JP2003235813A - 監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 使用者ごとに収集、蓄積された生体信号の履
歴とその使用者向けに適切に設定された判定基準に基づ
き現在の身体状態を判定し、通報、健康管理を積極的に
支援することを目的とする。 【解決手段】 使用者の複数の種類の生体信号を検出す
る生体情報検出手段１１と、使用者を識別する使用者識
別手段１０と、前記生体情報検出手段１１の時系列デー
タを蓄積する記憶手段７と、前記記憶手段７に蓄積され
た複数の種類の生体信号の時系列データに基づいて使用
者ごとの判定基準を設定する設定手段１３と、前記記憶
手段７に蓄積された前記生体信号の時系列データ及び前
記判定基準に基づき使用者の身体状態を判定する判定手
段１５と、前記判定手段１５の判定結果に応じて報知信
号を発する制御手段とを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は在宅などにおいて非
侵襲、非観血に使用者の生体信号を検出し、異常状態の
有無や健康状態を記録、通報したり使用者の健康を維
持、向上させる監視装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来この種の監視装置は、生体情報検出
手段から得られた信号をそのまま表示、記憶、送信する
ものが主であり、異常の有無や健康状態の判定はほとん
ど専門医に委ねられていた（例えば、特許文献１〜３、
非特許文献１参照）。

【０００３】一方医療用モニタリング装置には、心電
図、呼吸、血圧、体温などの測定データ（バイタルサイ
ン）をベッドサイドから無線で遠隔監視したり、波形解
析結果が所定範囲を逸脱するとアラーム音を発するもの
はある（例えば、特許文献４〜６、非特許文献２、３参
照）。

【０００４】

【特許文献１】特開平５−２２８１１６号公報

【特許文献２】特開平６−３０９１４号公報

【特許文献３】特開平６−７３０７号公報

【特許文献４】特開平４−５６５６１号公報

【特許文献５】特開平４−５７１６１号公報

【特許文献６】特開平４−３２７８３２号公報

【非特許文献１】日本エム・イー学会専門別研究会「在
宅医療とＭＥ技術」研究会研究報告集Ｖｏｌ．２、Ｎ
ｏ．１、１９９３年

【非特許文献２】岡島光治著、「診断とＭＥ」−人体を
測って診断を考える−、コロナ社、１９８９年

【非特許文献３】久保田博南著「健康を計る」、講談社
ブルーバックス、１９９３年

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の構成では、正常か異常かなど身体状態判定は専門医が
後になって目で見て判断せざるを得なかった。もしくは
判定基準が常に一定であり、監視対象である使用者が変
わった場合判定基準をその都度適切に設定し直すことは
困難であった。生体情報検出手段から得られる信号だけ
を用いて正常か否かを判断する場合、全ての使用者に適
用できる範囲で固定的に判定基準を設定すると、一概に
は判断し切れない不定領域が広くなり異常検出能力は低
いままである。つまり使用者の状態が急変し、緊急状態
が起こっているのに通報・報知できなかったり、逆に使
用者は正常なのに監視者（介護者など）に対する不要の
呼出を繰り返してしまうなど誤動作が絶えない。

【０００６】調節操作によって判定基準が設定できると
しても、専門医でなければ調節困難であるし使用者が頻
繁に変わる生活用品（例えば便座や浴槽）には取り付け
ることは不可能である。さらに同じ使用者でも時間帯や
季節、年齢、環境条件、食事・運動・投薬の有無、精神
状態に応じて判定基準は変動する。

【０００７】本発明はこのような従来の課題を解決する
もので、使用者ごとに収集、蓄積された生体信号の履歴
とその使用者向けに適切に設定された判定基準に基づき
現在の身体状態を判定することで、緊急通報（クリティ
カル・ケア）したり疾患の予防、早期発見（プライマリ
・ケア）するなど健康管理を積極的に支援することを目
的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明の監視装置は、使用者の複数の種類の生体信号
を検出する生体情報検出手段と、前記生体情報検出手段
のうち少なくとも１つの生体信号の出力に基づいて使用
者の特徴を抽出し使用者を識別する使用者識別手段と、
前記生体情報検出手段の時系列データを蓄積する記憶手
段と、前記記憶手段に蓄積された複数の種類の生体信号
の時系列データに基づいて使用者ごとの判定基準をファ
ジィメンバーシップ関数により設定する設定手段と、前
記記憶手段に蓄積された前記生体信号の時系列データ及
び前記判定基準に基づき使用者の身体状態を判定する判
定手段と、前記判定手段の判定結果に応じて報知信号を
発する制御手段とを備えたものである。

【０００９】上記構成によって、使用者ごとに収集、蓄
積された生体信号の履歴と、その使用者向けに適切に設
定された判定基準に基づき現在の身体状態を判定して、
制御手段によって、判定結果を報知する。

【００１０】

【発明の実施の形態】本発明は上記構成によって、複数
の使用者が同一の本装置を用いた場合に使用者ごとに異
なる最適の判定基準に基づいて身体状態が判定され、制
御手段は判定結果に応じて使用者ごとに制御内容を変え
ることになる。生体信号に関しては同じデータでも使用
者ごとに正常か異常かの基準が異なるのが常であり、使
用者ごとに判定基準が設定されるので判定手段における
判定精度は向上する。ある種の疾患を早期発見、報知す
ることにもつながる。

【００１１】また、生体情報検出手段が体温検出手段で
あるため、感染症をはじめとする発熱をきたす疾患や月
経周期（女性の場合）を測定できる。特に自覚症状を訴
えることの困難な乳幼児や高齢者、障害者に適用するこ
とで常時異常の有無が確認できる。

【００１２】また所定時間（例えば数日）内に所定範囲
を越える体温変動がある場合ないし体温が所定時間（例
えば数日）以上継続して所定範囲を越える場合報知信号
を送出するので、緊急事態発生時に迅速な処置が施せ
る。一般に体の細胞は３４℃以下または４０℃以上にな
ると機能に変化をきたし、４０〜４２℃が数時間続くと
死に至ることもある。また中枢神経系の細胞は４１℃を
越えると正常に機能することができないといわれてい
る。さらに通常乳幼児の体温は高く、高齢者では低い。
女性ではホルモンの影響で周期的な変動が認められる。
また成人期にあっても使用者によって相当違いのあるこ
とが知られている。そこで使用者ごとに判定基準を設定
することによって異常の有無をより精度よく判定できる
ことになる。具体的には例えば同じ３７．５℃でも女性
で高温期にある使用者なら正常と判定し、高齢者で平熱
が３５．８℃くらいの使用者なら異常と判定することに
なる。加えて発熱パターンには稽留熱、弛張熱、間欠
熱、波状熱、二峰熱、不定熱など種々あり体温の経時変
化を見ることで疾患の種類、緊急度を判別できる。とこ
ろで体温はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日
のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることに
なる。また体温変動リズムは使用者ごとに異なる固有の
生物時計に支配されたものであり、使用者の体温変動リ
ズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高
い監視装置が提供されることにもなる。

【００１３】また生体情報検出手段が血圧検出手段であ
るため、高血圧症、低血圧症を検出できる。例えばＷＨ
Ｏの血圧分類では、最大血圧１００〜１３９ｍｍＨｇか
つ最小血圧８９ｍｍＨｇを正常血圧、最大血圧１６０ｍ
ｍＨｇ以上または最小血圧９５ｍｍＨｇ以上を高血圧、
また拡張期血圧９０〜１００ｍｍＨｇ以下の場合を低血
圧と定めている。但し血圧には個人差がある。健康な２
０歳台の血圧は最大１２０ｍｍＨｇ、最小８０ｍｍＨｇ
前後であり、その後加齢に伴って最大血圧は上昇する傾
向があるが最小血圧はほとんど変化しない。そこで使用
者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無を
より精度よく判定できることになる。

【００１４】また血圧が所定範囲を逸脱した場合報知信
号を送出するので、緊急事態発生時に迅速な処置が施せ
る。特に高血圧には自覚症状がなく持続するので、気づ
かないうちに動脈血管の変性、循環血流量の減少が起き
て、心臓・血管系、腎臓、脳機能の障害を起こすことを
回避することになる。また脳への一過性虚血を起こさせ
る起立性低血圧症ではめまい、立ちくらみによる転倒事
故などを報知によって未然に防ぐことになる。使用者ご
とに判定基準を設定することによって慢性疾患だけでな
く、急激に血圧上昇をきたす高血圧性緊急症や急激に血
圧低下をきたすショックなどの異常をより確実に判定し
報知できる。血圧が急激に上昇し、血管収縮を起こし易
くなる時刻は心筋梗塞の多発時刻に一致しており、環境
条件とは別にヒトには「死にやすい時刻」のあることが
指摘されている。そこで血圧検出手段をベッド、布団、
毛布、シーツ、マットレス、おむつ、椅子、便座、カー
ペット、浴槽などの生活用品に取り付けることで住居内
にいる使用者の連続監視が可能となる。また日常生活に
おいて安静を保持し穏やかな心身状態のまま精度よく血
圧測定できる。ところで血圧はサーカディアンリズムを
持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な
測定値を得ることになる。また血圧変動リズムは使用者
ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、
使用者の血圧変動リズムに合致した判定基準を設けるこ
とによって精度の高い監視装置が提供されることにもな
る。

【００１５】また生体情報検出手段が体動検出手段であ
るため、体動量の大小が測定できる。特にこの体動検出
手段をベッドに埋め込んだ場合、就寝中の寝返り頻度な
どが測定できる。

【００１６】また生体情報検出手段は脈拍数検出手段で
あるため、使用者の不整脈や脈拍数のトレンドが測定で
きる。安静時の脈拍数にも個人差が大きいことはよく知
られている。自転車、マラソン、スキーの長距離選手の
ように全身の激しい運動を長く続けていると心臓は鍛錬
性肥大を起こし心臓に余力を残すようになる。心臓が強
靱で拍出量が増大すると脈拍数は減る。一般の使用者は
毎分６５拍〜７０拍位だが、マラソン選手の中には毎分
４０〜５０拍位の使用者もいる。また年齢による差もあ
る。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによっ
て異常の有無をより精度よく判定できることになる。脈
拍数を測定することによって使用者に適した運動量の目
安もわかる。ところで脈拍数はサーカディアンリズムを
持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な
測定値を得ることになる。また脈拍数変動リズムは使用
者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであ
り、使用者の脈拍数変動リズムに合致した判定基準を設
けることによって精度の高い監視装置が提供されること
にもなる。

【００１７】また生体情報検出手段は呼吸数検出手段で
あるため、呼吸異常の発見や脈拍数のトレンドが測定で
きる。呼吸数もサーカディアンリズムを持つが、測定を
１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得るこ
とになる。また呼吸数変動リズムは使用者ごとに異なる
固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の呼吸
数変動リズムに合致した判定基準を設けることによって
精度の高い監視装置が提供されることにもなる。

【００１８】使用者識別手段は、生体情報検出手段によ
り検出された時系列データに基づいてカオスアトラクタ
を演算し使用者の特徴を抽出する構成としたので、生体
情報検出手段の出力そのものを用い、カオスアトラクタ
を演算して特徴抽出して使用者を識別するので、装置の
構成が簡単になる。

【００１９】また生体情報検出手段をベッド、布団、毛
布、シーツ、マットレス、おむつ、椅子、便座、カーペ
ット、浴槽などの生活用品に取り付けることで使用者に
負担をかけることなく非侵襲・非観血に生体信号を検出
することになる。つまり使用者は、日々の生活の中で無
意識のうちに簡単な健康診断を受診していることと等価
になる。いちいち病院などの医療機関に出向き、長時間
を費やして検査を受ける必要もなくなる。呼吸・循環・
代謝などの状態は時々刻々変化するものであるが、日常
生活における様々な条件下でも長期間にわたり継続して
生体信号を検出することで、個々の使用者特有の生理的
特徴を明らかにできる。また生体情報検出手段における
測定精度は、侵襲・観血によって得られる特殊な医療用
検査装置におけるものほど厳密なものでなくても繰り返
し測定することで高精度化が図れる。

【００２０】

【実施例】以下本発明の第１の実施例を図１〜図４を参
照して説明する。図１において、１は使用者の生体信号
を検出する生体情報検出手段であり、２はこの生体信号
の時系列データの一定時間分の平均値を蓄積する記憶手
段である。また３は使用者ごとに判定基準を設定する設
定手段であり、判定手段４は記憶手段２に蓄積された生
体信号データと設定手段３で定められた判定基準とを比
較し、異常の有無を判定する。さらに制御手段５は判定
手段４での判定結果が異常であれば報知信号を発する構
成である。

【００２１】設定手段３の構成を図２に示す。説明簡単
化のため本監視装置は最大５人までが使用するものとす
る。３０１〜３０５は使用者ごとに設けられた操作部で
あり、この操作部３０１〜３０５のいずれかを操作する
ことにより本監視装置は動作を開始する。３０６〜３１
０は使用者ごとの異常下限値調節部であり、あらかじめ
使用者ごとに閾値が定められている。異常下限値調節部
３０６〜３１０は回転式ボリュームにＡ／Ｄ変換器が接
続されさらにデジタルデータを記憶する不揮発性メモリ
からなるので、設定された異常下限値は再設定されない
限りその値を保持する。同様に３１１〜３１５は使用者
ごとの異常上限値調節部である。３１６は使用者特定部
であり、操作部３０１〜３０５いずれかの操作に対応し
た使用者を選択し、異常下限値選択部３１７ないし異常
上限値選択部３１８に選択信号を出力する。異常下限値
選択部３１７では異常下限値調節部３０６〜３１０に記
憶されている異常下限値のうち使用者特定部３１６で特
定された使用者の異常下限値を抽出し判定手段４に出力
する。異常上限値選択部３１８の動作も同様である。図
３に示すように生体情報検出手段１から記憶手段２を介
して得られる生体信号出力信号が０を中心にプラス側と
マイナス側に振れるよう基準化した場合、日頃の正常値
範囲やどちらとも言えない不定領域は使用者によって大
きく異なる。もし万人向けに固定的に判定基準を設ける
場合は、誤判定を避けるために異常下限値や異常上限値
をゆるやかな値（図３では−４と＋４）に規定しておか
ざるを得ない。これに対し設定手段３を設けることで、
異常下限値や異常上限値は使用者ごとに可変することが
できる（例えばＡさん向けは−２と＋３、Ｂさん向けは
−２．５と＋２．５）。また異常下限値や異常上限値は
自由に変更可能なので、加齢に伴って正常値範囲が徐々
にドリフトする場合や使用者の新規追加にも容易に対応
できる。尚、何の異常下限値、異常上限値も設定されて
ない初期状態には、万人向けの判定基準が設定されてい
る。

【００２２】判定手段４は図４に示すように２つの比較
器４ａ、４ｂと論理和素子４ｃとからなる。すなわち記
憶手段２から出力された生体信号の出力信号が設定手段
３から出力された異常上限値より大きいかまたは異常下
限値より小さい場合に比較器４ａか比較器４ｂのいずれ
かがハイとなるため論理和素子４ｃを経て異常判定信号
を制御手段５に出力する構成である。但し異常上限値＞
異常下限値であり、論理和素子４ｃは正論理回路からな
るものとする。

【００２３】上記構成において、複数の使用者が同一の
本装置を用いた場合に使用者ごとに異なる最適の判定基
準（異常下限値と異常上限値）に基づいて異常の有無が
判定され、制御手段５はこの判定結果に応じて使用者ご
とに制御内容を変えることになる。上記したように生体
信号に関しては同じデータでも使用者ごとに正常か異常
かの基準が異なるのが常であり、使用者ごとに判定基準
が設定されるので判定手段４における判定精度は向上す
る。ある種の疾患を早期発見、報知することにもつなが
る。また長期間にわたり、使用者の生体信号のトレンド
を把握することができるので健康状態の推移が把握でき
る。また本装置を作動させると連続監視されるので、医
療の専門家がその場に立ち会わなくても使用者ごとの健
康データが自動的に蓄積されるという効果もある。特に
健常でない高齢者、障害者、乳幼児など自らの健康状態
を訴えることが困難な人、感覚の低下をきたしている人
にとっては非常に有効である。

【００２４】ところで生体信号は時間帯や季節、年齢、
環境条件、食事・運動・投薬の有無、精神状態に応じて
変動することはよく知られており、生体情報検出手段１
からの出力信号に時間帯検出手段、季節検出手段、年齢
検出手段、外部環境検出手段などからの出力信号を加え
複合的に判定したり、１日のうちの複数回の判定結果を
多数決することなどで変動の影響を小さく押さえるなど
で判定精度を高めても構わない。また使用者とは人に限
るものではない。生体信号を発するペットなどの動物に
適応してもよい。一般に動物は自らの健康状態の異変を
世話をしてくれる飼い主に訴えることが出来ないので、
特定された動物に合致した判定基準を設けておいて監視
する効果は大きい。

【００２５】次に本発明の第２の実施例について図５を
用いて説明する。尚、第１の実施例と同一の機能ブロッ
クには同一番号を付与する。図５が図１に示した第１の
実施例と異なるのは、使用者が誰であるかを識別する使
用者識別手段６を設けた点にある。使用者識別手段６は
ＣＣＤカメラと画像認識装置からなり、使用者を識別す
る。さらに使用者識別手段６によって識別された使用者
ごとの生体信号の時系列データを蓄積する記憶手段７
と、使用者ごとに判定基準を設定するとともに使用者ご
とにあらかじめ設定されているこれら判定基準のうちの
１つを自動選択する設定手段８とを備えたものである。

【００２６】上記構成において、使用者ごとの判定基準
は自動的に選択されるとともに生体信号の時系列データ
を使用者ごとに分離して蓄積できる。判定手段は記憶手
段７に蓄積された使用者ごとの生体信号の時系列データ
と判定基準に応じて身体状態を判定するので、例えば現
在検出された生体信号が同一でも使用者が異なれば、過
去の履歴によって判定結果を異なるものにする。使用者
を識別する使用者識別手段６を設けることによって、使
用者は本装置を使うたびに誰が使用しているのか操作し
て明示する手間が不要になり、使い勝手が向上する。複
数の使用者が同一の本装置を用いても、使用者は何ら意
識することなく使用者ごとの生体信号の履歴が蓄積でき
ることにもなる。使用者自らの操作間違いや操作忘れに
よる誤動作も心配ない。特にスイッチ操作が出来ない乳
幼児、高齢者、障害者、入院患者にとって大変有効であ
る。介護者に対する負担も少なくなる。また使用者ごと
の操作部を設ける必要がないので、装置の小型化が図れ
る。通常の使用時には頻繁に判定基準を設定する必要も
なく、本装置を使用者の目に触れないデッドスペースに
埋め込んでおくことも可能である。

【００２７】次に第３の実施例について図６、図７を用
いて説明する。図６が図５に示した第２の実施例と異な
るのは記憶手段７に蓄積された使用者ごとの生体信号の
時系列データに基づいて判定基準を設定させる設定手段
９を設けた点にある。つまり判定基準自身が使用者ごと
の生体信号の時系列データに基づき教師なし学習過程を
経て変わっていくので本装置を使用すればする程、使用
者に適した判定基準が自動的に構築される。学習にはニ
ューラルネットワークを用いる。判定基準の変更しやす
さを決定するパラメータは初期動作時から徐々に小さく
なるアニーリング法を用いることによって、使用者ごと
の生体信号の時系列データをすばやく特徴づけるものと
する。ネットワーク構造は図７に示すように入力層のニ
ューロン集団が２分割されたリカレント型ネットワーク
を用いる。一方には入力信号（現在検出した使用者の生
体信号）が直接入力され、他方には出力層のニューロン
の出力信号が入力される。これにより、現在の入力信号
と過去に入力信号を処理したものを同時に扱うことがで
きる。具体的には学習によって通常生体信号の変動が小
さい使用者に対しては厳しい判定条件が課せられる一
方、普段から生体信号の変動が大きい使用者に対しては
緩い判定条件が課せられるようになってくる。あるいは
普段から生体信号の出力値が高め（低め）の使用者に対
しては正常値を高め（低め）にスライドしていくことに
なる。

【００２８】上記構成によって、設定手段９が判定基準
の設定を自動的に行なうので通常の使用時のみならず一
切の調整操作が不要で、使用者に最適の判定基準が自動
的に生成されていく。よってスイッチ操作が出来ない乳
幼児、高齢者、障害者、入院患者にとって大変有効であ
る。介護者に対する負担も少なくなる。また使用者ごと
の操作部や判定基準調節部を設ける必要が全くないの
で、よりいっそうの小型化が図れる。メンテナンスが不
要なので本装置を使用者の目に触れないデッドスペース
に埋め込んでおくことも可能である。

【００２９】尚、学習は上記構成に限るものではない。
ニューラルネットワークでなくエキスパートシステムな
ど厳密な条件論理式だけで構成してもよいし、学習モー
ドと動作モードを分けてもよい。また遺伝的アルゴリズ
ムを用いてもよい。ニューラルネットワークでも学習ベ
クトル量子化法（ＬＶＱ）やＲＣＥなど他の学習モデル
を用いてもよい。

【００３０】次に第４の実施例について図８〜図１０を
用いて説明する。図８が図６に示した第３の実施例と異
なるのは使用者の生体信号を検出する生体情報検出手段
１の出力そのものに基づいて使用者を識別する構成の使
用者識別手段１０を備えた点にある。

【００３１】ここでは生体信号として指尖脈波を用いる
例について説明する。生体情報検出手段１は図９に示す
ように使用者の指尖部１００に装着して脈波を採取する
ものであり、柔軟かつ遮光性を有するカバー部１０１を
有底筒状に形成して指尖部１００を挿入する。このカバ
ー部１０１の内面には指尖部１００の指腹に当接するよ
う発光素子１０２と受光素子１０３が取り付けられてい
る。発光素子１０２と受光素子１０３の先端部には凸レ
ンズが装着され、指尖部１００内部で光軸が交差する位
置に設けられている。つまり発光素子１０２からの投射
光を指尖部１００内部で反射させ、反射光を受光素子１
０３に入射させる構成である。受光素子１０３への入射
光量はさらに電圧変換され、信号増幅、一定間隔（例え
ば５ｍｓ）ごとのＡ／Ｄ変換によって使用者の指尖脈波
の時系列データが出力される。

【００３２】次に使用者識別手段１０の構成を図１０に
示す。まず４次元数空間埋め込み手段１０４では生体情
報検出手段１から出力された時系列データから所定の埋
め込み間隔τずつ離れた４つの数値を抽出し、４次元ベ
クトルを形成する。これを多数の時系列データで実施す
ることにより脈波のカオスアトラクタが４次元空間内に
埋め込まれる。次に３次元数空間投影手段１０５では、
所定の行列計算により４次元座標のカオスアトラクタを
３次元数空間上に投影する（次元数を１つ落とす）。同
様に２次元数空間写影手段１０６では、３次元座標のカ
オスアトラクタを２次元数空間上に写影する（次元数を
さらに１つ落とす）。パターン分類手段１０７は２次元
数空間写影手段から出力される２次元画像をＤＰマッチ
ング手法によって分類（クラスタリング）するもので、
これにより使用者が誰かを明確に分離することができ
る。言い換えると指尖脈波の時系列データのゆらぎから
使用者の特徴を抽出することになる。併せてこの指尖脈
波の時系列データは識別された使用者ごとの生体信号と
して記憶手段７に蓄積される。

【００３３】上記構成において使用者識別手段１０は生
体情報検出手段１の出力そのものを用いて使用者を識別
するので、装置の構成が簡単になる。

【００３４】尚、使用者を識別するのに生体情報検出手
段１の出力信号を用いるのではなく、生体情報検出手段
１以外に新たな生体情報検出手段を別に設け、この新た
な生体情報検出手段の出力信号から使用者を識別する構
成としてもよい。使用者識別手段１０の構成も上記のよ
うなカオスアトラクタを演算し、パターンマッチングす
る手法に限るものではない。特に使用者が限定され、個
々の使用者からの出力信号に明らかな差異がある場合
は、所定の閾値を設けて識別する簡便な方法を用いても
よい。

【００３５】次に第５の実施例について図１１を用いて
説明する。図１１において使用者の生体信号を検出する
生体情報検出手段１１は体温、血圧、脈拍数、呼吸数の
４種類の生体信号を独立に同時検出し、記憶手段７で使
用者ごとの体温、血圧、脈拍数、呼吸数の時系列データ
が蓄積される。記憶手段７には、使用者本人が蓄積され
た時系列データを見られるよう表示手段１２が接続され
ている。

【００３６】一方、設定手段１３は第１の判定基準生成
部１３ａと第２の判定基準生成部１３ｂとからなる。こ
の設定手段１３には使用者識別手段１０とＣＤ−ＲＯＭ
からなる健康情報データベース１４が接続されている。
健康情報データベース１４には、生体情報検出手段１１
で得られる複数種類の生体信号それぞれの正常値範囲が
記憶されており、第１の判定基準生成部１３ａ及び第２
の判定基準生成部１３ｂで生成される判定条件の最大可
動範囲を規定している。第１の判定基準生成部１３ａ
は、各種類の生体信号それぞれについて緊急事態発生の
有無に関する判定条件（緩い条件）を使用者ごと個別に
有し、第２の判定基準生成部１３ｂは警戒事態発生の有
無に関する判定条件（厳しい条件）を使用者ごとに有す
る。ここで緊急とは即座の処置を要する急性異変状態を
示し、警戒とは使用者本人に注意を促す程度の弱い異変
状態も含めた領域を示す。第１の判定基準及び第２の判
定基準は、図１２に示すようなファジィメンバーシップ
関数（前件部）として各種類の生体信号ごとに定義さ
れ、判定手段１５に出力される。つまり第１の判定基準
に関して、もし「体温が非常に高い（非常に低い）」な
らば、「緊急度は大きい」。もし「血圧が非常に高い
（非常に低い）」ならば、「緊急度は大きい」。もし
「脈拍数が非常に高い（非常に低い）」ならば、「緊急
度は大きい」。もし「呼吸数が非常に高い（非常に低
い）」ならば、「緊急度は大きい」。のであるが、使用
者にとってどの位の体温、血圧、脈拍数、呼吸数が非常
に高い（非常に低い）状態なのかを生体信号ごと定量的
に表現していることになる。同様に第２の判定基準に関
しても、もし「体温が高め（低め）」ならば、「警戒度
は大きい」。もし「血圧が高め（低め）」ならば、「警
戒度は大きい」。もし「脈拍数が高め（低め）」なら
ば、「警戒度は大きい」。もし「呼吸数が高め（低
め）」ならば、「警戒度は大きい」。としている。

【００３７】判定手段１５の構成を図１３に示す。体温
緊急度算出部１５ａでは記憶手段７から出力された使用
者の体温と第１の判定基準生成部１３ａで生成された第
１の体温判定基準から体温緊急度を算出する。血圧、脈
拍数、呼吸数に関しても同様に血圧緊急度算出部１５
ｂ、脈拍数緊急度算出部１５ｃ、呼吸数緊急度算出部１
５ｄで血圧緊急度、脈拍数緊急度、呼吸数緊急度を算出
する。警戒事態判定部１５ｅでは体温緊急度、血圧緊急
度、脈拍数緊急度、呼吸数緊急度をファジィ演算によっ
て合成し、得られた総合緊急度に応じて第１の報知信号
を第１の無線送受信手段１６に出力する。同様に体温警
戒度算出部１５ｆ、血圧警戒度算出部１５ｇ、脈拍数警
戒度算出部１５ｈ、呼吸数警戒度算出部１５ｉで体温警
戒度、血圧警戒度、脈拍数警戒度、呼吸数警戒度をそれ
ぞれ算出し、警戒事態判定部１５ｊで判定された総合警
戒度に応じて第２の報知信号を第１の無線送受信手段１
６に出力する。ここで総合緊急度、総合警戒度の算出は
マムダニの方法としてよく知られているＭＩＮ−ＭＡＸ
重心合成法を用いる。

【００３８】つまり判定手段１５は測定された体温、血
圧、脈拍数、呼吸数から使用者の緊急状態（または警戒
状態）の有無を判定し、第１（または第２の）の報知信
号を第１の無線送受信手段１６に出力するものである。

【００３９】第１の無線送受信手段１６は判定手段１５
から第１の報知信号または第２の報知信号を受信後、遠
隔地にある第２の無線送受信手段１７に向け無線で報知
する。無線は４００ＭＨｚ帯の特定小電力無線を用い、
同一構内における装置間で双方向通信可能な無線ＬＡＮ
を構成している。第２の無線送受信手段１７は、第１の
報知装置１８に接続されている。第１の報知装置１８
は、第１の報知音出力部１８ａ、第２の報知音出力部１
８ｂ、第１の報知音確認部１８ｃからなる。第１の報知
音出力部１８ａは第１の報知信号を受信した時に鳴動す
る大音量の緊急報知ベルであり、第２の報知音出力部１
８ｂは第２の報知信号を受信した時に鳴動する小音量の
警戒報知チャイムである。第１の報知音確認部１８ｃは
報知音確認スイッチと報知確認信号送出回路からなり、
第１の報知装置１８のそばにいる介護者が、第１または
第２の報知音鳴動を確認するためのものである。第１ま
たは第２の報知音は一旦鳴動を開始すると第１の報知音
確認部１８ｃの報知音確認スイッチが押されるまで継続
する。第１の報知音確認部１８ｃの報知音確認スイッチ
が押されると、第１または第２の報知音は停止し、さら
に報知確認信号送出回路が第２の無線送受信手段１７を
介し無線で第１の無線送受信手段１６に報知確認信号を
送出する。

【００４０】また第１の無線送受信手段１６にはタイマ
１９が接続され、第１の報知装置１８への報知信号送出
後、所定時間以内に第１の報知装置１８から第２の無線
送受信手段１７を介しての報知確認信号を受信しない場
合、第３の無線送受信手段２０に向け同様の報知信号を
無線で報知する。第３の無線送受信手段２０は、第２の
報知装置２１に接続されている。第２の報知装置２１
は、第３の報知音出力部２１ａ、第４の報知音出力部２
１ｂ、第２の報知音確認部２１ｃからなる。

【００４１】第３の報知音出力部２１ａは第１の報知信
号を受信した時に鳴動する大音量の緊急報知ベルであ
り、第４の報知音出力部２１ｂは第２の報知信号を受信
した時に鳴動する小音量の警戒報知チャイムである。第
２の報知音確認部２１ｃは報知音確認スイッチと報知確
認信号送出回路からなり、第２の報知装置２１のそばに
いる介護者が、第３または第４の報知音鳴動を確認する
ためのものである。第３または第４の報知音は一旦鳴動
を開始すると第２の報知音確認部２１ｃの報知音確認ス
イッチが押されるまで継続する。第２の報知音確認部２
１ｃの報知音確認スイッチが押されると、第３または第
４の報知音は停止し、さらに報知確認信号送出回路が第
３の無線送受信手段２０を介し無線で第１の無線送受信
手段１６に報知確認信号を送出する。

【００４２】尚、ここでは生体信号（体温、血圧、脈拍
数、呼吸数）の瞬時値の大小によって緊急状態や警戒状
態の有無を判定するものとしたが、過去からの生体信号
の履歴や生体信号の時間変化率（微分値）、積算量（積
分値）を用いて判定してもよい。１分間当たりの脈拍数
や呼吸数といった値ではなく脈拍（心電）波形や呼吸波
形そのものの形状や、長期的な変動傾向から判定しても
よい。判定に用いる演算もファジィ演算でなく、厳密な
論理演算、あるいはニューラルネットワークを組み合わ
せてもよい。健康情報データベース１４を設定手段１３
に接続するのではなく、判定手段１５に接続し緊急状態
や警戒状態の有無判定に用いてもよい。生体情報検出手
段１１の出力を用い、第１または第２の判定基準を学習
によって自動調節させてよい。判定基準も緊急、警戒の
２種類ではなく多段階に設けてもよい。生体信号の種類
もこれに限るものではない。第１の報知装置１８、第２
の報知装置２４は生体情報検出手段１１と同一構内にあ
るとしたが別棟の建物にあり、無線または有線の通信回
線で結ばれている構成でもよい。通報先を２箇所でなく
もっと多数設けてもよい。

【００４３】上記構成において、健康情報データベース
１４に基づき複数種類の生体信号から使用者の身体状態
を判定するので身体状態の判定精度が高められる。また
使用途中で新たに別の生体情報検出手段を追加すること
にも簡単に対応できる。

【００４４】また判定手段と制御手段との間あるいは記
憶手段と判定手段との間を無線の通信回線で接続するこ
とによって、本装置の設置工事が不要ないし非常に楽に
なる。設置場所が限定されないばかりか設置後に移動で
きるし、万一の交換や修理も短時間で済む。本装置を複
数台接続することで遠隔にいる監視者に緊急情報を即座
に伝える集中管理システムを容易に構築できる。電話回
線を用いた他の有線・無線系システムと組み合わせ、健
康管理ネットワークを構築するなど健康情報を多面的に
活用することもできる。

【００４５】また少なくとも２つの判定基準によって制
御内容を異にすることで、オンオフだけの２値制御でな
く生体信号に応じた多段階制御となる。例えば監視者に
緊急度合を音によって変えて報知したり、睡眠中の使用
者にどの程度積極的に覚醒促進制御するかを変えること
になる。

【００４６】使用者ごとの生体信号の時系列データを表
示することで使用者自身に健康状態の推移を自覚させ、
健康状態を維持、向上させるフィードバックをかけるこ
とになる。

【００４７】報知装置に報知確認手段を設けることによ
って報知先の監視者の存在が使用者側でも明らかにな
る。生体情報検出手段によって痙攣、発作、急な発熱な
ど緊急事態と判定された場合、まず監視者である介護者
が即座に応答する構成である。

【００４８】タイマを設け、第１の報知装置への報知信
号送出後、所定時間以内に報知確認信号を受信しない場
合第２の報知装置へ報知信号を送出する構成を備えるこ
とで、第１の報知装置近傍に監視者が不在でも報知先を
別の監視者に切り替えて報知できる。報知先を多重化す
ることで信頼性、安全性が高まるという効果がある。

【００４９】また生体情報検出手段は体温・血圧・脈拍
数・呼吸数といったバイタルセンサであるため在宅でも
簡単に測定できる重要な健康情報となる。

【００５０】体温を測定することで、感染症をはじめと
する発熱をきたす疾患や月経周期（女性の場合）を測定
できる。特に自覚症状を訴えることの困難な乳幼児や高
齢者、障害者に適用することで常時異常の有無が確認で
きる。平熱は使用者によって異なるため、使用者ごとに
緊急事態や警戒事態の有無に関する判定基準が設定され
ていることで判定精度は飛躍的に向上する。

【００５１】同様に血圧を測定することで、高血圧症、
低血圧症を検出できる。例えばＷＨＯの血圧分類では、
最大血圧１００〜１３９ｍｍＨｇかつ最小血圧８９ｍｍ
Ｈｇを正常血圧、最大血圧１６０ｍｍＨｇ以上または最
小血圧９５ｍｍＨｇ以上を高血圧、また拡張期血圧９０
〜１００ｍｍＨｇ以下の場合を低血圧と定めている。但
し血圧には個人差がある。健康な２０歳台の血圧は最大
１２０ｍｍＨｇ、最小８０ｍｍＨｇ前後であり、その後
加齢に伴って最大血圧は上昇する傾向があるが最小血圧
はほとんど変化しない。そこで使用者ごとに判定基準を
設定することによって異常の有無をより精度よく判定で
きることになる。

【００５２】また脈拍数を測定することで、使用者の不
整脈や脈拍数のトレンドが測定できる。安静時の脈拍数
にも個人差が大きいことはよく知られている。自転車、
マラソン、スキーの長距離選手のように全身の激しい運
動を長く続けていると心臓は鍛錬性肥大を起こし心臓に
余力を残すようになる。心臓が強靱で拍出量が増大する
と脈拍数は減る。一般の使用者は毎分６５拍〜７０拍位
だが、マラソン選手の中には毎分４０〜５０拍位の使用
者もいる。また年齢による差もある。そこで使用者ごと
に判定基準を設定することによって異常の有無をより精
度よく判定できることになる。脈拍数を測定することに
よって使用者に適した運動量の目安もわかる。ところで
脈拍数はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日の
うちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることにな
る。また脈拍数変動リズムは使用者ごとに異なる固有の
生物時計に支配されたものであり、使用者の脈拍数変動
リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の
高い監視装置が提供されることにもなる。

【００５３】さらに呼吸数を測定することで、呼吸異常
の発見や脈拍数のトレンドが測定できる。呼吸数もサー
カディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に
行なうことで正確な測定値を得ることになる。また呼吸
数変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支
配されたものであり、使用者の呼吸数変動リズムに合致
した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置
が提供されることにもなる。

【００５４】次に第６の実施例について図１４、図１
５、図１６を用いて説明する。本実施例が既に説明した
第１から第５の実施例と異なる点は使用者の生体信号を
検出する生体情報検出手段の取り付け構成であるため、
生体情報検出手段のみについて詳述する。図１４におい
て使用者の生体信号を検出する生体情報検出手段は、ベ
ッド２２の４箇所の脚下部に設けられた荷重センサ２３
及び荷重センサ信号処理部２４からなる。荷重センサ２
３はロバーバル機構を内蔵した歪ゲージ式ロードセルで
あり５ｇ以下の荷重分解能を持つ。４箇所の荷重センサ
２３と荷重センサ信号処理部２４とはそれぞれ電源線と
センサ信号線とで結ばれており、荷重センサ信号処理部
２４でベッド上の荷重推移を測定する構成である。荷重
センサ信号処理部２４は４箇所の荷重センサ２３からの
出力信号を合成するものであるが、荷重センサの非直線
性を線形変換するとともに温湿度変動、経年変化、クリ
ープ特性などによる誤差成分を自動校正する機能を備え
ている。測定された荷重推移の例を図１５に示す。ここ
でベッド上に使用者がいない場合の初期荷重はＷ0であ
り、いる場合の平均荷重はＷ1である。図１５から使用
者のベッド入床や離床の際あるいは寝返り、発話などの
動作が生じた時に大きな荷重変動が見られる一方、安静
時でも使用者がベッド上に横たわっている限り心拍活動
に伴う微少な荷重変動が見られることがわかる。次に荷
重センサ信号処理部２４の構成を図１６に示す。２４ａ
は４箇所の荷重センサ２３からの出力信号を合成し、図
１５に示したような荷重Ｗの時系列信号を出力する。体
重測定手段２４ｂはあらかじめ使用者がベッド上にいな
い場合の初期荷重Ｗ0を記憶しておき入力信号である荷
重Ｗ1から初期荷重Ｗ0を差し引いた値の１分間あたりの
平均値を体重信号として常時出力する。使用者がベッド
上にいないとは例えば出力された体重信号が０±３ｋｇ
であり、この体重信号の１分間における変動量（最大と
最小の差あるいは分散値など）が所定量以下である場合
と定義する。そしてこの体重信号における荷重Ｗを次回
以降の初期荷重Ｗ0と記憶する構成である。つまり体重
測定手段２４ｂは使用者がベッド上にいる場合に体重情
報を出力する一方、使用者がいない場合にほぼ０ｋｇを
出力することで、ベッド上の使用者の在／不在を識別す
る構成も備えていることになる。体動測定手段２４ｃは
１分間あたりの荷重Ｗの変動量を算出し体動量信号とし
て出力するものであり、就寝中における使用者の寝返り
などの体動量を出力する。尚、体動量は使用者の睡眠深
度と相関があることが知られており、使用者の快適な入
眠や覚醒を促進するための重要な信号として位置づける
ことができる。また手足に傷害を受けた入院患者のリハ
ビリテーション快復度や高齢障害者の基礎体力、床ずれ
発生の危険性予知などの指標として用いることもでき
る。体動量測定手段２４ｃはまた算出された体動量が所
定値以上かつ所定値以下である場合、使用者がベッド上
で安静状態を保持しているとし安静確認信号を脈拍数測
定手段２４ｄに出力する。脈拍数測定手段２４ｄは体動
量測定手段２４ｃから安静確認信号を受けている場合の
み、荷重Ｗから脈拍成分を抽出し１分間あたりの脈拍数
を周波数解析によって算出し出力する。さらに体重測定
手段２４ｂ、体動量測定手段２４ｃ、脈拍数測定手段２
４ｄからの体重信号、体動量信号、脈拍数信号は生存判
定手段２４ｅに伝えられ、生存判定手段２４ｅにおいて
使用者の生存／死亡が判定される。生存判定手段２４ｅ
では所定の体重が継続しているのに体動や脈拍がなくな
った場合を死亡と判定し死亡確認信号を出力する。また
所定の体重が継続しつつ所定の体動か脈拍があれば生存
と判定し生存確認信号を出力する。あるいは体重信号が
所定範囲を逸脱している場合は生存か死亡かの判定不能
と見なし、死亡確認信号も生存確認信号も出力しない。

【００５５】上記構成において、荷重センサ信号処理部
２４は荷重センサ２３の出力信号に基づき、ベッド上の
人の有無、生死のほか単位時間ごとの体動量、脈拍数を
独立に算出している。特に荷重センサ２３をベッド２２
の４箇所の脚下部に設けることによって使用者に負担を
かけることなく無拘束・非侵襲・非観血に生体信号を検
出することになる。つまり使用者は、日々の生活の中で
無意識のうちに簡単な健康診断を受診していることと等
価になる。いちいち病院などの医療機関に出向き、長時
間を費やして検査を受ける必要もなくなる。日常生活に
おける様々な条件下でも長期間にわたり継続して生体信
号を検出することで、個々の使用者特有の生理的特徴を
明らかにできる。特にベッドは使用者が毎日（ほとんど
の場合規則正しく決まった時間帯に）長時間にわたり無
負荷で安静状態を保持して横たわる環境であるため生体
信号検出に適している。この荷重センサ２３の測定精度
は、特殊な医療用検査装置ほど厳密なものでなくても繰
り返し測定することで容易に高精度化が図れる。特に生
存判定手段２４ｅを設けることによって、住居内にいる
使用者（例えば独居高齢者）の安否が遠隔から監視でき
る。また使用者の住居内における生活様式、行動パター
ンなどを記憶、蓄積することにもなる。

【００５６】尚、この荷重センサ２３はベッド２２に取
り付ける例を示したが、布団、毛布、シーツ、マットレ
ス、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽など他の生
活用品に取り付けてもよい。ベッド２２の４箇所の脚下
部に設けるのではなくシート状の装置をベッド２２の内
部に装着する構成でも構わない。

【００５７】次に第７の実施例について図１７、図１
８、図１９を用いて説明する。本実施例が既に説明した
第６の実施例と異なる主な点は検出する使用者の生体信
号の種類と各生体信号に基づく異常検出手段の構成であ
る。図１７において、２５は厚さ１０数ｃｍ程度の弾力
性あるマットレスであり、３つ折りできる構成である。
このマットレス２５には複合センサ部２６、生体信号処
理部２７、異常判定部２８、無線通信手段２９が内蔵さ
れており、遠隔地にあるパーソナルコンピュータ３０と
無線で通信できる構成である。

【００５８】複合センサ部２６は、感圧センサ２６ａ、
温度センサ２６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ２６
ｄ、湿度センサ２６ｄからなる。感圧センサ２６ａは荷
重に応じて導電カーボン（または導電ゴム）電極のイン
ピーダンスが変化する可撓性の感圧抵抗素子であり、全
体を覆うようにマットレス２５内部に配設されている。
温度センサ２６ｂはサーミスタからなりマットレス２５
の中央部に配設されている。振動センサ２６ｃはポリフ
ッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）等の高分子圧電材料を薄膜
化し両側に電極を付着させたものを同軸ケーブル状にシ
ールド加工してあり、さらに感圧センサ２６ａと一体化
されている。この同軸ケーブルは可撓性を有し（直径３
ｍｍ程度で）外部から混入する電磁波ノイズの影響を除
去すると同時に防水処理も施されている。光電センサ２
６ｄは小型の高輝度近赤外ＬＥＤ（波長λ＝９４０ｎ
ｍ）及び赤色光ＬＥＤ（波長λ＝６６０ｎｍ）からなる
発光部と反射光量を検出する小型のフォトトランジスタ
からなる受光部を複数箇所に設け、使用者の光の透過を
測定する。湿度センサ２６ｅはセラミック感湿材料から
なり、温度センサ２６ｂとともにフィルム状に一体成形
されている。また湿度センサ２６ｅとして可撓性の導電
材料を用い電極間のインピーダンス変化から発汗量を検
出する構成でもよい。電極を用いる場合、経年変化によ
って初期抵抗がドリフトしてもインピーダンス変化分に
よって発汗量を測定するので誤差は累積しない。

【００５９】複合センサ部２６における感圧センサ２６
ａ、温度センサ２６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ
２６ｄ、湿度センサ２６ｅは全て生体信号処理部２７、
異常判定部２８を介して無線通信手段２９に接続されて
いる。本実施例のブロック構成を図１８に示す。生体信
号処理部２７は在床判定手段２７ａ、体重算出手段２７
ｂ、体温算出手段２７ｃ、体動量算出手段２７ｄ、脈拍
数算出手段２７ｅ、呼吸数算出手段２７ｆ、血圧算出手
段２７ｇ、血液酸素飽和度算出手段２７ｈ、発汗量算出
手段２７ｉからなる。

【００６０】在床判定手段２７ａは感圧センサ２６ａか
らの出力が所定値以上であればマットレス２５上に使用
者が在床状態であると判定し、体重算出手段２７ｂ、体
温算出手段２７ｃ、体動量算出手段２７ｄ、脈拍数算出
手段２７ｅ、呼吸数算出手段２７ｆ、血圧算出手段２７
ｇ、血液酸素飽和度算出手段２７ｈ、発汗量算出手段２
７ｉそれぞれに対し在床状態の場合のみ動作を許可す
る。

【００６１】体重算出手段２７ｂは、感圧センサ２６ａ
の出力からベッド上の使用者の体重を算出する。体温算
出手段２７ｃは、温度センサ２６ｂの出力から使用者の
体温を算出する。体動量算出手段２７ｄは、振動センサ
２６ｃの出力から使用者の体動量を算出する。脈拍数算
出手段２７ｅは、振動センサ２６ｃの出力から使用者の
脈拍成分を抽出して脈拍数を算出する。呼吸数算出手段
２７ｆは、振動センサ２６ｃの出力から使用者の脈拍成
分を抽出して呼吸数を算出する。振動センサ２６ｃの出
力から使用者の脈拍成分や呼吸成分を抽出して脈拍数や
呼吸数を算出する脈拍数算出手段２７ｅ、呼吸数算出手
段２７ｆを備えたことにより、同一の振動センサ２６ｃ
の出力から信号処理によって体動量、脈拍数、呼吸数と
いう独立した生体信号データが得られるため、センサ配
設の場所を取らずまた低コストに実現できる効果があ
る。血圧算出手段２７ｇは、光電センサ２６ｄの出力か
ら使用者の血圧を算出する。血圧算出手段２７ｇは皮膚
が露出かつ局所圧迫を受けている部位から容積脈波を検
出し、容積振動法に基づき振幅最大点及び消失点を求
め、平均・最高血圧を算出する。血液酸素飽和度算出手
段２７ｈも同様に、光電センサ２６ｄの２波長の出力か
ら透過光を分離測光し、容積振動法を用いて動脈ないし
静脈中の酸素飽和度を算出する。測定される酸素飽和度
は動脈血酸素飽和度（ＳａＯ2）に対応する量である。
容積振動法は加圧部直下の容積変化を捉えるもので、光
の透過性と圧伝搬が対応していることを利用している。
ＳａＯ2は簡単には、酸素を運搬できるヘモグロビンに
対する酸化ヘモグロビンの比である。血圧算出手段２７
ｇ及び血液酸素飽和度算出手段２７ｈも同一の光電セン
サ２６ｄの出力から信号処理によって血圧と血液酸素飽
和度という独立した生体信号を得ている。発汗量算出手
段２７ｉは、湿度センサ２６ｅの出力から発汗量を算出
する。

【００６２】尚これら感圧センサ２６ａ、温度センサ２
６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ２６ｄ、湿度セン
サ２６ｅは可撓性の素子あるいは小型センサからなるの
でマットレス２５に埋め込んでも使用者に何ら違和感を
与えたり寝心地を損なうことなく、無意識のうちに使用
者の生体信号を検出できる。特に感圧センサ２６ａと振
動センサ２６ｃ、あるいは温度センサ２６ｂと湿度セン
サ２６ｅは一体となっているので、省スペース化が図れ
る。血圧や血液酸素飽和度の測定も従来のカフや（指や
耳に装着する）プローブは不要で、使用者は測定を意識
する必要がない。

【００６３】異常判定部２８は、体重異常検出手段２８
ａ、体温異常検出手段２８ｂ、体動異常検出手段２８
ｃ、脈拍数異常検出手段２８ｄ、呼吸数異常検出手段２
８ｅ、血圧異常検出手段２８ｆ、血液酸素飽和度異常検
出手段２８ｇ、発汗量異常検出手段２８ｈからなる。つ
まりベッド上の使用者の異常の有無は体重、体温、体動
量、脈拍数、呼吸数、血圧、血液酸素飽和度、発汗量か
ら総合的に判断するのでより精度の高い判定ができる。

【００６４】体重異常検出手段２８ａは、体重算出手段
２７ｂの出力から使用者の体重異常状態の有無を検出す
る。体重異常検出手段２８ａにはタイマが接続され、所
定期間内に所定範囲を越える体重変動があれば無線通信
手段２９、パーソナルコンピュータ３０に向け報知信号
を送出するものである。ここで所定期間及び所定範囲は
パーソナルコンピュータ３０から無線通信手段２９を介
し使用者ごとに自動設定される構成である。所定期間
（例えば１ヶ月）内に所定範囲を越える重量変動があれ
ば報知するため、体重の急激な変動に対する警告を発す
ることになる。一般に急激な体重減少は精神的ストレス
からくる食欲不振や消化器系の疾患、悪性腫瘍など、ま
た急激な体重増加は浮腫の発生などが考えられ、これら
を早期発見し健康管理を支援する作用がある。

【００６５】また体温異常検出手段２８ｂは、体温算出
手段２７ｃの出力から使用者の体温異常状態の有無を検
出する。体温異常検出手段２８ｂの構成例を図１９に示
す。２８１〜２８９は第１から第９の比較手段であり、
パーソナルコンピュータ３０で設定された所定値との大
小比較をする。第１の比較手段２８１は入力された現在
の体温データが所定値（例えば４０．０℃）より大きけ
ればハイ信号を出力し、そうでなければロー信号を出力
する。同様に第２の比較手段２８２は入力された現在の
体温データが所定値（例えば３４．０℃）より小さけれ
ばハイ信号を出力し、そうでなければロー信号を出力す
る。２９０は微分手段であり体温データの時間変化率を
出力する。第３の比較手段２８３では体温上昇率が所定
値（例えば１．０℃／ｈｒ）以上であればハイ信号を出
力する。同様に第４の比較手段２８４では体温下降率が
所定値（例えば１．５℃／ｈｒ）以上であればハイ信号
を出力する。第５の比較手段２８５では所定値（例えば
３７．５℃）より大きければハイ信号を出力する。継続
時間タイマ２９１は第５の比較手段からのハイ信号継続
時間に応じて値が増加する積分器であり、一旦ロー信号
が入力されるとゼロリセットされる構成となっている。
継続時間タイマ２９１からの継続時間出力は第７の比較
手段２８７において所定値（例えば３０分）より大きけ
ればハイ信号を出力する。同様に第６の比較手段２８６
では所定値（例えば３５．０℃）より小さければハイ信
号を出力する。継続時間タイマ２９２は第６の比較手段
からのハイ信号継続時間に応じて値が増加する積分器で
あり、一旦ロー信号が入力されるとゼロリセットされる
構成となっている。継続時間タイマ２９２からの継続時
間出力は第８の比較手段２８８において所定値（例えば
３０分）より大きければハイ信号を出力する。変動量測
定手段２９３は単位時間タイマ２９４で与えられた単位
時間（例えば１０時間）における使用者の体温変動量を
測定する。体温変動量は例えば単位時間における標準偏
差値とする。第９の比較手段２８９は変動量測定手段２
９３の出力が所定値（例えば２．０℃）より大きければ
ハイ信号を出力する。第１〜第４の比較手段、第７〜第
９の比較手段は全て正論理の論理和手段２９５に接続さ
れている。つまり第１〜第４の比較手段、第７〜第９の
比較手段のうち１つでもハイ信号が出力されていれば報
知信号を出力する構成である。

【００６６】所定時間内に所定範囲を越える体温変動が
ある場合ないし体温が所定時間以上継続して所定範囲を
越える場合報知信号を送出するので、緊急事態発生時に
迅速な処置が施せる。一般に体の細胞は３４℃以下また
は４０℃以上になると機能に変化をきたし、４０〜４２
℃が数時間続くと死に至ることもある。また中枢神経系
の細胞は４１℃を越えると正常に機能することができな
いといわれている。さらに通常乳幼児の体温は高く、高
齢者では低い。女性ではホルモンの影響で周期的な変動
が認められる。また成人期にあっても使用者によって相
当違いのあることが知られている。そこで使用者ごとに
判定基準を設定することによって異常の有無をより精度
よく判定できることになる。具体的には例えば同じ３
７．５℃でも女性で高温期にある使用者なら正常と判定
し、高齢者で平熱が３５．８℃くらいの使用者なら異常
と判定することになる。加えて発熱パターンには稽留
熱、弛張熱、間欠熱、波状熱、二峰熱、不定熱など種々
あり体温の経時変化を見ることで疾患の種類、緊急度を
判別できる。ところで体温はサーカディアンリズムを持
つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測
定値を得ることになる。また体温変動リズムは使用者ご
とに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使
用者の体温変動リズムに合致した判定基準を設けること
によって精度の高い監視装置が提供されることにもな
る。

【００６７】体動異常検出手段２８ｃ、脈拍数異常検出
手段２８ｄ、呼吸数異常検出手段２８ｅ、血圧異常検出
手段２８ｆ、血液酸素飽和度異常検出手段２８ｇ、発汗
量異常検出手段２８ｈも体温異常検出手段２８ｂと同様
の構成なので詳述しない。

【００６８】特に体動異常検出手段２８ｃによって、就
寝中の寝返り頻度など使用者の体動に応じた異常の有無
を検出できる。例えばベッド上に使用者が存在している
のに２時間以上継続して所定の体動がなければ床ずれ発
生の危険があり、所定時間以上体動が継続していれば発
作・痙攣などの危険があることを報知できる。心拍活動
や呼吸活動に伴う微小な体動（安静時にも発生）がなけ
れば死亡と確認できる。

【００６９】脈拍数異常検出手段２８ｄによって脈拍数
が所定範囲を逸脱したり所定範囲を所定時間以上継続し
て逸脱すれば報知信号を送出することで頻脈性不整脈や
徐脈性不整脈によって起こる発作、狭心症、心筋梗塞、
脳虚血、心停止などを早期発見ないし防止できる。ある
いは所定時間内に所定範囲を越える脈拍数変動がある場
合または所定範囲以下の脈拍数変動しかない場合報知信
号を送出するので、ある種の循環器系疾患を発見でき
る。脈拍数は明確なサーカディアンリズムを持ち、代謝
量に応じてある程度の変動を生ずるのが通常であるた
め、たとえ脈拍数が正常値（例えば毎分７０拍）として
も全く変動がなければ異常であると見なし報知すること
になる。一般には就寝によって代謝量が低下し、徐波化
が訪れるのが通常であり変動量を測定することで異常状
態の有無が把握できる。

【００７０】また呼吸数異常検出手段２８ｅによって呼
吸数が所定範囲を逸脱したり所定範囲を所定時間以上継
続して逸脱すれば報知信号を送出するので、頻呼吸、徐
呼吸、無呼吸などの呼吸異常を早期発見ないし防止でき
る。呼吸数は日常生活上、運動・入浴・睡眠あるいは外
気温や気圧などの外部環境、精神的興奮、痛み、体位な
どによって変化するが、年齢、体格などの個人差も大き
い。一般には体表面積あたりの代謝率が大である小児
は、成人より呼吸数が多いことが知られている。そこで
使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有
無をより精度よく判定できることになる。あるいは所定
時間内に所定範囲を越える呼吸数変動がある場合または
所定範囲以下の呼吸数変動しかない場合報知信号を送出
するので、ある種の呼吸器系疾患を発見する。呼吸数は
明確なサーカディアンリズムを持ち、代謝量に応じてあ
る程度の変動を生ずるのが通常であるため、たとえ呼吸
数が正常値（例えば毎分１５回）としても全く変動がな
ければ異常であると見なし報知することになる。

【００７１】また血圧異常検出手段２８ｆによって血圧
が所定範囲を逸脱した場合報知信号を送出するので、緊
急事態発生時に迅速な処置が施せる。特に高血圧には自
覚症状がなく持続するので、気づかないうちに動脈血管
の変性、循環血流量の減少が起きて、心臓・血管系、腎
臓、脳機能の障害を起こすことを回避することになる。
また脳への一過性虚血を起こさせる起立性低血圧症では
めまい、立ちくらみによる転倒事故などを報知によって
未然に防ぐことになる。使用者ごとに判定基準を設定す
ることによって慢性疾患だけでなく、急激に血圧上昇を
きたす高血圧性緊急症や急激に血圧低下をきたすショッ
クなどの異常をより確実に判定し報知できる。血圧が急
激に上昇し、血管収縮を起こし易くなる時刻は心筋梗塞
の多発時刻に一致しており、環境条件とは別にヒトには
「死にやすい時刻」のあることが指摘されている。そこ
で血圧検出手段をベッド、布団、毛布、シーツ、マット
レス、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽などの生
活用品に取り付けることで住居内にいる使用者の連続監
視が可能となる。また日常生活において安静を保持し穏
やかな心身状態のまま精度よく血圧測定できる。ところ
で血圧はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日の
うちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることにな
る。また血圧変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生
物時計に支配されたものであり、使用者の血圧変動リズ
ムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い
監視装置が提供されることにもなる。

【００７２】また血液酸素飽和度異常検出手段２８ｇに
よって血液酸素飽和度が使用者に適合した所定範囲を逸
脱した場合報知信号を送出するので、低酸素症や喘息な
ど呼吸器系の疾患に対する迅速な処置が施せる。

【００７３】また発汗量異常検出手段２８ｈによって多
汗の有無を検出できる。発汗量も使用者によって相当違
いのあることが知られている。乳幼児や肥満した使用者
は体重の割に体表面積が小さく体温が上昇しやすいた
め、多汗症の傾向がある。逆に高齢者では発汗量が少な
くなる。使用者ごとに判定基準を設定することによって
異常の有無をより精度よく判定できることになる。発汗
量が所定範囲を逸脱すれば報知信号を送出することで、
全身性の多汗を伴う甲状腺の病気、糖尿病、高血圧、白
血病などを早期発見ないし防止できることになる。

【００７４】在床判定手段２７ａ、体重算出手段２７
ｂ、体温算出手段２７ｃ、体動量算出手段２７ｄ、脈拍
数算出手段２７ｅ、呼吸数算出手段２７ｆ、血圧算出手
段２７ｇ、血液酸素飽和度算出手段２７ｈ、発汗量算出
手段２７ｉからの生体信号データ（ベッド在床時の体
重、体温、体動量、脈拍数、呼吸数、血圧、血液酸素飽
和度、発汗量）は直接無線通信手段２９を介してパーソ
ナルコンピュータ３０に転送され、日々の健康トレンド
として長時間にわたり蓄積された過去からの履歴が一目
で表示されるようになっている。

【００７５】つまり使用者には異常の有無だけでなく、
日々の体調が逐一わかる構成である。感圧センサ２６
ａ、温度センサ２６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ
２６ｄ、湿度センサ２６ｅは可撓性の素子あるいは小型
センサからなるのでマットレス２５以外でも使用者が接
するあらゆる生活用品に埋め込むことが可能である。使
用者に全く負担をかけることなく無拘束・非侵襲・非観
血に健康に関する基本的な生体信号を検出できる。体表
面に電極や測定装置を取り付ける必要がないので、感電
などの恐れもなく安全であり、取扱いが簡単で専門家を
必要としないという効果もある。つまり使用者は、日々
の生活の中で無意識のうちに健康診断を受診しているこ
とと等価になる。いちいち病院などの医療機関に出向
き、長時間を費やして検査を受ける必要もなくなる。日
常生活における様々な条件下でも長期間にわたり継続し
て生体信号を検出することで、個々の使用者特有の生理
的特徴を明らかにできる。特にベッドは使用者が毎日
（ほとんどの場合規則正しく決まった時間帯に）長時間
にわたり無負荷で安静状態を保持して横たわる環境であ
るため生体信号検出に適している。

【００７６】尚、この複合センサ部２６、生体信号処理
部２７、異常判定部２８及び無線通信手段２９はマット
レス２５内部に取り付ける例を示したが、布団、毛布、
シーツ、ベッドパッド、おむつ、椅子、便座、カーペッ
ト、浴槽など他の生活用品に取り付けてもよい。

【００７７】次に第８の実施例について図２０、図２１
を用いて説明する。本実施例が既に説明した第７の実施
例と異なる主な点は使用者の生体信号を検出するセンサ
の配置構成である。図２０において、２５は厚さ１０数
ｃｍ程度の弾力性あるマットレスであり、３つ折りでき
る構成である。このマットレス２５には縦２４行＊横８
列からなる１９２個のサーミスタ３１を網の目状に内蔵
されている。次に本発明のブロック構成を図２１に示
す。熱画像合成手段３２は一定間隔ごとにサーミスタ３
１各点から独立に出力される温度データから使用者の熱
画像を合成する。在床判定手段３３は、熱画像合成手段
３２で得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域
（山の部分）を抽出しこの連続温度領域が所定温度範囲
にあれば在床信号を表示手段３４に出力する。但し突出
して高温となる領域が存在する場合、これは電気アンカ
やカイロなど人体以外の発熱体であると見なし判定の対
象外とする。体温算出手段３５は在床判定手段３３から
在床信号が出力されている場合、熱画像合成手段３２で
得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域を抽出し
この連続温度領域中の最高温度信号を表示手段３４に出
力する。但し突出して高温となる領域が存在する場合、
これは電気アンカやカイロなど人体以外の発熱体である
と見なし無視する。寝位置算出手段３６は在床判定手段
３３から在床信号が出力されている場合、熱画像合成手
段３２で得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域
を抽出後この形状の重心位置を算出し表示手段３４に出
力する。同様に寝姿勢算出手段３７ではひと固まりの連
続温度領域の形状パターンを分類し寝姿勢情報として表
示手段３４に出力する。体動量算出手段３８は在床判定
手段３３から在床信号が出力されている場合、熱画像合
成手段３２で得られた熱画像の各画素ごとの微分値を１
９２画素分全て積算した値を体動量として表示手段３４
に出力する。微分は前回の熱画像を一旦フレームメモリ
に蓄積し今回熱画像との差分をとることで実現する。表
示手段３４は、現在の在・不在情報、使用者の体温、寝
位置、寝姿勢、体動量を常時表示している。

【００７８】使用者識別手段３９は在床判定手段３３か
ら在床信号が出力されている場合、熱画像合成手段３２
で得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域の輪郭
長さないし面積を使用者特有の体格情報であると見なし
識別信号を設定手段に出力する。設定手段４０はこの使
用者識別信号に基づき変動監視手段４１に対し、異常監
視基準を設定する。在床判定手段３３、体温算出手段３
５、寝位置算出手段３６、寝姿勢算出手段３７、体動量
算出手段３８はそれぞれ変動監視手段４１にも接続され
使用者に応じて設定された異常監視基準に基づき所定時
間に所定量以下の変動しかない場合に報知信号を報知手
段４２に向けて出力する。報知手段４２は変動監視手段
４１からの報知信号を受けるとブザー音をならす構成で
ある。

【００７９】つまり複数のサーミスタ３１の温度データ
から熱画像を合成することによって監視領域となるマッ
トレス２５上における使用者の在・不在の判別、在床時
の体温、寝位置、寝姿勢、体動量（動作）が常時監視で
きる。

【００８０】またこの生体信号抽出手段で抽出された生
体信号の周期が所定範囲逸脱の場合に継続時間を測定
し、この継続時間が所定値を越えた場合に報知すること
で異常状態判定の精度が高められる。特に生死の判定が
確実になる。

【００８１】特に変動監視手段４１によって、使用者ご
とに設定された異常監視基準に基づき不在床や体温、寝
位置、寝姿勢、体動量などに関し所定時間内に所定範囲
を越える変動がなければ報知信号を送出するので、使用
者の生死をはじめとする異常の有無が遠隔から精度よく
監視できる。使用者識別手段３９を設けているのでこの
マットレス２５に就寝する使用者が１人に限定されない
利点がある。高齢者福祉施設とりわけショートステイと
呼ばれる短期間の宿泊を伴う介護を実施している施設で
は、数日から数ヶ月のうちに次々と使用者が入れ替わ
る。このようなケースにおいては使用者ごとに異常監視
基準が自動設定される構成が、判定精度の向上により大
きく貢献する。

【００８２】尚、ここでは体動量算出手段３８からは使
用者の時々刻々の体動量を出力する構成としたが、体の
部位ごとの体動に応じた信号を直接出力することもでき
る。複数のサーミスタ３１をマットレス２５などの大き
な生活用品に配設する場合、体格、体型、体重、肥満度
に応じて体表面と接触するサーミスタ素子と接触しない
サーミスタ素子が出る。接触圧も異なってくる。そこで
得られた熱画像から使用者の身体的特徴を捉え、その経
時変化を使用者自らに対し表示・報知することで、徐々
に変化する自らの体型に対する警告を発する構成を付加
してもよい。

【００８３】またここではセンサとして温度を測定する
サーミスタを用いたが、重量、振動、可視光、赤外線、
音声、超音波など他のセンサを複数個備え、領域ごとに
分割して２次元画像を構成してもよい。センサの取り付
け場所や監視領域もこれに限るものではない。センサ総
数や配置間隔もこれに限らない。本実施例では縦２４行
＊横８列１９２個をそのまま熱画像に変換する説明とし
たが、空間フィルタリングや時間フィルタリングなどの
演算を施すことによってより少ないセンサ総数の情報か
ら画像を高分解化、鮮鋭化してもよい。１個あるいは１
次元状に配設した数個のセンサをスキャン駆動すること
で２次元化してもよい。また脈拍数検出手段２７ｅにお
ける使用者の脈拍数の算出は振動センサ２６ｃの出力で
なく、感圧センサ２６ａや光電センサ２６ｄの出力によ
って実現してもよい。さらにこれらを組み合わせて信頼
性や精度の向上を図ってもよい。

【００８４】次に第９の実施例について図２２を用いて
説明する。図２２において４３は使用者の体表面から発
生した振動加速度を検出する圧電センサであり、ポリフ
ッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）等の高分子圧電材料を薄膜
化し両側に電極を付着させたものを同軸ケーブル状にシ
ールド加工してある。この同軸ケーブルは可撓性を有し
（直径２ｍｍ程度で）外部から混入する電磁波ノイズの
影響を除去すると同時に防水処理も施されている。４４
は体動検出手段であり、圧電センサ４３の出力をインピ
ーダンス変換しローパスフィルタを通した後、数千倍に
増幅して体動に伴う振動成分だけを抽出し体動信号を時
系列データとして出力している。体動パターン学習手段
４５はニューラルネットワークからなり、体動検出手段
４４からの出力を常時監視し使用者の常日頃の体動パタ
ーンを記憶・蓄積・更新している。設定手段４６は体動
パターン学習手段４５の出力に基づき使用者の異常判定
基準を設定し異常体動判定手段４７に出力している。つ
まり設定手段４６では使用者の過去の履歴に基づき異常
判定基準が設定されている。異常体動判定手段４７はニ
ューラルネットワークからなり体動抽出手段４４から現
在出力されている時系列データパターンと設定手段４６
で設定された異常判定基準とを照合（パターンマッチン
グ）し異常状態発生中と判定した場合、異常発生信号を
出力する。継続時間タイマ４８は異常体動判定手段４７
から出力された異常発生信号の継続時間を測定し、この
継続時間が所定時間（例えば５分間）以上となった場
合、報知手段４９のブザーを駆動するものである。ここ
で異常体動判定手段４７と継続時間タイマ４８との間、
あるいは継続時間タイマ４８と報知手段４９との間は通
信回線で接続され遠隔報知ができる構成となっている。

【００８５】上記構成において異常体動判定手段４７は
普段と異なる使用者の体動パターンから痙攣、ふるえ、
もがきなどの異常動作の有無を判定し、報知によって介
護者が駆けつけ緊急処置をとることができる。使用者の
通常の体動パターンは使用者ごとに大きく異なるため、
設定手段４６で使用者ごとに異常判定基準を自動的に設
定することで、異常状態の有無に関する判定精度は飛躍
的に向上する。

【００８６】次に第１０の実施例について図２３を用い
て説明する。図２３において５０は音声を検出するため
の単一指向性コンデンサマイク（以下マイクと称す）で
ありマットレスに埋め込まれている。音声抽出手段５１
はマイク５０の出力信号から使用者の発する音声信号だ
けを分離するものである。使用者の発する音声信号でも
咳きやくしゃみなど一過性の衝撃音は音声抽出手段５１
でキャンセルする。音量算出手段５２は使用者の発する
音声の音量を算出し異常判定手段５３に出力する。一
方、呼吸数算出手段５４は音声抽出手段５１で抽出され
た使用者の音声を周波数解析することによって１分間あ
たりの呼吸数を算出し異常判定手段５３に出力する。５
４は赤外線センサからなる人体センサであり、異常判定
手段５３に使用者の存在有無を知らせる信号を出力す
る。異常判定手段５３は使用者が存在する場合、設定手
段５５で設定された使用者ごとの異常判定基準に基づき
異常の有無を判定し、異常があれば異常判定信号を報知
手段５５に出力する。報知手段５５は遠隔地にあり異常
判定信号を受信すると介護者などの監視者にブザー報知
する構成である。異常判定手段５３は音量検出手段５２
及び呼吸数算出手段５４の出力を用い、(1)所定値以下
の音量が所定時間以上継続した場合(2)所定値以上の音
量が所定時間以上継続した場合(3)呼吸数が所定値以下
の場合(4)呼吸数が所定値以上の場合(5)呼吸数の変動率
が所定値以上の場合のうち１つでも成立すれば異常判定
信号を出力するが、具体的な構成は第７の実施例で説明
したものと同様なので詳述しない。

【００８７】上記構成において異常判定手段５３は(1)
使用者がいるのに寝息が全くない状態（無呼吸か死亡）
を検出する。 (2)いびき、叫び声、うめき声など異常な発声を検出す
る。 (3)無呼吸や徐呼吸を検出する。 (4)頻呼吸、浅促呼吸を検出する。 (5)代謝異常を検出する。 ことに対応している。特に叫び声など日常生活上、使用
者の常識にあった行為をするだけで監視者を呼び出すこ
とができる。高齢者や障害者などの使用者が遠隔場所に
いる介護者を呼びたい場合、ボタン操作することなく単
に音声を発するだけでよい。異常判定基準は使用者ごと
に設定されているため、誤動作なく判定できる。

【００８８】尚、本実施例ではマイク５０で検出した信
号から使用者の音量と呼吸数を算出して異常判定するも
のとしたが、パターン分類によってチェーンストークス
呼吸やビオー呼吸、クスマウル大呼吸など特異な呼吸型
を検出させるようにしてもよい。呼吸数だけでなく呼吸
の深さ、吸息と呼息それぞれの長さなどを検出し異常の
有無を判定してもよい。またあらかじめ特定の音声内容
（例えば「苦しい」）に対して異常判定信号を出力させ
るようにしてもよい。さらに音量に応じて異常と見なす
のに要する所定時間を変えてもよい。あるいはマイク５
０で検出した信号のみから使用者の存在有無を判定した
り、使用者の発話の有無、発声発語量を検出してもよ
い。マイク５０を複数個設け、使用者の位置情報を算出
してもよい。

【００８９】次に第１１の実施例について図２４を用い
て説明する。図２４において５０は音声を検出するため
の単一指向性コンデンサマイク（以下マイクと称す）で
ありマットレスに埋め込まれている。いびき判定手段５
７はマイク５６の出力から使用者の発するいびき音だけ
を抽出するものである。一方使用者識別手段５８はマイ
ク５６の出力信号から使用者を識別する。設定手段５９
は使用者識別手段５８の出力を用い、使用者ごとにいび
きを抑制するか否かの抑制基準値を設け、いびき判定手
段５７に出力する。いびき判定手段５７では抽出された
いびき音の音量が設定手段５９で設定された抑制基準値
を上回れば、アクティブノイズコントロール機構を持つ
消音手段６０を駆動して使用者が発するいびき音を消音
するとともに、揺動手段６１を駆動することでマットレ
スを振動させる。

【００９０】上記構成においていびき判定手段５７が使
用者ごと設定手段５９で設定された抑制基準値に基づき
いびき抑止を判定し、いびき音を消音させる消音手段６
０やマットレスを振動させる揺動手段６１を備えたこと
により、使用者の呼吸困難や周囲への安眠妨害などを回
避することができる。同じいびき音でも使用者の健康異
常につながるか否か周囲へ迷惑になるかならないかは使
用者によってまた使用条件によって変わってくる。同室
に１名しかいない場合、使用者が少しいびきをかいただ
けでマットレスを揺動されると逆に熟睡できにくくな
る。そこで使用者ごとに異なる抑止基準値を設けること
で使用者に最も適したいびき抑止制御が実現できる効果
がある。

【００９１】尚、本実施例ではいびき音という音声パタ
ーンの有無を判定するものとしたが、泣き声、うめき声
など他の特定音声パターンを検出するようにしてもよ
い。使用者が乳幼児の場合、泣き声に応じてベッドを低
周波で揺動し、心理的不安を解消させるようにしてもよ
い。また音声パターンによって緊急度を分別し、遠隔地
にいる監視者に内容を報知してもよい。

【００９２】次に第１２の実施例について図２５、図２
６を用いて説明する。図２５において６２は失禁パンツ
であり、この失禁パンツ６２内部に排泄検出手段６３及
び筋電計６４を備えている。排泄検出手段６３は排尿の
有無を検出する水分計６３ａと排便の有無を検出する小
型のガスセンサ６３ｂ（図示せず）からなる。水分計６
３ａは可撓性薄膜電極間のインピーダンス変化によって
おむつ内の水分量を測定し、またガスセンサ６３ｂは排
便時の臭いの有無を判定する。筋電計６４は貯尿時の膀
胱括約筋の緊張を検出するため腹壁及び大腿部に４つの
可撓性薄膜電極を装着しインピーダンスの変化より膀胱
の膨らみを見るためのものである。排尿検出手段６３、
筋電計６４はそれぞれ腰部に取り付けられている厚さ５
ｍｍ程度の無線送信手段６５に接続されている。無線送
信手段６５は排尿検出手段６３、筋電計６４からの出力
信号を一定間隔で信号処理部６６に送信する。信号処理
ユニット６６では排泄の有無あるいは排泄時期の推定を
行い、ＬＣＤ表示ないしブザーで介護者などの監視者に
その旨を報知する構成である。尚この無線送信手段６５
は失禁パンツ６２から取り外して用いることも可能であ
る。次に本発明のブロック構成を図２６に示す。失禁パ
ンツ６２には前述のように水分計６３ａ、ガスセンサ６
３ｂ、筋電計６４、無線送信手段６５が取り付けられて
いる。一方信号処理ユニット６６は、無線送信手段６７
から送信された使用者の排尿・排便の有無、筋電図情報
を無線受信手段６７で受け、報知手段６８でＬＣＤ表示
ないしブザー報知する。また使用者の排尿・排便の有
無、筋電図情報は排泄時期推定手段６９に伝えられる。
排泄時期推定手段６９には、カレンダー・現在時刻を計
時する時計７０、雰囲気温度を測定する温度計７１、使
用者の通常の排泄時期や食事時刻などを設定する設定手
段が接続され、過去の排泄時期を学習することによって
次回の排泄時期を推定する。この排泄時期推定手段６９
は記憶手段と学習手段を備え、記憶手段に蓄積された過
去からの使用者の排泄間隔、排泄時刻といった履歴情報
をもとに次回の排泄時期を学習、推定している。またこ
の排泄時期推定にはリカレント型のニューラルネットワ
ークを用いている。報知手段６８は使用者の排泄（排
尿、排便）時には連続するブザー音で監視者に報知し、
使用者の排泄５分前が推定された時には断続するブザー
音で監視者に報知する。

【００９３】上記構成において排泄検出手段６３が失禁
パンツ６２に内蔵されているので夜尿症や痴呆高齢者、
障害者の失禁などの有無が即時に検出でき、使用者の健
康を保つことができる。特に排泄時に報知するので、介
護者が排泄の有無にかかわらず一定時間ごとにおむつか
えをする必要もない。介護者にとって負担が楽になるば
かりか、使用者の安眠や生活を不要に乱すこともない。

【００９４】水分計６３ａ、ガスセンサ６３ｂ、筋電計
６４は失禁パンツ６２に埋め込まれており、使用者を何
ら拘束せず、違和感を与えることもない。水分計６３ａ
や筋電計は電極間のインピーダンス変化から排尿の有
無、筋電図を検出するので、経年変化によって電極間イ
ンピーダンスが若干ドリフトしても変化分を測定するの
で誤差が累積しない。

【００９５】さらに排泄時期推定手段６９で次回の排泄
時期を推定し報知信号を送出するので、便意を自覚でき
ないまたは表現できない障害者、痴呆高齢者、幼児など
を事前に所定の場所に導き、排泄させることができ使用
者の清潔を保つことになる。介護者にとってもおむつ交
換の頻度が激減する。時計７０、温度計７１を接続する
ことで季節や時間帯、室内温度など外部環境要因に応じ
て判定条件も自動的にスライドし、判定精度が向上す
る。

【００９６】尚、ここでは排泄の有無について言及した
が、排尿や排便の量や質を検出する構成を備えてもよ
い。排泄時期を推定するための環境条件として信号処理
ユニット６６内に時計７０と温度計７１を備えるものと
したが、使用者近傍の温湿度、気流、着衣量などの条件
を検出し付加してもよい。使用者自身の生体信号として
筋電計６４以外の脈拍数や呼吸数、血圧、体温などを検
出し付加してもよい。

【００９７】また取り付けるものは失禁パンツ６２に限
らず、ベッド、布団、毛布、シーツ、マットレス、おむ
つ、椅子、便座、カーペット、浴槽などの生活用品に取
り付けてもよい。

【００９８】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明の
監視装置によれば、使用者ごとの判定基準に基づいて複
数種類の生体信号から使用者の身体状態が判定されるの
で、判定精度が高められる。また、それに基づいて制御
内容を変えるため、常に使用者に最適の制御がなされ
る。生体信号に関しては同じデータでも使用者ごとに正
常か異常かの基準が異なるのが常であり、これにより判
定精度は向上し、ある種の疾患を早期発見、報知するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における監視装置のブロ
ック図

【図２】同装置における設定手段３のブロック図

【図３】生体信号出力信号と正常、異常との関係を示し
た図

【図４】同装置における判定手段４のブロック図

【図５】本発明の第２の実施例における監視装置のブロ
ック図

【図６】本発明の第３の実施例における監視装置のブロ
ック図

【図７】同装置における設定手段９の学習機構を示した
図

【図８】本発明の第４の実施例における監視装置のブロ
ック図

【図９】同装置における生体情報検出手段１の取り付け
構造を示した図

【図１０】同装置における使用者識別手段１０のブロッ
ク図

【図１１】同装置における設定手段１３で生成する判定
基準を示す図

【図１２】本発明の第５の実施例における監視装置のブ
ロック図

【図１３】同装置における判定手段１５のブロック図

【図１４】本発明の第６の実施例における監視装置の斜
視図

【図１５】同装置における荷重センサ２３の出力波形を
示した図

【図１６】同装置における荷重センサ信号処理部２４の
ブロック図

【図１７】本発明の第７の実施例における監視装置の取
り付け構造を示した図

【図１８】同装置における監視装置のブロック図

【図１９】同装置における体温異常検出手段２８ｂのブ
ロック図

【図２０】本発明の第８の実施例における監視装置のサ
ーミスタ３１の取り付け位置を示した図

【図２１】同装置における監視装置のブロック図

【図２２】同装置における体温算出手段２７ｃのブロッ
ク図

【図２３】本発明の第９の実施例における監視装置のブ
ロック図

【図２４】本発明の第１０の実施例における監視装置の
ブロック図

【図２５】本発明の第１１の実施例における監視装置の
斜視図

【図２６】同装置における監視装置のブロック図

【符号の説明】

１、１１ 生体情報検出手段 ３ 設定手段 ４ 判定手段 ５ 制御手段 ６ 使用者識別手段 ７ 記憶手段 ８ 設定手段 １４ 健康情報データベース １６ 第１の無線送受信手段 １９ タイマ ２７ａ 在床判定手段 ２７ｂ 体重算出手段 ２７ｃ 体温算出手段 ２７ｄ 体動量算出手段 ２７ｅ 脈拍数算出手段 ２７ｆ 呼吸数算出手段 ２７ｇ 血圧算出手段 ２７ｈ 血液酸素飽和度算出手段 ２７ｉ 発汗量算出手段 ２９１ 継続時間タイマ ２９３ 変動量測定手段 ２９５ 論理和手段 ３２ 熱画像合成手段 ３６ 寝位置算出手段 ３７ 寝姿勢算出手段 ４５ 体動パターン学習手段 ５１ 音声抽出手段 ５７ いびき判定手段 ６０ 消音手段 ６１ 揺動手段 ６３ 排尿検出

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 17/60 １２６ Ａ６１Ｂ 5/10 ３２０Ｚ ３１０Ｚ 5/02 Ｈ (72)発明者 山内 美幸 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 梅景 康裕 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 4C017 AA08 AA09 AA10 AA14 AA16 AA20 AB03 AB10 AC28 AC40 BB12 BC11 BC16 BD06 CC02 CC06 DD17 FF30 4C038 SS08 ST00 SV01 SX05 SX11 VA04 VA07 VB31 VB32 VC01 VC20

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 使用者の複数の種類の生体信号を検出す
   る生体情報検出手段と、前記生体情報検出手段のうち少
   なくとも１つの生体信号の出力に基づいて使用者の特徴
   を抽出し使用者を識別する使用者識別手段と、前記生体
   情報検出手段の時系列データを蓄積する記憶手段と、前
   記記憶手段に蓄積された複数の種類の生体信号の時系列
   データに基づいて使用者ごとの判定基準をファジィメン
   バーシップ関数により設定する設定手段と、前記記憶手
   段に蓄積された前記生体信号の時系列データ及び前記判
   定基準に基づき使用者の身体状態を判定する判定手段
   と、前記判定手段の判定結果に応じて報知信号を発する
   制御手段とを備えた監視装置。
2. 【請求項２】 生体情報検出手段は、体温検出手段、血
   圧検出手段、体動検出手段、脈拍数検出手段、呼吸数検
   出手段のうちすくなくともいずれか１つ以上からなるこ
   とを特徴とする請求項１記載の監視装置。
3. 【請求項３】 使用者識別手段は、生体情報検出手段に
   より検出された時系列データに基づいてカオスアトラク
   タを演算し使用者の特徴を抽出する構成とした請求項１
   または２記載の監視装置。
4. 【請求項４】 生体情報検出手段はマットレス、布団、
   毛布、シーツ、ベッドパッド、おむつ、椅子、便座、カ
   ーペット、浴槽などの生活用品にとりつけたことを特徴
   とする請求項１から３のいずれか１項記載の監視装置。