区間決定部８によって決定された補正区間Ｉ2において、式（７）のモデル関数により深部体温Ｔcbtを補正した結果を算出する（ステップＳ２１１）。式（７）を用いる場合、補正後の深部体温Ｔ’cbtは式（９）のようになる。式（９）は、補正区間Ｉ2における深部体温Ｔcbtの時系列データを、式（７）のモデル関数の出力Ｔ2の時系式データにより時刻毎に補正することを意味する。
　Ｔ’cbt＝Ｔcbt－Ｔ2　　　　　　　　　　　　　　　　　 ・・・（９）
　次に、補正結果評価部１１は、温度補正部１０による補正結果を評価する（図４ステップＳ２１２）。補正結果評価部１１は、例えば式（６）のモデル関数による補正結果と式（７）のモデル関数による補正結果のそれぞれについて評価値を算出する。評価値としては、例えば補正結果のばらつきの程度を示す∫σ2ｄｔを算出すればよい。そして、補正結果評価部１１は、式（６）のモデル関数による補正結果と式（７）のモデル関数による補正結果のうち、評価値が最小のものを最良の補正結果とする。
　補正結果出力部１２は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔcbtの時系列データのうち、補正区間Ｉ1またはＩ2のデータを、補正結果評価部１１によって最良と判定された補正結果に置き換える（図４ステップＳ２１３）。
　補正結果出力部１２は、式（６）のモデル関数による補正結果が最良と判定された場合、補正区間Ｉ1における深部体温Ｔcbtの時系列データを、式（６）のモデル関数による補正結果Ｔ’cbtの時系列データに置き換える。また、補正結果出力部１２は、式（７）のモデル関数による補正結果が最良と判定された場合、補正区間Ｉ2における深部体温Ｔcbtの時系列データを、式（７）のモデル関数による補正結果Ｔ’cbtの時系列データに置き換える。以上により、深部体温Ｔcbtの補正が終了する。
　例えば補正区間について深部体温Ｔcbtの標準偏差σと平均μを示すと、図７Ａ、図７Ｂのようになる。補正区間では、標準偏差σが一定でなくなり、平均μも本来の深部体温からずれていく。
　一方、式（６）、式（７）のモデル関数による補正結果の標準偏差σと平均μは図８Ａ、図８Ｂのようになる。図８Ａ、図８Ｂでは、式（６）のモデル関数によって標準偏差σと平均μが、外乱（風や外気温の変化）がない場合の値になることが分かる。
　温度推定装置の通信部１３は、補正後の深部体温の時系列データを外部端末１４に送信する。ＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン等からなる外部端末１４は、温度推定装置から受信した深部体温の値を表示する。
　図９に本実施例で推定した深部体温と、比較のために鼓膜温度計によって計測した深部温度（鼓膜温）とを示す。ここでは、ファンの風を直接、生体１００に当てながら生体１００の深部体温を計測している。図９の９００は温度算出部５によって算出された深部体温Ｔcbt、９０１は鼓膜温、９０２は本実施例による補正後の深部体温を示している。図９によれば、対流が生じたことによる過渡的な誤差が低減され、温度の推定誤差が±０．１℃以下に抑制されたことが分かる。
　本実施例で説明した温度算出部５と過渡応答検出部６とピーク検出部７と補正区間決定部８と係数算出部９と温度補正部１０と補正結果評価部１１と補正結果出力部１２と通信部１３とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピュータの構成例を図１０に示す。
　コンピュータは、ＣＰＵ２００と、記憶装置２０１と、インタフェース装置（Ｉ／Ｆ）２０２とを備えている。Ｉ／Ｆ２０２には、温度センサ１，２や通信部１３のハードウェア等が接続される。このようなコンピュータにおいて、本発明の温度推定方法を実現させるための温度推定プログラムは記憶装置２０１に格納される。ＣＰＵ２００は、記憶装置２０１に格納されたプログラムに従って本実施例で説明した処理を実行する。
　本発明は、生体等の被検体の内部温度を推定する技術に適用することができる。
　１，２…温度センサ、３…断熱材、４…記憶部、５…温度算出部、６…過渡応答検出部、７…ピーク検出部、８…補正区間決定部、９…係数算出部、１０…温度補正部、１１…補正結果評価部、１２…補正結果出力部、１３…通信部、１４…外部端末。

Claims (8)

  1. 　被検体の表面の温度を第１の温度センサによって計測する第１のステップと、
    　前記被検体から遠ざかる位置の温度を第２の温度センサによって計測する第２のステップと、
    　前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出する第３のステップと、
    　前記内部温度の過渡応答開始時点を検出する第４のステップと、
    　過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求める第５のステップと、
    　前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定する第６のステップと、
    　前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出する第７のステップと、
    　前記第７のステップによる補正結果を評価する第８のステップと、
    　前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記第８のステップで最良と判定した補正結果に置き換える第９のステップとを含むことを特徴とする温度推定方法。
  2. 　請求項１記載の温度推定方法において、
    　前記複数のモデル関数は、前記被検体に当たる風が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数と、外気温が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数とを含むことを特徴とする温度推定方法。
  3. 　請求項１または２記載の温度推定方法において、
    　前記第５のステップは、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記内部温度と前記モデル関数の出力との差が最小になるように前記係数を求めるステップを含むことを特徴とする温度推定方法。
  4. 　請求項１乃至３のいずれか１項に記載の温度推定方法において、
    　前記係数算出区間は、前記内部温度のピーク値と前記過渡応答開始時点の前記内部温度との中間値から、前記ピーク値までの区間であることを特徴とする温度推定方法。
  5. 　請求項１乃至４のいずれか１項に記載の温度推定方法において、
    　前記第６のステップは、前記過渡応答開始時点の直前の前記内部温度の第１の近似直線と、前記過渡応答開始時点から前記過渡応答収束評価時間経過後の前記内部温度の第２の近似直線とをそれぞれ求め、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記第１、第２の近似直線と前記モデル関数の出力との２つの交点間の区間を前記補正区間とするステップを含むことを特徴とする温度推定方法。
  6. 　請求項１乃至５のいずれか１項に記載の温度推定方法において、
    　前記第８のステップは、前記複数のモデル関数による補正結果のそれぞれについて評価値を算出し、評価値が最小のものを最良の補正結果とするステップを含むことを特徴とする温度推定方法。
  7. 　請求項１乃至６のいずれか１項に記載の第２乃至第９のステップをコンピュータに実行させることを特徴とする温度推定プログラム。
  8. 　被検体の表面の温度を計測するように構成された第１の温度センサと、
    　前記被検体から遠ざかる位置の温度を計測するように構成された第２の温度センサと、
    　前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出するように構成された温度算出部と、
    　前記内部温度の過渡応答開始時点を検出するように構成された過渡応答検出部と、
    　過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求めるように構成された係数算出部と、
    　前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定するように構成された補正区間決定部と、
    　前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出するように構成された温度補正部と、
    　前記温度補正部による補正結果を評価するように構成された補正結果評価部と、
    　前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記補正結果評価部によって最良と判定された補正結果に置き換えるように構成された補正結果出力部とを備えることを特徴とする温度推定装置。
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