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WO2017175608A1 - 電子機器及び推定システム - Google Patents

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WO2017175608A1
WO2017175608A1 PCT/JP2017/012083 JP2017012083W WO2017175608A1 WO 2017175608 A1 WO2017175608 A1 WO 2017175608A1 JP 2017012083 W JP2017012083 W JP 2017012083W WO 2017175608 A1 WO2017175608 A1 WO 2017175608A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
blood glucose
subject
glucose level
electronic device
pulse wave
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/012083
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
安島 弘美
Original Assignee
京セラ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 京セラ株式会社 filed Critical 京セラ株式会社
Priority to US16/086,329 priority Critical patent/US11350856B2/en
Priority to EP17778987.2A priority patent/EP3440993B1/en
Publication of WO2017175608A1 publication Critical patent/WO2017175608A1/ja
Priority to US17/736,290 priority patent/US20220257155A1/en
Priority to US18/927,618 priority patent/US20250049353A1/en

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    • A61B5/7257Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device and an estimation system for estimating the health condition of a subject from measured biological information.
  • Patent Document 1 describes an electronic device that measures the pulse of a subject when the subject wears the wrist.
  • An electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of a subject, an estimation formula created based on a blood glucose level and a pulse wave associated with the blood glucose level, and the sensor unit acquires A control unit that estimates a blood glucose level of the subject based on the pulse wave of the subject.
  • An electronic device includes a sensor unit that acquires a pulse wave of a subject, an estimation formula created based on a blood glucose level and a pulse wave associated with the blood glucose level, and the sensor unit acquires And a control unit that estimates the lipid value of the subject based on the pulse wave of the subject.
  • An estimation system includes a blood glucose meter that measures a blood glucose level of a subject, and an electronic device that includes a sensor unit that acquires the pulse wave of the subject.
  • the electronic device includes a blood glucose level and an estimation formula created based on a pulse wave associated with the blood glucose level, the blood glucose level of the subject measured by the blood glucose meter, and the sensor unit The blood glucose level of the subject is estimated based on the pulse wave of the subject.
  • An estimation system includes a blood glucose meter that measures a blood glucose level of a subject, and an electronic device that includes a sensor unit that acquires the pulse wave of the subject.
  • the electronic device includes a blood glucose level and an estimation formula created based on a pulse wave associated with the blood glucose level, the blood glucose level of the subject measured by the blood glucose meter, and the sensor unit The lipid value of the subject is estimated based on the pulse wave of the subject.
  • FIG. 1 It is a schematic diagram which shows schematic structure of the electronic device which concerns on 1st Embodiment. It is sectional drawing which shows schematic structure of the main-body part of FIG. It is a figure which shows an example of the use condition of the electronic device of FIG. It is a functional block diagram which shows schematic structure of the electronic device of FIG. It is a figure explaining an example of the estimation method based on the change of a pulse wave in the electronic device of FIG. It is a figure which shows an example of an acceleration pulse wave. It is a figure which shows an example of the pulse wave acquired by the sensor part. It is a figure explaining another example of the estimation method based on the change of a pulse wave in the electronic device of FIG. It is a creation flowchart of the estimation formula which the electronic device of FIG.
  • Patent Document 1 When measuring blood components or blood fluidity using blood collected from a subject, it is necessary to perform blood collection with pain, so it is difficult to estimate one's own health status on a daily basis. .
  • the electronic device described in Patent Document 1 only measures the pulse, and cannot estimate the health condition of the subject other than the pulse. According to the present disclosure, it is possible to provide an electronic device and an estimation system that can easily estimate the health state of a subject.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a schematic configuration of the electronic apparatus according to the first embodiment.
  • the electronic device 100 includes a mounting unit 110 and a measurement unit 120.
  • FIG. 1 is a diagram of the electronic device 100 observed from the back surface 120a that is in contact with the portion to be examined.
  • the electronic device 100 measures the biological information of the subject while the subject is wearing the electronic device 100.
  • the biological information measured by the electronic device 100 is a pulse wave of the subject that can be measured by the measurement unit 120.
  • the electronic device 100 will be described below assuming that the electronic device 100 is attached to the subject's wrist and acquires a pulse wave.
  • the mounting portion 110 is a straight and elongated band.
  • the measurement of the pulse wave is performed, for example, in a state where the subject wraps the mounting unit 110 of the electronic device 100 around the wrist. Specifically, the subject wraps the mounting unit 110 around the wrist so that the back surface 120a of the measuring unit 120 is in contact with the test site, and measures the pulse wave.
  • the electronic device 100 measures the pulse wave of blood flowing through the ulnar artery or radial artery at the wrist of the subject.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view showing a schematic configuration of the measurement unit 120 of FIG. In FIG. 2, the mounting unit 110 around the measurement unit 120 is also illustrated along with the measurement unit 120.
  • the measuring unit 120 has a back surface 120a that contacts the wrist of the subject when worn, and a surface 120b opposite to the back surface 120a.
  • the measurement unit 120 has an opening 111 on the back surface 120a side.
  • the sensor unit 130 is supported by the measurement unit 120 with one end protruding from the opening 111 toward the back surface 120a in a state where the elastic body 140 is not pressed.
  • One end of the sensor unit 130 is provided with a pulse applying unit 132.
  • One end of the sensor unit 130 can be displaced in a direction substantially perpendicular to the plane of the back surface 120a.
  • the other end of the sensor unit 130 is supported by the measurement unit 120 by the support unit 133 so that one end of the sensor unit 130 can be displaced.
  • the elastic body 140 is, for example, a spring.
  • the elastic body 140 is not limited to a spring, and may be any other elastic body such as a resin or a sponge.
  • the measurement unit 120 may be provided with a control unit, a storage unit, a communication unit, a power supply unit, a notification unit, a circuit for operating these, a cable to be connected, and the like.
  • the sensor unit 130 includes an angular velocity sensor 131 that detects the displacement of the sensor unit 130.
  • the angular velocity sensor 131 only needs to detect the angular displacement of the sensor unit 130.
  • the sensor included in the sensor unit 130 is not limited to the angular velocity sensor 131, and may be, for example, an acceleration sensor, an angle sensor, other motion sensors, or a plurality of these sensors.
  • the electronic device 100 includes an input unit 141 on the surface 120b side of the measurement unit 120.
  • the input unit 141 receives an operation input from the subject, and includes, for example, an operation button (operation key).
  • the input unit 141 may be configured by a touch screen, for example.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a usage state of the electronic device 100 by the subject.
  • the subject wraps the electronic device 100 around the wrist and uses it.
  • the electronic device 100 is mounted with the back surface 120a of the measurement unit 120 in contact with the test portion.
  • the measurement part 120 can adjust the position so that the pulse applying part 132 contacts the position where the ulnar artery or radial artery is present.
  • one end of the sensor unit 130 is in contact with the skin on the radial artery, which is the artery on the thumb side of the left hand of the subject.
  • One end of the sensor unit 130 is in contact with the skin on the radial artery of the subject due to the elastic force of the elastic body 140 disposed between the measurement unit 120 and the sensor unit 130.
  • the sensor unit 130 is displaced according to the movement of the radial artery of the subject, that is, pulsation.
  • the angular velocity sensor 131 acquires a pulse wave by detecting the displacement of the sensor unit 130.
  • the pulse wave is obtained by capturing a change in the volume of the blood vessel caused by the inflow of blood as a waveform from the body surface.
  • the sensor unit 130 is in a state where one end protrudes from the opening 111 in a state where the elastic body 140 is not pressed.
  • the elastic body 140 expands and contracts, and one end of the sensor unit 130 is displaced.
  • an elastic body having an appropriate elastic modulus is used so as not to disturb the pulsation and to expand and contract in accordance with the pulsation.
  • the opening width W of the opening 111 is sufficiently larger than the blood vessel diameter. In the present embodiment, the opening width W has a width sufficiently larger than the radial artery diameter.
  • FIG. 3 shows an example in which the electronic device 100 is worn on the wrist and a pulse wave in the radial artery is acquired, but the present invention is not limited to this.
  • the electronic device 100 may acquire a pulse wave of blood flowing through the carotid artery at the subject's neck.
  • the subject may measure the pulse wave by lightly pressing the pulse applying portion 132 against the position of the carotid artery.
  • the subject may wear the attachment portion 110 around the neck so that the pulse-applying portion 132 is positioned at the carotid artery.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating a schematic configuration of the electronic device 100.
  • the electronic device 100 includes a sensor unit 130, an input unit 141, a control unit 143, a power supply unit 144, a storage unit 145, a communication unit 146, and a notification unit 147.
  • the control unit 143, the power supply unit 144, the storage unit 145, the communication unit 146, and the notification unit 147 are included in the measurement unit 120 or the mounting unit 110.
  • the sensor unit 130 includes an angular velocity sensor 131 and detects a pulsation from a region to be examined to acquire a pulse wave.
  • the control unit 143 is a processor that controls and manages the entire electronic device 100 including each functional block of the electronic device 100.
  • the control unit 143 is a processor that estimates the blood glucose level of the subject from the acquired pulse wave.
  • the control unit 143 includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit) that executes a program that defines a control procedure and a program that estimates a blood glucose level of a subject.
  • a program is stored in a storage medium such as the storage unit 145, for example.
  • the control unit 143 estimates a state relating to sugar metabolism or lipid metabolism of the subject.
  • the control unit 143 performs data notification to the notification unit 147.
  • the power supply unit 144 includes, for example, a lithium ion battery and a control circuit for charging and discharging the battery, and supplies power to the entire electronic device 100.
  • the storage unit 145 stores programs and data.
  • the storage unit 145 may include any non-transitory storage medium such as a semiconductor storage medium and a magnetic storage medium.
  • the storage unit 145 may include a plurality of types of storage media.
  • the storage unit 145 may include a combination of a portable storage medium such as a memory card, an optical disk, or a magneto-optical disk and a storage medium reading device.
  • the storage unit 145 may include a storage device used as a temporary storage area such as a RAM (Random Access Memory).
  • the storage unit 145 stores various information or a program for operating the electronic device 100 and also functions as a work memory.
  • the storage unit 145 may store the measurement result of the pulse wave acquired by the sensor unit 130, for example.
  • the communication unit 146 transmits and receives various data by performing wired communication or wireless communication with an external device.
  • the communication unit 146 communicates with, for example, an external device that stores the biological information of the subject in order to manage the health state, and the measurement result of the pulse wave measured by the electronic device 100 and the health estimated by the electronic device 100 The status is transmitted to the external device.
  • the notification unit 147 notifies information using sound, vibration, images, and the like.
  • the notification unit 147 displays a speaker, a vibrator, a liquid crystal display (LCD: Liquid Crystal Display), an organic EL display (OELD: Organic Electro-Luminescence Display), an inorganic EL display (IELD: Inorganic Electro-Luminescence Display), or the like. You may have a device.
  • reports the state of a subject's glucose metabolism or lipid metabolism, for example.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level of the subject based on the estimation formula created by regression analysis.
  • the electronic device 100 stores an estimation formula for estimating a blood sugar level based on the pulse wave, for example, in the storage unit 145 in advance.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level using these estimation formulas.
  • the estimation theory regarding the estimation of the blood glucose level based on the pulse wave will be described.
  • blood glucose levels rise, resulting in decreased blood fluidity (increased viscosity), vascular dilation and increased circulating blood volume, and vascular dynamics and blood to balance these conditions. Dynamics are determined.
  • the decrease in blood fluidity occurs, for example, when the viscosity of plasma increases or the deformability of erythrocytes decreases.
  • the expansion of blood vessels is caused by secretion of insulin, secretion of digestive hormones, increase in body temperature, and the like.
  • the pulse rate increases in order to suppress a decrease in blood pressure.
  • Increased circulating blood volume supplements blood consumption for digestion and absorption.
  • electronic device 100 can acquire a pulse wave and estimate a blood glucose level based on a change in the waveform of the acquired pulse wave.
  • an estimation formula for estimating blood glucose level can be created by performing regression analysis based on pre-meal and post-meal blood glucose levels and pulse wave sample data obtained from a plurality of subjects. it can.
  • the blood glucose level of the subject can be estimated by applying the created estimation formula to the index based on the pulse wave of the subject.
  • the blood glucose level of the subject to be tested regardless of whether it is before or after a meal, is created by performing regression analysis using sample data whose blood glucose level variation is close to the normal distribution. Can be estimated.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of the estimation method based on the change of the pulse wave, and shows an example of the pulse wave.
  • the estimation formula for estimating the blood glucose level is created, for example, by regression analysis regarding an index (rising index) Sl indicating the rise of the pulse wave, AI (Augmentation Index), and the pulse rate PR.
  • the rising index S1 is derived based on the waveform indicated by the region D1 in FIG. Specifically, the rising index S1 is the ratio of the initial minimum value to the initial maximum value in the acceleration pulse wave derived by differentiating the pulse wave twice.
  • the rising index S1 is represented by ⁇ b / a.
  • the rising index S1 becomes smaller due to a decrease in blood fluidity after meals, secretion of insulin and dilation (relaxation) of blood vessels due to an increase in body temperature.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a pulse wave acquired from the wrist using the electronic device 100.
  • FIG. 7 shows a case where the angular velocity sensor 131 is used as a pulsation detecting means.
  • FIG. 7 shows a time integration of the angular velocity acquired by the angular velocity sensor 131.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the angle. Since the acquired pulse wave may include noise caused by the body movement of the subject, for example, correction by a filter that removes a DC (Direct Current) component may be performed to extract only the pulsation component.
  • DC Direct Current
  • the propagation of the pulse wave is a phenomenon in which the pulsation caused by the blood pushed out of the heart is transmitted through the wall of the artery or blood.
  • the pulsation caused by the blood pushed out of the heart reaches the periphery of the limb as a forward wave, and a part of the pulsation is reflected by the branching portion of the blood vessel and the blood vessel diameter changing portion and returns as a reflected wave.
  • AI n is the AI for each pulse.
  • the AI is derived based on the waveform shown in the region D2 in FIG. AI becomes low due to a decrease in blood fluidity after a meal and dilation of blood vessels due to an increase in body temperature.
  • the pulse rate PR is derived based on the pulse wave period T PR shown in FIG.
  • the pulse rate PR increases after a meal.
  • the electronic device 100 can estimate the blood glucose level by the estimation formula created based on these rising indices Sl, AI, and the pulse rate PR.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining another example of the estimation method based on the change of the pulse wave.
  • FIG. 8A shows a pulse wave
  • FIG. 8B shows the result of FFT (Fast Fourier Transform) performed on the pulse wave of FIG. 8A.
  • the estimation formula for estimating the blood glucose level is created by, for example, regression analysis on the fundamental wave and the harmonic component (Fourier coefficient) derived by FFT.
  • the peak value in the FFT result shown in FIG. 8B changes based on the change in the waveform of the pulse wave. Therefore, the blood glucose level can be estimated by an estimation formula created based on the Fourier coefficient.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level of the subject using the estimation formula based on the above-described rising indices Sl, AI, pulse rate PR, Fourier coefficient, and the like.
  • the creation of the estimation formula need not be executed by the electronic device 100.
  • the estimation formula may be created in advance using another computer or the like.
  • a device that creates an estimation formula will be referred to as an estimation formula creation apparatus.
  • the created estimation formula is stored in advance in the storage unit 145, for example, before the subject estimates the blood glucose level by the electronic device 100.
  • FIG. 9 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic device 100 of FIG.
  • the estimation formula is to measure the subject's pre-meal and post-meal pulse waves using a sphygmomanometer, measure the subject's pre-meal and post-meal blood glucose levels using a blood glucose meter, and based on sample data obtained by measurement, Created by performing regression analysis.
  • “before meal” refers to the fasting time of the subject
  • “after meal” refers to the time during which the blood glucose level rises after a predetermined time after the meal (for example, about one hour after the meal starts).
  • the sample data to be acquired is not limited to before and after a meal, and may be data in a time zone in which the blood sugar level varies greatly.
  • step S101 information on the blood glucose level of the subject before meal and the pulse wave associated with the blood glucose level measured by the blood glucose meter and the pulse wave meter are input to the estimation formula creating apparatus (step S101). ).
  • step S102 The information about the blood wave level of the subject after meal and the pulse wave associated with the blood glucose level measured by the blood glucose meter and the pulse wave meter, respectively, is input to the estimation formula creating apparatus (step S102).
  • the blood glucose level input in step S101 and step S102 is measured by a blood glucose meter, for example, by collecting blood.
  • step S101 or step S102 the age of the subject of each sample data is also input.
  • the estimation formula creation apparatus determines whether or not the number of samples of the sample data input in step S101 and step S102 is greater than or equal to N for performing regression analysis (step S103).
  • the number N of samples can be determined as appropriate, for example, 100.
  • the estimation formula creation apparatus repeats step S101 and step S102 until the number of samples becomes N or more.
  • the estimation formula creation apparatus moves to step S104 and executes calculation of the estimation formula.
  • the estimation formula creation device analyzes the input pre-meal and post-meal pulse waves (step S104).
  • the estimation formula creation device analyzes the pulse wave rising indices S1 and AI and the pulse rate PR before and after a meal.
  • the estimation formula creation apparatus may perform FFT analysis as the analysis of the pulse wave.
  • the estimation formula creation device performs regression analysis (step S105).
  • the objective variable in the regression analysis is the postprandial blood glucose level.
  • the explanatory variables in the regression analysis are the age input in step S101 or step S102, and the rise index S1, AI and pulse rate PR of the pulse wave before and after meal analyzed in step S104.
  • the explanatory variable may be a Fourier coefficient calculated as a result of the FFT analysis, for example.
  • the estimation formula creation device creates an estimation formula for estimating the postprandial blood glucose level based on the result of the regression analysis (step S106).
  • An example of an estimation formula for estimating a blood glucose level after a meal is shown in the following formula (1).
  • GLa indicates a blood glucose level after a meal.
  • age is age
  • PRb is pre-meal pulse rate PR
  • AIb is pre-meal AI
  • Slb is pre-meal rise index Sl
  • PRa is post-meal pulse rate PR
  • AIa is post-meal AI
  • Sla is post-meal rise index S1
  • BLG is The blood glucose levels inputted (measured by collecting blood) by the subject are shown respectively.
  • the blood glucose level BLG input by the subject is a blood glucose level measured at a timing different from the estimated blood glucose level GLa.
  • the blood glucose level BLG input by the subject is a blood glucose level measured by collecting blood before meals.
  • FIG. 10 is a flowchart for estimating the blood glucose level after meal of the subject using the estimation formula created by the flow of FIG.
  • a case where the subject inputs blood glucose levels before meal measured using a blood glucose meter from the input unit 141 of the electronic device 100 will be described.
  • the electronic device 100 inputs the age of the subject based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S201).
  • the electronic device 100 inputs the blood glucose level before meal measured by the subject using the blood glucose meter based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S202).
  • the electronic device 100 measures the pulse wave before the meal of the subject based on the operation by the subject (step S203).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject after the subject has eaten (step S204).
  • the electronic device 100 analyzes the measured pulse wave (step S205). Specifically, the electronic device 100 analyzes, for example, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR related to the measured pulse wave.
  • the electronic device 100 applies the pre-meal blood glucose level input in step S202, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR analyzed in step S205, and the age of the subject to, for example, the above-described formula (1). Then, the post-meal blood glucose level of the subject is estimated (step S206). The estimated postprandial blood glucose level is notified to the subject from the notification unit 147 of the electronic device 100, for example.
  • FIG. 11 is a diagram showing a comparison between the postprandial blood glucose level estimated using the estimation formula created by the flow of FIG. 9 and the actually measured postprandial blood glucose level.
  • the measured value (actual value) of the postprandial blood glucose level is shown on the horizontal axis
  • the estimated value of the postprandial blood glucose level is shown on the vertical axis.
  • the blood glucose level was measured using a Terumo blood glucose meter MedisafeFit.
  • the measured value and the estimated value are included in a range of approximately ⁇ 20%. That is, it can be said that the estimation accuracy based on the estimation formula is within 20%.
  • the electronic device 100 can estimate the postprandial blood glucose level in a non-invasive manner and in a short time based on the preprandial blood glucose level measured by collecting blood from the subject.
  • the estimation formula is created using the blood glucose level and pulse wave before and after a meal, but the creation of the estimation formula is not limited to this, and the estimation formula is estimated using either the blood glucose level and pulse wave before or after the meal.
  • An expression may be created.
  • the electronic device 100 may estimate the blood glucose level of the subject at any timing, not limited to the blood glucose level after meals.
  • the electronic device 100 can estimate the blood glucose level at an arbitrary timing in a non-invasive and short time.
  • the electronic device 100 updates the estimation formula stored in the storage unit 145 based on the blood glucose level and pulse wave before the subject's meal acquired in Step S202 and Step S203 in the estimation of the blood glucose level. May be. That is, the electronic device 100 can use the pre-meal blood glucose level and pulse wave acquired when estimating the blood glucose level as sample data for updating the estimation formula. Thereby, an estimation formula is updated whenever a subject estimates a blood glucose level, and the estimation accuracy of a postprandial blood glucose level using the estimation formula increases.
  • FIG. 12 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic device 100 according to the present embodiment.
  • the estimation formula is described as being created by the electronic device 100.
  • the estimation formula may be created by an estimation formula creation device different from the electronic device 100.
  • the electronic device 100 inputs the blood glucose level before meal measured by the subject using the blood glucose meter based on the operation of the input unit 141 by the subject (Step S301).
  • the electronic device 100 measures the pulse wave before the meal of the subject based on the operation by the subject (step S302).
  • the electronic device 100 inputs the postprandial blood glucose level measured by the subject using the blood glucose meter based on the operation of the input unit 141 by the subject after the subject has eaten (step S303).
  • the blood glucose level input in step S301 and step S303 is measured by a blood glucose meter, for example, when the subject collects blood.
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject (step S304).
  • the electronic device 100 determines whether or not the number of sample data input in steps S301 to S304 is equal to or greater than N for performing regression analysis (step S305).
  • the number N of samples can be determined as appropriate, and can be set to 5, for example.
  • the estimation formula creation apparatus determines that the number of samples is less than N (in the case of No)
  • the estimation formula creation apparatus determines that the number of samples is equal to or greater than N (in the case of Yes)
  • the estimation formula creation apparatus proceeds to step S306 and executes calculation of the estimation formula.
  • the calculation method of the estimation formula in step S306 to step S308 is the same as that in step S104 to step S106 in FIG. 9, and therefore detailed description thereof is omitted here.
  • the estimation formula created by the electronic device 100 according to the flow shown in FIG. 12 is a formula in which each coefficient is different in Formula (1), for example.
  • FIG. 13 is a flowchart for estimating the postprandial blood glucose level of the subject using the estimation formula created by the flow of FIG.
  • a case where the subject inputs a blood glucose level measured using a blood glucose meter from the input unit 141 of the electronic device 100 will be described.
  • the electronic device 100 inputs the age of the subject based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S401).
  • the electronic device 100 inputs the pre-meal blood glucose level measured by the subject using the blood glucose meter based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S402).
  • the electronic device 100 measures the pulse wave before the meal of the subject based on the operation by the subject (step S403).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject after the subject has eaten (step S404).
  • the electronic device 100 analyzes the measured pulse wave (step S405). Specifically, the electronic device 100 analyzes, for example, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR related to the measured pulse wave.
  • the electronic device 100 applies the rising indices Sl, AI and pulse rate PR analyzed in step S405 and the age of the subject to the estimation formula created in the flowchart of FIG.
  • a blood glucose level is estimated (step S406).
  • the estimated postprandial blood glucose level is notified to the subject from the notification unit 147 of the electronic device 100, for example.
  • the electronic device 100 can estimate the postprandial blood glucose level in a non-invasive manner and in a short time based on the preprandial blood glucose level measured by collecting blood from the subject.
  • the estimation formula for estimating the postprandial blood glucose level is created based on the sample data acquired from the subject, the estimation accuracy of the postprandial blood glucose level of the subject is improved. .
  • the estimation formula stored in the storage unit 145 may be updated. Thereby, an estimation formula is updated whenever a subject estimates a blood glucose level, and the estimation accuracy of a postprandial blood glucose level using the estimation formula increases.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level based on the pulse wave of the subject without using the blood glucose level measured by collecting blood when the sample data of a sufficient number of samples can be collected from the subject. May be. For example, the electronic device 100 estimates the blood glucose level before the subject's meal based on the pulse wave before the subject's meal. In this way, when the subject measures the pulse wave before the meal using the electronic device 100, the electronic device 100 uses the estimation formula based on the pulse wave before the meal to determine the blood glucose of the subject before the meal. The value can be estimated. In this case, the electronic device 100 can estimate the blood glucose level before a meal in a non-invasive and short time.
  • Sufficient sample data refers to data in such an amount that an estimation formula that can estimate the blood glucose level of a subject before meals with an accuracy of a predetermined accuracy or higher can be created based on the pulse wave before meals.
  • the blood glucose level to be estimated is not limited to before the meal, and the blood glucose level after the meal may be estimated based on the pulse wave after the meal.
  • the blood glucose level to be estimated is not limited to before and after a meal, and the blood glucose level at an arbitrary timing may be estimated based on a pulse wave measured at an arbitrary timing.
  • the electronic device 100 estimates the blood glucose level after a test subject's meal.
  • 3rd Embodiment demonstrates an example in case the electronic device 100 estimates the lipid value after a meal of a subject.
  • the lipid value includes neutral fat, total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol and the like. In the description of this embodiment, the description of the same points as in the first embodiment will be omitted as appropriate.
  • the electronic device 100 stores an estimation formula for estimating the lipid value based on the pulse wave, for example, in the storage unit 145 in advance.
  • the electronic device 100 estimates the lipid value using these estimation formulas.
  • the estimation theory regarding the estimation of the lipid level based on the pulse wave is the same as the estimation theory of the blood glucose level described in the first embodiment. That is, changes in blood lipid levels are also reflected in changes in pulse wave waveforms. Therefore, the electronic device 100 can acquire a pulse wave and estimate a lipid value based on a change in the acquired pulse wave. The electronic device 100 inputs the blood glucose level together with the pulse wave at the time of lipid estimation, thereby improving the accuracy of estimating the lipid level.
  • FIG. 14 is a flowchart for creating an estimation formula used by the electronic device 100 according to the present embodiment.
  • the estimation formula is created by performing regression analysis based on the sample data.
  • an estimation formula is created as sample data based on a pulse wave before meal, a lipid level, and a blood glucose level.
  • “before meal” refers to the subject's fasting time. After a meal, it means the time when the lipid level increases after a predetermined time after the meal (for example, about 3 hours after starting the meal).
  • the estimation formula in particular, by performing regression analysis using sample data with a lipid value variation close to a normal distribution and creating the estimation formula, the subject to be examined regardless of before or after a meal. The lipid level at an arbitrary timing can be estimated.
  • the estimation formula is created based on the blood glucose level of the subject before meal, and the pulse wave and lipid value associated with the blood glucose level measured by the blood glucose meter, pulse wave meter, and lipid measurement device, respectively. Input to the apparatus (step S501).
  • step S502 Information on the blood glucose level of the subject after meal and the pulse wave and lipid value associated with the blood glucose level measured by the blood glucose meter, the pulse wave meter, and the lipid measurement device are input to the estimation formula creation device (step S502). ).
  • the blood glucose level input in step S501 and step S502 is measured by a blood glucose meter, for example, by collecting blood.
  • step S501 or step S502 the age of the subject of each sample data is also input.
  • the estimation formula creation apparatus determines whether the number of samples of the sample data input in step S501 and step S502 is equal to or greater than N for performing regression analysis (step S503).
  • the number N of samples can be determined as appropriate, for example, 100.
  • the estimation formula creation apparatus repeats step S501 and step S502 until the number of samples becomes N or more.
  • the estimation formula creation apparatus proceeds to step S504 and executes calculation of the estimation formula.
  • the estimation formula creation apparatus analyzes the input pre-meal and post-meal pulse waves (step S504).
  • the estimation formula creation device analyzes the pulse wave rising indices S1 and AI and the pulse rate PR before and after a meal.
  • the estimation formula creation apparatus may perform FFT analysis as the analysis of the pulse wave.
  • the estimation formula creation device performs regression analysis (step S505).
  • the objective variable in regression analysis is the postprandial lipid value.
  • the explanatory variables in the regression analysis are the age input in step S501 or step S502, and the rising indices S1, AI and pulse rate PR of the pulse wave before and after meal analyzed in step S504.
  • the explanatory variable may be, for example, a Fourier coefficient calculated as a result of the FFT analysis.
  • the estimation formula creation device creates an estimation formula for estimating the postprandial lipid value based on the result of the regression analysis (step S506).
  • FIG. 15 is a flowchart for estimating the postprandial lipid value of the subject using the estimation formula created by the flow of FIG.
  • a case where the subject inputs a blood glucose level measured using a blood glucose meter from the input unit 141 of the electronic device 100 will be described.
  • the electronic device 100 inputs the age of the subject based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S601).
  • the electronic device 100 inputs the pre-meal blood glucose level measured by the subject using the blood glucose meter based on the operation of the input unit 141 by the subject (step S602).
  • the electronic device 100 measures the pulse wave before the meal of the subject based on the operation by the subject (step S603).
  • the electronic device 100 inputs the postprandial blood glucose level measured by the subject using the blood glucose meter based on the operation by the subject after the subject has eaten (step S604).
  • the electronic device 100 measures the post-meal pulse wave of the subject based on the operation by the subject (step S605).
  • the electronic device 100 analyzes the measured pulse wave (step S606). Specifically, the electronic device 100 analyzes, for example, the rising indices Sl and AI and the pulse rate PR related to the measured pulse wave.
  • the electronic device 100 applies the rising indices Sl, AI and pulse rate PR analyzed in step S606 and the age of the subject to the estimation formula created in the flowchart of FIG.
  • the lipid value is estimated (step S607).
  • the estimated postprandial lipid value is notified to the subject from the notification unit 147 of the electronic device 100, for example.
  • FIG. 16 is a diagram showing a comparison between the postprandial lipid value estimated using the estimation formula created by the flow of FIG. 14 and the actually measured postprandial lipid value.
  • the measured value (actual value) of the postprandial lipid value is shown on the horizontal axis
  • the estimated value of the postprandial lipid value is shown on the vertical axis.
  • the measured value of the lipid value was measured using Cobas b101 manufactured by Roche Diagnostics.
  • the measured value and the estimated value are included in a range of approximately ⁇ 20%. That is, it can be said that the estimation accuracy based on the estimation formula is within 20%.
  • the electronic device 100 can estimate the postprandial lipid level based on the blood glucose level before and after a meal collected and measured by the subject.
  • the electronic device 100 estimates a lipid level using blood glucose levels before and after a meal. Therefore, the electronic device 100 can correct (remove) the influence of the blood sugar level on the pulse wave after eating, and can estimate the lipid level. Thereby, according to the electronic device 100, the estimation precision of a lipid value improves.
  • the estimation formula is created using the blood glucose level, the pulse wave, and the lipid level before and after the meal, but the creation of the estimation formula is not limited to this, and either the blood glucose level or the pulse wave before or after the meal.
  • the estimation formula may be created using the lipid value.
  • the electronic device 100 may estimate the lipid value of the subject at an arbitrary timing without being limited to the postprandial lipid value.
  • the electronic device 100 can estimate the lipid level at an arbitrary timing in a non-invasive and short time.
  • the electronic device 100 may also update the estimation formula as described in the first embodiment. That is, in the estimation of the lipid value, the estimation formula stored in the storage unit 145 based on the blood glucose level and pulse wave before the meal of the subject acquired in steps S602 to S605 and the blood glucose level and pulse wave after the meal. May be updated. Thereby, an estimation formula is updated whenever a subject estimates a blood glucose level, and the estimation accuracy of a postprandial lipid value using the estimation formula increases.
  • the subject when the post-meal blood glucose level is estimated using the electronic device 100, the subject measures the pre-meal blood glucose level measured using the blood glucose meter.
  • the example in the case of inputting using 141 has been described.
  • the blood glucose level before a meal may be automatically input to the electronic device 100 from a blood glucose meter, for example.
  • FIG. 17 is a diagram schematically showing communication between the electronic device 100 and the blood glucose meter 160.
  • the blood glucose meter 160 includes a communication unit, and can transmit and receive information via the communication unit 146 of the electronic device 100. For example, when the blood glucose meter 160 measures a blood glucose level (a blood glucose level before a meal) based on the operation of the subject, the blood glucose meter 160 transmits the blood glucose level as a measurement result to the electronic device 100.
  • the electronic device 100 uses the blood glucose level acquired from the blood glucose meter 160 to estimate the post-meal blood glucose level of the subject by, for example, the flow described in FIG. 10 or FIG.
  • the electronic device 100 may acquire a blood glucose level from the blood glucose meter 160 capable of communication. In this case, the electronic device 100 can estimate the lipid level based on the blood glucose level acquired from the blood glucose meter 160.
  • the electronic device 100 executes the estimation of the blood glucose level and the lipid value.
  • the estimation of the blood glucose level and the lipid value may not necessarily be executed by the electronic device 100.
  • An example in which the blood glucose level and the lipid level are estimated by a device other than the electronic device 100 will be described.
  • FIG. 18 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a system according to an embodiment.
  • the system of the embodiment shown in FIG. 18 includes an electronic device 100, a server 151, a mobile terminal 150, and a communication network.
  • the pulse wave measured by the electronic device 100 is transmitted to the server 151 through the communication network, and stored in the server 151 as personal information of the subject.
  • the server 151 estimates the blood glucose level or lipid level of the subject by comparing with the past acquired information of the subject and / or various databases.
  • the server 151 may further create an optimal advice for the subject.
  • the server 151 returns the estimation result and advice to the mobile terminal 150 owned by the subject.
  • the mobile terminal 150 can construct a system that notifies the received estimation result and advice from the display unit of the mobile terminal 150.
  • the server 151 can collect information from a plurality of users, so that the estimation accuracy is further improved. Since the portable terminal 150 is used as a notification unit, the electronic device 100 does not require the notification unit 147 and is further downsized. Since the electronic device 100 estimates the blood glucose level or lipid level of the subject using the server 151, the calculation burden on the control unit 143 of the electronic device 100 can be reduced. Since the electronic device 100 can store the past acquired information of the subject in the server 151, the burden on the storage unit 145 of the electronic device 100 can be reduced. Therefore, the electronic device 100 can be further downsized and simplified. The processing speed of calculation is also improved.
  • the system according to the present embodiment shows a configuration in which the electronic device 100 and the mobile terminal 150 are connected via the server 151 via the communication network.
  • the system according to the present disclosure is not limited to this.
  • the electronic device 100 and the mobile terminal 150 may be directly connected via a communication network without using the server 151.
  • the sensor unit 130 may include an optical pulse wave sensor including a light emitting unit and a light receiving unit, or may include a pressure sensor.
  • the mounting of the electronic device 100 is not limited to the wrist.
  • the sensor part 130 should just be arrange

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Abstract

電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、血糖値及び血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、センサ部が取得した被検者の脈波とに基づいて、被検者の血糖値を推定する制御部と、を備える。

Description

電子機器及び推定システム 関連出願の相互参照
 本出願は、日本国特許出願2016-077938号(2016年4月8日出願)の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
 本開示は、測定された生体情報から、被検者の健康状態を推定する電子機器及び推定システムに関する。
 従来、被検者(ユーザ)の健康状態を推定する手段として血液成分の測定、血液の流動性の測定が行われている。これらは、被検者から採血された血液を用いて測定が行われる。被検者の手首等の被検部位から生体情報を測定する電子機器が知られている。例えば、特許文献1には、被検者が手首に装着することにより、被検者の脈拍を測定する電子機器が記載されている。
特開2002-360530号公報
 一実施形態に係る電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の血糖値を推定する制御部と、を備える。
 一実施形態に係る電子機器は、被検者の脈波を取得するセンサ部と、血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の脂質値を推定する制御部と、を備える。
 一実施形態に係る推定システムは、被検者の血糖値を測定する血糖計と、前記被検者の脈波を取得するセンサ部を有する電子機器と、を備える。前記電子機器は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記血糖計が測定した前記被検者の血糖値と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の血糖値を推定する。
 一実施形態に係る推定システムは、被検者の血糖値を測定する血糖計と、前記被検者の脈波を取得するセンサ部を有する電子機器と、を備える。前記電子機器は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記血糖計が測定した前記被検者の血糖値と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の脂質値を推定する。
第1実施形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。 図1の本体部の概略構成を示す断面図である。 図1の電子機器の使用状態の一例を示す図である。 図1の電子機器の概略構成を示す機能ブロック図である。 図1の電子機器における、脈波の変化に基づく推定方法の一例を説明する図である。 加速度脈波の一例を示す図である。 センサ部で取得された脈波の一例を示す図である。 図1の電子機器における、脈波の変化に基づく推定方法の他の一例を説明する図である。 図1の電子機器が用いる推定式の作成フロー図である。 図9のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。 図9のフローにより作成された推定式を用いて推定した食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。 第2実施形態に係る電子機器が用いる推定式の作成フロー図である。 図12のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。 第3実施形態に係る電子機器が用いる推定式の作成フロー図である。 図14のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の脂質値を推定するフロー図である。 図14のフローにより作成された推定式を用いて推定した食後の脂質値と、実測した食後の脂質値との比較を示す図である。 電子機器と血糖計との通信を模式的に示す図である。 一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。
 被検者から採血された血液を用いて血液成分の測定又は血液の流動性の測定を行う場合、痛みが伴う採血を行う必要があるため、日常的に自身の健康状態を推定することが難しい。特許文献1に記載の電子機器は、脈拍を測定するだけのものであり、脈拍以外の被検者の健康状態を推定することはできない。本開示によれば、簡便に被検者の健康状態を推定することができる電子機器及び推定システムを提供できる。
 以下、実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
(第1実施形態)
 図1は、第1実施形態に係る電子機器の概略構成を示す模式図である。電子機器100は、装着部110と、測定部120とを備える。図1は、被検部に接触する裏面120aから電子機器100を観察した図である。
 電子機器100は、被検者が電子機器100を装着した状態で、被検者の生体情報を測定する。電子機器100が測定する生体情報は、測定部120で測定可能な被検者の脈波である。本実施形態においては、電子機器100は、一例として、被検者の手首に装着して、脈波を取得するものとして、以下説明を行う。
 本実施形態において、装着部110は直線状の細長い帯状のバンドである。脈波の測定は、例えば被検者が電子機器100の装着部110を手首に巻きつけた状態で行われる。具体的には、被検者は、測定部120の裏面120aが被検部位に接触するように装着部110を手首に巻きつけて、脈波の測定を行う。電子機器100は、被検者の手首において、尺骨動脈又は橈骨動脈を流れる血液の脈波を測定する。
 図2は、図1の測定部120の概略構成を示す断面図である。図2では、測定部120とともに、測定部120の周辺の装着部110についても図示している。
 測定部120は、装着時に被検者の手首に接触する裏面120aと、裏面120aと反対側の表面120bとを有する。測定部120は、裏面120a側に開口部111を有する。センサ部130は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部111から裏面120a側に一端が突出した状態で、測定部120に支持される。センサ部130の一端には、脈あて部132が備えられている。センサ部130の一端は、裏面120aの平面とほぼ垂直な方向に変位可能である。センサ部130の一端が変位可能なように、センサ部130の他端は、支持部133により測定部120に支持されている。
 センサ部130の一端は、弾性体140を介して測定部120と接触し、変位可能である。弾性体140は、例えばばねである。但し、弾性体140は、ばねに限らず、他の任意の弾性体、例えば樹脂、スポンジ等とすることができる。
 図示しないが、測定部120には制御部、記憶部、通信部、電源部、報知部、及びこれらを動作させる回路、接続するケーブル等が配置されていてもよい。
 センサ部130は、センサ部130の変位を検出する角速度センサ131を備える。角速度センサ131はセンサ部130の角度変位を検出できればよい。センサ部130が備えるセンサは、角速度センサ131に限らず、例えば加速度センサ、角度センサ、その他のモーションセンサとしてもよいし、これら複数のセンサを備えていてもよい。
 電子機器100は、測定部120の表面120b側に、入力部141を備える。入力部141は、被検者からの操作入力を受け付けるものであり、例えば、操作ボタン(操作キー)から構成される。入力部141は、例えばタッチスクリーンにより構成されていてもよい。
 図3は、被検者による電子機器100の使用状態の一例を示す図である。被検者は、電子機器100を手首に巻きつけて使用する。電子機器100は、測定部120の裏面120aが被検部に接触した状態で装着される。装着部110を手首に巻きつけた状態で、測定部120は、尺骨動脈又は橈骨動脈が存在する位置に脈あて部132が接触するように、その位置を調整できる。
 図3では、電子機器100の装着状態において、センサ部130の一端は、被検者の左手の親指側の動脈である橈骨動脈上の皮膚に接触している。測定部120とセンサ部130との間に配置される弾性体140の弾性力により、センサ部130の一端は、被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。センサ部130は、被検者の橈骨動脈の動き、すなわち脈動に応じて変位する。角速度センサ131は、センサ部130の変位を検出することにより、脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化を体表面から波形としてとらえたものである。
 図2を参照すると、センサ部130は、弾性体140が押圧されていない状態において、開口部111から一端が突出した状態である。被検者に電子機器100を装着した際、センサ部130の一端は被検者の橈骨動脈上の皮膚に接触している。脈動に応じて、弾性体140は伸縮し、センサ部130の一端は変位する。弾性体140は、脈動を妨げず、かつ脈動に応じて伸縮するように、適度な弾性率を有するものが用いられる。開口部111の開口幅Wは、血管径より十分大きい幅を有する。本実施形態では、開口幅Wは、橈骨動脈径より十分大きい幅を有する。測定部120に開口部111を設けることにより、電子機器100の装着状態において、測定部120の裏面120aは橈骨動脈を圧迫しない。そのため、電子機器100はノイズの少ない脈波の取得が可能となり、測定の精度が向上する。
 図3では、電子機器100を手首に装着し、橈骨動脈における脈波を取得する例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、電子機器100は、被検者の首において、頸動脈を流れる血液の脈波を取得してもよい。具体的には、被検者は、脈あて部132を頸動脈の位置に軽く押し当てて、脈波の測定を行ってもよい。被検者は、脈あて部132が頸動脈の位置にくるように、装着部110を首に巻きつけて装着してもよい。
 図4は、電子機器100の概略構成を示す機能ブロック図である。電子機器100は、センサ部130と、入力部141と、制御部143と、電源部144と、記憶部145と、通信部146と、報知部147とを備える。本実施の形態では、制御部143、電源部144、記憶部145、通信部146及び報知部147は、測定部120又は装着部110の内部に含まれる。
 センサ部130は、角速度センサ131を含み、被検部位から脈動を検出して脈波を取得する。
 制御部143は、電子機器100の各機能ブロックをはじめとして、電子機器100の全体を制御及び管理するプロセッサである。制御部143は、取得された脈波から、被検者の血糖値を推定するプロセッサである。制御部143は、制御手順を規定したプログラム及び被検者の血糖値を推定するプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサで構成される。このようなプログラムは、例えば記憶部145等の記憶媒体に格納される。制御部143は、算出した指標に基づいて、被検者の糖代謝又は脂質代謝等に関する状態を推定する。制御部143は、報知部147へのデータの報知を行ったりする。
 電源部144は、例えばリチウムイオン電池並びにその充電及び放電のための制御回路等を備え、電子機器100全体に電力を供給する。
 記憶部145は、プログラム及びデータを記憶する。記憶部145は、半導体記憶媒体、及び磁気記憶媒体等の任意の非一過的(non-transitory)な記憶媒体を含んでよい。記憶部145は、複数の種類の記憶媒体を含んでよい。記憶部145は、メモリカード、光ディスク、又は光磁気ディスク等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。記憶部145は、RAM(Random Access Memory)等の一時的な記憶領域として利用される記憶デバイスを含んでよい。記憶部145は、各種情報又は電子機器100を動作させるためのプログラム等を記憶するとともに、ワークメモリとしても機能する。記憶部145は、例えばセンサ部130により取得された脈波の測定結果を記憶してもよい。
 通信部146は、外部装置と有線通信又は無線通信を行うことにより、各種データの送受信を行う。通信部146は、例えば、健康状態を管理するために被検者の生体情報を記憶する外部装置と通信を行い、電子機器100が測定した脈波の測定結果、及び電子機器100が推定した健康状態を、当該外部装置に送信する。
 報知部147は、音、振動、及び画像等で情報を報知する。報知部147は、スピーカ、振動子、及び液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)、有機ELディスプレイ(OELD:Organic Electro-Luminescence Display)、又は無機ELディスプレイ(IELD:Inorganic Electro-Luminescence Display)等の表示デバイスを備えていてもよい。本実施形態において、報知部147は、例えば、被検者の糖代謝又は脂質代謝の状態を報知する。
 電子機器100は、回帰分析により作成した推定式に基づいて、被検者の血糖値を推定する。電子機器100は、脈波に基づいて血糖値を推定するための推定式を、例えばあらかじめ記憶部145に記憶している。電子機器100は、これらの推定式を用いて、血糖値を推定する。
 ここで、脈波に基づく血糖値の推定に関する推定理論について説明する。食後、血中の血糖値が上昇することにより、血液の流動性の低下(粘性の増加)、血管の拡張及び循環血液量の増加が発生し、これらの状態が平衡するように血管動態及び血液動態が定まる。血液の流動性の低下は、例えば血漿の粘度が増加したり、赤血球の変形能が低下したりすることにより生じる。血管の拡張は、インスリンの分泌、消化ホルモンの分泌、及び体温の上昇等により生じる。血管が拡張すると、血圧低下を抑制するため、脈拍数が増加する。循環血液量の増加は、消化及び吸収のための血液消費を補うものである。これらの要因による、食前と食後との血管動態及び血液動態の変化は、脈波にも反映される。そのため、電子機器100は、脈波を取得し、取得した脈波の波形の変化に基づいて、血糖値を推定することができる。
 上記推定理論に基づき、血糖値を推定するための推定式は、複数の被験者から得た、食前及び食後の血糖値及び脈波のサンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことで作成することができる。推定時には、被検者の脈波に基づく指標に、作成された推定式を適用することにより、被検者の血糖値を推定できる。推定式の作成において、血糖値のばらつきが正規分布に近いサンプルデータを用いて回帰分析を行って推定式を作成することにより、食前又は食後にかかわらず、検査対象となる被検者の血糖値を推定することができる。
 図5は、脈波の変化に基づく推定方法の一例を説明する図であり、脈波の一例を示す。血糖値を推定するための推定式は、例えば脈波の立ち上がりを示す指標(立上り指標)Slと、AI(Augmentation Index)と、脈拍数PRとに関する回帰分析により作成される。
 立上り指標Slは、図5の領域D1で示す波形に基づいて導出される。具体的には、立上り指標Slは、脈波を2回微分して導出される加速度脈波における、最初の極大値に対する最初の極小値の比である。立上り指標Slは、例えば図6に一例として示す加速度脈波では、-b/aにより表される。立上り指標Slは、食後における血液の流動性の低下、インスリンの分泌及び体温の上昇による血管の拡張(弛緩)等により、小さくなる。
 AIは、脈波の前進波と反射波との大きさの比で表される指標である。AIの導出方法について、図7を参照しながら説明する。図7は、電子機器100を用いて手首で取得された脈波の一例を示す図である。図7は、角速度センサ131を脈動の検知手段として用いた場合のものである。図7は、角速度センサ131で取得された角速度を時間積分したものである。図7において、横軸は時間、縦軸は角度を表す。取得された脈波は、例えば被検者の体動が原因のノイズを含む場合があるので、DC(Direct Current)成分を除去するフィルタによる補正を行い、脈動成分のみを抽出してもよい。
 脈波の伝播は、心臓から押し出された血液による拍動が、動脈の壁又は血液を伝わる現象である。心臓から押し出された血液による拍動は、前進波として手足の末梢まで届き、その一部は血管の分岐部及び血管径の変化部等で反射され反射波として戻ってくる。AIは、この反射波の大きさを前進波の大きさで除したものであり、AI=(PRn-PSn)/(PFn-PSn)で表される。ここで、AIは脈拍毎のAIである。AIは、例えば、脈波の測定を数秒間行い、脈拍毎のAI(n=1~nの整数)の平均値AIaveを算出したものであってもよい。AIは、図5の領域D2で示す波形に基づいて導出される。AIは、食後における血液の流動性の低下及び体温上昇による血管の拡張等により、低くなる。
 脈拍数PRは、図5に示す脈波の周期TPRに基づいて導出される。脈拍数PRは、食後において上昇する。
 電子機器100は、これら立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRに基づいて作成した推定式により、血糖値が推定可能である。
 図8は、脈波の変化に基づく推定方法の他の一例を説明する図である。図8(a)は脈波を示し、図8(b)は図8(a)の脈波をFFT(高速フーリエ変換:Fast Fourier Transform)した結果を示す。血糖値を推定するための推定式は、例えばFFTにより導出される基本波及び高調波成分(フーリエ係数)に関する回帰分析により作成される。図8(b)に示すFFTの結果におけるピーク値は、脈波の波形の変化に基づいて変化する。そのため、フーリエ係数に基づいて作成した推定式により、血糖値が推定可能である。
 電子機器100は、上述した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PR、並びにフーリエ係数等に基づいて、推定式を使用して、被検者の血糖値を推定する。
 ここで、電子機器100が、被検者の血糖値を推定する場合に用いる推定式の作成方法について説明する。推定式の作成は、電子機器100で実行される必要はない。推定式は、事前に別のコンピュータ等を用いて作成されてもよい。本明細書では、推定式を作成する機器を、推定式作成装置と称して説明する。作成された推定式は、被検者が電子機器100により血糖値の推定を行う前に、例えばあらかじめ記憶部145に記憶される。
 図9は、図1の電子機器100が用いる推定式の作成フロー図である。推定式は、被験者の食前及び食後の脈波を脈波計を用いて測定するとともに、被験者の食前及び食後の血糖値を血糖計を用いて測定し、測定により取得したサンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことにより作成される。なお、食前は、被験者の空腹時をいい、食後は、食後所定時間後の血糖値が上昇する時間(例えば食事を開始してから1時間程度)をいう。取得するサンプルデータは、食前及び食後に限られず、血糖値の変動が大きい時間帯のデータであればよい。
 推定式の作成において、まず、それぞれ血糖計及び脈波計により測定された、食前の被験者の血糖値及び血糖値に対応付けられた脈波に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS101)。
 それぞれ血糖計及び脈波計により測定された、食後の被験者の血糖値及び血糖値に対応付けられた脈波に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS102)。ステップS101及びステップS102において入力される血糖値は、例えば採血を行うことにより、血糖計によって測定される。ステップS101又はステップS102において、各サンプルデータの被験者の年齢も入力される。
 推定式作成装置は、ステップS101及びステップS102において入力されたサンプルデータのサンプル数が、回帰分析を行うために十分なN以上となったか否かを判断する(ステップS103)。サンプル数Nは適宜決定することができ、例えば100とすることができる。推定式作成装置は、サンプル数がN未満であると判断した場合(Noの場合)、サンプル数がN以上となるまで、ステップS101及びステップS102を繰り返す。一方、推定式作成装置は、サンプル数がN以上となったと判断した場合(Yesの場合)、ステップS104に移行して、推定式の算出を実行する。
 推定式の算出において、推定式作成装置は、入力された食前及び食後の脈波を解析する(ステップS104)。本実施形態では、推定式作成装置は、食前及び食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。推定式作成装置は、脈波の解析として、FFT解析を行ってもよい。
 推定式作成装置は、回帰分析を実行する(ステップS105)。回帰分析における目的変数は、食後の血糖値である。回帰分析における説明変数は、ステップS101又はステップS102で入力された年齢と、ステップS104で解析された食前及び食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとである。推定式作成装置がステップS104でFFT解析を行う場合、説明変数は、例えばFFT解析の結果として算出されるフーリエ係数であってもよい。
 推定式作成装置は、回帰分析の結果に基づいて、食後の血糖値を推定するための推定式を作成する(ステップS106)。食後の血糖値を推定するための推定式の一例を下式(1)に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 式(1)において、GLaは、食後の血糖値を示す。ageは年齢、PRbは食前の脈拍数PR、AIbは食前のAI、Slbは食前の立上り指標Sl、PRaは食後の脈拍数PR、AIaは食後のAI、Slaは食後の立上り指標Sl、BLGは、被検者が入力した(採血して測定した)血糖値を、それぞれ示す。被検者が入力する血糖値BLGは、推定される血糖値GLaとは異なるタイミングで測定された血糖値である。本実施形態においては、被検者が入力する血糖値BLGは、食前に採血して測定された血糖値である。採血して測定された血糖値BLGを推定式に用いることにより、血糖値の推定精度は向上する。
 次に、推定式を用いた被検者の血糖値の推定のフローについて説明する。図10は、図9のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。ここでは、被検者が、血糖計を用いて測定した食前の血糖値を、電子機器100の入力部141から入力する場合について説明する。
 電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS201)。
 電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者が血糖計を用いて測定した食前の血糖値を入力する(ステップS202)。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食前の脈波を測定する(ステップS203)。
 電子機器100は、被検者が食事をした後、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS204)。
 次に、電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS205)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
 電子機器100は、ステップS202で入力された食前の血糖値と、ステップS205で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、被検者の年齢とを、例えば上述の式(1)に適用して、被検者の食後の血糖値を推定する(ステップS206)。推定された食後の血糖値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
 図11は、図9のフローにより作成された推定式を用いて推定した食後の血糖値と、実測した食後の血糖値との比較を示す図である。図11に示すグラフでは、横軸に食後の血糖値の測定値(実測値)が、縦軸に食後の血糖値の推定値が示されている。血糖値の測定値は、テルモ社製血糖測定器メディセーフフィット用いて測定された。図11に示すように、測定値と推定値とは、概ね±20%の範囲内に含まれている。すなわち、推定式による推定精度は、20%以内であると言える。
 このようにして、電子機器100は、被検者が採血して測定した食前の血糖値に基づいて、非侵襲かつ短時間で食後の血糖値を推定できる。本実施形態では、食前及び食後の血糖値及び脈波用いて推定式を作成したが、推定式の作成はこれに限らず、食前又は食後のいずれか一方の血糖値及び脈波を用いて推定式を作成してもよい。電子機器100は、食後の血糖値に限らず、任意のタイミングにおける被検者の血糖値を推定してもよい。電子機器100は、任意のタイミングにおける血糖値についても、非侵襲かつ短時間で推定できる。
 本実施形態に係る電子機器100は、血糖値の推定においてステップS202及びステップS203で取得した被検者の食前の血糖値及び脈波に基づいて、記憶部145に記憶された推定式を更新してもよい。すなわち、電子機器100は、血糖値の推定に際して取得した食前の血糖値及び脈波を、推定式を更新するためのサンプルデータとして用いることができる。これにより、推定式は、被検者が血糖値の推定を行うたびに更新され、推定式を用いた食後の血糖値の推定精度が高まる。
(第2実施形態)
 第1実施形態では、被験者の食前及び食後の血糖値及び脈波に基づいて推定式が作成される場合について説明した。第2実施形態では、推定式が、被検者自身の食前及び食後の血糖値及び脈波に基づいて作成される場合の一例について説明する。
 図12は、本実施形態に係る電子機器100が用いる推定式の作成フロー図である。本実施形態では、推定式は、電子機器100により作成されるとして説明する。推定式は、第1実施形態で説明したように、電子機器100とは異なる推定式作成装置により作成されてもよい。
 電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者が血糖計を用いて測定した食前の血糖値を入力する(ステップS301)。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食前の脈波を測定する(ステップS302)。
 電子機器100は、被検者が食事をした後、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者が血糖計を用いて測定した食後の血糖値を入力する(ステップS303)。ステップS301及びステップS303において入力される血糖値は、例えば被検者が採血を行うことにより、血糖計によって測定される。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS304)。
 電子機器100は、ステップS301乃至ステップS304において入力されたサンプルデータのサンプル数が、回帰分析を行うために十分なN以上となったか否かを判断する(ステップS305)。サンプル数Nは適宜決定することができ、例えば5とすることができる。推定式作成装置は、サンプル数がN未満であると判断した場合(Noの場合)、サンプル数がN以上となるまで、ステップS301乃至ステップS304を繰り返す。一方、推定式作成装置は、サンプル数がN以上となったと判断した場合(Yesの場合)、ステップS306に移行して、推定式の算出を実行する。
 ステップS306乃至ステップS308における推定式の算出方法は、図9のステップS104乃至ステップS106と同様であるため、ここではその詳細な説明を省略する。図12に示すフローにより電子機器100が作成する推定式は、例えば式(1)において、各係数がそれぞれ異なる式である。
 次に、推定式を用いた被検者の血糖値の推定のフローについて説明する。図13は、図12のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の血糖値を推定するフロー図である。ここでは、被検者が、血糖計を用いて測定した血糖値を、電子機器100の入力部141から入力する場合について説明する。
 電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS401)。
 電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者が血糖計を用いて測定した食前の血糖値を入力する(ステップS402)。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食前の脈波を測定する(ステップS403)。
 電子機器100は、被検者が食事をした後、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS404)。
 電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS405)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
 電子機器100は、ステップS405で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、被検者の年齢とを、図12のフロー図で作成した推定式に適用して、被検者の食後の血糖値を推定する(ステップS406)。推定された食後の血糖値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
 このようにして、電子機器100は、被検者が採血して測定した食前の血糖値に基づいて、非侵襲かつ短時間で食後の血糖値を推定できる。本実施形態では、食後の血糖値を推定するための推定式は、被検者から取得したサンプルデータに基づいて作成されているため、当該被検者の食後の血糖値の推定精度が向上する。
 本実施形態に係る電子機器100も、第1実施形態で説明したのと同様に、血糖値の推定においてステップS402及びステップS403で取得した被検者の食前の血糖値及び脈波に基づいて、記憶部145に記憶された推定式を更新してもよい。これにより、推定式は、被検者が血糖値の推定を行うたびに更新され、推定式を用いた食後の血糖値の推定精度が高まる。
 電子機器100は、被検者から十分なサンプル数のサンプルデータが収集できた場合には、採血して測定した血糖値を用いずに、被検者の脈波に基づいて、血糖値を推定してもよい。例えば、電子機器100は、被検者の食前の脈波に基づいて、被検者の食前の血糖値を推定する。このようにすると、被検者が電子機器100を用いて食前の脈波を測定することにより、電子機器100は、食前の脈波に基づいた推定式を用いて、被検者の食前の血糖値を推定できる。この場合、電子機器100は、食前の血糖値についても、非侵襲かつ短時間で推定できる。十分なサンプルデータとは、食前の脈波に基づいて被検者の食前の血糖値を所定の精度以上の精度で推定可能な推定式が作成され得る程度の量のデータをいう。推定する血糖値は、食前に限らず、食後の脈波に基づいて、食後の血糖値を推定してもよい。推定する血糖値は、食事前後に限らず、任意のタイミングで測定された脈波に基づいて、任意のタイミングにおける血糖値を推定してもよい。
(第3実施形態)
 第1実施形態では、電子機器100が被検者の食後の血糖値を推定する場合について説明した。第3実施形態では、電子機器100が被検者の食後の脂質値を推定する場合の一例について説明する。ここで、脂質値は、中性脂肪、総コレステロール、HDLコレステロール及びLDLコレステロール等を含む。本実施形態の説明において、第1実施形態と同様の点については、適宜その説明を省略する。
 電子機器100は、脈波に基づいて脂質値を推定するための推定式を、例えばあらかじめ記憶部145に記憶している。電子機器100は、これらの推定式を用いて、脂質値を推定する。
 脈波に基づく脂質値の推定に関する推定理論については、第1実施形態において説明した血糖値の推定理論と同様である。すなわち、血中の脂質値の変化は脈波の波形の変化にも反映される。そのため、電子機器100は、脈波を取得し、取得した脈波の変化に基づいて、脂質値を推定することができる。電子機器100は、脂質推定時の脈波と共に血糖値を入力することにより、脂質値の推定精度が向上する。
 図14は、本実施形態に係る電子機器100が用いる推定式の作成フロー図である。本実施形態においても、推定式は、サンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことにより作成される。本実施形態では、サンプルデータとして、食前の脈波、脂質値及び血糖値に基づいて、推定式が作成される。本実施形態において、食前は、被験者の空腹時をいう。食後は、食後所定時間後の脂質値が高くなる時間(例えば食事を開始してから3時間程度)をいう。推定式の作成において、特に、脂質値のばらつきが正規分布に近いサンプルデータを用いて回帰分析を行って推定式を作成することにより、食前又は食後にかかわらず、検査対象となる被検者の任意のタイミングでの脂質値を推定することができる。
 推定式の作成において、まず、それぞれ血糖計、脈波計及び脂質測定装置により測定された、食前の被験者の血糖値、並びに血糖値に対応付けられた脈波及び脂質値に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS501)。
 それぞれ血糖計、脈波計及び脂質測定装置により測定された、食後の被験者の血糖値、並びに血糖値に対応付けられた脈波及び脂質値に関する情報が推定式作成装置に入力される(ステップS502)。ステップS501及びステップS502において入力される血糖値は、例えば採血を行うことにより、血糖計によって測定される。ステップS501又はステップS502において、各サンプルデータの被験者の年齢も入力される。
 推定式作成装置は、ステップS501及びステップS502において入力されたサンプルデータのサンプル数が、回帰分析を行うために十分なN以上となったか否かを判断する(ステップS503)。サンプル数Nは適宜決定することができ、例えば100とすることができる。推定式作成装置は、サンプル数がN未満であると判断した場合(Noの場合)、サンプル数がN以上となるまで、ステップS501及びステップS502を繰り返す。一方、推定式作成装置は、サンプル数がN以上となったと判断した場合(Yesの場合)、ステップS504に移行して、推定式の算出を実行する。
 推定式の算出において、推定式作成装置は、入力された食前及び食後の脈波を解析する(ステップS504)。本実施形態では、推定式作成装置は、食前及び食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。推定式作成装置は、脈波の解析として、FFT解析を行ってもよい。
 推定式作成装置は、回帰分析を実行する(ステップS505)。回帰分析における目的変数は、食後の脂質値である。回帰分析における説明変数は、ステップS501又はステップS502で入力された年齢と、ステップS504で解析された食前及び食後の脈波の立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRとである。推定式作成装置がステップS504でFFT解析を行う場合、説明変数は、例えばFFT解析の結果として算出されるフーリエ係数であってもよい。
 推定式作成装置は、回帰分析の結果に基づいて、食後の脂質値を推定するための推定式を作成する(ステップS506)。
 次に、推定式を用いた被検者の脂質値の推定のフローについて説明する。図15は、図14のフローにより作成された推定式を用いて被検者の食後の脂質値を推定するフロー図である。ここでは、被検者が、血糖計を用いて測定した血糖値を、電子機器100の入力部141から入力する場合について説明する。
 電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者の年齢を入力する(ステップS601)。
 電子機器100は、被検者による入力部141の操作に基づいて、被検者が血糖計を用いて測定した食前の血糖値を入力する(ステップS602)。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食前の脈波を測定する(ステップS603)。
 電子機器100は、被検者が食事をした後、被検者による操作に基づいて、被検者が血糖計を用いて測定した食後の血糖値を入力する(ステップS604)。
 電子機器100は、被検者による操作に基づいて、被検者の食後の脈波を測定する(ステップS605)。
 電子機器100は、測定した脈波を解析する(ステップS606)。具体的には、電子機器100は、例えば測定した脈波に関する立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRについて解析を行う。
 電子機器100は、ステップS606で解析した立上り指標Sl、AI及び脈拍数PRと、被検者の年齢とを、図14のフロー図で作成した推定式に適用して、被検者の食後の脂質値を推定する(ステップS607)。推定された食後の脂質値は、例えば電子機器100の報知部147から被検者に報知される。
 図16は、図14のフローにより作成された推定式を用いて推定した食後の脂質値と、実測した食後の脂質値との比較を示す図である。図16に示すグラフでは、横軸に食後の脂質値の測定値(実測値)が、縦軸に食後の脂質値の推定値が示されている。脂質値の測定値は、ロシュ・ダイアグノスティックス社製のコバスb101を用いて測定された。図16に示すように、測定値と推定値とは、概ね±20%の範囲内に含まれている。すなわち、推定式による推定精度は、20%以内であると言える。
 このようにして、電子機器100は、被検者が採血して測定した食前及び食後の血糖値に基づいて、食後の脂質値を推定できる。
 電子機器100は、食前及び食後の血糖値を用いて脂質値を推定する。そのため、電子機器100は、食後において血糖値が脈波に与える影響を補正(除去)して、脂質値を推定することができる。これにより、電子機器100によれば、脂質値の推定精度が向上する。
 本実施形態では、食前及び食後の血糖値、脈波、脂質値を用いて推定式を作成したが、推定式の作成はこれに限らず、食前又は食後のいずれか一方の血糖値、脈波、脂質値を用いて推定式を作成してもよい。電子機器100は、食後の脂質値に限らず、任意のタイミングにおける被検者の脂質値を推定してもよい。電子機器100は、任意のタイミングにおける脂質値についても、非侵襲かつ短時間で推定できる。
 本実施形態に係る電子機器100も、第1実施形態で説明したのと同様に、推定式を更新してもよい。すなわち、脂質値の推定において、ステップS602乃至ステップS605で取得した被検者の食前の血糖値及び脈波と、食後の血糖値及び脈波とに基づいて、記憶部145に記憶された推定式を更新してもよい。これにより、推定式は、被検者が血糖値の推定を行うたびに更新され、推定式を用いた食後の脂質値の推定精度が高まる。
 上記第1及び第2実施形態では、電子機器100を用いて食後の血糖値を推定させる際に、被検者が、血糖計を用いて測定した食前の血糖値を、電子機器100の入力部141を使用して入力する場合の例について説明した。しかしながら、食前の血糖値は、例えば血糖計から電子機器100に自動的に入力されてもよい。
 図17は、電子機器100と血糖計160との通信を模式的に示す図である。血糖計160は、通信部を備え、電子機器100の通信部146を介して、情報を送受信可能である。血糖計160は、例えば、被検者の操作に基づいて血糖値(食前の血糖値)を測定した場合、測定結果としての血糖値を電子機器100に送信する。電子機器100は、血糖計160から取得した血糖値を用いて、例えば図10又は図13等に記載したフローによって、被検者の食後の血糖値を推定する。
 第3実施形態の場合も同様に、電子機器100は、通信可能な血糖計160から血糖値を取得してもよい。この場合、電子機器100は、血糖計160から取得した血糖値に基づいて、脂質値を推定できる。
 上記実施形態では、血糖値及び脂質値の推定を電子機器100が実行する場合の例について説明したが、血糖値及び脂質値の推定は、必ずしも電子機器100によって実行されなくてもよい。血糖値及び脂質値の推定を、電子機器100以外の他の装置が実行する場合の一例について説明する。
 図18は、一実施形態に係るシステムの概略構成を示す模式図である。図18に示した実施形態のシステムは、電子機器100と、サーバ151と、携帯端末150と、通信ネットワークを含んで構成される。図18に示したように、電子機器100が測定した脈波は、通信ネットワークを通じてサーバ151に送信され、被検者の個人情報としてサーバ151に保存される。サーバ151では、被検者の過去の取得情報、及び/又は様々なデータベースと比較することにより、被検者の血糖値又は脂質値を推定する。サーバ151はさらに被検者に最適なアドバイスを作成してもよい。サーバ151は、被検者が所有する携帯端末150に推定結果及びアドバイスを返信する。携帯端末150は受信した推定結果及びアドバイスを携帯端末150の表示部から報知する、というシステムを構築することができる。電子機器100の通信機能を利用することで、サーバ151には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに推定の精度が上がる。携帯端末150を報知手段として用いるため、電子機器100は報知部147が不要となり、さらに小型化される。電子機器100は、被検者の血糖値又は脂質値の推定をサーバ151で行うために、電子機器100の制御部143の演算負担を軽減できる。電子機器100は、被検者の過去の取得情報をサーバ151で保存できるため、電子機器100の記憶部145の負担を軽減できる。そのため、電子機器100はさらに小型化、簡略化が可能となる。演算の処理速度も向上する。
 本実施形態に係るシステムはサーバ151を介して、電子機器100と携帯端末150とを通信ネットワークで接続した構成を示した。しかし、本開示に係るシステムはこれに限定されるものではない。サーバ151を用いずに、電子機器100と携帯端末150が直接通信ネットワークで接続されてもよい。
 本開示を完全かつ明瞭に開示するために複数の実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。
 例えば、上述の実施形態においては、センサ部130に角速度センサ131を備える場合について説明した。しかし、本開示に係る電子機器100はこれに限ることはない。センサ部130は、発光部と受光部とを含む光学脈波センサを備えていてもよいし、圧力センサを備えていてもよい。電子機器100の装着は手首に限らない。首、足首、太もも、耳等、動脈上にセンサ部130が配置されていればよい。
 100 電子機器
 110 装着部
 120 測定部
 120a 裏面
 120b 表面
 111 開口部
 130 センサ部
 131 角速度センサ
 132 脈あて部
 133 支持部
 140 弾性体
 141 入力部
 143 制御部
 144 電源部
 145 記憶部
 146 通信部
 147 報知部
 150 携帯端末
 151 サーバ
 160 血糖計

Claims (7)

  1.  被検者の脈波を取得するセンサ部と、
     血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の血糖値を推定する制御部と、
    を備える電子機器。
  2.  前記推定式は、前記被検者の血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成される、請求項1に記載の電子機器。
  3.  前記制御部は、さらに前記被検者の食前の血糖値に基づいて、前記被検者の食後の血糖値を推定する、請求項1又は請求項2に記載の電子機器。
  4.  前記制御部は、前記被検者の食前の血糖値及び脈波に基づいて前記推定式を更新する、請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の電子機器。
  5.  被検者の脈波を取得するセンサ部と、
     血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の脂質値を推定する制御部と、
    を備える電子機器。
  6.  被検者の血糖値を測定する血糖計と、
     前記被検者の脈波を取得するセンサ部を有する電子機器と、を備え、
     前記電子機器は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記血糖計が測定した前記被検者の血糖値と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の血糖値を推定する、
    推定システム。
  7.  被検者の血糖値を測定する血糖計と、
     前記被検者の脈波を取得するセンサ部を有する電子機器と、を備え、
     前記電子機器は、血糖値及び該血糖値に対応付けられた脈波に基づいて作成された推定式と、前記血糖計が測定した前記被検者の血糖値と、前記センサ部が取得した前記被検者の脈波とに基づいて、前記被検者の脂質値を推定する、
    推定システム。
     
     
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