(57)【要約】      （修正有）【課題】被検体の生体情報を取得できない場合に、被検体の生体情報をより正確に推定することができる生体情報処理装置、生体情報推定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】生体情報処理装置は、体動センサー３００から被検体の体動情報を取得する情報取得部１１０と、体動情報に基づいて、被検体の活動強度と、活動強度に対応する活動時間とを特定し、活動強度に対応する活動時間に基づいて、被検体の生体情報を推定する処理部１３０と、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
体動センサーから被検体の体動情報を取得する情報取得部と、
前記体動情報に基づいて、前記被検体の活動強度と、前記活動強度に対応する活動時間とを特定し、前記活動強度に対応する前記活動時間に基づいて、前記被検体の生体情報を推定する処理部と、
を含むことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記処理部は、
前記被検体の第１の活動強度〜第Ｎの活動強度の各活動強度に対応する第１の活動時間〜第Ｎの活動時間の各活動時間を特定し（Ｎは２以上の整数）、前記各活動時間に基づいて、前記生体情報を推定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、
前記情報取得部が生体センサーから前記生体情報を取得できなかった場合に、前記活動強度に対応する前記活動時間に基づいて、前記生体情報を推定する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、
前記処理部は、
前記活動強度に対応する前記活動時間と、前記活動時間に対応する係数情報とに基づいて、前記生体情報を推定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４において、
前記処理部は、
前記被検体の第１の活動強度〜第Ｎの活動強度の各活動強度に対応する第１の活動時間〜第Ｎの活動時間の各活動時間を特定し（Ｎは２以上の整数）、
前記第１の活動時間〜前記第Ｎの活動時間の前記各活動時間に対応する第１の係数情報〜第Ｎの係数情報の各係数情報を推定し、
前記各活動時間と前記各係数情報とに基づいて、前記生体情報を推定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４又は５において、
前記処理部は、
前記情報取得部が生体センサーから前記生体情報を取得できた場合に、前記生体情報に基づいて、前記係数情報を推定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれかにおいて、
前記情報取得部は、
前記生体センサーから前記生体情報を取得できない非検出期間の前に、第１期間生体情報及び第１期間活動時間を取得し、前記非検出期間の後に、第２期間生体情報及び第２期間活動時間を取得し、
前記処理部は、
前記第１期間生体情報と、前記第２期間生体情報と、前記第１期間活動時間と、前記第２期間活動時間とに基づいて、前記係数情報を推定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項８】
請求項４乃至７のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記体動情報に基づいて、前記被検体の行動を判定する行動判定処理を行い、前記行動判定処理の結果に基づいて前記係数情報を変更することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項９】
請求項８において、
前記処理部は、
前記被検体の行動が第１の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第１の行動をした時の第１種活動時間と、前記第１種活動時間に対応する第１種時間係数情報とを推定し、前記第１種活動時間及び前記第１種時間係数情報に基づいて、第１生体情報を推定し、
前記被検体の行動が前記第１の行動と異なる第２の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第２の行動をした時の第２種活動時間と、前記第２種活動時間に対応する第２種時間係数情報とを推定し、前記第２種活動時間及び前記第２種時間係数情報に基づいて、第２生体情報を推定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８において、
前記処理部は、
前記行動判定処理において、前記被検体が停止状態であると判定した場合に、前記活動時間を初期化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１１】
請求項８において、
前記処理部は、
前記被検体の行動が第１の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第１の行動をした時の第１種活動時間と、前記第１種活動時間に対応する第１種時間係数情報とを推定し、
前記被検体の行動が前記第１の行動と異なる第２の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第２の行動をした時の第２種活動時間と、前記第２種活動時間に対応する第２種時間係数情報とを推定し、
前記第１種活動時間情報と、前記第１種時間係数情報と、前記第２種活動時間と、前記第２種時間係数情報に基づいて、前記生体情報を推定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれかにおいて、
前記情報取得部は、
前記被検体の活動が停止して所与の期間経過後に、生体センサーから活動後生体情報を取得し、
前記処理部は、
前記活動後生体情報に基づいて、前記活動を行ったことにより前記被検体が消耗したスタミナを示すスタミナ情報を特定し、
前記スタミナ情報に基づいて、前記生体情報を推定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記処理部は、
前記活動時間に対応する係数情報に基づいて、前記スタミナ情報の報知情報を生成することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれかにおいて、
前記情報取得部は、
前記体動センサーから前記体動情報を取得し、生体センサーから前記生体情報を取得し、
前記処理部は、
前記体動情報及び前記生体情報に基づいて、前記被検体の活動が安定状態になったか否かを判定し、
前記被検体の活動が前記安定状態になったと判定した後の前記活動時間に基づいて、前記生体情報を推定することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１５】
請求項１乃至１４のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記情報取得部が生体センサーから前記生体情報を取得できなかった場合に、前記生体情報を取得できなかった期間を示す非検出期間報知情報を生成することを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１６】
体動センサーから被検体の体動情報を取得することと、
前記体動情報に基づいて、前記被検体の活動強度と、前記活動強度に対応する活動時間とを特定することと、
前記活動強度に対応する前記活動時間に基づいて、前記被検体の生体情報を推定することと、
を含むことを特徴とする生体情報推定方法。
【請求項１７】
体動センサーから被検体の体動情報を取得する情報取得部と、
前記体動情報に基づいて、前記被検体の活動強度と、前記活動強度に対応する活動時間とを特定し、前記活動強度に対応する前記活動時間に基づいて、前記被検体の生体情報を推定する処理部として、
コンピューターを機能させるプログラム。
【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、生体情報推定方法及びプログラム等に関係する。
【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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−２３６７７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、例えば長時間運動を継続して行う場合などには、同じ条件で運動をしていても、脈拍数が一定にならないことがある。そのため、前述した特許文献１の従来技術では、長時間運動を継続している際に、脈拍数が測定できなくなり、脈拍数を推定した場合に、推定した脈拍数が実際の脈拍数と乖離してしまうことがある。ユーザーが実際の脈拍数と乖離した値を参考にしている場合には、心拍トレーニング等を適切に実施することができない。
【０００８】
本発明の幾つかの態様によれば、被検体の生体情報を取得できない場合に、被検体の生体情報をより正確に推定することができる生体情報処理装置、生体情報推定方法及びプログラム等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様は、体動センサーから被検体の体動情報を取得する情報取得部と、前記体動情報に基づいて、前記被検体の活動強度と、前記活動強度に対応する活動時間とを特定し、前記活動強度に対応する前記活動時間に基づいて、前記被検体の生体情報を推定する処理部と、を含む生体情報処理装置に関係する。
【００１０】
本発明の一態様では、体動情報に基づいて、被検体の活動強度と、活動強度に対応する活動時間とを特定し、活動強度に対応する活動時間に基づいて、被検体の生体情報を推定する。よって、被検体の生体情報を取得できない場合に、これらの情報を用いない場合と比較してより正確に、被検体の生体情報を推定することが可能となる。
【００１１】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記被検体の第１の活動強度〜第Ｎの活動強度の各活動強度に対応する第１の活動時間〜第Ｎの活動時間の各活動時間を特定し（Ｎは２以上の整数）、前記各活動時間に基づいて、前記生体情報を推定してもよい。
【００１２】
これにより、被検体の生体情報を取得できない場合に、異なる活動強度の活動を行っていたとしても、被検体の生体情報をより正確に推定すること等が可能になる。
【００１３】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記情報取得部が生体センサーから前記生体情報を取得できなかった場合に、前記活動強度に対応する前記活動時間に基づいて、前記生体情報を推定してもよい。
【００１４】
これにより、例えば生体情報を測定できる場合には、生体センサーにより測定された生体情報を用い、生体情報を測定できない場合には、推定した生体情報を用いること等が可能になる。
【００１５】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記活動強度に対応する前記活動時間と、前記活動時間に対応する係数情報とに基づいて、前記生体情報を推定してもよい。
【００１６】
これにより、例えば活動時間に応じて生じる可能性のある生体情報の変動を、係数情報によって加味して、生体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、前記処理部は、前記被検体の第１の活動強度〜第Ｎの活動強度の各活動強度に対応する第１の活動時間〜第Ｎの活動時間の各活動時間を特定し（Ｎは２以上の整数）、前記第１の活動時間〜前記第Ｎの活動時間の前記各活動時間に対応する第１の係数情報〜第Ｎの係数情報の各係数情報を推定し、前記各活動時間と前記各係数情報とに基づいて、前記生体情報を推定してもよい。
【００１８】
これにより、例えば被検体の生体情報を取得できない場合に、異なる活動強度の活動を行っていたとしても、活動時間に応じて生じる可能性のある生体情報の変動を係数情報によって加味して、生体情報を推定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、前記情報取得部が生体センサーから前記生体情報を取得できた場合に、前記生体情報に基づいて、前記係数情報を推定してもよい。
【００２０】
これにより、生体センサーから生体情報を直接取得できなかった時間帯においても、より精度の高い生体情報を取得することが可能となる。
【００２１】
また、本発明の一態様では、前記情報取得部は、前記生体センサーから前記生体情報を取得できない非検出期間の前に、第１期間生体情報及び第１期間活動時間を取得し、前記非検出期間の後に、第２期間生体情報及び第２期間活動時間を取得し、前記処理部は、前記第１期間生体情報と、前記第２期間生体情報と、前記第１期間活動時間と、前記第２期間活動時間とに基づいて、前記係数情報を推定してもよい。
【００２２】
これにより、生体情報の非検出期間において発生した可能性のある生体情報の変動を加味して、生体情報を推定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、前記体動情報に基づいて、前記被検体の行動を判定する行動判定処理を行い、前記行動判定処理の結果に基づいて前記係数情報を変更してもよい。
【００２４】
これにより、被検体の行動によって、係数情報を変更し、被検体の行動に応じた生体情報の推定を行う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、前記被検体の行動が第１の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第１の行動をした時の第１種活動時間と、前記第１種活動時間に対応する第１種時間係数情報とを推定し、前記第１種活動時間及び前記第１種時間係数情報に基づいて、第１生体情報を推定し、前記被検体の行動が前記第１の行動と異なる第２の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第２の行動をした時の第２種活動時間と、前記第２種活動時間に対応する第２種時間係数情報とを推定し、前記第２種活動時間及び前記第２種時間係数情報に基づいて、第２生体情報を推定してもよい。
【００２６】
これにより、被検体が第１の行動をしている時の第１の生体情報の推定精度を高めると共に、被検体が第２の行動をしている時の第２の生体情報の推定精度を高め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、前記行動判定処理において、前記被検体が停止状態であると判定した場合に、前記活動時間を初期化する処理を行ってもよい。
【００２８】
例えば被検体が停止状態である場合には、停止前の活動が生体情報へ与えた影響が軽減される可能性がある。そのため、活動時間を初期化する処理により、初期化しない場合と比べて、生体情報の推定精度を向上させ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、前記被検体の行動が第１の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第１の行動をした時の第１種活動時間と、前記第１種活動時間に対応する第１種時間係数情報とを推定し、前記被検体の行動が前記第１の行動と異なる第２の行動であると判定した場合には、前記被検体が前記第２の行動をした時の第２種活動時間と、前記第２種活動時間に対応する第２種時間係数情報とを推定し、前記第１種活動時間情報と、前記第１種時間係数情報と、前記第２種活動時間と、前記第２種時間係数情報に基づいて、前記生体情報を推定してもよい。
【００３０】
これにより、生体センサーから生体情報を取得できない場合に、被検体が複数の種類の活動を行った場合でも、生体情報をより正確に推定すること等が可能になる。
【００３１】
また、本発明の一態様では、前記情報取得部は、前記被検体の活動が停止して所与の期間経過後に、生体センサーから活動後生体情報を取得し、前記処理部は、前記活動後生体情報に基づいて、前記活動を行ったことにより前記被検体が消耗したスタミナを示すスタミナ情報を特定し、前記スタミナ情報に基づいて、前記生体情報を推定してもよい。
【００３２】
これにより、被検体のスタミナ情報を加味して、生体情報の推定精度を向上させ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、前記活動時間に対応する係数情報に基づいて、前記スタミナ情報の報知情報を生成してもよい。
【００３４】
これにより、被検体が自身のスタミナ情報を確認しながら、活動を行うこと等が可能になる。
【００３５】
また、本発明の一態様では、前記情報取得部は、前記体動センサーから前記体動情報を取得し、生体センサーから前記生体情報を取得し、前記処理部は、前記体動情報及び前記生体情報に基づいて、前記被検体の活動が安定状態になったか否かを判定し、前記被検体の活動が前記安定状態になったと判定した後の前記活動時間に基づいて、前記生体情報を推定してもよい。
【００３６】
これにより、被検体の活動が安定状態になったと判定された後に生体情報を推定することができるようになり、生体情報の推定精度を向上させること等が可能になる。
【００３７】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記情報取得部が生体センサーから前記生体情報を取得できなかった場合に、前記生体情報を取得できなかった期間を示す非検出期間報知情報を生成してもよい。
【００３８】
これにより、生体情報の非検出期間を被検体に報知すること等が可能になる。
【００３９】
また、本発明の他の態様では、体動センサーから被検体の体動情報を取得することと、前記体動情報に基づいて、前記被検体の活動強度と、前記活動強度に対応する活動時間とを特定することと、前記活動強度に対応する前記活動時間に基づいて、前記被検体の生体情報を推定することと、を含む生体情報推定方法に関係する。
【００４０】
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。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本実施形態のシステム構成例の説明図。
【図２】活動強度と活動時間の説明図。
【図３】心拍ドリフト現象の説明図。
【図４】本実施形態の処理の流れを説明するフローチャート。
【図５】心拍ドリフト現象発生時の推定脈拍数の説明図。
【図６】脈拍数が再度検出可能になった時の処理の流れを説明するフローチャート。
【図７】推定脈拍数の補正アルゴリズムの処理の流れを説明するフローチャート。
【図８】補正アルゴリズム適用後の推定脈拍数の説明図。
【図９】補正アルゴリズム適用後の係数情報の説明図。
【図１０Ａ】登山時のペースと標高の関係図。
【図１０Ｂ】登山時の脈拍数の説明図。
【図１１】本実施形態の他の処理の流れを説明するフローチャート。
【図１２】登山時の推定脈拍数の説明図。
【図１３】生体情報の非検出期間の表示例の説明図。
【図１４】被検体の活動が安定状態か否かの判定処理の流れを説明するフローチャート。
【図１５Ａ】電子機器の外観図。
【図１５Ｂ】電子機器の他の外観図。
【図１５Ｃ】電子機器の他の外観図。
【図１６Ａ】生体情報処理システムの説明図。
【図１６Ｂ】生体情報処理システムの他の説明図。
【図１６Ｃ】生体情報処理システムの他の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
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。
【００４３】
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（生体情報処理システム）及びこれを含む電子機器５００の構成例を示す。本実施形態の生体情報処理装置１００は、情報取得部１１０と、処理部１３０と、記憶部１５０（メモリー）とを含む。また、生体情報処理装置１００を含む電子機器５００の例としては、生体センサー２００と、体動センサー３００と、処理部１３０（プロセッサー４００）を含むウェアラブル機器などが挙げられる。電子機器５００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。但し、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たりしてもよい。生体情報処理システムの具体的な構成例については、図１６Ａ〜図１６Ｃを用いて後述する。なお、生体情報処理装置１００及びこれを含む電子機器５００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。
【００４４】
次に各部で行われる処理について説明する。情報取得部１１０は、体動センサー３００から被検体の体動情報を取得する。また、情報取得部１１０は、生体センサー２００から被検体の生体情報を取得することも可能である。体動情報は、例えばウェアラブル機器５００に設けられた体動センサー３００により検出される。同様に、生体情報は、例えば被検体に装着されるウェアラブル機器５００に設けられた生体センサー２００により検出される。
【００４５】
例えば図１６Ａ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から生体情報及び体動情報を取得する場合であれば、情報取得部１１０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）であってもよい。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】
そして、生体センサー２００（生体センサーデバイス）は、被検体に装着されるウェアラブル機器５００に設けられ、被検体の生体情報を取得可能なセンサーである。例えば生体情報は、生体センサー２００から取得される、被検体の生体活動を表す情報であり、例えば脈拍数（心拍数）や体温、血圧、血流量、活動時間（睡眠時間）、活動状態（運動状態）などを示す情報である。例えば、情報取得部１１０が、生体情報として脈波情報を取得する場合には、生体センサー２００として脈波センサーを用いる。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。そして、脈波センサーは、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。脈波センサーは、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はそれらのセンサーを広く適用可能である。また、生体センサー２００は、血圧センサーや温度センサーなどを含むように構成しても良い。
【００４７】
また、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。
【００４８】
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、情報取得部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。また他にも、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。また体動センサー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、情報取得部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。
【００４９】
処理部１３０は、体動情報に基づいて、被検体の活動強度と、活動強度に対応する活動時間とを特定し、活動強度に対応する活動時間に基づいて、被検体の生体情報を推定する。処理部１３０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４００が、処理部１３０と情報取得部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システム１００が複数のプロセッサーを含み、処理部１３０の機能を第１のプロセッサーが実現し、情報取得部１１０の機能を第２のプロセッサーが実現するなど、種々の変形実施が可能である。
【００５０】
このように、本実施形態では、例えば情報取得部１１０が生体センサー２００から被検体の生体情報を取得できない場合でも、処理部１３０が、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生体情報を推定する。そして、その際には処理部１３０は、体動情報に基づいて、被検体の活動強度と、活動強度に対応する活動時間を求め、求めた活動時間に基づいて生体情報を推定する。このように、活動強度とそれに対応する活動時間を生体情報の推定処理に用いることで、生体情報の推定処理の結果に、被検体の活動内容をより正確に反映させることができるようになる。よって、被検体の生体情報を取得できない場合に、これらの情報を用いない場合と比較してより正確に、被検体の生体情報を推定することが可能になる。なお、脈拍数の推定処理の詳細については後述する。
【００５１】
また、処理部１３０は、情報取得部１１０が生体センサー２００から生体情報を取得できる場合には、生体センサー２００により測定された生体情報を用い、情報取得部１１０が生体センサー２００から生体情報を取得できない場合には、推定した生体情報を用いる。例えば処理部１３０は、生体情報を測定できる場合には、生体センサー２００により測定された生体情報を不図示の提示部に出力して、ユーザーに提示し、生体情報を測定できない場合には、推定した生体情報を不図示の提示部に出力して、ユーザーに提示すること等が可能になる。これにより、本実施形態の電子機器５００（図１５Ａ）等を装着して活動している間、ユーザーは常に生体情報を確認すること等が可能になる。
【００５２】
ここで、活動強度は、例えば被検体が行っている活動の強度を示す数値等であり、具体的には図２に示すように、走行時（移動時）のペース（ｍｉｎ／ｋｍ）などである。そして、活動強度に対応する活動時間とは、その活動強度の活動を行った時間のことである。例えば、図２の例では、走行時のペース（ｍｉｎ／ｋｍ）を所定の範囲で区切り、走行ペースの各範囲を、異なる活動強度として設定している。例えば、３．０（ｍｉｎ／ｋｍ）までの走行ペースを第１の活動強度とし、３．０（ｍｉｎ／ｋｍ）〜３．５（ｍｉｎ／ｋｍ）の走行ペースを第２の活動強度として設定している。以降も同様にして、０．５（ｍｉｎ／ｋｍ）間隔で区切られた走行ペースを、異なるレベルの活動強度として、第１の活動強度〜第９の活動強度を設定している。そして、図２の例では、９つの活動強度のうちの各活動強度の活動を行った時の各累積活動時間Ｎ（ｓｅｃ）を測定している。例えば、４．０（ｍｉｎ／ｋｍ）〜４．５（ｍｉｎ／ｋｍ）の走行ペースである第４の活動強度に対応する活動時間は、１５０（ｓｅｃ）であり、４．５（ｍｉｎ／ｋｍ）〜５．０（ｍｉｎ／ｋｍ）の走行ペースである第５の活動強度に対応する活動時間は、１９００（ｓｅｃ）である。
【００５３】
そして、本実施形態では、処理部１３０が、図２に示すような各活動時間Ｎに基づいて、被検体の脈拍数を推定する。すなわち、処理部１３０は、被検体の第１の活動強度〜第Ｎの活動強度の各活動強度に対応する第１の活動時間〜第Ｎの活動時間の各活動時間を特定し（Ｎは２以上の整数）、各活動時間に基づいて、生体情報を推定する。例えば、図２の例では、Ｎ＝９であるが、本実施形態はこれに限定されない。
【００５４】
これにより、被検体の生体情報を取得できない場合に、異なる活動強度の活動を行っていたとしても、被検体の生体情報をより正確に推定すること等が可能になる。
【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１５０）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４００（処理部１３０、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４００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４００は、体動情報に基づいて、被検体の活動強度と、活動強度に対応する活動時間とを特定し、活動強度に対応する活動時間に基づいて、被検体の生体情報を推定する。
【００５６】
プロセッサー（処理部１３０）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１５０）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１３０の各部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。前述したように、例えば運動を長時間継続して行う場合などには、同じ条件で運動をしていても、脈拍数が一定にならないことがある。例えばその一例を図３に示す。図３に示すグラフは、略一定のペースでマラソンを行った時に計測された脈拍数を示すグラフであり、横軸を経過時間とし、縦軸を脈拍数（ｂｐｍ：beat per minute）としている。図３の例においては、略一定のペースで走行を継続しているにも関わらず、スタートからゴールに向かうにつれ、矢印ＹＳで示すように、徐々に脈拍数が上昇している。例えば、スタートから３０分経過時点での脈拍数は、１７０ｂｐｍ前後であったが、スタートから２時間経過後の脈拍数は、１８０ｂｐｍ以上になっている。これは人体に心拍ドリフト現象が発生しているためである。心拍ドリフト現象とは、人体に同じ運動負荷を連続して与えていると、徐々に脈拍数が上昇する現象のことである。この現象が起こるメカニズムは完全には解明されていないが、主に脱水症状が発生していることが原因ではないかと指摘されている。そして、このような長時間運動を継続して行っている際に、脈拍数が測定できなくなると、脈拍数を推定した場合に、推定した脈拍数が実際の脈拍数と乖離してしまうことがある。その結果、ユーザーが実際の脈拍数と乖離した値を参考にして心拍トレーニングを行うことになり、心拍トレーニングを適切に実施することができなくなる。そこで本実施形態では、運動負荷そのものに加えて、それをどれぐらいの時間継続したかも同時に解析していくことで、脈拍数の推定精度を向上させる。運動負荷とは前述した活動強度のことであり、運動負荷を継続する時間とは、前述した活動強度に対応する活動時間のことである。
【００５８】
次に、生体情報の推定処理についての具体例を説明する。本実施形態の処理部１３０は、活動強度に対応する活動時間と、後述する活動時間に対応する係数情報に基づいて、生体情報を推定する。言い換えれば、処理部１３０は、活動強度に対応する活動時間と、生体情報である脈拍数との相関関係を学習し、学習結果に基づいて脈拍数を推定する。この時、学習結果として得られる情報が、活動時間に対応する係数情報に相当する。なお以下では、生体情報として脈拍数を推定する処理について説明するが、本実施形態はこれに限定されず、脈拍数以外の生体情報を推定してもよい。
【００５９】
例えば、以下で説明する具体例では、前述した図２に示す各活動強度と、各活動強度に対応する各活動時間を用いて脈拍数を推定する。脈拍数の推定処理は、大きく分けて以下の３つのステップにより行われる。まず、活動強度から、基準となる基準脈拍数を計算する。次に、活動強度に対応する活動時間から、基準脈拍数の補正量を計算する。そして、下式（１）のように、基準脈拍数と補正量を加算して、推定脈拍数を求める。
【００６０】
【数１】
2017164036.tif 000003
ここで、基準脈拍数は、心拍ドリフト現象が全く発生していない状態の脈拍数である。上式（１）では、ｐｕｌｓｅｉｎｉ＋ｆ（Ｍ）で表される値が基準脈拍数に相当する。そして、この基準脈拍数に、心拍ドリフト現象の影響を補正量ｐ（Ｓ）という形で加味することで、推定脈拍数ｐｕｌｓｅを求める。なお、式（１）において、ｐｕｌｓｅｉｎｉは例えば安静時（平常時）脈拍数であり、Ｍ＝（Ｍ１  Ｍ２  …）∈Ｒｍは、活動強度を示す情報であり、Ｓ＝（Ｓ１  Ｓ２  …）∈Ｒｍは、活動時間を示す情報である。具体的に言えば、図２の例において、Ｍ１は、３．０（ｍｉｎ／ｋｍ）のペースを示す情報であり、Ｓ１は、３．０（ｍｉｎ／ｋｍ）のペースで活動した累積活動時間を示す情報である。その他のＭ２〜Ｍ９、Ｓ２〜Ｓ９についても同様である。そして、それぞれ線形ベイズ推定で求めると仮定すると、ｆ（Ｍ）を下式（２）、ｐ（Ｓ）を下式（３）とおくことで、下式（４）に示すような線形結合の形で推定脈拍数ｐｕｌｓｅを表現できる。式（２）〜式（４）におけるｗｋは、活動強度又は活動時間に対する係数情報である。そのため、各係数ｗｋを学習させて更新していくことで、推定脈拍数と、活動強度及び活動時間の相関関係を表現できる。なお、Φは所与の変換関数である。
【００６１】
【数２】
2017164036.tif 000004
【００６２】
【数３】
2017164036.tif 000005
【００６３】
【数４】
2017164036.tif 000006
これにより、例えば心拍ドリフト現象による脈拍数の上昇分を加味して、脈拍数を推定すること等が可能になる。なお、係数情報及び生体情報の推定には、前述した線形ベイズ推定だけでなく、カルマンフィルターなどの他の手法を用いることも可能である。
【００６４】
式（２）〜式（４）を用いて生体情報を推定することをまとめると、処理部１３０は、図２に示すように、被検体の第１の活動強度〜第Ｎの活動強度の各活動強度に対応する第１の活動時間〜第Ｎの活動時間の各活動時間を特定する（Ｎは２以上の整数）。そして、処理部１３０は、第１の活動時間〜第Ｎの活動時間の各活動時間に対応する第１の係数情報〜第Ｎの係数情報の各係数情報を推定し、各活動時間と各係数情報とに基づいて、生体情報を推定する。図２の例であれば、活動強度の係数情報であるｗ１〜ｗ９と、活動時間の係数情報であるｗ１０〜ｗ１８を推定して、生体情報を推定する。
【００６５】
これにより、例えば被検体の生体情報を取得できない場合に、異なる活動強度の活動を行っていたとしても、心拍ドリフト現象による脈拍数の上昇分を加味して、脈拍数を推定すること等が可能になる。
【００６６】
次に、図４のフローチャートを用いて本実施形態の処理の流れを説明する。まず、処理部１３０は、少なくとも体動センサー３００を含む生体情報処理装置１００（図１）又は電子機器５００（図１５Ａ）が、被検体に装着されているか否かを判定する（Ｓ１０１）。処理部１３０が、生体情報処理装置１００又は電子機器５００が被検体に装着されていないと判定した場合には（Ｓ１０１：ＮＯ）、処理を終了する。
【００６７】
一方、処理部１３０は、生体情報処理装置１００又は電子機器５００が被検体に装着されていると判定した場合には（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、情報取得部１１０が体動センサー３００から体動情報を取得する（Ｓ１０２）。そして、処理部１３０は、取得された体動情報に基づいて、図２に示すように、被検体の各活動強度に対する各活動時間を更新する（Ｓ１０３）。
【００６８】
次に、処理部１３０は、生体センサー２００により脈拍数が正常に測定できているか否かを判定する（Ｓ１０４）。例えば生体情報処理装置１００又は電子機器５００が、生体センサー２００及び体動センサー３００と共に不図示の温度センサーを有している場合には、温度センサーから出力される温度が一定の温度以上である場合にのみ、生体センサー２００により脈拍数が正常に測定できていると判定する。
【００６９】
そして、処理部１３０は、脈拍数が正常に測定できていると判定した場合には（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、検出された脈拍数と、活動強度と、それに対応する活動時間とを用いて、学習を実施する（Ｓ１０５）。つまり、ここでは、前述した式（４）の係数情報ｗｋ及びｗｋ＋ｍを更新する。さらに、処理部１３０は、生体センサー２００によって測定された脈拍数をユーザーに通知して（Ｓ１０６）、処理を終了する。
【００７０】
一方、脈拍数が正常に測定できていないと判定した場合には（Ｓ１０４：ＮＯ）、処理部１３０は、活動強度と、それに対応する活動時間とを用いて、前述した式（４）に従って脈拍数を推定する（Ｓ１０７）。この際には、ステップＳ１０５で更新した係数情報ｗｋ及びｗｋ＋ｍを用いて、脈拍数を推定する。そして、処理部１３０は、推定した脈拍数をユーザーに通知して（Ｓ１０８）、処理を終了する。このように、ユーザーに推定した脈拍数を通知することで、生体センサー２００で脈拍数を測定できない場合でも、ユーザーが脈拍数を全く確認できなくなることを防ぐことが可能となる。また、この際に、生体センサー２００から直接取得した脈拍数ではない旨をユーザーへ通知することも可能である。例えば脈拍数を表示する際に、「＊」マーク等を付加してもよいし、数値の色を変えてもよいし、点滅表示をさせてもよい。ユーザーはこれらの表示を確認して、表示されている脈拍数の信頼度を判断して、体調の判断、行動の選択などを実施する。
【００７１】
３．変形例
次に、本実施形態の変形例について説明する。本変形例において、処理部１３０は、情報取得部１１０が生体センサー２００から生体情報を取得できた場合に、生体情報に基づいて、前述した係数情報を推定する。
【００７２】
以下では、図５〜図９を用いて具体例を説明する。前述したように、脈拍数を測定出来ない時間が長くなった場合には、心拍ドリフト現象について注意が必要になる。例えば、まったく同じ活動強度の運動を継続している図５に示すケースを考える。図５のグラフでは、横軸が経過時間（分）を表す。図５のグラフの左側の縦軸は、生体センサー２００による脈検出がＯＫ（＝１）かＮＧ（＝０）かと、ペース（移動速度）（ｍｉｎ／ｋｍ）の両方を表し、右側の縦軸は、脈拍数（ｂｐｍ）を表している。また、心拍数（ｂｐｍ）は、リファレンスとして、胸部に心拍センサーを装着して計測した値（測定値）である。なお、後述する図８のグラフも同様である。
【００７３】
図５のケースでは、ユーザーは３０分間、６ｍｉｎ／ｋｍのペースで走行し続けている。この間、心拍数（測定値）は１４０ｂｐｍ近辺からスタートし、運動終了直前には１５０ｂｐｍ近辺まで上昇している。これは、前述したように、同じ運動負荷（同じ活動強度の運動）でも徐々に心拍数が上昇する心拍ドリフト現象の影響が、脈拍数の変動に表れているからである。
【００７４】
例えば図５のケースでは、経過時間が１０分〜２５分の間、脈検出がＮＧ、すなわち脈拍数が測定できていない。そして、２６分以降では脈検出がＯＫとなるが、脈検出が再度ＯＫになってからは、前述した係数情報の学習をしていないものとする。つまり、図５のケースでは、運動開始から脈拍数を測定できていたタイミング（１０分経過前）までは、前述した係数情報の学習を行っているが、脈拍数が再び測定できるようになってから（２５分経過後）は、係数情報の学習を行っていない。この場合、運動終了後（３０分経過後）に、心拍数と推定脈拍数とを比べると、推定脈拍数の方が低い値になっている。具体的には、実測した脈拍数が約１４９ｂｐｍであるのに対し、推定脈拍数は約１４７ｂｐｍに留まっている。これは、時間経過に伴う脈拍数の上昇量を正しく反映できていないためである。特に学習を行う期間が短いほど、サンプル数が減ることになり、今回の例のように学習が十分に出来ていないことが起こり得る。なお、サンプル（学習データ）とは、例えば測定された脈波数と、その時の活動強度及び活動強度に対応する活動時間等からなる事例データである。
【００７５】
これを防ぐにはサンプル数を増やして、係数情報の学習回数を増やすという方法が考えられるが、低温で脈検出がＮＧとなってしまう場合には、脈検出ＯＫの時間帯を増やして、サンプル数を増やすことは困難である。
【００７６】
そこで、図５の例のように、後半に脈検出ＯＫとなった場合に、活動強度及び活動時間の係数情報を更新して、過去の推定脈拍数の補正を行う。その場合の処理の流れを図６のフローチャートに示す。なお、図６のステップＳ２０１の前には、前述した図４のステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理を行う。また、図６のステップＳ２０１〜ステップＳ２０６の処理は、所与の周期（例えば１０秒）で繰り返し行う。
【００７７】
図６の例において、処理部１３０は、図４のステップＳ１０４と同様に、生体センサー２００により脈拍数が正常に測定できているか否かを判定する（Ｓ２０１）。
【００７８】
そして、処理部１３０は、脈拍数が正常に測定できていると判定した場合には（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、図４のステップＳ１０５と同様に、検出された脈拍数と、活動強度と、それに対応する活動時間とを用いて、学習を実施し、例えば前述した式（４）の係数情報ｗｋ及びｗｋ＋ｍを更新する（Ｓ２０２）。次に、処理部１３０は、前回のステップＳ２０１の判定時に、生体センサー２００により脈拍数が正常に測定できていたか否かを判定する（Ｓ２０３）。なお、前回の判定時とは、図６のフローチャートの一連の処理を最後に実行した時という意味である。前回のステップＳ２０１の判定時に、生体センサー２００により脈拍数が正常に測定できていたと判定した場合には（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、そのまま処理を終了する。つまり、この場合は前回と今回の両方で、生体センサー２００により脈拍数が正常に測定できている場合であり、前述した図５の例では脈拍数が正常に測定できなくなるタイミングまでの期間（０分〜１０分経過前までの期間）に相当する。
【００７９】
一方、前回のステップＳ２０１の判定時に、生体センサー２００により脈拍数が正常に測定できていなかったと判定した場合には（Ｓ２０３：ＮＯ）、処理部１３０は、図７を用いて後述する補正アルゴリムを実行して、推定脈拍数を更新する（Ｓ２０４）。この場合は、脈拍数が正常に測定できていなかった状態から復帰して、正常に測定できるようになった場合である。つまり、図５の例では、２６分経過したタイミングに相当する。
【００８０】
また、脈拍数が正常に測定できなかったと判定した場合には（Ｓ２０１：ＮＯ）、図４のステップＳ１０７と同様に、処理部１３０は、活動強度と、それに対応する活動時間とを用いて脈拍数を推定する（Ｓ２０５）。この場合は、例えば図５の例では、１０分経過時〜２５分経過時までの期間に相当する。この際には、例えば下式（５）を用いて推定脈拍数ｐｕｌｓｅを求める。そして、処理部１３０は、推定した脈拍数を記憶部１５０に保存して（Ｓ２０６）、処理を終了する。なお、下式（５）において、Ｓｐｅｅｄは被検体の走行ペース（ｍｉｎ／ｋｍ）を表す。前述したように、図５の例では、Ｓｐｅｅｄ＝６（ｍｉｎ／ｋｍ）である。また、Ｔｉｍｅはそのペース（Ｓｐｅｅｄ）で活動した活動時間（分）を表す。そして、ｗ１はペースの係数情報であり、ｗ２は活動時間の係数情報である。
【００８１】
【数５】
2017164036.tif 000007
この例において、心拍ドリフト現象を主に示している指標は、活動時間の係数情報ｗ２である。従って、脈拍数が正常に測定できていなかった状態から復帰して、正常に測定できるようになった場合には（前述したステップＳ２０４）、係数情報ｗ２を更新することにより、心拍ドリフト現象の影響を推定脈拍数に反映させる。その場合に行う補正アルゴリズムの処理の流れを図７のフローチャートに示す。
【００８２】
まず、処理部１３０は、最後に脈拍数を正常に測定できた時の経過時間（Ｔｉｍｅｏｌｄ）と、その時に測定された脈拍数（ＨＲｏｌｄ）と、その時のペース（Ｓｐｅｅｄｏｌｄ）を記憶部１５０から読み出す（Ｓ３０１）。次に、処理部１３０は、活動時間の係数情報ｗ２のみを変数として、下式（６）の方程式を解く（Ｓ３０２）。
【００８３】
【数６】
2017164036.tif 000008
なお、上式（６）において、Ｔｉｍｅｎｅｗは、今回新たに脈拍数を測定できた時の経過時間であり、ＨＲｎｅｗは、今回新たに測定された心拍数であり、Ｓｐｅｅｄｎｅｗは、その時のペースである。
【００８４】
次に、処理部１３０は、算出された係数情報ｗ２を、Ｔｉｍｅｏｌｄ〜Ｔｉｍｅｎｅｗの期間の各タイミングに再適用して、上式（５）を用いてＴｉｍｅｏｌｄ〜Ｔｉｍｅｎｅｗの期間の推定脈拍数を再計算する（Ｓ３０３）。図５の例では、運動開始から２６分経過の時点で、経過時間１０分〜２５分の間に蓄積した情報を元に係数情報ｗ２を補正して、推定脈拍数を、図８に示す推定脈拍数（改良後）に修正する。図８の例では、推定脈拍数（改良後）が心拍ドリフト現象に合わせて上昇している。そして、３０分経過時に測定された心拍数（測定値）と推定脈拍数（改良後）との差が、心拍数（測定値）と元の推定脈拍数との差に比べて、小さくなっており、脈拍数の推定精度が高まっていると言える。
【００８５】
これにより、脈拍数が直接測定できなかった時間帯においても、より精度の高い推定脈拍数を取得することが可能となる。なお、この際の係数情報ｗ２の変化を図９に示す。図９のグラフでは、横軸が経過時間（分）を表し、左側の縦軸が係数情報ｗ２を表し、右側の縦軸が、脈検出がＯＫ（＝１）かＮＧ（＝０）かを表す。そして、ｗ２，ｎｅｗが学習によって補正された係数情報を示す。
【００８６】
上記の変形例をまとめると、情報取得部１１０は、生体センサー２００から生体情報を取得できない非検出期間の前に、第１期間生体情報及び第１期間活動時間を取得し、非検出期間の後に、第２期間生体情報及び第２期間活動時間を取得する。非検出期間は、例えば図５の例では、１０分〜２５分経過するまでの期間である。そして、第１期間生体情報は、非検出期間の前の期間において取得された生体情報であり、第１期間活動時間は、非検出期間の前の期間において被検体が行った活動の活動時間である。例えば、上式（６）の例では、第１期間生体情報はＨＲｏｌｄであり、第１期間活動時間はＴｉｍｅｏｌｄである。また、第２期間生体情報は、非検出期間の後の期間において取得された生体情報であり、第２期間活動時間は、非検出期間の後の期間において被検体が行った活動の活動時間である。例えば、上式（６）の例では、第２期間生体情報はＨＲｎｅｗであり、第２期間活動時間はＴｉｍｅｎｅｗである。そして、処理部１３０は、第１期間生体情報と、第２期間生体情報と、第１期間活動時間と、第２期間活動時間とに基づいて、係数情報を推定する。
【００８７】
これにより、生体情報の非検出期間において発生した可能性のある心拍ドリフト現象の影響を、推定脈拍数へ反映させること等が可能になる。
【００８８】
次に、他の変形例について説明する。運動をしている被検体が運動を中断した場合でも、脈拍数が即座に平常値に戻ることはない。脈拍数が平常値に戻るまでの時間が長いほどスタミナがある、という判断がされることが多い。また、運動負荷によっては、運動を中断してから、ある程度の時間が経過しても、脈波数が平常値に戻らず、ある程度高い数値を示すことがある。
【００８９】
例えば図１０Ａのグラフには、被検体が登山をしている際の移動ペース、標高及び経過時間の関係の一例を示す。図１０Ａのグラフでは、横軸が運動開始時からの経過時間を表し、左側の縦軸が移動ペース（ｍｉｎ／ｋｍ）を表し、右側の縦軸が、被検体が位置する地点の標高（ｍ）を表す。そして、図１０Ｂのグラフには、被検体が図１０Ａのグラフに示す活動を行っている時の脈拍数と経過時間の関係を示す。図１０Ｂのグラフでは、横軸が運動開始時からの経過時間を表し、縦軸が脈拍数（ｂｐｍ）を表す。なお、図１０Ａのグラフの経過時間と図１０Ｂのグラフの経過時間は、同一のものである。
【００９０】
図１０Ａのグラフでは、ＲＴで示す期間において被検体が休憩をしている。しかし、図１０Ｂを見ると、被検体が運動を停止したのが５２’３２”にも関わらず、Ｐ１で示す期間では脈拍数が平常時の脈拍数（ここでは５５〜６０とする）まで戻っていない。
【００９１】
そこで、本変形例では、運動の停止判定後に脈拍数が安定してきたと判定できたときには、その時の脈拍数（例えば図１０Ｂの例では９８とする）を利用して、被検体のスタミナの消耗度合を求める。そして、スタミナの消耗度合に基づいて、推定脈拍数を補正する。
【００９２】
つまり、本変形例では、情報取得部１１０は、被検体の活動が停止して所与の期間経過後に、生体センサー２００から活動後生体情報を取得する。そして、処理部１３０は、活動後生体情報に基づいて、活動を行ったことにより被検体が消耗したスタミナを示すスタミナ情報を特定し、スタミナ情報に基づいて、生体情報を推定する。
【００９３】
具体的に本変形例では、前述した上式（５）における活動時間の係数情報ｗ２が、被検体が消耗したスタミナを示すスタミナ情報に相当する。そして、本変形例では、活動停止時に脈が安定したと判定された時の脈拍数に基づいてスタミナ情報を求めるため、係数情報ｗ２を下式（７）によりｗ２，ｎｅｗに更新する。なお、式（７）において、ｐｕｌｓｅｂｒｅａｋは、活動停止時に脈が安定したと判定された時の脈拍数であり、例えば図１０Ｂの例では、ｐｕｌｓｅｂｒｅａｋ＝９８である。また、式（７）のＴｉｍｅは、運動を開始してから休憩するまでの時間であり、例えば図１０Ｂの例では、５２’３２”である。
【００９４】
【数７】
2017164036.tif 000009
そして、求めた係数情報ｗ２，ｎｅｗに上式（５）のｗ２に代入して、推定脈拍数を更新する。
【００９５】
これにより、被検体のスタミナ情報に基づいて、被検体の推定脈拍数を更新することで、脈拍数の推定精度を向上させること等が可能になる。
【００９６】
また、処理部１３０は、活動時間に対応する係数情報に基づいて、スタミナ情報の報知情報を生成してもよい。
【００９７】
これにより、例えば不図示の表示部に、スタミナ情報としてスタミナ残量を表示することが可能になり、被検体が自身のスタミナ情報を確認しながら、活動を行うこと等が可能になる。
【００９８】
次に、さらに他の変形例について説明する。本変形例では、処理部１３０は、体動情報に基づいて、被検体の行動を判定する行動判定処理を行い、行動判定処理の結果に基づいて係数情報を変更する。
【００９９】
この場合、例えば処理部１３０は、被検体の行動が第１の行動であると判定した場合には、被検体が第１の行動をした時の第１種活動時間と、第１種活動時間に対応する第１種時間係数情報とを推定し、第１種活動時間及び第１種時間係数情報に基づいて、第１生体情報を推定する。一方、処理部１３０は、被検体の行動が第１の行動と異なる第２の行動であると判定した場合には、被検体が第２の行動をした時の第２種活動時間と、第２種活動時間に対応する第２種時間係数情報とを推定し、第２種活動時間及び第２種時間係数情報に基づいて、第２生体情報を推定する。
【０１００】
具体例を図１１のフローチャートに示す。まず、情報取得部１１０が、体動センサー３００である加速度センサーから、加速度センサーデータを例えば５秒（Ｎサンプル）分取得する（Ｓ４０１）。そして、処理部１３０が、取得された加速度センサーデータに基づいて、ＰＣＡ分析（主成分分析）を実施する（Ｓ４０２）。ここでは、ＰＣＡ分析における第１主成分をλ１とし、第１固有ベクトルのＦＦＴ第１ピークをｆ１とする。
【０１０１】
第１主成分λ１は、加速度の変動量に相当している。そのため、処理部１３０は、λ１の値が所与の閾値Ｃ０よりも大きいか否かを判定し（Ｓ４０３）、λ１＞Ｃ０であると判定した場合には（Ｓ４０３：ＹＥＳ）、被検体が運動をしていると判定する。
【０１０２】
また、第１固有ベクトルのＦＦＴ第１ピークｆ１は、加速度の変動の周波数に相当する。よって、被検体が運動をしていると判定した場合に、ｆ１の値が１．０Ｈｚ近辺のときには被検体が歩行していると判定し、ｆ１の値が１．５Ｈｚ近辺のときには被検体が走行していると判定する。本変形例では、このような処理を、ｆ１の値と目標値との差が所与の誤差許容範囲よりも大きいか否か判定することにより行う。ここでは、所与の誤差許容範囲を例えば０．１Ｈｚとする。なお、前述したように目標値は、歩行の場合には１．０Ｈｚとし、走行の場合には１．５Ｈｚとする。つまり具体的には、処理部１３０は、｜ｆ１−１．０｜が０．１Ｈｚよりも小さいか否かを判定し（Ｓ４０４）、｜ｆ１−１．０｜が０．１Ｈｚよりも小さいと判定した場合には（Ｓ４０４：ＹＥＳ）、被検体が歩行していると判定する（Ｓ４０５）。この時、歩行（Ｗａｌｋ）を前述した第１の行動とする。そして、処理部１３０は、Ｗａｌｋ用の学習データ（各係数情報ｗ１，ｉ）を利用して（Ｓ４０６）、脈推定アルゴリズムを実行し（Ｓ４０７）、Ｗａｌｋ用の推定脈拍数を求める。この場合、第１種活動時間は、被検体が歩行した時間であり、第１種時間係数情報は、ｗ１，ｉであり、第１生体情報は、Ｗａｌｋ用の推定脈拍数である。また、脈推定アルゴリズムは、前述した図４及び上式（４）等に示す処理であり、式（４）のｗｋ、ｗｋ＋ｍにｗ１，ｉの値を用いる。
【０１０３】
一方、｜ｆ１−１．０｜が０．１Ｈｚ以上であると判定した場合には（Ｓ４０４：ＮＯ）、さらに、｜ｆ１−１．５｜が０．１Ｈｚよりも小さいか否かを判定する（Ｓ４０８）。そして、｜ｆ１−１．５｜が０．１Ｈｚよりも小さいと判定した場合には（Ｓ４０８：ＹＥＳ）、被検体が走行していると判定する（Ｓ４０９）。この時、走行（Ｒｕｎ）を前述した第２の行動とする。そして、処理部１３０は、Ｒｕｎ用の学習データ（各係数情報ｗ２，ｉ）を利用して（Ｓ４１０）、脈推定アルゴリズムを実行し（Ｓ４０７）、Ｒｕｎ用の推定脈拍数を求める。この場合、第２種活動時間は、被検体が走行した時間であり、第２種時間係数情報は、ｗ２，ｉであり、第２生体情報は、Ｒｕｎ用の推定脈拍数である。
【０１０４】
また、λ１≦Ｃ０であると判定した場合には（Ｓ４０３：ＮＯ）、被検体が運動をしていないと判定する（Ｓ４１１）。さらに、｜ｆ１−１．５｜が０．１Ｈｚ以上であると判定した場合には（Ｓ４０８：ＮＯ）、被検体の行動が歩行でも走行でもないと判定する（Ｓ４１１）。そしてこれらの場合には、被検体が歩行及び走行をしていない時間が一定時間以上になったか否かを、処理部１３０が判定し（Ｓ４１２）、被検体が歩行及び走行をしていない時間が一定時間以上になったと判定した場合には（Ｓ４１２：ＹＥＳ）、前述した心拍ドリフト現象が発生していないと考えられるため、被検体の活動時間を初期化（リセット）する処理を行う（Ｓ４１３）。つまり、処理部１３０は、行動判定処理において、例えば被検体が停止状態であると判定した場合には、活動時間を初期化する処理を行う。具体的には、係数情報の学習に用いるために、記憶部１５０に一時的に記憶されている被検体の活動時間を消去する。
【０１０５】
被検体が歩行及び走行をしていない時間が一定時間に満たないと判定した場合には（Ｓ４１２：ＮＯ）、処理を終了し、次の判定タイミングに再度、図１１の処理を実行する。
【０１０６】
これにより、被検体の行動によって、学習する係数情報を切り替え、被検体の行動に応じた脈拍数の推定を行うこと等が可能になる。
【０１０７】
また、被検体が第１の行動をしている時の第１の生体情報の推定精度を高めると共に、被検体が第２の行動をしている時の第２の生体情報の推定精度を高めること等が可能になる。
【０１０８】
さらに、心拍ドリフト現象が発生していないと推定される場合には、心拍ドリフト現象の影響を考慮せずに、脈拍数を推定すること等が可能になる。これにより、心拍ドリフト現象が発生した場合の生体情報の推定精度だけでなく、心拍ドリフト現象が発生していない場合の生体情報の推定精度も向上させること等が可能になる。
【０１０９】
また、例えば登山では、一回の登山において登ったり、下ったり、平坦を移動したりと、複数の種類の活動を連続して行うことが多い。このような登山中に被検体が脈拍数を確認する場合には、各行動（登り、下り等）に対する推定脈拍数よりも、全ての行動を総合的に考慮して推定された脈拍数の方が有用である。
【０１１０】
よって、本変形例では、例えば処理部１３０は、被検体の行動が第１の行動であると判定した場合には、被検体が第１の行動をした時の第１種活動時間と、第１種活動時間に対応する第１種時間係数情報とを推定してもよい。また処理部１３０は、被検体の行動が第１の行動と異なる第２の行動であると判定した場合には、被検体が第２の行動をした時の第２種活動時間と、第２種活動時間に対応する第２種時間係数情報とを推定してもよい。そして処理部１３０は、第１種活動時間情報と、第１種時間係数情報と、第２種活動時間と、第２種時間係数情報に基づいて、生体情報を推定してもよい。
【０１１１】
具体例を図１２に示す。図１２のグラフには、被検体が登山をしている時の脈拍数と標高と時間の関係を示す。図１２のグラフでは、横軸が時間を表し、左側の縦軸が脈拍数を表し、右側の縦軸が標高を表す。図１２の例では、被検体が概ね同じペースで移動していると仮定する。また、標高ＥＶの時間経過を見ると分かるように、本例では、被検体が平坦と二つの上り坂（上り坂１及び上り坂２）が混在する道を移動しており、ＴＰがその時の脈拍数の真値を示している。図１２のグラフに示すように、脈拍数ＴＰは、平坦に比べて登りの方が高くなっており、さらに、登りの時に単位時間当たりの脈拍数の上昇度も高くなる傾向がある。そして、上り坂１を登り終えた辺りまでは、生体センサー２００により脈拍数を測定できていたが、その後に、脈拍数を測定できなくなっている。
【０１１２】
この時、脈拍数を測定できなくなった後に、登山開始からの累積活動時間だけを用いて、上式（５）等の係数情報ｗ２を学習しても、心拍ドリフト現象による影響を上手く推定脈拍数に反映させることが出来ない。具体的には、最終的に推定される脈拍数に、上り坂２で消耗した体力分を加味することができず、図１２のＥＰ１に示すように、脈拍数を測定できなくなった後には推定脈拍数が実際よりも低く算出されてしまう。
【０１１３】
そこで、本変形例では、平坦を移動した際の活動時間（第１種活動時間）Ｔａと、上り坂を移動した際の活動時間（第２種活動時間）Ｔｂと、下り坂を移動した際の活動時間（第３種活動時間）Ｔｃとを用いる。そして、平坦を移動した際の活動時間Ｔａに対応する係数情報（第１種時間係数情報）ｗ２，ａと、上り坂を移動した際の活動時間Ｔｂに対応する係数情報（第２種時間係数情報）ｗ２，ｂと、下り坂を移動した際の活動時間Ｔｃに対応する係数情報（第３種時間係数情報）ｗ２，ｃとをそれぞれ学習して、推定する。そして、下式（８）により、推定脈拍数ｐｕｌｓｅを求める。
【０１１４】
【数８】
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上式（８）により求められた推定脈拍数を図１２のグラフに示すと、ＥＰ３に示すようになる。この場合には、ＥＰ３に示すように、上り坂２で体力を消耗した影響も推定脈拍数に反映させることが可能になり、推定脈拍数を真値により近付けることが可能になる。
【０１１５】
以上のように、生体センサーによって脈拍数が測定できない場合に、被検体が複数の種類の活動を混在して行っている場合でも、脈拍数をより正確に推定すること等が可能になる。
【０１１６】
また、例えば図１２のような登山を行う場合には、登山の後に脈拍数の推移を確認することがある。この場合には、例えば図１３に示すように、地図上に被検体の移動経路と共に、生体センサー２００で脈拍数を測定できなかった区間を表示してもよい。図１３の例では、ＤＴ１及びＤＴ２の区間では、脈拍数を測定できていたことを示しており、ＮＴの区間では、脈拍数を測定できなかったことを示している。そして、地図上に、ユーザーによって選択された地点における脈拍数を併せて表示する。例えば図１３の例では、区間ＮＴのある地点ＳＰにおける脈拍数ＨＲが１４０であると表示されている。
【０１１７】
この場合、処理部１３０は、情報取得部１１０が生体センサー２００から生体情報を取得できなかった場合に、生体情報を取得できなかった期間を示す非検出期間報知情報を生成する。そして、処理部１３０は、非検出期間報知情報を不図示の表示部に表示させる。非検出期間報知情報は、生体情報の非検出期間における被検体の移動経路を示す画像情報や、脈拍数を示す文字情報、またはアイコン情報等であり、例えば図１３の例では、区間ＮＴ又は推定脈拍数の色を変えたり、点滅させたりして表示するための情報である。
【０１１８】
これにより、生体情報の非検出期間を被検体（ユーザー）に報知すること等が可能になる。そして、例えばユーザーは、表示されている脈拍数が実測値なのか、推定値なのかを把握することも可能になる。また例えば図１３の例では、ちょうど稜線上を移動している間のみ、生体センサー２００で脈拍数を測定できなかったこと等が読み取れ、風の影響によって機器の温度が低下したことが原因である等と、原因を分析することも可能になる。特に低温で脈検出が出来なかった場合には、どのエリアで機器の温度が低下していたかを把握でき、また、記録されている脈拍数の精度をどう見積もればよいのかの判断に用いることもできる。特に強風である山の稜線上でのみ脈検出が出来なかった場合には、風を通さない素材でカバーするなどの対策によって次回以降の検出率を上げる工夫を検討することができる。
【０１１９】
また、被検体が運動を開始した直後には、実際の運動負荷（活動強度）に対応した脈拍数になっていないことがある。これは、ある程度の時間、活動を継続しないと、脈拍数が安定しないためである。さらに、脈拍数が安定するまでの時間には個人差がある。そのため、図４等に示す脈拍数推定処理は、被検体の活動が安定状態になったと判定した後に行った方がよい。
【０１２０】
その場合、情報取得部１１０は、体動センサー３００から体動情報を取得し、生体センサー２００から生体情報を取得する。そして、処理部１３０は、体動情報及び生体情報に基づいて、被検体の活動が安定状態になったか否かを判定し、被検体の活動が安定状態になったと判定した後の活動時間に基づいて、生体情報を推定する。
【０１２１】
具体的な判定処理の流れを図１４のフローチャートに示す。図１４の例では、隣り合う測定タイミングでの脈拍数の変化量がある閾値よりも小さく、かつ脈拍数が上昇基調でもなく、下降基調でもない場合に、被検体の活動が安定状態になったと判定する。
【０１２２】
まず、図１４の例では、体動センサーとしてＧＰＳ受信機を用い、情報取得部１１０が、ＧＰＳ受信信号を取得する。そして、処理部１３０が、ＧＰＳ受信信号に基づいて算出した被検体の移動ペース（ＧＰＳ  Ｓｐｅｅｄ）が所与の閾値Ｃ１よりも大きいか否かを判定する（Ｓ５０１）。
【０１２３】
処理部１３０が、被検体の移動ペース（ＧＰＳ  Ｓｐｅｅｄ）が所与の閾値Ｃ１よりも大きいと判定した場合には、活動を開始してからしばらく時間が経過していると判定し、過去Ｎ個の脈拍数を記憶部１５０から読み出す（Ｓ５０２）。ここで、読み出した脈拍数をＨ（ｉ）とする。ｉは測定順を表す変数である。
【０１２４】
そして、処理部１３０は、隣り合う測定タイミングにおける２つの脈拍数の差分Ｓ（ｉ）を、Ｓ（ｉ）＝Ｈ（ｉ）−Ｈ（ｉ−１）により計算する（Ｓ５０３）。次に、処理部１３０は、０以上になったＳ（ｉ）の数ＰＮと、０より小さくなったＳ（ｉ）の数ＮＮを算出する（Ｓ５０４）。Ｓ（ｉ）が０以上になるということは、脈拍数が上昇していることを意味し、ＰＮは、隣り合う測定タイミングでの脈拍数が上昇しているサンプルの数に相当する。同様に、Ｓ（ｉ）が０よりも小さくなるということは、脈拍数が下降していることを意味し、ＮＮは、隣り合う測定タイミングでの脈拍数が下降しているサンプルの数に相当する。さらに処理部１３０は、｜ａｖｅｒａｇｅ（Ｓ（ｉ））｜＜Ｃ２かつ｜ＰＮ−ＮＮ｜＜Ｃ３であるか否かを判定する（Ｓ５０５）。ａｖｅｒａｇｅ（Ｓ（ｉ））は、Ｓ５０３において算出したＳ（ｉ）の平均値であり、Ｃ２及びＣ３は所与の閾値である。つまり、ここでは、前述したように、隣り合う測定タイミングにおける２つの脈拍数の差分Ｓ（ｉ）の平均値｜ａｖｅｒａｇｅ（Ｓ（ｉ））｜が所与の閾値Ｃ２よりも小さいか否かと、隣り合う測定タイミングで脈拍数が上昇した数ＰＮと、下降した数ＮＮとの差（｜ＰＮ−ＮＮ｜）が所与の閾値Ｃ３よりも小さいか否かを判定している。そして、処理部１３０が、｜ａｖｅｒａｇｅ（Ｓ（ｉ））｜＜Ｃ２かつ｜ＰＮ−ＮＮ｜＜Ｃ３であると判定した場合には（Ｓ５０５：ＹＥＳ）、被検体の活動が安定状態になったと判定し（Ｓ５０６）、例えばこの後に図４等に示す処理を行う。
【０１２５】
一方、処理部１３０が、被検体の移動ペース（ＧＰＳ  Ｓｐｅｅｄ）が所与の閾値Ｃ１以下であると判定した場合、または｜ａｖｅｒａｇｅ（Ｓ（ｉ））｜＜Ｃ２かつ｜ＰＮ−ＮＮ｜＜Ｃ３ではないと判定した場合には（Ｓ５０５：ＮＯ）、活動を開始していないか、活動を開始して間もなく、脈拍数も安定していないと判定して、処理を終了する。
【０１２６】
これにより、被検体の活動が安定状態になったと判定された後に脈拍数を推定することができるようになり、推定脈拍数の精度を向上させること等が可能になる。
【０１２７】
４．ウェアラブル機器の具体例
図１５Ａ〜図１５Ｃ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１５Ａ及び図１５Ｂ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１５Ｃに示すように、センサー部４０は、ケース部３０に設けられ、前述した生体センサー２００と体動センサー３００とを含む。センサー部４０は、図１の生体センサー２００及び体動センサー３００を含む。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
ウェアラブル機器５００は、図１６Ａ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。
【０１３２】
５．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１００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１００の機能は、例えばサーバーシステム６００により実現されてもよい。この場合の例が図１６Ａであり、例えばサーバーシステム６００である生体情報処理システム１００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、被検体の生体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生体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（生体履歴情報及び体動履歴情報等）を保持したりすることが可能である。
【０１３３】
なお、生体情報処理システム１００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１６Ｂ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、生体情報処理システム１００は当該処理装置７００とネットワークＮＥを介して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。
【０１３４】
また、本実施形態に係る生体情報処理システム１００はサーバーシステム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）により実現されてもよい。この場合の構成例が図１６Ｃである。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１６Ｃ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１００とすることが可能である。
【０１３５】
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１００を含む実施形態も否定されない。この場合、情報取得部１１０は、同一装置内の生体センサー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１００が搭載される場合、当該生体情報処理システム１００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。
【０１３６】
つまり、本実施形態の手法は、被検体の体動情報を取得する情報取得部と、取得した体動情報に基づいて生体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。
【０１３７】
また、以上ではサーバーシステム６００、処理装置７００、ウェアラブル機器５００のいずれか１つの装置により生体情報処理システム１００が実現されるものとしたがこれに限定されることもない。例えば、体動情報の取得処理、生体情報の推定処理が、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、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１００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１００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１００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。
【０１３８】
また、本実施形態の生体情報処理システム及び電子機器等は、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システム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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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】
【０１４１】
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（生体情報処理システム）、１１０…情報取得部、
１３０…処理部、１５０…記憶部、２００…生体センサー、３００…体動センサー、
４００…プロセッサー、５００…電子機器（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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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