(57)【要約】【課題】測定目的に応じて、より精度の高い測定結果を導出する生体測定装置を実現する。【解決手段】本発明の解析装置（生体測定装置）１は、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置であって、生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータを少なくとも含む１以上のパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する指標算出部２３と、自装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いるパラメータを指定するパラメータ指定情報とを対応付けて記憶する測定方法記憶部３１とを備え、指標算出部２３は、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを用いて、該測定項目の測定結果情報を導出することを特徴としている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置であって、
上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータを少なくとも含む１以上のパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する測定結果導出手段と、
自装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いるパラメータを指定するパラメータ指定情報とを対応付けて記憶する測定方法記憶部とを備え、
上記測定結果導出手段は、
測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを用いて、該測定項目の測定結果情報を導出することを特徴とする生体測定装置。
【請求項２】
上記測定結果導出手段は、
上記パラメータ指定情報によって指定された１以上のパラメータから、上記測定項目に係る生体の状態を示す指標を算出することを特徴とする請求項１に記載の生体測定装置。
【請求項３】
上記１以上のパラメータを用いて上記測定項目に対応する指標を算出するための指標算出規則を、指標ごとに記憶する指標算出規則記憶部を備え、
上記指標算出規則は、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさに基づいて定められた、各パラメータに掛ける重み付けの情報を含み、
上記測定結果導出手段は、
上記指標算出規則に従って、上記１以上のパラメータのそれぞれに定められた重み付けを付加して上記指標を算出することを特徴とする請求項２に記載の生体測定装置。
【請求項４】
各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさを示すパラメータ属性を、上記指標ごとかつ上記パラメータごとに記憶するパラメータ属性記憶部を備え、
上記指標算出規則に含まれる上記重み付けは、上記パラメータ属性が有するすべてまたは一部の情報と相関することを特徴とする請求項３に記載の生体測定装置。
【請求項５】
当該生体測定装置に対してユーザから入力された、上記パラメータ属性を変更する指示にしたがって、上記パラメータ属性記憶部に記憶されたパラメータ属性を変更するパラメータ属性管理手段を備え、
上記パラメータ属性管理手段は、
上記パラメータ属性記憶部に記憶されたパラメータ属性の変更に伴い、上記指標算出規則に含まれる上記重み付けを変更することを特徴とする請求項４に記載の生体測定装置。
【請求項６】
上記測定方法記憶部は、さらに、
上記測定項目ごとに、上記指標を繰り返し算出するタイミングを指定する反復測定指示情報を記憶し、
上記測定結果導出手段は、
上記反復測定指示情報が指定するタイミングにしたがって、反復して取得された生体信号情報に基づいて得られた生体パラメータを用いて指標を反復して算出することを特徴とする請求項２から５までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項７】
上記測定結果導出手段によって反復して算出された指標に基づいて、測定項目に係る生体の健康状態を評価する状態評価手段を備えていることを特徴とする請求項６に記載の生体測定装置。
【請求項８】
上記状態評価手段は、
上記測定結果導出手段によって所定の時点で算出された指標を、上記測定結果導出手段によって反復して算出された複数の指標と比較することにより、生体の上記所定の時点における健康状態を評価することを特徴とする請求項７に記載の生体測定装置。
【請求項９】
上記測定方法記憶部は、
上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、測定に必須のパラメータと、測定に用いることが好ましい補助のパラメータとに区別して記憶することを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項１０】
上記パラメータには、上記生体の生理状態を反映した上記生体パラメータと、上記生体の体外の環境条件を反映した外的パラメータとがあり、
上記測定方法記憶部は、
上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、上記生体パラメータと、上記外的パラメータとに区別して記憶することを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項１１】
上記外的パラメータは、
上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサの仕様情報、上記生体センサの設置位置情報、上記生体に関する被検体情報、および、上記生体が置かれた測定環境に関する環境情報の少なくとも１つを含み、
上記測定方法記憶部は、
１以上の上記生体パラメータと１以上の上記外的パラメータとの組み合わせを上記パラメータ指定情報として上記測定項目に対応付けて記憶することを特徴とする請求項１０に記載の生体測定装置。
【請求項１２】
上記生体パラメータには、生体の体内で生じる変化を示すパラメータと、生体の体外に現れる変化を示すパラメータとが含まれることを特徴とする請求項１から１１までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項１３】
上記測定結果導出手段が用いる、１つ以上の上記生体パラメータは、１つの生体信号情報の分析により得られることを特徴とする請求項１から１２までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項１４】
上記測定結果導出手段が用いる、１つ以上の上記生体パラメータは、複数の生体信号情報の分析により得られることを特徴とする請求項１から１２までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項１５】
上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサと通信する通信部を備えていることを特徴とする請求項１から１４までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項１６】
当該生体測定装置は、上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサに内蔵されていることを特徴とする請求項１から１４までのいずれか１項に記載の生体測定装置。
【請求項１７】
生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置における生体測定方法であって、
上記生体測定装置には、該生体測定装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いる１以上のパラメータを指定するパラメータ指定情報とが対応付けて記憶されており、該パラメータ指定情報には、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも１つ指定されており、
測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを特定するステップと、
上記特定するステップにて特定されたパラメータを用いて、上記測定項目に係る生体の状態を示す測定結果情報を導出するステップとを含むことを特徴とする生体測定方法。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１から１６までのいずれか１項に記載の生体測定装置の各手段として機能させるための制御プログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載の制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の状態を測定する生体測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、センサを用いて生体をセンシングし、センサから得られた信号情報に基づいて、生体の状態を測定する技術が広く使われている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ユーザの身体にセンサ（センサ装着用ヘッド）を装着し、該センサから得られる信号情報に基づいて、本体がユーザの複数のパラメータ（生体情報）を計測するという生体情報計測装置が開示されている。この生体情報計測装置は、装着されたセンサの装着部位を検出し、検出した装着部位にて計測可能なパラメータを選択したり、装着部位に応じて、センサから出力される信号情報の信号の増幅度を調節したりする。これにより、センサの装着部位や用途を限定することなく利用範囲の広い生体情報計測装置を実現している。
【０００４】
また、特許文献２には、複数のワイヤレス生体情報センサモジュールを用いて、時間と場所を選ばずに継続的なパラメータ（生体情報）を検知・収集するワイヤレス生体情報検知システムが開示されている。このワイヤレス生体情報検知システムでは、収集したパラメータを、他のセンサモジュールからのパラメータと比較することにより、身体の異常の有無を評価・判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１０２６９２号公報（２００３年４月８日公開）
【特許文献２】特開２００５−１６０９８３号公報（２００５年６月２３日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来の構成では、装着部位に応じて測定不能だったパラメータを使わなかったり、得られた信号情報を装着部位に応じて補正したりするのみである。そのため、得られたパラメータの解析・認識処理を行うときに、情報が欠けたまま処理が行われたりするので、測定項目（測定の目的）に沿わず、精度の低い測定結果が出力されるという問題を生じる。測定結果が正確でなければ、最終的な判定がうまくいかない、あるいは、判定精度が低くなるという問題を招来することにもなる。
【０００７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、測定目的に応じて、適した方法で生体の状態を測定し、より精度の高い測定結果を導出する生体測定装置、生体測定方法、生体測定装置の制御プログラム、および、該制御プログラムを記録した記録媒体を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の生体測定装置は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置であって、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータを少なくとも含む１以上のパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する測定結果導出手段と、自装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いるパラメータを指定するパラメータ指定情報とを対応付けて記憶する測定方法記憶部とを備え、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを用いて、該測定項目の測定結果情報を導出することを特徴としている。
【０００９】
上記構成によれば、生体測定装置は、測定方法記憶部に、測定項目と、パラメータ指定情報とを対応付けて記憶している。測定項目とは、自装置が実施できる測定の目的（生体のどのような状態を測定するのか）を示す、いわば、測定の種類である。パラメータ指定情報とは、当該測定項目に係る測定を実施する際に、上記測定結果導出手段が測定結果情報を導出するために用いるパラメータを指定する情報である。
【００１０】
そして、上記測定結果導出手段は、ある測定項目に係る測定を実施しようとするとき、その測定項目に対応付けられたパラメータ指定情報が指定するパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する。
【００１１】
上記測定結果導出手段は、測定結果情報を導出するために、上記パラメータを１つ用いてもよいし、複数用いてもよいが、用いるパラメータの中には、生体から取得された生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも含まれている。
【００１２】
これにより、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応付けられたパラメータを用いて測定結果情報を導出する。しかもそのパラメータには、生体の生体パラメータが必ず含まれている。したがって、測定の目的に応じて、目的に適ったパラメータを用いて生体の状態を測定するので、より精度の高い測定結果を導出することが可能となる。
【００１３】
上記測定結果導出手段は、上記パラメータ指定情報によって指定された１以上のパラメータから、上記測定項目に係る生体の状態を示す指標を算出することが好ましい。
【００１４】
上記構成によれば、測定項目に対応する測定結果が指標として出力される。このため、ユーザは、生体の状態を指標に基づいて平易に把握することができる。また、測定結果を指標で表すことで、ユーザは、測定結果についての分析、比較、管理などを容易に行うことができ、利便性が向上する。
【００１５】
本発明の生体測定装置は、さらに、上記１以上のパラメータを用いて上記測定項目に対応する指標を算出するための指標算出規則を、指標ごとに記憶する指標算出規則記憶部を備え、上記指標算出規則は、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさに基づいて定められた、各パラメータに掛ける重み付けの情報を含み、上記測定結果導出手段は、上記指標算出規則に従って、上記１以上のパラメータのそれぞれに定められた重み付けを付加して上記指標を算出してもよい。
【００１６】
本発明の生体測定装置は、さらに、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさを示すパラメータ属性を、上記指標ごとかつ上記パラメータごとに記憶するパラメータ属性記憶部を備え、上記指標算出規則に含まれる上記重み付けは、上記パラメータ属性が有するすべてまたは一部の情報と相関することが好ましい。
【００１７】
上記構成によれば、各パラメータに付与される重み付けの値は、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさの違いを正確に反映したものとなる。よって、測定結果導出手段は、上記指標算出規則（重み付け）に従って、より精度よく指標を算出することが可能となる。
【００１８】
本発明の生体測定装置は、さらに、当該生体測定装置に対してユーザから入力された、上記パラメータ属性を変更する指示にしたがって、上記パラメータ属性記憶部に記憶されたパラメータ属性を変更するパラメータ属性管理手段を備え、上記パラメータ属性管理手段は、上記パラメータ属性記憶部に記憶されたパラメータ属性の変更に伴い、上記指標算出規則に含まれる上記重み付けを変更することが好ましい。
【００１９】
上記構成によれば、ユーザによってパラメータ属性が変更された場合に、その変更内容を、各パラメータに付与されている重み付けの値に反映することができる。よって、測定結果導出手段は、上記指標算出規則（重み付け）に従って、ユーザの意図どおりに、より精度よく指標を算出することが可能となる。
【００２０】
上記測定方法記憶部は、さらに、上記測定項目ごとに、上記指標を繰り返し算出するタイミングを指定する反復測定指示情報を記憶し、上記測定結果導出手段は、上記反復測定指示情報が指定するタイミングにしたがって、反復して取得された生体信号情報に基づいて得られた生体パラメータを用いて指標を反復して算出することが好ましい。
【００２１】
上記構成によれば、生体測定装置は、測定方法記憶部において、パラメータ指定情報のほかに、さらに、反復測定指示情報を、上記測定項目に対応付けて記憶している。反復測定指示情報とは、指標の算出を定期的に実行する場合の実行間隔、実行回数、実行期間、実行時間などの、算出のタイミングを指定する情報である。
【００２２】
測定の種類によっては、１回の指標の算出のみでは、生体の状態を正確に測定、判定できないものもある。そこで、指標の算出のタイミングを、測定項目ごとに、反復測定指示情報によって指定することにより、測定の目的に適った測定方法にて、生体の測定を実施するように、測定結果導出手段の動作を制御することができる。
【００２３】
上記測定結果導出手段によって反復して算出された指標に基づいて、測定項目に係る生体の健康状態を評価する状態評価手段を備えていることが好ましい。
【００２４】
上記構成によれば、状態評価手段は、反復して算出された複数の指標を用いて、生体の健康状態を精度よく評価することが可能となる。
【００２５】
上記状態評価手段は、上記測定結果導出手段によって所定の時点で算出された指標を、上記測定結果導出手段によって反復して算出された複数の指標と比較することにより、生体の上記所定の時点における健康状態を評価することが好ましい。
【００２６】
上記構成によれば、状態評価手段は、単発で実施された測定により得られた指標を、反復して実施された測定により得られた複数の指標と比較することによって、単発で測定が実施された時点での、生体の健康状態を評価する。
【００２７】
これにより、上記時点での生体の健康状態を、過去の履歴に基づいて評価することが可能となり、より精度よい状態判定を実施することができる。
【００２８】
上記測定方法記憶部は、上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、測定に必須のパラメータと、測定に用いることが好ましい補助のパラメータとに区別して記憶することが好ましい。
【００２９】
上記構成によれば、上記測定結果導出手段は、用いるパラメータを、必須のパラメータと、補助のパラメータとを区別することができる。上記測定結果導出手段は、すべてのパラメータがそろわなくても、必須のパラメータさえあれば、測定項目に適う、一定の精度を保った測定結果情報を導出する一方、補助のパラメータがある場合には、当該測定項目に適う、さらに、精度の高い測定結果情報を導出することができる。
【００３０】
上記パラメータには、上述したとおり、上記生体の生理状態を反映した上記生体パラメータがあり、さらに、それとは別に、上記生体の体外の環境条件を反映した外的パラメータとがあってもよい。そして、上記測定方法記憶部は、上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、上記生体パラメータと、上記外的パラメータとに区別して記憶してもよい。
【００３１】
上記構成によれば、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応するパラメータとして、上記生体パラメータ以外にも、上記外的パラメータを用いて測定結果情報を導出することができる。生体の状態は、生体の体外の環境条件が影響することもあるので、そのような状態を測定したい場合には、外的パラメータを用いることにより、さらに精度よく生体の状態を測定することが可能となる。
【００３２】
上記外的パラメータは、上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサの仕様情報、上記生体センサの設置位置情報、上記生体に関する被検体情報、および、上記生体が置かれた測定環境に関する環境情報の少なくとも１つを含み、上記測定方法記憶部は、１以上の上記生体パラメータと１以上の上記外的パラメータとの組み合わせを上記パラメータ指定情報として上記測定項目に対応付けて記憶してもよい。
【００３３】
上記構成によれば、上記測定結果導出手段は、生体パラメータに加えて、生体センサの仕様情報、上記生体センサの設置位置情報、上記生体に関する被検体情報、および、上記生体が置かれた測定環境に関する環境情報などの外的パラメータを用いて測定結果情報を導出する。つまり、上述のような外的要因が生体の状態に影響を与える場合でも、それらを考慮して、より正確な測定結果情報を導出することができる。したがって、さらに精度よく生体の状態を測定することが可能となる。
【００３４】
上記生体パラメータには、生体の体内で生じる変化を示すパラメータと、生体の体外に現れる変化を示すパラメータとが含まれることが好ましい。
【００３５】
生体の状態を測定する際に、上記生体の生理状態を反映した生体パラメータとしては、体内で生じる変化を示すパラメータが専ら用いられる。しかしながら、さらに、生体の体外に現れる変化を示すパラメータを用いることにより、生体の生理状態をさらに詳細に分析することが可能となり、生体の状態を正確に測定し、より精度よい測定結果情報を導出することが可能となる。
【００３６】
体内で生じる変化を示すパラメータの一例としては、体内で発生する（臓器の）音の周波数や、経皮的動脈血酸素飽和度などが想定される。また、体外に現れる変化を示すパラメータの一例としては、生体の体動（加速度センサなどで測定される）などが想定される。
【００３７】
上記測定結果導出手段が用いる、１つ以上の上記生体パラメータは、１つの生体信号情報の分析により得られるものであってよい。
【００３８】
つまり、１つの生体信号情報から得られた複数種類の生体パラメータを用いて測定結果の導出が行われてもよい。
【００３９】
上記測定結果導出手段が用いる、１つ以上の上記生体パラメータは、複数の生体信号情報の分析により得られるものであってよい。
【００４０】
つまり、複数種類の生体信号情報から得られた複数種類の生体パラメータを用いて測定結果の導出が行われてもよい。
【００４１】
上記生体測定装置は、上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサと通信する通信部を備えていてもよい。
【００４２】
上記構成によれば、生体測定装置は、通信部を介して生体センサから生体信号情報を取得し、取得した生体信号情報から生体パラメータを得ることができる。
【００４３】
あるいは、上記生体測定装置は、上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサに内蔵されていてもよい。
【００４４】
上記構成によれば、生体測定装置は、生体センサに内蔵され、自装置が取得した生体信号情報から直接生体パラメータを得ることができる。
【００４５】
本発明の生体測定方法は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置における生体測定方法であって、上記生体測定装置には、該生体測定装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いる１以上のパラメータを指定するパラメータ指定情報とが対応付けて記憶されており、該パラメータ指定情報には、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも１つ指定されており、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを特定するステップと、上記特定するステップにて特定されたパラメータを用いて、上記測定項目に係る生体の状態を示す測定結果情報を導出するステップとを含むことを特徴としている。
【００４６】
なお、上記生体測定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記生体測定装置をコンピュータにて実現させる生体測定装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００４７】
本発明の生体測定装置は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置であって、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータを少なくとも含む１以上のパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する測定結果導出手段と、自装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いるパラメータを指定するパラメータ指定情報とを対応付けて記憶する測定方法記憶部とを備え、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを用いて、該測定項目の測定結果情報を導出することを特徴としている。
【００４８】
本発明の生体測定方法は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置における生体測定方法であって、上記生体測定装置には、該生体測定装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いる１以上のパラメータを指定するパラメータ指定情報とが対応付けて記憶されており、該パラメータ指定情報には、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも１つ指定されており、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを特定するステップと、上記特定するステップにて特定されたパラメータを用いて、上記測定項目に係る生体の状態を示す測定結果情報を導出するステップとを含むことを特徴としている。
【００４９】
したがって、測定目的に応じて、適した方法で生体の状態を測定し、より精度の高い測定結果を導出することが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施形態における解析装置（生体測定装置）の要部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態における生体測定システムの構成を示す概略図である。
【図３Ａ】解析装置の測定方法記憶部に記憶される情報のデータ構造を示す図である。
【図３Ｂ】解析装置の測定方法記憶部に記憶される情報のデータ構造を示す図である。
【図４】解析装置が、生体測定処理の開始の指示を受けてから、当該処理の測定結果を出力するまでの、該解析装置における主要部材間のデータの流れを説明する図である。
【図５】（ａ）〜（ｄ）は、無呼吸度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、無呼吸度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【図６】（ａ）〜（ｄ）は、睡眠深度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、睡眠深度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【図７】（ａ）〜（ｄ）は、喘息重症度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、喘息重症度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【図８】（ａ）〜（ｄ）は、心臓活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、心臓活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【図９】（ａ）〜（ｄ）は、消化器活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、消化器活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、循環器活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、循環器活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【図１１】（ａ）〜（ｄ）は、咳重症度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、咳重症度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【図１２】測定項目「１：無呼吸度測定」について、解析装置が生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示す図である。
【図１３】測定項目「２：睡眠状態測定」について、解析装置が生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示す図である。
【図１４】測定項目「３：喘息測定」について、解析装置が生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示す図である。
【図１５】測定項目「４：心臓モニタリング」について、解析装置が生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示す図である。
【図１６】測定項目「５：消化器モニタリング」について、解析装置が生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示す図である。
【図１７】測定項目「６：循環器モニタリング」について、解析装置が生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示す図である。
【図１８】測定項目「７：咳モニタリング」について、解析装置が生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示す図である。
【図１９】解析装置が実行する生体測定処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】被験者の状態の長期的な傾向を測定結果として表示した例を示す図である。
【図２１】本発明の他の実施形態における解析装置（生体測定装置）の要部構成を示すブロック図である。
【図２２】解析装置のパラメータ属性記憶部に記憶される情報のデータ構造を示す図である。
【図２３】解析装置が生体測定処理を実行することによって得られた測定結果を、表示部に表示するときの表示画面の一例を示す図である。
【図２４】ユーザが算出式を設計するための設計画面の一例を示す図である。
【図２５】本発明のさらに他の実施形態における解析装置（生体測定装置）の測定方法記憶部に記憶される情報のデータ構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
≪実施形態１≫
本発明の実施形態について、図面に基づいて説明すると以下の通りである。
【００５２】
本発明の生体測定装置は、生体の状態をセンシングするセンサなどから生体信号情報を取得し、そこから得られるパラメータを用いて生体の様々な状態、症状を測定するものである。本実施形態では、生体測定装置の被検体となる生体の一例として、人間（以下、被験者と称する）の状態を、生体センサを用いてセンシングし、被験者の状態、症状を測定する。しかし、本発明の生体測定装置は、これに限定されず、人間以外の動物（例えば犬など）を被検体（生体）として扱い、動物の生体信号情報を取得して、動物の状態を測定することも可能である。
【００５３】
本実施形態では、一例として、本発明の生体測定装置を、上記生体信号情報を取得する各種のセンサとは別体で設けられた、情報処理装置（パソコンなど）にて実現する場合について説明する。よって、本実施形態では、センサが取得した生体信号情報は、無線または有線の適宜の通信手段を介して生体測定装置に供給される。しかし、本発明の生体測定装置は、上記の構成に限定されず、上記センサ自体に内蔵して実現してもよい。
【００５４】
〔生体測定システム〕
図２は、本発明の実施形態における生体測定システム１００の構成を示す概略図である。本発明の生体測定システム１００は、少なくとも、１以上の生体センサ（２〜６および８）と、解析装置（生体測定装置）１とを含む構成となっている。さらに、図２に示すとおり、生体測定システム１００は、被験者の測定に関わる各種の情報を提供する情報提供装置７が含まれていてもよい。
【００５５】
生体センサは、被験者の状態をセンシングして、検出した生体信号情報を解析装置１に供給するものである。生体センサは、少なくとも一つあればよいが、図２に示すように、複数設けられていてもかまわない。図２に示す例では、生体センサとしては、被験者が発する音を検出する音響センサ２（音響センサ２ａ、２ｂ）と、被験者の経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を測定するパルスオキシメータ３と、被験者の脈波を検出する脈波センサ４と、被験者の体温を測定する体温計５と、被験者の体の動き（体動）を検出する加速度センサ６とが設けられている。さらに、被験者の心臓の電気的な活動を検出する心電計８が生体センサとして設けられていてもよい。各種センサは、自装置にて検出した生体信号情報（音、ＳｐＯ２、脈波、体温、加速度、心電図など）を解析装置１に対して送信する。
【００５６】
例えば、音響センサ２ａ、２ｂは、被験者の体に装着され、当該被験者が発する音を検出する密着型のマイクロフォンである。音響センサ２の表面には粘着剤層が設けられており、この粘着剤層によって音響センサ２が被験者の体表面に装着される。音響センサ２の装着位置は、目的の音が効果的に拾える箇所であればよく、例えば、被験者の呼吸音、咳音などを検出する音響センサ２ａは気道付近に装着され、被験者の心音、心拍数などを検出する音響センサ２ｂは胸部左（被験者から見て）に装着される。
【００５７】
音響センサ２ａは、検出した呼吸音の音データを生体信号情報として解析装置１に送信する。音響センサ２ｂは、検出した心音の音データを生体信号情報として解析装置１に送信する。
【００５８】
パルスオキシメータ３は、赤色光、赤外光をそれぞれ出射するＬＥＤを備え、これらのＬＥＤからの出射光が被験者の指先を透過した結果生じる透過光の光量に基づいて、動脈血中酸素飽和度を計測する。さらに、脈拍数を計測してもよい。パルスオキシメータ３は、計測したＳｐＯ２と計測時間とを対応付けた測定データを生体信号情報として解析装置１に送信する。
【００５９】
心電計８は、心臓の電気的な活動を検出するものである。本実施形態では、他の生体センサと同様に、心電計８は、被験者の安静時の状態（心電図）を短時間計測するのではなく、日常生活中の被験者の状態を連続的に計測する目的で使用される。したがって、心電計８としては、ホルター心電計を採用することが好ましい。ホルター心電計は、長時間（１日２４時間、もしくはそれ以上）に亘って、連続的に被験者の日常生活中の心電図を計測することが可能である。心電計８は、被験者の体に装着する電極と計測器本体とから構成される。計測器本体は、各電極を制御し、各電極から得られた電気信号を分析し、心電図を作成する。さらに、本実施形態では、計測器本体は、解析装置１と通信する機能を有しており、作成した心電図のデータを生体信号情報として解析装置１に送信する。なお、心電計８は、被験者の日常生活に支障をきたさないように、小型かつ軽量で携帯性に優れた形状を有していることが好ましい。解析装置１は、心電計８から供給された心電図を分析して、心拍数、ＱＲＳ幅、などの心臓の活動状態を表すパラメータを抽出することができる。
【００６０】
解析装置１は、上記生体センサから取得した生体信号情報に基づいて、被験者の状態を測定するものである。解析装置１は、取得した生体信号情報から１または複数の、被験者に係る様々な情報を抽出する。そして、これらを、パラメータとして利用して生体測定処理にかけることにより、測定結果を得ることができる。
【００６１】
本発明の解析装置１は、被験者のどのような状態を測定したいのかという測定の目的、すなわち、測定項目に応じて、上記生体測定処理に利用するパラメータを取捨選択することができる。このため、測定の目的に適った精度よい判定を実現することができる。
【００６２】
さらに、解析装置１は、上記生体測定処理における測定結果の精度を向上させるために、生体センサ以外の装置（情報提供装置７など）から取得した外部取得情報、および、自装置に直接入力された手動入力情報からパラメータを抽出して利用することができる。
【００６３】
ここで、上記生体センサの生体信号情報から得られるパラメータを「生体パラメータ」、また、上記外部取得情報または上記手動入力情報から得られるパラメータを「外的パラメータ」と称し、これらの用語は、両者を性質上区別する必要がある場合に用いる。
【００６４】
生体パラメータは、被験者の生理状態を反映したものである。生体パラメータの具体例としては、例えば、音響センサ２が検出した音データ（生体信号情報）から取得される「音量」、「周波数」などが想定される。さらに、波形がパターン化される場合に、波形のパターンを分析することにより、波形の「有無」、「長短」、「回数」などが、生体パラメータとして抽出されてもよい。また、心電計８が検出した心電図（生体信号情報）からは、これには限定されないが、例えば、「心拍数」、「ＰＰ間隔」、「ＲＲ間隔」、「ＰＱ時間」、「ＱＲＳ幅」、「Ｐ波高さ」、「Ｐ波幅」、「Ｓ波高さ」、「Ｓ波幅」、「Ｔ波高さ」、「Ｔ波幅」などが、生体パラメータとして抽出されてもよい。
【００６５】
外的パラメータは、上記生体パラメータが被験者の生理状態を反映したものであるのに対し、被験者の体外の環境条件を反映したものである。外的パラメータの具体例としては、例えば、生体センサの仕様情報（バージョン情報、どういった情報を検出できる機能を持つのか、など）、上記生体センサの設置位置情報（胸部、腹部、背中、気道付近など）、上記被験者に関する被験者（被検体）情報（被験者の年齢、性別、睡眠時間、直前の食事時間、運動量、過去の疾患履歴など）、および、上記被験者が置かれた測定環境（気温、気圧、湿度など）が挙げられるが、これに限定されるものではない。
【００６６】
解析装置１は、上記生体パラメータに、上記外的パラメータを適切に組み合わせて測定結果を導出することにより、測定の目的に適ったさらに精度よい判定を実現することが可能となる。以下では、この解析装置１の構成についてさらに詳細に説明する。
【００６７】
〔解析装置１の構成〕
図１は、本発明の実施形態における解析装置１の要部構成を示すブロック図である。
【００６８】
図１に示すとおり、本実施形態における解析装置１は、制御部１０、記憶部１１、無線通信部１２、通信部１３、入力操作部１４および表示部１５を備える構成となっている。
【００６９】
無線通信部１２は、生体測定システム１００における各種生体センサと無線通信するものである。無線通信手段としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信、ＷｉＦｉ通信などの近距離無線通信手段を採用し、各種生体センサと直接近距離無線通信を行うことが想定される。あるいは、構内ＬＡＮを構築し、これを介して各種生体センサと無線通信を行ってもよい。
【００７０】
なお、解析装置１は、生体センサと有線による通信を行う場合には、無線通信部１２を備えていなくてもよいが、各生体センサと解析装置１との通信を無線で実現することが好ましい。無線通信にすることで、生体センサの被験者への装着が平易になり、測定環境下における被験者の行動に対する制約が減り、被験者のストレスや負担を低減できるからである。
【００７１】
通信部１３は、広域通信網を介して外部の装置（情報提供装置７など）と通信を行うものである。例えば、通信部１３は、インターネットなどを介して、情報提供装置７と情報の送受信を行う。特に、解析装置１は、生体測定処理に利用する外的パラメータを抽出するための外部取得情報を、通信部１３を介して情報提供装置７から受信する。ここで、通信部１３が取得する外部取得情報としては、特定の日の天気、気温、気圧、湿度や、利用する各生体センサの仕様情報などが想定される。例えば、仕様情報を参照することにより、解析装置１は、どの測定項目に応じてどの生体センサからのパラメータを利用するべきかを判断したり、あるいは、複数の生体センサを同時に利用するときの相性の良し悪しや、禁忌を把握したりすることができる。
【００７２】
入力操作部１４は、ユーザ（被験者自身あるいは測定を行う操作者を含む）が解析装置１に指示信号を入力するためのものである。入力操作部１４は、複数のボタン（十字キー、決定キー、文字入力キーなど）で構成されるキーボード、マウス、タッチパネル、タッチセンサ、タッチペン、もしくは、音声入力部と音声認識部などの適宜の入力装置で構成される。本実施形態では、ユーザは、入力操作部１４を用いて、これから開始する測定の目的（測定項目）の測定を行うのに必要な情報（手動入力情報）を解析装置１に直接入力する。例えば、入力操作部１４を介して、被験者の年齢、性別、平均睡眠時間、測定日当日の睡眠時間、直近の食事時間、食事内容、運動量などの各パラメータが解析装置１に入力される。
【００７３】
表示部１５は、解析装置１が実行した生体測定処理の測定結果を表示したり、ユーザが解析装置１を操作するための操作画面をＧＵＩ（Graphical User Interface）画面として表示したりするものである。例えば、ユーザが、上述の各パラメータを入力するための入力画面を表示したり、ユーザが、測定項目を指定して測定の開始を指示するための操作画面を表示したり、実行した生体測定処理の測定結果を表す結果表示画面を表示したりする。表示部１５は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などの表示装置で構成される。
【００７４】
制御部１０は、解析装置１が備える各部を統括制御するものであり、機能ブロックとして、情報取得部２０、パラメータ抽出部２１、パラメータ選択部２２、指標算出部２３、状態判定部２４、および、測定項目決定部２５を備えている。これらの各機能ブロックは、ＣＰＵ（central processing unit）が、ＲＯＭ（read only memory）等で実現された記憶装置（記憶部１１）に記憶されているプログラムを不図示のＲＡＭ（random access memory）等に読み出して実行することで実現できる。
【００７５】
記憶部１１は、制御部１０が実行する（１）制御プログラム、（２）ＯＳプログラム、（３）制御部１０が、解析装置１が有する各種機能を実行するためのアプリケーションプログラム、および、（４）該アプリケーションプログラムを実行するときに読み出す各種データを記憶するものである。特に、記憶部１１は、解析装置１が実行する生体測定処理を実行する際に読み出す各種プログラム、データを記憶する。具体的には、記憶部１１には、パラメータ記憶部３０、測定方法記憶部３１、指標算出規則記憶部３２および指標記憶部３３が含まれる。
【００７６】
なお、解析装置１は、図示しない一時記憶部を備える。一時記憶部は、解析装置１が実行する各種処理の過程で、演算に使用するデータおよび演算結果等を一時的に記憶するいわゆるワーキングメモリであり、ＲＡＭなどで構成される。
【００７７】
制御部１０の情報取得部２０は、生体測定処理に必要な各種情報を取得するものである。詳細には、情報取得部２０は、無線通信部１２を介して、生体センサから生体信号情報を取得する。また、情報取得部２０は、通信部１３を介して、情報提供装置７から外部取得情報を取得する。さらに、情報取得部２０は、入力操作部１４を介して自装置に入力された手動入力情報を取得する。例えば、情報取得部２０は、被験者の呼吸音の音データを生体信号情報として音響センサ２ａから取得する。
【００７８】
さらに、情報取得部２０は、解析装置１が生体測定処理を実行するときの測定項目が決定している場合に、各生体センサと通信を行って、上記測定項目の測定に必要な生体センサが通信可能な状態（アクティブな状態）にあるか否かを確認してもよい。
【００７９】
パラメータ抽出部２１は、情報取得部２０によって取得された各種情報から、生体測定処理に用いるパラメータを抽出するものである。パラメータ抽出部２１は、上記生体センサから取得された生体信号情報から生体パラメータを抽出し、外部から取得された外部取得情報、あるいは、自装置に入力された手動入力情報から外部パラメータを抽出する。
【００８０】
本実施形態では、パラメータ抽出部２１は、デフォルトで指定されているパラメータを、決まった生体信号情報から抽出するように構成されている。例えば、音データからは「音量」と「周波数」とを抽出するように構成されている。しかし、測定項目に応じて、別途のパラメータが必要になる場合には、測定方法記憶部３１を参照し、測定方法記憶部３１に記憶されている抽出方法にしたがって、別途のパラメータを取得する。例えば、別途のパラメータとは、「○分間に検出された周波数のうちの最大値」などであり、より複雑な分析手順を経て抽出されるパラメータである。パラメータ抽出部２１は、抽出した各パラメータを、取得した生体信号情報あるいは生体センサに対応付けてパラメータ記憶部３０に記憶する。
【００８１】
測定項目決定部２５は、解析装置１が実行しようとする生体測定処理の測定の目的、すなわち、測定項目を決定するものである。測定項目の決定方法は、いくつか考えられる。最も簡素な構成としては、解析装置１が測定可能な測定項目を、表示部１５を介してユーザに提示し、入力操作部１４を介してユーザに選択させる構成が考えられる。測定項目決定部２５は、ユーザに指定された測定項目の情報を解析装置１の各部に伝達する。
【００８２】
パラメータ選択部２２は、ユーザによって指定された測定項目に応じて、該測定項目にかかる生体測定処理を実行するために必要なパラメータを選択するものである。パラメータ選択部２２は、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報を参照し、指定された測定項目に合致するパラメータを選択する。
【００８３】
パラメータ選択部２２の動作については、測定方法記憶部３１のデータ構造に基づいて、後に詳述する。
【００８４】
指標算出部２３は、パラメータ選択部２２によって選択されたパラメータを利用して、指定された測定項目に対応する指標を算出するものである。指標算出部２３は、指標算出規則記憶部３２に記憶されている指標算出規則のうち、指定された測定項目に対応するものを読み出し、該指標算出規則にしたがって、指定された測定項目の指標を算出する。
【００８５】
例えば、指定された測定項目が「無呼吸度測定」であれば、指標算出部２３は、指標算出規則記憶部３２に記憶されている「無呼吸度算出規則」にしたがって、指標「無呼吸度」を算出する。上記指標算出規則のデータ構造については後述する。
【００８６】
指標算出部２３は、算出した指標を指標記憶部３３に記憶する。なお、この指標が、定期的な測定によって定期的に算出される場合には、指標は、測定日時と被験者情報（被検体情報）とに関連付けて蓄積されてもよい。
【００８７】
状態判定部２４は、指標算出部２３によって算出された指標に基づいて、被験者の状態を判定するものである。判定基準情報が、指標算出規則記憶部３２に記憶されており、状態判定部２４は、判定基準情報のしたがって、算出された指標に基づいて被験者の状態を判定する。例えば、状態判定部２４は、測定項目に係る被験者の状態を、「正常」、「要注意」、「異常」の３段階評価で判定する。
【００８８】
指標算出部２３および状態判定部２４が出力する測定結果、すなわち、指標および被験者の状態判定結果は、表示部１５に出力される。これにより、測定結果をユーザに分かり易く提示することが可能となる。
【００８９】
パラメータ記憶部３０は、パラメータ抽出部２１によって抽出されたパラメータを記憶するものである。抽出されたパラメータは、パラメータ種別ごとに、解析装置１が識別可能なように管理される。パラメータ種別とは、例えば、「音量」、「周波数」などである。さらに、複数の被験者の測定を、複数の生体センサを用いて行う場合には、各パラメータは、被験者ＩＤごと、生体センサＩＤごとに管理されることが望ましい。
【００９０】
測定方法記憶部３１は、生体測定処理に用いるパラメータの種別を、測定項目ごとに指定するパラメータ指定情報を記憶するものである。
【００９１】
さらに、測定方法記憶部３１は、同じ種類の生体センサでも、測定項目に応じて生体センサの装着位置が異なる場合には、測定項目ごと、かつ、生体センサの種別ごとに、装着位置指定情報を記憶しておいてもよい。これにより、解析装置１の各部は、測定項目が指定された場合に、生体センサが適切な位置に装着されていない、または、適切な位置に装着された生体センタと通信ができない、などのエラーを検知し対応することができる。
【００９２】
さらに、測定方法記憶部３１は、測定項目ごとに最終的に算出する指標を対応付けて記憶しておいてもよい。これにより、指標算出部２３は、測定項目が指定されると、何の指標を算出すべきかを認識することができる。例えば、測定項目「無呼吸度測定」が指定された場合には、それに対応する指標「無呼吸度」を算出すると認識する。
【００９３】
測定方法記憶部３１に記憶されるデータのデータ構造については、図を参照しながら、後に詳述する。
【００９４】
指標算出規則記憶部３２は、指標を算出するための指標算出規則を測定項目ごとに記憶するものである。指標算出規則は、選択されたパラメータを用いて指標を算出するまでの全工程についてのアルゴリズムを示すものである。例えば、測定項目「無呼吸度測定」が指定された場合には、指標算出部２３は、「無呼吸度算出規則」を指標算出規則記憶部３２から読み出し、そこに示されるアルゴリズムにしたがって、指標「無呼吸度」を算出することができる。さらに、指標算出規則記憶部３２には、測定項目ごとに、算出された指標に基づいて被験者の状態を判定するための判定基準情報が、対応付けて記憶されている。状態判定部２４は、例えば、指標「無呼吸度」が算出されると、無呼吸度の判定基準情報を参照し、その判定基準にしたがって、測定項目「無呼吸度測定」に関する、被験者の状態を判定する。
【００９５】
指標算出規則記憶部３２に記憶されるデータのデータ構造については、図を参照しながら、後に詳述する。
【００９６】
指標記憶部３３は、指標算出部２３が算出した指標を記憶するものである。指標の算出は、定期的に行われることが好ましく、また、算出された指標は、測定日時と被験者情報とに関連付けて記憶されることが好ましい。これにより、同じ被験者の同じ指標について、経時的変化を観察することが可能となり、より正確に被験者の状態（特に、正常か異常か）について判定することができる。
【００９７】
〔測定方法記憶部３１について〕
図３Ａおよび図３Ｂは、測定方法記憶部３１に記憶される情報のデータ構造を示す図である。特に、図３Ａは、汎用的なパラメータに関するパラメータ指定情報と、装着位置指定情報と、対応する指標とについて、測定項目との対応関係を具体例を用いて示している。図３Ｂは、特殊なパラメータに関するパラメータ指定情報と、測定項目との対応関係を具体例を用いて示している。
【００９８】
図３Ａおよび図３Ｂに示すとおり、パラメータ指定情報として、測定項目ごとに、必須のパラメータ（以下、必須パラメータ）と、精度向上を目的とする補助的なパラメータ（補助パラメータ）とが対応付けられている。同図に示す例では、“○”が必須パラメータを示し、“□”が補助パラメータを示す。
【００９９】
これにより、生体測定処理を実行する制御部１０の各部（特に、パラメータ選択部２２）は、測定項目決定部２５によって測定項目が決定されると、その決定された測定項目に基づいて、開始する生体測定処理に必要なパラメータを把握することができる。
【０１００】
例えば、測定項目「１：無呼吸度測定」の生体測定処理を実行する場合には、各部は、波形有無、音量、波形長短、波形数のパラメータが必須であり、任意でＳｐＯ２および心拍数のパラメータを使用するということを認識できる。
【０１０１】
さらに、本実施形態では、生体センサ（特に、音響センサ２）は被験者の体のさまざまな位置に装着することが可能であるため、測定項目に適った精度よい測定を行うために、最適な装着位置が定まっていることが望ましい。そこで、図３Ａに示すとおり、装着位置指定情報が、測定項目ごとに対応付けて記憶されている。
【０１０２】
例えば、図３Ａに示す例では、気道に音響センサを装着することを必須とすることによって、気道付近から集音できる呼吸音について、必須パラメータ（波形有無、音量、波形長短、波形数）を得るということを、制御部１０の各部が認識できる。
【０１０３】
さらに、図３Ａに示すとおり、必要なパラメータを生体パラメータと外的パラメータとに分けて記憶しておくことにより、情報取得部２０は、必要な情報を、生体センサから取得するべきか、情報提供装置７あるいはユーザ入力から取得するべきかを把握することができる。
【０１０４】
なお、本実施形態では、一例として、あらかじめ利用する生体センサが決まっており（図２）、これらの生体センサと、抽出できるパラメータとの対応関係をあらかじめ以下のように把握しているものとする。
【０１０５】
音響センサ２ａ（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、波形有無、音量、周波数、波形長短  、波形数のパラメータが抽出できる。音響センサ２ａが左胸に装着されるときは、心拍数のパラメータを併せて抽出できてもよい。
【０１０６】
音響センサ２ｂ（装着位置は左胸で固定）の生体信号情報からは、心拍数のパラメータが抽出できる。
【０１０７】
パルスオキシメータ３（装着位置は指先で固定）の生体信号情報からは、ＳｐＯ２のパラメータが抽出できる。さらに、脈拍数のパラメータが抽出されてもよい。
【０１０８】
脈波センサ４（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、脈波伝播速度、脈拍数のパラメータが抽出できる。
【０１０９】
体温計５（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、体温、体温変化のパラメータが抽出できる。
【０１１０】
加速度センサ６（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、体動のパラメータが抽出できる。
【０１１１】
以上のとおり、音響センサ２ａ以外のセンサについても、抽出したい目的のパラメータによって、装着位置が一意に定まらない場合には、装着位置指定情報によって最適な装着位置をあらかじめ定めておけばよい。つまり、装着位置指定情報は、図３Ａに示す例に限定されない。
【０１１２】
上記構造によれば、解析装置１の情報取得部２０は、測定項目が決定されたときに、その測定に必要なパラメータを把握し、どの生体センサから生体情報信号を取得するべきかを認識することができる。また、生体センサの正しい装着位置を認識し、ユーザに提示することができる。
【０１１３】
しかし、本発明の解析装置１の構成は、上記に限定されない。パラメータをどの生体センサから取得してくるのかなど、生体センタとパラメータとの対応関係を把握する必要がないユースケースでは、上記対応関係を定めておかずに、どの測定項目にはどのパラメータを使うかという、測定項目とパラメータとの対応関係のみを測定方法記憶部３１において定めておいてもよい。これにより、解析装置１の構成を簡素化し、解析装置１の処理負荷を低減することができる。
【０１１４】
さらに、図３Ａに示すとおり、測定方法記憶部３１において、測定項目ごとに、その測定項目に関して算出できる指標の種類を対応付けて記憶しておいてもよい。これにより、指標算出部２３は、測定項目が決定されたときに、どの指標を算出すべきかを認識することができる。
【０１１５】
図３Ｂに示すとおり、本実施形態では、特定の測定項目について利用するパラメータについて、抽出方法を詳細に規定した特殊なパラメータを、測定項目ごとに関連付けて記憶しておいてもよい。
【０１１６】
例えば、測定項目「３：喘息測定」では、パラメータ「波形有無」を生体測定処理に用いる。しかし、特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形に限定して、その波形有無をパラメータとして抽出する必要がある。
【０１１７】
このように、多数の測定項目で用いられる汎用的なパラメータ「波形有無」に対して、周波数を限定した特殊なパラメータ「特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形有無」を測定項目「３：喘息測定」に対応付けておく。
【０１１８】
上記構成によれば、パラメータ選択部２２は、測定項目「３：喘息測定」の測定時には、特殊なパラメータ「特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形有無」が必要であると判断することができ、このパラメータが測定方法記憶部３１に記憶されていない場合には、パラメータ抽出部２１に対して、「特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形有無」を抽出するように要求することができる。
【０１１９】
パラメータ抽出部２１は、図３Ａおよび図３Ｂに挙げられる、必要と想定されるすべてのパラメータを一気に抽出する構成としてもよい。あるいは、汎用的なパラメータおよび特殊なパラメータをともに、パラメータ選択部２２の要求に応じて抽出する構成としてもよい。
【０１２０】
しかしながら、上述のとおり、汎用性の高いパラメータ（図３Ａに示すパラメータ）をデフォルトで抽出し、必要なときにパラメータ選択部２２からの要求に応じて特殊なパラメータ（図３Ｂに示すパラメータ）を抽出する構成とすることが好ましい。
【０１２１】
上記構成によれば、抽出処理が無駄になる可能性が低い汎用的なパラメータについては、パラメータ選択部２２がすぐにパラメータ記憶部３０から取得することができる状態にしておくことができる。そして一方、特殊なパラメータについては、特定の測定項目でしか使われないので、必要に応じて抽出するため、抽出処理が無駄になることがない。
【０１２２】
これにより、解析装置１の処理負荷を低減しつつ、処理効率を向上させることが可能となる。
【０１２３】
〔データフロー〕
図４は、解析装置１が、生体測定処理の開始の指示を受けてから、当該処理の測定結果を出力するまでの、解析装置１における主要部材間のデータの流れを説明する図である。
【０１２４】
以下では、測定項目「１：無呼吸度測定」が選択されたケースを具体例として挙げて説明する。
【０１２５】
測定項目決定部２５は、入力操作部１４を介して生体測定処理の開始の指示を受け付けるとともに、ユーザが選択した測定項目の情報を受け付けて、測定項目を「１：無呼吸度測定」と決定する。測定項目決定部２５は、決定した測定項目ｄ１を、パラメータ選択部２２と指標算出部２３と状態判定部２４とに伝達する。
【０１２６】
パラメータ選択部２２は、測定方法記憶部３１（図３Ａおよび図３Ｂ）を参照し、伝達された測定項目ｄ１に基づいて、必要なパラメータを特定し、特定したパラメータ、すなわち、波形（呼吸）有無ｄ２、（呼吸）音量ｄ３、波形（呼吸）長短ｄ４、波形（呼吸）数ｄ５、ＳｐＯ２ｄ６、および、心拍数ｄ７を、パラメータ記憶部３０から取得して、指標算出部２３に供給する。本実施形態では、（呼吸の）波形有無ｄ２は、図３Ｂに示すとおり、「１０秒以上呼吸が停止する回数」を示す。
このうち、ＳｐＯ２ｄ６および心拍数ｄ７は、任意の補助パラメータであるので、パラメータ記憶部３０に記憶されていなければ、指標算出部２３に供給されないこともある。
【０１２７】
指標算出部２３は、伝達された測定項目ｄ１に基づいて、指標算出規則記憶部３２から、指標算出規則を読み出す。ここでは、無呼吸度算出規則ｄ８を読み出す。無呼吸度算出規則ｄ８には、上述のパラメータｄ２〜ｄ７を用いて、無呼吸度を算出するためのアルゴリズムが示されている。指標算出部２３は、無呼吸度算出規則ｄ８にしたがって、パラメータｄ２〜ｄ７を用いて、無呼吸度ｄ９を算出する。
【０１２８】
状態判定部２４は、指標算出規則記憶部３２から、算出された指標の判定基準情報を読み出す。ここでは、算出された無呼吸度ｄ９の判定基準情報ｄ１０を読み出す。判定基準情報ｄ１０は、無呼吸度ｄ９に基づいて、被験者の無呼吸に関する状態を判定するための判定基準を示す情報である。状態判定部２４は、判定基準情報ｄ１０にしたがって、無呼吸度ｄ９に基づいて、被験者の無呼吸に関わる状態または症状が、正常か、要注意か、異常かを判定し、状態判定結果ｄ１１を出力する。
【０１２９】
無呼吸度ｄ９と状態判定結果ｄ１１とを含む測定結果は、表示部１５に出力され、表示される。これにより、ユーザは、指定した測定項目に係る測定結果を表示部１５にて確認することができる。
【０１３０】
なお、解析装置１が生体センサに内蔵されている場合などにおいて、解析装置１が表示部１５を備えていない場合には、無呼吸度ｄ９などの複雑な情報を出力することができない。そこで、このような場合には、解析装置１が発光部を備え、緑、黄、赤など状態判定結果に応じて色分けした光を発光することにより状態判定結果ｄ１１を通知してもよい。あるいは、発光部を、点灯、消灯、点滅などのパターンを状態判定結果に応じて使い分ける構成としてもよい。あるいは、音声出力部を備え、音声、あるいは、効果音などを状態判定結果に応じて使い分けることにより、状態判定結果ｄ１１を通知してもよい。
【０１３１】
次に、無呼吸度算出規則ｄ８および判定基準情報ｄ１０を記憶する指標算出規則記憶部３２のデータ構造について、具体例を挙げてより詳細に説明する。
【０１３２】
〔指標算出規則記憶部３２について〕
図５〜図１１は、指標算出規則記憶部３２に記憶される指標算出規則および判定基準情報のデータ構造を示す図である。図５〜図１１の各図は、図３Ａおよび図３Ｂに示された７つの測定項目それぞれに対応する指標算出規則および判定基準情報の具体例を示している。
【０１３３】
図５の（ａ）〜（ｄ）は、無呼吸度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、無呼吸度の判定基準情報の具体例を示す図である。
【０１３４】
睡眠時無呼吸症候群とは、睡眠時、一定以上頻繁に、無呼吸または低呼吸の状態に陥る症状のことである。無呼吸の状態と判断する目安としては、口、鼻の気流が１０秒以上停止すること、低呼吸の状態と判断する目安としては、１０秒以上換気量が５０％以上低下することであると考えられる。
【０１３５】
このような無呼吸、低呼吸の状態を検出するためには、脳波、眼電図、頤筋筋電図による睡眠ステージ、口・鼻の気流、胸・腹部の動きによる呼吸パターン、パルスオキシメータによる経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を分析することが考えられる。
【０１３６】
そこで、本実施形態では、無呼吸度の判定材料として、呼吸の有無（１０秒以上呼吸が止まる回数）、呼吸音の音量、呼吸の長短（呼気と吸気の時間的長さ）、単位時間あたりの呼吸数、ＳｐＯ２のパラメータを用いることとした。本実施形態における「無呼吸度」は、値が高いほど、睡眠時無呼吸症候群である可能性が高いことを示す。なお、無呼吸度の判定に用いるパラメータの例は、一例であり、上述した例に限定されるものではない。例えば、さらに、脈拍数のパラメータを用いてもよい。
【０１３７】
図５の（ａ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、パラメータ選択部２２から得られたそれぞれのパラメータが、正常値、要注意値、異常値のいずれであるかを３段階評価するための対応関係が含まれている。図５の（ａ）に示す例では、この対応関係をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。
【０１３８】
パラメータごとに、３種類の閾値（ＩＦ値）が対応付けて記憶されており、その３種類のＩＦ値は、それぞれ、正常、要注意、異常の３段階の評価結果（ＴＨＥＮ値）に関連付けられている。すなわち、パラメータの値が、３つあるＩＦ値のいずれの条件を満たすかによって、そのパラメータのＴＨＥＮ値が決定する。
【０１３９】
例えば、パラメータ選択部２２から供給された「１０秒以上呼吸が停止する回数」を示す波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータが、「０回」の値を示す場合には、指標算出部２３は、波形（呼吸）有無ｄ２は、「正常」であると評価する（ＩＦ  ｄ２＝０、ＴＨＥＮ  ｄ２＝正常）。同様に、指標算出部２３は、供給されたｄ２〜ｄ７のすべてのパラメータについて３段階評価を行う。
【０１４０】
なお、テーブルのＩＦ値として格納される閾値は、同図に示す例に限定されず、医学的な根拠や経験に基づいて適宜の値が定められればよい。
【０１４１】
図５の（ｂ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、３段階評価されたパラメータに評価に応じたスコアを付与するためのスコア情報が含まれている。図５の（ｂ）に示す例では、スコア情報をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。
【０１４２】
図５の（ｂ）に示すスコア情報にしたがって、指標算出部２３は、必須パラメータについては、「正常」と評価されたパラメータに０、「要注意」と評価されたパラメータに１、「異常」と評価されたパラメータに２のスコアを付与する。すなわち、本実施形態では、必須パラメータについて無呼吸に関する異常項目が多ければ多いほどスコアの合計が高くなる。補助パラメータについては、「正常」、「要注意」、「異常」のパラメータに対し、それぞれ、０、０、１のスコアを付与する。
【０１４３】
例えば、波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータが「正常」であると評価された場合には、波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータは必須であるので、スコア「０」を付与する。
【０１４４】
図５の（ｃ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、パラメータごとに求められたスコアに対して付与する重み付け情報が含まれていてもよい。図５の（ｃ）に示す例では、重み付け情報をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。重み付けは、パラメータごとに対応付けて記憶される。重み付けの数値が大きいということは、そのパラメータが、当該指標を算出する上でより重要な、影響の大きい情報であるということを示す。
【０１４５】
図５の（ｃ）に示す例では、無呼吸度を算出する上で、「１０秒以上呼吸が停止する回数」を示す波形（呼吸）有無ｄ２が、最も考慮されるべき重要な情報であるので、重み付けが「４」と定められている。これに対し、あまり重要でないパラメータ、波形（呼吸）数、ＳｐＯ２、心拍数については、重み付けを付与しない、すなわち、重み付けを「１」と定めてもよい。
【０１４６】
上述の「０」のスコアが付与された、波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータについては、「４」の重み付けを付与して、最終スコアが「０×４＝０」となる。指標算出部２３は、同様に、すべてのパラメータｄ２〜ｄ７について、「スコア×重み付け値＝最終スコア」を求める。
【０１４７】
図５の（ｄ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、各パラメータのスコアに基づいて、指標「無呼吸度」を算出するための算出式が含まれている。図５の（ｄ）の算出式は一例であって、本発明を限定する意図はない。
【０１４８】
図５の（ｄ）に示す算出式にしたがって、指標算出部２３は、上記パラメータｄ２〜ｄ７の最終スコアを合計して、無呼吸度を算出する。
【０１４９】
さらに、指標算出規則記憶部３２には、図５の（ｅ）に示すとおり、指標「無呼吸度」に関して、被験者の状態を判定するための判定基準情報が記憶されている。図５の（ｅ）に示す例では、判定基準情報をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。
【０１５０】
図５の（ｅ）に示すとおり、判定基準情報のテーブルにおいて、算出された無呼吸度の値に応じて、判定すべき状態判定結果が対応付けられている。状態判定部２４は、図５の（ｅ）に示す判定基準情報にしたがって、被験者の無呼吸に係る状態を判定する。例えば、無呼吸度が「３」と算出された場合には、状態判定部２４は、当該被験者の無呼吸に係る状態は、「正常」であると判定する。
【０１５１】
なお、判定基準情報のテーブルには、この状態判定結果を表示する方法を規定する情報が対応付けられていてもよい。図５の（ｅ）に示す例では、例えば、状態判定結果「正常」には、表示「緑」が対応付けられている。これは、状態判定結果を緑色の文字で表示したり、緑色のランプで通知したりすることを意味する。このように、状態判定結果が色分けして出力されることにより、ユーザは、より直感的に状態判定結果を理解することができる。
【０１５２】
図６の（ａ）〜（ｄ）は、睡眠深度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、睡眠深度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「睡眠深度」は、値が高いほど、眠りが深いことを示す。図６の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、睡眠深度の算出手順、および、状態判定手順は、図６の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。ただし、睡眠深度の判定では、異常の有無ではなく、眠りの浅さ、深さの判定が行われる。
【０１５３】
図７の（ａ）〜（ｄ）は、喘息重症度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、喘息重症度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「喘息重症度」は、値が高いほど、喘息の症状が重いことを示す。図７の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、喘息重症度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。
【０１５４】
図８の（ａ）〜（ｄ）は、心臓活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、心臓活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「心臓活動度」は、値が高いほど、心臓の活動が不安定で、異常であることを示す。図８の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、心臓活動度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。
【０１５５】
図９の（ａ）〜（ｄ）は、消化器活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、消化器活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「消化器活動度」は、値が高いほど、消化器の活動が不安定で、異常であることを示す。図９の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、消化器活動度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。
【０１５６】
図１０の（ａ）〜（ｄ）は、循環器活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、循環器活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「循環器活動度」は、値が高いほど、循環器の活動が不安定で、異常であることを示す。図１０の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、循環器活動度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは重複する説明を繰り返さない。
【０１５７】
なお、本実施形態では、循環器活動度を算出する上で、補助の外的パラメータとして、被験者の年齢を用いてもよい。循環器（特に血管）の健康状態は、年齢に大きく左右されるため、被験者の年齢を考慮することにより、被験者の年齢に適した状態判定を行うことができる。
【０１５８】
例えば、図１０の（ａ）に示す、必須パラメータ「脈波（伝播速度）」のＩＦ値（閾値）を、被験者の年齢に合わせて可変にすることが考えられる。より具体的には、例えば、図１０の（ａ）に示す、正常のＩＦ値「１２００ｃｍ／ｓ未満」、要注意のＩＦ値「１２００ｃｍ／ｓ以上１４００ｃｍ／ｓ未満」、および、異常のＩＦ値「１４００ｃｍ／ｓ以上」が、それぞれ、「被験者年齢＝３０歳未満」のＩＦ値であるとすると、「被験者年齢＝３０歳以上４０歳未満」である場合には、同図に示す上記ＩＦ値に「１００」を加え、「被験者年齢＝４０歳以上５０歳未満」である場合には、同図に示す上記ＩＦ値に「２００」を加え、以降、被験者年齢が１０歳上がるごとにさらに「２００」ずつ数値を加算して、閾値を補正することが考えられる。つまり、被験者年齢が５１歳の場合、正常のＩＦ値「１６００ｃｍ／ｓ未満」が適用される。
【０１５９】
あるいは、例えば、図１０の（ｃ）に示すとおり、被験者の年齢に応じて、脈波（伝播速度）のパラメータの重み付け値を変更することにより、より精度よく循環器活動度を算出することができる。
【０１６０】
さらに、本実施形態では、循環器活動度を算出する場合と同じパラメータを用いて、別の指標「動脈硬化度」を算出してもよい。指標算出規則記憶部３２には、動脈硬化度算出規則として、動脈硬化度の算出式が別途記憶されていてもよい。
【０１６１】
図１１の（ａ）〜（ｄ）は、咳重症度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、咳重症度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「咳重症度」は、値が高いほど、咳の症状が重く、異常である可能性が高いことを示す。図１１の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、咳重症度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは重複する説明を繰り返さない。
【０１６２】
なお、本実施形態では、咳重症度を算出する上で、補助の外的パラメータとして、被験者の疾患履歴を用いてもよい。呼吸器系疾患の患者は特徴的な咳（特定の周波数の咳）を発することが多く、元々の呼吸器系疾患による咳の影響は、ここでは差し引かれなければならない。そこで、例えば、図１１の（ｃ）に示すとおり、被験者が呼吸器系疾患患者か否かに応じて、周波数のパラメータの重み付け値を変更することにより、より精度よく咳重症度を算出することができる。
【０１６３】
以上のとおり、指標算出部２３は、測定項目に応じて選択されたパラメータを、測定項目に応じた指標算出規則にしたがって処理して指標を算出するので、測定項目に適った、より精度の高い生体測定処理を実施することが可能となる。
【０１６４】
〔測定結果表示例〕
図１２〜図１８は、解析装置１が生体測定処理を実行することによって得られた測定結果を、表示部１５に表示するときの表示画面の一例を示す図である。
【０１６５】
図１２は、解析装置１が、測定項目「１：無呼吸度測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
【０１６６】
図１２に示すとおり、測定結果として、少なくとも、指標算出部２３が算出した指標（ここでは「無呼吸度ｄ９」）と、状態判定部２４が判定した状態判定結果ｄ１１とが表示される。無呼吸度ｄ９および状態判定結果ｄ１１は、ユーザにとって分かりやすい形式で表示されることが好ましく、文章で表示されてもよいし、さまざまな形式のグラフによって表示されてもよい。例えば、図１２に示すように、文章およびレーダーチャート形式で、測定結果を表示することができる。
【０１６７】
図１２に示すレーダーチャートでは、算出された指標を中央上方向の軸にとり、指標の算出に利用したパラメータをその他の方向の軸にとって、中心を０、軸の外側を取り得る値の最大値として、各値に基づいて、軸上に点をプロットする。このとき、各値の３段階評価を分かりやすくするために、「正常」、「要注意」、「異常」の領域を予め当該レーダーチャートにプロットしておいてもよい。
【０１６８】
算出された指標は、値が小さいほど、すなわち、チャートの中心に近いほど「正常」であることを示すので、中心に最も近い領域Ａが「正常」であり、中間の領域Ｂが「要注意」であり、外側の領域Ｃが、「異常」であることを示す。
【０１６９】
しかし、利用するパラメータによっては、中間値が「正常」であり、値が小さすぎても大きすぎても「要注意」または「異常」となる性質のものがある。このようなパラメータについては、中心に最も近い領域Ａと、外側の領域Ｃとが「異常」を表し、中間の領域Ｂが「正常」を表すものとする。そして、領域Ａと領域Ｂの境界付近、および、領域Ａと領域Ｃとの境界付近が「要注意」を意味する。
【０１７０】
当然のことながら、各領域の境界位置は、指標の判定基準情報や、各パラメータのＩＦ値によって変化するので、中心から境界位置までの長さは、軸ごとにばらついてもよい。また、指標と各パラメータとをプロットする軸は、すべて同一平面上になくてもよく、表示領域が広ければ、複数のレーダーチャートを作成し表示してもよい。
【０１７１】
さらに、全国平均値、理想値、同じ被験者の前回測定値などをプロットし、破線Ｄのように表示して、今回の測定結果（実線）と比較できるようにしてもよい。
【０１７２】
さらに、情報取得部２０、パラメータ選択部２２および指標算出部２３は、測定方法記憶部３１を参照したときに得た各種情報を表示部１５に出力してもよい。例えば、図１２に示す例では、情報取得部２０は、測定項目「無呼吸度測定」の測定で使用した（通信した）生体センサの種別を示す情報１２０と、生体センサについて、装着位置指定情報によって装着位置が指定されていた場合に、該センサの装着位置を示す情報１２１とを表示する。パラメータ選択部２２は、測定項目「無呼吸度測定」について、必須パラメータとして選択したパラメータの情報１２２と、補助パラメータとして選択したパラメータの情報１２３とを表示する。指標算出部２３は、測定項目「無呼吸度測定」に対応する指標の情報１２４を表示する。
【０１７３】
図１３は、解析装置１が、測定項目「２：睡眠状態測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
【０１７４】
図１４は、解析装置１が、測定項目「３：喘息測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
【０１７５】
図１５は、解析装置１が、測定項目「４：心臓モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
【０１７６】
図１６は、解析装置１が、測定項目「５：消化器モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
【０１７７】
図１７は、解析装置１が、測定項目「６：循環器モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。本実施形態では、解析装置１の指標算出部２３は、測定項目「６：循環器モニタリング」と同じパラメータを利用して、指標「動脈硬化度」を算出することができるので、切り替えボタン１７０を表示し、ユーザ操作に応じて、指標「動脈硬化度」に関するレーダーチャートに表示を切り替えてもよい。
【０１７８】
図１８は、解析装置１が、測定項目「７：咳モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
【０１７９】
上記構成によれば、ユーザは、表示部１５に表示された情報を確認して、選択した測定項目に係る測定結果を平易に把握することができる。
【０１８０】
次に、ユーザが測定開始を指示してから、上記のように測定結果が表示されるまでの、解析装置１が実施する生体測定処理に係る一連の工程について説明する。
【０１８１】
〔生体測定処理フロー〕
図１９は、解析装置１が実行する生体測定処理の流れを示すフローチャートである。
【０１８２】
解析装置１に対して、入力操作部１４を介して、被験者の測定を開始する旨の指示が入力されると（Ｓ１においてＹＥＳ）、次に、測定項目決定部２５は、「測定項目」の入力を受け付ける（Ｓ２）。例えば、ユーザが、測定項目「無呼吸度測定」を選択すると、測定項目決定部２５は、開始する生体測定処理の測定項目を、「１：無呼吸度測定」と決定する。
【０１８３】
次に、情報取得部２０は、測定方法記憶部３１を参照し、決定された測定項目の測定を行うために必要なすべての生体センサが、アクティブであるか否かを確認する（Ｓ３）。上述の例では、図３Ａのパラメータ指定情報および装着位置指定情報によれば、測定項目「１：無呼吸度測定」の生体測定処理を実施するためには、気道付近の波形有無、音量、波形長短および波形数が必須の生体パラメータであるということと、ＳｐＯ２および心拍数が補助パラメータであるということが分かる。そこで、情報取得部２０は、気道付近に装着される音響センサ２ａ、左胸に装着される音響センサ２ｂ、および、パルスオキシメータ３のうち、少なくとも、音響センサ２ａがアクティブであるか否かを確認する。
【０１８４】
ここで、必須の生体センサが非アクティブである場合（Ｓ３においてＮＯ）、情報取得部２０は、表示部１５を介して、生体センサが非アクティブであって測定不可能であることをユーザに通知することが好ましい（Ｓ４）。また、このとき、必要な生体センサの種類と、正しい装着位置（気道付近と左胸）とをユーザに分かり易い形で（例えば、図入りで）通知することがさらに好ましい。
【０１８５】
必要な生体センサがアクティブであることが確認されると（Ｓ３においてＹＥＳ）、それらの各生体センサから、情報取得部２０は、生体信号情報を取得する（Ｓ５）。上述の例では、情報取得部２０は、少なくとも、音響センサ２ａから気道付近の音データと、任意で、音響センサ２ｂから心音の音データと、パルスオキシメータ３からＳｐＯ２の測定データとを取得する。
【０１８６】
さらに、情報取得部２０は、情報提供装置７から外部取得情報（測定日の気候、気温、湿度、気圧など）と、入力操作部１４を介して手動入力情報（被験者ＩＤまたは被験者名、被験者の年齢、性別など）を必要に応じて取得してもよい（Ｓ６）。
【０１８７】
続いて、パラメータ抽出部２１は、取得した生体信号情報から生体パラメータを抽出する（Ｓ７）。パラメータ抽出部２１は、測定方法記憶部３１を参照して、選択された測定項目「１：無呼吸度測定」で利用するパラメータだけを抽出してもよいし、図３Ａに列挙されているパラメータのうち、抽出できるパラメータをすべて抽出しておいてもよい。さらに、パラメータ抽出部２１は、上記外部取得情報および上記手動入力情報を取得した場合には、それらから外的パラメータを抽出する（Ｓ８）。パラメータ抽出部２１は、抽出したパラメータをパラメータ記憶部３０に記憶する。
【０１８８】
次に、パラメータ選択部２２は、測定方法記憶部３１（図３Ａおよび図３Ｂ）を参照し、決定された測定項目について利用するパラメータをパラメータ記憶部３０に記憶されたパラメータの中から選択する（Ｓ９）。上述の例では、パラメータ選択部２２は、測定項目「１：無呼吸度測定」に対応付けられている、（気道の）波形有無、音量、波形長短、波形数、ＳｐＯ２および心拍数のパラメータを選択する。パラメータ選択部２２は、必要なパラメータをすべてパラメータ記憶部３０から取得できたら（Ｓ１０においてＹＥＳ）、それを指標算出部２３に供給する（Ｓ１１）。
【０１８９】
続いて、指標算出部２３は、選択された測定項目に対応する指標算出規則を指標算出規則記憶部３２から読み出し（Ｓ１２）、その指標算出規則にしたがって、測定項目の指標を算出する（Ｓ１３）。上述の例では、測定項目「１：無呼吸度測定」に対応する「無呼吸度算出規則」（例えば、図５の（ａ）〜（ｄ））を読み出し、パラメータ選択部２２から供給されたパラメータを用いて無呼吸度を算出する。算出された無呼吸度は、測定日や被験者ＩＤなどとともに指標記憶部３３に記憶される。
【０１９０】
さらに、状態判定部２４は、算出された指標に基づいて、被験者の状態を判定する（Ｓ１４）。状態判定部２４は、選択された測定項目に対応する判定基準情報にしたがって判定を行う。上述の例では、測定項目「１：無呼吸度測定」に対応する判定基準情報（例えば、図５の（ｅ））にしたがって、状態判定部２４は、上記被験者の無呼吸度が、正常か、要注意か、異常かを判定する。
【０１９１】
指標算出部２３は、算出した指標を、状態判定部２４は、行った判定の結果を表示部１５に出力する。表示部１５は、測定結果を表示し、ユーザに提示する（Ｓ１５）。測定結果とは、解析装置１が実行した、図１９に示す生体測定処理の一連の工程の実行結果であり、少なくとも、算出された指標および状態の判定結果を含む。さらに、利用したパラメータの情報やどのような指標を算出したのかなどの付属の情報が測定結果に含まれていてもよい。測定結果の表示例は、図１２〜図１８に示したとおりである。
【０１９２】
一方、Ｓ１０において、パラメータ選択部２２は、パラメータ記憶部３０に必要なパラメータがそろっていなければ（Ｓ１０においてＮＯ）、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報に基づいて、パラメータ抽出部２１に対し、必要なパラメータの抽出を指示することが好ましい（Ｓ１６）。例えば、図３Ｂのパラメータ指定情報によれば、「無呼吸度測定」には、波形有無に関しては、「１０秒以上呼吸が停止する回数」のパラメータが必要になるので、これを抽出するように、パラメータ選択部２２がパラメータ抽出部２１に対して要求する。パラメータ抽出部２１は、指示にしたがってパラメータを抽出し、パラメータ記憶部３０に記憶してパラメータ選択部２２に応答を返す。この方法によれば、解析装置１を、さまざまな測定項目に関して汎用性の高いパラメータはデフォルトで抽出する一方、特定の測定項目に関する特殊なパラメータは必要に応じて抽出する構成とすることができる。これにより、生体測定処理の処理負荷を低減し、処理効率を向上させることが可能となる。
【０１９３】
なお、上述の例では、生体信号情報の取得と、パラメータの抽出とを、生体測定処理の開始の指示を受けてから実施する場合について説明したが、パラメータ抽出までの工程、すなわち、Ｓ３〜Ｓ８の各工程は、開始の指示とは無関係に、事前に（さらには定期的に）実行され、パラメータ記憶部３０には常に必要なパラメータが蓄積されている方法でもよい。
【０１９４】
〔変形例−長期指標推移に基づく判定〕
上述の説明では、生体測定システム１００において、解析装置１は、１つの生体測定処理によって１つの指標を算出し、算出した１つの指標に基づいて被験者の状態を判定する構成であった。しかしながら、本発明の解析装置１の構成はこれに限定されない。
【０１９５】
例えば、解析装置１は、１つの測定項目について、日時を変えて複数回測定を行い（すなわち、生体パラメータを反復して取得し）、指標を複数回算出してもよい。そして、解析装置１は、複数回算出された指標の統計値、または、経時的変化率などを求めることにより、被験者の状態を判定してもよい。この構成によれば、単発の測定による被験者の一時的な状態だけでなく、被験者の状態の長期的な傾向を把握することが可能となり、測定項目に適ったより精度の高い測定を実現することができる。
【０１９６】
長期的な傾向を計測するために、本発明の解析装置１は、測定方法記憶部３１において、測定項目ごとに、対応する指標を繰り返し算出するタイミングを指定する反復測定指示情報を関連付けて記憶している。
【０１９７】
ユーザがある測定項目を選択して、生体測定処理の開始を指示すると、図１に示す制御部１０の各部は、測定方法記憶部３１を参照し、測定項目決定部２５によって決定された測定項目に対応付けられている反復測定指示情報を読み取り、測定のタイミングを認識する。反復測定指示情報は、例えば、「１日１回のペースで１ヶ月分の指標を算出する」など、定期的に測定する時間間隔や、定期的に測定を行う期間が指定されている。あるいは、測定を行う時間帯がより詳細に定められていてもよい。
【０１９８】
そして、制御部１０の各部は、反復測定指示情報にしたがって、上述した生体測定処理を定期的に実行する。指標算出部２３は、例えば、上述の例では、２４時間に１回のペースで算出した指標を、被験者ＩＤと測定日とに対応付けて指標記憶部３３に３１日間蓄積する。
【０１９９】
反復測定指示情報に定められた期間の指標が指標記憶部３３に蓄積されると、状態判定部２４は、蓄積された指標に基づいて、指示された測定項目に係る被験者の状態を判定する。上述の例では、１ヶ月分の指標が蓄積されており、状態判定部２４は、これらの値を用いて被験者の状態を判定する。このときの指標の処理方法や判定基準情報が、測定項目ごとに指標算出規則記憶部３２に記憶されていてもよい。
【０２００】
状態判定部２４が行う処理としては、例えば、指標の値を縦軸に、時間を横軸にとった２次元のグラフに、指標の値をプロットして指標の推移を分析したり、指標の平均値・最大値・最小値・分散などの統計値を算出したりすることが考えられる。状態判定部２４は、例えば、そのようにして得られた分析結果を標準値と比較するなどして、測定項目に係る、被験者の状態の判定（例えば、正常、要注意、異常の判定）を行う。
【０２０１】
さらに、状態判定部２４は、反復測定指示情報にしたがって過去に蓄積されている指標と、それ以降に単発で行われた生体測定処理によって得られた指標とを比較して、当該生体測定処理が実施された時点での被験者の最新の状態を判定してもよい。このように過去の値と比較することによって、現在の被験者の状態を精度よく判定することが可能となる。
【０２０２】
この場合、例えば、測定方法記憶部３１において、過去のどの期間の指標を比較対照に用いるのか、最新の指標とどのように比較を行うのかなどの分析方法が、測定項目ごとに、記憶されていればよい。
【０２０３】
図２０は、被験者の状態の長期的な傾向を測定結果として表示した例を示す図である。
【０２０４】
図２０に示すとおり、表示部１５には、状態判定部２４によって作成された、上記の２次元のグラフが測定項目ごとに表示されてもよい。これにより、ユーザは、被験者の１ヶ月間の指標の推移を平易に把握することができる。また、１ヶ月間の指標の統計値に基づいて、１ヶ月分の総合的な被験者の状態判定結果を表示してもよい。これにより、ユーザは、被験者の状態の長期的な傾向を平易に把握することができる。
【０２０５】
なお、図２０に示す２次元のグラフは、一例であって、これに限定されない。例えば、表示する横軸（時間）の範囲を必要に応じて変更できるようにしてもよい。例えば、計測期間を「１ヶ月」から「１年間」に変更することにより、１年間蓄積した被験者の指標に基づいて、１年間分の総合的な被験者の状態判定結果を表示することができる。図２０に示すとおり、計測期間の選択肢ボタンを表示して、ユーザに選択されるようにすれば、ユーザは簡単な操作で計測期間を切り替えることができる。
【０２０６】
〔変形例−測定項目の特定〕
上述の説明では、解析装置１の測定項目決定部２５は、入力操作部１４を介してユーザから指定された測定項目を、これから実行する生体測定処理の目的となる測定項目として決定する構成であった。しかしながら、本発明の解析装置１の構成はこれに限定されない。
【０２０７】
例えば、アクティブな生体センサがいずれであるのかに応じて、測定項目決定部２５が測定項目を特定したり、いくつかの候補に絞り込んでユーザに選択させたりするように、解析装置１を構成することができる。
【０２０８】
測定項目ごとに必要な生体センサの種別が決まっている。そこで、測定項目決定部２５は、情報取得部２０を介して、アクティブな生体センサを確認し、それらの生体センサからの生体信号情報を用いて実施できる測定の測定項目を特定する。ここで、測定項目が１つに特定できた場合は、測定項目決定部２５は、その測定項目を、これから実行する生体測定処理の測定項目に決定する。一方、複数の測定項目が候補として残っている場合は、測定項目決定部２５は、それらの測定項目のみを選択肢として表示部１５に表示し、ユーザに選択させる。
【０２０９】
≪実施形態２≫
本発明の他の実施形態について、図２１〜図２４に基づいて説明すると以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の実施形態にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、上述の実施形態と重複する内容については説明を省略する。
【０２１０】
上述の実施形態では、本発明の生体測定装置（解析装置１）は、図１２〜図１８の各図に示すとおり、パラメータの情報１２２およびパラメータの情報１２３によって、目的の測定項目に対応する指標を算出するためのパラメータの採否をユーザに通知するのみであった。
【０２１１】
しかし、実際、解析装置１の内部において、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさは、パラメータごとにばらついている。例えば、測定項目「無呼吸度測定」に対応する指標「無呼吸度」を算出する際には、図５の（ｂ）および（ｃ）の無呼吸度算出規則に示すとおり、パラメータ「波形有無」が「無呼吸度」の算出に与える影響が最も大きく、一方、パラメータ「心拍数」および「ＳｐＯ２」が「無呼吸度」の算出に与える影響は他のパラメータに比べて小さい。パラメータが「必須」か「補助」かによってスコアが変化するし、各パラメータによって重み付けの値が変化するからである。
【０２１２】
このように、指標を算出する上で、何のパラメータが重要視されるのかは区々であるので、測定結果をユーザに提示する際には、パラメータの採否だけではなく、指標が算出される際に、利用された各パラメータが与えた影響の大きさ（重要性）をユーザに明示することが好ましい。
【０２１３】
本実施形態では、解析装置１は、指標ごとに、算出時に利用する各パラメータが与える影響の大きさを、「優先度」などで表現してこれを「パラメータ属性」として管理し、各パラメータの「パラメータ属性」を、測定結果とともに通知する構成である。これにより、本実施形態に係る生体測定装置（解析装置１）は、より豊富な情報を有した測定結果をユーザに提供することが可能となり、ユーザの利便性を向上させるものである。
【０２１４】
〔解析装置１の構成〕
図２１は、本実施形態における解析装置１の要部構成を示すブロック図である。
【０２１５】
本実施形態にかかる解析装置１は、図１に示す解析装置１と比較して以下の点で異なっている。第１に、記憶部１１が、さらに、各パラメータのパラメータ属性を記憶するためのパラメータ属性記憶部３４を有している点が異なる。第２に、解析装置１の制御部１０が、機能ブロックとして、さらに、パラメータ属性管理部２６を有している点が異なる。パラメータ属性管理部２６は、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータ属性を管理するものである。
【０２１６】
なお、解析装置１は、心電計８と無線通信し、心電計８から被験者の心電図を取得してもよい。
【０２１７】
〔パラメータ属性記憶部３４について〕
図２２は、パラメータ属性記憶部３４に記憶される情報のデータ構造を示す図である。
【０２１８】
本実施形態では、解析装置１のパラメータ属性管理部２６は、指標の算出に与える影響の大きさを「パラメータ属性」として管理し、指標ごとの各パラメータのパラメータ属性をパラメータ属性記憶部３４に記憶しておく。
【０２１９】
本実施形態では、パラメータ属性は、いくつかの要素によって構成される。図２２に示すとおり、例えば、パラメータ属性は、「優先度」、「区分」、「重み付け」などの要素を含んでいる。さらに、パラメータ属性は、「信頼性」などの要素を含んでいてもよい。なお、図２２に示すデータ構造は、一例であり、本発明のパラメータ属性のデータ構造を限定する意図はない。すなわち、指標の算出に与える影響の大きさ（パラメータ属性）は、上述した以外の別の要素によって、表現されてもよい。
【０２２０】
要素「区分」は、各パラメータを、「必須パラメータ」と「補助パラメータ」とに区別した場合に、いずれの区分に属するのかを示す情報である。例えば、図２２に示す例では、測定項目「１：無呼吸度測定」において、指標「無呼吸度」を算出する際、パラメータ「波形有無」の区分は「必須」となっている。これは、指標「無呼吸度」を算出するためには、パラメータ「波形有無」は、必須のパラメータであることを示している。パラメータ属性管理部２６は、要素「区分」が「必須」であるパラメータは、指標の算出に与える影響が大きく、「補助」であるパラメータは、指標の算出に与える影響が小さいと認識する。
【０２２１】
要素「重み付け」は、図５〜１１の（ｃ）に示すとおり、指標算出規則を構成する値である。具体的には、指標の算出式において、各々のパラメータについて得られたスコアの乗数となる。すなわち、パラメータ属性管理部２６は、パラメータの「重み付け」の値が大きいほど、そのパラメータが指標の算出に与える影響は大きいと認識する。
【０２２２】
要素「信頼性」は、パラメータの値の確かさを示す情報である。「信頼性」の値が大きいほど、そのパラメータの値が正確である度合いが高いと考えられる。そのため、「信頼性」が高いパラメータが指標の算出に与える影響を大きくして、指標算出の精度を高めるべきであると考えられる。本実施形態では、「信頼性」の値は、予め決定されており固定されているものとする。なお、「信頼性」の値は、例えば、生体センサの精度などによって決定されればよい。例えば、装着環境、生活環境などによってノイズの影響を受け易い音響センサ２から得られるパラメータ「波形有無」、「音量」などについては、「信頼性」を低く見積もり、周囲からの影響が少ないパルスオキシメータ３から得られるパラメータ「ＳｐＯ２」については、「信頼性」を高く見積もることなどが考えられる。あるいは、パラメータ「心拍数」は、音響センサ２と心電計８との２つの生体センサから得られる生体信号情報に基づいて求められているため、より確かな値であることから、「信頼性」を高く見積もることが考えられる。
【０２２３】
要素「優先度」は、パラメータの指標の算出に与える影響の大きさを、直接的に表した値である。当然「優先度」が高いパラメータほど、指標の算出に与える影響が大きいパラメータであると理解される。パラメータ属性管理部２６もこのように認識する。以上のように、パラメータの指標の算出に与える影響の大きさを直接的に要素「優先度」として表現し、ユーザに提示することにより、ユーザは、各パラメータの重要性を直感的に理解することが可能となる。
【０２２４】
本実施形態では、パラメータ属性管理部２６は、要素「優先度」を、「高」、「中」、「低」の３段階で表現する。「優先度；高」は、指標の算出に利用される全パラメータの中で、その指標の算出に与える影響が最も大きい（重要な）パラメータを示し、「優先度：低」は、その指標の算出に与える影響が最も小さい（重要でない）パラメータを示す。
【０２２５】
また、本実施形態では、パラメータ属性管理部２６は、要素「優先度」を、他の要素に基づく総合評価によって決定してもよい。図２２に基づいて、指標「無呼吸度」について具体的に説明する。指標「無呼吸度」を算出する際に用いるパラメータの中で、要素「区分」が「必須」であり、要素「重み付け」の値が最も高いパラメータが、最も重要なパラメータであると考えられる。指標「無呼吸度」において、パラメータ「波形有無」がこれに該当する。したがって、パラメータ属性管理部２６は、指標「無呼吸度」のパラメータ「波形有無」に対して、「優先度；高」を設定する。また、反対に、要素「区分」が「補助」であり、要素「重み付け」の値が最も低いパラメータが、最も重要でないパラメータであると考えられる。そこで、パラメータ属性管理部２６は、指標「無呼吸度」のパラメータ「ＳｐＯ２」、「心拍数」に対して、「優先度；低」を設定する。そして、指標「無呼吸度」のその他のパラメータに「優先度；中」を設定する。なお、「優先度；高」および「優先度；低」のパラメータを一意に定める場合には、パラメータ属性管理部２６は、さらに、要素「信頼性」を加味して、１つのパラメータを「優先度；高」または「優先度；低」に設定してもよい。例えば、パラメータ属性管理部２６は、より信頼性が低い、パラメータ「ＳｐＯ２」のみを、指標「無呼吸度」における「優先度；低」に設定してもよい。
【０２２６】
なお、要素「優先度」は、上述の３段階評価に限定されず、ユーザに直感的に理解される形態であれば、別の形態で表現されてもよい。例えば、パラメータ属性管理部２６は、重要なパラメータから順に、「１位」、「２位」、・・・と順位を「優先度」として付与してもよい。
【０２２７】
以上のようにして、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータ属性は、パラメータ属性管理部２６によって管理され、常に、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報（図３Ａ、図３Ｂ）と、指標算出規則記憶部３２に記憶されている指標算出規則（図５〜図１１）との間で整合性が保たれている。すなわち、パラメータ属性記憶部３４に記憶されている各パラメータの要素「区分」または要素「重み付け」が変更された場合には、パラメータ属性管理部２６は、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータ属性と整合するように、測定方法記憶部３１のパラメータ指定情報、および、指標算出規則記憶部３２の指標算出規則を更新する。
【０２２８】
図２３は、本実施形態にかかる解析装置１が生体測定処理を実行することによって得られた測定結果を、表示部１５に表示するときの表示画面の一例を示す図である。図２３は、一例として、解析装置１が、測定項目「１：無呼吸度測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
【０２２９】
図２３に示す測定結果は、図１２に示す測定結果と比較して、以下の情報が付加されている。すなわち、指標「無呼吸度」の算出に利用したパラメータについての情報１２２および情報１２３は、パラメータの採否のみでなく、さらに、利用された各パラメータが指標の算出に与えた影響の大きさ（重要性）の情報を含んでいる。図２３に示す例では、上記重要性は、一例として、各パラメータの要素「優先度」によってそのまま表現されている。
【０２３０】
解析装置１が測定項目「１：無呼吸度測定」の測定結果を表示するとき、パラメータ属性管理部２６は、指標「無呼吸度」の算出に利用された各パラメータのパラメータ属性（ここでは、要素「優先度」）をパラメータ属性記憶部３４から読み出し、図示しない表示制御部に供給する。上記表示制御部は、指標算出部２３および状態判定部２４から供給された算出結果および判定結果と、上記パラメータ属性とに基づいて、図２３に示す測定結果画面を生成し、表示部１５に表示する。
【０２３１】
本発明の解析装置１によれば、パラメータ属性管理部２６が、算出時に利用する各パラメータが与える影響の大きさを「優先度」などのパラメータ属性で管理する。そして、指標が算出されたとき、その結果とともに、利用したパラメータの「優先度」を表示する。
【０２３２】
これにより、ユーザは、測定項目「１：無呼吸度測定」の測定結果を、容易に理解可能な指標である「無呼吸度」という値で得ることができるともに、この指標が算出される過程で、被験者の何のパラメータが重要視されたのかを要素「優先度」などを確認して容易に理解することができる。結果として、本実施形態に係る生体測定装置（解析装置１）は、より豊富な情報を有した測定結果をユーザに提供することが可能となり、ユーザの利便性を向上させるという効果を奏する。
【０２３３】
〔変形例−算出式の設計〕
上述の各実施形態において、パラメータ属性記憶部３４に格納されている、指標ごとのパラメータおよびその各パラメータのパラメータ属性は、予め設定されて記憶されているものである。
【０２３４】
これに限定されず、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータおよびパラメータ属性は、ユーザが任意に設定して記憶させるものであってもよいし、一旦記憶させたパラメータおよびパラメータ属性をユーザが任意に変更できるものであってもよい。
【０２３５】
図２４は、ユーザが算出式を設計するための設計画面の一例を示す図である。図２４は、一例として、測定項目「１：無呼吸度測定」について、指標「無呼吸度」を算出するための算出式を設計するための画面を示す。
【０２３６】
ユーザは、表示部１５に表示された設計画面を、入力操作部１４を用いて操作する。そして、指標の算出に用いるパラメータを取捨選択したり、各パラメータのパラメータ属性を変更したりして、算出式の設計を行うことができる。図２４は設計画面の一具体例であって、本発明の解析装置１の構成を限定する意図はない。
【０２３７】
図２４を参照しながら、設計画面の操作方法を説明する。指標の算出に利用するパラメータの取捨選択は、各パラメータが一覧されているテーブルの行の削除ボタン９０および追加ボタン９１で行う。ユーザが、追加ボタン９１を選択（マウスでクリックするなど）したときは、指標の算出に利用できるパラメータの一覧が表示され、新しいパラメータを容易に追加できるようになっている。算出に利用しないパラメータについては、不要なパラメータの行の削除ボタン９０を選択して、利用するパラメータから除外することができる。
【０２３８】
そして、算出に利用するパラメータについて、ユーザは、各パラメータのパラメータ属性を編集することができる。例えば、ユーザが編集可能な要素のセルには、ドロップダウンフォームを設けることが考えられる。ユーザは、編集したい要素のセルを選択すると、リストボックス９２を表示させることができる。リストボックス９２には、その要素について設定可能な値が一覧表示される。ユーザは、その要素に設定したい値を選択して、所望の値をその要素に設定することができる。例えば、ユーザが、リストボックス９２から「高」の値を選択すると、パラメータ「波形長短」の要素「優先度」は、「中」から「高」に変更される。
【０２３９】
なお、すべての要素が編集可能である必要は無い。要素「信頼性」は、そのパラメータを導出する生体センサの性質に依存するものであるからユーザが編集できないような構成であってもよい。また、要素「信頼性」は、設計画面において非表示であってもよい。あるいは、ユーザが編集できる要素を「区分」および「重み付け」だけとし、「優先度」は、パラメータ属性管理部２６によって、「区分」および「重み付け」（あるいは、さらに「信頼性」）に基づいて、自動で求められる構成であってもよい。あるいは、反対に、ユーザが編集できる要素を「優先度」だけとし、パラメータ属性管理部２６が、「優先度」に基づいて、「区分」および「重み付け」を調節する構成であってもよい。
【０２４０】
編集された後のパラメータおよびパラメータ属性に基づいて、新たに特定される算出式を、図２４に示すようにユーザに提示してもよい。具体的には、ユーザが更新ボタン９３を選択すると、パラメータ属性管理部２６が、編集後のパラメータおよびパラメータ属性に基づいて新しい算出式を組み立てて、所定の領域に表示する。測定項目についてある程度の知識を有するユーザであれば、表示された算出式を確認しながら、より適切なパラメータ、および、パラメータ属性の設定をより容易に行うことができる。
【０２４１】
「保存して終了」のボタン９４が選択されると、パラメータ属性管理部２６は、新たに設定された設定されたパラメータおよびパラメータ属性をパラメータ属性記憶部３４に記憶して内容を更新する。さらに、パラメータ属性管理部２６は、更新後のパラメータ属性記憶部３４の内容と整合するように、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報と、指標算出規則記憶部３２に記憶されている指標算出規則とを更新する。
【０２４２】
≪実施形態３≫
本発明の他の実施形態について、図２５に基づいて説明すると以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の各実施形態にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、上述の各実施形態と重複する内容については説明を省略する。
【０２４３】
上述の各実施形態では、本発明の生体測定装置（解析装置１）が、生体センサ（２〜６および８）を採用して、具体的には、７つの測定項目、「１：無呼吸度測定」、「２：睡眠状態測定」、「３：喘息測定」、「４：心臓モニタリング」、「５：消化器モニタリング」、「６：循環器モニタリング」および「７：咳モニタリング」を測定することができる例について説明した。上述の各実施形態では、特に、測定項目「４：心臓モニタリング」について、解析装置１は、指標「心臓活動度」を算出し、３段階評価の測定結果を提供する構成であった。
【０２４４】
本実施形態にかかる解析装置１は、心電計８から取得される心電図に基づいて、測定項目「４：心臓モニタリング」に関し、さらに、詳細な測定を実施することができる構成である。具体的には、被験者の心臓の電気的活動を監視、分析して、様々な種類の心疾患の危険度を測定できる構成である。
【０２４５】
図２５は、測定方法記憶部３１に記憶される情報のデータ構造を示す図である。図２５に示すとおり、測定方法記憶部３１には、解析装置１が測定可能な測定項目ごとに、パラメータ指定情報と、装着位置指定情報と、対応する算出可能指標とが対応付けて記憶されている。
【０２４６】
パラメータ指定情報は、図３Ａおよび図３Ｂに示すパラメータ指定情報と同様に、指標を算出するのに必要なパラメータを指定する情報である。例えば、解析装置１の指標算出部２３が、測定項目「４−１：心疾患Ａ」について、指標「心疾患Ａ危険度」を算出する場合、指標算出部２３が参照すべきパラメータは、「心拍数」、「ＲＲ間隔」、「ＰＱ時間」、および、「Ｐ波高さ／幅」となる。これらの心臓に関する生体パラメータは、心電計８から供給される心電図より得られる生体パラメータである。
【０２４７】
つまり、測定項目決定部２５が、目的の測定項目が、測定項目「４−１：心疾患Ａ」であると決定した場合には、パラメータ選択部２２は、上記パラメータ指定情報に基づいて、「心拍数」、「ＲＲ間隔」、「ＰＱ時間」、および、「Ｐ波高さ／幅」を利用するパラメータとしてパラメータ記憶部３０から選択する。
【０２４８】
なお、心電計８の各電極の装着位置が測定項目（診断したい心疾患）に応じて異なる場合には、測定項目ごとに装着位置指定情報を記憶しておいてもよい。本実施形態では、装着位置指定情報は、心電計８の各電極の装着位置パターン、つまり、誘導のタイプを特定する。これにより、解析装置１は、誘導のタイプ（電極装着位置のパターン）について、その異同を識別して、誘導タイプと紐付けて心電図を管理、分析し、目的の心疾患の危険度について、より精度の高い判定を行うことが可能となる。
【０２４９】
本実施形態では、指標算出規則記憶部３２には、図示しないが、測定項目に対応する指標「心疾患Ａ危険度」、「心疾患Ｂ危険度」、・・・ごとに、指標算出規則が記憶されている。
【０２５０】
指標算出部２３は、指標算出規則記憶部３２に記憶されている、目的の危険度を算出するための指標算出規則を読み出し、パラメータ選択部２２によって選択された心電図から得られた生体パラメータを利用して指標（心疾患危険度）を算出する。
【０２５１】
状態判定部２４は、算出された指標に基づいて、被験者の心疾患の危険度を評価し、その測定結果を表示部１５に出力する。本実施形態においても、パラメータ属性管理部２６は、利用したパラメータごとの優先度を上記測定結果とともに表示部１５に表示してもよい。
【０２５２】
〔補足〕
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０２５３】
最後に、解析装置１の各ブロック、特に、情報取得部２０、パラメータ抽出部２１、パラメータ選択部２２、指標算出部２３、状態判定部２４、測定項目決定部２５、および、パラメータ属性管理部２６は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０２５４】
すなわち、解析装置１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである解析装置１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記解析装置１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０２５５】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０２５６】
また、解析装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０２５７】
なお、本発明は、以下のようにも表現できる。
【０２５８】
すなわち、本発明は、ユーザの身体情報を計測する身体情報計測手段と、前記計測手段（生体センサ２〜６、８）に対応する属性情報（計測対象、計測情報、計測手段の情報、計測手段の位置情報など）に基づいて、計測対象（測定項目）に対する指標を導出する導出手段を備えた身体情報測定装置である。
【０２５９】
また、上記身体情報測定装置において、前記属性情報（パラメータ）は、計測情報（身体情報）、計測手段の情報、装着位置情報を含むことが好ましい。
【０２６０】
また、前記属性情報は、前記計測対象に基づいて選択されるものである。
【０２６１】
また、前記属性情報は、前記指標の精度を向上させるための補助属性情報（補助パラメータ）を含むことが好ましい。
【０２６２】
また、前記身体情報測定装置は、前記計測対象に基づいて、前記属性情報（必須パラメータ）と前記補助属性情報を選択することが好ましい。
【産業上の利用可能性】
【０２６３】
本発明は、被験者の状態を精度高く測定することができるため、医療機関における患者のモニタリング装置、または家庭における自己診断用の健康機器などに適用できる。
【符号の説明】
【０２６４】
１  解析装置（生体測定装置）
２ａ  音響センサ（生体センサ）
２ｂ  音響センサ（生体センサ）
３  パルスオキシメータ（生体センサ）
４  脈波センサ（生体センサ）
５  体温計（生体センサ）
６  加速度センサ（生体センサ）
７  情報提供装置
８  心電計（生体センサ）
１０  制御部
１１  記憶部
１２  無線通信部（通信部）
１３  通信部（通信部）
１４  入力操作部
１５  表示部
２０  情報取得部
２１  パラメータ抽出部
２２  パラメータ選択部
２３  指標算出部（測定結果導出手段）
２４  状態判定部（状態評価手段）
２５  測定項目決定部
２６  パラメータ属性管理部（パラメータ属性管理手段）
３０  パラメータ記憶部
３１  測定方法記憶部
３２  指標算出規則記憶部
３３  指標記憶部
３４  パラメータ属性記憶部
１００  生体測定システム
ｄ１  測定項目
ｄ２  波形有無
ｄ３  音量
ｄ４  波形長短
ｄ５  波形数
ｄ７  心拍数
ｄ８  無呼吸度算出規則
ｄ９  無呼吸度
ｄ１０  判定基準情報
ｄ１１  状態判定結果
【図１】
2012045373.tif 000003
【図２】
2012045373.tif 000004
【図３Ａ】
2012045373.tif 000005
【図３Ｂ】
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【図４】
2012045373.tif 000007
【図５】
2012045373.tif 000008
【図６】
2012045373.tif 000009
【図７】
2012045373.tif 000010
【図８】
2012045373.tif 000011
【図９】
2012045373.tif 000012
【図１０】
2012045373.tif 000013
【図１１】
2012045373.tif 000014
【図１２】
2012045373.tif 000015
【図１３】
2012045373.tif 000016
【図１４】
2012045373.tif 000017
【図１５】
2012045373.tif 000018
【図１６】
2012045373.tif 000019
【図１７】
2012045373.tif 000020
【図１８】
2012045373.tif 000021
【図１９】
2012045373.tif 000022
【図２０】
2012045373.tif 000023
【図２１】
2012045373.tif 000024
【図２２】
2012045373.tif 000025
【図２３】
2012045373.tif 000026
【図２４】
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【図２５】
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