(57)【要約】【課題】静止期間中のみならず、歩行や走行といった運動においても、被測定者上体の角度を精度よく算出する。【解決手段】特定動作期間選択部１４が、加速度センサ２１で測定されたセンサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択し、傾き角度算出部１５が、選択されたセンサデータに基づいて加速度センサ２１の傾き角度を算出する。【選択図】  図１
2016135173.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定者に装着された加速度センサで測定した時系列のセンサデータに基づいて、前記加速度センサの傾きを測定する生体情報測定装置であって、
前記センサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、前記被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する特定動作期間選択部と、
選択された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出する傾き角度算出部と
を備えることを特徴とする生体情報測定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体情報測定装置において、
選択された前記センサデータのうちから、当該センサデータから求めた前記重力加速度がその時系列における極値を示すセンサデータを抽出する極値抽出部をさらに備え、
前記傾き角度算出部は、抽出された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出する
ことを特徴とする生体情報測定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生体情報測定装置において、
前記加速度センサで測定したセンサデータから高周波成分を除去して出力する帯域制限部をさらに備え、
前記特定動作期間選択部は、高周波成分が除去されたセンサデータのうちから特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する
ことを特徴とする生体情報測定装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３のいずれかに記載の生体情報測定装置において、
算出された前記傾き角度を平滑化処理する平滑化処理部をさらに備えることを特徴とする生体情報測定装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４のいずれかに記載の生体情報測定装置において、
算出された前記傾き角度から、一定期間毎に統計値を算出する統計量算出部をさらに備えることを特徴とする生体情報測定装置。
【請求項６】
被測定者に装着されて加速度センサにより順次測定した加速度を示すセンサデータを送信するセンサ端末と、当該センサ端末から送信されたセンサデータを受信し、得られた時系列のセンサデータに基づいて、前記加速度センサの傾きを測定する生体情報測定装置とを備える生体情報測定システムであって、
前記生体情報測定装置は、
前記センサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、前記被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する特定動作期間選択部と、
選択された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出する傾き角度算出部とを備える
ことを特徴とする生体情報測定システム。
【請求項７】
被測定者に装着された加速度センサで測定した時系列のセンサデータに基づいて、前記加速度センサの傾きを測定する生体情報測定方法であって、
特定動作期間選択部が、前記センサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、前記被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する特定動作期間選択ステップと、
傾き角度算出部が、選択された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出する傾き角度算出ステップと
を備えることを特徴とする生体情報測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装着しているセンサによって被測定者の姿勢をはじめとする生体情報を測定する生体情報測定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、被測定者が装着しているセンサから、被測定者の姿勢をはじめとする各種の生体情報を検出する技術が提案されている。従来、このような生体情報測定技術の１つとして、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を検出する３軸の加速度センサにより測定したセンサデータから加速度センサの傾きを算出し、その算出値から被測定者の上体の傾きを得る技術が、例えば非特許文献１や非特許文献２で提案されている。これら非特許文献１や非特許文献２では、加速度センサのセンサデータから傾きを導出するための導出法が定式化されており、例えば次の式（１）が記載されている。
【０００３】
【数１】
2016135173.tif 000003
【０００４】
上記式（１）において、Φは鉛直方向に対する加速度センサのZ軸の傾きであり、単位は角度（degree）である。Ａx,out、Ａy,out、Ａz,outは加速度センサの出力値であり、単位は重力加速度Ｇ（１．０Ｇ≒９．８ｍ／ｓ2）である。式（１）では、加速度センサの出力値の合成ベクトルの大きさ（ノルム）に対するＡz,outの比を求め、さらに余弦（コサイン）の逆関数を求めることで角度の次元を持つ値として算出している。
【０００５】
図１１は、従来の生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。従来の生体情報測定システムとしては、図１１に示すように、生体情報の測定対象となる被測定者の胴体などの生体に装着されて、センサにより測定した生体情報に関するセンサデータを送信するセンサ端末と、全体としてパーソナルコンピュータやスマートフォンなどの情報処理端末からなり、センサ端末から送信されたセンサデータを受信し、これらセンサデータから被測定者の生体情報を生成する生体情報測定装置とから構成されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】藤本裕ほか，"３軸加速度センサによる姿勢検出アルゴリズムの改良と実用性の検討"，人工臓器 28(1) ，78-82，1999
【非特許文献２】"AN-1057 アプリケーション・ノート"，2010，アナログデバイセズ株式会社
【非特許文献３】Ning Jia著，"3軸デジタル加速度センサによる人の転倒の検出"，アナログデバイセズ株式会社，http://www.analog.com/jp/content/cu_ad4307jp/fca.html
【非特許文献４】三上直樹著，"はじめて学ぶディジタル・フィルタと高速フーリエ変換"，CQ出版社，２００５年
【非特許文献５】"走力（長距離）を鍛える"，40歳の不都合な真実，http://kore-ii.mobi/40sainoshijitu/category23/
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の加速度センサからの角度の導出法を定式化した式（１）は、ノルムが重力加速度に一致する場合、例えば被測定者が静止している場合であるとか、運動期間がごく短い時間で終了する場合には良好に姿勢を検出できる。しかしながら、被測定者が継続的に運動している場合には、重力加速度のほかに被測定者の運動に起因する運動加速度が生じるため、センサで得られる合成ベクトルの向きや大きさが変動し、式（１）の計算結果に影響を与えてしまうという問題点があった。
【０００８】
図１２は、被測定者上体の傾き検出に対する運動加速度の影響示す説明図である。図１２（ａ）に示すグラフは、３軸加速度センサを胸部に装着した被測定者が、胸部の傾きをできるだけ一定に保つことを意識して走行した際のノルムである。図１２（ｂ）に示すグラフは、式（１）で求めた傾きである。
【０００９】
静止時には、図１２（ａ）においてノルムはほぼ１Ｇとなり、図１２（ｂ）において傾きは５度から１５度の範囲にほぼ収まる。しかし、走行時には、ノルムは身体動作に起因する運動加速度により１Ｇから外れた値が頻繁に発生する。この際の傾きは、静止時に比べて激しく変動しており、胸部の傾きを一定に保って走行した事実と大きく異なる。これでは被測定者の利用状態に依存して算出値の信頼性が変わってしまい、著しく利便性が損なわれる。
【００１０】
本発明の目的は、このような事実に鑑み、静止期間中のみならず、歩行や走行といった運動においても、被測定者上体の角度を精度よく算出できる生体情報測定技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
このような目的を達成するために、本発明にかかる生体情報測定装置は、被測定者に装着された加速度センサで測定した時系列のセンサデータに基づいて、前記加速度センサの傾きを測定する生体情報測定装置であって、前記センサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、前記被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する特定動作期間選択部と、選択された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出する傾き角度算出部とを備えている。
【００１２】
また、本発明にかかる上記生体情報測定装置の一構成例は、選択された前記センサデータのうちから、当該センサデータから求めた前記重力加速度がその時系列における極値を示すセンサデータを抽出する極値抽出部をさらに備え、前記傾き角度算出部は、抽出された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出するようにしたものである。
【００１３】
また、本発明にかかる上記生体情報測定装置の一構成例は、前記加速度センサで測定したセンサデータから高周波成分を除去して出力する帯域制限部をさらに備え、前記特定動作期間選択部は、高周波成分が除去されたセンサデータのうちから特定動作期間に測定されたセンサデータを選択するようにしたものである。
【００１４】
また、本発明にかかる上記生体情報測定装置の一構成例は、算出された前記傾き角度を平滑化処理する平滑化処理部をさらに備えている。
【００１５】
また、本発明にかかる上記生体情報測定装置の一構成例は、算出された前記傾き角度から、一定期間毎に統計値を算出する統計量算出部をさらに備えている。
【００１６】
また、本発明にかかる生体情報測定システムは、被測定者に装着されて加速度センサにより順次測定した加速度を示すセンサデータを送信するセンサ端末と、当該センサ端末から送信されたセンサデータを受信し、得られた時系列のセンサデータに基づいて、前記加速度センサの傾きを測定する生体情報測定装置とを備える生体情報測定システムであって、前記生体情報測定装置は、前記センサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、前記被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する特定動作期間選択部と、選択された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出する傾き角度算出部とを備えている。
【００１７】
また、本発明にかかる生体情報測定方法は、被測定者に装着された加速度センサで測定した時系列のセンサデータに基づいて、前記加速度センサの傾きを測定する生体情報測定方法であって、特定動作期間選択部が、前記センサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、前記被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する特定動作期間選択ステップと、傾き角度算出部が、選択された前記センサデータに基づいて前記加速度センサの傾き角度を算出する傾き角度算出ステップとを備えている。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、被測定者の足が地面に接地しておらず、重力加速度の低下による傾き角度に対する誤差が大きくなる期間のセンサデータが除外されて、足が接地していて有効な重力加速度が検出可能な特定動作期間に測定されたセンサデータに基づいて、加速度センサの傾き角度が算出される。
したがって、静止期間中のみならず、歩行や走行といった運動においても、加速度センサの傾き角度を精度よく算出することができる。このため、加速度センサを被測定者の上体に装着することにより、被測定者の上体の傾き角度を示す生体情報を精度よく測定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる生体情報測定システムの動作を示す説明図である。
【図３】第１の実施の形態にかかる高周波成分を除去した加速度データ例である。
【図４】第１の実施の形態にかかる特定動作期間選択処理を適用した算出結果を示すグラフである。
【図５】第２の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施の形態にかかる極値抽出処理を適用した算出結果を示すグラフである。
【図７】第３の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
【図８】第３の実施の形態にかかる平滑化処理を適用した算出結果を示すグラフである。
【図９】第４の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】第４の実施の形態にかかる統計量算出処理を適用した算出結果を示すグラフである。
【図１１】従来の生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】被測定者上体の傾き検出に対する運動加速度の影響示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる生体情報測定システム１００について説明する。図１は、第１の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
【００２１】
この生体情報測定システム１００は、生体情報の測定対象となる被測定者の胴体などの生体に装着されて、センサにより測定した生体情報に関するセンサデータを送信するセンサ端末２０と、全体としてパーソナルコンピュータやスマートフォンなどの情報処理端末からなり、センサ端末２０から送信されたセンサデータを受信し、これらセンサデータから被測定者の生体情報を生成する生体情報測定装置１０とから構成されている。
【００２２】
センサ端末２０は、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を検出する３軸の加速度センサ２１と、この加速度センサ２１により被測定者の体の動きや重力によって生じる加速度を測定しセンサデータとして順次出力するセンサデータ測定部２２と、得られたセンサデータを有線通信または無線通信によって生体情報測定装置１０に順次送信するセンサデータ送信部２３とを備えている。
【００２３】
生体情報測定装置１０は、センサ端末２０から順次送信されたセンサデータを受信するセンサデータ受信部１１と、受信したセンサデータをメモリ（図示せず）に時系列で格納するセンサデータ格納部１２と、格納された時系列のセンサデータから特定の周波数帯域のセンサデータを抽出する帯域制限部１３と、抽出されたセンサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータから、被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択する特定動作期間選択部１４と、選択した特定動作期間のセンサデータに基づいて加速度センサ２１の傾き角度を算出する傾き角度算出部１５とを備えている。
【００２４】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図２を参照して、本実施の形態にかかる生体情報測定システム１００の動作について説明する。図２は、第１の実施の形態にかかる生体情報測定システムの動作を示す説明図である。
本実施の形態は、歩行や走行をはじめとする運動時にセンサ端末２０の加速度センサ２１で測定したセンサデータから重力加速度を求め、これら重力加速度に基づいて、センサデータのうちから、被測定者が足を接地している期間からなる特定動作期間におけるセンサデータを選択し、これら選択したセンサデータに基づき加速度センサ２１の傾き角度を算出するようにしたものである。
【００２５】
図２上段に示されている様態Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、被測定者の走行運動を４つの様態に分類したものである。このうち、様態Ａは、被測定者の片足が床に接触した瞬間（接地時）を表している。加速度センサ２１で検出される加速度とは、主に、地球の重力および足が床を押す力に起因して生じる加速度の合成和である。様態Ａの後に、接地した足が胴体の直下にくる様態Ｂを経て、胴体の後方に位置する様態Ｃへと移り、足は地面から再び離れて様態Ｄへと移行する。
【００２６】
ここで特筆すべきこととして、様態Ｄでは両方の足が地面と接触しておらず、いわば滞空している状態（無接地時）となるため、被測定者の身体は地面から力を受けていない。このため被測定者が身に着けている加速度センサ２１において、地面から受ける力に起因する加速度は検出されない。一方で、重力については、地面から受ける力とは異なり、様態Ｄにおいても被測定者に作用はしている。しかし、滞空中には無重量になるため、重力加速度も結局は測定されず、結果、測定値は０Ｇに近づく（非特許文献３参照）。
【００２７】
図２下段のグラフは、走行中に時系列で測定した３軸合成加速度の加速度データである。走行中には、様態Ａ〜Ｄが左右の足で交互に繰り返し発生するため、グラフ中においても振動の周期性が確認できる。
これら加速度データは、帯域制限部１３による帯域制限手法を適用していないものであるが、帯域制限手法として、例えばローパスフィルタを使用してもよい。ローパスフィルタを使用すると、高周波成分すなわち鋭い凹凸が除去されるので、加速度データがより正弦波に近い形状となる。ここでは例として、得られた加速度の測定値に以下の式（２）に示すローパスフィルタを適用する。
【００２８】
【数２】
2016135173.tif 000004
【００２９】
式（２）におけるＡout［ｎ］は加速度センサ２１の測定開始からｎ番目の出力値であり、合成ベクトルのノルムやＸ，Ｙ，Ｚ成分が用いられる。Ａ’out［ｎ］はフィルタ演算後の値である。ｈは任意のフィルタ係数であり、０から１の範囲の値をとる。ｈが１に近いほどフィルタの効果が強く、除去される周波数帯域が広くなる。（非特許文献４参照）
【００３０】
図３は、第１の実施の形態にかかる高周波成分を除去した加速度データ例である。高周波成分の除去には式（２）を用い、ｈ＝０．８とした。式（２）においてｈ＝０．８であるということは、１つ前の測定値の８０％が次の値に引き継がれるということを意味する。この程度のｈをとることで、鋭い凹凸の発生のみを前回測定値の継続という手段によって除去できる。しかしこのｈ＝０．８は経験的に調整されうる値であり、被測定者の走行中の様態や履いている靴に依存して最適値が異なる可能性があるため、他の値を個人設定として選択してもよい。こうした高周波成分の除去により図２に比べて正弦波の曲線に近いなめらかな波形になっていることが確認できる。
【００３１】
本実施の形態では、角度の誤差を低減するため、図２の様態Ｄ（無接地時）の期間に着目する。様態Ｄの期間においては、前述のとおり、加速度センサ２１は重力による応答を測定できないため、重力加速度を手掛かりとした角度算出法である式（１）を適用しても信頼に足る結果を算出することができない。被測定者の行動や様態を鑑み、重力加速度が検出される期間、すなわち足が接地している期間、言い換えれば図２の様態Ａから様態Ｃの期間のみの測定値を採用することで、不要な誤差を低減することができる。様態Ａから様態Ｃの期間を抽出するためには、様態Ｄの期間を排すればよい。
【００３２】
ここで、様態Ｄにおいては、測定値が低下し、０Ｇに近づくという特徴があるため、本実施の形態では、測定値が重力加速度の値である１Ｇを下回った期間内に様態Ｄが含まれているものとして扱う。様態Ｄを排するためには、例えば加速度ノルムが０．９５Ｇを超えた期間のみを選択するといった、閾値による選択機能を具備すればよい。この０．９５Ｇという閾値例は、用いる加速度センサ２１の精度誤差が数％程度生じる状況に対応できるよう、１Ｇに対して５％程度のマージンを確保し、０．９５Ｇとして設定した。閾値を超えた値においてのみ式（１）による計算を行い、加速度センサ２１の角度を算出する。
【００３３】
図４は、第１の実施の形態にかかる特定動作期間選択処理を適用した算出結果を示すグラフであり、図４（ａ）は加速度ノルムの時系列変化、図４（ｂ）は傾き角度の時系列変化である。ここでは、加速度ノルムに０．９５Ｇ以上の閾値を設けた場合が例として示されている。
図４（ａ）のうち、灰色のグラフが閾値を設けていないすべてのデータであり、黒点が０．９５Ｇの閾値を超えたデータである。図５（ｂ）のうち、灰色が全データであり、黒点が閾値を超えたデータである。
【００３４】
図４（ａ），（ｂ）において、灰色グラフと黒点とを比較すると、走行中の角度のばらつきが低減されていることが確認できる。また、静止期間中に着目すると、走行中のみならず、この期間においても従来の手法の効果を失わずに角度が算出されている。
なお、本実施の形態における図２をはじめとした説明では、被測定者の走行を扱ったが、歩行においても加速度の周期的特徴は同様であるため、同様の手法を適用することができる。
【００３５】
［第１の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、特定動作期間選択部１４が、加速度センサ２１で測定されたセンサデータから求めた重力加速度に基づいて、これらセンサデータのうちから、被測定者の足が地面に接地している特定動作期間に測定されたセンサデータを選択し、傾き角度算出部１５が、選択されたセンサデータに基づいて加速度センサ２１の傾き角度を算出するようにしたものである。
【００３６】
これにより、被測定者の足が地面に接地しておらず、重力加速度の低下による傾き角度に対する誤差が大きくなる期間のセンサデータが除外されて、足が接地していて有効な重力加速度が検出可能な特定動作期間に測定されたセンサデータに基づいて、加速度センサ２１の傾き角度が算出される。
したがって、静止期間中のみならず、歩行や走行といった運動においても、加速度センサ２１の傾き角度を精度よく算出することができる。このため、加速度センサ２１を被測定者の上体に装着することにより、被測定者の上体の傾き角度を示す生体情報を精度よく測定することが可能となる。
【００３７】
［第２の実施の形態］
次に、図５を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる生体情報測定システム１００について説明する。図５は、第２の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
本実施の形態は、第１の実施の形態の変形例であり、図５に示すように、片足のみ接地している期間をはじめとした特定動作期間に測定されたセンサデータのうちから、当該センサデータから求めた重力加速度がその時系列において、最大値や最小値、極大値や極小値といった極値を示すセンサデータを抽出する極値抽出部１６を備えることを特徴としている。
【００３８】
前述の図２において、足が接地してから離地するまでの様態をＡ〜Ｃに示したが、これらの様態Ａ〜Ｃにおいて、最も正確に角度が得られるのは、様態Ｂの時である。その理由は、式（１）が合成ベクトルと加速度センサ２１のＺ成分のベクトルとの成す角を求めるものであり、加速度センサ２１の角度の基準となるべき合成ベクトルの向きが地面に対する鉛直方向からそもそも傾いていれば、正しくない計算結果が導かれるためである。しかし、様態Ｂの際には、ノルムの向きが重力加速度方向と一致しているため、このような誤りは生じない。本実施の形態では、様態Ｂの様態の測定値を抽出することで、より角度の誤差を低減する。
【００３９】
様態Ａ〜Ｃにおいて、様態Ｂに相当する加速度データを得るため、図４の波の１周期ごとの最大値をとる。最大値をとる理由としては、図３において、様態Ｂでは、様態Ａや様態Ｃと異なり、足からの運動加速度が鉛直方向と一致するため、ノルムが最大となるからである。ここで注意を要する点として、図２下段における帯域制限前の加速度データでは、様態Ａや様態Ｃの期間に瞬時的なスパイクが生じるため、最大値をとっても様態Ｂの期間の値とはならない場合がある。このため、式（２）などによる帯域制限手法を施すことが望ましい。帯域制限手法により図４のような瞬時的なスパイクを除去することで、様態Ｂ近傍における最大値を顕在化させることができ、最大値をもって様態Ｂに該当する値を近似的に抽出することができる。
【００４０】
極値の抽出法としては、例えば時系列で連続する３点のデータの比較によって決定する。歩行であれ走行であれ、合成加速度のノルムは最大値で１Ｇを超えるので、例えば１Ｇを超える値であり、かつ腕や胴体の動きで生じる運動加速度に影響されない程度に大きな値である１．２Ｇを閾値として、これ超えた値を持つ点のなかから連続する３点のデータの比較によって最大値を決定する。ある時刻のデータとその１つ前の時刻に得られたデータを比較して増加しており、かつ、ある時刻のデータとその１つ後の時刻に得られたデータを比較して減少している場合、それを最大値として採用する。
【００４１】
また、前述で帯域制限手法を施すことが望ましいとしたが、もし諸制約により帯域制限手法が用いられない場合、様態Ａ〜Ｃが生じた期間の中央時刻おける値を用いても良い。これは、０．９５Ｇなどの閾値を超えた時刻を様態Ａの発生とみなし、また下回った時刻を様態Ｃの発生とみなし、その中央の時刻における値を様態Ｂであると近似的にみなすことによる。
【００４２】
図６は、第２の実施の形態にかかる極値抽出処理を適用した算出結果を示すグラフであり、図６（ａ）は加速度ノルムの時系列変化、図６（ｂ）は傾き角度の時系列変化である。ここでは、式（２）による帯域制限手法を施した後、最大値を抽出した場合が例として示されている。式（２）におけるｈは、第１に実施の形態と同様の理由により、０．８とした。
最大値のみを採用したため、第１の実施の形態の図４に比べ、データ点数が減っているが、傾き角度のばらつきが低減されていることが確認できる。なお、データ点数が減ることを避けるためには、例えば新たに抽出された最大値によって値が更新されるまでは現状の値をそのまま引き継ぐことでデータ点数を保っても良い。
【００４３】
［第２の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、極値抽出部１６が、特定動作期間選択部１４により選択されたセンサデータのうちから、当該センサデータから求めた重力加速度がその時系列における極値を示すセンサデータを抽出し、傾き角度算出部１５が、極値抽出部１６で抽出されたセンサデータに基づいて加速度センサの傾き角度を算出するようにしたものである。
【００４４】
これにより、加速度ノルムが極値をとるセンサデータ、すなわち被測定者の足からの運動加速度が鉛直方向と一致する期間に測定されたセンサデータが抽出され、これらセンサデータに基づいて、加速度センサ２１の傾き角度が算出される。
したがって、傾き角度の算出に用いられるセンサデータが、加速度センサ２１の角度の基準となるべき合成ベクトルの向きが地面に対する鉛直方向と一致しているため、合成ベクトルの傾きに起因して発生する傾き角度の誤差を低減でき、より正確な傾き角度を算出することが可能となる。
【００４５】
また、本実施の形態において、帯域制限部１３が、加速度センサで測定してメモリに格納されているセンサデータから高周波成分を除去して出力し、特定動作期間選択部１４が、帯域制限部１３で高周波成分が除去されたセンサデータのうちから特定動作期間に測定されたセンサデータを選択するようにしてもよい。
これにより、様態Ａや様態Ｃの期間に生じる瞬時的なスパイクを除去されるため、様態Ｂ近傍における極値を顕在化させることができ、最大値をもって様態Ｂに該当する値を近似的に抽出することが可能となる。
【００４６】
［第３の実施の形態］
次に、図７を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる生体情報測定システム１００について説明する。図７は、第３の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
本実施の形態は、第１および第２の実施の形態の変形例であり、図７に示すように、傾き角度算出部１５で算出された加速度センサの傾き角度に対し、フィルタ処理や時間の移動平均の算出といった平滑化処理を施す平滑化処理部１７を備えることを特徴としている。
【００４７】
フィルタ処理の適用例としては、前述の式（２）を同様に適用する。しかし、前述の帯域制限手法では、加速度の次元を持つセンサデータに対するフィルタ処理であったのに対し、本実施の形態における平滑化処理部１７では、角度の次元を持つ傾き角度に対するフィルタ処理となる。
【００４８】
平滑化処理部１７における式（２）のフィルタ係数は、例えば０．６とする。このフィルタ処理は、第１および第２の実施の形態で適用する処理に引き続く２回目のフィルタ処理であるので、あまりフィルタ係数を高めると過剰な情報の除去をまねく可能性がある。そこで先の０．８より軽微な０．６とした。
また、移動平均を適用する場合は、例えば時系列に格納された傾きの値において、隣り合う５点の値ごとに平均値を算出、表示する。すなわち、時間ｔiの傾きの値をａiとすると、平均値Ａiは次の式（３）となる。
【００４９】
【数３】
2016135173.tif 000005
【００５０】
図８は、第３の実施の形態にかかる平滑化処理を適用した算出結果を示すグラフであり、傾き角度の時系列変化が示されている。ここでは、式（２）による帯域制限手法を施した例が示されており、式（２）におけるｈは、上記理由により、０．６とした。
角度の次元を持つ傾き角度に対するフィルタ処理が施されているため、第２の実施の形態の図６に比べ、プロットの数が多く、かつ第１の実施の形態の図４に比べて角度の誤差が低減されていることが確認できる。
【００５１】
［第３の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、平滑化処理部１７が、傾き角度算出部１５で算出された前記傾き角度を平滑化処理するようにしたものである。
これにより、角度の次元を持つ傾き角度に対してフィルタ処理が施されるものとなり、傾き角度の誤差を低減することができる。
【００５２】
［第４の実施の形態］
次に、図９を参照して、本発明の第４の実施の形態にかかる生体情報測定システム１００について説明する。図９は、第４の実施の形態にかかる生体情報測定システムの構成を示すブロック図である。
本実施の形態は、第１から第３の実施の形態の変形例であり、図９に示すように、傾き角度算出部１５または平滑化処理部１７で算出された傾き角度から、平均値や分散、標準偏差といった統計量を算出する統計量算出部１８を備えることを特徴としている。
【００５３】
被測定者がマラソンなどの競技に出場した場合、時間の経過とともに姿勢の乱れや動きのブレが大きくなることがあり、それが速度の低下につながるため、予防が求められている（非特許文献５参照）。
本実施の形態では、平均や分散や標準偏差などの算出により、被測定者の姿勢の乱れや動きのブレを可視化することで、被測定者の予防に向けた競技能力向上の指標を提供することができる。
【００５４】
図１０は、第４の実施の形態にかかる統計量算出処理を適用した算出結果を示すグラフであり、図１０（ａ）は傾き角度の移動平均値、図１０（ｂ）は傾き角度の分散値である。ここでは、傾き角度の移動平均値を算出した例が示されている。
図１１（ａ）を例にとると、移動平均値を求めることで、走行開始時には大きく状態の角度が変化し、走行中においては次第に静止時と同様の傾きに近づいていったことが確認できる。図１１（ｂ）の分散値は、次の式（４）を用いて、直近の時系列５点の値から算出している。
【００５５】
【数４】
2016135173.tif 000006
【００５６】
図１１（ｂ）を例にとると、分散値を求めることで走行開始時には大きな姿勢の変化がピーク状の波形として示され、また走行中の後半において上体のブレが大きくなっていることが視認できる。図１１（ｂ）では分散を用いたが、式（５）に示す標準偏差においても同様の傾向が得られる。
【００５７】
【数５】
2016135173.tif 000007
【００５８】
［第５の実施の形態の効果］
このように本実施の形態は、統計量算出部１８が、傾き角度算出部１５または平滑化処理部１７で算出された傾き角度から、一定期間毎に平均値や分散、標準偏差といった統計量を算出するようにしたものである。
これにより、状況ごとの大まかな角度の推移を可視化して、より分かりやすい形で提供することができ、被測定者による自己の走行様態の把握を支援することが可能となる。
【００５９】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【００６０】
１００…生体情報測定システム、１０…生体情報測定装置、１１…センサデータ受信部、１２…センサデータ格納部、１３…帯域制限部、１４…特定動作期間選択部、１５…傾き角度算出部、１６…極値抽出部、１７…平滑化処理部、１８…統計量算出部、２０…センサ端末、２１…加速度センサ、２２…センサデータ測定部、２３…センサデータ送信部。
【図１】
2016135173.tif 000008
【図２】
2016135173.tif 000009
【図３】
2016135173.tif 000010
【図４】
2016135173.tif 000011
【図５】
2016135173.tif 000012
【図６】
2016135173.tif 000013
【図７】
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【図８】
2016135173.tif 000015
【図９】
2016135173.tif 000016
【図１０】
2016135173.tif 000017
【図１１】
2016135173.tif 000018
【図１２】
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