(57)【要約】【課題】メモリの有効利用を図ることができるとともに、消費電力を低減する。【解決手段】ユーザの身体に装着されてユーザの生体情報を計測する計測装置において、ユーザが動作中である場合にのみ、計測した生体情報のＳＮが良い場合にのみあるいは計測した生体情報の値が設定範囲外である場合にのみ、生体情報を生体情報データとして記憶する。【選択図】図４
2007209679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、
前記ユーザの体動を検出する体動検出部と、
検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別部と、
前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項２】
請求項１記載の計測装置において、
前記動作判別部は、前記体動が所定の基準時間以上継続して検出された場合に前記ユーザが動作中であると判別することを特徴とする計測装置。
【請求項３】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、
計測した前記生体情報のＳＮ状態を検出するＳＮ状態検出部と、
前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するＳＮ状態判別部と、
前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項４】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、
前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別部と、
前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項５】
請求項４記載の計測装置において、
前記正常範囲についての情報を記憶する正常範囲情報記憶部を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の計測装置において、
前記生体情報を前記記憶部に生体情報データとして記憶するに際し、計測時の時刻である時刻情報と関連付けて記憶することを特徴とする計測装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の計測装置において、
記憶しない前記生体情報データに関する情報を記憶する不記憶情報記憶部を備えたことを特徴とする計測装置。
【請求項８】
請求項７記載の計測装置において、
前記記憶しない前記生体情報データに関する情報は、前記記憶しない前記生体情報データが存在する旨を表す情報および前記記憶しない前記生体情報データの数を表す情報を含むことを特徴とする計測装置。
【請求項９】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、
前記ユーザの体動を検出する体動検出過程と、
検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別過程と、
前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。
【請求項１０】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、
計測した前記生体情報のＳＮ状態を検出するＳＮ状態検出過程と、
前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するＳＮ状態判別過程と、
前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。
【請求項１１】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、
前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別過程と、
前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。
【請求項１２】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、
前記ユーザの生体情報を計測させ、
前記ユーザの体動を検出させ、
検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別させ、
前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【請求項１３】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、
前記ユーザの生体情報を計測させ、
計測した前記生体情報のＳＮ状態を検出させ、
前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別させ、
前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【請求項１４】
ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、
前記ユーザの生体情報を計測させ、
前記生体情報が正常範囲外か否かを判別させ、
前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、
ことを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測装置、計測装置の制御方法および制御プログラムに係り、特にユーザの身体に装着されてユーザの日常生活において脈拍などの生体情報を計測する計測装置、計測装置の制御方法および制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
成人病などの患者に対する予防や治療の一環として、ウォーキングなどの運動を行うリハビリテーションが行われている。ウォーキングなどの運動を行う場合、運動量が多ければ良いというものではなく、運動の目的に応じて最も効率の良い運動量というものが存在する。
具体的には、ある一定強度以上の運動でなければ効果が低く、逆に心臓に過度の負担となるような強すぎる運動を行うことは危険を伴うことが知られている。
特に心臓などの循環器系に機能障害を有する心疾患患者などの場合には、過度の負荷は非常に危険な状態にいたる可能性がある。
このため、通常は最適な運動量を医師が処方して運動の指導を行い、患者はその指導に従って運動を行うようにしている。
また、日常生活において脈拍数などの生体情報をモニタリングすることができれば、体調管理を行う上で非常に有効な手段となりえる。
特にマラソン中やジョギング中でも脈拍数を計測できれば、ユーザの運動量の管理や健康管理（危険防止）を行うことができる。
【特許文献１】特開平１０−２３４６８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、日常生活における生体情報のモニタリングを行う場合に、例えば、全ての計測データを記憶する構成を採れば、非常に大きな記憶容量が必要となるとともに、計測装置のコストアップおよび装置の大型化につながってしまうという問題がある。
また、フラッシュＲＯＭなどの不揮発性メモリにデータを書き込むさいには、大きな消費電流が必要になることから、電池寿命が短くなってしまうという問題点も生じる。
さらにデータ量が多いとデータを解析するためにパーソナルコンピュータなどの情報処理装置に転送する際のデータ転送時間並びにデータ解析時間もかかることとなり、不必要なデータまで記憶することは効率的ではない。
これらの課題を解決するために限られたメモリ容量を有効に使用する技術として、例えば、特許文献１に示すように、一度記憶したデータをその後圧縮して保存することも提案されているが、圧縮時に特色あるデータが丸め込まれてしまう可能性があり、一度データを記憶するためメモリに書き込む際の消費電流は変わらないという問題も残ってしまう。
以上の観点から、全ての計測データから必要な、あるいは、重要な計測データを取捨選択し、根本的に記憶データ量を低減することは重要である。
ここで、計測データから必要なあるいは重要なデータを取捨選択するための基準について説明する。
まず、計測データを医師等が指導を行うためのデータとして使用する場合を想定すると、ユーザの運動時の運動強度や脈拍数、一日の運動量などを知ることは重要である。また、急に脈拍数が上がるなど生体に異常を起こしやすいのは、運動中に多いという点からも運動中の生体情報を保存しておくことは重要だと言える。
また、同じ計測データであっても信頼性の低い計測データ、例えば、生体情報を計測する場合、ノイズやセンサのズレなどを含む計測データは、不正確なものとなり、保存していても邪魔になるだけである。従って、信頼性の高いデータ、すなわち、ＳＮ状態の良い計測データを収集するのが好ましい。
また、正常（値）範囲外の計測データは、換言すれば、日常生活において異常と見られる計測データであり、注意を必要とする計測データである。例えば心疾患患者において脈拍が高い数値を示すことは危険であり、そのようなことが起きた頻度を把握することは非常に重要である。逆に言えば、平常時の脈拍数等の計測データは、収集対象としての重要度は低いものとなる。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、有効な計測データのみを収集し、メモリの有効利用を図ることができるとともに、消費電力を低減することが可能な計測装置、計測装置の制御方法および制御プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、前記ユーザの体動を検出する体動検出部と、検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別部と、前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、生体情報計測部は、ユーザの生体情報を計測し、体動検出部は、ユーザの体動を検出する。
動作判別部は、検出した体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別し、記憶部は、ユーザが動作中である場合にのみ、計測した生体情報を生体情報データとして記憶する。
この場合において、前記動作判別部は、前記体動が所定の基準時間以上継続して検出された場合に前記ユーザが動作中であると判別するようにしてもよい。
【０００６】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、計測した前記生体情報のＳＮ状態を検出するＳＮ状態検出部と、前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するＳＮ状態判別部と、前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、生体情報計測部は、ユーザの生体情報を計測し、ＳＮ状態検出部は、計測した生体情報のＳＮ状態を検出する。
ＳＮ状態判別部は、ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別し、記憶部は、ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、計測した生体情報を生体情報データとして記憶する。
【０００７】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別部と、前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、生体情報計測部は、ユーザの生体情報を計測し、前状態判別部は、生体情報が正常範囲外か否かを判別する。
この結果、記憶部は、生体情報が正常範囲外である場合にのみ、計測した生体情報を生体情報データとして記憶する。
【０００８】
この場合において、前記正常範囲についての情報を記憶する正常範囲情報記憶部を備えるようにしてもよい。
また、前記生体情報を前記記憶部に生体情報データとして記憶するに際し、計測時の時刻である時刻情報と関連付けて記憶するようにしてもよい。
また、記憶しない前記生体情報データに関する情報を記憶する不記憶情報記憶部を備えるようにしてもよい。
さらに、前記記憶しない前記生体情報データに関する情報は、前記記憶しない前記生体情報データが存在する旨を表す情報および前記記憶しない前記生体情報データの数を表す情報を含むようにしてもよい。
【０００９】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、前記ユーザの体動を検出する体動検出過程と、検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別過程と、前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、を備えたことを特徴としている。
【００１０】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、計測した前記生体情報のＳＮ状態を検出するＳＮ状態検出過程と、前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するＳＮ状態判別過程と、前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、を備えたことを特徴としている。
【００１１】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別過程と、前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、を備えたことを特徴としている。
【００１２】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、前記ユーザの生体情報を計測させ、前記ユーザの体動を検出させ、検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別させ、前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、ことを特徴としている。
【００１３】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、前記ユーザの生体情報を計測させ、計測した前記生体情報のＳＮ状態を検出させ、前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別させ、前記ＳＮ状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、ことを特徴としている。
【００１４】
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、前記ユーザの生体情報を計測させ、前記生体情報が正常範囲外か否かを判別させ、前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、ことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、メモリの有効利用を図ることができるとともに、消費電力を低減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
次に本発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
（１） 第１実施形態
図１は、第１実施形態の脈拍測定装置の装着状態の説明図である。
脈拍測定装置１０は、ユーザの腕１１に装着されて用いられ、装置本体（時計ケース）１０Ａと、装置本体１０Ａを腕に装着するためのリストバンド１０Ｂと、を備えている。
図２は、第１実施形態の脈拍測定装置の断面図である。
リストバンド１０Ｂを手首に巻きつけて脈拍測定装置１０を装着すると、装置本体１０Ａの裏面側が手首の甲に密着する。
そこで、装置本体１０Ａの裏面側には３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）加速度センサして構成される体動センサ１２および脈波センサ１３が設けられている。
図２に示すように、脈波センサ１３は、脈波の検出用光を射出するＬＥＤ１３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ（Photo Detector）１３Ｂと、ＬＥＤ１３ＡおよびＰＤ１３Ｂを保護するとともに、ＬＥＤ１３Ａの照射光、生体を介して得られる反射光を透過してＰＤ１３Ｂに入射させるための透明ガラス１３Ｃと、を備えている。ここで、透明ガラス１３Ｃは、装置本体１０Ａを構成する裏蓋１４により固定されている。
この脈波センサ１３の構成によれば、ＬＥＤ１３Ａからの光が透明ガラス５５を介して手首の甲に照射され、その反射光がフォトダイオード１３Ｂに受光されるようになっている。
【００１７】
装置本体１０Ａの表面側には、現在時刻や日付に加えて、脈波センサ１３の検出結果に基づく脈拍数ＨＲなどの生体情報も表示する液晶表示装置１５が設けられている。
また、装置本体１０Ａの内部には、メイン基板１６の上側にＣＰＵ等の各種ＩＣ回路が設けられており、これによってデータ処理回路１７が構成される。
また、メイン基板１６の裏面側には電池１８が設けられており、電池１８から３軸加速度センサ、脈波センサ１３、液晶表示装置１５およびメイン基板１６電源が供給されるようになっている。
体動センサ１２および脈波センサ１３とメイン基板１６とは、ヒートシール１９によって接続されている。これにより、ヒートシール１９により形成される配線によって、メイン基板１６から電源が体動センサ１２および脈波センサ１３に供給される。
この結果、体動センサ１２からメイン基板１６に加速度検出信号が供給されるようになっている。また、脈波センサ１３からメイン基板１６に脈波検出信号が供給されるようになっている。
データ処理回路１７は、加速度検出信号および脈波検出信号にＦＦＴ処理を施し、それらの処理結果を解析することにより、脈拍数ＨＲを算出している。なお、装置本体１０Ａの外側面には、図１に示すように、時刻合わせや表示モードの切換などを行うためのボタンスイッチ２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ、２０Ｅが設けられている。
【００１８】
図３は第１実施形態の脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
脈拍測定装置１０は、ＣＰＵ１３０を備えており、このＣＰＵ１３０は、当該脈波計１の各部の動作を制御する他、脈波センサ１３からの生体検出信号に基づく脈拍数演算処理等の各種演算処理を実行する制御・演算手段として機能する。
ＥＥＰＲＯＭ１３２は、不揮発性で書き換え可能なメモリであり、ＣＰＵ１３０によって実行される制御プログラムや各種データを記憶する。
ＲＡＭ１３４は、ＣＰＵ１３０のワークエリアとして用いられ、ＣＰＵ１３０による演算結果や各種データを一時的に記憶する。
【００１９】
クロック回路１３６は、所定周波数（例えば３２．７６８ｋＨｚ）のクロック信号を出力する発振回路１３６０と、発振回路１３６０からのクロック信号を分周して１Ｈｚのクロック信号をＣＰＵ１３０に出力する分周回路１３６１とを備え、ＣＰＵ１３０は、１Ｈｚのクロック信号に基づき計時処理を行う。
入力部１３８は、上述したボタンスイッチ２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ、２０Ｅに対応するものであり、使用者の各ボタン操作に応じた信号をＣＰＵ１３０に出力する。
乗算器１４０は、ＣＰＵ１３０において必要とされる演算処理のうち、乗算処理をハードウェア的に高速に処理する。
液晶表示部１０８は、ＣＰＵ１３０の制御に従って画面を表示する。
【００２０】
脈波信号増幅回路１２０は、脈波センサ１３の出力信号を増幅してＡ／Ｄ変換回路１２２および脈波波形成形回路１２３に出力する。
体動信号増幅回路１２１は、体動センサ１２の出力信号を増幅してＡ／Ｄ変換回路１２２および体動波形成形回路１２４に出力する。
Ａ／Ｄ変換回路１２２は、ＣＰＵ１３０の制御の下、脈波センサ１３又は体動センサ１２の出力信号をアナログ／ディジタル変換してＣＰＵ１３０のディジタル入力端子に出力する。
脈波波形成形回路１２３は、脈波センサ１３の出力信号の波形成形を行ってＣＰＵ１３０のアナログ入力端子に出力する。
体動波形成形回路１２４は、体動センサ１２の出力信号の波形成形を行ってＣＰＵ１３０のアナログ入力端子に出力する。
ＣＰＵ１３０は、Ａ／Ｄ変換回路１２２を介して入力した生体検出データ（脈波データおよび体動データ）に対して、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を実行することにより脈波信号および体動信号の周波数成分を算出し、脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。なお、この脈拍数の具体的な算出方法は、従来と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００２１】
図４は、第１実施形態の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置１０のＣＰＵ１３０は、使用者によってボタンスイッチ２０Ａ〜２０Ｅのうち計測開始ボタンとしての機能が割り当てられたボタン（以下、単に計測開始ボタンという。）が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１の判別において、未だ計測開始ボタンが操作されず測定開始指示がなされていない場合には（ステップＳ１１；Ｎｏ）、待機状態となる。
ステップＳ１１の判別において、計測開始ボタンが操作され測定開始指示がなされた場合には（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１３０は、Ａ／Ｄ変換回路１２２に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ１３から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、ＦＦＴ処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数（すなわち生体情報）を算出する。この脈拍数の算出と並行して、ＣＰＵ１３０は、体動センサ１２の出力信号である体動信号に基づいてピッチ（さらに必要に応じて歩数）を算出する（ステップＳ１２）。これに伴い、ＣＰＵ１３０は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部１０８に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
【００２２】
続いてＣＰＵ１３０は、体動センサ１２の出力信号に基づいてユーザが運動中であるか否かを判別する（ステップＳ１３）。
ここで、体動センサ１２の出力信号に基づいてユーザが運動中であるか否かを判別する基準について説明する。
【００２３】
図５は、判別基準の説明図（その１）である。図６は、判別基準の説明図（その２）である。
図５は、ユーザが歩行中の体動センサ１２の出力信号波形であり、加速度が規則的に検出されていることが分かる。
これに対し、図６は、ユーザが着席中に単発的に腕を動かした場合の体動センサ１２の出力信号波形であり、加速度の検出は一時的に留まっており、所定時間以上継続することがない。
したがって、ＣＰＵ１３０は加速度が所定時間以上継続して規則的に検出されている場合にユーザが運動中であると判別することとなる。
ステップＳ１３の判別において、運動中ではないと判別した場合には（ステップＳ１３；Ｎｏ）、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータについては、記憶しないので処理をステップＳ１５に移行する。
【００２４】
ステップＳ１３の判別において、運動中であると判別した場合には（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをＥＥＰＲＯＭ１３２に記憶する（ステップＳ１４）。
ここで、ＲＯＭにおけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、３０秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
【００２５】
図７は実際の計測結果を説明する図である。
図７に示すように、計測開始時刻は、１２時５分２０秒であり、３０秒間隔でピッチと脈拍数のデータが取得される。
なお、時刻１２時５分２０秒、時刻１２時５分５０秒および時刻１２時６分２０秒の計測タイミングにおいては、ユーザが運動しておらず（ステップＳ１３；Ｎｏ）、ピッチのデータについては収集されていないものとし、時刻１２時６分２０秒から時刻１２時６分５０秒の間にユーザが運動を開始したので、ピッチおよび脈拍数の双方のデータについて収集されているものとする。
【００２６】
図８は、ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第１の態様の説明図である。
図８に示すように、ユーザが運動中のデータのみを保存する第１の態様の場合には、データの取得時刻、ピッチのデータ（図中、データ１と示す。）および脈拍数のデータ（図中、データ２と示す。）を保存することとなる。
例えば、データＮｏ．＝１のデータ格納領域には、データ取得時刻データ＝「12:06:50」、ピッチデータ＝「120 」および脈拍数データ＝「70」が保存され格納される。
【００２７】
図９は、ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第２の態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置１０のＣＰＵ１３０は、使用者によって計測開始ボタンが操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し（ステップＳ２１）、計測開始ボタンが操作され測定開始指示がなされた場合には、ＣＰＵ１３０は、Ａ／Ｄ変換回路１２２に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ１３を駆動して脈波センサ１３から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、ＦＦＴ処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数（すなわち生体情報）を算出し、この脈拍数の算出処理と並行して、ＣＰＵ１３０は、体動センサ１２の出力信号である体動信号に基づいてピッチ（さらに必要に応じて歩数）を算出する（ステップＳ２２）。これに伴い、ＣＰＵ１３０は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部１０８に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
【００２８】
続いてＣＰＵ１３０は、体動センサ１２の出力信号に基づいてユーザが動作中であるか否かを判別する（ステップＳ２３）。
ステップＳ２３の判別において、ユーザが動作中である場合には（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１３０は、前回の測定タイミングにユーザが動作中であったか否かを判別し（ステップＳ２４）、前回の測定タイミングに動作中であった場合には（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、処理をステップＳ２６に移行する。
ステップＳ２４の判別において前回の測定タイミングにユーザが動作中ではなかった場合には（ステップＳ２４；Ｎｏ）、前回まで何回連続して動作中でなかったのかの回数をＥＥＰＲＯＭ１３２に記憶する（ステップＳ２５）。
次にＣＰＵ１３０は、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをＥＥＰＲＯＭ１３２に記憶し（ステップＳ２６）、処理をステップＳ２７に移行する。
一方、ステップＳ２３の判別において、ユーザが動作中ではない場合には、連続して何回動作中ではなかったかをカウントし（ステップＳ２８）、ユーザが計測開始ボタンを再度操作することにより計測終了指示がなされたか否かを判別する（ステップＳ２７）。
ステップＳ２７の判別において、いまだ計測終了指示がなされていない場合には（ステップＳ２７；Ｎｏ）、ＣＰＵ１３０は、処理をステップＳ２２に移行し、以下同様の処理を行う。
ステップＳ２７の判別において、計測終了指示がなされた場合には（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１３０は、処理を終了する。
図１０は、ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第２の態様の説明図である。
図１０に示すように、ユーザが運動中のデータのみを保存する第２の態様の場合には、データの取得開始時刻に相当する取得開始時刻データ、データ取得間隔を表すデータ間隔データ、ピッチデータ（図中、データ１と示す。）および脈拍数データ（図中、データ２と示す。）を保存することとなる。
例えば、データＮｏ．＝１のデータ格納領域には、ピッチデータとしてあり得ないデータ、図９では、ピッチデータ＝「-1」とし、対応する脈拍数データの格納領域に保存していないデータが何組あるかをユーザに告知するデータが格納される。
具体的には、ピッチデータ＝「-1 」および脈拍数データ＝「3」が保存され格納され、３回分のデータが保存していないことを表している。
続いてデータＮｏ．＝2 のデータ格納領域には、ピッチデータ＝「120 」および脈拍数データ＝「70」が保存され格納される。
【００２９】
この結果、データＮｏ．＝2 のデータ格納領域には、取得開始時刻データ（＝「12:05:20」）に対応する時刻から数えて、３０秒×（３＋１）＝２分後のタイミング、すなわち、
時刻＝１２：０７：２０
において、ピッチ＝１２０、脈拍数＝７０のデータが格納されていることとなる。
そして、データの記憶処理が終了すると、ＣＰＵ１３０は、計測が終了したか否かを判別し（ステップＳ１５）、計測が終了していない場合には（ステップＳ１５；Ｎｏ）、再び処理をステップＳ１２に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップＳ１５の判別において、計測が終了した場合には、ＣＰＵ１３０は、処理を終了する。
ところで、上述した第１のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存する必要があるため、長時間の運動のように運動期間が長いデータになると、メモリの有効利用の効果が薄れることとなる。
そこで、第２のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存しないようにすることにより、運動時間が長いデータであっても、メモリの有効利用が図れるようになっている。
また、第２のデータの保存態様では、データ間隔があいた場合でも、容易にデータ間隔を把握できるという利点もある。
以上のような構成とすることにより、計測時間が長くなっても保存するデータ量を低減することができ、限られたメモリ容量であっても、実効的な計測時間を長くすることができる。また、保存に要する電力を低減することができ、携帯した場合でも長時間の駆動が行える。
【００３０】
（２）第２実施形態
以上の第１実施形態においては、ユーザが運動中である場合のデータのみを保存する構成を採っていたが、本第２実施形態は、ＳＮ状態が良いデータのみを保存する場合の実施形態である。
装置構成については、第１実施形態と同様であるので、適宜図面を援用して説明する。
図１１は、第２実施形態の第１のデータの保存態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置１０のＣＰＵ１３０は、使用者によって測定開始ボタンとして機能する開始・終了ボタン１１６が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し、開始・終了ボタン１１６が操作され測定開始指示がなされた場合には、ＣＰＵ１３０は、Ａ／Ｄ変換回路１２２に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ１３を駆動して脈波センサ１３から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、ＦＦＴ処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数（すなわち生体情報）を算出する。この脈拍数の算出処理と並行して、ＣＰＵ１３０は、体動センサ１２の出力信号である体動信号に基づいてピッチ（さらに必要に応じて歩数）を算出する。これに伴い、ＣＰＵ１３０は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部１０８に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
【００３１】
続いてＣＰＵ１３０は、脈波信号のＳＮ状態を検出する（ステップＳ３１）。
まず、ＳＮ状態について説明する。
脈波信号のＳＮ状態とは、脈波信号（検出信号）にどれだけノイズが含まれているかを示すものである。
ＳＮ状態の検出方法については、特許第３５２３９７８号に詳しいが、概要について説明する。
脈波センサ１０２の出力した脈波信号をＦＦＴ処理し、例えば、各基線スペクトルのうちで、最大の基線スペクトルから数えて所定数番目（例えば、１０番目）の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とする。
ここで、所定数番目、例えば、１０番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とするのは、実験より所定数番目の基線スペクトルがノイズである確率が高いからである。
【００３２】
そして、最大の基線スペクトルの大きさと基線スペクトルの大きさとの比率をみて、ＳＮ状態が良いか否かを判断する。
例えば、ノイズ成分の基線スペクトルの大きさをＮとし、最大の基線スペクトルの大きさをＰmaxとすると、
ＳＮ＝Ｎ／Ｐmax
の値が所定のしきい値よりも大きいときは、ＳＮ状態が悪いと判断する。なお、上述の説明では、例では、最大の基線スペクトルＰmaxから数えて１０番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしたが、他の基線スペクトル、例えば７番目の基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしてもよい。また、脈波信号に基づいてＳＮ状態を判別するのに代えて、体動信号に基づいてＳＮ状態を判別するように構成することも可能である。
次にＣＰＵ１３０は、検出結果に基づいてＳＮ状態が良いか否かを判別する（ステップＳ３２）。
【００３３】
ステップＳ３２の判別において、上述した
ＳＮ＝Ｎ／Ｐmax
の値が所定のしきい値よりも小さい場合には（ステップＳ；Ｙｅｓ）、処理をステップＳ３４に移行する。
ステップＳ３２の判別において、上述した
ＳＮ＝Ｎ／Ｐmax
の値が所定のしきい値よりも大きい場合には（ステップＳ３２；Ｎｏ）、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをＥＥＰＲＯＭ１３２に記憶する（ステップＳ３３）。
そして、データの記憶処理が終了すると、ＣＰＵ１３０は、計測が終了したか否かを判別し（ステップＳ３４）、計測が終了していない場合には（ステップＳ３４；Ｎｏ）、再び処理をステップＳ３１に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップＳ３４の判別において、計測が終了した場合には、ＣＰＵ１３０は、処理を終了する。
【００３４】
ここで、ＥＥＰＲＯＭにおけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、３０秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
【００３５】
図１２は、実際の計測結果を説明する図である。
図１２に示すように、計測開始時刻は、１２時５分２０秒であり、３０秒間隔でピッチと脈拍数のデータが取得される。
なお、時刻１２時６分２０秒、時刻１２時６分５０秒および時刻１２時７分２０秒の計測タイミングにおいては、ＳＮ状態が悪く、信頼性が低いと判断されたデータが取得されたものとする。
【００３６】
図１３は、ＳＮ状態が良かったデータのみを保存する場合の第１の態様の説明図である。
図１３に示すように、ＳＮ状態が良かったデータのみを保存する第１の態様の場合には、データの取得時刻、ピッチのデータ（図中、データ１と示す。）および脈拍数のデータ（図中、データ２と示す。）を保存することとなる。
例えば、データＮｏ．＝１のデータ格納領域には、データ取得時刻データ＝「12:05:20」、ピッチ ＝「98 」および脈拍数データ＝「60」が保存され格納される。
ところで、上述した第１のデータの保存態様では、一見してはどれ位のデータ間隔があいてデータが保存されたのかが分からないこととなる。
そこで、第２のデータの保存態様では、データ間隔があいた場合でも、容易にデータ間隔を把握できるようになっている。
図１４は、第２実施形態の第２のデータ保存態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置１０のＣＰＵ１３０は、使用者によって測定開始ボタンとして機能する開始・終了ボタン１１６が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し、開始・終了ボタン１１６が操作され測定開始指示がなされた場合には、ＣＰＵ１３０は、Ａ／Ｄ変換回路１２２に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ１３を駆動して脈波センサ１３から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、ＦＦＴ処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数（すなわち生体情報）を算出する。この脈拍数の算出処理と並行して、ＣＰＵ１３０は、体動センサ１２の出力信号である体動信号に基づいてピッチ（さらに必要に応じて歩数）を算出する。これに伴い、ＣＰＵ１３０は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部１０８に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
【００３７】
続いてＣＰＵ１３０は、脈波信号のＳＮ状態を検出する（ステップＳ２１）。
まず、ＳＮ状態について説明する。
脈波信号のＳＮ状態とは、脈波信号（検出信号）にどれだけノイズが含まれているかを示すものである。
ＳＮ状態の検出方法については、特許第３５２３９７８号に詳しいが、概要について説明する。
脈波センサ１０２の出力した脈波信号をＦＦＴ処理し、例えば、各基線スペクトルのうちで、最大の基線スペクトルから数えて所定数番目（例えば、１０番目）の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とする。
ここで、所定数番目、例えば、１０番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とするのは、実験より所定数番目の基線スペクトルがノイズである確率が高いからである。
【００３８】
そして、最大の基線スペクトルの大きさと基線スペクトルの大きさとの比率をみて、ＳＮ状態が良いか否かを判断する。
例えば、ノイズ成分の基線スペクトルの大きさをＮとし、最大の基線スペクトルの大きさをＰmaxとすると、
ＳＮ＝Ｎ／Ｐmax
の値が所定のしきい値よりも大きいときは、ＳＮ状態が悪いと判断する。なお、上述の説明では、例では、最大の基線スペクトルＰmaxから数えて１０番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしたが、他の基線スペクトル、例えば７番目の基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしてもよい。また、脈波信号に基づいてＳＮ状態を判別するのに代えて、体動信号に基づいてＳＮ状態を判別するように構成することも可能である。
次にＣＰＵ１３０は、検出結果に基づいてＳＮ状態が良いか否かを判別する（ステップＳ２２）。
【００３９】
ステップＳ２２の判別において、上述した
ＳＮ＝Ｎ／Ｐmax
の値が所定のしきい値よりも大きい場合には（ステップＳ２２；Ｎｏ）、連続する測定タイミングで連続して何回ＳＮ状態が悪かったかをカウントし（ステップＳ２７）、処理をステップＳ２６に移行する。
ステップＳ２２の判別において、上述した
ＳＮ＝Ｎ／Ｐmax
の値が所定のしきい値以下である場合には（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、ＳＮ状態が良かったので、前回のＳＮ状態が悪かったか否かをカウント値に基づいて判別する（ステップＳ２３）。
ステップＳ２３の判別において、前回のＳＮ状態が良かった場合には（ステップＳ２３；Ｎｏ）、処理をステップＳ２５に移行する。
ステップＳ２３の判別において、前回のＳＮ状態が悪かった場合には（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、何回連続してＳＮ状態が悪かったかをカウント値に基づいて記憶し（ステップＳ２４）、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをＥＥＰＲＯＭ１３２に記憶する（ステップＳ２５）。
【００４０】
ここで、ＲＯＭにおけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、３０秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
【００４１】
図１５は、ＳＮ状態が良かったデータのみを保存する場合の第２の態様の説明図である。
図１５に示すように、ＳＮ状態が良かったデータのみを保存する第２の態様の場合には、データの取得開始時刻に相当する取得開始時刻データ、データ取得間隔を表すデータ間隔データ、ピッチデータ（図中、データ１と示す。）および脈拍数データ（図中、データ２と示す。）を保存することとなる。
例えば、データＮｏ．＝１およびデータＮｏ．＝２のデータ格納領域には、ピッチデータおよび脈拍数データが格納されているが、データＮｏ．＝3 のデータ格納領域には、ピッチデータとしてあり得ないデータ、図１５では、ピッチデータ＝「-1」とし、対応する脈拍数データの格納領域に保存していないデータが何組あるかをユーザに告知するデータが格納される。
具体的には、ピッチデータ＝「-1 」および脈拍数データ＝「3」が保存され格納され、３回分のデータが信頼性が低く、すなわち、ＳＮ状態が悪くデータを保存していないことを表している。
【００４２】
続いてデータＮｏ．＝4 のデータ格納領域には、ピッチデータ＝「97 」および脈拍数データ＝「57」が保存され格納される。
この結果、データＮｏ．＝4 のデータ格納領域には、取得開始時刻データ（＝「12:05:20」）に対応する時刻から数えて、３０秒×（４−１＋３−１）＝２分３０秒後のタイミング、すなわち、
時刻＝１２：０７：５０
において、ピッチ＝９７、脈拍数＝５７のデータが格納されていることとなる。
そして、データの記憶処理が終了すると、ＣＰＵ１３０は、計測が終了したか否かを判別し（ステップＳ２６）、計測が終了していない場合には（ステップＳ２６；Ｎｏ）、再び処理をステップＳ２１に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップＳ２６の判別において、計測が終了した場合には、ＣＰＵ１３０は、処理を終了する。
ところで、上述した第１のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存する必要があるため、長時間の運動のように運動期間が長いデータになると、メモリの有効利用の効果が薄れることとなる。
そこで、第２のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存しないようにすることにより、運動時間が長いデータであっても、メモリの有効利用が図れるようになっている。
また、第２のデータの保存態様では、データ間隔があいた場合でも、容易にデータ間隔を把握できるという利点もある。
【００４３】
以上のような構成とすることにより、本第２実施形態においても、計測時間が長くなっても保存するデータ量を低減することができる。また、限られたメモリ容量であっても、実効的な計測時間を長くすることができる。さらに、保存に要する電力を低減することができ、携帯した場合でも長時間の駆動が行える。
【００４４】
（３）第３実施形態
以上の第１実施形態においては、ユーザが運動中である場合のデータのみを保存し、第２実施形態においては、ＳＮ状態が良いデータのみを保存していたが、本第３実施形態は、設定した範囲外、すなわち、正常と見倣せる範囲外のデータのみを保存する場合の実施形態である。
装置構成については、第１実施形態あるいは第２実施形態と同様であるので、適宜図面を援用して説明する。
【００４５】
図１６は、第３実施形態の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置１０のＣＰＵ１３０は、使用者によって測定開始ボタンとして機能する開始・終了ボタン１１６が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し、開始・終了ボタン１１６が操作され測定開始指示がなされた場合には、ＣＰＵ１３０は、Ａ／Ｄ変換回路１２２に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ１３から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、ＦＦＴ処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数（すなわち生体情報）を算出する。この脈拍数算出処理と並行して、ＣＰＵ１３０は、体動センサ１２の出力信号である体動信号に基づいてピッチ（さらに必要に応じて歩数）を算出する（ステップＳ５１）。これに伴い、ＣＰＵ１３０は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部１０８に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
【００４６】
続いてＣＰＵ１３０は、検出した脈拍数が設定した範囲外であるか否かを判別する（ステップＳ５２）。
ステップＳ５２の判別において、検出した脈拍数が設定した範囲内である場合には（ステップＳ５２；Ｎｏ）、データを記憶する必要がないので、処理をステップＳ３４に移行する。
ステップＳ５２の判別において、検出した脈拍数が設定した範囲外である場合には（ステップＳ３２；Ｙｅｓ）、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをＥＥＰＲＯＭ１３２に記憶する（ステップＳ５５）。
ここで、ＥＥＰＲＯＭ１３２におけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、３０秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
【００４７】
図１７は実際の計測結果を説明する図である。
図１７に示すように、計測開始時刻は、１２時５分２０秒であり、３０秒間隔でピッチと脈拍数のデータが取得される。
なお、時刻１２時７分５０秒および時刻１２時８分２０秒の計測タイミングにおいては、検出した脈拍数が設定した範囲外であるデータが取得されたものとする。
【００４８】
図１８は、検出した脈拍数が設定した範囲外であるデータのみを保存する場合の説明図である。
図１８に示すように、検出した脈拍数が設定した範囲外であるデータのみを保存する場合には、データの取得時刻、ピッチのデータ（図中、データ１と示す。）および脈拍数のデータ（図中、データ２と示す。）を保存することとなる。
例えば、データＮｏ．＝１のデータ格納領域には、データ取得時刻データ＝「12:07:50」、ピッチ ＝「118 」および脈拍数データ＝「135」が保存され格納され、データＮｏ．＝２のデータ格納領域には、データ取得時刻データ＝「12:08:20」、ピッチ＝「119 」および脈拍数データ＝「130」が保存され格納される。
そして、データの記憶処理が終了すると、ＣＰＵ１３０は、計測が終了したか否かを判別し（ステップＳ３４）、計測が終了していない場合には（ステップＳ３４；Ｎｏ）、再び処理をステップＳ３１に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップＳ３４の判別において、計測が終了した場合には、ＣＰＵ１３０は、処理を終了する。
【００４９】
以上のような構成とすることにより、本第３実施形態においても、計測時間が長くなっても保存するデータ量を低減することができる。また、限られたメモリ容量であっても、実効的な計測時間を長くすることができる。さらに、保存に要する電力を低減することができ、携帯した場合でも長時間の駆動が行える。
【００５０】
以上の説明においては、制御用プログラムがＲＯＭ内にあらかじめ記憶されている場合について説明したが、各種磁気ディスク、光ディスク、メモリカードなどの記録媒体に制御用プログラムをあらかじめ記録し、これらの記録媒体から読み込み、インストールするように構成することも可能である。また、通信インターフェースを設け、インターネット、ＬＡＮなどのネットワークを介して制御用プログラムをダウンロードし、インストールして実行するように構成することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】第１実施形態に係る生体情報を計測する計測装置の一例としての脈拍測定装置の外観構成を、その使用の態様と共に示す図である。
【図２】脈波センサの構成を模式的に示す図である。
【図３】脈拍測定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】第１実施形態の第１の態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】判別基準の説明図（その１）である。
【図６】判別基準の説明図（その２）である。
【図７】実際の計測結果を説明する図である。
【図８】ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第１の態様の説明図である。
【図９】第１実施形態の第２の態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第２の態様の説明図である。
【図１１】第２実施形態の第１の態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】実際の計測結果を説明する図である。
【図１３】ＳＮ状態が良かったデータのみを保存する場合の第１の態様の説明図である。
【図１４】第２実施形態の第２の態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】ＳＮ状態が良かったデータのみを保存する場合の第２の態様の説明図である。
【図１６】第３実施形態の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】実際の計測結果を説明する図である。
【図１８】検出した脈拍数が設定した範囲外であるデータのみを保存する場合の説明図である。
【符号の説明】
【００５２】
１…脈拍測定装置、１２…体動センサ、１３…脈波センサ、１０２…脈波センサ、１０８…液晶表示部、１２０…脈波信号増幅回路、１２１…体動信号増幅回路、１２２…Ａ／Ｄ変換回路、１２３…脈波整形回路、１２４…体動整形回路、１３０…ＣＰＵ、１３２…ＲＯＭ、１３４…ＲＡＭ、１３６…クロック回路、１３８…入力部、１４０…乗算器
【図１】
2007209679.tif 000003
【図２】
2007209679.tif 000004
【図３】
2007209679.tif 000005
【図４】
2007209679.tif 000006
【図５】
2007209679.tif 000007
【図６】
2007209679.tif 000008
【図７】
2007209679.tif 000009
【図８】
2007209679.tif 000010
【図９】
2007209679.tif 000011
【図１０】
2007209679.tif 000012
【図１１】
2007209679.tif 000013
【図１２】
2007209679.tif 000014
【図１３】
2007209679.tif 000015
【図１４】
2007209679.tif 000016
【図１５】
2007209679.tif 000017
【図１６】
2007209679.tif 000018
【図１７】
2007209679.tif 000019
【図１８】
2007209679.tif 000020