(57)【要約】【課題】取得済みのデータを利用して精度よく生体情報を取得する生体情報取得装置を提供し、利用者の満足度を向上させる。【解決手段】生体情報取得装置としての体組成計１００、歩数計５０５、電子体温計１５０８、血圧計２１００，２２００，２３００，２３０１，２４００，２５００，２６００に、生体に関する生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段と、該補正後の補正後情報を出力する出力手段とを備えた。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に関する生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段と、
該補正後の補正後情報を出力する出力手段とを備えた
生体情報取得装置。
【請求項２】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段としてインピーダンス測定手段または／および体重測定手段を備えた体組成計であって、
前記補正用情報として、両手間でインピーダンスを測定した部位別インピーダンス情報、食事摂取量に関する食事摂取量情報、または運動量に関する運動量情報の少なくとも１つを取得する情報取得手段を備えた
体組成計。
【請求項３】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体重測定手段を備えた体組成計であって、
利用者が乗っていない初期状態の出力値の測定を行う初期値測定手段と、
測定した初期値を複数記憶する記憶手段と、
該複数の初期値のばらつきが所定範囲内にある場合に初期基準値を作成する初期基準値作成手段と、
前記体重測定手段により体重測定を行う際に前記初期基準値を用いて測定する初期基準値適用手段とを備えた
体組成計。
【請求項４】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として複数の荷重測定部を有する体重測定手段を備えた体組成計であって、
前記複数の荷重測定部にそれぞれかかる荷重を取得し、この荷重の分散度合いを測定し、次回の体重測定時に該荷重の分散度合いに応じて前記体重測定手段による測定中心位置を移動させる
体組成計。
【請求項５】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、
利用者に指定歩数の移動をさせて該指定歩数分の振動データを取得する調整用振動データ取得手段を備え、
前記補正手段は、前記調整用振動データ取得手段で取得した振動データと前記指定歩数に基づいて歩数をカウントする際の判定基準を補正する構成であり、
前記出力手段は、前記振動データから前記判定基準に基づいて取得した歩数を出力する構成である
歩数計。
【請求項６】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、
利用者に指定歩数の移動をさせて該指定歩数分の振動データを取得する調整用振動データ取得手段を備え、
前記補正手段は、前記調整用振動データ取得手段で取得した振動データと前記指定歩数に基づいて歩数をカウントする際の判定基準を補正する構成であり、
前記出力手段は、前記振動データから前記判定基準に基づいて取得した歩数を出力する構成であり、
前記調整用振動データ取得手段による振動データの取得と前記補正手段による補正を実行開始するトリガとなる装着部位変更入力を受け付ける装着部位変更入力手段を備えた
歩数計。
【請求項７】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、
移動種別を判定する移動種別判定基準データを記憶する記憶手段と、
該移動種別判定基準データに基づいて前記振動データがどの移動種別に該当するか判定する移動種別判定手段とを備えた
歩数計。
【請求項８】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、
所定の振動データを送信し、該振動データに基づく歩数判定基準データを受信する通信手段を備え、
前記補正手段は、歩数を判定する歩数判定基準データを前記通信手段により受信した前記歩数判定基準データに更新する構成であり、
前記出力手段は、該更新後の歩数判定基準データによって判定した歩数を出力する構成である
歩数計。
【請求項９】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた活動量測定装置であって、
前記振動データに基づいて消費カロリーを計算する消費カロリー計算手段と、
他の機器から消費カロリーの算出に関する消費カロリー関連データを取得するデータ取得手段とを備え、
前記補正手段は、前記消費カロリー計算手段で消費カロリーを算出する際に前記消費カロリー関連データを用いることで補正する構成であり、
前記出力手段は、補正後の消費カロリーを出力する構成である
活動量測定装置。
【請求項１０】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた活動量測定装置と、体重体組成を取得する体重体組成取得手段を備えた体重体組成計とを有する生体情報取得システムであって、
前記体重体組成計は、運動開始前に測定した運動前体重体組成データと運動終了後に測定した運動後体重体組成データとを取得する構成であり、
前記活動量測定装置は、運動中の振動データを取得する構成であり、
前記運動前体重体組成データと前記運動後体重体組成データと前記振動データに基づいて消費カロリー補正係数を取得する消費カロリー補正係数取得手段と、
該消費カロリー補正係数を用いて消費カロリーを算出する消費カロリー算出手段を備えた
生体情報取得システム。
【請求項１１】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として生体の体動による変化を検知した体動関連データを取得する体動関連データ取得手段を備えた移動姿勢検出装置であって、
前記体動関連データから移動姿勢を分析する移動姿勢分析手段と、
移動姿勢の目標値となる目標値取得手段と、
前記移動姿勢分析手段で分析した移動姿勢と前記目標値取得手段で取得した目標値とにより該目標値を達成しているか否かに関する達成関連情報を求める達成関連情報取得手段と、
求めた達成関連情報を出力する達成関連情報出力手段とを備えた
移動姿勢検出装置。
【請求項１２】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として生体の温度を測定する温度測定手段を備えた電子体温計であって、
前記温度測定手段により測定した温度に関する温度関連情報を同一の測定部位について複数記憶する記憶手段と、
該複数の温度関連情報に基づいて前記測定部位の熱時定数を算出する熱時定数算出手段とを備え、
前記補正手段を、前記熱時定数を用いて前記温度測定手段により測定した温度を補正する構成にした
電子体温計。
【請求項１３】
前記温度測定手段は、前記測定部位に接触する接触部にプローブを有する構成であり、
前記熱時定数を、生体の熱時定数である生体熱時定数と、生体表面とプローブ間の熱時定数である接触部熱時定数とで構成し、
前記補正手段は、前記接触部熱時定数を、生体表面とプローブとの接触状態に対応して補正する構成である
請求項１２記載の電子体温計。
【請求項１４】
請求項１記載の生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として、血圧測定部位に装着するカフと、カフに加える圧力を調整する加圧・減圧手段と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段を備え、
血圧値を記録する記録手段と、血圧測定などの操作を行う操作手段を備えた電子血圧計であって、
前記補正用情報として、仮決定した血圧値の情報、血圧測定開始前に入力された利用者情報、カフ又は／及び測定部位ごとの測定情報、血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧の情報、測定部位の質の情報、血圧測定時の条件に近い測定情報の少なくとも１つを取得する情報取得手段を備えた
電子血圧計。
【請求項１５】
前記情報取得手段により前記補正用情報として前記仮決定した血圧値の情報を取得した場合、
前記補正手段は、前記仮決定した血圧値に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である
請求項１４記載の電子血圧計。
【請求項１６】
前記情報取得手段により前記補正用情報として前記血圧測定開始前に入力された利用者情報を取得した場合、
前記補正手段は、前記利用者情報に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である
請求項１４記載の電子血圧計。
【請求項１７】
前記情報取得手段により前記補正用情報として前記カフ又は／及び測定部位ごとの測定情報を取得した場合、
前記補正手段は、前記カフ又は／及び測定部位ごとの測定情報に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である
請求項１４記載の電子血圧計。
【請求項１８】
前記情報取得手段により前記補正用情報として前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧の情報を取得した場合、
前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧の情報を前記記録手段に記憶し、
前記補正手段は、前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧に基づいて弁又はポンプの制御を行なうよう補正する構成である
請求項１４記載の電子血圧計。
【請求項１９】
前記情報取得手段により前記補正用情報として前記利用者の測定部位の質の情報を取得した場合、
前記補正手段は、前記測定部位の質に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である
請求項１４記載の電子血圧計。
【請求項２０】
時刻を計時する計時手段を備え、
前記情報取得手段により前記補正用情報として前記血圧測定時の条件に近い測定情報を取得した場合、
前記血圧測定時の条件に近い測定情報を測定記録として前記記録手段に記憶し、
前記補正手段は、前記血圧測定時の条件に近い測定記録に基づいて血圧測定パラメータを補正する構成である
請求項１４記載の電子血圧計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば生体の情報を取得するような生体情報取得装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、生体情報を取得するものとして、体組成計（体重体組成計を含む）、体温計、歩数計、活動量測定装置（歩数計を含む）、移動姿勢検出装置、血圧計など、様々な生体情報取得装置が提案されている。  
これらの生体情報取得装置は、精度を向上させるべく様々な改良が行われている。  
しかし、生体情報取得装置は、さらなる精度の向上が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この発明は、上述の問題に鑑み、取得済みのデータを利用して精度よく生体情報を取得する生体情報取得装置を提供し、利用者の満足度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
この発明は、生体に関する生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段と、該補正後の補正後情報を出力する出力手段とを備えた生体情報取得装置であることを特徴とする。  
これにより、取得済みのデータを利用して精度よく生体情報を取得することができる。
【０００５】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段としてインピーダンス測定手段または／および体重測定手段を備えた体組成計であって、前記補正用情報として、両手間でインピーダンスを測定した部位別インピーダンス情報、食事摂取量に関する食事摂取量情報、または運動量に関する運動量情報の少なくとも１つを取得する情報取得手段を備えた体組成計とすることができる。  
これにより、非常に精度の高いインピーダンス測定を実行することができる。
【０００６】
またこの発明の態様として、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記部位別インピーダンスを取得した場合、前記補正手段は、前記部位別インピーダンスと全身式で測定した全身インピーダンスとの差を測定時間差で除算して日内変動直線の傾きを算出し、該日内変動直線に当てはめてインピーダンスを補正する構成とすることができる。  
これにより、利用者自身が過去に測定した両手間インピーダンスを用いるため、その利用者に適した補正を行うことができる。
【０００７】
またこの発明の態様として、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記食事摂取量情報を取得した場合、前記補正手段は、前記生体情報取得手段としての体重測定手段で取得した体重を前記食事摂取量情報により補正する構成とすることができる。  
これにより、食事摂取量に応じて補正した体重を得ることができる。
【０００８】
またこの発明の態様として、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記運動量に関する運動量情報を取得した場合、前記補正手段は、前記運動量情報に基づいて脂肪燃焼量を算出し、該脂肪燃焼量を減算して体重または／および体組成を補正する構成にすることができる。  
これにより、運動量に応じて補正した体重または／および体組成を得ることができる。
【０００９】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体重測定手段を備えた体組成計であって、利用者が乗っていない初期状態の出力値の測定を行う初期値測定手段と、測定した初期値を複数記憶する記憶手段と、該複数の初期値のばらつきが所定範囲内にある場合に初期基準値を作成する初期基準値作成手段と、前記体重測定手段により体重測定を行う際に前記初期基準値を用いて測定する初期基準値適用手段とを備えた体組成計とすることができる。  
これにより、短時間で精度の良い体重測定を実現することができる。
【００１０】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として複数の荷重測定部を有する体重測定手段を備えた体組成計であって、前記複数の荷重測定部にそれぞれかかる荷重を取得し、この荷重の分散度合いを測定し、次回の体重測定時に該荷重の分散度合いに応じて前記体重測定手段による測定中心位置を移動させる体組成計とすることができる。  
これにより、安定した精度の体重測定を行い利用者の満足度を向上させることができる。
【００１１】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、利用者に指定歩数の移動をさせて該指定歩数分の振動データを取得する調整用振動データ取得手段を備え、前記補正手段は、前記調整用振動データ取得手段で取得した振動データと前記指定歩数に基づいて歩数をカウントする際の判定基準を補正する構成であり、前記出力手段は、前記振動データから前記判定基準に基づいて取得した歩数を出力する構成である歩数計とすることができる。  
これにより、個人の特性に合わせた精度のよい歩数カウントを実行できる。
【００１２】
この発明の態様として、前記振動データを取得した際のデータ取得環境を入力させるデータ取得環境入力手段を備え、前記補正手段は、前記データ取得環境入力手段で入力されたデータ取得環境を利用した前記判定基準の補正を実行する構成とすることができる。  
これにより、データ取得環境を加味してより精度のよい歩数カウントを実行できる。
【００１３】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、利用者に指定歩数の移動をさせて該指定歩数分の振動データを取得する調整用振動データ取得手段を備え、前記補正手段は、前記調整用振動データ取得手段で取得した振動データと前記指定歩数に基づいて歩数をカウントする際の判定基準を補正する構成であり、前記出力手段は、前記振動データから前記判定基準に基づいて取得した歩数を出力する構成であり、前記調整用振動データ取得手段による振動データの取得と前記補正手段による補正を実行開始するトリガとなる装着部位変更入力を受け付ける装着部位変更入力手段を備えた歩数計とすることができる。  
これにより、歩数計の装着部位に応じて最適な歩数判定用アルゴリズムを使用でき、精度の高い歩数カウントを実現できる。
【００１４】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、移動種別を判定する移動種別判定基準データを記憶する記憶手段と、該移動種別判定基準データに基づいて前記振動データがどの移動種別に該当するか判定する移動種別判定手段とを備えた歩数計とすることができる。  
これにより、移動種別が何であるか精度よく判定することができる。
【００１５】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた歩数計であって、所定の振動データを送信し、該振動データに基づく歩数判定基準データを受信する通信手段を備え、前記補正手段は、歩数を判定する歩数判定基準データを前記通信手段により受信した前記歩数判定基準データに更新する構成であり、前記出力手段は、該更新後の歩数判定基準データによって判定した歩数を出力する構成である歩数計とすることができる。  
これにより、利用者個人に最適なアルゴリズムを受信して歩数カウントを行うことができる。
【００１６】
この発明の態様として、前記所定の振動データの送信をランダムなタイミングに実行する構成にすることができる。  
これにより、歩数計の記憶部の容量の大幅な増加なども必要なく、通信量も軽減でき、効率よく最適なアルゴリズムを選定できる。
【００１７】
またこの発明は、前記歩数計と、該歩数計と通信可能なサーバとを備えた歩数カウントシステムであって、前記サーバは、前記歩数計と通信する通信手段と、複数種類の特徴波形データを記憶する記憶手段と、各種制御を行う制御手段とを備え、該制御手段は、前記通信手段により前記歩数計から振動データを受信する振動データ受信処理と、受信した振動データが前記特徴波形データのどれに近いかパターンマッチングするパターンマッチング処理と、マッチングにより得たパターンに対応して新しい前記判定基準データを作成する判定基準データ作成処理とを実行する歩数カウントシステムとすることができる。  
これにより、利用者の特性に応じた判定基準データを自動的に作成することができる。
【００１８】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた活動量測定装置であって、前記振動データに基づいて消費カロリーを計算する消費カロリー計算手段と、他の機器から消費カロリーの算出に関する消費カロリー関連データを取得するデータ取得手段とを備え、前記補正手段は、前記消費カロリー計算手段で消費カロリーを算出する際に前記消費カロリー関連データを用いることで補正する構成であり、前記出力手段は、補正後の消費カロリーを出力する構成である活動量測定装置とすることができる。  
これにより、精度の高い消費カロリーの出力を実現することができる。
【００１９】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として体動による振動を検知した振動データを取得する振動データ取得手段を備えた活動量測定装置と、体重体組成を取得する体重体組成取得手段を備えた体重体組成計とを有する生体情報取得システムであって、前記体重体組成計は、運動開始前に測定した運動前体重体組成データと運動終了後に測定した運動後体重体組成データとを取得する構成であり、前記活動量測定装置は、運動中の振動データを取得する構成であり、前記運動前体重体組成データと前記運動後体重体組成データと前記振動データに基づいて消費カロリー補正係数を取得する消費カロリー補正係数取得手段と、該消費カロリー補正係数を用いて消費カロリーを算出する消費カロリー算出手段を備えた生体情報取得システムとすることができる。  
これにより、消費カロリーをより正確に算出することができる。
【００２０】
またこの発明の態様として、前記運動前体重体組成データと運動後体重体組成データとの差により変化量を求める変化量算出手段と、利用者が目標とする目標変化量を入力許容する入力手段と、求めた変化量と前記運動中の振動データに基づいて前記目標変化量に到達するために必要な運動を提案する提案手段とを備えることができる。  
これにより、利用者に適切な提案を行うことができる。
【００２１】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として生体の体動による変化を検知した体動関連データを取得する体動関連データ取得手段を備えた移動姿勢検出装置であって、前記体動関連データから移動姿勢を分析する移動姿勢分析手段と、移動姿勢の目標値となる目標値取得手段と、前記移動姿勢分析手段で分析した移動姿勢と前記目標値取得手段で取得した目標値とにより該目標値を達成しているか否かに関する達成関連情報を求める達成関連情報取得手段と、求めた達成関連情報を出力する達成関連情報出力手段とを備えた移動姿勢検出装置とすることができる。  
これにより、目標としている移動姿勢に到達しているか否かを出力することができる。
【００２２】
この発明の態様として、前記目標値の移動姿勢に近づくためのガイドとなるガイド情報を取得するガイド情報取得手段と、該ガイド情報を出力するガイド情報出力手段とを備えることができる。  
これにより、目標を明確に認識して努力することができる。
【００２３】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として生体の温度を測定する温度測定手段を備えた電子体温計であって、前記温度測定手段により測定した温度に関する温度関連情報を同一の測定部位について複数記憶する記憶手段と、該複数の温度関連情報に基づいて前記測定部位の熱時定数を算出する熱時定数算出手段とを備え、前記補正手段を、前記熱時定数を用いて前記温度測定手段により測定した温度を補正する構成にした電子体温計とすることができる。  
これにより、短時間で精度の高い深部温度の測定を実現することができる。
【００２４】
この発明の態様として、前記温度測定手段は、前記測定部位に接触する接触部にプローブを有する構成であり、前記生体の同一の測定部位に対する複数回の温度測定により、プローブ初期温度と測定温度とプローブ熱容量と測定部位の熱時定数とに基づいて熱源温度を求める式の連立方程式を作成する連立方程式作成手段と、該連立方程式における測定部位の熱時定数を同一値であるとみなして該連立方程式を解くことで該熱時定数を算出する熱時定数算出手段とを備えることができる。  
これにより、測定対象となる生体を実際に測定した値によって補正を行うことができ、精度の高い深部温度を算出することができる。
【００２５】
またこの発明は、前記温度測定手段が、前記測定部位に接触する接触部にプローブを有する構成であり、前記熱時定数を、生体の熱時定数である生体熱時定数と、生体表面とプローブ間の熱時定数である接触部熱時定数とで構成し、前記補正手段は、前記接触部熱時定数を、生体表面とプローブとの接触状態に対応して補正する構成にすることができる。  
これにより、非常に高精度かつ短時間に深部温度を測定することができる。
【００２６】
またこの発明は、前記生体情報取得装置として機能し、前記生体情報取得手段として、血圧測定部位に装着するカフと、カフに加える圧力を調整する加圧・減圧手段と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段を備え、血圧値を記録する記録手段と、血圧測定などの操作を行う操作手段を備えた電子血圧計であって、前記補正用情報として、仮決定した血圧値の情報、血圧測定開始前に入力された利用者情報、カフ又は／及び測定部位ごとの測定情報、血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧の情報、測定部位の質の情報、血圧測定時の条件に近い測定情報の少なくとも１つを取得する情報取得手段を備えた電子血圧計であることを特徴とする。
【００２７】
またこの発明は、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記仮決定した血圧値の情報を取得した場合、前記補正手段は、前記仮決定した血圧値に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成とすることができる。
【００２８】
この発明の態様として、前記仮決定した血圧値は、標準の血圧算出パラメータにより減圧中に仮決定することができる。
【００２９】
この発明の態様として、前記仮決定した血圧値は、標準の血圧算出パラメータにより加圧中に仮決定することができる。
【００３０】
この発明の態様として、前記仮決定した血圧値は、前記記録手段に記録されている血圧値であることができる。
【００３１】
またこの発明は、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記血圧測定開始前に入力された利用者情報を取得した場合、前記補正手段は、前記利用者情報に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成であることを特徴とする。
【００３２】
この発明の態様として、前記利用者情報は、子供や妊婦といった特性情報、年齢、生年月日のうち少なくとも１つとすることができる。
【００３３】
またこの発明は、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記カフ又は／及び測定部位ごとの測定情報を取得した場合、前記補正手段は、前記カフ又は／及び測定部位ごとの測定情報に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成とすることができる。
【００３４】
この発明の態様として、前記カフごとの測定情報は、カフの種類ごとの測定情報であり、前記補正手段により前記カフの種類又は前記測定部位ごとに血圧算出パラメータを補正することを特定する特定手段を備え、該特定手段を、前記カフの種類又は／及び前記測定部位の選択を許容する選択ボタンで構成することができる。
【００３５】
またこの発明の態様として、前記カフごとの測定情報は、カフの種類ごとの測定情報であり、前記補正手段により前記カフの種類又は前記測定部位ごとに血圧算出パラメータを補正することを特定する特定手段を備え、該特定手段を、カフ加圧時に検知した加圧速度に基づいてカフの種類又は／及び前記測定部位を判断する構成とすることができる。
【００３６】
またこの発明は、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧の情報を取得した場合、前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧の情報を前記記録手段に記憶し、前記補正手段は、前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧に基づいて弁又はポンプの制御を行なうよう補正する構成とすることができる
この発明の態様として、前記記録手段に記憶される前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧は、一定間隔ごとのカフ圧と関連づけて記億することができる。
【００３７】
またこの発明の態様として、前記記録手段に記憶される前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧は、減圧速度と関連づけて記億することができる。
【００３８】
またこの発明の態様として、前記記録手段に記憶される前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧は、加圧速度と関連づけて記億することができる。
【００３９】
またこの発明の態様として、前記操作手段に、利用者情報を入力する入力手段を備え、前記記録手段に記憶される前記血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧は、前記入力手段により入力された利用者情報と関連づけて前記記録手段に記憶することができる。
【００４０】
またこの発明の態様として、前記利用者情報は、測定部位周囲長、又は、測定部位の質を表わす指標であることができる。
【００４１】
またこの発明の態様として、前記弁またはポンプの制御は、複数の記録された印加電圧の統計値に基づく制御とすることができる。
【００４２】
またこの発明は、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記利用者の測定部位の質の情報を取得した場合、前記補正手段は、前記測定部位の質に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成とすることができる。
【００４３】
この発明の態様として、前記測定部位の質は体脂肪率、皮下脂肪率、又は、ＢＭＩとすることができる。
【００４４】
またこの発明は、時刻を計時する計時手段を備え、前記情報取得手段により前記補正用情報として前記血圧測定時の条件に近い測定情報を取得した場合、前記補正手段は、前記血圧測定時の条件に近い測定情報に基づいて血圧測定パラメータを補正する構成とすることができる。
【００４５】
この発明の態様として、前記血圧測定パラメータは、加圧設定値とすることができる。
【００４６】
またこの発明の態様として、前記血圧測定パラメータは、減圧速度とすることができる。
【００４７】
またこの発明の態様として、前記血圧測定パラメータは、加圧速度とすることができる。
【００４８】
またこの発明の態様として、前記血圧測定時の条件は、測定日時、又は、測定時の気温とすることができる。
【００４９】
またこの発明の態様として、前記操作手段に、測定条件を入力する入力手段を設け、測定場所、疾病情報、服薬状況、運動といった測定条件を血圧値とともに前記記録手段に記録することができる。
【００５０】
またこの発明の態様として、測定条件を設定する際に使用される測定条件は、現在の測定条件に近い測定記録のうち、最新の記録によることを特徴とすることができる。
【００５１】
またこの発明の態様として、測定条件を設定する際に使用される測定条件は、現在の測定条件に近い測定記録のうち、最新より複数個の記録の統計演算結果によることを特徴とすることができる。
【００５２】
またこの発明の態様として、測定条件を設定する際に使用される測定条件は、現在の測定条件に近い測定記録のうち、全ての記録の統計演算結果によることを特徴とすることができる。
【発明の効果】
【００５３】
この発明により、取得済みのデータを利用して精度よく生体情報を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】体組成計の外観を示す斜視図。
【図２】体組成計とサーバの構成を示すブロック図。
【図３】演算式の説明図。
【図４】体重とインピーダンスを測定する動作のフローチャート。
【図５】インピーダンス補正の動作を示すフローチャート。
【図６】実施例２の０ｋｇ基準値を利用して体重測定する動作を示すフローチャート。
【図７】０ｋｇ状態測定処理の詳細な動作のフローチャート。
【図８】実施例３の負荷バランス値をセットする動作のフローチャート。
【図９】表示部の画面イメージ図。
【図１０】測定時のバランスをチェックする処理のフローチャート。
【図１１】ひずみ度合いと精度向上の説明図。
【図１２】実施例４の歩数計の外観を示す正面図。
【図１３】生体情報取得システムのシステム構成を示すブロック図。
【図１４】判定基準更新処理のフローチャート。
【図１５】測定環境の入力部の画面イメージ図。
【図１６】加速度データの説明図。
【図１７】実施例５のアルゴリズムの変更動作のフローチャート。
【図１８】実施例６の歩行／走行判定用の閾値を求める動作のフローチャート。
【図１９】歩数をカウントする通常モードの動作のフローチャート。
【図２０】実施例７の歩数を測定する動作のフローチャート。
【図２１】歩行波形のランダムな保存の動作を示すフローチャート。
【図２２】通常歩行波形と特殊歩行波形の説明図。
【図２３】実施例８の生体情報取得システムのシステム構成を示すブロック図。
【図２４】歩数計の演算部が実行する動作のフローチャート。
【図２５】カロリー計算の説明図。
【図２６】実施例９の生体情報取得システムの全体動作のフローチャート。
【図２７】運動開始スイッチを設けた歩数計の動作のフローチャート。
【図２８】運動開始スイッチを設けた歩数計の別の例による動作のフローチャート。
【図２９】歩数計の画面イメージの説明図。
【図３０】目標値入力から必要な運動量を出力する動作のフローチャート。
【図３１】実施例１０の歩行姿勢データを送信する動作のフローチャート。
【図３２】腰重心軌跡や保存されるデータの説明図。
【図３３】公開データを説明する説明図。
【図３４】目標達成を判定する動作のフローチャート。
【図３５】歩行姿勢改善の指導を行う場合の動作を示すフローチャート。
【図３６】実施例１１の電子体温計を有する体温測定システムのブロック図。
【図３７】パラメータ更新処理のフローチャート。
【図３８】実施例１２の深部体温を測定する動作のフローチャート。
【図３９】実施例１３の電子血圧計の構成を示すブロック図。
【図４０】実施例１３における血圧測定動作の一例を示すフローチャート。
【図４１】標準及び仮平均血圧値ごとの血圧算出パラメータ決定用の比率を示すテーブル。
【図４２】実施例１３における血圧測定動作の別の例を示すフローチャート。
【図４３】実施例１３における血圧測定動作の別の例を示すフローチャート。
【図４４】オシロトリック方式血圧計の血圧算出アルゴリズム例を説明するグラフ。
【図４５】カフの特性（カフコンプライアンス）例を示すグラフ。
【図４６】一定の脈波振幅を入力したとき血圧計が検出する圧脈波振幅例を示すグラフ。
【図４７】実施例１４の電子血圧計の構成を示すブロック図。
【図４８】実施例１４における血圧測定動作の一例を示すフローチャート。テーブル。
【図４９】年齢ごとの血圧算出パラメータ決定用の比率を示すテーブル。
【図５０】実施例１４における血圧測定動作の別の例を示すフローチャート。
【図５１】実施例１４における血圧測定動作の別の例を示すフローチャート。
【図５２】一般、妊婦、子供ごとの血圧算出パラメータ決定用の比率を示すテーブル。
【図５３】実施例１５の電子血圧計の構成の一例を示すブロック図。
【図５４】実施例１５における血圧測定動作の一例を示すフローチャート。
【図５５】オシロトリック方式血圧計の血圧算出アルゴリズム（カフ別）を示すグラフ。
【図５６】実施例１５の電子血圧計の構成の別の例を示すブロック図。
【図５７】実施例１５における血圧測定動作の別の例を示すフローチャート。
【図５８】オシロトリック方式血圧計の血圧算出アルゴリズム（測定部位別）を示すグラフ。
【図５９】実施例１６の電子血圧計の構成の一例を示すブロック図。
【図６０】実施例１６における血圧測定動作の一例を示すフローチャート。
【図６１】実施例１６における血圧測定動作の一部を示すフローチャート。
【図６２】実施例１６における血圧測定動作の一部を示すフローチャート。
【図６３】カフの特性（カフコンプライアンス）例を示すグラフ。
【図６４】弁の流量特性を示すグラフ。
【図６５】ポンプの流量特性を示すグラフ。
【図６６】実施例１７の電子血圧計の構成の一例を示すブロック図。
【図６７】実施例１７における血圧測定動作の一例を示すフローチャート。
【図６８】体脂肪率ごとの血圧算出パラメータ決定用の比率を示すテーブル。
【図６９】実施例１８の電子血圧計の構成の一例を示すブロック図。
【図７０】実施例１８における血圧測定動作の一例を示すフローチャート。
【図７１】日時・測定値・測定条件（服薬状況）と関連づけたデータを示すテーブル。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
この発明の最良の形態は、生体に関する生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記生体情報を記憶する記憶手段と、該記憶手段に記憶された生体情報に基づいて前記生体情報取得手段によりさらに取得する生体情報を加工する加工手段とを備えた生体情報取得装置である。  
以下、この発明の一実施形態を図面と共に説明する。  
【実施例１】
【００５６】
まず、生体情報取得装置の一種である体組成計について、過去のデータに基づく測定部位毎の補正を行う実施例１について説明する。  
従来、インピーダンスの時間変化の推定式を作っておき、測定時刻に応じた推定式を用いて測定値を補正するものが提案されている（特開２００６−２２３５６０）。しかし、日内変動は、生体のその日の活動によって様々に変わる。このため、予め定められた計数では正確性に改善の余地がある。
【００５７】
これに対し、実施例１の体組成計は、実際の活動内容を考慮した補正にすることで、精度を向上させることを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【００５８】
図１は、体組成計１００の外観を示す斜視図であり、図２は、体組成計１００と、該体組成計１００と通信可能なサーバ１５０の構成を示すブロック図である。図２の図示では１つの体組成計１００をサーバ１５０に接続しているが、種類の異なる複数の体組成計１００や、歩数計、活動量計などの生体情報取得装置をサーバ１５０に接続する。
【００５９】
この実施例１では、全身式の体組成計１００により、利用者が全身の体重・体組成を一日一回測定する。そして、その日の活動内容を考慮するために、例えば次のデータをサーバ１５０に記憶させて利用する。
【００６０】
（データ１）両手式体組成計で測定した両手間インピーダンス
両手式を用いるのは、測定が手軽なためである。
（データ２）歩数計／活動量計で測定した歩数／活動量
（データ３）食事内容（摂取量）
【００６１】
体組成計１００は、図１に示すように、利用者が手で持つ第１の筐体である表示操作部１１０（ＢＦＡ部：ボディー  ファット  アナライザー部）、利用者が乗る第２の筐体である体重測定部１３０（ＳＣＡＬＥ部）とで主に構成されている。
【００６２】
表示操作部１１０は、図２に示すように通信部１１１、記憶部１１２、計時部１１３、操作部１１４、表示部１１５、定電流回路部１１６、電源部１１７、制御部１１８、二重積分ＡＤ部１１９、インピーダンス検知部１２０、および電極部１２１が設けられている。
【００６３】
通信部１１１は、制御部１１８に接続されており、該制御部１１８の制御信号に従ってサーバ１５０と通信を行う。なお、この通信部１１１は、サーバ１５０に限らず、歩数計などの他の生体情報取得装置と通信する、あるいはパーソナルコンピュータや携帯情報端末（ＰＤＡあるいは携帯電話機等）と通信するなど、適宜の装置と通信する構成にしてもよい。
【００６４】
記憶部１１２は、不揮発性のメモリやハードディスクなどの情報を記憶できる装置で構成されており、接続された制御部１１８の制御信号に従って情報の読み出しや書き込みを行う。
【００６５】
計時部１１３（計時手段）は、現在日時などの時刻を計時する装置であり、必要に応じて時刻を制御部１１８へ送る。  
操作部１１４は、押下操作される複数のボタン（図１参照）により構成されており、体重や身長といった利用者情報の入力など、利用者に押下操作された入力情報を制御部１１８へ送る。
【００６６】
表示部１１５は、液晶画面（図１参照）などの表示装置によって構成され、制御部１１８から送られる画像信号に従って文字や図形といった画像を表示する。  
定電流回路部１１６は、制御部１１８の制御に基づいて、電源部１１７から供給される高周波（交流）電流を電流印加用の電極部１２１に一方向に流す。
【００６７】
電源部１１７は、制御部１１８を含め各部に動作電力を供給する。  
制御部１１８は、ＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭあるいはマイコン（マイクロコンピュータ）により構成されており、ＲＯＭ等に記憶されているプログラムに従って各部の制御動作や演算動作を実行する。
【００６８】
二重積分ＡＤ部１１９は、二重積分型のＡＤ（アナログ／デジタル）変換部であり、インピーダンス検知部１２０や荷重検知部１３３から供給されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。
【００６９】
インピーダンス検知部１２０は、体重測定部１３０に設けられている電極部１３６と表示操作部１１０に設けられている電極部１２１との電位差に基づいてインピーダンスを検出する。
【００７０】
電極部１２１は、利用者が手で持つ表示操作部１１０のグリップ部分（図１参照）の表面に設けられており、グリップ部分を握っている利用者の手のひらへ電源部１１７から供給される高周波（交流）電流を印加する。
【００７１】
体重測定部１３０は、操作部１３１、電池１３２、荷重検知部１３３、および電極部１３６により構成されている。  
操作部１３１は、電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替えるための入力スイッチとして機能し、入力された入力信号を制御部１１８へ送る。
【００７２】
電池１３２は、電源部１１７を中心に各部へ電力供給を行う。  
荷重検知部１３３は、ロードセル１３４を内蔵しており、筐体の上面カバーを兼ね備える上面カバー部１３５（図１参照）の上に乗った利用者の体重による各ロードセル１３４の荷重を測定する。このとき測定した体重は、二重積分ＡＤ部１１９へ送られる。
【００７３】
電極部１３６は、利用者が上に乗る体重測定部１３０の上面部分（図１参照）の表面に設けられており、利用者の足裏から流れてくる電流を受け取る電流測定用の電極である。この電極部１３６は、利用者の左足指側、左足踵側、右足指側、右足踵側の４つの電極により構成されている。
【００７４】
サーバ１５０は、通信部１５１、制御部１５２、操作部１５３、表示部１５４、および記憶部１５５により構成されている。  
通信部１５１は、制御部１５２の制御に従って体組成計１００とデータの送受信を行う。
【００７５】
制御部１５２は、ＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭにより構成されており、ＲＯＭ等に記憶されているプログラムに従って各部の制御動作や演算動作を実行する。  
操作部１５３は、キーボードやマウスといった操作入力装置で構成されており、操作入力された入力信号を制御部１５２へ送る。
【００７６】
表示部１５４は、液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイといった表示装置で構成されており、制御部１５２の制御信号に従って表示を行う。  
記憶部１５５は、ハードディスクなどの記憶装置により構成され、体組成計１００で測定した体組成データ（体脂肪データや体重データ）、図示省略する歩数計で測定した歩数データ、図示省略する活動量計で測定した活動量データ、および利用者の氏名や住所といった個人情報など、生体に関する種々のデータが記憶されている。
【００７７】
このように構成された体組成計１００とサーバ１５０と図示省略する歩数計や活動量計といった他の生体情報取得装置によって生体情報取得システム１０１が構成されている。なお、図示省略する歩数計や活動量計といった他の生体情報取得装置は、通信部１５１を通じてサーバ１５０とデータ通信し、歩数、歩行波形、活動量といった適宜のデータをサーバ１５０の記憶部１５５に記憶する。これにより、多種類の生体情報を取り扱えるようにしている。
【００７８】
図３は、この実施例１で用いる演算式の説明図である。  
図３（Ａ）は、全身式で体組成を測る場合に用いる変数を示している。全身式で体組成を測る場合、図示するように両手間インピーダンスＺｈ、両足間インピーダンスＺｆ、測定時刻ｔ１の変数を用いる。
【００７９】
図３（Ｂ）は、両手式で体組成を測る場合に用いる変数を示している。両手式で体組成を測る場合、図示するように両手間インピーダンスＺｈ’、測定時刻ｔ２の変数を用いる。
【００８０】
図３（Ｃ）は、両手間インピーダンスの差Ｚｄを求める式を示している。  
図３（Ｄ）は、時刻差ｔｄを求める式を示している。  
図３（Ｅ）は、単位時間あたりのインピーダンス変化Ｚａを求める式を示している。  
図３（Ｆ）は、任意時刻ｔｘのインピーダンスＺｘを求める式を示している。  
図３（Ｇ）は、両足間インピーダンスＺｆ’を求める式を示している。
【００８１】
図４は、体組成計１００の制御部１１８が体重とインピーダンスを測定する動作を示すフローチャートである。  
制御部１１８は、操作部１３１の操作によって電源ＯＮになると、荷重検知部１３３による体重測定動作と、インピーダンス検知部１２０によるインピーダンス測定動作を実行する（ステップＳ１０１）。
【００８２】
制御部１１８は、現在時刻を測定時刻として記憶し（ステップＳ１０２）、測定データ（体重およびインピーダンス）と時刻データをサーバ１５０に送信する（ステップＳ１０３）。
【００８３】
制御部１１８は、サーバ１５０に食事内容データが存在していた場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、食事摂取量を足して体重値を補正する（ステップＳ１０５）。
【００８４】
体重値補正後、あるいはサーバ１５０に食事内容データが存在していなかった場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、制御部１１８は、サーバ１５０に両手間インピーダンスのデータがあるか否か判定する（ステップＳ１０６）。
【００８５】
両手間インピーダンスのデータがあれば（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、日内変動に基づくインピーダンス補正を実行する（ステップＳ１０７）。このインピーダンス補正は、両手間インピーダンスと全身式で測定したインピーダンスの差を測定時間差で割ることで日内変動直線の傾きを算出し、この日内変動直線に当てはめることで実行されるものであり、詳しくは後述する。なお、インピーダンスの日内変動は、インピーダンス成分である細胞内液による抵抗、細胞外液による抵抗、細胞膜による容量のうち、特にリンパ液等の細胞外液が１日の中で朝から夕方にかけて下半身に移動することにより発生する。
【００８６】
インピーダンス補正完了後、あるいは両手間インピーダンスが無かった場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、制御部１１８は、歩数計あるいは活動量計のデータがサーバ１５０に存在しているか否か判定する（ステップＳ１０８）。
【００８７】
歩数計データまたは活動量計データが存在していれば（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、歩数計データの歩数、あるいは活動量計データの活動量から脂肪燃焼量を算出し（ステップＳ１０９）、算出した脂肪燃焼量を減算して体重および体組成を補正する（ステップＳ１１０）。  
制御部１１８は、測定したデータや補正後のデータを保存し（ステップＳ１１１）、処理を終了する。
【００８８】
図５は、インピーダンス補正を行う制御部１１８の動作を示すフローチャートである。  
制御部１１８は、図３（Ｃ）に示したように、両手式体組成計による両手間インピーダンスＺｈ’から全体式体組成計による両手間インピーダンスＺｈを減算して両手間インピーダンスの差Ｚｄを計算する（ステップＳ１２１）。
【００８９】
制御部１１８は、図３（Ｄ）に示したように、両手式体組成計による測定時刻ｔ２から全体式体組成計による測定時刻ｔ１を減算して時刻差ｔｄを計算する（ステップＳ１２２）。
【００９０】
制御部１１８は、図３（Ｅ）に示したように、両手間インピーダンスの差Ｚｄを時刻差ｔｄで除算して単位時間あたりのインピーダンス変化Ｚａを算出する（ステップＳ１２３）。
【００９１】
制御部１１８は、図３（Ｆ）に示したように、測定時刻である任意時刻ｔｘのインピーダンスＺｘを、両手間インピーダンスＺｈに当該任意時刻でのインピーダンス変化Ｚａを加算する補正をして算出する（ステップＳ１２４）。
【００９２】
制御部１１８は、図３（Ｇ）に示したように、任意時刻の両足間インピーダンスＺｆ’を、両手間インピーダンスＺｈから両手間インピーダンスＺｈ’を除算した値を両足間インピーダンスＺｆに乗算して算出する（ステップＳ１２５）。この両足間インピーダンスを求める際は、両手の水分減少量が両足の水分増加量に等しいとみなすことで、両手間インピーダンスのデータから両足間インピーダンスを補正している。
【００９３】
以上に説明したように、体組成計１００は、補正用情報として部位別インピーダンス（両手間インピーダンス）を取得した場合、補正手段（ステップＳ１０７を実行する制御部１１８）は、前記部位別インピーダンスと全身式で測定した全身インピーダンスとの差を測定時間差で除算して日内変動直線の傾きを算出し、該日内変動直線に当てはめてインピーダンスを補正するため、非常に精度の高いインピーダンス測定を実行することができる。この測定は、利用者自身が過去に測定した両手間インピーダンスを用いるため、その利用者に適した補正を行うことができる。
【００９４】
また、補正用情報として食事摂取量情報を取得した場合、補正手段（ステップＳ１０５を実行する制御部１１８）は、体重測定手段（荷重検知部１３３）で取得した体重を前記食事摂取量情報により補正するため、食事摂取量に応じて補正した体重を得ることができる。
【００９５】
また、補正用情報として運動量（歩数／活動量）に関する運動量情報を取得した場合、補正手段（ステップＳ１０９〜Ｓ１１０を実行する制御部１１８）は、前記運動量情報に基づいて脂肪燃焼量を算出し、該脂肪燃焼量を減算して体重または／および体組成を補正する構成であるため、運動量に応じて補正した体重または／および体組成を得ることができる。
【００９６】
また、ステップＳ１１１で説明したように補正後のデータをすぐに保存するため、この最新のデータを用いて次の補正を行うことができ、リアルタイムに補正結果を反映させることができる。
【００９７】
また、測定の都度にリアルタイムに補正できるため、実際の活動内容を考慮した補正を行うことができる。
【００９８】
また、各機器（複数種類の体組成計１００や歩数計や活動量計など）をネットワーク接続し、複数機器のデータを一括管理し、リアルタイムで補正結果を反映することができる。
【００９９】
なお、両手式の体組成計１００は、歩数計／活動量計と一体化して構成してもよい。この場合でも同じ効果を得ることができる。
【実施例２】
【０１００】
次に、実施例２として、複数回の測定を利用して０ｋｇの測定（利用者が乗っていない初期状態の測定）を無くすことができる体組成計について説明する。
【０１０１】
従来、体組成計には体重計としての機能が含まれている。体重計としての精度を確保するため、体重測定を開始する前に０ｋｇの測定を行う場合、この測定に時間がかかり、すぐに測定を始めることができない。このため、毎回の測定に時間がかかるという問題点が生じる。
【０１０２】
これに対し、実施例２の体組成計は、０ｋｇの状態を正しく認識し、かつ体重測定に要する時間を短縮することを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【０１０３】
実施例２では、実施例１にて図１および図２を用いて説明した体組成計１００を用いるため、体組成計１００の説明を省略する。  
実施例２の体組成計１００は、記憶部１１２に過去の０ｋｇ状態測定値を記憶し、また０ｋｇ基準値を記憶している。
【０１０４】
図６は、体組成計１００の制御部１１８が０ｋｇ基準値を利用して体重測定する動作を示すフローチャートである。  
制御部１１８は、記憶部１１２に０ｋｇ基準値が記憶されているか否か判定し（ステップＳ２０１）、記憶されていれば（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、その０ｋｇ基準値を体重測定用０ｋｇ値として使用し（ステップＳ２０３）、ステップＳ２０８へ処理を進める。このとき、使用する０ｋｇ基準値を設定するまでに要する時間は、例えば０．１秒未満と非常に短い時間になる。
【０１０５】
０ｋｇ基準値が記憶部１１２に記憶されていなかった場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、荷重検知部１３３によって０ｋｇ状態測定処理を実行して０ｋｇ状態測定値を取得する（ステップＳ２０２）。この０ｋｇ状態測定処理の詳細は後述するが、測定完了までに例えば３〜１０秒とある程度の時間がかかる。
【０１０６】
制御部１１８は、０ｋｇ状態測定が終了して０ｋｇ状態測定値を取得すると、過去に記憶部１１２に蓄積した０ｋｇ状態測定値と合わせて規定回数（例えば１０回）以上の０ｋｇ状態測定を行っているか否か判定する（ステップＳ２０４）。
【０１０７】
制御部１１８は、規定回数未満であれば（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、ステップＳ２０２で得た０ｋｇ状態測定値をそのまま体重測定用０ｋｇ値に採用してステップＳ２０８へ処理を進める。
【０１０８】
規定回数以上であれば（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、標準偏差測定を実行する（ステップＳ２０５）。この標準偏差測定は、ステップＳ２０２で取得した０ｋｇ状態測定値も含めて蓄積した０ｋｇ状態測定値のばらつきを求める処理であり、このばらつきの標準偏差を求める。このばらつきを求める計算には、例えば０．５秒程度を要する。
【０１０９】
ばらつきが規定値以内でなければ（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、制御部１１８は、ステップＳ２０２で得た０ｋｇ状態測定値をそのまま体重測定用０ｋｇ値に採用してステップＳ２０８へ処理を進める。
【０１１０】
ばらつきが規定値以内であれば（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、テップＳ２０２で取得した０ｋｇ状態測定値も含めて蓄積した０ｋｇ状態測定値の平均値を計算し、この平均値を０ｋｇ基準値として記憶部１１２に保存する（ステップＳ２０７）。この計算と保存には、例えば０．５秒程度を要する。このとき、制御部１１８は、ステップＳ２０２で取得した０ｋｇ状態測定値、あるいはステップＳ２０７で算出した０ｋｇ基準値のいずれか一方を体重測定用０ｋｇ値とする。どちらを体重測定用０ｋｇ値とするかは、予め設定しておくとよい。
【０１１１】
制御部１１８は、上面カバー部１３５に利用者が乗った状態で荷重検知部１３３が出力する出力値を取得する体重測定を行う（ステップＳ２０８）。
【０１１２】
そして、制御部１１８は、ステップＳ２０８で取得した出力値について体重測定用０ｋｇ値との差分をとり、この差分を体重値として出力し（ステップＳ２０９）、電源ＯＦＦ（ステップＳ２１０）して終了する。この出力は、表示部１１５に表示する、記憶部１１２に記憶する、サーバ１５０へ送信するなど、適宜の方法により実行することができる。
【０１１３】
図７は、前述したステップＳ２０２の０ｋｇ状態測定処理の詳細な動作を示すフローチャートである。  
制御部１１８は、荷重検知部１３３に設けられた４つのロードセル１３４（図２参照）のひずみ値を取得する（ステップＳ２２１）。このひずみ値は、現在のひずみ値が取得値となる。
【０１１４】
制御部１１８は、ひずみ値の取得回数が規定回数以上か否かをチェックする（ステップＳ２２２）。規定回数未満であれば（ステップＳ２２２：Ｎｏ）、ステップＳ２２１へ処理を戻し、再度ひずみ値の取得を実行する。
【０１１５】
規定回数以上であれば（ステップＳ２２２：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、今までの取得値の移動平均（Ｘ回移動平均）を計算して移動平均値を求める（ステップＳ２２３）。
【０１１６】
制御部１１８は、移動平均値の変化をチェックし、変化量が大きければ（ステップＳ２２４：変化量大）、ステップＳ２２１に処理を戻して再度ひずみ値の取得を実行する。
【０１１７】
移動平均値の変化量が小さければ（ステップＳ２２４：変化量小）、制御部１１８は、この移動平均値が現在の０ｋｇ状態のひずみ度であると定め（ステップＳ２２５）、処理を終了する。  
体組成計１００による体脂肪率の測定は、実施例１と同一であるので、その詳細な説明を省略する。
【０１１８】
以上に説明したように、体組成計１００は、利用者が乗っていない初期状態（０ｋｇ状態）の出力値の測定を行う初期値測定手段（ステップＳ２０２を実行する制御部１１８）と、測定した初期値を複数記憶する記憶手段（記憶部１１２）と、該複数の初期値のばらつきが所定範囲内（規定値以内）にある場合に初期基準値を作成する初期基準値作成手段（ステップＳ２０７を実行する制御部１１８）と、体重測定手段（荷重検知部１３３）により体重測定を行う際に前記初期基準値を用いて測定する初期基準値適用手段（ステップＳ２０９を実行する制御部１１８）とを備えたため、短時間で精度の良い体重測定を実現することができる。
【０１１９】
すなわち、仮に体重測定を開始する前に必ず０ｋｇの状態を測定すると、３〜１０秒程度の時間が毎回かかることになり、すぐに計測が始めることができない。これに対し、測定開始から１０回程度は毎回０ｋｇ測定を行い、その測定毎に体組成計の０ｋｇ状態を保存し、ばらつきが低ければこの平均値を０ｋｇ基準値とすることで、これ以降０ｋｇ測定に要する時間を短縮して体重測定ができる。これにより、体組成計１００が一旦測定場所に置かれると、該体組成計１００の０ｋｇ状態はほぼ変わらないことを利用して、測定時間の短縮を図ることができる。
【０１２０】
また、０ｋｇ状態測定値を記憶部１１２やサーバ１５０に蓄積することで、次回の０ｋｇ状態測定値を予測でき、この０ｋｇ状態の測定に要する時間を省略できる。
【実施例３】
【０１２１】
次に、実施例３として、連続的に偏値（４つのロードセルにかかる負荷のばらつき）を取得して、より精密な体重値の計測を行う体組成計について説明する。
【０１２２】
従来、例えば４つのロードセルを有する体組成計で体重の測定を行う場合、利用者の乗る位置によって各ロードセルにかかるバランスが異なり、正確な体重測定を行うことができない問題がある。
【０１２３】
これに対し、実施例３の体組成計は、安定した精度の体重測定を行い利用者の満足度を向上させることを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【０１２４】
実施例３では、実施例１にて図１および図２を用いて説明した体組成計１００を用いるため、体組成計１００の説明を省略する。  
実施例３の体組成計１００は、４つのロードセル１３４にかかる体重値を各個人について記憶部１１２に記憶しており、またバランス補正値も記億部１１２に記憶する。
【０１２５】
図８は、体組成計１００の制御部１１８が４つのロードセル１３４の負荷バランス値をセットする動作を示すフローチャートである。  
制御部１１８は、記憶部１１２に負荷バランス値（バランス補正値）が記憶されているか否か判定し（ステップＳ３０１）、記憶されていれば（ステップＳ３０１：データ有）、各４つのロードセル１３４の負荷バランス値を例えば１．１倍や０．９倍といったようにセットし（ステップＳ３０３）、ステップＳ３０４へ処理を進める。この負荷バランス値のセットは、それぞれのロードセル１３４でひずみ値を取得するまでの時間のセットを指す。この負荷バランス値のセットは、各ロードセル１３４で取得するひずみ値が安定するまでの時間が、荷重がかかっているロードセル１３４ほど遅くなるため、この安定するまでの時間を調整するために実行する。  
さらに詳述すると、負荷バランス値が大きいロードセル１３４については、移動平均値を求める移動平均取得時間を短く補正し、詳細にデータを収集する。すなわち、負荷バランス値が大きいロードセル１３４は、他のロードセル１３４よりも荷重がかかっている状態であり、荷重の変化も激しくなる。このため、移動平均取得時間を短く補正することで、多くの移動平均値を取得して精度を向上させる。  
また、負荷バランス値が小さいロードセル１３４については、移動平均値を求める移動平均取得時間を長く補正する。これにより、荷重の変化が少ないロードセル１３４について、演算量を抑制することができる。
【０１２６】
記憶部１１２に負荷バランス値が記憶されていなければ（ステップＳ３０１：データ無）、制御部１１８は、負荷バランス値を等倍でセットする（ステップＳ３０２）。ここで、負荷バランス値を等倍でセットするとは、４つのロードセル１３４がそれぞれ実行する移動平均値の取得単位となる移動平均取得時間を同一時間とすることを指す。
【０１２７】
制御部１１８は、ステップＳ３０３でセットされた負荷バランス値、またはステップＳ３０２でセットされた等倍のバランス値により、４つのロードセル１３４の制御方法を変更する（ステップＳ３０４）。この制御方法の変更は、それぞれのロードセル１３４において移動平均値を取得する移動平均取得時間を異ならせることを指す。
【０１２８】
制御部１１８は、ロードセル１３４の制御方法の変更による補正を適用した上で測定を開始し（ステップＳ３０５）、測定時のバランスをチェックする（ステップＳ３０６）。このバランスのチェックは、偏りの大小を判定するものである。このチェックを行う制御部１１８は、４つのロードセル１３４により測定した荷重の差により、利用者の重心が測定中心（４つのロードセル１３４の中心位置）からどの方向へどれだけ離れているか算出する。また、ステップＳ３０５の測定は、全てのロードセル１３４について並列処理により実行する。
【０１２９】
測定時のバランスの偏りが大きい場合（ステップＳ３０６：偏り大）、制御部１１８は、図９の構成図に示すように、表示部１１５の画面３５０に、重心マーク３５４を光で表示してバランスが偏っていることを利用者に通知する（ステップＳ３０７）。この画面３５０には、左右バランスの偏りを明瞭にする左右中心線３５１と、前後バランスの偏りを明瞭にする前後中心線３５２とを直行させて表示しており、この交点３５３が中心であると利用者が容易に理解できるようになっている。
【０１３０】
測定時のバランスの偏りが小さい場合（ステップＳ３０６：偏り小）、制御部１１８は、測定を実行する（ステップＳ３０８）。このとき制御部１１８は、ステップＳ３０４で設定された制御方法（それぞれの移動平均取得時間）により各ロードセル１３４による移動平均値を複数回測定し、この移動平均値を当該体重測定部１３０の全てのロードセル１３４について複数回測定し、この複数回の測定結果を合計して体重を測定し、この測定した体重を出力する。この出力は、表示部１１５に表示する、記憶部１１２に記憶する、サーバ１５０に送信する、またはこれらの複数を実行するといった形で行う。
【０１３１】
このようにして各ロードセル１３４の負荷バランス値がわかると、全てのロードセル１３４の値について、それぞれの負荷バランス値に対応する移動平均取得時間で移動平均値を多数取得して荷重を算出する。これにより、荷重のかかっているロードセル１３４の測定値を細かく取得して精度よく荷重を求めることができる。そして、このようにして求めた荷重を全てのロードセル１３４について合計し、この合計値を体重として出力することができる。
【０１３２】
制御部１１８は、測定が規定回数（例えば１０回）以上か否か判定し、規定回数未満であれば（ステップＳ３０９：回数未満）、そのまま処理を終了する。  
回数以上であれば（ステップＳ３０９：回数以上）、制御部１１８は、これまでのバランスゆれを計算する（ステップＳ３１０）。この計算で、制御部１１８は、一番力がかかっていた場所の時間を計測する。
【０１３３】
制御部１１８は、計算した結果をもとに４つのロードセル１３４の負荷バランス値（例えば１．１倍や０．９倍等）をセットし（ステップＳ３１１）、処理を終了する。このセットにより、各ロードセル１３４の負荷バランス値が記憶部１１２に記憶され、次回以降の体重測定でこの負荷バランス値が使用される。
【０１３４】
図１０は、負荷バランス値を計算する処理のフローチャートである。  
負荷バランス値を計算するとき、制御部１１８は、体重値がある程度安定するまで待機する（ステップＳ３２１）。
【０１３５】
ある程度安定すると、制御部１１８は、４つのロードセル１３４のひずみ値を取得する（ステップＳ３２２）。このとき、現在のひずみ値が取得値となる。  
制御部１１８は、４つのロードセル１３４のうち一番ひずみが大きかった場所（その場所のロードセル１３４）を記憶する（ステップＳ３２３）。これにより、体重がかかった位置を取得できる。
【０１３６】
制御部１１８は、測定回数が所定回数（例えば１０回）以上か否か判定し（ステップＳ３２４）、所定回数未満であれば（ステップＳ３２４：１０回未満）、ステップＳ３２１に処理を戻してステップＳ３２１〜Ｓ３２３の処理を繰り返す。
【０１３７】
所定回数以上であれば（ステップＳ３２４：１０回以上）、制御部１１８は、いままでのひずみ回数をチェックする（ステップＳ３２５）。このチェックでは、４つのロードセル１３４それぞれについて、最もひずみ値が大きかった回数、すなわちもっとも荷重がかかった回数を求める。図示の例では、右上：３回、左上：１回、右下：６回、左下：０回といったようにひずみ回数を取得している。
【０１３８】
制御部１１８は、取得したひずみ回数をもとに、各ロードセル１３４の負荷バランスを計算する（ステップＳ３２６）。この負荷バランスは、荷重がかかっていたロードセル１３４ほど安定に時間がかかるものとして測定時間（複数の移動平均値を算出し続ける時間）が長くなるように計算する。図示の例では、負荷バランスとして、右上：１０２％（１．０２）、左上：９４％（０．９４）、右下：１１４％（１．１４）、左下：９０％（０．９０）を算出している。この計算は、例えば次の負荷バランス計算式により求めることができる。
【０１３９】
＜負荷バランス計算式＞
負荷バランス＝９０＋（ひずみ回数／トータル測定回数）×４０
【０１４０】
このように負荷バランスを計算することで、体重測定の精度を向上させることが可能になる。すなわち、図１１の説明図の（Ａ）に示すように、ひずみ度合いが大きいところはひずみの変化が激しい。このため、変化が激しい点での移動平均誤差を重点的にとることによって、タイミングタイミングで人が揺れないで測定できていることがよりわかるようになり、精度が向上する。
【０１４１】
また、図１１（Ｂ）に示すように、重心を中心移動させることによってすべてのロードセル１３４に負荷が満遍なく分散し、人のゆれが少なくなり安定度が増して、精度が向上する。
【０１４２】
以上に説明したように、実施例３の体組成計１００は、複数の荷重測定部（ロードセル１３４）にそれぞれかかる荷重を取得し、この荷重の分散度合いを測定し、次回の体重測定時に該荷重の分散度合いに応じて複数の荷重測定部（ロードセル１３４）による測定中心位置を移動させることができる。  
これにより、安定した精度の体重測定を行い利用者の満足度を向上させることができる。
【０１４３】
また、測定後に各個人の４つのロードセル１３４にかかる体重値を保存することで、分散度合いを測ってその人のバランス（右足に体重がかかりやすい等）を測定することができる。そして、この測定を継続的に実行してその人のバランスを理解し、次回に計る際に立ち位置の修正（中心に重心が来るように補正）を行うことで、４つのロードセル１３４に平均的に負荷がかかり、安定した精度の高い体重測定を行うことができる。
【０１４４】
また、連続的に偏値をとることで、その人の体のバランスや立ち位置の癖を知ることができる。そして、このバランスや立ち位置の癖のデータを元に、体重測定に最適な測定位置を提供することや、自動で体重の補正をかけて体重測定の精度向上を図ることができる。
【０１４５】
また、次回から４つのロードセル１３４にかかる重心を理解することで、最も負荷のかかるロードセル１３４の測定精度をソフトウェアの処理によって向上させることができ、これにより体重測定の精度を向上することができる。
【実施例４】
【０１４６】
次に、生体情報取得装置の一種である歩数計について、閾値を学習して最適な歩行検出を行う実施例４について説明する。  
従来、加速度センサを用いて歩数を検出する歩数計が提案されている。この歩数計は、加速度波形の極大値や極小値から一歩を検出し、歩数をカウントしている。しかし、例えば怪我等によってすり足で歩行している場合など、歩行特性によっては歩数検出が難しいケースがある。
【０１４７】
これに対し、実施例４の歩数計は、個人の歩行特性に対応して精度よく歩数を検出することを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【０１４８】
図１２は、歩数計５０５の外観を示す正面図である。歩数計５０５は、図示するように筐体の正面に表示部５５３と操作部５５７とを有している。  
図１３は、生体情報取得システム５００のシステム構成を示すブロック図である。
【０１４９】
生体情報取得システム５００は、インターネット５０３に有線または無線により接続されたサーバ５０２とユーザ端末５０４、および、ユーザ端末５０４に有線または無線により接続される歩数計５０５によって構成されている。
【０１５０】
サーバ５０２は、例えばサーバ装置として利用されるような適宜のコンピュータであり、制御部５２０、記憶部５２１、操作部５２２、表示部５２３、および通信部５２４等を有している。通信部５２４は、有線接続するＬＡＮボードや無線通信する無線ＬＡＮボードなど、適宜の通信機器で構成することができる。
【０１５１】
このサーバ５０２は、係員による操作部５２２の操作により、ユーザ端末５０４を介して歩数計５０５からデータを受信し、このデータに基づく出力画面を表示部５２３に表示する。
【０１５２】
ユーザ端末５０４は、例えばパーソナルコンピュータで構成され、制御部５４０、通信部５４１、操作部５４２、表示部５４３、および通信部５４４を有している。通信部５４１は、有線接続するＬＡＮボードや無線通信する無線ＬＡＮボードなど、適宜の通信機器で構成することができる。通信部５４４は、有線接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など、適宜の通信インターフェースで構成することができる。
【０１５３】
このユーザ端末５０４は、通信部５４４を介して歩数計５０５からデータを取得し、このデータに基づくグラフや表を表示する機能、このデータをサーバ５０２に送信する機能を有している。
【０１５４】
なお、このユーザ端末５０４は、パーソナルコンピュータに限らず、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）や携帯電話といった携帯型情報処理装置で構成するなど、適宜の装置で構成することができる。
【０１５５】
歩数計５０５は、通信部５５１、加速度検知部５５２、表示部５５３、演算部５５４、電源接続部５５５、記憶部５５６、操作部５５７、および電源部５５８を有している。  
通信部５５１は、有線接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など、適宜の通信インターフェースで構成することができる。
【０１５６】
加速度検知部５５２は、ユーザの歩行等によって生じる変化の一例として加速度を検知するセンサであり、検知信号を演算部５５４に送信する。この加速度検知部５５２は、一方向の加速度を検知する一次元加速度センサ、直交する二方向の加速度を検知する二次元加速度センサ、または、直交する三方向の加速度を検知する三次元加速度センサで構成することができ、情報量の多い三次元加速度センサが最も好ましい。
【０１５７】
表示部５５３は、液晶などの表示器機で構成されており、演算部５５４からの表示制御信号に従って情報を表示する。この表示する情報は、歩数など歩行に関する情報とすることができる。
【０１５８】
演算部５５４は、電源部５５８から電源接続部５５５を介して受け取る電力によって駆動し、加速度検知部５５２および操作部５５７からの検知信号の受信（検出）、通信部５５１、表示部５５３、および記憶部５５６に対する電力供給（電源）と動作制御（表示制御）を実行する。また、加速度検知部５５２から受信する検知信号に基づいて、記憶部５５６に記憶している歩行判定基準データや歩行検証基準データ等を参照して演算する処理も実行する。
【０１５９】
記憶部５５６は、検知信号のうち歩行による信号部分を検知して歩数をカウントするための歩数カウントプログラム、および、歩数をカウントするための閾値データ等を記憶している。
【０１６０】
操作部５５７は、体重や歩幅などのユーザ情報の入力操作、時計を合わせる日時入力操作、表示内容を歩数・消費カロリー・歩行距離といった各種内容に切り替える表示内容切替操作、および、ユーザ端末５０４へデータ送信するデータ送信操作など、適宜の操作入力を受け付け、この操作入力信号を演算部５５４に送信する。
【０１６１】
図１４は、歩数計５０５とサーバ５０２が実行する判定基準更新処理のフローチャートである。  
歩数計５０５の演算部５５４は、操作部５５７により利用者から学習ボタンの押下を受け付け、調整用振動データを取得する学習モードを開始する（ステップＳ５０１）。
【０１６２】
演算部５５４は、加速度検知部５５２により振動データとしての加速度データを取得する（ステップＳ５０２）。このとき取得する加速度データは、利用者による指定歩数分の加速度データとなる。なお、この加速度データの取得に際して、何歩分の歩行が必要かを表示部５５３への表示等によって利用者に報知することが好ましい。また、表示部５５３に「ガクシュウチュウ」などの表示を行い、調整用のデータ取得を行っていることを報知すると良い。
【０１６３】
演算部５５４は、指定歩数分の歩行を行った利用者から操作部５５７による学習ボタンの押下を受付、学習モードを終了する（ステップＳ５０３）。この段階で、演算部５５４は、指定歩数分の加速度データを取得している。
【０１６４】
演算部５５４は、表示部５５３に測定環境入力画面を表示し、図１５に示すように測定環境入力部５５３ａ，５５３ｂによって測定環境を入力させる（ステップＳ５０４）。図示の例では、測定環境入力部５５３ａにより、靴の種類として革靴、スニーカー、サンダル・スリッパ、裸足、およびヒールのいずれか１つを選択させ、測定環境入力部５５３ｂにより、装着部位として腰、ズボンポケット、上着ポケット、カバン、および首下げのいずれか１つを選択させる。
【０１６５】
演算部５５４は、ステップＳ５０２で取得した加速度データと、ステップＳ５０４で指定された測定環境の設定データと、現在の歩数判定基準となっている閾値データをサーバ５０２へ送信する（ステップＳ５０５）。なお、このデータ送信は、ユーザ端末５０４を介して実行するが、これに限らず歩数計５０５がサーバ５０２へ直接送信する構成にしてもよい。
【０１６６】
サーバ５０２は、受信データ（加速度データ、設定データ、閾値データ）のうちを加速度データと設定データをパラメータとして新たな閾値を算出する（ステップＳ５０６）。このとき、図１６に示すように、加速度データが指定歩数分（図示の例では５歩分）のものであることが解っているため、閾値を精度よく求めることができる。
【０１６７】
すなわち、仮に５歩分であることが不明な場合、例えば図示する２歩目と４歩目にあるノイズＮをピークと捕らえて２歩分のデータと誤判別し、閾値とするピーク値を誤って設定することが考えられる。しかし、指定歩数（５歩分）の加速度データであることが解っているため、均等割する等によって一歩分の周期を取得でき、さらに、突出しているノイズＮを除いてピークトゥピーク値を設定することができる。これにより、精度の高い閾値を取得できる。
【０１６８】
サーバ５０２の制御部５２０は、シミュレーションを実行する（ステップＳ５０７）。このシミュレーションは、歩数計５０５から受信した加速度データについて、歩数計５０５から受信した閾値データを用いて歩数を判定した場合と、ステップＳ５０６で算出した閾値データを用いて歩数を判定した場合とを比較し、どちらが指定歩数（この例では５歩）に近いかを判定するものである。ステップＳ５０６で算出した閾値データを用いた場合の方が指定歩数に近ければ、精度が向上していると判定できる。
【０１６９】
制御部５２０は、精度が向上していなければ（ステップＳ５０８：Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。  
精度が向上していれば（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、制御部５２０は、ステップＳ５０６で算出した新しい閾値データを歩数計５０５へ送信する（ステップＳ５０９）。
【０１７０】
歩数計５０５の演算部５５４は、記憶部５５６に記憶している閾値データ（旧）を、通信部５５１で受信した閾値データ（新）に更新し（ステップＳ５１０）、処理を終了する。
【０１７１】
以上に説明したように、歩数計５０５は、利用者に指定歩数の移動をさせて該指定歩数分の振動データを取得する調整用振動データ取得手段（ステップＳ５０２を実行する演算部５５４）を備え、補正手段（ステップＳ５１０を実行する演算部５５４）は、前記調整用振動データ取得手段で取得した振動データと前記指定歩数に基づいて歩数をカウントする際の判定基準を補正する構成であり、出力手段（表示部５５３）は、前記振動データから前記判定基準に基づいて取得した歩数を出力する構成により、個人の特性に合わせた精度のよい歩数カウントを実行できる。
【０１７２】
また、振動データを取得した際のデータ取得環境（靴の種類、装着部位）を入力させるデータ取得環境入力手段（ステップＳ５０４を実行する演算部５５４）を備え、補正手段（ステップＳ５１０を実行する演算部５５４）は、前記データ取得環境入力手段で入力されたデータ取得環境を利用した前記判定基準の補正を実行する構成により、測定環境を加味してより精度のよい歩数カウントを実行できる。
【０１７３】
また、利用者がすり足で歩く場合、ピーク値が小さくなって歩数カウントが難しくなるが、このような場合でも学習モードでは歩数がわかっているため、適切な周期で適切な閾値を求めることができる。
【０１７４】
また、歩行カウント時の不感期間（１歩とみなす時間）も適切に設定できる。詳述すると、歩数計５０５の演算部５５４は、１歩に一定期間（例えば１秒）以上かかっていると、歩数と判定しない構成になっている。これは、歩行以外の振動を歩数とカウントすることを防止するためである。しかし、非常にゆっくり歩行するお年より等の利用者の場合、従来であれば１歩に要する時間が長すぎて歩数をカウントしないという事態が生じ得る。これに対し、ゆっくり歩行する利用者に対して１歩の周期（不感期間）を長くすることで、その利用者に合った適切な歩行カウントを実行できる。
【実施例５】
【０１７５】
次に、生体情報取得装置の一種である歩数計について、装着部位別に最適な歩数等の検出を行う実施例５について説明する。  
従来、加速度センサを用いて歩数を検出する歩数計が提案されている。この歩数計は、加速度波形の極大値や極小値から一歩を検出し、歩数をカウントしている。しかし、例えば歩数計の装着箇所が、腰、腕、手首、首吊り下げ、胸ポケット内、ズボンポケット内、鞄内など、どの箇所であるかによって得られる加速度波形が異なってくる。
【０１７６】
これに対し、実施例５の歩数計は、どの装着部位に装着されていても精度よく歩数を検出することを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【０１７７】
実施例５では、実施例４にて図１２および図１３を用いて説明した歩数計５０５を用いるため、歩数計５０５の詳細な説明を省略する。  
歩数計５０５の記憶部５５６（図１３参照）には、歩数計５０５の装着部位別の歩数判定アルゴリズムが記憶されている。具体的には、例えば腰装着用歩数判定アルゴリズム、腕装着用歩数判定アルゴリズム、手首装着用歩数判定アルゴリズム、首下げ用歩数判定アルゴリズム、胸ポケット収納用歩数判定アルゴリズム、およびズボンポケット収納用歩数判定アルゴリズム等が記憶されている。
【０１７８】
図１７は、歩数計５０５の演算部５５４が、装着部位が変更される毎に歩数測定を行うアルゴリズムを最適なものに変更する動作を示すフローチャートである。
【０１７９】
演算部５５４は、歩数測定アルゴリズムを選択する選択モードを開始すると、まず学習用に歩行データを取得する（ステップＳ５４１）。この歩行データは、加速度検知部５５２により取得する加速度データである。このときに学習用として取得する加速度データは、所定歩数分（例えば数歩分）とすることが好ましい。
【０１８０】
演算部５５４は、学習用に取得した加速度データから、該加速度データの歩数測定に最適なアルゴリズム（歩行用歩数判定アルゴリズムまたは走行用歩数判定アルゴリズム）を選択する（ステップＳ５４２）。
【０１８１】
演算部５５４は、選択したアルゴリズムを用いて加速度データから歩数をカウントしてカウント歩数を表示部５５３に表示する通常モードを実行する（ステップＳ５４３）。この通常モードでは、加速度検知部５５２で検知する加速度データから常に歩数をカウントしている。
【０１８２】
装着部位が変更されるまで通常モードを継続し（ステップＳ５４４：Ｎｏ）、装着部位が変更されると（ステップＳ５４４：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、ステップＳ５４１に処理を戻して再度アルゴリズムの変更を行う。この装着部位の変更は、加速度データに所定の変化が現れると演算部５５４が自動的に実行する、あるいは装着部位変更ボタンの入力を操作部５５７によって受け付け、この入力毎に実行するなど、適宜の方法によって実行することができる。
【０１８３】
以上に説明したように、歩数計５０５は、利用者に指定歩数の移動をさせて該指定歩数分の振動データを取得する調整用振動データ取得手段（ステップＳ５４１を実行する演算部５５４）を備え、前記補正手段（ステップＳ５４２を実行する演算部５５４）は、前記調整用振動データ取得手段で取得した振動データと前記指定歩数に基づいて歩数をカウントする際の判定基準（歩数判定用アルゴリズム）を補正する構成であり、前記出力手段（表示部５５３）は、前記振動データから前記判定基準に基づいて取得した歩数を出力する構成であり、前記調整用振動データ取得手段による振動データの取得と前記補正手段による補正を実行開始するトリガとなる装着部位変更入力（ステップＳ５４４）を受け付ける装着部位変更入力手段（ステップＳ５４４を実行する演算部５５４）を備えたことにより、歩数計５０５の装着部位に応じて最適な歩数判定用アルゴリズムを使用でき、精度の高い歩数カウントを実現できる。
【実施例６】
【０１８４】
次に、生体情報取得装置の一種である歩数計について、歩行／走行別に最適な歩数等の検出を行う実施例６について説明する。  
従来、加速度センサを用いて歩数を検出する歩数計が提案されている。この歩数計は、加速度波形の極大値や極小値から一歩を検出し、歩数をカウントしている。しかし、例えば歩行の場合と走行の場合では、得られる加速度波形が異なってくる。
【０１８５】
これに対し、実施例６の歩数計は、歩行の場合と走行のどちらであっても精度よく歩数を検出することを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【０１８６】
実施例６では、実施例４にて図１２および図１３を用いて説明した歩数計５０５を用いるため、歩数計５０５の詳細な説明を省略する。  
歩数計５０５の記憶部５５６（図１３参照）には、検出した歩数が歩行によるものか走行によるものかを判定する歩行／走行判定用の閾値データが記憶されている。また、記憶部５５６には、歩数をカウントする毎に、走行による歩数と歩行による歩数とが区別可能に記憶される。
【０１８７】
図１８は、歩数計５０５の演算部５５４が、歩行か走行かを判定するために最適な閾値を求める動作を示すフローチャートである。  
演算部５５４は、歩行／走行判定用の閾値設定モードを開始し、学習用の加速度データ（歩行データ）を取得する（ステップＳ５７１）。このとき取得する加速度データは、所定歩数分とすることが好ましい。
【０１８８】
演算部５５４は、学習用に取得した加速度データより、歩幅と歩行ピッチ（周波数）を算出する（ステップＳ５７２）。  
演算部５５４は、この歩幅と歩行ピッチ（周波数）に基づいて歩行／走行判定用の閾値を算出し（ステップＳ５７３）、処理を終了する。この閾値の算出は、例えば次式（数１）で算出すると良い。  
［数１］
閾値＝Ａ×振幅÷歩行ピッチ………歩行／走行判定用の閾値の計算式
【０１８９】
図１９は、歩数をカウントする通常モードの動作を示すフローチャートである。  
演算部５５４は、加速度検知部５５２により加速度データを取得し（ステップＳ５８１）、歩数検出を実行する（ステップＳ５８２）。ここでの歩数検出では、例えば所定の閾値以上の極大値および極小値が所定個数（１歩分あるいは複数歩分）以上検出できたか否かにより、歩数であるか別の原因による振動であるかを検出するとよい。
【０１９０】
歩数を検出しなかった場合は（ステップＳ５８２：Ｎｏ）、ステップＳ５８１へ処理を戻して加速度データの取得を継続する。
【０１９１】
歩数を検出した場合（ステップＳ５８２：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、加速度データの振幅が歩行／走行判定用の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ５８３）。
【０１９２】
閾値未満であった場合（ステップＳ５８３：Ｎｏ）、演算部５５４は、歩行による歩数であると判定し、これ以降の歩数カウントが歩行による歩数であるとカウントするように設定変更し（ステップＳ５８４）、ステップＳ５８１へ処理を戻す。
【０１９３】
閾値以上であった場合（ステップＳ５８３：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、走行による歩数であると判定し、これ以降の歩数カウントが走行による歩数であるとカウントするように設定変更し（ステップＳ５８５）、ステップＳ５８１へ処理を戻す。
【０１９４】
以上に説明したように、歩数計５０５は、移動種別（歩行／走行）を判定する移動種別判定基準データ（閾値）を記憶する記憶手段（記憶部５５６）と、該移動種別判定基準データに基づいて前記振動データがどの移動種別に該当するか判定する移動種別判定手段（ステップＳ５８３を実行する演算部５５４）とを備えたことにより、移動種別が何であるか精度よく判定することができる。
【０１９５】
また、利用者自身の歩行による加速度データを用いて歩行／走行判定用の閾値を求めるため、利用者の特性に合わせて歩行／走行の判定基準を作成でき、精度を向上させることができる。
【０１９６】
また、歩行による歩数か走行による歩数かを精度良く算出できるため、歩行や走行による消費カロリーを計算する際にも精度よく計算することができる。
【実施例７】
【０１９７】
次に、生体情報取得装置の一種である歩数計について、特徴を学習して最適なアルゴリズムをダウンロードできる実施例７について説明する。  
従来、加速度センサを用いて歩数を検出する歩数計が提案されている。この歩数計は、加速度波形の極大値や極小値から一歩を検出し、歩数をカウントしている。しかし、例えば怪我等によってすり足で歩行している場合など、歩行特性によっては歩数検出が難しいケースがある。
【０１９８】
これに対し、実施例７の歩数計は、個人の歩行特性に対応して精度よく歩数を検出することを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【０１９９】
実施例７では、実施例４にて図１２および図１３を用いて説明した歩数計５０５を用いるため、歩数計５０５の詳細な説明を省略する。  
図２０は、歩数計５０５の演算部５５４とサーバ５０２の制御部５２０が、歩数を測定する動作を示すフローチャートである。  
演算部５５４は、一定区間の歩行波形をランダムに歩数計に保存する（ステップＳ６０１）。このランダムな保存の詳細については後述する。
【０２００】
演算部５５４は、保存データをサーバ５０２へ送信する（ステップＳ６０２）。このとき、利用者による操作部５５７の操作によって通信ボタンがＯＮにされ、これによってデータを送信すればよい。
【０２０１】
サーバ５０２の制御部５２０は、この保存データを受信し（ステップＳ６０３）、特徴波形判別処理を実行する（ステップＳ６０４）。この特徴波形判別処理は、例えばデータベース（サーバ５０２の記憶部５５６）に登録されている複数の特徴波形用アルゴリズムに基づいて特徴を判別することができる。具体的には、データベース（サーバ５０２の記憶部５５６）に登録されている複数の特徴波形に対してパターン認識を行い、特徴波形が似ているか（マッチング度合いが一定以上高いものがあるか）を判別するとよい。
【０２０２】
制御部５２０は、個人最適アルゴリズムの作成を実行する（ステップＳ６０５）。このとき、制御部５２０は、パラメータの補正とパッチプログラム（更新用プログラム）の提供を実行する。
【０２０３】
パラメータの補正は、データベースに登録されている特徴波形用アルゴリズム（ステップＳ６０４でマッチング度合いが高いと判別したもの）のパラメータ値を提供する。あるいは、歩行波形データとデータベースの特徴波形用アルゴリズムのパラメータ値から、個人用にパラメータを補正する。このとき、最尤推定などの手法によって適切なパラメータを推定するとよい。
【０２０４】
パッチプログラムの提供は、特定の特徴波形を判断できるアルゴリズムを提供するとよい。例えば、現在歩数計で採用されているものと別の考えのものを提供するようにしてもよい。この別の考えのものは、例えばアルゴリズムに新しい閾値（パラメータ）を追加する、あるいは現行の閾値を一部削減して特徴波形の判別に特化するといったものとすることができる。
【０２０５】
制御部５２０は、新しいパラメータおよびパッチプログラムを歩数計５０５へ送信する（ステップＳ６０６）。
【０２０６】
歩数計５０５の演算部５５４は、パラメータおよびパッチプログラムを受信し（ステップＳ６０７）、受信したパラメータおよびパッチプログラムを適用して（ステップＳ６０８）処理を終了する。
【０２０７】
図２１は、歩行波形のランダムな保存を実行する歩数計５０５の演算部５５４の動作を示すフローチャートである。  
演算部５５４は、歩行開始の際に変数Ｐに１を代入し（ステップＳ６２１）、最低歩行周期の２倍の波形をサンプリングする（ステップＳ６２２）。
【０２０８】
演算部５５４は、確率１／Ｐでサンプリングデータを保存するか否か判定し（ステップＳ６２３）、確率１／Ｐに該当しなければ（ステップＳ６２３：Ｎｏ）、歩行波形を保存せずにステップＳ６２２へ処理を戻す。
【０２０９】
確率１／Ｐに該当すれば（ステップＳ６２３：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、歩行波形を保存し（ステップＳ６２４）、変数Ｐに２を乗算した値を代入し（ステップＳ６２５）、ステップＳ６２２へ処理を戻して繰り返す。
【０２１０】
以上に説明したように、歩数計５０５は、所定の振動データ（ランダムに保存した加速度データ）を送信し、該振動データに基づく歩数判定基準データ（パラメータおよびパッチプログラム）を受信する通信手段（通信部５５１）を備え、補正手段（ステップＳ６０８を実行する演算部５５４）は、歩数を判定する歩数判定基準データを前記通信手段により受信した前記歩数判定基準データに更新する構成であり、出力手段（表示部５５３）は、該更新後の歩数判定基準データによって判定した歩数を出力する構成により、利用者個人に最適なアルゴリズムをダウンロードして歩数カウントを行うことができる。
【０２１１】
また、所定の振動データの送信をランダムなタイミングに実行する構成により、歩数計５０５のメモリ量の大幅な増加なども必要なく、通信量も軽減でき、効率よく最適なアルゴリズムを選定できる。
【０２１２】
また、生体情報取得システム５００は、サーバ５０２が、歩数計５０５と通信する通信手段（通信部５５１）と、複数種類の特徴波形データを記憶する記憶手段（記憶部５２１）と、各種制御を行う制御手段（制御部５２０）とを備え、該制御手段が、前記通信手段により前記歩数計から振動データを受信する振動データ受信処理（ステップＳ６０３）と、受信した振動データが前記特徴波形データのどれに近いかパターンマッチングするパターンマッチング処理（ステップＳ６０４）と、マッチングにより得たパターンに対応して新しい前記判定基準データを作成する判定基準データ作成処理（ステップＳ６０５）とを実行することにより、利用者の特性に応じたアルゴリズム（パラメータ、パッチプログラム）を自動的に作成することができる。これにより、図２２に示すように通常歩行波形Ａだけでなくすり足やヒールを履いた歩行などの特殊歩行波形Ｂも精度よく歩行カウントを実行できる。
【０２１３】
また、保存するか否かを確率値のみによって判断するため、完全にランダム性が保たれる。このため、全ての歩行波形を記憶する必要がなく、保存するデータ量を削減することができる。  
また、保存される波形データは、利用者の歩行特徴にあった割合で保存されるため、メモリ容量を削減できる。すなわち、殆ど通常波形の歩行でたまに特徴波形の歩行を行う利用者や、もともとすり足で常に特徴波形の歩行を行う利用者など、特徴波形で歩く割合は利用者によって異なる。これに対し、ランダムに保存されて波形データが更新されることで、特徴波形がたまに現れる利用者に対しては、たまに更新することになり、通常波形と特徴波形が頻繁に入れ替わる利用者に対しては、頻繁に更新することになる。
【実施例８】
【０２１４】
次に、生体情報取得装置の一種である活動量測定装置としての歩数計について、体組成計（体重体組成計）のデータを下に歩数計の基礎代謝を補正できる実施例８について説明する。  
従来、歩数計で消費カロリーを測定するためには、ユーザによる初期設定が必要である。この初期設定では、体重、身長、年齢、性別を入力する必要がある。この入力された体重、身長、年齢、性別に基づき、基礎代謝量を算出し、これに歩行による消費カロリーを加えることで、総消費カロリーを算出できる。しかし、体重は日々変動しているため、最初に入力された体重のままでは総消費カロリーの精度が悪くなるという問題がある。
【０２１５】
実施例８の歩数計は、体組成計の測定データを用いることで、最新の体重を容易に取得し、精度の高い総消費カロリーを算出することを目的としている。
【０２１６】
図２３は、生体情報取得システム７００のシステム構成を示すブロック図である。
【０２１７】
生体情報取得システム７００は、インターネット５０３に有線または無線により接続されたサーバ５０２とユーザ端末５０４と体組成計７０７、および、ユーザ端末５０４に有線または無線により接続される歩数計５０５によって構成されている。
【０２１８】
体組成計７０７は、制御部７７０、通信部７７１、操作部７７２、表示部７７３、および測定部７７４等により構成されている。  
制御部７７０は、ＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭあるいはマイコン（マイクロコンピュータ）により構成されており、ＲＯＭ等に記憶されているプログラムに従って各部の制御動作や演算動作を実行する。
【０２１９】
通信部７７１は、制御部７７０に接続されており、該制御部７７０の制御信号に従ってサーバ５０２と通信を行う。なお、この通信部７７１は、サーバ５０２に限らず、歩数計などの他の生体情報取得装置と通信する、あるいはパーソナルコンピュータや携帯情報端末（ＰＤＡあるいは携帯電話機等）と通信するなど、適宜の装置と通信する構成にしてもよい。
【０２２０】
操作部７７２は、押下操作される複数のボタンにより構成されており、体重や身長といった利用者情報の入力など、利用者に押下操作された入力情報を制御部７７０へ送る。
【０２２１】
表示部７７３は、液晶画面（図１参照）などの表示装置によって構成され、制御部７７０から送られる画像信号に従って文字や図形といった画像を表示する。
【０２２２】
測定部７７４は、低電流回路とインピーダンス検知部と電極とで構成される体脂肪率測定部、および複数のロードセルで構成される体重測定部により構成されている。
【０２２３】
その他の構成は、図１３と共に説明した実施例４と同一であるので、同一要素に同一符号を付してその詳細な説明を省略する。なお、サーバ５０２の記憶部５２１には、体組成計７０７で計測した基礎代謝や体重、および体組成計７０７で入力された身長などの測定データが利用者別に蓄積されている。歩数計５０５は、この測定データにユーザＩＤ等を用いてアクセスすることができる。
【０２２４】
図２４は、歩数計５０５の演算部５５４が実行する動作のフローチャートであり、図２５は、歩数計５０５の演算部５５４が実行するカロリー計算の説明を行う説明図である。
【０２２５】
演算部５５４は、まずサーバ５０２に対して必要な測定データの問合せを行い（ステップＳ７０１）、サーバ５０２から測定データを受信する（ステップＳ７０２）。このとき、ユーザＩＤなどの個人識別情報を取得することで、利用者自身についての測定データを取得する。必要な測定データとしては、基礎代謝、体重、身長を取得する。これらの測定データのうち、基礎代謝と体重は体組成計７０７で測定してサーバ５０２に記憶されているものであり、身長は体組成計７０７で入力されたものである。基礎代謝と体重は、毎日のように測定されて随時最新のデータが記憶されている。
【０２２６】
演算部５５４は、記憶部５５６に記憶されている歩数および歩行時間を読み出す（ステップＳ７０３）。
【０２２７】
演算は、図２５（Ａ）に示したようにステップＳ７０２で取得した身長および体重と、ステップＳ７０３で取得した歩数と歩行時間を合わせて演算を行い、運動消費カロリーを求める（ステップＳ７０４）。
【０２２８】
この運動消費カロリーの算出は、図２５（Ｂ）の第１計算式や、図２５（Ｃ）の第２計算式など、適宜の計算式を用いて実行する。なお、第１計算式は、身長と演算定数Ａと歩数と演算定数Ｂと歩行時間とを乗算し、これに演算定数Ｃを加算するものである。また、第２計算式は、身長と演算定数Ａと歩数と歩行時間とを乗算し、これに体重と演算定数Ｃと歩行時加速度を乗算したものを加算するものである。なお、体組成計７０７による測定データを取得できなかったときは、デフォルト設定した一般値の身長や体重を用いるか、身長、体重を手入力させると良い。
【０２２９】
演算部５５４は、求めた運動消費カロリーと、ステップＳ７０２で取得した基礎代謝とに基づいて総消費カロリーを算出し（ステップＳ７０５）、算出した総消費カロリーを表示部５５３に表示する（ステップＳ７０６）。この総消費カロリーは、図２５（Ｄ）に示すように、運動消費カロリーと基礎代謝と演算定数Ｄを加算して算出するものである。なお、体組成計７０７によって測定された基礎代謝を取得できないときは、デフォルト設定した一般値を用いるとよい。
【０２３０】
このようにして、歩数計５０５で測定した歩数による消費カロリーだけでなく、基礎代謝も含めた総消費カロリーを算出することができる。また、体重は日々変動するものであるため、体組成計７０７で体重測定する毎にサーバ５０２に測定データを登録しておけば、サーバ５０２の測定データを歩数計５０５が随時確認することで、最新の体重を用いた歩行のカロリー計算を行うことができる。従って、非常に利便性が高いと共に精度の良いカロリー計算を実行することができる。
【０２３１】
この総消費カロリーの演算と表示は、毎分、毎時毎に演算して表示し、進捗状況を確認する構成にすると良いが、これに限らず種々のタイミングで実行することができる。例えば、１日の終了時に演算および表示を行い、達成度を振り返れるようにする、あるいは、一日終了分を翌日に表示して達成度の振り返りと一日の目標を立てられるようにするなど、適宜のタイミングで実行できる。
【０２３２】
以上に説明したように、歩数計５０５は、振動データ（加速度データ）に基づいて消費カロリーを計算する消費カロリー計算手段（ステップＳ７０４〜Ｓ７０５を実行する演算部５５４）と、他の機器から消費カロリーの算出に関する消費カロリー関連データ（身長、体重、基礎代謝）を取得するデータ取得手段（通信部５５１）とを備え、補正手段（ステップＳ７０４、Ｓ７０５でデフォルト値の代わりに実測値を用いる演算部５５４）は、前記消費カロリー計算手段で消費カロリーを算出する際に前記消費カロリー関連データを用いることで補正する構成であり、出力手段（表示部５５３）は、補正後の消費カロリーを出力する構成により、精度の高い消費カロリーの表示を実現することができる。
【０２３３】
また、サーバ５０２に記憶されている基礎代謝や体重は体組成計７０７によって日々更新されるため、歩数計５０５は、常に最新のデータを用いて歩行等による総消費カロリーを算出することができる。従って、ダイエット中で体重や基礎代謝が変化している場合でも、常に最新の体重と基礎代謝を用いて総消費カロリーを精度よく算出することができる。
【０２３４】
また、体組成計７０７による測定データを用いることで、歩数計５０５の操作部５５７で体重や基礎代謝や身長などを手入力する必要がなく、初期設定の手間を削減することができる。
【実施例９】
【０２３５】
次に、生体情報取得装置の一種である活動量測定装置としての歩数計と体組成計（体重体組成計）とサーバとを用いた生体情報取得システムについて、歩数や歩行強度データと体組成変化データを基に、個人に最適なアルゴリズムを算出し、このアルゴリズムを歩数計にダウンロードできる実施例９について説明する。  
従来、消費カロリーは、身長や体重、年齢などの情報から統計的に計算されている。しかし、体組成が異なれば、消費カロリーの値は大きく異なってくる。このため、この統計的な計算では精度がそれほど高くないという問題点を有する。
【０２３６】
これに対し、実施例９の歩数計は、消費カロリーをより正確に算出するアルゴリズムを提供し、使用者が望む体組成変化を生むために必要な運動量も提案できるようにすることを目的としている。
【０２３７】
実施例９では、実施例８にて図２３を用いて説明した生体情報取得システム７００を用いるため、生体情報取得システム７００の説明を省略する。  
図２６は、生体情報取得システム７００の全体の動作を示すフローチャートである。
【０２３８】
まず、体組成計７０７により体組成データ（体重体組成データ）を測定する（ステップＳ８０１）。体組成データとしては、例えば基礎代謝、体重、体脂肪率などを測定するとよい。またこの段階の歩数計５０５は、図２９（Ｄ）に示すように、状態表示画面を表示部５５３に表示し、体組成測定、運動中、および運動後測定完了のすべてを消灯し、何も開始されていないことを示すと良い。また、現在の歩数も同時に表示しておくとよい。
【０２３９】
体組成計７０７は、測定した体組成データをサーバ５０２へ送信する（ステップＳ８０２）。
【０２４０】
サーバ５０２は、受信した体組成データを運動前体組成データとして記憶部５２１に記憶する（ステップＳ８０３）。  
歩数計５０５は、体組成データをサーバ５０２から受信し、利用者により装着され（ステップＳ８０４）、ワークアウトが実施される（ステップＳ８０５）。このとき、歩数計５０５は、装着されたことやワークアウトが実施されたことを検知しても良いが、特に検知等の動作を行わなくてもよい。また、体組成データを受信した歩数計５０５の演算部５５４は、表示部５５３に図２９（Ｅ）に示す状態表示画面を表示すると良い。この画面では、「体組成測定有り」を点灯させ、残りの「運動中」および「運動後測定完了」を消灯させるとよい。また、歩数計５０５で歩行を検出している運動中は、状態表示画面の「運動中」をさらに点灯させるとよい。
【０２４１】
歩数計５０５は、ワークアウトによる運動データを記憶部５５６に保存し（ステップＳ８０６）、この運動データをサーバ５０２へ送信する（ステップＳ８０７）。この送信は、随時実行してもよいが、ワークアウトが終了（歩行停止など）して一定時間が経過した際に実行する構成にしてもよい。またこの送信の際、演算部５５４は、図２９（Ｆ）に示すように、表示部５５３に状態表示画面を表示するとよい。この状態表示画面では、「体組成測定有り」「運動中」および「運動後測定完了」の全てを点灯させると良い。
【０２４２】
サーバ５０２は、歩数計５０５から受信した運動データを記憶部５２１に記憶する（ステップＳ８０８）。  
体組成計７０７は、利用者の体組成を測定し（ステップＳ８０９）、この体組成データをサーバ５０２へ送信する（ステップＳ８１０）。  
サーバ５０２は、受信した体組成データを運動後体組成データとして記憶部５２１に記憶する（ステップＳ８１１）。
【０２４３】
サーバ５０２は、ステップＳ８０３で記憶した運動前体組成データとステップＳ８１１で記憶した運動後体組成データの差から運動前後の体組成変化を求めてこの変化量を記憶部５２１に記憶し（ステップＳ８１２）、この変化量を運動量と紐付けする（ステップＳ８１３）。
【０２４４】
サーバ５０２は、消費カロリー補正係数を決定し（ステップＳ８１４）、この消費カロリー補正係数を歩数計５０５へ送信する（ステップＳ８１５）。  
歩数計５０５は、受信した補正係数を記憶し（ステップＳ８１６）、処理を終了する。この補正係数を受信した歩数計５０５は、これ以降に消費カロリーを算出する際に、この補正係数を使用する。詳述すると、消費カロリーを算出する歩数計５０５の演算部５５４は、まず歩数、ピッチ、歩幅、および身長からＥｘ量（エクササイズ量）を算出し、これを基に消費カロリーを算出する。そして、補正係数として、例えばワークアウトによって体重変化が０．５％未満であれば、通常の正規処理で消費カロリーを算出し、体重変化が０．５％以上であれば、次の割増量算出式（数２）で求めるＹだけ割り増しして消費カロリーを算出する。  
［数２］
Ｙ＝１０×（Ｘ−０．５）………割増量算出式  
すなわち、正規処理で算出した消費カロリーに、上記割増量算出式で求めた割増量を乗算することで補正し、精度の高い消費カロリーを求める。
【０２４５】
図２７は、操作部５５７に運動開始スイッチを設けた歩数計５０５の演算部５５４が実行する動作を示すフローチャートである。この動作は、前記ステップＳ８０４の装着の際に実行される
演算部５５４は、操作部５５７により運動開始スイッチの押下入力を受付（ステップＳ８２１）、体組成計７０７のデータがあるか否かを判定する(ステップＳ８２２)。この判定は、サーバ５０２にアクセスして体組成計７０７の測定データがあるか否かを判定する、あるいは、サーバ５０２から直近の一定時間内に測定データを受信しているか否かを判定するなど、適宜の方法により判定する。
【０２４６】
測定データが無かった場合（ステップＳ８２２：Ｎｏ）、演算部５５４は、図２９（Ａ）に示す警告画面を表示部５５３に表示する（ステップＳ８２３）。この警告画面には、体組成計による測定がされていない旨、このまま測定を行って良いか問い合わせる内容、Ｙｅｓ／Ｎｏを選択させる内容、および現在の歩数（図示の例では１０２０歩）を表示する。
【０２４７】
演算部５５４は、Ｙｅｓが選択されれば、歩数計５０５による運動測定を開始する（ステップＳ８２６）。
【０２４８】
体組成計７０７による測定データがあった場合（ステップＳ８２２：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、その測定データの測定時刻が現時点から予め定めた所定時間（Ｎ時）以内か否か判定する（ステップＳ８２４）。
【０２４９】
所定時間以内でなければ（ステップＳ８２４：Ｎｏ）、演算部５５４は、図２９（Ｂ）に示す警告画面を表示部５５３に表示する（ステップＳ８２５）。この警告画面では、体組成計による測定が所定時間（○時間）以内にされていない旨、このまま測定を行って良いか問い合わせる内容、Ｙｅｓ／Ｎｏを選択させる内容、および現在の歩数（図示の例では１０２０歩）を表示する。
【０２５０】
演算部５５４は、Ｙｅｓが選択されれば、歩数計５０５による運動測定を開始する（ステップＳ８２６）。なお、Ｎｏが選択された場合、図２９（Ｃ）に示す警告画面を表示部５５３に表示すると良い。この警告画面では、体組成計で体組成を測定するように促す内容、および現在の歩数（図示の例では１０２０歩）を表示する。  
所定時間以内であれば（ステップＳ８２４：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、歩数計５０５による運動測定を開始する（ステップＳ８２６）。
【０２５１】
図２８は、操作部５５７に運動開始スイッチを設けた歩数計５０５の演算部５５４が実行する別の例の動作を示すフローチャートである。この例では、自動で運動を検出する。
【０２５２】
Ｍｅｔ’ｓ、歩数、速度により所定以上の活動量を検出すると（ステップＳ８４１）、演算部５５４は、継続時間が所定時間（図示の例ではＭ分）以上になるまで（ステップＳ８４２：Ｎｏ）、待機する。
【０２５３】
所定以上の活動量を所定時間以上継続して検出すると（ステップＳ８４２：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、体組成計７０７による測定データがあるか否か判定する（ステップＳ８４３）。このステップＳ８４３からステップＳ８４７までの動作は、上述したステップＳ８２２からＳ８２６までの動作と同一であるため、その詳細な説明を省略する。
【０２５４】
図３０は、目標値を入力して必要な運動量を利用者が把握する際の動作を示すフローチャートである。
【０２５５】
歩数計５０５の演算部５５４は、利用者による目標値入力を操作部５５７により受け付ける（ステップＳ８６１）。ここでの目標値は、目標項目（皮下脂肪や体重など）と目標数値（パーセントやキログラムなど）を指定させることで入力受付することができ、例えば「皮下脂肪を１％落とす」、あるいは「体重を１ｋｇ落とす」など適宜の目標値とすることができる。
【０２５６】
演算部５５４は、入力された目標値を通信部５５１によりサーバ５０２へ送信する（ステップＳ８６２）。
【０２５７】
サーバ５０２の制御部５２０は、記憶部５２１に記憶しているデータを参照し、歩数計５０５からデータを送信してきた利用者の過去の運動量と変化量を抽出する（ステップＳ８６３）。この運動量と変化量は、上述したステップＳ８１２で記憶されたものである。
【０２５８】
制御部５２０は、最も直前に記憶した運動量と変化量に基づいて、受信した目標値に到達するために必要な運動量を算出する（ステップＳ８６４）。
【０２５９】
制御部５２０は、さらに運動量と変化量の過去の履歴から、脂肪燃焼効率に変化がないか確認する（ステップＳ８６５）。これは、運動量と変化量の関係から求めることができ、例えば同じ運動量でも変化量が少なくなっているといった変化を確認できる。
【０２６０】
制御部５２０は、ステップＳ８６４で求めた必要な運動量と、ステップＳ８６５で求めた脂肪燃焼効率の変化を歩数計５０５へデータ送信する（ステップＳ８６６）。
【０２６１】
歩数計５０５の演算部５５４は、受信したデータに基づき、目標値を達成するために必要な運動量を表示部５５３に表示する（ステップＳ８６７）。この表示は、例えば内蔵脂肪レベルの高い利用者に対してであれば「３Ｍｅｔ’ｓ以上の歩行維持を６０分以上行いましょう」、皮下脂肪レベルの高い利用者に対してであれば「４Ｍｅｔ’ｓ以上の歩行維持を３０分以上行いましょう」、体重を減少させたい利用者であれば「３Ｍｅｔ’ｓ以上の歩行を３０分と４Ｍｅｔ’ｓ以上の歩行を１０分行いましょう」といったメッセージとすることができる。
【０２６２】
演算部５５４は、サーバ５０２から受信したデータにより脂肪燃焼効率に変化が確認できれば（ステップＳ８６８：Ｙｅｓ）、これに応じたメッセージを表示部５５３に表示する（ステップＳ８６９）。このメッセージは、例えば運動量が減少していないのに体重の減少が止まったか筋肉率が低下している場合であれば、「脂肪燃焼効率が落ちています。運動の質を変化させて、筋力アップを目指しましょう」とする、あるいは運動量が増えているのに体重の減少が止まったか筋肉率が増えている場合であれば、「脂肪燃焼の促進には継続が重要です。あきらめずに頑張りましょう」とするなど、適宜の内容にすることができる。
【０２６３】
脂肪燃焼効率に変化が無かった場合であれば（ステップＳ８６８：Ｎｏ）、ステップＳ８６９を実行せずに処理を終了する。
【０２６４】
以上に説明したように、生体情報取得システム７００は、体組成計７０７が、運動開始前に測定した運動前体組成データと運動終了後に測定した運動後体組成データとを取得する構成であり、歩数計５０５が、運動中の振動データを取得する構成であり、前記運動前体組成データと前記運動後体組成データと前記振動データに基づいて消費カロリー補正係数を取得する消費カロリー補正係数取得手段（ステップＳ８１６を実行する演算部５５４）と、該消費カロリー補正係数を用いて消費カロリーを算出する消費カロリー算出手段（消費カロリーを算出する演算部５５４）を備えたことにより、消費カロリーをより正確に算出することができる。
【０２６５】
また、運動前体組成データと運動後体組成データとの差により変化量を求める変化量算出手段（ステップＳ８１２を実行する制御部５２０）と、利用者が目標とする目標変化量を入力許容する入力手段（操作部５５７）と、求めた変化量と前記運動中の振動データに基づいて前記目標変化量に到達するために必要な運動を提案する提案手段（ステップＳ８６７を実行する演算部５５４）とを備えたことにより、利用者に適切なアドバイスを行うことができる。
【０２６６】
また、歩数計５０５により算出する消費カロリーの精度を、他の装置で測定した測定値を利用して向上することができる。特に、一般家庭に普及している体組成計７０７を利用することで、利用者の負担する費用を抑えてよりよい測定を行うことができる。
【０２６７】
また、運動前後で体組成計７０７による測定を行い、歩数計５０５を利用者が装着して運動するだけで補正係数を更新することができる。このため、消費カロリーの算出精度を高める補正係数を利用者の現状に合わせたものに容易に更新することができる。
【０２６８】
また、目標値を入力すれば必要な運動量が得られるため、利用者は目的意識を持って運動を行うことができる。  
また、脂肪燃焼効率に変化があった場合に、利用者はその事実を知ることができるため、運動継続のモチベーション維持に役立てることができる。
【実施例１０】
【０２６９】
次に、生体情報取得装置の一種である移動姿勢検出装置として歩数計を利用する例について、移動姿勢を検出してアドバイスや目標値に近づけるためのガイド出力を行う実施例１０について説明する。  
従来、歩行中の歩数をカウントする種々の歩数計が提供されている。この歩数計は、振り子式、加速度センサなど、適宜の機構によって歩数をカウントしている。しかし、この歩数計のように利用者が身体に装着して利用する携帯型の装置で、歩行中の移動姿勢を検出するものは提供されていなかった。
【０２７０】
これに対し、実施例１０は、移動姿勢を検出してアドバイスや矯正を可能にする移動姿勢検出装置を提供することを目的とする。
【０２７１】
実施例１０では、実施例４にて図１３を用いて説明した生体情報取得システム５００を用いるため、生体情報取得システム５００の説明を省略する。  
図３１は、歩数計５０５がサーバ５０２に歩行姿勢データを送信する際の動作のフローチャートである。
【０２７２】
歩数計５０５の演算部５５４は、操作部５５７により利用者の歩行姿勢計測ボタンの押下入力を受け付け、歩行姿勢の測定を開始する（ステップＳ１００１）。  
演算部５５４は、取得した歩行姿勢データを、ユーザ端末５０４を介してサーバ５０２へ送信する（ステップＳ１００２）。このとき送信するデータは、腰重心軌跡、パラメータ、年齢、身長、体重、職業、歩数またはエクササイズ量に時間を乗算した値など、適宜のデータを送信する。
【０２７３】
サーバ５０２の制御部５２０は、これらのデータを受信し（ステップＳ１００３）。この受信データを群別に管理して記憶部５２１に記憶する（ステップＳ１００４）。このとき、制御部５２０は、受信した腰重心軌跡等のデータを、上下運動量、左右運動量、ピッチ、身長、体重の群に分けて記憶部５２１に記憶する。
【０２７４】
図３２は、このようにして取得される腰重心軌跡や保存されるデータを説明するデータ説明図である。
【０２７５】
図３２（Ａ）に示すように、腰重心軌跡１０８９は、３次元または２次元の加速度センサで構成した加速度検知部５５２により検知され、腰重心の移動距離を上下方向と左右方向の二軸で表した軌跡となる。
【０２７６】
図３２（Ｂ）に示すように、記憶部５２１に記憶する群別に管理されたデータは、年齢、体重、身長、歩数、エクササイズ、基礎代謝、ＢＭＩ、および歩行時間により構成される。
【０２７７】
図３２（Ｃ）に示すように、記憶部５２１に記憶するパラメータは、左右量と上下量とで構成される。このパラメータの左右量は、腰重心軌跡が左右方向に移動した最大の移動量あるいは平均の移動量とすることができ、上下量は、腰重心軌跡が上下方向に移動した最大の移動量あるいは平均の移動量とすることができる。
【０２７８】
図３３は、モデルデータとしてデータを公開する場合の公開データを説明する説明図である。  
この例では、モデル分類が年齢２８に分類されるユーザＢのデータをモデルデータとして公開する。
【０２７９】
公開するデータとしては、左右量：６．２、および上下量：５．５というパラメータを設定している。これにより、利用者は２８歳のモデルデータを確認することができる。すなわち、自分が２８歳であれば、２８歳の理想的な歩行姿勢をモデルデータにより確認するといったことができる。
【０２８０】
図３４は、このモデルデータを目標とし、目標に達成しているか否かを判定できるようにする歩数計５０５の演算部５５４が実行する動作のフローチャートである。
【０２８１】
演算部５５４は、ユーザ端末５０４を介してサーバ５０２にアクセスし、公開されているモデルデータ（ユーザデータ）の情報（名称やモデル分類など）を取得する（ステップＳ１０１１）。
【０２８２】
演算部５５４は、表示部５５３にモデルデータを選択可能に表示して利用者によるモデルデータの選択入力を受け付ける（ステップＳ１０１２）。  
演算部５５４は、選択されたモデルデータのパラメータをサーバ５０２からダウンロードし（ステップＳ１０１３）、目標値に設定して記憶部５５６に記憶する（ステップＳ１０１４）。ここで取得するパラメータは、例えば図３３で説明した上下量と左右量である。なお、ステップＳ１０１２〜Ｓ１０１４までの処理は、歩数計５０５ではなくユーザ端末５０４にて実行してもよく、あるいはサーバ５０２にアクセス可能な他の端末で実行して指定したモデルデータのパラメータを歩数計５０５へ送信する構成にしてもよい。
【０２８３】
演算部５５４は、加速度検知部５５２により加速度データを取得して姿勢を測定する姿勢測定処理を実行する（ステップＳ１０１５）。この姿勢測定処理では、重心位置の移動距離により上下量と左右量を測定する。
【０２８４】
演算部５５４は、測定した姿勢（上下量と左右量）と目標値であるモデルデータのパラメータ（上下量と左右量）を比較し、所定範囲内であるか否か判定することにより目標達成か否かを判定する（ステップＳＳ１０１６）。
【０２８５】
目標達成していなければ（ステップＳ１０１６：Ｎｏ）、演算部５５４はそのまま処理を終了する。従って、例えば後日に再度測定し、目標に到達するまで続けるといったことができる。
【０２８６】
目標達成していれば（ステップＳ１０１６：Ｙｅｓ）、演算部５５４は、目標達成を報知する（ステップＳ１０１７）。この報知は、例えば表示部５５３に「目標達成！」などのメッセージを表示する、あるいは図示省略する音声出力装置により音声案内やアラーム音を鳴らすなど、適宜の方法によって実行するとよい。
【０２８７】
演算部５５４は、目標歩行の歩数や歩行時間を記憶し（ステップＳ１０１８）、処理を終了する。この記憶は、記憶部５５６に記憶する、サーバ５０２の記憶部５２１に記憶する、あるいはこの両方に記憶するなど、適宜の記憶部に記憶するとよい。
【０２８８】
図３５は、医師や補助者、介助者などが利用者の歩行姿勢改善の指導を行う場合の動作を示すフローチャートである。  
歩数計５０５の演算部５５４は、加速度検知部５５２により加速度データを取得して歩行姿勢を測定する（ステップＳ１０２１）。
【０２８９】
演算部５５４は、取得した歩行姿勢のデータを、ユーザ端末５０４を介してサーバ５０２へ送信する（ステップＳ１０２２）。  
サーバ５０２の制御部５２０は、歩行姿勢のデータを受信し（ステップＳ１０２３）、歩行姿勢を表示部５２３に画面表示する（ステップＳ１０２４）。この画面表示は、上下量や左右量を数字で表示する、あるいは図３２（Ａ）に示したように上下量と左右量の二次元グラフ上に点あるいは軌跡で表示する、あるいはその両方を表示するなど、適宜の表示とすることができる。
【０２９０】
制御部５２０は、操作部５２２により医師や補助者や介助者といった指導員によるアドバイスの入力や改善プログラムの指定入力を受け付ける（ステップＳ１０２５）。ここで、アドバイスは、例えば左右のいずれかに姿勢が偏っていることを通知するメッセージなど、適宜の内容とすることができる。また、改善プログラムは、例えば歩行ピッチを知らせるための歩行ピッチ音声出力プログラム（例えば１．５Ｈｚ等の所定周波数の歩行ピッチ音を鳴らすプログラム）など、適宜のプログラムとすることができる。
【０２９１】
なお、このステップＳ１０２４〜Ｓ１０２５で指導員が歩行姿勢を認識してアドバイスや改善プログラムを決定する処理は、インターネット５０３を介してサーバ５０２と通信可能に接続された別途の指導員端末（パーソナルコンピュータなど）によって実行する構成にしてもよい。この場合、指導員は様々な場所で指導を実施することができる。
【０２９２】
制御部５２０は、指定されたアドバイスや改善プログラムを歩数計５０５へ送信する（ステップＳ１０２６）。  
歩数計５０５は、このアドバイスや改善プログラムを受信し（ステップＳ１０２７）、これを実行する（ステップＳ１０２８）。アドバイスを受信した場合であれば、そのアドバイスを表示部５５３に表示する、あるいは図示省略する音声出力装置によって音声出力するなど、適宜の方法で出力できる。
【０２９３】
改善プログラムを受信した場合であれば、この改善プログラムを実行する。例えば、歩行ピッチを受信した場合、この歩行ピッチに合わせて図示省略する音声出力装置によって音を鳴らす、あるいは表示部５５３に歩行ピッチを示すマークを歩行ピッチのタイミングで表示／非表示させるなど、適宜の方法によって実行することができる。
【０２９４】
以上に説明したように、体動関連データ取得手段（加速度検知部５５２）を備えた移動姿勢検出装置（歩数計５０５）は、体動関連データ（加速度データ）から移動姿勢（歩行姿勢）を分析する移動姿勢分析手段（ステップＳ１０１５を実行する演算部５５４）と、移動姿勢の目標値となる目標値取得手段（ステップＳ１０１１〜Ｓ１０１４を実行する演算部５５４）と、前記移動姿勢分析手段で分析した移動姿勢と前記目標値取得手段で取得した目標値とにより該目標値を達成しているか否かに関する達成関連情報（目標達成か否かの情報）を求める達成関連情報取得手段（ステップＳ１０１６を実行する演算部５５４）と、求めた達成関連情報（メッセージ、音声案内、またはアラーム音）を出力する達成関連情報出力手段（ステップＳ１０１７を実行する演算部５５４）とを備えたことにより、目標としている歩行姿勢に到達しているか否かを利用者に知らせることができる。
【０２９５】
また、前記目標値の移動姿勢に近づくためのガイドとなるガイド情報（歩行ピッチ音）を取得するガイド情報取得手段（ステップＳ１０２２，Ｓ１０２７を実行する演算部５５４）と、該ガイド情報を出力するガイド情報出力手段（ステップＳ１０２８を実行する演算部５５４）とを備えたことにより、目標へ向けてのアドバイスを行うことができる。
【０２９６】
また、歩行ピッチ音により、利用者は、目標とする歩行ピッチを認識でき、その歩行ピッチで歩行しようと努力することができる。従って、明確な目標に向かって努力することができる。
【０２９７】
また、歩行姿勢のデータを歩数計５０５からリアルタイムに送信し、このリアルタイムの歩行姿勢のデータを見つつ指導員がアドバイスや改善プログラムを送信することで、遠隔地にいても適切な指導を行うことができる。
【０２９８】
また、目標値を利用者自身が選ぶことが可能であるため、例えば自分と同年代の理想値を目標値として選択する、スポーツ選手の歩行姿勢を目標値とするなど、明確な目的を持って目標を定めることができる。
【実施例１１】
【０２９９】
次に、生体情報取得装置の一種である電子体温計について、繰り返し使用することで熱流を利用して補正する実施例１１について説明する。  
従来、生体の深部温度を測定する方法として、表面温度と深部温度が平衡になるまで水銀式の体温計を腋に挟んでおく方法が提供されている。この方法は時間がかかることから、現在では、表面温度と深部温度が平衡になるまでの温度変化の態様を式に当てはめることで平衡点を予測し、この平衡点を体温と予測するものも提案されている。しかし、この温度変化の態様は、生体の体組成等によって異なるため、生体によって精度が異なってしまうという問題点や、推定までにある程度の時間がかかるという問題点がある。
【０３００】
これに対し、実施例１１の電子体温計は、過去に測定した体温等のデータを用いることで、短時間で精度よく深部体温を測定することを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。
【０３０１】
図３６は、電子体温計１５０８を有する体温測定システム１５００の構成を示すブロック図である。  
サーバ５０２は、例えばサーバ装置として利用されるような適宜のコンピュータであり、制御部５２０、記憶部５２１、操作部５２２、表示部５２３、および通信部５２４等を有している。通信部５２４は、有線接続するＬＡＮボードや無線通信する無線ＬＡＮボードなど、適宜の通信機器で構成することができる。
【０３０２】
このサーバ５０２は、ユーザ端末５０４を介して電子体温計１５０８からデータを受信し、このデータを記憶部５２１に記憶する処理、このデータと記憶部５２１に記憶しているデータに基づく演算処理、およびパラメータなどを電子体温計１５０８へ送信する処理など、適宜の処理を実行する。
【０３０３】
ユーザ端末５０４は、例えばパーソナルコンピュータで構成され、制御部５４０、通信部５４１、操作部５４２、表示部５４３、および通信部５４４を有している。通信部５４１は、有線接続するＬＡＮボードや無線通信する無線ＬＡＮボードなど、適宜の通信機器で構成することができる。通信部５４４は、有線接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など、適宜の通信インターフェースで構成することができる。
【０３０４】
このユーザ端末５０４は、通信部５４４を介して電子体温計１５０８からデータを取得し、このデータをサーバ５０２に送信する機能、およびサーバ５０２から受信したデータを電子体温計１５０８へ送信する機能を有している。
【０３０５】
なお、このユーザ端末５０４は、パーソナルコンピュータに限らず、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）や携帯電話といった携帯型情報処理装置で構成するなど、適宜の装置で構成することができる。
【０３０６】
電子体温計１５０８は、通信部１５８１、温度測定部１５８２、表示部１５８３、制御部１５８４、電源接続部１５８５、記憶部１５８６、および電源部１５８８を有している。  
通信部１５８１は、有線接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など、適宜の通信インターフェースで構成することができる。
【０３０７】
温度測定部１５８２は、先端のプローブ（図示省略）と温度センサ（図示省略）とによって構成され、温度を測定する。この温度測定部１５８２は、測定した温度を検知信号として制御部１５８４へ送る。
【０３０８】
表示部１５８３は、液晶などの表示器機で構成されており、制御部１５８４からの表示制御信号に従って情報を表示する。この表示する情報は、深部体温など測定体温に関する情報とすることができる。
【０３０９】
制御部１５８４は、電源部１５８８から電源接続部１５８５を介して受け取る電力によって駆動し、温度測定部１５８２からの検知信号の受信（検出）、通信部１５８１、表示部１５８３、および記憶部１５８６に対する電力供給（電源）と動作制御（表示制御）を実行する。また、温度測定部１５８２から受信する検知信号と記憶部１５８６に記憶しているパラメータ等を参照して測定温度を補正して深部温度を算出する処理も実行する。
【０３１０】
記憶部１５８６は、測定した温度やプローブ初期温度をサーバ５０２へ送信するプログラムやパラメータによって測定した温度を補正し深部温度を算出するプログラムやパラメータ等を記憶している。また、温度測定部１５８２のプローブ熱容量も記憶している。
【０３１１】
図３７は、電子体温計１５０８とサーバ５０２が実行するパラメータ更新処理のフローチャートである。  
電子体温計１５０８の制御部１５８４は、温度測定部１５８２によりプローブの初期温度を検出し（ステップＳ１５０１）、利用者の測定体温を検出し（ステップＳ１５０２）、これらのデータを測定部位と共にユーザ端末５０４を介してサーバ５０２へ送信する。ここで送信する測定部位は、電子体温計１５０８の種類に応じて、例えばわき下式、耳式、舌下式などを固定で記憶させておき、この固定の測定部位を示す識別データを送信する構成にすると良い。また、適宜の操作手段を備えて舌下測定かわき下測定かといった測定部位を利用者に入力させ、入力された測定部位を送信する構成にしてもよい。
【０３１２】
サーバ５０２の制御部５２０は、電子体温計１５０８から受信したデータを記憶部５２１に記憶し（ステップＳ１５０４）、同一の利用者について同一の測定部位で体温測定した過去のデータを参照する（ステップＳ１５０４）。この同一利用者の過去のデータの参照は、電子体温計１５０８に固有のＩＤを付与しておいてこのＩＤと共にデータを記憶し、ＩＤが一致するものを同一人物のデータとする、あるいは電子体温計１５０８やユーザ端末５０４でユーザ入力を行わせてこのユーザデータをサーバ５０２へ送信してユーザを識別するなど、適宜の方法で行うとよい。
【０３１３】
制御部５２０は、ステップＳ１５０４で取得したデータとステップＳ１５０５で取得した過去のデータから連立方程式を作成する（ステップＳ１５０５）。  
ここで作成する連立方程式について詳述すると、まず、電子体温計１５０８を人体の測定部に固定した場合、検出される温度をＴ（ｔ）とすると、次式（数３）の通り時間の関数として簡素化表現できる。
【０３１４】
［数３］
Ｔ（ｔ）＝（Ｔ０−Ｔ１）ｅｘｐ（−ｔ／τ）
※Ｔ（ｔ）：検出温度，Ｔ０：熱源温度，Ｔ１：プローブ初期温度，
τ：プローブ熱容量／測定部位の熱時定数
【０３１５】
この式（数３）をＴ０について解くと、次の式（数４）が得られる。
【０３１６】
［数４］
Ｔ０＝Ｔ１＋Ｔ（ｔ）／ｅｘｐ（−ｔ／τ）
【０３１７】
ここで、Ｔ１およびＴ（ｔ）は電子体温計１５０８で測定可能であり、プローブ熱容量も製品特性上既知として扱うことができる。このため、測定部位の熱時定数さえわかれば、理論的に熱源温度（即ち深部体温）を算出することができる。
【０３１８】
そこで、同一人物が同一測定部位で複数回の体温測定を実施すると、その温度上昇データから下記連立方程式（数５）が得られる。
【０３１９】
［数５］
Ｔ０＝Ｔ１＋Ｔ（ｔ）／ｅｘｐ（−ｔ／τ） 
Ｔ０’＝Ｔ１’＋Ｔ（ｔ’）／ｅｘｐ（−ｔ’／τ’）
【０３２０】
ここでτ＝τ’と仮定すると１つの未知数に対しての連立方程式として扱うことができる為、この連立方程式を解くことでその人のτを得ることができる。従って、このステップＳ１５０５で、τ＝τ’と仮定した連立方程式を作成する。
【０３２１】
制御部５２０は、この連立方程式（数５）を解き、熱時定数を算出する（ステップＳ１５０６）。  
制御部５２０は、算出した熱時定数に基づいて、電子体温計１５０８が測定体温を補正するためのパラメータを電子体温計１５０８へ送信する（ステップＳ１５０７）。
【０３２２】
ユーザ端末５０４を介してパラメータを受信した電子体温計１５０８は、記憶部１５８６に記憶しているパラメータを受信したパラメータに更新する（ステップＳ１５０８）。これ以降の体温測定の際、制御部１５８４は、更新した新しいパラメータを使用して測定体温を補正し、この補正した値を深部体温として表示部１５８３に表示する。
【０３２３】
以上に説明したように、電子体温計１５０８は、温度測定手段（温度測定部１５８２）により測定した温度に関する温度関連情報（測定体温およびプローブ初期温度）を同一の測定部位について複数記憶する記憶手段（記憶部５２１）と、該複数の温度関連情報に基づいて前記測定部位の熱時定数を算出する熱時定数算出手段（ステップＳ１５０５〜Ｓ１５０６を実行する制御部５２０）とを備え、前記補正手段（ステップＳ１５０８を実行する制御部１５８４）を、前記熱時定数を用いて前記温度測定手段により測定した温度を補正する構成にしたことにより、短時間で精度の高い深部温度の測定を実現することができる。
【０３２４】
また、前記温度測定手段（温度測定部１５８２）は、前記測定部位に接触する接触部にプローブを有する構成であり、前記生体の同一の測定部位に対する複数回の温度測定により、プローブ初期温度と測定温度とプローブ熱容量と測定部位の熱時定数とに基づいて熱源温度を求める式の連立方程式を作成する連立方程式作成手段（ステップＳ１５０５を実行する制御部５２０）と、該連立方程式における測定部位の熱時定数を同一値であるとみなして該連立方程式を解くことで該熱時定数を算出する熱時定数算出手段（ステップＳ１５０６を実行する制御部５２０）とを備えたことにより、測定対象となる生体を実際に測定した値によって補正を行うことができ、精度の高い深部温度を算出することができる。
【０３２５】
また、測定部位の熱時定数は個人の生理情報（例えば、測定部位の脂肪や筋肉のつき方等）により個体差がでるパラメータであるが、個人の温度を実際に測定して補正用のパラメータを算出することにより、個人の特性に合わせたパラメータを作成でき、非常に精度の高い深部温度の測定を実現できる。
【０３２６】
また、測定対象者各人において熱時定数を最適化できるため、熱源温度（深部温度）を非常に短時間で測定することができる。
【０３２７】
また、一度パラメータを更新しておけば、これ以後、その利用者が同一部位で測定する際に、そのτを使用することで、短時間で精度の良い体温測定が可能となる。
【０３２８】
また、体温測定システム１５００のようにサーバ５０２を用いることで、個人認証を実施し、測定部位を確認した上で計算することを容易に実現できる。  
なお、この実施例ではステップＳ１５０４〜１５０８をサーバ５２０で行っているが、全て電子体温計１５０８の制御部１５８４で実行し、電子体温計１５０８で完結させる構成にしてもよい。このように、温度上昇カーブから体温計機器内部のマイコンで熱時定数を計算し、メモリ内に格納されているパラメータを更新することでも、上述の実施例と同じ機能を実現できる。
【実施例１２】
【０３２９】
次に、生体情報取得装置の一種である電子体温計について、上述した実施例１１よりさらに精度を向上させた実施例１２について説明する。  
この実施例１２は、従来技術との関係、体温測定システム１５００の構成、および動作のフローチャートが実施例１１と同一であるため、その詳細な説明を省略する。
【０３３０】
実施例１２では、実施例１１で１つの定数として扱ったτを、２つの要素からなる定数として扱う。  
すなわち、次式（数６）に示すようにτを分解する。
【０３３１】
［数６］
τ＝τ１＋τ２
※τ１：個人の熱時定数
τ２：人体表面とプローブ（体温計熱センサー）間の熱時定数
【０３３２】
ここで、τ1は短期間での急激な変化は考えにくいことから、この方式で精度を上げるためにはτ2の状態を把握し、その状態に応じて，τを補正することが望ましい。
【０３３３】
τ２は、人体表面とプローブ（体温計熱センサ部）の接触状態との関連性が高いため、接触圧力・接触面積またはそれに代替できるパラメータにより指標化することが現実的に可能である。
【０３３４】
従って、τ２をこれらのパラメータにより指標化する。具体的には、図３６に示した温度測定部１５８２に、圧力センサや静電容量センサ等の適宜のセンサを設け、このセンサにより接触状態をτ２に指標化して取得する。
【０３３５】
そして、この指標化して取得したτ２を、図３７に示したステップＳ１５０３にて送信し、ステップＳ１５０４にて記憶部５２１に記憶する。また、ステップＳ１５０４〜Ｓ１５０６では、熱時定数「τ」を「τ１＋τ２」に置き換えて処理を行う。
【０３３６】
このように、利用者（被測定者）の体温測定における温度上昇データと接触状態を指標化したτ２のデータを蓄積し、これを利用することで、同一人物が同じ部位の体温を測定する際に、プローブの接触状態を自動補正した高精度の測定を可能にしている。
【０３３７】
図３８は、電子体温計１５０８で利用者の深部体温を測定する動作のフローチャートである。  
体温測定システム１５００の制御部１５８４は、温度測定部１５８２によりプローブ初期温度を検出する（ステップＳ１６０１）。そして、制御部１５８４は、温度測定部１５８２の適宜のセンサによってプローブと人体との接触状態を検出し（ステップＳ１６０２）、この接触状態に対応するパラメータを適用し（ステップＳ１６０３）、温度測定を実行する（ステップＳ１６０４）。ここで、ステップＳ１６０２とＳ１６０４は順不動であり、同時または異なる順序で実行してもよい。
【０３３８】
制御部１５８４は、ステップＳ１６０４で測定した測定温度とステップＳ１６０３で適用したパラメータに基づいて深部温度を算出し（ステップＳ１６０５）、この深部温度を表示部１５８３に表示し（ステップＳ１６０６）、処理を終了する。
【０３３９】
以上に説明したように、温度測定手段が、測定部位に接触する接触部にプローブを有する構成であり、熱時定数を、生体の熱時定数である生体熱時定数（τ１）と、生体表面とプローブ間の熱時定数である接触部熱時定数（τ２）とで構成し、補正手段（ステップＳ１６０５を実行する制御部１５８４）は、前記接触部熱時定数を、生体表面とプローブとの接触状態に対応して補正する構成により、非常に高精度かつ短時間に深部温度を測定することができる。
【実施例１３】
【０３４０】
次に、生体情報取得装置の一種である電子血圧計について、血圧算出パラメータを利用者毎に最適化する実施例１３について説明する。  
血圧は、循環器系疾患を解析する指標の一つである。血圧に基づいてリスク解析を行うことは、たとえば脳卒中や心不全や心筋梗塞などの心血管系の疾患の予防に有効である。このリスク解析を行うための診断は、従来、通院時や健康診断時などの医療機関で測定される血圧（随時血圧）により行われていた。しかし、近年の研究により、家庭で測定する血圧（家庭血圧）が随時血圧より循環器系疾患の診断に有用であることが判明してきた。それに伴い、家庭で使用する血圧計が普及しており、国内では３０００万台以上が各家庭に存在する。
【０３４１】
現在普及している電子血圧計は、そのほとんどがオシロメトリック方式の血圧算出アルゴリズムを用いている。オシロメトリック方式は、上腕などの測定部位にカフを巻き、所定圧まで加圧したあと、徐々に、あるいは、段階的に減圧していく。このオシロメトリック方式は、その減圧途中に発生する動脈容積変化をカフ圧に重畳する圧変化（圧脈波振幅）として検出し、その圧脈波振幅の変化に対し、所定のアルゴリズムを適用して収縮期血圧・拡張期血圧を決定する方式である。一般的に、減圧中に得られる圧脈波振幅が急に大きくなった点が収縮期血圧、逆に急に小さくなった点が拡張期血圧に近似している。そこで、この点を検出するために様々なアルゴリズムが検討されてきた。
【０３４２】
例えば、図４４、及び、下記［数７］に示すように、圧脈波振幅の最大値に予め設定された所定の比率（第１定数α、第２定数β）を乗じて得られた値を血圧算出パラメータとし、そのパラメータと合致（あるいはもっとも近い）する圧脈波振幅が得られるカフ圧を血圧値として算出するものが提案されている（特公平３−８１３７５号公報）。  
［数７］  
収縮期血圧算出パラメータ＝圧脈波振幅最大値×α  
拡張期血圧算出パラメータ＝圧脈波振幅最大値×β
しかし、この圧脈波振幅が急変するところが収縮期血圧、拡張期血圧と一致するという理論的根拠は存在しない。このため、上記血圧算出パラメータを決定する比率（α、β）は、多数の血圧値および圧脈波振幅の変化パターン（以下、「包絡線」という。）に基づき経験的あるいは統計的に決定せざるを得なかった。
【０３４３】
一方、包絡線を形成する圧脈波振幅について、次のような課題がある。  
まず、圧脈波振幅は、測定部位に装着したカフに伝達される動脈の容積変化を圧力変化として検出したものである。そのため、圧脈波振幅は、カフの特性に影響を受けることになる。カフの特性の一つとして、図４５のグラフに示すように、カフ内の圧力（以下カフ圧）を１ｍｍＨｇ変化させるために必要な空気流量（以下、カフコンプライアンス）がある。図４５に示すように、カフ圧が高くなるにつれ、カフコンプライアンスは小さくなる。そのため、このカフに、カフ圧に依存せず一定の脈波振幅を与えると、図４６に示すように、その振幅はカフ圧が高くなるにつれ大きく検出されることになる。
【０３４４】
したがって、例えば同一の包絡線形状となるような圧脈波振幅の変化をもった血圧の異なる２人の利用者を測定した場合、血圧によって血圧計が検出する圧脈波振幅、すなわち、包絡線形状が異なる。このため、血圧によってその測定精度に差が出ることがあった。
【０３４５】
これに対し、実施例１３の電子血圧計２１００は、利用者の血圧値ごとに最適な血圧算出パラメータを設定することで、上記問題点を解決することを目的としている。  以下、図面と共に具体的に説明する。
【０３４６】
実施例１３の電子血圧計２１００は、図３９に示すように、カフ２１０１、エア管２１０２、圧力センサ２１０３、ポンプ２１０４、弁２１０５、発振回路２１１１、ポンプ駆動回路２１１２、弁駆動回路２１１３、計時部２１１５、電源２１１６、ＣＰＵ２１２０、表示部２１２１、メモリ（処理用）２１２２、メモリ（記録用）２１２３、操作部２１３０、インターフェース２１７１、外部メモリ２１７２を備えている。  
なお、図３９は、実施例１３の電子血圧計２１００の構成を示すブロック図である。
【０３４７】
カフ２１０１は、エア管２１０２に接続され、空気圧により加圧するために利用者の血圧測定部位に装着される帯状の部材である。
【０３４８】
圧力センサ２１０３は、静電容量型の圧力センサであり、カフ内の圧力（カフ圧）に応じて容量値が変化する。
【０３４９】
ポンプ２１０４、及び、弁２１０５は、カフ内に圧力を付与するとともにカフ内の圧力を調節（制御）する。  
発振回路２１１１は、圧力センサ２１０３の容量値に応じた周波数の信号を出力する。  
ポンプ駆動回路２１１２、及び、弁駆動回路２１１３は、それぞれポンプ２１０４、弁２１０５を駆動する。
【０３５０】
計時部２１１５は、現在日時を計時する装置であり、必要に応じて計時した日時をＣＰＵ２１２０へ送信する。  
電源２１１６は、各構成部に電力供給を行なう。
【０３５１】
ＣＰＵ２１２０は、ポンプ２１０４、弁２１０５、表示部２１２１、メモリ２１２２，２１２３、操作部２１３０、インターフェース２１７１の制御と血圧決定処理と記録値の管理を実行する。
【０３５２】
表示部２１２１は、液晶画面などの表示装置によって構成され、ＣＰＵ２１２０から送られる信号に従って血圧値を表示する。
【０３５３】
メモリ（処理用）２１２２は、血圧算出パラメータ決定用の比率（後述）や血圧計の制御プログラムを格納する。
【０３５４】
メモリ（記録用）２１２３は、血圧値を記憶し、必要に応じて日時・利用者・測定値を関連付けて記憶する。
【０３５５】
操作部２１３０は、電源スイッチ２１３１、測定スイッチ２１３２、停止スイッチ２１３３、記録呼び出しスイッチ２１４１、利用者選択スイッチ２１４２から構成され、血圧計の電源ＯＮ／ＯＦＦ・測定開始などの操作入力を許容し、入力された入力信号をＣＰＵ２１２０へ送る。  
インターフェース２１７１は、ＣＰＵ２１２０の制御に従って外部メモリ２１７２に対し血圧値を記録／読み出しを実行する。
【０３５６】
このように構成された電子血圧計２１００を用いた血圧測定動作について、図４０のフローチャートに従い説明する。  
なお、図４０は、実施例１３における血圧測定動作の一つを示すフローチャートである。
【０３５７】
まず、電源スイッチ２１３１（電源ＳＷ）の操作により電源がＯＮの状態になると（ステップＳ２１０１）、ＣＰＵ２１２０は、血圧計の作業用メモリの初期化処理を実行し、圧力センサ２１０３の０ｍｍｇ調整を行なう（ステップＳ２１０２）。
【０３５８】
初期化処理が終了すると、利用者の測定部位にカフ２１０１を巻き付け、利用者を選択し（ステップＳ２１０３）、測定スイッチ２１３２（測定ＳＷ）が押下されると（ステップＳ２１０４）、ＣＰＵ２１２０は、ポンプ２１０４によりカフ圧を所定の圧力まで加圧したあと（ステップＳ２１０５〜ステップＳ２１０６）、弁２１０５により徐々にカフ圧を減圧していく（ステップＳ２１０７）。
【０３５９】
ＣＰＵ２１２０は、この減圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、所定の演算により仮血圧値を算出する（ステップＳ２１０８）。仮血圧値を算出した後（ステップＳ２１０９）、ＣＰＵ２１２０は、弁２１０５を開放し、カフ内の空気を排気する。ＣＰＵ２１２０は、算出した仮血圧値より血圧算出パラメータを最適化し（ステップＳ２１１０）、最適化された血圧算出パラメータを用いて血圧値を算出する（ステップＳ２１１１）。ＣＰＵ２１２０は、算出した血圧値を表示部２１２１に表示するとともに（ステップＳ２１１２）、測定日時・利用者と関連づけてメモリ（記録用）２１２３に記録する（ステップＳ２１１３）。
【０３６０】
上述した血圧算出パラメータの最適化処理（ステップＳ２１１０）を中心にステップＳ２１０５からステップＳ２１１１までの処理について詳述する。  
メモリ（処理用）２１２２には、図４１のテーブルに示すように、標準および仮血圧値ごとの血圧算出パラメータ（収縮期血圧算出パラメータ、拡張期血圧算出パラメータ）決定用の比率α、βを記録しておく。  
なお、図４１は、標準および仮平均血圧値に応じて分類した血圧算出パラメータ決定用の比率α、βを示すテーブルである。
【０３６１】
図４０中のステップＳ２１０８を実行するＣＰＵ２１２０は、圧脈波振幅の最大値に標準の血圧算出パラメータ決定用の比率α、β（第１、第２定数）を乗じて仮収縮期血圧算出パラメータ及び仮拡張期血圧算出パラメータを算出し、これによって仮血圧値（仮拡張期血圧、仮収縮期血圧）を算出する。  
［数８］  
仮平均血圧値＝仮拡張期血圧＋（仮収縮期血圧−仮拡張期血圧）／３  
ステップＳ２１０９〜Ｓ２１１０を実行するＣＰＵ２１２０は、図４１をもとに仮平均血圧値に該当する血圧算出パラメータ決定用の比率α、βを決定し、圧脈波振幅の最大値に前記比率α、βを乗じて得た血圧算出パラメータを、最適化された血圧算出パラメータとして決定し、ステップＳ２１１１では、最適化された血圧算出パラメータを使用して再度血圧算出を行う。
【０３６２】
上述では、仮平均血圧値に基づいて前記比率α、βを分類したが、仮収縮期血圧値や仮拡張期血圧値のいずれか、または、２つ以上の複数の仮血圧値に基づいて分類してもよい。  
さらに、脈波振幅が最大値となるカフ圧で分類してもよい。
【０３６３】
さらにまた、仮収縮期血圧、仮拡張期血圧、仮平均血圧、脈波振幅最大値となるカフ圧のいずれかを用いて、次式で血圧算出パラメータを算出してもよい。  
［数９］  
収縮期血圧算出パラメータ  Ｐ＿ＳＢＰ  ＝  Ψ×Ｐ２＋ω×Ｐ＋ε  
拡張期血圧算出パラメータ  Ｐ＿ＤＢＰ  ＝  δ×Ｐ２＋π×Ｐ＋ρ  
ここで、Ｐは、仮収縮期血圧、仮拡張期血圧、仮平均血圧、脈波振幅最大値となるカフ圧のいずれかを示し、Ψ，ω，ε，δ，π，ρは、カフコンプライアンスより決定される所定の係数を示す。
【０３６４】
続いて、血圧測定動作の別の例として前記仮決定した血圧値を、標準の血圧算出パラメータにより加圧中に仮決定することを特徴とする実施例について、図４２のフローチャートに従い説明する。  
なお、図４２は、実施例１３における血圧測定動作の一例を示すフローチャートである。
【０３６５】
まず、血圧計の電源スイッチ２１３１が押下されると（ステップＳ２１２１）、ＣＰＵ２１２０は、血圧計の作業用メモリを初期化し、圧力センサ２１０３の０ｍｍＨｇ調整を行う（ステップＳ２１２２）。  
次に、血圧を測定する利用者が選択され（ステップＳ２１２３）、測定スイッチ２１３２が押下されると（ステップＳ２１２４）、ＣＰＵ２１２０は、ポンプ２１０４によりカフ圧を徐々に加圧していく（ステップＳ２１２５）。ＣＰＵ２１２０は、加圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、所定の演算により仮血圧値を算出する（ステップＳ２１２６）。所定の圧力まで加圧したあと（ステップＳ２１２７）、ＣＰＵ２１２０は、加圧中に算出された仮血圧値により血圧算出パラメータを最適化する（ステップＳ２１２８）。
【０３６６】
次に、ＣＰＵ２１２０は、弁２１０５により徐々にカフ圧を減圧していく（ステップＳ２１２９）。ＣＰＵ２１２０は、減圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、前記最適化された血圧算出パラメータを用いて所定の演算により血圧値を算出する（ステップＳ２１３０）。血圧値を算出した後は（ステップＳ２１３１）、ＣＰＵ２１２０は、弁２１０５を開放しカフ内の空気を排気する。ＣＰＵ２１２０は、算出した血圧値は表示部２１２１に表示するとともに（ステップＳ２１３２）、測定日時・利用者と関連づけてメモリ（記録用）２１２３に記録する（ステップＳ２１３３）。  
ここでの血圧算出パラメータの最適化処理は、前述と同様の処理であるため省略する。
【０３６７】
続いて、血圧測定動作の別の例として、前記仮決定した血圧値が、メモリ（記録用）２１２３に記録されている血圧値であることを特徴とする実施例について、図４３のフローチャートに従い説明する。  
なお、図４３は、実施例１３における血圧測定動作の一例を示すフローチャートである。
【０３６８】
血圧計の電源スイッチ２１３１が押下されると（ステップＳ２１４１）、ＣＰＵ２１２０は、血圧計の作業用メモリを初期化し、圧力センサ２１０３の０ｍｍＨｇ調整を行う（ステップＳ２１４２）。
【０３６９】
次に、血圧を測定する利用者が選択され（ステップＳ２１４３）、測定スイッチ２１３２が押下されると（ステップＳ２１４４）、ＣＰＵ２１２０は、選択された利用者の直近の記録値をメモリ（記録用）２１２３から読み出し（ステップＳ２１４５）、その記録値に基づいて血圧算出パラメータを最適化する（ステップＳ２１４６）。  
次に、ＣＰＵ２１２０は、ポンプ２１０４によりカフ圧を徐々に加圧していく（ステップＳ２１４７）。所定の圧力まで加圧した後（ステップＳ２１４８）、ＣＰＵ２１２０は、弁２１０５により徐々にカフ圧を減圧していく（ステップＳ２１４９）。
【０３７０】
ＣＰＵ２１２０は、減圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、前記最適化された血圧算出パラメータを用いて所定の演算により血圧値を算出する（ステップＳ２１５０）。血圧値を算出した後は（ステップＳ２１５１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１２０は、弁２１０５を開放しカフ内の空気を排気する。ＣＰＵ２１２０は、算出した血圧値は表示部２１２１に表示するとともに（ステップＳ２１５２）、測定日時・利用者と関連づけてメモリ（記録用）２１２３に記録する（ステップＳ２１５３）。
【０３７１】
ここでの血圧算出パラメータの最適化処理は、前述と同様の処理であるため省略する。
【０３７２】
また、血圧算出パラメータの最適化に使用する記録値は直近の２個以上の記録値の平均値や代表値であってもよい。  
さらに、記録値は外部の記録媒体（ＵＳＢメモリなどの外部メモリ２１７２）やパソコン、インターネット等を介したサーバに記録されている値を使用してもよい。
【０３７３】
以上説明したように、血圧値を測定する生体情報取得手段と、血圧値を記録する記録手段（メモリ２１２３）と、血圧算出パラメータ決定用の比率や血圧計の制御プログラムを格納する手段（メモリ２１２２）と、血圧測定などの操作を行う操作手段（操作部２１３０）と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段（ＣＰＵ２１２０）と、該補正後の補正後情報（血圧値）を出力する出力手段（表示部２１２１）とを備え、前記生体情報取得手段として、血圧測定部位に装着するカフ２１０１と、カフ２１０１に加える圧力を調整する加圧・減圧手段２１０４，２１０５と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段（圧力センサ２１０３）と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段（ＣＰＵ２１２０）を備えた電子血圧計２１００であって、前記補正用情報として、仮決定した血圧値の情報を取得する情報取得手段（ステップＳ２１０８，Ｓ２１２６，Ｓ２１４５を実行するＣＰＵ２１２０）を備え、前記補正手段（ステップＳ２１１０，Ｓ２１２８，Ｓ２１４６を実行するＣＰＵ２１２０）は、前記仮決定した血圧値に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である。
【０３７４】
前記構成により、利用者の血圧値ごとに最適な血圧算出パラメータを設定し、測定誤差を低減できるという効果が得られる。
【実施例１４】
【０３７５】
次に、入力された利用者情報に基づいて最適な血圧算出パラメータを設定し、測定誤差を低減することのできる実施例１４の血圧計について説明する。
【０３７６】
実施例１３の冒頭で説明したように、カフ圧を血圧値として算出する従来の方法として、図４４に示したように、測定条件を設定する際に使用される例えば、圧脈波振幅の最大値に所定の比率を乗じて得られた値を血圧算出パラメータとし、そのパラメータと合致（あるいはもっとも近い）する圧脈波振幅が得られるカフ圧を血圧値として算出するものが提案されている（特公平３−８１３７５号公報）。  
［数７］  
収縮期血圧算出パラメータ＝圧脈波振幅最大値×α  
拡張期血圧算出パラメータ＝圧脈波振幅最大値×β  
しかし、前述したように、上記血圧算出パラメータを決定する比率（α、β）は、多数の血圧値および圧脈波振幅の変化パターン（以後、包絡線）に基づき経験的あるいは統計的に決定せざるを得なかった。
【０３７７】
一方、妊婦や子供（たとえば１８歳以下）の血圧は一般成人と異なる特性を持っている。医療従事者が血圧測定を行う聴診法において、拡張期血圧はカフ圧を減圧していく途中コロトコフ音（以下、Ｋ音）が消失する点で決定している。
【０３７８】
ところが、妊婦や子供では、カフ圧が０ｍｍＨｇ付近になってもＫ音が聞こえ続けるという特性があり、Ｋ音の消失点を拡張期血圧とすると非常に低い値となってしまう。
【０３７９】
そこで、妊婦や子供の場合、減圧していく途中でＫ音が変化する点を拡張期血圧として決定している。（「血圧の測定法と臨床評価；栃久保修；メディカル  トリビューン；１９８８年：Ｐ．１３およびＰ．２４」）  
このことに起因して、オシロメトリック法で血圧を算出する場合においても、一般成人の包絡線における特徴点で血圧を算出した場合、測定値に誤差が生じることがあった。
【０３８０】
これに対し、実施例１４の電子血圧計２２００は、利用者情報ごとに最適な血圧算出パラメータを設定することで、上述したような測定誤差を低減することを目的としている。以下、図面と共に、具体的に説明する。
【０３８１】
なお、図４７は、実施例１４の電子血圧計２２００の構成を示すブロック図であるが、電子血圧計２２００の構成のうち、上述した実施例１３の構成と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０３８２】
実施例１４の電子血圧計２２００の操作部２２３０には、図４７に示すように、電源スイッチ２１３１、測定スイッチ２１３２、停止スイッチ２１３３、記憶呼び出しスイッチ、利用者選択スイッチ２１４２の他に、利用者情報入力スイッチ２２４３を備えている。  
前記利用者情報入力スイッチ２２４３は、例えば、年齢、生年月日、子供や妊婦といった一般成人と異なる特性を示す利用者であることを特定するための利用者情報を入力するスイッチである。
【０３８３】
このように構成された電子血圧計２２００を用いて、例えば、利用者情報として年齢を入力して血圧測定を行なう動作について、図４８のフローチャートに従い説明する。  
なお、図４８は、実施例１４における血圧測定動作の一例を示すフローチャートである。
【０３８４】
まず、電源スイッチ２１３１の操作により電源がＯＮの状態になると（ステップＳ２２０１）、ＣＰＵ２１２０は、血圧計のメモリ（処理用）２１２２の初期化処理を実行し、圧力センサ２１０３の０ｍｍｇ調整を行なう（ステップＳ２２０２）。
【０３８５】
初期化処理の終了後、血圧を測定する利用者の年齢が入力されると（ステップＳ２２０３）、ＣＰＵ２１２０は、後述する血圧算出パラメータの最適化処理によって、その年齢の利用者にとって最適な血圧算出パラメータを決定する（ステップＳ２２０４）。
【０３８６】
次に、利用者の測定部位にカフ２１０１を巻き付け、測定スイッチ２１３２が押下されると（ステップＳ２２０５）、ＣＰＵ２１２０は、ポンプ２１０４によりカフ圧を所定の圧力まで加圧した後（ステップＳ２２０６〜Ｓ２２０７）、弁２１０５により徐々にカフ圧を減圧していく（ステップＳ２２０８）。  
ＣＰＵ２１２０は、この減圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、前記最適化された血圧算出パラメータを用いて所定の演算により血圧値を算出する（ステップＳ２２０９）。  
ＣＰＵ２１２０は、血圧値を算出した後（ステップＳ２２１０：ＹＥＳ）、弁２１０５を開放しカフ内の空気を排気する。ＣＰＵ２１２０は、算出した血圧値を表示部２１２１に表示するとともに（ステップＳ２２１１）、測定日時・利用者と関連づけてメモリ（記録用）２１２３に記録する（ステップＳ２２１２）。
【０３８７】
上述したステップＳ２２０４において、血圧算出パラメータの最適化処理は次のようにして行う。メモリ（処理用）２１２２に、図４９に示すように年齢ごとに血圧算出パラメータ決定用の比率α、βを分類したテーブルを記録しておき、図４９のテーブルに基づいて入力した年齢に該当する比率α、βを決定し、圧脈波振幅の最大値に前記比率α、βを乗じて得た血圧算出パラメータを、最適化された血圧算出パラメータとして決定する。
【０３８８】
続いて、実施例１４の血圧測定動作の別の例として利用者情報に生年月日を用いて血圧値を測定する実施例について、図５０のフローチャートに従い説明する。
【０３８９】
なお、図５０は、実施例１４における血圧測定動作の別の例を示すフローチャートである。
【０３９０】
まず、図４８を用いて説明した血圧測定動作と同様に、電源スイッチ２１３１の操作により電源がＯＮの状態になると（ステップＳ２２２１）、圧力センサ２１０３の０ｍｍｇ調整を行なう（ステップＳ２２２２）。
【０３９１】
初期化処理が終了すると、利用者が選択され（ステップＳ２２２３）、生年月日が未入力である場合、（ステップＳ２２２４：未入力）、生年月日が入力されると（ステップＳ２２２５）、ＣＰＵ２１２０は、これに基づいて計時部２１１５で計時した現在日時より利用者の年齢を算出する（ステップＳ２２２６）。
【０３９２】
一方、既に利用者情報として生年月日が入力されていれば（ステップＳ２２２４：入力済）、ＣＰＵ２１２０は、該入力済みの生年月日のデータに基づいて利用者の年齢を算出する（ステップＳ２２２６）。
【０３９３】
以上により、ＣＰＵ２１２０は、算出した年齢を基に、上述した血圧算出パラメータの最適化処理によってその年齢の利用者にとって最適な血圧算出パラメータを決定する（ステップＳ２２２７）。
【０３９４】
なお、続くステップＳ２２２８以降の処理では、最適化された血圧算出パラメータを用いて血圧測定処理が行なわれるが、それぞれ図４８におけるステップＳ２２０５以降の処理と同様の処理であるため、その説明を省略する。
【０３９５】
続いて、実施例１４の血圧測定動作の別の例として利用者情報に子供や妊婦といった特性情報を用いて血圧値を測定する実施例について、図５１のフローチャートに従い説明する。  
なお、図５１は、実施例１４における血圧測定動作の別の例を示すフローチャートである。
【０３９６】
まず、図４８を用いて説明した血圧測定動作と同様に、電源スイッチ２１３１の操作により電源がＯＮの状態となり（ステップＳ２２６１）、ＣＰＵ２１２０は、圧力センサ２１０３の０ｍｍｇ調整を行なう（ステップＳ２２６２）。
【０３９７】
初期化処理が終了すると、利用者が選択され（ステップＳ２２６３）、利用者の情報（子供、妊婦など）が未入力である場合或いは変更する場合、（ステップＳ２２６４：未入力ｏｒ変更あり）、利用者情報入力スイッチ２２４３により利用者の情報が入力される（ステップＳ２２６５）。
【０３９８】
一方、利用者の情報（子供、妊婦など）が入力されていれば（ステップＳ２２６４：入力済）、ＣＰＵ２１２０は、該入力済みの利用者の情報に基づいて以降の処理を実行する。
【０３９９】
いずれの場合も、ＣＰＵ２１２０は、入力指定された利用者の情報を基に、後述する血圧算出パラメータの最適化処理によってその利用者にとって最適な血圧算出パラメータを決定する（ステップＳ２２６６）。
【０４００】
なお、続くステップＳ２２６７以降の処理では、最適化された血圧算出パラメータを用いて血圧測定処理が行なわれるが、それぞれ図４８におけるステップＳ２２０６以降の処理と同様の処理であるため、その説明を省略する。
【０４０１】
上述したステップＳ２２６６において、ＣＰＵ２１２０は、血圧算出パラメータの最適化処理を次のようにして行う。メモリ（処理用）２１２２に、図５２のように利用者の情報ごと、すなわち、一般、妊婦、子供ごとに血圧算出パラメータ決定用の比率α、βを分類したテーブルを記録しておき、図５２のテーブルに基づいてＣＰＵ２１２０は、利用者の情報に該当する比率α、βを決定し、圧脈波振幅の最大値に前記比率α、βを乗じて得た血圧算出パラメータを、最適化された血圧算出パラメータとして決定する。
【０４０２】
また、利用者の情報は、外部の記録媒体（ＵＳＢメモリなどの外部メモリ２１７２）やパソコン、インターネット等を介したサーバに記録されている情報を使用してもよい。  
さらに、記録値は外部の記録媒体（ＵＳＢメモリなどの外部メモリ２１７２）やパソコン、インターネット等を介したサーバに記録されている値を使用してもよい。
【０４０３】
また、図５１中のステップＳ２２６４で「入力済」を選択したケースで説明したように、利用者の情報は、例えば、過去の血圧測定の際に入力したものをメモリ（記録部）２１２３に記録しておき、その利用者情報を呼び出して用いることができる。  
この場合、ステップＳ２２６４で「未入力ｏｒ変更あり」を選択したケースで説明したように、利用者の情報が未入力または変更があったときのみ利用者情報を入力するようにすればよい。
【０４０４】
以上説明したように、血圧値を測定する生体情報取得手段と、血圧値を記録する記録手段（メモリ２１２３）と、血圧算出パラメータ決定用の比率や血圧計の制御プログラムを格納する手段（メモリ２１２２）と、血圧測定などの操作を行う操作手段（操作部２２３０）と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段（ＣＰＵ２１２０）と、該補正後の補正後情報（血圧値）を出力する出力手段（表示部２１２１）とを備え、前記生体情報取得手段として、血圧測定部位に装着するカフ２１０１と、カフ２１０１に加える圧力を調整する加圧・減圧手段２１０４，２１０５と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段（圧力センサ２１０３）と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段（ＣＰＵ２１２０）を備えた電子血圧計２２００であって、前記補正用情報として、血圧測定開始前に入力された利用者情報を取得する情報取得手段（ステップＳ２２０３，Ｓ２２２６，Ｓ２２６４，Ｓ２２６５を実行するＣＰＵ２１２０）を備え、前記補正手段（ステップＳ２２０４，Ｓ２２２７，Ｓ２２６６を実行するＣＰＵ２１２０）は、前記利用者情報に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である。
【０４０５】
前記構成により、利用者ごとに異なる特性を有していても、例えば、上述したように、子供や妊婦といった特性情報、年齢、生年月日といった利用者の情報に応じて利用者ごとに最適な血圧算出パラメータを設定し、測定誤差を低減できるという効果が得られる。
【実施例１５】
【０４０６】
次に、入力されたカフ又は／及び利用者の測定部位ごとの測定情報に基づいて最適な血圧算出パラメータを設定し、測定誤差を低減することのできる実施例１５の血圧計について説明する。
【０４０７】
従来より、電子血圧計としては、生体の一部に空気袋を内蔵した腕帯を巻き付け、その空気袋を空気により加減圧することにより、圧迫された動脈血管の容積変化を空気袋圧力（カフ圧）変動の振幅変化として捕らえ、血圧算出するオシロメトリック法を用いたものが一般に使用されている。
【０４０８】
オシロメトリック方式は、上腕などの測定部位にカフを巻き、所定圧まで加圧したあと、徐々に、あるいは、段階的に減圧していき、その減圧途中に発生する動脈容積変化をカフ圧に重畳する圧変化（圧脈波振幅）として検出し、その圧脈波振幅の変化に対し、所定のアルゴリズムを適用して収縮期血圧・拡張期血圧を決定する方式である。
【０４０９】
さらにこのオシロメトリック方式は、圧脈波振幅の最大値に所定の比率を乗じて得られた値を血圧算出パラメータとして収縮期血圧および拡張期血圧として算出されており、この算出値に用いる最大値に所定の比率は多数の血圧値および圧脈波振幅の変化パターン（以後、包絡線）に基づき経験的あるいは統計的に決定しているのが一般的な算出方法である。
【０４１０】
しかしながら、上記、圧脈波振幅は空気袋の材質、厚さ、硬度、サイズによっても変化し、また、その圧脈波振幅の変化率も異なる。したがって、被験者が同じでも巻き付け空気袋（カフ）によってそれぞれの血圧算出パラメータが異なる。また、上記血圧算出パラメータは測定部位によっても異なり、血圧の測定部位は一般的に、上腕と手首、指などがあり、全周に空気袋を内蔵した腕帯を巻き付け固定し測定するが、それぞれ適切な血圧算出パラメータを用いて測定する必要がある。
【０４１１】
従来の技術として、装着されるカフのサイズを判別し、カフのサイズに応じてカフへの空気供給量を制御する方法があるが（特開平２−３０７４２７号公報）、測定時においては同じ血圧算出アルゴを使用しているため、測定精度に劣るという問題がある。
【０４１２】
これに対し、実施例１５の血圧計２３００は、カフ又は／及び測定部位ごとの測定情報に基づいて利用者情報ごとに最適な血圧算出パラメータを設定することで、上記問題を解決することを目的としている。以下、図面と共に、具体的に説明する。
【０４１３】
なお、図５３は、実施例１５の電子血圧計２３００のうち選択したカフの種類に基づいて血圧算出パラメータを設定し、血圧を算出する電子血圧計２３００の構成を示すブロック図であるが、上述した実施例１３の構成と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０４１４】
カフ２１０１は、種類に応じて例えば、カフ２１０１Ａ、カフ２１０１Ｂ，カフ２１０１Ｃの３つを備えている。使用者は、自身の測定部位の周囲長などに適切なサイズのカフをカフ２１０１Ａ、カフ２１０１Ｂ、カフ２１０１Ｃより選択し、血圧計２３００も接続して血圧測定を行う。
【０４１５】
操作部２３３０には、電源スイッチ２１３１、測定スイッチ２１３２、停止スイッチ２１３３、記録憶呼び出しスイッチの他に、カフ選択スイッチ２３４１を備えている。  
カフ選択スイッチ２３４１は、カフ２１０１の種類、すなわち、カフ２１０１Ａ、カフ２１０１Ｂ、カフ２１０１Ｃのうちいずれのカフ２１０１を用いて血圧測定を行なうかの選択を許容する選択ボタンである。
【０４１６】
アルゴリズムテーブルＡ，Ｂ，Ｃは、カフ２１０１の種類ごとに最適な血圧算出パラメータを分類したテーブルが記録されたメモリであり、このアルゴリズムテーブルＡ，Ｂ，Ｃ２３５１は、メモリ２１２２，２１２３に含めた構成であってもよい。
【０４１７】
さらに、図５３中には図示しないが、電子血圧計２３００には、図３９に示すように、計時部２１１５、インターフェース２１７１、外部メモリ２１７２、利用者選択スイッチ２１４２を適宜備えてもよい。
【０４１８】
このように構成された電子血圧計を用いた血圧測定動作について、図５４のフローチャートに従い説明する。  
なお、図５４は、実施例１５における血圧測定動作の一例を示すフローチャートである。
【０４１９】
まず、電源スイッチ２１３１の操作により電源がＯＮの状態となり（ステップＳ２３０１）、ＣＰＵ２１２０は、圧力センサ２１０３の０ｍｍｇ調整を行なう（ステップＳ２３０２）。
【０４２０】
初期化処理が終了すると、カフ選択スイッチ２３４１により、巻き付けたカフ２１０１の種類と同じカフの種類情報が入力（選択）される（ステップＳ２３０３）。ＣＰＵ２１２０は、入力されたカフの種類情報を基に、後述する血圧算出パラメータの最適化処理によってその利用者の特定にとって最適な血圧算出パラメータを決定する（ステップＳ２３０４）。
【０４２１】
なお、続くステップＳ２３０５以降の処理では、最適化された血圧算出パラメータを用いて血圧測定処理が行なわれるが、それぞれ図４８におけるステップＳ２２０５以降の処理と同様の処理であるため、その説明を省略する。
【０４２２】
上述したステップＳ２３０４において、血圧算出パラメータの最適化処理は次のようにして行う。
【０４２３】
例えば、カフ２１０１Ａ、カフ２１０１Ｂの２種類のカフに着目して説明すると、カフ２１０１Ａとカフ２１０１Ｂとは、図５５に示すように、それぞれカフ圧と圧脈波振幅との関係において異なる特性を示す。さらに、圧脈波振幅の最大値に所定の比率を乗じて得られる血圧算出パラメータについても異なる特性を示すことから、ＣＰＵ２１２０は、この図５５をもとに、カフ２１０１Ａ、カフ２１０１Ｂそれぞれの血圧算出パラメータ（圧脈波振幅の最大値に対する所定の比率を乗じて得られる値）を、最適パラメータとして決定する。
【０４２４】
すなわち、このようにカフ２１０１の種類が選択されると、ＣＰＵ２１２０は、カフ２１０１の種類ごとの最適な血圧算出パラメータを、アルゴテーブルＡ，Ｂ，Ｃに記録されたテーブルを用いて決定することができる。
【０４２５】
また、上述したようにカフ２１０１の種類に応じて血圧算出パラメータを設定するに限らず、カフ２１０１のサイズなどに応じて、血圧算出パラメータを設定するもよい。
【０４２６】
次に、実施例１５の電子血圧計２３０１のうち選択した利用者の測定部位に基づいて血圧算出パラメータを設定し、血圧値を測定する電子血圧計２３０１を用いた実施例について説明する。以下、図面と共に、具体的に説明する。
【０４２７】
但し、電子血圧計の構成のうち、上述した実施例と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０４２８】
電子血圧計２３０１の構成は、図５６に示すような構成で構成している。  
なお、図５６は、電子血圧計２３０１の構成を示すブロック図である。
【０４２９】
操作部２３３０には、図５３中に示したカフ選択スイッチ２３４１に代えて測定部位選択スイッチ２３４２を備えている。
【０４３０】
さらに、アルゴリズムテーブルＡ，Ｂ，Ｃ２３５２は、測定部位ごとに最適な血圧算出パラメータを分類したテーブルが記録されたメモリで構成している。
【０４３１】
このように構成された電子血圧計２３０１を用いた血圧測定動作について、図５７のフローチャートに従い説明する。  
なお、図５７は、実施例１５における血圧測定動作の一例を示すフローチャートである。
【０４３２】
まず、図４８を用いて説明した血圧測定動作と同様に、電源スイッチ２１３１の操作により電源がＯＮの状態となり（ステップＳ２３２１）、ＣＰＵ２１２０は、圧力センサ２１０３の０ｍｍｇ調整を行なう（ステップＳ２３２２）。
【０４３３】
初期化処理が終了すると、測定部位選択スイッチ２３４２により、巻き付けた測定部位と同じ測定部位が測定情報として入力（選択）される（ステップＳ２３２３）。ＣＰＵ２１２０は、入力された測定部位情報を基に、後述する血圧算出パラメータの最適化処理によってその利用者の特定にとって最適な血圧算出パラメータを決定する（ステップＳ２３２４）。
【０４３４】
なお、続くステップＳ２３２５以降の処理では、最適化された血圧算出パラメータを用いて血圧測定処理が行なわれるが、それぞれ図４８におけるステップＳ２２０５以降の処理と同様の処理であるため、その説明を省略する。
【０４３５】
上述したステップＳ２３２４において、ＣＰＵ２１２０は、血圧算出パラメータの最適化処理を次のようにして行う。
【０４３６】
測定部位が例えば、上腕と手首とで異なる場合、カフ２１０１の種類に着目した上述した場合と同様に、カフ圧と圧脈波振幅との関係を示す図５８のように、上腕と手首とでそれぞれ異なる特性を示す。
【０４３７】
よって、測定部位が異なる場合には、図５８を用いて、カフ２１０１の種類に着目した上述した場合と同じ要領によって、ＣＰＵ２１２０は、血圧算出パラメータを、測定部位それぞれにおいて最適化された血圧算出パラメータとして決定することができる。
【０４３８】
また、実施例１５の電子血圧計２３０１は、上述した構成とは別の構成として、図示しないが、測定部位とカフ２１０１ごとについて任意の測定情報で測定することを選択を許容し、選択した測定情報に対応するアルゴリズムに切り換えて最適な血圧算出パラメータを設定し、血圧計を測定することができる構成であってもよい。
【０４３９】
この構成を採る場合は、例えば、図５４のステップＳ２３０３においてＣＰＵ２１２０は、「使用カフを入力（選択）」の処理に限らず、「測定部位とカフ入力（選択）」の処理をも実行することができるため、一台で複数のカフ２１０１、測定部位に対応する測定情報を選択して血圧測定できるという効果が得られる。
【０４４０】
また、実施例１５の電子血圧計２３０１は、上述した構成とは別の構成として図示しないが、上述したように選択ボタン（カフ選択スイッチ２３４１、測定部位選択スイッチ２３４２）でカフ２１０１の種類又は前記測定部位を特定する構成に限らず、カフ加圧時に検知した加圧速度に基づいてカフ２１０１の種類又は前記測定部位を判断し、判断したカフ２１０１の種類又は前記測定部位ごとに対応する適切な血圧算出パラメータで血圧測定を行なう構成であってもよい。
【０４４１】
以上説明したように、血圧値を測定する生体情報取得手段と、血圧値を記録する記録手段（メモリ２１２２，２１２３）と、血圧測定などの操作を行う操作手段（操作部２３３０）と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段（ＣＰＵ２１２０）と、該補正後の補正後情報（血圧値）を出力する出力手段（表示部２１２１）とを備え、前記生体情報取得手段を、血圧測定部位に装着するカフ２１０１（２１０１Ａ，２１０１Ｂ，２１０１Ｃ）と、カフ２１０１に加える圧力を調整する加圧・減圧手段２１０４，２１０５と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段（圧力センサ２１０３）と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段（ＣＰＵ２１２０）とで構成した電子血圧計２３００，２３０１において、前記補正用情報として、前記カフ２１０１又は／及び測定部位ごとの測定情報を取得する情報取得手段（ステップＳ２３０３，Ｓ２３２３を実行するＣＰＵ２１２０）を備え、前記補正手段（ステップＳ２３０４，２３２４を実行するＣＰＵ２１２０）は、前記カフ２１０１又は／及び測定部位ごとの測定情報に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である。
【０４４２】
前記構成により、利用者のカフ又は／及び測定部位ごとに最適な血圧算出パラメータを設定し、血圧を測定することができるため、カフサイズ、種類、また測定部位を変えても測定誤差を低減できるという効果が得られる。
【０４４３】
また、上述したように、実施例１５の電子血圧計２３０１は、前記補正手段により前記カフの種類又は前記測定部位ごとに血圧算出パラメータを補正することを特定する特定手段を備え、該特定手段を、前記カフの種類又は／及び前記測定部位の選択を許容する選択ボタン（カフ選択スイッチ２３４１、測定部位選択スイッチ２３４２）で構成することができる。
【実施例１６】
【０４４４】
次に、過去の血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧に基づいて弁又はポンプの制御を行うよう補正することで、利用者ごとに最適な加減圧制御が可能となり、測定時間の短時間化を図ることができる実施例１６の電子血圧計について説明する。
【０４４５】
現在普及している電子血圧計は、そのほとんどがオシロメトリック方式、または、マイクロホン方式の血圧算出アルゴリズムを用いている。
【０４４６】
オシロメトリック方式では、カフ圧を所定の圧力（たとえば、収縮期血圧＋３０ｍｍＨｇ）まで加圧した後、所定の速度（減圧速度）で徐々に減圧していく際に発生する動脈容積変化を圧脈波振幅として検出し、その圧脈波振幅の変化に対し、所定のアルゴリズムを適用して血圧値を算出する。また、カフ圧を所定の速度（加圧速度）で徐々に加圧していく際に発生する動脈容積変化を圧脈波振幅として検出し、その圧脈波振幅の変化に対し、所定のアルゴリズムを適用して血圧値を算出することも可能である。
【０４４７】
一方、マイクロホン方式では、カフ圧を所定の圧力（たとえば、収縮期血圧＋３０ｍｍＨｇ）まで加圧した後、所定の速度（減圧速度）で徐々に減圧していく際に発生するコロトコフ音の発生、および、減弱・消滅をカフ内に設けられたマイクロホンで検出することで収縮期血圧・拡張期血圧を決定する。
【０４４８】
いずれの血圧算出方式においても、前記減圧速度および加圧速度は、圧脈波振幅またはコロトコフ音の情報のとりこぼしがないように設定する必要がある。  
具体的には被測定者の脈拍数に応じて減圧速度または加圧速度を設定する必要があった。これまでの血圧計で減圧速度・加圧速度は、  
１．圧脈波振幅情報またはコロトコフ音の取りこぼしがないよう、十分に遅い減圧速度または加圧速度（たとえば４ｍｍＨｇ／ｓｅｃなど）を設定する、  
２．加圧中に血圧値および脈拍数の内少なくともいずれか１つ以上を推定し、これらの情報に基づいて減圧速度を設定する（特許第３１４９８７３号公報）、  
３．前回までの測定の脈拍数の平均値に基づいて減圧速度を設定する（特開２００５−１８５６８１号公報）、  
などの方法がとられていた。
【０４４９】
一方、血圧計における減圧速度または加圧速度はカフの特性の一つである、カフ内の圧力（以下カフ圧）を１ｍｍＨｇ変化させるために必要な空気流量（以下、カフコンプライアンス）（図６３）、および、弁（減圧速度）またはポンプ（加圧速度）の流量特性によって決定される（図６４、図６５）。
【０４５０】
ここで、カフコンプライアンスをｃ（ｍｌ／ｍｍＨｇ）とすると、減圧速度をｖ＿ｄｅｆ（ｍｍＨｇ／ｓｅｃ）でカフ圧を制御するために必要な弁の流量特性Ｑｖ（ｍｌ／ｓｅｃ）は、  
［数１０］  
Ｑｖ（ｍｌ／ｓｅｃ）＝ｃ（ｍｌ／ｍｍＨｇ）  ／  ｖ＿ｄｅｆ（ｍｍＨｇ／ｓｅｃ）  
で定義される。
【０４５１】
同様に、加圧速度ｖ＿ｉｎｆ（ｍｍＨｇ／ｓｅｃ）でカフ圧を制御するために必要なポンプの流量特性Ｑｐ（ｍｌ／ｓｅｃ）は、  
［数１１］  
Ｑｐ（ｍｌ／ｓｅｃ）＝ｃ（ｍｌ／ｍｍＨｇ）  ／  ｖ＿ｉｎｆ（ｍｍＨｇ／ｓｅｃ）  
で定義される。
【０４５２】
図６３に示すように、カフコンプライアンスはカフ圧、利用者の測定部位の周囲長や質（硬さ）、カフの巻き方によって変化する。したがって、（数１０）、（数１１）で定義されるＱｖまたはＱｐは一定ではなく、カフ圧や利用者に依存して変化させる必要がある。図６４、図６５に示すように、ＱｖまたはＱｐは、弁やポンプに印加する電圧によって制御可能である。
【０４５３】
そこで従来は、減圧中または加圧中に一定時間ごとにカフ圧の変化量を取得し、弁の印加電圧を制御するというフィードバック制御を必要としていた。
【０４５４】
フィードバック制御を使用する場合、所望の減圧速度または加圧速度に達するまでの時間（以下、初期制御時間）が必要となる。  
減圧制御の動作を見ると、カフ圧が所定圧まで加圧された後、あらかじめ設定された電圧で弁を駆動する。このときの弁に印加する電圧は、どのような利用者に対しても設定されうる減圧速度の最低値よりも十分遅い速度となる流量特性の電圧となる。
【０４５５】
したがって、減圧初期は非常に遅い減圧速度で減圧を開始する。その後、一定時間間隔でカフ圧の変化量を取得しながら、印加電圧を徐々に上げながら所望の減圧速度に達するようフィードバック制御をする。  
このときの印加電圧の増加量もフィードバック制御可能なように十分小さい値とする必要があった。
【０４５６】
また、初期制御時間の間は減圧速度が一様ではないため、この期間に取得される脈波情報は信頼性が低く血圧算出には使用できないことになる。そのため、初期制御時間中に減圧される分のカフ圧を加圧値に加算する必要があった。
【０４５７】
これらの理由により、フィードバック制御による減圧制御では、その初期時間の必要性により、減圧時間の長時間化および加圧値の増大化が発生し、血圧測定における拘束感の増大につながっていた。加圧制御においても、上記と同様の理由により加圧時間の長時間化が発生し、血圧測定における拘束感の増大につながっていた。
【０４５８】
これに対し、実施例１６の電子血圧計２４００は、過去の血圧測定時の弁又はポンプの印加電圧に基づいて弁又はポンプの制御を行うよう補正することで、上記問題点を解決することを目的としている。  
以下、図面と共に具体的に説明するが、上述した実施例の構成と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０４５９】
実施例１６の電子血圧計２４００では、図５９に示すように、操作部２４３０は、電源スイッチ２１３１、測定スイッチ２１３２、停止スイッチ２１３３、利用者選択スイッチ２１４２に加え、利用者情報入力スイッチ２４４３を備えている。
【０４６０】
メモリ（記憶用）２１２３は、血圧値を記憶し、日時・利用者・測定値（血圧値、カフ圧、減圧速度、加圧速度、測定部位の周囲長さや質）、さらに、測定中のポンプ２１０４・弁２１０５の印加電圧を関連付けて記憶する。
【０４６１】
このように構成された電子血圧計２４００を用いた血圧測定動作について、図６０のフローチャートに従い説明する。  
なお、図６０は、実施例１６における血圧測定動作の一つを示すフローチャートである。
【０４６２】
まず、電源スイッチ２１３１の操作により電源がＯＮの状態となり（ステップＳ２４０１）、ＣＰＵ２１２０は、圧力センサ２１０３の０ｍｍｇ調整を行なう（ステップＳ２４０２）。
【０４６３】
初期化処理が終了すると、血圧を測定する利用者が選択され（ステップＳ２４０３）、測定スイッチが押下されると（ステップＳ２４０４）、ＣＰＵ２１２０は、選択された利用者の測定記録を確認する（ステップＳ２４０５）。測定記録がある場合（ステップＳ２４０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１２０は、記録されているポンプ２１０４・弁２１０５の印加電圧を読み出し、その電圧で加減圧制御および血圧測定を行う（ステップＳ２４０６）。測定記録がない場合（ステップＳ２４０５：ＮＯ）、ＣＰＵ２１２０は、フィードバック制御で加減圧制御および血圧測定を行う（ステップＳ２４０８）。
【０４６４】
血圧測定が完了すると、ＣＰＵ２１２０は、血圧値を表示し（ステップＳ２４０８）、血圧値・測定日時・利用者・加減圧中のポンプ２１０４・弁２１０５への印加電圧をメモリ（記録用）２１２３に記憶する（ステップＳ２４０９）。
【０４６５】
上述した図６０中のステップＳ２４０６で実行する「記憶されているポンプ２１０４・弁２１０５の印加電圧で測定」する処理について図６１のフローチャートを用いて説明する。  
ＣＰＵ２１２０は、記憶されているポンプ２１０４の印加電圧でポンプ２１０４を駆動し（ステップＳ２４１１）、カフ圧を所定圧まで加圧する（ステップＳ２４１２）。
【０４６６】
ここで、所定圧はあらかじめ設定されている圧力（たとえば１８０ｍｍＨｇ）でもよい。また、加圧中に得られる脈波信号より収縮期血圧を推定し、推定した収縮期血圧に一定圧（たとえば４０ｍｍＨｇ）を加えた圧力を所定圧としてもよい。
【０４６７】
また、記憶されている収縮期血圧に一定圧（たとえば４０ｍｍＨｇ）を加えた圧力としてもよい。この場合に使用する収縮期血圧は、記憶されている収縮期血圧すべての記憶値あるいは直近に測定された複数回（たとえば５回）の記憶値の、平均値、最大値、中央値などとすればよい。
【０４６８】
カフ圧を所定圧まで加圧後、ＣＰＵ２１２０は、ポンプ２１０４の駆動を停止し、記憶されている弁２１０５の印加電圧で弁２１０５を駆動し、カフ圧を徐々に減圧する（ステップＳ２４１３）。ＣＰＵ２１２０は、減圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、所定の演算により血圧を算出する（ステップＳ２４１４〜Ｓ２４１５）。
【０４６９】
一方、図６０中のステップＳ２４０７で示したように、最初の測定や利用者が変わった場合などは、フィードバック制御で測定する。  
図６０中のステップＳ２４０７で実行する「フィードバック制御で測定」する処理について図６２のフローチャートを用いて説明する。
【０４７０】
ＣＰＵ２１２０は、フィードバック制御でポンプ２１０４を駆動し（ステップＳ２４２１）、カフ圧を所定圧まで加圧する（ステップＳ２４２２）。  
ここで、所定圧は、予め設定されている圧力（たとえば１８０ｍｍＨｇ）でもよい。また、加圧中に得られる脈波信号より収縮期血圧を推定し、推定した収縮期血圧に一定圧（たとえば４０ｍｍＨｇ）を加えた圧力としてもよい。
【０４７１】
カフ圧を所定圧まで加圧後、ＣＰＵ２１２０は、ポンプ２１０４の駆動を停止し、フィードバック制御で弁２１０５を駆動し、カフ圧を徐々に減圧する（ステップＳ２４２３）。ＣＰＵ２１２０は、減圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、所定の演算により血圧を算出する（ステップＳ２４２４〜Ｓ２４２５）。
【０４７２】
記憶されている印加電圧がカフ圧と関連づけて記憶されている場合は、図６１中のステップＳ２４１１，Ｓ２４１３において、カフ圧の変化に伴い、ＣＰＵ２１２０は、カフ圧に関連づけられた印加電圧に基づいてポンプ２１０４または弁２１０５を駆動すればよい。
【０４７３】
次に、実施例１６のうち上述とは別の例として、印加電圧が減圧速度や加圧速度と関連づけて記憶されている場合であって、今回の測定において要求される加圧速度や減圧速度が記憶値と異なる場合、ＣＰＵ２１２０は、以下に示すような正確な血圧測定を行う上で必要となる所定の演算により印加電圧を調整すればよい。
【０４７４】
正確な血圧測定を行うには、収縮期血圧と拡張期血圧の圧力範囲（脈圧範囲）に所定数以上の脈波情報を確保する必要があり、特許第３１４９８７３号公報にはこの脈波数が５以上であると記載されている（実施例［００２０］）。  
また、４ｍｍＨｇ／拍程度の加減圧速度が最適であるとの考え方もある。
【０４７５】
いずれの場合も加減圧速度は脈拍数に依存しており、記録されている印加電圧での測定時の脈拍数と現在の脈拍数が異なれば、加減圧速度も調整が必要となる。  
脈圧範囲に所定の脈波数を確保する場合の減圧速度は、特許第３１４９８７３号公報に記載の式（５）を参照し、以下のようになる。  
［数１２］  
ｖ＝（ＳＢＰ−ＤＢＰ）×ＨＲ÷Ｎ  
ここでｖは減圧速度、ＳＢＰは収縮期血圧、ＤＢＰは拡張期血圧、ＨＲは脈拍数、Ｎは確保する脈波数を示す。
【０４７６】
これより、脈拍数が異なれば、その比によって減圧速度を調整すればよい。減圧速度は印加電圧によって調整可能であり、ＣＰＵ２１２０は、次式を用いてその印加電圧を調整する。  
［数１３］  
Ｖ＿ｃｕｒ＝Ｖ＿ｍ×（ＨＲ＿ｃｕｒ÷ＨＲ＿ｍ×α）  
ここでＶ＿ｃｕｒは今回の印加電圧、Ｖ＿ｍは記録されている印加電圧、ＨＲ＿ｃｕｒは、今回の脈拍数、ＨＲ＿ｍは記録されている脈拍数、αは定数である。
【０４７７】
このときのＨＲ＿ｃｕｒは、加圧中に得られる脈波情報より推定すればよい。当然、加圧中に収縮期血圧、拡張期血圧を併せて推定し、印加電圧を調整してもよい。  
加減圧速度が４ｍｍＨｇ／拍の場合も同様に、記録されている脈拍数と今回の脈拍数の比によって（数１３）のように印加電圧を調整すればよい。  
また、加圧測定の場合は、測定開始前に数秒間の脈波情報を取得し、それより脈拍数を推定すればよい。
【０４７８】
次に、実施例１６のうち上述とは別の例として、印加電圧が測定部位の周囲長や質と関連づけて記憶されている場合、今回の測定において測定部位の周囲長や質が記憶値と異なる場合、以下に示すような所定の演算により印加電圧を調整すればよい。  
ここでの測定部位の質とは、体脂肪率、皮下脂肪率、ＢＭＩなどの数値を使用すればよい。
【０４７９】
（数１０），（数１１）から明らかなように、ポンプおよび弁の流量はカフコンプライアンスにより変化する。また、ポンプおよび弁の流量は印加電圧によって規定されるので、印加電圧はカフコンプライアンスによって変化することになる。このカフコンプライアンスは腕周、測定部位の質に依存して変化するので、印加電圧は（数１４）のようにして補正すればよい。  
［数１４］  
Ｖ＿ｃｕｒ＝Ｖ＿ｍ×（Ｌ＿ｃｕｒ÷Ｌ＿ｍ×β）  
ここでＶ＿ｃｕｒは今回の印加電圧、Ｖ＿ｍは記録されている印加電圧、Ｌ＿ｃｕｒは今回の周囲長、Ｌ＿ｍは記録されている周囲長、βは定数である。  
なお、測定部位の質が異なる場合でも同様の式で補正可能である。  
また、測定部位の周囲長や質は、血圧測定前に操作部２４３０や外部メモリ２１７２などより入力すればよい。
【０４８０】
次に、実施例１６のうち上述とは別の例として、複数の記憶された印加電圧の平均値、最小値、最大値、中央値などの統計値を利用して制御してもよい。
【０４８１】
この場合、測定記憶が増加するほど、利用者に適した制御が可能になる。
【０４８２】
またこの場合、利用者への最適化状態を表示するようにしてもよい。  
さらに、記録値は外部の記録媒体（ＵＳＢメモリなど）やパソコン、インターネット等を介したサーバに記録されている値を使用してもよい。
また、測定部位の質は血圧計に接続した体脂肪計などで測定してもよい。
【０４８３】
以上説明したように、本実施例の電子血圧計２４００は、血圧値を測定する生体情報取得手段と、血圧値を記録する記録手段（メモリ２１２３）と、血圧計の制御プログラムなどを格納する手段（メモリ２１２２）と、血圧測定などの操作を行う操作手段（操作部２４３０）と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段（ＣＰＵ２１２０）と、該補正後の補正後情報（血圧値）を出力する出力手段（表示部２１２１）とを備え、前記生体情報取得手段として、血圧測定部位に装着するカフ２１０１と、カフ２１０１に加える圧力を調整する加圧・減圧手段２１０４，２１０５と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段（圧力センサ２１０３）と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段（ＣＰＵ２１２０）を備えた電子血圧計２４００であって、前記補正用情報として、過去の血圧測定時の弁２１０５又はポンプ２１０４の印加電圧の情報を取得する情報取得手段（ステップＳ２４０５を実行するＣＰＵ２１２０）を備え、前記補正手段（ステップＳ２４０６を実行するＣＰＵ２１２０）は、過去の血圧測定時の弁２１０５又はポンプ２１０４の印加電圧の情報に基づいて印加電圧を補正する構成である。
【０４８４】
前記構成により、利用者個々に最適な加減圧制御が可能となり、測定時間の短時間化、不必要な加圧の低減が図られ、血圧測定における拘束感の低減という効果が得られる。
【０４８５】
また、実施例１６の電子血圧計２４００は、上述したように利用者情報を入力する入力手段（利用者情報入力手段２４４３）を備え、前記記録手段（メモリ２１２３）に記憶される前記血圧測定時の弁２１０５又はポンプ２１０４の印加電圧は、前記入力手段（利用者情報入力手段２４４３）により入力された利用者情報と関連づけて前記記録手段（メモリ２１２３）に記憶することができる。
【実施例１７】
【０４８６】
次に、利用者の測定部位の質に基づいて血圧算出パラメータを補正することで、測定部位の質ごとに最適な血圧算出パラメータを設定し、測定誤差を低減できる実施例１７の血圧計について説明する。
【０４８７】
実施例１６で説明したように、カフの特性であるカフコンプライアンスは測定部位の質（硬さ）によって異なる。従来の血圧測定では、たとえば、包絡線形状（圧脈波振幅の変化パターン形状）が同一となるような圧脈波振幅の変化をもった測定部位の質（硬さ）が異なる２人の利用者を測定した場合、測定部位の質（硬さ）によって血圧計が検出する圧脈波振幅、すなわち、包絡線形状が異なるため、測定精度に差が出るという問題があった。
【０４８８】
これに対し、実施例１７の電子血圧計２５００は、利用者の測定部位の質に基づいて最適な血圧算出パラメータを設定することで、上記問題点を解決することを目的としている。  
以下、図面と共に具体的に説明するが、上述した実施例の構成と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０４８９】
実施例１７の電子血圧計２５００では、図６６に示すように、操作部２５３０は、電源スイッチ２１３１、測定スイッチ２１３２、停止スイッチ２１３３、利用者選択スイッチ２１４２に加え、利用者情報入力スイッチ２５４３を備えている。
【０４９０】
利用者情報入力スイッチ２５４３は、利用者の情報として例えば、体脂肪率、皮下脂肪率、ＢＭＩなどを入力することができる。
【０４９１】
メモリ（記録用）は、血圧値を記憶するとともに、日時・利用者・測定値（血圧値など）に加え、利用者情報も関連付けて記憶する。
【０４９２】
このように構成された電子血圧計２５００を用いた血圧測定動作について、図６７のフローチャートに従い説明する。  
なお、図６７は、実施例１７における血圧測定動作の一つを示すフローチャートである。
【０４９３】
まず、血圧計の電源スイッチが押下されると（ステップＳ２５０１）、ＣＰＵ２１２０は、血圧計の作業用メモリを初期化し、圧力センサ２１０３の０ｍｍＨｇ調整を行う（ステップＳ２５０２）。  
次に、利用者の情報（体脂肪率、皮下脂肪率、ＢＭＩなど）が入力されると（ステップＳ２５０３）、ＣＰＵ２１２０は、利用者情報に最適な血圧算出パラメータを決定する（ステップＳ２５０４）。
【０４９４】
なお、以下のステップＳ２５０５では、決定した最適な血圧算出パラメータを用いて血圧測定処理が行なわれるが、それぞれ図４８におけるステップＳ２２０６以降と同じ処理であるため、以下のその説明を省略する。
【０４９５】
上述したステップＳ２５０４において、血圧算出パラメータの最適化処理は次のようにして行う。  
例えば、利用者情報として体脂肪率が入力された場合（ステップＳ２５０３）、ＣＰＵ２１２０は、メモリ２１２２，２１２３に記録された、図６８に示すような体脂肪率の値ごとに血圧算出パラメータ決定用の比率α、βを分類したテーブルに基づいて、入力した体脂肪率が含まれる体脂肪率の範囲に該当する比率α、βを決定し、圧脈波振幅の最大値に前記比率α、βを乗じて得た血圧算出パラメータを最適パラメータとして決定する。  
ＣＰＵ２１２０は、皮下脂肪率、ＢＭＩについても同様に、体脂肪率に関して最適パラメータ決定用の比率α、βを分類した図６８に示したテーブルに対応するテーブル（図示せず）を用いて血圧算出パラメータを最適パラメータとして決定する。  
ＣＰＵ２１２０は、このようにしてステップＳ２５０３において入力された利用者情報に基づいて最適パラメータを決定する。
【０４９６】
また、利用者情報は外部の記録媒体（ＵＳＢメモリなど）やパソコン、インターネット等を介したサーバに記録されている値を使用してもよいし、体脂肪計などを接続し血圧測定の都度に体脂肪率を測定し、その値を使用してもよい。
【０４９７】
以上説明したように、血圧値を測定する生体情報取得手段と、血圧値を記録する記録手段（メモリ２１２３）と、血圧算出パラメータ決定用の比率や血圧計の制御プログラムを格納する手段（メモリ２１２２）と、血圧測定などの操作を行う操作手段（操作部２５３０）と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段（ＣＰＵ２１２０）と、該補正後の補正後情報（血圧値）を出力する出力手段（表示部２１２１）とを備え、前記生体情報取得手段として、血圧測定部位に装着するカフ２１０１と、カフ２１０１に加える圧力を調整する加圧・減圧手段２１０４，２１０５と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段（圧力センサ２１０３）と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段（ＣＰＵ２１２０）を備えた電子血圧計２５００であって、前記補正用情報として、利用者の測定部位の質（硬さ）の情報を取得する情報取得手段（ステップＳ２５０３を実行するＣＰＵ２１２０）を備え、前記補正手段（ステップＳ２５０４を実行するＣＰＵ２１２０）は、前記測定部位の質に基づいて血圧算出パラメータを補正する構成である。
【０４９８】
前記構成により、利用者の測定部位の質（硬さ）ごとに最適な血圧算出パラメータを設定し、測定誤差を低減できるという効果が得られる。
【実施例１８】
【０４９９】
次に、血圧測定時の条件に近い測定記録に基づいて血圧測定パラメータを補正することで、利用者個々に最適な血圧算出パラメータを設定した上で血圧値を測定することができる実施例１８の血圧計について説明する。
【０５００】
現在普及している電子血圧計は、実施例１３の冒頭で説明したように、そのほとんどがオシロメトリック方式、または、マイクロホン方式の血圧算出アルゴリズムを用いている。  
いずれの血圧算出方式においても、前記加圧値は収縮期血圧より十分高いカフ圧（たとえば、収縮期血圧＋３０ｍｍＨｇ）まで加圧する必要がある。また、前記減圧速度および加圧速度は、圧脈波振幅やコロトコフ音の情報のとりこぼしがないように設定する必要がある。具体的には被測定者の脈拍数に応じて減圧速度または加圧速度を設定する必要があった。
【０５０１】
（加圧値の従来技術）  
これまでの血圧計では、（１）測定前に加圧値を切り替えスイッチにより設定する（特開昭６２−６６８３５号公報）、（２）加圧中に収縮期血圧を推定し、推定された収縮期血圧に所定圧（たとえば３０ｍｍＨｇ）加算した圧を加圧値とする（特許第２８４２６９６号公報、特許第３３９３４３２号公報）、（３）前回までの測定の収縮期血圧値の平均値に所定圧（たとえば３０ｍｍＨｇ）加算した圧を加圧値とする（特開２００５−１８５６８１号公報）、などの方法がとられていた。ところで血圧は、測定する時間、曜日、季節、環境、ストレス、疾病などの要因によって大きく変化する。
【０５０２】
そのため、（１）の方法ではあらかじめ自分の収縮期血圧を知っておく必要があるが、前述のとおり測定の度に血圧は大きく変動しているため、前回測定した血圧値に基づいて加圧値を設定しても、必ずしも正しく設定されるとは限らない。
【０５０３】
また、（３）の方法も同様であり、複数の測定結果の平均値などを用いたとしても、必ずしも正しく設定されるとは限らない。
【０５０４】
また、カフ圧を減圧していく過程で血圧を算出する場合、正確な血圧測定のためには、カフ圧の加圧をできる限り高速で行う必要がある。
【０５０５】
これは、加圧を低速で行った場合、動脈が完全に閉塞されるまでに測定部位より末梢側（上腕測定の場合は前腕）に血液が溜まり（鬱血）、正確な測定が不可能になるためである。そのため、加圧速度は可能な限り高速に設定されることになるが、その結果、加圧中に得られる脈波情報が少なくなり、（２）の方法では、推定される収縮期血圧の誤差は大きくなるため、加圧値を正しく設定できないことがあった。
【０５０６】
これに対し、実施例１８の電子血圧計２６００は、利用者の血圧値ごとに最適な血圧算出パラメータとして加圧設定値、減圧速度、加圧速度を設定することで、上記問題点を解決することを目的としている。
【０５０７】
以下、図面と共に具体的に説明するが、上述した実施例の構成と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
【０５０８】
実施例１８の電子血圧計２６００では、図６９に示すように、操作部２６３０は、電源スイッチ２１３１、測定スイッチ２１３２、停止スイッチ２１３３、記録呼び出しスイッチ２１４１に加え、測定条件を入力する測定条件入力スイッチ２６４１を備えている。
【０５０９】
前記測定条件入力スイッチ２６４１は、測定条件として服薬後であるか否かといった服薬状況の入力を許容可能に構成している。
【０５１０】
メモリ（記憶用）２１２３は、血圧値を記憶するとともに、日時・測定値・測定条件を関連して記憶する。
【０５１１】
このように構成された電子血圧計２６００を用いた血圧測定動作について、図７０のフローチャートに従い説明する。  
なお、図７０は、実施例１８における血圧測定動作の一つを示すフローチャートである。
【０５１２】
まず、血圧計の電源スイッチが押されると（ステップＳ２６０１）、ＣＰＵ２１２０は、血圧計の作業用メモリを初期化し、圧力センサ２１０３の０ｍｍＨｇ調整を行う（ステップＳ２６０２）。
【０５１３】
初期化処理が終了すると、服薬後などの測定条件が入力され（ステップＳ２６０３）、測定スイッチが押下されると（ステップＳ２６０４）、ＣＰＵ２１２０は、計時部２１１５より現在日時を取得し（ステップＳ２６０５）、加圧値・加圧速度・減圧速度などの血圧測定パラメータのいずれか１つ以上を決定する（ステップＳ２６０６）。ステップＳ２６０６での血圧測定パラメータの決定方法は後述する。
【０５１４】
次に、ポンプ２１０４により所定の加圧値までカフ圧を加圧する（ステップＳ２６０７〜Ｓ２６０８）。ここでの加圧速度および加圧値は、ステップＳ２６０６で決定された加圧速度および加圧値を用いる。  
所定の加圧値まで加圧した後、ＣＰＵ２１２０は、弁２１０５により徐々にカフ圧を減圧していく（ステップＳ２６０９）。ＣＰＵ２１２０は、減圧中に得られるカフ圧に重畳した動脈の容積変化に伴う圧変化成分を抽出し、所定の演算により血圧を算出する（ステップＳ２６１０）。血圧を算出した後（ステップＳ２６１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１２０は、弁２１０５を開放しカフ内の空気を排気する。ＣＰＵ２１２０は、算出した血圧値を表示部２１２１に表示するとともに（ステップＳ２６１２）、日時・測定値・測定条件（服薬状況）と関連づけてメモリ（記録用）２１２３に記録する（ステップＳ２６１３）。
【０５１５】
ステップＳ２６０６では、ＣＰＵ２１２０は、血圧測定パラメータを次のようにして決定する。  
（血圧測定パラメータが加圧値である場合）  
加圧値は一般的に収縮期血圧より十分に高いカフ圧に設定する必要がある。具体的には収縮期血圧＋３０ｍｍＨｇ程度まで加圧する必要がある。  
そこで、記録されている測定データをもとに加圧値を設定する。詳しくは、ＣＰＵ２１２０は、メモリ（記録用）２１２３に記録されている図７１に示すようなテーブルを呼び出し、このテーブルに記録されている測定データのうち、現在の測定日時に最も近く、また／あるいは、服薬後であるか否かといった服薬状況などを示す測定条件が同一のデータを抽出する。  
ＣＰＵ２１２０は、上記条件に合致する測定データの内、最新のデータの収縮期血圧に３０ｍｍＨｇを加算した圧力を、加圧値とする。
【０５１６】
ここで前記測定日時に最も近いとは、たとえば測定月が同一である、同一週の測定である、同一曜日の測定である、同一時間の測定である、などのうち、少なくとも１つ以上の条件が一致することを示す。
【０５１７】
また、上述したように、上記条件に合致する測定データの内、最新のデータの収縮期血圧を用いるに限らず、上記条件に合致する複数の測定データの収縮期血圧の平均値を用い、該平均値に３０ｍｍＨｇを加算した圧力を加圧値としても良い。
【０５１８】
もしくは、上記条件に合致する複数の測定データの収縮期血圧の代表値を用い、該代表値に３０ｍｍＨｇを加算した圧力を加圧値としてもよい。  
ここでの代表値とは、複数データの最大値、中央値などとすれば良い。
【０５１９】
さらにまた、血圧計の初回使用時など、測定条件に合致する測定データが存在しない場合は、予め決定されている加圧値（たとえば１８０ｍｍＨｇ）を設定すればよい。または、特許第２８４２６９６号公報、特許第３３９３４３２号公報に記載されているように、加圧中に収縮期血圧を推定し、その推定値に３０ｍｍＨｇを加算した圧力値としてもよい。
【０５２０】
（血圧測定パラメータが減圧速度である場合）  
減圧速度は、脈波振幅情報が血圧算出に必要な数だけ過不足なく取得できる速度に設定する必要がある。この脈波振幅情報の必要な数は、特許第３１４９８７３号公報に記載されているように、５個以上が妥当である。これを満足する減圧速度も同特許番号に記載されているように、収縮期血圧（ＳＹＳ）、拡張期血圧（ＤＩＡ）、脈拍数（ＰＬＳ）より算出可能である。
【０５２１】
そこで、加圧値と同様に、記録されている測定データより現在の測定日時に最も近く、また／あるいは、測定条件が同一のデータを抽出し、このデータに記録されている収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍数をもとにして減圧速度を算出すればよい。
【０５２２】
加圧値同様に、血圧計の初回使用時など、測定条件に合致する測定データが存在しない場合は、予め決定されている減圧速度（たとえば５．５ｍｍＨｇ／ｓｅｃ）を設定すればよい。または、特許第３１４９８７３号公報に記載されているように、加圧中に収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍数を推定し、その推定値より算出した減圧速度としてもよい。
【０５２３】
本実施例の血圧計は、減圧中に血圧を算出する方式としているが、加圧中に血圧を算出する方式の血圧計にも適用可能である。  
その場合、減圧速度ではなく加圧速度を決定すればよい。決定の方法は減圧速度と同様であるため、その説明を省略する。
【０５２４】
また、前述した電子血圧計では、服薬状況を測定条件として血圧を測定したが、測定条件は、服薬状況に限らず、例えば、服用している薬の種類など服薬に関する情報であってもよく、さらにまた、該服薬情報、測定場所、疾病情報、どのような運動をどの程度行なったかといった運動情報のうち、少なくとも１つを測定条件として用いることができるよう構成してもよい。
【０５２５】
以上説明したように、血圧値を測定する生体情報取得手段と、血圧値を記録する記録手段（メモリ２１２３）と、血圧計の制御プログラムなどを格納する手段（メモリ２１２２）と、血圧測定などの操作を行う操作手段（操作部２６３０）と、前記生体情報取得手段により取得する生体情報を別途取得する補正用情報に基づいて補正する補正手段（ＣＰＵ２１２０）と、該補正後の補正後情報（血圧値）を出力する出力手段（表示部２１２１）とを備え、前記生体情報取得手段として、血圧測定部位に装着するカフ２１０１と、カフ２１０１に加える圧力を調整する加圧・減圧手段２１０４，２１０５と、カフ内の圧力を検出する圧力検出手段（圧力センサ２１０３）と、カフ圧により血圧値を算出する血圧算出手段（ＣＰＵ２１２０）を備えた電子血圧計２６００であって、前記補正用情報として、血圧測定時の条件に近い測定情報を取得する情報取得手段（ステップＳ２６０３を実行するＣＰＵ２１２０）を備え、前記補正手段（ステップＳ２６０６を実行するＣＰＵ２１２０）は、血圧測定時の条件に近い測定情報に基づいて血圧測定パラメータを補正する構成である。
【０５２６】
前記構成により、利用者ごとに最適な血圧測定パラメータを設定可能という効果が得られる。
【０５２７】
実施例１８の電子血圧計２６００は、上述したように、前記操作手段（操作部２６３０）に、測定条件を入力する入力手段（測定条件入力スイッチ２６４１）を設け、測定場所、疾病情報、服薬状況、運動といった測定条件を血圧値とともに前記記録手段（メモリ２１２２，２１２３）に記録することができる。
【０５２８】
この発明は、上述の実施形態の構成のみに限定されるものではなく、多くの実施の形態を得ることができる。
【０５２９】
例えば、上述した実施例の複数をインターネット５０３により接続してもよい。これにより、体組成計１００、歩数計５０５、電子体温計１５０８、血圧計２１００，２２００，２３００，２３０１，２４００，２５００，２６００を適宜連携させることができる。  
また、体組成計１００、歩数計５０５、電子体温計１５０８、血圧計２１００，２２００，２３００，２３０１，２４００，２５００，２６００は、サーバ１５０，５０２から適宜のパラメータ、閾値、アルゴリズムなどをダウンロードして機能を拡張できるように構成してもよい。この場合、ハードウェアはそのままでソフトウェアをバージョンアップすることや、利用者自身に最適化することを容易に実現できる。
【０５３０】
また、体組成計１００、歩数計５０５、電子体温計１５０８、血圧計２１００，２２００，２３００，２３０１，２４００，２５００，２６００の機能拡張は、サーバ１５０，５０２を用いず、ユーザ端末５０４から実行する構成にしてもよい。この場合、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からパラメータ、閾値、アルゴリズムなどをダウンロードする構成にしてもよい。
【０５３１】
また、体組成計１００、歩数計５０５、電子体温計１５０８、血圧計２１００，２２００，２３００，２３０１，２４００，２５００，２６００は、これらの機器同士を直接無線または有線で通信可能に接続してもよい。この場合も、相互にデータを送受信して個々の精度を向上させることができる。
【産業上の利用可能性】
【０５３２】
この発明は、体組成計、体重計、歩数計、活動量計、電子体温計、血圧計など、生体の情報を取得する適宜の装置に利用することができる。
【符号の説明】
【０５３３】
１００…体組成計、１１８…制御部、１３３…荷重検知部、１３４…ロードセル、５００…生体情報取得システム、５０２…サーバ、５０５…歩数計、５２０…制御部、５２１…記憶部、５５１…通信部、５５２…加速度検知部、５５３…表示部、５５４…演算部、５５７…操作部、７００…生体情報取得システム、７０７…体組成計、１５０８…電子体温計、１５８２…温度測定部、１５８４…制御部、２１００，２２００，２３００，２３０１，２４００，２５００，２６００…電子血圧計、２１０１…カフ、２１０１Ａ…カフ（Ａ）、２１０１Ｂ…カフ（Ｂ）、２１０１Ｃ…カフ（Ｃ）、２１０３…圧力センサ、２１０４…ポンプ、２１０５…弁、２１１５…計時部、２１２０…ＣＰＵ、２１２１…表示部、２１２２…メモリ（処理用）、２１２３…メモリ（記録用）、２１３０，２２３０，２３３０，２４３０，２５３０，２６３０…操作部、２１４１…記録呼び出しスイッチ、表示部、２１４２…利用者選択スイッチ、２１４３，２２４３，２５４３…利用者情報入力スイッチ、２３４１…カフ選択スイッチ、２３４２…測定部位選択スイッチ、２３４３…利用者情報入力スイッチ、２２５１，２３５２…アルゴリズムテーブルＡ，Ｂ，Ｃ、２６４１…測定条件入力スイッチ（服薬スイッチ）
【図１】
2010167275.tif 000003
【図２】
2010167275.tif 000004
【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】
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【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】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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