JP2018117862A - Portable terminal device, biological information measuring method, and biological information measuring system - Google Patents
Portable terminal device, biological information measuring method, and biological information measuring system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018117862A JP2018117862A JP2017011248A JP2017011248A JP2018117862A JP 2018117862 A JP2018117862 A JP 2018117862A JP 2017011248 A JP2017011248 A JP 2017011248A JP 2017011248 A JP2017011248 A JP 2017011248A JP 2018117862 A JP2018117862 A JP 2018117862A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- terminal device
- mobile terminal
- user
- biological information
- portable terminal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 72
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 91
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 87
- 239000012503 blood component Substances 0.000 claims abstract description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 47
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 31
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims description 25
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 claims description 17
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 claims description 11
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 claims description 10
- 210000000702 aorta abdominal Anatomy 0.000 claims description 8
- 210000002376 aorta thoracic Anatomy 0.000 claims description 7
- 210000003754 fetus Anatomy 0.000 claims description 7
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 claims description 4
- 230000007958 sleep Effects 0.000 claims description 4
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims description 3
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 claims description 2
- 210000000467 autonomic pathway Anatomy 0.000 claims description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 2
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims description 2
- 230000006996 mental state Effects 0.000 claims description 2
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 claims description 2
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 12
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 79
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 79
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 57
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 30
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 30
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 26
- 230000037356 lipid metabolism Effects 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 15
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 239000000306 component Substances 0.000 description 10
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 10
- UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N triformin Chemical compound O=COCC(OC=O)COC=O UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 7
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 7
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 6
- 230000004153 glucose metabolism Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 4
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000035485 pulse pressure Effects 0.000 description 4
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 206010003210 Arteriosclerosis Diseases 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 208000011775 arteriosclerosis disease Diseases 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 230000001605 fetal effect Effects 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 3
- 108010023302 HDL Cholesterol Proteins 0.000 description 2
- 206010019345 Heat stroke Diseases 0.000 description 2
- 108010028554 LDL Cholesterol Proteins 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 2
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 2
- 210000003423 ankle Anatomy 0.000 description 2
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 2
- 210000001772 blood platelet Anatomy 0.000 description 2
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 2
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 2
- HVCOBJNICQPDBP-UHFFFAOYSA-N 3-[3-[3,5-dihydroxy-6-methyl-4-(3,4,5-trihydroxy-6-methyloxan-2-yl)oxyoxan-2-yl]oxydecanoyloxy]decanoic acid;hydrate Chemical compound O.OC1C(OC(CC(=O)OC(CCCCCCC)CC(O)=O)CCCCCCC)OC(C)C(O)C1OC1C(O)C(O)C(O)C(C)O1 HVCOBJNICQPDBP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 229930186217 Glycolipid Natural products 0.000 description 1
- 108010010234 HDL Lipoproteins Proteins 0.000 description 1
- 102000015779 HDL Lipoproteins Human genes 0.000 description 1
- 101000650160 Homo sapiens NEDD4-like E3 ubiquitin-protein ligase WWP2 Proteins 0.000 description 1
- 208000031226 Hyperlipidaemia Diseases 0.000 description 1
- 238000008214 LDL Cholesterol Methods 0.000 description 1
- 108010007622 LDL Lipoproteins Proteins 0.000 description 1
- 102000007330 LDL Lipoproteins Human genes 0.000 description 1
- 208000001145 Metabolic Syndrome Diseases 0.000 description 1
- 102100027549 NEDD4-like E3 ubiquitin-protein ligase WWP2 Human genes 0.000 description 1
- 208000032140 Sleepiness Diseases 0.000 description 1
- 201000000690 abdominal obesity-metabolic syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000008445 altitude sickness Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000037007 arousal Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000018044 dehydration Effects 0.000 description 1
- 238000006297 dehydration reaction Methods 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 230000005674 electromagnetic induction Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 210000003414 extremity Anatomy 0.000 description 1
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 1
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 1
- 230000002631 hypothermal effect Effects 0.000 description 1
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 235000020938 metabolic status Nutrition 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000291 postprandial effect Effects 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 230000037321 sleepiness Effects 0.000 description 1
- 238000010897 surface acoustic wave method Methods 0.000 description 1
- 230000035488 systolic blood pressure Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
本開示は、携帯端末装置、生体情報測定方法、及び生体情報測定システムに関する。 The present disclosure relates to a mobile terminal device, a biological information measurement method, and a biological information measurement system.
従来、被検者の手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。例えば、特許文献１には、被検者が手首に装着することにより、被検者の脈拍を測定する電子機器が記載されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, electronic devices that measure biological information from a test site such as a wrist of a test subject are known. For example,
被検者の生体情報を手軽に測定することは有益である。 It is useful to easily measure the biological information of the subject.
本開示の目的は、携帯端末装置によって生体情報を手軽に測定することにある。 An object of the present disclosure is to easily measure biological information with a mobile terminal device.
一態様の携帯端末装置は、ジャイロセンサと、コントローラとを備える。前記ジャイロセンサは、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知する。前記コントローラは、使用者の胴体の変動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行う。 A portable terminal device according to one aspect includes a gyro sensor and a controller. The gyro sensor detects a motion factor that is processed as a self-control factor. The controller performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected due to the fluctuation of the user's torso.
一態様の生体情報測定方法は、携帯端末装置に備えられ、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知するジャイロセンサにより、使用者の胴体の変動に起因する前記モーションファクタを検知する。前記方法は、検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行う。 According to one aspect of the biological information measuring method, the motion factor caused by the fluctuation of the user's torso is detected by a gyro sensor that is provided in the portable terminal device and detects a motion factor processed as a self-control factor. The method performs a measurement process of the user's biological information based on the detected motion factor.
一態様の生体情報測定システムは、携帯端末装置と、外部装置とを備える。前記携帯端末装置は、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知するジャイロセンサを備える。前記外部装置は、使用者の胴体の変動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行うコントローラを備える。 The biological information measurement system according to one aspect includes a mobile terminal device and an external device. The portable terminal device includes a gyro sensor that detects a motion factor processed as a self-control factor. The external device includes a controller that performs measurement processing of the user's biological information based on the motion factor detected due to a change in the user's torso.
本開示に係る携帯端末装置、生体情報測定方法、及び生体情報測定システムによれば、生体情報を手軽に測定することができる。 According to the mobile terminal device, the biological information measuring method, and the biological information measuring system according to the present disclosure, it is possible to easily measure biological information.
以下、本開示の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings.
以下説明する本開示の実施形態においては、携帯端末装置の一例として、スマートフォンのような携帯電話を想定して説明する。しかしながら、本開示の実施形態は、スマートフォンのような携帯電話に限定されるものではなく、例えばフィーチャーフォンタイプの携帯電話としてもよい。また、本開示の実施形態は、必ずしも携帯電話に限定されず、例えばタブレット端末、電子機器を遠隔操作するリモコン端末、デジタルカメラ、およびノートＰＣなど、各種の携帯端末装置とすることができる。要するに、本開示の実施形態は、生体情報を測定する機能を備える任意の携帯端末装置とすることができる。 In the embodiment of the present disclosure to be described below, a mobile phone such as a smartphone will be described as an example of the mobile terminal device. However, the embodiment of the present disclosure is not limited to a mobile phone such as a smartphone, and may be a feature phone type mobile phone, for example. In addition, the embodiment of the present disclosure is not necessarily limited to a mobile phone, and may be various mobile terminal devices such as a tablet terminal, a remote control terminal for remotely operating an electronic device, a digital camera, and a notebook PC. In short, the embodiment of the present disclosure may be any portable terminal device having a function of measuring biological information.
図１は、一実施形態に係る携帯端末装置の概略構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、携帯端末装置１は、コントローラ１０と、電源部１１と、ジャイロセンサ１２と、表示部１４と、音声出力部１６と、通信部１７と、バイブレータ１８と、記憶部２０とを備えている。また、携帯端末装置１は、操作キー部２２と、マイク２４とを備えている。
FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a schematic configuration of a mobile terminal device according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the
コントローラ１０は、携帯端末装置１の各機能ブロックをはじめとして、携帯端末装置１の全体を制御及び管理するプロセッサを含む。コントローラ１０は、制御手順を規定したプログラム及び被検者の生体情報を測定するプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサを含む。このようなプログラムは、例えば記憶部２０等の記憶媒体に格納される。また、コントローラ１０は、携帯端末装置１が有する各種機能を実現するための制御を行う。例えば、携帯端末装置１がスマートフォンの場合、コントローラ１０は、通話又はデータ通信に関する機能、及び各アプリケーションプログラムの実行に関する機能を実現するための制御を行う。
The
電源部１１は、バッテリーを含み、携帯端末装置１の各部に電源を供給する。携帯端末装置１は、動作時には、電源部１１、又は外部の電源から、電力の供給を受ける。
The power supply unit 11 includes a battery and supplies power to each unit of the
ジャイロセンサ１２は、携帯端末装置１の角速度を検出することにより、携帯端末装置１の変位をモーションファクタとして検出する。ジャイロセンサ１２は、例えば振動したアームに作用するコリオリ力による構造体の変形から角速度を検出する３軸タイプの振動ジャイロセンサである。ここで、この構造体は、例えば水晶、又は圧電セラミックス等の圧電材料を素材としてもよい。また、ジャイロセンサ１２は、構造体をシリコン等の素材として、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）技術で形成されてもよい。また、ジャイロセンサ１２は、光学式ジャイロセンサなどのような、他の方式のジャイロセンサであってもよい。コントローラ１０は、ジャイロセンサ１２により取得された角速度を１回時間積分することにより、携帯端末装置１の向きを測定することができる。
The
ジャイロセンサ１２は、例えば角速度センサである。ただし、ジャイロセンサ１２は、角速度センサに限られない。ジャイロセンサ１２は、モーションファクタである携帯端末装置１の角度変位を検出してもよい。ジャイロセンサ１２は、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知する。ジャイロセンサ１２が検知したモーションファクタは、コントローラ１０に送信される。
The
コントローラ１０は、ジャイロセンサ１２からモーションファクタを取得する。モーションファクタは、被検者の被検部位における脈動に基づく携帯端末装置１の変位を示す指標を含む。コントローラ１０は、モーションファクタに基づいて、被検者の脈動を生成する。コントローラ１０は、被検者の脈動に基づいて、生体情報を測定する。コントローラ１０による生体情報の測定処理の詳細については、後述する。
The
表示部１４は、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬパネル（Organic Electro-Luminescence Panel）、又は無機ＥＬパネル（Inorganic Electro-Luminescence panel）等の表示デバイスを備える。表示部１４は、文字、画像、記号又は図形等を表示する。また、表示部１４は、表示機能のみならず、タッチスクリーンの機能も含むタッチスクリーンディスプレイで構成してもよい。この場合、タッチスクリーンは、使用者の指又はスタイラスペン等の接触を検出する。タッチスクリーンは、複数の指、又はスタイラスペン等がタッチスクリーンに接触した位置を検出することができる。タッチスクリーンの検出方式は、静電容量方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式（又は超音波方式）、赤外線方式、電磁誘導方式、及び荷重検出方式等の任意の方式でよい。静電容量方式では、指、又はスタイラスペン等の接触及び接近を検出することができる。
The
音声出力部１６は、音を出力することで、使用者等に情報を報知する。音声出力部１６は、任意のスピーカ等で構成することができる。音声出力部１６は、コントローラ１０から送信される音信号を音として出力する。使用者は、例えば携帯端末装置１を用いて通話している最中に、音声出力部１６から通話相手の音声を聞くことができる。この場合、使用者は、音声出力部１６を耳に当てるようにすることで、通話相手の音声を聞くことができる。また、スピーカフォンのような使用態様とする場合には、使用者は、音声出力部１６を耳に当てていなくても、通話相手の音声を聞くことができる。
The
通信部１７は、外部装置と有線通信又は無線通信を行うことにより、各種データの送受信を行う。通信部１７は、携帯端末装置１の通話及び／又はデータ通信の機能を実現するために、基地局などと接続して通信を行うことができる。また、通信部１７は、例えば携帯端末装置１が測定した生体情報の測定結果等を、外部装置に送信することができる。さらに、通信部１７は、健康状態を管理するために被検者の生体情報を記憶する外部装置と通信を行うこともできる。
The communication unit 17 transmits and receives various data by performing wired communication or wireless communication with an external device. The communication unit 17 can perform communication by connecting to a base station or the like in order to realize the telephone and / or data communication functions of the mobile
バイブレータ１８は、振動などを発生することで、使用者等に情報を報知する。バイブレータ１８は、携帯端末装置１の任意の部位に振動などを発生することにより、携帯端末装置１の使用者に対して触感を呈示する。バイブレータ１８は、振動を発生するものであれば、例えば偏心モータ、圧電素子（ピエゾ素子）、又はリニアバイブレータのような任意の部材を採用することができる。
The
記憶部２０は、アプリケーションプログラムをはじめとする各種プログラム及びデータを記憶する。記憶部２０は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的（non-transitory）な記憶媒体を含んでよい。記憶部２０は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部２０は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。記憶部２０は、各種情報及び携帯端末装置１を動作させるためのプログラム等を記憶するとともに、ワークメモリとしても機能する。記憶部２０は、例えば、ジャイロセンサ１２が検知したデータ、及び生体情報の測定結果などを記憶してもよい。
The
操作キー部２２は、使用者の操作入力を検出する１つ以上の操作キーで構成される。操作キー部２２は、例えば押しボタンスイッチまたはスライドスイッチなど、任意のキー又はボタンなどで構成することができる。また、全ての操作がタッチスクリーンディスプレイで行うことができる構成においては、操作キー部２２は、必須の要素ではない。
The operation
マイク２４は、音を検出して音声信号に変換する。マイク２４は、音を検出するものであれば、任意のもので構成することができる。マイク２４は、変換した音声信号をコントローラ１０に送信する。コントローラ１０は、受信した音声信号を、例えば通信部１７から送信することができる。これにより、使用者は、例えば携帯端末装置１を用いて通話している最中、マイク２４に入力した音声を通話相手に送信することができる。
The
本開示の一実施形態に係る携帯端末装置１は、図１に示した構成に限定されない。一実施形態に係る携帯端末装置１が生体情報を測定するために必須の構成要素は、コントローラ１０及びジャイロセンサ１２である。したがって、一実施形態に係る携帯端末装置１において、必要に応じて、適宜、必須の構成要素以外の他の構成要素を省略したり、その他の構成要素を追加してもよい。また、携帯端末装置１が生体情報を測定するために必須の構成要素は、コントローラ１０及びジャイロセンサ１２であるが、生体情報を測定しない時の携帯端末装置１は、ジャイロセンサ１２を備えない（内蔵していない）構成とすることもできる。この場合、例えば、携帯端末装置１に装着可能なケース又はアタッチメントのような外部の部材が、ジャイロセンサ１２を備えるようにしてもよい。
The mobile
携帯端末装置１は、被検者の被検部位において生体情報を測定することができる。被検部位は、後述するように、例えば被検者（携帯端末装置１の使用者）の胴体であってよい。携帯端末装置１は、被検部位である胴体の変動に基づいて、被検者の生体情報を測定する。
The portable
携帯端末装置１が測定する生体情報は、例えば、血液成分、脈波、脈拍及び脈波伝搬速度の少なくともいずれかを含む。血液成分は、例えば糖代謝の状態及び脂質代謝の状態を含む。糖代謝の状態は、例えば血糖値を含む。脂質代謝の状態は、例えば脂質値を含む。脂質値は、中性脂肪、総コレステロール、ＨＤＬ（High Density Lipoprotein）コレステロール及びＬＤＬ（Low Density Lipoprotein）コレステロール等を含む。携帯端末装置１は、例えば、被検者の脈波を生体情報として取得し、取得した脈波に基づいて、血液成分等の生体情報を測定する。
The biological information measured by the mobile
図２は、一実施形態に係る携帯端末装置１の外観を示す概略斜視図である。一実施形態に係る携帯端末装置１は、例えば図１に示すように、比較的小型の携帯電話などの携帯端末装置として構成することができる。しかしながら、携帯端末装置１は、携帯電話のような携帯端末装置に限定されない。例えば、携帯端末装置１は、他の任意の携帯可能な電子機器に組み込まれてもよい。
FIG. 2 is a schematic perspective view showing an appearance of the mobile
図２（Ａ）は、携帯端末装置１の正面側を示す図である。図２（Ｂ）は、携帯端末装置１の裏面側を示す図、すなわち図２（Ａ）に示した携帯端末装置１を裏返した状態を示す図である。
FIG. 2A is a diagram showing the front side of the mobile
図２に示すように、携帯端末装置１は、外観形状が概略長方形状をなすハウジング３０を備える。図２（Ａ）に示すように、携帯端末装置１は、正面側に、表示部１４と、音声出力部１６と、操作キー部２２と、マイク２４とを有する。表示部１４は、携帯端末装置１の測定処理に関する情報を表示することができる。このため、使用者などは、表示部１４の表示を見るだけで、生体情報を測定しながら、その状況を確認することができる。また、使用者などは、表示部１４の表示を見るだけで、生体情報を測定した結果も確認することができる。さらに、使用者などは、表示部１４の表示を見るだけで、生体情報が正しく測定されているか否かも確認することができる。その他、表示部１４には、例えば時刻などの情報を表示させてもよい。
As shown in FIG. 2, the mobile
携帯端末装置１が携帯電話として機能する際には、音声出力部１６は、通話相手の音声を出力する。また、携帯端末装置１を用いて生体情報を測定する際は、音声出力部１６は、携帯端末装置１が生体情報の測定を開始する際及び当該測定が完了した際などに音を出力して、測定が開始又は完了した旨を使用者に報知する。さらに、音声出力部１６は、測定が継続している旨を使用者に報知するための音を出力してもよい。使用者などは、音声出力部１６から出力される音声により、生体情報が正しく測定されているか否かを確認することができる。
When the mobile
操作キー部２２は、図２（Ａ）に示す例においては、操作キー２２Ａ，２２Ｂ，２２Ｃにより構成されている。操作キー部２２は、このようなキーの個数及び配置に限定されるものではなく、携帯端末装置１の仕様などに応じて種々の個数及び配置を採用することができる。例えば、図２（Ａ）に示す例においては、操作キー部２２は、携帯端末装置１の正面側のみに配置されているが、携帯端末装置１本体の側面側又は裏面側に配置してもよい。携帯端末装置１において、操作キー部２２は、生体情報の測定を開始するためのボタンのようなスイッチとしてもよい。
In the example shown in FIG. 2A, the operation
マイク２４は、上述したように、主に携帯端末装置１が携帯電話として機能する際に、使用者などの音声を検出する。図２（Ａ）に示す例においては、マイク２４は、携帯端末装置１の正面側に１つのみ配置されているが、携帯端末装置１の仕様などに応じて種々の個数及び配置を採用することができる。
As described above, the
図２（Ｂ）に示すように、携帯端末装置１は、背面側に、当接部４０と、支持部５０とを有する。図２（Ｂ）に示す例においては、当接部４０及び支持部５０は、ハウジング３０の背面とほぼ同一の平面を形成している。しかしながら、当接部４０及び支持部５０の少なくともいずれかは、ハウジング３０の背面側から突出する部材としてもよい。図２（Ｂ）に示すように、当接部４０及び支持部５０は、ハウジング３０の背面において、携帯端末装置１に対して固定されている。当接部４０及び支持部５０の少なくともいずれかは、例えば携帯端末装置１に対して着脱不可能に備えられていてもよい。当接部４０及び支持部５０の少なくともいずれかは、例えば携帯端末装置１に対して着脱可能に構成されていてもよい。
As illustrated in FIG. 2B, the mobile
当接部４０及び支持部５０は、ハウジング３０の背面側において、当該背面の短辺方向に沿って直線状に延在するように固定されている。ハウジング３０の背面の短辺方向における、当接部４０及び支持部５０の長さは、例えばハウジング３０の背面の短辺の長さよりも短くてよい。また、ハウジング３０の背面の短辺方向における、当接部４０と支持部５０との長さの関係は、適宜定めることができる。例えば、ハウジング３０背面の短辺方向における当接部４０の長さは、ハウジング３０背面の短辺方向における支持部５０の長さよりも短くてもよく、又は長くてもよい。また、ハウジング３０背面の短辺方向における当接部４０の長さと、ハウジング３０背面の短辺方向における支持部５０の長さとは、同じでもよい。
The
当接部４０は、携帯端末装置１により生体情報が測定される際に、被検部位に当接する。すなわち、当接部４０は、生体情報の測定時に、例えば被検者の胴体又はその周辺に当接する。また、図２（Ｂ）に示すように、当接部４０の裏側には、ジャイロセンサ１２が取り付けられている。図２（Ｂ）に示す例においては、ジャイロセンサ１２はハウジング３０の内部に設置されているため、ジャイロセンサ１２を破線で示してある。当接部４０とジャイロセンサ１２とは、別の部材として構成してもよいし、１つの同じ部材として構成してもよい。
The abutting
支持部５０は、携帯端末装置１により生体情報が測定される際に、当接部４０とは異なる位置で被検者に当接する。支持部５０は、例えば当接部４０とは異なる位置で被検者の胴体に当接する。支持部５０は、被検者に当接することにより、当接部４０の被検部位に対する当接状態を支持する。なお、携帯端末装置１は、支持部５０を複数備えていてもよい。複数の支持部５０は、例えば、直線状に配置される。当接部４０及び支持部５０（並びにハウジング３０）は、当接部４０に当接する被検部位の変動が、適切にジャイロセンサ１２に伝達するように構成する。当接部４０及び支持部５０による被検部位への当接態様の詳細については、後述する。
The
本開示の一実施形態に係る携帯端末装置１は、図２に示した構造に限定されない。上述のように、一実施形態に係る携帯端末装置１において、必要に応じて、適宜、必須の構成要素以外の他の構成要素を省略したり、その他の構成要素を追加してもよい。
The mobile
例えば、後述のように、携帯端末装置１を使用者の胴体に固定するために、使用者のベルト又はウエストバンドなどに携帯端末装置１を装着可能にするケース若しくはホルダ又はアタッチメントなどを別途用意してもよい。図２に示した携帯端末装置１を用いて生体情報を測定する場合、被検者自らが手などを用いて、携帯端末装置１を被検者の胴体に固定する必要がある。これに対し、前述のケース若しくはホルダ又はアタッチメントなどを用いれば、生体情報を測定する際に、携帯端末装置１を被検者の胴体に固定することができる。したがって、この場合、被検者自らが手などを用いて、携帯端末装置１を被検者の胴体に固定する必要はない。このようなケース若しくはホルダ又はアタッチメントなどを用いて、使用者のベルト又はウエストバンドなどに携帯端末装置１を装着する態様については、さらに後述する。
For example, as described later, in order to fix the mobile
次に、携帯端末装置１による生体情報の測定処理について説明する。携帯端末装置１は、携帯端末装置１に固定された当接部４０が被検部位に当接した状態でモーションファクタを取得し、取得したモーションファクタに基づいて、生体情報を測定する。携帯端末装置１は、携帯端末装置１に固定された支持部５０が被検部位とは異なる位置で被検者に当接した状態で、モーションファクタを取得してよい。
Next, a measurement process of biological information by the mobile
生体情報の測定にあたり、携帯端末装置１は、例えば被検者による入力操作に基づき、生体情報の測定処理が可能な状態になる。生体情報の測定処理が可能な状態とは、例えば生体情報を測定するためのアプリケーションが起動された状態等をいう。被検者は、生体情報の測定処理を可能な状態にして、携帯端末装置１によるモーションファクタの取得を開始させる。
In measuring biometric information, the mobile
次に、携帯端末装置１が使用者の生体情報を測定する原理について、さらに説明する。携帯端末装置１は、使用者の胴体の変動に基づいて、生体情報を測定する。図３は、人体内の構造を概略的に示す図である。図３は、人体の一部の内部構造を、概略的に示している。また、図３は、特に、人体内の心臓及び大動脈の一部を概略的に示している。
Next, the principle by which the mobile
人体内の血液は、心臓から送出された後、血管を経て人体の各部に供給される。図３に示すように、人体内において、心臓から送出される血液の一部は、胸部大動脈を通過してから、腹部大動脈を通過する。心臓から胸部大動脈又は腹部大動脈に血液が送出されると、これらの血管が収縮などの変動をきたす。このような変動は、使用者の体内を伝わり、使用者の胴体をも変動させる。したがって、携帯端末装置１が使用者の胸部又は腹部を含む胴体に押し当てられた状態で、ジャイロセンサ１２は、使用者の胴体の変動を検出することができる。このようにして、ジャイロセンサ１２は、使用者の胴体の変動に起因するモーションファクタを検知する。
After the blood in the human body is delivered from the heart, it is supplied to each part of the human body through blood vessels. As shown in FIG. 3, in the human body, a part of blood delivered from the heart passes through the thoracic aorta and then passes through the abdominal aorta. When blood is delivered from the heart to the thoracic or abdominal aorta, these blood vessels undergo fluctuations such as contraction. Such fluctuations propagate through the user's body and also fluctuate the user's torso. Therefore, the
図４は、携帯端末装置１によるモーションファクタの取得態様の一例を示す図である。図４（Ａ）は、携帯端末装置１がジャイロセンサ１２を備える（例えば本体に内蔵する）例を示す図である。図４（Ｂ）は、携帯端末装置１の本体がジャイロセンサ１２を内蔵せず、外部のケース又はアタッチメントのような部材がジャイロセンサ１２を備える例を示す図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a motion factor acquisition mode by the mobile
図４（Ａ）及び図４（Ｂ）は、例えば人体のような生体において、大動脈を含む部位の断面を示してある。また、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）は、図２に示した携帯端末装置１のハウジング３０の背面側を、生体の被検部位に当接させている状態を示している。したがって、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、当接部４０及び支持部５０は、それぞれ生体表面（皮膚）の被検部位に当接している。ここで、生体表面の被検部位は、一実施形態においては、使用者の胴体とする。また、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す大動脈とは、図３に示した胸部大動脈としてもよいし、腹部大動脈としてもよい。
4A and 4B show a cross section of a part including the aorta in a living body such as a human body. 4A and 4B show a state in which the back side of the
被検者は、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、携帯端末装置１を胴体に押し当てて、携帯端末装置１にモーションファクタを取得させる。図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、携帯端末装置１と使用者の胴体との接触状態において、当接部４０が被検部位に当接する。また、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、携帯端末装置１によるモーションファクタの取得状態において、支持部５０は、当接部４０とは異なる位置で被検者の胴体に当接する。
As shown in FIGS. 4A and 4B, the subject presses the portable
図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、携帯端末装置１を矢印Ｐの位置で矢印Ｐの方向に押し当てて胴体に当接させた場合、携帯端末装置１は、被検者の脈動に基づく血管の拡張及び収縮の動きに応じて変位する。携帯端末装置１は、胴体に当接する支持部５０を支点として、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）において矢印Ｑで示すように、側面視において、矢印Ｐの方向に押し当てていない上端側が回転するように変位する。このような変位は、通常、部分的な回転運動の往復が反復する振動のような変位となる。携帯端末装置１が備えるジャイロセンサ１２は、携帯端末装置１の変位を検出することにより、被検者の脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化を体表面から波形としてとらえたものである。
As shown in FIGS. 4A and 4B, when the portable
このように、一実施形態に係る携帯端末装置１において、ジャイロセンサ１２は、使用者の胴体の変動に起因するモーションファクタを検知する。このジャイロセンサ１２は、携帯端末装置１が使用者の胴体に押し当てられている状態で、使用者の胴体の変動に起因するモーションファクタを検知する。そして、コントローラ１０は、このようにしてジャイロセンサ１２によって検知されたモーションファクタに基づいて、使用者の生体情報の測定処理を行う。
As described above, in the mobile
ここで、使用者の胴体は、使用者の腹部又は胸部を含んでもよい。また、使用者の胴体の変動は、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）においては、使用者の血管の動きにより生じる変動の例を示したが、これに限定されない。使用者の胴体の変動は、使用者の血管の動きにより生じる変動のみならず、使用者の呼吸により生じる変動、及び使用者の体動により生じる変動の少なくともいずれかを含んでよい。また、使用者の血管は、使用者の大動脈を含んでよい。また、使用者の大動脈は、使用者の腹部大動脈及び胸部大動脈の少なくともいずれかを含んでよい。大動脈のような大型の血管においては、絶えず多量の血液が流れている。このため、携帯端末装置１においては、使用者の大動脈を計測の対象とすることにより、高い精度で安定して、生体情報の測定を行うことができる。
Here, the user's torso may include the user's abdomen or chest. Moreover, although the fluctuation | variation of a user's torso has shown the example of the fluctuation | variation which arises by a user's blood vessel movement in FIG. The fluctuation of the user's torso may include not only the fluctuation caused by the movement of the user's blood vessel but also at least one of the fluctuation caused by the user's breathing and the fluctuation caused by the user's body movement. The user's blood vessel may also include the user's aorta. The user's aorta may include at least one of the user's abdominal aorta and thoracic aorta. In large blood vessels such as the aorta, a large amount of blood constantly flows. For this reason, in the portable
また、図４（Ｂ）に示すように、ジャイロセンサ１２は、弾性部材１９を介して使用者の胴体に押し当てられることで、使用者の胴体の変動に追従することが容易となる。そのため、携帯端末装置１は、高い精度で安定して、生体情報の測定を行うことができる。ここで、弾性部材１９は、弾性力を生じる任意のものであればよく、例えば、バネ、ゴム、可撓性樹脂、油圧を利用したもの、空気圧を利用したもの、水圧を利用したものなどである。図４（Ｂ）に示す支持部５０は、ジャイロセンサ１２が設置された方のハウジングと、ジャイロセンサ１２が設置されていない方のハウジングとを接続している。図４（Ｂ）に示すように、ジャイロセンサ１２が設置された方のハウジングは、ジャイロセンサ１２が設置されていない方のハウジングに対して、支持部５０を軸として可動な機構を有している。
Further, as shown in FIG. 4B, the
上述したように、図４（Ｂ）に示す携帯端末装置１は、本体にジャイロセンサ１２を内蔵しない構成とすることができる。この場合、図４（Ｂ）に示すジャイロセンサ１２および当接部４０を備えるアタッチメントのような外部の部材が、支持部５０を介して携帯端末装置１に装着されるようにしてもよい。このような構成においては、ジャイロセンサ１２が検出する検出信号が、例えば支持部５０を介するなどして、携帯端末装置１のコントローラ１０に供給されるようにしてもよい。
As described above, the mobile
携帯端末装置１は、ジャイロセンサ１２を備えることにより、使用者は着衣のまま、衣服の上から生体情報を測定することができる。すなわち、携帯端末装置１によれば、使用者は、生体情報を測定する際に脱衣する必要はなくなる。また、携帯端末装置１によれば、使用者は、測定装置を肌に直に触れさせる必要もない。このため、携帯端末装置１によれば、生体情報の測定を手軽に行うことができる。
Since the mobile
従来の加速度センサは、ノイズが大きいため、脈波センサとしての利用に適しているとは言い難い。特に、脈波及び呼吸のような、１Ｈｚ前後の低周波数の測定を目的とする場合、小型の端末のような装置に内蔵するような小型の加速度センサは一般的ではない。通常、このような目的には、大型の加速度センサが必要になる。 A conventional acceleration sensor is not suitable for use as a pulse wave sensor because of its large noise. In particular, a small acceleration sensor built into a device such as a small terminal is not common when measuring low frequencies around 1 Hz, such as pulse waves and respiration. Usually, a large acceleration sensor is required for such purposes.
これに対し、携帯端末装置１においては、生体情報の測定にジャイロセンサ１２を用いる。ジャイロセンサは、一般的に測定の際のノイズが少ない。ジャイロセンサは、常時振動しているため（振動型ジャイロセンサの場合）、構造上、ノイズを低減させることができる。また、一実施形態に係る携帯端末装置１においては、小型のハウジング３０に内蔵可能なジャイロセンサ１２を採用することができる。
On the other hand, in the portable
次に、一実施形態に係る携帯端末装置１の使用態様を説明する。図５は、携帯端末装置１を用いて生体情報を測定する例を示す図である。図５においては、携帯端末装置１に内蔵されたジャイロセンサ１２を、破線により示してある。
Next, the usage aspect of the portable
図５（Ａ）は、図２に示したような携帯端末装置１を用いて生体情報を測定する例を示してある。図５（Ａ）に示すように、携帯端末装置１を用いて生体情報を測定する場合、使用者自らが手などを用いて、携帯端末装置１の当接部４０を被検部位に押し当てて、生体情報を測定することができる。
FIG. 5A shows an example in which biological information is measured using the mobile
手などを用いて携帯端末装置１を押し当てる際、ジャイロセンサ１２が血管の動きを良好に検出できるようにするため、図５（Ａ）に示すように、ジャイロセンサ１２の位置は押し当てないようにしてもよい。この場合、ジャイロセンサ１２のない位置、すなわち、図２（Ａ）に示した携帯端末装置１の下端の近傍を押し当てるようにしてもよい。図２（Ａ）に示した携帯端末装置１の下端の近傍の裏側には、図２（Ｂ）に示した支持部５０が存在する。
When the portable
手などを用いて携帯端末装置１を押し当てる場合、使用者は、携帯端末装置１の当接部４０が当接する被検部位を自在に変更することができる。例えば、携帯端末装置１をもう少し上半身側に移動させて、胸部大動脈の動きを検出し易くしてもよい。また、例えば、携帯端末装置１をもう少し下半身側に移動させて、腹部大動脈の動きを検出し易くしてもよい。このように、携帯端末装置１の使用者は、生体情報の測定が良好に行える被検部位の位置を探して、高い精度で生体情報の測定を行うことができる。
When the portable
図５（Ｂ）は、上述したような、ベルト又はウエストバンドに携帯端末装置１を装着可能にするケース若しくはホルダ又はアタッチメントなどを用いた例を示している。図５（Ｂ）に示すように、使用者がベルト６０又はウエストバンド６２などを着用している場合、ケース若しくはホルダ又はアタッチメントなどを用いて、携帯端末装置１を、使用者のベルト６０又はウエストバンド６２などに装着することができる。このようなケース若しくはホルダ又はアタッチメントなどは、携帯端末装置１を使用者のベルト６０又はウエストバンド６２などに装着可能にする外部部材として、適宜構成することができる。
FIG. 5B shows an example using a case, a holder, an attachment, or the like that allows the portable
このようにすれば、生体情報を測定する際に、使用者自らが携帯端末装置１の当接部４０を被検部位に押し当てる必要はなくなる。また、この場合、使用者は、ベルト６０又はウエストバンド６２が携帯端末装置１を押し当てる位置を調整することで、携帯端末装置１の当接部４０が当接する被検部位を、ある程度変更することができる。したがって、携帯端末装置１の使用者は、生体情報の測定が良好に行える被検部位の位置を探して、高い精度で生体情報の測定を行うことができる。
If it does in this way, when measuring living body information, it will become unnecessary for a user himself to press
このように、一実施形態において、携帯端末装置１の一部が使用者の胴体に押し当てられ、且つ、携帯端末装置１の一部以外の少なくとも一部が使用者の衣服のベルト６０又はウエストバンド６２に押し当てられてよい。このような状態で、ジャイロセンサ１２は、モーションファクタを検知してよい。コントローラ１０は、このようにして検出されたモーションファクタに基づいて、測定処理を行ってよい。
Thus, in one embodiment, a part of the mobile
図５（Ｃ）は、図５（Ａ）に示した携帯端末装置１の向きを上下反対にして用いた例を示してある。図５（Ｃ）に示す例においては、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示した例に比べて、腹部大動脈の動きを検出し易くなる。この場合、使用者は、生体情報を測定する際に、手などを用いるか、又は、ベルト６０又はウエストバンド６２を用いて、携帯端末装置１の当接部４０を被検部位に押し当てる。
FIG. 5C shows an example in which the mobile
このように、一実施形態において、携帯端末装置１の一部が使用者の胴体の下腹部側に押し当てられ、且つ、携帯端末装置１の一部以外の少なくとも一部が下腹部側よりも使用者の胴体の頭部側に押し当てられてよい。このような状態で、ジャイロセンサ１２は、モーションファクタを検知してよい。コントローラ１０は、このようにして検知されたモーションファクタに基づいて、測定処理を行ってよい。
Thus, in one embodiment, a part of the mobile
図６は、図５と同様に、携帯端末装置１を用いて生体情報を測定する他の例を示す図である。図６においても、携帯端末装置１に内蔵されたジャイロセンサ１２を、破線により示してある。
FIG. 6 is a diagram illustrating another example of measuring biological information using the mobile
図６（Ａ）に示すように、携帯端末装置１を横方向にして生体情報を測定してもよい。図６（Ａ）に示す状態において、手などを用いて携帯端末装置１を押し当てる際、ジャイロセンサ１２が血管の動きを良好に検出できるようにするため、ジャイロセンサ１２の位置は押し当てないようにしてもよい。この場合、ジャイロセンサ１２のない位置、すなわち、支持部５０の存在する側の携帯端末装置１の端部近傍を、手などを用いて押し当てるようにしてもよい。この場合、ジャイロセンサ１２は、胴体の中心線Ｍに近くなるため、胸部大動脈又は腹部大動脈の動きを良好に検出することができる。
As shown in FIG. 6A, the biological information may be measured with the mobile
また、図６（Ｂ）に示すように、携帯端末装置１の向きを図６（Ａ）に示した場合とは逆にしてもよい。この場合、ジャイロセンサ１２は、胴体の側面すなわち脇腹の近傍に当接する。また、この場合、ジャイロセンサ１２のない位置、すなわち、支持部５０の存在する側の携帯端末装置１の端部近傍を、手などを用いて押し当てるようにしてもよい。
Further, as shown in FIG. 6B, the orientation of the mobile
このように、一実施形態において、携帯端末装置１の一部が使用者の胴体の側面側に押し当てられ、且つ、携帯端末装置１の一部以外の少なくとも一部が使用者の胴体の側面側よりも胴体の中心Ｍ側に押し当てられてよい。このような状態で、ジャイロセンサ１２は、モーションファクタを検知してよい。コントローラ１０は、このようにして検知されたモーションファクタに基づいて、測定処理を行ってよい。
Thus, in one embodiment, a part of the mobile
携帯端末装置１は、当接部４０が被検部位に当接された状態において、脈波の測定処理を行う。図７は、携帯端末装置１による脈波の測定処理について説明するための模式図である。図８は、携帯端末装置１による脈波の測定処理の手順を示すフロー図である。図７において、横軸は時間を示し、縦軸は、ジャイロセンサ１２である角速度センサの脈波に基づく出力（ｒａｄ／秒）を模式的に示すものである。図７では、角速度センサの出力は、各脈波のピークのみを示している。
The portable
被検者は、時刻ｔ０において、携帯端末装置１に対して脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ったとする。すなわち、携帯端末装置１は、時刻ｔ０において生体情報の測定処理が可能な状態となり、脈波の測定処理を開始したとする。被検者は、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行った後、図５に示したように、当接部４０を被検部位に当接させる。
A subject at time t 0, and performs a predetermined input operation for starting the pulse wave measurement processing to the portable
携帯端末装置１では、コントローラ１０が、脈波測定処理を開始すると、被検者の血管の脈動に応じたジャイロセンサ１２の出力を検出する。測定開始直後の所定期間（図７における時刻ｔ０から時刻ｔ１まで）は、被検者が当接部４０を被検部位に接触させる位置を調整させること等により、ジャイロセンサ１２の出力が安定しない。この期間は脈波を正確に取得できない。そのため、携帯端末装置１は、この期間に測定された脈波を、例えば生体情報である血液成分の測定に使用しなくてもよい。携帯端末装置１は、例えば、この期間に測定された脈波を記憶部２０に記憶しなくてもよい。
In the portable
コントローラ１０は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出したか否かを判定する（図８のステップＳ１０１）。所定回数は、図７に示す例では４回であるが、これに限られない。また、安定した脈波は、例えば、各脈波のピーク出力のばらつき及び／又は各脈波のピーク同士の間隔のばらつきが、所定の誤差範囲内となる脈波をいう。ピーク同士の間隔における所定の誤差範囲は、例えば±１５０ｍｓｅｃであるが、これに限られない。図７に示す例では、コントローラ１０が、時刻ｔ１から時刻ｔ２まで、各脈波のピーク同士の間隔のばらつきが４回連続で±１５０ｍｓｅｃ以内となる脈波を検出した場合の例を示している。
The
コントローラ１０は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出したと判定した場合（図８のステップＳ１０１のＹｅｓ）、脈波の取得を開始する（ステップＳ１０２）。すなわち、コントローラ１０は、血液成分を測定するために使用する脈波を取得する。脈波取得開始時刻は、例えば図７では時刻ｔ３である。コントローラ１０は、このようにして取得した脈波を記憶部２０に記憶してもよい。携帯端末装置１は、このように所定回数連続して安定した脈波を検出したと判定した場合に脈波の取得を開始するため、実際には被検者が携帯端末装置１を接触させていない場合等における、誤検出を防止しやすくなる。
If the
コントローラ１０は、脈波の取得を開始した後、脈波取得の終了条件が満たされると、脈波の取得を終了する。終了条件は、脈波の取得を開始した後、例えば所定時間が経過した場合であってもよい。終了条件は、例えば、所定の脈拍数分の脈波を取得した場合であってもよい。なお終了条件は、これに限られず他の条件が適宜設定されてもよい。図７に示す例では、コントローラ１０は、時刻ｔ３から所定時間（例えば８秒又は１５秒）経過後の時刻ｔ４において脈波の取得を終了する。これにより、図８に示すフローは終了する。
After starting the acquisition of the pulse wave, the
なお、コントローラ１０は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出していないと判定した場合（図８のステップＳ１０１のＮｏ）、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間経過したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
If the
脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間（例えば３０秒）経過していないとコントローラ１０が判定した場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、図８に示すフローは、ステップＳ１０１に移行する。
When the
一方、コントローラ１０は、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間経過しても、安定した脈波を検出できない場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、自動的に測定処理を終了（タイムアウト）して、図８のフローを終了する。
On the other hand, if the
図９は、携帯端末装置１を用いて被検部位（胴体）で取得された脈波の一例を示す図である。図９は、ジャイロセンサ１２を脈動の検知手段として用いた場合のものである。図９は、ジャイロセンサ１２である角速度センサで取得された角速度を積分したものである。図９において、横軸は時間、縦軸は角度を表す。取得された脈波は、例えば被検者の体動が原因のノイズを含む場合があるので、ＤＣ（Direct Current）成分を除去するフィルタによる補正を行い、脈動成分のみを抽出してもよい。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a pulse wave acquired at a test site (torso) using the mobile
携帯端末装置１は、取得された脈波から、脈波に基づく指標を算出し、脈波に基づく指標を用いて、血液成分を測定する。取得された脈波から、脈波に基づく指標を算出する方法を、図９を用いて説明する。脈波の伝播は、心臓から押し出された血液による拍動が、動脈の壁、又は血液を伝わる現象である。心臓から押し出された血液による拍動は、前進波として手足の末梢まで届き、その一部は血管の分岐部、血管径の変化部等で反射され反射波として戻ってくる。脈波に基づく指標は、例えば、前進波の脈波伝播速度ＰＷＶ（Pulse Wave Velocity）、脈波の反射波の大きさＰＲ、脈波の前進波と反射波との時間差Δｔ、脈波の前進波と反射波との大きさの比で表されるＡＩ（Augmentation Index）等である。
The mobile
図９に示す脈波は、利用者のｎ回分の脈拍であり、ｎは１以上の整数である。脈波は、心臓からの血液の駆出により生じた前進波と、血管分岐、又は血管径の変化部から生じた反射波とが重なりあった合成波である。図９において、ＰＦｎは脈拍毎の前進波による脈波のピークの大きさ、ＰＲｎは脈拍毎の反射波による脈波のピークの大きさ、ＰＳｎは脈拍毎の脈波の最小値である。また、図９において、ＴＰＲは脈拍のピークの間隔である。 The pulse wave shown in FIG. 9 is a pulse for n times of the user, and n is an integer of 1 or more. The pulse wave is a composite wave in which a forward wave generated by ejection of blood from the heart and a reflected wave generated from a blood vessel branch or a blood vessel diameter changing portion overlap. In Figure 9, P Fn is the magnitude of the peak of the pulse wave due to the forward wave of each pulse, P Rn is the peak of the pulse wave due to the reflection wave of each pulse magnitude, P Sn is the minimum value of the pulse wave for each pulse is there. In FIG. 9, TPR is a pulse peak interval.
脈波に基づく指標とは、脈波から得られる情報を定量化したものを含む。例えば、脈波に基づく指標の一つであるＰＷＶは、上腕と足首等、２点の被検部位で測定された脈波の伝播時間差と２点間の距離とに基づいて算出される。具体的には、ＰＷＶは、動脈の２点における脈波（例えば上腕と足首）を同期させて取得し、２点の距離の差（Ｌ）を２点の脈波の時間差（ＰＴＴ）で除して算出される。例えば、脈波に基づく指標の一つである反射波の大きさＰＲは、反射波による脈波のピークの大きさＰＲｎを算出してもよいし、ｎ回分を平均化したＰＲａｖｅを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つである脈波の前進波と反射波との時間差Δｔは、所定の脈拍における時間差Δｔｎを算出してもよいし、ｎ回分の時間差を平均化したΔｔａｖｅを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つであるＡＩは、反射波の大きさを前進波の大きさで除したものであり、ＡＩｎ＝（ＰＲｎ−ＰＳｎ）／（ＰＦｎ−ＰＳｎ）で表わされる。ＡＩｎは脈拍毎のＡＩである。ＡＩは、例えば、脈波の測定を数秒間行い、脈拍毎のＡＩｎ（ｎ=１〜ｎの整数）の平均値ＡＩａｖｅを算出し、脈波に基づく指標としてもよい。 The index based on the pulse wave includes a quantified information obtained from the pulse wave. For example, PWV, which is one of indices based on pulse waves, is calculated based on the difference in propagation time of pulse waves measured at two test sites such as the upper arm and ankle and the distance between the two points. Specifically, PWV is acquired by synchronizing pulse waves (for example, the upper arm and ankle) at two points in the artery, and the difference in distance (L) between the two points is divided by the time difference (PTT) between the two points. Is calculated. For example, the reflected wave which is an index based on the pulse wave magnitude P R may calculate the magnitude of P Rn of the peak of the pulse wave due to the reflected wave, the P Rave averaged n times amount It may be calculated. For example, the time difference Δt between the forward wave and the reflected wave of the pulse wave, which is one of the indicators based on the pulse wave, may be calculated as a time difference Δt n in a predetermined pulse, or Δt obtained by averaging n time differences. You may calculate ave . For example, AI is an index based on the pulse wave is obtained by dividing the magnitude of the reflected wave by the size of the forward wave, AI n = (P Rn -P Sn) / (P Fn -P Sn ). AI n is the AI for each pulse. For example, AI may measure a pulse wave for a few seconds, calculate an average value AI ave of AI n (n = 1 to n) for each pulse, and use it as an index based on the pulse wave.
脈波伝播速度ＰＷＶ、反射波の大きさＰＲ、前進波と反射波との時間差Δｔ、及びＡＩは、血管壁の硬さに依存して変化するため、動脈硬化の状態の推定に用いることができる。例えば、血管壁が硬いと、脈波伝播速度ＰＷＶは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、反射波の大きさＰＲは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、前進波と反射波との時間差Δｔは小さくなる。例えば、血管壁が硬いと、ＡＩは大きくなる。さらに、携帯端末装置１は、これらの脈波に基づく指標を用いて、動脈硬化の状態を推定できると共に、血液の流動性（粘性）を推定することができる。特に、携帯端末装置１は、同一被検者の同一被検部位、及び動脈硬化の状態がほぼ変化しない期間（例えば数日間内）において取得された脈波に基づく指標の変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。ここで血液の流動性とは、血液の流れやすさを示し、例えば、血液の流動性が低いと、脈波伝播速度ＰＷＶは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、反射波の大きさＰＲは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、前進波と反射波との時間差Δｔは大きくなる。例えば、血液の流動性が低いと、ＡＩは小さくなる。
The pulse wave velocity PWV, the magnitude of the reflected wave P R , the time difference Δt between the forward wave and the reflected wave, and AI change depending on the hardness of the blood vessel wall, and therefore are used to estimate the state of arteriosclerosis. Can do. For example, if the blood vessel wall is hard, the pulse wave propagation speed PWV increases. For example, the vessel wall rigid, size P R of the reflected wave increases. For example, if the blood vessel wall is hard, the time difference Δt between the forward wave and the reflected wave becomes small. For example, if the blood vessel wall is hard, AI increases. Furthermore, the portable
一実施形態では、脈波に基づく指標の一例として、携帯端末装置１が、脈波伝播速度ＰＷＶ、反射波の大きさＰＲ、前進波と反射波との時間差Δｔ、及びＡＩを算出する例を示したが、脈波に基づく指標はこれに限ることはない。例えば、携帯端末装置１は、脈波に基づく指標として、後方収縮期血圧を用いてもよい。
In one embodiment, as an example of an index based on the pulse wave, the mobile
図１０は、算出されたＡＩの時間変動を示す図である。一実施形態では、脈波は、角速度センサを備えた携帯端末装置１を用いて約５秒間取得された。コントローラ１０は、取得された脈波から脈拍毎のＡＩを算出し、さらにこれらの平均値ＡＩａｖｅを算出した。一実施形態では、携帯端末装置１は、食事前及び食事後の複数のタイミングで脈波を取得し、取得された脈波に基づく指標の一例としてＡＩの平均値（以降ＡＩとする）を算出した。図１０の横軸は、食事後の最初の測定時間を０として、時間の経過を示す。図１０の縦軸は、その時間に取得された脈波から算出されたＡＩを示す。
FIG. 10 is a diagram illustrating the time variation of the calculated AI. In one embodiment, the pulse wave was acquired for about 5 seconds using the mobile
携帯端末装置１は、食事前、食事直後、及び食事後３０分毎に脈波を取得し、それぞれの脈波に基づいて複数のＡＩを算出した。食事前に取得された脈波から算出されたＡＩは約０．８であった。食事前に比較して、食事直後のＡＩは小さくなり、食事後約１時間でＡＩは最小の極値となった。食事後３時間で測定を終了するまで、ＡＩは徐々に大きくなった。
The mobile
携帯端末装置１は、算出されたＡＩの変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。例えば血液中の赤血球、白血球、血小板が団子状に固まる、又は粘着力が大きくなると、血液の流動性は低くなる。例えば、血液中の血漿の含水率が小さくなると、血液の流動性は低くなる。これらの血液の流動性の変化は、例えば、後述する糖脂質状態、熱中症、脱水症、及び低体温等の被検者の健康状態によって変化する。被検者の健康状態が重篤化する前に、被検者は、一実施形態の携帯端末装置１を用いて、自らの血液の流動性の変化を知ることができる。図１０に示す食事前後のＡＩの変化から、食事後に血液の流動性が低くなったこと、及び、食事後約１時間で最も血液の流動性は低くなったこと、及び、その後徐々に血液の流動性が高くなったことが推定できる。携帯端末装置１は、血液の流動性が低い状態と、血液の流動性が高い状態とを報知してもよい。例えば、携帯端末装置１は、血液の流動性が低い状態と血液の流動性が高い状態との判定を、被検者の実年齢におけるＡＩの平均値を基準にして行ってもよい。携帯端末装置１は、算出されたＡＩが平均値より大きければ血液の流動性が高い状態、算出されたＡＩが平均値より小さければ血液の流動性が低い状態と判定してもよい。携帯端末装置１は、例えば、血液の流動性が低い状態と血液の流動性が高い状態との判定を、食事前のＡＩを基準にして判定してもよい。携帯端末装置１は、食事後のＡＩを食事前のＡＩと比較して血液の流動性が低い状態の度合いを推定してもよい。携帯端末装置１は、例えば、食事前のＡＩすなわち空腹時のＡＩを、被検者の血管年齢（血管の硬さ）の指標として用いることができる。携帯端末装置１は、例えば、被検者の食事前のＡＩすなわち空腹時のＡＩを基準として、算出されたＡＩの変化量を算出すれば、被検者の血管年齢（血管の硬さ）による推定誤差を少なくすることができる。携帯端末装置１は、血液の流動性の変化をより精度よく推定することができる。
The mobile
図１１は、算出されたＡＩと血糖値の測定結果を示す図である。脈波の取得方法及びＡＩの算出方法は、図１０に示した実施形態と同じである。図１１の右側の縦軸は血中の血糖値を示し、左側の縦軸は算出されたＡＩを示す。図１１の実線は、取得された脈波から算出されたＡＩを示し、点線は測定された血糖値を示す。血糖値は、脈波取得直後に測定された。血糖値は、テルモ社製の血糖測定器「メディセーフフィット」（登録商標）を用いて測定された。食事前の血糖値と比べて、食事直後の血糖値は約２０ｍｇ／ｄｌ上昇している。食事後約１時間で血糖値は最大の極値となった。その後、測定を終了するまで、血糖値は徐々に小さくなり、食事後約３時間でほぼ食事前の血糖値と同じになった。 FIG. 11 is a diagram illustrating the measurement results of the calculated AI and blood glucose level. The pulse wave acquisition method and the AI calculation method are the same as those in the embodiment shown in FIG. The vertical axis on the right side of FIG. 11 indicates the blood glucose level in the blood, and the vertical axis on the left side indicates the calculated AI. The solid line in FIG. 11 shows AI calculated from the acquired pulse wave, and the dotted line shows the measured blood glucose level. The blood glucose level was measured immediately after acquiring the pulse wave. The blood glucose level was measured using a blood glucose meter “Medisafefit” (registered trademark) manufactured by Terumo. Compared with the blood glucose level before the meal, the blood glucose level immediately after the meal is increased by about 20 mg / dl. The blood glucose level reached its maximum extreme value about 1 hour after the meal. Thereafter, the blood glucose level gradually decreased until the measurement was completed, and became approximately the same as the blood glucose level before the meal about 3 hours after the meal.
図１１に示す通り、食前食後の血糖値は、脈波から算出されたＡＩと負の相関がある。血糖値が高くなると、血液中の糖により赤血球及び血小板が団子状に固まり、又は粘着力が強くなり、その結果血液の流動性は低くなることがある。血液の流動性が低くなると、脈波伝播速度ＰＷＶは小さくなることがある。脈波伝播速度ＰＷＶが小さくなると、前進波と反射波との時間差Δｔは大きくなることがある。前進波と反射波との時間差Δｔが大きくなると、前進波の大きさＰＦに対して反射波の大きさＰＲは小さくなることがある。前進波の大きさＰＦに対して反射波の大きさＰＲが小さくなると、ＡＩは小さくなることがある。食事後数時間内（一実施形態では３時間）のＡＩは、血糖値と相関があることから、ＡＩの変動により、被検者の血糖値の変動を推定することができる。また、あらかじめ被検者の血糖値を測定し、ＡＩとの相関を取得しておけば、携帯端末装置１は、算出されたＡＩから被検者の血糖値を推定することができる。
As shown in FIG. 11, the blood glucose level after the pre-meal has a negative correlation with the AI calculated from the pulse wave. As the blood glucose level increases, red blood cells and platelets harden in the form of dumplings due to sugar in the blood, or the adhesive strength increases, and as a result, the blood fluidity may decrease. When blood fluidity decreases, the pulse wave velocity PWV may decrease. When the pulse wave propagation velocity PWV decreases, the time difference Δt between the forward wave and the reflected wave may increase. When the time difference Δt between the forward wave and the reflected wave increases, the size P R of the reflected wave with respect to the size P F of the forward wave may be less. If the size P R of the reflected wave is small relative to the size P F of the forward wave, AI may be smaller. Since AI within several hours after a meal (3 hours in one embodiment) has a correlation with blood glucose level, the fluctuation of blood glucose level of the subject can be estimated by the fluctuation of AI. Further, if the blood glucose level of the subject is measured in advance and the correlation with AI is acquired, the mobile
食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値であるＡＩＰの発生時間に基づいて、携帯端末装置１は被検者の糖代謝の状態を推定できる。携帯端末装置１は、糖代謝の状態として、例えば血糖値を推定する。糖代謝の状態の推定例として、例えば食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値ＡＩＰが所定時間以上（例えば食後約１．５時間以上）経ってから検出される場合、携帯端末装置１は、被検者が糖代謝異常（糖尿病患者）であると推定できる。
The portable
食事前のＡＩであるＡＩＢと、食事後に最初に検出されるＡＩの最小極値であるＡＩＰとの差（ＡＩＢ−ＡＩＰ）に基づいて、携帯端末装置１は被検者の糖代謝の状態を推定できる。糖代謝の状態の推定例として、例えば（ＡＩＢ−ＡＩＰ）が所定数値以上（例えば０．５以上）の場合、被検者は糖代謝異常（食後高血糖患者）であると推定できる。
Based on the difference (AI B −AI P ) between AI B , which is the AI before the meal, and AI P , which is the minimum extreme value of the AI first detected after the meal, the mobile
図１２は、算出されたＡＩと血糖値との関係を示す図である。算出されたＡＩと血糖値とは、血糖値の変動が大きい食事後１時間以内に取得されたものである。図１２のデータは、同一被検者における異なる複数の食事後のデータを含む。図１２に示す通り、算出されたＡＩと血糖値とは負の相関を示した。算出されたＡＩと血糖値との相関係数は０．９以上であった。例えば、図１２に示すような算出されたＡＩと血糖値との相関を、あらかじめ被検者毎に取得しておけば、携帯端末装置１は、算出されたＡＩから被検者の血糖値を推定することもできる。
FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the calculated AI and blood glucose level. The calculated AI and blood glucose level are acquired within 1 hour after a meal with a large fluctuation in blood glucose level. The data in FIG. 12 includes a plurality of different post-meal data in the same subject. As shown in FIG. 12, the calculated AI and blood glucose level showed a negative correlation. The correlation coefficient between the calculated AI and blood glucose level was 0.9 or more. For example, if the correlation between the calculated AI and blood glucose level as shown in FIG. 12 is acquired for each subject in advance, the mobile
図１３は、算出されたＡＩと中性脂肪値の測定結果を示す図である。脈波の取得方法及びＡＩの算出方法は、図１０に示した実施形態と同じである。図１３の右側の縦軸は血中の中性脂肪値を示し、左側の縦軸はＡＩを示す。図１３の実線は、取得された脈波から算出されたＡＩを示し、点線は測定された中性脂肪値を示す。中性脂肪値は、脈波取得直後に測定した。中性脂肪値は、テクノメディカ社製の脂質測定装置「ポケットリピッド」を用いて測定された。食事前の中性脂肪値と比較して、食事後の中性脂肪値の最大極値は約３０ｍｇ／ｄｌ上昇している。食事後約２時間後に中性脂肪は最大の極値となった。その後、測定を終了するまで、中性脂肪値は徐々に小さくなり、食事後約３．５時間でほぼ食事前の中性脂肪値と同じになった。 FIG. 13 is a diagram illustrating the measurement results of the calculated AI and triglyceride value. The pulse wave acquisition method and the AI calculation method are the same as those in the embodiment shown in FIG. The vertical axis on the right side of FIG. 13 indicates the neutral fat level in blood, and the vertical axis on the left side indicates AI. The solid line in FIG. 13 indicates the AI calculated from the acquired pulse wave, and the dotted line indicates the measured triglyceride value. The neutral fat value was measured immediately after acquiring the pulse wave. The neutral fat value was measured using a lipid measuring device “Pocket Lipid” manufactured by Techno Medica. Compared to the neutral fat value before meal, the maximum extreme value of the neutral fat value after meal is increased by about 30 mg / dl. About 2 hours after the meal, the neutral fat reached its maximum extreme value. Thereafter, the triglyceride value gradually decreased until the measurement was completed, and became approximately the same as the triglyceride value before the meal at about 3.5 hours after the meal.
これに対し、算出されたＡＩの最小極値は、食事後約３０分で第１の最小極値ＡＩＰ１が検出され、食事後約２時間で第２の最小極値ＡＩＰ２が検出された。食事後約３０分で検出された第１の最小極値ＡＩＰ１は、前述した食後の血糖値の影響によるものであると推定できる。食事後約２時間で検出された第２の最小極値ＡＩＰ２は、食事後約２時間で検出された中性脂肪の最大極値とその発生時間がほぼ一致している。このことから、食事から所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩＰ２は中性脂肪の影響によるものであると推定できる。食前食後の中性脂肪値は、血糖値と同じように、脈波から算出されたＡＩと負の相関があることがわかった。特に食事から所定時間以降（一実施形態では約１．５時間以降）に検出されるＡＩの最小極値ＡＩＰ２は、中性脂肪値と相関があることから、ＡＩの変動により、被検者の中性脂肪値の変動を推定することができる。また、あらかじめ被検者の中性脂肪値を測定し、ＡＩとの相関を取得しておけば、携帯端末装置１は、算出されたＡＩから被検者の中性脂肪値を推定することができる。
On the other hand, as for the calculated minimum extreme value of AI, the first minimum extreme value AI P1 was detected about 30 minutes after the meal, and the second minimum extreme value AI P2 was detected about 2 hours after the meal. . It can be estimated that the first minimum extreme value AI P1 detected about 30 minutes after the meal is due to the influence of the blood glucose level after the meal described above. The second minimum extreme value AI P2 detected at about 2 hours after the meal is almost the same as the maximum extreme value of neutral fat detected at about 2 hours after the meal. From this, it can be estimated that the second minimum extreme value AI P2 detected after a predetermined time from the meal is due to the influence of neutral fat. It was found that the triglyceride level after the pre-meal has a negative correlation with the AI calculated from the pulse wave, like the blood glucose level. In particular, since the minimum extreme value AI P2 of AI detected after a predetermined time from a meal (about 1.5 hours or more in one embodiment) is correlated with the triglyceride value, the subject is subject to fluctuations in AI. The fluctuation of the triglyceride value can be estimated. In addition, if the neutral fat value of the subject is measured in advance and the correlation with AI is acquired, the mobile
食事後所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩＰ２の発生時間に基づいて、携帯端末装置１は被検者の脂質代謝の状態を推定できる。携帯端末装置１は、脂質代謝の状態として、例えば脂質値を推定する。脂質代謝の状態の推定例として、例えば第２の最小極値ＡＩＰ２が食事後所定時間以上（例えば４時間以上）経ってから検出される場合、携帯端末装置１は、被検者が脂質代謝異常（高脂血症患者）であると推定できる。
Based on the occurrence time of the second minimum extreme value AI P2 detected after a predetermined time after the meal, the mobile
食事前のＡＩであるＡＩＢと、食事後所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩＰ２との差（ＡＩＢ−ＡＩＰ２）に基づいて、携帯端末装置１は被検者の脂質代謝の状態を推定できる。脂質代謝異常の推定例として、例えば（ＡＩＢ−ＡＩＰ２）が０．５以上の場合、携帯端末装置１は、被検者が脂質代謝異常（食後高脂血症患者）であると推定できる。
Based on the difference (AI B −AI P2 ) between AI B , which is the AI before the meal, and the second minimum extreme value AI P2 detected after a predetermined time after the meal, the mobile
また、図１１乃至図１３で示した測定結果から、一実施形態の携帯端末装置１は、食事後に最も早く検出される第１の最小極値ＡＩＰ１及びその発生時間に基づいて、被検者の糖代謝の状態を推定することができる。さらに、一実施形態の携帯端末装置１は、第１の最小極値ＡＩＰ１の後で所定時間以降に検出される第２の最小極値ＡＩＰ２及びその発生時間に基づいて、被検者の脂質代謝の状態を推定することができる。
Moreover, from the measurement results shown in FIGS. 11 to 13, the portable
一実施形態では脂質代謝の推定例として中性脂肪の場合を説明したが、脂質代謝の推定は中性脂肪に限られない。携帯端末装置１が推定する脂質値は、例えば総コレステロール、ＨＤＬコレステロール及びＬＤＬコレステロール等を含む。これらの脂質値は、上述の中性脂肪の場合と同じような傾向を示す。
In one embodiment, the case of neutral fat has been described as an example of estimation of lipid metabolism, but the estimation of lipid metabolism is not limited to neutral fat. The lipid value estimated by the mobile
図１４は、ＡＩに基づいて血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定する手順を示すフロー図である。図１４を用いて、一実施形態に係る携帯端末装置１による血液の流動性、並びに糖代謝及び脂質代謝の状態の推定の流れを説明する。
FIG. 14 is a flowchart showing a procedure for estimating the blood fluidity and the state of sugar metabolism and lipid metabolism based on AI. With reference to FIG. 14, the flow of blood fluidity and the estimation of the state of sugar metabolism and lipid metabolism by the mobile
図１４に示すように、携帯端末装置１は、初期設定として、被検者のＡＩ基準値を取得する（ステップＳ２０１）。ＡＩ基準値は、被検者の年齢から推定される平均的なＡＩを用いてもよいし、事前に取得された被検者の空腹時のＡＩを用いてもよい。また、携帯端末装置１は、ステップＳ２０２〜Ｓ２０８において食前と判断されたＡＩをＡＩ基準値としてもよいし、脈波測定直前に算出されたＡＩをＡＩ基準値としてもよい。この場合、携帯端末装置１は、ステップＳ２０２〜Ｓ２０８より後にステップＳ２０１を実行する。
As shown in FIG. 14, the mobile
続いて、携帯端末装置１は、脈波を取得する（ステップＳ２０２）。例えば携帯端末装置１は、所定の測定時間（例えば、５秒間）に取得された脈波について、所定の振幅以上が得られたか否かを判定する。取得された脈波について、所定の振幅以上が得られたら、ステップＳ２０３に進む。所定の振幅以上が得られなかったら、ステップＳ２０２を繰り返す（これらのステップは図示せず）。ステップＳ２０２において、例えば携帯端末装置１は、所定の振幅以上の脈波を検出すると、自動で脈波を取得する。
Subsequently, the mobile
携帯端末装置１は、ステップＳ２０２で取得された脈波から、脈波に基づく指標としてＡＩを算出し記憶部２０に記憶する（ステップＳ２０３）。携帯端末装置１は、所定の脈拍数（例えば、３拍分）毎のＡＩｎ（ｎ＝１〜ｎの整数）から平均値ＡＩａｖｅを算出して、これをＡＩとしてもよい。あるいは、携帯端末装置１は、特定の脈拍におけるＡＩを算出してもよい。
The portable
ＡＩは、例えば脈拍数ＰＲ、脈圧（ＰＦ−ＰＳ）、体温、被検部位の温度等によって補正されてもよい。脈拍とＡＩ及び脈圧とＡＩは共に負の相関があり、温度とＡＩとは正の相関があることが知られている。補正を行う際には、例えばステップＳ２０３において、携帯端末装置１はＡＩに加え脈拍、脈圧を算出する。例えば、携帯端末装置１は、ジャイロセンサ１２とともに温度センサを搭載し、ステップＳ２０２における脈波の取得の際に、被検部位の温度を取得してもよい。事前に作成された補正式に、取得された脈拍、脈圧、温度等を代入することにより、携帯端末装置１はＡＩを補正する。
AI, for example pulse rate P R, pulse pressure (P F -P S), body temperature, may be corrected by the temperature of the measurement site. It is known that both pulse and AI and pulse pressure and AI have a negative correlation, and temperature and AI have a positive correlation. When performing the correction, for example, in step S203, the mobile
続いて、携帯端末装置１は、ステップＳ２０１で取得されたＡＩ基準値とステップＳ２０３で算出されたＡＩとを比較して、被検者の血液の流動性を推定する（ステップＳ２０４）。算出されたＡＩがＡＩ基準値より大きい場合（ＹＥＳの場合）、血液の流動性は高いと推定される。この場合、携帯端末装置１は例えば血液の流動性が高いことを報知する（ステップＳ２０５）。算出されたＡＩがＡＩ基準値より大きくない場合（ＮＯの場合）、血液の流動性は低いと推定される。この場合、携帯端末装置１は例えば血液の流動性が低いことを報知する（ステップＳ２０６）。
Subsequently, the portable
続いて、携帯端末装置１は、糖代謝及び脂質代謝の状態を推定するか否かを被検者に確認する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７で糖代謝及び脂質代謝を推定しない場合（ＮＯの場合）、携帯端末装置１は処理を終了する。ステップＳ２０７で糖代謝及び脂質代謝を推定する場合（ＹＥＳの場合）、携帯端末装置１は、算出されたＡＩが食前、食後いずれかに取得されたものかを確認する（ステップＳ２０８）。食後ではない（食前）場合（ＮＯの場合）、ステップＳ２０２に戻り、次の脈波を取得する。食後の場合（ＹＥＳの場合）、携帯端末装置１は、算出されたＡＩに対応する脈波の取得時間を記憶する（ステップＳ２０９）。続いて脈波を取得する場合（ステップＳ２１０のＮＯの場合）、ステップＳ２０２に戻り、携帯端末装置１は次の脈波を取得する。脈波測定を終了する場合（ステップＳ２１０のＹＥＳの場合）ステップＳ２１１以降に進み、携帯端末装置１は被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態の推定を行う。
Subsequently, the mobile
続いて、携帯端末装置１は、ステップＳ２０４で算出された複数のＡＩから、最小極値とその時間を抽出する（ステップＳ２１１）。例えば、図１３の実線で示すようなＡＩが算出された場合、携帯端末装置１は、食事後約３０分の第１の最小極値ＡＩＰ１、及び食事後約２時間の第２の最小極値ＡＩＰ２を抽出する。
Subsequently, the mobile
続いて、携帯端末装置１は、第１の最小極値ＡＩＰ１とその時間から、被検者の糖代謝の状態を推定する（ステップＳ２１２）。さらに、携帯端末装置１は、第２の最小極値ＡＩＰ２とその時間から、被検者の脂質代謝の状態を推定する（ステップＳ２１３）。被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態の推定例は、前述の図１３と同一であるので省略する。
Subsequently, the mobile
続いて、携帯端末装置１は、ステップＳ２１２及びステップＳ２１３の推定結果を報知し（ステップＳ２１４）、図１４に示す処理を終了する。音声出力部１６は、例えば「糖代謝は正常です」、「糖代謝異常が疑われます」、「脂質代謝は正常です」、「脂質代謝異常が疑われます」等の報知を行う。また、音声出力部１６は「病院で受診しましょう」、「食生活を見直しましょう」等のアドバイスを報知してもよい。そして、携帯端末装置１は、図１４に示す処理を終了する。
Subsequently, the mobile
このように、携帯端末装置１は、音を出力する音声出力部１６を備えてもよい。また、上述のような音声出力部１６から出力する音声の報知に代えて、又は当該音声の報知とともに、表示による報知を表示部１４に表示してもよい。このように、携帯端末装置１は、コントローラ１０が行う測定処理に関する情報を表示する表示部１４を備えてもよい。また、音声出力部１６は、ジャイロセンサ１２がモーションファクタを検知していることを示す音を出力してもよい。これにより、携帯端末装置１において、ジャイロセンサ１２が正しくモーションファクタを検知していることを、使用者が容易かつ確実に知ることができる。
Thus, the mobile
以上のように、携帯端末装置１が測定する生体情報は、使用者の脈波、脈拍、呼吸、鼓動、脈波伝搬速度、及び血流量の少なくともいずれかに関する情報を含んでよい。
As described above, the biological information measured by the mobile
また、コントローラ１０は、携帯端末装置１が測定する生体情報に基づいて、使用者の体調、眠気、眠り、覚醒状態、心理状態、身体状態、感情、心身状態、精神状態、自律神経、ストレス状態、意識状態、血液成分、睡眠状態、呼吸状態、及び血圧の少なくともいずれかに関する情報を推定してもよい。ここで、使用者の「身体状態」とは、例えば、熱中症、疲労度、高山病、糖尿病、メタボリックシンドロームなどの症状の有無、これらの症状の程度、及び、これらの症状の兆候の有無などとすることができる。また、血液成分とは、中性脂肪、血糖値などとすることができる。
Moreover, the
次に、一実施形態に係る携帯端末装置１の他の使用態様について説明する。
Next, another usage mode of the mobile
図１５は、一実施形態に係る携帯端末装置１の他の使用態様を説明する図である。図１５は、妊娠中の母体及び胎児を概略的に示している。上述した一実施形態に係る携帯端末装置１は、使用者本人の生体情報を測定することを想定して説明した。しかしながら、一実施形態に係る携帯端末装置１は、このような用途に限定されない。
FIG. 15 is a diagram illustrating another usage mode of the mobile
図１５に示すように、携帯端末装置１を腹部に押し当てることで、母体とともに胎児の生体情報を測定することもできる。一般的に、妊娠初期（例えば妊娠４〜１１週頃）の胎児は、非常に小さいため、心音そのものを直接聴くことは非常に困難である。したがって、この時期には、胎児の心拍を確認するためには、エコー等を使用することが多い。しかしながら、一実施形態に係る携帯端末装置１によれば、ジャイロセンサ１２を用いることにより、胎児の脈拍を検出する等、胎児の生体情報の測定を行うことができる。
As shown in FIG. 15, the biological information of the fetus can be measured together with the mother body by pressing the mobile
図１５に示すような使用態様においては、携帯端末装置１は、胎児の生体情報を、母体の生体情報と共に測定することになる。このため、携帯端末装置１が測定した生体情報から、胎児の生体情報のみを抽出して利用してもよい。このように、携帯端末装置１が測定する生体情報は、使用者の胎児の生体情報としてもよい。
In the usage mode as shown in FIG. 15, the mobile
図１６は、本開示の一実施形態に係る生体情報測定システムの概略構成を示す模式図である。図１６に示した一実施形態の生体情報測定システム１００は、携帯端末装置１１０と、外部装置１２０と、通信ネットワークを含む。
FIG. 16 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of a biological information measurement system according to an embodiment of the present disclosure. The biological
生体情報測定システム１００においては、携帯端末装置１１０は、使用者の胴体の変動に起因するモーションファクタを検知する。このため、携帯端末装置１１０は、ジャイロセンサ１２を備えている。携帯端末装置１１０は、上述した携帯端末装置１と同様の構成のものとすることができる。そして、携帯端末装置１１０は（有線又は無線接続可能な）通信部を備え、検知したモーションファクタを、外部装置１２０に送信する。そして、生体情報測定システム１００においては、外部装置１２０は、受信したモーションファクタに基づいて、生体情報の測定に係る各種の演算を行う。このため、外部装置１２０は、コントローラ１０をはじめとする、各種の必要な機能部を備えている。図１６においては、携帯端末装置１１０と外部装置１２０とは、無線通信により接続されることを想定しているが、生体情報測定システム１００は、このような構成に限定されない。例えば、携帯端末装置１１０と外部装置１２０との間は、所定のケーブルなどで、有線により接続してもよい。
In the biological
このように、生体情報測定システム１００は、携帯端末装置１１０及び外部装置１２０を備えている。携帯端末装置１１０は、ジャイロセンサ１２を備えている。ここで、ジャイロセンサ１２は、携帯端末装置１１０が使用者の胴体に押し当てられている状態で、使用者の胴体の変動に起因するモーションファクタを検知する。また、外部装置１２０は、コントローラ１０を備えている。なお、外部装置１２０は、人工知能機能、機械学習機能、ディープラーニング機能などを備え、携帯端末装置１１０から受信したモーションファクタに基づいて、統計的に得られるアルゴリズムにより生体情報の測定に係る各種の演算を行っても良い。
As described above, the biological
本開示を完全かつ明瞭に開示するためにいくつかの実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。また、いくつかの実施形態に示した各要件は、自由に組み合わせが可能である。 The present disclosure has been described with reference to several embodiments in order to provide a complete and clear disclosure. However, the appended claims should not be limited to the above-described embodiments, but all modifications and alternatives that can be created by those skilled in the art within the scope of the basic matters shown in this specification. Should be configured to embody such a configuration. Each requirement shown in some embodiments can be freely combined.
例えば、本開示においては、携帯端末装置１及び生体情報測定システム１００について説明した。しかしながら、本開示の実施形態は、ジャイロセンサ１２を備える携帯端末装置１による生体情報測定方法として実施されてもよい。この場合、当該方法においては、携帯端末装置１が使用者の胴体に押し当てられている状態で、使用者の胴体の変動に起因するモーションファクタをジャイロセンサ１２により検知する。ここで、ジャイロセンサ１２は、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知する。また、当該方法においては、このような状態で検知されたモーションファクタに基づいて、使用者の生体情報の測定処理を行う。
For example, in the present disclosure, the mobile
また、例えば、上記実施形態では、携帯端末装置１が当接部４０と支持部５０とを備えるとして説明したが、携帯端末装置１は、支持部５０を備えなくてもよい。この場合、携帯端末装置１のハウジング３０の背面の一部が被検部位とは異なる位置で被検者に当接することにより、当接部４０の被検部位に対する当接状態が支持される。
For example, in the above-described embodiment, the mobile
上記実施形態では、当接部４０が携帯端末装置１に固定される場合について説明したが、当接部４０は、必ずしも携帯端末装置１に直接的に固定されていなくてもよい。当接部４０は、携帯端末装置１に固定して用いられる保持具に固定されてもよい。
In the above embodiment, the case where the
１ 携帯端末装置
１０ コントローラ
１１ 電源部
１２ ジャイロセンサ
１４ 表示部
１６ 音声出力部
１７ 通信部
１８ バイブレータ
１９ 弾性部材
２０ 記憶部
２２ 操作キー部
２４ マイク
３０ ハウジング
４０ 当接部
５０ 支持部
１００ 生体情報測定システム
１１０ 携帯端末装置
１２０ 外部装置
DESCRIPTION OF
一態様の携帯端末装置は、ジャイロセンサと、コントローラとを備える。前記ジャイロセンサは、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知する。前記コントローラは、使用者の呼吸により生じる腹部の変動に起因して前記ジャイロセンサにより検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行う。 A portable terminal device according to one aspect includes a gyro sensor and a controller. The gyro sensor detects a motion factor that is processed as a self-control factor. The controller performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected by the gyro sensor due to a change in the abdomen caused by the user's breathing .
一態様の生体情報測定方法は、携帯端末装置に備えられ、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知するジャイロセンサにより、使用者の呼吸により生じる腹部の変動に起因する前記モーションファクタを検知する。前記携帯端末装置による前記方法は、検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行う。 In one aspect of the biological information measuring method, the motion factor caused by a change in the abdomen caused by the user's breathing is detected by a gyro sensor that is provided in the mobile terminal device and detects a motion factor processed as a self-control factor. . The method by the portable terminal device performs a measurement process of the user's biological information based on the detected motion factor.
一態様の生体情報測定システムは、携帯端末装置と、外部装置とを備える。前記携帯端末装置は、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知するジャイロセンサを備える。前記外部装置は、使用者の呼吸により生じる腹部の変動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行うコントローラを備える。
The biological information measurement system according to one aspect includes a mobile terminal device and an external device. The portable terminal device includes a gyro sensor that detects a motion factor processed as a self-control factor. The external device includes a controller that performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected due to a change in the abdomen caused by the user's breathing .
一態様の携帯端末装置は、ジャイロセンサと、コントローラとを備える。前記ジャイロセンサは、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知する。前記コントローラは、使用者の呼吸により生じる腹部の変動に起因して前記ジャイロセンサにより検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行う。
前記コントローラは、前記携帯端末装置の一部が前記腹部に当接し、且つ、前記一部と同一面であって前記一部以外の少なくとも一部が前記使用者の衣服のウエストバンド又はベルトに当接している状態で、前記携帯端末装置の前記ウエストバンド又は前記ベルトに当接している部分を支点とした前記携帯端末装置の前記変動による運動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記測定処理を行う。
A portable terminal device according to one aspect includes a gyro sensor and a controller. The gyro sensor detects a motion factor that is processed as a self-control factor. The controller performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected by the gyro sensor due to a change in the abdomen caused by the user's breathing.
The controller is configured such that a part of the portable terminal device abuts on the abdomen and is flush with the part, and at least a part other than the part contacts a waistband or a belt of the user's clothes. Based on the motion factor detected due to the movement due to the fluctuation of the mobile terminal device with the waistband of the mobile terminal device or a portion in contact with the belt as a fulcrum in contact, The measurement process is performed.
一態様の生体情報測定方法は、ジャイロセンサと、コントローラと、を備える携帯端末装置による生体情報測定方法である。
前記ジャイロセンサは、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知する。
前記コントローラは、使用者の呼吸により生じる腹部の変動に起因して前記ジャイロセンサにより検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行う。
前記コントローラは、前記携帯端末装置の一部が前記腹部に当接し、且つ、前記一部と同一面であって前記一部以外の少なくとも一部が前記使用者の衣服のウエストバンド又はベルトに当接している状態で、前記携帯端末装置の前記ウエストバンド又は前記ベルトに当接している部分を支点とした前記携帯端末装置の前記変動による運動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記測定処理を行う。
The biological information measuring method according to one aspect is a biological information measuring method by a portable terminal device including a gyro sensor and a controller.
The gyro sensor detects a motion factor that is processed as a self-control factor.
The controller performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected by the gyro sensor due to a change in the abdomen caused by the user's breathing.
The controller is configured such that a part of the portable terminal device abuts on the abdomen and is flush with the part, and at least a part other than the part contacts a waistband or a belt of the user's clothes. Based on the motion factor detected due to the movement due to the fluctuation of the mobile terminal device with the waistband of the mobile terminal device or a portion in contact with the belt as a fulcrum in contact, The measurement process is performed.
一態様の生体情報測定システムは、携帯端末装置と、外部装置とを備える。前記携帯端末装置は、セルフコントロールファクタとして処理されるモーションファクタを検知するジャイロセンサを備える。前記外部装置は、使用者の呼吸により生じる腹部の変動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行うコントローラを備える。
前記コントローラは、前記携帯端末装置の一部が前記腹部に当接し、且つ、前記一部と同一面であって前記一部以外の少なくとも一部が前記使用者の衣服のウエストバンド又はベルトに当接している状態で、前記携帯端末装置の前記ウエストバンド又は前記ベルトに当接している部分を支点とした前記携帯端末装置の前記変動による運動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記測定処理を行う。
The biological information measurement system according to one aspect includes a mobile terminal device and an external device. The portable terminal device includes a gyro sensor that detects a motion factor processed as a self-control factor. The external device includes a controller that performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected due to a change in the abdomen caused by the user's breathing.
The controller is configured such that a part of the portable terminal device abuts on the abdomen and is flush with the part, and at least a part other than the part contacts a waistband or a belt of the user's clothes. Based on the motion factor detected due to the movement due to the fluctuation of the mobile terminal device with the waistband of the mobile terminal device or a portion in contact with the belt as a fulcrum in contact, The measurement process is performed.
Claims (17)
使用者の胴体の変動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行うコントローラと、
を備える携帯端末装置。 A gyro sensor that detects a motion factor processed as a self-control factor;
A controller that performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected due to a change in the user's torso;
A mobile terminal device comprising:
検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行う生体情報測定方法。 A gyro sensor that detects a motion factor that is provided in a portable terminal device and that is processed as a self-control factor detects the motion factor due to a change in a user's torso,
A biological information measurement method for performing a measurement process of the user's biological information based on the detected motion factor.
使用者の胴体の変動に起因して検知された前記モーションファクタに基づいて、前記使用者の生体情報の測定処理を行うコントローラを備える外部装置と、
を備える生体情報測定システム。 A portable terminal device having a gyro sensor for detecting a motion factor processed as a self-control factor;
An external device comprising a controller that performs a measurement process of the user's biological information based on the motion factor detected due to fluctuations in the user's torso;
A biological information measurement system comprising:
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017011248A JP6228326B1 (en) | 2017-01-25 | 2017-01-25 | Portable terminal device, biological information measuring method, and biological information measuring system |
| PCT/JP2017/006411 WO2018100755A1 (en) | 2016-11-30 | 2017-02-21 | Biological information measurement device, biological information measurement method, and biological information measurement system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017011248A JP6228326B1 (en) | 2017-01-25 | 2017-01-25 | Portable terminal device, biological information measuring method, and biological information measuring system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP6228326B1 JP6228326B1 (en) | 2017-11-08 |
| JP2018117862A true JP2018117862A (en) | 2018-08-02 |
Family
ID=60265854
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017011248A Active JP6228326B1 (en) | 2016-11-30 | 2017-01-25 | Portable terminal device, biological information measuring method, and biological information measuring system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6228326B1 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020105436A1 (en) * | 2018-11-19 | 2020-05-28 | 京セラ株式会社 | Electronic machine |
| JP6970481B1 (en) * | 2021-09-04 | 2021-11-24 | 株式会社Arblet | Information processing system, server, information processing method and program |
| WO2023021970A1 (en) * | 2021-08-19 | 2023-02-23 | 株式会社村田製作所 | Biosensor and biological information measuring system |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018116847A1 (en) * | 2016-12-21 | 2018-06-28 | 京セラ株式会社 | Equipment for vehicle, vehicle, biometric information measuring method, and biometric information measuring system |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006346093A (en) * | 2005-06-15 | 2006-12-28 | Denso Corp | Intra-vehicle biological information detector |
| WO2008016151A1 (en) * | 2006-08-04 | 2008-02-07 | Tokyo Metropolitan Organization For Medical Research | Fetal movement information processing device and fetal movement information processing method |
| JP2008229092A (en) * | 2007-03-22 | 2008-10-02 | Equos Research Co Ltd | Personal digital assistant |
| WO2008149558A1 (en) * | 2007-06-08 | 2008-12-11 | Panasonic Corporation | Apparatus control device and apparatus control method |
| JP2012055604A (en) * | 2010-09-13 | 2012-03-22 | Mitsubishi Chemicals Corp | Information processing method, information processing system, information processing device, display device, information processing program, and computer-readable recording medium recording the program |
| WO2014171465A1 (en) * | 2013-04-16 | 2014-10-23 | 京セラ株式会社 | Device, device control method and control program, and system |
| JP2016530049A (en) * | 2013-09-13 | 2016-09-29 | 株式会社村田製作所 | Heart monitoring system |
| WO2016174839A1 (en) * | 2015-04-28 | 2016-11-03 | 京セラ株式会社 | Electronic device and system |
-
2017
- 2017-01-25 JP JP2017011248A patent/JP6228326B1/en active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006346093A (en) * | 2005-06-15 | 2006-12-28 | Denso Corp | Intra-vehicle biological information detector |
| WO2008016151A1 (en) * | 2006-08-04 | 2008-02-07 | Tokyo Metropolitan Organization For Medical Research | Fetal movement information processing device and fetal movement information processing method |
| JP2008229092A (en) * | 2007-03-22 | 2008-10-02 | Equos Research Co Ltd | Personal digital assistant |
| WO2008149558A1 (en) * | 2007-06-08 | 2008-12-11 | Panasonic Corporation | Apparatus control device and apparatus control method |
| JP2012055604A (en) * | 2010-09-13 | 2012-03-22 | Mitsubishi Chemicals Corp | Information processing method, information processing system, information processing device, display device, information processing program, and computer-readable recording medium recording the program |
| WO2014171465A1 (en) * | 2013-04-16 | 2014-10-23 | 京セラ株式会社 | Device, device control method and control program, and system |
| JP2016530049A (en) * | 2013-09-13 | 2016-09-29 | 株式会社村田製作所 | Heart monitoring system |
| WO2016174839A1 (en) * | 2015-04-28 | 2016-11-03 | 京セラ株式会社 | Electronic device and system |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020105436A1 (en) * | 2018-11-19 | 2020-05-28 | 京セラ株式会社 | Electronic machine |
| JP2020081086A (en) * | 2018-11-19 | 2020-06-04 | 京セラ株式会社 | Electronic apparatus |
| US11594118B2 (en) | 2018-11-19 | 2023-02-28 | Kyocera Corporation | Electronic device |
| WO2023021970A1 (en) * | 2021-08-19 | 2023-02-23 | 株式会社村田製作所 | Biosensor and biological information measuring system |
| JP6970481B1 (en) * | 2021-09-04 | 2021-11-24 | 株式会社Arblet | Information processing system, server, information processing method and program |
| JP2023037657A (en) * | 2021-09-04 | 2023-03-16 | 株式会社Arblet | Information processing system, server, information processing method, and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6228326B1 (en) | 2017-11-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6648249B2 (en) | Electronic equipment and systems | |
| WO2018198708A1 (en) | Holding instrument, measurement device, and measurement method | |
| JP6228326B1 (en) | Portable terminal device, biological information measuring method, and biological information measuring system | |
| JP6636872B2 (en) | Electronic equipment and estimation system | |
| JP6789142B2 (en) | Clothing, biometric information measurement method, and biometric information measurement system | |
| JP6745696B2 (en) | Electronic device, program and control method | |
| JP2017185131A (en) | Electronic device and estimation system | |
| JP6815399B2 (en) | Electronics and estimation system | |
| JP2023164654A (en) | Electronic equipment, system, and program | |
| WO2018100755A1 (en) | Biological information measurement device, biological information measurement method, and biological information measurement system | |
| US11594118B2 (en) | Electronic device | |
| JP2019154736A (en) | Electronic apparatus, estimation system, estimation method, and estimation program | |
| JP6762375B2 (en) | Vehicle equipment, biometric information measurement method, and biometric information measurement system | |
| JP2018114115A (en) | Equipment for amusement device, amusement device, biological information measurement method, and biological information measurement system | |
| JP6909343B2 (en) | Electronics, programs and control methods | |
| WO2021039318A1 (en) | Electronic device | |
| JP2018089000A (en) | Biological information measuring device, biological information measuring method, and biological information measuring system | |
| WO2022154019A1 (en) | Electronic device | |
| JP7367242B2 (en) | Electronic equipment, estimation system, estimation method and estimation program | |
| JP2020044393A (en) | Electronic apparatus and estimation system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20170613 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170905 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20170912 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20171010 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20171012 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6228326 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |