JP7615511B2 - 生体センサ及び生体情報測定システム - Google Patents

Description

本発明は、生体センサ及び生体情報測定システムに関わる。

脈波信号は、心臓が血管を通じて血液を送り出すことに伴って生じる、血管の容積変化を波形としてとらえたものであり、この容積変化を検出するセンサは、脈波センサと呼ばれている。脈波センサとして、光電脈波法により、脈波信号を測定する光電脈波センサが実用化されている。特許文献１には、脈波センサを用いて測定されたユーザの脈波信号から血圧を推定し、心臓の高さと脈波信号の測定位置の高さとの差に基づいて、血圧の推定値を補正する方法が記載されている。

特開２０１７－４７０１６号公報

しかし、脈波信号と血圧との間の相関関係は一般的に明らかになっておらず、また、個人差も大きいため、心臓の高さと脈波信号の測定位置の高さとの差に基づいて、血圧の推定値を補正するだけでは、十分な精度で血圧を推定することは困難である。

そこで、本発明は、ユーザの脈波信号から生体情報を十分な精度で推定することを課題とする。

上述の課題を解決するため、本発明に関わる生体センサは、ユーザの手の指又は手首に装着可能に構成されたセンサ本体と、ユーザの脈波信号を測定する脈波センサと、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて脈波センサが測定する脈波信号から脈波特徴量を計算し、少なくとも２つの測定位置の高低と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める信号処理装置とを備える。

本発明に関わる生体センサによれば、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高低と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係をユーザ毎に求めることにより、ユーザの脈波信号から生体情報を十分な精度で推定することができる。

本発明の実施形態に関わる生体情報測定システムの構成を示す説明図である。 本発明の実施形態に関わる生体情報測定システムの構成を示す説明図である。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量の説明図である。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる脈波特徴量と血圧との相関関係を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる座位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる座位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる座位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる撮影装置が撮影したユーザの画像から、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する方法の説明図である。 本発明の実施形態に関わる特徴量の時間経過に対する変化を示すグラフである。 本発明の実施形態に関わる仰臥位の測定姿勢の説明図である。 本発明の実施形態に関わる仰臥位の測定姿勢の説明図である。

以下、各図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。ここで、同一符号は、同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。

図１は本発明の実施形態に関わる生体情報測定システム１００の構成を示す説明図である。生体情報測定システム１００は、ユーザの生体情報を測定する生体センサ２００と、生体センサ１００と通信可能に構成されている携帯型制御ユニット３００とを備えている。

生体センサ２００は、ユーザの手の指又は手首に装着可能に構成された環状（指輪型又はリストバンド型）のセンサ本体２０１と、ユーザの脈波信号を測定する脈波センサ２０２とを備えている。センサ本体２０１は、中空筒状の形状を有しており、脈波センサ２０２は、センサ本体２０１の内側の部分（すなわち、ユーザの指又は手首などの体表面に対向する部分）に取り付けられている。

脈波センサ２０２は、例えば、光電脈波センサである。光電脈波センサとして、例えば、反射型のタイプを使用することができる。反射型の光電脈波センサは、赤外線や赤色光、或いは、５５０ｎｍ付近の緑色波長の光をユーザの体表面に向けて照射し、フォトダイオード又はフォトトランジスタを用いて、ユーザの体表面で反射した光を計測する。動脈の血液内には、酸化ヘモグロビンが存在しており、入射光を吸収する特性を有しているため、心臓の脈動に伴って変化する血流量（血管の容積変化）を時系列的にセンシングすることにより、脈波信号を計測することができる。

携帯型制御ユニット３００は、ユーザを撮影する撮影装置３０１と、撮影装置３０１により撮影された画像を表示する表示装置３０２とを備える。携帯型制御ユニット３００は、例えば、スマートフォンと呼ばれる多機能携帯電話端末である。撮影装置３０１は、例えば、デジタルカメラである。表示装置３０２は、例えば、液晶ディスプレイである。

図２は本発明の実施形態に関わる生体情報測定システム１００の構成を示す説明図である。生体センサ２００は、上述のセンサ本体２０１及び脈波センサ２０２の他に、信号処理装置２０３、通信装置２０４、及び加速度センサ２０５を備えている。

信号処理装置２０３は、脈波センサ２０２が測定する脈波信号からユーザの各種の生体情報（例えば、血圧、血糖値、心拍数、酸素飽和濃度、血管抵抗、血流量、動脈硬化度、自律神経機能など）を推定する処理を行う。例えば、信号処理装置２０３は、脈波信号から脈波特徴量を計算し、脈波特徴量に基づいて血圧を推定する処理を行うことができる。脈波信号から脈波特徴量を計算し、脈波特徴量に基づいて血圧を推定する処理に言及した文献として、例えば、特開２０１６－１６２９５号公報が知られている。また、例えば、信号処理装置２０３は、脈波信号から血糖値を推定する処理を行うことができる。脈波信号から血糖値を推定する処理に言及した文献として、例えば、特許第６５４４７５１号が知られている。また、例えば、信号処理装置２０３は、脈波信号から、変動の周期を求めることにより、心拍数（脈拍数）を推定することができる。また、例えば、信号処理装置２０３は、心拍の周期変動の周波数成分をパワースペクトル解析することにより、自律神経機能の指標値を計算することができる。また、例えば、信号処理装置２０３は、赤外線と赤色色の二つの波長の光を使用する光電脈波センサにより得られる脈波信号から脈動（変化量）を求めることにより、動脈血中酸素飽和濃度を推定することができる。また、例えば、信号処理装置２０３は、加速度センサ２０５の検出値から、ユーザの活動量及び睡眠状態（睡眠／覚醒の区別及び睡眠の質）を推定することもできる。生体センサ２００は、温度センサを備えてもよく、この場合、信号処理装置２０３は、温度センサの検出値から、ユーザの体表温を取得することができる。

このように、脈波信号から各種の生体情報を推定することができる。以下の説明においては、脈波信号から血圧を推定する処理を例に挙げて説明する。

信号処理装置２０３は、静水圧の影響を考慮に入れて血圧の推定値を補正する処理を行う。一般的に、血圧の測定位置が心臓より高い場合、血圧の測定値は、重力による血管内の静水圧の圧差だけ低くなる。逆に、血圧の測定位置が心臓よりも低い場合には、血圧の測定値は、血管内の静水圧の圧差だけ高くなる。血圧の測定位置が心臓の高さから１ｃｍ上下すると、血圧（測定値）は約０．７ｍｍＨｇ変化することが知られている。

信号処理装置２０３は、例えば、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて脈波センサ２０２が測定する脈波信号から脈波特徴量を計算し、脈波特徴量から血圧を推定する処理を行う。ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する姿勢は、座位の姿勢でもよく、或いは、仰臥位の姿勢でもよい。

ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する姿勢は、例えば、ユーザが座位で手を胸の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢、ユーザが座位で手を顔の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢、及びユーザが座位で手を腹の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢のうち何れか２つ以上の姿勢とすることができる。

ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する姿勢は、例えば、ユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を胸の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢、及びユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を平坦面の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢でもよい。

信号処理装置２０３は、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高低と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める。この相関関係を求める処理の詳細については、後述する。

なお、信号処理装置２０３は、例えば、プロセッサ、メモリ、及び入出力インタフェースを備える電子回路である。

通信装置２０４は、生体センサ２００と携帯型制御ユニット３００との間の無線通信を通じて各種のデータ（例えば、各種の測定データ又は各種の制御データ（例えば、コマンド））の送受信を行うための無線通信回路である。生体センサ２００と携帯型制御ユニット３００との間の無線通信として、例えば、ブルートゥース（登録商標）などの近距離無線通信を用いることができる。

加速度センサ２０５は、少なくとも２つの測定位置でユーザが脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの生体センサ２００の加速度を測定する。生体センサ２００の加速度を測定する理由については、後述する。

携帯型制御ユニット３００は、上述の撮影装置３０１及び表示装置３０２の他に、通信装置３０３、制御装置３０４、及び傾斜センサ３０５を備えている。

通信装置３０３は、携帯型制御ユニット３００と生体センサ２００との間の無線通信を通じて各種のデータ（例えば、各種の測定データ又は各種の制御データ（例えば、コマンド））の送受信を行うための無線通信回路である。

制御装置３０４は、撮影装置３０１、表示装置３０２、通信装置３０３、及び傾斜センサ３０５を制御するための各種の制御処理を行う。制御装置３０４は、例えば、プロセッサ、メモリ、及び入出力インタフェースを備える電子回路である。制御装置３０４による制御処理の詳細については、後述する。

傾斜センサ３０５は、少なくとも２つの測定位置でユーザが脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの所定の基準線（例えば、鉛直線）に対する携帯型制御ユニット３００の傾きを検出する。所定の基準線に対する携帯型制御ユニット３００の傾きを検出する理由については、後述する。

次に、図３を参照しながら、脈波特徴量について説明する。符号４０１は、脈波信号を１階微分することにより得られる速度脈波信号を示す。符号４０２は、脈波信号を２階微分することにより得られる加速度脈波信号を示す。加速度脈波信号４０２のピーク（極大ピーク及び極小ピーク）は、それぞれ、同図に示すように、ａ波、ｂ波、ｃ波、ｄ波、及びｅ波と呼ばれる。符号４０３は、容積脈波信号を示す。脈波特徴量として、例えば、各ピーク（ａ波、ｂ波、ｃ波、ｄ波、及びｅ波）のピーク時間差、各ピークの高さ、脈拍間隔に対する各ピーク時間差の比率、ピーク半値幅、加速度脈波信号４０２のａ～ｅ波部分のプラス側の面積とマイナス側の面積の比率、測定された脈波波形と脈波波形のテンプレートとの間の一致度などを用いることができる。また、脈波特徴量として、１拍毎の脈波特徴量のみならず、数拍から数十拍程度の脈波特徴量の平均値や標準偏差も用いることができる。

次に、図４乃至図７を参照しながら、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高低（２つの測定位置のうち、どちらの測定位置が相対的に高く、どちらの測定位置が相対的に低いかを示す関係）と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める処理について説明する。例えば、血圧が高い状態から低い状態に変わったとき（測定位置が低い状態から高い状態に変わったとき）の脈波特徴量の変化から、血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求めることができる。また、例えば、血圧が低い状態から高い状態に変わったとき（測定位置が高い状態から低い状態に変わったとき）の脈波特徴量の変化から、血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求めることができる。ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める処理では、血圧の変化に対する脈波特徴量の変化の傾向が分かればよい。血圧の変化に対する脈波特徴量の変化の傾向を求める過程で、２つの測定位置の高さの差を求め、この高さの差に対応する血圧の差を考慮に入れることにより、血圧の変化に対する脈波特徴量の変化の傾向を精度よく推定することができる。

説明の便宜上、上述の各種の脈波特徴量の中から二つの脈波特徴量を選択し、選択した二つの脈波特徴量のうち一方を脈波特徴量Ａと呼び、他方を脈波特徴量Ｂと呼ぶ。

ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係を示すデフォルトの関係式（１）を以下に示す。

血圧＝ａ×Ａ＋ｂ×Ｂ＋ｃ … （１）

ここで、Ａは脈波特徴量Ａを示し、Ｂは脈波特徴量Ｂを示す。なお、定数ａ，ｂ，ｃは、ユーザ毎に異なり得る。

図４は、血圧と脈波特徴量Ａとの相関関係を示すグラフである。図５は、血圧と脈波特徴量Ｂとの相関関係を示すグラフである。図４及び図５において、符号５０１は、関係式（２）のグラフを示し、符号５０２は、関係式（３）のグラフを示している。

血圧＝ａ１×Ａ＋ｂ１×Ｂ＋ｃ１ … （２）
血圧＝ａ２×Ａ＋ｂ２×Ｂ＋ｃ２ … （３）

ここで、関係式（２）の定数ａ１，ｂ１，ｃ１は、例えば、ある特定のユーザに固有のものであり、関係式（３）の定数ａ２，ｂ２，ｃ２は、例えば、別の特定のユーザに固有のものである。

図６の符号５０３１，５０３２は、それぞれ、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ（血圧と脈波特徴量Ａとの関係が決定されていないユーザ）の血圧に対する脈波特徴量Ａの測定点を示す。これらの測定点５０３１，５０３２を回帰分析することにより、そのユーザの血圧と脈波特徴量Ａとの相関関係を示すグラフ５０３が得られる。

図７の符号５０３３，５０３４は、それぞれ、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ（血圧と脈波特徴量Ｂとの関係が決定されていないユーザ）の血圧に対する脈波特徴量Ｂの測定点を示す。これらの測定点５０３３，５０３４を回帰分析することにより、そのユーザの血圧と脈波特徴量Ｂとの相関関係を示すグラフ５０３が得られる。

グラフ５０３を表す関係式（４）は、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化量とから求めた相関関係（ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係）に基づいて、デフォルトの関係式（１）の定数ａ，ｂ，ｃを較正したものであり、以下のように記述することができる。

血圧＝ａ３×Ａ＋ｂ３×Ｂ＋ｃ３ … （４）

なお、ａ３、ｂ３の値からｃ３を求められるようにあらかじめ式、もしくはテーブルを作成しておけば、ａ３、ｂ３の値からｃ３を自動的に算出することができる。ｃ３の精度を向上するために、従来のオシロメトリック法等で同時に測定した血圧値を入力するようにしてもよい。また、血圧絶対値精度よりも血圧変動量が重要な場合は、血圧を相対値表示としてもよい。

血圧と脈波特徴量Ａ，Ｂとの相関関係がグラフ５０３により与えられるユーザの血圧は、脈波特徴量Ａ，Ｂから関係式（４）を用いて求めることができる。

このようにして、デフォルトの関係式（１）を、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差と、少なくとも２つの測定位置における脈派特徴量の変化量とから求めた相関関係（ユーザの血圧と脈派特徴量との間の相関関係）に基づいて較正し、較正された関係式（４）に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定することができる。血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係をユーザ毎に最適化することにより、脈波特徴量から血圧を高精度に推定することができる。

なお、上述の例では、一つのデフォルトの関係式（１）の定数ａ，ｂ，ｃをユーザ毎に最適化する例について説明したが、このようなデフォルトの関係式を１つに決定することができない場合には、複数のデフォルトの関係式を予め用意し、複数のデフォルトの関係式の中から、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる相関関係（血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係）を最も近似する関係式を選択し、選択された関係式に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定してもよい。

複数のデフォルトの関係式として、以下の関係式（５），（６）を例示する。

血圧＝ａ×Ａ＋ｃ１ … （５）
血圧＝ｂ×Ｂ＋ｃ２ … （６）

ここで、デフォルトの関係式（５），（６）の定数ａ，ｂ，ｃ１，ｃ２は、ユーザ毎に異なり得る。脈波特徴量Ａと血圧との間に相関関係があるものの、脈波特徴量Ｂと血圧との間に相関関係がみられないユーザに対しては、デフォルトの関係式（５）を適用することができる。一方、脈波特徴量Ｂと血圧との間に相関関係があるものの、脈波特徴量Ａと血圧との間に相関関係がみられないユーザに対しては、デフォルトの関係式（６）を適用することができる。

図８は、血圧と脈波特徴量Ａとの相関関係を示すグラフである。図８において、符号５０４は、デフォルトの関係式（５）のグラフを示す。図９は、血圧と脈波特徴量Ｂとの相関関係を示すグラフである。図９において、符号５０５は、デフォルトの関係式（６）のグラフを示す。

図１０の符号５０４１，５０４２は、それぞれ、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ（血圧と脈波特徴量Ａとの関係が決定されていないユーザ）の血圧に対する脈波特徴量Ａの測定点を示す。このユーザの場合、血圧が変化しても、脈波特徴量Ａには殆ど変化が見られない（相関関係が弱い）ことが分かる。

図１１の符号５０５１，５０５２は、それぞれ、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる、ユーザ（血圧と脈波特徴量Ｂとの関係が決定されていないユーザ）の血圧に対する脈波特徴量Ｂの測定点を示す。このユーザの場合、血圧の変化に伴って脈波特徴量Ｂも変化し、その相関関係は、デフォルトの関係式（６）に近似している。そこで、デフォルトの関係式（５），（６）の中から、デフォルトの関係式（６）を選択し、選択された関係式（６）に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定することができる。

上述の説明では、複数のデフォルトの関係式（５）、（６）の中から、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる相関関係（ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係）を最も近似する関係式（６）を選択し、選択された関係式（６）に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定する例を示したが、この選択された関係式（６）を、少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化量に基づいて較正し、較正された関係式（６）に基づいて、脈波特徴量からユーザの血圧を推定してもよい。この較正処理は、デフォルトの関係式（１）を較正して関係式（４）を求める処理と同様である。また、少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応するユーザの血圧の差を考慮に入れて、複数のデフォルトの関係式（５）、（６）の中から、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる相関関係（ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係）を最も近似する関係式（６）を選択してもよい。

説明の便宜上、血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めるために用いる脈波特徴量の数が２つである例を説明したが、血圧の差と脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めるために用いる脈波特徴量の数は、２つに限られるものではなく、例えば、１つ又は３つ以上でもよい。また、デフォルトの関係式は、制御装置３０４のメモリ内に予め記憶してもよく、或いは、クラウド上のサーバに保存されているデフォルトの関係式を携帯型制御ユニット３００がネットワーク経由で読み出して、その読み出したデフォルトの関係式を信号処理装置２０３が用いてもよい。

次に、図１２乃至図１４を参照しながら、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置でユーザが脈波信号を測定する座位の姿勢について説明する。図１２乃至図１４において、符号６００は、ユーザを示し、符号６０１は、ユーザの顔（より具体的には、額又は目）を示し、符号６０２は、ユーザの胸（より具体的には、乳頭）を示し、符号６０３は、ユーザの腹（より具体的には、へそ）を示す。

図１２は、ユーザ６００が座位で手を顔６０１の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、座位の姿勢をとるユーザ６００の顔６０１の位置である。

図１３は、ユーザ６００が座位で手を胸６０２の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、座位の姿勢をとるユーザ６００の胸６０２の位置である。

図１４は、ユーザ６００が座位で手を腹６０３の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、座位の姿勢をとるユーザ６００の腹６０３の位置である。

ユーザ６００の心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置でユーザ６００が脈波信号を測定する座位の姿勢として、図１２乃至図１４に示す姿勢をとることにより、再現性の高い姿勢を実現できるとともに、このような姿勢を維持するために手に力をいれる必要がなく、手の震えを抑制できる。これらの姿勢において、ユーザ６００の手のひらを、顔６０１、胸６０２、又は腹６０３に当ててもよく、また、ユーザ６００の指（例えば、人指し指）を、顔６０１、胸６０２、又は腹６０３に当ててもよい。

なお、ユーザ６００の手が水平に保持されている姿勢（手が水平方向を向く姿勢）と、ユーザ６００の手が垂直に保持されている姿勢（手が垂直方向を向く姿勢）とでは、心臓からの高さが同じであれば、血圧は同じ値になるが、脈波信号に差異が生じる場合がある。ユーザ６００が座位で手を顔６０１の高さで生体センサ２００を保持する姿勢、ユーザ６００が座位で手を胸６０２の高さで生体センサ２００を保持する姿勢、及びユーザ６００が座位で手を腹６０３の高さで生体センサ２００を保持する姿勢では、どの姿勢も、ユーザ６００の手は水平方向を向くため、脈波信号の測定値のばらつきを抑制するのに効果的である。信号処理装置２０３は、加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から、生体センサ２００が装着されている手が各測定位置で水平に保持されているか否か（すなわち、水平方向からずれる向きに手が動いていないかどうか）を判定してもよい。

座位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する方法として、（１）ユーザの身体特徴を示す情報から推定する方法、（２）加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から推定する方法、及び（３）撮影装置３０１が撮影したユーザ６００の画像から推定する方法がある。これらの方法について、以下に説明する。

まず、ユーザ６００の身体特徴を示す情報から、座位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する方法について説明する。

ユーザ６００の額、乳頭、及びへその高さは、ユーザ６００の身長から、統計的に推定することができる。ユーザ６００の身体特徴を示す情報（身長などの情報）は、信号処理装置２０３内のメモリに予め記憶しておいてもよく、或いは、クラウド上のサーバに保存されているユーザ６００の身体特徴を示す情報（身長などの情報）を携帯型制御ユニット３００からネットワーク経由で読み出して、その読み出した情報を、生体センサ２００と携帯型制御ユニット３００との間の無線通信を通じて信号処理装置２０３に転送してもよい。ユーザ６００の身体特徴を示す情報（身長などの情報）を利用できない場合には、人間の額、乳頭、及びへその高さの統計上の平均値から、ユーザ６００の額、乳頭、及びへその高さを推定してもよい。

人体寸法データベースには、人間の身長（Height）、内眼角高（Entocanthion height）、乳頭高（Nipple height）、バスト高（Bust height）、及び臍高（Omphalion height）などの情報が格納されている。例えば、心臓の高さとして、乳頭高の値を用いると、心臓とへそとの高さの差は、乳頭高と臍高との差から推定できる。また、例えば、額と内眼角高との差は、５センチ前後であるため、内眼角高と心臓との高さの差に、額と内眼角高との差を加算することで、額の高さを推定できる。

信号処理装置２０３は、ユーザ６００の身体特徴を示す情報から、座位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高さの差の統計的な平均値を求めることができる。

次に、加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から、座位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する方法について説明する。

生体センサ２００は、ある１つの測定位置（例えば、図１２に示す測定位置）で静止した状態で脈波信号を測定し、その後、もう一つの測定位置（例えば、図１３に示す測定位置）で静止した状態で脈波信号を測定する。信号処理装置２０３は、２つの測定位置でユーザ６００が脈波信号を測定するために姿勢を変えるときに、加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度を重力加速度の影響を考慮して二階積分することにより、２つの測定位置の高さの差（生体センサ２００の鉛直方向の移動距離）を計算することができる。このようにして、信号処理装置２０３は、少なくとも２つの測定位置でユーザ６００が脈波信号を測定するために姿勢を変えるときに、加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から、少なくとも２つの測定位置の高さの差を計算することができる。

次に、撮影装置３０１が撮影したユーザ６００の画像から、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する第１の方法について説明する。

図１５に示すように、表示装置３０２は、携帯型制御ユニット３００を一方の手（例えば、右手）で把持しているユーザ６００に対して、生体センサ２００が装着されている他方の手（例えば、左手）を少なくとも２つの測定位置に移動させる旨の指示と、生体センサ２００が装着されている他方の手（例えば、左手）が各測定位置に位置しているときに、生体センサ２００が装着されている他方の手（例えば、左手）とユーザ６００の顔６０１とを撮影装置３０１で撮影する旨の指示とをユーザ６０に提示するとともに、撮影装置３０１により撮影された画像を表示する。

例えば、制御装置３０４は、撮影装置３０１が撮影した画像からユーザ６００の顔６０１と、生体センサ２００が装着されている他方の手（例えば、左手）とを区別して認識する。制御装置３０４は、各測定位置において、撮影装置３０１により撮影された画像から、生体センサ２００が装着されている他方の手（例えば、左手）と顔６０１との相対的な位置関係に基づいて、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する。制御装置３０４は、少なくとも２つの測定位置の高さの差の推定結果を、無線通信を通じて信号処理装置２０３に送信する。

このように、ユーザ６００の身体特徴を示す情報から、ユーザ６００の顔の大きさ（全頭高、頭幅など）を推定することで、画像内の顔の大きさから２つの測定位置の高さの差の推定精度を向上できる。

また、例えば、制御装置３０４は、撮影装置３０１が撮影した画像からユーザ６００の顔６０１と、生体センサ２００とを区別して認識する。制御装置３０４は、各測定位置において撮影装置３０１により撮影された画像から、生体センサ２００と顔６０１との相対的な位置関係に基づいて、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する。制御装置３０４は、少なくとも２つの測定位置の高さの差の推定結果を、無線通信を通じて信号処理装置２０３に送信する。

図１６に示すように、表示装置３０２は、顔６０１の目標位置及び表示目標サイズを示す表示目標範囲７００を、表示装置３０２に表示されている顔６０１にスーパーインポーズするようにグラフィカルに表示してもよい。表示目標範囲７００は、例えば、楕円形又は長方形などの図形でよい。顔６０１の表示位置及び表示サイズが顔６０１の目標位置及び表示目標サイズにそれぞれ一致するように、顔６０１と表示装置３０１との位置関係を調整することにより、撮影装置３０１により撮影された画像から、（１）生体センサ２００が装着されている他方の手（例えば、左手）と顔６０１との相対的な位置関係又は（２）生体センサ２００と顔６０１との相対的な位置関係に基づいて、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定することができる。

次に、撮影装置３０１が撮影したユーザ６００の画像から、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する第２の方法について説明する。

図１７に示すように、表示装置３０２は、生体センサ２００が装着されている手（例えば、右手）で携帯型制御ユニット３００を把持しているユーザ６００に対して、生体センサ２００が装着されている手（例えば、右手）を少なくとも２つの測定位置に移動させる旨の指示と、生体センサ２００が装着されている手（例えば、右手）が各測定位置に位置しているときに、ユーザ６００の顔６０１を撮影装置３０１で撮影する旨の指示とをユーザ６００に提示するとともに、撮影装置３０１により撮影された画像を表示する。

制御装置３０４は、各測定位置において撮影装置３０１により撮影された画像から、ユーザ６００の顔６０１と携帯型制御ユニット３００との位置関係、及び所定の基準線（例えば、鉛直線）に対する携帯型制御ユニット３００の傾きに基づいて、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する。傾斜センサ３０５は、少なくとも２つの測定位置でユーザが脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの所定の基準線（例えば、鉛直線）に対する携帯型制御ユニット３００の傾きを検出する。

図１８に示すように、表示装置３０２は、顔６０１の目標位置及び表示目標サイズを示す表示目標範囲７００を、表示装置３０２に表示されている顔６０１にスーパーインポーズするようにグラフィカルに表示してもよい。顔６０１の表示位置及び表示サイズが顔６０１の目標位置及び表示目標サイズにそれぞれ一致するように、顔６０１と表示装置３０１との位置関係を調整することにより、撮影装置３０１により撮影された画像から、ユーザ６００の顔６０１と携帯型制御ユニット３００との位置関係、及び所定の基準線（例えば、鉛直線）に対する携帯型制御ユニット３００の傾きに基づいて、少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定することができる。制御装置３０４は、少なくとも２つの測定位置の高さの差の推定結果を、無線通信を通じて信号処理装置２０３に送信する。

このように、ユーザ６００の身体特徴を示す情報から、ユーザ６００の顔の大きさ（全頭高、頭幅など）を推定することで、画像内の顔の大きさから２つの測定位置の高さの差の推定精度を向上できる。

制御装置３０４は、生体センサ２００が装着されている手でユーザ６００が携帯型制御ユニット３００を把持しているか否かを判定してもよい。これにより、生体センサ２００が装着されている手（例えば、右手）とは異なる手（例えば、左手）でユーザ６００が携帯型制御ユニット３００を把持したまま、脈波信号を測定してしまうことを抑制できる。制御装置３０４は、例えば、生体センサ２００と携帯型制御ユニット３００との間のNFCのような近距離無線通信が可能であるか否か、或いは、生体センサ２００からの無線信号の受信強度が閾値以上であるか否かに基づいて、生体センサ２００が装着されている手でユーザ６００が携帯型制御ユニット３００を把持しているか否かを判定することができる。

次に、脈波信号の安定状態について説明する。ユーザ６００の心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置でユーザ６００が脈波信号を測定するために姿勢を変えると、姿勢を変えてから一定時間（約１０～２０秒ほど）の間、脈波信号は不安定に変動し得る。このため、ユーザ６００の姿勢が変わってから、一定時間、脈波信号が安定しているか否かを判定し、脈波信号が安定状態にあると判定されてから、血圧と脈波特徴量との間の相関関係の導出を開始するのが望ましい。

脈波信号の安定状態を判定する方法として、（１）ユーザ６００の姿勢が変わってからの経過時間を基に安定状態を判定する方法、及び（２）脈波信号の変動値が閾値未満に収束したか否かを基に安定状態を判定する方法がある。これらの方法について、以下に説明する。

まず、ユーザ６００の姿勢が変わってからの経過時間を基に安定状態を判定する方法について説明する。この方法では、ユーザ６００が各姿勢をとってから測定された脈波信号の初期期間（例えば、初期０～１５秒、好ましくは、初期０～２０秒）の脈波信号は、安定しておらず、初期期間経過後は、脈波信号は安定状態にあると判定する。各姿勢をとる時刻は、例えば、ユーザ６００の測定開始操作時刻、又は、携帯型制御ユニット３００の撮像画像から自動判定した時刻などでよい。

図１９は、生体センサ２００を装着した手を、へその高さで３０秒間保持した後、胸の高さに上げて３０秒間保持し、その後、へその高さに戻して３０秒間保持したときに測定した脈波波形から抽出した脈波特徴量の変化をプロットしている。この脈波特徴量として、１０秒間の平均値を用いた。点線のグラフは、ユーザ６００の姿勢が変化した直後からの１０秒間の平均値（０－１０ｓｅｃ平均）を示している。実線のグラフは、ユーザ６００の姿勢が変化してから１５秒経過してからの１０秒間の平均値（１５－２５ｓｅｃ平均）を示している。

へその高さで血圧を測定すると、血圧の測定値は高くなり、胸の高さで血圧を測定すると、血圧の測定値は低くなる。１５－２５ｓｅｃ平均は、血圧の変化と強く相関しているのに対し、０－１０ｓｅｃ平均は、血圧の変化との相関が弱い。姿勢が変化した直後は、脈波特徴量が安定しないことが分かる。これは、人間の生理反応によるものであり、姿勢変化直後における脈波信号の一時的な不安定化を抑制することは無理である。脈波信号が安定化するまでの時間には、個人差があるため、姿勢が変化した直後からの初期期間（０～１５秒、或いは、０～２０秒）の脈波信号は、安定しておらず、初期期間経過後は、脈波信号は安定状態にあると判定するのが望ましい。

次に、脈波信号の変動値が閾値未満に収束したか否かを基に安定状態を判定する方法について説明する。この方法では、脈波信号の脈波特徴量の変化率、変化速度、又は、変動（ばらつき）の範囲の何れかが閾値未満に収束したときに、脈波信号は安定状態にあると判定する。

信号処理装置２０３は、ユーザ６００の姿勢が変化した後に脈波信号が安定する状態になっているか否かを、上述の判定方法（１）又は（２）に従って判定する。信号処理装置２０３は、脈波信号が安定する状態になっているものと判定した後に、血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める。

次に、図２０及び図２１を参照しながら、ユーザ６００の心臓からの高さが異なる２つの測定位置でユーザ６００が脈波信号を測定する仰臥位の姿勢について説明する。

図２０は、ユーザ６００が平坦面８００の上で仰臥位の姿勢で手を平坦面８００の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、仰臥位の姿勢をとるユーザ６００の背面の位置（ユーザ６００の背面に接する平坦面８００の位置）である。平坦面８００は、例えば、寝具又は床である。

図２１は、ユーザ６００が平坦面８００の上で仰臥位の姿勢で手を胸６０２の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢を示す。この姿勢における測定位置は、仰臥位の姿勢をとるユーザ６００の胸６０２の位置である。

ユーザ６００の心臓からの高さが異なる２つの測定位置でユーザ６００が脈波信号を測定する仰臥位の姿勢として、図２０及び図２１に示す姿勢をとることにより、再現性の高い姿勢を実現できるとともに、このような姿勢を維持するために手に力をいれる必要がなく、手の震えを抑制できる。これらの姿勢において、ユーザ６００の手のひらを、胸６０２、又は平坦面８００に当ててもよく、また、ユーザ６００の指（例えば、人指し指）を、胸６０２、又は平坦面８００に当ててもよい。

なお、ユーザ６００の手が水平に保持されている姿勢（手が水平方向を向く姿勢）と、ユーザ６００の手が垂直に保持されている姿勢（手が垂直方向を向く姿勢）とでは、心臓からの高さが同じであれば、血圧は同じ値になるが、脈波信号に差異が生じる場合がある。ユーザ６００が平坦面８００の上で仰臥位の姿勢で手を平坦面８００の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢、及びユーザ６００が平坦面８００の上で仰臥位の姿勢で手を胸６０２の高さで生体センサ２００を水平に保持する姿勢では、どの姿勢も、ユーザ６００の手は水平方向を向くため、脈波信号の測定値のばらつきを抑制するのに効果的である。信号処理装置２０３は、加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から、生体センサ２００が装着されている手が各測定位置で水平に保持されているか否か（すなわち、水平方向からずれる向きに手が動いていないかどうか）を判定してもよい。

仰臥位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる２つの測定位置の高さの差を推定する方法として、（１）ユーザの身体特徴を示す情報から推定する方法、及び（２）加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から推定する方法がある。これらの方法について、以下に説明する。

まず、ユーザの身体特徴を示す情報から、仰臥位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる２つの測定位置の高さの差を推定する方法について説明する。

仰臥位の姿勢をとるユーザ６００が手を平坦面８００に置くと、ユーザ６００の手の高さは、ユーザ６００の心臓の高さよりも低くなる。ユーザ６００の心臓は、ユーザ６００の胸のほぼ中央にあるため、仰臥位の姿勢では、ユーザ６００の手の高さは、ユーザ６００の胸厚の約半分の高さの分だけ、ユーザ６００の心臓の高さより低くなる。
ユーザ６００の胸厚は、ユーザ６００の身長から、統計的に推定することができる。

ユーザ６００の身体特徴を示す情報（身長などの情報）は、信号処理装置２０３内のメモリに予め記憶しておいてもよく、或いは、クラウド上のサーバに保存されているユーザ６００の身体特徴を示す情報（身長などの情報）を携帯型制御ユニット３００からネットワーク経由で読み出して、その読み出した情報を、生体センサ２００と携帯型制御ユニット３００との間の無線通信を通じて信号処理装置２０３に転送してもよい。

信号処理装置２０３は、ユーザ６００の身体特徴を示す情報から、仰臥位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる２つの測定位置の高さの差の統計的な平均値を求めることができる。

なお、加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から、仰臥位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる２つの測定位置の高さの差を推定する方法は、加速度センサ２０５が測定した生体センサ２００の加速度から、座位の姿勢をとるユーザ６００の心臓からの高さが異なる２つの測定位置の高さの差を推定する方法と同じであるため、その詳細な説明を省略する。

上述の説明においては、脈波信号から血圧を推定する処理を例示したが、本発明はこの例に限られるものではない。例えば、脈波信号から、血管抵抗を推定することもできる。血管抵抗を推定する場合、脈波信号は、血圧の影響を受けるため、心臓の高さで脈波信号を測定することにより、測定値のばらつきを低減できる。また、心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置で脈波信号を測定し、少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応するユーザ６００の血圧の差と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めることにより、血管抵抗の推定精度を高めることができる。

また、脈波信号から、血糖値、動脈硬化度、及び血流量を推定する場合においても、同様に、心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置で脈波信号を測定し、少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応するユーザ６００の血圧の差と、少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化量との間の相関関係を求めることにより、血糖値、動脈硬化度、及び血流量の推定精度を高めることができる。

また、ユーザ６００の姿勢は、脈拍数、血流量、体表温、及び呼吸に影響を与えるため、予め定められた姿勢（例えば、図１２，１３，１４，２０，２１に示す姿勢）で脈波信号の測定を行うことにより、測定値のばらつきを低減できる。

脈波特徴量Ａと、血圧及び血管抵抗との間の相関関係を示す関係式（７）を以下に示す。

Ａ＝ｄ×血圧＋ｅ×血管抵抗＋ｆ … （７）

脈波特徴量Ｂと、血圧及び血管抵抗との間の相関関係を示す関係式（８）を以下に示す。

Ｂ＝ｇ×血圧＋ｈ×血管抵抗＋ｉ … （８）

関係式（７）及び（８）の定数ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉは、ユーザ毎に異なり得る。

血圧及び血管抵抗を、脈波特徴量Ａ，Ｂ及び定数ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉを用いて表すと、（９）式及び（１０）式が得られる。

血圧＝－ｈ／（ｅ×ｇ－ｄ×ｈ）×Ａ＋ｅ／（ｅ×ｇ－ｄ×ｈ）×Ｂ＋（ｆ×ｈ－ｅ×ｉ）／（ｅ×ｇ－ｄ×ｈ） … （９）

血管抵抗＝ｇ／（ｅ×ｇ－ｄ×ｈ）×Ａ－ｄ／（ｅ×ｇ－ｄ×ｈ）×Ｂ－（ｆ×ｇ－ｄ×ｉ）／（ｅ×ｇ－ｄ×ｈ）… （１０）

なお、信号処理装置２０３によって実行される上述の各種の処理（例えば、（１）脈波センサ２０２が測定する脈波信号からユーザ６００の各種の生体情報（例えば、血圧、血糖値、心拍数、酸素飽和濃度、血管抵抗、血流量、動脈硬化度、自律神経機能など）を推定する処理、（２）ユーザ６００の血圧と脈波特徴量との間の相関関係を求める処理、（３）ユーザ６００の血圧と脈波特徴量との間の相関関係を示すデフォルトの関係式を較正する処理、（４）ユーザ６００の血圧と脈波特徴量との間の相関関係を示す複数のデフォルトの関係式の中から、脈波センサ２０２による脈波信号の測定結果から求まる相関関係を最も近似する関係式を選択する処理、（５）ユーザ６００の姿勢が変化した後に脈波信号が安定する状態になっているか否かを判定する処理、（６）ユーザ６００の心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置の高さの差を計算する処理、（７）生体センサ２００が装着されている手が少なくとも２つの測定位置で水平に保持されているか否かを判定する処理など）の全部又は一部を、信号処理装置２０３に替わって、携帯型制御ユニット３００の制御装置３０４が実行してもよい。制御装置３０４のメモリには、信号処理装置２０３によって実行される上述の各種の処理の全部又は一部を制御装置３０４のプロセッサに実行させるためのプログラムが格納されていてもよい。制御装置３０４のプロセッサは、このプログラムを実行することにより、信号処理装置２０３によって実行される上述の各種の処理の全部又は一部を信号処理装置２０３に替わって実行することができる。

次に、ユーザの血行状態の変動が、ユーザの血圧と脈波特徴量との間の相関関係に与える影響について説明する。

上述のデフォルトの関係式（１）における定数ａ，ｂ，ｃ，関係式（５）における定数ａ，ｃ１，及び関係式（６）における定数ｂ，ｃ２は、ユーザ毎に固有の定数である。本発明者の研究により、これらの定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２は、ユーザの血行状態が異なると、異なる値に変動し得ることが判明している。このため、定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２は、血行状態の関数として扱うことができる。

脈波センサ２０２は、例えば、ユーザの異なる血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定する。これにより、信号処理装置２０３は、血行状態と定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２との関係を定める関数を推定することができる。

ユーザの血行状態は、例えば、ユーザの脈波特徴量から推定することができる。血行状態は血管年齢と相関しており、血管年齢は、加速度脈波信号のｂ波及びｄ波の波形から推定できるため、ｂ波及びｄ波の脈波特徴量を用いて、血行状態を推定することができる。信号処理装置２０３は、このようにして推定した血行状態から関数（血行状態と定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２との関係を定める関数）に基づいて定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２を推定し、デフォルトの関係式（１），（５），（６）からユーザの血圧を推定することができる。これにより、血圧の推定精度を高めることができる。

ユーザの異なる血行状態は、例えば、ユーザの食事前の血行状態及びユーザの食事後の血行状態を含んでもよい。人間は、食事をすると、代謝量が増大し、血行がよくなることが知られており、このような生理的反応は、食事誘発性熱産生と呼ばれている。ユーザの食事前の血行状態及びユーザの食事後の血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定することにより、血行状態と定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２との関係を定める関数を推定することができる。

ユーザの食事前の血行状態及びユーザの食事後の血行状態を区別する方法として、例えば、脈波信号の測定時に、食事の前後の区別をユーザが携帯型制御ユニット３００に入力する方法や、ユーザの活動量及び血行状態から食事の前後を生体センサ２００又は携帯型制御ユニット３００が区別する方法（例えば、ユーザの活動量が増加していないのにも関わらず、ユーザの血行状態がよくなると、ユーザが食事をとったものと判定する方法）などがある。

ユーザの異なる血行状態は、例えば、ユーザの運動前の血行状態及びユーザの運動後の血行状態を含んでもよい。人間は、運動（特に、有酸素運動）をすると、血行がよくなることが知られている。ユーザの運動前の血行状態及びユーザの運動後の血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定することにより、血行状態と定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２との関係を定める関数を推定することができる。

ユーザの運動前の血行状態及びユーザの運動後の血行状態を区別する方法として、例えば、脈波信号の測定時に、運動の前後の区別をユーザが携帯型制御ユニット３００に入力する方法や、ユーザの活動量及び血行状態から運動の前後を生体センサ２００又は携帯型制御ユニット３００が区別する方法（例えば、ユーザの活動量が増加し、且つ血行状態がよくなると、ユーザが運動を行ったものと判定する方法）などがある。

ユーザの異なる血行状態は、例えば、ユーザの入眠前の血行状態及びユーザの起床後の血行状態を含んでもよい。人間は、入眠前では、脳への血流が低下し、逆に、抹消への血流が増加する傾向がある。また、人間は、睡眠中では、血圧が低下し、起床時に血圧が増加する傾向がある。このように、入眠前の血行状態と起床後の血行状態は異なる傾向が見られる。ユーザの入眠前の血行状態及びユーザの起床後の血行状態のそれぞれにおいて、ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定することにより、血行状態と定数ａ，ｂ，ｃ，ｃ１，ｃ２との関係を定める関数を推定することができる。

ユーザの入眠前の血行状態及びユーザの起床後の血行状態を区別する方法として、例えば、脈波信号の測定時に、入眠前であるのか或いは起床後であるのかの区別をユーザが携帯型制御ユニット３００に入力する方法や、ユーザの活動量の時間経過に伴う変化から、入眠前であるのか或いは起床後であるのかを生体センサ２００又は携帯型制御ユニット３００が区別する方法（例えば、活動量が一定時間低下すると、ユーザが睡眠に入ったものと判定する方法）などがある。

なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。即ち、実施形態に当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。また、実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。

１００…生体情報測定システム ２００…生体センサ ２０１…センサ本体 ２０２…脈波センサ ２０３…信号処理装置 ２０４…通信装置 ２０５…加速度センサ ３００…携帯型制御ユニット ３０１…撮影装置 ３０２…表示装置 ３０３…通信装置 ３０４…制御装置 ３０５…傾斜センサ ６００…ユーザ ７００…表示目標範囲 ８００…平坦面

Claims (19)

1. ユーザの手の指又は手首に装着可能に構成されたセンサ本体と、
   前記ユーザの脈波信号を測定する脈波センサと、
   前記ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて前記脈波センサが測定する脈波信号から脈波特徴量を計算し、前記少なくとも２つの測定位置の高低と、前記少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化とから、前記ユーザの血圧と前記脈波特徴量との間の相関関係を求め、前記相関関係の変化から前記ユーザの血行状態を推定する信号処理装置と、
   を備える生体センサ。
2. 請求項１に記載の生体センサであって、
   前記信号処理装置は、前記相関関係を示すデフォルトの関係式を備え、前記少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応する前記ユーザの血圧の差と、前記少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化量に基づいて前記デフォルトの関係式を較正し、較正された前記関係式に基づいて、前記脈波特徴量から前記ユーザの血圧を推定する、生体センサ。
3. 請求項１に記載の生体センサであって、
   前記信号処理装置は、前記相関関係を示す複数のデフォルトの関係式の中から、前記脈波センサによる前記脈波信号の測定結果から求まる前記相関関係を最も近似する関係式を選択し、選択された前記関係式に基づいて、前記脈波特徴量から前記ユーザの血圧を推定する、生体センサ。
4. 請求項３に記載の生体センサであって、
   前記信号処理装置は、選択された前記関係式を、前記少なくとも２つの測定位置の高さの差に対応する前記ユーザの血圧の差と、前記少なくとも２つの測定位置における脈波特徴量の変化量に基づいて較正し、較正された前記関係式に基づいて、前記脈波特徴量から前記ユーザの血圧を推定する、生体センサ。
5. 請求項１に記載の生体センサであって、
   前記信号処理装置は、前記ユーザの姿勢が変化した後に前記脈波信号が安定する状態になっているか否かを判定し、前記脈波信号が安定する状態になっているものと判定した後に、前記相関関係を求める、生体センサ。
6. 請求項１に記載の生体センサであって、
   前記少なくとも２つの測定位置で前記ユーザが前記脈波信号を測定する姿勢は、
   前記ユーザが座位で手を胸の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、
   前記ユーザが座位で手を顔の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、及び
   前記ユーザが座位で手を腹の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、
   のうち何れか２つ以上の姿勢である、生体センサ。
7. 請求項１に記載の生体センサであって、
   前記少なくとも２つの測定位置で前記ユーザが前記脈波信号を測定するために姿勢を変えるときの前記生体センサの加速度を測定する加速度センサを更に備え、
   前記信号処理装置は、前記加速度センサが測定した前記生体センサの加速度から、前記少なくとも２つの測定位置の高さの差を計算する、生体センサ。
8. 請求項７に記載の生体センサであって、
   前記信号処理装置は、前記ユーザの身体特徴を示す情報から、前記少なくとも２つの測定位置の高さの差の統計的な平均値を求める、生体センサ。
9. 請求項１に記載の生体センサと、前記生体センサと通信可能に構成されている携帯型制御ユニットとを備える生体情報測定システムであって、
   前記携帯型制御ユニットは、
   撮影装置と、
   前記携帯型制御ユニットを一方の手で把持しているユーザに対して、前記生体センサが装着されている他方の手を前記少なくとも２つの測定位置に移動させる旨の指示と、前記生体センサが装着されている他方の手が各測定位置に位置しているときに、前記生体センサが装着されている他方の手と前記ユーザの顔とを前記撮影装置で撮影する旨の指示とを前記ユーザに提示するとともに、前記撮影装置により撮影された画像を表示する表示装置と、
   各測定位置において前記撮影装置により撮影された画像から、前記生体センサが装着されている他方の手と前記顔との相対的な位置関係に基づいて、前記少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する制御装置と、
   を備える生体情報測定システム。
10. 請求項１に記載の生体センサと、前記生体センサと通信可能に構成されている携帯型制御ユニットとを備える生体情報測定システムであって、
    前記携帯型制御ユニットは、
    撮影装置と、
    前記携帯型制御ユニットを一方の手で把持しているユーザに対して、前記生体センサが装着されている他方の手を前記少なくとも２つの測定位置に移動させる旨の指示と、前記生体センサが装着されている他方の手が各測定位置に位置しているときに、前記生体センサが装着されている他方の手と前記ユーザの顔とを前記撮影装置で撮影する旨の指示とを前記ユーザに提示するとともに、前記撮影装置により撮影された画像を表示する表示装置と、
    各測定位置において前記撮影装置により撮影された画像から、前記生体センサと前記顔との相対的な位置関係に基づいて、前記少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する制御装置と、
    を備える生体情報測定システム。
11. 請求項１に記載の生体センサと、前記生体センサと通信可能に構成されている携帯型制御ユニットとを備える生体情報測定システムであって、
    前記携帯型制御ユニットは、
    撮影装置と、
    前記生体センサが装着されている手で前記携帯型制御ユニットを把持しているユーザに対して、前記生体センサが装着されている手を前記少なくとも２つの測定位置に移動させる旨の指示と、前記生体センサが装着されている手が各測定位置に位置しているときに、前記ユーザの顔を前記撮影装置で撮影する旨の指示とを前記ユーザに提示するとともに、前記撮影装置により撮影された画像を表示する表示装置と、
    各測定位置において前記撮影装置により撮影された画像から、前記ユーザの顔と前記携帯型制御ユニットとの位置関係及び前記携帯型制御ユニットの傾きに基づいて前記少なくとも２つの測定位置の高さの差を推定する制御装置と、
    を備える生体情報測定システム。
12. 請求項１１に記載の生体情報測定システムであって、
    前記制御装置は、前記生体センサが装着されている手で前記ユーザが前記携帯型制御ユニットを把持しているか否かを判定する、生体情報測定システム。
13. 請求項９に記載の生体情報測定システムであって、
    前記表示装置は、前記顔の目標位置及び目標表示サイズをグラフィカルに表示する、生体情報測定システム。
14. 請求項１乃至５のうち何れか１項に記載の生体センサであって、
    前記少なくとも２つの測定位置で前記ユーザが前記脈波信号を測定する姿勢は、
    前記ユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を胸の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢、及び
    前記ユーザが平坦面の上で仰臥位の姿勢で手を前記平坦面の高さで前記生体センサを水平に保持する姿勢
    を含む、生体センサ。
15. 請求項７に記載の生体センサであって、
    前記信号処理装置は、前記加速度センサが測定した前記生体センサの加速度から、前記生体センサが装着されている手が前記少なくとも２つの測定位置で水平に保持されているか否かを判定する、生体センサ。
16. 請求項１に記載の生体センサであって、
    前記脈波センサは、前記ユーザの異なる血行状態のそれぞれにおいて、前記ユーザの心臓からの高さが異なる少なくとも２つの測定位置のそれぞれにおいて脈波信号を測定する、生体センサ。
17. 請求項１６に記載の生体センサであって、
    前記ユーザの異なる血行状態は、前記ユーザの食事前の血行状態及び前記ユーザの食事後の血行状態を含む、生体センサ。
18. 請求項１６に記載の生体センサであって、
    前記ユーザの異なる血行状態は、前記ユーザの運動前の血行状態及び前記ユーザの運動後の血行状態を含む、生体センサ。
19. 請求項１６に記載の生体センサであって、
    前記ユーザの異なる血行状態は、前記ユーザの入眠前の血行状態及び前記ユーザの起床後の血行状態を含む、生体センサ。

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