(57)【要約】      （修正有）【課題】自律神経の状態を反映した生体情報を複合的に考慮して生体の状態を正しく把握する生体情報処理装置を提供する。【解決手段】演算処理部５７は、時系列のＮ種類（Ｎ≧３）の生体情報からＮ種類の周波数成分比データを取得する周波数成分比データ取得ステップと、Ｎ種類の生体情報およびＮ種類の周波数成分比を集約して、Ｍ種類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ）の分類用時系列データを取得するデータ集約ステップと、Ｍ種類の分類用時系列データを複数のクラスタに分類する分類ステップと、クラスタ毎に時系列の出現データを生成する出現データ生成ステップと、を実行する。【選択図】図４２
2018068465.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算処理部が、
時系列のＮ種類（Ｎ≧３）の生体情報データから、所定の周波数よりも低い低周波数成
分と前記所定の周波数よりも高い高周波数成分との比である、Ｎ種類の周波数成分比デー
タを求めるステップと、
前記Ｎ種類の生体情報データおよび前記Ｎ種類の周波数成分比データを集約して、Ｍ種
類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ）の分類用時系列データを取得するデータ集約ステップと、
前記Ｍ種類の分類用時系列データを複数のクラスタに分類する分類ステップと、
前記クラスタ毎に時系列の出現データを生成する出現データ生成ステップと、
を実行することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
前記データ集約ステップは、
前記Ｎ種類の生体情報データおよび前記Ｎ種類の周波数成分比データをＸ種類（Ｘ≧Ｍ
）の分類用時系列データに集約し、当該Ｘ種類の分類用時系列データから前記Ｍ種類を選
択することを含むことを特徴とする請求項１に記載の生体情報処理装置。
【請求項３】
前記データ集約ステップは、前記Ｎ種類の生体情報データおよび前記Ｎ種類の周波数成
分比データの主成分分析又は因子分析を行って集約を行い、前記分類用時系列データの分
散の大きさに基づいて選択を行うステップであることを特徴とする請求項１又は２に記載
の生体情報処理装置。
【請求項４】
前記データ集約ステップは、前記Ｎ種類の周波数成分比データのうち少なくとも一つ以
上を選択して集約することを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項
に記載の生体情報処理装置。
【請求項５】
前記分類ステップは、前記Ｍ種類の分類用時系列データをＭ次元空間にプロットするこ
とと、当該プロットをクラスタリングして前記複数のクラスタに分類することを含むこと
を特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
【請求項６】
前記出現データ生成ステップは、前記クラスタ毎に、当該クラスタに属する前記分類用
時系列データを、算出時刻をずらしながら所定時間幅で平均した算出時刻別の出現確率を
算出することを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の生体
情報処理装置。
【請求項７】
前記演算処理部が、
前記時系列の出現データを周方向に時間軸をとった文字盤上に表示制御する表示制御ス
テップを実行することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の生体情
報処理装置。
【請求項８】
前記生体情報データは、熱流束、皮膚温度、深部温度、酸素飽和度、血流量、血圧、活
動量、および脈拍数の何れかの生体情報を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項７の
いずれか一項に記載の生体情報処理装置。
【請求項９】
時系列のＮ種類（Ｎ≧３）の生体情報データおよび前記Ｎ種類の周波数成分比データを
集約して、Ｍ種類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ）の分類用時系列データを取得するデータ集約ステ
ップと、
前記Ｍ種類の分類用時系列データを複数のクラスタに分類する分類ステップと、
前記クラスタ毎に時系列の出現データを生成する出現データ生成ステップと、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報を処理する生体情報処理装置および生体情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、特許文献１に記載されているように、生体の自律神経系の影響を表す心
拍変化率の低周波、高周波帯域成分を含む複数の生体信号から特徴ベクトルを検出し、特
徴ベクトルと学習データに基づく分流器を用いて生体の状態を判別する方法が知られてい
た。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１３８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、特許文献１に記載の方法では、分流器を用いて状態を判別するため、生
体がどの状態にあるか把握することができても、状態の程度を把握することができないた
め、生体の状態を正しく把握することができないという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の
形態または適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］本適用例に係る生体情報処理装置は、演算処理部が、時系列のＮ種類（Ｎ
≧３）の生体情報データから、所定の周波数よりも低い低周波数成分と前記所定の周波数
よりも高い高周波数成分との比である、Ｎ種類の周波数成分比データを求めるステップと
、前記Ｎ種類の生体情報データおよび前記Ｎ種類の周波数成分比データを集約して、Ｍ種
類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ）の分類用時系列データを取得するデータ集約ステップと、前記Ｍ
種類の分類用時系列データを複数のクラスタに分類する分類ステップと、前記クラスタ毎
に時系列の出現データを生成する出現データ生成ステップと、を実行することを特徴とす
る。
【０００７】
本適用例によれば、時系列のＮ種類（Ｎ≧３）の生体情報データから、Ｎ種類の周波数
成分比データを求めることによって、自律神経の状態を反映する情報を取得することがで
きる。そして、Ｎ種類の生体情報データおよびＮ種類の周波数成分比データを集約するこ
とによって、生体の状態分析に有用なＭ種類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ）の分類用時系列データ
を取得することができる。そして、Ｍ種類の分類用時系列データを複数のクラスタに分類
し、各クラスタの出現データを生成することによって、自律神経の状態を反映した生体の
状態と状態の程度を把握することができる。
従って、自律神経の状態を反映した生体の状態を正しく把握することを可能とする生体
情報処理装置を提供することができる。
【０００８】
［適用例２］上記適用例に記載の前記データ集約ステップは、前記Ｎ種類の生体情報デ
ータおよび前記Ｎ種類の周波数成分比データをＸ種類（Ｘ≧Ｍ）の分類用時系列データに
集約し、当該Ｘ種類の分類用時系列データから前記Ｍ種類を選択することを含むことが好
ましい。
【０００９】
本適用例によれば、Ｎ種類の生体情報データおよびＮ種類の周波数成分比データをＸ種
類（Ｘ≧Ｍ）の分類用時系列データに集約し、そのうちＭ種類を選択することによって、
分類用時系列データの数を減らすことができる。
【００１０】
［適用例３］上記適用例に記載の前記データ集約ステップは、前記Ｎ種類の生体情報デ
ータおよび前記Ｎ種類の周波数成分比データの主成分分析又は因子分析を行って集約を行
い、前記分類用時系列データの分散の大きさに基づいて選択を行うステップであることが
好ましい。
【００１１】
本適用例によれば、Ｎ種類の生体情報データおよびＮ種類の周波数成分比データを主成
分分析または因子分析し、その分散に基づきＭ種類の分類用時系列データを取得すること
によって、生体の状態分析に有用なＭ種類の分類用時系列データを取得することができる
。
【００１２】
［適用例４］上記適用例に記載の前記データ集約ステップは、前記Ｎ種類の周波数成分
比データのうち少なくとも一つ以上を選択して集約することを含むことが好ましい。
【００１３】
本適用例によれば、Ｎ種類の周波数成分比データのうち少なくとも一つ以上を選択して
集約することによって、生体の状態分析に有用なＭ種類の分類用時系列データを取得する
ことができる。
【００１４】
［適用例５］上記適用例に記載の前記分類ステップは、前記Ｍ種類の分類用時系列デー
タをＭ次元空間にプロットすることと、当該プロットをクラスタリングして前記複数のク
ラスタに分類することを含むことが好ましい。
【００１５】
本適用例によれば、Ｍ種類の分類用時系列データをＭ次元空間にプロットしてクラスタ
リングを行い、複数のクラスタに分類することによって、生体の状態を分類することがで
きる。
【００１６】
［適用例６］上記適用例に記載の前記出現データ生成ステップは、前記クラスタ毎に、
当該クラスタに属する前記分類用時系列データを、算出時刻をずらしながら所定時間幅で
平均した算出時刻別の出現確率を算出することを含むことが好ましい。
【００１７】
本適用例によれば、クラスタ毎に各分類用時系列データを所定時間幅で平均し、各クラ
スタに属する分類用時系列データの時系列の出現確率を算出することによって、時刻にお
ける生体の状態を正しく把握することができる。
【００１８】
［適用例７］上記適用例に記載の前記演算処理部が、前記時系列の出現データを周方向
に時間軸をとった文字盤上に表示制御する表示制御ステップを実行することが好ましい。
【００１９】
本適用例によれば、時系列の出現データを、周方向に時間軸をとった文字盤上に表示制
御することによって、時間経過に伴う生体の状態変化を直感的に把握することができる。
【００２０】
［適用例８］上記適用例に記載の前記生体情報データは、熱流束、皮膚温度、深部温度
、酸素飽和度、血流量、血圧、活動量、および脈拍数の何れかの生体情報を含むことが好
ましい。
【００２１】
本適用例によれば、熱流束、皮膚温度、深部温度、酸素飽和度、血流量、血圧、活動量
、および脈拍数の何れかの生体情報をＭ種類に集約して用い、分類したクラスタ毎の出現
データを生成することによって、生体の状態を正しく把握することができる。
【００２２】
［適用例９］本適用例に係る生体情報処理方法は、時系列のＮ種類（Ｎ≧３）の生体情
報データおよび前記Ｎ種類の周波数成分比データを集約して、Ｍ種類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ
）の分類用時系列データを取得するデータ集約ステップと、前記Ｍ種類の分類用時系列デ
ータを複数のクラスタに分類する分類ステップと、前記クラスタ毎に時系列の出現データ
を生成する出現データ生成ステップと、を含むことを特徴とする。
【００２３】
本適用例によれば、時系列のＮ種類（Ｎ≧３）の生体情報データから、Ｎ種類の周波数
成分比データを求めることによって、自律神経の状態を反映する情報を取得することがで
きる。そして、Ｎ種類の生体情報データおよびＮ種類の周波数成分比データを集約するこ
とによって、生体の状態分析に有用なＭ種類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ）の分類用時系列データ
を取得することができる。そして、Ｍ種類の分類用時系列データを複数のクラスタに分類
し、各クラスタの出現データを生成することによって、自律神経の状態を反映した生体の
状態と状態の程度を把握することができる。
従って、自律神経の状態を反映した生体の状態を正しく把握することを可能とする生体
情報処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本実施形態の生体情報処理装置を備えた全体システムの構成例を示す模式図。
【図２】測定装置を表面側から見た外観図。
【図３】測定装置を裏面側から見た外観図。
【図４】熱流センサーの平面図。
【図５】図４に示すＡ−Ａ矢視断面の模式図。
【図６】時刻ｔにおける各生体情報Ｓｎ（ｔ）の一例を表形式で示す図。
【図７】活動量Ｓ1（ｔ）をグラフ化した図。
【図８】脈拍数Ｓ2（ｔ）をグラフ化した図。
【図９】動脈血中酸素飽和度Ｓ3（ｔ）をグラフ化した図。
【図１０】皮膚温度Ｓ4（ｔ）をグラフ化した図。
【図１１】深部温度Ｓ5（ｔ）をグラフ化した図。
【図１２】熱流束Ｓ6（ｔ）をグラフ化した図。
【図１３】生体情報の低周波領域、高周波領域を示す図。
【図１４】活動量の周波数成分比Ｒ1（ｔ）をグラフ化した図。
【図１５】脈拍数の周波数成分比Ｒ2（ｔ）をグラフ化した図。
【図１６】動脈血中酸素飽和度の周波数成分比Ｒ3（ｔ）をグラフ化した図。
【図１７】皮膚温度の周波数成分比Ｒ4（ｔ）をグラフ化した図。
【図１８】深部温度の周波数成分比Ｒ5（ｔ）をグラフ化した図。
【図１９】熱流束の周波数成分比Ｒ6（ｔ）をグラフ化した図。
【図２０】脈拍数の周波数成分比Ｒ2（ｔ）と熱流束の周波数成分比Ｒ6（ｔ）をプロットした図。
【図２１】本実施形態における第１主成分Ｙ1（ｔ）をグラフ化した図。
【図２２】本実施形態における第２主成分Ｙ2（ｔ）をグラフ化した図。
【図２３】本実施形態における第１主成分Ｙ1（ｔ）および第２主成分Ｙ2（ｔ）を定める係数ベクトル値α1n，α2nを示す図。
【図２４】本実施形態における第１主成分Ｙ1（ｔ）および第２主成分Ｙ2（ｔ）の集約データをプロットした図。
【図２５】図２４の集約データのクラスタリング結果を示す図。
【図２６】時系列クラスタデータｃ（ｔ）を示す図。
【図２７】クラスタ帰属度データＢC（ｔ）を示す図。
【図２８】クラスタＧ1の出現データＰ1（ｔ）をグラフ化した図。
【図２９】クラスタＧ2の出現データＰ2（ｔ）をグラフ化した図。
【図３０】クラスタＧ3の出現データＰ3（ｔ）をグラフ化した図。
【図３１】クラスタＧ4の出現データＰ4（ｔ）をグラフ化した図。
【図３２】クラスタＧ5の出現データＰ5（ｔ）をグラフ化した図。
【図３３】クラスタＧ6の出現データＰ6（ｔ）をグラフ化した図。
【図３４】クラスタＧ7の出現データＰ7（ｔ）をグラフ化した図。
【図３５】クラスタＧ8の出現データＰ8（ｔ）をグラフ化した図。
【図３６】クラスタＧ9の出現データＰ9（ｔ）をグラフ化した図。
【図３７】出現データＰ4（ｔ）と出現データＰ8（ｔ）と出現データＰ9（ｔ）とを重ねてグラフ化した図。
【図３８】出現データＰ3（ｔ）をグラフ化した図。
【図３９】出現データＰ2（ｔ）出現データとＰ5（ｔ）とを重ねてグラフ化した図。
【図４０】出現データＰ1（ｔ）と出現データＰ6（ｔ）と出現データＰ7（ｔ）とを重ねてグラフ化した図。
【図４１】測定装置における状態分析結果の表示例を示す図。
【図４２】生体情報処理装置の主要な機能構成例を示すブロック図。
【図４３】生体情報処理装置が行う処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
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。
【００２６】
（実施形態）
図１は、本実施形態の生体情報処理装置５を備えた全体システムの構成例を示す模式図
である。本実施形態の生体情報処理装置５は、所定の通信回線Ｎを介して測定装置１００
との間でデータ通信が可能に構成され、測定装置１００が測定したユーザーの生体情報を
取得して分析に用いる。生体情報処理装置５は、例えば、スマートフォン、パソコン、タ
ブレット型コンピューター、携帯電話機、ゲーム装置等の電子機器を用いて実現できる。
【００２７】
図２および図３は、測定装置１００の構成例を示す外観図であり、図２はその表面（ユ
ーザーに装着した時に外向きになる面）を示し、図３は裏面（ユーザーに装着したときに
ユーザーの皮膚に接する面）を示している。測定装置１００は、例えば、測定した生体情
報を現在時刻とともに表示する腕時計型の電子機器として構成され、本体ケース１０に設
けられたバンド３をユーザーの手首に巻き付けることで生体表面（手首の皮膚面）に装着
・固定される。
【００２８】
なお、バンド３により皮膚面に巻き付ける構成に限らず、皮膚面に着脱自在な粘着シー
トやジェル等を用い、ユーザーの皮膚面に貼付して装着する構成でもよい。また、測定装
置１００が装着される測定部位は手首に限定されない。測定部位は、例えば、額、頸部、
上腕部、足首、胸回り、胴回り、手足の甲等、適宜選択してよい。
【００２９】
測定装置１００は、本体ケース１０の内部に、現在時刻や生体情報等を表示するための
文字盤１１を備える。また、本体ケース１０の外周部には、生体情報の測定開始や当該測
定の停止等の各種操作を入力するための操作スイッチ１２１，１２３、現在時刻を手動で
調整するためのリューズ１３等が配設されている。
【００３０】
文字盤１１の上方には、現在時刻を表示する指針１１１が配置される。図２では、指針
１１１を時針１１２および分針１１３からなる二針式として図示しているが、秒針のある
三針式であってもよい。指針１１１は、文字盤１１の背面側に設けられた図示しないムー
ブメントによって駆動・運針される。また、文字盤１１は、前面に液晶パネル等の表示装
置を配置して有し、生体情報として測定された例えば血圧、動脈血中酸素飽和度（ＳｐＯ
２）、および脈拍数（心拍数）を個別に表示する。なお、文字盤１１による現在時刻の表
示は、アナログ表示に限らずデジタル表示であってもよい。また、表示する生体情報の種
類は適宜選択でき、ユーザーの操作入力に応じて変更可能な構成としてもよい。
【００３１】
この測定装置１００は、複数のセンサーを適所に配置して有する。例えば、測定装置１
００は、熱流センサー２１と、光センサー２２と、モーションセンサー２３と、ＧＰＳセ
ンサー２４とを内蔵している。測定装置１００は、所定の測定開始操作が為されると、こ
れらセンサー２１〜２４により複数種類の生体情報を並行して連続的に測定し、測定終了
操作が為された後等の適宜のタイミングで測定結果を生体情報処理装置５に送信する。各
生体情報の測定は、所定のサンプリング周期（例えば、１［ｓｅｃ］）で同時刻に行う。
【００３２】
熱流センサー２１は、測定装置１００を装着した測定部位（本実施形態では手首）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２１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２１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２１３ａが本体ケース１０の裏面において露
出するように配設される。
【００３３】
図４は、熱流センサー２１の平面図であり、図５は、図４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４および図５に示すように、熱流セン
サー２１は、伝熱層２１１と、その図５中下側を覆う保護層２１３ａと、上側を覆う保護
層２１３ｂとが互いに熱拡散層２１５を介して接着された層構造を有し、伝熱層２１１の
内部に複数（図４では４つ）の検出器２１７が組み込まれて構成される。
【００３４】
検出器２１７は、装着時に生体表面側となる保護層２１３ａと接するように配置された
測温体２１９ａと、この測温体２１９ａと対向する位置で外環境側（測定装置１００の表
面側）となる保護層２１３ｂと接するように配置された測温体２１９ｂとを備え、測温体
２１９ａの検出温度を手首の皮膚温度とし、測温体２１９ｂの検出温度を伝熱温度として
出力する。各測温体２１９ａ，２１９ｂ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２１７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。また
、手首温度および熱流束から、熱伝導方程式に基づく関係式により手首の深部温度を測定
できる。測温体２１９ａ，２１９ｂ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２１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。
【００３５】
光センサー２２は、熱流センサー２１の環状内側部分において、本体ケース１０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２２１，２２３と、本体ケース１
０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２２５とを備える。これら発光
部２２１，２２３の発光面や受光部２２５の受光面は、熱流センサー２１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。
【００３６】
発光部２２１，２２３は、所定の波長域内の照射光を照射するＬＥＤやＯＬＥＤ（Orga
nic 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２２１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２
２３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
。
【００３７】
受光部２２５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（Complementa
ry Metal Oxide Semiconductor）等で実現できる。
【００３８】
この光センサー２２において何れか一方又は両方の発光部２２１，２２３から照射光を
照射し、受光部２２５の受光結果（受光部２２５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、脈拍間隔、血流速、血流量、血液灌流
量、血管抵抗、血圧（拡張期血圧／収縮期血圧）、動脈血中酸素飽和度等の生体情報を測
定できる。動脈血中酸素飽和度は、第１波長および第２波長の照射光を各発光部２２１，
２２３から順番に照射して得た受光部２２５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。
【００３９】
熱流センサー２１および光センサー２２は、測定装置１００の装着時に生体表面と接触
し易いように、熱流センサー２１の保護層２１３ａおよび光センサー２２を覆う上記カバ
ーガラスの部分を本体ケース１０の裏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。
【００４０】
モーションセンサー２３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２３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。
【００４１】
ＧＰＳセンサー２４は、測位用衛星の一種であるＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ衛星
信号を受信し、受信したＧＰＳ衛星信号を利用してユーザーの位置等を検出するセンサー
である。本実施形態では、このＧＰＳセンサー２４の検出結果から、ユーザーの居住地域
を設定する。なお、ＧＰＳを利用してユーザーの位置等を検出する手法については公知で
あるため、詳細な説明は省略する。
【００４２】
なお、測定装置１００は、上記したのとは別に環境情報を測定するためのセンサーをさ
らに備えていてもよい。例えば、温度センサーや湿度センサー、気圧センサーを備えると
してもよい。温度センサーは、例えば、サーミスターや熱電対、白金温度計等を用いて実
現できる。湿度センサーは、例えば、高分子抵抗式や高分子容量式、酸化アルミ容量式等
のものを適宜選択して用いることができる。また、気圧センサーは、ＭＥＭＳ静電容量型
やピエゾ抵抗型等のものを適宜選択して用いることができる。
【００４３】
［原理］
実施形態では、Ｎ種類（Ｎ≧３）の生体情報として、測定装置１００により毎分測定さ
れた活動量Ｓ1（ｔ）［Ａ．Ｕ．］、脈拍数Ｓ2（ｔ）［ｂｐｍ］、動脈血中酸素飽和度Ｓ
3（ｔ）［％］、皮膚温度Ｓ4（ｔ）［℃］、深部温度Ｓ5（ｔ）［℃］、および熱流束Ｓ6
（ｔ）［Ｗ／ｍ2］、の６種類の生体情報Ｓn（ｔ）（ｎ＝１〜６）を例示する。図６に、
時刻ｔ（ｔ1，ｔ2，・・・）における各生体情報Ｓn（ｔ）の一例を表形式で示す。また
、図７は活動量Ｓ1（ｔ）、図８は脈拍数Ｓ2（ｔ）、図９は動脈血中酸素飽和度Ｓ3（ｔ
）、図１０は皮膚温度Ｓ4（ｔ）、図１１は深部温度Ｓ5（ｔ）、図１２は熱流束Ｓ6（ｔ
）を、それぞれ横軸を時刻ｔとしてグラフ化した図である。
【００４４】
近年、体温や血圧、身体活動量といった生体情報を測定し、健康管理等に活用しようと
する試みが盛んである。生体情報は、食事や運動、呼吸、睡眠、自律神経（交感神経又は
副交感神経）の働き等、生体の状態によって変動することが知られている。例えば、運動
時は、一般に脈拍数や熱流束が上昇する。また、自律神経の働きにより、脈拍数変動の周
波数成分に変化が生じることが知られている。また、副交感神経が働くと脈拍数は減少し
、手首温度は上昇すると言われている。一方で、異なる生体情報の間にも、相互に関係が
あることが知られている。例えば、脈拍数が上昇すると、四肢に送られる血流量が上昇す
るため熱流束や手首温度が上昇する。したがって、生体の状態は、相関が知られた生体情
報を閾値判定する等の手法により分析できるとも考えられる。
【００４５】
しかし、生体情報と生体の状態との関係性は完全に定式化されたものではなく、様々な
実験事実の集約としてその関係が指摘されたものに過ぎない。また、生体情報間の相互関
係については、原理的な関係が明らかになっていないものも多く、全ての生体情報間の相
互関係を明らかにして定式化するのは難しい。そのため、ある生体の状態を特定の生体情
報から分析するのでは、別の生体の状態や生体情報の変動がノイズとなって分析対象の状
態を正しく把握できない場合があった。特に、自律神経の働きは様々な生体情報に変動を
生じさせるため、分析結果の把握を困難にさせていた。
【００４６】
一般に、自律神経の働きを示す指標として、脈拍変動の周波数成分比が知られている。
脈拍変動において、ＬＦ（Low Frequency）成分（０．０５〜０．１５［Ｈｚ］の周波数
帯域成分）は、血圧変動の影響があらわれる帯域成分であり、ＨＦ（High Frequency）成
分（０．１５〜０．４［Ｈｚ］の周波数帯域成分）は、呼吸変動の影響があらわれる帯域
成分であると言われている。この脈拍変動のＬＦ成分とＨＦ成分は、自律神経の働きによ
って生じた血圧変動と呼吸変動の影響により変動するため、ＬＦ成分とＨＦ成分の強度比
：ＬＦ／ＨＦは、自律神経の働きによって変化することが知られている。具体的には、自
律神経のうち副交感神経が優位な場合、ＬＦ／ＨＦの値は小さくなり、交感神経が優位な
場合、ＬＦ／ＨＦの値は大きくなる。また、脈拍以外の生体情報も自律神経のはたらきに
よる血圧変動と呼吸変動の影響を受けるため、他の生体情報におけるＬＦ／ＨＦの値も自
律神経と関係性があると考えられる。
【００４７】
そこで、本実施形態に係る生体情報処理装置５では、（１）Ｎ種類（本実施形態では６
種類）の生体情報データＳn（ｔ）それぞれからＮ種類の周波数成分比データＲn（ｔ）を
取得し、（２）生体情報データＳn（ｔ）と取得した周波数成分比データＲn（ｔ）を集約
してＭ種類（Ｍ≧２かつＮ＞Ｍ）の分類用時系列データを取得し、（３）取得した分類用
時系列データをクラスタに分類し、（４）分類したクラスタ毎に時系列の出現データを生
成して、生体の状態分析を行う。生体の状態分析結果は、（５）例えば生体情報処理装置
５において表示され、ユーザーに提示される。
【００４８】
（１）周波数成分比演算処理
周波数成分比データを求めるステップとしての周波数成分比演算処理では、先ず、上記
所定のサンプリング周期（例えば、１［ｓｅｃ］）によって取得された６種類の生体情報
Ｓn（ｔ）について、それぞれ所定のサンプリング点数（例えば６０［点］）で高速フー
リエ変換し、生体情報Ｓn（ｔ）のパワースペクトルＰn（Ｈｚ）を取得する。ここで、周
波数成分比とは、所定の周波数よりも低い低周波数成分と所定の周波数よりも高い高周波
数成分との比である。具体例として、脈拍数Ｓ2（ｔ）のパワースペクトルＰ2（Ｈｚ）を
図１３に例示する。図１３において、所定の周波数Ｆ1［Ｈｚ］より低い低周波数成分で
あるＬＦは、パワースペクトルＰ2（Ｈｚ）のＦ2［Ｈｚ］〜Ｆ1［Ｈｚ］帯域における強
度を示し、所定の周波数Ｆ1［Ｈｚ］より高い高周波数成分であるＨＦは、パワースペク
トルＰ2（Ｈｚ）のＦ1［Ｈｚ］〜Ｆ3［Ｈｚ］帯域における強度を示す。このＬＦとＨＦ
について、所定のサンプリング点数ごとにＬＦ／ＨＦの値を求めることで、周波数成分比
データＲn（ｔ）が得られる。このとき、強度比を求める帯域の周波数について、例えば
Ｆ2＝０．０５［Ｈｚ］、Ｆ1［Ｈｚ］＝０．１５［Ｈｚ］、Ｆ3［Ｈｚ］＝０．４［Ｈｚ
］とする。
【００４９】
図１４〜図１９は、６種類の生体情報Ｓn（ｔ）から得られた周波数成分比データＲn（
ｔ）であり、それぞれ横軸を時刻ｔとしてグラフ化して示した図である。
【００５０】
ここで、図１４〜図１９において、いずれの周波数成分比データＲn（ｔ）も就寝時刻
である２１：００以降の値が２１：００以前の値に対して低下している。これは、睡眠時
には覚醒時に比べ副交感神経が優位になり、結果、周波数成分比が低下するためであると
考えられる。このことから、周波数成分比データＲn（ｔ）はいずれも自律神経の状態を
反映した情報であると考えられる。
【００５１】
また、図２０は、時刻ｔ（ｔ1，ｔ2，・・・）毎に脈拍数の周波数成分比データＲ2（
ｔ）を横軸に、熱流速の周波数成分比データＲ6（ｔ）を縦軸にプロットした図である。
図２０に示すように、脈拍数の周波数成分比データＲ2と熱流速の周波数成分比データＲ6
（ｔ）は正の相関があることから、脈拍数以外の生体情報でも、得られた周波数成分比デ
ータは自律神経の状態を反映した情報であることが分かる。
【００５２】
以上のように、周波数成分比演算処理によれば、時系列のN種類（N≧３）の生体情報デ
ータから、N種類の周波数成分比データを求めることによって、自律神経の状態を反映す
る情報を取得することができる。
【００５３】
（２）データ集約処理
データ集約ステップとしてのデータ集約処理では、先ず、上記６種類の生体情報Ｓn（
ｔ）および周波数成分比演算処理で得られた周波数成分比データＲn（ｔ）を正規化して
用い、生体情報Ｓn（ｔ）および周波数成分比データＲn（ｔ）の主成分分析を行う。主成
分分析は、公知の手法を用いて行うことができ、互いに直交するＸ種類（Ｘ≧Ｍ）の主成
分Ｙ1（ｔ）〜ＹX（ｔ）毎に、正規化後の各生体情報Ｓn（ｔ）および周波数成分比デー
タＲn（ｔ）に対する係数ベクトル値αXnが得られる。主成分分析を行ったならば、Ｘ種
類の主成分Ｙ1（ｔ）〜ＹX（ｔ）からＭ個を選択し、Ｍ種類の分類用時系列データとする
。以下では、Ｍ＝２とし、第１主成分Ｙ1（ｔ）〜第Ｘ主成分ＹX（ｔ）のうち、その分散
ｌ1（ｔ）〜ｌX（ｔ）が最も大きい第１主成分Ｙ1（ｔ）と、次順の第２主成分Ｙ2（ｔ）
とを選択して２種類の分類用時系列データを得る。ここでの処理により、元々の１２次元
の情報（活動量、脈拍数、動脈血中酸素飽和度、皮膚温度、深部温度、熱流束、および生
体情報それぞれの周波数成分比）が、２次元の情報（第１主成分および第２主成分）に次
元圧縮（集約）される。
【００５４】
なお、主成分分析に先立ち行う正規化は、生体情報の種類によっては必須ではない。例
えば、血圧と脈拍数のように数値やその変動幅が類似する生体情報については、正規化し
なくてもよい。また、正規化の手法は、公知の手法を適宜選択して用いることができ、生
体情報の種類に応じて別個の手法を適用するとしてもよい。
【００５５】
図２１および図２２は、図７〜図１２に示した生体情報Ｓn（ｔ）および図１４〜図１
９に示した周波数成分比データＲn（ｔ）の主成分分析結果を示す図であり、図２１は第
１主成分Ｙ1（ｔ）、図２２は第２主成分Ｙ2（ｔ）を、それぞれ横軸を時刻ｔとしてグラ
フ化して示している。また、図２３に、第１主成分Ｙ1（ｔ）を定める各生体情報Ｓn（ｔ
）および各周波数成分比データＲn（ｔ）に係る係数ベクトル値α1nと、第２主成分Ｙ2（
ｔ）を定める各生体情報Ｓn（ｔ）および各周波数成分比データＲn（ｔ）に係る係数ベク
トル値α2nとを示す。
【００５６】
ここで、第１主成分Ｙ1（ｔ）は、正規化後の各生体情報Ｓn（ｔ）および正規化後の各
周波数成分比データＲn（ｔ）に係数ベクトル値α1nを乗じた線形和であり、第２主成分
Ｙ2（ｔ）は、正規化後の各生体情報Ｓn（ｔ）および正規化後の各周波数成分比データＲ
n（ｔ）に係数ベクトル値α2nを乗じた線形和である。つまり、係数ベクトル値α1nは、
対応する生体情報Ｓn（ｔ）および各周波数成分比データＲn（ｔ）の第１主成分Ｙ1（ｔ
）における寄与の度合い（影響度）を表し、係数ベクトル値α2nは、対応する生体情報Ｓ
n（ｔ）および各周波数成分比データＲn（ｔ）の第２主成分Ｙ2（ｔ）における影響度を
表す。よって、これら係数ベクトル値α1n，α2nの値から、各主成分Ｙ1（ｔ），Ｙ2（ｔ
）の意味を類推することができる。
【００５７】
先ず、第１主成分Ｙ1（ｔ）では、図２３に示すように、活動量に対する係数ベクトル
値α11と脈拍数に対する係数ベクトル値α12と熱流束に対する係数ベクトル値α16が大き
く、同程度の正の値である。また、動脈血中酸素飽和度に対する係数ベクトル値α13が負
の値である。また、皮膚温度に対する係数ベクトル値α14も比較的大きく、負の値である
。また、生体情報の周波数成分比に対する係数ベクトル値の値α17~α1Cがすべて正の値
である。一般に、活動量、脈拍数、熱流束は運動強度と正の相関があるため、運動と正の
相関関係があると考えられる。一方、運動する等して代謝量が増えると動脈血中から供給
される酸素量が増えることから、動脈血中酸素飽和度は低下すると考えられる。また、運
動により交感神経が活発になると、筋肉活動を維持するために主要な動脈の血流量が増え
、末梢部位である皮膚の血流量が減ることにより皮膚温度が下がるため、皮膚温度と負の
相関があると考えられる。また、交感神経の働きに正の反応を示す周波数成分比は正の相
関関係があると考えられる。よって、第１主成分Ｙ1（ｔ）の正方向は、運動を伴う自律
神経機能度を表す尺度と解釈できる。
【００５８】
次に、第２主成分Ｙ2（ｔ）については、皮膚温度に係る係数ベクトル値α24と深部温
度に係る係数ベクトル値α25が大きい。一般に、手や足等の末端部位の温度は、自律神経
の働きにより変動することが知られている。また、第２主成分は第１主成分を除く生体の
状態影響によって生じる生体情報の変化である。よって、第２主成分Ｙ2（ｔ）は、外気
温の変化、食事、精神活動など、運動を伴わない自律神経の機能度（交感神経が優位の集
中した状態なのか副交感神経が優位のリラックスした状態なのか）を表す尺度と解釈でき
る。
【００５９】
以上のように、データ集約処理によれば、Ｎ種類の生体情報データおよびＮ種類の生体
情報の周波数成分比データを例えば主成分分析して主成分を抽出することで、生体の状態
分析に有用なＭ種類の分類用時系列データ（ここでは運動を伴う自律神経機能度と運動を
伴わない自律神経機能度）に集約することができる。
【００６０】
（３）分類処理
分類ステップとしての分類処理では、先ず、データ集約処理で取得したＭ種類の分類用
時系列データをＭ次元空間にプロットする。本実施形態では、２種類の分類用時系列デー
タとして取得した第１主成分Ｙ1（ｔ）と第２主成分Ｙ2（ｔ）とを時刻ｔ（ｔ1，ｔ2，・
・・）毎の組にし、該当する時刻ｔに測定された各生体情報Ｓn（ｔ）の集約データとし
て２次元空間にプロットする。図２４は、横軸を第１主成分Ｙ1（ｔ）、縦軸を第２主成
分Ｙ2（ｔ）として各集約データＤ１をプロットした図である。上記したように、第１主
成分Ｙ1（ｔ）は運動を伴う自律神経機能度を表し、第２主成分Ｙ2（ｔ）は運動を伴わな
い自律神経機能度を表す。そのため、各集約データＤ１の分布から、例えば、運動を伴う
自律神経機能や運動を伴わない自律神経のバランス等を読み取ることも可能である。
【００６１】
集約データをプロットしたならば、非階層的クラスタリング手法を用いてクラスタリン
グを行い、各集約データをｓ個のクラスタに分類する。非階層的クラスタリング手法とし
ては、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法やｋ−ｍｅａｎｓ＋＋法やＷａｒｄ法等が知られており
、公知の手法を適宜選択して用いることができる。図２５は、クラスタリング結果を示す
図であり、ｓ＝９として図２４の各集約データＤ１をｋ−ｍｅａｎｓ＋＋法により分類し
た９個のクラスタＧ1〜Ｇ9を示している。ここでの処理により、各集約データＤ１は、２
次元空間内での集約データＤ１間の距離に基づき例えば９個にグループ分けされる。
【００６２】
以上のように、分類処理によれば、M種類の分類用時系列データをM次元空間にプロット
してクラスタリングを行い、複数のクラスタに分類することによって、生体の状態を分類
することができる。
【００６３】
（４）出現データ生成処理
出現データ生成ステップとしての出現データ生成処理では、先ず、クラスタの分類結果
に基づいて時系列クラスタデータｃ（ｔ）を生成する。図２６は、時系列クラスタデータ
ｃ（ｔ）を示す図である。図２６に示すように、時系列クラスタデータｃ（ｔ）は、各集
約データＤ１が属するクラスタの識別番号ｃを、その時刻ｔ（ｔ1，ｔ2，・・・）の順番
に並べたデータ列である。
【００６４】
続いて、時系列クラスタデータｃ（ｔ）に基づいて、各集約データＤ１の属するクラス
タが自クラスタか否かをクラスタＧ1〜Ｇ9毎に定めた時系列のクラスタ帰属度データＢC
（ｔ）（ｃ＝１，２，・・・，ｓ）を生成する。図２７は、各クラスタＧ1〜Ｇ9のクラス
タ帰属度データＢC（ｔ）を示す図であり、図２６の時系列クラスタデータｃ（ｔ）を併
せて示している。図２７に示すように、クラスタ帰属度データＢC（ｔ）は、該当するク
ラスタに属する集約データに係る時刻ｔの値を「１」、それ以外の時刻ｔの値を「０」と
したデータ列である。したがって、クラスタ帰属度データＢC（ｔ）は、特定の時刻ｔに
着目すると（図２７の表を横に見ると）、何れか１つに「１」が設定される。例えば時刻
ｔ１に着目すると、時系列クラスタデータｃ（ｔ）から、その集約データが属するクラス
タは識別番号ｃ＝１のクラスタＧ1である。よって、Ｂ1（ｔ1）が「１」、その他のＢ2（
ｔ1）〜Ｂ9（ｔ1）は「０」となる。
【００６５】
ここで、各クラスタＧ1〜Ｇ9のそれぞれが何らかの生体の状態と関係していると仮定す
ると、例えばＢC（ｔ）の値が「１」なのか「０」なのかによって、該当する時刻ｔにお
ける生体の状態を大まかに知ることができる。しかし、実際には、生体の状態は連続的に
変化するものであり、「１」か「０」かの２値では当該状態を正確に反映した値とはいえ
ない。
【００６６】
そこで、クラスタ帰属度データＢC（ｔ）を生成したならば、各クラスタ帰属度データ
ＢC（ｔ）を順次処理し、集約データの出現確率を算出時刻別に算出して各クラスタＧ1〜
Ｇ9の出現データＰC（ｔ）を生成する。具体的には、例えば、各時刻ｔを算出時刻とする
。そして、算出時刻ｔを基準とした所定時間幅で、処理対象のクラスタ帰属度データＢC
（ｔ）の平均値を次式（１）に従って算出する。これを、算出時刻ｔをずらしながら行い
、算出した平均値を当該クラスタに属する集約データの該当する時刻ｔにおける出現確率
として、時系列の出現データＰC（ｔ）を得る。所定時間幅は、例えば算出時刻ｔの前後
２０［ｍｉｎ］（つまりτ＝１０［ｍｉｎ］）とする等、適宜設定してよい。
【００６７】
【数１】
2018068465.tif 000003
【００６８】
図２８にクラスタＧ1の出現データＰ1（ｔ）、図２９にクラスタＧ2の出現データＰ2（
ｔ）、図３０にクラスタＧ3の出現データＰ3（ｔ）、図３１にクラスタＧ4の出現データ
Ｐ4（ｔ）、図３２にクラスタＧ5の出現データＰ5（ｔ）、図３３にクラスタＧ6の出現デ
ータＰ6（ｔ）、図３４にクラスタＧ7の出現データＰ7（ｔ）、図３５にクラスタＧ8の出
現データＰ8（ｔ）、図３６にクラスタＧ9の出現データＰ9（ｔ）を、それぞれ横軸を時
刻ｔとしてグラフ化して示す。図２８〜図３６によれば、各クラスタＧ1〜Ｇ9に属する集
約データは、それぞれ時間的に偏在して出現していることがわかる。
【００６９】
次に、それぞれの出現データＰ１（ｔ）〜Ｐ９（ｔ）を詳細に検討する。先ず、出現デ
ータＰ4（ｔ）と出現データＰ8（ｔ）と出現データＰ9（ｔ）に着目する。図３７は、出
現データＰ4（ｔ）と出現データＰ8（ｔ）と出現データＰ9（ｔ）とを共通の時間軸上で
重ねてグラフ化した図である。これら出現データＰ4（ｔ）および出現データＰ8（ｔ）お
よび出現データＰ9（ｔ）によれば、クラスタＧ8，Ｇ9に属する集約データは、何れも朝
と正午頃に出現し、夕方にも出現する。そして、１日のユーザーの行動と照らし合わせる
と、クラスタＧ8，Ｇ9に係る集約データの出現時間帯は通勤や昼食のために移動している
時間帯、すなわち室外において運動している時間帯と一致している。一方、クラスタＧ4
に係る集約データの出現時間帯は室内で行動している時間帯と一致する。このことから、
出現データＰ8（ｔ）および出現データＰ9（ｔ）は屋外で運動をしている状態（室外運動
状態）、出現データＰ4（ｔ）は室内で運動をしている状態（室内運動状態）をそれぞれ
表していると考えられる。図２５で見ると、クラスタＧ4，Ｇ8およびＧ9は、いずれも運
動を伴う自律神経機能が大きく、運動状態として妥当である。
【００７０】
次に、出現データＰ3（ｔ）に着目する。図３８は出現データＰ3（ｔ）を時間軸でグラ
フ化した図である。出現データＰ3（ｔ）によれば、クラスタＧ3に属する集約データは、
正午頃に出現し、夕方から夜間にかけても出現する。そして、１日のユーザーの行動と照
らし合わせると、クラスタＧ3に係る集約データの出現時間帯は食事の時間帯と一致して
いる。このことから、出現データＰ3（ｔ）は食事をしている状態（食事状態）を表して
いると考えられる。
【００７１】
次に、出現データＰ2（ｔ）と出現データＰ5（ｔ）に着目する。図３９は、出現データ
Ｐ2（ｔ）と出現データＰ5（ｔ）とを重ねてグラフ化した図である。これら出現データＰ
2（ｔ）およびＰ5（ｔ）によれば、クラスタＧ2，Ｇ5に属する集約データは、何れも日中
の活動時間帯に出現する。そして、１日のユーザーの行動と照らし合わせると、クラスタ
Ｇ5に係る集約データの出現時間帯はデスクワーク等の時間帯と一致し、クラスタＧ2に係
る集約データの出現時間帯は休憩時間帯等と一致する。このことから、出現データＰ2（
ｔ）は副交感神経が優位のリラックスした状態、出現データＰ5（ｔ）は交感神経が優位
（覚醒時）の集中した状態をそれぞれ表していると考えられる。図２５で見ても、クラス
タＧ5は運動を伴わない自律神経機能度の交感神経が優位で、クラスタＧ2は運動を伴わな
い自律神経機能度の副交感神経が優位である。また、クラスタＧ2、Ｇ5は運動を伴う自律
神経機能度の程度が平均程度で、日中の活動として妥当である。
【００７２】
次に、出現データＰ1（ｔ）と出現データＰ6（ｔ）と出現データＰ7（ｔ）に着目する
。図４０は、出現データＰ1（ｔ）と出現データＰ6（ｔ）と出現データＰ7（ｔ）を重ね
てグラフ化した図である。出現データＰ6（ｔ）によれば、クラスタＧ6に属する集約デー
タは夜間から深夜までに出現する。また、出現データＰ1（ｔ）および出現データＰ7（ｔ
）によれば、クラスタＧ1およびクラスタＧ7に属する集約データは深夜や早朝に出現する
。そして、１日のユーザーの行動と照らし合わせると、クラスタＧ6に係る集約データの
出現時間帯は入眠直後と一致し、クラスタＧ1およびクラスタＧ7に係る集約データの出現
時間帯は睡眠中の時間帯、特にクラスタＧ7に係る集約データの出現時間帯は深夜の深い
睡眠の時間帯と一致している。このことから、出現データＰ6（ｔ）は浅い睡眠状態、出
現データＰ1（ｔ）は通常の睡眠状態、出現データＰ7（ｔ）は深い睡眠状態をそれぞれ表
していると考えられる。図２５で見ると、クラスタＧ1，Ｇ6，Ｇ7は何れも運動を伴う自
律神経機能が小さく、睡眠状態として妥当である。
【００７３】
以上のように、出現データ生成処理によれば、運動を伴う自律神経機能度を表す第１主
成分Ｙ1（ｔ）と、運動を伴わない自律神経機能度を表す第２主成分Ｙ2（ｔ）との組み合
わせにより、各クラスタＧ1〜Ｇ9の出現データＰC（ｔ）を生体の状態と関連付けること
ができる。したがって、各時刻ｔで測定された複数の生体情報の値から、該当する時刻ｔ
における生体の状態を正しく把握することが可能となる。
【００７４】
なお、以上のように生成した各クラスタＧ1〜Ｇ9の出現データＰC（ｔ）と生体の状態
との関係は、公知の回帰分析を行う等して求めることもできる。例えば、各出現データＰ
C（ｔ）の生体の状態を表す相対値Ｃ（ｔ）を別の測定手法を用いて求める。そして、求
めた相対値Ｃ（ｔ）を目的変数とし、出現データＰC（ｔ）を説明変数として回帰分析を
行う。より具体的には、個々の生体の状態を表す相対値Ｃ（ｔ）に対して次式（２）を適
用して回帰分析を行い、最小二乗法等により係数ベクトル値βを求める手法が挙げられる
。
【００７５】
【数２】
2018068465.tif 000004
【００７６】
また、生体の状態を表す相対値Ｃ（ｔ）が数値化困難である場合も想定される。その場
合は、例えば生体の状態がユーザーの「歩く」「座る」「立つ」等の動作である場合であ
れば、ユーザーをビデオカメラで撮影して映像を解析することにより、時刻ｔにおけるそ
れら動作の有無（有＝１／無＝０）を特定する。そして、クラスタ帰属度データＢC（ｔ
）から出現データＰC（ｔ）を生成する際と同様の要領で時間平均し、相対値Ｃ（ｔ）と
してもよい。
【００７７】
以上のように、出現データ生成処理によれば、クラスタ毎に各分類用時系列データを所
定時間幅で平均し、各クラスタに属する分類用時系列データの時系列の出現確率を算出す
ることによって、時刻における生体の状態を正しく把握することができる。
【００７８】
（５）表示制御処理
以上のように生体の状態分析を行なったならば、生体情報処理装置５は、当該状態分析
結果を表示する制御を行う。図４１は、状態分析結果の表示例を示す図である。
生体情報処理装置５の演算処理部５７で実行する表示制御ステップとしての表示制御処
理における状態分析結果の表示は、例えば図４１に示すように、本体ケース１０の文字盤
１１の外周に沿って時刻の目盛りの位置に、各出現データＰC（ｔ）の代表値を表す代表
値マークＭＫを表示する構成とする。この場合には、出現データＰC（ｔ）を順次処理対
象とし、表示時間範囲を１［ｍｉｎ］等の単位時間で区切って各時刻ｔの出現確率の平均
値を算出する。平均値に限らず、単位時間内の最頻値を算出してもよい。続いて、単位時
間毎に各出現データＰC（ｔ）の平均値のうちの最大値を選出し、該当する単位時間にお
ける代表値とする。そして、代表値に基づき代表値マークＭＫを表示する制御を行う。具
体的には、その表示色を当該代表値の出典元のクラスタに応じた表示色とし、その濃淡を
代表値に基づき調整する。
【００７９】
なお、図４１の表示態様は一例であって、状態分析結果の表示態様は特に限定されない
。例えば、周方向に時間軸をとった文字盤１１上に出現データＰC（ｔ）の時刻ｔに関す
る値をレーダーチャートとして表示してもよい。このとき表示させる出現データＰC（ｔ
）はユーザーの操作入力に応じて自由に設定できてもよい。
【００８０】
以上のように、表示制御ステップとしての表示制御処理によれば、時系列の出現データ
を、周方向に時間軸をとった文字盤１１上に表示制御することによって、時間経過に伴う
生体の状態変化を直感的に把握することができる。
【００８１】
［機能構成］
図４２は、生体情報処理装置５の主要な機能構成例を示すブロック図である。図４２に
示すように、生体情報処理装置５は、操作入力部５１と、表示部５３と、通信部５５と、
演算処理部５７と、記憶部５９とを備える。
【００８２】
操作入力部５１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５７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。
【００８３】
表示部５３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＥＬＤ（Organic Electrolumin
escence Display）、電子ペーパーディスプレイ等の表示装置によって実現され、演算処
理部５７からの表示信号に基づく各種表示を行う。
【００８４】
通信部５５は、演算処理部５７の制御のもと、外部（例えば測定装置１００）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５５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。
【００８５】
演算処理部５７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５１からの操作入力信号、通信部５５を介して測定装置１００から取
得した生体情報Ｓn（ｔ）等に基づき各種の演算処理を実行する。例えば、ＣＰＵ（Centr
al Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のマイクロプロセッサー
や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Program
mable Gate Array）、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリー等の電子部品によって実現さ
れる。
【００８６】
この演算処理部５７は、生体情報取得部５７１と、周波数解析部５７１ａと、データ集
約部５７２と、分類部５７４と、出現データ生成部５７５と、表示制御部５７８とを含む
。
【００８７】
生体情報取得部５７１は、測定装置１００とのデータ通信を制御し、通信部５５を介し
て測定装置１００から生体情報Ｓn（ｔ）を取得する。
【００８８】
周波数解析部５７１ａは、生体情報Ｓn（ｔ）について、それぞれ所定のサンプリング
点数（例えば６０点）ごとに高速フーリエ変換を行うことによってパワースペクトルＰn
（Ｈｚ）を取得する。そして、所定のサンプリング点数（例えば６０点）ごとに、取得さ
れたパワースペクトルＰn（Ｈｚ）について、ＬＦ帯域：Ｆ2［Ｈｚ］〜Ｆ1［Ｈｚ］と、
ＨＦ帯域：Ｆ1［Ｈｚ］〜Ｆ3［Ｈｚ］のパワースペクトルＰnの強度比を求めることによ
って周波数成分比データＲn（ｔ）を取得する。
【００８９】
データ集約部５７２は、Ｎ種類（本実施形態では、活動量、脈拍数、動脈血中酸素飽和
度、皮膚温度、深部温度、および熱流束の６種類）の生体情報Ｓn（ｔ）および生体情報
Ｓn（ｔ）から求められたＮ種類の周波数成分比データＲn（ｔ）を主成分分析し、第１主
成分Ｙ1（ｔ）〜第Ｘ主成分ＹX（ｔ）を求めることでＸ種類の分類用時系列データに集約
する。このデータ集約部５７２は、Ｘ種類の分類用時系列データからＭ種類を選択する選
択部５７３を備える。本実施形態では、第１主成分Ｙ1（ｔ）と第２主成分Ｙ2（ｔ）とを
選択する。
【００９０】
分類部５７４は、第１主成分Ｙ1（ｔ）と第２主成分Ｙ2（ｔ）の集約データを２次元空
間にプロットし、それらの２次元空間内の距離に基づいて各集約データを複数（例えば９
個）のクラスタＧ1〜Ｇ9に分類する。
【００９１】
出現データ生成部５７５は、各クラスタＧ1〜Ｇ9の出現データＰC（ｔ）を生成する。
この出現データ生成部５７５は、クラスタ帰属度算出部５７６と、出現確率算出部５７７
とを備える。クラスタ帰属度算出部５７６は、各集約データの属するクラスタが自クラス
タか否かをクラスタＧ1〜Ｇ9毎に定めた時系列のクラスタ帰属度データＢC（ｔ）を生成
する。出現確率算出部５７７は、クラスタ帰属度データＢC（ｔ）を順次処理対象とし、
算出時刻をずらしながら所定時間幅で平均して、算出時刻別に出現確率を算出する。
【００９２】
表示制御部５７８は、出現データ生成部５７５によって生成された各クラスタＧ1〜Ｇ9
の出現データＰC（ｔ）を生体の状態分析結果として表示部５３に表示する制御を行う。
【００９３】
記憶部５９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５９には、生体情報処理装置５を動作させ、生体情報処理
装置５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、あるいは処理の都度一時的に格納される。なお、演算
処理部５７と記憶部５９との接続は、装置内の内部バス回路による接続に限らず、ＬＡＮ
（Local Area Network）やインターネット等の通信回線で実現してもよい。その場合、記
憶部５９は、生体情報処理装置５とは別の外部記憶装置により実現されるとしてもよい。
【００９４】
また、記憶部５９には、データ処理プログラム５９１と、分析結果データ５９３とが格
納される。
【００９５】
演算処理部５７は、データ処理プログラム５９１を読み出して実行することにより、生
体情報取得部５７１、周波数解析部５７１ａ、データ集約部５７２、分類部５７４、出現
データ生成部５７５、表示制御部５７８等の機能を実現する。なお、これらの各部は、演
算処理部５７がデータ処理プログラム５９１を読み出して実行することで、ソフトウェア
的に実現されるものとして説明するが、各部専用の電子回路を構成してハードウェア的に
実現することも可能である。
【００９６】
分析結果データ５９３は、各クラスタＧ1〜Ｇ9の出現データＰC（ｔ）や回帰分析デー
タＣ（ｔ）を生体の状態分析結果として記憶する。
【００９７】
［処理の流れ］
次に、本実施形態に係る生体情報処理方法について、図４３を参照して説明する。
図４３は、生体情報処理装置５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５７が記憶部５９からデータ処理プログラム５９１を読み出
して実行し、生体情報処理装置５の各部を動作させることで実現できる。
【００９８】
本実施形態に係る生体情報処理方法は、先ず、生体情報取得部５７１が測定装置１００
とのデータ通信を制御し、測定装置１００が時系列で測定した生体情報Ｓn（ｔ）を取得
する（ステップＴ１）。
【００９９】
次に、周波数成分比データを求めるステップとして、周波数解析部５７１ａがステップ
Ｔ１で取得した例えば活動量、脈拍数、動脈血中酸素飽和度、皮膚温度、深部温度、およ
び熱流束の６種類の生体情報Ｓn（ｔ）を周波数解析し、６種類の周波数成分比データＲn
（ｔ）を求める（ステップＴ２）。
【０１００】
次に、データ集約ステップとして、データ集約部５７２が、ステップＴ１で取得したう
ちの例えば活動量、脈拍数、動脈血中酸素飽和度、皮膚温度、深部温度、および熱流束の
６種類の生体情報Ｓn（ｔ）および周波数解析部５７１ａが、ステップＴ２で取得した６
種類の周波数成分比データＲn（ｔ）を主成分分析し、第１主成分Ｙ1（ｔ）〜第Ｘ主成分
ＹX（ｔ）を求める（ステップＴ３）。そして、選択部５７３が、求めたＸ種類の主成分
Ｙ1（ｔ）〜ＹX（ｔ）からＭ個、例えば第１主成分Ｙ1（ｔ）および第２主成分Ｙ2（ｔ）
を選択して、Ｍ種類の分類用時系列データとする（ステップＴ５）。
【０１０１】
次に、分類ステップとして、分類部５７４が、ステップＴ５で選択した第１主成分Ｙ1
（ｔ）と第２主成分Ｙ2（ｔ）とを時刻ｔ毎の組（集約データ）にして２次元空間にプロ
ットする（ステップＴ７）。そして、プロットした各集約データをクラスタリングして複
数のクラスタＧ1〜Ｇ9に分類する（ステップＴ９）。
【０１０２】
次に、出現データ生成ステップとして、出現データ生成部５７５においてクラスタ帰属
度算出部５７６が、クラスタの分類結果に基づいて時系列クラスタデータｃ（ｔ）を生成
する（ステップＴ１１）。そして、時系列クラスタデータｃ（ｔ）に基づいて、クラスタ
Ｇ1〜Ｇ9毎に時系列のクラスタ帰属度データＢC（ｔ）を生成する（ステップＴ１３）。
その後、出現確率算出部５７７が、各クラスタ帰属度データＢC（ｔ）に基づき各クラス
タＧ1〜Ｇ9について算出時刻別の出現確率を算出することで、各クラスタＧ1〜Ｇ9の出現
データＰC（ｔ）を生成する（ステップＴ１５）。
【０１０３】
出現データＰC（ｔ）を生成したならば、表示制御部５７８が、生体の状態分析結果と
して表示部５３に表示する制御を行う（ステップＴ１７）。
【０１０４】
以上説明したように、本実施形態によれば、Ｎ種類の生体情報Ｓn（ｔ）およびＮ種類
の周波数成分比データＲn（ｔ）を複合的に考慮し、各クラスタＧ1〜Ｇ9の出現データＰC
（ｔ）が表す生体の状態を分析することができる。
【０１０５】
以上のべたように、本実施形態に係る生体情報処理装置５によれば、以下の効果を得る
ことができる。
時系列のN種類（N≧３）の生体情報データから、N種類の周波数成分比データを求める
ことによって、自律神経の状態を反映する情報を取得することができる。そして、N種類
の生体情報データおよびN種類の周波数成分比データを集約することによって、生体の状
態分析に有用なM種類（M≧２かつN＞M）の分類用時系列データを取得することができる。
そして、M種類の分類用時系列データを複数のクラスタに分類し、各クラスタの出現デー
タを生成することによって、自律神経の状態を反映した生体の状態と状態の程度を把握す
ることができる。
【０１０６】
＜変形例＞
以上、本発明を適用した実施形態を説明したが、本発明が適用可能な形態は上述した形
態に限られない。例えば、以下のような変形例が考えられる。
【０１０７】
例えば、集約する対象の生体情報は、本実施形態で例示した活動量、脈拍数、動脈血中
酸素飽和度、皮膚温度、深部温度、および熱流束の６種類に限らず、Ｎ種類（Ｎ≧３）の
生体情報を適宜選択し、サンプリングデータとしてよい。また、生体情報以外にも、温度
や湿度、気圧等の環境情報をサンプリングデータに含めてもよい。
【０１０８】
ここで、集約する対象の生体情報として、生体の主要なバイタル情報である、活動量、
脈拍数、動脈血中酸素飽和度、皮膚温度、深部温度、熱流束、血流量、血圧のうちいずれ
かを選択すると、集約される分類用時系列データに生体の状態がより正しく反映されるた
め好適である。なお、上記の生体情報は、本実施形態においては測定装置１００に内蔵さ
れる熱流センサー２１と、光センサー２２と、モーションセンサー２３により公知の技術
を用いて取得することができる。
【０１０９】
以上のように、本変形例によれば、熱流束、皮膚温度、深部温度、酸素飽和度、血流量
、血圧、活動量、および脈拍数の何れかの生体情報をM種類に集約して用い、分類したク
ラスタ毎の出現データを生成することによって、生体の状態を正しく把握することができ
る。
【０１１０】
また、データ集約処理において、Ｎ種類の周波数成分比データＲn（ｔ）のすべてを用
いず、いずれか一種類以上を選択して用いてもよい。
【０１１１】
以上のように、本変形例によれば、N種類の周波数成分比データのうち少なくとも一つ
以上を選択して集約することによって、生体の状態分析に有用なM種類の分類用時系列デ
ータを取得することができる。
【０１１２】
また、Ｘ種類の主成分（分類用時系列データ）Ｙ1（ｔ）〜ＹX（ｔ）から選択する主成
分は第１主成分および第２主成分の２種類に限らず、３種類以上（ただしＭ≧２かつＮ＞
Ｍ）を選択する構成でもよい。その際、Ｘ種類の主成分Ｙ1（ｔ）〜ＹX（ｔ）のうち、分
散ｌ1（ｔ）〜ｌX（ｔ）の大きいものから順にＭ種類を選択するとしてもよい。
【０１１３】
分類処理において、分類用時系列データの種類が多くなると、生体情報をより多く反映
して生体の状態を分類することができるようになるが、一方で、演算処理部５７が分類処
理に要する演算負荷は増大する。このため、生体情報処理の目的によって、分類処理に用
いる分類用時系列データを適切に選択すると好適である。
【０１１４】
また、選択する主成分の数Ｍは、予め設定される所定数（上記実施形態では２個）を選
択する構成に限定されない。例えば、Ｍ種類の選択は、次式（３）で表される累積寄与率
Ｐｍが閾値Ｔｒ以上であることを選択条件とし、選択条件を満たす主成分を選択すること
で行ってもよい。閾値Ｔｒは、例えば「０．８」とする等、予め設定しておけばよい。
【０１１５】
【数３】
2018068465.tif 000005
【０１１６】
以上のように、本変形例によれば、N種類の生体情報データおよびN種類の周波数成分比
データをX種類（X≧M）の分類用時系列データに集約し、そのうちM種類を選択することに
よって、分類用時系列データの数を減らすことができる。
【０１１７】
また、Ｎ種類の生体情報データを分類用時系列データに集約する手法は、主成分分析に
限定されない。例えば、Ｎ種類の生体情報データを因子分析し、求めたＸ種類の共通因子
Ｚ1（ｔ）〜ＺX（ｔ）の中からＭ種類を選択する構成でもよい。また、その際、Ｘ種類の
共通因子Ｚ1（ｔ）〜ＺX（ｔ）のうち、その分散ｌ1（ｔ）〜ｌX（ｔ）の大きいものから
順にＭ種類を選択するとしてもよい。
【０１１８】
以上のように、本変形例によれば、N種類の生体情報データおよびN種類の周波数成分比
データを主成分分析または因子分析し、その分散に基づきM種類の分類用時系列データを
取得することによって、生体の状態分析に有用なM種類の分類用時系列データを取得する
ことができる。
【０１１９】
また、本実施形態では、生体情報処理装置５が別体の測定装置１００からユーザーの生
体情報を取得して分析し、分析結果を表示する構成を例示した。これに対し、生体情報処
理装置５の機能を、測定装置１００に組み込み、生体情報処理装置５と測定装置１００と
を一体の装置として構成してもよい。また、本実施形態の生体情報処理装置５を、インタ
ーネット等の通信網を介したサーバーとして構成し、ユーザーは当該サーバーに通信網を
介してアクセスして利用する形態としてもよい。
【０１２０】
以上のように、本変形例によれば、時系列のN種類（N≧３）の生体情報データから、N
種類の周波数成分比データを求めることによって、自律神経の状態を反映する情報を取得
することができる。そして、N種類の生体情報データおよびN種類の周波数成分比データを
集約することによって、生体の状態分析に有用なM種類（M≧２かつN＞M）の分類用時系列
データを取得することができる。そして、M種類の分類用時系列データを複数のクラスタ
に分類し、各クラスタの出現データを生成することによって、自律神経の状態を反映した
生体の状態と状態の程度を把握することができる。
【符号の説明】
【０１２１】
５…生体情報処理装置、５１…操作入力部、５３…表示部、５５…通信部、５７…演算
処理部、５７１…生体情報取得部、５７１ａ…周波数解析部、５７２…データ集約部、５
７３…選択部、５７４…分類部、５７５…出現データ生成部、５７６…クラスタ帰属度算
出部、５７７…出現確率算出部、５７８…表示制御部、５９…記憶部、５９１…データ処
理プログラム、５９３…分析結果データ、１００…測定装置、２１…熱流センサー、２２
…光センサー、２３…モーションセンサー、２４…ＧＰＳセンサー、Ｎ…通信回線。
【図１】
2018068465.tif 000006
【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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【図１６】
2018068465.tif 000021
【図１７】
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【図１８】
2018068465.tif 000023
【図１９】
2018068465.tif 000024
【図２０】
2018068465.tif 000025
【図２１】
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【図２２】
2018068465.tif 000027
【図２３】
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【図２４】
2018068465.tif 000029
【図２５】
2018068465.tif 000030
【図２６】
2018068465.tif 000031
【図２７】
2018068465.tif 000032
【図２８】
2018068465.tif 000033
【図２９】
2018068465.tif 000034
【図３０】
2018068465.tif 000035
【図３１】
2018068465.tif 000036
【図３２】
2018068465.tif 000037
【図３３】
2018068465.tif 000038
【図３４】
2018068465.tif 000039
【図３５】
2018068465.tif 000040
【図３６】
2018068465.tif 000041
【図３７】
2018068465.tif 000042
【図３８】
2018068465.tif 000043
【図３９】
2018068465.tif 000044
【図４０】
2018068465.tif 000045
【図４１】
2018068465.tif 000046
【図４２】
2018068465.tif 000047
【図４３】
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