(57)【要約】  本発明は、ＰＰＧセンサを含む生体センサから出力される被験者の生体信号を取得する生体信号取得部と、モーションセンサから出力される前記被験者の姿勢状態信号を取得する姿勢状態信号取得部と、前記姿勢状態信号取得部により取得した姿勢状態信号に基づいて、前記被験者の姿勢状態を推定する姿勢状態推定部と、前記生体信号取得部により取得した前記生体信号と前記姿勢状態推定部により推定された前記姿勢状態に基づいて、前記被験者の基準姿勢状態時におけるＳｐＯ２を算出するＳｐＯ２算出部と、を備える生体情報測定器である。前記ＳｐＯ２算出部は、前記取得した生体信号に基づいて算出される吸光度比に対して、前記推定された姿勢状態に応じた所定のパラメータセットを適用することにより、前記ＳｐＯ２を算出する。
2020203020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＰＧセンサを含む生体センサから出力される被験者の生体信号を取得する生体信号取得部と、
モーションセンサから出力される前記被験者の姿勢状態信号を取得する姿勢状態信号取得部と、
前記姿勢状態信号取得部により取得した姿勢状態信号に基づいて、前記被験者の姿勢状態を推定する姿勢状態推定部と、
前記生体信号取得部により取得した前記生体信号と前記姿勢状態推定部により推定された前記姿勢状態に基づいて、前記被験者の基準姿勢状態時におけるＳｐＯ２を算出するＳｐＯ２算出部と、を備え、
前記ＳｐＯ２算出部は、前記取得した生体信号に基づいて算出される吸光度比に対して、前記推定された姿勢状態に応じたパラメータセットを適用することにより、前記ＳｐＯ２を算出する、
生体情報測定器。
【請求項２】
複数の姿勢状態モデルに対応する複数のパラメータセットを記憶するパラメータセット記憶部を更に備える、
請求項１に記載の生体情報測定器。
【請求項３】
前記パラメータセット記憶部から、前記推定された姿勢状態に対応する一の前記パラメータセットを選択するパラメータセット選択部を更に備え、
前記ＳｐＯ２算出部は、前記選択された一の所定のパラメータセットに基づいて、前記吸光度比を補正する、
請求項２に記載の生体情報測定器。
【請求項４】
前記パラメータセット記憶部から、前記推定された姿勢状態に対応する１又は２以上の前記パラメータセットを選択し、前記選択した１又は２以上のパラメータセットに基づく補間計算により、一のパラメータセットを推定するパラメータセット推定部を更に備え、
前記ＳｐＯ２算出部は、前記推定された一のパラメータセットに基づいて、前記吸光度比を補正する、
請求項２に記載の生体情報測定器。
【請求項５】
前記ＳｐＯ２算出部は、確率密度関数を用いた前記補間計算により、前記吸光度比を補正する、
請求項４に記載の生体情報測定器。
【請求項６】
前記ＳｐＯ２算出部は、所定の非線形関数を用いた前記補間計算により、前記吸光度比を補正する、
請求項４に記載の生体情報測定器。
【請求項７】
前記推定された姿勢状態に基づいて、特定の姿勢状態及び前記吸光度比に対応するパラメータセットを推定するパラメータセット推定部を更に備え、
前記パラメータセット推定部は、前記推定したパラメータセットを前記パラメータセット記憶部に格納する、
請求項２に記載の生体情報測定器。
【請求項８】
前記姿勢状態推定部は、前記少なくとも１つの生体センサから出力される前記生体信号に基づいて、前記被験者の姿勢状態を推定する、
請求項１に記載の生体情報測定器。
【請求項９】
前記少なくとも１つの生体センサは、血圧センサ、ＥＣＧセンサ及び筋電センサの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の生体情報測定器。
【請求項１０】
前記モーションセンサは、重力センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、感圧センサ、超音波センサ、赤外センサ、イメージセンサ、及びスペクトルセンサのうちの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の生体情報測定器。
【請求項１１】
生体センサから出力される、被験者の生体信号を取得することと、
モーションセンサから出力される、前記被験者の姿勢状態信号を取得することと、
前記取得した姿勢状態信号に基づいて、前記被験者の姿勢状態を推定することと、
前記取得した生体信号と前記推定された姿勢状態に基づいて、前記被験者の基準姿勢状態時におけるＳｐＯ２を算出することと、を含み、
前記ＳｐＯ２を算出することは、前記取得した生体信号に基づいて算出される吸光度比に対して、前記推定された姿勢状態に応じたパラメータセットを適用することにより、前記ＳｐＯ２を算出することを含む、
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、生体情報測定器及びこれを用いた生体情報測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者の生体信号及び生体情報を非侵襲的にモニタリングする手法の一つとして、光電式容積脈波測定法（Photoplethysmography：ＰＰＧ）がある。ＰＰＧは、被験者の生体表面に所定の波長を有する光を照射し、そこを反射又は透過する光量の時系列変化を測定することで、生体組織内の血流の変化をモニタリングする手法である。血流は、複数の生体システムによる影響を受けることから、ＰＰＧにより生体信号を測定することより、例えば、脈拍数（ＨＢ）、心拍変動（ＨＲＶ）、血管伸縮性（ＲＩ）、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）、局所組織酸素飽和度（ｒＳＯ２）といった様々な生体指標を得ることができる。【０００３】
ＰＰＧによる測定においては、被験者の姿勢及び／又は体動に依存して、体の各部位の曲がり方による血管系が変化し、また、脂肪や筋肉の移動による体組成が変化してしまうため、精度の高い測定が要求される場合にあっては、従前、被験者は、安静な姿勢が指定され、測定中、その姿勢のままでいることが強いられていた。したがって、測定中に、被験者の姿勢が変化した場合には、正しい測定結果が得られないおそれがある。【０００４】
下記に示す特許文献１には、被験者の体動と呼吸器系疾患症状との因果関係を正確に求めるための技術が開示されている。具体的には、かかる特許文献１には、パルスオキシメータとＰＣとから構成される睡眠評価システムであって、該パルスオキシメータが、被験者の測定指から血中酸素飽和度情報に関する計測データを取得するプローブと、被験者の体動情報に関する計測データを取得する３軸加速度センサと、該プローブ及び３軸加速度センサにより計測される計測データを格納する記憶部とを備え、該ＰＣが、該記憶部に格納されている計測データを取得して、該血中酸素飽和度の変動と被験者の体動との関係を解析する処理機能を備える睡眠評価システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２６３０５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に示される上記の技術は、呼吸器系疾患を有する被験者の診断において、被験者の体動に同期して、単に、血中酸素飽和度が低下するか否かを把握するに止まり、被験者の血中酸素飽和度そのものを正確に求めることに向けられたものではなかった。つまり、本来、血中酸素飽和濃度は、被験者が安静な正しい姿勢をとった状態で測定されることにより、その正しい値が得られるべきところ、上記の技術において、被験者の姿勢に変化があった場合に測定され示される血中酸素飽和濃度は、本来の理想的な状態で測定されるべき値からずれが生じたものとなる。【０００７】
そこで、本発明は、被験者の姿勢及び／又は体動が変化した場合であっても、その生体情報を正確に算出することができる生体情報測定器及びこれを用いた生体情報測定方法を提供することを目的とする。【０００８】
より具体的には、本発明の一つの目的は、被験者の姿勢及び／又は体動が変化した場合であっても、その姿勢及び／又は体動に応じた補正を行うことにより、被験者のＳｐＯ２をより正確に算出することができる生体情報測定器及びこれを用いた生体情報測定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】
【０００９】
上記課題を解決するための本発明は、以下に示す発明特定事項又は技術的特徴を含んで構成される。【００１０】
ある観点に従う本発明は、生体情報測定器である。前記生体情報測定器は、被験者の生体信号を取得する生体信号取得部と、前記被験者の姿勢状態信号を取得する姿勢状態信号取得部とを備え得る。前記被験者の生体信号は、ＰＰＧセンサを含む生体センサから出力され得る。また、前記被験者の姿勢状態信号は、モーションセンサから出力され得る。前記生体情報測定器は、更に、前記姿勢状態信号取得部により取得した姿勢状態信号に基づいて、前記被験者の姿勢状態を推定する姿勢状態推定部と、前記生体信号取得部により取得した前記生体信号と前記姿勢状態推定部により推定された前記姿勢状態に基づいて、前記被験者の基準姿勢状態時におけるＳｐＯ２を算出するＳｐＯ２算出部とを備え得る。前記ＳｐＯ２算出部は、前記取得した生体信号に基づいて算出される吸光度比に対して、前記推定された姿勢状態に応じたパラメータセットを適用することにより、前記ＳｐＯ２を算出し得る。【００１１】
前記生体情報測定器は、複数の姿勢状態モデルに対応する複数のパラメータセットを記憶するパラメータセット記憶部を更に備え得る。【００１２】
また、前記生体情報測定器は、前記パラメータセット記憶部から、前記推定された姿勢状態に対応する一の前記所定のパラメータセットを選択するパラメータセット選択部を更に備え得る。そして、前記ＳｐＯ２算出部は、前記選択された一の所定のパラメータセットに基づいて、前記吸光度比を補正し得る。【００１３】
また、前記生体情報測定器は、前記パラメータセット記憶部から、前記推定された姿勢状態に対応する１又は２以上の前記パラメータセットを選択し、前記選択した１又は２以上のパラメータセットに基づく補間計算により、一のパラメータセットを推定するパラメータセット推定部を更に備え得る。そして、前記ＳｐＯ２算出部は、前記推定された一のパラメータセットに基づいて、前記吸光度比を補正し得る。【００１４】
また、前記ＳｐＯ２算出部は、確率密度関数を用いた前記補間計算により、前記吸光度比を補正し得る。或いは、前記ＳｐＯ２算出部は、所定の非線形関数を用いた前記補間計算により、前記吸光度比を補正し得る。【００１５】
また、前記生体情報測定器は、前記推定された姿勢状態及び前記吸光度比に基づいて、特定の姿勢状態に対応するパラメータセットを推定するパラメータセット推定部を更に備え得る。そして、前記パラメータセット推定部は、前記推定したパラメータセットを前記パラメータセット記憶部に格納し得る。【００１６】
また、前記姿勢状態推定部は、前記少なくとも１つの生体センサから出力される前記生体信号に基づいて、前記被験者の姿勢状態を推定し得る。【００１７】
また、前記少なくとも１つの生体センサは、血圧センサ、脈拍センサ 、ＥＣＧセンサ及び筋電センサの少なくとも１つを含み得る。【００１８】
また、前記モーションセンサは、重力センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、感圧センサ、超音波センサ、赤外センサ、イメージセンサ、及びスペクトルセンサのうちの少なくとも１つを含む。【００１９】
また、別の観点に従う本発明は、生体情報測定器を用いた生体情報測定方法であり得る。前記方法は、被験者の生体信号を取得することと、前記被験者の姿勢状態信号を取得することとを含み得る。前記被験者の生体信号は、ＰＰＧセンサを含む生体センサから出力され得る。また、前記被験者の姿勢状態信号は、モーションセンサから出力され得る。前記方法はまた、前記取得した姿勢状態信号に基づいて、前記被験者の姿勢状態を推定することと、前記取得した生体信号と前記推定された姿勢状態に基づいて、前記被験者の基準姿勢状態時におけるＳｐＯ２を算出することとを含み得る。そして、前記ＳｐＯ２を算出することは、前記取得した生体信号に基づいて算出される吸光度比に対して、前記推定された姿勢状態に応じたパラメータセットを適用することにより、前記ＳｐＯ２を算出することを含み得る。【００２０】
更に、別の観点に従う本発明は、コンピューティングデバイスにおいて、プロセッサの制御の下、前記方法を実行するためのコンピュータプログラム及びこれを記録した記録媒体としても構成され得る。【００２１】
なお、本明細書等において、「手段」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現されるものも含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても良いし、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。【００２２】
また、本開示において、「システム」とは、複数の装置（又は特定の機能を実現する機能モジュール）が論理的に集合した物を含み、各装置や機能モジュールが物理的に単一の物として構成されるか又は別体の物として構成されるかは問わない。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、被験者の姿勢及び／又は体動が変化した場合であっても、その生体情報を正確に算出することができるようになる。【００２４】
本発明の他の技術的特徴、目的、及び作用効果及び利点は、添付した図面を参照して説明される以下の実施形態により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図２】本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の制御部の詳細を説明するためのブロックダイアグラムである。
【図３】本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図４】本発明の一実施形態に係る生体情報測定器におけるパラメータ混合比率マップの一例を示す図である。
【図５】被験者の姿勢状態に応じて仮定された体組成分布の一例を示す図である。
【図６】被験者の姿勢状態に応じて仮定された体組成分布の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図８】本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形（例えば各実施形態を組み合わせる等）して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付して表している。図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。
【００２７】
［第１の実施形態］
本実施形態では、ＳｐＯ２の測定に際して、被験者の姿勢状態を観測し、観測された姿勢状態に応じた最適なパラメータセットを選択し、選択したパラメータセットを、算出された吸光度比に適用することにより、ＳｐＯ２を算出する生体情報測定器及びこれを用いた測定方法が説明される。
【００２８】
図１は、本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図に示す生体情報測定器１は、被験者の生体指標の１つである、ＳｐＯ２を測定するための装置であり、例えば、センサ部１０と、制御部２０と、ユーザインタフェース部３０と、通信インタフェース部４０といったコンポーネントを含み構成される。生体情報測定器１は、一般に、パルスオキシメータと称されることもあるが、これに限定されない。生体情報測定器１は、例えば、これらのコンポーネントが１つの筐体（図示せず）に収容された一体型として構成されても良い。このような一体型の生体情報測定器１は、被験者の例えば胸部や指に装着され得る。他の例として、生体情報測定器１は、センサ部１０等の全部又はその一部が筐体とは別体となるように構成されても良い。或いは、幾つかのコンポーネント、例えば、制御部２０、ユーザインタフェース部３０、及び通信インタフェース部４０が、１つのコントローラボード又は制御装置本体として一体的に構成されても良い。或いは、生体情報測定器１は、制御部２０の機能の一部が外部の装置（例えばコンピューティングデバイス）により実行されるように構成されても良い。
【００２９】
センサ部１０は、例えば、少なくとも１つの生体センサ１２と、少なくとも１つのモーションセンサ１４とを含み構成される。生体センサ１２は、被験者の生体現象を観測し、生体現象に基づく生体信号を検出して出力するセンサである。生体センサ１２は、典型的には、ＳｐＯ２を測定するためのＰＰＧセンサ１２ａを含む（図２参照）。ＰＰＧセンサ１２ａは、当業者にとって自明なように、２種類の波長の光（赤色光及び赤外光）を発光するための発光部とこれらの光を受光するための受光部とを備えたアクティブセンサであり、例えば、透過型及び反射型がある。本開示では、ＰＰＧセンサ１２ａは、反射型であるものとするが、これに限られない。反射型のＰＰＧセンサ１２ａは、光が照射された生体からの反射光（散乱光や拡散光等を含み得る。）を受光する。また、後述されるように、ＰＰＧセンサ１２ａにより検出された生体信号は、被験者の姿勢及び／又は体動の状態（以下「姿勢状態」という。）を推定するために用いられ得る。言い換えれば、ＰＰＧセンサ１２ａにより検出された生体信号の変化は、被験者の姿勢状態の変化とみなされ得る。姿勢状態は、例えば、被験者の手や上腕の上げ下げといった特定部位の動きの状態を含み得る。また、生体センサ１２は、血圧センサ、脈拍センサ、ＥＣＧセンサ、及び筋電センサの少なくとも何れかを含んでも良い。これらの生体センサ１２の少なくとも幾つかは、例えば、そのセンサの特性に応じた被験者の測定部位又は箇所に装着され、生体信号を検出する。生体センサ１２が検出した生体信号は、制御部２０に出力される。
【００３０】
モーションセンサ１４は、被験者の姿勢状態を観測し、姿勢状態に関する信号（以下「姿勢状態信号」という。）を検出して出力するセンサである。モーションセンサ１４には、既知のものを用いることができる。一例として、モーションセンサ１４は、重力センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ（これらをまとめて「慣性センサ」と称することもある。）、地磁気センサ、感圧センサ、超音波センサ、赤外センサ、イメージセンサ、及びスペクトルセンサのうちの少なくとも１つを含み得る。モーションセンサ１４が検出した姿勢状態信号は、制御部２０に出力される。なお、モーションセンサ１４の幾つかは、被験者に直接的に装着されず、例えば、被験者から離れた位置から観測するように構成され配置され得る。例えば、イメージセンサは、カメラとして被験者を撮像し、その撮像信号を生体情報測定器１又は外部のコンピューティングデバイスに出力するように構成され得る。
【００３１】
制御部２０は、典型的には、プロセッサ２２とメモリ２４とを含み構成され、プロセッサ２２の制御の下、生体情報測定器１の動作を統括的に制御するコンポーネントである。メモリ２４は、例えば、処理プログラムや各種の設定情報を保持する。処理プログラムは、例えば、幾つかのプログラムモジュールを含み構成され得る。また、本実施形態では、メモリ２４は、後述するＳｐＯ２の算出に必要な１又は２以上のパラメータセットを記憶するとともに、算出したＳｐＯ２を測定結果として記憶するように構成される。例えば、制御部２０は、プロセッサ２２の制御の下、所定の処理プログラムを実行することにより、他のコンポーネントと協働し、取得した生体信号と姿勢状態信号とに基づいて、ＳｐＯ２を算出し、これを測定結果としてメモリ２４に保存する。この意味において、制御部２０は、コンピューティングデバイスとして機能する。測定結果は、例えば、ＳｐＯ２が測定された時刻を示すタイムスタンプを含み得る。本実施形態では、算出されるＳｐＯ２は、被験者の現在の姿勢状態を考慮して、基準となる姿勢状態において推定されるＳｐＯ２である。ＳｐＯ２の算出の詳細については、後述する。
【００３２】
ユーザインタフェース部３０は、被験者及び／又は医者等の医療従事者（以下、これらの者を総称して「ユーザ」ということもある。）に対して、インタラクティブに機能するユーザインタフェースを提供するコンポーネントである。ユーザインタフェース部３０は、例えば、プロセッサ２２の制御の下、ユーザからの入力操作を受け付けて、及び／又は、ユーザに対して例えば算出したＳｐＯ２の測定結果等を表示する。ユーザインタフェース部３０の簡単な構成例としては、電源ボタンとＬＥＤやＬＣＤ等の表示器とによって実現され得る。また、ユーザインタフェース部３０は、スピーカやバイブレータ等を含んでいても良い。他の例として、ユーザインタフェース部３０は、タッチパネルであっても良い。ユーザは、例えば、タッチパネルとしてのユーザインタフェース部３０をインタラクティブに操作して、必要な情報を表示させたり、生体情報測定器１の各種の設定をしたりすることができる。
【００３３】
なお、本開示では、ユーザインタフェース部３０は、生体情報測定器１の一部として構成されているが、これに限られない。例えば、ユーザインタフェース部３０の一部又は全部は、外部のコンピューティングデバイスによって実現されても良い。一例として、外部のコンピューティングデバイスは、通信インタフェース部４０を介して制御部２０と通信可能に構成され、ユーザは、コンピューティングデバイス上のＷｅｂブラウザを操作して、測定結果及び／又は該測定結果に対する解析結果を参照し得る。このような構成により、生体情報測定器１は、ユーザインタフェース部３０を有する必要がなく、又は最小構成で良く、その筐体サイズを小さくすることができる。
【００３４】
通信インタフェース部４０は、生体情報測定器１が外部装置と通信可能に接続するためのコンポーネントである。通信インタフェース部４０と外部装置との接続形態は、有線及び／又は無線に限られず、通信インタフェース部４０は、そのような接続形態に応じた構成が採用される。例えば、通信インタフェース部４０は、ＵＳＢ規格やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）規格等に準拠して設計され得る。一例として、通信インタフェース部４０は、ＵＳＢマスストレージ・クラスとして定義され、生体情報測定器１のメモリ２４に保存されている測定結果は、外部装置によって読み出される。
【００３５】
図２は、本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の制御部の詳細を説明するためのブロックダイアグラムである。同図に示すように、生体情報測定器１の制御部２０は、例えば、センサ制御部２０１と、生体信号受信部２０２と、姿勢状態信号受信部２０３と、吸光度比算出部２０４と、姿勢状態推定部２０５と、パラメータセット記憶部２０６と、パラメータセット選択部２０７と、ＳｐＯ２算出部２０８と、測定結果記憶部２０９とを含み構成される。また、本例では、センサ部１０の生体センサ１２として、ＰＰＧセンサ１２ａが図示され、また、モーションセンサ１４として、慣性センサ１４ａと３軸地磁気センサ１４ｂとが図示されている。慣性センサ１４ａは、典型的には、３軸加速度センサ及び３軸ジャイロセンサを含み、３軸地磁気センサ１４ｂと相俟って、９軸モーションセンサとして機能する。なお、上述したように、モーションセンサ１４は、これらのセンサに限られず、例えばイメージセンサやスペクトルセンサ等のカメラを含んでも良い。
【００３６】
センサ制御部２０１は、センサ部１０の動作を制御する。例えば、センサ制御部２０１は、ユーザの操作に基づくユーザインタフェース部３０からの指示に従い、ＳｐＯ２の測定を開始するため、ＰＰＧセンサ１２ａの発光部を駆動するための発光制御を行う。
【００３７】
生体信号受信部２０２と、ＰＰＧセンサ１２ａから出力される生体信号を受信又は取得する。ＰＰＧセンサ１２ａから出力される生体信号は、典型的には、第１の発光部（図示せず）が発光した赤色光（例えば、波長λ１＝６６０〜６７０ｎｍ又はその近傍）が生体組織（動脈血）に照射されることにより得られる第１の反射光に基づく信号成分と、第２の発光部（図示せず）が発光した赤外光（例えば、波長λ２＝８８０〜９４０ｎｍ又はその近傍）が生体組織に照射されることにより得られる第２の反射光に基づく信号成分とを含む。生体信号受信部２０２は、生体信号取得部の一例であり、生体センサ１２それ自体又は生体センサ１２と生体信号受信部２０２とからなる構成もまた、生体信号取得部の一例として把握され得る。生体信号受信部２０２は、受信した生体信号を吸光度比算出部２０４に出力する。
【００３８】
姿勢状態信号受信部２０３は、各種のモーションセンサ１４（本例では、慣性センサ１４ａ及び地磁気センサ１４ｂ）からそれぞれ出力される姿勢状態信号を受信又は取得する。姿勢状態信号受信部２０３は、姿勢状態信号取得部の一例であり、モーションセンサ１４それ自体又はモーションセンサ１４と姿勢状態信号受信部２０３とからなる構成もまた、姿勢状態信号取得部の一例として把握され得る。姿勢状態信号受信部２０３は、受信した姿勢状態信号を姿勢状態推定部２０５に出力する。
【００３９】
吸光度比算出部２０４は、生体信号受信部２０２から出力される生体信号に基づいて、ＳｐＯ２の算出に用いるための吸光度比（Ｒ）を算出する。吸光度比算出部２０４は、算出した吸光度比（Ｒ）をＳｐＯ２算出部に出力する。
【００４０】
吸光度比（Ｒ）は、酸化ヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）及び還元ヘモグロビン（ＨＨｂ）の異なる波長の光に対する吸収係数の違いを利用した既知の手法により、算出される値である。より具体的には、吸光度比（Ｒ）は、以下の式１により算出され得る。
Ｒ＝Ｒｅｄ／ＩＲ＝（ＡＣＲｅｄ／ＤＣＲｅｄ）／（ＡＣＩＲ／ＤＣＩＲ）    …式１
ただし、Ｒｅｄは受信した赤色光（すなわち、第１の反射光）の吸光度、ＩＲは受信した赤外光（すなわち、第２の反射光）の吸光度である。また、ＡＣＲｅｄは受信した赤色光Ｒｅｄの交流信号成分（すなわち、脈動成分）の吸光度、ＤＣＲｅｄは受信した赤色光Ｒｅｄの直流信号成分の吸光度、ＡＣＩＲは受信した赤外光ＩＲの交流信号成分（すなわち、脈動成分）の吸光度、ＤＣＩＲは受信した赤外光ＩＲの直流信号成分の吸光度である。
【００４１】
算出された吸光度比（Ｒ）は、Ｂｅｅｒ−Ｌａｍｂｅｒｔ則に従って、ＳｐＯ２への変換に用いられる。ＳｐＯ２は、以下の定義式で表される。
【数１】
2020203020.tif 000003
ただし、［Ｏ２Ｈｂ］は酸化ヘモグロビン濃度、［ＨＨｂ］は還元ヘモグロビン濃度である。
これより、ＳｐＯ２は、Ｂｅｅｒ−Ｌａｍｂｅｒｔ則を考慮して、ＳｐＯ２は、以下の理論式から算出される。
【数２】
2020203020.tif 000004
ただし、εＨＨｂ，Ｒｅｄは還元ヘモグロビン（ＨＨｂ）に対する赤色光Ｒｅｄのモル吸光係数、εＯ２Ｈｂ，Ｒｅｄは酸化ヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）に対する赤色光Ｒｅｄのモル吸光係数、εＯ２Ｈｂ，ＩＲは酸化ヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）に対する赤外光ＩＲのモル吸光係数、及びεＨＨｂ，ＩＲは還元ヘモグロビン（ＨＨｂ）に対する赤外光ＩＲのモル吸光係数である。
【００４２】
ところで、Ｂｅｅｒ−Ｌａｍｂｅｒｔ則は、理論式と実験値との間の乖離が大きいことが知られている。したがって、従前、実際のＳｐＯ２は、ＳｐＯ２が８０〜１００％の領域に合わせて線形フィッティングした固定パラメータセットを用いて、例えば以下のような式及び数値を用いて、ＳｐＯ２が算出される。
ＳｐＯ２＝αｆｉｘ−βｆｉｘ×Ｒ      …式４
ただし、αｆｉｘ＝１１０、βｆｉｘ＝２５である。
【００４３】
しかしながら、従前の上記固定パラメータセットは、被験者が基準姿勢状態にあることを前提に、かつ、その姿勢状態が変化していない（すなわち安静状態である）ことを前提にしている。このため、被験者の姿勢状態が基準姿勢状態以外である場合には、上記固定パラメータセットを用いて算出されるＳｐＯ２は、必ずしも正確であるとはいえない。そこで、本開示の生体情報測定器１は、後記するように、固定パラメータセットに代えて、姿勢状態を考慮したパラメータセットを用いてＳｐＯ２を算出する。
【００４４】
図２をなお参照して、姿勢状態推定部２０５は、姿勢状態信号受信部２０３から出力される姿勢信号に基づいて、被験者の姿勢状態を推定する。被験者の姿勢状態は、例えば、臥位（仰臥位や腹臥位）、座位、及び立位並びにこれらの体位の中間体位の状態を含む。本実施形態では、姿勢状態推定部２０５は、臥位、座位（リクライニング）、及び立位の３つの姿勢状態のうちのいずれかの姿勢状態を推定するものとする。一例として、被験者の胸部に装着されたモーションセンサ１４から水平方向（傾斜角度（仰角）＝０度）を示す姿勢信号が取得された場合、姿勢状態推定部２０５は、被験者の姿勢状態を臥位状態と推定する。他の例として、被験者の胸部に装着されたモーションセンサ１４から垂直方向（傾斜角度＝９０度）を示す姿勢信号が取得された場合、姿勢状態推定部２０５は、被験者の姿勢状態を立位状態と推定する。更に他の例として、被験者の胸部に装着されたモーションセンサ１４から斜め方向（例えば傾斜角度＝６０度）を示す姿勢信号が取得された場合、姿勢状態推定部２０５は、被験者の姿勢状態を座位状態と推定する。さらに、他の実施形態で説明されるように、姿勢状態推定部２０５は、臥位から立位までの体位を例えば傾斜角度で示し得る。姿勢状態推定部２０５は、推定した姿勢状態をパラメータセット選択部２０７に出力する。なお、他の実施形態で説明されるように、姿勢状態推定部２０５は、生体センサ１２から得られる生体信号を更に基づいて、被験者の姿勢状態を推定しても良い。
【００４５】
パラメータセット記憶部２０６は、予め設定された、複数の姿勢状態モデルのそれぞれに対応するパラメータセットを記憶する。パラメータセット記憶部２０６は、典型的には、メモリ２４上のある記憶領域として形成され得る。パラメータセットは、吸光度比（Ｒ）からＳｐＯ２を算出するための幾つかのパラメータ、例えばα，β，及びγを含み構成されるが、これらに限られない。本開示では、必要に応じて、パラメータセットを「パラメータセット（α，β）」や「パラメータセット（α，β，γ）」というように表記するものとする。パラメータセットは、例えば、臥位状態モデルに対応する臥位パラメータセットと、座位状態モデルに対応する座位パラメータセットと、立位状態モデルに対応する立位パラメータセットとを含み得るが、これらに限られない。言い換えれば、これらのパラメータセットは、被験者の基準姿勢状態における測定時のＳｐＯ２を推定するための補正パラメータセットである。パラメータセットは、例えば、臨床試験等により実証的に得られたデータから定義され得る。
【００４６】
パラメータセット選択部２０７は、姿勢状態推定部２０５によって推定された姿勢状態に基づいて、パラメータセット記憶部２０６に記憶された複数のパラメータセットの中から、少なくとも１つのパラメータを選択し、読み出す。例えば、姿勢状態推定部２０５から出力される姿勢状態が座位状態を示す場合、パラメータセット選択部２０７は、座位パラメータセットをパラメータセット記憶部２０６から抽出する。パラメータセット選択部２０７は、選択し読み出したパラメータセットをＳｐＯ２算出部２０８に出力する。
【００４７】
ＳｐＯ２算出部２０８は、吸光度比算出部２０４から出力される吸光度比（Ｒ）とパラメータセット選択部２０７から出力されるパラメータセット（α，β）とに基づいて、ＳｐＯ２を算出する。具体的には、ＳｐＯ２算出部２０８は、吸光度比（Ｒ）に対して、以下の式に従って、パラメータセット（α，β）を適用することにより、ＳｐＯ２を算出する。
ＳｐＯ２＝α＋β×Ｒ    …式５
【００４８】
すなわち、ここでいうパラメータセット（α，β）は、従前のような姿勢状態を何ら考慮していない固定値ではなく、被験者の姿勢状態を考慮した値により構成されている。したがって、かかるパラメータセット（α，β）を吸光度比（Ｒ）に対して適用することにより、測定時の姿勢状態時におけるＳｐＯ２に対して補正された、基準姿勢状態時におけるＳｐＯ２が算出されることになる。ＳｐＯ２算出部２０８は、算出したＳｐＯ２を測定結果記憶部２０９に出力する。
【００４９】
測定結果記憶部２０９は、ＳｐＯ２算出部２０８から出力されるＳｐＯ２を測定結果として記憶する。測定結果記憶部２０９は、典型的には、メモリ２４上のある記憶領域として形成され得る。ユーザは、例えば、ユーザインタフェース部３０を操作して、測定結果記憶部２０９に記憶された測定結果を閲覧することができる。
【００５０】
以上のように、本実施形態によれば、ＳｐＯ２の測定に際して、被験者の姿勢状態を観測し、観測された姿勢状態に応じた最適なパラメータセットを選択し、選択したパラメータセットを算出された吸光度比に適用することにより、ＳｐＯ２を算出しているので、測定時の姿勢状態時におけるＳｐＯ２に対して補正された、基準姿勢状態時におけるＳｐＯ２を算出することができる。
【００５１】
［第２の実施形態］
本実施形態では、ＳｐＯ２の測定に際して、被験者の姿勢状態を観測し、これにより推定された姿勢状態に応じて、予め設定されたパラメータセットから最適なパラメータセットを推定し、推定したパラメータセットを算出された吸光度比に適用することにより、ＳｐＯ２を算出する生体情報測定器及びこれを用いた測定方法が説明される。
【００５２】
図３は、本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。本実施形態に係る生体情報測定器１は、パラメータセット選択部２０７に代えて、パラメータセット推定部２１０が設けられている点で、第１の実施形態に係る生体情報測定器１と異なっている。また、本実施形態の姿勢状態推定部２０５は、予め設定された姿勢状態を選択的に特定するのではなく、測定された傾斜角度により姿勢状態を推定するように構成されている。
【００５３】
すなわち、姿勢状態推定部２０５は、姿勢状態信号受信部２０３から出力される姿勢状態信号に基づいて、姿勢状態を推定し、出力する。例えば、姿勢状態推定部２０５は、姿勢状態信号に基づいて、姿勢状態を、臥位と座位との間の傾斜角度又は座位と立位との間の傾斜角度で特定する。姿勢状態推定部２０５は、傾斜角度で示される姿勢状態をパラメータセット推定部２１０に出力する。
【００５４】
パラメータセット推定部２１０は、姿勢状態推定部２０５から出力される傾斜角度に基づいて、ＳｐＯ２の算出に用いる最適なパラメータセットを推定する。本実施形態では、パラメータセット推定部２１０は、例えば図４（ａ）に示すようなパラメータ混合比率変換マップ（以下「混合比率変換マップ」という。）を参照可能に構成される。パラメータの混合比率とは、異なるパラメータセットにおける対応するパラメータどうしをどのような比率（重み）で混合するかを示す。混合比率変換マップは、例えば、メモリ２４の所定の記憶領域に所定のデータ構造で保持されても良いし、パラメータセット推定部２１０の一部として構成されても良い。同図（ａ）に示す混合比率変換マップは、例示的に、混合比率が、臥位と座位との間の傾斜角度との関係において、線形に変化するように定義されている。他の例では、例えば同図（ｂ）に示すように、混合比率変換マップは、混合比率が、傾斜角度との関係において、非線形に変化するように定義される。
【００５５】
より具体的には、パラメータセット推定部２１０は、傾斜角度に従って、パラメータセット記憶部２０６から１又は２以上のパラメータセットを抽出する。例えば、傾斜角度が臥位と座位との間の３０度である場合、パラメータセット推定部２１０は、傾斜角度に隣接して設定された臥位パラメータセットと座位パラメータセットとを抽出する。続いて、パラメータセット推定部２１０は、対応する混合比率変換マップを参照し、傾斜角度から、抽出したパラメータセットどうしの混合比率を決定し、決定した混合比率に従って、パラメータセットを算出する。例えば、臥位パラメータセットがαＬｙｉｎｇ及びβＬｙｉｎｇ、臥位パラメータセットαＳｉｔｔｉｎｇ及びβＳｉｔｔｉｎｇであり、混合比率が６７：３３であるとすると、パラメータセット（α，β）は、
α＝αＬｙｉｎｇ×．６７＋αＳｉｔｔｉｎｇ×．３３
β＝βＬｙｉｎｇ×．６７＋βＳｉｔｔｉｎｇ×．３３
として、算出される。
パラメータセット推定部２１０は、算出したパラメータセットを、上記第１の実施形態と同様に、ＳｐＯ２算出部２０８に出力する。
【００５６】
ＳｐＯ２算出部２０８は、上記第１の実施形態と同様に、吸光度比算出部２０４から出力される吸光度比（Ｒ）とパラメータセット選択部２０７から出力されるパラメータセット（α，β）とに基づいて、ＳｐＯ２を算出する。
【００５７】
以上のように、本実施形態によれば、姿勢状態信号に基づいて、傾斜角度により姿勢状態を推定し、推定した傾斜角度に応じて、１又は２以上のパラメータセットを抽出するとともに、混合比率変換マップを参照して、該傾斜角度から混合比率を決定し、決定した混合比率を用いて、最適なパラメータセットを推定乃至は算出するので、被験者の姿勢状態に拘わらず、より正確なＳｐＯ２を算出することができるようになる。
【００５８】
（実施例２−１）
本例では、例えば図4（ｂ）に示したような非線形の混合比率変換マップのモデル化について、説明する。ただし、本例では、説明の簡略化のため、臥位と立位との間（ただし、仰臥位〜立位〜伏臥位（腹臥位）であり、仰臥位〜立位と立位〜伏臥位とは対称とする。）の推定モデルを考える。パラメータセット推定部２１０は、ここで説明する推定モデルに従って、１又は２以上のパラメータセットを用いて、最適なパラメータセットを推定する。
【００５９】
まず、被験者の各姿勢状態での体組成は、正規分布に従う形でその確かさを持つものと仮定し、図５に示すように、この確かさが各姿勢状態で重なり合うように存在していると考える。また、各パラメータセットは平均μ＝ｎ、分散σ＝１／２の正規分布に従うとし、臥位及び立位の２つの分布が存在する場合を考える。
【００６０】
今、臥位パラメータセット分布に従う関数をｆ（ｘ）、立位パラメータセット分布に従う関数をｇ（ｘ）とすると、それぞれ、以下のように表される。
【数３】
2020203020.tif 000005
【数４】
2020203020.tif 000006
【００６１】
図５を参照して、傾斜角度ｘ＝０（ｒａｄ）のときの最適なパラメータセットを考えた場合、完全に横になっている姿勢状態のため、臥位パラメータセットのみが選択されても良いが、本例では、混合分布の概念を導入する。すなわち、ｘ＝０のときの、ｆ（ｘ）及びｇ（ｘ）の分布の重なりを考慮する。具体的には、ｆ（０）及びｇ（０）は、
【数５】
2020203020.tif 000007
【数６】
2020203020.tif 000008
であるから、ｆ（０）：ｇ（０）は、
【数７】
2020203020.tif 000009
となる。つまり、傾斜角度ｘ＝０のときの最適パラメータセットは、臥位パラメータセットを９２％、立位パラメータセットを８％の割合で混合した値となる。
【００６２】
同様にして、傾斜角度ｘに基づいて、混合分布関数を用いて、異なるパラメータセットの混合比率が決定され、これにより最適なパラメータセットが算出される。例えば、傾斜角度ｘ＝６／πのときの最適パラメータセットの混合比率は、臥位パラメータセットは６９％、立位パラメータセットは３１％となる。
【００６３】
なお、傾斜角度ｘ＝０のときの混合比率がもっと臥位の方に偏っていると仮定したい場合、分散σが小さく設定されることで混合比率は任意に調整され得る。
【００６４】
上記のようにして算出される混合比率（例えば、臥位パラメータセット＝６９％、立位パラメータセット＝３１％）は、図６に示すように、同じ重みを付与した２混合正規分布の生起確率（ｆ（ｘ）＋ｇ（ｘ）））／２における各正規分布ｆ（ｘ）／２，ｇ（ｘ）／２の寄与率と考えることもできる。
【数８】
2020203020.tif 000010
【００６５】
これは、パラメータセットの分布数をＮ個に拡張することもできる。
【数９】
2020203020.tif 000011
【００６６】
以上のように、パラメータセットの分布を考慮することにより、例えば図4（ｂ）に示したような非線形の混合比率変換マップをモデル化することができる。これにより、パラメータセット推定部２１０は、このような混合比率変換マップを参照して、最適なパラメータセットを推定する。
【００６７】
なお、本実施例では、正規分布を用いた例を説明したが、これに限られるものではなく、他の分布、例えばガンマ分布やポアソン分布等を用いても良い。
【００６８】
（実施例２−２）
本例では、上記のパラメータセットの混合分布を多変数に展開した場合について説明する。
【００６９】
すなわち、被験者の姿勢状態の傾斜角度を上下方向（ピッチ角）ｘと左右方向（ロール角）ｙの多変数として、これらを用いて算出される分布関数ｆ（ｘ，ｙ）及びｇ（ｘ，ｙ）に基づく、臥位パラメータセット及び立位パラメータセットの混合比率は、それぞれ、以下のように定義される。
臥位パラメータセットの混合比率＝ｆ（ｘ，ｙ）／（ｆ（ｘ，ｙ）＋ｇ（ｘ，ｙ））
立位パラメータセットの混合比率＝ｇ（ｘ，ｙ）／（ｆ（ｘ，ｙ）＋ｇ（ｘ，ｙ））
ただし、
【数１０】
2020203020.tif 000012
【数１１】
2020203020.tif 000013
である。ただし、本例では、ｇ（ｘ，ｙ）は、ｆ（ｘ，ｙ）よりもｙ軸方向に分散が大きい分布として定義している。
【００７０】
以上のように、傾斜角度（ｘ，ｙ）の値に応じて、各パラメータセットの混合比率が決定される。したがって、パラメータセット推定部２１０は、例えばモーションセンサ１４により検出される姿勢状態信号に基づいて特定される傾斜角度（ｘ，ｙ）からより実態に即した混合比率を決定し、決定した混合比率を用いて、最適なパラメータセットを推定又は算出するので、被験者の姿勢状態に拘わらず、より正確なＳｐＯ２を算出することができるようになる。
【００７１】
（実施例２−３）
非線形混合比率変換マップのモデル化は、上記の混合分布関数に代えて、様々なｎ次多項式に基づく非線形関数を用いることによっても実現される。一例として、ｆ（ｘ）は以下のような非線形関数によって表される。
【数１２】
2020203020.tif 000014
【００７２】
他の例として、ｆ（ｘ）は、
【数１３】
2020203020.tif 000015
であっても良い。更に他の例として、ｆ（ｘ）は、
ｆ（ｘ）＝０．９２８８ｘ３−２．２９２８ｘ２＋０．６７３ｘ＋１．００４３      …式１７
であっても良い。
【００７３】
また、上述したように、非線形関数に基づくパラメータセットの分布は、多変数に展開されても良い。すなわち、算出された傾斜角度（ｘ，ｙ）とした場合の非線形関数は、本例では以下のように定義され得る。
ｆ（ｘ，ｙ）＝０．９２８８ｘ３−２．２９２８ｘ２＋０．６７３ｘ＋１．００４３−ｙ２      …式１８
【００７４】
［第３の実施形態］
本実施形態では、検出された生体信号に基づいて算出された吸光度比（Ｒ）と、姿勢状態信号に従って推定された姿勢状態に対応するパラメータセット（α１，β１）とに基づいて、ＳｐＯ２が算出された場合において、例えば短時間の間に別の姿勢状態に変化した場合のパラメータセット（α２，β２）を推定する生体情報測定器及びこれを用いた測定方法が説明される。つまり、本実施形態は、被験者の姿勢状態が変化した直後においては、その変化前後でＳｐＯ２の値が変化しないか又は変化が極僅かであるという特性を利用する。
【００７５】
図７は、本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。本実施形態に係る生体情報測定器１は、パラメータセット推定部２１０が、ＳｐＯ２算出部２０８によって算出されたＳｐＯ２に基づいて新たにパラメータセットを推定し得るように構成されている点で、上記の実施形態と異なっている。同図における他のコンポーネントの機能及び／又は構成は、上記したものと同じであるので、説明を省略する。なお、以下の説明では、パラメータセット記憶部２０６は、例えば、座位パラメータセット（αＳｉｔｔｉｎｇ，βＳｉｔｔｉｎｇ）を記憶しているものとする。
【００７６】
例えば、姿勢状態推定部２０５は、検出された姿勢信号に基づいて、被験者の姿勢状態が座位（傾斜角度＝６０度）であると推定していたところ、被験者の姿勢状態が変化して、これにより、リクライニング（傾斜角度＝３０度）であると推定したとする。パラメータセット選択部２０７は、リクライニングの場合のパラメータセットをパラメータセット記憶部２０６から抽出できないため、パラメータセット推定部２１０に、リクライニングの場合のパラメータセットの推定を依頼する。
【００７７】
これを受けて、パラメータセット推定部２１０は、姿勢状態推定部２０５から新たな姿勢状態（すなわち、傾斜角度＝３０度）を与えられると、例えば、パラメータセット記憶部２０６から直前の姿勢状態に対応する座位パラメータセットを抽出するとともに、測定結果記憶部２０９に記憶されている姿勢状態が座位状態である場合に算出されたＳｐＯ２の値と、吸光度比算出部２０４により検出された生体信号に基づいて算出された吸光度比とを取得する。続いて、パラメータセット推定部２１０は、これら座位パラメータセット、ＳｐＯ２の値及び吸光度比に基づいて、姿勢状態がリクライニングの場合のパラメータセット（αＲｅｃｌｉｎｉｎｇ，βＲｅｃｌｉｎｉｎｇ）を推定する。つまり、本実施形態では、姿勢状態が変化した直後（例えば数秒〜数分）においては、ＳｐＯ２の値は、姿勢状態の変化の前後で変化がないか又は小さいものと仮定されている。他の例として、パラメータセット推定部２１０は、上記の座位パラメータセット、ＳｐＯ２の値及び吸光度比に加えて、直前の姿勢状態において算出された吸光度比に更に基づいて新たなパラメータセットを推定しても良い。この場合、例えば、パラメータセット推定部２１０は、吸光度比算出部２０４及び姿勢状態推定部２０５から時系列的に吸光度比及び姿勢状態をそれぞれ受け取るように構成され得る。パラメータセット推定部２１０は、新たに推定したパラメータセットをリクライニングパラメータセットとしてパラメータセット記憶部２０６に格納する。
【００７８】
これにより、例えば、臥位、座位、及び立位のそれぞれのパラメータセットがパラメータセット記憶部２０６に予め用意されていた場合に、ＳｐＯ２の測定中に、被験者の姿勢状態がこれら以外の状態に変化しても、パラメータセットの推定を行って、推定した新たなパラメータセットをパラメータセット記憶部２０６に随時に追加することができ、様々な姿勢状態のパラメータセットを蓄積していくことができるようになる。
【００７９】
［第４の実施形態］
本実施形態では、従前の固定パラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ）に新たな補正パラメータγを加えたパラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ，γ）を用いて、ＳｐＯ２を算出する生体情報測定器及びこれを用いた測定方法が説明される。ここで、γは、姿勢状態及び吸光度比Ｒに応じた関数である。
【００８０】
本発明の一実施形態に係る生体情報測定器の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図に示す生体情報測定器１は、パラメータセット選択部２０７が、姿勢状態推定部２０５から推定した姿勢状態を受け取るとともに、吸光度比算出部２０４から吸光度比を受け取ること点で、上述の実施形態における構成とは異なっている。
【００８１】
例えば、姿勢状態推定部２０５が、検出された姿勢状態信号に基づいて、姿勢状態が臥位状態であると推定したとすると、パラメータセット選択部２０７は、臥位状態及び吸光度比に対応する臥位パラメータγＬｙｉｎｇを含むパラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ，γＬｙｉｎｇ）を選択し、これをＳｐＯ２算出部２０８に出力する。或いは、パラメータセット選択部２０７は、臥位状態及び吸光度比に対応する臥位パラメータγＬｙｉｎｇを選択し、これを固定パラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ）と組み合わせて、新たなパラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ，γＬｙｉｎｇ）としても良い。
【００８２】
続いて、本実施形態のＳｐＯ２算出部２０８は、以下の式を用いて、ＳｐＯ２を算出する。
ＳｐＯ２＝αｆｉｘ＋βｆｉｘ×Ｒ＋γ      …式１９
ただし、αｆｉｘ及びβｆｉｘは、動脈血中酸素飽和度が８０〜１００％の領域に合わせて線形フィッティングした従前の固定値（例えばαｆｉｘ＝１１０、βｆｉｘ＝２５）であり、γは姿勢状態及び吸光度比等に応じた補正パラメータである。
これにより、ＳｐＯ２算出部２０８は、検出された生体信号に基づく吸光度比（Ｒ）と選択されたパラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ，γＬｙｉｎｇ）に基づいて、上記式に従い、ＳｐＯ２を算出する。
【００８３】
また、生体情報測定器１は、上記第２の実施形態で示したように、パラメータセット選択部２０７に代えて、パラメータセット推定部２１０により構成されても良い。すなわち、パラメータセット推定部２１０は、推定された姿勢状態に応じて１又は２以上のパラメータγを選択し、これらのパラメータγから最適なパラメータγを推定し、これに基づくパラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ，γ）をＳｐＯ２に出力しても良い。
【００８４】
［第５の実施形態］
本実施形態では、被験者の姿勢状態が変化した直後においては、その変化前後でＳｐＯ２の値が変化しないか又は変化が極僅かであるという特性を考慮して、補正パラメータγを推定する生体情報測定器及びこれを用いた測定方法が説明される。
【００８５】
例えば、図７に示したようなパラメータセット推定部２１０は、姿勢状態として臥位状態（傾斜角度＝０度）が与えられたとする。パラメータセット推定部２１０は、例えば、測定結果記憶部２０９に記憶されている姿勢状態が臥位状態である場合に算出されたＳｐＯ２の値と、固定パラメータセット（αｆｉｘ，βｆｉｘ）と、検出された生体信号に基づいて算出された吸光度比（Ｒ）とに基づいて、姿勢状態が座位状態の場合のパラメータγを推定する。
【００８６】
［第６の実施形態］
本実施形態では、モーションセンサ１４から得られる姿勢状態信号に加えて、生体センサ１２から得られる生体信号を用いて、姿勢状態を推定し、推定された姿勢状態に対応する最適なパラメータセットを選択又は推定する生体情報測定器及びこれを用いた測定方法が説明される。
【００８７】
すなわち、生体信号受信部２０２は、生体センサ１２から出力される生体信号を受信すると、これを吸光度比算出部２０４及び姿勢状態推定部２０５のそれぞれに出力する。また、姿勢状態信号受信部２０３は、モーションセンサ１４から出力される姿勢状態信号を受信すると、姿勢状態推定部２０５のそれぞれに出力する。これより、姿勢状態推定部２０５は、生体信号と姿勢状態信号とに基づいて、被験者の姿勢状態を推定する。
【００８８】
上述したように、被験者の姿勢状態は、一般に、モーションセンサ１４による姿勢状態信号を用いて推定され得るが、例えば、立位と座位とを比較した場合、慣性センサによる姿勢状態信号のみではどちらの姿勢状態であるかを推定することは困難である。一方、本発明者らは、生体センサ１２によって検出される生体信号が、被験者の姿勢状態に応じて異なることを確認した。そこで、姿勢状態推定部２０５は、例えば、姿勢状態信号に基づいて被験者の姿勢状態を暫定的に推定し、暫定的に推定した姿勢状態について、生体信号に基づいて、最終的に姿勢状態を推定するように構成される。
【００８９】
以上のように、本実施形態によれば、姿勢状態推定部２０５が、モーションセンサ１４から得られる姿勢状態信号に加えて、生体センサ１２から得られる生体信号を用いて、姿勢状態を推定するので、より正確な姿勢状態が得られることになり、したがって、選択されるパラメータセットもより正確なものとなる。
【００９０】
上記各実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな形態で実施することができる。
【００９１】
例えば、上記実施形態では、パラメータα，β，及びγからなるパラメータセット（α，β，γ）について説明したが、これらのパラメータに限られない。例えば、被験者の姿勢状態に応じて生体信号に含まれるノイズの傾向も変化するため、かかるノイズを考慮したパラメータを含むパラメータセットを用いても良い。
【００９２】
また、例えば、本明細書に開示される方法においては、その結果に矛盾が生じない限り、ステップ、動作又は機能を並行して又は異なる順に実施しても良い。説明されたステップ、動作及び機能は、単なる例として提供されており、ステップ、動作及び機能のうちの幾つかは、発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略でき、また、互いに結合させることで一つのものとしてもよく、また、他のステップ、動作又は機能を追加してもよい。
【００９３】
また、本明細書では、さまざまな実施形態が開示されているが、一の実施形態における特定のフィーチャ（技術的事項）を、適宜改良しながら、他の実施形態に追加し、又は該他の実施形態における特定のフィーチャと置換することができ、そのような形態も本発明の要旨に含まれる。
【符号の説明】
【００９４】
１…生体情報測定器
１０…センサ部
１２…生体センサ
１２ａ…ＰＰＧセンサ
１４…モーションセンサ
１４ａ…慣性センサ
１４ｂ…地磁気センサ
２０…制御部
２０１…センサ制御部
２０２…生体信号受信部
２０３…姿勢状態信号受信部
２０４…吸光度比算出部
２０５…姿勢状態推定部
２０６…パラメータセット記憶部
２０７…パラメータセット選択部
２０８…ＳｐＯ２算出部
２０９…測定結果記憶部
２１０…パラメータセット推定部
３０…ユーザインタフェース部
４０…通信インタフェース部
【図１】
2020203020.tif 000016
【図２】
2020203020.tif 000017
【図３】
2020203020.tif 000018
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020203020.tif 000022
【図８】
2020203020.tif 000023
【国際調査報告】
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2020203020.tif 000025
2020203020.tif 000026
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