JP2005198781A - Respiration monitoring apparatus - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a respiration monitoring apparatus which can monitor (observe) a state of respiration of a sleeping person with high precision. <P>SOLUTION: Peak frequencies within 256 cycles of signals acquired from individual sensors are specified for the individual sensors (S410). The specified individual peak frequencies are classified in prescribed individual frequency bands and a number of the sensors to output the peak frequencies is counted for each the frequency band (S420). The individual sensors constituting the frequency band to which the largest number of the sensors belong are selected as a sensors group SGm (S430). These individual sensors are sorted into phase groups having a phase width of π/5 on the basis of output signals from the individual sensors constituting the sensors group SGm (S440). The output signal from the sensor which belongs to the phase group having the largest number of the sensors and an inverted signal of the output signal from the sensor which belongs to a group with a phase deviation of π from the above phase group are added and averaged to calculate a respiration signal (S450-S470). <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は、就寝者の呼吸状態をモニタ(監視)することができる呼吸モニタ装置に関する。  The present invention relates to a respiratory monitoring device that can monitor (monitor) a respiratory state of a sleeping person.

従来の、睡眠中の呼吸状態をモニタするモニタ装置として、特許文献1に開示された呼吸器系疾患のモニタ装置がある。このモニタ装置は、寝具の下に所定の分布で設置され、印加荷重に対応した荷重信号を出力する複数の荷重センサを備え、荷重センサの荷重信号から就寝者の呼吸数に対応する周波数帯域の信号を呼吸信号として算出する。   As a conventional monitor device for monitoring a respiratory state during sleep, there is a respiratory disease monitor device disclosed in Patent Document 1. This monitor device is installed under a bedding with a predetermined distribution, and includes a plurality of load sensors that output a load signal corresponding to an applied load, and a frequency band corresponding to a sleeper's respiration rate from the load signal of the load sensor. The signal is calculated as a respiratory signal.

このモニタ装置が呼吸信号を算出するときには、まず、荷重センサの荷重信号を周波数解析して呼吸数に対応する周波数帯域のパワースペクトルを算出する。次に、そのパワースペクトルの強度が大きい荷重センサを基準センサとし、この基準センサと略同位相あるいは略逆位相の少なくとも一方の荷重信号を出力する荷重センサを選択する。そして、基準センサが出力する荷重信号に対し、選択した荷重センサが出力する略同位相の荷重信号はそのまま加算し、選択した荷重センサが出力する略逆位相の荷重信号は位相を反転させた荷重信号を加算して、呼吸信号を算出する。
特開2001−37742号公報
When the monitor device calculates a respiratory signal, first, the load signal of the load sensor is subjected to frequency analysis to calculate a power spectrum in a frequency band corresponding to the respiratory rate. Next, a load sensor having a large power spectrum intensity is used as a reference sensor, and a load sensor that outputs at least one load signal substantially in phase with or substantially opposite in phase to the reference sensor is selected. Then, the load signal output by the selected load sensor is added as it is to the load signal output by the reference sensor, and the load signal output by the selected load sensor is the load whose phase is inverted. The respiration signal is calculated by adding the signals.
JP 2001-37742 A

しかしながら、上記の従来技術のモニタ装置では、呼吸以外の要因による荷重、例えば就寝者の微動のような、呼吸に比較して大きな動作による荷重が荷重センサに印加されると、その印可された荷重センサが基準センサとして選択されてしまい、呼吸信号の精度が低下するという問題がある。   However, in the above-described conventional monitor device, when a load due to a factor other than breathing, for example, a sleeper's tremor, is applied to the load sensor, a load applied by a large motion compared to breathing is applied. There is a problem that the sensor is selected as the reference sensor and the accuracy of the respiration signal is lowered.

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、より精度良く就寝者の呼吸状態をモニタ(監視)することができる呼吸モニタ装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to provide a respiratory monitor device capable of monitoring (monitoring) a sleeper's respiratory state with higher accuracy.

上記課題を解決するためになされた請求項1に記載の呼吸モニタ装置は、就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力する複数のセンサと、呼吸信号算出手段とを備える。呼吸信号算出手段は、センサが出力する信号を周波数領域に変換し、その変換した信号の特徴に基づいてセンサを選択し、その選択したセンサが出力する信号に基づいて呼吸信号を算出する。なお、センサの配置について、「所定の分布」というのは、例えば、等間隔の分布や、就寝者の呼吸動作の現れ具合に対応した非等間隔の分布等を意味する。   The respiratory monitor device according to claim 1, wherein the respiratory monitor device according to claim 1 is arranged in a predetermined distribution under a sleeping person and outputs a signal corresponding to a load or vibration from the sleeping person. And a respiratory signal calculation means. The respiration signal calculating means converts a signal output from the sensor into a frequency domain, selects a sensor based on the characteristics of the converted signal, and calculates a respiration signal based on the signal output from the selected sensor. As for the sensor arrangement, the “predetermined distribution” means, for example, an evenly spaced distribution, an unevenly spaced distribution corresponding to the appearance of a sleeper's breathing motion, or the like.

本願発明者らは、呼吸に伴う就寝者の体動は体の多くの箇所で確認できることに着目した。そして、複数のセンサを有する呼吸モニタ装置においては、呼吸を要因とする就寝者の体動を捉えるセンサの出力信号には様々な特徴があることに着目した。例えば周期性や前後の波形との相関等である。したがって、この特徴を捉えやすくするため、出力信号を周波数領域に変換し、変換した信号の特徴に基づいてセンサを選択することを考えた。   The inventors of the present application focused on the fact that the body movement of a sleeping person accompanying breathing can be confirmed at many places on the body. In a respiratory monitor device having a plurality of sensors, attention was paid to the fact that there are various characteristics in the output signal of a sensor that captures the body motion of a sleeping person caused by respiration. For example, there are periodicity and correlation with the front and rear waveforms. Therefore, in order to make it easy to capture this feature, it was considered to convert the output signal to the frequency domain and select a sensor based on the feature of the converted signal.

このようにセンサを選択して呼吸信号を算出するようになっていれば、呼吸以外の要因を含む信号を出力するセンサのほとんどを除外して呼吸信号を生成することができる。その結果、呼吸信号の精度を従来の呼吸モニタ装置に比較して向上させることができる。   If the sensor is selected and the respiration signal is calculated in this way, most of the sensors that output signals including factors other than respiration can be excluded to generate the respiration signal. As a result, the accuracy of the respiration signal can be improved as compared with the conventional respiration monitor device.

ところで、センサを選択する際の具体的な特徴というのは、例えば請求項2に記載のような特徴に基づいてセンサを選択するようになっているとよい。つまり、センサが出力する信号のスペクトルのピーク周波数をセンサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が最も多く存在する周波数帯を決定し、その決定した周波数帯に含まれる前記ピーク周波数を有する信号を出力するセンサを選択するとよい。ここで言う「ピーク周波数」というのは、例えば、スペクトルとして振幅スペクトルを用いた場合は最も大きな振幅値を持つ周波数を意味し、スペクトルとしてパワースペクトルを用いた場合は最も大きなパワー値を持つ周波数を意味する。また、最も大きな振幅値や最も大きなパワー値でなくとも、2番目、3番目に大きな振幅値やパワー値を持つ周波数についても「ピーク周波数」として捉えてもよい。また、決定する周波数帯の幅としては、0.03Hz程度の幅を有する周波数帯であるとよい。   By the way, the specific characteristics when selecting the sensor may be such that the sensor is selected based on the characteristics described in claim 2, for example. That is, the peak frequency of the spectrum of the signal output from the sensor is specified for each sensor, the frequency band in which the specified peak frequency exists most is determined, and the signal having the peak frequency included in the determined frequency band is determined. A sensor to be output may be selected. The term “peak frequency” as used herein means, for example, the frequency having the largest amplitude value when an amplitude spectrum is used as a spectrum, and the frequency having the largest power value when a power spectrum is used as a spectrum. means. Further, the frequency having the second and third largest amplitude values and power values may be regarded as the “peak frequency” even if they are not the largest amplitude value and the largest power value. The frequency band to be determined is preferably a frequency band having a width of about 0.03 Hz.

本願発明者らは、上述したように呼吸に伴う就寝者の体動は体の多くの箇所で確認できることに着目した。そして、複数のセンサを有する呼吸モニタ装置においては、呼吸以外の要因(例えば就寝者の微動等)に対応したピーク周波数を出力するセンサの数は、呼吸に対応したピーク周波数を出力するセンサの数と比較して少ないことに着目した。例えば、就寝者が右腕を動かした場合、右腕の下に設置されたセンサは、その動きに対応したピーク周波数を出力するが、就寝者の肩や背中や腰等の下に設置された他のセンサは就寝者の呼吸に対応したピーク周波数を出力し続ける。   The inventors of the present application focused on the fact that the sleeper's body movement accompanying breathing can be confirmed in many parts of the body as described above. In a respiratory monitor device having a plurality of sensors, the number of sensors that output a peak frequency corresponding to a factor other than breathing (for example, a fine movement of a sleeping person) is the number of sensors that output a peak frequency corresponding to respiration. We focused on the fact that it is less than For example, when a sleeping person moves his right arm, the sensor installed under the right arm outputs a peak frequency corresponding to the movement, but other sensors installed under the sleeping person's shoulder, back, waist, etc. The sensor continues to output the peak frequency corresponding to the sleeper's breathing.

したがって、請求項2に記載の呼吸モニタ装置のように、ピーク周波数が最も多く存在する周波数帯を決定し、その決定した周波数帯に含まれるピーク周波数を有する信号を出力するセンサを選択し、その選択したセンサが出力する信号に基づいて呼吸信号を算出するようになっていれば、呼吸以外の要因を含む信号を出力するセンサのほとんどを除外して呼吸信号を生成することができる。その結果、呼吸信号の精度を従来の呼吸モニタ装置に比較して向上させることができる。   Therefore, as in the respiratory monitoring device according to claim 2, the frequency band in which the peak frequency exists most is determined, the sensor that outputs the signal having the peak frequency included in the determined frequency band is selected, and If the respiration signal is calculated based on the signal output from the selected sensor, most of the sensors that output signals including factors other than respiration can be excluded to generate the respiration signal. As a result, the accuracy of the respiration signal can be improved as compared with the conventional respiration monitor device.

ところで、呼吸信号算出手段は、周波数帯を決定する際に、他に何ら条件なく、ピーク周波数が最も多く存在するという条件だけで、周波数帯を決定するようになっていてもよいが、このようになっていると、例えば就寝者が寝返りのような、体の広範囲に渡る動作を行った際に、その寝返りの動作に対応する周波数帯が選択されてしまうおそれがある。そのため、請求項3に記載のように、呼吸信号算出手段は、周波数帯を決定する際に、予め定められた呼吸周波数帯に含まれるピーク周波数のみを用いて周波数帯の決定を行うようになっているとよい。ここで言う「予め定められた呼吸周波数帯」とは、具体的には0.2Hz〜0.5Hz程度を意味する。   By the way, when determining the frequency band, the breathing signal calculation means may determine the frequency band only under the condition that the peak frequency exists most without any other conditions. In this case, for example, when a sleeping person performs an action over a wide range of the body such as turning over, the frequency band corresponding to the turning over action may be selected. Therefore, as described in claim 3, when determining the frequency band, the respiratory signal calculation means determines the frequency band using only the peak frequency included in the predetermined respiratory frequency band. It is good to have. The “predetermined respiratory frequency band” here means specifically about 0.2 Hz to 0.5 Hz.

このようになっていれば、就寝者が寝返りをうった場合のような多くのセンサがその動きを捕捉してしまうような場合でも、上記周波数帯を決定する際にそのようなセンサの出力が除外されて決定されるため、算出される呼吸信号の精度が向上する。   In this case, even when many sensors, such as when a sleeper turns over, capture the movement, the output of such a sensor is determined when determining the frequency band. Since it is determined by being excluded, the accuracy of the calculated respiratory signal is improved.

また、呼吸信号算出手段は、呼吸信号を算出する際に、選択したセンサが出力する信号の全てを加算平均して呼吸信号を算出するようになっていてもよいが、このようになっていると、センサの出力信号に含まれる有効な情報までもがならされてしまうおそれがある。なぜなら、呼吸による体の動作は、背中を例にとってみても肩に近い部分と腰に近い部分とでは約半周期、位相が異なり、このように約半周期、位相がずれた信号をそのまま加算してしまうと信号が打ち消されてしまうからである。また、他の体の部位においても、呼吸に基づく動作から得られる信号に様々な位相のずれがみられる。   In addition, when calculating the respiratory signal, the respiratory signal calculating means may calculate the respiratory signal by averaging all signals output from the selected sensor. In such a case, there is a risk that even valid information included in the output signal of the sensor may be distorted. This is because the movement of the body due to breathing is different for the half-cycle and phase in the part close to the shoulder and the part near the waist even if the back is taken as an example. This is because the signal will be canceled. Also, in other body parts, various phase shifts are observed in signals obtained from motion based on respiration.

したがって、請求項4に記載のように、呼吸信号算出手段は、呼吸信号を算出する際に、選択したセンサが出力する信号をその位相に基づいて、予め定められた位相幅によって分けられたグループに分類し、信号の数が最も多いグループと、そのグループの中心位相から位相が半周期ずれた位相が属するグループとを選択し、これら二つのグループに属する各信号のうち、一方のグループに属する各信号の位相を反転させてもう一方のグループに属する各信号と加算し、呼吸信号を算出するようになっているとよい。ここで言う「信号をその位相に基づいて、予め定められた周期の位相幅によって分けられたグループに分類し」というのは、例えば1周期2πを10等分に分けたグループ(つまりπ/5の位相幅によって分けたグループ)に、信号をその位相に基づいて振り分けることを意味する。なお、このようにグループを設定した場合、0〜π/5の位相幅であるグループの中心位相はπ/10である。   Therefore, as described in claim 4, when calculating the respiration signal, the respiration signal calculating means divides the signal output from the selected sensor based on the phase based on a predetermined phase width. The group having the largest number of signals and the group to which the phase whose phase is shifted by a half cycle from the central phase of the group belongs are selected, and one of the signals belonging to these two groups belongs to one group. The respiratory signal may be calculated by inverting the phase of each signal and adding it to each signal belonging to the other group. Here, “the signal is classified into a group divided by a phase width of a predetermined period based on the phase” means, for example, a group in which one period 2π is divided into ten equal parts (that is, π / 5). Means that the signal is distributed to the group divided according to the phase width) based on the phase. When the group is set in this way, the center phase of the group having a phase width of 0 to π / 5 is π / 10.

そして、呼吸信号を算出する際には、上記二つのグループに属する信号のうち、一方のグループに属する信号の位相を反転(振幅値を反転)させ、もう一方のグループに属する信号に加算させて呼吸信号を算出するとよい。また、一方のグループに属する信号の位相を、両グループ間の中心位相の差がなくなる時間方向にπだけずらし、もう一方のグループに属する信号と加算して呼吸信号を算出するようになっていてもよい。なお、加算した後、加算した信号の数で割り算をして呼吸信号を算出してもよい。   When calculating the respiratory signal, the phase of the signal belonging to one of the two groups is inverted (the amplitude value is inverted) and added to the signal belonging to the other group. A respiratory signal may be calculated. Also, the respiratory signal is calculated by shifting the phase of the signal belonging to one group by π in the time direction in which there is no difference in the center phase between the two groups, and adding it to the signal belonging to the other group. Also good. Note that after the addition, the respiratory signal may be calculated by dividing by the number of added signals.

このように、体の各部から得られた、位相にずれのある信号の一部を選択して実質的に位相補正して呼吸信号を生成するようになっていれば、より正確な呼吸信号を生成することができる。   In this way, if a part of the signal obtained from each part of the body that is out of phase is selected and the phase signal is substantially corrected to generate a respiratory signal, a more accurate respiratory signal can be obtained. Can be generated.

ところで、上述したような様々な工夫を行った場合でも、例えば一定周期を持つ四肢の運動のような就寝者の体動の情報が呼吸信号に含まれてしまう場合も考えられる。そのため、請求項5に記載の呼吸モニタ装置のように、更に判定手段を備えるように構成し、その判定手段が、呼吸信号算出手段が算出した呼吸信号から一波長分毎に呼吸信号を抽出し、その抽出した一波長分の呼吸信号の振幅が、他の一波長分の呼吸信号の振幅と比較して予め定められた比較基準値以上に大きいか否かを判定するようになっているとよい。ここで言う「予め定められた比較基準値」というのは、例えば「3ボルト」というような具体的な値でも良いし、「2倍」というような相対的な値でも良い。   By the way, even when various measures as described above are performed, there may be a case where information on the sleeper's body movement such as movement of a limb having a fixed period is included in the respiratory signal. For this reason, as in the respiratory monitoring device according to claim 5, the apparatus is further provided with a determination unit, which extracts a respiration signal for each wavelength from the respiration signal calculated by the respiration signal calculation unit. When the amplitude of the extracted respiratory signal for one wavelength is compared with the amplitude of the other one wavelength of respiratory signal, it is determined whether or not it is greater than a predetermined comparison reference value. Good. The “predetermined comparison reference value” mentioned here may be a specific value such as “3 volts” or a relative value such as “twice”.

このように判定手段が判定を行い、その判定結果を報知したり、他の装置に送信することにより、呼吸信号に呼吸以外の体動の情報が含まれていることを、呼吸信号をモニタする者(医者、看護士、技師等)に知らせることが可能になる。その結果、呼吸信号をモニタする者は、呼吸信号をより正しく理解し、無呼吸症候群等の病気を正しく判定することができる。   In this way, the determination means makes a determination, notifies the determination result, or transmits it to another device, thereby monitoring the respiratory signal that the respiratory signal contains information on body movements other than breathing. It is possible to inform the person (doctor, nurse, engineer, etc.). As a result, the person who monitors the respiratory signal can correctly understand the respiratory signal and correctly determine a disease such as apnea syndrome.

また、請求項6に記載のように呼吸モニタ装置を構成してもよい。つまり、就寝者の下に所定の分布で配置され、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に判定手段を備えるように構成する。そして、その判定手段は、センサが出力する信号のうち、所定の閾値以上の信号を出力しているセンサを選択し、その選択したセンサの数が時間の経過と共に所定数以上変化したか否かを判定する。   Moreover, you may comprise a respiration monitor apparatus as described in Claim 6. In other words, in the respiration monitor device that is arranged in a predetermined distribution under the sleeping person and outputs a signal corresponding to the load or vibration from the sleeping person and outputs respiration information based on the signal, further determination It comprises so that a means may be provided. Then, the determination means selects a sensor that outputs a signal equal to or greater than a predetermined threshold among the signals output from the sensor, and whether or not the number of the selected sensors has changed by a predetermined number or more as time passes. Determine.

このような判定手段によれば、就寝者がベッドに対して体をずらした場合のような、極わずかな体の移動を検知することができる。そして、判定した結果を報知したり、他の装置に送信することにより、呼吸情報をモニタする者(医者、看護士、技師等)に知らせることが可能になる。その結果、呼吸信号をモニタする者は、判定手段の判定結果が「変化した」であった場合、その判定がなされた時点の呼吸情報を無呼吸症候群等の病気を診断する際の情報から除外する等の対応を採ることができる。   According to such a determination means, it is possible to detect a slight movement of the body, such as when the sleeping person moves the body with respect to the bed. And it becomes possible to notify the person (doctor, nurse, technician, etc.) who monitors respiration information by notifying the judged result or transmitting to other devices. As a result, if the determination result of the determination means is “changed”, the person who monitors the respiratory signal excludes the respiratory information at the time of the determination from the information when diagnosing a disease such as apnea syndrome. It is possible to take measures such as

また、請求項7に記載のように呼吸モニタ装置を構成してもよい。つまり、就寝者の下に所定の分布で配置され、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に判定手段を備えるように構成する。そして、その判定手段は、センサが出力する信号のスペクトルのピーク周波数をセンサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が呼吸周波数帯に存在するセンサを就寝者の直下にあるセンサと判定する。   Moreover, you may comprise a respiration monitor apparatus as described in Claim 7. In other words, in the respiration monitor device that is arranged in a predetermined distribution under the sleeping person and outputs a signal corresponding to the load or vibration from the sleeping person and outputs respiration information based on the signal, further determination It comprises so that a means may be provided. And the determination means specifies the peak frequency of the spectrum of the signal which a sensor outputs for every sensor, and determines that the sensor in which the specified peak frequency exists in a respiration frequency band is a sensor right under a sleeper.

このような判定手段によれば、物が乗っているセンサを除外し、就寝者の直下にあるセンサの信号のみを利用することが可能になるため、そのような信号を利用することによって、より精度よく就寝者の様々な状態を認識することができる。   According to such a determination means, it is possible to exclude the sensor on which an object is placed and use only the signal of the sensor directly under the sleeping person. Various states of a sleeping person can be recognized with high accuracy.

ところで、一般的に呼吸モニタ装置に用いられる、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサは、荷重や振動のわずかな変化を精度良く検出しなければならない。しかし、センサの種別によっては、個々の特性の違いから、圧力に対する抵抗値出力のばらつきが大きい場合もある。例えば呼吸モニタ装置に一般的に用いられるメンブレンセンサについて考えると、このメンブレンセンサは一般的に圧力検出範囲が狭い(1KPa〜3KPa)。しかし、呼吸モニタ装置に用いることを考えると、1KPa〜10KPaの範囲内で0.05KPa〜0.6KPa程度の微小な圧力変化を検出しなければならない。   By the way, a sensor that outputs a signal corresponding to a load or vibration from a sleeping person, which is generally used in a respiratory monitor device, must detect a slight change in load or vibration with high accuracy. However, depending on the type of sensor, there may be large variations in resistance value output with respect to pressure due to differences in individual characteristics. For example, when considering a membrane sensor generally used in a respiration monitor device, this membrane sensor generally has a narrow pressure detection range (1 KPa to 3 KPa). However, considering use in a respiration monitor device, a minute pressure change of about 0.05 KPa to 0.6 KPa must be detected within a range of 1 KPa to 10 KPa.

このようなことを実現するためには、請求項8に記載のように、就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に、感度抵抗を有する抵抗分圧回路を前記センサ毎に備えるようにするとよい。   In order to achieve this, as described in claim 8, a plurality of sensors arranged in a predetermined distribution under the sleeping person and outputting signals corresponding to the load or vibration from the sleeping person. It is preferable that the respiration monitor device that has the above-mentioned signal and outputs respiration information further includes a resistance voltage dividing circuit having a sensitivity resistance for each sensor.

または、請求項9に記載のように、就寝者の下に所定の分布で配置され、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に、感度抵抗を有する抵抗分圧回路と、抵抗分圧回路と各センサとの接続を切り替える切替手段と、を備えるように構成するとよい。   Alternatively, as described in claim 9, the sensor has a plurality of sensors that are arranged in a predetermined distribution under the sleeping person and output a signal corresponding to the load or vibration from the sleeping person. The respiration monitor device that outputs may further include a resistance voltage dividing circuit having a sensitivity resistance, and switching means for switching connection between the resistance voltage dividing circuit and each sensor.

このようになっていれば、本来、線形ではないセンサの圧力−抵抗特性に対し、圧力−検出電圧特性をより線形に近づけることができ、より精度よく微小な圧力変化を検出することができる。   With this configuration, the pressure-detection voltage characteristic can be made closer to linear with respect to the pressure-resistance characteristic of a sensor that is not linear in nature, and a minute pressure change can be detected with higher accuracy.

なお、請求項9に記載のような切替手段を備えている場合は請求項10に記載のように、更に、抵抗分圧回路に接続されるセンサの特性に合わせて感度抵抗の抵抗値を変更する感度抵抗変更手段を備えるようになっているとよい。   When the switching means as described in claim 9 is provided, the resistance value of the sensitivity resistor is further changed according to the characteristics of the sensor connected to the resistance voltage dividing circuit as described in claim 10. It is preferable to provide sensitivity resistance changing means.

このようになっていれば、各センサの特性に合わせ、測定精度を調整できるため呼吸情報をおり精度良く出力することができる。   In this way, since the measurement accuracy can be adjusted according to the characteristics of each sensor, respiratory information can be output with high accuracy.

以下、本発明が適用された実施例について図面を用いて説明する。尚、本発明の実施の形態は、下記の実施例に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。   Embodiments to which the present invention is applied will be described below with reference to the drawings. The embodiments of the present invention are not limited to the following examples, and can take various forms as long as they belong to the technical scope of the present invention.

図1は、実施例である呼吸モニタ装置Aを使用する際の設置状態を示す説明図であり、図2は、呼吸モニタ装置Aの概略構成図である。
図1に示すように、ベッド1は、敷布団等の寝具10を載置するための載置部11と、載置部11の端部から立設された背板部12とからなる。呼吸モニタ装置Aは、ベッド1の載置部11に設置された寝具10の下部に挿入されて使用される。なお、呼吸モニタ装置Aは、ベッド1上に就寝者が横になったときに就寝者の胸部から腹部の位置に対応するように、載置部11の中央部より背板部12側に設置される。
FIG. 1 is an explanatory diagram showing an installation state when using the respiratory monitor apparatus A according to the embodiment, and FIG. 2 is a schematic configuration diagram of the respiratory monitor apparatus A.
As shown in FIG. 1, the bed 1 includes a placement portion 11 for placing a bedding 10 such as a mattress and a back plate portion 12 erected from an end portion of the placement portion 11. The respiratory monitoring device A is used by being inserted into the lower part of the bedding 10 installed on the placement unit 11 of the bed 1. The respiratory monitor device A is installed on the back plate 12 side from the center of the placement unit 11 so as to correspond to the position of the abdomen from the chest of the sleeping person when the sleeping person lies on the bed 1. Is done.

図2に示すように、呼吸モニタ装置Aは、シート部2と制御部3とからなる。シート部2は、2枚のシート状の保護部材21間に、複数の(本例では3つの)センサシート22と、センサシート22毎に設けられたセンサ選択部23とを挟装して構成されている。   As shown in FIG. 2, the respiration monitor device A includes a seat unit 2 and a control unit 3. The sheet unit 2 is configured by sandwiching a plurality of (three in this example) sensor sheets 22 and a sensor selection unit 23 provided for each sensor sheet 22 between two sheet-like protective members 21. Has been.

センサシート22は、メンブレンスイッチの電極に感圧素子を使用し、印加荷重に応じて電気抵抗が変化(減少)するセンサ221を略等間隔に複数個(本例では3つのシート合計で162個)シート状部材に配置したものである。なお、図2では、各センサ221とセンサ選択部23とを電気的に接続する配線パターンの図示を省略している。   The sensor sheet 22 uses a pressure sensitive element for the electrode of the membrane switch, and a plurality of sensors 221 whose electric resistance changes (decreases) according to the applied load are arranged at approximately equal intervals (in this example, a total of 162 sheets of three sheets). ) It is arranged on a sheet-like member. In FIG. 2, illustration of a wiring pattern that electrically connects each sensor 221 and the sensor selector 23 is omitted.

センサ選択部23は、各センサ221との接続を電気的に切り替えることができ、センサ221からの電圧信号を取得して制御部3に伝達させる。
つまり、各センサ221を含む回路に電圧が印加されているときに、印加荷重に応じてセンサ221の電気抵抗が変化することにより、センサ221による降下電圧値が増減するので、この降下電圧値の変化に基づいて印加荷重をセンサ221毎に独立して制御部3が検出できるように構成されている。
The sensor selection unit 23 can electrically switch the connection with each sensor 221, acquires a voltage signal from the sensor 221, and transmits the voltage signal to the control unit 3.
That is, when a voltage is applied to a circuit including each sensor 221, the voltage drop due to the sensor 221 increases or decreases due to the change in the electrical resistance of the sensor 221 according to the applied load. Based on the change, the controller 3 can detect the applied load independently for each sensor 221.

この制御部3について、図3のブロック図を用いて説明する。制御部3は、アナログ信号をデジタル信号に変換するA/D変換器31、各種処理を実行するマイコン32、種々のデータを記憶するメモリ33及びLEDや液晶装置等からなる表示部34によって構成される。このうちマイコン32は、センサ選択部23に指令を出すと共に、センサ選択部23及びA/D変換器31を介してセンサシート22(より正確にはセンサ221)から荷重信号を取り込み、その取り込んだ荷重信号に基づいて呼吸信号を算出して表示部34に出力する処理(呼吸信号出力処理)を実行する。この呼吸信号出力処理については、後で詳述する。   The control unit 3 will be described with reference to the block diagram of FIG. The control unit 3 includes an A / D converter 31 that converts an analog signal into a digital signal, a microcomputer 32 that executes various processes, a memory 33 that stores various data, and a display unit 34 that includes an LED, a liquid crystal device, and the like. The Among these, the microcomputer 32 issues a command to the sensor selection unit 23, and takes in a load signal from the sensor sheet 22 (more precisely, the sensor 221) via the sensor selection unit 23 and the A / D converter 31. A process (respiration signal output process) of calculating a respiration signal based on the load signal and outputting it to the display unit 34 is executed. This breathing signal output process will be described in detail later.

ここで、センサ選択部23について、図4の回路図を用いて詳しく説明する。図4に示すように、センサ選択部23は、デジタルポテンシオ231と切り替えスイッチ232とを備える。デジタルポテンシオ231は、上述したマイコン32からの指令にしたがって感度抵抗Rvの値を変更することができる。なお、予めマイコン32にはセンサ221毎にこの指令のデータが登録されている。また、切り替えスイッチ231は、センサ221とA/D変換器31との間の電気的な接続を切り替えることができる。なお、デジタルポテンシオ231が特許請求の範囲に記載の抵抗分圧回路と感動抵抗変更手段に相当する。また、切り替えスイッチ232が特許請求の範囲に記載の切替手段に相当する。   Here, the sensor selection unit 23 will be described in detail with reference to the circuit diagram of FIG. As shown in FIG. 4, the sensor selection unit 23 includes a digital potentio 231 and a changeover switch 232. The digital potentio 231 can change the value of the sensitivity resistance Rv in accordance with the command from the microcomputer 32 described above. The command data is registered in advance in the microcomputer 32 for each sensor 221. The changeover switch 231 can switch the electrical connection between the sensor 221 and the A / D converter 31. The digital potentio 231 corresponds to the resistance voltage dividing circuit and the moving resistance changing means described in the claims. The changeover switch 232 corresponds to the changeover means described in the claims.

ここで感度抵抗Rvの値の決定方法について抵抗Rsを有するセンサ221の場合について詳述する。
まず、センサ221に必要な検出性能について考察する。就寝者の体(主に背中)の各点にかかる圧力と、その際の呼吸に基づく圧力変化の分布を本願発明者らが調べたところ、図5の分布図に示すような分布が得られた。この分布図によると、圧力変化の検出の取りこぼしをある程度防ぐためには、1KPa〜2.5KPaでは、圧力変化0.05KPa程度を少なくとも検出する必要があると推定される(逆に0.05KPa程度の圧力変化を検出できないと取りこぼしが多数発生してしまう)。また、2.5KPa〜5KPaでは、圧力変化0.1KPa程度を少なくとも検出する必要があると推定される。また、5KPa〜10KPaでは、圧力変化0.2KPa程度を少なくとも検出する必要があると推定される。
Here, the method of determining the value of the sensitivity resistance Rv will be described in detail for the case of the sensor 221 having the resistance Rs.
First, the detection performance necessary for the sensor 221 will be considered. When the inventors of the present application examined the pressure applied to each point of the sleeping person's body (mainly the back) and the distribution of the pressure change based on the breathing at that time, the distribution shown in the distribution diagram of FIG. 5 was obtained. It was. According to this distribution diagram, it is estimated that at least 1 KPa to 2.5 KPa needs to detect at least 0.05 KPa of pressure change (inversely about 0.05 KPa) in order to prevent the detection of pressure change from being missed to some extent. If the pressure change cannot be detected, a lot of missing data will occur.) In addition, at 2.5 KPa to 5 KPa, it is estimated that it is necessary to detect at least a pressure change of about 0.1 KPa. In addition, at 5 KPa to 10 KPa, it is estimated that it is necessary to detect at least a pressure change of about 0.2 KPa.

ところで、メンブレンスイッチの電極に感圧素子を使用したセンサは、一般的に下記の数式1に示す圧力Pと抵抗値Rsの関係式に類似する関係を有する。   By the way, a sensor using a pressure-sensitive element as an electrode of a membrane switch generally has a relationship similar to the relational expression between the pressure P and the resistance value Rs shown in the following mathematical formula 1.

また、感圧抵抗Rvの分圧比は、数式2に示す式で表される。   Further, the voltage division ratio of the pressure-sensitive resistor Rv is expressed by the equation shown in Equation 2.

したがって、ある基準圧力から例えば0.05KPaの圧力変化を受けたときのその抵抗比の差は、数式3に示す式で表される。   Therefore, the difference in resistance ratio when a pressure change of, for example, 0.05 KPa is received from a certain reference pressure is expressed by the equation shown in Equation 3.

また、図5に示す分布図から、値の分布は1KPa〜2.5KPaの圧力範囲に60%、2.5KPa〜5KPaの圧力範囲に30%、5KPa〜10KPaの圧力範囲に10%程度であるため、それぞれの圧力範囲に対する重み付けとして、6倍、3倍、1倍を考える。   Further, from the distribution chart shown in FIG. 5, the value distribution is about 60% in the pressure range of 1 KPa to 2.5 KPa, 30% in the pressure range of 2.5 KPa to 5 KPa, and about 10% in the pressure range of 5 KPa to 10 KPa. Therefore, 6 times, 3 times, and 1 time are considered as weights for the respective pressure ranges.

そして、この重み付けを考慮し、数式3に示した分圧比の差が最も大きくなるRvを求めるために、数式4に示すように分圧比の差を積分した値Rcalを設定し、Rcalの値が最も大きくなるRvを求める。   Then, in consideration of this weighting, in order to obtain Rv in which the difference in the voltage division ratio shown in Equation 3 is the largest, a value Rcal obtained by integrating the difference in the voltage division ratio is set as shown in Equation 4, and the value of Rcal is Find the largest Rv.

このようにして求めたRvの値となるように感度抵抗Rvの値を決定すれば、センサ221は、必要な圧力範囲に対しバランス良く圧力変化を捉えることができる。
次に別の観点で、感度抵抗Rvが存在する効果について説明する。メンブレンスイッチの電極に感圧素子を使用したセンサは、一般的に数式1に示す圧力Pと抵抗値Rsの関係式に類似する関係を一般的に有する。この数式1をグラフに表すと、図6(a)に示すようなグラフになる。図6(a)に示すように、P−Rs特性は圧力Pに対して線形ではない、このため、感度抵抗Rvを用いずにセンサ抵抗Rsを求めると呼吸信号を算出した際の波形がいびつになる。
If the value of the sensitivity resistance Rv is determined so as to be the value of Rv thus obtained, the sensor 221 can capture the pressure change in a balanced manner over the required pressure range.
Next, from another viewpoint, the effect of the presence of the sensitivity resistance Rv will be described. A sensor using a pressure-sensitive element as an electrode of a membrane switch generally has a relation similar to the relational expression between the pressure P and the resistance value Rs shown in Expression 1. When Expression 1 is represented in a graph, a graph as shown in FIG. As shown in FIG. 6A, the P-Rs characteristic is not linear with respect to the pressure P. Therefore, when the sensor resistance Rs is obtained without using the sensitivity resistance Rv, the waveform when the respiration signal is calculated becomes irregular. become.

そこで、図4に示した回路図のように感度抵抗Rvを用いることを考えると、A/D変換器31が得るAD値は、数式5に示す式によって表される。   Therefore, considering that the sensitivity resistor Rv is used as in the circuit diagram shown in FIG. 4, the AD value obtained by the A / D converter 31 is expressed by an equation shown in Equation 5.

そして、数式5に示すAD値とセンサ抵抗Rsとの関係をグラフにすると図6(b)に示すようなグラフになる。この横軸を圧力Pに置き換えるため、数式5に数式1に示す圧力Pを代入すると、数式6に示す式となる。   Then, when the relationship between the AD value shown in Formula 5 and the sensor resistance Rs is graphed, a graph as shown in FIG. 6B is obtained. In order to replace the horizontal axis with the pressure P, when the pressure P shown in Formula 1 is substituted into Formula 5, the formula shown in Formula 6 is obtained.

この数式6に示すAD値と圧力Pとの関係をグラフにすると図6(c)に示すようなグラフになる。このグラフからわかるように、P−AD値特性は、図6(a)に示したP−Rs特性に比較して線形になるため、呼吸信号を算出した際の波形がいびつになりにくい。   If the relationship between the AD value and the pressure P shown in Equation 6 is graphed, a graph as shown in FIG. As can be seen from this graph, the P-AD value characteristic is more linear than the P-Rs characteristic shown in FIG. 6A, and therefore the waveform when the respiratory signal is calculated is less likely to be distorted.

次に、マイコン32で実行される呼吸信号出力処理について、図7に示すフローチャートを用いて説明する。呼吸信号出力処理は、利用者によって呼吸モニタ装置Aの図示しない操作部が操作されると実行が開始される。   Next, the breathing signal output process executed by the microcomputer 32 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The respiration signal output process starts when a user operates an operation unit (not shown) of the respiration monitor apparatus A.

実行が開始されると、マイコン23は、センサ選択部23及びA/D変換器31を介し、順に全てのセンサ221から1サイクル分の荷重信号を取り込む(S110)。サンプリング周波数としては、例えば10Hz程度が良い。   When the execution is started, the microcomputer 23 sequentially takes in load signals for one cycle from all the sensors 221 via the sensor selection unit 23 and the A / D converter 31 (S110). The sampling frequency is preferably about 10 Hz, for example.

続いて、取り込んだ荷重信号の中から信号強度が所定の閾値以上のものを選択する(S115)。具体的には、例えば荷重信号の電圧降下値が所定値以下のものを選択する等して行う。つまり、寝具の荷重のみを表す荷重信号を除外し、就寝者の荷重を表しているだろうと推測される荷重信号のみに絞ることを意図している。   Subsequently, a signal having a signal intensity equal to or higher than a predetermined threshold is selected from the acquired load signals (S115). Specifically, for example, the load signal voltage drop value is selected to be a predetermined value or less. In other words, it is intended to exclude only a load signal that represents the load of the bedding and to focus only on a load signal that is assumed to represent the sleeper's load.

次に、荷重信号からバイアス成分を除去する(S120)。具体的には、まず、3Hz以上の周波数帯域をカットするデジタルフィルタによるフィルタリング処理を荷重信号に対して行い、呼吸数に対応する周波数である呼吸周波数(0.2Hz〜0.5Hz程度)よりも高いノイズ成分を除去した信号を生成する(第1信号)。次に、0.3Hz以上の周波数帯域をカットするデジタルフィルタによるフィルタリング処理を第1信号に対して行い、呼吸周波数に対応する周波数成分を除去した信号を生成する(第2信号)。そして、第1信号から第2信号を減算することにより、バイアス成分を除去した信号を得る。   Next, the bias component is removed from the load signal (S120). Specifically, first, filtering processing by a digital filter that cuts a frequency band of 3 Hz or more is performed on the load signal, and the respiratory frequency (about 0.2 Hz to 0.5 Hz) that is a frequency corresponding to the respiratory rate is exceeded. A signal from which a high noise component is removed is generated (first signal). Next, a filtering process using a digital filter that cuts a frequency band of 0.3 Hz or higher is performed on the first signal to generate a signal from which a frequency component corresponding to the respiratory frequency is removed (second signal). Then, a signal from which the bias component has been removed is obtained by subtracting the second signal from the first signal.

次に、既に256サイクル分の荷重信号を処理したか否かによって処理を分岐する(S125)。既に256サイクル分の荷重信号を処理したのであればS130に進み、まだ256サイクル分の荷重信号を処理していないのであればS110に戻る。   Next, the process branches depending on whether or not a load signal for 256 cycles has already been processed (S125). If the load signal for 256 cycles has already been processed, the process proceeds to S130, and if the load signal for 256 cycles has not been processed yet, the process returns to S110.

S130では、各センサ221から出力され処理された各信号に対し、FFT(高速フーリエ変換)手法を用いることにより、パワースペクトルを求める。
続いて、人or物の判定処理を実行する(S135)。この、人or物の判定処理について図8に示すフローチャートを用いて説明する。人or物の判定処理の実行を開始するとまず、図7のS130において求めたパワースペクトル群の中に、そのピーク値の周波数(ピーク周波数)が呼吸周波数帯(0.2Hz〜0.5Hz程度)であるパワースペクトルが存在するか否かを判定する。つまり、ピーク周波数が呼吸周波数帯に存在する荷重信号を出力するセンサ221が256サイクル中に存在するか否かを判定する(S210)。このような判定を行うことによって、各センサ221に就寝者(人)が載っているのか物が載っているのかを判定できる。
In S130, a power spectrum is obtained by using an FFT (Fast Fourier Transform) method for each signal output from each sensor 221 and processed.
Subsequently, a human or object determination process is executed (S135). This human or object determination process will be described with reference to the flowchart shown in FIG. When the execution of the human or object determination process is started, the frequency of the peak value (peak frequency) in the power spectrum group obtained in S130 of FIG. 7 is the respiratory frequency band (about 0.2 Hz to 0.5 Hz). It is determined whether or not a power spectrum exists. That is, it is determined whether or not the sensor 221 that outputs a load signal having a peak frequency in the respiratory frequency band exists in 256 cycles (S210). By making such a determination, it can be determined whether a sleeping person (person) or an object is placed on each sensor 221.

この判定の結果、ピーク周波数が呼吸周波数帯に存在する荷重信号を出力するセンサ221が存在する場合は人判定フラグをセットし(S220)、本処理(人or物の判定処理)を終了して呼吸信号出力処理に戻る。一方、ピーク周波数が呼吸周波数帯に存在する荷重信号を出力するセンサ221が存在しない場合は人判定フラグをクリアし(S230)、本処理(人or物の判定処理)を終了して呼吸信号出力処理に戻る。   As a result of this determination, if there is a sensor 221 that outputs a load signal having a peak frequency in the respiratory frequency band, a human determination flag is set (S220), and this processing (human or object determination processing) is terminated. Return to the breathing signal output process. On the other hand, if there is no sensor 221 that outputs a load signal whose peak frequency is in the respiration frequency band, the person determination flag is cleared (S230), this process (person or object determination process) is terminated, and a respiration signal is output. Return to processing.

図7に戻り、人or物の判定処理(S135)を終了すると、S140に進み、人が載っているセンサ221が有るか否かによって処理を分岐する。具体的には、人判定フラグがセットされているかクリアされているかによって分岐する。人判定フラグがセットされている(人が載っているセンサ221が有る)場合は、S145に進み、人判定フラグがクリアされている(人が載っているセンサ221が無い)場合は、S110に戻る。   Returning to FIG. 7, when the person or object determination process (S135) ends, the process proceeds to S140, and the process branches depending on whether or not there is a sensor 221 on which a person is placed. Specifically, the process branches depending on whether the person determination flag is set or cleared. If the person determination flag is set (there is a sensor 221 on which a person is placed), the process proceeds to S145. If the person determination flag is cleared (there is no sensor 221 on which a person is placed), the process proceeds to S110. Return.

S145では、微動判定処理を実行する。この微動判定処理について、図9に示すフローチャートを用いて説明する。微動判定処理の実行を開始するとまず、256サイクルの最初のサイクルにおいて、人が載っているセンサ221の集合M0を記憶する(S310)。ここで言う「人が載っているセンサ221」というのは、その荷重信号が所定の閾値以上のもので、就寝者の荷重を表しているだろうと推測されるセンサのことである。   In S145, fine movement determination processing is executed. The fine movement determination process will be described with reference to the flowchart shown in FIG. When the execution of the fine movement determination process is started, the set M0 of the sensors 221 on which a person is placed is stored in the first cycle of 256 cycles (S310). The term “sensor 221 on which a person is placed” as used herein refers to a sensor whose load signal is greater than or equal to a predetermined threshold value and is assumed to represent a sleeper's load.

次に、各サイクルにおいて、人が載っているセンサ221の集合と、記憶したセンサ集合M0とを比較し、相違するセンサ221の数を数え上げる(S320)。256サイクル分全てを比較し終えると、相違するセンサ221の数が、センサ集合M0を構成するセンサ221の数の10%以上あるか否かによって処理を分岐する(S330)。   Next, in each cycle, the set of sensors 221 on which a person is placed is compared with the stored sensor set M0, and the number of different sensors 221 is counted (S320). When all the 256 cycles have been compared, the process branches depending on whether the number of different sensors 221 is 10% or more of the number of sensors 221 constituting the sensor set M0 (S330).

相違するセンサ221の数が、センサ集合M0を構成するセンサ221の数の10%以上ある場合にはS340に進み、センサ集合M0を構成するセンサ221の数の10%以上無い場合にはS350に進む。   When the number of different sensors 221 is 10% or more of the number of sensors 221 constituting the sensor set M0, the process proceeds to S340. When the number of sensors 221 constituting the sensor set M0 is not 10% or more, the process proceeds to S350. move on.

S340では、微動フラグをセットして本処理(微動判定処理)を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。一方、S350では、微動フラグをクリアして本処理(微動判定処理)を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。   In S340, the fine movement flag is set, the process (fine movement determination process) is terminated, and the process returns to the breathing signal output process. On the other hand, in S350, the fine movement flag is cleared, this process (fine movement determination process) is terminated, and the process returns to the breathing signal output process.

図7に戻り、微動判定処理(S145)を終了すると、S150に進み、呼吸信号算出処理を実行する。この呼吸信号算出処理について、図10に示すフローチャートを用いて説明する。   Returning to FIG. 7, when the fine movement determination process (S145) is completed, the process proceeds to S150, and a respiratory signal calculation process is executed. This respiration signal calculation process will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

呼吸信号算出処理の実行を開始すると、まず、各センサ221から取得した信号の256サイクル中のピーク周波数をセンサ221毎に特定する(S410)。続いて、特定したそれぞれのピーク周波数を所定の周波数帯毎に分類し、周波数帯毎にそのピーク周波数を出力するセンサ221の数を数え上げる(S420)。こここで言う「所定の周波数帯」というのは、例えば0.2Hz〜0.5Hzの間を0.03Hz刻みで分けた各周波数帯のことを意味する。   When the execution of the respiration signal calculation process is started, first, the peak frequency in 256 cycles of the signal acquired from each sensor 221 is specified for each sensor 221 (S410). Subsequently, each identified peak frequency is classified for each predetermined frequency band, and the number of sensors 221 that output the peak frequency is counted for each frequency band (S420). Here, the “predetermined frequency band” means, for example, each frequency band obtained by dividing between 0.2 Hz and 0.5 Hz in increments of 0.03 Hz.

続いて、上記周波数帯のうち、最も多くのセンサが属する周波数帯を構成する各センサ221をセンサ群SGmとして選択する(S430)。
続いて、センサ群SGmを構成する各センサ221の出力信号に基づいて、これらの各センサ221を、π/5の位相幅を有する位相グループPG1(0〜π/5)、PG2(π/5〜2π/5)、・・・、PG10(9π/5〜2π)にグループ分けする(S440)。
Subsequently, each sensor 221 constituting the frequency band to which the largest number of sensors belong is selected as the sensor group SGm among the frequency bands (S430).
Subsequently, based on the output signals of the sensors 221 constituting the sensor group SGm, these sensors 221 are divided into phase groups PG1 (0 to π / 5) and PG2 (π / 5) having a phase width of π / 5. ˜2π / 5),..., PG10 (9π / 5 to 2π) (S440).

続いて、PG1〜PG10の中でセンサ221の数が最も多いグループPGmaxに属するセンサSm1、Sm2、Sm3、・・・を選択する(S450)。
続いて、PGmaxの位相とπずれているグループに属するセンサSn1、Sn2、Sn3、・・・を選択する(S460)。
Subsequently, the sensors Sm1, Sm2, Sm3,... Belonging to the group PGmax having the largest number of sensors 221 among PG1 to PG10 are selected (S450).
Subsequently, the sensors Sn1, Sn2, Sn3,... Belonging to the group shifted by π from the phase of PGmax are selected (S460).

そして最後に、下記の数式7にしたがって呼吸信号を算出し(S470)、本処理(呼吸信号算出処理)を終了して呼吸信号出力処理に戻る。なお、数式7は便宜的にセンサを記す記号Smx,Snxを用いて加減算するようになっているが、実際の計算はその該当センサの出力値を、時間軸を揃えて加減算する。   Finally, a respiration signal is calculated according to the following Equation 7 (S470), this process (respiration signal calculation process) is terminated, and the process returns to the respiration signal output process. In Equation 7, addition and subtraction are performed using symbols Smx and Snx indicating the sensor for convenience, but in actual calculation, the output value of the corresponding sensor is added or subtracted with the time axis aligned.

このようにして呼吸信号を算出することにより、できるだけ呼吸以外の体動等によるノイズの影響を排除して、就寝者の呼吸状態に正確に対応した呼吸信号を求めることができる。   By calculating the respiratory signal in this way, it is possible to eliminate the influence of noise caused by body movements other than breathing as much as possible, and obtain a respiratory signal that accurately corresponds to the sleeping state of the sleeping person.

図7に戻り、呼吸信号算出処理(S150)を終了すると、S155に進み、四肢の瞬動判定処理を実行する。この四肢の瞬動判定処理について、図11に示すフローチャートを用いて説明する。   Returning to FIG. 7, when the breathing signal calculation process (S150) is completed, the process proceeds to S155, and the limb instantaneous movement determination process is executed. This limb blink determination process will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

四肢の瞬動判定処理の実行を開始すると、まず、全256サイクルの呼吸信号中、各1波形の振幅について、その前後の1波形の振幅と比較する(S510)。そして、その結果、前後のサイクルと比較して振幅が2倍以上大きいサイクルが有るか否かによって処理を分岐する(S520)。前後のサイクルと比較して振幅が2倍以上大きいサイクルが有る場合にはS530に進み、前後のサイクルと比較して振幅が2倍以上大きいサイクルが無い場合はS540に進む。   When the execution of the instantaneous limb movement determination process is started, first, the amplitude of each waveform in the respiration signal of all 256 cycles is compared with the amplitude of one waveform before and after that (S510). As a result, the process branches depending on whether or not there is a cycle whose amplitude is twice or more larger than the preceding and following cycles (S520). If there is a cycle whose amplitude is twice or more larger than that of the preceding and following cycles, the process proceeds to S530, and if there is no cycle whose amplitude is twice or more larger than that of the preceding and following cycles, the process proceeds to S540.

S530では、四肢の瞬動フラグをセットして本処理(四肢の瞬動判定処理)を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。
S540では、四肢の瞬動フラグをクリアして本処理(四肢の瞬動判定処理)を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。
In step S530, the extremity blink flag is set, the present process (extremity blink determination process) is terminated, and the process returns to the breathing signal output process.
In S540, the extremity blink flag of the limb is cleared, this process (extremity blink determination process) is terminated, and the process returns to the breathing signal output process.

図7に戻り、四肢の瞬動判定処理(S155)を終了すると、S160に進み、呼吸信号を出力する。これは、表示部34に呼吸信号を波形として表示させることによって行われる。また、微動フラグと四肢の瞬動フラグの状態も表示部34に表示させる。   Returning to FIG. 7, when the instantaneous movement determination process (S155) of the extremities is completed, the process proceeds to S160 and a respiration signal is output. This is performed by causing the display unit 34 to display the respiratory signal as a waveform. In addition, the state of the fine movement flag and the limb blink flag is also displayed on the display unit 34.

そして続くS165では、センサ221が出力する荷重信号の全サイクルの処理を完了したか否かによって分岐する。全サイクルの処理を完了したのであれば、本処理(呼吸信号出力処理)を終了し、全サイクルの処理を完了していないのであれば、S110に戻る。   In the subsequent S165, the process branches depending on whether or not the processing of all the cycles of the load signal output from the sensor 221 has been completed. If the processing of all cycles has been completed, this processing (breathing signal output processing) is terminated, and if the processing of all cycles has not been completed, the processing returns to S110.

上述のような構成及び動作を行う呼吸モニタ装置Aによれば、呼吸に基づく信号を出力している可能性が高いセンサのみを選択して(図10のS450,S460)、呼吸信号を生成するため(図10のS470)、呼吸信号の精度が従来の呼吸モニタ装置に比較して向上している。また、呼吸モニタ装置Aは、微動判定処理(図9)や四肢の瞬動判定処理(図11)を実行し、それらの実行結果を表示部34に表示させるようになっているため、呼吸信号に呼吸以外の体動の情報が含まれている可能性があることを、呼吸信号をモニタする者(医者、看護士、技師等)に知らせることが可能になる。その結果、呼吸信号をモニタする者は、呼吸信号をより正しく理解し、無呼吸症候群等の病気を正しく判定することができる。   According to the respiration monitor apparatus A that performs the configuration and operation as described above, only a sensor that is likely to output a signal based on respiration is selected (S450 and S460 in FIG. 10) to generate a respiration signal. Therefore (S470 in FIG. 10), the accuracy of the respiration signal is improved as compared with the conventional respiration monitor device. In addition, since the respiratory monitor apparatus A performs fine movement determination processing (FIG. 9) and instantaneous limb movement determination processing (FIG. 11) and displays the execution results on the display unit 34, the respiratory signal It is possible to inform a person (doctor, nurse, engineer, etc.) who monitors the respiratory signal that there is a possibility that the body movement information other than breathing may be included in the information. As a result, the person who monitors the respiratory signal can correctly understand the respiratory signal and correctly determine a disease such as apnea syndrome.

以下、他の実施例について述べる。
上記実施例の呼吸モニタ装置Aでは、四肢の瞬動判定処理(図11)において、各サイクルの振幅について、その前後のサイクルの振幅と比較し、前後のサイクルと比較して振幅が2倍以上大きいサイクルが有るか否かを判定するようになっていたが、更にこのような条件を満たすサイクルが周期的に存在するか否かを判定して報知するようになっていてもよい。このようになっていれば、呼吸モニタ装置Aを、周期性四肢運動異常症(PLM)のおそれがあることを判定する際に利用することも可能である。
Other embodiments will be described below.
In the respiratory monitoring device A of the above embodiment, in the limb blinking determination process (FIG. 11), the amplitude of each cycle is compared with the amplitude of the cycle before and after that, and the amplitude is twice or more as compared with the cycle before and after the cycle. Although it has been determined whether or not there is a large cycle, it may be determined and notified whether or not a cycle that satisfies such a condition periodically exists. If it becomes like this, it is also possible to utilize the respiration monitor apparatus A when determining that there exists a possibility of periodic limb movement abnormality (PLM).

呼吸モニタ装置を使用する際の設置状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the installation state at the time of using a respiration monitor apparatus. 呼吸モニタ装置の概略構成図である。It is a schematic block diagram of a respiration monitor apparatus. 呼吸モニタ装置の制御部を説明するためのブロック図である。It is a block diagram for demonstrating the control part of a respiration monitor apparatus. センサ選択部を説明するための回路図である。It is a circuit diagram for demonstrating a sensor selection part. 就寝者の体の各点にかかる圧力と、その際の呼吸に基づく圧力変化の分布を示す分布図である。It is a distribution map which shows the pressure concerning each point of a sleeper's body, and the distribution of the pressure change based on the breathing in that case. 数式を説明するためのグラフである。It is a graph for demonstrating numerical formula. 呼吸信号出力処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating a respiration signal output process. 人or物の判定処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the determination process of a person or an object. 微動判定処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating a fine movement determination process. 呼吸信号算出処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating a respiration signal calculation process. 四肢の瞬動判定処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the instantaneous movement determination process of limbs.

符号の説明Explanation of symbols

A…呼吸モニタ装置、1…ベッド、2…シート部、3…制御部、10…寝具、11…載置部、12…背板部、21…保護部材、22…センサシート、23…センサ選択部、31…A/D変換器、32…マイコン、33…メモリ、34…表示部、221…センサ、231…デジタルポテンシオ。   A ... Respiration monitor device, 1 ... Bed, 2 ... Seat part, 3 ... Control part, 10 ... Bedding, 11 ... Placement part, 12 ... Back plate part, 21 ... Protection member, 22 ... Sensor seat, 23 ... Sensor selection , 31 ... A / D converter, 32 ... microcomputer, 33 ... memory, 34 ... display unit, 221 ... sensor, 231 ... digital potentio.

Claims (10)

就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力する複数のセンサと、
前記センサが出力する前記信号を周波数領域に変換し、その変換した信号の特徴に基づいてセンサを選択し、その選択したセンサが出力する前記信号に基づいて呼吸信号を算出する呼吸信号算出手段と、
を備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
A plurality of sensors arranged under a sleeping person in a predetermined distribution and outputting a signal corresponding to the load or vibration from the sleeping person;
Respiration signal calculating means for converting the signal output by the sensor into a frequency domain, selecting a sensor based on the characteristics of the converted signal, and calculating a respiration signal based on the signal output by the selected sensor; ,
A respiratory monitor device comprising:
請求項1に記載の呼吸モニタ装置において、
前記呼吸信号算出手段は、前記センサが出力する前記信号のスペクトルのピーク周波数を前記センサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が最も多く存在する周波数帯を決定し、その決定した周波数帯に含まれる前記ピーク周波数を有する前記信号を出力する前記センサを選択し、その選択した前記センサが出力する前記信号に基づいて呼吸信号を算出することを特徴とする呼吸モニタ装置。
The respiratory monitoring device according to claim 1, wherein
The breathing signal calculation means specifies the peak frequency of the spectrum of the signal output from the sensor for each sensor, determines the frequency band in which the specified peak frequency is the most, and includes the determined frequency band A respiration monitor device that selects the sensor that outputs the signal having the peak frequency and calculates a respiration signal based on the signal output by the selected sensor.
請求項2に記載の呼吸モニタ装置において、
前記呼吸信号算出手段は、前記周波数帯を決定する際に、予め定められた呼吸周波数帯に含まれる前記ピーク周波数のみを用いて前記周波数帯の決定を行うことを特徴とする呼吸モニタ装置。
In the respiratory monitoring device according to claim 2,
The respiration signal calculating means, when determining the frequency band, determines the frequency band using only the peak frequency included in a predetermined respiration frequency band.
請求項2又は請求項3に記載の呼吸モニタ装置において、
前記呼吸信号算出手段は、前記呼吸信号を算出する際に、前記選択したセンサが出力する前記信号をその位相に基づいて、予め定められた位相幅によって分けられたグループに分類し、前記信号の数が最も多いグループと、そのグループの中心位相から位相が半周期ずれた位相が属するグループとを選択し、これら二つのグループに属する前記信号のうち、一方のグループに属する前記信号の位相を反転させてもう一方のグループに属する前記信号と加算し、前記呼吸信号を算出することを特徴とする呼吸モニタ装置。
In the respiratory monitoring device according to claim 2 or 3,
The respiratory signal calculation means classifies the signals output from the selected sensor into groups divided by a predetermined phase width based on the phase when calculating the respiratory signal, Select the group with the largest number and the group to which the phase whose phase is shifted by a half cycle from the center phase of the group, and invert the phase of the signal belonging to one of the signals belonging to these two groups Then, the respiration signal is calculated by adding the signal belonging to the other group and calculating the respiration signal.
請求項1〜請求項4の何れかに記載の呼吸モニタ装置において、
更に判定手段を備え、
その判定手段は、前記呼吸信号算出手段が算出した前記呼吸信号から一波長分毎に呼吸信号を抽出し、その抽出した一波長分の呼吸信号の振幅が、他の一波長分の呼吸信号の振幅と比較して予め定められた比較基準値以上に大きいか否かを判定することを特徴とする呼吸モニタ装置
In the respiratory monitoring device according to any one of claims 1 to 4,
Furthermore, a determination means is provided,
The determination means extracts a respiration signal for each wavelength from the respiration signal calculated by the respiration signal calculation means, and the amplitude of the extracted respiration signal for one wavelength is the respiration signal for another wavelength. A respiration monitor device for determining whether or not the amplitude is greater than a predetermined comparison reference value compared with an amplitude
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に判定手段を備え、
その判定手段は、前記センサが出力する前記信号のうち、所定の閾値以上の信号を出力しているセンサを選択し、その選択した前記センサの数が時間の経過と共に所定数以上変化したか否かを判定することを特徴とする呼吸モニタ装置。
In a respiratory monitor device that is arranged in a predetermined distribution under a sleeping person, has a plurality of sensors that output signals corresponding to the load or vibration from the sleeping person, and outputs respiratory information based on the signals,
Furthermore, a determination means is provided,
The determination means selects a sensor that outputs a signal equal to or greater than a predetermined threshold from the signals output by the sensor, and whether or not the number of the selected sensors has changed by a predetermined number or more over time. A respiratory monitor device characterized by determining whether or not.
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に判定手段を備え、
その判定手段は、前記センサが出力する前記信号のスペクトルのピーク周波数を前記センサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が呼吸周波数帯に存在するセンサを就寝者の直下にあるセンサと判定することを特徴とする呼吸モニタ装置
In a respiratory monitor device that is arranged in a predetermined distribution under a sleeping person, has a plurality of sensors that output signals corresponding to the load or vibration from the sleeping person, and outputs respiratory information based on the signals,
Furthermore, a determination means is provided,
The determination means specifies the peak frequency of the spectrum of the signal output from the sensor for each sensor, and determines that the sensor having the specified peak frequency in the respiratory frequency band is a sensor directly under the sleeping person. Respiratory monitor device characterized by
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に、
感度抵抗を有する抵抗分圧回路を前記センサ毎に備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
In a respiratory monitor device that is arranged in a predetermined distribution under a sleeping person, has a plurality of sensors that output signals corresponding to the load or vibration from the sleeping person, and outputs respiratory information based on the signals,
Furthermore,
A respiratory monitor device comprising a resistance voltage dividing circuit having a sensitivity resistance for each sensor.
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に、
感度抵抗を有する抵抗分圧回路と、
前記抵抗分圧回路と前記各センサとの接続を切り替える切替手段と、
を備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
In a respiratory monitor device that is arranged in a predetermined distribution under a sleeping person, has a plurality of sensors that output signals corresponding to the load or vibration from the sleeping person, and outputs respiratory information based on the signals,
Furthermore,
A resistance voltage divider having a sensitivity resistance;
Switching means for switching the connection between the resistance voltage dividing circuit and each of the sensors;
A respiratory monitor device comprising:
請求項9に記載の呼吸モニタ装置において、
更に、
前記抵抗分圧回路に接続される前記センサの特性に合わせて前記感度抵抗の抵抗値を変更する感度抵抗変更手段を備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
The respiratory monitoring device according to claim 9,
Furthermore,
A respiratory monitor device comprising sensitivity resistance changing means for changing a resistance value of the sensitivity resistor in accordance with characteristics of the sensor connected to the resistance voltage dividing circuit.
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