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JP6960849B2 - Bio-information processing equipment, bio-information processing system, bio-information processing method and program - Google Patents
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Bio-information processing equipment, bio-information processing system, bio-information processing method and program Download PDF

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Description

本発明は、生体情報処理装置、生体情報処理システム、生体情報処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a biometric information processing device, a biometric information processing system, a biometric information processing method and a program.

呼気に含まれているガス成分の1つであるアセトンの濃度すなわち、呼気アセトン濃度を測定して脂肪代謝レベルを推定する技術が知られている(例えば特許文献1)。また、測定された呼気アセトン濃度を年齢、身長、体重等のプロフィール情報をもとに補正することで、脂肪代謝レベルを精度高く推定する技術が知られている(例えば特許文献2)。 A technique for estimating the fat metabolism level by measuring the concentration of acetone, which is one of the gas components contained in the exhaled breath, that is, the exhaled acetone concentration is known (for example, Patent Document 1). Further, there is known a technique for estimating a fat metabolism level with high accuracy by correcting the measured exhaled acetone concentration based on profile information such as age, height, and body weight (for example, Patent Document 2).

特開2001−318069号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2001-318069 特開2016−75536号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-75536

しかしながら、上記の従来技術には、次に示すような問題があった。呼気又は皮膚等から放出される生体ガス中の成分の濃度又は放出量は、測定時刻、食事摂取時刻、摂取した食事のカロリー、運動実施状況等の要因、すなわち外乱要因の影響を受けて変化する。そのため、日々の健康状態の変化を正確に評価するためには、測定時刻及び測定条件を統一して生体情報を測定した上で比較する必要があった。一方で、ユーザが毎回同じ測定時刻及び測定条件で生体情報を測定することは困難であり、ユーザに大きな負担が要求されるものであった。 However, the above-mentioned prior art has the following problems. The concentration or amount of components in the biological gas released from exhaled breath or skin changes depending on factors such as measurement time, meal intake time, calories of ingested meal, exercise implementation status, that is, disturbance factors. .. Therefore, in order to accurately evaluate changes in daily health conditions, it was necessary to unify the measurement time and measurement conditions, measure biological information, and then compare them. On the other hand, it is difficult for the user to measure the biological information at the same measurement time and measurement conditions every time, which requires a heavy burden on the user.

そこで、本発明は上記問題を解決するため、測定時刻又は測定条件を統一して生体情報の測定が行われない場合であっても、各測定結果の生体情報が比較可能になるように、特定の条件に統一するための補正を行って日々の健康状態の変化を正確に評価することが可能な生体情報処理装置、システム、プログラム及び方法を提供する。すなわち、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減する。 Therefore, in order to solve the above problem, the present invention specifies so that the biometric information of each measurement result can be compared even when the biometric information is not measured by unifying the measurement time or measurement conditions. Provided are a biometric information processing apparatus, system, program and method capable of accurately evaluating daily changes in health condition by making corrections to unify the conditions of. That is, even when the biological information is measured at an arbitrary measurement time or measurement condition, it is possible to accurately evaluate the daily changes in the health condition, and the burden on the user when measuring the biological information is increased. Reduce.

開示の技術によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得部と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報の第1の変動量、前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の第2の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有し、前記補正部は、前記第1の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定部が所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定し、前記補正部は、前記第2の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定部が所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定し、前記生体情報は、呼気アセトン濃度であり、前記外乱要因は、食事摂取であり、前記プロフィール情報は、身長、体重及び年齢である生体情報処理装置が提供される。
According to the disclosed technology, a biological information measuring unit that measures the biological information of the person to be measured, a profile information acquiring unit that acquires profile information related to the fluctuation of the biological information of the person to be measured, and a fluctuation of the biological information due to a disturbance factor. based the first variation amount of the biological information at predetermined time slot that does not include the amount, in the second variation amount of the biological information before the predetermined time period by Kigairan factors, any of said predetermined time period from the measured biological information in time, before it has a correction unit for calculating biological information at a particular time of the predetermined time period variation amount of biological information has been removed by Kigairan factors, the correction unit The first fluctuation amount is specified based on the profile information and a learning or a predetermined model in which the biometric information measuring unit measures the biometric information of the person to be measured a plurality of times in a predetermined period. The correction unit may learn to measure the second fluctuation amount a plurality of times of the profile information and the biometric information in which the biometric information measuring unit receives fluctuations due to the disturbance factor of the person to be measured in a predetermined period. Specified based on a predetermined model, the biometric information is the exhaled acetone concentration, the disturbing factor is dietary intake, and the profile information is the height, weight and age of the biometric information device. Provided.

任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減することができる。 Even when biometric information is measured at an arbitrary measurement time or measurement conditions, it is possible to accurately evaluate changes in daily health conditions and reduce the burden on the user when measuring biometric information. be able to.

本発明の実施形態における生体情報処理装置1の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the functional structure example of the biological information processing apparatus 1 in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における生体情報処理装置1のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware configuration example of the biological information processing apparatus 1 in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における生体情報処理装置1の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of the biological information processing apparatus 1 in embodiment of this invention. 本発明の実施形態におけるプロフィール情報の一例である。This is an example of profile information in the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態における外乱要因及び取得方法の一例である。This is an example of a disturbance factor and an acquisition method in the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態における外乱要因及び補正に係る属性の一例である。This is an example of attributes related to disturbance factors and corrections in the embodiment of the present invention. 本発明の実施例1におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。It is a graph which shows the diurnal variation formula of the change amount of the acetone concentration in Example 1 of this invention. 本発明の実施例2における外乱要因(朝食摂取時刻)によるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。It is a graph which shows the diurnal variation formula of the change amount of the acetone concentration by the disturbance factor (breakfast intake time) in Example 2 of this invention. 本発明の実施例2におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。It is a graph which shows the diurnal variation formula of the change amount of the acetone concentration in Example 2 of this invention. 本発明の変形例1における外乱要因(朝食時の摂取カロリー量)によるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。It is a graph which shows the diurnal variation formula of the change amount of the acetone concentration by the disturbance factor (the amount of calorie intake at breakfast) in the modification 1 of this invention.

以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について詳細に説明する。まず、本発明の実施形態における生体情報処理装置1について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. First, the biometric information processing apparatus 1 according to the embodiment of the present invention will be described.

図1は、本発明の実施の形態にかかる生体情報処理装置の機能構成例を示す図である。本発明の実施形態における生体情報処理装置1は、生体情報取得部12、外乱要因取得部13、プロフィール取得部14、補正部15及び保存部16を有し、生体情報取得部12は、生体情報測定センサ11と接続される。生体情報処理装置1は、例えばネットワークで互いに接続される複数の装置が上記のいずれかの機能部として動作するシステムであってもよい。 FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration example of the biometric information processing apparatus according to the embodiment of the present invention. The biometric information processing apparatus 1 according to the embodiment of the present invention includes a biometric information acquisition unit 12, a disturbance factor acquisition unit 13, a profile acquisition unit 14, a correction unit 15, and a storage unit 16, and the biometric information acquisition unit 12 includes biometric information. It is connected to the measurement sensor 11. The biometric information processing device 1 may be, for example, a system in which a plurality of devices connected to each other via a network operate as any of the above functional units.

生体情報取得部12は、生体情報測定センサ11により測定者の生体情報を取得する。生体情報測定センサ11は、生体情報処理装置1に含まれてもよいし、生体情報測定センサ11と生体情報処理装置1が分離していて、生体情報測定センサ11で測定された結果を、無線通信等を介して生体情報取得部12に送信してもよい。生体情報測定センサ11は、例えば、アセトン濃度、エタノール濃度、水蒸気濃度又は心拍数等の各種生体情報を測定するセンサである。また、生体情報測定センサ11は、例えば、生体ガスに含まれるアセトアルデヒド、イソプレン、メチルメルカプタン、ベンゼン、トルエン、ノネナール、ホルムアルデヒド、アンモニア、メタン、硫化水素、水素、一酸化窒素、一酸化炭素、二酸化炭素等を測定可能であってもよい。 The biological information acquisition unit 12 acquires the biological information of the measurer by the biological information measurement sensor 11. The biometric information measurement sensor 11 may be included in the biometric information processing device 1, or the biometric information measurement sensor 11 and the biometric information processing device 1 are separated, and the result measured by the biometric information measurement sensor 11 is wirelessly transmitted. It may be transmitted to the biological information acquisition unit 12 via communication or the like. The biological information measurement sensor 11 is a sensor that measures various biological information such as, for example, acetone concentration, ethanol concentration, water vapor concentration, and heart rate. Further, the biological information measurement sensor 11 includes, for example, acetaldehyde, isoprene, methyl mercaptan, benzene, toluene, nonenal, formaldehyde, ammonia, methane, hydrogen sulfide, hydrogen, nitrogen monoxide, carbon monoxide, and carbon dioxide contained in the biological gas. Etc. may be measurable.

外乱要因取得部13は食事摂取時刻、摂取した食事のカロリー、実施した運動の時間又は運動強度等の外乱要因に係る情報を取得する。外乱要因の詳細については後述する。 The disturbance factor acquisition unit 13 acquires information related to the disturbance factor such as the meal intake time, the calorie of the ingested meal, the time of the exercise performed, or the exercise intensity. Details of the disturbing factors will be described later.

プロフィール取得部14は測定者のプロフィール情報、例えば、身長、体重、年齢又は性別等を取得する。プロフィール情報の詳細については後述する。 The profile acquisition unit 14 acquires profile information of the measurer, for example, height, weight, age, gender, and the like. Details of the profile information will be described later.

補正部15は、プロフィール取得部14が取得した被測定者のプロフィール情報、外乱要因取得部13が取得した被測定者の外乱要因及び生体情報取得部12が取得した被測定者の生体情報に基づいて、外乱要因がない場合の基準となる生体情報の日内変動式と、外乱要因によって生じる生体情報の変化量の日内変動式とを算出して、例えば、特定の測定時刻における複数の測定結果間で比較することができる生体情報を算出する。補正部15の詳細な動作については後述する。 The correction unit 15 is based on the profile information of the person to be measured acquired by the profile acquisition unit 14, the disturbance factor of the person to be measured acquired by the disturbance factor acquisition unit 13, and the biometric information of the person to be measured acquired by the biometric information acquisition unit 12. Then, the diurnal variation formula of the biological information which is the reference when there is no disturbance factor and the diurnal variation formula of the amount of change of the biological information caused by the disturbance factor are calculated, and for example, between a plurality of measurement results at a specific measurement time. Calculate biometric information that can be compared with. The detailed operation of the correction unit 15 will be described later.

保存部16は、取得された生体情報、プロフィール情報及び外乱要因に係る情報のほか、特定のプロフィール情報を有するユーザが特定の生活様式を実施したときに生体情報がどのように日内で変動するかを示す変動モデルに係る情報、特定のプロフィール情報に対応するユーザが外乱要因によって生体情報がどのように変化するかを示す情報、測定結果を比較する基準となる測定時刻及び測定条件を示す情報等が少なくとも保存される。生活様式とは、例えば、起床時刻、運動量、食事のカロリー、薬の服用等を含む生活のパターンをいう。なお、保存部16は、生体情報処理装置1に含まれなくてもよい。例えば、保存部16は、ネットワークを介して接続される他の情報処理装置に含まれてもよい。 In addition to the acquired biometric information, profile information, and information related to disturbance factors, the storage unit 16 shows how the biometric information fluctuates within the day when a user having a specific profile information implements a specific lifestyle. Information related to the fluctuation model showing, information showing how the biometric information changes due to disturbance factors by the user corresponding to specific profile information, information showing the measurement time and measurement conditions that serve as a reference for comparing the measurement results, etc. Is at least saved. The lifestyle refers to a lifestyle pattern including, for example, wake-up time, amount of exercise, dietary calories, taking medicine, and the like. The storage unit 16 does not have to be included in the biometric information processing device 1. For example, the storage unit 16 may be included in another information processing device connected via a network.

図2は、本発明の実施形態における生体情報処理装置1のハードウェア構成例を示す図である。図1に示される本発明の実施形態における生体情報処理装置1は、機能単位のブロックを示している。これらの各機能ブロックは、ハードウェア及び/又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び/又は論理的に複数要素が結合した1つの装置により実現されてもよいし、物理的及び/又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的及び/又は間接的に(例えば、有線及び/又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。 FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration example of the biometric information processing device 1 according to the embodiment of the present invention. The biometric information processing apparatus 1 according to the embodiment of the present invention shown in FIG. 1 shows a block of functional units. Each of these functional blocks is realized by any combination of hardware and / or software. Moreover, the means for realizing each functional block is not limited. That is, each functional block may be realized by one device in which a plurality of elements are physically and / or logically combined, or two or more devices physically and / or logically separated from each other directly and. / Or indirectly (for example, wired and / or wireless) connection may be realized by these plurality of devices.

また、例えば、本発明の一実施の形態における生体情報処理装置1は、本発明の実施の形態に係る処理を行うコンピュータとして機能してもよい。なお、当該コンピュータにはパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、PDA(Personal Digital Assistant)装置又はウェアラブル端末等、任意の実行プログラムに基づいて動作する電子機器が含まれる。図2に示されるように生体情報処理装置1は、物理的構成として、プロセッサ101、記憶装置102、補助記憶装置103、通信装置104、入力装置105、出力装置106及びバス107等を含むコンピュータとして構成されてもよい。 Further, for example, the biometric information processing apparatus 1 according to the embodiment of the present invention may function as a computer that performs the processing according to the embodiment of the present invention. The computer includes an electronic device that operates based on an arbitrary execution program, such as a personal computer, a smartphone, a tablet terminal, a PDA (Personal Digital Assistant) device, or a wearable terminal. As shown in FIG. 2, the biometric information processing device 1 is a computer including a processor 101, a storage device 102, an auxiliary storage device 103, a communication device 104, an input device 105, an output device 106, a bus 107, and the like as a physical configuration. It may be configured.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニット等に読み替えることができる。生体情報処理装置1のハードウェア構成は、図2に示される101〜106で示される各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 In the following description, the word "device" can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configuration of the biometric information processing device 1 may be configured to include one or more of the devices shown in FIGS. 101 to 106, or may be configured not to include some of the devices. May be good.

生体情報処理装置1が実現する各機能は、プロセッサ101、記憶装置102等のハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることで、プロセッサ101が演算を行い、通信装置104による通信、記憶装置102及び補助記憶装置103におけるデータの読み出し及び/又は書き込みを制御することで実現される。 Each function realized by the biometric information processing device 1 is performed by loading predetermined software (program) on hardware such as the processor 101 and the storage device 102, so that the processor 101 performs an calculation, and the communication device 104 communicates and stores the data. This is achieved by controlling the reading and / or writing of data in the device 102 and the auxiliary storage device 103.

プロセッサ101は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ101は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)で構成されてもよい。 The processor 101 operates, for example, an operating system to control the entire computer. The processor 101 may be composed of a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control device, an arithmetic unit, registers, and the like.

また、プロセッサ101は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール又はデータを、補助記憶装置103及び/又は通信装置104から記憶装置102に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムは、コンピュータに実行させることにより、本発明の実施の形態における生体情報処理装置1の機能を少なくとも一部を実現する。例えば、図1に示される生体情報取得部12、外乱要因取得部13、プロフィール取得部14、補正部15は、記憶装置102に格納されプロセッサ101で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ101で実行されてもよいし、2以上のプロセッサ101により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ101は、1以上のチップ又はコアで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。 Further, the processor 101 reads a program (program code), a software module, or data from the auxiliary storage device 103 and / or the communication device 104 into the storage device 102, and executes various processes according to these. The program realizes at least a part of the functions of the biometric information processing apparatus 1 according to the embodiment of the present invention by causing a computer to execute the program. For example, the biological information acquisition unit 12, the disturbance factor acquisition unit 13, the profile acquisition unit 14, and the correction unit 15 shown in FIG. 1 may be realized by a control program stored in the storage device 102 and operated by the processor 101. The various processes described above may be executed by one processor 101, or may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 101. Processor 101 may be mounted on one or more chips or cores. The program may be transmitted from the network via a telecommunication line.

記憶装置102は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)等の少なくとも1つで構成されてもよい。記憶装置102は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)等と呼ばれてもよい。記憶装置102は、本発明の一実施の形態に係る処理を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール等を保存することができる。 The storage device 102 is a computer-readable recording medium, and is, for example, at least one of a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), a RAM (Random Access Memory), and the like. It may be configured. The storage device 102 may be called a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like. The storage device 102 can store a program (program code), a software module, or the like that can be executed to carry out the process according to the embodiment of the present invention.

補助記憶装置103は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD−ROM(Compact Disc ROM)等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu−ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップ等の少なくとも1つで構成されてもよい。補助記憶装置103は、補助記憶媒体と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、記憶装置102及び/又は補助記憶装置103を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。図1に示される保存部16は、記憶装置102及び補助記憶装置103によって実現されてもよい。 The auxiliary storage device 103 is a computer-readable recording medium, and is, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, an optical magnetic disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, Blu). -It may be composed of at least one of a ray (registered trademark) disk), a smart card, a flash memory (for example, a card, a stick, a key drive), a floppy (registered trademark) disk, a magnetic strip, and the like. The auxiliary storage device 103 may be referred to as an auxiliary storage medium. The storage medium described above may be, for example, a database, server or other suitable medium including the storage device 102 and / or the auxiliary storage device 103. The storage unit 16 shown in FIG. 1 may be realized by the storage device 102 and the auxiliary storage device 103.

通信装置104は、有線及び/又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等ともいう。例えば、図1に示される保存部16は、通信装置104を介して接続される他のコンピュータによって実現されてもよい。 The communication device 104 is hardware (transmission / reception device) for performing communication between computers via a wired and / or wireless network, and is also referred to as, for example, a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like. For example, the storage unit 16 shown in FIG. 1 may be realized by another computer connected via the communication device 104.

入力装置105は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等)である。出力装置106は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプ等)である。なお、入力装置105及び出力装置106は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。例えば、図1に示される外乱要因取得部13又はプロフィール取得部14においてユーザから情報の入力を受け付ける機能は、入力装置105及び出力装置106によって実現されてもよい。 The input device 105 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, etc.) that receives an input from the outside. The output device 106 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that outputs to the outside. The input device 105 and the output device 106 may have an integrated configuration (for example, a touch panel). For example, the function of receiving information input from the user in the disturbance factor acquisition unit 13 or the profile acquisition unit 14 shown in FIG. 1 may be realized by the input device 105 and the output device 106.

また、プロセッサ101及び記憶装置102等の各装置は、情報を通信するためのバス107で接続される。バス107は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。 Further, each device such as the processor 101 and the storage device 102 is connected by a bus 107 for communicating information. The bus 107 may be composed of a single bus, or may be composed of different buses between the devices.

また、生体情報処理装置1は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ101は、これらのハードウェアの少なくとも1つで実装されてもよい。 Further, the biometric information processing device 1 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). It may be configured to include, and a part or all of each functional block may be realized by the hardware. For example, the processor 101 may be implemented on at least one of these hardware.

図3は、本発明の実施形態における生体情報処理装置1の動作を示すフローチャートである。図3において生体情報処理装置1の補正部15が、生体情報を補正する動作のフローチャートを説明する。以下、生体情報の被測定者を、ユーザという。 FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the biometric information processing apparatus 1 according to the embodiment of the present invention. In FIG. 3, a flowchart of an operation in which the correction unit 15 of the biometric information processing device 1 corrects biometric information will be described. Hereinafter, the person to be measured for biological information is referred to as a user.

ステップS1において、補正部15は、生体情報測定センサ11にて測定されたユーザの生体情報を生体情報取得部12から取得する。生体情報の測定は、任意の時刻に行われてよい。また、補正部15は、プロフィール取得部14からプロフィール情報を取得する。また、補正部15は、外乱要因取得部13から外乱要因に係る情報を取得する。 In step S1, the correction unit 15 acquires the user's biometric information measured by the biometric information measurement sensor 11 from the biometric information acquisition unit 12. The measurement of biological information may be performed at any time. Further, the correction unit 15 acquires profile information from the profile acquisition unit 14. Further, the correction unit 15 acquires information related to the disturbance factor from the disturbance factor acquisition unit 13.

図4は、本発明の実施形態におけるプロフィール情報の一例である。プロフィール情報は、ユーザごとに取得され、保存される。図4に示されるように、あるユーザに係るプロフィール情報は、例えば、「身長」、「体重」、「年齢」、「性別」、「基礎代謝量」、「筋肉量」、「体脂肪率」、「骨密度」、「体温」、「血圧」、「人種」、「ゲノム情報」、「変動モデル」、「変動モデル学習設定」、「補正モデル」、「補正モデル学習設定」等を含む。 FIG. 4 is an example of profile information according to the embodiment of the present invention. Profile information is acquired and saved for each user. As shown in FIG. 4, the profile information relating to a certain user is, for example, "height", "weight", "age", "gender", "basal metabolic rate", "muscle mass", "body fat percentage". , "Bone density", "body temperature", "blood pressure", "race", "genome information", "variation model", "variation model learning setting", "correction model", "correction model learning setting", etc. ..

「身長」、「体重」、「年齢」、「性別」、「基礎代謝量」、「筋肉量」、「体脂肪率」、「骨密度」、「体温」、「血圧」、「人種」、「ゲノム情報」は、ユーザの情報が入力されたものであり、これらの情報の1つ以上に基づいて、当該ユーザの「変動モデル」が規定され、生体情報の変化量に係る補正が行われる。例えば、「基礎代謝量」に相対的に高い値が設定されているユーザは、「基礎代謝量」に相対的に低い値が設定されているユーザに比べて、生体情報の日内変動が大きくなる変動モデルを適用し、変化量を大きくする補正が行われてもよい。また、「変動モデル」と同様に、当該ユーザの「補正モデル」が規定され、外乱要因による生体情報の変更量に係る補正が行われる。なお、「変動モデル学習設定」又は「補正モデル学習設定」は、「変動モデル」又は「補正モデル」を生成する際の学習に係る設定情報であり、例えば、学習を行うか否かを示す情報、学習の期間を示す情報等を含んでもよい。 "Height", "Weight", "Age", "Gender", "Basal metabolic rate", "Muscle mass", "Body fat percentage", "Bone density", "Body temperature", "Blood pressure", "Race" , "Genome information" is input of user information, and based on one or more of these information, the user's "variation model" is defined, and corrections related to the amount of change in biometric information are performed. Be told. For example, a user who has a relatively high value for "basal metabolic rate" has a larger diurnal variation in biometric information than a user who has a relatively low value for "basal metabolic rate". A variation model may be applied and corrections may be made to increase the amount of change. Further, similarly to the "variation model", the "correction model" of the user is defined, and the correction related to the amount of change in the biological information due to the disturbance factor is performed. The "variation model learning setting" or "correction model learning setting" is setting information related to learning when generating the "variation model" or "correction model", and is, for example, information indicating whether or not to perform learning. , Information indicating the learning period, etc. may be included.

図5は、本発明の実施形態における外乱要因及び取得方法の一例である。外乱要因に係る情報は、ユーザごとに外乱要因取得部13によって取得され、保存部16に保存される。図5に示されるように、「外乱要因」と、1又は複数の「取得方法」とが関連付けられて保存されてもよい。「外乱要因」は、「食事摂取時刻」、「食事のカロリー」、「運動時間」、「運動強度」、「飲酒の有無」、「香水の有無」、「服用中の薬」、「睡眠時刻」、「ガム摂取の有無」、「喫煙の有無」、「計測場所」等を含む。「取得方法」は、「ユーザ入力」によるものと、生体情報処理装置1が、ユーザ入力によらずに生体情報測定センサ11等で測定する「心拍数測定」、「エタノール測定」、「におい測定」、「活動量・脳波測定」、「GPS測定」等を含む。 FIG. 5 is an example of a disturbance factor and an acquisition method in the embodiment of the present invention. The information related to the disturbance factor is acquired by the disturbance factor acquisition unit 13 for each user and stored in the storage unit 16. As shown in FIG. 5, the “disturbance factor” and one or more “acquisition methods” may be associated and stored. "Disturbance factors" are "meal intake time", "meal calories", "exercise time", "exercise intensity", "presence or absence of drinking", "presence or absence of perfume", "medicine being taken", "sleep time" , "Presence or absence of gum intake", "Presence or absence of smoking", "Measurement location", etc. The "acquisition method" is based on "user input", and "heart rate measurement", "ethanol measurement", and "odor measurement" that the biometric information processing device 1 measures with a biometric information measurement sensor 11 or the like without relying on user input. , "Activity / brain wave measurement", "GPS measurement", etc.

外乱要因取得部13は、「外乱要因」を「取得方法」によって取得する。例えば、外乱要因取得部13は、ユーザに「食事摂取時刻」及び「食事のカロリー」について情報の入力を促す画面表示を行い、ユーザは、生体情報処理装置1のユーザインタフェースを使用して「午前7時」及び「400kcal」を入力する。また例えば、外乱要因取得部13は、ユーザのエタノールを生体情報測定センサ11を介して測定することにより、「飲酒の有無」に係る情報を取得してもよい。 The disturbance factor acquisition unit 13 acquires the "disturbance factor" by the "acquisition method". For example, the disturbance factor acquisition unit 13 displays a screen prompting the user to input information about the “meal intake time” and the “meal calorie”, and the user uses the user interface of the biometric information processing device 1 to “morn”. Enter "7 o'clock" and "400 kcal". Further, for example, the disturbance factor acquisition unit 13 may acquire information relating to "presence or absence of alcohol consumption" by measuring the user's ethanol via the biological information measurement sensor 11.

図6は、本発明の実施形態における外乱要因及び補正に係る属性の一例である。図6に示されるように、「外乱要因」と、補正に係る属性「持続性」、「持続時間」及び「アセトン増減」とが関連付けられて保存部16に保存されてもよい。 FIG. 6 is an example of attributes related to disturbance factors and corrections in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, the “disturbance factor” and the attributes “persistence”, “duration”, and “acetone increase / decrease” related to the correction may be associated and stored in the storage unit 16.

「持続性」は、「長期的」又は「短期的」として保存される。なお、それら以外の属性、例えば「中期的」を含んでもよい。「持続時間」は、長期的な期間としてT11〜T18、短期的な期間としてT21〜T23が保存される。なお、「持続時間」は、ひとつの「外乱要因」に対して複数保存されてもよい。例えば、「食事のカロリー」の値の大小に応じて、「持続時間」がT121、T122としてふたつの値が保存されてもよい。「アセトン増減」は、ユーザから測定されるアセトン濃度の変化量が、当該外乱要因によって増加する場合「+(プラス)」、減少する場合「−(マイナス)」が保存される。アセトン濃度の変化量が、増加又は減少いずれの場合も発生する外乱要因に対しては「+/−」が保存されてもよい。なお、「アセトン増減」は、増減を示すさらに詳細な値が保存されてもよいし、変化しないことを示す情報が保存されてもよい。また、「アセトン増減」のプラスマイナスを反転させた「補正の方向」として情報が保存されてもよい。 "Persistence" is preserved as "long-term" or "short-term". In addition, attributes other than those, for example, "medium-term" may be included. As the "duration", T11 to T18 are stored as a long-term period, and T21 to T23 are stored as a short-term period. A plurality of "durations" may be stored for one "disturbance factor". For example, two values may be stored with the "duration" being T121 and T122, depending on the magnitude of the "meal calorie" value. As for "acetone increase / decrease", "+ (plus)" is stored when the amount of change in the acetone concentration measured by the user increases due to the disturbance factor, and "-(minus)" is stored when the change amount decreases. “+/-” may be preserved for disturbance factors that occur regardless of whether the amount of change in the acetone concentration increases or decreases. For "acetone increase / decrease", a more detailed value indicating the increase / decrease may be stored, or information indicating that the value does not change may be stored. In addition, information may be saved as a "correction direction" in which the plus and minus of "acetone increase / decrease" are reversed.

図3に戻る。ステップS2において、ステップS1で取得されたプロフィール情報に基づいて、複数の生体情報を比較する基準となる測定時刻及び測定条件における、外乱要因がない場合の生体情報の値に対する変化量の日内変動式を補正部15が算出する。図4で説明した各「プロフィール情報」に対応する生体情報の変化量又は算出式が、保存部16に保存されていてもよい。 Return to FIG. In step S2, a diurnal variation formula of the amount of change with respect to the value of biometric information when there is no disturbance factor in the measurement time and measurement conditions that serve as a reference for comparing a plurality of biometric information based on the profile information acquired in step S1. Is calculated by the correction unit 15. The amount of change or calculation formula of the biological information corresponding to each "profile information" described with reference to FIG. 4 may be stored in the storage unit 16.

続いて、ステップS3において、得られた外乱要因の情報、保存部16の情報をもとに、得られた外乱要因によって生じる生体情報の変化量の日内変動式を算出する。図5で説明した「外乱要因」に係る情報に対応する生体情報の変化量又は算出式が、保存部16に保存されていてもよい。 Subsequently, in step S3, based on the obtained information on the disturbance factor and the information on the storage unit 16, a diurnal variation formula of the amount of change in the biological information caused by the obtained disturbance factor is calculated. The amount of change or calculation formula of the biological information corresponding to the information related to the "disturbance factor" described with reference to FIG. 5 may be stored in the storage unit 16.

続いて、ステップS4において、ステップS2及びステップS3で算出された2つの生体情報の変化量に係る日内変動式と、任意の時刻及び条件で測定された生体情報の値から、比較する基準となる測定時刻における、生体情報の値を算出する。 Subsequently, in step S4, the diurnal variation formula relating to the amount of change in the two biometric information calculated in step S2 and step S3 and the value of the biometric information measured at an arbitrary time and condition serve as a reference for comparison. Calculate the value of biometric information at the measurement time.

(実施例1)
以下、実施例1について説明する。
(Example 1)
Hereinafter, Example 1 will be described.

図7は、本発明の実施例1におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。実施例1においては、生体情報を呼気アセトン濃度、生体情報を比較する基準とする測定時刻を6時と設定して、ユーザが8時に測定を行ったとき、アセトン濃度が2000[ppb](parts-per-billion)であった際の呼気アセトン濃度を、測定時刻6時における呼気アセトン濃度に生体情報処理装置1の補正部15が補正する実施例を示す。 FIG. 7 is a graph showing a diurnal variation formula of the amount of change in the acetone concentration in Example 1 of the present invention. In the first embodiment, the exhaled acetone concentration is set as the biological information, and the measurement time as the reference for comparing the biological information is set as 6 o'clock, and when the user performs the measurement at 8 o'clock, the acetone concentration is 2000 [ppb] (parts). An example is shown in which the correction unit 15 of the biometric information processing apparatus 1 corrects the exhaled acetone concentration at the time of -per-billion) to the exhaled acetone concentration at the measurement time of 6 o'clock.

補正部15は、プロフィール取得部14から取得したプロフィール情報(例えば、身長170cm、体重60kg、年齢25歳等)に基づいて、図7に示されるような呼気アセトン濃度の変化量の日内変動式を算出する。例として、日内変動式の算出にあたっては、ユーザが予め特定の生活パターンを行った際に特定の時刻に測定した生体情報を、外乱要因を示す情報、プロフィール情報と共に保存部16に保存する所定の学習期間を設け、保存された情報から補正部15が生成する「変動モデル」に基づいて算出してもよい。 The correction unit 15 uses a diurnal variation formula of the amount of change in the exhaled acetone concentration as shown in FIG. 7 based on the profile information (for example, height 170 cm, weight 60 kg, age 25 years, etc.) acquired from the profile acquisition unit 14. calculate. As an example, in calculating the diurnal variation formula, a predetermined biometric information measured at a specific time when the user performs a specific life pattern in advance is stored in the storage unit 16 together with information indicating a disturbance factor and profile information. A learning period may be provided, and the calculation may be performed based on the "variation model" generated by the correction unit 15 from the stored information.

「変動モデル」は、当該ユーザに適用可能な生体情報の変化量を示すモデルであり、プロフィール情報に関連付けられて保存されてもよい。上記のように、「変動モデル」は、当該ユーザの生体情報の変化量を所定の期間において測定して学習したものであってもよい。所定の期間は、例えば、1週間であってもよいし、任意の期間であってもよい。また例えば、「変動モデル」は、多数のユーザから収集されたプロフィール情報と生体情報の変化量とに基づいて生成された一般的なモデルが使用されてもよい。一般的なモデルは例えば、性別、年齢等で区分されたモデルであってもよい。「変動モデル」の学習に係る設定は、プロフィール情報に関連付けられて保存されてもよい。 The "variation model" is a model showing the amount of change in biometric information applicable to the user, and may be stored in association with the profile information. As described above, the "variation model" may be learned by measuring the amount of change in the biometric information of the user in a predetermined period. The predetermined period may be, for example, one week or an arbitrary period. Further, for example, as the "variation model", a general model generated based on the profile information collected from a large number of users and the amount of change in biometric information may be used. The general model may be, for example, a model classified by gender, age, or the like. The settings related to the learning of the "variation model" may be saved in association with the profile information.

また、生体情報処理装置1は、クラウド上に複数のユーザの生体情報、外乱要因に係る情報、プロフィール情報を保存しておき、保存部16がクラウド上の情報を取得して生成する「変動モデル」に基づいて、補正部15が日内変動式を算出してもよい。なお、「変動モデル」は、クラウドで生成されてもよい。 Further, the biometric information processing device 1 stores biometric information of a plurality of users, information related to disturbance factors, and profile information on the cloud, and the storage unit 16 acquires and generates information on the cloud. , The correction unit 15 may calculate the diurnal variation formula. The "variation model" may be generated in the cloud.

図7は、一例として算出した日内変動式のグラフである。図7において、生体情報を比較する基準とする測定時刻である時刻6時は0[ppb]と定義され、時刻7時は200[ppb]、時刻9時は0[ppb]、時刻12時は300[ppb]であるアセトン濃度変動量が示される。図7に示されるように、6時における呼気アセトン濃度は8時における呼気アセトン濃度と比べて100[ppb]低いことがわかる。そのため、補正部15は、6時における呼気アセトン濃度を2000[ppb]−100[ppb]=1900[ppb]であると算出することができる。 FIG. 7 is a graph of the diurnal variation formula calculated as an example. In FIG. 7, time 6 o'clock, which is the measurement time used as a reference for comparing biological information, is defined as 0 [ppb], time 7 o'clock is 200 [ppb], time 9 o'clock is 0 [ppb], and time 12 o'clock. The amount of change in acetone concentration of 300 [ppb] is shown. As shown in FIG. 7, it can be seen that the exhaled acetone concentration at 6 o'clock is 100 [ppb] lower than the exhaled acetone concentration at 8 o'clock. Therefore, the correction unit 15 can calculate that the exhaled acetone concentration at 6 o'clock is 2000 [ppb] -100 [ppb] = 1900 [ppb].

上述の実施例1のように、補正部15は、ユーザのプロフィール情報と、所定の期間に測定された生体情報から学習して生成される変動モデルとに基づいて、ユーザの生体情報の日内変動式を算出することができる。当該日内変動式に基づいて、任意の時刻において測定された生体情報の値から、特定の時刻の生体情報の値を算出することができる。 As in the first embodiment, the correction unit 15 determines the diurnal variation of the user's biometric information based on the user's profile information and the variation model generated by learning from the biometric information measured in a predetermined period. The formula can be calculated. Based on the diurnal variation formula, the value of the biometric information at a specific time can be calculated from the value of the biometric information measured at an arbitrary time.

(実施例2)
以下、実施例2について説明する。実施例2では実施例1と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、実施例1と同様であってよい。また、実施例1と実施例2とは、組み合わせて実行されてもよい。
(Example 2)
Hereinafter, the second embodiment will be described. In the second embodiment, the points different from the first embodiment will be described. Therefore, the points not particularly mentioned may be the same as in the first embodiment. Further, the first embodiment and the second embodiment may be executed in combination.

図8は、本発明の実施例2における外乱要因(朝食摂取時刻)によるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。実施例2においては、生体情報を呼気アセトン濃度、生体情報を比較する基準とする測定時刻を6時、朝食摂取時刻を8時にして、8時に測定を行ったところ、アセトン濃度が1500[ppb]であった際の呼気アセトン濃度を、測定時刻6時における呼気アセトン濃度に補正する実施例を示す。 FIG. 8 is a graph showing a diurnal variation formula of the amount of change in the acetone concentration due to a disturbance factor (breakfast intake time) in Example 2 of the present invention. In Example 2, when the measurement time using the biological information as the exhaled acetone concentration and the reference for comparing the biological information was 6 o'clock, the breakfast intake time was 8 o'clock, and the measurement was performed at 8 o'clock, the acetone concentration was 1500 [ppb. ], The exhaled acetone concentration at the time of measurement is corrected to the exhaled acetone concentration at 6 o'clock.

補正部15は、プロフィール情報(例えば、身長170cm、体重60kg、年齢25歳等)に基づいて、外乱要因を受けた場合の呼気アセトン濃度の変化量の日内変動式を算出する。算出された外乱要因を考慮しない場合の日内変動式のグラフは、図7に示される。また、朝食摂取時刻の情報(8時)にもとづき、外乱要因(朝食摂取時刻)による呼気アセトン濃度の変化量の日内変動式のグラフを図8に示す。 The correction unit 15 calculates a diurnal variation formula of the amount of change in the exhaled acetone concentration when subjected to a disturbance factor based on the profile information (for example, height 170 cm, weight 60 kg, age 25 years, etc.). A graph of the diurnal variation formula without considering the calculated disturbance factor is shown in FIG. Further, FIG. 8 shows a graph of a diurnal variation formula of the amount of change in the exhaled acetone concentration due to a disturbance factor (breakfast intake time) based on the breakfast intake time information (8 o'clock).

例として、日内変動式の算出にあたっては、ユーザが予め外乱要因を受けて測定した生体情報を、外乱要因を示す情報、プロフィール情報と共に保存部16に保存する所定の学習期間を設け、保存された情報から補正部15が生成する「補正モデル」に基づいて算出してもよい。 As an example, in the calculation of the diurnal variation formula, the biometric information measured by the user in advance by receiving the disturbance factor is stored in the storage unit 16 together with the information indicating the disturbance factor and the profile information by providing a predetermined learning period. It may be calculated based on the "correction model" generated by the correction unit 15 from the information.

「補正モデル」は、当該ユーザに適用可能な、外乱要因に基づく生体情報の変化量を示すモデルであり、プロフィール情報に関連付けられて保存されてもよい。また、「補正モデル」は、図6に示される外乱要因ごとに定義される値を含んでいてもよい。例えば、「補正モデル」は、生体情報の変化量が大、変化量が中、変化量が小、といった属性を有してもよい。 The "correction model" is a model showing the amount of change in biometric information based on disturbance factors applicable to the user, and may be stored in association with the profile information. Further, the "correction model" may include a value defined for each disturbance factor shown in FIG. For example, the "correction model" may have attributes such as a large amount of change in biological information, a medium amount of change, and a small amount of change.

例えば、「運動強度」が所定の値以下である場合、生体情報の変化量はゼロであるとしてもよいし、当該所定の値は、ユーザごとに異なる値が定義されてもよい。また例えば、「補正モデル」は、外乱要因による生体情報の変化量の大小が定義されてもよい。すなわち、ユーザによってある外乱要因による生体情報の変化量が多い場合の値と、生体情報の変化量が少ない場合の値とが定義されてもよい。また例えば、図7で説明した「変動モデル」と同様に「補正モデル」は、当該ユーザの外乱要因による生体情報の変化量を所定の期間において測定して学習したものであってもよい。所定の期間は、例えば、1週間であってもよいし、任意の期間であってもよい。また、「補正モデル」は、多数のユーザから収集されたプロフィール情報と外乱要因による生体情報の変化量とに基づいて生成された一般的なモデルが使用されてもよい。一般的なモデルは例えば、性別、年齢等で区分されたモデルであってもよい。 For example, when the "exercise intensity" is not more than a predetermined value, the amount of change in the biological information may be zero, and the predetermined value may be defined differently for each user. Further, for example, in the "correction model", the magnitude of the amount of change in biological information due to a disturbance factor may be defined. That is, a value when the amount of change in the biological information due to a certain disturbance factor is large and a value when the amount of change in the biological information is small may be defined by the user. Further, for example, similarly to the "variation model" described with reference to FIG. 7, the "correction model" may be learned by measuring the amount of change in biological information due to the disturbance factor of the user in a predetermined period. The predetermined period may be, for example, one week or an arbitrary period. Further, as the "correction model", a general model generated based on the profile information collected from a large number of users and the amount of change in the biological information due to the disturbance factor may be used. The general model may be, for example, a model classified by gender, age, or the like.

また、補正部15が算出する日内変動式は、図6に示される外乱要因ごとの属性、「持続性」及び「持続時間」に基づいて算出されてもよい。例えば、「持続性」が長期的である外乱要因は、日内変動式のグラフにおいて、長い期間で変化量が設定され、「持続性」が短期的である外乱要因は、日内変動式のグラフにおいて、短い期間で変化量が設定されてもよい。例えば、外乱要因「ガム摂取の有無」において、摂取から30分以内は生体情報の変化量はプラスとし、摂取から30分以降は生体情報の変化量はゼロであるとしてもよい。 Further, the diurnal variation formula calculated by the correction unit 15 may be calculated based on the attributes, “sustainability” and “duration” for each disturbance factor shown in FIG. For example, a disturbance factor having a long-term "sustainability" has a change amount set over a long period of time in a diurnal variation graph, and a disturbance factor having a short-term "sustainability" has a diurnal variation graph. , The amount of change may be set in a short period of time. For example, in the disturbance factor "presence or absence of gum intake", the amount of change in biological information may be positive within 30 minutes after ingestion, and the amount of change in biological information may be zero after 30 minutes after ingestion.

プロフィール情報及び外乱要因を考慮した実際の日内変動式のグラフは、図7のグラフと図8のグラフを加算することにより求められる。図7のグラフと図8のグラフとが加算されたグラフを図9に示す。 The graph of the actual diurnal variation formula considering the profile information and the disturbance factor can be obtained by adding the graph of FIG. 7 and the graph of FIG. A graph obtained by adding the graph of FIG. 7 and the graph of FIG. 8 is shown in FIG.

図9は、本発明の実施例2におけるアセトン濃度の変化量の日内変動式を示すグラフである。図9において、生体情報を比較する基準とする測定時刻である6時は、0[ppb]と定義され、時刻8時は400[ppb]、時刻10時は200[ppb]であるアセトン濃度変動量が示される。図9に示されるように、6時における呼気アセトン濃度は8時における呼気アセトン濃度と比べて400[ppb]低いことがわかる。そのため、補正部15は、6時における呼気アセトン濃度は1500[ppb]−400[ppb]=1100[ppb]であると算出することができる。 FIG. 9 is a graph showing a diurnal variation formula of the amount of change in the acetone concentration in Example 2 of the present invention. In FIG. 9, the measurement time of 6 o'clock, which is the reference for comparing biological information, is defined as 0 [ppb], and the acetone concentration fluctuation is 400 [ppb] at 8 o'clock and 200 [ppb] at 10 o'clock. The amount is shown. As shown in FIG. 9, it can be seen that the exhaled acetone concentration at 6 o'clock is 400 [ppb] lower than the exhaled acetone concentration at 8 o'clock. Therefore, the correction unit 15 can calculate that the exhaled acetone concentration at 6 o'clock is 1500 [ppb] -400 [ppb] = 1100 [ppb].

上述の実施例2のように、補正部15は、ユーザのプロフィール情報と、外乱要因を受けた所定の期間に測定された生体情報から学習して生成される補正モデルとに基づいて、外乱要因を受けたユーザの生体情報の日内変動式を算出することができる。当該日内変動式と、実施例1で求められた外乱要因を受けていないときの日内変動式とに基づいて、任意の時刻において測定された生体情報の値から、特定の時刻の生体情報の値を算出することができる。 As in the second embodiment described above, the correction unit 15 determines the disturbance factor based on the user's profile information and the correction model generated by learning from the biometric information measured during a predetermined period of time when the disturbance factor is received. It is possible to calculate the diurnal variation formula of the biometric information of the user who received the information. The value of the biometric information at a specific time from the value of the biometric information measured at an arbitrary time based on the diurnal variation formula and the diurnal variation formula obtained in Example 1 when not receiving the disturbance factor. Can be calculated.

(変形例1)
以下、変形例1について説明する。変形例1では実施例1又は実施例2と異なる点について説明する。したがって、特に言及されない点については、実施例1又は実施例2と同様であってよい。
(Modification example 1)
Hereinafter, the first modification will be described. Modification 1 will explain the differences from Example 1 or Example 2. Therefore, the points not particularly mentioned may be the same as in Example 1 or Example 2.

実施例2で説明した外乱要因である朝食摂取時刻以外に、外乱要因として、飲食物の摂取時刻、摂取した飲食物のカロリー量、摂取した飲食物の栄養成分量、運動を実施した時間、実施した運動時間、実施した運動の強度、飲酒の有無、喫煙の有無、ガム摂取の有無、睡眠時刻、服用中の薬、香水の有無、生体情報の測定場所等のデータを実施例2のように予め取得しておき、「補正モデル」を生成して日内変動式の生成に用いてもよい。 In addition to the breakfast intake time, which is a disturbance factor explained in Example 2, the disturbance factors include the time of intake of food and drink, the amount of calories of food and drink ingested, the amount of nutritional components of food and drink ingested, the time of exercise, and the implementation. Data such as the exercise time, the intensity of the exercise performed, the presence or absence of drinking, the presence or absence of smoking, the presence or absence of gum intake, the sleeping time, the medicine being taken, the presence or absence of perfume, the measurement location of biological information, etc. are as shown in Example 2. It may be acquired in advance and a "correction model" may be generated and used to generate a diurnal variation formula.

図10は、本発明の変形例1における外乱要因(朝食時の摂取カロリー量)による、アセトン放出量の変化量の日内変動式を示すグラフである。例として、朝食摂取を7時に行い、通常よりも摂取した朝食のカロリー量が200kcal多いときの皮膚ガスのアセトン放出量の変化量の日内変動式の例を図10に示す。朝食のカロリー量が200kcal多いため、朝食摂取後に脂肪代謝されなくなり、皮膚ガスのアセトン放出量の変化量がマイナスの値を示している。 FIG. 10 is a graph showing a diurnal variation formula of the amount of change in the amount of acetone released due to a disturbance factor (amount of calories ingested at breakfast) in the first modification of the present invention. As an example, FIG. 10 shows an example of a diurnal variation formula of the amount of change in the amount of acetone released from skin gas when breakfast is ingested at 7 o'clock and the calorie content of the breakfast ingested is 200 kcal higher than usual. Since the calorie content of breakfast is 200 kcal higher, fat metabolism is stopped after breakfast is ingested, and the amount of change in the amount of acetone released from skin gas shows a negative value.

図10において、時刻6時のアセトン放出量の変動量は0[pg/cm・min]と定義され、時刻7時からはアセトン放出量の変動量は負の値となる。図10においては、例として、皮膚ガスを想定しており、単位[pg/cm・min]は、1分間に皮膚1cmあたりから放出されるガスの質量を示す。時刻8時にアセトン放出量の変動量はマイナス100[pg/cm・min]に達し、以降時刻10時まで、マイナス100[pg/cm・min]が継続する。 In FIG. 10, the fluctuation amount of the acetone release amount at 6 o'clock is defined as 0 [pg / cm 2 · min], and the fluctuation amount of the acetone release amount becomes a negative value from 7 o'clock time. In FIG. 10, skin gas is assumed as an example, and the unit [pg / cm 2 · min] indicates the mass of gas released from around 1 cm 2 of the skin per minute. Time variation amount of acetone emissions to 8:00 is reached minus 100 [pg / cm 2 · min ] , after time until 10, minus 100 [pg / cm 2 · min ] continues.

補正部15は、外乱要因を複数同時に考慮してもよく、外乱要因ごとに生体情報の変化量の日内変動式を算出しておけば、日内変動式を足し合わせることで、複数の外乱要因を考慮した生体情報の補正を行うことが可能となる。 The correction unit 15 may consider a plurality of disturbance factors at the same time. If a diurnal variation formula for the amount of change in biological information is calculated for each disturbance factor, the diurnal variation formulas can be added to obtain a plurality of disturbance factors. It is possible to correct the biological information in consideration.

すなわち、補正部15がある外乱要因を考慮する場合、他の外乱要因に対応した日内変動式を算出して、当該日内変動式を、外乱要因がない場合に相当する日内変動式に加算することにより、ある外乱要因を考慮した生体情報の補正を行うことができる。補正部15が複数の外乱要因を考慮する場合、外乱要因それぞれの日内変動式を算出して、各日内変動式を、外乱要因がない場合に相当する日内変動式にすべて加算することにより複数の外乱要因の影響を考慮した生体情報の補正を行うことができる。 That is, when considering a disturbance factor with the correction unit 15, a diurnal variation formula corresponding to another disturbance factor is calculated, and the diurnal variation formula is added to the diurnal variation formula corresponding to the case where there is no disturbance factor. Therefore, it is possible to correct the biological information in consideration of a certain disturbance factor. When the correction unit 15 considers a plurality of disturbance factors, a plurality of diurnal variation formulas are calculated for each disturbance factor, and each diurnal variation formula is added to the diurnal variation formula corresponding to the case where there is no disturbance factor. It is possible to correct biological information in consideration of the influence of disturbance factors.

上述の実施例1及び実施例2においては、生体情報を「呼気アセトン濃度」として説明したが、変形例1のように呼気ではなく皮膚ガスのアセトン放出量であってもよい。また、生体情報は、どのような生体ガスの濃度又は放出量でもよく、例えば、アセトアルデヒド、ノネナール、イソプレン、メチルメルカプタン、ベンゼン、トルエン、ホルムアルデヒド、アンモニア、メタン、硫化水素、水素、一酸化窒素、一酸化炭素、二酸化炭素、水分等であってもよい。また、生体情報は、生体ガスに限られず、その他の生体情報、例えば、心拍数、血圧、体温等であってもよい。生体情報がいずれであっても、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合の日内変動式を各実施例で説明したように生体情報の変化量の補正を行うことで、複数の生体情報の値を比較することができる基準となる測定時刻における生体情報の値が算出可能である。 In the above-mentioned Examples 1 and 2, the biological information is described as "acetone concentration in exhaled breath", but it may be the amount of acetone released from the skin gas instead of exhaled breath as in the modified example 1. In addition, the biological information may be any concentration or release amount of biological gas, for example, acetaldehyde, nonenal, isoprene, methyl mercaptan, benzene, toluene, formaldehyde, ammonia, methane, hydrogen sulfide, hydrogen, nitrogen monoxide, one. It may be carbon oxide, carbon dioxide, water or the like. Further, the biological information is not limited to the biological gas, and may be other biological information such as heart rate, blood pressure, and body temperature. Regardless of the biometric information, the diurnal variation formula when the biometric information is measured at an arbitrary measurement time or measurement condition is corrected by correcting the amount of change in the biometric information as described in each embodiment. It is possible to calculate the value of biometric information at the measurement time, which is a reference for comparing the values of a plurality of biometric information.

上述の本発明の実施の形態によれば、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減することができる。 According to the above-described embodiment of the present invention, even when the biological information is measured at an arbitrary measurement time or measurement condition, it is possible to accurately evaluate changes in daily health condition, and the user can use it. Can reduce the burden of measuring biological information.

(実施の形態のまとめ)
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する生体情報処理装置が提供される。
(Summary of embodiments)
As described above, according to the embodiment of the present invention, the biological information measuring unit that measures the biological information of the person to be measured and the disturbance factor acquiring unit that acquires the disturbing factor that fluctuates the biological information of the person to be measured. Based on the biological information in a predetermined time zone that does not include the fluctuation amount of the biological information due to the disturbance factor and the acquired fluctuation amount of the biological information in the predetermined time zone due to the disturbance factor, the predetermined time zone. Biological information having a correction unit for calculating biometric information at a specific time in the predetermined time zone in which the amount of fluctuation of the acquired biometric information due to the disturbance factor is removed from the biometric information measured at an arbitrary time of A processing device is provided.

上記の構成により、任意の測定時刻又は測定条件で生体情報の測定を行った場合であっても、日々の健康状態の変化を正確に評価することを可能とし、ユーザが生体情報を測定する際の負担を軽減することができる。 With the above configuration, even when the biometric information is measured at an arbitrary measurement time or measurement condition, it is possible to accurately evaluate the daily changes in the health condition, and when the user measures the biometric information. The burden on the user can be reduced.

被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得部をさらに有し、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における前記生体情報は、前記プロフィール情報と、所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定されてもよい。当該構成により、被測定者のプロフィール情報と、被測定者の学習されたモデルとに基づいて、外乱要因を含まない生体情報を算出することができる。 The biometric information in a predetermined time zone, which further has a profile information acquisition unit for acquiring profile information related to changes in the biometric information of the person to be measured and does not include the amount of fluctuations in the biometric information due to disturbance factors, includes the profile information and the profile information. It may be specified based on learning that measures the biometric information of the person to be measured a plurality of times in a predetermined period or a predetermined model. With this configuration, it is possible to calculate biometric information that does not include disturbance factors based on the profile information of the person to be measured and the model learned by the person to be measured.

取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における前記生体情報の変動量は、前記プロフィール情報と、所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定されてもよい。当該構成により、被測定者のプロフィール情報と、被測定者の学習されたモデルとに基づいて、外乱要因を含んだ生体情報を算出することができる。 The amount of fluctuation of the biological information in the predetermined time zone due to the acquired disturbance factor measures the profile information and the biological information of the person to be measured that has been changed by the disturbance factor a plurality of times in a predetermined period. It may be specified based on training or a predetermined model. With this configuration, it is possible to calculate biological information including disturbance factors based on the profile information of the person to be measured and the model learned by the person to be measured.

前記生体情報は、生体ガスの濃度又は放出量であって、前記生体ガスは、アセトン、エタノール、イソプレン、メチルメルカプタン、ベンゼン、トルエン、アセトアルデヒド、ノネナール、ホルムアルデヒド、アンモニア、メタン、硫化水素、水素、一酸化窒素、一酸化炭素又は二酸化炭素のいずれかを含んでもよい。 The biometric information is the concentration or amount of biogas released, and the biogas is acetone, ethanol, isoprene, methyl mercaptan, benzene, toluene, acetaldehyde, nonenal, formaldehyde, ammonia, methane, hydrogen sulfide, hydrogen, one. It may contain either nitrogen oxide, carbon monoxide or carbon dioxide.

前記外乱要因は、飲食物の摂取時刻、摂取した飲食物のカロリー量、摂取した飲食物の栄養成分量、運動を実施した時間、実施した運動時間、実施した運動の強度、飲酒の有無、喫煙の有無、ガム摂取の有無、睡眠時刻、服用中の薬、香水の有無又は生体情報の測定場所のいずれかを含んでもよい。 The disturbing factors include the time of intake of food and drink, the amount of calories of food and drink ingested, the amount of nutritional components of food and drink ingested, the time of exercise, the time of exercise performed, the intensity of exercise performed, the presence or absence of drinking, and smoking. It may include any of the presence / absence of, the presence / absence of gum intake, the time of sleep, the medicine being taken, the presence / absence of perfume, or the measurement location of biometric information.

前記外乱要因は、持続時間の長さによって分類され、前記被測定者から測定される生体情報の変化量に係る補正を増加の方向、減少の方向又は補正しない、のいずれかで行ってもよい。 The disturbance factor is classified according to the length of duration, and the correction related to the amount of change in the biological information measured from the subject may be performed in either the increasing direction, the decreasing direction, or not. ..

前記プロフィール情報は、身長、体重、BMI、年齢、性別、基礎代謝量、筋肉量、体脂肪率、骨密度、体温、血圧、人種、ゲノム情報、変動モデル、変動モデル学習設定、補正モデル又は補正モデル学習設定のいずれかを含んでもよい。 The profile information includes height, weight, BMI, age, gender, basal metabolic rate, muscle mass, body fat percentage, bone density, body temperature, blood pressure, race, genomic information, variation model, variation model learning setting, correction model, or It may include any of the correction model learning settings.

また、本発明の実施の形態によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得部と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有する生体情報処理システムが提供される。 Further, according to the embodiment of the present invention, a biological information measuring unit that measures the biological information of the person to be measured, a disturbance factor acquiring unit that acquires a disturbance factor that fluctuates the biological information of the person to be measured, and a disturbance factor. Based on the biometric information in a predetermined time zone that does not include the fluctuation amount of the biometric information due to the above and the fluctuation amount of the biometric information in the predetermined time zone due to the acquired disturbance factor, any time in the predetermined time zone. Provided is a biometric information processing system having a correction unit for calculating biometric information at a specific time in the predetermined time zone in which the amount of fluctuation of the biometric information due to the disturbed factor is removed from the biometric information measured in. Will be done.

また、本発明の実施の形態によれば、被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得手順と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順とを有する生体情報処理方法が提供される。 Further, according to the embodiment of the present invention, the biological information measurement procedure for measuring the biological information of the person to be measured, the disturbance factor acquisition procedure for acquiring the disturbance factor that fluctuates the biological information of the person to be measured, and the disturbance factor. Based on the biometric information in a predetermined time zone that does not include the fluctuation amount of the biometric information due to the above and the fluctuation amount of the biometric information in the predetermined time zone due to the acquired disturbance factor, an arbitrary time in the predetermined time zone. Provided is a biometric information processing method having a correction procedure for calculating biometric information at a specific time in the predetermined time zone in which the amount of fluctuation of the biometric information due to the disturbed factor is removed from the biometric information measured in. Will be done.

また、本発明の実施の形態によれば、コンピュータが実行可能なプログラムであって、
被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、前記被測定者の生体情報を変動させる外乱要因を取得する外乱要因取得手順と、外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報と、取得された前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において測定された生体情報から、取得された前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順とを前記コンピュータに実行させるプログラムが提供される。
Further, according to the embodiment of the present invention, it is a program that can be executed by a computer.
A biological information measurement procedure for measuring the biological information of the person to be measured, a disturbance factor acquisition procedure for acquiring a disturbance factor that fluctuates the biological information of the person to be measured, and a predetermined time not including the amount of change in the biological information due to the disturbance factor. The said biometric information acquired from the biometric information measured at an arbitrary time in the predetermined time zone based on the biometric information in the band and the amount of fluctuation of the biological information in the predetermined time zone due to the acquired disturbance factor. A program is provided that causes the computer to perform a correction procedure for calculating biometric information at a specific time in the predetermined time zone in which the amount of variation in biometric information due to a disturbance factor is removed.

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 The phrase "based on" as used herein does not mean "based on" unless otherwise stated. In other words, the statement "based on" means both "based only" and "at least based on".

「含む(include)」、「含んでいる(including)」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 As long as "include", "include", and variations thereof are used herein or in the claims, these terms are similar to the term "comprising". Is intended to be inclusive. Furthermore, the term "or" as used herein or in the claims is intended not to be an exclusive OR.

本開示の全体において、例えば、英語でのa、an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含み得る。 Throughout this disclosure, if articles are added by translation, for example a, an and the in English, these articles will be plural unless the context clearly indicates that they are not. Can include

以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present invention has been described in detail above, it is clear to those skilled in the art that the present invention is not limited to the embodiments described herein. The present invention can be implemented as modifications and modifications without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the claims. Therefore, the description of the present specification is for the purpose of exemplification and does not have any limiting meaning to the present invention.

1 生体情報処理装置
11 生体情報測定センサ
12 生体情報取得部
13 外乱要因取得部
14 プロフィール取得部
15 補正部
16 保存部
101 プロセッサ
102 記憶装置
103 補助記憶装置
104 通信装置
105 入力装置
106 出力装置
107 バス
1 Biological information processing device 11 Biological information measurement sensor 12 Biological information acquisition unit 13 Disturbance factor acquisition unit 14 Profile acquisition unit 15 Correction unit 16 Storage unit 101 Processor 102 Storage device 103 Auxiliary storage device 104 Communication device 105 Input device 106 Output device 107 Bus

Claims (4)

被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、
被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得部と、
外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報の第1の変動量、前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の第2の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において前記生体情報測定部が測定した生体情報から、前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有し、
前記補正部は、前記第1の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定部が所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定し、
前記補正部は、前記第2の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定部が所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定し、
前記生体情報は、呼気アセトン濃度であり、
前記外乱要因は、食事摂取であり、
前記プロフィール情報は、身長、体重及び年齢である生体情報処理装置。
A biometric information measuring unit that measures the biometric information of the person to be measured,
The profile information acquisition unit that acquires profile information related to changes in the biometric information of the person to be measured, and the profile information acquisition unit.
A first variation amount of the biological information at predetermined time slot that does not include the amount of variation of the biological information by the disturbance factor, based on the second variation amount of the biological information before the predetermined time period by Kigairan factors, calculating biological information in the from the biometric information measuring unit biological information was measured, a specific time before the predetermined time period variation amount of biological information has been removed by Kigairan factors at any time of the predetermined time period have a correction unit that,
The correction unit measures the first fluctuation amount based on the profile information and a learning or a predetermined model in which the biometric information measuring unit measures the biometric information of the person to be measured a plurality of times in a predetermined period. Identify and
The correction unit is learning or learning that the second fluctuation amount is measured a plurality of times by the profile information and the biometric information in which the biometric information measuring unit receives fluctuations due to the disturbing factor of the person to be measured in a predetermined period. Identify based on a predetermined model,
The biometric information is the exhaled acetone concentration.
The disturbing factor is dietary intake.
The profile information is a biometric information processing device that is height, weight, and age.
被測定者の生体情報を測定する生体情報測定部と、
被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得部と、
外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報の第1の変動量、前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の第2の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において前記生体情報測定部が測定した生体情報から、前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正部とを有し、
前記補正部は、前記第1の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定部が所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定し、
前記補正部は、前記第2の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定部が所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定し、
前記生体情報は、呼気アセトン濃度であり、
前記外乱要因は、食事摂取であり、
前記プロフィール情報は、身長、体重及び年齢である生体情報処理システム。
A biometric information measuring unit that measures the biometric information of the person to be measured,
The profile information acquisition unit that acquires profile information related to changes in the biometric information of the person to be measured, and the profile information acquisition unit.
A first variation amount of the biological information at predetermined time slot that does not include the amount of variation of the biological information by the disturbance factor, based on the second variation amount of the biological information before the predetermined time period by Kigairan factors, calculating biological information in the from the biometric information measuring unit biological information was measured, a specific time before the predetermined time period variation amount of biological information has been removed by Kigairan factors at any time of the predetermined time period have a correction unit that,
The correction unit measures the first fluctuation amount based on the profile information and a learning or a predetermined model in which the biometric information measuring unit measures the biometric information of the person to be measured a plurality of times in a predetermined period. Identify and
The correction unit is learning or learning that the second fluctuation amount is measured a plurality of times by the profile information and the biometric information in which the biometric information measuring unit receives fluctuations due to the disturbing factor of the person to be measured in a predetermined period. Identify based on a predetermined model,
The biometric information is the exhaled acetone concentration.
The disturbing factor is dietary intake.
The profile information is a biometric information processing system that is height, weight, and age.
被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、
被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得手順と、
外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報の第1の変動量、前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の第2の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において前記生体情報測定手順により測定された生体情報から、前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順と
前記第1の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定手順により所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定する手順と、
前記第2の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定手順により所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定する手順とを生体情報処理装置が実行し、
前記生体情報は、呼気アセトン濃度であり、
前記外乱要因は、食事摂取であり、
前記プロフィール情報は、身長、体重及び年齢である生体情報処理方法。
The biometric information measurement procedure for measuring the biometric information of the person to be measured, and the biometric information measurement procedure.
Profile information acquisition procedure for acquiring profile information related to changes in the biometric information of the subject, and
A first variation amount of the biological information at predetermined time slot that does not include the amount of variation of the biological information by the disturbance factor, based on the second variation amount of the biological information before the predetermined time period by Kigairan factors, from the biological information measured by the biological information measurement procedure at any time in the predetermined time period, the biological information at a particular time of the predetermined time period variation amount of biological information has been removed by the pre Kigairan factors and correction procedure for calculating,
A procedure for specifying the first fluctuation amount based on the profile information and a learning or a predetermined model in which the biometric information of the person to be measured is measured a plurality of times in a predetermined period by the biometric information measuring procedure. ,
A learning or predetermined model in which the second fluctuation amount is measured a plurality of times by the profile information and the biological information that has been changed by the disturbance factor of the person to be measured in a predetermined period by the biological information measurement procedure. The biometric information processing device executes the procedure to identify based on
The biometric information is the exhaled acetone concentration.
The disturbing factor is dietary intake.
The profile information is a biometric information processing method that is height, weight, and age.
コンピュータが実行可能なプログラムであって、
被測定者の生体情報を測定する生体情報測定手順と、
被測定者の生体情報の変動に係るプロフィール情報を取得するプロフィール情報取得手順と、
外乱要因による生体情報の変動量を含まない所定の時間帯における生体情報の第1の変動量、前記外乱要因による前記所定の時間帯における生体情報の第2の変動量とに基づいて、前記所定の時間帯の任意の時刻において前記生体情報測定手順により測定された生体情報から、前記外乱要因による生体情報の変動量が除去された前記所定の時間帯の特定の時刻における生体情報を算出する補正手順と、
前記第1の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定手順により所定の期間に前記被測定者の生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定する手順と、
前記第2の変動量を、前記プロフィール情報と、前記生体情報測定手順により所定の期間に前記被測定者の前記外乱要因による変動を受けた生体情報を複数回測定する学習又は予め定められたモデルとに基づいて特定する手順とを前記コンピュータに実行させ、
前記生体情報は、呼気アセトン濃度であり、
前記外乱要因は、食事摂取であり、
前記プロフィール情報は、身長、体重及び年齢であるプログラム。
A computer-executable program
The biometric information measurement procedure for measuring the biometric information of the person to be measured, and the biometric information measurement procedure.
Profile information acquisition procedure for acquiring profile information related to changes in the biometric information of the subject, and
A first variation amount of the biological information at predetermined time slot that does not include the amount of variation of the biological information by the disturbance factor, based on the second variation amount of the biological information before the predetermined time period by Kigairan factors, from the biological information measured by the biological information measurement procedure at any time in the predetermined time period, the biological information at a particular time of the predetermined time period variation amount of biological information has been removed by the pre Kigairan factors The correction procedure to calculate and
A procedure for specifying the first fluctuation amount based on the profile information and a learning or a predetermined model in which the biometric information of the person to be measured is measured a plurality of times in a predetermined period by the biometric information measuring procedure. ,
A learning or predetermined model in which the second fluctuation amount is measured a plurality of times by the profile information and the biological information that has been changed by the disturbance factor of the person to be measured in a predetermined period by the biological information measurement procedure. Have the computer perform the steps to identify based on
The biometric information is the exhaled acetone concentration.
The disturbing factor is dietary intake.
The profile information is a program of height, weight and age.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020039399A (en) * 2018-09-06 2020-03-19 オムロンヘルスケア株式会社 Biological information processing apparatus, processing method, and processing program
US11193926B2 (en) * 2020-03-13 2021-12-07 Quintron Instrument Company, Inc. Breath testing apparatus

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4069929B2 (en) * 2005-04-06 2008-04-02 コニカミノルタセンシング株式会社 Biological information processing device
JP2006309465A (en) * 2005-04-27 2006-11-09 Sense It Smart Corp Dental health management system, oral cavity information analyzing device, dental disease analyzing method and program
WO2012165182A1 (en) * 2011-05-27 2012-12-06 株式会社 エヌ・ティ・ティ・ドコモ Living organism gas detection device and living organism gas detection method
JP6251552B2 (en) * 2013-11-22 2017-12-20 株式会社Nttドコモ Diabetes index value estimation system and diabetes index value estimation method
JP6424388B2 (en) * 2014-10-03 2018-11-21 株式会社タニタ Information presentation apparatus, information presentation method, and information presentation program
WO2016072513A1 (en) * 2014-11-07 2016-05-12 凸版印刷株式会社 Method and device for measuring blood glucose level
JP6521314B2 (en) * 2015-01-30 2019-05-29 Toto株式会社 Biological information measurement system
CN106361270B (en) * 2015-07-22 2021-05-07 松下电器(美国)知识产权公司 Wakefulness prediction method and wakefulness prediction device
JP6827701B2 (en) * 2016-02-26 2021-02-10 有限会社ピコデバイス How to estimate blood sugar level
JP2017217255A (en) * 2016-06-08 2017-12-14 セイコーエプソン株式会社 Biological information processing apparatus and biological information processing method

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