(57)【要約】【課題】運動の直後における安静時にも脈波間隔及び心拍間隔のうち少なくとも一方を検出可能な生体情報処理技術を提供する。【解決手段】体動量算出部１０３は、加速度計測部１０２が計測した加速度を用いて、体動量を算出する。概算心拍数算出部１０４は、加速度計測部１０２が計測した加速度と、体動量算出部１０３が算出した体動量とを用いて運動強度を求め、当該運動強度と、最大心拍数と、安静時心拍数とを用いて概算心拍数を算出する。脈波間隔検出パラメータ設定部１０５は、脈波間隔を検出するためのパラメータを設定する。脈波間隔検出部１０６は、脈波計測部１０１が出力した脈波信号と、脈波間隔検出パラメータ設定部１０５が設定したパラメータとを用いて、脈波間隔を検出する。【選択図】図１
2009072417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の脈波を表す脈波信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得する取得手段と、
前記加速度を用いて被験者の体動量を算出する体動量算出手段と、
前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算する概算手段と、
前記心拍数を用いて、脈波間隔を検出する際に用いるパラメータを設定する設定手段と、
前記脈波信号が表す脈波の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの脈波間隔を検出する検出手段とを備える
ことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
前記概算手段は、
前記加速度及び前記体動量を用いて、被験者の運動状態の終了時点及び運動状態の開始時点を検出し、前記運動状態の開始時点から前記運動状態の終了時点までの運動時間を算出する時間算出手段と、
前記運動時間中に計測された加速度及び当該加速度を用いて算出された体動量のうち少なくとも一つを用いて、前記心拍数を概算する運動概算手段とを有する
ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報処理装置。
【請求項３】
前記運動概算手段は、
加速度の振幅値と、運動強度との対応関係を示す第１対応関係情報を用いて、取得された前記加速度に対応する運動強度を運動情報として求める運動解析手段と、
前記運動情報を用いて、前記心拍数を概算する第１概算手段とを有する
ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報処理装置。
【請求項４】
前記運動概算手段は、
加速度の周波数成分と、運動内容と、運動強度との対応関係を示す第２対応関係情報を用いて、取得された前記加速度に対応する運動強度を運動情報として求める運動解析手段と、
前記運動情報を用いて、前記心拍数を概算する第１概算手段とを有する
ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報処理装置。
【請求項５】
前記運動概算手段は、
加速度の振幅値と、エネルギー消費量と、最大酸素摂取量との対応関係を示す第３対応関係情報を用いて、取得された前記加速度に対応する最大酸素摂取量を運動情報として求める運動解析手段と、
前記運動情報を用いて、前記心拍数を概算する第１概算手段とを有する
ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報処理装置。
【請求項６】
前記第１概算手段は、被験者の年齢、性別、体重及び安静時の心拍数のうち少なくとも１つを含む個人情報を用いて、被験者の最大心拍数を求め、当該最大心拍数と、前記運動情報とを用いて、前記心拍数を概算する
ことを特徴とする請求項３乃至５のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
【請求項７】
前記設定手段は、設定時間を変更するための係数を、前記概算手段によって概算された心拍数に応じて求め、当該係数を用いて前記設定時間を算出し、当該設定時間を前記パラメータとして設定し、
前記係数は、心拍数が大きい値の範囲に対して前記設定時間を小さくし、心拍数の小さい値の範囲に対して前記設定時間を大きくするものであり、
前記検出手段は、前記脈波信号の直近の取得時点から前記パラメータとして設定された前記設定時間前までに取得された前記脈波信号が表す前記脈波の波形の最大値及び最小値を用いて脈波間隔検出閾値を用いて、前記脈波間隔の一拍毎の検出点を検出する
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
【請求項８】
前記設定手段は、心拍数の範囲と前記係数との対応関係を示す第４対応関係情報を用いて、前記概算手段によって概算された心拍数に対応する前記係数を求め、当該係数を用いて前記設定時間を算出し、当該設定時間を前記パラメータとして設定する
ことを特徴とする請求項７に記載の生体情報処理装置。
【請求項９】
被験者の心電を表す心電信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得する取得手段と、
前記加速度を用いて被験者の体動量を算出する体動量算出手段と、
前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算する概算手段と、
前記心拍数を用いて、心拍間隔を検出する際に用いるパラメータを設定する設定手段と、
前記心電信号が表す心電の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの心拍間隔を検出する検出手段とを備える
ことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１０】
取得手段と、体動量算出手段と、概算手段と、設定手段と、検出手段とを備えた生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
前記取得手段によって、被験者の脈波を表す脈波信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得するステップと、
前記体動量算出手段によって、前記加速度を用いて被験者の体動量を算出するステップと、
前記概算手段によって、前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算するステップと、
前記設定手段によって、前記心拍数を用いて、脈波間隔を検出する際に用いるパラメータを設定するステップと、
前記検出手段によって、前記脈波信号が表す脈波の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの脈波間隔を検出するステップと、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。
【請求項１１】
取得手段と、体動量算出手段と、概算手段と、設定手段と、検出手段とを備えた生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、
前記取得手段によって、被験者の心電を表す心電信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得するステップと、
前記体動量算出手段によって、前記加速度を用いて被験者の体動量を算出するステップと、
前記概算手段によって、前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算するステップと、
前記設定手段によって、前記心拍数を用いて、心拍間隔を検出する際に用いるパラメータを設定するステップと、
前記検出手段によって、前記心電信号が表す心電の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの心拍間隔を検出するステップと、
を含むことを特徴とする生体情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心臓の拍動を脈波や心電により計測し、一拍ごとの拍動間隔を検出する生体情報処理装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、脈波計によって計測した脈波の波形あるいは心電計によって計測した心電の波形から、心臓の拍動１拍ごとの間隔を脈波間隔あるいは心拍間隔として検出する技術がある。そして、検出した間隔について周波数解析を行い、その周波数成分から交感神経や副交感神経といった自律神経の活性度がわかる。この自律神経の活性度から、ユーザのストレス度や、睡眠時のレム睡眠あるいはノンレム睡眠といった睡眠の質や、運動負荷などの副次的な情報を得ることができる。この脈波間隔を取得するための脈波計や心拍間隔を取得するための心拍計は多く存在する。例えば、心拍計には、体幹と手首に装着するものがある。脈波計には、耳に装着するものがある。また、脈波計には、光電脈波センサを用いたもので、手首に装着されるものがある。これは、手軽に利用できる半面、ユーザの動きによる影響を受けて脈波の波形が乱れやすいという問題がある。このため、このような脈波計では、主に安静時を測定対象としている。近年では、このような脈波計で計測された脈波の波形から体動の影響を除去する技術が提案されている（例えば、特許文献１〜５参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開2005-160640号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、運動中の運動負荷の測定を目的にした脈波間隔の検出処理を行う脈波計測装置もある。このような脈波計測装置では、加速度を用いて、ユーザが歩行や走行といった運動を行っている状態（運動状態）の認識を行って、運動中の平均心拍数を求めるなどの処理を行う。しかし、このような脈波計測装置は、１拍毎の検出は行えず、その揺らぎ成分の周波数解析に基づいてストレス度を求めるなどの自律神経解析を行う用途には不向きであった。また、加速度を用いてその状態を認識可能な運動は歩行や走行などに限られる。このため、日常生活においてその他の運動が行われている状態においては運動負荷を測定することは難しかった。
【０００５】
日常生活において行われる運動としては、例えば、階段の昇降や早歩きなどがある。このような運動の直後には脈が速くなる特性がある。このような運動の直後の脈波の情報を得ることは、日常生活における運動負荷を測定することに繋がる。日常生活における運動負荷を測定する場合、体動によって脈波の波形が乱れる恐れがある一方、体動が発生しない安静時における脈波間隔の検出精度を向上させることが有用である。しかし、運動の直後や運動の間における安静時には、直前の運動の影響を受け脈波の振幅や基線が大きく変化する。このため、高い精度で脈波間隔を検出することが困難であった。また、心電計により計測される心電から得られる心拍間隔についても同様に、運動の直後における安静時には、心拍間隔を検出することが困難であった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、運動の直後における安静時にも脈波間隔及び心拍間隔のうち少なくとも一方を検出可能な生体情報処理装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、生体情報処理装置であって、被験者の脈波を表す脈波信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得する取得手段と、前記加速度を用いて被験者の体動量を算出する体動量算出手段と、前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算する概算手段と、前記心拍数を用いて、脈波間隔を検出する際に用いるパラメータを設定する設定手段と、前記脈波信号が表す脈波の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの脈波間隔を検出する検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、生体情報処理装置であって、被験者の心電を表す心電信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得する取得手段と、前記加速度を用いて被験者の体動量を算出する体動量算出手段と、前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算する概算手段と、前記心拍数を用いて、心拍間隔を検出する際に用いるパラメータを設定する設定手段と、前記心電信号が表す心電の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの心拍間隔を検出する検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、取得手段と、体動量算出手段と、概算手段と、設定手段と、検出手段とを備えた生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、前記取得手段によって、被験者の脈波を表す脈波信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得するステップと、前記体動量算出手段によって、前記加速度を用いて被験者の体動量を算出するステップと、前記概算手段によって、前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算するステップと、前記設定手段によって、前記心拍数を用いて、脈波間隔を検出する際に用いるパラメータを設定するステップと、前記検出手段によって、前記脈波信号が表す脈波の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの脈波間隔を検出するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、取得手段と、体動量算出手段と、概算手段と、設定手段と、検出手段とを備えた生体情報処理装置によって実行される生体情報処理方法であって、前記取得手段によって、被験者の心電を表す心電信号と、被験者の体動に伴って計測された加速度とを取得するステップと、前記体動量算出手段によって、前記加速度を用いて被験者の体動量を算出するステップと、前記概算手段によって、前記体動量及び前記加速度のうち少なくとも一つを用いて、被験者の心拍数を概算するステップと、前記設定手段によって、前記心拍数を用いて、心拍間隔を検出する際に用いるパラメータを設定するステップと、前記検出手段によって、前記心電信号が表す心電の波形と前記パラメータとを用いて、一拍ごとの心拍間隔を検出するステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、運動の直後における安静時にも脈波間隔及び心拍間隔のうち少なくとも一方を検出可能な生体情報処理装置及び方法を提供することが可能となる。
【００１２】
また、本発明によれば、運動の直後における安静時にも、１拍毎の心拍間隔を測定可能になる。このため、特定の運動状態に限定せずに運動状態と安静状態とが混在するような日常生活中の１拍毎の心拍間隔が検出可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる生体情報処理装置及び方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
（１）構成
図１は、本実施の形態にかかる生体情報処理装置１００の構成を示す図である。同図に示すように、生体情報処理装置１００は、脈波計測部１０１と、加速度計測部１０２と、体動量算出部１０３と、概算心拍数算出部１０４と、脈波間隔検出パラメータ設定部１０５と、脈波間隔検出部１０６と、表示部１０７と、通信部１０８と、記録部１０９と、運動強度対応テーブル１０４０と、個人情報テーブル１０４１と、係数テーブル１０５０とを有している。
【００１５】
図２は、生体情報処理装置１００の外観と装着状態とを例示する図である。この例では、手首に生体情報処理装置１００を腕時計状に装着し、指に脈波計測部１０１を巻いて指腹部で脈波を計測して、当該脈波を表す脈波信号を出力する。
【００１６】
図３は、脈波計測部１０１の構成を概略的に示す図である。脈波計測部１０１は、発光ダイオード（ＬＥＤ）１１１と、フォトダイオード１１２との組み合わせで構成される光電脈波センサを搭載している。脈波計測部１０１は、ＬＥＤ１１１から皮膚に光を照射し、血流変化による反射光（透過光でも良い）の強度変化をフォトダイオード１１２で検出し、これを脈波として捉える。これにより脈波計測部１０１は、脈波を計測してこれを表す脈波信号を出力する。ＬＥＤ１１１の色としては、血中ヘモグロビンの吸光特性の良い、青、緑、赤、近赤外などを用い、フォトダイオード１１２には、使用するＬＥＤ１１１の波長帯に合った特性のものを選ぶと良い。図４は、生体情報処理装置１００を手首に装着した際の手首側の面に脈波計測部１０１を設けた生体情報処理装置１００を例示する図である。図５は、図４に示した生体情報処理装置１００を腕時計状に手首に装着した例を示す図である。この例では、手首部で脈波を計測する。この場合の脈波計測部１０１は、図３に示されるＬＥＤ１１１及びフォトダイオード１１２の組み合わせの光電脈波センサで構成しても良いし、動脈の拍動変化を圧力で捉える圧力センサで構成しても良い。図６は、耳に装着できる形状にした生体情報処理装置１００を例示する図である。この例では、脈波計測部１０１を耳朶に装着して脈波を計測する。この場合の脈波計測部１０１は、図３に示されるＬＥＤ１１１及びフォトダイオード１１２の組み合わせの光電脈波センサで構成すると良い。
【００１７】
図１に戻り、加速度計測部１０２は、加速度を計測する加速度センサを有している。この加速度センサがユーザの所定部位に装着されて、ユーザの体動に応じた加速度を加速度計測部１０２が計測してこれを出力する。加速度センサが計測可能な軸方向は１方向であっても良いし、例えばＸ，Ｙ，Ｚ軸の３軸方向であっても良い。加速度センサが加速度を検出する方式としては、ピエゾ抵抗型、圧電型、静電容量型などがあるが、任意の方式でよい。
【００１８】
尚、生体情報処理装置１００は、脈波計測部１０１で出力された脈波信号と、加速度計測部１０２で出力された加速度とを、取得手段であるハードウェアとしての入力ポート（図示せず）を介して取得する。
【００１９】
体動量算出部１０３は、加速度計測部１０２で出力された加速度を用いて、体動量を算出する。加速度を用いて体動量を算出する方法は、例えば、特開２００１−３４４３５２号公報に示される。
【００２０】
図７は、運動強度対応テーブル１０４０（第１対応関係情報）のデータ構成を例示する図である。運動強度対応テーブル１０４０には、運動強度と、加速度の振幅値の範囲との予め設定された対応関係が記憶されている。図８は、個人情報テーブル１０４１のデータ構成を例示する図である。個人情報テーブル１０４１には、ユーザの個人情報がユーザＩＤ毎に予め記憶されている。個人情報は、ユーザＩＤと、年齢と、性別と、体重と、安静時における心拍数（安静時心拍数）とを含む。概算心拍数算出部１０４は、加速度計測部１０２で出力された加速度と、体動量算出部１０３が算出した体動量とを用いて、運動時間を算出し、その運動時間中に計測されて出力された加速度を基に運動強度対応テーブル１０４０を参照して、運動強度を求める。そして、概算心拍数算出部１０４は、求めた運動強度と、個人情報テーブル１０４１に記憶された個人情報を基に算出される最大心拍数と、個人情報テーブル１０４１に記憶された安静時心拍数とを用いて、心拍数の概算として概算心拍数を算出する。
【００２１】
尚、運動強度対応テーブル１０４０に記憶される運動強度と、加速度の振幅値の範囲との対応関係については、例えば、以下の参考文献１に示されている。
（参考文献１）携帯型加速度計を用いた運動量計測への試み  谷川智宏  川崎医療福祉学会誌  vol11.No.2  2001  313-318
また、最大心拍数の算出には、例えば、カルボーネン式を用いれば良い。これは、例えば以下の参考文献２に示されている。また、最大心拍数は、概算心拍数を算出する都度算出するようにしても良いし、上述の個人情報を基に予め算出して個人情報テーブル１０４１に記憶しても良い。
（参考文献２）運動処方のための心拍数の科学  山地啓司  1981  大修館書店
また、運動強度と、最大心拍数と、安静時心拍数とを用いて概算心拍数を求める方法は、例えば、以下の参考文献に示されている。
（参考文献３）日常生活における消費エネルギー量推定のための基礎的研究  宅島章  JHealth Sci., 9: 137-145- 1987
【００２２】
係数テーブル１０５０（第４対応関係情報）には、脈波間隔を検出する際に用いる後述の設定時間の算出に用いる係数と、心拍数の範囲との対応関係が記憶されている。図９は、係数テーブル１０５０のデータ構成を例示する図である。ここでは、心拍数が大きい範囲ほど設定時間が小さく算出され、心拍数が小さい範囲ほど設定時間が大きく算出されるように、心拍数の範囲と係数との対応関係が設定されている。脈波間隔検出パラメータ設定部１０５は、概算心拍数算出部１０４が算出した概算心拍数を用いて、係数テーブル１０５０を参照して係数を求め、これを用いて設定時間を算出する。即ち、脈波間隔検出パラメータ設定部１０５は、この設定時間を、脈波間隔を検出する際に用いるパラメータとして設定する。
【００２３】
脈波間隔検出部１０６は、ＦＩＲフィルタ、ＬＰＦ（ローパスフィルタ）やＨＰＦ（ハイパスフィルタ）等のフィルタを備え、脈波計測部１０１が出力した脈波信号をサンプリングし、脈波以外のノイズ成分（雑音、基線の揺らぎなど）の除去と、脈波波形の急峻化等の信号処理をおこなった上、脈拍間隔を検出する。脈拍間隔の検出方法は、例えば、特開２００１−３４４３５２号公報に示される。具体的には例えば、脈波間隔検出部１０６は、直近のサンプリング時点から設定時間前まで（時間窓）の脈波波形の最大値及び最小値を更新し、最大値と最小値との中点を脈波間隔検出閾値として設定し、脈波波形が脈波間隔検出閾値をクロスしたか否かを判定することにより、脈波間隔の候補を検出する。そして、脈波間隔検出部１０６は、検出した脈波間隔の候補が、所定の脈波間隔範囲内か否かを判定し、判定結果に応じて、脈波間隔を検出する。
【００２４】
ここで、本実施の形態においては、脈波間隔検出部１０６は、設定時間として、脈波間隔検出パラメータ設定部１０５が算出した設定時間を用いる。但し、安静時においては標準的な脈拍数６０ｂｐｍを基準に、１．５秒が設定時間として設定される。尚、脈波間隔（秒）は脈拍数（ｂｐｍ）を６０秒で割ったものである。
【００２５】
表示部１０７は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などの表示装置により構成される。表示部１０７は、例えば、脈波間隔検出部１０６が検出した脈波間隔のデータ（脈波間隔データ）や、脈波計測部１０１が出力した脈波信号や、体動量算出部１０３が算出した体動量などのデータを表示する。図１０は、生体情報処理装置１００の表面に表示部１０７が設けられた例を示す図である。
【００２６】
記録部１０９は、生体情報処理装置１００で計測された各種計測データを記憶する記憶領域であり、例えば、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭなどを有する。計測データは、例えば、脈波信号、体動量、脈波間隔データなどである。
【００２７】
通信部１０８は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、赤外線通信などの無線（電磁波や光）通信、あるいはＵＳＢ、ＲＳ−２３２Ｃなどの有線通信により外部端末へ計測データを転送する。通信部１０８は、計測される都度計測データを転送しても良いし、記録部１０９に蓄積された計測データをまとめて転送しても良い。
【００２８】
（２）動作
次に、本発明の実施形態における生体情報処理装置１００の動作について説明する。図１１は、生体情報処理装置１００が行う脈波間隔検出処理の手順を示すフローチャートである。例えば、図２や図５のように手首に生体情報処理装置１００を装着した場合について説明する。まず、ユーザが、生体情報処理装置１００の電源スイッチや操作ボタン（いずれも図示せず）を操作して脈波の計測の開始を指示すると、脈波計測部１０１が、所定のサンプリング周期で脈波を計測して当該脈波を表す脈波信号を出力する。サンプリング周期は、例えば５０ｍｓとする。このサンプリング周期においてサンプリングのタイミングが到来したとき(ステップＳ１０：ＹＥＳ)、生体情報処理装置１００は、脈波計測部１０１により脈波信号を出力する（ステップＳ１１）。また、生体情報処理装置１００は、加速度計測部１０２により加速度を出力する（ステップＳ１２）。そして、生体情報処理装置１００は、概算心拍数算出部１０４により心拍数を概算する（ステップＳ１３）。
【００２９】
ここで、ステップＳ１３の詳細の処理の手順について説明する。図１２は、心拍数を概算する処理の手順を示すフローチャートである。まず、体動量算出部１０３が、図１１のステップＳ１２で加速度計測部１０２により出力された加速度を用いて、体動量を算出する（ステップＳ６１）。そして、概算心拍数算出部１０４は、算出された体動量を基に、安静状態か運動状態かを判別し、安静状態の開始時点（安静開始時刻）と、安静状態の終了時点（安静終了時刻）と、運動状態の終了時点（運動終了時刻）とを算出する（ステップＳ６２）。次いで、概算心拍数算出部１０４は、安静開始時刻と、安静終了時刻と、運動終了時刻とを用いて、運動状態の開始時点から運動状態の終了時点までの運動時間を算出する（ステップＳ６３）。尚、ステップＳ６２の処理の詳細については後述する。
【００３０】
その後、概算心拍数算出部１０４は、ステップＳ６３で算出した運動時間中に加速度計測部１０２で計測されて出力された加速度を用いて、加速度波形の振幅値を算出する（ステップＳ６４）。次いで、概算心拍数算出部１０４は、運動強度対応テーブル１０４０を参照して、ステップＳ６４で算出した振幅値に対応する運動強度を求める（ステップＳ６５）。更に、概算心拍数算出部１０４は、求めた運動強度と、個人情報テーブル１０４１に記憶された安静時心拍数と、個人情報テーブル１０４１に記憶された個人情報を基に算出される最大心拍数とを用いて、心拍数の概算として概算心拍数を算出する（ステップＳ６６）。例えば、３ｋｍ／ｈで１分間連続歩行した際の加速度波形の振幅値４．５Ｇ／ｓとし、これに対応する運動強度（%VO2max）は３０％であるとする。そして、安静時の心拍数が６０ｂｐｍ、最大心拍数が１９０ｂｐｍとすると、上述の参考文献３に示される方法によって求められる概算心拍数は６９ｂｐｍとなる。
【００３１】
尚、運動状態であった時間がなく、ステップＳ６３で運動時間が算出されない場合には、概算心拍数算出部１０４は、概算心拍数を、例えば、安静時の心拍数と同じ６０ｂｐｍとする。
【００３２】
また、ステップＳ６６で用いる個人情報の特定には、ユーザＩＤを用いる。例えば、ユーザが脈波の計測の開始を指示する際に操作ボタンを操作して自身のユーザＩＤを入力することにより、生体情報処理装置１００はこのユーザＩＤを取得するようにしても良い。または、生体情報処理装置１００は、例えば、初期設定時に、操作ボタンを介したユーザＩＤの入力によりこれを記憶部（図示せず）に記憶し、ステップＳ６６の処理を行う際に、記憶部からユーザＩＤを読み出すことによりユーザＩＤを取得するようにしても良い。
【００３３】
次に、ステップＳ６２の処理の詳細な手順について説明する。図１３は、安静開始時刻と、安静終了時刻と、運動終了時刻とを算出する処理の手順を示すフローチャートである。概算心拍数算出部１０４は、ステップＳ６１で算出した体動量の平均変化率を算出し（ステップＳ２０）、この平均変化率が第１所定時間（例えば、２秒）連続して第１所定値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。当該判定結果が肯定的である場合、安静状態であると判定し、その時点を安静開始時刻として検出する（ステップＳ３）。また、概算心拍数算出部１０４は、ステップＳ２１の判定結果が否定的である場合、運動状態であると判定し、その時点を安静終了時刻として検出する（ステップＳ２２）。運動状態であると判定した場合、概算心拍数算出部１０４は、現時点のステップＳ２０で算出した平均変化率と、第２所定時間（例えば、３秒）前にステップＳ２０で算出した平均変化率との差が第２所定値（例えば、０．２Ｇ）を越えるか否かを判定する（ステップＳ２４）。当該判定結果が肯定的である場合、その時点の時刻を体動量の大きな変化が発生した時刻（大変化発生時刻）として検出する（ステップＳ２５）。この大変化発生時刻は、運動状態中に複数検出されえる。そして、概算心拍数算出部１０４は、大変化発生時刻のうち、ステップＳ２３で検出した安静開始時刻との時間間隔が最小か否かを判定する（ステップＳ２６）。当該判定結果が肯定的である場合、概算心拍数算出部１０４は、その時点を運動終了時刻として検出する（ステップＳ２７）。即ち、ステップＳ２７では、概算心拍数算出部１０４は、安静状態が開始してからもっとも直前に体動量の大きな変化が発生している時刻を運動終了時刻として検出する。
【００３４】
図１４は、運動終了時刻と、大変化発生時刻との関係を例示する図である。同図には、大変化発生時刻が複数検出されていることが示されており、安静開始時刻Ｔａｓのもっとも直前に検出された大変化発生時刻が運動終了時刻Ｔｕｆとして検出されていることが示されている。
【００３５】
ここで、図１１の説明に戻る。生体情報処理装置１００は、ステップＳ１３の後、脈波間隔の検出に用いる設定時間を脈波間隔検出パラメータ設定部１０５により算出する（ステップＳ１４）。ここでは、脈波間隔検出パラメータ設定部１０５は、係数テーブル１０５０を参照して、ステップＳ１３で概算心拍数算出部１０４により算出された概算心拍数に対応する係数を求める。そして、脈波間隔検出パラメータ設定部１０５は、求めた係数と、概算心拍数とを乗算し、この値を設定時間とする。例えば、前１拍分の概算心拍数が１２０ｂｐｍの場合、これに対応する係数を１．０とすると、設定時間として０．５秒が算出される。尚、前１拍分の概算心拍数が安静時の標準的な心拍数６０ｂｐｍである場合、これに対応する係数を１．５とすると、設定時間として１．５秒が算出される。
【００３６】
次に、生体情報処理装置１００は、脈波計測部１０１が出力した脈波信号を用いて脈波間隔検出部１０６により脈波間隔を検出する(ステップＳ１５)。図１５は脈波間隔を検出する処理の手順を示すフローチャートである。脈波間隔検出部１０６は、まず、脈波計測部１０１のハードウェア構成に依存するフィルタ特性に応じて、ＦＩＲフィルタなどによるデジタルフィルタ処理を適宜施し、必要に応じてＬＰＦ（ローパスフィルタ）またはＨＰＦ（ハイパスフィルタ）のいずれか、あるいはその両方のフィルタを使用して、脈波以外のノイズ成分（雑音、基線の揺らぎなど）の除去と、脈波波形の急峻化とを行う（ステップＳ３０）。次に、脈波間隔検出部１０６は、直近のサンプリング時点から設定時間前まで（時間窓）の脈波波形の最大値及び最小値を更新する（ステップＳ３１）。図１６は、直近のサンプリング時点から設定時間前まで（時間窓）の脈波波形を例示する図である。この設定時間は、上述したように安静時には１．５秒が設定される。
【００３７】
本実施の形態においては、運動直後などの安静時においては、この設定時間の設定を変更すべく、脈波間隔検出部１０６は、ステップＳ１４で算出された設定時間を用いて、脈波波形の最大値及び最小値を更新する。そして、脈波間隔検出部１０６は、脈波波形とのクロス（閾値クロス）を検出するために使用する脈波間隔検出閾値（例えば、最大値と最小値との中点）を決定する（ステップＳ３２）。この脈波間隔検出閾値は、計測系の違いにより波形の特徴（形状、極性など）が異なることから、その計測系にあわせて設定すると良い。また、このような処理を施すことで、脈波振幅の変化に動的に追従しやすくなる。
【００３８】
次に、脈波間隔検出部１０６は、設定した脈波間隔検出閾値をクロスしたか否か（予め定めた方向に）を判定し、クロスした最初のサンプリング時を脈波間隔の検出のタイミングとする（ステップＳ３３）。ここで、閾値クロスはサンプリングとサンプリングとの間で発生するため、サンプリングのタイミングと実際の閾値クロスのタイミングとには誤差が生じる。そこで、閾値クロスに対して近似処理を施し、その誤差の影響を小さくすることも考えられる。図１７は、閾値クロスに対する近似処理を例示する図である。同図に示される近似処理では、サンプリング間（Ｐ０,Ｐ１間）の脈波波形が直線であると仮定し、脈波間隔検出閾値（Ｔｈ）前後の振幅の割合を用いて、閾値クロスＰｃを推定する。同図では、
Ｔ＝Ｔ１×（Ｐ０―Ｔｈ）／（Ｐ０―Ｐ１）
となる。このＴを用いて閾値クロスＰｃを算出する。このようにして脈波間隔の候補を検出するが、ノイズがある場合あるいは脈波信号を正しく計測できていない場合などがある。このため、脈波間隔検出部１０６は、検出した脈波間隔の候補が、予め設定された脈波間隔範囲（例えば、脈拍数４０ｂｐｍ〜１２０ｂｐｍ、つまり脈波間隔０．５ｓ〜１．５ｓの範囲）内か否かを判定する（ステップＳ３４）。そして、脈波間隔検出部１０６は、検出した脈波間隔の候補が当該脈波間隔範囲外にある場合には（ステップＳ３４：ＮＯ）、脈波間隔の検出はないとしてエラーであると判定し、検出した脈波間隔の候補が当該脈波間隔範囲内にある場合には（ステップＳ３４：ＹＥＳ）、脈波間隔を検出したと判定する。
【００３９】
ここで、図１１の説明に戻る。生体情報処理装置１００は、上述のステップＳ３４の判定結果が肯定的であり、脈波間隔を検出したと判定した場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、ステップＳ１７〜Ｓ１９に進み、上述のステップＳ３４の判定結果が否定であり、脈波間隔の検出はないとしてエラーであると判定した場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、ステップＳ１０に戻る。
【００４０】
ステップＳ１７では、脈波間隔の検出結果を表す脈波間隔データを表示部１０７がその都度表示したり、ステップＳ１８では、通信部１０８がその都度外部情報端末へ送信したり、ステップＳ１９では、記録部１０９が一旦記憶したりする（ステップＳ２５）。また、記録部１０９が記憶して蓄積した脈波間隔データを通信部１０８がまとめて外部情報端末へ転送しても良い。そして、計測が終了すると（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、処理は終了する。
【００４１】
図１８は、表示部１０７に表示される脈波間隔データの表示例を示す図である。ユーザは、日中装着している生体情報処理装置１００上で、脈波間隔の検出結果を即時的に見たり、通信部１０８を介してパーソナルコンピュータや携帯情報端末に送信された脈波間隔データを即時的に見たりすることができる。また、ユーザは、脈波間隔の検出によって副次的に得られる情報として、計測時のストレス度や運動負荷などの情報を得ることができる。
【００４２】
以上のような構成によって、体動量の平均変化率によって運動状態か安静状態かを判別し、判別結果に基づいて概算心拍数を算出し、これを用いて設定時間を設定し、脈波間隔を検出する。これにより、安静時における脈波間隔の検出精度の高かった従来の脈波検出方法はそのまま利用しつつ、従来では検出が困難であった運動の直後における安静時にも、脈波間隔を精度高く検出することができる。
【００４３】
このように、運動の直後における安静時にも脈波間隔を精度高く検出することができるのは、以下の理由による。運動状態では、体動の影響を受けて脈波が乱れ、基線や振幅の大きな変化が頻発する。脈波波形とのクロスを検出するために用いる脈波間隔検出閾値を算出するための最小値と最大値との検出を行うのに、設定時間として例えば１．５秒という値を固定的に用いる場合、以下の問題が起きる恐れがある。図１９は、運動状態から安静状態に移行する際の脈波の状態を示す図である。同図に示すように、運動状態においては、脈波の突然の振幅や基線の変化に最大値と最小値との検出が追従できず、実態の波形に適さない脈波間隔検出閾値が算出されてしまうという問題である。このような誤検出が発生するのは、特に運動直後の安静時の数秒間である。一方、脈波波形から最小値及び最大値を検出する際の設定時間は必ずしも１．５秒という固定値である必要はない。この１．５秒という値は、安静時の標準的な１拍分の脈拍数６０ｂｐｍを基準にしたものであり、１拍分が確実に含まれる時間として６０ｂｐｍを１．５倍した値である。運動時を含む場合の脈波間隔の検出には、例えば運動直後は脈が早くなるといった生理特性を反映させた設定時間を設定することが適切である。従って、運動と脈の生理特性とを脈波間隔の検出に反映させるために、測定時の加速度や体動量といった運動に関係する情報を基に概算心拍数を算出し、それを用いて設定時間を設定して脈波間隔を検出することにより、特に運動の直後における安静時の脈波間隔の誤検出を低減させることができるからである。
【００４４】
[変形例]
なお、本発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００４５】
＜変形例１＞
上述の実施の形態のステップＳ１３の処理では、概算心拍数算出部１０４は、加速度波形の振幅値に対応する運動強度を求めるようにしたが、これに限らず、加速度の周波数成分を用いて運動内容及び運動強度を求めるようにしても良い。この場合、生体情報処理装置は、運動強度対応テーブル１０４０の代わりに、運動内容対応テーブル及び第２運動強度対応テーブル（第２対応関係情報）を有する。図２０は、運動内容対応テーブルのデータ構成を例示する図である。運動内容対応テーブルは、加速度の周波数成分と、運動内容との予め設定された対応関係を示すものである。この対応関係の詳細については、例えば、上述の参考文献１に示される。図２１は、第２運動強度対応テーブルのデータ構成を例示する図である。第２運動強度対応テーブルは、運動内容と、運動強度との対応関係を示すものである。この対応関係の詳細は、例えば、上述の参考文献２に示される。
【００４６】
図２２は、本変形例にかかるステップＳ１３の処理の詳細として、心拍数を概算する処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ６１〜Ｓ６３までの処理は上述の実施の形態と同様である。その後、概算心拍数算出部１０４は、ステップＳ６２で算出した運動時間中に加速度計測部１０２で計測されて出力された加速度を用いて、加速度の周波数解析を行い、加速度の周波数成分を求める（ステップＳ７０）。次いで、概算心拍数算出部１０４は、運動内容対応テーブルを参照して、ステップ７０で求めた周波数成分に対応する運動内容を求める（ステップＳ７１）。更に、概算心拍数算出部１０４は、第２運動強度対応テーブルを参照して、ステップＳ７１で求めた運動内容に対応する運動強度を求める（ステップＳ７２）。その後は上述の実施の形態と同様にして、概算心拍数算出部１０４は、求めた運動強度と、個人情報テーブル１０４１に記憶された安静時心拍数と、個人情報テーブル１０４１に記憶された個人情報を基に算出される最大心拍数とを用いて、心拍数の概算として概算心拍数を算出する（ステップＳ６６）。
【００４７】
例えば、運動内容として、３ｋｍ／ｈで１分間連続歩行している場合、加速度の周波数成分が２Ｈｚ付近と４Ｈｚ付近とにピークが発生することが知られている。従って、このような周波数成分と運動内容との対応関係が運動内容対応テーブルに記憶されているものとする。そして、この運動内容に対応する運動強度が例えば３０％として第２運動強度対応テーブルに記憶されているものとする。また、ユーザの安静時の脈拍数を６０ｂｐｍとし、最大脈拍数を１９０ｂｐｍとすると、ステップＳ６６では、６９ｂｐｍが概算心拍数として算出される。
【００４８】
以上のような構成によっても、概算心拍数を算出することができ、これを用いて、運動直後における安静時にも脈拍間隔を精度高く検出することができる。
【００４９】
尚、加速度の周波数成分と、運動内容と、運動強度との対応関係を示す情報（第２対応関係情報）を、運動内容対応テーブル及び第２運動強度対応テーブルの２つのテーブルにより構成したが、これらのテーブルを１つのテーブルとして構成しても良い。
【００５０】
＜変形例２＞
また、上述の実施の形態のステップＳ１３の処理では、概算心拍数算出部１０４は、運動時の加速度の振幅値を用いて最大酸素摂取量（VO2max）を求め、HR−VO2max関係式（参考文献３）を用いて、概算心拍数を求めるようにしても良い。この場合、生体情報処理装置は、運動強度対応テーブル１０４０の代わりに、エネルギー消費量対応テーブル及びVO2max対応テーブル（第３対応関係情報）を有する。運動内容対応テーブルは、加速度波形の振幅値と、エネルギー消費量との予め設定された対応関係を示すものである。この対応関係の詳細については、例えば、上述の参考文献３に示される。VO2max対応テーブルは、エネルギー消費量と、VO2maxとの対応関係を示すものである。この対応関係の詳細は、例えば、上述の参考文献２に示される。尚、参考文献２〜３の他、以下の参考文献４を参考にしても良い。
（参考文献４）Estimation of energy expenditure by a portable accelerometer .Medicine and Science in sports and exercise 15(5) 403-407
【００５１】
図２３は、本変形例にかかるステップＳ１３の処理の詳細として、心拍数を概算する処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ６１〜Ｓ６４までの処理は上述の実施の形態と同様である。その後、概算心拍数算出部１０４は、エネルギー消費量対応テーブルを参照して、ステップ６４で求めた振幅値に対応するエネルギー消費量を求める（ステップＳ８０）。更に、概算心拍数算出部１０４は、VO2max消費量対応テーブルを参照して、ステップＳ８０で求めたエネルギー消費量に対応するVO2maxを求める（ステップＳ８１）。次いで、概算心拍数算出部１０４は、ステップＳ８１で求めたVO2maxと、個人情報テーブル１０４１に記憶された安静時心拍数と、個人情報テーブル１０４１に記憶された個人情報を基に算出される最大心拍数とを用いてHR−VO2max関係式により、概算心拍数を算出する（ステップＳ８２）。
【００５２】
以上のような構成によっても、概算心拍数を算出することができ、これを用いて、運動直後における安静時にも脈拍間隔を精度高く検出することができる。
【００５３】
尚、加速度の振幅値と、エネルギー消費量と、最大酸素摂取量との対応関係を示す情報（第３対応関係情報）を、エネルギー消費量対応テーブル及びVO2max対応テーブルの２つのテーブルにより構成したが、これらのテーブルを１つのテーブルとして構成しても良い。
【００５４】
また、その他の方法により、加速度及び体動量のうち少なくとも一つを用いて、心拍数を概算するようにしても良い。
【００５５】
＜変形例３＞
上述の実施の形態においては、生体情報処理装置１００は、運動強度対応テーブル１０４０及び個人情報テーブル１０４１を有するように構成したが、これらを備えず、これらの各テーブルを備える外部装置からこれらに記憶された情報を適宜取得するように構成しても良い。
【００５６】
上述の変形例１においても同様に、生体情報処理装置は、個人情報テーブル１０４１、運動内容対応テーブル及び第２運動強度対応テーブルを備えず、これらの各テーブルを備える外部装置からこれらに記憶された情報を適宜取得するように構成しても良い。
【００５７】
上述の変形例２においても同様に、生体情報処理装置は、個人情報テーブル１０４１、エネルギー消費量対応テーブル及びVO2max対応テーブルを備えず、これらの各テーブルを備える外部装置からこれらに記憶された情報を適宜取得するように構成しても良い。
【００５８】
＜変形例４＞
上述の実施の形態におけるステップＳ３４では、脈波間隔検出部１０６は、ステップＳ３３で検出された脈波間隔の候補が、予め設定された脈波間隔範囲内か否かを判定したが、脈波間隔の平均値を用いて、脈波間隔の候補が正常範囲内であるか否かを判定するようにしても良い。この場合、生体情報処理装置は、正常範囲テーブルを更に有する。図２４は、正常範囲テーブルのデータ構成を例示する図である。正常範囲テーブルは、脈波間隔の平均値の範囲と、正常範囲として脈波間隔の上限値及び下限値との予め設定された対応関係を示すものである。図２５は、ステップＳ３４の判定結果が肯定的であった脈波間隔に対し、エラーか否かを判定する処理の手順を示す図である。脈波間隔検出部１０６は、ステップＳ３４の判定結果が肯定的であった脈波間隔について、過去の一定の時間の平均値を算出する（ステップＳ９０）。そして、脈波間隔検出部１０６は、正常範囲テーブルを参照して、ステップＳ９０で算出した平均値に対応する下限値及び上限値を求める（ステップ９１）。次いで、脈波間隔検出部１０６は、ステップＳ３４の判定結果が肯定的であった脈波間隔が、ステップＳ９１で求めた下限値以上上限値以下であるか否かを判定する（ステップＳ９２）。ステップＳ９２の判定結果が肯定的である場合、脈波間隔検出部１０６は、脈波間隔を検出したと判定する。ステップＳ９２の判定結果が否定的である場合、脈波間隔検出部１０６は、脈波間隔の検出はなかったとしエラーであると判定する。
【００５９】
このような構成によれば、体動量算出部１０３により算出される体動量が特に大きい運動状態における脈波間隔については、その検出が行われたとしてもエラーと判定されることになる。
【００６０】
尚、正常範囲として脈波間隔の上限値及び下限値の両方を用いるようにしたが、上限値及び下限値のうち少なくとも一方を用いるようにしても良い。この場合、正常範囲テーブルにおいて脈波間隔の平均値の範囲と、脈波間隔の上限値及び下限値のうち少なくとも一方との対応関係を予め設定する。
【００６１】
また、ステップＳ３４では、脈波間隔検出部１０６は、ステップＳ６１で算出された体動量を用いて、ステップＳ３３で検出された脈波間隔の候補について、エラーか否かを判定するようにしても良い。この場合、正常範囲テーブルには、例えば、体動量の上限値及び下限値のうち少なくとも一方を予め記憶させておく。そして、脈波間隔検出部１０６は、ステップＳ６１で算出された体動量が、正常範囲テーブルに記憶された下限値以下及び前記上限値以上のうち少なくとも一方である場合、ステップＳ３４の判定結果が肯定的であった脈波間隔の候補についてはエラーとし、脈波間隔の検出はなかったと判定する。
【００６２】
また、概算心拍数を用いて下限値及び上限値を変更するようにしても良い。例えば上限値として１５０ｂｐｍという値を初期設定した場合、過去に検出された脈波間隔のデータを利用し、一定の時間平均して１５０ｂｐｍという上限値を超える脈波間隔が検出されたら、上限値の設定をユーザの最大心拍数に変更するようにしても良い。また、概算心拍数の算出の過程で求めた運動内容と組み合わせて、ユーザごとに運動内容とその運動内容を行っている状態における心拍数の下限値及び上限値との設定を更新していくようにしても良い。
【００６３】
＜変形例５＞
上述の実施の形態においては、生体情報処理装置１００は、出力手段として、表示部１０７、通信部１０８及び記録部１０９を備えるように構成したが、これらを備えなくても良いし、これらのうち少なくとも１つを備える構成であっても良い。また、生体情報処理装置１００が表示部１０７及び通信部１０８を備える構成においては、通信部１０８は脈波間隔データを外部情報端末に即座に転送しなくても良い。
【００６４】
＜変形例６＞
上述の実施の形態においては、生体情報処理装置は、脈波間隔検出部１０６が検出した脈波間隔を脈拍数に換算する換算手段を更に備えるようにしても良い。そして、当該換算手段が換算した脈拍数を、表示部１０７、通信部１０８及び記録部１０９のうち少なくとも１つに出力するように構成しても良い。
【００６５】
＜変形例７＞
上述の実施の形態においては、心臓の拍動を計測するものとして脈波を計測する脈波計測部１０１を有するように生体情報処理装置１００を構成した。しかし、脈波計測部１０１の代わりに、心電を計測する心電計測部を有するように生体情報処理装置を構成しても良い。図２６は、本変形例にかかる生体情報処理装置１２０の構成を例示する図である。生体情報処理装置１２０が上述の実施の形態にかかる生体情報処理装置１００と異なる点は以下の通りである。生体情報処理装置１２０は、脈波計測部１０１、脈波間隔検出パラメータ設定部１０５及び脈波間隔検出部１０６の代わりに、心電計測部１２１、心拍間隔検出パラメータ設定部１２２及び心拍間隔検出部１２３を有している。尚、係数テーブル１０５０は、脈波間隔ではなく心拍間隔の検出の際に用いる設定時間の算出に用いる係数と、心拍数の範囲との対応関係が記憶されることになる。
【００６６】
心拍間隔検出部１２３は、直近のサンプリング時点から設定時間前まで（時間窓）の心電の波形の最大値及び最小値を用いて心拍間隔検出閾値を求め、当該心拍間隔検出閾値を用いて、心拍間隔の一拍毎の検出点を検出することにより、心拍間隔を検出する。ここで、本変形例においては、心拍間隔検出部１２３は、設定時間として、心拍間隔検出パラメータ設定部１２２が算出した設定時間を用いる。心拍間隔検出パラメータ設定部１２２は、上述の脈波間隔検出パラメータ設定部１０５と同様にして、係数テーブル１０５０を参照して、概算心拍数算出部１０４が算出した概算心拍数に対応する係数を求め、当該係数を用いて設定時間を算出する。その他の構成については、上述の実施の形態と略同様であるため、その説明を省略する。
【００６７】
以上のような構成によって、運動直後における安静時にも心拍間隔を精度高く検出することができる。
【００６８】
＜変形例８＞
上述の実施の形態においては、生体情報処理装置１００は、脈波計測部１０１と加速度計測部１０２とを備え、生体情報の計測装置としての機能を備えるように構成した。しかし、生体情報処理装置１００は、これらの各部を備えず、脈波信号と加速度とを外部装置を用いて取得するように構成しても良い。図２７は、本変形例にかかる生体情報処理装置１４０の構成と、外部装置である生体情報計測装置１３０の構成とを例示する図である。生体情報計測装置１３０は、脈波計測部１０１と、加速度計測部１０２と、ネットワークインタフェース等で構成される通信部１３１とを備える。生体情報計測装置１３０は、通信部１３１を介して、脈波計測部１０１が出力した脈波信号及び加速度計測部１０２が出力した加速度を生体情報処理装置１４０に送信する。生体情報処理装置１４０は、通信部１０８を介して生体情報計測装置１３０から脈波信号及び加速度を受信する。生体情報処理装置１４０は、受信した脈波信号を用いて、上述の実施の形態と同様にして、脈波間隔を検出する。
【００６９】
このような構成によれば、例えば、一般的なハードウェア構成のコンピュータを生体情報処理装置１４０として用いることができ、生体情報計測装置１３０で計測された生体情報を効率良く解析することができる。
【００７０】
尚、脈波計測部１０１と、加速度計測部１０２とを１つの生体情報計測装置１３０に含ませたが、これらを別体の計測装置とし、生体情報処理装置１４０は、これらの各々の計測装置から脈波信号と加速度とを取得するようにしても良い。
【００７１】
尚、上述の変形例７で示した生体情報処理装置１２０についても、心電計測部１２１と加速度計測部１０２とを備え、生体情報の計測装置としての機能を備えるように構成したが、これらの各部を備えず、心電信号と加速度とを外部装置を用いて取得するように構成しても良い。図２８は、本変形例にかかる生体情報処理装置１６０の構成と、外部装置である生体情報計測装置１５０の構成とを例示する図である。生体情報計測装置１５０は、心電計測部１２１と、加速度計測部１０２と、ネットワークインタフェース等で構成される通信部１５１とを備える。生体情報計測装置１５０は、通信部１５１を介して、心電計測部１２１が計測した心電信号及び加速度計測部１０２が計測した加速度を生体情報処理装置１００に送信する。生体情報処理装置１６０は、通信部１０８を介して生体情報計測装置１５０から心電信号及び加速度を受信する。生体情報処理装置１６０は、受信した心電信号を用いて、上述の変形例７と同様にして、心拍間隔を検出する。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本実施の形態にかかる生体情報処理装置１００の構成を示す図である。
【図２】生体情報処理装置１００の外観と装着状態とを例示する図である。
【図３】脈波計測部１０１の構成を概略的に示す図である。
【図４】下側の面に脈波計測部１０１を設けた生体情報処理装置１００を例示する図である。
【図５】図４に示した生体情報処理装置１００を腕時計状に手首に装着した例を示す図である。
【図６】耳に装着できる形状にした生体情報処理装置１００を例示する図である。
【図７】運動強度対応テーブル１０４０のデータ構成を例示する図である。
【図８】個人情報テーブル１０４１のデータ構成を例示する図である。
【図９】係数テーブル１０５０のデータ構成を例示する図である。
【図１０】生体情報処理装置１００の表面に表示部１０７が設けられた例を示す図である。
【図１１】生体情報処理装置１００が行う脈波間隔検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】心拍数を概算する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】安静開始時刻と、安静終了時刻と、運動終了時刻とを算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】運動終了時刻と、大変化発生時刻との関係を例示する図である。
【図１５】脈波間隔を検出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】直近のサンプリング時点から設定時間前まで（時間窓）の脈波波形を例示する図である。
【図１７】閾値クロスに対する近似処理を例示する図である。
【図１８】表示部１０７に表示される脈波間隔データの表示例を示す図である。
【図１９】運動状態から安静状態に移行する際の脈波の状態を示す図である。
【図２０】運動内容対応テーブルのデータ構成を例示する図である。
【図２１】第２運動強度対応テーブルのデータ構成を例示する図である。
【図２２】同実施形態の一変形例にかかるステップＳ１３の処理の詳細として、心拍数を概算する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２３】同実施形態の一変形例にかかるステップＳ１３の処理の詳細として、心拍数を概算する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２４】同実施形態の一変形例にかかる正常範囲テーブルのデータ構成を例示する図である。
【図２５】同変形例にかかる脈波間隔に対し、エラーか否かを判定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】同実施形態の一変形例にかかる生体情報処理装置１２０の構成を例示する図である。
【図２７】同実施形態の一変形例にかかる生体情報処理装置１４０の構成と、外部装置である生体情報計測装置１３０の構成とを例示する図である。
【図２８】同実施形態の一変形例にかかる生体情報処理装置１６０の構成と、外部装置である生体情報計測装置１５０の構成とを例示する図である。
【符号の説明】
【００７３】
１００  生体情報処理装置
１０１  脈波計測部
１０２  加速度計測部
１０３  体動量算出部（体動量算出手段）
１０４  概算心拍数算出部（概算手段）
１０５  脈波間隔検出パラメータ設定部（設定手段）
１０６  脈波間隔検出部（検出手段）
１０７  表示部（出力手段）
１０８  通信部（出力手段）
１０９  記録部（出力手段）
１１１  ＬＥＤ
１１２  フォトダイオード
１２０ 生体情報処理装置
１２１ 心電計測部
１２２  心拍間隔検出パラメータ設定部（設定手段）
１２３  心拍間隔検出部（検出手段）
１３０  生体情報計測装置
１３１  通信部
１４０  生体情報処理装置
１５０  生体情報計測装置
１５１  通信部
１６０  生体情報処理装置
１０４０  運動強度対応テーブル
１０４１  個人情報テーブル
１０５０  係数テーブル
【図１】
2009072417.tif 000003
【図２】
2009072417.tif 000004
【図３】
2009072417.tif 000005
【図４】
2009072417.tif 000006
【図５】
2009072417.tif 000007
【図６】
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【図７】
2009072417.tif 000009
【図８】
2009072417.tif 000010
【図９】
2009072417.tif 000011
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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