(57)【要約】      （修正有）【課題】生体センサの計測部位を自動的に取得できる生体センサ、通信端末、通信システム、及び生体データ収集方法を提供する。【解決手段】通信端末は、通信部１３と、算出部２３と、特定部２４とを備える。通信部は、生体に装着された生体センサ１と通信する。算出部は、通信部を用いて、生体センサ１との距離を算出する。特定部は、生体センサ１との距離に基づいて、生体センサ１の計測部位を特定する。【選択図】図２
2015181566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に装着された生体センサと通信する通信部と、
前記通信部を用いて、前記生体センサとの距離を算出する算出部と、
前記生体センサとの距離に基づいて、前記生体センサの計測部位を特定する特定部と、
を備える通信端末。
【請求項２】
前記算出部は、前記生体センサとの間の電気信号の変化から生体インピーダンスを取得し、前記生体インピーダンスの値に基づいて、前記生体センサとの距離を算出する、
請求項１に記載の通信端末。
【請求項３】
前記算出部は、前記生体センサとの間の通信時間を取得し、取得した通信時間に基づいて前記生体センサとの距離を算出する
請求項１又は請求項２に記載の通信端末。
【請求項４】
前記算出部は、前記生体センサから前記生体センサの位置情報を取得し、前記生体センサの位置情報に基づいて、前記生体センサとの距離を算出する
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の通信端末。
【請求項５】
前記距離と前記生体センサの計測部位との関係が予めユーザの姿勢ごとに設定され、
前記特定部は、前記生体センサを装着した前記ユーザの姿勢に応じた前記関係を用いて、前記生体センサの計測部位を特定する
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の通信端末。
【請求項６】
前記生体センサと、
請求項１に記載の通信端末と、
を備える通信システム。
【請求項７】
生体データを計測する生体センサと通信する工程と、
前記生体センサから受信した情報に基づいて、前記生体センサとの距離を算出する工程と、
前記距離と前記生体センサの計測部位との関係に基づいて、前記生体センサの計測部位を特定する工程と、
を備える生体データ収集方法。
【請求項８】
生体に装着された生体センサと通信する通信部と、
前記生体センサとの間の電気信号の変化から生体インピーダンスを算出する算出部と、
前記生体インピーダンスの値に基づいて、前記生体センサの計測部位を特定する特定部と、
を備える通信端末。
【請求項９】
前記生体センサと、
請求項８に記載の通信端末と、
を備える通信システム。
【請求項１０】
生体データを計測する生体センサと通信する工程と、
前記生体センサとの間の生体インピーダンスに基づいて、前記生体センサの計測部位を特定する工程と、
を備える生体データ収集方法。
【請求項１１】
生体に装着され、加速度を計測する生体センサと通信する通信部と、
加速度を計測する計測部と、
前記計測部が計測した加速度に基づいて、ユーザの行動状態を推定する推定部と、
前記通信部により受信した前記生体センサの加速度と、前記推定部により推定したユーザの行動状態と、の関係に基づいて、前記生体センサの計測部位を特定する特定部と、
を備える通信端末。
【請求項１２】
前記生体センサと、
請求項１１に記載の通信端末と、
を備える通信システム。
【請求項１３】
加速度を含む生体データを計測する生体センサと通信する工程と、
加速度を計測する工程と、
計測した加速度に基づいて、ユーザの行動状態を推定する工程と、
前記生体センサの加速度と、推定したユーザの行動状態と、の関係に基づいて、前記生体センサの計測部位を特定する工程と、
を備える生体データ収集方法。
【請求項１４】
生体データを計測する計測部と、
前記生体データが計測された計測部位情報を記憶する記憶部と、
前記計測部により計測された生体データと前記記憶部に記憶された計測部位情報とを通信端末に送信する通信部と、
を備える生体センサ。
【請求項１５】
前記通信端末と、
請求項１４に記載の生体センサと、
を備える通信システム。
【請求項１６】
生体データを計測する工程と、
計測された前記生体データと、前記生体データの計測部位情報とを通信端末に送信する工程と、
を備える生体データ収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、生体センサ、通信端末、通信システム、及び生体データ収集方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人体に装着したセンサによりデータを計測し、計測したデータをデータ収集端末に無線で収集するシステムが利用されている。このようなシステムでは、計測部位ごとのデータの解析や、計測部位間のデータ連係が必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１８４３５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
生体センサの計測部位を自動的に取得できる生体センサ、通信端末、通信システム、及び生体データ収集方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態に係る通信端末は、通信部と、算出部と、特定部とを備える。通信部は、生体に装着された生体センサと通信する。算出部は、通信部を用いて、生体センサとの距離を算出する。特定部は、生体センサとの距離に基づいて、生体センサの計測部位を特定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】一実施形態に係る生体データ収集システムを示す概略構成図。
【図２】第１実施形態に係る生体センサ及びセンサハブの構成を示すブロック図。
【図３】計測部位テーブルの一例を示す図。
【図４】計測部位の特定方法を説明する説明図。
【図５】第１実施形態に係るセンサハブによる特定処理を示すフローチャート。
【図６】第２実施形態に係る生体センサ及びセンサハブの構成を示すブロック図。
【図７】計測部位テーブルの一例を示す図。
【図８】第３実施形態に係る生体センサ及びセンサハブの構成を示すブロック図。
【図９】行動状態テーブルの一例を示す図。
【図１０】計測部位テーブルの一例を示す図。
【図１１】第５実施形態に係る生体データ収集システムの動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施形態に係る生体センサ、通信端末、通信システム、及び生体データ収集方法について図面を参照して説明する。ここで、図１は、生体センサ及び生体データ収集端末（通信端末）を含む生体データ収集システム（通信システム）を示す概略構成図である。図１のシステムは、生体センサ１と、センサハブ２と、ホスト端末３と、サーバ４とを備える。
【０００８】
生体センサ１は、人や動物等の生体に装着して使用され、各種の生体データを計測する。生体センサ１により計測される生体データには、生体センサ１により直接的に計測される体温、加速度、脈波、筋電図、音、及び心電図などの１次生体データや、生体データの用途に応じて１次生体データから算出される体動量、脈拍数、及び心拍数などの２次生体データが含まれる。
【０００９】
生体データ収集システム（以下、単に「システム」という）には、１つ又は複数の生体センサ１が含まれる。システムに含まれる各生体センサ１は、１種類の生体データを計測してもよいし、複数種類の生体データを計測してもよい。システムに複数の生体センサ１が含まれる場合、各生体センサ１の生体データを時間帯ごとに対応させて解析するため、各生体センサ１は同期されている。例えば、１／１００秒以下の誤差で同期されているのが好ましい。各生体センサ１は、センサＩＤや生体データの種類などを含むセンサ基本情報と、計測した生体データと、をセンサハブ２に無線で送信する。送信するタイミングは、一定の時間間隔でもよいし、イベントの発生に応じて送信することでもよい。イベントとは、例えば、ユーザによる指示入力や、外部からの信号の受信、あるいは計測した生体データに異常値が検出された場合等である。
【００１０】
センサハブ２は、生体センサ１が計測した生体データを収集する生体データ収集端末（以下、単に「収集端末」という）であり、各生体センサ１と無線で接続されている。センサハブ２は、生体センサ１による計測対象者（以下、「ユーザ」という）の所定の装着部位に装着して使用される装着型であってもよい。例えば、図１のように、センサハブ２がリストバンド型の場合、装着部位は手首となる。装着型のセンサハブ２は、リストバンド型に限られず、例えば、ユーザの指に装着される指輪型であってもよい。また、センサハブ２は、装着型に限られず、ユーザの所定部位に装着されない非装着型であってもよい。非装着型のセンサハブ２として、携帯電話、スマートフォン、ＰＣ、タブレット端末、及び専用端末などが用いられる。さらに、複数の生体センサ１の中のいずれかが収集端末として機能してもよい。センサハブ２は、収集した生体データをホスト端末３に送信する。
【００１１】
ホスト端末３は、センサハブ２から受信した生体データをユーザに提示するための端末であり、センサハブ２と有線又は無線で接続されている。ホスト端末３は、例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＣ、タブレット端末などであってもよいし、専用端末であってもよい。また、ホスト端末３が収集端末であってもよい。この場合、ホスト端末３が図１のセンサハブ２の機能を備える。
【００１２】
ホスト端末３は、センサハブ２から受信した生体データや、生体データの解析結果を所定の形式で表示するためのアプリケーションソフトをインストールされているのが好ましい。生体データの解析は、生体データの計測部位の情報を用いて行われる。当該アプリケーションソフトは、例えば、インターネットを介してサーバ４から取得される。ホスト端末３は、インターネットを介して生体データをサーバ４に送信する。
【００１３】
サーバ４は、ホスト端末３とインターネットを介して接続されており、ホスト端末３から受信した生体データを記憶する。また、サーバ４は、生体データに所定の解析を加え、解析結果をホスト端末３に送信する。
【００１４】
次に、各実施形態に係るシステムについて説明する。以下の説明において、システムは、リストバンド型のセンサハブ２と、センサハブ２から受信した生体データの解析結果を表示するホスト端末３とをそれぞれ備え、センサハブ２が収集端末として機能するものとする。しかしながら、システムの構成はこれに限られず、センサハブ２とホスト端末３とが同一の端末であり、当該端末が収集端末として機能する構成も可能である。
【００１５】
（第１実施形態）
まず、第１実施形態に係るシステムの構成について、図２〜図５を参照して説明する。本実施形態において、センサハブ２は、センサハブ２と生体センサ１の距離を算出し、算出した距離に基づいて生体センサの計測部位を特定する。
【００１６】
図２は、本実施形態に係るシステムにおける生体センサ１及びセンサハブ２の構成を示すブロック図である。図２において、生体センサ１は、１つしか示されていないが、システムには複数の生体センサ１が含まれてもよい。図２に示すように、生体センサ１は、計測部１１と、記憶部１２と、通信部１３とを備える。
【００１７】
計測部１１は、１つ又は複数の生体データを計測する。計測部位とは、この計測部１１により生体データを計測される生体の部位のことをいう。計測部１１により計測する生体データの種類は任意であり、１次生体データであってもよいし、１次生体データから算出した２次生体データであってもよい。計測部１１により計測された生体データは記憶部１２に記憶される。
【００１８】
記憶部１２は、計測部１１により計測された生体データ、センサ基本情報、ＣＰＵ（図示せず）で実行することにより生体センサ１の動作を実現する制御プログラム、制御プログラムの実行の際に利用される各種のデータ、及び生体センサ１の動作の過程で生成されるデータなどを記憶する。記憶部１２として、例えば、揮発性メモリや不揮発性メモリが使用される。
【００１９】
通信部１３は、センサハブ２と所定の通信方式で無線通信し、センサハブ２との間で生体データなどの送受信を行う。
【００２０】
なお、生体センサ１は、センサ基本情報などを記憶部１２に記憶させるための入力部や、計測した生体データを表示する表示部を備えてもよい。
【００２１】
センサハブ２は、記憶部２１と、通信部２２と、距離算出部２３と、特定部２４とを備える。
【００２２】
記憶部２１は、生体センサ１から受信した生体データやセンサ基本情報、ＣＰＵ（図示せず）で実行することによりセンサハブ２の動作を実現する制御プログラム、制御プログラムの実行の際に利用される各種のデータ、及びセンサハブ２の動作の過程で生成されるデータなどを記憶する。記憶部２１として、例えば、揮発性メモリや不揮発性メモリ、ハードディスクが使用される。
【００２３】
通信部２２は、生体センサ１及びホスト端末３と所定の通信方式で無線通信し、生体センサ１及びホスト端末３との間で生体データなどの送受信を行う。
【００２４】
距離算出部２３は、通信部２２を介した生体センサ１との通信に基づいて、センサハブ２から生体センサ１までの距離を算出する。距離を算出する際、センサハブ２は、ユーザの体の所定の部位に固定され、距離は、センサハブ２が固定された部位からの距離として算出される。以下、距離を算出する際にセンサハブ２が固定される部位を基準部位という。装着型のセンサハブ２の場合、基準部位は装着部位となり、非装着型のセンサハブ２の場合、基準部位はセンサハブ２の利用形態に応じて予め定められた部位となる。例えば、ユーザが手に持って操作するセンサハブ２の場合、ユーザの手のひらを基準部位として設定することが考えられる。基準部位は、予め定められた複数の部位の中から、ユーザが選択可能であってもよい。
【００２５】
距離を算出する際には、ユーザが一定の姿勢をとることが望ましい。例えば、基準部位が左手首である場合に、ユーザの姿勢が不定であると、計測部位を特定することがより難しい。例えば、ユーザが左腕を広げた姿勢で５００ｍｍが算出された場合、計測部位を左腕の上腕に特定することができる。このような場合には、距離は、ユーザが所定の姿勢をとった状態で算出される。
【００２６】
また、ユーザが腕を広げた姿勢、腕を体側に沿わせた姿勢、腕を前方に突き出した姿勢など、ユーザの姿勢ごとに距離を算出すると、より精度よい測定が可能となる。例えば、基準部位が左手首である場合に、ユーザが左腕を広げた姿勢で８００ｍｍ、体側に沿わせた姿勢で７００ｍｍが算出された場合、計測部位を胸に特定することができる。計測部位を特定する際の精度を向上させるための複数の姿勢には、両腕を広げた姿勢、両腕を体側に沿わせた姿勢、両腕を前方に突き出した姿勢、両腕を真っ直ぐ伸ばして頭側に触れる姿勢等が含まれる。
【００２７】
距離は、例えば、生体インピーダンス、通信時間、及び位置情報に基づいて算出される。
【００２８】
まず、生体インピーダンスを利用した距離の算出方法について説明する。生体インピーダンスとは、生体（ユーザ）が有するインピーダンスである。距離算出部２３は、生体センサ１とセンサハブ２との間の生体インピーダンスに基づいて距離を算出する。生体インピーダンスは、一般に、基準部位と計測部位の間の生体経路長が長くなるほど大きくなるため、距離に対して相関性を有する。
【００２９】
具体的には、まず、センサハブ２は、生体センサ１とセンサハブ２との間に微弱な電流を流し、生体センサ１により電圧（電気信号）の変化を計測し、計測された電圧の変化を受信する。距離算出部２３は、受信した電圧の変化から生体インピーダンスを算出する。このように生体インピーダンスを利用する場合、生体センサ１及びセンサハブ２は、生体に微弱な電流を流すための電極を、生体の皮膚と接触する部分に備える。また、センサハブ２に計測部を設け、上記の電圧変化を計測してもよいし、生体センサ１が生体インピーダンスを算出し、センサハブ２に送信する構成も可能である。
【００３０】
次に、距離算出部２３は、取得した生体インピーダンスと、生体インピーダンスと距離との関係を比較して、距離を算出する。生体インピーダンスと距離との関係は、関数、グラフ、テーブルの形式で記憶部２１に予め記憶される。
【００３１】
こうして算出された距離は、計測部位と基準部位との間の直線距離ではなく、計測部位と基準部位との間の生体内の経路長となる。生体内の経路長は、計測部位と基準部位との間の直線距離とは異なり、ユーザの姿勢に対する依存が小さいため、生体インピーダンスに基づく距離は、任意の姿勢で算出することができる。
【００３２】
距離算出部２３は、ユーザの性別、身長、体重、及び体脂肪率などのユーザの特徴に基づいて、距離を補正してもよい。これは、生体インピーダンスに対する距離が、上記のようなユーザの特徴に応じて変化するためである。このように距離を補正することにより、距離の算出精度を向上させることができる。
【００３３】
次に、通信時間を利用した距離の算出方法について説明する。通信時間とは、センサハブ２と生体センサ１との間の通信に要する時間である。距離算出部２３は、生体センサ１とセンサハブ２との間で信号を１回又は複数回往復させ、往復に要した時間を計測することにより、距離を算出する。通信時間は、一般に、距離が長くなるほど大きくなるため、距離に対して相関性を有する。こうして算出された距離は、計測部位と基準部位との間の直線距離となる。したがって、通信時間に基づく距離は、ユーザの姿勢ごとに計測されるのが好ましい。
【００３４】
次に、位置情報を利用した距離の算出方法について説明する。位置情報とは、ＧＰＳにより取得される経度情報及び緯度情報である。距離算出部２３は、通信部２２を介して受信した生体センサ１の位置情報と、センサハブ２の位置情報とを比較し、距離を算出する。当該方法により距離を算出する場合、生体センサ１及びセンサハブ２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの信号に基づいて位置情報を算出するＧＰＳ受信部を備える。こうして算出された距離は、計測部位と基準部位との間の地面と平行な平面上の直線距離となる。したがって、通信時間に基づく距離は、ユーザの姿勢ごとに計測されるのが好ましい。
【００３５】
なお、位置情報に地表からの高度情報（例えば、気圧測定による）が含まれる場合には、当該高度情報も用いて距離を算出してもよい。この場合、距離は、計測部位と基準部位との間の直線距離となる。
【００３６】
距離算出部２３による距離の算出方法は、上記の方法に限られず、他の任意の方法が用いられてもよい。また、複数の方法を組み合わせて用いることも可能である。
【００３７】
特定部２４は、距離算出部２３により算出された距離と生体センサ１の計測部位との関係に基づいて、生体センサ１の計測部位を特定する。距離と計測部位との関係は、基準部位を基準にして定められ、例えば、テーブルの形式で記憶部２１に記憶されている。特定部２４により特定された計測部位は、生体センサ１のセンサ基本情報と紐付けられて記憶部２１に記憶される。
【００３８】
図３は、測定対象者を成人男性とした場合の距離と計測部位との関係を示す計測部位テーブルの一例を示す図である。図３の計測部位テーブルにおいて、基準部位は左手首であり、左手首からの距離と計測部位との関係が示されている。特定部２４は、図４に示すように、距離算出部２３により算出された距離が２００ｍｍであった場合、図３の計測部位テーブルを参照して、計測部位を左下腕と特定する。
【００３９】
計測部位テーブルは、距離の算出方法に応じて設定される。これは、算出方法に応じて、距離の種類（生体内の経路長や直線距離など）が異なるためである。また、計測部位テーブルは、ユーザの姿勢ごとに設定されるのが好ましい。
【００４０】
また、特定部２４は、複数の姿勢で取得された計測部位を用いて計測部位を特定するのが好ましい。例えば、計測部位が頭部であり、基準部位が左手首の場合、左腕を横に広げた姿勢で直線距離を計測しても、頭部と腹部が基準部位から略等距離にあるため、計測部位は、頭部又は腹部と２カ所特定される。このため、計測部位を頭部に特定することができない。しかし、さらに両腕を体側に沿わせた姿勢で直線距離を計測すると、基準部位から頭部までの距離と基準部位から腹部までの距離とが乖離するため、計測部位を頭部に特定することができる。このように、複数の姿勢の計測部位を利用することにより、計測部位の特定精度を向上させることができる。
【００４１】
なお、センサハブ２は、ユーザ情報などを記憶部２１に記憶させるための入力部や、受信した生体データを表示する表示部を備えてもよい。
【００４２】
次に、本実施形態に係るセンサハブ２による計測部位の特定処理について、図５を参照して説明する。図５は、特定処理を示すフローチャートである。以下の説明において、センサハブ２は左手首に装着されるリストバンド型であり、基準部位は左手首であるものとする。
【００４３】
まず、センサハブ２は、特定処理を開始する（ステップＳ１）。特定処理は、センサハブ２の入力部から処理開始の信号が入力されることにより開始してもよいし、ホスト端末３からの処理開始の信号を受信することにより開始してもよい。
【００４４】
特定処理を開始すると、ユーザは所定の姿勢で所定の時間待機し、その間に距離算出部２３が生体センサ１の距離を算出する（ステップＳ２）。距離の算出方法は上述の通りである。ユーザの姿勢や待機時間は、例えば、センサハブ２やホスト端末３から音声や画像で指示される。あるいは、仕様書などで説明されていてもよい。
【００４５】
特定部２４は、距離算出部２３が算出した距離と、計測部位テーブルとに基づいて、生体センサ１の計測部位を特定する（ステップＳ３）。計測部位の特定方法は上述の通りである。特定部２４が、複数の姿勢で算出された距離に基づいて計測部位を特定する場合には、ステップＳ２において、ユーザは複数の姿勢をとるように指示される。
【００４６】
特定部２４により特定された計測部位は、生体センサ１のセンサ基本情報（センサＩＤなど）に紐付けられて記憶部２１に記憶される（ステップＳ４）。以上のステップＳ２〜Ｓ４の処理が、ユーザが装着した全ての生体センサ１に対して実行され（ステップＳ５）、全ての生体センサ１の計測部位が特定されると（ステップＳ５のＹＥＳ）、特定処理が終了する（ステップＳ６）。計測部位の特定に失敗した場合（ステップＳ５のＮＯ）は、ステップＳ２に戻り、以降のプロセスを実行する。また、２つの姿勢で距離算出する場合は、第一の姿勢についてステップＳ２〜Ｓ５のプロセスを実行した後に、第２の姿勢についてステップＳ２〜Ｓ５のプロセスを実行する。特定処理の終了後、各生体センサ１の計測部位情報が、各生体センサ１に送信され、生体センサ１の記憶部１２に記憶されてもよい。
【００４７】
以上説明した通り、本実施形態に係るシステムによれば、センサハブ２は、生体センサ１から取得した情報に基づいて、生体センサ１の計測部位を自動的に特定することができる。したがって、生体センサ１が複数ある場合であっても、生体センサ１と計測部位との紐付けを容易に行うことができる。
【００４８】
また、センサハブ２から生体データを受信するホスト端末３は、計測部位を特定された生体データを解析することができる。したがって、ホスト端末３は、計測部位に特徴付けられた解析や、問題のある部位の特定が可能となる。さらに、ホスト端末３は、同時間帯の生体データを比較することにより、血流速度や脈波伝搬時間等の循環器系生体情報解析を行うことができる。
【００４９】
なお、センサハブ２が、非装着型の携帯端末などであった場合、特定処理は、例えば、ユーザがセンサハブ２を手で持った状態で行われる。この場合、ユーザの手が基準部位となり、センサハブ２やホスト端末３は、例えば、ユーザにセンサハブ２を手で持った状態で所定の姿勢をとるように指示すればよい。非装着型のセンサハブ２の基準部位は、これに限られず、任意の部位を指定することができる。
【００５０】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係るシステムについて、図６及び図７を参照して説明する。本実施形態において、センサハブ２は、生体インピーダンスに基づいて、生体センサ１の計測部位を特定する。
【００５１】
図６は、本実施形態に係る生体センサ１及びセンサハブ２の構成を示すブロック図である。図６のセンサハブ２は、生体インピーダンス算出部２５を備え、特定部２４は、生体インピーダンスに基づいて計測部位を特定する。センサハブ２の他の構成及び生体センサ１の構成は第１実施形態と同様である。
【００５２】
生体インピーダンス算出部２５は、センサハブ２と生体センサ１との間の生体インピーダンスを算出する。生体インピーダンスの算出方法は上述の通りである。すなわち、生体インピーダンス算出部２５は、生体センサ１とセンサハブ２との間に流した微弱な電流による電圧（電気信号）の変化から生体インピーダンスを算出する。
【００５３】
特定部２４は、生体インピーダンス算出部２５が算出した生体インピーダンスと、生体インピーダンスと計測部位との関係と、に基づいて計測部位を特定する。生体インピーダンスと計測部位との関係は、基準部位を基準にして定められ、例えば、テーブルの形式で記憶部２１に記憶されている。特定部２４により特定された計測部位は、生体センサ１のセンサ基本情報と紐付けられて記憶部２１に記憶される。
【００５４】
図７は、測定対象者を成人男性とした場合の生体インピーダンスと計測部位との関係を示す計測部位テーブルの一例を示す図である。図７の計測部位テーブルにおいて、基準部位は左手首である。図７に示すように、生体インピーダンスと計測部位との関係は、例えば、基準部位で計測された生体インピーダンスの範囲に応じた計測部位として設定される。これは、生体インピーダンスが皮膚、生体内部の水分、及び体脂肪などに応じて変化するため、計測部位ごとに生体インピーダンスが所定の範囲内の値となり得るためである。
【００５５】
特定部２４は、ユーザの性別、身長、体重、及び体脂肪率などのユーザの特徴に基づいて、計測部位テーブルの生体インピーダンスを補正してもよい。これは、計測部位に対する生体インピーダンスが、上記のようなユーザの特徴に応じて変化するためである。このように計測部位テーブルを補正することにより、計測部位の特定精度を向上させることができる。
【００５６】
以上説明したとおり、本実施形態に係るシステムによれば、センサハブ２は、生体インピーダンスに基づいて生体センサ１の計測部位を自動的に特定することができる。また、ユーザの姿勢に関わらず、計測部位を特定することができる。
【００５７】
（第３実施形態）
次に、第３実施形態に係るシステムについて、図８〜図１０を参照して説明する。本実施形態において、センサハブ２は、ユーザの行動状態と各計測部位における加速度との関係に基づいて、生体センサ１の計測部位を特定する。
【００５８】
図８は、本実施形態に係る生体センサ１及びセンサハブ２の構成を示すブロック図である。図８のセンサハブ２は、計測部２６と、行動状態推定部２７を備え、特定部２４は、計測部２６が測定した加速度に基づいて計測部位を特定する。また、生体センサ１の計測部１１が計測する生体データには、計測部位の加速度が含まれる。生体センサ１及びセンサハブ２の他の構成は第１実施形態と同様である。
【００５９】
計測部２６は、センサハブ２の加速度、すなわち、センサハブ２の装着部位の加速度を計測する。計測部２６は、例えば、加速度センサ、角速度センサ、及び地磁気センサなどにより構成される。
【００６０】
行動状態推定部２７は、計測部２６が計測した所定期間の加速度と、加速度と行動状態との関係と、に基づいてユーザの行動状態を推定する。加速度と行動状態との関係は、基準部位を基準にして定められ、例えば、テーブルの形式で記憶部２１に記憶されている。
【００６１】
ここで、図９は、行動状態テーブルの一例を示す図である。図９に示すように、行動状態テーブルでは、加速度の特徴とユーザの行動状態とが対応づけられている。これは、センサハブ２の加速度が、ユーザの行動状態に応じた特徴を有するため可能となる。例えば、センサハブ２が手首に固定されている状態でユーザが歩行した場合、センサハブ２は振り子運動をするため、計測部２６により振り子運動を示す加速度が計測される。このような加速度の特徴と、ユーザの行動状態とを対応させることにより、行動状態テーブルは生成される。したがって、行動状態推定部２７は、計測部２６が計測した加速度と、行動状態テーブルとを比較することにより、ユーザの行動状態を推定することができる。なお、図９において、加速度の特徴は文章で表されているが、数式やグラフなどにより表されてもよい。
【００６２】
特定部２４は、行動状態推定部２７が推定したユーザの行動状態と、当該行動状態における生体センサ１の加速度と計測部位との関係と、に基づいて計測部位を特定する。生体センサ１の加速度と計測部位との関係は、ユーザの行動状態を基準にして定められ、例えば、テーブルの形式で記憶部２１に記憶されている。特定部２４により特定された計測部位は、生体センサ１のセンサ基本情報と紐付けられて記憶部２１に記憶される。
【００６３】
図１０は、センサ１の加速度と計測部位との関係を示す計測部位テーブルの一例を示す図である。図１０の計測部位テーブルにおいて、行動状態は歩行中である。図１０に示すように、計測部位テーブルでは、生体センサ１の加速度の特徴と計測部位とが対応づけられている。これは、生体センサ１の加速度が、ユーザの行動状態に応じた特徴を有するため可能となる。例えば、生体センサ１が上腕に装着されている状態でユーザが歩行した場合、センサハブ２は振り子運動をするため、生体センサ１の計測部１１により振り子運動を示す加速度が計測される。このような生体センサ１の加速度の特徴と、計測部位とを、行動状態ごとに対応させることにより、計測部位テーブルは生成される。したがって、特定部２４は、行動状態推定部２７が推定した行動状態と、生体センサ１から受信した生体センサ１の加速度と、計測部位テーブルとに基づいて、生体センサ１の計測部位を特定することができる。なお、図１０において、加速度の特徴は文章で表されているが、数式やグラフなどにより表されてもよい。
【００６４】
以上説明したとおり、本実施形態に係るシステムによれば、センサハブ２は、生体センサ１及びセンサハブ２の加速度に基づいて生体センサ１の計測部位を自動的に特定することができる。
【００６５】
（第４実施形態）
次に、第４実施形態に係るシステムについて説明する。本実施形態において、生体センサ１は、記憶部１２に予め記憶された計測部位情報を、センサ基本情報と紐付けてセンサハブ２に送信する。センサハブ２は、センサ基本情報と紐付けられた計測部位情報を受信するため、生体センサ１の計測部位を自動的に特定することができる。
【００６６】
本実施形態において、各生体センサ１の計測部位は、生体センサ１の表面やパッケージに表記するなどの方法により、ユーザに提示される。ユーザは、提示された計測部位に、各生体センサ１を装着する。センサハブ２は、距離算出部２３や特定部２４などの、計測部位を特定するための構成を備えなくてよい。
【００６７】
（第５実施形態）
次に、第５実施形態に係るシステムについて図１１を参照して説明する。本実施形態では、生体データの計測部位情報に基づいて、複数の生体データから新たな生体データが生成される。新たな生体データの生成は、センサハブ２、ホスト端末３、及びサーバ４のいずれが行ってもよい。新たな生体データとして、例えば、血圧あるいはその変動（脈波伝搬時間）が挙げられる。血圧あるいは脈波伝搬時間は、複数の計測部位における心電図や脈波から生成することができる。
【００６８】
また、本実施形態において、ホスト端末３は、生体データの計測部位情報に基づいて、生体データの解析結果を表示するためのアプリケーションソフト（以下、「表示ソフト」という）をサーバ４から自動的にダウンロードする。
【００６９】
ホスト端末３は、例えば、計測部位ごとに解析結果と対応した表示ソフトを記憶しておき、センサハブ２から受信した計測部位情報を参照して、表示ソフトをダウンロードする。あるいは、ホスト端末３は、計測部位情報と同時に表示ソフトのダウンロード要求をサーバ４に送信し、計測部位情報に基づいてサーバ４が解析結果と対応した表示ソフトをホスト端末３にダウンロードしてもよい。また、ホスト端末３は、表示ソフトの代わりに、生体データの解析ソフトをダウンロードしてもよい。
【００７０】
次に、本実施形態に係るシステムの動作について図１１を参照して説明する。図１１は、本実施形態に係るシステムの動作を示すフローチャートである。なお、以下では、ホスト端末３が新たな生体データを生成する場合について説明するが、これに限られない。
【００７１】
本システムの動作中、センサハブ２は、所定の時間間隔で、システムに含まれる１つ又は複数の生体センサ１から生体データを収集する（ステップＳ７）。センサハブ２は、上述の通り、収集した生体データを、当該生体データの計測部位と対応づける。そして、センサハブ２は、生体データ、計測部位情報、及びセンサ基本情報などの情報を、通信部２２を介してホスト端末３に送信する。
【００７２】
ホスト端末３は、センサハブ２から受信した計測部位情報に基づいて、新たな生体データを生成するとともに（ステップＳ８）、対応する表示ソフトがインストールされているか否か判定する（ステップＳ９）。表示ソフトがインストールされていない場合（ステップＳ９のＮＯ）、ホスト端末３は、解析結果と対応した表示ソフトをサーバ４からダウンロードし、表示ソフトをインストールする（ステップＳ１０）。ホスト端末３は、新たな生体データを生成した後、センサハブ２から受信した生体データ等及び新たに生成した生体データをサーバ４に送信する。
【００７３】
サーバ４は、ホスト端末３から受信した各種の情報に基づいて、生体データを解析し、解析結果を記憶するとともに、ホスト端末３に送信する（ステップＳ１１）。解析結果を受信したホスト端末３は、表示ソフトを用いて解析結果を表示する（ステップＳ１２）。
【００７４】
以上説明したとおり、本実施形態に係るシステムによれば、計測部位情報に基づいて、複数の生体データから新たな生体データを生成することができるため、生体データの解析を高度化することができる。
【００７５】
また、生体データの解析方法や解析結果は、生体データの計測部位に応じて異なることがあるため、ホスト端末３で解析結果を表示するために必要となる表示ソフトは必ずしも同じとは限らない。このため、ホスト端末３に解析結果と対応した表示ソフトがインストールされていない場合、ユーザは、表示ソフトをサーバ４からダウンロードしなければならず、手間がかかった。しかし、本実施形態に係るホスト端末３によれば、解析結果と対応した表示ソフトを自動的にダウンロードできるため、ユーザの手間を軽減することができる。
【００７６】
なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１：生体センサ、１１：計測部、１２：記憶部、１３：通信部、２：センサハブ、２１：記憶部、２２：通信部、２３：距離算出部２３、２４：特定部、２５：生体インピーダンス算出部、２６：計測部、２７：行動状態推定部、３：ホスト端末、４：サーバ
【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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