JP2019030363A - 体動判定システム及び生体状態モニタリングシステム - Google Patents

体動判定システム及び生体状態モニタリングシステム Download PDF

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Abstract

【課題】ベッド上の被験者に体動が生じているか否かを、荷重検出器の検出値に基づいてより高精度に判定することのできる体動判定システムを提供する。
【解決手段】 ベッド上の被験者の体動の有無を判定する体動判定システムは、前記ベッド上の被験者の荷重を検出する荷重検出器と、前記荷重検出器の検出値の非負値化平均値を算出する非負値化平均値算出部と、前記被験者が呼吸のみを行っている安静期間に算出された前記非負値化平均値に基づいて、前記被験者の体動の有無の判定に用いる閾値を設定する閾値設定部とを備える。
【選択図】図1

Description

本発明は、荷重検出器の検出値に基づいてベッド上の被験者の体動の有無を判定する体動判定システム、及び該体動判定システムを含む生体状態モニタリングシステムに関する。
医療や介護の分野において、荷重検出器を介してベッド上の被験者の荷重を検出し、検出した荷重に基づいて被験者の状態を判定することが提案されている。具体的には例えば、検出した荷重に基づいて被験者の体動の有無を判定することや、被験者の呼吸数の推定を行うこと等が提案されている。
特許文献1は、ベッドの脚の下に配置した荷重センサからの検出値に基づいて、ベッド上の利用者の体動レベルを段階的に判定する体動レベル判定装置を開示している。特許文献2は、ベッドの脚の下に配置した荷重センサの検出結果に基づいて、ベッド上の人に体動があったことを判定することのできる睡眠判定装置及び寝返り検出装置を開示している。
特開2014−195543号公報 特許第5998559号明細書
本発明は、ベッド上の被験者に体動が生じているか否かを、荷重検出器の検出値に基づいてより高精度に判定することのできる体動判定システムを提供することを目的とする。
本発明の第1の態様に従えば、
ベッド上の被験者の体動の有無を判定する体動判定システムであって、
前記ベッド上の被験者の荷重を検出する荷重検出器と、
前記荷重検出器の検出値の非負値化平均値を算出する非負値化平均値算出部と、
前記被験者が呼吸のみを行っている安静期間に算出された前記非負値化平均値に基づいて、前記被験者の体動の有無の判定に用いる閾値を設定する閾値設定部とを備える体動判定システムが提供される。
第1の態様の体動判定システムは、更に前記荷重検出器の検出値の標準偏差を算出する標準偏差算出部を備えても良く、更に前記算出された標準偏差と前記閾値との比較に基づいて前記被験者の体動の有無を判定する判定部を備えてもよい。
第1の態様の体動判定システムは、更に、前記標準偏差が所定値以下である期間を前記安静期間であると決定する安静期間決定部を備えてもよい。第1の態様の体動判定システムにおいて、前記閾値設定部は、前記安静期間決定部が決定した前記安静期間に算出された前記非負値化平均値に基づいて前記閾値を設定してもよい。
第1の態様の体動判定システムにおいて、前記閾値設定部は、前記体動判定システムが前記被験者に体動が生じていると判定した後に、当該判定後の安静期間に前記非負値化平均値算出部が算出する前記非負値化平均値に基づいて前記閾値を再設定してもよい。
本発明の第2の態様に従えば、
ベッド上の被験者の生体状態をモニタする生体状態モニタリングシステムであって、
第1の態様の体動判定システムと、
前記荷重検出器の検出値に基づいて、被験者の呼吸数を算出する呼吸数算出部を備え、
前記呼吸数算出部は、前記体動判定システムが前記被験者に体動が生じていると判定した期間において呼吸数の算出を停止する生体状態モニタリングシステムが提供される。
第2の態様の生体状態モニタリングシステムは、前記体動判定システムの判定結果、及び/又は前記呼吸数算出部により算出された前記被験者の呼吸数に基づいて、前記被験者の在床/離床判定、睡眠/覚醒判定、及び生死判定の少なくとも一つを行う状態判定部を備えてもよい。
本発明の第3の態様に従えば、
ベッドと、
第1の態様の体動判定システムとを備えるベッドシステムが提供される。
本発明の第4の態様に従えば、
ベッドと、
第2の態様の生体状態モニタリングシステムとを備えるベッドシステムが提供される。
本発明の体動判定システムは、ベッド上の被験者に体動が生じているか否かを、荷重検出器の検出値に基づいてより高精度に判定することができる。
図1は、本発明の実施形態に係る生体状態モニタリングシステムの構成を示すブロック図である。 図2は、荷重検出器のベッドに対する配置を示す説明図である。 図3は、生体状態モニタリングシステムを用いた生体状態のモニタリング方法を示すフローチャートである。 図4は、体動判定部の具体的な構成を示すブロック図である。 図5は、体動判定部が行う体動判定工程の手順を示すフローチャートである。 図6は、荷重検出器により検出された荷重値の変動の様子を、被験者が呼吸のみを行っている安静期間と、被験者が体動を行っている期間の両方について示す概略的なグラフである。 図7(a)、図7(b)は、被験者の呼吸のみに応じて変動する荷重検出器の検出値について、その所定期間の非負値化平均値を求める方法を説明するための説明図である。図7(a)は非負値化処理を行う前の検出値の変動の様子を概略的に示すグラフであり、図7(b)は非負値化処理を行った後の検出値の変動の様子を概略的に示すグラフである。 図8は、被験者の呼吸に応じた荷重検出器の検出値の変動の大きさ(標準偏差)と、被験者の小さな体動に応じた荷重検出器の検出値の変動の大きさ(標準偏差)とを、呼吸振幅の小さい被験者、呼吸振幅が平均的である被験者、呼吸振幅の大きい被験者のそれぞれについて概略的に示すグラフである。 図9(a)は、被験者の重心が、被験者の呼吸に応じて被験者の体軸方向に振動する様子を概念的に示す説明図である。図9(b)は、被験者の呼吸に応じた被験者の重心の振動に基づいて描画される呼吸波形の一例を示すグラフである。 図10は、変形例に係るベッドシステムの全体構成を示すブロック図である。
<実施形態>
本発明の実施形態の体動判定システム、及び当該体動判定システムを含む生体状態モニタリングシステム100(図1)について、これをベッドBD(図2)と共に使用して、ベッドBD上の被験者Sの体動の有無を判定し、呼吸数を推定する場合を例として説明する。
以下の説明においては、直方形のベッドBD(図2)の中心を中心Oとして、中心Oを通りベッドBDの短手(幅方向)に延びる軸をベッドBDのX軸とし、中心Oを通りベッドBDの長手(長さ方向、上下方向)に延びる軸をベッドBDのY軸とする。ベッドBDの平面視において、ベッドBDの中心Oの右側をX軸の正側、左側をX軸の負側とし、ベッドBDの中心Oの上側をY軸の正側、下側をY軸の負側とする。被験者SがベッドBD上に横たわる場合は、一般にY軸に沿って横たわり、Y軸方向の正側に頭部を置き、負側に脚部を置く。
図1に示す通り、本実施形態の生体状態モニタリングシステム100は、荷重検出部1、制御部3、記憶部4を主に有する。荷重検出部1と制御部3とは、A/D変換部2を介して接続されている。制御部3には更に表示部5、報知部6、入力部7が接続されている。
荷重検出部1は、4つの荷重検出器11、12、13、14を備える。荷重検出器11、12、13、14のそれぞれは、例えばビーム形のロードセルを用いて荷重を検出する荷重検出器である。このような荷重検出器は例えば、特許第4829020号や特許第4002905号に記載されている。荷重検出器11、12、13、14はそれぞれ、配線又は無線によりA/D変換部2に接続されている。
図2に示す通り、荷重検出部1の4つの荷重検出器11〜14は、被験者Sが使用するベッドBDの四隅の脚BL、BL、BL、BLの下端部に取り付けられたキャスターC、C、C、Cの下にそれぞれ配置される。
A/D変換部2は、荷重検出部1からのアナログ信号をデジタル信号に変換するA/D変換器を備え、荷重検出部1と制御部3にそれぞれ配線又は無線で接続されている。
制御部3は、専用又は汎用のコンピュータであり、内部に体動判定部31、及び呼吸数算出部32が構築されている。体動判定部31において行われる被験者Sの体動の有無の判定、及び呼吸数算出部32において行われる被験者Sの呼吸数の算出(推定)について、詳細は後述する。
記憶部4は、生体状態モニタリングシステム100において使用されるデータを記憶する記憶装置であり、例えばハードディスク(磁気ディスク)を用いることができる。
表示部5は、制御部3から出力される情報を生体状態モニタリングシステム100の使用者に表示する液晶モニター等のモニターである。
報知部6は、制御部3からの情報に基づいて所定の報知を聴覚的に行う装置、例えばスピーカを備える。
入力部7は、制御部3に対して所定の入力を行うためのインターフェイスであり、キーボード及びマウスにし得る。
なお、上記の構成を有する生体状態モニタリングシステム100の内、制御部3の呼吸数算出部32を除いた部分が、本実施形態の体動判定システムに相当する。
このような生体状態モニタリングシステム100を使用して、ベッド上の被験者の生体状態(体動の有無、呼吸数)をモニタする動作について説明する。
生体状態モニタリングシステム100を使用した被験者の生体状態のモニタは、図3のフローチャートに示す通り、被験者の荷重を検出する荷重検出工程S1と、検出した荷重に基づいて被験者の体動の有無を判定する体動判定工程S2と、被験者の体動の有無を参酌して被験者の呼吸数を算出する呼吸数算出工程S3と、体動判定工程S2の判定結果及び/又は呼吸数算出工程S3の算出結果を表示する表示工程S4とを含む。
[荷重検出工程]
荷重検出工程S1では、荷重検出器11、12、13、14を用いてベッドBD上の被験者Sの荷重を検出する。ベッドBD上の被験者Sの荷重は、ベッドBDの四隅の脚BL〜BLの下に配置された荷重検出器11〜14に分散して付与され、これらによって分散して検出される。
荷重検出器11〜14はそれぞれ、荷重(荷重変化)を検出してアナログ信号としてA/D変換部2に出力する。A/D変換部2は、サンプリング周期を例えば5ミリ秒として、アナログ信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号(以下「荷重信号」)として制御部3に出力する。以下では、荷重検出器11、12、13、14から出力されたアナログ信号をA/D変換部2においてデジタル変換して得られる荷重信号を、それぞれ荷重信号s、s、s、sと呼ぶ。
[体動判定工程]
体動判定工程S2では、体動判定部31が、荷重信号s〜sの少なくとも1つを用いて、被験者Sの体動の有無を判定する。
本明細書及び本発明において「体動」とは、被験者の頭部、胴部(体幹)、四肢の移動を意味する。呼吸や心拍等に伴う臓器、血管等の移動は体動には含まれない。体動は、一例として、被験者Sの胴部(体幹)の移動を伴う大きな体動と、被験者の四肢や頭部の移動のみを伴う小さな体動とに分類し得る。大きな体動の一例は、寝返りや起き上がり等であり、小さな体動の一例は、睡眠中の手足や頭部の移動等である。被験者に心拍や呼吸、体動が生じた場合には、これに応じて荷重検出器11〜14からの荷重信号s〜sが変動する。その変動の量は、被験者Sの心拍に応じた変動の量、被験者Sの呼吸に応じた変動の量、被験者Sの小さな体動に応じた変動の量、被験者Sの大きな体動に応じた変動の量の順に大きくなる。
なお、本明細書及び本発明に記載する被験者の体動判定において、荷重信号s〜sの、被験者Sの心拍に応じた変動の量は無視できるほどに小さい。そのため、本明細書及び本発明において、「被験者が呼吸のみを行う」や、荷重値、荷重信号が「呼吸のみに応じて変動する」とは、被験者が体動を行っていないことや、荷重値、荷重信号が体動に応じた変動を示していないことを意味し、被験者に心拍が生じていないことや、荷重値、荷重信号が心拍に応じた変動を含んでいないことを意味するものではない。
体動判定部31は、図4に示すように、直流成分除去部311、標準偏差算出部312、非負値化平均値算出部313、安静期間決定部314、閾値設定部315、判定部316を含む。
体動判定工程S2は、図5に示すように、直流成分除去工程S21、安静期間決定工程S22、閾値設定工程S23、判定工程S24を含む。
体動判定工程S2において、体動判定部31は、まず、直流成分除去部311を用いて荷重信号s〜sの各々から直流成分を除去する直流成分除去工程S21を行う。直流成分の除去は、具体的には例えば、荷重信号s〜sの各々について所定期間(一例として15秒間)の移動平均を求め、求めた移動平均を荷重信号s〜sの各サンプリング値から除去することにより行う。
以下では、荷重信号s〜sから直流成分を除去して得られた信号を、それぞれ、荷重信号sc〜scと記載する。
続く安静期間決定工程S22、閾値設定工程S23、判定工程S24は、直流成分除去工程S21において得られた荷重信号sc〜scを用いて実行される。
体動判定部31は、安静期間決定工程S22、閾値設定工程S23、判定工程S24を実行する前提として、標準偏差算出部312における標準偏差σの算出、及び非負値化平均値算出部313における非負値化平均値μの算出を、常時実行している。
標準偏差算出部312は、直流成分除去工程S21において得られた荷重信号sc〜scの各々について、その所定のサンプリング期間(一例として5秒間)に含まれるサンプリング値の標準偏差σ〜σを常時算出する。
標準偏差は、サンプリング値のばらつきの大きさを表わすため、図6に示すように、荷重信号sc〜scの変動の量が小さい期間Pにおいては標準偏差σ〜σも小さくなり、荷重信号sc〜scの変動の量が大きい期間Pにおいては標準偏差σ〜σも大きくなる。
標準偏差算出部312において算出される標準偏差σ〜σは、安静期間決定工程S22における安静期間(被験者が体動を生ずることなく呼吸のみを行っている期間)の決定や、判定工程S24における被験者Sの体動の有無の判定に用いられる(詳細後述)。
非負値化平均値算出部313は、直流成分除去工程S21において得られた荷重信号sc〜scの各々について、その所定のサンプリング期間(一例として5秒間)に含まれる各サンプリング値W11〜W14の非負値化平均値μ〜μを常時算出する。
非負値化平均値の算出方法について、安静期間内に出力された荷重信号scについて、5秒間のサンプリング期間の非負値化平均値μを算出する場合を例として説明する。
図7(a)に示す通り、荷重信号scは、安静期間においては、被験者Sの呼吸のみに応じて振動している(前述の通り、心拍に応じた振動成分も含んでいるが微小であるため無視している)。非負値化平均値算出部313は、このような荷重信号scにおいて、まず当該サンプリング期間に含まれるサンプリング値W11の最小値である最小サンプリング値Wmin(負値)を特定する。そして、特定した最小サンプリング値Wminを、サンプリング期間内の各サンプリング値W11から差し引いて非負値化する(図7(b))。
非負値化平均値算出部313は、次いで、非負値化した各サンプリング値W11の平均値を算出し、非負値化平均値μを得る。荷重信号sc〜scについての非負値化平均値μ〜μも同様にして算出される。
安静期間に得られた非負値化平均値μ〜μは、被験者Sの呼吸に応じた荷重変動の振幅が大きければ大きな値となり、被験者Sの呼吸に応じた荷重変動の振幅が小さければ小さな値となる。
非負値化平均算出部313において算出される非負値化平均値μ〜μは、閾値設定工程S23における閾値σthの設定に用いられる(詳細後述)。
図5のフローチャートに戻ると、体動判定部31は、荷重信号s〜s(及び/又は荷重信号sc〜sc)の増加等により、新たな被験者SがベッドBD上に着いたと判定した場合に、安静期間決定部314により安静期間決定工程S22を実行し、被験者Sが安静期間(被験者が体動を生ずることなく呼吸のみを行っている期間)にあることの決定を行う。この決定は、具体的には例えば、標準偏差算出部312において算出される標準偏差σ〜σの任意の一つが、所定の閾値σよりも小さいか否かを判定することにより行う。
前述の通り、標準偏差σ〜σは、荷重信号sc〜scの変動の量が小さい期間において小さく、荷重信号sc〜scの変動の量が大きい期間において大きい(図6)。そのため、被験者Sが体動を生ずることなく呼吸のみを行っている安静期間(一例として、図6の期間P)においては標準偏差σ〜σはいずれも小さな値となる。そのため、閾値σとして十分に小さい値を設定しておけば、標準偏差σ〜σの任意の一つが閾値σとなった場合に、被験者Sが安静期間にあると決定することができる。
なお、後述する通り、安静期間に、呼吸に応じた荷重信号の変動の量がどの程度まで小さくなるかについては個人差があるため、被験者によっては、体動を生じず呼吸のみを行っている安静期間においても、標準偏差σ〜σが閾値σよりも大きい値に維持される場合があり得る。その場合は、例えば、標準偏差σ〜σが所定期間(例えば5〜10秒)を越えて閾値σよりもやや大きい一定の値に保たれていることをもって、被験者が安静期間にあると決定し得る。呼吸は一定のリズムで生じるのが一般的であるため、標準偏差σ〜σが所定期間にわたってある程度小さい一定値であれば、当該値が閾値σよりも多少大きくても、その期間が安静期間に該当する可能性が高い。
体動判定部31は、安静期間決定工程S22において被験者Sが安静期間にあると決定された場合に、閾値設定部315により、閾値設定工程S23を実行する。
閾値設定工程S23において、閾値設定部315は、被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定し、推定した呼吸振幅の大きさに基づいて、判定工程S24で用いる閾値σthを設定する。
被験者Sの呼吸振幅とは、被験者Sの呼吸に応じた被験者Sの重心Gの振動の振幅を意味する。特許第6105703号明細書に記載されている通り、被験者Sの重心Gの位置は、被験者Sの呼吸に応じて被験者Sの体軸SAの延びる方向(被験者Sの背骨が延びる方向)に沿って振動している(図9(a))。被験者Sの呼吸振幅とは、この振動の振幅である。
閾値設定部315は、安静期間決定工程S22において決定された安静期間に非負値化平均値算出部313が算出した非負値化平均値μ〜μの任意の一つを選び、選んだ値の大きさに応じて、被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定する。安静期間における非負値化平均値μ〜μが大きい(小さい)場合は、被験者Sの呼吸に応じた荷重信号s〜s、sc〜scの振動の振幅が大きい(小さい)といえるため、被験者Sの呼吸振幅も大きい(小さい)と推定する。
閾値設定部315は、次に、推定した被験者Sの呼吸振幅の大きさに基づいて、判定工程S24で用いる閾値σthを設定する。具体的には例えば、推定した呼吸振幅の大きさが所定の閾値μthよりも大きい場合には、閾値σthを第1の閾値σth1に設定し、推定した呼吸振幅の大きさが所定の閾値μthよりも小さい場合には、閾値σthを第2の閾値σth2(<σth1)に設定する。このように被験者Sの呼吸振幅の大きさに応じて閾値σthの大きさを変更する理由は後述する。
なお、呼吸振幅の大きさを推定することなく、算出した非負値化平均値μ〜μの任意の一つ(選択非負値化平均値μ)を、所定の閾値μthと比較し、μが閾値μthよりも大きい場合に閾値σthを第1の閾値σth1に設定し、μが閾値μthよりも小さい場合に閾値σthを第2の閾値σth2(<σth1)に設定してもよい。この場合も、実質的には被験者Sの呼吸振幅の大きさに基づく閾値σthの設定がなされる。
その後、体動判定部31は、判定部316により、設定した閾値σthを用いて判定工程S24を実行し、被験者Sに体動が生じているか否かの判定を行う。体動判定部31は、被験者SがベッドBDから離床するまで閾値σthを使い続けるものとして、以降は、安静期間決定工程S22、閾値設定工程S23を行うことなく、判定工程S24のみを実行してもよい。
被験者Sに体動が生じているか否かの判定は、具体的には例えば、標準偏差算出部312が常時算出する、荷重信号sc〜scの標準偏差σ〜σの内のいずれか一つ(以下、「選択標準偏差σ」と呼ぶ)を、閾値設定工程S23において設定した閾値σthと比較することにより行う。
被験者Sに体動が生じている期間においては、荷重信号sc〜scの変動の量は大きくなり、標準偏差σ〜σ、ひいては選択標準偏差σも大きくなる(一例として、図6の期間P)。したがって、選択標準偏差σを設定した閾値σth(即ち、σth1又はσth2)と比較し、選択標準偏差σが閾値σthよりも大きくなった場合に、被験者Sに体動が生じていると判定する。
ここで、本実施形態の体動判定部31が、被験者Sの呼吸振幅の大きさを参酌して、被験者Sごとに異なる閾値σthを設定する理由は次の通りである。
前述の通り、荷重検出器11〜14からの荷重信号s〜sは、被験者Sの心拍、呼吸、及び体動に応じて変動するが、その変動の量は、被験者Sの身体的な特徴(身長、体重、体脂肪率、筋肉量、等々)などに応じて変化する。そして本発明の発明者の知見によれば、呼吸に応じた荷重変動の量(呼吸振幅の大きさ)と体動に応じた荷重変動の量との間にはある程度の相関関係が存在する。
この様子を概略的に示すグラフが図8である。図8において、白丸は、被験者Sの呼吸に応じて示され得る荷重変動の量(図8においては標準偏差で表している)の上限値(呼吸変動上限値BLmax)を示し、黒丸は、被験者の体動(小さな体動)に応じて示され得る荷重変動の量の下限値(体動変動下限値BDmin)を示す。
図8に示す通り、呼吸振幅の小さい被験者Sの呼吸変動上限値BLmax及び体動変動下限値BDminは、それぞれ、呼吸振幅が平均的である被験者Sの呼吸変動上限値BLmax及び体動変動下限値BDminよりも小さい。一方で、呼吸振幅の大きい被験者Sの呼吸変動上限値BLmax及び体動変動下限値BDminは、それぞれ、呼吸振幅が平均的である被験者Sの呼吸変動上限値BLmax及び体動変動下限値BDminよりも大きい。
ここで、本発明の発明者の知見によれば、図8に示す通り、呼吸振幅の大きい被験者Sの呼吸変動上限値BLmaxが、呼吸振幅の小さい被験者Sの体動変動下限値BDminよりも大きくなる場合がある。そのため、呼吸振幅の小さい被験者Sについての体動判定と、呼吸振幅の大きい被験者Sについての体動判定を、単一の閾値のみを用いて高精度に行うことは難しい。
すなわち、仮に呼吸振幅の大きい被験者Sについての体動判定を正確に行えるように、被験者Sの呼吸変動上限値BLmaxよりも大きく、被験者Sの体動変動下限値BDminよりも小さい閾値σth1(図8)を用いると、被験者Sの体動判定は正確に行うことが出来るが、呼吸振幅の小さい被験者Sについては、被験者Sにわずかな体動が生じている場合に、体動を生じていないとの誤判定がなされる恐れがある。
反対に、仮に呼吸振幅の小さい被験者Sについての体動判定を正確に行えるように、被験者Sの呼吸変動上限値BLmaxよりも大きく、被験者Sの体動変動下限値BDminよりも小さい閾値σth2(図8)を用いると、被験者Sの体動判定は正確に行うことが出来るが、呼吸レベルの大きい被験者Sについては、被験者Sが呼吸のみを行っている場合に、体動を生じているとの誤判定がなされる恐れがある。
そこで、本実施形態の生体状態モニタリングシステム100においては、被験者Sの呼吸振幅の大きさに基づいて、被験者Sに応じた閾値σthを設定し、設定した閾値σthを用いて、被験者Sの体動の有無を判定する。これにより、呼吸振幅の大きさが異なる複数の被験者Sの各々の体動の有無を、高精度に判定することができる。
[呼吸数算出工程]
呼吸数算出工程S3では、呼吸数算出部32が、荷重信号s〜sの少なくとも一つに基づいて、被験者Sの呼吸数を算出する。
呼吸数算出部32による被験者Sの呼吸数の算出は、具体的には例えば、荷重信号s〜s(又は荷重信号sc〜sc)の少なくとも一つについてフーリエ解析を行い、呼吸に相当する周波数帯域(人間の呼吸は1分間に約12〜20回程度行われるため、約0.2Hz〜約0.33Hzである)に現れるピーク周波数を特定することにより行う。特定したピーク周波数より、その期間における被験者Sの呼吸数を算出(推定)できる。
また、被験者Sに体動が生じている期間(一例として、図6の期間P)においては、被験者Sが呼吸のみを行っている期間(一例として、図6の期間P)とは異なり、荷重信号s〜s、sc〜scは、被験者Sの呼吸に応じた振動とは異なる周波数で振動している(或いは、振動を示していない)。そのため、このような期間に得られた荷重信号s〜s、sc〜scにフーリエ解析を適用しても、被験者Sの呼吸数を正確に算出することは難しい。
従って、本実施形態の呼吸数算出部32は、体動判定部31の判定結果に基づいて、被験者Sに体動が生じている期間については、呼吸数の算出を停止する。この期間の呼吸数については、当該期間の前後の期間の呼吸数に基づく推定値を出力してもよく、或いは呼吸数が不明である旨を出力してもよい。
[表示工程]
表示工程S4においては、制御部3が、体動判定工程S2の判定結果、及び/又は呼吸数算出工程S3の算出結果を、表示部5に表示する。また表示工程S4では、表示部5を用いた表示に加えて、又はこれに代えて、報知部6を用いた報知を行っても良い。この場合は例えば、被験者Sに体動が生じた時に報知音を発し、体動の発生を生体状態モニタリングシステム100の使用者である看護師や介護士等に報せる。
本実施形態の体動判定システム、及びこれを含む生体状態モニタリングシステム100の効果を以下にまとめる。
本実施形態の体動判定システム、及びこれを含む生体状態モニタリングシステム100は、体動判定部31において、被験者Sの呼吸振幅に基づいて、被験者Sの各々に適した閾値σthを設定し、これを用いて被験者Sに体動が生じたか否かの判定を行っている。したがって呼吸振幅の大きさが互いに異なる複数の被験者Sの各々について、高精度に、体動の有無を判定できる。
本実施形態の生体状態モニタリングシステム100は、呼吸数算出部32において、体動判定部31の判定結果に基づいて、被験者Sの呼吸数の算出が困難である期間を、呼吸数の算出対象から除いている。したがって、呼吸数算出部32により算出される被験者Sの呼吸数の信頼性が高い。
本実施形態の体動判定システム、及びこれを含む生体状態モニタリングシステム100は、ベッドBDの脚BL〜BLの下に配置した荷重検出器11〜14を用いて被験者Sの生体状態をモニタしている。したがって、被験者Sの身体に計測装置を取り付ける必要がなく、被験者Sに不快感や違和感を与えることがない。
[変形例]
上記実施形態の体動判定システム、及び生体状態モニタリングシステム100において、次の変形態様を採用することもできる。
上記実施形態の体動判定部31では、判定工程S24において判定部316が被験者Sに体動があったと判定する度に、再度、安静期間決定工程S22及び閾値設定工程S23を行い、判定工程S24において用いる閾値σthを設定し直しても良い。
被験者Sの呼吸振幅の大きさは、基本的には被験者Sの身体的特徴に依存しており、モニタリング期間中に大きく変わるものではない。そのため、一般的には、被験者に変更がない限り、閾値設定工程S23において一旦設定した閾値σthをその後のモニタリングにおいて継続して使用することができる。
しかしながら、ターミナルケア(終末期医療、終末期介護)の下にある患者等は、呼吸振幅が変化するほどの身体状態の変化を生じることも多く、このような身体状態の変化は、体動の発生を伴って生じることが多い。そのため、ターミナルケアの下にある患者等については、体動の発生ごとに閾値σthを設定し直し、その時々の身体状態に応じた閾値σthを用いることで、体動判定の精度を上げ、算出される呼吸数の信頼性を高めることができる。
一方、上記実施形態の体動判定部31の非負値化平均値算出部313は、一旦設定した閾値σthを判定工程S24において用い続ける場合には、閾値σthが設定された後に、非負値化平均値μ〜μの算出を停止してもよい。或いは、安静期間決定工程S22において安静期間決定部314が被験者Sが安静期間にあると決定した場合にのみ、非負値化平均値μ〜μの算出を行っても良い。
上記実施形態において、体動判定部31の標準偏差算出部312は、標準偏差σ〜σに代えて、又はこれに加えて分散σ 〜σ を算出してもよい。この場合は、閾値設定工程S23においても、分散σ 〜σ に応じた閾値σ thを設定する。また、判定工程S24においては、分散σ 〜σ のいずれか1つ又はいずれか2つ以上の合計を閾値σ thと比較して、被験者Sの体動の有無を判定する。
上記実施形態において、体動判定部31は、標準偏差σ〜σの内の任意の一つが、所定の閾値σよりも小さいか否かを比較して、被験者Sが安静期間にあることを決定していたが、これには限られない。体動判定部31は、標準偏差σ〜σの任意の2つ以上の合計値を閾値と比較して、被験者Sが安静期間にあることを決定してもよい。
上記実施形態において、体動判定部31は、非負値化平均値μ〜μの任意の一つを選び出し、これに基づいて被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定していたが、これには限られない。体動判定部31は、非負値化平均値μ〜μの任意の2つ以上の合計値に基づいて被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定してもよい。例えば、非負値化平均値μ〜μの総計を用いれば、被験者SがベッドBD上での位置にかかわらず、高い精度で被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定し得る。
上記実施形態において、体動判定部31は、閾値σthを第1閾値σth1、又はこれよりも小さい第2閾値σth2のいずれかに設定していたが、これには限られない。体動判定部31は、非負値化平均値μ〜μから推定される被験者Sの呼吸振幅の大きさに応じて、閾値σthをより詳細に設定してもよく、具体的には、互いに異なる第1閾値σth1〜第n閾値σthn(nは3以上の自然数)のいずれかに設定してもよい。
上記実施形態において、体動判定部31は、標準偏差σ〜σの内の任意の一つである選択標準偏差σを、設定した閾値σthと比較して、被験者Sに体動が生じているか否かを判定していたが、これには限られない。体動判定部31は、標準偏差σ〜σの任意の2つ以上の合計値を閾値σthと比較して、被験者Sに体動が生じているか否かを判定してもよい。なお、この場合は、閾値設定工程S23で設定される閾値σthも、判定工程S24で用いられる標準偏差の内容に応じたものとする。
上記実施形態において、体動判定部31は、標準偏差算出部312に代えて、又はこれに加えて、重心位置算出部を備えても良い。重心位置算出部は、荷重検出器11〜14からの荷重信号s〜s(又は荷重信号sc〜sc)のサンプリング値W11〜W14を用いて、被験者Sの重心Gの位置(X、Y)を算出する。
重心Gの位置(X、Y)の算出は次の演算により行われる。ベッドBD上に、図2に示す通りXY座標を設定し、荷重検出器11、12、13、14の座標をそれぞれ(X11、Y11)、(X12、Y12)、(X13、Y13)、(X14、Y14)とすると、ベッドBD上に加えられた荷重の重心位置G(X、Y)は、次式により算出される。
Figure 2019030363
Figure 2019030363
重心位置算出部は、上記の数式1、数式2に基づいて重心Gの位置(X、Y)を所定のサンプリング周期Tで算出しながら、重心Gの位置(X、Y)の時間的変動、即ち重心軌跡GTを求め、例えば記憶部4に記憶させる。
ここで、被験者Sの重心Gの移動は、次の特徴を有する。
前述の通り、被験者Sの重心Gは、被験者Sの呼吸に応じて、被験者Sの体軸SAの方向に振動している(図9(a))。また、被験者Sの重心Gは、被験者Sに小さな体動や大きな体動が生じた場合には、これに応じて移動する。そして、所定期間における重心Gの移動距離は、被験者Sが呼吸のみを行っている期間、被験者Sが小さな体動を行っている期間、被験者Sが大きな体動を行っている期間の順に大きくなる。
従って体動判定部31は、所定期間における重心Gの移動距離を、所定の閾値と比較することにより、被験者Sに体動が生じているか否かを判定することができる。具体的には例えば、所定期間における重心Gの移動距離Dが、所定の閾値Dthよりも大きい場合に、被験者Sに小さな体動が生じていると判定し得る。
この変形態様においても、体動判定部31は、閾値設定部315により閾値設定工程S23を実行し、被験者Sの呼吸振幅の大きさに応じた閾値Dth(例えば、Dth1、及びこれより小さいDth2のいずれか)を設定する。
上記実施形態において、呼吸数算出部32は、荷重信号s〜s(又は荷重信号sc〜sc)の少なくとも一つについてフーリエ変換を行うことにより被験者Sの呼吸数を算出していたが、これには限られない。
具体的には例えば、体動判定部31が重心位置算出部を有する場合には、算出された重心Gの位置から、被験者Sの呼吸波形BW(図9(b))を描くことができる。呼吸波形BWの描画は、体軸SAの方向を縦軸、時間軸を横軸として、各時間における重心Gの位置(X、Y)を体軸SAに投影した位置と、重心Gの呼吸に応じた振動の振動中心との間の距離を縦軸にプロットすることによりなされる。呼吸数算出部32は、このようにして描いた呼吸波形BWの振動数を被験者Sの呼吸数とみなすことができる。
なお、この場合も、被験者Sに体動が生じている場合には、被験者Sの重心Gが呼吸に応じた振動をそれて大きく移動し、呼吸波形BWも、呼吸のみに応じて振動している状態からは逸脱する。したがって、体動判定部31が被験者Sに体動が生じていると判定した場合には、呼吸数の算出を停止する。
上記実施形態において、制御部3は、描画された呼吸波形BWを表示部5に表示してもよい。
上記実施形態において、体動判定部31は、安静期間決定工程S22において被験者Sが安静期間にあることを決定した上で、当該期間の非負値化平均値μを用いて、被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定していた。しかしながら、これには限られない。
被験者SがベッドBD上で常に移動する(体動を生じる)ことは稀であり、通常は、被験者Sは、ベッドBD上に存在する期間の大部分において、体動を生じることなく安静にしている(呼吸のみを行っている)。したがって、安静期間を決定することなく、所定期間(一例として1分間又はそれ以上)だけ継続的に非負値化平均値μ〜μを観察すれば、当該期間に経時的に得られる非負値化平均値μ〜μのいずれか1つ(又はこれらの2つ以上の合計値)の内の最小の値が、実質的に、安静期間に得られる値である場合が多い(換言すれば、明示的には安静期間を決定していないが、当該最小の値が得られた時点において被験者は安静状態にあり、当該最小の値が安静期間における非負値化平均値である場合が多い)。このように、体動判定部31は、所定期間に経時的に得られる非負値化平均値の内の最小の値に基づいて、被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定してもよい。
またこの場合は、一旦得られた非負値化平均値の最小の値よりも更に小さい値が観察された場合には、当該値に基づいて、被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定し直し、且つ/又は、必要であれば閾値σthを設定し直しても良い。
或いは、荷重検出器s11〜s14からの荷重信号s〜s(又は荷重信号sc〜sc)についてフーリエ解析を行って呼吸帯域の信号のみを抽出し、抽出された信号に基づいて算出された非負値化平均値から、被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定し得る。この方法によれば、フーリエ解析により荷重信号s〜s(又は荷重信号sc〜sc)に対する体動の影響を除去し得るため、安静期間を決定することなく、任意のタイミングで、被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定することができる。
上記実施形態及び変形例において、非負値化平均値μに基づいて被験者Sの呼吸振幅の大きさを推定する方法の一例として、非負値化平均値μの等倍又は所定倍の大きさが即ち被験者Sの呼吸振幅の大きさであるとみなすことができる。
上記実施形態において、体動判定部31は、非負値化平均値μを用いることなく、被験者Sの呼吸振幅を求めることもできる。
具体的には例えば、重心位置算出部を有し、呼吸波形BWが描画されている場合には、呼吸波形BWの振幅から、被験者Sの呼吸振幅を推定(決定)し得る。或いは、安静期間における荷重信号s〜s及び荷重信号sc〜scの振幅の少なくとも1つに基づいて、被験者Sの呼吸振幅を推定(決定)し得る。
上記実施形態の生体状態モニタリングシステム100は、更に、被験者Sの体動の有無、被験者Sの呼吸数とは異なるその他の生体状態を判定する生体状態判定部を備えても良い。このような生体状態判定部は、例えば、被験者Sの体動の有無や、被験者Sの呼吸数に基づいて、被験者Sの在床/離床判定や、睡眠/覚醒判定、生死判定等を行う。
上記実施形態の生体状態モニタリングシステム100は、被験者Sの体動判定、及び被験者Sの呼吸数推定を高精度に行うことのできるため、これに基づく変形例の生体状態モニタリングシステム100も、被験者Sの在床/離床判定や、睡眠/覚醒判定、生死判定等を高精度に行うことができる。
上記実施形態の生体状態モニタリングシステム100は、必ずしも荷重検出器11〜14の全てを備える必要はなく、このいずれか一つを備えるのみでもよい。また、荷重検出器は、必ずしもベッドの四隅に配置される必要はなく、ベッド上の被験者の荷重及びその変動を検出しうるように、任意の位置に配置し得る。また、荷重検出器11〜14は、ビーム形ロードセルを用いた荷重センサに限られず、例えばフォースセンサを使用することもできる。
上記実施形態の生体状態モニタリングシステム100においては、荷重検出器11〜14の各々は、ベッドBDの脚の下端に取り付けられたキャスターCの下に配置されていたがこれには限られない。荷重検出器11〜14の各々は、ベッドBDの4本の脚とベッドBDの床板との間に設けられてもよいし、ベッドBDの4本の脚が上下に分割可能であれば、上部脚と下部脚との間に設けられても良い。また、荷重検出器11〜14をベッドBDと一体に又は着脱可能に組み合わせて、ベッドBDと本実施形態の体動判定システム、又は生体状態モニタリングシステム100とからなるベッドシステムBDSを構成してもよい(図10)。
上記実施形態の生体状態モニタリングシステム100において、荷重検出部1とA/D変換部2との間に、荷重検出部1からの荷重信号を増幅する信号増幅部や、荷重信号からノイズを取り除くフィルタリング部を設けても良い。
上記実施形態の生体状態モニタリングシステム100において、表示部5は、モニターに代えて、又はこれに加えて、生体状態を表わす情報を印字して出力するプリンタや、生体状態を表示するランプ等の簡易な視覚表示手段を備えてもよい。報知部6はスピーカーに代えて、又はこれに加えて、振動により報知を行う振動発生部を備えてもよい。
本発明の特徴を維持する限り、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。
本発明の生体状態モニタリングシステムによれば、どのような身体的特徴を有する被験者に対しても、被験者の体動の有無、及び被験者の呼吸数を、高い精度で判定することができる。したがって、本発明の生体状態モニタリングシステムを用いれば、これらの高精度な判定に基づく、質の高い医療、介護を提供することができる。
1 荷重検出部、11,12,13,14 荷重検出器、2 A/D変換部、3 制御部、31 体動判定部、32 呼吸数算出部、4 記憶部、5 表示部、6 報知部、7 入力部、100 生体状態モニタリングシステム、BD ベッド、BDS ベッドシステム、S 被験者

Claims (8)

  1. ベッド上の被験者の体動の有無を判定する体動判定システムであって、
    前記ベッド上の被験者の荷重を検出する荷重検出器と、
    前記荷重検出器の検出値の非負値化平均値を算出する非負値化平均値算出部と、
    前記被験者が呼吸のみを行っている安静期間に算出された前記非負値化平均値に基づいて、前記被験者の体動の有無の判定に用いる閾値を設定する閾値設定部とを備える体動判定システム。
  2. 更に、前記荷重検出器の検出値の標準偏差を算出する標準偏差算出部と、
    前記算出された標準偏差と前記閾値との比較に基づいて前記被験者の体動の有無を判定する判定部とを備える請求項1に記載の体動判定システム。
  3. 更に、前記標準偏差が所定値以下である期間を前記安静期間であると決定する安静期間決定部を備え、
    前記閾値設定部は、前記安静期間決定部が決定した前記安静期間に算出された前記非負値化平均値に基づいて前記閾値を設定する請求項2に記載の体動判定システム。
  4. 前記閾値設定部は、前記体動判定システムが前記被験者に体動が生じていると判定した後に、当該判定後の安静期間に前記非負値化平均値算出部が算出する前記非負値化平均値に基づいて前記閾値を再設定する請求項1〜3のいずれか一項に記載の体動判定システム。
  5. ベッド上の被験者の生体状態をモニタする生体状態モニタリングシステムであって、
    請求項1〜4のいずれか一項に記載の体動判定システムと、
    前記荷重検出器の検出値に基づいて、被験者の呼吸数を算出する呼吸数算出部を備え、
    前記呼吸数算出部は、前記体動判定システムが前記被験者に体動が生じていると判定した期間において呼吸数の算出を停止する生体状態モニタリングシステム。
  6. 前記体動判定システムの判定結果、及び/又は前記呼吸数算出部により算出された前記被験者の呼吸数に基づいて、前記被験者の在床/離床判定、睡眠/覚醒判定、及び生死判定の少なくとも一つを行う状態判定部を更に備える請求項5に記載の生体状態モニタリングシステム。
  7. ベッドと、
    請求項1〜4のいずれか一項に記載の体動判定システムとを備えるベッドシステム。
  8. ベッドと、
    請求項5又は6に記載の生体状態モニタリングシステムとを備えるベッドシステム。
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JP (1) JP6570585B2 (ja)
CN (1) CN110996791B (ja)
WO (1) WO2019026782A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020213431A1 (ja) * 2019-04-15 2020-10-22 ミネベアミツミ株式会社 生体情報モニタリングシステム、ベッドシステム、及び生体情報モニタリング方法
JP2020185020A (ja) * 2019-05-09 2020-11-19 ミネベアミツミ株式会社 生体情報モニタリングシステム、生体情報モニタリング方法、及びベッドシステム

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6666940B2 (ja) * 2018-03-14 2020-03-18 ミネベアミツミ株式会社 体動判定システム及びベッドシステム

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090260158A1 (en) * 2006-01-20 2009-10-22 Hiroki Kazuno Bed Apparatus Provided With Bed-Departure Prediction and Detection System
JP2013198666A (ja) * 2012-03-26 2013-10-03 Aisin Seiki Co Ltd 体動検出装置、睡眠判定装置、及び寝返り検出装置
JP2014061173A (ja) * 2012-09-21 2014-04-10 Aisin Seiki Co Ltd 在床判定装置及び離床時刻予測システム
JP2014233488A (ja) * 2013-06-03 2014-12-15 アイシン精機株式会社 睡眠状態判定装置
JP2014235090A (ja) * 2013-06-03 2014-12-15 アイシン精機株式会社 体重測定装置
JP2014233487A (ja) * 2013-06-03 2014-12-15 アイシン精機株式会社 睡眠判定装置と睡眠判定方法
JP2015134032A (ja) * 2014-01-16 2015-07-27 アイシン精機株式会社 荷重測定装置及び荷重オフセット値設定方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS4829020B1 (ja) 1969-10-18 1973-09-06
JPS5318758A (en) 1976-07-30 1978-02-21 Asahi Denka Kogyo Kk Production of nutty food
JP3733133B2 (ja) * 2003-10-14 2006-01-11 三洋電機株式会社 睡眠状態推定装置
US7314451B2 (en) * 2005-04-25 2008-01-01 Earlysense Ltd. Techniques for prediction and monitoring of clinical episodes
JP4002905B2 (ja) 2004-04-13 2007-11-07 日本圧着端子製造株式会社 荷重スケール及びこれを用いた荷重スケールシステム
JP4329690B2 (ja) * 2004-12-28 2009-09-09 ダイキン工業株式会社 体動測定装置
JP2007097996A (ja) * 2005-10-07 2007-04-19 Daikin Ind Ltd 離床判定装置
WO2009080027A1 (en) * 2007-12-21 2009-07-02 The Tc Group A/S Two-channel amplifier with common signal
WO2011009085A2 (en) * 2009-07-17 2011-01-20 Oregon Health & Science University Method and apparatus for assessment of sleep disorders
JP2011104248A (ja) * 2009-11-20 2011-06-02 Showa Denko Kk 呼吸信号の解析装置
CN107647868B (zh) * 2012-09-19 2021-05-11 瑞思迈传感器技术有限公司 用于确定睡眠阶段的系统和方法
JP6033699B2 (ja) * 2013-02-01 2016-11-30 ダイキン工業株式会社 生体監視システム
JP6328884B2 (ja) 2013-03-29 2018-05-23 昭和電工株式会社 体動レベル判定装置
WO2015074918A1 (en) * 2013-11-22 2015-05-28 Koninklijke Philips N.V. Apnea safety control
WO2017106480A1 (en) * 2015-12-18 2017-06-22 Pneumonics, Inc. Methods and devices for monitoring breathing and sound data of a patient
CN106974658B (zh) * 2016-01-15 2021-03-02 松下知识产权经营株式会社 信息终端装置的控制方法以及体动测定装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090260158A1 (en) * 2006-01-20 2009-10-22 Hiroki Kazuno Bed Apparatus Provided With Bed-Departure Prediction and Detection System
JP2013198666A (ja) * 2012-03-26 2013-10-03 Aisin Seiki Co Ltd 体動検出装置、睡眠判定装置、及び寝返り検出装置
JP2014061173A (ja) * 2012-09-21 2014-04-10 Aisin Seiki Co Ltd 在床判定装置及び離床時刻予測システム
JP2014233488A (ja) * 2013-06-03 2014-12-15 アイシン精機株式会社 睡眠状態判定装置
JP2014235090A (ja) * 2013-06-03 2014-12-15 アイシン精機株式会社 体重測定装置
JP2014233487A (ja) * 2013-06-03 2014-12-15 アイシン精機株式会社 睡眠判定装置と睡眠判定方法
JP2015134032A (ja) * 2014-01-16 2015-07-27 アイシン精機株式会社 荷重測定装置及び荷重オフセット値設定方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020213431A1 (ja) * 2019-04-15 2020-10-22 ミネベアミツミ株式会社 生体情報モニタリングシステム、ベッドシステム、及び生体情報モニタリング方法
JP2020174741A (ja) * 2019-04-15 2020-10-29 ミネベアミツミ株式会社 生体情報モニタリングシステム、生体情報モニタリング方法、及びベッドシステム
US11490860B2 (en) 2019-04-15 2022-11-08 Minebea Mitsumi Inc. Biological information monitoring system, bed system, and biological information monitoring method
JP2020185020A (ja) * 2019-05-09 2020-11-19 ミネベアミツミ株式会社 生体情報モニタリングシステム、生体情報モニタリング方法、及びベッドシステム

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