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公開番号2025068788
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-30
出願番号2023178791
出願日2023-10-17
発明の名称欠損データ補完装置、生体センサ、欠損データ補完方法、及びプログラム
出願人国立大学法人東北大学
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類A61B 5/00 20060101AFI20250422BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】データの欠損を適切に補完することができる欠損データ補完装置、生体センサ、欠損データ補完方法、及びプログラムを提供すること。
【解決手段】複数の生体情報に関する時系列の計測データを取得する取得部と、前記計測データにおける欠損データを含む生体情報である対象生体情報及び前記対象生体情報以外の生体情報である参照生体情報における時系列データを生成し、前記時系列データを用いたシミュレーションにより、前記欠損データを推定する推定部と、を備える、欠損データ補完装置である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の生体情報に関する時系列の計測データを取得する取得部と、
前記計測データに欠損データを含む生体情報である対象生体情報の計測データである対象計測データ及び前記対象生体情報以外の生体情報である参照生体情報の計測データである参照計測データを用いたシミュレーションにより、前記欠損データを推定する推定部と、を備える、
欠損データ補完装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記対象生体情報は、平均心拍数であり、
前記参照生体情報は、歩数、エネルギー消費量、活動タイプ、体動タイプ、睡眠状態、皮膚温、紫外線レベル、または会話時間のうち少なくともいずれか１つを含む、
請求項１に記載の欠損データ補完装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記対象計測データ及び前記参照計測データを用いた重回帰分析を利用して前記シミュレーションを実行する、
請求項２に記載の欠損データ補完装置。
【請求項４】
前記推定部は、強制投入法により前記重回帰分析を実行する、
請求項３に記載の欠損データ補完装置。
【請求項５】
生体の変化に関する生体変化を実測する実測センサと、
前記生体変化に基づいて導出した複数の生体情報に関する時系列の計測データを取得する取得部と、
前記計測データにおける欠損データを含む生体情報である対象生体情報及び前記対象生体情報以外の生体情報である参照生体情報における時系列データを生成し、前記時系列データを用いたシミュレーションにより、前記欠損データを推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記欠損データを補完する補完部と、
前記欠損データが補完された前記計測データに基づく提供データを生成して提供する提供部と、を備え、
前記対象生体情報は、平均心拍数であり、
前記参照生体情報は、歩数、エネルギー消費量、活動タイプ、体動タイプ、睡眠状態、皮膚温、紫外線レベル、または会話時間のうち少なくともいずれか１つを含む、
生体センサ。
【請求項６】
コンピュータが、
複数の生体情報に関する時系列の計測データを取得し、
前記計測データにおける欠損データを含む生体情報である対象生体情報及び前記対象生体情報以外の生体情報である参照生体情報における時系列データを生成し、前記時系列データを用いたシミュレーションにより、前記欠損データを推定する、
欠損データ補完方法。
【請求項７】
コンピュータに、
複数の生体情報に関する時系列の計測データを取得し、
前記計測データにおける欠損データを含む生体情報である対象生体情報及び前記対象生体情報以外の生体情報である参照生体情報における時系列データを生成し、前記時系列データを用いたシミュレーションにより、前記欠損データを推定する、ことを行わせる、
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠損データ補完装置、生体センサ、欠損データ補完方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、各種の生体情報を取得できる腕時計型の生体センサが知られている。生体センサとして、例えば、生体情報の計測データとして、生体センサを装着するユーザの脈拍数、脈波、脈拍間隔、体温、歩数、及び消費カロリーのデータを時系列で簡易に計測、算出して取得するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
生体センサは、例えば、光電センサや加速度センサなど、ユーザの生体の変化を実測する実測センサ、ＵＶ（ultraviolet）センサなどを備える。生体センサでは、例えば、制御部において、実測センサによる実測値を生体情報の計測データとしたり、実測値を各種演算処理して生体情報の計測データとしたりする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１６－１３１６０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の生体センサでは、例えば、５日から７日程度の計測データを蓄積する。このため、保存容量を確保する必要があるので、例えば、光センサで実測された情報に基づく容積脈波については、周波数を低く設定する。このため、容積脈波を測定する精度が低くなるので、容積脈波により算出される心拍数の計測データに欠損値が見られることがしばしばあった。また、通常の測定であっても、体動などで、計測データに欠損値が生じる場合がある。特に、運動などしている場合いは、計測データに欠損値が生じる場合が多い。計測データに欠損値があると、計測データを用いた確認などに不都合が生じることがある。例えば、脈拍数のデータは、ユーザの自律神経の判定に利用するが、脈拍数のデータが欠損していると、自律神経の判定の精度が低下する。
【０００６】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、データの欠損を適切に補完することができる欠損データ補完装置、生体センサ、欠損データ補完方法、及びプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］上記課題を解決するため、本発明の一態様は、複数の生体情報に関する時系列の計測データを取得する取得部と、前記計測データに欠損データを含む生体情報である対象生体情報の計測データである対象計測データ及び前記対象生体情報以外の生体情報である参照生体情報の計測データである参照計測データを用いたシミュレーションにより、前記欠損データを推定する推定部と、を備える、欠損データ補完装置である。
【０００８】
［２］また、本発明の一態様は、前記対象生体情報は、平均心拍数であり、前記参照生体情報は、歩数、エネルギー消費量、活動タイプ、体動タイプ、睡眠状態、皮膚温、紫外線レベル、または会話時間のうち少なくともいずれか１つを含む、ものである。
【０００９】
［３］また、本発明の一態様は、前記推定部は、前記対象計測データ及び前記参照計測データを用いた重回帰分析を利用して前記シミュレーションを実行する、ものである。
【００１０】
［４］また、本発明の一態様は、前記推定部は、強制投入法により前記重回帰分析を実行する、ものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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