JP2016502888A - 睡眠モニタリング装置及び方法 - Google Patents

Abstract

所定の平面形状で空間配置される少なくとも２つの圧力センサ１０１〜１０３を有する、生物１５０の生物物理学的変量１３１を測定するための睡眠モニタリング装置１００が開示される。上記生物は、支持層を介して生物によって引き起こされる圧力に応じて、センサ信号を生成するセンサによって接触される支持層１９９上に載っている。処理ユニット１１０は、センサ信号間の差に基づき、支持層状の生物の位置を決定し、振幅減衰因子は、生物の位置とセンサの位置とに基づき決定され、生物物理学的変量は、振幅減衰因子に基づく振幅補正を含む、センサによって生成されるセンサ信号から決定される。本発明の効果は、支持層状の生物の位置とは関係なく、たった数個のセンサだけで生物物理学的変量を正確に測定できることである。

Description

本発明は、マットレス上に載っている生物の生物物理学的信号を測定するための睡眠モニタリング装置及び方法に関する。生物物理学的変量が、生物物理学的信号から抽出される。人間の睡眠状態は、生物物理学的変量から推測される。

米国特許第６２８０３９２号明細書は、モニタリングされる幼児の下に置かれる（幼児によって接触される）複数のロードセルのグリッドを有するセンサシートについて述べている。当該センサシートは、邪魔にならないように、睡眠中の幼児の健康状態をモニタリングするための幼児状態モニタリングシステムの一部である。幼児の呼吸信号は、ロードセルの荷重信号から形成され、これにより、呼吸状態が決定される。さらに、身体運動などの他の生物物理学的信号や体重も、荷重信号から測定される。

上記文書は、高い空間密度のロードセルを有するセンサシートについて述べており、幼児の身体の様々な部分において幼児によって引き起こされる圧力を測定することによって、幼児の姿勢が、推測され得る。さらに、高い空間密度のロードセルを有することにより、複数のロードセルが幼児に接触し、幼児の呼吸信号及び他の生物物理学的信号が測定可能である多くの荷重信号が供給される。

国際公開第２０１１／００８１７５号は、圧力センサのアレイを使用する患者モニタリングの方法について述べている。当該方法は、アレイの各圧力センサの選択パラメータの値を決定するステップと、選択パラメータの各値に基づいて、１又は複数の圧力センサを選択するステップと、１又は複数の選択された圧力センサから取得されるデータに基づいて、患者のバイタルサインを測定するステップとを有する。

従来技術のセンサシートは、一般的に、ベッドの表面を覆うベッド上に置かれている。従って、従来技術の欠点は、ベッド上の任意の位置において幼児と接触するために、多くのロードセルセンサを必要とすることである。このため、ベッド上の幼児の位置に関係なく、幼児の生物物理学的信号を測定するために、多くのロードセルが必要となる。

本発明の目的は、ベッド上の幼児の位置に関係なく、睡眠に関する幼児の生物物理学的変量を正確に測定するために、数個のセンサしか使用しない睡眠モニタリング装置を供給することによって、従来技術の欠点を克服することである。

生物の生物物理学的変量を測定するための睡眠モニタリング装置であって、前記装置は、所定の平面形状で空間配置される少なくとも２つの圧力センサであるセンサを有し、前記センサは、休んでいる前記生物を支持するための支持層と接触し、前記支持層を介して前記生物によって引き起こされる前記センサに対する圧力に応じて各センサ信号を生成し、前記睡眠モニタリング装置は、（ａ）各センサ信号間の位相差に基づくマルチラテレーション処理を実行することによって、又は、各センサ信号間の振幅差に基づくトリラテレーション処理を実行することによって、各センサ信号間の差に基づき、前記センサに対する前記支持層上の前記生物の位置を決定するローカライゼーション機能と、（ｂ）前記決定された前記生物の位置と前記センサの１つの位置とに基づき、振幅減衰因子を決定し、前記センサの１つによって生成されるセンサ信号と前記振幅減衰因子とに基づき、前記生物物理学的変量を決定する測定決定機能と、を実行する処理ユニットを有する、睡眠モニタリング装置が開示される。

上記睡眠モニタリング装置は、生物が支持層状に載せられている間に、生物の生物物理学的状態に対応する生物物理学的変量を測定する。当該生物は、幼児、人間の大人、又は、動物でさえであってもよい。例えば、睡眠モニタリング装置は、マットレス上に横たわっている幼児の呼吸状態を特徴付ける呼吸レート及び呼吸強度を測定する。

センサの各々は、センサ信号を生成することによって、支持層を介して生物により引き起こされる圧力に反応する。センサは、互いに対するセンサの位置が、固定され、睡眠モニタリング装置に対して既知であるように、所定の形状で空間配置される。さらに、上記所定の形状は、定義により平坦形状を有する層においてセンサのフィッティングを可能とするため、平面である。

処理ユニットは、センサに対する生物の位置を考慮しながら、生物の生物物理学的変量を決定する。センサは、支持層上の異なる位置にあり、結果として、センサと生物の位置との間の距離は、各センサで異なっている。生物によって引き起こされる圧力波は、生物からセンサまでの距離に亘って支持層を通じて伝播し、距離とともに増加する量によって減衰される。生物が圧力波を引き起こす場合、各センサは、異なる量によって減衰される圧力波を感知する。これに応じて、各センサは、異なる振幅を有するセンサ信号を生成する。

処理ユニットは、ローカライゼーション機能と決定機能とを用いて、センサ信号から生物物理学的変量を決定する。

ローカライゼーション機能は、センサ信号間の差に基づき、（センサに対する）生物の位置を決定する。つまり、ローカライゼーション機能は、位相差に基づくマルチラテレーション処理を実行することによって、又は、振幅差に基づくトリラテレーション処理を実行することによって、センサ信号間の差から上記位置を算出する。

決定機能は、（ローカライゼーション機能によって決定された）生物の位置からセンサの位置まで伝播する圧力の減衰を反映している振幅減衰因子を決定する。決定機能は、次に、振幅減衰因子に基づく補正を含む、センサ信号から生物物理学的変量を決定する。例えば、センサ信号の振幅は、振幅減衰因子を用いて補正され、生物物理学的信号（例えば、呼吸信号）が、補正されたセンサ信号からフィルタリングされ、生物物理学的変量が、生物物理学的信号から抽出される。あるいは、前の例の変形として、センサ信号から生物物理学的信号が抽出され、生物物理学的信号の振幅が、振幅減衰因子を用いて補正され、生物物理学的変量が、補正された生物物理学的信号から抽出される。

生物の生物物理学的変量を測定するための方法であって、所定の平面形状で空間配置される少なくとも２つの圧力センサであるセンサを用い、前記センサは、休んでいる前記生物を支持するための支持層と接触し、前記支持層を介して前記生物によって引き起こされる前記センサに対する圧力に応じて各センサ信号を生成し、前記方法は、各センサ信号間の位相差に基づくマルチラテレーション処理を実行することによって、又は、各センサ信号間の振幅差に基づくトリラテレーション処理を実行することによって、各センサ信号間の差に基づき、前記センサに対する前記支持層上の前記生物の位置を決定するステップと、前記決定された前記生物の位置と前記センサの１つの位置とに基づき、振幅減衰因子を決定するステップと、前記センサの１つによって生成されるセンサ信号と前記振幅減衰因子とに基づき、前記生物物理学的変量を決定するステップと、を有する、方法が開示される。

本発明の効果は、睡眠モニタリング装置が、ただ数個だけのセンサを用いて、生物の生物物理学的変量を測定し、測定された生物物理学的変量が、センサに対する生物の位置のためのロバスト性を有することである。更なる利点は、本発明が、睡眠モニタリングのための有用な中間パラメータ、即ち、生物の位置を生成することである。

当然のことながら、当該技術分野における当業者は、本発明の上記のオプション、実装、及び／又は、態様のうちの２つ以上が有用な任意の方法で組み合わせられてもよいことを理解する。

携帯装置の上記修正及び変形に対応する、携帯装置、方法、及び／又は、コンピュータプログラム製品の修正及び変形が、本開示に基づき、当該技術分野における当業者によって実行されることができる。

本発明のこれらの態様及び他の態様が、以下説明される実施形態を参照して、明確且つ明らかとなるであろう。
図１ａは、ブロック図として、睡眠モニタリング装置を図示している。 図１ｂは、幼児を支持しているマットレスにおいて用いられる睡眠モニタリング装置を図示している。 図２は、マットレス上の幼児の位置を見付けるためのマルチラテレーション処理を図示している。 図３ａは、 図３ｂは、５つのセンサを用いる睡眠モニタリング装置を図示している。 図４は、様々な状況におけるセンサ信号のオフセットを図示している。 図５ａは、マットレス上の幼児の位置を見付けるためのトリラテレーション処理を図示している。 図５ｂは、２つのセンサのみを用いるトリラテレーション処理を図示している。 図６ａは、センサ信号から生物物理学的変量を決定するための３つのプロセスを図示している。 図６ｂは、３つのプロセスにおいて用いられる減衰パラメータを決定する予備プロセスを図示している。 図７は、幼児の２つの睡眠状態を図示している。 図８は、幼児を含むマットレス、及び、５つのセンサを有する睡眠モニタリング装置の鳥瞰図を図示している。 異なる図面において同一の参照番号を有する項目は、同一の構造的特徴及び同一の機能を有することに留意すべきである。かかる項目の機能及び／又は構造が説明された場合、詳細な説明において、それらの説明が繰り返される必要はない。

図１ａは、幼児１５０を支持しているマットレス１９９において用いられる睡眠モニタリング装置１００を図示している。マットレス１９９は、横たわっている幼児を支持する支持層として機能する。上記装置１００は、マットレスを介して幼児１５０によって引き起こされる圧力に応じて、センサ信号をそれぞれ生成する３つの（圧力）センサ１０１〜１０３を有する。即ち、センサにおけるセンサ信号は、センサにおける圧力を表している。上記圧力は、呼吸、心臓の弾動運動、及び、身体運動などの、幼児の生物物理学的動作によって引き起こされてもよい。センサは、３つのセンサが、マットレス内部に、又は、マットレスの下で直接的に、フィットするように、平面形状で空間的に構成されている。３つのセンサ間のコネクタ１０６〜１０８は、上記平面形状を所定の構成で維持できるほど十分固い。

睡眠モニタリング装置１００は、ケーブル１０４を介して、及び、コネクタ１０６〜１０８を介して延在しているケーブルを介して（に沿って）、センサ１０１〜１０３からセンサ信号を受信する処理ユニット１１０を有する。処理ユニット１１０は、幼児の生物物理学的動作を特徴付けるセンサ信号から生物物理学的変量を抽出する。例えば、生物物理学的変量は、呼吸状態を特徴付ける、呼吸レート及び／又は呼吸強度である。あるいは、生物物理学的変量は、心臓の状態を特徴付ける、心拍数及び／又は心拍強度である。あるいは、生物物理学的変量は、睡眠状態を特徴付け得る身体運動の量であり、多くの、長期に及ぶ身体運動は、物理的な不安を特徴付け、小さく、短い身体運動は、浅い睡眠状態を特徴付ける。

本発明は、以下の注意点に基づき、正確な振幅を有するような生物物理学的変量を測定するために、（少なくとも）２つのセンサを用いる。センサにおける圧力の振幅は、（１）生物物理学的動作の振幅と、（２）センサと幼児との間の距離との２つの原因に起因する。上記距離は、このため、生物物理学的動作によって引き起こされる圧力に対して減衰を生じさせる。生物物理学的動作の振幅を取得するために、センサ信号は、上記距離によって引き起こされる減衰のために補正される必要がある。しかしながら、かかる補正は、単一のセンサを用いては可能でない。何故なら、上記距離は、未知であり、単一のセンサによって生成される信号から抽出されることはできないからである。従って、本発明は、上記距離を推定するとともに、推定された距離に基づき、センサ信号の振幅を補正するために、各センサからのセンサ信号間の差を用いるコンピュータによる処理を採用する。以下では、位相差／時間差に基づくマルチラテレーション、及び、振幅差に基づくトリラテレーションの、２つのコンピュータによる処理が更に説明される。

本開示の文脈において、減衰なる用語は、マットレス（支持層）を通じた距離を伝播した結果としての、圧力又は圧力波の振幅の減少に関することに留意すべきである。また、本開示の文脈において、生物物理学的信号の振幅は、生物物理学的信号の大きさと同じことであることに留意すべきである。例えば、生物物理学的変量が、３０秒間の間の生物物理学的な平均振幅として計算される呼吸強度である場合、生物物理学的変量の振幅は、（生物物理学的変量のタイプに依存して、）生物物理学的信号の振幅に直接的に関係している。対照的に、呼吸レート／呼吸周波数の振幅は、呼吸信号の振幅には関連しない。

前段のケースについて、以下の例を考える。幼児の呼吸動作が、センサ１０１〜１０３に各センサ信号を生成させる圧力波を生成する。圧力波の振幅は、圧力のマットレスを通じた伝播により減衰するため、幼児の近くのセンサ（例えば、センサ１０１）は、幼児から離れたセンサ（例えば、センサ１０３）よりも大きな圧力を感知する。近くのセンサの信号の振幅は、従って、遠くのセンサの信号の振幅よりも大きい。結果として、所与の振幅を有するセンサ信号は、様々な呼吸状態に対応し得る。例えば、以下の、（１）センサから遠くにいる幼児から苦しそうに呼吸している幼児（大きな圧力波振幅）、（２）センサの近くにいつ幼児から正常に呼吸している幼児（より小さな圧力波振幅）、の２つのケースである。

図１ｂは、ブロック図として、睡眠モニタリング装置１００を図示している。睡眠モニタリング装置１００は、幼児によって引き起こされる圧力に応じて各センサ信号を生成する３つのセンサ１０１〜１０３を有する。センサ信号は、ケーブル１２３に結合される各ケーブル１１１〜１１３を介して、処理ユニット１１０へ供給される。処理ユニット１１０は、次に、センサ信号から生物物理学的変量１３１を取得する。

処理ユニット１１０は、ローカライゼーション機能１２０と、決定機能１３０とを有する。要約すると、ローカライゼーション機能１２０は、センサ信号間の差から幼児の位置１２１を決定する一方、決定機能１３０は、生物物理学的変量１３１の振幅を算出するために、幼児１５０の決定された位置１２１を考慮に入れて、生物物理学的変量１３１を決定する。

図２は、マットレス１９９上の幼児１５０を見付けるためのマルチラテレーション処理を図示している。かかるプロセスは、ローカライゼーション機能１２０によって用いられる。図２に示された状況は、マットレス１９９において３つのセンサ１０１〜１０３を示している図１ａに対応する。位置Ｐ０は、マットレス１９９上の幼児１５０の位置に対応している一方、位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、それぞれ、センサ１０１、１０２、１０３に対応する。幼児１５０は、センサ１０１〜１０３を、各センサ信号を生成することによって反応させる圧力波のソースとして作用する。

このため、圧力波は、位置Ｐ０におけるソースから、センサ−ソース間の距離ｄ１、ｄ２、ｄ３を通って、各位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３における各センサ１０１、１０２、１０３まで伝播する。圧力波の伝播特性は、マットレス１９９の材料特性に依存する。伝播特性は、（１）伝搬速度と、（２）（伝搬）距離の関数として圧力波振幅の減衰を記述する減衰関数とを含む。センサ位置Ｐ１〜Ｐ３が異なるため、センサ−ソース距離ｄ１〜ｄ３が異なり、その結果、ソースからの圧力波は、センサ１０１〜１０３において、振幅及びタイミング（遅延）が異なる圧力波につながる。従って、最終的なセンサ信号は、振幅及び遅延において異なっている。例えば、センサ１０１及び１０３が、ソースからの圧力波に応じて、センサ信号をそれぞれ生成する場合、センサ１０３からのセンサ信号は、センサ１０１からのセンサ信号と比較して、より大きな遅延とより小さな振幅とを有するであろう。

マルチラテレーション処理は、３つのセンサ信号からソースの位置を計算するのに役立つ。マルチラテレーション処理は、（到着時間差又はＴＤＯＡとしても広く知られている）３つのセンサ信号間のタイミング差に基づいている。センサ１０２からのセンサ信号は、センサ１０１からのセンサ信号よりも遅延し、この遅延量は、ＤＥＬＡＹ１２で表される。双曲線Ｈ１２は、遅延ＤＥＬＡＹ１２に対応する全ての可能なソース位置を示している。（換言すれば、双曲線Ｈ１２は、センサ１０１とセンサ１０２との間の同じ遅延ＤＥＬＡＹ１２を生成するであろうソースの全てのソース位置を表している。）同様に、センサ１０３からのセンサ信号は、センサ１０１からのセンサ信号よりも遅延し、この遅延量は、ＤＥＬＡＹ１３で表される。双曲線Ｈ１３は、遅延ＤＥＬＡＹ１３に対応する全ての可能なソース位置を示している。このため、ソース位置Ｐ０は、２つの双曲線Ｈ１２及びＨ１３の交点を計算することによって、センサ信号から抽出される。（当業者は、微積分の教科書を用いて２つの双曲線の交点を計算可能であると考えられる。）

（センサ信号などの）２つの信号間の遅延は、２つの信号間の相互相関により計算されてもよい。相互相関がピークを示す時間が、遅延を示している。あるいは、信号処理が、沈黙期間の後、２つの信号のオンセットを計算することに適用されてもよい。オンセットの時間差が、遅延を示している。

さらに、マルチラテレーションは、センサ１０２とセンサ１０３とのセンサ信号間の第３の遅延、ＤＥＬＡＹ２３に基づいていてもよい。遅延ＤＥＬＡＹ２３は、可能なソース位置を示している第３の双曲線Ｈ２３（図示省略）に対応している。ソース位置は、３つの双曲線の交点を計算することによって、抽出される。理想的には、３つの双曲線は、正確に、同一の位置Ｐ０で交わる。しかし、実際には、３つの双曲線は、信号ノイズや処理における実際の不正確性のために、およそ同一の位置において交わる。最終的なソース位置は、まず、（ａ）３組の双曲線のそれぞれの（３つの）交点を計算し、次に、（ｂ）３つの交点から平均的な位置を計算することにより、抽出されてもよい。

マルチラテレーション処理を実行するために最小で３つのセンサが必要であるが、マルチラテレーション処理は、３つより多くのセンサにより実行されてもよい。図３ａは、４つのセンサ３０１〜３０４を用いた睡眠モニタリング装置を図示している。当該センサは、ダイアモンドのような形状を有する配置で構成されている。ダイアモンドのような形状などの、任意の他の四辺形が可能である。図３ｂは、５つのセンサ３１１〜３１５を用いた睡眠モニタリング装置を図示している。５番目のセンサ３１５は、４つのセンサ３１１〜３１４によって形成された四辺形の中心にある。平面形状にある、任意の可能な構成の、５つより多くのセンサを有する他の構成が用いられてもよい。図３ａ及び図３ｂに示される形状及びサイズは、センサが、マットレスにおいて極めて均一に分布されるように、選択されている。このようにして、センサの少なくとも１つが幼児１５０の近くにあり、センサは、幼児の近傍からの信号を測定し、（遠くのセンサと比して）比較的高い信号対雑音比を有するセンサ信号を供給する。さらに、センサを十分に離して配置することは、センサ信号間に十分大きな差を作り、このことが、これらの差からソース位置を計算する処理（例えば、マルチラテレーション処理）の正確性にとって有用である。センサが、より近くに離して配置された場合、計算されるソース位置の正確さは、低下する傾向がある。

３個より多くのセンサでソース位置を決定することが、前段において述べられた方法と同様にして、行なわれる。Ｎ個のセンサから、１／２Ｎ×（Ｎ−１）個のセンサの組が作られ、各組が、双曲線に対応する。このため、３個のセンサの組が、３個のセンサから作られ、６個のセンサの組が、４個のセンサから作られ、１０個のセンサの組が、５個のセンサから作られることができる。双曲線は、センサの各組から決定され、交点は、双曲線の各組から決定される。最終的なソース位置は、双曲線の各組の決定された交点の平均を計算することによって、抽出されてもよい。

幼児１５０は、センサ信号間のタイミング差よりもセンサ信号間の振幅差に基づいて、場所を特定されてもよい。センサ信号のオフセットは、幼児１５０によって生じさせられる静的な圧力に依存している。マットレス１９９上に幼児がいない場合、センサ信号は、ベースオフセットを有する。マットレス上に幼児１５０がいる場合、センサ信号は、他のオフセットを有する。他のオフセットとベースオフセットとの間の差が、幼児によって生じさせられる静的な圧力によって与えられる。上記の静的な圧力は、（ａ）幼児の体重と、（ｂ）センサに対する幼児１５０の位置Ｐ０との両方に依存しているが、上記静的な圧力に対する幼児の体重の寄与は、相殺され、センサ信号におけるオフセット差は、幼児の位置Ｐ０に関係している。

図４は、それぞれ異なる状況におけるセンサ信号のオフセットを図示している。オフセット差における幼児の体重の寄与を相殺することが、例えば、センサ１０１のセンサ信号を校正することによって、なされる。まず、センサ信号のベースオフセットＳｂａｓｅが、幼児がマットレス上にいない場合に、測定される。次に、基準オフセットＳｒｅｆが、幼児がマットレス上、センサの上に直接いる場合に、測定される。そして、基準オフセット差Δｒｅｆは、（絶対）差Δｒｅｆ＝｜Ｓｒｅｆ−Ｓｂａｓｅ｜、即ち、基準オフセットとベースオフセットとの間として、計算される。幼児がセンサの上に直接いない場合（例えば、幼児が位置Ｐ０にいる場合）、センサ信号の実際のオフセットＳａｃｔが測定される。実際のオフセット差Δａｃｔは、Δａｃｔ＝｜Ｓａｃｔ−Ｓｂａｓｅ｜、即ち、実際のオフセットと基準オフセットとの間の（絶対）差として、計算される。センサ上に引き起こされる圧力は、幼児がセンサから離れるにつれて小さくなるため、実際のオフセット差Δａｃｔは、Δｒｅｆよりも小さい。Δｒｅｓ＝Δｒｅｆ−Δａｃｔである、「残余」オフセット差は、従って、センサ１０１の位置Ｐ１と幼児の位置Ｐ０との間の差ｄ１から得られる。残余オフセット差Δｒｅｓを計算することによって、基準オフセット差
Δｒｅｆに対する幼児の体重の寄与Δａｃｔが、効果的に相殺される。

残余オフセット差Δｒｅｓは、ソースとセンサとの間の距離、例えば、センサ１０１とソース位置Ｐ０都の間のセンサ−ソース距離ｄ１に関係している。センサ−ソース距離は、残余オフセット差Δｒｅｓが、どのようにセンサ−ソース距離に関係しているかを記述した減衰関数（即ち、類似の減衰曲線６５０）を用いて決定されてもよい。上記減衰関数は、（１）幼児と同じサイズ及び重量の物体が、センサに対して様々な距離で配置され、（２）センサ信号のオフセットが、上記様々な距離の各々において測定され、（３）残余オフセット差Δｒｅｓが測定されたオフセットの各々のために計算される他の校正処理を通じて取得され得る。

複数のセンサ（例えば、センサ１０１〜１０３の各々）の各残余オフセット差Δｒｅｓを測定することによって、センサ−ソース距離（例えば、ｄ１〜ｄ３）が、複数のセンサの各々に対して決定され得る。複数のセンサ−ソース距離ｄ１〜ｄ３に基づくトリラテレーション処理を用いて、幼児の位置が特定され得る。

あるいは、センサ信号間の振幅差は、上述のようなオフセットを用いて取得されないが、各センサ信号の動的コンポーネントの振幅から取得される。校正処理において、幼児と同様の圧力波を生じさせるシミュレータ（ダミーの幼児）が、支持層上の様々な位置に配置され得る。上記の校正処理を通じて、センサの位置に対するシミュレータの位置の関数としての生物物理学的信号（例えば、呼吸信号、心拍信号、又は、身体運動）の振幅の減衰が決定され得る。従って、動的コンポーネント（振幅）及びセンサ信号の静的コンポーネント（オフセット）の両方が、センサ信号間の振幅の差に基づいて、幼児の場所を決定するために用いられ得る。

図５ａは、マットレス１９９上の幼児１５０の場所を見付けるためのトリラテレーション処理を図示している。かかるプロセスは、ローカライゼーション機能１２０によって用いられる。図５ａに示される状況は、図２と類似しているが、センサ−ソース距離ｄ１〜ｄ３が、（上述のように）（単一の）各センサ信号のみから直接取得されるという点で異なる。センサ１０１から距離ｄ１の位置にあるソース位置が、円Ｃ１によって示されている。同様に、センサ１０２から距離ｄ２の位置にあるソース位置が、円Ｃ２によって示されており、センサ１０３から距離ｄ３の位置にあるソース位置が、円Ｃ３によって示されている。幼児１５０の場所は、微分積分の教科書を用いて、円Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３の交点を決定することによって、位置Ｐ０において、特定される。

図５ａにおいて、３つの円Ｃ１〜Ｃ３が、場所Ｐ０を一意に決定するために必要である。２つの円のみが用いられる場合、一意の場所は、決定されることができない。例えば、円Ｃ１と円Ｃ２とは、２つの場所Ｐ０、Ｐ^＊において交わる。この例では、３番目の円Ｃ３が、３つの円Ｃ１〜Ｃ３の一意の交点としての場所Ｐ０を決定するために必要である。

図５ｂは、２つのセンサ１０１ｂ、１０２ｂのみを用いたトリラテレーション処理を図示している。図５ｂは、センサ１０１ｂとセンサ１０２ｂとが、位置Ｐ１、Ｐ２において、マットレス１９９の端部において配置される例を示している。図５ｂは、図５ａと類似しているが、２つのセンサ１０１ｂ、１０２ｂが、端部に配置されるとともに、第３のセンサ１０３がない点で異なる。この例では、２つのセンサ１０１ｂ、１０２ｂのみが、一意の交点Ｐ０を決定するために必要である。第２の交点Ｐ^＊は、マットレスの外側に位置しているため、場所Ｐ^＊は、幼児の可能な場所として除外され得る。２つのセンサのみを用いて幼児１５０の場所を特定することが、センサ１０１ｂ及び１０２ｂのセンサ信号間の振幅差に基づいて、なされることに留意すべきである。

図６ａは、センサ信号SENSIGから生物物理学的変量BIOVARを決定するための３つのプロセスを図示している。ブロック６１０〜６３０によって図示されたプロセスは、決定機能１３０によって用いられる。図６ａにおける各ブロックは、サブ機能を表している。

プロセス６１０によれば、決定機能１３０は、以下のように機能する。サブ機能CORRFUNが、減衰パラメータATTを用いて、センサ信号SENSIGの振幅を補正し、補正されたセンサ信号SENSIG'を生成する。サブ機能GETBIOSIGが、補正されたセンサ信号SENSIG'から生物物理学的信号BIOSIGをフィルタリングする。サブ機能GETBIOVARは、生物物理学的信号BIOSIGから生物物理学的変量BIOVARを抽出する。例えば、生物物理学的信号BIOSIGは、呼吸信号、心拍信号、又は、身体運動信号であり、生物物理学的変量は、呼吸強度、心拍強度、又は、身体運動強度である。

「信号Ｂが、信号Ａからフィルタリングされる」という文言は、フィルタが信号Ａに適用され、信号Ｂが得られることを意味している。例えば、当該フィルタは、バンドパスフィルタである。

プロセス６２０は、プロセス６１０と、プロセス６１０に比してプロセス６２０において、サブ機能CORRFUN及びGETBIOSIGの順序が入れ替わっているという点で異なっている。このため、センサ信号の振幅よりむしろ、生物物理学的信号の振幅が補正される。プロセス６２０によれば、決定機能１３０は、以下のように機能する。サブ機能GETBIOSIGが、センサ信号SENSIGから生物物理学的信号BIOSIGをフィルタリングする。サブ機能CORRFUNが、減衰パラメータATTを用いて、生物物理学的信号BIOSIGの振幅を補正し、補正された生物物理学的信号BIOSIG'を生成する。サブ機能GETBIOVARは、補正された生物物理学的信号BIOSIG'から生物物理学的変量BIOVARを抽出する。

プロセス６３０は、センサ信号SENSIGから生物物理学的変量BIOVAR'を決定するための第３の変形例である。この変形例では、サブ機能CORRFUNが、生物物理学的信号BIOSIGから抽出される生物物理学的変量BIOVARに適用される。サブ機能CORRFUNは、減衰パラメータATTを用いて、生物物理学的変量BIOVARの振幅を補正し、補正された生物物理学的変量BIOVAR'を生成する。

サブ機能GETBIOSIGの一例として、例えば、０．１〜２呼吸サイクル／秒（Ｈｚ）の通過バンドを有するバンドパスフィルタを用いて、（補正後の、又は、未補正の）センサ信号から呼吸信号がフィルタリングされる場合を考える。通過バンドの下端は、０ＨｚのＤＣ成分を除外するのに役立つ。通過バンドの上端は、呼吸信号の最も高い周波数を含めるために役立つ。一般的に、約０．５〜１呼吸サイクル／秒である、幼児の呼吸レートは、上記通過バンドの範囲内に収まる。呼吸信号は、補正されたセンサ信号に対してバンドパスフィルタを適用することによって取得される。

サブ機能GETBIOSIGの他の例として、心拍信号が、同様に、例えば、１〜２５０Ｈｚの高周波範囲内にあったとしても、（補正後の、又は、未補正の）センサ信号からフィルタリングされる。心拍信号は、圧力波を生成する心臓の弾動運動によって引き起こされ、最終的な心拍信号は、広く心弾動図として称されている。

サブ機能GETBIOVARの一例として、呼吸レート又は呼吸強度である生物物理学的変量が、（補正後の、又は、未補正の）呼吸信号から抽出される。例えば、呼吸レートは、所定期間（例えば、３０秒）間における呼吸信号の平均ベース周波数を決定するための信号処理を適用することによって抽出される。同様に、呼吸強度は、上記所定期間における呼吸信号の平均振幅を決定するための共通信号処理を適用することによって抽出される。

サブ機能GETBIOVARの他の例として、心拍数又は心拍強度である上記生物物理学的変量は、（補正後の、又は、未補正の）心拍信号から抽出される。例えば、心拍数は、所定期間（例えば、３０秒）における心拍信号の平均ベース周波数を決定するための信号処理を適用することによって抽出される。同様に、心拍強度は、上記所定期間における心拍信号の平均振幅を決定するための共通信号処理を適用することによって抽出される。

サブ機能CORRFUNの一例として、センサ信号SENSIG（又は、生物物理学的信号BIOSIG）が、信号源とセンサ信号SENSIGを生成するセンサとの間の距離を伝搬した結果として、減衰される振幅（大きさ）の程度を表している、０．０〜０．１の間の数である減衰パラメータATTがある。例えば、数０．８は、センサにおけるセンサ信号（又は、生物物理学的信号BIOSIG）の振幅が、ソースの場所Ｐ０におけるセンサ信号の振幅の８０％であることを表している。換言すれば、センサ信号は、ソースからセンサまで伝搬した結果、その振幅の２０％を失う。プロセス６１０において適用される場合、サブ機能CORRFUNは、１／０．８をセンサ信号SENSIGに乗算することによって、補正されたセンサ信号SENSIG'を取得する。プロセス６２０において適用される場合、サブ機能CORRFUNは、１／０．８を生物物理学的信号BIOSIGに乗算することによって、補正された生物物理学的信号BIOSIG'を取得する。プロセス６３０において適用される場合、サブ機能CORRFUNは、１／０．８を生物物理学的変量BIOVARに乗算することによって、補正された生物物理学的変量BIOVAR'を取得する。（サブ機能CORRFUNによる上記例における補正は、圧力波の全ての周波数が、マットレスを通じて、同じ態様で伝搬するという仮定のもとで、なされることに留意すべきである。）

図６ｂは、３つのプロセス６１０〜６３０における減衰パラメータATTを決定する予備プロセス６４０を図示している。サブ機能GETDISTは、（ローカライゼーション機能１２０によって供給／決定される）ソース位置と（既知の）センサ位置Ｐｎとの間のソース−センサ距離ｄｎを計算する。例えば、センサ１０１は、センサ信号SENSIGを生成し、センサ位置Ｐｎ＝Ｐ１であり、距離ｄｎ＝ｄ１である（図２を参照）。次いで、サブ機能GETATTは、振幅減衰因子ATTに対するソース−センサ距離ｄｎと関係している減衰曲線を用いることによって、減衰パラメータATTを決定する。

例えば、グラフ６５０は、ｘ軸６５２上にソース−センサ距離ｄｎ、及び、ｙ軸６５３上に減衰パラメータATT（即ち、この例では、振幅減衰因子）を有する減衰曲線６５１を示している。減衰曲線６５１は、ソース−センサ距離ｄｎが大きくなるにつれて、センサ／生物物理学的信号の振幅が、徐々に小さくなることを示している。サブ機能GETATTは、従って、減衰曲線６５１を介して、減衰パラメータATTに対して、計算されたソース−センサ距離ｄｎに関係している。

減衰曲線６５１は、センサ−ソース距離ｄｎに反比例する減衰パラメータATTとして、定義されてもよい。例えば、ATT＝ｄｎ_０／ｄｎ（ここで、ｄｎ＞ｄｎ_０）であり、ｄｎ≦ｄｎ_０においてATT＝１であり、ｄｎ_０は、ソースに対する最小距離を表している（例えば、ｄｎ_０＝１５ｃｍ）。あるいは、減衰曲線６５１は、センサ−ソース距離ｄｎの逆数のパワーＫ（例えば、Ｋ＝２）に反比例していてもよく、この場合、ｄｎ＞ｄｎ_０においてATT＝（ｄｎ_０／ｄｎ）^Ｋであり、ｄｎ≦ｄｎ_０においてATT＝１である。

結局、減衰曲線６５１は、マットレスの伝搬特性によって決定される。減衰が、後者の式に従って記述され得る場合、校正処理は、パラメータＫ及びｄｎ_０を決定するために用いられてもよい。例えば、校正処理は、（関心対象の生物物理学的信号の範囲にある周波数を有する）振動を生成するために用いられる装置を用い、減衰曲線６５１は、様々なセンサ−ソース距離ｄｎにおいてサンプリング（測定）される。最小二乗法が、パラメータＫ及びｄｎ_０を算出する。あるいは、２つのパラメータＫ及びｄｎ_０のうちのいずれかが既に知られている場合、最小二乗法は、他の未知のパラメータを算出する。

伝搬特性は、マットレスを通じた圧力波の様々な周波数で異なっていてもよい。例えば、減衰曲線６５１は、各周波数帯で決定さえる必要があってもよい。例えば、第１の周波数帯が、呼吸信号を含み、第２の周波数帯が、心拍信号を含み、第１の周波数帯は、第１の減衰曲線６５１に対応し、第２の周波数帯は、第２の（異なる）減衰曲線６５１に対応する。プロセス６２０において、サブ機能CORRFUNは、生物物理学的信号BIOSIGの周波数帯に対応している減衰パラメータATTを用いて、生物物理学的信号BIOSIGの振幅を補正する。同様に、プロセス６３０において、サブ機能CORRFUNは、生物物理学的信号BIOSIGの周波数帯に対応している減衰パラメータATTを用いて、生物物理学的変量BIOVARの振幅を補正する。

伝搬特性における差異は、異なる周波数帯の各々における様々な伝搬速度を含んでいてもよい。呼吸信号及び心拍信号は、従って、各伝搬速度でそれぞれ伝播することができる。マルチラテレーション処理は、センサ信号よりもむしろ、呼吸信号又は心拍信号に基づいて、実行されてもよい。図２において、このことは、以下のように機能する。３つのセンサ１０１〜１０３の各々からのセンサ信号が、３つの呼吸信号の各々がセンサ信号から取得されるように、フィルタリングされる。マルチラテレーション処理は、３つの呼吸信号とマットレスにおける呼吸信号の伝播速度とに基づいて、実行される。同様の態様で、マルチラテレーション処理は、心拍信号に基づいて、実行される。

決定機能１３０は、生物物理学的変量を決定するために、利用可能なセンサ信号から、最大の振幅を有するセンサ信号を選択してもよい。例えば、図２を考える。センサ１０１によって生成されたセンサ信号が、センサ信号、即ち、センサ１０２及び１０３によって生成されたセンサ信号よりも大きな振幅（大きさ）を有している場合、決定機能１３０は、センサ１０１からのセンサ信号を選択する。生物物理学的変量は、プロセス６１０〜６３０の１つに従って、選択されたセンサ信号から決定される。

同様の態様で、決定機能１３０は、利用可能な生物物理学的信号から、（センサ信号よりもむしろ）最大の振幅を有する生物物理学的信号を選択してもよい。このため、決定機能１３０は、センサ信号のおのオンおから呼吸信号をフィルタリングし、最大の振幅を有する呼吸信号を選択する。次いで、生物物理学的変量が、例えば、プロセス６２０に従って、選択された呼吸信号から決定され得る。

あるいは、決定機能１３０は、単一のセンサ信号からというよりも、複数のセンサ信号（即ち、複数のセンサそれぞれによって生成されたセンサ信号）から生物物理学的変量を決定してもよい。プロセス６１０と同様の以下の例を考える。複数のセンサ（例えば、センサ１０１〜１０３）の各々からの複数のセンサ信号は、複数のセンサ信号の各位相を位置決めするための時間軸に沿ってシフトされる。時間シフトされたセンサ信号の各々の振幅が、サブ機能CORRFUNを用いて、補正される。「スーパーセンサ信号」が、（振幅について）補正済みの時間シフトされたセンサ信号の平均を計算することによって、取得され、生物物理学的信号が、スーパーセンサ信号からフィルタリングされ、生物物理学的変量が、生物物理学的信号から抽出される。

前段と同様に、プロセス６２０と同様の以下の例を考える。複数の生物物理学的信号が、複数のセンサ信号の各々からフィルタリングされる。前段と同様にして、複数の生物物理学的信号が、時間シフトされ、振幅補正され、「スーパーセンサ信号」が、振幅補正済みの時間シフトされた生物物理学的信号の平均を計算することによって、取得される。次いで、生物物理学的変量が、スーパー生物物理学的信号から抽出される。

あるいは、生物物理学的変量は、各センサ信号から抽出される。生物物理学的変量は、プロセス６３０に従って補正され、「スーパー生物物理学的変量」に平均化される。

オプションで、前の３段落において述べられた平均は、重みが対応するセンサ信号の振幅（の増加）に依存している、加重平均であってもよい。より低い振幅は、低い重みとなり、大きい振幅は、高い重みとなる。センサ信号において一定のノイズレベルがあると考えた場合、重みは、信号対雑音比を反映しており、加重平均に対する寄与は、信号対雑音比とともに増加する。

身体運動は、幼児の他の生物物理学的変量を表している。幼児の身体運動は、一般的に、心臓の弾動運動によって引き起こされる、又は、幼児の呼吸によって引き起こされる圧力波よりもずっと大きい圧力波を生成する。即ち、（生の）センサ信号の振幅は、身体運動に支配される。従って、身体運動は、例えば、３０秒間隔の所定の時間間隔で、センサ信号の振幅を平均化することによって、直接的に、定量化される。他の上述した生物物理学的信号と同様に、身体運動によって引き起こされる圧力波も、マットレスを通じた伝播の結果として、減衰する。

身体運動である生物物理学的変量を決定する場合、「中間身体運動信号」を計算する必要がないことに留意すべきである。代わりに、身体運動は、センサ信号から直接的に抽出される。あるいは、換言すれば、身体運動信号は、（図６ａのサブ機能GETBIOSIGを効果的に全透過フィルタにする）センサ信号と等しく、次いで、身体運動は、身体運動信号から抽出される。

幼児の睡眠状態は、特定の各範囲にある様々な生物物理学的変量によって特徴付けられる。当該様々な生物物理学的変量は、一般的に、心拍数、呼吸レート（又は、「呼吸数」）、及び、身体運動を含む。例えば、ある睡眠状態において、幼児は、一般的に、多くの身体運動、高い心拍数、及び、高い呼吸レートを示すが、他の睡眠状態においては、幼児は、一般的に、低い呼吸数、穏やかな心拍数、及び、少ない身体運動を示す。従って、結合される様々な生物物理学的変量は、幼児の睡眠状態のインジケータである。５つの異なる睡眠状態（安眠状態、賦活睡眠状態、静かな覚醒状態、アクティブな覚醒状態、及び、発声状態）が、通常、幼児のために区別される。図７は、幼児の２つの睡眠状態Ｓ１及びＳ５を図示している。例えば、睡眠状態Ｓ１は、安眠状態に対応しており、一方、睡眠状態Ｓ５は、発声状態に対応している。

睡眠状態をモニタリングする目的のため、生物物理学的変量が、一般的に、所定の間隔、例えば、２０又は３０秒間隔で、測定される。例えば、心拍強度を決定するために、（振幅補正後の）心拍信号の平均振幅が所定の間隔において決定され、又は、呼吸強度を決定するために、（振幅補正後の）呼吸信号の平均振幅が所定の間隔において決定され、又は、身体運動を決定するために、（振幅補正後の）センサ信号の平均振幅が所定の間隔において決定される。

睡眠モニタリング装置１００は、定期的な間隔、例えば、１分毎又は３０秒毎に、幼児１５０の場所を発見することによって、幼児の場所をモニタリングしてもよい。睡眠モニタリング装置１００は、睡眠期間において、幼児の場所がどれくらい変化するのかを決定してもよい。幼児の場所の大きな変化は、落ち着きが無いことを示していてもよい。幼児の場所の小さな変化は、幼児が安眠状態にあることを示していてもよい。長期間における幼児の場所の小さ過ぎる変化は、幼児が静か過ぎることを示していてもよく、問題を有し得る。マルチラテレーション処理（図２）とトリラテレーション処理（図５）との両方が、幼児の場所を決定するために用いられてもよい。

（例えば、プロセス６１０〜６３０に従った）圧力波の減衰のための補正は、センサ信号又は生物物理学的信号の振幅に依存する生物物理学的変量に対して、特定の関連性を有する。例えば、身体運動は、（所定の時間間隔における）センサ信号の平均振幅として計算される。従って、センサ信号に対していかなる振幅補正も行なわれない場合、身体運動は、センサと幼児との間の距離のための減衰に起因して少なく見積もられる。同様に、呼吸強度及び心拍強度などの生物物理学的変量の振幅を補正することは、これらの生物物理学的変量の過小評価を防ぐ。

上記実施形態は、圧力波のソースが幼児である例について説明されたが、幼児に限定される必要はなく、大人又は動物でさえあってもよい。要するに、呼吸、心拍、又は、身体運動などにより、マットレスを通じて圧力波を起こすことが可能な任意の生物が、圧力波のソースとしての役割を果たすことができる。

上述の例では、支持層の一実施形態として、マットレスが用いられたが、他のタイプの支持層が用いられてもよい。例えば、支持層は、椅子のライニングであってもよい。椅子は、一般的に、カーブしており、一般的に平坦なマットレスとは対照的である。椅子は、大人の人間を支持してもよい。センサは、ライニングに対して接触するように、椅子のライニングの下に直接的に配置されてもよい。あるいは、センサは、椅子のライニングの中に配置されてもよい。椅子は湾曲しており、椅子のライニングは、椅子の湾曲に続いているため、センサを有する平坦な形状が、椅子（のライニング）の湾曲に続くように、同様にして、湾曲される必要がある。従って、当該平坦な形状は、支持層にフィットしさえすれば、平坦形状又は湾曲面として形成されてもよい。

図２のマルチラテレーション処理と同様に、図５のトリラテレーション処理が、幼児１５０の場所Ｐ０を決定するために、用いられてもよく、生物物理学的変量又は生物物理学的信号の振幅を補正するために、例えば、上述の実施形態において説明されたように、心拍信号の振幅を補正するために、決定された位置を使用してもよい。心拍信号のための減衰曲線６５１は、残余オフセット差のための減衰関数とは異なり得ることに留意すべきである。支持層の伝播特性のため、心拍信号のための一般的な（マットレス）周波数は、センサ信号のオフセット（即ち、幼児によって引き起こされる静的な圧力）とは異なるソース−センサ距離の関数として、減衰してもよい。

センサは、例えば、２つのＰＶＣ材料（あるいは、他の剛性材料又は準剛性材料）の板の間に挟まれたピエゾ素子として製造されてもよい。図３ａは、四角形の板の間に挟まれたピエゾ素子として、センサを図示している。図３ｂは、円形状の板の間に挟まれたピエゾ素子として、センサを図示している。一方、上記板の表面は、マットレス上の場所の観点から、圧力を正確に測定するために、マットレスと比較して、大き過ぎるべきでない。一方、上記板の表面は、（例えば、弾動運動によって引き起こされる）比較的小さい振幅を有する圧力波を感知できるほど十分な圧力を蓄積するために、小さ過ぎるべきでない。

ピエゾ素子は、ピエゾ素子は、好ましい方向において圧力に最も反応し、好ましい方向と直交する方向において圧力に対して最も反応しないという点で、好ましい方向を持っている。ピエゾ素子は、好ましい方向が、センサが挟まれる２つの板の各々の表面に対して主に直交するように、２つの板の間に挟まれる。換言すれば、上記好ましい方向は、上記表面の法線ベクトルとともに位置決めされる。２つの板の間に挟まれたピエゾ素子を有するセンサは、このため、２つの板の表面に対して直交する上記好ましい方向において、圧力に最も敏感である（即ち、最大振幅で反応する）。上記センサ（例えば、図１又は図４ａ、図４ｂ）は、センサが空間配置された平面形状に対して直交する好ましい方向を有する。上記センサと上記平面形状とは、同一の方向を向いている。

センサは、幼児によって引き起こされる圧力波に応答して、センサ信号を生成する加速度計を含んでいてもよい。加速度計は、特に、幼児の心臓の弾動運動によって引き起こされる比較的小さい信号を感知するために、有用であり得る。センサは、ピエゾ素子の代わりに、１又は複数の加速度計を有していてもよい。睡眠モニタリング装置は、異なるタイプのセンサの組み合わせを有していてもよく、センサのタイプは、ピエゾ素子のみのセンサ、加速度計のみのセンサ、加速度計とピエゾ素子とを両方有するセンサのうちの１つであってもよい。

図８は、幼児１５０と、５つのセンサを有する睡眠モニタリング装置８２０と、含むマットレス１９９の鳥瞰図を図示している。幼児１５０及びマットレス１９９は、図２に図示されたものと同様であるが、装置８２０は、図３ｂに図示されたものと同様である。マットレス１９９は、底面８１１と、側面８１２と、上面８１３とを有する。幼児１５０は、上面８１３の上に横たわっており、５つのセンサのうちの１つを塞いでいる（幼児は、この図では、平らに描かれているが、言うまでもなく、非平坦形状を有しているものと考えられる）。上記装置８２０は、好ましくは、マットレス内に、又は、マットレスの下に直接的に存在する。図５に示されるようなマットレス１９９は、底面８１１に沿ったＸ軸、側面８１２に沿ったＹ軸、上面８１３に対して直交するＺ軸の３つの主軸を有している。

上記実施形態では、装置８２０のセンサの好ましい方向は、例えば、マットレス１９９を「押下」することによって引き起こされる圧力に最も敏感なＺ軸方向である。Ｚ軸方向において上記好ましい方向を有するセンサは、呼吸、身体運動、及び、幼児の体重によって引き起こされる圧力、Ｚ軸方向において下向きに生成される全ての圧力を測定するために、適切に配向されている。

しかし、心臓の弾動運動によって引き起こされる圧力波を測定するために、センサは、Ｙ軸又はＸ軸方向において、最良に配向される。幼児１５０の心臓は、主に、図８のＹ軸方向に対応する、幼児の長手方向に沿って、弾動運動を生成する。幼児１５０が、Ｘ軸方向に沿って（即ち、平行に）、その長手方向を位置決めするように、向きを変えた場合、心臓は、Ｘ軸方向において、弾動運動を生成する。任意の場合において、マットレス上に横たわっている幼児１５０の心臓は、主に、Ｘ−Ｙ平面において、Ｚ軸方向においては著しく少ない程度で、圧力波を生じさせる。Ｚ軸方向において好ましい方向を有するセンサは、従って、Ｘ軸又はＹ軸方向における好ましい方向を有するセンサよりも、（最悪の信号対雑音比を有する）小さい信号を測定する。

上記装置８２０は、好ましい方向がＹ軸方向にあるように、（５つのセンサの）中央センサ８２５を配向することによって、適合されていてもよい。中央センサ８２５は、図８に示されるような向きに従って、幼児１５０の心臓の弾動運動によって引き起こされる圧力波を測定するために適して配向されている。あるいは、上記装置は、好ましい方向がＸ軸方向にあるように、中央センサ８２５を配向することによって、適合されていてもよい。中央センサ８２５は、幼児が、９０度（又は、他の角度である６０度）寝返りをうった場合、弾動運動によって引き起こされる圧力波を測定するために適して配向されている。

上記装置８２０は、Ｚ軸方向とは異なる方向において、（１つのセンサよりも）２つのセンサを配向することによって、適合されていてもよい。例えば、第１のセンサが、Ｘ軸方向に配向され、第２のセンサが、Ｙ軸方向に配向され、結果、２つのセンサの少なくとも１つが、弾動運動によって引き起こされる圧力波の主な方向に対して直交しない。残りの３つのセンサは、マットレス上の幼児１５０の位置を決定するために、（ローカライゼーション機能１２０によって）用いられることができる。幼児１５０の決定された位置を使用する際、振幅減衰因子ATTが、残りの３つのセンサのうちの１つのために、（決定機能１３０によって）決定されることができ、結果、幼児１５０の位置における心拍信号の振幅が、（上記実施形態に従って）決定されることができる。第１又は第２のセンサからの心拍信号は、幼児の位置における心拍信号の決定された振幅に対して、振幅をマッチさせることによって、適合されていてもよい。このようにして、心拍信号は、第１及び／又は第２のセンサを介して測定されるため、改善された信号対雑音比を有し、振幅補正のために正確な振幅を有する。

センサは、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、又は、Ｚ軸方向の１つに正確に配向される必要はないが、中間的な方向に配向されてもよいことに留意すべきである。例えば、前段の２つのセンサは、Ｚ軸方向とＸ−Ｙ平面における方向との間のどこかに配向されてもよい。かかる配向は、心拍信号を測定するための感度を改善する一方、呼吸信号を測定するための感度をより保持する。要約すると、センサの好ましい方向は、Ｚ軸方向に対して非平行であり、Ｘ−Ｙ平面において有意義な方向成分を有するが、上記好ましい方向は、Ｚ軸方向に対して正確に直交している必要はない。例えば、上記好ましい方向とＺ軸方向との間の角度は、５〜１０度よりも大きい。

また、本発明は、睡眠モニタリング装置１００と同様の、生物の生物物理学的変量を測定するための方法を含む。当該方法は、睡眠モニタリング装置１００のローカライゼーション機能及び決定機能に従ったステップを実行する。当該方法は、プロセッサに上記方法に従ったステップを実行させるコンピュータプログラム製品の命令として実装されてもよい。

上記実施形態は、本発明を限定するというよりも、例示目的で図示されており、当該技術分野における当業者は、添付の請求項の範囲から逸脱することなく、多くの代替的な実施形態を設計することが可能であることに留意すべきである。

請求項中、括弧内の任意の参照符号は、請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。「有する」なる動詞及びその活用形の使用は、請求項に記載されたもの以外の要素又はステップの存在を除外しない。要素の単数形は、かかる要素が複数存在することを除外しない。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアにより実装されてもよいし、適切にプログラムされたコンピュータにより実装されてもよい。幾つかの手段を列挙している装置請求項では、これらのうち幾つかは、全く同一のハードウェアによって実現されてもよい。特定の特徴が相互に異なる従属請求項において言及されているという単なる事実は、これらの特徴の組み合わせが好適に用いられないということを示すものではない。

Claims (13)

1. 生物の生物物理学的変量を測定するための睡眠モニタリング装置であって、前記装置は、所定の平面形状で空間配置される少なくとも２つの圧力センサであるセンサを有し、前記センサは、
   休んでいる前記生物を支持するための支持層と接触し、
   前記支持層を介して前記生物によって引き起こされる前記センサに対する圧力に応じて各センサ信号を生成し、
   前記睡眠モニタリング装置は、
   （ａ）各センサ信号間の位相差に基づくマルチラテレーション処理を実行することによって、又は、各センサ信号間の振幅差に基づくトリラテレーション処理を実行することによって、各センサ信号間の差に基づき、前記センサに対する前記支持層上の前記生物の位置を決定するローカライゼーション機能と、
   （ｂ）前記決定された前記生物の位置と前記センサの１つの位置とに基づき、振幅減衰因子を決定し、前記センサの１つによって生成されるセンサ信号と前記振幅減衰因子とに基づき、前記生物物理学的変量を決定する測定決定機能と、
   を実行する処理ユニットを有する、睡眠モニタリング装置。
2. 前記決定機能は、前記センサから、各センサ信号の振幅のうち最大の振幅を有するセンサ信号を生成する前記センサの１つを選択する、請求項１記載の睡眠モニタリング装置。
3. 前記決定機能は、
   前記決定された前記生物の位置と前記センサのうちの複数のセンサの各位置とに基づき、複数の振幅減衰因子を決定し、
   前記複数のセンサによって生成された複数のセンサ信号と前記複数の振幅減衰因子とに基づき、前記生物物理学的変量を決定する
   ことによって、前記生物物理学的変量を決定する、請求項１又は２に記載の睡眠モニタリング装置。
4. 前記決定機能は、呼吸強度レート、心拍強度、体重、身体運動、心拍数、及び、呼吸レートのうちの１つである前記生物物理学的変量を決定する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の睡眠モニタリング装置。
5. 前記センサのうちの第１のセンサの好ましい方向は、前記所定の平面形状の表面法線ベクトルに対して非平行であり、前記好ましい方向は、前記第１のセンサが、前記好ましい方向とは異なる他の方向と比較して、圧力波に対し最も強く反応する方向である、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の睡眠モニタリング装置。
6. 前記センサのうちの第２のセンサの好ましい方向は、前記表面法線ベクトル及び前記第１のセンサの前記好ましい方向に対して非平行であり、前記第２のセンサの前記好ましい方向は、前記第２のセンサが、他の方向と比較して、圧力波に対し最も強く反応する方向である、請求項５記載の睡眠モニタリング装置。
7. 人間の大人、人間の幼児、又は、動物のうちの１つである生物の前記生物物理学的変量を測定する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の睡眠モニタリング装置。
8. （ａ）三角形を有する前記所定の平面形状で空間配置される３つのセンサ、又は、（ｂ）四辺形を有する前記所定の平面形状で空間配置される４つのセンサを有する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の睡眠モニタリング装置。
9. ５つの圧力センサを有し、（ａ）前記５つの圧力センサが、五角形を有する前記所定の平面形状で空間配置される、又は、（ｂ）前記５つのセンサのうちの４つのセンサが、四辺形を有する前記所定の平面形状で空間配置されるとともに、前記５つのセンサのうちの５番目のセンサが、前記四辺形の内部にある、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の睡眠モニタリング装置。
10. 前記センサのうちの少なくとも１つが、（ａ）ピエゾ素子、及び、（ｂ）加速度計、のうちの少なくとも１つを用いることによって、前記生物によって引き起こされる圧力に応じてセンサ信号を生成する圧力センサである、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の睡眠モニタリング装置。
11. 前記所定の平面形状は、非平坦形状を有する支持層内にフィットするための非平坦形状を有し、前記所定の平面形状の前記非平坦形状は、前記支持層の前記非平坦形状に倣う、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の睡眠モニタリング装置。
12. 生物の生物物理学的変量を測定するための方法であって、所定の平面形状で空間配置される少なくとも２つの圧力センサであるセンサを用い、前記センサは、
    休んでいる前記生物を支持するための支持層と接触し、
    前記支持層を介して前記生物によって引き起こされる前記センサに対する圧力に応じて各センサ信号を生成し、
    前記方法は、
    各センサ信号間の位相差に基づくマルチラテレーション処理を実行することによって、又は、各センサ信号間の振幅差に基づくトリラテレーション処理を実行することによって、各センサ信号間の差に基づき、前記センサに対する前記支持層上の前記生物の位置を決定するステップと、
    前記決定された前記生物の位置と前記センサの１つの位置とに基づき、振幅減衰因子を決定するステップと、
    前記センサの１つによって生成されるセンサ信号と前記振幅減衰因子とに基づき、前記生物物理学的変量を決定するステップと、
    を有する、方法。
13. プロセッサに請求項１２記載の方法の各ステップを実行させるための命令を有する、コンピュータプログラム製品。

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