WO2024075281A1 - 温度測定装置、方法およびプログラム - Google Patents

温度測定装置、方法およびプログラム Download PDF

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WO2024075281A1
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temperature
value
noise
living body
cbt
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PCT/JP2022/037628
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Inventor
雄次郎 田中
大地 松永
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue

Definitions

  • the present invention relates to a temperature measurement device, method, and program for non-invasively and accurately measuring the internal temperature of a living body.
  • Core body temperature is known as an index for measuring circadian rhythms.
  • the most common methods for measuring core body temperature are to insert a thermometer into the rectum or to measure the temperature of the eardrum with the ear sealed, which makes measuring core body temperature during daily activities or while sleeping very stressful.
  • Patent Document 1 there is a technology for non-invasively measuring the deep body temperature of a living body that estimates the deep body temperature by replacing the heat flow with a one-dimensional equivalent circuit model (see Patent Document 1 and Non-Patent Document 1).
  • Patent Document 1 and Non-Patent Document 1 estimate 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 core body temperature T cbt of the living body 100 can be estimated using formula (1) from the temperature T skin of the surface side of the sensor 101 that contacts the living body 100 and the temperature Tu of the upper surface of the sensor 101 opposite to the surface that contacts the living body 100.
  • T cbt T skin + ⁇ ⁇ H skin ... (1)
  • H skin is the heat flux on the skin surface of the living body 100 and is expressed by equation (2).
  • H skin (T skin -T u ) / R s ... (2)
  • ⁇ is a proportionality coefficient related to the thermal resistance R body of the living body 100
  • R s is the thermal resistance of the sensor 101 .
  • the thermal resistance R body of the living body 100 is assumed to be constant regardless of time, and the proportionality coefficient ⁇ is also assumed to be constant.
  • the state of blood flow near the skin of the living body 100 changes depending on the posture and movement of the living body 100. Therefore, the thermal resistance R body is not constant but changes from moment to moment.
  • FIG. 12 shows the deep body temperature T cbt estimated by the conventional method while a person is sleeping and the true deep body temperature (tympanic membrane temperature) T ref measured by a tympanic membrane thermometer.
  • the method using the Kalman filter can reduce the effects of small body movements and changes in blood flow.
  • the error in the model used in the Kalman filter is large, there is an issue in that it is not possible to reduce the noise that gets mixed into the estimated core body temperature when the person is exposed to wind or experiences body movements that involve changes in posture.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and aims to provide a temperature measurement device, method, and program that can eliminate noise caused by the state of the living body being measured and accurately measure the internal temperature of the living body.
  • the temperature measuring device of the present invention includes a sensor unit configured to measure the temperature of the surface of a living body and the temperature at a position away from the living body, a temperature calculation unit configured to calculate an observed value of the internal temperature of the living body based on the measurement results of the sensor unit, a noise estimation unit configured to calculate the magnitude of noise mixed into the observed value based on the observed value and the estimated value, using the internal temperature measured by the thermometer at the start of measurement as a reference temperature and the reference temperature as an initial value of the estimated value of the internal temperature, an estimated error calculation unit configured to calculate a gain for correcting the estimated value based on the noise magnitude and calculate the difference between the observed value and the estimated value as an estimated error, and an estimated value update unit configured to update the estimated value based on the reference temperature, the gain, and the estimated error, and is characterized in that the temperature measurement by the sensor unit, the calculation of the observed value, the noise magnitude, the gain, and the estimated error, and the update of the estimated value are repeatedly performed.
  • the temperature measurement method of the present invention includes a first step of using the internal temperature of the living body measured by the thermometer at the start of measurement as a reference temperature and setting the reference temperature as an initial value of an estimated value of the internal temperature, a second step of measuring the temperature of the surface of the living body and the temperature at a position away from the living body, a third step of calculating an observed value of the internal temperature of the living body based on the measurement results of the second step, a fourth step of calculating the magnitude of noise mixed into the observed value based on the observed value and the estimated value, a fifth step of calculating a gain for correcting the estimated value based on the magnitude of the noise, a sixth step of calculating the difference between the observed value and the estimated value as an estimated error, and a seventh step of updating the estimated value based on the reference temperature, the gain, and the estimated error, and is characterized in that the second to seventh steps are repeatedly performed.
  • a sensor unit a temperature calculation unit, a noise estimation unit, an estimation error calculation unit, and an estimation value update unit are provided, and the noise estimation unit estimates the magnitude of noise mixed into the observed value using the observed value of the internal temperature calculated by the temperature calculation unit and the previous estimated value, thereby making it possible to remove environmental noise and noise associated with active body movements of the living body, and to accurately measure the internal temperature of the living body.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a temperature measuring device according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view of a sensor portion of the temperature measuring device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flow chart for explaining the operation of the temperature measuring device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing the temperature of the skin surface and the temperature above the sensor unit measured while a person is sleeping.
  • Figure 5 is a diagram showing an example of the observed deep body temperature calculated by the temperature calculation unit in the first embodiment of the present invention, the estimated deep body temperature calculated by the estimated value update unit, and the true deep body temperature measured by a tympanic thermometer.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a temperature measuring device according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view of a sensor portion of the temperature measuring device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is
  • FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of a temperature measuring device according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flow chart for explaining the operation of the temperature measuring device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of a temperature measuring device according to a third embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flow chart for explaining the operation of the temperature measuring device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of a computer that realizes the temperature measuring device according to the first to third embodiments 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 an example of a deep body temperature estimated by a conventional method and a true deep body temperature measured by a tympanic thermometer while a person is sleeping.
  • Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of a temperature measuring device according to a first embodiment of the present invention.
  • the temperature measuring device includes a sensor unit 1 for measuring the temperature of the skin surface of a living body and the temperature at a position away from the living body, a temperature calculation unit 2 for calculating an observed value of the deep body temperature (internal temperature) of the living body based on the measurement result of the sensor unit 1, a noise estimation unit 3 for calculating the magnitude of noise mixed into the observed value based on the observed value of the deep body temperature and the estimated value of the deep body temperature, an estimated error calculation unit 4 for calculating a gain for correcting the estimated value based on the noise magnitude and calculating the difference between the observed value and the estimated value as an estimated error, an estimated value update unit 5 for updating the estimated value of the deep body temperature based on the reference temperature, gain, and estimated error measured by the thermometer at the start of measurement, and an output unit 6 for outputting the
  • the sensor unit 1 is composed of a thermal resistor 10 arranged so as to be in contact with the living body 100, a temperature sensor 11 arranged on the surface of the thermal resistor 10 in contact with the skin of the living body 100 to measure the temperature T skin of the living body 100, and a temperature sensor 12 measuring the temperature Tu inside the thermal resistor 10 directly above the temperature sensor 11.
  • the sensor unit 1 is attached so that the thermal resistor 10 is in contact with the skin of the living body 100.
  • the temperature sensors 11, 12 may be, for example, a thermistor, a thermocouple, a platinum resistor, or an IC (Integrated Circuit) temperature sensor.
  • the thermal resistor 10 holds the temperature sensors 11, 12 and serves as a resistor against heat flowing into the temperature sensors 11, 12. If the distance between the temperature sensors 11, 12 changes during temperature measurement, an error will occur in the estimation of the core body temperature T cbt of the living body 100, so the temperature sensors 11, 12 are held using the thermal resistor 10.
  • the material of the thermal resistor 10 should preferably have a thermal conductivity similar to that of the living body 100.
  • Various resins, including silicone-based resins, can be used as the material of the thermal resistor 10.
  • Initial parameters are preset in the temperature measuring device before starting measurement (step S100 in FIG. 3).
  • the initial parameters include an initial value P 0 of the variance of the estimation error, a constant A, and a variance Q of the system noise.
  • the optimal values of these initial parameters change depending on the sampling rate of the temperatures T skin and Tu or the update frequency of the estimated value of the deep body temperature. The values of these initial parameters may be determined by prior experiments.
  • the person attempting to measure the deep body temperature of the living body 100 acquires the axillary temperature of the living body 100 measured with an axillary thermometer at the start of measurement, the sublingual temperature of the living body 100 measured with a sublingual thermometer, or the tympanic temperature of the living body 100 measured with a tympanic thermometer as a reference temperature T cbt _ ref (step S101 in Figure 3).
  • the noise estimation unit 3 sets the reference temperature T cbt _ ref as the initial value of the estimated value T cbt _ a of the core body temperature (step S102 in FIG. 3).
  • Tcbt_a Tcbt_ref ... (3)
  • the temperature sensor 11 measures the temperature T skin of the skin surface of the living body 100.
  • the temperature sensor 12 measures the temperature Tu inside the thermal resistor 10 at a position away from the living body 100 (step S103 in FIG. 3).
  • the temperature calculation unit 2 calculates a proportionality coefficient ⁇ related to the thermal resistance of the living body 100 based on the reference temperature T cbt _ ref and the temperatures T skin and Tu using equation (4) (step S104 in FIG. 3).
  • ⁇ (T cbt _ ref ⁇ T skin )/(T skin ⁇ T u ) (4)
  • the temperature sensors 11, 12 measure the temperatures T skin and Tu again (step S105 in FIG. 3).
  • the temperature calculation unit 2 calculates the observed value y of the deep body temperature of the living body 100 using equation (5) based on the proportionality coefficient ⁇ calculated in step S104 and the temperatures T skin and Tu measured in step S105 (step S106 in FIG. 3).
  • y T skin + ⁇ (T skin ⁇ T u ) (5)
  • the noise estimation unit 3 calculates the magnitude w of noise mixed into the observed value y of the deep body temperature based on the observed value y of the deep body temperature and the estimated value T cbt _ a of the deep body temperature calculated by the temperature calculation unit 2 (step S108 in FIG. 3).
  • w
  • the noise estimation unit 3 estimates the noise magnitude w using the observed value y acquired at a certain time point and the previous estimated value T cbt _ a .
  • T cbt _ a (t-1) of the deep body temperature at a certain time point (t-1) is the same as the estimated value T cbt _ a (t) at the next time point t, as shown in equation (8).
  • T cbt _ a (t) T cbt _ a (t-1) ...
  • the noise magnitude w is calculated, for example, by equation (7).
  • the estimation error calculation unit 4 calculates a gain K for correcting the core body temperature estimate T cbt _ a based on the variance P of the estimation error and the noise magnitude w calculated by the noise estimation unit 3, by equation (10) (step S109 in FIG. 3).
  • K P / (P + A ⁇ w) ... (10)
  • the gain K indicates the rate at which the estimated value T cbt — a is updated by the observed value y.
  • the estimate update unit 5 calculates the core body temperature estimate T cbt — a from which noise has been removed, based on the reference temperature T cbt — ref , the gain K, and the estimation error e, thereby updating the estimate T cbt — a (step S111 in FIG. 3).
  • Tcbt_a Tcbt_ref + K ⁇ e (12)
  • the output unit 6 displays the estimated value T cbt _ a of the core body temperature and transmits it to an external terminal such as a PC (Personal Computer) or a smartphone (step S113 in FIG. 3).
  • the external terminal stores the estimated value T cbt _ a received from the temperature measuring device in a memory and displays it.
  • the temperature measuring device performs the processes of steps S105 to S113 at regular time intervals.
  • Fig. 4 is a diagram showing the temperature T skin of the skin surface measured while a person is sleeping and the temperature Tu of the upper part of the sensor unit 1.
  • Fig. 5 shows the observed value y of the deep body temperature calculated by the temperature calculation unit 2 based on the temperatures T skin and Tu in Fig. 4 , the estimated value T cbt_a of the deep body temperature calculated by the estimated value update unit 5 , and the true deep body temperature (reference temperature) T cbt_ref measured by a tympanic thermometer.
  • the noise estimation unit 3 uses the observed value y and the previous estimated value T cbt _ a to estimate the magnitude w of the noise mixed into the observed value y, thereby making it possible to remove environmental noise and noise associated with active body movements of the living body, and to accurately measure the deep body temperature of the living body.
  • Fig. 6 is a block diagram showing the configuration of a temperature measuring device according to the second embodiment of the present invention.
  • the temperature measuring device of this embodiment comprises a sensor unit 1, a temperature calculation unit 2, a noise estimation unit 3a, an estimated error calculation unit 4, an estimated value update unit 5, and an output unit 6.
  • the configuration of the sensor unit 1 is the same as that of the first embodiment.
  • initial parameters P 0 , A, Q are preset in the temperature measuring device before starting measurement (step S100 in FIG. 7).
  • a person who intends to measure the deep body temperature of the living body 100 acquires the armpit temperature, sublingual temperature or tympanic temperature of the living body 100 as a reference temperature T cbt — ref at the start of measurement (step S101 in FIG. 7).
  • the noise estimation unit 3 sets the reference temperature T cbt _ ref as the initial value of the estimated value T cbt _ a of the core body temperature as shown in equation (3) (step S102 in FIG. 7).
  • the temperature sensor 11 of the sensor unit 1 measures the temperature T skin of the skin surface of the living body 100.
  • the temperature sensor 12 measures the temperature Tu inside the thermal resistor 10 at a position away from the living body 100 (step S103 in FIG. 7).
  • the temperature calculation unit 2 calculates the proportionality coefficient ⁇ based on the reference temperature T cbt _ ref and the temperatures T skin and Tu using equation (4) (step S104 in FIG. 7).
  • the temperature sensors 11, 12 measure the temperatures T skin and Tu again (step S105 in FIG. 7).
  • the temperature calculation unit 2 calculates the observed value y of the deep body temperature of the living body 100 using equation (5) based on the proportionality coefficient ⁇ calculated in step S104 and the temperatures T skin and Tu measured in step S105 (step S106 in FIG. 7).
  • the estimated error calculation unit 4 updates the variance P of the estimated error (step S107 in FIG. 7).
  • the estimated error calculation unit 4 updates the variance P according to equation (6) using the initial parameters set in advance.
  • the estimation error calculation unit 4 calculates the gain K using equation (10) based on the variance P of the estimation error and the noise magnitude w calculated by the noise estimation unit 3a (step S109 in FIG. 7). Next, the estimation error calculation unit 4 calculates the difference between the observed value y of the core body temperature and the estimated value T cbt _ a as the estimation error e using equation (11) (step S110 in FIG. 7).
  • the estimated value update unit 5 updates the estimated value T cbt _ a of the core body temperature based on the reference temperature T cbt _ ref , the gain K, and the estimation error e as shown in equation (12) (step S111 in FIG. 7).
  • the estimated error calculation unit 4 updates the variance P using equation (13) based on the current variance P and the gain K (step S112 in FIG. 7).
  • the output unit 6 displays the estimated core body temperature T cbt — a and transmits it to an external terminal (Step S113 in FIG. 7).
  • the temperature measurement device performs the processes of steps S105 to S107, S108a, and S109 to S113 at regular time intervals.
  • the estimation error calculation unit 4 updates the variance P according to equation (14) using the current variance P and the variance Q of the system noise.
  • Fig. 8 is a block diagram showing the configuration of a temperature measuring device according to the third embodiment of the present invention.
  • the temperature measuring device of this embodiment comprises a sensor unit 1, a temperature calculation unit 2, a noise estimation unit 3b, an estimation error calculation unit 4, an estimation value update unit 5, and an output unit 6.
  • the configuration of the sensor unit 1 is the same as that of the first embodiment.
  • initial parameters P 0 , A, Q are preset in the temperature measuring device before starting measurement (step S100 in FIG. 9).
  • a person who intends to measure the deep body temperature of the living body 100 acquires the armpit temperature, sublingual temperature or tympanic temperature of the living body 100 as a reference temperature T cbt — ref at the start of measurement (step S101 in FIG. 9).
  • the noise estimation unit 3 sets the reference temperature T cbt _ ref as the initial value of the estimated value T cbt _ a of the core body temperature as shown in equation (3) (step S102 in FIG. 9).
  • the temperature sensor 11 of the sensor unit 1 measures the temperature T skin of the skin surface of the living body 100.
  • the temperature sensor 12 measures the temperature Tu inside the thermal resistor 10 at a position away from the living body 100 (step S103 in FIG. 9).
  • the temperature calculation unit 2 calculates the proportionality coefficient ⁇ based on the reference temperature T cbt _ ref and the temperatures T skin and Tu using equation (4) (step S104 in FIG. 9).
  • the temperature sensors 11, 12 measure the temperatures T skin and Tu again (step S105 in FIG. 9).
  • the temperature calculation unit 2 calculates the observed value y of the deep body temperature of the living body 100 using equation (5) based on the proportionality coefficient ⁇ calculated in step S104 and the temperatures T skin and Tu measured in step S105 (step S106 in FIG. 9).
  • the estimated error calculation unit 4 updates the variance P of the estimated error (step S107 in FIG. 9).
  • the estimated error calculation unit 4 updates the variance P according to equation (6) using the initial parameters set in advance.
  • the noise estimation unit 3b calculates the magnitude w of the noise mixed into the observed value y based on the deep body temperature observed value y and the estimated deep body temperature value T cbt _ a calculated by the temperature calculation unit 2 using equation (16) (step S108b in FIG. 9).
  • w
  • the estimation error calculation unit 4 calculates the gain K using equation (10) based on the variance P of the estimation error and the noise magnitude w calculated by the noise estimation unit 3b (step S109 in FIG. 9). Next, the estimation error calculation unit 4 calculates the difference between the observed value y of the core body temperature and the estimated value T cbt _ a as the estimation error e using equation (11) (step S110 in FIG. 9).
  • the estimated value update unit 5 updates the estimated value T cbt _ a of the core body temperature based on the reference temperature T cbt _ ref , the gain K, and the estimation error e as shown in equation (12) (step S111 in FIG. 9).
  • the estimated error calculation unit 4 updates the variance P using equation (13) based on the current variance P and the gain K (step S112 in Figure 9).
  • the output unit 6 displays the estimated core body temperature T cbt — a and transmits it to an external terminal (Step S113 in FIG. 9).
  • the temperature measurement device performs the processes of steps S105 to S107, S108b, and S109 to S113 at regular time intervals.
  • the estimation error calculation unit 4 updates the variance P according to equation (14) using the current variance P and the variance Q of the system noise.
  • the temperature calculation unit 2, noise estimation units 3, 3a, 3b, estimated error calculation unit 4, estimated value update unit 5, and output unit 6 of the temperature measurement device described in the first to third embodiments can be realized by a computer equipped with a CPU (Central Processing Unit), a storage device, and an interface, and a program that controls these hardware resources.
  • a computer equipped with a CPU (Central Processing Unit), a storage device, and an interface, and a program that controls these hardware resources.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the computer includes a CPU 200, a storage device 201, and an interface device (I/F) 202.
  • the I/F 202 is connected to the temperature sensors 11 and 12, the hardware of the output unit 6, and the like.
  • a temperature measurement program for implementing the temperature measurement method of the present invention is provided in a state recorded on a recording medium such as a flexible disk, CD-ROM, DVD-ROM, or memory card.
  • the CPU 200 writes the program read from the recording medium into the storage device 201, and executes the processing described in the first to third embodiments according to the program stored in the storage device 201. It is also possible to provide the temperature measurement program via a network.
  • the temperature measuring device of the present invention includes a sensor unit configured to measure the temperature of the surface of a living body and the temperature at a position away from the living body, a temperature calculation unit configured to calculate an observed value of the internal temperature of the living body based on the measurement results of the sensor unit, a noise estimation unit configured to calculate the magnitude of noise mixed into the observed value based on the observed value and the estimated value, using the internal temperature measured by the thermometer at the start of measurement as a reference temperature and the reference temperature as an initial value of an estimated value of the internal temperature, an estimated error calculation unit configured to calculate a gain for correcting the estimated value based on the noise magnitude and calculate the difference between the observed value and the estimated value as an estimated error, and an estimated value update unit configured to update the estimated value based on the reference temperature, the gain, and the estimated error, and is characterized in that the temperature measurement by the sensor unit, the calculation of the observed value, the noise magnitude, the gain, and the estimated error, and the update of the estimated value are repeatedly performed.
  • the noise estimating unit calculates the magnitude of the noise from
  • the noise estimating unit calculates the magnitude of the noise by exp
  • the noise estimating unit calculates the magnitude of the noise by
  • the estimated value update unit calculates the estimated value by T cbt _ ref +K ⁇ e, where T cbt _ ref is the reference temperature, K is the gain, and e is the estimation error.
  • the temperature calculation unit calculates a proportionality coefficient related to the thermal resistance of the living body based on the reference temperature and the measurement result of the sensor unit at the start of measurement, and calculates the observed value based on the measurement result of the sensor unit and the proportionality coefficient after the start of measurement.
  • the temperature measurement method of the present invention includes a first step of using the internal temperature of the living body measured by a thermometer at the start of measurement as a reference temperature and using the reference temperature as an initial value for an estimated value of the internal temperature, a second step of measuring the temperature of the surface of the living body and the temperature at a position away from the living body, a third step of calculating an observed value of the internal temperature of the living body based on the measurement results of the second step, a fourth step of calculating the magnitude of noise mixed into the observed value based on the observed value and the estimated value, a fifth step of calculating a gain for correcting the estimated value based on the magnitude of the noise, a sixth step of calculating the difference between the observed value and the estimated value as an estimated error, and a seventh step of updating the estimated value based on the reference temperature, the gain, and the estimated error, and is characterized in that the second to seventh steps are repeatedly performed.
  • the temperature measurement program of the present invention is characterized in that it causes a computer to execute each of the steps described in Appendix 7.
  • the present invention can be applied to technology for non-invasively measuring the internal temperature of a living body.

Abstract

温度測定装置は、生体の表面の温度と生体から遠ざかる位置の温度とを測定するセンサ部（１）と、センサ部（１）の測定結果に基づいて生体の内部温度の観測値を算出する温度算出部（２）と、測定開始時に体温計によって測定された内部温度を参照温度とし、参照温度を内部温度の推定値の初期値として、観測値と推定値に基づいて、観測値に混入する雑音の大きさを算出する雑音推定部（３）と、推定値を補正するためのゲインを雑音の大きさに基づいて算出し、観測値と推定値との差を推定誤差として算出する推定誤差算出部（４）と、参照温度とゲインと推定誤差に基づいて推定値を更新する推定値更新部（５）とを備える。

Description

温度測定装置、方法およびプログラム
　本発明は、生体の内部温度を非侵襲に精度良く測定する温度測定装置、方法およびプログラムに関するものである。
　人間の持つ概日リズム、いわゆる体内時計は、睡眠、運動、仕事の質だけでなく、投薬の効果や疾患の発症など我々の体に関する様々なものと密接に関連していることが近年の時間生物学の研究からわかってきた。概日リズムは、ほぼ一定に刻まれているが、生活の中で暴露される光、運動、食生活、また、年齢や性別によっても大きく変化することが知られている。
　概日リズムを測るための指標としては深部体温が知られている。しかし、一般に深部体温を測る方法は、直腸に温度計を挿入するか、あるいは耳を密閉した状態で鼓膜の温度を測るなどの方法であり、日々の活動中や睡眠中に深部体温を測る方法としては非常にストレスがかかる方法であった。
　一方、生体の深部体温を非侵襲に測定する技術としては、疑似的に熱の流れを一次元等価回路モデルに置き換えて、生体の深部体温を推定する技術がある（特許文献１、非特許文献１参照）。
　特許文献１、非特許文献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。生体１００の深部体温Ｔｃｂｔは、生体１００の表面にセンサ１０１を置いたとき、生体１００と接するセンサ１０１の表面側の温度Ｔｓｋｉｎと、生体１００と接する面と反対側のセンサ１０１の上面の温度Ｔｕとから、式（１）を用いて推定できる。
　Ｔｃｂｔ＝Ｔｓｋｉｎ＋α×Ｈｓｋｉｎ　　　　　　 　　・・・（１）
　ここで、Ｈｓｋｉｎは生体１００の皮膚表面の熱流束であり、式（２）で表される。
　Ｈｓｋｉｎ＝（Ｔｓｋｉｎ－Ｔｕ）／Ｒｓ　　　　　　　・・・（２）
また、αは生体１００の熱抵抗Ｒｂｏｄｙに関連する比例係数、Ｒｓはセンサ１０１の熱抵抗である。
　しかしながら、特許文献１、非特許文献１に開示された従来の方法では、生体１００からセンサ１０１を通って外気へ輸送される熱の流れを定常と仮定するため、生体１００に風が当たったり、生体１００が走ったり、生体１００が温かい場所から急に冷たい場所に移動したりした場合には、深部体温Ｔｃｂｔの推定に過渡的な誤差が生じる。
　また、従来の方法では、生体１００の熱抵抗Ｒｂｏｄｙを時間に関係なく一定とし、比例係数αも一定と仮定していた。しかし、生体１００の皮膚近傍の血流状態は、生体１００の姿勢や運動などでも変化する。このため、熱抵抗Ｒｂｏｄｙは一定ではなく時々刻々と変化する。
　上記のように、人が日常生活の中で室内外を行き来したり、姿勢を横にしたりしたときに、従来の方法で推定した深部体温Ｔｃｂｔと真の深部体温Ｔｒｅｆとの間に乖離が生じる。睡眠中の寝返り等も誤差につながる。人の睡眠中に従来の方法で推定した深部体温Ｔｃｂｔと鼓膜体温計によって計測した真の深部体温（鼓膜温）Ｔｒｅｆとを図１２に示す。
　図１２によれば、推定した深部体温Ｔｃｂｔと真の深部体温Ｔｒｅｆとに差があることが分かる。この差は、人に風が当たったときに、センサ１０１の上面の温度Ｔｕと人の皮膚表面の温度Ｔｓｋｉｎとがそれぞれ定常状態に落ち着く迄の時間に差があることと、人の姿勢によって血流が過渡的に変化することなどに起因している。
　日常生活において生体信号を測定する際は、外部環境を介して人とセンサに加わる環境雑音や、人の能動的な体動に伴う雑音などの種々の雑音により、生体信号の測定に過渡的な誤差が生じる。このため、雑音に対してロバストな信号処理技術が必要とされる。生体信号に混入する雑音を抑制するための方法としては、カルマンフィルタ等が提案されている。
　カルマンフィルタを用いる方法では、人の細かい体動や血流変化の影響を低減させることができる。しかしながら、カルマンフィルタに用いるモデルの誤差が大きい場合、人に風が当たったり、姿勢変化を伴う体動が生じたりしたときに、深部体温の推定値に混入する雑音を低減させることができないという課題があった。
特開２０２０－００３２９１号公報
Y.Tanaka，D.Matsunaga，T.Tajima，and M.Seyama，"Robust Skin Attachable Sensor for Core Body Temperature Monitoring"，IEEE SENSORS JOURNAL，VOL.21，NO.14，pp.16118-16123，JULY 15，2021
　本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、測定対象の生体の状態による雑音を除去し、生体の内部温度を精度良く測定することができる温度測定装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　本発明の温度測定装置は、生体の表面の温度と前記生体から遠ざかる位置の温度とを測定するように構成されたセンサ部と、前記センサ部の測定結果に基づいて前記生体の内部温度の観測値を算出するように構成された温度算出部と、測定開始時に体温計によって測定された前記内部温度を参照温度とし、前記参照温度を前記内部温度の推定値の初期値として、前記観測値と前記推定値とに基づいて、前記観測値に混入する雑音の大きさを算出するように構成された雑音推定部と、前記推定値を補正するためのゲインを前記雑音の大きさに基づいて算出し、前記観測値と前記推定値との差を推定誤差として算出するように構成された推定誤差算出部と、前記参照温度と前記ゲインと前記推定誤差とに基づいて前記推定値を更新するように構成された推定値更新部とを備え、前記センサ部による温度の測定と、前記観測値と前記雑音の大きさと前記ゲインと前記推定誤差の算出と、前記推定値の更新とを繰り返し実施することを特徴とするものである。
　また、本発明の温度測定方法は、測定開始時に体温計によって測定された生体の内部温度を参照温度とし、前記参照温度を前記内部温度の推定値の初期値とする第１のステップと、前記生体の表面の温度と前記生体から遠ざかる位置の温度とを測定する第２のステップと、前記第２のステップの測定結果に基づいて前記生体の内部温度の観測値を算出する第３のステップと、前記観測値と前記推定値とに基づいて、前記観測値に混入する雑音の大きさを算出する第４のステップと、前記推定値を補正するためのゲインを前記雑音の大きさに基づいて算出する第５のステップと、前記観測値と前記推定値との差を推定誤差として算出する第６のステップと、前記参照温度と前記ゲインと前記推定誤差とに基づいて前記推定値を更新する第７のステップとを含み、前記第２のステップから前記第７のステップを繰り返し実施することを特徴とするものである。
　本発明によれば、センサ部と温度算出部と雑音推定部と推定誤差算出部と推定値更新部とを設け、温度算出部によって算出した内部温度の観測値とそれ以前の推定値とを用いて、観測値に混入する雑音の大きさを雑音推定部によって推定することにより、環境雑音や生体の能動的な体動に伴う雑音を除去することができ、生体の内部温度を精度良く測定することができる。
図１は、本発明の第１の実施例に係る温度測定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施例に係る温度測定装置のセンサ部の断面図である。 図３は、本発明の第１の実施例に係る温度測定装置の動作を説明するフローチャートである。 図４は、人の睡眠時に測定した皮膚表面の温度とセンサ部の上部の温度とを示す図である。 図５は、本発明の第１の実施例に係る温度算出部が算出した深部体温の観測値と推定値更新部が算出した深部体温の推定値と鼓膜体温計によって計測した真の深部体温の例を示す図である。 図６は、本発明の第２の実施例に係る温度測定装置の構成を示すブロック図である。 図７は、本発明の第２の実施例に係る温度測定装置の動作を説明するフローチャートである。 図８は、本発明の第３の実施例に係る温度測定装置の構成を示すブロック図である。 図９は、本発明の第３の実施例に係る温度測定装置の動作を説明するフローチャートである。 図１０は、本発明の第１～第３の実施例に係る温度測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、人の睡眠時に従来の方法で推定した深部体温と鼓膜体温計によって計測した真の深部体温の例を示す図である。
［第１の実施例］
　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は本発明の第１の実施例に係る温度測定装置の構成を示すブロック図である。温度測定装置は、生体の皮膚表面の温度と生体から遠ざかる位置の温度とを測定するセンサ部１と、センサ部１の測定結果に基づいて生体の深部体温（内部温度）の観測値を算出する温度算出部２と、深部体温の観測値と深部体温の推定値とに基づいて、観測値に混入する雑音の大きさを算出する雑音推定部３と、推定値を補正するためのゲインを雑音の大きさに基づいて算出し、観測値と推定値との差を推定誤差として算出する推定誤差算出部４と、測定開始時に体温計によって測定された参照温度とゲインと推定誤差とに基づいて深部体温の推定値を更新する推定値更新部５と、推定値更新部５による推定結果を出力する出力部６とを備えている。
　図２はセンサ部１の断面図である。センサ部１は、生体１００と接するように配置される熱抵抗体１０と、生体１００の皮膚と接する熱抵抗体１０の面に配置され、生体１００の皮膚表面の温度Ｔｓｋｉｎを測定する温度センサ１１と、温度センサ１１の直上の熱抵抗体１０の内部の温度Ｔｕを測定する温度センサ１２とから構成される。
　センサ部１は、熱抵抗体１０が生体１００の皮膚と接触するように装着される。例えば生体適合性に優れた両面テープやシリコンラバーを用いてセンサ部１を生体１００に装着することが望ましい。
　温度センサ１１，１２としては、例えば、サーミスタ、熱電対、白金抵抗体、ＩＣ（Integrated Circuit）温度センサなどを用いることができる。熱抵抗体１０は、温度センサ１１，１２を保持し、且つ温度センサ１１，１２に流入する熱に対する抵抗体となる。温度センサ１１，１２の間隔が温度の測定中に変化すると、生体１００の深部体温Ｔｃｂｔの推定に誤差が生じるため、温度センサ１１，１２を熱抵抗体１０を用いて保持する。
　熱抵抗体１０の材料としては、生体１００の熱伝導率と同程度の熱伝導率の材料を使用することが望ましい。熱抵抗体１０の材料としては、シリコーン系の樹脂をはじめとする各種樹脂を用いることができる。
　図３は本実施例の温度測定装置の動作を説明するフローチャートである。温度測定装置には、測定開始前に初期パラメータが予め設定される（図３ステップＳ１００）。初期パラメータとしては、推定誤差の分散の初期値Ｐ０、定数Ａ、システム雑音の分散Ｑがある。これら初期パラメータの値は、温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕのサンプリングレートあるいは深部体温の推定値の更新頻度に依存して最適な値が変わる。これら初期パラメータの値は、事前の実験によって決定すればよい。
　次に、生体１００の深部体温を測定しようとする人（センサ部１を身に付けた本人あるいは第三者）は、測定開始時に腋窩体温計によって測定した生体１００の腋窩温度、舌下体温計によって測定した生体１００の舌下温度、あるいは鼓膜体温計によって測定した生体１００の鼓膜温度を参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆとして取得する（図３ステップＳ１０１）。
　雑音推定部３は、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆを深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａの初期値とする（図３ステップＳ１０２）。
　Ｔｃｂｔ＿ａ＝Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆ　　　　　　　　　　　　・・・（３）
　温度センサ１１は、生体１００の皮膚表面の温度Ｔｓｋｉｎを測定する。温度センサ１２は、生体１００から遠ざかる位置の熱抵抗体１０の内部の温度Ｔｕを測定する（図３ステップＳ１０３）。
　温度算出部２は、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆと温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕとに基づいて、生体１００の熱抵抗に関連する比例係数αを式（４）により算出する（図３ステップＳ１０４）。
　α＝（Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆ－Ｔｓｋｉｎ）／（Ｔｓｋｉｎ－Ｔｕ）・・・（４）
　温度センサ１１，１２は、温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕを再度測定する（図３ステップＳ１０５）。温度算出部２は、ステップＳ１０４で算出した比例係数αとステップＳ１０５で測定された温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕとに基づいて生体１００の深部体温の観測値ｙを式（５）により算出する（図３ステップＳ１０６）。
　ｙ＝Ｔｓｋｉｎ＋α（Ｔｓｋｉｎ－Ｔｕ）　　　　　　　　 ・・・（５）
　なお、式（５）のようにＴｓｋｉｎ－Ｔｕを算出することは、式（１）の熱流束Ｈｓｋｉｎを算出することに相当する。
　推定誤差算出部４は、推定誤差の分散Ｐを更新する（図３ステップＳ１０７）。初回の更新では、推定誤差算出部４は、予め設定された初期パラメータを用いて式（６）により分散Ｐを更新する。
　Ｐ＝Ｐ０＋Ｑ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ・・・（６）
　次に、雑音推定部３は、温度算出部２によって算出された深部体温の観測値ｙと深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａとに基づいて、観測値ｙに混入する雑音の大きさｗを算出する（図３ステップＳ１０８）
　ｗ＝｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ ２｜　　　　　　　　　　　　　・・・（７）
　雑音推定部３は、ある時点で取得された観測値ｙとそれ以前の推定値Ｔｃｂｔ＿ａとを用いて雑音の大きさｗを推定する。例えば、生体１００の体温変化が極めて緩やかで定常的な現象と仮定すると、式（８）に示すように、ある時点（ｔ－１）の深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａ（ｔ－１）は、次の時点ｔでの推定値Ｔｃｂｔ＿ａ（ｔ）と同じというモデルを定義することができる。
　Ｔｃｂｔ＿ａ（ｔ）＝Ｔｃｂｔ＿ａ（ｔ－１）　　　　　　・・・（８）
　あるいは、体温変化の説明に移動平均モデルや自己回帰モデルなどを用いてもよい。雑音推定部３は、ある時点で取得された観測値ｙとそれ以前の推定値Ｔｃｂｔ＿ａとを入力として、関数ｆにより雑音の大きさｗを推定する。
　ｗ＝ｆ（Ｔｃｂｔ＿ａ，ｙ）　　　　　　　　　　　　　・・・（９）
　本実施例では、例えば式（７）により雑音の大きさｗを算出する。次に、推定誤差算出部４は、推定誤差の分散Ｐと雑音推定部３によって算出された雑音の大きさｗとに基づいて、深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａを補正するためのゲインＫを式（１０）により算出する（図３ステップＳ１０９）。
　Ｋ＝Ｐ／（Ｐ＋Ａ×ｗ）　　　　　　　　　　　　　・・・（１０）
　ゲインＫは、推定値Ｔｃｂｔ＿ａを観測値ｙによって更新する割合を示している。続いて、推定誤差算出部４は、深部体温の観測値ｙと推定値Ｔｃｂｔ＿ａとの差を推定誤差ｅとして算出する（図３ステップＳ１１０）。
　ｅ＝ｙ－Ｔｃｂｔ＿ａ　　　　　　　　　　　　　　　・・・（１１）
　推定値更新部５は、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆとゲインＫと推定誤差ｅとに基づいて、雑音を除去した深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａを算出することにより、推定値Ｔｃｂｔ＿ａを更新する（図３ステップＳ１１１）。
　Ｔｃｂｔ＿ａ＝Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆ＋Ｋ×ｅ　　　　　　　・・・（１２）
　推定誤差算出部４は、現在の分散ＰとゲインＫとに基づいて分散Ｐを更新する（図３ステップＳ１１２）。具体的には、推定誤差算出部４は、式（１３）に示すように（１－Ｋ）に現在の分散Ｐを掛けた値を、新たな分散Ｐとする。
　Ｐ＝（１－Ｋ）Ｐ　　　　　　　　 　　　　　　　・・・（１３）
　出力部６は、深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａを表示したり、例えばＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン等からなる外部端末に送信したりする（図３ステップＳ１１３）。外部端末は、温度測定装置から受信した推定値Ｔｃｂｔ＿ａをメモリに格納したり、表示したりする。
　温度測定装置は、ステップＳ１０５～Ｓ１１３の処理を一定時間毎に実施する。２回目以降のステップＳ１０７の処理では、推定誤差算出部４は、現在の分散Ｐと初期パラメータとして設定されたシステム雑音の分散Ｑの値を用いて、分散Ｐを更新する。具体的には、推定誤差算出部４は、式（１４）に示すように現在の分散Ｐにシステム雑音の分散Ｑを加えた値を、新たな分散Ｐとする。
　Ｐ＝Ｐ＋Ｑ　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・（１４）
　図４は人の睡眠時に測定した皮膚表面の温度Ｔｓｋｉｎとセンサ部１の上部の温度Ｔｕとを示す図である。図４の温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕに基づいて温度算出部２が算出した深部体温の観測値ｙと推定値更新部５が算出した深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａと鼓膜体温計によって計測した真の深部体温（参照温度）Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆとを図５に示す。
　図５によれば、従来と同様の方法で算出した観測値ｙと比較して、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆに対する推定値Ｔｃｂｔ＿ａの精度および追従性が向上しており、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆに近い推定結果が本実施例によって得られていることが分かる。
　以上のように、本実施例では、雑音推定部３によって観測値ｙとそれ以前の推定値Ｔｃｂｔ＿ａとを用いて、観測値ｙに混入する雑音の大きさｗを推定することにより、環境雑音や生体の能動的な体動に伴う雑音を除去することができ、生体の深部体温を精度良く測定することができる。
［第２の実施例］
　次に、本発明の第２の実施例について説明する。図６は本発明の第２の実施例に係る温度測定装置の構成を示すブロック図である。本実施例の温度測定装置は、センサ部１と、温度算出部２と、雑音推定部３ａと、推定誤差算出部４と、推定値更新部５と、出力部６とを備えている。センサ部１の構成は第１の実施例と同じである。
　図７は本実施例の温度測定装置の動作を説明するフローチャートである。第１の実施例と同様に、温度測定装置には、測定開始前に初期パラメータ（Ｐ０，Ａ，Ｑ）が予め設定される（図７ステップＳ１００）。
　次に、生体１００の深部体温を測定しようとする人は、測定開始時に生体１００の腋窩温度、舌下温度あるいは鼓膜温度を参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆとして取得する（図７ステップＳ１０１）。
　雑音推定部３は、式（３）のように参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆを深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａの初期値とする（図７ステップＳ１０２）。
　センサ部１の温度センサ１１は、生体１００の皮膚表面の温度Ｔｓｋｉｎを測定する。温度センサ１２は、生体１００から遠ざかる位置の熱抵抗体１０の内部の温度Ｔｕを測定する（図７ステップＳ１０３）。
　温度算出部２は、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆと温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕとに基づいて比例係数αを式（４）により算出する（図７ステップＳ１０４）。
　温度センサ１１，１２は、温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕを再度測定する（図７ステップＳ１０５）。温度算出部２は、ステップＳ１０４で算出した比例係数αとステップＳ１０５で測定された温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕとに基づいて生体１００の深部体温の観測値ｙを式（５）により算出する（図７ステップＳ１０６）。
　推定誤差算出部４は、推定誤差の分散Ｐを更新する（図７ステップＳ１０７）。初回の更新では、推定誤差算出部４は、予め設定された初期パラメータを用いて式（６）により分散Ｐを更新する。
　次に、雑音推定部３ａは、温度算出部２によって算出された深部体温の観測値ｙと深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａとに基づいて、観測値ｙに混入する雑音の大きさｗを式（１５）により算出する（図７ステップＳ１０８ａ）
　ｗ＝ｅｘｐ｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ×ｙ｜　　　　　　 ・・・（１５）
　推定誤差算出部４は、推定誤差の分散Ｐと雑音推定部３ａによって算出された雑音の大きさｗとに基づいてゲインＫを式（１０）により算出する（図７ステップＳ１０９）。続いて、推定誤差算出部４は、式（１１）のように深部体温の観測値ｙと推定値Ｔｃｂｔ＿ａとの差を推定誤差ｅとして算出する（図７ステップＳ１１０）。
　推定値更新部５は、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆとゲインＫと推定誤差ｅとに基づいて、式（１２）のように深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａを更新する（図７ステップＳ１１１）。
　推定誤差算出部４は、現在の分散ＰとゲインＫとに基づいて式（１３）により分散Ｐを更新する（図７ステップＳ１１２）。
　出力部６は、深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａを表示したり、外部端末に送信したりする（図７ステップＳ１１３）。
　温度測定装置は、ステップＳ１０５～Ｓ１０７，Ｓ１０８ａ，Ｓ１０９～Ｓ１１３の処理を一定時間毎に実施する。２回目以降のステップＳ１０７の処理では、推定誤差算出部４は、現在の分散Ｐとシステム雑音の分散Ｑの値を用いて、式（１４）により分散Ｐを更新する。
　こうして、本実施例では、第１の実施例と同様の効果を得ることができる。
［第３の実施例］
　次に、本発明の第３の実施例について説明する。図８は本発明の第３の実施例に係る温度測定装置の構成を示すブロック図である。本実施例の温度測定装置は、センサ部１と、温度算出部２と、雑音推定部３ｂと、推定誤差算出部４と、推定値更新部５と、出力部６とを備えている。センサ部１の構成は第１の実施例と同じである。
　図９は本実施例の温度測定装置の動作を説明するフローチャートである。第１の実施例と同様に、温度測定装置には、測定開始前に初期パラメータ（Ｐ０，Ａ，Ｑ）が予め設定される（図９ステップＳ１００）。
　次に、生体１００の深部体温を測定しようとする人は、測定開始時に生体１００の腋窩温度、舌下温度あるいは鼓膜温度を参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆとして取得する（図９ステップＳ１０１）。
　雑音推定部３は、式（３）のように参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆを深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａの初期値とする（図９ステップＳ１０２）。
　センサ部１の温度センサ１１は、生体１００の皮膚表面の温度Ｔｓｋｉｎを測定する。温度センサ１２は、生体１００から遠ざかる位置の熱抵抗体１０の内部の温度Ｔｕを測定する（図９ステップＳ１０３）。
　温度算出部２は、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆと温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕとに基づいて比例係数αを式（４）により算出する（図９ステップＳ１０４）。
　温度センサ１１，１２は、温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕを再度測定する（図９ステップＳ１０５）。温度算出部２は、ステップＳ１０４で算出した比例係数αとステップＳ１０５で測定された温度Ｔｓｋｉｎ，Ｔｕとに基づいて生体１００の深部体温の観測値ｙを式（５）により算出する（図９ステップＳ１０６）。
　推定誤差算出部４は、推定誤差の分散Ｐを更新する（図９ステップＳ１０７）。初回の更新では、推定誤差算出部４は、予め設定された初期パラメータを用いて式（６）により分散Ｐを更新する。
　次に、雑音推定部３ｂは、温度算出部２によって算出された深部体温の観測値ｙと深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａとに基づいて、観測値ｙに混入する雑音の大きさｗを式（１６）により算出する（図９ステップＳ１０８ｂ）
　ｗ＝｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ×ｙ｜　　　　　　　　　　 ・・・（１６）
　推定誤差算出部４は、推定誤差の分散Ｐと雑音推定部３ｂによって算出された雑音の大きさｗとに基づいてゲインＫを式（１０）により算出する（図９ステップＳ１０９）。続いて、推定誤差算出部４は、式（１１）のように深部体温の観測値ｙと推定値Ｔｃｂｔ＿ａとの差を推定誤差ｅとして算出する（図９ステップＳ１１０）。
　推定値更新部５は、参照温度Ｔｃｂｔ＿ｒｅｆとゲインＫと推定誤差ｅとに基づいて、式（１２）のように深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａを更新する（図９ステップＳ１１１）。
　推定誤差算出部４は、現在の分散ＰとゲインＫとに基づいて式（１３）により分散Ｐを更新する（図９ステップＳ１１２）。
　出力部６は、深部体温の推定値Ｔｃｂｔ＿ａを表示したり、外部端末に送信したりする（図９ステップＳ１１３）。
　温度測定装置は、ステップＳ１０５～Ｓ１０７，Ｓ１０８ｂ，Ｓ１０９～Ｓ１１３の処理を一定時間毎に実施する。２回目以降のステップＳ１０７の処理では、推定誤差算出部４は、現在の分散Ｐとシステム雑音の分散Ｑの値を用いて、式（１４）により分散Ｐを更新する。
　こうして、本実施例では、第１の実施例と同様の効果を得ることができる。
　第１～第３の実施例で説明した温度測定装置の温度算出部２と雑音推定部３，３ａ，３ｂと推定誤差算出部４と推定値更新部５と出力部６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１１，１２、出力部６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、本発明の温度測定方法を実現させるための温度測定プログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供される。ＣＰＵ２００は、記録媒体から読み込んだプログラムを記憶装置２０１に書き込み、記憶装置２０１に格納されたプログラムに従って第１～第３の実施例で説明した処理を実行する。また、温度測定プログラムをネットワークを通して提供することも可能である。
　上記の実施例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）本発明の温度測定装置は、生体の表面の温度と前記生体から遠ざかる位置の温度とを測定するように構成されたセンサ部と、前記センサ部の測定結果に基づいて前記生体の内部温度の観測値を算出するように構成された温度算出部と、測定開始時に体温計によって測定された前記内部温度を参照温度とし、前記参照温度を前記内部温度の推定値の初期値として、前記観測値と前記推定値とに基づいて、前記観測値に混入する雑音の大きさを算出するように構成された雑音推定部と、前記推定値を補正するためのゲインを前記雑音の大きさに基づいて算出し、前記観測値と前記推定値との差を推定誤差として算出するように構成された推定誤差算出部と、前記参照温度と前記ゲインと前記推定誤差とに基づいて前記推定値を更新するように構成された推定値更新部とを備え、前記センサ部による温度の測定と、前記観測値と前記雑音の大きさと前記ゲインと前記推定誤差の算出と、前記推定値の更新とを繰り返し実施することを特徴とするものである。
　（付記２）付記１記載の温度測定装置において、前記雑音推定部は、前記観測値をｙ、前記推定値をＴｃｂｔ＿ａとしたとき、前記雑音の大きさを｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ ２｜により算出する。
　（付記３）付記１記載の温度測定装置において、前記雑音推定部は、前記観測値をｙ、前記推定値をＴｃｂｔ＿ａとしたとき、前記雑音の大きさをｅｘｐ｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ×ｙ｜により算出する。
　（付記４）付記１記載の温度測定装置において、前記雑音推定部は、前記観測値をｙ、前記推定値をＴｃｂｔ＿ａとしたとき、前記雑音の大きさを｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ×ｙ｜により算出する。
　（付記５）付記１乃至４のいずれか１項に記載の温度測定装置において、前記推定値更新部は、前記参照温度をＴｃｂｔ＿ｒｅｆ、前記ゲインをＫ、前記推定誤差をｅとしたとき、前記推定値をＴｃｂｔ＿ｒｅｆ＋Ｋ×ｅにより算出する。
　（付記６）付記１記載の温度測定装置において、前記温度算出部は、測定開始時に前記参照温度と前記センサ部の測定結果とに基づいて、前記生体の熱抵抗に関連する比例係数を算出し、測定開始後に前記センサ部の測定結果と前記比例係数とに基づいて前記観測値を算出する。
　（付記７）本発明の温度測定方法は、測定開始時に体温計によって測定された生体の内部温度を参照温度とし、前記参照温度を前記内部温度の推定値の初期値とする第１のステップと、前記生体の表面の温度と前記生体から遠ざかる位置の温度とを測定する第２のステップと、前記第２のステップの測定結果に基づいて前記生体の内部温度の観測値を算出する第３のステップと、前記観測値と前記推定値とに基づいて、前記観測値に混入する雑音の大きさを算出する第４のステップと、前記推定値を補正するためのゲインを前記雑音の大きさに基づいて算出する第５のステップと、前記観測値と前記推定値との差を推定誤差として算出する第６のステップと、前記参照温度と前記ゲインと前記推定誤差とに基づいて前記推定値を更新する第７のステップとを含み、前記第２のステップから前記第７のステップを繰り返し実施することを特徴とするものである。
　（付記８）本発明の温度測定プログラムは、付記７記載の各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。
　本発明は、生体の内部温度を非侵襲に測定する技術に適用することができる。
　１…センサ部、２…温度算出部、３，３ａ，３ｂ…雑音推定部、４…推定誤差算出部、５…推定値更新部、６…出力部、１０…熱抵抗体、１１，１２…温度センサ。

Claims (8)

  1. 　生体の表面の温度と前記生体から遠ざかる位置の温度とを測定するように構成されたセンサ部と、
    　前記センサ部の測定結果に基づいて前記生体の内部温度の観測値を算出するように構成された温度算出部と、
    　測定開始時に体温計によって測定された前記内部温度を参照温度とし、前記参照温度を前記内部温度の推定値の初期値として、前記観測値と前記推定値とに基づいて、前記観測値に混入する雑音の大きさを算出するように構成された雑音推定部と、
    　前記推定値を補正するためのゲインを前記雑音の大きさに基づいて算出し、前記観測値と前記推定値との差を推定誤差として算出するように構成された推定誤差算出部と、
    　前記参照温度と前記ゲインと前記推定誤差とに基づいて前記推定値を更新するように構成された推定値更新部とを備え、
    　前記センサ部による温度の測定と、前記観測値と前記雑音の大きさと前記ゲインと前記推定誤差の算出と、前記推定値の更新とを繰り返し実施することを特徴とする温度測定装置。
  2. 　請求項１記載の温度測定装置において、
    　前記雑音推定部は、前記観測値をｙ、前記推定値をＴｃｂｔ＿ａとしたとき、前記雑音の大きさを｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ ２｜により算出することを特徴とする温度測定装置。
  3. 　請求項１記載の温度測定装置において、
    　前記雑音推定部は、前記観測値をｙ、前記推定値をＴｃｂｔ＿ａとしたとき、前記雑音の大きさをｅｘｐ｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ×ｙ｜により算出することを特徴とする温度測定装置。
  4. 　請求項１記載の温度測定装置において、
    　前記雑音推定部は、前記観測値をｙ、前記推定値をＴｃｂｔ＿ａとしたとき、前記雑音の大きさを｜ｙ２－Ｔｃｂｔ＿ａ×ｙ｜により算出することを特徴とする温度測定装置。
  5. 　請求項１乃至４のいずれか１項に記載の温度測定装置において、
    　前記推定値更新部は、前記参照温度をＴｃｂｔ＿ｒｅｆ、前記ゲインをＫ、前記推定誤差をｅとしたとき、前記推定値をＴｃｂｔ＿ｒｅｆ＋Ｋ×ｅにより算出することを特徴とする温度測定装置。
  6. 　請求項１記載の温度測定装置において、
    　前記温度算出部は、測定開始時に前記参照温度と前記センサ部の測定結果とに基づいて、前記生体の熱抵抗に関連する比例係数を算出し、測定開始後に前記センサ部の測定結果と前記比例係数とに基づいて前記観測値を算出することを特徴とする温度測定装置。
  7. 　測定開始時に体温計によって測定された生体の内部温度を参照温度とし、前記参照温度を前記内部温度の推定値の初期値とする第１のステップと、
    　前記生体の表面の温度と前記生体から遠ざかる位置の温度とを測定する第２のステップと、
    　前記第２のステップの測定結果に基づいて前記生体の内部温度の観測値を算出する第３のステップと、
    　前記観測値と前記推定値とに基づいて、前記観測値に混入する雑音の大きさを算出する第４のステップと、
    　前記推定値を補正するためのゲインを前記雑音の大きさに基づいて算出する第５のステップと、
    　前記観測値と前記推定値との差を推定誤差として算出する第６のステップと、
    　前記参照温度と前記ゲインと前記推定誤差とに基づいて前記推定値を更新する第７のステップとを含み、
    　前記第２のステップから前記第７のステップを繰り返し実施することを特徴とする温度測定方法。
  8. 　請求項７記載の各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測定プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2007516018A (ja) * 2003-05-27 2007-06-21 カーディオウエーブ インコーポレーテッド 赤外線画像による被検体の中核体温を、遠隔、非侵襲で検出する技術のための装置および方法
JP2020174690A (ja) * 2019-04-15 2020-10-29 株式会社テクノ・コモンズ 生体信号処理装置

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