JP2020103432A

JP2020103432A - 基礎体温情報処理装置及び基礎体温情報処理方法

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Publication number: JP2020103432A
Application number: JP2018243142A
Authority: JP
Inventors: 久美廣瀬; Hisami Hirose; 景子小俣; Keiko OMATA
Original assignee: Toppan Forms Co Ltd
Current assignee: Toppan Edge Inc
Priority date: 2018-12-26
Filing date: 2018-12-26
Publication date: 2020-07-09
Anticipated expiration: 2038-12-26
Also published as: JP7146624B2

Abstract

【課題】基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出する。【解決手段】取得した低温期または高温期における複数日の基礎体温データのうちその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データを検出する異常データ検出部３２と、異常データ検出部３２にて異常データが検出された場合に、異常データの除外を問い合わせるイベント問い合わせ部３３と、異常データの除外が指定された場合に異常データを除外して低温期または高温期の基礎体温データの平均値を算出する平均値算出部３４とを有する。【選択図】図２

Description

本発明は、基礎体温データの平均値を算出する基礎体温情報処理装置及び基礎体温情報処理方法に関する。

一般に妊娠のしやすさは、女性のホルモンバランスの変化による基礎体温の変化と密接に関連していることがよく知られている。基礎体温を測定する装置としては、被測定者の体表温度を開始時刻から終了時刻までの間に亘って測定し、この時系列の体表温度データ群を用いて被測定者の体温を推定し、該体温の推定値に基づいて被測定者が低温期と高温期とのうち、いずれの状態にあるのか判断する装着式温度測定装置が知られており、例えば、特許文献１に開示されている。

特許文献１に開示された装着式温度測定装置は、月経開始日から数えて第４日目から第１１日目までの体温の推定値を平均した平均値を低温期の基準温度とし、該低温期の基準温度よりも高い温度として、低温期から高温期への上昇を捉えることが可能な所定の温度差を該低温期の基準温度に加えた温度を高温期の基準温度とし、体温記憶手段に記憶した体温の推定値と高温期の基準温度とを比較し、月経開始日以降で体温の推定値が高温期の基準温度よりも低いときには、被測定者は低温期にあるものと判断し、体温の推定値が高温期の基準温度よりも上昇したときには、被測定者は低温期から高温期に移行したものと判断するものである。

このように、測定された基礎体温の平均値を用いることで、低温期と高温期とを認識することができる。

特許第４９３３２２７号公報

一般的に、飲酒や服薬は、体温の変化に影響を与える場合が多い。そのため、上述したように基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合、低温期や高温期を判断するための基準温度となる平均値が、被測定者の通常時の体温によるものではなくなってしまい、低温期と高温期との判別が困難となってしまうという問題点がある。

本発明は、上述したような従来の技術が有する問題点に鑑みてなされたものであって、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができる基礎体温情報処理装置及び基礎体温情報処理方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、
生理周期における低温期または高温期の基礎体温データの平均値を算出する基礎体温情報処理装置であって、
前記低温期または前記高温期における複数日の基礎体温データを取得するデータ取得手段と、
前記取得した複数日の基礎体温データのうち当該日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データを検出する異常データ検出手段と、
前記異常データ検出手段にて異常データが検出された場合に、当該異常データの除外を問い合わせる問い合わせ手段と、
前記異常データの除外が指定された場合に当該異常データを除外して前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出する平均値算出手段とを有する。

上記のように構成された本発明においては、データ取得手段にて低温期または高温期における複数日の基礎体温データが取得された後、異常データ検出手段において、取得された複数日の基礎体温データのうちその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データが検出された場合、問い合わせ手段において、その異常データの除外が問い合わされる。そして、異常データの除外が指定された場合、平均値算出手段において、その異常データが除外されて低温期または高温期の基礎体温データの平均値が算出される。

このように、複数日の基礎体温データの中に、服薬や飲酒といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生することによってその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備するようになったと疑われる異常データが検出された場合に、その異常データが、そのようなイベントによるものであって除外すべきものであるかどうかが問い合わされ、除外が指定された場合に、平均値算出手段にてその異常データが除外されて低温期や高温期の基礎体温データの平均値が算出されるので、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができるようになる。

また、データ取得手段において、連続する２つの生理開始日をそれぞれ示す２つの生理開始日データが取得された場合、日数推定手段において、２つの生理開始日間内に取得された基礎体温データに基づいて、２つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とが推定されれば、次の生理周期において、取得された基礎体温データと、推定された低温期及び高温期の日数とを用いて、次回の生理日や***日を推定することができる。

また、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合、日数推定手段において、検出された異常データが高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日が低温期の日数に加算され、また、検出された異常データが低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日が高温期の日数に加算されれば、低温期から高温期に移行するタイミングの不安定期にて基礎体温データが測定された場合でも、低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や***日を推定することができる。

本発明によれば、複数日の基礎体温データの中に、服薬や飲酒といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生することによってその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備するようになったと疑われる異常データが検出された場合に、その異常データが、そのようなイベントによるものであって除外すべきものであるかどうかが問い合わされ、除外が指定された場合に、平均値算出手段にてその異常データが除外されて低温期や高温期の基礎体温データの平均値が算出されるため、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができる。

また、データ取得手段が、連続する２つの生理開始日をそれぞれ示す２つの生理開始日データを取得した場合、２つの生理開始日間内に取得された基礎体温データに基づいて、２つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とを推定する日数推定手段を有するものにおいては、次の生理周期において、取得された基礎体温データと、推定された低温期及び高温期の日数とを用いて、次回の生理日や***日を推定することができる。

また、日数推定手段が、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合、検出された異常データが高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日を低温期の日数に加算し、検出された異常データが低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近い場合、その異常データが検出された日を高温期の日数に加算するものにおいては、低温期から高温期に移行するタイミングの不安定期にて基礎体温データが測定された場合でも、低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や***日を推定することができる。

本発明の基礎体温情報処理装置を用いた体温データ管理システムの実施の一形態を示す図である。図１に示した管理サーバが有する演算部の構成を示す図である。図１に示した体温測定デバイスの装着状態の一例を示す図である。体温測定デバイスにて測定されたデータを用いた基礎体温データの平均値の算出処理を説明するためのフローチャートである。一般的な生理周期における体温の変化を示す図である。管理サーバにおける低温期及び高温期の日数の推定処理を説明するためのフローチャートである。低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが発生した例を示す図である。低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合の処理を説明するためのフローチャートである。本発明の基礎体温情報処理装置を用いた体温データ管理システムの他の実施の形態を示す図である。

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の基礎体温情報処理装置を用いた体温データ管理システムの実施の一形態を示す図である。図２は、図１に示した管理サーバ５０が有する演算部３０の構成を示す図である。

本形態は図１に示すように、体温測定デバイス１０と、利用者端末２０と、管理サーバ５０とを有して構成されている。

体温測定デバイス１０は、人体に着用される衣類に装着され、人体の体温を測定するデバイスであって、筐体内に、体温センサ１１と、外部温度センサ１２と、日時タイマ１３と、アラームランプ１４と、メモリ１５と、ＢＬＥ通信部１６と、処理部１７とを有している。

体温センサ１１は、筐体にその表面から表出するように取り付けられ、体温測定デバイス１０が装着された衣類を着用した人体の皮膚に接することで、皮膚の温度を体温として測定する。

外部温度センサ１２は、筐体にその表面から表出するように取り付けられ、体温測定デバイス１０の外部温度を測定する。

日時タイマ１３は、日時を計測するタイマである。

アラームランプ１４は、体温測定デバイス１０の充電時や充電不足時、あるいは体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた温度測定時に点滅または点灯する。

メモリ１５には、体温測定デバイス１０固有のデバイスＩＤが記憶されているとともに、体温センサ１１にて測定された基礎体温データとなる体温データと外部温度センサ１２にて測定された外部温度データとが記憶される。さらに、メモリ１５には、体温センサ１１及び外部温度センサ１２における体温データや外部温度データの測定や、メモリ１５に記憶された体温データ及び外部温度データの利用者端末２０への送信時間等についての条件が記憶されている。

ＢＬＥ通信部１６は、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）規格に従って、利用者端末２０との間にて近距離無線通信を行う。

処理部１７は、メモリ１５に記憶された測定条件に基づく時刻にて、体温センサ１１にて体温を測定するとともに、外部温度センサ１２にて体温測定デバイス１０の外部温度を測定する。また、処理部１７は、体温センサ１１にて測定された体温と、外部温度センサ１２にて測定された外部温度とを体温データ及び外部温度データとしてメモリ１５に記憶させ、メモリ１５に記憶された体温データ及び外部温度データを、メモリ１５に記憶された送信時刻等の条件に従ってＢＬＥ通信部１６を介して利用者端末２０に送信する。さらに、処理部１７は、アラームランプ１４における警告の出力も制御する。

利用者端末２０は、スマートフォン等の通信ネットワーク４０に接続可能なモバイル端末であって、ＢＬＥ通信部２１と、ネット通信部２２と、操作部２３と、日時タイマ２４と、アラーム出力部２５と、メモリ２６と、表示部２７と、データ取得部２８とを有している。

ＢＬＥ通信部２１は、ＢＬＥ規格に従って、体温測定デバイス１０との間にて近距離無線通信を行う。

ネット通信部２２は、通信ネットワーク４０に接続可能に構成され、通信ネットワーク４０を介して管理サーバ５０との間にて通信を行う。

操作部２３は、例えば、表示部２７上に積層されたタッチパネル等から構成され、情報を入力したり、表示部２７に表示された情報を選択したりするためのものである。

日時タイマ２４は、日時を計測するタイマである。

アラーム出力部２５は、ＢＬＥ通信部２１を介した体温測定デバイス１０との通信状態等に応じてエラーメッセージ等の警告を出力する。

メモリ２６は、利用者端末２０固有の端末ＩＤの他、体温測定デバイス１０のデバイスＩＤを記憶している。体温測定デバイス１０のデバイスＩＤは、体温測定デバイス１０の初期設定時に利用者端末２０とペアリングする際に、体温測定デバイス１０から取得され、メモリ２６に記憶される。また、メモリ２６には、体温測定デバイス１０から取得した体温データ及び外部温度データが一時的に記憶される。

表示部２７は、メモリ２６に記憶された情報やネット通信部２２を介して受信した情報を表示する。

データ取得部２８は、利用者端末２０の全体の動作を制御する制御部の一部として構成されている。データ取得部２８は、体温測定デバイス１０から送信された体温データ及び外部温度データをＢＬＥ通信部２１を介して取得してメモリ２６に一時的に記憶させる。また、データ取得部２８は、操作部２３を介して入力された生理開始日を示す生理開始日データを取得し、メモリ２６に一時的に記憶させる。

管理サーバ５０は、本発明の基礎体温情報処理装置となるものである。管理サーバ５０は、ネット通信部５１と、日時タイマ５２と、データ取得部５３と、演算部３０と、データベース５４と、データ提供部５５とを有している。

ネット通信部５１は、通信ネットワーク４０に接続可能に構成され、通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０との間にて通信を行う。

日時タイマ５２は、日時を計測するタイマである。

データ取得部５３は、利用者端末２０のデータ取得部２８にて取得されてメモリ２６に一時的に記憶された体温データ及び外部温度データや生理開始日データを、ネット通信部５３を介して取得する。

演算部３０は、利用者端末２０から送信された体温データ及び外部温度データや生理開始日データがデータ取得部５３にて取得された場合、取得されたデータを用いた所定の演算を行うことで、利用者端末２０のユーザに提供する提供データを生成してデータベース５４に登録する。

データベース５４には、本システムによるサービスの利用者の生年月日や身長、体重等の属性情報の他、初期設定時に利用者が利用者端末２０を介して入力した情報が登録されている。また、データベース５４には、利用者端末２０の端末ＩＤが、この利用者端末２０とペアリングされた体温測定デバイス１０のデバイスＩＤと対応づけて登録されている。さらに、データベース５４には、データ取得部５３にて利用者端末２０から取得された体温データ及び外部温度データと、演算部３０にて生成された提供データが登録されている。

データ提供部５５は、利用者端末２０からのログインに応じて、データベース５４に登録された提供データを検索し、検索した提供データを、ネット通信部５１を介して利用者端末２０に送信する。

管理サーバ５０の演算部３０は図２に示すように、データ除外部３１と、異常データ検出部３２と、イベント問い合わせ部３３と、平均値算出部３４と、日数推定部３５とを有している。

データ除外部３１は、データ取得部５３にて利用者端末２０から取得された体温データ及び外部温度データのうち、所定の条件を満たさないデータを除外するとともに、イベント問い合わせ部３３からの問い合わせに対してイベント発生が指定された異常データを除外する。

異常データ検出部３２は、データ取得部５３にて利用者端末２０から取得された体温データのうち、その体温データの測定日前の体温データに対して所定の偏りを具備すると判断される異常データを検出する。

イベント問い合わせ部３３は、異常データ検出部３３にて異常データが検出された場合に、その異常データの測定日に飲酒や服薬等のイベントが発生したかどうかを利用者端末２０を介して問い合わせる。

平均値算出部３４は、データ除外部３１にて異常データが除外された体温データを用いて、低温期や高温期の基礎体温データの平均値を算出する。なお、平均値算出部３４は、データ除外部３１のうち、イベント問い合わせ部３３からの問い合わせに対してイベント発生が指定された異常データを除外する機能も持たせることも考えられる。すなわち、データ除外部３１のうち、イベント問い合わせ部３３からの問い合わせに対してイベント発生が指定された異常データを除外する機能と、平均値算出部３４とから、本発明における平均値算出手段が構成されている。

日数推定部３５は、データ取得部５３にて連続する２つの生理開始日をそれぞれ示す２つの生理開始日データが取得された場合に、その２つの生理開始日間にて測定されてデータ取得部５３にて取得された体温データに基づいて、２つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とを推定する。

以下に、上記のように構成された体温データ管理システムにおける処理について説明する。

まず、図１に示した体温測定デバイス１０の装着方法及び管理サーバ５０における基礎体温データの取得方法について説明する。

図３は、図１に示した体温測定デバイス１０の装着状態の一例を示す図である。

図１に示した体温データ管理システムにおけるサービスを利用する場合は、サービスの利用者の就寝時において、例えば図３に示すように、利用者２が着用する下着１に体温測定デバイス１０を装着する。その際、体温測定デバイス１０はクリップ等によって下着１に装着することが考えられるが、体温センサ１１が、利用者２の皮膚の温度を測定するものであるため、下着１の裏側において体温センサ１１が利用者２の皮膚に接するように体温測定デバイス１０を下着１に装着する。

このように下着１に装着された体温測定デバイス１０においては、日時タイマ１３にて計測される日時がメモリ１５に記憶された条件に応じた時刻になると、処理部１７の処理によって、メモリ１５に記憶された条件に基づく間隔で体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた測定が行われる。体温センサ１１及び外部温度センサ１２にて測定された温度は、逐次測定時刻とともに体温データ及び外部温度データとしてメモリ１５に記憶されていく。

そして、日時タイマ１３にて計測される日時がメモリ１５に記憶された条件に応じた時刻になると、処理部１７の処理によって、体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた測定が終了し、体温測定デバイス１０がスリープ状態となる。

メモリ１５に記憶された体温データ及び外部温度データは、定期的にＢＬＥ通信部１６を介して利用者端末２０に送信される。なお、体温測定デバイス１０がスリープ状態となった後、日時タイマ１３にて計測される日時がメモリ１５に記憶された条件に応じた時刻に、体温測定デバイス１０と利用者端末２０との間にて、ＢＬＥ規格に従って近距離無線通信が行われ、メモリ１５に記憶された体温データ及び外部温度データがＢＬＥ通信部１６を介して利用者端末２０に送信される構成としてもよい。

体温測定デバイス１０から送信された体温データ及び外部温度データが、利用者端末２０のＢＬＥ通信部２１を介してデータ取得部２８にて受信されると、取得された体温データ及び外部温度データが利用者端末２０のメモリ２６に一時的に記憶される。これにより、体温測定デバイス１０にて測定された体温データ及び外部温度データが利用者端末２０にて自動的に取得されることになる。

その後、利用者端末２０においては、メモリ２６に一時的に記憶された体温データ及び外部温度データが読み出され、その測定時刻と利用者端末２０の端末ＩＤ及び体温測定デバイス１０のデバイスＩＤとともにネット通信部２２を介して送信される。

これにより、利用者が就寝時に図２に示したように体温測定デバイス１０を下着１に装着し、利用者端末２０を、例えば、枕元等の体温測定デバイス１０のＢＬＥ通信部１６と利用者端末２０のＢＬＥ通信部２１とが通信可能な距離に置いておくことで、利用者が起床した時には、就寝中に体温測定デバイス１０にて測定された体温データ及び外部温度データの利用者端末２０への送信が完了していることになる。

利用者端末２０からその測定時刻と利用者端末２０の端末ＩＤ及び体温測定デバイス１０のデバイスＩＤとともに送信された体温データ及び外部温度データは、通信ネットワーク４０を介して管理サーバ５０にて受信されることになる。

次に、図１に示した体温測定デバイス１０にて測定されたデータを用いた基礎体温データの平均値の算出処理について説明する。

図４は、体温測定デバイス１０にて測定されたデータを用いた基礎体温データの平均値の算出処理を説明するためのフローチャートである。

通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０から送信されてきた体温データ及び外部温度データは、管理サーバ５０のネット通信部５１を介して受信され、データ取得部５３にて取得される（ステップ１）。

するとまず、演算部３０のデータ除外部３１において、データ取得部５３にて取得された体温データと外部温度データとの組について、体温データによる皮膚温度が例えば３４℃以上であるかどうかや、体温データによる皮膚温度と外部温度データによる外部温度との差が、例えば０．１℃以上であるかどうかが判断されることで、利用者が体温測定デバイス１０を装着しているかどうかが判断される（ステップ２）。これは、利用者が就寝時に体温測定デバイス１０を下着に装着した場合、体温センサ１１が人体の皮膚に接し、それにより、体温センサ１１にて測定された皮膚温度が上昇することによるためである。すなわち、体温データによる皮膚温度が例えば３４℃未満であったり、体温データによる皮膚温度と外部温度データによる外部温度との差が０．１℃未満であったりする場合は、利用者が体温測定デバイス１０を下着に装着していないものと考えられ、その場合の体温データは利用できないと判断される。なお、この判断においては、上述した皮膚温度のみを用いたものと、皮膚温度と外部温度とを用いたものとのいずれかを利用してもよいし、両方を利用してもよい。

これにより、外部温度センサ１２による測定が衣類の影響を受けない外部温度データを体温特定の演算対象とし、体温データによる体温の特定要素となり得ない不要な温度データが精度良く対象外となって簡易な演算処理で体温特定の精度を向上させることができる。

体温データによる皮膚温度が例えば３４℃以上であったり、体温データによる皮膚温度と外部温度データによる外部温度との差が０．１℃以上であったりする組については、後述するように温度の補正が行われた後に基礎体温データの平均値が算出されることになるが、体温測定デバイス１０が皮膚から離れた場合や、外部に熱源がある場合、発汗等で気化熱が生じた場合は、その際の体温データを用いて正確な基礎体温データの平均値を算出することができないと判断される。そのため、皮膚温度が３４℃未満のデータを削除したり、体温データによる皮膚温度が外部温度データによる外部温度よりも高い場合のデータを削除したりし（ステップ３）、それにより、基礎体温データの平均値を精度よく算出することができるようになる。

また、皮膚温度は外部温度の影響を受けやすいため、皮膚温度と外部温度とを用いて、フーリエの法則等によって深部体温を算出することで、体温データを補正する（ステップ４）。

その後、補正された体温データについて代表温度が算出され（ステップ５）、異常データ検出部３２において、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して０．１５℃以上の差があるかどうかが判断され、それにより、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して０．１５℃以上の差がある異常データが検出される（ステップ６）。これは、低温期と高温期との温度差には、一般に０．２５〜０．５℃と個人差があり、例えば、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して０．３℃以上の差があると、低温期から高温期、または高温期から低温期に移行したと判断され、低温期や高温期における異常データを検出することができなくなってしまうためである。なお、この値は、利用者の過去の低温期と高温期の測定データに基づいて最適な値を選択することができる。

図５は、一般的な生理周期における体温の変化を示す図である。

生理周期は図５に示すように、低温期と高温期とからなり、生理開始日から低温期が始まり、その後、一般的には、１３〜２２日程度経過後に高温期に移行し、高温期に移行してから１２〜１６日程度経過後に次の生理開始日となって低温期に再度移行することになる。その際、低温期と高温期とのそれぞれにおける体温は、図５（ａ）中○点にて示すように、本来ほぼ一定のものとなっている。

そのため、図５（ｂ）中×点にて示すように、体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して０．１５℃以上の差がある場合は、飲酒や服薬等の何らかの要因によって体温が上昇したものと考えられる。飲酒や服薬等の何らかの要因によって上昇した体温データを基礎体温データの平均値の算出に用いた場合、基礎体温データの平均値が、利用者となる被測定者の通常状態の体温の平均値とは異なるものとなり、その後に低温期の日数や高温期の日数、あるいは次回の生理日や***日を正確に推定することができなくなってしまう。

そこで、異常データ検出部３２にてその体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して０．１５℃以上の差がある異常データが検出された場合は、イベント問い合わせ部３３において、その異常データの測定日に、飲酒や服薬等の何らかのイベントが発生したかどうかの問い合わせが行われる（ステップ７）。

イベント問い合わせ部３３によるイベントの発生の問い合わせは、管理サーバ５０から通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０に送信され、利用者端末２０の表示部２７に表示されることになる。利用者端末２０の表示部２７においては、異常データの測定日が表示されるとともに、その日に発生したイベントを選択可能に入力するための情報が表示されることになる。

この際、上述したようにして体温測定デバイス１０にて測定された一日分の体温データが利用者端末２０を介して送信されて管理サーバ５０にて受信されたタイミングにおいてイベントの発生の問い合わせが行われることで、体温の被測定者は、飲酒や服薬等のイベントがあった場合に、イベントがあったことを思い出せなくなってしまうことがなくなる。

利用者端末２０の表示部２７に表示された問い合わせに対して、何ら入力がされなかった場合は（ステップ８）、管理サーバ５０の演算部３０において、ステップ６にて異常データと判断された体温データが演算部３０における演算に採用され（ステップ９）、平均値算出部３４において、その体温データを含むそれまでの低温期または高温期における基礎体温データの平均値が算出される（ステップ１０）。なお、イベント発生の旨の入力がされなかった異常データが２日以上続いた場合、その異常データが測定されたタイミングが低温期であって異常データが高ければ、その異常データはイベント発生によって異常値となったものではなく高温期に移行したことによるものと判断され、その異常データが測定されたタイミングが高温期であって異常データが低ければ、その異常データはイベント発生によって異常値となったものではなく低温期に移行したことによるものと判断されることになる。それにより、低温期と高温期とを判別することができ、低温期と高温期とのそれぞれにおける基礎体温データの平均値を算出することができる。また、データ取得部５３にて順次取得された複数日の体温データが、低温期と高温期とに跨っている場合でも、判断対象となる体温データと、その体温データが測定された前日に測定された体温データとの差が、例えば０．２５℃以上でなければ、低温期と高温期のうちそれまでの期間と同じものと判断され、イベント発生の旨の入力がされなかった異常データが２日以上続いた場合、低温期から高温期、または高温期から低温期に移行したものと判断されることになる。

一方、利用者端末２０の表示部２７に表示された問い合わせに対して、飲酒や服薬等のイベントが発生した旨が入力された場合は、管理サーバ５０の演算部３０において、ステップ１０における基礎体温データの平均値の算出等の演算から異常データが除外される（ステップ１１）。すなわち、管理サーバ５０のイベント問い合わせ部３３においては、異常データ検出部３２にて検出された異常データの除外が問い合わされ、その後、イベントの発生の旨の入力によって異常データの除外が指定されることになる。

このように飲酒や服薬等のイベントが発生した旨が入力された場合に、その後の体温データを用いた基礎体温の平均値の算出等の演算からその異常データが除外されることで、図５（ｃ）に示すように、低温期や高温期において、他の体温データに対して０．１５℃以上異なるデータが除外されることになる。

また、ステップ６において、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して０．１５℃以上の差がないと判断された場合は、その体温データは異常データではないため、管理サーバ５０の演算部３０において、その後の体温データを用いた基礎体温の平均値の算出等の演算に採用されることになる。

このように、複数日の基礎体温データの中に、服薬や飲酒といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生することによってその日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備するようになったと疑われる異常データが検出された場合に、その異常データが、そのようなイベントによるものであって除外すべきものであるかどうかが問い合わされ、除外が指定された場合に、平均値算出部３４にてその異常データが除外されて低温期や高温期の基礎体温データの平均値が算出されるので、基礎体温の測定期間中に服薬や飲酒等といった体温の変化に影響を与えるイベントが発生した場合においても、低温期や高温期における被測定者の通常状態の体温の平均値を算出することができるようになる。

このようにして算出された低温期及び高温期のそれぞれについての基礎体温データの平均値は、次回以降の生理周期における低温期と高温期の判別処理に用いることができる。例えば、体温測定デバイス１０にて測定されて管理サーバ５０にて取得された体温データが、算出された平均値に対して０．２５℃以上の差が生じているかどうかを判断することで、その体温データの測定日が低温期と高温期のいずれに属するものであるかを判断することができるようになる。

なお、上述した処理においては、異常データであるかどうかの判断の対象となる体温データについて、その体温データの測定日前までの代表温度の平均値に対して０．１５℃以上の差があるかどうかが判断されることで異常データが検出されているが、データ取得部５３にて取得された複数日の体温データのうち、判断の対象となる体温データの測定日前までの体温データに対して所定の偏りを具備するものを異常データとして検出するものであれば、その他に、異常データが測定されたタイミングが低温期である場合に、低温期に測定された体温データの最大値や最小値、あるいはその測定日までの低温期における体温データの平均値と、判断の対象となる体温データとの差が所定温度以上であるかどうかを判断することで異常データを検出することや、異常データが測定されたタイミングが高温期である場合に、高温期に測定された体温データの最大値や最小値、あるいはその測定日までの高温期における体温データの平均値と、判断の対象となる体温データとの差が所定温度以上であるかどうかを判断することで異常データを検出すること等が考えられる。

次に、上述した一連の処理によって算出された基礎体温データの平均値を用いた低温期及び高温期の日数の推定処理について説明する。

図６は、管理サーバ５０における低温期及び高温期の日数の推定処理を説明するためのフローチャートである。

利用者端末２０の操作部２３を介して連続する２つの生理開始日が入力され、入力された２つの生理開始日をそれぞれ示す２つの生理開始日データが、通信ネットワーク４０を介して管理サーバ５０に送信されると、管理サーバ５０のデータ取得部５３において、２つの生理開始日データが取得されることになる（ステップ２１）。

また、データ取得部５３にて２つの生理開始日データが取得されると、日数推定部３５において、２つの生理開始日間の体温データが取得されているかどうかが判断される（ステップ２２）。これは、データベース５４を参照し、２つの生理開始日間の体温データが登録されているかどうかを確認することで、判断することができる。その際、２つの生理開始日間においても、体温測定デバイス１０の人体への装着し忘れ等によって体温データが取得されていない場合も考えられるが、データベース５４には、体温データがその測定日と対応づけて登録されているため、その測定日を参照することで、２つの生理開始日間の体温データが取得されているかどうかを判断することができる。

データ取得部５３にて２つの生理開始日間の体温データが取得されている場合は、日数推定部３５において、取得された体温データに基づいて、２つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とが推定される（ステップ２３）。これは、上述した平均値算出処理において、取得された体温データが低温期におけるものであるか高温期におけるものであるかが判別されているため、２つの生理開始日間においてこれらの体温データが測定された日数をカウントすることによって行うことになる。その際、体温測定デバイス１０の人体への装着し忘れ等によって体温データが取得されていない場合は、その前後の日に測定された体温データから低温期か高温期かを判別し、体温データが取得されていない日も日数に含めて低温期や高温期の日数が推定されることになる。

このように、低温期の日数と高温期の日数とが推定されることにより、次の生理周期において、取得された基礎体温データと、推定された低温期及び高温期の日数とを用いて、次回の生理日や***日を推定することができる。

推定された次回の生理日や***日は、データ提供部５５から通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０に送信され、利用者端末２０の表示部２７に表示されることになる。

次に、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合における処理について説明する。

図７は、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが発生した例を示す図である。図８は、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合の処理を説明するためのフローチャートである。

図７（ａ）に示すように、図７中△点において低温期の平均値や高温期の平均値に対して０．１５℃以上差がある異常データが発生した場合、上述した一連の処理によって推定された、利用者端末２０の操作部２３を介して入力された、連続する２つの生理開始日間の生理周期における低温期日数と高温期日数とを加算しても、２つの生理開始日間の日数とは異なる場合が生じる。

そこで、日数推定部３５においてまず、利用者端末２０の操作部２３を介して入力された、連続する２つの生理開始日間の生理周期における低温期日数と高温期日数とを加算した日数が、２つの生理開始日間の日数よりも少ないかどうかが判断される（ステップ３１）。

連続する２つの生理開始日間の生理周期における低温期日数と高温期日数とを加算した日数が、２つの生理開始日間の日数よりも少ない場合は、低温期と高温期との端境期において図４のステップ１１にて異常データが除外されているかどうかが判断され（ステップ３２）、低温期と高温期との端境期において異常データが除外されていない場合は、日数推定部３５において、図４のステップ６にて検出された異常データが、低温期及び高温期のそれぞれにおける基礎体温データの平均値と比較される（ステップ３３）。

そして、図４のステップ６にて検出された異常データが、高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近い場合は（ステップ３４）、図７（ｂ）に示すように、その異常データが測定されて検出された日が低温期の日数に加算される（ステップ３５）。

一方、図４のステップ６にて検出された異常データが、低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近い場合は（ステップ３４）、その異常データが測定されて検出された日が高温期の日数に加算される（ステップ３６）。

また、低温期と高温期との端境期において異常データが除外されている場合は、除外された異常データによる日を低温期や高温期の日数に加算しない（ステップ３７）。

このように、低温期から高温期に移行するタイミングにて異常データが検出された場合であって、その異常データが飲酒や服薬等の要因によるものではない場合、検出された異常データが高温期における基礎体温データの平均値よりも低温期における基礎体温データの平均値に近ければ、その異常データが検出された日が低温期の日数に加算され、検出された異常データが低温期における基礎体温データの平均値よりも高温期における基礎体温データの平均値に近ければ、その異常データが検出された日が高温期の日数に加算されることにより、低温期から高温期に移行するタイミングの不安定期にて基礎体温データが測定された場合でも、低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や***日を推定することができる。なお、ステップ３７において、除外された異常データによる日を低温期や高温期の日数に加算しない場合は、それまでの周期にて算出された低温期の日数と高温期の日数とから次回の生理日や***日を推定すればよい。

（他の実施の形態）
図９は、本発明の基礎体温情報処理装置を用いた体温データ管理システムの他の実施の形態を示す図である。

本形態は図９に示すように、図１に示したものに対して、本発明の基礎体温情報処理装置が利用者端末１２０によって構成されている点が異なるものである。

本形態における利用者端末１２０は、図１に示した利用者端末２０に対して、ネット通信部２２を有していないとともに、図１に示した管理サーバ５０の演算部３０を有している。演算部３０は、図２に示した構成を有し、上述したものと同様の処理を行うことになるが、本形態の場合は、演算部３０は、データ取得部２８にて取得されたデータを用いた所定の演算を行うことで、利用者端末２０のユーザに提供する提供データを生成することになる。

１下着
２利用者
１０体温測定デバイス
１１体温センサ
１２外部温度センサ
１３，２４，５２日時タイマ
１４アラームランプ
１５，２６メモリ
１６，２１ＢＬＥ通信部
１７処理部
２０利用者端末
２２，５１ネット通信部
２３操作部
２５アラーム出力部
２７表示部
２８，５３データ取得部
３０演算部
３１データ除外部
３２異常データ検出部
３３イベント問い合わせ部
３４平均値算出部
３５日数推定部
５０管理サーバ
５４データベース
５５データ提供部

Claims

生理周期における低温期または高温期の基礎体温データの平均値を算出する基礎体温情報処理装置であって、
前記低温期または前記高温期における複数日の基礎体温データを取得するデータ取得手段と、
前記取得した複数日の基礎体温データのうち当該日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データを検出する異常データ検出手段と、
前記異常データ検出手段にて異常データが検出された場合に、当該異常データの除外を問い合わせる問い合わせ手段と、
前記異常データの除外が指定された場合に当該異常データを除外して前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出する平均値算出手段とを有する、基礎体温情報処理装置。
請求項１に記載の基礎体温情報処理装置において、
前記データ取得手段は、連続する２つの生理開始日をそれぞれ示す２つの生理開始日データを取得し、
前記データ取得手段にて前記２つの生理開始日間内に取得された基礎体温データに基づいて、前記２つの生理開始日間における低温期の日数と高温期の日数とを推定する日数推定手段を有する、基礎体温情報処理装置。
請求項２に記載の基礎体温情報処理装置において、
前記日数推定手段は、前記低温期から前記高温期に移行するタイミングにて前記異常データが検出された場合、前記異常データが前記高温期における基礎体温データの平均値よりも前記低温期における基礎体温データの平均値に近い場合、当該異常データが検出された日を前記低温期の日数に加算し、前記異常データが前記低温期における基礎体温データの平均値よりも前記高温期における基礎体温データの平均値に近い場合、当該異常データが検出された日を前記高温期の日数に加算する、基礎体温情報処理装置。
生理周期における低温期または高温期の基礎体温データの平均値を算出する基礎体温情報処理方法であって、
前記低温期または前記高温期における複数日の基礎体温データを取得するデータ取得ステップと、
前記取得した複数日の基礎体温データのうち当該日前までの基礎体温データに対して所定の偏りを具備する異常データを検出する異常データ検出ステップと、
前記異常データ検出ステップにて異常データが検出された場合に、当該異常データの除外を問い合わせる問い合わせステップと、
前記異常データの除外が指定された場合に当該異常データを除外して前記低温期または前記高温期の基礎体温データの平均値を算出する平均値算出ステップとを有する、基礎体温情報処理方法。