JP2018021833A - Temperature measurement device and temperature measurement method - Google Patents

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陽 池田
Hiromi Ikeda
陽 池田
興子 清水
Kyoko Shimizu
興子 清水
彩映 沢渡
Sae Sawatari
彩映 沢渡
橋本大毅
Daiki Hashimoto
大毅 橋本
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To precisely calculate a temperature of a deepest part of a measurement object.SOLUTION: A temperature measurement device includes: a measurement section measuring biological information; and a calculation processing section setting an apparent coefficient of thermal conductivity in calculation processing for calculating a temperature of a deepest part of a measurement object by using the apparent coefficient of thermal conductivity based on a result of measurement by the measurement section, executing the calculation processing, and calculating the temperature of the deepest part.SELECTED DRAWING: Figure 10

Description

本発明は、測定対象の深部温度を測定する温度測定装置および温度測定方法に関する。   The present invention relates to a temperature measuring device and a temperature measuring method for measuring a deep temperature of a measurement target.

生体の皮膚面に温度センサーを設置し、測定した温度と、生体の熱抵抗とから皮下の深部温度を非侵襲に測定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この特許文献１の技術では、測定開始時に被検体の熱抵抗値を算出して設定することで、深部温度測定の精度を向上させている。   A technique is known in which a temperature sensor is installed on the skin surface of a living body, and the subcutaneous deep temperature is measured non-invasively from the measured temperature and the thermal resistance of the living body (see, for example, Patent Document 1). In the technique of Patent Document 1, the accuracy of deep temperature measurement is improved by calculating and setting the thermal resistance value of the subject at the start of measurement.

特開２０１４−５２３５０号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2014-5350

しかし、生体の熱抵抗は一定ではなく、変動し得る。これは、生体組織の熱伝導率が、血流状態の影響を受けて見かけ上変動するためと考えられる。そのため、特許文献１のように測定開始時に熱抵抗値を設定して用いる構成では、設定の後で生体の熱抵抗が変動すると、深部温度の測定精度が低下する問題があった。   However, the thermal resistance of a living body is not constant and can vary. This is presumably because the thermal conductivity of the living tissue apparently varies under the influence of the blood flow state. Therefore, in the configuration in which the thermal resistance value is set and used at the start of measurement as in Patent Document 1, when the thermal resistance of the living body fluctuates after the setting, there is a problem that the measurement accuracy of the deep temperature is lowered.

本発明は、こうした事情に鑑みてなされたものであり、測定対象の深部温度を精度よく算出することを目的とする。   This invention is made | formed in view of such a situation, and it aims at calculating the deep part temperature of a measuring object accurately.

上記課題を解決するための第１の発明は、生体情報を測定する測定部と、みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定し、前記算出処理を実行して前記深部温度を算出する演算処理部と、を備えた温度測定装置である。   The first invention for solving the above-described problems is the measurement unit that measures biological information, and the apparent thermal conductivity in the calculation process that calculates the depth temperature of the measurement target using the apparent thermal conductivity. An arithmetic processing unit that is set based on a measurement result of a measurement unit and executes the calculation process to calculate the depth temperature.

また、他の発明として、生体情報を測定することと、みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定することと、前記算出処理を実行して前記深部温度を算出することと、を含む温度測定方法を構成してもよい。   Further, as another invention, based on the measurement result of the measurement unit, the apparent thermal conductivity in the calculation process of measuring biological information and calculating the depth temperature of the measurement target using the apparent thermal conductivity is calculated. Setting the temperature and calculating the depth temperature by executing the calculation process.

第１の発明等によれば、測定した生体情報をもとにみかけの熱伝導率を設定し、設定したみかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出できる。したがって、測定対象の深部温度を精度よく算出することが可能となる。   According to the first invention or the like, the apparent thermal conductivity is set based on the measured biological information, and the deep temperature of the measurement target can be calculated using the set apparent thermal conductivity. Therefore, it is possible to accurately calculate the deep temperature of the measurement target.

また、第２の発明として、前記測定部は少なくとも脈波の測定を行い、前記演算処理部は、前記測定された脈波から拍動成分と非拍動成分との比を表す血液灌流指標を算出し、当該血液灌流指標とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、第１の発明の温度測定装置を構成してもよい。   As a second invention, the measurement unit measures at least a pulse wave, and the arithmetic processing unit calculates a blood perfusion index representing a ratio between a pulsating component and a non-pulsating component from the measured pulse wave. The temperature measuring device according to the first aspect of the present invention, which calculates, calculates an apparent thermal conductivity based on correlation data between the blood perfusion index and the apparent thermal conductivity, and sets the apparent thermal conductivity in the calculation process May be configured.

第２の発明によれば、脈波を測定して血液灌流指標を算出し、血液灌流指標とみかけの熱伝導率との相関データからみかけの熱伝導率を設定することができる。   According to the second invention, the blood perfusion index is calculated by measuring the pulse wave, and the apparent thermal conductivity can be set from the correlation data between the blood perfusion index and the apparent thermal conductivity.

また、第３の発明として、前記測定部は少なくとも血流測定を行い、前記演算処理部は、前記血流測定の測定結果とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求め、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、第１の発明の温度測定装置を構成してもよい。   According to a third aspect of the present invention, the measurement unit performs at least blood flow measurement, and the arithmetic processing unit determines the apparent thermal conductivity based on correlation data between the measurement result of the blood flow measurement and the apparent thermal conductivity. The temperature measuring device according to the first aspect of the present invention that sets the apparent thermal conductivity in the calculation process may be configured.

第３の発明によれば、血流測定を行い、血流とみかけの熱伝導率との相関データからみかけの熱伝導率を設定することができる。   According to the third invention, blood flow measurement is performed, and the apparent thermal conductivity can be set from the correlation data between the blood flow and the apparent thermal conductivity.

また、第４の発明として、前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、前記演算処理部は、前記温度計の測定温度から血流を推定し、推定した血流とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、第１の発明の温度測定装置を構成してもよい。   Further, as a fourth invention, the measurement unit has at least a thermometer that measures the skin temperature of the measurement subject, and the arithmetic processing unit estimates and estimates blood flow from the measurement temperature of the thermometer. Even if the temperature measurement device according to the first aspect of the present invention is configured, the apparent thermal conductivity is obtained based on the correlation data between the blood flow and the apparent thermal conductivity, and the apparent thermal conductivity in the calculation process is set. Good.

第４の発明によれば、皮膚温度を測定して血流を推定し、血流とみかけの熱伝導率との相関データからみかけの熱伝導率を設定することができる。   According to the fourth invention, it is possible to estimate the blood flow by measuring the skin temperature and set the apparent thermal conductivity from the correlation data between the blood flow and the apparent thermal conductivity.

また、第５の発明として、前記相関データは、測定部位毎に予め定められており、前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定部位に対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、第２〜第４の何れかの発明の温度測定装置を構成してもよい。   Further, as a fifth invention, the correlation data is predetermined for each measurement site, and the arithmetic processing unit is configured to perform an apparent heat conduction based on the correlation data corresponding to the measurement site measured by the measurement unit. You may comprise the temperature measuring apparatus of the 2nd-4th invention which calculates | requires a rate.

第５の発明によれば、測定部位に応じた相関データを用いて、みかけの熱伝導率を設定することができる。   According to the fifth aspect, the apparent thermal conductivity can be set using the correlation data corresponding to the measurement site.

また、第６の発明として、前記相関データは、測定対象者の身体プロフィールを分類した身体プロフィール区分毎に予め定められており、前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定対象者の身体プロフィールに対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、第２〜第５の何れかの発明の温度測定装置を構成してもよい。   As a sixth aspect of the invention, the correlation data is predetermined for each body profile category in which the body profile of the measurement subject is classified, and the arithmetic processing unit is configured to measure the body of the measurement subject measured by the measurement unit. You may comprise the temperature measuring apparatus of the 2nd-5th invention which calculates | requires an apparent thermal conductivity based on the said correlation data corresponding to a profile.

第６の発明によれば、測定対象者の身体プロフィールが属する身体プロフィール区分に応じた相関データを用いて、みかけの熱伝導率を設定することができる。   According to the sixth invention, the apparent thermal conductivity can be set using the correlation data corresponding to the body profile classification to which the body profile of the measurement subject belongs.

また、第７の発明として、前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、前記算出処理は、みかけの熱伝導率と前記温度計の測定温度とを用いて前記深部温度を算出する処理である、第１〜第６の何れかの発明の温度測定装置を構成してもよい。   Further, as a seventh invention, the measurement unit has at least a thermometer that measures the skin temperature of the measurement subject, and the calculation process uses an apparent thermal conductivity and a measurement temperature of the thermometer. You may comprise the temperature measuring apparatus of any one of the 1st-6th invention which is the process which calculates the said deep part temperature.

第７の発明によれば、設定したみかけの熱伝導率と、測定した皮膚温度とを用いて深部温度を算出することができる。   According to the seventh aspect, the deep temperature can be calculated using the set apparent thermal conductivity and the measured skin temperature.

温度測定装置を表面側から見た外観図。The external view which looked at the temperature measuring apparatus from the surface side. 温度測定装置を裏面側から見た外観図。The external view which looked at the temperature measuring apparatus from the back side. 熱流センサーの平面図。The top view of a heat flow sensor. 図３に示すＡ−Ａ矢視断面の模式図。The schematic diagram of the AA arrow cross section shown in FIG. 事前測定を説明するための模式図。The schematic diagram for demonstrating prior measurement. 脈波信号の一例を示す図。The figure which shows an example of a pulse wave signal. 相関式を説明する図。The figure explaining a correlation type | formula. 相関テーブルを説明する図。The figure explaining a correlation table. 相関テーブルのデータ例を示す図。The figure which shows the example of data of a correlation table. 温度測定装置の主要な機能構成例を示すブロック図。The block diagram which shows the main functional structural examples of a temperature measuring device. 区分対応表のデータ構成例を示す図。The figure which shows the data structural example of a division | segmentation correspondence table. 測定部位リストのデータ構成例を示す図。The figure which shows the data structural example of a measurement site | part list. パラメーター設定テーブルのデータ構成例を示す図。The figure which shows the data structural example of a parameter setting table. 温度測定装置が行う処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the process which a temperature measurement apparatus performs. 変形例に係る温度測定装置の熱流測定を示す模式図。The schematic diagram which shows the heat flow measurement of the temperature measuring device which concerns on a modification.

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明を適用可能な形態が以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付す。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that the present invention is not limited to the embodiments described below, and modes to which the present invention can be applied are not limited to the following embodiments. In the description of the drawings, the same parts are denoted by the same reference numerals.

図１および図２は、温度測定装置１の全体構成例を示す外観図であり、図１は表面側（ユーザーに装着したときに外環境側になる面）を、図２は裏面側（ユーザーに装着したときに生体表面側になる面）をそれぞれ示す。本実施形態の温度測定装置１は、筐体３の裏面側端縁部に設けられた粘着シート５を備えており、例えば額、手首、頸部、上腕部、足首、胸回り、胴回り、手足の甲等の測定部位において生体表面（皮膚面）に貼付・固定される。粘着シート５は、生体表面に着脱可能な粘着層を有しており、ユーザーが身体を動かしても容易に外れたり剥がれたりしない。なお、粘着シート５に限らず、ジェル等を用いて貼付する構成でもよいし、バンド等を用いて測定部位に巻き付け、筐体３の裏面側を生体表面に接触させる構成としてもよい。   FIG. 1 and FIG. 2 are external views showing an example of the overall configuration of the temperature measuring device 1. FIG. 1 shows the front side (the surface that becomes the outside environment when worn on the user), and FIG. The surface which becomes the surface side of the living body when it is attached to the body). The temperature measuring apparatus 1 of the present embodiment includes an adhesive sheet 5 provided on the edge on the back side of the housing 3. For example, the forehead, wrist, neck, upper arm, ankle, chest circumference, waistline, limbs It is affixed and fixed on the surface of the living body (skin surface) at the measurement site such as the back. The pressure-sensitive adhesive sheet 5 has a pressure-sensitive adhesive layer that can be attached to and detached from the surface of the living body, and does not easily come off or peel off even if the user moves the body. In addition, the structure which sticks using not only the adhesive sheet 5 but a gel etc. may be sufficient, and it is good also as a structure which wraps around a measurement site | part using a band etc. and makes the back surface side of the housing | casing 3 contact the biological body surface.

先ず、温度測定装置１は、測定部であるセンサーを適所に配置して有する。例えば、温度測定装置１は、熱流センサー１３と、光センサー１５と、モーションセンサー１７とを備える。   First, the temperature measuring device 1 has a sensor as a measuring unit arranged in place. For example, the temperature measuring device 1 includes a heat flow sensor 13, an optical sensor 15, and a motion sensor 17.

熱流センサー１３は、温度測定装置１を装着した測定部位の生体表面と外環境との間の熱伝達によって当該熱流センサー１３の内部に生じた温度差をもとに、生体表面に生じる熱流を測定する。例えば、熱流センサー１３は、外形が略円環形状を有し、その一方の端面を形成する保護層１３３ａが裏面側で露出し、他方の端面を形成する保護層１３３ｂが表面側で露出するように筐体３に埋設される。筐体３は、熱流センサー１３内を伝達する熱が筐体３の内部へ逃げることを防止するために、熱流センサー１３の環状内側面および環状外側面に断熱材からなる断熱層を密着させるようにして備える。なお、理解の容易化のため、断熱層の図示は省略している。   The heat flow sensor 13 measures the heat flow generated on the surface of the living body based on the temperature difference generated inside the heat flow sensor 13 due to heat transfer between the living body surface of the measurement site to which the temperature measuring device 1 is mounted and the external environment. To do. For example, the heat flow sensor 13 has a substantially annular shape, and the protective layer 133a that forms one end face of the heat flow sensor 13 is exposed on the back side, and the protective layer 133b that forms the other end face is exposed on the front side. Embedded in the housing 3. In order to prevent the heat transmitted through the heat flow sensor 13 from escaping to the inside of the housing 3, the housing 3 has a heat insulating layer made of a heat insulating material in close contact with the annular inner surface and the annular outer surface of the heat flow sensor 13. Prepare. In addition, illustration of a heat insulation layer is abbreviate | omitted for easy understanding.

図３は、熱流センサー１３の平面図であり、図４は、図３に示すＡ−Ａ矢視断面の模式図である。なお、配線等は図示を省略している。図３および図４に示すように、熱流センサー１３は、伝熱層１３１と、その図４中下側を覆う保護層１３３ａと、上側を覆う保護層１３３ｂとが互いに熱拡散層１３５を介して接着された層構造を有し、伝熱層１３１の内部に複数（図３では４つ）の検出器１３７が組み込まれて構成される。   FIG. 3 is a plan view of the heat flow sensor 13, and FIG. 4 is a schematic diagram of a cross section taken along the line AA shown in FIG. Note that illustration of wiring and the like is omitted. As shown in FIGS. 3 and 4, the heat flow sensor 13 includes a heat transfer layer 131, a protective layer 133 a that covers the lower side in FIG. 4, and a protective layer 133 b that covers the upper side through the thermal diffusion layer 135. A plurality of (four in FIG. 3) detectors 137 are built in the heat transfer layer 131 and have a bonded layer structure.

検出器１３７は、装着時に生体表面側となる保護層１３３ａと接するように配置された温度計としての測温体１３９ａと、この測温体１３９ａと対向する位置で外環境側となる保護層１３３ｂと接するように配置された測温体１３９ｂとを備え、測温体１３９ａの検出温度を皮膚温度とし、測温体１３９ｂの検出温度を伝熱温度として出力する。各測温体１３９ａ，１３９ｂによる検出温度の温度差（上下温度差）から、該当する検出器１３７の位置における熱流束（単位面積当たりの熱流）を測定できる。測温体１３９ａ，１３９ｂには、サーミスターや熱電対等を用いることができる。なお、熱流センサー１３の構成は２つの測温体を用いた構成に限定されるものではなく、サーモパイルを用いたもの等公知の構成を適宜選択して用いることができる。   The detector 137 includes a temperature measuring body 139a as a thermometer arranged so as to be in contact with the protective layer 133a on the living body surface side at the time of wearing, and a protective layer 133b on the outer environment side at a position facing the temperature measuring body 139a. The temperature measuring body 139b is arranged so as to be in contact with the temperature measuring body 139a, the detected temperature of the temperature measuring body 139a is set as the skin temperature, and the detected temperature of the temperature measuring body 139b is output as the heat transfer temperature. The heat flux (heat flow per unit area) at the position of the corresponding detector 137 can be measured from the temperature difference (up and down temperature difference) of the detected temperatures by the temperature measuring elements 139a and 139b. A thermistor, a thermocouple, or the like can be used for the temperature measuring elements 139a and 139b. The configuration of the heat flow sensor 13 is not limited to a configuration using two temperature measuring elements, and a known configuration such as a thermopile can be appropriately selected and used.

光センサー１５は、熱流センサー１３の環状内側部分において、筐体３の裏面にその発光面が露出するように配設された２つの発光部１５１，１５３と、筐体３の裏面にその受光面が露出するように配設された受光部１５５とを備える。これら発光部１５１，１５３の発光面や受光部１５５の受光面は、熱流センサー１３の環状内側部分を覆う透明なカバーガラス等で保護される。   The optical sensor 15 includes two light emitting portions 151 and 153 arranged so that the light emitting surface is exposed on the back surface of the housing 3 in the annular inner portion of the heat flow sensor 13, and the light receiving surface on the back surface of the housing 3. And a light receiving portion 155 disposed so as to be exposed. The light emitting surfaces of the light emitting units 151 and 153 and the light receiving surface of the light receiving unit 155 are protected by a transparent cover glass or the like that covers the annular inner portion of the heat flow sensor 13.

発光部１５１，１５３は、所定の波長域内の照射光を照射するＬＥＤ（Light Emitting Diode）やＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）、半導体レーザー等の光源を用いて実現できる。照射光の波長域は、測定対象に応じて適宜選択することができる。本実施形態では、例えば、一方の発光部１５１は波長域６６０［ｎｍ］付近の第１波長の可視光を照射し、他方の発光部１５３は、波長域８８０［ｎｍ］〜９４０［ｎｍ］に属する第２波長の近赤外光を照射する。   The light emitting units 151 and 153 can be realized using a light source such as an LED (Light Emitting Diode), an OLED (Organic Light Emitting Diode), or a semiconductor laser that emits irradiation light within a predetermined wavelength range. The wavelength range of irradiation light can be appropriately selected according to the measurement target. In the present embodiment, for example, one light emitting unit 151 emits visible light having a first wavelength in the vicinity of the wavelength range 660 [nm], and the other light emitting unit 153 has a wavelength range of 880 [nm] to 940 [nm]. Irradiate near infrared light of the second wavelength to which it belongs.

受光部１５５は、照射光の透過光や反射光を受光し、受光量に応じた信号を出力する。例えば、フォトダイオード、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等で実現できる。   The light receiving unit 155 receives transmitted light and reflected light of irradiated light, and outputs a signal corresponding to the amount of received light. For example, it can be realized by a photodiode, a CCD (Charge Coupled Device), a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor), or the like.

この光センサー１５において何れか一方又は両方の発光部１５１，１５３から照射光を照射し、受光部１５５の受光結果（受光部１５５の出力値）を公知の技術を用いて演算処理することにより、光電脈波、容積脈波、脈拍数（心拍数）、血流速、血流量、血液灌流量、血管抵抗、血圧（収縮期血圧／拡張期血圧）、ＳｐＯ２（経皮的動脈血酸素飽和度）等の生体情報を測定できる。ＳｐＯ２は、第１波長および第２波長の照射光を各発光部１５１，１５３から順番に照射して得た受光部１５５の出力値をもとに、各波長における酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光度を用いて求めることができる。   By irradiating irradiation light from one or both of the light emitting units 151 and 153 in the optical sensor 15 and calculating the light reception result of the light receiving unit 155 (output value of the light receiving unit 155) using a known technique, Photoelectric pulse wave, volume pulse wave, pulse rate (heart rate), blood flow rate, blood flow volume, blood perfusion rate, vascular resistance, blood pressure (systolic blood pressure / diastolic blood pressure), SpO2 (percutaneous arterial oxygen saturation) Biometric information such as can be measured. SpO2 calculates the absorbance of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin at each wavelength based on the output value of the light receiving unit 155 obtained by sequentially irradiating the irradiation light of the first wavelength and the second wavelength from the light emitting units 151 and 153. It can be obtained using.

なお、熱流センサー１３や光センサー１５は、その裏面側に露出する部分が生体表面と接触し易いように、筐体３の裏面（例えば熱流センサー１３の端面）から出っ張らせて配置するとよい。接触性を高めることで、測定精度の低下防止が図れる。   The heat flow sensor 13 and the optical sensor 15 may be arranged so as to protrude from the back surface of the housing 3 (for example, the end surface of the heat flow sensor 13) so that the portion exposed on the back surface side can easily come into contact with the surface of the living body. By increasing the contactability, it is possible to prevent the measurement accuracy from being lowered.

モーションセンサー１７は、ユーザーの運動を測定するためのものであり、例えば、加速度（３軸）、角速度（３軸）、および地磁気（３軸）を検出する９軸センサーで実現できる。このモーションセンサー１７の加速度、角速度、および地磁気の各出力値を公知の技術を用いて演算処理することで、ユーザーの身体活動量、歩数、移動距離、速度、例えば「立位」「座位」「腹臥位」といった姿勢、「歩行」「走行」「階段昇降」といった運動（行動）の種類等の情報を測定できる。   The motion sensor 17 is for measuring a user's movement, and can be realized by, for example, a 9-axis sensor that detects acceleration (3 axes), angular velocity (3 axes), and geomagnetism (3 axes). By calculating the acceleration, angular velocity, and geomagnetism output values of the motion sensor 17 using known techniques, the user's physical activity, the number of steps, the moving distance, the speed, for example, “standing”, “sitting”, “ Information such as the posture such as “prone position” and the type of movement (behavior) such as “walking”, “running”, and “stepping up and down stairs” can be measured.

次に、温度測定装置１は、生体情報を測定するセンサー以外の構成として、筐体３の表面においてタッチパネル２５を備える。タッチパネル２５には、深部温度の他、センサー１３，１５，１７の測定結果等が適宜表示される。タッチパネル２５の表示内容は、ユーザーが適宜設定できる。   Next, the temperature measuring device 1 includes a touch panel 25 on the surface of the housing 3 as a configuration other than the sensor that measures biological information. On the touch panel 25, the measurement results of the sensors 13, 15, and 17 as well as the deep temperature are appropriately displayed. The display content of the touch panel 25 can be set as appropriate by the user.

また、温度測定装置１は、筐体３に内蔵された制御基板２９を備える。制御基板２９は、例えば、熱流センサー１３の環状内側部分に収容される。この制御基板２９には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２９１、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリーやハードディスク等の記憶媒体２９３、無線通信モジュール２９５等の電子部品が搭載される。その他にも、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、各種集積回路等の必要な電子部品を搭載することができ、センサー１３，１５，１７を駆動制御するＩＣや回路等が適宜搭載される。温度測定装置１は、ＣＰＵ２９１が記憶媒体２９３に格納されているプログラムを実行することによって、熱流測定や光測定をはじめとする深部温度の算出に必要な処理を行う。   The temperature measuring device 1 also includes a control board 29 built in the housing 3. The control board 29 is accommodated in the annular inner portion of the heat flow sensor 13, for example. Electronic components such as a CPU (Central Processing Unit) 291, a storage medium 293 such as an IC (Integrated Circuit) memory and a hard disk, and a wireless communication module 295 are mounted on the control board 29. In addition, necessary electronic components such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and various integrated circuits can be mounted, and an IC, a circuit, and the like for driving and controlling the sensors 13, 15, and 17 are appropriately mounted. The temperature measurement apparatus 1 performs processing necessary for calculation of the deep temperature, such as heat flow measurement and light measurement, by the CPU 291 executing a program stored in the storage medium 293.

なお、その他にも、温度測定装置１には、不図示のスピーカー、発光・点滅するＬＥＤ、振動するバイブレーター、各種操作を入力するための操作ボタン等が適宜設けられる。   In addition, the temperature measuring apparatus 1 is appropriately provided with a speaker (not shown), a light emitting / flashing LED, a vibrating vibrator, operation buttons for inputting various operations, and the like.

［原理］
熱流センサー１３によって生体表面の熱流と皮膚温度が得られれば、熱伝導方程式に基づく関係式から、測定対象である生体（測定部位）の深部温度、例えば、生体内の熱源の温度を測定（算出）することができる。生体内の熱伝導が平板の熱伝導とみなせる場合、深部温度は、次式（１）で表される熱抵抗値Ｒ［Ｋ／Ｗ］を用いた推定式（深部温度推定式）により算出できる。なお、深部温度推定式は、式（１３）等に示して後述する。

Figure 2018021833
[principle]
If the heat flow sensor 13 obtains the heat flow and skin temperature on the surface of the living body, it measures (calculates) the deep temperature of the living body (measurement site), for example, the temperature of the heat source in the living body, from the relational expression based on the heat conduction equation. )can do. When the heat conduction in a living body can be regarded as the heat conduction of a flat plate, the deep temperature can be calculated by an estimation formula (deep temperature estimation formula) using the thermal resistance value R [K / W] represented by the following formula (1). . The deep temperature estimation formula will be described later with reference to formula (13) and the like.
Figure 2018021833

式（１）において、ｄは生体表面から熱源までの深さ［ｍ］であり、ｋｅｆｆは生体組織のみかけの熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］である。生体組織のみかけの熱伝導率ｋｅｆｆは、次式（２），（３）で表される。

Figure 2018021833
In equation (1), d is the depth [m] from the living body surface to the heat source, and k eff is the apparent thermal conductivity [W / (m · K)] of the living tissue. The apparent thermal conductivity k eff of the living tissue is expressed by the following expressions (2) and (3).
Figure 2018021833

式（２），（３）において、ｋは生体組織の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］、σは形態係数、ｎは単位体積当たりの血管密度数、ａは動脈径［ｍ］、ｋｂは血液の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］、Ｐｅはペクレ数、Ｐｒはプラントル数、Ｒｅはレイノルズ数、ρｂは血液の密度［ｋｇ／ｍ３］、Ｃｂは血液の比熱［Ｊ／（ｋｇ・Ｋ）］、ｕは平均血流速［ｍ／ｓ］である。これらのうちの平均血流速ｕは、生理反応によって変動する。一方、平均血流速ｕ以外の各値は、定数又は定数とみなせる値である。したがって、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは、測定部位における血流の影響を受けて変動するといえる。 In equations (2) and (3), k is the thermal conductivity [W / (m · K)] of the living tissue, σ is the shape factor, n is the number of blood vessel densities per unit volume, and a is the artery diameter [m]. , K b is the thermal conductivity of blood [W / (m · K)], Pe is the Peclet number, Pr is the Prandtl number, Re is the Reynolds number, ρ b is the blood density [kg / m 3 ], and C b is Specific heat of blood [J / (kg · K)], u is an average blood flow velocity [m / s]. Of these, the average blood flow rate u varies depending on physiological responses. On the other hand, each value other than the average blood flow velocity u is a constant or a value that can be regarded as a constant. Therefore, it can be said that the apparent thermal conductivity k eff varies under the influence of blood flow at the measurement site.

そこで、本実施形態では、予め所定の血流指標値とみかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値との対応関係を定めた相関データを用意しておき、相関データを用いて深部温度を算出する。 Therefore, in the present embodiment, correlation data that defines the correspondence between a predetermined blood flow index value and the true value of the apparent thermal conductivity k eff is prepared in advance, and the deep temperature is calculated using the correlation data. .

１．相関データの設定
相関データは、例えば、性別、年齢、身長、体重といった身体プロフィールを区分した身体プロフィール区分毎に用意される。本実施形態では、身長と体重とからＢＭＩ（Body Mass Index）を算出して用い、年齢とＢＭＩについてはそのとり得る値を段階的に区切って区分し、性別は男女別に区分する。そして、各身体プロフィールに係る区分の全通りの組合せの各々を１つの身体プロフィール区分として、身体プロフィール区分毎に各測定部位に係る相関データを作成して設定しておく。ＢＭＩは、次式（４）で表される。式（４）において、ｗは体重［ｋｇ］、ｔは身長［ｍ］である。

Figure 2018021833
1. Setting Correlation Data Correlation data is prepared for each body profile category in which body profiles such as sex, age, height, and weight are classified. In the present embodiment, BMI (Body Mass Index) is calculated and used from the height and weight, and the possible values for age and BMI are divided in stages, and the sex is classified by gender. Then, each combination of the sections related to each body profile is regarded as one body profile section, and correlation data related to each measurement site is created and set for each body profile section. BMI is expressed by the following equation (4). In formula (4), w is weight [kg], and t is height [m].
Figure 2018021833

具体的には先ず、（１）標本者を集めて深部温度測定、熱流測定、および光測定の各測定を測定部位毎に行う（事前測定）。続いて、（２）深部温度測定および熱流測定の各測定結果からみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを求め、（３）光測定の測定結果から血流指標値として例えば血液灌流指標ＰＩを求める。これにより、各標本者から、測定部位毎に血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとが収集される。そして、（４）収集した血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを一組の収集データとし、各収集データを該当する標本者の身体プロフィールに応じた身体プロフィール区分に仕分けて測定部位毎にデータ処理することで、相関データを作成する。 Specifically, first, (1) the specimen person is collected and each measurement of deep temperature measurement, heat flow measurement, and light measurement is performed for each measurement site (preliminary measurement). Subsequently, (2) an apparent thermal conductivity k eff is obtained from each measurement result of the deep temperature measurement and the heat flow measurement, and (3) a blood perfusion index PI is obtained as a blood flow index value from the measurement result of the light measurement. Thereby, the blood perfusion index PI and the apparent thermal conductivity k eff are collected from each specimen for each measurement site. (4) The collected blood perfusion index PI and the apparent thermal conductivity k eff are used as a set of collected data, and each collected data is classified into body profile categories corresponding to the body profile of the corresponding specimen person to be measured. Correlation data is created by data processing every time.

（１）事前測定
図５は、温度測定装置１と、別途用意した深部温度計７とを標本者の生体表面９１に設置し、上記３つの各測定をしている状態を簡略的に示す模式図である。図５では、測定部位皮下の深さ方向に沿った断面を示している。ここで、式（１）の深さｄは、図５に示す測定部位の生体表面９１から熱源９５までの深さ方向の距離に相当する。そして、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは、当該生体表面９１から熱源９５までの間に存在する生体組織９３の熱伝導率である。上記したように、生体組織自体の熱伝導率ｋは、固有の値で固定である。しかし、実際には、生体組織９３の熱伝導率は、血流の影響を受けてみかけ上変動する（みかけの熱伝導率ｋｅｆｆ）。 (1) Prior Measurement FIG. 5 is a schematic diagram simply showing a state in which the temperature measuring device 1 and a separately prepared deep thermometer 7 are installed on the biological surface 91 of the specimen person and the above three measurements are performed. FIG. FIG. 5 shows a cross section along the depth direction under the measurement site. Here, the depth d in Expression (1) corresponds to the distance in the depth direction from the living body surface 91 to the heat source 95 of the measurement site shown in FIG. The apparent thermal conductivity k eff is the thermal conductivity of the living tissue 93 existing between the living body surface 91 and the heat source 95. As described above, the thermal conductivity k of the living tissue itself is fixed at a specific value. However, actually, the thermal conductivity of the living tissue 93 apparently fluctuates due to the influence of blood flow (apparent thermal conductivity k eff ).

深部温度測定は、深部温度計７を用いて行い、皮下の熱源９５の温度を深部温度θｃとして測定する。熱流測定は、熱流センサー１３を用いて行い、皮膚温度θｓ１と伝熱温度θｓ２と、熱流束φｑとを測定する。 Core temperature measurement was performed by using the deep thermometer 7 measures the temperature of the subcutaneous of the heat source 95 as core temperature theta c. The heat flow is measured using the heat flow sensor 13, and the skin temperature θ s1 , the heat transfer temperature θ s2, and the heat flux φ q are measured.

光測定は、光センサー１５を用いて行い、光電脈波（容積脈波）等の脈波信号を検出する。光センサー１５の一方の発光部１５１に着目すると、図５中に一点鎖線で示すように、発光部１５１から照射された照射光は、生体表面９１から生体内に進入して拡散反射しながら伝播し、受光部１５５に到達する。そして、熱源９５として皮下に血管が存在する測定部位では、照射光の一部が、その生体内の伝播過程で熱源（血管）９５を通過する。他方の発光部１５３から照射された照射光も同様である。   Optical measurement is performed using the optical sensor 15 to detect a pulse wave signal such as a photoelectric pulse wave (volume pulse wave). Focusing on one light-emitting portion 151 of the optical sensor 15, as indicated by a one-dot chain line in FIG. 5, the irradiation light emitted from the light-emitting portion 151 enters the living body from the living body surface 91 and propagates while being diffusely reflected. And reaches the light receiving unit 155. Then, at the measurement site where the blood vessel exists under the skin as the heat source 95, a part of the irradiation light passes through the heat source (blood vessel) 95 in the propagation process in the living body. The same applies to the irradiation light emitted from the other light emitting unit 153.

ここで、血管は、心臓の拍動によって収縮拡張を繰り返し、これに伴って血管内の血流量も変動する。したがって、血管が走行する測定部位に照射光を照射し続けると、血流量の変動によって血管を通過した光の光量が増減する。光測定では、受光部１５５に到達した光（生体内伝播光）の強度変化から上記光量の増減を検出し、脈波信号を得る。具体的には、光センサー１５は、受光部１５５の出力値（フォトダイオードに発生した電流信号）を電圧信号に変換し、脈波信号［Ｖ］として出力する。   Here, the blood vessel repeatedly contracts and expands due to the pulsation of the heart, and the blood flow in the blood vessel also fluctuates accordingly. Therefore, if irradiation light is continuously applied to the measurement site where the blood vessel travels, the amount of light passing through the blood vessel increases or decreases due to fluctuations in blood flow. In the light measurement, the increase / decrease in the light amount is detected from the intensity change of the light (in-vivo propagation light) reaching the light receiving unit 155 to obtain a pulse wave signal. Specifically, the optical sensor 15 converts the output value of the light receiving unit 155 (a current signal generated in the photodiode) into a voltage signal and outputs it as a pulse wave signal [V].

（２）みかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆの算出
皮下に存在する熱源の形状は測定部位によって異なり、この熱源の形状によって、前提となる熱伝導方程式が変わる。具体的には、例えば熱源が平板状を有し、生体内の熱伝導が平板の熱伝導とみなせる場合（後述する式（１３））と、熱源が円筒状を有し、生体内の熱伝導が円筒の熱伝導とみなせる場合（後述する式（１４））とでは、深部温度推定式が異なる。みかけの熱伝導率ｋｅｆｆを求める関係式も同様である。本実施形態では、熱源の形状を平板状と円筒状（或いは円柱状）の２種類とする。各測定部位の熱源の形状については、予め設定しておく。 (2) Calculation of Apparent Thermal Conductivity (True Value) k eff The shape of the heat source existing under the skin varies depending on the measurement site, and the heat conduction equation as a premise changes depending on the shape of the heat source. Specifically, for example, when the heat source has a flat plate shape and the heat conduction in the living body can be regarded as the heat conduction of the flat plate (formula (13) described later), the heat source has a cylindrical shape and the heat conduction in the living body. Can be regarded as heat conduction of a cylinder (formula (14) described later), the deep temperature estimation formula is different. The relational expression for obtaining the apparent thermal conductivity k eff is the same. In the present embodiment, the heat source has two types of shapes, a flat plate shape and a cylindrical shape (or a column shape). The shape of the heat source at each measurement site is set in advance.

先ず、熱源９５が平板状（平板熱源）の場合を説明する。平板熱源としては、血液プールや平板状の骨等が挙げられ、このような平板熱源が存在する測定部位に対しては、熱源の形状として「平板熱源」が設定される。具体的な測定部位としては、例えば、額が挙げられる。額は、皮下の生体組織が比較的一様で薄く、その熱伝導は平板熱伝導とみなせる。ここで、熱流センサー１３の伝熱層１３１（図４）の厚さ［ｍ］をｄｓ、伝熱層１３１の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］をｋｓと定義する。先ず、生体内の平板熱源から生体表面まで伝熱する熱流束φｑは、平板熱伝導に従い、次式（５）で表される。

Figure 2018021833
First, the case where the heat source 95 is flat (plate heat source) will be described. Examples of the flat plate heat source include a blood pool and a flat plate bone. For a measurement site where such a flat plate heat source exists, a “flat plate heat source” is set as the shape of the heat source. Specific examples of the measurement site include a forehead. The forehead is a relatively uniform and thin skin tissue, and its heat conduction can be regarded as flat plate heat conduction. Here, the thickness [m] of the heat transfer layer 131 (FIG. 4) of the heat flow sensor 13 is defined as d s , and the thermal conductivity [W / (m · K)] of the heat transfer layer 131 is defined as k s . First, the heat flux φ q transferred from the in-vivo flat plate heat source to the living body surface is expressed by the following equation (5) according to the flat plate heat conduction.
Figure 2018021833

また、生体表面まで伝達した熱は、熱流センサー１３を介して外環境に放出される。その際に伝熱層１３１を伝達することから、熱流束φｑには、次式（６）が成り立つ。

Figure 2018021833
Further, the heat transferred to the surface of the living body is released to the outside environment via the heat flow sensor 13. Since the heat transfer layer 131 is transmitted at that time, the following equation (6) is established in the heat flux φ q .
Figure 2018021833

式（５），（６）から、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは次式（７）で表される。すなわち、測定部位の熱源が平板熱源として設定されている場合には、深部温度測定および熱流測定で得られた深部温度θｃ、皮膚温度θｓ１、伝熱温度θｓ２の各値を式（７）に代入し、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値を算出する。深さｄは、規定値を用いる。この深さｄは、温度測定装置１による深部温度の測定時にも必要な値であり（式（１３）を参照）、後述するパラメーター設定テーブル３５０において推定式パラメーターｄとして予め設定される。

Figure 2018021833
From the equations (5) and (6), the apparent thermal conductivity k eff is expressed by the following equation (7). That is, when the heat source of the measurement site is set as a flat plate heat source, the values of the depth temperature θ c , skin temperature θ s1 , and heat transfer temperature θ s2 obtained by the depth temperature measurement and the heat flow measurement are expressed by the formula (7 ) To calculate the true value of the apparent thermal conductivity k eff . A specified value is used for the depth d. This depth d is a value required also when measuring the temperature of the deep part by the temperature measuring device 1 (see formula (13)), and is set in advance as the estimation formula parameter d in the parameter setting table 350 described later.
Figure 2018021833

次に、熱源９５が円筒状（円筒熱源）の場合を説明する。円筒熱源としては、血管や、円筒状の骨等が挙げられ、このような円筒熱源が存在する測定部位に対しては、熱源の形状として「円筒熱源」が設定される。例えば手首であれば、橈骨動脈等の動脈を流れる血液が大きな熱源となり、その熱伝導は円筒熱伝導とみなせる。ここで、円筒熱源の半径［ｍ］をｒａ、当該円筒熱源の中心から生体表面までの距離［ｍ］をｒｓと定義する。先ず、生体内の円筒熱源から生体表面まで伝熱する熱流束φｑは、円筒熱伝導に従い、次式（８）で表される。

Figure 2018021833
Next, the case where the heat source 95 is cylindrical (cylindrical heat source) will be described. Examples of the cylindrical heat source include a blood vessel and a cylindrical bone. For a measurement site where such a cylindrical heat source exists, a “cylindrical heat source” is set as the shape of the heat source. For example, in the case of a wrist, blood flowing through an artery such as the radial artery becomes a large heat source, and the heat conduction can be regarded as cylindrical heat conduction. Here, the radius [m] of the cylindrical heat source r a, the distance from the center of the cylindrical heat source until the surface of the living body [m] is defined as r s. First, the heat flux φ q transferred from the in-vivo cylindrical heat source to the living body surface is expressed by the following equation (8) according to the cylindrical heat conduction.
Figure 2018021833

また、熱流束φｑには、平板熱伝導の場合と同様に、式（６）が成り立つ。したがって、式（６），（８）から、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆは次式（９）で表される。すなわち、測定部位の熱源が円筒熱源として設定されている場合には、深部温度測定および熱流測定で得られた深部温度θｃ、皮膚温度θｓ１、伝熱温度θｓ２の各値を式（９）に代入し、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値を算出する。半径ｒａおよび距離ｒｓは、規定値を用いる。これら半径ｒａおよび距離ｒｓも、深さｄと同様に推定式パラメーターｒａ，ｒｓとしてパラメーター設定テーブル３５０に予め設定され、温度測定装置１による深部温度の測定時に用いられる（式（１４）を参照）。

Figure 2018021833
Further, the equation (6) is established for the heat flux φ q as in the case of flat plate heat conduction. Therefore, from the equations (6) and (8), the apparent thermal conductivity k eff is expressed by the following equation (9). That is, when the heat source at the measurement site is set as a cylindrical heat source, the values of the depth temperature θ c , skin temperature θ s1 , and heat transfer temperature θ s2 obtained by the depth temperature measurement and the heat flow measurement are expressed by the formula (9 ) To calculate the true value of the apparent thermal conductivity k eff . A prescribed value is used for the radius r a and the distance r s . The radius r a and the distance r s are also set in the parameter setting table 350 in advance as estimation equation parameters r a and r s in the same manner as the depth d, and are used when the temperature measurement apparatus 1 measures the depth temperature (formula (14 )).
Figure 2018021833

なお、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値を算出するための事前測定で使用する深部温度計７の構成は、特に限定されない。例えば、ヒーターによる測定部位の加熱を伴う加熱型のものや、生体内にセンサー（針）を刺して直接深部温度を測定するもの等、公知の深部温度計を用いてよい。また、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆの真値についても、例示した手法に限らず、公知の手法を適宜採用して測定／算出してよい。 Note that the configuration of the deep thermometer 7 used in the preliminary measurement for calculating the true value of the apparent thermal conductivity k eff is not particularly limited. For example, a well-known deep thermometer may be used, such as a heating type that involves heating the measurement site with a heater, or a device that directly measures the deep temperature by inserting a sensor (needle) into the living body. Further, the true value of the apparent thermal conductivity k eff is not limited to the illustrated method, and may be measured / calculated by appropriately adopting a known method.

（３）血液灌流指標ＰＩの算出
血流指標値の１つとして、拍動成分と非拍動成分との比を表す血液灌流指標（Perfusion Index：ＰＩ）が挙げられる。図６は、光測定で得られた脈波信号［Ｖ］の一例を示す図である。図６に示すように、脈波信号には、心臓の一心拍期間の周期が現れる。本実施形態では、脈波信号の周期性をもとに、一心拍期間の振幅の最大値および最小値を取得する。そして、最大値をＳ１とし、最大値と最小値との差をＳ２として、次式（１０）により血液灌流指標ＰＩを算出する。

Figure 2018021833
(3) Calculation of blood perfusion index PI As one of the blood flow index values, there is a blood perfusion index (Perfusion Index: PI) that represents a ratio between a pulsating component and a non-pulsating component. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a pulse wave signal [V] obtained by optical measurement. As shown in FIG. 6, a cycle of one heartbeat period of the heart appears in the pulse wave signal. In the present embodiment, the maximum value and the minimum value of the amplitude of one heartbeat period are acquired based on the periodicity of the pulse wave signal. Then, the maximum value and S 1, the difference between the maximum value and the minimum value as S 2, and calculates the blood perfusion index PI by the following equation (10).
Figure 2018021833

なお、血液灌流指標ＰＩは、式（１０）のＳ１を一心拍期間分の脈波信号の平均値Ｓａｖｅとして算出してもよい。 Incidentally, blood perfusion index PI may calculate the S 1 of the formula (10) as an average value S ave of one heartbeat period of the pulse wave signal.

（４）相関データの作成
各標本者から測定部位毎に血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを収集したら、各収集データを該当する標本者の身体プロフィールに応じた身体プロフィール区分に仕分けし、各身体プロフィール区分について測定部位毎に相関データを作成する。図７は、ある身体プロフィール区分に属する標本者から収集した同じ測定部位の収集データ群の一例を示す図であり、横軸を血液灌流指標ＰＩとし、縦軸をみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとして各収集データをプロットして示している。図７に示すように、血液灌流指標ＰＩと、みかけの熱伝導率ｋｅｆｆとは、正の相関関係を有する。 (4) Creation of correlation data Once the blood perfusion index PI and the apparent thermal conductivity k eff are collected from each specimen for each measurement site, each collected data is divided into body profile classifications corresponding to the body profile of the relevant specimen person. Sorting and creating correlation data for each measurement site for each body profile category. FIG. 7 is a diagram showing an example of a collected data group of the same measurement site collected from a specimen member belonging to a certain body profile category, where the horizontal axis is the blood perfusion index PI and the vertical axis is the apparent thermal conductivity k eff. Each collected data is plotted. As shown in FIG. 7, the blood perfusion index PI and the apparent thermal conductivity k eff have a positive correlation.

そこで、本実施形態では、例えば、収集データ群を用いて最小二乗法等の近似計算を行い、血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとの相関式Ｃ１を算出する。例えば、次式（１１）に示す累乗関数として求めることができる。ただし、相関式は、線形多項式でもよいし、指数関数でもよい。例えば、次式（１２）に示す一次の線形多項式として求めてもよい。そして、求めた相関式を、該当する身体プロフィール区分における当該測定部位の相関データとして設定する。式（１１），（１２）において、ｍａ，ｍｂ，ｍｃ，ｍｄは、それぞれ定数である。相関式は、各身体プロフィール区分について測定部位毎に算出し、各々の相関データとする。

Figure 2018021833
Therefore, in the present embodiment, for example, an approximate calculation such as a least square method is performed using the collected data group, and a correlation expression C1 between the blood perfusion index PI and the apparent thermal conductivity k eff is calculated. For example, it can be obtained as a power function represented by the following equation (11). However, the correlation equation may be a linear polynomial or an exponential function. For example, you may obtain | require as a linear linear polynomial shown to following Formula (12). And the calculated | required correlation type | formula is set as correlation data of the said measurement site | part in a corresponding body profile division. Equation (11), in (12), m a, m b, m c, m d are each constants. The correlation equation is calculated for each measurement site for each body profile category, and is used as each correlation data.
Figure 2018021833

なお、相関データは、血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとの相関式として設定しておく構成に限定されない。例えば、血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを対応付けた相関テーブルとして設定しておく構成でもよい。図８は、図７と同じ収集データ群から作成した相関テーブルのテーブルデータＰ１をプロットして示した図である。例えば、横軸の血液灌流指標ＰＩを単位区間に分割する。そして、各単位区間内の収集データからみかけの熱伝導率ｋｅｆｆの平均値を算出し、相関テーブルを作成する。図９に、単位区間を「０．１」として作成した相関テーブルのデータ例を示す。この場合も、相関式と同様に各身体プロフィール区分について測定部位毎に相関テーブルを作成し、各々の相関データとする。 The correlation data is not limited to a configuration that is set as a correlation equation between the blood perfusion index PI and the apparent thermal conductivity k eff . For example, a configuration in which the blood perfusion index PI and the apparent thermal conductivity k eff are set as a correlation table may be used. FIG. 8 is a diagram plotting the table data P1 of the correlation table created from the same collected data group as FIG. For example, the blood perfusion index PI on the horizontal axis is divided into unit intervals. Then, the average value of the apparent thermal conductivity k eff is calculated from the collected data in each unit section, and a correlation table is created. FIG. 9 shows a data example of the correlation table created with the unit interval set to “0.1”. In this case as well, a correlation table is created for each measurement site for each body profile classification in the same manner as the correlation formula, and each correlation data is used.

２．深部温度の測定
深部温度の測定は、相関データを用いて行う。手順としては先ず、測定対象者であるユーザーの身体プロフィール区分を特定し、測定部位に応じた相関データを適用相関データとして選択する。そして、熱流測定と、光測定とを上記の要領で行い、光測定の測定結果（脈波信号）から式（１０）により血液灌流指標ＰＩを算出する。 2. Measurement of depth temperature Measurement of depth temperature is performed using correlation data. As a procedure, first, a body profile classification of a user who is a measurement target is specified, and correlation data corresponding to a measurement site is selected as applied correlation data. Then, the heat flow measurement and the light measurement are performed as described above, and the blood perfusion index PI is calculated from the measurement result (pulse wave signal) of the light measurement by Equation (10).

続いて、適用相関データを用い、血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出して設定する。例えば、相関データが式（１１）や式（１２）のような相関式として定められている場合は、適用相関データの相関式に血液灌流指標ＰＩを代入し、対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する。また、図９のような相関テーブルとして定められているのであれば、適宜テーブルデータを補間する処理を行い、血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する。 Subsequently, the apparent thermal conductivity k eff corresponding to the blood perfusion index PI is calculated and set using the applied correlation data. For example, when the correlation data is defined as a correlation expression such as Expression (11) or Expression (12), the blood perfusion index PI is substituted into the correlation expression of the applied correlation data, and the corresponding apparent thermal conductivity k. eff is calculated. If the correlation table is defined as shown in FIG. 9, the table data is appropriately interpolated to calculate the apparent thermal conductivity k eff corresponding to the blood perfusion index PI.

その後、熱流測定の測定結果（皮膚温度θｓ１および伝熱温度θｓ２）から式（５）により熱流束φｑを求め、設定したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆと、皮膚温度θｓ１および熱流束φｑとを用いて測定部位の深部温度を算出する処理（算出処理）を実行する。算出処理では、測定部位に応じた深部温度推定式を選択的に用いる。 Thereafter, the heat flux φ q is obtained from the measurement result of the heat flow measurement (skin temperature θ s1 and heat transfer temperature θ s2 ) according to the equation (5), the set apparent heat conductivity k eff , the skin temperature θ s1 and the heat flux. The process (calculation process) which calculates the deep part temperature of a measurement site | part using (phi) q is performed. In the calculation process, a depth temperature estimation formula corresponding to the measurement site is selectively used.

具体的には、測定部位の熱源が平板熱源の場合は、次式（１３）に示す深部温度推定式に従って深部温度θｃを算出する。

Figure 2018021833
一方、測定部位の熱源が円筒熱源の場合には、次式（１４）に示す深部温度推定式に従って深部温度θｃを算出する。
Figure 2018021833
 Specifically, when the heat source at the measurement site is a flat plate heat source, the depth temperature θ c is calculated according to the depth temperature estimation formula shown in the following formula (13).
Figure 2018021833
 On the other hand, when the heat source at the measurement site is a cylindrical heat source, the depth temperature θ c is calculated according to the depth temperature estimation formula shown in the following equation (14).
Figure 2018021833

［機能構成］
図１０は、温度測定装置１の主要な機能構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、温度測定装置１は、センサー部１０と、操作入力部１１１と、表示部１１３と、通信部１１５と、演算処理部２００と、記憶部３００とを備える。 [Function configuration]
FIG. 10 is a block diagram illustrating a main functional configuration example of the temperature measuring apparatus 1. As shown in FIG. 10, the temperature measurement device 1 includes a sensor unit 10, an operation input unit 111, a display unit 113, a communication unit 115, an arithmetic processing unit 200, and a storage unit 300.

センサー部１０は、図１又は図２に示した熱流センサー１３や光センサー１５、モーションセンサー１７等の複数のセンサーで構成される。   The sensor unit 10 includes a plurality of sensors such as the heat flow sensor 13, the optical sensor 15, and the motion sensor 17 illustrated in FIG. 1 or 2.

操作入力部１１１は、ユーザーによる各種操作入力を受け付け、操作入力に応じた操作入力信号を演算処理部２００へ出力する。ボタンスイッチやレバースイッチ、ダイヤルスイッチ、タッチパネル等により実現できる。図１では、タッチパネル２５がこれに該当する。   The operation input unit 111 accepts various operation inputs by the user and outputs an operation input signal corresponding to the operation input to the arithmetic processing unit 200. It can be realized by a button switch, lever switch, dial switch, touch panel, or the like. In FIG. 1, the touch panel 25 corresponds to this.

表示部１１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置によって実現され、演算処理部２００からの表示信号に基づく各種表示を行う。図１では、タッチパネル２５がこれに該当する。   The display unit 113 is realized by a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display), and performs various displays based on display signals from the arithmetic processing unit 200. In FIG. 1, the touch panel 25 corresponds to this.

通信部１１５は、演算処理部２００の制御のもと、外部との間でデータを送受するための通信装置である。この通信部１１５の通信方式としては、無線通信を利用して無線接続する形式や、所定の通信規格に準拠したケーブルを介して有線接続する形式、クレイドル等と呼ばれる充電器と兼用の中間装置を介して接続する形式等、種々の方式を適用可能である。図１では、制御基板２９に搭載された無線通信モジュール２９５がこれに該当する。   The communication unit 115 is a communication device for transmitting / receiving data to / from the outside under the control of the arithmetic processing unit 200. As a communication method of the communication unit 115, a wireless connection method using wireless communication, a wired connection method using a cable conforming to a predetermined communication standard, an intermediate device that is also used as a charger called a cradle, etc. Various systems such as a connection type via the network can be applied. In FIG. 1, the wireless communication module 295 mounted on the control board 29 corresponds to this.

演算処理部２００は、各機能部との間でデータの入出力制御を行い、所定のプログラムやデータ、操作入力部１１１からの操作入力信号、センサー部１０を構成するセンサー１３，１５，１７の測定結果等に基づき各種の演算処理を実行して、ユーザーの生体情報を取得する。例えば、ＣＰＵやＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のマイクロプロセッサーや、ＡＳＩＣ、ＩＣメモリー等の電子部品によって実現される。図１では、制御基板２９に搭載されたＣＰＵ２９１がこれに該当する。   The arithmetic processing unit 200 performs data input / output control with each function unit, and performs predetermined programs and data, operation input signals from the operation input unit 111, and sensors 13, 15, and 17 constituting the sensor unit 10. Various arithmetic processes are executed based on the measurement result and the user's biological information is acquired. For example, it is realized by a microprocessor such as a CPU or GPU (Graphics Processing Unit), or an electronic component such as an ASIC or IC memory. In FIG. 1, the CPU 291 mounted on the control board 29 corresponds to this.

この演算処理部２００は、相関データ選択処理部２１０と、推定式設定部２２０と、深部温度算出部２３０とを含む。   The arithmetic processing unit 200 includes a correlation data selection processing unit 210, an estimation formula setting unit 220, and a deep temperature calculation unit 230.

相関データ選択処理部２１０は、ユーザー（測定対象者）の身体プロフィール区分に従って、測定部位に応じた相関データ（適用相関データ）３２１を選択するための処理を行う。この相関データ選択処理部２１０は、区分特定部２１１を備える。   The correlation data selection processing unit 210 performs processing for selecting correlation data (applied correlation data) 321 corresponding to the measurement site according to the body profile classification of the user (measurement target person). The correlation data selection processing unit 210 includes a category specifying unit 211.

区分特定部２１１は、ユーザーの性別、年齢、身長、および体重の各身体プロフィールから、当該ユーザーの身体プロフィール区分を特定する。その際、身長および体重を用いて式（４）によりＢＭＩを算出する。   The classification specifying unit 211 specifies the body profile classification of the user from the body profiles of the user's sex, age, height, and weight. At that time, the BMI is calculated by the formula (4) using the height and the weight.

推定式設定部２２０は、測定部位に従って深部温度推定式を設定する。その際、身体プロフィール区分に基づいて、深部温度推定式のパラメーター設定を行う。   The estimation formula setting unit 220 sets the depth temperature estimation formula according to the measurement site. At that time, the parameters of the depth temperature estimation formula are set based on the body profile classification.

深部温度算出部２３０は、相関データ選択処理部２１０が選択した適用相関データを用い、推定式設定部２２０が設定した深部温度推定式に従って深部温度（例えば測定部位の熱源温度）を算出する。この深部温度算出部２３０は、血流指標値算出部２３１と、熱伝導率設定部２３３と、算出処理部２３５とを備える。   The deep part temperature calculation part 230 calculates deep part temperature (for example, heat source temperature of a measurement site | part) according to the deep part temperature estimation formula which the estimation formula setting part 220 set using the application correlation data which the correlation data selection process part 210 selected. The deep temperature calculation unit 230 includes a blood flow index value calculation unit 231, a thermal conductivity setting unit 233, and a calculation processing unit 235.

血流指標値算出部２３１は、光センサー１５による光測定の測定結果から、式（１０）により血液灌流指標ＰＩを算出する。熱伝導率設定部２３３は、適用相関データ３２１を用い、血流指標値算出部２３１が算出した血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出することで、算出処理におけるみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを設定する。算出処理部２３５は、熱伝導率設定部２３３が設定したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆと、熱流測定の測定結果（皮膚温度θｓ１および熱流束φｑ）とを用いて算出処理を実行し、測定部位の深部温度を算出する。 The blood flow index value calculation unit 231 calculates the blood perfusion index PI from the measurement result of the light measurement by the optical sensor 15 according to the equation (10). The thermal conductivity setting unit 233 uses the applied correlation data 321 to calculate the apparent thermal conductivity k eff corresponding to the blood perfusion index PI calculated by the blood flow index value calculation unit 231, thereby making it possible to calculate the apparent thermal conductivity in the calculation process. Set the thermal conductivity k eff . The calculation processing unit 235 performs the calculation process using the apparent thermal conductivity k eff set by the thermal conductivity setting unit 233 and the measurement results of the heat flow measurement (skin temperature θ s1 and heat flux φ q ), Calculate the deep temperature of the measurement site.

記憶部３００は、ＩＣメモリーやハードディスク、光学ディスク等の記憶媒体により実現されるものである。この記憶部３００には、温度測定装置１を動作させ、温度測定装置１が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、当該プログラムの実行中に使用されるデータ等が予め格納され、或いは処理の都度一時的に格納される。図１では、制御基板２９に搭載された記憶媒体２９３がこれに該当する。   The storage unit 300 is realized by a storage medium such as an IC memory, a hard disk, or an optical disk. In this storage unit 300, a program for operating the temperature measuring device 1 and realizing various functions provided in the temperature measuring device 1, data used during execution of the program, and the like are stored in advance or processed. Is temporarily stored each time. In FIG. 1, the storage medium 293 mounted on the control board 29 corresponds to this.

また、記憶部３００には、温度測定プログラム３１０と、相関データＤＢ３２０と、区分対応表３３０と、測定部位リスト３４０と、パラメーター設定テーブル３５０と、深部温度測定結果３６０とが格納される。   The storage unit 300 also stores a temperature measurement program 310, a correlation data DB 320, a classification correspondence table 330, a measurement site list 340, a parameter setting table 350, and a deep temperature measurement result 360.

演算処理部２００は、温度測定プログラム３１０を読み出して実行することにより、相関データ選択処理部２１０や推定式設定部２２０、深部温度算出部２３０等の機能を実現する。なお、これらの機能部を電子回路等のハードウェアで実現する場合には、当該機能を実現させるためのプログラムの一部を省略することができる。   The arithmetic processing unit 200 reads out and executes the temperature measurement program 310, thereby realizing functions of the correlation data selection processing unit 210, the estimation formula setting unit 220, the deep temperature calculation unit 230, and the like. When these functional units are realized by hardware such as an electronic circuit, a part of a program for realizing the functions can be omitted.

相関データＤＢ３２０は、予め定められた血液灌流指標ＰＩとみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを記憶する。例えば、相関データＤＢ３２０には、身体プロフィール区分を識別する区分番号毎に、該当する身体プロフィール区分について定められた各測定部位に係る相関データ３２１が設定される。 The correlation data DB 320 stores correlation data between a predetermined blood perfusion index PI and an apparent thermal conductivity (true value) k eff . For example, in the correlation data DB 320, correlation data 321 relating to each measurement site determined for the corresponding body profile category is set for each category number for identifying the body profile category.

区分対応表３３０は、身体プロフィール区分の定義情報である。図１１は、区分対応表３３０のデータ構成例を示す図である。図１１に示すように、区分対応表３３０には、性別、年齢、およびＢＭＩの各区分の組合せと対応付けて、身体プロフィール区分の区分番号が設定される。   The classification correspondence table 330 is definition information of body profile classification. FIG. 11 is a diagram illustrating a data configuration example of the classification correspondence table 330. As shown in FIG. 11, in the category correspondence table 330, category numbers of body profile categories are set in association with combinations of categories of gender, age, and BMI.

測定部位リスト３４０は、測定部位の一覧を記憶する。図１２は、測定部位リスト３４０のデータ構成例を示す図である。図１２に示すように、測定部位リスト３４０には、測定部位と対応付けて、当該測定部位の熱源形状の種類（平板熱源又は円筒熱源）が設定される。   The measurement site list 340 stores a list of measurement sites. FIG. 12 is a diagram illustrating a data configuration example of the measurement site list 340. As shown in FIG. 12, in the measurement site list 340, the type of heat source shape (flat plate heat source or cylindrical heat source) of the measurement site is set in association with the measurement site.

パラメーター設定テーブル３５０は、推定式パラメーターである深部温度推定式のｄ（式（１３））とｒａおよびｒｓ（式（１４））の規定値を記憶する。図１３は、パラメーター設定テーブル３５０のデータ構成例を示す図である。図１３に示すように、パラメーター設定テーブル３５０には、身体プロフィール区分の区分番号と対応付けて、測定部位毎に推定式パラメーターｄ，ｒａ，ｒｓの各値が設定される。より詳細には、推定式パラメーターｄは、平板熱源の測定部位について設定され、推定式パラメーターｒａ，ｒｓは、円筒熱源の測定部位について設定される。推定式パラメーターｄ，ｒａ，ｒｓを身体プロフィール区分毎に設定しておくのは、性別や年齢、体格によって同じ測定部位でも熱源の深さやサイズに差が生じるためである。 The parameter setting table 350 stores d (expression (13)) of the deep temperature estimation expression, which is an estimation expression parameter, and specified values of r a and r s (expression (14)). FIG. 13 is a diagram illustrating a data configuration example of the parameter setting table 350. As shown in FIG. 13, the parameter setting table 350, in association with classification number of the body profile segment, the estimated expression parameter d for each measurement site, r a, the values of r s is set. More specifically, the estimated expression parameter d is set for the measurement site of the flat heat source estimation equation parameters r a, r s is set for the measurement site of the cylindrical heat source. Estimation equation parameters d, r a, the previously set for each body profile distinguishing r s is for sex and age, a difference in the depth and size of the heat source at the same measurement site by physique occur.

深部温度測定結果３６０は、深部温度の測定結果を測定部位や測定時刻等と対応付けて記憶する。   The deep temperature measurement result 360 stores the measurement result of the deep temperature in association with the measurement site, the measurement time, and the like.

［処理の流れ］
図１４は、温度測定装置１が行う処理の流れを示すフローチャートである。ここで説明する処理は、演算処理部２００が記憶部３００から温度測定プログラム３１０を読み出して実行し、温度測定装置１の各部を動作させることで実現できる。本処理の開始に先立ち、温度測定装置１がユーザーに装着される。 [Process flow]
FIG. 14 is a flowchart showing the flow of processing performed by the temperature measuring device 1. The processing described here can be realized by causing the arithmetic processing unit 200 to read out and execute the temperature measurement program 310 from the storage unit 300 and operate each unit of the temperature measurement device 1. Prior to the start of this process, the temperature measuring device 1 is attached to the user.

演算処理部２００は先ず、操作入力部１１１を介して性別、年齢、身長、および体重の各身体プロフィールの入力操作を受け付けるとともに（ステップＳ１０１）、測定部位リスト３４０に設定されている測定部位の一覧を提示してその選択操作を受け付ける（ステップＳ１０３）。ユーザーは、自身の各身体プロフィールの値を入力し、温度測定装置１を装着した測定部位を選択する。   First, the arithmetic processing unit 200 accepts input operations of body profiles of sex, age, height, and weight via the operation input unit 111 (step S101), and a list of measurement parts set in the measurement part list 340 And accepting the selection operation (step S103). The user inputs the value of his / her own body profile and selects the measurement site to which the temperature measurement device 1 is attached.

続いて、区分特定部２１１が、区分対応表３３０を参照し、入力された各身体プロフィールに合致する身体プロフィール区分を特定する（ステップＳ１０５）。そして、相関データ選択処理部２１０は、特定された身体プロフィール区分と、選択された測定部位とから適用相関データ３２１を選択する（ステップＳ１０７）。   Subsequently, the category identification unit 211 refers to the category correspondence table 330 and identifies a body profile category that matches each inputted body profile (step S105). Then, the correlation data selection processing unit 210 selects the application correlation data 321 from the specified body profile category and the selected measurement site (step S107).

続いて、推定式設定部２２０が、選択された測定部位の熱源形状を測定部位リスト３４０から読み出し、当該熱源形状に応じて式（１３）又は式（１４）の深部温度推定式を選択的に設定する（ステップＳ１０９）。平板熱源の場合は式（１３）、円筒熱源の場合は式（１４）を選択して設定する。またこのとき、推定式設定部２２０は、特定された身体プロフィール区分と選択された測定部位との組合せに対応する推定式パラメーターをパラメーター設定テーブル３５０から読み出し、ステップＳ１０９で設定した深部温度推定式のパラメーター設定を行う（ステップＳ１１１）。つまり、式（１３）を設定した場合はｄを、式（１４）を設定した場合はｒａおよびｒｓを設定する。 Subsequently, the estimation formula setting unit 220 reads the heat source shape of the selected measurement site from the measurement site list 340, and selectively selects the depth temperature estimation formula of Formula (13) or Formula (14) according to the heat source shape. Setting is made (step S109). In the case of a flat plate heat source, formula (13) is selected, and in the case of a cylindrical heat source, formula (14) is selected and set. Further, at this time, the estimation formula setting unit 220 reads the estimation formula parameters corresponding to the combination of the specified body profile category and the selected measurement site from the parameter setting table 350, and the estimation formula parameters set in step S109. Parameter setting is performed (step S111). That is, if you set the formula (13) and d, if you set the Equation (14) sets a r a and r s.

そして、熱流センサー１３を用いた熱流測定と、光センサー１５を用いた光測定とを並行して行う（ステップＳ１１３）。   Then, the heat flow measurement using the heat flow sensor 13 and the light measurement using the optical sensor 15 are performed in parallel (step S113).

測定を終えたら、血流指標値算出部２３１が、光測定の測定結果から血液灌流指標ＰＩを算出する（ステップＳ１１５）。そして、熱伝導率設定部２３３が、適用相関データ３２１を用い、ステップＳ１１５で算出した血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する（ステップＳ１１７）。 When the measurement is finished, the blood flow index value calculation unit 231 calculates the blood perfusion index PI from the measurement result of the light measurement (step S115). Then, the thermal conductivity setting unit 233 calculates the apparent thermal conductivity k eff corresponding to the blood perfusion index PI calculated in step S115 using the applied correlation data 321 (step S117).

その後、算出処理部２３５が算出処理を実行し、測定部位の深部温度を算出する（ステップＳ１１９）。ここでの処理は、熱流測定で得た皮膚温度θｓ１および熱流束φｑと、ステップＳ１１７で算出したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとを設定された深部温度推定式に代入し、深部温度θｃを算出することで行う。 Thereafter, the calculation processing unit 235 executes a calculation process, and calculates the deep temperature of the measurement site (step S119). In this process, the skin temperature θ s1 and the heat flux φ q obtained by the heat flow measurement and the apparent thermal conductivity k eff calculated in step S117 are substituted into the set depth temperature estimation formula, and the depth temperature θ This is done by calculating c .

以上説明したように、本実施形態によれば、深部温度の算出に際し脈波を測定して血液灌流指標ＰＩを算出し、適用相関データを用いて血液灌流指標ＰＩに対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出することができる。その際、ユーザーの身体プロフィール区分を特定し、測定部位に応じた相関データを適用相関データとして選択することができる。そして、算出したみかけの熱伝導率ｋｅｆｆと、熱流測定の測定結果（皮膚温度θｓ１および熱流束φｑ）とを用いて算出処理を実行し、測定部位の深部温度を算出することができる。これによれば、深部温度の測定時点における生体組織のみかけの熱伝導率を適正に設定して用い、深部温度を算出できる。したがって、測定部位の深部温度を精度よく算出できる。 As described above, according to the present embodiment, the blood perfusion index PI is calculated by measuring the pulse wave when calculating the deep temperature, and the apparent thermal conductivity corresponding to the blood perfusion index PI using the applied correlation data. k eff can be calculated. In that case, a user's body profile division can be specified and the correlation data according to the measurement site | part can be selected as application correlation data. Then, a calculation process can be executed using the calculated apparent thermal conductivity k eff and the measurement results of the heat flow measurement (skin temperature θ s1 and heat flux φ q ) to calculate the deep temperature of the measurement site. . According to this, it is possible to calculate the deep temperature by appropriately setting and using the apparent thermal conductivity at the time of measuring the deep temperature. Therefore, the depth temperature of the measurement site can be calculated with high accuracy.

なお、上記実施形態では、血流指標値として血液灌流指標ＰＩを例示したが、血流の影響を受けて変動する別の値を用いてもよい。この場合は、当該血流指標値とみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを予め各身体プロフィール区分について測定部位毎に定めておけばよい。 In the above embodiment, the blood perfusion index PI is exemplified as the blood flow index value, but another value that varies under the influence of the blood flow may be used. In this case, correlation data between the blood flow index value and the apparent thermal conductivity (true value) k eff may be determined in advance for each body profile category for each measurement site.

例えば、公知の血流測定を行って血流速［ｍ／ｓ］、血流量［ｍ３／ｓ］、血液灌流量［ｍ３／（ｍ３・ｓ）］等を測定し、血流指標値としてもよい。あるいは、脈波信号から光電脈波（容積脈波）の振幅値やオフセット等の特徴量を算出し、血流指標値としてもよい。 For example, blood flow velocity [m / s], blood flow [m 3 / s], blood perfusion [m 3 / (m 3 · s)], etc. are measured by performing known blood flow measurement, and blood flow index It may be a value. Alternatively, the characteristic value such as the amplitude value or offset of the photoelectric pulse wave (volume pulse wave) may be calculated from the pulse wave signal and used as the blood flow index value.

また、血流と相関する値を血流指標値として用いるのでもよい。例えば、皮膚温度［℃］、脈拍数、血圧［ｍｍＨｇ］、血管径［ｍ］、皮膚熱流［Ｗ／ｍ２］等は、所定の条件下で血流の増減を反映することが知られていることから、これらを測定して血流指標値として用いることも可能である。 A value correlating with the blood flow may be used as the blood flow index value. For example, skin temperature [° C.], pulse rate, blood pressure [mmHg], blood vessel diameter [m], skin heat flow [W / m 2 ], etc. are known to reflect an increase or decrease in blood flow under predetermined conditions. Therefore, these can be measured and used as a blood flow index value.

一例を挙げると、例えば、皮膚温度の変動は、皮膚血流と相関があることが知られている。皮膚血流が減少すれば皮膚温度は低下し、逆に増加すれば皮膚温度は上昇する。そこで、皮膚温度と皮膚血流との相関式や相関テーブルを予め用意しておき、熱流測定で得られる皮膚温度θｓ１から皮膚血流を推定する構成としてもよい。本変形例では、皮膚血流を血流指標値として用いる。そのため、皮膚血流とみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを予め定めておく。そして、深部温度の測定に先立ち、上記実施形態と同様の要領で適用相関データを選択する。その後、熱流センサー１３を用いて熱流測定を行う。 As an example, it is known that, for example, fluctuations in skin temperature are correlated with skin blood flow. If the skin blood flow decreases, the skin temperature decreases, and conversely if it increases, the skin temperature increases. Thus, a correlation formula or correlation table between the skin temperature and the skin blood flow may be prepared in advance, and the skin blood flow may be estimated from the skin temperature θ s1 obtained by heat flow measurement. In this modification, skin blood flow is used as a blood flow index value. Therefore, correlation data between the skin blood flow and the apparent thermal conductivity (true value) k eff is determined in advance. Prior to the measurement of the deep temperature, the application correlation data is selected in the same manner as in the above embodiment. Thereafter, the heat flow is measured using the heat flow sensor 13.

図１５は、本変形例の温度測定装置１ｂをユーザーの生体表面９１に設置し、熱流測定をしている状態を簡略的に示す模式図である。本変形例の温度測定装置１ｂは、上記実施形態の温度測定装置１から光センサー１５を除いた構成で実現できる。熱流測定を行ったら、皮膚温度θｓ１から皮膚血流を推定する。その上で、適用相関データを用い、推定した皮膚血流からみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する。その後、算出処理を行って測定部位の深部温度を算出する。 FIG. 15 is a schematic view schematically showing a state in which the temperature measuring device 1b of the present modification is installed on the surface of the living body 91 of the user and the heat flow is being measured. The temperature measuring device 1b of the present modification can be realized with a configuration in which the optical sensor 15 is removed from the temperature measuring device 1 of the above embodiment. When the heat flow is measured, the skin blood flow is estimated from the skin temperature θ s1 . Then, the apparent thermal conductivity k eff is calculated from the estimated skin blood flow using the applied correlation data. Thereafter, a calculation process is performed to calculate the deep temperature of the measurement site.

本変形例によれば、温度測定装置１ｂの構成として、光センサー１５が不要となる。したがって、より簡易な構成で測定部位の深部温度を精度よく測定することが可能となる。   According to this modification, the optical sensor 15 is not required as the configuration of the temperature measuring device 1b. Therefore, it is possible to accurately measure the deep temperature of the measurement site with a simpler configuration.

また、上記実施形態では、１つの血流指標値（血液灌流指標ＰＩ）からみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出することとしたが、複数の血流指標値を用いてみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出する構成としてもよい。この場合は、血流指標値毎に、当該血流指標値とみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆとの相関データを予め定めておく。そして、センサー部１０の測定結果等から得た血流指標値毎に対応するみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出し、その平均値等を算出処理におけるみかけの熱伝導率ｋｅｆｆとする。 In the above embodiment, the apparent thermal conductivity k eff is calculated from one blood flow index value (blood perfusion index PI). However, the apparent thermal conductivity k is calculated using a plurality of blood flow index values. It may be configured to calculate eff . In this case, for each blood flow index value, correlation data between the blood flow index value and the apparent thermal conductivity (true value) k eff is determined in advance. Then, the apparent thermal conductivity k eff corresponding to each blood flow index value obtained from the measurement result of the sensor unit 10 is calculated, and the average value or the like is set as the apparent thermal conductivity k eff in the calculation process.

あるいは、重回帰分析等の多変量解析を用いて複数の血流指標値から算出処理におけるみかけの熱伝導率ｋｅｆｆを算出するとしてもよい。例えば、血液灌流指標ＰＩと皮膚温度θｓ１の２つの血流指標値を用いた場合のみかけの熱伝導率ｋｅｆｆの算出式を、次式（１５）に示す。式（１５）において、ｍｅ，ｍｆ，ｍｇは、それぞれ定数である。各定数ｍｅ，ｍｆ，ｍｇは、事前測定で得たみかけの熱伝導率（真値）ｋｅｆｆについて最小二乗法等の近似計算を行うことで求める。

Figure 2018021833
Alternatively, the apparent thermal conductivity k eff in the calculation process may be calculated from a plurality of blood flow index values using multivariate analysis such as multiple regression analysis. For example, the following equation (15) shows a formula for calculating the apparent thermal conductivity k eff only when two blood flow index values, blood perfusion index PI and skin temperature θ s1 are used. In Expression (15), m e , m f , and mg are constants. Each of the constants m e , m f , and mg is obtained by performing an approximate calculation such as a least square method on the apparent thermal conductivity (true value) k eff obtained by the preliminary measurement.
Figure 2018021833

また、深部温度は、日単位や月単位、年単位等の所定周期で変動しており、その周期変動は、生体リズム（生物時計、体内時計とも呼ばれる）によって発現する。したがって、深部温度を連続的に測定し、周期変動を抽出することで、生体リズムを取得することができる。   The deep temperature fluctuates in a predetermined cycle such as a daily unit, a monthly unit, or a year unit, and the cycle variation is expressed by a biological rhythm (also called a biological clock or a biological clock). Therefore, the biological rhythm can be acquired by continuously measuring the deep temperature and extracting the periodic fluctuation.

１…温度測定装置、１０…センサー部、１３…熱流センサー、１３９ａ，１３９ｂ…測温体、１５…光センサー、１７…モーションセンサー、１１１…操作入力部、１１３…表示部、１１５…通信部、２００…演算処理部、２１０…相関データ選択処理部、２１１…区分特定部、２２０…推定式設定部、２３０…深部温度算出部、２３１…血流指標値算出部、２３３…熱伝導率設定部、２３５…算出処理部、３００…記憶部、３１０…温度測定プログラム、３２０…相関データＤＢ、３２１…相関データ、３３０…区分対応表、３４０…測定部位リスト、３５０…パラメーター設定テーブル、３６０…深部温度測定結果   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Temperature measuring device, 10 ... Sensor part, 13 ... Heat flow sensor, 139a, 139b ... Temperature sensor, 15 ... Optical sensor, 17 ... Motion sensor, 111 ... Operation input part, 113 ... Display part, 115 ... Communication part, DESCRIPTION OF SYMBOLS 200 ... Operation processing part, 210 ... Correlation data selection processing part, 211 ... Classification specifying part, 220 ... Estimation formula setting part, 230 ... Deep temperature calculation part, 231 ... Blood flow index value calculation part, 233 ... Thermal conductivity setting part 235 ... Calculation processing unit, 300 ... Storage unit, 310 ... Temperature measurement program, 320 ... Correlation data DB, 321 ... Correlation data, 330 ... Category correspondence table, 340 ... Measurement site list, 350 ... Parameter setting table, 360 ... Deep part Temperature measurement result

Claims (8)

生体情報を測定する測定部と、
みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定し、前記算出処理を実行して前記深部温度を算出する演算処理部と、
を備えた温度測定装置。 A measurement unit for measuring biological information;
The apparent thermal conductivity in the calculation process for calculating the deep temperature of the measurement object using the apparent thermal conductivity is set based on the measurement result of the measurement unit, and the calculation process is executed to set the deep temperature. An arithmetic processing unit to calculate,
A temperature measuring device equipped with. 前記測定部は少なくとも脈波の測定を行い、
前記演算処理部は、前記測定された脈波から拍動成分と非拍動成分との比を表す血液灌流指標を算出し、当該血液灌流指標とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、
請求項１に記載の温度測定装置。 The measurement unit measures at least the pulse wave,
The arithmetic processing unit calculates a blood perfusion index representing a ratio between a pulsating component and a non-pulsating component from the measured pulse wave, and based on correlation data between the blood perfusion index and the apparent thermal conductivity Obtaining the apparent thermal conductivity and setting the apparent thermal conductivity in the calculation process,
The temperature measuring device according to claim 1. 前記測定部は少なくとも血流測定を行い、
前記演算処理部は、前記血流測定の測定結果とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求め、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、
請求項１に記載の温度測定装置。 The measurement unit performs at least blood flow measurement,
The arithmetic processing unit obtains an apparent thermal conductivity based on correlation data between the measurement result of the blood flow measurement and the apparent thermal conductivity, and sets the apparent thermal conductivity in the calculation process.
The temperature measuring device according to claim 1. 前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、
前記演算処理部は、前記温度計の測定温度から血流を推定し、推定した血流とみかけの熱伝導率との相関データに基づいてみかけの熱伝導率を求めて、前記算出処理におけるみかけの熱伝導率を設定する、
請求項１に記載の温度測定装置。 The measurement unit has at least a thermometer for measuring the skin temperature of the measurement subject,
The arithmetic processing unit estimates a blood flow from the temperature measured by the thermometer, obtains an apparent thermal conductivity based on correlation data between the estimated blood flow and the apparent thermal conductivity, and makes an apparent in the calculation process Set the thermal conductivity of
The temperature measuring device according to claim 1. 前記相関データは、測定部位毎に予め定められており、
前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定部位に対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、
請求項２〜４の何れか一項に記載の温度測定装置。 The correlation data is predetermined for each measurement site,
The arithmetic processing unit obtains an apparent thermal conductivity based on the correlation data corresponding to the measurement site measured by the measurement unit,
The temperature measuring apparatus as described in any one of Claims 2-4. 前記相関データは、測定対象者の身体プロフィールを分類した身体プロフィール区分毎に予め定められており、
前記演算処理部は、前記測定部が測定した測定対象者の身体プロフィールに対応する前記相関データに基づき、みかけの熱伝導率を求める、
請求項２〜５の何れか一項に記載の温度測定装置。 The correlation data is predetermined for each body profile category that classifies the body profile of the measurement subject,
The arithmetic processing unit obtains an apparent thermal conductivity based on the correlation data corresponding to the body profile of the measurement subject measured by the measurement unit,
The temperature measuring apparatus as described in any one of Claims 2-5. 前記測定部は、測定対象者の皮膚温度を測定する温度計を少なくとも有し、
前記算出処理は、みかけの熱伝導率と前記温度計の測定温度とを用いて前記深部温度を算出する処理である、
請求項１〜６の何れか一項に記載の温度測定装置。 The measurement unit has at least a thermometer for measuring the skin temperature of the measurement subject,
The calculation process is a process of calculating the deep temperature using an apparent thermal conductivity and a measurement temperature of the thermometer.
The temperature measuring device according to any one of claims 1 to 6. 生体情報を測定することと、
みかけの熱伝導率を用いて測定対象の深部温度を算出する算出処理における前記みかけの熱伝導率を、前記測定部の測定結果に基づいて設定することと、
前記算出処理を実行して前記深部温度を算出することと、
を含む温度測定方法。 Measuring biological information;
Setting the apparent thermal conductivity in the calculation process for calculating the depth temperature of the measurement target using the apparent thermal conductivity based on the measurement result of the measurement unit;
Performing the calculation process to calculate the depth temperature;
A temperature measurement method including:
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