(57)【要約】【課題】常時測定することができない体重や血圧といった健康指標を監視することを目的とし、さらに、健康指標の予測に基づいて警告や報知を行う。【解決手段】常時測定しない第１の測定項目を、常時測定可能な第２の測定項目から予測する情報管理システムにおいて、前記第１の測定項目を第1のタイミングで測定する第１の測定部と、前記第２の測定項目を第２のタイミングで測定する第２の測定部と、前記測定した第１の測定項目と第２の測定項目の値を格納するデータ格納部と、前記データ格納部に格納された前記第１の測定項目と第２の測定項目から第１の測定項目の予測値を演算するための予測式を第３のタイミング生成する予測式生成部と、前記生成された予測式と前記第２の測定項目に基づいて、第１の測定項目の予測値を演算する予測値演算部と、を備え、前記予測式生成部は、所定のタイミングとなる度に前記予測式を生成する。【選択図】図１
2008206575.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
常時測定しない第１の測定項目を、常時測定可能な第２の測定項目から予測する情報管理システムにおいて、
前記第１の測定項目を第１のタイミングで測定する第１の測定部と、
前記第２の測定項目を第２のタイミングで測定する第２の測定部と、
前記測定した第１の測定項目と第２の測定項目の値を格納するデータ格納部と、
前記データ格納部に格納された前記第１の測定項目と第２の測定項目から第１の測定項目の予測値を第３のタイミングで演算するための予測式を生成する予測式生成部と、
前記生成された予測式と前記第２の測定項目に基づいて、第１の測定項目の予測値を演算する予測値演算部と、を具備して成り、
前記予測式生成部は、所定のタイミングとなる度に前記予測式を生成することを特徴とする情報管理システム。
【請求項２】
前記予測式生成部は、
前記第１の測定項目が前記データ格納部へ新たに格納されたとき、または前記第２の測定項目が前記データ格納部へ新たに格納されたときを前記第３のタイミングとして前記予測式を生成し、
前記予測値演算部は、前記予測式が生成される度に前記第２の測定項目の予測値を演算することを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項３】
前記第２の測定項目の予測値が、所定の条件となったときに警告を発生する警告発生部をさらに具備して成ることを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項４】
前記予測式生成部は、
前記第２の測定項目の変化を学習して前記予測式を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項５】
前記第２の測定部は、
生体に装着されて所定の生体の情報を第２の測定項目として測定することを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項６】
前記第２の測定部は、
加速度センサを含んで構成され、前記所定の生体の情報として加速度を測定することを特徴とする請求項５に記載の情報管理システム。
【請求項７】
前記予測式生成部は、
前記第１のタイミングで測定した第１の測定項目を目的変数とし、前記第２のタイミングで測定する第２の測定項目を説明変数として重回帰分析により予測式を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項８】
前記予測式生成部は、
前記第１のタイミングで測定した第１の測定項目を目的変数とし、前記第２のタイミングで測定する第２の測定項目としての加速度を説明変数として重回帰分析により予測式を生成することを特徴とする請求項５に記載の情報管理システム。
【請求項９】
前記予測式生成部は、
前記加速度のスカラー量を演算するスカラー量演算部と、
前記スカラー量が０または０近傍の所定値を通過する値をゼロクロス回数として演算するゼロクロス回数演算部と、
前記ゼロクロス回数の所定期間内の出現頻度を演算する頻度演算部と、を具備して成り、
前記出現頻度を説明変数に設定することを特徴とする請求項８に記載の情報管理システム。
【請求項１０】
前記予測式生成部は、
前記ゼロクロス回数の所定期間内の出現頻度が同一となる連続指標を演算する連続指標演算部をさらに具備して成り、
前記ゼロクロス回数の所定期間内の出現頻度と、前記連続指標を説明変数として設定することを特徴とする請求項９に記載の情報管理システム。
【請求項１１】
常時測定しない第１の測定項目と、常時測定可能な第２の測定項目とを受信する通信部と、
前記第１の測定項目と第２の測定項目を格納するデータ格納部と、
前記第１の測定項目と第２の測定項目から第１の測定項目の予測値を演算する情報管理サーバにおいて、
前記データ格納部に格納された前記第１の測定項目と第２の測定項目から第１の測定項目の予測値を演算するための予測式を生成する予測式生成部と、
前記生成された予測式と前記第２の測定項目に基づいて、第１の測定項目の予測値を演算する予測値演算部と、を具備して成り、
前記予測式生成部は、所定のタイミングとなる度に前記予測式を生成することを特徴とする情報管理サーバ。
【請求項１２】
前記予測式生成部は、
前記第１の測定項目が前記データ格納部へ新たに格納されたとき、または前記第２の測定項目が前記データ格納部へ新たに格納されたときに、前記予測式を生成し、
前記予測値演算部は、前記予測式が生成される度に前記第２の測定項目の予測値を演算することを特徴とする請求項１１に記載の情報管理サーバ。
【請求項１３】
前記第２の測定項目の予測値が、所定の条件となったときに警告を発生する警告発生部をさらに具備して成ることを特徴とする請求項１１に記載の情報管理サーバ。
【請求項１４】
前記予測式生成部は、
前記第２の測定項目の変化を学習して前記予測式を生成することを特徴とする請求項１１に記載の情報管理サーバ。
【請求項１５】
前記予測式生成部は、
前記第１の測定項目を目的変数とし、前記第２の測定項目を説明変数として重回帰分析により予測式を生成することを特徴とする請求項１１に記載の情報管理サーバ。
【請求項１６】
前記予測式生成部は、
前記離散的に測定した第１の測定項目を目的変数とし、前記常時測定する第２の測定項目としての加速度を説明変数として重回帰分析により予測式を生成することを特徴とする請求項１１に記載の情報管理サーバ。
【請求項１７】
前記予測式生成部は、
前記加速度のスカラー量を演算するスカラー量演算部と、
前記スカラー量が０または０近傍の所定値を通過する値をゼロクロス回数として演算するゼロクロス回数演算部と、
前記ゼロクロス回数の所定期間内の出現頻度を演算する頻度演算部と、を具備して成り、
前記出現頻度を説明変数に設定することを特徴とする請求項１６に記載の情報管理サーバ。
【請求項１８】
前記予測式生成部は、
前記ゼロクロス回数の所定期間内の出現頻度が同一となる連続指標を演算する連続指標演算部をさらに具備して成り、
前記ゼロクロス回数の所定期間内の出現頻度と、前記連続指標を説明変数として設定することを特徴とする請求項１７に記載の情報管理サーバ。
【請求項１９】
前記第１のタイミングは、離散的な測定間隔であって、
前記第２のタイミングは、前記生体情報の変化を連続的に監視可能な値に設定されたことを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項２０】
前記第２の測定部は、携帯機器を構成することを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、離散的にしか測定できない測定項目を、常時測定可能な測定項目から予測する情報管理システムに関し、特に、常時測定することのできない身体状況、精神状況、生産性、安全性などの任意の指標を、常時測定可能な生体情報に基づいて予測し、必要に応じて警告を発する情報管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、センサに無線通信機能を有する小型の電子回路を付加して、現実世界の様々な情報をリアルタイムに情報処理装置に取り込むネットワークシステム（以下、センサネットという）が検討されている。センサネットには幅広い応用が考えられており、例えば、無線回路、プロセッサ、センサ、電池を集積した小型電子回路により、脈拍等の生体情報を常時モニタし、モニタ結果は無線通信により診断装置等に送信され、モニタ結果に基づいて健康状態を判定するといったような医療応用も提案されている。
【０００３】
生体の状態を監視する技術としては、種々提案されており、センサによって利用者（装着者）の生活行動を監視し、予め設定された生活パターンから逸脱すると警告を発生するものが知られている（例えば、特許文献２）。
【０００４】
また、インターネットなどのネットワーク上でユーザの現在の関心事を推測するために、現在のユーザの関心事を示すプロファイルを修正する技術も知られている（例えば、特許文献１）。
【０００５】
あるいは、地図情報に不特定の運転者のクラクションやブレーキング情報を重ねて、事故が起こっていないまでも危険な位置を予測し、また、運転者のストレス状態などを検出し、ストレスを感じた地図上の位置を表示するものが知られている（例えば、特許文献３）。
【０００６】
さらに、歩数や喫煙などの生活行動と、血圧などの健康情報を入力し、データマイニングにより、生活行動と健康状態との関連付けを予測するルールを自動的に生成し、入力に基づいて健康状態の予測や、警報の発生を行うものも知られている（例えば、特許文献４）。
【特許文献１】特表２００４−５１４２１７号
【特許文献２】特開２００４−１３３７７７号
【特許文献３】特開２００５−０３８３８１号
【特許文献４】特開２００５−０４５６９６号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、従来、体重や血圧などの生体の体調を表す健康指標は、専用の測定器によって測定され、これらは常時測定することが出来ないため、定期的（または、間欠的あるいは離散的）に測定してその推移から体調を省みるしかなかった。また血液検査などの臨床検査にいたっては通常は年に数回の健康診断時しか測定されず、日常の健康状態を表す健康指標としてはあまりにも間隔が広すぎた。
【０００８】
また、注意力やストレスなど主観的な状態を表す健康指標はまだ十分に確立されているとはいえないが、例えば事務作業であれば処理件数や、機械操作であれば操作ミスの回数など、生産性や安全性の観点から作業者の精神健康状態を反映する指標を見出すことは出来る。これらの指標も一日の作業が終わってから集計することにより状態を知ることは出来るが、作業中に常時計ることは困難である。
【０００９】
このような健康や安全に関する指標を常時把握したいという要求があるが、上記特許文献１〜３の従来の技術では、センサで測定可能な状態については健康に関する指標を常時提供することはできるが、常時測定することができない体重や血圧、血糖値、ストレスについては常時指標を提供できなかった。
【００１０】
また、上記特許文献４は、一旦予測を行うルールを生成して、このルールに適合するか否かを調べる手法であるため、健康や安全に関する指標は離散的な解析となってしまい、リアルタイムに監視することができないという問題があった。
【００１１】
そこで、本発明は、センサで測定可能な情報に基づいて、常時測定することができない指標を監視することを目的とし、さらに、予測した指標に基づいて警告や報知を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、常時測定することができない第１の測定項目を、常時測定可能な第２の測定項目から予測する情報管理システムにおいて、前記第１の測定項目を離散的に測定する第１の測定部と、前記第２の測定項目を常時測定する第２の測定部と、前記測定した第１の測定項目と第２の測定項目の値を格納するデータ格納部と、前記データ格納部に格納された前記第１の測定項目と第２の測定項目から第１の測定項目の予測値を演算するための予測式を生成する予測式生成部と、前記生成された予測式と前記第２の測定項目に基づいて、第１の測定項目の予測値を演算する予測値演算部と、を具備して成り、前記予測式生成部は、所定のタイミングとなる度に前記予測式を生成する。
【００１３】
また、前記予測式生成部は、前記離散的に測定した第１の測定項目を目的変数とし、前記常時測定する第２の測定項目としての加速度を説明変数として重回帰分析により予測式を生成し、さらに、第２の測定項目としての加速度のスカラー量を演算するスカラー量演算部と、前記スカラー量が０または０近傍の所定値を通過する値をゼロクロス回数として演算するゼロクロス回数演算部と、前記ゼロクロス回数の所定期間内の出現頻度を演算する頻度演算部と、を具備して成り、前記出現頻度を説明変数に設定する。
【発明の効果】
【００１４】
したがって、本発明は、常時測定することのできない第１の測定項目でも、第２の測定部から得られる第２の測定項目を常時記録し、この記録したデータをもとに第１の測定項目に対して、相関性の高い予測式を立てることで常時測定することの出来ない第１の測定項目（体重やストレス）の指標に対してリアルタイムに状況を推測し、必要に応じて予測や警告を行うことが可能となる。
【００１５】
特に、第２の測定部を身体に装着した加速度センサによって身体情報、行動情報を常時記録するだけで、ユーザが知りたい第１の測定項目に対する動向の予測が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１７】
図１は、本発明の第１の実施形態を示し、センサネットワークシステム（以下、センサネットという）を利用して健康を管理する情報管理システムのブロック図である。本実施形態では、ユーザの人体に装着したセンサから常時測定した生体情報に基づいて、常時測定することができないユーザの健康指標としての体重を予測し、所定の条件で警告を行う情報管理システムを示す。
【００１８】
装着型センサ（以下、センサノードとする）１は、人体（例えば、腕など）に装着され、生体情報（脈拍、加速度）を常時測定して基地局３へ送信し、また、基地局３から受信した情報を装着者に伝達する。センサノード１と基地局３は、IEEE802.15.4（ZigBee）等の無線ネットワーク４で接続される。なお、センサノード１の装着者が、以下の説明において、本発明の健康情報管理システムの利用者となる。またセンサノード１は測定可能な測定項目を測定する測定部（第２測定部）として機能する。
【００１９】
無線ネットワーク４には、体重計２も接続され、この体重計２は離散的に測定した体重をセンサノード１へ送信する。センサノード１は、体重計２から受信した情報（体重）に当該センサノード１の識別子（ＩＤ）を付加して基地局３からデータサーバ６へ送信する。なお、センサノード１及び体重計２は複数存在しても良く、また、基地局３も複数配置しても良い。なお、体重計２は、常時測定することができない測定項目を離散的に測定する測定部（第１測定部）として機能する。
【００２０】
基地局３はセンサノード１から受信した生体情報（以下、センシングデータ）をネットワーク５を介してデータサーバ６に送信し、データサーバ６はセンサノード１が常時測定したセンシングデータと、体重計２が測定した離散的な体重データをデータベース６１に蓄積する。
【００２１】
データサーバ６に蓄積されたセンサノード１の加速度を含むセンシングデータと、体重計２で測定した間欠的または離散的な体重データは、ネットワーク５に接続された分析装置７で後述するように解析され、常時測定したセンサノード１のセンシングデータから、常時測定することの出来ない体重などの健康指標をリアルタイムで推測し、必要に応じて予測や警告を行う。
【００２２】
すなわち、本発明のセンサネットでは、センサノード１の装着者が１日毎あるいは任意の間隔で体重計２により体重の測定を離散的に行い、測定した体重の離散的な履歴と、センサノード１の加速度センサ１１が常時測定したリアルタイムの行動情報から、後述するようにリアルタイムで体重を推定するのである。
【００２３】
センサノード１は、装着者の運動を常時測定する加速度センサ１１と、装着者の脈拍を常時測定する脈拍センサ１２と、装着者の体温または環境の温度を常時測定する温度センサ１３を備え、測定した加速度から後述するゼロクロス回数を求める。センサノード１は、加速度センサ１１、脈拍センサ１２及び温度センサ１３を制御するためマイクロコンピュータ等を含んで構成された制御部１５を備え、制御部１５は検出した加速度からゼロクロス回数を演算し、無線通信部１６から基地局３へゼロクロス回数と脈拍及び温度を含むセンシングデータを送信する。なお、人体（生体）の動きを常時測定するセンサとしては、Ｘ（前後）−Ｙ（左右）−Ｚ（上下）の３軸の加速度をそれぞれ測定する加速度センサ１１を採用した例を示す。
【００２４】
制御部１５は、測定した脈拍などの情報を表示する表示部１４と、データを格納するメモリ１７と各センサの測定周期などを設定するためのリアルタイムクロック（ＲＴＣ）１８を制御する。制御部１５は、検出した加速度をスカラー化し、加速度のスカラー量が０Ｇまたは所定の閾値（例えば、０．０５Ｇ）となった回数をゼロクロス回数として演算するゼロクロス計算部１５４を備え、ゼロクロス回数を装着者の行動を示す生体情報として送信する。なお、制御部１５は、測定した加速度から求めたゼロクロス回数を一旦メモリ１７に格納し、所定の送信周期（例えば、１分）毎にまとめて送信する。このため、送信するゼロクロス回数は所定の送信周期当たりのゼロクロス回数となる。なお、制御部１５は、加速度のスカラー量に基づいて、装着者が歩行状態ある場合、歩数を計数してもよい。
【００２５】
また、制御部１５は、脈拍センサ１２が測定した脈拍から脈拍数を計算する脈拍数計算部１５５を備え、脈拍数を装着者の身体情報を示す生体情報として送信する。なお、センサノード１が基地局３との通信を間欠的に行って電力消費を抑制する場合では、センサノード１で求めたゼロクロス回数や脈拍数などの生体情報は、基地局３との通信時にまとめて送信すればよい。
【００２６】
センサノード１が常時測定する生体情報は、脈拍や体温などの装着者の健康に関する情報を示す身体情報と、加速度に基づくゼロクロス回数のように装着者の行動または運動を示す行動情報と、が含まれる。なお、本実施形態では身体情報として脈拍及び温度を測定する例を示すが、センサノード１の測定可能な情報であればよく、上記に限定されるものではない。
【００２７】
次に、体重計２は、人体の体重を離散的に測定する重量センサ２１と、測定した体重を表示するための表示部２２と、測定した体重を送信する無線通信部２４と、これら重量センサ２１、表示部２２、無線通信部２４を制御する制御部２３から構成される。
【００２８】
基地局３は、センサノード１と送受信を行う無線通信部３１と、ネットワーク５と送受信を行う通信部３２と、これらの通信部を制御する制御部３３を備える。制御部３３は、ＣＰＵ、メモリ、ストレージ装置などを含んで構成される。
【００２９】
データサーバ６は、センサノード１からのセンシングデータと体重計２で測定した離散的な体重データを格納するデータベース６１と、ネットワーク５と送受信を行う通信部６５と、データベース６１及び通信部６５を制御する制御部６６と、を備えた計算機である。制御部６６は、ＣＰＵとメモリを備えてデータベース６１を管理するソフトウェア（ＤＢＭＳ）を実行する。また、データベース６１はストレージ装置（図示省略）に格納される。
【００３０】
データベース６１は、体重計２で離散的に測定した体重をセンサノード１のＩＤ毎に時系列的に格納した体重テーブル６２と、常時測定した行動情報（ゼロクロス回数）と脈拍や体温をセンサノード１のＩＤ毎に時系列的に格納したデータテーブル６４と、を含む。
【００３１】
分析装置７は、データサーバ６のセンシングデータと体重データを解析する計算機であり、ＣＰＵとメモリ及びストレージ装置を含む制御部７１とネットワーク５と通信を行う通信部７２とを備える。制御部７１は、データサーバ６のデータテーブル６４に格納された加速度のゼロクロス回数と、体重テーブル６２に格納された体重から、重回帰分析による予測式を生成して体重の予測データを推定する。
【００３２】
このため、制御部７１は、データサーバ６のデータテーブル６４から取得したゼロクロス回数を説明変数として生成し、重回帰分析テーブル７３に格納する説明変数生成部７５と、データサーバ６の離散的な体重を目的変数として格納し、加速度のゼロクロス回数を説明変数として格納する重回帰分析テーブル７３と、予測式を生成して重回帰分析を実行する重回帰分析処理部７４と、生成された予測式に基づいて体重の予測値を求める予測データ生成部７６とを含む。また、分析装置７は、体重の予測値やゼロクロス回数、体重の測定値や実測値などを表示するための表示部７７と、キーボードやマウスなどを含む入力部７８を備える。
【００３３】
＜センサノードの詳細＞
図２、図３は人体に装着するセンサノード１の一例を示し、腕に装着する腕輪型のセンサノード１の外観を示す斜視図で、図２は表面を示し、図３は裏面を示す。
【００３４】
図２において、センサノード１は、各センサや制御装置を格納するケース１００と、ケース１００を人体の腕に装着するバンド１０１を備える。
【００３５】
ケース１００の内部には、上述の制御部１５や各センサ１１〜１３が格納される。ケース１００の表面には、メッセージなどを表示する表示部１４が配置される。この表示部１４としては液晶表示装置などを採用することができる。
【００３６】
ケース１００の側面には、装着者により操作可能なボタンＡ１０２とボタンＢ１０３が配置される。なお、ボタンＡ１０２は、例えば、装着者が緊急時に操作することで外部に緊急を通知し、ボタンＢ１０３は、生体情報（脈拍や体重等）を測定する場合や、表示部１４からの問いかけ（メッセージ）などに対して装着者が応答する際などに操作されるものである。
【００３７】
図３において、センサノード１のケース１００の裏面には、発光素子１２２と受光素子１２１から構成された脈拍センサ１２が配置される。この脈波センサ１２は発光素子１２２として赤外線発光ダイオードを用い、受光素子１２１としてフォトトランジスタを採用したものである。なお、受光素子としては、フォトトランジスタ以外にもフォトダイオードも使用可能である。ケース１００の裏面には、発光素子１２２と受光素子１２１が露出しており、腕の皮膚と対向可能となっている。
【００３８】
この脈拍センサ１２は、発光素子１２２で発生させた赤外光を皮下の血管に照射し、血流変動による血管からの散乱光の強度変化を受光素子１２１に検知し、この強度変化の周期から脈拍及び脈波を推定する。
【００３９】
図４は、センサノード１のブロック図を示す。図４において、センサノード１には、基地局３と通信を行うアンテナを備えた無線通信部１６と、加速度センサ１１，脈拍センサ１２及び温度センサ１３及び表示部１４を制御する制御部１５と、マイクロコンピュータを含む制御部１５を間欠的に起動するためのタイマとして機能するリアルタイムクロック１８と、データを格納するメモリ１７が配置される。
【００４０】
加速度センサ１１は、Ｘ軸（人体の前後方向）の加速度を検出するＸ軸センサと、Ｙ軸（人体の左右方向）の加速度を検出するＹ軸センサと、Ｚ軸（人体の上下方向）の加速度を検出するＺ軸センサから構成される。Ｘ軸〜Ｚ軸センサの出力は、それぞれ増幅器１６１で増幅された後、ローパスフィルタ１６２でノイズを除去してから制御部１５のＡ／Ｄコンバータ１５６へ入力される。
【００４１】
脈拍センサ１２は、受光素子１２１の出力を増幅器１６３で増幅した後、ローパスフィルタ１６４でノイズを除去してから制御部１５のＡ／Ｄコンバータ１５７へ入力する。また、温度センサ１３、リアルタイムクロック１８、メモリ１７、表示部１４は、それぞれ制御部１５のシリアルＩ／Ｆ１５８に接続されてデータやコマンドの送受信を行う
制御部１５は、各センサ１１〜１３の測定を実行する周期を決定する測定タイマ１５１と、測定したセンシングデータ（加速度、脈波、温度）からノイズ分を除去するデジタルフィルタ１５３と、脈拍センサ１２の出力から脈拍数を演算する脈拍数計算部１５５と、加速度センサ１１の出力からゼロクロス回数を演算するゼロクロス計数部と１５４、測定結果に基づくセンシングデータ（ゼロクロス回数、脈拍数、温度）を送信する周期を決定する送信タイマ１５２と、を備える。ここで、本実施形態では、測定タイマ１５１と送信タイマ１５２がそれぞれ制御部１５のＣＰＵ（マイクロコンピュータ）にそれぞれ所定の周期で割り込みをかけることで、センサ１１〜１３による測定と、送信をそれぞれ行う。
【００４２】
例えば、測定タイマ１５１は、５０msec毎にＣＰＵへ割り込みをかけて、加速度センサ１１、脈拍センサ１２、温度センサ１３による測定を制御部１５のＣＰＵに実行させる。また、送信タイマ１５２は、１分毎にＣＰＵへ割り込みをかけて、ゼロクロス計数部１５４と、脈拍数計算部１５５の出力及び温度を基地局３へ送信する。
【００４３】
なお、制御部１５はデジタルＩ／Ｏ１５９を介して無線通信部１６と、ボタンＡ１０２、ボタンＢ１０３に接続される。
【００４４】
以上により、センサノード１は、５０msec毎に各センサの出力を取得し、これらセンサの出力からゼロクロス回数や脈拍数、温度を求め、１分ごとに基地局３からデータサーバ６へ送信することになる。したがって、データサーバ６のデータテーブル６４には、装着者の行動情報であるゼロクロス回数が毎分当たりのゼロクロス回数として格納される。
【００４５】
次に、図５は測定タイマ１５１が制御部１５のマイクロコンピュータに割り込みをかけたときに実行される脈拍の測定処理の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
まず、Ｓ１では制御部１５は、測定タイマ１５１からの割り込み受けると、脈拍センサ１２と加速度センサ１１を起動する。次に、Ｓ２では、制御部１５が加速度センサ１１の出力を取得し、装着者が安静状態にあるか否かを判定する。
【００４７】
脈拍センサ１２は腕に装着されているが、装着者が動いている状態、例えば、走っている状態では、受光素子１２１が皮膚と接離するため、乱れた波形しか取得できずに正常な脈拍は検知できない。これは、脈拍センサ１２が腕に密着されずに、脈拍周期よりもずっと短い時間間隔で、外乱光にさらされるためである。このように、信頼できる脈拍を検知するためには、ユーザが安静状態にある間に、センシングを行なう必要がある。
【００４８】
制御部１５は、検出した加速度の大きさ、つまり、加速度の絶対値を算出し、この絶対値と予め設定したしきい値とを比較して、絶対値がしきい値未満であれば静止状態（＝安静状態）と判定する。より正確には、センサノード１を装着したユーザの腕が、静止状態にある場合は、脈拍の測定開始が可能と判定し、Ｓ３へ進む。一方、装着者が静止状態にない場合には、処理を終了して次回の測定タイミングまでに安静状態になるのを待つ。
【００４９】
Ｓ３では、制御部１５が脈拍センサ１２からの出力を取得し、脈波形データとして取り込む。Ｓ４では、デジタルフィルタ１５３によって所定の周波数帯域（例えば、０．６Ｈｚ〜４Ｈｚ）のみを抽出する。次に、Ｓ５ではフィルタ処理を加えた脈波形データからピークを抽出する（Ｓ５）。そして、Ｓ６では１分間当たりの脈波形データのピークの数から脈拍数を求めて出力する。なお、制御部１５は、算出した脈拍数を無線通信部１６から基地局３へ送信したり、表示部１４に出力して装着者に測定結果を報知することができる。
【００５０】
次に、図６は測定タイマ１５１が制御部１５のマイクロコンピュータに割り込みをかけたときに実行される加速度の測定処理の一例を示すフローチャートである。
【００５１】
まず、Ｓ１１で制御部１５は、測定タイマ１５１からの割り込み受けると、加速度センサ１１を起動する。次に、Ｓ１２では、制御部１５が加速度センサ１１の各軸の出力（Ｘ、Ｙ、Ｚ）を取得し、加速度の波形を取得する。そして、Ｓ１３では各軸の加速度からスカラー量を演算する。このスカラー化は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各加速度をそれぞれ２乗した値を合計し、この合計値の平方根をスカラー量とする。Ｓ１４では、スカラー化したスカラー量をデジタルフィルタ１５３で処理し、所定の周波数帯域（例えば、０．１Ｈｚ〜５Ｈｚ）のみを抽出し、ノイズ成分を除去する。
【００５２】
次に、Ｓ１５では、フィルタ処理を加えた加速度のスカラー量からゼロクロス回数を計数する。ゼロクロス回数の計数は、図７で示すようにスカラー化した加速度が０Ｇ近傍の閾値を通過した単位時間当たりの回数を計数する。本実施形態では、送信タイマ１５２の周期（１分間）当たりにスカラー化した加速度が閾値を通過した回数をゼロクロス回数として計数して送信する。
【００５３】
ここで、ゼロクロス回数の計数は、閾値を０Ｇよりも若干大きい０．０５Ｇ等に設定売ることで、誤検出を防止できる。すなわち、人体は睡眠中などの休止状態でも微少な体動や、振動などの外部の影響により、閾値を０Ｇに設定した場合では、睡眠中などの休止状態にあるにもかかわらず、ゼロクロス回数が発生して運動していると誤判定を招く恐れがある。このため、閾値を０Ｇよりも若干大きい０．０５Ｇ等とすることにより、人体が休止状態にあるときの微少な動きを運動状態と誤判定するのを防ぐことができ、行動情報の検出精度を向上させることができる。
【００５４】
次に、図８は装着者がセンサノード１のボタンＢ１０３を押したときに制御部１５で実行される体重の測定処理の一例を示すフローチャートである。
【００５５】
Ｓ２１では、装着者がセンサノード１のボタンＢ１０３を押したことを検知し、体重計２からのセンシングデータを取得する処理を開始する。  Ｓ２２では、センサノード１が体重計２と通信可能か否かを判定する。この処理は、例えば、通信部１６が体重計２の電波強度を測定し、電波強度が所定値を超えていれば通信可能と判定することができる。あるいは、センサノード１の通信部１６が所定の信号を体重計２へ送信し、体重計２から所定の応答が得られたときには通信可能と判定すればよい。このとき、センサノード１の装着者は体重計２に乗って体重測定が可能な状態と判定し、Ｓ２３へ進む。一方、通信が不能な場合は、センサノード１の装着者が体重計２の近傍にはいない状態などで、体重の測定はできないと判定し、Ｓ２７の処理へ進み、制御部１５は表示部１４に体重計２と通信ができないことを表示して処理を終了する。
【００５６】
Ｓ２３では、体重計２から装着者の体重のセンシングデータを受信する。制御部１５は、Ｓ２４で取得したセンシングデータから表示部１４に体重の測定値を表示させる。また、制御部１５は、体重測定の完了を装着者へ確認させるため、ボタンＢ１０３を押す指示を表示部１４に出力する。この表示は、例えば、図９で示すように、体重計２から受信した体重を表示部１４に表示し、センシングデータをメモリ１７に記録する場合（はい）にはボタンＢ１０３を操作させ、センシングデータを記録しない場合（いいえ）にはボタンＡ１０２を操作させるようにしてもよい。
【００５７】
Ｓ２５では、装着者がボタンＢ１０３を押したことを判定すると、Ｓ２６に進んで、体重計２のセンシングデータにセンサノード１の識別子（つまり、装着者を特定する識別子）と、体重計２からセンシングデータを受信した日時（タイムスタンプ）を加えてメモリ１７に格納する。
【００５８】
以上の処理により、センサノード１の装着者が体重計２に乗ってからボタンＢ１０３を操作することで、体重のセンシングデータが体重計２からセンサノード１に転送され、センサノード１のメモリ１７に格納される。メモリ１７に格納された体重のセンシングデータは、所定の送信タイミングになると、他のセンシングデータと共にセンサノード１から基地局３を介してデータサーバ６に送信される。
【００５９】
次に、図１０は送信タイマ１５２が制御部１５のマイクロコンピュータに割り込みをかけたときに実行される送信処理の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
まず、Ｓ３１で制御部１５は、送信タイマ１５２からの割り込み受けると、通信部１６を起動する。次に、Ｓ３２では、制御部１５は通信部１６が基地局３と通信可能な状態であるか否かを判定する。この処理は、例えば、通信部１６が基地局３の電波強度を測定し、電波強度が所定値を超えていれば通信可能と判定することができる。あるいは、通信部１６が基地局３へ所定の信号を送信し、基地局３から所定の応答を受信した場合に制御部１５は通信可能と判定することができる。
【００６１】
通信可能と判定されたＳ３３では、メモリ１７に記録されたセンシングデータを基地局３へ送信する。Ｓ３４では、制御部１５がメモリ１７に未送信のセンシングデータが存在するか否かを判定し、未送信のセンシングデータがあれば、Ｓ３５でメモリ１７から読み込んだ未送信のセンシングデータを基地局３へ送信し、Ｓ３６では送信したセンシングデータをメモリ１７から削除する。さらにセンシングはＳ３７で、メモリ１７に未送信のセンシングデータの有無を判定し、未送信のセンシングデータがあればＳ３５へ戻って処理を繰り返す。一方、未送信のセンシングデータが無くなると、制御部１５は送信処理を終了する。
【００６２】
なお、上記Ｓ３２の判定で、センサノード１が基地局３と通信できない状態の場合には、Ｓ３８へ進んでメモリ１７に記録されたセンシングデータを保持して処理を終了する。
【００６３】
以上の処理により、送信タイマ１５２に設定された所定の周期（例えば、１分）毎に、基地局３と通信を行ってメモリ１７に蓄積されたセンシングデータをまとめて送信することになる。この送信処理では、センサノード１のセンサが測定した加速度のゼロクロス回数、脈拍数、温度に加えて体重計２から取得した体重もセンサノード１のセンシングデータとして基地局３へ送信されることになる。
【００６４】
図１１は、センサノード１が送信タイマ１５２の所定の周期（例えば、１分）毎に送信するセンシングデータの送信フレームのフォーマットの一例を示す。
【００６５】
センサノード１は、メモリ１７に蓄積されたセンシングデータ（脈拍数、ゼロクロス回数、温度、体重）に、予め設定された識別子（個体識別コード）と送信日時を付加して送信する。図中、０８（１６進数）バイトの脈拍数は、５０msec毎のセンシングデータのうち最新のものを送信するものとする。また。０９バイトの脈拍数信頼度は、脈拍数を測定したときに検出した加速度または加速度に基づく値であり、加速度が大きいほど測定された脈拍数の信頼度は低下する。また、０Ｃ、０Ｄバイトの歩行数は、加速度のスカラー量に基づいて制御部１５が求めた装着者の歩数である。この歩数の演算は、上記脈拍数の計数と同様に、加速度のスカラー量のピークを抽出し、ピークの回数を歩数として求めることができる。また、１０、１１バイトの体重は、体重計２から体重を受信したときにのみセンシングデータが格納される。また１４バイトの電源電圧は、センサノード１を駆動する図示しない電池の電圧を示す。
【００６６】
＜データベース＞
次に、データサーバ６のデータベース６１に格納されるセンシングデータについて、図２、図１３を参照しながら説明する。図１２は、体重計２が測定した体重を格納する体重テーブル６２の内容の一例を示し、図１３は、センサノード１が測定した脈拍数、ゼロクロス回数、温度、歩数を格納するデータテーブル６４の内容の一例を示す。
【００６７】
図１２において、体重テーブル６２には、体重計２が測定した体重データを受信したセンサノード１の識別子（図中、固体識別ＩＤ）と測定した日時を付加したセンシングデータが格納される。体重テーブル６２の各レコードには、センサノード１の識別子（固体識別ＩＤ）と、測定日時及び体重値が格納される。分析装置７は、この体重テーブル６２を、後述するように各固体識別ＩＤ毎に時系列的に参照する。
【００６８】
図１３において、データテーブル６４には、固体識別ＩＤを先頭にして、センサノード１が測定したセンシングデータの測定日時と脈拍数、ゼロクロス回数、歩数、温度、電源電圧、電波強度が格納される。分析装置７は、このデータテーブル６４を、後述するように各固体識別ＩＤ毎に時系列的に参照する。
【００６９】
＜体重計＞
図１４は、体重計２の詳細な構成を示すブロック図である。体重計２は、人体などの重量を測定する重量センサ２１と、重量等の表示を行う表示部２２と、センサノード１または基地局３と通信を行う無線通信部２４と、体重計２を利用するユーザ毎に予め割り当てられたユーザ選択ボタンＡ２５〜Ｄ２８が、ＣＰＵとメモリを備えた制御部２３により制御される。
【００７０】
重量センサ２１は、増幅器２９を介して制御部２３のＡ／Ｄコンバータ２３１に信号を入力する。増幅器２９で増幅した信号は、制御部２３のＡ／Ｄコンバータ２３１でデジタル値に変換し、制御部２３は変換されたデジタル値から体重データを演算する。無線通信部２４とユーザ選択ボタンＡ２５〜Ｄ２８はそれぞれ制御部２３のデジタルＩ／Ｏ２３２に接続される。
【００７１】
制御部２３は、重量センサ２１を駆動してユーザの体重を測定し、無線通信部２４からセンサノード１へセンシングデータを送信するため、所定の測定処理を実行する。制御部２３の測定処理は、ユーザ（センサノード１の装着者）がユーザ選択ボタンＡ２５〜Ｄ２８のいずれかを操作することにより開始される。
【００７２】
ユーザ選択ボタンＡ２５〜Ｄ２８が押されると、制御部２３は重量センサ２１のキャリブレーションを行った後、表示部２２へユーザが体重計２に乗るよう促す表示を行う。
【００７３】
ユーザが体重計２に乗ると、重量センサ２１の出力であるアナログ信号が増幅器２９を通して制御部のＡ／Ｄコンバータ２３１で数値化される。
【００７４】
体重の測定が終了すると、制御部２３は表示部２２に測定した体重値を表示し、無線通信部２４を介してセンサノード１に体重データ（センシングデータ）と測定日時を送信する。制御部２３はセンシングデータの送信が終了すると、再びユーザ選択ボタンが押されるまでスタンバイ状態に移行する。なお、体重の測定が終了した後に、制御部２３はユーザ選択ボタンＡ２５〜Ｄ２８で設定されたユーザの情報に今回の測定値を記憶することができる。
【００７５】
＜システム全体の処理＞
次に、センサノード１がリアルタイムで測定した生体情報（センシングデータ）と、体重計２で離散的に測定した健康指標（体重）から、リアルタイムで現在の健康指標を予測するセンサネットにおけるデータ処理の概要を図１５に示す。
【００７６】
人体に装着したセンサノード１からはリアルタイム（５０msec毎など）で測定したセンシングデータ（ゼロクロス回数、脈拍数）が１分ごとに基地局３へ送信され、基地局３を介してデータサーバ６のデータテーブル６４に格納されていく。データテーブル６４には、毎分新たな生体情報が蓄積されていく。
【００７７】
一方、体重計２で離散的に測定された体重データは、測定があったときにセンサノード１に送信され、センサノード１のセンシングデータと共にデータサーバ６へ送信され体重テーブル６２へ格納されていく。体重テーブル６２には、離散的に体重データが蓄積されていく。
【００７８】
分析装置７では、データベース６１に蓄積されたリアルタイムの生体情報と離散的な健康指標（体重）を監視して、体重の予測値を算出し、体重の予測値が急増するなど所定の条件を満たしたときにはセンサノード１へ警告を送信する分析ソフトウェアが分析装置７の制御部７１で実行される。
【００７９】
この制御部７１が実行する処理の一例は、図１５において、まず、データサーバ６の体重テーブル６２から過去の所定期間（例えば、１週間）内の体重データを取得する（Ｓ４１）。そして、制御部７１は体重テーブル６２から取得した所定期間（第１の所定期間）内の体重データを目的変数として重回帰分析テーブル７３に格納する（Ｓ４２）。
【００８０】
また、制御部７１は、データサーバ６のデータテーブル６４から過去の第２の所定期間（例えば、２週間）内のゼロクロス回数を取得する（Ｓ４３）。そして、制御部７１は、取得したゼロクロス回数をゼロクロス周波数に変換する。データテーブル６４に格納されたゼロクロス回数は、センサノード１の送信タイマ１５２の周期（１分間）のゼロクロス回数を示しているので、
ゼロクロス周波数＝ゼロクロス回数／６０（ｓｅｃ）
となる。
【００８１】
次に、制御部７１は、Ｓ４４において１日ごとに各時間当たりのゼロクロス周波数の出現率（出現頻度）と連続指標を算出する。
【００８２】
ゼロクロス周波数の出現率は、図１６に示すように、１日のうちの各時間帯毎のゼロクロス周波数の平均値（または最大値、あるいは標準偏差）を求める。例えば、図１６において、時間帯＝１は、０時１分〜１時までのゼロクロス周波数の平均値が１Ｈｚであることを示す。各時間帯毎にゼロクロス周波数の平均値を求めてから、図１７で示すように、周波数帯域毎に１日の出現率を演算する。この例では、１〜５Ｈｚの周波数帯域を５つの区分に区分けし、各周波数帯域毎に１日に出現回数と出現率を演算する。この例では、１Ｈｚ以下を周波数帯域（区分）＝１Ｈｚとし、１Ｈｚを超え２Ｈｚ以下の周波数帯域を２Ｈｚとし、他の周波数帯域も同様に区分けする。
【００８３】
周波数帯域の出現率は、１日の全時間帯で、各周波数帯域の出現回数を除した値として求めることができる。例えば、周波数帯域＝５Ｈｚの場合、時間帯＝１５時，１７時で２回出現しているため、出現回数＝２となり、出現率は８．３％となる。この出現率は周波数帯域（区分）が高いほど、装着者の行動が強い（活発）ことが判定でき、逆に周波数帯域が低いほど装着者の行動が弱い（安静）ことが判定できる。
【００８４】
次に制御部７１は、同一の周波数帯域が隣り合う時間帯で連続する回数を計数し、計数した連続回数を求め、この連続回数を出現回数で除したものを連続指標として求める。すなわち、
連続指標＝連続回数／出現回数
となる。なお、連続回数は、ゼロクロス周波数の区分が同値となる時間帯の数を示す。連続回数の計数は、図１８で示すように、隣り合う時間帯の周波数帯域を調べ、同一の周波数帯域であれば連続回数を１とする。これを、各周波数帯域毎に時間帯＝１〜２４について順次行うことで、１日の連続回数を求め、各周波数帯域毎に１日の連続指標を求める。例えば、図１８において、時間帯＝１時と２時では出現した周波数帯域が１Ｈｚで等しいため、連続回数は１となる。同様に周波数帯域＝１Ｈｚが連続する時間帯は５時と６時及び１２時と１３時であるため、１日の連続回数は３となる。そして、１日の周波数帯域＝１Ｈｚの出現回数は８回であるため、この日の周波数帯域＝１Ｈｚの連続指標は、上記より０．３８となる。連続指標は装着者の行動の変化の度合いを示し、低い周波数帯域で連続指標が高ければ、安静な状態が長いと推定でき、高い周波数帯域で連続指標が高ければ活発な行動を継続したと推定できる。
【００８５】
なお、上記では周波数帯域を１Ｈｚとしたが、これに限定されるものではなく、０．１Ｈｚ単位で周波数帯域を細かく区切ることで、連続回数や連続指標の演算精度を高めることができる。また、時間帯についても、上記では２４の時間帯に区切った例を示したが、これに限定されるものではなく、１分ごとの時間帯として１日の時間帯を１〜１４４０に区分けすることで、連続回数や連続指標の演算精度を高めることができる。
【００８６】
次に、図１５のＳ４５では、上記Ｓ４４で求めた出現率と連続指標を説明変数として重回帰分析テーブル７３に格納する（Ｓ４５）。こうして、Ｓ４２，Ｓ４５の処理が終わると重回帰分析テーブル７３は分析の準備が完了する（Ｓ４６）。このとき、分析装置７の重回帰分析テーブル７３は、例えば、図１９に示すように装着者の身体情報と行動情報が格納される。すなわち、各レコードには、日付をキーとして、目的変数に体重データが設定され、説明変数として各周波数帯域毎の出現率と連続指標が格納される。
【００８７】
ここで、目的変数に設定する体重データは、ゼロクロス回数を測定した当日寝る前、もしくは次の日の朝の体重データであり、加速度に基づくゼロクロス周波数が捉えた行動の結果が反映された結果としての体重値である（実際の測定は次の日の朝が望ましい）。
【００８８】
次に、図１５のＳ４７では、制御部７１の重回帰分析処理部７４が、重回帰分析テーブル７３に設定された目的変数と説明変数に基づいて、重回帰分析により予測式を生成する。
【００８９】
【数１】
2008206575.tif 000003
【００９０】
ただし、ｙ：目的変数
ｘ1〜ｘn：説明変数
ｎ：説明変数個数
ａ1〜ａn：係数
ａ0：定数項
である。
【００９１】
なお、上記Ｓ４７における予測式の生成は、すべての説明変数を用いて予測式を作るのではなく、ステップワイズ法などの周知の手法により、意味のある説明変数のみを抽出したり、説明変数同士に多重共線性のある変数を取り除くなどの処理を行う。ここでは、重回帰分析処理については公知乃至周知の手法を用いるので、説明は省略する。なお、これら説明変数の抽出は、図１の説明変数生成部７５で行うものとする。上記説明変数の生成を、目的変数（体重データ）の更新時、あるいは、説明変数（加速度）の更新時に実行することで、予測式は生体情報の変化を反映した新たな予測式として更新され、過去（第２の所定期間）の生体情報の変化を学習した予測式を生成することになる。つまり、ゼロクロス回数を過去の第２所定期間から求めるため、生体情報の変化に応じて予測式も変化することができるのである。
【００９２】
次に、図１５のＳ４８では、重回帰分析処理部７４が現時点から過去の所定期間（例えば、２４時間）内の説明変数を上記の生成した予測式に代入し、目的変数ｙである現在の体重予測値を重回帰分析により算出する。
【００９３】
そして、図１５のＳ４８では、重回帰分析処理部７４が求めた目的変数ｙの解、すなわち、現時点での体重の予測値と、過去の重回帰分析結果及び体重データの実測値を、分析装置７の表示部７７に表示する。この表示は、例えば、図２０で示すように日時と体重を予測値の演算結果と実測値をグラフにすることができる。図２０において、体重の実測値は常時測定することができず離散的に分布することになるが、予測式による体重の予測値は連続的に生成することが可能となり、センサノード１の装着者の日常の行動に対する健康指標の変化を実測することなく明示することができる。
【００９４】
なお、目的変数ｙの演算結果は、分析装置７の図示しないストレージ装置などに格納しておいても良いし、データベース６１に格納しても良い。目的変数ｙの予測値は、現時点だけではなく、次回の目的変数の測定時の予測値を求めても良い。
【００９５】
こうして、図１５のＳ４１〜Ｓ４９をセンシングデータがデータベース６１に格納される度、あるいは目的変数である体重データがデータベース６１に格納される度または所定の周期で実行することで、装着者の行動情報に基づいて常時測定することのできない身体情報（体重）をリアルタイムで予測することが可能となるのである。
【００９６】
さらに、制御部７１の重回帰分析処理部７４で、体重の予測値の変化率を予測値の演算の度に求め、体重の予測値の変化率が所定値を超えたときには、図２１に示すようにセンサノード１に対して警告を送信することができる。あるいは、体重の予測値の変化率が第２の所定値を下回ったときにも、減量が過度にならないように警告することができる。
【００９７】
図２２は、説明変数生成部７５と重回帰分析処理部７４で行われる説明変数の生成と、予測式の生成処理の一例を示すフローチャートである。以下の例では、過去１週間分の体重データと説明変数（ゼロクロス回数）を用いて重回帰分析を行う場合を示す。なお、Ｓ４７１からＳ４７５が説明変数生成部７５に相当し、Ｓ４７６〜Ｓ４７が重回帰分析処理部７４に相当する。
【００９８】
まず、説明変数生成部７５はＳ４７１において、変数Ｎ（以下、Ｎ日）に重回帰分析処理を行う日付を設定する。ここでは、現在の日付を設定する。次に、Ｓ４７２では、Ｎ日の体重データを目的変数として重回帰分析テーブル７３へ代入する。
【００９９】
次に、Ｓ４７３では、Ｎ日のゼロクロス回数をデータベース６１のデータテーブル６４から取得して、上述のＳ４４と同様にしてゼロクロス周波数に変換し、出現率と連続指標を求めて、これらの出現率と連続指標を説明変数として重回帰分析テーブル７３へ代入する。
【０１００】
次に、Ｓ４７４では、Ｎ日を前日の値に減算し、Ｓ４７５ではＮ日が６日前に達したか否かを判定し、達していなければＳ４７２へ戻って目的変数と説明変数の代入を繰り返し、７日分の値（ゼロクロス周波数の出現率と連続指標）重回帰分析テーブル７３へ代入するとＳ４７６に進む。
【０１０１】
Ｓ４７６では、重回帰分析処理部７４が、重回帰分析テーブル７３に設定された各変数に基づいて重回帰分析を実行する。そして、重回帰分析の結果に基づいて予測式を生成する（Ｓ４７）。
【０１０２】
なお、上記の例では、体重は一日一回量ることを想定して、予測式の生成を新しい目的変数（体重データ）がデータサーバ６に登録されるたびに行う例を示したが、新たなセンシングデータ（ゼロクロス回数、脈拍数）がデータベース６１に登録される度に、予測式の生成を実行しても良い。また、上記の例では７日分のセンシングデータに基づいて予測式を生成する例を示したが、特に、目的変数となる体重データが１週間分の場合には、説明変数となるセンシングデータに基づく値（ゼロクロス回数）を２週間分用意するのが望ましい。
【０１０３】
図２３は、図１の分析装置７の予測データ生成部７６で行われる処理の一例を示すフローチャートで、上記図１５のＳ４８の処理に相当する。予測データ生成部７６は、ます、Ｓ４８１でデータサーバ６のデータテーブル６４に格納されたセンシングデータから過去の所定期間（例えば、２４時間）以内のゼロクロス回数を取得し、上述したようにゼロクロス周波数を求め、出現率と連続指標を演算する。
【０１０４】
そして、図２２の処理で求めた予測式に出現率と連続指標を代入して、体重の予測値を算出する。
【０１０５】
以上のように、常時計ることのできない健康指標でも、加速度センサから得られる身体情報、行動情報を常時記録していれば、これらのデータをもとに体重などの任意の健康指標に対して、相関性の高い予測式が立てられることを本願発明者は発見した。
【０１０６】
これは常時記録する身体情報、行動情報はユーザ（装着者）の身体状態や行動状況を網羅的に反映した記録であり、体重はその結果であるという関係があるためである。例えば、行動情報としてのゼロクロス周波数は、ゼロクロス周波数が高い頻度が多ければ、装着者は活発に活動していたことを示し、ゼロクロス周波数が低い頻度が多ければ、装着者は安静していたことを示す。すなわち、人の行動が活発であればエネルギーの消費が大きくなるため、体重の減少が予測でき、逆に行動が低調であればエネルギーの消費は少ないため、体重の維持または増大を予測できる。
【０１０７】
すなわち、常時測定できない体重を目標変数とし、基準値として離散的に設定し、ユーザの身体状態（脈拍）や行動を常時測定した結果（加速度）を説明変数として記録し、重回帰分析を主体とする統計分析により目的変数と説明変数の相関性から予測式を自動的に生成し、ユーザの日頃の行動から目標に対する明日の達成度を予測したり目標達成に著しく貢献する、あるいは阻害する行動をリアルタイムに検知してアラームを出すことができる。また、常時測定できない体重を連続的に保管することで、健康指標の推移を観察することが可能となる。
【０１０８】
これにより、ユーザはセンサノード１によって身体状況、行動状況を常時記録するだけで、知りたい任意の項目に対する動向の予測が可能となり、また目的の達成に大きく寄与する状況の変化が起きたことをリアルタイムで知ることが出来る。
【０１０９】
したがって、常時利用者（装着者）に予測した健康指標をフィードバックし、日常の何気ない行動が目的とする変数（体重）に対してどういう影響を与えうるかということを日常の生活の中で利用者が認識し、適切な生活行動を行うことができるように注意喚起することが可能となる。
【０１１０】
すなわち、常時測定することの出来ない測定項目（健康指標）、または測定頻度の低い測定項目（あるいは離散的にしか測定できない測定項目）を、常時測定可能な変数（加速度、脈拍数）より重回帰分析により補間（予測）して求め、補間（予測）により求めた値を測定項目の値としてセンサノード１の表示部１７や分析装置７の表示部７７にフィードバックすることができる。また、重回帰分析による予測により、常時測定することの出来ない測定項目（健康指標）の値を予測することができる。
【０１１１】
また、健康指標が更新される度、または、常時観測する生体情報が更新される度に、予測式は更新され、説明変数とする生体情報の変化を学習することができる。
【０１１２】
また、上記第１実施形態において、体重計２は体重を測定するセンサノード１へ送信できればよいので、体重計２と基地局３が直接通信できなくとも、センサノード１が基地局３と通信可能であればよい。つまり、体重計２の送信出力は小さくすることができ、体重計２の電源の寿命を延長することができる。
【０１１３】
なお、上記第１実施形態においては、センサノード１が加速度などの生体情報を５０msec毎に測定することで、センサノード１の装着者の生体情報の変化をほぼ連続的に監視する例を示したが、センサノード１が加速度センサ１１や脈拍センサ１２で生体情報を測定するタイミングは装着者の生体情報の変化をほぼ連続的に監視することが可能な間隔であればよく、例えば、１００msecや１sec等の測定間隔でもよい。
【０１１４】
また、センサノード１の装着者が体重を測定する間隔は、好ましくは毎日測定することであるが、装着者が体重を測定する周期（タイミング）は離散的またはランダムであり、体重データが測定できなかった日については、分析装置７において前後の体重データから推定値を求めればよい。
【０１１５】
また、センサノード１で生体情報を測定する第１のタイミング（測定間隔）と、体重計２で体重を測定する第２のタイミング（測定間隔）の関係は、体重を測定する第２のタイミングを第１のタイミングの１００倍以上に設定するのが好ましい。
【０１１６】
また、上記第１実施形態ではセンサノード１で各センサで測定を行う間隔を５０msec毎とした例を示したが、全てのセンサを同じ周期で測定する必要はなく、センサの種類に応じて適宜変更することができる。例えば、加速度センサ１１を５０msec毎に測定し、脈拍センサ１２を５分毎に測定し、温度センサ１３を１０分ごとに測定するなど、センサから得られる情報の種類に応じて各センサの測定周期を異なるようにしても良い。
【０１１７】
また、上記第１実施形態では、人体に装着するセンサノード１で加速度を行動情報として測定する例を示したが、上記に限定されるものはなく、加速度センサや温度センサを含む携帯機器であればよく、例えば、携帯電話や携帯音楽プレーヤなどの携帯機器でもよい。
【０１１８】
また、上記第１実施形態では、リアルタイムクロック１８は、センサノード１の制御部１５を構成するマイクロコンピュータの外部に設置されることが望ましい。リアルタイムクロック１８をマイクロコンピュータの外部へ設定することで、測定行っていない期間はマイクロコンピュータをスリープ状態に移行させて電力消費の低減を推進することができる。
【０１１９】
また、上記第１実施形態においては、予測式は目的変数となる体重>データや、説明変数となるセンシングデータが更新される度などの所定のタイミングで繰り返し実行することができる。なお、予測式の生成を所定の周期毎とすることも可能である。
【０１２０】
＜第２実施形態＞
図２４は、第２の実施形態を示す情報管理システムのブロック図で、前記第１実施形態のセンサノード１に備えた脈拍数計算部１５４とゼロクロス回数計数部１５５をデータサーバ６に移動し、センサノード１の演算負荷を低減するようにしたものである。
【０１２１】
また、体重計２は測定した体重データを基地局３へ直接送信し、センサノード１が体重データを転送する際の電力消費を抑制する。
【０１２２】
センサノード１は、前記第１実施形態の図３に示した脈拍数計算部１５４とゼロクロス回数計数部１５５を削除し、各センサの測定値をＡ／Ｄコンバータ１５６、１５７でデジタル値に変換したものを基地局３へ送信し、データサーバ６のデータベース６１に設けた波形テーブル６３に格納する。
【０１２３】
データサーバ６は、データベース６１に波形テーブル６３を設け、制御部６６にゼロクロス回数計数部６７と脈拍数計算部６８を設けた点が前記第１実施形態と相違する。その他の構成は前記第１実施形態と同様である。
【０１２４】
図３において、センサノード１は、測定タイマ１５１の測定周期（例えば、５０msec）で測定した加速度センサ１１のＸ軸センサ、Ｙ軸センサ、Ｚ軸センサの出力と、脈拍センサ１２の出力とをメモリ１７に格納しておき、送信タイマ１５２の周期（例えば、１sec）でメモリ１７に格納された加速度センサ１１の出力と脈拍センサ１２の出力をまとめて送信する。なお、温度センサ１３の出力は、この送信時点のものを基地局３へ送信すればよい。
【０１２５】
体重計２が基地局３へ測定した体重を送信する場合、体重を測定したセンサノード１の装着者と、体重計２の体重データの関連付けはデータサーバ６の制御部６６で行う。この関連付けは、体重計２が通信を行う基地局３から受信したセンサノード１のセンシングデータのうち、体重データを測定した時刻の加速度が安静を示すセンサノード１を、体重データを測定したセンサノード１として関連付けることができる。あるいは、複数の基地局３が存在する場合では、複数の基地局３によりセンサノード１の位置を測定し、体重計２の位置に存在したセンサノード１を特定し、当該センサノード１の識別子に測定した体重データを関連付けることができる。また、体重データの測定時刻は、基地局３やデータサーバ６のタイムスタンプを利用すればよい。
【０１２６】
センサノード１の測定周期を上記のように５０msec、送信周期を１secとした場合、１回の送信で、加速度センサ１１のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸及び脈拍センサ１２の出力を２０個まとめて送信する。センサノード１が基地局３へセンシングデータを送信するフレームのフォーマットの一例を図２５に示す。
【０１２７】
図２５において、センサノード１は、前記第１実施形態と同様に、予め設定された識別子（個体識別コード）と送信日時に加え、加速度センサ１１のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸及び脈拍センサ１２の出力を、測定時刻の順で送信する。つまり、図中加速度センサ１１の出力Ｘ１は１ｓｅｃ前の最も古いデータを示し、図中Ｘ２０は最新のデータを示す。また、体重計２から体重の体重データを受信したときには、図中６１バイトの電波強度以降の６２バイトに体重を格納する。
【０１２８】
基地局３から上記図２５に示すセンシングデータを受信したデータサーバ６の制御部６６は、加速度センサ１１の出力（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１〜Ｘ２０，Ｙ２０、Ｚ２０）と脈拍センサ１２の出力（脈１〜脈２０）を、送信フレームに含まれる送信時刻と既知の測定周期（５０msec）から、２０個の各センシングデータの測定時刻を逆算する。
【０１２９】
そして、データサーバ６の制御部６６は、図２６に示すように、逆算した測定時刻毎に、センサノード１の識別子と、加速度センサ１１のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の測定値と脈拍センサ１２の測定値を１レコードとして、データベース６１の波形テーブル６３に格納する。また、センサノード１からのセンシングデータに体重が含まれる場合は、前記第１実施形態と同様にして体重テーブル６２に体重を格納する。
【０１３０】
制御部６６は、波形テーブル６３に基地局３から受信したセンシングデータを格納すると、ゼロクロス回数計数部６７と脈拍数計算部６８が前記第１実施形態と同様にゼロクロス回数と脈拍数及び歩数などを演算し、データテーブル６４へ前記第１実施形態と同様に格納していく。
【０１３１】
分析装置７は前記第１実施形態と同様であり、データサーバ６のデータベース６１から読み込んだ、ゼロクロス回数と体重に基づいて予測式を生成し、体重の予測値を求める。
【０１３２】
以上のように、本第２実施形態では、センサノード１は測定した波形（センシングデータ）に加工（ゼロクロス回数、脈拍数）を施すことなくそのまま送信し、データサーバ６がデータベース６１へセンシングデータを格納する時にゼロクロス回数や脈拍数を計算するため、センサノード１はセンシングデータを加工する演算負荷を低減でき、消費電力の低減を図ることができる。
【０１３３】
また、センシングデータの加工をデータサーバ６側で行うようにしたので、ゼロクロス回数の演算ロジックや脈拍数の演算ロジックを容易に変更して健康指標の予測に役立てることが可能となる。
【０１３４】
＜第３実施形態＞
図２７、図２８は第３の実施形態を示し、前記第１実施形態の説明変数として、ゼロクロス回数に脈拍数を加えた例である。
【０１３５】
図２７は、前記第１実施形態の図２２に示したフローチャートのうち、説明変数生成部７５で行われる説明変数の生成処理の一部を変更した例を示すフローチャートである。以下の例では、過去の体重データを学習するため、過去７日分の体重データと説明変数（ゼロクロス回数と脈拍数）を用いて重回帰分析を行うための重回帰分析テーブル７３を生成する例を示す。この場合では、１週間分の目的変数と、１週間分の説明変数で予測を行う例を示し、前記第１実施形態に比して説明変数となるゼロクロス回数のサンプル期間を縮小することができる。
【０１３６】
図２７において、まず、説明変数生成部７５はＳ４７１において、変数Ｎ（以下、Ｎ日）に重回帰分析処理を行う日付を設定する。ここでは、現在の日付を設定する。次に、Ｓ４７２では、Ｎ日の体重データを目的変数として重回帰分析テーブル７３へ代入する。ここで、体重データに欠損がある場合には、欠損データ代入法などに基づき擬似データを生成して目的変数に格納することができる。
【０１３７】
次に、Ｓ４７３１では、Ｎ日〜（Ｎ−６）日のゼロクロス回数をデータベース６１のデータテーブル６４から取得して、前記第１実施形態の図１５に示したＳ４４と同様にしてゼロクロス回数をゼロクロス周波数に変換し、出現率と連続指標を求めて、これらの出現率と連続指標を説明変数として重回帰分析テーブル７３へ代入する。
【０１３８】
次に、Ｓ４７３２では、Ｎ日〜（Ｎ−６）日の脈拍数をデータベース６１のデータテーブル６４から取得して、前記第１実施形態の図１５に示したＳ４４と同様にして脈拍数の出現率と連続指標を求めて、これらの出現率と連続指標を説明変数として重回帰分析テーブル７３へ代入する。ここで、脈拍数の出現率と連続指標は、センシングデータとしてデータテーブル６４に格納した脈拍数を、脈拍数＝５０以下、５０〜６９、７０〜８９、９０〜１０９、１1０〜１２９、１３０以上の６区分に分けて出現率と連続指標をゼロクロス周波数と同様に算出し、重回帰分析テーブル７３に代入する。
【０１３９】
次に、Ｓ４７４、Ｓ４７５では、前記第１実施形態の図２２と同様に、Ｎ日を前日の値に減算し、Ｎ日が６日前に達したか否かを判定し、達していなければＳ４７２へ戻って目的変数と説明変数の代入を繰り返し、７日分の値（ゼロクロス周波数及び脈拍数の出現率と連続指標）重回帰分析テーブル７３へ代入する。
【０１４０】
以上の処理により、重回帰分析テーブル７３は図２８に示すように、ひとつの目的変数（体重データ）に対して７日分の説明変数（ゼロクロス周波数と脈拍数の出現率と連続指標）が設定される。
【０１４１】
この後、重回帰分析処理部７４により、前記第１実施形態の図２２に示したＳ４７６及びＳ４７を実行することで、説明変数としてゼロクロス周波数と脈拍数を用いた予測式を生成することができる。
【０１４２】
この例では、健康指標（体重）を予測するために、行動情報として一週間分のゼロクロス周波数を説明変数とし、さらに身体情報として一週間分の脈拍数を説明変数とすることで、日常の行動に加えて、脈拍数の変化による緊張状態やストレスなどによる健康指標の変化を装着者へフィードバックすることが可能となる。
【０１４３】
また、本第３実施形態において、本願発明者らは、目的変数となる体重データと、説明変数となるセンシングデータに基づく値（ゼロクロス回数、脈拍数）は、２日分でも十分な予測精度を有することを確認した。
【０１４４】
＜第４実施形態＞
図２９は、第４の実施形態を示し、前記第２実施形態のセンサノード１として、加速度センサ１１の出力をそのまま基地局３へ送信するのではなく、スカラー化した加速度を基地局３へ送信するようにしたもので、その他の構成は前記第２実施形態と同様である。
【０１４５】
図２９において、センサノード１は、加速度センサ１１のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸の加速度をスカラー化するスカラー化部１５１０を備える。
【０１４６】
スカラー化部１５１０により、基地局３へ送信する加速度のセンシングデータを、３軸の測定値からひとつのスカラー量にすることで、送信するフレームの容量を低減し、センサノード１の送信負荷を低減できる。また、センサノード１のセンシングデータを蓄積するデータサーバ６では、加速度のスカラー化を省略することができ、演算負荷を低減することが可能となる。これは、特に、データサーバ６が多数のセンサノード１のセンシングデータを蓄積し、加工する場合に有効となる。
【０１４７】
＜第５実施形態＞
図３０は、第５の実施形態を示し、前記第１ないし第４実施形態の体重に代わって、センサノード１の装着者のストレスを目的変数とする例を示す。
【０１４８】
図３０、図３１は、分析装置７の表示部７７に出力されたストレス調査の画面を示す。情報管理システムの利用者（センサノード１の装着者）は、毎日など定期的に自身の身体状態や行動状態について、分析装置７の表示部７７に表示された設問に回答する。図３０は、利用者の健康状態に関する設問であり、利用者は入力部７８を介して該当する項目にチェックを行う。分析装置７は、入力された設問の数と全ての設問の数から、
ストレス指標＝チャックした設問の数／設問数
によりストレス指標を求める。このストレス指標を前記第１〜第４実施形態の目的変数として設定し、また、行動情報（加速度）や身体情報（脈拍）などセンサノード１で測定可能な値を説明変数として予測式を生成してストレス指標の予測値を演算する。
【０１４９】
あるいは、図３１に示すように各項目を５段階評価として、該当する数値を利用者に選択させて、利用者が選択した項目の値を取得する。この場合、各項目の値を目的変数として設定し、上記と同様に行動情報（加速度）や身体情報（脈拍）などのセンサノード１で測定可能な値を説明変数として予測式を生成してストレス指標の予測値を演算する。
【０１５０】
この例では、常時測定できないストレスを目標変数とし、ユーザの身体状態や行動状態を測定した結果を説明変数として記録し、重回帰分析を主体とする統計分析により目的変数と説明変数の相関性から予測式を自動的に生成し、ユーザの日頃の行動から目標に対する明日の達成度を予測したり目標達成に著しく貢献する、あるいは阻害する行動をリアルタイムに検知してアラームを出すことができる。
【０１５１】
なお、目的変数としては、体脂肪、血圧値（最高血圧、最低血圧）、血糖値、疲労度、健康診断結果（年一回しか行わない健康診断の結果の毎日の推移予測）などの健康状態を示す値を設定することができる。体脂肪、血圧値（最高血圧、最低血圧）、血糖値は、上記体重データと同様に定期的に測定した結果をデータサーバ６へ入力し、疲労度、健康診断結果などは、上記ストレス指標のように設問から入力するようにすればよい。特に、離散的にしか測定することができない健康指標（例えば、血糖値など）を目的変数に設定すれば、常時測定可能な日常の身体情報と行動情報からリアルタイムで測定項目の予測値を連続的に生成することが可能となる。
【０１５２】
この他、目的変数として設定しうる指標としては、生産性向上や安全管理のための値を設定することができ、例えば、ソフトウェアの生産現場では、バグ発生頻度を目的変数とすることで、従業員のストレスや疲労などによる生産性低下を予測することができる。
【０１５３】
ここで重要なことは本発明の情報管理システムで予測した目的変数の値が正確であるということより、常時利用者に予測値をフィードバックし、日常の何気ない行動が目的とする変数に対してどういう影響を与えうるかということを、日常の生活の中で利用者が認識させることである。
【産業上の利用可能性】
【０１５４】
以上のように、本発明は、体重や血圧などの健康指標をモニタするライフマネージメント（健康情報管理）システムに適用することができ、特に、センサネットを利用することでリアルタイムで健康指標の予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】第１の実施形態を示し、情報管理システムのブロック図。
【図２】同じく、腕輪型のセンサノードの表面の斜視図である。
【図３】同じく、腕輪型のセンサノードの裏面の斜視図である。
【図４】同じく、センサノードの構成を示すブロック図。
【図５】同じく、センサノードで実行される脈拍の測定処理の一例を示すフローチャート。
【図６】同じく、センサノードで実行される加速度の測定処理の一例を示すフローチャート。
【図７】同じく、センサノードが測定した加速度のスカラー量とゼロクロス回数の関係を示すグラフ。
【図８】同じく、センサノードで実行される体重測定時の処理の一例を示すフローチャート。
【図９】同じく、センサノードの表示部に表示される体重測定時のメッセージの一例を示す説明図。
【図１０】同じく、センサノードで実行されるセンシングデータの送信処理の一例を示すフローチャート。
【図１１】同じく、センサノードからの送信フレームを示す説明図。
【図１２】同じく、データサーバの体重テーブルの一例を示す説明図。
【図１３】同じく、データサーバのデータテーブルの一例を示す説明図。
【図１４】同じく、体重計の構成を示すブロック図。
【図１５】同じく、情報管理システムのデータ処理の流れを示すブロック図。
【図１６】同じく、ゼロクロス周波数と時間の関係を示すグラフ。
【図１７】同じく、ゼロクロス周波数の出現頻度と時間の関係と、周波数区分毎の出現率の関係を示すグラフ。
【図１８】同じく、ゼロクロス周波数の出現頻度と時間の関係と、周波数区分毎の連続指標の関係を示すグラフ。
【図１９】同じく、分析装置の重回帰分析テーブルの一例を示す説明図。
【図２０】同じく、体重の予測値及び実測値と日時の関係を示すグラフ。
【図２１】同じく、体重の予測値の変化率が所定値を超えたときにセンサノードの表示部に出力されるメッセージの一例を示す説明図。
【図２２】同じく、分析装置の説明変数生成部と重回帰分析処理部で行われる説明変数の生成と、予測式の生成処理の一例を示すフローチャート
【図２３】同じく、分析装置の予測データ生成部で行われる予測処理の一例を示すフローチャート。
【図２４】第２の実施形態を示し、第２の実施形態を示す情報管理システムのブロック図。
【図２５】同じく、センサノードからの送信フレームを示す説明図。
【図２６】同じく、データサーバの波形テーブルの一例を示す説明図。
【図２７】第３の実施形態を示し、分析装置の説明変数生成部で行われる説明変数の生成処理の一例を示すフローチャート。
【図２８】同じく、分析装置の重回帰分析テーブルの一例を示す説明図。
【図２９】第４の実施形態を示し、センサノードの加速度処理の他の一例を示すブロック図。
【図３０】第５の実施形態を示し、分析装置の表示部に出力されるストレス指標の入力画面の一例を示す説明図。
【図３１】同じく、分析装置の表示部に出力されるストレス指標の入力画面の他の例を示す説明図。
【符号の説明】
【０１５６】
１  センサノード
２  体重計
３  基地局
６  データサーバ
７  分析装置
６２  体重テーブル
６４  データテーブル
７３  重回帰分析テーブル
７４  重回帰分析処理部
７５  説明変数生成部
７６  予測データ生成部
【図１】
2008206575.tif 000004
【図２】
2008206575.tif 000005
【図３】
2008206575.tif 000006
【図４】
2008206575.tif 000007
【図５】
2008206575.tif 000008
【図６】
2008206575.tif 000009
【図７】
2008206575.tif 000010
【図８】
2008206575.tif 000011
【図９】
2008206575.tif 000012
【図１０】
2008206575.tif 000013
【図１１】
2008206575.tif 000014
【図１２】
2008206575.tif 000015
【図１３】
2008206575.tif 000016
【図１４】
2008206575.tif 000017
【図１５】
2008206575.tif 000018
【図１６】
2008206575.tif 000019
【図１９】
2008206575.tif 000020
【図２０】
2008206575.tif 000021
【図２１】
2008206575.tif 000022
【図２２】
2008206575.tif 000023
【図２３】
2008206575.tif 000024
【図２４】
2008206575.tif 000025
【図２５】
2008206575.tif 000026
【図２６】
2008206575.tif 000027
【図２７】
2008206575.tif 000028
【図２８】
2008206575.tif 000029
【図２９】
2008206575.tif 000030
【図３０】
2008206575.tif 000031
【図３１】
2008206575.tif 000032
【図１７】
2008206575.tif 000033
【図１８】
2008206575.tif 000034