JP7180216B2 - 生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システム - Google Patents

Description

本発明は、生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムに関し、特にユーザに装着されたセンサによって計測される生体情報を解析する技術に関する。

近年スポーツや医療において、心拍数や活動量などの生体情報がウェアラブルデバイス等で計測され、活用されている。例えば、非特許文献１は、繊維状の伝導性素材によるウェアラブル生体電極インナーを着用したユーザの心拍数や心電波形を長時間にわたり安定的に計測する技術を開示している。また、非特許文献１は、ユーザに着用されたウェアラブルデバイスに内蔵された加速度センサの計測データに基づいて、ユーザの姿勢や歩容を推定する技術を開示している。

河西、小笠原、中島、塚田、「着るだけで生体情報計測を可能とする機能素材"ｈｉｔｏｅ"の開発及び実用」電子情報通信学会 通信ソサイエティマガジン４１号（２０１７年６月）（Ｖｏｌ．１１ Ｎｏ．１）

従来の技術では、継続して安定的にユーザの生体情報を計測することが可能である。しかし、ユーザにおける日常の活動は日々同じとは限らない。そのため、日によって変動があるような場合に、例えば、１日単位や１時間単位などの時間周期の各計測時刻における典型的な生体情報の値を把握することが困難であった。

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、設定された時間周期の各計測時刻における典型的な生体情報の値を把握することができる生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析装置は、ユーザに着用されているセンサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得部と、複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部とを備え、前記データ解析部が、前記センサの傾きを算出する傾斜算出部と、前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を算出する姿勢算出部とを備え、前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出し、時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出す
ることを特徴とする。
また、本発明に係る生体情報解析装置において、前記センサデータが３軸の加速度データであって、前記傾斜算出部が、前記３軸の各軸の加速度データより、鉛直方向に対する前記センサのＺ軸の傾きと、鉛直方向に対する前記センサのＸ軸の傾きとを算出し、前記姿勢算出部が、前記Ｚ軸の傾きと前記Ｘ軸の傾きに対する所定の閾値との比較により前記ユーザの姿勢を算出してもよい。

また、本発明に係る生体情報解析装置において、予め設定された基準に基づいて前記複数の生体情報が異常値を含むか否かを判定する異常値判定部をさらに備え、前記データ解析部は、前記異常値判定部によって異常値を含むと判定された場合には、その異常値を除いて前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出してもよい。

また、本発明に係る生体情報解析装置において、前記データ解析部は、前記代表値として前記複数の生体情報の平均値を算出する平均処理部を備えていてもよい。

上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析方法は、センサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得ステップと、複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析ステップと、前記センサの傾きを算出するステップと、前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出するステップと、時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出するステップとを備えることを特徴とする。

上述した課題を解決するために、本発明に係る生体情報解析システムは、ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力するセンサ端末と、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力する中継端末と、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、を備え、前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、前記生体情報を取得するセンサデータ取得部と、複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部と、前記複数の生体情報の代表値を前記生体情報の一部として出力する提示部とを備え、前記データ解析部が、前記センサの傾きを算出する傾斜算出部と、前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を算出する姿勢算出部とを備え、前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出し、時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出することを特徴とする。

また、本発明に係る生体情報解析システムにおいて、第１データ解析部を有するセンサ端末と、第２データ解析部を有する中継端末と、第３データ解析部を有する外部端末と、を備え、前記センサ端末は、ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力し、前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信して外部へ出力し、前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、前記第１データ解析部と、前記第２データ解析部と、前記第３データ解析部とが協働して複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出し、前記センサの傾きを算出し、前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出し、時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出することを特徴とする。

本発明によれば、複数の時間周期にわたる生体情報の時系列データを解析して、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するので、設定された時間周期の各計測時刻における典型的な生体情報の値を把握することができる。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図２は、第１の実施の形態に係る生体情報解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施の形態に係る生体情報解析方法を説明するフローチャートである。 図４は、第１の実施の形態に係る心拍数の平均化処理を説明する図である。 図５は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示す図である。 図６は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの構成を示すブロック図である。 図７は、第１の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図８は、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図９は、第２の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１０は、第２の実施の形態に係る心拍数の異常値判定処理を説明する図である。 図１１は、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図１２は、第３の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１３は、第４の実施の形態に係る生体情報解析装置の機能を説明するブロック図である。 図１４は、第４の実施の形態に係る生体情報解析システムの動作を説明するシーケンス図である。 図１５は、第４の実施の形態に係る要約値の算出を説明する図である。

以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１５を参照して詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
まず、本発明の第１の実施の形態に係る生体情報解析装置１の構成の概要を説明する。図１は、生体情報解析装置１の機能構成を示すブロック図である。

［生体情報解析装置の機能ブロック］
生体情報解析装置１は、センサデータ取得部１０、データ解析部１１、時刻取得部１２、記憶部１３、提示部１４、および送受信部１５を備える。

センサデータ取得部１０は、ユーザに装着された後述のセンサ１０６によって計測されたユーザの生体情報をセンサ１０６から取得する。より具体的には、センサデータ取得部１０は、例えば、心拍計で計測された心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。また、センサデータ取得部１０は、加速度センサで計測されたアナログ加速度信号を所定のサンプリングレートでデジタル信号に変換する。センサデータ取得部１０は、デジタルデータの心拍数や加速度信号と計測時刻とが関連付けられた時系列データを出力する。センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の時系列データは後述する記憶部１３に記憶される。

データ解析部１１は、平均処理部１１０を備える。データ解析部１１は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報の時系列データを解析して、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の典型的な値を示す代表値を算出する。なお、時間周期としては、例えば、１分、１時間、１日、１か月、または１年など任意の時間的長さを設定することができる。

平均処理部１１０は、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の時系列データに基づいて、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を代表値として算出する。一例として、時間周期を１日とした場合には、平均処理部１１０は複数日にわたる生体情報の時系列データから同時刻に計測された複数の生体情報の平均値を算出する。

また、他の例として、時間周期を１時間とした場合には、平均処理部１１０は、複数時間にわたる生体情報の時系列データから分単位の同時刻に計測された複数の生体情報の平均値を算出すればよい。また、他の例として、時間周期を１分とした場合には、平均処理部１１０は、複数分にわたる生体情報の時系列データから秒単位の同一時刻に計測された複数の生体情報の平均値を算出すればよい。

なお、平均処理部１１０が生体情報の平均値を算出する、互いに対応する計測時刻で取得された複数の生体情報とは、厳密な同時刻にサンプリングされた生体情報同士である必要はなく、直近とみなせる時間的範囲において計測された生体情報であればよい。

時刻取得部１２は、生体情報解析装置１において用いられる基準時刻を取得する。時刻取得部１２は、例えば、生体情報解析装置１に設けられた内蔵時計、またはタイムサーバから時刻情報を取得してもよい。時刻取得部１２によって取得された時刻情報は、データ解析部１１における生体情報の平均化処理などのデータ解析に用いられる。

記憶部１３は、センサデータ取得部１０によって取得されたユーザの生体情報の時系列データを記憶する。また、記憶部１３は、時間周期に関する設定情報やデータ解析部１１による生体情報の解析結果を記憶する。

提示部１４は、データ解析部１１による解析結果を提示する。より詳細には、提示部１４は、後述の表示装置１０９に解析結果を表示したり、解析結果に基づいてユーザを支援する情報を生成して提示する。提示部１４は、ユーザを支援する情報を、表示装置１０９や音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などで実現される動作装置（図示しない）に出力してもよい。

送受信部１５は、後述するセンサ１０６によって計測された生体情報を示すセンサデータを受信する。また、送受信部１５は、データ解析部１１による生体情報の解析結果を通信ネットワークを介して外部に送出することができる。

以上説明した生体情報解析装置１の各機能は、１つの計算機に設けられる場合だけでなく、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続された複数の計算機に分散して構成されてもよい。

［生体情報解析装置のハードウェア構成］
次に、上述した機能を有する生体情報解析装置１のハードウェア構成の例について図２のブロック図を用いて説明する。

図２に示すように、生体情報解析装置１は、例えば、バス１０１を介して接続されるＣＰＵ１０３と主記憶装置１０４とを有する演算装置１０２、通信インターフェース１０５、センサ１０６、外部記憶装置１０７、時計１０８、表示装置１０９を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。

ＣＰＵ１０３と主記憶装置１０４とは、演算装置１０２を構成する。主記憶装置１０４には、ＣＰＵ１０３が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。演算装置１０２によって、図１に示したデータ解析部１１を含む生体情報解析装置１の各機能が実現される。

通信インターフェース１０５は、生体情報解析装置１と各種外部電子機器との間を通信ネットワークＮＷにて接続するためのインターフェースおよび制御装置である。生体情報解析装置１は、通信インターフェース１０５を介して、ユーザに装着された後述のセンサ１０６から通信ネットワークＮＷを介して心拍数や心電波形、加速度のデータを受信してもよい。

通信インターフェース１０５としては、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線データ通信規格に対応した演算インターフェースおよびアンテナが用いられる。通信インターフェース１０５によって、図１で説明した送受信部１５が実現される。

センサ１０６は、例えば、心拍計、心電計や加速度センサなどのセンサによって実現される。センサ１０６は、予め設定された計測期間にわたってユーザに装着され、ユーザの心拍数、心電波形や加速度などの生体情報を計測する。

外部記憶装置１０７は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。外部記憶装置１０７には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。

外部記憶装置１０７は、センサ１０６により計測された生体情報の時系列データを記憶する記憶領域や、生体情報解析装置１が生体情報の解析処理を行うためのプログラムを格納するプログラム格納部や、図示しないその他の格納装置で、例えば、この外部記憶装置１０７内に格納されているプログラムやデータなどをバックアップするための格納装置などを有することができる。外部記憶装置１０７によって、図１で説明した記憶部１３が実現される。

時計１０８は、生体情報解析装置１に設けられた内蔵時計などで構成され、時間を計時する。時計１０８によって得られた時刻情報は、生体情報のサンプリングやデータ解析処理に用いられる。なお、時計１０８によって得られた時刻情報は、図１で説明した時刻取得部１２によって取得される。

表示装置１０９は、生体情報解析装置１の提示部１４として機能する。表示装置１０９は液晶ディスプレイなどによって実現される。また、表示装置１０９は、生体情報の解析結果に基づいて生成されるユーザの支援情報を出力する動作装置を構成する。

［生体情報解析方法］
次に、上述した構成を有する生体情報解析装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。まず、センサ１０６がユーザに装着された状態で以下の処理が実行される。

センサデータ取得部１０は、ユーザに装着されたセンサ１０６で計測された生体情報を送受信部１５を介して取得する（ステップＳ１）。より具体的には、時間周期として、例えば、「１日」が設定されている場合、センサデータ取得部１０は、例えば２日間など複数の時間周期にわたって計測されたユーザの心電波形を取得する。取得された２日間にわたる生体情報は記憶部１３に蓄積される。次に、センサデータ取得部１０は、取得した生体情報のノイズの除去を行い、また、アナログ信号の生体情報をデジタル信号に変換する処理を行う（ステップＳ２）。

具体的には、センサデータ取得部１０は、心拍計で計測された心電位に対してフィルタリングによるノイズの除去を行い、また、心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。センサデータ取得部１０によって処理された生体情報の時系列データは記憶部１３に記憶される（ステップＳ３）。

次に、データ解析部１１は、ステップＳ２で取得された生体情報の解析処理を行う（ステップＳ４）。より詳細には、平均処理部１１０が、ユーザの２日間（２周期）にわたる心拍数の時系列データに対して、１日目と２日目における互いに対応する計測時刻に取得された心拍数同士の平均値を算出する。

図４の（ａ）は、２日間にわたって計測された心拍数の値を示す図である。図４の（ａ）の横軸は時間、縦軸は心拍数を示している。また、参照符号ｈ１は、１日目（第１周期目）での心拍数を示している。参照符号ｈ２は、２日目（第２周期目）の心拍数を示している。なお、図４の（ａ）に示すように、模擬的に１日目では、心拍数は１００ｂｐｍ、２日目では６０ｂｐｍで推移したものとする。これらの心拍数の平均値は、次の式（１）で求められる。

上式（１）において、ｔは計測時刻であり、サンプリングレートに基づく計測頻度で計測が行われる。Ｎは、計測した日数すなわち時間周期の数を表す。このＮは、複数の時間周期のそれぞれにおける互いに対応する計測時刻でのデータ数を示すことにもなる。図５の例では、Ｎ＝２である。ｉは計測日（時間周期）であり、各計測日に対応する。図４の（ａ）の場合では、平均値Ａｔは常に８０ｂｐｍ（（１００＋６０）／２＝８０）となる。したがって、図４の（ｂ）に示すように、２日間での互いに対応する計測時刻における心拍数の平均値は８０ｂｐｍとなっている（参照符号ｈ３）。

このように、複数日のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻で取得された複数の生体情報の平均値を算出することで、複数日（複数の時間周期）にわたって計測されたユーザの心拍数の日によるばらつきが緩和され、真にユーザの習慣や振る舞いに近い生体情報の計測値を得ることができる。

図３のフローチャートに戻り、データ解析部１１によって得られたユーザの生体情報の解析結果は記憶部１３に記憶される。また、提示部１４は、解析結果を表示装置１０９に表示する（ステップＳ５）。また、提示部１４は、解析結果に基づいてユーザに対する支援情報を生成し、表示装置１０９等に表示する。

［生体情報解析システム］
次に、本発明に係る生体情報解析装置１を具体的に構成した生体情報解析システムについて図５および図６を参照して説明する。
生体情報解析システムは、例えば、図５に示すように、ユーザ５００に装着されるセンサ端末２００と、中継端末３００と、外部端末４００とを備える。センサ端末２００、中継端末３００、外部端末４００のすべてもしくはいずれかは、図１で説明したデータ解析部１１などの生体情報解析装置１の各機能を備える。なお、以下においては、中継端末３００が図１で説明したデータ解析部１１を備える場合について説明する。

［センサ端末の機能ブロック］
センサ端末２００は、センサ２０１、センサデータ取得部２０２、データ記憶部２０３、およびデータ送信部２０４を備える。センサ端末２００は、例えば、ユーザ５００の体の体幹に配置されて複数の時間周期にわたる生体情報を計測する。センサ端末２００は、計測したユーザ５００の生体情報を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。

センサ２０１は、心拍計や加速度センサなどで実現される。センサ２０１が備える加速度センサの３軸は、例えば、図５に示すように、Ｘ軸は体の左右方向、Ｙ軸は体の前後方向、Ｚ軸は体の上下方向に平行に設けられる。センサ２０１は、図２で説明したセンサ１０６に対応する。

センサデータ取得部２０２は、センサ２０１によって計測された生体情報を取得する。より詳細には、センサデータ取得部２０２は、取得した生体情報のノイズの除去やサンプリング処理を行い、デジタル信号の生体情報における時系列データを求める。センサデータ取得部２０２は、図２で説明したセンサデータ取得部１０に対応する。

データ記憶部２０３は、センサ２０１によって計測された生体情報の時系列データや、センサデータ取得部２０２によって処理されて得られたデジタル信号による生体情報の時系列データを記憶する。データ記憶部２０３は、記憶部１３（図１）に対応する。

データ送信部２０４は、データ記憶部２０３に記憶されている生体情報の時系列データを、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。データ送信部２０４は、例えば、ＬＴＥ、３Ｇ、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した無線通信を行うための通信回路を備える。データ送信部２０４は、送受信部１５（図１）に対応する。

［中継端末の機能ブロック］
中継端末３００は、データ受信部３０１、データ記憶部３０２、時刻取得部３０３、データ解析部３０４、およびデータ送信部３０５を備える。中継端末３００は、センサ端末２００から受信した、複数の時間周期にわたって計測されたユーザ５００の生体情報の時系列データを解析する。さらに、中継端末３００は、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出し、代表値を解析結果として外部端末４００に送信する。

中継端末３００は、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。

データ受信部３０１は、通信ネットワークＮＷを介してセンサ端末２００から生体情報の時系列データを受信する。データ受信部３０１は、送受信部１５（図１）に対応する。

データ記憶部３０２は、データ受信部３０１が受信したユーザ５００の生体情報や、データ解析部３０４による生体情報の解析結果を記憶する。データ記憶部３０２は、記憶部１３（図１）に対応する。

時刻取得部３０３は、データ解析部３０４による生体情報の解析処理において用いられる時刻情報を内蔵時計（図示しない）から取得する。時刻取得部３０３は、図１で説明した時刻取得部１２に対応する。

データ解析部３０４は、データ受信部３０１によって受信されたユーザ５００の複数の時間周期にわたる生体情報の時系列データを解析し、複数の時間周期のそれぞれにおける互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報から、これら複数の生体情報の典型的な値を示す代表値を求める。例えば、複数日にわたって計測されたユーザ５００の心拍数の同時間帯での平均値を、上述した式（１）を用いて算出する。解析結果として得られた生体情報の平均値は、データ記憶部３０２に記憶される。データ解析部３０４は、図１で説明した平均処理部１１０を備えるデータ解析部１１に対応する。

データ送信部３０５は、データ解析部３０４による解析結果を通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する。データ送信部３０５は、送受信部１５（図１）に対応する。

［外部端末の機能ブロック］
外部端末４００は、データ受信部４０１、データ記憶部４０２、提示処理部４０３、および提示部４０４を備える。外部端末４００は、中継端末３００から通信ネットワークＮＷを介して受信したユーザ５００の生体情報の解析結果を提示し、また、解析結果に基づいたユーザ５００に対する支援情報の提示を行う。

外部端末４００は、中継端末３００と同様に、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなどによって実現される。外部端末４００は受信した解析結果を表示する表示装置や、解析結果に基づいて生成されるユーザ５００を支援する情報を出力する動作装置（図示しない）を備えている。外部端末４００が備える動作装置の例として、表示装置、音声出力装置、光源、アクチュエータ、温熱機器などが挙げられる。

音声出力装置としては、例えば、スピーカや楽器を用いてもよい。光源としては、ＬＥＤや電球を用いてもよい。アクチュエータとしては、振動子やロボットアーム、電気治療器を用いてもよい。また、温熱機器としては、ヒータやペルチェ素子などを用いてもよい。

データ受信部４０１は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００から生体情報の解析結果を受信する。データ受信部４０１は、送受信部１５（図２）に対応する。

データ記憶部４０２は、データ受信部４０１によって受信された生体情報の解析結果を記憶する。データ記憶部４０２は、記憶部１３（図１）に対応する。

提示処理部４０３は、解析結果に基づいてユーザ５００に対する支援情報を生成する。提示処理部４０３は、図１で説明した提示部１４に対応する。

提示部４０４は、解析結果の提示や提示処理部４０３による指示に基づいて、ユーザ５００に対する支援情報を提示する。より詳細には、外部端末４００が備える表示装置に文字情報やグラフなどにより解析結果や支援情報を表示したり、外部端末４００が備える図示しないスピーカから、アラート音などにより支援情報を出力してもよい。その他、提示部４０４は、振動や光などユーザ５００が認知可能な方法により支援情報を提示することができる。提示部４０４は、図１で説明した提示部１４に対応する。

このように、本発明に係る生体情報解析システムは、生体情報解析装置１の各機能がセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００に分散された構成を有し、ユーザ５００の生体情報の取得から解析および解析結果の提示に関する処理を分散して行う。

［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、上述した構成を有する生体情報解析システムの動作について、図７のシーケンス図を用いて説明する。

図７に示すように、まず、センサ端末２００は、ユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたる生体情報を計測する（ステップＳ１００）。センサ端末２００は、計測された生体情報のデジタル信号を求め、必要に応じてノイズの除去を行う。

次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に生体情報を送信する（ステップＳ１０１）。中継端末３００は、センサ端末２００から生体情報の時系列データを受信すると、平均化処理を行って生体情報の解析を実行する（ステップＳ１０２）。より詳細には、中継端末３００のデータ解析部３０４（平均処理部１１０）は、上述した式（１）を用いて複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の平均値を算出する。

その後、中継端末３００は、通信ネットワークＮＷを介して、生体情報の平均値を示す解析結果を外部端末４００に送信する（ステップＳ１０３）。外部端末４００は、解析結果を受信すると、提示処理を実行する（ステップＳ１０４）。すなわち、外部端末４００は、解析結果を表示装置に表示する。また、外部端末４００は、解析結果に基づいてユーザ５００に対する支援情報を生成し、表示装置などに表示する。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る生体情報解析装置１は、複数の時間周期にわたって計測されたユーザ５００の心拍数などの複数の生体情報に対する解析を行って、互いに対応する計測時刻で取得された複数の生体情報の平均値を算出する。そのため、「日」などの時間周期によって生体情報の値に変動がある場合でも、ユーザの生体情報の典型的な値を得ることができる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第１の実施の形態では、平均処理部１１０が、複数の時間周期にわたって計測された生体情報について、互いに対応する計測時刻における平均値を算出し、ユーザの生体情報についての典型的な値を求める場合について説明した。これに対し、第２の実施の形態は、生体情報解析装置１Ａは、さらに異常値判定部１６を備える。異常値判定部１６は、計測された生体情報に異常値が含まれているか否かを判定する。以下、第１の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。

図８に示すように、異常値判定部１６は、予め設定された基準に基づいて、生体情報の時系列データが異常値を含むか否かを判定する。異常値判定部１６による判定結果は、平均処理部１１０に入力される。より詳細には、異常値判定部１６は、生体情報の値に対して予め設定された上限閾値および下限閾値に基づいて、上限閾値を超える生体情報の値および下限閾値を下回る生体情報の値については、その計測値を無効とする。異常値判定部１６によって異常値が除かれた生体情報の値は平均処理部１１０に入力される。

平均処理部１１０は、異常値判定部１６によって異常値を含むと判定された場合には、その異常値を除いた複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を代表値として算出する。

［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００を備える生体情報解析システムによって実現される場合の動作について、図９に示すシーケンス図を参照して説明する。なお、センサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００の各機能ブロックは、図６で説明した構成と同様である。また、中継端末３００が異常値判定部１６を備えるものとする。

まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたってユーザ５００の生体情報を計測する（ステップＳ２００）。より具体的には、センサ端末２００は、心拍計（センサ２０１）でユーザ５００の心電位を計測する。センサデータ取得部２０２は、センサ２０１から心電位を取得し、その心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。取得された心電位や心拍数はデータ記憶部２０３に記憶される。

次に、センサ端末２００は、計測した生体情報を通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する（ステップＳ２０１）。より具体的には、データ送信部２０４が、データ記憶部２０３から心拍数の時系列データを読み出して、通信ネットワークＮＷを介して中継端末３００に送信する。

中継端末３００は、センサ端末２００からユーザ５００の生体情報の時系列データを受信すると、異常値判定部１６において、受信した生体情報の時系列データに異常値が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

より具体的には、異常値判定部１６は、データ記憶部３０２に記憶されている心拍数の上限閾値（例えば、１９０ｂｐｍ）および下限閾値（例えば、４０ｂｐｍ）を読み出す。異常値判定部１６は、受信されたユーザ５００の生体情報において上限閾値を超える値、および下限閾値を下回る値を無効とする。

例えば、図１０の（ａ）に示すように、第１周期目のユーザ５００の心拍数ｈ１は、１２時から２４時の時間帯で下限閾値４０ｂｐｍを下回っている。また、第２周期目のユーザの心拍数ｈ２は、６時から１２時および１８時から２４時までの時間帯で同様に下限閾値４０ｂｐｍを下回っている。したがって、異常値判定部１６は、下限閾値を下回った心拍数の値を無効とした心拍数の値を平均処理部１１０に入力する。

次に、図９に示すように、平均処理部１１０は、異常値判定部１６による判定結果に基づいて、ユーザ５００の生体情報について複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を算出する（ステップＳ２０３）。より詳細には、平均処理部１１０は上述した式（１）を用いて、図１０の（ｂ）に示すように、異常値と判定された値を除いた第１周期および第２周期の同時間帯での心拍数の平均値ｈ３を算出する。

図１０の（ｂ）に示すように、各周期の０時から６時までの心拍数の平均値は８０ｂｐｍ、６時から１２時までの心拍数の平均値は、異常値を無効としたため１００ｂｐｍ、同様に、１２時から１８時の心拍数の平均値は６０ｂｐｍが算出され、１８時から２４時は第１周期および第２周期の心拍数は両方とも下限閾値を下回ったため平均値は算出されない。すなわち、６時から１２時および１２時から１８時の時間帯では、上述した式（１）において、心拍数の平均値Ａｔに含まれるデータ数はＮ＝１となり、例えば、Ａｔ＝（６０）／１＝６０ｂｐｍのように計算される。１８時から２４時までの時間帯においては、心拍数のデータは無い（空）として、平均の計算結果を返さなくてもよい。

このように、生体情報に含まれる異常値を特定し、異常値を平均化処理の算出から除くことで、生体情報の解析結果に対する異常値の影響を抑制することができる。そのため、センサ２０１の計測条件によらず被験者であるユーザ５００の生体の振る舞いに沿った生体情報の計測値を得ることができる。

図９に戻り、中継端末３００は、平均化処理を行って得られた生体情報の解析結果を通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する（ステップＳ２０４）。その後、外部端末４００は、解析結果を受信する。外部端末４００は、解析結果に基づいて、提示処理を行い（ステップＳ２０５）、解析結果を表示装置に表示したり、ユーザ５００に対する支援情報を生成して出力する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ａによれば、計測されたユーザの生体情報に異常値が含まれていても、異常値を除いた生体情報に基づいて平均化処理を行い、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報の平均値を算出する。そのため、生体情報の典型的な値として算出された平均値に対する異常値の影響を抑制でき、ユーザの習慣に沿ったより正確な生体情報を得ることをできる。

［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１および第２の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第２の実施の形態では、生体情報解析装置１Ａは、平均処理部１１０と異常値判定部１６とを備え、生体情報の異常値を特定し、異常値を除いた生体情報の値に基づいて平均化処理を行う場合について説明した。これに対し、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂは、データ解析部１１Ｂが要約部１１１を備え、平均化処理で算出された生体情報の平均値に基づく統計的な要約値を算出する。以下、第１および第２の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。

図１１に示すように、生体情報解析装置１Ｂのデータ解析部１１Ｂは、平均処理部１１０、および要約部１１１を備える。

要約部１１１は、平均処理部１１０によって算出された生体情報の平均値の時系列データに基づいて、任意の期間での生体情報を統計的に要約した要約値を算出する。要約部１１１が算出する要約値は、累積値、平均値、生体情報が計測される時間周期において任意の生体情報の値が占める割合を示す内訳、中央値、２５％水準点、７５％水準点、標準偏差、標準誤差の少なくとも１つを含む。

［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００を備える生体情報解析システムで実現される場合を例に、図１２のシーケンス図を用いて動作を説明する。なお、本実施の形態では、中継端末３００が要約部１１１を備えるデータ解析部１１Ｂ、および異常値判定部１６を備える場合について説明する。

まず、センサ端末２００がユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたってユーザ５００の生体情報を計測する（ステップＳ３００）。より具体的には、センサ端末２００は、心拍計でユーザ５００の心電位を計測し、その心電位に基づく心電波形からデジタルデータの心拍数を算出する。

次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して生体情報を中継端末３００に送信する（ステップＳ３０１）。中継端末３００によって生体情報の時系列データが受信されると、異常値判定部１６は、受信された生体情報に異常値が含まれるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。異常値判定部１６によって異常値が特定された場合には、異常値を除いた生体情報が平均処理部１１０に入力される。

平均処理部１１０は、複数の生体情報の平均値を上述した式（１）を用いて算出する（ステップＳ３０３）。平均処理部１１０は、算出された生体情報の平均値の時系列データを要約部１１１に渡す。

次に、要約部１１１は、平均処理部１１０によって算出された生体情報の平均値の時系列データに基づいて、任意の期間における生体情報の統計的な要約を示す要約値を算出する（ステップＳ３０４）。図１０の（ｂ）に示す、平均処理部１１０によって算出された心拍数の平均値の時系列データの例を挙げてより具体的に説明すると、任意の期間を６時間として要約部１１１が算出する心拍数の平均値は、（１００＋８０＋６０）／３＝８０ｂｐｍと算出される。

また、要約部１１１は、心拍数の累積値について、１時間当たりのサンプリングレートをｋとすると、（１００＋８０＋６０）［ｂｐｍ］×６［時間］×ｋ［点］と算出する。
また、要約部１１１は、生体情報が計測される時間周期において任意の生体情報の値が占める割合を示す内訳として、図１０の（ｂ）に示すように、「１００ｂｐｍ、８０ｂｐｍ、６０ｂｐｍの期間はそれぞれ３３％」と１日において各心拍数の平均値が占める割合を求めることができる。

次に、中継端末３００は、要約部１１１によって求められた生体情報の要約値を解析結果として、通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する（ステップＳ３０５）。その後、外部端末４００は、解析結果を受信すると、解析結果の提示処理を実行する（ステップＳ３０６）。より詳細には、外部端末４００は、解析結果として受信した生体情報の要約値を外部端末４００が備える表示装置に表示したり、要約値に基づいてユーザ５００を支援する情報を生成して表示装置に表示してもよい。

以上説明したように、第３の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｂによれば、要約部１１１がユーザの生体情報の平均値の時系列データに基づいて任意の期間における統計的な要約を示す要約値を算出する。そのため、ユーザの１周期における生体情報を要約として統計的に把握することができる。

［第４の実施の形態］
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した第１から第３の実施の形態と同じ構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。

第１から第３の実施の形態では、生体情報の具体例として、量的変数である心拍数を挙げて説明した。これに対し、第４の実施の形態では、解析の対象となる生体情報が、ユーザの姿勢のように、中間の値を許さない質的変数である場合について説明する。第４の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃが備えるデータ解析部１１Ｃは、質的変数を示す生体情報（以下、「生体状態情報」という。）を解析する要約部１１１Ｃを備える。以下、第１から第３の実施の形態と異なる構成を中心に説明する。

図１３に示すように、生体情報解析装置１Ｃはデータ解析部１１Ｃを備える。また、データ解析部１１Ｃは要約部１１１Ｃを備える。
要約部１１１Ｃは、センサデータ取得部１０によって取得された生体情報の時系列データから、質的変数である生体状態情報を算出し、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での生体状態情報の値の発生割合に基づいて、その生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出する。

本実施の形態において、データ解析部１１Ｃが解析の対象とする生体状態情報は、質的変数である。生体状態情報は、前述したようにユーザの伏せている（横に寝ている）状態を「０」、立位のように起きている状態を「１」としたときに、この２値のどちらかに分類される性質を有する変数である。第１から第３の実施の形態でデータ解析の対象として用いられた心拍数のような生体情報は、いわゆる量的変数であるため、時系列データにおいて中間的な値で表される平均値の算出が行える。しかし、本実施の形態で扱う生体状態情報は、中間的な値、例えば、上記ユーザの姿勢の例において「０．５」という値は意味をなさない。

本実施の形態では、要約部１１１Ｃは、複数の時間周期（複数日）における互いに対応する計測時刻に取得された生体状態情報が同じ値であれば平均値は同じ値とする。一方、複数日の互いに対応する計測時刻における生体状態情報が異なる値をとる場合は、それぞれの値の割合に応じて計測期間を分割する。

より具体的には、図１５の（ａ）に示すように１日目（第１周期目）の生体状態情報として状態ｐ１が０時から１２時までは起きている状態を示す「１」であり、１２時から２４時までは伏せている状態を示す「０」である。また、２日目（第２周期目）の生体状態情報として状態ｐ２が０時から６時までおよび１２時から１８時までの時間帯では起きている状態「１」であり、６時から１２時および１８時から２４時までの時間帯では伏せている状態を示す「０」となっている。

図１５の（ｂ）は、要約部１１１Ｃによって算出された、図１５の（ａ）における２日分（２周期分）の生体状態情報の平均を示す状態ｐ３を示している。図１５の（ｂ）に示すように、１日（１周期）のうち、０時から６時および１８時から２４時の生体状態情報が示す状態ｐ３は、１日目および２日目の値が同じ値であるため、それぞれ１日目および２日目と同じ値が算出される。

一方、６時から１２時および１２時から１８時の時間帯においては、１日目と２日目との値が互いに異なるため、６時から１２時および１２時から１８時までの期間をそれぞれ２分割して６時から９時までの時間帯では状態ｐ３として「１」、９時から１２時までの時間帯では状態ｐ３として「０」を割り当てる。

同様に、１２時から１８時までの時間帯についても２分割して状態ｐ３として「１」と「０」とをそれぞれ組み合わせて割り当てる。

要約部１１１Ｃは、上記のように時間の分割によって生体状態情報を示す値の平均を求める。また、要約部１１１Ｃは、時間の分割によって求めた生体状態情報の平均を示す値の発生割合に基づいて、生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出する。

より具体的には、要約部１１１Ｃは、図１５の（ｂ）の例において、「１と０の状態をとったのは１日（１周期）においてそれぞれ５０％」という要約を算出する。なお、状態を示す値は２値の場合に限らず、３値以上でも同様の計算が可能である。例えば、もしも状態が「０，１，２」の３値をとり、「０，０，１」という組み合わせが３０分間存在したとしたら、「０をとった時間が２０分、１をとった時間が１０分」というような要約を算出すればよい。

また、本実施の形態では、要約部１１１Ｃは、傾斜算出部１１２、体動算出部１１３、および姿勢算出部１１４を備える。
傾斜算出部１１２は、３軸の加速度データから、ユーザに着用されているセンサ１０６の傾きを算出する。
体動算出部１１３は、３軸の加速度データから、ユーザの体動の大きさを算出する。
姿勢算出部１１４は、傾斜算出部１１２によって算出された傾斜から、ユーザの姿勢を算出する。姿勢算出部１１４によって算出された値は、要約部１１１Ｃによってユーザの生体状態情報を示す値として用いられる。

ここで、傾斜算出部１１２は、センサデータ取得部１０によって得られた３軸の加速度データより重力加速度に対するセンサ１０６の傾きとして、以下の式によりθ、φを算出する。なお、傾斜算出部１１２は、センサデータ取得部１０によって、例えば、２５Ｈｚのサンプリングレートでサンプリングされた３軸の加速度データを用いる。

また、θ（－９０≦θ＜２７０）は鉛直方向に対する加速度センサのＺ軸の傾き、φ（－９０≦φ＜２７０）は鉛直方向に対する加速度センサのＸ軸の傾きであり、単位は度［ｄｅｇｒｅｅ］である。

Ａｘ、Ａｙ、Ａｚは加速度センサの出力値であり、単位は重力加速度Ｇ（１．０Ｇ≒９．８ｍ／ｓ²）である。式（２）と式（３）では、加速度センサの出力値の合成ベクトルの大きさ（ノルム）に対する単軸の計測値の比を求め、さらに余弦（コサイン）の逆関数を求めることで角度の次元をもつ値として算出している。

式（２）および式（３）のＡｘ、Ａｙ、Ａｚは、加速度センサの出力値をそのまま代入してもよいし、平滑化のためのローパスフィルタ（たとえばＦＩＲフィルタや移動平均フィルタ）を適用した値を用いてもよい。

姿勢算出部１１４において、式（２）と式（３）で算出したθ、φの値に対して閾値との比較を行うことで姿勢の算出を行う。例えば、図６に示すような加速度センサを備えるセンサ端末２００の傾きは、それを身に着けるユーザ５００の上体の傾きを反映するため、センサ端末２００の傾きからユーザ５００の姿勢を算出できる。例えば、次のような算出方法により姿勢を場合分けとして算出する。

（ｉ）立位（正立）：３０≦θ＜１４０のとき。
（ｉｉ）立位（倒立）：θ＜－４０または２２０＜θのとき。
（ｉｉｉ）臥位（左半身が上に位置する）：（φ≦－５０または２３０＜φ）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（φ≦－５０または２３０＜φ）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｉｖ）臥位（右半身が上に位置する）：（５０＜φ＜１３０）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（５０＜φ＜１３０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｖ）臥位（仰向け）：（１３０≦φ≦２３０）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（１３０≦φ≦２３０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｖｉ）臥位（うつ伏せ）：（－５０≦φ≦５０）かつ（－４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（－５０≦φ≦５０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。

上述した算出における（ｉ）－（ｖｉ）の定義は、以下の表１に示すようなθ、φのテーブルとして姿勢算出部１１４に設定（記憶）しておけばよい。

姿勢算出部１１４によって算出されたユーザの姿勢に基づき、臥位を０、立位を１とすれば質的変数となる。

［生体情報解析システムの動作シーケンス］
次に、本実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃの各機能が、図６で説明したセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００で実現される生体情報解析システムの動作について、図１４のシーケンス図を用いて説明する。なお、本実施の形態では、中継端末３００が要約部１１１Ｃ備えるデータ解析部１１Ｃを有する場合について説明する。

まず、３軸の加速度センサを備えるセンサ端末２００がユーザ５００に装着されて、複数の時間周期にわたってユーザ５００の３軸の加速度を計測する（ステップＳ４００）。センサ端末２００は、計測した加速度データについてノイズの除去や、例えば２５Ｈｚのサンプリングレートでサンプリングした加速度データを得る。

次に、センサ端末２００は、通信ネットワークＮＷを介して加速度データを中継端末３００に送信する（ステップＳ４０１）。中継端末３００が加速度の時系列データを受信すると、傾斜算出部１１２は、受信された３軸の加速度データから上述した式（２）および式（３）を用いて傾斜を算出する（ステップＳ４０２）。

次に、姿勢算出部１１４は、ステップＳ４０２で算出された傾斜に基づいて、ユーザ５００の姿勢を算出する（ステップＳ４０３）。より詳細には、姿勢算出部１１４は、上述した表１に示すテーブルを参照してユーザ５００の生体状態情報である姿勢を求める。姿勢算出部１１４によって算出された値は、要約部１１１Ｃによってユーザ５００の生体状態情報を示す値として用いられる。なお、姿勢算出部１１４によって得られた生体状態情報は、図１５の（ａ）に示すように、１日目（第１周期目）のユーザ５００の状態ｐ１、および２日目（第２周期目）のユーザ５００の状態ｐ２のように、臥位を「０」、立位を「１」として２値で示されている。

次に、体動算出部１１３は、３軸の加速度データからユーザ５００の体動の大きさを算出する（ステップＳ４０４）。その後、要約部１１１Ｃは、姿勢算出部１１４によって求められたユーザ５００の生体状態情報である姿勢の時系列データ（図１５の（ａ））に基づいて、任意の期間における生体状態情報の統計的な要約値を算出する（ステップＳ４０５）。

より詳細には、要約部１１１Ｃは、図１５の（ｂ）に示すように、時間の分割によって生体状態情報を示す値の平均を求める。また、要約部１１１Ｃは、時間の分割によって求めた生体状態情報の平均を示す値の発生割合に基づいて、生体状態情報を統計的に要約した要約値を算出する。

次に、中継端末３００は、算出した要約値を解析結果として通信ネットワークＮＷを介して外部端末４００に送信する（ステップＳ４０６）。その後、外部端末４００は、解析結果を受信すると、解析結果の提示処理を実行する（ステップＳ４０７）。より詳細には、外部端末４００は、解析結果として受信した生体状態情報の要約値を外部端末４００が備える表示装置に表示したり、要約値に基づいてユーザ５００を支援する情報を生成して表示装置に表示してもよい。

以上説明したように、第４の実施の形態に係る生体情報解析装置１Ｃによれば、要約部１１１Ｃがユーザの姿勢など、質的変数に係る生体状態情報の時系列データに基づいて任意の期間における統計的な要約を示す要約値を算出する。そのため、生体状態情報が質的変数であっても、ユーザの１日（１周期）における生体状態情報を要約として統計的に把握することができる。

以上、本発明の生体情報解析装置、生体情報解析方法、および生体情報解析システムにおける実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。

なお、説明した実施の形態では、センサ１０６、２０１が計測、算出する生体情報として、心電位や加速度の場合について説明したが、生体情報はこれらに限らず、例えば、筋電位、心拍、脈拍、血圧、呼吸、姿勢、歩行、移動速度、位置、動作、運動強度、体動、活動量などであってもよい。

また、説明した実施の形態では、具体例において、中継端末３００がデータ解析部１１を備える場合について説明した。しかし、データ解析部１１が有する各機能をセンサ端末２００、中継端末３００、および外部端末４００にそれぞれ分散して実現してもよい。

例えば、第１データ解析部を有するセンサ端末２００、第２データ解析部を有する中継端末３００、および第３データ解析部を有する外部端末４００が協働して複数の時間周期にわたる生体情報の時系列データを解析して、複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出してもよい。

１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ…生体情報解析装置、１０、２０２…センサデータ取得部、１１、３０４…データ解析部、１２、３０３…時刻取得部、１３…記憶部、１４、４０４…提示部、１５…送受信部、１０１…バス、１０２…演算装置、１０３…ＣＰＵ、１０４…主記憶装置、１０５…通信インターフェース、１０６、２０１…センサ、１０７…外部記憶装置、１０８…時計、１０９…表示装置、２００…センサ端末、３００…中継端末、４００…外部端末、２０３、３０２、４０２…データ記憶部、２０４、３０５…データ送信部、３０１、４０１…データ受信部、４０３…提示処理部。

Claims (7)

1. ユーザに着用されているセンサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得部と、
   複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部とを備え、
   前記データ解析部が、
   前記センサの傾きを算出する傾斜算出部と、
   前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を算出する姿勢算出部と
   を備え、
   前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出し、時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出する
   ことを特徴とする生体情報解析装置。
2. 請求項１に記載の生体情報解析装置において、
   前記センサデータが３軸の加速度データであって、
   前記傾斜算出部が、前記３軸の各軸の加速度データより、鉛直方向に対する前記センサのＺ軸の傾きと、鉛直方向に対する前記センサのＸ軸の傾きとを算出し、
   前記姿勢算出部が、前記Ｚ軸の傾きと前記Ｘ軸の傾きに対する所定の閾値との比較により前記ユーザの姿勢を算出する
   ことを特徴とする生体情報解析装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の生体情報解析装置において、
   予め設定された基準に基づいて前記複数の生体情報が異常値を含むか否かを判定する異常値判定部をさらに備え、
   前記データ解析部は、
   前記異常値判定部によって異常値を含むと判定された場合には、その異常値を除いて前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出する
   ことを特徴とする生体情報解析装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生体情報解析装置において、
   前記データ解析部は、
   前記代表値として前記複数の生体情報の平均値を算出する平均処理部を備える
   ことを特徴とする生体情報解析装置。
5. ユーザに着用されているセンサによって計測された生体情報を取得するセンサデータ取得ステップと、
   複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析ステップと、
   前記センサの傾きを算出するステップと、
   前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出するステップと、
   時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出するステップと
   を備えることを特徴とする生体情報解析方法。
6. ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力するセンサ端末と、
   前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信し、外部へ出力する中継端末と、
   前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させる外部端末と、
   を備え、
   前記センサ端末、前記中継端末、および前記外部端末の少なくともいずれかは、
   前記生体情報を取得するセンサデータ取得部と、
   複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出するデータ解析部と、
   前記複数の生体情報の代表値を前記生体情報の一部として出力する提示部とを備え、
   前記データ解析部が、
   前記センサの傾きを算出する傾斜算出部と、
   前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を算出する姿勢算出部と
   を備え、
   前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出し、時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出する
   ことを特徴とする生体情報解析システム。
7. 第１データ解析部を有するセンサ端末と、
   第２データ解析部を有する中継端末と、
   第３データ解析部を有する外部端末と、
   を備え、
   前記センサ端末は、ユーザに装着されたセンサにより計測された生体情報を外部へ出力し、
   前記中継端末は、前記センサ端末から出力された前記生体情報を受信して外部へ出力し、
   前記外部端末は、前記センサ端末または前記中継端末から出力された、前記生体情報を受信し、表示装置に表示させ、
   前記第１データ解析部と、前記第２データ解析部と、前記第３データ解析部とが協働して複数の時間周期にわたる前記生体情報の時系列データを解析して、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻に取得された複数の生体情報からこれら複数の生体情報の代表値を算出し、前記センサの傾きを算出し、前記傾きに基づき、前記ユーザの姿勢を、質的変数である生体状態情報として算出し、時間の分割によって前記ユーザの姿勢の平均を求めることにより得られる、前記複数の時間周期のそれぞれにおいて互いに対応する計測時刻での前記ユーザの姿勢の値の発生割合に関する情報を、前記ユーザの姿勢を統計的に要約した要約値として算出する
   ことを特徴とする生体情報解析システム。

Images