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技術 電子機器、プログラム及び制御方法

出願人 京セラ株式会社
発明者 安島弘美
出願日 2016年9月27日 (4年2ヶ月経過) 出願番号 2016-188748
公開日 2018年4月5日 (2年8ヶ月経過) 公開番号 2018-050827
状態 特許登録済
技術分野 脈拍・心拍・血圧・血流の測定 診断用測定記録装置 生体の呼吸・聴力・形態・血液特性等の測定
主要キーワード 所定数値 最大極値 非格納状態 取得開始時刻 取得態様 前進波 概略長方形 テーパ形
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重要な関連分野

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図面 (20)

課題

電子機器脈波を測定する場合、電子機器を手首に装着する必要があり、被検者にとって煩雑さを低減可能な電子機器、プログラム及び制御方法を提供する。

解決手段

電子機器100は、電子機器100のモーションファクタを検出するセンサ130と、当接部が電子機器100に対して固定され且つ被検部位に当接した状態でセンサ130が検出したモーションファクタに基づき、生体情報を測定する制御部140と、を備える。

概要

背景

従来、被検者手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。例えば、特許文献1には、被検者が手首に装着することにより、被検者の脈拍を測定する電子機器が記載されている。

概要

電子機器で脈波を測定する場合、電子機器を手首に装着する必要があり、被検者にとって煩雑さを低減可能な電子機器、プログラム及び制御方法を提供する。電子機器100は、電子機器100のモーションファクタを検出するセンサ130と、当接部が電子機器100に対して固定され且つ被検部位に当接した状態でセンサ130が検出したモーションファクタに基づき、生体情報を測定する制御部140と、を備える。

目的

かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、煩雑さを低減可能な電子機器、プログラム及び制御方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
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請求項1

電子機器であって、前記電子機器のモーションファクタを検出するセンサと、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する制御部と、を備える電子機器。

請求項2

前記制御部は、支持部が前記電子機器に対して固定され且つ前記被検部位とは異なる位置で被検者に当接することにより前記当接部の前記被検部位に対する当接状態を支持した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、前記生体情報を測定する、請求項1に記載の電子機器。

請求項3

前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかを備える、請求項2に記載の電子機器。

請求項4

前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかを格納可能である、請求項2又は請求項3に記載の電子機器。

請求項5

前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかは、前記電子機器に対して、前記固定される位置を調整可能である、請求項2乃至請求項4のいずれか一項に記載の電子機器。

請求項6

前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかは、前記電子機器に固定して用いられる保持具に備えられる、請求項2に記載の電子機器。

請求項7

前記保持具は、前記当接部及び前記支持部の少なくともいずれかを格納可能である、請求項6に記載の電子機器。

請求項8

前記制御部は、前記支持部が前記被検者の手首に当接した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、前記生体情報を測定する、請求項2乃至請求項7のいずれか一項に記載の電子機器。

請求項9

前記センサは、前記被検部位における血管の動きに基づく前記モーションファクタを検出する、請求項1乃至請求項8のいずれか一項に記載の電子機器。

請求項10

前記血管は、橈骨動脈及び尺骨動脈の少なくともいずれかである、請求項9に記載の電子機器。

請求項11

前記制御部は、前記当接部が前記橈骨動脈又は前記尺骨動脈に対向する部位に当接した状態で前記センサが検出したモーションファクタに基づき、前記生体情報を測定する、請求項10に記載の電子機器。

請求項12

前記当接部は、少なくとも一部が前記血管の形状に応じた形状である、請求項9乃至請求項11のいずれか一項に記載の電子機器。

請求項13

前記生体情報は、血液成分、脈波脈拍及び脈波伝搬速度の少なくともいずれかを含む、請求項1乃至請求項12のいずれか一項に記載の電子機器。

請求項14

前記当接部は、少なくとも一部が前記被検部位の形状に応じた形状である、請求項1乃至請求項13のいずれか一項に記載の電子機器。

請求項15

前記モーションファクタは加速度及び角速度の少なくともいずれかを含む、請求項1乃至請求項14のいずれか一項に記載の電子機器。

請求項16

電子機器に、前記電子機器のモーションファクタを検出するステップと、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定するステップと、を実行させるプログラム

請求項17

電子機器により実行される制御方法であって、前記電子機器のモーションファクタを検出するステップと、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定するステップと、を含む、制御方法。

技術分野

0001

本開示は、生体情報を測定する電子機器プログラム及び制御方法に関する。

背景技術

0002

従来、被検者手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。例えば、特許文献1には、被検者が手首に装着することにより、被検者の脈拍を測定する電子機器が記載されている。

先行技術

0003

特開2002−360530号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、従来の電子機器で脈拍を測定する場合、電子機器を手首に装着することが必要であった。電子機器の装着は、被検者にとって煩雑に感じされる場合があった。

0005

かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、煩雑さを低減可能な電子機器、プログラム及び制御方法を提供することにある。

課題を解決するための手段

0006

一態様の電子機器は、センサと、制御部とを備える。前記センサは、前記電子機器のモーションファクタを検出する。前記制御部は、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で前記センサが検出した前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する。

0007

一態様のプログラムは、電子機器に、検出するステップと、測定するステップとを実行させる。前記検出するステップは、前記電子機器のモーションファクタを検出する。前記測定するステップは、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する。

0008

一態様の制御方法は、電子機器により実行される制御方法であって、検出するステップと、測定するステップとを含む。前記検出するステップは、前記電子機器のモーションファクタを検出する。前記測定するステップは、当接部が前記電子機器に対して固定され且つ被検部位に当接した状態で検出された前記モーションファクタに基づき、生体情報を測定する。

発明の効果

0009

本開示に係る電子機器、プログラム及び制御方法によれば、煩雑さを低減可能である。

図面の簡単な説明

0010

本開示の一実施形態に係る電子機器の外観を示す概略斜視図である。
図1の電子機器の外観を示す概略正面図である。
図1の電子機器の外観を示す概略背面図である。
図1の電子機器の概略構成を示す機能ブロック図である。
図1の電子機器によるモーションファクタの取得態様の一例を示す図である。
被検部位と当接部との当接状態の一例を示す図である。
当接部の形状の例を示す図である。
図1の電子機器による脈波測定処理について説明するための模式図である。
図1の電子機器による脈波の測定処理の手順を示すフロー図である。
センサで取得された脈波の一例を示す図である。
算出されたAI時間変動を示す図である。
算出されたAIと血糖値測定結果を示す図である。
算出されたAIと血糖値の関係を示す図である。
算出されたAIと中性脂肪値の測定結果を示す図である。
血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定する手順を示すフロー図である。
本開示の一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。
当接部が電子機器の保持具に固定された場合の一例を示す図である。
格納構造を有する電子機器の一例を示す図である。
格納構造を有する電子機器の一例を示す図である。
定位置を調整可能な構造を有する電子機器の一例を示す図である。

実施例

0011

以下、本開示の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

0012

図1は、一実施形態に係る電子機器100の外観を示す概略斜視図である。図2は、電子機器100の外観を示す概略正面図である。図3は、電子機器100の外観を示す概略背面図である。一実施形態に係る電子機器100は、例えば図1から図3に示すように、スマートフォン等の携帯電話機により構成される。ただし、電子機器100は、携帯電話機に限られず、他の任意の電子機器により構成されてよい。

0013

電子機器100は、被検者の被検部位において生体情報を測定する。被検部位は、例えば被検者の手首であってよい。電子機器100は、被検部位である手首の血管において、生体情報を測定する。例えば、電子機器100は、被検者の橈骨動脈又は尺骨動脈の少なくともいずれかにおいて、生体情報を測定してよい。

0014

電子機器100が測定する生体情報は、例えば、血液成分、脈波、脈拍及び脈波伝搬速度の少なくともいずれかを含む。血液成分は、例えば糖代謝の状態及び脂質代謝の状態を含む。糖代謝の状態は、例えば血糖値を含む。脂質代謝の状態は、例えば脂質値を含む。脂質値は、中性脂肪総コレステロールHDL(High Density Lipoprotein)コレステロール及びLDL(Low Density Lipoprotein)コレステロール等を含む。電子機器100は、例えば、被検者の脈波を生体情報として取得し、取得した脈波に基づいて、血液成分等の生体情報を測定する。

0015

図1から図3に示すように、電子機器100は、外観形状が概略長方形状をなすハウジング101を備える。電子機器100は、正面101A側に、タッチスクリーンディスプレイ102と、ボタン103A〜103Cと、照度センサ104と、近接センサ105と、レシーバ106と、マイク107と、第1カメラ108とを有する。また、電子機器100は、背面101B側に、第2カメラ109と、当接部110と、支持部120とを有する。電子機器100は、ボタン103E及び103Fを、側面101Cに備える。

0016

タッチスクリーンディスプレイ102は、ディスプレイ102Aと、タッチスクリーン102Bとを有する。ディスプレイ102Aは、液晶ディスプレイ(Liquid Crystal Display)、有機EL(Organic Electro-Luminescence Panel)、又は無機ELパネル(Inorganic Electro-Luminescence panel)等の表示デバイスを備える。ディスプレイ102Aは、文字、画像、記号又は図形等を表示する。

0017

タッチスクリーン102Bは、タッチスクリーン102Bに対する指、又はスタイラスペン等の接触を検出する。タッチスクリーン102Bは、複数の指、又はスタイラスペン等がタッチスクリーン102Bに接触した位置を検出することができる。

0018

タッチスクリーン102Bの検出方式は、静電容量方式抵抗膜方式表面弾性波方式(又は超音波方式)、赤外線方式電磁誘導方式、及び荷重検出方式等の任意の方式でよい。静電容量方式では、指、又はスタイラスペン等の接触及び接近を検出することができる。

0019

電子機器100は、タッチスクリーン102Bにより検出された接触、接触が行われた位置、接触が行われた時間、及び接触が行われた位置の経時変化等に基づいて、例えばタッチ及びフリック等の多様なジェスチャ種別判別できる。電子機器100は、タッチスクリーン102Bを介して判別するジェスチャに応じた動作を実行する。判別されるジェスチャに従って電子機器100が実行する動作は、例えばタッチスクリーンディスプレイ102に表示されている画面等に応じて異なる。

0020

ボタン103A〜103Cは、ホームボタンバックボタン又はメニューボタンを含む。一実施形態では、ボタン103A〜103Cとしてタッチセンサ型のボタンが採用されてよい。ボタン103E及び103Fは、音量ボタンを含む。

0021

照度センサ104は、照度を検出する。照度とは、例えば、光の強さ、明るさ又は輝度等である。照度センサ104は、例えば、ディスプレイ102Aの輝度の調整に用いられる。

0022

近接センサ105は、近隣物体の存在を非接触で検出する。近接センサ105は、例えば、タッチスクリーンディスプレイ102に顔が近付けられたことを検出する。

0023

レシーバ106は、例えば電子機器100を用いた通話時等に、電気信号音声に変換して出力する音声出力部を含む。

0024

マイク107は、例えば電子機器100を用いた通話時又は音声の録音時等に、ユーザの発した音声を電気信号に変換する音声入力部を含む。

0025

第1カメラ108は、正面101A側に面している物体を撮影するための、いわゆるインカメラを含む。第2カメラ109は、背面101B側に面している物体を撮影するための、いわゆるアウトカメラを含む。

0026

当接部110及び支持部120は、背面101Bから突出する部材を含む。当接部110及び支持部120は、背面101Bにおいて、電子機器100に対して固定されている。当接部110及び支持部120の少なくともいずれかは、例えば電子機器100に対して着脱不可能に備えられていてもよい。当接部110及び支持部120の少なくともいずれかは、例えば電子機器100に対して着脱可能に構成されていてもよい。この場合、被検者は、電子機器100を用いて生体情報を測定する際に、当接部110及び支持部120を電子機器100に装着し、生体情報を測定しない場合には、当接部110及び支持部120を電子機器100から取り外してよい。

0027

当接部110及び支持部120は、背面101Bにおいて、背面101Bの短辺方向に沿って直線状に延在するように固定されている。当接部110及び支持部120の背面101Bの短辺方向における長さは、例えば背面101Bの短辺の長さよりも短くてよい。また、当接部110と支持部120との、背面101Bにおける短辺方向における長さの関係は、適宜定めることができる。例えば、当接部110の背面101Bにおける短辺方向の長さは、支持部120の背面101Bにおける短辺方向の長さよりも短くてもよく、または長くてもよい。また、当接部110の背面101Bにおける短辺方向の長さと、支持部120の背面101Bにおける短辺方向の長さとは、等しくてもよい。

0028

当接部110は、電子機器100により生体情報が測定される際に、被検部位に当接する。すなわち、当接部110は、生体情報の測定時に、例えば手首において、橈骨動脈又は尺骨動脈に対向する部位に当接する。

0029

支持部120は、電子機器100により生体情報が測定される際に、当接部110とは異なる位置で被検者に当接する。支持部120は、例えば当接部110とは異なる位置で被検者の手首に当接する。支持部120は、被検者に当接することにより、当接部110の被検部位に対する当接状態を支持する。なお、電子機器100は、支持部120を複数備えていてもよい。複数の支持部120は、例えば、直線状に配置される。当接部110及び支持部120による被検部位への当接態様の詳細については、後述する。

0030

図4は、図1の電子機器100の概略構成を示す機能ブロック図である。図4に示すように、電子機器100は、タッチスクリーンディスプレイ102と、照度センサ104と、近接センサ105と、レシーバ106と、マイク107と、第1カメラ108と、第2カメラ109と、センサ130と、制御部140と、電源部141と、記憶部142と、通信部143と、報知部144とを備える。本実施形態では、センサ130、制御部140、電源部141、記憶部142、通信部143及び報知部144は、ハウジング101の内部に含まれる。

0031

センサ130は、電子機器100の変位を、モーションファクタとして検出する。センサ130は、例えば角速度センサである。ただし、センサ130は、角速度センサに限られない。センサ130は、モーションファクタである電子機器100の角度変位を検出できればよい。電子機器100は、角速度センサに代えて、例えば加速度センサ角度センサ又はその他のモーションセンサを備えていてもよい。また、電子機器100は、ここで示したセンサを、複数種類備えていてもよい。モーションファクタは、センサ130により取得される加速度及び角速度の少なくともいずれかを含んでよい。

0032

制御部140は、電子機器100の各機能ブロックをはじめとして、電子機器100の全体を制御及び管理するプロセッサを含む。制御部140は、制御手順を規定したプログラム及び被検者の生体情報を測定するプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサを含む。このようなプログラムは、例えば記憶部142等の記憶媒体に格納される。

0033

制御部140は、角速度センサであるセンサ130からモーションファクタを取得する。モーションファクタは、被検部位における脈動に基づく電子機器100の動作を示す指標を含む。制御部140は、モーションファクタに基づいて、被検者の脈動を生成する。制御部140は、被検者の脈動に基づいて、生体情報を測定する。制御部140は、報知部144からデータの報知を行ってもよい。制御部140による生体情報の測定処理の詳細については、後述する。

0034

電源部141は、例えばリチウムイオン電池並びにその充電及び放電のための制御回路等を備え、電子機器100全体に電力を供給する。

0035

記憶部142は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部142は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的(non-transitory)な記憶媒体を含んでよい。記憶部142は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部142は、メモリカード光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部142は、RAM(Random Access Memory)等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。記憶部142は、各種情報や電子機器100を動作させるためのプログラム等を記憶するとともに、ワークメモリとしても機能する。記憶部142は、例えば生体情報の測定結果を記憶してもよい。

0036

通信部143は、外部装置有線通信又は無線通信を行うことにより、各種データの送受信を行う。通信部143は、例えば、健康状態を管理するために被検者の生体情報を記憶する外部装置と通信を行い、電子機器100が測定した生体情報の測定結果等を、当該外部装置に送信する。

0037

報知部144は、音及び振動等で情報を報知する。報知部144は、スピーカ及び振動子等により構成されていてもよい。また、タッチスクリーンディスプレイ102が画像を表示することにより情報を報知する報知部として機能してもよい。

0038

次に、電子機器100による生体情報の測定処理の詳細について説明する。電子機器100は、電子機器100に固定された当接部110が被検部位に当接した状態でモーションファクタを取得し、取得したモーションファクタに基づいて、生体情報を測定する。電子機器100は、電子機器100に固定された支持部120が被検部位とは異なる位置で被検者に当接した状態で、モーションファクタを取得してよい。

0039

生体情報の測定にあたり、電子機器100は、例えば被検者による入力操作に基づき、生体情報の測定処理が可能な状態になる。生体情報の測定処理が可能な状態とは、例えば生体情報を測定するためのアプリケーション起動された状態等をいう。被検者は、生体情報の測定処理を可能な状態にして、電子機器100によるモーションファクタの取得を開始させる。

0040

図5は、電子機器100によるモーションファクタの取得態様の一例を示す図である。図5に一例として示すように、被検者は、等の台に腕を載せて、腕に電子機器100を立て掛けるようにして、電子機器100にモーションファクタを取得させる。このとき、図6に示すように、電子機器100の側面視における電子機器100と腕との接触状態において、当接部110が被検部位に当接する。被検部位は、例えば手首の血管が存在する皮膚上の位置であってよい。被検部位は、例えば橈骨動脈又は尺骨動脈が存在する皮膚上の位置であってよい。すなわち、当接部110は、橈骨動脈又は尺骨動脈に対向する皮膚上の位置に当接してよい。また、図6に示すように、電子機器100によるモーションファクタの取得状態において、支持部120は、当接部110とは異なる位置で被検者の手首に当接する。

0041

図5及び図6に示すように電子機器100を手首に当接させた場合、電子機器100は、被検者の脈動に基づく血管の拡張及び収縮動きに応じて変位する。電子機器100は、手首に当接する支持部120を支点として、図6において矢印で示すように、側面視において、台に当接していない上端100A側が回転するように変位する。電子機器100が備えるセンサ130は、電子機器100の変位を検出することにより、被検者の脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化体表面から波形としてとらえたものである。

0042

被検者は、モーションファクタの取得時において、血管の動きを妨げないように電子機器100を被検部位に当接させてよい。例えば、被検者は、電子機器100による荷重により血管の動きが妨げられないように、電子機器100と台との角度を調節してよい。

0043

当接部110は、電子機器100による血管の動きを取得可能な任意の形状であってよい。図7は、当接部110の形状の例を示す図である。図7には、電子機器100の側面視における被検者の腕の断面と、被検部位に当接する当接部110との例が示されている。

0044

当接部110は、例えば図7(a)に示すように、被検部位に当接する当接面110aが平面形状であってよい。当接部110は、例えば図7(b)及び(c)に示すように、少なくとも一部が血管の形状に応じた形状であってもよい。血管の形状に応じた形状とは、血管の形状に適合した形状を意味する。

0045

図7(b)に示す例では、被検部位に当接する当接面110aは、側面視において、血管の形状に応じたテーパ形状である。当接面110aがテーパ形状を有する場合、被検者は、当接面110aのテーパ部を被検部位に当接させて、電子機器100によるモーションファクタの取得を実行させる。

0046

図7(c)に示す例では、被検部に当接する当接面110aは、側面視において、血管の形状に応じた窪みを有する形状である。当接面110aが窪みを有する場合、被検者は、当接面110aの窪みに被検部位を当接させて、電子機器100によるモーションファクタの取得を実行させる。なお、当接面110aの形状は、ここで示した例に限られない。

0047

当接部110が当接面110aにおいて血管の形状に応じた形状を有することにより、当接部110の血管との位置関係が定まりやすくなるため、被検者は、当接部110を適切な被検部位に当接させやすくなる。また、当接部110が当接面110aにおいて血管の形状に応じた形状を有することにより、当接部110の血管との位置関係が定まりやすくなるため、電子機器100は血管の動きに基づくモーションファクタをより正確に取得しやすくなる。また、当接部110が当接面110aにおいて血管の形状に応じた形状を有することにより、生体情報の測定時において血管の形状が、当接面110aから加わる外力によって変形しにくくなる。

0048

当接部110は、少なくとも一部が被検部位の形状に応じた形状であってもよい。被検部位の形状に応じた形状とは、手首等の被検部位の形状に適合した形状を意味する。この場合、当接部110の被検部位との位置関係が定まりやすくなるため、被検者は、当接部110を適切な被検部位に当接させやすくなる。

0049

電子機器100は、当接部110が被検部位に当接された状態において、脈波の測定処理を行う。図8は、電子機器100による脈波の測定処理について説明するための模式図である。図9は、電子機器100による脈波の測定処理の手順を示すフロー図である。図8において、横軸は時間を示し、縦軸は脈波に基づくセンサ130である角速度センサの出力(rad/秒)を模式的に示すものである。図8では、角速度センサの出力は、各脈波のピークのみを示している。

0050

被検者は、時刻t0において、電子機器100に対して脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ったとする。すなわち、電子機器100は、時刻t0において生体情報の測定処理が可能な状態となり、脈波の測定処理を開始したとする。被検者は、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行った後、図5に示したように、当接部110を被検部位に当接させる。

0051

電子機器100では、制御部140が、脈波測定処理を開始すると、被検者の血管の脈動に応じたセンサ130の出力を検出する。測定開始直後の所定期間(図8における時刻t0から時刻t1まで)は、被検者が当接部110を被検部位に接触させる位置を調整させること等により、センサ130の出力が安定しない。この期間は脈波を正確に取得できない。そのため、電子機器100は、この期間に測定された脈波を、例えば生体情報である血液成分の測定に使用しなくてもよい。電子機器100は、例えば、この期間に測定された脈波を記憶部142に記憶しなくてもよい。

0052

制御部140は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出したか否かを判定する(図9のステップS101)。所定回数は、図8に示す例では4回であるが、これに限られない。また、安定した脈波は、例えば、各脈波のピーク出力のばらつき及び/又は各脈波のピーク同士の間隔のばらつきが、所定の誤差範囲内となる脈波をいう。ピーク同士の間隔における所定の誤差範囲は、例えば±150msecであるが、これに限られない。図8に示す例では、制御部140が、時刻t1から時刻t2まで、各脈波のピーク同士の間隔のばらつきが4回連続で±150msec以内となる脈波を検出した場合の例を示している。

0053

制御部140は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出したと判定した場合(図9のステップS101のYes)、脈波の取得を開始する(ステップS102)。すなわち、制御部140は、血液成分を測定するために使用する脈波を取得する。脈波取得開始時刻は、例えば図8では時刻t3である。制御部140は、このようにして取得した脈波を記憶部142に記憶してもよい。電子機器100は、このように所定回数連続して安定した脈波を検出したと判定した場合に脈波の取得を開始するため、実際には被検者が電子機器100を接触させていない場合等における、誤検出を防止しやすくなる。

0054

制御部140は、脈波の取得を開始した後、脈波取得の終了条件が満たされると、脈波の取得を終了する。終了条件は、脈波の取得を開始した後、例えば所定時間が経過した場合であってもよい。終了条件は、例えば、所定の脈拍数分の脈波を取得した場合であってもよい。なお終了条件は、これに限られず他の条件が適宜設定されてもよい。図8に示す例では、制御部140は、時刻t3から所定時間(例えば8秒又は15秒)経過後の時刻t4において脈波の取得を終了する。これにより、図9に示すフローは終了する。

0055

なお、制御部140は、脈波測定処理の開始後、所定回数連続して安定した脈波を検出していないと判定した場合(図9のステップS101のNo)、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間経過したか否かを判定する(ステップS103)。

0056

脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間(例えば30秒)経過していないと制御部140が判定した場合(ステップS103のNo)、図9に示すフローは、ステップS101に移行する。

0057

一方、制御部140は、脈波測定処理を開始するための所定の入力操作を行ってから所定時間経過しても、安定した脈波を検出できない場合(ステップS103のYes)、自動的に測定処理を終了(タイムアウト)して、図9のフローを終了する。

0058

図10は、電子機器100を用いて被検部位(手首)で取得された脈波の一例を示す図である。図10は、センサ130を脈動の検知手段として用いた場合のものである。図10は、センサ130である角速度センサで取得された角速度を積分したものである。図10において、横軸は時間、縦軸は角度を表す。取得された脈波は、例えば被検者の体動が原因のノイズを含む場合があるので、DC(Direct Current)成分を除去するフィルタによる補正を行い、脈動成分のみを抽出してもよい。

0059

電子機器100は、取得された脈波から、脈波に基づく指標を算出し、脈波に基づく指標を用いて、血液成分を測定する。取得された脈波から、脈波に基づく指標を算出する方法を、図10を用いて説明する。脈波の伝播は、心臓から押し出された血液による拍動が、動脈の壁や血液を伝わる現象である。心臓から押し出された血液による拍動は、前進波として手足末梢まで届き、その一部は血管の分岐部血管径の変化部等で反射され反射波として戻ってくる。脈波に基づく指標は、例えば、前進波の脈波伝播速度PWV(Pulse Wave Velocity)、脈波の反射波の大きさPR、脈波の前進波と反射波との時間差Δt、脈波の前進波と反射波との大きさの比で表されるAI(Augmentation Index)等である。

0060

図10に示す脈波は、利用者のn回分の脈拍であり、nは1以上の整数である。脈波は、心臓からの血液の駆出により生じた前進波と、血管分岐や血管径の変化部から生じた反射波とが重なりあった合成波である。図10において、PFnは脈拍毎の前進波による脈波のピークの大きさ、PRnは脈拍毎の反射波による脈波のピークの大きさ、PSnは脈拍毎の脈波の最小値である。また、図10において、TPRは脈拍のピークの間隔である。

0061

脈波に基づく指標とは、脈波から得られる情報を定量化したものを含む。例えば、脈波に基づく指標の一つであるPWVは、上腕足首等、2点の被検部位で測定された脈波の伝播時間差2点間の距離とに基づいて算出される。具体的には、PWVは、動脈の2点における脈波(例えば上腕と足首)を同期させて取得し、2点の距離の差(L)を2点の脈波の時間差(PTT)で除して算出される。例えば、脈波に基づく指標の一つである反射波の大きさPRは、反射波による脈波のピークの大きさPRnを算出してもよいし、n回分を平均化したPRaveを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つである脈波の前進波と反射波との時間差Δtは、所定の脈拍における時間差Δtnを算出してもよいし、n回分の時間差を平均化したΔtaveを算出してもよい。例えば、脈波に基づく指標の一つであるAIは、反射波の大きさを前進波の大きさで除したものであり、AIn=(PRn−PSn)/(PFn−PSn)で表わされる。AInは脈拍毎のAIである。AIは、例えば、脈波の測定を数秒間行い、脈拍毎のAIn(n=1〜nの整数)の平均値AIaveを算出し、脈波に基づく指標としてもよい。

0062

脈波伝播速度PWV、反射波の大きさPR、前進波と反射波との時間差Δt、及びAIは、血管壁の硬さに依存して変化するため、動脈硬化の状態の推定に用いることができる。例えば、血管壁が硬いと、脈波伝播速度PWVは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、反射波の大きさPRは大きくなる。例えば、血管壁が硬いと、前進波と反射波との時間差Δtは小さくなる。例えば、血管壁が硬いと、AIは大きくなる。さらに、電子機器100は、これらの脈波に基づく指標を用いて、動脈硬化の状態を推定できると共に、血液の流動性(粘性)を推定することができる。特に、電子機器100は、同一被検者の同一被検部位、及び動脈硬化の状態がほぼ変化しない期間(例えば数日間内)において取得された脈波に基づく指標の変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。ここで血液の流動性とは、血液の流れやすさを示し、例えば、血液の流動性が低いと、脈波伝播速度PWVは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、反射波の大きさPRは小さくなる。例えば、血液の流動性が低いと、前進波と反射波との時間差Δtは大きくなる。例えば、血液の流動性が低いと、AIは小さくなる。

0063

一実施形態では、脈波に基づく指標の一例として、電子機器100が、脈波伝播速度PWV、反射波の大きさPR、前進波と反射波との時間差Δt、及びAIを算出する例を示したが、脈波に基づく指標はこれに限ることはない。例えば、電子機器100は、脈波に基づく指標として、後方収縮期血圧を用いてもよい。

0064

図11は、算出されたAIの時間変動を示す図である。一実施形態では、脈波は、角速度センサを備えた電子機器100を用いて約5秒間取得された。制御部140は、取得された脈波から脈拍毎のAIを算出し、さらにこれらの平均値AIaveを算出した。一実施形態では、電子機器100は、食事前及び食事後の複数のタイミングで脈波を取得し、取得された脈波に基づく指標の一例としてAIの平均値(以降AIとする)を算出した。図11の横軸は、食事後の最初の測定時間を0として、時間の経過を示す。図11の縦軸は、その時間に取得された脈波から算出されたAIを示す。

0065

電子機器100は、食事前、食事直後、及び食事後30分毎に脈波を取得し、それぞれの脈波に基づいて複数のAIを算出した。食事前に取得された脈波から算出されたAIは約0.8であった。食事前に比較して、食事直後のAIは小さくなり、食事後約1時間でAIは最小の極値となった。食事後3時間で測定を終了するまで、AIは徐々に大きくなった。

0066

電子機器100は、算出されたAIの変化から、血液の流動性の変化を推定することができる。例えば血液中赤血球白血球血小板団子状に固まる、又は粘着力が大きくなると、血液の流動性は低くなる。例えば、血液中の血漿含水率が小さくなると、血液の流動性は低くなる。これらの血液の流動性の変化は、例えば、後述する糖脂質状態や、熱中症脱水症低体温等の被検者の健康状態によって変化する。被検者の健康状態が重篤化する前に、被検者は、一実施形態の電子機器100を用いて、自らの血液の流動性の変化を知ることができる。図11に示す食事前後のAIの変化から、食事後に血液の流動性が低くなったこと、及び、食事後約1時間で最も血液の流動性は低くなったこと、及び、その後徐々に血液の流動性が高くなったことが推定できる。電子機器100は、血液の流動性が低い状態を「どろどろ」、血液の流動性が高い状態を「さらさら」と表現して報知してもよい。例えば、電子機器100は、「どろどろ」「さらさら」の判定を、被検者の実年齢におけるAIの平均値を基準にして行ってもよい。電子機器100は、算出されたAIが平均値より大きければ「さらさら」、算出されたAIが平均値より小さければ「どろどろ」と判定してもよい。電子機器100は、例えば、「どろどろ」「さらさら」の判定を、食事前のAIを基準にして判定してもよい。電子機器100は、食事後のAIを食事前のAIと比較して「どろどろ」度合いを推定してもよい。電子機器100は、例えば、食事前のAIすなわち空腹時のAIとして、被検者の血管年齢(血管の硬さ)の指標として用いることができる。電子機器100は、例えば、被検者の食事前のAIすなわち空腹時のAIを基準として、算出されたAIの変化量を算出すれば、被検者の血管年齢(血管の硬さ)による推定誤差を少なくすることができる。電子機器100は、血液の流動性の変化をより精度よく推定することができる。

0067

図12は、算出されたAIと血糖値の測定結果を示す図である。脈波の取得方法及びAIの算出方法は、図11に示した実施形態と同じである。図12の右側の縦軸は血中の血糖値を示し、左側の縦軸は算出されたAIを示す。図12実線は、取得された脈波から算出されたAIを示し、点線は測定された血糖値を示す。血糖値は、脈波取得直後に測定された。血糖値は、テルモ社製の血糖測定器「メディセーフフィット」を用いて測定された。食事前の血糖値と比べて、食事直後の血糖値は約20mg/dl上昇している。食事後約1時間で血糖値は最大の極値となった。その後、測定を終了するまで、血糖値は徐々に小さくなり、食事後約3時間でほぼ食事前の血糖値と同じになった。

0068

図12に示す通り、食前食後の血糖値は、脈波から算出されたAIと負の相関がある。血糖値が高くなると、血液中の糖により赤血球及び血小板が団子状に固まり、又は粘着力が強くなり、その結果血液の流動性は低くなることがある。血液の流動性が低くなると、脈波伝播速度PWVは小さくなることがある。脈波伝播速度PWVが小さくなると、前進波と反射波との時間差Δtは大きくなることがある。前進波と反射波との時間差Δtが大きくなると、前進波の大きさPFに対して反射波の大きさPRは小さくなることがある。前進波の大きさPFに対して反射波の大きさPRが小さくなると、AIは小さくなることがある。食事後数時間内(一実施形態では3時間)のAIは、血糖値と相関があることから、AIの変動により、被検者の血糖値の変動を推定することができる。また、あらかじめ被検者の血糖値を測定し、AIとの相関を取得しておけば、電子機器100は、算出されたAIから被検者の血糖値を推定することができる。

0069

食事後に最初に検出されるAIの最小極値であるAIPの発生時間に基づいて、電子機器100は被検者の糖代謝の状態を推定できる。電子機器100は、糖代謝の状態として、例えば血糖値を推定する。糖代謝の状態の推定例として、例えば食事後に最初に検出されるAIの最小極値AIPが所定時間以上(例えば食後約1.5時間以上)経ってから検出される場合、電子機器100は、被検者が糖代謝異常(糖尿病患者)であると推定できる。

0070

食事前のAIであるAIBと、食事後に最初に検出されるAIの最小極値であるAIPとの差(AIB−AIP)に基づいて、電子機器100は被検者の糖代謝の状態を推定できる。糖代謝の状態の推定例として、例えば(AIB−AIP)が所定数値以上(例えば0.5以上)の場合、被検者は糖代謝異常(食後高血糖患者)であると推定できる。

0071

図13は、算出されたAIと血糖値との関係を示す図である。算出されたAIと血糖値とは、血糖値の変動が大きい食事後1時間以内に取得されたものである。図13のデータは、同一被験者における異なる複数の食事後のデータを含む。図13に示す通り、算出されたAIと血糖値とは負の相関を示した。算出されたAIと血糖値との相関係数は0.9以上であった。例えば、図13に示すような算出されたAIと血糖値との相関を、あらかじめ被験者毎に取得しておけば、電子機器100は、算出されたAIから被験者の血糖値を推定することもできる。

0072

図14は、算出されたAIと中性脂肪値の測定結果を示す図である。脈波の取得方法及びAIの算出方法は、図11に示した実施形態と同じである。図14の右側の縦軸は血中の中性脂肪値を示し、左側の縦軸はAIを示す。図14の実線は、取得された脈波から算出されたAIを示し、点線は測定された中性脂肪値を示す。中性脂肪値は、脈波取得直後に測定した。中性脂肪値は、テクノメディカ社製の脂質測定装置ポケットリピッド」を用いて測定された。食事前の中性脂肪値と比較して、食事後の中性脂肪値の最大極値は約30mg/dl上昇している。食事後約2時間後に中性脂肪は最大の極値となった。その後、測定を終了するまで、中性脂肪値は徐々に小さくなり、食事後約3.5時間でほぼ食事前の中性脂肪値と同じになった。

0073

これに対し、算出されたAIの最小極値は、食事後約30分で第1の最小極値AIP1が検出され、食事後約2時間で第2の最小極値AIP2が検出された。食事後約30分で検出された第1の最小極値AIP1は、前述した食後の血糖値の影響によるものであると推定できる。食事後約2時間で検出された第2の最小極値AIP2は、食事後約2時間で検出された中性脂肪の最大極値とその発生時間がほぼ一致している。このことから、食事から所定時間以降に検出される第2の最小極値AIP2は中性脂肪の影響によるものであると推定できる。食前食後の中性脂肪値は、血糖値と同じように、脈波から算出されたAIと負の相関があることがわかった。特に食事から所定時間以降(一実施形態では約1.5時間以降)に検出されるAIの最小極値AIP2は、中性脂肪値と相関があることから、AIの変動により、被検者の中性脂肪値の変動を推定することができる。また、あらかじめ被検者の中性脂肪値を測定し、AIとの相関を取得しておけば、電子機器100は、算出されたAIから被検者の中性脂肪値を推定することができる。

0074

食事後所定時間以降に検出される第2の最小極値AIP2の発生時間に基づいて、電子機器100は被検者の脂質代謝の状態を推定できる。電子機器100は、脂質代謝の状態として、例えば脂質値を推定する。脂質代謝の状態の推定例として、例えば第2の最小極値AIP2が食事後所定時間以上(例えば4時間以上)経ってから検出される場合、電子機器100は、被検者が脂質代謝異常高脂血症患者)であると推定できる。

0075

食事前のAIであるAIBと、食事後所定時間以降に検出される第2の最小極値AIP2との差(AIB−AIP2)に基づいて、電子機器100は被検者の脂質代謝の状態を推定できる。脂質代謝異常の推定例として、例えば(AIB−AIP2)が0.5以上の場合、電子機器100は、被検者が脂質代謝異常(食後高脂血症患者)であると推定できる。

0076

また、図12乃至図14で示した測定結果から、一実施形態の電子機器100は、食事後に最も早く検出される第1の最小極値AIP1及びその発生時間に基づいて、被検者の糖代謝の状態を推定することができる。さらに、一実施形態の電子機器100は、第1の最小極値AIP1の後で所定時間以降に検出される第2の最小極値AIP2及びその発生時間に基づいて、被検者の脂質代謝の状態を推定することができる。

0077

一実施形態では脂質代謝の推定例として中性脂肪の場合を説明したが、脂質代謝の推定は中性脂肪に限られない。電子機器100が推定する脂質値は、例えば総コレステロール、HDLコレステロール及びLDLコレステロール等を含む。これらの脂質値は、上述の中性脂肪の場合と同じような傾向を示す。

0078

図15は、AIに基づいて血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定する手順を示すフロー図である。図15を用いて、一実施形態に係る電子機器100による血液の流動性、並びに糖代謝及び脂質代謝の状態の推定の流れを説明する。

0079

図15に示すように、電子機器100は、初期設定として、被検者のAI基準値を取得する(ステップS201)。AI基準値は、被検者の年齢から推定される平均的なAIを用いてもよいし、事前に取得された被検者の空腹時のAIを用いてもよい。また、電子機器100は、ステップS202〜S208において食前と判断されたAIをAI基準値としてもよいし、脈波測定直前に算出されたAIをAI基準値としてもよい。この場合、電子機器100は、ステップS202〜S208より後にステップS201を実行する。

0080

続いて、電子機器100は、脈波を取得する(ステップS202)。例えば電子機器100は、所定の測定時間(例えば、5秒間)に取得された脈波について、所定の振幅以上が得られたか否かを判定する。取得された脈波について、所定の振幅以上が得られたら、ステップS203に進む。所定の振幅以上が得られなかったら、ステップS202を繰り返す(これらのステップは図示せず)。ステップS202において、例えば電子機器100は、所定の振幅以上の脈波を検出すると、自動で脈波を取得する。

0081

電子機器100は、ステップS202で取得された脈波から、脈波に基づく指標としてAIを算出し記憶部142に記憶する(ステップS203)。電子機器100は、所定の脈拍数(例えば、3拍分)毎のAIn(n=1〜nの整数)から平均値AIaveを算出して、これをAIとしてもよい。あるいは、電子機器100は、特定の脈拍におけるAIを算出してもよい。

0082

AIは、例えば脈拍数PR、脈圧(PF−PS)、体温、被検出部の温度等によって補正されてもよい。脈拍とAI及び脈圧とAIは共に負の相関があり、温度とAIとは正の相関があることが知られている。補正を行う際には、例えばステップS203において、電子機器100はAIに加え脈拍、脈圧を算出する。例えば、電子機器100は、センサ130として温度センサを搭載し、ステップS202における脈波の取得の際に、被検出部の温度を取得してもよい。事前に作成された補正式に、取得された脈拍、脈圧、温度等を代入することにより、電子機器100はAIを補正する。

0083

続いて、電子機器100は、ステップS201で取得されたAI基準値とステップS203で算出されたAIとを比較して、被検者の血液の流動性を推定する(ステップS204)。算出されたAIがAI基準値より大きい場合(YESの場合)、血液の流動性は高いと推定される。この場合、電子機器100は例えば「血液はさらさらです」と報知する(ステップS205)。算出されたAIがAI基準値より大きくない場合(NOの場合)、血液の流動性は低いと推定される。この場合、電子機器100は例えば「血液はどろどろです」と報知する(ステップS206)。

0084

続いて、電子機器100は、糖代謝及び脂質代謝の状態を推定するか否かを被検者に確認する(ステップS207)。ステップS207で糖代謝及び脂質代謝を推定しない場合(NOの場合)、電子機器100は処理を終了する。ステップS207で糖代謝及び脂質代謝を推定する場合(YESの場合)、電子機器100は、算出されたAIが食前、食後いずれかに取得されたものかを確認する(ステップS208)。食後ではない(食前)場合(NOの場合)、ステップS202に戻り、次の脈波を取得する。食後の場合(YESの場合)、電子機器100は、算出されたAIに対応する脈波の取得時間を記憶する(ステップS209)。続いて脈波を取得する場合(ステップS210のNOの場合)、ステップS202に戻り、電子機器100は次の脈波を取得する。脈波測定を終了する場合(ステップS210のYESの場合)ステップS211以降に進み、電子機器100は被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態の推定を行う。

0085

続いて、電子機器100は、ステップS204で算出された複数のAIから、最小極値とその時間を抽出する(ステップS211)。例えば、図14の実線で示すようなAIが算出された場合、電子機器100は、食事後約30分の第1の最小極値AIP1、及び食事後約2時間の第2の最小極値AIP2を抽出する。

0086

続いて、電子機器100は、第1の最小極値AIP1とその時間から、被検者の糖代謝の状態を推定する(ステップS212)。さらに、電子機器100は、第2の最小極値AIP2とその時間から、被検者の脂質代謝の状態を推定する(ステップS213)。被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態の推定例は、前述の図14と同一であるので省略する。

0087

続いて、電子機器100は、ステップS212及びステップS213の推定結果を報知し(ステップS214)、図15に示す処理を終了する。報知部144は、例えば「糖代謝は正常です」、「糖代謝異常が疑われます」、「脂質代謝は正常です」、「脂質代謝異常が疑われます」等の報知を行う。また、報知部144は「病院受診しましょう」、「食生活を見直しましょう」等のアドバイスを報知してもよい。そして、電子機器100は、図15に示す処理を終了する。

0088

上記実施形態に係る電子機器100は、当接部110を被検部位に立て掛けるように当接させて、生体情報を測定できる。そのため、電子機器100は、手首に装着させて生体情報を測定する電子機器と比較して、容易に生体情報の測定を開始できる。このようにして、電子機器100は、被検者にとって煩雑さを低減可能である。

0089

上記実施形態に係る電子機器100は、当接部110を被検部位に当接させることにより生体情報を測定できるため、被検者の被検部位(手首)の形状に関わらず、当接部110を被検部位に当接しやすくなる。そのため、電子機器100によれば、生体情報の測定を容易にするとともに、生体情報の測定精度を向上することができる。

0090

上記実施形態に係る電子機器100は、電子機器100のモーションファクタに基づいて生体情報を測定する。そのため、橈骨動脈又は尺骨動脈等、指先等の末梢の血管と比較して太い血管が存在する位置を被検部位として生体情報を測定できる。末梢の血管は、例えば気温の変化等の外部環境による影響を受けやすいため、生体情報の測定結果に誤差が生じやすい。これに対し、橈骨動脈及び尺骨動脈等は、外部環境による影響を受けにくく、生体情報の測定結果が安定しやすいため、生体情報の測定精度が向上する。

0091

上記実施形態に係る電子機器100は、脈波に基づく指標から被検者の血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。このため、電子機器100は、非侵襲かつ短時間で被検者の血液の流動性並びに糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。

0092

上記実施形態に係る電子機器100は、脈波に基づく指標の極値とその時間から、糖代謝の状態の推定と、脂質代謝の状態の推定とを行うことができる。このため、電子機器100は、非侵襲かつ短時間で被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。

0093

上記実施形態に係る電子機器100は、例えば、食事前(空腹時)の脈波に基づく指標を基準にして、被検者の糖代謝及び脂質代謝の状態を推定できる。このため、電子機器100は、短期的に変化しない血管径や血管の硬さ等を考慮せずに、被検者の血液の流動性及び糖代謝及び脂質代謝の状態を正確に推定できる。

0094

上記実施形態に係る電子機器100は、脈波に基づく指標と血糖値、脂質値とのキャリブレーションを取っておけば、被検者の血糖値、脂質値を非侵襲かつ短時間に推定することができる。

0095

図16は、本開示の一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図16に示した一実施形態のシステムは、電子機器100と、測定装置であるサーバ150と、通信ネットワークを含む。図16に示したように、電子機器100で取得された脈波は、通信ネットワークを通じてサーバ150に送信され、被検者の個人情報としてサーバ150に保存される。サーバ150では、被検者の過去の取得情報や、様々なデータベースと比較することにより、被検者の生体情報を測定(算出)する。サーバ150はさらに被検者に最適なアドバイスを作成する。サーバ150は、電子機器100に測定結果及びアドバイスを返信する。電子機器100は受信した測定結果及びアドバイスを電子機器100の表示部(タッチスクリーンディスプレイ102)から報知する。電子機器100の通信機能を利用することで、サーバ150には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに測定の精度が上がる。また、生体情報の測定をサーバ150で行うため、電子機器100の制御部140の演算負担は軽減される。また、被検者の過去の取得情報をサーバ150で保存できるため、電子機器100の記憶部142の負担は軽減する。電子機器100はさらに小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度は向上する。なお、上記システムにより、被検者の血液の流動性、糖代謝又は脂質代謝についても、上記電子機器100による測定処理と同じように測定することができる。

0096

本発明を完全かつ明瞭に開示するためにいくつかの実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。また、いくつかの実施形態に示した各要件は、自由に組み合わせが可能である。

0097

例えば、上記実施形態では、電子機器100が当接部110と支持部120とを備えるとして説明したが、電子機器100は、支持部120を備えなくてもよい。この場合、電子機器100の背面101Bの一部が被検部位とは異なる位置で被検者に当接することにより、当接部110の被検部位に対する当接状態が支持される。

0098

上記実施形態では、当接部110が電子機器100に固定される場合について説明したが、当接部110は、必ずしも電子機器100に直接的に固定されていなくてもよい。当接部110は、電子機器100に固定して用いられる保持具に固定されてもよい。例えば、電子機器100がスマートフォンである場合には、当接部110は、スマートフォンに固定して用いられるケース又はカバーに固定されてもよい。

0099

図17は、当接部110が電子機器100の保持具160に固定された場合の一例を示す図である。図17は、一例として、電子機器100であるスマートフォンが、保持具160であるスマホケースに保持されている場合の図を示している。図17に示すように、当接部110及び支持部120は、保持具160の背面161B側に固定されてよい。当接部110及び支持部120の少なくともいずれかは、保持具160に着脱不可能に固定されてもよい。当接部110及び支持部120の少なくともいずれかは、保持具160に着脱可能に固定されていてもよい。

0100

当接部110が保持具160に固定される場合、被検者は、保持具160ごと電子機器100を腕に立て掛けるようにして、当接部110を被検部位に当接させることにより、電子機器100による生体情報の測定を実行させることができる。

0101

当接部110が保持具160に固定される場合、例えばスマートフォン等の電子機器100には、当接部110が不要となる。

0102

上記実施形態において、当接部110及び支持部120の少なくともいずれかは、電子機器100に格納可能であってもよい。図18及び図19は、当接部110及び支持部120を格納可能な構造を有する電子機器100の一例を示す図である。図18(a)は、格納構造を有する電子機器100における、非格納状態の背面図である。図18(b)は、図18(a)のA−A断面図である。図19(a)は、格納構造を有する電子機器100における、格納状態の背面図である。図19(b)は、図19(a)のB−B断面図である。ただし、図18(b)及び図19(b)では、電子機器100の正面101A側の機構については図示を省略している。

0103

図18(a)及び(b)に示すように、格納構造を有する電子機器100は、背面101B側に当接部110及び支持部120を格納するための格納部111及び121を備える。格納部111及び121は、それぞれ背面101Bにおいて電子機器100の本体内部側に窪んだ構造になっている。電子機器100により生体情報が測定される場合、当接部110及び支持部120は、それぞれ格納部111及び121に格納されておらず、背面101B上で固定される。

0104

電子機器100による生体情報の測定を行わない場合、当接部110及び支持部120は、例えば図19(a)及び(b)に示すように、それぞれ格納部111及び121内に格納される。当接部110及び支持部120の格納状態と非格納状態とは、例えば、電子機器100に設けられたヒンジ構造により、切り換えることができる。

0105

当接部110及び支持部120が上述のように保持具160に固定される場合には、保持具160が、当接部110及び支持部120の少なくともいずれかを格納可能な構造を有していてもよい。

0106

電子機器100又は保持具160が格納構造を有する場合、被検者は、生体情報を測定しない場合に、当接部110及び/又は支持部120を電子機器100又は保持具160内に格納できる。このようにして、当接部110及び/又は支持部120の非使用時において、当接部110及び/又は支持部120による電子機器100又は保持具160からの突出がなくなる。これにより、電子機器100が、生体情報の測定以外の機能を有する場合には、被検者は、電子機器100を用いて当該他の機能を使用しやすくなる。なお、格納構造は、図18及び図19を用いて説明した構造に限られない。格納構造は、当接部110及び支持部120の少なくともいずれかを、電子機器100又は保持具160が格納可能な任意の構造であってよい。

0107

上記実施形態において、当接部110及び支持部120の少なくともいずれかは、電子機器100に対して、固定される位置を調整可能であってもよい。図20は、固定位置を調整可能な構造(調整構造)を有する電子機器100の一例を示す図である。図20(a)は、調整構造を有する電子機器100の背面図である。図20(b)は、図20(a)のC−C断面図である。ただし、図20(b)では、電子機器100の正面101A側の機構については図示を省略している。

0108

図20(a)及び(b)に示すように、調整構造を有する電子機器100において、当接部110及び支持部120は、可動プレート170上に固定される。電子機器100は、本体の背面101B側において窪んだ構造であるプレート保持部171を備える。可動プレート170は、電子機器100本体に設けられたプレート保持部171内において、スライド可能である。すなわち、可動プレート170は、電子機器100の本体に対して、図20(a)及び(b)に矢印で示す上下方向に可動である。可動プレート170をスライドさせることにより、当接部110及び支持部120の位置が、電子機器100に対する位置が調整される。可動プレート170は、可動可能範囲の適宜な位置において、電子機器100に固定される。

0109

当接部110及び支持部120が上述のように保持具160に固定される場合には、保持具160が、当接部110及び支持部120の少なくともいずれかの固定位置を調整可能な構造を有していてもよい。

0110

電子機器100又は保持具160が調整構造を有する場合、被検者は、生体情報を測定するに際して、電子機器又は保持具160に対する当接部110及び/又は支持部120の固定位置を調整できる。そのため、被検者の手首等の形状に合わせて、当接部110及び/又は支持部120の位置を調節可能である。なお、調整構造は、図20を用いて説明した構造に限られない。

0111

図20では、当接部110及び支持部120が、1つの可動プレート170上に固定されて、一体として位置を調整される場合の例について説明した。しかしながら、当接部110及び支持部120は、それぞれ独立して固定位置を調整可能であってもよい。当接部110及び支持部120の固定位置を独立して調整可能である場合、被検者の手首等の形状に合わせて、当接部110及び支持部120の位置関係が調整可能となる。

0112

上記実施形態では、電子機器100がスマートフォン等の携帯電話器である場合について説明したが、電子機器100は、これに限られない。電子機器100は、例えば、折り畳み式の携帯電話器であってもよい。また、電子機器100は、当該電子機器100のモーションファクタを検出可能なセンサを備える他の任意の電子機器であればよい。

0113

上記実施形態では、被検者は、机等の台に腕を載せて、腕に電子機器100を立て掛けるようにして、電子機器100にモーションファクタを取得させる場合について説明したが、モーションファクタの取得形態は、必ずしもこれに限られない。例えば、電子機器100の大きさ、形状及び重量等によっては、被検者は、被検部位である腕に当接される電子機器100を、被検部位とは反対の手の指で保持することにより、電子機器100によるモーションファクタの取得を実行させてもよい。

0114

100電子機器
100A上端
101ハウジング
101A 正面
101B 背面
101C 側面
102タッチスクリーンディスプレイ
102Aディスプレイ
102Bタッチスクリーン
103A、103B、103C、103E、103F ボタン
104照度センサ
105近接センサ
106レシーバ
107マイク
108 第1カメラ
109 第2カメラ
110 当接部
110a 当接面
111 格納部
120 支持部
130センサ
140 制御部
141電源部
142 記憶部
143通信部
144報知部
150サーバ
160保持具
161B 背面
170可動プレート
171プレート保持部

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