JP2013153820A - 排泄予知装置及び排泄予知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 判定対象者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、安価であって日常的に使用でき、排泄が近い状態であるか否かを高速且つ高精度に予知することができる排泄予知装置を提供する。
【解決手段】 睡眠段階判定部７は、無侵襲且つ無拘束で検出した判定対象者の生体信号強度の時系列データに基づいて、判定対象者の睡眠段階として覚醒段階とレム睡眠段階とを判定する。排泄予知部８は、睡眠段階判定部７によって求められた判定対象者についてのレム睡眠段階及び覚醒段階の周期性に基づいて分類された判定対象者が睡眠中にトイレに行く習慣性に基づいて、排泄が近い状態であるか否かを予知する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、睡眠中において排泄が近い状態であるか否かを予知する排泄予知装置及び排泄予知方法に関し、特に取り扱いが容易で日常的に使用可能である排泄予知装置及び排泄予知方法に関する。

例えば高齢者の介護施設では、可能な限り被介護者の自立を図るため、オムツを着用させずに介護を行う傾向になっている。そのため、夜間等における睡眠中の排泄物の処理は介護における大きな負担となる。

また、被介護者が夜間にトイレのために離床する行為は、転倒等による怪我の発生の原因となっていることから、特に注意が必要な被介護者には、離床時に介護者が付き添うことが多く、介護者の負担がさらに大きなものとなっている。

したがって、被介護者が離床した旨を検出するために、特許文献１及び特許文献２に記載されているように、各種荷重／感圧センサを設けたシート状部材をベッド周囲の床面に敷設しておき、離床時に被介護者がシート状部材を踏むのに応じて離床を検出し、その旨を介護者等に報知するシステムが提案されている。

しかしながら、このような床面に敷設したセンサによる検出をともなうシステムは、実際に被介護者が起き上がってシート状部材を踏み付けたり、床面に転落したりすることによって離床を検出するものであることから、実際に被介護者が離床してから介護者が離床を確認するまでのタイムラグが大きく、離床に対する早期対応が困難であるという問題があった。

そこで、本願発明者は、特許文献３に記載されているように、テープスイッチや赤外線センサ等を用いて、被介護者等の判定対象者が寝台にいるのか否かの確認を補助するための離床センサを設け、離床の早期確認を図るシステムを提案している。

特開２００５−３４２２６号公報 特開２００５−１８５８１２号公報 特許第４０１３１９５号公報

ところで、上述した特許文献３に記載の技術は、離床の有無を判定するために、専用の離床センサを設ける必要があることから、センサ分のコストを要し、システムも複雑となるという問題があった。また、仮に離床の有無を判定したとしても、その判定結果は、排泄が近い状態であるか否かを示すものではなく、離床を検出したからといって判定対象者に対して積極的に排泄を促すことができないという問題があった。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、被介護者等の判定対象者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、安価であって判定対象者が日常的に使用でき、睡眠中における排泄を高速且つ高精度に予知することができる排泄予知装置及び排泄予知方法を提供することを目的とする。

本願発明者は、各睡眠段階における生体信号の挙動について鋭い研究を行った結果、排泄の予知に利用する場合にも極めて有効であることを見出し、さらに、そのような信号の処理方法についても最適化を行い、本発明を完成させるに至った。

すなわち、上述した目的を達成する本発明にかかる排泄予知装置は、判定対象者の生体信号を無侵襲且つ無拘束で検出する生体信号検出手段と、前記生体信号検出手段によって検出された生体信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて生体信号の強度を算出する生体信号強度算出手段と、前記生体信号強度算出手段によって算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、前記分散値算出手段によって求められた前記生体信号強度の分散値の時系列データに基づいて、前記判定対象者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、前記睡眠段階判定手段によって判定された睡眠段階に基づいて、前記判定対象者が、排泄が近い状態であるか否かを予知する排泄予知手段とを備える。そして、前記睡眠段階判定手段は、前記判定対象者の睡眠段階として覚醒段階とレム睡眠段階とを判定し、前記排泄予知手段は、前記睡眠段階判定手段によって求められた前記判定対象者についてのレム睡眠段階及び覚醒段階の周期性に基づいて分類された前記判定対象者が睡眠中にトイレに行く習慣性に基づいて、排泄が近い状態であるか否かを予知することを特徴としている。

また、上述した目的を達成する本発明にかかる排泄予知方法は、所定の生体信号検出手段によって判定対象者の生体信号を無侵襲且つ無拘束で検出する生体信号検出工程と、信号処理を行うプロセッサが、前記生体信号検出工程にて検出された生体信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて生体信号の強度を算出する生体信号強度算出工程と、前記プロセッサが、前記生体信号強度算出工程にて算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、前記プロセッサが、前記分散値算出工程にて求められた前記生体信号強度の分散値の時系列データに基づいて、前記判定対象者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程と、前記睡眠段階判定工程にて判定された睡眠段階に基づいて、前記判定対象者が、排泄が近い状態であるか否かを予知する排泄予知工程とを備える。そして、前記睡眠段階判定工程では、前記プロセッサが、前記判定対象者の睡眠段階として覚醒段階とレム睡眠段階とを判定し、前記排泄予知工程では、前記プロセッサが、前記睡眠段階判定工程にて求められた前記判定対象者についてのレム睡眠段階及び覚醒段階の周期性に基づいて分類された前記判定対象者が睡眠中にトイレに行く習慣性に基づいて、排泄が近い状態であるか否かを予知することを特徴としている。

このような本発明にかかる排泄予知装置及び排泄予知方法は、人間の夜間睡眠時の排尿現象が、尿意及び／又は便意をもよおすと、自律神経の交感神経成分を活動させ、ノンレム睡眠段階からレム睡眠段階・覚醒段階へと移行するように脳幹に働きかけることによって覚醒し、さらにレム睡眠と覚醒とを繰り返し、トイレに行く場合が多いことに着目することによってなされたものである。したがって、レム睡眠段階及び覚醒段階を予測することができれば、トイレに誘導することができる。さらに、トイレに行く時期は、睡眠を前半及び後半等に分類してみると、かなりの習慣性があり、この習慣性と、レム睡眠段階及び覚醒段階の予測結果とを用いることにより、早期に排泄を予知することが可能となる。本発明にかかる排泄予知装置及び排泄予知方法は、このような理論に基づいて、無侵襲且つ無拘束で検出した生体信号に基づいて求めた生体信号強度の分散値を用いて、判定対象者が覚醒段階及び／又はレム睡眠段階であると判定し、排泄が近い状態であるか否かを自動的に予知する。

本発明においては、無侵襲且つ無拘束で生体信号を検出することから、判定対象者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、安価であって日常的に使用でき、排泄が近い状態であるか否かを高速且つ高精度に予知することができる。

本発明の実施の形態として示す排泄予知装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態として示す排泄予知装置の構成を示す図であり、図１において矢視方向からみたときの一部断面図である。 本発明の実施の形態として示す排泄予知装置において、排泄が近い状態であるか否かを予知する際の一連の手順を示すフローチャートである。 心拍強度の時系列データとその分散値の時系列データの具体例を示す図である。 心拍強度の分散値と交感神経成分との相互相関を示す図である。 他の生体信号検出部の構成を示す図である。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

この実施の形態は、睡眠中において排泄が近い状態であるか否かを予知する排泄予知装置である。特に、この排泄予知装置は、被介護者等の判定対象者の生体信号に基づいて排泄が近い状態であるか否かを高速且つ高精度に予知するものである。

図１に、本発明の実施の形態として示す排泄予知装置の処理をブロックとして表した構成を示し、図２に、図１において矢視方向からみたときの一部断面図を示している。すなわち、排泄予知装置は、判定対象者の生体信号を検出する生体信号検出部１と、この生体信号検出部１によって検出された生体信号を増幅する信号増幅部２と、この信号増幅部２によって増幅された生体信号に対してフィルタリング処理を施すフィルタ部３と、このフィルタ部３を通過した心拍信号及び／又は呼吸信号に対して自動的に利得制御を行う自動利得制御部４と、心拍信号及び／又は呼吸信号の強度を算出する信号強度算出部５と、この信号強度算出部５によって算出された心拍強度及び／又は呼吸強度の分散値を算出する分散値算出部６と、この分散値算出部６によって算出された心拍強度及び／又は呼吸強度の分散値に基づいて判定対象者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部７と、この睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階に基づいて排泄を予知する排泄予知部８とを備える。なお、これら各部のうち、少なくとも、信号強度算出部５、分散値算出部６、睡眠段階判定部７、及び、排泄予知部８は、例えば、信号処理を行うコンピュータにおけるＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリ等のハードウェアを用いて実行可能なプログラムとして実装したり、コンピュータに装着可能な拡張ボードに搭載されたＤＳＰ（Digital
Processing Unit）等の専用プロセッサを用いて実装したりすることができる。

生体信号検出部１は、判定対象者の微細な生体信号を検出する無侵襲且つ無拘束センサである。具体的には、生体信号検出部１は、圧力検出チューブ１ａと、この圧力検出チューブ１ａの内部に収容されている空気の微小な圧力変動を検出するセンサである微差圧センサ１ｂとから構成され、無侵襲且つ無拘束な生体信号の検出手段を構成している。

圧力検出チューブ１ａとしては、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度な弾力を有するものを使用する。また、圧力検出チューブ１ａとしては、圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１ｂに伝達するために、チューブの中空部の容積を適切に選択する必要がある。圧力検出チューブ１ａが適度な弾性と中空部容積とを同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ａの中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。

このような圧力検出チューブ１ａは、寝台２１上に敷設された硬質シート２２上に配置される。排泄予知装置においては、硬質シート２２上に弾性を有するクッションシート２３が敷設されており、圧力検出チューブ１ａの上に被介護者等の判定対象者が横臥することになる。なお、圧力検出チューブ１ａは、クッションシート２３等に組み込んだ構成とすることにより、圧力検出チューブ１ａの位置を安定させる構造としてもよい。

微差圧センサ１ｂは、微小な圧力の変動を検出するセンサである。本実施の形態においては、微差圧センサ１ｂとして、低周波用のコンデンサマイクロフォンタイプのものを使用するが、これに限定されるものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジとを有するものであればよい。本実施の形態において使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１ａ内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、このコンデンサマイクロフォンは、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジとを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１ａに加えた微小な圧力を検出するのに好適なものである。また、周波数特性は、０．１Ｈｚ〜２０Ｈｚの間で略平坦な出力値を示し、心拍及び呼吸等の微小な生体信号を検出するのに適している。

本実施の形態においては、一方が判定対象者の胸部の部位の生体信号を検出し、他方が判定対象者の臀部の部位を検出するように、２組の圧力検出チューブ１ａが設けられており、判定対象者の就寝の姿勢にかかわらず生体信号を検出するように構成されている。なお、排泄予知装置においては、胸部の部位又は臀部の部位の一方のみに圧力検出チューブ１ａを配置する構成としてもよい。このような生体信号検出部１によって検出された生体信号は、信号増幅部２に供給される。排泄予知装置は、このような無侵襲且つ無拘束で生体信号を検出する構成とすることにより、日常生活において容易に使用することができ、特に高齢者の介護等への使用に極めて好適である。

信号増幅部２は、後の処理工程で処理できるように生体信号検出部１によって検出された信号を増幅し、さらに、明らかに異常なレベルの信号を除去する等して適切な信号整形処理を行う。この信号増幅部２によって増幅された生体信号は、フィルタ部３に供給される。

フィルタ部３は、信号増幅部２によって増幅された生体信号から不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去することにより、心拍信号及び呼吸信号を抽出する。すなわち、生体信号検出部１によって検出された生体信号は、人体から発する様々な振動が混ざり合った信号であり、その中に心拍信号や呼吸信号をはじめとして寝返りを示す体動信号等の様々な信号が含まれている。このうち、心拍信号は、心臓のポンプ機能に基づく圧力の変化（すなわち血圧）が振動となって生体信号に含まれるものである。また、呼吸信号は、肺の動きに基づく体動の変化が振動となって生体信号に含まれるものである。排泄予知装置においては、これをフィルタ部３によって抽出することにより、心拍信号及び呼吸信号として認識する。このフィルタ部３を通過した心拍信号及び呼吸信号は、それぞれ、自動利得制御部４に供給される。

自動利得制御部４は、フィルタ部３の出力が所定の信号レベルの範囲内に入るように自動的に利得制御を行ういわゆるＡＧＣ回路である。この自動利得制御部４による利得制御は、例えば信号のピーク値が所定の上限閾値を超えた場合に出力信号の振幅が小さくなるように利得を設定するとともに、ピーク値が所定の下限閾値を下回った場合に振幅が大きくなるように利得を設定している。自動利得制御部４は、このような利得制御を行った際の利得の値（係数）を信号強度算出部５に供給する。

信号強度算出部５は、自動利得制御部４において心拍信号及び／又は呼吸信号に対して施した利得制御の係数に基づいて、心拍信号及び／又は呼吸信号の強度を算出する。上述した自動利得制御部４から得られる利得の値は、信号の大きさが大きいときには小さく、また、信号の大きさが小さいときは大きく設定されることから、利得の値とは反比例の関係で信号強度が表されることになる。信号強度算出部５は、算出した心拍信号及び／又は呼吸信号の強度について個人差をなくして一般化するために、正規化して百分率表現値とした上で、分散値算出部６に供給する。

分散値算出部６は、信号強度算出部５によって算出された信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値ＨＩＤを算出する。なお、本実施の形態においては、ある時点において、その時点までの一定時間内にサンプリングしたデータのばらつきを示す指標を分散値と称するものとすると、そのデータの標準偏差を分散値として採用している。具体的には、分散値算出部６は、信号強度のデータが１秒毎に測定されているものとすると、一連の信号強度のデータのうち、例えば５０秒間のデータの分散値を算出する。この場合、ある時点から遡及して５０秒間のデータ、すなわち、５０個の信号強度データの分散値を算出し、その後、次の１秒後から遡及して５０秒間のデータの分散値を算出する、といった処理を繰り返し行う。この結果、分散値算出部６は、信号強度のばらつき（分散値）についての１秒間隔の時系列データを得ることができる。分散値算出部６は、このようにして得られた時系列データを睡眠段階判定部７に供給する。

睡眠段階判定部７は、分散値算出部６によって算出された信号強度の分散値ＨＩＤに基づいて、睡眠中の判定対象者の睡眠段階、具体的には、覚醒段階とレム睡眠段階とを判定する。なお、体動がある場合には、信号が大きく振れ且つその信号強度の分散値ＨＩＤも大きくなる。そこで、睡眠段階判定部７は、このような異常値の影響を除去するため、所定値を超える信号強度の分散値ＨＩＤをその所定値で置換する等の異常値処理を行う。そして、睡眠段階判定部７は、判定した睡眠段階情報を排泄予知部８に供給する。

排泄予知部８は、睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階に基づいて、睡眠中の判定対象者が、排泄が近い状態であるか否かを予知する。そして、排泄予知部８は、排泄が近い状態であると予知した場合には、その旨を図示しない表示装置に表示させたり、予め登録された介護者等が所持する外部の端末機器に対して送信したりする。また、排泄予知部８は、予知結果を記憶装置にデータとして記憶することにより、判定対象者の排泄行動を記録する。なお、睡眠段階判定部７及び排泄予知部８による処理は、後に詳述するものとする。

このような排泄予知装置は、図３に示すような一連の手順にしたがって、排泄が近い状態であるか否かを予知する。なお、以下では、生体信号のうち心拍信号に基づいて処理を行うものとして説明する。

まず、排泄予知装置においては、図３に示すように、ステップＳ１において、心拍強度信号を取り込む。すなわち、排泄予知装置においては、生体信号検出部１によって検出された生体信号を信号増幅部２によって増幅し、フィルタ部３によって不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去して心拍信号と体動信号とを検出する。なお、体動信号は心拍信号と比較して大きい信号であることから、心拍信号は体動信号に内包された信号となる。体動信号は覚醒及び浅い睡眠時に発生し、特に離床時は大きなものとなることから、排泄予知装置においては、このような現象をも利用して排泄のための離床の有無の判定を行う。

そして、排泄予知装置においては、体動信号を含む心拍信号に対して自動利得制御部４によって利得制御を行うことによってピーク値を制御し、信号強度（振幅）を所定の範囲に制限する。これにより、排泄予知装置においては、心拍信号に含まれる体動信号が異常に大きな値として検出・排除されることになり、データの信頼性が向上する効果がある。そして、排泄予知装置においては、信号強度算出部５により、自動利得制御部４によって心拍信号に適用された利得の値を用いて信号強度を算出する。このとき、心拍強度信号のデータは、例えば１秒毎にサンプリングされ、図４（ａ）に示すような心拍強度の時系列データが得られる。ここでは、利得の逆数と比例する関数を設定し、信号強度としている。なお、図４（ａ）の心拍強度は、所定強度によって正規化したものである。

続いて、排泄予知装置においては、ステップＳ２において、分散値算出部６によって心拍強度の分散値ＨＩＤを算出する。具体的には、分散値算出部６は、各時点から遡及して例えば３０秒間のデータの分散値（標準偏差）を算出する。これにより、図４（ｂ）に示すような心拍強度の分散値ＨＩＤの時系列データが得られる。なお、図４（ｂ）に示す心拍強度の分散値ＨＩＤの単位は、想定される最大の心拍強度の分散値を基準とする百分率であり、最大スケールを１０％としている。ここで、分散値算出部６は、分散値を算出するための時間が長すぎると介護者の対応に遅れが生じるため、最大でも５０秒間のデータの分散値を算出するのが望ましい。

そして、排泄予知装置においては、ステップＳ３乃至ステップＳ５において、睡眠段階判定部７による睡眠段階判定を行う。すなわち、排泄予知装置においては、睡眠段階判定部７によって睡眠段階が覚醒段階又はレム睡眠段階であるか否かの判定を行う。

これは、人間の身体は、尿意及び／又は便意をもよおすと、自律神経の交感神経成分を活動させ、覚醒するように働きかける作用を有することに着目したものである。本願発明者の実験によると、尿意及び／又は便意をもよおすと、睡眠段階がレム睡眠段階を経て覚醒段階になり、トイレに行くために離床する場合がほとんどであった。したがって、リアルタイムで交感神経成分を予測できれば、レム睡眠及び覚醒段階の推定を行うことができ、結果として、排泄が近い状態であるか否かを予知することができる。また、判定対象者毎に睡眠中にトイレに行くおおよその習慣性を把握すれば、トイレに行く旨を促す警報を的確に行い、判定対象者を早期にトイレに誘導することも可能となる。特に、レム睡眠段階は浅い睡眠であることから、判定対象者に起床を促しても不快感を与えないという効果も奏する。

しかしながら、レム睡眠は、浅い睡眠で夢を見ている状態であり、一般には９０分周期で出現するが、特に高齢者においては、必ずしも周期性を有さず、判別することが容易ではない。ここで、本願発明者の実験によると、心拍強度の分散値ＨＩＤと交感神経成分との相互相関は、図５に示すように非常に高い。そこで、排泄予知装置においては、心拍強度の分散値ＨＩＤに基づいて交感神経成分を推定し、レム睡眠及び覚醒段階の推定を行う。

本願発明者の実験によると、心拍強度の分散値ＨＩＤの時系列データのうち、分散値ＨＩＤが所定値（４％）以上である区間であってその保持時間が所定時間（約２０秒）以上継続する区間は、レム睡眠段階と覚醒段階とが含まれる状態の区間であることが判明した。なお、保持時間とは、ある値が所定条件を時間的に連続して満たす場合の時間を意味する。そこで、睡眠段階判定部７は、心拍強度の分散値ＨＩＤの時系列データのうち、分散値ＨＩＤが所定値以上である区間であってその保持時間が所定時間以上である区間を、レム睡眠段階と覚醒段階とが含まれる状態であると判定する。また、レム睡眠段階及び覚醒段階が含まれると判定した区間が断続的に発生する場合には、連続したレム睡眠段階及び覚醒段階としてもよい蓋然性が高いことから、睡眠段階判定部７は、その発生の間隔が例えば２００秒といった所定時間以内の場合には、前回のレム睡眠及び覚醒から今回のレム睡眠及び覚醒までの間の区間についても連続したレム睡眠段階及び覚醒段階であると判定する。

具体的には、睡眠段階判定部７は、分散値ＨＩＤが４％以上である区間であってその保持時間が２０秒以上である状態が生じる間隔が約２００秒以内である区間を、レム睡眠段階と覚醒段階とが含まれる状態であると判定する。なお、分散値ＨＩＤが７％以上である区間は覚醒段階である。また、分散値ＨＩＤが４％以下の場合であっても、レム睡眠段階であることが多少存在するものの、覚醒段階には至らないことから、睡眠段階判定部７は、このような場合を検出対象から除く。したがって、睡眠段階判定部７は、図４（ｂ）に示すデータが得られた場合には、時点Ａ〜Ｅについてレム睡眠段階及び覚醒段階が含まれる状態であると判定する。

排泄予知装置においては、このようにしてレム睡眠段階及び覚醒段階が含まれる状態であるか否かの判定を行うことができる。特に、睡眠段階の判定のために保持時間という概念を用いることは新規であり、保持時間を用いずにデータの値のみを用いて睡眠段階を判定する従来の手法に比べて格段に精度を向上させることができる。このような睡眠段階の判定結果は、睡眠深度の国際判定基準である睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）による国際睡眠深度判定結果と略一致しており、裏付けがとれるものである。

排泄予知装置においては、このようにしてレム睡眠段階と覚醒段階とが含まれる状態であると判定した場合には、図３中ステップＳ６において、後述する習慣性に関する情報を加味して、排泄予知部８によって排泄が近い状態であると予知する。そして、排泄予知部８は、予め登録された介護者等が所持する外部の端末機器に対してその旨を送信して報知する。なお、報知の形態としては、例えば、介護者等が所持する携帯電話機への発呼、電子メールの送信、ナースセンタへのナースコール、その他任意のものを採用することができる。

なお、排泄予知部８は、レム睡眠段階と覚醒段階とが含まれる状態であると判定された場合に常に排泄が近い状態であると予知するのではなく、判定対象者に対する排泄の催促を効果的に行うために、判定対象者の排泄傾向を解析するのが望ましい。具体的には、排泄予知部８は、心拍強度及び／又は呼吸強度の時系列データや分散値ＨＩＤの時系列データを記憶装置に予め記憶させ、判定対象者毎に、睡眠段階判定部７によって判定されたレム睡眠段階及び覚醒段階の周期性を求める。そして、排泄予知部８は、求めた周期性に基づいて、判定対象者毎に睡眠中にトイレに行くおおよその習慣性を睡眠前半及び睡眠後半に分けて分類しておく。

排泄予知部８は、このようにして分類した排泄の習慣性に基づいて、現実に排泄を行うのが望ましい段階のみに排泄が近い状態であると予知すればよい。一般に、レム睡眠段階は、睡眠前半においては約９０分周期で現れ、一晩に４〜５回程度現れるが、特に睡眠後半に現れる４〜５回目のレム睡眠段階の際に、排泄を促すのが効果的であり、特に、例えば４回目のレム睡眠段階の際にトイレのために離床する習慣がある判定対象者の場合には、その前の３回目のレム睡眠段階時又は４回目のレム睡眠段階の直前といったように、なるべく早期に排泄を促すのが極めて効果的である。

すなわち、排泄予知装置においては、睡眠前半及び睡眠後半のそれぞれに現れるレム睡眠段階のうち、できる限り初期の段階で、排泄が近い状態である旨を予知して介護者等に報知するように、判定対象者の排泄傾向を解析する処理を排泄予知部８に行わせるのが望ましい。例えば図４に示した例を参照すると、排泄予知装置においては、図４（ｂ）中、時点Ａ〜Ｅについてレム睡眠段階及び覚醒段階が含まれる状態であると判定した場合において、時点Ｄでトイレに行く習慣がある判定対象者については、睡眠後半に入ってすぐ出現する３回目のレム睡眠段階である時点Ｃにおいて、又は、時点Ｄの直前数分前において、排泄が近い状態であると予知し、その旨を介護者等に報知するのが望ましい。なお、トイレに行く際には、通常、レム睡眠段階から覚醒段階（分散値ＨＩＤ＝７％以上、保持時間が２０秒以上）に移行して所定期間（約２００秒）経過してから離床することから、判定対象者に対して介護者等が排泄を促すタイミングとしては、判定した睡眠段階に基づいて排泄を予知してから実際に判定対象者が離床するまでの間となり、十分な時間を確保することができる。

排泄予知装置においては、このような一連の手順にしたがって、排泄予知を自動的に行うことができる。

以上説明したように、本発明の実施の形態として示す排泄予知装置においては、判定対象者の睡眠状態を監視しておき、その信号強度の分散値に基づいて排泄が近い状態であるか否かを予知することから、従来に比べて高速且つ高精度に排泄を予知することができる。また、排泄予知装置においては、従来の離床判定用のシート状部材を用いたり、専用の離床センサを設けたりする必要がなく、また、判定対象者に電極を装着したりする必要もないことから、判定対象者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、安価に排泄予知を日常的に判定することができ、介護者等にとっても判定対象者に対して積極的に排泄を促すことができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上述した実施の形態では、心拍信号を検出する方法として、判定対象者の身体の下に敷設した無拘束の生体信号検出部１によって得られた生体信号から心拍信号を抽出する方法を示したが、本発明は、継続的に心拍信号又は心拍信号と同等の信号が得られる検出手段であれば適用可能である。例えば、本発明は、手首や上腕部等の身体に装着するタイプの心拍計や脈拍計であってデータを連続的に記録することが可能なものであれば生体信号検出部１として適用可能である。

また、生体信号検出部１としては、上述した中空チューブを用いる代わりに、図６に示すようなエアマット式の検出手段を用いてもよい。すなわち、図６に示す生体信号検出部３０は、内部に空気を封入したエアマット３０ａの一端にエアチューブ３０ｂが接続され、さらに、このエアチューブ３０ｂに微差圧センサ３０ｃが接続されて構成される。なお、微差圧センサ３０ｃは、中空チューブを用いた生体信号検出部１の場合において説明したものと同様のものを用いることができる。

さらに、上述した実施の形態では、心拍信号に基づく処理を中心に説明したが、本発明は、呼吸信号に基づいて呼吸強度やその分散値を求め、排泄予知に用いるようにしてもよく、心拍信号による判定と呼吸信号による判定との論理積によって最終的な排泄予知を行うようにしてもよい。

さらにまた、上述した実施の形態では、心拍強度のばらつきを示す分散値として標準偏差を採用したが、本発明は、例えば、分散、偏差平方和、所定範囲等の統計量を採用してもよい。

また、上述した実施の形態では、睡眠中にトイレに行くおおよその習慣性を睡眠前半と睡眠後半とに分類するものとして説明したが、本発明は、例えば３時間毎といったように任意の区分数に分類するようにしてもよい。

このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

１，３０ 生体信号検出部
１ａ 圧力検出チューブ
１ｂ，３０ｃ 微差圧センサ
２ 信号増幅部
３ フィルタ部
４ 自動利得制御部
５ 信号強度算出部
６ 分散値算出部
７ 睡眠段階判定部
８ 排泄予知部
２１ 寝台
２２ 硬質シート
２３ クッションシート
３０ａ エアマット
３０ｂ エアチューブ

Claims (5)

1. 判定対象者の生体信号を無侵襲且つ無拘束で検出する生体信号検出手段と、
   前記生体信号検出手段によって検出された生体信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて生体信号の強度を算出する生体信号強度算出手段と、
   前記生体信号強度算出手段によって算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、
   前記分散値算出手段によって求められた前記生体信号強度の分散値の時系列データに基づいて、前記判定対象者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、
   前記睡眠段階判定手段によって判定された睡眠段階に基づいて、前記判定対象者が、排泄が近い状態であるか否かを予知する排泄予知手段とを備え、
   前記睡眠段階判定手段は、前記判定対象者の睡眠段階として覚醒段階とレム睡眠段階とを判定し、
   前記排泄予知手段は、前記睡眠段階判定手段によって求められた前記判定対象者についてのレム睡眠段階及び覚醒段階の周期性に基づいて分類された前記判定対象者が睡眠中にトイレに行く習慣性に基づいて、排泄が近い状態であるか否かを予知すること
   を特徴とする排泄予知装置。
2. 前記睡眠段階判定手段は、前記分散値が第１の所定値以上である区間であってその保持時間が第１の所定時間以上であるである状態が生じる間隔が第２の所定時間以内である区間を、レム睡眠段階と覚醒段階とが含まれる状態であると判定すること
   を特徴とする請求項１記載の排泄予知装置。
3. 前記排泄予知手段は、現実にトイレのために離床する習慣がある時点で出現するレム睡眠段階及び覚醒段階よりも前のレム睡眠段階及び覚醒段階で、排泄が近い状態であると判定すること
   を特徴とする請求項１又は請求項２記載の排泄予知装置。
4. 前記排泄予知手段は、排泄が近い状態であると判定した場合に、その旨を予め登録された外部の端末機器に対して送信すること
   を特徴とする請求項１乃至請求項３のうちいずれか１項記載の排泄予知装置。
5. 所定の生体信号検出手段によって判定対象者の生体信号を無侵襲且つ無拘束で検出する生体信号検出工程と、
   信号処理を行うプロセッサが、前記生体信号検出工程にて検出された生体信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて生体信号の強度を算出する生体信号強度算出工程と、
   前記プロセッサが、前記生体信号強度算出工程にて算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、
   前記プロセッサが、前記分散値算出工程にて求められた前記生体信号強度の分散値の時系列データに基づいて、前記判定対象者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程と、
   前記睡眠段階判定工程にて判定された睡眠段階に基づいて、前記判定対象者が、排泄が近い状態であるか否かを予知する排泄予知工程とを備え、
   前記睡眠段階判定工程では、前記プロセッサが、前記判定対象者の睡眠段階として覚醒段階とレム睡眠段階とを判定し、
   前記排泄予知工程では、前記プロセッサが、前記睡眠段階判定工程にて求められた前記判定対象者についてのレム睡眠段階及び覚醒段階の周期性に基づいて分類された前記判定対象者が睡眠中にトイレに行く習慣性に基づいて、排泄が近い状態であるか否かを予知することを特徴とする排泄予知方法。