JP7473074B2 - 温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、生体等の被検体の内部温度を推定する温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置に関するものである。

従来、生体の深部体温を推定する方法として、特許文献１に開示された生体内温度推定方法が知られている。特許文献１に開示された方法は、図１１に示すように生体１００とセンサ１０１の熱等価回路モデルを用いて、生体１００の深部体温Ｔ_cbtを推定するものである。センサ１０１は、生体１００の皮膚表面の温度Ｔ_sと皮膚表面の熱流束Ｈ_soとを計測する。Ｔ_topは生体１００の皮膚と接する面と反対側のセンサ１０１の上面の温度、Ｔ_Airは外気温度、Ｒ_bは生体１００の熱抵抗、Ｒ_sはセンサ１０１の熱抵抗、Ｒ_Aは外気の熱抵抗である。深部体温Ｔ_cbtを推定する式は、次式のようになる。
Ｔ_cbt＝Ｔ_s＋Ｒ_b×Ｈ_so ・・・（１）

皮膚表面の熱流束Ｈ_soは、次式で表される。
Ｈ_so＝（Ｔ_s－Ｔ_top）／Ｒ_s ・・・（２）

しかしながら、特許文献１に開示された推定方法では、外気への熱の輸送を定常と仮定するため、扇風機などで生体に風を当てたり、生体が走ったり、温かい部屋から急に冷たい部屋に移動したりする場合には、推定温度に過渡的な誤差が生じる。

図１２に、扇風機で生体に風を当てた時の真の深部体温Ｔ_tと推定温度Ｔ_cbtとの比較を示す。真の深部体温Ｔ_tと推定温度Ｔ_cbtとの誤差は、生体に風が当たったときにセンサの上面の温度Ｔ_topと皮膚温度Ｔ_sとがそれぞれ定常状態に落ち着くまでの時間に差があるために生じる。このように、特許文献１に開示された推定方法では、深部体温Ｔ_cbtの推定に誤差が生じるという課題があった。

特開２０２０－００３２９１号公報

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、生体等の被検体の内部温度の推定誤差を低減することができる温度推定方法、温度推定プログラムおよび温度推定装置を提供することを目的とする。

本発明の温度推定方法は、被検体の表面の温度を第１の温度センサによって計測する第１のステップと、前記被検体から遠ざかる位置の温度を第２の温度センサによって計測する第２のステップと、前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出する第３のステップと、前記内部温度の過渡応答開始時点を検出する第４のステップと、過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求める第５のステップと、前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定する第６のステップと、前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出する第７のステップと、前記第７のステップによる補正結果を評価する第８のステップと、前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記第８のステップで最良と判定した補正結果に置き換える第９のステップとを含むことを特徴とするものである。

また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記複数のモデル関数は、前記被検体に当たる風が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数と、外気温が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数とを含む。
また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記第５のステップは、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記内部温度と前記モデル関数の出力との差が最小になるように前記係数を求めるステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記係数算出区間は、前記内部温度のピーク値と前記過渡応答開始時点の前記内部温度との中間値から、前記ピーク値までの区間である。
また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記第６のステップは、前記過渡応答開始時点の直前の前記内部温度の第１の近似直線と、前記過渡応答開始時点から前記過渡応答収束評価時間経過後の前記内部温度の第２の近似直線とをそれぞれ求め、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記第１、第２の近似直線と前記モデル関数の出力との２つの交点間の区間を前記補正区間とするステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の温度推定方法の１構成例において、前記第８のステップは、前記複数のモデル関数による補正結果のそれぞれについて評価値を算出し、評価値が最小のものを最良の補正結果とするステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の温度推定プログラムは、第２乃至第９のステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。

また、本発明の温度推定装置は、被検体の表面の温度を計測するように構成された第１の温度センサと、前記被検体から遠ざかる位置の温度を計測するように構成された第２の温度センサと、前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出するように構成された温度算出部と、前記内部温度の過渡応答開始時点を検出するように構成された過渡応答検出部と、過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求めるように構成された係数算出部と、前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定するように構成された補正区間決定部と、前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出するように構成された温度補正部と、前記温度補正部による補正結果を評価するように構成された補正結果評価部と、前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記補正結果評価部によって最良と判定された補正結果に置き換えるように構成された補正結果出力部とを備えることを特徴とするものである。

本発明によれば、風や外気温の影響を取り除き、被検体の内部温度の推定誤差を低減することができる。

図１は、本発明の実施例に係る温度推定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施例に係る断熱材と温度センサと生体の熱等価回路モデルを示す図である。 図３は、本発明の実施例に係る温度推定装置の動作を説明するフローチャートである。 図４は、本発明の実施例に係る過渡応答検出部によって深部体温の過渡応答が検出されたときの深部体温の補正処理を説明するフローチャートである。 図５は、深部体温の１例を示す図である。 図６Ａ－図６Ｂは、生体に当たる風や外気温に変化がない場合の深部体温の標準偏差と平均の１例を示す図である。 図７Ａ－図７Ｂは、補正区間における深部体温の標準偏差と平均の１例を示す図である。 図８Ａ－図８Ｂは、補正後の深部体温の標準偏差と平均の１例を示す図である。 図９は、本発明の実施例に係る温度推定装置によって推定した深部体温と鼓膜温度計によって計測した鼓膜温とを示す図である。 図１０は、本発明の実施例に係る温度推定装置を実現するコンピュータの構成例を示すブロック図である。 図１１は、生体とセンサの熱等価回路モデルを示す図である。 図１２は、扇風機で生体に風を当てた時の真の深部体温と推定温度との比較結果を示す図である。

以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施例に係る温度推定装置の構成を示すブロック図である。温度推定装置は、生体１００（被検体）の皮膚表面の温度Ｔ_sを計測する温度センサ１と、生体１００から遠ざかる位置の温度Ｔ_topを計測する温度センサ２と、温度センサ１と温度センサ２とを保持する断熱材３と、データの記憶のための記憶部４と、生体１００の深部体温Ｔ_cbt（内部温度）を算出する温度算出部５と、深部体温Ｔ_cbtの過渡応答開始時点を検出する過渡応答検出部６と、過渡応答時の深部体温Ｔ_cbtのピークを検出するピーク検出部７と、過渡応答時の深部体温Ｔ_cbtの変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれについて深部体温Ｔ_cbtの補正区間を決定する補正区間決定部８と、複数のモデル関数のそれぞれの係数を、過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求める係数算出部９と、補正区間において深部体温Ｔ_cbtを複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出する温度補正部１０と、温度補正部１０による補正結果を評価する補正結果評価部１１と、深部体温Ｔ_cbtの時系列データのうち補正区間のデータを、補正結果評価部１１によって最良と判定された補正結果に置き換える補正結果出力部１２と、深部体温Ｔ_cbtの算出結果を外部端末１４に送信する通信部１３とを備えている。

温度推定装置は、断熱材３が生体１００の皮膚と接触するように配置される。温度センサ１は、断熱材３の生体側の面に設けられる。温度センサ２は、断熱材３の生体側の面と反対側の面に、空気と触れるように設けられる。断熱材３は、温度センサ１と温度センサ２とを保持し、且つ温度センサ１に流入する熱に対する抵抗体となる。

図２は温度センサ１，２と断熱材３と生体１００の熱等価回路モデルを示す図である。本実施例においても熱等価回路モデルは従来と同様であるので、図１１と同じ符号を用いて説明する。

図３は本実施例の温度推定装置の動作を説明するフローチャートである。温度センサ１は、生体１００の皮膚表面の温度Ｔ_sを計測する（図３ステップＳ１００）。温度センサ２は、生体１００から遠ざかる位置の温度Ｔ_topを計測する（図３ステップＳ１０１）。温度センサ１，２の計測データは記憶部４に格納される。

温度算出部５は、Ｔ_s－Ｔ_topを皮膚表面の熱流束Ｈ_soとして算出する（図３ステップＳ１０２）。
Ｈ_so＝Ｔ_s－Ｔ_top ・・・（３）

そして、温度算出部５は、生体１００の深部体温Ｔ_cbtを式（１）により算出する（図３ステップＳ１０３）。生体１００の熱抵抗Ｒ_bは記憶部４に予め記憶されている。温度算出部５によって算出された深部体温Ｔ_cbtのデータは記憶部４に格納される。

次に、ピーク検出部７は、温度算出部５によって算出された深部体温Ｔ_cbtの時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔを算出する（図３ステップＳ１０４）。
過渡応答検出部６は、温度算出部５によって算出された深部体温Ｔ_cbtの標準偏差σ_cbtを算出する（図３ステップＳ１０５）。標準偏差σ_cbtについては、例えば直前の５～１０分間の標準偏差を算出すればよい。

次に、過渡応答検出部６は、温度算出部５によって算出された深部体温Ｔ_cbtと例えば直前の５～１０分間の深部体温Ｔ_cbtの平均値μとの差Ｔ_cbt－μを閾値ＴＨ_cbtと比較する（図３ステップＳ１０６）。閾値ＴＨ_cbtは、例えば標準偏差σ_cbtの３倍の値３σ_cbtである。こうして、Ｔ_cbt－μがＴＨ_cbtを上回るか、または－ＴＨ_cbtを下回るまで、ステップＳ１００～Ｓ１０６の処理が一定時間毎に実施される。

過渡応答検出部６は、Ｔ_cbt－μがＴＨ_cbtを上回るか、または－ＴＨ_cbtを下回ったとき（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、深部体温Ｔ_cbtの過渡応答開始時点を検出したと判断し、このときの深部体温Ｔ_cbtを過渡応答開始時点の深部体温Ｔ_cbt＿_startとする。さらに、過渡応答検出部６は、深部体温Ｔ_cbtが閾値ＴＨ_cbtを超えた現時刻ｔを過渡応答開始時の時刻ｔ＿_startとする（図３ステップＳ１０７）。

温度推定装置は、以上のステップＳ１００～Ｓ１０７の処理を、例えばユーザから計測終了の指示があるまで（図３ステップＳ１０８においてＹＥＳ）、一定時間毎に実施する。

図４は過渡応答検出部６によって深部体温Ｔ_cbtの過渡応答が検出されたときの深部体温Ｔ_cbtの補正処理を説明するフローチャート、図５は深部体温Ｔ_cbtの１例を示す図である。生体１００に当たる風や外気温に変化がない場合、式（１）から得られる深部体温Ｔ_cbtは正規分布Ｎ（μ，σ）に従う。例えば図５のＪの区間についての標準偏差σと平均μを示すと、図６Ａ、図６Ｂのようになる。

しかし、生体１００に当たる風や外気温が変化すると、深部体温Ｔ_cbtの誤差の分布が変化する。生体１００に当たる風が変化したときの温度変化は、表面からの熱伝導と対流による熱流束が支配的になる。熱伝導により温度Ｔは式（４）のように変化し、熱流束により温度Ｔは式（５）のように変化することが一般に知られている。

式（４）、式（５）において、Ｔ０は温度Ｔの初期値、ｔは時間、ｅｒｆｃ（）は相補誤差関数である。式（４）、式（５）を組み合わせることにより、生体１００に当たる風が変化した過渡応答時の温度（以下、Ｔ₁）を式（６）のように表すことができる。

また、外気温が急に変化した過渡応答時の温度（以下、Ｔ₂）は、式（４）を並べた形で式（７）のように表すことができる。

式（６）は、生体１００に当たる風が変化した過渡応答時の深部体温の変化Ｔ₁をモデル化したモデル関数を示す。また、式（７）は、外気温が変化した過渡応答時の深部体温の変化Ｔ₂をモデル化したモデル関数を示す。式（６）、式（７）のＡ₁，Ａ₂，Ｂ₁，Ｂ₂，Ｃ₁，Ｃ₂，Ｄ₁，Ｄ₂，Ｅ₂は、風の強さと生体１００の熱物性と温度センサ１，２の熱物性とに関係する係数である。上記のとおり、生体１００に当たる風や外気温に変化がない場合、深部体温Ｔ_cbtは正規分布Ｎ（μ，σ）に従うが、生体１００に当たる風や外気温が変化すると、深部体温Ｔ_cbtの誤差の分布が式（６）や式（７）の分だけ変化することになる。したがって、過渡応答の区間について深部体温Ｔ_cbtを式（６）や式（７）に基づいて補正すれば、風や外気温の影響を取り除くことができる。

まず、ピーク検出部７は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔ_cbtの時系列データを参照し、過渡応答検出部６によって深部体温Ｔ_cbtの過渡応答が検出された時点以降におけるＴ_cbtの時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔにより深部体温Ｔ_cbtのピーク方向を判定する（図４ステップＳ２００）。ピーク検出部７は、ｄＴ_cbt／ｄｔ＞０、すなわち図５の例のように過渡応答開始時点ｔ＿_start以降における深部体温Ｔ_cbtの時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔが正の場合、上向きのピークと判定する。また、ピーク検出部７は、ｄＴ_cbt／ｄｔ＜０、すなわち過渡応答開始時点ｔ＿_start以降における深部体温Ｔ_cbtの時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔが負の場合、下向きのピークと判定する。

ピーク検出部７は、上向きのピークと判定した場合、時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔが負に変わる点を検出する。ピーク検出部７は、時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔが負に変わる点を検出したとき（図４ステップＳ２０１においてＹＥＳ）、このときの深部体温Ｔ_cbtをピーク値Ｔ_cbt＿_topとする（図４ステップＳ２０２）。

また、ピーク検出部７は、下向きのピークと判定した場合、時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔが正に変わる点を検出する。ピーク検出部７は、時間微分ｄＴ_cbt／ｄｔが正に変わる点を検出したとき（図４ステップＳ２０３においてＹＥＳ）、このときの深部体温Ｔ_cbtをピーク値Ｔ_cbt＿_topとする（ステップＳ２０２）。

次に、係数算出部９は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔ_cbtの時系列データを参照し、Ｔ_cbt＿_top以降の深部体温Ｔ_cbtのうち、Ｔ_cbt＿_top－Ｔ_cbt＝Ｔ_cbt－Ｔ_cbt＿_startが成立する値、すなわち深部体温のピーク値Ｔ_cbt＿_topと過渡応答開始時点の深部体温Ｔ_cbt＿_startとの中間値Ｔ_cbt＿を検出する（図４ステップＳ２０４）。係数算出部９は、検出した中間値Ｔ_cbt＿をＴ_cbt＿_midとする（図４ステップＳ２０５）。

続いて、補正区間決定部８は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔ_cbtの時系列データを参照し、過渡応答開始時点の直前の深部体温Ｔ_cbtの近似直線Ｌ₁を求める（図４ステップＳ２０６）。実際には、補正区間決定部８は、過渡応答開始時点ｔ＿_startよりも所定時間ｔ１（例えば数分間）前の時点から過渡応答開始時点ｔ＿_startの直前までの区間の深部体温Ｔ_cbtの近似直線を求めるようにすればよい。

さらに、補正区間決定部８は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔ_cbtの時系列データを参照し、過渡応答開始時点の深部体温Ｔ_cbt＿_startから規定の過渡応答収束評価時間ｔ＿_conv後の深部体温Ｔ_cbtの近似直線Ｌ₂を求める（図４ステップＳ２０７）。実際には、補正区間決定部８は、過渡応答開始時点ｔ＿_startからｔ＿_conv後の時点から、所定時間ｔ２（例えば数分間）が経過するまでの区間の深部体温Ｔ_cbtの近似直線を求めるようにすればよい。ｔ＿_convは例えば３０分程度である。

次に、係数算出部９は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔ_cbtの時系列データを参照し、中間値Ｔ_cbt＿_midからピーク値Ｔ_cbt＿_topまでの係数算出区間の深部体温Ｔ_cbtの時系列データを用いて、式（６）のモデル関数の係数Ａ₁，Ｂ₁，Ｃ₁，Ｄ₁を、深部体温Ｔ_cbtとモデル関数の出力Ｔ₁との差が最小になるように求める（図４ステップＳ２０８）。なお、ピーク値Ｔ_cbt＿_top以降に中間値Ｔ_cbt＿_midまでの区間が存在するが、係数算出区間は、ピーク値Ｔ_cbt＿_top以前の区間とすればよい。

同様に、係数算出部９は、中間値Ｔ_cbt＿_midからピーク値Ｔ_cbt＿_topまでの係数算出区間の深部体温Ｔ_cbtの時系列データを用いて、式（７）のモデル関数の係数Ａ₂，Ｂ₂，Ｃ₂，Ｄ₂，Ｅ₂を、深部体温Ｔ_cbtとモデル関数の出力Ｔ₂との差が最小になるように求める（ステップＳ２０８）。

次に、補正区間決定部８は、近似直線Ｌ₁と式（６）のモデル関数の出力Ｔ₁との交点Ｐ₁₁、および近似直線Ｌ₂とモデル関数の出力Ｔ₁との交点Ｐ₂₁を求め、交点Ｐ₁₁から交点Ｐ₂₁までの区間を式（６）のモデル関数用の補正区間Ｉ₁とする（図４ステップＳ２０９）。

また、補正区間決定部８は、近似直線Ｌ₁と式（７）のモデル関数の出力Ｔ₂との交点Ｐ₁₂、および近似直線Ｌ₂とモデル関数の出力Ｔ₂との交点Ｐ₂₂を求め、交点Ｐ₁₂から交点Ｐ₂₂までの区間を式（７）のモデル関数用の補正区間Ｉ₂とする（図４ステップＳ２１０）。
なお、図５の例では、式（６）のモデル関数について補正区間Ｉ₁を求めた場合について記載している。

次に、温度補正部１０は、補正区間決定部８によって決定された補正区間Ｉ₁において、式（６）のモデル関数により深部体温Ｔ_cbtを補正した結果を算出する（図４ステップＳ２１１）。式（６）を用いる場合、補正後の深部体温Ｔ’_cbtは式（８）のようになる。式（８）は、補正区間Ｉ₁における深部体温Ｔ_cbtの時系列データを、式（６）のモデル関数の出力Ｔ₁の時系式データにより時刻毎に補正することを意味する。
Ｔ’_cbt＝Ｔ_cbt－Ｔ₁ ・・・（８）

また、温度補正部１０は、補正区間決定部８によって決定された補正区間Ｉ₂において、式（７）のモデル関数により深部体温Ｔ_cbtを補正した結果を算出する（ステップＳ２１１）。式（７）を用いる場合、補正後の深部体温Ｔ’_cbtは式（９）のようになる。式（９）は、補正区間Ｉ₂における深部体温Ｔ_cbtの時系列データを、式（７）のモデル関数の出力Ｔ₂の時系式データにより時刻毎に補正することを意味する。
Ｔ’_cbt＝Ｔ_cbt－Ｔ₂ ・・・（９）

次に、補正結果評価部１１は、温度補正部１０による補正結果を評価する（図４ステップＳ２１２）。補正結果評価部１１は、例えば式（６）のモデル関数による補正結果と式（７）のモデル関数による補正結果のそれぞれについて評価値を算出する。評価値としては、例えば補正結果のばらつきの程度を示す∫σ²ｄｔを算出すればよい。そして、補正結果評価部１１は、式（６）のモデル関数による補正結果と式（７）のモデル関数による補正結果のうち、評価値が最小のものを最良の補正結果とする。

補正結果出力部１２は、記憶部４に記憶されている深部体温Ｔ_cbtの時系列データのうち、補正区間Ｉ₁またはＩ₂のデータを、補正結果評価部１１によって最良と判定された補正結果に置き換える（図４ステップＳ２１３）。

補正結果出力部１２は、式（６）のモデル関数による補正結果が最良と判定された場合、補正区間Ｉ₁における深部体温Ｔ_cbtの時系列データを、式（６）のモデル関数による補正結果Ｔ’_cbtの時系列データに置き換える。また、補正結果出力部１２は、式（７）のモデル関数による補正結果が最良と判定された場合、補正区間Ｉ₂における深部体温Ｔ_cbtの時系列データを、式（７）のモデル関数による補正結果Ｔ’_cbtの時系列データに置き換える。以上により、深部体温Ｔ_cbtの補正が終了する。

例えば補正区間について深部体温Ｔ_cbtの標準偏差σと平均μを示すと、図７Ａ、図７Ｂのようになる。補正区間では、標準偏差σが一定でなくなり、平均μも本来の深部体温からずれていく。

一方、式（６）、式（７）のモデル関数による補正結果の標準偏差σと平均μは図８Ａ、図８Ｂのようになる。図８Ａ、図８Ｂでは、式（６）のモデル関数によって標準偏差σと平均μが、外乱（風や外気温の変化）がない場合の値になることが分かる。

温度推定装置の通信部１３は、補正後の深部体温の時系列データを外部端末１４に送信する。ＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン等からなる外部端末１４は、温度推定装置から受信した深部体温の値を表示する。

図９に本実施例で推定した深部体温と、比較のために鼓膜温度計によって計測した深部温度（鼓膜温）とを示す。ここでは、ファンの風を直接、生体１００に当てながら生体１００の深部体温を計測している。図９の９００は温度算出部５によって算出された深部体温Ｔ_cbt、９０１は鼓膜温、９０２は本実施例による補正後の深部体温を示している。図９によれば、対流が生じたことによる過渡的な誤差が低減され、温度の推定誤差が±０．１℃以下に抑制されたことが分かる。

本実施例で説明した温度算出部５と過渡応答検出部６とピーク検出部７と補正区間決定部８と係数算出部９と温度補正部１０と補正結果評価部１１と補正結果出力部１２と通信部１３とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピュータの構成例を図１０に示す。

コンピュータは、ＣＰＵ２００と、記憶装置２０１と、インタフェース装置（Ｉ／Ｆ）２０２とを備えている。Ｉ／Ｆ２０２には、温度センサ１，２や通信部１３のハードウェア等が接続される。このようなコンピュータにおいて、本発明の温度推定方法を実現させるための温度推定プログラムは記憶装置２０１に格納される。ＣＰＵ２００は、記憶装置２０１に格納されたプログラムに従って本実施例で説明した処理を実行する。

本発明は、生体等の被検体の内部温度を推定する技術に適用することができる。

１，２…温度センサ、３…断熱材、４…記憶部、５…温度算出部、６…過渡応答検出部、７…ピーク検出部、８…補正区間決定部、９…係数算出部、１０…温度補正部、１１…補正結果評価部、１２…補正結果出力部、１３…通信部、１４…外部端末。

Claims (8)

1. 被検体の表面の温度を第１の温度センサによって計測する第１のステップと、
   前記被検体から遠ざかる位置の温度を第２の温度センサによって計測する第２のステップと、
   前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出する第３のステップと、
   前記内部温度の過渡応答開始時点を検出する第４のステップと、
   過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求める第５のステップと、
   前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定する第６のステップと、
   前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出する第７のステップと、
   前記第７のステップによる補正結果を評価する第８のステップと、
   前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記第８のステップで最良と判定した補正結果に置き換える第９のステップとを含むことを特徴とする温度推定方法。
2. 請求項１記載の温度推定方法において、
   前記複数のモデル関数は、前記被検体に当たる風が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数と、外気温が変化した過渡応答時の内部温度の変化をモデル化したモデル関数とを含むことを特徴とする温度推定方法。
3. 請求項１または２記載の温度推定方法において、
   前記第５のステップは、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記内部温度と前記モデル関数の出力との差が最小になるように前記係数を求めるステップを含むことを特徴とする温度推定方法。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の温度推定方法において、
   前記係数算出区間は、前記内部温度のピーク値と前記過渡応答開始時点の前記内部温度との中間値から、前記ピーク値までの区間であることを特徴とする温度推定方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の温度推定方法において、
   前記第６のステップは、前記過渡応答開始時点の直前の前記内部温度の第１の近似直線と、前記過渡応答開始時点から前記過渡応答収束評価時間経過後の前記内部温度の第２の近似直線とをそれぞれ求め、前記複数のモデル関数のそれぞれについて、前記第１、第２の近似直線と前記モデル関数の出力との２つの交点間の区間を前記補正区間とするステップを含むことを特徴とする温度推定方法。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載の温度推定方法において、
   前記第８のステップは、前記複数のモデル関数による補正結果のそれぞれについて評価値を算出し、評価値が最小のものを最良の補正結果とするステップを含むことを特徴とする温度推定方法。
7. 請求項１乃至６のいずれか１項に記載の第２乃至第９のステップをコンピュータに実行させることを特徴とする温度推定プログラム。
8. 被検体の表面の温度を計測するように構成された第１の温度センサと、
   前記被検体から遠ざかる位置の温度を計測するように構成された第２の温度センサと、
   前記第１、第２の温度センサの計測結果に基づいて前記被検体の内部温度を算出するように構成された温度算出部と、
   前記内部温度の過渡応答開始時点を検出するように構成された過渡応答検出部と、
   過渡応答時の前記内部温度の変化をモデル化した複数のモデル関数のそれぞれの係数を、前記過渡応答開始時点から所定の過渡応答収束評価時間が経過するまでの一部の係数算出区間について求めるように構成された係数算出部と、
   前記複数のモデル関数のそれぞれについて前記内部温度の補正区間を決定するように構成された補正区間決定部と、
   前記補正区間において前記内部温度を前記複数のモデル関数のそれぞれによって補正した結果を算出するように構成された温度補正部と、
   前記温度補正部による補正結果を評価するように構成された補正結果評価部と、
   前記内部温度の時系列データのうち前記補正区間のデータを、前記補正結果評価部によって最良と判定された補正結果に置き換えるように構成された補正結果出力部とを備えることを特徴とする温度推定装置。

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