(57)【要約】      （修正有）【課題】熱中症、脱水症の予防のための、生体の皮膚の水分量を利用して体内水分の変化を推定するセンシングデバイスを提供する。【解決手段】センシングデバイス１０は、複数の時刻における生体の皮膚の水分量を反映する複数のデータを受信するインタフェース装置３０２と、複数のデータの時間変化の割合を示す関数を算出し、関数の、複数の時刻にわたる積分値を算出する演算回路３００と、記憶装置４００および表示装置１００を有する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時刻における生体の皮膚の水分量を反映する複数のデータを受信するインタフェース装置と、
前記複数のデータの時間変化の割合を示す関数を算出し、前記関数の、前記複数の時刻にわたる積分値を算出する演算回路と
を備えたセンシングデバイス。
【請求項２】
前記水分量を反映する複数のデータは、少なくとも、光源から放射されて前記皮膚に入射し、前記皮膚の表面から出射した光の強度を示す検出光強度データを含む、請求項１に記載のセンシングデバイス。
【請求項３】
前記水分量を反映する複数のデータは、さらに、前記光源から放射された光の強度を示す放射光強度データを含む、請求項２に記載のセンシングデバイス。
【請求項４】
所定の波長域の光を放射する光源と、
前記所定の波長域の光を検出することが可能な受光素子と
をさらに備え、
前記光源から放射された光は、前記皮膚に入射し、前記皮膚の内部で散乱して前記皮膚の表面から出射し、
前記受光素子は、前記皮膚の表面から出射した光を検出し、
前記インタフェース装置は、
前記光源から放射された光の強度のデータを前記放射光強度データとして受け取り、
前記受光素子の検出結果を前記検出光強度データとして受け取る、請求項３に記載のセンシングデバイス。
【請求項５】
前記光源から放射された光の強度を示す少なくとも１つの放射光強度データ、および、前記複数の時刻において取得された複数の検出光強度データを格納する記憶装置をさらに備えた、請求項２から４のいずれかに記載のセンシングデバイス。
【請求項６】
前記演算回路は、前記記憶装置から読み出した前記少なくとも１つの放射光強度データおよび前記複数の検出光強度データから、前記複数の時刻の各々における前記皮膚の吸光度を示す吸光度データを算出する、請求項５に記載のセンシングデバイス。
【請求項７】
前記少なくとも１つの放射光強度データは、前記光源から放射された光の、所定の波長域における波長ごとの強度を示し、
前記複数の検出光強度データは、前記皮膚の表面から出射した光の、前記所定の波長域における波長ごとの強度を示し、
前記演算回路は、前記複数の時刻の各々について、前記所定の波長域における波長ごとの吸光度データを生成する、請求項６に記載のセンシングデバイス。
【請求項８】
前記演算回路は、
前記複数の時刻の各々について生成した前記吸光度データの平均化演算を行って平均吸光度データＡａｖｅを生成し、
前記平均吸光度データＡａｖｅを波長に関して２階微分演算を行って２階微分データを生成し、
前記２階微分データの、前記所定の波長域に含まれる特定のピークを有する波長を決定し、
決定した前記波長に関して、前記複数の時間にわたる前記２階微分データの時間変化の割合を示す関数を算出する、請求項６または７に記載のセンシングデバイス。
【請求項９】
前記演算回路は、予め用意された、前記積分値と前記生体の体重減少量との関係を示す対応関係データを参照して、前記２階微分データの前記複数の時刻にわたる積分値から、前記体重減少量を示すデータを取得する、請求項８に記載のセンシングデバイス。
【請求項１０】
前記水分量を反映する複数のデータは、前記皮膚に貼付され、所定の周波数を有する電圧が印加された１対の金属電極を用いて測定された、前記皮膚の比誘電率を示す比誘電率データを含む、請求項１に記載のセンシングデバイス。
【請求項１１】
前記演算回路は、
前記複数の時刻の各々について生成した前記比誘電率データの平均化演算を行って平均比誘電率データεａｖｅを生成し、
前記複数の時間にわたる前記平均比誘電率データεａｖｅの時間変化の割合を示す関数を算出する、請求項１０に記載のセンシングデバイス。
【請求項１２】
前記演算回路は、予め用意された、前記積分値と前記生体の体重減少量との関係を示す対応関係データを参照して、前記平均比誘電率データεａｖｅの時間変化の割合を示す関数についての、前記複数の時刻にわたる積分値から、前記体重減少量を示すデータを取得する、請求項１１に記載のセンシングデバイス。
【請求項１３】
前記生体の脈波を光学的に検出するための脈波センサをさらに備え、
前記脈波センサは、
少なくとも１つの脈波検出用光源と、
前記少なくとも１つの脈波検出用光源から放射された光を検出し、脈波データとして出力する光検出器と、
を備えた、請求項１から１２のいずれかに記載のセンシングデバイス。
【請求項１４】
前記体重減少量または前記体重減少量に応じた警告を提示する、請求項９または１２に記載のセンシングデバイス。
【請求項１５】
センシングデバイスに設けられた演算回路によって実行されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記演算回路に対し、
前記センシングデバイスのインタフェース装置によって取得された、複数の時刻において生体の皮膚の水分量を反映する複数のデータを取得させ、
前記水分量を反映する複数のデータの時間変化の割合を示す関数を算出させ、
前記関数の、前記複数の時刻にわたる積分値を算出させる、
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生体の体内水分量の変化を測定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
熱中症、脱水症の予防のためには、体内の水分量、または、体内の水分の変化量を知ることが必要である。しかしながら、たとえば水分の変化量を知るために体重を常時測定することは現実的ではない。
【０００３】
体が水分を失う主な理由は発汗である。特許文献１は、生体の発汗状況を解析する技術を開示する。特許文献１では、温度データと発汗量データとを対応付けたテーブルが予め用意される。テーブルは、周辺環境ごと又は被験者個人の性状（年齢、性別等）ごとに用意される。ある被験者の生体表面の熱画像が動画で撮影され、生体表面の温度が検出される。生体表面の温度から当該被験者のテーブルが参照されて、生体表面の温度データが発汗量データに変換される。これにより、当該被験者の発汗量が推定され得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２５２８０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
熱中症、脱水症を予防するために、発汗量を測定することは有用である。しかしながら特許文献１では、動画の撮影が必要であり、日常の生活において常時測定することは難しい。また、あらゆる周囲環境および被験者の性状を反映したテーブルを設けることは無理である。よって、特許文献１の技術によって推定された発汗量は正確性を欠く。テーブルを生成するために予め取得しなければならない情報の量も多く煩雑である。
【０００６】
一般的に用いられるウェアラブルデバイスの中には、暑さ指数（湿球黒球温度またはWBGT（Wet Bulb Globe Temperature））、活動量、脈拍量などに基づいて利用者に熱中症等への注意を喚起するものがある。これらのデバイスでは、体内水分の変化を正確に認識することはできない。
【０００７】
本開示は、生体の皮膚の水分量を利用して体内水分の変化を推定するセンシングデバイス等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示による例示的なセンシングデバイスは、複数の時刻における生体の皮膚の水分量を反映する複数のデータを受信するインタフェース装置と、前記複数のデータの時間変化の割合を示す関数を算出し、前記関数の、前記複数の時刻にわたる積分値を算出する演算回路とを備える。
【０００９】
ある実施形態において、前記水分量を反映する複数のデータは、少なくとも、光源から放射されて前記皮膚に入射し、前記皮膚の表面から出射した光の強度を示す検出光強度データを含む。
【００１０】
ある実施形態において、前記水分量を反映する複数のデータは、さらに、前記光源から放射された光の強度を示す放射光強度データを含む。
【００１１】
ある実施形態において、前記センシングデバイスは、所定の波長域の光を放射する光源と、前記所定の波長域の光を検出することが可能な受光素子とをさらに備え、前記光源から放射された光は、前記皮膚に入射し、前記皮膚の内部で散乱して前記皮膚の表面から出射し、前記受光素子は、前記皮膚の表面から出射した光を検出し、前記インタフェース装置は、前記光源から放射された光の強度のデータを前記放射光強度データとして受け取り、前記受光素子の検出結果を前記検出光強度データとして受け取る。
【００１２】
ある実施形態において、前記センシングデバイスは、前記光源から放射された光の強度を示す少なくとも１つの放射光強度データ、および、前記複数の時刻において取得された複数の検出光強度データを格納する記憶装置をさらに備えている。
【００１３】
ある実施形態において、前記演算回路は、前記記憶装置から読み出した前記少なくとも１つの放射光強度データおよび前記複数の検出光強度データから、前記複数の時刻の各々における前記皮膚の吸光度を示す吸光度データを算出する。
【００１４】
ある実施形態において、前記少なくとも１つの放射光強度データは、前記光源から放射された光の、所定の波長域における波長ごとの強度を示し、前記複数の検出光強度データは、前記皮膚の表面から出射した光の、前記所定の波長域における波長ごとの強度を示し、前記演算回路は、前記複数の時刻の各々について、前記所定の波長域における波長ごとの吸光度データを生成する。
【００１５】
ある実施形態において、前記演算回路は、前記複数の時刻の各々について生成した前記吸光度データの平均化演算を行って平均吸光度データＡａｖｅを生成し、前記平均吸光度データＡａｖｅを波長に関して２階微分演算を行って２階微分データを生成し、前記２階微分データの、前記所定の波長域に含まれる特定のピークを有する波長を決定し、決定した前記波長に関して、前記複数の時間にわたる前記２階微分データの時間変化の割合を示す関数を算出する。
【００１６】
ある実施形態において、前記演算回路は、予め用意された、前記積分値と前記生体の体重減少量との関係を示す対応関係データを参照して、前記２階微分データの前記複数の時刻にわたる積分値から、前記体重減少量を示すデータを取得する。
【００１７】
ある実施形態において、前記水分量を反映する複数のデータは、前記皮膚に貼付され、所定の周波数を有する電圧が印加された１対の金属電極を用いて測定された、前記皮膚の比誘電率を示す比誘電率データを含む。
【００１８】
ある実施形態において、前記演算回路は、前記複数の時刻の各々について生成した前記比誘電率データの平均化演算を行って平均比誘電率データεａｖｅを生成し、前記複数の時間にわたる前記平均比誘電率データεａｖｅの時間変化の割合を示す関数を算出する。
【００１９】
ある実施形態において、前記演算回路は、予め用意された、前記積分値と前記生体の体重減少量との関係を示す対応関係データを参照して、前記平均比誘電率データεａｖｅの時間変化の割合を示す関数についての、前記複数の時刻にわたる積分値から、前記体重減少量を示すデータを取得する。
【００２０】
ある実施形態において、前記センシングデバイスは前記生体の脈波を光学的に検出するための脈波センサをさらに備え、前記脈波センサは、少なくとも１つの脈波検出用光源と、前記少なくとも１つの脈波検出用光源から放射された光を検出し、脈波データとして出力する光検出器とを備える。
【００２１】
ある実施形態において、前記センシングデバイスは、前記体重減少量または前記体重減少量に応じた警告を提示する。
【００２２】
本開示による例示的なコンピュータプログラムは、センシングデバイスに設けられた演算回路によって実行されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記演算回路に対し、前記センシングデバイスのインタフェース装置によって取得された、複数の時刻において生体の皮膚の水分量を反映する複数のデータを取得させ、前記水分量を反映する複数のデータの時間変化の割合を示す関数を算出させ、前記関数の、前記複数の時刻にわたる積分値を算出させる。
【発明の効果】
【００２３】
例示的な実施形態にかかるセンシングデバイスは、複数の時刻において取得された、生体の皮膚の水分量を反映する複数のデータを受信するインタフェース装置と、当該複数のデータの時間変化の割合を示す関数を算出し、当該関数の、複数の時刻にわたる積分値を算出する。複数の時刻にわたる積分値は、生体の体重の減少量、つまり、水分の減少量に関連がある。これにより、センシングデバイスは生体の体内の水分状態を常時測定し、水分量の低下を正しく認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】（ａ）〜（ｃ）は、運動初期から、運動中および運動後までの発汗のメカニズムを示す図である。
【図２】人の手首に装着された、本開示の例示的なセンシングデバイス１０の外観を示す図である。
【図３】センシングデバイス１０のハードウェア構成を示す図である。
【図４】水分量センサ５００が使用者の体の水分量を測定し、測定結果を表示装置１００に表示する一連の処理を示す図である。
【図５Ａ】リファレンスとなる放射光強度（ＩＯ）の第１の設定例を示す図である。
【図５Ｂ】リファレンスとなる放射光強度（ＩＯ）の第２の設定例を示す図である。
【図５Ｃ】リファレンスとなる放射光強度（ＩＯ）の第３の設定例を示す図である。
【図６】センシングデバイス１０の構成要素間の電気的な接続図である。
【図７】センシングデバイス１０の動作の手順を示すフローチャートである。
【図８】放射光強度（ＩＯ）のスペクトル波形を示す図である。
【図９】異なる時刻Ｔ１、Ｔ２およびＴ３についてそれぞれ得られた検出光強度（Ｉ）のスペクトル波形を示す図である。
【図１０】時刻Ｔ１、Ｔ２およびＴ３の各時点での吸光度（Ａ）のスペクトル波形を示す図である。
【図１１】平均吸光度（Ａａｖｅ）のスペクトル波形を示す図である。
【図１２】波長１階微分の演算結果Ａｄを示す図である。
【図１３】波長２階微分の演算結果Ａ’ｄを示す図である。
【図１４】時間変化割合Ａｆの時間遷移波形群を示す図である。
【図１５】ＡＵＣの積算値と体重減少量の関係を示す図である。
【図１６】本開示の例示的なセンシングデバイス１１の構成要素間の電気的な接続図である。
【図１７】センシングデバイス１１の動作の手順を示すフローチャートである。
【図１８】実施形態２による、比誘電率の時間変化割合の曲線の積分処理の例を示す図である。
【図１９】積分結果と体重減少量との関係を示す図である。
【図２０】本開示の例示的なセンシングデバイス１２の構成要素間の電気的な接続図である。
【図２１Ａ】光源７０２および光検出器７０４を用いた脈波信号の取得原理を模式的に示す図である。
【図２１Ｂ】取得された脈波信号の波形例を示す図である。
【図２１Ｃ】微小動脈壁１ａを模式的に示す図である。
【図２２】水または糖電解質溶液摂取後の経過時間と血液粘度変化率との関係を示す図である。
【図２３】脈波および水分量を測定することが可能な水分量センサ８００を用いて、脈波および水分量を取得する一連の処理を示す図である。
【図２４】本開示の例示的なセンシングデバイス１３の構成要素間の電気的な接続図である。
【図２５】水分量の測定を行う水分量センサ５００と、水分量センサ５００によって測定された検出光強度データを受信するスマートフォン１４との接続例を模式的に示す図である。
【図２６】スマートフォンと、エア・コンディショナーおよびウォーターサーバーとの接続例を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、添付の図面を参照しながら、本開示による例示的なセンシングデバイスを説明する。
【００２６】
本開示によるセンシングデバイスの概要を説明する。
【００２７】
ある例示的なセンシングデバイスは、生体の局所的な皮膚水分の変化を近赤外光によりモニタリングする。たとえばセンシングデバイスは、使用者の腕などの皮膚に近赤外光を照射し、皮膚の表皮層もしくは真皮層からの反射光および散乱光から皮膚の吸光度変化を検出する。そしてセンシングデバイスは、検出した吸光度の時間変化の曲線（関数）の時間積分値を算出する。時間積分値は、生体の体重の減少量、つまり、水分の減少量に関連がある。これにより、当該センシングデバイスは時間積分値から発汗に伴う体重の減少量を推定することができる。また、センシングデバイスは、生体の体内の水分状態を常時測定し、水分量が低下した総量を正しく認識することができる。水分量が一定量以上減少すると、センシングデバイスは使用者に水分の補給が必要であることを警告することができる。
【００２８】
センシングデバイスはさらに、脈波を検出し、脈波を利用して血液粘度を推定する機能を備えていてもよい。血液粘度を推定することにより、使用者が正しく水分補給をしているか判断することが出来る。
【００２９】
本願発明者は、発汗のメカニズムに基づいて、センシングデバイスを上述のように動作させることを見出した。そこで、まず発汗のメカニズムを説明する。
【００３０】
熱中症や脱水症は、高温・多湿な環境下、または、激しいスポーツの最中や厳しい労働環境下では誰でも発症する可能性がある。特に、喉の渇きを感じる脳内の口渇中枢の機能が加齢によって低下している高齢者は、喉の渇きを自覚しにくく、水分の摂取を怠るため、熱中症や脱水症にかかりやすい。また、体温の調節機能が未熟な子供もまた、熱中症や脱水症にかかりやすい。
【００３１】
発汗は深部体温の上昇により起こる。そこで、運動によって深部体温が上昇する例を挙げて体内水分の移動を説明する。
【００３２】
図１の（ａ）〜（ｃ）は、運動初期から、運動中および運動後までの発汗のメカニズムを示す。皮膚は主として真皮層２および表皮層３から構成される。
【００３３】
運動初期においては、身体の深部体温の上昇が始まる（図１の（ａ））。血管１中の血液として存在する体内の水４は、血管１から真皮層２、真皮層２から表皮層３へと移動する。その結果、表皮層３内の水分量は上昇し、血管１中の血液は濃縮される。表皮層３内の水分が、表面５から汗として放出されるまでには一定の時間を要する。なお、表皮層３の表面を、本明細書では「皮膚の表面」と呼ぶことがある。
【００３４】
運動が継続されると、表皮層３内の水分は皮膚の表面５から汗６として放出される（図１の（ｂ））。汗６の放出に伴って体内の熱も放出され、体の機能が維持される。汗６として表皮層３から失われた水分は、体内の水４から補充される。よって表皮層３の水分量は概ね維持される。この現象は運動が続く限り継続される。
【００３５】
運動が終了すると、体温の低下と共に放出される汗６の量が減少する（図１の（ｃ））。その結果、表皮層３内の水分量は徐々に低下し、運動開始前の状態へ戻る。
【００３６】
このように、皮膚を構成する真皮層２および表皮層３の水分量の変化は、発汗量と密接に関係する。本願発明者は、皮膚の水分量を継続的に検出すると生体の発汗量を知ることができ、その結果、発汗に伴う生体の水分量の低下を推定できることを見出した。水分量の低下を推定すれば、生体の脱水状態を未然に防ぎ、適切な体内水分を維持することが可能になる。
【００３７】
（実施形態１）
図２は、人の手首に装着された、本実施形態にかかるセンシングデバイス１０の外観を示す。
【００３８】
センシングデバイス１０はバンド状の電子機器であり、表示装置１００を備えている。センシングデバイス１０は、表示装置１００に、たとえば体内の水分の低下量、または、発汗に伴う体重の減少率を表示させる。併せてセンシングデバイス１０は、水分を摂取するようメッセージを表示して使用者に警告することができる。
【００３９】
使用者への通知は、表示装置１００へのメッセージの表示に限られない。たとえばセンシングデバイス１０は、いずれも図示されないモータ、スピーカおよび／または警報ランプ（たとえば発光ダイオード（ＬＥＤ））を有していてもよい。センシングデバイス１０は、モータを振動させ、スピーカから音声を出力させ、および／または、警報ランプを点滅させることによって、使用者に警告してもよい。センシングデバイス１０の後述する演算回路は、モータを振動させる制御信号、スピーカから音を出力させる音声信号、警報ランプを点滅させる制御信号をそれぞれ生成し得る。これらの制御信号により、モータの制御、スピーカの駆動、および警報ランプの点灯および消灯の制御が可能になる。
【００４０】
図３は、センシングデバイス１０のハードウェア構成を示す。
【００４１】
センシングデバイス１０は、表示装置１００と、入力装置２００と、演算回路３００と、記憶装置４００と、水分量センサ５００とを有している。
【００４２】
表示装置１００は、たとえば液晶ディスプレイであり、使用者の体が保持する水分の低下量、または、発汗に伴う体重の減少率を表示する。入力装置２００は、たとえばタッチスクリーンパネルであり、使用者が表示装置１００の画面にタッチすることにより、使用者の指示を受け付ける。本実施形態では表示装置１００および入力装置２００は一体的に実装されている。なお、入力装置２００はボタン、スイッチ等であってもよい。
【００４３】
演算回路３００は、センシングデバイス１０の動作を制御する処理装置であり、後述する処理を行う。記憶装置４００はたとえば不揮発性記録媒体を備えた記憶装置であり、使用者の体内の水分量の情報を記憶する。
【００４４】
水分量センサ５００は、使用者の体内の水分量の情報を継続的に測定する。
【００４５】
なお、演算回路３００および記憶装置４００は、回路基板上に実装されている。当該回路基板上には、他に、たとえば表示装置１００に用いられる光源である発光ダイオード（ＬＥＤ）の駆動回路も設けられ得る。さらに、水分量センサ５００の一部である、分光器モジュール（後述）の制御回路が設けられてもよい。
【００４６】
図４は、水分量センサ５００が使用者の体の水分量を測定し、測定結果を表示装置１００に表示する一連の処理を示す。図４には、主として水分量センサ５００の具体的な構成も示されている。以下、水分量のデータを取得する処理の概要を説明する。
【００４７】
光源５０２は、近赤外光の波長域（たとえば波長λ＝１４００〜１５００ｎｍを含む波長域）を持つ、表面実装型発光ダイオード（ＬＥＤ）またはレーザダイオード（ＬＤ）である。近赤外光の波長を採用した理由は、近赤外光の波長にとって、生体組織内の水は強い吸収物質だからである。
【００４８】
光源５０２から放射された近赤外光は、レンズ５０３によって収束され皮膚に照射される。レンズ５０３に代えて光ファイバ等を用いてもよい。近赤外光は、皮膚の表面から表皮層３に入射する。入射した近赤外光は皮膚の内部（真皮層２および表皮層３）で散乱され、様々な経路をたどる。入射した近赤外光の一部は皮膚外部に出射され、フォトダイオード等である受光素子５０４で検出される。検出された光は分光装置５０６によって波長ごとに分光される。本実施形態では、ＭＥＭＳ型の分光装置５０６を採用している。これにより、分光装置５０６を小型化できるため、手首に付けられる程度のサイズを有するウェアラブルデバイスを実現できる。
【００４９】
上述の近赤外光の放射、および、皮膚から出射した光の検出は、複数回にわたって行われる。その結果、波長ごとに分光された検出光に関する複数のデータが得られる。演算回路３００は、リファレンスとなる放射光強度（ＩＯ）と検出光強度（Ｉ）とを用いて吸光度（Ａ）を算出する。算出された吸光度（Ａ）は皮膚の水分の情報を含む。たとえば、本実施形態では、演算回路３００は、吸光度（Ａ）の波形について波長２階微分演算を行い、得られた結果を用いて変化の割合を示す関数を算出する。さらに演算回路３００は、当該関数の時間積分値を算出する。演算回路３００は、算出された時間積分値を体重変化量へと換算し、表示装置１００に表示する。これにより使用者は発汗に伴う体重の変化量を知ることができる。
【００５０】
図５Ａ〜図５Ｃは、リファレンスとなる放射光強度（ＩＯ）の設定例を示す。
【００５１】
図５Ａは、ハーフミラー５０５ａを用いる例である。ハーフミラー５０５ａは、入射した光のうち、透過する光の強度と、反射される光の強度とが、１：１になるよう調整されている。光源５０２から放射される近赤外光の強度は既知であるから、皮膚に放射される光の強度、すなわち放射光強度（ＩＯ）もリファレンスとして得ることができる。
【００５２】
図５Ｂは、標準白色板５０５ｂを用いる例である。光源５０２から放射され、標準白色板５０５ｂで反射されて受光素子５０４に届く光の強度を、予め取得しておく。この強度が、リファレンスである放射光強度（ＩＯ）として利用される。
【００５３】
図５Ｃは、光源５０２に、電圧および／または電流を監視するＩＣ５０５ｃを設ける例である。ＩＣ５０５ｃを利用して光源５０２の出力を予め測定しておく。当該出力から、放射光強度（ＩＯ）を算出してもよい。
【００５４】
上述したいずれかの方法によって、リファレンスである放射光強度（ＩＯ）は予め取得され、または、測定の都度、取得され得る。後者の場合には、光源５０２の経時的な変化が生じた場合にも対応できる。本実施形態では、リファレンスである放射光強度（ＩＯ）は測定の都度、取得されるとする。
【００５５】
図６は、センシングデバイス１０の構成要素間の電気的な接続図である。図６では同時に、表示装置１００、入力装置２００、演算回路３００、記憶装置４００および水分量センサ５００の構成の詳細が示されている。なお、入力装置２００については図３を、水分量センサ５００については図４を参照しながら説明した通りである。
【００５６】
センシングデバイス１０の各構成要素は、内部バスＬによって接続され、相互に信号の授受が可能である。
【００５７】
表示装置１００は、表示制御回路１０２と表示パネル１０４とを有する。表示パネル１０４はたとえば液晶パネルであるが、有機ＥＬパネル、電子ペーパパネルであってもよい。表示制御回路１０２は、演算回路３００から表示パネル１０４に表示させるデータ（表示データ）を受け取る。表示制御回路１０２は、表示パネル１０４を構成する複数の画素の各々に印加される電圧を制御し、表示データに基づく画像を表示させる。
【００５８】
演算回路３００は、中央処理装置（ＣＰＵ）として知られる半導体集積回路である。演算回路３００はマイクロコントローラ（マイコン）とも呼ばれ得る。演算回路３００は、内部バスＬと接続するための端子（Ｉ／Ｏピン）３０２を有している。演算回路３００は、Ｉ／Ｏピン３０２を介して、たとえば水分量センサ５００から出力された、使用者の皮膚の水分量を反映する複数のデータを受け取る。また、Ｉ／Ｏピン３０２は、演算回路３００がＲＡＭ３１２等とデータを授受する際にも利用され得る。Ｉ／Ｏピン３０２は、本明細書におけるインタフェース装置の一例である。
【００５９】
ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３１２は、演算回路３００が演算を行う際のワークメモリとして機能する。またＲＡＭ３１２は、図７に関連して説明するフローチャートに記載された処理を演算回路３００に実行させるためのコンピュータプログラム３２０を格納している。リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）３１４は、コンピュータプログラム３２０を予め格納している。センシングデバイス１０の電源投入時、コンピュータプログラム３２０はＲＯＭ３１４からＲＡＭ３１２に読み出され、ＲＡＭ３１２上に展開される。
【００６０】
記憶装置４００は、記録制御回路４０２と記録媒体４０４とを有する。記録制御回路４０２は、演算回路３００からの書き込み指示、および、書き込むデータである使用者の体内の水分量の情報を受け取る。記録制御回路４０２は、水分量の情報を記録媒体４０４の所定の記憶領域に書き込む。記録媒体４０４は、たとえばデータの保持に電力を必要としない不揮発性記録媒体である。演算回路３００が、体内の水分減少量または体重減少量のデータを測定する都度、記録制御回路４０２が記録媒体４０４に当該データを書き込む。これにより、使用者の体の水分または体重の減少量の経時変化を容易に把握することが可能になる。記録媒体４０４は、記憶装置４００内に固定されていてもよいし、記憶装置４００に着脱可能であってもよい。
【００６１】
次に、図７から図１５を参照しながら、センシングデバイス１０の動作を説明する。
【００６２】
図７は、センシングデバイス１０の動作の手順を示すフローチャートである。図７の処理はコンピュータプログラム３２０に基づいて演算回路３００によって実行される。
【００６３】
センシングデバイス１０は、放射光強度（ＩＯ）および検出光強度（Ｉ）の測定を複数回行う。図８は、放射光強度（ＩＯ）のスペクトル波形を示す。スペクトル波形は、光源から放射された光のある波長域（図では９００〜１７００ｎｍ）における波長ごとの強度を示す。なおセンシングデバイス１０は、図８に示すスペクトル波形を毎回の測定で取得しなくてもよく、たとえばある一定期間ごとに取得してもよい。
【００６４】
また図９は、異なる時刻Ｔ１、Ｔ２およびＴ３についてそれぞれ得られた検出光強度（Ｉ）のスペクトル波形を示す。時刻Ｔ１、Ｔ２およびＴ３の検出光強度（Ｉ）のスペクトル波形を、それぞれ実線、一点鎖線および二点鎖線で示す。センシングデバイス１０の使用者の発汗状態に応じて、検出光強度（Ｉ）も異なることが理解される。検出光強度データの各々は、皮膚の表面から出射した光の、上記波長域における波長ごとの強度を示している。
【００６５】
図７のステップＳ１０において、演算回路３００は、測定ごと、かつ、波長ごとに、下記の数１に従い吸光度（Ａ）を算出する。
（数１）    吸光度（Ａ）＝−ｌｏｇ１０（Ｉ／ＩＯ）
【００６６】
「波長ごと」とは、分光装置５０６の波長分解能に応じて得られる波長ごと、という意味である。放射光強度（ＩＯ）および検出光強度（Ｉ）の測定が１回行われるごとに、複数の波長について各気吸光度が得られることになる。図１０は、時刻Ｔ１、Ｔ２およびＴ３の各時点での吸光度（Ａ）のスペクトル波形を示す。時刻Ｔ１、Ｔ２およびＴ３の吸光度（Ａ）のスペクトル波形を、それぞれ実線、一点鎖線および二点鎖線で示す。
【００６７】
なお、分光装置５０６の波長分解能は、たとえば３．１ｎｍである。そのため、図８、図９、図１０等のスペクトル波形は本来連続的ではなく離散的であり得る。本明細書では理解の便宜のため連続的に記載している。以下の説明および図面においても同様である。離散的に得られる波長ごとの光の強度は、デジタルデータとしてセンシングデバイス１０内で利用される。
【００６８】
図７のステップＳ１１において、演算回路３００は得られた複数の吸光度（Ａ）を利用して平均吸光度（Ａａｖｅ）を算出する。具体的には、演算回路３００は、数２に示すように、波長ごとに、各時刻Ｔ１、Ｔ２およびＴ３の吸光度（Ａ）の算術平均演算を行い、平均吸光度（Ａａｖｅ）を算出する。図１１は平均吸光度（Ａａｖｅ）のスペクトル波形を示す。
【数２】
2018153357.tif 000003
【００６９】
ステップＳ１２において、演算回路３００は、平均吸光度（Ａａｖｅ）を波長ごとに取得して波長方向に微分を行い１階微分の演算結果Ａｄを取得する。続くステップＳ１３において、演算回路３００は１階微分の結果を波長ごとにさらに微分して２階微分の演算結果Ａ’ｄを取得する。
【００７０】
１階微分は下記数３に示す演算である。また２階微分は下記数４に示す演算である。なお数３および数４における「λ」は波長である。
（数３）    Ａｄ＝ｄ（Ａａｖｅ）／ｄλ
（数４）    Ａ’ｄ＝ｄ（Ａｄ）／ｄλ＝ｄ２Ａａｖｅ／ｄλ２
【００７１】
図１２は、波長１階微分の演算結果Ａｄを示す。また図１３は、波長２階微分の演算結果Ａ’ｄを示す。ここで、図１３の波長１４００〜１５００ｎｍに注目する。当該波長域は、光源５０２が放射する近赤外光の波長域に相当する。演算回路３００は、当該波長域に含まれるピーク値を抽出する。たとえば演算回路３００は、図１３においてピーク値Ｐを抽出し、当該ピーク値Ｐを与える波長（たとえば１４７５ｎｍ）を決定する。その後、演算回路３００は図７のステップＳ１４を実行する。当該処理によって決定された波長を、以下「特定波長」と呼ぶ。
【００７２】
ステップＳ１４において、演算回路３００は、下記数５に従って、２階微分の演算結果Ａ’ｄのうちの特定波長における経過時間に対する時間変化割合Ａｆを演算する。
（数５）    Ａｆ＝Ａ’ｄｎ／Ａ’ｄ０
【００７３】
数５における「Ａ’ｄ０」は、ピーク値Ｐを与える波長における基準値であり、「Ａ’ｄn」は経過時間によって変化する演算値である。
【００７４】
図１４は、時間変化割合Ａｆの時間遷移波形群を示す。横軸は時刻であり、縦軸は時間変化割合を示す。図１４には、３人の使用者Ａ〜Ｃについてそれぞれ得られた時間遷移波形が示されている。なお縦軸の目盛りは無次元の数値になり得るが、本明細書では明示していない。図１４から理解されるように、時間変化割合Ａｆは、時刻の関数である。
【００７５】
図１４の例では、各使用者は時刻０から運動を開始し、１１０分間継続し、その後運動を終了しているとする。図１４に示す３本の時間変化割合のうち、最も大きい時間変化割合Ａｆに注目する。時間変化割合Ａｆは、１１０分までは発汗量が増大していることを示し、その後は発汗量が低下していることを示している。つまり時間変化割合Ａｆを求めることにより、その時刻における発汗量を認識できる。
【００７６】
図７のステップＳ１５において、演算回路３００は、下記数６にしたがって、時間変化割合Ａｆの波形下の面積（積分値）を算出する。波形下の面積は、ＡＵＣ（Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  ｔｈｅ  Ｃｕｒｖｅ）とも呼ばれる。本明細書では面積を適宜「ＡＵＣ」または「ＡＵＣ値」と表記する。
【数６】
2018153357.tif 000004
【００７７】
なお、演算回路３００は、図１４に示す運動終了後（たとえば運動開始から１４０分経過後）に初めてＡＵＣ値を算出する必要はない。図１４に示す時間変化割合Ａｆが刻々得られる都度、所定時間ごとのＡＵＣ値（ＡＵＣｎ）を算出し、それらの和（ΣＡＵＣｎ）を求めておけばよい。
【００７８】
複数の時刻にわたるＡＵＣ値の和は、生体の体重の減少量、つまり、水分の減少量に関連がある。センシングデバイス１０は生体の体内の水分状態を常時測定し、水分量の低下を正しく認識することができる。
【００７９】
ステップＳ１５に示す、所定時間ごとのＡＵＣ値の和を求めておく（積算しておく）ことだけでも、演算回路３００は使用者の体の水分量の低下を求めることができる。この処理でとどめておいてもよいが、本実施形態ではさらに、ステップＳ１７を設けている。
【００８０】
ステップＳ１７において、演算回路３００は、ＡＵＣの積算値を、体重減少量に換算する。
【００８１】
図１５は、ＡＵＣの積算値と体重減少量の関係を示す。本願発明者は、ＡＵＣの積算値と体重減少量とが図示されるような関係があることを見出した。センシングデバイス１０は、図１５に示す対応関係を示すテーブル（図示せず）を、たとえばＲＡＭ３１２に予め保持している。演算回路３００はＡＵＣ積算値に基づいて当該テーブルを参照し、体重減少量を推定することができる。
【００８２】
喉の渇きを感じる脳内の口渇中枢の機能は、加齢とともに低下する。特に高齢者は喉の渇きを自覚しにくく、水分の摂取を怠るため、熱中症や脱水症にかかりやすくなる。しかしながら、上述の処理によれば、体の水分量の低下、または、発汗に伴う体重減少量を使用者に通知することができる。使用者は通知に基づいて水分の摂取が必要であることを認識できる。本通知は、表示の他に、たとえば音や振動などでも良い。
【００８３】
（実施形態２）
実施形態１では、吸光度を利用して皮膚の水分量を推定した。本実施形態では、実施形態１とは異なる方法によって皮膚の水分量を推定する技術を説明する。
【００８４】
図１６は、実施形態２にかかるセンシングデバイス１１の構成要素間の電気的な接続図である。センシングデバイス１１と、実施形態１にかかるセンシングデバイス１０（図６）との相違点は、センシングデバイス１１は、水分量センサ５００に代えて誘電率測定装置６００を備えている点にある。以下、誘電率測定装置６００について説明する。誘電率測定装置６００を有することに伴い、演算回路３００の処理も異なるが、当該処理については後に図１７を参照しながら後述する。なお、演算回路３００の処理が異なるため、コンピュータプログラム３２０もまた実施形態１にかかるコンピュータプログラムの手順とは異なっている。
【００８５】
誘電率測定装置６００は、電流源６０２と、生体アンプ６０４と、ＡＤ変換回路６０６と、電極群６０８ａおよび６０８ｂとを有する。電極群６０８ａおよび６０８ｂは、生体アンプ６０４の入力端子６０４ａおよび６０４ｂを介して接続されている。
【００８６】
まず、電極群６０８ａおよび６０８ｂは、使用者の皮膚に、たとえば導電ペーストを介して貼付される。電流源６０２は、電極群６０８ａおよび６０８ｂに数百ＭＨｚ（たとえば１００〜５００ＭＨｚ）程度の周波数の電流信号を流す。このとき、各電極から発せられた電流信号は、皮膚の表皮層３および真皮層２に到達し、その一部は吸収される。吸収量は水分が多いほど多い。各電極から発せられた電流信号のうちの吸収されなかった一部は各電極に戻る。生体アンプ６０４は戻ってきた信号を増幅し、ＡＤ変換回路６０６に送る。ＡＤ変換回路６０６は、得られた信号をデジタルデータとして、たとえば演算回路３００、ＲＡＭ３１２等に送信する。
【００８７】
比誘電率εｓは下記の数７によって求められる。
【数７】
2018153357.tif 000005
【００８８】
ここで、εpは比誘電率、εｓおよびεｃは、それぞれ皮膚および皮下脂肪の誘電率、ｑは実験的因子、ｄは皮膚の厚さである。なお、比誘電率の変化を測定することで皮膚水分量を算出してもよい。
【００８９】
図１７は、センシングデバイス１１の動作の手順を示すフローチャートである。図７の処理はコンピュータプログラム３２０に基づいて演算回路３００によって実行される。
【００９０】
ステップＳ２０において、演算回路３００は、誘電率測定装置６００によって測定された結果を利用して上記数７に基づいて比誘電率を測定する。
【００９１】
ステップＳ２１において、演算回路３００は得られた複数の比誘電率（εp）を利用して平均比誘電率（εａｖｅ）を算出する。具体的には、演算回路３００は、数８に示すように、波長ごとに、各時刻の比誘電率（εp）の算術平均演算を行い、平均比誘電率（εａｖｅ）を算出する。
【数８】
2018153357.tif 000006
【００９２】
ステップＳ２３において、演算回路３００は、下記数９に従って、比誘電率に関する時間変化割合εｆを演算する。
（数９）
εｆ＝εａｖｅｎ／εａｖｅ０
【００９３】
数９における「εａｖｅ０」は基準値であり、「εａｖｅｎ」は経過時間によって変化する演算値である。
【００９４】
時間変化割合εｆが算出されると、以降の処理は実施形態１と同等である。実施形態１において数５によって求めたＡｆに代えて、上記数９によって求めたεｆを用いて同じ演算を行えばよい。そのため、図１７には図７と同じステップＳ１５〜Ｓ１７を記載している。以下、具体的な説明は省略し、図面を参照しながら説明する。
【００９５】
図１８は、実施形態２による、比誘電率の時間変化割合の曲線の積分処理の例を示す。横軸は時刻であり、縦軸は時間変化割合を示す。図１８には、図１４と同様、３人の使用者Ａ〜Ｃについてそれぞれ得られた時間遷移波形が示されている。なお本例でも、縦軸の目盛りは無次元の数値になり得るが、本明細書では明示していない。図１８から理解されるように、時間変化割合εｆは、時刻の関数である。
【００９６】
演算回路３００は、数６にしたがって、時間変化割合εｆの波形下の面積（積分値）を算出する。図１８に示す時間変化割合εｆが刻々得られる都度、所定時間ごとのＡＵＣ値（ＡＵＣｎ）を算出し、それらの和（ΣＡＵＣｎ）を求めておけばよい。
【００９７】
本実施形態においても、複数の時刻にわたるＡＵＣ値の和は、生体の体重の減少量、つまり、水分の減少量に関連がある。センシングデバイス１０は生体の体内の水分状態を常時測定し、水分量の低下を正しく認識することができる。
【００９８】
実施形態１と同様、本実施形態でも、ステップＳ１５の処理にとどめ、使用者の体の水分量の低下を把握してもよい。
【００９９】
あるいはさらに、ＡＵＣの積算値を体重減少量に換算してもよい。
【０１００】
図１９は、積分結果と体重減少量との関係を示す。比誘電率を利用する方法においても、本願発明者は、ＡＵＣの積算値と体重減少量とが図示されるような関係があることを見出した。センシングデバイス１１は、図１５に示す対応関係を示すテーブル（図示せず）を、たとえばＲＡＭ３１２に予め保持している。演算回路３００はＡＵＣ積算値に基づいて当該テーブルを参照し、体重減少量を推定することができる。
【０１０１】
なお、上述の説明は、電極数が２個の例を挙げた。しかしながら電極数は２個より多くてもよい。たとえば４個の電極を用いても比誘電率を求めることができる。たとえば電極ＡおよびＢと、電極ＣおよびＤの２対の電極群を用いる場合には、電極対ＡおよびＢと、電極対ＣおよびＤの各々については、上述した２個の電極を用いる場合と同じ方法で比誘電率を求め、最終的には時間変化割合εｆを求めることができる。そして、たとえば得られた２つの時間変化割合εｆの平均をさらに求めることにより、時間変化割合に現れる偏りを均一化できる。なお、２つの電極対を用いることにより、それらの位置関係等によっては、各電極対で得られた信号が干渉し合い、ノイズが発生する可能性がある。そのため、ノイズの影響が十分小さくなるよう、２つの電極対の位置関係を調整してもよいし、または干渉によって生じるノイズを除去するためのフィルタを設けてもよい。
【０１０２】
実施形態１および２のいずれも、使用者の皮膚の水分量を反映する複数のデータを測定し、当該データを利用して、水分の減少量を推定することができる。
【０１０３】
（実施形態３）
本実施形態では、実施形態１または実施形態２にかかるセンシングデバイスに、脈波を検出する脈波センサを設ける。以下では、説明の便宜上、実施形態１のセンシングデバイスに脈波センサを設けた例を説明するが、実施形態２のセンシングデバイスに脈波センサを設けることも可能である。
【０１０４】
図２０は、実施形態３にかかるセンシングデバイス１２の構成要素間の電気的な接続図である。センシングデバイス１２は、脈波センサ７００を有する点において、実施形態１のセンシングデバイス１０と異なる。そこで以下、脈波センサ７００を説明する。
【０１０５】
脈波センサ７００は、光源７０２と、光検出器７０４とを有する。光源７０２は、約８８０ｎｍを含む波長域を有する近赤外光を放射する、いわゆる緑色ＬＥＤである。光検出器７０４は、光源７０２が放射し、皮膚に入射した近赤外光のうち、皮膚から出射した光（動脈などの血管からの反射光）を検出する。血管の容積変化に伴って、光の吸収量が変化するため、光検出器７０４からの出力を脈波信号として利用することができる。図２１Ａは、光源７０２および光検出器７０４を用いた脈波信号の取得原理を模式的に示す。また図２１Ｂは、取得された脈波信号の波形例である。なお、脈波信号はアナログデータであるが、センシングデバイス１２内部で処理される際には適切なサンプリングレートでサンプリングされ、適切な量子化処理を施されてデジタルデータに変換される。本明細書では、センシングデバイス１２の内部で取り扱われる脈波信号を、脈波データと呼ぶことがある。
【０１０６】
本実施形態では、脈波信号を血液粘度の推定を行うために利用する。
【０１０７】
脈波信号から血液粘度を推定する手法は、公知の方法、たとえば、生体医工学 Vol. 52 (2014)  No. Supplement  p. O-389-O-391「脈波信号を用いた血液粘性推定に関する研究」、を利用することができる。
【０１０８】
図２１Ｃは、微小動脈壁１ａを模式的に示す。数１０は、微小動脈壁１ａに関する運動方程式を示す。
【数１０】
2018153357.tif 000007
【０１０９】
数１０において、「Ｐ（Ｚ，ｔ）」は、時刻ｔでの動脈の任意位置Ｚにおける脈波信号を表す。また、「m」は動脈壁の質量、「r」は粘性定数、「e」は弾性定数、および、「V∞2」は血管のずり速度に係る係数を表す。数１０が波動方程式になっていることから、一般解は、端数ｋｐ、および、角速度ωを用いてＰ（Ｚ，ｔ）＝Ｐ０・ｅｘｐ｛ｉ（ｋｐ・Ｚ−ωｔ）｝と表される。血管内の圧力変化と容積変化が線形となる範囲でＰ（ｔ）と概ね等しいｘ（ｔ）を用いると、数１０はさらに数１１のように変形できる。
【数１１】
2018153357.tif 000008
【０１１０】
ｂは減衰係数、Ｋはばね定数、Ｆ（ｔ）はウインドケッセル効果により動脈壁が血管の拡張を抑えようとする力を表す。
【０１１１】
上述の公知の方法によれば、数１０の運動方程式を質点の粘弾性モデルに適用し、血液粘性を推定することができる。演算回路３００は、数１１に示す運動方程式から、減衰係数ｂを算出する。
【０１１２】
まず、Ｆ（ｔ）は脈波のピークにおいてほぼ０と近似できる。また左辺第２項もピークにおいて脈波の傾きが０になる。これにより、数１２のようにばね定数Ｋを求めることができる。
【数１２】
2018153357.tif 000009
【０１１３】
減衰係数ｂは、血液の粘性に関する情報を含む。従って減衰係数ｂは血液の粘性を示す指標であり、血液の粘性を推定するために利用することができる。
【０１１４】
数１１に数１２のＫを代入し、Ｆ（ｔ）が脈波のピークにおいてほぼ０と近似できることを利用すると、減衰係数ｂは下記数１３によって得ることができる。
【数１３】
2018153357.tif 000010
【０１１５】
演算回路３００は、減衰係数ｂを血液の粘性の推定値として利用する。具体的には、演算回路３００は、減衰係数ｂを経時的に求めて血液粘度変化率（単位：％）を求める。
【０１１６】
図２２は、水または糖電解質溶液摂取後の経過時間と血液粘度変化率との関係を示す。図２２は、下記の文献からの引用である。
"Effects of a carbohydrate-electrolyte beverage on blood viscosity after dehydration in healthy adults Chang CQ, Chen YB, Chen ZM, Zhang LT Chinese Med J 2010; 123: 3220-3225"
【０１１７】
図２２では、運動等による脱水の後、飲料を摂取した時刻０を起点とする。図２２によれば、水を摂取した場合と糖電解質溶液を摂取した場合とで、血液粘度の変化率の時間経過を見ると、両者には顕著な差があることが理解される。たとえば演算回路３００は、血液粘度変化率が予め定められた閾値Ｔよりも大きい場合には、使用者が水を摂取したと判定する。一方、演算回路３００は、血液粘度変化率が予め定められた閾値Ｔ以下の場合には、使用者が糖電解質溶液を摂取したと判定する。閾値Ｔは、図２２において破線で示されている。
【０１１８】
熱中症や脱水症の予防として水分を摂取することが有効であるが、体の機能を維持するためには、単に水を摂取するだけでは十分ではない。水のみを摂取するだけでは、たとえば体の塩分濃度が低下するからである。食塩の補給を行わなければ、体液の塩分濃度を適正な値に維持することができず、その結果、熱中症の症状の一つと言われる熱痙攣が起こる場合がある。
【０１１９】
そこで、演算回路３００は、判定結果を利用して使用者に通知を行ってもよい。たとえば使用者が水を摂取したと判定したときは、演算回路３００は、表示装置１００に塩分を補給するよう求めるメッセージを表示し、使用者に塩分の補給を促してもよい。このメッセージを見た使用者は、塩分を含む液体または食べ物を摂取する。これにより、センシングデバイス１２は、使用者に体液の塩分濃度を適正な値に維持させることができる。
【０１２０】
（実施形態４）
本実施形態は、図２０に示すセンシングデバイス１２の変形例である。具体的には、本実施形態では、センシングデバイス１２の水分量センサ５００は脈波センサ７００の機能を有している。
【０１２１】
図２３は、脈波および水分量を測定することが可能な水分量センサ８００を用いて、脈波および水分量を取得する一連の処理を示す。水分量センサ８００では、図４に示す水分量センサ５００の構成に加え、いわゆる緑色ＬＥＤである光源７０２、および、レンズ７０３を有している。水分量センサ８００では、受光素子５０４が光源７０２から放射された近赤外光の反射光も検出する。つまり、水分量センサ８００では、センシングデバイス１２（図２０）の脈波センサ７００が有していた光検出器７０４を省略して構成されている。なお、脈波を検出する方法は実施形態３において詳述したとおりである。
【０１２２】
図２４は、本実施形態にかかるセンシングデバイス１３の構成要素間の電気的な接続図である。水分量センサ８００が２つの光源５０２および７０２と、各光源から放射された光を検出することが可能な受光素子５０４とが設けられている。構成を簡略化できるため、センシングデバイス１３は、より低コストで製造することができる。他の構成はこれまで説明した各実施形態の内容を援用し、説明は省略する。
【０１２３】
なお、２つの光源５０２および７０２は、互いに異なる時刻に光を放射してもよいし、同じ時刻に放射してもよい。前者の場合には、受光素子５０４が受ける光の時刻を分離できるため、皮膚から出射された光を検出する精度を高めることができる。
【０１２４】
（実施形態５）
これまでの実施形態では、使用者の手首に装着されたセンシングデバイスが、使用者の体の水分量の低下を判定し、または、使用者の体重減少量を算出していた。
【０１２５】
本実施形態では、使用者の手首には水分量センサ５００および８００、および／または、脈波センサ７００が装着されているのみである。水分量センサは、計測した検出光強度データを無線で外部機器に送信する。放射光強度データを無線で外部機器に送信してもよい。また脈波センサは、計測した脈波データを無線で外部機器に送信する。そして、外部機器が、使用者の体の水分量の低下を判定し、または、使用者の体重減少量を算出する。外部機器は、たとえば使用者が所有するスマートフォンである。なお、使用者の体の水分量の低下を判定し、または、使用者の体重減少量を算出する機能を有する以上、当該外部機器も「センシングデバイス」と呼ぶことができる。
【０１２６】
図２５は、水分量の測定を行う水分量センサ５００と、水分量センサ５００によって測定された検出光強度データを受信するスマートフォン１４との接続例を模式的に示す。水分量センサ５００はバンド状の機器である。スマートフォン１４は、水分量センサ５００を有していないこと、および、無線通信回路９００を有することを除き、図６に示すセンシングデバイス１０の構成と同じである。
【０１２７】
本実施形態では、無線通信回路９００は、本明細書におけるインタフェース装置の一例である。スマートフォン１４の演算回路３００は、無線通信回路９００を介して放射光強度データおよび検出光強度データを受信し、上述したいずれかの実施形態にかかるセンシングデバイスの演算回路と同じ演算を行う。演算の具体的な説明はこれまで説明した各実施形態の内容を援用し、説明は省略する。
【０１２８】
演算量が相対的に大きい処理を、より高性能な演算回路を有する外部機器（たとえばスマートフォン）を利用して行うことにより、処理速度の向上を図ることができるとともに、使用者に装着する機器（たとえば水分量センサ５００）を小型化できる。また、図２に示す表示装置１００の表示パネル大きさよりも、スマートフォン１４の表示パネルの方が一般的に大きいため、体重減少量以外にも、警告メッセージ等を同時に表示することができる。使用者は現在の状況等をより容易に確認することができる。
【０１２９】
（実施形態６）
本実施形態は、実施形態５にかかる構成の応用例である。
【０１３０】
実施形態５にかかるスマートフォン１４が、使用者の体の水分量の低下を判定し、または、使用者の体重減少量を算出した場合を想定する。この場合、早急に使用者の体温を低下させて発汗量を減少させ、または、発汗によって失われた水分および電解質成分（ナトリウム、カルシウム等）を補わせることが好ましい場合があり得る。
【０１３１】
そこでスマートフォン１４は、外部機器に使用者の情報を転送し、各外部機器を、使用者の状態を好転させるよう動作するよう制御する。
【０１３２】
図２６は、スマートフォンと、エア・コンディショナー（エアコン）およびウォーターサーバーとの接続例を模式的に示す。たとえば、スマートフォン１４の演算回路３００は、無線通信回路９００を介してエアコン２０ａに使用者の情報を転送する。また、演算回路３００は、たとえばスマートフォン１４内に予め用意された、体重減少量と室温との対応関係を示すテーブルを参照して、体重減少量に応じた室温を指定する制御信号を生成し、エアコン２０ａに送信する。
【０１３３】
エアコン２０ａは、当該制御信号に基づいて室温を設定し、当該温度に到達するまで室温を下げる。これにより、使用者にとって快適な温度環境を提供できる。
【０１３４】
または、スマートフォン１４の演算回路３００は、無線通信回路９００を介してウォーターサーバー２０ｂに使用者の情報を転送する。そして演算回路３００は、スマートフォン１４内に予め用意された体重減少量と生体に補給すべき糖電解質溶液の濃度との対応関係を示すテーブルを参照して、体重減少量に応じた濃度を指定する制御信号を生成し、ウォーターサーバー２０ｂに送信する。ウォーターサーバー２０ｂは、当該制御信号に基づく塩分濃度、および／または、電解質濃度の液体を調合し、使用者に提供することができる。
【０１３５】
なお、上述の動作を実現するためには、エアコン２０ａおよびウォーターサーバー２０ｂに無線通信回路が必要であることに加え、制御信号を解釈する処理回路（たとえばマイコン）、当該処理回路からの指令に基づいて温度を調整する温度調整回路、または塩分濃度を調整する濃度調整回路が必要である。これらの詳細の説明は省略する。
【産業上の利用可能性】
【０１３６】
本開示は、人などの生体から失われた水分量の減少を測定するセンシングデバイスに好適に用いられ得る。また本開示は、そのようなセンシングデバイスに搭載されるコンピュータ（マイコン等）のためのコンピュータプログラムとしても好適に用いられ得る。
【符号の説明】
【０１３７】
１０、１１、１２、１３  センシングデバイス
１４  スマートフォン（センシングデバイス）
１００  表示装置
２００  入力装置
３００  演算回路
３０２  Ｉ／Ｏピン（インタフェース装置）
３１２  ＲＡＭ
３１４  ＲＯＭ
３２０  コンピュータプログラム
４００  記憶装置
５００  水分量センサ
５０２  光源
５０４  受光素子
５０６  分光装置
６００  誘電率測定装置
６０２  電流源
６０４  生体アンプ
６０６  ＡＤ変換回路
６０８ａおよび６０８ｂ  電極群
９００  無線通信回路（インタフェース装置）
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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