JP2013198666A - 体動検出装置、睡眠判定装置、及び寝返り検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】精度良く、且つ、睡眠を害さずに体動を検出することが可能で、低コストで実現できる体動検出装置を提供する。
【解決手段】このような体動検出装置１００は、寝具２の裏面に配設され、荷重の変化を検出する荷重センサ１１と、寝具２上の動物１の呼吸の周期よりも短い周期の区間毎に荷重の変化に基づいて、当該荷重の変化を示す体動値を演算する体動値演算部１２と、体動値が予め設定された判定閾値より大きい場合に動物１の体動があったと判定する体動判定部１３と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、寝具上の物体の動きを検出する体動検出装置と、体動検出装置を用いて寝具上の動物が睡眠中であるか否かを判定する睡眠判定装置と、体動検出装置を用いて寝具上の動物の寝返りの有無を検出する寝返り検出装置とに関する。

従来、寝具上の人の状態を示す人体情報（例えば心拍や呼吸や体動）を検出する振動センサが広く利用されてきた。この種の技術として下記に出典を示す特許文献１−３に記載のものがある。

特許文献１に記載の睡眠状態推定装置は就寝者の睡眠状態を推定する。ベッド台と当該ベッド台に載置されるマットレスとの間に配設されたセンサ部により、マットレス上の就寝者の心拍及び呼吸等に起因する振動に応じた電気信号を取得する。この電気信号から、心拍の周波数帯域の振動成分及び呼吸の周波数帯域の振動成分を抽出し、抽出された振動成分に基づいて就寝者の体動を推定する。

特許文献２に記載の寝返り促進装置は、寝た切りの患者等を対象にベッド上で寝返りの有無を検知し、寝返りが不足する場合に介護者へ通報して体位の変化を促す。この寝返り促進装置は、寝床部の荷重を検出して生成された荷重信号に基づいて、寝床部上の利用者の重心位置を演算する。この重心位置の移動量に基づいて寝返りがあったか否かを判定する。

特許文献３に記載の計算機システムは、身体の向きの変化を検出して睡眠状態を評価する。この計算機システムは、利用者の動作及び身体の向きを検出するセンサノードが、利用者の身体に装着される。

特開２００９−１９７４５５号公報 特開２００８−２０６８６７号公報 特開２０１０−１４８８２９号公報

特許文献１に記載の技術では、ベッド台とマットレスとの間にセンサ部を配設するので、就寝者の位置により振動に応じた電気信号の大きさが著しく変化する。また、マットレスの種類によりセンサ部の出力信号が変化し易く、その調整も容易ではない。
また、特許文献２に記載の技術では、患者等の重心を測るためには、少なくとも３箇所で荷重を検出する必要がある。このため、コストアップの要因となり、また、ベッドを設置する場所によっては設置場所等に制約が生じる可能性もある。
更に、特許文献３に記載の技術では、センサノードを利用者の身体に直接取り付けるので利用者が違和感を有し、快適な睡眠を害される可能性がある。また、センサノードが睡眠中の利用者に無意識に外される可能性もある。

本発明の目的は、上記問題に鑑み、精度良く、且つ、睡眠を害さずに体動を検出することが可能で、低コストで実現できる体動検出装置を提供することにある。また、このような体動検出装置を用いて寝具上の動物が睡眠中であるか否かを判定する睡眠判定装置と、体動検出装置を用いて寝具上の動物の寝返りの有無を検出する寝返り検出装置とを提供することにある。

上記目的を達成するための本発明に係る体動検出装置の特徴構成は、
寝具の裏面に配設され、荷重の変化を検出する荷重センサと、
前記寝具上の動物の呼吸の周期よりも短い周期の区間毎に前記荷重の変化に基づいて、前記荷重の変化を示す体動値を演算する体動値演算部と、
前記体動値が予め設定された判定閾値より大きい場合に前記動物の体動があったと判定する体動判定部と、
を備えている点にある。

このような特徴構成とすれば、呼吸の周期よりも極めて短い周期の区間毎であっても当該区間毎に、体動の有無を正確に検出することができる。このため、体動があった時を精度良く判定することが可能となる。また、荷重センサが寝具の裏面に配設されてあるので、直接、寝具上の動物に触れることがない。したがって、体動を検出するにあたり動物の睡眠を害することを防止できる。更には、就寝中の動物により荷重センサが外されることもない。

また、前記体動値演算部は、前記荷重の最大値と最小値との差を前記体動値として演算すると好適である。

このような構成とすれば、区間毎の最大変化量を体動値とすることができるので、当該最大変化量を荷重の変化に係る特徴として抽出することが可能となる。したがって、このような特徴に基づき体動値を正確に演算することができるので、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

また、前記体動値演算部は、前記荷重の平均値と、隣接する区間の荷重の平均値との差を前記体動値として演算しても良い。

このような構成とすれば、互いに隣接する２つの区間の荷重の変化を相対的な値として用いることができる。このため、荷重センサの検出結果が低周波ノイズに重畳している場合であっても、当該低周波ノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

あるいは、前記体動値演算部は、前記荷重の最大振幅値を前記体動値として演算しても良い。

このような構成とすれば、荷重センサの検出結果に高周波ノイズが重畳されている場合であっても、或いは、低周波ノイズに荷重センサの検出結果が重畳されている場合であっても、これらのノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

更には、前記体動値演算部は、前記荷重の分散値を前記体動値として演算しても良い。

このような構成とすれば、区間全体に亘る荷重の変化を考慮して体動値を演算することができる。このため、荷重センサの検出結果に突発的なノイズ（例えばスパイクノイズ）が含まれる場合であっても、当該突発的なノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

また、前記区間の夫々は、隣接する区間と互いに重複する重複期間を有していると好適である。

このような構成とすれば、隣接する区間の体動値を基準として演算対象の区間の体動値を演算することができる。このため、低周波ノイズに荷重センサの検出結果が重畳されている場合であっても、これらのノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

また、前記寝具の裏面に配設された前記荷重センサは１つであると好適である。

このような構成とすれば、荷重センサを複数備える構成に比べて、低コストで体動検出装置を構成することができる。また、荷重センサを複数備える場合には、夫々をバランス良く配設する必要があるが、荷重センサを１つしか用いない場合には、他の荷重センサとのバランスを考慮する必要がない。したがって、荷重センサを簡便に配設することができる。

また、上記目的を達成するための本発明に係る睡眠判定装置の特徴構成は、
前記体動検出装置と、
前記区間を第１区間とし、複数の前記第１区間からなる第２区間毎に前記体動があった第１区間の数を体動数として算出する体動数算出部と、
前記算出された体動数に基づいて、前記動物が睡眠中であったか否かを現在の時点で判定する睡眠判定部と、
を備えている点にある。

体動数が比較的小さい第２区間が多い場合には、動物の移動が少ないと考えることができる。このため、当該動物が睡眠中であると判定することができる。一方、体動数が比較的大きい第２区間が多い場合には、動物の移動が盛んに行われていると考えることができる。このため、当該動物が睡眠中でないと判定することができる。したがって、本睡眠判定装置によれば、適切に動物が睡眠中であるか否かを判定することが可能となる。

また、上記目的を達成するための本発明に係る寝返り検出装置の特徴構成は、
前記体動検出装置と、
体動がある状態後に複数の前記区間に亘って前記体動がない状態が継続した場合に、体動がある状態の一つ前の体動がない状態の区間における前記荷重の平均値と、当該複数の区間のうち少なくとも１つの区間の前記荷重の平均値との差を演算する平均値差演算部と、
前記演算された２つの平均値の差が、予め設定された所定値以上である場合に、寝返りがあったと判定する寝返り判定部と、
を備えている点にある。

体動がある状態が所定時間継続した際、その状態の前後に体動がない状態がある場合には、前記体動がある状態において動物の体が動いたと考えることができる。一方、体動がある状態の前後の体動がない状態の荷重の変化の平均値が変動している場合には、寝具上における動物の位置が変化していると考えることもできる。このため、体動がある状態の場合であって、その前後の体動がない状態の荷重の変化の平均値差が大きい場合（所定値以上である場合）には、寝返りがあったと判定することができる。したがって、本寝返り検出装置によれば、適切に寝返りを検出することが可能となる。

体動検出装置と、体動検出装置を利用した睡眠判定装置と、体動検出装置を利用した寝返り検出装置を模式的に示すブロック図である。 体動値について模式的に示す図である。 体動の有無の判定結果の一例を示す図である。 体動数について模式的に示す図である。 睡眠判定装置による睡眠判定に係る処理を示すフローチャートである。 寝返りの有無の判定結果の一例を示す図である。 寝返り検出装置による寝返り検出に係る処理を示すフローチャートである。 その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。 その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。 その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。 その他の実施形態に係る体動値について模式的に示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。本発明に係る体動検出装置１００は、寝具上の動物の体動を検出する機能を備えている。また、本発明に係る睡眠判定装置２００は、寝具上の動物が睡眠中であったか否かを判定する機能を備えている。更に、本発明に係る寝返り検出装置３００は、寝具上の動物が寝返りを検出する機能を備えている。本実施形態では、寝具上の動物１として人１ａを例に挙げて説明する。以下、図面を用いて説明する。

１．体動検出装置
図１には、本発明に係る体動検出装置１００の構成を模式的に示したブロック図が示される。図１に示されるように、体動検出装置１００は、荷重センサ１１、体動値演算部１２、体動判定部１３の各機能部を備えて構成される。各機能部はＣＰＵを中核部材として、寝具２上の人１ａの体動を検出する種々の処理を行うための上述の機能部がハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。

荷重センサ１１は、寝具２の裏面に配設され、荷重の変化を検出する。寝具２の裏面とは、寝具２が床と接地する面である。本実施形態では、寝具２とはベッドを例に挙げて説明する。このため、以下ではベッドに符号２ａを付して説明する。本実施形態では、ベッド（寝具）２の裏面に配設された荷重センサ１１は１つである。すなわち荷重センサ１１は、ベッド２ａの裏面のうち一箇所に配設される。ここで、ベッド２ａは、図１に示されるように４つの脚部４Ａを備えて構成される。したがって、ベッド２ａの裏面とは、４つの脚部４Ａのうち、１つの脚部４Ａの裏面にのみ配設される。荷重センサ１１による検出結果は、図２に示されるような時々刻々と変化する荷重の変化を示す電気信号として後述する体動値演算部１２に伝達される。

体動値演算部１２は、ベッド２ａ上の人１ａの呼吸の周期よりも短い周期の区間Ｔ１毎に荷重の変化に基づいて、荷重の変化を示す体動値を演算する（図２参照）。人１ａの呼吸の周期とは、ベッド２ａの人１ａが呼吸を１回する際に要する時間である。ここで、人１ａは呼吸の安定状態（運動直後等でない状態）にあっては、１回当たり３〜６秒程度要する。したがって、呼吸の周期とは３〜６秒程度が相当する。

また、呼吸の周期よりも短い周期とは、呼吸の周期が３〜６秒である場合には、３秒未満をいうが、理解を容易にするために本実施形態では１秒であるとして説明する。このため、呼吸の周期よりも短い周期の区間Ｔ１とは、１秒毎に区分けされた区間Ｔ１が相当する。本実施形態では、このような区間Ｔ１を第１区間Ｔ１として説明する。体動値演算部１２は、このような１秒からなる第１区間Ｔ１毎に体動値を演算する。

体動値とは、荷重の変化を示す目安となる指標である。本実施形態では、体動値演算部１２は、荷重の最大値と最小値との差を体動値として演算する。ここで、このような体動値は、第１区間Ｔ１毎に演算される。このため、荷重の最大値とは第１区間Ｔ１内において最も荷重が大きくなった時の値であり、図２では、夫々Ｋ１が相当する。荷重の最小値とは第１区間Ｔ１内において最も荷重が小さくなった時の値であり、図２では、夫々Ｋ２が相当する。本実施形態では、体動値演算部１２は、このような最大値Ｋ１と最小値Ｋ２との差を体動値として演算する。図２においては、このような最大値Ｋ１と最小値Ｋ２との差は、符号Ｓを付して示される。

このように、第１区間Ｔ１毎の最大変化量を体動値とすることにより、当該最大変化量を荷重の変化に係る特徴として抽出することが可能となる。したがって、このような特徴に基づき体動値を正確に演算することができる。本実施形態に係る体動値演算部１２は、第１区間Ｔ１毎にこのような最大変化量を演算し、体動値とする。体動値演算部１２により演算された体動値は、後述する体動判定部１３に伝達される。

体動判定部１３は、体動値が予め設定された判定閾値より大きい場合に、人１ａの体動があったと判定する。判定閾値は、全第１区間Ｔ１に亘って一定値で設定される。すなわち、判定閾値は時間に拘らず一定値で設定される。このような判定閾値は、予め体動判定部１３に記憶されている。体動値は、上述の体動値演算部１２により第１区間Ｔ１毎に演算され、当該体動判定部１３に伝達される。体動判定部１３は、図３に示されるように、各第１区間Ｔ１の体動値と判定閾値とを比較して、体動値が判定閾値よりも大きい場合には「体動有」と判定し、体動値が判定閾値以下の場合には「体動無」と判定する。図３に示されるように、本願発明においては、呼吸の周期よりも短い周期の第１区間Ｔ１毎に、体動があったか否かが判定される。

このように、本発明に係る体動検出装置１００によれば、呼吸の周期よりも極めて短い周期の第１区間Ｔ１毎であっても当該第１区間Ｔ１毎に、体動の有無を正確に検出することができる。このため、体動があった時を精度良く判定することが可能となる。また、荷重センサ１１がベッド２ａの裏面に配設されてあるので、直接、ベッド２ａ上の人１ａに触れることがない。したがって、体動を検出するにあたり人１ａの睡眠を害することを防止できる。更には、就寝中の人１ａにより荷重センサ１１が外されることもない。

２．睡眠判定装置
次に、本発明に係る睡眠判定装置２００について説明する。当該睡眠判定装置２００の構成を模式的に示したブロック図も図１に示される。図１に示されるように、睡眠判定装置２００は、体動検出装置１００、体動数算出部２１、睡眠判定部２２を備えて構成される。各機能部はＣＰＵを中核部材として、ベッド２ａ上の人１ａが睡眠中であったか否かを判定する種々の処理を行うための上述の機能部がハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。なお、体動検出装置１００は、上述のように荷重センサ１１、体動値演算部１２、体動判定部１３の各機能部を備えて構成されるが、構成及び機能については上記と同様であるので以下では説明は省略する。

体動数算出部２１は、複数の第１区間Ｔ１からなる第２区間Ｔ２毎に体動があった第１区間Ｔ１の数を体動数として算出する。複数の第１区間Ｔ１からなる第２区間Ｔ２とは、図４に示されるように、ｎ個の第１区間Ｔ１を含んで１個の第２区間Ｔ２が形成されることを意味する。ここで、ｎは２以上の自然数である。したがって、第２区間Ｔ２は、２個以上の第１区間Ｔ１から構成される。本実施形態では、夫々の第２区間Ｔ２は、８個の第１区間Ｔ１を有して構成される。なお、以下の説明では、特に第２区間Ｔ２を区別する際には、過去から順番に夫々符号Ｔ２１〜Ｔ２６を付して説明する。体動があった第１区間Ｔ１の数とは、上述の体動検出装置１００（の体動判定部１３）により「体動有」と判定された第１区間Ｔ１の数である。このような第１区間Ｔ１の体動の有無の判定結果は、体動判定部１３から伝達される。体動数算出部２１は、第２区間Ｔ２毎に「体動有」と判定された第１区間Ｔ１の数を算出する。

例えば、図４に示される例では、第２区間Ｔ２１が有する８個の第１区間Ｔ１のうち３個の第１区間Ｔ１において「体動有」と判定された場合には、体動数算出部２１は当該第２区間Ｔ２の体動数は「３」として算出する。同様に、第２区間Ｔ２２の体動数は「５」、第２区間Ｔ２３の体動数は「１」、第２区間Ｔ２４の体動数は「０」、第２区間Ｔ２５の体動数は「４」、第２区間Ｔ２６の体動数は「１」として算出する。体動数算出部２１により算出された結果は、第２区間Ｔ２毎の結果として後述する睡眠判定部２２に伝達される。

睡眠判定部２２は、算出された体動数に基づいて、人１ａが睡眠中であったか否かを現在の時点で判定する。算出された体動数とは、上述の体動数算出部２１により算出された算出結果である。本実施形態では、睡眠判定部２２は、現在から所定時間だけ過去の時点において人１ａが睡眠中であったか否かを、現在の時点で判定する。すなわち、例えば、１１分前から現在までの第２区間Ｔ２毎の体動数を用いて、６分前に人１ａが睡眠中であったか否かを、現在の時点で判定する。この判定に、上述の第２区間Ｔ２毎の体動数が利用される。本実施形態では、睡眠判定部２２は予め記憶されてある以下のような（１）式により算出した睡眠判定値Ｚに基づいて睡眠中であったか否かを判定する。

[数１]

ＴＮ₁₁は１１分前の体動数であり、ＴＮ₁₀は１０分前の体動数である。以下同様に、ＴＮ₂は２分前の体動数であり、ＴＮ₁は１分前の体動数である。また、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｊ、Ｋ、Ｌは係数であり、公知の判別分析法を用いて予め設定される。

睡眠判定部２２は、（１）式により求めた睡眠判定値Ｚが０以下である場合には、例えば６分前に人１ａが睡眠中であったと判定する。一方、（１）式により求めた睡眠判定値Ｚが０より大きい場合には、６分前は人１ａが睡眠中でなかったと判定する。この判定結果は、判定結果出力部５０に伝達され、当該判定結果出力部５０により明示される。もちろん、判定結果出力部５０により判定結果を記憶しておく構成とすることも可能である。なお、上述の１１分前及び６分前は例示であり、適宜変更することが可能である。係る場合には、Ａ−Ｌの各係数は変更され、ＴＮ_nの項及び当該項の係数も増減する。

次に、本睡眠判定装置２００による睡眠中であるか否かの判定に係る処理について図５のフローチャートを用いて説明する。まず、荷重センサ１１による荷重の変化の検出が開始される（ステップ＃０１）。荷重センサ１１による検出が開始されてから第１区間Ｔ１に相当する時間が経過するまで処理は保留される（ステップ＃０２：Ｎｏ）。荷重センサ１１による検出が開始されてから第１区間Ｔ１に相当する時間が経過すると（ステップ＃０２：Ｙｅｓ）、体動値演算部１２により第１区間Ｔ１毎に体動値が演算される（ステップ＃０３）。

演算された体動値が予め設定された判定閾値よりも大きい場合には（ステップ＃０４：Ｙｅｓ）、体動判定部１３により当該第１区間Ｔ１は「体動有」と判定される（ステップ＃０５）。この判定結果は、判定に係る第１区間Ｔ１と対応付けて記憶される（ステップ＃０７）。一方、演算された体動値が予め設定された判定閾値以下である場合には（ステップ＃０４：Ｎｏ）、体動判定部１３により当該第１区間Ｔ１は「体動無」と判定される（ステップ＃０６）。このような判定結果である場合にも、判定に係る第１区間Ｔ１と対応付けて記憶される（ステップ＃０７）。

第２区間Ｔ２に相当する時間が経過していなければ（ステップ＃０８：Ｎｏ）、ステップ＃０２に戻り処理が継続される。一方、第２区間Ｔ２に相当する時間が経過していれば（ステップ＃０８：Ｙｅｓ）、体動数算出部２１により当該第２区間Ｔ２における体動数が算出される（ステップ＃０９）。

このような処理が繰り返し行われる（ステップ＃１０：Ｎｏ）。ここで、睡眠判定を行う場合には（ステップ＃１０：Ｙｅｓ）、睡眠判定部２２により睡眠判定値Ｚが演算される（ステップ＃１１）。睡眠判定部２２は、睡眠判定値Ｚが０以下である場合には（ステップ＃１１：Ｙｅｓ）、所定時間前は人１ａが睡眠中であったと判定し（ステップ＃１２）、処理を終了する。一方、睡眠判定部２２は、睡眠判定値Ｚが０より大きい場合には（ステップ＃１１：Ｎｏ）、所定時間前は人１ａが睡眠中でなかったと判定し（ステップ＃１３）、処理を終了する。睡眠判定装置２００は、このようなフローに基づき睡眠判定を行う。

このように、体動数が比較的小さい第２区間Ｔ２が多い場合には、人１ａの移動が少ないと考えることができる。このため、当該人１ａが睡眠中であると判定することができる。一方、体動数が比較的大きい第２区間Ｔ２が多い場合には、人１ａの移動が盛んに行われていると考えることができる。このため、当該人１ａが睡眠中でないと判定することができる。したがって、本睡眠判定装置２００によれば、適切に人１ａが睡眠中であるか否かを判定することが可能となる。

３．寝返り検出装置
次に、本発明に係る寝返り検出装置３００について説明する。当該寝返り検出装置３００の構成を模式的に示したブロック図も図１に示される。図１に示されるように、寝返り検出装置３００は、体動検出装置１００、平均値差演算部３１、寝返り判定部３２を備えて構成される。各機能部はＣＰＵを中核部材として、ベッド２ａ上の人１ａが寝返りを行ったか否かを判定する種々の処理を行うための上述の機能部がハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。なお、体動検出装置１００は、上述のように荷重センサ１１、体動値演算部１２、体動判定部１３の各機能部を備えて構成されるが、構成及び機能については上記と同様であるので以下では説明は省略する。

平均値差演算部３１は、体動がある状態後に複数の第１区間Ｔ１に亘って体動がない状態が継続した場合に、体動がある状態の一つ前の体動がない状態の第１区間Ｔ１における荷重の平均値と、当該複数の第１区間Ｔ１のうち少なくとも１つの第１区間Ｔ１の荷重の平均値との差を演算する。複数の第１区間Ｔ１に亘ってとは、連続する複数の第１区間Ｔ１をいう。したがって、複数の第１区間Ｔ１に亘って体動がない状態が継続した場合とは、連続する複数の第１区間Ｔ１に亘って、体動がない状態が継続した場合をいう。理解を容易にするために、当該連続する複数の第１区間Ｔ１を、図６に示されるように、前から順に第１区間Ｔ１２、第１区間Ｔ１３、第１区間Ｔ１４とする。この場合、体動がある状態とは、第１区間Ｔ１２の１つ前の第１区間Ｔ１１の状態が相当する。

したがって、体動がある状態の一つ前の体動がない状態の第１区間とは、第１区間Ｔ１１の一つ前の第１区間Ｔ１０が相当する。平均値差演算部３１は、この第１区間Ｔ１０における荷重の平均値を演算する。この平均値を前区間平均値Ａ１０とする。

一方、複数の第１区間Ｔ１のうち少なくとも１つの第１区間Ｔ１とは、第１区間Ｔ１２、第１区間Ｔ１３、第１区間Ｔ１４のうちの１つが相当する。本実施形態では、第１区間Ｔ１２であるとして説明する。平均値差演算部３１は、この第１区間Ｔ１２における荷重の平均値も演算する。この平均値を後区間平均値Ａ１２とする。

平均値差演算部３１は、前区間平均値Ａ１０と後区間平均値Ａ１２との差を演算する。平均値差演算部３１により求められた結果は、後述する寝返り判定部３２に伝達される。

寝返り判定部３２は、演算された２つの平均値の差が、予め設定された所定値以上である場合に、寝返りがあったと判定する。演算された２つの平均値の差とは、平均値差演算部３１により演算された前区間平均値Ａ１０と後区間平均値Ａ１２との差である。予め設定された所定値とは、絶対値で定めていても良いし、例えば前区間平均値Ａ１０の１０％と規定しておくことも可能である。もちろん、後区間平均値Ａ１２の１０％として規定しておくことも可能であるし、１０％以外の値で規定しておくことも可能である。この判定結果は、判定結果出力部５０に伝達され、当該判定結果出力部５０により明示される。もちろん、判定結果出力部５０により判定結果を記憶しておく構成とすることも可能である。

次に、本寝返り検出装置３００による寝返りの検出に係る処理について図７のフローチャートを用いて説明する。まず、荷重センサ１１による荷重の変化の検出が開始される（ステップ＃０１）。荷重センサ１１による検出が開始されてから第１区間Ｔ１に相当する時間が経過するまで処理は保留される（ステップ＃０２：Ｎｏ）。荷重センサ１１による検出が開始されてから第１区間Ｔ１に相当する時間が経過すると（ステップ＃０２：Ｙｅｓ）、体動値演算部１２により第１区間Ｔ１毎に体動値が演算される（ステップ＃０３）。

演算された体動値が予め設定された判定閾値よりも大きい場合には（ステップ＃０４：Ｙｅｓ）、体動判定部１３により当該第１区間Ｔ１は「体動有」と判定される（ステップ＃０５）。この判定結果は、判定に係る第１区間Ｔ１と対応付けて記憶される（ステップ＃０７）。一方、演算された体動値が予め設定された判定閾値以下である場合には（ステップ＃０４：Ｎｏ）、体動判定部１３により当該第１区間Ｔ１は「体動無」と判定される（ステップ＃０６）。このような判定結果である場合にも、判定に係る第１区間Ｔ１と対応付けて記憶される（ステップ＃０７）。

このような処理は、「体動有」と判定後に複数の第１区間Ｔ１が、連続して「体動無」と判定されるまで行われる（ステップ＃０８：Ｎｏ）。「体動有」と判定後に連続する複数の第１区間Ｔ１に亘って「体動無」と判定されると（ステップ＃０８：Ｙｅｓ）、「体動有」の判定の区間よりも一つ前の第１区間Ｔ１０の平均値である前区間平均値Ａ１０と、連続する複数の第１区間Ｔ１よりも一つ後の第１区間Ｔ１２の平均値である後区間平均値Ａ１２とが算出される（ステップ＃０９）。次に、この２つの平均値の差が演算される（ステップ＃１０）。

この２つの平均値の差が、前区間平均値Ａ１０の１０％より大きい場合には（ステップ＃１１：Ｙｅｓ）、寝返り判定部３２により所定時間前に寝返りが有ったと判定され（ステップ＃１２）、処理を終了する。一方、２つの平均値の差が、前区間平均値Ａ１０の１０％より大きくない場合には（ステップ＃１１：Ｎｏ）、寝返り判定部３２により所定時間前に寝返りが無かったと判定され（ステップ＃１３）、処理を終了する。寝返り検出装置３００は、このようなフローに基づき寝返りの有無を検出する。

以上のように、体動がある状態が所定時間継続した際、その状態の前後に体動がない状態がある場合には、当該体動がある状態において人１ａの体が動いたと考えることができる。一方、体動がある状態の前後の体動がない状態の荷重の変化の平均値が変動している場合には、ベッド２ａ上における人１ａの位置が変化していると考えることもできる。このため、体動がある状態の場合であって、その前後の体動がない状態の荷重の変化の平均値差が大きい場合（所定値以上である場合）には、寝返りがあったと判定することができる。したがって、本寝返り検出装置３００によれば、適切に寝返りを検出することが可能となる。

４．その他の実施形態
上記実施形態では、体動値演算部１２は、荷重の最大値と最小値との差を体動値として演算するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。例えば、体動値演算部１２は、荷重の最大振幅値を体動値として演算する構成することも可能である。このような体動値が図８に示される。荷重は上記実施形態と同様に荷重センサ１１により算出される。振幅値とは、荷重の傾きが変わってから次に傾きが変わるまでの変化量をいう。最大振幅値とは区間（第１区間）Ｔ１内に含まれるこのような振幅値の最大のものをいう。図８では、各区間Ｔ１におけるＫ１とＫ２との差が最大振幅値に相当する。図８においては、各区間Ｔ１における最大振幅値は、符号Ｓを付して示される。

このような構成にあっては、荷重センサ１１の検出結果に高周波ノイズが重畳されている場合であっても、或いは、低周波ノイズに荷重センサ１１の検出結果が重畳されている場合であっても、これらのノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、このような最大振幅値Ｓを体動値として用いた場合であっても、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

或いは、体動値演算部１２は、荷重の分散値を体動値として演算する構成とすることも可能である。このような体動値が図９に示される。荷重は上記実施形態と同様に荷重センサ１１により算出される。分散値とは、期待値を基準としてバラツキを示す値である。これは、公知の数学的手法により算出することが可能である。区間Ｔ１内における荷重の変化が小さければ、分散値は小さくなり、区間Ｔ１内における荷重の変化が大きければ、分散値も大きくなる。このような分散値も図９に示されるように、区間Ｔ１毎に演算される。このような分散値は、図９において符号Ｂを付して示される。

このような構成にあっては、第１区間Ｔ１全体に亘る荷重の変化を考慮して体動値を演算することができる。このため、荷重センサ１１の検出結果に突発的なノイズ（例えばスパイクノイズ）が含まれる場合であっても、当該突発的なノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、このような分散値を体動値として用いた場合であっても、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

更には、体動値演算部１２は、荷重の平均値と、隣接する区間Ｔ１の荷重の平均値との差を体動値として演算する構成とすることも可能である。このような体動値が図１０に示される。荷重は上記実施形態と同様に荷重センサ１１により算出される。荷重の平均値とは、区間Ｔ１における荷重の平均値である。隣接する区間Ｔ１の荷重の平均値とは、一つ前の区間Ｔ１の荷重の平均値又は一つ後の区間Ｔ１の荷重の平均値である。図１０には、一つ後の区間Ｔ１の荷重の平均値との差を体動値としている例を示している。このような差は、図１０において符号Ｃを付して示される。

このような構成にあっては、互いに隣接する２つの第１区間Ｔ１の荷重の変化を相対的な値として用いることができる。このため、荷重センサ１１の検出結果が低周波ノイズに重畳している場合であっても、当該低周波ノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、このような荷重の平均値差Ｃを体動値として用いた場合であっても、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

上記実施形態では、第１区間Ｔ１の夫々が互いに隣接して構成されるように図示した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。第１区間Ｔ１の夫々は、隣接する第１区間と互いに重複する重複期間Ｄを有するように構成することも当然に可能である。このような第１区間Ｔ１の例が図１１に示される。すなわち、互いに隣接する第１区間Ｔ１に亘って重複期間Ｄが形成される。

このような構成とすれば、隣接する第１区間Ｔ１の体動値を基準として演算対象の第１区間Ｔ１の体動値を演算することができる。このため、低周波ノイズに荷重センサ１１の検出結果が重畳されている場合であっても、これらのノイズの影響を低減した上で体動値を演算することができる。したがって、体動の有無を精度良く判定することが可能となる。

上記実施形態では、ベッド２ａの裏面に配設された荷重センサ１１は１つであるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。ベッド２ａの裏面に複数の荷重センサ１１を配設する構成とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、睡眠判定部２２が、現在の時点で所定時間前に睡眠中であったか否かを判定するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。すなわち、現在の時点で現在睡眠中であるか否かを判定することも当然に可能である。

また、上記実施形態では、睡眠判定部２２が、１１分前から現在までの第２区間Ｔ２の体動数を用いて６分前に睡眠中であったか否かを判定するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。例えば、１１分前より古い時点からの体動数を用いることも可能であるし、１１分前より新しい時点からの体動数を用いることも可能である。また、６分前より過去の時点が睡眠中であったか否かを判定することも可能であるし、６分前よりも新しい時点が睡眠中であったか否かを判定することも当然に可能である。

上記実施形態では、第１区間Ｔ１が１秒であるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。第１区間Ｔ１は、呼吸の周期よりも短ければ良い。したがって、呼吸の周期よりも短ければ、１秒以上（例えば２秒）とすることも可能であるし、１秒未満（例えば０．１秒）とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、動物１として人１ａを例に挙げて説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。すなわち、本発明に係る体動検出装置１００、睡眠判定装置２００、及び寝返り検出装置３００を、人１ａ以外の動物１の体動の検出、睡眠の判定、及び寝返りの検出に適用することも当然に可能である。

上記実施形態では、寝具２としてベッド２ａを例に挙げて説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。すなわち、寝具２をベッド２ａ以外の寝具２、例えば布団や敷き藁等とすることも当然に可能である。

上記実施形態では、寝返り検出装置３００の平均値差演算部３１が、第１区間Ｔ１０における荷重の平均値と、第１区間Ｔ１２の荷重の平均値との差を演算するとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。第１区間Ｔ１２の荷重の平均値に代えて、体動がある状態の後の複数の第１区間Ｔ１の少なくとも１つの第１区間Ｔ１、すなわち体動がある状態後、体動がない状態が連続する複数の第１区間Ｔ１２、第１区間Ｔ１３、第１区間Ｔ１４のうちの第１区間Ｔ１３の荷重の平均値を用いることも可能であるし、第１区間Ｔ１４の平均値を用いることも可能である。或いは、第１区間Ｔ１２、第１区間Ｔ１３、第１区間Ｔ１４のうちから選択した２つの荷重の平均値を用いることも可能である。更には、３つの荷重の平均値を用いることも可能である。また、もちろん、体動がない状態の複数の第１区間Ｔ１として、２つの第１区間Ｔ１とすることも可能であるし、４つ以上の第１区間Ｔ１とすることも当然に可能である。

本発明は、寝具上の物体の動きを検出する体動検出装置と、体動検出装置を用いて寝具上の動物が睡眠中であるか否かを判定する睡眠判定装置と、体動検出装置を用いて寝具上の動物の寝返りの有無を検出する寝返り検出装置とに用いることが可能である。

１：動物
１ａ：人
２：寝具
２ａ：ベッド
１１：荷重センサ
１２：体動値演算部
１３：体動判定部
２１：体動数算出部
２２：睡眠判定部
３１：平均値差演算部
３２：寝返り判定部
１００：体動検出装置
２００：睡眠判定装置
３００：寝返り検出装置
Ｔ１：第１区間（区間）
Ｔ２：第２区間

Claims (9)

1. 寝具の裏面に配設され、荷重の変化を検出する荷重センサと、
   前記寝具上の動物の呼吸の周期よりも短い周期の区間毎に前記荷重の変化に基づいて、前記荷重の変化を示す体動値を演算する体動値演算部と、
   前記体動値が予め設定された判定閾値より大きい場合に前記動物の体動があったと判定する体動判定部と、
   を備える体動検出装置。
2. 前記体動値演算部は、前記荷重の最大値と最小値との差を前記体動値として演算する請求項１に記載の体動検出装置。
3. 前記体動値演算部は、前記荷重の平均値と、隣接する区間の荷重の平均値との差を前記体動値として演算する請求項１に記載の体動検出装置。
4. 前記体動値演算部は、前記荷重の最大振幅値を前記体動値として演算する請求項１に記載の体動検出装置。
5. 前記体動値演算部は、前記荷重の分散値を前記体動値として演算する請求項１に記載の体動検出装置。
6. 前記区間の夫々は、隣接する区間と互いに重複する重複期間を有している請求項１から５のいずれか一項に記載の体動検出装置。
7. 前記寝具の裏面に配設された前記荷重センサは１つである請求項１から６のいずれか一項に記載の体動検出装置。
8. 請求項１から７のいずれか一項に記載の体動検出装置と、
   前記区間を第１区間とし、複数の前記第１区間からなる第２区間毎に前記体動があった第１区間の数を体動数として算出する体動数算出部と、
   前記算出された体動数に基づいて、前記動物が睡眠中であったか否かを現在の時点で判定する睡眠判定部と、
   を備える睡眠判定装置。
9. 請求項１から７のいずれか一項に記載の体動検出装置と、
   体動がある状態後に複数の前記区間に亘って前記体動がない状態が継続した場合に、体動がある状態の一つ前の体動がない状態の区間における前記荷重の平均値と、当該複数の区間のうち少なくとも１つの区間の前記荷重の平均値との差を演算する平均値差演算部と、
   前記演算された２つの平均値の差が、予め設定された所定値以上である場合に、寝返りがあったと判定する寝返り判定部と、
   を備える寝返り検出装置。

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