(57)【要約】【課題】測定対象の深部温度を精度よく算出すること。【解決手段】生体情報を測定する測定部と、みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定し、前記算出処理を実行して前記深部温度を算出する演算処理部と、を備えた温度測定装置である。【選択図】図１０
2018021833.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報を測定する測定部と、
みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定し、前記算出処理を実行して前記深部温度を算出する演算処理部と、
を備えた温度測定装置。
【請求項２】
前記測定部は少なくとも脈波の測定を行い、
前記演算処理部は、前記測定された脈波から拍動成分と非拍動成分との比を表す血液灌流指標を算出し、当該血液灌流指標とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、
請求項１に記載の温度測定装置。
【請求項３】
前記測定部は少なくとも血流測定を行い、
前記演算処理部は、前記血流測定の測定結果とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求め、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、
請求項１に記載の温度測定装置。
【請求項４】
前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、
前記演算処理部は、前記温度計の測定温度から血流を推定し、推定した血流とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、
請求項１に記載の温度測定装置。
【請求項５】
前記相関データは、測定部位毎に予め定められており、
前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定部位に対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、
請求項２〜４の何れか一項に記載の温度測定装置。
【請求項６】
前記相関データは、測定対象者の身体プロフィールを分類した身体プロフィール区分毎に予め定められており、
前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定対象者の身体プロフィールに対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、
請求項２〜５の何れか一項に記載の温度測定装置。
【請求項７】
前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、
前記算出処理は、みかけの熱伝導率と前記温度計の測定温度とを用いて前記深部温度を算出する処理である、
請求項１〜６の何れか一項に記載の温度測定装置。
【請求項８】
生体情報を測定することと、
みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定することと、
前記算出処理を実行して前記深部温度を算出することと、
を含む温度測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定対象の深部温度を測定する温度測定装置および温度測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体の皮膚面に温度センサーを設置し、測定した温度と、生体の熱抵抗とから皮下の深部温度を非侵襲に測定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この特許文献１の技術では、測定開始時に被検体の熱抵抗値を算出して設定することで、深部温度測定の精度を向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−５２３５０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、生体の熱抵抗は一定ではなく、変動し得る。これは、生体組織の熱伝導率が、血流状態の影響を受けて見かけ上変動するためと考えられる。そのため、特許文献１のように測定開始時に熱抵抗値を設定して用いる構成では、設定の後で生体の熱抵抗が変動すると、深部温度の測定精度が低下する問題があった。
【０００５】
本発明は、こうした事情に鑑みてなされたものであり、測定対象の深部温度を精度よく算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための第１の発明は、生体情報を測定する測定部と、みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定し、前記算出処理を実行して前記深部温度を算出する演算処理部と、を備えた温度測定装置である。
【０００７】
また、他の発明として、生体情報を測定することと、みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定することと、前記算出処理を実行して前記深部温度を算出することと、を含む温度測定方法を構成してもよい。
【０００８】
第１の発明等によれば、測定した生体情報をもとにみかけの熱伝導率を設定し、設定したみかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出できる。したがって、測定対象の深部温度を精度よく算出することが可能となる。
【０００９】
また、第２の発明として、前記測定部は少なくとも脈波の測定を行い、前記演算処理部は、前記測定された脈波から拍動成分と非拍動成分との比を表す血液灌流指標を算出し、当該血液灌流指標とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、第１の発明の温度測定装置を構成してもよい。
【００１０】
第２の発明によれば、脈波を測定して血液灌流指標を算出し、血液灌流指標とみかけの熱伝導率との相関データからみかけの熱伝導率を設定することができる。
【００１１】
また、第３の発明として、前記測定部は少なくとも血流測定を行い、前記演算処理部は、前記血流測定の測定結果とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求め、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、第１の発明の温度測定装置を構成してもよい。
【００１２】
第３の発明によれば、血流測定を行い、血流とみかけの熱伝導率との相関データからみかけの熱伝導率を設定することができる。
【００１３】
また、第４の発明として、前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、前記演算処理部は、前記温度計の測定温度から血流を推定し、推定した血流とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、第１の発明の温度測定装置を構成してもよい。
【００１４】
第４の発明によれば、皮膚温度を測定して血流を推定し、血流とみかけの熱伝導率との相関データからみかけの熱伝導率を設定することができる。
【００１５】
また、第５の発明として、前記相関データは、測定部位毎に予め定められており、前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定部位に対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、第２〜第４の何れかの発明の温度測定装置を構成してもよい。
【００１６】
第５の発明によれば、測定部位に応じた相関データを用いて、みかけの熱伝導率を設定することができる。
【００１７】
また、第６の発明として、前記相関データは、測定対象者の身体プロフィールを分類した身体プロフィール区分毎に予め定められており、前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定対象者の身体プロフィールに対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、第２〜第５の何れかの発明の温度測定装置を構成してもよい。
【００１８】
第６の発明によれば、測定対象者の身体プロフィールが属する身体プロフィール区分に応じた相関データを用いて、みかけの熱伝導率を設定することができる。
【００１９】
また、第７の発明として、前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、前記算出処理は、みかけの熱伝導率と前記温度計の測定温度とを用いて前記深部温度を算出する処理である、第１〜第６の何れかの発明の温度測定装置を構成してもよい。
【００２０】
第７の発明によれば、設定したみかけの熱伝導率と、測定した皮膚温度とを用いて深部温度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】温度測定装置を表面側から見た外観図。
【図２】温度測定装置を裏面側から見た外観図。
【図３】熱流センサーの平面図。
【図４】図３に示すＡ−Ａ矢視断面の模式図。
【図５】事前測定を説明するための模式図。
【図６】脈波信号の一例を示す図。
【図７】相関式を説明する図。
【図８】相関テーブルを説明する図。
【図９】相関テーブルのデータ例を示す図。
【図１０】温度測定装置の主要な機能構成例を示すブロック図。
【図１１】区分対応表のデータ構成例を示す図。
【図１２】測定部位リストのデータ構成例を示す図。
【図１３】パラメーター設定テーブルのデータ構成例を示す図。
【図１４】温度測定装置が行う処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】変形例に係る温度測定装置の熱流測定を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明を適用可能な形態が以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付す。
【００２３】
図１および図２は、温度測定装置１の全体構成例を示す外観図であり、図１は表面側（ユーザーに装着したときに外環境側になる面）を、図２は裏面側（ユーザーに装着したときに生体表面側になる面）をそれぞれ示す。本実施形態の温度測定装置１は、筐体３の裏面側端縁部に設けられた粘着シート５を備えており、例えば額、手首、頸部、上腕部、足首、胸回り、胴回り、手足の甲等の測定部位において生体表面（皮膚面）に貼付・固定される。粘着シート５は、生体表面に着脱可能な粘着層を有しており、ユーザーが身体を動かしても容易に外れたり剥がれたりしない。なお、粘着シート５に限らず、ジェル等を用いて貼付する構成でもよいし、バンド等を用いて測定部位に巻き付け、筐体３の裏面側を生体表面に接触させる構成としてもよい。
【００２４】
先ず、温度測定装置１は、測定部であるセンサーを適所に配置して有する。例えば、温度測定装置１は、熱流センサー１３と、光センサー１５と、モーションセンサー１７とを備える。
【００２５】
熱流センサー１３は、温度測定装置１を装着した測定部位の生体表面と外環境との間の熱伝達によって当該熱流センサー１３の内部に生じた温度差をもとに、生体表面に生じる熱流を測定する。例えば、熱流センサー１３は、外形が略円環形状を有し、その一方の端面を形成する保護層１３３ａが裏面側で露出し、他方の端面を形成する保護層１３３ｂが表面側で露出するように筐体３に埋設される。筐体３は、熱流センサー１３内を伝達する熱が筐体３の内部へ逃げることを防止するために、熱流センサー１３の環状内側面および環状外側面に断熱材からなる断熱層を密着させるようにして備える。なお、理解の容易化のため、断熱層の図示は省略している。
【００２６】
図３は、熱流センサー１３の平面図であり、図４は、図３に示すＡ−Ａ矢視断面の模式図である。なお、配線等は図示を省略している。図３および図４に示すように、熱流センサー１３は、伝熱層１３１と、その図４中下側を覆う保護層１３３ａと、上側を覆う保護層１３３ｂとが互いに熱拡散層１３５を介して接着された層構造を有し、伝熱層１３１の内部に複数（図３では４つ）の検出器１３７が組み込まれて構成される。
【００２７】
検出器１３７は、装着時に生体表面側となる保護層１３３ａと接するように配置された温度計としての測温体１３９ａと、この測温体１３９ａと対向する位置で外環境側となる保護層１３３ｂと接するように配置された測温体１３９ｂとを備え、測温体１３９ａの検出温度を皮膚温度とし、測温体１３９ｂの検出温度を伝熱温度として出力する。各測温体１３９ａ，１３９ｂによる検出温度の温度差（上下温度差）から、該当する検出器１３７の位置における熱流束（単位面積当たりの熱流）を測定できる。測温体１３９ａ，１３９ｂには、サーミスターや熱電対等を用いることができる。なお、熱流センサー１３の構成は２つの測温体を用いた構成に限定されるものではなく、サーモパイルを用いたもの等公知の構成を適宜選択して用いることができる。
【００２８】
光センサー１５は、熱流センサー１３の環状内側部分において、筐体３の裏面にその発光面が露出するように配設された２つの発光部１５１，１５３と、筐体３の裏面にその受光面が露出するように配設された受光部１５５とを備える。これら発光部１５１，１５３の発光面や受光部１５５の受光面は、熱流センサー１３の環状内側部分を覆う透明なカバーガラス等で保護される。
【００２９】
発光部１５１，１５３は、所定の波長域内の照射光を照射するＬＥＤ（Light Emitting Diode）やＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）、半導体レーザー等の光源を用いて実現できる。照射光の波長域は、測定対象に応じて適宜選択することができる。本実施形態では、例えば、一方の発光部１５１は波長域６６０［ｎｍ］付近の第１波長の可視光を照射し、他方の発光部１５３は、波長域８８０［ｎｍ］〜９４０［ｎｍ］に属する第２波長の近赤外光を照射する。
【００３０】
受光部１５５は、照射光の透過光や反射光を受光し、受光量に応じた信号を出力する。例えば、フォトダイオード、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等で実現できる。
【００３１】
この光センサー１５において何れか一方又は両方の発光部１５１，１５３から照射光を照射し、受光部１５５の受光結果（受光部１５５の出力値）を公知の技術を用いて演算処理することにより、光電脈波、容積脈波、脈拍数（心拍数）、血流速、血流量、血液灌流量、血管抵抗、血圧（収縮期血圧／拡張期血圧）、ＳｐＯ２（経皮的動脈血酸素飽和度）等の生体情報を測定できる。ＳｐＯ２は、第１波長および第２波長の照射光を各発光部１５１，１５３から順番に照射して得た受光部１５５の出力値をもとに、各波長における酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光度を用いて求めることができる。
【００３２】
なお、熱流センサー１３や光センサー１５は、その裏面側に露出する部分が生体表面と接触し易いように、筐体３の裏面（例えば熱流センサー１３の端面）から出っ張らせて配置するとよい。接触性を高めることで、測定精度の低下防止が図れる。
【００３３】
モーションセンサー１７は、ユーザーの運動を測定するためのものであり、例えば、加速度（３軸）、角速度（３軸）、および地磁気（３軸）を検出する９軸センサーで実現できる。このモーションセンサー１７の加速度、角速度、および地磁気の各出力値を公知の技術を用いて演算処理することで、ユーザーの身体活動量、歩数、移動距離、速度、例えば「立位」「座位」「腹臥位」といった姿勢、「歩行」「走行」「階段昇降」といった運動（行動）の種類等の情報を測定できる。
【００３４】
次に、温度測定装置１は、生体情報を測定するセンサー以外の構成として、筐体３の表面においてタッチパネル２５を備える。タッチパネル２５には、深部温度の他、センサー１３，１５，１７の測定結果等が適宜表示される。タッチパネル２５の表示内容は、ユーザーが適宜設定できる。
【００３５】
また、温度測定装置１は、筐体３に内蔵された制御基板２９を備える。制御基板２９は、例えば、熱流センサー１３の環状内側部分に収容される。この制御基板２９には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２９１、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスク等の記憶媒体２９３、無線通信モジュール２９５等の電子部品が搭載される。その他にも、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、各種集積回路等の必要な電子部品を搭載することができ、センサー１３，１５，１７を駆動制御するＩＣや回路等が適宜搭載される。温度測定装置１は、ＣＰＵ２９１が記憶媒体２９３に格納されているプログラムを実行することによって、熱流測定や光測定をはじめとする深部温度の算出に必要な処理を行う。
【００３６】
なお、その他にも、温度測定装置１には、不図示のスピーカー、発光・点滅するＬＥＤ、振動するバイブレーター、各種操作を入力するための操作ボタン等が適宜設けられる。
【００３７】
［原理］
熱流センサー１３によって生体表面の熱流と皮膚温度が得られれば、熱伝導方程式に基づく関係式から、測定対象である生体（測定部位）の深部温度、例えば、生体内の熱源の温度を測定（算出）することができる。生体内の熱伝導が平板の熱伝導とみなせる場合、深部温度は、次式（１）で表される熱抵抗値Ｒ［Ｋ／Ｗ］を用いた推定式（深部温度推定式）により算出できる。なお、深部温度推定式は、式（１３）等に示して後述する。
【数１】
2018021833.tif 000003
【００３８】
式（１）において、ｄは生体表面から熱源までの深さ［ｍ］であり、ｋｅｆｆは生体組織のみかけの熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］である。生体組織のみかけの熱伝導率ｋｅｆｆは、次式（２），（３）で表される。
【数２】
2018021833.tif 000004
【００３９】
式（２），（３）において、ｋは生体組織の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］、σは形態係数、ｎは単位体積当たりの血管密度数、ａは動脈径［ｍ］、ｋｂは血液の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］、Ｐｅはペクレ数、Ｐｒはプラントル数、Ｒｅはレイノルズ数、ρｂは血液の密度［ｋｇ／ｍ３］、Ｃｂは血液の比熱［Ｊ／（ｋｇ・Ｋ）］、ｕは平均血流速［ｍ／ｓ］である。これらのうちの平均血流速ｕは、生理反応によって変動する。一方、平均血流速ｕ以外の各値は、定数又は定数とみなせる値である。したがって、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは、測定部位における血流の影響を受けて変動するといえる。
【００４０】
そこで、本実施形態では、予め所定の血流指標値とみかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値との対応関係を定めた相関データを用意しておき、相関データを用いて深部温度を算出する。
【００４１】
１．相関データの設定
相関データは、例えば、性別、年齢、身長、体重といった身体プロフィールを区分した身体プロフィール区分毎に用意される。本実施形態では、身長と体重とからＢＭＩ（Body Mass Index）を算出して用い、年齢とＢＭＩについてはそのとり得る値を段階的に区切って区分し、性別は男女別に区分する。そして、各身体プロフィールに係る区分の全通りの組合せの各々を１つの身体プロフィール区分として、身体プロフィール区分毎に各測定部位に係る相関データを作成して設定しておく。ＢＭＩは、次式（４）で表される。式（４）において、ｗは体重［ｋｇ］、ｔは身長［ｍ］である。
【数３】
2018021833.tif 000005
【００４２】
具体的には先ず、（１）標本者を集めて深部温度測定、熱流測定、および光測定の各測定を測定部位毎に行う（事前測定）。続いて、（２）深部温度測定および熱流測定の各測定結果からみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを求め、（３）光測定の測定結果から血流指標値として例えば血液灌流指標ＰＩを求める。これにより、各標本者から、測定部位毎に血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとが収集される。そして、（４）収集した血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを一組の収集データとし、各収集データを該当する標本者の身体プロフィールに応じた身体プロフィール区分に仕分けて測定部位毎にデータ処理することで、相関データを作成する。
【００４３】
（１）事前測定
図５は、温度測定装置１と、別途用意した深部温度計７とを標本者の生体表面９１に設置し、上記３つの各測定をしている状態を簡略的に示す模式図である。図５では、測定部位皮下の深さ方向に沿った断面を示している。ここで、式（１）の深さｄは、図５に示す測定部位の生体表面９１から熱源９５までの深さ方向の距離に相当する。そして、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは、当該生体表面９１から熱源９５までの間に存在する生体組織９３の熱伝導率である。上記したように、生体組織自体の熱伝導率ｋは、固有の値で固定である。しかし、実際には、生体組織９３の熱伝導率は、血流の影響を受けてみかけ上変動する（みかけの熱伝導率ｋｅｆｆ）。
【００４４】
深部温度測定は、深部温度計７を用いて行い、皮下の熱源９５の温度を深部温度θｃとして測定する。熱流測定は、熱流センサー１３を用いて行い、皮膚温度θｓ１と伝熱温度θｓ２と、熱流束φｑとを測定する。
【００４５】
光測定は、光センサー１５を用いて行い、光電脈波（容積脈波）等の脈波信号を検出する。光センサー１５の一方の発光部１５１に着目すると、図５中に一点鎖線で示すように、発光部１５１から照射された照射光は、生体表面９１から生体内に進入して拡散反射しながら伝播し、受光部１５５に到達する。そして、熱源９５として皮下に血管が存在する測定部位では、照射光の一部が、その生体内の伝播過程で熱源（血管）９５を通過する。他方の発光部１５３から照射された照射光も同様である。
【００４６】
ここで、血管は、心臓の拍動によって収縮拡張を繰り返し、これに伴って血管内の血流量も変動する。したがって、血管が走行する測定部位に照射光を照射し続けると、血流量の変動によって血管を通過した光の光量が増減する。光測定では、受光部１５５に到達した光（生体内伝播光）の強度変化から上記光量の増減を検出し、脈波信号を得る。具体的には、光センサー１５は、受光部１５５の出力値（フォトダイオードに発生した電流信号）を電圧信号に変換し、脈波信号［Ｖ］として出力する。
【００４７】
（２）みかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆの算出
皮下に存在する熱源の形状は測定部位によって異なり、この熱源の形状によって、前提となる熱伝導方程式が変わる。具体的には、例えば熱源が平板状を有し、生体内の熱伝導が平板の熱伝導とみなせる場合（後述する式（１３））と、熱源が円筒状を有し、生体内の熱伝導が円筒の熱伝導とみなせる場合（後述する式（１４））とでは、深部温度推定式が異なる。みかけの熱伝導率ｋｅｆｆを求める関係式も同様である。本実施形態では、熱源の形状を平板状と円筒状（或いは円柱状）の２種類とする。各測定部位の熱源の形状については、予め設定しておく。
【００４８】
先ず、熱源９５が平板状（平板熱源）の場合を説明する。平板熱源としては、血液プールや平板状の骨等が挙げられ、このような平板熱源が存在する測定部位に対しては、熱源の形状として「平板熱源」が設定される。具体的な測定部位としては、例えば、額が挙げられる。額は、皮下の生体組織が比較的一様で薄く、その熱伝導は平板熱伝導とみなせる。ここで、熱流センサー１３の伝熱層１３１（図４）の厚さ［ｍ］をｄｓ、伝熱層１３１の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］をｋｓと定義する。先ず、生体内の平板熱源から生体表面まで伝熱する熱流束φｑは、平板熱伝導に従い、次式（５）で表される。
【数４】
2018021833.tif 000006
【００４９】
また、生体表面まで伝達した熱は、熱流センサー１３を介して外環境に放出される。その際に伝熱層１３１を伝達することから、熱流束φｑには、次式（６）が成り立つ。
【数５】
2018021833.tif 000007
【００５０】
式（５），（６）から、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは次式（７）で表される。すなわち、測定部位の熱源が平板熱源として設定されている場合には、深部温度測定および熱流測定で得られた深部温度θｃ、皮膚温度θｓ１、伝熱温度θｓ２の各値を式（７）に代入し、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値を算出する。深さｄは、規定値を用いる。この深さｄは、温度測定装置１による深部温度の測定時にも必要な値であり（式（１３）を参照）、後述するパラメーター設定テーブル３５０において推定式パラメーターｄとして予め設定される。
【数６】
2018021833.tif 000008
【００５１】
次に、熱源９５が円筒状（円筒熱源）の場合を説明する。円筒熱源としては、血管や、円筒状の骨等が挙げられ、このような円筒熱源が存在する測定部位に対しては、熱源の形状として「円筒熱源」が設定される。例えば手首であれば、橈骨動脈等の動脈を流れる血液が大きな熱源となり、その熱伝導は円筒熱伝導とみなせる。ここで、円筒熱源の半径［ｍ］をｒａ、当該円筒熱源の中心から生体表面までの距離［ｍ］をｒｓと定義する。先ず、生体内の円筒熱源から生体表面まで伝熱する熱流束φｑは、円筒熱伝導に従い、次式（８）で表される。
【数７】
2018021833.tif 000009
【００５２】
また、熱流束φｑには、平板熱伝導の場合と同様に、式（６）が成り立つ。したがって、式（６），（８）から、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは次式（９）で表される。すなわち、測定部位の熱源が円筒熱源として設定されている場合には、深部温度測定および熱流測定で得られた深部温度θｃ、皮膚温度θｓ１、伝熱温度θｓ２の各値を式（９）に代入し、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値を算出する。半径ｒａおよび距離ｒｓは、規定値を用いる。これら半径ｒａおよび距離ｒｓも、深さｄと同様に推定式パラメーターｒａ，ｒｓとしてパラメーター設定テーブル３５０に予め設定され、温度測定装置１による深部温度の測定時に用いられる（式（１４）を参照）。
【数８】
2018021833.tif 000010
【００５３】
なお、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値を算出するための事前測定で使用する深部温度計７の構成は、特に限定されない。例えば、ヒーターによる測定部位の加熱を伴う加熱型のものや、生体内にセンサー（針）を刺して直接深部温度を測定するもの等、公知の深部温度計を用いてよい。また、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値についても、例示した手法に限らず、公知の手法を適宜採用して測定／算出してよい。
【００５４】
（３）血液灌流指標ＰＩの算出
血流指標値の１つとして、拍動成分と非拍動成分との比を表す血液灌流指標（Perfusion Index：ＰＩ）が挙げられる。図６は、光測定で得られた脈波信号［Ｖ］の一例を示す図である。図６に示すように、脈波信号には、心臓の一心拍期間の周期が現れる。本実施形態では、脈波信号の周期性をもとに、一心拍期間の振幅の最大値および最小値を取得する。そして、最大値をＳ１とし、最大値と最小値との差をＳ２として、次式（１０）により血液灌流指標ＰＩを算出する。
【数９】
2018021833.tif 000011
【００５５】
なお、血液灌流指標ＰＩは、式（１０）のＳ１を一心拍期間分の脈波信号の平均値Ｓａｖｅとして算出してもよい。
【００５６】
（４）相関データの作成
各標本者から測定部位毎に血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを収集したら、各収集データを該当する標本者の身体プロフィールに応じた身体プロフィール区分に仕分けし、各身体プロフィール区分について測定部位毎に相関データを作成する。図７は、ある身体プロフィール区分に属する標本者から収集した同じ測定部位の収集データ群の一例を示す図であり、横軸を血液灌流指標ＰＩとし、縦軸をみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとして各収集データをプロットして示している。図７に示すように、血液灌流指標ＰＩと、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆとは、正の相関関係を有する。
【００５７】
そこで、本実施形態では、例えば、収集データ群を用いて最小二乗法等の近似計算を行い、血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとの相関式Ｃ１を算出する。例えば、次式（１１）に示す累乗関数として求めることができる。ただし、相関式は、線形多項式でもよいし、指数関数でもよい。例えば、次式（１２）に示す一次の線形多項式として求めてもよい。そして、求めた相関式を、該当する身体プロフィール区分における当該測定部位の相関データとして設定する。式（１１），（１２）において、ｍａ，ｍｂ，ｍｃ，ｍｄは、それぞれ定数である。相関式は、各身体プロフィール区分について測定部位毎に算出し、各々の相関データとする。
【数１０】
2018021833.tif 000012
【００５８】
なお、相関データは、血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとの相関式として設定しておく構成に限定されない。例えば、血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを対応付けた相関テーブルとして設定しておく構成でもよい。図８は、図７と同じ収集データ群から作成した相関テーブルのテーブルデータＰ１をプロットして示した図である。例えば、横軸の血液灌流指標ＰＩを単位区間に分割する。そして、各単位区間内の収集データからみかけの熱伝導率ｋｅｆｆの平均値を算出し、相関テーブルを作成する。図９に、単位区間を「０．１」として作成した相関テーブルのデータ例を示す。この場合も、相関式と同様に各身体プロフィール区分について測定部位毎に相関テーブルを作成し、各々の相関データとする。
【００５９】
２．深部温度の測定
深部温度の測定は、相関データを用いて行う。手順としては先ず、測定対象者であるユーザーの身体プロフィール区分を特定し、測定部位に応じた相関データを適用相関データとして選択する。そして、熱流測定と、光測定とを上記の要領で行い、光測定の測定結果（脈波信号）から式（１０）により血液灌流指標ＰＩを算出する。
【００６０】
続いて、適用相関データを用い、血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出して設定する。例えば、相関データが式（１１）や式（１２）のような相関式として定められている場合は、適用相関データの相関式に血液灌流指標ＰＩを代入し、対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する。また、図９のような相関テーブルとして定められているのであれば、適宜テーブルデータを補間する処理を行い、血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する。
【００６１】
その後、熱流測定の測定結果（皮膚温度θｓ１および伝熱温度θｓ２）から式（５）により熱流束φｑを求め、設定したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆと、皮膚温度θｓ１および熱流束φｑとを用いて測定部位の深部温度を算出する処理（算出処理）を実行する。算出処理では、測定部位に応じた深部温度推定式を選択的に用いる。
【００６２】
具体的には、測定部位の熱源が平板熱源の場合は、次式（１３）に示す深部温度推定式に従って深部温度θｃを算出する。
【数１１】
2018021833.tif 000013
一方、測定部位の熱源が円筒熱源の場合には、次式（１４）に示す深部温度推定式に従って深部温度θｃを算出する。
【数１２】
2018021833.tif 000014
【００６３】
［機能構成］
図１０は、温度測定装置１の主要な機能構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、温度測定装置１は、センサー部１０と、操作入力部１１１と、表示部１１３と、通信部１１５と、演算処理部２００と、記憶部３００とを備える。
【００６４】
センサー部１０は、図１又は図２に示した熱流センサー１３や光センサー１５、モーションセンサー１７等の複数のセンサーで構成される。
【００６５】
操作入力部１１１は、ユーザーによる各種操作入力を受け付け、操作入力に応じた操作入力信号を演算処理部２００へ出力する。ボタンスイッチやレバースイッチ、ダイヤルスイッチ、タッチパネル等により実現できる。図１では、タッチパネル２５がこれに該当する。
【００６６】
表示部１１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置によって実現され、演算処理部２００からの表示信号に基づく各種表示を行う。図１では、タッチパネル２５がこれに該当する。
【００６７】
通信部１１５は、演算処理部２００の制御のもと、外部との間でデータを送受するための通信装置である。この通信部１１５の通信方式としては、無線通信を利用して無線接続する形式や、所定の通信規格に準拠したケーブルを介して有線接続する形式、クレイドル等と呼ばれる充電器と兼用の中間装置を介して接続する形式等、種々の方式を適用可能である。図１では、制御基板２９に搭載された無線通信モジュール２９５がこれに該当する。
【００６８】
演算処理部２００は、各機能部との間でデータの入出力制御を行い、所定のプログラムやデータ、操作入力部１１１からの操作入力信号、センサー部１０を構成するセンサー１３，１５，１７の測定結果等に基づき各種の演算処理を実行して、ユーザーの生体情報を取得する。例えば、ＣＰＵやＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のマイクロプロセッサーや、ＡＳＩＣ、ＩＣメモリー等の電子部品によって実現される。図１では、制御基板２９に搭載されたＣＰＵ２９１がこれに該当する。
【００６９】
この演算処理部２００は、相関データ選択処理部２１０と、推定式設定部２２０と、深部温度算出部２３０とを含む。
【００７０】
相関データ選択処理部２１０は、ユーザー（測定対象者）の身体プロフィール区分に従って、測定部位に応じた相関データ（適用相関データ）３２１を選択するための処理を行う。この相関データ選択処理部２１０は、区分特定部２１１を備える。
【００７１】
区分特定部２１１は、ユーザーの性別、年齢、身長、および体重の各身体プロフィールから、当該ユーザーの身体プロフィール区分を特定する。その際、身長および体重を用いて式（４）によりＢＭＩを算出する。
【００７２】
推定式設定部２２０は、測定部位に従って深部温度推定式を設定する。その際、身体プロフィール区分に基づいて、深部温度推定式のパラメーター設定を行う。
【００７３】
深部温度算出部２３０は、相関データ選択処理部２１０が選択した適用相関データを用い、推定式設定部２２０が設定した深部温度推定式に従って深部温度（例えば測定部位の熱源温度）を算出する。この深部温度算出部２３０は、血流指標値算出部２３１と、熱伝導率設定部２３３と、算出処理部２３５とを備える。
【００７４】
血流指標値算出部２３１は、光センサー１５による光測定の測定結果から、式（１０）により血液灌流指標ＰＩを算出する。熱伝導率設定部２３３は、適用相関データ３２１を用い、血流指標値算出部２３１が算出した血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出することで、算出処理におけるみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを設定する。算出処理部２３５は、熱伝導率設定部２３３が設定したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆと、熱流測定の測定結果（皮膚温度θｓ１および熱流束φｑ）とを用いて算出処理を実行し、測定部位の深部温度を算出する。
【００７５】
記憶部３００は、ＩＣメモリーやハードディスク、光学ディスク等の記憶媒体により実現されるものである。この記憶部３００には、温度測定装置１を動作させ、温度測定装置１が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、当該プログラムの実行中に使用されるデータ等が予め格納され、或いは処理の都度一時的に格納される。図１では、制御基板２９に搭載された記憶媒体２９３がこれに該当する。
【００７６】
また、記憶部３００には、温度測定プログラム３１０と、相関データＤＢ３２０と、区分対応表３３０と、測定部位リスト３４０と、パラメーター設定テーブル３５０と、深部温度測定結果３６０とが格納される。
【００７７】
演算処理部２００は、温度測定プログラム３１０を読み出して実行することにより、相関データ選択処理部２１０や推定式設定部２２０、深部温度算出部２３０等の機能を実現する。なお、これらの機能部を電子回路等のハードウェアで実現する場合には、当該機能を実現させるためのプログラムの一部を省略することができる。
【００７８】
相関データＤＢ３２０は、予め定められた血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを記憶する。例えば、相関データＤＢ３２０には、身体プロフィール区分を識別する区分番号毎に、該当する身体プロフィール区分について定められた各測定部位に係る相関データ３２１が設定される。
【００７９】
区分対応表３３０は、身体プロフィール区分の定義情報である。図１１は、区分対応表３３０のデータ構成例を示す図である。図１１に示すように、区分対応表３３０には、性別、年齢、およびＢＭＩの各区分の組合せと対応付けて、身体プロフィール区分の区分番号が設定される。
【００８０】
測定部位リスト３４０は、測定部位の一覧を記憶する。図１２は、測定部位リスト３４０のデータ構成例を示す図である。図１２に示すように、測定部位リスト３４０には、測定部位と対応付けて、当該測定部位の熱源形状の種類（平板熱源又は円筒熱源）が設定される。
【００８１】
パラメーター設定テーブル３５０は、推定式パラメーターである深部温度推定式のｄ（式（１３））とｒａおよびｒｓ（式（１４））の規定値を記憶する。図１３は、パラメーター設定テーブル３５０のデータ構成例を示す図である。図１３に示すように、パラメーター設定テーブル３５０には、身体プロフィール区分の区分番号と対応付けて、測定部位毎に推定式パラメーターｄ，ｒａ，ｒｓの各値が設定される。より詳細には、推定式パラメーターｄは、平板熱源の測定部位について設定され、推定式パラメーターｒａ，ｒｓは、円筒熱源の測定部位について設定される。推定式パラメーターｄ，ｒａ，ｒｓを身体プロフィール区分毎に設定しておくのは、性別や年齢、体格によって同じ測定部位でも熱源の深さやサイズに差が生じるためである。
【００８２】
深部温度測定結果３６０は、深部温度の測定結果を測定部位や測定時刻等と対応付けて記憶する。
【００８３】
［処理の流れ］
図１４は、温度測定装置１が行う処理の流れを示すフローチャートである。ここで説明する処理は、演算処理部２００が記憶部３００から温度測定プログラム３１０を読み出して実行し、温度測定装置１の各部を動作させることで実現できる。本処理の開始に先立ち、温度測定装置１がユーザーに装着される。
【００８４】
演算処理部２００は先ず、操作入力部１１１を介して性別、年齢、身長、および体重の各身体プロフィールの入力操作を受け付けるとともに（ステップＳ１０１）、測定部位リスト３４０に設定されている測定部位の一覧を提示してその選択操作を受け付ける（ステップＳ１０３）。ユーザーは、自身の各身体プロフィールの値を入力し、温度測定装置１を装着した測定部位を選択する。
【００８５】
続いて、区分特定部２１１が、区分対応表３３０を参照し、入力された各身体プロフィールに合致する身体プロフィール区分を特定する（ステップＳ１０５）。そして、相関データ選択処理部２１０は、特定された身体プロフィール区分と、選択された測定部位とから適用相関データ３２１を選択する（ステップＳ１０７）。
【００８６】
続いて、推定式設定部２２０が、選択された測定部位の熱源形状を測定部位リスト３４０から読み出し、当該熱源形状に応じて式（１３）又は式（１４）の深部温度推定式を選択的に設定する（ステップＳ１０９）。平板熱源の場合は式（１３）、円筒熱源の場合は式（１４）を選択して設定する。またこのとき、推定式設定部２２０は、特定された身体プロフィール区分と選択された測定部位との組合せに対応する推定式パラメーターをパラメーター設定テーブル３５０から読み出し、ステップＳ１０９で設定した深部温度推定式のパラメーター設定を行う（ステップＳ１１１）。つまり、式（１３）を設定した場合はｄを、式（１４）を設定した場合はｒａおよびｒｓを設定する。
【００８７】
そして、熱流センサー１３を用いた熱流測定と、光センサー１５を用いた光測定とを並行して行う（ステップＳ１１３）。
【００８８】
測定を終えたら、血流指標値算出部２３１が、光測定の測定結果から血液灌流指標ＰＩを算出する（ステップＳ１１５）。そして、熱伝導率設定部２３３が、適用相関データ３２１を用い、ステップＳ１１５で算出した血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する（ステップＳ１１７）。
【００８９】
その後、算出処理部２３５が算出処理を実行し、測定部位の深部温度を算出する（ステップＳ１１９）。ここでの処理は、熱流測定で得た皮膚温度θｓ１および熱流束φｑと、ステップＳ１１７で算出したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを設定された深部温度推定式に代入し、深部温度θｃを算出することで行う。
【００９０】
以上説明したように、本実施形態によれば、深部温度の算出に際し脈波を測定して血液灌流指標ＰＩを算出し、適用相関データを用いて血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出することができる。その際、ユーザーの身体プロフィール区分を特定し、測定部位に応じた相関データを適用相関データとして選択することができる。そして、算出したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆと、熱流測定の測定結果（皮膚温度θｓ１および熱流束φｑ）とを用いて算出処理を実行し、測定部位の深部温度を算出することができる。これによれば、深部温度の測定時点における生体組織のみかけの熱伝導率を適正に設定して用い、深部温度を算出できる。したがって、測定部位の深部温度を精度よく算出できる。
【００９１】
なお、上記実施形態では、血流指標値として血液灌流指標ＰＩを例示したが、血流の影響を受けて変動する別の値を用いてもよい。この場合は、当該血流指標値とみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを予め各身体プロフィール区分について測定部位毎に定めておけばよい。
【００９２】
例えば、公知の血流測定を行って血流速［ｍ／ｓ］、血流量［ｍ３／ｓ］、血液灌流量［ｍ３／（ｍ３・ｓ）］等を測定し、血流指標値としてもよい。あるいは、脈波信号から光電脈波（容積脈波）の振幅値やオフセット等の特徴量を算出し、血流指標値としてもよい。
【００９３】
また、血流と相関する値を血流指標値として用いるのでもよい。例えば、皮膚温度［℃］、脈拍数、血圧［ｍｍＨｇ］、血管径［ｍ］、皮膚熱流［Ｗ／ｍ２］等は、所定の条件下で血流の増減を反映することが知られていることから、これらを測定して血流指標値として用いることも可能である。
【００９４】
一例を挙げると、例えば、皮膚温度の変動は、皮膚血流と相関があることが知られている。皮膚血流が減少すれば皮膚温度は低下し、逆に増加すれば皮膚温度は上昇する。そこで、皮膚温度と皮膚血流との相関式や相関テーブルを予め用意しておき、熱流測定で得られる皮膚温度θｓ１から皮膚血流を推定する構成としてもよい。本変形例では、皮膚血流を血流指標値として用いる。そのため、皮膚血流とみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを予め定めておく。そして、深部温度の測定に先立ち、上記実施形態と同様の要領で適用相関データを選択する。その後、熱流センサー１３を用いて熱流測定を行う。
【００９５】
図１５は、本変形例の温度測定装置１ｂをユーザーの生体表面９１に設置し、熱流測定をしている状態を簡略的に示す模式図である。本変形例の温度測定装置１ｂは、上記実施形態の温度測定装置１から光センサー１５を除いた構成で実現できる。熱流測定を行ったら、皮膚温度θｓ１から皮膚血流を推定する。その上で、適用相関データを用い、推定した皮膚血流からみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する。その後、算出処理を行って測定部位の深部温度を算出する。
【００９６】
本変形例によれば、温度測定装置１ｂの構成として、光センサー１５が不要となる。したがって、より簡易な構成で測定部位の深部温度を精度よく測定することが可能となる。
【００９７】
また、上記実施形態では、１つの血流指標値（血液灌流指標ＰＩ）からみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出することとしたが、複数の血流指標値を用いてみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する構成としてもよい。この場合は、血流指標値毎に、当該血流指標値とみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを予め定めておく。そして、センサー部１０の測定結果等から得た血流指標値毎に対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出し、その平均値等を算出処理におけるみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとする。
【００９８】
あるいは、重回帰分析等の多変量解析を用いて複数の血流指標値から算出処理におけるみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出するとしてもよい。例えば、血液灌流指標ＰＩと皮膚温度θｓ１の２つの血流指標値を用いた場合のみかけの熱伝導率ｋｅｆｆの算出式を、次式（１５）に示す。式（１５）において、ｍｅ，ｍｆ，ｍｇは、それぞれ定数である。各定数ｍｅ，ｍｆ，ｍｇは、事前測定で得たみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆについて最小二乗法等の近似計算を行うことで求める。
【数１３】
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【００９９】
また、深部温度は、日単位や月単位、年単位等の所定周期で変動しており、その周期変動は、生体リズム（生物時計、体内時計とも呼ばれる）によって発現する。したがって、深部温度を連続的に測定し、周期変動を抽出することで、生体リズムを取得することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１…温度測定装置、１０…センサー部、１３…熱流センサー、１３９ａ，１３９ｂ…測温体、１５…光センサー、１７…モーションセンサー、１１１…操作入力部、１１３…表示部、１１５…通信部、２００…演算処理部、２１０…相関データ選択処理部、２１１…区分特定部、２２０…推定式設定部、２３０…深部温度算出部、２３１…血流指標値算出部、２３３…熱伝導率設定部、２３５…算出処理部、３００…記憶部、３１０…温度測定プログラム、３２０…相関データＤＢ、３２１…相関データ、３３０…区分対応表、３４０…測定部位リスト、３５０…パラメーター設定テーブル、３６０…深部温度測定結果
【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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【図１５】
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