(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーの脈波を測定する脈波センサーと、
前記ユーザーの体動を検出する体動センサーと、
前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行う処理部と、
を含み、
前記処理部は、
前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動センサーからの信号を使って取得される体動情報に基づいて、前記推定処理を行い、
前記処理部は、
前記推定処理により求められる脈拍推定値が非変化状態であると判定された場合には、前記脈拍推定値が変化状態になったと判定されるまで、前記推定処理を停止することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
ユーザーの脈波を測定する脈波センサーと、
前記ユーザーの体動を検出する体動センサーと、
前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行う処理部と、
を含み、
前記処理部は、
前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動センサーからの信号を使って取得される体動情報に基づいて、前記推定処理を行い、
前記処理部は、
前記体動情報に基づいて、前記ユーザーの運動状態を判定する判定処理を行い、
前回の前記判定処理時から前記運動状態が非変化状態であると判定した場合には、前記推定処理を停止し、
前記ユーザーの前記運動状態が変化状態になったと判定した場合に、前記推定処理を再開することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記処理部は、
前記体動情報に基づいて、前記ユーザーの運動状態を表す運動状態情報を特定し、
前記ユーザーの前記運動状態情報と前記脈波情報との対応関係情報と、前記運動状態情報とに基づいて、前記脈波情報の前記推定処理を行うことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記ユーザーへの前記生体情報処理装置の装着、前記ユーザーの動き、及び前記ユーザーの入力操作のうちの少なくとも一つのユーザー動作を検出する検出部を含み、
前記処理部は、
前記検出部により前記ユーザー動作が検出された場合に、前記推定処理を開始することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記推定処理の開始後に、前記脈波センサーの動作をオンにすることを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記処理部は、
前記推定処理により前記ユーザーの基準脈波情報を求め、
動作がオンになった前記脈波センサーから得られる脈波センサー情報と、前記基準脈波情報とに基づいて、前記推定処理を行うことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記脈波センサーを間欠的にオンオフする間欠オンオフ制御を行うことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記処理部は、
前記間欠オンオフ制御における動作オフ期間においても、前記推定処理を行うことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記脈波センサーの動作をオフからオンにするタイミングの前のタイミングにおいて、前記推定処理を開始することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記推定処理の停止後の前記推定処理の再開時において、前記推定処理の停止時の前記脈波情報を初期値として用いることを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記脈波センサーの動作がオフである場合に、前記推定処理により推定した前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーの運動強度、目標運動強度、及び消費カロリーのうちの少なくとも一つの情報を特定する処理を行うことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１２】
ユーザーの脈波を測定する脈波センサーから、脈波センサー情報を取得し、前記ユーザーの体動を検出する体動センサーからの信号を使って、体動情報を取得し、前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行う処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記処理部は、
前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動情報に基づいて、前記推定処理を行い、
前記処理部は、
前記推定処理により求められる脈拍推定値が非変化状態であると判定された場合には、前記脈拍推定値が変化状態になったと判定されるまで、前記推定処理を停止することを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
ユーザーの脈波を測定する脈波センサーから、脈波センサー情報を取得し、前記ユーザーの体動を検出する体動センサーからの信号を使って、体動情報を取得し、前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行う処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記処理部は、
前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動情報に基づいて、前記推定処理を行い、
前記処理部は、
前記体動情報に基づいて、前記ユーザーの運動状態を判定する判定処理を行い、
前回の前記判定処理時から前記運動状態が非変化状態であると判定した場合には、前記推定処理を停止し、
前記ユーザーの前記運動状態が変化状態になったと判定した場合に、前記推定処理を再開することを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
脈波センサーにより、ユーザーの脈波を測定することと、
体動センサーにより、前記ユーザーの体動を検出することと、
前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行うことと、
を含み、
前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動センサーからの信号を使って取得される体動情報に基づいて、前記推定処理を行い、
前記推定処理により求められる脈拍推定値が非変化状態であると判定された場合には、前記脈拍推定値が変化状態になったと判定されるまで、前記推定処理を停止することを特徴とする生体情報処理方法。
【請求項１５】
脈波センサーにより、ユーザーの脈波を測定することと、
体動センサーにより、前記ユーザーの体動を検出することと、
前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行うことと、
を含み、
前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動センサーからの信号を使って取得される体動情報に基づいて、前記推定処理を行い、
前記体動情報に基づいて、前記ユーザーの運動状態を判定する判定処理を行い、
前回の前記判定処理時から前記運動状態が非変化状態であると判定した場合には、前記推定処理を停止し、
前記ユーザーの前記運動状態が変化状態になったと判定した場合に、前記推定処理を再開する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、生体情報処理装置、プログラム及び生体情報処理方法等に関係する。
【背景技術】
【０００２】
ランニングや自転車などの競技者（アスリート）は、脈拍数などの生体情報を用いた運動負荷の管理として、例えば心拍トレーニングなどを実施するようになってきている。生体情報を用いた運動負荷管理を導入する目的は、身体に掛かる負荷を、身体情報を用いて身体の内面から正確に把握することで、トレーニングの効率性向上や怪我防止を図ることなどである。
【０００３】
このような背景の中で、脈拍数を取得する手段も進化を遂げている。今までは、胸部にベルトで装着するいわゆる心拍センサーを用いた計測が主流であったが、腕に装着することで脈拍数を取得できるセンサーが商品化され、競技者の利便性が向上した。これにより、心拍トレーニングもより身近なトレーニング方法として普及してきた。しかし、腕に装着する脈波センサー（生体センサー）には、低温時や、脈波センサーと腕の密着度が低い時などに、脈拍数の測定ができなくなるという問題がある。例えば運動中にユーザー（被検体）が脈拍数を確認できなければ、心拍トレーニング等を適切に実施することができない。
【０００４】
特に、低温時に脈拍数を測定できない現象については、ユーザーが工夫しても防げないケースがある。例えば、トレーニング開始直後は脈拍数を測定できているのにも関わらず、トレーニングを開始してから３０分ほどした後に、脈波センサーの温度が外気温の影響で下がり、脈拍数を測定できなくなる場合がある。
【０００５】
これに対し、特許文献１においては、脈拍数を測定できない場合に、脈拍数を推定して、推定した脈拍数をユーザーに提示する従来技術が開示されている。具体的には、特許文献１の従来技術では、体動センサーの検出結果から被験者の運動強度を演算し、求めた運動強度に基づいて、推定脈拍数を求める。そして、脈波センサーにより脈拍数が測定できている場合には、測定値を表示部に表示し、脈波センサーにより脈拍数が測定できていない場合には、推定脈拍数を表示部に表示する。
【０００６】
また、特許文献２の従来技術では、測定した脈拍数の信頼性が低いと判定した際に、脈拍数を補完する値として推定脈拍数を用いている。具体的には、測定脈拍数の適否を判定する際に、推定脈拍数（脈拍推定値）をウインド処理の基準脈拍として用いている。
【０００７】
さらに、特許文献３において開示される従来技術では、体動センサーの検出結果を用いて被検体のピッチを算出し、ピッチを用いて推定脈拍数を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−２３２０１０号公報
【特許文献２】特開２０１４−２３６７７５号公報
【特許文献３】特開２０１５−１５７１２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
例えば上記の特許文献１の従来技術では、同文献の図７に示されているように、脈波センサーを動作させていることが前提であり、脈波センサーを動作させていない場合には、脈拍推定を実施しておらず、ユーザーが脈拍数を把握することができなかった。
【００１０】
また、前述した特許文献２において開示される従来技術では、推定脈拍数の初期値として、実際に測定した脈拍数を使用していたため、一度でも脈拍を測定できていないと推定脈拍数が求められなかった。そして、この場合には、ユーザーに提示する脈拍測定値の精度が落ちたり、値を特定するまでに時間がかかったりしてしまっていた。
【００１１】
さらに、特許文献３において開示される従来技術では、歩行・走行中に脈拍測定を開始すると、測定開始前の脈拍数の推移が分からず、脈拍とピッチが同じような値の場合には、脈波信号に混在する体動成分と脈拍成分とを判別することが難しいため、脈拍を上手く特定できない場合がある。そのため、脈拍数の計測を開始するまでに時間がかかったり、誤検出をしてしまったりしていた。
【００１２】
本発明の幾つかの態様によれば、脈波測定を開始していない場合でも、脈波情報を求めることができる生体情報処理装置、プログラム及び生体情報処理方法等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一態様は、ユーザーの脈波を測定する脈波センサーと、前記ユーザーの体動を検出する体動センサーと、前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行う処理部と、を含み、前記処理部は、前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動センサーからの信号を使って取得される体動情報に基づいて、前記推定処理を行う生体情報処理装置に関係する。
【００１４】
本発明の一態様では、脈波センサーがオフの場合でも、体動センサーからの信号を使って取得される体動情報に基づいて、ユーザーの推定脈波情報の推定処理を行う。よって、脈波測定を開始していない場合でも、脈波情報を求めることが可能となる。
【００１５】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記体動情報に基づいて、前記ユーザーの運動状態を表す運動状態情報を特定し、前記ユーザーの前記運動状態情報と前記脈波情報との対応関係情報と、前記運動状態情報とに基づいて、前記脈波情報の前記推定処理を行ってもよい。
【００１６】
これにより、ユーザーの体動情報が取得できれば、対応関係情報を用いて、脈波情報を推定すること等が可能になる。
【００１７】
また、本発明の一態様では、前記ユーザーへの前記生体情報処理装置の装着、前記ユーザーの動き、及び前記ユーザーの入力操作のうちの少なくとも一つのユーザー動作を検出する検出部を含み、前記処理部は、前記検出部により前記ユーザー動作が検出された場合に、前記推定処理を開始してもよい。
【００１８】
これにより、ユーザー動作が検出されていない場合には、脈波情報の推定処理を行わないようにし、無駄な処理を行わないようにすること等が可能になる。
【００１９】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記推定処理の開始後に、前記脈波センサーの動作をオンにしてもよい。
【００２０】
これにより、脈波センサーから得られる脈波センサー情報を、脈波情報の推定処理に用いること等が可能になる。
【００２１】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記推定処理により前記ユーザーの基準脈波情報を求め、動作がオンになった前記脈波センサーから得られる脈波センサー情報と、前記基準脈波情報とに基づいて、前記推定処理を行ってもよい。
【００２２】
これにより、脈波情報の推定精度を向上すること等が可能になる。
【００２３】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記脈波センサーを間欠的にオンオフする間欠オンオフ制御を行ってもよい。
【００２４】
これにより、脈波センサーによる消費電力を抑制しつつ、脈波センサー情報を取得すること等が可能になる。
【００２５】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記間欠オンオフ制御における動作オフ期間においても、前記推定処理を行ってもよい。
【００２６】
これにより、消費電力の増大を抑制しつつ、ユーザーに最新の脈波情報を提示し続けること等が可能になる。
【００２７】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記脈波センサーの動作をオフからオンにするタイミングの前のタイミングにおいて、前記推定処理を開始してもよい。
【００２８】
これにより、脈波センサーによる脈波測定を行う前に、ユーザーに脈波情報を提示すること等が可能になる。
【００２９】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記推定処理により求められる脈拍推定値が非変化状態であると判定された場合には、前記脈拍推定値が変化状態になったと判定されるまで、前記推定処理を停止してもよい。
【００３０】
これにより、脈波情報の推定処理を頻繁に行う必要がない場合において、推定処理の実行回数を減らすこと等が可能になる。
【００３１】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記体動情報に基づいて、前記ユーザーの運動状態を判定する判定処理を行い、前回の前記判定処理時から前記運動状態が非変化状態であると判定した場合には、前記推定処理を停止し、前記ユーザーの前記運動状態が変化状態になったと判定した場合に、前記推定処理を再開してもよい。
【００３２】
これにより、脈波情報の推定処理を停止している場合でも、脈波情報の推定処理を再開するか否かを判定すること等が可能になる。
【００３３】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記推定処理の停止後の前記推定処理の再開時において、前記推定処理の停止時の前記脈波情報を初期値として用いてもよい。
【００３４】
これにより、脈波情報の推定処理のやり直しを回避すること等が可能になる。
【００３５】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記脈波センサーの動作がオフである場合に、前記推定処理により推定した前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーの運動強度、目標運動強度、及び消費カロリーのうちの少なくとも一つの情報を特定する処理を行ってもよい。
【００３６】
これにより、脈波センサーをオンにしなくても、ユーザーに対して、運動強度、目標運動強度、及び消費カロリーのうちの少なくとも一つの情報を提示すること等が可能になる。
【００３７】
また、本発明の他の態様では、上記各部としてコンピューターを機能させるプログラムに関係する。
【００３８】
また、本発明の他の態様では、脈波センサーにより、ユーザーの脈波を測定することと、体動センサーにより、前記ユーザーの体動を検出することと、前記ユーザーの脈波情報の推定処理を行うことと、を含み、前記脈波センサーがオフの場合でも、前記体動センサーからの信号を使って取得される体動情報に基づいて、前記推定処理を行う生体情報処理方法に関係する。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本実施形態のシステム構成例。
【図２】本実施形態の他のシステム構成例。
【図３】運動状態情報と推定脈波情報との対応関係情報の説明図。
【図４】本実施形態の他のシステム構成例。
【図５】ユーザー動作の説明図。
【図６】ユーザー動作の他の説明図。
【図７】ユーザー動作の他の説明図。
【図８】本実施形態の処理の流れを説明するフローチャート。
【図９】推定処理の停止及び再開の判定処理の流れを説明するフローチャート。
【図１０】推定処理の停止及び再開の判定処理の流れを説明する他のフローチャート。
【図１１】脈信号の信頼性評価処理の流れを説明するフローチャート。
【図１２】電子機器の外観図。
【図１３】電子機器の他の外観図。
【図１４】電子機器の他の外観図。
【図１５】生体情報処理システムの説明図。
【図１６】生体情報処理システムの他の説明図。
【図１７】生体情報処理システムの他の説明図。
【図１８】ユーザー動作に基づいてモード選択を行う際の処理の流れを説明するフローチャート。
【図１９】各モードにおける脈波の測定頻度及び推定脈波情報の推定処理タイミングの説明図。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下で説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００４１】
１．システム構成例
図１に本実施形態の生体情報処理装置１００（以下では、生体情報処理システム１０２とも呼ぶ）及びこれを含む電子機器の構成例を示す。本実施形態の生体情報処理装置１００は、処理部１１０（プロセッサー）と、脈波センサー２００と、体動センサー３００とを含む。脈波センサー２００は、ユーザーの脈波を測定する。体動センサー３００は、ユーザーの体動を検出する。処理部１１０は、ユーザーの推定脈波情報の推定処理を行う。
【００４２】
ここで、推定脈波情報とは、例えば脈波センサーや心電計等のような生体センサーからの測定信号を処理して得られた、脈拍数や脈波間隔、脈拍変動などを表す脈波情報ではなく、過去の脈波情報の履歴や、脈波情報を直接測定できない他種センサー（例えば加速度センサー、振動センサー、圧力センサーなど）からの測定信号に基づいて推定または算出された脈波情報のことである。
【００４３】
生体情報処理装置１００又は電子機器の例としては、ウェアラブル機器などが挙げられる。電子機器は、不図示の報知部（例えば表示部や音声出力部）等を含んでいても良い。本実施形態の生体情報処理装置１００の一部又は全部の機能は、例えばウェアラブル機器により実現される。なお、生体情報処理装置１００及びこれを含む電子機器は、図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。例えば、図２に示すように、生体情報処理装置１００が処理部１１０を有しており、脈波センサー２００及び体動センサー３００は生体情報処理装置１００の外部に設けられる構成も可能である。
【００４４】
また、生体情報処理装置１００（生体情報処理システム）の一部又は全部の機能を、例えばスマートフォンなどのウェアラブル機器とは異なる電子機器（携帯電子機器）や、サーバーシステムにより実現してもよい。生体情報処理システムの具体的な構成例については、図１５〜図１７を用いて後述する。
【００４５】
例えば図１５を用いて後述するように、本実施形態に係る生体情報処理装置１００がサーバーシステム６００により実現され、当該サーバーシステム６００が、ユーザーに装着されるウェアラブル機器５００から脈波センサー情報及び体動情報を取得する場合であれば、生体情報処理装置１００は、ネットワークを介してウェアラブル機器５００との通信を行う通信部（ウェアラブル機器５００からの情報を受信する受信部）を含んでいても良い。通信部は、例えばＵＳＢコネクター（通信端子）や無線アンテナなどの通信デバイスであってもよいし、通信デバイスを制御するプロセッサー等であってもよい。
【００４６】
また、脈波センサー２００（脈波センサーデバイス）は、脈波情報（脈波信号）を検出するためのセンサーであり、例えば被検体に装着されるウェアラブル機器５００に設けられ、発光部と受光部とを含む光電センサー等が考えられる。脈波情報は、被検体の脈波に関する情報であり、例えば前述した脈拍数（心拍数）などを示す情報である。また、脈波センサー情報は、脈波センサー２００から得られる情報である。脈波センサー情報は、脈波情報そのものであってもよいし、例えば脈波を示す波形信号などであってもよい。
【００４７】
脈波センサー２００は、光電センサーや、その他の形態のセンサー（例えば超音波センサー）等、種々のセンサーにより実現できることが知られており、本実施形態の脈波センサー２００はそれらのセンサーを広く適用可能である。
【００４８】
体動センサー３００（体動センサーデバイス）は、被検体に装着されるウェアラブル機器５００に設けられ、被検体の体動情報を取得可能なセンサーである。例えば体動情報は、体動センサー３００から取得される、被検体の体動を示す情報である。体動情報は、例えば被検体の移動距離、歩数、歩幅、移動時間、移動速度、加速度、加速度変動の絶対量、加速度変動の周波数、運動量、運動内容（活動内容）、ある単位時間あたりの標高差、標高、ジャイロセンサーから取得される情報、角速度変動の絶対量、角速度変動の周波数、地磁気センサーから取得される情報、地磁気変動の絶対量、地磁気変動の周波数、気圧センサー信号から取得される情報等を示す情報である。本実施形態では、これらの情報を、多次元ベクトルとして扱うことが推奨されるが、情報量を圧縮するため、類似情報をカットしてもよい。
【００４９】
体動センサー３００としては、例えば加速度センサー等を用いることができる。この場合には、処理部１１０は、加速度センサーから、体動情報として加速度情報（又は位置情報）を取得する。また、体動センサー３００は、ジャイロセンサーや、高度センサー、地磁気センサー、気圧センサー等であってもよい。他にも体動センサー３００は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等であってもよい。その場合には、ＧＰＳ受信機（体動センサー３００）が、ＧＰＳ衛星から送信される電波に基づいて、ウェアラブル機器５００（被検体）の現在位置を示す位置情報を取得し、処理部１１０が、体動情報としてウェアラブル機器５００（被検体）の位置情報を取得する。
【００５０】
そして、処理部１１０は、脈波センサー２００がオフにされている場合でも、体動センサー３００から取得される体動情報に基づいて、被検体の推定脈波情報の推定処理を行う。処理部１１０の機能は、各種プロセッサー（ＣＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。例えば図１の例においては、プロセッサーが、処理部１１０の機能を実現している。ただし、本実施形態はこれに限定されず、例えば生体情報処理装置１００（生体情報処理システム１０２）が複数のプロセッサーを含み、複数のプロセッサーで処理部１１０の機能を実現するなど、種々の変形実施が可能である。
【００５１】
ここで、脈波センサー２００がオフにされている場合とは、脈波センサー２００に電力が供給されていない状態だけでなく、測定時に比べて脈波センサー２００の消費電力が小さい状態を含む。または、脈波センサー２００がオフにされている場合とは、脈波センサー２００から信号が出力されていない状態、あるいは処理部１１０が脈波センサー２００からの信号を使った脈波情報の算出を実施していない状態のことであってもよい。
【００５２】
本実施形態の処理部１１０は、脈波センサー２００がオンにされている場合には、脈波センサーから取得される脈波情報に基づいて、被検体の脈拍数を測定値（以下、測定脈拍数と呼ぶ）として求めることができる。また、その際に、処理部１１０は、体動センサー３００から取得される体動情報に基づいて、推定脈波情報の推定処理を行い、推定脈拍数を求めることができる。そして、処理部１１０は、求めた推定脈拍数を測定脈拍数の補正処理に用いたり、測定脈拍数と共に推定脈拍数を不図示の表示部に表示させたりすることができる。さらに、本実施形態では、前述したように、処理部１１０が、脈波センサー２００がオフにされている場合でも、体動センサー３００から取得される体動情報に基づいて、推定脈波情報の推定処理を行う。これにより、脈波測定を開始していない場合でも、推定脈拍数を求めること等が可能になる。
【００５３】
また、前述した特許文献２のように、脈拍を測定していないと推定脈拍数を求められないということもない。そのため、脈波センサーが動作しない場合でも、ユーザーに推定脈拍数を提示することが可能になる。また、脈波センサーを動作させる場合であっても、脈波センサーにより脈拍数が測定される前に、推定脈拍数をユーザーに提示することが可能になり、ユーザーの待ち時間を短縮することができるようになる。さらに、脈拍測定の開始前に推定した推定脈拍数を参考値（基準値）にして、脈拍数の測定を行うことで、何らの参考値（基準値）も用いずに脈拍数を測定する場合よりも、早く測定を完了することができる。このため、脈拍数の測定にかかる消費電力を低減することができる。
【００５４】
さらに、前述した特許文献３のように、歩行・走行中に脈拍測定を開始すると、歩行・走行中に脈拍を上手く特定できないということもなく、歩行・走行中であっても、他の活動状態の時と変わらずに、推定脈拍数を推定して、ユーザーに提示することができる。
【００５５】
また、本実施形態では以下のような構成としてもよい。即ち、生体情報処理装置１００は、情報（例えばプログラムや各種のデータ）を記憶するメモリー（記憶部）と、メモリーに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサー（処理部１１０、ハードウェアで構成されるプロセッサー）と、を含む。プロセッサーは、ウェアラブル機器５００に設けられた体動センサー３００（体動センサーデバイス）から、被検体の体動情報を取得する。そして、プロセッサーは、体動情報に基づいて、ユーザーの推定脈波情報の推定処理を行う。
【００５６】
プロセッサー（処理部１１０）は、例えば各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよいし、或いは各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。プロセッサーは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。ただしプロセッサーはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサーを用いることが可能である。またプロセッサーはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）によるハードウェア回路でもよい。メモリー（記憶部）は、例えばＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーであってもよいし、レジスターであってもよいし、ハードディスク装置等の磁気記憶装置であってもよいし、光学ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納しており、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、処理部１１０の機能が実現されることになる。ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。
【００５７】
２．本実施形態の手法
次に、本実施形態の手法について説明する。本実施形態において、処理部１１０は、前述したように、脈波センサー２００がオフにされている場合でも、体動センサー３００から取得される体動情報に基づいて、被検体の推定脈波情報の推定処理を行う。その際には、処理部１１０は、体動情報に基づいて、ユーザーの運動状態を表す運動状態情報を特定し、ユーザーの運動状態情報と推定脈波情報との対応関係情報と、運動状態情報とに基づいて、推定脈波情報の推定処理を行う。
【００５８】
ここで、運動状態とは、ユーザーが行っている運動（活動）の状態や程度のこと等であり、例えば走行状態や歩行状態（移動状態）、昇降状態、移動速度、酸素摂取量（酸素消費量）、後述する運動強度等のことである。そして、この運動状態を表す情報のことを運動状態情報と呼ぶ。例えば、後述する図３には、運動状態が移動速度である場合について例示している。
【００５９】
また、運動状態情報と推定脈波情報との対応関係情報とは、ある運動状態と、その際に推定されるユーザーの推定脈拍数との対応関係を示す情報のことである。例として図３に、対応関係情報の具体例を示す。図３の例では、ユーザーの速度（移動速度）ｖ０〜ｖ１には、ユーザーの脈拍数（推定脈拍数）としてｈｒ０〜ｈｒ１が対応付けられている。同様にして、速度ｖ１〜ｖ２には、推定脈拍数としてｈｒ１〜ｈｒ２が対応付けられ、速度ｖ２〜ｖ３には、推定脈拍数としてｈｒ２〜ｈｒ３が対応付けられ、速度ｖ３〜ｖ４には、推定脈拍数としてｈｒ３〜ｈｒ４が対応付けられている。このように図３の例では、ユーザーの移動速度と推定脈拍数とを対応付けるテーブル情報が、対応関係情報である。
【００６０】
これにより、ユーザーの体動情報が取得できれば、図３に示すような対応関係情報を用いて、推定脈波情報を推定すること等が可能になる。なお、このような対応関係情報は、例えばユーザーの運動状態と、測定された脈波情報（測定脈拍数）等を用いて学習を行って、学習テーブル（学習結果）として更新することができる。学習を繰り返せば、より精度の高い対応関係情報を得ることができ、推定脈波情報の推定精度を向上することができる。
【００６１】
なお、図３の学習テーブルでは、推定脈波情報とユーザーの速度とを関連付けることを例示したが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、加速度センサーから得られる加速度信号の周波数や振幅、ピッチ（１分間あたりの歩数）などの、加速度信号の解析結果と、推定脈波情報とを関連付けて学習するように構成しても良い。このような構成であれば、体動センサー３００からの体動信号を解析して速度等の体動情報を導出する必要が無く、体動信号の信号特性に基づいて推定脈拍情報を取得することができる。そのため、より簡単な処理で推定脈拍情報を取得することができる。
【００６２】
また、その他にも、学習テーブルは、ＧＰＳを用いて取得した移動速度と推定脈波情報とを関連付けたテーブルであってもよいし、ＧＰＳ及び加速度センサーの両方から取得した情報に基づいて生成された運動状態（移動速度や勾配等）を表す指標と、推定脈波情報とを関連付けたテーブル等であってもよい。
【００６３】
次に、推定脈波情報の推定処理の開始タイミングについて説明する。例えば、ユーザーが生体情報処理装置１００を装着していない場合には、前述した推定脈波情報の推定処理を行うことができない。また、ユーザーが長期間、同じ姿勢でいる場合には、脈波情報が大きく変化していないことが多く、推定脈波情報の推定処理を行う必要性が乏しいこともある。
【００６４】
そこで、本実施形態の生体情報処理装置１００は、図４に示すように、検出部１３０を含んでいてもよい。検出部１３０は、ユーザーへの生体情報処理装置１００の装着、ユーザーの動き、及びユーザーの入力操作のうちの少なくとも一つのユーザー動作を検出する。そして、処理部１１０は、検出部１３０により上記のユーザー動作が検出された場合に、推定脈波情報の推定処理を開始する。
【００６５】
例えば、ユーザー動作の具体例を図５〜図７に示す。図５に示す例では、腕時計型の生体情報処理装置ＳＵをユーザーが腕ＡＭに装着している。例えば図５のような場合には、検出部１３０は、例えば腕時計型の生体情報処理装置ＳＵのケース部の裏面（装着時に被検体側になる面）側に設けられた光センサー等を有しており、光センサーから得られるセンサー情報に基づいて、生体情報処理装置ＳＵが装着されたか否かを判定して、判定結果を処理部１１０に通知する。
【００６６】
また図６に示す例では、腕時計型の生体情報処理装置ＳＵを腕ＡＭに装着したユーザーが、矢印ＹＪで示すように手ＨＤを動かしている。図６のような場合には、図４の点線で示すように、検出部１３０が、体動センサー３００から体動情報を取得し、取得した体動情報に基づいて、ユーザーが所定の動作を行ったか否かを判定し、判定結果を処理部１１０に通知する。
【００６７】
さらに、図７に示す例では、ユーザーが、例えば推定脈波情報の推定処理の実行指示（リクエスト）をするために、生体情報処理装置ＳＵに設けられたボタンＢＴ（操作部、スイッチ）を矢印ＹＪで示すように、指で押して、生体情報処理装置ＳＵを操作している。この場合には、検出部１３０は、図７のボタンＢＴが操作されたか否かを検出し、ボタンＢＴに対する操作が検出された場合に、操作内容を示す情報を処理部１１０に通知する。または、生体情報処理装置ＳＵのケースを指でタップしたことを、検出部１３０で検出しても良い。なお、検出部１３０の処理や機能は、処理部１１０で実施されるように構成しても良い。
【００６８】
本実施形態では、このようなユーザー動作のいずれかが検出された場合に、推定脈波情報の推定処理を行う。つまり、ユーザーが生体情報処理装置を装着した直後や、ユーザーが体を動かした時、若しくはユーザーにより推定脈波情報の推定処理を行うようにリクエストがされた場合に、推定脈波情報の推定処理を行うことができる。言い換えれば、上記のユーザー動作が検出されていない場合には、推定脈波情報の推定処理を行わないようにし、無駄な処理を行わないようにすること等が可能になる。
【００６９】
次に、脈波センサー２００を用いて脈波測定を行う場合について説明する。前述した推定脈波情報は、実際に測定された脈波情報を用いて補正すれば、より精度を高めることが可能になる。そこで、処理部１１０は、推定処理の開始後に、脈波センサー２００の動作をオンにする。
【００７０】
これにより、脈波センサー２００から得られる脈波センサー情報を、推定脈波情報の推定処理に用いること等が可能になる。
【００７１】
例えば、処理部１１０は、推定処理によりユーザーの基準脈波情報を求め、動作をオンにされた脈波センサー２００から得られる脈波センサー情報と、基準脈波情報とに基づいて、推定処理を行う。
【００７２】
ここで、基準脈波情報とは、推定脈波情報を求める際に基準として用いる脈波情報である。基準脈波情報は、例えばユーザーの安静時の脈波情報であり、図３を用いて前述した対応関係情報を用いて求めることができる。
【００７３】
これにより、推定脈波情報の推定精度を向上すること等が可能になる。
【００７４】
このように、脈波センサー２００から得られる脈波センサー情報を用いれば、推定脈波情報の推定精度を向上させることができるが、脈波センサー２００を常時オンにしておけば、消費電力が大きくなってしまう。また、必ずしも脈波センサー情報を常時取得する必要があるわけでもなく、例えば一定期間毎に、推定脈波情報を補正するために取得できればよい。
【００７５】
そこで、処理部１１０は、脈波センサー２００を間欠的にオンオフする間欠オンオフ制御を行う。間欠オンオフ制御は、例えば第１の期間（動作オン期間）、脈波センサー２００をオンにした後に、第２の期間（動作オフ期間）、脈波センサー２００をオフにし、その後に再び脈波センサー２００をオンにするという一連の動作を繰り返す制御である。なお、第１の期間と第２の期間は、それぞれ固定の期間であってもよいし、可変に設定可能な期間であってもよい。
【００７６】
これにより、脈波センサー２００による消費電力を抑制しつつ、脈波センサー情報を取得すること等が可能になる。
【００７７】
一方、処理部１１０は、間欠オンオフ制御における動作オフ期間においても、推定脈波情報の推定処理を行う。本実施形態においては、推定脈波情報は、前述したように、例えば体動情報と対応関係情報を用いて求めるため、脈波センサー情報がなくても求めることができる。また、ユーザーは、実際に測定した脈波情報を確認できなくても、最低限、推定脈波情報を確認できれば良いことが多い。さらに、脈波センサー２００を常時駆動させることに比べれば、推定脈波情報の推定処理を行うために処理部１１０を駆動させても、消費電力の増大はさほど問題にならない。
【００７８】
これにより、消費電力の増大を抑制しつつ、ユーザーに最新の推定脈波情報を提示し続けること等が可能になる。なお、その場合、処理部１１０は、例えば不図示の表示部に推定脈波情報を表示させる。
【００７９】
また、前述したように、特許文献１等では、脈波センサーを動作させていない場合には、脈拍推定を実施していなかった。そのため、ユーザーが脈拍数を知るためには、脈波センサーによる脈波測定が終わるまで待たなければならず、ユーザーは、生体情報処理装置を装着してすぐに脈拍数を知ることができなかった。
【００８０】
これに対し、本実施形態では、前述したように、処理部１１０が、検出部１３０によりユーザー動作が検出された場合に、推定脈波情報の推定処理を開始する。言い換えれば、処理部１１０は、脈波センサー２００の動作をオフからオンにするタイミングの前のタイミングにおいて、推定処理を開始する。
【００８１】
これにより、脈波センサーによる脈波測定を行う前に、ユーザーに推定脈波情報を提示すること等が可能になる。
【００８２】
次に、推定脈波情報の推定処理の停止及び再開タイミングについて説明する。ユーザーが安静状態である場合には、推定脈拍数（脈波推定値）があまり変化しない場合が多い。このような場合にまで、推定脈拍数が大きく変動している場合と同じ頻度で、推定脈波情報の推定処理を行う必要性は乏しいと言える。
【００８３】
そこで、処理部１１０は、推定処理により求められる脈拍推定値が非変化状態であると判定された場合には、脈拍推定値が変化状態になったと判定されるまで、推定処理を停止する。
【００８４】
ここで、非変化状態とは、前回の推定処理で求められた脈拍推定値と、今回の推定処理で求められた脈拍推定値との差が、所与の範囲内である状態のことである。また、変化状態とは、前回の推定処理で求められた脈拍推定値と、現在の脈拍推定値との差が、所与の閾値以上になった状態のことである。
【００８５】
これにより、推定脈波情報の推定処理を頻繁に行う必要がない場合において、推定処理の実行回数を減らすこと等が可能になる。
【００８６】
ただし、推定脈波情報の推定処理を停止している場合には、推定処理の再開タイミングを判定する際に、脈拍推定値が変化状態になったか否かを、脈拍推定値により直接比較することができない。
【００８７】
そこで、処理部１１０は、体動情報に基づいて、ユーザーの運動状態を判定する判定処理を行い、前回の判定処理時から運動状態が非変化状態であると判定した場合には、推定処理を停止する。そして体動情報に基づいて、ユーザーの運動状態が変化状態になったと判定した場合に、推定処理を再開する。つまり、前回の判定処理時から運動状態が非変化状態であると判定した場合には、脈拍推定値も非変化状態であるとみなし、推定処理を停止し、ユーザーの運動状態が変化状態になったと判定した場合には、脈拍推定値が変化状態になったとみなし、推定処理を再開する。ここで、運動状態が非変化状態であるとは、例えばユーザーが歩行状態であり、歩行ペース等が変わっていない状態などのことであり、運動状態が変化状態であるとは、例えばユーザーが歩行状態から、走行状態に変化した状態などのことである。
【００８８】
これにより、推定脈波情報の推定処理を停止している場合でも、脈拍推定値が変化状態になったか否かを判定することができ、推定脈波情報の推定処理を再開するか否かを判定すること等が可能になる。なお、前述したように、ユーザー動作が検出された場合に、推定脈拍値が変化状態になったとみなして、推定脈波情報の推定処理を再開する等の変形実施も可能である。
【００８９】
そして、処理部１１０は、推定処理の停止後の推定処理の再開時において、推定処理の停止時の推定脈波情報を初期値として用いる。つまり、前回の推定脈波情報を元にして、推定処理を再開する。
【００９０】
このように、推定脈波情報の推定処理の再開時に、直近の推定脈波情報を用いることで、ユーザーが安静状態である時点からの推定処理のやり直しを回避すること等が可能になる。
【００９１】
また、処理部１１０は、脈波センサー２００の動作がオフである場合に、推定処理により推定した推定脈波情報に基づいて、ユーザーの運動強度、目標運動強度、及び消費カロリーのうちの少なくとも一つの情報を特定する処理を行う。
【００９２】
ここで、運動強度（活動強度）は、例えば被検体が行っている運動（活動）の強度を示す数値等であり、具体的にはＭＥＴｓ（Metabolic equivalents）や走行時（移動時）のペース（ｍｉｎ／ｋｍ）などである。また、目標運動強度は、ユーザーが運動を行う上で、目標とする運動強度であり、現在の運動強度や消費カロリー、運動時間、ユーザーの体力、ユーザーにより入力された目標情報等に基づいて決定される。
【００９３】
これにより、脈波センサー２００をオンにしなくても、ユーザーに対して、運動強度、目標運動強度、及び消費カロリーのうちの少なくとも一つの情報を提示すること等が可能になる。なお、その場合、処理部１１０は、上記の情報を例えば不図示の表示部に表示させる。
【００９４】
また、本実施形態は、脈波センサー２００により、ユーザーの脈波を測定することと、体動センサー３００により、ユーザーの体動を検出することと、ユーザーの推定脈波情報の推定処理を行うことと、を含み、脈波センサー２００がオフにされている場合でも、体動センサー３００から取得される体動情報に基づいて、推定処理を行う生体情報処理方法に適用することが可能である。
【００９５】
３．処理の詳細
次に、本実施形態の処理の詳細を図８のフローチャートを用いて説明する。
【００９６】
まず、処理部１１０は、体動センサー３００から体動情報を取得する（Ｓ１０１）。次に、処理部１１０は、取得した体動情報に基づいて、検出部１３０が前述したユーザー動作を検出したか否かを判定する（Ｓ１０２）。検出部１３０がユーザー動作を検出していないと判定した場合には（Ｓ１０２：ＮＯ）、ユーザー動作を検出するまで、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０２の処理を繰り返す。なお、この場合には、例えばステップＳ１０１〜ステップＳ１０２の処理を一定時間毎に行う。
【００９７】
一方、検出部１３０がユーザー動作を検出したと判定した場合には（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、処理部１１０は、推定脈波情報の推定処理を停止又は再開するか否かを判定し（Ｓ１０３）、停止すると判定した場合には（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、一連の処理を終了する。なお、ステップＳ１０３の処理の流れは、図９及び図１０のフローチャートを用いて後述する。
【００９８】
処理部１１０が推定処理を停止しないと判定した場合には（Ｓ１０３：ＮＯ）、処理部１１０は、不図示の記憶部等から、運動状態情報及び推定脈波情報の対応関係情報を取得する（Ｓ１０４）。そして、処理部１１０は、体動情報に基づいて、ユーザーの運動状態を表す運動状態情報を特定し、前述した対応関係情報と、運動状態情報とに基づいて、推定脈波情報の推定処理を行う（Ｓ１０５）。
【００９９】
次に、処理部１１０は、脈波センサー２００の動作を間欠的にオンオフする制御を行う（Ｓ１０６）。そして、処理部１１０は、脈波センサー２００の動作がオンに設定されているか否かを判定し（Ｓ１０７）、脈波センサー２００の動作がオンに設定されていると判定した場合には（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、脈波センサー２００から脈波センサー情報を取得する（Ｓ１０８）。次に、処理部１１０は、取得した脈波センサー情報に基づいて、基準脈波情報を求め（Ｓ１０９）、脈波センサー情報と、基準脈波情報とに基づいて、推定脈波情報の推定処理を行う（Ｓ１１０）。そして、ステップＳ１０１の処理に戻る。
【０１００】
また、処理部１１０が、脈波センサー２００の動作がオフに設定されていると判定した場合には（Ｓ１０７：ＮＯ）、上記のステップＳ１０８〜ステップＳ１１０の処理を行わずに、ステップＳ１０１に戻る。
【０１０１】
次に、図９のフローチャートを用いて、図８のステップＳ１０３の処理の詳細な流れについて説明する。
【０１０２】
まず、処理部１１０が、不図示の記憶部に記憶している前回の脈拍推定値と今回の脈拍推定値とを比較する（Ｓ２０１）。次に、処理部１１０は、脈拍推定値が非変化状態か否かを判定し（Ｓ２０２）、脈拍推定値が非変化状態であると判定した場合には（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、推定処理を停止すると判定する（Ｓ２０３）。一方、脈拍推定値が非変化状態ではないと判定した場合には（Ｓ２０２：ＮＯ）、推定処理を停止しないと判定する（Ｓ２０４）。なお、初回及び２回目の実行時には、前回の脈拍推定値と今回の脈拍推定値の両方の値を取得できないため、例えば前回の脈拍推定値と今回の脈拍推定値が異なる値とみなし、推定処理を停止しないと判定する。
【０１０３】
また、図８のステップＳ１０３の処理は、図１０のフローチャートに示す処理でも実現可能である。
【０１０４】
図１０の例では、まず、処理部１１０が、ユーザーの体動情報に基づいて、運動状態の判定処理を行う（Ｓ３０１）。次に、処理部１１０は、運動状態が非変化状態か否かを判定し（Ｓ３０２）、運動状態が非変化状態であると判定した場合には（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、推定処理を停止すると判定する（Ｓ３０３）。一方、運動状態が非変化状態ではないと判定した場合には（Ｓ３０２：ＮＯ）、推定処理を再開する（停止しない）と判定する（Ｓ３０４）。なお、初回及び２回目の実行時には、運動状態が非変化状態か否かを判定できないため、推定処理を停止しないと判定する。
【０１０５】
また、運動状態が非変化状態である場合でも、推定脈拍数を算出した方が良い場合もある。例えば、睡眠状態や日常生活におけるストレス状態を解析するために、脈拍数を測定する必要がある場合などである。
【０１０６】
この場合の処理の流れを、図１８のフローチャートに示す。まず、処理部１１０が体動センサー３００から体動情報を取得する（Ｓ５０１）。次に、処理部１１０が、体動情報に基づいて、ユーザー動作が検出されたか否かを判定する（Ｓ５０２）。処理部１１０が、ユーザー動作が検出されていないと判定した場合には（Ｓ５０２：ＮＯ）、ステップＳ５０１に戻る。
【０１０７】
一方、処理部１１０が、ユーザー動作を検出したと判定した場合には（Ｓ５０２：ＹＥＳ）、推定脈波情報の推定処理のモード選択を行う（Ｓ５０３）。例えば、本ステップで選択されるモードは、図１９のグラフに示す５種類のモードのうちのいずれかのモードであり、具体的には、運動モード、日常生活モード、安静モード、睡眠モード及びメンタル測定モードのいずれかのモードである。
【０１０８】
そして、処理部１１０は、モード選択後に、選択されたモードにおける推定脈波情報の推定処理タイミングか否かを判定する（Ｓ５０４）。具体的には、図１９の表に示すように、例えば運動モードが選択されている場合には、運動開始時が推定処理タイミングとなり、それ以外のモードが選択されている場合には、脈波センサー２００による脈波情報の測定開始の５秒前が推定処理タイミングとなる。処理部１１０が推定処理タイミングではないと判定した場合には、推定処理タイミングになるまで判定を繰り返す（Ｓ５０４：ＮＯ）。
【０１０９】
処理部１１０が推定処理タイミングであると判定した場合には（Ｓ５０４：ＹＥＳ）、推定脈波情報の推定処理を行う（Ｓ５０５）。なお、ステップＳ５０５の処理は、前述した図８のステップＳ１０４〜ステップＳ１１０の処理に相当する。ステップＳ５０５の処理の中には、脈波センサー２００による脈波測定も含まれる。この際、脈波センサー２００による脈波測定タイミングは、選択したモードによって異なる。例えば、図１９の表に示すように、運動モードが選択されている場合には、１秒に１回、脈波測定を行い、日常生活モード及びメンタル測定モードでは、１分に１回、脈波測定を行う。さらに、脈波の変化が少ないと考えられる睡眠モードの場合には、５分に１回、脈波測定を行い、安静モードの場合には、１０分に１回、脈波測定を行う。
【０１１０】
そして、処理部１１０は、推定脈波情報の推定処理を停止するか否か判定し（Ｓ５０６）、停止しないと判定した場合には（Ｓ５０６：ＮＯ）、ステップＳ５０５に戻る。停止すると判定した場合には（Ｓ５０６：ＹＥＳ）、処理を終了する。
【０１１１】
このように、図１８を用いて説明した処理を行えば、予め推定脈波情報を推定しておくことで、脈波測定にかかる時間を短縮して、低消費電力化を実現すること等が可能になる。
【０１１２】
４．変形例
例えば、脈波センサー２００として光電センサーを用いる場合には、光電センサーから得られる光電脈波信号（脈波センサー情報、以下では単に脈信号とも呼ぶ）の分析を行う際に、体動の影響による脈波の乱れが、正確な解析を妨げる場合がある。特に、被検者（ユーザー）の利便性に配慮した手首装着型の機器においては、様々な体動の影響を受けやすい。
【０１１３】
光電脈波の分析は、例えば脈波周期を求め、その変動を解析するといった手法が用いられるため、時々刻々に正しい脈波信号を得られることが、基本的には望ましい。
【０１１４】
しかし、日常生活の中での脈分析を行うためには、あるレベルの体動が存在するのは当然であり、それによる脈波の乱れはやむを得ない。
【０１１５】
したがって、脈分析を行うに当たっては、このような体動が検出される局面は脈信号の分析対象から除外したり、分析結果の重視度を下げるなどの適切な措置を行う必要がある。このためには、問題となる体動が検出される局面を正確に把握する必要がある。
【０１１６】
体動は様々であり、例えば被検者が歩行やランニングなどの周期的な運動をした場合には、脈と区別し難い周期的な漏れ込み信号を生じる。また、家事作業などの局面では、短時間の衝撃的な漏れ込みが、不定期的に発生する。
【０１１７】
従来、このような脈波機器では、加速度センサーを内蔵し、体動を把握することが行われている。多くの場合、加速度センサーは、歩行やランニングといった周期的な運動を認識して、その周期の脈の漏れ込みを除外するのに用いられる。また、短時間の衝撃的な漏れ込みに対しては、体動量の大きさを把握して、規定を超えた場合に脈の信頼度が低いと判断するのに用いられる。
【０１１８】
しかしながら、特に非周期的な体動については、必ずしも加速度量の大きい体動が、脈信号を乱しやすいとは限らない。またその時の脈信号の強度により、同じ強さの体動でも影響度が異なる場合などもあり、好適な把握方法が知られていなかった。そのため、実際には脈への漏れ込みが少なかったとしても、加速度量が所定値を超えたために、品質に問題のない脈信号を無効にしてしまったり、逆に、加速度量は所定量に達していなくても、光学的な影響が大きく脈信号に有害な漏れ込みが発生し、結果として誤った分析を行ってしまう、などの問題を生ずることがあった。
【０１１９】
そこで、本変形例では、実際に脈信号を乱している有害な体動がある局面をより適切に把握できるようにすることにより、正確な脈分析を可能にする。
【０１２０】
具体的に、本変形例では、実際に脈信号を乱している有害な体動がある局面を把握できるようにするために、推定脈波情報の推定処理を行う前に、脈信号の信頼判定処理を行う。より具体的には、加速度センサー（体動センサー３００）から取得される加速度信号のスペクトルエントロピーと、脈波センサー２００から取得される脈信号のスペクトルエントロピーとを求め、加速度信号のスペクトルエントロピーと、脈信号のスペクトルエントロピーとを所定時間範囲毎に比較することで、脈信号の信頼性を判定し、信頼性が低い脈信号を、推定脈波情報の推定処理に用いないものとする。
【０１２１】
ここで、スペクトルエントロピーとは、入力信号の各周波数におけるパワースペクトルを確率分布とみなして算出されたエントロピーである。具体的には、入力信号をフーリエ変換した周波数ビンｋのパワースペクトルの値をＰｋとした場合、これを正規化したｐｋ＝Ｐｋ／Σ（Ｐｋ）について、スペクトルエントロピーＨは下式（１）で表される。
【０１２２】
【数１】
0006766463.tif 000002
このスペクトルエントロピーは、入力信号の白色性を示した特徴量である。パワースペクトルが均一であるホワイトノイズでは、スペクトルエントロピーは高い値となり、パワースペクトルが不均一な有意の信号ではスペクトルエントロピーは低い値となる。スペクトルエントロピーは信号強度（振幅）には依らない。
【０１２３】
体動のない局面で、脈信号が品質よく取得できている場合、加速度信号のスペクトルエントロピーは高い値となり、脈信号のスペクトルエントロピーは低い値となる。
【０１２４】
体動が起きて、脈信号への漏れ込みが発生すると、加速度信号のスペクトルエントロピーは低下する方向に変化し、逆に、脈信号のスペクトルエントロピーは高くなる方向に変化する。
【０１２５】
特に、脈信号と漏れ込みとが拮抗するような、体動による有害な影響が顕著な局面では、脈信号のスペクトルの方が加速度信号のスペクトルよりも複雑となる結果、脈信号のスペクトルエントロピーの方が、加速度信号のスペクトルエントロピーよりも高くなることとなる。
【０１２６】
そのため、本変形例では、加速度信号のスペクトルエントロピーと、脈信号のスペクトルエントロピーとを所定時間範囲毎に比較し、加速度信号のスペクトルエントロピーが、脈信号のスペクトルエントロピーに対し所定量を超えて小さくなった場合に、この範囲の脈信号の信頼性を低いと判断し、信頼性が低い脈信号を、推定脈波情報の推定処理に用いないものとする。
【０１２７】
具体的な処理の流れを図１１のフローチャートに示す。図１１のフローチャートのステップＳ４０１〜ステップＳ４０７の処理は、前述した図８のフローチャートのステップＳ１０１、Ｓ１０８の処理等に相当し、図１１のステップＳ４０８の処理は、図８のステップＳ１０９、Ｓ１１０の処理等に相当する。
【０１２８】
まず、処理部１１０は、不図示の記憶部からログデータを読み出す（Ｓ４０１）。このログデータは、脈波センサー２００から取得された脈信号（脈波センサー情報）と、加速度センサー（体動センサー３００）から取得された加速度信号（体動情報）が不図示の記憶部に記憶されたデータである。
【０１２９】
そして、処理部１１０は、記憶部からログデータを全て読み出したか否かを判定し（Ｓ４０２）、全て読み出していないと判定した場合には（Ｓ４０２：ＮＯ）、脈周期算出区間に相当する分だけログデータを読み出したか否かを判定する（Ｓ４０３）。脈周期算出区間とは、ユーザーの脈周期以上の長さと推測される所与の区間である。処理部１１０が、脈周期算出区間に相当する分だけログデータを読み出していないと判定した場合には（Ｓ４０３：ＮＯ）、ステップＳ４０１に戻る。
【０１３０】
一方、処理部１１０が、脈周期算出区間に相当する分だけログデータを読み出したと判定した場合には（Ｓ４０３：ＹＥＳ）、読み出したログデータからユーザーの脈周期を算出し（Ｓ４０４）、続けて、脈信号に基づいて脈スペクトルエントロピーを算出し、加速度信号に基づいて加速度スペクトルエントロピーを算出する（Ｓ４０５）。
【０１３１】
次に、処理部１１０は、低信頼脈周期値の除外処理を行う（Ｓ４０６）。具体的には、前述したように、処理部１１０は、脈スペクトルエントロピーと加速度スペクトルエントロピーを比較し、加速度信号のスペクトルエントロピーが、脈信号のスペクトルエントロピーに対し所定量を超えて小さくなった場合に、この範囲の脈信号の信頼性を低いと判断し、信頼性が低い脈信号を、推定脈波情報の推定処理に用いないものとする（Ｓ４０６）。
【０１３２】
その後に、処理部１１０は、脈分析区間に相当する分だけステップＳ４０６後のログデータを蓄積したか否かを判定し（Ｓ４０７）、脈分析区間のログデータを蓄積したと判定した場合には（Ｓ４０７：ＹＥＳ）、前述した推定脈波情報の推定処理を行う（Ｓ４０９）。なお、脈分析区間とは、その区間に取得されたログデータを用いて推定脈波情報を求めることが可能な所与の区間のことである。一方、処理部１１０が、まだ脈分析区間のログデータを蓄積していないと判定した場合には（Ｓ４０７：ＮＯ）、ステップＳ４０１に戻る。
【０１３３】
また、ステップＳ４０２において、処理部１１０が、記憶部からログデータを全て読み出したと判定した場合には、ステップＳ４０８における分析結果を不図示の表示部や記憶部等に出力して、処理を終了する（Ｓ４０９）。
【０１３４】
以上のように本変形例では、脈信号と加速度信号のスペクトルエントロピーの比較によって、脈信号に有害な体動の漏れ込みがあるかどうかを、より適切に判断できる。したがって、本変形例によれば、品質に問題のない脈信号を無効にしてしまったり、光学的な影響が大きく脈信号に有害な漏れ込みが発生した脈信号を誤って分析してしまうなどの問題発生を改善し、より的確な脈分析を行うことが可能になる。
【０１３５】
５．ウェアラブル機器の具体例
図１２〜図１４に、生体情報及び体動情報を取得するウェアラブル機器５００（ウェアラブル装置）の外観図の一例を示す。本実施形態のウェアラブル機器５００は、バンド部１０と、ケース部３０と、センサー部４０を有する。図１２及び図１３に示すように、ケース部３０は、バンド部１０に取り付けられる。図１４に示すように、センサー部４０は、ケース部３０に設けられ、図１を用いて前述した脈波センサー２００と体動センサー３００とを含む。
【０１３６】
バンド部１０は、ユーザーの手首に巻き付けてウェアラブル機器５００を装着するためのものである。バンド部１０はバンド穴１２、バックル部１４を有する。バックル部１４はバンド挿入部１５と突起部１６を有する。ユーザーは、バンド部１０の一端側を、バックル部１４のバンド挿入部１５に挿入し、バンド部１０のバンド穴１２にバックル部１４の突起部１６を挿入することで、ウェアラブル機器５００を手首に装着する。なお、バンド部１０は、バックル部１４の代わりに尾錠を有する構成としてもよい。
【０１３７】
ケース部３０は、ウェアラブル機器５００の本体部に相当するものである。ケース部３０の内部には、センサー部４０や不図示の回路基板（処理部１１０）等のウェアラブル機器５００の種々の構成部品が設けられる。即ち、ケース部３０は、これらの構成部品を収納する筐体である。
【０１３８】
ケース部３０には発光窓部３２が設けられている。発光窓部３２は透光部材により形成されている。そしてケース部３０には、フレキシブル基板に実装されたインターフェースとしての発光部が設けられており、この発光部からの光が、発光窓部３２を介してケース部３０の外部に出射される。また、ケース部３０には、発光部の代わりにＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示部を設けたり、表示部と発光部とを併設したりしても良い。
【０１３９】
ウェアラブル機器５００は、図１５等に示すようにユーザーの手首に装着され、当該装着された状態で、生体情報や体動情報の計測が行われる。
【０１４０】
また、本実施形態のウェアラブル機器５００は、図１２〜図１４の例には限定されない。例えば、ウェアラブル機器５００は、不図示の胸ベルト式などのウェアラブル心電計であってもよい。
【０１４１】
６．生体情報処理システムの具体的な実現例
次に、本実施形態に係る生体情報処理システム１０２を実現する具体的な装置の例について説明する。本実施形態に係る生体情報処理システム１０２の機能は、例えば図１５に示すように、ウェアラブル機器５００（電子機器）と、サーバーシステム６００とにより実現されてもよい。この場合、ウェアラブル機器５００（電子機器）は、脈波センサー２００及び体動センサー３００を含み、サーバーシステム６００は、処理部１１０を含む。この場合の例が図１５であり、例えばサーバーシステム６００は、ネットワークＮＥを介してウェアラブル機器５００（電子機器）と接続され、当該ウェアラブル機器５００から、被検体の脈波センサー情報及び体動情報を取得する。ユーザーが装着するウェアラブル機器５００は、小型軽量となる必要があるため、バッテリーや装置内部の処理部の処理性能、或いはデータの記憶容量に制約が大きい。それに対して、サーバーシステム６００はリソースの制約が比較的小さいため、例えば体動情報に基づいて推定脈波情報を推定する処理を高速で行ったり、より多くのデータを保持したりすることが可能である。
【０１４２】
なお、サーバーシステム６００はウェアラブル機器５００で収集された各種情報を取得可能であればよいため、ウェアラブル機器５００と直接的に接続されるものに限定されない。例えば、図１６に示したように、ウェアラブル機器５００が他の処理装置７００と接続され、サーバーシステム６００が、ネットワークＮＥを介して当該処理装置７００に接続される形態であってもよい。この場合の処理装置７００としては、例えばウェアラブル機器５００を装着するユーザーが使用するスマートフォン等の携帯端末装置が考えられる。そして、ウェアラブル機器５００と処理装置７００との接続は、ネットワークＮＥと同様のものを利用してもよいが、短距離無線通信等を利用することも可能である。
【０１４３】
また、本実施形態に係る生体情報処理システム１０２は、図１７に示すように、サーバーシステム６００ではなく、スマートフォン等の処理装置７００（電子機器、狭義には携帯端末装置）とウェアラブル機器５００とにより実現されてもよい。スマートフォン等の携帯端末装置は、サーバーシステム６００に比べれば処理性能や記憶領域、バッテリー容量に制約があることが多いが、近年の性能向上を考慮すれば、十分な処理性能等を確保可能となることも考えられる。よって、処理性能等の要求が満たされるのであれば、図１７に示したようにスマートフォン等を本実施形態に係る生体情報処理システム１０２とすることが可能である。
【０１４４】
さらにいえば、端末性能の向上、或いは利用形態等を考慮した場合、前述したようにウェアラブル機器５００（電子機器）が本実施形態に係る生体情報処理システム１０２を含む実施形態も否定されない。この場合、処理部１１０は、同一装置内の脈波センサー２００及び体動センサー３００からの情報を取得することになる。ウェアラブル機器５００に生体情報処理システム１０２が搭載される場合、当該生体情報処理システム１０２では、大量のユーザーを対象としたデータ解析、保存等に対する要求は低く、ウェアラブル機器５００を使用する１又は少数のユーザーを対象とすればよい。つまり、ウェアラブル機器５００の処理性能等でもユーザーの要求を満たす可能性は十分考えられる。
【０１４５】
つまり、本実施形態の手法は、取得したユーザーの体動情報に基づいて、ユーザーの脈波推定情報を推定する処理部、を含む端末装置（生体情報処理装置、生体情報解析装置、生体情報測定装置、生体情報検出装置）に適用できる。
【０１４６】
また、生体情報処理システム１０２では、例えば体動情報の取得処理、脈波推定情報の推定処理が、複数の装置の分散処理により実現されてもよい。具体的には、前述した図１５及び図１６の例のように、サーバーシステム６００、処理装置７００、ウェアラブル機器５００のうちの少なくとも２つ以上の装置により生体情報処理システム１０２が実現されてもよい。或いは、他の装置が生体情報処理システム１０２の処理の一部を行ってもよく、本実施形態に係る生体情報処理システム１０２は種々の装置（或いは装置の組み合わせ）により実現が可能である。逆に、単一の装置により生体情報処理システム１０２が実現されてもよい。
【０１４７】
また、本実施形態の生体情報処理装置及び電子機器等は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサーがプログラムを実行することで、本実施形態の生体情報処理装置及び電子機器等が実現される。具体的には、非一時的な情報記憶装置に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサーが実行する。ここで、情報記憶装置（コンピューターにより読み取り可能な装置）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＤＶＤ、ＣＤ等）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、或いはメモリー（カード型メモリー、ＲＯＭ等）などにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサーは、情報記憶装置に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶装置には、本実施形態の各部としてコンピューター（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピューターに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【０１４８】
これにより、本実施形態の処理をプログラムにより実現することが可能になる。プログラムは、例えば、スマートフォン等のようなデバイスの処理部（例えばＤＳＰ）等に読み出されて実行されるプログラムであってもよい。
【０１４９】
以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また、生体情報処理装置及びプログラムの構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１５０】
１０…バンド部、１２…バンド穴、１４…バックル部、１５…バンド挿入部、
１６…突起部、３０…ケース部、３２…発光窓部、４０…センサー部、
１００…生体情報処理装置、１０２…生体情報処理システム、１１０…処理部、
１３０…検出部、２００…脈波センサー、３００…体動センサー、
５００…ウェアラブル機器、６００…サーバーシステム、７００…処理装置
【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】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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