(57)【要約】【課題】  時系列の体動情報を用いて生体情報を推定することで、生体情報の高精度での推定を行う生体情報推定装置、生体情報の推定方法及びプログラム等を提供すること。【解決手段】  生体情報推定装置１００は、体動情報を取得する取得部１１０と、時系列の体動情報と生体情報との相関式を用いて、生体情報を推定する処理部１２０を含み、時系列の体動情報は、過去体動情報及び遅延体動情報の少なくとも一方を含む。【選択図】      図６
2017127473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
体動情報を取得する取得部と、
時系列の前記体動情報と生体情報との相関式を用いて、前記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推定装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記時系列の体動情報は、過去の体動情報である過去体動情報を含むことを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記時系列の体動情報は、前記体動情報を遅延させた体動情報である遅延体動情報を含むことを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項４】
請求項３において、
時刻ｔにおける前記体動情報をｄ（ｔ）とし、前記時刻ｔにおける前記遅延体動情報をｆ（ｔ）とし、遅延の係数をｂとし、前記時刻ｔとの時間差を表す正数をτ’とした場合に、
前記処理部は、
ｆ（ｔ）＝ｂ×ｄ（ｔ）＋（１−ｂ）×ｆ（ｔ−τ’）
に基づいて、前記遅延体動情報を求めることを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記相関式は、前記時系列の体動情報の各体動情報と、係数とに基づく項を含むことを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記取得部は、
生体センサーにより検出された前記生体情報を取得し、
前記処理部は、
検出された前記生体情報に基づいて、前記係数を推定することを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記処理部は、
前記生体情報が非検出である期間において、前記相関式を用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推定装置。
【請求項８】
請求項５乃至７のいずれかにおいて、
前記処理部は、
フィルター処理、又は、統計処理に基づいて前記係数を推定することを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれかにおいて、
前記時系列の体動情報は、第１〜第Ｋ（Ｋは２以上の整数）の体動情報を含み、
前記第１〜第Ｋの体動情報のうちの、第ｋ（ｋは１以上Ｋ以下の整数）の体動情報の値をｐｋとし、
前記第ｋの体動情報に対する係数ａ（ｋ）及び定数項ｈｂを、前記係数とした場合に、
前記処理部は、
【数１】
2017127473.tif 000022
に基づいて、時刻ｔにおける前記生体情報であるｈ（ｔ）を推定することを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項１０】
請求項５乃至８のいずれかにおいて、
前記時系列の体動情報は、第１〜第Ｋ（Ｋは２以上の整数）の体動情報を含み、
前記第１〜第Ｋの体動情報のうちの、第ｋ（ｋは１以上Ｋ以下の整数）の体動情報の値をｐｋとし、
第ｋ１〜第ｋｎ（ｋ１〜ｋｎはそれぞれ１以上Ｋ以下の整数、ｎは１≦ｎ≦Ｎを満たす整数、Ｎは前記相関式の次数を表す１以上の整数）の体動情報によるｎ次の項に対する係数ａｎ（ｋ１，…，ｋｎ）及び定数項ｈｂを、前記係数とした場合に、
前記処理部は、
【数２】
2017127473.tif 000023
に基づいて、時刻ｔにおける前記生体情報であるｈ（ｔ）を推定することを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項１１】
請求項５乃至１０のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記係数により求められたユーザーの体力情報の報知処理を行うことを特徴とする生体情報推定装置。
【請求項１２】
生体情報の推定方法であって、
体動情報を取得することと、
時系列の前記体動情報と生体情報との相関式を用いて、前記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の推定方法。
【請求項１３】
体動情報を取得することと、
時系列の前記体動情報と生体情報との相関式を用いて、前記生体情報を推定することと、
を含むステップをコンピューターに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報推定装置、生体情報の推定方法及びプログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検体（ユーザー）の生体情報を検出する生体情報検出装置が知られている。生体情報を検出するセンサーとして、被検体に対して光を照射する発光部と、当該発光部から照射され被検体で反射された反射光を受光する受光部と、を含む光電センサーを利用する手法がある。例えば、発光部と受光部とを含む脈波センサーに基づいて、生体情報として脈波情報（脈拍数や脈拍間隔等の情報）を取得する生体情報検出装置、狭義には脈拍計が知られている。
【０００３】
しかし、このような生体情報検出装置では、生体情報を適切に検出できない場合がある。例えば、上記の光電センサーを用いる例であれば、生体情報検出装置の装着状態が運動により変化した場合、或いは被検体の体温低下により毛細血管を流れる血液量が低下した場合に、生体情報を精度よく検出することができないおそれがある。
【０００４】
これに対して、加速度や速度等の体動情報に基づいて、生体情報を推定する手法が知られている。例えば特許文献１には、加速度のピッチや強度と、脈拍数とを対応付けるテーブルを参照することで、加速度の情報から脈拍数を推定する手法が開示されている。また特許文献１には、加速度のピッチｐと脈拍数ＨＲ（ｐ）との相関式を用いて、脈拍数を推定する変形例も開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２３６７７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
体動情報の変化に対する生体情報の変化は不可逆変化である。例えば、運動を開始することによる脈拍数の増加の傾向は、運動を停止することによる脈拍数の低下の傾向と異なるものになる。そのため、従来手法のように、あるタイミングの体動情報のみを用いて生体情報を推定する場合、場合分けが必要になってしまう。
【０００７】
また、体動情報と生体情報との関係には個人差があるため、精度の高い推定処理を実現するには学習処理を行うことが望ましい。その際、上記のように場合分けを行っていると、学習処理が複雑化し、適切な学習が非常に困難である。
【０００８】
学習処理を容易にするために、特許文献１の変形例のように、生体情報と体動情報の相関式を用いる手法が考えられる。しかし従来の相関式では、生体情報を所与のタイミングの体動情報の関数として表現するため、シンプルな波形となり実際の生体情報との乖離が大きいという課題がある。
【０００９】
本発明の幾つかの態様によれば、時系列の体動情報を用いて生体情報を推定することで、生体情報の高精度での推定を行う生体情報推定装置、生体情報の推定方法及びプログラム等を提供できる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様は、体動情報を取得する取得部と、時系列の前記体動情報と生体情報との相関式を用いて、前記生体情報を推定する処理部と、を含む生体情報推定装置に関係する。
【００１１】
本発明の一態様では、生体情報の推定に、時系列の体動情報と生体情報との相関式を用いる。入力が時系列の体動情報となるため、複雑な形状の波形が表現でき、さらに過去の運動による影響も考慮した推定が可能になるため、単一のタイミングの体動情報を用いる手法に比べて生体情報の推定精度を高くできる。さらに、推定に相関式を用いるため、学習処理が容易であるという利点もある。
【００１２】
また、本発明の一態様では、前記時系列の体動情報は、過去の体動情報である過去体動情報を含んでもよい。
【００１３】
これにより、時系列の体動情報として過去体動情報を含む情報を用いることが可能になる。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記時系列の体動情報は、前記体動情報を遅延させた体動情報である遅延体動情報を含んでもよい。
【００１５】
これにより、時系列の体動情報として遅延体動情報を含む情報を用いることが可能になる。
【００１６】
また、本発明の一態様では、時刻ｔにおける前記体動情報をｄ（ｔ）とし、前記時刻ｔにおける前記遅延体動情報をｆ（ｔ）とし、遅延の係数をｂとし、前記時刻ｔとの時間差を表す正数をτ’とした場合に、前記処理部は、ｆ（ｔ）＝ｂ×ｄ（ｔ）＋（１−ｂ）×ｆ（ｔ−τ’）に基づいて、前記遅延体動情報を求めてもよい。
【００１７】
これにより、シンプルな処理により遅延体動情報を求めることが可能になる。
【００１８】
また、本発明の一態様では、前記相関式は、前記時系列の体動情報の各体動情報と、係数とに基づく項を含んでもよい。
【００１９】
これにより、解析的な形式で生体情報と時系列の体動情報との関係を表現でき、係数を適切に設定することで、生体情報の推定精度を高くすること等が可能になる。
【００２０】
また、本発明の一態様では、前記取得部は、生体センサーにより検出された前記生体情報を取得し、前記処理部は、検出された前記生体情報に基づいて、前記係数を推定してもよい。
【００２１】
これにより、係数の推定処理を行うことで、生体情報の推定精度を高くすること等が可能になる。
【００２２】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体情報が非検出である期間において、前記相関式を用いて前記生体情報を推定してもよい。
【００２３】
これにより、生体情報が非検出の期間のデータを、推定された生体情報により補間すること等が可能になる。
【００２４】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、フィルター処理、又は、統計処理に基づいて前記係数を推定してもよい。
【００２５】
これにより、種々のフィルター処理、統計処理により係数を推定することが可能になる。
【００２６】
また、本発明の一態様では、前記時系列の体動情報は、第１〜第Ｋ（Ｋは２以上の整数）の体動情報を含み、前記第１〜第Ｋの体動情報のうちの、第ｋ（ｋは１以上Ｋ以下の整数）の体動情報の値をｐｋとし、前記第ｋの体動情報に対する係数ａ（ｋ）及び定数項ｈｂを、前記係数とした場合に、前記処理部は、後述する下式（１２）に基づいて、時刻ｔにおける前記生体情報であるｈ（ｔ）を推定してもよい。
【００２７】
これにより、具体的な相関式を用いて、時系列の体動情報から生体情報を推定することが可能になる。
【００２８】
また、本発明の一態様では、前記時系列の体動情報は、第１〜第Ｋ（Ｋは２以上の整数）の体動情報を含み、前記第１〜第Ｋの体動情報のうちの、第ｋ（ｋは１以上Ｋ以下の整数）の体動情報の値をｐｋとし、第ｋ１〜第ｋｎ（ｋ１〜ｋｎはそれぞれ１以上Ｋ以下の整数、ｎは１≦ｎ≦Ｎを満たす整数、Ｎは前記相関式の次数を表す１以上の整数）の体動情報によるｎ次の項に対する係数ａｎ（ｋ１，…，ｋｎ）及び定数項ｈｂを、前記係数とした場合に、前記処理部は、後述する下式（１３）に基づいて、時刻ｔにおける前記生体情報であるｈ（ｔ）を推定してもよい。
【００２９】
これにより、具体的な相関式を用いて、時系列の体動情報から生体情報を推定することが可能になる。
【００３０】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記係数により求められたユーザーの体力情報の報知処理を行ってもよい。
【００３１】
これにより、相関式の係数に基づいて、ユーザーの体力情報の報知を行うことが可能になる。
【００３２】
また、本発明の他の態様は、生体情報の推定方法であって、体動情報を取得することと、時系列の前記体動情報と生体情報との相関式を用いて、前記生体情報を推定することと、を含む生体情報の推定方法に関係する。
【００３３】
また、本発明の他の態様は、体動情報を取得することと、時系列の前記体動情報と生体情報との相関式を用いて、前記生体情報を推定することと、を含むステップをコンピューターに実行させるプログラムに関係する。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】実測された脈拍数、スピード、ピッチの時間変化例。
【図２】図２Ａはスピードとピッチの相関を表す図、図２Ｂはスピードと脈拍数の相関を表す図。
【図３】従来手法により推定された脈拍数と実測された脈拍数の関係を表す図。
【図４】従来手法により推定された脈拍数と実測された脈拍数の関係を表す図。
【図５】継続的な運動により脈拍数が増加する現象を説明する図。
【図６】生体情報推定装置の構成例。
【図７】過去体動情報を用いる手法の説明図。
【図８】本実施形態の手法により推定された脈拍数と実測された脈拍数の関係を表す図。
【図９】本実施形態の手法により推定された脈拍数と実測された脈拍数の関係を表す図。
【図１０】図１０Ａ〜図１０Ｃは用いる過去体動情報の数を所定値とし、各過去体動情報の時間的な間隔を変化させた場合の、推定される脈拍数の変化を説明する図。
【図１１】実測された体動情報（スピード）と遅延体動情報の時間変化例。
【図１２】学習処理により推定される係数の値と体力情報との関係を説明する図。
【図１３】図１３Ａ、図１３Ｂは生体情報検出装置の外観例。
【図１４】生体情報検出装置の外観例。
【図１５】図１５Ａ〜図１５Ｃは種々の機器により生体情報推定装置が実現されることの説明図。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に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。
【００３６】
１．本実施形態の手法
まず技術的な背景及び従来手法について簡単に説明し、その後、本実施形態の手法の概要を説明する。
【００３７】
従来、被検体（ユーザー）の生体情報を検出する生体情報検出装置が知られている。例えば、ＬＥＤ光を照射し、その反射光から脈拍を計測する腕時計型の機器が急速に普及しつつある。従来の胸ベルト型の心拍計に比べると簡便であることから、いわゆるスマートウォッチやリスト型のスポーツ機器などに広く実装され、ランニング中の脈拍計測などに利用されている。
【００３８】
この光学式の脈拍計では、緑付近の波長領域の光をヘモグロビンがよく吸収することから、緑色の波長光を皮膚に照射し、血管の拡張・収縮に伴う血液容量の変化による反射光量の変化を脈拍数として用いるものである。
【００３９】
しかし、光学式の脈拍計では身体の動きに伴う機器の動きがそのまま光量の強弱となるため、激しい運動下では正しい計測が行えない場合がある。また、そのような誤検出を抑止するために機器の強い固定が必要となり、しばしば装着者に不快感を与えることがある。さらに、光学式の脈拍計では、低温時に検出性が極端に低下する。これは、光学式の脈拍計の測定の対象が毛細血管であることに起因する。毛細血管は皮膚温度の低下による収縮、及び収縮による血液量の減少の度合いが大きいためである。
【００４０】
これらの問題は特に、ランニング時に頻発する傾向にある。ランニングは安静時や日常生活時（デスクワークや家事等を行っている状態）に比べて身体振動が大きく、また、走行による向かい風が皮膚の熱を奪うために皮膚温度が低下しやすいためである。腕時計型の光学式脈拍計測機器の最も用いられるシーンのひとつがランニングであることを考慮すれば、ランニング時に検出性が下がることは大きな問題である。
【００４１】
これに対して、加速度等の体動情報から脈拍数を推定する手法が用いられる。具体的には加速度の振幅強度や振幅周期により定義づけられる運動強度から脈拍数を推定する。例えば、特許文献１の図５には、加速度の振幅周期（ピッチ）と脈拍数を対応付けるテーブル、又は加速度の振幅強度と脈拍数を対応付けるテーブルを用いて、加速度から脈拍数を推定する手法が開示されている。また、特許文献１には、加速度の振幅周期をｐとした場合に、下式（１）により脈拍数ＨＲ（ｐ）を推定する手法も開示されている。体動情報から脈拍数を推定できれば、光電センサーによる脈拍数の検出が正確に行えない期間のデータを、推定された脈拍数により補間すること等が可能になる。
ＨＲ（ｐ）＝Ａｐ２＋Ｂｐ＋Ｃ  …（１）
【００４２】
脈拍数の推定には、運動負荷に関係した何かしらの情報（体動情報）と、体動情報と脈拍数を結び付ける相関式やテーブルが必要である。例えば、対象者がランニング中であると限定できる場合、走行スピード（速度）は運動負荷に強く関係することが知られている。その場合、走行スピードと脈拍数の間に成り立つ相関式に走行スピードをあてはめることで脈拍数が求められる。
【００４３】
こういった推定元の情報と推定値との相関関係には、相関が単射であるものと、単射ではないものがある。単射な相関であれば、ある瞬間の推定元の情報が決まれば、その瞬間の推定値が一意に決定される。一方で、非単射な相関の場合は、ある瞬間における推定元の情報が決まっても、その瞬間の推定値が一意には決定されない。
【００４４】
単射な相関関係と非単射な相関関係を、状態遷移という観点でとらえると、前者は可逆過程で、後者は不可逆過程であることが分かる。可逆過程とは状態の遷移過程に関係なく状態が決定されるものであり、それゆえ相関関係が単射となる。一方、不可逆過程は、その瞬間の情報のみでは状態が決定されず、状態の遷移過程に依存して状態が決定される。つまり、不可逆過程には時間依存性があり、その瞬間の情報のみならず、その時間的関係を含めて状態が決定される。
【００４５】
図１は実際のランニングにおける走行スピード、ピッチ、脈拍数の時間変化を表す図であり、図２Ａは、図１の各タイミングにおける走行スピードとピッチの値の組を、横軸を走行スピード、縦軸をピッチとしてプロットした相関図である。また図２Ｂは、図１の各タイミングにおける走行スピードと脈拍数の値の組を、横軸を走行スピード、縦軸を脈拍数としてプロットした相関図である。
【００４６】
図２Ａからわかるように、あるスピードに対しピッチは一意に決定することが可能であり、相関関係は単射で、可逆過程である。一方、図２Ｂからわかるように、同じスピードに対し、脈拍数は上昇時と下降時で値が分かれている。つまり、関係は非単射の相関系にあり、不可逆過程であることが分かる。図２Ａのような単射な相関関係であれば、推定元の情報（この場合スピード）として、ある瞬間の値のみを変数とする相関式（相関関数、推定式）が存在する。しかし、図２Ｂのような非単射な相関関係では、ある瞬間のみの変数では相関式を表すことができず、何かしらの時間関係を表わす因子が必要となる。
【００４７】
このことを踏まえ、従来手法では、スピードから脈拍数を求める際に、まず、そのスピードにおける平衡状態の脈拍数であるターゲット脈拍数ｈｔをテーブルから求め、脈拍数が上昇、もしくは下降してからの時間ｔを用いて、下式（２）又は下式（３）により脈拍数を推定していた。下式（２）は脈拍数の上昇時の式であり、下式（３）は脈拍数の下降時の式である。下式（２）、（３）のａは脈拍の反応係数であり、この値は個人や運動の状況に依存する。
【数１】
2017127473.tif 000003
【数２】
2017127473.tif 000004
【００４８】
このように式が二つに分離するのは、脈の不可逆性のためである。図１の例であれば、４０秒目の手前で運動を開始しスピードの値が大きくなるが、脈拍数の変化はスピード変化に比べて緩やかである。また、１４０秒目付近で運動を停止しスピードの値は比較的短い時間で０まで減少するが、脈拍数の変化はスピード変化に比べて緩やかであり、ｔ＝２２０を超えても運動開始前に比べて脈拍数は高い状態を維持している。この２つの変化傾向を式で表現するには、上式（２）、（３）のように式自体を２つに分けることが一般的であった。
【００４９】
実際に脈拍数を推定する場合は、まずスピードからターゲット脈拍数ｈｔを求めた上で、現時点の脈拍数との比較から、上昇か下降かを判断して式（２）、（３）のいずれかを用い、且つ、上昇（下降）開始からの時間ｔを別途カウントしておく必要があり、処理は煩雑である。
【００５０】
また、ｈｔやａは極めて個人依存が強いため、可能であれば、実測値を参照値としてそれら変数を適合学習することが望ましい。具体的には、生体センサーから検出される脈拍数とそのときのスピードを用いて、ｈｔ及びａの値を推定する処理を行うとよい。しかし、上記のように式が２つに分かれる場合、上式（２）を用いるか（３）を用いるかは、現在の脈拍数と、ターゲット脈拍数ｈｔの大小関係によって決定される。つまり、いずれの式の学習を行うかを、学習結果の１つであるｈｔを用いて決定しなくてはならず、この学習処理の実現は非常に困難である。さらに言えば、上式（２）、（３）におけるｔも、現在の脈拍数とターゲット脈拍数ｈｔの大小関係に応じて変化する値であり、ｔを含めた学習の実現は困難と言える。以上を踏まえ、一般的にはｈｔやａのような個人依存の値として、年齢や体重身長に基づく概略値を用いるが、推定精度は低いものとなる。
【００５１】
さらに、従来の推定方式には、そもそも相関式自体の当てはまりが悪いという課題もある。図３は、スピードと脈拍数（実測値）、及び脈拍数（推定値）の時間変化を表す図である。図３に示したように、従来手法による推定値は、実際の脈拍数とはかなり乖離がある。特に、立下り（Ａ１に示した範囲）では乖離度合いが顕著に大きい。推定値はスピードが落ちる１４０秒目あたりから下がり出すが、実際はスピードが落ちてもすぐに脈拍数が降下するわけではない。脈拍数の降下は停止から２０秒ほど経った１６０秒目あたりからである。また、上式（２）、（３）により推定される脈拍数は、時間変化波形も単純すぎ、大局的な傾向は似ているが、実際の脈拍数からはかなり乖離がある。
【００５２】
さらに、従来の推定方式には、長時間の相関性がないという課題もある。図４は走行と停止を繰り返した際の脈拍数とスピード、及び従来手法により推定される脈拍数の時間変化を表す図である。毎回のスピードと走行時間はほぼ同じであるが、脈は走行を繰り返すごとに上がっていくことがわかる。これは脈のドリフト現象と呼ばれるもので、１拍中に含まれるエネルギー量（例えば１拍分の血液に含まれる糖質や酸素の量）の低下や、体温上昇の抑制のためと考えられている。
【００５３】
一方で、上式（２）、（３）により求められる推定値ではドリフトが考慮されていないため、脈が上がっていくことはない。そのため、各回の運動におけるスピードがほぼ同等である以上、推定される脈拍数も、毎回同様の値が繰り返されるのみである。結果として、３回目（Ｂ１に示した範囲）、４回目（Ｂ２に示した範囲）となると実測値と推定値の乖離が顕著となる。当然、運動時間が長くなるにつれ、この乖離は大きくなる。
【００５４】
また、ドリフト現象は、図４のように走行と停止を繰り返す運動（インターバルトレーニング）のみに見られるものではなく、例えばマラソンのように同程度の強度の運動を長時間継続する場合にも見られる現象である。図５はマラソンを行った際の脈拍数の時間変化を表す図である。スピード（不図示）は図５のｔ１からｔ２の範囲でほぼ同等の値となっているが、脈拍数は時間経過とともに大きくなっている。そのため、ドリフト現象を考慮しない推定値と実測値の乖離は、時間経過とともに大きくなる。
【００５５】
推定値と実測値のドリフト現象に起因する乖離を抑止するには、例えば、相関式に時間に線形な項を加える手法などが考えられる。しかし、それには運動開始からの時間を別途カウントしておく必要があり処理が煩雑となる。また、ドリフト現象による脈拍数の増加率は個人により違うため、精度の高い推定のためには学習も必要となる。
【００５６】
以上に述べたように、従来手法では（１）精度を高めるための学習処理が困難である（２）脈の推定値と実測値の乖離が大きい、という２つの課題がある。また（２）は、（２Ａ）複雑な形状を表現できないため図３のように１回の運動において推定値と実測値が乖離する（２Ｂ）ドリフト現象を考慮しないため図４や図５のように比較的長期的な運動において推定値と実測値が乖離する、という２つの課題に分けて考えることができる。
【００５７】
図１の運動強度（スピード）と脈拍数の関係を参照すればわかるように、脈拍数はその瞬間の運動強度のみに依存して決定されるのではなく、過去の運動強度に累積的に依存にして決定されることが推察される。本実施形態ではこの点に着目し、運動強度、又は運動強度に関連した値（以下、体動情報）の時系列データを結合して脈拍数（広義には生体情報）を表すことで、上記（１）（２Ａ）（２Ｂ）の課題を解決する手法を提案する。
【００５８】
具体的には、本実施形態に係る生体情報推定装置１００は、図６に示すように、体動情報を取得する取得部１１０と、時系列の体動情報と生体情報との相関式を用いて、生体情報を推定する処理部１２０を含む。
【００５９】
ここで、体動情報とはユーザーの身体の動きを表し、体動センサー（例えば加速度センサーやＧＰＳ（Global Positioning System）等）からの出力に基づく情報である。体動情報は、例えばスピード（速度）や加速度である。体動情報として加速度を用いる場合、加速度の振幅の大きさを用いてもよいし、振幅の周期を用いてもよい。また、加速度センサーの出力値をそのまま体動情報としてもよいし、２軸或いは３軸の加速度センサーを用いる場合、主成分分析を行って体動情報を求めてもよい。また体動情報として速度を用いる場合、加速度センサーからの信号を用いて速度を求めてもよいし、ＧＰＳからの信号を用いて速度を求めてもよい。また、センサー情報に対する演算処理により生体情報の推定に用いる体動情報が求められる場合、取得部１１０はセンサー情報を取得し、処理部１２０においてセンサー情報に対する演算処理を行ってもよい。本実施形態の体動情報とは、センサー情報と、脈拍数の推定に用いる情報の両方を含む概念である。また、センサー情報に対する演算処理は他の機器で実行され、取得部１１０はその演算結果を取得してもよい。その他、体動情報として角速度、各加速度等の上記以外の情報を用いる変形実施が可能であるし、体動情報の取得に用いられる体動センサーの具体例についても変形実施が可能である。
【００６０】
また、生体情報とはユーザーの生体活動の状態を表し、生体センサーからの出力に基づく情報である。以下では、生体センサーが脈波センサー（さらに狭義には光電センサー）であり、生体情報は脈拍数であるものとして説明するが、種々の変形実施が可能である。例えば脈波センサーに基づく生体情報として、脈拍数ではなく脈拍間隔、或いは脈拍間隔の変動量等を用いてもよい。或いは、生体情報として動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）等の情報を用いてもよい。
【００６１】
また、時系列の体動情報とは、少なくとも第１のタイミングでのユーザーの体動の状態を表す情報と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでのユーザーの体動の状態を表す情報とを含む。具体的には、体動センサーからの出力タイミングが異なる複数の体動情報を蓄積して用いてもよく、以下ではこの場合の体動情報を過去体動情報と表記する。或いは、所与のタイミングの体動情報を遅延させることで、擬似的に異なる複数のタイミングに対応する体動情報を求めてもよく、以下ではこの場合の体動情報を遅延体動情報と表記する。過去体動情報及び遅延体動情報の詳細については後述する。
【００６２】
また、ここでの相関式とは、所与の情報と他の情報との関係を式として表現したものであり、例えば、所与の関数ｇによりｙ＝ｇ（ｘ）と表現される式はｙとｘとの相関式である。このように、相関式は一方の情報（ｙ）を他方の情報（ｘ）を変数とする関数の形式で表現することが可能であり、当該他方の情報を入力とすることで、当該一方の情報を求めることが可能になる。本実施形態の相関式は、時系列の体動情報と生体情報との相関式であるため、入力となる変数は１つの値ではなく、時間的に異なる複数のタイミングに対応する体動情報となる。つまり、時系列の体動情報をｐ１、ｐ２、・・・ｐＭとし、生体情報をｈ（ｔ）とし、所与の関数をＦとした場合、本実施形態の相関式はｈ（ｔ）＝Ｆ（ｐ１，ｐ２，…，ｐＭ）という多変数関数として表現することが可能である。相関式の具体例については後述する。
【００６３】
このようにすれば、生体情報の推定に条件分岐が必要ないため、推定に連続性を持たせることが可能になる。また、条件分岐が無く解析可能な形式の相関式により生体情報を推定するため、学習処理が容易であり、個人差を考慮した精度の高い推定が可能になる。また、時系列の体動情報が入力となるため、複雑な波形を表現することができる。その際、単に入力に多様性を持たせるだけでなく、時系列の体動情報を用いるため、ドリフト現象のような生体情報の時系列的な変化にも対応可能である。すなわち、本実施形態の手法により、上記（１）（２Ａ）（２Ｂ）のいずれの課題にも対応可能な生体情報推定装置の実現が可能になる。
【００６４】
以下、時系列の体動情報に基づく生体情報の推定処理の具体例を説明した後、学習処理について説明する。最後に、生体情報推定装置の具体例を説明する。
【００６５】
２．時系列の体動情報に基づく生体情報の推定手法
まず時系列の体動情報に基づく生体情報の推定処理について説明する。以下では、所与のタイミングｔにおいて実測された体動情報をｄ（ｔ）と表現する。ｔを処理対象タイミング（狭義には現在のタイミング、最新タイミング）とした場合に、τ（＞０）だけ前のタイミングにおいて実測された体動情報ｄ（ｔ−τ）を保持しておけば、ｄ（ｔ−τ）が過去体動情報となる。
【００６６】
また、以下ではｄ（ｔ）を遅延させたデータをｆ（ｔ）とし、ｆ（ｔ）を遅延体動情報とする。具体的には、ｄ（ｔ）に対してフィルター処理を実行してｆ（ｔ）が求められ、ｄ（ｔ）に対する遅延時間はフィルターのパラメーター（後述する式（７）のｂ）により決定される。ｆ（ｔ）を求める具体的な手法については後述する。
【００６７】
以下、過去体動情報を用いる手法、遅延体動情報を用いる手法をそれぞれ説明し、その後、幾つかの変形例を説明する。
【００６８】
２．１  過去体動情報
本実施形態における時系列の体動情報は、過去の体動情報である過去体動情報を含む。図７は過去体動情報を用いる場合の手法の説明図である。図７のｔを処理対象タイミングとして、ｔにおける脈拍数を推定することを考える。従来手法であれば、特許文献１のように、タイミング（時刻）ｔでの体動情報ｄ（ｔ）のみを入力として脈拍数を推定していた。しかし本実施形態では、タイミングｔよりも過去のタイミングで取得された体動情報も入力として利用する。
【００６９】
例えば、図７に示すようにタイミングｔよりもＴ１だけ前のタイミングでの体動情報ｄ（ｔ−Ｔ１）、Ｔ２だけ前のタイミングでの体動情報ｄ（ｔ−Ｔ２）、Ｔ３だけ前のタイミングでの体動情報ｄ（ｔ−Ｔ３）についても、タイミングｔでの生体情報ｈ（ｔ）を求める際の入力とする。図７の例では、ｄ（ｔ）が現在の体動情報、ｄ（ｔ−Ｔ１）〜ｄ（ｔ−Ｔ３）が過去体動情報となる。なお、図７では便宜上３つの過去体動情報を図示したが、過去体動情報の数や、各過去体動情報の間隔（タイミングｔとの時間差）は種々の変形実施が可能である。以下、過去体動情報としてｄ（ｔ−Ｔ１）〜ｄ（ｔ−ＴＬ）のＬ個の体動情報を用いる例を説明する。
【００７０】
本実施形態では、処理対象タイミング（現在時刻）ｔにおける脈拍数の推定値ｈ（ｔ）を、時刻ｔの体動情報ｄ（ｔ）と、それよりＴｉ（ｉは１以上Ｌ以下の整数）だけ遡った体動情報のデータ列、すなわちＴ個のデータから構成される過去体動情報ｄ（ｔ−Ｔ１），…，ｄ（ｔ−ＴＬ）を用いて表せばよい。よって単純には、これらの１次の結合（線形結合）を用いればよく、結合定数をａ（τ）とし、定数項をｈｂとして、下式（４）を時系列の体動情報と生体情報の相関式とすればよい。上述してきた例であれば、下式（４）のτには、Ｔ１〜ＴＬの各値が代入されることになる。
【数３】
2017127473.tif 000005
【００７１】
ただし、結合は１次には限定されない。例えば、２次結合まで含め、１次の結合定数をａ１（τ１）とし、２次の結合定数をａ２（τ１，τ２）とすれば、時系列の体動情報と生体情報の相関式は下式（５）により表される。
【数４】
2017127473.tif 000006
【００７２】
また、これを一般化しＮ次の結合としてもよい。具体的な相関式は下式（６）となり、ｎは１以上のＮ以下の整数であり、ａｎ（τ１，…，τｎ）はｎ次の結合定数である。
【数５】
2017127473.tif 000007
【００７３】
以上のように、本実施形態における相関式は、時系列の体動情報の各体動情報と、係数とに基づく項を含むものである。このようにすれば、特許文献１等の従来手法とは異なり、式が一本で解析的に表現される。従って、一般的な手法により容易に学習が可能という利点がある。具体例については後述するが、ここでの学習とは、上記の結合定数ａや定数項ｈｂの値を推定する処理である。また、上式（４）〜（６）では、データの履歴（過去体動情報）が保持されていればよく、従来方式のように、脈が上昇中であるか下降中であるかといった判断や、時間のカウントといった処理は不要となる。
【００７４】
図８は、図１に示したスピード及び脈拍数の実測値を用いて、本実施形態の手法により推定した脈拍数の時間変化を表す図である。図８と上述した図３の比較から明らかなように、本実施形態の手法による推定値は、従来手法による推定値に比べて脈拍数の実測値との乖離が少なく、精度の高い推定が可能になっている。
【００７５】
また、図９は、図４に示したスピード及び脈拍数の実測値を用いて、本実施形態の手法により推定した脈拍数の時間変化を表す図である。図９と図４の比較から明らかなように、本実施形態の手法による推定値は、ドリフト現象による脈拍数の増加にも対応しており、従来手法による推定値に比べて脈拍数の実測値との乖離が少なく、精度の高い推定が可能になっている。これは、時系列の体動情報を用いることで、推定される脈拍数には過去依存性が生じ、比較的長期間の相関性を有することになるためである。
【００７６】
２．２  遅延体動情報
過去体動情報を用いる場合、どれだけ過去までさかのぼって体動情報を使用するかに応じて推定される脈拍数の精度が変化する。一例としては、処理に用いられる過去体動情報のうち、現在のタイミングから最も遠いタイミング（最も過去のタイミング）の過去体動情報をｄ（ｔ−ＴＬ）とした場合の、ＴＬの値の大きさが、脈拍数の精度に影響を与える。
【００７７】
上述してきたように、脈拍数は過去の体動による影響を受けることを考えれば、ある程度過去のタイミングの体動情報まで利用する（ＴＬを大きくする）ことが必要となる。図１０Ａ〜図１０Ｃは、用いる過去体動情報の数を一定（ここでは７点）とし、過去体動情報のタイミング間隔を異ならせた場合のスピード、実測された脈拍数、及び本実施形態の手法により推定した脈拍数の時間変化を表す図である。
【００７８】
図１０Ａは、過去体動情報のタイミング間隔が１サンプリング間隔である例、図１０Ｂは、過去体動情報のタイミング間隔が５サンプリング間隔である例、図１０Ｃは、過去体動情報のタイミング間隔が１０サンプリング間隔である例である。スピードのサンプリングレートが１Ｈｚであれば、図１０Ａでは各過去体動情報のタイミング間隔が１秒であり、ＴＬ＝７秒となる。同様に、図１０Ｂではタイミング間隔が５秒、ＴＬ＝３５秒である。図１０Ｃではタイミング間隔が１０秒、ＴＬ＝７０秒である。
【００７９】
図１０Ａ〜図１０Ｃから明らかなように、より過去の体動情報を入力とする図１０Ｃの方が、比較的現在時刻に近い体動情報を入力とする図１０Ａに比べて、推定値と実測値の乖離が少なく、精度の高い推定が可能であることがわかる。
【００８０】
また、推定される脈拍数の時間変化波形が複雑な形状に対応可能である、という点を考慮すれば、入力する体動情報の数は多いほどよい。そのため、ＴＬの値が一定という条件下で比較を行えば、タイミング間隔を短くするほど精度向上が期待できる。例えば、体動情報のサンプリングレート（取得レート）が１Ｈｚである場合、全ての体動情報を過去体動情報として利用する、すなわちタイミング間隔を１秒間隔とすればよい。
【００８１】
これらの条件を考慮して検討を行った結果、ある程度の精度で脈拍数を推定するには、１次の相関式を用いた場合、１秒おきのデータで約４分もの過去体動情報が必要であることがわかった。つまり、過去体動情報を用いる例では、２４０個もの体動情報を保持しておく必要がある。図１３Ａ〜図１４を用いて後述するように、本実施形態の生体情報推定装置は腕時計型等のウェアラブル機器として実現される可能性があり、その場合ＰＣ（personal computer）等の機器に比べてプロセッサーの性能やメモリーの容量に制限が大きい。そのため、多数の過去体動情報を処理に用いることが、計算リソースの観点から問題となるおそれがある。
【００８２】
そこで、本実施形態では、直接過去体動情報を用いるのではなく、フィルターにより遅延させた遅延体動情報（遅延列）を用いてもよい。具体的には、遅延時間を段階的に変えたフィルターを必要な数だけ用意しておき、体動情報ｄ（ｔ）に対してこれらのフィルターを適用して遅延時間の異なる遅延系列である遅延体動情報ｆ１（ｔ）〜ｆＭ（ｔ）を生成する。ここでＭは２以上の整数であり、遅延体動情報に含まれるデータの数を表す。
【００８３】
フィルターの具体例は種々考えられるが、例えば所与の時刻ｔにおける体動情報をｄ（ｔ）とし、時刻ｔにおける遅延体動情報をｆ（ｔ）とし、遅延を表す所与の係数をｂとし、時刻ｔとの時間差を表す正数をτ’とした場合に、処理部１２０は、下式（７）に基づいて遅延体動情報を求める。
ｆ（ｔ）＝ｂ×ｄ（ｔ）＋（１−ｂ）×ｆ（ｔ−τ’）…（７）
【００８４】
上式（７）からわかるように、遅延体動情報ｆ（ｔ）は、現在の体動情報ｄ（ｔ）と、τ’だけ過去の遅延体動情報ｆ（ｔ−τ’）とを、比率ｂを用いてブレンドした情報となる。ｂの値が大きいほど、遅延体動情報ｆ（ｔ）に対する現在の体動情報ｄ（ｔ）の寄与度が大きくなり、ｂの値が小さいほど、現在の体動情報ｄ（ｔ）の寄与度が小さくなる。つまりｂは、現在の体動情報ｄ（ｔ）に対する遅延体動情報ｆ（ｔ）の遅延時間を決定するパラメーターとなり、ｂが大きいほど遅延時間が短く、ｂが小さいほど遅延時間が長くなる。なお、τ’の具体的な値は種々考えられるが、例えばｔ−τ’が前回の脈拍数推定処理を行ったタイミングを表すような値とすればよい。
【００８５】
ただし、過去体動情報に含まれるデータ数（上記Ｌ）がある程度必要であったように、遅延体動情報に含まれるデータ数も１つでは不十分である。よって処理部１２０は、上式（７）を拡張し、下式（８）によりｆｍ（ｔ）を求めればよい。下式（８）におけるｍは０以上Ｍ以下の整数である。なお本実施形態ではｂ０＝１、すなわちｆ０（ｔ）＝ｄ（ｔ）であるものとする。
ｆｍ（ｔ）＝ｂｍｄ（ｔ）＋（１−ｂｍ）ｆｍ（ｔ−τ’）  …（８）
【００８６】
上述したように、ｂｍは現在の体動情報ｄ（ｔ）に対する遅延体動情報ｆｍ（ｔ）の遅延時間を決定するパラメーターとなり、ｂｍが大きいほど遅延時間が短く、ｂｍが小さいほど遅延時間が長くなる。よって、ｂｍの値が異なる複数のフィルターを用意することで、処理部１２０は、遅延時間の異なる複数の遅延体動情報を生成することができる。
【００８７】
図１１は計測されたスピード（体動情報）に、上式（８）で表されるフィルターを適用し、遅延体動情報を生成した例である。図１１では、Ｍ＝８とし、遅延時間が互いに異なる８つの遅延体動情報ｆ１（ｔ）〜ｆ８（ｔ）を生成した例を示している。各フィルターの係数は、例えば１未満の定数αを用いてｂｍ＝αｍにより表現される。つまり図１１の例では、ｍの値が大きいほどｂｍが小さく、遅延時間が大きくなる。図１１からわかるように、遅延体動情報ｆｍは、体動情報ｄを時間軸方向にスライドさせた値と一致しない。言い換えれば遅延体動情報は、正確には過去体動情報とは一致するものではない。しかし波形に鈍りはあるものの、体動情報にピークが現れれば、ある程度の時間だけ遅延して遅延体動情報にもピークが現れており、遅延体動情報が過去の体動情報をある程度反映した情報となっていることがわかる。
【００８８】
遅延体動情報を用いる例では、処理部１２０は、この生成された遅延系列を入力値として、上式（４）〜（６）の相関式にあてはめればよい。具体的には、上記のｍ、Ｍ及び結合定数ａ、定数項ｈｂを用いて、相関式は下式（９）〜（１１）により表される。下式（９）が線形結合（１次）の例であり、下式（１０）が２次の例、下式（１１）がＮ次に拡張した例である。
【数６】
2017127473.tif 000008
【数７】
2017127473.tif 000009
【数８】
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【００８９】
以上のように、本実施形態の時系列の体動情報は、体動情報を遅延させた体動情報である遅延体動情報を含んでもよい。このようにすれば、多数の体動情報を保持しておく必要が無く、プロセッサーの性能やメモリー容量に制限が大きい場合にも、適切な生体情報の推定が可能になる。本出願人の調査では、上記Ｍの値を１０程度とすれば、ある程度の精度での推定処理が可能であることがわかっている。
【００９０】
２．３  変形例
以上では、生体情報を推定する相関式の入力に、現在の体動情報ｄ（ｔ）が用いられることを前提としていた。具体的には、上式（４）〜（６）においてτ＝０が含まれる、或いは上式（９）〜（１１）においてｍ＝０が含まれるものとしていた。しかし本実施形態の手法はこれに限定されず、あえてｄ（ｔ）を用いずに過去体動情報のみ、或いは遅延体動情報のみを入力として生体情報を推定してもよい。言い換えれば、処理部１２０は生体情報を求める際の相関式に対する入力として、「現在の体動情報＋過去体動情報」、「現在の体動情報＋遅延体動情報」、「過去体動情報」、「遅延体動情報」のいずれを用いてもよい。
【００９１】
また、過去体動情報と遅延体動情報をそれぞれ独立に用いるものには限定されず、過去体動情報と遅延体動情報を組み合わせて用いてもよい。言い換えれば、処理部１２０は生体情報を求める際の相関式に対する入力として、「現在の体動情報＋過去体動情報＋遅延体動情報」、「過去体動情報＋遅延体動情報」のいずれかを用いてもよい。
【００９２】
具体的には、時系列の体動情報は、第１〜第Ｋ（Ｋは２以上の整数）の体動情報を含み、第１〜第Ｋの体動情報のうちの、第ｋ（ｋは１以上Ｋ以下の整数）の体動情報の値をｐｋとし、第ｋの体動情報に対する係数ａ（ｋ）及び定数項ｈｂを、相関式の係数とした場合に、処理部１２０は、下式（１２）に基づいて、時刻ｔにおける生体情報であるｈ（ｔ）を推定してもよい。
【数９】
2017127473.tif 000011
【００９３】
上式（１２）におけるｐｋは、ｄ（ｔ−Ｔｋ−１）に置き換えてもよいし、ｆｋ−１（ｔ）に置き換えてもよい。なお、これは第１の体動情報が、現在の体動情報ｄ（ｔ）（＝ｆ０（ｔ））であることを想定した場合であり、現在の体動情報ｄ（ｔ）を用いない実施形態であれば、ｐｋをｄ（ｔ−Ｔｋ）又はｆｋ（ｔ）に置き換えてもよい。この際、ｐｋの全てをｄ（ｔ−Ｔｋ−１）に置き換えれば上式（１２）は上式（４）に対応するし、ｐｋの全てをｆｋ−１（ｔ）に置き換えれば上式（１２）は上式（９）に対応する。また、一部のｐｋをｄ（ｔ−Ｔｋ−１）に置き換え、他のｐｋをｆｋ−１（ｔ）に置き換えてもよい。すなわち、時系列の体動情報が複数の体動情報を含む場合に、一部の体動情報として過去体動情報を用い、他の体動情報として遅延体動情報を用いるという変形実施が可能である。
【００９４】
一例としては、時間的に現在のタイミングに近いデータ（例えば過去数タイミング）については過去体動情報を保持しておき、それよりも時間的に遠いタイミングのデータは遅延体動情報を用いてもよい。過去体動情報を用いた場合は精度の面で有利であり、遅延体動情報を用いた場合は、データ量や処理負荷の面で有利である。よって過去体動情報と遅延体動情報を組み合わせて用いることで、精度と、データ量及び処理負荷の両面を考慮したバランスのよい処理が可能になる。
【００９５】
また、上式（１２）では線形結合（１次）の例を示したが、上式（１２）についてもＮ次に拡張することが可能である。その場合、第ｋ１〜第ｋｎ（ｋ１〜ｋｎはそれぞれ１以上Ｋ以下の整数、ｎは１≦ｎ≦Ｎを満たす整数、Ｎは相関式の次数を表す１以上の整数）の体動情報によるｎ次の項に対する係数ａｎ（ｋ１，…，ｋｎ）及び定数項ｈｂを、相関式の係数とした場合に、処理部１２０は、下式（１３）に基づいて、時刻ｔにおける生体情報であるｈ（ｔ）を推定すればよい。
【数１０】
2017127473.tif 000012
【００９６】
３．学習処理
上述したように、相関式における係数（結合定数ａ、定数項ｈｂ）は個人に依存する値となる。よって本実施形態では、取得部１１０は、生体センサーで検出された生体情報を取得し、処理部１２０は、検出された生体情報に基づいて、係数を推定する。
【００９７】
このようにすれば、個人差も含めた係数の学習処理が可能になるため、精度の高い生体情報の推定が可能になる。係数の学習は、最小二乗法やベイズ推定など、一般的な手法が適用可能である。ここではカルマンフィルターによる学習について述べる。以下では、相関式が上式（４）の形式であるものとして説明を行うが、他の相関式を用いた場合にも拡張可能なことは当業者であれば容易に理解できるであろう。
【００９８】
カルマンフィルターは何かしらの状態と呼ばれる変数を推定するもので、観測値と呼ばれる外部入力値と、状態変数に基づく推定観測値の比較により、状態変数を遂次的に更新するものである。この脈拍数を推定する相関式の学習にカルマンフィルターを適用した場合、学習の対象である結合定数ａ（τ）と定数項ｈｂが状態変数となり、脈拍数の実測値ｈｍｅｓが観測値となる。
【００９９】
カルマンフィルターの学習で使用される各変数の定義を下式（１４）〜（１５）、及び下式（１６）〜（１９）に示す。下式（１４）及び（１５）が線形の場合の定義であり、下式（１６）〜（１９）は一般化した場合の定義である。なお、下式（１８）における○の中に×は、ｄｉ（ｔ）の各要素同士の組み合わせの積を表す。この定義に対し、学習の更新は下式（２０）〜（２２）となる。
【０１００】
下式（２０）〜（２２）におけるＰは状態ベクトルの共分散行列、Ｒは観測値の分散、Ｋはカルマンゲインである。下式（２０）のように、Ｐ及びＲからカルマンゲインＫが決定される。そして下式（２１）のように、決定されたカルマンゲインＫと、残差（実測値ｈｍｅｓと推定値ｈ（ｔ）の差分）に基づいて、状態ベクトルｘの更新量が決定される。また、下式（２２）により共分散行列Ｐについても更新されていく。なお、学習の更新を始めるにあたり、状態ベクトルｘと共分散行列Ｐに初期値を与える必要がある。カルマンフィルターの処理については広く知られているため、これ以上の詳細な説明は省略する。
【数１１】
2017127473.tif 000013
【数１２】
2017127473.tif 000014
【数１３】
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【数１４】
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【数１５】
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【数１６】
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【数１７】
2017127473.tif 000019
【数１８】
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【数１９】
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【０１０１】
また、ここでは学習の一例としてカルマンフィルターを説明したが、相関式の係数を推定する手法がこれに限定されないことは当業者には容易に理解されるであろう。よって、本実施形態の処理部１２０は、フィルター処理、又は、統計処理に基づいて係数の推定処理を行うことが可能である。ここでのフィルター処理は、カルマンフィルター以外のフィルターであってもよい。また、統計処理とは例えば最小自乗法等の最尤推定法を用いることが可能である。
【０１０２】
また、学習を行うに当たっては正解データ（上記の例であれば観測値ｈｍｅｓ）が必要となる。よって学習処理は、上述したように生体情報が検出された場合に、当該検出された生体情報（及び体動情報）を用いて行われる。一方、学習により係数が推定されていれば、当該係数を含む相関式による生体情報の推定は、時系列の体動情報の入力があればよく、生体情報の検出非検出を問わず実行可能である。
【０１０３】
一例としては、処理部１２０は、生体情報が非検出である期間において、相関式を用いた生体情報を推定する。この場合、推定した脈拍数は、脈波センサーに基づく脈拍数の検出が不能な際の補間に用いられることになる。
【０１０４】
ただし、生体センサーに基づく脈拍数の検出が可能な期間においても、体動情報に基づき脈拍数を推定してもよい。例えば、あらかじめ時系列の体動情報に基づいて脈拍数の推定値を出しておいて、その前後１０拍の脈拍数を探索範囲として、脈波センサーからのセンサー情報に基づく脈拍数の探索を行うといった手法を用いることで、脈拍数の検出精度を高くすることが可能である。この場合、推定した脈拍数は、脈拍計測における探索の“当たり”として用いられる。
【０１０５】
なお、以上の学習処理により推定される係数は、上述したようにユーザーごとの個人差を反映した情報となる。よって本実施形態では、推定処理により求められた係数、或いは係数から求められる情報を、ユーザーの体力指標となる体力情報としてユーザーに提示してもよい。具体的には、処理部１２０は、係数により求められたユーザーの体力情報の報知処理を行う。ここでの報知処理とは、生体情報推定装置１００が表示部を含む場合には当該表示部に表示する処理であってもよいし、他の機器の表示部に表示を行うための表示情報の出力処理であってもよい。また報知処理は表示処理に限定されず、発光部の発光、或いは音や振動の発生により行われてもよい。
【０１０６】
図１２は、短距離が得意、長距離が得意、もしくはどちらも得意ではない２０代から４０代の男性の実測データに基づいて、学習により求めた相関式の係数を表す図である。横軸の一番左が定数項ｈｂ、その他が結合定数ａを表し、横軸の右方向ほど、より過去の体動情報に対応する結合係数を表す。また、縦軸は各係数の値を表す。
【０１０７】
図１２から顕著に分かるのは、短距離が得意な被験者は現在のタイミングに近い体動情報の係数が高く、過去の体動情報の係数が低いことである。具体的には短距離が得意な２０代男性のデータであるＤ１及び短距離が得意な３０代男性のデータであるＤ２は、長距離が得意な被験者のデータ（Ｄ３、Ｄ４）或いはどちらも得意でない被験者のデータ（Ｄ５、Ｄ６）に比べてａ（Ｔ０）やａ（Ｔ１）の値が大きく、ａ（Ｔ３）〜ａ（Ｔ８）の値が小さい。現在のタイミングに近い体動情報の係数の値が大きいということは、運動負荷に対して脈の反応が高いことを意味し、過去の体動情報の係数の値が小さいということは脈が下がりやすいことを意味している。
【０１０８】
また図１２からは、長距離が得意な被験者の特徴として、現在のタイミングに近い体動情報の係数の値が小さく、過去の体動情報の係数の値が大きめな傾向にあることが分かる。具体的には長距離が得意な被験者のデータであるＤ３、Ｄ４は、他の被験者のデータに比べてａ（Ｔ０）やａ（Ｔ１）の値が小さく、ａ（Ｔ３）〜ａ（Ｔ８）の値が大きい傾向にある。現在のタイミングに近い体動情報の係数が低いことは、運動負荷にかかわらず脈拍数が上がりにくいことを意味している。また、定数項ｈｂは起立安静時の脈拍数と読み替えることができるが、長距離ランナーの安静時脈拍が低いことは広く知られており、図１２ではその傾向も表れている。
【０１０９】
処理部１２０は、図１２のように所与のユーザーと他のユーザーとの係数値の比較結果に基づいて体力情報を求めてもよい。或いは、所与のユーザーの第１のタイミングでの係数値と、第２のタイミングでの係数値との比較結果に基づいて、第１のタイミングと第２のタイミングの間でのユーザーの変化（例えばトレーニングの成果）を体力情報として求めてもよい。処理部１２０では、係数の値と体力（運動傾向）との関係を事前にユーザーに通知しておき、図１２のような情報を体力情報（運動傾向情報）として報知してもよい。或いは、図１２のような係数の傾向に基づいて何らかの判定を行い、判定結果を体力情報として報知してもよい。
【０１１０】
４．生体情報推定装置の具体例
図６が本実施形態に係る生体情報推定装置１００の構成例である。図６に示したように、生体情報推定装置１００は、取得部１１０と、処理部（プロセッサー）１２０と、記憶部（メモリー）１３０を含む。また、処理部１２０は遅延部１２１と、推定部１２３と、学習部１２５を含む。
【０１１１】
取得部１１０は、体動情報及び生体情報（実測値）を取得し、体動情報を遅延部１２１に出力し、生体情報（実測値）を学習部１２５に出力する。
【０１１２】
遅延部１２１は、取得部１１０から入力された体動情報に対して、上式（８）で示したフィルター処理を行って遅延体動情報を求める。なお、遅延体動情報を用いない実施形態であれば、遅延部１２１による処理をスキップする、或いは遅延部１２１自体を省略してもよい。推定部１２３は、遅延部１２１からの遅延体動情報（及び現在の体動情報）を取得するとともに、記憶部１３０から学習パラメーターを取得する。ここでの学習パラメーターとは相関式の係数であり、推定部１２３は記憶部１３０から相関式の情報を取得することになる。そして推定部１２３は、時系列の体動情報と相関式に基づいて生体情報（推定値）を求める。
【０１１３】
また、取得部１１０において生体情報（実測値）が取得可能な期間においては、学習部１２５は、学習パラメーターの学習処理を行う。上式（１４）〜（２２）に示したように、係数の学習とは状態ベクトルｘの更新に対応し、そのためには観測値ｈｍｅｓと推定値ｈ（ｔ）の差分（残差）が必要となる。よって学習部１２５は、取得部１１０から生体情報の実測値を観測値ｈｍｅｓとして取得するとともに、推定部１２３から脈拍数の推定値ｈ（ｔ）を取得し、上式（１４）〜（２２）に従った学習処理を行い、学習結果を記憶部１３０に記憶する。なお、上式（２２）からもわかるように、学習処理には状態ベクトルｘ以外のパラメーター（Ｐ，Ｒ等）も必要であり、記憶部１３０はそれらの情報についても学習パラメーターとして記憶する。また、学習パラメーターにはＰのように更新が必要なものがあるため、学習部１２５はそれらの学習パラメーターの更新処理も行う。
【０１１４】
図１３Ａ、図１３Ｂ、図１４に生体情報を検出する生体情報検出装置２００（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装置はバンド部１０とケース部３０とセンサー部４０を有する。ケース部３０はバンド部１０に取り付けられる。センサー部４０は、ケース部３０に設けられる。
【０１１５】
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装置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、ウェアラブル装置を手首に装着する。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。
【０１１６】
ケース部３０は、ウェアラブル装置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装置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。
【０１１７】
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。図１３Ａ〜図１４では表示部を有さない生体情報検出装置２００の例を示したが、種々の変形実施が可能であり、当然生体情報検出装置２００が表示部を有し、検出された生体情報や、相関式に基づき推定された生体情報を表示部に表示してもよい。
【０１１８】
センサー部４０は、生体情報の検出に用いられる生体センサーと、体動情報の検出に用いられる体動センサーを含む。ここでの生体センサーとは、脈波センサーやＳｐＯ２センサー等であり、例えば光電センサーにより実現される。また、体動センサーとは、加速度センサー、ＧＰＳ、ジャイロセンサー、気圧センサー等により実現される。
【０１１９】
ウェアラブル装置は、図１５Ａ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の計測が行われる。
【０１２０】
次に、本実施形態に係る生体情報推定装置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推定装置１００は、例えば生体情報検出装置２００として実現されてもよい。この場合、生体情報推定装置１００の取得部１１０は、センサー部４０からのセンサー情報を取得するインターフェースとして実現され、例えばＡ／Ｄ変換部（Analog-to-digital converter）や増幅部等により実現されてもよいし、プロセッサー上で動作し、センサー情報の取得処理を実行するプログラムモジュールとして実現されてもよい。また、処理部１２０は、ケース部３０に含まれる回路基板上に実装され、ＤＳＰやＣＰＵ等の種々のプロセッサーにより実現される。
【０１２１】
この場合、生体情報推定装置１００は、少なくとも体動情報に基づく生体情報の推定処理においては、他の機器との通信を行う必要が無く、単体で上述した本実施形態の処理を行うことが可能になる。
【０１２２】
或いは、本実施形態に係る生体情報推定装置１００は、例えばスマートフォン等の携帯端末装置３００として実現されてもよい。スマートフォン等の携帯端末装置３００は、ウェアラブル装置に比べてリソースの制約が小さいため、体動情報に基づく生体情報の推定処理を高速で行うことが可能になる。また、過去体動情報を用いる場合に、多数のデータを保持しておくことが大きな問題にならない。
【０１２３】
携帯端末装置３００は、加速度センサーやＧＰＳ等の体動センサーを含むものが多いため、当該体動センサーからの情報に基づいて生体情報の推定処理を行ってもよい。また、カメラ等の撮像装置を生体センサーとして利用したり、他の生体センサーを搭載した携帯端末装置３００も見られるようになってきたため、実測された生体情報に基づく学習処理も可能である。すなわち、携帯端末装置３００単体で、上述した本実施形態の手法を実行することは妨げられない。ただし、携帯端末装置３００は他の生体情報検出装置２００と連動して動作してもよい。この場合の構成例が図１５Ａである。
【０１２４】
図１５Ａに示したように、生体情報推定装置１００である携帯端末装置３００は、近距離無線通信等によりウェアラブル装置（生体情報検出装置２００）と接続される。この場合、生体情報推定装置１００の取得部１１０は、例えばウェアラブル装置との通信インターフェース（通信部、アンテナ）により実現され、処理部１２０は、携帯端末装置３００のプロセッサーにより実現される。そして、携帯端末装置３００は、ウェアラブル装置から体動情報を取得し、当該体動情報に基づいて生体情報を推定する。携帯端末装置３００は、ウェアラブル装置から定期的に体動情報を取得し、当該体動情報を一定期間記憶しておくことで過去体動情報を用いた処理を行ってもよいし、各タイミングで取得した体動情報から遅延体動情報を求めてもよい。推定した生体情報は、携帯端末装置３００において表示等の報知を行ってもよいし、推定結果をウェアラブル装置に送信し、ウェアラブル装置において報知を行ってもよい。
【０１２５】
或いは、本実施形態に係る生体情報推定装置１００は、携帯を前提としない機器、例えばＰＣやサーバーシステム４００により実現されてもよい。以下、生体情報推定装置１００がサーバーシステム４００である例について説明する。サーバーシステム４００が体動センサー等を有することは一般的ではない。よって、図１５Ｂに示したように、サーバーシステム４００である生体情報推定装置１００は、ネットワークＮＥを介して生体情報検出装置２００と接続され、当該生体情報検出装置２００から体動情報や生体情報を取得する。サーバーシステム４００はリソースの制約が非常に小さいため、処理速度を向上させることや、処理に利用するデータ数を多くすることが可能になる。
【０１２６】
なお、サーバーシステム４００は生体情報検出装置２００で収集された体動情報や生体情報を取得可能であればよいため、生体情報検出装置２００と直接的に接続されるものに限定されない。例えば、図１５Ｃに示したように、生体情報検出装置２００が他の処理装置（例えば携帯端末装置３００）と接続され、サーバーシステム４００は当該処理装置とネットワークＮＥを介して接続される形態であってもよい。生体情報検出装置２００と処理装置との接続は、ネットワークＮＥと同様のものを利用してもよいが、近距離無線通信等を利用することも可能である。
【０１２７】
また、以上では生体情報検出装置２００、携帯端末装置３００、サーバーシステム４００のいずれか１つの装置により生体情報推定装置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、体動情報に基づく生体情報の推定処理、学習処理等が、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、生体情報検出装置２００、携帯端末装置３００、サーバーシステム４００のうちの少なくとも２つ以上の装置により生体情報推定装置１００が実現されてもよい。
【０１２８】
なお、本実施形態の生体情報推定装置１００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推定装置１００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（取得部、処理部を備える装置）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。
【０１２９】
本実施形態の生体情報推定装置１００をプログラムにより実現する場合、処理部１２０は、例えば時系列の体動情報を入力値（引数）として受け付け、上式（４）等の相関式に当てはめて演算を行って、推定値である生体情報ｈ（ｔ）を出力値として返す関数（サブルーチン）として実現できる。ここでの時系列の体動情報とは、例えば１個の現在の体動情報と、Ｔ個の過去体動情報とを含む情報であり、この場合の処理部１２０は、Ｔ＋１個の入力に基づいてｈ（ｔ）を出力する関数となる。
【０１３０】
また、このような処理を実行する回路装置を、自動配置配線等により構成することで、本実施形態の処理部１２０をハードウェア的に実現することも可能である。この場合、処理部１２０による相関式の演算は、各体動情報の値（例えばｄ（ｔ−τ））と結合定数ａ（τ）との積を求める乗算器、及び乗算器から出力される乗算結果同士を加算する加算器により実現される。また、乗算器等は相関式に含まれる項数分だけ設けられてもよいし、項数よりも少ない数（狭義には１つ）の乗算器を時系列で利用してもよい。
【０１３１】
また、本実施形態の生体情報推定装置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と、を含む。プロセッサーは、体動情報を取得する処理と、時系列の体動情報と生体情報との相関式を用いて、生体情報を推定する処理を行う。
【０１３２】
プロセッサーは、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、画像処理装置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。
【０１３３】
本実施形態の動作は例えば以下のように実現される。プロセッサーは、体動情報を取得する処理を行い、取得した体動情報をメモリーに記憶する。そしてプロセッサーは、メモリーから時系列の体動情報と、相関式の情報（例えば係数の情報）を読み出し、時系列の体動情報と相関式に基づいて生体情報を推定し、推定した生体情報をメモリーに記憶する。
【０１３４】
この際、過去体動情報を用いる例であれば、メモリーは異なるタイミングで取得された複数の体動情報を記憶しておき、プロセッサーは当該複数の体動情報を時系列の体動情報として読み出す。また、遅延体動情報を用いる例であれば、プロセッサーは取得した体動情報に対してフィルター処理を行って遅延体動情報を求め、遅延体動情報をメモリーに記憶する。そして、生体情報の推定処理において、メモリーから遅延体動情報を時系列の体動情報として読み出す。
【０１３５】
また、本実施形態の生体情報推定装置１００の各部は、プロセッサー上で動作するプログラムのモジュールとして実現される。例えば、取得部１１０は、体動情報を取得する取得モジュールとして実現される。処理部１２０は、時系列の体動情報と生体情報との相関式を用いて、生体情報を推定する推定処理モジュールとして実現される。
【０１３６】
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。また生体情報推定装置の構成、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】
【０１３７】
ＮＥ…ネットワーク、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…生体情報推定装置、１１０…取得部、１２０…処理部、
１２１…遅延部、１２３…推定部、１２５…学習部、１３０…記憶部、
２００…生体情報検出装置、３００…携帯端末装置、４００…サーバーシステム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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