JP6390783B2 - 食事時間推定方法及び食事時間推定装置 - Google Patents
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Description
図1は、実施例1に係るヘルスケア支援システムの構成を示す図である。図1に示すヘルスケア支援システム1は、各種のヘルスケア支援サービスを提供するものである。例えば、ヘルスケア支援サービスの一例として、センサ端末10により採取されたセンシングデータを用いてセンサ端末10のユーザの生活行動、例えば食事時間を記録するサービス、さらには、その記録を活用する派生のサービスなどが挙げられる。
次に、本実施例に係るセンサ端末10の機能的構成について説明する。図1に示すように、センサ端末10は、心拍数データ取得部11と、加速度データ取得部12と、通信I/F(InterFace)部13とを有する。なお、センサ端末10は、図1に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する機能部を有することとしてもよい。例えば、ヘルスケア専用の端末装置、ウェアラブルガジェットまたは携帯端末装置がセンサ端末10として実行される場合、これらの各装置が標準装備するハードウェア及びソフトウェアを実装できる。
次に、本実施例に係る情報処理装置100の機能的構成について説明する。図1に示すように、情報処理装置100は、通信I/F部110と、運動期間判定部120と、ノイズ心拍数除去部130と、特徴量算出部140と、食事時間推定部150と、サービス提供部160とを有する。なお、情報処理装置100は、図1に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する機能部、例えば各種の入出力デバイスなどを有することとしてもよい。
まず、特徴量(1)について説明する。かかる特徴量(1)は、食事終了後の心拍数の減少幅が数値化された指標である。図4は、特徴量(1)の一例を説明する図である。図4には、説明の便宜上、実際の食事期間を含む心拍数データ上でユーザが食事終了として入力した時点に上記の食事終了時刻の候補が設定された場合が例示されている。図4に示す縦軸は、単位時間当たりの心拍数を指し、横軸は、時間を指す。なお、図中に示す「t1」は、食事開始時刻を指し、図中に示す「t2」は、食事終了時刻を指すこととする。
続いて、特徴量(2)について説明する。かかる特徴量(2)は、食事終了直前の心拍数の傾き、すなわち食事中から食事終了直前へ向かって心拍数データの波形が形成する傾きが数値化された指標である。図5は、特徴量(2)の一例を説明する図である。図5にも、説明の便宜上、実際の食事期間を含む心拍数データ上でユーザが食事終了として入力した時点に上記の食事終了時刻の候補が設定された場合が例示されている。図5に示す縦軸は、単位時間当たりの心拍数を指し、横軸は、時間を指す。なお、図中に示す「t1」は、食事開始時刻を指し、図中に示す「t2」は、食事終了時刻を指すこととする。
次に、特徴量(3)について説明する。かかる特徴量(3)は、食事終了直後の心拍数の傾き、すなわち食事終了後に時間経過に伴って心拍数データの波形が形成する傾きが数値化された指標である。図6は、特徴量(3)の一例を説明する図である。図6にも、説明の便宜上、実際の食事期間を含む心拍数データ上でユーザが食事終了として入力した時点に上記の食事終了時刻の候補が設定された場合が例示されている。図6に示す縦軸は、単位時間当たりの心拍数を指し、横軸は、時間を指す。なお、図中に示す「t1」は、食事開始時刻を指し、図中に示す「t2」は、食事終了時刻を指すこととする。
次に、特徴量(4)について説明する。かかる特徴量(4)は、食事終了直前および食事終了直後間の角度、すなわち心拍数データの波形が食事終了直前および食事終了直後で形成する角度が数値化された指標である。図7は、特徴量(4)の一例を説明する図である。図7にも、説明の便宜上、実際の食事期間を含む心拍数データ上でユーザが食事終了として入力した時点に上記の食事終了時刻の候補が設定された場合が例示されている。図7に示す縦軸は、単位時間当たりの心拍数を指し、横軸は、時間を指す。なお、図中に示す「t1」は、食事開始時刻を指し、図中に示す「t2」は、食事終了時刻を指すこととする。
次に、特徴量(5)について説明する。かかる特徴量(5)は、食事中(食事終了直前)の心拍数と食事開始前の心拍数との差が数値化された指標である。図8は、特徴量(5)の一例を説明する図である。図8にも、説明の便宜上、実際の食事期間を含む心拍数データ上でユーザが食事終了として入力した時点に上記の食事終了時刻の候補が設定された場合が例示されている。図8に示す縦軸は、単位時間当たりの心拍数を指し、横軸は、時間を指す。なお、図中に示す「t1」は、食事開始時刻を指し、図中に示す「t2」は、食事終了時刻を指すこととする。
次に、特徴量(6)について説明する。かかる特徴量(6)は、食事開始前の心拍数の集合に対する食事中(食事終了直前)の心拍数の生起確率が数値化された指標である。例えば、特徴量算出部140は、図8を用いて説明した第2区間の心拍数データに含まれる心拍数の確率分布を作成する。このように確率分布を作成する場合、特徴量算出部140は、第2区間に含まれる心拍数のうち候補とする食事終了時刻t2に近い時刻の心拍数に当該食事終了時刻t2から遠い時刻の心拍数よりも大きい重みを付与して確率分布を作成することもできる。その上で、特徴量算出部140は、先に第2区間、すなわち食事開始前の心拍数の集合から作成した確率分布から、第1区間、すなわち食事中の区間に対応する心拍数データに含まれる心拍数ごとに当該心拍数の生起確率を算出する。その結果、特徴量算出部140は、第1区間に含まれる心拍数ごとに算出された生起確率のうち最大値を特徴量(6)として導出する。なお、ここでは、生起確率の最大値を用いる場合を例示したが、ノイズや心拍変動の発生にロバストな特徴量を求めるために、最大値の代わりに生起確率の上位の所定数、例えば1位から10位までの生起確率や上位1/5の生起確率を特徴量(6)として導出することもできる。
次に、特徴量(7)について説明する。かかる特徴量(7)は、食事終了後の心拍数分布と食事開始前の心拍数分布との類似度が数値化された指標である。図10及び図11は、特徴量(7)の一例を説明する図である。図10には、候補とする食事終了時刻t2の4時間前から4時間後へわたる心拍数データが例示されると共に、説明の便宜上、実際の食事期間を含む心拍数データ上でユーザが食事終了として入力した時点に上記の食事終了時刻の候補が設定された場合が例示されている。図10に示す縦軸は、単位時間当たりの心拍数を指し、横軸は、時間を指す。なお、図中に示す「t1」は、食事開始時刻を指し、図中に示す「t2」は、食事終了時刻を指すこととする。
図12は、実施例1に係る食事時間推定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、一例として、所定の時間長、例えば12時間や1日間などにわたる心拍数データ及び加速度データが取得された場合に起動される。
上述してきたように、本実施例に係るヘルスケア支援システム1は、心拍数の時系列データから食事開始時刻、食事終了時刻または食事所要時間などの食事時間を推定する場合に、食事終了時に現れる心拍変化の特徴との類似度が指標化された特徴量を用いる。これによって、例えば、食事以外の原因、例えば精神の緊張、環境温度の変化や運動行為などによって心拍数が上昇する場面で食事時刻が推定されるのを抑制する。したがって、本実施例に係るヘルスケア支援システム1によれば、食事時間の推定精度が低下するのを抑制できる。
上記の実施例1では、食事終了時刻を推定する場合を例示したが、既知のアルゴリズムを用いて、食事開始時刻を推定することもできる。例えば、情報処理装置100は、上記の心拍数データを参照し、所定期間、例えば3分間後に心拍数の上昇値が閾値以上となる時刻を食事開始時刻として推定したり、所定期間後までの心拍数の時系列から関数近似により求めた近似直線の傾きの符号が「正」であり、かつ絶対値が所定の閾値以上となる時刻を食事開始時刻として推定することもできる。
さらに、情報処理装置100は、食事時間推定部150により推定される食事終了時間を用いて、先のようにして推定される食事開始時刻のうち尤もらしい食事開始時刻を抽出することもできる。例えば、情報処理装置100は、先のようにして推定された食事開始時刻のうち食事時間推定部150により推定された食事終了時刻よりも前の時刻であり、かつ当該食事終了時刻から所定の期間、例えば1時間以内である食事開始時刻を、食事時間推定部150が推定する食事終了時刻と対になる食事開始時刻として推定する。これによって、食事時間推定部150により推定された食事終了時刻との比較から尤もらしい食事開始時刻を抽出できる。
上記の実施例1では、食事終了時刻を推定する場合を例示したが、既知のアルゴリズムを用いて、食事所要時間を推定することもできる。例えば、情報処理装置100は、食事時間推定部150により推定される食事終了時間と、先のようにして推定される食事開始時刻との間で両者の差を計算することにより、食事所要時間を算出することもできる。この場合、情報処理装置100は、先のようにして推定された食事開始時刻のうち食事時間推定部150により推定された食事終了時刻よりも前の時刻である食事開始時間に絞って食事所要時間の算出対象としたり、時間長が所定の閾値、例えば1時間や1時間半以内である食事所要時間を抽出したりすることができる。
上記の実施例1では、センサ端末10及び情報処理装置100を含むクライアントサーバシステムとして構築される場合を例示したが、これに限定されない。例えば、心拍数データの取得から食事時間の推定までの一連の処理をセンサ端末10、情報処理装置100、あるいはその他のコンピュータにスタンドアローンで実行させることとしてもかまわない。
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、上記の実施例1では、図12に示した食事時間推定処理を情報処理装置100が実行する場合を例示したが、処理の実行主体はこれに限定されない。例えば、センサ端末10からの心拍数データや加速度データを中継する中継装置として情報処理装置100を機能させ、上記のヘルスケア支援サービスを提供するWebサーバやアウトソーシングによって上記のヘルスケア支援サービスを提供するクラウドに、上記の食事時間推定処理を実行させることとしてもかまわない。
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図13を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する食事時間推定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
10 センサ端末
11 心拍数データ取得部
12 加速度データ取得部
13 通信I/F部
100 情報処理装置
110 通信I/F部
120 運動期間判定部
130 ノイズ心拍数除去部
140 特徴量算出部
150 食事時間推定部
151 判定部
152 グルーピング部
153 決定部
160 サービス提供部
Claims (7)
- コンピュータが、
心拍数の時系列データを取得する処理と、
前記心拍数の時系列データから食事終了時に現れる心拍変化の特徴との類似度が指標化された特徴量を算出する処理と、
前記特徴量から食事時間を推定する処理と
を実行することを特徴とする食事時間推定方法。 - 前記算出する処理は、食事終了後の心拍数の減少幅が数値化された特徴量、食事終了直前の心拍数の傾きが数値化された特徴量、食事終了直後の心拍数の傾きが数値化された特徴量、食事終了直前および食事終了直後で心拍数データの波形が形成する角度が数値化された特徴量、食事中または食事終了直前の心拍数と食事開始前の心拍数との差が数値化された特徴量、食事開始前の心拍数の集合に対する食事中または食事終了直前の心拍数の生起確率が数値化された特徴量、及び、食事終了後の心拍数分布と食事開始前の心拍数分布との類似度が数値化された特徴量のうち少なくともいずれか1つを算出することを特徴とする請求項1に記載の食事時間推定方法。
- 前記推定する処理は、前記食事時間として、食事開始時刻、食事終了時刻及び食事所要時間のうち少なくともいずれか1つを推定することを特徴とする請求項1に記載の食事時間推定方法。
- 前記推定する処理は、前記食事終了時刻を推定する場合に前記特徴量から前記食事終了時刻を推定し、前記食事開始時刻を推定する場合に前記心拍数の時系列データから抽出される食事開始時刻の候補のうち前記食事終了時刻に対応する候補を前記食事開始時刻として推定し、前記食事所要時間を推定する場合に互いが対応する一組の食事開始時刻及び食事終了時刻から定まる食事所要時間の候補のうち期間が所定の範囲内である候補を前記食事所要時間として推定することを特徴とする請求項3に記載の食事時間推定方法。
- 前記コンピュータが、
所定期間内に複数の食事終了時刻が推定された場合、前記複数の食事終了時刻のうち前記食事終了時に現れる特徴との類似度が高い特徴量を持つ食事終了時刻を前記食事時間として推定することを特徴とする請求項3に記載の食事時間推定方法。 - 前記コンピュータが、
慣性の時系列データを取得し、
前記慣性の時系列データから運動に対応する振幅変化を判定し、
前記心拍数の時系列データから前記運動に対応する振幅変化の区間を除去または除去後に内挿補完する処理をさらに実行することを特徴とする請求項1に記載の食事時間推定方法。 - 心拍数の時系列データを取得する取得部と、
前記心拍数の時系列データから食事終了時に現れる心拍変化の特徴との類似度が指標化された特徴量を算出する算出部と、
前記特徴量から食事時間を推定する推定部と
を実行することを特徴とする食事時間推定装置。
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