(57)【要約】  食事摂取指標推定装置は、食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する指標推定部と、を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する指標推定部と、を備えることを特徴とする食事摂取指標推定装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における積分値を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１記載の食事摂取指標推定装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇速度および下降速度の少なくともいずれか一方を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１または２記載の食事摂取指標推定装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇幅および下降幅の少なくともいずれか一方を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の食事摂取指標推定装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における１点との間の時間幅を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項６】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化が、複数の関数の和と仮定した場合の、複数の関数値を新たな特徴量として抽出することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項７】
前記生体反応信号値は、心拍数であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項８】
前記食事摂取指標は、食物または代謝に係る熱量であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項９】
食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を特徴量抽出部が抽出し、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を指標推定部が推定する、ことを特徴とする食事摂取指標推定方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する処理と、
抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する処理と、を実行させることを特徴とする食事摂取指標推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、食事摂取指標推定装置、食事摂取指標推定方法および食事摂取指標推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
食事摂取に関する指標を推定する技術が望まれている。例えば、食事中の心拍数の上昇に着目して食事量を推定する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−５０４７３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術では、高い精度で食事摂取指標を推定することが困難である。【０００５】
１つの側面では、本件は、食事摂取指標の推定精度を向上させることができる食事摂取指標推定装置、食事摂取指標推定方法および食事摂取指標推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様では、食事摂取指標推定装置は、食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する指標推定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
食事摂取指標の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る食事摂取指標推定装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図２】（ａ）は食事検知プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図であり、（ｂ）は特徴ベクトル算出部の各機能を表す機能ブロック図である。
【図３】（ａ）は食事に伴う心拍数の経時変化を例示し、（ｂ）は特徴点を例示する図である。
【図４】（ａ）および（ｂ）は面積特徴量を例示する図である。
【図５】（ａ）は速度特徴量を例示し、（ｂ）は振幅特徴量を例示し、（ｃ）は時間特徴量を例示する図である。
【図６】（ａ）および（ｂ）は関数特徴量を例示する図である。
【図７】（ａ）および（ｂ）は摂取物の推定カロリーの算出手法を例示する図である。
【図８】（ａ）および（ｂ）推定残存カロリーの算出手法を例示する図である。
【図９】推定消化力の算出手法を例示する図である。
【図１０】関数ｆの算出についての処理を表すフローチャートを例示する図である。
【図１１】摂取カロリーの推定についての処理を表すフローチャートを例示する図である。
【図１２】面積ＩＩの算出処理を表すフローチャートを例示する図である。
【図１３】食事に伴う心拍数の経時変化の他の例を例示する図である。
【図１４】（ａ）および（ｂ）は食事摂取指標推定装置の他の装置構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しつつ、実施形態について説明する。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る食事摂取指標推定装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１で例示するように、食事摂取指標推定装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、生体信号測定装置１０５などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。
【００１１】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。
【００１２】
記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施形態に係る食事摂取指標推定プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、後述する食事摂取指標推定処理の結果などを表示する。
【００１３】
生体信号測定装置１０５は、人や動物などの食事をする生物の生体反応信号値を測定する装置である。生体反応信号値は、例えば、血圧、体温、皮膚電気抵抗、心電波形、脈波形、心拍数（脈拍数）、皮膚温度などである。本実施形態においては、一例として、生体信号測定装置１０５は、ユーザの心拍（脈拍）を測定する装置である。例えば、生体信号測定装置１０５は、心電計や脈動センサなどであってもよい。
【００１４】
記憶装置１０３に記憶されている食事摂取指標推定プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された食事摂取指標推定プログラムを実行する。それにより、食事摂取指標推定装置１００による各処理が実行される。図２（ａ）は、食事摂取指標推定プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。食事摂取指標推定プログラムの実行によって、心拍数取得部１０、特徴点抽出部２０、特徴ベクトル算出部３０、食事摂取指標推定部４０などが実現される。
【００１５】
図２（ｂ）は、特徴ベクトル算出部３０の各機能を表す機能ブロック図である。図２（ｂ）で例示するように、特徴ベクトル算出部３０は、面積特徴量算出部３１、速度特徴量算出部３２、振幅特徴量算出部３３、時間特徴量算出部３４、関数特徴量算出部３５などとして機能する。
【００１６】
（食事摂取指標推定処理）
心拍数取得部１０は、生体信号測定装置１０５から心拍を取得することで、心拍数の経時変化を取得する。図３（ａ）は、食事に由来する心拍数の経時変化を例示する。図３（ａ）において、横軸は経過時間を表し、縦軸は心拍数を表す。心拍数は、単位時間あたりの拍動数のことであり、具体的には１分あたりの拍動数である。以下、特に断りが無い限り、心拍数とは、１分あたりの拍動数のことを意味する。
【００１７】
図３（ａ）で例示するように、食事に由来する心拍数の上昇区間には、２つのピークが現れる。第１ピークは、食事開始直後に現れる心拍数の変化である。第２ピークは、食事時刻から長時間にわたって現れる心拍数の変化である。例えば、第１ピークは、咀嚼、飲み込み、手の動きなどに由来すると推測される。第２ピークは、消化活動、吸収などの胃腸内の動きなどに由来すると推測される。第１ピークの立ち上がりが検出された上昇区間の開始時点が、食事開始時点である。例えば、心拍数の上昇速度が閾値以上となりかつ上昇幅が閾値以上となる開始時点を立ち上がりとして検出することができる。第１ピークの極大点が、食事終了時点である。第２ピークの心拍数が極大点を越えて所定の値まで戻った場合の時点が、食事に由来する心拍数の上昇区間の終了時点である。例えば、第２ピークの心拍数が食事開始時の心拍数まで戻った場合の時点を心拍数の上昇区間の終了時点としてもよく、食事開始時点の心拍数に所定の値を加算または乗算した値まで戻った時点を心拍数の上昇区間の終了時点としてもよい。食事に由来する心拍数の上昇区間の開始時点から終了時点までの心拍数の波形を心拍ピークと称する。
【００１８】
特徴点抽出部２０は、心拍数取得部１０が取得した心拍ピークにおいて、特徴ベクトルの算出に必要な特徴点を抽出する。まず、特徴点抽出部２０は、図３（ｂ）で例示するように、食事の影響により心拍数が上昇し始める時刻の特徴点ｉ（通常、食事開始時刻と一致する）を抽出する。例えば、特徴点抽出部２０は、上記立ち上がりを検出することによって、特徴点ｉを抽出する。または、ユーザによって手入力された値を用いてもよい。または、実際の食事の前に精神的な影響により心拍数が上昇し始める場合もあることから、実際の食事時刻から所定時間前（例えば１５分）以内の心拍数の最小値を特徴点ｉとしてもよい。
【００１９】
次に、特徴点抽出部２０は、食事開始後、心拍数の上昇が落ち着く（上昇速度が低下する）時刻の特徴点ｉｉを抽出する。例えば、特徴点抽出部２０は、特徴点ｉから所定時刻ｔ１（例えば３分）以内のデータを最小二乗法で直線近似し、近似直線と実際のデータとの誤差が閾値以内であれば、ｔ１をｔ１＋δｔとして更新する（例えば、δｔ＝１０秒）。更新したｔ１を用いて、特徴点抽出部２０は、この処理を繰り返す。特徴点抽出部２０は、誤差が閾値を超えた時刻を特徴点ｉｉとする。
【００２０】
次に、特徴点抽出部２０は、食事開始後、心拍数の第１ピークの極大点（心拍数が減少し始める時刻）の特徴点ｉｉｉを抽出する。特徴点ｉｉｉは、通常、食事終了時刻と一致する。ただし、極大点を用いる手法は誤差を含む場合がある。そこで、極大点の前後のデータ（例えば、前後５分のデータ）を取得し、心拍数の時系列データに対してボトムアップアルゴリズムを用いて２個のセグメントにし、そのセグメントの切り替わり時刻を特徴点ｉｉｉとして抽出してもよい。または、手入力された値を用いてもよい。
【００２１】
次に、特徴点抽出部２０は、第１ピークにおいて心拍数の減少が落ち着く（下降速度が低下する）時刻の特徴点ｉｖを抽出する。例えば、特徴点抽出部２０は、特徴点ｉから所定時間後（例えば、３０分後）を特徴点ｉｖとしてもよい。または、特徴点抽出部２０は、特徴点ｉｉｉの時刻から所定時間ｔ１（例えば３分）以内のデータを最小二乗法で直線近似し、近似直線と実際のデータとの誤差が閾値以内であれば、ｔ１をｔ１＋δｔとして更新する（例えば、δｔ＝１０秒）。更新したｔ１を用いて、特徴点抽出部２０は、この処理を繰り返す。特徴点抽出部２０は、誤差が閾値を超えた時刻を特徴点ｉｖとする。
【００２２】
次に、特徴点抽出部２０は、食事終了後の高いレベルにあった心拍数のゆるやかな減少が始まる時刻を特徴点ｖとして抽出する。例えば、特徴点抽出部２０は、第２ピークの極大点を特徴点ｖとして抽出してもよい。または、特徴点抽出部２０は、特徴点ｉで得られた時刻の所定時間前から所定時間後（例えば１時間前から４時間後）のデータに対し、３０分の窓で移動平均を行う。その上で、特徴点抽出部２０は、特徴点ｉｉｉの時刻から所定時間以内（例えば１時間以内）の移動平均データの中で最大値となる時刻を特徴点ｖとしてもよい。
【００２３】
次に、特徴点抽出部２０は、食事終了後の高いレベルにあった心拍数のゆるやかな減少が終了する時刻（心拍ピークの終了時刻）を特徴点ｖｉとして抽出する。例えば、特徴点抽出部２０は、特徴点ｖの時刻から所定時間ｔ１（例えば１時間）以内のデータを最小二乗法で直線近似し、近似直線と実際のデータとの誤差が閾値以内であれば、ｔ１をｔ１＋δｔとして更新する(例えば、δｔ＝１０秒)。更新したｔ１を用いて、特徴点抽出部２０は、この処理を繰り返す。特徴点抽出部２０は、誤差が閾値を超えた時刻を特徴点ｖｉとする。
【００２４】
次に、特徴ベクトル算出部３０は、特徴点抽出部２０が抽出した特徴点を用いて食事摂取に係る特徴ベクトルを算出する。特徴ベクトルは、１以上の特徴量を含む。まず、面積特徴量算出部３１は、面積特徴量を算出する。面積特徴量は、少なくとも、食事終了後の生体反応信号値の経時変化における積分値を含む。例えば、図４（ａ）で例示するように、面積特徴量算出部３１は、第１ピークの面積Ｉおよび第２ピークの面積ＩＩを積分によって算出する。面積Ｉは、特徴点ｉから特徴点ｉｖまでの面積である。面積ＩＩは、特徴点ｉｖから特徴点ｖｉまでの面積である。次に、面積特徴量算出部３１は、図４（ｂ）で例示するように、食事開始から食事終了までの面積ＩＩＩおよび食事終了から心拍数の変化が平坦になるまでのピーク面積ＩＶを算出する。面積ＩＩＩは、特徴点ｉから特徴点ｉｉｉまでの面積である。面積ＩＶは、特徴点ｉｉｉから特徴点ｖｉまでの面積である。次に、面積特徴量算出部３１は、任意の時刻と面積Ｉ〜ＩＶの時刻との間にある面積Ｖを算出する。なお、面積Ｉ〜Ｖは、所定の心拍数からの増加分ΔＨＲの面積である。当該所定の心拍数として、特徴点ｉにおける心拍数、特徴点ｖｉにおける心拍数などを用いることができる。
【００２５】
次に、速度特徴量算出部３２は、図５（ａ）で例示するように、速度特徴量を算出する。速度特徴量は、少なくとも、生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇速度および下降速度の少なくともいずれか一方を含む。例えば、速度特徴量算出部３２は、食事開始から心拍数が高いレベルである程度一定になるまでの上昇の速度Ｉを算出する。速度Ｉは、例えば、特徴点ｉから特徴点ｉｉまでの心拍数の上昇速度である。次に、速度特徴量算出部３２は、食事終了から食事開始前の心拍数のレベルに近づく際の速度ＩＩを算出する。速度ＩＩは、例えば、特徴点ｉｉｉから特徴点ｉｖまでの心拍数の下降速度である。次に、速度特徴量算出部３２は、食事開始前から第２ピークまで上昇する速度ＩＩＩを算出する。速度ＩＩＩは、例えば、特徴点ｉと特徴点ｖとを結ぶ上昇速度である。次に、速度特徴量算出部３２は、食事終了後、長時間にわたって見られる心拍上昇が食事開始前の元のレベルに近づく際の速度ＩＶを算出する。速度ＩＶは、例えば、特徴点ｖから特徴点ｖｉまでの心拍数の下降速度である。次に、速度特徴量算出部３２は、任意の時刻における心拍数の上昇または下降速度を速度Ｖとして算出する。
【００２６】
次に、振幅特徴量算出部３３は、図５（ｂ）で例示するように、振幅特徴量を算出する。振幅特徴量は、少なくとも、生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇幅および下降幅の少なくともいずれか一方を含む。例えば、振幅特徴量算出部３３は、食事開始前から食事中に見られる高い心拍レベルまでの振幅Ｉを算出する。振幅Ｉは、例えば、特徴点ｉから特徴点ｉｉまでの上昇幅に相当する。次に、振幅特徴量算出部３３は、食事終了時の心拍数と、食事終了後において食事開始前の心拍数のレベルに近づいた際の心拍数との間の振幅ＩＩを算出する。振幅ＩＩは、例えば、特徴点ｉｉｉから特徴点ｉｖまでの下降幅に相当する。次に、振幅特徴量算出部３３は、食事開始前から２番目のピークまでの振幅ＩＩＩを算出する。振幅ＩＩＩは、例えば、特徴点ｉから特徴点ｖまでの上昇幅に相当する。次に、振幅特徴量算出部３３は、第２ピークから長時間にわたって見られる高いレベルの心拍数が食事開始前の元のレベルに近づいて落ち着いた後の心拍数までの振幅ＩＶを算出する。振幅ＩＶは、例えば、特徴点ｖから特徴点ｖｉまでの下降幅に相当する。次に、振幅特徴量算出部３３は、食事開始前から任意の時刻までの振幅Ｖを算出する。
【００２７】
次に、時間特徴量算出部３４は、図５（ｃ）で例示するように、時間特徴量を算出する。時間特徴量は、少なくとも、生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の生体反応信号値の経時変化における１点との間の時間幅を含む。例えば、時間特徴量算出部３４は、食事開始から食事中に見られる高い心拍レベルに落ち着くまでの時間Ｉを算出する。時間Ｉは、例えば、特徴点ｉから特徴点ｉｉまでの時間幅に相当する。次に、時間特徴量算出部３４は、食事開始から食事終了までの時間ＩＩを算出する。時間ＩＩは、例えば、特徴点ｉから特徴点ｉｉｉまでの時間幅に相当する。次に、時間特徴量算出部３４は、食事開始後、食事中に見られる高い心拍レベルまでの間の時間ＩＩＩを算出する。時間ＩＩＩは、例えば、特徴点ｉｉから特徴点ｉｉｉまでの時間に相当する。次に、時間特徴量算出部３４は、食事終了から心拍数が食事開始前のレベルまで近づいた際の時間ＩＶを算出する。時間ＩＶは、例えば、特徴点ｉｉｉから特徴点ｉｖまでの時間に相当する。次に、時間特徴量算出部３４は、食事開始から２番目のピークまでの時間Ｖを算出する。時間Ｖは、例えば、特徴点ｉから特徴点ｖまでの時間幅に相当する。次に、時間特徴量算出部３４は、第２ピークの極大点から第２ピークが終わるまでの時間ＶＩを算出する。時間ＶＩは、例えば、特徴点ｖから特徴点ｖｉまでの時間幅に相当する。次に、時間特徴量算出部３４は、任意の時刻における時間Ｉ〜ＶＩに用いられた時刻からの時間ＶＩＩを算出する。
【００２８】
次に、関数特徴量算出部３５は、関数特徴量を算出する。ここで、食事に由来する心拍数の長期的な変化は、複数の要因に由来するものと推測される。例えば、栄養素ごとに消化吸収時間が異なり、その結果として心拍数の変化が異なることが考えられる。そこで、本実施形態においては、食事による心拍数に由来する心拍数の長期的な変化が要因ごとに関数に分けられると仮定し、面積特徴量、速度特徴量、振幅特徴量、時間特徴量またはそれに類する値を特徴量として算出する。一例として３つの要因に起因して心拍数の長期的な変化が起こっていると仮定した場合、以下のような分け方が考えられる。
【００２９】
まず、図６（ａ）で例示するように、２番目のピークを３つの時間範囲Ａ〜Ｃに分けてもよい。例えば、時間範囲Ａの面積として、第２ピークの開始時刻（特徴点ｉｖ）≦ｔ＜ａの時間範囲におけるΔＨＲ（ｔ）の面積を用いてもよい。時間範囲Ｂの面積として、ａ≦ｔ＜ｂの時間範囲におけるΔＨＲ（ｔ）の面積を用いてもよい。時間範囲Ｃの面積として、ｂ≦ｔ＜第２ピークの終了時刻（特徴点ｖｉ）の時間範囲におけるΔＨＲ（ｔ）の面積を用いてもよい。時間範囲Ａ〜Ｃの各面積は、面積特徴量として用いることができる。
【００３０】
または、図６（ｂ）で例示するように、上記３つの要因をそれぞれガウシアン関数とし、３つのガウシアンの和が得られたデータと最も誤差が少なくなるように、下記式（１）で表されるパラメータｐ１〜ｐ３を決定してもよい。なお、パラメータｐ１〜ｐ３は、それぞれ３つのガウシアン関数の各ピーク点の時刻ｔ１〜ｔ３におけるΔＨＲである。時刻ｔ１〜ｔ３およびσ１〜σ３は事前の知識によって決定されていてもよい。なお、パラメータｐ１〜ｐ３は、振幅特徴量として用いることができる。特徴点ｉからｖｉまたは特徴ベクトルを算出する際に用いる心拍数の経時変化は、運動区間を慣性センサなどに基づいて取得できる場合には、運動区間の心拍数から運動による影響を取り除いたものでもよい。それにより、より食事に由来する心拍数の経時変化の特徴を取得できる。例えば、運動区間の心拍データを削除し、削除後に線形で補完するなどの処理を施すことが考えられる。
【数１】
2017081787.tif 000003
【００３１】
食事摂取指標推定部４０は、算出された特徴ベクトルを用いて、人の状態、食行動、摂取物等およびその関係性に関する指標（食事摂取指標）を算出する。食事摂取指標は、例えば、食物や代謝に係る熱量である。さらにその例として、例えば、摂取カロリーなどである。食事摂取指標は、特徴ベクトルの関数として表すことができる。したがって、特徴ベクトルをｘとすると、食事摂取指標は、ｆ（ｘ）として表すことができる。ここで、関数ｆは、予め与えられた知識によるものでもよく、既知のデータとの関係から構築されたモデルでもよい。また、関数ｆは、人、場所、時間帯などに応じて用意してもよい。例えば、朝食、昼食、夕飯、間食で個別に用意してもよい。また、食事摂取指標として、食物や代謝に係る熱量の他に、食事に係る身体の変化、脳や臓器の活動変化、血液の流れや成分の変化、食事内容、摂取行動の内容の度合いなどがあって、具体的には、消化率、空腹度、食事量、早食い度合い、遅食い度合い、各栄養素の摂取量、血糖値、体温上昇、発熱量、胃腸の動き、咀嚼の程度、発汗、消化負荷指数などが上げられる。なお、摂取物のカロリーは、体内に吸収されるカロリーの他に、摂取物の物理的燃焼などがあるが、アトウォータ係数などを加味することで推定することが可能である。食事摂取指標を算出する際には、複数の生体情報に由来する特徴量を組み合わせて特徴ベクトルを算出してもよい。さらに生体信号以外の情報を特徴ベクトルに追加してもよい。
【００３２】
続いて、摂取物の推定カロリーの算出手法の具体例について説明する。一例として、図７（ａ）で例示するように、面積特徴量算出部３１が算出した第２ピークの面積ＩＩをｘとして用いることができる。例えば、既存のデータより既知の食事に関する特徴量ベクトルと摂取カロリーとの関係を近似曲線により学習し、学習した近似曲線を関数ｆとして作成することができる。図７（ｂ）は、関数ｆを例示する図である。作成した関数ｆを用いて、カロリーが未知の食事に対して特徴ベクトルｘから推定カロリーを算出することができる。
【００３３】
消化の進み方に応じて変化する状態を摂取物のカロリーに反映させてもよい。例えば、特徴ベクトルｘとして、（ｘ１，ｘ２，ｘ３）＝（時間範囲Ａの面積，時間範囲Ｂの面積，時間範囲Ｃの面積）を用いることができる。これらの面積は、図６（ａ）で例示されている。ｆ（ｘ）＝ａ１×ｘ１＋ａ２×ｘ２＋ａ３×ｘ３＋ａ４と表すことができる。パラメータａ１〜ａ４は、既存のデータから得られる特徴ベクトルとカロリーとの関係から得ることができる。
【００３４】
食事摂取指標として、推定残存カロリーを算出してもよい。推定残存カロリーとは、摂取した総カロリーのうち、ある着目時刻において、まだ吸収されていない摂取カロリーのことである。例えば、特徴ベクトルｘとして、（ｘ１，ｘ２）＝（第２ピークの面積ＩＩ，第２ピークの開始時刻からある着目時刻までの面積）を用いることができる。図８（ａ）は、第２ピークの面積ＩＩを例示する図である。図８（ｂ）は、第２ピークの開始時刻からある着目時刻までの面積Ｖを例示する図である。この場合、ｆ（ｘ）＝１−ｘ２／ｘ１と表すことができる。この関数ｆを用いることで、ある着目時刻における推定残存カロリーを算出することができる。
【００３５】
食事摂取指標として、推定消化力を算出してもよい。ここで、消化力とは、消化する能力を表している。例えば、食事をした総量に関連した指標は大きいにも関わらず消化吸収に要する時間が短い場合には、消化力が高いといえる。そこで、例えば、特徴ベクトルｘとして、（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）＝（面積Ｉ，面積ＩＩ，時間Ｖ，時間ＶＩ）を用いることができる。図９は、これらの特徴量を例示する図である。この特徴ベクトルｘを用いる場合には、ｆ（ｘ）として、（ｘ１＋ｘ２）／（ｘ３＋ｘ４）を用いることができる。
【００３６】
続いて、推定摂取カロリーの算出の具体例について、フローチャートを参照しながら説明する。図１０は、関数ｆの算出についての処理を表すフローチャートの一例である。図１０で例示するように、心拍数取得部１０は、生体信号測定装置１０５から心拍数を取得する（ステップＳ１）。例えば、心拍数取得部１０は、１分おきに心拍数を取得する。
【００３７】
次に、特徴点抽出部２０は、各食事の食事時刻を取得する（ステップＳ２）。食事時刻には、食事開始時刻および食事終了時刻の少なくともいずれか一方が含まれる。次に、食事摂取指標推定部４０は、対応する食事回のカロリーを取得する（ステップＳ３）。例えば、食事摂取指標推定部４０は、ユーザによって入力されたカロリーを取得する。次に、特徴ベクトル算出部３０は、各食事に対して、心拍数から特徴ベクトルを算出する（ステップＳ４）。ここでは、面積ＩＩが算出される。次に、食事摂取指標推定部４０は、各食事について、カロリーと面積ＩＩとの関係について最小二乗法により直線近似し、近似直線の傾きおよび切片を取得する（ステップＳ５）。このフローチャートの実行により、摂取カロリーと面積ＩＩとの関係の学習モデルを事前に取得することができる。
【００３８】
続いて、取得した学習モデルを用いて摂取カロリーを推定する具体例について、フローチャートを参照しながら説明する。図１１は、摂取カロリーの推定についての処理を表すフローチャートの一例である。図１１で例示するように、心拍数取得部１０は、生体信号測定装置１０５から心拍数を取得する（ステップＳ１１）。次に、特徴点抽出部２０は、各食事の食事時刻を取得する（ステップＳ１２）。例えば、特徴点抽出部２０は、特徴点ｉから特徴点ｖｉを抽出したうえで、各食事の食事時刻を取得する。次に、特徴ベクトル算出部３０は、各食事に対して、心拍数から特徴ベクトルを算出する（ステップＳ１３）。ここでは、面積ＩＩが算出される。次に、食事摂取指標推定部４０は、事前に取得した学習モデルに面積ＩＩを適用することによって、推定カロリーを算出する（ステップＳ１４）。
【００３９】
図１２は、面積ＩＩの算出処理を表すフローチャートの一例である。図１２で例示するように、特徴ベクトル算出部３０は、心拍数取得部１０から、食事開始時刻から所定時間前（例えば、１５分前）までの心拍数を取得する（ステップＳ２１）。次に、特徴ベクトル算出部３０は、ステップＳ２１で取得した心拍数のうち最小値の時刻をｔ０とする（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の処理は、特徴点ｉの抽出処理である。
【００４０】
次に、特徴ベクトル算出部３０は、心拍数取得部１０から、食事開始時刻後の特徴点ｉｖ（例えば、食事開始時刻から１時間後）から特徴点ｖｉ（例えば、食事開始時刻から４時間後）までの心拍数を取得する（ステップＳ２３）。これにより、特徴ベクトル算出部３０は、特徴点ｉｖから特徴点ｖｉまでの心拍数データを取得することができる。次に、特徴ベクトル算出部３０は、得られた各時刻の心拍数とｔ０との心拍数の差を算出する（ステップＳ２４）。次に、特徴ベクトル算出部３０は、差を算出した心拍数の和を算出する（ステップＳ２５）。特徴ベクトル算出部３０は、ステップＳ２４で算出された値を面積ＩＩとして取得する（ステップＳ２６）。
【００４１】
本実施形態によれば、食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後の生体反応信号値の経時変化の特徴量を用いて、食事摂取に係る指標が推定される。この場合、食事に由来する長時間にわたる生体反応信号値の変化が用いられることになる。すなわち、消化活動や吸収などに由来する生体反応信号値の変化が用いられる。それにより、食事摂取指標の推定精度を向上させることができる。
【００４２】
食事終了後の生体反応信号値の経時変化における積分値（面積）を算出することで、当該算出値を特徴量として用いることができる。生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇速度および下降速度の少なくともいずれか一方を算出することで、当該算出値を特徴量として用いることができる。生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇幅および下降幅の少なくともいずれか一方を算出することで、当該算出値を特徴量として用いることができる。生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の生体反応信号値の経時変化における１点との間の時間幅を算出することで、当該算出値を特徴量として用いることができる。少なくともいずれかの上記特徴量を複数の関数値の和と仮定した場合の、上記複数の関数値を算出することで、当該算出値を新たな特徴量として用いることができる。
【００４３】
（摂取カロリーの評価例）
比較のために、食事開始から食事終了までのピーク面積を用いて摂取カロリーを推定した。ピーク面積と摂取カロリーとの間にある程度の相関関係が得られているものの、相関係数は小さい値となった。すなわち、弱い相関関係しか得られなかった。これに対して、食事終了後の面積ＩＩを用いて摂取カロリーを推定した場合は、面積ＩＩと摂取カロリーとの間の相関係数が１．５〜２倍大きな値となった。すなわち、より強い相関関係が得られた。これは、食事に由来する長時間にわたる生体反応信号値の変化を用いることで、食事摂取指標の精度が向上したからであると考えられる。
【００４４】
（食事に伴う心拍数の経時変化の他の例）
図１３は、食事に伴う心拍数の経時変化の他の例を例示する図である。図１３で例示するように、心拍数の上昇区間（心拍ピーク）において、第２ピークの極大点が現れない場合がある。この場合、第１ピークにおいて心拍数の減少が落ち着く特徴点ｉｖと、食事終了後の高いレベルにあった心拍数のゆるやかな減少が始まる特徴点ｖとがほぼ等しくなる。そこで、図１３のように２番目のピークが現れない場合には、特徴点ｉｖと特徴点ｖとが同一時刻であると仮定して、特徴点ｉｖと特徴点ｖとを用いてもよい。
【００４５】
図１４（ａ）および図１４（ｂ）は、食事摂取指標推定装置１００および食事摂取指標推定装置１００ａの他の装置構成を例示する図である。図１４（ａ）で例示するように、食事摂取指標推定装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３および無線装置１０６を備えるサーバと、表示装置１０４、生体信号測定装置１０５および無線装置１０７とを備えるウェアラブルデバイスとが無線でデータをやりとりする構成を有していてもよい。また、図１４（ｂ）で例示するように、食事摂取指標推定装置は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３および無線装置１０６を備えるサーバと、表示装置１０４および無線装置１０７を備える端末と、生体信号測定装置１０５および無線装置１０８を備えるウェアラブルデバイスとが無線でデータをやりとりする構成を有していてもよい。
【００４６】
なお、上記実施形態において、特徴点抽出部２０および特徴ベクトル算出部３０が、食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後の生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する特徴量抽出部の一例として機能する。食事摂取指標推定部４０が、特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する指標推定部の一例として機能する。
【００４７】
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４８】
１０  心拍数取得部
２０  特徴点抽出部
３０  特徴ベクトル算出部
３１  面積特徴量算出部
３２  速度特徴量算出部
３３  振幅特徴量算出部
３４  時間特徴量算出部
３５  関数特徴量算出部
４０  食事摂取指標推定部
１００  食事摂取指標推定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【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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【手続補正書】
【提出日】平成30年4月20日(2018.4.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後所定時間経過した後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する指標推定部と、を備えることを特徴とする食事摂取指標推定装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における積分値を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１記載の食事摂取指標推定装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇速度および下降速度の少なくともいずれか一方を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１または２記載の食事摂取指標推定装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における１点との間の上昇幅および下降幅の少なくともいずれか一方を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の食事摂取指標推定装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化における１点と、食事終了後の前記生体反応信号値の経時変化における１点との間の時間幅を前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項６】
前記特徴量抽出部は、前記生体反応信号値の経時変化が、複数の関数の和と仮定した場合の、複数の関数値を新たな特徴量として抽出することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項７】
前記生体反応信号値は、心拍数であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項８】
前記食事摂取指標は、食物または代謝に係る熱量であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の食事指標推定装置。
【請求項９】
食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後所定時間経過した後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を特徴量抽出部が抽出し、
前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を指標推定部が推定する、ことを特徴とする食事摂取指標推定方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後所定時間経過した後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する処理と、
抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する処理と、を実行させることを特徴とする食事摂取指標推定プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
１つの態様では、食事摂取指標推定装置は、食事に由来する生体反応信号値の経時変化において、食事終了後所定時間経過した後の前記生体反応信号値の経時変化の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部によって抽出された特徴量を用いて、食事摂取に係る指標を推定する指標推定部と、を備える。
【国際調査報告】
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