(57)【要約】【課題】メモリスペックの比較的低いセンサを用いた場合でも、計測された生体情報のデータ削減と要約とを実現できる生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムを提供することを目的とする。【解決手段】  生体情報解析装置１は、センサ１０５によって計測されたユーザの生体情報を取得するセンサデータ取得部１０と、取得されたユーザの生体情報の時系列データを記憶する記憶部１３と、記憶部１３に記憶された生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析部１１とを備え、解析部１１は、設定されている期間ごとに、記憶部１３に記憶された生体情報の時系列データから第１代表値（中間代表値）を算出する第１算出部１１０と、１つの中間代表値または連続する複数の中間代表値から第２代表値（最終代表値）を算出する第２算出部１１１とを有する。【選択図】  図１
2020054782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報を取得するセンサデータ取得部と、
取得された前記生体情報の時系列データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析部と、
を備え、
前記解析部は、
設定されている期間ごとに、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出部と、
１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出部とを有する
ことを特徴とする生体情報解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体情報解析装置において、
既に算出されている前記第１代表値の数に基づいて、前記第２算出部が前記第２代表値の算出に用いる前記第１代表値の数を決定する調整部をさらに備え、
前記第２算出部は、前記調整部が決定した前記第１代表値の数に応じた連続する前記第１代表値に基づいて前記第２代表値を算出する
ことを特徴とする生体情報解析装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の生体情報解析装置において、
前記生体情報の時系列データにおける欠損の有無を監視して、前記設定されている期間ごとに、前記欠損が生じている期間がしきい値以上の長期欠損であるか否かを判定する第１判定部をさらに備え、
前記第１算出部は、前記第１判定部が長期欠損と判定した前記欠損が生じている前記設定されている期間における前記第１代表値を算出しない
ことを特徴とする生体情報解析装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の生体情報解析装置において、
前記生体情報の時系列データの値が、一定の期間にわたって、設定された値の範囲となった場合に、異常が発生したものと判定する第２判定部をさらに備えることを特徴とする生体情報解析装置。
【請求項５】
生体情報を取得するセンサデータ取得ステップと、
前記生体情報の時系列データを記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析ステップと、
を備え、
前記解析ステップは、
設定されている期間ごとに、前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出ステップと、
１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出ステップと
を有する
ことを特徴とする生体情報解析方法。
【請求項６】
生体情報を出力するセンサ端末と、
前記センサ端末から出力された生体情報を受信し、出力する中継端末と、
前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、
を備え、
前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、
計測された前記生体情報の時系列データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析部と、
を備え、
前記解析部は、
設定されている期間ごとに、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出部と、
１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出部と
を有する
ことを特徴とする生体情報解析システム。
【請求項７】
第１解析部を有するセンサ端末と、
第２解析部を有する中継端末と、
第３解析部を有する外部端末と、
を備え、
前記センサ端末は、計測された生体情報を出力し、
前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力し、
前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、
前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、
計測された前記生体情報の時系列データを記憶する記憶部を備え、
前記第１解析部と、前記第２解析部と、前記第３解析部とは、互いに協働して、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析部を実現し、
前記解析部は、
設定されている期間ごとに、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出部と、
１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出部と
を実現する
ことを特徴とする生体情報解析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の生体情報解析システムにおいて、
前記第１解析部または前記第２解析部は、前記第１算出部を構成し、
前記第３解析部は、前記第２算出部を構成する
ことを特徴とする生体情報解析システム。
【請求項９】
請求項６から８のいずれか１項に記載の生体情報解析システムにおいて、
前記中継端末は、予め設定された位置に設置され、前記位置から所定の範囲内での通信が可能であり、
前記中継端末または前記外部端末は、前記中継端末と前記センサ端末との間で一定の期間において通信が確立されている場合に、異常が発生したものと判定する第３判定部を備える
ことを特徴とする生体情報解析システム。
【請求項１０】
請求項６から９のいずれか１項に記載の生体情報解析システムにおいて、
前記第１代表値および第２代表値は、一定期間ごとの前記生体情報の平均値または割合であることを特徴とする生体情報解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムに関し、特にユーザに装着されたセンサによって計測される生体情報を解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年スポーツや医療において、心拍数や加速度などの生体情報がウェアラブルデバイス等で計測され、活用されている。例えば、非特許文献１は、ユーザに装着されたウェアラブルデバイスに内蔵された加速度センサの計測データに基づいて、ユーザの姿勢や歩容を推定する技術を開示している。
【０００３】
また、ユーザの心拍数や加速度などの生体情報を計測する従来のセンサを用いた生体情報解析システムでは、生体活動を漏れなく捉えるために、高頻度のサンプリングレートで生体情報が計測される。その後、計測された生体情報のノイズによる変動に対して、平均化などの解析処理が行われる場合がある。このような解析処理によって、計測された生体情報に含まれる異常値の影響を低減することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】河西、小笠原、中島、塚田、「着るだけで生体情報計測を可能とする機能素材“ｈｉｔｏｅ”の開発及び実用」電子情報通信学会  通信ソサイエティマガジン４１号（２０１７年６月）（Ｖｏｌ．１１  Ｎｏ．１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
高頻度で計測される生体情報は、データ量が多いため、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線通信により生体情報を転送する場合は特に、データを間引いて、転送するデータを削減したり、転送の前段のセンサなどでデータの平均化や、一定時間に占める計測データの割合の算出を行うことによって生体情報を要約し、データ数を低減することが望ましい。
【０００６】
しかし、従来の技術において、計測された生体情報を平均化してデータを要約するためには、一定期間にわたる計測データを蓄えておく必要があり、メモリスペックの比較的低いセンサを用いる場合にはデータの削減や生体情報の要約が困難であった。
【０００７】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、メモリスペックの比較的低いセンサを用いた場合でも、計測された生体情報のデータ削減と要約とを実現できる生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析装置は、センサによって計測されたユーザの生体情報を取得するセンサデータ取得部と、取得された前記ユーザの生体情報の時系列データを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析部と、を備え、前記解析部は、設定されている期間ごとに、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出部と、１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出部とを有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る生体情報解析装置において、既に算出されている前記第１代表値の数に基づいて、前記第２算出部が前記第２代表値の算出に用いる前記第１代表値の数を決定する調整部をさらに備え、前記第２算出部は、前記調整部が決定した前記第１代表値の数に応じた連続する前記第１代表値に基づいて前記第２代表値を算出してもよい。
【００１０】
また、本発明に係る生体情報解析装置において、前記生体情報の時系列データにおける欠損の有無を監視して、前記設定されている期間ごとに、前記欠損が生じている期間がしきい値以上の長期欠損であるか否かを判定する判定部をさらに備え、前記第１算出部は、前記判定部が長期欠損と判定した前記欠損が生じている前記設定されている期間における前記第１代表値を算出しなくてもよい。
【００１１】
また、本発明に係る生体情報解析装置において、前記生体情報の時系列データの値が、一定の期間にわたって、設定された値の範囲となった場合に、異常が発生したものと判定する第２判定部をさらに備えていてもよい。
【００１２】
上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析方法は、センサによって計測されたユーザの生体情報を取得するセンサデータ取得ステップと、取得された前記ユーザの生体情報の時系列データを記憶部に記憶する記憶ステップと、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析ステップと、を備え、前記解析ステップは、設定されている期間ごとに、前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出ステップと、１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出ステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析システムは、センサにより計測されたユーザの生体情報を外部へ出力するセンサ端末と、前記センサ端末から出力された前記ユーザの生体情報を受信し、外部へ出力する中継端末と、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記ユーザの生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、を備え、前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、計測された前記生体情報の時系列データを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析部と、を備え、前記解析部は、設定されている期間ごとに、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出部と、１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出部とを有することを特徴とする。
【００１４】
上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析システムは、第１解析部を有するセンサ端末と、第２解析部を有する中継端末と、第３解析部を有する外部端末と、を備え、前記センサ端末は、センサにより計測されたユーザの生体情報を外部へ出力し、前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力し、前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、計測された前記生体情報の時系列データを記憶する記憶部を備え、前記第１解析部と、前記第２解析部と、前記第３解析部とは、互いに協働して、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出する解析部を実現し、前記解析部は、設定されている期間ごとに、前記記憶部に記憶された前記生体情報の時系列データから第１代表値を算出する第１算出部と、１つの前記第１代表値または連続する複数の前記第１代表値から第２代表値を算出する第２算出部とを実現する、ことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る生体情報解析システムにおいて、前記第１解析部または前記第２解析部は、前記第１算出部を構成し、前記第３解析部は、前記第２算出部を構成してもよい。
【００１６】
また、本発明に係る生体情報解析システムにおいて、前記中継端末は、予め設定された位置に設置され、前記位置から所定の範囲内での通信が可能であり、前記中継端末または前記外部端末は、前記中継端末と前記センサ端末との間で一定の期間において通信が確立されている場合に、異常が発生したものと判定する第３判定部を備えていてもよい。
【００１７】
また、本発明に係る生体情報解析システムにおいて、前記第１代表値および第２代表値は、一定期間ごとの前記生体情報の平均値または割合であってもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、設定されている期間ごとに、生体情報の時系列データの統計的な代表値を段階的に算出するので、計測された生体情報のデータ削減と要約とを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態に係る生体情報解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態に係る生体情報解析方法を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、第１の実施の形態に係る代表値の算出処理を説明する図である。
【図５】図５は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。
【図８】図８は、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。
【図９】図９は、第２の実施の形態に係る調整処理を説明する図である。
【図１０】図１０は、第２の実施の形態に係るデータ端の最終代表値を説明する図である。
【図１１】図１１は、第２の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。
【図１２】図１２は、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置の効果を説明する図である。
【図１３】図１３は、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。
【図１４】図１４は、第３の実施の形態に係る判定処理を説明する図である。
【図１５】図１５は、第３の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。
【図１６】図１６は、第４の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、第５の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。
【図１８】図１８は、第６の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。
【図１９】図１９は、第６の実施の形態に係る生体情報解析装置の動作を説明するフローチャートである。
【図２０】図２０は、第７の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。
【図２１】図２１は、第７の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図２１を参照して詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
まず、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報解析装置１の構成の概要を説明する。図１は、生体情報解析装置１の機能構成を示すブロック図である。
【００２１】
［生体情報解析装置の機能ブロック］
生体情報解析装置１は、センサデータ取得部１０、解析部１１、時刻取得部１２、記憶部１３、提示部１４、および送受信部１５を備える。
【００２２】
センサデータ取得部１０は、ユーザに装着された後述のセンサ１０５によって計測されたユーザの生体情報を取得する。より具体的には、センサデータ取得部１０は、例えば、センサ１０５として心拍計がユーザに装着されている場合には、心拍計で計測された心電位に基づく心電波形から心拍数を算出する。また、センサデータ取得部１０は、センサ１０５として加速度センサがユーザに装着されている場合には、加速度センサで計測されたアナログ加速度信号を所定のサンプリングレートでデジタル信号に変換する。
【００２３】
センサデータ取得部１０は、心拍数やデジタルデータの加速度信号と計測時刻とが互いに関連付けられた時系列データを出力する。この例では、心拍数および加速度データが生体情報となる。センサデータ取得部１０によって計測された生体情報の時系列データは後述する記憶部１３に記憶される。
【００２４】
解析部１１は、第１算出部１１０と第２算出部１１１とを備える。解析部１１は、記憶部１３に記憶されたユーザの生体情報の時系列データの統計的な代表値を算出する。本実施の形態では、解析部１１は、２段階で生体情報の代表値を算出する。解析部１１は、生体情報の代表値として、例えば、一定期間ごとの生体情報の平均値または割合を算出してもよい。
【００２５】
第１算出部１１０は、ユーザの生体情報の時系列データから、設定されている期間ごとに、生体情報の中間的な代表値である第１代表値（以下、「中間代表値」という。）を算出する。算出された中間代表値は、記憶部１３に蓄積される。より具体的には、第１算出部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の時系列データにおいて、例えば、６０秒ごとの平均値を示す中間代表値を算出する。
【００２６】
第２算出部１１１は、１つの中間代表値または連続する複数の中間代表値に基づいて、生体情報の時系列データの最終的な代表値である第２代表値（以下、「最終代表値」という。）を算出する。算出された最終代表値は、記憶部１３に記憶される。
【００２７】
より具体的には、第２算出部１１１は、例えば、連続する５つの中間代表値を用いて１つの最終代表値を算出する。例えば、６０秒間隔で算出された連続する５つの中間代表値に基づいて、第２算出部１１１は、５分間の期間における代表値を最終代表値として算出する。なお、第２算出部１１１が最終代表値を算出する際に用いる連続する中間代表値の個数は任意に設定することができる。
【００２８】
時刻取得部１２は、生体情報解析装置１において用いられる基準時刻を取得する。時刻取得部１２は、例えば、生体情報解析装置１に設けられた時計１０７から取得してもよいが、図示しないタイムサーバから時刻情報を取得してもよい。時刻取得部１２によって取得された時刻情報は、センサデータ取得部１０が生体情報のサンプリングを行う際や、第１算出部１１０による中間代表値の算出における期間の計算に用いられる。
【００２９】
記憶部１３は、センサデータ取得部１０によって計測されたユーザの生体情報の時系列データを記憶する。また、記憶部１３は、第１算出部１１０によって、設定された期間ごとに算出された中間代表値を記憶する。また、記憶部１３は、第２算出部１１１によって算出された最終代表値を記憶する。
【００３０】
提示部１４は、解析部１１により算出された代表値を提示する。より詳細には、提示部１４は、後述の表示装置１０９に生体情報の最終代表値を表示する。また、提示部１４は、最終代表値に基づいてユーザを支援する情報を生成して提示する。提示部１４は、ユーザを支援する情報を、表示装置１０９や音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などで実現される動作装置（図示しない）に出力してもよい。
【００３１】
送受信部１５は、後述するセンサ１０５によって計測された生体情報を示すセンサデータを受信する。また、送受信部１５は、解析部１１による生体情報の最終代表値を通信ネットワークを介して外部に送出することができる。
【００３２】
［生体情報解析装置のハードウェア構成］
次に、上述した機能を有する生体情報解析装置１のハードウェア構成の例について図２のブロック図を用いて説明する。
【００３３】
図２に示すように、生体情報解析装置１は、例えば、バス１０１を介して接続されるＣＰＵ１０２、主記憶装置１０３、通信インターフェース１０４、補助記憶装置１０６、時計１０７、入出力装置１０８を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。生体情報解析装置１には、外部に設けられたセンサ１０５と表示装置１０９とがそれぞれバス１０１を介して接続されている。
【００３４】
主記憶装置１０３には、ＣＰＵ１０２が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。ＣＰＵ１０２と主記憶装置１０３とによって、図１に示した解析部１１を含む生体情報解析装置１の各機能が実現される。
【００３５】
通信インターフェース１０４は、通信ネットワークＮＷを介して各種外部電子機器との通信を行うためのインターフェース回路である。
【００３６】
通信インターフェース１０４としては、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線データ通信規格に対応した演算インターフェースおよびアンテナが用いられる。通信インターフェース１０４によって、図１で説明した送受信部１５が実現される。
【００３７】
センサ１０５は、例えば、心拍計、心電計や加速度センサなどのセンサによって実現される。センサ１０５は、予め設定された計測期間にわたってユーザに装着され、ユーザの心拍数や加速度などの生体情報を計測する。
【００３８】
補助記憶装置１０６は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。補助記憶装置１０６には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。
【００３９】
補助記憶装置１０６は、センサ１０５により計測された生体情報の時系列データを記憶する記憶領域や、生体情報解析装置１が生体情報の解析処理を行うためのプログラムを格納するプログラム格納領域を有する。補助記憶装置１０６によって、図１で説明した記憶部１３が実現される。さらには、例えば、上述したデータやプログラムやなどをバックアップするためのバックアップ領域などを有していてもよい。
【００４０】
時計１０７は、コンピュータに内蔵されている内蔵時計などで構成され、時刻を計時する。時計１０７によって得られた時刻情報は、生体情報のサンプリングや代表値の算出処理に用いられる。なお、時計１０７によって得られた時刻情報は、図１で説明した時刻取得部１２によって取得される。
【００４１】
入出力装置１０８は、センサ１０５や表示装置１０９など外部機器からの信号を入力したり、外部機器へ信号を出力したりするＩ／Ｏ端子により構成される。
【００４２】
表示装置１０９は、生体情報解析装置１の提示部１４として機能する。表示装置１０９は液晶ディスプレイなどによって実現される。また、表示装置１０９は、生体情報の最終代表値に基づいて生成されるユーザの支援情報を出力する動作装置を構成する。
【００４３】
［生体情報解析方法］
次に、上述した構成を有する生体情報解析装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。まず、センサ１０５がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。
【００４４】
センサデータ取得部１０は、ユーザに装着されたセンサ１０５で計測された生体情報を取得する（ステップＳ１）。より詳細には、センサデータ取得部１０は、生体情報を取得して、生体情報と計測時刻とが互いに関連付けられた時系列データを出力する。次に、生体情報の時系列データは記憶部１３に記憶される（ステップＳ２）。
【００４５】
次に、第１算出部１１０は、ステップＳ１で計測された生体情報の時系列データの中間代表値を算出する（ステップＳ３）。より詳細には、第１算出部１１０は、設定された期間ごと、例えば、６０秒ごとに生体情報の時系列データの平均値を算出する。
【００４６】
その後、所定の時間が経過した後に、第２算出部１１１は、ステップＳ３で算出された中間代表値に基づいて、生体情報の時系列データの最終代表値を算出する（ステップＳ４）。より詳細には、第２算出部１１１は、予め設定された連続する複数の中間代表値の代表値を最終代表値として算出する。例えば、第２算出部１１１は、連続する５つの中間代表値がステップＳ３で算出された後に、これらの中間代表値の平均値を算出してもよい。その後、解析部１１は、ステップＳ４で算出された最終代表値を出力する（ステップＳ５）。なお、解析部１１は、ステップＳ３で算出された中間代表値を最終代表値とともに出力してもよい。
【００４７】
図４は、解析部１１による代表値算出処理の一例を説明するための図である。図４に示す上段（ａ）は、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報のデータ列を経過時間とともに示している。中段（ｂ）は、中間代表値の列と各中間代表値の算出の基礎となった生体データの計測期間（以下、「算出期間」ということがある。）を示している。下段（ｃ）は、最終代表値の列とその算出範囲の期間を示している。
【００４８】
ここで、中間代表値Ａiは、ｉを１以上の整数としたときｉ番目に算出された中間代表値を表し、行列の形式で表現される。任意の期間における生体情報の計測値の和Ｓi、計測値の個数Ｎiとすると、ベクトルで表現される中間代表値Ａiは、次の式（１）で表される。
【００４９】
【数１】
2020054782.tif 000003
【００５０】
上式（１）において、ａtは、計測時間ｔにおける生体情報の計測値であり、ｔ1、ｔ2は、それぞれ中間代表値を算出するために設定された期間の起点および終点時刻である。また、上式（１）においては、算出期間の長さを６０秒とし、その間の生体情報ａtをｆ［Ｈｚ］の頻度でサンプリングしている。また、ｗは中間代表値を算出する計測値に含まれる期間を決める定数である。本実施の形態では、ｗは６０とし、ｉが１つ増加する度に１算出期間ずつ、すなわち６０秒ずつスライドするような例とした。
【００５１】
また、最終代表値Ｂiは、ベクトルで表現される中間代表値Ａiの構成成分であるＳiおよびＮiを用いて次の式（２）で表される。式（２）では、ｉが１や２のときに、Ｓ-1、Ｓ0、Ｎ-1、Ｎ0が含まれるが、これらの値はいずれも０とする。
【数２】
2020054782.tif 000004
【００５２】
また、最終代表値Ｂiの打刻時刻ＴBiは次の式（３）で表される。打刻時刻ＴBiが整数でない場合は小数点を繰り上げて整数にしてもよい。
【数３】
2020054782.tif 000005
【００５３】
以上説明した生体情報解析装置１の各機能は、１つの計算機に設けられる場合だけでなく、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続された複数の計算機に分散して構成されてもよい。
【００５４】
［生体情報解析システム］
次に、本発明に係る生体情報解析装置１を具体的に構成した生体情報解析システムについて図５および図６を参照して説明する。
生体情報解析システムは、例えば、図５に示すように、ユーザ５００に装着されるセンサ端末２００と、中継端末３００と、外部端末４００とを備える。センサ端末２００、中継端末３００、外部端末４００のすべてもしくはいずれかは、図１で説明した解析部１１などの生体情報解析装置１の各機能を備える。なお、以下においては、中継端末３００が図１で説明した解析部１１を備える場合について説明する。
【００５５】
［センサ端末の機能ブロック］
センサ端末２００は、センサ２０１、センサデータ取得部２０２、データ記憶部２０３、およびデータ送信部２０４を備える。センサ端末２００は、例えば、ユーザ５００の体の体幹に配置されて複数の時間周期にわたる生体情報を計測する。センサ端末２００は、計測したユーザ５００の生体情報を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。
【００５６】
センサ２０１は、心拍計や加速度センサなどで実現される。センサ２０１が備える加速度センサの３軸は、例えば、図５に示すように、Ｘ軸は体の左右方向、Ｙ軸は体の前後方向、Ｚ軸は体の上下方向に平行に設けられる。センサ２０１は、図２で説明したセンサ１０５に対応する。
【００５７】
センサデータ取得部２０２は、センサ２０１によって計測された生体情報を取得する。より詳細には、センサデータ取得部２０２は、取得した生体情報のノイズの除去を必要に応じて行い、サンプリング処理を行い、デジタル信号の生体情報における時系列データを求める。センサデータ取得部２０２は、図１で説明したセンサデータ取得部１０に対応する。
【００５８】
データ記憶部２０３は、センサ２０１によって検出された生体情報や、センサデータ取得部２０２によって処理されて得られたデジタル信号による生体情報の時系列データを記憶する。データ記憶部２０３は、記憶部１３（図１）に対応する。
【００５９】
データ送信部２０４は、データ記憶部２０３に記憶されている生体情報の時系列データを、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。データ送信部２０４は、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した無線通信を行うための通信回路を備える。データ送信部２０４は、送受信部１５（図１）に対応する。
【００６０】
［中継端末の機能ブロック］
中継端末３００は、データ受信部３０１、データ記憶部３０２、時刻取得部３０３、解析部３０４、およびデータ送信部３０７を備える。中継端末３００は、センサ端末２００から受信した、ユーザ５００の生体情報の時系列データから統計的な代表値を段階的に求める。さらに、中継端末３００は、算出した代表値を外部端末４００に送信する。
【００６１】
中継端末３００は、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。
【００６２】
データ受信部３０１は、通信ネットワークＮＷを介してセンサ端末２００から生体情報の時系列データを受信する。データ受信部３０１は、送受信部１５（図１）に対応する。
【００６３】
データ記憶部３０２は、データ受信部３０１が受信したユーザ５００の生体情報や、解析部３０４による生体情報の代表値を記憶する。データ記憶部３０２は、記憶部１３（図１）に対応する。
【００６４】
時刻取得部３０３は、解析部３０４による生体情報の解析処理において用いられる時刻情報を内蔵時計（時計１０７）から取得する。時刻取得部３０３は、図１で説明した時刻取得部１２に対応する。
【００６５】
解析部３０４は、第１算出部３０５と第２算出部３０６とを備える。
解析部３０４は、データ受信部３０１によって受信されたユーザ５００の生体情報の時系列データの平均値などの統計的な代表値を段階的に求める。解析部３０４は、図１で説明した解析部１１に対応する。
【００６６】
第１算出部３０５は、設定されている期間、例えば６０秒ごとに、ユーザ５００の生体情報の時系列データから中間代表値を算出する。算出された中間代表値はデータ記憶部３０２に記憶される。
第２算出部３０６は、連続する複数の中間代表値から最終代表値を算出する。
第１算出部３０５および第２算出部３０６は、それぞれ図１で説明した第１算出部１１０および第２算出部１１１に対応する。
【００６７】
データ送信部３０７は、第２算出部３０６が算出した最終代表値を通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する。データ送信部３０７は、送受信部１５（図１）に対応する。なお、データ送信部３０７は、最終代表値とともに中間代表値を送信してもよい。
【００６８】
［外部端末の機能ブロック］
外部端末４００は、データ受信部４０１、データ記憶部４０２、提示処理部４０３、および提示部４０４を備える。外部端末４００は、中継端末３００から通信ネットワークＮＷを介して受信したユーザ５００の生体情報の最終代表値を提示し、また、算出された最終代表値に基づいて生成されたユーザ５００に対する支援情報の提示を行う。
【００６９】
外部端末４００は、中継端末３００と同様に、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。外部端末４００は受信した最終代表値を表示する表示装置や、算出された最終代表値に基づいて生成されるユーザ５００を支援する情報を出力する動作装置（図示しない）を備えている。外部端末４００が備える動作装置の例として、表示装置、音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などが挙げられる。
【００７０】
音声出力装置としては、例えば、スピーカや楽器を用いてもよい。光源としては、ＬＥＤや電球を用いてもよい。アクチュエータとしては、振動子やロボットアーム、電気治療器を用いてもよい。また、温熱機器としては、ヒータやペルチェ素子などを用いてもよい。
【００７１】
データ受信部４０１は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００から生体情報の最終代表値を受信する。データ受信部４０１は、送受信部１５（図１）に対応する。
【００７２】
データ記憶部４０２は、データ受信部４０１によって受信された生体情報の最終代表値を記憶する。データ記憶部４０２は、記憶部１３（図１）に対応する。
【００７３】
提示処理部４０３は、受信された最終代表値に基づいてユーザ５００に対する支援情報を生成する。提示処理部４０３は、図１で説明した提示部１４に対応する。
【００７４】
提示部４０４は、最終代表値の提示や提示処理部４０３による指示に基づいて、ユーザ５００に対する支援情報を提示する。より詳細には、外部端末４００が備える表示装置に文字情報やグラフなどにより最終代表値や支援情報を表示したり、外部端末４００が備える図示しないスピーカから、アラート音などにより支援情報を出力してもよい。その他、提示部４０４は、振動や光などユーザ５００が認知可能な方法により支援情報を提示することができる。提示部４０４は、図１で説明した提示部１４に対応する。
【００７５】
このように、本発明に係る生体情報解析システムは、生体情報解析装置１の各機能がセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００に分散された構成を有し、ユーザ５００の生体情報の計測から代表値の算出および最終代表値の提示に関する処理を分散して行う。
【００７６】
［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、上述した構成を有する生体情報解析システムの動作について、図７のシーケンス図を用いて説明する。また、以下においては生体情報の一例として、ユーザ５００の心拍数の代表値を求める。
【００７７】
図７に示すように、まず、ユーザ５００に装着されたセンサ端末２００は、ユーザ５００の心拍数を計測する（ステップＳ１００）。より詳細には、心拍計で構成されるセンサ２０１は、ユーザ５００の心電位を計測する。センサデータ取得部２０２は、心電位に基づく心電波形からユーザ５００の心拍数を取得する。
【００７８】
次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００にユーザ５００の心拍数の時系列データを送信する（ステップＳ１０１）。中継端末３００は、センサ端末２００から心拍数の時系列データを受信すると、設定されている期間ごとに中間代表値を算出する（ステップＳ１０２）。より詳細には、第１算出部３０５は、上述した式（１）を用いて、６０秒ごとの中間代表値Ａiを算出する。
【００７９】
次に、第２算出部３０６は、所定の時間の経過後、連続する複数の中間代表値から最終代表値を算出する（ステップＳ１０３）。より詳細には、第２算出部３０６は、上述した式（２）を用いて、連続する５つの中間代表値を用いて最終代表値Ｂiを算出する。第２算出部３０６は、最終代表値Ｂiの打刻時刻ＴBiを上述した式（３）により求めることができる。
【００８０】
このように、取得された生体情報の時系列データの代表値を求める際に、中間代表値を用いることで、例えば、３００個あったデータ数を、行列の要素としては１０個の中間代表値にまで減少させたうえで、最終代表値を算出することができる。また、データ転送に至るよりも前段の段階において最終代表値Ｂiの算出を繰り返すことが可能であるため、移動平均をかけたうえで、かつ一定期間毎（本実施の形態では６０秒毎）にデータをダウンサンプリングすることと同等の効果が得られる。そのため、転送すべきデータ容量を減らす効果が得られる。
【００８１】
図７に戻り、その後、中継端末３００は、通信ネットワークＮＷを介して、ユーザ５００の心拍数の時系列データの最終代表値を外部端末４００に送信する（ステップＳ１０４）。外部端末４００は、最終代表値を受信すると、提示処理を実行する（ステップＳ１０５）。すなわち、外部端末４００は、最終代表値を表示装置に表示させる。また、外部端末４００は、最終代表値に基づいてユーザ５００に対する支援情報を生成し、表示装置などに表示させる。
【００８２】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る生体情報解析装置１は、設定されている期間ごとに、生体情報の時系列データから中間代表値を算出し、連続する複数の中間代表値に基づいて最終代表値を算出する。そのため、計測された生体情報のデータ削減と要約とを同時並行的に実現することができる。
【００８３】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００８４】
第１の実施の形態では、第２算出部１１１が、予め設定されている個数の中間代表値に基づいて、最終代表値を算出する場合について説明した。これに対し、第２の実施の形態では、解析部１１Ａは、さらに調整部１１２を備える。調整部１１２は、第２算出部１１１が最終代表値の算出に用いる中間代表値の数を、過去や将来に確保できる中間代表値の数に基づいて可変にする。以下、第１の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
【００８５】
図８に示すように、生体情報解析装置１Ａは、解析部１１Ａを備える。解析部１１Ａは、第１算出部１１０、第２算出部１１１、および調整部１１２を備える。生体情報解析装置１Ａが備える他の機能構成は第１の実施の形態と同様である。
【００８６】
調整部１１２は、既に算出されている中間代表値の数に基づいて、第２算出部１１１が最終代表値の算出に用いる中間代表値の数を決定する。より詳細には、調整部１１２は、第２算出部１１１が最終代表値を算出するごとに、最終代表値を算出するために十分な個数の中間代表値があるかを監視する。例えば、調整部１１２は。第２算出部１１１が上述した式（２）を用いて最終代表値Ｂiを算出する場合に必要となる連続する５つの中間代表値をカウントする。
【００８７】
より具体的には、図９に示すように、第２算出部１１１が下段（ｃ）に示す最終代表値Ｂiを算出するためには、連続する５つの中間代表値Ａiが必要である。第２算出部１１１が、例えば、生体情報の計測開始から１２０秒の時点で、設定や外部からの信号に応じて、最終代表値Ｂiを算出する場合、５つ中間代表値Ａiが必要なところ、１つしか算出されていない。
【００８８】
この場合、調整部１１２は、第２算出部１１１が最終代表値を算出するための中間代表値Ａiの必要個数を調整する。そして、調整部１１２は、第２算出部１１１が最終代表値を算出する時点で既に算出されている中間代表値Ａiの個数、またはその時点以後に算出される中間代表値Ａiの個数のいずれか少ない方を採用する。
【００８９】
すなわち、生体情報の計測開始から１２０秒時点で第２算出部１１１が最終代表値Ｂiを算出する場合、既に算出されている中間代表値Ａiが１つしかないので、未来に算出される中間代表値Ａiについても１つのみ用い、合計３個の中間代表値Ａiに基づいて最終代表値Ｂiを算出する（図９の下段（ｃ’’））。
【００９０】
別の例について説明すると、第２算出部１１１が、例えば生体情報の計測開始から６０秒の時点で最終代表値Ｂiを算出する場合、６０秒の時点において、既に算出されている中間代表値Ａiは０個である。そのため、調整部１１２は、未来に算出される中間代表値Ａiの個数についても０個を採用する。この場合、第２算出部１１１は、中間代表値Ａiをそのまま最終代表値Ｂiとして扱う（図９の下段（ｃ’））。
【００９１】
また、図１０に示すように、データ端においては、生体情報の計測値そのものを最終代表値として補完的に用いてもよい（図９の下段（ｃ０））。以上のような調整や補完を行うことで、上述した式（２）において最終代表値Ｂiが求まらない、ｉが１や２の場合においても最終代表値Ｂiを算出できる。
【００９２】
［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００を備える生体情報解析システムによって実現される場合の動作について、図１１に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００の各機能ブロックは、図６で説明した構成と同様である。また、中継端末３００が調整部１１２を備えるものとする。
【００９３】
まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、ユーザ５００の生体情報として、例えば心拍数を計測する（ステップＳ２００）。より具体的には、センサ端末２００は、心拍計（センサ２０１）でユーザ５００の心電位を検出する。センサデータ取得部２０２は、センサ２０１から心電位を取得し、その心電位に基づく心電波形から心拍数を算出する。取得された心電位や心拍数はデータ記憶部２０３に記憶される。
【００９４】
次に、センサ端末２００は、計測した心拍数を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する（ステップＳ２０１）。より具体的には、データ送信部２０４が、データ記憶部２０３から心拍数の時系列データを読み出して、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。
【００９５】
中継端末３００は、センサ端末２００からユーザ５００の心拍数の時系列データを受信すると、第１算出部３０５において、設定されている期間、例えば６０秒ごとに、心拍数の時系列データの中間代表値を算出する（ステップＳ２０２）。算出された中間代表値はデータ記憶部３０２に記憶される。
【００９６】
次に、調整部１１２は、第１算出部３０５によって算出される中間代表値の個数を監視する（ステップＳ２０３）。その後、例えば、外部からの信号や設定に応じて、第２算出部３０６が最終代表値を算出する時点において、既に算出されている中間代表値の個数に基づいて、最終代表値の算出に必要な中間代表値の個数を決定する（ステップＳ２０４）。
【００９７】
その後、調整部１１２によって決定された中間代表値の個数に応じた連続する中間代表値に基づいて、第２算出部３０６は、最終代表値を算出する（ステップＳ２０５）。次に、算出された最終代表値は中継端末３００から外部端末４００に送信される（ステップＳ２０６）。
【００９８】
その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ２０７）、最終代表値を表示装置に表示したり、ユーザ５００に対する支援情報を生成して出力する。
【００９９】
［第２の実施の形態の効果］
次に、図１２を参照して本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａの効果を説明する。図１２において、横軸は計測時間（秒）を示し、縦軸は心拍数（ｂｐｍ）を示している。図１２に示す灰色の線は計測された心拍数を示し、丸と四角の点は、最終代表値を示している。計測時間０秒における最終代表値は、計測された心拍数の値をそのまま用いている（四角の点）。
【０１００】
それ以降の計測時間６０秒および１２０秒における心拍数の最終代表値を示す２つの丸の点は、調整部１１２によって決定された中間代表値の個数を用いて算出された最終代表値を示している。さらに、計測時間１８０秒以降の丸の点は、調整部１１２による中間代表値の個数の調整は行わず、５点の中間代表値を用いて算出された最終代表値を示している。
【０１０１】
図１２に示すように、心拍数の計測値（灰色の線）は、上下に変動しているが、その計測値のほぼ中央を推移する最終代表値は、ダウンサンプリングされた移動平均として適切であることがわかる。
【０１０２】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａによれば、調整部１１２が既に算出されている中間代表値の数に基づいて、第２算出部１１１が最終代表値を算出する際に用いる中間代表値の数を決定するので、生体情報の計測開始や計測終了時付近のデータを有効的に活用し、ユーザの生体情報の振る舞いをより精緻に把握することができる。
【０１０３】
なお、上述した第２の実施の形態では、解析部１１Ａが調整部１１２を備える場合について説明したが、調整部１１２は、生体情報解析装置１Ａにおいて解析部１１Ａの外部に設けられていてもよい。
【０１０４】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１および第２の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１０５】
第１および第２の実施の形態では、センサデータ取得部１０によって計測される生体情報は欠損がない場合を仮定して、生体情報の時系列データの代表値を求めた。これに対して、第３の実施の形態では、解析部１１Ｂは、第１判定部１１３をさらに備える。第１判定部１１３は、第１算出部１１０による中間代表値の算出処理を、生体情報の欠損状況に応じて決定する。以下、第１および第２の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
【０１０６】
図１３に示すように、生体情報解析装置１Ｂの解析部１１Ｂは、第１算出部１１０、第２算出部１１１、および第１判定部１１３を備える。生体情報解析装置１Ｂの他の構成については、第１の実施の形態と同様である。
【０１０７】
第１判定部１１３は、生体情報の時系列データにおける欠損の有無を監視して、設定されている期間、例えば６０秒ごとに、欠損が生じている期間がしきい値以上の長期欠損であるか否かを判定する。より詳細には、第１判定部１１３は、しきい値として、例えば期間の値「２０秒」を用い、生体情報の時系列データに生じている欠損の期間が２０秒未満であれば短期欠損と判定する。他方、生体情報の時系列データに生じた欠損の期間が２０秒以上である場合には、第１判定部１１３は、その欠損は長期欠損であると判定する。
【０１０８】
第１算出部１１０は、第１判定部１１３による判定結果に基づいて、設定されている期間ごとに、中間代表値を算出する。より詳細には、設定されている６０秒の期間において、第１判定部１１３が生体情報の時系列データに生じた欠損が長期欠損であると判定した場合には、その６０秒の期間においては、第１算出部１１０は中間代表値を算出しない。他方、設定されている６０秒の期間において、第１判定部１１３が生体情報の時系列データに生じた欠損が短期欠損であると判定した場合には、第１算出部１１０は、そのデータの欠損を除いて中間代表値を算出する。
【０１０９】
ここで、図１４を参照して第１判定部１１３による判定処理の具体的な例について説明する。図１４の上段（ａ）に示す生体情報の計測データ列において、中間代表値を算出するために設定された期間、２７０秒から３３０秒において欠損ｍ１が生じている。また、３３０秒から３９０秒の期間と３９０秒から４５０秒付近までの２つの期間をまたいで欠損ｍ２が生じている。より詳細には、３３０秒から３９０秒の期間において欠損ｍ２の一部ｍ２’が含まれ、３９０秒から４５０秒付近の期間に欠損ｍ２の他の部分ｍ２’’が生じている。
【０１１０】
図１４の例では、欠損ｍ１、ｍ２’の期間は２０秒未満であり、欠損ｍ２’’の期間は２０秒以上であるとする。まず、第１判定部１１３は、２７０秒から３３０秒までの期間において、発生した欠損ｍ１の期間はしきい値（２０秒）未満であるため、欠損ｍ１は短期欠損であると判定する。第１算出部１１０は、欠損ｍ１が短期欠損であると判定された結果に基づいて、２７０秒から３３０秒までの期間における生体情報の中間代表値を算出する。
【０１１１】
例えば、生体情報の計測において、サンプリングレートが１秒である場合、欠損ｍ１の期間が１０秒であるとする。この場合、上述した式（１）の中間代表値Ａiを構成する生体情報の計測値の個数Ｎiは通常であればＮi＝６０であるが、欠損ｍ１が生じたため、Ｎi＝５０とする。また、３３０秒から３９０秒までの期間についても同様に、欠損ｍ２’は、２０秒未満の短期欠損であるので、第１算出部１１０は、欠損ｍ２’を除き、上述した式（１）を用いて中間代表値Ａiを算出する。
【０１１２】
３９０秒から４５０秒付近までの期間に生じている欠損ｍ２’’については、第１判定部１１３は、しきい値（２０秒）以上であるため、長期欠損と判定する。この場合、第１算出部１１０は、３９０秒から４５０秒までの設定された６０秒の期間については、中間代表値を算出しない。
【０１１３】
図１４の例に示すように、上段（ａ）に示す計測データ列に生じた長期欠損ｍ２（ｍ２’’）が終わった４５０秒付近の時点のデータ端を新たな起点として、設定されている６０秒の期間ごとに中間代表値が算出される。
【０１１４】
なお、第１判定部１１３による判定処理の別の例として、第１判定部１１３は、生体情報のデータ列の欠損の有無を監視し、しきい値との比較により、欠損が短期欠損であるか、または長期欠損であるかを判定し、長期欠損と判定した場合にのみ、その長期欠損が、中間代表値を算出する設定されている６０秒の期間において短期欠損であるか長期欠損であるかをさらに判定してもよい。
【０１１５】
［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００を備える生体情報解析システムで実現される場合を例に、図１５のシーケンス図を用いて動作を説明する。なお、本実施の形態では、中継端末３００が、第１判定部１１３を有する解析部１１Ｂを備える場合について説明する。
【０１１６】
まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、ユーザ５００の生体情報として、例えば心拍数を計測する（ステップＳ３００）。より具体的には、センサ端末２００は、心拍計（センサ２０１）でユーザ５００の心電位を検出する。センサデータ取得部２０２は、センサ２０１から心電位を取得し、その心電位に基づく心電波形から心拍数を算出する。取得された心電位や心拍数はデータ記憶部２０３に記憶される。
【０１１７】
次に、センサ端末２００は、計測した心拍数を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する（ステップＳ３０１）。より具体的には、データ送信部２０４が、データ記憶部２０３から心拍数の時系列データを読み出して、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。
【０１１８】
中継端末３００は、センサ端末２００からユーザ５００の心拍数の時系列データを受信すると、第１判定部１１３は、受信した心拍数の時系列データにおいて欠損が生じているかを監視する。そして判定部１１３は、中間代表値が算出される６０秒の期間において生じた欠損の期間が２０秒未満である場合には（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、短期欠損であると判定する。
【０１１９】
その後、第１算出部３０５は、判定結果に基づいて、中間代表値を算出する期間を決定する（ステップＳ３０３）。次に、第１算出部３０５は、欠損を除いた生体情報の計測データを用いて、ステップＳ３０３で決定された期間を用いて中間代表値を算出する（ステップＳ３０４）。より詳細には、第１算出部３０５は、上述した式（１）を利用して、中間代表値を算出する。
【０１２０】
一方、中間代表値が算出される６０秒の期間において、心拍数の時系列データに生じた欠損の期間が２０秒以上である場合には（ステップＳ３０２：ＮＯ）、第１判定部１１３は、長期欠損であると判定する。この場合、第１算出部３０５は、判定結果に基づいてその設定された６０秒の期間における中間代表値を算出しない。
【０１２１】
その後、第２算出部３０６は、上述した式（２）を用いて連続する５つの中間代表値に基づいて、最終代表値を算出する（ステップＳ３０５）。また、第２算出部３０６は、上述した式（３）を用いて最終代表値の打刻時刻を求めることができる。なお、第１判定部１１３によって計測された心拍数の時系列データの６０秒ごとの期間に長期欠損が生じている場合には、その長期欠損が含まれる６０秒の期間の起点（図１４における３９０秒の時点）を、データの終端として、最終代表値が算出される。
【０１２２】
また、第２の実施の形態で用いた、調整部１１２を採用して、データの終端付近における最終代表値の算出に関し、最終代表値の算出に用いる中間代表値の数を調整してもよい（図１４の下段（ｃ））。
【０１２３】
図１５に戻り、中継端末３００は、通信ネットワークＮＷを介して、最終代表値を外部端末４００に送信する（ステップＳ３０６）。
【０１２４】
その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ３０７）、最終代表値を表示装置に表示したり、ユーザ５００に対する支援情報を生成して出力する。
【０１２５】
以上説明したように、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂによれば、第１判定部１１３が、設定されている期間において生じた生体情報の欠損が長期欠損であると判定した場合には、第１算出部１１０は、その設定されている期間の中間代表値を算出しない。また、欠損が短期欠損である場合には、欠損を除いた中間代表値を算出する。そのため、欠損に起因する異常な代表値の算出を抑制でき、真に信頼に足る生体情報の代表値を提示することができる。
【０１２６】
なお、説明した実施の形態では、計測された生体情報の欠損を考慮して中間代表値を算出する例について説明した。しかし、判定部１１３は、欠損だけでなく、生体情報の異常値の発生を監視して、同様に判定処理を適用してもよい。第１判定部１１３が異常値と判定した生体情報のデータを除外すれば欠損の場合と同様である。例えば、判定部１１３は、異常値の判定を行う場合に、しきい値処理や機械学習による識別を採用し、健常な被験者の心拍数や血圧に対する異常値（例えば心拍数や血圧の値が０などの場合）を判定することができる。
【０１２７】
また、説明した実施の形態では、解析部１１Ｂが第１判定部１１３を備える場合について説明したが、判定部１１３は、生体情報解析装置１Ｂにおいて解析部１１Ｂの外部に設けられていてもよい。
【０１２８】
［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第３の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１２９】
第１から第３の実施の形態では、生体情報解析システムにおいて、中継端末３００が解析部１１を備え、中間代表値および最終代表値を算出する場合について説明した。これに対し、第４の実施の形態に係る生体情報解析システムは、中間代表値の算出と、最終代表値の算出とをそれぞれ異なる端末で分散して行う。以下、第１から第３の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
【０１３０】
図１６に示すように、第４の実施の形態に係る生体情報解析システムは、センサ端末２００ａ、中継端末３００ａ、および外部端末４００ａを備え、通信ネットワークＮＷを介して互いに通信可能に接続されている。
【０１３１】
センサ端末２００ａは、センサ２０１、センサデータ取得部２０２、データ記憶部２０３、解析部２０５、提示部２０７、およびデータ送信部２０４を備える。解析部２０５は、第１算出部２０６を有する。第１算出部２０６は、設定された期間ごとに、生体情報の時系列データの中間代表値を算出する。算出された中間代表値は、データ記憶部２０３に記憶される。また、提示部２０７は、算出された中間代表値を表示装置などに表示させる。
【０１３２】
中継端末３００ａは、データ受信部３０１、データ記憶部３０２、時刻取得部３０３、提示部３０８、およびデータ送信部３０７を備える。提示部３０８は、センサ端末２００ａから受信した中間代表値を表示装置などに表示させる。
【０１３３】
外部端末４００ａは、データ受信部４０１、データ記憶部４０２、解析部４０５、提示処理部４０３、および提示部４０４を備える。解析部４０５は、第２算出部４０６を有する。外部端末４００ａは、通信ネットワークＮＷを介して、中継端末３００ａから中間代表値を受信する。
【０１３４】
第２算出部４０６は、センサ端末２００ａの第１算出部２０６で算出された連続する複数の中間代表値に基づいて、最終代表値を算出する。提示部４０４は、算出された最終代表値を表示装置などに表示させる。
【０１３５】
このように、生体情報を計測するセンサ端末２００ａにおいて、最終代表値の算出よりも高頻度に算出される生体情報の中間代表値を求め、表示することで、よりリアルタイムに生体情報を閲覧したいという要求に対応することができる。特に、最終代表値を算出する場合には、連続する、例えば、５つの中間代表値を用いるため、より容量の大きいメモリが必要となる。しかし、中間代表値の算出のみであれば、データ保持に必要とされるメモリのスペックが比較的低いセンサ端末２００ａであっても実現可能である。
【０１３６】
なお、メモリのスペックがより低いセンサ端末２００ａを用いる場合であって、解析機能や閲覧機能をセンサ端末２００ａに実装することが困難な場合には、中継端末３００ａにおいて、中間代表値の算出と表示を行ってもよい。
【０１３７】
また、本実施の形態のように、中間代表値と最終代表値とを異なる端末で算出する場合には、中間代表値を、最終代表値の算出のための途中経過としてのみ扱うのではなく、リアルタイム情報として確保することで、生体情報の計測中などに、より少ない遅延で速やかにユーザの振る舞いを確認することができる。
【０１３８】
［第５の実施の形態］
次に、本発明の第５の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第４の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１３９】
第１から第４の実施の形態では、生体情報の時系列データの中間代表値および最終代表値として、平均値を算出する場合を例示して説明した。これに対して、第５の実施の形態では、生体情報の時系列データの統計的な代表値として平均値ではなく割合を求める。
【０１４０】
本実施の形態に係る生体情報解析装置１の構成は、図１に示した生体情報解析装置１の構成と同様である。また、本実施の形態に係る生体情報解析システムの構成についても、図６で示した構成と同様である。以下、第１から第４の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。
【０１４１】
生体情報のひとつである心拍数をはじめ、体温や血圧などは、第１の実施の形態で示した時系列に平均の計算が行える。しかし、他の生体情報では必ずしもそのような平均の計算を行うことが適切であるとは限らない。例えば、センサによってユーザの状態を推定した場合が挙げられる。ユーザが伏せている（寝ている）状態を０、起きている状態を１とし、必ずユーザの状態がこの２値のどちらかに分類されるような場合、これらの平均をとった０．５という値は意味をなさない。
【０１４２】
心拍数などのように中間の値をとることができる情報を量的変数といい、姿勢など状態を表す中間の値を許さない情報を質的変数という。生体情報解析装置１において、このような質的変数を解析する場合、その発生頻度を表す割合を用いることが望ましい。
【０１４３】
例えば、伏せている（寝ている）状態を０、起きている状態を１、歩いている状態を２とし、１秒のサンプリングレートで６０秒ごとに中間代表値Ａj,iを求めるとする。Ａj,iはｉ番目の中間代表値であり、ｊの状態をとる。ｊはこの場合、０、１、２のうちのいずれかである。このとき、伏せていた期間が３０秒含まれ、起きていた期間が２０秒含まれ、歩いていた期間が１０秒含まれる場合、それらの数をＮ0,i，Ｎ1,i，Ｎ2,iとすると、次式（４）で表される。
【０１４４】
【数４】
2020054782.tif 000006
【０１４５】
このとき、上式（４）のｗｈｅｎ以下において、ＭＡＸ（Ｎ0,i，Ｎ1,i，Ｎ2,i）＝ＭＡＸ（３０，２０，１０）＝３０であることから、ｊ＝０となり、すなわちＡ0,i＝０となることから、伏せている状態が最頻値として選択される。また、中間代表値Ａj,iの最頻値をもってユーザの状態の最終代表値Ｂiを算出すると、最終代表値Ｂiは、次式（５）を用いて算出される。
【０１４６】
【数５】
2020054782.tif 000007
【０１４７】
ここで、上式（５）では、中間代表値Ａj,iを５つ含める場合とした。ＭＯＤＥとは、これに係るベクトルにおける成分のうち最頻のものを選択する演算を示し、Ｂi＝ＭＯＤＥ（１，２，０，１，１）＝１である。最頻の候補が複数発生した場合は、予め値の大きな方が優先されるといった条件を定めてもよい。ただし、中間代表値Ａj,iや最終代表値Ｂiとしてユーザの状態の最頻値をとる構成は、一例であり、他の判定方法を用いてもよい。例えば、上述した、伏せている状態、起きている状態、および歩いている状態の３つの状態では、歩行が最も体力を使うことから、より発生しにくい状態であると考えられる。そのため、ベクトルの成分ごとに最終代表値Ｂiとして選択される、しきい値条件を設けてもよい。例えば、ユーザが６秒以上歩行を行った場合には、歩いている状態を中間代表値Ａj,iとして優先的に選択してもよい。
【０１４８】
この場合、中間代表値Ａj,iは次式（６）で表される。
【数６】
2020054782.tif 000008
【０１４９】
この場合、（Ｎ0,i，Ｎ1,i，Ｎ2,i）＝（３０，２０，１０）であればＡj,i＝２となり、上述した式（４）とは異なる結果を得ることができる。また、ユーザの歩行が６秒以上なければ、伏せている期間Ｎ0,i、または起きている期間Ｎ1,iのどちらか期間がより長い方の状態（０または１）を多数決的に求めて中間代表値Ａj,iとしてもよいし、ｊの値が大きな方を優先的に採用してもよい。
【０１５０】
上式（６）や、しきい値の使用をはじめとした任意の条件文を用いて算出された中間代表値Ａj,iに基づいて最終代表値Ｂiを算出する場合、同様に、最終代表値Ｂiも条件を定めて値を決定すればよい。例えば、最終代表値Ｂiの算出に用いる複数の中間代表値Ａj,iにおいて、ユーザの歩行があった状態を示す中間代表値Ａj,iが１回以上あれば歩行とみなす、という判定により最終代表値Ｂiを決定する演算をすればよい。
【０１５１】
ただし、ユーザが歩行したか否かといった状態を表す数値は、心拍数や血圧などの値の増減などに比べて、非常に急激なので、中間代表値Ａj,iをそのまま最終代表値Ｂiと等しいものとしてもよい。特に、複数のセンサを併用する場合には、量的変数は中間代表値Ａj,iに基づく演算によって最終代表値Ｂiを算出した方がユーザの直感に合い、質的変数は、中間代表値Ａj,iをそのまま最終代表値Ｂiとした方がユーザなどの利用者の直感に合う場合もある。
【０１５２】
［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１の各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００を備える生体情報解析システムによって実現される場合の動作について、図１７に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００の各機能ブロックは、図６で説明した構成と同様である。
【０１５３】
まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、ユーザ５００の生体情報として、例えば姿勢および歩行を計測する（ステップＳ５００）。より具体的には、センサ端末２００は、３軸の加速度センサ（センサ２０１）でユーザ５００の加速度データを検出する。センサデータ取得部２０２は、センサ２０１から加速度データを取得し、加速度データに基づいて、傾斜や体動からユーザ５００の伏せている状態、起きている状態、および歩行している状態を計測する。計測されたユーザの姿勢や歩行の状態を示す生体情報の時系列データは、データ記憶部２０３に記憶される。
【０１５４】
次に、センサ端末２００は、計測したユーザの姿勢および歩行を示す生体情報を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する（ステップＳ５０１）。より具体的には、データ送信部２０４が、データ記憶部２０３からユーザの状態を示す生体情報の時系列データを読み出して、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。
【０１５５】
中継端末３００は、センサ端末２００からユーザ５００の状態を示す生体情報の時系列データを受信すると、第１算出部３０５において、設定されている期間、例えば６０秒ごとに、ユーザ５００の状態の時系列データにおける中間代表値を算出する（ステップＳ５０２）。より詳細には、第１算出部３０５は、例えば、上述した式（４）を用いて、６０秒ごとに、ユーザ５００の伏せている状態、起きている状態、および歩いている状態がそれぞれ生じた期間の割合を中間代表値として算出する。算出された中間代表値はデータ記憶部３０２に記憶される。
【０１５６】
その後、第２算出部３０６は、算出された中間代表値に基づいて最終代表値を算出する（ステップＳ５０３）。より詳細には、第２算出部３０６は、上述の式（５）を用いて、最頻度をもって最終代表値を算出してもよい。次に、算出された最終代表値は中継端末３００から外部端末４００に送信される（ステップＳ５０４）。
【０１５７】
その後、外部端末４００は、最終代表値を受信する。外部端末４００は、最終代表値に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ５０５）、最終代表値を表示装置に表示したり、ユーザ５００に対する支援情報を生成して出力する。
【０１５８】
以上説明したように、第５の実施の形態に係る生体情報解析装置１によれば、任意の期間の割合を生体情報の中間代表値として用いることで、質的変数に該当する生体情報を計測するセンサに対しても適用することができる。
【０１５９】
［第６の実施の形態］
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。第６の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃは、図１８に示すように、解析部１１Ｃにおいて、センサデータの値が、一定の期間にわたって、設定された値の範囲となった場合に異常が発生したものとを判定する第２判定部１１４を備える。生体情報解析装置１Ｃが備える他の構成は、第１の実施の形態と同様である。
【０１６０】
以下、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃの動作について、図１９のフローチャートを用いて説明する。まず、センサ１０５がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。
【０１６１】
センサデータ取得部１０は、ユーザに装着されたセンサ１０５で計測された生体情報を取得する（ステップＳ１０）。より詳細には、センサデータ取得部１０は、生体情報を取得して、生体情報と計測時刻とが互いに関連付けられた時系列データを出力する。次に、生体情報の時系列データは記憶部１３に記憶される（ステップＳ１１）。
【０１６２】
次に、例えば、取得された生体情報の時系列データの値が、一定の期間にわたって、設定された一定の値以上となった場合には（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、第２判定部１１４は、生体情報に異常が発生していると判定し、異常の発生を示す情報を提示部１４に提示させる（ステップＳ１３）。この場合、センサ１０５を装着するユーザにおいて緊急性を要する状況が生じている可能性があるため、生体情報の代表値を算出せずに、処理は終了する。
【０１６３】
生体情報にはしばしば緊急の対応をとることが望ましいとされる情報が含まれている場合がある。しかし、中間代表値や最終代表値は要約値であることから、ユーザにおける緊急性など異常の発生を示す情報が丸め込まれる懸念が存在する。本実施の形態では、センサデータ取得部１０が取得したセンサデータにおいて緊急性が疑われる特定の振る舞いが生じた場合に、中間代表値や最終代表値の算出を経由せずに、異常の発生を示す情報を出力する。例えば、提示部１４において異常の発生を示す情報を提示したり、送受信部１５から外部に送信したりすることで、ユーザにおける緊急性を要する状況の発生を適切に通報することができる。
【０１６４】
第２判定部１１４は、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の値が、例えば、一定期間にわたって一定の値以上である場合、もしくは一定の値以下である場合に、異常が発生したものと判定する。具体的には、例えば、１０秒間にわたって心拍数が１８０ｂｐｍ以上である場合や、４０ｂｐｍ以下である場合、第２判定部１１４は異常が発生したものと判定する。このように心拍数が４０ｂｐｍ以下や１８０ｂｐｍ以上となるようなケースとしては、ユーザが頻脈症を有する場合や、ユーザが頑健なアスリートである場合以外は稀であり、多くはセンサ１０５の計測異常に起因する。
【０１６５】
第２判定部１１４は、通常の生体情報がとりうる範囲の値として現実的ではない値の出現を監視し、そのような値が一定期間続いた場合に、異常が発生した、すなわち、緊急事態の発生とみなして提示部１４や送受信部１５に信号を送信する。これにより、センサ１０５の計測状態を早期に確認する機会を提供でき、正しい計測状態に復帰させることができる。
【０１６６】
第２判定部１１４は、上述した判定の基準の他にも、例えば、一定の範囲内のセンサデータの値が一定の期間にわたって取得された場合に異常が発生したものと判定してもよい。具体的には、第２判定部１１４は、時刻取得部１２で取得した時刻を用いて、午後１２時にユーザが伏せている状態（０）が一定期間続いた場合に、異常が発生したと判定することができる。例えば、入院病棟では午後の１２時は食事の時間であるなど、スケジュールが厳格に決まっている。そのため、この時間帯にユーザが伏せているとすれば、ユーザが誤って放置されている場合や、センサ１０５の取り付けが誤っている場合などが疑われる。第２判定部１１４がこのような生体情報の値に基づいて、異常が発生したことを判定し、その旨を通知することによって、ユーザの状態やセンサ１０５の計測状態を早期に確認する機会を提供でき、正しい計測状態に復帰させることができる。
【０１６７】
一方、ステップＳ１２で、異常は発生していないと判定された場合には（ステップＳ１２：ＮＯ）、第１算出部１１０は、ステップＳ１０で計測された生体情報の時系列データの中間代表値を算出する（ステップＳ１４）。その後、所定の時間が経過した後に、第２算出部１１１は、ステップＳ１４で算出された中間代表値に基づいて、生体情報の時系列データの最終代表値を算出する（ステップＳ１５）。その後、解析部１１Ｃは、ステップＳ１５で算出された最終代表値を出力する（ステップＳ１６）。
【０１６８】
なお、第２判定部１１４は、第１算出部１１０が算出した中間代表値や第２算出部１１１が算出した最終代表値に基づいて、異常の発生の有無を判定してもよい。具体的には、センサ１０５が、例えばＧＰＳのような位置センサである場合を考える。このような場合、第２判定部１１４は、ユーザの位置座標が一定範囲内（例えば、半径５ｍ以内）に一定期間（例えば、１時間程度）とどまっている場合、その想定される位置が浴室などであったら溺れているといった懸念もある。そのため、第２判定部１１４は異常が発生したと判定し、通知することが望ましい。
【０１６９】
また、第２判定部１１４は、ユーザの位置情報が一定範囲内で特定の時刻に確認できない場合に異常が発生したものと判定し、通知してもよい。例えば、病院の消灯時刻である２１時を３０分ほど過ぎてもユーザが病室の位置座標に重ならない場合、ユーザは一人が外出している等の懸念がある。
【０１７０】
以上説明したように、第６の実施の形態によれば、取得されたユーザの生体情報の値に基づいて異常が発生しているか否かを判定するので、ユーザの状態やセンサ１０５の計測状態を早期に確認する機会を提供でき、正しい計測状態に復帰させることができる。
【０１７１】
［第７の実施の形態］
次に、本発明の第７の実施の形態について説明する。第７の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｄは、図２０に示すように、解析部１１Ｄにおいて、センサ端末２００との通信状態に基づいて、ユーザにおける緊急性の要する状況の発生の有無を判定する第３判定部１１５を備える。生体情報解析装置１Ｄが備える他の構成は、第１の実施の形態と同様である。
【０１７２】
本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｄを実現する生体情報解析システムの一例を図２１に示す。センサ端末２００と、複数の中継端末３００ａ、３００ｂと、外部端末４００とは通信ネットワークＮＷを介して互いに接続されている。第３判定部１１５を有する解析部１１Ｄは、例えば、各中継端末３００ａ、３００ｂに具備されている。センサ端末２００、中継端末３００ａ、３００ｂ、および外部端末４００の構成は第１の実施の形態と同様である。
【０１７３】
中継端末３００ａ、３００ｂは、それぞれが設置された位置から所定の範囲内でセンサ端末２００と通信を行うことが可能である。センサ端末２００や中継端末３００ａ、３００ｂは、ＭＡＣアドレスやＩＰアドレスによって個体識別が可能である。特定のＭＡＣアドレスおよびＩＰアドレスの端末がユーザの生活圏のどこに設置されているか予め分かれば、屋内にいるユーザの位置を特定することができる。例えば、ＧＰＳを用いた場合では、屋内における位置の推定精度が著しく低下するが、端末のＭＡＣアドレスやＩＰアドレスによる位置の推定であれば屋内でも信頼性の高い位置を推定を行うことができる。
【０１７４】
第３判定部１１５は、こうした端末に固有の識別情報をモニタし、中継端末３００ａ、３００ｂが特定のセンサ端末２００と一定の期間以上通信を行っている場合に、ユーザにおける緊急性を要する状況が発生したものと判定する。第３判定部１１５による緊急性の発生を示す情報は、提示部１４や送受信部１５を介して外部に出力することができる。
【０１７５】
例えば、建物の任意の場所に中継端末３００ａ、３００ｂをそれぞれ設置することで、センサ端末２００を装着したユーザの建物内での位置を把握できる。この場合、特定のＭＡＣアドレスを持ったセンサ端末２００が、特定のＩＰアドレスを持った中継端末３００ａまたは３００ｂに生体情報を送信する状況となる。そのため、それらのアドレスの組み合わせからユーザと、ユーザの現在位置とを特定できる。
【０１７６】
具体例としては、ユーザ以外の他人の目が届きにくい場所（トイレや浴室など）に中継端末３００ａ、３００ｂを設置すれば、センサ端末２００を装着したユーザがその場所にとどまることで、ユーザの所在や行動を把握できる。第３判定部１１５は、中継端末３００ａ、３００ｂが通信を行うセンサ端末２００の識別情報が一定期間同一で変化しなければ、センサ端末２００を装着したユーザに何らかの緊急性を要する状況が発生したものと判定し、通知を行う。特に、ユーザ以外の他人の目の届きにくい場所にユーザが長時間留まり続けるということは、ユーザの体調に何等かの異変が生じている可能性がある。そういった場合に、早期にユーザの安否を確認する機会を提供することができる。
【０１７７】
また、中継端末３００ａ、３００ｂにおいて、センサ端末２００の識別情報が一定期間未取得になった際に、ユーザにおける緊急性を要する状況が発生したものと判定してもよい。例えば、センサ端末２００を身に着けたユーザが中継端末３００ａのエリア外に出た場合、中継端末３００ａにおいて、センサ端末２００のＭＡＣアドレスは未取得の状態になる。例えば、ユーザが認知症であるような場合、センサ端末２００のＭＡＣアドレスが、玄関に設置された中継端末３００ａによって確認されたのを最後に未取得の状態に移行すれば、ユーザは一人で外出し道に迷っている可能性も考えられる。そういった場合にユーザにおける緊急性を早期に発見する機会を提供できる。
【０１７８】
なお、第３判定部１１５は、中継端末３００ａ、３００ｂが具備する場合に限られず、外部端末４００が第３判定部１１５を備えていてもよい。
【０１７９】
以上、本発明の生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムにおける実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。
【０１８０】
なお、説明した実施の形態では、センサデータ取得部１０が計測する生体情報として、心拍数、加速度、姿勢や歩行を用いる場合について説明したが、生体情報はこれらに限らず、例えば、筋電位、心拍、脈拍、血圧、呼吸、移動速度、位置、動作、運動強度、体動、活動量などであってもよい。
【符号の説明】
【０１８１】
１…生体情報解析装置、１０、２０２…センサデータ取得部、１１、３０４…解析部、１２、３０３…時刻取得部、１３…記憶部、１４、４０４…提示部、１５…送受信部、１１０…第１算出部、１１１…第２算出部、１０１…バス、１０２…ＣＰＵ、１０３…主記憶装置、１０４…通信インターフェース、１０５、２０１…センサ、１０６…補助記憶装置、１０７…時計、１０８…入出力装置、１０９…表示装置、２００…センサ端末、３００…中継端末、４００…外部端末、２０３、３０２、４０２…データ記憶部、２０４、３０７…データ送信部、３０１、４０１…データ受信部、４０３…提示処理部。
【図１】
2020054782.tif 000009
【図２】
2020054782.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2020054782.tif 000021
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
2020054782.tif 000027
【図２０】
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【図２１】
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