JP6976530B2 - 複合データ生成方法及び複合データ生成装置 - Google Patents

Description

本発明は、複合データ生成方法及び複合データ生成装置に関する。具体的には、匂いデータを含有するデータ構造を有する複合データを生成するための複合データ生成方法、及び匂いデータ含有データの生成装置に関する。

各種データの集合から、特定の特徴を有するデータを検索し、抽出するために、データのそれぞれに関連付けられたメタデータを、各データに付与することが行われている（特許文献１参照）。

特表２０１１−５０７０８３号公報

匂いとヒトの記憶との間には、強固な相関関係が存在する可能性が注目されている。しかしながら、匂いをデジタルデータへ変換することは難しかった。そのため、例えばデジタル画像のようなデータの集合を、匂いに基づいて、検索したり、抽出したりすることは、潜在的な要求はあったものの、実現が困難とされていた。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、特定の匂いデータに関連付けられたデータをデータの集合から検索し、抽出することを可能とするデータ構造、及び複合データ生成装置を提供することを例示的課題とする。

上記の課題を解決するために、本発明は以下の構成を有する。
（１）メインデータが格納されたメインデータ格納領域と、匂いセンサにより測定された空気中の匂いの測定結果に基づく匂いデータが格納された匂いデータ格納領域と、を有する、データ構造。

本発明の更なる目的又はその他の特徴は、以下添付図面を参照して説明される好ましい実施の形態によって明らかにされるであろう。

本発明によれば、特定の匂いデータに関連付けられたデータをデータの集合から検索し、抽出することを可能とするデータ構造、及び複合データ生成装置を提供することができる。

実施形態１に係るデータ構造の第１例を示す説明図である。 実施形態１に係るデータ構造の第２例を示す説明図である。 測定結果データベースＤ１である。 加工データベースＤ２である。 加工データベースＤ２に基づく測定結果を示すグラフである。 匂い測定結果の加工例を示す説明図である。 実施形態１における匂いセンサ１０の第１例を模式的に示す平面図である。 図７におけるＡ−Ａ’断面を模式的に示す断面図である。 実施形態１における匂いセンサ１０の第２例を模式的に示す平面図である。 匂い測定装置５０の内部構成の説明図である。 匂い測定装置５０の空気導入を説明する模式図である。 実施例１の診断装置１００を示す模式図である。 実施例１の診断装置１００の内部構成の第１例を模式的に示すブロック図である。 実施例１の診断装置１００の内部構成の第２例を模式的に示すブロック図である。 実施例１のデータベースＤ１１である。 実施例１の診断装置１００の処理を示すフローチャートである。 実施例２の携帯情報端末２００を示す模式図である。 実施例２の携帯情報端末２００の内部構成を模式的に示すブロック図である。 実施例２のデータベースＤ２１である。 実施例２の携帯情報端末２００の処理を示すフローチャートである。 実施例３の動画撮影端末３００を示す模式図である。 実施例３の動画撮影端末３００の内部構成を模式的に示すブロック図である。 実施例３のデータベースＤ３１である。 実施例３の動画撮影端末３００の処理を示すフローチャートである。

［実施形態１］
以下、実施形態１に係るデータ構造について、図面を参照しながら説明する。なお、実施形態１において、「匂い」とは、ヒト、又はヒトを含む生物が、嗅覚情報として取得することができるものであり、分子単体、若しくは異なる分子からなる分子群がそれぞれの濃度を持って集合したものを含む概念とする。

実施形態１において、上述の匂いは匂い物質によって構成される。匂い物質は分子単体や、若しくは異なる分子からなる分子群等の各種匂い成分がそれぞれの濃度を持って集合したものである。ただし、匂い物質は、広義において、後述する匂いセンサ１０の物質吸着膜に吸着可能な物質を広く意味する場合があるものとする。すなわち、「匂い」には原因となる匂い物質が複数含まれることが多く、また、匂い物質として認知されていない物質又は未知の匂い物質も存在し得るため、一般的に匂いの原因物質とされていない物質も含まれ得るものとする。

図１は、実施形態１に係るデータ構造の第１例を示す説明図である。実施形態１に係るデータ構造を有する匂いデータ含有データ１は、図１（ａ）に示すように、メインデータ格納領域４と、匂いデータ格納領域６と、を有する。すなわち、実施形態１に係るデータ構造は、メインデータ格納領域４に格納されたメインデータ３が、匂いデータ格納領域６に格納された匂いデータ５と関連付けられて格納されたデータ構造である。実施形態１に係るデータ構造は、メインデータ３を匂いデータ５に基づき分析すること等を可能とする匂いデータ用のデータ構造である。

メインデータ格納領域４には、匂いデータ５と関連付けされた画像データや、位置データ、動画データ等のメインデータ３が格納される。匂いデータ格納領域６には、メインデータ３と関連付けされた匂いデータ５が格納される。すなわち、メインデータ３と、匂いデータ５とは、相互に関連付けられた状態で、匂いデータ含有データ１内に存在する。実施形態１において、匂いデータ含有データ１、メインデータ３、匂いデータ５は、いずれも電子データであり、コンピュータ等により処理される情報である。

メインデータ３としては、特に制限なく、各種データをメインデータ３とすることができる。例えば、撮像装置によって生成される画像データや、録画装置によって生成される動画データ、録音装置によって生成される音声データ、文章等のテキストデータ、ＧＰＳ装置によって生成される位置データ等、各種データをメインデータ３として用いることができる。

メインデータ格納領域４は、メインデータＩＤ領域２４を有していてもよい。メインデータＩＤ領域２４は、メインデータＩＤ２３を格納するための領域である。メインデータＩＤ２３は、メインデータ格納領域４内に格納されたデータがメインデータ３であることを指標するデータである。

匂いデータ５としては、例えば、後述する匂いセンサ１０を備える匂い測定装置５０によって測定された測定結果に基づいて生成されるデータを用いることができる。匂いセンサ１０としては、センサ素子１１を複数備えたものを用いることができる。各センサ素子１１は、物質吸着膜１３と、検出器１５とを有する。物質吸着膜１３は、空気中の匂い物質を吸着する。検出器１５は、匂い物質が物質吸着膜１３へ吸着している吸着状態を検出する。各センサ素子１１は、異なった物質吸着膜１３を有している。すなわち、物質吸着膜１３への匂い物質の吸着特性は、各センサ素子１１において異なっている。

匂いデータ格納領域６は、匂いデータＩＤ領域２６を有していてもよい。匂いデータＩＤ領域２６は、匂いデータＩＤ２５を格納するための領域である。匂いデータＩＤ２５は、匂いデータ格納領域６内に格納されたデータが匂いデータ５であることを指標するデータである。

匂いデータ格納領域６には、単一の匂いデータ５が格納されていても良く、複数の匂いデータ５が格納されていてもよい。複数の匂いデータ５が匂いデータ格納領域６に格納されている場合、複数の匂いデータ５のそれぞれは、匂いセンサ１０が備える複数のセンサ素子１１のそれぞれに１対１で対応したものとすることができる。以下の説明中、複数のセンサ素子１１にそれぞれ対応した各匂いデータ５について、素子データ７と称する場合がある。匂いデータ格納領域６中、複数の素子データ７は、図１（ｂ）に示すように、各々が素子データ格納領域８に格納されていてもよい。

匂いデータ格納領域６には、複数の匂いデータＩＤ領域２６が含まれていてもよい。これら複数の匂いデータＩＤ領域２６は、匂いデータ格納領域６に格納されている複数の匂いデータ５のそれぞれに１対１で対応付けすることができる。以下の説明中、匂いデータＩＤ領域２６が複数存在する場合、各匂いデータＩＤ領域２６を素子データＩＤ領域２８と称する場合がある。各素子データＩＤ領域２８には、素子データＩＤ２７が格納される。素子データＩＤ２７は、素子データＩＤ領域２８に格納されたデータが、特定のセンサ素子１１に対応するデータであること等を指標するデータである。各素子データＩＤ領域２８は、匂いセンサ１０が有する複数のセンサ素子１１のそれぞれに１対１で対応している。

各素子データ格納領域８は、匂いデータ格納領域６内で、整列して配置されていることが好ましい。センサ素子に番号が割り当てられている場合、当該番号のセンサ素子に対応する素子データ格納領域８が、割り当てられた番号順に、匂いデータ格納領域６内に整列されていることが好ましい。

匂いデータ５は、匂いセンサ１０のセンサ素子１１によって測定された測定結果であってもよい。すなわち、匂いデータ５は、匂いセンサ１０の測定結果が加工されずに使用される生データであってもよい。具体的には、匂いセンサ１０により測定された空気中の匂いの測定結果は、空気中の匂いの経時的な変化を示す遷移データであってもよい。

遷移データは、所定の時間幅にわたって所定の時間間隔で匂いセンサ１０によって測定されたものであってもよい。遷移データは、匂いセンサ１０により空気中の匂いを測定した測定値と、この測定値の測定時刻と、を含むデータセットを複数有して構成されていてもよい。

たとえば、図１（ｃ）に示すように、匂いデータ５（遷移データ）は、測定開始時刻（ｔ０）から測定終了時刻（ｔｚ）までの時間経過と共にセンサ素子１１のそれぞれにおいて測定された、各時刻（ｔｘ）における素子データポイント９（測定値）を複数含むデータであってもよい。各素子データポイント９（測定値）には測定時刻のデータが１対１で関連付けられ、素子データポイント９と測定時刻とを有する複数のデータセットによって、匂いデータ５（遷移データ）が構成されている。なお、本明細書中、時刻（ｔｘ）、時刻（ｔｙ）、時刻（ｔｚ）は、測定開始時刻（ｔ０）から、それぞれ、ｘ秒後、ｙ秒後、ｚ秒後の任意の時刻である。

匂いデータ５は、測定開始時刻（ｔ０）における素子データポイント９、測定開始時刻（ｔ０）から所定時間（ｘ）経過後の時刻（ｔｘ）における素子データポイント９、測定終了時刻（ｔｚ）における素子データポイント９を含んでいてもよい。各素子データポイント９は、匂いデータ格納領域６内に測定時間の経過順に整列していることが好ましい。時刻（ｔｘ）における素子データポイント９は、複数設けることが好ましい。例えば、測定開始時刻（ｔ０）から４０秒後の測定終了時刻（ｔ４０）まで１秒間隔で素子データポイント９を取得した場合、時刻（ｔｘ）における素子データポイント９は、ｘが１〜３９までの３９点が得られる。

素子データ格納領域８は、図１（ｃ）に示すように、各素子データポイント９に対応した時間ラベル２９を格納するための時間ラベル領域３０を有していてもよい。すなわち、各素子データポイント９がどの時刻（ｔｘ）で測定された素子データポイント９であるのかを指標する時間ラベル２９を格納するための時間ラベル領域３０が、素子データ格納領域８に配置されていてもよい。時間ラベル領域３０は、素子データ格納領域８内で、時間経過の順に配置されていることが好ましいが、時間ラベル２９が付与されているため、各素子データポイント９は時間経過の順に関わらずランダムに配置されていてもよい。

素子データ７としては、上述の生データではなく、匂いセンサ１０が備える演算処理装置（ＣＰＵ）５１によって演算処理された加工データを使用してもよい。例えば、生データにおける各測定時刻（ｔｘ）における素子データポイント９の集合に対し、所定の規則に基づいて、演算処理することができる。演算処理としては、素子データポイント９の集合から、最大値と最小値を検出し、その差分（絶対値）を算出し、その値を素子データ７とする処理であってもよい。また、演算処理として、素子データポイント９の集合から、その相加平均値等の平均値や、中央値等を算出し、その値を素子データ７とする処理であってもよい。素子データ７として加工データを使用する場合、各センサ素子１１に対応するデータは、基本的に１つであればよいため、データを肥大化させることなく、効率的に多数の情報を匂いデータ格納領域６に格納することができる。

図２は、実施形態１に係るデータ構造の第２例を示す説明図である。図２（ａ）〜（ｃ）に示すように、実施形態１に係るデータ構造は、メインデータＩＤ領域２４や、匂いデータＩＤ領域２６、素子データＩＤ領域２８、時間ラベル領域３０を有さない構造とすることもできる。この場合、メインデータ３や匂いデータ５は、予め匂いデータ含有データ１の所定領域として決定されたメインデータ格納領域４及び匂いデータ格納領域６にそれぞれ格納することができる。

各素子データ７は、予め決定された順に、匂いデータ格納領域６に整列して格納することができる。各素子データ７は、センサ素子１１のそれぞれに番号が振られていた場合、その番号順に格納することができる。また、センサ素子１１のそれぞれに番号が振られていた場合、匂いデータ格納領域６に整列された順番と、対応するセンサ素子１１の番号と、が対応付けられて記憶装置５３等に保存してあれば、各素子データ７はセンサ素子１１の番号順に整列されている必要はない。各素子データポイント９は、測定した時系列順に整列させて格納することができる。

実施形態１に係るデータ構造について、図１（第１例）及び図２（第２例）を用いて２つの例を示したが、データ構造はこれらに限定されない。第１例において、メインデータＩＤ領域２４や、匂いデータＩＤ領域２６、素子データＩＤ領域２８、時間ラベル領域３０のうち少なくとも１つを有さないデータ構造とすることも可能である。また、第２例において、メインデータＩＤ領域２４や、匂いデータＩＤ領域２６、素子データＩＤ領域２８、時間ラベル領域３０のうち少なくとも１つを有するデータ構造とすることも可能である。

次に、匂いセンサ１０による匂い取得のプロセスについて説明する。匂いセンサ１０による匂い取得は、測定結果取得ステップＳ１と、データ加工ステップＳ２と、の各ステップによって実現することができる。

＜測定結果取得ステップＳ１＞
測定結果取得ステップＳ１においては、匂いセンサ１０を用いて、匂いセンサ１０が備える複数のセンサ素子１１のそれぞれにおいて、サンプルに含まれる匂い物質について測定された各測定結果を取得する。複数のセンサ素子１１は、それぞれ匂い物質に対する検出特性が各々異なっている。匂いセンサ１０の具体的構成については、後述する。

各測定結果は、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた状態で取得される。具体的には、各センサ素子１１と、センサ素子１１のそれぞれにおいて測定された各測定結果と、が相互に関連付けられた状態で格納された測定結果データベースとして取得することができる。

図３は、測定結果データベースＤ１である。測定結果データベースＤ１では、各センサ素子１１と、センサ素子１１のそれぞれにおいて測定された各測定結果と、が相互に関連付けられた状態で格納されている。図３に示す測定結果データベースＤ１では、センサ素子１１−０１〜１１−３５の計３５個のセンサ素子１１について、それぞれの測定結果が関連付けられた状態で格納されている。なお、図３においては、センサ素子１１−０６〜１１−３４については、説明の便宜上、記載が省略されている。なお、図３に示す測定結果データベースＤ１は、時間ｔが１５秒から２０秒までの間に、匂いセンサ１０を測定対象の匂いに接触させた場合の測定結果（データポイント９）を示すものである。

測定結果は、具体的には、各センサ素子１１が検出した生データである。匂いセンサ１０が、例えば、水晶振動子センサ（ＱＣＭ）である場合、センサ素子１１が生成する生データとしては、水晶振動子の共振周波数の経時変化とすることができる。すなわち、センサ素子１１による測定結果として、匂いセンサ１０の動作開始からの経過時間が異なる複数の時点における共振周波数（データポイント９）とすることができる。例えば、図３に示すように、センサ素子１１−０１において測定された測定結果（データポイント９）は、０秒後（ｔ０）において測定された共振周波数が「１６１０１５２８Ｈｚ」であり、１７秒後（ｔ１７）において測定された共振周波数が「１６１０１５１５Ｈｚ」である。また、センサ素子１１−０２において測定された測定結果（データポイント９）は、匂いセンサ１０の動作開始から０秒後（ｔ０）において測定された共振周波数が「１６０８１７４０Ｈｚ」であり、１６秒後（ｔ１６）において測定された共振周波数が「１６０８１７２８Ｈｚ」である。なお、測定に際して、測定結果の記録の時間間隔は特に制限されないが、例えば、１秒間隔とすることができる。

匂いセンサ１０の作動の開始から終了までの時間幅は特に制限されないが、匂いセンサ１０を測定対象の匂いに接触させる時間幅よりも長いことが好ましい。また、匂いセンサ１０の作動の開始は、匂いセンサ１０を測定対象の匂いに接触させる（匂い測定）前に数秒以上早いことが好ましく、５秒以上早いことが好ましい。匂いセンサ１０の作動の終了は、匂いセンサ１０を測定対象の匂いに接触させた後に数秒以上遅いことが好ましく、５秒以上遅いことが好ましい。図３に示す測定結果データベースＤ１においては、匂いセンサ１０の作動開始は、匂い測定の開始前１５秒（ｔ０）であり、匂いセンサ１０の作動終了は、匂い測定の終了後２０秒（ｔ４０）である。

匂いセンサ１０による測定は、複数回行い、複数回行った測定の生データの平均値を測定結果とすることが好ましい。測定の回数は、特に制限されないが、例えば３回とすることができる。平均値としては、算術平均（相加平均）による平均値を採用することができる。

＜データ加工ステップＳ２＞
データ加工ステップＳ２においては、測定結果取得ステップＳ１において取得した測定結果をそれぞれ加工して、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた匂いデータ５（加工データ）を生成する。

加工データとしては、匂いセンサ１０により測定された空気中の匂いの測定結果であって、所定の時間幅における測定結果の平均値や中央値とすることができる。加工データは、これらに限定されず、以下に説明するような加工データとすることもできる。

（ｔ０を基準とした差分データ）
匂いデータ５は、匂いセンサ１０により測定された空気中の匂いの測定結果であって、空気中の匂いの経時的な変化を示すための第１の時刻又は時間幅における空気中の匂いの第１の測定結果と、第２の時刻又は時間幅における空気中の匂いの第２の測定結果との差分データであってもよい。たとえば、匂いデータ５は、加工データとして、所定時刻（ｔｘ）におけるデータポイント９と、所定時刻（ｔｙ）におけるデータポイント９と、の間の差分であってもよい。

図４は、加工データベースＤ２である。図４に示すように、匂いデータ５は、差分データとして時刻０（ｔ０）における値を、時刻０より後の時間幅（ｔ１〜ｔ４０）の各測定結果から差し引いてもよい。すなわち、匂いデータ５は、時刻０（ｔ０）の測定結果を基準とした差分データであってもよい。

（異なる２点間の差分データ）
差分データとしては、第１の時刻における空気中の匂いの測定結果である第１の測定結果と、第２の時刻における空気中の匂いの測定結果である第２の測定結果との間の差分データであってもよい。このとき、第１の時刻と第２の時刻との時刻差は、少なくとも数秒であることが好ましく、少なくとも５秒であることが更に好ましく、少なくとも１０秒であることが特に好ましい。たとえば、匂いセンサ１０に測定対象の匂い物質が接触可能な状態にある時刻と、接触可能な状態にない時刻との間で数秒以上の間隔が空けられた２点間で、差分データを取得することにより、匂いデータ５として、匂いの特徴をより明確にすることができる。

このような異なる２点間の差分データとしては、たとえば、各時刻における測定結果（データポイント９）と時刻０（ｔ０）における測定結果（データポイント９）との間の差分とすることができる。

異なる２点間の差分データとしては、たとえば、所定の時間幅における測定結果のうちの最大値と、所定の時間幅における測定結果のうちの最小値と、の間の差分（絶対値）とすることもできる。ここで、最大値が含まれる所定の時間幅と、最小値が含まれる所定の時間幅と、は重複していても、重複していなくてもよく、重複している場合、一部が重複していても全部が重複していてもよい。所定の時間幅としては、匂い測定の時間幅とすることができるし、匂い測定の時間幅以外の時間幅（バックグラウンド測定用の時間幅）とすることもできる。具体的には、匂い測定の時間幅における測定結果のうちの最大値と、匂い測定の時間幅以外の時間幅（バックグラウンド）における最小値と、の差分を差分データとすることができる。匂い測定の時間幅における測定結果のうちの最大値と、匂い測定の時間幅における最小値と、の差分を差分データとすることもできる。匂い測定の時間幅における測定結果のうちの最小値と、匂い測定の時間幅以外の時間幅（バックグラウンド）における最大値と、の差分を差分データとすることもできる。匂い測定の時間幅における測定結果のうちの最小値と、匂い測定の時間幅における最大値と、の差分を差分データとすることもできる。

差分データとしては、所定の時間幅における測定結果のうちの最大値又は最小値と、所定の時間幅における測定結果の平均値若しくは中央値と、の間の差分（絶対値）とすることもできる。

差分データとしては、後述するように匂い測定装置５０に調整装置５５、５７、５９等が配置されていた場合に、測定対象の匂いの匂い物質を含む空気を導入口５６から導入する際に、調整装置５５が開いている状態での測定結果と、調整装置５５が閉じている状態での測定結果と、の間の差分を、差分データとすることができる。調整装置５５、５７、５９は、ファンやシャッター、封止弁等とすることができる。調整装置５５がファンである場合、測定対象の匂い物質を含む空気を導入する方向にファンが回転（正転）している状態での測定結果と、ファンが停止しているか、又は逆方向に回転（逆転）している状態での測定結果と、の間の差分を、差分データとすることができる。

差分データとして、測定結果取得ステップＳ１において取得された測定結果（生データ）について、極大値と、当該極大値を経た後の最初の極小値（以下「極大値直後の極小値」ともいう）と、の間の差分とすることもできる。このような差分（極大値とその直後の極小値）が複数存在する場合は、差分の値（絶対値）が最大のものを当該測定結果の差分とする。このようにして、各測定結果に対して、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた差分を得る。

図５は、加工データベースＤ２に基づく測定結果を示すグラフである。図５のグラフでは、差分データとして、極大値と極大値直後の極小値との間の差分としている。図５において、縦軸は、匂いセンサ１０の動作開始から０秒後における共振周波数を基準とした場合の所定時間後において測定された共振周波数の変位量［Ｈｚ］であり、横軸は、匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間［秒］である。図５においては、加工データベースＤ２に示されている測定結果のうち、センサ素子１１−０１、１１−０２、１１−０３についての測定結果が示されている。図５中、センサ素子１１−０１の測定結果が実線で、センサ素子１１−０２の測定結果が破線で、センサ素子１１−０３の測定結果が一点破線で示されている。他のセンサ素子１１−０４〜１１−３５についても、同様にグラフを作成できることは言うまでもない。図５中、センサ素子１１−０１について、測定結果の差分は「２２Ｈｚ」である。すなわち、センサ素子１１−０１についての測定結果において、匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間１４秒における極大値「９Ｈｚ」と、匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間１７秒における極小値「−１３Ｈｚ」との間の差分である。

差分の算出に際して、匂い測定結果として用いる匂いセンサ１０の動作開始後の経過時間の範囲を制限してもよい。例えば、匂いセンサ１０の動作開始から１５秒経過後にサンプルの匂いの測定を開始し、匂いセンサ１０の動作開始から２０秒経過後にサンプルの匂いの測定を終了した場合、差分の算出を行う経過時間の範囲を匂いセンサ１０の動作開始からの経過時間が１４秒から２５秒までの間とすることができる。なお、この経過時間の範囲は、任意に設定することができる。

加工データとしては、算出された差分のそれぞれについて対数演算を行い、複数のセンサ素子１１のそれぞれに関連付けられた対数値を匂いデータ５（素子データ７）としてもよい。対数演算に際して、底は特に制限されないが、例えば２とすることができる。

加工データとして、測定結果を分類し、その分類に応じてフラグを付けたデータのような、簡略化したデータを用いてもよい。たとえば、上述のように対数演算によって得られた対数値を値の大きさに応じて複数の領域に分類することができる。分類する領域の数としては、特に制限されないが、例えば、３〜５領域等とすることができる。以下、３領域に分類する場合について説明する。

まず、各測定結果についての対数値のうち、最大のものと、最小のものと、を特定する。次いで、最大の対数値と最小の対数値との間の差を３で除した場合の商を算出する。このようにして得られた商を用いて最大の対数値と最小の対数値との間の数値範囲を３等分された領域に区分することができる。すなわち、最小の対数値から最小の対数値に商を加算した値までの領域と、最小の対数値に商を加算した値から最小の対数に商の２倍を加算した値までの領域と、最小の対数に商の２倍を加算した値から最大の対数値までの領域と、に３等分することができる。

次いで、各センサ素子１１に関連付けられた対数値のそれぞれを、３つの領域のうち、いずれかの領域に分類する。各対数値について、分類された領域を識別するためのフラグを設けてもよい。例えば、３等分された３つの領域に対して、値が小さいものから順に（１）、（２）、（３）のようにフラグを設けることができる。これにより、各センサ素子１１に関連付けられた測定結果を、その値の大きさに応じて３つの段階に分類することができる。

図６は、匂い測定結果の加工例を示す説明図である。図６中、表（Ａ）は、あるサンプルについて算出された差分を示す表である。センサ素子１１−０１〜１１−３５のそれぞれについて、その差分の値を示している。例えば、表（Ａ）中、センサ素子１１−０１において得られた差分は「３８．７」であり、センサ素子１１−０２において得られた差分は「２７．０」である。なお、説明の便宜上、センサ素子１１−１１〜１１−３４の値については、表示を省略する（後述する表（Ｂ）、表（Ｅ）についても同様）。

次いで、各センサ素子１１についての差分を対数演算処理する。ここでの対数演算は、下記式（１）で表される。すなわち、差分の値の絶対値を、底を２として対数演算することで、対数値を求める。
[対数値]＝ｌｏｇ_２｜[差分]｜・・・式（１）

表（Ｂ）は、各センサ素子１１についての対数値を示す表である。例えば、表（Ｂ）中、センサ素子１１−０１において得られた差分に基づいて算出された対数値は「５．３」であり、センサ素子１１−０２において得られた差分に基づいて算出された対数値は「４．８」である。

次いで、値分類サブステップＳ２−３により、得られた対数値に基づいて、各センサ素子１１についての対数値を３つの領域に分類する。具体的には、まず、測定中のサンプルにおいて、各センサ素子１１についての対数値のうち、最大のもの（最大値）と、最小のもの（最小値）とを特定する。そして、最大値と最小値との間の差を３で除した場合の商を算出する。これら特定した最大値、最小値、及び算出した商を表（Ｃ）に示す。表（Ｃ）中、特定された最大値は「６．７」であり、特定された最小値は「３．１」であり、算出された商は「１．２」である。

これら特定した最大値、最小値、及び算出した商に基づき、各センサ素子１１についての対数値を３段階に分類する。分類に際しては、表（Ｄ）に示すような分類規則に基づいて分類する。具体的には、最も小さい対数値の領域（領域１）は、３．１≦［対数値］≦４．３の範囲、次に小さい対数値の領域（領域２）は、４．３＜［対数値］≦５．５の範囲、最も大きい対数値の領域（領域３）は、５．５＜［対数値］≦６．７の範囲との分類規則に基づいて分類する。

次いで、分類した結果に基づいて、各センサ素子１１について、フラグを付与する。表（Ｅ）に各センサ素子１１についてフラグを付与した結果を示す。領域１に該当する対数値が得られたセンサ素子１１についてはフラグ（１）を、領域２に該当する対数値が得られたセンサ素子１１についてはフラグ（２）を、領域３に該当する対数値が得られたセンサ素子１１についてはフラグ（３）を付与する。例えば、表（Ｅ）中、センサ素子１１−０１についてはフラグ（２）が付与され、センサ素子１１−３０についてはフラグ（１）が付与され、センサ素子１１−０９についてはフラグ（３）が付与されている。

＜匂いセンサ１０＞
図７は、実施形態１における匂いセンサ１０の第１例を模式的に示す平面図である。実施形態１における匂いセンサ１０を模式的に示す平面図である。図８は、図７におけるＡ−Ａ’断面を模式的に示す断面図である。匂いセンサ１０は、複数のセンサ素子１１と、センサ基板１７と、を備える。センサ素子１１は、それぞれ、匂い物質を吸着する物質吸着膜１３と、この物質吸着膜１３への匂い物質の吸着状態を検出する検出器１５と、を有する。

図８に示すように、センサ素子１１は、検出器１５と、検出器１５の表面上に設けられた物質吸着膜１３と、で構成されている。物質吸着膜１３は、検出器１５の表面の全体を覆っていることが好ましい。すなわち、検出器１５の大きさは、物質吸着膜１３の形成範囲と同じか、又は物質吸着膜１３の形成範囲よりも小さいことが好ましい。なお、１つの物質吸着膜１３の形成範囲内に複数の検出器１５が設けられていてもよい。

センサ素子１１は、センサ基板１７上に、複数配設されており、図７に示すように整列されている。このとき、隣り合うセンサ素子１１の物質吸着膜１３同士が接触していないか、又は絶縁されている。なお、センサ素子１１は、センサ基板１７上で、必ずしも整列されている必要はなく、ランダムに配設されていたり、３行３列以外の形態に整列されていたりしてもよい。センサ基板１７上のセンサ素子１１の数は特に制限されない。図７に示すように７個であってもよいし、例えば、図９に示すように、７行５列の３５個であってもよい。図９は、実施形態１における匂いセンサ１０の第２例を模式的に示す平面図である。

センサ基板１７上に配設される複数のセンサ素子１１は、それぞれの物質吸着膜１３の性状が互いに異なっている。具体的には、複数のセンサ素子１１のすべてがそれぞれ異なる組成の物質吸着膜１３で構成されており、同一の性状の物質吸着膜１３は存在しないことが好ましい。ここで、物質吸着膜１３の性状とは、匂い物質の物質吸着膜１３への吸着特性ということもできる。すなわち、同じ匂い物質（又はその集合体）であっても、異なる性状を有する物質吸着膜１３には、異なる吸着特性を示すことになる。図７〜図１０においては、便宜上、物質吸着膜１３をすべて同様に示しているが、実際にはその性状が互いに異なっている。なお、各センサ素子１１の物質吸着膜１３の吸着特性は、必ずしもすべて異なっている必要はなく、中には、同一の吸着特性を有する物質吸着膜１３が配設されたセンサ素子１１が設けられていてもよい。

物質吸着膜１３の材質としては、π電子共役高分子で形成される薄膜を用いることができる。この薄膜には、ドーパントとして、無機酸、有機酸、又はイオン性液体のうち、少なくとも１種を含有させることができる。ドーパントの種類や含有量を変化させることで、物質吸着膜１３の性状を変化させることができる。

π電子共役高分子としては、特に限定されないが、ポリピロール及びその誘導体、ポリアニリン及びその誘導体、ポリチオフェン及びその誘導体、ポリアセチレン及びその誘導体、ポリアズレン及びその誘導体等の、π電子共役高分子を骨格とする高分子が好ましい。

π電子共役高分子が酸化状態で骨格高分子自体がカチオンとなる場合、ドーパントとしてアニオンを含有させることによって導電性を発現させることができる。なお、本発明では、ドーパントを含有させていない中性のπ電子共役高分子も物質吸着膜１３として採用することができる。

ドーパントの具体例としては、塩素イオン、塩素酸化物イオン、臭素イオン、硫酸イオン、硝酸イオン、ホウ酸イオン等の無機イオン、アルキルスルホン酸、ベンゼンスルホン酸、カルボン酸等の有機酸アニオン、ポリアクリル酸、ポリスチレンスルホン酸等の高分子酸アニオン等を挙げることができる。

また、中性のπ電子共役高分子に、食塩のような塩や、イオン性液体のような陽イオン、陰イオン両方を含むイオン性化合物を共存させることで化学平衡的にドーピングを行う方法も用いることができる。

π電子共役高分子におけるドーパントの含有量は、π電子共役高分子を構成する２つの繰り返し単位あたり１つのドーパント単位（イオン）が入る状態を１とした場合、０．０１〜５の範囲、好ましくは０．１〜２の範囲に調整されればよい。ドーパントの含有量を、この範囲の最低値以上とすることにより、物質吸着膜１３としての特性が消失することを抑制することができる。また、ドーパントの含有量を、この範囲の最大値以下とすることにより、π電子共役高分子自体が持つ吸着特性の効果が低下し、望ましい吸着特性を有する物質吸着膜１３を作成するのが困難になることを抑制することができる。また、通常は低分子量物質であるドーパントが優勢な膜となるために、物質吸着膜１３の耐久性が大幅に低下することを抑制することができる。よって、ドーパントの含有量を上述の範囲とすることにより、匂い物質の検出感度を好適に維持することが可能である。

複数のセンサ素子１１において、それぞれ物質吸着膜１３の吸着特性を変化させるために、異なる種類のπ電子共役高分子を用いることができる。また、同種のπ電子共役高分子を用いて、ドーパントの種類や含有量を変化させることで、異なる吸着特性を発現させてもよい。例えば、π電子共役高分子の種類や、ドーパントの種類、含有量等を変化させることにより、物質吸着膜１３の疎水・親水性能を変化させることができる。

物質吸着膜１３の厚さは、吸着対象となる匂い物質の特性に応じて適宜選択することが可能である。例えば、物質吸着膜１３の厚さは１０ｎｍ〜１０μｍの範囲とすることができ、５０ｎｍ〜８００ｎｍとすることが好ましい。物質吸着膜１３の厚さが１０ｎｍ未満となると、十分な感度が得られない場合がある。また、物質吸着膜１３の厚さが１０μｍを越えると、検出器１５が検出できる重量の上限を超えてしまう場合がある。

検出器１５は、物質吸着膜１３の表面に吸着した匂い物質による、物質吸着膜１３の物理、化学、又は電気的特性の変化を測定し、その測定結果を例えば電気信号として出力する信号変換部（トランスデューサ）としての機能を有する。すなわち、検出器１５は、匂い物質の物質吸着膜１３の表面への吸着状態を検出する。検出器１５が測定結果として出力する信号としては、電気信号、発光、電気抵抗の変化、振動周波数の変化等の物理情報が挙げられる。

検出器１５としては、物質吸着膜１３の物理、化学、又は電気的特性の変化を測定するセンサであれば特に制限されず、種々のセンサを適宜用いることができる。検出器１５として、具体的には、水晶振動子センサ（ＱＣＭ）、表面弾性波センサ、電界効果トランジスタ（ＦＥＴ）センサ、電荷結合素子センサ、ＭＯＳ電界効果トランジスタセンサ、金属酸化物半導体センサ、有機導電性ポリマーセンサ、電気化学的センサ等を挙げることができる。

なお、検出器１５として水晶振動子センサを用いる場合には、図示しないが、励振電極として、水晶振動子の両面に電極を設けてもよいし、高いＱ値を検出するべく片面に分離電極を設けてもよい。また、励振電極は、水晶振動子のセンサ基板１７側に、センサ基板１７を挟んで設けられていてもよい。励振電極は、任意の導電性材料で形成することができる。励振電極の材料として、具体的には、金、銀、白金、クロム、チタン、アルミニウム、ニッケル、ニッケル系合金、シリコン、カーボン、カーボンナノチューブ等の無機材料、ポリピロール、ポリアニリン等の導電性高分子等の有機材料を挙げることができる。

検出器１５の形状は、図８に示すように、平板形状とすることができる。平板形状の平板面の形状は、図７に示すように、円形とすることができるが、四角形や正方形、楕円形等、種々の形状とすることができる。また、検出器１５の形状は、平板形上に限られず、その厚さが変動していてもよく、凹状部や凸状部が形成されていてもよい。

検出器１５が、上述の水晶振動子センサのように振動子を用いるものである場合、複数のセンサ素子１１における各振動子の共振周波数を変化させることで、同一のセンサ基板１７上に共存する他の振動子から受ける影響（クロストーク）を低減することが可能である。同一のセンサ基板１７上の各振動子が、ある振動数に対して異なる感度を示すよう、共振周波数を任意に設計することが可能である。共振周波数は、例えば、振動子や物質吸着膜１３の厚さを調節することで変化させることができる。

センサ基板１７としては、シリコン基板、水晶結晶からなる基板、プリント配線基板、セラミック基板、樹脂基板等を用いることができる。また、基板は、インターポーザ基板等の多層配線基板であり、水晶基板を振動させるための励振電極と実装配線、通電するための電極が任意の位置に配置されている。

上述のような構成とすることにより、匂い物質の吸着特性がそれぞれ異なる物質吸着膜１３を有するセンサ素子１１を複数有する匂いセンサ１０を得ることができる。これにより、ある匂い物質又はその組成を含む空気の匂いを匂いセンサ１０で測定した場合、各センサ素子１１の物質吸着膜１３には、同様に匂い物質又はその組成が接触することになるが、各物質吸着膜１３には、匂い物質がそれぞれ異なる態様で吸着される。すなわち、各物質吸着膜１３において、匂い物質の吸着量が異なる。そのため、各センサ素子１１において検出器１５の検出結果が異なることになる。したがって、ある匂い物質又はその組成に対して、匂いセンサ１０が備えるセンサ素子１１（物質吸着膜１３）の数だけ、検出器１５による測定結果が生成される。

ある匂い物質又はその組成について測定することにより匂いセンサ１０が出力する測定結果は、通常、特定の匂い物質や匂い物質の組成に対して特異的（ユニーク）である。そのため、匂いセンサ１０によって匂いを測定することにより、匂いを、匂い物質単独で、又は匂い物質の組成（混合物）として識別することが可能である。

＜匂い測定装置５０＞
次に、匂いセンサ１０を備える匂い測定装置５０について説明する。図１０は、匂い測定装置５０の内部構成の説明図である。匂い測定装置５０は、匂いセンサ１０と、匂いセンサ１０に接続された演算処理装置５１と、演算処理装置５１に接続された記憶装置５３と、を有する。匂いセンサ１０によって測定された測定結果は、演算処理装置５１において処理され、匂いデータ５としてメインデータ３と共に匂いデータ含有データの形で記憶装置５３に記憶させることができる。匂い測定は、記憶装置５３に記憶されたプログラムＰ１を演算処理装置５１に実行させることにより、匂い測定装置を匂い測定手段として機能させることができる。なお、匂いデータの取得は、演算処理装置５１による実行によらずとも、その他の構成によって実行されてもよい。実施形態１において、演算処理装置５１は、たとえば、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ）等であり、記憶装置５３は、たとえば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＤＤ）、メモリ（ＲＡＭ）等である。

匂い測定装置５０を使用して匂いを測定する場合、バックグラウンドを取得するために、測定対象の匂いが存在しない状態での匂いを測定することが好ましい。バックグラウンドを取得し、匂いの測定結果から差し引くことにより、測定対象の匂いによる影響をより適確に検出することができる。

バックグラウンドの取得に際して、測定対象の匂いが存在しない状態とは、例えば、測定対象の匂いを匂いセンサ１０が検出することができない、又は匂いセンサ１０による検出量が無視できる程度に小さい状態とすることができる。具体的には、測定対象の匂いの発生源が、匂いセンサ１０が設置されている空間に存在しないか、物理的に隔離されている状態とすることができる。

匂いセンサ１０と測定対象の匂いの発生源とを物理的に隔離する構成としては、たとえば、図１１に示すような調整装置５５等を挙げることができる。図１１は、匂い測定装置５０の空気導入を説明する模式図である。図１１においては、矢印の方向から測定対象の匂いが拡散してくるものとしている。このとき、測定対象の匂いを含む空気は、測定対象の匂いの発生源に向けて開口する導入口５６から匂い測定装置５０内へ導入され、匂いセンサ１０へ到達する。導入口５６と匂いセンサ１０との間には調整装置５５が設けられている。調整装置５５は、空気の流出入を調整する装置である。調整装置５５としては、たとえば、開閉可能に構成された封止弁や、ファン等を挙げることができる。なお、図１１においては、匂い測定装置５０の外形を、説明の便宜上、簡略化して長方形として示しているが、匂い測定装置５０の外形はこれに限定されることはない。

匂い測定装置５０は、図１１に示すように、導入口５６とは異なる方向、すなわち、測定対象の匂いが導入される方向とは、異なる方向に開口する換気口５８を有することが好ましい。このような測定対象の匂いの導入方向と異なる方向から空気を導入することにより、測定対象の匂いを含まない、又は検出量が無視できる程度に小さい空気を匂いセンサ１０へと導入することができる。これにより、より適切なバックグラウンドの値を取得することができる。換気口５８と匂いセンサ１０との間には、調整装置５７が配置されていてもよい。

換気口５８のような導入口以外の開口としては、換気口５８のように導入口５６と匂いセンサ１０とを結ぶ直線の延長上に限定されず、測定対象の匂いの導入方向と異なる方向であればよく、たとえば、換気口６０等であってもよい。換気口５８と換気口６０とは、併存していてもよい。換気口６０と匂いセンサ１０との間にも調整装置５９が配置されていてもよい。

調整装置５５、５７、５９としては、空気の流出入を調整可能なものであれば特に制限されず、たとえば、開閉可能に構成された封止弁や、シャッター、正転・逆転可能なファン等とすることができる。調整装置５５、５７、５９は、併存する場合、それぞれ同様の構成を有していてもよいが、それぞれ異なる構成を有していてもよい。また、調整装置５５、５７、５９は、相互に連動して作動するものであってもよい。たとえば、調整装置５５、５７、５９がいずれも封止弁であり、調整装置５５が開いた状態である場合、調整装置５７が開いた状態であり、調整装置５９が閉じた状態であることが好ましい。これにより、導入口５６から導入された空気は匂いセンサ１０を通過した後、換気口５８から排出されることになる。一方、調整装置５５が閉じた状態である場合、調整装置５７が閉じた状態であり、調整装置５９が開いた状態であることが好ましい。これにより、バックグラウンドの測定値を取得する場合に、測定対象の匂いが含まれない空気を換気口６０から導入し、匂いセンサ１０により測定することができる。

匂いセンサ１０と測定対象の匂いの発生源とを物理的に隔離する構成としては、匂いセンサ１０の位置が可変である構成を採用することもできる。例えば、匂いセンサ１０がアームの先端に配設され、測定対象の匂いを測定する場合にのみ、測定対象の匂いの発生源の近傍に匂いセンサ１０を移動させることができる。バックグラウンドの取得に際しては、測定対象の匂いの発生源から十分離れた場所での匂いの測定結果を用いることができる。

＜複合データ生成装置＞
複合データ生成装置は、メインデータ３を生成するメインデータ生成手段と、匂いセンサ１０と、を備える。複合データ生成装置は、上述のデータ構造に基づく複合データとしての匂いデータ含有データ１を生成可能な装置である。

以下、実施例を用いて、複合データ生成装置について、具体的に説明する。

［実施例１］
実施例１として、複合データ生成装置が診断装置１００であり、メインデータが画像データである場合について説明する。実施例１として、画像データが、具体的にコンピュータ断層撮影画像（ＣＴ画像）のデータである場合について、図面を参照しながら説明する。なお、画像としては、ＣＴ画像に限定されず、レントゲン撮影装置によるレントゲン画像や、その他放射線を用いた画像診断による各種画像であってもよい。

図１２は、実施例１の診断装置１００を示す模式図である。図１２の診断装置１００は、具体的には、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ装置）である。診断装置１００は、円筒状のガントリ１１１と、ガントリ１１１の円筒形状の中空部分に被験者の体の少なくとも一部を搬送し、当該中空部分に挿入することを可能とする寝台１１７と、を備える。寝台１１７は、ガントリ１１１の中空部分に挿入される方向に平行移動可能に構成されている。この平行移動は、寝台１１７の上に被験者が寝た状態で、ガントリ１１１の中空部分に挿入されるよう平行移動可能である。ガントリ１１１は、その内部にＸ線照射装置１１２と、Ｘ線検出装置１１３と、を有する。Ｘ線照射装置１１２から発せられたＸ線はガントリ１１１の中空部分に移動された被験者に照射され、被験者を透過したＸ線はＸ線検出装置１１３で検出される。これにより、被験者の診断画像を得ることができる。診断画像は、画像データ１０３として出力することができる。

診断装置１００は、ガントリ１１１の一部に匂い測定装置１１５を備えている。匂い測定装置１１５は、被験者が発する口臭や体臭を検出することができる。例えば、匂い測定装置１１５は、ガントリ１１１の中空部分の近傍であり、ガントリ１１１の筐体の表面に露出するように配置することができる。この場合、被験者が検査室内にいない状態の匂いをバックグラウンドの匂いとして検出することができる。

匂い測定装置１１５は、前述の導入口５６や、換気口５８、６０、調整装置５５、５７、５９等を有していてもよい。ガントリ１１１の内部に匂い測定装置１１５が配置されている場合、導入口５６は、ガントリ１１１の中空部分、すなわち被験者が挿入される部分に向けて開口している。その場合、換気口５８、６０は、ガントリ１１１の中空部分とは異なる方向、すなわち、ガントリ１１１の外側に向けて開口している。

匂い測定装置１１５は、被験者が発する口臭や体臭を検出することができる位置である限り、ガントリ１１１に限定されず、どの位置に配置されていてもよい。例えば、匂い測定装置１１５は、寝台１１７に配置されていてもよいし、ガントリ１１１、寝台１１７から独立した、別個のアームに配置されていてもよい。

匂い測定装置１１５は、複数のセンサ素子１５５ａ、１５５ｂ、１５５ｃを有している。なお、図１３においては、説明の都合上、３つのセンサ素子１５５ａ、１５５ｂ、１５５ｃのみを示しているが、センサ素子の数は３つに限定されない。

図１３は、実施例１の診断装置１００の内部構成の第１例を模式的に示すブロック図である。図１３に示すように、診断装置１００においては、演算処理装置（ＣＰＵ）１３１と、記憶装置１３３と、ガントリ１１１と、寝台１１７と、匂い測定装置１１５と、が相互に通信可能に接続されている。ＣＰＵ１３１は、記憶装置１３３、ガントリ１１１、寝台１１７、及び匂い測定装置１１５の動作を制御することができる。記憶装置１３３には、プログラムＰ１１、データベースＤ１１が格納されている。ＣＰＵ１３１は、プログラムＰ１を実行することで、診断装置１００は診断画像を取得する機能、被験者が発する匂いを測定する機能等を発揮することができる。

ＣＰＵ１３１は、被験者が乗った寝台１１７の平行移動を制御し、診断部位がガントリ１１１の中空部分に位置するＸ線照射領域に挿入されるよう、寝台１１７を移動させることができる。次いで、ＣＰＵ１３１はガントリ１１１のＸ線診断装置を制御し、Ｘ線を被験者の診断部位へ向けて照射させる。透過したＸ線は、ガントリ１１１の検出装置で検出される。診断画像の画像データ１０３は、ＣＰＵ１３１によって記憶装置１３３内のデータベースＤ１１の所定領域へ格納される。これにより、診断装置１００は診断画像を取得することができる。

ＣＰＵ１３１は、プログラムＰ１１を実行することで匂い測定装置１１５を制御し、上述の診断画像の取得と同時、又は診断画像の取得の前後に、被験者の口臭、体臭、又はその両方を、匂い測定装置１１５を用いて取得し、測定させることができる。匂い測定装置１１５としては、前述の匂いセンサ１０を用いることができる。ＣＰＵ１３１は、プログラムＰ１１を実行することで、匂い測定装置１１５によって測定された測定結果に基づき、匂いデータ１０５を生成することができる。

図１４は、実施例１の診断装置１００の内部構成の第２例を模式的に示すブロック図である。図１４に示すように、ＣＰＵ１３１がプログラムＰ１を実行することによる匂いデータ１０５の生成は、ＣＰＵ１３１によらなくとも、匂い測定装置１１５が備えるＣＰＵ１５１が記憶装置１５３に格納されたプログラムＰａを実行することによって実現することができる。これにより、匂いセンサ１１６の各センサ素子１５５ａ、１５５ｂ、１５５ｃ等による測定結果の加工処理を、匂い測定装置１１５内で完結することができる。

匂い測定装置１１５は、センサ素子１５５ａ、１５５ｂ、１５５ｃ等以外に、演算処理装置（ＣＰＵ）１５１、記憶装置１５３を有していている。ＣＰＵ１５１は、各センサ素子１５５ａ、１５５ｂ、１５５ｃ等によって得られた測定結果を取得し、記憶装置１５３に記憶させることができる。なお、ＣＰＵ１５１は、測定結果を記憶装置１５３に記憶させずに、診断装置１００のＣＰＵ１３１へ受け渡し、記憶装置１３３に記憶させてもよい。

記憶装置１３３には、被験者名や、診断日時、診断画像、匂いデータ、診断結果、症状・症例、病因等のＣＴ検査に不随する各種情報が、相互に関連付けられて格納されたデータベースＤ１１が格納されている。データベースＤ１１に格納される匂いデータ１０５は、匂いセンサ１１６によって取得された匂い測定結果そのもの（生データ）であってもよいし、匂い測定結果に基づいて加工された匂いデータであってもよい。このように匂いデータ１０５と、ＣＴ検査に付随する各種情報と、を相互に関連付けることにより、匂いと診断、症状との関係を分析することが可能となる。例えば、特定の診断を受けた被験者についての匂いデータが特徴を有するものであった場合、その特徴を有する匂いデータがその体臭や口臭から測定された被験者は、当該特定の診断を受ける可能性があるということになる。

図１５は、実施例１のデータベースＤ１１である。データベースＤ１１には、ＣＴ検査によって得られる診断画像のデータに関連付けられて、匂いデータ５、被験者名、診断日時、確定診断、症状・症例、病因のデータが格納されている。匂いデータ５は、処置の前後や、匂い測定する部位等に応じて、複数の匂いデータ５が、データベースＤ１１に格納されていてもよい。

データベースＤ１１は、記憶装置１３３に格納されるだけでなく、診断装置１００がインターネットを介して接続されたクラウドサーバに格納されていてもよい。データベースＤ１１がクラウドサーバに格納されている場合、診断装置１００は、データベースＤ１１に格納される各情報を、記憶装置１３３に格納することなく、クラウドサーバ上のデータベースＤ１１へ直接格納してもよい。

ここで、診断装置１００におけるＣＴ検査及び匂いデータ１０５の取得の処理の流れについて、図１６を参照しつつ説明する。図１６は、実施例１の診断装置１００の処理を示すフローチャートである。ステップ（以下「Ｓ」）１００１において、診断装置１００は、画像データ１０３の取得を開始すると共に、匂い測定装置１１５が匂い測定を開始する。具体的には、ＣＰＵ１３１が、Ｘ線照射装置１１２、Ｘ線検出装置１１３、寝台１１７、及び匂い測定装置１１５を制御する。ＣＴ検査が開始されると、ＣＰＵ１３１は匂い測定装置１１５を作動させ、匂いセンサ１１６による匂い測定を行う。次いで、ＣＰＵ１３１は、寝台１１７、Ｘ線照射装置１１２、Ｘ線検出装置１１３を作動させ、画像データ１０３としてのＣＴ画像を取得する。なお、匂い測定装置１１５による匂い測定と、画像データ１０３の取得は、一方の処理が完了するのを待たずに他方が開始されてもよく、動作時間帯が重複していてもよい。また、画像データ１０３の取得が匂い測定よりも先に開始されてもよい。

Ｓ１００２において、ＣＰＵ１３１は匂い測定装置１１５による匂いの測定結果を加工し、匂いデータ１０５へ変換する。具体的には、ＣＰＵ１３１は、匂い測定装置１１５による匂いの測定結果を取得し、その差分を算出し、加工データとしての匂いデータ１０５を得る。

Ｓ１００３において、ＣＰＵ１３１は、画像データ１０３と匂いデータ１０５とを、画像データ１０３と匂いデータ１０５とが相互に関連付けられた状態で有する匂いデータ含有データ１０１を生成する。

Ｓ１００４において、ＣＰＵ１３１は、匂いデータ含有データ１０１の匂いデータ１０５と、データベースＤ１１内のデータが有する匂いデータと、を比較する。そして、比較したデータ同士のうち、匂いデータが一致又は類似するデータを、データベースＤ１１から抽出する。データベースＤ１１は、記憶装置１３３に格納されていても、インターネット介して通信可能に接続されたクラウドサーバに格納されていてもよい。データベースＤ１１がクラウドサーバに格納されたものであった場合、ＣＰＵ１３１は、抽出したデータを、ダウンロードし、記憶装置１３３に記憶させることができる。

Ｓ１００５において、ＣＰＵ１３１は、抽出したデータに含まれる確定診断や、症状、症例等の情報を、例えば診断装置１００の表示画面（図示せず）に出力することができる。これにより、被験者のＣＴ検査を行うだけでなく、被験者の匂いデータと似たような特徴を有する匂いデータが測定された他の被験者の場合の診断名や症状、症例等を参照することができることになる。

［実施例２］
実施例２として、複合データ生成装置が携帯情報端末２００であり、メインデータ３が位置データである場合について説明する。携帯情報端末２００は、全地球測位システム（ＧＰＳ）装置２１３を備える携帯情報端末２００であり、具体的には、ＧＰＳ装置２１３を備えるスマートフォンや、タブレット端末、携帯電話等の携帯端末とすることができる。携帯情報端末２００は、ＧＰＳ装置２１３以外に、匂い測定装置２１５を備えている。携帯情報端末２００は、表示画面２１１、撮像装置２１７、気圧測定装置２１９を更に備えていてもよい。

図１７は、実施例２の携帯情報端末２００を示す模式図である。図１７に示すように携帯情報端末２００は、匂い測定装置２１５を備えているため、携帯情報端末２００が位置している雰囲気空気の匂いを測定することができる。匂い測定装置２１５は、前述の導入口５６や、換気口５８、６０、調整装置５５、５７、５９等を有していてもよい。携帯情報端末２００の筐体の内部に匂い測定装置２１５が配置されている場合、導入口５６は、携帯情報端末２００の筐体のいずれかの面に開口している。その場合、換気口５８、６０は、携帯情報端末２００の筐体の導入口５６が開口している面とは異なる面において開口している。

匂い測定装置２１５の導入口５６は、撮像装置２１７と同じ面に配置されていてもよい。撮像装置２１７は、たとえば、カメラである。匂い測定装置２１５の導入口５６が撮像装置２１７と同じ面に配置されていることにより、撮像装置２１７によって撮影された画像に測定対象の匂いの発生源が写っている可能性が高くなる。

匂い測定装置２１５は、複数のセンサ素子２５５ａ、２５５ｂ、２５５ｃを有している。なお、図１８においては、説明の都合上、３つのセンサ素子２５５ａ、２５５ｂ、２５５ｃのみを示しているが、センサ素子の数は３つに限定されない。

図１８は、実施例２の携帯情報端末２００の内部構成を模式的に示すブロック図である。図１８に示すように、携帯情報端末２００においては、演算処理装置（ＣＰＵ）２３１と、記憶装置２３３と、ＧＰＳ装置２１３と、撮像装置２１７と、気圧測定装置２１９と、匂い測定装置２１５と、が相互に通信可能に接続されている。ＣＰＵ２３１は、記憶装置２３３、ＧＰＳ装置２１３、撮像装置２１７、気圧測定装置２１９、及び匂い測定装置２１５の動作を制御することができる。記憶装置２３３には、プログラムＰ２１、データベースＤ２１が格納されている。ＣＰＵ２３１は、プログラムＰ２１を実行することで、携帯情報端末２００は位置データ２０３を取得する機能、画像を撮影する機能、気圧を測定する機能、雰囲気空気の匂いを測定する機能等を発揮することができる。

ＣＰＵ２３１は、プログラムＰ２１を実行することで匂い測定装置２１５を制御し、上述の位置データ２０３の取得と同時、又は位置データ２０３の取得の前後に、匂い測定装置２１５を用いて雰囲気空気を取得し、その匂いを測定することができる。匂い測定装置２１５としては、前述の匂いセンサ１０を用いることができる。ＣＰＵ２３１は、プログラムＰ２１を実行することで、匂い測定装置２１５によって測定された測定結果に基づき、匂いデータ２０５を生成することができる。

匂い測定装置２１５は、センサ素子２５５ａ、２５５ｂ、２５５ｃ等以外に、演算処理装置（ＣＰＵ）２５１、記憶装置２５３を有していている。ＣＰＵ２５１は、各センサ素子２５５ａ、２５５ｂ、２５５ｃ等によって得られた測定結果を取得し、記憶装置２５３に記憶させることができる。なお、ＣＰＵ２５１は、測定結果を記憶装置２５３に記憶させずに、携帯情報端末２００のＣＰＵ２３１へ受け渡し、記憶装置２３３に記憶させてもよい。

記憶装置２３３には、緯度及び経度の位置データ２０３や、気圧情報、匂いデータ、測定時刻、画像データ等の各種情報が、相互に関連付けられて格納されたデータベースＤ２１が格納されている。データベースＤ２１に格納される匂いデータ２０５は、匂い測定装置２１５によって取得された匂い測定結果そのもの（生データ）であってもよいし、匂い測定結果に基づいて加工された匂いデータ５であってもよい。このように匂いデータ２０５と、携帯情報端末２００によって取得される各種情報と、を相互に関連付けることにより、匂いと位置情報を関連付けることが可能となる。例えば、匂いと位置情報とが関連付けられたデータベースＤ２１を拡充することによって、特定の場所において携帯情報端末２００を用いて測定した匂いが、地図上でどのように分布しているかを把握することができるようになる。また、携帯情報端末２００等で測定した匂いデータと同一又は類似した匂いデータを有する匂いが発生している場所がどこであるかを、匂いデータをキーとして検索することで、把握することが可能となる。

匂いデータ２０５、位置データ２０３と共に、気圧測定装置２１９によって測定した気圧情報を関連付けることによって、匂い測定装置２１５によって測定した匂いデータがどのような気圧環境で測定されたデータであるのかを把握することができる。また、匂いデータ２０５、位置データ２０３と共に、撮像装置２１７によって撮影した画像データを関連付けることによって、測定した匂いデータがどのような環境において発生したものであるか、その環境の画像を参照することができる。たとえば、画像データを関連付けることにより、匂いの発生源の画像を取得することができる可能性がある。

図１９は、実施例２のデータベースＤ２１である。データベースＤ２１には、ＧＰＳ装置２１３によって取得される位置データ２０３に関連付けられて、匂いデータ２０５、経度、緯度、気圧、測定時刻、画像データが格納されている。データベースＤ２１は、記憶装置２３３に格納されるだけでなく、携帯情報端末２００がインターネットを介して接続されたクラウドサーバに格納されていてもよい。データベースＤ２１がクラウドサーバに格納されている場合、携帯情報端末２００は、データベースＤ２１に格納される各情報を、記憶装置２３３に格納することなく、クラウドサーバ上のデータベースＤ２１へ直接格納してもよい。

ここで、携帯情報端末２００における位置データ２０３等の取得及び匂いデータ２０５の取得の処理の流れについて、図２０を参照しつつ説明する。図２０は、実施例２の携帯情報端末２００の処理を示すフローチャートである。Ｓ２００１において、携帯情報端末２００は、ＧＰＳ装置２１３による位置データ２０３の取得を開始すると共に、匂い測定装置２１５が匂い測定を開始する。具体的には、ＣＰＵ２３１が、ＧＰＳ装置２１３を制御し、位置データ２０３を記録する。なお、匂い測定装置１１５による匂い測定と、位置データ２０３の取得は、一方の処理が完了するのを待たずに他方が開始されてもよく、動作時間帯が重複していてもよい。また、位置データ２０３の取得が匂い測定よりも先に開始されてもよい。このとき、気圧測定装置２１９による気圧の測定や、撮像装置２１７による画像の撮影も、位置データ２０３の取得又は匂い測地と同時又はその前後で行われてもよい。

Ｓ２００２において、ＣＰＵ２３１は匂い測定装置２１５による匂いの測定結果を加工し、匂いデータ２０５を取得する。具体的には、ＣＰＵ２３１は、匂い測定装置２１５による匂いの測定結果を取得し、その差分を算出し、加工データとしての匂いデータ２０５を得る。

Ｓ２００３において、ＣＰＵ２３１は、位置データ２０３と匂いデータ２０５とを、位置データ２０３と匂いデータ２０５とが相互に関連付けられた状態で有する匂いデータ含有データ２０１を生成する。

Ｓ２００４において、ＣＰＵ２３１は、匂いデータ含有データ２０１の匂いデータ２０５と、データベースＤ２１内のデータが有する匂いデータと、を比較する。そして、比較したデータ同士のうち、匂いデータが一致又は類似するデータを、データベースＤ２１から抽出する。データベースＤ２１は、記憶装置２３３に格納されていても、インターネット介して通信可能に接続されたクラウドサーバに格納されていてもよい。データベースＤ２１がクラウドサーバに格納されたものであった場合、ＣＰＵ２３１は、抽出したデータを、ダウンロードし、記憶装置２３３に記憶させることができる。

Ｓ２００５において、ＣＰＵ２３１は、抽出したデータに含まれる位置、気圧、画像、測定時刻等の情報を、例えば携帯情報端末２００の表示画面２１１に出力することができる。

［実施例３］
実施例３として、複合データ生成装置が動画撮影端末３００であり、メインデータ３が動画データである場合について説明する。動画撮影端末３００は、動画撮影装置３１３を備える動画撮影端末３００であり、具体的には、ビデオカメラや、スマートフォン、タブレット端末、アクションカメラ等であってもよい。動画撮影端末３００は、動画撮影装置３１３以外に、匂い測定装置３１５を備えている。動画撮影端末３００は、レンズ３１１、音声記録装置３１７を更に備えていてもよい。

図２１は、実施例３の動画撮影端末３００を示す模式図である。図２１に示すように動画撮影端末３００は、匂い測定装置３１５を備えているため、動画撮影端末３００が位置している雰囲気空気の匂いを測定することができる。匂い測定装置３１５は、前述の導入口５６や、換気口５８、６０、調整装置５５、５７、５９等を有していてもよい。動画撮影端末３００の筐体の内部に匂い測定装置３１５が配置されている場合、導入口５６は、動画撮影端末３００の筐体のいずれかの面に開口している。その場合、換気口５８、６０は、動画撮影端末３００の筐体の導入口５６が開口している面とは異なる面において開口している。

匂い測定装置３１５の導入口５６は、レンズ３１１と同じ面又は近似する方向を向く面に配置されていていることが好ましい。匂い測定装置３１５の導入口５６がレンズ３１１と同じ方向又はそれに近似する方向を向いて配置されていることにより、レンズ３１１を介して動画撮影装置３１３によって撮影された画像に測定対象の匂いの発生源が写っている可能性が高くなる。

匂い測定装置３１５は、複数のセンサ素子３５５ａ、３５５ｂ、３５５ｃを有している。なお、図２２においては、説明の都合上、３つのセンサ素子３５５ａ、３５５ｂ、３５５ｃのみを示しているが、センサ素子の数は３つに限定されない。

図２２は、実施例３の動画撮影端末３００の内部構成を模式的に示すブロック図である。図２２に示すように、動画撮影端末３００においては、演算処理装置（ＣＰＵ）３３１と、記憶装置３３３と、動画撮影装置３１３と、音声記録装置３１７と、匂い測定装置３１５と、が相互に通信可能に接続されている。ＣＰＵ３３１は、記憶装置３３３、動画撮影装置３１３、音声記録装置３１７、及び匂い測定装置３１５の動作を制御することができる。記憶装置３３３には、プログラムＰ３１、データベースＤ３１が格納されている。ＣＰＵ３３１は、プログラムＰ３１を実行することで、動画撮影端末３００は動画データ３０３を取得する機能、音声データ３０７を記録するする機能、雰囲気空気の匂いデータ３０５を測定する機能等を発揮することができる。

ＣＰＵ３３１は、プログラムＰ３１を実行することで匂い測定装置３１５を制御し、上述の動画の撮影と同時、又は動画の撮影の途中、又は動画の撮影の前後に、匂い測定装置３１５を用いて雰囲気空気を取得し、その匂いを測定することができる。匂い測定装置３１５としては、前述の匂いセンサ１０を用いることができる。ＣＰＵ３３１は、プログラムＰ３１を実行することで、匂い測定装置３１５によって測定された測定結果に基づき、匂いデータ３０５を生成することができる。

匂い測定装置３１５は、センサ素子３５５ａ、３５５ｂ、３５５ｃ等以外に、演算処理装置（ＣＰＵ）３５１、記憶装置３５３を有していている。ＣＰＵ３５１は、各センサ素子３５５ａ、３５５ｂ、３５５ｃ等によって得られた測定結果を取得し、記憶装置３５３に記憶させることができる。なお、ＣＰＵ３５１は、測定結果を記憶装置３５３に記憶させずに、動画撮影端末３００のＣＰＵ３３１へ受け渡し、記憶装置３３３に記憶させてもよい。

記憶装置３３３には、動画データ３０３や、匂いデータ３０５、音声データ３０７等の各種情報が、相互に関連付けられて格納されたデータベースＤ３１が格納されている。データベースＤ３１に格納される匂いデータ３０５は、匂い測定装置３１５によって取得された匂い測定結果そのもの（生データ）であってもよいし、匂い測定結果に基づいて加工された匂いデータ５であってもよい。このように匂いデータ３０５と、動画撮影端末３００によって取得される各種情報と、を相互に関連付けることにより、匂いと動画データ３０３を関連付けることが可能となる。例えば、匂いと位置情報とが関連付けられたデータベースＤ３１を拡充することによって、特定の場所において動画撮影端末３００を用いて測定した匂いが、どのような状況で発生した匂いであるかを把握することができるようになる。また、動画撮影端末３００等で測定した匂いデータ３０５と同一又は類似した匂いデータを有する匂いが発生している状況がどのような状況であるかを、匂いデータをキーとして検索することで、把握することが可能となる。匂いデータ３０５、動画データ３０３と共に、音声記録装置３１７を用いて記録した音声データ３０７を関連付けることができる。

図２３は、実施例３のデータベースＤ３１である。データベースＤ３１には、動画撮影装置３１３によって取得される動画データ３０３に関連付けられて、匂いデータ３０５、音声データ３０７、撮影日時の情報等が格納されている。データベースＤ３１は、記憶装置３３３に格納されるだけでなく、動画撮影端末３００がインターネットを介して接続されたクラウドサーバに格納されていてもよい。データベースＤ３１がクラウドサーバに格納されている場合、動画撮影端末３００は、データベースＤ３１に格納される各情報を、記憶装置３３３に格納することなく、クラウドサーバ上のデータベースＤ３１へ直接格納してもよい。

ここで、動画撮影端末３００における動画データ３０３等の取得及び匂いデータ３０５の取得の処理の流れについて、図２４を参照しつつ説明する。図２４は、実施例３の動画撮影端末３００の処理を示すフローチャートである。Ｓ３００１において、動画撮影端末３００は、動画撮影装置３１３による動画データ３０３の取得を開始すると共に、匂い測定装置３１５が匂い測定を開始する。具体的には、ＣＰＵ３３１が、動画撮影装置３１３を制御し、動画データ３０３を記録する。なお、匂い測定装置３１５による匂い測定と、動画データ３０３の記録と、音声データ３０７の記録と、は同時に行われることが好ましい。

匂い測定装置３１５による匂い測定は、たとえば、測定間隔を１秒ごととして匂いデータ３０５を取得することができるが、動画が長い場合には、測定間隔を３０秒や、１分、５分、１０分、３０分、１時間等と、長くすることもできる。また、動画撮影の際の雰囲気空気の匂いに変化が少ないことが予測される場合は、匂い測定装置３１５による匂い測定の回数を減らし、たとえば、動画撮影開始前、動画撮影中、動画撮影終了後の任意の時期に少ない回数で匂い測定を行うことができる。

Ｓ３００２において、ＣＰＵ３３１は匂い測定装置３１５による匂いの測定結果を加工し、匂いデータ３０５を取得する。具体的には、ＣＰＵ３３１は、匂い測定装置３１５による匂いの測定結果を取得し、その差分を算出し、加工データとしての匂いデータ３０５を得る。

Ｓ３００３において、ＣＰＵ３３１は、動画データ３０３と匂いデータ３０５とを、動画データ３０３と匂いデータ３０５とが相互に関連付けられた状態で有する匂いデータ含有データ３０１を生成する。

Ｓ３００４において、ＣＰＵ３３１は、匂いデータ含有データ３０１の匂いデータ３０５と、データベースＤ３１内のデータが有する匂いデータと、を比較する。そして、比較したデータ同士のうち、匂いデータが一致又は類似するデータを、データベースＤ３１から抽出する。データベースＤ３１は、記憶装置３３３に格納されていても、インターネット介して通信可能に接続されたクラウドサーバに格納されていてもよい。データベースＤ３１がクラウドサーバに格納されたものであった場合、ＣＰＵ３３１は、抽出したデータを、ダウンロードし、記憶装置３３３に記憶させることができる。

Ｓ３００５において、ＣＰＵ３３１は、抽出したデータに含まれる動画、音声、撮影日時等の情報を、例えば動画撮影端末３００の表示画面（図示せず）に動画と共に出力することができる。

（実施例３の応用例１）
動画撮影端末３００を使用して、ある料理の動画が撮影された場合、動画撮影端末３００の匂い測定装置３１５は、その料理から発せられる匂いを測定し、その料理の動画データ３０３と関連付けられた匂いデータ３０５が生成される。この生成された匂いデータ３０５をキーとして、データベースＤ３１から、匂いデータ３０５と同一又は近似した匂いデータが検索され、同一又は近似した匂いデータとそれに関連付けられた動画データ等の情報がデータベースＤ３１から抽出される。これにより、撮影した料理と同一又は近似した匂いデータと関連付けられた動画データが得られることになる。

たとえば、ユーザが動画撮影端末３００を使用して、気に入った料理の動画を撮影すると、その料理の調理動画や、その料理の匂いデータ３０５と近似した匂いデータを有する別の料理の動画等を、ユーザが入手することができる。

（実施例３の応用例２）
動画撮影端末３００を防犯カメラ等として使用することができる。防犯カメラ等は、不特定多数の人物が撮影されるものである。防犯カメラ等の映像を基に人物を特定するという需要は大きい。そこで、動画撮影端末３００を防犯カメラ等として使用することで、動画の撮影範囲に入った人物が発する体臭や香水の匂い等を匂い測定装置３１５は検出することができることになる。特定したい人物の体臭を測定して得られた匂いデータ３０５がデータベースＤ３１等に格納されていれば、動画に基づく人物の特定だけでなく、動画撮影端末３００を使用して得られた匂いデータ３０５に基づく人物の特定も可能となる。そのため、動画に基づく人物の特定に加えて、匂いデータ３０５に基づく人物の特定が可能となり、人物特定の精度が大幅に向上することが期待される。

たとえば、迷子や犯罪者を捜索する場合に、迷子となった人物や、犯罪者の匂いデータが予め取得できていれば、その匂いデータを動画データや画像データと共に、データベースＤ３１に格納しておくことができる。そして、動画撮影端末３００としての防犯カメラが迷子となった人物や犯罪者を撮影し、その匂いデータ３０５を取得できれば、取得した匂いデータ３０５と、データベースＤ３１に格納された匂いデータとが一致、又は近似することで人物の特定を図ることができる。このとき、人物の特定は、動画撮影端末３００を使用して撮影された動画による人物の特定と匂いデータによる人物の特定とを組み合わせることで、人物特定の精度が向上することが期待される。

以上、本発明の好ましい実施の形態を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、その要旨の範囲内で様々な変形や変更が可能である。例えば、本発明は以下の趣旨を含むものとする。

（趣旨１）メインデータが格納されたメインデータ格納領域と、匂いセンサにより測定された空気中の匂いの測定結果に基づく匂いデータが格納された匂いデータ格納領域と、を有する、データ構造を趣旨とする。

これによれば、特定の匂いデータに関連付けられたデータをデータの集合から検索し、抽出することができる。

（趣旨２）前記メインデータ格納領域は、当該メインデータ格納領域内に格納されたデータが前記メインデータであることを指標するメインデータＩＤを格納するためのメインデータＩＤ領域を含むこと、及び／又は、前記匂いデータ格納領域は、当該匂いデータ格納領域内に格納されたデータが前記匂いデータであることを指標する匂いデータＩＤを格納するための匂いデータＩＤ領域を含むこと、を特徴とするデータ構造であってもよい。

（趣旨３）前記匂いデータ格納領域が、複数の前記匂いデータを格納する、データ構造であってもよい。

（趣旨４）前記匂いデータ格納領域が、複数の前記匂いデータＩＤ領域を有する、データ構造であってもよい。

（趣旨５）前記匂いセンサが、空気中の匂い物質を吸着する物質吸着膜と検出器とを有して構成されるセンサ素子を複数備え、前記物質吸着膜は、前記センサ素子ごとに前記匂い物質に対する異なる吸着特性を有し、複数の前記センサ素子は、前記匂い物質の前記物質吸着膜への吸着量に応じて異なる測定結果を出力し、前記複数の匂いデータは、前記複数のセンサ素子に各々対応する、データ構造であってもよい。

（趣旨６）前記匂いデータが、前記匂いセンサにより測定された空気中の匂いの測定結果であって、前記空気中の匂いの経時的な変化を示す遷移データである、データ構造であってもよい。

（趣旨７）前記遷移データが、所定の時間幅にわたって所定の時間間隔で前記匂いセンサにより前記空気中の匂いを測定した測定値と当該測定値の測定時刻とのデータセットを複数有して構成される、データ構造であってもよい。

（趣旨８）前記匂いデータが、前記匂いセンサにより測定された空気中の匂いの測定結果であって、前記空気中の匂いの経時的な変化を示すための第１の時刻又は時間幅における前記空気中の匂いの第１の測定結果と第２の時刻又は時間幅における前記空気中の匂いの第２の測定結果との差分データである、データ構造であってもよい。

（趣旨９）前記第１の測定結果が前記第１の時刻における前記空気中の匂いの測定結果であり、前記第２の測定結果が前記第２の時刻における前記空気中の匂いの測定結果であり、前記第１の時刻と前記第２の時刻との時刻差が少なくとも５秒である、データ構造であってもよい。

（趣旨１０）前記第１の測定結果が、前記第１の時間幅における前記空気中の匂いの測定結果のうちの最大値であり、前記第２の測定結果が、前記第２の時間幅における前記空気中の匂いの測定結果のうちの最小値である、データ構造であってもよい。

（趣旨１１）前記メインデータが、画像データ、動画データ、音声データ、テキストデータ、位置データのうち少なくとも１つのデータを含み、前記メインデータ格納領域と前記匂いデータ格納領域とが相互に関連付けられている、データ構造であってもよい。

（趣旨１２）前記メインデータを生成するメインデータ生成手段と、前記匂いセンサと、を備え、趣旨１から趣旨１１のうちいずれか１つに記載のデータ構造に基づく複合データを生成する、複合データ生成装置をも趣旨とする。

１：匂いデータ含有データ ３：メインデータ
４：メインデータ格納領域 ５：匂いデータ
６：匂いデータ格納領域 ７：素子データ
８：素子データ格納領域 ９：素子データポイント
１０：匂いセンサ １１：センサ素子
１３：物質吸着膜 １５：検出器
１７：センサ基板 １９：センサ面
２３：メインデータＩＤ ２４：メインデータＩＤ領域
２５：匂いデータＩＤ ２６：匂いデータＩＤ領域
２７：素子データＩＤ ２８：素子データＩＤ領域
２９：時間ラベル ３０：時間ラベル領域
５０：匂い測定装置
５１：（匂い測定装置の）演算処理装置（ＣＰＵ）
５３：（匂い測定装置の）記憶装置
５５：調整装置 ５６：導入口
５７：調整装置 ５８：換気口
５９：調整装置 ６０：換気口
１００：診断装置 １０１：匂いデータ含有データ
１０３：画像データ １０５：匂いデータ
１１１：ガントリ １１２：Ｘ線照射装置
１１３：Ｘ線検出装置 １１５：匂い測定装置
１１７：寝台
１３１：（診断装置の）演算処理装置（ＣＰＵ）
１３３：（診断装置の）記憶装置
１５１：（匂い測定装置の）演算処理装置（ＣＰＵ）
１５３：（匂い測定装置の）記憶装置
１５５ａ：センサ素子 １５５ｂ：センサ素子
１５５ｃ：センサ素子 ２００：携帯情報端末
２０１：匂いデータ含有データ ２０３：位置データ
２０５：匂いデータ ２１１：表示画面
２１３：ＧＰＳ装置 ２１５：匂い測定装置
２１７：撮像装置 ２１９：気圧測定装置
２３１：（携帯情報端末の）演算処理装置（ＣＰＵ）
２３３：（携帯情報端末の）記憶装置
２５１：（匂い測定装置の）演算処理装置（ＣＰＵ）
２５３：（匂い測定装置の）記憶装置
２５５ａ：センサ素子 ２５５ｂ：センサ素子
２５５ｃ：センサ素子 ３００：動画撮影端末
３０１：匂いデータ含有データ ３０３：動画データ
３０５：匂いデータ ３０７：音声データ
３１１：レンズ ３１３：動画撮影装置
３１５：匂い測定装置 ３１７：音声記録装置
３３１：（動画撮影端末の）演算処理装置（ＣＰＵ）
３３３：（動画撮影端末の）記憶装置
３５１：（動画撮影端末の）演算処理装置（ＣＰＵ）
３５３：（動画撮影端末の）記憶装置
３５５ａ：センサ素子 ３５５ｂ：センサ素子
３５５ｃ：センサ素子
Ｄ１：測定結果データベース Ｄ２：加工データベース
Ｄ１１：（実施例１の）データベース
Ｄ２１：（実施例２の）データベース
Ｄ３１：（実施例３の）データベース
Ｐ１１：（実施例１の）プログラム
Ｐ２１：（実施例２の）プログラム
Ｐ３１：（実施例３の）プログラム
Ｐａ：プログラム

Claims (7)

1. メインデータが格納されたメインデータ格納領域と、匂いセンサにより空気中の匂いが経時的に測定された測定結果に基づく匂いデータが格納された匂いデータ格納領域と、が相互に関連付けられたデータ構造を有する複合データを生成するための複合データ生成方法であって、
   前記匂いセンサは、空気中の匂い物質を吸着する物質吸着膜と検出器とを有して構成されるセンサ素子を複数備え、
   前記物質吸着膜は、前記センサ素子ごとに前記匂い物質に対して各々異なる吸着特性を有し、
   複数の前記センサ素子は、前記匂い物質の前記物質吸着膜への吸着量に応じて異なる測定結果を出力し、
   前記匂いデータ格納領域は、複数の前記センサ素子のそれぞれに対応する複数の匂いデータを格納する領域であり、
   コンピュータにより、
   前記測定結果のうち第１の時間幅における第１の測定結果と前記測定結果のうち第２の時間幅における第２の測定結果との差分値を算出する算出ステップと、
   前記差分値を前記匂いデータとして前記匂いデータ格納領域内に格納する格納ステップと、
   前記算出ステップ及び前記格納ステップを、複数の前記センサ素子のそれぞれに対応する複数の前記匂いデータごとに実行する繰返しステップと、が実行されることにより、
   前記匂いデータ格納領域内に格納された前記複数の匂いデータに基づいて、当該匂いデータに関連付けられた前記メインデータを抽出可能な前記複合データを生成することが可能な複合データ生成方法。
2. 前記メインデータ格納領域が、当該メインデータ格納領域内に格納されたデータが前記メインデータであることを指標するメインデータＩＤを格納するためのメインデータＩＤ領域を含むこと、及び／又は、
   前記匂いデータ格納領域が、当該匂いデータ格納領域内に格納されたデータが前記匂いデータであることを指標する匂いデータＩＤを格納するための匂いデータＩＤ領域を含むこと、を特徴とする、請求項１に記載の複合データ生成方法。
3. 前記第１の時間幅と前記第２の時間幅とが少なくとも一部において重複している、請求項１に記載の複合データ生成方法。
4. 前記第１の時間幅と前記第２の時間幅とが重複しない、請求項１に記載の複合データ生成方法。
5. 前記第１の測定結果が、前記第１の時間幅における前記空気中の匂いの前記測定結果のうちの最大値であり、
   前記第２の測定結果が、前記第２の時間幅における前記空気中の匂いの前記測定結果のうちの最小値である、請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載の複合データ生成方法。
6. 前記メインデータが、画像データ、動画データ、音声データ、テキストデータ、位置データのうち少なくとも１つのデータを含む、
   請求項１から請求項５のうちいずれか１項に記載の複合データ生成方法。
7. 前記コンピュータと、
   前記メインデータを生成するメインデータ生成手段と、
   前記匂いセンサと、を備え、
   前記コンピュータが請求項１に記載の前記算出ステップと、前記格納ステップと、前記繰返しステップと、を実行することにより、前記複合データを生成する、複合データ生成装置。

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