檢測裝置和方法及程序與流程

文檔序號：11141998閱讀：1005來源：國知局

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本技術涉及檢測裝置、檢測方法及程序。具體地，本技術涉及能夠高精度地檢測生命體狀態的檢測裝置、檢測方法及程序。

背景技術：

近年來，例如，已經提出一種技術，作為檢測生命體狀態的技術，該技術檢測用戶周圍的環境信息，由檢測到的環境信息判定作為用戶生命體狀態的行為特性，并將隨所判定的行為特性而定的處理反映在化身中(參照專利文獻1)。

引文列表

專利文獻

專利文獻1：日本專利申請特許公開號2013-105319

技術實現要素：

技術問題

然而，專利文獻1的技術僅通過獲取用戶周圍的環境信息來判定與用戶生命體狀態對應的行為特性，并將隨所判定的行為特性而定的處理反映在化身中。因此，專利文獻1的技術不直接獲得關于人的生命體的信息以執行判定，由此不一定能夠執行適當處理。

本技術鑒于這些情況而得出，特別是為了能夠使用簡化方法，高精度地檢測用戶生命體狀態。

技術方案

根據本技術的一個方面的一種檢測裝置包括：分析單元，被構造為對從生命體采集到的淚液執行成分分析；和檢測單元，被構造為以淚液的成分分析的結果為基礎檢測生命體狀態。

可以使檢測單元以淚液的成分分析的結果為基礎檢測根據淚液類型而判定的生命體狀態。

由生命體的情緒引起的情感狀態可包括在生命體的狀態中。

可以使檢測單元以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當生命體的狀態將要轉變為預定情感狀態時分泌的物質的分析結果為基礎，指明生命體的狀態是否轉變為預定情感狀態。

可以使檢測單元以以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當生命體的狀態將要轉變為第一情感狀態時分泌的物質的分析結果為基礎計算出的轉變為第一情感狀態的似然度和以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當生命體的狀態將要轉變為第二情感狀態時分泌的物質的分析結果為基礎計算出的轉變為第二情感狀態的似然度為基礎，指明生命體的狀態是轉變為第一情感狀態還是第二情感狀態。

可以使檢測單元還以轉變為第一情感狀態的似然度和轉變為第二情感狀態的似然度為基礎計算事前預測情緒水平，該事前預測情緒水平表示生命體的狀態被估計為將要進行轉變的生命體的狀態的程度。

可以使檢測單元以事前預測情緒水平為基礎預測事前預測情緒水平在當前時間之后的時間的變化。

可以使檢測單元以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當生命體的狀態為預定情感狀態時分泌很多的物質的分析結果為基礎，指明生命體的狀態。

可以使檢測單元以以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于在第一情感狀態期間分泌很多的物質的分析結果為基礎計算出的第一情感狀態的似然度和以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于在第二情感狀態期間分泌很多的物質的分析結果為基礎，計算出的第二情感狀態的似然度為基礎指明淚液狀態是第一情感狀態還是第二情感狀態。

可以使檢測單元還以第一情感狀態的似然度和第二情感狀態的似然度為基礎計算情緒水平，該情緒水平表示生命體的情感狀態的程度。

可以使檢測單元以情緒水平為基礎預測情緒水平在當前時間之后的時間的變化。

由對生命體刺激引起的狀態包括在生命體的狀態中。

可以使檢測單元以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當對生命體刺激時或當生命體感到酸痛時分泌的物質的分析結果為基礎指明生命體的狀態是由對生命體刺激引起的狀態還是由生命體的情緒引起的情感狀態，當生命體持續感到酸痛時，生命體的狀態轉變為由生命體的情緒引起的情感狀態。

可以使檢測單元以時間段長度為基礎指明生命體的狀態是由對生命體刺激引起的狀態還是由生命體的情緒引起的情感狀態，該時間段是基于對于當對生命體刺激時或當生命體感到酸痛時分泌的物質的分析結果，且在該時間段期間，表示物質的分泌量的值等于或大于預定閾值。

可以使檢測單元以對于當對生命體刺激時或當生命體感到酸痛時分泌的物質的分析結果為基礎計算生命體的刺激水平或酸痛水平。

可以使檢測單元以刺激水平或酸痛水平為基礎預測刺激水平或酸痛水平在當前時間之后的時間的變化。

可以使檢測單元以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于特定物質的分析結果為基礎指明生命體的淚液分泌水平。

該檢測裝置可安裝到眼球以及可從眼球拆卸。

根據本技術的一個方面的一種檢測方法包括以下步驟：對從生命體采集到的淚液執行成分分析；并以淚液的成分分析的結果為基礎檢測生命體的狀態。

根據本技術的一個方面的一種程序使計算機執行處理，該處理包括：對從生命體采集到的淚液執行成分分析的分析步驟；和以淚液的成分分析的結果為基礎檢測生命體的狀態的檢測步驟。

根據本技術的一個方面，對從生命體采集到的淚液執行成分分析，并以淚液的成分分析的結果為基礎檢測生命體的狀態。

根據本技術的一個方面的檢測裝置可為獨立裝置，或可為執行檢測處理的方塊。

本發明的有益效果如下：

根據本技術的一個方面，可以容易地且高精度地檢測生命體的狀態。

附圖說明

圖1為示意圖，說明了適用本技術的生命體狀態檢測裝置的用例；

圖2為示意圖，示出了在眼球上戴著適用本技術的隱形眼鏡式顯示裝置的實例；

圖3為示意圖，說明了隱形眼鏡式顯示裝置的外觀構造實例；

圖4為方塊圖，說明了實現圖3中顯示裝置的功能的構造；

圖5為示意圖，說明了淚液分析單元的構造實例；

圖6為示意圖，說明了分析室的構造實例；

圖7為流程圖，說明了生命體狀態檢測處理；

圖8為流程圖，說明了另一個生命體狀態檢測處理；

圖9為示意圖，說明了生命體狀態的轉變；

圖10為示意圖，說明了淚液成分和時間轉變之間的關系；

圖11為示意圖，說明了累積淚液成分和時間轉變之間的關系；

圖12為流程圖，說明了情緒事前預測計算處理；

圖13為流程圖，說明了情緒計算處理；

圖14為流程圖，說明了刺激/酸痛計算處理；

圖15為流程圖，說明了淚液分泌量計算處理；

圖16為流程圖，說明了喚醒/休眠計算處理；

圖17為流程圖，說明了喚醒/休眠計算處理；

圖18為流程圖，說明了干眼綜合征判定處理；

圖19為流程圖，說明了累積淚液成分以及情緒水平的預測；

圖20為示意圖，說明了累積淚液成分以及情緒水平的另一種預測；

圖21為示意圖，說明了累積淚液成分以及情緒水平的又一種預測；

圖22為示意圖，說明了情緒水平的預測；

圖23為示意圖，說明了情緒水平的預測；

圖24為示意圖，說明了情緒水平的預測；

圖25為示意圖，說明了適用本技術的隱形眼鏡式淚液收集裝置和分析裝置的外觀構造；

圖26為方塊圖，說明了用于實現分析裝置的功能的構造；

圖27為示意圖，說明了通用個人計算機的構造實例。

具體實施方式

<檢測生命體狀態的技術>

本技術通過檢測作為受治療者的人的淚液并對檢測到的淚液進行分析，檢測作為生命體信息的人的情緒。

本技術大致有兩個構造實例。在第一構造實例中，包括收集淚液并對收集到的淚液進行分析的功能的隱形眼鏡式顯示裝置以受分析淚液的成分信息為基礎指明人的生命體狀態，發送生命體狀態給移動終端(諸如智能手機)，并使移動終端顯示生命體狀態。

此外，在第二構造實例中，隱形眼鏡式收集裝置只執行淚液收集。然后，外部分析裝置對收集到的淚液進行分析，以受分析淚液的成分信息為基礎指明人的生命體狀態，發送生命體狀態給移動終端(諸如智能手機)，并使移動終端顯示生命體狀態。

具體地，在上述第一構造實例中，如圖1中由情況1所示，作為受治療者的人H1戴著隱形眼鏡式顯示裝置，該顯示裝置包括收集淚液并對淚液進行分析的功能。該顯示裝置然后以淚液成分為基礎指明生命體狀態，發送生命體狀態給移動終端SP(諸如智能手機)，并使移動終端SP呈現生命體狀態。因此，如圖1中由人H2所示，作為受治療者的人可以看到顯示在移動終端SP上她自己的生命體狀態的信息。

此外，在上述第二構造實例中，如圖1中由情況2所示，作為受治療者的人H1戴著包括收集淚液的功能的隱形眼鏡式淚液收集裝置，且淚液收集一旦完成，就從眼睛取下收集裝置，如由人H11所示。此外，如由人H12所示，收集裝置收存在分析裝置AN中，且分析裝置AN以淚液成分為基礎指明生命體狀態，并發送生命體狀態給移動終端SP(諸如智能手機)。因此，如圖1中由人H13所示，作為受治療者的人可以看到顯示在移動終端SP上她自己的生命體狀態。

<第一構造實例>

首先，將對本技術的上述第一構造實例進行說明。

圖2為示意圖，示出了適用本技術的檢測裝置的外觀構造，即，包括收集淚液的功能和對收集到的淚液進行分析的功能的隱形眼鏡式顯示裝置。隱形眼鏡式顯示裝置對應于上述第一構造實例。

請注意，眼球E的側截面如圖2中左邊部分所示，顯示裝置11戴在眼球E上，從正面看到的眼球E的外觀構造如圖2中右邊部分所示。顯示裝置11具有與眼球E的曲面一致的形狀。由于戴著和使用隱形眼鏡，所以戴著顯示裝置11。此外，在顯示裝置11的外周部分上，用于收集淚液的收集口G-1至G-6基本上每隔一定間隔地設置在接觸到眼球E的表面中。

請注意，雖然示出了在外周部分上設置六個收集口G-1至G-6的實例，但是可以設置不同數量的收集口。請注意，當收集口G-1至G-6無需相互區分時，它們被簡稱為收集口G。其他構造也參照類似方式。

<顯示裝置的電氣構造實例>

接著，將參照圖3對顯示裝置11的電氣構造實例進行說明。

具體地，顯示裝置11具有顯示區域21、供電天線22、信號天線23、發電單元24、姿勢檢測單元25、淚液檢測單元26-1至26-6、信號處理單元27和顯示元件驅動單元28。

顯示區域21具有顯示元件以及用于視線檢測的受光元件。顯示元件包括顯示信息的多個顯示像素，諸如將呈現給用戶的圖像和文字。用于視線檢測的受光元件被布置成與顯示像素相鄰以接收通過用戶眼球表面反射的光。顯示區域21還具有發光元件以及用于檢測用戶眼瞼的睜開和閉合的受光元件。

供電天線22被設置成包圍顯示區域21，并接收由磁場或電場引起且從外部提供的感應電動勢。信號天線23將從信號處理單元27提供的信息發送給外部，諸如以用戶視線為基礎執行的用戶界面操作結果。信號天線23還接收從外部發送的信息，諸如將顯示在顯示像素上的信息，并將該信息提供給信號處理單元27。

發電單元24通過對通過由來自外部的磁場等引起的電磁感應在供電天線22中生成的感應電流進行整流來獲得電力并累積電力。發電單元24然后將電力提供給顯示裝置11的每個部件。請注意，當發電單元24使用預定方法自己發電或具有可充電電池時，供電天線22可能未設置在顯示裝置11上。

姿勢檢測單元25包括電子陀螺儀傳感器、加速度傳感器等。姿勢檢測單元25檢測戴著顯示裝置11的用戶的姿勢或運動，并將檢測結果提供給信號處理單元27。姿勢檢測單元25檢測例如用戶頭部的運動或用戶的姿勢。

淚液檢測單元26-1至26-6中的每個淚液檢測單元采集由用戶分泌的淚液，測量所獲得的淚液的分泌量，并對淚液執行成分分析。請注意，下文中，當淚液檢測單元26-1至26-6無需特別區分時，它們也被簡稱為淚液檢測單元26。

信號處理單元27控制整個顯示裝置11。信號處理單元27以例如從顯示區域21中用于視線檢測的受光元件提供的信號為基礎通過檢測布置在顯示裝置11的各個區域中的受光元件之間的受光量的差異性(差別)來檢測用戶的視線。信號處理單元27還以例如從顯示區域21中用于檢測眼瞼的睜開和閉合的受光元件提供的信號為基礎檢測用戶眼瞼的睜開和閉合。

信號處理單元27還以例如從姿勢檢測單元25提供的檢測結果、視線檢測結果以及通過信號天線23接收到的信息為基礎控制顯示元件驅動單元28。信號處理單元27然后使顯示區域21顯示圖像等。

更具體地，例如，當顯示裝置11相對于用戶眼球旋轉時，旋轉方向和旋轉量可在姿勢檢測單元25中進行檢測。響應于此，信號處理單元27控制顯示元件驅動單元28以使顯示在顯示區域21上的圖像相對于眼球在與顯示裝置11的旋轉方向相反的方向上旋轉了從姿勢檢測單元25提供的顯示裝置11的旋轉量。因此，即使當顯示裝置11在用戶眼球上旋轉時，作為顯示裝置11的旋轉結果而發生的圖像旋轉也進行校正，且圖像可高清晰度地呈現給用戶。

顯示元件驅動單元28在信號處理單元27的控制下驅動顯示區域21中的顯示元件，以使顯示區域21顯示圖像。顯示元件驅動單元28還在信號處理單元27的控制下使顯示區域21中的發光元件發光。

<顯示裝置的功能構造實例>

接著，將對上述顯示裝置11的功能構造實例進行說明。

顯示裝置11的功能構造為例如圖4所示的構造。請注意，圖4中，與圖2中部件對應的部件由相同附圖標記表示，并適當地省略其說明。

圖4所示的顯示裝置11具有顯示區域21、供電天線22、信號天線23、發電單元24、姿勢檢測單元25、淚液檢測單元26、信號處理單元27、顯示元件驅動單元28、壓力檢測單元51、溫度檢測單元52和記錄單元53。

此外，發光元件62和受光元件63設置在顯示區域21中。此外，淚液檢測單元26包括AD轉換單元61。此外，信號處理單元27具有生命體狀態檢測單元64。

壓力檢測單元51包括壓力傳感器等。壓力檢測單元51檢測施加于顯示裝置11的壓力，并輸出檢測結果。來自壓力檢測單元51的輸出例如被用于判定眼瞼的睜開和閉合等。

溫度檢測單元52包括多個溫度傳感器。溫度檢測單元52測量用戶眼球表面溫度、用戶眼瞼溫度或環境溫度，并輸出測量結果。

記錄單元53包括例如非易失性存儲器等。記錄單元53記錄從信號處理單元27提供的數據并將記錄數據提供給信號處理單元27。

此外，在顯示裝置11中，來自受光元件63、壓力檢測單元51、姿勢檢測單元25、淚液檢測單元26和溫度檢測單元52的輸出被提供給信號處理單元27。此外，在顯示裝置11中，記錄單元53、信號天線23、供電天線22和發電單元24也連接到信號處理單元27。

模擬-數字(AD)轉換單元61將提供給淚液檢測單元26的各種類型數據轉換為數字信號，并將數字信號提供給信號處理單元27。

生命體狀態檢測單元64允許從淚液檢測單元26提供由用戶分泌的淚液分泌量測量以及淚液成分分析。生命體狀態檢測單元64還以測量結果和分析結果為基礎檢測用戶的生命體狀態。

<淚液檢測單元的構造實例>

接著，將參照圖5對淚液檢測單元26的構造實例進行說明。每個淚液檢測單元26設置在與收集口G對應的位置處，檢測通過收集口G收集到的淚液，并還對檢測到的淚液的成分進行分析。請注意，圖5中，圖中左邊部分為淚液檢測單元26的正面圖，圖中右邊部分為淚液檢測單元26的側面圖。

淚液檢測單元26包括表面(包括細孔81并與收集口G接觸)、計量室82、通道83、差壓流量計84、控制閥85-1和85-2、分析室86-1至86-5、微型泵87和排出閥88。淚液檢測單元26還包括模擬-數字(AD)轉換單元61。

細孔81包括毛細管，并使用毛細管作用通過收集口G收集淚液L，以提供淚液L給計量室82，如圖所示。計量室82包括電極(未示出)，并檢測收集到的淚液的體積。檢測結果被提供給AD轉換單元61并作為數字信號而輸出。

累積在計量室82中的淚液使用微型泵87通過通道83輸送到分析室86。同時，通道83具有差壓流量計84，在差壓流量計84中測量通過通道83輸送的淚液的流速。測量結果被提供給AD轉換單元61并作為數字信號而輸出。

分析室86-1至86-5分別對物質a至e的成分進行分析，將分析結果提供給AD轉換單元61，并使AD轉換單元61輸出作為數字信號的分析結果。請注意，下文將參照圖6對分析室86的詳細構造進行詳細說明。請注意，物質a至e是用于標識物質的名稱，而不是物質的實際名稱。

控制閥85-1和85-2中的每個控制閥的開度由控制單元(未示出)控制，以根據通過差壓流量計84測量到的流速來調節流通淚液的量。

排出閥88在控制單元(未示出)的控制下打開和關閉，并將在分析之后的淚液從排出口排出。

請注意，雖然圖5中示出了設置五個分析室86-1至86-5的實例，但是可以設置不同數量的分析室86。

<分析室的構造實例>

接著，將參照圖6對上述分析室86的構造實例進行說明。

分析室86包括激發光源101、分析空間102、加熱器103、透鏡104和受光器(光譜分析單元)106。

激發光源101生成并發射出激發光，同時作為實驗材料的物質通過加熱器103而蒸發(或升華)，且分析空間102充滿著氣化物質。此時，生成與氣化物質對應的光譜。透鏡104使受光器(光譜分析單元)106收集光譜。

受光器106使用光譜來分析并指明作為實驗材料的物質。受光器106還將所指明的檢測對象的信息提供給AD轉換單元106，并使AD轉換單元106輸出作為數字信號的所指明的檢測對象的信息。

氣隙105是用于減少熱傳遞并設置成防止加熱器中產生的熱燙傷眼球的空氣層。具體地，分析室86被構造為使得當顯示裝置11戴在眼球上時，圖中下邊部分接觸到眼球。因此，當在這種狀態下通過加熱器103進行加熱時，所產生的熱被傳給眼球，并可能對眼球造成熱損傷。因為氣隙105是充滿著具有相對低傳熱系數的空氣的空間，所以減少通過加熱器103產生的熱傳給眼球，并防止對眼球造成熱損傷等。

<生命體信息檢測處理>

接著，將參照圖7中流程圖對生命體信息檢測處理進行說明。

在步驟S11中，眼球上的淚液通過細孔81使用毛細管作用經由收集口G收集，并提供給計量室82。

在步驟S12中，計量室82對收集到的淚液的收集量進行計量，并將計量結果提供給AD轉換單元61。AD轉換單元61將淚液收集量轉換為數字信號，并將數字信號提供給信號處理單元27的生命體狀態檢測單元64。

在步驟S13中，生命體狀態檢測單元64判定收集量是否足夠。具體地，因為當淚液收集量小時，分析精確度可能降低，所以判定收集量是否達到使得可以預定精確度進行檢測的收集量。

當在步驟S13中收集量被認為不足時，處理返回到步驟S12。換言之，重復步驟S12和S13中的處理，直至收集量被認為足夠。

然后，當在步驟S13中收集量被認為足夠時，處理進入步驟S14。

在步驟S14中，分析室86通過光譜分析對收集到的淚液進行分析，并將分析結果輸出給AD轉換單元61。AD轉換單元61將分析結果數字化，并將數字化分析結果輸出給信號處理單元27的生命體狀態檢測單元64。

在步驟S15中，生命體狀態檢測單元64控制記錄53以使記錄單元53記錄分析結果。

在步驟S16中，生命體狀態檢測單元64以分析結果為基礎檢測生命體的狀態。

在步驟S17中，生物狀態檢測單元64判定生命體狀態是否正確和適當。具體地，當基于分析結果的生命體狀態為原則上不應該成立的結果時，處理返回到步驟S16。在這種情況下，除非例如改變分析方法，否則獲得類似結果。因此，例如，改變閾值等，并重復步驟S16和S17中的處理。請注意，至于生命體的狀態是否為原則上不應該成立的結果，判定所需的信息(諸如閾值)可以預先設定，或用戶可直接進行判定，并可輸入隨判定而定的信息。此時，判定根據分析結果而定的生命體狀態的方法可以由用戶來改變。

然后，當在步驟S17中判定檢測到的生命體狀態為正確和適當時，處理進入步驟S18。

在步驟S18中，生命體狀態檢測單元64控制信號天線23以發送檢測到的生命體信息給以智能手機等為代表的移動終端SP，并使移動終端SP顯示檢測到的生命體信息。

由于上述處理，生命體的狀態顯示在移動終端SP上。因此，用戶可以識別生命體狀態，而無需特別注意到它。同時，還可以認為，當重復步驟S16和S17中的處理時，學習分析方法，同時改變分析方法或閾值，直至認為在步驟S17中檢測到生命體的適當狀態。

因此，在學習完成且在步驟S17中不再需要判定生命體信息是否適當的情況下，步驟S17中的處理可以省略。

圖8為流程圖，說明了生命體狀態檢測處理，其中省略了與步驟S17對應判定生命體信息是否適當的處理。換言之，圖8流程圖中的步驟S41至S47中的處理對應于圖7中的步驟S11至S16和S17中的處理。請注意，因為各個處理類似于參照圖7中流程圖所述的處理，所以省略圖8中生命體狀態檢測處理的說明。

<淚液狀態和生命體狀態之間的關系>

接著，將參照圖9對淚液狀態和生命體狀態之間的關系進行舉例說明。請注意，圖9中的任何狀態為生命體狀態。此外，M、N、O、P、Q、R、S和T中的任何一個是在箭頭方向上對生命體狀態的狀態轉變有所貢獻的淚液成分，且它們在下文中被分別稱為成分M、N、O、P、Q、R、S和T。

隨淚液狀態而定的生命體狀態大致分為三種狀態，即，分為正常狀態、對反射刺激的防御狀態以及情感狀態。

如本文中使用，正常狀態表示淚膜隨著眨眼而形成在眼球上以保護眼睛的狀態。在這種狀態下的淚液被稱為連續淚液。因此，在淚液狀態為連續淚液的情況下，生命體狀態被定義為正常狀態。

此外，對反射刺激的防御狀態表示由于進入眼睛的異物或刺激(諸如洋蔥的烯丙基硫醚)而為了保護眼睛比在流出連續淚液的狀態下流出更多淚液的狀態。這種淚液被稱為在刺激狀態下的淚液。下文中，這種狀態也被稱為防御狀態。

此外，情感狀態是隨著情緒傾瀉而流出淚液的狀態，諸如在快樂場合和悲傷場合期間。這種淚液也被稱為情緒淚液。

在情感狀態下的淚液還分為三種類型，即，在情感(正性)狀態下的淚液、在情感(中性)狀態下的淚液和在情感(負性)狀態下的淚液。

在情感(正性)狀態下的淚液表示在情緒變為正性狀態的狀態下的淚液，諸如當例如這個人通過考試、孩子出生、努力得到回報以及負性狀態立刻變為正性狀態時。

在情感(中性)狀態下的淚液表示例如在情感(正性)狀態和情感(負性)狀態平衡的狀態下的淚液。就這一點而言，在情感(正性)狀態和情感(負性)狀態平衡的狀態下的淚液是在連續狀態下的淚液。然而，因為典型人類根據個體差異處于轉變為情感(正性)狀態和情感(負性)狀態中任一個狀態的狀態下，所以為了方便起見，情感(中性)狀態被定義為在情感狀態下的淚液的初始狀態。

在情感(負性)狀態下的淚液表示在情緒變為負性狀態的狀態下的淚液，諸如當例如這個人吃了一驚、有可怕經歷以及患有精神焦慮時。請注意，當這個人在某物上撞到她的小腳趾并在相當長一段時間內持續感到酸痛且情緒變為負性狀態時流出的淚液被分類為在情感(負性)狀態下的淚液。

請注意，因為上述正常狀態和情感(中性)狀態(初始狀態)中的任何一個狀態具有在連續狀態下的淚液，所以將在假設正常狀態也包括在初始狀態中的情況下進行說明。

成分M是對從初始狀態轉變為防御狀態有所貢獻的淚液成分。成分M為例如乳鐵蛋白、物質P等。當成分M在短時間內增加并達到閾值時，可以判定狀態轉變為防御狀態。換言之，由于成分M的變化，可以掌握用戶是否察覺到疼痛。

成分N是對從初始狀態轉變為情感(正性)狀態有所貢獻的淚液成分。成分N為例如腎上腺素等。當成分N增加并達到閾值時，可以判定狀態為情感(正性)狀態。換言之，由于成分N的變化，可以掌握這個人她自己是否察覺到感到興奮或激動。

成分O是對從初始狀態轉變為情感(負性)狀態有所貢獻的淚液成分。成分O為例如促腎上腺皮質激素(ACTH)、去甲腎上腺素等。當成分O達到閾值時，可以判定狀態為情感(負性)狀態。換言之，由于成分O的變化，可以掌握這個人她自己是否察覺到壓力或挫折。

成分Q是對從防御狀態轉變為情感狀態有所貢獻的成分。成分Q為例如乳鐵蛋白、物質P等。當成分Q長時間保持在閾值處時，可以判定狀態為情感狀態(源于酸痛)。請注意，雖然與在成分M中的狀態判定類似，成分Q被用于狀態判定，但是成分Q的特征在于閾值持續時間長。由于成分Q的變化，可以掌握這個人她自己是否察覺到持續疼痛。

成分P是對從防御狀態轉變為情感(正性)狀態有所貢獻的成分。成分Q是對從防御狀態轉變為情感(負性)狀態有所貢獻的成分。

此外，上述成分N以及成分P作為對轉變為情感(正性)狀態有所貢獻的成分，成分O以及成分Q作為對轉變為情感(負性)狀態有所貢獻的成分。因此，根據當每個成分N、O、P和Q達到閾值時獲得的比例，可以掌握情感(正性)狀態和情感(負性)狀態之間的相互狀態和水平。

因此，在只掌握情感絕對值，即，只掌握狀態是情感(正性)狀態還是情感(負性)狀態的情況下，當源自成分N或成分P以及成分O或成分Q兩者的成分增加或減少達到閾值時，可以判定狀態為相關情感狀態。

成分S是預示接著從初始狀態轉變為情感(正性)狀態的成分。成分S為例如苯乙醇胺-N-甲基轉移酶等。當成分S達到閾值時，可以判定預示接著發生轉變為情感(正性)狀態。

成分T是預示接著從情感(正性)狀態轉變為初始狀態的成分。

成分U是預示接著從初始狀態轉變為情感(負性)狀態的成分。當成分U(例如，氫化可的松(皮質醇)等)達到閾值時，可以判定預示接著發生轉變為情感(負性)狀態。

成分V是預示接著從情感(負性)狀態轉變為初始狀態的成分。當成分V(例如，促腎上腺皮質素釋放素等)達到閾值時，可以判定預示接著發生轉變為初始狀態。

具體地，成分T或成分V是預示接著抑制情感絕對值的成分。因此，當源自成分T或成分V兩者的成分(即，5-羥色胺、單胺氧化酶、兒茶酚-O-甲基轉移酶等)達到閾值時，可以判定預示接著發生轉變為初始狀態。

<淚液成分和時間轉變之間的關系>

接著，將參照圖10對淚液成分和時間轉變之間的關系進行說明。圖10中，縱軸表示成分A的濃度，橫軸表示經過時間t(s)。請注意，秒時標上的變化如圖10所示。

如圖10所示，示出了從初始參考濃度到最大濃度的時間段為最大濃度到達時間。圖10還示出了從初始參考濃度經最大濃度到一半濃度的時間段為一半濃度到達時間。

如圖10所示，一些淚液成分隨著經過約幾百秒而變化。如圖11所示，其他淚液成分由于經過約幾個小時而變化。請注意，累積成分A在每一個預定時間Δt的變化如圖11所示。縱軸為成分A的濃度累積值(積分值)/Δt，橫軸為經過時間T(s)。圖11中，時間單位為小時。

因此，對于淚液成分的變化，需要根據物質等使用例如變化量(曲線圖的斜率)或適應適當經過時間的變化規律來判定變化。例如，經過時間在秒時標、分時標、時時標或日時標上進行改變。

<情緒事前預測計算處理>

接著，將參照圖12中流程圖對情緒事前預測計算處理進行說明。

在步驟S71中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取成分S、T、U和V的先前分析結果，并獲得各個成分的參考值。具體地，因為先前獲得的成分S、T、U和V的分析結果記錄在記錄單元53中，所以從記錄單元53中讀取它們。

在步驟S72中，生命體狀態檢測單元64以各個成分的參考值為基礎獲得參考變化量S’、T’、U’和V’。

在步驟S73中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取在當前時間的成分S、T、U和V的分析結果，并獲得變化量SΔt、TΔt、UΔt和VΔt，該變化量SΔt、TΔt、UΔt和VΔt為各個成分的Δt變化量。

在步驟S74中，生命體狀態檢測單元64獲得成分S、T、U和V的Δt變化量(即，變化量SΔt、TΔt、UΔt和VΔt)與參考變化量S’、T’、U’和V’之差S”、T”、U”和V”(＝α1(SΔt-S’)、α2(TΔt-T’)、α3(UΔt-U’)和α4(VΔt-V’))。請注意，α1至α4為成分系數。換言之，每個成分的分泌比被轉換為用于將要比較的數值進行歸一化的系數。

在步驟S75中，生命體狀態檢測單元64將轉變為情感(正性)(情感正性)的發生程度Pre_Pos_inc計算為差(S”-T”)。

在步驟S76中，生命體狀態檢測單元64將轉變為情感(負性)(情感負性)的發生程度Pre_Neg_inc計算為差(U”-V”)。

在步驟S77中，生命體狀態檢測單元64計算轉變為情感(正性)的發生程度Pre_Pos_inc與轉變為情感(負性)的發生程度Pre_Neg_inc之差(U”-V”)。生命體狀態檢測單元64然后判定該差是否大于零。換言之，生命體狀態檢測單元64判定是可能發生轉變為情感(正性)狀態還是可能發生轉變為情感(負性)狀態。

在步驟S77中，當判定轉變為情感(正性)的發生程度Pre_Pos_inc與轉變為情感(負性)的發生程度Pre_Neg_inc之差大于零且可能發生轉變為情感(正性)時，處理進入步驟S79。

在步驟S79中，生命體狀態檢測單元64控制顯示元件驅動單元28，經由信號天線23發送表示發生轉變為情感(正性)狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

另一方面，在步驟S77中，當判定轉變為情感(正性)的發生程度Pre_Pos_inc與轉變為情感(負性)的發生程度Pre_Neg_inc之差小于零且可能發生轉變為情感(負性)時，處理進入步驟S78。

在步驟S78中，生命體狀態檢測單元64控制顯示元件驅動單元28，經由信號天線23發送表示發生轉變為情感(負性)狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

在步驟S80中，生命體狀態檢測單元64將轉變為情感(正性)的發生程度Pre_Pos_inc與轉變為情感(負性)的發生程度Pre_Neg_inc之差(U”-V”)設定為事前預測情緒水平。生命體狀態檢測單元64然后將事前預測情緒水平記錄在記錄單元53中。

在步驟S81中，生命體狀態檢測單元64以事前預測情緒水平為基礎對事前預測情緒水平執行變化預測。生命體狀態檢測單元64然后控制顯示元件驅動單元28，經由信號天線23發送變化預測結果給移動終端SP，并使移動終端SP顯示變化預測結果。

具體地，例如，當事前預測情緒水平超過預定閾值時，或當從超過閾值時起經過預定時間段ΔT時，生命體狀態檢測單元64使移動終端SP顯示是可能發生轉變為情感(正性)狀態還是情感(負性)狀態。此外，當情感(正性)成分增加了A且情感(負性)成分減少了B時，可以顯示在從超過閾值時起經過預定時間段ΔT之后是可能發生轉變為情感(正性)狀態還是情感(負性)狀態。此外，由通過情緒計算處理(下文將進行說明)指明的情緒與該預測之間的關系預測的情緒狀態可以學習，并可以學習結果為基礎執行預測。

此外，在步驟S71中，將要讀取的先前獲得的成分S、T、U和V的分析結果為例如在狀態轉換之后的預定時間段內的分析結果，該狀態轉換具有從緊接當前狀態之前的狀態轉變為當前狀態的相同轉變規律。具體地，例如，在當前狀態為初始狀態且緊接當前狀態之前的狀態為防御狀態的情況下，讀取在從初始狀態轉變為防御狀態的時刻之后的預定時間段內成分S、T、U和V的先前分析結果。然后，生命體狀態檢測單元64根據先前獲得并讀取的成分S、T、U和V的分析結果的平均值等獲得參考值的波形。生命體狀態檢測單元64將在與在轉變為當前狀態之后經過時間一致的時刻關于參考值波形的斜率計算為參考變化量S’、T’、U’和V’。

以此方式，根據在具有相同狀態轉換的狀態轉變規律下成分S、T、U和V的先前分析結果獲得參考變化量S’、T’、U’和V’，由此提高情緒事前預測計算的精確度。

因此，情感狀態的轉變可以被預先預測為生命體狀態的信息。

此外，如參照圖10和圖11所述，將要使用的Δt變化量的設定范圍也在秒時標、分時標、時時標或日時標上進行改變。因此，能夠短期預測或長期預測。此外，雖然到目前為止已經對使用Δt變化量的實例進行說明，但是可使用變化規律而不是Δt變化量執行事前預測。

<情緒計算處理>

接著，將參照圖13中流程圖對情緒計算處理進行說明。

在步驟S111中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取成分N、O、P和Q的先前分析結果，并獲得各個成分的參考值。具體地，因為先前獲得的成分N、O、P和Q的分析結果記錄在記錄單元53中，所以從記錄單元53中讀取它們。對于將要讀取的先前獲得的成分N、O、P和Q的分析結果，讀取在內容上與在上述S71中讀取的成分S、T、U和V的分析結果類似的分析結果。

在步驟S112中，生命體狀態檢測單元64以各個成分的參考值為基礎獲得參考變化量N’、O’、P’和Q’。

在步驟S113中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取在當前時間的成分N、O、P和Q的分析結果，并獲得變化量NΔt、OΔt、PΔt和QΔt，該變化量NΔt、OΔt、PΔt和QΔt為各個成分的Δt變化量。

在步驟S114中，生命體狀態檢測單元64獲得成分N、O、P和Q的Δt變化量(即，變化量NΔt、OΔt、PΔt和QΔt)與參考變化量N’、O’、P’和Q’之差N”、O”、P”和Q”(＝β1(NΔt-N’)、β2(OΔt-O’)、β3(PΔt-P’)和β4(QΔt-Q’))。請注意，β1至β4為成分系數。換言之，每個成分的分泌比被轉換為用于將要比較的數值進行歸一化的系數。

在步驟S115中，生命體狀態檢測單元64將情感(正性)的程度Pos_inc計算為和|N”+P”|。

在步驟S116中，生命體狀態檢測單元64將情感(負性)的程度Neg_inc計算為和|O”+Q”|。

在步驟S117中，生命體狀態檢測單元64計算情感(正性)的程度Pos_inc與情感(負性)的程度Neg_inc之差。生命體狀態檢測單元64然后判定該差是否大于零。換言之，生命體狀態檢測單元64判定狀態是否為情感(正性)狀態。

在步驟S117中，當判定情感(正性)的程度Pos_inc與情感(負性)的程度Neg_inc之差大于零且狀態為情感(正性)狀態時，處理進入步驟S119。

在步驟S119中，生命體狀態檢測單元64控制顯示元件驅動單元28，通過控制信號天線23發送表示狀態為情感(正性)狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

另一方面，在步驟S117中，當判定情感(正性)的程度Pos_inc與情感(負性)的程度Neg_inc之差小于零且狀態為情感(負性)狀態時，處理進入步驟S118。

在步驟S118中，生命體狀態檢測單元64控制顯示元件驅動單元28，通過控制信號天線23發送表示狀態為情感(負性)狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

在步驟S120中，生命體狀態檢測單元64將情感(正性)的程度Pos_inc與情感(負性)的程度Neg_inc之差設定為情緒水平。生命體狀態檢測單元64然后將情緒水平記錄在記錄單元53中。

在步驟S121中，生命體狀態檢測單元64以情緒水平為基礎對情緒水平執行變化預測。生命體狀態檢測單元64然后控制信號天線23以發送變化預測結果給移動終端SP，并使移動終端SP顯示變化預測結果。

具體地，例如，當情緒水平超過預定閾值時，或當從超過閾值時起經過預定時間段ΔT時，生命體狀態檢測單元64使移動終端SP顯示是可能發生轉變為情感(正性)狀態還是情感(負性)狀態。此外，當情感(正性)成分增加了A且情感(負性)成分減少了B時，生命體狀態檢測單元64可使移動終端SP顯示在從超過閾值時起經過預定時間段ΔT之后是可能發生轉變為情感(正性)狀態還是情感(負性)狀態。

此外，在經過預定時間段之后，可以能夠使用由用戶輸入狀態的各個成分的變化量的數據執行預測，或可以根據各個成分的變化量之間的相關性執行預測。此外，諸如在醒來時/在進餐時/在通勤時/在工作期間/在回家期間/在家人聊天期間/在就寢之前的環境信息被用作外部文本開拓數據，并可以外部文本開拓數據的這些條目的相關性為基礎執行預測。此外，在經過預定時間段之后的預測可通過移動平均值預測或近似值預測而執行。

<劇烈疼痛/酸痛計算處理>

接著，將參照圖14中流程圖對劇烈疼痛/酸痛計算處理進行說明。

在步驟S151中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取成分M的先前分析結果，并獲得該成分的參考值。具體地，因為先前獲得的成分M的分析結果記錄在記錄單元53中，所以從記錄單元53中讀取它。

在步驟S152中，生命體狀態檢測單元64以成分M的參考值為基礎獲得參考變化量M’。

在步驟S153中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取在當前時間的成分M的分析結果，并獲得變化量MΔt，該變化量MΔt為成分M的Δt變化量。

在步驟S154中，生命體狀態檢測單元64獲得成分M的Δt變化量(即，變化量MΔt)與參考變化量M’之差M”(＝γ1(MΔt-M’)。請注意，γ1為成分系數。換言之，每個成分的分泌比被轉換為用于將要比較的數值進行歸一化的系數。

在步驟S155中，生命體狀態檢測單元64判定差M”是否大于預定閾值。換言之，生命體狀態檢測單元64判定狀態是否為由酸痛引起的情感(負性)或防御狀態。

在步驟S155中，當判定差M”大于閾值時，狀態被認為是由酸痛引起的情感(負性)或防御狀態，且處理進入步驟S156。

在步驟S156中，生命體狀態檢測單元64判定差M”在時間段ΔT1(即，約五到六分鐘)期間是否保持大于閾值。

在步驟S156中，當差M”被認為在時間段ΔT1(即，約五到六分鐘)期間保持大于閾值時，處理進入步驟S157。

在步驟S157中，生命體狀態檢測單元64控制顯示元件驅動單元28，通過控制信號天線23發送表示狀態為防御狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。具體地，當成分M在稍短時間內大于閾值時，外部刺激的可能性高。因此，判定狀態為防御狀態。

另一方面，在步驟S156中，當差M”被認為在時間段ΔT1(即，約五到六分鐘)期間未保持大于閾值時，跳過步驟S157中的處理。

在步驟S158中，生命體狀態檢測單元64判定差M”在時間段ΔTN(即，約一天)期間是否保持大于閾值。

在步驟S158中，當差M”被認為在時間段ΔTN(即，約一天)期間保持大于閾值時，處理進入步驟S159。

在步驟S159中，生命體狀態檢測單元64控制顯示元件驅動單元28，通過控制信號天線23發送表示狀態為由酸痛引起的情感(負性)狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。具體地，當成分M在稍長時間段(即，約一天)內大于閾值時，雖然它最初由外部刺激引起，但是疼痛持續。因此，判定狀態為由酸痛引起的情感(負性)狀態。

另一方面，在步驟S158中，當差M”被認為在時間段ΔTN(即，約一天)期間未保持大于閾值時，跳過步驟S159中的處理。

在步驟S160中，生命體狀態檢測單元64將差M”設定為刺激/酸痛水平，并將刺激/酸痛水平記錄在記錄單元53中。

在步驟S161中，生命體狀態檢測單元64以刺激/酸痛水平為基礎對刺激/酸痛水平執行變化預測。生命體狀態檢測單元64然后控制顯示元件驅動單元28，通過控制信號天線23發送變化預測結果給移動終端SP，并使移動終端SP顯示變化預測結果。

具體地，例如，生命體狀態檢測單元64可根據刺激/酸痛水平的變化規律的趨勢分析來預測新刺激/酸痛水平的變化如何經歷轉變，并使移動終端SP顯示該預測。

此外，生命體狀態檢測單元64可預測當刺激/酸痛水平超過閾值時或當在刺激/酸痛水平超過閾值之后經過預定時間段時刺激/酸痛水平的變化如何經歷轉變。

此外，在經過預定時間段之后，生命體狀態檢測單元64可使用由用戶輸入狀態的各個成分的變化量的數據來預測刺激/酸痛水平的變化。此外，生命體狀態檢測單元64可根據每個成分的變化量的相關性來預測刺激/酸痛水平的變化。

此外，生命體狀態檢測單元64可將諸如在醒來時/在進餐時/在通勤時/在工作期間/在回家期間/在家人聊天期間/在就寢之前的環境信息與外部文本開拓數據一起存儲以執行預測。另選地，生命體狀態檢測單元64可在經過預定時間段之后通過移動平均值預測或近似值預測來執行預測。

此外，生命體狀態檢測單元64不僅預測是否發生由用戶無法識別的刺激/酸痛水平的變化并通知用戶，而且必要時可根據刺激/酸痛水平告知醫療機構等。

<淚液分泌量計算處理>

到目前為止，已經對通過檢測對從用戶的生命體狀態(諸如參照圖9所述的情感狀態以及對反射刺激的防御狀態)轉變為另一個狀態有所貢獻的成分來指明生命體狀態的處理以及預測生命體狀態接著如何變化的處理進行說明。因此，通過檢測對轉變為預定生命體狀態有所貢獻的成分，這些處理也可適用于圖9中未定義的生命體狀態。

例如，引起淚液分泌的二氯化錳、四氧化三錳可被測定為成分Z，并應用于用于計算淚液分泌量的淚液分泌量計算處理。因此，接著，將參照圖14中流程圖對淚液分泌量計算處理進行說明。

在步驟S191中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取成分Z的先前分析結果，并獲得該成分的參考值。具體地，因為先前獲得的成分Z的分析結果記錄在記錄單元53中，所以從記錄單元53中讀取它。

在步驟S192中，生命體狀態檢測單元64以成分Z的參考值為基礎獲得參考變化量Z’。

在步驟S193中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取在當前時間的成分Z的分析結果，并獲得變化量ZΔt，該變化量ZΔt為成分Z的Δt變化量。

在步驟S194中，生命體狀態檢測單元64獲得成分Z的Δt變化量(即，變化量ZΔt)與參考變化量Z’之差Z”(＝Θ1(ZΔt-Z’)。請注意，Θ1為成分系數。換言之，每個成分的分泌比被轉換為用于將要比較的數值進行歸一化的系數。

在步驟S195中，生命體狀態檢測單元64將差Z”設定為淚液分泌水平，并將淚液分泌水平記錄在記錄單元53中。

在步驟S196中，生命體狀態檢測單元64以淚液分泌水平為基礎對淚液分泌水平執行變化預測。生命體狀態檢測單元64然后控制顯示元件驅動單元28，通過控制信號天線23發送變化預測結果給移動終端SP，并使移動終端SP顯示變化預測結果。

具體地，例如，生命體狀態檢測單元64可根據淚液分泌水平的變化規律的趨勢分析來預測新淚液分泌水平的變化如何經歷轉變，并使移動終端SP顯示該預測。

此外，生命體狀態檢測單元64可預測當淚液分泌水平超過閾值時或當在淚液分泌水平超過閾值之后經過預定時間段時淚液分泌水平的變化如何經歷轉變。

此外，在經過預定時間段之后，生命體狀態檢測單元64可使用由用戶輸入狀態的各個成分的變化量的數據來預測淚液分泌水平的變化。此外，生命體狀態檢測單元64可根據成分O或成分Q(促腎上腺皮質激素(ACTH))的變化量的相關性來預測淚液分泌水平的變化。

<喚醒/休眠事前預測計算處理>

到目前為止，已經對通過成分Z來預測淚液分泌量的實例進行說明。然后，例如，使用成分S、T、U和V，可以這樣一種方式在喚醒/休眠事前預測中檢測生命體狀態，使得使用與用于執行超前情緒預測計算處理的實例的方法類似的方法，定義超前喚醒成分和超前休眠成分，并執行喚醒/休眠事前預測計算處理。如本文中使用，超前喚醒成分為例如腎上腺素等，以及超前休眠成分為去甲腎上腺素等。

因此，接著，將參照圖16中流程圖對喚醒/休眠事前預測計算處理進行說明。

在步驟S221中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取超前喚醒成分AA和超前休眠成分BB的先前分析結果，并獲得各個成分的參考值。具體地，因為先前獲得的成分AA和BB的分析結果記錄在記錄單元53中，所以從記錄單元53中讀取它們。

在步驟S222中，生命體狀態檢測單元64以各個成分的參考值為基礎獲得參考變化量AA’和BB’。

在步驟S223中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取在當前時間的成分AA和BB的分析結果，并獲得變化量AAΔt和BBΔt，該變化量AAΔt和BBΔt為各個成分的Δt變化量。

在步驟S224中，生命體狀態檢測單元64獲得成分AA和BB的Δt變化量(即，變化量AAΔt和BBΔt)與參考變化量AA’和BB’之差AA”和BB”(＝η1(AAΔt-AA’)和η2(BBΔt-BB’))。請注意，η1和η2為成分系數。換言之，每個成分的分泌比被轉換為用于將要比較的數值進行歸一化的系數。

在步驟S225中，生命體狀態檢測單元64將轉變為喚醒的發生程度Pre_Awa_inc計算為AA”。

在步驟S226中，生命體狀態檢測單元64將轉變為休眠的發生程度Pre_Dor_inc計算為BB”。

在步驟S227中，生命體狀態檢測單元64計算轉變為喚醒的發生程度Pre_Awa_inc與轉變為休眠的發生程度Pre_Dor_inc之差。生命體狀態檢測單元64然后判定該差是否大于零。換言之，生命體狀態檢測單元64判定是可能發生轉變為喚醒還是可能發生轉變為休眠。

在步驟S227中，當判定轉變為喚醒的發生程度Pre_Awa_inc與轉變為休眠的發生程度Pre_Dor_inc之差大于零且可能發生轉變為喚醒時，處理進入步驟S229。

在步驟S229中，生命體狀態檢測單元64控制信號天線23以發送表示發生轉變為喚醒狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

另一方面，在步驟S227中，當判定轉變為喚醒的發生程度Pre_Awa_inc與轉變為休眠的發生程度Pre_Dor_inc之差小于零且可能發生轉變為休眠時，處理進入步驟S228。

在步驟S228中，生命體狀態檢測單元64控制信號天線23以發送表示發生轉變為休眠狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

在步驟S230中，生命體狀態檢測單元64將轉變為喚醒的發生程度Pre_Awa_inc與轉變為休眠的發生程度Pre_Dor_inc之差設定為事前預測喚醒/休眠水平。生命體狀態檢測單元64然后將該差記錄在記錄單元53中。

在步驟S231中，生命體狀態檢測單元64以事前預測喚醒/休眠水平為基礎對事前預測喚醒/休眠水平執行變化預測。生命體狀態檢測單元64然后控制信號天線23以發送變化預測結果給移動終端SP，并使移動終端SP顯示變化預測結果。

具體地，例如，當事前預測喚醒/休眠水平超過預定閾值時，或當從超過閾值時起經過預定時間段ΔT時，生命體狀態檢測單元64使移動終端SP顯示是可能發生轉變為喚醒狀態還是休眠狀態。此外，當喚醒成分增加了A且休眠成分減少了B時，生命體狀態檢測單元64可使移動終端SP顯示在從超過閾值時起經過預定時間段ΔT之后是可能發生轉變為喚醒狀態還是休眠狀態。此外，由通過喚醒/休眠計算處理(下文將進行說明)指明的情緒與該預測之間的關系預測的情緒狀態可以學習，并可以學習結果為基礎執行預測。

在經過預定時間段之后，生命體狀態檢測單元64可使用由用戶輸入狀態的各個成分的變化量的數據執行預測。此外，生命體狀態檢測單元64可根據成分O或成分Q(促腎上腺皮質激素(ACTH))的變化量的相關性來預測事前預測喚醒/休眠水平。生命體狀態檢測單元64還可將諸如在醒來時/在進餐時/在通勤時/在工作期間/在回家期間/在家人聊天期間/在就寢之前的環境信息與外部文本開拓數據一起預測。此外，生命體狀態檢測單元64可在經過預定時間段之后通過移動平均值預測或近似值預測來執行預測。

<喚醒/休眠計算處理>

到目前為止，已經對喚醒/休眠事前預測計算處理進行說明。以與用于情緒計算處理的方式類似的方式，諸如喚醒和休眠的生命體狀態可使用喚醒成分和休眠成分進行檢測。因此，接著，將參照圖17中流程圖對喚醒/休眠計算處理進行說明。請注意，喚醒成分CC為例如苯乙醇胺-N-甲基轉移酶(PNMT)等，以及休眠成分DD為例如多巴胺β-羥化酶(DBH)等。

在步驟S261中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取成分CC和DD的先前分析結果，并獲得各個成分的參考值。具體地，因為先前獲得的成分CC和DD的分析結果記錄在記錄單元53中，所以從記錄單元53中讀取它們。

在步驟S262中，生命體狀態檢測單元64以各個成分的參考值為基礎獲得參考變化量CC’和DD’。

在步驟S263中，生命體狀態檢測單元64從記錄單元53中讀取在當前時間的成分CC和DD的分析結果，并獲得變化量CCΔt和DDΔt，該變化量CCΔt和DDΔt為各個成分的Δt變化量。

在步驟S264中，生命體狀態檢測單元64獲得成分CC和DD的Δt變化量(即，變化量CCΔt和DDΔt)與參考變化量CC’和DD’之差CC”和DD”(＝μ1(CCΔt-CC’)和μ2(DDΔt-DD’)。請注意，μ1和μ2為成分系數。換言之，每個成分的分泌比被轉換為用于將要比較的數值進行歸一化的系數。

在步驟S265中，生命體狀態檢測單元64將喚醒的程度Awa_inc計算為|CC”|。

在步驟S266中，生命體狀態檢測單元64將休眠的程度Dor_inc計算為|DD”|。

在步驟S267中，生命體狀態檢測單元64執行減法以獲得喚醒的程度Awa_inc與休眠的程度Dor_inc之差。生命體狀態檢測單元64然后判定該差是否大于零。換言之，生命體狀態檢測單元64判定狀態是否為喚醒狀態。

在步驟S267中，當判定喚醒的程度Awa_inc與休眠的程度Dor_inc之差大于零且狀態為喚醒狀態時，處理進入步驟S269。

在步驟S269中，生命體狀態檢測單元64控制控制信號天線23以發送表示狀態為喚醒狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

另一方面，在步驟S267中，當判定喚醒的程度Awa_inc與休眠的程度Dor_inc之差小于零且狀態為休眠狀態時，處理進入步驟S268。

在步驟S268中，生命體狀態檢測單元64控制信號天線23以發送表示狀態為休眠狀態的信息給移動終端SP，并使移動終端SP顯示該信息。

在步驟S270中，生命體狀態檢測單元64將喚醒的程度Awa_inc與休眠的程度Dor_inc之差設定為喚醒/休眠水平。生命體狀態檢測單元64然后將喚醒/休眠水平記錄在記錄單元53中。

在步驟S271中，生命體狀態檢測單元64以喚醒/休眠水平為基礎對喚醒/休眠水平執行變化預測。生命體狀態檢測單元64然后控制顯示元件驅動單元28，通過控制信號天線23發送變化預測結果給移動終端SP，并使移動終端SP顯示變化預測結果。

具體地，例如，當喚醒/休眠水平超過預定閾值時，或當從超過閾值時起經過預定時間段ΔT時，生命體狀態檢測單元64可使移動終端SP顯示是可能發生轉變為喚醒狀態還是休眠狀態。此外，當喚醒成分增加了A且休眠成分減少了B時，生命體狀態檢測單元64可使移動終端SP顯示在從超過閾值時起經過預定時間段ΔT之后是可能發生轉變為喚醒狀態還是休眠狀態。

在經過預定時間段之后，可以能夠使用由用戶輸入狀態的各個成分的變化量的數據執行預測，或可以根據各個成分的變化量之間的相關性執行預測。此外，諸如在醒來時/在進餐時/在通勤時/在工作期間/在回家期間/在家人聊天期間/在就寢之前的環境信息被用作外部文本開拓數據，并可以外部文本開拓數據的這些條目的相關性為基礎執行預測。此外，在經過預定時間段之后的預測可通過移動平均值預測或近似值預測而執行。

<干眼綜合征判定處理>

到目前為止，已經對根據淚液成分檢測各種生命體狀態信息的實例進行說明。此外，表示是否發生干眼綜合征的信息可作為生命體狀態信息而根據淚液分泌量、淚液成分和淚液分泌頻率進行檢測。因此，接著，將參照圖18中流程圖對干眼綜合征判定處理進行說明。

在步驟S301中，眼球上的淚液通過細孔81經由收集口G收集，并提供給計量室82。

在步驟S302中，計量室82對收集到的淚液的收集量進行計量，并將計量結果提供給AD轉換單元61。AD轉換單元61將淚液收集量轉換為數字信號，并將數字信號提供給信號處理單元27的生命體狀態檢測單元64。

在步驟S303中，分析室86通過光譜分析對收集到的淚液進行分析，并將分析結果輸出給AD轉換單元61。AD轉換單元61對分析結果進行數字化，并將數字化分析結果輸出給信號處理單元27的生命體狀態檢測單元64。

在步驟S304中，生命體狀態檢測單元64檢測淚液分泌頻率，并控制記錄單元53以使記錄單元53記錄分泌頻率信息。

在步驟S305中，生物狀態檢測單元64以淚液收集量、淚液的成分分析的結果和淚液分泌頻率為基礎判定是否發生干眼綜合征。生物狀態檢測單元64然后控制信號天線23以發送判定結果給移動終端SP，并使移動終端SP顯示判定結果。

由于上述處理，判定是否發生干眼綜合征的判定結果可被檢測作為用戶的生命體信息，并可向用戶通知判定結果。此外，淚液收集量、淚液的成分分析的結果和淚液分泌頻率的數據可通過信號天線23發送給外部裝置，并可通過外部裝置自身或使用外部裝置和數據服務器的判定系統來估計是否發生干眼綜合征。

此外，根據估計結果，淚腺可能以這樣一種方式受到化學刺激，使得催淚劑由催淚器分泌，該催淚器具有容器，催淚劑預先存儲在該容器中，或淚腺可能由于光、電、觸碰到建筑物等而受到物理刺激，由此可能強迫地分泌淚液。此外，用于請求用戶執行用于減輕或治愈干眼綜合征的康復操作的顯示器可設置在顯示工具(諸如智能手機)上。另選地，可以采用這樣一種系統，使得數據存儲在服務器中，醫院等可共享該服務器，且專家為用戶指導意見或藥物。

<第一變形例>

到目前為止，已經對以例如對生命體狀態A有所貢獻的成分和對生命體狀態B有所貢獻的成分的各個程度之差是否為正為基礎判定狀態是生命體狀態A還是生命體狀態B的處理實例進行說明。另選地，例如，可為每個成分設定閾值，并可以每個閾值的關系為基礎判定狀態是生命體狀態A還是生命體狀態B。

具體地，從對情感(正性)有所貢獻的成分X(正性)的濃度變為大于閾值Xp’(如圖19中上行所示)且對情感(負性)有所貢獻的成分X(負性)的濃度變為小于閾值Xn”(如圖19中下行所示)時起直到對情感(正性)有所貢獻的成分X(正性)的濃度變為小于閾值Xp”且對情感(負性)有所貢獻的成分X(負性)的濃度超過閾值Xn’的區間可被設定為由區間1表示的情感(正性)狀態。

成分X(正性)為例如腎上腺素等，且從初始狀態起的成分X(負性)為例如促腎上腺皮質激素(ACTH)、去甲腎上腺素等。

此外，從從當情感(正性)狀態滿足時起經過經過預定時間段ΔTp’、ΔTn’時起直到當從當情感(正性)狀態變為不滿足時起經過預定時間段ΔTp”、ΔTn”時的區間可被設定為由區間2表示的情感(正性)狀態。

<第二變形例>

到目前為止，已經對以對情感(正性)有所貢獻的成分X(正性)與對情感(負性)有所貢獻的成分X(負性)之間的相互條件為基礎設定狀態是情感(正性)狀態還是情感(負性)狀態的實例進行說明。另選地，例如，可根據它們中任一個的條件來設定狀態是情感(正性)狀態還是情感(負性)狀態。

例如，如圖20所示，設定可在假定從當對情感(正性)有所貢獻的成分X(正性)的濃度變為大于閾值X’時起直到成分X(正性)的濃度變為小于閾值X”的區間1為情感(正性)狀態以及其他區間為情感(負性)狀態的情況下執行。在這種情況下，對情感(正性)有所貢獻的成分X(正性)為例如上述成分N等，例如腎上腺素等。

另選地，如圖20所示，假設從當從當對情感(正性)有所貢獻的成分X(正性)的濃度變為大于閾值X’時起經過預定時間段ΔT’時起直到當從當成分X(正性)的濃度變為小于閾值X”時起經過預定時間段ΔT”時的區間2為情感(正性)狀態以及其他區間為情感(負性)狀態，它們可被理解為預示下一個轉變。在這種情況下，對情感(正性)有所貢獻的成分X(正性)為例如上述成分S等，例如苯乙醇胺-N-甲基轉移酶等。

以類似方式，例如，如圖21所示，設定可在假定從當對情感(負性)有所貢獻的成分X(負性)的濃度變為小于閾值X”時起直到成分X(負性)的濃度變為大于閾值X’的區間1為情感(負性)狀態以及其他區間為情感(正性)狀態的情況下執行。在這種情況下，對情感(負性)有所貢獻的成分X(負性)為例如上述成分S等，例如苯乙醇胺-N-甲基轉移酶等。

另選地，如圖21所示，假設從當從當對情感(負性)有所貢獻的成分X(負性)的濃度變為小于閾值X”時起經過預定時間段ΔT’時起直到當從當成分X(負性)的濃度變為大于閾值X’時起經過預定時間段ΔT”時的區間為情感(負性)狀態以及其他區間為情感(正性)狀態，它們可被理解為預示下一個轉變。在這種情況下，對情感(負性)有所貢獻的成分X(負性)為例如上述成分N等，例如腎上腺素等。

<第三變形例>

事前預測情緒水平或情緒水平的變化預測可根據用戶的具體操作而執行。

具體地，如圖22所示，在表示情感(負性)狀態的貼郵票(例如，圖中心臟)操作在時間t12時執行的情況下，獲得在從圖中被方框包圍的這個時刻起的范圍內的情緒水平的排序，并預測從最低值起直到情緒水平變為零狀態的時間段。

更具體地，如圖23所示，對于情緒水平的每個值，獲得直到情緒水平返回到零的平均時間的分布，由此可以預測當情緒水平變為零時的近似時間。

因此，在圖22的情況下，因為情緒水平在時間t11為最低，所以該值適用于圖23中曲線圖，由此可以預測到零的時間段。

此外，可存儲較早情緒水平的波形圖案，并可通過匹配執行預測。請注意，事前預測情緒水平還可使用與用于情緒水平的方法類似的方法進行預測。

<第四變形例>

此外，將呈現給用戶的內容可使用上述事前預測情緒水平或情緒水平的波形圖案進行判定。

具體地，如圖24所示，因為事前預測情緒水平或情緒水平的波形圖案與日程表相關聯，所以比較日程表，且用于判定的標準可呈現給所謂代理商。用于判定的標準實例包括應當給出是否呈現現在使用戶感到厭煩的推薦、是否有用于開玩笑的房間或是否呈現只為提神而播放音樂。

例如，在通知情感(負性)時，如果在工作時間期間給出情感(負性)通知，那么用戶很難使她自己重新提起精神并使狀態轉變為情感(正性)狀態，更糟的是，工作效率容易降低。在這種情況下，因此，暫緩作出情感(負性)通知。然后，例如，雖然用戶收到情感(負性)通知，但是通過散步等，當用戶可相對容易地使狀態轉變為情感(正性)狀態時，可在午餐時間期間等給出通知。

此外，各種類型的判定可使用事前預測情緒水平或情緒水平的波形圖案連同例如位置信息/觀看歷史/行為歷史/搜索歷史/操作歷史的日程表/歷史一起而執行。

<第二構造實例>

到目前為止，已經對包括收集淚液的功能和對收集到的淚液進行分析的功能的隱形眼鏡式顯示裝置的構造進行說明，這對應于圖1中情況1。然后，接著，將對隱形眼鏡式淚液收集裝置以及用于通過分析裝置AN對由收集裝置收集到的淚液進行分析并使移動終端等顯示分析結果的構造進行說明，這對應于圖1中情況2。

圖25為示意圖，示出了隱形眼鏡式淚液收集裝置以及用于通過分析裝置AN對由收集裝置收集到的淚液進行分析并使移動終端等顯示分析結果的構造實例。淚液收集裝置201如圖25中上邊部分所示，分析裝置AN的構造如圖25中下邊部分所示。

請注意，收集裝置201為與隱形眼鏡式顯示裝置11的淚液檢測單元26對應的部件，并設置在圖2中的收集口G處。

更具體地，以與用于圖5中收集口G的方式類似的方式，收集裝置201具有在接觸到眼球的部分處的細孔81，且使用毛細管作用收集淚液并存儲在存儲容器202中。

然后，收集淚液的收集裝置201照原樣收存在分析裝置AN中。

<分析裝置的構造實例>

接著，將對圖26中分析裝置AN的構造實例進行說明。請注意，在圖26中的分析裝置AN中，包括與構成圖4中顯示裝置11和圖5中淚液檢測單元26的功能相同的功能的部件由相同附圖標記表示，并適當地省略其說明。然而，雖然包括相同功能，但是大小不同于圖4中設置在隱形眼鏡式結構內的顯示裝置11的部件的大小。

換言之，分析裝置AN既具有淚液檢測單元26的分析功能又具有顯示裝置11的生命體狀態檢測功能。具體地，分析裝置AN包括通道83、差壓流量計84、控制閥85-1和85-2、分析室86-1至86-5、AD轉換單元211和221-1至221-5、微型泵87、信號處理單元27、生命體狀態檢測單元64、記錄單元53、信號天線23、供電天線22和發電單元24。

請注意，分析裝置AN具有可安裝收集裝置201的部分，并具有通道83，由所安裝的收集裝置201的存儲容器202收集到的淚液從該通道83取出，且從存儲容器202收集到的淚液被輸送給分析室86-1至86-5。分析室86-1至86-5檢測各種成分，并將檢測結果分別輸出給AD轉換單元221-1至221-5，其中檢測結果被轉換為數字信號并輸出給信號處理單元27。此時，差壓流量計84也測量從收集裝置201中讀取的淚液流速，將流速轉換為數字信號，并將數字信號輸出給信號處理單元27。

信號處理單元27的生命體狀態檢測單元64以從分析室86-1至86-5提供的分析結果為基礎執行與上述處理類似的處理。生命體狀態檢測單元64然后控制信號天線23以發送隨分析結果而定的信息給以智能手機為代表的移動終端SP。

請注意，因為各種處理類似于情況1中的處理，所以省略其說明。

同時，上述一系列處理可通過硬件而執行，也可通過軟件而執行。在一系列處理通過軟件而執行的情況下，構成軟件的程序從記錄介質安裝在并入專用硬件中的計算機上或例如能夠通過安裝各種程序來執行各種功能的通用個人計算機上。

圖27為示意圖，示出了通用個人計算機的構造實例。中央處理單元(CPU)1001嵌入在個人計算機中。輸入/輸出接口1005經由總線1004耦接到CPU1001。只讀存儲器(ROM)1002和隨機存取存儲器(RAM)1003連接到總線1004。

輸入單元1006、輸出單元1007、存儲單元1008和通信單元1009連接到輸入/輸出接口1005。輸入單元1006包括輸入裝置，諸如鍵盤和鼠標，用戶通過鍵盤和鼠標輸入操作命令。輸出單元1007將處理操作畫面或處理結果圖像輸出給顯示裝置。存儲單元1008包括存儲程序或各種類型數據的硬盤驅動器等。通信單元1009包括局域網(LAN)適配器等，并經由以因特網為代表的網絡執行通信處理。此外，驅動器1010連接到輸入/輸出接口1005。驅動器1010從可移除介質1011讀取數據以及將數據寫入到可移除介質1011，諸如磁盤(包括軟盤)、光盤(包括壓縮光盤只讀存儲器(CD-ROM)和數字多功能光盤(DVD))、磁光盤(包括迷你光盤(MD))或半導體存儲器。

CPU 1001根據存儲在ROM 1002中的程序或從可移除介質1011(諸如磁盤、光盤、磁光盤或半導體存儲器)中讀取，安裝在存儲單元1008上，并從存儲單元1008加載到RAM 1003上的程序來執行各種處理。CPU 1001執行各種處理所需的數據等適當地存儲在RAM 1003中。

在如上所述構造的計算機中，CPU 1001例如經由輸入/輸出接口1005和總線1004將存儲在存儲單元1008中的程序加載到RAM 1003上并執行程序，由此執行上述一系列處理。

由該計算機(CPU 1001)執行的程序可記錄在作為例如封裝介質等的可移除介質1011中并提供。另選地，程序可通過有線或無線傳輸介質(諸如局域網、因特網和數字衛星廣播)而提供。

在該計算機中，當可移除介質1011安裝在驅動器1010中時，程序可經由輸入/輸出接口1005安裝在存儲單元1008上。另選地，程序可經由有線或無線傳輸介質在通信單元1009處接收，并安裝在存儲單元1008上。此外，程序可預先安裝在ROM 1002或存儲單元1008上。

請注意，由該計算機執行的程序可為這樣一種程序，使得以本說明書中所述的順序串行地執行處理，或可為這樣一種程序，使得并行地或必要時(即，例如，當進行調用時)執行處理。

此外，在本說明書中，系統是指多個部件(裝置或模塊(部分)等)的集合，無論部件是否都存在同一個外殼中。因此，容納在單獨外殼中并經由網絡耦接的多個裝置和包括容納多個模塊的單個外殼的單個裝置都為系統。

請注意，本技術的實施例并不限于上述實施例，且在不脫離本技術的要點的范圍內可以進行各種變化。

例如，本技術可采用云計算構造，其中單個功能由多個裝置共享并經由網絡相互協作地進行處理。

此外，上述流程圖中所述的各個步驟可由單個裝置執行，或可由多個裝置共享并執行。

此外，在多個處理包括在單個步驟中的情況下，包括在單個步驟中的多個處理可由單個裝置執行，或可由多個裝置共享并執行。

請注意，本技術還可采用以下構造。

(1)一種檢測裝置，包括：

分析單元，被構造為對從生命體采集到的淚液執行成分分析；和

檢測單元，被構造為以淚液的成分分析的結果為基礎檢測所述生命體的狀態。

(2)根據(1)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以淚液的成分分析的結果為基礎檢測根據淚液類型而判定的所述生命體的狀態。

(3)根據(1)或(2)所述的檢測裝置，其中

由所述生命體的情緒引起的情感狀態包括在所述生命體的狀態中。

(4)根據(3)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當所述生命體的狀態將要轉變為預定情感狀態時分泌的物質的分析結果為基礎指明所述生命體的狀態是否轉變為所述預定情感狀態。

(5)根據(4)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當所述生命體的狀態將要轉變為第一情感狀態時分泌的物質的分析結果為基礎計算出的轉變為所述第一情感狀態的似然度和以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當所述生命體的狀態將要轉變為第二情感狀態時分泌的物質的分析結果為基礎計算出的轉變為所述第二情感狀態的似然度為基礎指明所述生命體的狀態是轉變為所述第一情感狀態還是所述第二情感狀態。

(6)根據(5)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元還以轉變為所述第一情感狀態的似然度和轉變為所述第二情感狀態的似然度為基礎計算事前預測情緒水平，該事前預測情緒水平表示所述生命體的狀態被估計為將要進行轉變的所述生命體的狀態的程度。

(7)根據(6)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以所述事前預測情緒水平為基礎預測所述事前預測情緒水平在當前時間之后的時間的變化。

(8)根據(3)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當所述生命體的狀態為預定情感狀態時分泌很多的物質的分析結果為基礎指明所述生命體的狀態。

(9)根據(8)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于在第一情感狀態期間分泌很多的物質的分析結果為基礎計算出的所述第一情感狀態的似然度和以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于在第二情感狀態期間分泌很多的物質的分析結果為基礎計算出的所述第二情感狀態的似然度為基礎指明淚液狀態是所述第一情感狀態還是所述第二情感狀態。

(10)根據(9)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元還以所述第一情感狀態的似然度和所述第二情感狀態的似然度為基礎計算情緒水平，該情緒水平表示所述生命體的情感狀態的程度。

(11)根據(10)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以所述情緒水平為基礎預測所述情緒水平在當前時間之后的時間的變化。

(12)根據(2)所述的檢測裝置，其中

由對所述生命體刺激引起的狀態包括在所述生命體的狀態中。

(13)根據(12)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以作為淚液的成分分析的結果而獲得的對于當對所述生命體刺激時或當所述生命體感到酸痛時分泌的物質的分析結果為基礎指明所述生命體的狀態是由對所述生命體刺激引起的狀態還是由所述生命體的情緒引起的情感狀態，當所述生命體持續感到酸痛時，所述生命體的狀態轉變為由所述生命體的情緒引起的情感狀態。

(14)根據(13)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以時間段長度為基礎指明所述生命體的狀態是由對所述生命體刺激引起的狀態還是由所述生命體的情緒引起的情感狀態，該時間段是基于對于當對所述生命體刺激時或當所述生命體感到酸痛時分泌的物質的分析結果，且在該時間段期間，表示物質分泌量的值等于或大于預定閾值。

(15)根據(13)或(14)所述的檢測裝置，其中

所述檢測單元以對于當對所述生命體刺激時或當所述生命體感到酸痛時分泌的物質的分析結果為基礎計算所述生命體的刺激水平或酸痛水平。