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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022080503
(43)【公開日】2022-05-30
(54)【発明の名称】装着可能な多機能生体情報検出装置
(51)【国際特許分類】
A61B 5/00 20060101AFI20220523BHJP
A61B 5/02 20060101ALI20220523BHJP
A61B 5/022 20060101ALI20220523BHJP
A61B 5/332 20210101ALI20220523BHJP
A61B 5/107 20060101ALI20220523BHJP
A61B 5/08 20060101ALI20220523BHJP
A61B 5/16 20060101ALI20220523BHJP
【ＦＩ】
A61B5/00 A
A61B5/02 G
A61B5/02 310A
A61B5/022 400F
A61B5/02 310V
A61B5/04 310H
A61B5/107 300
A61B5/08
A61B5/16 130
A61B5/16 110
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020191620
(22)【出願日】2020-11-18
(71)【出願人】
【識別番号】514298575
【氏名又は名称】飛岡 健
(74)【代理人】
【識別番号】100078776
【弁理士】
【氏名又は名称】安形 雄三
(74)【代理人】
【識別番号】100121887
【弁理士】
【氏名又は名称】菅野 好章
(74)【代理人】
【識別番号】100200333
【弁理士】
【氏名又は名称】古賀 真二
(72)【発明者】
【氏名】飛岡 健
【テーマコード（参考）】
4C017
4C038
4C117
4C127
【Ｆターム（参考）】
4C017AA02
4C017AA10
4C017AA12
4C017AA14
4C017AA16
4C017AA19
4C017AC26
4C017BC11
4C017CC08
4C017FF05
4C017FF17
4C038PP05
4C038PS00
4C038SS08
4C038SU18
4C038VA15
4C038VA20
4C038VB33
4C038VC20
4C117XA05
4C117XB01
4C117XB02
4C117XB18
4C117XC16
4C117XD22
4C117XE13
4C117XE14
4C117XE15
4C117XE17
4C117XE23
4C117XE24
4C117XE26
4C117XE37
4C117XE54
4C117XF03
4C117XH02
4C117XH12
4C117XJ05
4C117XJ13
4C117XJ48
4C127AA02
4C127BB03
4C127CC06
4C127GG05
4C127GG11
4C127KK03
4C127KK05
(57)【要約】
【課題】体温、姿勢、心電信号、酸素飽和度の他に心拍数、血圧、血管年齢等の検出や、睡眠解析、メタボ解析、ストレス解析等を行うことが可能で、人の胸部に容易に装着可能で超小型の多機能生体情報検出装置を提供する。
【解決手段】表示部を備えた装置本体が被験者に装着可能な構造であり、装置本体が、気温及び表皮温度を計測する温度センサと、心電計と、気圧及び気圧変化を検出する気圧検出部と、２つの異なった波長域の発受光部と、加速度センサ、ジャイロ及び方位計で成る９軸センサとを具備し、温度センサからの温度データ、心電計からの心電データ、気圧検出部からの気圧データ、発受光部からの容積脈波、加速度センサからの加速度データ、ジャイロからの回転角速度データ及び方位計からの方位データを演算処理し、被験者に関する生体情報を表示部に表示して出力する演算処理部が設けられている。
【選択図】図７
【解決手段】表示部を備えた装置本体が被験者に装着可能な構造であり、装置本体が、気温及び表皮温度を計測する温度センサと、心電計と、気圧及び気圧変化を検出する気圧検出部と、２つの異なった波長域の発受光部と、加速度センサ、ジャイロ及び方位計で成る９軸センサとを具備し、温度センサからの温度データ、心電計からの心電データ、気圧検出部からの気圧データ、発受光部からの容積脈波、加速度センサからの加速度データ、ジャイロからの回転角速度データ及び方位計からの方位データを演算処理し、被験者に関する生体情報を表示部に表示して出力する演算処理部が設けられている。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
表示部を備えた装置本体が被験者に装着可能な構造であり、
前記装置本体が、気温及び表皮温度を計測する温度センサと、心電計と、気圧及び気圧変化を検出する気圧検出部と、２つの異なった波長域の発受光部と、加速度センサ、ジャイロ及び方位計で成る９軸センサとを具備し、
前記温度センサからの温度データ、前記心電計からの心電データ、前記気圧検出部からの気圧データ、前記発受光部からの容積脈波、前記加速度センサからの加速度データ、前記ジャイロからの回転角速度データ及び前記方位計からの方位データを演算処理し、前記被験者に関する生体情報を前記表示部に表示して出力する演算処理部が設けられていることを特徴とする装着可能な多機能生体情報検出装置。
前記装置本体が、気温及び表皮温度を計測する温度センサと、心電計と、気圧及び気圧変化を検出する気圧検出部と、２つの異なった波長域の発受光部と、加速度センサ、ジャイロ及び方位計で成る９軸センサとを具備し、
前記温度センサからの温度データ、前記心電計からの心電データ、前記気圧検出部からの気圧データ、前記発受光部からの容積脈波、前記加速度センサからの加速度データ、前記ジャイロからの回転角速度データ及び前記方位計からの方位データを演算処理し、前記被験者に関する生体情報を前記表示部に表示して出力する演算処理部が設けられていることを特徴とする装着可能な多機能生体情報検出装置。
【請求項2】
前記演算処理部が前記装置本体の外部に設けられており、前記温度データ、前記心電データ、前記気圧データ、前記容積脈波、前記加速度データ、前記回転角速度データ及び前記方位データをデータ処理して後に、前記演算処理部に有線若しくは無線で送信するようになっている請求項１に記載の装着可能な多機能生体情報検出装置。
【請求項3】
前記演算処理部が前記装置本体の内部に設けられている請求項１に記載の装着可能な多機能生体情報検出装置。
【請求項4】
前記演算処理部が睡眠解析部を備えていると共に、メタボリック症候群の解析、ストレスの解析を行い得るようになっている請求項２又は３に記載の装着可能な多機能生体情報検出装置。
【請求項5】
前記演算処理部の外部に睡眠解析部、ストレス解析部、メタボ解析部が設けられている請求項２又は３に記載の装着可能な多機能生体情報検出装置。
【請求項6】
前記表示部は、モードスイッチの切り換えによって複数の計測データ、判定結果などを表示できるようになっている請求項１乃至５のいずれかに記載の装着可能な多機能生体情報検出装置。
【請求項7】
前記演算処理部が、
前記温度データに基づいてセンサ類が所定動作しているかをチェックする動作チェック部と、
前記温度データに基づいて前記被験者の行動パターンを把握する行動把握部と、
前記温度データ及び前記気圧データに基づいて高度を演算する高度演算部と、
前記心電データのピーク間隔に基づいてＣＶＲＲを検出するＣＶＲＲ検出部と、
前記ピーク間隔に基づいて心拍数を検出する心拍数検出部と、
前記容積脈波及び前記心電データに基づいてパルストランジットタイムを演算するパルストランジットタイム演算部と、
前記パルストランジットタイムに基づいて血圧を演算する血圧演算部と、
前記容積脈波から求められた加速度脈波に基づいて血管年齢を推定する血管年齢推定部と、
波長領域が異なる２つの容積脈波から酸素飽和度を演算する酸素飽和度演算部と、
前記加速度データに基づいて呼吸数を検出する呼吸数検出部と、
前記加速度データ、前記加速度データを積分した速度データ、前記速度データを積分した位置データ、前記回転加速度データ、前記方位データに基づいて前記被験者の姿勢、運動方向を検知する姿勢検知部と、
で構成されている請求項１乃至６のいずれかに記載の装着可能な多機能生体情報検出装置。
前記温度データに基づいてセンサ類が所定動作しているかをチェックする動作チェック部と、
前記温度データに基づいて前記被験者の行動パターンを把握する行動把握部と、
前記温度データ及び前記気圧データに基づいて高度を演算する高度演算部と、
前記心電データのピーク間隔に基づいてＣＶＲＲを検出するＣＶＲＲ検出部と、
前記ピーク間隔に基づいて心拍数を検出する心拍数検出部と、
前記容積脈波及び前記心電データに基づいてパルストランジットタイムを演算するパルストランジットタイム演算部と、
前記パルストランジットタイムに基づいて血圧を演算する血圧演算部と、
前記容積脈波から求められた加速度脈波に基づいて血管年齢を推定する血管年齢推定部と、
波長領域が異なる２つの容積脈波から酸素飽和度を演算する酸素飽和度演算部と、
前記加速度データに基づいて呼吸数を検出する呼吸数検出部と、
前記加速度データ、前記加速度データを積分した速度データ、前記速度データを積分した位置データ、前記回転加速度データ、前記方位データに基づいて前記被験者の姿勢、運動方向を検知する姿勢検知部と、
で構成されている請求項１乃至６のいずれかに記載の装着可能な多機能生体情報検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、超小型化されたマイクロセンサ類を高密度化、超小型化した軽薄短小なセンサ類の集合体であり、人（被験者）の健康状態、運動状態等を示す多くの生体情報を簡潔に検出することができると共に、併せて睡眠解析、メタボリック症候群解析、ストレス解析などもでき、人の胸部に容易に装着することが可能で超小型の多機能生体情報検出装置に関する。
【背景技術】
【0002】
被検者の健康状態や身体の異常を把握するために、体温や脈拍等の生体情報が利用されている。被検者の生体情報の検出は、通常、被検者自身や看護師等の第三者が、体温計等のセンサ（生体情報センサ）を被検者の身体に一定時間接触させて行っている。この生体情報センサを身体に接触させる時間は通常数分程度であるため、一時的な生体情報しか検出できず、頻出しない現象は検出されなくて、被検者の健康状態や身体の異常を十分に把握できないことがある。例えば、不整脈や心拍異常等は常に現れるとは限らないので、生体情報センサの短時間の接触では把握できない可能性がある。この場合、生体情報センサが長時間に亘り生体情報を検出できれば、この可能性を小さくすることができる。
【0003】
また、予防医療やスポーツ医学等において、正確な判断をするためには、長時間に亘る生体情報の収集が非常に有効であり、それを実現可能とする生体情報センサが求められている。
【0004】
そこで、長時間での生体情報の検出を可能とするために、被検者に小型軽量の生体情報センサを装着し、そのセンサが検出したデータを無線で送信する方法が提案されている。
【0005】
例えば、特開平１０－１５５７４９号公報（特許文献１）では、人体に装着可能なライフセンサで人体の脈拍、動き、音、体温等の生体情報を測定し、測定した情報を構内に設置されたライフコントローラに送信している。ライフコントローラは、ライフセンサから受信した情報に基づき、介護者に通報する。また、必要に応じて、記憶手段に蓄えた被検者の過去の生体情報を通報することも可能となっている。
【0006】
また、特開２００１－３５３１３０号公報（特許文献２）では、身体情報を取得するセンサが、耳掛け式や外耳道への挿入が可能な形態或いはペンダント状に形成された収納ケースに配設されている。そして、センサが検出したデータを無線で送信している。
【0007】
特許文献１及び特許文献２では、生体情報センサを被検者の身体に接触する箇所は１箇所だが、特許第３８４３１１８号公報（特許文献３）及び特許第４５８９３４１号公報（特許文献４）では、生体情報センサを複数の箇所に接触させることにより、より多くの身体の異常を発見できるようにしている。
【0008】
特許文献３では、身体の右半身と左半身に生体情報センサを装着させ、生体情報センサから無線通信される生体情報を基に身体の異常判定を行っている。また、生体情報センサに実装される集積回路はメモリを含んでおり、このメモリに生体情報センサが検出したデータ等を記憶することができる。
【0009】
特許文献４では、身体の上半身と下半身、上肢と下肢、腹面と背面或いは体の相対的に上方と下方或いは体の一部の前面と後面の少なくとも１組の複数箇所に生体情報センサを装着させ、生体情報センサから無線通信される生体情報を基に身体の異常判定を行っている。また、複数の生体情報センサのうち少なくとも１つはメモリを備え、検出した生体情報を蓄積することができる。
【0010】
しかしながら、特許文献１及び２では、生体情報センサは小型軽量となり、生体情報の長時間の検出が可能となっているが、生体情報センサからのデータの出力は無線通信により行われているので、水中等の無線通信が困難な環境や、満員電車内等の無線通信を受信する機器の設置が困難な環境では、生体情報を取得できない虞がある。
【0011】
特許文献３及び４では、生体情報センサが検出した生体情報を、無線通信での外部への送信の他に、生体情報センサに装備したメモリに記憶させることができるので、上記のような環境でも、メモリに記憶させたデータから生体情報を取得することができる。しかし、この場合、メモリに記憶されたデータを取り出す作業が別途必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0012】
【特許文献1】特開平１０－１５５７４９号公報
【特許文献2】特開２００１－３５３１３０号公報
【特許文献3】特許第３８４３１１８８号公報
【特許文献4】特許第４５８９３４１号公報
【特許文献5】特許第６４２９１４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0013】
上述のような課題を解決した生体情報検出装置が特許第６４２９１４９号公報で提案されているが、生体情報は体温、姿勢、心電信号及び血液中の酸素飽和度の４つであり、健康管理、診断、体調計測などの生体情報として十分なものではない。従来のこうしたセンサ類は大きさが大きく、体への長時間の密着は、動きを伴うときなどは計測が難しかった。
【0014】
本発明は上述のような事情よりなされたものであり、本発明の目的は、過去にない軽薄短小のセンサであり、マイクロセンサ類を高密度化して超小型とし、体温、姿勢、心電信号、酸素飽和度の他に心拍数、血圧、血管年齢等の検出や、睡眠解析、メタボ（メタボリックシンドローム）解析、ストレス解析等を行うことが可能で、人（被験者）の胸部に容易に装着可能で超小型の多機能生体情報検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0015】
本発明は装着可能な多機能生体情報検出装置に関し、本発明の上記目的は、表示部を備えた装置本体が被験者に装着可能な構造であり、前記装置本体が、気温及び表皮温度を計測する温度センサと、心電計と、気圧及び気圧変化を検出する気圧検出部と、２つの異なった波長域の発受光部と、加速度センサ、ジャイロ及び方位計で成る９軸センサとを具備し、前記温度センサからの温度データ、前記心電計からの心電データ、前記気圧検出部からの気圧データ、前記発受光部からの容積脈波、前記加速度センサからの加速度データ、前記ジャイロからの回転角速度データ及び前記方位計からの方位データを演算処理し、前記被験者に関する生体情報を前記表示部に表示して出力する演算処理部が設けられていることにより達成される。
【0016】
何よりも多くのセンサ類を１つの基板にコンパクトに搭載する基板搭載技術が開発され、軽薄短小になっている。
【発明の効果】
【0017】
本発明の多機能生体情報検出装置によれば、被験者の胸部に容易に安定的に装着できると共に、軽薄短小なセンサ類により高密度化して超小型であり、健康や運動等に対する多数の生体情報を検出することができる。また、併せて睡眠解析、メタボリック症候群（メタボ）解析、ストレス解析なども容易に行い得る特長を有している。
【図面の簡単な説明】
【0018】
【図1】本発明の多機能生体情報検出装置本体の外観例を示す斜視図である。
【図2】本発明の多機能生体情報検出装置本体の底面図である。
【図3】電極片の構造例を示す側面図及び平面図である。
【図4】電極片を取り付けた状態の底面図である。
【図5】電極片を取り付けた状態の斜視図である。
【図6】多機能生体情報検出装置本体の装着及び座標（ｘｙｚ）例を説明するための模式図である。
【図7】本発明の多機能生体情報検出装置本体の構成例を示すブロック図である。
【図8】多機能生体情報検出装置本体とパソコン（ＰＣ）との接続関係を示す図である。
【図9】本発明の多機能生体情報検出装置本体の他の構成例を示すブロック図である。
【図10】心電計の構成例を示すブロック図である。
【図11】気圧検出部の構成例を示すブロック図である。
【図12】発受光部の構成例を示すブロック図である。
【図13】９軸センサの構成例を示すブロック図である。
【図14】制御演算部の構成例を示すブロック図である。
【図15】心電データの一例を示す波形図である。
【図16】心電データ波形の正常例と異常例を示す波形図である。
【図17】容積脈波、速度脈波、加速度脈波の波形例を示す波形図である。
【図18】年齢に対応する加速度脈波の波形例を示す波形図である。
【図19】赤外光と可視光のヘモグロビンに対する吸収率の相違例を示す特性図である。
【図20】パルストランジットタイムの演算の様子を示す波形図である。
【図21】呼吸検出部の構成例を示すブロック図である。
【図22】睡眠解析部の構成例を示すブロック図である。
【図23】ＭＥＴｓと運動加速度の関係を示す特性図である。
【図24】睡眠解析を説明するためのタイムチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0019】
本発明は、超小型化されたマイクロセンサ類を高密度化、超小型化した軽薄短小なセンサ類の集合体であり、体温、姿勢、心電信号、酸素飽和度の他に心拍数、血圧、血管年齢等の検出や、睡眠解析、メタボリック症候群（通称メタボ）解析、ストレス解析などを行うことが可能で、人の胸部に容易に装着できる超小型の多機能生体情報検出装置である。
【0020】
以下に、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【0021】
図１は、本発明に係る装着可能で超小型な多機能生体情報検出装置本体１００の外観例を示しており、多機能生体情報検出装置本体１００は平板状の矩形体であり、上面に、検出されたセンサのデータや報知情報、時間等を表示する表示部１１０と、電源をＯＮ／ＯＦＦするボタンスイッチ１０１と、表示部１１０での表示モードを変更して切り替えるためのモードスイッチ１０３Ａ及び１０３Ｂと、内蔵バッテリの充電及び動作中を示す充電ランプ１０４と、電池容量が所定値以下となったときに点灯して報知する容量ランプ１０５とが設けられている。２つのモードスイッチ１０３Ａ及び１０３Ｂが設けられているのは、ＯＮ／ＯＦＦの組み合わせによって多くの計測モードを表示するためである。また、上面の端部に凹部が設けられていると共に、被検査体となる人の指を凹部にかざして、血管年齢や酸素飽和度を計測するための発受光部１５０が設けられている。側面には、内蔵バッテリ１０６を充電したり、検知されたデータや情報をリード線などで送信するためのＵＳＢ端子１０２が設けられている。
【0022】
図２は多機能生体情報検出装置本体１００の底面を示しており、気温と被験者の表皮温度を検出する温度センサ１０７が設けられていると共に、２つの円形の導電材１０８Ａ及び１０８Ｂが本体底面の両側に埋設されており、導電材１０８Ａ及び１０８Ｂの中央部には、後述する電極片２００Ａ及び２００Ｂを着脱するための、窪みである凹部１０９Ａ及び１０９Ｂが設けられている。
【0023】
また、電極片２００Ａ及び２００Ｂは同一構成であり、電極片２００Ａの構成例を図３に示す。図３（Ａ）は側面図であり、図３（Ｂ）は平面図である。電極片２００Ａは可撓性ある長形状の合成樹脂等で成っており、一表面の一端部には、導電材１０８Ａと接触して係合する円盤状で導電性の係合部材２０１Ａが設けられており、係合部材２０１Ａの上面には導電材１０８Ａの凹部１０９Ａに嵌合する円柱状の凸部２０２Ａが設けられている。凹部１０９Ａと凸部２０２Ａとは、容易に着脱可能である。電極片２００Ａの他の表面の他端部には、被験者の皮膚に接触ないしは皮膚を押圧する円盤状の電極材２０３Ａが設けられており、係合部材２０１Ａと電極材２０３Ａとが導電性のリード線２０４Ａで電気的に接続されており、電極材２０３Ａで測定された電位は、リード線２０４Ａ→係合部材２０１Ａ（凸部２０２Ａ）→導電材１０８Ａ（凹部１０９Ａ）を経て多機能生体情報検出装置本体１００内のデータ処理部１７０に入力され、その後、後述するＣＰＵ(Central Processing Unit)等で成る演算処理部３００に入力される。
【0024】
電極片２００Ｂについても同様であり、電極材２０３Ａ及び２０３Ｂの周辺は公知の吸盤構造などであり、被験者の皮膚（胸部）に容易に装着可能となっている。また、電極片２００Ａ及び２００Ｂの形状も種々変更可能であり、矩形状である必要はない。
【0025】
このような構成の２つの電極片２００Ａ及び２００Ｂを、導電材１０８Ａ及び１０８Ｂの各凹部１０９Ａ及び１０９Ｂと、係合部材２０１Ａ及び２０１Ｂの各凸部２０２Ａ及び２０２Ｂとをそれぞれ嵌合することにより、多機能生体情報検出装置本体１００に装着することができ、電極片２００Ａ及び２００Ｂの装着状態では図４の底面図及び図５の斜視図のような構造になる。
【0026】
この状態で、電極片２００Ａ及び２００Ｂの両端部の吸盤部を被験者の胸部に当て、多機能生体情報検出装置本体１００を図６に示すように被験者の胸部に装着する。その際、図では立位状態において、上下方向がｙ軸、左右方向がｘ軸、前後方向がｚ軸となっているが、任意な方向にｘｙｚ軸を設定可能である。
【0027】
図４に示されるように、生体情報検出装置本体１００の底面は、心電計１３０を形成する２個の電極材２０３Ａ及び２０３Ｂが配設された構造となり、電極片２００Ａ及び２００Ｂを介して多機能生体情報検出装置本体１００を胸部に装着した際、電極材２０３Ａ及び２０３Ｂが胸部の皮膚に接触若しくは押圧状態となるようになっている。吸盤部を被験者の胸部に当てるだけで、若しくは軽く押す（押圧）だけで装着できるので、子供や乳幼児等に対しても容易である。
【0028】
なお、電極材２０３Ａ及び２０３Ｂは心電計の電極であり、本例では被験者の２か所の電位を測定するようになっているので、その間隔ｄは８０［ｍｍ］以上となっていることが望ましい。また、装着部材も吸盤構造に限られるものではなく、公知の他の手段を用いることができる。更に、導電材１０８Ａ及び１０８Ｂの凹部１０９Ａ及び１０９Ｂと、電極片２００Ａ及び２００Ｂの凸部２０２Ａ及び２０２Ｂとの凹凸関係は、それぞれ逆であっても良い。
【0029】
図７は多機能生体情報検出装置本体１００の内部構成例を示しており、多機能生体情報検出装置本体１００は生体情報検出のために、以下のような軽薄短小な多機能センサ類を有し、多機能センサ類からのデータや情報のノイズ処理やタイミング等を処理するデータ処理部１７０を有している。データ処理部１７０で処理されたデータや情報は直接ＵＳＢ端子１０２を経て、若しくはメモリ１８０に格納された後、ＵＳＢ端子１０２を経て演算処理部３００に送信されて演算処理され、演算処理された健康や運動等に関する生体情報が出力部３００Ａを経て出力される。
【0030】
演算処理部３００及び出力部３００Ａはパソコン（ＰＣ）４００で構成することでき、図８は多機能生体情報検出装置本体１００とパソコン４００との接続関係を示している。本例では、多機能生体情報検出装置本体１００とパソコン４００とは有線のリード線４０２で接続され、リード線４０２に付けられているＵＳＢ端子４０１を多機能生体情報検出装置本体１００のＵＳＢ端子１０２に挿入して接続する。
【0031】
なお、多機能生体情報検出装置本体１００が演算処理部３００を備えることも可能であり、この場合の構成例は図９である。即ち、データ処理部１７０で、ノイズ処理等の処理をされたデータや情報は内蔵の演算処理部３００に入力され、演算処理部３００で演算処理されたデータや情報はメモリ１８０に格納されると共に、送信部１０２Ａを経て外部に有線若しくは無線で出力される。
【0032】
演算処理装置３００が多機能生体情報検出装置本体１００の外部にある場合、多機能生体情報検出装置本体１００が演算処理装置３００を内蔵する場合のいずれにおいても、多機能生体情報検出装置本体１００は、多機能センサ類として、気温、被験者の皮膚（表皮）温度を検出して温度データＴｈを出力する温度センサ１０７と、被験者の皮膚と接触する２個の電極材２０３Ａ及び２０３Ｂに基づいて心電データＥＣを出力する心電計１３０と、気圧（ＰＲ）及びその変化率（ＰＲＲ）を検出する気圧検出部１４０と、被験者の指（血管）に対する発光と受光を異なる波長（例えば赤外光と可視光）で行い、受光量（吸収率）に相当する容積脈波(photoplethysmogram)ＲＣＡ及びＲＣＢを出力する発受光部１５０と、被験者の行動や運動等に伴う動き（運動）の加速度（αｘ、αｙ、αｚ）、回転角速度（θｒｘ、θｒｙ、θｒｚ）及び地磁気を検出して絶対方向の方位（ＤＲｘ、ＤＲｙ、ＤＲｚ）を測定する９軸センサ１６０とを備えている。上記いずれのセンサも超小型であり、高密度化が可能である。
【0033】
温度センサ１０６は気温を測定すると共に、被検者の皮膚温度（表皮温度）を測定し、測定された温度データＴｈはデータ処理部１７０に入力される。
【0034】
心電計１３０は図１０に示すような構成であり、２個の電極材２０３Ａ及び２０３Ｂにより電位を測定し、電位差から演算された被験者の心電データＥＣをデータ処理部１７０に入力する。また、心電計１３０は、図１０に示すように電極材２０３Ａの電位ｅ１及び電極材２０３Ｂの電位ｅ２の差を下記数１により求めて、心電データＥＣを出力する電位差算出部１３１で成っており、算出された心電データＥＣはデータ処理部１７０に入力入される。
（数１）
ＥＣ＝ｅ１－ｅ２
なお、精度を上げるために電極数が３個の場合（３個目の電極電位をｅ３とする）には、電位差算出部１３１は、下記数２又は数３に従って電位差を算出し、電位差に基づいて演算された心電データＥＣを出力する。この場合には、電極片を３枚とする。
（数２）
ＥＣ＝｛（ｅ１－ｅ２）＋（ｅ１－ｅ３）｝／２
（数３）
ＥＣ＝ｅ１－（ｅ２＋ｅ３）／２
気圧検出部１４０の構成例は図１１であり、現在位置の気圧を計測する気圧計１４１と、気圧の変化率を演算する変化率演算部１４２とで構成されている。気圧計１４１は気圧ＰＲを検出して出力し、変化率演算部１４２は気圧ＰＲに基づいて気圧変化率ＰＲＲを演算して出力する。気圧ＰＲは高度の計測にも利用され、気圧変化率ＰＲＲは運動時の坂道などの状況把握などに利用される。
（数１）
ＥＣ＝ｅ１－ｅ２
なお、精度を上げるために電極数が３個の場合（３個目の電極電位をｅ３とする）には、電位差算出部１３１は、下記数２又は数３に従って電位差を算出し、電位差に基づいて演算された心電データＥＣを出力する。この場合には、電極片を３枚とする。
（数２）
ＥＣ＝｛（ｅ１－ｅ２）＋（ｅ１－ｅ３）｝／２
（数３）
ＥＣ＝ｅ１－（ｅ２＋ｅ３）／２
気圧検出部１４０の構成例は図１１であり、現在位置の気圧を計測する気圧計１４１と、気圧の変化率を演算する変化率演算部１４２とで構成されている。気圧計１４１は気圧ＰＲを検出して出力し、変化率演算部１４２は気圧ＰＲに基づいて気圧変化率ＰＲＲを演算して出力する。気圧ＰＲは高度の計測にも利用され、気圧変化率ＰＲＲは運動時の坂道などの状況把握などに利用される。
【0035】
発受光部１５０の構成例は図１２であり、バッテリ１０６に１対の発受光素子１５１Ａ及び１５１Ｂが接続され、発受光素子１５１Ａ及び１５１Ｂは同一の素子構成であるが、使用する波長領域が相違している。即ち、発受光素子１５１Ａは赤外光の領域であり、発受光素子１５１Ｂは可視光の領域である。構成としては、発受光素子１５１Ａ及び１５１Ｂはそれぞれ、ＬＥＤ等の発光素子ＬＥＤ１Ａ及びＬＥＤ１Ｂと、フォトダイオード等の受光素子ＰＤ１Ａ及びＰＤ１Ｂとで構成され、受光素子ＰＤ１Ａ及びＰＤ１Ｂにはそれぞれ電流センサ１５２Ａ及び１５２Ｂが接続されている。発光素子ＬＥＤ１Ａは赤外光領域の光を発光して指等の被検査体を照射し、発光素子ＬＥＤ１Ｂは可視光領域の光を発光して指等の被検査体を照射する（例えば１分間）。
【0036】
このような構成において、発受光素子１５１Ａ及び１５１Ｂから発光された赤外光及び可視光はそれぞれ被検査体となる指に照射され、血中のヘモグロビン量（酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ２）、還元ヘモグロビン（Ｈｂ）に応じて、指からの反射光が受光素子ＰＤ１Ａ及びＰＤ１Ｂに入射されて電気信号に変換され、それぞれ反射光量に応じた電流が出力される。酸化ヘモグロビンは赤外線付近の光を良く吸収し、還元ヘモグロビンは赤色光付近の光を良く吸収する。電流は電流センサ１５２Ａ及び１５２Ｂで検出され、検出電流である容積脈波ＲＣＡ及びＲＣＢがデータ処理部１７０に入力される。吸収率に応じた光量信号である容積脈波ＲＣＡ及びＲＣＢは、血管年齢、酸素飽和度等の演算に供される。
【0037】
ここでは、吸収率に応じた反射光量を電流で求めているが、電流が流れる箇所に抵抗を介挿し、抵抗両端の電圧値で反射光量（容積脈波）を計測するようにしても良い。
【0038】
９軸センサ１６０は図１３に示す構成であり、ｘｙｚ軸方向の加速度を検出して加速度データαｘ、αｙ、αｚを出力する加速度センサ１６１と、ｘｙｚ軸方向の回転角速度を検出して回転角速度データθｒｘ、θｒｙ、θｒｚを出力するジャイロ１６２と、地磁気を検出して絶対方向を検出して方位データＤＲｘ、ＤＲｙ、ＤＲｚを出力する方位計（電子コンパス）１６３とで構成されている。加速度センサ１６１は人の動きの大きさを検出し、ジャイロ１６２は回転動作を検出し、方位計１６３は動きの方向（絶対方向）を検出する。加速度センサ１６１及びジャイロ１６２で姿勢等の推定は可能であるが、オイラー角で言うヨー方向の誤差を補正できない。姿勢等を推定する指標になる重力加速度がｚ軸＝ヨー軸を貫いているため、方位計１６３を加えることで、ヨー方向の誤差も補正できる。
【0039】
次に、多機能生体情報検出装置本体１００が内蔵する演算処理部３００、若しくはＰＣ（パソコン）等の外部機器が有する演算処理部３００の構成例を、図１４に示して説明する。
【0040】
温度センサ１０６からの温度データＴｈは直接外部に出力されると共に、動作チェック部３１０及び行動把握部３０２に入力される。動作チェック部３０１は、センサ類が所定動作しているか否かをチェックして作動信号ＡＣｃを出力し、行動把握部３０２は、シャワーや運動といった被験者の行動パターンを把握して行動信号ＤＡｃを出力する。
【0041】
気圧検出部１４０からの気圧データである気圧ＰＲは直接外部に出力されると共に、高度演算部３０３に入力される。高度演算部３０３には温度データＴｈも入力されており、例えば下記数４に従って高度ｈが演算される。なお、数４のＰ０は海面気圧であり、Ｐ０=1013.25[hPa]として良い。
【0042】
【数4】
【0043】
図１５は心電データＥＣの波形例を示しており、ピーク検出部３２０は心電データＥＣのピークＲ１，Ｒ２，・・・Ｒｎを検出し、ピークＲ１，Ｒ２，・・・Ｒｎを示すピーク信号ＰＳはピーク間隔検出部３２１に入力される。ピーク間隔検出部３２１ではピークＲの間隔、つまりピークＲ１とピークＲ２のピーク間隔ＲＲＩ１、ピークＲ２とピークＲ３のピーク間隔ＲＲＩ２、ピークＲ３とピークＲ４のピーク間隔ＲＲＩ３、・・・が順次検出され、これらピーク間隔ＲＲＩを示すピーク間隔信号ＩＰＳが心拍数検出部３２３及びＣＶＲＲ検出部３２２に入力される。心電データＥＣのピーク信号ＰＳ及びピーク間隔信号ＩＰＳに基づいてピーク間隔の変化率ＲＲＩＶを求め、変化率ＲＲＩＶからＣＶＲＲ(Coefficient of Variation of RR Interval)と称される自律神経の活動を正規化した係数ＣＶＲＲを演算する。係数ＣＶＲＲの演算方法は公知であるが、ピーク間隔ＲＲＩの分散値をσとし、ピーク間隔ＲＲＩの平均値をＭとすると、下記数５で表わされる。係数ＣＶＲＲは、自律神経の活動の判定に利用される。更に、交感神経と協働して、自律神経のストレス度を計測（ストレス解析）することができる。
【0044】
【数5】
【0045】
【表1】
【0046】
加速度脈波ＡＰＷは血管年齢推定部３５０に入力される。先ず、図１７（Ｃ）に示す加速度脈波の波高値ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅに基づいて、下記数６に従って指数SDPTGAIを演算する。
（数６）
SDPTGAI＝(b-c-d-e)/a
上記数６で求められた指数SDPTGAIを用いて、下記数７によって男女別の血管年齢を推定する。
（数７）
男性「血管推定年齢」＝43.47×SDPTGAI＋65.86
女性「血管推定年齢」＝41.67×SDPTGAI＋61.75
上記数７より、実際の年齢より１０歳以上血管推定年齢が高く出ると要注意であり、２０歳以上血管推定年齢が高く出ると動脈硬化性疾患である高血圧、虚血性心疾患、糖尿病、脳血管疾患を積極的に疑う必要がある。
（数６）
SDPTGAI＝(b-c-d-e)/a
上記数６で求められた指数SDPTGAIを用いて、下記数７によって男女別の血管年齢を推定する。
（数７）
男性「血管推定年齢」＝43.47×SDPTGAI＋65.86
女性「血管推定年齢」＝41.67×SDPTGAI＋61.75
上記数７より、実際の年齢より１０歳以上血管推定年齢が高く出ると要注意であり、２０歳以上血管推定年齢が高く出ると動脈硬化性疾患である高血圧、虚血性心疾患、糖尿病、脳血管疾患を積極的に疑う必要がある。
【0047】
なお、上述では容積脈波ＲＣＡを用いて血管年齢を推定しているが、容積脈波ＲＣＢを２回微分した加速度脈波に基づいて血管年齢を推定するようにしても良い。
【0048】
血管年齢推定値に併せて、以下に説明するような血管老化偏差値を求めても良い。この場合も、容積脈波ＲＣＡ又はＲＣＢのいずれかを用いることが可能であり、加速度脈波から先ず下記数８に基づいて、波形指数wiを算出する。
（数８）
wi＝d/a － b/a
そして、統計的に波形指数wiの年齢階層平均値wiaと、年齢階層標準偏差wirとを求めておき、下記数９に従って血管老化偏差値を演算する。
（数９）
血管老化偏差値＝｜wia｜－｜wi/wir｜×１０＋５０
血管老化偏差値が６０以上の場合には、高血圧があったり、眼底動脈硬化が発現している場合が多く、血管老化偏差値が４０以上、６０未満であれば年齢相応、標準的な波形となる。加速度脈波が老化波形を示して血管老化偏差値が高い場合には、血管老化が進展していると考えられ、例えば血圧、喫煙、高中性脂肪、肥満などに原因があるか否かを検討する。また、原因がはっきり認められない場合でも、生活習慣の中に原因が存在するのかどうか、検討する機会を与えることが可能である。
（数８）
wi＝d/a － b/a
そして、統計的に波形指数wiの年齢階層平均値wiaと、年齢階層標準偏差wirとを求めておき、下記数９に従って血管老化偏差値を演算する。
（数９）
血管老化偏差値＝｜wia｜－｜wi/wir｜×１０＋５０
血管老化偏差値が６０以上の場合には、高血圧があったり、眼底動脈硬化が発現している場合が多く、血管老化偏差値が４０以上、６０未満であれば年齢相応、標準的な波形となる。加速度脈波が老化波形を示して血管老化偏差値が高い場合には、血管老化が進展していると考えられ、例えば血圧、喫煙、高中性脂肪、肥満などに原因があるか否かを検討する。また、原因がはっきり認められない場合でも、生活習慣の中に原因が存在するのかどうか、検討する機会を与えることが可能である。
【0049】
一方、酸素飽和度（SpO2）は、酸素と結合したヘモグロビンの濃度を（HbO2）とし、酸素と結合していないヘモグロビンの濃度を（Hb）とすると、下記数１０で表される。
（数１０）
（SpO2）＝100×HbO2）/（Hb+HbO2）
即ち、実際にヘモグロビンと結合していた酸素量を、ヘモグロビンと結合し得る最大の酸素量で割った値を百分率にするために、”100”を乗算した値である。このことから明らかなように、酸素飽和度が”100”を超えることはあり得ない。人において酸素分圧100(mmHg)でのSpO2は約98％弱、酸素分圧80(mmHg)でのSpO2は約95 ％、酸素分圧60(mmHg)でのSpO2は約90％弱、酸素分圧40(mmHg)でのSpO2は約75％、酸素分圧30(mmHg)でのSpO2は約60％、酸素分圧20(mmHg)でのSpO2は約30％であることが知られている。つまり、酸素分圧と酸素飽和度との関係は、非線形であることが判る。また、酸素分圧と酸素飽和度の関係は、血液のｐＨや温度（体温）の影響を受けるために必ずしも上記のようになるとは限らない。
（数１０）
（SpO2）＝100×HbO2）/（Hb+HbO2）
即ち、実際にヘモグロビンと結合していた酸素量を、ヘモグロビンと結合し得る最大の酸素量で割った値を百分率にするために、”100”を乗算した値である。このことから明らかなように、酸素飽和度が”100”を超えることはあり得ない。人において酸素分圧100(mmHg)でのSpO2は約98％弱、酸素分圧80(mmHg)でのSpO2は約95 ％、酸素分圧60(mmHg)でのSpO2は約90％弱、酸素分圧40(mmHg)でのSpO2は約75％、酸素分圧30(mmHg)でのSpO2は約60％、酸素分圧20(mmHg)でのSpO2は約30％であることが知られている。つまり、酸素分圧と酸素飽和度との関係は、非線形であることが判る。また、酸素分圧と酸素飽和度の関係は、血液のｐＨや温度（体温）の影響を受けるために必ずしも上記のようになるとは限らない。
【0050】
発受光部１５０からの容積脈波ＲＣＡ及びＲＣＢは酸素飽和度演算部３６０に入力され、酸素飽和度ＳＴ（SpO2）が演算される。図１９に示されるように、赤外光と赤色光（可視光）の吸収率は、指の血管中のヘモグロビン（酸化ヘモグロビン、還元ヘモグロビン）に対して吸収率が相違するので、指の同一場所に発受光素子１５１Ａ及び１５１Ｂで波長の相違する光を照射することにより、その吸収率の差に基づいて、酸素飽和度演算部３６０は酸素飽和度ＳＴを演算する。
【0051】
また、容積脈波ＲＣＡは、心電データＥＣと共にパルストランジットタイム演算部３２４に入力され、図２０に示されるように、容積脈波ＲＣＡのピークＲＣＡＰと心電データＥＣのピークＥＣＰとの時間差によりパルストランジットタイムＰＴＴを演算する。パルストランジットタイムＰＴＴは血圧演算部３４０に入力され、血圧演算部３４０で下記数１１に従って、血圧ＢＰ（収縮期血圧、拡張期血圧）が演算される。なお、ここでは、容積脈波ＲＣＡ及び心電データＥＣに基づいてパルストランジットタイムＰＴＴを演算しているが、容積脈波ＲＣＢ及び心電データＥＣに基づいてパルストランジットタイムＰＴＴを演算するようにしても良い。
（数１１）
収縮期血圧（最高血圧）＝α１・ＰＴＴ＋β１
拡張期血圧（最低血圧）＝α２・ＰＴＴ＋β２
ここで、α１、α２、β１、β２は定数である。
加速度センサ６１からの加速度データαｘ、αｙ、αｚは呼吸検出部３１０、姿勢検知部３７０及び積分部３０４に入力される。加速度データαｘ、αｙ、αｚは、積分部３０４に入力されて積分されることにより速度データＳＰｘ、ＳＰｙ、ＳＰｚとなり、速度データＳＰｘ、ＳＰｙ、ＳＰｚは姿勢検知部３７０に入力されると共に、積分部３０５に入力される。速度データＳＰｘ、ＳＰｙ、ＳＰｚは、積分部３０５に入力されて積分されることにより位置データＰＳｘ、ＰＳｙ、ＰＳｚとなり、位置データＰＳｘ、ＰＳｙ、ＰＳｚは姿勢検知部３７０に入力される。姿勢検知部３７０には、回転角速度θｒｘ、θｒｙ、θｒｚも入力されている。
（数１１）
収縮期血圧（最高血圧）＝α１・ＰＴＴ＋β１
拡張期血圧（最低血圧）＝α２・ＰＴＴ＋β２
ここで、α１、α２、β１、β２は定数である。
加速度センサ６１からの加速度データαｘ、αｙ、αｚは呼吸検出部３１０、姿勢検知部３７０及び積分部３０４に入力される。加速度データαｘ、αｙ、αｚは、積分部３０４に入力されて積分されることにより速度データＳＰｘ、ＳＰｙ、ＳＰｚとなり、速度データＳＰｘ、ＳＰｙ、ＳＰｚは姿勢検知部３７０に入力されると共に、積分部３０５に入力される。速度データＳＰｘ、ＳＰｙ、ＳＰｚは、積分部３０５に入力されて積分されることにより位置データＰＳｘ、ＰＳｙ、ＰＳｚとなり、位置データＰＳｘ、ＰＳｙ、ＰＳｚは姿勢検知部３７０に入力される。姿勢検知部３７０には、回転角速度θｒｘ、θｒｙ、θｒｚも入力されている。
【0052】
姿勢検知部３７０は、加速度データαｘ、αｙ、αｚ、速度データＳＰｘ、ＳＰｙ、ＳＰｚ、位置データＰＳｘ、ＰＳｙ、ＰＳｚ及び回転角速度θｒｘ、θｒｙ、θｒｚに基づいて被験者の姿勢を示す姿勢信号ＰＴＳを出力する。また、方位データＤＲｘ、ＤＲｙ、ＤＲｚは方位演算部３８０に入力され、３次元の方位信号ＤＲＳを出力する。姿勢信号ＰＴＳ及び方位信号ＤＲＳにより、被験者の運動や行動等の姿勢、方向を知ることができる。
【0053】
加速度データαｘ、αｙ、αｚは呼吸検出部３１０に入力され、呼吸数ＢＲが検出される。呼吸検出部３１０の構成例を図２１に示して説明する。加速度センサ１６１から加速度データαｘ、αｙ、αｚが選択部３１１に入力され、大きい方の２つの加速度データαｙ、αｚ、αｘが選択されて高速サンプリング部３１２に入力される。高速サンプリング部３１２では、０．０１［Ｇ］以下の微小体動加速度データαｓを取得するために、一般的な呼吸周波数よりも高い高速サンプリングを行い、高速サンプリングされた加速度データαｙ１、αｚ１、αｘ１をＢＰＦ（バンドパスフィルタ）３１３に入力する。ＢＰＦ３１３は、通常人の１分間の呼吸数１０～４０回に対応する周波数０．１７～０．６７［Ｈｚ］の周波数バンド幅を通過させ、ＢＰＦ３１３でバンドパス濾過処理された加速度データαｙ２、αｚ２、αｘ２をＬＰＦ３１４に入力する。ＬＰＦ３１４は重力の大きさが０．０１［Ｇ]以下を通過させ、ローパス濾過処理された加速度データαｙ３、αｚ３、αｘ３を高速フーリエ変換部（ＦＴＴ）３１５に入力する。ＦＴＴ３１５はノイズ成分を除去して周波数信号αｙｓ、αｚｓ、αｘｓを出力し、周波数信号αｙｓ、αｚｓ、αｚｓは比較部３１６に入力される。比較部３１６で大きい方の周波数信号が自動選択され、呼吸演算部３１７に入力される。呼吸演算部３１７で周波数信号から演算された呼吸数ＢＲが出力される。
【0054】
なお、上述ではフーリエ変換等を用いて呼吸数ＢＲを演算しているが、本例のように３次元の加速度センサ１６１を搭載している場合には、呼吸に関連して加速度が発生するので、加速度データαｘ、αｙ、αｚに基づいて下記数１２又は数１３に従って呼吸数ＢＲｓを演算することも可能である。
【0055】
【数12】
ＢＲｓ＝｜αｘ｜＋｜αｙ｜＋｜αｚ｜
上述した演算処理部３００で得られた各データや情報は、表示部１１０に表示されても良く、媒体を通じて或いは通信手段を介して被験者に報知する。更に、以下に述べる睡眠解析を付加しても良い。この場合、睡眠解析部５００は演算処理部３００が内蔵しても良く、外部に設置するようにしても良い。
【0056】
睡眠解析部５００の構成例は図２２であり、温度データＴｈの変化（上昇、低下）を検出して検出結果ＤＴ１を出力する温度変化検出部５０１と、心拍数ＨＮの変化（上昇、低下）を検出して検出結果ＤＴ２を出力する心拍数変化検出部５０２と、呼吸数ＢＲの変化（上昇、低下）を検出して検出結果ＤＴ３を出力する呼吸数変化検出部５０３と、交感神経指標ＳＮＳ及び副交感神経指標ＰＳＮＳを入力し、両者の相関関係に基づいて睡眠度を判定して判定結果ＤＴ４を出力する睡眠度判定部５０４と、交感神経指標ＳＮＳ及び副交感神経指標ＰＳＮＳの交叉の変化（上昇、低下）を判定して判定結果ＤＴ５を出力する交叉判定部５０５と、姿勢信号ＰＴＳに基づいて被験者の姿勢（立位、仰臥位、側臥位など）を判定して判定結果ＤＴ６を出力する姿勢判定部５１０と、消費エネルギーＥＮの変化（上昇、低下）を検出して検出結果ＤＴ７を出力する消費エネルギー変化検出部５１１と、検出結果ＤＴ１～ＤＴ３及びＤＴ７、判定結果ＤＴ４～ＤＴ６を入力して睡眠解析情報ＳＹＡを出力する睡眠判定部５２０とで構成されている。
【0057】
なお、消費エネルギーＥＮは加速度データに基づいて検出される。運動強度（運動の強さ）は、体重１ｋｇ当たりに身体に取り込まれる酸素の量が指標とされるが、酸素の量は分かり難いため、単位ＭＥＴｓ（Metabolic Equivalent）が使用される。単位ＭＥＴｓは、安静時の酸素摂取量３．５ｍｌ／Ｋｇ／分を“１”としたときに、その運動で何倍のエネルギーを消費できるかで運動強度を示す単位である。酸素消費量と消費エネルギーＥＮの関係は下記数１４となっている。
【0058】
【数14】
（数１５）
ＥＮ＝ＭＥＴｓ×時間（Ｈ）×体重（Ｋｇ）×１．０５
ここで、消費エネルギーＥＮを活動時の運動エネルギーとすると、数１５から単位ＭＥＴｓは、下記数１６によって求められる。
(数１６)
ＭＥＴｓ＝運動エネルギー／（運動時間×体重×１．０５）
上記数１６において、１Ｋｇ毎にすると、１時間当たりの単位ＭＥＴｓは下記数１７となる。よって、運動エネルギーはメタボリック症候群（メタボ）の指標となっており、単位ＭＥＴｓを求めることにより、メタボの解析を行うことができる。このようなメタボの解析は、メタボ解析部（図示せず）において行う。
(数１７)
ＭＥＴｓ＝運動エネルギー／（１Ｈ×１Ｋｇ×１．０５）≒運動エネルギー
図２４（Ａ）は被験者が睡眠のために入床した時点ｔ１、睡眠に入った入眠の時点ｔ２、睡眠から覚めた脱眠の時点ｔ３、起床の時点ｔ４を時間軸で示している。
【0059】
温度データＴｈが温度変化検出部５０１に入力され、温度データＴｈの変化（上昇、低下）が閾値に基づいて検出され、心拍数検出部３２３で検出された心拍数ＨＮが心拍数変化検出部５０２に入力され、心拍数ＨＮの変化（上昇、低下）が閾値に基づいて検出される。温度データＴｈは図２４（Ｃ）に示されるように入眠時及び脱眠時に変化し、心拍数ＨＮは、入床する前（時点ｔ１以前）と入眠する前（時点ｔ２以前）は、図２４（Ｃ）に示されるように一定の心拍数を維持しているが、入眠状態（時点ｔ２以降）になると徐々に低下し、睡眠から覚めると（時点ｔ３以降）徐々に上昇して一定の心拍数ＨＮに戻る。従って、温度変化検出部５０１が温度データＴｈの変化を検出し、心拍数変化検出部５０２が心拍数ＨＮの変化を監視し、検出結果ＤＴ１及びＤＴ２を睡眠判定部５２０に入力することによって、入眠と脱眠を２つ目の要因として検出することができる。
【0060】
呼吸数ＢＲは呼吸数数変化検出部５０３に入力され、呼吸数ＢＲの変化（上昇、低下）が閾値に基づいて検出される。呼吸数ＢＲは、入床する前（時点ｔ１以前）と入眠する前（時点ｔ２以前）は、図２４（Ｅ）に示されるように一定の呼吸数を維持しているが、入眠状態（時点ｔ２以降）になると徐々に低下し、睡眠から覚めると（時点ｔ３以降）徐々に上昇して一定の呼吸数に戻る。従って、呼吸数変化検出部５０３が呼吸数ＢＲの変化を監視し、検出結果ＤＴ３を睡眠判定部３２８に入力することによって、入眠と脱眠を３つ目の要因として検出することができる。
【0061】
交感神経指標ＳＮＳ及び副交感神経指標ＰＳＮＳは睡眠度判定部５０４及び交叉判定部５０５に入力されており、睡眠度判定部５０４は交感神経指標ＳＮＳ及び副交感神経指標ＰＳＮＳの相関関係に基づいて深睡眠であるか若しくは浅睡眠であるかを判定し、判定結果ＤＴ４を睡眠判定部５２０に入力する。また、図２４（Ｇ）に示すように、入眠前は交感神経指標ＳＮＳが高く、副交感神経指標ＰＳＮＳが低くなっているが、入眠に入ると逆に交感神経指標ＰＳＮＳが徐々に低くなり、副交感神経指標ＰＳＮＳが徐々に高くなって交叉するので、この交叉を検出することにより入眠を検出することができる。同様に、脱眠すると交感神経指標ＳＮＳは徐々に高くなり、副交感神経指標ＰＳＮＳは徐々に低くなって交叉するので、この交叉若しくは変化を検出することにより脱眠を検出することができる。従って、交叉判定部５０５が交感神経指標ＳＮＳ及び副交感神経指標ＰＳＮＳの交叉若しくは変化を監視し、判定結果ＤＴ５を睡眠判定部５２０に入力することによって、入眠と脱眠を４つ目の要因として検出することができる。
【0062】
図２４（Ｂ）に示すように入床する前（時点ｔ１以前）は立位状態であり、図２４（Ｆ）に示すように加速度データαは、重力に対しての加速度αｙが１［Ｇ］となっているが、入床すると姿勢が仰臥位になるので（時点ｔ１以降）加速度αｙは“０”となる。そして、起床すると（時点ｔ４以降）再び重力に対しての加速度αｙが１［Ｇ］となる。入床前（時点ｔ１以前）は立位であるので重力に平行な加速度αｚは“０”となっているが、入床して仰臥位状態になると（時点ｔ２以降）加速度αｚが重力方向に作用するので加速度αｚは１［Ｇ］となり、起床すると（時点ｔ４以降）再び重力に対しての加速度αｚは“０”となる。このような被験者の姿勢は、姿勢検知部３７０及び姿勢判定部５１０によって判定され、睡眠解析の重要な要素となる。ｘｙｚ軸の加速度αｘ、αｙ、αｚから被験者の姿勢を判定でき、側臥位も判定できるので、睡眠中の寝返り回数も検出可能である。
【0063】
消費エネルギーＥＮは、消費エネルギー変化検出部５１１に入力され、消費エネルギーＥＮの変化が閾値に基づいて検出される。消費エネルギーＥＮは、入床する前（時点ｔ１以前）と入眠する前（時点ｔ２以前）は、図２４（Ｆ）に示されるように一定の大きさを維持しているが、入眠状態（時点ｔ２以降）になると低下し、睡眠から覚めると（時点ｔ３以降）上昇して一定の大きさに戻る。従って、消費エネルギー変化検出部５１１が消費エネルギーＥＮの変化を監視し、検出結果ＤＴ７を睡眠判定部５２０に入力することによって、入眠と脱眠を５つ目の要因として検出することができる。睡眠判定部５２０は上記検出結果や判定結果に基づく睡眠解析情報ＳＹＡを出力する。
【符号の説明】
【0064】
１００ 生体情報検出装置本体
１０１ ボタンスイッチ
１０２ ＵＳＢ端子
１０２Ａ 送信部
１０３Ａ、１０３Ｂ モードスイッチ
１０４ 充電ランプ
１０５ 容量ランプ
１０６ バッテリ
１０７ 温度センサ
１０８Ａ、１０８Ｂ 導電材
１０９Ａ、１０９Ｂ 凹部
１１０ 表示部
１３０ 心電計
１３１ 電位差算出部
１４０ 気圧検出部
１４１ 気圧計
１４２ 変化率演算部
１５０ 発受光部
１５１Ａ、１５１Ｂ 発受光素子
１５２Ａ、１５２Ｂ 電流センサ
１６０ ９軸センサ
１６１ 加速度センサ
１６２ ジャイロ
１６３ 方位計（電子コンパス）
１７０ データ処理部
１８０ メモリ
２００Ａ、２００Ｂ 電極片
２０１Ａ、２０１Ｂ 係合部材
２０２Ａ、２０２Ｂ 凸部
２０３Ａ、２０３Ｂ 電極材
２０４Ａ、２０４Ｂ リード線
３００ 演算処理部
３００Ａ 出力部
３０１ 動作チェック部
３０２ 行動把握部
３０３ 高度演算部
３０４、３０５ 積分部
３１０ 呼吸検出部
３２０ ピーク検出部
３２１ ピーク間隔検出部
３２２ ＣＶＲＲ検出部
３２３ 心拍数検出部
３２４ パルストランジットタイム（ＰＴＴ）演算部
３３１、３３２ 微分部
３４０ 血圧演算部
３５０ 血管年齢推定部
３６０ 酸素飽和度演算部
３７０ 姿勢検知部
３８０ 方位演算部
３１１ 選択部
３１２ 高速サンプリング部
３１３ ＢＰＦ
３１４ ＬＰＦ
３１５ 高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）
３１６ 比較部
３１７ 呼吸演算部
４００ パソコン
４０１ ＵＳＢ端子
４０２ リード線
５００ 睡眠解析部
５０１ 温度変化検出部
５０２ 心拍数変化検出部
５０３ 呼吸数変化検出部
５０４ 睡眠度判定部
５０５ 交叉判定部
５１０ 姿勢判定部
５１１ 消費エネルギー変化検出部
５２０ 睡眠判定部
１０１ ボタンスイッチ
１０２ ＵＳＢ端子
１０２Ａ 送信部
１０３Ａ、１０３Ｂ モードスイッチ
１０４ 充電ランプ
１０５ 容量ランプ
１０６ バッテリ
１０７ 温度センサ
１０８Ａ、１０８Ｂ 導電材
１０９Ａ、１０９Ｂ 凹部
１１０ 表示部
１３０ 心電計
１３１ 電位差算出部
１４０ 気圧検出部
１４１ 気圧計
１４２ 変化率演算部
１５０ 発受光部
１５１Ａ、１５１Ｂ 発受光素子
１５２Ａ、１５２Ｂ 電流センサ
１６０ ９軸センサ
１６１ 加速度センサ
１６２ ジャイロ
１６３ 方位計（電子コンパス）
１７０ データ処理部
１８０ メモリ
２００Ａ、２００Ｂ 電極片
２０１Ａ、２０１Ｂ 係合部材
２０２Ａ、２０２Ｂ 凸部
２０３Ａ、２０３Ｂ 電極材
２０４Ａ、２０４Ｂ リード線
３００ 演算処理部
３００Ａ 出力部
３０１ 動作チェック部
３０２ 行動把握部
３０３ 高度演算部
３０４、３０５ 積分部
３１０ 呼吸検出部
３２０ ピーク検出部
３２１ ピーク間隔検出部
３２２ ＣＶＲＲ検出部
３２３ 心拍数検出部
３２４ パルストランジットタイム（ＰＴＴ）演算部
３３１、３３２ 微分部
３４０ 血圧演算部
３５０ 血管年齢推定部
３６０ 酸素飽和度演算部
３７０ 姿勢検知部
３８０ 方位演算部
３１１ 選択部
３１２ 高速サンプリング部
３１３ ＢＰＦ
３１４ ＬＰＦ
３１５ 高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）
３１６ 比較部
３１７ 呼吸演算部
４００ パソコン
４０１ ＵＳＢ端子
４０２ リード線
５００ 睡眠解析部
５０１ 温度変化検出部
５０２ 心拍数変化検出部
５０３ 呼吸数変化検出部
５０４ 睡眠度判定部
５０５ 交叉判定部
５１０ 姿勢判定部
５１１ 消費エネルギー変化検出部
５２０ 睡眠判定部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
