JP2007209679A - Measuring device and controlling method and controlling program of measuring device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、計測装置、計測装置の制御方法および制御プログラムに係り、特にユーザの身体に装着されてユーザの日常生活において脈拍などの生体情報を計測する計測装置、計測装置の制御方法および制御プログラムに関する。 The present invention relates to a measurement device, a control method for the measurement device, and a control program, and in particular, a measurement device that is worn on a user's body and measures biological information such as a pulse in the user's daily life, a control method for the measurement device, and a control program About.
成人病などの患者に対する予防や治療の一環として、ウォーキングなどの運動を行うリハビリテーションが行われている。ウォーキングなどの運動を行う場合、運動量が多ければ良いというものではなく、運動の目的に応じて最も効率の良い運動量というものが存在する。
具体的には、ある一定強度以上の運動でなければ効果が低く、逆に心臓に過度の負担となるような強すぎる運動を行うことは危険を伴うことが知られている。
特に心臓などの循環器系に機能障害を有する心疾患患者などの場合には、過度の負荷は非常に危険な状態にいたる可能性がある。
このため、通常は最適な運動量を医師が処方して運動の指導を行い、患者はその指導に従って運動を行うようにしている。
また、日常生活において脈拍数などの生体情報をモニタリングすることができれば、体調管理を行う上で非常に有効な手段となりえる。
特にマラソン中やジョギング中でも脈拍数を計測できれば、ユーザの運動量の管理や健康管理(危険防止)を行うことができる。
Specifically, it is known that if the exercise is not exercised over a certain intensity, the effect is low, and conversely, it is dangerous to perform an exercise that is too strong so as to overload the heart.
In particular, in the case of a heart disease patient having a dysfunction in the circulatory system such as the heart, excessive load may lead to a very dangerous state.
For this reason, doctors usually prescribe the optimal amount of exercise and give instructions on exercise, and patients exercise according to the instructions.
In addition, if biological information such as pulse rate can be monitored in daily life, it can be a very effective means for managing physical condition.
In particular, if the pulse rate can be measured during a marathon or jogging, the user's exercise amount and health management (risk prevention) can be performed.
ところで、日常生活における生体情報のモニタリングを行う場合に、例えば、全ての計測データを記憶する構成を採れば、非常に大きな記憶容量が必要となるとともに、計測装置のコストアップおよび装置の大型化につながってしまうという問題がある。
また、フラッシュROMなどの不揮発性メモリにデータを書き込むさいには、大きな消費電流が必要になることから、電池寿命が短くなってしまうという問題点も生じる。
さらにデータ量が多いとデータを解析するためにパーソナルコンピュータなどの情報処理装置に転送する際のデータ転送時間並びにデータ解析時間もかかることとなり、不必要なデータまで記憶することは効率的ではない。
これらの課題を解決するために限られたメモリ容量を有効に使用する技術として、例えば、特許文献1に示すように、一度記憶したデータをその後圧縮して保存することも提案されているが、圧縮時に特色あるデータが丸め込まれてしまう可能性があり、一度データを記憶するためメモリに書き込む際の消費電流は変わらないという問題も残ってしまう。
以上の観点から、全ての計測データから必要な、あるいは、重要な計測データを取捨選択し、根本的に記憶データ量を低減することは重要である。
ここで、計測データから必要なあるいは重要なデータを取捨選択するための基準について説明する。
まず、計測データを医師等が指導を行うためのデータとして使用する場合を想定すると、ユーザの運動時の運動強度や脈拍数、一日の運動量などを知ることは重要である。また、急に脈拍数が上がるなど生体に異常を起こしやすいのは、運動中に多いという点からも運動中の生体情報を保存しておくことは重要だと言える。
また、同じ計測データであっても信頼性の低い計測データ、例えば、生体情報を計測する場合、ノイズやセンサのズレなどを含む計測データは、不正確なものとなり、保存していても邪魔になるだけである。従って、信頼性の高いデータ、すなわち、SN状態の良い計測データを収集するのが好ましい。
また、正常(値)範囲外の計測データは、換言すれば、日常生活において異常と見られる計測データであり、注意を必要とする計測データである。例えば心疾患患者において脈拍が高い数値を示すことは危険であり、そのようなことが起きた頻度を把握することは非常に重要である。逆に言えば、平常時の脈拍数等の計測データは、収集対象としての重要度は低いものとなる。
By the way, when monitoring biological information in daily life, for example, if a configuration for storing all measurement data is adopted, a very large storage capacity is required, and the cost of the measurement device is increased and the size of the device is increased. There is a problem of being connected.
In addition, when writing data to a non-volatile memory such as a flash ROM, a large current consumption is required, resulting in a problem that the battery life is shortened.
Furthermore, if the amount of data is large, it takes time for data transfer and data analysis when transferring to an information processing apparatus such as a personal computer in order to analyze the data, and storing unnecessary data is not efficient.
As a technique for effectively using a limited memory capacity in order to solve these problems, for example, as shown in
From the above point of view, it is important to select necessary or important measurement data from all measurement data and fundamentally reduce the amount of stored data.
Here, the criteria for selecting necessary or important data from the measurement data will be described.
First, assuming that the measurement data is used as data for a doctor or the like to provide guidance, it is important to know the exercise intensity, pulse rate, daily exercise amount, and the like of the user during exercise. In addition, it is important to preserve biological information during exercise because it is easy to cause abnormalities in the living body, such as sudden increase in pulse rate.
In addition, even if the measurement data is the same, measurement data with low reliability, for example, when measuring biological information, measurement data including noise and sensor misalignment is inaccurate and may be an obstacle even if stored. It only becomes. Therefore, it is preferable to collect highly reliable data, that is, measurement data with a good SN state.
The measurement data outside the normal (value) range is, in other words, measurement data that appears to be abnormal in daily life and is measurement data that requires attention. For example, it is dangerous to show a high value of pulse in patients with heart disease, and it is very important to grasp the frequency of such occurrence. In other words, the measurement data such as the pulse rate at normal times is low in importance as a collection target.
そこで、本発明の目的は、有効な計測データのみを収集し、メモリの有効利用を図ることができるとともに、消費電力を低減することが可能な計測装置、計測装置の制御方法および制御プログラムを提供することにある。 Therefore, an object of the present invention is to provide a measuring device, a measuring device control method, and a control program capable of collecting only effective measurement data and effectively using a memory and reducing power consumption. There is to do.
上記課題を解決するため、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、前記ユーザの体動を検出する体動検出部と、検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別部と、前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、生体情報計測部は、ユーザの生体情報を計測し、体動検出部は、ユーザの体動を検出する。
動作判別部は、検出した体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別し、記憶部は、ユーザが動作中である場合にのみ、計測した生体情報を生体情報データとして記憶する。
この場合において、前記動作判別部は、前記体動が所定の基準時間以上継続して検出された場合に前記ユーザが動作中であると判別するようにしてもよい。
In order to solve the above-described problem, in a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information, a biological information measurement unit that measures the user's biological information, and a body movement that detects the user's body movement A detection unit, an operation determination unit that determines whether or not the user is operating based on the detected body movement, and the measured biological information only when the user is operating. And a storage unit for storing as a feature.
According to the said structure, a biological information measurement part measures a user's biological information, and a body movement detection part detects a user's body movement.
The motion determination unit determines whether or not the user is operating based on the detected body movement, and the storage unit stores the measured biological information as biological information data only when the user is operating. To do.
In this case, the movement determination unit may determine that the user is moving when the body movement is continuously detected for a predetermined reference time or longer.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、計測した前記生体情報のSN状態を検出するSN状態検出部と、前記SN状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するSN状態判別部と、前記SN状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、生体情報計測部は、ユーザの生体情報を計測し、SN状態検出部は、計測した生体情報のSN状態を検出する。
SN状態判別部は、SN状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別し、記憶部は、SN状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、計測した生体情報を生体情報データとして記憶する。
Further, in a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information, a biological information measurement unit that measures the user's biological information, and an SN state detection unit that detects the SN state of the measured biological information And an SN state determination unit that determines whether the SN state is better than a predetermined reference state, and the measured biological information only when the SN state is better than a predetermined reference state. And a storage unit that stores biometric information data.
According to the above configuration, the biological information measuring unit measures the biological information of the user, and the SN state detecting unit detects the SN state of the measured biological information.
The SN state discriminating unit discriminates whether or not the SN state is better than the predetermined reference state, and the storage unit stores the measured biological information only when the SN state is better than the predetermined reference state. Store as biometric data.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別部と、前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、生体情報計測部は、ユーザの生体情報を計測し、前状態判別部は、生体情報が正常範囲外か否かを判別する。
この結果、記憶部は、生体情報が正常範囲外である場合にのみ、計測した生体情報を生体情報データとして記憶する。
Further, in a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information, a biological information measurement unit that measures the user's biological information, and a state determination that determines whether the biological information is outside a normal range And a storage unit that stores the measured biological information as biological information data only when the biological information is outside the normal range.
According to the above configuration, the biological information measurement unit measures the biological information of the user, and the previous state determination unit determines whether or not the biological information is outside the normal range.
As a result, the storage unit stores the measured biological information as biological information data only when the biological information is outside the normal range.
この場合において、前記正常範囲についての情報を記憶する正常範囲情報記憶部を備えるようにしてもよい。
また、前記生体情報を前記記憶部に生体情報データとして記憶するに際し、計測時の時刻である時刻情報と関連付けて記憶するようにしてもよい。
また、記憶しない前記生体情報データに関する情報を記憶する不記憶情報記憶部を備えるようにしてもよい。
さらに、前記記憶しない前記生体情報データに関する情報は、前記記憶しない前記生体情報データが存在する旨を表す情報および前記記憶しない前記生体情報データの数を表す情報を含むようにしてもよい。
In this case, a normal range information storage unit that stores information about the normal range may be provided.
In addition, when the biometric information is stored in the storage unit as biometric information data, the biometric information may be stored in association with time information that is the time at the time of measurement.
Moreover, you may make it provide the non-memory | storage information storage part which memorize | stores the information regarding the said biometric information data which is not memorize | stored.
Further, the information related to the biological information data not stored may include information indicating that the biological information data not stored and information indicating the number of the biological information data not stored are included.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、前記ユーザの体動を検出する体動検出過程と、検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別過程と、前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、を備えたことを特徴としている。 In addition, in a control method of a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information, a biological information measurement process that measures the user's biological information and a body movement detection process that detects the user's body movement And an operation determination process for determining whether or not the user is operating based on the detected body movement, and the measured biological information is stored as biological information data only when the user is operating It is characterized by having a memory process.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、計測した前記生体情報のSN状態を検出するSN状態検出過程と、前記SN状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するSN状態判別過程と、前記SN状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、を備えたことを特徴としている。 In addition, in a control method of a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information, a biological information measurement process that measures the user's biological information, and an SN that detects an SN state of the measured biological information. The measurement is performed only when a state detection process, an SN state determination process for determining whether the SN state is better than a predetermined reference state, and when the SN state is better than a predetermined reference state And a storage process for storing biological information as biological information data.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置の制御方法において、前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別過程と、前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、を備えたことを特徴としている。 Further, in a control method of a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information, a biological information measurement process that measures the user's biological information and whether the biological information is outside a normal range are determined. And a storage process for storing the measured biological information as biological information data only when the biological information is outside the normal range.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、前記ユーザの生体情報を計測させ、前記ユーザの体動を検出させ、検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別させ、前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、ことを特徴としている。 Further, in a control program for controlling a measuring device mounted on a user's body and measuring the biological information of the user by a computer, the biological information of the user is measured, the body movement of the user is detected, and the detected body Whether or not the user is operating is determined based on movement, and the measured biological information is stored as biological information data only when the user is operating.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、前記ユーザの生体情報を計測させ、計測した前記生体情報のSN状態を検出させ、前記SN状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別させ、前記SN状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、ことを特徴としている。 Further, in a control program for controlling by a computer a measurement device that is mounted on the user's body and measures the user's biological information, the user's biological information is measured, and the SN state of the measured biological information is detected, Determining whether or not the SN state is better than a predetermined reference state, and storing the measured biological information as biological information data only when the SN state is better than the predetermined reference state; It is characterized by.
また、ユーザの身体に装着されて前記ユーザの生体情報を計測する計測装置をコンピュータにより制御する制御プログラムにおいて、前記ユーザの生体情報を計測させ、前記生体情報が正常範囲外か否かを判別させ、前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、ことを特徴としている。 Further, in a control program for controlling by a computer a measurement device that is mounted on the user's body and measures the user's biological information, the user's biological information is measured, and whether or not the biological information is outside the normal range is determined. The measured biological information is stored as biological information data only when the biological information is outside the normal range.
本発明によれば、メモリの有効利用を図ることができるとともに、消費電力を低減できる。 According to the present invention, it is possible to effectively use a memory and reduce power consumption.
次に本発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
(1) 第1実施形態
図1は、第1実施形態の脈拍測定装置の装着状態の説明図である。
脈拍測定装置10は、ユーザの腕11に装着されて用いられ、装置本体(時計ケース)10Aと、装置本体10Aを腕に装着するためのリストバンド10Bと、を備えている。
図2は、第1実施形態の脈拍測定装置の断面図である。
リストバンド10Bを手首に巻きつけて脈拍測定装置10を装着すると、装置本体10Aの裏面側が手首の甲に密着する。
そこで、装置本体10Aの裏面側には3軸(X軸、Y軸、Z軸)加速度センサして構成される体動センサ12および脈波センサ13が設けられている。
図2に示すように、脈波センサ13は、脈波の検出用光を射出するLED13Aと、人体により反射された検出用光を受光するPD(Photo Detector)13Bと、LED13AおよびPD13Bを保護するとともに、LED13Aの照射光、生体を介して得られる反射光を透過してPD13Bに入射させるための透明ガラス13Cと、を備えている。ここで、透明ガラス13Cは、装置本体10Aを構成する裏蓋14により固定されている。
この脈波センサ13の構成によれば、LED13Aからの光が透明ガラス55を介して手首の甲に照射され、その反射光がフォトダイオード13Bに受光されるようになっている。
Next, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(1) 1st Embodiment FIG. 1: is explanatory drawing of the mounting state of the pulse measuring device of 1st Embodiment.
The
FIG. 2 is a cross-sectional view of the pulse measuring device according to the first embodiment.
When the
Therefore, a
As shown in FIG. 2, the
According to the configuration of the
装置本体10Aの表面側には、現在時刻や日付に加えて、脈波センサ13の検出結果に基づく脈拍数HRなどの生体情報も表示する液晶表示装置15が設けられている。
また、装置本体10Aの内部には、メイン基板16の上側にCPU等の各種IC回路が設けられており、これによってデータ処理回路17が構成される。
また、メイン基板16の裏面側には電池18が設けられており、電池18から3軸加速度センサ、脈波センサ13、液晶表示装置15およびメイン基板16電源が供給されるようになっている。
体動センサ12および脈波センサ13とメイン基板16とは、ヒートシール19によって接続されている。これにより、ヒートシール19により形成される配線によって、メイン基板16から電源が体動センサ12および脈波センサ13に供給される。
この結果、体動センサ12からメイン基板16に加速度検出信号が供給されるようになっている。また、脈波センサ13からメイン基板16に脈波検出信号が供給されるようになっている。
データ処理回路17は、加速度検出信号および脈波検出信号にFFT処理を施し、それらの処理結果を解析することにより、脈拍数HRを算出している。なお、装置本体10Aの外側面には、図1に示すように、時刻合わせや表示モードの切換などを行うためのボタンスイッチ20A、20B、20C、20D、20Eが設けられている。
On the surface side of the apparatus
Further, various IC circuits such as a CPU are provided on the upper side of the
Further, a
The
As a result, an acceleration detection signal is supplied from the
The
図3は第1実施形態の脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
脈拍測定装置10は、CPU130を備えており、このCPU130は、当該脈波計1の各部の動作を制御する他、脈波センサ13からの生体検出信号に基づく脈拍数演算処理等の各種演算処理を実行する制御・演算手段として機能する。
EEPROM132は、不揮発性で書き換え可能なメモリであり、CPU130によって実行される制御プログラムや各種データを記憶する。
RAM134は、CPU130のワークエリアとして用いられ、CPU130による演算結果や各種データを一時的に記憶する。
FIG. 3 is a schematic configuration block diagram of the pulse measuring device according to the first embodiment.
The
The
The
クロック回路136は、所定周波数(例えば32.768kHz)のクロック信号を出力する発振回路1360と、発振回路1360からのクロック信号を分周して1Hzのクロック信号をCPU130に出力する分周回路1361とを備え、CPU130は、1Hzのクロック信号に基づき計時処理を行う。
入力部138は、上述したボタンスイッチ20A、20B、20C、20D、20Eに対応するものであり、使用者の各ボタン操作に応じた信号をCPU130に出力する。
乗算器140は、CPU130において必要とされる演算処理のうち、乗算処理をハードウェア的に高速に処理する。
液晶表示部108は、CPU130の制御に従って画面を表示する。
The
The
The liquid
脈波信号増幅回路120は、脈波センサ13の出力信号を増幅してA/D変換回路122および脈波波形成形回路123に出力する。
体動信号増幅回路121は、体動センサ12の出力信号を増幅してA/D変換回路122および体動波形成形回路124に出力する。
A/D変換回路122は、CPU130の制御の下、脈波センサ13又は体動センサ12の出力信号をアナログ/ディジタル変換してCPU130のディジタル入力端子に出力する。
脈波波形成形回路123は、脈波センサ13の出力信号の波形成形を行ってCPU130のアナログ入力端子に出力する。
体動波形成形回路124は、体動センサ12の出力信号の波形成形を行ってCPU130のアナログ入力端子に出力する。
CPU130は、A/D変換回路122を介して入力した生体検出データ(脈波データおよび体動データ)に対して、FFT(高速フーリエ変換)処理を実行することにより脈波信号および体動信号の周波数成分を算出し、脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。なお、この脈拍数の具体的な算出方法は、従来と同様であるため、詳細な説明は省略する。
The pulse wave
The body motion
Under the control of the
The pulse wave
The body motion
The
図4は、第1実施形態の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置10のCPU130は、使用者によってボタンスイッチ20A〜20Eのうち計測開始ボタンとしての機能が割り当てられたボタン(以下、単に計測開始ボタンという。)が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別する(ステップS11)。
ステップS11の判別において、未だ計測開始ボタンが操作されず測定開始指示がなされていない場合には(ステップS11;No)、待機状態となる。
ステップS11の判別において、計測開始ボタンが操作され測定開始指示がなされた場合には(ステップS11;Yes)、CPU130は、A/D変換回路122に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ13から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、FFT処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数(すなわち生体情報)を算出する。この脈拍数の算出と並行して、CPU130は、体動センサ12の出力信号である体動信号に基づいてピッチ(さらに必要に応じて歩数)を算出する(ステップS12)。これに伴い、CPU130は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部108に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
FIG. 4 is a flowchart illustrating a procedure of measurement storage processing according to the first embodiment.
The
If it is determined in step S11 that the measurement start button has not yet been operated and no measurement start instruction has been issued (step S11; No), a standby state is entered.
In step S11, when the measurement start button is operated and a measurement start instruction is issued (step S11; Yes), the
続いてCPU130は、体動センサ12の出力信号に基づいてユーザが運動中であるか否かを判別する(ステップS13)。
ここで、体動センサ12の出力信号に基づいてユーザが運動中であるか否かを判別する基準について説明する。
Subsequently, the
Here, the reference | standard which discriminate | determines whether the user is exercising based on the output signal of the
図5は、判別基準の説明図(その1)である。図6は、判別基準の説明図(その2)である。
図5は、ユーザが歩行中の体動センサ12の出力信号波形であり、加速度が規則的に検出されていることが分かる。
これに対し、図6は、ユーザが着席中に単発的に腕を動かした場合の体動センサ12の出力信号波形であり、加速度の検出は一時的に留まっており、所定時間以上継続することがない。
したがって、CPU130は加速度が所定時間以上継続して規則的に検出されている場合にユーザが運動中であると判別することとなる。
ステップS13の判別において、運動中ではないと判別した場合には(ステップS13;No)、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータについては、記憶しないので処理をステップS15に移行する。
FIG. 5 is an explanatory diagram (part 1) of the discrimination criterion. FIG. 6 is an explanatory diagram (part 2) of the discrimination criterion.
FIG. 5 shows an output signal waveform of the
On the other hand, FIG. 6 shows the output signal waveform of the
Therefore, the
If it is determined in step S13 that the subject is not exercising (step S13; No), the measurement is performed at the current timing, and the data corresponding to the acquired pitch and pulse rate is not stored, so the process is performed in step S15. Migrate to
ステップS13の判別において、運動中であると判別した場合には(ステップS13;Yes)、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをEEPROM132に記憶する(ステップS14)。
ここで、ROMにおけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、30秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
If it is determined in step S13 that the patient is exercising (step S13; Yes), measurement is performed at the current timing, and data corresponding to the acquired pitch and pulse rate is stored in the EEPROM 132 (step S14).
Here, a storage state of data corresponding to the pitch and the pulse rate in the ROM will be described.
In the following description, it is assumed that pitch and pulse rate data are acquired every 30 seconds.
図7は実際の計測結果を説明する図である。
図7に示すように、計測開始時刻は、12時5分20秒であり、30秒間隔でピッチと脈拍数のデータが取得される。
なお、時刻12時5分20秒、時刻12時5分50秒および時刻12時6分20秒の計測タイミングにおいては、ユーザが運動しておらず(ステップS13;No)、ピッチのデータについては収集されていないものとし、時刻12時6分20秒から時刻12時6分50秒の間にユーザが運動を開始したので、ピッチおよび脈拍数の双方のデータについて収集されているものとする。
FIG. 7 is a diagram for explaining actual measurement results.
As shown in FIG. 7, the measurement start time is 12: 5: 20, and pitch and pulse rate data are acquired at intervals of 30 seconds.
It should be noted that the user is not exercising at the measurement timing of time 12: 5: 20, time 12: 5: 50, and time 12: 6: 20 (step S13; No), and regarding pitch data It is assumed that no data has been collected, and since the user started exercise between time 12: 6: 20 and time 12: 6: 50, data on both pitch and pulse rate are collected.
図8は、ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第1の態様の説明図である。
図8に示すように、ユーザが運動中のデータのみを保存する第1の態様の場合には、データの取得時刻、ピッチのデータ(図中、データ1と示す。)および脈拍数のデータ(図中、データ2と示す。)を保存することとなる。
例えば、データNo.=1のデータ格納領域には、データ取得時刻データ=「12:06:50」、ピッチデータ=「120 」および脈拍数データ=「70」が保存され格納される。
FIG. 8 is an explanatory diagram of a first mode in the case where the user saves only data during exercise.
As shown in FIG. 8, in the case of the first mode in which the user saves only data during exercise, the data acquisition time, pitch data (shown as
For example, data No. = 1, data acquisition time data = “12:06:50”, pitch data = “120”, and pulse rate data = “70” are stored and stored.
図9は、ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第2の態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置10のCPU130は、使用者によって計測開始ボタンが操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し(ステップS21)、計測開始ボタンが操作され測定開始指示がなされた場合には、CPU130は、A/D変換回路122に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ13を駆動して脈波センサ13から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、FFT処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数(すなわち生体情報)を算出し、この脈拍数の算出処理と並行して、CPU130は、体動センサ12の出力信号である体動信号に基づいてピッチ(さらに必要に応じて歩数)を算出する(ステップS22)。これに伴い、CPU130は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部108に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
FIG. 9 is a flowchart showing the procedure of the measurement storage process of the second mode in the case where the user stores only data during exercise.
The
続いてCPU130は、体動センサ12の出力信号に基づいてユーザが動作中であるか否かを判別する(ステップS23)。
ステップS23の判別において、ユーザが動作中である場合には(ステップS23;Yes)、CPU130は、前回の測定タイミングにユーザが動作中であったか否かを判別し(ステップS24)、前回の測定タイミングに動作中であった場合には(ステップS24;Yes)、処理をステップS26に移行する。
ステップS24の判別において前回の測定タイミングにユーザが動作中ではなかった場合には(ステップS24;No)、前回まで何回連続して動作中でなかったのかの回数をEEPROM132に記憶する(ステップS25)。
次にCPU130は、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをEEPROM132に記憶し(ステップS26)、処理をステップS27に移行する。
一方、ステップS23の判別において、ユーザが動作中ではない場合には、連続して何回動作中ではなかったかをカウントし(ステップS28)、ユーザが計測開始ボタンを再度操作することにより計測終了指示がなされたか否かを判別する(ステップS27)。
ステップS27の判別において、いまだ計測終了指示がなされていない場合には(ステップS27;No)、CPU130は、処理をステップS22に移行し、以下同様の処理を行う。
ステップS27の判別において、計測終了指示がなされた場合には(ステップS27;Yes)、CPU130は、処理を終了する。
図10は、ユーザが運動中のデータのみを保存する場合の第2の態様の説明図である。
図10に示すように、ユーザが運動中のデータのみを保存する第2の態様の場合には、データの取得開始時刻に相当する取得開始時刻データ、データ取得間隔を表すデータ間隔データ、ピッチデータ(図中、データ1と示す。)および脈拍数データ(図中、データ2と示す。)を保存することとなる。
例えば、データNo.=1のデータ格納領域には、ピッチデータとしてあり得ないデータ、図9では、ピッチデータ=「-1」とし、対応する脈拍数データの格納領域に保存していないデータが何組あるかをユーザに告知するデータが格納される。
具体的には、ピッチデータ=「-1 」および脈拍数データ=「3」が保存され格納され、3回分のデータが保存していないことを表している。
続いてデータNo.=2 のデータ格納領域には、ピッチデータ=「120 」および脈拍数データ=「70」が保存され格納される。
Subsequently, the
If it is determined in step S23 that the user is operating (step S23; Yes), the
If it is determined in step S24 that the user is not operating at the previous measurement timing (step S24; No), the number of times of continuous operation until the previous time is stored in the EEPROM 132 (step S25). ).
Next, CPU130 memorize | stores the data corresponding to the acquired pitch and pulse rate in EEPROM132 (step S26), and transfers a process to step S27.
On the other hand, if it is determined in step S23 that the user is not operating, the number of times the user is not operating is counted (step S28), and the measurement end instruction is performed by the user operating the measurement start button again. It is determined whether or not has been made (step S27).
If it is determined in step S27 that a measurement end instruction has not yet been given (step S27; No), the
In the determination of step S27, if a measurement end instruction is given (step S27; Yes), the
FIG. 10 is an explanatory diagram of a second mode in the case where the user saves only data during exercise.
As shown in FIG. 10, in the case of the second mode in which the user saves only data during exercise, acquisition start time data corresponding to the data acquisition start time, data interval data representing the data acquisition interval, and pitch data (Shown as
For example, data No. = 1 in the data storage area where data is not possible as pitch data. In FIG. 9, pitch data = “−1”, and how many sets of data are not stored in the corresponding pulse rate data storage area. Data to be notified to the user is stored.
Specifically, pitch data = “− 1” and pulse rate data = “3” are stored and stored, and three times of data are not stored.
Subsequently, data No. In the data storage area of = 2, pitch data = “120” and pulse rate data = “70” are stored and stored.
この結果、データNo.=2 のデータ格納領域には、取得開始時刻データ(=「12:05:20」)に対応する時刻から数えて、30秒×(3+1)=2分後のタイミング、すなわち、
時刻=12:07:20
において、ピッチ=120、脈拍数=70のデータが格納されていることとなる。
そして、データの記憶処理が終了すると、CPU130は、計測が終了したか否かを判別し(ステップS15)、計測が終了していない場合には(ステップS15;No)、再び処理をステップS12に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップS15の判別において、計測が終了した場合には、CPU130は、処理を終了する。
ところで、上述した第1のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存する必要があるため、長時間の運動のように運動期間が長いデータになると、メモリの有効利用の効果が薄れることとなる。
そこで、第2のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存しないようにすることにより、運動時間が長いデータであっても、メモリの有効利用が図れるようになっている。
また、第2のデータの保存態様では、データ間隔があいた場合でも、容易にデータ間隔を把握できるという利点もある。
以上のような構成とすることにより、計測時間が長くなっても保存するデータ量を低減することができ、限られたメモリ容量であっても、実効的な計測時間を長くすることができる。また、保存に要する電力を低減することができ、携帯した場合でも長時間の駆動が行える。
As a result, data No. = 2 in the data storage area, 30 seconds × (3 + 1) = 2 minutes after counting from the time corresponding to the acquisition start time data (= “12:05:20”), that is,
Time = 12:07:20
In this case, data of pitch = 120 and pulse rate = 70 is stored.
When the data storage process ends, the
In the determination in step S15, when the measurement is finished, the
By the way, in the first data storage mode described above, it is necessary to store the time information every time. Therefore, if the exercise period is long, such as long-term exercise, the effect of effective use of the memory is diminished. .
Therefore, in the second data storage mode, the time information is not stored every time, so that the memory can be effectively used even for data with a long exercise time.
Further, the second data storage mode has an advantage that the data interval can be easily grasped even when there is a data interval.
With the above configuration, the amount of data to be stored can be reduced even if the measurement time is long, and the effective measurement time can be extended even with a limited memory capacity. In addition, power required for storage can be reduced, and long-time driving can be performed even when carried.
(2)第2実施形態
以上の第1実施形態においては、ユーザが運動中である場合のデータのみを保存する構成を採っていたが、本第2実施形態は、SN状態が良いデータのみを保存する場合の実施形態である。
装置構成については、第1実施形態と同様であるので、適宜図面を援用して説明する。
図11は、第2実施形態の第1のデータの保存態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置10のCPU130は、使用者によって測定開始ボタンとして機能する開始・終了ボタン116が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し、開始・終了ボタン116が操作され測定開始指示がなされた場合には、CPU130は、A/D変換回路122に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ13を駆動して脈波センサ13から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、FFT処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数(すなわち生体情報)を算出する。この脈拍数の算出処理と並行して、CPU130は、体動センサ12の出力信号である体動信号に基づいてピッチ(さらに必要に応じて歩数)を算出する。これに伴い、CPU130は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部108に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
(2) Second Embodiment In the first embodiment described above, the configuration is such that only data when the user is exercising is stored, but this second embodiment only includes data with a good SN state. This is an embodiment in the case of saving.
The apparatus configuration is the same as that of the first embodiment, and will be described with the aid of drawings as appropriate.
FIG. 11 is a flowchart illustrating the procedure of the measurement storage process of the first data storage mode of the second embodiment.
The
続いてCPU130は、脈波信号のSN状態を検出する(ステップS31)。
まず、SN状態について説明する。
脈波信号のSN状態とは、脈波信号(検出信号)にどれだけノイズが含まれているかを示すものである。
SN状態の検出方法については、特許第3523978号に詳しいが、概要について説明する。
脈波センサ102の出力した脈波信号をFFT処理し、例えば、各基線スペクトルのうちで、最大の基線スペクトルから数えて所定数番目(例えば、10番目)の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とする。
ここで、所定数番目、例えば、10番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とするのは、実験より所定数番目の基線スペクトルがノイズである確率が高いからである。
Subsequently, the
First, the SN state will be described.
The SN state of the pulse wave signal indicates how much noise is included in the pulse wave signal (detection signal).
The SN state detection method is detailed in Japanese Patent No. 3523978, but an outline will be described.
The pulse wave signal output from the
Here, the reason why the baseline spectrum having a predetermined number, for example, the tenth magnitude is representative of the baseline spectrum of the noise component is that the probability that the predetermined number of baseline spectrum is noise is higher than the experiment.
そして、最大の基線スペクトルの大きさと基線スペクトルの大きさとの比率をみて、SN状態が良いか否かを判断する。
例えば、ノイズ成分の基線スペクトルの大きさをNとし、最大の基線スペクトルの大きさをPmaxとすると、
SN=N/Pmax
の値が所定のしきい値よりも大きいときは、SN状態が悪いと判断する。なお、上述の説明では、例では、最大の基線スペクトルPmaxから数えて10番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしたが、他の基線スペクトル、例えば7番目の基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしてもよい。また、脈波信号に基づいてSN状態を判別するのに代えて、体動信号に基づいてSN状態を判別するように構成することも可能である。
次にCPU130は、検出結果に基づいてSN状態が良いか否かを判別する(ステップS32)。
Then, the ratio between the maximum baseline spectrum size and the baseline spectrum size is seen to determine whether the SN state is good.
For example, if the magnitude of the baseline spectrum of the noise component is N and the magnitude of the maximum baseline spectrum is Pmax,
SN = N / Pmax
Is greater than a predetermined threshold value, it is determined that the SN state is bad. In the above description, in the example, the baseline spectrum having the tenth magnitude counted from the maximum baseline spectrum Pmax is set as the baseline spectrum of the noise component, but another baseline spectrum, for example, the seventh baseline spectrum is the noise. The baseline spectrum of the component may be used. Further, instead of determining the SN state based on the pulse wave signal, it is possible to determine the SN state based on the body motion signal.
Next, the
ステップS32の判別において、上述した
SN=N/Pmax
の値が所定のしきい値よりも小さい場合には(ステップS;Yes)、処理をステップS34に移行する。
ステップS32の判別において、上述した
SN=N/Pmax
の値が所定のしきい値よりも大きい場合には(ステップS32;No)、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをEEPROM132に記憶する(ステップS33)。
そして、データの記憶処理が終了すると、CPU130は、計測が終了したか否かを判別し(ステップS34)、計測が終了していない場合には(ステップS34;No)、再び処理をステップS31に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップS34の判別において、計測が終了した場合には、CPU130は、処理を終了する。
In the determination in step S32, the above-described SN = N / Pmax
If the value is smaller than the predetermined threshold value (step S; Yes), the process proceeds to step S34.
In the determination in step S32, the above-described SN = N / Pmax
Is greater than the predetermined threshold value (step S32; No), data corresponding to the acquired pitch and pulse rate is stored in the EEPROM 132 (step S33).
When the data storage process ends, the
In the determination of step S34, when the measurement is finished, the
ここで、EEPROMにおけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、30秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
Here, a storage state of data corresponding to the pitch and the pulse rate in the EEPROM will be described.
In the following description, it is assumed that pitch and pulse rate data are acquired every 30 seconds.
図12は、実際の計測結果を説明する図である。
図12に示すように、計測開始時刻は、12時5分20秒であり、30秒間隔でピッチと脈拍数のデータが取得される。
なお、時刻12時6分20秒、時刻12時6分50秒および時刻12時7分20秒の計測タイミングにおいては、SN状態が悪く、信頼性が低いと判断されたデータが取得されたものとする。
FIG. 12 is a diagram for explaining actual measurement results.
As shown in FIG. 12, the measurement start time is 12: 5: 20, and pitch and pulse rate data are acquired at intervals of 30 seconds.
In addition, at the measurement timing of time 12: 6: 20, time 12: 6: 50, and time 12: 7: 20, data obtained by determining that the SN state was poor and the reliability was low And
図13は、SN状態が良かったデータのみを保存する場合の第1の態様の説明図である。
図13に示すように、SN状態が良かったデータのみを保存する第1の態様の場合には、データの取得時刻、ピッチのデータ(図中、データ1と示す。)および脈拍数のデータ(図中、データ2と示す。)を保存することとなる。
例えば、データNo.=1のデータ格納領域には、データ取得時刻データ=「12:05:20」、ピッチ =「98 」および脈拍数データ=「60」が保存され格納される。
ところで、上述した第1のデータの保存態様では、一見してはどれ位のデータ間隔があいてデータが保存されたのかが分からないこととなる。
そこで、第2のデータの保存態様では、データ間隔があいた場合でも、容易にデータ間隔を把握できるようになっている。
図14は、第2実施形態の第2のデータ保存態様の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置10のCPU130は、使用者によって測定開始ボタンとして機能する開始・終了ボタン116が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し、開始・終了ボタン116が操作され測定開始指示がなされた場合には、CPU130は、A/D変換回路122に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ13を駆動して脈波センサ13から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、FFT処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数(すなわち生体情報)を算出する。この脈拍数の算出処理と並行して、CPU130は、体動センサ12の出力信号である体動信号に基づいてピッチ(さらに必要に応じて歩数)を算出する。これに伴い、CPU130は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部108に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
FIG. 13 is an explanatory diagram of a first mode in the case of saving only data with a good SN state.
As shown in FIG. 13, in the case of the first mode in which only the data with good SN state is stored, the data acquisition time, the pitch data (shown as
For example, data No. = 1, data acquisition time data = “12:05:20”, pitch = “98” and pulse rate data = “60” are stored and stored.
By the way, in the first data storage mode described above, at first glance, it is impossible to know how many data intervals exist and data is stored.
Therefore, in the second data storage mode, even when there is a data interval, the data interval can be easily grasped.
FIG. 14 is a flowchart illustrating the procedure of the measurement storage process of the second data storage mode of the second embodiment.
The
続いてCPU130は、脈波信号のSN状態を検出する(ステップS21)。
まず、SN状態について説明する。
脈波信号のSN状態とは、脈波信号(検出信号)にどれだけノイズが含まれているかを示すものである。
SN状態の検出方法については、特許第3523978号に詳しいが、概要について説明する。
脈波センサ102の出力した脈波信号をFFT処理し、例えば、各基線スペクトルのうちで、最大の基線スペクトルから数えて所定数番目(例えば、10番目)の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とする。
ここで、所定数番目、例えば、10番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルの代表とするのは、実験より所定数番目の基線スペクトルがノイズである確率が高いからである。
Subsequently, the
First, the SN state will be described.
The SN state of the pulse wave signal indicates how much noise is included in the pulse wave signal (detection signal).
The SN state detection method is detailed in Japanese Patent No. 3523978, but an outline will be described.
The pulse wave signal output from the
Here, the reason why the baseline spectrum having a predetermined number, for example, the tenth magnitude is representative of the baseline spectrum of the noise component is that the probability that the predetermined number of baseline spectrum is noise is higher than the experiment.
そして、最大の基線スペクトルの大きさと基線スペクトルの大きさとの比率をみて、SN状態が良いか否かを判断する。
例えば、ノイズ成分の基線スペクトルの大きさをNとし、最大の基線スペクトルの大きさをPmaxとすると、
SN=N/Pmax
の値が所定のしきい値よりも大きいときは、SN状態が悪いと判断する。なお、上述の説明では、例では、最大の基線スペクトルPmaxから数えて10番目の大きさをもつ基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしたが、他の基線スペクトル、例えば7番目の基線スペクトルをノイズ成分の基線スペクトルとしてもよい。また、脈波信号に基づいてSN状態を判別するのに代えて、体動信号に基づいてSN状態を判別するように構成することも可能である。
次にCPU130は、検出結果に基づいてSN状態が良いか否かを判別する(ステップS22)。
Then, the ratio between the maximum baseline spectrum size and the baseline spectrum size is seen to determine whether the SN state is good.
For example, if the magnitude of the baseline spectrum of the noise component is N and the magnitude of the maximum baseline spectrum is Pmax,
SN = N / Pmax
Is greater than a predetermined threshold value, it is determined that the SN state is bad. In the above description, in the example, the baseline spectrum having the tenth magnitude counted from the maximum baseline spectrum Pmax is set as the baseline spectrum of the noise component, but another baseline spectrum, for example, the seventh baseline spectrum is the noise. The baseline spectrum of the component may be used. Further, instead of determining the SN state based on the pulse wave signal, it is possible to determine the SN state based on the body motion signal.
Next, the
ステップS22の判別において、上述した
SN=N/Pmax
の値が所定のしきい値よりも大きい場合には(ステップS22;No)、連続する測定タイミングで連続して何回SN状態が悪かったかをカウントし(ステップS27)、処理をステップS26に移行する。
ステップS22の判別において、上述した
SN=N/Pmax
の値が所定のしきい値以下である場合には(ステップS22;Yes)、SN状態が良かったので、前回のSN状態が悪かったか否かをカウント値に基づいて判別する(ステップS23)。
ステップS23の判別において、前回のSN状態が良かった場合には(ステップS23;No)、処理をステップS25に移行する。
ステップS23の判別において、前回のSN状態が悪かった場合には(ステップS23;Yes)、何回連続してSN状態が悪かったかをカウント値に基づいて記憶し(ステップS24)、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをEEPROM132に記憶する(ステップS25)。
In the determination of step S22, the above-described SN = N / Pmax
Is greater than a predetermined threshold value (step S22; No), the number of times the SN state is bad is counted continuously at successive measurement timings (step S27), and the process proceeds to step S26. To do.
In the determination of step S22, the above-described SN = N / Pmax
If the value is less than or equal to a predetermined threshold value (step S22; Yes), the SN state is good, so whether or not the previous SN state was bad is determined based on the count value (step S23).
If it is determined in step S23 that the previous SN state is good (step S23; No), the process proceeds to step S25.
In the determination of step S23, if the previous SN state was bad (step S23; Yes), the number of times that the SN state was bad is stored based on the count value (step S24). The measured and acquired data corresponding to the pitch and the pulse rate is stored in the EEPROM 132 (step S25).
ここで、ROMにおけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、30秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
Here, a storage state of data corresponding to the pitch and the pulse rate in the ROM will be described.
In the following description, it is assumed that pitch and pulse rate data are acquired every 30 seconds.
図15は、SN状態が良かったデータのみを保存する場合の第2の態様の説明図である。
図15に示すように、SN状態が良かったデータのみを保存する第2の態様の場合には、データの取得開始時刻に相当する取得開始時刻データ、データ取得間隔を表すデータ間隔データ、ピッチデータ(図中、データ1と示す。)および脈拍数データ(図中、データ2と示す。)を保存することとなる。
例えば、データNo.=1およびデータNo.=2のデータ格納領域には、ピッチデータおよび脈拍数データが格納されているが、データNo.=3 のデータ格納領域には、ピッチデータとしてあり得ないデータ、図15では、ピッチデータ=「-1」とし、対応する脈拍数データの格納領域に保存していないデータが何組あるかをユーザに告知するデータが格納される。
具体的には、ピッチデータ=「-1 」および脈拍数データ=「3」が保存され格納され、3回分のデータが信頼性が低く、すなわち、SN状態が悪くデータを保存していないことを表している。
FIG. 15 is an explanatory diagram of a second mode in the case where only data with a good SN state is stored.
As shown in FIG. 15, in the case of the second mode in which only data with good SN state is stored, acquisition start time data corresponding to the data acquisition start time, data interval data representing the data acquisition interval, and pitch data (Shown as
For example, data No. = 1 and data No. = 2 data stores the pitch data and pulse rate data. = 3 in the data storage area, which is not possible as pitch data. In FIG. 15, the number of sets of data that is not stored in the corresponding pulse rate data storage area with pitch data = “− 1” is shown. Data to be notified to the user is stored.
Specifically, pitch data = “− 1” and pulse rate data = “3” are stored and stored, and the data for three times is low in reliability, that is, the SN state is bad and no data is stored. Represents.
続いてデータNo.=4 のデータ格納領域には、ピッチデータ=「97 」および脈拍数データ=「57」が保存され格納される。
この結果、データNo.=4 のデータ格納領域には、取得開始時刻データ(=「12:05:20」)に対応する時刻から数えて、30秒×(4−1+3−1)=2分30秒後のタイミング、すなわち、
時刻=12:07:50
において、ピッチ=97、脈拍数=57のデータが格納されていることとなる。
そして、データの記憶処理が終了すると、CPU130は、計測が終了したか否かを判別し(ステップS26)、計測が終了していない場合には(ステップS26;No)、再び処理をステップS21に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップS26の判別において、計測が終了した場合には、CPU130は、処理を終了する。
ところで、上述した第1のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存する必要があるため、長時間の運動のように運動期間が長いデータになると、メモリの有効利用の効果が薄れることとなる。
そこで、第2のデータの保存態様では、毎回時刻情報を保存しないようにすることにより、運動時間が長いデータであっても、メモリの有効利用が図れるようになっている。
また、第2のデータの保存態様では、データ間隔があいた場合でも、容易にデータ間隔を把握できるという利点もある。
Subsequently, data No. = 4, the pitch data = “97” and the pulse rate data = “57” are stored and stored in the data storage area.
As a result, data No. = 4 in the data storage area, counting from the time corresponding to the acquisition start time data (= “12:05:20”), 30 seconds × (4-1 + 3-1) = 2
Time = 12:07:50
In this case, data of pitch = 97 and pulse rate = 57 is stored.
When the data storage process ends, the
In the determination of step S26, when the measurement is finished, the
By the way, in the first data storage mode described above, it is necessary to store the time information every time. Therefore, if the exercise period is long, such as long-term exercise, the effect of effective use of the memory is diminished. .
Therefore, in the second data storage mode, the time information is not stored every time, so that the memory can be effectively used even for data with a long exercise time.
Further, the second data storage mode has an advantage that the data interval can be easily grasped even when there is a data interval.
以上のような構成とすることにより、本第2実施形態においても、計測時間が長くなっても保存するデータ量を低減することができる。また、限られたメモリ容量であっても、実効的な計測時間を長くすることができる。さらに、保存に要する電力を低減することができ、携帯した場合でも長時間の駆動が行える。 With the configuration as described above, also in the second embodiment, the amount of data to be stored can be reduced even if the measurement time is long. Even with a limited memory capacity, the effective measurement time can be extended. Furthermore, the power required for storage can be reduced, and long-time driving can be performed even when the portable device is carried.
(3)第3実施形態
以上の第1実施形態においては、ユーザが運動中である場合のデータのみを保存し、第2実施形態においては、SN状態が良いデータのみを保存していたが、本第3実施形態は、設定した範囲外、すなわち、正常と見倣せる範囲外のデータのみを保存する場合の実施形態である。
装置構成については、第1実施形態あるいは第2実施形態と同様であるので、適宜図面を援用して説明する。
(3) Third Embodiment In the first embodiment described above, only data when the user is exercising is stored, and in the second embodiment, only data having a good SN state is stored. The third embodiment is an embodiment in the case of storing only data outside the set range, that is, outside the range that can be regarded as normal.
The apparatus configuration is the same as that of the first embodiment or the second embodiment, and will be described with the aid of drawings as appropriate.
図16は、第3実施形態の測定保存処理の手順を示すフローチャートである。
脈拍測定装置10のCPU130は、使用者によって測定開始ボタンとして機能する開始・終了ボタン116が操作され測定開始指示がなされたか否かを判別し、開始・終了ボタン116が操作され測定開始指示がなされた場合には、CPU130は、A/D変換回路122に制御信号を出して動作させると共に、脈波センサ13から生体検出信号を取得し、取得した生体検出信号に基づいて、FFT処理を含む所定の演算処理を行うことにより、脈拍数(すなわち生体情報)を算出する。この脈拍数算出処理と並行して、CPU130は、体動センサ12の出力信号である体動信号に基づいてピッチ(さらに必要に応じて歩数)を算出する(ステップS51)。これに伴い、CPU130は、取得した情報、つまり、脈拍数、ピッチなどを液晶表示部108に表示し、ユーザに測定結果を通知する。
FIG. 16 is a flowchart illustrating a procedure of measurement storage processing according to the third embodiment.
The
続いてCPU130は、検出した脈拍数が設定した範囲外であるか否かを判別する(ステップS52)。
ステップS52の判別において、検出した脈拍数が設定した範囲内である場合には(ステップS52;No)、データを記憶する必要がないので、処理をステップS34に移行する。
ステップS52の判別において、検出した脈拍数が設定した範囲外である場合には(ステップS32;Yes)、今回のタイミングで計測し、取得したピッチと脈拍数に対応するデータをEEPROM132に記憶する(ステップS55)。
ここで、EEPROM132におけるピッチと脈拍数に対応するデータの記憶状態について説明する。
以下の説明においては、30秒毎にピッチおよび脈拍数のデータを取得しているものとする。
Subsequently,
If it is determined in step S52 that the detected pulse rate is within the set range (step S52; No), there is no need to store data, and the process proceeds to step S34.
If it is determined in step S52 that the detected pulse rate is out of the set range (step S32; Yes), measurement is performed at the current timing, and data corresponding to the acquired pitch and pulse rate is stored in the EEPROM 132 ( Step S55).
Here, a storage state of data corresponding to the pitch and the pulse rate in the
In the following description, it is assumed that pitch and pulse rate data are acquired every 30 seconds.
図17は実際の計測結果を説明する図である。
図17に示すように、計測開始時刻は、12時5分20秒であり、30秒間隔でピッチと脈拍数のデータが取得される。
なお、時刻12時7分50秒および時刻12時8分20秒の計測タイミングにおいては、検出した脈拍数が設定した範囲外であるデータが取得されたものとする。
FIG. 17 is a diagram for explaining actual measurement results.
As shown in FIG. 17, the measurement start time is 12: 5: 20, and pitch and pulse rate data are acquired at intervals of 30 seconds.
Note that at the measurement timing of time 12: 7: 50 and time 12: 8: 20, it is assumed that data whose detected pulse rate is outside the set range is acquired.
図18は、検出した脈拍数が設定した範囲外であるデータのみを保存する場合の説明図である。
図18に示すように、検出した脈拍数が設定した範囲外であるデータのみを保存する場合には、データの取得時刻、ピッチのデータ(図中、データ1と示す。)および脈拍数のデータ(図中、データ2と示す。)を保存することとなる。
例えば、データNo.=1のデータ格納領域には、データ取得時刻データ=「12:07:50」、ピッチ =「118 」および脈拍数データ=「135」が保存され格納され、データNo.=2のデータ格納領域には、データ取得時刻データ=「12:08:20」、ピッチ=「119 」および脈拍数データ=「130」が保存され格納される。
そして、データの記憶処理が終了すると、CPU130は、計測が終了したか否かを判別し(ステップS34)、計測が終了していない場合には(ステップS34;No)、再び処理をステップS31に移行し、以下、同様の処理を行う。
ステップS34の判別において、計測が終了した場合には、CPU130は、処理を終了する。
FIG. 18 is an explanatory diagram in the case of storing only data whose detected pulse rate is outside the set range.
As shown in FIG. 18, in the case of storing only data whose detected pulse rate is outside the set range, data acquisition time, pitch data (shown as
For example, data No. = 1, data acquisition time data = “12:07:50”, pitch = “118”, and pulse rate data = “135” are stored and stored. = 2 stores data acquisition time data = “12:08:20”, pitch = “119”, and pulse rate data = “130”.
When the data storage process ends, the
In the determination of step S34, when the measurement is finished, the
以上のような構成とすることにより、本第3実施形態においても、計測時間が長くなっても保存するデータ量を低減することができる。また、限られたメモリ容量であっても、実効的な計測時間を長くすることができる。さらに、保存に要する電力を低減することができ、携帯した場合でも長時間の駆動が行える。 With the configuration as described above, also in the third embodiment, it is possible to reduce the amount of data to be stored even if the measurement time is long. Even with a limited memory capacity, the effective measurement time can be extended. Furthermore, the power required for storage can be reduced, and long-time driving can be performed even when the portable device is carried.
以上の説明においては、制御用プログラムがROM内にあらかじめ記憶されている場合について説明したが、各種磁気ディスク、光ディスク、メモリカードなどの記録媒体に制御用プログラムをあらかじめ記録し、これらの記録媒体から読み込み、インストールするように構成することも可能である。また、通信インターフェースを設け、インターネット、LANなどのネットワークを介して制御用プログラムをダウンロードし、インストールして実行するように構成することも可能である。 In the above description, the case where the control program is stored in advance in the ROM has been described. However, the control program is recorded in advance on recording media such as various magnetic disks, optical discs, memory cards, and the like. It can also be configured to read and install. It is also possible to provide a communication interface and download the control program via a network such as the Internet or LAN, and install and execute the program.
1…脈拍測定装置、12…体動センサ、13…脈波センサ、102…脈波センサ、108…液晶表示部、120…脈波信号増幅回路、121…体動信号増幅回路、122…A/D変換回路、123…脈波整形回路、124…体動整形回路、130…CPU、132…ROM、134…RAM、136…クロック回路、138…入力部、140…乗算器
DESCRIPTION OF
Claims (14)
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、
前記ユーザの体動を検出する体動検出部と、
検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別部と、
前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。 In a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information,
A biological information measuring unit for measuring the user's biological information;
A body motion detector for detecting the user's body motion;
An action determination unit for determining whether or not the user is moving based on the detected body movement;
A storage unit that stores the measured biological information as biological information data only when the user is operating;
A measuring device comprising:
前記動作判別部は、前記体動が所定の基準時間以上継続して検出された場合に前記ユーザが動作中であると判別することを特徴とする計測装置。 The measuring device according to claim 1,
The measurement apparatus according to claim 1, wherein the movement determination unit determines that the user is moving when the body movement is continuously detected for a predetermined reference time or longer.
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、
計測した前記生体情報のSN状態を検出するSN状態検出部と、
前記SN状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するSN状態判別部と、
前記SN状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。 In a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information,
A biological information measuring unit for measuring the user's biological information;
An SN state detection unit for detecting the SN state of the measured biological information;
An SN state determination unit for determining whether or not the SN state is better than a predetermined reference state;
A storage unit that stores the measured biological information as biological information data only when the SN state is better than a predetermined reference state;
A measuring device comprising:
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測部と、
前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別部と、
前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶部と、
を備えたことを特徴とする計測装置。 In a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information,
A biological information measuring unit for measuring the user's biological information;
A state determination unit for determining whether or not the biological information is outside a normal range;
A storage unit that stores the measured biological information as biological information data only when the biological information is outside the normal range;
A measuring device comprising:
前記正常範囲についての情報を記憶する正常範囲情報記憶部を備えたことを特徴とする計測装置。 The measuring device according to claim 4, wherein
A measuring apparatus comprising a normal range information storage unit for storing information about the normal range.
前記生体情報を前記記憶部に生体情報データとして記憶するに際し、計測時の時刻である時刻情報と関連付けて記憶することを特徴とする計測装置。 In the measuring device in any one of Claims 1 thru | or 5,
When storing the biometric information as biometric information data in the storage unit, the biometric information is stored in association with time information that is a time at the time of measurement.
記憶しない前記生体情報データに関する情報を記憶する不記憶情報記憶部を備えたことを特徴とする計測装置。 In the measuring device according to any one of claims 1 to 6,
A measuring apparatus comprising a non-memory information storage unit that stores information related to the biological information data that is not stored.
前記記憶しない前記生体情報データに関する情報は、前記記憶しない前記生体情報データが存在する旨を表す情報および前記記憶しない前記生体情報データの数を表す情報を含むことを特徴とする計測装置。 The measuring device according to claim 7, wherein
The information relating to the biological information data not stored includes information indicating that the biological information data not stored and information indicating the number of the biological information data not stored are included.
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、
前記ユーザの体動を検出する体動検出過程と、
検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別する動作判別過程と、
前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。 In a control method of a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information,
A biological information measuring process for measuring the biological information of the user;
A body motion detection process for detecting the user's body motion;
An action determination process for determining whether or not the user is moving based on the detected body movement;
A storage process for storing the measured biological information as biological information data only when the user is operating;
A control method for a measuring apparatus, comprising:
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、
計測した前記生体情報のSN状態を検出するSN状態検出過程と、
前記SN状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別するSN状態判別過程と、
前記SN状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。 In a control method of a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information,
A biological information measuring process for measuring the biological information of the user;
An SN state detection process for detecting the SN state of the measured biological information;
An SN state determination process for determining whether the SN state is better than a predetermined reference state;
A storage process for storing the measured biological information as biological information data only when the SN state is better than a predetermined reference state;
A control method for a measuring apparatus, comprising:
前記ユーザの生体情報を計測する生体情報計測過程と、
前記生体情報が正常範囲外か否かを判別する状態判別過程と、
前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶する記憶過程と、
を備えたことを特徴とする計測装置の制御方法。 In a control method of a measurement device that is mounted on a user's body and measures the user's biological information,
A biological information measuring process for measuring the biological information of the user;
A state determination process for determining whether or not the biological information is outside a normal range;
A storage process for storing the measured biological information as biological information data only when the biological information is outside the normal range;
A control method for a measuring apparatus, comprising:
前記ユーザの生体情報を計測させ、
前記ユーザの体動を検出させ、
検出した前記体動に基づいて前記ユーザが動作中であるか否かを判別させ、
前記ユーザが動作中である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、
ことを特徴とする制御プログラム。 In a control program for controlling, by a computer, a measuring device that is worn on the user's body and measures the user's biological information,
Measuring the user's biological information,
Detecting the movement of the user,
Based on the detected body movement, it is determined whether the user is operating,
Only when the user is operating, the measured biological information is stored as biological information data.
A control program characterized by that.
前記ユーザの生体情報を計測させ、
計測した前記生体情報のSN状態を検出させ、
前記SN状態が所定の基準状態よりも良好であるか否かを判別させ、
前記SN状態が所定の基準状態よりも良好である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、
ことを特徴とする制御プログラム。 In a control program for controlling, by a computer, a measuring device that is worn on the user's body and measures the user's biological information,
Measuring the user's biological information,
The SN state of the measured biological information is detected,
Determining whether the SN state is better than a predetermined reference state;
Only when the SN state is better than a predetermined reference state, the measured biological information is stored as biological information data.
A control program characterized by that.
前記ユーザの生体情報を計測させ、
前記生体情報が正常範囲外か否かを判別させ、
前記生体情報が前記正常範囲外である場合にのみ、前記計測した生体情報を生体情報データとして記憶させる、
ことを特徴とする制御プログラム。 In a control program for controlling, by a computer, a measuring device that is worn on the user's body and measures the user's biological information,
Measuring the user's biological information,
Determine whether the biological information is outside the normal range,
Only when the biological information is outside the normal range, the measured biological information is stored as biological information data.
A control program characterized by that.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006035325A JP2007209679A (en) | 2006-02-13 | 2006-02-13 | Measuring device and controlling method and controlling program of measuring device |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006035325A JP2007209679A (en) | 2006-02-13 | 2006-02-13 | Measuring device and controlling method and controlling program of measuring device |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010005127A (en) * | 2008-06-26 | 2010-01-14 | Seiko Instruments Inc | Biological information measuring system and biological information receiving apparatus |
JP2012170703A (en) * | 2011-02-23 | 2012-09-10 | Seiko Epson Corp | Pulsation detector |
JP2014018213A (en) * | 2012-07-12 | 2014-02-03 | Seiko Epson Corp | Bioinformation measuring apparatus, patient terminal, server, and remote rehabilitation method |
-
2006
- 2006-02-13 JP JP2006035325A patent/JP2007209679A/en active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2012170703A (en) * | 2011-02-23 | 2012-09-10 | Seiko Epson Corp | Pulsation detector |
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