JPH09187429A - Health information supplying apparatus - Google Patents
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- JPH09187429A JPH09187429A JP8002847A JP284796A JPH09187429A JP H09187429 A JPH09187429 A JP H09187429A JP 8002847 A JP8002847 A JP 8002847A JP 284796 A JP284796 A JP 284796A JP H09187429 A JPH09187429 A JP H09187429A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は生体信号の情報によ
り生体の体調などの情報を提供する健康情報提供装置、
特に健康情報に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a health information providing device for providing information such as a physical condition of a living body based on information of a biological signal,
Especially, it relates to health information.
【０００２】[0002]
（従来例１）病気の予防、健康維持または療養中の患者
の健康管理のための生体の状態をセンシングし、そのセ
ンシングした情報あるいは過去の履歴等から健康状態を
本人、医療関係者等に分かりやすく知らせることは重要
なことである。(Conventional example 1) Sensing the condition of a living body for disease prevention, health maintenance or health management of a patient under medical treatment, and the health condition can be known to the person himself / herself or medical personnel from the sensed information or past history. It is important to inform them easily.
【０００３】従来健康状態を測定する機器として、例え
ば脈波を計測してその脈波の形状、脈拍等から健康状態
を判定する健康機器があるが、この場合安静時の脈拍、
脈波は個人によって異なっている。簡単のために脈拍で
説明すると、普段運動をしている人のようにいわゆるス
ポーツ心臓の人は安静時の脈拍は低く５０から６０パル
ス／分（分類１）、一般の人は６０から８０前後パルス
／分（分類２）、肺機能の落ちている人などでは安静時
にでも８０から９０パルス／分（分類３）になっている
場合がある。このことから安静時の体力の違いによって
単純に分類することは可能である。Conventionally, as a device for measuring a health condition, for example, there is a health device for measuring a pulse wave and determining the health condition from the shape of the pulse wave, the pulse, etc. In this case, the pulse at rest,
The pulse wave is different for each individual. For the sake of simplicity, the pulse rate at rest is low for people with so-called sports hearts, such as people who are exercising normally, at a low pulse of 50 to 60 pulses / minute (class 1), and for general people around 60 to 80 pulses. The pulse / min (classification 2) may be 80 to 90 pulses / min (classification 3) even at rest in a person with impaired lung function. From this, it is possible to simply classify by resting physical strength.
【０００４】（従来例２）一方、データの分類方法の提
案は数多くされており、例えば図１３に示す特開平５−
４０８２９号公報ではデータ入力手段１０１と、データ
入力手段１０１によるデータを入力するデータ変換ニュ
ーラルネットワーク１０２と、データ変換ニューラルネ
ットワーク１０２の出力を入力とするデータ逆変換ニュ
ーラルネットワーク１０３と、データ入力手段１０１に
よるデータと、データ逆変換ニューラルネットワークの
出力を入力とし、データ変換ニューラルネットワーク１
０２と、データ逆変換ニューラルネットワークの学習を
制御するデータ比較・学習制御手段１０４とをその構成
中に含むことを特徴とするデータクラスタリング方法が
提案されている。１０５はデータ変換ニューラルネット
ワークからの出力によりクラスタリングするクラスタリ
ング手段である。これによりクラスタリング手段の前処
理としてニューラルネットワークによるデータ変換を行
うことにより、人間が全体を見て主観的にクラスタリン
グするのと同等の結果が容易に得られるようにしてあ
る。(Prior art example 2) On the other hand, there have been many proposals of data classification methods, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. H5-5-1993 shown in FIG.
In Japanese Patent No. 40829, the data input means 101, the data conversion neural network 102 for inputting data by the data input means 101, the data inverse conversion neural network 103 for inputting the output of the data conversion neural network 102, and the data input means 101 are used. The data and the output of the data inverse conversion neural network are input, and the data conversion neural network 1
No. 02 and data comparison / learning control means 104 for controlling learning of the data inverse transformation neural network are included in the configuration, and a data clustering method has been proposed. Reference numeral 105 denotes a clustering unit that performs clustering based on the output from the data conversion neural network. As a result, by performing data conversion by a neural network as a preprocessing of the clustering means, it is possible to easily obtain a result equivalent to that when a human looks at the whole and subjectively clusters.
【０００５】（従来例３）また、制御方式の学習制御方
式には、例えば給湯機などで使われているものは出湯温
度と設定温度との偏差を補正するフィードバック制御手
段と、燃焼量を設定するフィードフォワード制御手段と
があり、この時の出力誤差を修正するものとしてフィー
ドフォワード制御手段の出力値を給湯機の加熱負荷と合
うように学習制御するもので、設定を変更することによ
り制御系が使用者の好みに合うように制御していくもの
である。(Prior art example 3) In the learning control system of the control system, for example, the one used in a hot water supply system or the like, feedback control means for correcting the deviation between the hot water discharge temperature and the set temperature, and the combustion amount are set. There is a feedforward control means for controlling the output value of the feedforward control means to correct the output error at this time so that the output value of the feedforward control means matches the heating load of the water heater, and the control system can be changed by changing the setting. Is controlled according to the taste of the user.
【０００６】（従来例４）さらに、特開平６−２１７９
５１号公報に示すように健康管理のデータ処理手段とし
て複数パターンのアトラクタを予め記憶するためのアト
ラクタ記憶手段と、生体信号を収集するための生体信号
収集手段と、生体信号に基づいてアトラクタを生成する
ためのアトラクタ生成手段と、アトラクタ記憶手段に記
憶されたアトラクタとアトラクタ生成手段によって生成
されたアトラクタとから体調を判定するための体調判定
手段と、体調判定手段での判定結果に基づく体調を表示
するための体調表示手段を備え、生体信号から体調を知
らせるというものである。この健康管理装置はアトラク
タ形状から病気の症状を判定する装置の改良としてその
アトラクタの見方を専門家でない人が判定できるように
したものである。即ち、通常状態のアトラクタを自ら記
憶手段に入力し、その値に従って測定したアトラクタど
うしを比較して健康判定するものである。(Prior art example 4) Further, JP-A-6-2179
As shown in Japanese Patent Laid-Open No. 51-51, an attractor storage means for storing a plurality of patterns of attractors in advance as a data processing means for health care, a biosignal collection means for collecting biosignals, and an attractor based on the biosignals. For displaying the physical condition based on the result of the determination by the attractor generation unit for determining the physical condition from the attractor stored in the attractor storage unit and the attractor generated by the attractor generation unit The physical condition display means for doing so is provided, and the physical condition is notified from a biological signal. This health care device is an improvement of the device for judging the symptom of a disease from the shape of the attractor so that a person who is not an expert can judge the viewpoint of the attractor. That is, the attractor in the normal state is input to the storage means by himself, and the attractor measured according to the value is compared to judge the health.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】上記従来の技術は、従
来例１では、心拍だけではその人の健康状態を正確に反
映することは難しい。そこで心拍データを健康状態を反
映するための処理を行い、その処理を正確に分類して状
態を知らせることが必要となる。In the above-mentioned conventional technique, it is difficult for the conventional example 1 to accurately reflect the health condition of the person only by the heartbeat. Therefore, it is necessary to perform a process for reflecting the health condition on the heartbeat data, accurately classify the process, and notify the condition.
【０００８】また、測定データの絶対値が健康度に陽に
関係する場合を除き、生体の特性、例えばその人の体
力、健康状態に応じて同じデータでも判断基準を変更し
なければならない場合がある。ある人にとってみれば測
定した生体データは健康度としてよい状態とは言えない
が、同じ値でも他の人にとっては標準状態となっている
場合があるなど、個体差によって判断基準が異なる場合
が多く考えられる。Further, except when the absolute value of the measured data is positively related to the degree of health, there are cases where the judgment criteria should be changed even with the same data depending on the characteristics of the living body, for example, the physical strength and health condition of the person. is there. For one person, the measured biometric data is not in a good state of health, but the same value may be in a standard state for other people. Conceivable.
【０００９】具体的に言うと、従来例における分類１の
ある人が風邪などをひいて脈拍が８０から９０パルス／
分になった場合と、分類３の他の人の安静時、正常時と
の区別をつけることはできず、両者とも分類３という分
類にして知らせるだけになってしまう。本当に必要なこ
とは元々分類１のある人は「今日は体力が落ちてい
る。」という評価を、元々分類３の他の人は「今日も正
常です。」と言う評価を得られることである。もっと、
親切にするならば元々分類３の他の人は「今日も正常で
す。しかし、運動をして体力アップをしましょう。」と
言う評価を得ることである。More specifically, a person with classification 1 in the conventional example has a cold and the like and the pulse rate is 80 to 90 pulses /
It is not possible to distinguish between the case where it becomes a minute and the rest and normal time of the other person in the category 3, and both of them are simply classified as the category 3. What is really needed is that some people originally in category 1 can get the rating "I'm physically weak today", while others in category 3 can get "normal today". . More,
To be kind, other people in category 3 are supposed to get the rating that "it is normal today, but exercise and improve your physical fitness."
【００１０】また、上記従来例２の特開平５−４０８２
９号公報はクラスタリング手段の前処理として、入力手
段で入力したデータにより人間が全体を見て主観的にク
ラスタリングするのと同等の結果が容易に得られるよう
にしてあるが、入力手段で得られた入力データによるニ
ューラルネットとその出力を入力にフィードバックした
ものである。しかし、入力手段の情報に基づいているが
過去の履歴データにより同じ入力データであっても違う
分類にしなければならないときにその判定を行うような
ものではなかった。従って、分類する一方法ではあるが
本発明の目指しているものとは異なっている。Further, Japanese Patent Laid-Open No. 5-4082 of the above-mentioned conventional example 2
No. 9 discloses a preprocessing of the clustering means so that it is possible to easily obtain the same result as that when a person looks at the whole and subjectively clusters by the data input by the input means. The neural network based on the input data and its output are fed back to the input. However, even if the same input data is classified according to the past history data based on the information of the input means, the judgment is not made when the classification is different. Therefore, it is one method of classification, but it is different from the one aimed by the present invention.
【００１１】また、従来例３に示す給湯機における学習
制御では使用者の好みを設定してその設定に沿う形で制
御することにより標準設定としての初期設定を修正して
いくため使い勝手の向上が図れるが、生体データのよう
に多くのパラメーターがある系では発散してしてしまい
制御をすることができない。また、生体データを離散的
に収集するものを分類して、その分類に従って体調判定
などを行うものに制御系のロジックをそのまま当てはめ
て使用できるものではなかった。また、生体のデータを
加工して分類を行い、その分類の学習を行う装置とは構
成が異なっている。Further, in the learning control in the water heater shown in the conventional example 3, the user's preference is set and the setting is controlled in accordance with the setting to correct the initial setting as the standard setting, thus improving the usability. Although it can be achieved, in a system with many parameters such as biometric data, it diverges and cannot be controlled. In addition, it is not possible to classify data that discretely collects biometric data and apply the logic of the control system as it is to those that perform physical condition determination and the like according to the classification. Further, the configuration is different from the device that processes the data of the living body to perform classification and learn the classification.
【００１２】さらに、従来例４で示すような健康管理装
置ではアトラクタを予め記憶するという作業が必要とな
る。その記憶する作業は専門知識のない人にとっては煩
わしく、いつの時のアトラクタを記憶しておけば良いか
の判断ができず、人によってに様々な記憶が行われ、結
果的にはその記憶してあるアトラクタを前提に健康判断
するときに間違った判断をしてしまうことが考えられ
る。また、このような心臓からの信号を元にする健康管
理には測定時の一時的な測定ではその時点での交感神経
系と副交感神経系の相互の働きを示すいわゆる自律神経
の状態を検出したり、心臓の疾患を検出したりはできる
が、それに対してその人の健康状態を知るには瞬間的な
値だけではなく過去からの状態把握が大切であり、過去
の履歴から健康を判定する必要がある。Further, in the health care device as shown in Conventional Example 4, it is necessary to store the attractor in advance. The task of memorizing is troublesome for people who do not have specialized knowledge, and it is not possible to determine when to remember the attractor at which time, and various memories are made by different people, and as a result It is possible to make a wrong decision when making a health decision based on a certain attractor. In addition, for health management based on such signals from the heart, the so-called autonomic nerve state that shows the mutual action of the sympathetic nervous system and the parasympathetic nervous system at that time is detected by temporary measurement at the time of measurement. However, in order to know the health condition of the person, it is important to grasp not only the instantaneous value but also the condition from the past, and judge the health from the past history. There is a need.
【００１３】ところで、複数の人が使用するような健康
機器に於いては健康判定を行い、その情報を提供する機
器の必要な条件として、(1)医師等の高レベルの判断者
がいなくても個人レベルで使用可能なこと。(2)複数の
人が使用することを識別すること。(3)同じ人が何回も
使用することを識別すること。(4)測定時期（時間）の
違いによる判定基準の設定などが必要となってくる。By the way, in the case of a health device used by a plurality of people, health judgment is performed, and the necessary condition for the device to provide the information is (1) there is no high-level judge such as a doctor. Can also be used on an individual level. (2) To identify that it is used by multiple people. (3) To identify that the same person uses it many times. (4) It will be necessary to set the judgment criteria depending on the difference in measurement time (time).
【００１４】[0014]
【課題を解決するための手段】本発明は生体信号検出手
段又は生体データを有した機器から得られるデータを加
工する加工手段と、加工手段で加工したデータを分類す
る分類手段と、分類手段で分類したデータを他の分類に
マッピングさせるマッピング手段と、分類手段のデータ
の履歴を記憶しておく履歴記憶手段と、履歴記憶手段の
内容を表示する表示手段とを備えた構成としてある。According to the present invention, there are provided a processing means for processing data obtained from a device having biometric signal detection means or biometric data, a classification means for classifying data processed by the processing means, and a classification means. The configuration is provided with mapping means for mapping the classified data to another classification, history storage means for storing the history of the data of the classification means, and display means for displaying the contents of the history storage means.
【００１５】また、生体信号検出手段又は生体データを
有した機器から得られるデータを加工する加工手段と、
加工手段で加工したデータを分類する分類手段と、分類
手段で分類したデータを他の分類にマッピングさせるマ
ッピング手段と、マッピング手段のマッピング方法を変
更するマッピング変更手段と、分類手段のデータの履歴
を記憶しておく履歴記憶手段と、履歴記憶手段の内容を
表示する表示手段とを備えた構成としてある。Further, a processing means for processing the data obtained from the biological signal detecting means or the device having the biological data,
A classification means for classifying the data processed by the processing means, a mapping means for mapping the data classified by the classification means to another classification, a mapping changing means for changing the mapping method of the mapping means, and a history of the data of the classification means It has a configuration including a history storage means for storing and a display means for displaying the contents of the history storage means.
【００１６】さらに、加工手段は生体信号検出手段また
は生体データを有する機器の生体信号をｎ次元に再構成
する再構成手段と、分類手段で分類可能な形式に数値化
する数値化手段とから構成してある。Further, the processing means comprises a biosignal detecting means or a reconstructing means for reconstructing a biosignal of an apparatus having biometric data into n dimensions and a digitizing means for digitizing into a format that can be classified by the classifying means. I am doing it.
【００１７】また、加工手段は生体信号検出手段または
生体データを有する機器の生体信号を分類手段で分類可
能な形式に数値化する周波数解析手段とした構成として
ある。Further, the processing means is constituted as a bio-signal detecting means or a frequency analyzing means for digitizing the bio-signal of the device having the bio-data into a format which can be classified by the classifying means.
【００１８】また、履歴記憶手段のマッピング経過デー
タから生体の負荷レベルを判定するレベル判定手段を有
した構成としてある。Further, there is provided a structure having level judgment means for judging the load level of the living body from the mapping progress data of the history storage means.
【００１９】また、生体データを心電または脈から得ら
れる生体信号とし、生体信号の中から不整脈を検出する
不整脈検出手段を有し、分類手段には不整脈検出手段で
検出したデータと不整脈を除去したデータを入力する構
成としてある。Further, the biometric data is a biosignal obtained from an electrocardiogram or a pulse, and arrhythmia detection means for detecting an arrhythmia from the biosignal is provided, and the classification means removes the data detected by the arrhythmia detection means and the arrhythmia. The input data is set.
【００２０】また、生体信号検出手段は生体の心電また
は脈を検出する検出部とし、検出部は自動車に設けた構
成としてある。Further, the biological signal detecting means is a detecting portion for detecting an electrocardiogram or a pulse of a living body, and the detecting portion is provided in an automobile.
【００２１】また、検出部で検出した心電または脈を加
工手段で加工した値から居眠り状態を検出する居眠り検
出部を有する構成としてある。Further, there is provided a configuration including a drowsiness detection unit for detecting a drowsiness state from a value obtained by processing the electrocardiogram or the pulse detected by the detection unit by the processing means.
【００２２】また、生体信号検出手段は生体の心電また
は脈を検出する検出部を有し、検出部は寝具に設け、生
体の体動を検出した構成としてある。Further, the biological signal detecting means has a detecting portion for detecting an electrocardiogram or a pulse of the living body, and the detecting portion is provided in the bedclothes so as to detect the body movement of the living body.
【００２３】また、生体信号検出手段は生体の心電また
は脈を検出する検出部を有し、検出部は住設機器に設け
た構成としてある。The biological signal detecting means has a detecting section for detecting an electrocardiogram or a pulse of the living body, and the detecting section is provided in the housing equipment.
【００２４】さらに、レベル判定手段の判定出力により
報知または警告するための報知手段を設けた構成として
ある。Further, there is provided a notifying means for giving a warning or a warning by the judgment output of the level judging means.
【００２５】本発明の上記第３の目的を達成するため
に、生体の個人情報を入力する入力手段と、入力手段か
ら得られるデータ及び履歴記憶手段で記憶してあるデー
タによりマッピング手段のマッピング方法を変更するマ
ッピング変更手段とを上記構成に付加してある。In order to achieve the third object of the present invention, an input means for inputting personal information of a living body and a mapping method of the mapping means by the data obtained from the input means and the data stored in the history storage means. And a mapping changing means for changing the above are added to the above configuration.
【００２６】入力手段は入力する個人情報は個人の識別
符号を入力する個人識別符号入力部を設けた構成として
ある。The input means is provided with a personal identification code input section for inputting a personal identification code as personal information to be input.
【００２７】他に、入力手段に入力する個人情報は身体
情報を入力する身体情報入力部を設けた構成としてあ
る。In addition, the personal information input to the input means has a physical information input section for inputting physical information.
【００２８】また、入力手段に入力する個人情報は生活
情報を入力する生活情報入力部を設けた構成としてあ
る。The personal information input to the input means is provided with a life information input section for inputting life information.
【００２９】本発明は上記構成によって下記の作用が得
られる。生体信号検出手段又は生体データを有した機器
から得られるデータを加工手段で加工し、加工したデー
タを分類手段で分類し、分類手段で分類したデータをマ
ッピング手段により他の分類にマッピングさせ、分類手
段のデータを履歴記憶手段に記憶するとともに、履歴記
憶手段の内容を表示手段で表示して情報を提供するとい
うものである。The present invention has the following effects due to the above configuration. The data obtained from the biological signal detection means or the device having the biological data is processed by the processing means, the processed data is classified by the classification means, and the data classified by the classification means is mapped by the mapping means to another classification, The data of the means is stored in the history storage means, and the contents of the history storage means are displayed on the display means to provide information.
【００３０】また、生体信号検出手段又は生体データを
有した機器から得られるデータを加工手段で加工し、加
工したデータを分類手段で分類し、分類手段で分類した
データをマッピング手段により他の分類にマッピングさ
せ、マッピング手段のマッピング方法をマッピング変更
手段で変更できるようにし、分類手段のデータを履歴記
憶手段に記憶するとともに、履歴記憶手段の内容を表示
手段で表示して情報を提供するというものである。Further, the data obtained from the biometric signal detecting means or the device having the biometric data is processed by the processing means, the processed data is classified by the classifying means, and the data classified by the classifying means is further classified by the mapping means. The mapping method of the mapping means can be changed by the mapping changing means, the data of the classification means is stored in the history storage means, and the contents of the history storage means are displayed on the display means to provide information. Is.
【００３１】さらに、加工手段は生体信号検出手段また
は生体データを有する機器の生体信号をｎ次元に再構成
手段で再構成し、分類手段で分類可能な形式に数値化手
段で数値化して分類を行うものである。Further, the processing means reconstructs the biosignal of the device having the biosignal detection means or the biometric data into the n-dimensional reconstructing means, and digitizes it by the digitizing means into a format that can be classified by the classifying means. It is something to do.
【００３２】また、他の加工手段の構成として、加工手
段は生体信号検出手段または生体データを有する機器の
生体信号を分類手段で分類可能な形式に周波数解析手段
により数値化するようにしてある。As another configuration of the processing means, the processing means digitizes the biological signal of the biological signal detecting means or the device having the biological data by the frequency analyzing means into a format which can be classified by the classifying means.
【００３３】上記の場合には生体信号検出手段又は生体
データを有した機器から得られるデータを加工手段で加
工し、加工したデータを分類手段で分類し、分類手段で
分類したデータをマッピング手段により他の分類にマッ
ピングさせ、マッピング手段のマッピング方法をマッピ
ング変更手段で変更し、分類手段で分類したデータを履
歴記憶手段で記憶し、履歴記憶手段のマッピング経過デ
ータから生体の負荷レベルをレベル判定手段で判定し、
レベル判定手段での判定結果や履歴記憶手段の内容を表
示手段で表示して情報を提供するというものである。In the above case, the data obtained from the biological signal detecting means or the device having the biological data is processed by the processing means, the processed data is classified by the classification means, and the data classified by the classification means is processed by the mapping means. Mapping to another classification, the mapping method of the mapping means is changed by the mapping changing means, the data classified by the classification means is stored in the history storing means, and the load level of the living body is determined from the mapping progress data of the history storing means by the level determining means. Judge with
The determination result of the level determination means and the contents of the history storage means are displayed on the display means to provide information.
【００３４】さらに、レベル判定手段の判定出力により
報知手段で報知または警告するようにしてある。Further, the notifying means gives a warning or a warning according to the judgment output of the level judging means.
【００３５】また、生体データを心電または脈から生体
信号として検出し、生体信号の中から不整脈を不整脈検
出手段で検出し、不整脈検出手段で検出したデータと除
去したデータを分類手段に入力して分類するようにして
ある。Further, the biometric data is detected from the electrocardiogram or the pulse as a biosignal, the arrhythmia is detected from the biosignal by the arrhythmia detection means, and the data detected by the arrhythmia detection means and the removed data are input to the classification means. It is designed to be classified.
【００３６】また、生体信号検出手段は生体の心電また
は脈を自動車に設けた検出部で検出するようにしてあ
る。The biological signal detecting means is adapted to detect the electrocardiogram or pulse of the living body by the detecting section provided in the automobile.
【００３７】また、検出部で検出した心電または脈を加
工手段で加工し、その加工した値から居眠り状態を居眠
り検出部で検出し、報知部で報知するようにしてある。Further, the electrocardiogram or the pulse detected by the detecting section is processed by the processing means, the doze state is detected by the processing section from the processed value, and the informing section informs it.
【００３８】また、生体信号検出手段は生体の心電また
は脈を寝具に設けた検出部で検出し、生体の体動を分類
手段で分類するようにしてある。The biological signal detecting means detects the electrocardiogram or pulse of the living body by the detecting portion provided in the bedding, and classifies the body movement of the living body by the classifying means.
【００３９】また、生体信号検出手段は生体の心電また
は脈を住設機器に設けた検出部で検出し、そのデータを
分類手段で分類するようにしてある。The biological signal detecting means detects the electrocardiogram or pulse of the living body by the detecting portion provided in the housing equipment and classifies the data by the classifying means.
【００４０】さらに、レベル判定手段の判定出力により
報知手段で報知または警告するようにしてある。Further, the notifying means gives a warning or a warning according to the judgment output of the level judging means.
【００４１】また、生体の個人情報を入力手段で入力
し、入力手段から得られるデータ及び履歴記憶手段で記
憶してあるデータによりマッピング手段のマッピング方
法をマッピング変更手段で変更するようにしてある。Further, the personal information of the living body is inputted by the input means, and the mapping method of the mapping means is changed by the mapping changing means according to the data obtained from the input means and the data stored in the history storage means.
【００４２】入力手段に入力する個人情報は個人識別符
号入力部に個人の識別符号を入力するようにしてある。As for the personal information input to the input means, the personal identification code is input to the personal identification code input section.
【００４３】さらに、入力手段に入力する個人情報は身
体情報を身体情報入力部に入力するようにしてある。Furthermore, as the personal information input to the input means, the physical information is input to the physical information input section.
【００４４】また、入力手段に入力する個人情報は、生
活情報を生活情報入力部に入力するようにしてある。The personal information input to the input means is such that the life information is input to the life information input section.
【００４５】[0045]
【発明の実施の形態】以下本発明の一発明の実施の形態
を図を参照して説明する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００４６】図１及び図２は本発明の一実施の形態の構
成を示すブロック図である。本実施の形態において、１
は生体２の生体信号を検出する生体信号検出手段、３は
生体信号検出手段１で検出した生体信号のデータを加工
する加工手段、４は加工手段３で加工したデータを分類
規則部５の分類規則に従って第１分類部６に分類する分
類手段、７は分類手段４で分類したデータをマッピング
規則部８のマッピング規則に従って第２分類部９にマッ
ピングさせるマッピング手段、１０は分類手段４で分類
した過去及び現在のデータに応じてマッピング手段７の
マッピング方法を変更するマッピング変更手段、１１は
分類手段４で分類してあるデータの履歴を記憶してある
履歴記憶手段、１２は履歴記憶手段１１で記憶してある
データを表示する表示手段である。1 and 2 are block diagrams showing the configuration of an embodiment of the present invention. In the present embodiment, 1
Is a biological signal detecting means for detecting a biological signal of the living body 2, 3 is a processing means for processing the data of the biological signal detected by the biological signal detecting means 1, 4 is the classification of the data processed by the processing means 3 by the classification ruler 5. The classifying means for classifying into the first classifying section 6 according to the rule, 7 is the mapping means for mapping the data classified by the classifying means 4 into the second classifying section 9 according to the mapping rule of the mapping rule section 8, and 10 is the classifying means. Mapping changing means for changing the mapping method of the mapping means 7 according to past and present data, 11 is history storing means for storing the history of the data classified by the classifying means 4, and 12 is history storing means 11. It is a display means for displaying the stored data.
【００４７】なお、本構成ではマッピング手段７は分類
手段４の分類部と共通にして分類手段４に包含するよう
にしてあるが、分離した構成にしてもかまわない。ま
た、マッピング変更手段１０もマッピング手段７の一部
として構成するようにしても同様の効果を有する。Although the mapping means 7 is included in the classification means 4 in common with the classification unit of the classification means 4 in this configuration, it may be configured separately. Further, even if the mapping changing means 10 is configured as a part of the mapping means 7, the same effect can be obtained.
【００４８】ここで生体信号検出手段１は図２に示すよ
うに心電を計測するように検出部容器１３に設けた電極
１４と、電極１４から検出した信号を増幅する増幅部１
５とで構成してある。As shown in FIG. 2, the biological signal detecting means 1 includes an electrode 14 provided in the detecting portion container 13 for measuring an electrocardiogram and an amplifying portion 1 for amplifying a signal detected from the electrode 14.
5.
【００４９】また、加工手段３は図３に示すように生体
信号検出手段１で検出した生体信号をｎ次元に再構成す
る再構成手段１６と、分類手段４で分類可能な形式に数
値化する数値化手段１７とから構成してある。As shown in FIG. 3, the processing means 3 digitizes the biological signal detected by the biological signal detecting means 1 into an n-dimensional reconstructing means 16 and the classifying means 4 digitizes it into a format that can be classified. It is composed of a digitizing means 17.
【００５０】上記構成において動作を説明する。生体２
の心電信号を生体信号検出手段１の電極１４で検出し増
幅部１５で増幅の後に生体信号検出手段１で検出した生
体信号（心電信号）のデータを加工手段３で加工する。The operation of the above configuration will be described. Living body 2
The electrocardiographic signal is detected by the electrode 14 of the biological signal detecting means 1, amplified by the amplifying section 15, and then the data of the biological signal (electrocardiographic signal) detected by the biological signal detecting means 1 is processed by the processing means 3.
【００５１】この加工は後述するように非線形信号処理
であるカオス信号処理や線形信号処理である周波数解析
処理を行うことである。信号の加工を行う理由は加工す
ることによって生体の状況を正確に把握したり複数のデ
ータに変換したりして細かな解析を行うようにするため
である。This processing is to perform chaotic signal processing which is nonlinear signal processing and frequency analysis processing which is linear signal processing, as will be described later. The reason for processing the signal is that the condition of the living body can be accurately grasped or converted into a plurality of data by the processing so that detailed analysis can be performed.
【００５２】そこで加工手段３で加工したデータを分類
手段４の分類規則部５の分類規則に従って第１分類部６
に分類する。即ち、分類規則部５には標準分布による分
類規則が定められてあり、数値化された生体データが標
準に対してどのような位置にあるかを分類するための規
則であり、この分類規則に従って生体データを第１分類
部６で分類する。Therefore, the data processed by the processing means 3 is subjected to the first classification section 6 according to the classification rule of the classification rule section 5 of the classification means 4.
Classify into. That is, the classification rule section 5 defines a classification rule based on the standard distribution and is a rule for classifying the position of the digitized biometric data with respect to the standard. The biometric data is classified by the first classification unit 6.
【００５３】次に、分類手段４で分類したデータをマッ
ピング規則部８のマッピング規則に従って第２分類部９
にマッピング手段７でマッピングする。分類手段４で分
類した過去及び現在のデータとマッピング手段７でマッ
ピングしたデータを履歴記憶手段１１で記憶し、履歴記
憶手段１１で記憶してある履歴回数に応じてマッピング
手段７のマッピング方法をマッピング変更手段１０で変
更するとともに、分類手段４のデータを履歴記憶手段１
１に記憶し、その記憶してあるデータを表示手段１２で
表示するようにしてある。Next, the data classified by the classifying means 4 is subjected to the second classification unit 9 according to the mapping rule of the mapping rule unit 8.
Is mapped by the mapping means 7. The past and present data classified by the classifying unit 4 and the data mapped by the mapping unit 7 are stored in the history storage unit 11, and the mapping method of the mapping unit 7 is mapped according to the number of times of history stored in the history storage unit 11. The data of the classifying unit 4 is changed by the changing unit 10 and the data of the classifying unit 4 is stored in the history storage unit 1.
No. 1 is stored, and the stored data is displayed on the display means 12.
【００５４】ここで動作についてさらに具体的に説明す
る。加工手段３は生体信号検出手段１で検出した１次元
の時系列信号データをｎ次元の空間に再構成手段１６で
再構成し、分類手段４で分類可能な形式に数値化手段１
７で数値化するようにしてある。再構成手段１６ではｎ
次元空間への写像による方法やＴＡＫＥＮＳの方法によ
る場合などがある。The operation will now be described more specifically. The processing unit 3 reconstructs the one-dimensional time-series signal data detected by the biological signal detection unit 1 into an n-dimensional space by the reconstructing unit 16 and the digitizing unit 1 into a format that can be classified by the classifying unit 4.
It is designed to be digitized by 7. In the reconstruction means 16, n
There are cases such as a method by mapping onto a dimensional space and a method by TAKENS.
【００５５】また、数値化手段１７として相関次元を求
める方法、リアプノフ指数を求める方法、ＫＳエントロ
ピーを求める方法、２次元や３次元座標への投影による
簡易な数値化を目指す方法等様々な方法がある。投影に
よる簡易な数値化を目指す方法では面積を求める、体積
を求める、重心を求める、大きさを求める、長径、短径
を求める等様々な方法がある。Various methods such as a method for obtaining a correlation dimension, a method for obtaining a Lyapunov exponent, a method for obtaining a KS entropy, a method for aiming at a simple digitization by projection onto two-dimensional or three-dimensional coordinates are available as the digitizing means 17. is there. There are various methods for obtaining a simple numerical value by projection, such as obtaining an area, obtaining a volume, obtaining a center of gravity, obtaining a size, obtaining a major axis and a minor axis.
【００５６】ここで生体信号検出手段１で検出する生体
信号は心臓からの信号により検出される図４に示すよう
に心拍波形とする。図４において縦軸は心拍波形の出
力、横軸は時間で、心拍波形のＲ−Ｒ間隔を波形の上部
に記してある。生体信号検出手段１で検出した心拍波形
のＲ−Ｒ間隔を求め、検出したＲ波に対し前のＲ波と今
のＲ波の間隔を横軸に取り、今のＲ波と次のＲ波の間隔
を縦軸に取り、この座標上に再構成手段１６で再構成す
る。図５は二次元に埋め込んだ場合の再構成したアトラ
クタである。ここでは３つの心拍波形の再構成手段１６
によるアトラクタを表示してある。Here, the biological signal detected by the biological signal detecting means 1 has a heartbeat waveform as shown in FIG. 4 which is detected by a signal from the heart. In FIG. 4, the vertical axis represents the output of the heartbeat waveform, the horizontal axis represents the time, and the RR interval of the heartbeat waveform is shown above the waveform. The R-R interval of the heartbeat waveform detected by the biological signal detecting means 1 is obtained, the interval between the previous R wave and the current R wave is plotted on the horizontal axis with respect to the detected R wave, and the present R wave and the next R wave are taken. Is taken on the vertical axis, and the reconstructing means 16 reconstructs on this coordinate. FIG. 5 shows a reconstructed attractor when it is embedded in two dimensions. Here, three heartbeat waveform reconstructing means 16
The attractor by is displayed.
【００５７】しかしながら、このままではいくつかのサ
ンプリングしたデータの分類を行おうとするとデータの
重なりなどがあり（ここでは簡単のために重ならないデ
ータとしている）いわゆる複雑な図形のクラスタリング
作業が発生するため、後の分類を簡単にするため数値化
手段１７により数値化する。ここでの数値化は面積と重
心の位置を求めることにより行う。ただし、単純に分離
できない場合はクラスタリング手段１８（図示せず）に
よりクラスタリングして代表点を求める。ここではクラ
スタリングをしないで行う場合について説明する。However, if it is attempted to classify some sampled data as it is, there is data overlap (here, the data does not overlap for simplicity), so that a so-called complicated figure clustering work occurs, In order to simplify the later classification, the digitizing means 17 digitizes. The digitization here is performed by obtaining the area and the position of the center of gravity. However, if they cannot be simply separated, clustering means 18 (not shown) performs clustering to obtain representative points. Here, a case where the clustering is not performed will be described.
【００５８】面積はＲ−Ｒ間隔の揺らぎが大きいか小さ
いかを表し、重心は心拍数の大小を表す。右上方にいく
と心拍数が大きく左下方に行くと心拍数が小さくなるこ
とを示している。ここではこの面積と重心の２つの数値
により分類手段４で分類するようにする。図６はこの２
つの項目について数値化手段１７で数値化してその項目
を軸にして表示したものである。The area indicates whether the fluctuation of the RR interval is large or small, and the center of gravity indicates the magnitude of the heart rate. It shows that the heart rate is higher in the upper right direction and smaller in the lower left direction. Here, the classification means 4 classifies the two values of the area and the center of gravity. Figure 6 is this 2
One item is digitized by the digitizing means 17 and displayed with the item as an axis.
【００５９】縦軸は重心の位置（Ｘ，Ｙ）を（Ｘ2＋
Ｙ2）0.5とした距離を表し、横軸は面積を示している。The vertical axis represents the position (X, Y) of the center of gravity (X 2 +
Y 2 ) 0.5 represents the distance, and the horizontal axis represents the area.
【００６０】このグラフをもとに分類手段４で分類する
ようにしてある。従って、数値化手段１７は分類するた
めの簡易化のための手段を示している。そのため、再構
成手段１６で簡易な形が現れる場合は数値化手段１７は
１対１の写像として実質なにもしないようにしても構わ
ない。また、数値化手段１７で数値化する項目はその後
の目的に従って選択すればよい。The classification means 4 classifies the graphs based on this graph. Therefore, the digitizing means 17 represents a means for simplifying the classification. Therefore, when a simple shape appears in the reconstructing unit 16, the digitizing unit 17 may be configured to do nothing substantially as a one-to-one mapping. The items to be digitized by the digitizing means 17 may be selected according to the purpose thereafter.
【００６１】ここで第１分類部６とはどの様な分類を示
すかについて上記心拍波形を計測した場合について具体
的に説明する。予め心拍波形を加工手段３で加工して数
値データにしておく。そのデータを図６に示してある。
脈拍は普段運動をしている人のようにいわゆるスポーツ
心臓の人は安静時に数値化手段１７で求めたデータは低
く図６の分類１に、一般の人は図６の分類２に、肺機能
の落ちている人などでは安静時にでも図６の分類３にな
っている。このように分類手段４により心拍のアトラク
タを数値化して分類してある。以降カオスデータと称す
る。Here, the case where the above-mentioned heartbeat waveform is measured will be specifically described with respect to what kind of classification the first classification unit 6 indicates. The heartbeat waveform is processed by the processing means 3 in advance to be numerical data. The data is shown in FIG.
As for the pulse, the data obtained by the digitizing means 17 at rest for persons with so-called sports heart, such as those who are exercising normally, are low in the classification 1 of FIG. 6, general persons are classified in the classification 2 of FIG. People who have fallen are classified into category 3 in Fig. 6 even at rest. In this way, the classifying means 4 digitizes and classifies the heartbeat attractors. Hereinafter referred to as chaotic data.
【００６２】次にマッピング手段７による第２分類とは
その数字を人に分かりやすい言葉で表す場合は、例え
ば、第１分類部６における分類３では「あなたは体力が
あり、今後とも体力維持に努めて下さい。」（Ｃ分
類）、分類２では「あなたは標準的な健康体です。引続
き健康増進を行い、現在の状態を保つようにして下さ
い。」（Ｂ分類）、分類１では「あなたは体力が劣って
います。徐々に運動を行って体力増強に励んで下さ
い。」（Ａ分類）というようなＡ、Ｂ、Ｃの３つの分類
を第２分類部９に設けてある。そしてこの第２分類部９
に沿って第１分類部６を対応させることをマッピング手
段７でおこなう。ここでは分類１はＡ分類に、分類２は
Ｂ分類に、分類３はＣ分類にそれぞれ対応する。Next, when the second classification by the mapping means 7 is to express the numeral in a word that is easy for humans to understand, for example, in the classification 3 in the first classification unit 6, "You have physical strength and will continue to maintain physical strength in the future." Please do your best. "(C classification), in classification 2" you are a standard healthy body. Please continue to improve your health and keep your current state. "(Class B), in classification 1" you Is inferior in physical strength. Gradually exercise and try to increase physical strength. ”(A classification) There are three classifications A, B and C in the second classification section 9. And this second classification unit 9
The mapping unit 7 associates the first classification unit 6 with the above. Here, classification 1 corresponds to classification A, classification 2 corresponds to classification B, classification 3 corresponds to classification C, respectively.
【００６３】ところで、このようにして最初の測定では
第２分類部９にマッピングしたものはマッピング変更手
段１０では変更を加えず、すなわちゼロ変更を行う。し
かし、測定が２回目、３回目となってくるとそのデータ
によってはマッピング変更手段１０により変更される場
合がある。例えば上述した第２分類部でＣ分類の人が２
回目、３回目ともに第１分類部６で分類３であった場合
には共にＣ分類としてゼロ変更の変更がされる。次に４
回目の測定でカオスデータが分類１であったとする。こ
のときには別のＸＹＺ分類系列のＸ分類の「安静状態で
測定してましたね？おそらく、今、あなたは風邪をひい
ていると考えられます。休養をとって下さい。」という
分類にマッピング変更手段１０により変更され、表示手
段１２に前記の文章が表示される。By the way, in the first measurement as described above, the mapping change means 10 does not change what is mapped to the second classifying section 9, that is, zero is changed. However, when the measurement is performed for the second time or the third time, the data may be changed by the mapping changing means 10. For example, in the above-described second classification unit, the number of people with C classification is 2
When the first and third classifications are both classifications 3 in the first classification unit 6, the classification C is changed to zero. Then 4
It is assumed that the chaotic data was classified as Category 1 in the first measurement. At this time, the mapping change means to another classification of the XYZ classification series, "Maybe you were measuring at rest? You are probably having a cold now. Please take a rest." It is changed by 10, and the above sentence is displayed on the display means 12.
【００６４】このＸ分類に分類され風邪であることの確
率の高い表現になっているのは脈拍の計測だけの場合と
異なりカオスデータからの情報が正確で、運動直後と風
邪による心拍の乱れ、揺らぎの違いを識別することが可
能であるためである。従来例では単純にＡ分類となる。
運動により分類３が分類１になった場合はＬＭＮ分類系
列として分類される。ここでＸＹＺ、ＬＭＮ分類系列は
別分類系列であることを示しているだけである。分類系
列を複数個用意し、過去の履歴によりその分類系列を変
更して、その人にもっとも適したアドバイスを行うこと
を目指したものである。Unlike the case of only pulse measurement, the information classified from this X classification and having a high probability of having a cold is accurate information from chaos data, and the heartbeat is disturbed immediately after exercise and due to a cold. This is because it is possible to identify the difference in fluctuation. In the conventional example, the classification is simply A.
When the category 3 becomes the category 1 by the exercise, it is classified as the LMN classification series. Here, the XYZ and LMN classification series are merely shown to be different classification series. The aim is to prepare a plurality of classification series, change the classification series according to the past history, and give the most suitable advice to the person.
【００６５】このようにして生体信号検出手段１で検出
した値を第１の分類手段４に分類したのち、マッピング
手段７で文章に対応させて（文章ではなく記号表示、符
号表示などでもかまわない）、マッピング変更手段１０
で（この場合は３回目以前はゼロ変更）変更して適切な
情報を提供することができる。マッピングという作業は
計測したデータを高級言語により人にわかりやすくした
り、あらかじめ決められた記号等により人にわかりやす
く分類することにある。After classifying the values detected by the biological signal detecting means 1 into the first classifying means 4 in this way, the mapping means 7 associates the values with the text (symbol display or code display may be used instead of the text. ), Mapping changing means 10
(In this case, zero change before the third time) can be changed to provide appropriate information. The task of mapping is to make the measured data easy to understand by a high-level language, or to classify the measured data so that it is easy to understand by predetermined symbols.
【００６６】また初めて使用した直後では標準の分類に
対応させてあるものが測定の回を重ねることにより回数
に応じて順次マッピングの変位を変えてマッピングさせ
ることにより過去の履歴から測定者の様々な状態に対応
した表示を行い、測定者にマッチした健康の健康情報提
供を行うことができる。最初は標準に対する使用者の位
置がわかり、使用するにしたがって使用者になじんでく
る。Immediately after being used for the first time, the ones corresponding to the standard classification are repeatedly measured, and the displacement of the mapping is sequentially changed according to the number of times to perform mapping, so that various kinds of measurers can be selected from the past history. It is possible to provide a display corresponding to the condition and provide health information that matches the health of the measurer. At first, the position of the user with respect to the standard is known, and the user becomes familiar with the use.
【００６７】ところで上記説明では生体信号検出手段１
を心電を元に説明したが、脈拍や他の生体情報（たとえ
ば日々の尿成分中の尿糖値を測定することによる糖尿病
の予防のための生体情報）を計測してその情報の分類を
行い、健康情報の提供を行うことも可能である。また、
心電情報と体温情報や体表面温度などとを組み合わせて
分類して健康情報提供することもできる。その場合加工
手段３では心電情報は加工するが、体温情報ではゼロ加
工、すなわち、加工せずに生体情報としての利用を行う
場合もある。By the way, in the above description, the biological signal detecting means 1
Was explained based on the electrocardiogram, but the pulse and other biological information (for example, biological information for the prevention of diabetes by measuring the urinary glucose level in urinary components on a daily basis) are measured and the information is classified. It is also possible to provide health information. Also,
It is also possible to combine the electrocardiographic information with the body temperature information, the body surface temperature and the like to provide health information. In that case, the processing means 3 processes the electrocardiographic information, but the body temperature information may be zero-processed, that is, may be used as biometric information without being processed.
【００６８】次に、加工手段３として図７に示すように
再構成手段１０を持たずに信号処理のための数値化手段
１７として周波数解析手段１０ａを用いて行う方法があ
る。Next, there is a method of using the frequency analysis means 10a as the digitization means 17 for signal processing without the reconstruction means 10 as the processing means 3 as shown in FIG.
【００６９】例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換によるス
ペクトル解析）により心電の１／ｆ n揺らぎをもとめ傾
きｎを分類すべきデータとすることができる。このｎを
第１の分類とすることによりｎと加齢との関係やｎと健
康度の関係を利用して第２分類として再分類することに
より健康情報の提供ができる。あるいは周波数分析によ
り低周波成分と高周波成分に分け副交感神経系有位か交
感神経系有位かを判断してその成分の重み付けにより再
分類をして適切な健康状態のアドバイスを行うことがで
きる。For example, FFT (Smooth Fourier Transform based scan)
1 / f of electrocardiogram by vector analysis) nInclination in search of fluctuation
The data n can be the data to be classified. This n
By using the first classification, the relationship between n and aging, and n and health
To re-classify as a second classification using the relationship of security
More health information can be provided. Or by frequency analysis
Divided into low-frequency components and high-frequency components
It is judged whether or not it is a sensory nervous system and the weighting of its components
You can classify and give advice on appropriate health conditions.
Wear.
【００７０】ところで、ここでは生体信号を検出して情
報を提供する健康情報提供装置として記したが、他の機
器でその使用履歴により使用者にあった使い方を学びつ
つ健康情報提供する分類を改良するものに使用しても同
じ効果が得られる。また、既に生体情報として測定した
後のデータの分類を行う場合にも用いることができる。By the way, the health information providing device for detecting the biomedical signal and providing the information is described here, but the classification for providing the health information is improved while learning how to use the other device according to the usage history according to the user. The same effect can be obtained by using it on the one that does. It can also be used in the case of classifying data that has already been measured as biometric information.
【００７１】なお、上記発明の実施の形態での説明はマ
ッピング変更手段１０を用いた発明の実施の形態で説明
したが、マッピング変更手段１０を用いない場合につい
ては後述の発明の実施の形態において説明する。Although the above description of the embodiment of the invention has been described in the embodiment of the invention using the mapping changing means 10, the case where the mapping changing means 10 is not used will be described in the embodiment of the invention described later. explain.
【００７２】次に、本発明の他の実施の形態について説
明する。図８は本発明の他の実施の形態の構成を示すブ
ロック図である。図８は図１の構成に履歴記憶手段のマ
ッピング経過データから生体の負荷レベルを判定するレ
ベル判定手段１９と、レベル判定手段１９での判定結果
や履歴記憶手段１１の内容を表示する表示手段１２とで
構成してある。また、図１の構成の場合と同様に生体信
号を心電とし、心電データをより正確に採取するために
心電の乱れ、すなわち不整脈を検出する不整脈検出手段
２０を設け、不整脈検出手段２０により不整脈部分と正
常部分に分けて分類手段４に入力するようにしてある。Next, another embodiment of the present invention will be described. FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of another embodiment of the present invention. FIG. 8 shows a level determination means 19 for determining the load level of the living body from the mapping progress data of the history storage means in the configuration of FIG. 1, and a display means 12 for displaying the determination result by the level determination means 19 and the contents of the history storage means 11. It consists of and. Further, as in the case of the configuration of FIG. 1, an arrhythmia detecting means 20 is provided to detect electrocardiographic turbulence, that is, arrhythmia, in order to use the biosignal as an electrocardiogram and to collect the electrocardiographic data more accurately. Thus, the arrhythmia portion and the normal portion are separately input to the classification means 4.
【００７３】なお、実施の形態では加工手段３と分類手
段４の間に不整脈検出手段２０を設けてあるが、不整脈
検出手段２０の精度をあげることにより心電から直接不
整脈を検出することも可能であり、その場合には生体信
号検出手段１と加工手段３の間に設けてもかまわない。Although the arrhythmia detecting means 20 is provided between the processing means 3 and the classifying means 4 in the embodiment, it is also possible to detect the arrhythmia directly from the electrocardiogram by increasing the accuracy of the arrhythmia detecting means 20. In that case, it may be provided between the biological signal detecting means 1 and the processing means 3.
【００７４】次に動作を説明すると、生体２の心電信号
を生体信号検出手段１の電極１４で検出し増幅部１５で
増幅の後に生体信号検出手段１で検出した生体信号（心
電信号）のデータをカオス信号処理等の加工を加工手段
３で行い、加工手段３で加工したデータから不整脈検出
手段２０により不整脈部分と正常脈部分のデータを分類
手段４に入力する。分類手段４に入力した正常脈部分は
分類規則部５の分類規則に従って第１分類部６に分類
し、分類手段４で分類したデータをマッピング規則部８
のマッピング規則に従って第２分類部９にマッピング手
段７でマッピングする。このマッピング手段７のマッピ
ング方法は履歴記憶手段１１のデータを用いてマッピン
グ変更手段１０で変更できるようになっている。Next, the operation will be described. An electrocardiographic signal of the living body 2 is detected by the electrode 14 of the biological signal detecting means 1 and amplified by the amplifying section 15 and then detected by the biological signal detecting means 1 (electrocardiographic signal). The data of (1) is processed by the processing means 3 by the chaos signal processing, and the arrhythmia detection means 20 inputs the data of the arrhythmia portion and the normal pulse portion to the classification means 4 from the data processed by the processing means 3. The normal pulse portion input to the classifying unit 4 is classified into the first classifying unit 6 according to the classification rule of the classifying unit 5, and the data classified by the classifying unit 4 is mapped to the mapping rule unit 8.
The mapping means 7 maps to the second classification unit 9 in accordance with the mapping rule of. The mapping method of the mapping means 7 can be changed by the mapping changing means 10 using the data of the history storage means 11.
【００７５】分類手段４で分類した過去及び現在のデー
タを履歴記憶手段１１で記憶し、生体２に対する信号を
一定時間（期間）で採取するようにしておけば時間に対
する履歴記憶手段１１のマッピング経過データから生体
にかかっている負荷レベルをレベル判定手段１９で判定
し、レベル判定手段１９での判定結果や履歴記憶手段１
１の内容を表示手段１２で表示して情報を提供するとい
うものである。If the past and present data classified by the classifying unit 4 is stored in the history storing unit 11 and the signal for the living body 2 is collected at a fixed time (period), the mapping progress of the history storing unit 11 with respect to time is progressed. The load level applied to the living body is determined from the data by the level determination means 19, and the determination result by the level determination means 19 and the history storage means 1
The contents of No. 1 are displayed on the display means 12 to provide information.
【００７６】以上説明したようにレベル判定手段１９に
より時間とともに生体が受けている負荷を検出して表示
することにより現在の自分の健康状況を把握することが
できる。なお、時間間隔は所定のルールを決めておけば
時間そのもののデータは必要としない。As described above, the present level of health condition can be grasped by detecting and displaying the load applied to the living body by the level determining means 19 over time. Note that the time interval does not require data of the time itself if a predetermined rule is determined.
【００７７】なお、不整脈検出手段２０で不整脈部分を
分離して分類手段４に入力することにより心臓疾患に関
する健康情報の分類も行うことができ、より幅広い健康
情報そして疾患情報等の表示ができる。The arrhythmia detection means 20 separates the arrhythmia portion and inputs it to the classification means 4 so that the health information about the heart disease can be classified, and a wider range of health information and disease information can be displayed.
【００７８】ところで加工手段３で加工するときに不整
脈部分が自動的にわかるようにしておけば不整脈検出手
段２０は加工手段３と同じところで行ってもかまわな
い。By the way, the arrhythmia detecting means 20 may be provided at the same place as the processing means 3 as long as the arrhythmia portion is automatically recognized when the processing means 3 is used for processing.
【００７９】次に、本発明の他の実施の形態について図
９を用いて説明する。図９は生体２の信号を脈拍として
検出する生体信号検出手段１の構成図を示している。２
１は生体２の手を示し、指２２がアルコールを入れる容
器２３を持つときに光センサ部２４を覆うように設置し
てある。光センサ部２４は増幅部２５を介して加工手段
３に接続してある。他の構成は前述した構成と同じであ
るが、アルコール検出に特化しているためマッピング変
更手段１０は設けていない。Next, another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 9 shows a configuration diagram of the biological signal detecting means 1 for detecting the signal of the biological body 2 as a pulse. 2
Reference numeral 1 denotes a hand of the living body 2, which is installed so as to cover the optical sensor unit 24 when the finger 22 has a container 23 for containing alcohol. The optical sensor section 24 is connected to the processing means 3 via the amplification section 25. The other configuration is the same as that described above, but the mapping changing unit 10 is not provided because it is specialized for alcohol detection.
【００８０】次に、上記構成において動作を説明する。
これは飲酒時にどの程度アルコールが残っているかを把
握することができる飲酒チェッカーとしての応用につい
て説明するものである。即ち、人（生体２）が飲酒の前
に自分の健康状態を把握し、飲酒中あるいは飲酒終了後
にそのときのアルコールによる負荷量を検出し、アルコ
ールによる影響が残っているか、まだ十分にお酒を飲む
ことが可能かを見ることができるものである。Next, the operation of the above configuration will be described.
This explains the application as a drinking checker, which can grasp how much alcohol remains when drinking. That is, the person (living body 2) grasps his / her health condition before drinking, and detects the load amount due to alcohol at the time of drinking or after drinking, to determine whether the influence of alcohol remains or not. You can see what you can drink.
【００８１】人２がアルコールを飲む前に容器２３に設
けてある生体信号検出手段１の光センサ部２４で検出し
増幅部２５で増幅の後に生体信号検出手段１で検出した
生体信号（脈拍信号）のデータを加工手段３で加工した
データを分類手段４の分類規則部５の分類規則に従って
第１分類部６に分類する。Before the person 2 drinks alcohol, the biosensor detected by the optical sensor section 24 of the biosignal detecting means 1 provided in the container 23, amplified by the amplifying section 25 and then detected by the biosignal detecting means 1 (pulse signal). The data processed by the processing means 3 is classified into the first classification unit 6 according to the classification rule of the classification rule unit 5 of the classification unit 4.
【００８２】加工手段３で加工した脈拍のアトラクタを
分類手段４へ入力するが、分類手段４の分類方法を上記
発明の実施の形態とは異なった方法で分類、マッピング
する場合について説明する（分類方法はいろいろな方法
が考えられる。）。即ち、多くの人の脈拍のアトラクタ
から得られた数値化したデータの分布が記憶してあり、
その分布は図１０のようになっているとする。横軸は分
類のためのランク、縦軸は度数を示している。一点鎖線
は分布の中心、縦実線Ｌは生体データの位置を示してい
る。分類ランクとしてアルコールに弱い人はランク（−
１）、ランク（−２）の順に弱くなる。ランク（０）が
標準でランク（１）、ランク（２）になるとアルコール
に強くなっていることを示す。ランク（０）の標準的な
人の数が多いことをこの分布は示している（実際にはも
っと細かく分類することにより正確さを出すことができ
るが、ここでは簡単のため５段階のランク分けにしてい
る）。Although the pulse attractor processed by the processing means 3 is input to the classification means 4, a case where the classification method of the classification means 4 is classified and mapped by a method different from the above-described embodiment of the present invention (classification) will be described. There are various possible methods.) That is, the distribution of digitized data obtained from pulse attractors of many people is stored,
The distribution is assumed to be as shown in FIG. The horizontal axis shows the rank for classification, and the vertical axis shows the frequency. The one-dot chain line indicates the center of the distribution, and the vertical solid line L indicates the position of biometric data. Those who are vulnerable to alcohol as a classification rank are ranked (-
1), rank (-2) becomes weaker in this order. When rank (0) becomes rank (1) and rank (2) as standard, it shows that it is resistant to alcohol. This distribution shows that there are a large number of standard people of rank (0) (actually, you can get accuracy by subdividing it more finely, but here for simplification, it is divided into 5 ranks. I have to).
【００８３】さて、この人の第１回目の測定における分
類ランクが図１０の（ａ）と（ｂ）のような場合を考え
る。即ち、図１０（ａ）はアルコールが体内に入ってい
ない時点での加工手段３で計算した値を分類手段４で第
１分類部６に分類したグラフである。例えば図５におけ
る重心位置を分類したことに相当する。標準に対しα１
だけ変位している。図１０（ｂ）は同様にアルコールが
体内に入っていない時点での加工手段３で計算した値の
うち図５で言えばアトラクタの幅に（近似として斜めに
書かれてある楕円形のアトラクタを考えると短径に相当
する部分）ついて分類手段４で第１分類部６に分類した
グラフである。この人の普段のデータは標準に対して若
干低めのランク（−１）に分類されている。標準に対し
てβ１変位している。次に図１０（ａ）、（ｂ）に示す
第１分類部６での分類から図１０（ｃ）に示すようにそ
のデータをその人の標準データとするためマッピング手
段７により第２分類部９にマッピングする。Now, consider a case where the classification rank of this person in the first measurement is as shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b). That is, FIG. 10A is a graph in which the values calculated by the processing means 3 when alcohol is not in the body are classified by the classification means 4 into the first classification part 6. For example, this corresponds to classifying the position of the center of gravity in FIG. Α1 against standard
Is only displaced. Similarly, in FIG. 10B, among the values calculated by the processing means 3 at the time when alcohol is not in the body, the width of the attractor is represented by the width of the attractor in FIG. This is a graph in which the classifying means 4 classifies the first part into the first classifying part 6. This person's usual data is classified into a slightly lower rank (-1) than the standard. There is β1 displacement from the standard. Next, from the classification by the first classifying unit 6 shown in FIGS. 10A and 10B, as shown in FIG. 10C, the mapping unit 7 uses the second classifying unit to convert the data into the standard data of the person. Map to 9.
【００８４】このときのマッピング規則部８の規則は最
初のデータは標準値として記憶せよという規則となって
いる。このとき第１分類部６における分類位置（ランク
−１）に対して標準値（ランク０）に正規化した比率を
次回からのマッピング規則部８の規則とする。ここでは
２つの項目についてα１比率、β１比率という２つの規
則ができる。そしてこのα１とβ１の比率の距離γをγ
＝（Ｋ１・α１2＋Ｋ２・β１2）0.5する。ここでＫ１
とＫ２は重み付けの係数である。以上で正常時のデータ
の処理が完了する。The rule of the mapping rule section 8 at this time is a rule to store the first data as a standard value. At this time, the ratio normalized to the standard value (rank 0) with respect to the classification position (rank-1) in the first classification unit 6 is set as the rule of the mapping rule unit 8 from the next time. Here, two rules of α1 ratio and β1 ratio can be established for two items. Then, the distance γ of the ratio of α1 and β1 is γ
= (K1 · α1 2 + K2 · β1 2 ) 0.5 . K1 here
And K2 are weighting coefficients. This completes the processing of the data under normal conditions.
【００８５】次に、アルコールを飲み一定時間後の第２
回目のデータについて説明する。この人の第２回目の測
定における分類ランクは図１０（ｄ）で、アルコールが
体内に入ったため加工手段３で計算した重心値は分類手
段４で第１分類部６に分類すると（縦実線Ｌ）さらに低
めのランク（−１）に分類してある。変位はα２であ
る。この変位α２を元の変位で補正するとα３となり点
線で示す位置に分類することになる。同様に図１０
（ｅ）はアルコールが体内に入った後の加工手段３で計
算した値のうち図５で言えばアトラクタの幅に相当する
項目について分類手段４で第１分類部６に分類したグラ
フである。変位はβ２である。この変位β２を元の変位
で補正するとβ３となり点線で示す位置に分類すること
になる。Then, after drinking alcohol for a certain period of time, the second
The data of the second time will be described. The classification rank in the second measurement of this person is shown in FIG. 10D. When alcohol enters the body, the center of gravity value calculated by the processing unit 3 is classified by the classification unit 4 into the first classification unit 6 (vertical solid line L). ) It is classified into a lower rank (-1). The displacement is α2. When this displacement α2 is corrected with the original displacement, it becomes α3, which is classified into the position indicated by the dotted line. Similarly, FIG.
(E) is a graph in which the items corresponding to the width of the attractor in FIG. 5 among the values calculated by the processing means 3 after alcohol has entered the body are classified by the classification means 4 into the first classification unit 6. The displacement is β2. When this displacement β2 is corrected with the original displacement, it becomes β3, which is classified into the position indicated by the dotted line.
【００８６】次にこの分類したデータをその人の標準デ
ータと比較するためマッピング手段７の先ほど求めたマ
ッピング規則部８の規則に従って第２分類部にマッピン
グする。即ち計算で求めたγ１なる変位分だけ変位させ
ることによりγ２の位置にランクする。分類が細かく区
切ってあれば図１０（ｆ）で示したような位置の実線Ｌ
のような位置に分類される。Next, in order to compare the classified data with the standard data of the person, the mapping means 7 maps the classified data to the second classifying section according to the rule of the mapping rule section 8 previously obtained by the mapping means 7. That is, the position of γ2 is ranked by displacing the calculated displacement of γ1. If the classification is finely divided, the solid line L at the position shown in FIG.
It is classified into a position like.
【００８７】ここで標準値に対してのレベル判定手段１
９で偏差を調べ、その値からアルコール影響度を履歴記
憶手段１１に記憶し、表示手段１２で表示することによ
り測定時点でのアルコールチェックができる。Here, the level judging means 1 for the standard value
The deviation is checked at 9 and the alcohol influence degree is stored from the value in the history storage means 11 and displayed on the display means 12, so that the alcohol can be checked at the time of measurement.
【００８８】なお、報知手段２４を有する構成ではレベ
ル判定手段１９のデータに対してランクの異常閾値を設
けておけば飲み過ぎの場合などに警告を報知手段２４よ
り発することができる。In the structure having the notification means 24, if an abnormal threshold value of rank is provided for the data of the level determination means 19, the notification means 24 can issue a warning in the case of excessive drinking.
【００８９】ところで、標準との比較をする場合に第１
分類部６で分類した時点で第２分類部９にマッピングせ
ずに直接計ることも可能である。しかし、第１分類部６
で複数の項目について分類して、それぞれの項目につい
て評価方法にしたがって重み付けをしてそれらを総合し
て分類する場合にはこの第２分類部９が必須になる。従
って、複数の項目から再分類することによって精度よく
生体のレベルを把握することができる。By the way, when comparing with the standard, the first
It is also possible to measure directly without being mapped to the second classification unit 9 at the time of classification by the classification unit 6. However, the first classification unit 6
The second classifying unit 9 is indispensable when a plurality of items are classified by, weighting is performed according to the evaluation method for each item, and they are comprehensively classified. Therefore, it is possible to accurately grasp the level of the living body by reclassifying from a plurality of items.
【００９０】次にこの光センサ部２５を自動車２７のハ
ンドル２８に設けた場合についても上記酔っぱらい度の
判定と同様の運転負荷レベルが検出される。構成は生体
信号検出手段１の設置場所がハンドル２８である点以外
は同じ構成である（図面での構成は省略してある）。Next, also in the case where the optical sensor unit 25 is provided on the steering wheel 28 of the automobile 27, the same driving load level as in the judgment of the drunk degree is detected. The configuration is the same except that the installation location of the biological signal detecting means 1 is the handle 28 (the configuration in the drawing is omitted).
【００９１】自動車２７の運転の場合には加工手段３で
例えばリアプノフ指数を求めてみると長時間の運転に対
してある時点を経過してくると値が低下してくる。そこ
でレベル判定手段１９で負荷レベルを判定し、「休憩し
た方がいいですよ。」という表示をする以外に、連続し
て光センサ部２５に接していて動かない場合の情報をマ
ッピング規則部８に記憶させておくことにより居眠り判
定をすることも可能となる。In the case of driving the automobile 27, when the Lyapunov index is calculated by the processing means 3, for example, the value decreases after a certain point in time for long-time driving. Therefore, the level determining means 19 determines the load level and displays the message "You should take a break." In addition to the information in the case where the optical sensor unit 25 is in continuous contact and does not move. It is also possible to determine whether or not to fall asleep by storing it in the memory.
【００９２】そしてこの場合もレベル判定手段１９のデ
ータに対してランクの異常閾値を設けておけば居眠り運
転の直前などに警告を報知手段２４で発することができ
る。Also in this case, if a rank abnormality threshold value is provided for the data of the level determination means 19, the warning means 24 can issue a warning immediately before a dozing driving.
【００９３】また、ベッド２９に生体信号検出手段１と
して体動センサ３０を設けて生体の心電または呼吸を体
動センサ３０で検出することにより加工手段４でアトラ
クタやリアプノフ指数を求めて体動レベルを分類し、健
康判定や徘徊老人の在不在判定や生死判定を行うことが
できる。構成及び動作は上述した酔っぱらい度判定の場
合と同様である（図面での構成は省略してある）。Further, the bed 29 is provided with the body movement sensor 30 as the biological signal detecting means 1 and the electrocardiogram or the respiration of the living body is detected by the body movement sensor 30 so that the processing means 4 obtains the attractor or Lyapunov index. By classifying levels, it is possible to perform health judgment, presence / absence judgment of a wandering old man, and life / death judgment. The configuration and operation are the same as those in the case of the drunkness degree determination described above (the configuration in the drawing is omitted).
【００９４】眠っているときの情報を体動センサ３０の
信号から求める場合にはアトラクタの面積等を求める方
式よりもリアプノフ指数を求める方法で加工しても演算
時間の制約が少ないため機能上問題はないと考える。ま
た、マッピング規則もベッドにあった規則を設ける必要
がある。さらに、風呂などの住設機器３１においても健
康判定に用いることができる。生体信号検出手段１を風
呂の浴槽３１に設け、浴槽３１に浸かっているときにそ
の負荷レベルまたはリラックス度レベルを判定すること
が可能である。特別あつくない風呂に入ると体が回復
し、入浴後のリアプノフ指数は上昇する。これによりリ
ラックス度を判定したり、回復度を表示することが可能
となる。When the information of the sleeping state is obtained from the signal of the body motion sensor 30, there is less restriction on the calculation time even if it is processed by the method of obtaining the Lyapunov index than the method of obtaining the area of the attractor, etc. I don't think so. In addition, it is necessary to set a mapping rule that matches the bed. Further, the housing equipment 31 such as a bath can also be used for health determination. It is possible to provide the biological signal detecting means 1 in the bathtub 31 of the bath and determine the load level or the relaxation level when the bathtub 31 is immersed in the bathtub 31. After taking a special hot bath, the body recovers and the Lyapunov index after bathing rises. This makes it possible to judge the degree of relaxation and display the degree of recovery.
【００９５】以上の酔っぱらい度判定、運転負荷判定、
居眠り判定、ベッドにおける生死の判定、風呂における
リラックス度の判定、さらには血圧計と連動してトイレ
での息み度の判定、音楽を聴いているときのリラックス
度の判定など様々な負荷判定に応用することができる。The above-mentioned drunkenness degree judgment, driving load judgment,
For various load judgments such as dozing judgment, life and death judgment in bed, judgment of degree of relaxation in bath, and judgment of breathing degree in toilet linked with blood pressure monitor, judgment of relaxation degree while listening to music It can be applied.
【００９６】次に個人に対応した健康関係の健康情報提
供を行うことができる場合の実施の形態について図１１
をもとに説明する。Next, FIG. 11 shows an embodiment in the case where it is possible to provide health-related health information corresponding to an individual.
It is explained based on.
【００９７】図１１は本発明の他の実施の形態の構成を
示すブロック図である。図１１において生体信号を検出
する生体信号検出手段１と、３２は生体信号検出手段１
で検出した検出した生体の個人識別のための個人情報を
入力する入力手段、３は加工手段、４は生体信号検出手
段１で検出したデータを分類規則部５の分類規則に従っ
て第１分類部６に分類する分類手段、４は加工手段３で
加工したデータを分類規則部５の分類規則に従って第１
分類部６に分類する分類手段、７は分類手段４で分類し
たデータをマッピング規則部８のマッピング規則に従っ
て第２分類部９にマッピングさせるマッピング手段、１
０は分類手段４で分類した過去及び現在のデータに応じ
てマッピング手段７のマッピング方法を変更するマッピ
ング変更手段、１１は分類手段４で分類してあるデータ
の履歴を記憶してある履歴記憶手段、１２は履歴記憶手
段１１で記憶してあるデータを表示する表示手段であ
る。FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of another embodiment of the present invention. In FIG. 11, biological signal detecting means 1 for detecting a biological signal, and 32 are biological signal detecting means 1
The input unit 3 for inputting personal information for personal identification of the detected living body detected in step 3 is the processing unit 4, and the reference numeral 4 is the first classification unit 6 according to the classification rule of the classification rule unit 5 for the data detected by the biological signal detection unit 1. According to the classification rule of the classification rule section 5, the classification means 4 classifies the data processed by the processing means 3 into the first
A classifying unit for classifying into the classifying unit 6, a mapping unit 7 for mapping the data classified by the classifying unit 4 into the second classifying unit 9 according to the mapping rule of the mapping rule unit 8, 1
0 is a mapping changing means for changing the mapping method of the mapping means 7 according to the past and present data classified by the classification means 4, and 11 is a history storage means for storing the history of the data classified by the classification means 4. , 12 are display means for displaying the data stored in the history storage means 11.
【００９８】なお、入力手段３２で入力したデータは履
歴記憶手段１１に一度記憶してからそのデータを用いて
マッピング変更手段１０を制御するようにしてある。The data input by the input means 32 is stored in the history storage means 11 once, and the mapping changing means 10 is controlled by using the data.
【００９９】また、入力手段３２として個人識別符号を
入力するためのアルファベットキー３３（図示せず）及
びテンキー３４（図示せず）などのキーを有するキー入
力部３５（図示せず）がある。そしてキー入力部３５で
入力することにより個人識別符号を入力することができ
る個人識別符号入力部３６がある。そして入力データは
表示手段１２に表示するようにしてある。Further, as the input means 32, there is a key input section 35 (not shown) having keys such as an alphabet key 33 (not shown) for inputting a personal identification code and a ten-key pad 34 (not shown). Then, there is a personal identification code input unit 36 which can input a personal identification code by inputting it with the key input unit 35. Then, the input data is displayed on the display means 12.
【０１００】ここで加工手段３は図３に示すように生体
信号検出手段１で検出した生体信号をｎ次元に再構成す
る再構成手段１６と、分類手段４で分類可能な形式に数
値化する数値化手段１７とから構成してある。Here, the processing means 3 digitizes the biological signal detected by the biological signal detecting means 1 into an n-dimensional reconstruction means as shown in FIG. It is composed of a digitizing means 17.
【０１０１】上記構成において動作を説明する。生体２
の心電信号を生体信号検出手段１の電極１４で検出し増
幅部１５で増幅の後に生体信号検出手段１で検出した生
体信号（心電信号）のデータを加工手段３で加工する。
加工手段３で加工したデータを分類手段４の分類規則部
５の分類規則に従って第１分類部６に分類する。即ち、
分類規則部５には標準分布による分類規則が定められて
あり、数値化された生体データが標準に対してどのよう
な位置にあるかを分類するための規則であり、この分類
規則に従って生体データを第１分類部６で分類する。次
に、分類手段４で分類したデータをマッピング規則部８
のマッピング規則に従って第２分類部９にマッピング手
段７でマッピングする。入力手段３２で入力したデータ
と分類手段４で分類した過去及び現在のデータとマッピ
ング手段７でマッピングしたデータを履歴記憶手段１１
で記憶し、履歴記憶手段１１で記憶してある履歴回数に
応じてマッピング手段７のマッピング方法をマッピング
変更手段１０で変更するとともに、分類手段４のデータ
を履歴記憶手段１１に記憶し、その記憶してあるデータ
を表示手段１２で表示するようにしてある。The operation of the above configuration will be described. Living body 2
The electrocardiographic signal is detected by the electrode 14 of the biological signal detecting means 1, amplified by the amplifying section 15, and then the data of the biological signal (electrocardiographic signal) detected by the biological signal detecting means 1 is processed by the processing means 3.
The data processed by the processing unit 3 is classified into the first classification unit 6 according to the classification rule of the classification rule unit 5 of the classification unit 4. That is,
A classification rule based on a standard distribution is defined in the classification rule unit 5 and is a rule for classifying the position of digitized biometric data with respect to the standard. Are classified by the first classification unit 6. Next, the data classified by the classifying unit 4 is assigned to the mapping rule unit 8
The mapping means 7 maps to the second classification unit 9 in accordance with the mapping rule of. The history storage means 11 stores the data input by the input means 32, the past and present data classified by the classification means 4, and the data mapped by the mapping means 7.
The mapping method of the mapping means 7 is changed by the mapping changing means 10 in accordance with the number of times of history stored in the history storage means 11, and the data of the classification means 4 is stored in the history storage means 11 and stored therein. The displayed data is displayed on the display means 12.
【０１０２】ここで動作についてさらに詳述する。心拍
波形を求め、それを加工手段３で加工する部分は前述の
発明の実施の形態と同様である。また、第１分類部６に
分類する方法及びマッピングの一部も前述したとおりで
ある。したがってデータからマッピングするところの説
明をする。The operation will now be described in further detail. The part for obtaining the heartbeat waveform and processing it by the processing means 3 is the same as in the above-described embodiment of the invention. Moreover, the method of classifying into the 1st classification | category part 6 and a part of mapping are as above-mentioned. Therefore, the mapping from data will be explained.
【０１０３】マッピング手段７による第２分類とはその
数字を人に分かりやすい言葉で表すことで、例えば、第
１分類部６における分類３では「あなたは体力があり、
今後とも体力維持に努めて下さい。」（Ｃ分類）、分類
２では「あなたは標準的な健康体です。引続き健康増進
を行い、現在の状態を保つようにして下さい。」（Ｂ分
類）、分類１では「あなたは体力が劣っています。徐々
に運動を行って体力増強に励んで下さい。」（Ａ分類）
というようなＡ、Ｂ、Ｃの３つの分類を第２分類部９に
設けてある。そしてこの第２分類部９に沿って第１分類
部６を対応させることをマッピング手段７でおこなう。
ここでは分類１はＡ分類に、分類２はＢ分類に、分類３
はＣ分類にそれぞれ対応する。The second classification by the mapping means 7 is to express the numeral in a word that is easy for humans to understand. For example, in the classification 3 in the first classification unit 6, "You have physical strength,
Please continue to maintain your physical strength. (C classification), in classification 2 "You are a normal healthy body. Please continue to improve your health and keep your current condition." (Class B), in classification 1 "you are inferior Please exercise gradually and work hard to increase your strength. ”(A classification)
The second classification unit 9 is provided with three classifications A, B, and C. Then, the mapping unit 7 associates the first classifying unit 6 with the second classifying unit 9.
Here, Category 1 is A category, Category 2 is B category, and Category 3
Respectively correspond to C classification.
【０１０４】ところで、入力手段３２における個人識別
符号入力部３６に入力したデータにより、この測定者が
初めての人かどうかがわかる。もし初めての測定者であ
れば最初の測定として第２分類部９にマッピングしたも
のはマッピング変更手段１０では変更を加えず、すなわ
ちゼロ変更を行う。しかし、入力手段３２により個人識
別符号を入力して測定が２回目、３回目となってくると
そのデータによってはマッピング変更手段１０により変
更される場合がある。例えば上述したＣ分類の人が２回
目、３回目ともに分類１であった場合には共にＣ分類と
してゼロ変更の変更がされる。次に４回目の測定でカオ
スデータが分類１であったとする。このときにはＸ分類
の「安静状態で測定してましたね？おそらく、今、あな
たは風邪をひいていると考えられます。休養をとって下
さい。」という分類にマッピング変更手段１０により変
更され、表示手段１２に前記の文章が表示される。By the way, the data input to the personal identification code input section 36 of the input means 32 makes it possible to know whether or not this measurer is the first person. If it is a first-time measurer, the mapping change means 10 does not change the one that is mapped to the second classification unit 9 as the first measurement, that is, performs zero change. However, when the personal identification code is input by the input means 32 and the second and third measurements are made, the data may be changed by the mapping change means 10. For example, when the person in the above-mentioned C category is the category 1 in both the second and third times, the change of zero is made as the C category in both cases. Next, it is assumed that the chaotic data is classified as Class 1 in the fourth measurement. At this time, the classification was changed to the classification of "Measuring in a resting state. You are probably having a cold now. Please take a rest." The sentence is displayed on the means 12.
【０１０５】このようにして生体信号検出手段１で検出
した値と入力手段３２とで最初の測定か２回目の何回目
の測定かを認識して分類を行うものである。即ち、測定
の回を重ねることにより過去の履歴から測定者の様々な
状態に対応した表示を行い、測定者にマッチした健康の
健康情報提供を行うことができる。In this way, the value detected by the biological signal detecting means 1 and the input means 32 are used to recognize the first measurement or the second measurement, and perform classification. That is, by repeating the measurement times, it is possible to perform display corresponding to various states of the measurer from past histories, and provide health information of health that matches the measurer.
【０１０６】また、入力手段３２として個人識別符号を
入力することができる個人識別符号入力部３６と個人の
身体情報を入力するようにした身体情報入力部３７を設
けてある場合がある。そして個人識別符号入力部３６と
身体情報入力部１６のデータは表示手段１２に表示する
ようにしてある。In some cases, a personal identification code input section 36 for inputting a personal identification code and a physical information input section 37 for inputting physical information of an individual may be provided as the input means 32. The data of the personal identification code input section 36 and the physical information input section 16 are displayed on the display means 12.
【０１０７】上記構成において動作は個人識別符号入力
部３６を有する場合と同じような動作である。入力手段
３２における個人識別符号入力部３６に入力したデータ
及び身体情報入力部１６に入力したデータにより、この
測定者が初めての人かどうか、またどの様な体型の人か
がわかる。もし初めての測定者で、標準体型の人であれ
ば最初の測定として第２分類部９にマッピングしたもの
はマッピング変更手段１０では変更を加えず、すなわち
ゼロ変更を行う。In the above configuration, the operation is the same as the case where the personal identification code input section 36 is provided. From the data input to the personal identification code input unit 36 and the data input to the physical information input unit 16 in the input means 32, it is possible to know whether this measuring person is the first person or what type of person the person is. If the person is a first-time measurer and has a standard body shape, the mapping change means 10 does not change the first measurement that is mapped to the second classification unit 9, that is, performs zero change.
【０１０８】一方、身体情報入力部１６で標準体型から
小さい人に関しては第２分類部９へマッピングに関して
は分類を一つだけ体力が劣っている方に変位させ、身体
情報入力部１６で標準体型から大きい人に関しては第２
分類へマッピングに関しては分類を一つだけ体力が優っ
ている方に変位するようにマッピング変更手段１０でマ
ッピングを変更して分類する。この状態からさらに、入
力手段３２により個人識別符号を入力して測定が２回
目、３回目となってくるとそのデータによってはマッピ
ング変更手段１０により変更される場合がある。例えば
上述したＣ分類の人が２回目、３回目ともに分類３であ
った場合には共にＣ分類としてゼロ変更の変更がされ
る。次に４回目の測定でカオスデータが分類１であった
とする。このときにはＸ分類の「安静状態で測定してま
したね？おそらく、今、あなたは風邪をひいていると考
えられます。休養をとって下さい。」という分類にマッ
ピング変更手段１０により変更され、表示手段１２に前
記の文章が表示される。On the other hand, in the physical information input unit 16, for a small person, the second classification unit 9 is displaced for a small person and the classification is changed to one in which physical strength is inferior, and the physical information input unit 16 is used for the standard physical form. From the second for big people
Regarding the mapping to the classification, the mapping is changed and classified by the mapping changing means 10 so that only one classification is displaced in the direction in which the physical strength is superior. When the personal identification code is further input from the input means 32 from this state and the measurement is performed for the second time or the third time, the mapping changing means 10 may change the data depending on the data. For example, when the above-mentioned person in the C category is the category 3 in both the second and third times, the change of zero is made as the C category in both cases. Next, it is assumed that the chaotic data is classified as Class 1 in the fourth measurement. At this time, the classification was changed to the classification of "Measuring in a resting state. You are probably having a cold now. Please take a rest." The sentence is displayed on the means 12.
【０１０９】このようにして生体信号検出手段１で検出
した値を第１分類手段４に分類したのち、マッピング手
段７で文章に対応させて、さらに機器を使用した直後で
は標準の分類に対応させてあるものが測定の回を重ねる
ことにより過去の履歴から測定者の様々な状態に対応し
た表示を行い、測定者にマッチした健康の健康情報提供
を行うことができる。After the values detected by the biological signal detecting means 1 are classified by the first classifying means 4 in this manner, the mapping means 7 makes them correspond to the sentences, and immediately after using the device, makes them correspond to the standard classification. By repeating the measurement times, some of the information can be displayed from the past history corresponding to various states of the measurer, and the health information matching the measurer can be provided.
【０１１０】次に、他の発明の実施の形態として入力手
段３２として個人識別符号を入力するための個人識別符
号入力部３６と、個人の生活情報を入力するようにした
生活情報入力部１７を設けてある。そして個人識別符号
入力部３６と生活情報入力部３８のデータは表示手段１
２に表示するようにしてある。Next, as another embodiment of the invention, a personal identification code input section 36 for inputting a personal identification code as the input means 32 and a life information input section 17 for inputting personal life information are provided. It is provided. The data of the personal identification code input unit 36 and the living information input unit 38 are displayed on the display unit 1.
It is supposed to be displayed on 2.
【０１１１】生活情報入力部３８で標準的な生活から睡
眠不足など乱れた生活になってしまている人に関しては
第２分類部９へのマッピングに関しては分類を一つだけ
体力が劣っている方にずらし、生活情報入力部３８で標
準生活型から安静状態にしている人に関しては第２分類
部９へマッピングに関しては分類を一つだけ体力が優っ
ている方にずらすようにマッピング変更手段１０でマッ
ピングを変更して分類する。For those who have a disordered life such as lack of sleep from the standard life in the life information input section 38, those who are inferior in physical strength by one classification for mapping to the second classification section 9. For the person who shifts from the standard life type to the resting state by the living information input unit 38, the mapping changing unit 10 shifts the classification to the second superior classification for the second classification unit 9 so that the physical fitness is superior. Change the mapping and classify.
【０１１２】ところで、生活情報としては計時手段３９
を設け測定時に自動的に測定日時が入力され、生活リズ
ムに応じた標準データと対比するための情報入力として
もよい。また個人の標準的な生活パターンと対比させる
ための入力としてもよい。By the way, as the living information, the time keeping means 39
The measurement date and time may be automatically input at the time of measurement, and the information may be input for comparison with standard data according to the daily rhythm. It may also be an input for comparison with the individual's standard life pattern.
【０１１３】さて、この状態からさらに、入力手段３２
により個人識別符号を入力して測定が２回目、３回目と
なってくるとそのデータによってはマッピング変更手段
１０により変更される場合がある。例えば上述したＣ分
類の人が２回目、３回目ともに分類３であった場合には
共にＣ分類としてゼロ変更の変更がされる。次に４回目
の測定でカオスデータが分類１であったとする。このと
きにはＸ分類の「安静状態で測定してましたね？おそら
く、今、あなたは風邪をひいていると考えられます。乱
れた生活をせずに休養をとって下さい。」という分類に
マッピング変更手段１０により変更され、表示手段１２
に前記の文章が表示される。Now, further from this state, the input means 32
Therefore, when the personal identification code is input and the second and third measurements are performed, the data may be changed by the mapping changing unit 10. For example, when the above-mentioned person in the C category is the category 3 in both the second and third times, the change of zero is made as the C category in both cases. Next, it is assumed that the chaotic data is classified as Class 1 in the fourth measurement. At this time, the mapping was changed to the X classification "You measured at rest? You are probably having a cold now. Take a rest without disturbed life." Display means 12 modified by means 10
The above sentence is displayed at.
【０１１４】このようにして生体信号検出手段１で検出
した値を分類手段４に分類したのち、マッピング手段７
で文章に対応させて、さらに機器を使用した直後では標
準の分類に対応させてあるものが測定の回を重ねること
により過去の履歴から測定者の様々な状態に対応した表
示を行い、測定者にマッチした健康の健康情報提供を行
うことができる。In this way, the values detected by the biological signal detecting means 1 are classified into the classifying means 4, and then the mapping means 7 is used.
The text that corresponds to the text, and the one that corresponds to the standard classification immediately after the device is used, displays the display according to various states of the measurer from the past history by repeating the measurement times. You can provide health information that matches your health.
【０１１５】ところで入力手段３２の入力方法として履
歴記憶手段１１に入力する構成で説明したが、図１２に
示すように加工手段３で加工したデータと同列に扱い、
複数のデータの一つとして分類手段４に入力するように
しても良い。分類手段４から見た場合、入力手段３２の
データは実質加工手段３のデータの一部として取り扱う
ので入力手段３２のない構成の動作と同じになる。By the way, the input method to the input means 32 has been described as the input to the history storage means 11. However, as shown in FIG. 12, the data processed by the processing means 3 is treated in the same row,
You may make it input into the classification means 4 as one of several data. When viewed from the classification means 4, the data of the input means 32 is treated as a part of the data of the substantive processing means 3, and therefore the operation is the same as the configuration without the input means 32.
【０１１６】[0116]
【発明の効果】以上説明したように本発明の健康情報提
供装置は生体２の生体信号検出手段１又は生体データを
有した機器から得られるデータを加工する加工手段３
と、加工手段３で加工したデータを分類する分類手段４
と、分類手段４で分類したデータを他の分類にマッピン
グさせるマッピング手段７と、分類手段４の過去及び現
在のデータの履歴を記憶しておく履歴記憶手段１１と履
歴記憶手段１１の内容を表示する表示手段１２を備えた
構成としてあるので次のような効果を持つ。As described above, the health information providing apparatus of the present invention has the biometric signal detecting means 1 of the biometric body 2 or the processing means 3 for processing the data obtained from the equipment having the biometric data.
And a classification means 4 for classifying the data processed by the processing means 3.
And a mapping means 7 for mapping the data classified by the classification means 4 to another classification, a history storage means 11 for storing the history of past and present data of the classification means 4, and the contents of the history storage means 11 are displayed. Since the display means 12 is provided, it has the following effects.
【０１１７】（１）生データだけでは一般の人には判断
できないが、マッピング手段で一般のひとにもわかる言
葉にマッピングすることにより、素人の人でも健康情報
の提供を受けることができる。(1) Although it cannot be judged by a general person only with raw data, even a layperson can receive health information by mapping the words into words that can be understood by a general person.
【０１１８】また、履歴記憶手段１１で記憶してある履
歴回数に応じてマッピング手段７のマッピング方法を変
更するマッピング変更手段１０を設けてあるので、
（２）データの履歴回数に応じて修正または学習による
補正が加わるため提供する情報が提供を受けるものに合
わせた情報となっていく。即ち、初めて使った場合は標
準的な分類が行われ、従来から提供されている健康情報
提供が行われるが、使っている過程で自分あった健康情
報提供の仕組みが自動的にできてきて馴染みの、かしこ
い健康情報提供装置となる。Further, since the mapping changing means 10 for changing the mapping method of the mapping means 7 according to the number of times of history stored in the history storage means 11 is provided,
(2) Since the correction or the correction by learning is added according to the number of history of the data, the information to be provided becomes the information according to the one to be provided. In other words, when you use it for the first time, standard classification is performed and the health information provided conventionally is provided, but the mechanism of providing health information that you had in the process of using it is automatically created and familiar. It will be a smart health information providing device.
【０１１９】また、加工手段３は生体信号検出手段１で
検出した生体信号をｎ次元に再構成する再構成手段１６
と分類手段４で分類可能な形式に数値化する数値化手段
１７とから構成してあるため、（３）生体信号を再構成
することにより分類しやすいデータとすることができ
る。Further, the processing means 3 is a reconstructing means 16 for reconstructing the biological signal detected by the biological signal detecting means 1 into n dimensions.
And the digitizing means 17 for digitizing into a format that can be classified by the classifying means 4, (3) By reconstructing the biological signal, the data can be easily classified.
【０１２０】たとえば、カオス信号処理により生体の交
換神経と副交換神経のバランスの上に成り立っている生
体の健康状態を直接みることになり、健康上状態の健康
情報提供として最適のものとなる。For example, the chaotic signal processing allows direct observation of the health condition of the living body, which is established on the balance between the sympathetic nerve and the accessory sympathetic nerve of the living body, which is the most suitable for providing health information of the health condition.
【０１２１】また、加工手段３として生体信号検出手段
１で検出した生体信号を分類手段４で分類可能な形式に
数値化する周波数解析手段１０ａとから構成してあるた
め、（４）線形解析による生体の揺らぎ度合いから健康
状態の分類が可能となる。Since the processing means 3 is composed of the frequency analysis means 10a for digitizing the biological signals detected by the biological signal detection means 1 into a format that can be classified by the classification means 4, (4) linear analysis is performed. It becomes possible to classify the health condition based on the fluctuation degree of the living body.
【０１２２】また、履歴記憶手段１１のマッピング経過
データから生体の負荷レベルを判定するレベル判定手段
１９を有した構成としてあるため、（５）生体にかかる
負荷のレベルや限界を判定することができる。Further, since the constitution is provided with the level judgment means 19 for judging the load level of the living body from the mapping progress data of the history storage means 11, (5) it is possible to judge the level and limit of the load applied to the living body. .
【０１２３】また、生体信号検出手段１で検出する心電
または脈の中から不整脈を検出する不整脈検出手段２０
を有するため、（６）健康状態判定に対してはノイズの
ないデータで処理でき、一方不整脈の量または質の状況
を認識することにより心臓疾患の判定を行うことができ
る。Further, the arrhythmia detecting means 20 for detecting an arrhythmia from the electrocardiogram or the pulse detected by the biological signal detecting means 1
Therefore, (6) it is possible to perform the health condition determination with data without noise, while the heart disease can be determined by recognizing the amount or quality of the arrhythmia.
【０１２４】また、生体信号検出手段１は生体の心電ま
たは脈を検出する検出部２４を有し、検出部２４はアル
コールを入れる容器２３に設けた構成としてあるので、
（７）酔っぱらい度を認識したりそのレベルを判定する
ことができる。Further, since the biological signal detecting means 1 has the detecting portion 24 for detecting the electrocardiogram or pulse of the living body, and the detecting portion 24 is provided in the container 23 containing alcohol,
(7) The level of drunkness can be recognized and its level can be determined.
【０１２５】また、生体信号検出手段１は生体の心電ま
たは脈を検出する検出部２４を有し、検出部２４は自動
車に設けた構成としてあるので、（８）運転中のストレ
スがわかり休憩のタイミングなどの健康情報提供ができ
る。Further, since the biological signal detecting means 1 has the detecting portion 24 for detecting the electrocardiogram or pulse of the living body, and the detecting portion 24 is provided in the automobile, (8) the stress during driving can be known and the rest can be taken. Health information such as timing can be provided.
【０１２６】また、検出部２４で検出した心電または脈
を加工手段３で加工した値から居眠り状態を検出する居
眠り検出部２８を有する構成としてあるので、（９）居
眠り運転による事故の防止を行うことができる。Further, since the drowsiness detecting unit 28 for detecting the drowsiness state is detected from the value obtained by processing the electrocardiogram or the pulse detected by the detecting unit 24 by the processing means 3, (9) prevention of accidents caused by the dozing driving It can be carried out.
【０１２７】また、生体信号検出手段１は生体２の心電
または脈を検出する検出部２４を有し、検出部２４は寝
具２９に設け、生体２の体動を検出した構成としてある
ので、（１０）眠っているときの心臓発作など異常検出
や安眠、快眠のセンサとして利用することができる。Further, since the biological signal detecting means 1 has the detecting section 24 for detecting the electrocardiogram or the pulse of the living body 2, the detecting section 24 is provided in the bedding 29 and is configured to detect the body movement of the living body 2. (10) It can be used as a sensor for detecting abnormalities such as a heart attack while sleeping and for a good sleep or a good sleep.
【０１２８】また、生体信号検出手段１は生体２の心電
または脈を検出する検出部２４を有し、検出部２４は住
設機器３１に設けた構成としてあるので、（１１）住宅
内における機器使用時におけるリラックス度やストレス
度などがわかる。Since the biological signal detecting means 1 has the detecting section 24 for detecting the electrocardiogram or the pulse of the living body 2, and the detecting section 24 is provided in the housing equipment 31, (11) in the house You can understand the degree of relaxation and stress when using the device.
【０１２９】さらに、レベル判定手段１９の判定出力に
より報知または警告するための報知手段２５を設けた構
成としてあるので、（１２）異常時には本人や他の人知
らせ危機回避をすることができる。Further, since the notifying means 25 for notifying or giving a warning by the judgment output of the level judging means 19 is provided, (12) it is possible to avoid the danger of notifying the person or other person at the time of abnormality.
【０１３０】生体２の個人情報を入力する入力手段３２
と、入力手段３２から得られるデータ及び履歴記憶手段
１１で記憶してあるデータによりマッピング手段７のマ
ッピング方法を変更するマッピング変更手段１０とを設
けた構成では、（１３）入力手段３２の個人情報により
個人の個別理由による個人にあった標準状態を見いだす
ことができるため、マッピングの変更を精度良く行うこ
とができる。Input means 32 for inputting personal information of the living body 2
And the mapping changing means 10 for changing the mapping method of the mapping means 7 based on the data obtained from the input means 32 and the data stored in the history storage means 11, (13) personal information of the input means 32 As a result, it is possible to find a standard state suitable for an individual for each individual reason, and therefore it is possible to accurately change the mapping.
【０１３１】また、入力手段３２に入力する個人情報は
個人の識別符号を入力する個人識別符号入力部３６を設
けた構成としてあるので、（１４）個人識別符号により
複数の人の使用が可能になる。Since the personal information input to the input means 32 is provided with the personal identification code input section 36 for inputting the personal identification code, (14) the personal identification code enables use by a plurality of persons. Become.
【０１３２】さらに、入力手段３２に入力する個人情報
は個人の識別符号を入力する個人識別符号入力部３６と
身体情報を入力する身体情報入力部３７を設けた構成と
してあるので、（１５）個人の身体情報を入力するため
身体状況に応じた生体健康情報提供がおこなえ、間違っ
たアドバイスをしてしまうことがなくなる。Further, the personal information input to the input means 32 is provided with a personal identification code input section 36 for inputting an individual identification code and a physical information input section 37 for inputting physical information. Since the physical information is input, it is possible to provide biological health information according to the physical condition, and it is possible to avoid giving wrong advice.
【０１３３】また、入力手段３２に入力する個人情報は
個人の識別符号を入力する個人識別符号入力部３６と生
活情報を入力する生活情報入力部３８を設けた構成とし
てあるので、（１６）個人の生活情報を入力するため生
活状況に応じた生体健康情報提供がおこなえ、その時々
に応じた適切なアドバイスをすることができる。The personal information input to the input means 32 is provided with a personal identification code input section 36 for inputting an individual identification code and a life information input section 38 for inputting life information. Since the living information of the person is input, the living body health information can be provided according to the living situation and appropriate advice can be given according to the occasion.
【図１】本発明の一実施の形態における健康情報提供装
置の構成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a health information providing device according to an embodiment of the present invention.
【図２】同実施の形態における健康情報提供装置の生体
信号検出手段の構成を示すブロック図FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a biological signal detecting means of the health information providing apparatus according to the embodiment.
【図３】同実施の形態における加工手段の構成を示すブ
ロック図FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of processing means in the same embodiment.
【図４】同実施の形態における生体信号検出手段で検出
したデータ例を示す図FIG. 4 is a diagram showing an example of data detected by a biological signal detecting means in the same embodiment.
【図５】同実施の形態における各心拍波形を加工手段で
加工したデータ例を示す図FIG. 5 is a diagram showing an example of data obtained by processing each heartbeat waveform in the same embodiment by a processing means.
【図６】同実施の形態における加工手段で加工したデー
タ例を示す図FIG. 6 is a view showing an example of data processed by a processing means in the same embodiment.
【図７】同実施の形態における加工手段の構成を示すブ
ロック図FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of processing means in the same embodiment.
【図８】本発明の他の実施の形態における健康情報提供
装置の構成を示すブロック図FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of a health information providing device according to another embodiment of the present invention.
【図９】同実施の形態における生体信号検出手段の構成
を示すブロック図FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a biological signal detecting means in the same embodiment.
【図１０】（ａ）アルコールが体内に入っていない時点
での加工手段で計算した値を分類手段で第１分類部に分
類したグラフ （ｂ）アルコールが体内に入っていない時点での加工手
段で計算した値を分類手段で第１分類部に分類したグラ
フ （ｃ）（ａ）（ｂ）に示す第１分類部の分類から各マッ
ピング手段で第２分類部に分類したグラフ （ｄ）アルコールが体内に入っている時点での加工手段
で計算した値を分類手段で第１分類に分類したグラフ （ｅ）アルコールが体内に入っている時点での加工手段
で計算した値を分類手段で第１分類に分類したグラフ （ｆ）（ｄ）（ｅ）に示す第１分類部の分類から各マッ
ピング手段で第２分類部に分類したグラフFIG. 10 (a) is a graph in which the values calculated by the processing means when alcohol is not in the body are classified into the first classification unit by the classification means. (B) Processing means when alcohol is not in the body Graph in which the values calculated in step 1 are classified by the classification means into the first classification part (c) Graphs from the classification in the first classification part shown in (a) and (b) into the second classification part by each mapping means (d) Alcohol A graph in which the value calculated by the processing means when the alcohol is in the body is classified into the first classification by the classification means (e) The value calculated by the processing means when the alcohol is in the body is determined by the classification means Graph classified into one classification Graphs classified into the second classification part by each mapping means from the classification of the first classification part shown in (f) (d) (e)
【図１１】本発明の他の実施の形態における健康情報提
供装置の構成を示すブロック図FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a health information providing device according to another embodiment of the present invention.
【図１２】本発明の他の実施の形態における健康情報提
供装置の構成を示すブロック図FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a health information providing device according to another embodiment of the present invention.
【図１３】従来の発明の実施の形態における分類方法の
構成を示すブロック図FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a classification method according to an embodiment of the conventional invention.
１ 生体信号検出手段 ３ 加工手段 ４ 分類手段 ７ マッピング手段 １０ マッピング変更手段 １１ 履歴記憶手段 １２ 表示手段 １６ 再構成手段 １７ 数値化手段 １８ 周波数解析手段 １９ レベル判定手段 ２０ 不整脈検出手段 ２３ 容器 ２４ 検出部 ２５ 報知手段 ２７ ハンドル ２８ 居眠り検出部 ２９ 寝具 ３１ 住設機器 ３２ 入力手段 ３６ 個人識別符号入力部 ３７ 身体情報入力部 ３８ 生活情報入力部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 biosignal detection means 3 processing means 4 classification means 7 mapping means 10 mapping change means 11 history storage means 12 display means 16 reconstructing means 17 digitization means 18 frequency analysis means 19 level determination means 20 arrhythmia detection means 23 container 24 detection unit 25 Notification means 27 Handle 28 Doze detection section 29 Bedding 31 Housing equipment 32 Input means 36 Personal identification code input section 37 Physical information input section 38 Living information input section
Claims (12)
機器から得られるデータを加工する加工手段と、前記加
工手段で加工したデータを分類する分類手段と、前記分
類手段で分類したデータを他の分類にマッピングさせる
マッピング手段と、前記分類手段のデータの履歴を記憶
しておく履歴記憶手段と、前記履歴記憶手段の内容を表
示する表示手段を備えた健康情報提供装置。1. A processing means for processing data obtained from a device having biometric signal detection means or biometric data, a classification means for classifying data processed by the processing means, and data classified by the classification means for other purposes. A health information providing apparatus comprising: mapping means for mapping to the classification, history storage means for storing the history of data of the classification means, and display means for displaying the contents of the history storage means.
機器から得られるデータを加工する加工手段と、前記加
工手段で加工したデータを分類する分類手段と、前記分
類手段で分類したデータを他の分類にマッピングさせる
マッピング手段と、前記マッピング手段のマッピング方
法を変更するマッピング変更手段と、前記分類手段のデ
ータの履歴を記憶しておく履歴記憶手段と、前記履歴記
憶手段の内容を表示する表示手段を備えた健康情報提供
装置。2. A processing means for processing data obtained from a device having biometric signal detection means or biometric data, a classification means for classifying data processed by the processing means, and data classified by the classification means for other purposes. Mapping means for mapping to the classification, mapping changing means for changing the mapping method of the mapping means, history storage means for storing the history of data of the classification means, and display for displaying the contents of the history storage means. Health information providing device provided with means.
ータを有する機器の生体信号をｎ次元に再構成する再構
成手段と、分類手段で分類可能な形式に数値化する数値
化手段とから構成してある請求項１または２に記載の健
康情報提供装置。3. The processing means comprises a biosignal detecting means or a reconstructing means for reconstructing a biosignal of an apparatus having biometric data into n dimensions and a digitizing means for digitizing into a format that can be classified by the classifying means. The health information providing apparatus according to claim 1 or 2, which is provided.
ータを有する機器の生体信号を分類手段で分類可能な形
式に数値化する周波数解析手段とした請求項１または２
に記載の健康情報提供装置。4. The processing means is a biological signal detecting means or a frequency analyzing means for digitizing a biological signal of a device having biological data into a format that can be classified by the classifying means.
The health information providing device described in.
段のマッピング経過データから生体の負荷レベルを判定
するレベル判定手段を有した請求項１から４のいずれか
１項記載の健康情報提供装置。5. The health information providing apparatus according to claim 1, further comprising level determination means for determining the load level of the living body from the mapping progress data of the mapping means stored in the history storage means.
は警告するための報知手段を有する請求項５項記載の健
康情報提供装置。6. The health information providing apparatus according to claim 5, further comprising informing means for informing or issuing an alarm by the determination output of the level determining means.
体信号とし、前記生体信号の中から不整脈を検出する不
整脈検出手段を有し、分類手段には不整脈検出手段で検
出したデータと不整脈を除去したデータを入力するよう
にしてなる請求項１から６のいずれか１項記載の健康情
報提供装置。7. The biometric data is a biosignal obtained from an electrocardiogram or a pulse, and arrhythmia detection means for detecting an arrhythmia from the biosignal is provided, and the classification means includes the data detected by the arrhythmia detection means and the arrhythmia. 7. The health information providing device according to claim 1, wherein the removed data is input.
生体データとして検出する検出部とし、前記検出部は自
動車に搭載した構成としてある請求項１から７のいずれ
か１項記載の健康情報提供装置。8. The health according to claim 1, wherein the biological signal detecting means is a detecting section for detecting an electrocardiogram or a pulse of a biological body as biological data, and the detecting section is mounted on an automobile. Information providing device.
で加工した値から居眠り状態を検出する居眠り検出部を
有する請求項８項記載の健康情報提供装置。9. The health information providing apparatus according to claim 8, further comprising a doze detecting section for detecting a doze state from a value obtained by processing the electrocardiogram or the pulse detected by the detecting section by a processing means.
を生体データとして検出する検出部とし、前記検出部は
寝具に設け、生体の体動を検出してなる請求項１から７
のいずれか１項記載の健康情報提供装置。10. The biological signal detecting means is a detecting section for detecting an electrocardiogram or a pulse of a biological body as biological data, and the detecting section is provided in bedding and detects body movement of the biological body.
The health information providing apparatus according to claim 1.
を生体データとして検出する検出部とし、前記検出部は
住設機器に設けてなる請求項１から７のいずれか１項記
載の健康情報提供装置。11. The health according to claim 1, wherein the biological signal detecting means is a detecting section for detecting an electrocardiogram or a pulse of a living body as biological data, and the detecting section is provided in a housing equipment. Information providing device.
前記入力手段から得られるデータ及び履歴記憶手段で記
憶してあるデータによりマッピング手段のマッピング方
法を変更するマッピング変更手段とを備えた請求項１か
ら１１のいずれか１項記載の健康情報提供装置。12. Input means for inputting personal information of a living body,
12. The health information providing device according to claim 1, further comprising mapping changing means for changing the mapping method of the mapping means according to the data obtained from the input means and the data stored in the history storage means.
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