JP6130914B2

JP6130914B2 - 運動負荷時の生体情報算出システム、生体情報算出方法、及び、携帯情報端末

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Publication number: JP6130914B2
Application number: JP2015523760A
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Inventors: 田中　毅; 毅田中
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Description

本発明は、人の運動負荷時の生体情報算出システム、生体情報算出方法、及び、携帯情報端末に係り、特に、身体に装着可能な簡便なセンサデバイスと、脈拍数の測定や入力が可能な携帯情報端末とを用いた生体情報算出の技術に関するものである。

日常的な運動習慣による体力増進が糖尿病や高血圧といった生活習慣病の予防につながることが知られている。運動による体力増強効果を定量的に把握するためには、体力の中でも全身持久力を示す最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の測定が最も妥当である。一方で、最大酸素摂取量の正確な測定には、高負荷な運動テストや、呼気分析器などの大掛かりな装置が必要であり、日常での簡易的な測定には適していない。

特許文献１は、加速度センサ等で最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定に適した所定時間以上の定常運動状態を検出し、そのときの運動強度と脈波センサで測定した運動時の心拍数とから、最大酸素摂取量を推定する測定システムを開示している。

特許文献２は、加速度で計測した歩行時の垂直方向の加速度から運動負荷量を推定し、この運動負荷量と脈拍センサで測定した運動時の心拍数とから、回帰分析にて体力を推定する測定システムを開示している。

特開２０１１−２００５５７号公報特開２００２−２５３５３８号公報

体力を高精度に推定するために、心拍センサで運動負荷時の心拍数を正確に測定するためには、心拍センサの胸ベルトや電極をユーザの皮膚に直接固定して付ける必要がある。しかし、例えば、あまりスポーツをしない一般のユーザは、煩わしい操作の必要な心拍センサの装着を望まない傾向があり、普段の散歩や通勤路の歩行などの軽負荷で簡便に心拍数を測定することができない。

一方、特許文献１は、ユーザの手首に脈波センサや加速度センサを装着し、測定歩行や走行時における体の動きと心拍数を測定することを前提とした計測システムを開示している。特許文献２は、ユーザの耳に脈拍センサを装着し、ユーザに別途装着した加速度センサを装着し、これらのセンサで計測した脈拍数や加速度を用いることを前提とした計測システムを開示している。

しかしながら、ユーザの手首や耳等に身に着けて測定できる簡便な脈拍センサにおいては、運動時の体の動きに起因する外光や電極のズレによるノイズが影響して、精度の高い心拍数（あるいは脈拍数）の測定が困難である。簡便な脈拍センサを使用する場合、一度運動を止めてから安静な状態で測定する必要がある。一方で、運動を止めてから計測した心拍数では、運動負荷時から時間の経過に伴って心拍数は降下し、運動負荷中の運動強度に対応する心拍数が得られず、人の体力、例えば最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定精度が低下する。他方、ユーザの手首等に装着する方式で精度の高い心拍数（あるいは脈拍数）を得る装置も可能ではあるが、精度を高くするために特殊な精密機器とならざるを得ず高価なものとなり、一般のユーザが手軽に利用できるものではない。

本発明の課題は、運動負荷時の人の運動データと心拍数を基に体力を推定する技術において、簡便な脈拍センサあるいは心電センサを用いながら、人の軽負荷時の体力の推定を高精度に行える技術を提供することにある。

本発明の代表的なものの一例を示すと、次の通りである。本発明の運動負荷時の生体情報算出システムは、ユーザの運動特徴量を計測するセンサデバイスと、前記ユーザの心拍数を測定する携帯型の心拍センサと、生体情報算出機能を備えたサーバと、ネットワークを介して前記サーバに接続可能な携帯端末とを備え、前記センサデバイスは、加速度センサと通信機能とを具備しており、前記携帯端末は、前記ユーザの心拍数を測定する心拍数測定機能と、体力測定表示機能と、メモリ、表示部及び通信機能を備え、前記サーバは、前記ユーザの運動特徴量と前記心拍数のデータに基づいて、前記ユーザの運動負荷時の生体情報を算出する生体情報算出機能と、通信機能とを備えており、前記携帯端末の前記体力測定表示機能は、前記ユーザに対する運動負荷の手順として、安静時、運動負荷時、及び前記運動負荷停止後１分以内の時間差における各心拍数の測定の時間帯を前記表示部に表示する機能と、前記表示に対応して測定された前記安静時及び前記運動負荷停止後における前記ユーザの前記心拍数を前記メモリに記録する機能と、前記センサデバイスで計測された前記運動負荷時のユーザの動きを前記メモリに蓄積する機能と、前記ユーザの前記各心拍数及び前記ユーザの運動特徴量のデータを前記サーバに送信する機能とを有し、前記サーバは、前記運動負荷を止めてから前記停止後心拍数を測定するまでの前記時間差から、前記運動負荷時の心拍数の降下量を推定するために、前記時間差に対応した心拍数の降下率のデータを備えており、前記生体情報算出機能により、前記ユーザの前記各心拍数と前記ユーザの運動特徴量のデータ及び前記時間差に対応した前記降下率のデータに基づいて、前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を算出する機能を有し、前記携帯端末の前記体力測定表示機能は、さらに前記サーバで算出された前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を取得し、前記表示部に表示する機能を有することを特徴とする。

本発明によれば、運動中の測定に適していない安価で簡便な脈拍センサや心電センサを用いる場合においても、運動時の心拍数を正確に計測可能となり、この心拍数のデータと加速度センサで計測した体の動きのデータとから、運動負荷時の生体情報、例えば最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）、を高精度に推定することができる。

本発明の第一の実施例に係る、運動負荷時の生体情報算出システムの全体構成を示す図である。第一の実施例におけるセンサデバイスの構成図である。第一の実施例における携帯情報端末の構成図である。第一の実施例における、運動負荷時の生体情報算出処理の概要を示すフローチャートである。第一の実施例における、サーバに格納される加速度データの構成例である。第一の実施例における、サーバに格納される心拍数データの構成例である。第一の実施例における、サーバに格納される運動特徴量データの構成例である。第一の実施例における、サーバに格納される身体特徴量データの構成例である。本発明における、心拍数補正の原理を示す心拍数降下量のグラフである。本発明における、心拍数補正の原理を示す心拍数降下率のグラフである。第一の実施例における、サーバに格納される心拍数降下率データの構成例である。第一の実施例における、サーバに格納される最大酸素摂取量データの構成例である。第一の実施例における、運動負荷時の生体情報算出処理の詳細を示すフローチャートである。第一の実施例における、運動負荷時の生体情報算出処理の詳細を示すフローチャートである。一般的な、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の測定原理を示すグラフである。第一の実施例における、心拍数補正の原理を示す時系列グラフである。第一の実施例における、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定原理を示すグラフである。第一の実施例における、携帯情報端末の画面表示の例である。第一の実施例における、携帯情報端末の画面表示の例である。第一の実施例における、携帯情報端末の画面表示の例である。

本発明は、人の身体に装着可能で動きを計測する超小型のセンサデバイスと、脈拍数の測定や入力が可能な携帯情報端末とを用いて、人の運動データと運動後の心拍数あるいは脈拍数をもとに、体力を推定する技術において、運動後の心拍数から運動中の心拍数を推定して補正する。すなわち、本発明では、胸バンド等のようなセンサを肌に直接固定するような煩わしいものではない、携帯情報端末、若しくは簡便な心電センサ、あるいは脈拍センサを用いて、運動時の体の動きを計測した後に、一度運動を止めてから安静状態で体動によるノイズの影響を受けることなく心拍数を測定する。そして、運動を止めてから心拍数を測定するまでの時間差を計り、この時間差に基づいて運動終了直前の心拍数からの降下量を推定し、運動終了直前の心拍数へと変換して補正する。これによって、人の軽負荷時の体力の推定を高精度化するものである。

以下、図面を参照しながら、本発明の運動負荷時の生体情報算出システムの一実施例を説明する。

図１は、本発明の第一の実施例に係る、運動負荷時の生体情報算出システムの主要な構成を示す、全体構成を示す図である。運動負荷時の生体情報算出システムは、ユーザ２が体に装着して用いられるセンサデバイス１と、ユーザ２が携帯しセンサデバイス１と通信する携帯情報端末３と、インターネット５に接続された携帯電話通信などの無線基地局４を介して携帯情報端末３と通信するサーバ６から構成されている。この運動負荷時の生体情報算出システムは、処理が低速ながらユーザ２が常時身につけられる超小型で低消費電力なセンサデバイス１、及び携帯情報端末３から、大型で処理能力や記憶容量が豊富なサーバ６にセンサデータを収集することで、大規模な解析を高速に処理できる。

センサデバイス１は常時、または日中の主な活動時間においてユーザ２が身につけることによって、ユーザ２の動きや生体情報を計測する。センサデバイス１は計測した情報をＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近距離無線通信や、ＵＳＢ（ユーエスビー）などの有線通信手段によって携帯情報端末３に送信する。携帯情報端末３は受信した計測データを記録する。また、携帯情報端末３は内蔵のセンサやカメラで、ユーザ２の生体情報などを測定し、記録する。すなわち、携帯情報端末３は、内蔵されたカメラと以下に述べる本発明のアプリケーションプログラムとにより、ユーザが手軽に利用できる簡便な脈拍センサとしての機能を備えている。この場合、アプリケーションプログラムにより脈拍センサとして追加される機能は、安価に提供できる。

携帯情報端末３は、携帯電話等で用いられる広域無線通信手段や無線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）によって、自宅や外出先において基地局４に接続可能である。これによって、インターネット５に接続されたサーバ６と携帯情報端末３とは、センサデバイス１で計測した情報、携帯情報端末３で計測した情報や、サーバ６で解析された情報や蓄積された情報を、相互に送信することができる。

サーバ６は、ＣＰＵ５７と、ＲＡＭ５８と、インターネット５に接続して通信するＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）通信部５９と、サーバ６を制御して必要な計算を実行するための複数のコンピュータプログラム（データ受信プログラム５１、歩行検出プログラム５２、運動特徴量計算プログラム５３、心拍数補正プログラム５４、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）推定プログラム５５等）を記録したプログラムメモリ２０と、センサデバイス１や携帯情報端末３で計測したデータや、データを解析した結果を記録する大容量の記憶デバイスであるストレージ３６から構成されており、センサデバイス1や携帯情報端末３と比較して高速な演算が可能であるＣＰＵ５７によって、大容量データを用いた大規模な解析処理が可能である。サーバ６において、上記コンピュータプログラムをＣＰＵ５７で実行することにより、サーバ（コンピュータ）を、データ受信手段、歩行検出手段、運動特徴量計算手段、心拍数補正手段、及び、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）推定手段として機能させる。

サーバ６は、データ受信プログラム５１によって、携帯情報端末３から送信されたデータをインターネット５に接続して受信し、ストレージ３６の加速度データ６０、心拍数データ５０、身体特徴量データ７０に記録する。歩行検出プログラム５２は、加速度データ６０を解析し、公知の歩行検出アルゴリズムによって、酸素消費と酸素摂取量が釣り合う、一定ペースで３分以上歩行していた時間区間を検出し、予め規定されたユーザの識別子であるユーザＩＤと歩行の開始時刻、終了時刻を歩行データ１００に記録する。運動特徴量計算プログラム５３によって、歩行検出プログラム５２で検出した歩行区間における運動特徴量を加速度データ６０から算出して歩行データ１００の同区間に記録する。運動特徴量は、例えば加速度の３軸（ｘ、ｙ、ｚ）それぞれの平均や分散、加速度から判別した歩行ピッチ（１歩あたりの時間幅）等である。加速度の平均は、主に加速度が重力加速度の影響を受けている向き、即ち姿勢を示し、分散は加速度の振れの強さを示している。心拍数補正プログラム５４は、ユーザに対する運動負荷、例えば有酸素運動である所定時間の運動後に、短い時間を空けてから計測したユーザの心拍数を、ユーザの運動終了直前の運動中の心拍数に変換して補正するプログラムである。なお、ユーザに対する運動負荷は、ジョギング、サイクリングなどで他の種類の負荷でも良いことは言うまでもない。また、本実施例では、運動負荷として、ユーザが手軽に実行できる軽負荷の中の「歩行」を採用している。

なお、心拍数を計測する手段としては、簡便な脈拍センサあるいは心電センサとして使用でき、かつ、ユーザインタフェース機能及び通信機能を備えているものであれば、携帯情報端末３でなくても良い。あるいは、また、他の簡便な脈拍センサあるいは心電センサで測定した心拍数を、携帯情報端末３に入力し、アプリケーションプログラムで処理する方式であってもよい。

本発明では、胸バンド等のようなセンサを人の肌に直接固定するような煩わしいものではない、携帯情報端末３等のように、簡便で、且つ、安価な脈拍センサ、あるいは心電センサを、「携帯型の心拍センサ」と定義する。

本実施例に係る、運動負荷時の生体情報算出システムにより、簡便な脈拍センサあるいは心電センサを用いたユーザ２の運動時の動きのデータと心拍数のデータを、サーバ６に収集して解析するので、ユーザ２は運動負荷時の精度の高い生体情報、例えば体力を示す最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を、手軽な計測法により知ることができる。なお、以下では、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の算出を例に述べるが、サーバ６は、運動負荷時の加速度データや心拍数データ等に基づき、最大酸素摂取量以外の生体情報も生成・出力可能であることは言うまでもない。

図２は、センサデバイス１の主要な構成を示しており、マイコン１０と、人の動きや向きなどを計測可能な加速度センサ１３と、現在の時刻情報やカレンダー情報を保持するＲＴＣ（リアルタイムクロック）１４と、携帯情報端末３と通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈなどの消費電力の少ない通信規格に準拠した近距離無線通信部１５と、近距離無線通信部１５からの送信データを電波で送信するアンテナ１６と、大容量の不揮発記憶素子であるフラッシュメモリ１７と、有線通信手段であるＵＳＢで外部の機器と通信するためのＵＳＢ通信部１８と、素子間の通信路である通信線１９とから構成される。

マイコン１０は、内部に予め記録された加速度計測プログラム１１と加速度データ送信プログラム１２に記述されたプログラムに従って動作する。加速度計測プログラム１１によって、加速度センサ１３で計測した情報である加速度データ６０を所定の間隔で取得し、ＲＴＣ１４から取得した加速度計測時の時刻情報であるタイムスタンプを所定の間隔で付加し、フラッシュメモリ１６に記録することができる。加速度計測プログラム１１では、所定の間隔の加速度計測や加速度データのフラッシュメモリ１６への記録以外では動作する必要がないため、消費電力を小さく抑えることが可能であり、例えば人の日常動作を計測するために必要な２０ヘルツ以上の周期で計測した場合において、常時動作させていても小型の内蔵電池で数日以上の動作が可能であり、電池充電などのメンテナンスは容易である。また、同様の計測周期で加速度を計測した場合においては、記録するデータ量も汎用的なフラッシュメモリの容量と比較して十分に小さく、数週間以上の記録が容易である。加速度データ送信プログラム１２はユーザ２の任意のタイミングか、または携帯情報端末３と通信可能なタイミングを自動的に判断して、近距離無線通信部１５を制御して通信を開始し、フラッシュメモリ１６に記録された加速度データ６０を携帯情報端末３に送信することができる。あるいは、ＵＳＢ通信部１９が携帯情報端末３等との有線接続を検出して、加速度データ６０の送信を開始することができる。センサデータ１７は計測後に時間が経過してから送信されても、前述のタイムスタンプが付加されていることによって、受信する携帯情報端末３やサーバ６においても時系列に並べ替えて記録することができる。

図３は、携帯情報端末３の主要な構成を示しており、大容量不揮発記憶素子であるフラッシュメモリ３０に記録されたプログラムを実行して他の素子を制御するＣＰＵ（中央演算素子）３７と、現在の時刻情報やカレンダー情報を保持するＲＴＣ３９と、プログラムの指示する任意の情報を表示可能な表示部４０と、ユーザが操作してプログラムの操作等を行うためのキーボードやタッチパネル等の入力部４３と、携帯情報端末３の傾きや動きを計測可能なセンサ４２と、ＣＰＵ３７の処理に必要な情報を一時的に記録するランダムアクセスメモリであるＲＡＭ３８と、センサデバイス１などと通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈなどの消費電力の少ない通信規格に準拠した近距離無線通信部４４と、近距離無線通信部４４からの送信データを電波で送信するアンテナ４５と、インターネット５に接続してサーバ６等と通信する携帯電話等と同様の通信規格に準拠した広域無線通信部４６と、ＩＥＥＥ８０２．１１等の規格に準拠して屋内など近距離の基地局４を介してインターネット５に接続してサーバ６等と通信する無線ＬＡＮ通信部４８と、無線ＬＡＮ通信部４８からの送信データを電波で送信するアンテナ４９と、画像を撮影可能なセンサやレンズから構成され、指や顔を連続的に撮影することによって脈拍の計測も可能であるカメラ４１と、素子間の通信路である通信線２１から構成されており、加速度センサデータやユーザ２が測定、あるいは入力した脈拍数データを一時的にフラッシュメモリ３０に蓄積し、基地局４を中継してインターネット５に接続してサーバ６に送信することができ、同様にサーバ６から受信した表示用データ等のコンテンツを表示部４０にて表示できることを特徴としている。フラッシュメモリ３０には携帯情報端末３の動作を記述した複数のプログラムが記憶されている。加速度データ受信プログラム３１により、近距離無線通信部４４を制御してセンサデバイス１から送信された加速度データを受信してフラッシュメモリ３０内部に加速度データ６０として記録する。つまり、サーバ６に常時接続できない環境であっても、受信した加速度データを失うことはない。脈拍数測定プログラム３２により、カメラ４１を制御してユーザ２の指や顔などの皮膚を連続的に撮影し、血流の変換による皮膚の色等の周期的な変化を検出し、脈拍数を計測し、フラッシュメモリ３０の脈拍数データ５０に記録することができる。本実施例の体力測定においては、人の末端の皮膚で測定する脈拍数は、心臓の拍動回数である心拍数とほぼ同じとして扱う。カメラ４１などの画像素子や光の強度の変化を検出する素子を用いた脈拍測定においては、静止している場合を除いては外乱光や体動によって脈拍とは無関係なノイズ成分を検出することが、測定精度を低下させる。そのため、運動時ではなく運動後に測定することが望ましい。また、表示部４０に入力画面を表示し、ユーザ２が入力部４３を用いて入力した値をフラッシュメモリ３０の脈拍数データ５０に記録することができる。記録する脈拍数データ５０には、ＲＴＣ３９から計測時の日時を取得して付加するため、計測時刻が後からサーバ６等で判別可能である。入力する場合には、計測時刻をユーザ２の任意の時刻に設定することも可能である。データ送信プログラム３２により、広域無線通信部４６か無線ＬＡＮ通信部４８を制御して、フラッシュメモリ３０に記録した加速度データ６０と脈拍数データ５０を、基地局４を介してインターネット５に接続してサーバ６に送信することができる。体力測定結果表示プログラム３４により、３分間歩行などの運動テストの手順をユーザに指示し、他のプログラムをユーザの操作で起動することができる。また、サーバ６にて加速度データ６０と脈拍数データ５０をもとに算出された体力値、即ち推定された最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を表示部４０に表示してユーザ２に対して通知することもできる。最大酸素摂取量は、少なくとも３分以上の一定ペースの運動をしている状態、つまり運動による酸素消費と酸素摂取量が釣り合った有酸素運動の状態における、心拍数と運動量（または酸素摂取量や消費エネルギー）の関係から、Ａｓｔｒａｎｄのノモグラム等の公知のアルゴリズムによって推定できる。また、体力測定結果表示プログラム３４では、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定に必要となるユーザ２の身体特徴量データの入力するインターフェースを表示器４０に表示して、最大酸素摂取量の推定に先立って入力を促し、入力された値をサーバ６に送信する。身体特徴量データは、例えば、身長、体重、年齢、安静時心拍数、喫煙の有無、などである。安静時心拍数は、カメラ４１を制御して脈拍数測定プログラム３２と同様に計測して入力値とすることができる。安静時の脈拍数の測定では、センサ４２で所定の時間以上安静であるか、あるいは起床直後であるかを判別して計測を開始し、正確な安静時心拍数を計測することができる。また、安静時心拍数は、起床直後と昼間のように、測定の時間帯が異なれば異なる値になる可能性が高いので、できるだけ同じ条件下で測定する。

なお、加速度データと脈拍数データから最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を推定する計算は、演算時間の短縮のために高速なサーバ６で計算することが望ましいが、携帯情報端末３の計算時間や消費電力を無視することができれば、携帯情報端末３においても計算可能である。また、同様に消費電力の問題を無視することができれば、センサデバイス１で計測している加速度を、携帯情報端末３のセンサ４２で計測することができる。

図４は、第一の実施例における、運動負荷時の生体情報算出処理の概要を示すフローチャートである。まず、ユーザ２は所定の「運動負荷テスト」を開始する（Ｓ４０）。この運動負荷テスト時に、加速度計等を備えたセンサデバイス１で、ユーザの運動特徴量が測定される（Ｓ４１）。さらに、この運動負荷テスト終了後の所定の時間内に、簡便なセンサ、例えば携帯情報端末３、によりユーザの脈拍測定が実施される（Ｓ４２）。これら運動特徴量や脈拍のデータは、サーバ６に送られる。サーバ６では、脈拍の測定結果を、運動負荷テスト時の心拍数へ補正する（Ｓ４３）。そして、ユーザの運動特徴量と、補正心拍数とを用いて、運動負荷テスト時のユーザの最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）が推定される（Ｓ４４）。

簡易的な脈拍計、例えば、携帯情報端末３のカメラ４１等を使用する場合、ユーザの運動中には正確に脈拍を測定することができない。そこで、有酸素運動時の脈拍数を測定するにあたって、一度運動を止めて静止状態になってから測定することが必要になる（Ｓ４２）。この場合、運動を止めてから脈拍数を測定するまでの時間差で脈拍数は降下し、運動時の値とは異なる。そこで、サーバ６の心拍数補正プログラム５４では、歩行データ１００の歩行区間データと、心拍数データ５０に記録された前述の歩行区間に対応する心拍数の計測時間から、心拍数の降下につながる時間差を算出し、この時間差をもとに脈拍数の降下量を推定して歩行データ１００に記録する。

本発明では、脈拍数の降下量の算出に、脈拍数降下率データ８０に記録された、時間差を降下量に変換する係数を用いることに１つの特徴がある。この点に関しては、後で詳細に説明する。最大酸素摂取量推定プログラム５５では、歩行データ１００に記録された１つの歩行区間につき、ひとつの最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定値を算出して、最大酸素摂取量データ９０に記録する。最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の算出においては、歩行データ１００に記録された、１つの歩行区間における、運動特徴量と心拍数（脈拍数も心拍数として記録）と、計測対象であるユーザ２の身体特徴量７０による回帰分析によって推定する。これは、心拍数と運動量の関係から最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を推定するアルゴリズムと同じ原理であるが、運動量を歩行の速度などに置き換えて計測して用いる場合と比較して、加速度データをもとにした複数の運動特徴量を用いる本実施例は高精度に推定することができる。

図５は、加速度データ６０の構造を示している。加速度データ６０はユーザ毎に時間毎のデータとして各行に記録する。ユーザＩＤ６１は各データが、どのユーザを計測したデータであるかを示す識別子である。計測日時６２は、加速度を計測した年月日、時間を示している。本実施例においては、１秒毎に計測日時６２を加速度値に付加しているが、ミリ秒単位以下にすることも可能である。加速度Ｘ６３、加速度Ｙ６４、加速度Ｚ６５は、ユーザＩＤ６１、計測時間６２に対応する、３軸加速度のそれぞれの値を記録している。秒単位の計測日時６２を用いて、秒単位以下の計測周期のデータを記録するため、対応する秒間の計測値を、１行中に計測順で複数記録している。例えば、±４Gの加速度を計測できる加速度センサの値を、８ｂｉｔの分解能で読み取る場合には、加速度の−４Gは−１２８であり、４Gは１２７となる。

図６は、心拍数データ５０の構造を示している。携帯情報端末３で計測、あるいは入力された心拍数データや脈拍数データを、ユーザ毎に測定時間毎に各行に記録する。脈拍数と心拍数の定義は一般的に異なるが、本実施例では脈拍数のデータも心拍数のデータとして扱う。ユーザＩＤ５１は心拍数を計測したユーザ２に対応する識別子である。計測日時５２は、心拍数を測定した年月日、時間である。心拍数５３は、ユーザＩＤ５１に対応するユーザ２が、計測時間５２に測定した心拍数、あるいは脈拍数である。脈拍数５３は前述の脈拍数補正プログラム５４によって補正される前の値である。

図７は、歩行データ１００の構造を示している。歩行データ１００は、ユーザ毎に３分以上の一定ペースの歩行状態を検出した各区間のデータを１行ずつ記録する。ユーザＩＤ１０１は、その行の歩行区間に対応するユーザ２の識別子を示している。開始日時１０２は、検出された歩行区間の始まる年月日、時間を示している。終了日時１０３は、検出された歩行区間の終わる年月日、時間を示している。心拍数１０４は、歩行区間に対応する心拍数を示しており、歩行後に静止してから測定した脈拍数を、脈拍数補正プログラム５４にて補正して歩行終了直前の値を推定して補正した結果を記録する。平均Ｘ１０５、平均Ｙ１０６、平均Ｚ１０７は、歩行区間における３軸加速度の各軸の平均値を記録している。分散Ｘ１０７、分散Ｙ１０８、分散Ｚ１０９は、歩行区間における３軸加速度の各軸の分散値を記録している。歩行ピッチ１１１は、歩行区間の３軸加速度から公知の歩行検出アルゴリズムによって検出された一歩あたりの時間幅を示している。

図８は、各ユーザが入力した身体特徴量データ７０の構造を示しており、ユーザ毎に各行のデータに記録する。ユーザＩＤ７１は、その行のデータに対応するユーザの識別子を示している。年齢７２はユーザの年齢を示している。身長７３はユーザの身長（センチメートル単位、あるいはメートル単位）を示している。体重７４は、ユーザの体重（キログラム単位）を示している。喫煙有無７５はユーザが現在習慣的に喫煙をしているかを示している。安静時心拍数７６は、ユーザが完全に安静な状態（理想的には就寝中や起床時）における心拍数を示している。

先にも述べたとおり、本発明では、脈拍数の降下量の算出に、脈拍数降下率データ８０に記録された、時間差を降下量に変換する係数を用いることに１つの特徴がある。発明者等は、研究を重ねた結果、歩行直後の脈拍数の降下量の特性には、個人差の少ないことを見出した。

図９は、発明者等が、２０〜４０代の一般成人男性を対象として測定した３分間歩行後の典型的な心拍数変化を示している。歩行停止後１分以内では、この変化における個人差は、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定に与える影響が少ない。

この変化を元に心拍数降下率を算出すると、図１０のグラフになる。この降下率のグラフをもとに、心拍数降下率データ８０を作成することができる。

図１１は、心拍数降下率データ８０の構造を示している。心拍数降下率データ８０には、最も典型的な運動停止後１分以内程度の個人差が少ない時間内での心拍数降下率を示しており、運動後から心拍数測定までの時間差に対応した降下率（降下量[回／分]／時間差［秒］）を予め記録している。心拍数降下率データ８０は、予め複数の被験者から収集した運動後の心拍数変化のデータから作成することができる。なお、図９〜図１１のデータやテーブルは一般成人男性を対象としたものであるが、一般成人女性の場合も同様な傾向がある。本発明を、熟年者や子供にも適用する場合には、それらの世代のデータを収集し、データベース化することで、より精度の高い推定が可能になる。

また、心拍数降下率データ８０のテーブルはユーザ毎に測定したデータを元に学習して、ユーザ毎に作成することも可能である。このテーブルの係数を、運動の停止から、心拍数測定までの時間に掛け合わせることによって、ユーザ毎の心拍数の降下量を、より高精度に推定することができる。

図１２は、最大酸素摂取量データ９０の構造を示しており、ユーザ毎に測定毎の値を１行に記録している。最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の値は、３分以上の一定のペースが検出された歩行区間の中で、歩行後に心拍数を測定して記録された場合に、推定して記録する。ユーザＩＤ９１は、その行の最大酸素摂取量に対応するユーザの識別子を示している。測定日時９２は、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を測定した日時、つまり歩行データ１００から推定する場合には歩行区間の終了日時が記録される。別の方法で測定した場合には、その測定日時を記録している。測定方法９３は、その行の最大酸素摂取量の測定方法を示している。つまり、歩行データ１００を用いた推定に限定せず、他の方法で計測したデータも記録することができる。最大酸素摂取量９４は、歩行データ１００から推定した、あるいは別の手段で測定した最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ：単位はミリリットル／キログラム／分）のデータを記録する。

図１３Ａ、図１３Ｂは、本実施例における最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の測定手順を示している。処理手順１２０はセンサデバイス１、処理手順１２１は携帯情報端末３、処理手順１２２はサーバ６の処理手順をそれぞれ示している。処理１２３では、センサデバイス１が加速度の計測を開始する。センサデバイス１は、最大酸素摂取量の測定とは関係なく、加速度を常時計測していることもできるため、最大酸素摂取量の測定に先立って測定開始する。処理手順１２４では、携帯情報端末３の体力測定表示プログラム３４を起動して、最大酸素摂取量の測定に必要な手順やメニューを表示する。処理１２５では、過去に入力していないか、修正が必要な場合に限り、身体特徴量をユーザが入力する。処理１２６では、処理１２５で入力することもできる安静時心拍数を携帯情報端末３の脈拍数計測プログラム５４で計測する。安静時心拍数を計測する際に、携帯情報端末３のセンサ４２で所定の時間以上の安静状態を検出してから脈拍数を計測する。

処理１２７では、携帯情報端末３の体力測定表示プログラム３４を操作し、３分間歩行の運動テストを開始し、ここからタイマーで３分間の経過を計測して通知することができる。一方で、このようなユーザへのナビゲーションがなくとも、３分間以上の一定ペースの歩行データと、歩行後の心拍数のデータがあれば最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を推定することはできる。歩行区間１２８は、運動による酸素消費と酸素摂取量が釣り合う有酸素運動状態を得るために３分以上を必要とする。

タイマーが運動テスト開始から３分以上が経過すると、ユーザは運動テストを止めて安静状態になり（静止区間１２９）、脈拍数の測定を始める。測定時間差１３０は、ユーザ２が実際に運動を止め静止状態に移行してから、脈拍数の測定を開始するまでの時間である。処理１３１では、ユーザが体力測定表示プログラム３４を操作して脈拍数を測定する。ユーザは、携帯情報端末３の表示部の指示に基づき、携帯情報端末に設けられたカメラ４１などを用いて、運動後の脈拍数を測定する。または、カメラ４１などを用いずに別の簡易型の心拍センサや脈拍センサで測定した値を入力しても良い。

処理１３２では、前述の３分間歩行の運動テストとは非同期で、センサデバイス１と携帯情報端末３が通信可能な状態において、センサデバイス１で計測して記録していた、歩行区間１２８を含む加速度データを携帯情報端末３に送信する。処理１３３では、携帯情報端末３は、センサデバイス１から送信されたデータを受信して内部のフラッシュメモリ３０に記録する。処理１３４では、携帯情報端末３が、前述の処理１３３とは非同期で、サーバ６と通信可能な状態において、フラッシュメモリ３０に記録した加速度データ６０と脈拍数データ５０をサーバ６に送信する。

処理１３５では、サーバ６が、携帯情報端末３から送信されたデータを受信して、処理１３６でストレージ３６に記録する。処理１３７では、サーバ６の歩行検出プログラム５２で、受信した加速度データ６０から３分間以上の歩行区間１２８を検出して歩行データ１００に記録する。処理１３８では、運動特徴量計算プログラム５３で前述の歩行データ１００に記録された歩行区間１２８に対応する運動特徴量を算出して歩行データ１００に記録する。処理１３９では、心拍数補正プログラム５４で、歩行データ１００に記録した歩行区間１２８の終了日時から、１分以内に測定された心拍数を心拍数データ５０から検索し、歩行区間１２８の終了日時と心拍数の測定日時の差を測定時間差１３０として算出する。処理１４０では、心拍数補正プログラム５４で、処理１３９で算出した測定時間差１３０から心拍数降下率データ８０を用いて心拍数の降下量を推定し、心拍数データ５０の値に降下量を加えた値を歩行データ１００の心拍数１０４に記録する。処理１４１では、最大酸素摂取量推定プログラム５５によって、３分間歩行の運動テストの歩行区間１２８に対応する歩行データ１００と、測定しているユーザ２の身体特徴量データ７０を用いた回帰分析により最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を推定する。処理１４２では、処理１４１で推定した結果を最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）のデータ９０に記録する。

次に、ユーザが自身の運動テストにより得られた最大酸素摂取量を知りたい場合の処理について、説明する。処理１４３では、ユーザが携帯情報端末３の表示部で体力表示プログラムを起動する。これに伴い。処理１４４〜１４７では、携帯情報端末３がサーバ６に記録された最大酸素摂取量のデータを取得し、処理１４８〜１４９では、携帯情報端末３の表示部にその情報が表示され、ユーザがそれを確認し、終了する。

図１４は、一般的な最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の測定原理を示すグラフである、酸素摂取量ＶＯ_２と心拍数ＨＲの関係を示した図である。最大酸素摂取量を実際に測定するためには、被験者の最大心拍数における酸素摂取量を呼気ガス分析器で測定する必要がある。これを簡易的に測定するためには、酸素摂取量と心拍数の相関関係を利用した回帰直線１５０を用いる。これを用いると最大以下の心拍数における酸素摂取量を測定し、回帰直線１５０に従って、最大心拍数時の値を推定する。最大心拍数は一般的に２２０−年齢で推定できるとされている。また、ＶＯ_２ｍｉｎｉは、無安静時の酸素摂取量である。なお、酸素摂取量は呼気ガス分析器を用いない場合には、その運動時の運動量から推定する。運動量は、例えば歩行時であれば、歩行速度から公知のアルゴリズムで推定することができる。本実施例の最大酸素摂取量推定プログラム５５では、歩行速度とは異なる加速度データから算出可能な複数の運動特徴量を用いる重回帰分析によって、より精度の高い推定が可能である。

図１５は、本実施例における心拍数補正の原理を示すグラフである。図１５は、運動負荷量の一例として、ユーザが所定の時間（図１３Ａの歩行区間１２８）だけ一定の速度で歩行し、その直後（図１３Ａの静止区間１２９以降）に脈拍を測定する例を示している。運動負荷テストの開始時刻がＴ１，終了（静止状態への移行）時刻がＴ２、脈拍の測定可能時間帯がＴ２−Ｔ４であり、実際の測定時刻をＴ３とする。図１５の（Ａ）に示したように、運動負荷テストにより歩行ペース１５５を一定で継続すると、図１５の（Ｂ）に示したように、ユーザの心拍数１５６は上昇し、一般的に３分以上で運動に対応する心拍数１５１で飽和する。同様に、図１５の（Ｂ）に示したように、酸素摂取量１５７も運動に対応した酸素摂取量１５８で飽和する。最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定には、この運動に対応する心拍数１５１の値、すなわち運動負荷テストの停止直前（時刻Ｔ２）の心拍数の値ＨＲ２と、運動に対応する酸素摂取量１５８の値、すなわち運動負荷テストの停止直前（時刻Ｔ２）の酸素摂取量の値ＶＯ_２ｂを用いて、回帰直線１５０の原理で推定できる。酸素摂取量１５７の値ＶＯ_２ｂは加速度センサ等の常時計測可能なデバイスで計測することができるが、安価で簡便な脈拍センサ等では心拍数１５６の値ＨＲ２を運動中に正確に測定できない。そのため、運動後に測定することになる。この場合、運動負荷テストの停止直前Ｔ２と実際の測定時刻Ｔ３との間に測定時間差１５４が生じるため、心拍数降下量１５３分の心拍数が運動に対応した心拍数１５１の値ＨＲ２より降下し、測定時の心拍数１５２の値ＨＲ１になり、正確な最大酸素摂取量の推定ができない。

本実施例によれば、ユーザが、携帯情報端末３のカメラ４１などを用いて運動後の時刻Ｔ３に心拍数１５２の値ＨＲ１を測定する。そして、サーバ６の心拍数補正プログラム５４によって測定時間差１５４を基に、測定された心拍数１５２の値ＨＲ１を運動に対応した心拍数１５１の推定値ＨＲ２に補正することで、正確な最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定が可能になる。既に述べた通り、測定時間差１５４が約１分以内程度であれば、心拍数降下量１５３の個人差が少なく、予め得られたデータに基づく正確な補正が可能である。そのため、測定可能時間帯Ｔ２−Ｔ４は１分以内程度に設定する。

図１６は、第一の実施例における、最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）の推定原理を示すグラフである。ユーザが測定した運動後の心拍数１５２の値ＨＲ１と運動停止直前の酸素摂取量１５７の値ＶＯ_２ｂと、安静時の最小酸素摂取量とから、回帰直線１５０ｂが得られる。この回帰直線１５０ｂによれば、ユーザの最大酸素摂取量は、ＶＯ_２ｍａｘ−ｂとなる。しかし、心拍数補正プログラム５４によって補正された運動時の心拍数１５１の推定値ＨＲ２を採用すると、この推定値と運動時の酸素摂取量１５７の値ＶＯ_２ｂと安静時の最小酸素摂取量とから、回帰直線１５０ａが得られる。この補正後の回帰直線１５０ａによれば、ユーザの最大酸素摂取量は、ＶＯ_２ｍａｘ−ａとなる。この値ＶＯ_２ｍａｘ−ａが、ユーザの最大酸素摂取量の推定値である。

なお、図１４及び図１６において、基本となる回帰直線は１本であるが、ユーザの喫煙習慣の有無、年代等に各々対応した、複数の回帰直線若しくは回帰曲線を採用し、ユーザのプロフィールに即したよりきめの細かい推定方式にしても良い。

図１７、図１８は、体力測定時の、携帯情報端末３の表示部４０への画面表示内容の実施例を示している。まず、図１７において、ユーザが体力測定表示プログラム３４を起動すると、初期画面２０１が表示される。運動テスト開始ボタン２０４を選択することにより、３分間のタイマーを開始して、運動テストを始め、運動テスト画面表示２１２に遷移する。安静時脈拍測定ボタン２０５を選択することにより、安静時脈拍測定画面２０２に遷移する。プロフィール入力ボタン２０６を選択することにより、プロフィール入力画面２０３に遷移する。終了ボタン２３０を選択することにより、体力測定表示プログラム３４を終了する。安静時脈拍測定画面２０２では、測定手順表示２０７と脈波表示２０８を表示し、所定時間以上の安静を検出して、脈拍数を測定する。脈拍数の測定が完了すると、測定した脈拍数を安静時心拍数としてサーバ６に送信して、初期画面２０１に戻る。または、キャンセルボタン２３１を選択することにより、初期画面２０１に戻る。プロフィール入力画面２０３では、入力フォーム２０９で身長、体重、喫煙の有無をユーザ２が入力可能であり、入力後に入力完了ボタン２１０を選択することにより、入力内容をユーザ２の身体特徴量としてサーバ６に送信して、初期画面２０１に戻る。または、キャンセルボタン２３２を選択することにより、初期画面２０１に戻る。

次に、図１８において、ユーザが携帯情報端末３の運動テスト開始ボタン２０４を選択し運動テストを始めた場合、運動テスト画面表示２１２では、運動テスト手順表示２１８で運動テストの手順や開始からの経過時間を表示する。ユーザが３分以上の歩行を行ったところで脈拍数測定ボタン２１９を選択することで、運動後脈拍測定画面２１３に遷移する。なお、運動後の脈拍測定は運動停止後の１分以内という限られた時間帯に行う必要があるので、運動テスト画面表示２１２もしくは運動後脈拍測定画面２１３に、脈拍の測定可能時間帯（時刻Ｔ２−了時刻Ｔ４）、及びその時間帯の中における現在時刻の関係をユーザに知らせる表示を加えるのが望ましい。

脈拍数入力ボタン２２０を選択すると、入力フォーム２２３を備えた運動後脈拍数入力画面２１４に遷移する。または、キャンセルボタン２３３を選択することにより、初期画面２０１に戻る。運動後脈拍測定画面２１３では、運動後脈拍測定手順表示２２１と、脈波表示２２２を表示して、ユーザの脈拍数を測定し、脈拍数の測定が完了すると、脈拍数を内部のフラッシュメモリに記録して、サーバ６に送信して、初期画面２０１に戻る。または、キャンセルボタンを選択することにより、初期画面２０１に戻る。運動後脈拍数入力画面２１４では、入力フォーム２２３に別の機器で測定した脈拍数と脈拍測定時間を入力することができる。入力後に入力完了画面２２４を選択することにより、入力した値を、運動後脈拍測定画面２１３で測定した場合と同様に、サーバ６へ入力した脈拍数と測定時間を送信し、初期画面２０１に戻る。または、キャンセルボタン２３５を選択することにより、初期画面２０１に戻る。

図１９は、体力測定表示プログラム３４が、体力値表示の機能を備えた例を示している。携帯情報端末３の初期画面２０１には、体力値表示ボタン２５０があり、このボタンを選択すると、体力値表示画面に遷移する。この体力値表示画面には、この補正後の回帰直線１５０ａに基づく、ユーザの最大酸素摂取量の推定値（ＶＯ_２ｍａｘ−ａ）が、ＶＯ_２ｍａｘ２５１として表示される。ＯＫボタン２５２を選択することにより、初期画面２０１に戻る。このようにして、ユーザは、携帯情報端末等の安価で簡便な脈拍センサや心電センサを用い、運動時の心拍数、ひいては、運動負荷時の生体情報に関する正確な情報を手軽に得ることができる。

なお、実施例１では、運動負荷時の生体情報として最大酸素摂取量（ＶＯ_２ｍａｘ）を推定する例について述べたが、本発明は、これに限定されるものではなく、運動時のユーザの他の生体情報を得ることもできる。例えば、ユーザ運動時の酸素摂取量１５７の値ＶＯ_２ｂとユーザの体重とから、カロリー消費量を推定することもできる。

１センサデバイス
２ユーザ
３携帯情報端末
４基地局
５インターネット
６サーバ
７プログラムメモリ
８ストレージ
１１加速度計測プログラム
１２加速度データ送信プログラム
１４リアルタイムクロック（ＲＴＣ）
１８ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）通信部
２０プログラムメモリ
３１加速度データ受信プログラム
３２脈拍数測定プログラム
３３データ送信プログラム
３４体力測定表示プログラム
３６ストレージ
３７中央演算素子（ＣＰＵ）
３８ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
３９リアルタイムクロック（ＲＴＣ）
４６広域無線通信部
４８無線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）通信部
５０脈拍数データ
５１データ受信プログラム
５２歩行検出プログラム
５３運動特徴量計算プログラム
５４心拍数補正プログラム
５５最大酸素摂取量推定プログラム
５７中央演算素子（ＣＰＵ）
５８ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
５９ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）通信部
６０加速度データ
１２０センサデバイスの処理手順
１２１携帯情報端末の処理手順
１２２サーバの処理手順
１２３〜１２７処理
１２８運動テスト時間
１２８静止動作
１２９〜１４２処理
１５０回帰直線
１５２運動後の心拍数
１５５歩行ペース
１５６心拍数
１５７酸素摂取量
２０１初期画面
２０２安静時脈拍測定画面
２０３プロフィール入力画面
２０４〜２０６ボタン表示
２０７指示表示
２０８脈拍波形表示
２０９入力フォーム表示
２１０ボタン表示
２１２運動テスト画面
２１３運動後脈拍測定画面
２１４運動後脈拍入力画面
２１９ボタン表示
２２０ボタン表示
２２１指示表示
２２２脈拍波形表示
２２３入力フォーム
２２４〜２３５ボタン表示
２５０体力値表示ボタン。

Claims

ユーザの運動特徴量を計測するセンサデバイスと、
前記ユーザの心拍数を測定する携帯型の心拍センサと、
生体情報算出機能を備えたサーバと、
ネットワークを介して前記サーバに接続可能な携帯端末とを備え、
前記センサデバイスは、加速度センサと通信機能とを具備しており、
前記携帯端末は、
前記ユーザの心拍数を測定する心拍数測定機能と、
体力測定表示機能と、
メモリ、表示部及び通信機能を備え、
前記サーバは、
前記ユーザの運動特徴量と前記心拍数のデータに基づいて、前記ユーザの運動負荷時の生体情報を算出する生体情報算出機能と、通信機能とを備えており、
前記携帯端末の前記体力測定表示機能は、
前記ユーザに対する運動負荷の手順として、安静時、運動負荷時、及び前記運動負荷停止後１分以内の時間差における各心拍数の測定の時間帯を前記表示部に表示する機能と、
前記表示に対応して測定された前記安静時及び前記運動負荷停止後における前記ユーザの前記心拍数を前記メモリに記録する機能と、
前記センサデバイスで計測された前記運動負荷時のユーザの動きを前記メモリに蓄積する機能と、
前記ユーザの前記各心拍数及び前記ユーザの運動特徴量のデータを前記サーバに送信する機能とを有し、
前記サーバは、
前記運動負荷を止めてから前記停止後心拍数を測定するまでの前記時間差から、前記運動負荷時の心拍数の降下量を推定するために、前記時間差に対応した心拍数の降下率のデータを備えており、
前記生体情報算出機能により、前記ユーザの前記各心拍数と前記ユーザの運動特徴量のデータ及び前記時間差に対応した前記降下率のデータに基づいて、前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を算出する機能を有し、
前記携帯端末の前記体力測定表示機能は、さらに
前記サーバで算出された前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を取得し、前記表示部に表示する機能を有する
ことを特徴とする運動負荷時の生体情報算出システム。
請求項１において、
前記サーバは、
前記運動負荷停止後の前記心拍数の測定結果を、前記心拍数の降下率データと前記時間差とから、前記運動負荷時の心拍数へ補正する心拍数補正手段と、
前記センサデバイスで計測された前記ユーザの動きに基づき前記運動負荷時における前記ユーザの運動特徴量を算出する運動特徴量計算手段と、
前記ユーザの運動特徴量と、前記補正された心拍数とを用いて、運動負荷テスト時の前記ユーザの生体情報を回帰分析で推定する生体情報推定手段とを備えている
ことを特徴とする運動負荷時の生体情報算出システム。
請求項２において、
前記生体情報推定手段は、最大酸素摂取量の推定手段である
ことを特徴とする運動負荷時の生体情報算出システム。
生体情報算出システムによるユーザの運動負荷時の生体情報算出方法であって、
前記生体情報算出システムは、通信可能なセンサデバイス、携帯型の心拍センサ、生体情報算出機能を有するサーバ、及び、ネットワークを介して前記サーバに接続可能な携帯端末を備えており、
前記サーバは、前記運動負荷を止めてから前記停止後心拍数を測定するまでの時間差から、前記運動負荷時の心拍数の降下量を推定するために、前記時間差に対応した心拍数の降下率のデータを備えており、前記生体情報算出機能により、前記ユーザの前記各心拍数と前記ユーザの運動特徴量のデータ及び前記降下率のデータに基づいて、前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を算出する機能を有し、
前記携帯端末の表示部に、
前記ユーザに対する運動負荷の手順として、安静時、運動負荷時、及び前記運動負荷停止後１分以内の時間差における各心拍数の測定の時間帯を前記表示部に表示し、
前記表示に対応して測定された前記安静時及び前記運動負荷停止後における前記ユーザの前記心拍数を前記携帯端末のメモリに記録し、
前記センサデバイスで計測された前記運動負荷時のユーザの動きを前記携帯端末のメモリに蓄積し、
前記ユーザの前記各心拍数及び前記ユーザの運動特徴量のデータを前記サーバに送信し、
前記サーバにおいて、
前記ユーザの前記各心拍数と前記ユーザの運動特徴量のデータ及び前記降下率のデータに基づき、前記前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を算出し、
前記携帯端末において、前記サーバで算出された前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を取得し、前記表示部に表示する
ことを特徴とするユーザの運動負荷時の生体情報算出方法。
ネットワークを介してサーバに接続可能な携帯端末であって、
ユーザの動きを計測するセンサデバイスと通信する機能と、
体力測定表示機能と、
ユーザの心拍数を測定する機能と、
内蔵のカメラと、
メモリと、
表示部とを備え、
前記サーバは、ユーザに対する運動負荷を止めてから前記停止後心拍数を測定するまでの時間差から、前記ユーザに対する運動負荷時の心拍数の降下量を推定するために、前記時間差に対応した心拍数の降下率のデータを備え、前記ユーザの前記各心拍数と前記ユーザの運動特徴量のデータ及び前記降下率のデータに基づいて前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を算出する機能を有し、
前記体力測定表示機能は、
前記ユーザに対する運動負荷の手順として、安静時、運動負荷時、及び前記運動負荷停止後１分以内の時間差における各心拍数の測定の時間帯を前記表示部に表示する機能と、
前記表示に対応して測定された前記安静時及び前記運動負荷停止後における前記ユーザの前記心拍数を前記メモリに記録する機能と、
前記センサデバイスで計測された前記運動負荷時のユーザの動きを前記メモリに蓄積する機能と、
前記ユーザの前記各心拍数及び前記ユーザの運動特徴量のデータを前記サーバに送信する機能と、
前記サーバで算出された前記ユーザの前記運動負荷時の生体情報を取得し、前記表示部に表示する機能とを有する
ことを特徴とする携帯端末。