WO2017109909A1 - 電子機器及び身体状況判定プログラム - Google Patents

Abstract

電子機器は、メモリ（１５０）と、前記メモリ（１５０）に接続されるプロセッサ（１４０）とを有し、前記プロセッサ（１４０）は、ユーザの身体に装着されたセンサであって脈拍を検知する第１のセンサ（１２０）及び加速度を検知する第２のセンサ（１３０）から、それぞれ第１センサ値及び第２センサ値を取得し、取得された第２センサ値が所定条件を満たす際に取得される第１センサ値に基づいて、ユーザの安静時脈拍数を算出し、算出された前記安静時脈拍数に基づいてユーザの推定体重を算出し、算出された前記推定体重と前記安静時脈拍数とに基づいてユーザの最大脈拍数を算出し、少なくとも算出された前記推定体重及び前記最大脈拍数を用いてユーザの身体状況を示す判定値を算出する。

Description

電子機器及び身体状況判定プログラム

　本発明は、電子機器及び身体状況判定プログラムに関する。

　近年、例えばユーザの腕などに装着可能なウェアラブル端末が普及しつつある。ウェアラブル端末は、ユーザの身体に装着されて使用されるため、例えばユーザの脈拍数を計数し、ユーザの身体の状況をモニタリングすることなどが可能となっている。ユーザの脈拍を検知する脈拍センサとしては、光の反射量を測定するものなどがある。

　具体的には、脈拍センサは、光を照射するＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）と光を検知するＰＤ（Photo　Detector）とを備え、ＬＥＤから人体に向かって照射された光の反射量をＰＤによって検知する。光の反射量は、血流量に応じて変化するため、ＰＤによって検知される光レベルの時間波形は、脈拍に従って変化する。そこで、ＰＤによって検知される光レベルの時間波形を例えばＦＦＴ（Fast　Fourier　Transform：高速フーリエ変換）処理し、得られた周波数スペクトルのピークに対応する脈拍数が算出されるなどの手法が採られる。

　このような脈拍センサを搭載するウェアラブル端末は、例えば作業現場などで働く作業員によって装着され、作業員の身体にかかる負荷をモニタリングする用途などに用いられることがある。身体にかかる負荷の指標としては、例えば最大脈拍数に対する現在の脈拍数の比などがある。最大脈拍数とは、上限値とされる１分当たりの脈拍数のことで、一般には、２２０から年齢を減算した値が最大脈拍数とされる。

特開２００９－２８５４９８号公報

　しかしながら、最大脈拍数を使用する指標によってユーザの身体状況をモニタリングする場合には、ウェアラブル端末にユーザの年齢などを入力する必要が生じる。この結果、ユーザの身体状況のモニタリングには手間がかかるという問題がある。特に、例えば作業現場の作業員がそれぞれ作業時間に共有のウェアラブル端末を装着する場合には、作業員は、作業時間が開始する度に年齢などのデータを入力することになる。このようなデータ入力は作業の効率低下を招くとともに、データ入力の誤りなどにより、身体状況の正しいモニタリングが困難になる虞がある。

　さらに、上述したように、最大脈拍数は２２０から年齢を減算した値とされるのが一般的であるため、最大脈拍数の個人差が考慮されておらず、正確な最大脈拍数に基づく身体状況のモニタリングは困難である。

　本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであって、手間をかけずに正確に身体状況をモニタリングすることができる電子機器及び身体状況判定プログラムを提供することを目的とする。

　本願が開示する電子機器は、１つの態様において、メモリと、前記メモリに接続されるプロセッサとを有し、前記プロセッサは、ユーザの身体に装着されたセンサであって脈拍を検知する第１のセンサ及び加速度を検知する第２のセンサから、それぞれ第１センサ値及び第２センサ値を取得し、取得された第２センサ値が所定条件を満たす際に取得される第１センサ値に基づいて、ユーザの安静時脈拍数を算出し、算出された前記安静時脈拍数に基づいてユーザの推定体重を算出し、算出された前記推定体重と前記安静時脈拍数とに基づいてユーザの最大脈拍数を算出し、少なくとも算出された前記推定体重及び前記最大脈拍数を用いてユーザの身体状況を示す判定値を算出する。

　本発明にかかる電子機器及び身体状況判定プログラムは、手間をかけずに正確に身体状況をモニタリングすることができるという効果を奏する。

図１は、一実施の形態に係る携帯端末装置の構成を示すブロック図である。 図２は、一実施の形態に係るプロセッサの機能を示すブロック図である。 図３は、一実施の形態に係る身体状況判定処理を示すフロー図である。 図４は、判定値算出処理の具体例を示すフロー図である。 図５は、通知情報の具体例を示す図である。

　以下、本願が開示する電子機器及び身体状況判定プログラムの一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、以下においては、電子機器の一例として、ユーザが身体に装着して携帯する携帯端末装置について説明するが、一実施の形態において開示される技術は、その他の電子機器にも広く適用可能である。

　図１は、一実施の形態に係る携帯端末装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示す携帯端末装置１００は、無線通信部１１０、脈拍センサ１２０、加速度センサ１３０、プロセッサ１４０、メモリ１５０及びディスプレイ１６０を有する。

　無線通信部１１０は、例えばBluetooth（登録商標）による無線通信機能を備えた通信モジュールであり、スマートフォンなどの他の通信端末装置との間で無線通信を実行する。具体的には、無線通信部１１０は、例えば携帯端末装置１００を装着するユーザの身体状況を示す判定値をＢＬＥ（Bluetooth　Low　Energy）によって他の通信端末装置へ報知する。

　脈拍センサ１２０は、携帯端末装置１００を装着するユーザの脈拍を検知する。具体的には、脈拍センサ１２０は、ＬＥＤ及びＰＤを備え、ＬＥＤから照射された光の反射をＰＤによって検知し、得られる光の反射量をセンサ値としてプロセッサ１４０へ出力する。ユーザの身体へ向けて照射される光は、ユーザの身体によって反射するが、このときの光の反射量は、ユーザの体内の血流量に応じて変化する。このため、脈拍センサ１２０のセンサ値からユーザの脈拍を検知することが可能である。

　加速度センサ１３０は、例えば３軸加速度センサを備え、携帯端末装置１００の３軸方向それぞれの加速度を検知する。そして、加速度センサ１３０は、３軸加速度センサによって検知された加速度をセンサ値としてプロセッサ１４０へ出力する。

　プロセッサ１４０は、例えばＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）又はＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）などを備え、携帯端末装置１００全体を統括制御する。すなわち、プロセッサ１４０は、メモリ１５０を使用しながら種々の処理を実行する。具体的には、プロセッサ１４０は、脈拍センサ１２０及び加速度センサ１３０を駆動し、脈拍センサ１２０から得られる脈拍センサ値と加速度センサ１３０から得られる加速度センサ値とに基づいて、ユーザの体重及び最大脈拍数を推定する。そして、プロセッサ１４０は、推定された体重及び最大脈拍数からユーザの身体状況を示す判定値を算出し、判定値をユーザへ通知するための通知処理を実行する。プロセッサ１４０の機能については、後に詳述する。

　メモリ１５０は、例えばＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）又はＮＡＮＤ型フラッシュメモリなどを備え、プロセッサ１４０によって実行される処理の際に、種々の情報を記憶する。

　ディスプレイ１６０は、例えば液晶パネルなどを備え、プロセッサ１４０から出力される通知情報を表示する。ディスプレイ１６０は、接触を検知するタッチパネルと重ねて配置されていても良い。

　図２は、一実施の形態に係るプロセッサ１４０の機能を示すブロック図である。図２に示すプロセッサ１４０は、脈拍センサ制御部１４１、加速度センサ制御部１４２、脈拍数算出部１４３、運動量算出部１４４、安静時脈拍数決定部１４５、体重推定部１４６、最大脈拍数推定部１４７、身体状況判定部１４８及び通知処理部１４９を有する。

　脈拍センサ制御部１４１は、脈拍センサ１２０を駆動し、脈拍センサ１２０によって所定の周期で検知される光の反射量を脈拍センサ値として取得する。そして、脈拍センサ制御部１４１は、取得した脈拍センサ値を脈拍数算出部１４３へ出力する。

　加速度センサ制御部１４２は、加速度センサ１３０を駆動し、加速度センサ１３０によって所定の周期で検知される加速度を加速度センサ値として取得する。そして、加速度センサ制御部１４２は、取得した加速度センサ値を運動量算出部１４４へ出力する。

　なお、脈拍センサ制御部１４１及び加速度センサ制御部１４２は、携帯端末装置１００が備えるセンサを制御するセンサドライバに含まれる。

　脈拍数算出部１４３は、所定の周波数帯域を透過させるバンドパスフィルタによって脈拍センサ値の波形をフィルタリングし、帯域外のノイズを除去する。そして、脈拍数算出部１４３は、ノイズ除去後の波形をＦＦＴ処理することにより、脈拍センサ値の波形の周波数スペクトルを得る。さらに、脈拍数算出部１４３は、周波数スペクトルにおけるピークを検出し、ピークに対応する周波数を有する脈動の単位時間（例えば１分）当たりの回数を脈拍数とする。

　運動量算出部１４４は、加速度センサ値に基づいて、ユーザの運動量を算出する。具体的には、運動量算出部１４４は、例えば運動強度又は歩数などの運動量を加速度センサ値に基づいて算出する。加速度センサ１３０は、ユーザの身体に装着された携帯端末装置１００の動きを検知することができるため、運動量算出部１４４は、加速度センサ値からユーザの運動強度を算出することができる。運動強度としては、例えば安静時の運動強度を１．０ＭＥＴｓとし、この運動強度を基準として相対的な数値で運動強度を表現するメッツ（ＭＥＴｓ）を用いることができる。また、運動量算出部１４４は、加速度センサ値から重力加速度の方向を推定し、重力加速度と平行な方向の加速度の変化のパターンから、歩行による加速度の変化のパターンを抽出する。そして、運動量算出部１４４は、抽出した歩行による加速度の変化パターンからユーザの歩数を算出することができる。

　安静時脈拍数決定部１４５は、運動量算出部１４４によって算出される運動量に基づいて、ユーザが安静状態にあるか否かを判定する。そして、安静時脈拍数決定部１４５は、ユーザが安静状態にあると判定した際に、脈拍数算出部１４３によって算出された脈拍数を安静時脈拍数と決定する。具体的には、安静時脈拍数決定部１４５は、例えば運動量算出部１４４によって算出された運動強度が１．５ＭＥＴｓ未満である時間が１０分以上継続し、かつ、この間に運動量算出部１４４によって算出された歩数が０であるか否かを判定する。この判定の結果、運動強度が１．５ＭＥＴｓ未満である時間が１０分以上継続し、かつ、この間の歩数が０である場合、安静時脈拍数決定部１４５は、ユーザが安静状態にあると判定する。ユーザが安静状態にある場合には、ユーザの脈拍数が上昇していないと考えられるため、安静時脈拍数決定部１４５は、ユーザが安定状態にあると判定した際に脈拍数算出部１４３によって算出された脈拍数を安静時脈拍数と決定する。

　体重推定部１４６は、安静時脈拍数決定部１４５によって決定された安静時脈拍数と心臓が１回の収縮によって動脈へ送出する血液量である拍出量とに基づいて、ユーザの体重を推定する。ここで、拍出量は、固定の値であり、一般成人の安静時の拍出量は例えば約７０ｍｌである。安静時脈拍数と拍出量との間には下記の式（１）の関係がある。
　安静時脈拍数［bpm］＝心拍出量［ml/min］／拍出量［ml］　…（１）

　ただし、安静時脈拍数は１分当たりの脈拍数（beat　per　minute：ｂｐｍ）であり、心拍出量とは、１分間に心臓が拍出する血液の量（ｍｌ）である。一方、１分間で全身を巡り心臓へ戻る血液の量（ｍｌ）である循環血液量と体重との間には下記の式（２）の関係がある。
　循環血液量［ml/min］＝体重［kg］／１３×１０００［ml］　…（２）

　ここで、１分間で心臓が拍出する血液の量と１分間で全身を巡り心臓へ戻る血液の量とは、ほぼ等しいと仮定することができる。換言すれば、上式（１）、（２）の心拍出量と循環血液量とは、ほぼ等しいと仮定することができる。このため、上式（１）、（２）から、安静時脈拍数と体重との間には、下記の式（３）の関係があるといえる。
　体重［kg］＝安静時脈拍数［bpm］×拍出量［ml］×１３／１０００［ml］　…（３）

　上述したように、拍出量は固定値であるため、体重推定部１４６は、上式（３）を用いて安静時脈拍数から推定体重を算出する。

　最大脈拍数推定部１４７は、安静時脈拍数決定部１４５によって決定された安静時脈拍数と体重推定部１４６によって算出された推定体重とに基づいて、ユーザの最大脈拍数を推定する。具体的には、最大脈拍数推定部１４７は、下記の式（４）を用いて最大脈拍数を推定する。
　最大脈拍数［bpm］＝最大酸素摂取量［l/min］×安静時脈拍数［bpm］／１５　…（４）

　上式（４）において、最大酸素摂取量は、体重１ｋｇ当たりの最大酸素摂取量であり、下記の式（５）によって求められる。
　最大酸素摂取量［l/min］＝
　　　体重を加味した最大酸素摂取量［l/min］／体重［kg］×１０００［ml］　…（５）

　また、上式（５）の体重を加味した最大酸素摂取量は、例えば下記の回帰式（６）によって求められる。
　体重を加味した最大酸素摂取量［l/min］＝ａ×体重［kg］＋ｂ　…（６）

　ただし、上式（６）において、ａ、ｂは所定の係数であり、例えばａ＝０．０２５、ｂ＝０．９４７などとすることができる。ａ、ｂをこれらの値とする場合には、上式（４）は、下記の式（７）のようになる。
　最大脈拍数［bpm］＝
　　（２５×体重［kg］＋９４７）×安静時脈拍数［bpm］／１５／体重［kg］　…（７）

　したがって、最大脈拍数推定部１４７は、例えば上式（７）に推定体重及び安静時脈拍数を代入することにより、ユーザの最大脈拍数を推定する。

　なお、体重推定部１４６及び最大脈拍数推定部１４７による体重及び最大脈拍数の推定は、必ずしも上式（１）～（７）に依らなくても良い。すなわち、ユーザの脈拍数、安静時脈拍数及び運動量から推定可能であれば、他の関係式を用いてユーザの体重及び最大脈拍数が推定されても良い。

　身体状況判定部１４８は、推定された体重及び最大脈拍数に基づいて、ユーザの身体状況に関する判定値を算出する。具体的には、身体状況判定部１４８は、例えば最大脈拍数と現在の脈拍数とを用いて、ユーザの身体にかかっている負荷を算出する。また、身体状況判定部１４８は、例えば最大脈拍数と現在の脈拍数と体重とを用いて、ユーザが消費する消費カロリーを算出する。

　通知処理部１４９は、身体状況判定部１４８によってユーザの身体状況に関する判定値が算出されると、この判定値を通知する通知情報を生成し、生成した通知情報をディスプレイ１６０に表示させる。このとき、通知処理部１４９は、脈拍数算出部１４３によって算出された脈拍数及び運動量算出部１４４によって算出された運動量を通知情報に含めても良い。また、通知処理部１４９は、生成した通知情報を無線通信部１１０から送信させても良い。

　次いで、上記のように構成された携帯端末装置１００による身体状況判定処理について、図３に示すフロー図を参照しながら説明する。

　携帯端末装置１００がユーザの身体に装着され、例えば身体状況判定のためのアプリケーションが起動されると、脈拍センサ制御部１４１及び加速度センサ制御部１４２によって、それぞれ脈拍センサ１２０及び加速度センサ１３０の駆動が開始される（ステップＳ１０１）。脈拍センサ１２０及び加速度センサ１３０が駆動されることにより、脈拍センサ制御部１４１によって所定の周期で脈拍センサ値が取得され、加速度センサ制御部１４２によって所定の周期で加速度センサ値が取得される。

　脈拍センサ制御部１４１によって取得される脈拍センサ値は、脈拍数算出部１４３へ通知され、脈拍数算出部１４３によってユーザの脈拍数が算出される（ステップＳ１０２）。具体的には、脈拍数算出部１４３によって、脈拍センサ値の時間波形がＦＦＴ処理され、得られた周波数スペクトルにおけるピークが検出され、検出されたピークに対応する脈拍数が算出される。

　一方、加速度センサ制御部１４２によって取得される加速度センサ値は、運動量算出部１４４へ通知され、運動量算出部１４４によってユーザの運動強度が算出される（ステップＳ１０３）。また、運動量算出部１４４によってユーザの歩数が算出される（ステップＳ１０４）。加速度センサ値に基づく運動強度及び歩数の算出には様々な方法を用いることが可能であるが、例えば加速度センサ値から重力加速度の方向を推定し、重力加速度と平行な方向の加速度の変化のパターンから、歩行による加速度の変化のパターンを抽出し、歩数を算出することが可能である。

　そして、安静時脈拍数決定部１４５によって、運動量算出部１４４によって算出された運動強度及び歩数が参照され、ユーザが安静状態にあるか否かが判定される（ステップＳ１０５）。すなわち、安静時脈拍数決定部１４５によって、運動強度及び歩数が所定条件を満たすか否かが判定される。この所定条件は、例えば運動強度が１．５ＭＥＴｓ未満である期間が１０分以上継続し、かつ、この期間の歩数が０であることなどのように、ユーザの脈拍数が上昇する要因がないと判断できる条件である。この判定の結果、運動強度及び歩数が所定条件を満たさず、ユーザが安静状態ではないと判定される間は（ステップＳ１０５Ｎｏ）、脈拍センサ値及び加速度センサ値の取得が繰り返され、ユーザが安静状態となることが待機される。

　そして、運動強度及び歩数が所定条件を満たし、ユーザが安静状態にあると判定されると（ステップＳ１０５Ｙｅｓ）、この時点で脈拍数算出部１４３によって検出されたピークに対応する脈拍数が安静時脈拍数と決定される（ステップＳ１０６）。このように決定された安静時脈拍数は、ユーザの運動量に基づいているため、ユーザに特有の安静時脈拍数である。安静時脈拍数は、体重推定部１４６及び最大脈拍数推定部１４７へ通知され、ユーザの体重及び最大脈拍数が推定される。

　具体的には、体重推定部１４６によって、安静時脈拍数決定部１４５から通知された安静時脈拍数が上式（３）に代入されることにより、ユーザの体重が推定される（ステップＳ１０７）。このとき、上式（３）の拍出量は、例えば７０ｍｌなどの固定値としてユーザの体重が推定される。

　また、最大脈拍数推定部１４７によって、安静時脈拍数決定部１４５から通知された安静時脈拍数と体重推定部１４６によって推定された体重とが上式（７）に代入されることにより、ユーザの最大脈拍数が推定される（ステップＳ１０８）。このように、体重及び最大脈拍数がユーザに特有の安静時脈拍数に基づいて推定されるため、個人差を反映した正確な体重及び最大脈拍数の推定が可能である。すなわち、例えば２２０から年齢を減算した値を最大脈拍数とする場合のように年齢が等しいすべてのユーザの最大脈拍数が同じになるのではなく、個々のユーザの身体状況を反映した最大脈拍数が推定される。また、ユーザの運動量に基づく安静時脈拍数から体重及び最大脈拍数が推定されるため、ユーザは、例えば年齢などの情報を入力する必要がない。換言すれば、手間をかけずに正確に身体状況をモニタリングすることができる。

　推定された体重及び最大脈拍数は、身体状況判定部１４８へ入力され、身体状況判定部１４８によって、ユーザの身体状況を示す判定値が算出される（ステップＳ１０９）。このとき、身体状況判定部１４８によって、現在の脈拍数や運動量が用いられて判定値が算出されても良い。すなわち、脈拍数算出部１４３によって算出される脈拍数と運動量算出部１４４によって算出される運動量とが身体状況の判定値算出に用いられても良い。判定値算出の具体例については、後に図４、５を参照して説明する。

　身体状況判定部１４８によって判定値が算出されると、通知処理部１４９によって、判定値を通知する通知情報が生成される。そして、通知処理部１４９によって、通知情報をディスプレイ１６０に表示させたり、通知情報を無線通信部１１０から送信させたりする通知処理が実行される（ステップＳ１１０）。

　図４は、上述したステップＳ１０９における判定値算出処理の具体例を示すフロー図である。この判定値算出処理は、主に身体状況判定部１４８によって実行される。

　体重及び最大脈拍数が身体状況判定部１４８へ入力された後も、脈拍数算出部１４３によって継続的に脈拍数が算出される（ステップＳ２０１）。算出された脈拍数は、身体状況判定部１４８へ入力され、ユーザの身体にかかる負荷レベルが判定値として算出される（ステップＳ２０２）。すなわち、ユーザの最大脈拍数に対する現在の脈拍数の比に対応する負荷レベルが算出される。負荷レベルは、例えばユーザの安静時脈拍数から最大脈拍数までを５段階に分け、現在の脈拍数が属する段階の数値などとしても良い。算出された負荷レベルは、通知処理部１４９によって通知情報に含められ、ディスプレイ１６０に表示される。すなわち、例えば図５（ａ）に示すように、現在のユーザの負荷レベルがユーザへ通知される。

　また、体重及び最大脈拍数が身体状況判定部１４８へ入力された後も、運動量算出部１４４によって継続的に運動強度が算出される（ステップＳ２０３）。算出された運動強度は、身体状況判定部１４８へ入力され、ユーザが消費するカロリーが判定値として算出される（ステップＳ２０４）。すなわち、運動強度を示すメッツ値とユーザの体重と所定の係数とが乗算されることにより、ユーザの消費カロリーが算出される。消費カロリーは、メッツ値の代わりに上述した負荷レベルと体重とに基づいて算出されても良い。算出された消費カロリーは、通知処理部１４９によって通知情報に含められ、ディスプレイ１６０に表示される。すなわち、例えば図５（ｂ）に示すように、ユーザの消費カロリーがユーザへ通知される。

　以上のように、本実施の形態によれば、加速度センサ値に基づいてユーザの運動量を算出し、ユーザが安静状態にある際の脈拍数を安静時脈拍数と決定する。そして、安静時脈拍数に基づいてユーザの体重及び最大脈拍数を推定し、体重及び最大脈拍数からユーザの身体状況を示す判定値を算出する。このため、ユーザに関する情報を入力することなく、ユーザの身体状況を反映する安静時脈拍数及び最大脈拍数を算出することができ、手間をかけずに正確に身体状況をモニタリングすることができる。

　なお、上記一実施の形態においては、ユーザの身体に装着される携帯端末装置によってユーザの身体状況が判定されるものとしたが、身体状況判定処理は、他の情報処理装置が実行しても良い。すなわち、ユーザの身体に装着される携帯端末装置は、脈拍センサ１２０及び加速度センサ１３０によって得られたセンサ値を無線通信部１１０から他の情報処理装置へ送信し、センサ値を受信した情報処理装置が身体状況判定処理を実行しても良い。また、センサ値が例えばインターネットを介して所定のサーバなどへ転送され、所定のサーバにおいて身体状況判定処理が実行されるようにすることも可能である。

　上記一実施の形態において説明した身体状況判定処理をコンピュータが実行可能なプログラムとして記述することも可能である。この場合、このプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納し、コンピュータに導入することも可能である。コンピュータが読み取り可能な記録媒体としては、例えばＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリなどの可搬型記録媒体や、例えばフラッシュメモリなどの半導体メモリが挙げられる。

　１１０　無線通信部
　１２０　脈拍センサ
　１３０　加速度センサ
　１４０　プロセッサ
　１４１　脈拍センサ制御部
　１４２　加速度センサ制御部
　１４３　脈拍数算出部
　１４４　運動量算出部
　１４５　安静時脈拍数決定部
　１４６　体重推定部
　１４７　最大脈拍数推定部
　１４８　身体状況判定部
　１４９　通知処理部
　１５０　メモリ
　１６０　ディスプレイ

Claims (5)

1. 　メモリと、
   　前記メモリに接続されるプロセッサとを有し、
   　前記プロセッサは、
   　ユーザの身体に装着されたセンサであって脈拍を検知する第１のセンサ及び加速度を検知する第２のセンサから、それぞれ第１センサ値及び第２センサ値を取得し、
   　取得された第２センサ値が所定条件を満たす際に取得される第１センサ値に基づいて、ユーザの安静時脈拍数を算出し、
   　算出された前記安静時脈拍数に基づいてユーザの推定体重を算出し、
   　算出された前記推定体重と前記安静時脈拍数とに基づいてユーザの最大脈拍数を算出し、
   　少なくとも算出された前記推定体重及び前記最大脈拍数を用いてユーザの身体状況を示す判定値を算出する
   　ことを特徴とする電子機器。
2. 　前記安静時脈拍数を算出する処理は、
   　取得された第２センサ値に基づいて、ユーザの運動強度及び歩数を算出し、
   　算出された運動強度が所定値未満の期間が所定時間継続し、かつ、当該期間における歩数が所定数未満である際に取得された第１センサ値に基づいて、安静時脈拍数を算出する
   　ことを特徴とする請求項１記載の電子機器。
3. 　前記推定体重を算出する処理は、
   　算出された前記安静時脈拍数と単位時間当たりに心臓から拍出される所定の血液量とを用いてユーザの推定体重を算出することを特徴とする請求項１記載の電子機器。
4. 　前記最大脈拍数を算出する処理は、
   　算出された前記推定体重から求められる最大酸素摂取量と安静時脈拍数とを用いてユーザの最大脈拍数を算出することを特徴とする請求項１記載の電子機器。
5. 　コンピュータに、
   　ユーザの身体に装着されたセンサであって脈拍を検知する第１のセンサ及び加速度を検知する第２のセンサから、それぞれ第１センサ値及び第２センサ値を取得し、
   　取得された第２センサ値が所定条件を満たす際に取得される第１センサ値に基づいて、ユーザの安静時脈拍数を算出し、
   　算出された前記安静時脈拍数に基づいてユーザの推定体重を算出し、
   　算出された前記推定体重と前記安静時脈拍数とに基づいてユーザの最大脈拍数を算出し、
   　少なくとも算出された前記推定体重及び前記最大脈拍数を用いてユーザの身体状況を示す判定値を算出する
   　処理を実行させることを特徴とする身体状況判定プログラム。

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