JP2012045373A - Biometric apparatus, biometric method, control program for biometric apparatus, and recording medium recording the control program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、生体の状態を測定する生体測定装置に関するものである。 The present invention relates to a biometric apparatus that measures the state of a living body.
従来、センサを用いて生体をセンシングし、センサから得られた信号情報に基づいて、生体の状態を測定する技術が広く使われている。 Conventionally, a technique for sensing a living body using a sensor and measuring the state of the living body based on signal information obtained from the sensor has been widely used.
例えば、特許文献１には、ユーザの身体にセンサ（センサ装着用ヘッド）を装着し、該センサから得られる信号情報に基づいて、本体がユーザの複数のパラメータ（生体情報）を計測するという生体情報計測装置が開示されている。この生体情報計測装置は、装着されたセンサの装着部位を検出し、検出した装着部位にて計測可能なパラメータを選択したり、装着部位に応じて、センサから出力される信号情報の信号の増幅度を調節したりする。これにより、センサの装着部位や用途を限定することなく利用範囲の広い生体情報計測装置を実現している。
For example,
また、特許文献２には、複数のワイヤレス生体情報センサモジュールを用いて、時間と場所を選ばずに継続的なパラメータ（生体情報）を検知・収集するワイヤレス生体情報検知システムが開示されている。このワイヤレス生体情報検知システムでは、収集したパラメータを、他のセンサモジュールからのパラメータと比較することにより、身体の異常の有無を評価・判定している。
しかしながら、上記従来の構成では、装着部位に応じて測定不能だったパラメータを使わなかったり、得られた信号情報を装着部位に応じて補正したりするのみである。そのため、得られたパラメータの解析・認識処理を行うときに、情報が欠けたまま処理が行われたりするので、測定項目（測定の目的）に沿わず、精度の低い測定結果が出力されるという問題を生じる。測定結果が正確でなければ、最終的な判定がうまくいかない、あるいは、判定精度が低くなるという問題を招来することにもなる。 However, in the above-described conventional configuration, parameters that could not be measured according to the mounting site are not used, or the obtained signal information is only corrected according to the mounting site. For this reason, when performing analysis / recognition processing of the obtained parameters, processing is performed with lack of information, so that measurement results with low accuracy are output without following the measurement item (measurement purpose). Cause problems. If the measurement result is not accurate, the final determination may not be successful or the determination accuracy may be lowered.
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、測定目的に応じて、適した方法で生体の状態を測定し、より精度の高い測定結果を導出する生体測定装置、生体測定方法、生体測定装置の制御プログラム、および、該制御プログラムを記録した記録媒体を実現することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its purpose is to measure a state of a living body by a suitable method in accordance with the purpose of measurement and derive a more accurate measurement result. A biological measurement method, a control program for the biological measurement apparatus, and a recording medium on which the control program is recorded.
本発明の生体測定装置は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置であって、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータを少なくとも含む１以上のパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する測定結果導出手段と、自装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いるパラメータを指定するパラメータ指定情報とを対応付けて記憶する測定方法記憶部とを備え、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを用いて、該測定項目の測定結果情報を導出することを特徴としている。 In order to solve the above problems, the biometric apparatus of the present invention is a biometric apparatus that measures the state of a living body using biological signal information acquired from the living body, and is obtained based on the biological signal information. Specify measurement result deriving means for deriving measurement result information indicating the state of the living body using one or more parameters including at least a biological parameter, a measurement item that can be measured by the own device, and a parameter used for measurement of the measurement item A measurement method storage unit that stores the parameter designation information to be associated with each other, and the measurement result deriving unit uses the parameter designated by the parameter designation information corresponding to the measurement item, and the measurement result of the measurement item It is characterized by deriving information.
上記構成によれば、生体測定装置は、測定方法記憶部に、測定項目と、パラメータ指定情報とを対応付けて記憶している。測定項目とは、自装置が実施できる測定の目的（生体のどのような状態を測定するのか）を示す、いわば、測定の種類である。パラメータ指定情報とは、当該測定項目に係る測定を実施する際に、上記測定結果導出手段が測定結果情報を導出するために用いるパラメータを指定する情報である。 According to the above configuration, the biometric apparatus stores the measurement item and the parameter designation information in association with each other in the measurement method storage unit. The measurement item indicates the purpose of measurement that can be performed by the device itself (what kind of state of the living body is measured). The parameter designation information is information that designates a parameter used by the measurement result deriving unit to derive the measurement result information when performing the measurement related to the measurement item.
そして、上記測定結果導出手段は、ある測定項目に係る測定を実施しようとするとき、その測定項目に対応付けられたパラメータ指定情報が指定するパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する。 Then, when the measurement result deriving means intends to perform the measurement related to a certain measurement item, the measurement result information indicating the state of the living body is obtained using the parameter designated by the parameter designation information associated with the measurement item. To derive.
上記測定結果導出手段は、測定結果情報を導出するために、上記パラメータを１つ用いてもよいし、複数用いてもよいが、用いるパラメータの中には、生体から取得された生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも含まれている。 In order to derive the measurement result information, the measurement result deriving unit may use one or a plurality of the above parameters, but among the parameters to be used, the biosignal information acquired from the living body is included. The biometric parameter obtained based on at least is included.
これにより、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応付けられたパラメータを用いて測定結果情報を導出する。しかもそのパラメータには、生体の生体パラメータが必ず含まれている。したがって、測定の目的に応じて、目的に適ったパラメータを用いて生体の状態を測定するので、より精度の高い測定結果を導出することが可能となる。 Thereby, the measurement result deriving means derives the measurement result information using the parameter associated with the measurement item. Moreover, the parameters always include biological parameters of the living body. Therefore, since the state of the living body is measured using parameters suitable for the purpose according to the purpose of the measurement, it is possible to derive a more accurate measurement result.
上記測定結果導出手段は、上記パラメータ指定情報によって指定された１以上のパラメータから、上記測定項目に係る生体の状態を示す指標を算出することが好ましい。 It is preferable that the measurement result deriving unit calculates an index indicating the state of the living body related to the measurement item from one or more parameters specified by the parameter specifying information.
上記構成によれば、測定項目に対応する測定結果が指標として出力される。このため、ユーザは、生体の状態を指標に基づいて平易に把握することができる。また、測定結果を指標で表すことで、ユーザは、測定結果についての分析、比較、管理などを容易に行うことができ、利便性が向上する。 According to the said structure, the measurement result corresponding to a measurement item is output as a parameter | index. For this reason, the user can easily grasp the state of the living body based on the index. In addition, by representing the measurement result as an index, the user can easily perform analysis, comparison, management, and the like on the measurement result, and convenience is improved.
本発明の生体測定装置は、さらに、上記１以上のパラメータを用いて上記測定項目に対応する指標を算出するための指標算出規則を、指標ごとに記憶する指標算出規則記憶部を備え、上記指標算出規則は、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさに基づいて定められた、各パラメータに掛ける重み付けの情報を含み、上記測定結果導出手段は、上記指標算出規則に従って、上記１以上のパラメータのそれぞれに定められた重み付けを付加して上記指標を算出してもよい。 The biometric apparatus of the present invention further includes an index calculation rule storage unit that stores, for each index, an index calculation rule for calculating an index corresponding to the measurement item using the one or more parameters. The calculation rule includes weighting information to be applied to each parameter, which is determined based on the magnitude of the influence of each parameter on the calculation of the index, and the measurement result deriving means includes the one or more according to the index calculation rule. The index may be calculated by adding a weight determined to each of the parameters.
本発明の生体測定装置は、さらに、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさを示すパラメータ属性を、上記指標ごとかつ上記パラメータごとに記憶するパラメータ属性記憶部を備え、上記指標算出規則に含まれる上記重み付けは、上記パラメータ属性が有するすべてまたは一部の情報と相関することが好ましい。 The biometric apparatus of the present invention further includes a parameter attribute storage unit that stores, for each index and each parameter, a parameter attribute indicating the magnitude of the influence of each parameter on the calculation of the index, and the index calculation rule It is preferable that the weighting included in is correlated with all or part of the information of the parameter attribute.
上記構成によれば、各パラメータに付与される重み付けの値は、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさの違いを正確に反映したものとなる。よって、測定結果導出手段は、上記指標算出規則（重み付け）に従って、より精度よく指標を算出することが可能となる。 According to the above configuration, the weight value assigned to each parameter accurately reflects the difference in the magnitude of the influence of each parameter on the calculation of the index. Therefore, the measurement result deriving unit can calculate the index more accurately according to the index calculation rule (weighting).
本発明の生体測定装置は、さらに、当該生体測定装置に対してユーザから入力された、上記パラメータ属性を変更する指示にしたがって、上記パラメータ属性記憶部に記憶されたパラメータ属性を変更するパラメータ属性管理手段を備え、上記パラメータ属性管理手段は、上記パラメータ属性記憶部に記憶されたパラメータ属性の変更に伴い、上記指標算出規則に含まれる上記重み付けを変更することが好ましい。 The biometric apparatus according to the present invention further includes parameter attribute management for changing the parameter attribute stored in the parameter attribute storage unit in accordance with an instruction to change the parameter attribute input from the user to the biometric apparatus. Preferably, the parameter attribute management means changes the weight included in the index calculation rule in accordance with the change of the parameter attribute stored in the parameter attribute storage unit.
上記構成によれば、ユーザによってパラメータ属性が変更された場合に、その変更内容を、各パラメータに付与されている重み付けの値に反映することができる。よって、測定結果導出手段は、上記指標算出規則（重み付け）に従って、ユーザの意図どおりに、より精度よく指標を算出することが可能となる。 According to the above configuration, when the parameter attribute is changed by the user, the changed content can be reflected in the weighting value given to each parameter. Therefore, the measurement result deriving unit can calculate the index with higher accuracy as intended by the user in accordance with the index calculation rule (weighting).
上記測定方法記憶部は、さらに、上記測定項目ごとに、上記指標を繰り返し算出するタイミングを指定する反復測定指示情報を記憶し、上記測定結果導出手段は、上記反復測定指示情報が指定するタイミングにしたがって、反復して取得された生体信号情報に基づいて得られた生体パラメータを用いて指標を反復して算出することが好ましい。 The measurement method storage unit further stores repetitive measurement instruction information for designating the timing for repeatedly calculating the index for each measurement item, and the measurement result deriving means at a timing designated by the repetitive measurement instruction information. Therefore, it is preferable to repeatedly calculate the index using the biological parameter obtained based on the biological signal information obtained repeatedly.
上記構成によれば、生体測定装置は、測定方法記憶部において、パラメータ指定情報のほかに、さらに、反復測定指示情報を、上記測定項目に対応付けて記憶している。反復測定指示情報とは、指標の算出を定期的に実行する場合の実行間隔、実行回数、実行期間、実行時間などの、算出のタイミングを指定する情報である。 According to the above configuration, the biometric apparatus stores, in addition to the parameter designation information, the repeated measurement instruction information in association with the measurement items in the measurement method storage unit. The iterative measurement instruction information is information that specifies calculation timings such as an execution interval, the number of executions, an execution period, and an execution time when index calculation is periodically executed.
測定の種類によっては、１回の指標の算出のみでは、生体の状態を正確に測定、判定できないものもある。そこで、指標の算出のタイミングを、測定項目ごとに、反復測定指示情報によって指定することにより、測定の目的に適った測定方法にて、生体の測定を実施するように、測定結果導出手段の動作を制御することができる。 Depending on the type of measurement, there are some cases where the state of the living body cannot be accurately measured and determined only by calculating the index once. Therefore, the operation of the measurement result deriving means is performed so that the measurement of the living body is performed by the measurement method suitable for the purpose of measurement by designating the index calculation timing for each measurement item by the repeated measurement instruction information. Can be controlled.
上記測定結果導出手段によって反復して算出された指標に基づいて、測定項目に係る生体の健康状態を評価する状態評価手段を備えていることが好ましい。 It is preferable to include a state evaluation unit that evaluates the health state of the living body related to the measurement item based on the index that is repeatedly calculated by the measurement result deriving unit.
上記構成によれば、状態評価手段は、反復して算出された複数の指標を用いて、生体の健康状態を精度よく評価することが可能となる。 According to the above configuration, the state evaluation unit can accurately evaluate the health state of the living body using a plurality of indices calculated repeatedly.
上記状態評価手段は、上記測定結果導出手段によって所定の時点で算出された指標を、上記測定結果導出手段によって反復して算出された複数の指標と比較することにより、生体の上記所定の時点における健康状態を評価することが好ましい。 The state evaluation unit compares the index calculated at a predetermined time by the measurement result deriving unit with a plurality of indexes calculated repeatedly by the measurement result deriving unit, so that the living body at the predetermined time It is preferred to assess health status.
上記構成によれば、状態評価手段は、単発で実施された測定により得られた指標を、反復して実施された測定により得られた複数の指標と比較することによって、単発で測定が実施された時点での、生体の健康状態を評価する。 According to the above configuration, the state evaluation means performs the measurement in a single shot by comparing the index obtained by the measurement performed in a single shot with a plurality of indexes obtained in the measurement performed repeatedly. Evaluate the health of the body at the time.
これにより、上記時点での生体の健康状態を、過去の履歴に基づいて評価することが可能となり、より精度よい状態判定を実施することができる。 Thereby, it becomes possible to evaluate the health state of the living body at the time point based on the past history, and it is possible to carry out more accurate state determination.
上記測定方法記憶部は、上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、測定に必須のパラメータと、測定に用いることが好ましい補助のパラメータとに区別して記憶することが好ましい。 The measurement method storage unit preferably stores the parameters in the parameter designation information by distinguishing them from parameters essential for measurement and auxiliary parameters preferably used for measurement.
上記構成によれば、上記測定結果導出手段は、用いるパラメータを、必須のパラメータと、補助のパラメータとを区別することができる。上記測定結果導出手段は、すべてのパラメータがそろわなくても、必須のパラメータさえあれば、測定項目に適う、一定の精度を保った測定結果情報を導出する一方、補助のパラメータがある場合には、当該測定項目に適う、さらに、精度の高い測定結果情報を導出することができる。 According to the above configuration, the measurement result deriving unit can distinguish the required parameter from the auxiliary parameter. The measurement result deriving means derives the measurement result information with a certain accuracy suitable for the measurement item as long as there is an indispensable parameter as long as there is an indispensable parameter even if not all parameters are available. Further, it is possible to derive highly accurate measurement result information suitable for the measurement item.
上記パラメータには、上述したとおり、上記生体の生理状態を反映した上記生体パラメータがあり、さらに、それとは別に、上記生体の体外の環境条件を反映した外的パラメータとがあってもよい。そして、上記測定方法記憶部は、上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、上記生体パラメータと、上記外的パラメータとに区別して記憶してもよい。 As described above, the parameters include the biological parameters that reflect the physiological state of the living body, and may include external parameters that reflect environmental conditions outside the body of the living body. And the said measuring method memory | storage part may distinguish and memorize | store the parameter in the said parameter designation | designated information in the said biological parameter and the said external parameter.
上記構成によれば、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応するパラメータとして、上記生体パラメータ以外にも、上記外的パラメータを用いて測定結果情報を導出することができる。生体の状態は、生体の体外の環境条件が影響することもあるので、そのような状態を測定したい場合には、外的パラメータを用いることにより、さらに精度よく生体の状態を測定することが可能となる。 According to the above configuration, the measurement result deriving unit can derive the measurement result information using the external parameter in addition to the biological parameter as a parameter corresponding to the measurement item. The condition of the living body can be affected by environmental conditions outside the body of the living body. If you want to measure such a condition, it is possible to measure the state of the living body more accurately by using external parameters. It becomes.
上記外的パラメータは、上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサの仕様情報、上記生体センサの設置位置情報、上記生体に関する被検体情報、および、上記生体が置かれた測定環境に関する環境情報の少なくとも１つを含み、上記測定方法記憶部は、１以上の上記生体パラメータと１以上の上記外的パラメータとの組み合わせを上記パラメータ指定情報として上記測定項目に対応付けて記憶してもよい。 The external parameter includes specification information of a biological sensor that acquires the biological signal information from the living body, installation position information of the living body sensor, subject information about the living body, and environmental information about a measurement environment where the living body is placed. The measurement method storage unit may store a combination of one or more biological parameters and one or more external parameters in association with the measurement item as the parameter designation information.
上記構成によれば、上記測定結果導出手段は、生体パラメータに加えて、生体センサの仕様情報、上記生体センサの設置位置情報、上記生体に関する被検体情報、および、上記生体が置かれた測定環境に関する環境情報などの外的パラメータを用いて測定結果情報を導出する。つまり、上述のような外的要因が生体の状態に影響を与える場合でも、それらを考慮して、より正確な測定結果情報を導出することができる。したがって、さらに精度よく生体の状態を測定することが可能となる。 According to the above configuration, the measurement result deriving means includes, in addition to the biological parameter, the specification information of the biological sensor, the installation position information of the biological sensor, the subject information regarding the biological body, and the measurement environment in which the biological body is placed. The measurement result information is derived using external parameters such as environmental information. That is, even when the external factors as described above affect the state of the living body, more accurate measurement result information can be derived in consideration of them. Therefore, it becomes possible to measure the state of the living body with higher accuracy.
上記生体パラメータには、生体の体内で生じる変化を示すパラメータと、生体の体外に現れる変化を示すパラメータとが含まれることが好ましい。 It is preferable that the biological parameter includes a parameter indicating a change occurring inside the living body and a parameter indicating a change appearing outside the living body.
生体の状態を測定する際に、上記生体の生理状態を反映した生体パラメータとしては、体内で生じる変化を示すパラメータが専ら用いられる。しかしながら、さらに、生体の体外に現れる変化を示すパラメータを用いることにより、生体の生理状態をさらに詳細に分析することが可能となり、生体の状態を正確に測定し、より精度よい測定結果情報を導出することが可能となる。 When measuring the state of the living body, as a biological parameter reflecting the physiological state of the living body, a parameter indicating a change occurring in the body is exclusively used. However, by using parameters indicating changes that appear outside the living body, it becomes possible to analyze the physiological state of the living body in more detail, accurately measuring the state of the living body, and deriving more accurate measurement result information. It becomes possible to do.
体内で生じる変化を示すパラメータの一例としては、体内で発生する（臓器の）音の周波数や、経皮的動脈血酸素飽和度などが想定される。また、体外に現れる変化を示すパラメータの一例としては、生体の体動（加速度センサなどで測定される）などが想定される。 As an example of a parameter indicating a change occurring in the body, a frequency of sound (organ) generated in the body, percutaneous arterial oxygen saturation, and the like are assumed. Further, as an example of a parameter indicating a change appearing outside the body, a body movement of a living body (measured by an acceleration sensor or the like) is assumed.
上記測定結果導出手段が用いる、１つ以上の上記生体パラメータは、１つの生体信号情報の分析により得られるものであってよい。 The one or more biological parameters used by the measurement result deriving unit may be obtained by analyzing one piece of biological signal information.
つまり、１つの生体信号情報から得られた複数種類の生体パラメータを用いて測定結果の導出が行われてもよい。 That is, the measurement result may be derived using a plurality of types of biological parameters obtained from one piece of biological signal information.
上記測定結果導出手段が用いる、１つ以上の上記生体パラメータは、複数の生体信号情報の分析により得られるものであってよい。 The one or more biological parameters used by the measurement result deriving unit may be obtained by analyzing a plurality of pieces of biological signal information.
つまり、複数種類の生体信号情報から得られた複数種類の生体パラメータを用いて測定結果の導出が行われてもよい。 That is, the measurement result may be derived using a plurality of types of biological parameters obtained from a plurality of types of biological signal information.
上記生体測定装置は、上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサと通信する通信部を備えていてもよい。 The biological measurement apparatus may include a communication unit that communicates with a biological sensor that acquires the biological signal information from the biological body.
上記構成によれば、生体測定装置は、通信部を介して生体センサから生体信号情報を取得し、取得した生体信号情報から生体パラメータを得ることができる。 According to the said structure, the biometric apparatus can acquire biometric signal information from a biometric sensor via a communication part, and can acquire a biometric parameter from the acquired biosignal information.
あるいは、上記生体測定装置は、上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサに内蔵されていてもよい。 Or the said biometric apparatus may be incorporated in the biometric sensor which acquires the said biosignal information from the said biological body.
上記構成によれば、生体測定装置は、生体センサに内蔵され、自装置が取得した生体信号情報から直接生体パラメータを得ることができる。 According to the above configuration, the biometric device is built in the biometric sensor, and can directly obtain biometric parameters from the biosignal information acquired by the own device.
本発明の生体測定方法は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置における生体測定方法であって、上記生体測定装置には、該生体測定装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いる１以上のパラメータを指定するパラメータ指定情報とが対応付けて記憶されており、該パラメータ指定情報には、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも１つ指定されており、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを特定するステップと、上記特定するステップにて特定されたパラメータを用いて、上記測定項目に係る生体の状態を示す測定結果情報を導出するステップとを含むことを特徴としている。 In order to solve the above-described problem, the biometric method of the present invention is a biometric method in a biometric apparatus that measures the state of a living body using biosignal information acquired from a living body. Is stored in association with measurement items that can be measured by the biological measurement apparatus and parameter designation information for designating one or more parameters used for measurement of the measurement items. At least one biological parameter obtained based on the signal information is specified, and the parameter specified by the parameter specifying information corresponding to the measurement item is specified, and the parameter specified in the specifying step is used. And deriving measurement result information indicating the state of the living body related to the measurement item.
なお、上記生体測定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記生体測定装置をコンピュータにて実現させる生体測定装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。 The biometric apparatus may be realized by a computer. In this case, a biometric apparatus control program for causing the biometric apparatus to be realized by a computer by operating the computer as each of the means, and A computer-readable recording medium on which is recorded also falls within the scope of the present invention.
本発明の生体測定装置は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置であって、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータを少なくとも含む１以上のパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する測定結果導出手段と、自装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いるパラメータを指定するパラメータ指定情報とを対応付けて記憶する測定方法記憶部とを備え、上記測定結果導出手段は、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを用いて、該測定項目の測定結果情報を導出することを特徴としている。 In order to solve the above problems, the biometric apparatus of the present invention is a biometric apparatus that measures the state of a living body using biological signal information acquired from the living body, and is obtained based on the biological signal information. Specify measurement result deriving means for deriving measurement result information indicating the state of the living body using one or more parameters including at least a biological parameter, a measurement item that can be measured by the own device, and a parameter used for measurement of the measurement item A measurement method storage unit that stores the parameter designation information to be associated with each other, and the measurement result deriving unit uses the parameter designated by the parameter designation information corresponding to the measurement item, and the measurement result of the measurement item It is characterized by deriving information.
本発明の生体測定方法は、上記課題を解決するために、生体から取得された生体信号情報を用いて、生体の状態を測定する生体測定装置における生体測定方法であって、上記生体測定装置には、該生体測定装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いる１以上のパラメータを指定するパラメータ指定情報とが対応付けて記憶されており、該パラメータ指定情報には、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも１つ指定されており、測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを特定するステップと、上記特定するステップにて特定されたパラメータを用いて、上記測定項目に係る生体の状態を示す測定結果情報を導出するステップとを含むことを特徴としている。 In order to solve the above-described problem, the biometric method of the present invention is a biometric method in a biometric apparatus that measures the state of a living body using biosignal information acquired from a living body. Is stored in association with measurement items that can be measured by the biological measurement apparatus and parameter designation information for designating one or more parameters used for measurement of the measurement items. At least one biological parameter obtained based on the signal information is specified, and the parameter specified by the parameter specifying information corresponding to the measurement item is specified, and the parameter specified in the specifying step is used. And deriving measurement result information indicating the state of the living body related to the measurement item.
したがって、測定目的に応じて、適した方法で生体の状態を測定し、より精度の高い測定結果を導出することが可能になるという効果を奏する。 Therefore, there is an effect that it is possible to measure the state of the living body by a suitable method in accordance with the measurement purpose and derive a more accurate measurement result.
≪実施形態１≫
本発明の実施形態について、図面に基づいて説明すると以下の通りである。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
本発明の生体測定装置は、生体の状態をセンシングするセンサなどから生体信号情報を取得し、そこから得られるパラメータを用いて生体の様々な状態、症状を測定するものである。本実施形態では、生体測定装置の被検体となる生体の一例として、人間（以下、被験者と称する）の状態を、生体センサを用いてセンシングし、被験者の状態、症状を測定する。しかし、本発明の生体測定装置は、これに限定されず、人間以外の動物（例えば犬など）を被検体（生体）として扱い、動物の生体信号情報を取得して、動物の状態を測定することも可能である。 The biometric apparatus of the present invention acquires biosignal information from a sensor or the like that senses the state of a living body, and measures various states and symptoms of the living body using parameters obtained therefrom. In the present embodiment, as an example of a living body that is a subject of the biometric apparatus, the state of a human (hereinafter referred to as a subject) is sensed using a biosensor, and the state and symptoms of the subject are measured. However, the biometric apparatus of the present invention is not limited to this, and an animal other than a human (for example, a dog) is treated as a subject (biological body), and the biological signal information of the animal is acquired to measure the state of the animal. It is also possible.
本実施形態では、一例として、本発明の生体測定装置を、上記生体信号情報を取得する各種のセンサとは別体で設けられた、情報処理装置（パソコンなど）にて実現する場合について説明する。よって、本実施形態では、センサが取得した生体信号情報は、無線または有線の適宜の通信手段を介して生体測定装置に供給される。しかし、本発明の生体測定装置は、上記の構成に限定されず、上記センサ自体に内蔵して実現してもよい。 In the present embodiment, as an example, a case will be described in which the biometric apparatus of the present invention is realized by an information processing apparatus (such as a personal computer) provided separately from the various sensors that acquire the biosignal information. . Therefore, in the present embodiment, the biological signal information acquired by the sensor is supplied to the biological measurement device via appropriate wireless or wired communication means. However, the biometric device of the present invention is not limited to the above configuration, and may be realized by being incorporated in the sensor itself.
〔生体測定システム〕
図２は、本発明の実施形態における生体測定システム１００の構成を示す概略図である。本発明の生体測定システム１００は、少なくとも、１以上の生体センサ（２〜６および８）と、解析装置（生体測定装置）１とを含む構成となっている。さらに、図２に示すとおり、生体測定システム１００は、被験者の測定に関わる各種の情報を提供する情報提供装置７が含まれていてもよい。
[Biometric system]
FIG. 2 is a schematic diagram showing the configuration of the
生体センサは、被験者の状態をセンシングして、検出した生体信号情報を解析装置１に供給するものである。生体センサは、少なくとも一つあればよいが、図２に示すように、複数設けられていてもかまわない。図２に示す例では、生体センサとしては、被験者が発する音を検出する音響センサ２（音響センサ２ａ、２ｂ）と、被験者の経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を測定するパルスオキシメータ３と、被験者の脈波を検出する脈波センサ４と、被験者の体温を測定する体温計５と、被験者の体の動き（体動）を検出する加速度センサ６とが設けられている。さらに、被験者の心臓の電気的な活動を検出する心電計８が生体センサとして設けられていてもよい。各種センサは、自装置にて検出した生体信号情報（音、ＳｐＯ２、脈波、体温、加速度、心電図など）を解析装置１に対して送信する。
The biological sensor senses the state of the subject and supplies the detected biological signal information to the
例えば、音響センサ２ａ、２ｂは、被験者の体に装着され、当該被験者が発する音を検出する密着型のマイクロフォンである。音響センサ２の表面には粘着剤層が設けられており、この粘着剤層によって音響センサ２が被験者の体表面に装着される。音響センサ２の装着位置は、目的の音が効果的に拾える箇所であればよく、例えば、被験者の呼吸音、咳音などを検出する音響センサ２ａは気道付近に装着され、被験者の心音、心拍数などを検出する音響センサ２ｂは胸部左（被験者から見て）に装着される。
For example, the
音響センサ２ａは、検出した呼吸音の音データを生体信号情報として解析装置１に送信する。音響センサ２ｂは、検出した心音の音データを生体信号情報として解析装置１に送信する。
The
パルスオキシメータ３は、赤色光、赤外光をそれぞれ出射するＬＥＤを備え、これらのＬＥＤからの出射光が被験者の指先を透過した結果生じる透過光の光量に基づいて、動脈血中酸素飽和度を計測する。さらに、脈拍数を計測してもよい。パルスオキシメータ３は、計測したＳｐＯ２と計測時間とを対応付けた測定データを生体信号情報として解析装置１に送信する。
The
心電計８は、心臓の電気的な活動を検出するものである。本実施形態では、他の生体センサと同様に、心電計８は、被験者の安静時の状態（心電図）を短時間計測するのではなく、日常生活中の被験者の状態を連続的に計測する目的で使用される。したがって、心電計８としては、ホルター心電計を採用することが好ましい。ホルター心電計は、長時間（１日２４時間、もしくはそれ以上）に亘って、連続的に被験者の日常生活中の心電図を計測することが可能である。心電計８は、被験者の体に装着する電極と計測器本体とから構成される。計測器本体は、各電極を制御し、各電極から得られた電気信号を分析し、心電図を作成する。さらに、本実施形態では、計測器本体は、解析装置１と通信する機能を有しており、作成した心電図のデータを生体信号情報として解析装置１に送信する。なお、心電計８は、被験者の日常生活に支障をきたさないように、小型かつ軽量で携帯性に優れた形状を有していることが好ましい。解析装置１は、心電計８から供給された心電図を分析して、心拍数、ＱＲＳ幅、などの心臓の活動状態を表すパラメータを抽出することができる。
The
解析装置１は、上記生体センサから取得した生体信号情報に基づいて、被験者の状態を測定するものである。解析装置１は、取得した生体信号情報から１または複数の、被験者に係る様々な情報を抽出する。そして、これらを、パラメータとして利用して生体測定処理にかけることにより、測定結果を得ることができる。
The
本発明の解析装置１は、被験者のどのような状態を測定したいのかという測定の目的、すなわち、測定項目に応じて、上記生体測定処理に利用するパラメータを取捨選択することができる。このため、測定の目的に適った精度よい判定を実現することができる。
The
さらに、解析装置１は、上記生体測定処理における測定結果の精度を向上させるために、生体センサ以外の装置（情報提供装置７など）から取得した外部取得情報、および、自装置に直接入力された手動入力情報からパラメータを抽出して利用することができる。
Furthermore, in order to improve the accuracy of the measurement result in the above-described biometric processing, the
ここで、上記生体センサの生体信号情報から得られるパラメータを「生体パラメータ」、また、上記外部取得情報または上記手動入力情報から得られるパラメータを「外的パラメータ」と称し、これらの用語は、両者を性質上区別する必要がある場合に用いる。 Here, a parameter obtained from the biological signal information of the biological sensor is referred to as a “biological parameter”, and a parameter obtained from the externally acquired information or the manual input information is referred to as an “external parameter”. Is used when it is necessary to distinguish between
生体パラメータは、被験者の生理状態を反映したものである。生体パラメータの具体例としては、例えば、音響センサ２が検出した音データ（生体信号情報）から取得される「音量」、「周波数」などが想定される。さらに、波形がパターン化される場合に、波形のパターンを分析することにより、波形の「有無」、「長短」、「回数」などが、生体パラメータとして抽出されてもよい。また、心電計８が検出した心電図（生体信号情報）からは、これには限定されないが、例えば、「心拍数」、「ＰＰ間隔」、「ＲＲ間隔」、「ＰＱ時間」、「ＱＲＳ幅」、「Ｐ波高さ」、「Ｐ波幅」、「Ｓ波高さ」、「Ｓ波幅」、「Ｔ波高さ」、「Ｔ波幅」などが、生体パラメータとして抽出されてもよい。
The biological parameter reflects the physiological state of the subject. As specific examples of the biological parameter, for example, “volume” and “frequency” acquired from sound data (biological signal information) detected by the
外的パラメータは、上記生体パラメータが被験者の生理状態を反映したものであるのに対し、被験者の体外の環境条件を反映したものである。外的パラメータの具体例としては、例えば、生体センサの仕様情報（バージョン情報、どういった情報を検出できる機能を持つのか、など）、上記生体センサの設置位置情報（胸部、腹部、背中、気道付近など）、上記被験者に関する被験者（被検体）情報（被験者の年齢、性別、睡眠時間、直前の食事時間、運動量、過去の疾患履歴など）、および、上記被験者が置かれた測定環境（気温、気圧、湿度など）が挙げられるが、これに限定されるものではない。 The external parameter reflects the environmental condition outside the subject's body, while the biological parameter reflects the physiological state of the subject. Specific examples of the external parameter include, for example, the specification information of the biosensor (version information, what kind of information can be detected, etc.), and the installation position information of the biosensor (chest, abdomen, back, airway) Nearby), subject (subject) information about the subject (subject's age, gender, sleep time, last meal time, momentum, past disease history, etc.) and the measurement environment (temperature, Atmospheric pressure, humidity, etc.), but is not limited thereto.
解析装置１は、上記生体パラメータに、上記外的パラメータを適切に組み合わせて測定結果を導出することにより、測定の目的に適ったさらに精度よい判定を実現することが可能となる。以下では、この解析装置１の構成についてさらに詳細に説明する。
The
〔解析装置１の構成〕
図１は、本発明の実施形態における解析装置１の要部構成を示すブロック図である。
[Configuration of Analysis Device 1]
FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of an
図１に示すとおり、本実施形態における解析装置１は、制御部１０、記憶部１１、無線通信部１２、通信部１３、入力操作部１４および表示部１５を備える構成となっている。
As shown in FIG. 1, the
無線通信部１２は、生体測定システム１００における各種生体センサと無線通信するものである。無線通信手段としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信、ＷｉＦｉ通信などの近距離無線通信手段を採用し、各種生体センサと直接近距離無線通信を行うことが想定される。あるいは、構内ＬＡＮを構築し、これを介して各種生体センサと無線通信を行ってもよい。
The
なお、解析装置１は、生体センサと有線による通信を行う場合には、無線通信部１２を備えていなくてもよいが、各生体センサと解析装置１との通信を無線で実現することが好ましい。無線通信にすることで、生体センサの被験者への装着が平易になり、測定環境下における被験者の行動に対する制約が減り、被験者のストレスや負担を低減できるからである。
Note that the
通信部１３は、広域通信網を介して外部の装置（情報提供装置７など）と通信を行うものである。例えば、通信部１３は、インターネットなどを介して、情報提供装置７と情報の送受信を行う。特に、解析装置１は、生体測定処理に利用する外的パラメータを抽出するための外部取得情報を、通信部１３を介して情報提供装置７から受信する。ここで、通信部１３が取得する外部取得情報としては、特定の日の天気、気温、気圧、湿度や、利用する各生体センサの仕様情報などが想定される。例えば、仕様情報を参照することにより、解析装置１は、どの測定項目に応じてどの生体センサからのパラメータを利用するべきかを判断したり、あるいは、複数の生体センサを同時に利用するときの相性の良し悪しや、禁忌を把握したりすることができる。
The
入力操作部１４は、ユーザ（被験者自身あるいは測定を行う操作者を含む）が解析装置１に指示信号を入力するためのものである。入力操作部１４は、複数のボタン（十字キー、決定キー、文字入力キーなど）で構成されるキーボード、マウス、タッチパネル、タッチセンサ、タッチペン、もしくは、音声入力部と音声認識部などの適宜の入力装置で構成される。本実施形態では、ユーザは、入力操作部１４を用いて、これから開始する測定の目的（測定項目）の測定を行うのに必要な情報（手動入力情報）を解析装置１に直接入力する。例えば、入力操作部１４を介して、被験者の年齢、性別、平均睡眠時間、測定日当日の睡眠時間、直近の食事時間、食事内容、運動量などの各パラメータが解析装置１に入力される。
The
表示部１５は、解析装置１が実行した生体測定処理の測定結果を表示したり、ユーザが解析装置１を操作するための操作画面をＧＵＩ（Graphical User Interface）画面として表示したりするものである。例えば、ユーザが、上述の各パラメータを入力するための入力画面を表示したり、ユーザが、測定項目を指定して測定の開始を指示するための操作画面を表示したり、実行した生体測定処理の測定結果を表す結果表示画面を表示したりする。表示部１５は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などの表示装置で構成される。
The
制御部１０は、解析装置１が備える各部を統括制御するものであり、機能ブロックとして、情報取得部２０、パラメータ抽出部２１、パラメータ選択部２２、指標算出部２３、状態判定部２４、および、測定項目決定部２５を備えている。これらの各機能ブロックは、ＣＰＵ（central processing unit）が、ＲＯＭ（read only memory）等で実現された記憶装置（記憶部１１）に記憶されているプログラムを不図示のＲＡＭ（random access memory）等に読み出して実行することで実現できる。
The
記憶部１１は、制御部１０が実行する（１）制御プログラム、（２）ＯＳプログラム、（３）制御部１０が、解析装置１が有する各種機能を実行するためのアプリケーションプログラム、および、（４）該アプリケーションプログラムを実行するときに読み出す各種データを記憶するものである。特に、記憶部１１は、解析装置１が実行する生体測定処理を実行する際に読み出す各種プログラム、データを記憶する。具体的には、記憶部１１には、パラメータ記憶部３０、測定方法記憶部３１、指標算出規則記憶部３２および指標記憶部３３が含まれる。
The
なお、解析装置１は、図示しない一時記憶部を備える。一時記憶部は、解析装置１が実行する各種処理の過程で、演算に使用するデータおよび演算結果等を一時的に記憶するいわゆるワーキングメモリであり、ＲＡＭなどで構成される。
The
制御部１０の情報取得部２０は、生体測定処理に必要な各種情報を取得するものである。詳細には、情報取得部２０は、無線通信部１２を介して、生体センサから生体信号情報を取得する。また、情報取得部２０は、通信部１３を介して、情報提供装置７から外部取得情報を取得する。さらに、情報取得部２０は、入力操作部１４を介して自装置に入力された手動入力情報を取得する。例えば、情報取得部２０は、被験者の呼吸音の音データを生体信号情報として音響センサ２ａから取得する。
The
さらに、情報取得部２０は、解析装置１が生体測定処理を実行するときの測定項目が決定している場合に、各生体センサと通信を行って、上記測定項目の測定に必要な生体センサが通信可能な状態（アクティブな状態）にあるか否かを確認してもよい。
Furthermore, the
パラメータ抽出部２１は、情報取得部２０によって取得された各種情報から、生体測定処理に用いるパラメータを抽出するものである。パラメータ抽出部２１は、上記生体センサから取得された生体信号情報から生体パラメータを抽出し、外部から取得された外部取得情報、あるいは、自装置に入力された手動入力情報から外部パラメータを抽出する。
The
本実施形態では、パラメータ抽出部２１は、デフォルトで指定されているパラメータを、決まった生体信号情報から抽出するように構成されている。例えば、音データからは「音量」と「周波数」とを抽出するように構成されている。しかし、測定項目に応じて、別途のパラメータが必要になる場合には、測定方法記憶部３１を参照し、測定方法記憶部３１に記憶されている抽出方法にしたがって、別途のパラメータを取得する。例えば、別途のパラメータとは、「○分間に検出された周波数のうちの最大値」などであり、より複雑な分析手順を経て抽出されるパラメータである。パラメータ抽出部２１は、抽出した各パラメータを、取得した生体信号情報あるいは生体センサに対応付けてパラメータ記憶部３０に記憶する。
In the present embodiment, the
測定項目決定部２５は、解析装置１が実行しようとする生体測定処理の測定の目的、すなわち、測定項目を決定するものである。測定項目の決定方法は、いくつか考えられる。最も簡素な構成としては、解析装置１が測定可能な測定項目を、表示部１５を介してユーザに提示し、入力操作部１４を介してユーザに選択させる構成が考えられる。測定項目決定部２５は、ユーザに指定された測定項目の情報を解析装置１の各部に伝達する。
The measurement
パラメータ選択部２２は、ユーザによって指定された測定項目に応じて、該測定項目にかかる生体測定処理を実行するために必要なパラメータを選択するものである。パラメータ選択部２２は、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報を参照し、指定された測定項目に合致するパラメータを選択する。
The
パラメータ選択部２２の動作については、測定方法記憶部３１のデータ構造に基づいて、後に詳述する。
The operation of the
指標算出部２３は、パラメータ選択部２２によって選択されたパラメータを利用して、指定された測定項目に対応する指標を算出するものである。指標算出部２３は、指標算出規則記憶部３２に記憶されている指標算出規則のうち、指定された測定項目に対応するものを読み出し、該指標算出規則にしたがって、指定された測定項目の指標を算出する。
The
例えば、指定された測定項目が「無呼吸度測定」であれば、指標算出部２３は、指標算出規則記憶部３２に記憶されている「無呼吸度算出規則」にしたがって、指標「無呼吸度」を算出する。上記指標算出規則のデータ構造については後述する。
For example, if the designated measurement item is “apnea measurement”, the
指標算出部２３は、算出した指標を指標記憶部３３に記憶する。なお、この指標が、定期的な測定によって定期的に算出される場合には、指標は、測定日時と被験者情報（被検体情報）とに関連付けて蓄積されてもよい。
The
状態判定部２４は、指標算出部２３によって算出された指標に基づいて、被験者の状態を判定するものである。判定基準情報が、指標算出規則記憶部３２に記憶されており、状態判定部２４は、判定基準情報のしたがって、算出された指標に基づいて被験者の状態を判定する。例えば、状態判定部２４は、測定項目に係る被験者の状態を、「正常」、「要注意」、「異常」の３段階評価で判定する。
The
指標算出部２３および状態判定部２４が出力する測定結果、すなわち、指標および被験者の状態判定結果は、表示部１５に出力される。これにより、測定結果をユーザに分かり易く提示することが可能となる。
The measurement results output by the
パラメータ記憶部３０は、パラメータ抽出部２１によって抽出されたパラメータを記憶するものである。抽出されたパラメータは、パラメータ種別ごとに、解析装置１が識別可能なように管理される。パラメータ種別とは、例えば、「音量」、「周波数」などである。さらに、複数の被験者の測定を、複数の生体センサを用いて行う場合には、各パラメータは、被験者ＩＤごと、生体センサＩＤごとに管理されることが望ましい。
The
測定方法記憶部３１は、生体測定処理に用いるパラメータの種別を、測定項目ごとに指定するパラメータ指定情報を記憶するものである。
The measurement
さらに、測定方法記憶部３１は、同じ種類の生体センサでも、測定項目に応じて生体センサの装着位置が異なる場合には、測定項目ごと、かつ、生体センサの種別ごとに、装着位置指定情報を記憶しておいてもよい。これにより、解析装置１の各部は、測定項目が指定された場合に、生体センサが適切な位置に装着されていない、または、適切な位置に装着された生体センタと通信ができない、などのエラーを検知し対応することができる。
Further, the measurement
さらに、測定方法記憶部３１は、測定項目ごとに最終的に算出する指標を対応付けて記憶しておいてもよい。これにより、指標算出部２３は、測定項目が指定されると、何の指標を算出すべきかを認識することができる。例えば、測定項目「無呼吸度測定」が指定された場合には、それに対応する指標「無呼吸度」を算出すると認識する。
Furthermore, the measurement
測定方法記憶部３１に記憶されるデータのデータ構造については、図を参照しながら、後に詳述する。
The data structure of data stored in the measurement
指標算出規則記憶部３２は、指標を算出するための指標算出規則を測定項目ごとに記憶するものである。指標算出規則は、選択されたパラメータを用いて指標を算出するまでの全工程についてのアルゴリズムを示すものである。例えば、測定項目「無呼吸度測定」が指定された場合には、指標算出部２３は、「無呼吸度算出規則」を指標算出規則記憶部３２から読み出し、そこに示されるアルゴリズムにしたがって、指標「無呼吸度」を算出することができる。さらに、指標算出規則記憶部３２には、測定項目ごとに、算出された指標に基づいて被験者の状態を判定するための判定基準情報が、対応付けて記憶されている。状態判定部２４は、例えば、指標「無呼吸度」が算出されると、無呼吸度の判定基準情報を参照し、その判定基準にしたがって、測定項目「無呼吸度測定」に関する、被験者の状態を判定する。
The index calculation
指標算出規則記憶部３２に記憶されるデータのデータ構造については、図を参照しながら、後に詳述する。
The data structure of data stored in the index calculation
指標記憶部３３は、指標算出部２３が算出した指標を記憶するものである。指標の算出は、定期的に行われることが好ましく、また、算出された指標は、測定日時と被験者情報とに関連付けて記憶されることが好ましい。これにより、同じ被験者の同じ指標について、経時的変化を観察することが可能となり、より正確に被験者の状態（特に、正常か異常か）について判定することができる。
The
〔測定方法記憶部３１について〕
図３Ａおよび図３Ｂは、測定方法記憶部３１に記憶される情報のデータ構造を示す図である。特に、図３Ａは、汎用的なパラメータに関するパラメータ指定情報と、装着位置指定情報と、対応する指標とについて、測定項目との対応関係を具体例を用いて示している。図３Ｂは、特殊なパラメータに関するパラメータ指定情報と、測定項目との対応関係を具体例を用いて示している。
[Measurement method storage unit 31]
3A and 3B are diagrams showing the data structure of information stored in the measurement
図３Ａおよび図３Ｂに示すとおり、パラメータ指定情報として、測定項目ごとに、必須のパラメータ（以下、必須パラメータ）と、精度向上を目的とする補助的なパラメータ（補助パラメータ）とが対応付けられている。同図に示す例では、“○”が必須パラメータを示し、“□”が補助パラメータを示す。 As shown in FIG. 3A and FIG. 3B, as parameter designation information, for each measurement item, an essential parameter (hereinafter, an essential parameter) is associated with an auxiliary parameter (auxiliary parameter) for the purpose of improving accuracy. Yes. In the example shown in the figure, “◯” indicates an essential parameter, and “□” indicates an auxiliary parameter.
これにより、生体測定処理を実行する制御部１０の各部（特に、パラメータ選択部２２）は、測定項目決定部２５によって測定項目が決定されると、その決定された測定項目に基づいて、開始する生体測定処理に必要なパラメータを把握することができる。
Thereby, each part (especially parameter selection part 22) of the
例えば、測定項目「１：無呼吸度測定」の生体測定処理を実行する場合には、各部は、波形有無、音量、波形長短、波形数のパラメータが必須であり、任意でＳｐＯ２および心拍数のパラメータを使用するということを認識できる。 For example, when performing the biometric measurement process of the measurement item “1: apnea measurement”, each unit must have parameters for waveform presence / absence, volume, waveform length short / number of waveforms, and optionally SpO 2 and heart rate. It can be recognized that the following parameters are used.
さらに、本実施形態では、生体センサ（特に、音響センサ２）は被験者の体のさまざまな位置に装着することが可能であるため、測定項目に適った精度よい測定を行うために、最適な装着位置が定まっていることが望ましい。そこで、図３Ａに示すとおり、装着位置指定情報が、測定項目ごとに対応付けて記憶されている。 Furthermore, in the present embodiment, since the biosensor (particularly the acoustic sensor 2) can be mounted at various positions on the body of the subject, the optimal mounting is required in order to perform accurate measurement suitable for the measurement item. It is desirable that the position is fixed. Therefore, as shown in FIG. 3A, mounting position designation information is stored in association with each measurement item.
例えば、図３Ａに示す例では、気道に音響センサを装着することを必須とすることによって、気道付近から集音できる呼吸音について、必須パラメータ（波形有無、音量、波形長短、波形数）を得るということを、制御部１０の各部が認識できる。
For example, in the example shown in FIG. 3A, essential parameters (whether the waveform is present, the volume, the waveform length, the number of waveforms) are obtained for the respiratory sound that can be collected from the vicinity of the airway by making it necessary to attach an acoustic sensor to the airway. That is, each unit of the
さらに、図３Ａに示すとおり、必要なパラメータを生体パラメータと外的パラメータとに分けて記憶しておくことにより、情報取得部２０は、必要な情報を、生体センサから取得するべきか、情報提供装置７あるいはユーザ入力から取得するべきかを把握することができる。
Further, as shown in FIG. 3A, by storing necessary parameters separately into biological parameters and external parameters, the
なお、本実施形態では、一例として、あらかじめ利用する生体センサが決まっており（図２）、これらの生体センサと、抽出できるパラメータとの対応関係をあらかじめ以下のように把握しているものとする。 In this embodiment, as an example, biosensors to be used are determined in advance (FIG. 2), and the correspondence between these biosensors and parameters that can be extracted is grasped in advance as follows. .
音響センサ２ａ（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、波形有無、音量、周波数、波形長短 、波形数のパラメータが抽出できる。音響センサ２ａが左胸に装着されるときは、心拍数のパラメータを併せて抽出できてもよい。
From the biological signal information of the
音響センサ２ｂ（装着位置は左胸で固定）の生体信号情報からは、心拍数のパラメータが抽出できる。
The heart rate parameter can be extracted from the biological signal information of the
パルスオキシメータ３（装着位置は指先で固定）の生体信号情報からは、ＳｐＯ２のパラメータが抽出できる。さらに、脈拍数のパラメータが抽出されてもよい。 The SpO 2 parameter can be extracted from the biological signal information of the pulse oximeter 3 (the mounting position is fixed with a fingertip). Further, a pulse rate parameter may be extracted.
脈波センサ４（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、脈波伝播速度、脈拍数のパラメータが抽出できる。 Parameters of the pulse wave propagation speed and pulse rate can be extracted from the biological signal information of the pulse wave sensor 4 (the mounting position is arbitrary and specified by the mounting position specifying information).
体温計５（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、体温、体温変化のパラメータが抽出できる。 Parameters of body temperature and body temperature change can be extracted from the biological signal information of the thermometer 5 (the wearing position is arbitrary and designated by the wearing position designation information).
加速度センサ６（装着位置は任意、装着位置指定情報によって指定される）の生体信号情報からは、体動のパラメータが抽出できる。 The body motion parameters can be extracted from the biological signal information of the acceleration sensor 6 (the mounting position is arbitrary and is specified by the mounting position specifying information).
以上のとおり、音響センサ２ａ以外のセンサについても、抽出したい目的のパラメータによって、装着位置が一意に定まらない場合には、装着位置指定情報によって最適な装着位置をあらかじめ定めておけばよい。つまり、装着位置指定情報は、図３Ａに示す例に限定されない。
As described above, for the sensors other than the
上記構造によれば、解析装置１の情報取得部２０は、測定項目が決定されたときに、その測定に必要なパラメータを把握し、どの生体センサから生体情報信号を取得するべきかを認識することができる。また、生体センサの正しい装着位置を認識し、ユーザに提示することができる。
According to the above structure, when the measurement item is determined, the
しかし、本発明の解析装置１の構成は、上記に限定されない。パラメータをどの生体センサから取得してくるのかなど、生体センタとパラメータとの対応関係を把握する必要がないユースケースでは、上記対応関係を定めておかずに、どの測定項目にはどのパラメータを使うかという、測定項目とパラメータとの対応関係のみを測定方法記憶部３１において定めておいてもよい。これにより、解析装置１の構成を簡素化し、解析装置１の処理負荷を低減することができる。
However, the configuration of the
さらに、図３Ａに示すとおり、測定方法記憶部３１において、測定項目ごとに、その測定項目に関して算出できる指標の種類を対応付けて記憶しておいてもよい。これにより、指標算出部２３は、測定項目が決定されたときに、どの指標を算出すべきかを認識することができる。
Furthermore, as shown in FIG. 3A, in the measurement
図３Ｂに示すとおり、本実施形態では、特定の測定項目について利用するパラメータについて、抽出方法を詳細に規定した特殊なパラメータを、測定項目ごとに関連付けて記憶しておいてもよい。 As shown in FIG. 3B, in the present embodiment, for parameters used for specific measurement items, special parameters that define the extraction method in detail may be stored in association with each measurement item.
例えば、測定項目「３：喘息測定」では、パラメータ「波形有無」を生体測定処理に用いる。しかし、特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形に限定して、その波形有無をパラメータとして抽出する必要がある。 For example, in the measurement item “3: Asthma measurement”, the parameter “waveform presence / absence” is used for the biological measurement process. However, it is necessary to extract the presence / absence of the waveform as a parameter by limiting the waveform to a specific frequency of 100 to 200 Hz.
このように、多数の測定項目で用いられる汎用的なパラメータ「波形有無」に対して、周波数を限定した特殊なパラメータ「特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形有無」を測定項目「３：喘息測定」に対応付けておく。 In this way, for the general-purpose parameter “presence / absence of waveform” used in many measurement items, a special parameter “presence / absence of waveform at a specific frequency of 100 to 200 Hz” limited to the frequency is set as the measurement item “3: asthma measurement”. Correlate.
上記構成によれば、パラメータ選択部２２は、測定項目「３：喘息測定」の測定時には、特殊なパラメータ「特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形有無」が必要であると判断することができ、このパラメータが測定方法記憶部３１に記憶されていない場合には、パラメータ抽出部２１に対して、「特定周波数１００〜２００Ｈｚの波形有無」を抽出するように要求することができる。
According to the above configuration, the
パラメータ抽出部２１は、図３Ａおよび図３Ｂに挙げられる、必要と想定されるすべてのパラメータを一気に抽出する構成としてもよい。あるいは、汎用的なパラメータおよび特殊なパラメータをともに、パラメータ選択部２２の要求に応じて抽出する構成としてもよい。
The
しかしながら、上述のとおり、汎用性の高いパラメータ（図３Ａに示すパラメータ）をデフォルトで抽出し、必要なときにパラメータ選択部２２からの要求に応じて特殊なパラメータ（図３Ｂに示すパラメータ）を抽出する構成とすることが好ましい。
However, as described above, highly versatile parameters (parameters shown in FIG. 3A) are extracted by default, and special parameters (parameters shown in FIG. 3B) are extracted in response to requests from the
上記構成によれば、抽出処理が無駄になる可能性が低い汎用的なパラメータについては、パラメータ選択部２２がすぐにパラメータ記憶部３０から取得することができる状態にしておくことができる。そして一方、特殊なパラメータについては、特定の測定項目でしか使われないので、必要に応じて抽出するため、抽出処理が無駄になることがない。
According to the above-described configuration, the general-purpose parameters that are unlikely to waste the extraction process can be in a state that the
これにより、解析装置１の処理負荷を低減しつつ、処理効率を向上させることが可能となる。
Thereby, it is possible to improve the processing efficiency while reducing the processing load of the
〔データフロー〕
図４は、解析装置１が、生体測定処理の開始の指示を受けてから、当該処理の測定結果を出力するまでの、解析装置１における主要部材間のデータの流れを説明する図である。
〔data flow〕
FIG. 4 is a diagram for explaining a data flow between main members in the
以下では、測定項目「１：無呼吸度測定」が選択されたケースを具体例として挙げて説明する。 Hereinafter, a case where the measurement item “1: Apnea measurement” is selected will be described as a specific example.
測定項目決定部２５は、入力操作部１４を介して生体測定処理の開始の指示を受け付けるとともに、ユーザが選択した測定項目の情報を受け付けて、測定項目を「１：無呼吸度測定」と決定する。測定項目決定部２５は、決定した測定項目ｄ１を、パラメータ選択部２２と指標算出部２３と状態判定部２４とに伝達する。
The measurement
パラメータ選択部２２は、測定方法記憶部３１（図３Ａおよび図３Ｂ）を参照し、伝達された測定項目ｄ１に基づいて、必要なパラメータを特定し、特定したパラメータ、すなわち、波形（呼吸）有無ｄ２、（呼吸）音量ｄ３、波形（呼吸）長短ｄ４、波形（呼吸）数ｄ５、ＳｐＯ２ｄ６、および、心拍数ｄ７を、パラメータ記憶部３０から取得して、指標算出部２３に供給する。本実施形態では、（呼吸の）波形有無ｄ２は、図３Ｂに示すとおり、「１０秒以上呼吸が停止する回数」を示す。
このうち、ＳｐＯ２ｄ６および心拍数ｄ７は、任意の補助パラメータであるので、パラメータ記憶部３０に記憶されていなければ、指標算出部２３に供給されないこともある。
The
Among these, SpO 2 d6 and heart rate d7 are arbitrary auxiliary parameters, and therefore may not be supplied to the
指標算出部２３は、伝達された測定項目ｄ１に基づいて、指標算出規則記憶部３２から、指標算出規則を読み出す。ここでは、無呼吸度算出規則ｄ８を読み出す。無呼吸度算出規則ｄ８には、上述のパラメータｄ２〜ｄ７を用いて、無呼吸度を算出するためのアルゴリズムが示されている。指標算出部２３は、無呼吸度算出規則ｄ８にしたがって、パラメータｄ２〜ｄ７を用いて、無呼吸度ｄ９を算出する。
The
状態判定部２４は、指標算出規則記憶部３２から、算出された指標の判定基準情報を読み出す。ここでは、算出された無呼吸度ｄ９の判定基準情報ｄ１０を読み出す。判定基準情報ｄ１０は、無呼吸度ｄ９に基づいて、被験者の無呼吸に関する状態を判定するための判定基準を示す情報である。状態判定部２４は、判定基準情報ｄ１０にしたがって、無呼吸度ｄ９に基づいて、被験者の無呼吸に関わる状態または症状が、正常か、要注意か、異常かを判定し、状態判定結果ｄ１１を出力する。
The
無呼吸度ｄ９と状態判定結果ｄ１１とを含む測定結果は、表示部１５に出力され、表示される。これにより、ユーザは、指定した測定項目に係る測定結果を表示部１５にて確認することができる。
The measurement result including the apnea degree d9 and the state determination result d11 is output to the
なお、解析装置１が生体センサに内蔵されている場合などにおいて、解析装置１が表示部１５を備えていない場合には、無呼吸度ｄ９などの複雑な情報を出力することができない。そこで、このような場合には、解析装置１が発光部を備え、緑、黄、赤など状態判定結果に応じて色分けした光を発光することにより状態判定結果ｄ１１を通知してもよい。あるいは、発光部を、点灯、消灯、点滅などのパターンを状態判定結果に応じて使い分ける構成としてもよい。あるいは、音声出力部を備え、音声、あるいは、効果音などを状態判定結果に応じて使い分けることにより、状態判定結果ｄ１１を通知してもよい。
When the
次に、無呼吸度算出規則ｄ８および判定基準情報ｄ１０を記憶する指標算出規則記憶部３２のデータ構造について、具体例を挙げてより詳細に説明する。
Next, the data structure of the index calculation
〔指標算出規則記憶部３２について〕
図５〜図１１は、指標算出規則記憶部３２に記憶される指標算出規則および判定基準情報のデータ構造を示す図である。図５〜図１１の各図は、図３Ａおよび図３Ｂに示された７つの測定項目それぞれに対応する指標算出規則および判定基準情報の具体例を示している。
[About the index calculation rule storage unit 32]
5 to 11 are diagrams illustrating the data structure of the index calculation rule and the determination criterion information stored in the index calculation
図５の（ａ）〜（ｄ）は、無呼吸度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、無呼吸度の判定基準情報の具体例を示す図である。 (A)-(d) of FIG. 5 is a figure which shows the specific example of the apnea degree calculation rule, and (e) is a figure which shows the specific example of the criteria reference information of apnea degree.
睡眠時無呼吸症候群とは、睡眠時、一定以上頻繁に、無呼吸または低呼吸の状態に陥る症状のことである。無呼吸の状態と判断する目安としては、口、鼻の気流が１０秒以上停止すること、低呼吸の状態と判断する目安としては、１０秒以上換気量が５０％以上低下することであると考えられる。 Sleep apnea syndrome is a symptom of falling into apnea or hypopnea frequently during sleep. As a guideline for judging an apnea state, the airflow in the mouth and nose is stopped for 10 seconds or more, and as a guideline for judging a hypopnea state, the ventilation volume is reduced by 50% or more for 10 seconds or more. Conceivable.
このような無呼吸、低呼吸の状態を検出するためには、脳波、眼電図、頤筋筋電図による睡眠ステージ、口・鼻の気流、胸・腹部の動きによる呼吸パターン、パルスオキシメータによる経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）を分析することが考えられる。 In order to detect such apnea and hypopnea conditions, the brain wave, electrooculogram, sleep stage by the gluteal EMG, mouth / nose airflow, respiratory pattern by chest / abdominal movement, pulse oximeter It is conceivable to analyze percutaneous arterial oxygen saturation (SpO 2 ).
そこで、本実施形態では、無呼吸度の判定材料として、呼吸の有無（１０秒以上呼吸が止まる回数）、呼吸音の音量、呼吸の長短（呼気と吸気の時間的長さ）、単位時間あたりの呼吸数、ＳｐＯ２のパラメータを用いることとした。本実施形態における「無呼吸度」は、値が高いほど、睡眠時無呼吸症候群である可能性が高いことを示す。なお、無呼吸度の判定に用いるパラメータの例は、一例であり、上述した例に限定されるものではない。例えば、さらに、脈拍数のパラメータを用いてもよい。 Therefore, in the present embodiment, the determination of apnea is as follows: presence or absence of breathing (number of times breathing stops for 10 seconds or more), volume of breathing sound, length of breathing (time length of expiration and inspiration), per unit time The respiratory rate and SpO 2 parameters were used. The “apnea level” in the present embodiment indicates that the higher the value, the higher the possibility of sleep apnea syndrome. In addition, the example of the parameter used for determination of apnea degree is an example, and is not limited to the example mentioned above. For example, a pulse rate parameter may be used.
図５の（ａ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、パラメータ選択部２２から得られたそれぞれのパラメータが、正常値、要注意値、異常値のいずれであるかを３段階評価するための対応関係が含まれている。図５の（ａ）に示す例では、この対応関係をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。
As shown in FIG. 5 (a), the apnea degree calculation rule evaluates each parameter obtained from the
パラメータごとに、３種類の閾値（ＩＦ値）が対応付けて記憶されており、その３種類のＩＦ値は、それぞれ、正常、要注意、異常の３段階の評価結果（ＴＨＥＮ値）に関連付けられている。すなわち、パラメータの値が、３つあるＩＦ値のいずれの条件を満たすかによって、そのパラメータのＴＨＥＮ値が決定する。 For each parameter, three types of threshold values (IF values) are stored in association with each other, and each of the three types of IF values is associated with a three-stage evaluation result (THEN value) of normal, caution, and abnormality. ing. That is, the THEN value of the parameter is determined depending on which of the three IF values satisfies the parameter value.
例えば、パラメータ選択部２２から供給された「１０秒以上呼吸が停止する回数」を示す波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータが、「０回」の値を示す場合には、指標算出部２３は、波形（呼吸）有無ｄ２は、「正常」であると評価する（ＩＦ ｄ２＝０、ＴＨＥＮ ｄ２＝正常）。同様に、指標算出部２３は、供給されたｄ２〜ｄ７のすべてのパラメータについて３段階評価を行う。
For example, when the parameter of the waveform (breathing) presence / absence d2 indicating “the number of times that breathing stops for 10 seconds or more” supplied from the
なお、テーブルのＩＦ値として格納される閾値は、同図に示す例に限定されず、医学的な根拠や経験に基づいて適宜の値が定められればよい。 The threshold value stored as the IF value in the table is not limited to the example shown in the figure, and an appropriate value may be determined based on medical grounds and experience.
図５の（ｂ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、３段階評価されたパラメータに評価に応じたスコアを付与するためのスコア情報が含まれている。図５の（ｂ）に示す例では、スコア情報をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。 As shown in FIG. 5B, the apnea calculation rule includes score information for assigning a score corresponding to the evaluation to the parameter evaluated in three stages. In the example shown in FIG. 5B, the score information is expressed in a table format, but this is an example and there is no intention to limit the present invention.
図５の（ｂ）に示すスコア情報にしたがって、指標算出部２３は、必須パラメータについては、「正常」と評価されたパラメータに０、「要注意」と評価されたパラメータに１、「異常」と評価されたパラメータに２のスコアを付与する。すなわち、本実施形態では、必須パラメータについて無呼吸に関する異常項目が多ければ多いほどスコアの合計が高くなる。補助パラメータについては、「正常」、「要注意」、「異常」のパラメータに対し、それぞれ、０、０、１のスコアを付与する。
In accordance with the score information shown in FIG. 5B, for the essential parameters, the
例えば、波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータが「正常」であると評価された場合には、波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータは必須であるので、スコア「０」を付与する。 For example, if the waveform (breathing) presence / absence d2 parameter is evaluated to be “normal”, the waveform (breathing) presence / absence d2 parameter is essential, and thus a score “0” is assigned.
図５の（ｃ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、パラメータごとに求められたスコアに対して付与する重み付け情報が含まれていてもよい。図５の（ｃ）に示す例では、重み付け情報をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。重み付けは、パラメータごとに対応付けて記憶される。重み付けの数値が大きいということは、そのパラメータが、当該指標を算出する上でより重要な、影響の大きい情報であるということを示す。 As shown in FIG. 5C, the apnea calculation rule may include weighting information to be given to the score obtained for each parameter. In the example shown in FIG. 5C, the weighting information is expressed in a table format, but this is an example and there is no intention to limit the present invention. The weight is stored in association with each parameter. A large weighting value indicates that the parameter is information that is more important and important in calculating the index.
図５の（ｃ）に示す例では、無呼吸度を算出する上で、「１０秒以上呼吸が停止する回数」を示す波形（呼吸）有無ｄ２が、最も考慮されるべき重要な情報であるので、重み付けが「４」と定められている。これに対し、あまり重要でないパラメータ、波形（呼吸）数、ＳｐＯ２、心拍数については、重み付けを付与しない、すなわち、重み付けを「１」と定めてもよい。 In the example shown in FIG. 5C, the waveform (breathing) presence / absence d2 indicating “the number of times breathing stops for 10 seconds or more” is the most important information to be considered in calculating the apnea degree. Therefore, the weight is set to “4”. On the other hand, a parameter that is not very important, the number of waveforms (breathing), SpO 2 , and heart rate may not be weighted, that is, the weight may be set to “1”.
上述の「０」のスコアが付与された、波形（呼吸）有無ｄ２のパラメータについては、「４」の重み付けを付与して、最終スコアが「０×４＝０」となる。指標算出部２３は、同様に、すべてのパラメータｄ２〜ｄ７について、「スコア×重み付け値＝最終スコア」を求める。
The waveform (breathing) presence / absence d2 parameter to which the score of “0” is assigned is given a weight of “4” and the final score is “0 × 4 = 0”. Similarly, the
図５の（ｄ）に示すとおり、無呼吸度算出規則には、各パラメータのスコアに基づいて、指標「無呼吸度」を算出するための算出式が含まれている。図５の（ｄ）の算出式は一例であって、本発明を限定する意図はない。 As shown in FIG. 5D, the apnea degree calculation rule includes a calculation formula for calculating the index “apnea degree” based on the score of each parameter. The calculation formula of (d) of FIG. 5 is an example, and is not intended to limit the present invention.
図５の（ｄ）に示す算出式にしたがって、指標算出部２３は、上記パラメータｄ２〜ｄ７の最終スコアを合計して、無呼吸度を算出する。
In accordance with the calculation formula shown in FIG. 5D, the
さらに、指標算出規則記憶部３２には、図５の（ｅ）に示すとおり、指標「無呼吸度」に関して、被験者の状態を判定するための判定基準情報が記憶されている。図５の（ｅ）に示す例では、判定基準情報をテーブル形式にて表すが、これは一例であって、本発明を限定する意図はない。
Furthermore, as shown in (e) of FIG. 5, the index calculation
図５の（ｅ）に示すとおり、判定基準情報のテーブルにおいて、算出された無呼吸度の値に応じて、判定すべき状態判定結果が対応付けられている。状態判定部２４は、図５の（ｅ）に示す判定基準情報にしたがって、被験者の無呼吸に係る状態を判定する。例えば、無呼吸度が「３」と算出された場合には、状態判定部２４は、当該被験者の無呼吸に係る状態は、「正常」であると判定する。
As shown in FIG. 5E, in the determination criterion information table, state determination results to be determined are associated with each other according to the calculated apnea value. The
なお、判定基準情報のテーブルには、この状態判定結果を表示する方法を規定する情報が対応付けられていてもよい。図５の（ｅ）に示す例では、例えば、状態判定結果「正常」には、表示「緑」が対応付けられている。これは、状態判定結果を緑色の文字で表示したり、緑色のランプで通知したりすることを意味する。このように、状態判定結果が色分けして出力されることにより、ユーザは、より直感的に状態判定結果を理解することができる。 Note that information defining a method for displaying the state determination result may be associated with the determination criterion information table. In the example illustrated in FIG. 5E, for example, the display “green” is associated with the state determination result “normal”. This means that the state determination result is displayed in green letters or notified with a green lamp. As described above, the state determination result is color-coded and output, so that the user can more intuitively understand the state determination result.
図６の（ａ）〜（ｄ）は、睡眠深度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、睡眠深度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「睡眠深度」は、値が高いほど、眠りが深いことを示す。図６の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、睡眠深度の算出手順、および、状態判定手順は、図６の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。ただし、睡眠深度の判定では、異常の有無ではなく、眠りの浅さ、深さの判定が行われる。 (A)-(d) of FIG. 6 is a figure which shows the specific example of a sleep depth calculation rule, (e) is a figure which shows the specific example of the criteria reference information of sleep depth. The “sleep depth” in the present embodiment indicates that the higher the value, the deeper the sleep. The sleep depth calculation procedure and the state determination procedure based on the various types of information in FIGS. 6A to 6E are parameters used in comparison with the procedure based on FIGS. 6A to 6E. This is the same except that the threshold is different. Therefore, description is not repeated here. However, in the determination of the sleep depth, not the presence / absence of abnormality, but the determination of the sleep depth and depth is performed.
図７の（ａ）〜（ｄ）は、喘息重症度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、喘息重症度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「喘息重症度」は、値が高いほど、喘息の症状が重いことを示す。図７の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、喘息重症度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。 (A)-(d) of FIG. 7 is a figure which shows the specific example of the asthma severity calculation rule, (e) is a figure which shows the specific example of the criteria information of asthma severity. “Asthma severity” in the present embodiment indicates that the higher the value, the more severe the symptoms of asthma. The calculation procedure of the asthma severity and the state determination procedure based on the various information of (a) to (e) of FIG. 7 are used in comparison with the procedure based on (a) to (e) of FIG. The same except that the parameters and thresholds are different. Therefore, description is not repeated here.
図８の（ａ）〜（ｄ）は、心臓活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、心臓活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「心臓活動度」は、値が高いほど、心臓の活動が不安定で、異常であることを示す。図８の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、心臓活動度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。 8A to 8D are diagrams illustrating specific examples of the heart activity level calculation rule, and FIG. 8E is a diagram illustrating a specific example of the determination criterion information of the heart activity level. The “heart activity” in the present embodiment indicates that the higher the value, the more unstable and abnormal the heart activity. The cardiac activity calculation procedure and state determination procedure based on the various types of information in FIGS. 8A to 8E are used in comparison with the procedure based on FIGS. 5A to 5E. The same except that the parameters and thresholds are different. Therefore, description is not repeated here.
図９の（ａ）〜（ｄ）は、消化器活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、消化器活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「消化器活動度」は、値が高いほど、消化器の活動が不安定で、異常であることを示す。図９の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、消化器活動度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは説明を繰り返さない。 (A)-(d) of FIG. 9 is a figure which shows the specific example of a digestive organ activity level calculation rule, and (e) is a figure which shows the specific example of the criteria reference information of digestive organ activity level. “Digestive activity” in the present embodiment indicates that the higher the value, the more unstable and abnormal the digestive activity. The digestive activity level calculation procedure and state determination procedure based on the various types of information in FIGS. 9A to 9E are used in comparison with the procedure based on FIGS. 5A to 5E. This is the same except that the parameters and thresholds to be used are different. Therefore, description is not repeated here.
図１０の（ａ）〜（ｄ）は、循環器活動度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、循環器活動度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「循環器活動度」は、値が高いほど、循環器の活動が不安定で、異常であることを示す。図１０の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、循環器活動度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは重複する説明を繰り返さない。 (A)-(d) of FIG. 10 is a figure which shows the specific example of a cardiovascular activity calculation rule, (e) is a figure which shows the specific example of the criteria reference information of a cardiovascular activity. “Cardiovascular activity” in the present embodiment indicates that the higher the value, the more unstable and abnormal the activity of the cardiovascular activity. The procedure for calculating the degree of cardiovascular activity and the state determination procedure based on the various types of information of (a) to (e) of FIG. 10 are used in comparison with the procedure based on (a) to (e) of FIG. This is the same except that the parameters and thresholds to be used are different. Therefore, the overlapping description will not be repeated here.
なお、本実施形態では、循環器活動度を算出する上で、補助の外的パラメータとして、被験者の年齢を用いてもよい。循環器（特に血管）の健康状態は、年齢に大きく左右されるため、被験者の年齢を考慮することにより、被験者の年齢に適した状態判定を行うことができる。 In the present embodiment, the age of the subject may be used as an auxiliary external parameter in calculating the cardiovascular activity. Since the health condition of the circulatory organ (particularly blood vessels) greatly depends on the age, the state determination suitable for the age of the subject can be performed by considering the age of the subject.
例えば、図１０の（ａ）に示す、必須パラメータ「脈波（伝播速度）」のＩＦ値（閾値）を、被験者の年齢に合わせて可変にすることが考えられる。より具体的には、例えば、図１０の（ａ）に示す、正常のＩＦ値「１２００ｃｍ／ｓ未満」、要注意のＩＦ値「１２００ｃｍ／ｓ以上１４００ｃｍ／ｓ未満」、および、異常のＩＦ値「１４００ｃｍ／ｓ以上」が、それぞれ、「被験者年齢＝３０歳未満」のＩＦ値であるとすると、「被験者年齢＝３０歳以上４０歳未満」である場合には、同図に示す上記ＩＦ値に「１００」を加え、「被験者年齢＝４０歳以上５０歳未満」である場合には、同図に示す上記ＩＦ値に「２００」を加え、以降、被験者年齢が１０歳上がるごとにさらに「２００」ずつ数値を加算して、閾値を補正することが考えられる。つまり、被験者年齢が５１歳の場合、正常のＩＦ値「１６００ｃｍ／ｓ未満」が適用される。 For example, it is conceivable that the IF value (threshold value) of the essential parameter “pulse wave (propagation velocity)” shown in FIG. 10A is variable according to the age of the subject. More specifically, for example, a normal IF value “less than 1200 cm / s”, a cautionary IF value “more than 1200 cm / s and less than 1400 cm / s”, and an abnormal IF value shown in FIG. Assuming that “1400 cm / s or more” is an IF value of “subject age = under 30 years old”, when the “subject age = over 30 years old and under 40 years old”, the IF value shown in FIG. Is added to the above IF value shown in the figure, and thereafter, every time the subject's age increases by 10 years, “100” is added. It is conceivable to correct the threshold value by adding a numerical value by "200". That is, when the subject age is 51 years old, the normal IF value “less than 1600 cm / s” is applied.
あるいは、例えば、図１０の（ｃ）に示すとおり、被験者の年齢に応じて、脈波（伝播速度）のパラメータの重み付け値を変更することにより、より精度よく循環器活動度を算出することができる。 Alternatively, for example, as shown in (c) of FIG. 10, the circulatory activity can be calculated with higher accuracy by changing the weighting value of the parameter of the pulse wave (propagation speed) according to the age of the subject. it can.
さらに、本実施形態では、循環器活動度を算出する場合と同じパラメータを用いて、別の指標「動脈硬化度」を算出してもよい。指標算出規則記憶部３２には、動脈硬化度算出規則として、動脈硬化度の算出式が別途記憶されていてもよい。
Further, in the present embodiment, another index “degree of arteriosclerosis” may be calculated using the same parameters as those for calculating the degree of cardiovascular activity. The index calculation
図１１の（ａ）〜（ｄ）は、咳重症度算出規則の具体例を示す図であり、（ｅ）は、咳重症度の判定基準情報の具体例を示す図である。本実施形態における「咳重症度」は、値が高いほど、咳の症状が重く、異常である可能性が高いことを示す。図１１の（ａ）〜（ｅ）の各種情報に基づく、咳重症度の算出手順、および、状態判定手順は、図５の（ａ）〜（ｅ）に基づく手順と比較して、使用するパラメータや閾値が異なる以外は同様である。したがって、ここでは重複する説明を繰り返さない。 (A)-(d) of FIG. 11 is a figure which shows the specific example of a cough severity calculation rule, (e) is a figure which shows the specific example of the criteria reference information of a cough severity. The “cough severity” in the present embodiment indicates that the higher the value, the more severe the cough symptoms and the higher the probability of being abnormal. The cough severity calculation procedure and the state determination procedure based on the various types of information in (a) to (e) of FIG. 11 are used as compared with the procedure based on (a) to (e) of FIG. The same except that the parameters and thresholds are different. Therefore, the overlapping description will not be repeated here.
なお、本実施形態では、咳重症度を算出する上で、補助の外的パラメータとして、被験者の疾患履歴を用いてもよい。呼吸器系疾患の患者は特徴的な咳（特定の周波数の咳）を発することが多く、元々の呼吸器系疾患による咳の影響は、ここでは差し引かれなければならない。そこで、例えば、図１１の（ｃ）に示すとおり、被験者が呼吸器系疾患患者か否かに応じて、周波数のパラメータの重み付け値を変更することにより、より精度よく咳重症度を算出することができる。 In the present embodiment, the disease history of the subject may be used as an auxiliary external parameter in calculating the cough severity. Patients with respiratory disease often develop a characteristic cough (specific frequency cough), and the effects of coughing from the original respiratory disease must be subtracted here. Therefore, for example, as shown in FIG. 11 (c), the cough severity can be calculated more accurately by changing the weighting value of the frequency parameter according to whether or not the subject is a respiratory disease patient. Can do.
以上のとおり、指標算出部２３は、測定項目に応じて選択されたパラメータを、測定項目に応じた指標算出規則にしたがって処理して指標を算出するので、測定項目に適った、より精度の高い生体測定処理を実施することが可能となる。
As described above, the
〔測定結果表示例〕
図１２〜図１８は、解析装置１が生体測定処理を実行することによって得られた測定結果を、表示部１５に表示するときの表示画面の一例を示す図である。
[Measurement result display example]
12 to 18 are diagrams illustrating an example of a display screen when the measurement result obtained by the
図１２は、解析装置１が、測定項目「１：無呼吸度測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
FIG. 12 shows an example in which the
図１２に示すとおり、測定結果として、少なくとも、指標算出部２３が算出した指標（ここでは「無呼吸度ｄ９」）と、状態判定部２４が判定した状態判定結果ｄ１１とが表示される。無呼吸度ｄ９および状態判定結果ｄ１１は、ユーザにとって分かりやすい形式で表示されることが好ましく、文章で表示されてもよいし、さまざまな形式のグラフによって表示されてもよい。例えば、図１２に示すように、文章およびレーダーチャート形式で、測定結果を表示することができる。
As shown in FIG. 12, at least the index calculated by the index calculation unit 23 (here, “apnea degree d9”) and the state determination result d11 determined by the
図１２に示すレーダーチャートでは、算出された指標を中央上方向の軸にとり、指標の算出に利用したパラメータをその他の方向の軸にとって、中心を０、軸の外側を取り得る値の最大値として、各値に基づいて、軸上に点をプロットする。このとき、各値の３段階評価を分かりやすくするために、「正常」、「要注意」、「異常」の領域を予め当該レーダーチャートにプロットしておいてもよい。 In the radar chart shown in FIG. 12, the calculated index is set to the center upper axis, the parameter used for calculating the index is set to the other direction axis, the center is 0, and the maximum value that can take the outside of the axis is set. Plot points on the axis based on each value. At this time, in order to make it easy to understand the three-level evaluation of each value, areas of “normal”, “caution”, and “abnormal” may be plotted in advance on the radar chart.
算出された指標は、値が小さいほど、すなわち、チャートの中心に近いほど「正常」であることを示すので、中心に最も近い領域Ａが「正常」であり、中間の領域Ｂが「要注意」であり、外側の領域Ｃが、「異常」であることを示す。 The calculated index indicates that the smaller the value, that is, the closer to the center of the chart, the “normal”, so the area A closest to the center is “normal” and the middle area B is “noticeable”. ”And the outer region C is“ abnormal ”.
しかし、利用するパラメータによっては、中間値が「正常」であり、値が小さすぎても大きすぎても「要注意」または「異常」となる性質のものがある。このようなパラメータについては、中心に最も近い領域Ａと、外側の領域Ｃとが「異常」を表し、中間の領域Ｂが「正常」を表すものとする。そして、領域Ａと領域Ｂの境界付近、および、領域Ａと領域Ｃとの境界付近が「要注意」を意味する。 However, depending on the parameters used, there is a property that the intermediate value is “normal” and the value becomes “caution” or “abnormal” if the value is too small or too large. For such parameters, the region A closest to the center and the outer region C represent “abnormal”, and the middle region B represents “normal”. The vicinity of the boundary between the area A and the area B and the vicinity of the boundary between the area A and the area C mean “attention required”.
当然のことながら、各領域の境界位置は、指標の判定基準情報や、各パラメータのＩＦ値によって変化するので、中心から境界位置までの長さは、軸ごとにばらついてもよい。また、指標と各パラメータとをプロットする軸は、すべて同一平面上になくてもよく、表示領域が広ければ、複数のレーダーチャートを作成し表示してもよい。 As a matter of course, since the boundary position of each region changes depending on the index criterion information and the IF value of each parameter, the length from the center to the boundary position may vary from axis to axis. Further, the axes for plotting the index and each parameter do not have to be all on the same plane. If the display area is wide, a plurality of radar charts may be created and displayed.
さらに、全国平均値、理想値、同じ被験者の前回測定値などをプロットし、破線Ｄのように表示して、今回の測定結果（実線）と比較できるようにしてもよい。 Furthermore, a national average value, an ideal value, a previous measurement value of the same subject, and the like may be plotted and displayed as a broken line D so that it can be compared with the current measurement result (solid line).
さらに、情報取得部２０、パラメータ選択部２２および指標算出部２３は、測定方法記憶部３１を参照したときに得た各種情報を表示部１５に出力してもよい。例えば、図１２に示す例では、情報取得部２０は、測定項目「無呼吸度測定」の測定で使用した（通信した）生体センサの種別を示す情報１２０と、生体センサについて、装着位置指定情報によって装着位置が指定されていた場合に、該センサの装着位置を示す情報１２１とを表示する。パラメータ選択部２２は、測定項目「無呼吸度測定」について、必須パラメータとして選択したパラメータの情報１２２と、補助パラメータとして選択したパラメータの情報１２３とを表示する。指標算出部２３は、測定項目「無呼吸度測定」に対応する指標の情報１２４を表示する。
Further, the
図１３は、解析装置１が、測定項目「２：睡眠状態測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
FIG. 13 shows an example in which the
図１４は、解析装置１が、測定項目「３：喘息測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
FIG. 14 shows an example in which the
図１５は、解析装置１が、測定項目「４：心臓モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
FIG. 15 shows an example in which the
図１６は、解析装置１が、測定項目「５：消化器モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
FIG. 16 shows an example in which the
図１７は、解析装置１が、測定項目「６：循環器モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。本実施形態では、解析装置１の指標算出部２３は、測定項目「６：循環器モニタリング」と同じパラメータを利用して、指標「動脈硬化度」を算出することができるので、切り替えボタン１７０を表示し、ユーザ操作に応じて、指標「動脈硬化度」に関するレーダーチャートに表示を切り替えてもよい。
FIG. 17 shows an example in which the
図１８は、解析装置１が、測定項目「７：咳モニタリング」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
FIG. 18 shows an example in which the
上記構成によれば、ユーザは、表示部１５に表示された情報を確認して、選択した測定項目に係る測定結果を平易に把握することができる。
According to the said structure, the user can confirm the information displayed on the
次に、ユーザが測定開始を指示してから、上記のように測定結果が表示されるまでの、解析装置１が実施する生体測定処理に係る一連の工程について説明する。
Next, a series of steps related to the biometric processing performed by the
〔生体測定処理フロー〕
図１９は、解析装置１が実行する生体測定処理の流れを示すフローチャートである。
[Biometric measurement process flow]
FIG. 19 is a flowchart showing the flow of the biometric measurement process executed by the
解析装置１に対して、入力操作部１４を介して、被験者の測定を開始する旨の指示が入力されると（Ｓ１においてＹＥＳ）、次に、測定項目決定部２５は、「測定項目」の入力を受け付ける（Ｓ２）。例えば、ユーザが、測定項目「無呼吸度測定」を選択すると、測定項目決定部２５は、開始する生体測定処理の測定項目を、「１：無呼吸度測定」と決定する。
When an instruction to start measurement of the subject is input to the
次に、情報取得部２０は、測定方法記憶部３１を参照し、決定された測定項目の測定を行うために必要なすべての生体センサが、アクティブであるか否かを確認する（Ｓ３）。上述の例では、図３Ａのパラメータ指定情報および装着位置指定情報によれば、測定項目「１：無呼吸度測定」の生体測定処理を実施するためには、気道付近の波形有無、音量、波形長短および波形数が必須の生体パラメータであるということと、ＳｐＯ２および心拍数が補助パラメータであるということが分かる。そこで、情報取得部２０は、気道付近に装着される音響センサ２ａ、左胸に装着される音響センサ２ｂ、および、パルスオキシメータ３のうち、少なくとも、音響センサ２ａがアクティブであるか否かを確認する。
Next, the
ここで、必須の生体センサが非アクティブである場合（Ｓ３においてＮＯ）、情報取得部２０は、表示部１５を介して、生体センサが非アクティブであって測定不可能であることをユーザに通知することが好ましい（Ｓ４）。また、このとき、必要な生体センサの種類と、正しい装着位置（気道付近と左胸）とをユーザに分かり易い形で（例えば、図入りで）通知することがさらに好ましい。
When the essential biosensor is inactive (NO in S3), the
必要な生体センサがアクティブであることが確認されると（Ｓ３においてＹＥＳ）、それらの各生体センサから、情報取得部２０は、生体信号情報を取得する（Ｓ５）。上述の例では、情報取得部２０は、少なくとも、音響センサ２ａから気道付近の音データと、任意で、音響センサ２ｂから心音の音データと、パルスオキシメータ３からＳｐＯ２の測定データとを取得する。
When it is confirmed that the necessary biosensor is active (YES in S3), the
さらに、情報取得部２０は、情報提供装置７から外部取得情報（測定日の気候、気温、湿度、気圧など）と、入力操作部１４を介して手動入力情報（被験者ＩＤまたは被験者名、被験者の年齢、性別など）を必要に応じて取得してもよい（Ｓ６）。
Furthermore, the
続いて、パラメータ抽出部２１は、取得した生体信号情報から生体パラメータを抽出する（Ｓ７）。パラメータ抽出部２１は、測定方法記憶部３１を参照して、選択された測定項目「１：無呼吸度測定」で利用するパラメータだけを抽出してもよいし、図３Ａに列挙されているパラメータのうち、抽出できるパラメータをすべて抽出しておいてもよい。さらに、パラメータ抽出部２１は、上記外部取得情報および上記手動入力情報を取得した場合には、それらから外的パラメータを抽出する（Ｓ８）。パラメータ抽出部２１は、抽出したパラメータをパラメータ記憶部３０に記憶する。
Subsequently, the
次に、パラメータ選択部２２は、測定方法記憶部３１（図３Ａおよび図３Ｂ）を参照し、決定された測定項目について利用するパラメータをパラメータ記憶部３０に記憶されたパラメータの中から選択する（Ｓ９）。上述の例では、パラメータ選択部２２は、測定項目「１：無呼吸度測定」に対応付けられている、（気道の）波形有無、音量、波形長短、波形数、ＳｐＯ２および心拍数のパラメータを選択する。パラメータ選択部２２は、必要なパラメータをすべてパラメータ記憶部３０から取得できたら（Ｓ１０においてＹＥＳ）、それを指標算出部２３に供給する（Ｓ１１）。
Next, the
続いて、指標算出部２３は、選択された測定項目に対応する指標算出規則を指標算出規則記憶部３２から読み出し（Ｓ１２）、その指標算出規則にしたがって、測定項目の指標を算出する（Ｓ１３）。上述の例では、測定項目「１：無呼吸度測定」に対応する「無呼吸度算出規則」（例えば、図５の（ａ）〜（ｄ））を読み出し、パラメータ選択部２２から供給されたパラメータを用いて無呼吸度を算出する。算出された無呼吸度は、測定日や被験者ＩＤなどとともに指標記憶部３３に記憶される。
Subsequently, the
さらに、状態判定部２４は、算出された指標に基づいて、被験者の状態を判定する（Ｓ１４）。状態判定部２４は、選択された測定項目に対応する判定基準情報にしたがって判定を行う。上述の例では、測定項目「１：無呼吸度測定」に対応する判定基準情報（例えば、図５の（ｅ））にしたがって、状態判定部２４は、上記被験者の無呼吸度が、正常か、要注意か、異常かを判定する。
Furthermore, the
指標算出部２３は、算出した指標を、状態判定部２４は、行った判定の結果を表示部１５に出力する。表示部１５は、測定結果を表示し、ユーザに提示する（Ｓ１５）。測定結果とは、解析装置１が実行した、図１９に示す生体測定処理の一連の工程の実行結果であり、少なくとも、算出された指標および状態の判定結果を含む。さらに、利用したパラメータの情報やどのような指標を算出したのかなどの付属の情報が測定結果に含まれていてもよい。測定結果の表示例は、図１２〜図１８に示したとおりである。
The
一方、Ｓ１０において、パラメータ選択部２２は、パラメータ記憶部３０に必要なパラメータがそろっていなければ（Ｓ１０においてＮＯ）、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報に基づいて、パラメータ抽出部２１に対し、必要なパラメータの抽出を指示することが好ましい（Ｓ１６）。例えば、図３Ｂのパラメータ指定情報によれば、「無呼吸度測定」には、波形有無に関しては、「１０秒以上呼吸が停止する回数」のパラメータが必要になるので、これを抽出するように、パラメータ選択部２２がパラメータ抽出部２１に対して要求する。パラメータ抽出部２１は、指示にしたがってパラメータを抽出し、パラメータ記憶部３０に記憶してパラメータ選択部２２に応答を返す。この方法によれば、解析装置１を、さまざまな測定項目に関して汎用性の高いパラメータはデフォルトで抽出する一方、特定の測定項目に関する特殊なパラメータは必要に応じて抽出する構成とすることができる。これにより、生体測定処理の処理負荷を低減し、処理効率を向上させることが可能となる。
On the other hand, in S10, if the
なお、上述の例では、生体信号情報の取得と、パラメータの抽出とを、生体測定処理の開始の指示を受けてから実施する場合について説明したが、パラメータ抽出までの工程、すなわち、Ｓ３〜Ｓ８の各工程は、開始の指示とは無関係に、事前に（さらには定期的に）実行され、パラメータ記憶部３０には常に必要なパラメータが蓄積されている方法でもよい。
In the above-described example, the case where the acquisition of the biological signal information and the extraction of the parameters are performed after receiving an instruction to start the biological measurement process has been described. However, the steps up to the parameter extraction, that is, S3 to S8. Each of these steps may be executed in advance (or periodically) regardless of the start instruction, and a method in which necessary parameters are always stored in the
〔変形例−長期指標推移に基づく判定〕
上述の説明では、生体測定システム１００において、解析装置１は、１つの生体測定処理によって１つの指標を算出し、算出した１つの指標に基づいて被験者の状態を判定する構成であった。しかしながら、本発明の解析装置１の構成はこれに限定されない。
[Modification-Judgment based on long-term indicator transition]
In the above description, in the
例えば、解析装置１は、１つの測定項目について、日時を変えて複数回測定を行い（すなわち、生体パラメータを反復して取得し）、指標を複数回算出してもよい。そして、解析装置１は、複数回算出された指標の統計値、または、経時的変化率などを求めることにより、被験者の状態を判定してもよい。この構成によれば、単発の測定による被験者の一時的な状態だけでなく、被験者の状態の長期的な傾向を把握することが可能となり、測定項目に適ったより精度の高い測定を実現することができる。
For example, the
長期的な傾向を計測するために、本発明の解析装置１は、測定方法記憶部３１において、測定項目ごとに、対応する指標を繰り返し算出するタイミングを指定する反復測定指示情報を関連付けて記憶している。
In order to measure a long-term tendency, the
ユーザがある測定項目を選択して、生体測定処理の開始を指示すると、図１に示す制御部１０の各部は、測定方法記憶部３１を参照し、測定項目決定部２５によって決定された測定項目に対応付けられている反復測定指示情報を読み取り、測定のタイミングを認識する。反復測定指示情報は、例えば、「１日１回のペースで１ヶ月分の指標を算出する」など、定期的に測定する時間間隔や、定期的に測定を行う期間が指定されている。あるいは、測定を行う時間帯がより詳細に定められていてもよい。
When the user selects a measurement item and instructs the start of the biometric measurement process, each unit of the
そして、制御部１０の各部は、反復測定指示情報にしたがって、上述した生体測定処理を定期的に実行する。指標算出部２３は、例えば、上述の例では、２４時間に１回のペースで算出した指標を、被験者ＩＤと測定日とに対応付けて指標記憶部３３に３１日間蓄積する。
And each part of the
反復測定指示情報に定められた期間の指標が指標記憶部３３に蓄積されると、状態判定部２４は、蓄積された指標に基づいて、指示された測定項目に係る被験者の状態を判定する。上述の例では、１ヶ月分の指標が蓄積されており、状態判定部２４は、これらの値を用いて被験者の状態を判定する。このときの指標の処理方法や判定基準情報が、測定項目ごとに指標算出規則記憶部３２に記憶されていてもよい。
When the index for the period defined in the repeated measurement instruction information is accumulated in the
状態判定部２４が行う処理としては、例えば、指標の値を縦軸に、時間を横軸にとった２次元のグラフに、指標の値をプロットして指標の推移を分析したり、指標の平均値・最大値・最小値・分散などの統計値を算出したりすることが考えられる。状態判定部２４は、例えば、そのようにして得られた分析結果を標準値と比較するなどして、測定項目に係る、被験者の状態の判定（例えば、正常、要注意、異常の判定）を行う。
The processing performed by the
さらに、状態判定部２４は、反復測定指示情報にしたがって過去に蓄積されている指標と、それ以降に単発で行われた生体測定処理によって得られた指標とを比較して、当該生体測定処理が実施された時点での被験者の最新の状態を判定してもよい。このように過去の値と比較することによって、現在の被験者の状態を精度よく判定することが可能となる。
Further, the
この場合、例えば、測定方法記憶部３１において、過去のどの期間の指標を比較対照に用いるのか、最新の指標とどのように比較を行うのかなどの分析方法が、測定項目ごとに、記憶されていればよい。
In this case, for example, in the measurement
図２０は、被験者の状態の長期的な傾向を測定結果として表示した例を示す図である。 FIG. 20 is a diagram illustrating an example in which a long-term tendency of a subject's state is displayed as a measurement result.
図２０に示すとおり、表示部１５には、状態判定部２４によって作成された、上記の２次元のグラフが測定項目ごとに表示されてもよい。これにより、ユーザは、被験者の１ヶ月間の指標の推移を平易に把握することができる。また、１ヶ月間の指標の統計値に基づいて、１ヶ月分の総合的な被験者の状態判定結果を表示してもよい。これにより、ユーザは、被験者の状態の長期的な傾向を平易に把握することができる。
As shown in FIG. 20, the two-dimensional graph created by the
なお、図２０に示す２次元のグラフは、一例であって、これに限定されない。例えば、表示する横軸（時間）の範囲を必要に応じて変更できるようにしてもよい。例えば、計測期間を「１ヶ月」から「１年間」に変更することにより、１年間蓄積した被験者の指標に基づいて、１年間分の総合的な被験者の状態判定結果を表示することができる。図２０に示すとおり、計測期間の選択肢ボタンを表示して、ユーザに選択されるようにすれば、ユーザは簡単な操作で計測期間を切り替えることができる。 Note that the two-dimensional graph shown in FIG. 20 is an example, and the present invention is not limited to this. For example, the range of the horizontal axis (time) to be displayed may be changed as necessary. For example, by changing the measurement period from “1 month” to “1 year”, it is possible to display the overall state determination result of the subject for one year based on the index of the subject accumulated for one year. As shown in FIG. 20, if the measurement period option button is displayed and selected by the user, the user can switch the measurement period with a simple operation.
〔変形例−測定項目の特定〕
上述の説明では、解析装置１の測定項目決定部２５は、入力操作部１４を介してユーザから指定された測定項目を、これから実行する生体測定処理の目的となる測定項目として決定する構成であった。しかしながら、本発明の解析装置１の構成はこれに限定されない。
[Variation-Identification of measurement items]
In the above description, the measurement
例えば、アクティブな生体センサがいずれであるのかに応じて、測定項目決定部２５が測定項目を特定したり、いくつかの候補に絞り込んでユーザに選択させたりするように、解析装置１を構成することができる。
For example, the
測定項目ごとに必要な生体センサの種別が決まっている。そこで、測定項目決定部２５は、情報取得部２０を介して、アクティブな生体センサを確認し、それらの生体センサからの生体信号情報を用いて実施できる測定の測定項目を特定する。ここで、測定項目が１つに特定できた場合は、測定項目決定部２５は、その測定項目を、これから実行する生体測定処理の測定項目に決定する。一方、複数の測定項目が候補として残っている場合は、測定項目決定部２５は、それらの測定項目のみを選択肢として表示部１５に表示し、ユーザに選択させる。
The type of biosensor required for each measurement item is determined. Therefore, the measurement
≪実施形態２≫
本発明の他の実施形態について、図２１〜図２４に基づいて説明すると以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の実施形態にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、上述の実施形態と重複する内容については説明を省略する。
<<
Another embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. For convenience of explanation, members having the same functions as those in the drawings described in the above-described embodiments are denoted by the same reference numerals, and description of contents overlapping those in the above-described embodiments is omitted.
上述の実施形態では、本発明の生体測定装置（解析装置１）は、図１２〜図１８の各図に示すとおり、パラメータの情報１２２およびパラメータの情報１２３によって、目的の測定項目に対応する指標を算出するためのパラメータの採否をユーザに通知するのみであった。
In the above-described embodiment, the biometric apparatus (analysis apparatus 1) of the present invention is an index corresponding to a target measurement item based on the
しかし、実際、解析装置１の内部において、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさは、パラメータごとにばらついている。例えば、測定項目「無呼吸度測定」に対応する指標「無呼吸度」を算出する際には、図５の（ｂ）および（ｃ）の無呼吸度算出規則に示すとおり、パラメータ「波形有無」が「無呼吸度」の算出に与える影響が最も大きく、一方、パラメータ「心拍数」および「ＳｐＯ２」が「無呼吸度」の算出に与える影響は他のパラメータに比べて小さい。パラメータが「必須」か「補助」かによってスコアが変化するし、各パラメータによって重み付けの値が変化するからである。
However, in practice, the magnitude of the influence of each parameter on the calculation of the index varies within the
このように、指標を算出する上で、何のパラメータが重要視されるのかは区々であるので、測定結果をユーザに提示する際には、パラメータの採否だけではなく、指標が算出される際に、利用された各パラメータが与えた影響の大きさ（重要性）をユーザに明示することが好ましい。 As described above, since what parameters are regarded as important in calculating the index varies, not only the adoption of the parameter but also the index is calculated when the measurement result is presented to the user. At this time, it is preferable to clearly indicate to the user the magnitude (importance) of the influence of each parameter used.
本実施形態では、解析装置１は、指標ごとに、算出時に利用する各パラメータが与える影響の大きさを、「優先度」などで表現してこれを「パラメータ属性」として管理し、各パラメータの「パラメータ属性」を、測定結果とともに通知する構成である。これにより、本実施形態に係る生体測定装置（解析装置１）は、より豊富な情報を有した測定結果をユーザに提供することが可能となり、ユーザの利便性を向上させるものである。
In the present embodiment, the
〔解析装置１の構成〕
図２１は、本実施形態における解析装置１の要部構成を示すブロック図である。
[Configuration of Analysis Device 1]
FIG. 21 is a block diagram illustrating a main configuration of the
本実施形態にかかる解析装置１は、図１に示す解析装置１と比較して以下の点で異なっている。第１に、記憶部１１が、さらに、各パラメータのパラメータ属性を記憶するためのパラメータ属性記憶部３４を有している点が異なる。第２に、解析装置１の制御部１０が、機能ブロックとして、さらに、パラメータ属性管理部２６を有している点が異なる。パラメータ属性管理部２６は、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータ属性を管理するものである。
The
なお、解析装置１は、心電計８と無線通信し、心電計８から被験者の心電図を取得してもよい。
The
〔パラメータ属性記憶部３４について〕
図２２は、パラメータ属性記憶部３４に記憶される情報のデータ構造を示す図である。
[About parameter attribute storage unit 34]
FIG. 22 is a diagram illustrating a data structure of information stored in the parameter
本実施形態では、解析装置１のパラメータ属性管理部２６は、指標の算出に与える影響の大きさを「パラメータ属性」として管理し、指標ごとの各パラメータのパラメータ属性をパラメータ属性記憶部３４に記憶しておく。
In the present embodiment, the parameter
本実施形態では、パラメータ属性は、いくつかの要素によって構成される。図２２に示すとおり、例えば、パラメータ属性は、「優先度」、「区分」、「重み付け」などの要素を含んでいる。さらに、パラメータ属性は、「信頼性」などの要素を含んでいてもよい。なお、図２２に示すデータ構造は、一例であり、本発明のパラメータ属性のデータ構造を限定する意図はない。すなわち、指標の算出に与える影響の大きさ（パラメータ属性）は、上述した以外の別の要素によって、表現されてもよい。 In the present embodiment, the parameter attribute is composed of several elements. As shown in FIG. 22, for example, the parameter attribute includes elements such as “priority”, “classification”, and “weighting”. Further, the parameter attribute may include an element such as “reliability”. Note that the data structure shown in FIG. 22 is an example, and there is no intention to limit the data structure of the parameter attribute of the present invention. That is, the magnitude of influence (parameter attribute) on the calculation of the index may be expressed by other elements other than those described above.
要素「区分」は、各パラメータを、「必須パラメータ」と「補助パラメータ」とに区別した場合に、いずれの区分に属するのかを示す情報である。例えば、図２２に示す例では、測定項目「１：無呼吸度測定」において、指標「無呼吸度」を算出する際、パラメータ「波形有無」の区分は「必須」となっている。これは、指標「無呼吸度」を算出するためには、パラメータ「波形有無」は、必須のパラメータであることを示している。パラメータ属性管理部２６は、要素「区分」が「必須」であるパラメータは、指標の算出に与える影響が大きく、「補助」であるパラメータは、指標の算出に与える影響が小さいと認識する。
The element “category” is information indicating which category each parameter belongs to when classified into “essential parameters” and “auxiliary parameters”. For example, in the example shown in FIG. 22, in the measurement item “1: apnea measurement”, when the index “apnea level” is calculated, the classification of the parameter “presence / absence of waveform” is “essential”. This indicates that the parameter “presence / absence of waveform” is an indispensable parameter for calculating the index “apnea level”. The parameter
要素「重み付け」は、図５〜１１の（ｃ）に示すとおり、指標算出規則を構成する値である。具体的には、指標の算出式において、各々のパラメータについて得られたスコアの乗数となる。すなわち、パラメータ属性管理部２６は、パラメータの「重み付け」の値が大きいほど、そのパラメータが指標の算出に与える影響は大きいと認識する。
The element “weighting” is a value constituting the index calculation rule as shown in (c) of FIGS. Specifically, it is a multiplier of the score obtained for each parameter in the index calculation formula. That is, the parameter
要素「信頼性」は、パラメータの値の確かさを示す情報である。「信頼性」の値が大きいほど、そのパラメータの値が正確である度合いが高いと考えられる。そのため、「信頼性」が高いパラメータが指標の算出に与える影響を大きくして、指標算出の精度を高めるべきであると考えられる。本実施形態では、「信頼性」の値は、予め決定されており固定されているものとする。なお、「信頼性」の値は、例えば、生体センサの精度などによって決定されればよい。例えば、装着環境、生活環境などによってノイズの影響を受け易い音響センサ２から得られるパラメータ「波形有無」、「音量」などについては、「信頼性」を低く見積もり、周囲からの影響が少ないパルスオキシメータ３から得られるパラメータ「ＳｐＯ２」については、「信頼性」を高く見積もることなどが考えられる。あるいは、パラメータ「心拍数」は、音響センサ２と心電計８との２つの生体センサから得られる生体信号情報に基づいて求められているため、より確かな値であることから、「信頼性」を高く見積もることが考えられる。
The element “reliability” is information indicating the certainty of the parameter value. The greater the value of “reliability”, the higher the degree of accuracy of the parameter value. Therefore, it is considered that the accuracy of index calculation should be increased by increasing the influence of parameters with high “reliability” on index calculation. In this embodiment, the value of “reliability” is determined in advance and fixed. Note that the value of “reliability” may be determined by, for example, the accuracy of the biological sensor. For example, for the parameters “whether waveform”, “volume”, etc. obtained from the
要素「優先度」は、パラメータの指標の算出に与える影響の大きさを、直接的に表した値である。当然「優先度」が高いパラメータほど、指標の算出に与える影響が大きいパラメータであると理解される。パラメータ属性管理部２６もこのように認識する。以上のように、パラメータの指標の算出に与える影響の大きさを直接的に要素「優先度」として表現し、ユーザに提示することにより、ユーザは、各パラメータの重要性を直感的に理解することが可能となる。
The element “priority” is a value that directly represents the magnitude of the influence on the calculation of the parameter index. Naturally, it is understood that a parameter having a higher “priority” has a larger influence on the calculation of the index. The parameter
本実施形態では、パラメータ属性管理部２６は、要素「優先度」を、「高」、「中」、「低」の３段階で表現する。「優先度；高」は、指標の算出に利用される全パラメータの中で、その指標の算出に与える影響が最も大きい（重要な）パラメータを示し、「優先度：低」は、その指標の算出に与える影響が最も小さい（重要でない）パラメータを示す。
In the present embodiment, the parameter
また、本実施形態では、パラメータ属性管理部２６は、要素「優先度」を、他の要素に基づく総合評価によって決定してもよい。図２２に基づいて、指標「無呼吸度」について具体的に説明する。指標「無呼吸度」を算出する際に用いるパラメータの中で、要素「区分」が「必須」であり、要素「重み付け」の値が最も高いパラメータが、最も重要なパラメータであると考えられる。指標「無呼吸度」において、パラメータ「波形有無」がこれに該当する。したがって、パラメータ属性管理部２６は、指標「無呼吸度」のパラメータ「波形有無」に対して、「優先度；高」を設定する。また、反対に、要素「区分」が「補助」であり、要素「重み付け」の値が最も低いパラメータが、最も重要でないパラメータであると考えられる。そこで、パラメータ属性管理部２６は、指標「無呼吸度」のパラメータ「ＳｐＯ２」、「心拍数」に対して、「優先度；低」を設定する。そして、指標「無呼吸度」のその他のパラメータに「優先度；中」を設定する。なお、「優先度；高」および「優先度；低」のパラメータを一意に定める場合には、パラメータ属性管理部２６は、さらに、要素「信頼性」を加味して、１つのパラメータを「優先度；高」または「優先度；低」に設定してもよい。例えば、パラメータ属性管理部２６は、より信頼性が低い、パラメータ「ＳｐＯ２」のみを、指標「無呼吸度」における「優先度；低」に設定してもよい。
In the present embodiment, the parameter
なお、要素「優先度」は、上述の３段階評価に限定されず、ユーザに直感的に理解される形態であれば、別の形態で表現されてもよい。例えば、パラメータ属性管理部２６は、重要なパラメータから順に、「１位」、「２位」、・・・と順位を「優先度」として付与してもよい。
The element “priority” is not limited to the above-described three-level evaluation, and may be expressed in another form as long as the form is intuitively understood by the user. For example, the parameter
以上のようにして、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータ属性は、パラメータ属性管理部２６によって管理され、常に、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報（図３Ａ、図３Ｂ）と、指標算出規則記憶部３２に記憶されている指標算出規則（図５〜図１１）との間で整合性が保たれている。すなわち、パラメータ属性記憶部３４に記憶されている各パラメータの要素「区分」または要素「重み付け」が変更された場合には、パラメータ属性管理部２６は、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータ属性と整合するように、測定方法記憶部３１のパラメータ指定情報、および、指標算出規則記憶部３２の指標算出規則を更新する。
As described above, the parameter attributes stored in the parameter
図２３は、本実施形態にかかる解析装置１が生体測定処理を実行することによって得られた測定結果を、表示部１５に表示するときの表示画面の一例を示す図である。図２３は、一例として、解析装置１が、測定項目「１：無呼吸度測定」について生体測定処理を実行したときに得られた測定結果を表示した例を示している。
FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a display screen when the measurement result obtained by the
図２３に示す測定結果は、図１２に示す測定結果と比較して、以下の情報が付加されている。すなわち、指標「無呼吸度」の算出に利用したパラメータについての情報１２２および情報１２３は、パラメータの採否のみでなく、さらに、利用された各パラメータが指標の算出に与えた影響の大きさ（重要性）の情報を含んでいる。図２３に示す例では、上記重要性は、一例として、各パラメータの要素「優先度」によってそのまま表現されている。
Compared with the measurement result shown in FIG. 12, the following information is added to the measurement result shown in FIG. That is, the
解析装置１が測定項目「１：無呼吸度測定」の測定結果を表示するとき、パラメータ属性管理部２６は、指標「無呼吸度」の算出に利用された各パラメータのパラメータ属性（ここでは、要素「優先度」）をパラメータ属性記憶部３４から読み出し、図示しない表示制御部に供給する。上記表示制御部は、指標算出部２３および状態判定部２４から供給された算出結果および判定結果と、上記パラメータ属性とに基づいて、図２３に示す測定結果画面を生成し、表示部１５に表示する。
When the
本発明の解析装置１によれば、パラメータ属性管理部２６が、算出時に利用する各パラメータが与える影響の大きさを「優先度」などのパラメータ属性で管理する。そして、指標が算出されたとき、その結果とともに、利用したパラメータの「優先度」を表示する。
According to the
これにより、ユーザは、測定項目「１：無呼吸度測定」の測定結果を、容易に理解可能な指標である「無呼吸度」という値で得ることができるともに、この指標が算出される過程で、被験者の何のパラメータが重要視されたのかを要素「優先度」などを確認して容易に理解することができる。結果として、本実施形態に係る生体測定装置（解析装置１）は、より豊富な情報を有した測定結果をユーザに提供することが可能となり、ユーザの利便性を向上させるという効果を奏する。 Thereby, the user can obtain the measurement result of the measurement item “1: Apnea degree measurement” with the value of “apnea degree” which is an easily understandable index, and the process of calculating this index. Thus, it is possible to easily understand what parameter of the subject is regarded as important by confirming the element “priority” or the like. As a result, the biometric apparatus (analysis apparatus 1) according to the present embodiment can provide the user with measurement results having more abundant information, and has the effect of improving the convenience for the user.
〔変形例−算出式の設計〕
上述の各実施形態において、パラメータ属性記憶部３４に格納されている、指標ごとのパラメータおよびその各パラメータのパラメータ属性は、予め設定されて記憶されているものである。
[Modification-Design of calculation formula]
In each of the above-described embodiments, the parameter for each index and the parameter attribute of each parameter stored in the parameter
これに限定されず、パラメータ属性記憶部３４に記憶されているパラメータおよびパラメータ属性は、ユーザが任意に設定して記憶させるものであってもよいし、一旦記憶させたパラメータおよびパラメータ属性をユーザが任意に変更できるものであってもよい。
The parameters and parameter attributes stored in the parameter
図２４は、ユーザが算出式を設計するための設計画面の一例を示す図である。図２４は、一例として、測定項目「１：無呼吸度測定」について、指標「無呼吸度」を算出するための算出式を設計するための画面を示す。 FIG. 24 is a diagram illustrating an example of a design screen for the user to design a calculation formula. FIG. 24 shows, as an example, a screen for designing a calculation formula for calculating the index “apnea degree” for the measurement item “1: apnea degree measurement”.
ユーザは、表示部１５に表示された設計画面を、入力操作部１４を用いて操作する。そして、指標の算出に用いるパラメータを取捨選択したり、各パラメータのパラメータ属性を変更したりして、算出式の設計を行うことができる。図２４は設計画面の一具体例であって、本発明の解析装置１の構成を限定する意図はない。
The user operates the design screen displayed on the
図２４を参照しながら、設計画面の操作方法を説明する。指標の算出に利用するパラメータの取捨選択は、各パラメータが一覧されているテーブルの行の削除ボタン９０および追加ボタン９１で行う。ユーザが、追加ボタン９１を選択（マウスでクリックするなど）したときは、指標の算出に利用できるパラメータの一覧が表示され、新しいパラメータを容易に追加できるようになっている。算出に利用しないパラメータについては、不要なパラメータの行の削除ボタン９０を選択して、利用するパラメータから除外することができる。
A method for operating the design screen will be described with reference to FIG. Selection of parameters used for calculation of the index is performed by using the
そして、算出に利用するパラメータについて、ユーザは、各パラメータのパラメータ属性を編集することができる。例えば、ユーザが編集可能な要素のセルには、ドロップダウンフォームを設けることが考えられる。ユーザは、編集したい要素のセルを選択すると、リストボックス９２を表示させることができる。リストボックス９２には、その要素について設定可能な値が一覧表示される。ユーザは、その要素に設定したい値を選択して、所望の値をその要素に設定することができる。例えば、ユーザが、リストボックス９２から「高」の値を選択すると、パラメータ「波形長短」の要素「優先度」は、「中」から「高」に変更される。
And about the parameter utilized for calculation, the user can edit the parameter attribute of each parameter. For example, it is conceivable to provide a drop-down form in a cell of an element that can be edited by the user. When the user selects a cell of an element to be edited, a
なお、すべての要素が編集可能である必要は無い。要素「信頼性」は、そのパラメータを導出する生体センサの性質に依存するものであるからユーザが編集できないような構成であってもよい。また、要素「信頼性」は、設計画面において非表示であってもよい。あるいは、ユーザが編集できる要素を「区分」および「重み付け」だけとし、「優先度」は、パラメータ属性管理部２６によって、「区分」および「重み付け」（あるいは、さらに「信頼性」）に基づいて、自動で求められる構成であってもよい。あるいは、反対に、ユーザが編集できる要素を「優先度」だけとし、パラメータ属性管理部２６が、「優先度」に基づいて、「区分」および「重み付け」を調節する構成であってもよい。
Note that not all elements need to be editable. Since the element “reliability” depends on the property of the biosensor from which the parameter is derived, the element may not be edited. The element “reliability” may not be displayed on the design screen. Alternatively, the elements that can be edited by the user are only “classification” and “weighting”, and the “priority” is set by the parameter
編集された後のパラメータおよびパラメータ属性に基づいて、新たに特定される算出式を、図２４に示すようにユーザに提示してもよい。具体的には、ユーザが更新ボタン９３を選択すると、パラメータ属性管理部２６が、編集後のパラメータおよびパラメータ属性に基づいて新しい算出式を組み立てて、所定の領域に表示する。測定項目についてある程度の知識を有するユーザであれば、表示された算出式を確認しながら、より適切なパラメータ、および、パラメータ属性の設定をより容易に行うことができる。
Based on the edited parameters and parameter attributes, a newly specified calculation formula may be presented to the user as shown in FIG. Specifically, when the user selects the
「保存して終了」のボタン９４が選択されると、パラメータ属性管理部２６は、新たに設定された設定されたパラメータおよびパラメータ属性をパラメータ属性記憶部３４に記憶して内容を更新する。さらに、パラメータ属性管理部２６は、更新後のパラメータ属性記憶部３４の内容と整合するように、測定方法記憶部３１に記憶されているパラメータ指定情報と、指標算出規則記憶部３２に記憶されている指標算出規則とを更新する。
When the “save and end”
≪実施形態３≫
本発明の他の実施形態について、図２５に基づいて説明すると以下のとおりである。なお、説明の便宜上、上述の各実施形態にて説明した図面と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、上述の各実施形態と重複する内容については説明を省略する。
<<
Another embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG. For convenience of explanation, members having the same functions as those in the drawings described in the above embodiments are denoted by the same reference numerals, and description of the same contents as those in the above embodiments is omitted.
上述の各実施形態では、本発明の生体測定装置（解析装置１）が、生体センサ（２〜６および８）を採用して、具体的には、７つの測定項目、「１：無呼吸度測定」、「２：睡眠状態測定」、「３：喘息測定」、「４：心臓モニタリング」、「５：消化器モニタリング」、「６：循環器モニタリング」および「７：咳モニタリング」を測定することができる例について説明した。上述の各実施形態では、特に、測定項目「４：心臓モニタリング」について、解析装置１は、指標「心臓活動度」を算出し、３段階評価の測定結果を提供する構成であった。
In each of the above-described embodiments, the biometric device (analyzer 1) of the present invention employs biosensors (2 to 6 and 8), specifically, seven measurement items, “1: apnea rate”. “Measurement”, “2: Sleep state measurement”, “3: Asthma measurement”, “4: Heart monitoring”, “5: Gastrointestinal monitoring”, “6: Cardiovascular monitoring” and “7: Cough monitoring” An example that could be described. In each of the above-described embodiments, in particular, for the measurement item “4: heart monitoring”, the
本実施形態にかかる解析装置１は、心電計８から取得される心電図に基づいて、測定項目「４：心臓モニタリング」に関し、さらに、詳細な測定を実施することができる構成である。具体的には、被験者の心臓の電気的活動を監視、分析して、様々な種類の心疾患の危険度を測定できる構成である。
The
図２５は、測定方法記憶部３１に記憶される情報のデータ構造を示す図である。図２５に示すとおり、測定方法記憶部３１には、解析装置１が測定可能な測定項目ごとに、パラメータ指定情報と、装着位置指定情報と、対応する算出可能指標とが対応付けて記憶されている。
FIG. 25 is a diagram illustrating a data structure of information stored in the measurement
パラメータ指定情報は、図３Ａおよび図３Ｂに示すパラメータ指定情報と同様に、指標を算出するのに必要なパラメータを指定する情報である。例えば、解析装置１の指標算出部２３が、測定項目「４−１：心疾患Ａ」について、指標「心疾患Ａ危険度」を算出する場合、指標算出部２３が参照すべきパラメータは、「心拍数」、「ＲＲ間隔」、「ＰＱ時間」、および、「Ｐ波高さ／幅」となる。これらの心臓に関する生体パラメータは、心電計８から供給される心電図より得られる生体パラメータである。
The parameter designation information is information for designating parameters necessary for calculating the index, similarly to the parameter designation information shown in FIGS. 3A and 3B. For example, when the
つまり、測定項目決定部２５が、目的の測定項目が、測定項目「４−１：心疾患Ａ」であると決定した場合には、パラメータ選択部２２は、上記パラメータ指定情報に基づいて、「心拍数」、「ＲＲ間隔」、「ＰＱ時間」、および、「Ｐ波高さ／幅」を利用するパラメータとしてパラメータ記憶部３０から選択する。
That is, when the measurement
なお、心電計８の各電極の装着位置が測定項目（診断したい心疾患）に応じて異なる場合には、測定項目ごとに装着位置指定情報を記憶しておいてもよい。本実施形態では、装着位置指定情報は、心電計８の各電極の装着位置パターン、つまり、誘導のタイプを特定する。これにより、解析装置１は、誘導のタイプ（電極装着位置のパターン）について、その異同を識別して、誘導タイプと紐付けて心電図を管理、分析し、目的の心疾患の危険度について、より精度の高い判定を行うことが可能となる。
In addition, when the mounting position of each electrode of the
本実施形態では、指標算出規則記憶部３２には、図示しないが、測定項目に対応する指標「心疾患Ａ危険度」、「心疾患Ｂ危険度」、・・・ごとに、指標算出規則が記憶されている。
In the present embodiment, the index calculation
指標算出部２３は、指標算出規則記憶部３２に記憶されている、目的の危険度を算出するための指標算出規則を読み出し、パラメータ選択部２２によって選択された心電図から得られた生体パラメータを利用して指標（心疾患危険度）を算出する。
The
状態判定部２４は、算出された指標に基づいて、被験者の心疾患の危険度を評価し、その測定結果を表示部１５に出力する。本実施形態においても、パラメータ属性管理部２６は、利用したパラメータごとの優先度を上記測定結果とともに表示部１５に表示してもよい。
The
〔補足〕
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
[Supplement]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope shown in the claims. That is, embodiments obtained by combining technical means appropriately modified within the scope of the claims are also included in the technical scope of the present invention.
最後に、解析装置１の各ブロック、特に、情報取得部２０、パラメータ抽出部２１、パラメータ選択部２２、指標算出部２３、状態判定部２４、測定項目決定部２５、および、パラメータ属性管理部２６は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
Finally, each block of the
すなわち、解析装置１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである解析装置１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記解析装置１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
That is, the
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。 Examples of the recording medium include a tape system such as a magnetic tape and a cassette tape, a magnetic disk such as a floppy (registered trademark) disk / hard disk, and an optical disk such as a CD-ROM / MO / MD / DVD / CD-R. Card system such as IC card, IC card (including memory card) / optical card, or semiconductor memory system such as mask ROM / EPROM / EEPROM / flash ROM.
また、解析装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
Further, the
なお、本発明は、以下のようにも表現できる。 The present invention can also be expressed as follows.
すなわち、本発明は、ユーザの身体情報を計測する身体情報計測手段と、前記計測手段（生体センサ２〜６、８）に対応する属性情報（計測対象、計測情報、計測手段の情報、計測手段の位置情報など）に基づいて、計測対象（測定項目）に対する指標を導出する導出手段を備えた身体情報測定装置である。
That is, the present invention relates to physical information measuring means for measuring user's physical information, and attribute information (measuring object, measurement information, information on measuring means, measuring means) corresponding to the measuring means (
また、上記身体情報測定装置において、前記属性情報（パラメータ）は、計測情報（身体情報）、計測手段の情報、装着位置情報を含むことが好ましい。 In the body information measuring apparatus, the attribute information (parameter) preferably includes measurement information (body information), information on measurement means, and mounting position information.
また、前記属性情報は、前記計測対象に基づいて選択されるものである。 The attribute information is selected based on the measurement target.
また、前記属性情報は、前記指標の精度を向上させるための補助属性情報（補助パラメータ）を含むことが好ましい。 The attribute information preferably includes auxiliary attribute information (auxiliary parameters) for improving the accuracy of the index.
また、前記身体情報測定装置は、前記計測対象に基づいて、前記属性情報（必須パラメータ）と前記補助属性情報を選択することが好ましい。 Moreover, it is preferable that the said physical information measuring device selects the said attribute information (essential parameter) and the said auxiliary | assistant attribute information based on the said measuring object.
本発明は、被験者の状態を精度高く測定することができるため、医療機関における患者のモニタリング装置、または家庭における自己診断用の健康機器などに適用できる。 Since the present invention can measure the state of a subject with high accuracy, it can be applied to a patient monitoring apparatus in a medical institution or a health device for self-diagnosis at home.
１ 解析装置（生体測定装置）
２ａ 音響センサ（生体センサ）
２ｂ 音響センサ（生体センサ）
３ パルスオキシメータ（生体センサ）
４ 脈波センサ（生体センサ）
５ 体温計（生体センサ）
６ 加速度センサ（生体センサ）
７ 情報提供装置
８ 心電計（生体センサ）
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 無線通信部（通信部）
１３ 通信部（通信部）
１４ 入力操作部
１５ 表示部
２０ 情報取得部
２１ パラメータ抽出部
２２ パラメータ選択部
２３ 指標算出部（測定結果導出手段）
２４ 状態判定部（状態評価手段）
２５ 測定項目決定部
２６ パラメータ属性管理部（パラメータ属性管理手段）
３０ パラメータ記憶部
３１ 測定方法記憶部
３２ 指標算出規則記憶部
３３ 指標記憶部
３４ パラメータ属性記憶部
１００ 生体測定システム
ｄ１ 測定項目
ｄ２ 波形有無
ｄ３ 音量
ｄ４ 波形長短
ｄ５ 波形数
ｄ７ 心拍数
ｄ８ 無呼吸度算出規則
ｄ９ 無呼吸度
ｄ１０ 判定基準情報
ｄ１１ 状態判定結果
1 Analysis device (biological measurement device)
2a Acoustic sensor (biological sensor)
2b Acoustic sensor (biological sensor)
3 Pulse oximeter (biological sensor)
4 Pulse wave sensor (biological sensor)
5 Thermometer (Biosensor)
6 Acceleration sensor (biological sensor)
7
10
13 Communication Department (Communication Department)
14
24 State determination unit (state evaluation means)
25 Measurement
30
Claims (19)
上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータを少なくとも含む１以上のパラメータを用いて、生体の状態を示す測定結果情報を導出する測定結果導出手段と、
自装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いるパラメータを指定するパラメータ指定情報とを対応付けて記憶する測定方法記憶部とを備え、
上記測定結果導出手段は、
測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを用いて、該測定項目の測定結果情報を導出することを特徴とする生体測定装置。 A biometric apparatus for measuring a state of a living body using biological signal information acquired from a living body,
Measurement result deriving means for deriving measurement result information indicating the state of the living body using one or more parameters including at least a biological parameter obtained based on the biological signal information;
A measurement method storage unit that stores measurement items that can be measured by the device itself, and parameter designation information that specifies parameters used for measurement of the measurement items, in association with each other;
The measurement result deriving means is:
A biometric apparatus that derives measurement result information of a measurement item using a parameter specified by the parameter specification information corresponding to the measurement item.
上記パラメータ指定情報によって指定された１以上のパラメータから、上記測定項目に係る生体の状態を示す指標を算出することを特徴とする請求項１に記載の生体測定装置。 The measurement result deriving means is:
The biometric apparatus according to claim 1, wherein an index indicating a state of a living body related to the measurement item is calculated from one or more parameters designated by the parameter designation information.
上記指標算出規則は、各パラメータが上記指標の算出に与える影響の大きさに基づいて定められた、各パラメータに掛ける重み付けの情報を含み、
上記測定結果導出手段は、
上記指標算出規則に従って、上記１以上のパラメータのそれぞれに定められた重み付けを付加して上記指標を算出することを特徴とする請求項２に記載の生体測定装置。 An index calculation rule storage unit that stores, for each index, an index calculation rule for calculating an index corresponding to the measurement item using the one or more parameters;
The index calculation rule includes weighting information to be applied to each parameter, which is determined based on the magnitude of the influence of each parameter on the calculation of the index,
The measurement result deriving means is:
The biometric apparatus according to claim 2, wherein the index is calculated by adding a weight determined to each of the one or more parameters according to the index calculation rule.
上記指標算出規則に含まれる上記重み付けは、上記パラメータ属性が有するすべてまたは一部の情報と相関することを特徴とする請求項３に記載の生体測定装置。 A parameter attribute storage unit that stores, for each index and each parameter, a parameter attribute indicating the magnitude of the influence of each parameter on the calculation of the index,
The biometric apparatus according to claim 3, wherein the weighting included in the index calculation rule correlates with all or part of information of the parameter attribute.
上記パラメータ属性管理手段は、
上記パラメータ属性記憶部に記憶されたパラメータ属性の変更に伴い、上記指標算出規則に含まれる上記重み付けを変更することを特徴とする請求項４に記載の生体測定装置。 In accordance with an instruction to change the parameter attribute, which is input from the user to the biometric device, includes a parameter attribute management unit that changes the parameter attribute stored in the parameter attribute storage unit,
The parameter attribute management means is
The biometric apparatus according to claim 4, wherein the weighting included in the index calculation rule is changed in accordance with a change in the parameter attribute stored in the parameter attribute storage unit.
上記測定項目ごとに、上記指標を繰り返し算出するタイミングを指定する反復測定指示情報を記憶し、
上記測定結果導出手段は、
上記反復測定指示情報が指定するタイミングにしたがって、反復して取得された生体信号情報に基づいて得られた生体パラメータを用いて指標を反復して算出することを特徴とする請求項２から５までのいずれか１項に記載の生体測定装置。 The measurement method storage unit further includes:
For each measurement item, store repeated measurement instruction information that specifies the timing for repeatedly calculating the index,
The measurement result deriving means is:
6. The index is repeatedly calculated using a biological parameter obtained based on biological signal information obtained repeatedly according to the timing specified by the repeated measurement instruction information. The biometric apparatus according to any one of the above.
上記測定結果導出手段によって所定の時点で算出された指標を、上記測定結果導出手段によって反復して算出された複数の指標と比較することにより、生体の上記所定の時点における健康状態を評価することを特徴とする請求項７に記載の生体測定装置。 The state evaluation means is
Evaluating the health state of the living body at the predetermined time point by comparing the index calculated at the predetermined time point by the measurement result deriving unit with a plurality of indices repeatedly calculated by the measurement result deriving unit. The biometric apparatus according to claim 7.
上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、測定に必須のパラメータと、測定に用いることが好ましい補助のパラメータとに区別して記憶することを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の生体測定装置。 The measurement method storage unit
The living body according to any one of claims 1 to 8, wherein the parameters in the parameter designation information are stored separately from parameters essential for measurement and auxiliary parameters preferably used for measurement. measuring device.
上記測定方法記憶部は、
上記パラメータ指定情報におけるパラメータを、上記生体パラメータと、上記外的パラメータとに区別して記憶することを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載の生体測定装置。 The parameters include the biological parameters that reflect the physiological state of the living body and external parameters that reflect environmental conditions outside the body of the living body,
The measurement method storage unit
The biometric apparatus according to any one of claims 1 to 9, wherein parameters in the parameter designation information are stored separately from the biometric parameters and the external parameters.
上記生体から上記生体信号情報を取得する生体センサの仕様情報、上記生体センサの設置位置情報、上記生体に関する被検体情報、および、上記生体が置かれた測定環境に関する環境情報の少なくとも１つを含み、
上記測定方法記憶部は、
１以上の上記生体パラメータと１以上の上記外的パラメータとの組み合わせを上記パラメータ指定情報として上記測定項目に対応付けて記憶することを特徴とする請求項１０に記載の生体測定装置。 The above external parameters are
Including at least one of specification information of a biological sensor that acquires the biological signal information from the biological body, installation position information of the biological sensor, subject information regarding the biological body, and environmental information regarding a measurement environment where the biological body is placed ,
The measurement method storage unit
The biometric apparatus according to claim 10, wherein a combination of one or more biometric parameters and one or more external parameters is stored in association with the measurement item as the parameter designation information.
上記生体測定装置には、該生体測定装置が測定可能な測定項目と、該測定項目の測定に用いる１以上のパラメータを指定するパラメータ指定情報とが対応付けて記憶されており、該パラメータ指定情報には、上記生体信号情報に基づいて得られる生体パラメータが少なくとも１つ指定されており、
測定項目に対応する上記パラメータ指定情報によって指定されたパラメータを特定するステップと、
上記特定するステップにて特定されたパラメータを用いて、上記測定項目に係る生体の状態を示す測定結果情報を導出するステップとを含むことを特徴とする生体測定方法。 Using a biological signal information acquired from a living body, a biological measurement method in a biological measurement device that measures the state of the biological body,
In the biometric device, measurement items that can be measured by the biometric device and parameter designation information that designates one or more parameters used for measurement of the measurement items are stored in association with each other. , At least one biological parameter obtained based on the biological signal information is specified,
Identifying a parameter designated by the parameter designation information corresponding to the measurement item;
And a step of deriving measurement result information indicating the state of the living body related to the measurement item using the parameters specified in the specifying step.
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