(57)【要約】  生体情報の個々のデータやデータベースの信頼性の判定装置、又は判定方法を提供する。  第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、第１の項目及び第２の項目を取得する被判定生体情報取得部４００と、第１の項目及び第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部４１０と、被判定生体情報についての第１の項目と第２の項目との関係と、第１の分布範囲とを比較して、判定生体情報と基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定部４２０とを備えることを特徴とする判定システムを提供することにより、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定するものである。
2010064323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得部と、
前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記基準生体情報群を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、
前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部に格納された前記基準生体情報群に基づいて、前記第１の分布範囲を取得する
ことを特徴とする請求項１の判定装置。
【請求項３】
前記基準生体情報群に基づいて求められた、前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、
前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部から前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を取得する
ことを特徴とする請求項１の判定装置。
【請求項４】
前記被判定生体情報は３以上の項目を含み、
前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目から予め決められた前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する
ことを特徴とする請求項１の判定装置。
【請求項５】
前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
ことを特徴とする請求項４の判定装置。
【請求項６】
前記被判定生体情報は、第３の項目及び第４の項目をさらに含み、
前記被判定生体情報取得部は、前記第３の項目及び前記第４の項目をさらに取得し、
前記比較生体情報比較部はさらに、前記基準生体情報群について、前記第３の項目と前記第４の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得し、
前記関連度判定部はさらに、前記被判定生体情報についての前記第３の項目と前記第４の項目との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第２の関連度を判定する
ことを特徴とする請求項１の判定装置。
【請求項７】
前記第１の関連度と前記第２の関連度に基づいて、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との複合関連度を判定する複合関連度判定部をさらに備える
ことを特徴とする請求項６の判定装置。
【請求項８】
被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
第１の項目及び第２の項目を含む前記被判定生体情報について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値とを取得する被判定生体情報取得部と、
前記第１の項目及び前記第２の項目を含む前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
前記被判定生体情報についての前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項９】
複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項１０】
前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、
前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
ことを特徴とする請求項９の判定装置。
【請求項１１】
前記関連度判定部は、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片と、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片とを比較する
ことを特徴とする請求項９の判定装置。
【請求項１２】
複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、
前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項１３】
被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、
第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得ステップと、
前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、
前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定ステップと
を備えることを特徴とする判定方法。
【請求項１４】
前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、
前記被判定生体情報取得ステップは、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
ことを特徴とする請求項１３の判定方法。
【請求項１５】
複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、
第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得ステップと、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、
前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定ステップと
を備えることを特徴とする判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報の判定装置、及び判定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、内臓脂肪型肥満による高血糖、高血圧が健康に悪影響を与えることなどが取り上げられることで、健康への意識が高まり、これに伴いネットワークに接続された身近な生体情報計測機器により個人が生体情報を計測する環境が整いつつある。【０００３】
一方で従来から、複数人の年齢、身長、体重などの生体情報をデータベースとして管理し、医療や服飾関係などで利用されてきた。（例えば特許文献１、２参照）
【特許文献１】特開２００２−  ６３３１２
【特許文献２】特表２００５−５３５３６０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来、個人で生体情報を計測した場合、測定機器の不具合や個人の生体情報の異常など、計測結果の信頼性を迅速、容易に判定する方法がなかった。【０００５】
また、複数人の生体情報を格納しているデータベースのデータが、不具合を有する測定装置により測定されていたり、測定結果が偏っているなどの場合、このデータベースが信頼できるのかどうかを判定する方法がなかった。【０００６】
本発明は、上記従来の課題を解決するものであり、生体情報の個々のデータやデータベースの信頼性の判定装置、又は判定方法を提供することを目的とする。あるいは、信頼性に限らず、基準となる生体情報のデータベースと、個々のデータ、データベースとを比較する判定装置、又は判定方法の提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明においては、上記課題を解決するために、以下の手段を採用した。【０００８】
すなわち、本願第１の発明では、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得部と、前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。【０００９】
この構成によれば、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定することができる。【００１０】
また、本願第２の発明では、第１の発明に加え、前記基準生体情報群を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部に格納された前記基準生体情報群に基づいて、前記第１の分布範囲を取得するとしてもよい。【００１１】
この構成によれば、基準生体情報群を基準生体情報格納部に格納しておくことができる。【００１２】
また、本願第３の発明では、第１の発明に加え、前記基準生体情報群に基づいて求められた、前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を格納した基準生体情報格納部をさらに備え、前記比較生体情報取得部は、前記基準生体情報格納部から前記第１の分布範囲を示す分布範囲情報を取得するとしてもよい。【００１３】
この構成によれば、基準生体情報が分布範囲情報を格納しているので、第１の分布範囲を元々の基準生体情報から毎回導出する必要なく、迅速、容易に取得することができる。【００１４】
また、本願第４の発明では、第１の発明に加え、前記被判定生体情報は３以上の項目を含み、前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目から予め決められた前記第１の項目及び前記第２の項目を取得するとした。【００１５】
この構成によれば、３以上の項目の中から第１の項目及び第２の項目を選択して判定することができる。【００１６】
また、本願第５の発明では、第４の発明に加え、前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得するとしてもよい。【００１７】
この構成によれば、相関関数が所定の範囲にない、比較対象とする必要性の低い組み合わせについての比較を省略し、比較対象とする必要性の高い組み合わせについての判定のみを無駄なく行うことができる。【００１８】
また、本願第６の発明では、第１の発明に加え、前記被判定生体情報は、第３の項目及び第４の項目をさらに含み、前記被判定生体情報取得部は、前記第３の項目及び前記第４の項目をさらに取得し、前記比較生体情報比較部はさらに、前記基準生体情報群について、前記第３の項目と前記第４の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得し、前記関連度判定部はさらに、前記被判定生体情報についての前記第３の項目と前記第４の項目との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第２の関連度を判定するとした。【００１９】
この構成によれば、第１の項目と第２の項目との関係に加え、第３の項目と第４の項目との関係についての関連度を判定することができる。【００２０】
また、本願第７の発明では、第６の発明に加え、前記第１の関連度と前記第２の関連度に基づいて、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との複合関連度を判定する複合関連度判定部をさらに備えるとした。【００２１】
この構成によれば、複数の関連度に基づく複合関連度を判定することができ、被判定生体情報の全部、又は特定の一部についての複合関連度判定が可能になる。【００２２】
また、本願第８の発明では、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む前記被判定生体情報について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値とを取得する被判定生体情報取得部と、前記第１の項目及び前記第２の項目を含む前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記被判定生体情報についての前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係と、前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。【００２３】
この構成によれば、第１の項目に第１の係数を乗算した値と、第２の項目に第２の係数を乗算した値とについての被判定生体情報と基準生体情報群との比較をすることができる。これにより、通常の生体情報の関連度判定だけでは発見できない問題を発見できる。【００２４】
また、本願第９の発明では、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。【００２５】
この構成によれば、被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定することができ、被判定生体情報群が不具合を有する測定装置により測定されている、又は測定結果に一定の偏っているなどの判定が可能になる。【００２６】
また、本願第１０の発明では、第９の発明に加え、前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得するとした。【００２７】
この構成によれば、相関関数が所定の範囲にない、比較対象とする必要性の低い組み合わせについての比較を省略し、比較対象とする必要性の高い組み合わせについての判定のみを無駄なく行うことができる。【００２８】
また、本願第１１の発明では、第９の発明に加え、前記関連度判定部は、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片と、前記第１の分布範囲における第１の項目と第２の項目の回帰直線の傾き及び切片とを比較するとした。【００２９】
この構成によれば、被判定生体情報群と基準生体情報群とを、回帰直線の傾き及び切片とを比較して関連度を判定することができる。【００３０】
また、本願第１２の発明では、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目に第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得部と、前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得部と、前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定部とを備えることを特徴とする判定装置を構成する。【００３１】
この構成によれば、第１の項目に第１の係数を乗算した値と、第２の項目に第２の係数を乗算した値とについての被判定生体情報群と基準生体情報群との比較をすることができる。これにより、通常の生体情報の関連度判定だけでは発見できない問題を発見できる。【００３２】
また、本願第１３の発明では、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報の中から、前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する被判定生体情報取得ステップと、前記第１の項目及び前記第２の項目を含む基準生体情報群について、当該第１の項目と当該第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度を判定する関連度判定ステップとを備えることを特徴とする判定方法をとる。【００３３】
この方法によれば、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定することができる。【００３４】
また、本願第１４の発明では、第１３の発明に加え、前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、前記被判定生体情報取得ステップは、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得するとしてもよい。【００３５】
この方法によれば、相関関数が所定の範囲にない、比較対象とする必要性の低い組み合わせについての比較を省略し、比較対象とする必要性の高い組み合わせについての判定のみを無駄なく行うことができる。【００３６】
また、本願第１５の発明では、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、第１の項目及び第２の項目を含む被判定生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を取得する被判定生体情報取得ステップと、前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を取得する比較生体情報取得ステップと、前記第１の分布範囲と前記第２の分布範囲とを比較して、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定ステップとを備えることを特徴とする判定方法をとる。【００３７】
この方法によれば、被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定することができる。【００３８】
なお、以下の本発明の説明において「関連度」とは「信頼性」を包含する概念であり、必ずしも情報の信頼性を示すのみならず、判定対象情報が基準情報に対してどのような関連を持つのか、あるいはどの程度関連しているのかを示す概念である。【００３９】
また、以下の本発明の説明において「取得する」とは、単に情報等を受け取ることのみを意味するのではなく、受け取った情報から特定の情報を選択し、抽出し、又は計算するなどして得ることを含む。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、被判定生体情報（群）と基準生体情報群との関連度を判定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】第１の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成図
【図２】第１の実施例にかかる基準生体情報群の表
【図３】第１の実施例にかかる複数の第１の項目と複数の第２の項目との関係図
【図４】第１の実施例にかかるサーバーの構成図
【図５】第１の実施例にかかる判定方法のフローチャート
【図６】第２の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成図
【図７】第２の実施例にかかる判定方法のフローチャート
【図８】基準生体情報群における項目間の相関係数、及びｐ値の表
【図９】生体情報の主成分分析に関する表
【符号の説明】
【００４２】
１００・・・端末
１１０・・・ネットワーク
１２０・・・サーバー
１３０・・・第１の基準データベース
１４０・・・第２の基準データベース
３００・・・各身長に対する胴囲の中央値
３１０・・・上限値
３２０・・・下限値
３３０・・・特異値
４００・・・被判定生体情報取得部
４１０・・・比較生体情報取得部
４２０・・・関連度判定部
４３０・・・複合関連度判定部
６００・・・被判定データベース
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
本発明に係る実施例について、以下に示した項目に従って図面を参照しながら説明する。ただし、以下の実施例はあくまで本発明の一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。なお、各図面において、同一の部品には同一の符号を付している。
１．第１の実施例
２．第２の実施例
３．判定対象項目の選択例１
４．判定対象項目の選択例２
（１．第１の実施例）【００４４】
はじめに、図１乃至図５を参照して本発明の判定システム、及び判定方法の第１の実施例を説明する。図１は第１の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成を示す。本実施例のネットワークを介した判定システムは、端末１００、ネットワーク１１０、サーバー１２０、第１の基準データベース１３０、第２の基準データベース１４０を有する。当該判定システムにおいて、ユーザーは、測定した自己の身長、体重、胴囲（ウエスト）、体脂肪率、心拍数、血圧などといった複数の項目を含む生体情報を端末１００に入力し、サーバー１２０が、入力された生体情報の信頼性（関連度）を判定する。ここでいう信頼性とは、判定対象の生体情報が明らかにエラー若しくは不適切な情報であるか否か、又はエラー若しくは不適切な情報である可能性の程度を判定することを指す。以下、第１の実施例の判定システムの各部の動作について、具体例を交えて説明する。
（端末１００）【００４５】
端末１００は、病院やフィットネスジムなどに配置されたコンピュータなどであり、ユーザーに対して生体情報を入力するように促す。端末１００は、ユーザーから入力された生体情報を、ネットワーク１１０を介してサーバー１２０に送信する。本実施例においては、端末１００としてコンピュータ端末を例示しているが、これは携帯電話のような携帯端末などでもよい。また、端末１００は、測定機能を有し、端末１００がユーザーの生体情報を測定し、測定された生体情報をサーバー１２０に送信してもよい。
（ネットワーク１１０）【００４６】
ネットワーク１１０は、端末１００、サーバー１２０、及び第２の基準データベース１４０と接続され、これらの構成間において情報を伝達する。ネットワーク１１０は、本実施例ではインターネットのような通信網を指すが、インターネットのみに限定されず、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）やその他通信回線などを介した通信網などをも含む。
（サーバー１２０）【００４７】
サーバー１２０は、端末１００からネットワーク１１０を介して、端末１００が入力した生体情報を受け取り、この生体情報の信頼性を判定して、判定結果をネットワーク１１０経由で端末１００へ送信する。
（第１の基準データベース１３０）【００４８】
基準生体情報格納部の一例である第１の基準データベース１３０は、サーバー１２０に接続されており、比較対象項目情報、及び被測定生体情報の信頼性を判定するための基準となる基準生体情報群を格納する。【００４９】
これらの判定対象項目情報、及び基準生体情報群は、サーバー１２０内に格納しておくことが可能であるが、サーバー１２０がその中に格納しない場合にはサーバー１２０に代わって第１の基準データベースに格納する。この場合、基準生体情報群等として格納すべき情報が膨大な情報量になった場合にサーバー１２０の外に配置された第１の基準データベース１３０としての大容量記憶装置に基準生体情報群などを格納することで、サーバー１２０内に膨大な情報を格納する必要が無くなるなどの効果が得られる。
（第２の基準データベース１４０）【００５０】
第１の基準データベース１３０に代えて、サーバー１２０とネットワーク１１０を介して接続された第２の基準データベース１４０を配置し、この第２の基準データベース１４０が判定対象情報項目、及び被測定生体情報の信頼性を判定するための基準となる基準生体情報群を格納するような構成も可能である。【００５１】
これによれば、例えば基準生体情報群などのセキュリティを厳しく管理することを可能にしたり、負荷分散のためにサーバー１２０を複数個所に配置した場合に、ひとつのデータベースに基準生体情報群などを格納することが可能になるなどの効果が得られる。【００５２】
なお、第１の基準データベース１３０と第２の基準データベース１４０とは相互に置き換えることが可能であり、以下の説明のおける第１の基準データベース１３０についての説明は、第２の基準データベース１４０についての説明を含むものである。【００５３】
ここで、図２を参照して、基準生体情報群について具体的に説明する。図２は、第１の基準データベース１３０などに格納される、基準生体情報群を示す。本実施例において、基準生体情報群は、データベース化された、事前に収集した複数人の生体情報からなる。当該データベースは、図２に示すように、当該複数人を特定する情報と生体情報に含まれる複数の項目とを対応付けて格納する。すなわち、基本生体情報群は、複数人のそれぞれについて複数の項目（身長や胴囲など）に対応する情報（身長１７０ｃｍ、胴囲８０ｃｍ等）を有している。換言すると、基本生体情報群は、身長、体重、胴囲等の複数の項目のそれぞれについて複数人の情報を有している。【００５４】
第１の基準データベース１３０は、基本生体情報群に含まれる複数の項目のうち、例えば身長と胴囲との関係の分布を示した分布範囲、及び、当該分布範囲に関する情報をさらに格納する。分布範囲の情報としては、ある身長に対応する胴囲の予測値と、予測値の信頼区間の上限と下限を含む。なお、分布範囲の情報は予測値と信頼区間とに限定されるわけではなく、平均値と推定値範囲（例えば±２０％など）の組み合わせや、第１の項目（身長）と第２の項目（胴囲）との分布の回帰直線を引いたときの傾き、切片、及び推定値範囲（回帰直線から±２０％など）の組み合わせなど、予め定められた基準により分布範囲を特定するものであればよい。【００５５】
図４はサーバー１２０の構成を示す。サーバー１２０は、被判定生体情報取得部４００、比較生体情報取得部４１０、関連度判定部４２０、複合関連度判定部４３０を有する。被判定生体情報取得部４００、関連度判定部４２０、及び複合関連度判定部４３０はネットワーク１１０に接続される。また、被判定生体情報取得部４００、及び比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０に接続される。
（被判定生体情報取得部４００）【００５６】
被判定生体情報取得部４００は、ネットワーク１１０を経て、端末１００から、ユーザーが入力した生体情報（以下、被判定生体情報ともいう）を受け取る。さらに被判定生体情報取得部４００は、第１の基準データベース１３０に対して、生体情報の信頼性を判定するための比較に用いる項目を特定する比較対象項目情報を要求して、第１の基準データベース１３０に格納された、予め決められた比較対象項目を特定する情報を受け取り、被判定生体情報の中から比較対象項目を取得する。【００５７】
本実施例では、比較対象項目情報において第１の項目として身長、第２の項目として胴囲が特定されており、被判定生体情報取得部４００は、被判定生体情報に含まれる多数の項目の中から、第１の項目として身長の情報を、第２の項目として胴囲の情報を取得する。比較対象項目の選択方法については具体例を後述する。
（比較生体情報取得部４１０）【００５８】
比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０に要求して、比較対象項目情報、及びかかる項目の関係の分布を示す上記の分布範囲を取得する。具体例としては、比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から、比較対象項目情報として身長及び胴囲を受け取り、それに基づいて、分布範囲を示す情報として、ある身長に対する胴囲の中央値と標準偏差σとを取得する。この胴囲の中央値と標準偏差σとの値は、基準生体情報群に基づいて予め計算された値を第１の基準データベース１３０が格納していることが望ましいが、比較生体情報取得部４１０からの要求に応じて第１の基準データベース１３０が計算し、比較結果を比較生体情報取得部４１０へ送信するなどの方法でもよい。
（関連度判定部４２０）【００５９】
関連度判定部４２０は、被判定生体情報と基準生体情報群とを比較して、その関連度を判定する。関連度判定部４２０は、ユーザーが入力した身長と胴囲との関係を被判定生体情報取得部４００から受け取り、基準生体情報群における身長と胴囲との関係の分布範囲を比較生体情報取得部４１０から受け取り、両者を比較する。そして、関連度判定部４２０は、被判定生体情報の身長と胴囲との関係と、基準生体情報群における身長と胴囲との関係の分布範囲に基づいて、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する。サーバー１３０は、判定した関連度をネットワーク１１０を介して端末１００へ送信する。この関連度の送信は必ずしもひとつずつ行われるわけではなく、必要に応じて行われればよい。特に複合関連度を送信する場合は、それぞれの関連度は送信されない場合が多い。
（関連度の判定方法）【００６０】
関連度判定部４２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲内にあるか否かのみを判定しても良いが、被判定生体情報の身長に対する胴囲が、基準生体情報群の中央値からどの程度離れているかに基づいて、当該非判定生体情報の信頼性をランク付けしても良い。例えば、関連度判定部４２０は、上記身長と胴囲との関係が基準生体情報群の中央値からどの程度離れているかを示す標準偏差σの絶対値に基づいて、当該非判定生体情報の信頼性をランク付けする。また、関連度判定部４２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲内であれば１、分布範囲外であれば、予測値から離れている程度に応じて（離れるほど小さくなるように）１〜０の値を取るようなランク付けをしても良い。この場合、被判定生体情報の身長に対する基準生体情報群の胴囲の予測値と、被判定生体情報の胴囲との差をｘ、予測値と信頼区間の下限値との値の幅をｄとしたときに、ｄ／ｘをランク付けの値にすることができる。【００６１】
ランク付けの具体例としては、図３において、被判定生体情報が身長に対する胴囲の上限値３１０から下限値３２０の間にあれば、関連度判定部３２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲内にあると判定し、特異値３３０のように上限値３１０から下限値３２０の間になければ、関連度判定部３２０は、被判定生体情報のうちの身長と胴囲との関係が分布範囲外であると判定する。予測値から離れている程度に応じて関連度をランク付けする場合は、当該特異値３３０が仮に身長１８０ｃｍ、胴囲４５ｃｍのサンプルであり、基準生体情報群における身長１８０ｃｍでの胴囲の予測値が８０ｃｍ、信頼区間の下限値が６５ｃｍであるとすると、関連度を１５／３５＝０．４３と判定する。
（複合関連度判定部４３０）【００６２】
複合関連度判定部４３０は、関連度判定部３２０が判定した、被測定生体情報と基準生体情報群との複数の関連度に基づいて複合関連度を判定する。つまり、複合関連度は、当該複数の関連度に基づいて求められた、被判定生体情報と基準生体情報群との総合的な関連度をいう。すなわち、複合関連度判定部４３０は、関連度判定部４２０が、被判定生体情報に含まれる項目の複数の組み合わせについて関連度を判定した場合に、複合関連度を判定する。【００６３】
この場合、関連度判定部４２０は、第１の項目と第２の項目についての被測定生体情報と基準生体情報群との関連度のみならず、第３の項目と第４の項目についての被測定生体情報と基準生体情報群との関連度も判定する。つまり、被判定生体情報取得部４００は、第１の項目（身長）及び第２の項目（胴囲）と同様に、被判定生体情報から第３の項目（例えば体重）及び第４の項目（例えば体脂肪率）をさらに取得する。そして、比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から体重と体脂肪率との関係の分布を示す分布範囲をさらに取得し、両者を比較して、体重と体脂肪率についての被測定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する。そして、複合関連度判定部４３０は、関連度判定部４２０によって判定された複数の関連度に基づき複合関連度を判定する。【００６４】
上記第３及び第４の項目は、このうちのひとつの項目が第１及び第２の項目と同じものであっても良い。例えば、第１の項目が身長、第２の項目が胴囲、第３の項目が体重、第４の項目が身長というように、第１の項目と第４の項目が同じものであっても良い。【００６５】
複合関連度判定部４３０は、複数の関連度のうち分布範囲内にあるものがいくつ存在するかに基づいて、複合関連度を判定しても良いが、標準偏差σで示した関連度のうちの絶対値の最大値、平均値、又は中央値を複合関連度として表す方法や、予測値から離れている程度を１〜０で表した関連度の加算結果に基づいて、複合関連度を判定しても良い。例えば、複合関連度判定部４３０は、上記複数の関連度のそれぞれに対して重み付けを行い、重み付けされた複数の関連度を加算して、複合関連度を判定しても良い。ここで、複合関連度判定部４３０は、例えば、各関連度の判定に用いられた複数の項目の相関係数に基づいて、上記複数の関連度のそれぞれに対して重み付けを行なう。【００６６】
上記の予測値から離れている程度に応じて関連度をランク付けする例を挙げると、身長と胴囲についての関連度に加えて体重と体脂肪率についての関連度を判定し、身長と胴囲についての関連度が０．４３、体重と体脂肪率についての関連度が０．３５だったとしたときには、複合関連度は０．４３＋０．３５＝０．７８となる。さらに相関係数に基づき複数の関連度に対して重み付けを行う場合は、身長と胴囲の相関係数をｒ１、体重と体脂肪率の相関係数をｒ２とすると、ｒ１×０．４３＋ｒ２×０．３５のようにして複合関連度を判定することができる。【００６７】
関連度判定部４２０はさらに、過去の同一人の生体情報と被判定生体情報とを比較して、被判定生体情報の変化の割合又は値が、推定変化割合又は推定変化値を超えていないかを判定し、関連度を判定することもできる。この場合、第１の基準データベース１３０は、被判定者であるユーザーを特定する情報、及び被判定者の過去の生体情報をさらに格納している。端末１００は、被判定生体情報取得部４００を介して第１の基準データベース１３０に被判定者を特定する情報を送信する。関連度判定部４２０は比較生体情報取得部４１０を介して第１の基準データベース１３０から当該被判定者の過去の生体情報を取得し、被判定生体情報と被判定者の過去の生体情報とを比較する。推定変化割合又は値は生体情報の各項目について予め設定されている。【００６８】
具体的には、被判定生体情報と被判定者の過去の生体情報との比較は、例えば被判定生体情報における身長が１８０ｃｍで、被判定者の過去の生体情報が１７０ｃｍであった場合には、変化の割合が約５．９％であり身長における推定変化割合として予め設定された２％を超えているので、信頼性が低いと判定される。【００６９】
また、第１の基準データベース１３０は、被判定者の生体情報の測定時期についての情報をさらに格納しておくことができる。この場合、推定変化割合又は値は、今回の被判定生体情報の測定時期と、過去の被判定者の生体情報の測定時期とに基づいて設定されてもよい。【００７０】
図５は、第１の実施例における判定システムの動作を示すフローチャートである。以下、図１乃至図５を参照して、本実施例における判定システムの動作について説明する。なお、当該方法はコンピュータや携帯端末のプログラムによって実施されることはもちろん、ＤＳＰなどのハードウェアによって実施されることもある。
（ステップＳ５００）【００７１】
まず、ユーザーなどにより端末１００に生体情報が入力され（Ｓ５００）、被判定生体情報取得部４００へ送信される。
（ステップＳ５１０）【００７２】
次に、被判定生体情報取得部４００はユーザーから入力された生体情報に対して、予め決められた比較対象項目情報により特定された第１の項目（例えば身長）と第２の項目（例えば胴囲）を含む、被判定生体情報を取得する（Ｓ５１０）。比較対象項目情報は、例えば被判定生体情報取得部４００が第１の基準データベース１３０から受け取る。
（ステップＳ５２０）【００７３】
次に、取得された被判定生体情報の各項目について関連度の判定を行うために、被判定生体情報取得部４００は所定の順番で比較対象項目を設定する（Ｓ５２０）。本具体例では被判定対象項目は身長と胴囲との関係だけであるので、被判定生体情報取得部４００は、これら項目を比較対象項目として設定する。
（ステップＳ５３０）【００７４】
次に、比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から、事前に収集した複数の個人の生体情報に基づいて生成された判定の基準となる基準生体情報群に含まれる項目のうち、比較対象項目とされた身長と胴囲の関係についての分布範囲を取得して関連度判定部４２０へ送信する。関連度判定部４２０は被判定生体情報の身長と胴囲の関係と、基準生体情報群の身長と胴囲との関係の分布範囲とを比較する（Ｓ５３０）。この基準生体情報群は第１の基準データベース１３０で説明したものと同様である（図２及び図３参照）。また、比較生体情報取得部４１０が分布範囲を取得する動作、及び、関連度判定部４２０が、被判定生体情報の項目間の関係と、基準生体情報群における当該項目間の関係の分布範囲とを比較する動作については、図４で説明したものと同様である。
（ステップＳ５４０）【００７５】
次に、関連度判定部４２０は、上記ステップＳ５３０での比較結果に基づいて身長と胴囲の関係についての、基準生体情報群と被判定生体情報との関連度を判定する（Ｓ５４０）。関連度判定部４２０が、関連度を判定する動作については、図４で説明したものと同様である。
（ステップＳ５５０）【００７６】
次に、被判定生体情報取得部４００は、未比較の被判定生体情報の項目があるかどうかを確認する。未比較の項目があった場合には、ステップＳ５２０に戻って、各構成が、比較すべきすべての項目について関連度を判定するまで、Ｓ５２０〜Ｓ５５０における動作を繰り返す。すなわち、ステップＳ５２０において、被判定生体情報取得部４００は、既に第１の基準データベース１３０から受け取っている比較対象項目情報に基づいて未比較の比較対象項目を再度設定する。ステップ５３０において、比較生体情報取得部４１０は、再度設定された項目について分布範囲を再度取得する。そして、ステップ５４０において、関連度判定部４２０は、再度設定された項目についての、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定する。一方で、ステップＳ５５０において未比較の項目がない場合には、サーバー１２０は関連度判定を終了する。本具体例では被判定生体情報の身長と胴囲の関係についての関連度判定が完了しているので、サーバー１２０は判定を終了する。
（ステップＳ５６０）【００７７】
最後に、上記までのステップで複数の関連度を判定した場合には、必要に応じて複合関連度判定部４３０はそれらの関連度について複合関連度を判定する（Ｓ５６０）。複合関連度判定部４３０が複合関連度を判定する動作については、図４で既に説明したものと同様である。【００７８】
以上が本発明の判定システム、及び判定方法の第１の実施例である。
（効果）【００７９】
本実施例によれば、被判定生体情報と基準生体情報群との関連度を判定することが可能となる。また、本実施例によれば、かかる判定をプログラムやハードウェアにより実現することが可能であり、迅速、容易に関連度を判定することが可能となる。【００８０】
より具体的には、基準生体情報群と比較した被判定生体情報の信頼性を示す値として関連度が用いられ、関連度が高いために当該被判定生体情報は信頼性が高い、あるいは逆に関連度が低いために当該被判定生体情報は信頼性が低いと判断することなどが可能となる。
かかる判断は、測定に用いられたユーザーの測定機器が故障していることを検知したり、又は信頼性の高い生体情報のみを基準生体情報として収集、格納することなどをも可能とする。【００８１】
なお、本実施例ではネットワークを介した判定システムの構成に基づいて説明したが、必ずしもネットワーク１１０は必要でない場合もある。すなわち、端末１００とサーバー１２０がネットワーク１１０を介さずに直接接続されていてもよいし、端末１００そのものがサーバー１２０に含まれる構成を備え、判定装置として機能してもよい。同様に第１の基準データベース１３０、及び第２の基準データベース１４０もネットワークを介さずに端末１００と接続されてもよいし、端末１００に含まれていてもよい。
（２．第２の実施例）【００８２】
次に、図６を参照して本発明の判定システム、及び判定方法の第２の実施例を説明する。
（図６の説明）【００８３】
図６は第２の実施例にかかるネットワークを介した判定システムの構成を示す。図６に示すように、本発明のネットワークを介した判定システムは、端末１００、ネットワーク１１０、サーバー１２０、第１の基準データベース１３０、第２の基準データベース１４０、被判定データベース６００を有する。本実施例において、サーバー１２０は、被判定データベース６００に格納された情報と、第１の基準データベース１３０及び／又は第２の基準データベース１４０に格納された情報とを比較して、被判定データベース６００の信頼性を判定する。なお、本実施例において、第１の実施例と同一の符号を付した構成は、第１の実施例において説明したものと同様の構成及び機能を有し、同様の動作をする。
（被判定データベース６００）【００８４】
被判定データベース６００は端末１００に接続され、端末１００の配置されている病院やフィットネスジムなどの施設で測定された複数人の生体情報に加え、様々な統計情報を格納している。各生体情報は、第１の実施例と同様に、複数の項目を有する。ここでいう統計情報とは、各生体情報の項目間の分布範囲を示す情報、各生体情報の項目の平均値、中央値、標準偏差、各生体情報の項目間の相関係数、複数の生体情報に基づいて作られた回帰直線の傾き、切片など、情報の集合である基準生体情報を分析、解析することで得られる情報を指す。サーバー１２０は、端末１００を介して被判定データベース６００から受け取った統計情報に基づいて、被判定データベース６００の信頼性を判定することができる。例えば、被判定データベース６００が、ある病院において測定された、複数人の健康診断の結果を生体情報として格納している場合、サーバー１２０が、基準生体情報群と比較して当該生体情報の信頼性を判定することにより、当該病院の健康診断の結果の信頼性を判定することができる。なお、被判定データベース６００は、必ずしも複数人の生体情報に加えて、例示したすべての統計情報を格納しておく必要はなく、判定に必要な情報があれば十分である。
（第１の基準データベース１３０）【００８５】
第１の基準データベース１３０は、第１の実施例で説明した、事前に収集した複数人の生体情報であって判定の基準となる基準生体情報群などの、第１の実施例で第１の基準データベース１３０が格納している情報に加え、基準生体情報群についての様々な統計情報を含んでいる。第２の基準データベース１４０を用いる場合には、第２の基準データベース１４０は第１の基準データベース１３０と同様の情報を格納する。
（サーバー１２０）【００８６】
サーバー１２０の構成は、第１の実施例において図４で説明したものと同様であるが、本実施例の判定システムの判定対象が、一つの生体情報ではなく、複数人の生体情報群、すなわち、データベースであること、及び信頼性の判定では統計情報の比較がなされることに伴って、図４のサーバー１２０に含まれる各構成が追加の機能を持つ。【００８７】
以下、図４を参照しながら具体例を用いて、当該追加の機能を中心に動作を説明する。
（第２の実施例での判定システムの動作）
（被判定生体情報取得部４００）【００８８】
本実施例では、端末１００は、上記のように被判定データベース６００が格納している統計情報をネットワーク経由でサーバー１２０へ送信する。サーバー１２０内の被判定生体情報取得部４００は、この被判定生体情報群についての統計情報を受け取る。さらに被判定生体情報取得部４００は、第１の基準データベース１３０に比較対象を特定する情報を要求してかかる情報を受け取るとともに、被判定データベース６００から受け取った統計情報の中から比較対象となる情報を取得する。ここで関連度判定部４２０における関連度判定の比較対象となる統計情報は、例えば以下の情報である。
（判定対象の例示）【００８９】
まず、基準生体情報群及び被判定生体情報群のそれぞれについて、第１の項目と第２の項目との分布範囲を判定対象の統計情報とすることができる。具体的には、関連度判定部４２０が身長と胴囲についての基準生体情報群と被判定生体情報群との分布範囲の重なり具合を比較して関連度を判定する。【００９０】
また、第１の項目と第２の項目の分布における回帰直線の傾きと切片を比較対象とすることができる。具体的には、例えば身長と胴囲について、被判定生体情報群と基準生体情報群との回帰直線を予め最小二乗法などで求めておき、関連度判定部４２０はこの回帰直線の傾きと切片とを比較して関連度を判定する。回帰直線は、被判定生体情報群については被判定生体情報取得部４００で求めてもよいし、基準生体情報群については比較生体情報取得部４１０で求めてもよい。【００９１】
また、第１の項目と第２の項目との間の相関係数を比較対象とすることができる。具体的には、例えば、身長と胴囲との相関係数を、被判定生体情報群及び基準生体情報群についてそれぞれ予め求めておき、関連度判定部４２０は、これらを比較して、被判定生体情報群と基準生体情報群との関連度を判定する。【００９２】
また、被判定生体情報群の第１の項目及び第２の項目のそれぞれの平均値、又は第１の項目及び第２の項目のそれぞれの中央値に対する基準生体情報群の分布範囲を比較対象とすることができる。具体的には、関連度判定部４２０は、例えば被判定生体情報の身長、及び胴囲のそれぞれの平均値と、基準生体情報群の分布範囲とを比較して関連度を判定する。これは第１の実施例のユーザーの個人の生体情報の判定と類似する。【００９３】
また、被判定生体情報群と基準生体情報群との、それぞれの生体情報のある項目（第５の項目）の平均値、中央値、又は標準偏差を比較対象とすることができる。具体的には、関連度判定部４２０は、例えば被判定生体情報群と基準生体情報群のそれぞれの身長についての平均値、中央値、又は標準偏差を関連度判定部４２０で比較して関連度を判定する。
（比較生体情報取得部４１０）【００９４】
比較生体情報取得部４１０は、第１の基準データベース１３０から比較対象情報、及びかかる情報についての統計情報を取得する。具体的には、比較生体情報取得部４１０は、比較対象が（１）身長と胴囲の分布範囲、（２）身長の平均値、（３）胴囲の平均値、（４）身長と胴囲との相関係数、（５）身長と胴囲の分布の回帰直線の傾きと切片、を含む統計情報であることと、基準生体情報群に基づいて求められた、各比較対象に対応した統計情報とを取得する。
（関連度判定部４２０）【００９５】
関連度判定部４２０は、被判定生体情報取得部４００と比較生体情報取得部４１０から受け取った統計情報に基づいて両者を比較し、関連度を判定する。関連度判定部４２０はさらに、判定した関連度をネットワーク１１０を介して端末１００へ送信することもできるが、好ましくは以下の複合関連度判定部４３０で判定して得られた複合関連度を送信する。
（関連度の判定方法）【００９６】
関連度判定部４２０は、被判定生体情報群の統計情報を基準生体情報群の統計情報と比較したときに、基準生体情報群の統計情報に基づいた信頼区間の範囲内に被判定生体情報群の統計情報があるか否かに応じて関連度を１又は０の値とし、又は被判定生体情報の統計情報が基準生体情報群の統計情報から離れている程度に応じて（離れるほど小さくなるように）１〜０の値を取るようなランク付けをすることによって関連度を判定することができる。【００９７】
具体的には、被判定生体情報群の第１の項目と第２の項目との相関係数を、基準生体情報群の第１の項目と第２の項目との相関係数に基づいて予め設定された相関係数の信頼区間の範囲内にあるか否かで関連度を判定することなどが可能である。つまり、例えば被判定生体情報群における身長と体重との相関係数が０．６、基準生体情報群に基づいて設定された身長と体重との相関係数の信頼区間の範囲が０．５〜０．８だった場合には、関連度は１となる。
（複合関連度判定部４３０）【００９８】
複合関連度判定部４３０の動作は、第１の実施例と同様である。具体例を挙げると、上記のように関連度判定部４２０で１又は０の値として判定された関連度について、複数の関連度の平均を求めることによって複合関連度とする方法などがある。【００９９】
以上、図４を参照して、本発明の第２の実施例におけるサーバー１２０について、第１の実施例の構成に対する追加機能を中心に説明した。
（図７の説明）【０１００】
次に、本実施例の判定方法について、図７のフローチャートを参照して簡単に説明する。本実施例の判定方法は第１の実施例の判定方法と類似しているが、判定対象が被判定生体情報群になっていることと、判定するための比較対象が統計情報になっている点で異なる。
（ステップＳ７００）【０１０１】
まず、被判定データベース６００は端末１００、ネットワーク１１０を介してサーバー１２０に統計情報を送信することで（Ｓ７００）、統計情報が被判定生体情報取得部４００へ入力される。
（Ｓ７１０）【０１０２】
次に被判定生体情報取得部４００は、予め決められた比較対象情報により特定された被判定生体情報の統計情報を取得する（Ｓ７１０）。比較対象となる統計情報は上記の通り様々なものがあるが、例えば、第１の項目（身長）と第２の項目（胴囲）の関係の分布が比較対象となる。
（Ｓ７２０）【０１０３】
次に、比較対象情報により特定された統計情報のそれぞれについて、被判定生体情報群と基準生体情報群との比較を順次行うため、被判定生体情報取得部４００は、比較対象を設定する（Ｓ７２０）。
（Ｓ７３０）【０１０４】
次に、比較生体情報取得部４１０は、基準生体情報群に基づいて予め求められた統計情報である、身長と胴囲の関係の分布範囲を、第１の基準データベース１３０から取得して、関連度判定部４２０へ送信する。関連度判定部４２０は、被判定生体情報群の身長と胴囲との関係の分布範囲と、基準生体情報群の身長と胴囲との関係の分布範囲とを比較する（Ｓ７３０）。
（Ｓ５４０）【０１０５】
次に、関連度判定部４２０は基準生体情報群と被判定生体情報群との関連度を判定するが（Ｓ５４０）、この動作は第１の実施例と同様である。
（Ｓ７５０）【０１０６】
次に、被判定生体情報取得部４００は、未比較の対象があるかどうかを確認する。未比較の対象があった場合には、ステップＳ７２０に戻って、各構成が、比較すべきすべての項目について関連度を判定するまでＳ７２０〜Ｓ７５０における動作を繰り返す。すなわち、ステップＳ７２０において、被判定生体情報取得部４００は、既に第１の基準データベース１３０から受け取っている比較対象の情報に基づいて、未比較の対象を比較対象として再度設定する。ステップＳ７３０において、比較生体情報取得部４１０は、再度設定された比較対象について統計情報を再度取得する。そして、ステップＳ５４０において、関連度判定部４２０は、再度設定された比較対象についての被判定生体情報群と基準生体情報群との比較を行い、関連度を判定する。一方で、ステップＳ７５０において未比較の対象がない場合には、サーバー１２０は関連度判定を終了する。
（Ｓ５６０）【０１０７】
最後に、複合関連度判定部４３０は上記ステップで判定された関連度について複合関連度を判定する（Ｓ５６０）。【０１０８】
以上が本発明の判定システム、及び判定方法の第２の実施例である。
（効果）【０１０９】
以上の実施例の構成、方法によれば、被判定生体情報群と、複数人の生体情報である基準生体情報群との関連度を判定することが可能となる。また、かかる構成、方法はプログラムやハードウェアにより実現することが可能であり、その場合、迅速かつ比較的容易に関連度を判定することが可能となる。【０１１０】
さらには、複数人の生体情報の関連度を統計情報を比較することで判定するので、かかる複数人の生体情報をひとつずつ判定する構成や方法と比較して、効率的に判定することが可能となる。また、複数の視点による統計情報を比較対象とすることで、単純に平均値のみを用いて比較する構成や方法では発見できない、被判定生体情報群の信頼性についての不都合などを発見することが可能となる。具体的には、身長と胴囲の平均値比較だけでは分からなかった相関係数の違いや、分布の回帰直線の傾きや切片の違いを発見することができる。【０１１１】
なお、第１の実施例と第２の実施例は上記の通り密接に関連しており、一方の実施例の記載は矛盾を生じない範囲で他方の実施例にも相互に適用可能である。
（３．判定対象項目の選択例１）【０１１２】
ここで、第１の実施例及び第２の実施例で判定に用いられる比較対象項目、又は比較対象となる統計情報に含まれる項目の選択方法について、以下の通り具体例を説明する。
（図８の説明）【０１１３】
図８は生体情報の項目として身長、体重、胴囲、体脂肪率、及び心拍数を対象に、基準生体情報群におけるそれぞれの項目間の相関係数（上段の値）、及びｐ値（下段の値）を示す表である。判定対象項目の選定にあたっては、これらの相関係数、及びｐ値に基づいて、有意な組み合わせのみを選択する。具体的には、例えば相関係数が０．３５以上、ｐ値が０．０５以下のものを対象とするなどの方法がある。この例によれば、図８の表では、身長と体重、身長と胴囲、及び胴囲と体脂肪率の３つの組み合わせのみが判定の対象となる。【０１１４】
以上のように相関係数が所定の値以上の生体情報の項目の組み合わせのみに絞って比較することで、相関が無く比較する意義が低いものを比較対象から除き、効率的に判定を行うことが可能となる。また、ｐ値が所定の値以下の生体情報の項目の組み合わせのみに絞って比較することで、統計的に「有意でない」組み合わせを比較対象から除くことが可能となる。これらによって、判定自体を信頼性の高いものとすることが可能となる。【０１１５】
なお、一般的に「有意である」と判断されるのはｐ値が０．０５以下の場合であり、本発明においても、好ましくはｐ値が０．０５以下のものを対象とすることにより十分に信頼性の高い判定が可能である。ただし、本発明においてはｐ値が０．０５以下に限定されるものではなく、この値は別の値を取ることが可能である。
（４．判定対象項目の選択例２）【０１１６】
ここで、第１の実施例と第２の実施例とで判定に用いられる比較対象項目、又は比較対象となる統計情報に含まれる項目の選択方法について、第２の具体例を説明する。
（図９の説明）【０１１７】
まず、生体情報の項目には上記までに説明した項目以外にも多数の項目が考えられるが、第１に、これらの項目すべてについての比較を行うと比較する項目がむやみに増加してしまい、中には冗長な比較対象が含まれることが発生し得る。第２に、これらの項目について関連度の判定を行ったとしても見えてこない問題が被判定生体情報に内在することがあり得る。【０１１８】
そこで、比較対象とする項目を、生体情報そのものではない、所定の基準に基づいてカテゴリ分けされた複数の項目を混ぜ合わせた値（以下、主成分という）についての比較を行うことで関連度判定を行うものである。【０１１９】
以下、図９を参照して、具体例を用いて説明する。まず、かかる主成分分析において、すべての生体情報の項目を５つのカテゴリ、身体寸法、身体組成、身体活性、血液性状、及び運動能力に分ける。【０１２０】
次に、各カテゴリにおけるすべての組み合わせについての相関係数を算出し、相関係数が０．８５以上となる高相関の２項目については、一方を取り除く。高相関の項目については一方について判定すれば他方についての判定結果がある程度予測され、他方についての判定は冗長とも考えられるからである。さらに残った項目について、カテゴリに関わらず相関係数を算出し、相関係数が０．８５以上となる高相関の項目を取り除く。【０１２１】
さらに、本具体例では身体寸法と身体組成のカテゴリに属する項目が多かったため、各カテゴリの項目数が平均的になるように、それぞれのカテゴリを２つに分け、それぞれ身体寸法１、身体寸法２、及び身体組成１、身体組成２とする。【０１２２】
この処理により、図９に記載された生体情報の主成分分析に関する表ができる。図９において、カテゴリとは類似する性質の項目をまとめたもの、項目例とは、当該カテゴリに入る項目の一般的概念、含まれる項目とは、実際にそのカテゴリに含まれる生体情報の項目を指す。つまり、７つのカテゴリとして身体寸法１、身体寸法２、身体組成１、身体組成２、身体活性、血液性状、及び運動能力ができ、例えば身体寸法１は、身体に関する寸法長さ、高さの概念に該当するものが含まれ、具体的な生体情報の項目としては身長、背幅、大腿長などが含まれることが分かる。【０１２３】
このカテゴリ分けされた項目について、主成分の値を計算する。主成分の値Ｚｉは、【０１２４】
Ｚｉ＝（ａｉ）ｘ＋（ｂｉ）ｙ＋（ｃｉ）ｚ＋・・・【０１２５】
により求められる。ここで、ｘ、ｙ、ｚは各生体情報の項目の値である。ａｉ、ｂｉ，ｃｉはそれぞれ第ｉ主成分計算のために用いられる因子負荷量であり、Ｚｉの計算に先立って設定される。それぞれの因子負荷量は、対応する生体情報の項目に対する重み付けを意味し、因子負荷量の値が大きいほど対応する生体情報の項目がＺｉの計算結果に大きく反映されることとなる。Ｚｉは第ｉ主成分であり、前記因子負荷量により重み付けされた各項目の値の加算により求められる判定対象項目である。【０１２６】
このように求められた主成分Ｚｉのうち、例えば第１主成分のみ、あるいは第１主成分と第２主成分のみなどを比較対象項目として、本実施例に記載の関連度判定を行うものである。
（主成分を用いた関連度判定の効果）【０１２７】
通常の生体情報に加え、この主成分を判定対象項目として信頼性判定を行うことで、前記課題のように、通常の生体情報の比較による関連度判定だけでは発見できない、信頼性の問題を発見することができる。【０１２８】
あるいは、この主成分のみを比較対象項目として関連度判定を行うことで、前記課題として記載したような、冗長な項目についての比較を省略し、比較情報量がむやみに増加してしまうことを防止することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【０１２９】
以上説明した通り、本発明の判定装置、又は判定方法によれば、生体情報についての信頼性などを示す指標としての関連度を判定することが可能となるため、例えば個人や、病院又はフィットネスジムなどの施設で測定された生体情報の信頼性を判定することなどに適用できる。
【図１】
2010064323.tif 000003
【図２】
2010064323.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】
2010064323.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成22年4月5日(2010.4.5)
【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】
基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
外部から受け取った前記被判定生体情報の中から、第１の項目及び第２の項目を取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得部と、
前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度として、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係が前記第１の分布範囲内にあるか否かを判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記関連度判定部は、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との前記関係が前記第１の分布範囲における中央値もしくは平均値、または前記第１の分布範囲から定められる回帰直線から離れている程度に応じて、当該関係が前記第１の分布範囲にあるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の判定装置。
【請求項３】
前記第１の分布範囲は、前記第１の項目と前記第２の項目との関係における予測値の信頼区間の上限と下限とを含む情報によって特定される範囲である
ことを特徴とする請求項１記載の判定装置。
【請求項４】
前記被判定生体情報は３以上の項目を含み、
前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目から予め決められた前記第１の項目及び前記第２の項目を取得する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載の判定装置。
【請求項５】
前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
ことを特徴とする請求項４記載の判定装置。
【請求項６】
前記被判定生体情報取得部は、前記被判定生体情報の中から、前記第３の項目及び前記第４の項目をさらに取得し、
前記比較生体情報比較部はさらに、前記基準生体情報群について、前記第３の項目と前記第４の項目との関係の分布を示す第２の分布範囲を前記データベースから取得し、
前記関連度判定部はさらに、前記被判定生体情報についての前記第３の項目と前記第４の項目との関係と、前記第２の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第２の関連度として、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係が前記第２の分布範囲内にあるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の判定装置。
【請求項７】
前記第１の関連度と前記第２の関連度に基づいて、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との複合関連度を判定する複合関連度判定部をさらに備える
ことを特徴とする請求項６記載の判定装置。
【請求項８】
基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
外部から受け取った前記被判定生体情報について、第１の項目に第１の係数を乗算した第１の値と、第２の項目に第２の係数を乗算した第２の値とを取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得部と、
前記被判定生体情報についての前記第１の値と前記第２の値との関係と、前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度として、前記第１の値と前記第２の値との関係が前記第１の分布範囲内にあるか否かを判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項９】
複数の基準生体情報からなる基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
外部から受け取った前記被判定生体情報群について、第１の項目と第２の項目とを取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得部と、
前記被判定生体情報群についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係についての統計情報と前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度として、前記統計情報が前記第１の分布範囲内にあるか否かを判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項１０】
前記関連度判定部は、前記統計情報が前記第１の分布範囲における中央値もしくは平均値、または前記第１の分布範囲から定められる回帰直線から離れている程度に応じて、前記統計情報が前記第１の分布範囲にあるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項９記載の判定装置。
【請求項１１】
前記統計情報は、前記第１の項目及び前記第２の項目のそれぞれの平均値、中央値、もしくは標準偏差、または前記第１の項目と前記第２の項目との相関係数である
ことを特徴とする請求項９または１０記載の判定装置。
【請求項１２】
前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、
前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
ことを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項記載の判定装置。
【請求項１３】
前記関連度判定部は、前記統計情報として前記被判定生体情報群における前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布における回帰直線の傾き及び切片と、前記第１の分布範囲における前記第１の項目と前記第２の項目の回帰直線の傾き及び切片とを比較する
ことを特徴とする請求項９記載の判定装置。
【請求項１４】
基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
外部から受け取った前記被判定生体情報群について、第１の項目に第１の係数を乗算した第１の値と、第２の項目に第２の係数を乗算した第２の値とを取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得部と、
前記第１の値と前記第２の値との関係についての統計情報と前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度として、前記統計情報が前記第１の分布範囲にあるか否かを判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項１５】
サーバーが基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、被判定生体情報と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、
前記サーバーが、外部から受け取った前記被判定生体情報の中から、第１の項目及び第２の項目を取得する被判定生体情報取得ステップと、
前記サーバーが、前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得ステップと、
前記サーバーが、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係と、前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報と前記基準生体情報群との第１の関連度として、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係が前記第１の分布範囲内にあるか否かを判定する関連度判定ステップと
を備えることを特徴とする判定方法。
【請求項１６】
前記関連度判定ステップは、前記被判定生体情報についての前記第１の項目と前記第２の項目との前記関係が前記第１の分布範囲における中央値もしくは平均値、または前記第１の分布範囲から定められる回帰直線から離れている程度に応じて、当該関係が前記第１の分布範囲にあるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１５記載の判定方法。
【請求項１７】
前記第１の分布範囲は、前記第１の項目と前記第２の項目との関係における予測値の信頼区間の上限と下限とを含む情報によって特定される範囲である
ことを特徴とする請求項１５記載の判定方法。
【請求項１８】
前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、
前記被判定生体情報取得ステップは、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
ことを特徴とする請求項１５乃至１７のいずれか１項記載の判定方法。
【請求項１９】
サーバーが複数の基準生体情報からなる基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、
前記サーバーが、外部から受け取った前記被判定生体情報群について、第１の項目と第２の項目とを取得する被判定生体情報取得ステップと、
前記サーバーが、前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得ステップと、
前記サーバーが、前記第１の項目と前記第２の項目との関係についての統計情報と前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定ステップと
を備えることを特徴とする判定方法。
【手続補正書】
【提出日】平成22年7月22日(2010.7.22)
【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】
複数の基準生体情報からなる基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
外部から受け取った前記被判定生体情報群について、第１の項目と第２の項目とを取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得部と、
前記被判定生体情報群についての前記第１の項目と前記第２の項目との関係についての統計情報と前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度として、前記統計情報が前記第１の分布範囲内にあるか否かを判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記関連度判定部は、前記統計情報が前記第１の分布範囲における中央値もしくは平均値、または前記第１の分布範囲から定められる回帰直線から離れている程度に応じて、前記統計情報が前記第１の分布範囲にあるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１記載の判定装置。
【請求項３】
前記統計情報は、前記第１の項目及び前記第２の項目のそれぞれの平均値、中央値、もしくは標準偏差、または前記第１の項目と前記第２の項目との相関係数である
ことを特徴とする請求項１または２記載の判定装置。
【請求項４】
前記被判定生体情報群は３以上の項目を含み、
前記被判定生体情報取得部は、前記３以上の項目のうち、前記基準生体情報群における相関係数が所定の範囲になる組み合わせを前記第１の項目及び前記第２の項目として取得する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載の判定装置。
【請求項５】
前記関連度判定部は、前記統計情報として前記被判定生体情報群における前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布における回帰直線の傾き及び切片と、前記第１の分布範囲における前記第１の項目と前記第２の項目の回帰直線の傾き及び切片とを比較する
ことを特徴とする請求項１記載の判定装置。
【請求項６】
基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定装置であって、
外部から受け取った前記被判定生体情報群について、第１の項目に第１の係数を乗算した第１の値と、第２の項目に第２の係数を乗算した第２の値とを取得する被判定生体情報取得部と、
前記基準生体情報群について、前記第１の項目に前記第１の係数を乗算した値と、前記第２の項目に前記第２の係数を乗算した値との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得部と、
前記第１の値と前記第２の値との関係についての統計情報と前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度として、前記統計情報が前記第１の分布範囲にあるか否かを判定する関連度判定部と
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項７】
サーバーが複数の基準生体情報からなる基準生体情報群が格納されたデータベースを参照して、複数の被判定生体情報からなる被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する判定方法であって、
前記サーバーが、外部から受け取った前記被判定生体情報群について、第１の項目と第２の項目とを取得する被判定生体情報取得ステップと、
前記サーバーが、前記基準生体情報群について、前記第１の項目と前記第２の項目との関係の分布を示す第１の分布範囲を前記データベースから取得する比較生体情報取得ステップと、
前記サーバーが、前記第１の項目と前記第２の項目との関係についての統計情報と前記第１の分布範囲とを比較し、前記被判定生体情報群と前記基準生体情報群との関連度を判定する関連度判定ステップと
を備えることを特徴とする判定方法。
【国際調査報告】
2010064323.tif 000012
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2010064323.tif 000014
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