JP2014525305A - ベッド退出監視装置 - Google Patents

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Abstract

ユーザを監視し、ユーザがベッドから離れたときを判定するベッド退出監視装置が提供される。この装置は、ユーザに取り付けられたデバイスに作用する３次元の加速度の測定値を受信し、ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために測定値を処理するように構成されたプロセッサを有する。

Description

本発明は、ベッドから離れようとしているか否か又はベッドから離れているか否かを判定するためにユーザを監視する装置に関する。
患者の転倒は、病院で報告されている最も一般的な出来事であり、65歳以上の人の主な死因である。転倒した人のうち、半分もの人が移動能力及び自立性を低減する中程度〜重度の負傷を受けており、時期尚早な死のリスクを増加させる可能性がある。股間接の骨折で入院している高齢者の約50%は、前のレベルの機能まで決して回復しない。高齢者による致命的な転倒の約10%は病院で生じている。
従って、転倒から生じる患者の被害のリスクを低減することが目的である。既存の転倒防止策は、転倒のリスクが増加している患者を識別し、患者を監視して患者がベッドから出ている時点で看護師にアラームを提供するようにベッドに統合されたデバイス又はシステムを使用することに依存している。この監視を必要とし得る特定の種類の患者は、高齢者、幼児、及び手術後のような特定の条件又は状況にある患者を含む。
これらの監視システムはまた、転倒のリスクがあると考えられる患者以外の患者に適用されてもよい。例えば、患者が点滴を保持するカートを移動する支援を必要としていること、及び患者に取り付けられた他の医療器具がベッドから離れていることを看護師に警告するために使用されてもよい。
病院で使用される現在のベッド退出検出技術は、しばしば患者のベッドに統合された感圧性マット又は荷重計に依存する。他の一般的な種類のセンサは、ベッドのサイドレールに平行に取り付けられた赤外線ビーム検出器に基づく。或いは、超音波に基づくベッド存在検出器が使用されてもよい。これらの技術は、患者が実際にベッドを離れたことを検出する際に有効になり得るが、これらの技術により提供されるアラームは、しばしば遅すぎることになり、看護師が転倒を防ぐために患者に対して反応及び到着するのに十分な時間を提供しない。これらの技術の他の一般的な問題は、比較的高い誤ったアラーム率を有する点にある。いずれの場合も、ユーザがベッドから離れたか否かを検出するためにのみ必要になり得る専用の装置が、ベッドの上又は周囲に設置されることが必要である。
従って、患者又はユーザがベッドから離れたときを検出可能であり（及び患者又はユーザがベッドから離れようとしていることを潜在的に検出可能であり）、これにより、誤ったアラームの発生を最小化しつつ、できるだけ早く看護師にアラームを提供する代替のベッド退出監視システムのニーズが存在する。
本発明の第１の態様によれば、ユーザを監視し、ユーザがベッドから離れたときを判定するベッド退出監視装置が提供される。この装置は、ユーザに取り付けられたデバイスに作用する３次元の加速度の測定値を受信し、ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために測定値を処理するように構成されたプロセッサを有する。
一実施例では、プロセッサは、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために測定値を処理し、推定された姿勢が寝ている姿勢又は座っている姿勢から直立した姿勢に変化した場合、ユーザがベッドから離れたと判定するように構成される。
他の実施例では、プロセッサは、加速度の測定値から或る時間にわたってデバイスの高さの変化を推定するために測定値を処理し、デバイスの高さの変化が閾値を超えた場合、ユーザがベッドから離れたと判定するように構成される。
好ましい実施例では、プロセッサは、加速度の測定値から或る時間にわたってデバイスの高さの変化を判定し、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定し、推定された寝ている姿勢又は座っている姿勢と推定された直立した姿勢との間に生じる閾値より大きい高さの変化が存在する場合、ユーザがベッドから離れたと判定することにより、ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために測定値を処理するように構成される。
本発明の代替実施例では、プロセッサは、デバイスの空気圧の測定値を受信するように更に構成され、プロセッサは、或る時間にわたってデバイスの高さの変化を判定するために空気圧の測定値を処理し、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために加速度の測定値を処理し、推定された寝ている姿勢又は座っている姿勢と推定された直立した姿勢との間に生じる閾値より大きい高さの変化が存在する場合、ユーザがベッドから離れたと判定することにより、ユーザがベッドから離れたか否かを判定するように構成される。
前述の実施例では、プロセッサは、デバイスの方向の測定値を受信し、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために加速度の測定値と共にデバイスの方向の測定値を使用するように更に構成されてもよい。
或る実施例では、プロセッサは、ユーザの基準フレームの軸に対応する１つ以上の基準ベクトル及び加速度の測定値から導かれた加速度ベクトルの方向の対応関係の指標を判定することにより、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために加速度の測定値を処理するように更に構成され、各基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標の絶対値又は大きさは、ユーザの特定の姿勢に対する加速度の測定値の対応関係を示す。
基準ベクトルは、後前方向にあるユーザの基準フレームのz軸と、下から上に垂直にあるユーザの基準フレームのy軸と、内側外側方向にあるユーザの基準フレームのx軸とにそれぞれ対応し、ユーザの基準フレームのz軸の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標は、ユーザのうつぶせの姿勢又は仰向けの姿勢への加速度の測定値の対応関係を示してもよく、ユーザの基準フレームのy軸の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標は、ユーザの直立した姿勢への加速度の測定値の対応関係を示してもよく、ユーザの基準フレームのx軸の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標は、ユーザが横向きに寝ている姿勢への加速度の測定値の対応関係を示してもよい。
或る実施例では、プロセッサは、ユーザの基準フレームの軸に対応する複数の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標を判定し、最大の絶対値又は大きさを有する方向の対応関係の指標に基づいて加速度ベクトルについてユーザの姿勢を推定するように構成される。
或る実施例では、プロセッサは、ユーザがベッドから離れたか否かを判定する前に、ユーザの基準フレームの軸に対応する基準ベクトルが判定される際の較正手順を実行するように更に構成され、較正手順は、ユーザが第１の姿勢にある第１の期間及びユーザが第２の異なる姿勢にある第２の期間に加速度の測定値から導かれた一式の加速度ベクトルを検索し、第１及び第２の期間のそれぞれの第１及び第２の平均ベクトルを与えるために第１及び第２の期間のそれぞれの加速度ベクトルを平均し、ただし、第１及び第２のベクトルはそれぞれユーザの基準フレームの第１及び第２の軸の基準ベクトルであると考えられ、第１及び第２のベクトルに直交するベクトルとしてのユーザの基準フレームの第３の軸の基準ベクトルとして使用するために第３のベクトルを判定することを有する。
或る実施例では、プロセッサは、加速度の特定の成分が閾値を超えた期間に一式の加速度ベクトルを検索するように構成される。
或る実施例では、プロセッサは、閾値の値を、加速度の特定の成分が閾値を超えた前に識別された期間の特定の成分の平均値に設定するように更に構成される。
本発明の第２の態様によれば、ユーザにより装着されるように構成されたデバイスが提供される。このデバイスは、３次元においてデバイスに作用する加速度を測定する加速度計と、前述の装置とを有する。
本発明の第３の態様によれば、ベッド退出監視システムが提供される。このシステムは、ユーザにより装着されるように構成されたデバイスであり、３次元においてデバイスに作用する加速度を測定する加速度計と、デバイスと通信するように構成されたベースユニットと、前述の装置とを有する。
本発明の第４の態様によれば、ユーザを監視し、ユーザがベッドから離れたときを判定する方法が提供される。この方法は、ユーザに取り付けられたデバイスに作用する３次元の加速度を測定値し、ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために測定値を処理することを有する。
一実施例では、測定値を処理するステップは、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために測定値を処理し、推定された姿勢が寝ている姿勢又は座っている姿勢から直立した姿勢に変化した場合、ユーザがベッドから離れたと判定することを有する。
他の実施例では、測定値を処理するステップは、加速度の測定値から或る時間にわたってデバイスの高さの変化を推定するために測定値を処理し、デバイスの高さの変化が閾値を超えた場合、ユーザがベッドから離れたと判定することを有する。
好ましい実施例では、ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために測定値を処理するステップは、加速度の測定値から或る時間にわたってデバイスの高さの変化を判定し、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定し、推定された寝ている姿勢又は座っている姿勢と推定された直立した姿勢との間に生じる閾値より大きい高さの変化が存在する場合、ユーザがベッドから離れたと判定することを有する。
本発明の代替実施例では、この方法は、デバイスの空気圧の測定値を受信するステップを更に有し、ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために測定値を処理するステップは、或る時間にわたってデバイスの高さの変化を判定するために空気圧の測定値を処理し、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために加速度の測定値を処理し、推定された寝ている姿勢又は座っている姿勢と推定された直立した姿勢との間に生じる閾値より大きい高さの変化が存在する場合、ユーザがベッドから離れたと判定することを有する。
前述の実施例では、この方法は、デバイスの方向の測定値を受信するステップを更に有し、測定値を処理するステップは、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために加速度の測定値と共にデバイスの方向の測定値を使用することを更に有する。
或る実施例では、或る時間にわたってユーザの姿勢を推定するために加速度の測定値を処理するステップは、ユーザの基準フレームの軸に対応する１つ以上の基準ベクトル及び加速度の測定値から導かれた加速度ベクトルの方向の対応関係の指標を判定することを有し、各基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標の絶対値又は大きさは、ユーザの特定の姿勢に対する加速度の測定値の対応関係を示す。
基準ベクトルは、後前方向にあるユーザの基準フレームのz軸と、下から上に垂直にあるユーザの基準フレームのy軸と、内側外側方向にあるユーザの基準フレームのx軸とにそれぞれ対応し、ユーザの基準フレームのz軸の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標は、ユーザのうつぶせの姿勢又は仰向けの姿勢への加速度の測定値の対応関係を示してもよく、ユーザの基準フレームのy軸の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標は、ユーザの直立した姿勢への加速度の測定値の対応関係を示してもよく、ユーザの基準フレームのx軸の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標は、ユーザが横向きに寝ている姿勢への加速度の測定値の対応関係を示してもよい。
或る実施例では、測定値を処理するステップは、ユーザの基準フレームの軸に対応する複数の基準ベクトル及び加速度ベクトルの方向の対応関係の指標を判定し、最大の絶対値又は大きさを有する方向の対応関係の指標に基づいて加速度ベクトルについてユーザの姿勢を推定することを有する。
或る実施例では、この方法は、測定値を処理するステップの前に、ユーザの基準フレームの軸に対応する基準ベクトルが判定される際の較正手順を実行するするステップを更に有し、較正手順は、ユーザが第１の姿勢にある第１の期間及びユーザが第２の異なる姿勢にある第２の期間に加速度の測定値から導かれた一式の加速度ベクトルを検索し、第１及び第２の期間のそれぞれの第１及び第２の平均ベクトルを与えるために第１及び第２の期間のそれぞれの加速度ベクトルを平均し、ただし、第１及び第２のベクトルはそれぞれユーザの基準フレームの第１及び第２の軸の基準ベクトルであると考えられ、第１及び第２のベクトルに直交するベクトルとしてのユーザの基準フレームの第３の軸の基準ベクトルとして使用するために第３のベクトルを判定することを有する。
或る実施例では、検索するステップは、加速度の特定の成分が閾値を超えた期間に一式の加速度ベクトルを検索することを有する。
或る実施例では、較正手順は、閾値の値を、加速度の特定の成分が閾値を超えた前に識別された期間の特定の成分の平均値に設定するステップを更に有する。
本発明の第５の態様によれば、コンピュータプログラムコードを具現したコンピュータ可読媒体を有するコンピュータプログラムプロダクトが提供される。コンピュータプログラムコードは、コンピュータ又はプロセッサにより実行された場合、コンピュータ又はプロセッサが前述の方法を実行するように構成される。
本発明の実施例によるベッド退出監視システムのブロック図 ユーザによるベッド退出中に加速度計により取得された信号を示すグラフ ベッド退出中のユーザの傾きを示すグラフ ベッド退出中のグローバル座標系におけるユーザの位置の変化を示すグラフ 空気圧の変化の測定値から導かれたベッド退出中の高度又は高さの変化を示すグラフ ユーザがベッドから離れているか否か又はユーザがベッドから離れようとしているか否かを判定するために、システムのユーザの動きの測定値を処理する方法を示すフローチャート 本発明の実施例に従ってデバイスを較正する方法を示すフローチャート 加速度計の測定値からユーザの姿勢を推定する方法を示すフローチャート 加速度計からの測定値と、加速度計の測定値から推定された姿勢とを示す一対のグラフ 検出された高さの変化及び推定された姿勢がベッド退出に対応するか否かを判定する方法のフローチャート 検出された高さの変化及び推定された姿勢がベッド退出に対応するか否かを判定する代替の方法のフローチャート 高さの変化を判定するための加速度計の信号の処理を示すブロック図 高さの変化を判定するために加速度計の信号を処理する方法を示すフローチャート 高さの変化を判定するための様々な段階の処理における信号を示す一連のグラフ 高さの変化を判定するための様々な段階の処理における信号を示す一連のグラフ 高さの変化を判定するための様々な段階の処理における信号を示す一連のグラフ 高さの変化を判定するための様々な段階の処理における信号を示す一連のグラフ 高さの変化を判定するための様々な段階の処理における信号を示す一連のグラフ 高さの変化を判定するための様々な段階の処理における信号を示す一連のグラフ 例示的な一式の加速度計の測定値から推定された高さ及び高さの変化を示す一式のグラフ subMedianフィルタのブロック図 subMedianフィルタの動作の基本原理を示すグラフ subMedianフィルタの動作を示す他のグラフ subMedianフィルタを動作させる例示的な方法を示すフローチャート 一式の正弦波信号及びガウス雑音を有する信号にsubMedianフィルタを適用した結果を示すグラフ 適応メジアンフィルタにより使用されるメジアンフィルタのサブウィンドウを示すグラフ 例示的な適応メジアンフィルタのブロック図
本発明の実施例について、図面を参照して一例のみとして説明する。
本発明によるベッド退出監視システム2の形式のベッド退出監視装置の実施例が図１に示されている。システム2は、ユーザにより装着されるデバイス4を有する。デバイス4は、ユーザの首の周辺に配置されるネックコードを備えたペンダントの形式で提供されてもよい。或いは、デバイス4は、手首、ウエスト、胴体、胸部、骨盤又は胸板のようなユーザの身体の異なる部分又はその周辺に装着されるように構成されてもよく、また、身体のその部分にデバイス4を取り付ける適切な構成（例えば、ベルト又はストラップ）を有する。
デバイス4は、デバイス4に作用する加速度を測定するセンサ6を有する。これは、デバイス4がユーザにより正しく装着されていることを仮定して、ユーザにより受ける加速度に対応する。センサ6（例えば、加速度計）は、加速度の測定値（信号）をデバイス4のプロセッサ8に出力する。或る実施例では、加速度計6は、MEMS（micro-electromechanical system）加速度計である。加速度計6により受ける加速度は、30Hzのレートでサンプリングされてもよいが、多くの他のサンプリング周波数が使用され得ることが分かる（例えば、50及び125Hz）。
ユーザに取り付けられた加速度計6を有するデバイス4を使用する利点は、ベッドから離れているユーザに一致した動きをユーザが実行しているか否かを識別するために、加速度計の信号が処理され得ることと、システム2が呼吸数及び／又は脈拍数のようなユーザの生命兆候を測定するために加速度計の測定値を使用することができることにある。更に、デバイス4に加速度計6が存在することは、適切な処理により、デバイス4がユーザの状況又は現状（すなわち、立っている、歩いている、転倒した等）を判定することを可能にする。これは、ユーザがベッドから離れたことのみを検出できる感圧性マット又は赤外線ビーム検出器を利用する従来のシステムとは対照的である（すなわち、これらは他の監視又は検出機能を提供しない）。更に、これらの従来のシステムは、ユーザがベッドから離れると、ユーザの状態又は状況の指標を提供することができない。最後に、これらは、ベッド退出検出の目的で病院職員により設置される必要があり、更なる負荷をもたらす。
デバイス4のプロセッサ8は、ユーザがベッドから離れているか否か又は離れようとしているか否かを判定するために、加速度計6からの測定値を分析又は処理する。
デバイス4は、ユーザに対して支援を呼び出すために、ベッド退出が検出された場合、プロセッサ8により起動され得るアラームユニット10（スピーカを有してもよい）を更に有する。しかし、デバイス4にアラームユニット10が存在することは任意選択であることが分かる。
デバイス4は、プロセッサ8に接続されて、プロセッサ8による測定値の処理の前、処理中又は処理の後に加速度計6からの測定値を格納することができるメモリモジュール12を更に有する。メモリモジュール12はまた、プロセッサ8により実行された処理の結果を格納してもよい。更に、メモリモジュール12は、ベッド退出が生じているか否か又は生じようとしているか否かを判定するために、プロセッサ8により実行される処理ステップに関するコンピュータコード又はプログラム命令を格納してもよい。これは、必要に応じてプロセッサ8により取得されて実行されてもよい。
デバイス4は、加速度計の測定値又は処理の結果（アラーム信号を含んでもよい）をベースユニット18に送信するために使用され得る送信（TX）又は送受信（TRX）回路16及び関連するアンテナ18を更に有する。ベースユニット18は、例えば、ユーザのベッドの近くに配置されてもよく、例えば、ナースステーションのコンピュータ端末でもよい。他の実施例では、デバイス4から測定値又は処理結果を受信し、情報を他のユニット（ナースステーションに配置されたコンピュータ端末等）に送信する、ユーザのベッドの近くに配置されたベースユニット18が存在してもよい。
ベースユニット18は、デバイス4からの送信（加速度計の測定値、処理結果及び／又はアラーム信号）を受信するための各受信（RX）又は送受信（TRX）回路20及びアンテナ22と、ベースユニット18の動作を制御するプロセッサ24とを有する。ベースユニット18は、設定又は構成情報をデバイス4に送信するためにTRX回路20を使用してもよい。図示しないが、ベースユニット18はまた、処理の結果（例えば、呼吸数及び／又は脈拍数）を表示するディスプレイを有してもよい。
ベースユニット18はまた、ベースユニット18の動作を制御するためにプロセッサ24により実行される処理ステップに関するコンピュータコード又はプログラム命令と共に、デバイス4から受信した情報を格納するために使用されるメモリモジュール26を任意選択で有する。
ベースユニット28はまた、ベッド退出が検出された場合、プロセッサ24により起動され得るアラームユニット（スピーカを有してもよい）を有する。
ここに記載の本発明の実施例では、プロセッサ8は、ユーザがベッドから離れているか否か又は離れようとしているか否かを判定するために加速度計の測定値の処理を実行するが、本発明の代替実施例では、デバイス4のプロセッサ8は、単に送受信回路14を介して加速度計の測定値をベースユニット18に送信してもよく、ユーザがベッドから離れているか否か又は離れようとしているか否かを判定するための加速度計の測定値の処理は、ベースユニット18のプロセッサ24により実行されてもよい。
更に別法では、デバイス4のプロセッサ8は、結果をベースユニット18に送信する前に、加速度計の測定値でいくつかの初期処理ステップを実行してもよい。例えば、ベースユニット18は処理を完了し、ユーザがベッドから離れているか否かを判定する。
簡単には、加速度計6からの測定値は、ユーザがベッドから離れているか否かを判定するために処理される。以下に詳細に説明するように、この処理は、ベッドから離れているユーザに一致した動き及び／又は姿勢を識別することを目的とする。例えば、典型的なベッド退出は、ユーザがベッドの縁に面するように横に回転し（うつぶせの姿勢又は仰向けの姿勢で始まることを仮定する）、座り、直立することを含む。従って、加速度計の測定値は、ベッドから離れているユーザに一致する動き、動きのパターン、身体の姿勢の変化、方向の変化、及び／又は高さの変化のうちいずれか１つ以上を識別するために処理されてもよい。ユーザがベッドから離れているか否かを判定するために、単に１つの姿勢又は単に高さの変化を識別するために測定値を処理することが可能であるが、誤ったアラームが生成されるリスクは、測定値から高さの変化と共に複数の姿勢を識別することにより低減され得ることが分かる。更に、誤ったアラームのリスクは、姿勢及び高さの変化がベッド退出についての正確な時間順に生じたか否かを判定することにより更に低減され得る。
図２（ａ）及び（ｂ）は、人がベッドを出るときの加速度計6からの信号の典型的な例を示している。図２（ａ）では、ユーザは最初に仰向けの位置で寝ている。線32、34及び36は、それぞれ加速度計6のz軸、y軸及びx軸に沿った加速度計の測定値を表す。デバイス4及び加速度計6は、典型的には、z軸がユーザの身体に実質的に垂直になり（すなわち、ユーザが仰向け又はうつぶせに寝ているときに重力がこの軸により測定されるように、ユーザの正面に向かってユーザの背中の皮膚の面に垂直になる）、y軸がユーザの身体に沿って地面から上に実質的に垂直になり、x軸がy軸及びz軸と直交するように方向付けられる。生体力学の用語で、z軸は後前方向（posterior-anterior direction）にあり、y軸は下から上に垂直（vertical from bottom to top）にあり、x軸は内側外側方向（medial to lateral direction）である（x軸、y軸及びz軸は直交して右回りである）。線38は、加速度計の信号のノルム（基準）を表し、これは他の加速度が存在しないときの重力の大きさに等しい。この図面において、デバイス4の方向は、重力に対応する加速度の成分がx軸、y軸及びz軸のそれぞれに沿って見つかるようになっている。
次に、ユーザは、ベッドの縁に面するように横に回転し、自分の足で立ち上がる。図２（ｂ）は、ユーザがベッドの縁に向かい、ユーザが立ち上がる前に前屈みの姿勢（forward bent posture）になることを仮定したときの角度で測定された傾きを示している。傾きの信号の終わりは、直立した姿勢に対応する。理想的には（すなわち、加速度計6が正確にユーザに方向付けられている場合）、z軸方向に観測される重力に従って、傾きはユーザが立っているときに90度である。
寝ているところからまっすぐに座る（又は前屈みに座る）ところへの姿勢の系列は、ベッド退出監視システム2により検出され得る特徴である。他の実施例では、姿勢の遷移で生じる中間の姿勢のステップは、検出の信頼性を増加させるために分析されてもよい。例えば、（場合によって胴体の高さの変化の検出に加えて）前方向及び水平方向の双方の胴体（trunk）の動きが同時に検出された場合、これは、対象が仰向けの位置でベッドの縁に向かって自分を引っ張り、床に接触するためにベッドから足を下ろすことにより、ベッドを出ようとしていることを意味する。
例えば、加速度計の信号のノルムを計算することにより、加速度計の垂直成分を推定するため、及び加速度計の信号から重力に対応する加速度を除去するためにフィルタを使用することにより、胴体の起き上がり（すなわち、寝ている位置又は座っている位置からベッドを出た後の直立した位置になること）は、（フィルタリングされた）加速度計の信号を２回積分することにより測定されてもよい。この起き上がりは、ベッド退出の検出に使用され得る他の特徴を提供する。図２（ａ）に示す加速度計の信号から計算された高さの上昇は、図３に示されている。
或る実施例では、デバイス4は、加速度計の測定値に加えて測定値を提供することができる１つ以上の更なるセンサ30、32及び／又は34を有してもよい。これは、加速度計の測定値の処理を補うために使用されてもよく、これにより、更なる動き又は姿勢の検出を可能にするため、ベッド退出検出の信頼性を増加させる。
例えば、デバイス4は、デバイス4の高さ又は高度を判定するために処理され得る空気圧の測定値を提供する空気圧センサ30を更に有してもよい。図４は、ベッド退出中に空気圧センサ30から取得された空気圧センサの信号から導かれた高度又は高さを表す信号を示している。
図４は、加速度計の測定値と、空気圧センサの信号の分析とを組み合わせた望ましさを示している。特に、この組み合わせは、高さの物理的な変化によるものから空気圧の環境変化を区別することを可能にする。他方、高さの差を判定するために加速度計の信号を使用するときに、空気圧センサの信号を使用することは、デバイス4の動きによる見かけの高さの変化が実際の高さの変化から区別されることを可能にする。例えば、加速度計6がもはや適切に較正されて異ない場合、デバイス4の回転は、測定した重力の大きさの変化を生じることがある。これは、動きによる加速度として解釈可能であり、見かけの高さの変化をもたらす。
更に、加速度計6を使用して垂直面の周りの回転を測定することは困難であるため、デバイス4は、更に又は代替として、水平面におけるデバイス4の方向を判定する（すなわち、垂直重力場の周辺のユーザの回転又は方位を判定する）のに有用な測定値を提供する磁力計32及び／又はジャイロスコープ34を有してもよい。ベッドの縁にまっすぐに座ることは、典型的にはユーザが横向きに回転する（すなわち、ユーザが垂直軸に沿って回転を行う）ことを含むため、磁力計32又はジャイロスコープ34の追加は、ベッド退出検出を改善することができる。
ユーザがベッドから離れようとしているか否かを検出することに加えて、ユーザが実際にベッドから離れたか否かを判定するために、センサの測定値が処理されることも可能であることが分かる。例えば、測定値は、ユーザが立ち上がったか、既に立ち上がっているか、歩いているかを判定するために処理されてもよい。立ち上がることは、所与の高さの増加及び／又は特徴的な動きのパターン（例えば、高さの増加の直前の胴体の前後の揺れ）の検出により判定されてもよい。立ち上がることは、直立した胴体の姿勢及び（まっすぐに座ることと区別可能な）わずかな揺れの検出により判定されてもよい。歩いていることは、直立した胴体の姿勢及び（例えば、加速度計の信号のエネルギー又は変化に関して）更なる動きレベルの同時の検出により判定されてもよい。
図５は、本発明の実施例による方法のいくつかの例示的なステップを示すフローチャートである。ステップ101（任意選択）において、前述のようにユーザにデバイス4を取り付ける間に又は取り付けた後に、デバイス4が較正される。この較正は、加速度計6からの測定値がユーザの基準フレームに変換され得るようにデバイス4を較正することを含む。これにより、測定値がユーザの姿勢を更に正確に判定するために使用されることが可能になる。較正ステップは、デバイス4の使用中に周期的に実行されてもよく、この方法の後のステップと平行して実行されてもよいことが分かる。
ステップ103において、デバイス4に作用する加速度の測定値が加速度計6から取得される。
ステップ105〜111を参照して説明する方法の以下のステップでは、ユーザがベッドから離れているか否か又は離れようとしているか否かを判定するために、加速度計の測定値が処理される。ステップ105〜111は、図示及び以下の説明のものと異なる順序で実行されてもよく、及び／又はいくつかのステップは、前のステップの結果がベッド退出が生じたことと一致した場合にのみ実行されてもよいことが分かる。
特に、ステップ105において、或る時間にわたってデバイス4の高さ又は高さの変化が、加速度計の測定値から推定される。
デバイス4が加速度計6に加えて更なるセンサを含まない場合、例えば、“Estimating velocity in a horizontal or vertical direction from acceleration measurements”という題名でKoninklijke Philips Electronics N.V.の名前で61/524813（米国特許出願）で出願された欧州特許出願第61/524813号（米国特許出願）に記載のように、デバイス4の高さ又は高さの変化は、加速度計の測定値のみから判定されてもよい。この特許出願の内容を援用する。この特許出願に記載の速度及び高さ又は高さの変化を推定する技術は、この説明の終わりにAppendixとして示されており、図１１〜２１に図示する。
或いは、デバイス4が空気圧センサ30のような高さセンサを有する場合、空気圧センサの測定値は、例えば、センサ融合技術を使用することにより、加速度計の測定値の代わりに又はそれと共に高さ又は高さの変化を判定するために使用されてもよい。デバイス4が更なるセンサ（磁力計32又はジャイロスコープ34等）を有する場合、これらのセンサからの測定値は、加速度の垂直成分を識別するために、従って、デバイス4の高さ又は高さの変化を判定する際の助けとなるために、加速度計6からの測定値と共に使用されてもよい。
推定された高さ又は高さの変化は、高さ又は高さの変化がベッドから離れているユーザに一致するか否かを判定するために、閾値と比較される（ステップ107）。閾値は、様々な要因（ユーザにおけるデバイス4の位置、ユーザの身長、ベッドの高さ等を含む）に基づいて設定されてもよい。或る実装では、閾値は、ユーザが寝ているときとユーザが直立しているときとのウエストの高さの差に対応して比例して設定されてもよい。従って、ベッドが非常に高い場合及び／又はユーザの身長が比較的低い場合、閾値は比較的低い値に設定される。一例として、デバイス4がユーザのウエストに取り付けられた場合、高さの変化の適切な閾値は、4センチメートル（0.04メートル）でもよい。
推定された高さ又は高さの変化が閾値を超えた場合、この方法はステップ111に進む。推定された高さ又は高さの変化が閾値を超えない場合、この方法はステップ103に戻り（すなわち、現在の測定値では後のステップは実行されない）、新たな一式の加速度の測定値で繰り返される。
ステップ105で高さの変化を推定することに加えて、プロセッサ8は、複数の時点におけるユーザの姿勢を推定する（ステップ109）。
前述の高さの変化の推定と同様に、姿勢の推定は、加速度計6からの測定値だけを使用して実現されてもよい。これは以下に更に詳細に説明する。或いは、姿勢は、更なるセンサ（磁力計32又はジャイロスコープ34等）からの測定値と共に、加速度計の測定値から推定されてもよい。磁力計32又はジャイロスコープ34からの測定値は、デバイス4の方向の推定を改善可能にする。
この実施例では高さ又は高さの変化が閾値より上であることの肯定的な判定の後に生じるステップ111において、推定された高さの変化及び推定された姿勢がベッド退出に一致するか否かが判定される。このステップは、以下に詳細に説明する。一実施例では、高さが閾値を超えた時間がユーザが寝ている位置（仰向けの位置、うつぶせの位置、横向きの位置）にあるときと直立した位置にあるときとの間に生じたか否かが判定される。そうでない場合、測定された高さの変化及び動きは、ベッドから離れているユーザに対応しないと判定され、この方法はステップ103に戻る。
高さが閾値を超えた時間又は高さの変化が閾値を超えた期間が寝ている位置から直立した位置への遷移中に生じた場合、ベッド退出又はベッド退出の試みが生じたことが判定される（ステップ113）。その場合、アラームが起動されてもよい（ステップ115）。
図５に示す方法のステップで実行される処理は、以下に詳細に記載される。以下では、デバイス4がユーザのウエストに取り付けられていると仮定する。
＜較正＞
前述のように、ユーザの基準フレームに関するデバイス4及び加速度計6の正確な方向は未知であるため、加速度計6からの測定値がユーザの基準フレームに変換可能なように、デバイス4を較正することを含む較正ステップを実行することが望ましい。これにより、デバイス4の高さの変化及び／又はユーザの姿勢を更に正確に判定するために測定値が使用されることが可能になる。
前述のように、デバイス4（特に筐体）の形状係数／形状は、例えばユーザのウエスト部分に取り付けられたときに、加速度計6のz軸がユーザの身体に実質的に垂直になり（すなわち、ユーザの背中の皮膚の面に垂直になる）、y軸がユーザの身体を通じて地面に対して下向きに実質的に垂直になり（すなわち、デバイス4がウエストに取り付けられたときにユーザの足を示す）、x軸がy軸及びz軸と直交する（すなわち、外側方向を示す）ように設計されてもよい。デバイス4は、ユーザに取り付けられたときに好ましい方向を示す印をデバイス4の筐体に有してもよい。或いは、デバイス4がユーザに取り付けられたときに実質的に正確な方向を呈するように、ユーザの身体の特定の部分にとって人間工学的な形状になってもよい。
デバイス4がユーザの基準フレームに実質的に位置合わせされている場合、y方向に検知された加速度は、重力がその方向に作用するため、ユーザが直立しているときに最大の加速度の成分を有するべきである（大きな動きがないことを仮定する。そうでない場合、“DC”成分がy軸に沿って最大になる）。y軸が下に位置合わせされている場合、重力に対応する加速度は、ユーザが直立しているときに正符号を有する。同様に、ユーザが仰向けになっている場合（すなわち、仰向けに寝ている場合）、重力に対応する加速度は、z軸に沿った信号が最大になる（この場合も正符号を有する）。ユーザが横向きに寝ている場合、x軸に沿った信号が最大になる（ユーザが右向きに寝ているか左向きに寝ているかに応じた符号を有する）。
較正ステップが省略できるほど正確に加速度計6の測定軸がユーザの基準フレームに位置合わせされるように、デバイス4をユーザに取り付けることが可能になり得る。
例示的な実施例では、較正ステップは、図６にブロック形式で示すようなアルゴリズムを使用して実行されてもよい。このアルゴリズムは、ユーザがベッドにいる間、ベッド退出中及び／又はベッドから離れている間に生じる２又は３個の主な姿勢の検出の信頼性を向上させることを意図する。デバイスを較正するステップを実装するために、以下に説明するものに対する代替の技術が使用されてもよいことを当業者は認識する。
較正手順は以下のように動作する。まず、3D加速度信号（すなわち、x軸、y軸及びz軸信号）は、ブロック52の低域通過フィルタにより平滑化される。このブロック52で使用可能な低い計算上の複雑性のフィルタは、移動平均（MA：moving average）フィルタである。MAフィルタは、３つの測定信号のそれぞれの各サンプルを、そのサンプル及びその周辺のサンプル（すなわち、現在のサンプルの直前及び直後のサンプル）の平均により置換する。MAフィルタの典型的な半ウィンドウサイズは1.6秒であるが、他のウィンドウサイズが使用されてもよいことが分かる。
その後、正規化ブロック54において、低域フィルタリングされた信号が正規化される。特に、それぞれの3Dサンプル（すなわち、特定の時点のx、y及びzの値）は、３次元ベクトルとして考えられ、単位長さに正規化される。この正規化は、以下に説明する閾値ステップを可能にするために実行される。しかし、当業者は、最初に信号を正規化させずに、以下に説明する閾値ステップが代わりに実行されてもよいことを認識する。
ブロック56において、ユーザが第１の姿勢にある第１の期間（一式のサンプル）及びユーザが第２の（異なる）姿勢にある少なくとも１つの第２の期間に、正規化された信号が検索される。例えば、ブロック56は、ユーザが仰向けに寝ている期間に正規化された信号を検索してもよく、特に、正規化された信号は、z成分が閾値を超える連続する期間に検索される。連続する期間は1秒ほどの短さでもよいが、連続であると考えられる識別された期間の典型的な初期の最小期間は、15秒である。識別されるのに必要な最小期間が長いほど、アルゴリズムの信頼性が良くなる。
正規化された信号は、[1,-1]の範囲の値を有しており、z成分はユーザが寝ているときに最大になるべきである。閾値の典型的な初期値（信号が正規化され、閾値が以下に説明するように適合可能な場合）は、0.6である。以下に説明する閾値の適合が使用されない場合、閾値の典型的な値は0.8でもよい。連続する期間が識別された場合、この期間は、ユーザが仰向けに寝ている期間であると考えられる。
好ましくは、アルゴリズムは、検索ブロック56が連続する時間帯の終わりを見つけ（すなわち、検索の前のサンプルが閾値より上であり、現在のサンプルが閾値の下である場合）、現在の時間帯の長さが最後に使用された時間帯の長さを超えた場合（最後に使用された時間帯は、z成分が閾値を超えた最後の連続する期間である）、閾値を適合するように構成された閾値適合ブロック58を更に有する。一実施例では、ブロック58は、閾値を最後に使用された時間帯の（正規化された信号の）z成分の平均に設定するように構成される。更に、‘最後に使用された時間帯の長さ’のパラメータは、ちょうど終わった連続する時間帯の長さを反映するように更新される。
前述のアルゴリズムが複数の方法で改良され得ることは明らかである。例えば、信号検索及び閾値適合は、例えば10分の使用後又は特定の回数（例えば１回のみ）更新された後に停止（フリーズ）してもよい。
信号検索ブロック56は、y成分（好ましくは正規化された信号のy成分）が閾値より上である連続する期間を検索することにより、ユーザが座っているとき又は直立しているときを識別してもよいことが分かる。初期の閾値は、仰向けの姿勢の前述のもの（すなわち、0.6）でもよいが、連続する期間の初期の最小期間は、更に短く、典型的には2〜5秒である。
同様に、信号検索ブロック56は、x成分（好ましくは正規化された信号のx成分）の大きさが閾値より上である連続する期間を検索することにより、ユーザが横向きに寝ているときを識別してもよい。閾値は、ユーザが左向きに寝ているか右向きに寝ているかを判定するために異なってもよい。
加速度計6の測定軸をユーザの基準フレームに位置合わせするために、全３次元の正規化された信号の３次元平均が、２つの識別された姿勢（例えば、図６では識別された‘仰向け’の姿勢及び識別された‘直立した’姿勢）について、識別された期間のそれぞれで計算される。これは、図６のベクトル平均化ブロック60により実行される。（ベクトルである）３次元平均は、測定軸毎に識別された期間の信号の値を平均化することにより計算されることが分かる（例えば、識別された期間の加速度信号のx成分は、３次元平均のx成分の値を与えるように平均化される）。
これらの平均は、正規化ブロック62で正規化される。‘仰向け’の期間の正規化された平均は、（較正された）‘オフボディ（off-body）’（z）方向izを与える。‘直立した’期間の正規化された平均は、（較正された）‘下−上’（y）方向iyを与える。
これらの２つの較正された方向を前提として、外側（x）方向は、これらの２つに対して直角であると規定されるix=cross(iy,iz)。これはベクトル乗算ブロック64により計算される。外側方向も正規化される（しかし、iy及びizが既に正規化された場合である）。iz及びiyは較正に続いて直交しなくてもよい点に留意すべきである。
疑似（MatLab）コードにおいて、ブロック60及び62は以下を使用して実装されてもよい。
- for d=1:3, iz(d)=mean(accNormalized(kSup0:kSup1,d)); end
- accSz=norm(iz,2);
- iz=iz/accSz;
ただし、accNormalizedは各サンプルが正規化された（3D）加速度計の信号であり、kSup0:kSup1はサンプルの範囲（ブロック56を通過した（最後の）期間）を示し、dは次元（x,y,z）であり、izは結果の３次元平均（３つの成分のベクトル）である。accSzによる除算は、このizを正規化する。iyも同様に計算される（しかし、izをiyで置換し、kSup0:kSup1をkUpr0:kUpr1（見つかった直立した期間からのサンプル）で置換する）。ixはベクトルのクロス乗積iyxizから得られる（ブロック64）。
結果のix、iy及びizは、高さの変化を判定し、ユーザの姿勢を推定するために後の処理で使用される。この較正ステップが省略される場合、ix=(1,0,0)、iy=(0,1,0)及びiz=(0,0,1)が代わりに使用される。
ベクトル平均化ブロック60及びベクトル乗算ブロック64の動作に対する適切な変更に従って、前述の正規化演算の一方又は双方が省略又は変更可能であることが当業者により分かる。或いは又は更に、ベクトル平均化ブロック60は、３次元の（正規化された）加速度ベクトルの平均を計算する必要はなく、識別された期間のそれぞれで３次元の加速度ベクトルの平均の代替の指標を判定してもよいことが分かる。
＜姿勢の推定＞
好ましい実施例では、姿勢を推定するステップ109は、図７にブロック形式で示すアルゴリズムを使用して実行される。アルゴリズムは、加速度計の信号においてベッド退出中に生じる３つの主な姿勢（すなわち、仰向けに寝る、横向きに寝る、直立する）の存在を判定することを目的とする。
アルゴリズムの最初の部分は、前述の較正アルゴリズムに対応する。特に、3D加速度信号の３つの成分（すなわち、x軸、y軸及びz軸の信号、Aで示す）は、ブロック82の低域通過フィルタにより平滑化される（フィルタリングされた信号はAlpfで示される）。このブロック82で使用可能な低い計算上の複雑性のフィルタは、移動平均（MA：moving average）フィルタである。このMAフィルタの典型的な半ウィンドウサイズは1.6秒であるが、他のウィンドウサイズが使用されてもよいことが分かる。正規化ブロック84は、低域通過フィルタリングされた信号を正規化する。正規化された低域通過フィルタリングされた信号は、
Figure 2014525305
 で示される。このアルゴリズムは、図６に示すのと同じ低域フィルタリングブロック及び正規化ブロックを利用してもよいことが分かる。
低域フィルタリングされた信号を正規化した後に、信号は、低域フィルタリングされた信号と、姿勢（仰向けに寝る、横向きに寝る及び直立する）毎の（較正された）軸のベクトルix、iy及びizとから計算される。
特に、正規化された低域通過フィルタリングされた信号
Figure 2014525305
 及び（較正された）軸のベクトルを受信し、以下のようにサンプルk毎のドット積（内積）を計算するベクトルドット積ブロック86が提供される。
Figure 2014525305
 低域フィルタリングされた信号
Figure 2014525305
 及び（較正された）軸のベクトルは、（双方のベクトルが正規化されているため）1の大きさを有するため、ベクトルドット積は、２つのベクトルの間の角度のコサインに等しい値を生じることが分かる。従って、ベクトルドット積ブロック86は、正規化された低域通過フィルタリングされた信号
Figure 2014525305
 及び（較正された）軸のベクトルの方向の対応関係の指標を効率的に判定する。方向の対応関係が大きいほど（すなわち、ベクトルが平行に近いほど）、ブロック86によるその姿勢の値の出力が高くなる。
次に、姿勢推定ブロック88は、サンプルk毎に姿勢を判定する。特に、サンプルkの姿勢は、最大の‘存在’を有する姿勢の信号に対応する。例えば、絶対値又は大きさは、姿勢の信号毎に判定され、絶対値が比較されてもよい。
｜Posture_supine[k]｜が｜Posture_upright[k]｜及び｜Posture_side[k]｜より大きい場合、現在の姿勢はサンプルkで仰向けであると判定される。｜Posture_upright[k]｜が｜Posture_supine[k]｜及び｜Posture_side[k]｜より大きい場合、現在の姿勢はサンプルkで直立していると判定される。｜Posture_side[k]｜が｜Posture_upright[k]｜及び｜Posture_supine[k]｜より大きい場合、現在の姿勢はサンプルkで横向きに寝ていると判定される。
２つのみの姿勢が姿勢推定ブロック88により考慮される場合、Posture_supine[k]及びPosture_side[k]は、ベクトルドット積ブロック86により単一のメトリックPosture_lying[k]に組み合わされてもよく、Posture_lying[k]は、姿勢推定ブロック88によりPosture_supine[k]と比較されてもよい。姿勢は、｜Posture_upright[k]｜が｜Posture_lying[k]｜より大きい場合、サンプルkで直立していると判定されてもよく、｜Posture_upright[k]｜が｜Posture_lying[k]｜より大きい場合、寝ていると判定されてもよい。
判定された姿勢は、デバイス4が取り付けられたユーザの上半身の方向に関係することが分かる。ユーザがベッドから離れているか否かを判定するために、足の方向（例えば、ベッドで水平）を判定する必要はない。
図８は、例示的な推定された姿勢の信号のグラフ（上のグラフ）と、姿勢の信号を導くために使用された加速度計6からの信号（下のグラフ）とを示している。姿勢のグラフの点線は、ix=(1,0,0)、iy=(0,1,0)及びiz=(0,0,1)が使用される場合の較正前の推定された姿勢の信号（仰向けの姿勢（Posture_supine）、直立した姿勢（Posture_upright）、横向きの姿勢（Posture_side））を示しており、実線は、較正後の推定された姿勢の信号（仰向けの姿勢（Posture_supine）、直立した姿勢（Posture_upright）、横向きの姿勢（Posture_side））を示している。円90は、較正手順について選択された領域（すなわち、前述のkSup0:kSup1及びkUpr0:kUpr1の間のサンプル）を示している。
この較正のため、800秒において直立した姿勢の変化が見られ得る。これは、この時間における前述の姿勢推定アルゴリズムの出力が仰向けの姿勢ではなく、直立した姿勢であるという効果を有する。実際に800秒において、ユーザはまっすぐに座っており、ベッドのヘッドエンド（head end）が下げられている。
前述の較正手順と同様に、ベクトルドット積（ベクトル乗算）ブロック86の動作に対する適切な変更に従って、前述の正規化演算（ブロック84により実行される）が省略又は変更されてもよいことが、当業者により分かる。
＜高さの推定＞
前述のように、デバイス4の高さは、Appendix 1に記載のように加速度計の信号から推定されてもよい。前述のように、高さの変化はまた、空気圧センサ30からの測定値を使用して計算されてもよい。
前述のように、図３は、加速度計の測定値から推定された高さを示すグラフであり、図４は、ベッド退出中に取得された例示的な空気圧センサの信号を示すグラフである。
この例では、デバイス4はユーザのウエストに取り付けられており、時間t=135秒においてベッドに仰向けに寝ている。145秒のあたりに、高さが増加していることが分かり、これは、１つの動きでユーザが横に回転して左側に起き上がり、これにより、次にベッドから立ち上がることになることに対応する。図４において、138秒において明らかな高さの変化が存在することがわかるが、加速度計の測定値から推定された高さの変化との比較は、これが環境的な気圧の変化によるものであることを示している。実際の高さの上昇は145秒に見える。
加速度計及び／又は空気圧センサの測定値からの推定された高さを前提として、高さの差は、現在のサンプルkと前のサンプルとの間の推定された高さの差として計算される。好ましくは、前のサンプルは、現在のサンプルの前の約10秒に生じたサンプルから選択される。
図５のステップ107を参照して前述したように、推定された高さの変化は、4センチメートルである閾値の例示的な値を用いて、閾値と比較される。ベッド退出が生じた場合、高さの変化はこの閾値を超える。
＜時間順＞
図５のステップ111において、推定された高さの変化がベッド退出中に生じると予想される姿勢と一致するか否かが判定される。ステップ111を実行する例示的な方法は、図９に示されている。
この方法は、サンプルkの高さの変化が閾値を超えたことを図５のフローチャートのステップ107が示した場合に始まる。最初のステップのステップ151において、現在のサンプルkの後の時間ウィンドウ内に仰向け／うつぶせの姿勢又は横向きの姿勢が存在するか否かが判定される。この時間ウィンドウは、サンプルkの後の次の10秒でもよいが、他の長さのウィンドウが使用されてもよいことが分かる。その姿勢の期間に拘わらずそのウィンドウに仰向け／うつぶせの姿勢又は横向きの姿勢が存在する場合、高さの変化はベッド退出に対応せず、この方法はステップ153に進み、高さの変化が閾値を超える次のサンプルを待機する。
現在のサンプルkに続く時間ウィンドウに仰向け／うつぶせの姿勢又は横向きの姿勢が存在しない場合、ステップ155において、現在のサンプルkの前の時間ウィンドウに仰向け／うつぶせの姿勢の期間（或いは仰向け／うつぶせ又は横向きの期間）が存在するか否かが判定される。例えば、この時間ウィンドウは、現在のサンプルkの前の20秒でもよいが、他の長さのウィンドウが使用されてもよいことが分かる。時間ウィンドウ内の仰向け又はうつぶせの姿勢の必要な期間は、2.5秒のオーダーでもよい。
ステップ155の肯定的な出力を得るために、姿勢が必要な期間の全体（すなわち、20秒の時間ウィンドウ内の2.5秒の全期間）で連続して仰向け又はうつぶせになっていると判定されることが必要でもよい。或いは、必要な期間の少なくとも所定量だけ姿勢が仰向け又はうつぶせになっていることのみが必要でもよい。所定量は80%でもよいが、他の値が使用されてもよいことが分かる。
現在のサンプルkの前の時間ウィンドウに、前述の要件を満たす仰向け、うつぶせ又は横向きの姿勢の期間が存在しない場合、アルゴリズムは前述のステップ153に進む。
現在のサンプルkの前の時間ウィンドウに仰向け、うつぶせ又は横向きの期間が存在する場合、方法はステップ157に進み、現在のサンプルkの後の時間ウィンドウに直立した姿勢の期間が存在するか否かが判定される。例えば、時間ウィンドウは、現在のサンプルkの後の10秒でもよいが、他の長さのウィンドウが使用されてもよいことが分かる。時間ウィンドウ内の直立した姿勢の必要な期間は、2.5秒のオーダーでもよい。
前述のように、姿勢が必要な期間の全体（すなわち、10秒の時間ウィンドウ内の2.5秒の全期間）で連続して直立していることが必要でもよい。或いは、必要な期間の少なくとも所定量だけ姿勢が直立していることのみが必要でもよい。所定量は80%でもよいが、他の値が使用されてもよいことが分かる。
前述の姿勢推定において、ユーザの姿勢は、常に仰向け／うつぶせ、横向き又は直立のうち１つとして分類されるため、この結果がステップ151の否定的な応答により既に判定されているため、ステップ157が省略されてもよいことが分かる。しかし、このステップは、代替の姿勢推定アルゴリズム（すなわち、３つより多くの姿勢が識別可能なもの）が使用されるときに使用されてもよい。現在のサンプルの後の時間ウィンドウに直立した姿勢の期間が存在しない場合、この方法はステップ153に戻る。
現在のサンプルの後の時間ウィンドウに直立した姿勢の期間が存在する場合、ベッド退出が識別される。
この実施例は、誤ったアラームの発生を最小化しつつ、ベッド退出の信頼性の高い検出を生じることが分かる。例えば、4センチメートルの高さの変化は、ユーザが歩いているときに検出され得るが（上半身がこの量だけ上下に動いているため）、これらの高さの変化の周辺の小さい時間ウィンドウ内に仰向け／うつぶせの姿勢又は横向きの姿勢の期間は存在しないことが分かる。
また、直立により後続される寝ている系列は、ベッドにいるときにも生じるが、この場合、閾値を超えるのに十分な高さの変化は存在しないことが分かる。高さの変化を中心とする／中心としない直立した姿勢により後続される仰向け／うつぶせ又は横向きの時間順は、ベッド退出に固有であることが見出された。
しかし、しばらくまっすぐに座ってからベッドを離れた人について、ベッド退出が判定されない可能性があることも分かる。この場合、ステップ155は否定的な出力を生じ、ベッド退出は検出されない。
この問題を克服する１つの方法は、ユーザが垂直面の周りに約90度だけ回転したときをデバイス4が検出できるようにすることである（すなわち、ユーザがベッドの終端に面して座っている位置からベッドの横に面して座っている位置に動いたときを検出する）。このことを単に加速度計の測定値から判定することも可能であるが、更なるセンサ（磁力計32又はジャイロスコープ34）の存在が好ましい。
ユーザがベッドを出る前に長い期間座っている問題への代替の対策は、以下の通りである。ブール項“inBed”が導入され、原理は、このブールがそれから高さの増加が生じずに仰向け／うつぶせ又は横向きの姿勢が生じたか否かを記録することである。この方法は、図１０に示すように実行され、図５のステップ107及び111を置換する。
この方法の開始のステップ171において、ブール“inBed”が負に設定される。
ステップ173において、現在のサンプルkの姿勢が仰向け又は横向きであるか（或いは単一の測定値が仰向け及び横向きの信号を置換する場合、単に寝ているか）否かが判定される。このステップは、図７の姿勢推定ブロック88の動作に対応する。そうでない場合、この方法はステップ175に進み、次のサンプルが取得され、そのサンプルについてステップ173が繰り返される。
現在のサンプルの姿勢が仰向け又は横向きである場合、“inBed”が真に設定される（ステップ177）。
ステップ179において、現在のサンプルkの高さの変化が閾値より大きいか否かが判定される（図５のステップ107で既に実行されている場合、このステップは省略されてもよいことが分かる）。
高さの変化が閾値より大きくない場合、この方法はステップ181に進み、次のサンプルが取得される。次のサンプルについてステップ179が繰り返される。
高さの変化が閾値より大きい場合、この方法はステップ183に進み、現在のサンプルkの後の時間ウィンドウに仰向け又は横向きの姿勢の期間が存在するか否かが判定される。例えば、時間ウィンドウは、現在のサンプルkの後の10秒の期間でもよいが、他の長さのウィンドウが使用されてもよいことが分かる。
ユーザがその時間ウィンドウに仰向け又は横向きの姿勢になっている場合、この方法はステップ175に進む（又は“inBed”が真に設定されたままであるため、ステップ185に進む）。
ユーザがその時間ウィンドウに仰向け又は横向きの姿勢になっていない場合、現在のサンプルkの後の時間ウィンドウに直立した姿勢の期間が存在するか否かが判定される（ステップ185）。例えば、時間ウィンドウは、現在のサンプルkの後の10秒の期間でもよいが、他の長さのウィンドウが使用されてもよいことが分かる。
現在のサンプルの後の時間ウィンドウに直立した姿勢の期間が存在しない場合、この方法はステップ175に進む（又は“inBed”が真に設定されたままであるため、ステップ181に進む）。
現在のサンプルの後の時間ウィンドウに直立した姿勢の期間が存在する場合、ベッド退出が識別され、ブール“inBed”が偽に設定される（ステップ187）。
前述の姿勢推定において、ユーザの姿勢は、常に仰向け／うつぶせ、横向き又は直立のうち１つとして分類されるため、この結果がステップ183の否定的な応答により既に判定されているため、ステップ185が省略されてもよいことが分かる。しかし、このステップは、代替の姿勢推定アルゴリズム（すなわち、３つより多くの姿勢が識別可能なもの）が使用されるときに使用されてもよい。
また、図１０のステップ187は、２つの別々のステップに分割され、ステップ185の出力が“inBed”が偽に設定されてステップ175に戻るステップと、介添人にベッド退出の警告を起動するステップ及び／又はユーザにフィードバックするステップとの双方をもたらしてもよいことが分かる。
また、図１０に示す方法に対する変更も可能であることが分かる。例えば、ステップ181が省略され、ステップ181への入力が直接ステップ175に提供されてもよい。次に、ステップ173は、“inBed”が真であるか否かが検査されるステップにより先行されてもよい。そうである場合、この方法はステップ179に進む。そうでない場合、この方法はステップ173を実行し、結果に応じてステップ175又は177を実行する。
また、高さの変化及び姿勢の時間順を判定するために前述の２つのアルゴリズムの組み合わせを使用することも可能であり、当業者に明らかな他のアルゴリズムを使用することも可能であることが分かる。例えば、“inBed”パラメータを使用しつつ、最後の“寝ている”姿勢と高さの変化との間の期間が、ベッド退出が生じたか否かを判定する確率パラメータとして使用されてもよい。
また、前述のアルゴリズムはサンプル毎に動作してもよいが、これは比較的計算集中的になることが分かる。サンプルの一部（サブセット）のみがアルゴリズムに従うことにより、計算の負荷を低減する変更も可能である。
従って、（患者又はユーザが既にベッドから離れたという検出に加えて）患者又はユーザがベッドから離れようとしているときを検出し、これにより、誤ったアラームの発生を最小化しつつ、できるだけ早く看護師にアラームを提供することができるベッド退出監視システムが提供される。
本発明について図面及び前述の説明で詳細に図示及び説明したが、このような図示及び説明は、説明的又は例示的として考えられるべきであり、限定的として考えられるべきではない。本発明は開示の実施例に限定されない。
開示の実施例に対する変更は、図面、開示及び特許請求の範囲の研究から、本発明を実施する際に当業者により認識されて実行されてもよい。請求項において、“有する”という用語は、他の要素又はステップの存在を除外せず、不定冠詞（単数）は複数を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に記載の複数の項目の機能を実現してもよい。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利には使用できないことを示しているのではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアの一部と共に又は一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体のような適切な媒体に格納／分配されてもよいが、また、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システム等を介した他の形式で分配されてもよい。請求項の参照符号は、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
＜Appendix−加速度計の測定値からの高さ又は高さの変化の推定＞
前述のように、デバイス4が加速度計6に加えてセンサを含まない場合、例えば、“Estimating velocity in a horizontal or vertical direction from acceleration measurements”という題名でKoninklijke Philips Electronics N.V.の名前で61/524813（米国特許出願）で出願された欧州特許出願第61/524813号（米国特許出願）に記載のように、デバイス4の高さ又は高さの変化は、加速度計の測定値のみから判定されてもよい。この特許出願に記載の速度及び高さ又は高さの変化を推定する技術は、以下に示され、添付図面の図１１〜２１に示されている。この技術は、ユーザによる転倒中に生じ得る高さ又は高さの変化の測定に関して主に提示されているが、ユーザがベッドから離れるときに生じる高さの変化を判定することにも同様に適用可能であることが分かる。
簡単には、本発明の例示の実施例に従って垂直方向にデバイスの速度の推定を判定する方法は、加速度計6を使用してデバイスに垂直方向に作用する加速度の測定値を取得し、デバイス4の動きによる垂直方向に作用する加速度の推定を与えるために、取得された測定値から重力による加速度を除去するための第１のフィルタを使用し、垂直の速度の推定を与えるために、デバイスの動きによる垂直方向に作用する加速度の推定を積分し、フィルタリングされた垂直の速度を与えるために、垂直の速度からのオフセット及び／又はドリフト（drift）を除去するために第２のフィルタを使用することを有する。第１のフィルタ及び第２のフィルタのうち一方又は双方は、非線形フィルタである。
図１１は、垂直の速度及び高さの変化を推定するために必要な処理のブロック図を示している。これらの処理ブロックは、デバイス4のプロセッサ8の中に実装されてもよく、別の電子構成要素として実装されてもよいことが当業者に分かる。垂直の速度を推定する対応する方法を示すフローチャートは、垂直の速度から高さを推定する更なるステップ（ステップ1115）と共に、図１２（ステップ1101〜11113）に示されている。図１３（ａ）〜（ｆ）は、図１１に示す処理の様々な段階における信号を示すグラフである。
最初のステップ（ステップ1101）として、加速度計6（従ってデバイス4）に作用する加速度の一連の測定値が収集される。前述のように、加速度計6は、３次元の加速度を測定し、測定軸毎に各信号を出力する。
加速度計の測定値は、垂直方向に作用する加速度の成分を識別するために、測定値を処理する第１の処理ブロック1022に提供される。この処理は、図１２においてステップ1103で表されており、複数の異なる方法で実行されてもよい。
垂直の加速度の正確な推定が行われるために、座標変換（回転）が加速度計の測定値に適用され得るように、加速度計6（従ってデバイス4）の方向の正確な推定を取得することが望まれる。
この方向の推定は、デバイス4が更なるセンサ（ジャイロスコープ及び／又は磁力計）を有するときに得られてもよく、これらのセンサからの出力は、場合によっては加速度計6からのものと共に、加速度計の測定値に適用される座標変換（回転）を判定するために使用される。座標変換の後に、加速度の垂直成分が容易に識別可能になる。
或いは、（定義により垂直方向に作用する）重力による加速度は、加速度計の測定値の低域通過成分として推定されてもよく（低域通過成分の大きさが一定であることを確認する）、この成分に作用する方向は、加速度計6の（垂直）方向を判定するために使用されてもよい。低域通過フィルタリングされた加速度の方向における加速度は、垂直方向の加速度に対応する。更に代替として、以下に説明する非線形フィルタを使用するときに処理ブロック1024により実行されるものと同様の処理の出力が、重力及びその方向の推定を取得するために使用されてもよい（これは、３次元の加速度計の信号の成分毎に作用するという意味で類似する）。
加速度の垂直成分を推定する簡単な方法は、3Dの加速度の測定値のノルムを計算することである。３つの測定軸のそれぞれの信号出力は、垂直方向を示す重力を含み、動きによる加速度に対して比較的大きい大きさを有することが想定され得る。動き及び重力による加速度は、ベクトル和として結合する。このベクトル和のノルムを計算するときに、水平成分の寄与は比較的小さい。この理由は、これらは重力成分に対して直交しており、この重力成分に比較して大きさが小さいからである。垂直方向の加速度は、これらが下向きになる場合に重力を超えないという前提で、不変の大きさのノルムで現れる（そうでなければ、重力のみのような上向きの加速度が正として規定される場合、ノルムは正味の負の成分から正の成分になるため）。従って、ノルムは垂直の加速度（重力を含む）のコスト効率のよい推定手段である。しかし、前述のように、かなりの水平の加速度及び大きい下向きの加速度（すなわち、重力を超える）は、推定された垂直の加速度にひずみを導入する。
例えば、デバイス4がユーザの首の周囲に装着されるペンダントとして実装される場合、デバイス4は、典型的には１つの特定の方向になり、この方向の認識は、加速度計の測定値から加速度の垂直成分を識別するために使用されてもよい。しかし、デバイス4が適切に装着されていない場合又はその方向が通常使用中又は転倒中に変化した場合、この手法は、潜在的に大きい誤差を受けることが分かる。
他の手法は、WO2010/035191に記載されており、これは、任意の方向を有する3D加速度計の信号から加速度の垂直成分を推定する技術を記載している。この技術によれば、加速度の垂直成分は、(i)加速度計からの信号を検査し、最も高い加速度の成分を有する加速度計の軸を識別し、(ii)加速度計に作用する加速度（この加速度は一般的に重力によるものと仮定される）と最も高い加速度の成分を有する軸との間の角度を判定することにより、加速度計の方向を判定し、(iii)加速度の測定値から垂直方向の加速度を判定するために、加速度計の推定された方向を使用することにより、推定される。
第１の処理ブロック1022により出力される加速度の垂直成分は、図１１においてacczで示されており、例示的な垂直成分の信号が図１３（ａ）に示されている。この信号は、高さの変化が生じる期間（1368秒の周辺）をカバーする。ここで、デバイスは机の上の静止位置から持ち上げられて手に保持され、これが何らかの振動を引き起こす。加速度の垂直成分は、第２の処理ブロック1024及び加算／減算ブロック1026に提供される。
処理ブロック1024は、第１のフィルタを使用して加速度の垂直成分における重力による加速度を推定する（図１２のステップ1105に対応する）。
簡単な実施例では、処理ブロック1024は、重力について一定値を使用する。この値は9.81ms-2でもよいが、加速度計6の特定の特性又は較正に応じて異なる値でもよい。例えば、加速度計6が0.2ms-2以上だけ実際の値から離れた加速度の値を出力することは珍しいことではなく、これは、使用される一定値に考慮されてもよい。これは図１３（ａ）に見られ、一定値は10ms-2より大きい。この簡単な実施例では、処理ブロック1024は、重力の一定値（例えば、9.81ms-2）を出力する加速度の垂直成分に推定器を適用してもよい。既知のように、一定の出力とは異なり、推定器はフィルタであると考えられてもよい。
代替実施例では、処理ブロック1024は、重力の推定を提供するために、線形フィルタを加速度の垂直成分に適用してもよい。線形フィルタは、適切なカットオフ周波数を備えた低域通過フィルタでもよい。例えば、フィルタは移動平均フィルタでもよい。
既知のように、線形フィルタは、そのインパルス応答曲線により特徴付けられる。その入力におけるパルスは、時間で拡散する信号を生じる。従って、転倒中に生じる加速度の急な変化は、連続して検知される重力の信号に重ね合わされたパルスとして見られてもよい。その結果、線形フィルタを使用して重力成分を推定するときに、インパルス拡散による過大評価及び過小評価が存在する。過大評価又は過小評価の重大さは、フィルタの帯域幅（又はインパルス応答の長さ）に依存する。これらの過大評価及び過小評価は、動きによる垂直の加速度の一部として次の積分ステップで扱われ、従って誤った速度の推定及び位置の推定をもたらす。
更に、加速度計6の方向が変化するときに、加速度計6の各測定軸に沿った重力の成分が変化する。この変化は、推定された重力の一時的な誤差として現れる。一時的な誤差は、インパルス応答と類似しており、同じ拡散を有する（より正確には、ステップ応答である）。この拡散も、速度の誤差を生じ、積分ステップの後の位置の推定の誤差を生じる。この種類の誤差は、較正誤差が存在しないことを仮定して、ノルムが使用される実施例では存在しない。この理由は、ノルムは方向に反応しないからである。
（前述の処理で）加速度の垂直成分が推定された場合、この方向の変化が考慮され、ブロック1022（及びステップ1103）により推定された方向の誤差のレベルまで効果が低減される。加速度計6からの測定値がオフセット（例えば、前述の0.2ms-2）を含む場合、方向の変化は、そのオフセットにより、検知された重力成分の大きさの変化を生じる。これは、一時的な誤差を生じ得る他の効果であり、これは、適切にフィルタリングされていない場合、再び位置推定の誤差として現れることがある。
従って、これらの問題を鑑みて、処理ブロック1024は、重力の推定を提供するために、非線形フィルタを加速度の垂直成分に適用する。これは、非線形フィルタが転倒中に生じる加速度の急激な変化を“無視”すること、又は方向の変化の際に生じる過渡現象に追従することが十分にできるからである。
１つの好ましい実装では、非線形フィルタは、メジアンフィルタ（median filter）でもよい。既知のように、メジアンフィルタは、入力信号の各サンプルを処理し、次に各サンプルを複数の周辺サンプルのメジアン（中央値）で置換する。各段階で考慮されるサンプルの数は、フィルタのウィンドウサイズにより判定される。典型的な半ウィンドウサイズは、1.6秒でもよい（従って、ウィンドウは、現在のサンプルの前の1.6秒に相当するサンプルと、現在のサンプルの後の1.6秒に相当するサンプルとを含む）。
ビデオ画像におけるゴマ塩雑音（pepper-and-salt noise）を抑制する（すなわち、短い期間の（白黒の）信号スパイク（signal spike）を抑制する）ためのメジアンフィルタが知られている。転倒中に受ける加速度は、（比較的）短い期間の加速度信号におけるスパイクとして考えられてもよいため、メジアンフィルタを使用してこのスパイクを除去することは、重力のかなり良好な推定を生成し、線形フィルタに関連する応答拡散の問題を受けない。
他の特に好ましい実装では、非線形フィルタは、巡回型メジアンフィルタでもよい。この種類のフィルタは、前の（重力の）推定に固執する傾向があるという特性を有する。このように、変化（例えば、方向の変化による歩調、及び加速度計6の悪い較正）が依然として追従される一方で、加速度の変動は、重力成分の推定におけるクロストークとして直ちに現れない。
既知のように、巡回型メジアンフィルタは、特定のサンプルのメジアンを計算する際に、信号の元のサンプル値ではなく、サンプルウィンドウの既に計算されたメジアンを使用するという点を除き、メジアンフィルタと同様である。
巡回型メジアンフィルタは、順方向又は逆方向巡回型メジアンフィルタでもよい。これは、垂直の加速度信号がフィルタリングされる方向を判定する。
順方向巡回型メジアンフィルタは、過去の値を保持することを試みる（すなわち、過去の値を一定に保持する）が、逆方向巡回型メジアンフィルタは、将来の値を保持することを試みる。信号の性質に応じて、これらの種類の巡回型メジアンフィルタのそれぞれの出力が異なってもよい。例えば、パルスの前の信号がパルスの後より低い値を有する場合、順方向巡回型メジアンフィルタは、低い値を使用する傾向にあり、逆方向巡回型メジアンフィルタは、高い値を使用する傾向にあり、これらの２つの出力の間に差が存在する。従って、重力成分を取得するために、双方のフィルタを垂直の加速度信号に別々に適用し、結果を平均化することも可能である。或いは、２つのフィルタの出力が異なる点の間で線形補間が使用されてもよい。当業者は、２つの結果を結合する他の形式を使用することが可能であることを認識する。
代替の実装では、非線形フィルタは、各重みがフィルタウィンドウの各サンプルに適用される重み付けメジアンフィルタである。
更に他の代替の実装では、非線形フィルタはモードフィルタである。このフィルタは、現在のウィンドウのサンプル値のほとんどが最も近いサンプル値を取得する。
他の実装では、垂直の加速度をフィルタリングするために、ハイブリッド版が使用される。このフィルタは重力を推定し、どの値を使用するかを判定するために判定処理が実行される。例えば、この判定は、異なるフィルタによる推定の組み合わせを使用するものでもよく、動きのレベルが閾値を超えたときに推定された重力をフリーズするものでもよい。
他の実装では（通常のメジアンフィルタ又は巡回型メジアンフィルタの使用より複雑である）、ここではsubMedianフィルタと呼ばれる変更されたメジアンフィルタが、垂直の加速度をフィルタリングするために使用される。subMedianフィルタは、以下に詳細に説明する。
図１３（ｂ）は、線形低域通過（移動平均）フィルタが垂直の加速度信号に適用された場合（線1050で表される）及び非線形メジアンフィルタが垂直の加速度信号に適用された場合（線1060で表される）、処理ブロック1024により出力された重力による加速度の推定を示している。
図１１に示されていないが、信号を平滑化するために、重力の加速度の推定に更なるフィルタを適用することも可能である。
ユーザが検出された転倒に続いて起き上がるか否かを判定するために、デバイス4が加速度計の測定値を処理するようにも構成される場合、１又は２秒だけ重力による推定された加速度を時間シフトすることも可能である。ユーザが床に寝ている場合、重力成分の信号は比較的スムーズ（すなわち、一定）である。従って、重力の推定を時間シフトすることにより、ユーザが起きている期間に一定値が使用され得る。
処理ブロック1024により出力された重力による加速度の推定は、加算／減算ブロック1026に提供され、デバイス4の動きによる垂直方向の加速度を残すため、第１の処理ブロック1022により出力された加速度の垂直成分から減算される（ステップ1107）。ブロック1026により出力された動きによる推定された垂直の加速度（1061のラベルの非線形メジアンフィルタを使用して得られた重力の推定を減算した後、及び1051のラベルの移動平均フィルタを使用して得られた重力の推定を減算した後）は、図１３（ｃ）に示されている。
処理ブロック1024の出力は、処理ブロック1024による処理に必要な時間のため、加算／減算ブロック1026に直接提供される垂直の加速度の推定に関して遅延してもよい。従って、ブロック1026への入力は、（例えば、垂直の加速度の推定acczに遅延を取り入れることにより）同期してもよい。
垂直の加速度信号に適用される非線形メジアンフィルタ1024及び次の加算／減算ブロック1026は、ここでは‘相補’（complementary）メジアンフィルタと呼ばれる単一のフィルタにより置換されてもよいことが分かる。‘相補’メジアンフィルタは、メジアンフィルタと反対方向に動作する。すなわち、メジアンフィルタによりブロックされる信号の部分を通過させ、メジアンフィルタにより通過する信号の部分をブロックする。従って、‘相補’メジアンフィルタは、デバイス4の動きによる垂直の加速度を表す短い期間のパルスを通過させ、垂直の加速度信号における重力の加速度を除去する。図１２を参照すると、この相補フィルタは、ステップ1105及び1107の組み合わせに対応する。
デバイス4の動きによる垂直の加速度を表す信号は、垂直方向の速度の推定を与えるために、処理ブロック1028により時間に関して積分される（ステップ1109）。積分ブロック1028に入力される初期の速度値v(t0)は未知であるが、典型的にはゼロであると仮定される。いずれの場合でも、次のフィルタリング段階（以下に更に説明する）は、垂直の速度信号のオフセット及びドリフトを除去するため、初期の速度成分（ゼロでない場合であっても）は実質的に除去される。
重力のない加速度信号（図１３（ｃ）に示す）は、デバイス4の物理的な動きによる加速度を完全には表さないことが分かる。信号は歪み、実質的に積分ブロック1028の出力において更なる速度成分を生じる。歪みは、処理ブロック1022により実行された方向推定処理により生じたことが想定される。歪みは一定ではないが、動きの信号に関係するため、処理ブロック1024による重力の推定の一部としてフィルタリングできない。しかし、ブロック1028による積分の後に、歪みは主に単調な成分を生じる。これは、例えば図１３（ｄ）の1062のラベルの線に見られ、積分が速度において約0.25ms-1のオフセットを残している。線形フィルタが重力推定段階で使用される場合、フィルタ応答の拡散による推定された重力の誤差は、かなりの速度成分を生じる（図１３（ｄ）の1052のラベルの線で示す）。
従って、垂直の速度を表す信号は、その信号に存在するオフセット及びいずれかのドリフト成分を推定するために、垂直の速度信号にフィルタを適用する第４の処理ブロック1030に提供される（ステップ111）。このフィルタリングの結果は、単調（すなわち、オフセット及びドリフト）成分の変動を表す信号である。
DC（一定）又は緩やかに変化する（オフセット及びドリフト）成分を取得する従来の線形フィルタは、低域通過フィルタと、移動平均フィルタ（低域通過の動作も示す）とを含む。しかし、これらのフィルタは、フィルタに対応する時間応答を通じて隣接するサンプルに影響を及ぼす。従って、オフセットが除去され得るが、訂正された広がりのサンプルの前後に、“ゴーストオフセット”（ghost offset）の補償が現れる。これらの“ゴーストオフセット”は、高さの変化を取得するために、訂正された広がりのサンプルを積分した結果をかなり不明瞭にし得る。
従って、この問題は、信号に存在するオフセット及びドリフトを除去するために、好ましくは非線形フィルタを垂直の速度信号に適用する処理ブロック1030により克服される。
好ましい実装では、処理ブロック1030は、メジアンフィルタを垂直の速度信号に適用する。前述のように、メジアンフィルタは、定数及びエッジ（周辺）（すなわち、オフセット及びドリフト）を通過させつつ、信号のパルス及び変動を効果的にブロックする。このフィルタの典型的な半ウィンドウサイズは、0.8秒でもよい（このため、ウィンドウは、現在のサンプルの前の0.8秒に相当するサンプルと、現在のサンプルの後の0.8秒に相当するサンプルとを含む）。代替の好ましい実装では、処理ブロック1030は、重み付けメジアンフィルタ又はモードフィルタを垂直の速度信号に適用してもよい。
特に好ましい実装では、処理ブロック1030は、ここでは‘適応メジアン’フィルタと呼ばれるメジアンフィルタを適用する。適応メジアンフィルタは、以下に詳細に説明する。
処理ブロック1024により適用されるフィルタが非線形フィルタである場合、第４の処理ブロック1030は、結果の速度推定を使用するアプリケーションに応じて、オフセット及びドリフトを推定するために、線形フィルタを垂直の速度信号に適用してもよい。図１３（ｄ）から分かるように、処理ブロック1024における非線形フィルタの適用は、取得された速度における拡散（spread）を制限している。オフセット及びドリフトを除去するための線形フィルタの適用は、何らかの拡散を生じるが、この出願に関しては許容できる制限範囲にある。
非線形メジアンフィルタを使用して得られた処理ブロック1030の出力である垂直の速度信号におけるオフセット及びドリフトを表す信号は、図１３（ｄ）の点線1063として示されている。線形移動平均フィルタを使用して得られた前述の‘ゴーストオフセット’を含む垂直の速度信号におけるオフセット及びドリフトを表す信号は、図１３（ｄ）の点線1053として示されている。
この信号は、積分ブロック1028からの垂直の速度信号と共に加算／減算ブロック1032に入力され、ここで、オフセット及びドリフトのない垂直の速度信号を与えるために、垂直の速度信号から減算される（ステップ1113）。この信号は、図１３（ｅ）において線1064により示されている。従って、前の処理ステップの間に適用された非線形フィルタは、デバイス4の実際の垂直の速度の正確な推定を生じている。垂直の速度の推定に線形移動平均フィルタの適用を通じて得られた同等の垂直の速度は、図１３（ｅ）において線1054により示されており、速度の拡散の一部が除去されているが、ピークの周辺にかなりの逆の成分が残っていることが分かる。
加算／減算ブロック1026と同様に、加算／減算ブロック1032への入力は、処理ブロック1030により引き起こされた遅延を補償するために同期される必要があってもよい。
垂直の速度信号に適用される非線形メジアンフィルタ1030及び次の加算／減算ブロック1032は、ここでは‘相補’（complementary）メジアンフィルタと呼ばれる単一のフィルタにより置換されてもよいことが分かる。‘相補’メジアンフィルタは、メジアンフィルタと反対方向に動作する。すなわち、メジアンフィルタによりブロックされる信号の部分を通過させ、メジアンフィルタにより通過する信号の部分をブロックする。従って、‘相補’メジアンフィルタは、デバイス4の実際の速度を表す短い期間のパルスを通過させ、垂直の速度信号に存在するオフセット及びドリフトを除去する。
オフセット及びドリフトのない垂直の速度信号は、デバイス4の高さ又は高さの変化を与えるために、処理ブロック1034により時間に関して積分される（ステップ1115）。積分ブロック1034に入力される初期の位置値p(t0)は、典型的には未知であるが、高さの変化を判定するために積分の結果が使用される場合、初期の位置の認識は不要である。実際の高さを計算することが望まれる場合、p(t0)を設定するために何らかの較正又は初期化が必要になる。
前述のように、デバイス4は、デバイス4のユーザによる転倒に対応する大きさのデバイス4の高さの変化が存在したときを判定するために、加速度計の測定値を処理している。更に、転倒を示す取得された高さの推定で観測される高さの変化は、‘持続的’（sustained）であるべきであり、デバイス4がイベントの後に以前よりも異なる高さにあることを示すことが分かる。換言すると、転倒の前の第１の高さから転倒の後の第２の高さ（第１の高さ未満である）に高さの変化が存在するべきである。図１３（ｆ）の線1065は、非線形フィルタが処理中に使用されたときに得られた位置の推定を示しており、‘持続的な’高さの変化が生じたことを示している（この図面は転倒ではなく高さの増加を示している点に留意すべきである）。図１３（ｆ）の線1055は、線形フィルタが処理中に使用されたときに得られた位置の推定を示しており、フィルタ応答の拡散から生じた誤った速度成分が完全に上昇を補い、実質的に全く（持続的な）高さの変化を残していないことを示している。
積分ブロック1034の出力は、高さの推定を提供する。転倒又は上昇（立ち上がること）を検出するために使用される高さの変化は、２つの時点（例えば、現在の時点と数秒前（例えば、2秒前）の時点）での推定された高さの間の差を計算することから生じる。転倒を検出する判定ロジックにおいて高さの変化が使用され得る複数の方法が存在する。例えば、計算された高さの変化が（下方向の）閾値を超えるか否かが判定されてもよい。更に高度な例は、確率メトリックにおいて変化自体の大きさを使用することである。
高さの変化は、高さの変化が計算される時点の間を積分（合計）する‘移動積分器’又は加算器を使用することにより、積分器1034を迂回して加算／減算ブロック1032により出力された速度の推定から直接計算されてもよい。移動加算器は、移動平均フィルタのウィンドウ長による除算（平均化）が省略される点を除き、移動平均フィルタと同様である。従って、基本的には、ウィンドウ内の速度のサンプルが合計され、出力として戻される。ただし、ウィンドウは２つの時点の間の領域である。好ましい手法（最初に積分して差を計算する又は移動合計を計算する）は、計算上の負荷の考慮まで下がる。選択肢は、他の要因（例えば、高さの差が計算されるウィンドウの数等）により影響を受けてもよい。移動加算器の実装は、MAフィルタの実装について知られているのと同様の技術を使用して最適化されてもよい。
図１４は、転倒中に得られる加速度計の測定値において第１のフィルタ1024としてsubMedianフィルタを使用し、第２のフィルタ1030としてメジアンフィルタを使用して実行される本発明による処理結果を示している。従って、このグラフは、下のグラフに示す加速度計の測定値から導かれた高度の低下（すなわち、高さの変化）及び（約ゼロの初期の高さに対する）高さを示している。上のグラフの高さの差は、現在の高さの推定と、所定の期間（この例では期間は2秒である）の前の高さの推定との間の差として計算される。従って、高さの低下は、転倒の始まりに生じ、‘所定の期間前’がこの開始を過ぎるまで（すなわち、この例では2秒後）、グラフに2秒間見えるままになっている。
従って、図１４では、時間t=509（上のグラフ参照）の周辺に生じる転倒を示す高さの変化が存在し、この高さの変化は、デバイス4の高さの持続的な差を生じる（例えば、中央のグラフを参照。高さの変化の前の時間ウィンドウで観測されるデバイス4の高さは、高さの変化の後の時間ウィンドウで観測されるデバイス4の高さより高い）。
図１１及び図１２を参照して前述したように、垂直方向に作用する加速度は、３次元の加速度計の測定値から（例えば、加速度計の測定値のノルムを取得することにより）推定され、重力による加速度を推定するために、１次元の垂直の加速度の推定にフィルタが適用される。しかし、代替の実装では、加速度の垂直成分の推定の前に、３次元の重力による加速度を推定するために、加速度計6の各測定軸からの信号に第１のフィルタが適用されてもよい。この３次元の重力の推定は、３次元の加速度の測定値において加速度の垂直成分を推定するために使用されてもよい。その後、デバイスの動きによる推定された垂直の加速度を与えるために、重力の推定（又は第１のフィルタと同じ種類又は異なる種類の更なるフィルタを使用して得られた他の重力の推定）が、推定された垂直成分から減算される。更に、この手法を使用して、水平の速度及び移動を推定するために、（動きによる）水平の加速度も同様に推定されて処理されてもよい。
＜subMedianフィルタ＞
前述のように、本発明の好ましい実施例では、ここでは‘subMedian’フィルタと呼ばれるフィルタが、その信号の重力成分を推定するために、処理ブロック1022により出力された垂直の加速度の推定に適用される。或いは、subMedianフィルタは、加速度計6から受信した３次元の信号における重力による３次元の加速度を推定するために使用されてもよい。
また、前述のように、加速度信号における重力成分は、多かれ少なかれ一定（すなわち、DC）であり、加速度計6及びデバイス4が回転するときに加速度計の基準のフレームの方向を変化させ、加速度計6が完全には較正されていない場合、３次元の加速度計の測定値のノルムが変化する。
従って、加速度計の測定値（又は垂直の加速度の推定）に適用されるフィルタは、信号のDC成分を出力し、迅速に変化（例えば、回転によるもの）に追従する必要がある（すなわち、フィルタを適用した結果として拡散が取り入れらるべきではない）。
低域通過フィルタは、DC成分を戻すことができるが、拡散を取り入れ、加速度計6の方向が変化したときに迅速に変化に追従しない。メジアンフィルタは、一般的に許容可能な出力を提供するが、入力信号が複雑である場合にドリフトする可能性がある（例えば、大きい高さの変化及び短い上下の動きの連続に後続される短い高さの差での上下の加速度計6の緩やかであるが連続的な動きは、推定された重力成分を表す出力にドリフトを表す可能性がある）。
従って、低域通過フィルタと非線形フィルタとを組み合わせたsubMedianフィルタが設計されている。好ましくは、このフィルタは、メジアンフィルタ又はメジアンに基づく変形である。例示的なsubMedianフィルタ1070は図１５に示されている。
従って、信号は、低域通過フィルタ1072に入力され、低域通過フィルタリングされた信号は、メジアンフィルタ1074に入力される。低域通過フィルタ1072は、単独で使用されるときより大きい帯域幅を有してもよい。これは、入力信号の高周波数成分のいくつかを除去することを可能にするが、依然として迅速な動きに追従することを可能にする。
或いは、メジアンフィルタ1074は、巡回型メジアンフィルタ又は重み付けメジアンフィルタのようなメジアンの変形でもよい。
入力信号は低域通過フィルタリングされるため、そのNyquist-Shannonのサンプリングに従って、低域通過フィルタリングされた信号は、エイリアシング効果（aliasing effect）なしに低域通過フィルタの帯域幅に対応するNyquistレートにダウンサンプリングされてもよい。Nyquistレートへのダウンサンプリングは、メジアンフィルタ1074の動作が２つの方向に効果的になることを可能にする。一方で、少ないサンプルがフィルタのウィンドウに存在するため、計算上の利得を提供する。他方で、フィルタが不要な成分（スパイク）を除去するのに更に効率的になることが実現される。これについては、図１６を参照して以下に更に説明する。
従って、subMedianフィルタ1070は、低域通過フィルタ1072とメジアンフィルタ1074との間に、低域通過フィルタリングされた信号をNyquistレート（すなわち、低域通過フィルタ1072のカットオフ周波数の２倍）にダウンサンプリングするダウンサンプリングブロック1076を更に有する。ここでは‘サブサンプリング比’又は‘subRatio’と呼ばれるパラメータは、低域通過フィルタリングされた信号のサンプルレートが低減される量を決定する。subRatioの典型的な値は20である。低域通過フィルタ1072のカットオフ周波数は、典型的にはサブサンプリングされたレートの信号の帯域幅（サンプリングレートの半分の帯域幅）より小さく設定される。例えば、サブサンプリングされたレートの信号の帯域幅は、低域通過フィルタ1072のカットオフ周波数を設定するために0.8で乗算されてもよい。0.8の値は、ダウンサンプリングの際のエイリアシング効果を妨げるために選択される。従って、50Hzのサンプリングレートを有する信号では、低域通過フィルタ1072のカットオフ周波数は、ダウンサンプリング後のサンプリングレートの半分（1.25Hz）の0.8倍である1Hzである。
アップサンプリングブロック1078は、メジアンフィルタ1074の出力をsubMedianフィルタ1070の信号入力のサンプリングレートに戻すようにアップサンプリングするために提供される。当該技術分野において既知のように、アップサンプリングは、図面に図示しない補間フィルタにより後続される。補間フィルタは、典型的には、ブロック1072で使用されたものと同じ帯域幅の低域通過フィルタである。フィルタは、同一レベルの信号強度を保持するためにスケーリングされるべきである。当該技術分野において既知のように、アップサンプリングは複数の方法で実行されてもよい。例えば、１つの方法は、ゼロの値の更なるサンプルを挿入することである。他の例は、サンプル＆ホールド（sample & hold）を使用することである（すなわち、最後の利用可能なサンプルと同じ値のサンプルを挿入する）。
メジアンフィルタ1074をダウンサンプリングされた低域通過フィルタリングされた信号に適用することは、信号のスパイク（すなわち、加速度計6の動きによる加速度）を除去する際にメジアンフィルタ1074を更に効率的にする。
図１６は、subMedianフィルタ1070の動作の基本原理を示すグラフである。図１６の線1080は、低域通過フィルタ1072の帯域幅に対応するsinc信号である。線1081は、同じsinc信号であるが、Nyquistレートでサンプリングされている（すなわち、ブロック1076の出力）。サブサンプリングは、正確にsinc信号1081のゼロ交差にあるため、パルスが信号を生じることが分かる。
点線1082及び1083は、それぞれ信号1080及び1081のメジアンフィルタリングされた信号を示している。従って、メジアンフィルタ1074をサブサンプリングされた低域通過フィルタリングされた信号に適用することは、より良い結果（真のDC値）を生じることが分かる。
しかし、低域通過フィルタリングされた信号をサブサンプリング又はダウンサンプリングするときに、第１のサンプルの選択は任意であることが分かる。図１６は、サブサンプリングが正確にsinc信号1080のゼロ交差にある理想的な場合を示している。しかし、図１７は、サブサンプリングがsinc信号のゼロ交差の間の中間のサンプルを生じる場合を示している（最悪の場合）。線1084はサブサンプリングされた信号に対応し、点線1085はメジアンフィルタリングされた信号を示している。
従って、subMedianフィルタ1070は、サブサンプリングされた低域通過フィルタリングされた信号のこの位相効果のために適合されてもよい。特に、ダウンサンプリングブロック1076は、全ての位相でサブサンプルするように構成され、メジアンフィルタ1074は、それぞれサブサンプリングされた信号に適用されてもよい。メジアンフィルタ1074の最終的な出力は、サブサンプリングされた信号のそれぞれでのメジアンフィルタリングの結果の組み合わせでもよい。
図１８は、例示的なsubMedianフィルタ70の動作を示すフローチャートである。ステップ1131において、サブサンプリング比subRatioが設定される。これは、加速度計の信号が50Hzでサンプリングされる場合、典型的には20である。
ステップ1133において、低域通過フィルタ1072のカットオフ周波数がFs/2/subRatioの0.8に設定される（Fs/2は、低域通過フィルタ1072の入力に‘acc’でラベル付けされた信号の全体域幅である）。
ステップ1135において、acc_LPFを与えるために、低域通過フィルタ1072が入力の加速度計の信号accに適用される。
ステップ1137において、低域通過フィルタリングされた加速度計の信号acc_LPFは、サブサンプリング比に従って多相信号acc_polyにダウンサンプリングされる。acc_LPFがダウンサンプリングされ得る方向の数は、サブサンプリング比に等しい。従って、0からsubRatio-1の範囲の位相p毎に、インデックスkのサンプルacc_polyは、以下の結果になる。
acc_poly[p,k]=acc_LPF[p+subRatio*k] (A1)
ステップ1139において、メジアンフィルタ1074は、位相p毎にダウンサンプリングされた信号に適用される。これは、acc_poly_filt[p,k]で示される一式の信号を与える。この例では、メジアンフィルタ1074の半ウィンドウサイズは1.6秒であるが、他の値が使用されてもよいことが分かる。
或いは、前述のように、巡回型メジアンフィルタのような他の形式のメジアンフィルタが使用されてもよく、（すなわち、前回の結果でメジアンフィルタを複数回繰り返すことにより）（メジアン）フィルタ処理を繰り返すことも可能である。
次にステップ1141において、得られたフィルタリングされた位相信号のそれぞれは、単一の信号に合成される。信号の合成は、subRatio数の位相で各サンプルkの平均又はメジアンを取得することにより行われてもよいが、他の方法（例えば、他の判定基準に基づくもの）が当業者に明らかになる。
合成された信号は、元のサンプリングレートに戻るようにアップサンプリングされてもよい（ステップ1143）。
ステップ1141及び1143の代替の手法では、ステップ1139で得られたフィルタリングされた位相信号acc_poly_filt[p,k]のそれぞれは、まずacc_poly_filt_up[p,t]を与えるために元のサンプリングレートに戻るようにアップサンプリングされてもよく（ステップ1145）、次にアップサンプリングされた信号が合成されてもよい（ステップ1147）。この手法は、信号acc_poly_filt_up[p,t]が位相を含むことができ、これらの合成が位相になる（すなわち、t=p+subRatio*kのような整数tについて、acc_poly_filt_up[p,t]はacc_poly_filt[p,k]に設定される）という利点を有する。残りのサンプルは、補間フィルタを使用して見つけられる（ダウンサンプリングのステップの前に適用される低域通過フィルタと同じであり、好ましくは、残りのサンプルは、“整数t”で周辺の割り当てられたサンプルに設定される、すなわち、サンプル＆ホールド方式を使用する）。
ステップ1143又は1149の後に、補間フィルタにより取り入れられたいずれかの‘リンギング（ringing）’効果を除去するために、更なるメジアンフィルタが合成されたアップサンプリングされた信号に適用されてもよい。このメジアンフィルタは、ステップ1139で適用されたメジアンフィルタと同じ秒のウィンドウサイズを有してもよい。
全てのステップが必須であるとは限らないことが分かる。subMedianフィルタの核心は、ダウンサンプリングされたレートで非線形フィルタを適用することである。アンチエイリアシング（antialiasing）フィルタ及び異なる位相の考慮は、目下のアプリケーションに応じて適用される改善点である。
図１９は、異なる周波数、位相及び振幅並びにガウス雑音を有する一式の４つの正弦波信号を有する信号1086に、subMedianフィルタを適用した結果を示すグラフである。更に、時間t=3000において信号に段（ステップ）が存在する。線1087は、前述のsubMedianフィルタ1070を信号1086に適用した結果を示しており、出力がDC成分の良好な推定を提供しておりこの段を適切に追跡していることが分かる。
＜適応メジアンフィルタ＞
前述のように、好ましい実装では、ここでは‘適応メジアン’フィルタと呼ばれるフィルタが、信号のオフセット及びドリフトを推定するために、積分ロジック1028により出力された垂直の速度の推定に適用される。
フィルタの目的は、ドリフトするDC成分（すなわち、オフセット及びドリフト）から逸脱するパルス形状に対応する速度の推定の速度成分を抽出することである。
このような変化の間に、オフセットの現在の値を保持することが望ましい。この理由は、オフセットの変化が実際の速度信号に追従する傾向があり、従って実際の速度の過小評価をもたらすことが分かったからである。
従って、適応メジアンフィルタでは、特定のサンプルのメジアンを判定するために使用されるウィンドウサイズは、ウィンドウ内のサブウィンドウのメジアン値の順序に応じて適応される。メジアン値の間の順序は、オフセットに増加又は減少があるか否かを示しており、次の適応（すなわち、ウィンドウサイズの選択）は、オフセットの値の過小評価を補償又は回避することを目的とする。
図２０は、16個のサンプルを有する信号の部分と、7の半ウィンドウサイズを用いて現在のサンプルiを中心としたメジアンフィルタウィンドウ1090とを示している。適応メジアンフィルタでは、メジアンフィルタウィンドウ1090は、３つのサブウィンドウ1091a、1091b及び1091cに分割される（この例では2の半ウィンドウサイズを有する）。１つのサブウィンドウ（図２０の1091a）は、現在のサンプルiを中心とし、他のサブウィンドウ（図２０の1091b）はサンプルi-5（すなわち、現在のサンプルから全サブウィンドウ幅を引いたもの）を中心とし、第３のサブウィンドウ（図２０の1091c）は、サンプルi+5（すなわち、現在のサンプルに全サブウィンドウ幅を加えたもの）を中心とする。
前述のように、メジアン値は、３つのサブウィンドウ毎に計算され、３つのメジアン値がランク付けされる。ランクの順序は、適応メジアンフィルタの出力を生成する際に使用するウィンドウの選択を判定するために使用される。
１つの例示的な実装では、出力を計算するためのウィンドウの選択を判定するために使用されるルールセットは以下の通りである。
・中心サブウィンドウ1091aのメジアン値が３つのメジアン値の最大値である場合、適応メジアンフィルタの出力は、サブウィンドウ1091aよりも大きく（例えば、２倍）、サンプルiを中心とする半ウィンドウサイズを有するサブウィンドウのメジアン値である。
・中心サブウィンドウ1091aのメジアン値が他のサブウィンドウ1091b及び1091cの値の間にある場合、適応メジアンフィルタの出力は、中心サブウィンドウ1091aに対応するサブウィンドウ及び最高のメジアン値を生成したサブウィンドウ1091b又は1091cでのメジアン値である。
・中心サブウィンドウ1091aのメジアン値が３つのメジアン値の最小値である場合、適応メジアンフィルタの出力は、中心サブウィンドウ1091aを使用して得られたメジアン値である。
他の好ましい実施例によれば、出力を計算するためのウィンドウの選択を判定するために使用されるルールセットは以下の通りである。
・中心サブウィンドウ1091aのメジアン値が３つのメジアン値の最大値又は最小値である場合、適応メジアンフィルタの出力は、サブウィンドウ1091aよりも大きく、サンプルiを中心とする半ウィンドウサイズを有するサブウィンドウのメジアン値である。
・そうでない場合、適応メジアンフィルタの出力は、前のサンプル（すなわちi-1）で使用された値である。
中心サブウィンドウ1091aのメジアン値が３つのメジアン値の最大値又は最小値である１つの実装では、サブウィンドウ1091aの２倍の半ウィンドウサイズが出力値を生成するために使用される。しかし、サブウィンドウ1091aより大きい他のサイズのウィンドウが使用されてもよいことが分かる。
中心サブウィンドウ1091aのメジアン値が３つのメジアン値の最大値又は最小値ではない場合に前のサンプルの値を使用する代替の動作は、現在の中心サブウィンドウ1091aからの値を使用すること、又は現在の中心サブウィンドウ1091a又は全体のウィンドウに巡回型メジアンフィルタを適用することを含んでもよい。
このように、中心サブウィンドウが最大値又は最小値を提供する場合に大きいウィンドウを使用することは、メジアンフィルタが速度信号に存在する短い期間の上昇／転倒の傾向に追従する効果を低減する。中心サブウィンドウが最大又は最小のメジアン値を提供しない場合に前の値を使用することは、前述の定常性を提供する。
図２１は、例示的な適応メジアンフィルタ1092のブロック図である。
入力信号は、1093、1094及び1095というラベルの３つのフィルタに提供される。３つのフィルタは、前述の３つのサブウィンドウ1091a、1091b及び1091cのそれぞれを適用する。この実施例では、フィルタはメジアンフィルタであるが、フィルタは通常のメジアンフィルタの変形でもよい。これらのメジアンフィルタのそれぞれの出力は、前述のルールセットのうち１つを実装しており、適応メジアンフィルタ1092の出力を生成するために使用されるウィンドウサイズを判定する判定ロジック1096に提供される。
必要なウィンドウサイズを示す制御信号は、判定ロジック1096によりメジアンフィルタ1097に出力される。メジアンフィルタ1097はまた、入力信号（メジアンフィルタ1093、1094及び1095並びに判定ロジック1096により取り入れられた処理遅延を許容するのに適切な遅延を有する）を受信し、必要なウィンドウサイズを使用して入力信号に対して動作する。メジアンフィルタ1097の出力は、適応メジアンフィルタの出力である。
適応メジアンフィルタ1092は、図２１に示す構成要素の代替の構成を使用して実装されてもよいことが当業者により分かる。例えば、中心サブウィンドウ1091aのメジアン値が出力として使用され得るルールセットを提供してもよいため、判定ロジック1096は、メジアンフィルタ1097に対して再計算を求めるのではなく、単にこの値を出力してもよい。また、明らかなように、前に計算された出力値を再利用することは、メジアンフィルタ1097による全体の再計算を必要としない。
更に、ウィンドウが必要に応じて３つより多くのサブウィンドウに分割されることも可能であり、また、サブウィンドウが異なるサイズを有することも可能である。

Claims (15)

  1. ユーザを監視し、前記ユーザがベッドから離れたときを判定するベッド退出監視装置であって、
    前記ユーザに取り付けられたデバイスに作用する３次元の加速度の測定値を受信し、
    前記ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために前記測定値を処理するように構成されたプロセッサを有するベッド退出監視装置。
  2. 前記プロセッサは、或る時間にわたって前記ユーザの姿勢を推定するために前記測定値を処理し、前記推定された姿勢が寝ている姿勢又は座っている姿勢から直立した姿勢に変化した場合、前記ユーザがベッドから離れたと判定するように構成される、請求項１に記載のベッド退出監視装置。
  3. 前記プロセッサは、前記加速度の測定値から或る時間にわたって前記デバイスの高さの変化を推定するために前記測定値を処理し、前記デバイスの高さの変化が閾値を超えた場合、前記ユーザがベッドから離れたと判定するように構成される、請求項１に記載のベッド退出監視装置。
  4. 前記プロセッサは、
    前記加速度の測定値から或る時間にわたって前記デバイスの高さの変化を判定し、
    或る時間にわたって前記ユーザの姿勢を推定し、
    推定された寝ている姿勢又は座っている姿勢と推定された直立した姿勢との間に生じる閾値より大きい高さの変化が存在する場合、前記ユーザがベッドから離れたと判定することにより、
    前記ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために前記測定値を処理するように構成される、請求項１に記載のベッド退出監視装置。
  5. 前記プロセッサは、前記デバイスの空気圧の測定値を受信するように更に構成され、
    前記プロセッサは、
    或る時間にわたって前記デバイスの高さの変化を判定するために前記空気圧の測定値を処理し、
    或る時間にわたって前記ユーザの姿勢を推定するために前記加速度の測定値を処理し、
    推定された寝ている姿勢又は座っている姿勢と推定された直立した姿勢との間に生じる閾値より大きい高さの変化が存在する場合、前記ユーザがベッドから離れたと判定することにより、
    前記ユーザがベッドから離れたか否かを判定するように構成される、請求項１に記載のベッド退出監視装置。
  6. 前記プロセッサは、前記デバイスの方向の測定値を受信し、
    或る時間にわたって前記ユーザの姿勢を推定するために前記加速度の測定値と共に前記デバイスの方向の測定値を使用するように更に構成される、請求項２ないし５のうちいずれか１項に記載のベッド退出監視装置。
  7. 前記プロセッサは、
    前記ユーザの基準フレームの軸に対応する１つ以上の基準ベクトル及び前記加速度の測定値から導かれた加速度ベクトルの方向の対応関係の指標を判定することにより、
    或る時間にわたって前記ユーザの姿勢を推定するために前記加速度の測定値を処理するように更に構成され、
    各基準ベクトル及び前記加速度ベクトルの方向の前記対応関係の指標の絶対値又は大きさは、前記ユーザの特定の姿勢に対する前記加速度の測定値の対応関係を示す、請求項１ないし６のうちいずれか１項に記載のベッド退出監視装置。
  8. 前記基準ベクトルは、後前方向にある前記ユーザの前記基準フレームのz軸と、下から上に垂直にある前記ユーザの前記基準フレームのy軸と、内側外側方向にある前記ユーザの前記基準フレームのx軸とにそれぞれ対応し、
    前記ユーザの前記基準フレームの前記z軸の前記基準ベクトル及び前記加速度ベクトルの方向の前記対応関係の指標は、前記ユーザのうつぶせの姿勢又は仰向けの姿勢への前記加速度の測定値の対応関係を示し、
    前記ユーザの前記基準フレームの前記y軸の前記基準ベクトル及び前記加速度ベクトルの方向の前記対応関係の指標は、前記ユーザの直立した姿勢への前記加速度の測定値の対応関係を示し、
    前記ユーザの前記基準フレームの前記x軸の前記基準ベクトル及び前記加速度ベクトルの方向の前記対応関係の指標は、前記ユーザが横向きに寝ている姿勢への前記加速度の測定値の対応関係を示す、請求項７に記載のベッド退出監視装置。
  9. 前記プロセッサは、前記ユーザがベッドから離れたか否かを判定する前に、前記ユーザの前記基準フレームの軸に対応する基準ベクトルが判定される際の較正手順を実行するように更に構成され、
    前記較正手順は、
    前記ユーザが第１の姿勢にある第１の期間及び前記ユーザが第２の異なる姿勢にある第２の期間に前記加速度の測定値から導かれた一式の加速度ベクトルを検索し、
    前記第１及び第２の期間のそれぞれの第１及び第２の平均ベクトルを与えるために前記第１及び第２の期間のそれぞれの前記加速度ベクトルを平均し、ただし、前記第１及び第２のベクトルはそれぞれ前記ユーザの前記基準フレームの第１及び第２の軸の基準ベクトルであると考えられ、
    前記第１及び第２のベクトルに直交するベクトルとしての前記ユーザの前記基準フレームの第３の軸の基準ベクトルとして使用するために第３のベクトルを判定することを有することを有する、請求項７又は８に記載のベッド退出監視装置。
  10. 前記プロセッサは、加速度の特定の成分が閾値を超えた期間に前記一式の加速度ベクトルを検索するように構成される、請求項９に記載のベッド退出監視装置。
  11. 前記プロセッサは、前記閾値の値を、前記加速度の特定の成分が前記閾値を超えた前に識別された期間の特定の成分の平均値に設定するように更に構成される、請求項１０に記載のベッド退出監視装置。
  12. ユーザにより装着されるように構成されたデバイスであって、
    ３次元において前記デバイスに作用する加速度を測定する加速度計と、
    請求項１ないし１１のうちいずれか１項に記載の装置と
    を有するデバイス。
  13. ユーザにより装着されるように構成されたデバイスであり、
    ３次元において前記デバイスに作用する加速度を測定する加速度計と、
    前記デバイスと通信するように構成されたベースユニットと、
    請求項１ないし１１のうちいずれか１項に記載の装置と
    を有するデバイスを有するベッド退出監視システム。
  14. ユーザを監視し、前記ユーザがベッドから離れたときを判定する方法であって、
    前記ユーザに取り付けられたデバイスに作用する３次元の加速度を測定値するステップと、
    前記ユーザがベッドから離れたか否かを判定するために前記測定値を処理するステップと
    を有する方法。
  15. コンピュータプログラムコードを具現したコンピュータ可読媒体を有するコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムコードは、コンピュータ又はプロセッサにより実行された場合、前記コンピュータ又はプロセッサが請求項１４に記載の方法を実行するように構成されるコンピュータプログラム。
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