WO2023021970A1 - 生体センサ及び生体情報測定システム - Google Patents

生体センサ及び生体情報測定システム Download PDF

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WO2023021970A1
WO2023021970A1 PCT/JP2022/029428 JP2022029428W WO2023021970A1 WO 2023021970 A1 WO2023021970 A1 WO 2023021970A1 JP 2022029428 W JP2022029428 W JP 2022029428W WO 2023021970 A1 WO2023021970 A1 WO 2023021970A1
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biosensor
pulse wave
measurement
hand
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PCT/JP2022/029428
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亨 志牟田
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株式会社村田製作所
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    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
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    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb

Definitions

  • the present invention relates to biosensors and biometric information measurement systems.
  • a pulse wave signal captures changes in the volume of blood vessels that occur as the heart pumps blood through the blood vessels as a waveform.
  • a sensor that detects this volume change is called a pulse wave sensor.
  • a pulse wave sensor a photoplethysmographic sensor that measures a pulse wave signal by a photoplethysmographic method has been put into practical use.
  • blood pressure is estimated from a user's pulse wave signal measured using a pulse wave sensor, and an estimated value of blood pressure is calculated based on the difference between the height of the heart and the height of the measurement position of the pulse wave signal. A method of correction is described.
  • an object of the present invention is to estimate biometric information from a user's pulse wave signal with sufficient accuracy.
  • the biosensor according to the present invention includes a sensor main body that can be worn on a user's finger or wrist, a pulse wave sensor that measures the user's pulse wave signal, and the user's heart. Calculate a pulse wave feature amount from the pulse wave signal measured by the pulse wave sensor at each of at least two measurement positions with different heights from the height of the at least two measurement positions and pulse wave features at the at least two measurement positions and a signal processing device for determining the correlation between the user's blood pressure and the pulse wave feature quantity from the change in quantity.
  • the user's blood pressure and pulse wave characteristics are obtained from the elevation of at least two measurement positions at different heights from the user's heart and the changes in the pulse wave characteristic amounts at the at least two measurement positions.
  • biological information can be estimated with sufficient accuracy from the user's pulse wave signal.
  • 4 is an explanatory diagram of a pulse wave feature amount related to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the present invention; 4 is a graph showing the correlation between the pulse wave feature amount and blood pressure according to the embodiment of the
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for estimating a height difference between at least two measurement positions from an image of a user captured by an imaging device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for estimating a height difference between at least two measurement positions from an image of a user captured by an imaging device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for estimating a height difference between at least two measurement positions from an image of a user captured by an imaging device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for estimating a height difference between at least two measurement positions from an image of a user captured by an imaging device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for estimating a height difference between at least two measurement positions from an image of a user captured by an imaging device according to an embodiment of the present invention
  • 5 is a graph showing changes over time in feature amounts related to the embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a supine measurement posture according to the embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a supine measurement posture according to the embodiment of the present invention
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing the configuration of a biological information measuring system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the biometric information measurement system 100 includes a biosensor 200 that measures biometric information of a user, and a portable control unit 300 configured to communicate with the biosensor 100 .
  • the biosensor 200 includes an annular (ring-type or wristband-type) sensor main body 201 that can be worn on a user's finger or wrist, and a pulse wave sensor 202 that measures the user's pulse wave signal.
  • the sensor body 201 has a hollow cylindrical shape, and the pulse wave sensor 202 is attached to the inner portion of the sensor body 201 (that is, the portion facing the body surface such as the user's finger or wrist).
  • the pulse wave sensor 202 is, for example, a photoelectric pulse wave sensor.
  • a photoelectric pulse wave sensor for example, a reflective type can be used.
  • the reflective photoplethysmographic sensor irradiates the user's body surface with infrared light, red light, or light with a green wavelength near 550 nm, and uses a photodiode or phototransistor to reflect the user's body surface. Measure light. Oxygenated hemoglobin exists in the blood of arteries and has the property of absorbing incident light, so it can be used to sense changes in blood flow (volume changes in blood vessels) that accompany the pulsation of the heart in time series. By doing so, the pulse wave signal can be measured.
  • the portable control unit 300 includes a photographing device 301 that photographs the user and a display device 302 that displays the image photographed by the photographing device 301 .
  • the portable control unit 300 is, for example, a multifunctional mobile phone terminal called a smart phone.
  • the imaging device 301 is, for example, a digital camera.
  • the display device 302 is, for example, a liquid crystal display.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing the configuration of the biological information measurement system 100 according to the embodiment of the present invention.
  • the biosensor 200 includes a signal processing device 203 , a communication device 204 and an acceleration sensor 205 in addition to the sensor main body 201 and pulse wave sensor 202 described above.
  • the signal processing device 203 extracts various biological information of the user from the pulse wave signal measured by the pulse wave sensor 202 (for example, blood pressure, blood sugar level, heart rate, oxygen saturation concentration, vascular resistance, blood flow, arteriosclerosis, autonomic nerve functions, etc.). For example, the signal processing device 203 can perform a process of calculating a pulse wave feature amount from the pulse wave signal and estimating the blood pressure based on the pulse wave feature amount.
  • Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2016-16295 for example, is known as a document that refers to a process of calculating a pulse wave feature amount from a pulse wave signal and estimating blood pressure based on the pulse wave feature amount.
  • the signal processing device 203 can perform processing for estimating the blood sugar level from the pulse wave signal.
  • Japanese Patent No. 6544751 for example, is known as a document that refers to a process of estimating a blood sugar level from a pulse wave signal.
  • the signal processing device 203 can estimate the heart rate (pulse rate) by obtaining the period of fluctuation from the pulse wave signal.
  • the signal processing device 203 can calculate the index value of the autonomic nerve function by performing power spectrum analysis on the frequency component of the periodic variation of the heartbeat.
  • the signal processing device 203 obtains the pulsation (amount of change) from a pulse wave signal obtained by a photoelectric pulse wave sensor that uses light of two wavelengths, infrared light and red color, to determine the arterial blood oxygen saturation concentration. can be estimated. Also, for example, the signal processing device 203 can estimate the user's activity level and sleep state (sleep/wake distinction and sleep quality) from the detection value of the acceleration sensor 205 .
  • the biosensor 200 may include a temperature sensor. In this case, the signal processing device 203 can acquire the body surface temperature of the user from the detected value of the temperature sensor.
  • the signal processing device 203 performs processing for correcting the estimated value of blood pressure taking into consideration the influence of hydrostatic pressure.
  • the blood pressure measurement location is higher than the heart, the blood pressure measurement will be lower by the hydrostatic pressure difference in the blood vessel due to gravity. Conversely, if the blood pressure measurement location is lower than the heart, the blood pressure measurement will be higher by the hydrostatic pressure difference in the blood vessel. It is known that the blood pressure (measured value) changes by about 0.7 mmHg when the blood pressure measurement position moves up or down from the height of the heart by 1 cm.
  • the signal processing device 203 calculates a pulse wave feature value from the pulse wave signals measured by the pulse wave sensor 202 at each of at least two measurement positions different in height from the user's heart, and calculates blood pressure from the pulse wave feature value.
  • the posture in which the user measures pulse wave signals at at least two measurement positions at different heights from the user's heart may be a sitting posture or a supine posture.
  • the posture in which the user measures the pulse wave signal at at least two measurement positions with different heights from the user's heart is, for example, the posture in which the user sits and holds the biosensor 200 horizontally with the hand at chest level.
  • any two or more postures of a posture in which the user holds the biosensor 200 horizontally at the height of the face in a sitting position, and a posture in which the user holds the biosensor 200 horizontally at the height of the abdomen in the sitting position. can be
  • the posture in which the user measures the pulse wave signal at at least two measurement positions with different heights from the user's heart is, for example, the user lying supine on a flat surface and the biosensor 200 with the hand at the chest level. , or a posture in which the user is in a supine position on a flat surface and holds the biosensor 200 horizontally at the height of the flat surface.
  • the signal processing device 203 calculates the difference between the user's blood pressure and the pulse wave feature amount based on the elevation of at least two measurement positions at different heights from the user's heart and the changes in the pulse wave feature amount at the at least two measurement positions. Find the correlation of The details of the processing for obtaining this correlation will be described later.
  • the signal processing device 203 is, for example, an electronic circuit that includes a processor, memory, and an input/output interface.
  • the communication device 204 performs wireless communication for transmitting and receiving various data (eg, various measurement data or various control data (eg, commands)) through wireless communication between the biosensor 200 and the portable control unit 300. circuit.
  • various data eg, various measurement data or various control data (eg, commands)
  • various control data eg, commands
  • wireless communication between the biosensor 200 and the portable control unit 300 for example, short-range wireless communication such as Bluetooth (registered trademark) can be used.
  • the acceleration sensor 205 measures the acceleration of the biosensor 200 at least at two measurement positions when the user changes his or her posture to measure the pulse wave signal. The reason for measuring the acceleration of biosensor 200 will be described later.
  • the portable control unit 300 includes a communication device 303 , a control device 304 and an inclination sensor 305 in addition to the photographing device 301 and display device 302 described above.
  • the communication device 303 performs wireless communication for transmitting and receiving various data (eg, various measurement data or various control data (eg, commands)) through wireless communication between the portable control unit 300 and the biosensor 200. circuit.
  • various data eg, various measurement data or various control data (eg, commands)
  • the control device 304 performs various control processes for controlling the imaging device 301 , the display device 302 , the communication device 303 and the tilt sensor 305 .
  • Controller 304 is, for example, an electronic circuit comprising a processor, memory, and input/output interfaces. Details of the control processing by the control device 304 will be described later.
  • the tilt sensor 305 detects the tilt of the portable control unit 300 with respect to a predetermined reference line (eg, vertical line) when the user changes posture to measure the pulse wave signal at at least two measurement positions.
  • a predetermined reference line eg, vertical line
  • Reference numeral 401 denotes a velocity pulse wave signal obtained by first-order differentiating the pulse wave signal.
  • Reference numeral 402 denotes an acceleration pulse wave signal obtained by second-order differentiating the pulse wave signal.
  • the peaks (maximum peak and minimum peak) of the acceleration pulse wave signal 402 are called a-wave, b-wave, c-wave, d-wave, and e-wave, respectively, as shown in the figure.
  • Reference numeral 403 indicates a volumetric pulse wave signal.
  • Pulse wave feature values include, for example, the peak time difference of each peak (a wave, b wave, c wave, d wave, and e wave), the height of each peak, the ratio of each peak time difference to the pulse interval, the peak half width, The ratio of the positive side area to the negative side area of the a to e wave portions of the acceleration pulse wave signal 402, the degree of matching between the measured pulse wave waveform and the pulse wave waveform template, and the like can be used. Further, as the pulse wave feature amount, not only the pulse wave feature amount for each beat but also the average value and standard deviation of the pulse wave feature amount for several beats to several tens of beats can be used.
  • pulse wave feature quantity A one of the selected two pulse wave feature quantities is called a pulse wave feature quantity A, and the other is called a pulse wave feature quantity.
  • B the pulse wave feature quantity
  • A indicates the pulse wave feature amount A
  • B indicates the pulse wave feature amount B.
  • the constants a, b, and c may differ from user to user.
  • FIG. 4 is a graph showing the correlation between blood pressure and pulse wave feature quantity A.
  • FIG. 5 is a graph showing the correlation between blood pressure and pulse wave feature quantity B.
  • reference numeral 501 denotes a graph of relational expression (2)
  • reference numeral 502 denotes a graph of relational expression (3).
  • constants a1, b1, c1 of relational expression (2) are, for example, unique to a particular user
  • constants a2, b2, c2 of relational expression (3) are, for example, unique to another particular user. User specific.
  • Reference numerals 5031 and 5032 in FIG. 6 denote pulse wave features for blood pressure of the user (user whose relationship between blood pressure and pulse wave feature A is not determined) obtained from the measurement result of the pulse wave signal by the pulse wave sensor 202. Quantity A measurement points are shown. By performing regression analysis on these measurement points 5031 and 5032, a graph 503 showing the correlation between the user's blood pressure and the pulse wave feature quantity A is obtained.
  • Reference numerals 5033 and 5034 in FIG. 7 denote pulse wave features for blood pressure of the user (user whose relationship between blood pressure and pulse wave feature B is not determined) obtained from the measurement result of the pulse wave signal by the pulse wave sensor 202. Quantity B measurement points are shown. By performing regression analysis on these measurement points 5033 and 5034, a graph 503 showing the correlation between the user's blood pressure and the pulse wave feature quantity B is obtained.
  • Relational expression (4) representing the graph 503 is a difference in the user's blood pressure corresponding to the height difference between at least two measurement positions with different heights from the user's heart, and the pulse wave feature quantity at the at least two measurement positions.
  • the constants a, b, and c of the default relational expression (1) are calibrated based on the correlation (correlation between the user's blood pressure and the pulse wave feature amount) obtained from the amount of change in It can be described as follows.
  • c3 can be automatically calculated from the values of a3 and b3.
  • blood pressure values simultaneously measured by a conventional oscillometric method or the like may be input. If the blood pressure fluctuation amount is more important than the blood pressure absolute value accuracy, the blood pressure may be displayed as a relative value.
  • the blood pressure of the user whose correlation between the blood pressure and the pulse wave feature values A and B is given by the graph 503 can be obtained from the pulse wave feature values A and B using the relational expression (4).
  • the default relationship (1) is defined as the difference in the user's blood pressure corresponding to the height difference of at least two measurement locations at different heights above the user's heart, and the pulse rate at the at least two measurement locations.
  • the user's blood pressure Based on the correlation (correlation between the user's blood pressure and the pulse wave feature amount) obtained from the change amount of the wave feature amount, and based on the calibrated relational expression (4), the pulse wave feature amount , the user's blood pressure can be estimated.
  • the blood pressure can be estimated from the pulse wave feature amount with high accuracy.
  • the constants a, b, and c of one default relational expression (1) are optimized for each user.
  • a plurality of default relational expressions are prepared in advance, and from among the plurality of default relational expressions, the correlation (blood pressure difference and pulse wave feature The user's blood pressure may be estimated from the pulse wave feature value based on the selected relational expression.
  • the constants a, b, c1, and c2 of the default relational expressions (5) and (6) may differ from user to user.
  • the default relational expression (5) is applied to the user for whom there is a correlation between the pulse wave feature amount A and the blood pressure but no correlation between the pulse wave feature amount B and the blood pressure is observed. be able to.
  • the default relational expression (6) is used for a user for whom there is a correlation between the pulse wave feature amount B and the blood pressure but no correlation between the pulse wave feature amount A and the blood pressure. can be applied.
  • FIG. 8 is a graph showing the correlation between blood pressure and pulse wave feature quantity A.
  • reference numeral 504 denotes a graph of default relational expression (5).
  • FIG. 9 is a graph showing the correlation between blood pressure and pulse wave feature quantity B.
  • reference numeral 505 indicates a graph of the default relational expression (6).
  • Reference numerals 5041 and 5042 in FIG. 10 denote pulse wave features for the blood pressure of the user (a user for whom the relationship between blood pressure and pulse wave feature A is not determined) obtained from the measurement result of the pulse wave signal by the pulse wave sensor 202. Quantity A measurement points are shown. In the case of this user, even if the blood pressure changes, it can be seen that the pulse wave feature A hardly changes (the correlation is weak).
  • Reference numerals 5051 and 5052 in FIG. 11 denote pulse wave features for blood pressure of the user (user whose relationship between blood pressure and pulse wave feature B is not determined) obtained from the measurement result of the pulse wave signal by the pulse wave sensor 202. Quantity B measurement points are shown. In the case of this user, the pulse wave feature quantity B also changes with changes in blood pressure, and the correlation approximates the default relational expression (6). Therefore, the default relational expression (6) is selected from the default relational expressions (5) and (6), and the user's blood pressure is estimated from the pulse wave feature value based on the selected relational expression (6). can do.
  • the correlation (between the user's blood pressure and the pulse wave feature amount correlation) is selected, and based on the selected relational expression (6), the user's blood pressure is estimated from the pulse wave feature amount.
  • Equation (6) is calibrated based on the difference in the user's blood pressure corresponding to the height difference between at least two measurement positions and the amount of change in the pulse wave feature quantity at at least two measurement positions, and the calibrated relational expression Based on (6), the user's blood pressure may be estimated from the pulse wave feature amount.
  • This calibration process is similar to the process of calibrating the default relational expression (1) to obtain the relational expression (4).
  • the pulse wave obtained by the pulse wave sensor 202 is selected from among the plurality of default relational expressions (5) and (6).
  • a relational expression (6) that best approximates the correlation (the correlation between the user's blood pressure and the pulse wave feature amount) obtained from the signal measurement results may be selected.
  • the number of pulse wave feature quantities used to obtain the correlation between the amount of change and the amount of change is not limited to two, and may be, for example, one or three or more.
  • the default relational expression may be stored in advance in the memory of the control device 304, or the portable control unit 300 reads out the default relational expression stored in the server on the cloud via the network, The read default relational expression may be used by the signal processing device 203 .
  • reference numeral 600 indicates the user
  • reference numeral 601 indicates the user's face (more specifically, forehead or eyes)
  • reference numeral 602 indicates the user's chest (more specifically, nipple)
  • reference numeral 603 indicates the belly (more specifically, navel) of the user.
  • FIG. 12 shows a posture in which the user 600 is in a sitting position and holds the biosensor 200 horizontally with his hands at the height of his face 601 .
  • the measurement position in this posture is the position of the face 601 of the user 600 in the sitting posture.
  • FIG. 13 shows a posture in which the user 600 is in a sitting position and holds the biosensor 200 horizontally with his hands at the height of his chest 602 .
  • the measurement position in this posture is the position of chest 602 of user 600 in a sitting posture.
  • FIG. 14 shows a posture in which the user 600 is in a sitting position and holds the biosensor 200 horizontally with their hands at the height of their belly 603 .
  • the measurement position in this posture is the position of belly 603 of user 600 in a sitting posture.
  • a highly reproducible posture is realized by adopting the postures shown in FIGS.
  • user's 600 palm may be placed on face 601, chest 602, or abdomen 603
  • user's 600 finger eg, index finger
  • the posture in which the hand of the user 600 is held horizontally (the posture in which the hand faces the horizontal direction) and the posture in which the hand of the user 600 is held vertically (the posture in which the hand faces the vertical direction) are different from each other. If the height from the body is the same, the blood pressure will be the same value, but there may be a difference in the pulse wave signal.
  • the hand of the user 600 faces the horizontal direction, which is effective in suppressing variations in measured values of pulse wave signals.
  • the signal processing device 203 determines whether the hand on which the biosensor 200 is worn is held horizontally at each measurement position (that is, in a direction deviating from the horizontal direction). whether the hand is not moving) may be determined.
  • a method of estimating the height difference between at least two measurement positions with different heights from the heart of user 600 in a sitting posture (1) a method of estimating from information indicating physical characteristics of the user, (2) acceleration There are a method of estimating from the acceleration of the biosensor 200 measured by the sensor 205 and (3) a method of estimating from the image of the user 600 captured by the imaging device 301 . These methods are described below.
  • the height of the forehead, nipple, and navel of the user 600 can be statistically estimated from the height of the user 600.
  • Information indicating the physical characteristics of the user 600 may be stored in advance in the memory within the signal processing device 203, or the physical characteristics of the user 600 stored in a server on the cloud may be stored.
  • information (information such as height) is read from the portable control unit 300 via the network, and the read information is transferred to the signal processing device 203 through wireless communication between the biosensor 200 and the portable control unit 300. may If information indicating the physical characteristics of the user 600 (information such as height) cannot be used, statistical average values of the heights of the forehead, nipples, and navel of the user 600 can be used. Height may be estimated.
  • the human body size database stores information such as human height (Height), entocanthion height, nipple height, bust height, and umbilical height. .
  • the difference in height between the heart and navel can be estimated from the difference between the nipple height and the navel height.
  • the difference between the forehead and the inner canthus height is about 5 cm, by adding the difference between the forehead and the inner canthus height to the difference between the height of the inner canthus and the heart, the forehead can be obtained. Height can be estimated.
  • the signal processing device 203 obtains a statistical average value of height differences between at least two measurement positions having different heights from the heart of the user 600 in a sitting posture from the information indicating the physical characteristics of the user 600. can be done.
  • the biosensor 200 measures a pulse wave signal in a stationary state at one measurement position (for example, the measurement position shown in FIG. 12), and then measures another measurement position (for example, the measurement position shown in FIG. 13). Measure the pulse wave signal in a still state.
  • the signal processing device 203 performs second-order integration on the acceleration of the biosensor 200 measured by the acceleration sensor 205 when the user 600 changes posture to measure the pulse wave signal at two measurement positions, taking into account the effect of gravitational acceleration. By doing so, it is possible to calculate the height difference between the two measurement positions (the vertical moving distance of the biosensor 200). In this way, the signal processing device 203 converts the acceleration of the biosensor 200 measured by the acceleration sensor 205 into at least two values when the user 600 changes posture to measure the pulse wave signal at at least two measurement positions. The height difference of the measured locations can be calculated.
  • the display device 302 displays the user 600 holding the portable control unit 300 with one hand (for example, the right hand) and the other hand (for example, the right hand) on which the biosensor 200 is attached. , left hand) to at least two measurement positions, and when the other hand (for example, the left hand) on which the biosensor 200 is attached is positioned at each measurement position, the biosensor 200 is attached.
  • the user 60 is presented with an instruction to photograph the other hand (for example, the left hand) and the face 601 of the user 600 with the photographing device 301, and the image photographed by the photographing device 301 is displayed.
  • the control device 304 distinguishes and recognizes the face 601 of the user 600 from the image captured by the imaging device 301 and the other hand (for example, the left hand) on which the biosensor 200 is attached. Based on the relative positional relationship between the other hand (for example, the left hand) on which the biosensor 200 is attached and the face 601 from the image captured by the imaging device 301 at each measurement position, the control device 304 Estimate the height difference of at least two measurement locations. The control device 304 transmits the estimated height difference between at least two measurement positions to the signal processing device 203 via wireless communication.
  • the heights of the two measurement positions can be calculated from the size of the face in the image. It is possible to improve the estimation accuracy of the difference in height.
  • control device 304 distinguishes and recognizes the face 601 of the user 600 and the biosensor 200 from the image captured by the imaging device 301 .
  • the control device 304 estimates the height difference between at least two measurement positions based on the relative positional relationship between the biosensor 200 and the face 601 from the images captured by the imaging device 301 at each measurement position.
  • the control device 304 transmits the estimated height difference between at least two measurement positions to the signal processing device 203 via wireless communication.
  • the display device 302 graphically displays a target display range 700 indicating the target position and the target display size of the face 601 so as to be superimposed on the face 601 displayed on the display device 302 .
  • the display target range 700 may be, for example, a figure such as an ellipse or a rectangle.
  • the positional relationship between the face 601 and the display device 301 By adjusting the positional relationship between the face 601 and the display device 301 so that the display position and display size of the face 601 match the target position and target display size of the face 601, respectively, (1) the relative positional relationship between the face 601 and the other hand (for example, the left hand) on which the biosensor 200 is attached, or (2) the relative positional relationship between the biosensor 200 and the face 601 , the height difference of at least two measurement locations can be estimated.
  • the display device 302 displays the image of the user 600 holding the portable control unit 300 with the hand (for example, the right hand) on which the biosensor 200 is attached.
  • the user 600 is instructed to move his or her hand (for example, right hand) to at least two measurement positions and the hand (for example, right hand) on which biosensor 200 is attached is positioned at each measurement position, user 600
  • An instruction to photograph the face 601 with the imaging device 301 is presented to the user 600, and the image photographed by the imaging device 301 is displayed.
  • the control device 304 determines the positional relationship between the face 601 of the user 600 and the portable control unit 300 and the portable control unit with respect to a predetermined reference line (for example, a vertical line) from the images captured by the imaging device 301 at each measurement position. Based on the tilt of the unit 300, the height difference of the at least two measurement locations is estimated.
  • Tilt sensor 305 detects the tilt of portable control unit 300 relative to a predetermined reference line (eg, vertical line) as the user changes posture to measure pulse wave signals at at least two measurement positions.
  • the display device 302 graphically displays a target display range 700 indicating the target position and target display size of the face 601 so as to be superimposed on the face 601 displayed on the display device 302 .
  • a target display range 700 indicating the target position and target display size of the face 601 so as to be superimposed on the face 601 displayed on the display device 302 .
  • the height difference between the at least two measurement positions based on the positional relationship between the face 601 of the user 600 and the portable control unit 300, and the tilt of the portable control unit 300 with respect to a predetermined reference line (e.g., vertical line). can be estimated.
  • the control device 304 transmits the estimated height difference between at least two measurement positions to the signal processing device 203 via wireless communication.
  • the heights of the two measurement positions can be calculated from the size of the face in the image. It is possible to improve the estimation accuracy of the difference in height.
  • the control device 304 may determine whether the user 600 is holding the portable control unit 300 with the hand on which the biosensor 200 is attached. This prevents user 600 from measuring the pulse wave signal while holding portable control unit 300 with a hand (eg, left hand) different from the hand (eg, right hand) on which biosensor 200 is attached. can be suppressed.
  • the control device 304 determines, for example, whether short-range wireless communication such as NFC between the biosensor 200 and the portable control unit 300 is possible, or whether the received strength of the wireless signal from the biosensor 200 is a threshold value. Based on whether or not it is the above, it can be determined whether or not the user 600 is holding the portable control unit 300 with the hand on which the biosensor 200 is attached.
  • the stable state of the pulse wave signal will be explained.
  • the user 600 changes his or her posture to measure the pulse wave signal at at least two measurement positions with different heights from the heart of the user 600, for a certain period of time (about 10 to 20 seconds) after changing the posture
  • a pulse wave signal may fluctuate erratically. Therefore, it is determined whether or not the pulse wave signal is stable for a certain period of time after the posture of the user 600 changes. It is desirable to start deriving the correlation between
  • Methods for determining the stable state of the pulse wave signal include (1) a method of determining the stable state based on the elapsed time since the posture of the user 600 changed, and There is a method of determining a stable state based on whether or not convergence has occurred. These methods are described below.
  • the pulse wave signal in the initial period (for example, initial 0 to 15 seconds, preferably initial 0 to 20 seconds) measured after the user 600 takes each posture is stable.
  • the pulse wave signal is determined to be in a stable state.
  • the time at which each posture is taken may be, for example, the time at which the user 600 performs the measurement start operation, or the time automatically determined from the captured image of the portable control unit 300 .
  • FIG. 19 shows a case where the hand on which the biosensor 200 is attached is held at navel level for 30 seconds, raised to chest level and held for 30 seconds, then returned to navel level and held for 30 seconds. Changes in the pulse wave features extracted from the measured pulse wave waveform are plotted. An average value for 10 seconds was used as the pulse wave feature amount. A dotted line graph indicates an average value (0-10 sec average) for 10 seconds immediately after the posture of the user 600 changes. The solid line graph indicates the average value for 10 seconds (15-25 sec average) after 15 seconds have passed since the posture of the user 600 changed.
  • the signal processing device 203 determines whether or not the pulse wave signal is stable after the posture of the user 600 has changed, according to the determination method (1) or (2) described above. After determining that the pulse wave signal is in a stable state, the signal processing device 203 obtains the correlation between the blood pressure and the pulse wave feature amount.
  • FIG. 20 shows a posture in which the user 600 is in a supine position on the flat surface 800 and holds the biosensor 200 horizontally with the hand at the height of the flat surface 800 .
  • the measurement position in this posture is the position of the back of user 600 in the supine posture (the position of flat surface 800 in contact with the back of user 600).
  • Flat surface 800 is, for example, bedding or a floor.
  • FIG. 21 shows a posture in which the user 600 horizontally holds the biosensor 200 at the height of the chest 602 with the user 600 in a supine position on the flat surface 800 .
  • the measurement position in this posture is the position of the chest 602 of the user 600 in the supine posture.
  • a posture with high reproducibility is realized by adopting the postures shown in FIGS.
  • user's 600 palm may rest against chest 602 or flat surface 800
  • user's 600 finger eg, index finger
  • chest 602 or flat surface 800 may rest against chest 602 or flat surface 800 .
  • the posture in which the hand of the user 600 is held horizontally (the posture in which the hand faces the horizontal direction) and the posture in which the hand of the user 600 is held vertically (the posture in which the hand faces the vertical direction) are different from each other. If the height from the body is the same, the blood pressure will be the same value, but there may be a difference in the pulse wave signal.
  • a posture in which the user 600 is in a supine position on the flat surface 800 and holds the biosensor 200 horizontally at the height of the flat surface 800 and a posture in which the user 600 is in a supine position on the flat surface 800 .
  • the hands of the user 600 face the horizontal direction, which is effective in suppressing variations in measured values of pulse wave signals.
  • the signal processing device 203 determines whether the hand on which the biosensor 200 is worn is held horizontally at each measurement position (that is, in a direction deviating from the horizontal direction). whether the hand is not moving) may be determined.
  • the level of the user's 600 hands is lower than the level of the user's 600 heart. Because the user's 600 heart is approximately in the center of the user's 600 chest, in the supine position, the user's 600 hands are at the height of the user's 600 by about half the thickness of the user's 600 chest. Lower than heart level.
  • the chest thickness of user 600 can be statistically estimated from the height of user 600 .
  • Information indicating the physical characteristics of the user 600 may be stored in advance in the memory within the signal processing device 203, or the physical characteristics of the user 600 stored in a server on the cloud may be stored.
  • information (information such as height) is read from the portable control unit 300 via the network, and the read information is transferred to the signal processing device 203 through wireless communication between the biosensor 200 and the portable control unit 300.
  • the signal processing device 203 obtains a statistical average value of height differences between two measurement positions at different heights from the heart of the user 600 in a supine position from information indicating the physical characteristics of the user 600. can be done.
  • the method of estimating the height difference between two measurement positions at different heights from the heart of the user 600 in the supine position from the acceleration of the biosensor 200 measured by the acceleration sensor 205 is Since it is the same as the method of estimating the height difference between two measurement positions at different heights from the heart of user 600 in a sitting posture from the measured acceleration of biosensor 200, detailed description thereof will be omitted. .
  • vascular resistance can be estimated from the pulse wave signal.
  • the pulse wave signal is affected by blood pressure. Therefore, by measuring the pulse wave signal at the height of the heart, variations in the measured value can be reduced. Further, the pulse wave signal is measured at at least two measurement positions with different heights from the heart, and the blood pressure difference of the user 600 corresponding to the height difference at the at least two measurement positions and the pulse wave at the at least two measurement positions are calculated. By obtaining the correlation between the amount of change in the wave feature amount and the amount of change, it is possible to improve the accuracy of estimating the blood vessel resistance.
  • the pulse wave signal is similarly measured at at least two measurement positions with different heights from the heart, and at least two By obtaining the correlation between the difference in blood pressure of the user 600 corresponding to the height difference between the measurement positions and the amount of change in the pulse wave feature quantity at at least two measurement positions, blood sugar level, arteriosclerosis, and It is possible to improve the accuracy of blood flow estimation.
  • the posture of the user 600 affects the pulse rate, blood flow, body surface temperature, and respiration
  • the user 600 has a predetermined posture (for example, the postures shown in FIGS. 12, 13, 14, 20, and 21). By measuring the wave signal, variations in the measured values can be reduced.
  • the constants d, e, f, g, h, and i in relational expressions (7) and (8) may differ from user to user.
  • Expressions (9) and (10) are obtained by expressing blood pressure and vascular resistance using pulse wave feature amounts A and B and constants d, e, f, g, h, and i.
  • Vascular resistance g/(e x g - d x h) x Ad/(e x g - d x h) x B - (f x g - d x i)/(e x g - d x h) ... (10)
  • various biological information of the user 600 for example, blood pressure, blood sugar level, heart rate, oxygen saturation level, vascular resistance, blood flow, arteriosclerosis, autonomic nerve function, etc.; (4) a plurality of default relationships indicating correlation between blood pressure and pulse wave features of user 600; A process of selecting, from among the equations, a relational expression that most closely approximates the correlation obtained from the measurement results of the pulse wave signal by the pulse wave sensor 202; (6) Processing for calculating the height difference between at least two measurement positions with different heights from the heart of the user 600; (7) The hand on which the biosensor 200 is worn is held horizontally at at least two measurement positions, etc.) may be executed by the control device 304 of the portable control unit 300 instead of the signal processing device 203. good.
  • the control device 304 of the portable control unit 300 instead of the signal processing device 203.
  • the memory of the control device 304 may store a program for causing the processor of the control device 304 to execute all or part of the various types of processing executed by the signal processing device 203 .
  • the processor of the control device 304 can execute all or part of the various types of processing executed by the signal processing device 203 instead of the signal processing device 203 .
  • the constants a, b, and c in the default relational expression (1), the constants a, c1 in the relational expression (5), and the constants b, c2 in the relational expression (6) are constants unique to each user. Research by the inventors has revealed that these constants a, b, c, c1, and c2 may vary to different values depending on the blood circulation state of the user. Therefore, the constants a, b, c, c1 and c2 can be treated as functions of blood circulation.
  • the pulse wave sensor 202 measures pulse wave signals at each of at least two measurement positions at different heights from the user's heart in each of the user's different blood circulation states.
  • the signal processing device 203 can estimate the function that determines the relationship between the blood circulation state and the constants a, b, c, c1, and c2.
  • the user's blood circulation state can be estimated, for example, from the user's pulse wave feature amount.
  • the blood circulation state is correlated with the blood vessel age, and the blood vessel age can be estimated from the b-wave and d-wave waveforms of the acceleration pulse wave signal. can do.
  • Signal processing device 203 calculates constants a, b, c, c1, c2 , and the user's blood pressure can be estimated from the default relationships (1), (5), (6). Thereby, the estimation accuracy of blood pressure can be improved.
  • the different blood circulation states of the user may include, for example, the user's pre-meal blood circulation state and the user's post-meal blood circulation state. It is known that when humans eat, their metabolism increases and blood circulation improves, and such a physiological response is called diet-induced thermogenesis. By measuring the pulse wave signal at each of at least two measurement positions at different heights from the user's heart, the blood circulation state and the constant a , b, c, c1, c2 can be deduced.
  • a method for distinguishing the user's pre-meal blood circulation state and the user's post-meal blood circulation state for example, a method in which the user inputs distinction between before and after a meal to the portable control unit 300 when measuring a pulse wave signal, or a method in which the user A method for the biosensor 200 or the portable control unit 300 to distinguish between before and after a meal based on the amount of activity and blood circulation of the user (for example, if the user's blood circulation improves even though the user's method of determining that the user has taken a meal).
  • the different blood circulation states of the user may include, for example, the user's blood circulation state before exercise and the user's blood circulation state after exercise. It is known that exercise (especially aerobic exercise) improves blood circulation in humans. By measuring the pulse wave signal at each of at least two measurement positions with different heights from the user's heart, the blood circulation state and the constant a , b, c, c1, c2 can be deduced.
  • a method for distinguishing the user's pre-exercise blood circulation state and the user's post-exercise blood circulation state for example, a method in which the user inputs a distinction between before and after exercise to the portable control unit 300 when measuring a pulse wave signal, method for the biosensor 200 or the portable control unit 300 to distinguish before and after exercise from the amount of activity and blood circulation of the user judgment method).
  • the different blood circulation states of the user may include, for example, the blood circulation state before the user falls asleep and the blood circulation state after the user wakes up.
  • blood flow to the brain tends to decrease, and conversely, blood flow to the periphery tends to increase.
  • blood pressure tends to decrease during sleep and increase when waking up.
  • the blood circulation state before falling asleep tends to be different from the blood circulation state after waking up.
  • the user can distinguish whether it is before falling asleep or after waking up. 300, and a method for the biosensor 200 or the portable control unit 300 to distinguish whether it is before falling asleep or after waking up from changes in the amount of activity of the user over time (for example, the amount of activity is A method of determining that the user has fallen asleep when it decreases for a certain period of time).
  • Biometric sensor 201 Sensor body 202
  • Pulse wave sensor 203 Signal processing device 204
  • Communication device 205 External control unit 301
  • Imaging device 302 External control unit 303
  • Communication device 304 control device 305
  • tilt sensor 600 ...user 700
  • display target range 800 ...flat surface

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Abstract

生体センサは、ユーザの手の指又は手首に装着可能に構成されたセンサ本体と、ユーザの脈波信号を測定する脈波センサと、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波センサが測定する脈波信号から脈波特徴量を計算し、少なくとも2つの測定位置の高低と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める信号処理装置とを備える。

Description

生体センサ及び生体情報測定システム
 本発明は、生体センサ及び生体情報測定システムに関わる。
 脈波信号は、心臓が血管を通じて血液を送り出すことに伴って生じる、血管の容積変化を波形としてとらえたものであり、この容積変化を検出するセンサは、脈波センサと呼ばれている。脈波センサとして、光電脈波法により、脈波信号を測定する光電脈波センサが実用化されている。特許文献1には、脈波センサを用いて測定されたユーザの脈波信号から血圧を推定し、心臓の高さと脈波信号の測定位置の高さとの差に基づいて、血圧の推定値を補正する方法が記載されている。
特開2017-47016号公報
 しかし、脈波信号と血圧との間の相関関係は一般的に明らかになっておらず、また、個人差も大きいため、心臓の高さと脈波信号の測定位置の高さとの差に基づいて、血圧の推定値を補正するだけでは、十分な精度で血圧を推定することは困難である。
 そこで、本発明は、ユーザの脈波信号から生体情報を十分な精度で推定することを課題とする。 
 上述の課題を解決するため、本発明に関わる生体センサは、ユーザの手の指又は手首に装着可能に構成されたセンサ本体と、ユーザの脈波信号を測定する脈波センサと、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波センサが測定する脈波信号から脈波特徴量を計算し、少なくとも2つの測定位置の高低と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める信号処理装置とを備える。
 本発明に関わる生体センサによれば、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高低と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係をユーザ毎に求めることにより、ユーザの脈波信号から生体情報を十分な精度で推定することができる。
本発明の実施形態に関わる生体情報測定システムの構成を示す説明図である。 本発明の実施形態に関わる生体情報測定システムの構成を示す説明図である。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量の説明図である。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる座位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる座位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる座位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる特徴量の時間経過に対する変化を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる仰臥位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる仰臥位の測定姿勢の説明図である。
 以下、各図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。ここで、同一符号は、同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
 図1は本発明の実施形態に関わる生体情報測定システム100の構成を示す説明図である。生体情報測定システム100は、ユーザの生体情報を測定する生体センサ200と、生体センサ100と通信可能に構成されている携帯型制御ユニット300とを備えている。
 生体センサ200は、ユーザの手の指又は手首に装着可能に構成された環状(指輪型又はリストバンド型)のセンサ本体201と、ユーザの脈波信号を測定する脈波センサ202とを備えている。センサ本体201は、中空筒状の形状を有しており、脈波センサ202は、センサ本体201の内側の部分(すなわち、ユーザの指又は手首などの体表面に対向する部分)に取り付けられている。
 脈波センサ202は、例えば、光電脈波センサである。光電脈波センサとして、例えば、反射型のタイプを使用することができる。反射型の光電脈波センサは、赤外線や赤色光、或いは、550nm付近の緑色波長の光をユーザの体表面に向けて照射し、フォトダイオード又はフォトトランジスタを用いて、ユーザの体表面で反射した光を計測する。動脈の血液内には、酸化ヘモグロビンが存在しており、入射光を吸収する特性を有しているため、心臓の脈動に伴って変化する血流量(血管の容積変化)を時系列的にセンシングすることにより、脈波信号を計測することができる。
 携帯型制御ユニット300は、ユーザを撮影する撮影装置301と、撮影装置301により撮影された画像を表示する表示装置302とを備える。携帯型制御ユニット300は、例えば、スマートフォンと呼ばれる多機能携帯電話端末である。撮影装置301は、例えば、デジタルカメラである。表示装置302は、例えば、液晶ディスプレイである。
 図2は本発明の実施形態に関わる生体情報測定システム100の構成を示す説明図である。生体センサ200は、上述のセンサ本体201及び脈波センサ202の他に、信号処理装置203、通信装置204、及び加速度センサ205を備えている。
 信号処理装置203は、脈波センサ202が測定する脈波信号からユーザの各種の生体情報(例えば、血圧、血糖値、心拍数、酸素飽和濃度、血管抵抗、血流量、動脈硬化度、自律神経機能など)を推定する処理を行う。例えば、信号処理装置203は、脈波信号から脈波特徴量を計算し、脈波特徴量に基づいて血圧を推定する処理を行うことができる。脈波信号から脈波特徴量を計算し、脈波特徴量に基づいて血圧を推定する処理に言及した文献として、例えば、特開2016-16295号公報が知られている。また、例えば、信号処理装置203は、脈波信号から血糖値を推定する処理を行うことができる。脈波信号から血糖値を推定する処理に言及した文献として、例えば、特許第6544751号が知られている。また、例えば、信号処理装置203は、脈波信号から、変動の周期を求めることにより、心拍数(脈拍数)を推定することができる。また、例えば、信号処理装置203は、心拍の周期変動の周波数成分をパワースペクトル解析することにより、自律神経機能の指標値を計算することができる。また、例えば、信号処理装置203は、赤外線と赤色色の二つの波長の光を使用する光電脈波センサにより得られる脈波信号から脈動(変化量)を求めることにより、動脈血中酸素飽和濃度を推定することができる。また、例えば、信号処理装置203は、加速度センサ205の検出値から、ユーザの活動量及び睡眠状態(睡眠/覚醒の区別及び睡眠の質)を推定することもできる。生体センサ200は、温度センサを備えてもよく、この場合、信号処理装置203は、温度センサの検出値から、ユーザの体表温を取得することができる。
 このように、脈波信号から各種の生体情報を推定することができる。以下の説明においては、脈波信号から血圧を推定する処理を例に挙げて説明する。
 信号処理装置203は、静水圧の影響を考慮に入れて血圧の推定値を補正する処理を行う。一般的に、血圧の測定位置が心臓より高い場合、血圧の測定値は、重力による血管内の静水圧の圧差だけ低くなる。逆に、血圧の測定位置が心臓よりも低い場合には、血圧の測定値は、血管内の静水圧の圧差だけ高くなる。血圧の測定位置が心臓の高さから1cm上下すると、血圧(測定値)は約0.7mmHg変化することが知られている。
 信号処理装置203は、例えば、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波センサ202が測定する脈波信号から脈波特徴量を計算し、脈波特徴量から血圧を推定する処理を行う。ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する姿勢は、座位の姿勢でもよく、或いは、仰臥位の姿勢でもよい。
 ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する姿勢は、例えば、ユーザが座位で手を胸の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢、ユーザが座位で手を顔の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢、及びユーザが座位で手を腹の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢のうち何れか2つ以上の姿勢とすることができる。
 ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する姿勢は、例えば、ユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を胸の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢、及びユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を平坦面の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢でもよい。
 信号処理装置203は、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高低と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める。この相関関係を求める処理の詳細については、後述する。
 なお、信号処理装置203は、例えば、プロセッサ、メモリ、及び入出力インタフェースを備える電子回路である。
 通信装置204は、生体センサ200と携帯型制御ユニット300との間の無線通信を通じて各種のデータ(例えば、各種の測定データ又は各種の制御データ(例えば、コマンド))の送受信を行うための無線通信回路である。生体センサ200と携帯型制御ユニット300との間の無線通信として、例えば、ブルートゥース(登録商標)などの近距離無線通信を用いることができる。
 加速度センサ205は、少なくとも2つの測定位置でユーザが脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの生体センサ200の加速度を測定する。生体センサ200の加速度を測定する理由については、後述する。
 携帯型制御ユニット300は、上述の撮影装置301及び表示装置302の他に、通信装置303、制御装置304、及び傾斜センサ305を備えている。
 通信装置303は、携帯型制御ユニット300と生体センサ200との間の無線通信を通じて各種のデータ(例えば、各種の測定データ又は各種の制御データ(例えば、コマンド))の送受信を行うための無線通信回路である。
 制御装置304は、撮影装置301、表示装置302、通信装置303、及び傾斜センサ305を制御するための各種の制御処理を行う。制御装置304は、例えば、プロセッサ、メモリ、及び入出力インタフェースを備える電子回路である。制御装置304による制御処理の詳細については、後述する。
 傾斜センサ305は、少なくとも2つの測定位置でユーザが脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの所定の基準線(例えば、鉛直線)に対する携帯型制御ユニット300の傾きを検出する。所定の基準線に対する携帯型制御ユニット300の傾きを検出する理由については、後述する。
 次に、図3を参照しながら、脈波特徴量について説明する。符号401は、脈波信号を1階微分することにより得られる速度脈波信号を示す。符号402は、脈波信号を2階微分することにより得られる加速度脈波信号を示す。加速度脈波信号402のピーク(極大ピーク及び極小ピーク)は、それぞれ、同図に示すように、a波、b波、c波、d波、及びe波と呼ばれる。符号403は、容積脈波信号を示す。脈波特徴量として、例えば、各ピーク(a波、b波、c波、d波、及びe波)のピーク時間差、各ピークの高さ、脈拍間隔に対する各ピーク時間差の比率、ピーク半値幅、加速度脈波信号402のa~e波部分のプラス側の面積とマイナス側の面積の比率、測定された脈波波形と脈波波形のテンプレートとの間の一致度などを用いることができる。また、脈波特徴量として、1拍毎の脈波特徴量のみならず、数拍から数十拍程度の脈波特徴量の平均値や標準偏差も用いることができる。
 次に、図4乃至図7を参照しながら、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高低(2つの測定位置のうち、どちらの測定位置が相対的に高く、どちらの測定位置が相対的に低いかを示す関係)と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める処理について説明する。例えば、血圧が高い状態から低い状態に変わったとき(測定位置が低い状態から高い状態に変わったとき)の脈波特徴量の変化から、血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求めることができる。また、例えば、血圧が低い状態から高い状態に変わったとき(測定位置が高い状態から低い状態に変わったとき)の脈波特徴量の変化から、血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求めることができる。ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める処理では、血圧の変化に対する脈波特徴量の変化の傾向が分かればよい。血圧の変化に対する脈波特徴量の変化の傾向を求める過程で、2つの測定位置の高さの差を求め、この高さの差に対応する血圧の差を考慮に入れることにより、血圧の変化に対する脈波特徴量の変化の傾向を精度よく推定することができる。
 説明の便宜上、上述の各種の脈波特徴量の中から二つの脈波特徴量を選択し、選択した二つの脈波特徴量のうち一方を脈波特徴量Aと呼び、他方を脈波特徴量Bと呼ぶ。
 ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を示すデフォルトの関係式(1)を以下に示す。
 血圧=a×A+b×B+c … (1)
 ここで、Aは脈波特徴量Aを示し、Bは脈波特徴量Bを示す。なお、定数a,b,cは、ユーザ毎に異なり得る。
 図4は、血圧と脈波特徴量Aとの相関関係を示すグラフである。図5は、血圧と脈波特徴量Bとの相関関係を示すグラフである。図4及び図5において、符号501は、関係式(2)のグラフを示し、符号502は、関係式(3)のグラフを示している。
 血圧=a1×A+b1×B+c1 … (2)
 血圧=a2×A+b2×B+c2 … (3)
 ここで、関係式(2)の定数a1,b1,c1は、例えば、ある特定のユーザに固有のものであり、関係式(3)の定数a2,b2,c2は、例えば、別の特定のユーザに固有のものである。
 図6の符号5031,5032は、それぞれ、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ(血圧と脈波特徴量Aとの関係が決定されていないユーザ)の血圧に対する脈波特徴量Aの測定点を示す。これらの測定点5031,5032を回帰分析することにより、そのユーザの血圧と脈波特徴量Aとの相関関係を示すグラフ503が得られる。
 図7の符号5033,5034は、それぞれ、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ(血圧と脈波特徴量Bとの関係が決定されていないユーザ)の血圧に対する脈波特徴量Bの測定点を示す。これらの測定点5033,5034を回帰分析することにより、そのユーザの血圧と脈波特徴量Bとの相関関係を示すグラフ503が得られる。
 グラフ503を表す関係式(4)は、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化量とから求めた相関関係(ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係)に基づいて、デフォルトの関係式(1)の定数a,b,cを較正したものであり、以下のように記述することができる。
 血圧=a3×A+b3×B+c3 … (4)
 なお、a3、b3の値からc3を求められるようにあらかじめ式、もしくはテーブルを作成しておけば、a3、b3の値からc3を自動的に算出することができる。c3の精度を向上するために、従来のオシロメトリック法等で同時に測定した血圧値を入力するようにしてもよい。また、血圧絶対値精度よりも血圧変動量が重要な場合は、血圧を相対値表示としてもよい。
 血圧と脈波特徴量A,Bとの相関関係がグラフ503により与えられるユーザの血圧は、脈波特徴量A,Bから関係式(4)を用いて求めることができる。
 このようにして、デフォルトの関係式(1)を、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差と、少なくとも2つの測定位置における脈派特徴量の変化量とから求めた相関関係(ユーザの血圧と脈派特徴量との間の相関関係)に基づいて較正し、較正された関係式(4)に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定することができる。血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係をユーザ毎に最適化することにより、脈波特徴量から血圧を高精度に推定することができる。
 なお、上述の例では、一つのデフォルトの関係式(1)の定数a,b,cをユーザ毎に最適化する例について説明したが、このようなデフォルトの関係式を1つに決定することができない場合には、複数のデフォルトの関係式を予め用意し、複数のデフォルトの関係式の中から、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる相関関係(血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係)を最も近似する関係式を選択し、選択された関係式に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定してもよい。
 複数のデフォルトの関係式として、以下の関係式(5),(6)を例示する。
 血圧=a×A+c1 … (5)
 血圧=b×B+c2 … (6)
 ここで、デフォルトの関係式(5),(6)の定数a,b,c1,c2は、ユーザ毎に異なり得る。脈波特徴量Aと血圧との間に相関関係があるものの、脈波特徴量Bと血圧との間に相関関係がみられないユーザに対しては、デフォルトの関係式(5)を適用することができる。一方、脈波特徴量Bと血圧との間に相関関係があるものの、脈波特徴量Aと血圧との間に相関関係がみられないユーザに対しては、デフォルトの関係式(6)を適用することができる。
 図8は、血圧と脈波特徴量Aとの相関関係を示すグラフである。図8において、符号504は、デフォルトの関係式(5)のグラフを示す。図9は、血圧と脈波特徴量Bとの相関関係を示すグラフである。図9において、符号505は、デフォルトの関係式(6)のグラフを示す。
 図10の符号5041,5042は、それぞれ、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ(血圧と脈波特徴量Aとの関係が決定されていないユーザ)の血圧に対する脈波特徴量Aの測定点を示す。このユーザの場合、血圧が変化しても、脈波特徴量Aには殆ど変化が見られない(相関関係が弱い)ことが分かる。
 図11の符号5051,5052は、それぞれ、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ(血圧と脈波特徴量Bとの関係が決定されていないユーザ)の血圧に対する脈波特徴量Bの測定点を示す。このユーザの場合、血圧の変化に伴って脈波特徴量Bも変化し、その相関関係は、デフォルトの関係式(6)に近似している。そこで、デフォルトの関係式(5),(6)の中から、デフォルトの関係式(6)を選択し、選択された関係式(6)に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定することができる。
 上述の説明では、複数のデフォルトの関係式(5)、(6)の中から、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる相関関係(ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係)を最も近似する関係式(6)を選択し、選択された関係式(6)に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定する例を示したが、この選択された関係式(6)を、少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化量に基づいて較正し、較正された関係式(6)に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定してもよい。この較正処理は、デフォルトの関係式(1)を較正して関係式(4)を求める処理と同様である。また、少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差を考慮に入れて、複数のデフォルトの関係式(5)、(6)の中から、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる相関関係(ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係)を最も近似する関係式(6)を選択してもよい。
 説明の便宜上、血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めるために用いる脈波特徴量の数が2つである例を説明したが、血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めるために用いる脈波特徴量の数は、2つに限られるものではなく、例えば、1つ又は3つ以上でもよい。また、デフォルトの関係式は、制御装置304のメモリ内に予め記憶してもよく、或いは、クラウド上のサーバに保存されているデフォルトの関係式を携帯型制御ユニット300がネットワーク経由で読み出して、その読み出したデフォルトの関係式を信号処理装置203が用いてもよい。
 次に、図12乃至図14を参照しながら、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する座位の姿勢について説明する。図12乃至図14において、符号600は、ユーザを示し、符号601は、ユーザの顔(より具体的には、額又は目)を示し、符号602は、ユーザの胸(より具体的には、乳頭)を示し、符号603は、ユーザの腹(より具体的には、へそ)を示す。
 図12は、ユーザ600が座位で手を顔601の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、座位の姿勢をとるユーザ600の顔601の位置である。
 図13は、ユーザ600が座位で手を胸602の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、座位の姿勢をとるユーザ600の胸602の位置である。
 図14は、ユーザ600が座位で手を腹603の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、座位の姿勢をとるユーザ600の腹603の位置である。
 ユーザ600の心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置でユーザ600が脈波信号を測定する座位の姿勢として、図12乃至図14に示す姿勢をとることにより、再現性の高い姿勢を実現できるとともに、このような姿勢を維持するために手に力をいれる必要がなく、手の震えを抑制できる。これらの姿勢において、ユーザ600の手のひらを、顔601、胸602、又は腹603に当ててもよく、また、ユーザ600の指(例えば、人指し指)を、顔601、胸602、又は腹603に当ててもよい。
 なお、ユーザ600の手が水平に保持されている姿勢(手が水平方向を向く姿勢)と、ユーザ600の手が垂直に保持されている姿勢(手が垂直方向を向く姿勢)とでは、心臓からの高さが同じであれば、血圧は同じ値になるが、脈波信号に差異が生じる場合がある。ユーザ600が座位で手を顔601の高さで生体センサ200を保持する姿勢、ユーザ600が座位で手を胸602の高さで生体センサ200を保持する姿勢、及びユーザ600が座位で手を腹603の高さで生体センサ200を保持する姿勢では、どの姿勢も、ユーザ600の手は水平方向を向くため、脈波信号の測定値のばらつきを抑制するのに効果的である。信号処理装置203は、加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から、生体センサ200が装着されている手が各測定位置で水平に保持されているか否か(すなわち、水平方向からずれる向きに手が動いていないかどうか)を判定してもよい。
 座位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する方法として、(1)ユーザの身体特徴を示す情報から推定する方法、(2)加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から推定する方法、及び(3)撮影装置301が撮影したユーザ600の画像から推定する方法がある。これらの方法について、以下に説明する。
 まず、ユーザ600の身体特徴を示す情報から、座位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する方法について説明する。
 ユーザ600の額、乳頭、及びへその高さは、ユーザ600の身長から、統計的に推定することができる。ユーザ600の身体特徴を示す情報(身長などの情報)は、信号処理装置203内のメモリに予め記憶しておいてもよく、或いは、クラウド上のサーバに保存されているユーザ600の身体特徴を示す情報(身長などの情報)を携帯型制御ユニット300からネットワーク経由で読み出して、その読み出した情報を、生体センサ200と携帯型制御ユニット300との間の無線通信を通じて信号処理装置203に転送してもよい。ユーザ600の身体特徴を示す情報(身長などの情報)を利用できない場合には、人間の額、乳頭、及びへその高さの統計上の平均値から、ユーザ600の額、乳頭、及びへその高さを推定してもよい。
 人体寸法データベースには、人間の身長(Height)、内眼角高(Entocanthion height)、乳頭高(Nipple height)、バスト高(Bust height)、及び臍高(Omphalion height)などの情報が格納されている。例えば、心臓の高さとして、乳頭高の値を用いると、心臓とへそとの高さの差は、乳頭高と臍高との差から推定できる。また、例えば、額と内眼角高との差は、5センチ前後であるため、内眼角高と心臓との高さの差に、額と内眼角高との差を加算することで、額の高さを推定できる。
 信号処理装置203は、ユーザ600の身体特徴を示す情報から、座位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高さの差の統計的な平均値を求めることができる。
 次に、加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から、座位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する方法について説明する。
 生体センサ200は、ある1つの測定位置(例えば、図12に示す測定位置)で静止した状態で脈波信号を測定し、その後、もう一つの測定位置(例えば、図13に示す測定位置)で静止した状態で脈波信号を測定する。信号処理装置203は、2つの測定位置でユーザ600が脈波信号を測定するために姿勢を変えるときに、加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度を重力加速度の影響を考慮して二階積分することにより、2つの測定位置の高さの差(生体センサ200の鉛直方向の移動距離)を計算することができる。このようにして、信号処理装置203は、少なくとも2つの測定位置でユーザ600が脈波信号を測定するために姿勢を変えるときに、加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から、少なくとも2つの測定位置の高さの差を計算することができる。
 次に、撮影装置301が撮影したユーザ600の画像から、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する第1の方法について説明する。
 図15に示すように、表示装置302は、携帯型制御ユニット300を一方の手(例えば、右手)で把持しているユーザ600に対して、生体センサ200が装着されている他方の手(例えば、左手)を少なくとも2つの測定位置に移動させる旨の指示と、生体センサ200が装着されている他方の手(例えば、左手)が各測定位置に位置しているときに、生体センサ200が装着されている他方の手(例えば、左手)とユーザ600の顔601とを撮影装置301で撮影する旨の指示とをユーザ60に提示するとともに、撮影装置301により撮影された画像を表示する。
 例えば、制御装置304は、撮影装置301が撮影した画像からユーザ600の顔601と、生体センサ200が装着されている他方の手(例えば、左手)とを区別して認識する。制御装置304は、各測定位置において、撮影装置301により撮影された画像から、生体センサ200が装着されている他方の手(例えば、左手)と顔601との相対的な位置関係に基づいて、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する。制御装置304は、少なくとも2つの測定位置の高さの差の推定結果を、無線通信を通じて信号処理装置203に送信する。
 このように、ユーザ600の身体特徴を示す情報から、ユーザ600の顔の大きさ(全頭高、頭幅など)を推定することで、画像内の顔の大きさから2つの測定位置の高さの差の推定精度を向上できる。
 また、例えば、制御装置304は、撮影装置301が撮影した画像からユーザ600の顔601と、生体センサ200とを区別して認識する。制御装置304は、各測定位置において撮影装置301により撮影された画像から、生体センサ200と顔601との相対的な位置関係に基づいて、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する。制御装置304は、少なくとも2つの測定位置の高さの差の推定結果を、無線通信を通じて信号処理装置203に送信する。
 図16に示すように、表示装置302は、顔601の目標位置及び表示目標サイズを示す表示目標範囲700を、表示装置302に表示されている顔601にスーパーインポーズするようにグラフィカルに表示してもよい。表示目標範囲700は、例えば、楕円形又は長方形などの図形でよい。顔601の表示位置及び表示サイズが顔601の目標位置及び表示目標サイズにそれぞれ一致するように、顔601と表示装置301との位置関係を調整することにより、撮影装置301により撮影された画像から、(1)生体センサ200が装着されている他方の手(例えば、左手)と顔601との相対的な位置関係又は(2)生体センサ200と顔601との相対的な位置関係に基づいて、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定することができる。
 次に、撮影装置301が撮影したユーザ600の画像から、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する第2の方法について説明する。
 図17に示すように、表示装置302は、生体センサ200が装着されている手(例えば、右手)で携帯型制御ユニット300を把持しているユーザ600に対して、生体センサ200が装着されている手(例えば、右手)を少なくとも2つの測定位置に移動させる旨の指示と、生体センサ200が装着されている手(例えば、右手)が各測定位置に位置しているときに、ユーザ600の顔601を撮影装置301で撮影する旨の指示とをユーザ600に提示するとともに、撮影装置301により撮影された画像を表示する。
 制御装置304は、各測定位置において撮影装置301により撮影された画像から、ユーザ600の顔601と携帯型制御ユニット300との位置関係、及び所定の基準線(例えば、鉛直線)に対する携帯型制御ユニット300の傾きに基づいて、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する。傾斜センサ305は、少なくとも2つの測定位置でユーザが脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの所定の基準線(例えば、鉛直線)に対する携帯型制御ユニット300の傾きを検出する。
 図18に示すように、表示装置302は、顔601の目標位置及び表示目標サイズを示す表示目標範囲700を、表示装置302に表示されている顔601にスーパーインポーズするようにグラフィカルに表示してもよい。顔601の表示位置及び表示サイズが顔601の目標位置及び表示目標サイズにそれぞれ一致するように、顔601と表示装置301との位置関係を調整することにより、撮影装置301により撮影された画像から、ユーザ600の顔601と携帯型制御ユニット300との位置関係、及び所定の基準線(例えば、鉛直線)に対する携帯型制御ユニット300の傾きに基づいて、少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定することができる。制御装置304は、少なくとも2つの測定位置の高さの差の推定結果を、無線通信を通じて信号処理装置203に送信する。
 このように、ユーザ600の身体特徴を示す情報から、ユーザ600の顔の大きさ(全頭高、頭幅など)を推定することで、画像内の顔の大きさから2つの測定位置の高さの差の推定精度を向上できる。
 制御装置304は、生体センサ200が装着されている手でユーザ600が携帯型制御ユニット300を把持しているか否かを判定してもよい。これにより、生体センサ200が装着されている手(例えば、右手)とは異なる手(例えば、左手)でユーザ600が携帯型制御ユニット300を把持したまま、脈波信号を測定してしまうことを抑制できる。制御装置304は、例えば、生体センサ200と携帯型制御ユニット300との間のNFCのような近距離無線通信が可能であるか否か、或いは、生体センサ200からの無線信号の受信強度が閾値以上であるか否かに基づいて、生体センサ200が装着されている手でユーザ600が携帯型制御ユニット300を把持しているか否かを判定することができる。
 次に、脈波信号の安定状態について説明する。ユーザ600の心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置でユーザ600が脈波信号を測定するために姿勢を変えると、姿勢を変えてから一定時間(約10~20秒ほど)の間、脈波信号は不安定に変動し得る。このため、ユーザ600の姿勢が変わってから、一定時間、脈波信号が安定しているか否かを判定し、脈波信号が安定状態にあると判定されてから、血圧と脈波特徴量との間の相関関係の導出を開始するのが望ましい。
 脈波信号の安定状態を判定する方法として、(1)ユーザ600の姿勢が変わってからの経過時間を基に安定状態を判定する方法、及び(2)脈波信号の変動値が閾値未満に収束したか否かを基に安定状態を判定する方法がある。これらの方法について、以下に説明する。
 まず、ユーザ600の姿勢が変わってからの経過時間を基に安定状態を判定する方法について説明する。この方法では、ユーザ600が各姿勢をとってから測定された脈波信号の初期期間(例えば、初期0~15秒、好ましくは、初期0~20秒)の脈波信号は、安定しておらず、初期期間経過後は、脈波信号は安定状態にあると判定する。各姿勢をとる時刻は、例えば、ユーザ600の測定開始操作時刻、又は、携帯型制御ユニット300の撮像画像から自動判定した時刻などでよい。
 図19は、生体センサ200を装着した手を、へその高さで30秒間保持した後、胸の高さに上げて30秒間保持し、その後、へその高さに戻して30秒間保持したときに測定した脈波波形から抽出した脈波特徴量の変化をプロットしている。この脈波特徴量として、10秒間の平均値を用いた。点線のグラフは、ユーザ600の姿勢が変化した直後からの10秒間の平均値(0-10sec平均)を示している。実線のグラフは、ユーザ600の姿勢が変化してから15秒経過してからの10秒間の平均値(15-25sec平均)を示している。
 へその高さで血圧を測定すると、血圧の測定値は高くなり、胸の高さで血圧を測定すると、血圧の測定値は低くなる。15-25sec平均は、血圧の変化と強く相関しているのに対し、0-10sec平均は、血圧の変化との相関が弱い。姿勢が変化した直後は、脈波特徴量が安定しないことが分かる。これは、人間の生理反応によるものであり、姿勢変化直後における脈波信号の一時的な不安定化を抑制することは無理である。脈波信号が安定化するまでの時間には、個人差があるため、姿勢が変化した直後からの初期期間(0~15秒、或いは、0~20秒)の脈波信号は、安定しておらず、初期期間経過後は、脈波信号は安定状態にあると判定するのが望ましい。
 次に、脈波信号の変動値が閾値未満に収束したか否かを基に安定状態を判定する方法について説明する。この方法では、脈波信号の脈波特徴量の変化率、変化速度、又は、変動(ばらつき)の範囲の何れかが閾値未満に収束したときに、脈波信号は安定状態にあると判定する。
 信号処理装置203は、ユーザ600の姿勢が変化した後に脈波信号が安定する状態になっているか否かを、上述の判定方法(1)又は(2)に従って判定する。信号処理装置203は、脈波信号が安定する状態になっているものと判定した後に、血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める。
 次に、図20及び図21を参照しながら、ユーザ600の心臓からの高さが異なる2つの測定位置でユーザ600が脈波信号を測定する仰臥位の姿勢について説明する。
 図20は、ユーザ600が平坦面800の上で仰臥位の姿勢で手を平坦面800の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、仰臥位の姿勢をとるユーザ600の背面の位置(ユーザ600の背面に接する平坦面800の位置)である。平坦面800は、例えば、寝具又は床である。
 図21は、ユーザ600が平坦面800の上で仰臥位の姿勢で手を胸602の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、仰臥位の姿勢をとるユーザ600の胸602の位置である。
 ユーザ600の心臓からの高さが異なる2つの測定位置でユーザ600が脈波信号を測定する仰臥位の姿勢として、図20及び図21に示す姿勢をとることにより、再現性の高い姿勢を実現できるとともに、このような姿勢を維持するために手に力をいれる必要がなく、手の震えを抑制できる。これらの姿勢において、ユーザ600の手のひらを、胸602、又は平坦面800に当ててもよく、また、ユーザ600の指(例えば、人指し指)を、胸602、又は平坦面800に当ててもよい。
 なお、ユーザ600の手が水平に保持されている姿勢(手が水平方向を向く姿勢)と、ユーザ600の手が垂直に保持されている姿勢(手が垂直方向を向く姿勢)とでは、心臓からの高さが同じであれば、血圧は同じ値になるが、脈波信号に差異が生じる場合がある。ユーザ600が平坦面800の上で仰臥位の姿勢で手を平坦面800の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢、及びユーザ600が平坦面800の上で仰臥位の姿勢で手を胸602の高さで生体センサ200を水平に保持する姿勢では、どの姿勢も、ユーザ600の手は水平方向を向くため、脈波信号の測定値のばらつきを抑制するのに効果的である。信号処理装置203は、加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から、生体センサ200が装着されている手が各測定位置で水平に保持されているか否か(すなわち、水平方向からずれる向きに手が動いていないかどうか)を判定してもよい。
 仰臥位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる2つの測定位置の高さの差を推定する方法として、(1)ユーザの身体特徴を示す情報から推定する方法、及び(2)加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から推定する方法がある。これらの方法について、以下に説明する。
 まず、ユーザの身体特徴を示す情報から、仰臥位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる2つの測定位置の高さの差を推定する方法について説明する。
 仰臥位の姿勢をとるユーザ600が手を平坦面800に置くと、ユーザ600の手の高さは、ユーザ600の心臓の高さよりも低くなる。ユーザ600の心臓は、ユーザ600の胸のほぼ中央にあるため、仰臥位の姿勢では、ユーザ600の手の高さは、ユーザ600の胸厚の約半分の高さの分だけ、ユーザ600の心臓の高さより低くなる。
 ユーザ600の胸厚は、ユーザ600の身長から、統計的に推定することができる。
 ユーザ600の身体特徴を示す情報(身長などの情報)は、信号処理装置203内のメモリに予め記憶しておいてもよく、或いは、クラウド上のサーバに保存されているユーザ600の身体特徴を示す情報(身長などの情報)を携帯型制御ユニット300からネットワーク経由で読み出して、その読み出した情報を、生体センサ200と携帯型制御ユニット300との間の無線通信を通じて信号処理装置203に転送してもよい。
 信号処理装置203は、ユーザ600の身体特徴を示す情報から、仰臥位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる2つの測定位置の高さの差の統計的な平均値を求めることができる。
 なお、加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から、仰臥位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる2つの測定位置の高さの差を推定する方法は、加速度センサ205が測定した生体センサ200の加速度から、座位の姿勢をとるユーザ600の心臓からの高さが異なる2つの測定位置の高さの差を推定する方法と同じであるため、その詳細な説明を省略する。
 上述の説明においては、脈波信号から血圧を推定する処理を例示したが、本発明はこの例に限られるものではない。例えば、脈波信号から、血管抵抗を推定することもできる。血管抵抗を推定する場合、脈波信号は、血圧の影響を受けるため、心臓の高さで脈波信号を測定することにより、測定値のばらつきを低減できる。また、心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置で脈波信号を測定し、少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応するユーザ600の血圧の差と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めることにより、血管抵抗の推定精度を高めることができる。
 また、脈波信号から、血糖値、動脈硬化度、及び血流量を推定する場合においても、同様に、心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置で脈波信号を測定し、少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応するユーザ600の血圧の差と、少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めることにより、血糖値、動脈硬化度、及び血流量の推定精度を高めることができる。
 また、ユーザ600の姿勢は、脈拍数、血流量、体表温、及び呼吸に影響を与えるため、予め定められた姿勢(例えば、図12,13,14,20,21に示す姿勢)で脈波信号の測定を行うことにより、測定値のばらつきを低減できる。
 脈波特徴量Aと、血圧及び血管抵抗との間の相関関係を示す関係式(7)を以下に示す。
A=d×血圧+e×血管抵抗+f … (7)
 脈波特徴量Bと、血圧及び血管抵抗との間の相関関係を示す関係式(8)を以下に示す。
B=g×血圧+h×血管抵抗+i … (8)
 関係式(7)及び(8)の定数d,e,f,g,h,iは、ユーザ毎に異なり得る。
 血圧及び血管抵抗を、脈波特徴量A,B及び定数d,e,f,g,h,iを用いて表すと、(9)式及び(10)式が得られる。
血圧=-h/(e×g-d×h)×A+e/(e×g-d×h)×B+(f×h-e×i)/(e×g-d×h) … (9)
血管抵抗=g/(e×g-d×h)×A-d/(e×g-d×h)×B-(f×g-d×i)/(e×g-d×h)… (10)
 なお、信号処理装置203によって実行される上述の各種の処理(例えば、(1)脈波センサ202が測定する脈波信号からユーザ600の各種の生体情報(例えば、血圧、血糖値、心拍数、酸素飽和濃度、血管抵抗、血流量、動脈硬化度、自律神経機能など)を推定する処理、(2)ユーザ600の血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める処理、(3)ユーザ600の血圧と脈波特徴量との間の相関関係を示すデフォルトの関係式を較正する処理、(4)ユーザ600の血圧と脈波特徴量との間の相関関係を示す複数のデフォルトの関係式の中から、脈波センサ202による脈波信号の測定結果から求まる相関関係を最も近似する関係式を選択する処理、(5)ユーザ600の姿勢が変化した後に脈波信号が安定する状態になっているか否かを判定する処理、(6)ユーザ600の心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置の高さの差を計算する処理、(7)生体センサ200が装着されている手が少なくとも2つの測定位置で水平に保持されているか否かを判定する処理など)の全部又は一部を、信号処理装置203に替わって、携帯型制御ユニット300の制御装置304が実行してもよい。制御装置304のメモリには、信号処理装置203によって実行される上述の各種の処理の全部又は一部を制御装置304のプロセッサに実行させるためのプログラムが格納されていてもよい。制御装置304のプロセッサは、このプログラムを実行することにより、信号処理装置203によって実行される上述の各種の処理の全部又は一部を信号処理装置203に替わって実行することができる。
 次に、ユーザの血行状態の変動が、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係に与える影響について説明する。
 上述のデフォルトの関係式(1)における定数a,b,c,関係式(5)における定数a,c1,及び関係式(6)における定数b,c2は、ユーザ毎に固有の定数である。本発明者の研究により、これらの定数a,b,c,c1,c2は、ユーザの血行状態が異なると、異なる値に変動し得ることが判明している。このため、定数a,b,c,c1,c2は、血行状態の関数として扱うことができる。
 脈波センサ202は、例えば、ユーザの異なる血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定する。これにより、信号処理装置203は、血行状態と定数a,b,c,c1,c2との関係を定める関数を推定することができる。
 ユーザの血行状態は、例えば、ユーザの脈波特徴量から推定することができる。血行状態は血管年齢と相関しており、血管年齢は、加速度脈波信号のb波及びd波の波形から推定できるため、b波及びd波の脈波特徴量を用いて、血行状態を推定することができる。信号処理装置203は、このようにして推定した血行状態から関数(血行状態と定数a,b,c,c1,c2との関係を定める関数)に基づいて定数a,b,c,c1,c2を推定し、デフォルトの関係式(1),(5),(6)からユーザの血圧を推定することができる。これにより、血圧の推定精度を高めることができる。
 ユーザの異なる血行状態は、例えば、ユーザの食事前の血行状態及びユーザの食事後の血行状態を含んでもよい。人間は、食事をすると、代謝量が増大し、血行がよくなることが知られており、このような生理的反応は、食事誘発性熱産生と呼ばれている。ユーザの食事前の血行状態及びユーザの食事後の血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定することにより、血行状態と定数a,b,c,c1,c2との関係を定める関数を推定することができる。
 ユーザの食事前の血行状態及びユーザの食事後の血行状態を区別する方法として、例えば、脈波信号の測定時に、食事の前後の区別をユーザが携帯型制御ユニット300に入力する方法や、ユーザの活動量及び血行状態から食事の前後を生体センサ200又は携帯型制御ユニット300が区別する方法(例えば、ユーザの活動量が増加していないのにも関わらず、ユーザの血行状態がよくなると、ユーザが食事をとったものと判定する方法)などがある。
 ユーザの異なる血行状態は、例えば、ユーザの運動前の血行状態及びユーザの運動後の血行状態を含んでもよい。人間は、運動(特に、有酸素運動)をすると、血行がよくなることが知られている。ユーザの運動前の血行状態及びユーザの運動後の血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定することにより、血行状態と定数a,b,c,c1,c2との関係を定める関数を推定することができる。
 ユーザの運動前の血行状態及びユーザの運動後の血行状態を区別する方法として、例えば、脈波信号の測定時に、運動の前後の区別をユーザが携帯型制御ユニット300に入力する方法や、ユーザの活動量及び血行状態から運動の前後を生体センサ200又は携帯型制御ユニット300が区別する方法(例えば、ユーザの活動量が増加し、且つ血行状態がよくなると、ユーザが運動を行ったものと判定する方法)などがある。
 ユーザの異なる血行状態は、例えば、ユーザの入眠前の血行状態及びユーザの起床後の血行状態を含んでもよい。人間は、入眠前では、脳への血流が低下し、逆に、抹消への血流が増加する傾向がある。また、人間は、睡眠中では、血圧が低下し、起床時に血圧が増加する傾向がある。このように、入眠前の血行状態と起床後の血行状態は異なる傾向が見られる。ユーザの入眠前の血行状態及びユーザの起床後の血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定することにより、血行状態と定数a,b,c,c1,c2との関係を定める関数を推定することができる。
 ユーザの入眠前の血行状態及びユーザの起床後の血行状態を区別する方法として、例えば、脈波信号の測定時に、入眠前であるのか或いは起床後であるのかの区別をユーザが携帯型制御ユニット300に入力する方法や、ユーザの活動量の時間経過に伴う変化から、入眠前であるのか或いは起床後であるのかを生体センサ200又は携帯型制御ユニット300が区別する方法(例えば、活動量が一定時間低下すると、ユーザが睡眠に入ったものと判定する方法)などがある。
 なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更/改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。即ち、実施形態に当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。また、実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
100…生体情報測定システム 200…生体センサ 201…センサ本体 202…脈波センサ 203…信号処理装置 204…通信装置 205…加速度センサ 300…携帯型制御ユニット 301…撮影装置 302…表示装置 303…通信装置 304…制御装置 305…傾斜センサ 600…ユーザ 700…表示目標範囲 800…平坦面

Claims (19)

  1.  ユーザの手の指又は手首に装着可能に構成されたセンサ本体と、
     前記ユーザの脈波信号を測定する脈波センサと、
     前記ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて前記脈波センサが測定する脈波信号から脈波特徴量を計算し、前記少なくとも2つの測定位置の高低と、前記少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、前記ユーザの血圧と前記脈波特徴量との間の相関関係を求める信号処理装置と、
     を備える生体センサ。
  2.  請求項1に記載の生体センサであって、
     前記信号処理装置は、前記相関関係を示すデフォルトの関係式を備え、前記少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応する前記ユーザの血圧の差と、前記少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化量に基づいて前記デフォルトの関係式を較正し、較正された前記関係式に基づいて、前記脈波特徴量から前記ユーザの血圧を推定する、生体センサ。
  3.  請求項1に記載の生体センサであって、
     前記信号処理装置は、前記相関関係を示す複数のデフォルトの関係式の中から、前記脈波センサによる前記脈波信号の測定結果から求まる前記相関関係を最も近似する関係式を選択し、選択された前記関係式に基づいて、前記脈波特徴量から前記ユーザの血圧を推定する、生体センサ。
  4. 請求項3に記載の生体センサであって、
    前記信号処理装置は、選択された前記関係式を、前記少なくとも2つの測定位置の高さの差に対応する前記ユーザの血圧の差と、前記少なくとも2つの測定位置における脈波特徴量の変化量に基づいて較正し、較正された前記関係式に基づいて、前記脈波特徴量から前記ユーザの血圧を推定する、生体センサ。
  5.  請求項1乃至4のうち何れか1項に記載の生体センサであって、
     前記信号処理装置は、前記ユーザの姿勢が変化した後に前記脈波信号が安定する状態になっているか否かを判定し、前記脈波信号が安定する状態になっているものと判定した後に、前記相関関係を求める、生体センサ。
  6.  請求項1乃至5のうち何れか1項に記載の生体センサであって、
     前記少なくとも2つの測定位置で前記ユーザが前記脈波信号を測定する姿勢は、
     前記ユーザが座位で手を胸の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、
     前記ユーザが座位で手を顔の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、及び
     前記ユーザが座位で手を腹の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、
     のうち何れか2つ以上の姿勢である、生体センサ。
  7.  請求項1乃至6のうち何れか1項に記載の生体センサであって、
     前記少なくとも2つの測定位置で前記ユーザが前記脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの前記生体センサの加速度を測定する加速度センサを更に備え、
     前記信号処理装置は、前記加速度センサが測定した前記生体センサの加速度から、前記少なくとも2つの測定位置の高さの差を計算する、生体センサ。
  8.  請求項7に記載の生体センサであって、
     前記信号処理装置は、前記ユーザの身体特徴を示す情報から、前記少なくとも2つの測定位置の高さの差の統計的な平均値を求める、生体センサ。
  9.  請求項1乃至8のうち何れか1項に記載の生体センサと、前記生体センサと通信可能に構成されている携帯型制御ユニットとを備える生体情報測定システムであって、
     前記携帯型制御ユニットは、
     撮影装置と、
    前記携帯型制御ユニットを一方の手で把持しているユーザに対して、前記生体センサが装着されている他方の手を前記少なくとも2つの測定位置に移動させる旨の指示と、前記生体センサが装着されている他方の手が各測定位置に位置しているときに、前記生体センサが装着されている他方の手と前記ユーザの顔とを前記撮影装置で撮影する旨の指示とを前記ユーザに提示するとともに、前記撮影装置により撮影された画像を表示する表示装置と、
    各測定位置において前記撮影装置により撮影された画像から、前記生体センサが装着されている他方の手と前記顔との相対的な位置関係に基づいて、前記少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する制御装置と、
     を備える生体情報測定システム。
  10.  請求項1乃至8のうち何れか1項に記載の生体センサと、前記生体センサと通信可能に構成されている携帯型制御ユニットとを備える生体情報測定システムであって、
     前記携帯型制御ユニットは、
     撮影装置と、
    前記携帯型制御ユニットを一方の手で把持しているユーザに対して、前記生体センサが装着されている他方の手を前記少なくとも2つの測定位置に移動させる旨の指示と、前記生体センサが装着されている他方の手が各測定位置に位置しているときに、前記生体センサが装着されている他方の手と前記ユーザの顔とを前記撮影装置で撮影する旨の指示とを前記ユーザに提示するとともに、前記撮影装置により撮影された画像を表示する表示装置と、
    各測定位置において前記撮影装置により撮影された画像から、前記生体センサと前記顔との相対的な位置関係に基づいて、前記少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する制御装置と、
     を備える生体情報測定システム。
  11.  請求項1乃至8のうち何れか1項に記載の生体センサと、前記生体センサと通信可能に構成されている携帯型制御ユニットとを備える生体情報測定システムであって、
     前記携帯型制御ユニットは、
     前記生体センサが装着されている手で前記携帯型制御ユニットを把持しているユーザに対して、前記生体センサが装着されている手を前記少なくとも2つの測定位置に移動させる旨の指示と、前記生体センサが装着されている手が各測定位置に位置しているときに、前記ユーザの顔を前記撮影装置で撮影する旨の指示とを前記ユーザに提示するとともに、前記撮影装置により撮影された画像を表示する表示装置と、
    各測定位置において前記撮影装置により撮影された画像から、前記ユーザの顔と前記携帯型制御ユニットとの位置関係及び前記携帯型制御ユニットの傾きに基づいて前記少なくとも2つの測定位置の高さの差を推定する制御装置と、
     を備える生体情報測定システム。
  12.  請求項11に記載の生体情報測定システムであって、
     前記制御装置は、前記生体センサが装着されている手で前記ユーザが前記携帯型制御ユニットを把持しているか否かを判定する、生体情報測定システム。
  13.  請求項9乃至12のうち何れか1項に記載の生体情報測定システムであって、
     前記表示装置は、前記顔の目標位置及び目標表示サイズをグラフィカルに表示する、生体情報測定システム。
  14.  請求項1乃至5のうち何れか1項に記載の生体センサであって、
     前記少なくとも2つの測定位置で前記ユーザが前記脈波信号を測定する姿勢は、
     前記ユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を胸の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、及び
     前記ユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を前記平坦面の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢
     を含む、生体センサ。
  15.  請求項7に記載の生体センサであって、
     前記信号処理装置は、前記加速度センサが測定した前記生体センサの加速度から、前記生体センサが装着されている手が前記少なくとも2つの測定位置で水平に保持されているか否かを判定する、生体センサ。
  16.  請求項1に記載の生体センサであって、
     前記脈波センサは、前記ユーザの異なる血行状態のそれぞれにおいて、前記ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも2つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定する、生体センサ。
  17.  請求項16に記載の生体センサであって、
     前記ユーザの異なる血行状態は、前記ユーザの食事前の血行状態及び前記ユーザの食事後の血行状態を含む、生体センサ。
  18.  請求項16に記載の生体センサであって、
     前記ユーザの異なる血行状態は、前記ユーザの運動前の血行状態及び前記ユーザの運動後の血行状態を含む、生体センサ。
  19.  請求項16に記載の生体センサであって、
     前記ユーザの異なる血行状態は、前記ユーザの入眠前の血行状態及び前記ユーザの起床後の血行状態を含む、生体センサ。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008061831A (ja) * 2006-09-07 2008-03-21 Omron Healthcare Co Ltd 脈波測定装置用手首保持台およびこれを備えた脈波測定装置
WO2014136310A1 (ja) * 2013-03-08 2014-09-12 富士フイルム株式会社 脈波伝播速度の測定方法及びシステム並びに撮像装置
WO2014208289A1 (ja) * 2013-06-28 2014-12-31 株式会社村田製作所 生体状態推定装置
JP2017047016A (ja) * 2015-09-03 2017-03-09 オムロンヘルスケア株式会社 血圧測定装置、身体特徴情報算出方法、身体特徴情報算出プログラム
US20170172431A1 (en) * 2015-12-18 2017-06-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus of calculating blood pressure
WO2017179693A1 (ja) * 2016-04-15 2017-10-19 オムロン株式会社 生体情報分析装置、生体情報分析システム、プログラム、及び、生体情報分析方法
JP2018023768A (ja) * 2016-07-28 2018-02-15 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America 被測定者特定方法、被測定者特定システム、血圧の測定状態判定方法、血圧の測定状態判定装置及び血圧の測定状態判定プログラム
JP2018117862A (ja) * 2017-01-25 2018-08-02 京セラ株式会社 携帯端末装置、生体情報測定方法、及び生体情報測定システム
US20210000429A1 (en) * 2019-07-04 2021-01-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for calibrating bio-information estimation model, and apparatus for estimating bio-information

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008061831A (ja) * 2006-09-07 2008-03-21 Omron Healthcare Co Ltd 脈波測定装置用手首保持台およびこれを備えた脈波測定装置
WO2014136310A1 (ja) * 2013-03-08 2014-09-12 富士フイルム株式会社 脈波伝播速度の測定方法及びシステム並びに撮像装置
WO2014208289A1 (ja) * 2013-06-28 2014-12-31 株式会社村田製作所 生体状態推定装置
JP2017047016A (ja) * 2015-09-03 2017-03-09 オムロンヘルスケア株式会社 血圧測定装置、身体特徴情報算出方法、身体特徴情報算出プログラム
US20170172431A1 (en) * 2015-12-18 2017-06-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus of calculating blood pressure
WO2017179693A1 (ja) * 2016-04-15 2017-10-19 オムロン株式会社 生体情報分析装置、生体情報分析システム、プログラム、及び、生体情報分析方法
JP2018023768A (ja) * 2016-07-28 2018-02-15 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America 被測定者特定方法、被測定者特定システム、血圧の測定状態判定方法、血圧の測定状態判定装置及び血圧の測定状態判定プログラム
JP2018117862A (ja) * 2017-01-25 2018-08-02 京セラ株式会社 携帯端末装置、生体情報測定方法、及び生体情報測定システム
US20210000429A1 (en) * 2019-07-04 2021-01-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for calibrating bio-information estimation model, and apparatus for estimating bio-information

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