JP2018136292A - 便状態の特定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】便を直視することなく便状態の特定を行ない、また、便状態の分類を細かく設定することが可能な便状態の特定方法を提供する。【解決手段】便の形状および色を測定し、前記形状を複数の形態に分類して便の第１要素とし、前記色を複数の色調に分類して便の第２要素とし、これらの第１要素と第２要素との組み合わせによって便の状態を特定するようにした便状態の特定方法において、前記便の形状および色の測定を、便に光を照射して、その反射光のスペクトル分析による吸光度に基づき行なうことを特徴とする。【選択図】図２

Description

本発明は、便状態の特定方法に係わり、特に、便の形状と色とに基づいて状態を特定するようにした便の便状態の特定方法に関するものである。

一般に、生体の疾患や健康状態を判別する一手段として、生体から排出される便の状態を用いることが行なわれている。

これは、たとえば、ブリストルスケールとして知られているように、便の硬さを複数種類に分類するとともに、その分類ごとに、想定される疾患や健康状態を関連づけたものである（非特許文献１参照）。

そして、生体から排泄される実際の便の状態を目視によって判定し、その判定結果を前記分類と照合して該当する分類を特定し、この特定された分類に基づき生体の疾患や健康状態を推定するようにしている。

また、前述した便の硬さに便の色を加えて便の状態をより細かく分類することにより、想定される疾患や健康状態を細かく絞り込むことも行なわれている（非特許文献２参照）。

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｏｒｄｓ―ｓｅａｒｃｈ．ｃｏｍ／ｅｖｅｒｙｄａｙ／５４１ ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｈａｒｖｅｓｔ―ｗｅｂ．ｃｏｍ／ｕｓｅｒ＿ｄａｔａ／ｂｒｉｓｔｏｌ＿ｓｃａｌｅ．ｐｈｐ

ところで、前述した何れの便状態の特定方法においても目視によるものであることから、排泄後の便を直視しなければならず不快感を伴い、また、便状態の認識に個人差があり、便状態の特定結果にばらつきが生じやすい。
さらに、目視によって判別できる硬さや色における分類が粗く、これに伴い、その分類に関連づけられる疾患や健康状態が大まかなものとなりやすい。

本発明は、前述した従来の問題点に鑑みてなされたもので、便を目視することなく便状態の特定を行ない、また、便状態の分類を細かく設定することが可能な便状態の特定方法を提供することを解決すべき課題とする。

本発明の便状態の特定方法は、前述した課題を解決するために、便の形状および色を測定し、前記形状を複数の形態に分類して便の第１要素とし、前記色を複数の色調に分類して便の第２要素とし、これらの第１要素と第２要素との組み合わせによって便の状態を特定するようにした便状態の特定方法において、前記便の形状および色の測定を、前記便に可視光若しくは近赤外線光を照射して得られる反射光の分光スペクトルの波長の吸光度に基づき行なうことを特徴としている。

このような光の反射光を用いた便の形状および色の測定により、便を目視する必要がなくなり、汚物を目視することによる不快感を解消することができる。

そして、測定された前記形状が、あらかじめ作成されている前記第１要素の形状の分類と照合され、この第１要素の該当する分類が特定される。
また、測定された色もその色調が、あらかじめ作成されている前記第２要素の色の分類と照合され。この第２要素の該当する分類が特定される。

このように第１要素の分類と第２要素の分類が特定されると、その組み合わせも特定され、したがって、この組み合わせに関連づけられている疾患や健康状態が特定される。

また、前記第１要素および第２要素何れにおいても、その分類を数値処理によって設定することができるので、細かな分類が可能であり、かつ、各分類を明確に設定することができる。

したがって、前記第１要素の分類と第２要素の組み合わせも細分化することができ、その組み合わせに関連づけられる疾患や健康状態も細かく特定することができるとともに、分類のばらつきを抑制して、疾患や健康状態の特定精度を高めることができる。

前記便の形状の測定は、可視光若しくは近赤外線光を前記便に光を照射して得られる反射光の分光スペクトルの波長の吸光度から前記便中の含水量を検出することによって行なうことができる。

また、前記便の色の測定は、可視光若しくは近赤外線光を前記便に光を照射して得られる反射光の分光スペクトルの波長の吸光度から得られる色彩情報に基づき行なうことができる。

前記便の形状や色の測定は、排出中の便に対して、あるいは、排泄後の便器に落下した便に対して行なうことができる。

本発明の便状態の特定方法によれば、便を目視することなく便状態を特定することができ、かつ、便状態を細かく分類することができ、これによって、想定する疾患や健康状態をより細かく絞り込むことができる。

本発明を実施するための装置の概略を示す斜視図である。 本発明を実施するための装置のシステム構成図である。 本発明の処理フロー図である。 本発明における便状態と疾患や健康状態との関連づけを示す図である。

まず、本発明の便状態の特定方法に先立って、本特定方法を実施するための装置について、図１ないし図３を参照して説明する。

これらの図において、符号１は、本特定方法を実施するための特定装置を示す。
さらに詳述すれば、この特定装置１は、図１に示すように、大きく分けて測定ユニット２と演算ユニット３とによって構成されている。
両者は、通信手段によって接続されて情報の授受を行なうように構成されている。

前記測定ユニット２は、便器４に組み込まれており、この便器４の本体４ａの上方開口部に装着された光センサー３１を備えている。

前記光センサー３１は、光を照射する投光器３２と、この光の反射光を受光する受光器３３と、この受光器３３によって受光された光を分光する分光器（図示略）とを備えている。

また、前記測定ユニット２には、図２に示すように、前記便器４に被験者が着座したことを検知する、たとえば、感圧センサーからなる着座センサー６と、これらの作動を制御する制御手段７と、前記演算ユニット３との情報の授受を行なう通信機８が設けられている。

前記演算ユニット３には、図２に示すように、前記測定ユニット２との情報の授受を行なう通信機９と、被験者を有無や被験者を特定する人認識手段１０と、前記測定ユニット２の前記制御手段７から前記通信機８を経て送出される、前記光センサー３１からの光情報を分析し、この光情報から便の形状や色彩の便状態を特定する形状色彩判定手段１１と、これらの作動を制御する制御手段１２が設けられている。

前記人認識手段１０は、たとえば、赤外線センサーが用いられ、被験者が測定領域に入ったことを検出する。
そして、被験者に付与されたＩＤカードの情報を読み取るカードリーダーや、被験者の顔を認識する顔認識センサー、あるいは、指紋センサー等が併設されることにより、人特定機能を付加することが望ましい。

前記形状色彩判定手段１１には、便の分類された形状に関する第１要素、および、便の分類された色彩に関する第２要素のそれぞれの情報が記憶されている。

ついで、図３の処理フローを参照して、本発明の便状態の特定方法につい説明する。

測定プログラムがスタートすると、まず、人認識手段１０が動作状態であるか否かが判断され（ステップＳ２１）、動作状態であることを条件として次のステップＳ２２へ移行する。

ステップＳ２２においては、たとえば、前記人認識手段１０でＩＤカードが読み取られて、使用する被験者が特定され、特定されたことを条件としてステップＳ２３へ移行する。

ステップＳ２３では、被験者が着座しているか否かが判断される。
この着座中か否かは、感圧センサー等からなる着座センサー６によって検出される。

ステップＳ２３において被験者が着座していると判断された場合には、次のステップＳ２４において光センサー３１が起動されて次のステップＳ２５へ移行する。

ステップＳ２５においては、光センサー３１の起動が確認され、起動が確認された場合には、次のステップＳ２６へ移行して光センサー３１の投光器３２による光照射と受光器３３による受光動作を開始し、次のステップＳ２７へ移行する。
一方、光センサー３１が停止状態である場合には、前記ステップＳ２３へ戻る。

ステップＳ２７では、前記受光器３３が受光状態であるか否かが判断され、受光状態である場合には、その受光データーが演算ユニット３へ送出され（ステップＳ２８）、便の形状や色の測定に供される。

受光データーが送出されるとステップＳ２７へ戻り、受光状態である間、ステップＳ２７とステップＳ２８の処理が繰り返される。

ステップＳ２７において受光が停止したと判断された場合には、次のステップＳ２９へ移行して、受光停止時間が所定時間経過したか否かが判断される。

ここで、前記受光停止時間が所定時間内である場合、被験者による排泄が排泄途中であると見なし、ステップＳ２７以降の処理へ戻り、排泄の再開を待つ。

一方、前記受光停止時間が所定時間を経過している場合には、排泄が終了したとして、次のステップＳ３０へ移行する。

このステップＳ３０においては、前記人認識手段１０による人認識が行なわれているか否かが判断され、人認識が行なわれていない場合は、被験者が退出したとして測定操作を終了する。

そして、人認識がなされている場合には、ステップＳ３０の処理を繰り返す。

そして、測定値が比較される基準値は、あらかじめ、多数の実測値を統計処理して定められる。

分類の基準値は、たとえば、図４に示すように、一軸を前記第１要素（分類１〜分類７）とし他の軸を前記第２要素（分類１〜分類６）とし、これらをマトリックス状に組み合わせされるとともに、それぞれの要素の組み合わせについて、Ａ１・・・Ａ７、Ｂ１・・・Ｂ６、Ｃ１・・・Ｃ６、Ｄ１・・・Ｄ７、Ｅ１・・・Ｅ６、Ｆ１・・・Ｆ７の疾患や健康状態が関連づけられることによって、基準の判定表が形成される。

そして、測定された便状態にかかる前記第１要素および前記第２要素のそれぞれの分類を、前記判定表の各要素に当てはめることにより、前記測定された便状態に関連づけられた疾患や健康状態を特定することができる。

ここで、照射する光を、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの可視光ないしは近赤外光とし、その反射光の特定範囲の波長を分光して分光スペクトル分析を行ない、便の含水量に関連した吸光度を得る。

一方、この操作を、含水量が異なる複数の試料について行ない、複数の分光スペクトルを得る。

ついで、前記含水量に関連づけられる複数の波長を選択し、これらの吸光度について重回帰による線形回帰により、前記吸光度と前記含水量との相関関係を示す検量線を作成する。

この検量線を用い、実際に測定された反射光における吸光度から便の含水量を得る。
便の形状は、主にその含水量によって決まることから、この含水量を測定することによって前記便形状を特定することができる。

そして、この含水量が、前述したように数値化されており、この数値を処理することにより、便形状を分類して前記第１要素を作成する。

一方、前記照射光の他の特定範囲の波長を用い、その反射光をスペクトル分析することにより、前記便の色に関連した吸光度を得ることができる。

そして、前記光センサー３１によって便の色彩情報が数値化されており、この数値を処理することにより、前記第２要素作成する。

このような、数値処理によって、前記便の形状や色の分類、すなわち、前記第１要素の分類と前記第２要素の分類を細かく設定することができるとともに、前記第１要素の分類と前記第２要素の分類との組み合わせを多様化することができる。

これに伴い、前記第１要素の分類と前記第２要素の分類との組み合わせによって特定される、便状態に関連づけられた疾患や健康状態も細分化される。

そして、測定された便状態にかかる前記第１要素および前記第２要素のそれぞれの分類を、前記判定表の各要素に当てはめることにより、前記測定された便状態に関連づけられた疾患や健康状態を特定することができる。

ここで、前述したように、便状態に関連づけられた疾患や健康状態が細分化されていることにより、前記健康状態の特定の精度が向上する。

なお、前述した実施形態は一例であって、設計要求や測定対象の便の種類等に合わせて種々変更可能である。

たとえば、図３に示す処理フローは一例であって、処理ステップの追加や省略もしくは順序の入れ替え等適宜変更可能である。

さらに、図１に示した装置も一例であって、たとえば、前記光センサー３１のみを前記便器４に取り付けるとともに、前記測定ユニット２の残余の構成機器を前記便器４に外付けして、これらを有線接続もしくは無線接続するようにしてもよい。

また、前記測定ユニット２と前記演算ユニット３とを有線接続するようにしてもよい。

さらに、前記着座センサー６に代えて、たとえば、赤外線センサー等の人感センサーを用い、この人感センサーを前記演算ユニット３に、有線もしくは無線によって接続するようにしてもよい。

さらにまた、前記演算ユニット３を、別途設置されている集中管理手段に無線接続もしくは有線接続することにより、前記演算ユニット３によって得られた情報を前記集中管理手段に送出して情報の集中管理を行なうようにすることもできる。

１ 特定装置
２ 測定ユニット
３ 演算ユニット
４ 便器
６ 着座センサー
７ 制御手段
８ 通信機
９ 通信機
１０ 人認識手段
１１ 形状色彩判定手段
１２ 制御手段
３１ 光センサー
３２ 投光器
３３ 受光器

Claims (5)

1. 便の形状および色を測定し、前記形状を複数の形態に分類して便の第１要素とし、前記色を複数の色調に分類して便の第２要素とし、これらの第１要素と第２要素との組み合わせによって便の状態を特定するようにした便状態の特定方法において、前記便の形状および色の測定を、前記便に可視光若しくは近赤外線光を照射して得られる反射光の分光スペクトルの波長の吸光度に基づき行なうことを特徴とする便状態の特定方法。
2. 前記便の含水量を前記反射光の分光スペクトルの波長の吸光度に基づき測定して前記便の形状情報とし、あらかじめ設定された分類に対応させられている含水量と比較することにより前記第１要素の分類を決定することを特徴とする請求項１に記載の便状態の特定方法。
3. 前記反射光の分光スペクトルの波長の吸光度に基づき色情報を取得し、あらかじめ設定された分類に対応させられている色情報と比較することにより前記第２要素の分類を決定することを特徴とする請求項１に記載の便状態の特定方法。
4. 前記便が排泄中の便であることを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れかに記載の便状態の特定方法。
5. 前記便が排泄後の便であることを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れかに記載の便状態の特定方法。