(57)【要約】【課題】簡便に装着でき、かつ、専門的な知識がなくても子宮の収縮度を正確に測定できるウェアラブルデバイスを提供すること。【解決手段】妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材を備えた妊婦用ウェアラブルデバイスである。この妊婦用ウェアラブルデバイスは、基材に取り付けられ、基材の変形を検知するための複数の変形センサと、複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する測定部と、を備えており、妊婦は、非常に簡便かつ確実に子宮収縮度を測定することが可能となる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材と、
前記基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサと、
前記複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する測定部と、
を備えた妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項２】
前記基材は、格子状に配置された弾性ひも状部材を有し、
前記変形センサは、前記弾性ひも状部材の伸縮度を検出する請求項１に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項３】
前記変形センサは前記弾性ひも状部材上の複数の点において局所的な伸縮度を検出する請求項２に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項４】
前記基材は、前記腹部正面側に中心を有する複数の同心円状に配置された弾性ひも状部材を有し、
前記変形センサは、前記弾性ひも状部材の伸縮度を検出する請求項１に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項５】
前記基材に取り付けられ、前記腹部内の音声を検知する複数のマイクを含むマイクアレイをさらに有し、
前記測定部はさらに、前記マイクアレイの出力信号に基づいて、前記妊婦の腹部内にいる胎児の心拍を測定する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項６】
前記測定部は、前記複数の変形センサの出力信号に基づいて、前記妊婦の腹囲の最大変化の傾向を測定する請求項１に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項７】
前記測定部は、それぞれの前記変形センサの位置情報および測定値に基づき、最小二乗法を用いて、前記妊婦の腹部平面の形状変化を求め、腹部の最大変位から前記子宮の収縮度の最大値を算出する請求項６に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項８】
前記子宮の収縮度の経時的変化に基づいて分娩時間を予測する第１判定部と、
前記第１判定部で予測した分娩時間を通知する第１通知部と、
をさらに備えた請求項１乃至７のいずれか１項に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項９】
前記子宮の収縮度の経時的変化に基づいて切迫早産を検出する第２判定部と、
前記第２判定部で検出した切迫早産を通知する第２通知部と、
をさらに備えた請求項８に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項１０】
前記子宮の収縮度の経時的変化とは、収縮度の最大値、最大値の推移、および収縮持続時間の少なくともいずれか１つを含む請求項９に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項１１】
前記第１判定部は、さらに、前記妊婦の属性として入力した年齢および経産婦か否か、に基づいて、前記予測した分娩時間を調整する請求項８に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項１２】
前記胎児の心拍の経時的変化に基づいて異常波形出現の予測を行なう第３判定部と、
前記第３判定部で異常波形の出現を予測した場合に、通知を行なう第３通知部と、
をさらに備えた請求項５に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項１３】
前記子宮の収縮度の経時的変化と前記胎児の心拍の経時的変化とに基づいて分娩時間を予測する第１判定部と、
前記第１判定部で予測した分娩時間を通知する第１通知部と、
をさらに備えた請求項５または１２に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項１４】
前記第１判定部は、前記収縮度が最大値となったタイミングと胎児心拍が下降するタイミングとの時間差に基づいて、分娩までに要する時間を予測する請求項１３に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項１５】
前記変形センサは、圧電素子である請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の妊婦用ウェアラブルデバイス。
【請求項１６】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の妊婦用ウェアラブルデバイスと、
前記子宮の収縮度の経時的変化に基づいて分娩時間を予測する第１判定部と、
前記第１判定部で予測した分娩時間を通知する第１通知部と、
を備えた情報処理システム。
【請求項１７】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の妊婦用ウェアラブルデバイスから前記子宮の収縮度を受信する受信部と、
前記子宮の収縮度の経時的変化に基づいて分娩時間を予測する判定部と、
予測した分娩時間を通知する通知部と、
を備えた携帯情報端末。
【請求項１８】
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する子宮収縮度測定方法。
【請求項１９】
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する方法をコンピュータに実行させる子宮収縮度測定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、妊婦用ウェアラブルデバイス、情報処理システム、携帯情報端末、子宮収縮度測定方法およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
上記技術分野において、特許文献１、２には、複数の皮膚電極を使用して子宮活動を検出し、胎児心拍陣痛図（以下、ＣＴＧ：Cardiotocograph）を生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2016-73645号公報
【特許文献２】特開2016-537068号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記文献に記載の技術では、センサの正確な装着が難しく、専門的な知識のない妊婦が自宅で胎児の状態をチェックすることは難しかった。
【０００５】
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材と、
前記基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサと、
前記複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する測定部と、
を備えた妊婦用ウェアラブルデバイスである。
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する子宮収縮度測定方法。
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
妊婦の腹部を包み込む腹巻き状の基材に取り付けられ、前記基材の変形を検知するための複数の変形センサの出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する方法をコンピュータに実行させる子宮収縮度測定プログラム。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、簡便に装着でき、かつ、専門的な知識がなくても子宮の収縮度を正確に測定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイスの構成を示す図である。
【図２】本発明の第２実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイスの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイスの処理を説明する図である。
【図４】本発明の第３実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第４実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイスの構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第４実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイスの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１２】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての妊婦用ウェアラブルデバイス１００について、図１を用いて説明する。妊婦用ウェアラブルデバイス１００は、手軽に子宮収縮パターンを記録し、分娩のタイミング予想を行なうためのデバイスである。
【００１３】
図１に示すように、妊婦用ウェアラブルデバイス１００は、腹巻き状の基材１０１と、複数の変形センサ１０２と、測定部１０３とを含む。
【００１４】
基材１０１は、妊婦１１０の腹部を包み込む腹巻き状の形状をしている。変形センサ１０２は、図１において黒点で示されているように、基材１０１に取り付けられ、基材１０１の変形を検知する。測定部１０３は、複数の変形センサ１０２の出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する。
【００１５】
妊婦１１０は、センサ１０２がずれることにより子宮の収縮度を測れなくなる心配がなくなる。また、子宮収縮パターンが、このようなウェアラブルデバイスでモニタできれば、家庭内でも子宮収縮の度合いを認識できる。ひいては、分娩のタイミング予測および胎児異常の早期発見を行なうことが可能となる。
【００１６】
［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイスについて、図２以降を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイス２００の構成を説明するための図である。
【００１７】
図２に示すように、妊婦用ウェアラブルデバイス２００は、腹巻き状の基材２０１と、複数の変形センサ２０２と、制御装置２０３と、マイク２０４を含む。制御装置２０３は、測定部２３１、分娩時間判定部２３２、異常判定部２３３、通知部２３４、通信部２３５および音声信号処理部２３６を含む。
【００１８】
基材２０１は、妊婦２１０の腹部を包み込む腹巻き状の形状をしている。変形センサ２２１は、黒点で示されているように、基材２０１に取り付けられ、基材２０１の変形を検知する。測定部２３１は、複数の変形センサ２２１の出力信号に基づいて子宮の収縮度を測定する。
【００１９】
基材２０１は、格子状に配置された弾性ひも状部材２１１を有する。変形センサ２２１は、例えば、ひも状圧電素子であり、ひも状部材の局所的な（例えば図中黒点で示した位置における）伸縮度を検出する。これにより、子宮の全体的な収縮度と局所的な収縮度の両方を正確に検出することができる。例えば筋腫合併妊娠や既往帝王切開術後妊娠など、局所的にしか子宮が収縮しない妊婦の場合であっても、正確に子宮の収縮を検出できる。また、従来は、正確に子宮の収縮を検出するために、医療従事者が随時センサ位置のズレを調整していたが、本実施形態によれば、複数の位置で子宮の収縮を検出するため、そのようなズレの調整が不要であり、非常に医療従事者の負担を軽減できる。
【００２０】
妊婦用ウェアラブルデバイス２００は、基材２０１に取り付けられ、音声を検知する複数のマイク２０４をさらに有し、測定部２３１はさらに、マイク２０４の出力信号に基づいて、妊婦２１０の腹部内にいる胎児の心拍を測定する。複数のマイク２０４は、マイクアレイとして機能し、胎児の心音を正確に捕捉すると共に、独立成分分析を用いたブラインド音源分離や雑音抑圧技術等を用いて、胎児の心音以外の雑音（消化器等の音や母体の心音）の除去を行なうことができる。さらに複数のマイクで捕捉した心音の位相差から胎児の心臓位置の大まかな把握が可能となる。また、マイクアレイを用いれば、双子や三つ子などの複産の場合にも、複数の胎児心音を正確に分離して捉えることが可能となる。従来のように超音波で胎児の心音を検知するやり方の場合、超音波プローブを正確に胎児の心臓に向けなければ正確な心拍を測定することができなかった。従来は、プローブがずれて胎児の心音がとれなくなることが頻繁に起こっており、胎児自体が弱って心拍が落ちている場合と区別がつかないため医療従事者の負担が非常に大きかった。これに対して本実施形態のようなウェアラブルデバイス２００を用いれば、妊婦がどのような姿勢を取っても正確に胎児の心拍を測定できるため、非常に医療従事者の負担が小さくなる。
【００２１】
測定部２３１は、複数の変形センサ２０２の出力信号に基づいて、妊婦２１０の腹囲の最大変化の傾向を測定する。具体的には、測定部２３１は、それぞれの変形センサ２０２の位置情報および測定値を受信して、それらの情報に基づき、最小二乗法を用いて、妊婦の腹部平面の形状変化を求め、腹部の最大変位から子宮の収縮度の最大値を算出する。例えば、測定部２３１は、図３に示すような、３Ｄグラフを生成してもよい。すなわち、変形センサ２０２による測定値もしくは測定値の変化をそれぞれのセンサ位置に配置すればよい。測定値変化が最大の場所における測定値の変化がＣＴＧの子宮収縮曲線を最も正確に表す。
【００２２】
例えば、妊婦用ウェアラブルデバイス２００を、切迫早産の可能性有りと診断された妊婦の自宅でのフォローアップに用いることができる。妊娠１８週程度から生じる一時間に２回程度の弱い収縮は、特に問題がないが、一時間に５〜６回程度の収縮が見られる場合には、病院に来院させることが望ましい。
一方、陣痛による子宮収縮は産まれる１〜２日前より生じる強い収縮であり、胎児の動きなどと比較して変動が大きく、持続時間は長く、最強点を持つ山状の波形になる。それぞれのセンサが捉えた変位から、図３のように細かく子宮収縮のパターンを計算し、それから、最大腹囲長の変化を測定する。
マイク２０４は、基材２０１に取り付けられ、腹部内の音声を検知する。測定部２３１はさらに、マイク２０４の出力信号に基づいて、妊婦の腹部内にいる胎児の心拍を測定する。なお、変形センサ２２１としての圧電素子が、腹部の微小な振動を捉えて胎児心拍に変換しても良く、その場合、マイク２０４は不要となる。
【００２３】
分娩時間判定部２３２は、測定部２３１から取得した子宮の収縮度の経時的変化に基づいて分娩時間を予測する。ここで、子宮の収縮度の経時的変化とは、波形情報のみならず、収縮度の最大値、最大値の推移、および収縮持続時間の少なくともいずれか１つを含む。
【００２４】
また、分娩時間判定部２３２は、上記分娩時間の予測を、外部サーバとのやり取りによって行なってもよい。外部サーバは、子宮収縮および胎児心拍波形の形態的特徴や経時的変化のパターンを用いて、過去の分娩時間情報と照らし合わせ、機械学習により分娩時間を予測してもよい。
【００２５】
この場合、外部サーバは、ＡＩ関連技術（機械学習等）を用いて分娩時間予想を行なう。ウェラブルデバイスで子宮収縮と胎児心拍の両方を測定できるときは、機械学習により、分娩時間予想に加えて、胎児の状態予測を行なう。
【００２６】
子宮収縮から予想分娩時間を算出するための機械学習において、Training setは分娩までの時間と時系列の波形である。外部サーバに設けられたＡＩシステムは、このTraining setで機械学習を行い、波形情報を入力して分娩までの予測時間を導く。
【００２７】
Training setは、具体的には、時系列の子宮収縮波形そのもの、もしくは、子宮収縮波形より抽出した、収縮と収縮の間隔や波形のピークの強度、収縮持続時間などの情報を用いる。ウェアラブルデバイスで胎児心拍数の情報が取れる場合は、時系列の二つの波形（子宮収縮波形、胎児心拍数波形）の組み合わせを用いる。
【００２８】
外部サーバは、深層学習を含む機械学習技術を中心として、以下の手順に従い予測アルゴリズムを構築する。
(ア)信号の前処理：計測波形に対して、欠損値処理、ノイズ除去、外れ値除去といった基礎的な前処理を施す。
(イ)モデル構築：波形や予測対象の特性に応じて適切なモデルを構築する。具体的には、リカレントニューラルネットワークや1次元畳み込みニューラルネットワークといった既存のモデルや、波形や予測対象の特性をモデル化した確率モデルを組み合わせて用いる。
(ウ)学習：training setを用いてモデルを学習させる。
例えば、Apgarスコアの予測の場合、入力波形とそれに対応するApgarスコアを併せてモデルに与え、入力に対応した正しいApgarスコアが出力できるようにモデルの重み係数を更新していく。また例えば、分娩時間の予測の場合、入力波形とそれに対応する分娩までの時間を併せてモデルに与え、入力に対応した正しい分娩時間が出力できるようにモデルの重み係数を更新していく。
(エ)予測：学習済みのモデルに対して、新たなデータ（検証用データ）を入力することで、それに対する予測値（Apgarスコア等、分娩時間）を出力として得る。
【００２９】
分娩時間判定部２３２は、ＣＴＧを生成して、スマートフォン２２０等を介して妊婦２１０に提示してもよい。ＣＴＧの形態的特徴や経時的変化のパターンから、分娩期の母体および胎児の状態（低酸素状態か否かなど）を評価することができる。また、病院が用意した妊婦毎のデータベースにＣＴＧデータを送信して保存させて医療従事者が常にモニタリングできるように構成してもよい。
【００３０】
通知部２３４は、分娩時間判定部２３２で予測した分娩時間を妊婦２１０に通知する。例えば、妊婦２１０に対して、「半日以内で産まれます」「陣痛発来しました」「６時間以内に産まれます」「３時間以内に産まれます」「１時間以内に産まれます」といった通知を、音声または画像、テキストで行なうことができる。これらの情報は、通信部２３５から妊婦２１０が所有するスマートフォン２２０に送られ、スマートフォン２２０を通じて妊婦２１０に通知してもよい。
【００３１】
分娩時間判定部２３２は、さらに、スマートフォン２２０のアプリケーション等を介して妊婦の属性として入力した、年齢、妊娠歴（経産婦か否か）、基礎疾患、BMI、および糖尿病の少なくともいずれか、に基づいて、予測した分娩時間を調整してもよい。
【００３２】
分娩時間判定部２３２は、測定部２３１が変形センサ２０２を用いて計測した子宮の収縮度の経時的変化と、測定部２３１がマイク２０４の出力信号に基づいて測定した胎児の心拍の経時的変化とに基づいて分娩時間を予測してもよい。例えば、分娩時間判定部２３２は、収縮度が最大値となったタイミングと胎児心拍が下降するタイミングとの時間差に基づいて、分娩までに要する時間を予測してもよい。分娩数日前になると子宮収縮の頻度が増加し、所定の強度を超える子宮収縮度が１０分間隔で発生すると陣痛発来と定義され分娩開始と判断される。また、陣痛が来ている妊婦に対して、陣痛のタイミングと、胎児心拍の変化とに基づいて、胎児の状況を通知してもよい。例えば、子宮が収縮しても心拍が維持されていたり、子宮収縮と同じタイミングで心拍が落ちるが、すぐ復帰したりする場合には胎児には問題がないと判断できる。一方、陣痛よりも遅いタイミングで心拍が落ちて、戻るまで時間がかかる場合には、変化に対する予備能が落ちている、つまり胎児に元気がなく、できるだけはやく病院に行くべきと判断できる。
【００３３】
異常判定部２３３は、測定部２３１がマイク２０４の出力信号に基づいて測定した胎児の心拍の経時的変化に基づいて異常波形出現の予測を行なう。また、異常判定部２３３は、子宮の収縮度の経時的変化に基づいて切迫早産を検出してもよい。通知部２３４は、異常判定部２３３で異常波形の出現を予測した場合に、警告通知を行なう。通知部２３４は、異常判定部２３３が検出した切迫早産を通知してもよい。
【００３４】
音声信号処理部２３６は、マイクアレイ２０４で検出した音声から雑音を除去して、クリアな胎児心音信号を生成し、測定部２３１に出力する。胎児の心音データをスマートフォン２２０に送り、妊婦に聞かせることが可能となる。さらにマイクアレイによる音声処理から検出した胎児の心臓位置（胎児姿勢）をスマートフォン２２０を介して妊婦に報知してもよい。
【００３５】
変形センサ２０２は、光ファイバー式ストレインゲージでもよい。また、測定部２３１は、インピーダンス法を用いて子宮の収縮度を測定してもよい。
【００３６】
以上、本実施形態によれば、腹巻き状のウェアラブルデバイスで子宮収縮度を測定するので、妊婦２１０は、そのデバイスを簡便に装着できる。またそのようなウェアラブルデバイスにおいて複数のセンサを配置したので、センサ位置がずれて測れなくなる心配がなくなり、ウェアラブルデバイスが当たっている広範囲な部分において、正確に、子宮収縮パターンを記録できる。
【００３７】
分娩前数日間において子宮収縮波形や胎児心拍数を自動的に記憶し、分娩予想時間や異常波形出現の事前予測と分娩期の母体および胎児の状態を評価できる。ひいては、より安全な分娩を実現し、スマートフォンなどを通じて正確な母体および胎児の状況を知らせることにより、遠隔での周産期診療を提供することも可能となる。
【００３８】
なお、ポリフッ化ビニリデンやポリ乳酸繊維を使用した圧電体を紐状にした、いわゆる紐状圧電素子を数本格子状に基材２０１としての繊維に織り込んで（格子状や等高線状に）もよい。少々腹巻きの位置がずれても腹囲の最大変化がトレンドとして測定できる。紐状圧電素子を例えば５cm程度に切り、縦横に、格子状や等高線状などの形状で設置して、生地のそれぞれの部位の長さ変化を捉えられるとストレッチ素材の腹巻きのリアルタイムな張力の変化が捉えられ、正確な陣痛の程度や頻度、間隔が捉えられる。
【００３９】
［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態に係る情報処理システム４００について、図４を用いて説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理システム４００の構成を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る情報処理システム４００は、上記第２実施形態と比べると、携帯情報端末としてのスマートフォン４２０内に分娩時間判定部４３２、異常判定部４３３および通知部４３４を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
【００４０】
受信部４３１は、妊婦用ウェアラブルデバイスの制御装置４０３から子宮の収縮度を受信する。分娩時間判定部４３２は、子宮の収縮度の経時的変化に基づいて分娩時間を予測する。異常判定部４３３は、胎児心拍に基づいて、胎児の異常を判定する。通知部４３４は、判定した分娩時間および胎児異常を通知する。
【００４１】
本実施形態によれば、スマートフォン４２０を介して、妊婦に対して分娩時間を通知することができる。
【００４２】
［第４実施形態］
次に本発明の第４実施形態に係るについて、図５を用いて説明する。図５は、本実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイス５００の構成を説明するための図である。本実施形態に係る妊婦用ウェアラブルデバイス５００は、上記第２実施形態と比べると、変形センサ５０２が等高線状に取り付けられたひも状部材５１１に配置された点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
【００４３】
ひも状部材５１１は、腹部正面側に中心を有する複数の同心円状に配置されている。変形センサ５０２は、ひも状部材５１１の伸縮度を検出する。
【００４４】
等高線状にセンサを配置したので、様々な妊婦の腹部の形状に追随でき、腹部に圧迫感を与えにくい。等高線状に変形センサ５０２を配置したので、妊婦の姿勢（立っている、寝ている、座っている）の影響を受けにくい。等高線状にセンサを配置したので、胎児の姿勢によらず、心拍を正確に検出できる。なお、図６のように、ウェアラブルデバイス６００に対して、変形センサとして、等高線状に取り付けられたひも状部材６１１と、放射状に取り付けられたひも状部材６１２とを配置してもよい。黒点で示した部分のひも状部材の伸縮度を検出することにより、複数点での局地的な子宮伸縮のデータを取ることが可能となる。
【００４５】
［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
【００４６】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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