JP2019088455A - Monitoring device - Google Patents

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Abstract

To provide a monitoring device that allows an activity state of a subject to be grasped by monitoring information on a body motion of the subject.SOLUTION: A monitoring device for monitoring a subject includes a reception unit for receiving a reflection wave of a micro-wave irradiated onto the subject, a monitoring unit for monitoring a behavior of the subject based on a body motion signal on a body motion of the subject extracted from a signal of the reflection wave, and an output control unit for outputting activity information based on the behavior of the subject monitored by the monitoring unit. The activity information includes an amplitude of the body motion signal, and at least one of the number of body motions in a predetermined period in a low frequency area and the number of body motions in the predetermined period in a high frequency area.SELECTED DRAWING: Figure 7

Description

本開示は、被検者を監視するための監視装置に関する。   The present disclosure relates to a monitoring device for monitoring a subject.

近年、高齢化社会の進行に伴って、一人暮らしの高齢者、あるいは高齢者夫婦のみの世帯が増加している。また、過疎化等によって近隣の人々による見守りも期待できなくなり、生活をサポートする介護者等による支援にも限界があることから、高齢者や独居生活者の安否確認が十分に行えないことが多い。そのため、不測の事態発生に対する対応の遅れが頻発している。そこで、このような事態発生を防止するためにマイクロ波ドップラセンサを用いて被検者を監視するシステムが知られている。   In recent years, with the progress of the aging society, the number of households with only elderly people living alone or elderly couples is increasing. In addition, due to depopulation and so on, it can not be expected to be watched by nearby people, and there is a limit to the support by carers who support their lives, so it is often difficult to confirm the safety of elderly people and single living people. . Therefore, delays in dealing with unforeseen situations frequently occur. Therefore, there is known a system for monitoring a subject using a microwave Doppler sensor in order to prevent such occurrence of a situation.

例えば、特開2012−75861号公報(特許文献1)は、被検者の生体情報を収集して被検者の安否を監視する安否監視装置を開示している。安否監視装置は、被検者にマイクロ波を照射し、そのドップラシフトした反射波から、被検者の体動と呼吸とを検出し、所定時間内の体動数と呼吸数とから被検者の安否を監視する。   For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-75861 (Patent Document 1) discloses a safety monitoring device that collects biological information of a subject and monitors the safety of the subject. The safety monitoring device irradiates the subject with microwaves and detects body motion and respiration of the subject from the Doppler-shifted reflected wave, and the subject motion and respiration rate within a predetermined time are tested. Monitor the safety of persons

特開2012−75861号公報JP, 2012-75861, A

特許文献1に係る技術では、マイクロ波ドップラセンサが出力するマイクロ波ドップラシフト信号を用いて体動数および呼吸数を算出し、これらの組み合わせである安否パターンを用いて被検者の安否を監視する。例えば、安否パターンに応じて安否ポイントが設定されており、1日の安否ポイントの累計に応じて安否レベルが判定され、当該安否レベルに対応する通知が行われる。しかしながら、例えば、1日の生活の中において被検者が頻繁に動いて活動していたのか、安静にしていたのかといった活動状態を把握することができない。   In the technology according to Patent Document 1, the body movement number and the respiration rate are calculated using the microwave Doppler shift signal output by the microwave Doppler sensor, and the safety of the subject is monitored using the safety pattern that is a combination of these. Do. For example, the safety points are set according to the safety pattern, the safety level is determined according to the total of the daily safety points, and the notification corresponding to the safety level is performed. However, for example, in the daily life, it is not possible to grasp the activity state, such as whether the subject frequently moved and was active.

本開示は、ある局面では、被検者の体動に関する情報を監視することにより、当該被検者の活動状態を把握することが可能な監視装置を提供することを目的とする。   An object of the present disclosure is, in one aspect, to provide a monitoring device capable of grasping an activity state of a subject by monitoring information on body motion of the subject.

ある実施の形態に従うと、被検者を監視するための監視装置が提供される。監視装置は、被検者に照射されたマイクロ波の反射波を受信する受信部と、反射波の信号から抽出される、被検者の体動に関する体動信号に基づいて、被検者の動作を監視する監視部と、監視部により監視される被検者の動作に基づく活動情報を出力する出力制御部とを備える。活動情報は、体動信号の振幅と、低周波数領域における所定期間内の体動数と、高周波数領域における前記所定期間内の体動数のうちの少なくとも一方とを含む。   According to an embodiment, a monitoring device is provided for monitoring a subject. The monitoring device receives the reflected wave of the microwave irradiated to the subject, and the body movement signal related to the body movement of the subject extracted from the signal of the reflected wave. A monitoring unit that monitors the operation, and an output control unit that outputs activity information based on the operation of the subject monitored by the monitoring unit. The activity information includes at least one of an amplitude of a body movement signal, a body movement number within a predetermined period in a low frequency region, and a body movement number within the predetermined period in a high frequency region.

本開示によると、被検者の体動に関する情報を監視することにより、当該被検者の活動状態を把握することが可能となる。   According to the present disclosure, it is possible to grasp the activity state of the subject by monitoring information on the motion of the subject.

実施の形態1に従う監視システムの全体構成を示す図である。FIG. 1 shows an overall configuration of a monitoring system according to a first embodiment. 実施の形態1に従う監視装置における平面アンテナの構成を示す平面図である。5 is a plan view showing a configuration of a planar antenna in the monitoring device according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に従う平面アンテナの指向特性を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing the directivity characteristic of the planar antenna according to the first embodiment. 実施の形態1に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for illustrating an installation method of the monitoring device according to the first embodiment. 実施の形態1に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for illustrating an installation method of the monitoring device according to the first embodiment. 実施の形態1に従う監視装置の設置方式の変形例を説明するための図である。FIG. 13 is a diagram for describing a modification of the installation method of the monitoring device according to the first embodiment. 実施の形態1に従う制御回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。FIG. 5 is a block diagram for illustrating a detailed configuration of a control circuit according to the first embodiment. 実施の形態1に従うアナログ信号処理回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。FIG. 5 is a block diagram for illustrating a detailed configuration of an analog signal processing circuit according to the first embodiment. 実施の形態1に従う反射波のIQ平面の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of an IQ plane of a reflected wave according to the first embodiment. 実施の形態1に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。It is a figure which shows the time change of approach operation | movement, separation operation | movement, and body movement amplitude according to Embodiment 1. FIG. 監視装置および被検者の距離と体動振幅との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the distance of a monitoring apparatus and a test subject, and a body movement amplitude. 実施の形態1に従う監視装置の呼吸領域演算処理の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a breathing area calculation process of the monitoring device according to the first embodiment. 実施の形態1に従う監視装置の心拍領域演算処理の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a heart rate area calculation process of the monitoring device according to the first embodiment. 実施の形態1に従う監視装置による体動演算処理の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of body movement calculation processing by the monitoring device according to the first embodiment. 実施例に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the installation system of the monitoring apparatus according to an Example. 活動情報の実測結果を示す図である。It is a figure which shows the measurement result of activity information. 活動情報の実測結果を示す図である。It is a figure which shows the measurement result of activity information. 実施の形態1に従う活動情報の出力例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an output example of activity information according to the first embodiment. 実施の形態2に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。FIG. 17 is a diagram for illustrating an installation method of a monitoring device according to a second embodiment. 実施の形態3に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。FIG. 16 is a diagram for illustrating an installation method of a monitoring device according to a third embodiment.

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same components are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description about them will not be repeated.

[実施の形態1]
<システムの全体構成>
図1は、実施の形態1に従う監視システム1000の全体構成を示す図である。図1を参照して、監視システム1000は、被検者を監視するための監視装置100と、端末装置200とを含む。端末装置200は、監視(見守り)対象者である被検者を見守る側の端末であり、例えば、スマートフォンである。ただし、端末装置200は、折り畳み式携帯電話、タブレット端末装置、PC(personal computer)等のような他の機器であってもよい。
First Embodiment
<Whole system configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an entire configuration of a monitoring system 1000 according to the first embodiment. Referring to FIG. 1, monitoring system 1000 includes a monitoring device 100 for monitoring a subject, and a terminal device 200. The terminal device 200 is a terminal on the side of watching a subject who is a monitoring (watching) target person, and is, for example, a smartphone. However, the terminal device 200 may be another device such as a foldable mobile phone, a tablet terminal device, a personal computer (PC) or the like.

監視装置100と、端末装置200とを互いに接続するためのネットワーク55は、インターネット、移動体端末通信網などの各種ネットワークを含む。ネットワーク55は、これに限られず、有線通信方式を採用してもよいし、無線LAN(local area network)等のその他の無線通信方式を採用してもよい。   A network 55 for connecting the monitoring apparatus 100 and the terminal device 200 to each other includes various networks such as the Internet and a mobile terminal communication network. The network 55 is not limited to this, and a wired communication method may be adopted, or another wireless communication method such as a wireless LAN (local area network) may be adopted.

監視装置100は、主な構成要素として、制御回路152と、メモリ154と、スピーカ156と、通信インターフェイス158と、マイクロ波ドップラセンサ160とを含む。なお、監視装置100は、各種情報を表示するためのディスプレイと、ユーザからの各種入力を受け付けるボタン等の入力装置とを含んでいてもよい。   The monitoring device 100 includes, as main components, a control circuit 152, a memory 154, a speaker 156, a communication interface 158, and a microwave Doppler sensor 160. The monitoring apparatus 100 may include a display for displaying various information, and an input device such as a button for receiving various inputs from the user.

制御回路152は、典型的には、CPU等を含むマイクロプロセッサと、マイクロ波ドップラセンサ160からのアナログ信号を処理するアナログ信号処理回路と、ADコンバータとを含む。制御回路152の詳細な構成については後述する。マイクロプロセッサは、メモリ154に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、監視装置100の各部の動作を制御する制御部として機能する。例えば、マイクロプロセッサは、当該プログラムを実行することによって、後述する制御回路152の処理を実現する。   The control circuit 152 typically includes a microprocessor including a CPU and the like, an analog signal processing circuit that processes an analog signal from the microwave Doppler sensor 160, and an AD converter. The detailed configuration of the control circuit 152 will be described later. The microprocessor functions as a control unit that controls the operation of each unit of the monitoring apparatus 100 by reading and executing the program stored in the memory 154. For example, the microprocessor implements the processing of the control circuit 152 described later by executing the program.

メモリ154は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read-Only Memory)などによって実現される。メモリ154は、マイクロプロセッサによって実行されるプログラム、またはマイクロプロセッサによって用いられるデータなどを記憶する。   The memory 154 is realized by a random access memory (RAM), a read-only memory (ROM), or the like. The memory 154 stores programs executed by the microprocessor or data used by the microprocessor.

スピーカ156は、マイクロプロセッサから与えられる音声信号を音声に変換して監視装置100の外部へ出力する。通信インターフェイス158は、マイクロプロセッサからの通信データを符号化し通信信号に変換し、通信信号を端末装置200へ送信する。また、端末装置200から受信信号を復号化して通信データに変換しマイクロプロセッサに出力する。通信方式は、無線LANなどによる無線通信方式であってもよいし、USB(Universal Serial Bus)などを利用した有線通信方式であってもよい。   The speaker 156 converts an audio signal supplied from the microprocessor into audio and outputs the audio to the outside of the monitoring apparatus 100. The communication interface 158 encodes communication data from the microprocessor and converts it into a communication signal, and transmits the communication signal to the terminal device 200. Also, it decodes the signal received from the terminal device 200, converts it into communication data, and outputs it to the microprocessor. The communication method may be a wireless communication method using a wireless LAN or the like, or may be a wired communication method using USB (Universal Serial Bus) or the like.

マイクロ波ドップラセンサ160は、被検者にマイクロ波を放射し、反射してきたマイクロ波から、被検者の身体の動き等を反映する信号を制御回路152に出力する。また、マイクロ波ドップラセンサ160は、入力された反射波(反射信号)から、互いに直交するIチャネル信号およびQチャネル信号を生成する。   The microwave Doppler sensor 160 emits microwaves to the subject, and outputs a signal reflecting the movement of the body of the subject to the control circuit 152 from the reflected microwaves. Further, the microwave Doppler sensor 160 generates I channel signal and Q channel signal orthogonal to each other from the input reflected wave (reflection signal).

具体的には、マイクロ波ドップラセンサ160は、発振回路21と、増幅器22A,22Bと、送信アンテナ25と、受信アンテナ30と、ミキサ32I,32Qと、ローパスフィルタ(LPF)33I,33Qと、90度移相器38とを含む。送信アンテナ25および受信アンテナ30は、平面アンテナで構成されている。なお、送信アンテナ25および受信アンテナ30は、導波管アンテナ、あるいは、誘電体アンテナで構成されていてもよい。   Specifically, the microwave Doppler sensor 160 includes an oscillating circuit 21, amplifiers 22A and 22B, a transmitting antenna 25, a receiving antenna 30, mixers 32I and 32Q, and low pass filters (LPFs) 33I and 33Q and 90. And a phase shifter 38. The transmitting antenna 25 and the receiving antenna 30 are configured by planar antennas. The transmitting antenna 25 and the receiving antenna 30 may be configured by a waveguide antenna or a dielectric antenna.

発振回路21から出力されたマイクロ波正弦波信号は、増幅器22Aによって増幅され、送信アンテナ25から放射される。空間に放射されたマイクロ波Mtは、対象物である被検者の体表(例えば、胸部)で反射される。放射されたマイクロ波の反射波Mrには、被検者の身体の動き(体動)と、呼吸動作および心拍動作とに対応したドップラシフトが生じている。そのため、受信アンテナ30に入力される反射波Mrの信号(反射信号)は、被検者の体動、呼吸動作および心拍動作に対応した信号となる。   The microwave sine wave signal output from the oscillation circuit 21 is amplified by the amplifier 22A and emitted from the transmission antenna 25. The microwave Mt radiated into the space is reflected by the body surface (for example, the chest) of the subject who is the object. A Doppler shift corresponding to the movement (body movement) of the subject's body (respiratory movement) and the breathing movement and the heart movement is generated in the reflected microwave Mr of the radiated microwave. Therefore, the signal (reflected signal) of the reflected wave Mr input to the receiving antenna 30 is a signal corresponding to the body movement, the breathing operation and the heartbeat operation of the subject.

受信アンテナ30により受信された反射信号は、増幅器22Bによって増幅される。当該増幅後の信号Drは、Iチャネル側のミキサ32IおよびQチャネル側のミキサ32Qに入力される。ここでは、Iチャネル側に入力される信号Drを便宜上「Dri」と称し、Qチャネル側に入力される信号Drを便宜上「Drq」と称する。   The reflected signal received by the receiving antenna 30 is amplified by the amplifier 22B. The amplified signal Dr is input to the mixer 32I on the I channel side and the mixer 32Q on the Q channel side. Here, the signal Dr input to the I channel side is referred to as “Dri” for convenience, and the signal Dr input to the Q channel side is referred to as “Drq” for convenience.

増幅器22Aによって増幅された信号Dtは、Iチャネル側のミキサ32Iと、90度移相器38を介してミキサ32Qとに入力される。ここでは、Iチャネル側に入力される信号Dtを便宜上「Dti」と称し、Qチャネル側に入力される信号Dtを便宜上「Dtq」と称する。なお、本実施の形態では、90度移相器38を用いることにより、信号Dtiに対する信号Dtqの位相を90度ずらす構成について説明するが、当該構成に限られない。例えば、ミキサ32Qの入力側に90度移相器38を用いることにより、信号Driに対する信号Drqの位相を90度ずらす構成であってもよい。   The signal Dt amplified by the amplifier 22A is input to the mixer 32I on the I channel side and the mixer 32Q via the 90-degree phase shifter 38. Here, the signal Dt input to the I channel side is referred to as “Dti” for convenience, and the signal Dt input to the Q channel side is referred to as “Dtq” for convenience. Although the present embodiment describes a configuration in which the phase of the signal Dtq with respect to the signal Dti is shifted by 90 degrees by using the 90-degree phase shifter 38, the present invention is not limited to this configuration. For example, by using a 90-degree phase shifter 38 on the input side of the mixer 32Q, the phase of the signal Drq relative to the signal Dri may be shifted by 90 degrees.

ミキサ32Iにより周波数変換(ダウンコンバージョン)された信号は、LPF33Iに入力される。LPF33Iは、当該信号から比較的高い周波数成分を除去した信号を、Iチャネル側のベースバンド信号Dbiとして制御回路152に出力する。また、ミキサ32Qにより周波数変換された信号は、LPF33Qに入力される。LPF33Qは、当該信号から比較的高い周波数成分を除去した信号を、Qチャネル側のベースバンド信号Dbqとして制御回路152に出力する。当該ベースバンド信号Dbi,Dbqは、それぞれ、被検者の体動によって、ドップラシフトを受けたマイクロ波ドップラシフト信号として出力される。   The signal frequency-converted (down-converted) by the mixer 32I is input to the LPF 33I. The LPF 33I outputs a signal obtained by removing a relatively high frequency component from the signal to the control circuit 152 as a baseband signal Dbi on the I channel side. The signal frequency-converted by the mixer 32Q is input to the LPF 33Q. The LPF 33Q outputs a signal obtained by removing a relatively high frequency component from the signal as a baseband signal Dbq on the Q channel side to the control circuit 152. The baseband signals Dbi and Dbq are respectively output as microwave Doppler shift signals that have been Doppler-shifted by body movement of the subject.

受信アンテナ30に入力される反射信号の速度および振幅は、時間とともに変化する。そのため、Iチャネル側の信号およびQチャネル側の信号は、瞬時的には90度位相が異なっているものの、信号の速度および方向に応じて、ベースバンド信号Dbiに対するベースバンド信号Dbqの位相の進み方は、一定でなく常に時間変動することになる。   The velocity and amplitude of the reflected signal input to the receiving antenna 30 change with time. Therefore, although the signal on the I channel side and the signal on the Q channel side are instantaneously 90 degrees out of phase, depending on the speed and direction of the signal, the phase lead of the baseband signal Dbq relative to the baseband signal Dbi One is not constant but always changes with time.

図2は、実施の形態1に従う監視装置100における平面アンテナの構成を示す平面図である。図3は、実施の形態1に従う平面アンテナの指向特性を示す図である。具体的には、図3(a)は、方位角(水平)方向の指向特性(パターン)を示す図であり、図3(b)は、仰角(垂直)方向の指向性パターンを示す図である。   FIG. 2 is a plan view showing a configuration of a planar antenna in monitoring apparatus 100 according to the first embodiment. FIG. 3 is a diagram showing directivity characteristics of the planar antenna according to the first embodiment. Specifically, FIG. 3 (a) is a diagram showing directivity characteristics (pattern) in azimuth (horizontal) direction, and FIG. 3 (b) is a diagram showing directivity patterns in elevation (vertical) direction. is there.

図2を参照して、監視装置100における平面アンテナは、送信アンテナ25および受信アンテナ30を含む。送信アンテナ25および受信アンテナ30の各々は、8つのアンテナ素子を有する。   Referring to FIG. 2, the planar antenna in monitoring apparatus 100 includes a transmitting antenna 25 and a receiving antenna 30. Each of the transmitting antenna 25 and the receiving antenna 30 has eight antenna elements.

図3を参照して、平面アンテナの指向性パターンは、方位角方向および仰角方向の各々について、メインローブと2つのサイドローブとを有する。例えば、方位角方向におけるメインローブの3dBビーム幅(半値幅)は±20度であり、仰角方向におけるメインローブの半値幅は±15度である。   Referring to FIG. 3, the directivity pattern of the planar antenna has a main lobe and two side lobes in each of azimuth and elevation directions. For example, the 3 dB beam width (half width) of the main lobe in the azimuth direction is ± 20 degrees, and the half width of the main lobe in the elevation direction is ± 15 degrees.

<監視装置の設置方式>
被検者を監視する監視装置100の設置方式について説明する。以下では、寝具がベッドである構成について説明するが、これに限られず、寝具が布団等であってもよい。
<Installation method of monitoring device>
The installation method of the monitoring apparatus 100 which monitors a subject is demonstrated. Although the following describes the configuration in which the bedding is a bed, the present invention is not limited to this, and the bedding may be a futon or the like.

図4は、実施の形態1に従う監視装置100の設置方式を説明するための図である。具体的には、図4(a)は、ベッド上の被検者を部屋の天井側から見た場合の概略図(平面図)である。図4(b)は、ベッド上の被検者を部屋の側面側から見た場合の概略図(側面図)である。   FIG. 4 is a diagram for illustrating an installation method of monitoring apparatus 100 according to the first embodiment. Specifically, FIG. 4A is a schematic view (plan view) when the subject on the bed is viewed from the ceiling side of the room. FIG.4 (b) is the schematic (side view) at the time of seeing the test subject on a bed from the side of a room.

図4を参照して、監視装置100は、部屋201の入口部203周辺に設置される。入口部203は、例えば、ドアまたは引き戸等である。部屋201の面積は、例えば、最大で16畳(例えば、3.8m×7.6m)までの大きさである。部屋201には、照明206、収納台205、テレビ210が設けられている。   Referring to FIG. 4, monitoring device 100 is installed around entrance portion 203 of room 201. The inlet 203 is, for example, a door or a sliding door. The area of the room 201 is, for example, up to 16 tatami (for example, 3.8 m × 7.6 m) in size. In the room 201, a light 206, a storage stand 205, and a television 210 are provided.

監視装置100の平面アンテナ(送信アンテナ25および受信アンテナ30)のメインローブのピーク方向は水平である。監視装置100の向きは、メインローブのピーク方向線121(仮想的な線)が被検者の主な動線に沿うように設定される。監視装置100は、ピーク方向線121上に、被検者が立位姿勢である場合の胴体部が存在するような高さに設置される。例えば、監視装置100は、床部から高さH(例えば、60cm〜150cm)付近に水平に設置される。これにより、立位姿勢時の被検者に対して垂直に電波が当たり反射されるため、反射信号に対する反射断面積が一定となり、検出精度が高くなる。なお、被検者がベッド300に臥床している(横たわっている)場合には、ピーク方向線121上には当該被検者は存在しない(図4(b)参照)。   The peak direction of the main lobe of the planar antenna (the transmitting antenna 25 and the receiving antenna 30) of the monitoring apparatus 100 is horizontal. The direction of the monitoring apparatus 100 is set such that the peak direction line 121 (virtual line) of the main lobe is along the main flow line of the subject. The monitoring apparatus 100 is installed on the peak direction line 121 at such a height that the torso portion exists when the subject is in the standing posture. For example, the monitoring device 100 is horizontally installed near the height H (for example, 60 cm to 150 cm) from the floor. As a result, radio waves are hit and reflected perpendicularly to the subject in the standing posture, so that the reflection cross-sectional area for the reflected signal becomes constant, and the detection accuracy becomes high. In the case where the subject is lying (bed) in the bed 300, the subject is not present on the peak direction line 121 (see FIG. 4B).

また、方位角方向のメインローブの半値幅の広がりを示す2つの領域線123Aが図4(a)に示す範囲となるように、監視装置100は設置される。これにより、監視装置100は、部屋201の水平面内を検出対象とすることができる。また、仰角方向のメインローブの半値幅の広がりを示す2つの領域線123Bが図4(b)に示す範囲となるように、監視装置100は設置される。これにより、部屋201の垂直面内を検出対象とすることができる。   Further, the monitoring device 100 is installed so that two area lines 123A indicating the spread of the half width of the main lobe in the azimuth direction become the range shown in FIG. 4A. Thereby, the monitoring apparatus 100 can set the inside of the horizontal plane of the room 201 as a detection target. Further, the monitoring device 100 is installed such that two area lines 123B indicating the spread of the half width of the main lobe in the elevation direction are in the range shown in FIG. 4 (b). Thus, the vertical plane of the room 201 can be detected.

なお、図4を参照すると、監視装置100付近は、領域線123A,123Bで規定される領域の範囲外となっている。しかしながら、平面アンテナの指向性パターンは、方位角方向および仰角方向の各々について、2つのサイドローブを有するため、人の検出は可能である。   Referring to FIG. 4, the vicinity of the monitoring device 100 is out of the range of the area defined by the area lines 123A and 123B. However, since the directivity pattern of the planar antenna has two side lobes in each of the azimuth and elevation directions, human detection is possible.

図5は、実施の形態1に従う監視装置100の設置方式を説明するための図である。具体的には、図5(a)は、立位姿勢の被検者を部屋の天井側から見た場合の概略図(平面図)である。図5(b)は、立位姿勢の被検者を部屋の側面側から見た場合の概略図(側面図)である。   FIG. 5 is a diagram for illustrating an installation method of monitoring apparatus 100 according to the first embodiment. Specifically, FIG. 5A is a schematic view (plan view) when the subject in the standing posture is viewed from the ceiling side of the room. FIG. 5 (b) is a schematic view (side view) when the subject in the standing posture is viewed from the side of the room.

詳細は後述するが、監視装置100は、反射波MrのIチャネル信号およびQチャネル信号を用いて、所定周期ごとに被検者が監視装置100に接近しているのか、離反しているのかを検出できるように構成されている。   Although details will be described later, the monitoring apparatus 100 uses the I channel signal and the Q channel signal of the reflected wave Mr to determine whether the subject is approaching or away from the monitoring apparatus 100 at predetermined intervals. It is configured to be detectable.

図5の例では、被検者がベッド300から離床して、入口部203から部屋201の外に出ようとする場面を示している。被検者は、監視装置100から照射されるメインローブのピーク方向線121に沿って矢印209の方向へ進み、監視装置100に近づいている。この場合、領域線123A,123Bを横切るような動作となり、監視装置100は、被検者が自装置に接近する動作(以下、「接近動作」とも称する。)を検出する。一方、矢印209と反対方向(入口部203からベッド300への方向)に被検者が進む場合には、監視装置100は、被検者が自装置から遠ざかる動作(すなわち、離反動作)を検出する。   In the example of FIG. 5, a case where the subject leaves the bed 300 and tries to go out of the room 201 from the entrance 203 is shown. The subject proceeds in the direction of the arrow 209 along the peak direction line 121 of the main lobe irradiated from the monitoring device 100 and approaches the monitoring device 100. In this case, the operation is such as traversing the area lines 123A and 123B, and the monitoring apparatus 100 detects an operation (hereinafter, also referred to as “approaching operation”) in which the subject approaches the apparatus itself. On the other hand, when the subject moves in the direction opposite to the arrow 209 (in the direction from the entrance portion 203 to the bed 300), the monitoring apparatus 100 detects an operation (i.e., separation operation) in which the subject moves away from the own apparatus. Do.

図4および図5の例では、監視装置100は、ピーク方向線121が床部と水平となるように設けられる構成について説明したが、当該構成に限られず、図6に示すように設けられていてもよい。   In the examples of FIGS. 4 and 5, although the monitoring device 100 has been described as to be provided so that the peak direction line 121 is horizontal to the floor portion, the present invention is not limited to this configuration, and is provided as shown in FIG. May be

図6は、実施の形態1に従う監視装置100の設置方式の変形例を説明するための図である。図6を参照して、監視装置100は、仰角方向において、ベッド300側(すなわち、床部側)に角度θaほど傾けて設置され(図6(a)参照)、方位角方向において、ベッド300側(すなわち、被検者側)に角度θbほど傾けて設置される(図6(b)参照)。この場合、被検者がベッド300に臥床している場合であっても、ピーク方向線121上に当該被検者は存在することとなる。これにより、ベッド300周辺部、ベッド300に臥床している被検者を、領域線123A,123Bにより検出対象とできる。このように、入口部203の配置、ベッド300の位置、高さ等に応じて、監視装置100の設置方式を適宜変更してもよい。   FIG. 6 is a diagram for describing a modification of the installation method of monitoring apparatus 100 according to the first embodiment. With reference to FIG. 6, the monitoring apparatus 100 is installed on the bed 300 side (that is, the floor side) at an angle θa in the elevation direction (see FIG. 6A), and the bed 300 in the azimuth direction. It is installed on the side (i.e., the side of the subject) at an angle θb (see FIG. 6B). In this case, even if the subject is lying on the bed 300, the subject is present on the peak direction line 121. As a result, the subject lying around the bed 300 and the bed 300 can be detected by the area lines 123A and 123B. As described above, the installation method of the monitoring apparatus 100 may be changed as appropriate according to the arrangement of the inlet 203, the position of the bed 300, the height, and the like.

<制御回路の構成>
図7は、実施の形態1に従う制御回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。図7を参照して、制御回路152は、アナログ信号処理回路41と、ADコンバータ43と、マイクロプロセッサ45とを含む。典型的には、マイクロプロセッサ45は、ディジタル信号処理に特化したディジタルシグナルプロセッサ(digital signal processor:DSP)、あるいはマイクロコントローラユニット(MCU)である。ADコンバータ43は、マイクロプロセッサ45中のAD変換機能を用いても構わない。
<Configuration of control circuit>
FIG. 7 is a block diagram for illustrating the detailed configuration of the control circuit according to the first embodiment. Referring to FIG. 7, control circuit 152 includes an analog signal processing circuit 41, an AD converter 43, and a microprocessor 45. The microprocessor 45 is typically a digital signal processor (DSP) specialized for digital signal processing, or a microcontroller unit (MCU). The AD converter 43 may use an AD conversion function in the microprocessor 45.

アナログ信号処理回路41は、マイクロ波ドップラセンサ160から入力された信号のうちの不要な周波数帯域の成分を除去して、ADコンバータ43に出力する。具体的には、アナログ信号処理回路41は、心拍成分の帯域(例えば、0.7Hz〜20Hz)を含む周波数帯域のIチャネルのアナログ信号ShiおよびQチャネルのアナログ信号Shqを出力し、体動成分の帯域(例えば、0.1Hz〜200Hz)のIチャネルのアナログ信号StiおよびQチャネルのアナログ信号Stqを出力する。体動成分の帯域には、呼吸成分の帯域も含まれる。   The analog signal processing circuit 41 removes unnecessary frequency band components of the signal input from the microwave Doppler sensor 160, and outputs the component to the AD converter 43. Specifically, the analog signal processing circuit 41 outputs the analog signal Shi of the I channel and the analog signal Shq of the Q channel in the frequency band including the band of the heartbeat component (for example, 0.7 Hz to 20 Hz), and the body movement component The analog signal Sti of the I channel and the analog signal Stq of the Q channel are output. The bands of body motion components also include bands of respiratory components.

図8は、実施の形態1に従うアナログ信号処理回路41の詳細な構成を説明するためのブロック図である。図8を参照して、アナログ信号処理回路41は、マイクロ波ドップラセンサ160から出力されるIチャネル側のベースバンド信号Dbiと、マイクロ波ドップラセンサ160から出力されるQチャネル側のベースバンド信号Dbqとの入力を受け付ける。ベースバンド信号Dbiは、アナログ信号Dbia,Dbibに分配される。ベースバンド信号Dbqは、アナログ信号Dbqa,Dbqbに分配される。   FIG. 8 is a block diagram for describing a detailed configuration of analog signal processing circuit 41 according to the first embodiment. Referring to FIG. 8, analog signal processing circuit 41 receives baseband signal Dbi on the I channel side output from microwave Doppler sensor 160 and baseband signal Dbq on the Q channel side output from microwave Doppler sensor 160. Accept the input with. The baseband signal Dbi is distributed to the analog signals Dbia and Dbib. The baseband signal Dbq is distributed to the analog signals Dbqa and Dbqb.

アナログ信号処理回路41は、信号処理回路149A〜149Dを含む。アナログ信号Dbiaは、心拍計測用の信号処理回路149Aに出力される。信号処理回路149Aは、ハイパスフィルタであるHPF143Aと、ローパスフィルタであるLPF144Aと、増幅器145Aとを含む。   The analog signal processing circuit 41 includes signal processing circuits 149A to 149D. The analog signal Dbia is output to the signal processing circuit 149A for heart rate measurement. The signal processing circuit 149A includes an HPF 143A which is a high pass filter, an LPF 144A which is a low pass filter, and an amplifier 145A.

HPF143Aは、アナログ信号Dbiaの低周波成分を除去する。一例として、HPF143Aは、0.7Hz以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、LPF144Aに出力される。LPF144Aは、HPF143Aから出力されたアナログ信号Dbiaの高周波成分を除去する。一例として、LPF144Aは、200Hz以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器145Aに出力される。増幅器145Aは、LPF144Aから出力されるアナログ信号Dbiaを所定倍(たとえば、400倍)に増幅し、アナログ信号Shiを生成する。アナログ信号Shiは、ADコンバータ43(図7参照)に出力される。   The HPF 143A removes low frequency components of the analog signal Dbia. As an example, the HPF 143A removes signal components of 0.7 Hz or less. The signal after removal is output to the LPF 144A. The LPF 144A removes high frequency components of the analog signal Dbia output from the HPF 143A. As one example, the LPF 144A removes signal components of 200 Hz or more. The signal after removal is output to the amplifier 145A. The amplifier 145A amplifies the analog signal Dbia output from the LPF 144A by a predetermined factor (for example, 400) to generate an analog signal Shi. The analog signal Shi is output to the AD converter 43 (see FIG. 7).

アナログ信号Dbibは、呼吸計測用の信号処理回路149Bに出力される。信号処理回路149Bは、HPF143Bと、LPF144Bと、増幅器145Bとを含む。   The analog signal Dbib is output to the signal processing circuit 149B for measuring respiration. The signal processing circuit 149B includes an HPF 143B, an LPF 144B, and an amplifier 145B.

HPF143Bは、アナログ信号Dbibの低周波成分を除去する。一例として、HPF143Bは、0.1Hz以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、LPF144Bに出力される。LPF144Bは、HPF143Bから出力されたアナログ信号Dbibの高周波成分を除去する。一例として、LPF144Bは、200Hz以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器145Bに出力される。増幅器145Bは、LPF144Bから出力されるアナログ信号Dbibを所定倍(たとえば、100倍)に増幅し、アナログ信号Stiを生成する。アナログ信号Stiは、ADコンバータ43(図7参照)に出力される。   The HPF 143B removes low frequency components of the analog signal Dbib. As an example, the HPF 143B removes signal components of 0.1 Hz or less. The signal after removal is output to the LPF 144B. The LPF 144B removes high frequency components of the analog signal Dbib output from the HPF 143B. As an example, the LPF 144B removes signal components of 200 Hz or more. The signal after removal is output to the amplifier 145B. The amplifier 145B amplifies the analog signal Dbib output from the LPF 144B by a predetermined factor (for example, 100 times) to generate an analog signal Sti. The analog signal Sti is output to the AD converter 43 (see FIG. 7).

心拍信号の振幅は、呼吸信号の振幅と比べて約1/10以下であるので、心拍計測用の増幅器145Aの増幅率が、呼吸計測用の増幅器145Bの増幅率よりも大きくなるように、増幅器145A,145Bが設計される。一例として、増幅器145Aの増幅率は400倍であり、増幅器145Bの増幅率は100倍である。   Since the amplitude of the heartbeat signal is about 1/10 or less of the amplitude of the respiration signal, the amplification factor of the amplifier 145A for heartbeat measurement is larger than the amplification factor of the amplifier 145B for respiration measurement. 145A, 145B are designed. As an example, the amplification factor of the amplifier 145A is 400 times, and the amplification factor of the amplifier 145B is 100 times.

アナログ信号Dbqaは、心拍計測用の信号処理回路149Cに出力される。信号処理回路149Cは、HPF143Cと、LPF144Cと、増幅器145Cとを含む。   The analog signal Dbqa is output to the signal processing circuit 149C for heart rate measurement. The signal processing circuit 149C includes an HPF 143C, an LPF 144C, and an amplifier 145C.

HPF143Cは、アナログ信号Dbqaの低周波成分を除去する。一例として、HPF143Cは、0.7Hz以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、LPF144Cに出力される。LPF144Cは、HPF143Cから出力されたアナログ信号Dbqaの高周波成分を除去する。一例として、LPF144Cは、200Hz以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器145Cに出力される。増幅器145Cは、LPF144Cから出力されるアナログ信号Dbqaを所定倍(たとえば、400倍)に増幅し、アナログ信号Shqを生成する。アナログ信号Shqは、ADコンバータ43(図7参照)に出力される。   The HPF 143C removes low frequency components of the analog signal Dbqa. As an example, the HPF 143C removes signal components of 0.7 Hz or less. The signal after removal is output to the LPF 144C. The LPF 144C removes high frequency components of the analog signal Dbqa output from the HPF 143C. As an example, the LPF 144C removes signal components of 200 Hz or more. The signal after removal is output to the amplifier 145C. The amplifier 145C amplifies the analog signal Dbqa output from the LPF 144C by a predetermined multiple (for example, 400) to generate an analog signal Shq. The analog signal Shq is output to the AD converter 43 (see FIG. 7).

アナログ信号Dbqbは、呼吸計測用の信号処理回路149Dに出力される。信号処理回路149Dは、HPF143Dと、LPF144Dと、増幅器145Dとを含む。   The analog signal Dbqb is output to the signal processing circuit 149D for measuring respiration. The signal processing circuit 149D includes an HPF 143D, an LPF 144D, and an amplifier 145D.

HPF143Dは、アナログ信号Dbqbの低周波成分を除去する。一例として、HPF143Dは、0.1Hz以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、LPF144Dに出力される。LPF144Dは、HPF143Dから出力されたアナログ信号Dbqbの高周波成分を除去する。一例として、LPF144Dは、200Hz以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器145Dに出力される。増幅器145Dは、LPF144Dから出力されるアナログ信号Dbqbを所定倍(たとえば、100倍)に増幅し、アナログ信号Stqを生成する。アナログ信号Stqは、ADコンバータ43(図7参照)に出力される。   The HPF 143D removes low frequency components of the analog signal Dbqb. As an example, HPF143D removes the signal component below 0.1 Hz. The signal after removal is output to the LPF 144D. The LPF 144D removes high frequency components of the analog signal Dbqb output from the HPF 143D. As an example, the LPF 144D removes signal components of 200 Hz or more. The signal after removal is output to the amplifier 145D. The amplifier 145D amplifies the analog signal Dbqb output from the LPF 144D by a predetermined multiple (for example, 100) to generate an analog signal Stq. The analog signal Stq is output to the AD converter 43 (see FIG. 7).

上記では、LPF144A、LPF144B、LPF144C、およびLPF144Dは、200Hz未満を通すローパスフィルタを用いたが、サンプリング周波数の1/2未満の周波数を通すローパスフィルタであればよい。例えば、本実施の形態においては、マイクロプロセッサ45の性能により、サンプリング周波数に400Hzを用いるが、例えば、1kHz程度の高速サンプリングであってもよい。この場合、身体の動きや、歩くときの速い動作を体動の動きとして検出することができる。   In the above, the LPF 144A, the LPF 144B, the LPF 144C, and the LPF 144D use a low pass filter that passes less than 200 Hz, but may be a low pass filter that passes a frequency less than 1⁄2 of the sampling frequency. For example, in the present embodiment, although 400 Hz is used as the sampling frequency according to the performance of the microprocessor 45, for example, high-speed sampling of about 1 kHz may be used. In this case, movement of the body or fast movement when walking can be detected as movement of body movement.

心拍信号の振幅は、呼吸信号の振幅と比較べて約1/10以下であるので、心拍計測用の増幅器145Cの増幅率が、呼吸計測用の増幅器145Dの増幅率よりも大きくなるように、増幅器145C,145Dが設計される。一例として、増幅器145Cの増幅率は400倍であり、増幅器145Dの増幅率は100倍である。   Since the amplitude of the heartbeat signal is about 1/10 or less compared to the amplitude of the respiration signal, the amplification factor of the amplifier 145C for heartbeat measurement is larger than the amplification factor of the amplifier 145D for respiration measurement. The amplifiers 145C and 145D are designed. As an example, the amplification factor of the amplifier 145C is 400 times, and the amplification factor of the amplifier 145D is 100 times.

HPF143A〜143DおよびLPF144A〜144Dは、たとえば、オペアンプを用いたアクティブフィルタである。あるいは、HPF143A〜143Dは、コイル、コンデンサ、抵抗を用いた受動素子であってもよい。   The HPFs 143A to 143D and the LPFs 144A to 144D are, for example, active filters using operational amplifiers. Alternatively, the HPFs 143A to 143D may be passive elements using coils, capacitors, and resistors.

以上のようにして、心拍計測用と、体動計測(呼吸計測を含む)用とに独立して帯域制限および増幅を行うことにより、心拍域と呼吸域とでSN(Signal Noise)比の高い良質なアナログ信号が抽出される。なお、LPF144A〜144Dは、ADコンバータ43のためのアンチエイリアスフィルタとしても機能している。   As described above, by performing band limitation and amplification independently for heart rate measurement and for body movement measurement (including respiration measurement), the SN (Signal Noise) ratio is high between the heart rate area and the respiration area. Good quality analog signals are extracted. The LPFs 144A to 144D also function as anti-aliasing filters for the AD converter 43.

再び、図7を参照して、ADコンバータ43は、入力された信号を16ビット(または、12ビット)AD変換する。具体的には、ADコンバータ43は、アナログ信号Shi,Shq,Sti,Stqの入力を受け付け、所定のサンプリングレート(例えば、10msec)にて、アナログ信号Shi,Shq,Sti,Stqをディジタル信号に変換してマイクロプロセッサ45に出力する。なお、各ディジタル信号Shi,Shq,Sti,Stqは、電圧振幅に応じた±の信号として、適宜オフセット調整される。   Again, referring to FIG. 7, the AD converter 43 AD converts the input signal into 16 bits (or 12 bits). Specifically, the AD converter 43 receives the input of the analog signals Shi, Shq, Sti, and Stq, and converts the analog signals Shi, Shq, Sti, and Stq into digital signals at a predetermined sampling rate (for example, 10 msec). To the microprocessor 45. The digital signals Shi, Shq, Sti, and Stq are appropriately offset-adjusted as ± signals according to the voltage amplitude.

マイクロプロセッサ45は、各ディジタル信号Shi,Shq,Sti,Stqを用いて各種の処理を実行する。具体的には、マイクロプロセッサ45は、主な機能構成として、出力制御部54と、心拍演算部60と、呼吸演算部70と、動作監視部80とを含む。なお、HPF64I,64QおよびLPF65I,65Qは、ディジタル信号処理により実現されるディジタルフィルタである。   The microprocessor 45 executes various processes using the digital signals Shi, Shq, Sti and Stq. Specifically, the microprocessor 45 includes, as main functional components, an output control unit 54, a heartbeat calculation unit 60, a respiration calculation unit 70, and an operation monitoring unit 80. The HPFs 64I and 64Q and the LPFs 65I and 65Q are digital filters realized by digital signal processing.

心拍演算部60は、各ディジタル信号Shi,Shqの入力を受け付けて、各種処理を実行する。具体的には、心拍演算部60は、Iチャネル側のHPF64Iと、Qチャネル側のHPF64Qと、Iチャネル側のLPF65Iと、Qチャネル側のLPF65Qと、Iチャネル側の基本波検出部66Iと、Qチャネル側の基本波検出部66Qと、心拍平均処理部67とを含む。   The heart rate calculator 60 receives the input of the digital signals Shi and Shq, and executes various processes. Specifically, the heart rate calculation unit 60 includes an HPF 64I on the I channel side, an HPF 64Q on the Q channel side, an LPF 65I on the I channel side, an LPF 65Q on the Q channel side, and a fundamental wave detection unit 66I on the I channel side. It includes a fundamental wave detection unit 66Q on the Q channel side and a heart rate average processing unit 67.

HPF64I,64Qは、それぞれディジタル信号Shi,Shqの低周波成分(特に、呼吸成分の帯域)を除去することにより、ディジタル信号Hai,Haqを生成する。HPF64Iは、ディジタル信号HaiをLPF65Iに出力し、HPF64Qは、ディジタル信号HaqをLPF65Qに出力する。典型的には、HPF64I,64Qは、0.7Hz(すなわち、42bpmに相当)以下の周波数成分を除去する。   The HPFs 64I and 64Q respectively generate the digital signals Hai and Haq by removing low frequency components (particularly, the band of the respiratory component) of the digital signals Shi and Shq. The HPF 64I outputs the digital signal Hai to the LPF 65I, and the HPF 64Q outputs the digital signal Haq to the LPF 65Q. Typically, the HPFs 64I and 64Q remove frequency components lower than 0.7 Hz (that is, equivalent to 42 bpm).

LPF65I,65Qは、それぞれディジタル信号Hai,Haqの高周波成分を除去することにより、ディジタル信号Hbi,Hbqを生成する。LPF65Iは、ディジタル信号Hbiを基本波検出部66Iに出力し、LPF65Qは、ディジタル信号Hbqを基本波検出部66Qに出力する。典型的には、LPF65I,65Qは、20Hz以上の周波数成分を除去する。なお、LPF65I,65Qは、4Hz(すなわち、240bpmに相当)以上の周波数成分を除去するように構成されていてもよい。   The LPFs 65I and 65Q generate digital signals Hbi and Hbq by removing high frequency components of the digital signals Hai and Haq, respectively. The LPF 65I outputs the digital signal Hbi to the fundamental wave detection unit 66I, and the LPF 65Q outputs the digital signal Hbq to the fundamental wave detection unit 66Q. Typically, the LPFs 65I and 65Q remove frequency components of 20 Hz or more. The LPFs 65I and 65Q may be configured to remove frequency components of 4 Hz (that is, corresponding to 240 bpm) or more.

基本波検出部66I,66Qは、それぞれディジタル信号Hbi,Hbqを用いて心拍数を演算する。具体的には、基本波検出部66Iは、所定時間(例えば、5秒)蓄積されたディジタル信号Hbiを高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)し、個々の信号成分に分解した後、各成分を周波数スペクトラム上に表す処理を行ない、周波数分布データを作成する。基本波検出部66Iは、周波数分布データのうち、心拍に係る所定の範囲の周波数分布(例えば、0.7Hz〜20Hz)を選択し、その中から最も強度(ピーク)の高い周波数成分を基本波データ(すなわち、基本周波数)として検出する。基本波検出部66I,66Qは、自己相関関数、ウェーブレット変換等を用いて基本波データを検出してもよい。   The fundamental wave detectors 66I and 66Q calculate the heart rate using the digital signals Hbi and Hbq, respectively. Specifically, the fundamental wave detection unit 66I performs fast Fourier transform (FFT) on the digital signal Hbi stored for a predetermined time (for example, 5 seconds), and decomposes it into individual signal components, and then the respective components are separated. Is processed on the frequency spectrum to create frequency distribution data. The fundamental wave detection unit 66I selects a frequency distribution (for example, 0.7 Hz to 20 Hz) in a predetermined range related to the heartbeat from the frequency distribution data, and the frequency component with the highest intensity (peak) is selected from among the fundamental frequency waves. Detect as data (ie, fundamental frequency). The fundamental wave detection units 66I and 66Q may detect fundamental wave data using an autocorrelation function, wavelet transform, or the like.

基本波検出部66Iは、基本周波数を所定倍(例えば、60倍)することで、単位時間(例えば、1分間)当りの心拍の数である心拍数Hiを算出する。同様に、基本波検出部66Qは、ディジタル信号Hbqを用いて心拍数Hqを算出する。   The fundamental wave detection unit 66I calculates the heart rate Hi, which is the number of heartbeats per unit time (for example, one minute), by multiplying the fundamental frequency by a predetermined factor (for example, 60). Similarly, the fundamental wave detection unit 66Q calculates the heart rate Hq using the digital signal Hbq.

心拍平均処理部67は、心拍数Hiおよび心拍数Hqを平均化して心拍数Hnを算出する。なお、心拍平均処理部67は、ディジタル信号Hbi,Hbqを統合して、適宜閾値を設けることにより、ノイズレベルの強度の小さい信号や周期性の乏しい信号を除去してもよい。   The heart rate average processing unit 67 calculates the heart rate Hn by averaging the heart rate Hi and the heart rate Hq. The heart rate average processing unit 67 may remove signals with small noise level intensity or signals with poor periodicity by integrating the digital signals Hbi and Hbq and appropriately setting the threshold.

呼吸演算部70は、各ディジタル信号Sti,Stqの入力を受け付けて、各種処理を実行する。具体的には、呼吸演算部70は、Iチャネル側のLPF71Iと、Qチャネル側のLPF71Qと、Iチャネル側の基本波検出部72Iと、Qチャネル側の基本波検出部72Qと、呼吸平均処理部73とを含む。   The respiration operation unit 70 receives the input of the digital signals Sti and Stq, and executes various processes. Specifically, the respiration operation unit 70 includes an LPF 71I on the I channel side, an LPF 71Q on the Q channel side, a fundamental wave detection unit 72I on the I channel side, a fundamental wave detection unit 72Q on the Q channel side, and respiration average processing. And part 73.

LPF71I,71Qは、それぞれディジタル信号Sti,Stqの高周波成分を除去することにより、ディジタル信号Bai,Baqを生成する。LPF71Iは、ディジタル信号Baiを基本波検出部72Iに出力し、LPF71Qは、ディジタル信号Baqを基本波検出部72Qに出力する。典型的には、LPF71I,71Qは、0.75Hz以上(すなわち、45bpmに相当)の周波数成分を除去する。   The LPFs 71I and 71Q generate digital signals Bai and Baq by removing high frequency components of the digital signals Sti and Stq, respectively. The LPF 71I outputs the digital signal Bai to the fundamental wave detection unit 72I, and the LPF 71Q outputs the digital signal Baq to the fundamental wave detection unit 72Q. Typically, the LPFs 71I and 71Q remove frequency components of 0.75 Hz or higher (that is, equivalent to 45 bpm).

基本波検出部72I,72Qは、それぞれディジタル信号Bai,Baqを用いて呼吸数を演算する。基本波検出部72Iは、基本波検出部66Iによる演算方式と同様の演算方式により呼吸数を算出する。具体的には、基本波検出部72Iは、所定時間(例えば、10秒)蓄積されたディジタル信号Baiを高速フーリエ変換することにより、周波数分布データを作成する。基本波検出部72Iは、周波数分布データのうち、呼吸に係る所定の範囲の周波数分布(例えば、0Hz〜0.75Hz)の中から最も強度の高い周波数成分を基本波データ(すなわち、基本周波数)として検出する。基本波検出部72Iは、基本波データの周波数を所定倍(例えば、60倍)することで、単位時間(例えば、1分間)当りの呼吸の数である呼吸数Biを算出する。同様に、基本波検出部72Qは、ディジタル信号Baqを用いて呼吸数Bqを算出する。   The fundamental wave detectors 72I and 72Q calculate the respiration rate using the digital signals Bai and Baq, respectively. The fundamental wave detection unit 72I calculates the respiration rate by the same calculation method as the calculation method by the fundamental wave detection unit 66I. Specifically, the fundamental wave detection unit 72I creates frequency distribution data by subjecting the digital signal Bai accumulated for a predetermined time (for example, 10 seconds) to fast Fourier transform. Among the frequency distribution data, the fundamental wave detection unit 72I is the fundamental wave data (that is, the fundamental frequency) of the frequency component with the highest intensity among the frequency distribution (for example, 0 Hz to 0.75 Hz) in a predetermined range related to respiration. As detected. The fundamental wave detection unit 72I calculates the respiration rate Bi, which is the number of respirations per unit time (for example, one minute), by multiplying the frequency of the fundamental wave data by a predetermined factor (for example, 60). Similarly, the fundamental wave detection unit 72Q calculates the respiration rate Bq using the digital signal Baq.

呼吸平均処理部73は、呼吸数Biおよび呼吸数Bqを平均化して呼吸数Bnを算出する。なお、呼吸平均処理部73は、ディジタル信号Bai,Baqを統合して、適宜閾値を設けることにより、ノイズレベルの強度の小さい信号や周期性の乏しい信号を除去してもよい。   The respiration average processing unit 73 calculates the respiration rate Bn by averaging the respiration rate Bi and the respiration rate Bq. The respiration average processing unit 73 may remove the signal with a small noise level or the signal with a poor periodicity by integrating the digital signals Bai and Baq and appropriately setting a threshold.

動作監視部80は、反射波Mrの信号から抽出された体動信号(具体的には、各ディジタル信号Sti,Stq)に基づいて、被検者の動作を監視する。動作監視部80は、検出部81と、振幅演算部82と、距離推定部83と、比率演算部84と、判定部85とを含む。以下の説明では、Iチャネルに対応するディジタル信号を単に「I信号」とも称し、Qチャネルに対応するディジタル信号を単に「Q信号」とも称する。   The operation monitoring unit 80 monitors the operation of the subject based on the body movement signal (specifically, each digital signal Sti, Stq) extracted from the signal of the reflected wave Mr. Operation monitoring unit 80 includes a detection unit 81, an amplitude calculation unit 82, a distance estimation unit 83, a ratio calculation unit 84, and a determination unit 85. In the following description, the digital signal corresponding to the I channel is simply referred to as "I signal", and the digital signal corresponding to the Q channel is simply referred to as "Q signal".

検出部81は、I信号StiとQ信号Stqとに基づいて、所定周期毎に被検者の接近動作および離反動作を検出する。具体的には、検出部81は、I信号StiおよびQ信号StqのIQ平面上における軌跡に基づいて、当該接近動作および離反動作を検出する。   The detection unit 81 detects the approaching operation and the separating operation of the subject at predetermined intervals based on the I signal Sti and the Q signal Stq. Specifically, the detection unit 81 detects the approaching operation and the separating operation based on the loci of the I signal Sti and the Q signal Stq on the IQ plane.

図9は、実施の形態1に従う反射波のIQ平面の一例を示す図である。複素平面であるIQ平面は、横軸であるI軸(同相軸)と、縦軸であるQ軸(直角位相軸)とから構成される。図9(a)は、被検者が監視装置100に接近する場合を示しており、図9(b)は、被検者が監視装置100から離反する場合を示している。図9(a)の各点および図9(b)の各点は、サンプリング時間ごとのI信号StiおよびQ信号Stqをプロットしたものである。   FIG. 9 is a diagram showing an example of an IQ plane of a reflected wave according to the first embodiment. An IQ plane which is a complex plane is composed of an I axis (in-phase axis) which is a horizontal axis, and a Q-axis (quadrature phase axis) which is a vertical axis. FIG. 9A shows the case where the subject approaches the monitoring device 100, and FIG. 9B shows the case where the subject separates from the monitoring device 100. Each point in FIG. 9A and each point in FIG. 9B are plots of the I signal Sti and the Q signal Stq at each sampling time.

図9(a)を参照して、反時計回り方向の矢印601は、被検者が監視装置100に接近した場合におけるI信号StiおよびQ信号StqのIQ平面上の座標の軌跡の方向を示している。図9(b)を参照して、時計回り方向の矢印602は、被検者が監視装置100から離反した場合におけるIQ平面上の座標の軌跡の方向を示している。   Referring to FIG. 9A, a counterclockwise arrow 601 indicates the direction of the locus of coordinates on the IQ plane of the I signal Sti and the Q signal Stq when the subject approaches the monitoring device 100. ing. Referring to FIG. 9B, a clockwise arrow 602 indicates the direction of the locus of coordinates on the IQ plane when the subject separates from the monitoring apparatus 100.

検出部81は、各点について軌跡方向を算出する。具体的には、検出部81は、サンプリング時間毎に、反射波のIQ平面上における位相θを算出する。位相θは、arctan(Q信号Stq/I信号Sti)により算出される。検出部81は、各点における位相θが増加していくのか(すなわち、増加方向なのか)、位相θが減少していくのか(すなわち、減少方向なのか)を判断し(すなわち、位相θの進み方を判断し)、軌跡方向を算出する。   The detection unit 81 calculates the trajectory direction for each point. Specifically, the detection unit 81 calculates the phase θ of the reflected wave on the IQ plane every sampling time. The phase θ is calculated by arctan (Q signal Stq / I signal Sti). The detection unit 81 determines whether the phase θ at each point is increasing (that is, in the increasing direction) or whether the phase θ is decreasing (that is, is the decreasing direction) (that is, the phase θ is Judge how to move), calculate the track direction.

例えば、検出部81は、位相θの増加方向および減少方向を40回(すなわち、0.1秒間のサンプリング回数に相当)計算し、位相θが10回以上連続して増加方向である場合には、単位期間(すなわち、0.1秒間)における被検者の動作を接近動作として検出する。検出部81は、例えば、位相θが10回以上連続して減少方向であると判断した場合には、単位期間における被検者の動作を離反動作として検出する。なお、検出部81は、位相θが10回以上連続して増加方向にもならず減少方向にもならない場合には、接近動作および離反動作は検出されなかった(すなわち、未判定)と判断する。   For example, the detection unit 81 calculates the increase direction and the decrease direction of the phase θ 40 times (that is, corresponds to the number of times of sampling for 0.1 seconds), and when the phase θ is 10 directions or more continuously increase direction The movement of the subject during the unit period (ie, 0.1 seconds) is detected as the approaching movement. For example, when it is determined that the phase θ is in the decreasing direction continuously ten times or more, the detection unit 81 detects the operation of the subject in the unit period as the separation operation. In the case where the phase θ does not increase or decrease continuously ten times or more and does not decrease, the detecting unit 81 determines that the approaching operation and the separating operation are not detected (that is, not determined). .

ここでは、位相θの増加(あるいは、減少)方向が40回中10回以上連続した場合に、接近動作(あるいは、離反動作)として検出する構成について説明したが、40回中20回以上連続した場合に当該動作の検出を行なう構成であってもよい。また、接近回数と離反回数との差が40回中10回以上(あるいは、20回以上)である場合に、回数が多い方に対応する動作を被検者の動作として検出する構成であってもよい。これらの構成は、監視装置100のマイクロ波ドップラセンサ160の性能や、設置位置や設置環境に応じて、適宜選択しても構わない。   Here, the configuration has been described in which the approach (or separation) operation is detected when the increase (or decrease) direction of the phase θ continues 10 times or more in 40 times, but it is continuous 20 times or more in 40 times In this case, the operation may be detected. In addition, when the difference between the number of approaches and the number of departures is 10 or more in 40 (or 20 or more), an operation corresponding to a larger number of times is detected as the operation of the subject. It is also good. These configurations may be selected as appropriate according to the performance of the microwave Doppler sensor 160 of the monitoring apparatus 100, the installation position, and the installation environment.

さらに、監視装置100では、上記IQ平面の旋回の方向で、接近および離反を判定する構成について説明したが、これに限られない。例えば、Iチャネル信号の位相およびQチャネル信号の位相の進み方の反転(ここで、Iチャンネルの位相およびQチャンネルの位相の進み方が反転し、Qチャネルの位相が速くなる場合の反転時を接近、Qチャネルの位相が遅くなる場合の反転時を離反とする)を用いて接近および離反を判定する構成であってもよい。また、上記IQ平面での位相の旋回、およびIQ位相の進行反転の両者を組み合わせる構成であってもよい。   Furthermore, in the monitoring apparatus 100, although the structure which determines approach and separation in the direction of turning of the said IQ plane was demonstrated, it is not restricted to this. For example, the phase inversion of the phase of the I channel signal and the phase of the Q channel signal (here, the phase inversion of the phase of the I channel and the phase of the Q channel is reversed and the phase of the Q channel is faster The approach and departure may be determined using approach and separation at the time of inversion when the phase of the Q channel is delayed). In addition, the configuration may be a combination of both the rotation of the phase on the IQ plane and the progressive inversion of the IQ phase.

再び、図7を参照して、振幅演算部82は、体動信号(I信号Sti,Q信号Stq)の振幅(以下、「体動振幅」とも称する。)を演算する。典型的には、体動振幅としては、I信号Stiの振幅とQ信号Stqの振幅との合成振幅(すなわち、図9中のIQ平面の”0”点からの距離)が用いられる。合成振幅は、SQRT{(I信号Stiの振幅)^2+(Q信号Stqの振幅)^2}で表される。   Again referring to FIG. 7, the amplitude computing unit 82 computes the amplitude (hereinafter also referred to as "body movement amplitude") of the body movement signal (I signal Sti, Q signal Stq). Typically, a combined amplitude of the amplitude of the I signal Sti and the amplitude of the Q signal Stq (that is, the distance from the “0” point on the IQ plane in FIG. 9) is used as the body movement amplitude. The combined amplitude is represented by SQRT {(amplitude of I signal Sti) ^ 2 + (amplitude of Q signal Stq) ^ 2}.

ある局面では、振幅演算部82は、所定時間Ts(例えば、1秒)ごとに体動振幅の平均化処理を実行する。例えば、サンプリングレートが400Hz(すなわち、2.5ミリ秒毎のサンプリング)の場合、振幅演算部82は、400個(すなわち、1秒間のサンプリング回数)の体動振幅を平均化する処理を実行する。   In one aspect, the amplitude computing unit 82 performs averaging processing of body movement amplitude every predetermined time Ts (for example, one second). For example, when the sampling rate is 400 Hz (that is, sampling every 2.5 ms), the amplitude computing unit 82 executes a process of averaging 400 (that is, the number of samplings per second) of body movement amplitudes. .

他の局面では、振幅演算部82は、被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含む動作が継続している継続期間における体動振幅の積算値を算出する。積算値は、所定の時間(例えば、1秒)毎の体動振幅の平均値を継続期間で積分(積算)した値である。例えば、継続期間が4秒である場合には、積算値は4回分の体動振幅の平均値を加算した値となる。継続期間の開始時点は、被検者の動作(接近動作および離反動作の少なくとも一方)が検出された時点である。ただし、当該時点から過去の所定時間Tx(例えば、数秒)内に被検者の動作は検出されていないとする。継続期間の終了時点は、直近の動作が検出されてから所定時間Tx経過しても次の動作が検出されない場合における、当該直近の動作が検出された時点である。   In another aspect, the amplitude computing unit 82 calculates the integrated value of the body movement amplitude during the continuation period of the operation including at least one of the approaching operation and the separating operation of the subject. The integrated value is a value obtained by integrating (accumulating) an average value of body movement amplitudes at predetermined time intervals (for example, one second) over a continuous period. For example, in the case where the duration is 4 seconds, the integrated value is a value obtained by adding the average value of the body motion amplitudes for four times. The start time point of the duration period is a time point at which the subject's action (at least one of the approaching action and the leaving action) is detected. However, it is assumed that the motion of the subject is not detected within a predetermined past time Tx (for example, several seconds) from the time point. The end time point of the continuation period is a time point at which the latest operation is detected in the case where the next operation is not detected even when a predetermined time Tx has elapsed since the latest operation was detected.

また、マイクロプロセッサ45は、検出部81および振幅演算部82の機能により、被検者の接近動作および離反動作と、体動振幅とを時系列に算出することができる。   Further, the microprocessor 45 can calculate the approaching movement and the separating movement of the subject and the body movement amplitude in time series by the functions of the detecting unit 81 and the amplitude calculating unit 82.

図10は、実施の形態1に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。ここでは、被検者が監視装置100に接近した後、監視装置100から離反する場面を想定する。   FIG. 10 is a diagram showing a time change of the approaching operation, the separating operation, and the body movement amplitude according to the first embodiment. Here, it is assumed that the subject moves away from the monitoring device 100 after the subject approaches the monitoring device 100.

具体的には、図10(a)は、検出部81により検出される接近動作および離反動作の時間変化を示す図である。図10(a)の横軸は時間であり、縦軸は接近動作または離反動作の検出回数を示している。図10(b)は、振幅演算部82により算出される体動振幅の時間変化を示す図である。図10(b)の横軸は時間であり、縦軸は体動振幅の大きさを示している。振幅の大きさの単位は任意単位(a.u.)であり、被検者からの反射信号の強度振幅(電圧成分に相当)を示している。なお、体動振幅は、所定時間Ts(例えば、1秒)毎に平均化されている。   Specifically, FIG. 10A is a view showing temporal change of the approaching operation and the separating operation detected by the detecting unit 81. As shown in FIG. In FIG. 10A, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the number of detections of the approaching operation or the separating operation. FIG. 10 (b) is a view showing temporal change of the body movement amplitude calculated by the amplitude calculator 82. The horizontal axis of FIG. 10 (b) is time, and the vertical axis shows the magnitude of body movement amplitude. The unit of the magnitude of the amplitude is an arbitrary unit (au) and indicates the intensity amplitude (corresponding to a voltage component) of the reflected signal from the subject. The body movement amplitude is averaged every predetermined time Ts (for example, one second).

上述したように、検出部81は、位相θが10回以上連続して増加方向である場合には、単位期間(例えば、0.1秒間)における被検者の動作を接近動作として検出し、位相θが10回以上連続して減少方向である場合には、単位期間における被検者の動作を離反動作として検出するものとする。   As described above, when the phase θ is in the increase direction continuously ten times or more, the detection unit 81 detects the motion of the subject in the unit period (for example, 0.1 seconds) as the approaching motion, When the phase θ is in the decreasing direction continuously ten times or more, the movement of the subject in the unit period is detected as the separation movement.

図10(a)を参照して、時刻t1から時刻t2までの間(すなわち、継続期間T1n=3×Ts)、検出部81は接近動作を検出している。このとき検出された接近動作の回数は、N1回である。時刻t3から時刻t4までの間、検出部81は離反動作を検出している。このとき検出された離反動作の回数はA1回である。なお、時刻t2から時刻t3までの期間は、検出部81により接近動作および離反動作が検出されていない未判定区間である。この未判定区間では、位相θが10回以上連続して増加あるいは減少していないため、接近動作および離反動作として検出されない。   Referring to FIG. 10A, during the period from time t1 to time t2 (that is, duration T1n = 3 × Ts), the detection unit 81 detects the approaching operation. The number of approach operations detected at this time is N1 times. The detecting unit 81 detects the separating operation from time t3 to time t4. The number of separation operations detected at this time is A1. The period from time t2 to time t3 is an undetermined section in which the approaching operation and the separating operation are not detected by the detecting unit 81. In this undetermined section, the phase θ is not detected as the approaching operation and the separating operation because the phase θ does not continuously increase or decrease ten times or more.

検出部81は、時刻t1に被検者の接近動作を検出しているため、動作の継続期間の開始時点として時刻t1を認識する。また、時刻t2から所定時間Tx経過しても接近動作および離反動作を検出していないため、時刻t2を継続期間の終了時点として認識する。これにより、継続期間T1nは時刻t1から時刻t2までの期間となる。また、検出部81は、時刻t3に被検者の接近動作を検出しているため、動作の継続期間の開始時点として時刻t3を認識する。また、時刻t4から所定時間Tx経過しても接近動作および離反動作を検出していないため、時刻t4を継続期間の終了時点として認識する。これにより、継続期間T1aは時刻t3から時刻t4までの期間となる。   Since the detection unit 81 detects the approach operation of the subject at time t1, the detection unit 81 recognizes time t1 as the start time of the continuation period of the operation. Further, since the approaching operation and the separating operation are not detected even after the predetermined time Tx has passed from the time t2, the time t2 is recognized as the end time of the continuation period. Thus, the continuation period T1 n is a period from time t1 to time t2. In addition, since the detection unit 81 detects the approach operation of the subject at time t3, the detection unit 81 recognizes time t3 as the start time of the operation continuation period. Further, since the approaching operation and the separating operation are not detected even when the predetermined time Tx has elapsed from the time t4, the time t4 is recognized as the end time of the continuation period. Thus, the continuation period T1a is a period from time t3 to time t4.

振幅演算部82は、継続期間T1nにおける体動振幅の積算値Q1を算出する。具体的には、積算値Q1は、所定時間Ts毎の体動振幅の平均値を継続期間T1nで積分した値である。振幅演算部82は、継続期間T1aにおける体動振幅の積算値Q2を算出する。積算値Q2は、所定時間Ts毎の体動振幅の平均値を継続期間T1aで積分した値である。   The amplitude computing unit 82 calculates an integrated value Q1 of the body movement amplitude in the continuation period T1 n. Specifically, the integrated value Q1 is a value obtained by integrating an average value of body movement amplitudes at predetermined time intervals Ts over a continuation period T1n. The amplitude calculator 82 calculates an integrated value Q2 of body movement amplitudes in the continuation period T1a. The integrated value Q2 is a value obtained by integrating an average value of body movement amplitudes at predetermined time intervals Ts over a continuation period T1a.

同様に、検出部81は、継続期間T2nにおいてN2回の接近動作を検出し、継続期間T2aにおいてA2回の離反動作を検出する(図10(a)参照)。振幅演算部82は、継続期間T2nにおける体動振幅の積算値Q3を算出し、継続期間T2aにおける体動振幅の積算値Q4を算出する(図10(b)参照)。   Similarly, the detection unit 81 detects the approaching operation N2 times in the continuation period T2n, and detects the separating operation A2 times in the continuation period T2a (see FIG. 10A). The amplitude computing unit 82 calculates an integrated value Q3 of the body movement amplitude in the continuation period T2n, and calculates an integrated value Q4 of the body movement amplitude in the continuation period T2a (see FIG. 10B).

再び、図7を参照して、距離推定部83は、検出部81により検出された動作解析結果と、振幅演算部82により算出された体動振幅の平均値と、メモリ154に記憶された関係情報Jとに基づいて、被検者と監視装置100との距離を推定する。上述したように、検出部81では、単位期間(例えば、0.1秒間)ごとに、被検者の動作(接近動作あるいは離反動作)が検出されている。また、振幅演算部82では、所定時間Ts(例えば、1秒)ごとに体動振幅の平均値が算出されている。   Referring again to FIG. 7, distance estimating unit 83 determines the relationship between the result of the motion analysis detected by detector 81, the average value of the body movement amplitudes calculated by amplitude calculator 82, and the memory 154. Based on the information J, the distance between the subject and the monitoring apparatus 100 is estimated. As described above, the detection unit 81 detects an operation (approaching operation or separating operation) of the subject every unit period (for example, 0.1 seconds). Further, the amplitude computing unit 82 calculates an average value of body movement amplitude every predetermined time Ts (for example, one second).

距離推定部83は、所定時間Tsにおける、接近動作の回数および離反動作の回数を比較する。距離推定部83は、接近動作の回数が離反動作の回数よりも多い場合には、振幅演算部82により算出された体動振幅の平均値を、接近動作に伴う体動振幅値であると判断し、離反動作の回数が接近動作の回数よりも多い場合には、当該体動振幅の平均値を、離反動作に伴う体動振幅であると判断する。   The distance estimation unit 83 compares the number of approaching operations and the number of separating operations at a predetermined time Ts. If the number of the approaching motions is larger than the number of the separating motions, the distance estimating unit 83 determines that the average value of the body motion amplitudes calculated by the amplitude computing unit 82 is the body motion amplitude value associated with the approaching motions. If the number of detachment operations is greater than the number of approaching operations, the average value of the body movement amplitudes is determined to be the body movement amplitude associated with the detachment operations.

ここで、監視装置100から被検者までの距離に応じて、体動振幅がどのように変化するのかを説明する。図11は、監視装置100および被検者間の距離と体動振幅との関係を示す図である。縦軸は、所定時間Tsにおける体動振幅の平均値を示している。縦軸の値は、体動振幅のアナログ値であるアナログ信号Sti,Stqの振幅(電圧0V〜3.3V)をAD変換した場合のディジタル値である。横軸は、監視装置100と被検者との距離を示している。ここでは、距離が0m〜8mである区間で、監視装置100に被検者が接近している場面を想定している。また、被検者は老人であり、当該被検者の部屋の中での歩行は、0.5m/s(すなわち、1.8km/h)程度の速度であるとする。   Here, how the body movement amplitude changes according to the distance from the monitoring device 100 to the subject will be described. FIG. 11 is a diagram showing the relationship between the distance between the monitoring apparatus 100 and the subject and the body movement amplitude. The vertical axis represents the average value of the body movement amplitude at the predetermined time Ts. The values on the vertical axis are digital values when AD converting the amplitude (voltage 0 V to 3.3 V) of the analog signals Sti and Stq, which are analog values of body movement amplitude. The horizontal axis indicates the distance between the monitoring device 100 and the subject. Here, it is assumed that the subject is approaching the monitoring device 100 in a section where the distance is 0 m to 8 m. The subject is an old man, and walking in the subject's room is at a speed of about 0.5 m / s (that is, 1.8 km / h).

図11を参照して、体動振幅の閾値Th1(例えば、12000)は、監視装置100に被検者が正面から1m程度に近づいた場合の値である。体動振幅の閾値Th2(例えば、370)は、部屋201に被検者が存在せず、人の動きがない場合の値である。   Referring to FIG. 11, the threshold value Th1 (for example, 12000) of the body movement amplitude is a value when the subject approaches the monitoring device 100 about 1 m from the front. The threshold value Th2 (for example, 370) of the body movement amplitude is a value when there is no subject in the room 201 and there is no movement of a person.

図11のグラフ800によると、距離が短くなるほど体動振幅は増加していくことがわかる。具体的には、被検者が監視装置100から比較的遠い位置に存在する場合(例えば、距離が8m〜4m)には、距離が短くなるにつれて体動振幅は緩やかに増加する。一方、被検者が監視装置100から比較的近い位置に存在する場合(例えば、距離が4m〜0m)には、距離が短くなるにつれて体動振幅は急激に増加する。これは、監視装置100の平面アンテナの性能を含むマイクロ波ドップラセンサの特性に依存している。   According to the graph 800 of FIG. 11, it can be seen that the body movement amplitude increases as the distance decreases. Specifically, when the subject is at a relatively distant position from the monitoring device 100 (for example, a distance of 8 m to 4 m), the body movement amplitude gradually increases as the distance decreases. On the other hand, when the subject is present at a position relatively close to the monitoring device 100 (for example, a distance of 4 m to 0 m), the body movement amplitude rapidly increases as the distance decreases. This depends on the characteristics of the microwave Doppler sensor including the performance of the planar antenna of the monitoring device 100.

距離推定部83は、接近動作に伴う体動振幅と、関係情報Jとしてメモリ154に記憶されているグラフ800とを用いて、監視装置100および被検者間の距離を推定する。例えば、距離推定部83は、体動振幅が8000程度である場合には、当該距離が2mで接近中であると推定する。   The distance estimation unit 83 estimates the distance between the monitoring device 100 and the subject using the motion amplitude associated with the approaching operation and the graph 800 stored in the memory 154 as the relationship information J. For example, when the body movement amplitude is about 8000, the distance estimation unit 83 estimates that the distance is approaching at 2 m.

なお、関係情報Jとして、被検者が監視装置100から離反する場合における、監視装置100および被検者の距離と体動振幅との関係を示すグラフGRをメモリ154に記憶しておいてもよい。これにより、距離推定部83は、離反動作に伴う体動振幅とグラフGRとを用いて、監視装置100および被検者間の距離と動作方向(離反)を推定できる。   Note that, even if the relationship between the distance between the monitoring apparatus 100 and the subject and the motion amplitude is stored in the memory 154 as the relationship information J, the subject is separated from the monitoring apparatus 100. Good. Thereby, the distance estimation unit 83 can estimate the distance between the monitoring apparatus 100 and the subject and the movement direction (separation) using the body motion amplitude accompanying the separation operation and the graph GR.

また、グラフ800およびグラフGRの特性がほぼ一致する場合には、距離推定部83は、接近動作に伴う体動振幅値であるのか、離反動作に伴う体動振幅であるのかを判断しなくともよい。この場合、距離推定部83は、振幅演算部82により算出された体動振幅と、グラフ800またはグラフGRとに基づいて、監視装置100および被検者間の距離と、接近および離反の方向とを推定する。このように、被検者が立位姿勢の状態で一定速度で歩行する場合には、体動振幅を利用して被検者と監視装置100との距離と、接近および離反の動作方向とを推定することができる。   In addition, when the characteristics of the graph 800 and the graph GR substantially match, the distance estimation unit 83 does not determine whether it is the body movement amplitude value associated with the approaching operation or the body movement amplitude associated with the separating operation. Good. In this case, the distance estimation unit 83 determines the distance between the monitoring apparatus 100 and the subject, the direction of approach and departure, and the direction of movement based on the body movement amplitude calculated by the amplitude calculation unit 82 and the graph 800 or the graph GR. Estimate As described above, when the subject walks at a constant speed in the standing posture, the distance between the subject and the monitoring apparatus 100 and the movement direction of the approach and departure are made using the body movement amplitude. It can be estimated.

なお、上記では、距離を推定する際に、体動振幅として合成振幅を用いる構成について説明したが、I信号Stiの振幅の絶対値またはQ信号Stqの振幅の絶対値を用いてもよい。また、体動振幅として、I信号Stiの振幅の絶対値と、Q信号Stqの振幅の絶対値との和を用いてもよい。   In the above description, when estimating the distance, the configuration using the synthetic amplitude as the body movement amplitude has been described, but the absolute value of the amplitude of the I signal Sti or the absolute value of the amplitude of the Q signal Stq may be used. Alternatively, the sum of the absolute value of the amplitude of the I signal Sti and the absolute value of the amplitude of the Q signal Stq may be used as the body movement amplitude.

再び、図7を参照して、比率演算部84は、所定時間Tsごとに、体動信号(I信号Sti,Q信号Stq)の振幅と、呼吸演算部70により算出された呼吸信号(I信号Bai,Q信号Baq)の振幅(以下、「呼吸振幅」とも称する。)との振幅比率BBRATIOを算出する。なお、心拍信号(I信号Hbi,Q信号Hbq)の振幅は、「心拍振幅」とも称する。   Referring again to FIG. 7, the ratio calculator 84 determines the amplitude of the body movement signal (I signal Sti, Q signal Stq) and the respiration signal (I signal) calculated by the respiration calculator 70 at predetermined time intervals Ts. An amplitude ratio BBRATIO with the amplitude of Bai, Q signal Baq) (hereinafter also referred to as "respiration amplitude") is calculated. The amplitude of the heartbeat signal (I signal Hbi, Q signal Hbq) is also referred to as “heartbeat amplitude”.

典型的には、比率演算部84は、所定時間Tsにおいて、I信号Stiの振幅(絶対値)の平均値と、Q信号Stqの振幅(絶対値)の平均値との合成振幅A1を算出する。比率演算部84は、I信号Baiの振幅(絶対値)の平均値と、Q信号Baqの振幅(絶対値)の平均値との合成振幅A2を算出する。そして、比率演算部84は、呼吸信号に関する合成振幅A2に対する、体動信号に関する合成振幅A1の比率を振幅比率BBRATIOとして算出する。   Typically, ratio operation unit 84 calculates composite amplitude A1 of the average value of the amplitude (absolute value) of I signal Sti and the average value of the amplitude (absolute value) of Q signal Stq at predetermined time Ts. . The ratio calculator 84 calculates a combined amplitude A2 of the average value of the amplitudes (absolute values) of the I signal Bai and the average value of the amplitudes (absolute values) of the Q signal Baq. Then, the ratio calculation unit 84 calculates, as an amplitude ratio BBRATIO, a ratio of the combined amplitude A1 of the body movement signal to the combined amplitude A2 of the respiration signal.

なお、振幅比率BBRATIOは、I信号Baiの振幅(絶対値)の平均値に対する、I信号Stiの振幅(絶対値)の比率であってもよいし、Q信号Baqの振幅(絶対値)の平均値に対する、Q信号Stqの振幅(絶対値)の比率であってもよい。あるいは、比率演算部84は、体動信号および呼吸信号の各々について、予め定められた期間の振幅の積算値を算出し、呼吸信号の振幅の積算値に対する、体動信号の振幅の積算値を振幅比率BBRATIOとして算出してもよい。説明の容易化のため、以下の説明では、比率演算部84は、体動振幅として合成振幅A1を算出し、呼吸振幅として合成振幅A2を算出するものとする。   The amplitude ratio BBRATIO may be a ratio of the amplitude (absolute value) of the I signal Sti to the average value of the amplitude (absolute value) of the I signal Bai, or the average of the amplitude (absolute value) of the Q signal Baq. It may be a ratio of the amplitude (absolute value) of the Q signal Stq to a value. Alternatively, the ratio calculation unit 84 calculates an integrated value of the amplitude of a predetermined period for each of the body motion signal and the respiration signal, and calculates the integrated value of the amplitude of the body motion signal with respect to the integration value of the respiration signal amplitude. It may be calculated as the amplitude ratio BBRATIO. For ease of explanation, in the following description, the ratio calculation unit 84 calculates the synthetic amplitude A1 as the body movement amplitude and calculates the synthetic amplitude A2 as the respiration amplitude.

なお、所定時間Tsは、サンプリング周波数が400Hzの場合には、0.1秒から1秒までの間に設定されていればよい。所定時間Tsは、サンプリング速度と、監視対象となる被検者の動きの速さに応じて適宜決定すればよい。一般的には、人の動きを考慮すると、所定時間Tsは1秒以下であることが好ましい。   When the sampling frequency is 400 Hz, the predetermined time Ts may be set in the range of 0.1 seconds to 1 second. The predetermined time Ts may be appropriately determined in accordance with the sampling speed and the movement speed of the subject to be monitored. Generally, in consideration of the movement of a person, it is preferable that the predetermined time Ts be 1 second or less.

判定部85は、被検者の体動信号に基づいて、被検者の各種動作を判定する。ある局面では、判定部85は、体動振幅の閾値Th1(例えば、12000)を用いて(図10(b)、図11参照)、所定時間Tsごとに監視装置100と被検者とが接近しているか否かを判定する。具体的には、判定部85は、所定時間Tsの体動振幅(平均値)が閾値Th1以上である場合には、監視装置100と被検者とが接近していると判定し、当該体動振幅が閾値Th1未満である場合には、監視装置100と被検者とが接近していないと判定する。また、判定部85は、所定期間内(例えば、1日、午前中、午後等)において、当該体動振幅が閾値Th1以上となった回数を算出する。   The determination unit 85 determines various operations of the subject based on the body movement signal of the subject. In one aspect, the determination unit 85 uses the threshold value Th1 (for example, 12000) of the body movement amplitude (see FIG. 10 (b) and FIG. 11), and the monitoring apparatus 100 and the subject approach each other for every predetermined time Ts. It is determined whether the Specifically, when the body movement amplitude (average value) of the predetermined time Ts is equal to or greater than the threshold Th1, the determination unit 85 determines that the monitoring apparatus 100 and the subject are approaching, and the body If the motion amplitude is less than the threshold Th1, it is determined that the monitoring apparatus 100 and the subject are not approaching. In addition, the determination unit 85 calculates the number of times the body movement amplitude has become equal to or greater than the threshold Th1 within a predetermined period (for example, one day, in the morning, in the afternoon, etc.).

他の局面では、判定部85は、振幅比率BBRATIOを用いて、呼吸数Bnが、被検者の本来(例えば、平静時)の呼吸数を示しているのか、低周波領域である周波数領域Fbにおける被検者の体動数を示しているのかを判定する。周波数領域Fbは、人体の呼吸に対応する周波数領域を含んでおり、呼吸演算部70におけるLPF71I,71Iを通過した周波数帯域である。振幅比率BBRATIOは1以上の正規化された値となるが、判定部85において判定指標として用いられる際には、例えば、1000倍して1000以上の数値に正規化されてもよい。   In another aspect, the determination unit 85 uses the amplitude ratio BBRATIO to determine whether the respiration rate Bn indicates the respiration rate of the subject's person (for example, in a calm state) or the frequency range Fb in the low frequency range. It is determined whether the number of body movements of the subject in is indicated. The frequency range Fb includes a frequency range corresponding to the respiration of the human body, and is a frequency range that has passed through the LPFs 71I and 71I in the respiration calculation unit 70. The amplitude ratio BBRATIO is a normalized value of one or more. However, when used as a determination index in the determination unit 85, for example, it may be multiplied by 1000 and normalized to a value of 1000 or more.

ここで、被検者が静止状態の場合には、呼吸動作を反映した体動信号(I信号Sti,Q信号Stq)が動作監視部80に入力される。そのため、振幅演算部82により算出される体動振幅は、呼吸動作に対応する振幅となる。一方、呼吸演算部70により算出される呼吸振幅は、呼吸動作に対応する振幅である。したがって、被検者が静止状態の場合には、体動振幅と呼吸振幅とが概ね同一となり、振幅比率BBRATIOは1.0付近(1000倍している場合には、1000付近)の値となる。   Here, when the subject is in a resting state, a body movement signal (I signal Sti, Q signal Stq) reflecting the breathing movement is input to the operation monitoring unit 80. Therefore, the body movement amplitude calculated by the amplitude calculator 82 is an amplitude corresponding to the breathing operation. On the other hand, the respiration amplitude calculated by the respiration calculation unit 70 is an amplitude corresponding to the respiration operation. Therefore, when the subject is at rest, the body movement amplitude and the respiration amplitude become almost the same, and the amplitude ratio BBRATIO takes a value of around 1.0 (around 1000 when multiplied by 1000). .

そこで、判定部85は、振幅比率BBRATIOが閾値Thx1(例えば、1100)未満である場合(すなわち、被検者が静止状態である場合)には、基本周波数に基づいて算出される呼吸数Bnが、被検者の平静時の呼吸数を示していると判定する。一方、判定部85は、振幅比率BBRATIOが閾値Thx1以上である場合(すなわち、被検者が静止状態ではない場合)には、基本周波数に基づいて算出される呼吸数Bnが、呼吸領域を含む周波数領域Fbにおける被検者の体動数を示していると判定する。   Therefore, when the amplitude ratio BBRATIO is less than the threshold Thx1 (for example, 1100) (that is, when the subject is in a stationary state), the determination unit 85 determines the respiration rate Bn calculated based on the fundamental frequency. It is determined that the respiratory rate of the subject at rest is indicated. On the other hand, when the amplitude ratio BBRATIO is equal to or greater than the threshold Thx1 (that is, when the subject is not at rest), the determination unit 85 determines that the respiration rate Bn calculated based on the fundamental frequency includes the respiration region. It is determined that the number of body movements of the subject in the frequency domain Fb is indicated.

同様に、判定部85は、振幅比率BBRATIOを用いて、心拍数Hnが、被検者の平静時の心拍数を示しているのか、高周波領域である周波数領域Fhにおける被検者の体動数を示しているのかを判定する。周波数領域Fhは、人体の心拍に対応する周波数領域を含んでおり、心拍演算部60におけるHPF64I,64QおよびLPF65I,65Qを通過した周波数帯域である。具体的には、判定部85は、振幅比率BBRATIOが閾値Thx1未満である場合(すなわち、被検者が静止状態である場合)には、心拍数Hnが、被検者の平静時の心拍数を示していると判定する。一方、判定部85は、振幅比率BBRATIOが閾値Thx1以上である場合(すなわち、被検者が静止状態ではない場合)には、心拍数Hnが、心拍領域を含む周波数領域Fhにおける被検者の体動数を示していると判定する。   Similarly, using the amplitude ratio BBRATIO, the determination unit 85 determines whether the heart rate Hn indicates the heart rate of the subject at rest, or the body movement frequency of the subject in the frequency range Fh, which is a high frequency range. To determine if The frequency range Fh includes a frequency range corresponding to the heartbeat of the human body, and is a frequency range that has passed through the HPFs 64I and 64Q and the LPFs 65I and 65Q in the heartbeat calculation unit 60. Specifically, when the amplitude ratio BBRATIO is less than the threshold Thx1 (that is, when the subject is in the resting state), the determination unit 85 determines that the heart rate Hn is the heart rate at the time of the subject's inactivity. It is determined that the On the other hand, when the amplitude ratio BBRATIO is equal to or greater than the threshold Thx1 (that is, when the subject is not in the resting state), the determination unit 85 determines that the heart rate Hn is the subject in the frequency range Fh including the heart rate range. It is determined that the number of body movements is indicated.

出力制御部54は、動作監視部80により監視される被検者の動作に基づく活動情報を出力する。具体的には、出力制御部54は、体動振幅、距離推定部83により推定された推定距離、振幅比率BBRATIO、判定部85の判定結果、体動振幅が閾値Th1以上となった回数等を動作監視部80から受信する。ある局面では、出力制御部54は、判定部85の判定結果に応じて、呼吸数Bnを、被検者の平静時の呼吸数、または周波数領域Fbにおける被検者の体動数として出力する。出力制御部54は、判定部85の判定結果に応じて、呼吸数Bnを、被検者の呼吸数、または周波数領域Fhにおける被検者の体動数として出力する。   The output control unit 54 outputs activity information based on the operation of the subject monitored by the operation monitoring unit 80. Specifically, the output control unit 54 determines the body movement amplitude, the estimated distance estimated by the distance estimation unit 83, the amplitude ratio BBRATIO, the determination result of the determination unit 85, the number of times the body movement amplitude has become the threshold Th1 or more, etc. It is received from the operation monitoring unit 80. In one aspect, the output control unit 54 outputs the respiration rate Bn as the respiration rate of the subject at rest or the body movement rate of the subject in the frequency range Fb according to the determination result of the determination unit 85. . The output control unit 54 outputs the respiration rate Bn as the respiration rate of the subject or the body movement number of the subject in the frequency range Fh according to the determination result of the determination unit 85.

活動情報は、体動振幅、推定距離、振幅比率BBRATIO、判定結果、体動振幅が閾値Th1以上となった回数、呼吸数、心拍数、周波数領域Fbにおける被検者の体動数、および周波数領域Fhにおける被検者の体動数を含む。なお、出力制御部54は、活動情報として、上記の全てを出力する必要はなく、任意に選択された情報を出力してもよい。   The activity information includes: body movement amplitude, estimated distance, amplitude ratio BBRATIO, determination result, number of times body movement amplitude exceeds threshold Th1, respiratory rate, heart rate, body movement rate of subject in frequency domain Fb, and frequency It includes the motion number of the subject in the area Fh. Note that the output control unit 54 does not have to output all of the above as the activity information, and may output arbitrarily selected information.

出力制御部54は、スピーカ156を介して、活動情報を音声出力してもよいし、ディスプレイに活動情報を表示してもよい。また、出力制御部54は、通信インターフェイス158を介して、端末装置200に活動情報を送信してもよい。   The output control unit 54 may output the activity information by voice via the speaker 156 or may display the activity information on the display. Also, the output control unit 54 may transmit the activity information to the terminal device 200 via the communication interface 158.

また、出力制御部54は、活動情報が所定の条件を満たした場合には、警告情報を出力してもよい。例えば、体動振幅が閾値Th1以上となった場合であって、かつ、振幅比率BBRATIOが閾値Thx2(例えば、2500)以上となった場合には、被検者が部屋201から退室しようとしている状況が想定される。この場合、出力制御部54は、警告情報として「部屋から出ないでください」、「介護者が来るまでそのままで待つように」といったメッセージを音声出力して、注意喚起を促す。出力制御部54は、警告情報として被検者が部屋から退室しようとしていることを示す情報を端末装置200に送信してもよい。   Further, the output control unit 54 may output warning information when the activity information satisfies a predetermined condition. For example, when the body movement amplitude becomes equal to or higher than the threshold Th1, and the amplitude ratio BBRATIO becomes equal to or higher than the threshold Thx2 (for example, 2500), the subject is about to leave the room 201 Is assumed. In this case, the output control unit 54 outputs a voice message such as “Don't leave the room” or “Wait for a carer to come” as warning information, and urges attention. The output control unit 54 may transmit, to the terminal device 200, information indicating that the subject is about to leave the room as the warning information.

また、予め定められた期間において、体動信号が有るか否かを示す閾値Th2(例えば、Th2<370)以下であり、振幅比率BBRATIOが1(1000倍している場合は1000)であり、周波数領域Fhの体動数、周波数領域Fbの体動数がともに0bpmである場合には、部屋201内で被検者が倒れている可能性がある。この場合、出力制御部54は、警告情報として、被検者が部屋内に倒れている可能性があることを示す情報を端末装置200に送信してもよい。   In addition, the threshold value Th2 (for example, Th2 <370) or less indicating whether or not there is a body movement signal in a predetermined period, and the amplitude ratio BBRATIO is 1 (1000 when multiplied by 1000), If the body movement number in the frequency domain Fh and the body movement number in the frequency domain Fb are both 0 bpm, the subject may fall down in the room 201. In this case, the output control unit 54 may transmit, to the terminal device 200, information indicating that the subject may have fallen into the room as the warning information.

なお、閾値Th2は、事前に人が誰も居ない状態で監視装置100を動作させることにより算出される。さらに、マイクロプロセッサ45は、体動振幅値が閾値Th2以上の場合には「体動あり」を示す信号を出力し、体動振幅値が閾値Th2未満の場合には「体動なし」を示す信号を出力してもよい。   The threshold Th2 is calculated by operating the monitoring apparatus 100 in the state where no one is present in advance. Furthermore, the microprocessor 45 outputs a signal indicating "with body movement" when the body movement amplitude value is greater than or equal to the threshold value Th2, and indicates "without body movement" when the body movement amplitude value is less than the threshold value Th2. A signal may be output.

<処理手順>
監視装置100が実行する各種処理の手順について説明する。以下の各処理のステップは、主に、制御回路152のマイクロプロセッサ45がメモリ154に格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、以下の図12〜図14の各処理を実行する前に、マイクロプロセッサ45は、呼吸成分、心拍成分および体動成分について、環境キャリブレーションを実行する。
<Processing procedure>
The procedure of various processes executed by the monitoring apparatus 100 will be described. The following process steps are mainly implemented by the microprocessor 45 of the control circuit 152 executing a program stored in the memory 154. In addition, before performing each process of the following FIGS. 12-14, the microprocessor 45 performs environmental calibration about a respiration component, a heart rate component, and a body motion component.

具体的には、監視装置100は、監視装置100が設置される空間(例えば、部屋201)に人体等の移動体が存在しない状態において、一定時間(例えば、1分)センシングし、呼吸振幅、心拍振幅、体動振幅の平均値を算出する。そして、呼吸振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、呼吸振幅の平均値よりも少し大きい値(例えば、1.2倍)である閾値K1を設定する。同様に、心拍振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、心拍振幅の平均値よりも少し大きい値である閾値K2を設定する。体動振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、体動振幅の平均値よりも少し大きい値である閾値K3を設定する。   Specifically, the monitoring device 100 performs sensing for a fixed time (for example, one minute) in a state where a mobile body such as a human body is not present in a space (for example, the room 201) where the monitoring device 100 is installed. Calculate the average value of heart rate amplitude and body movement amplitude. Then, with regard to the respiration amplitude, a threshold value K1 which is a value (for example, 1.2 times) slightly larger than the average value of the respiration amplitude is set as a threshold for distinguishing the noise component and the signal component. Similarly, with regard to the heartbeat amplitude, a threshold K2 which is a value slightly larger than the average value of the heartbeat amplitude is set as a threshold for distinguishing the noise component from the signal component. A threshold value K3 which is a value slightly larger than the average value of body movement amplitude is set as the body movement amplitude, as a threshold value for distinguishing the noise component from the signal component.

典型的には、呼吸振幅、心拍振幅および体動振幅としては、合成振幅が用いられるが、I信号およびQ信号の各振幅の絶対値を平均してもよいし、I信号の振幅の絶対値またはQ信号の振幅の絶対値を平均してもよい。   Typically, synthetic amplitudes are used as respiration amplitudes, heart rate amplitudes and body movement amplitudes, but absolute values of I and Q signal amplitudes may be averaged, or absolute values of I signal amplitudes may be averaged. Or the absolute value of the amplitude of the Q signal may be averaged.

監視装置100による計測が開始されると、図12に示す呼吸領域演算処理、図13に示す心拍領域演算処理、および図14に示す体動演算処理の3つに分岐する。   When the measurement by the monitoring apparatus 100 is started, it branches into three of a breathing area calculation process shown in FIG. 12, a heart rate area calculation process shown in FIG. 13, and a body movement calculation process shown in FIG.

(呼吸領域演算処理)
図12は、実施の形態1に従う監視装置100の呼吸領域演算処理の一例を示す図である。
(Respiration area arithmetic processing)
FIG. 12 is a diagram showing an example of a breathing area calculation process of monitoring apparatus 100 according to the first embodiment.

図12を参照して、マイクロプロセッサ45は、ADコンバータ43からI信号StiおよびQ信号Stqの入力を受け付け、I信号BaiおよびQ信号Baqを生成して、I信号BaiおよびQ信号Baqの合成振幅を算出し、当該合成振幅が閾値K1よりも大きいか否かを判断する(ステップS12)。   12, microprocessor 45 receives input of I signal Sti and Q signal Stq from AD converter 43, generates I signal Bai and Q signal Baq, and generates a combined amplitude of I signal Bai and Q signal Baq. Is calculated, and it is determined whether the combined amplitude is larger than the threshold K1 (step S12).

合成振幅が閾値K1以下である場合(ステップS12においてNO)、マイクロプロセッサ45は、呼吸信号は存在せず振幅がノイズレベルであると(すなわち、被検者の呼吸は検出されず、呼吸数が0bpmである)判断し(ステップS18)、処理を終了する。   If the synthetic amplitude is less than or equal to the threshold value K1 (NO in step S12), the microprocessor 45 determines that the respiration signal does not exist and that the amplitude is the noise level (that is, the respiration of the subject is not detected; It is judged 0 bpm) (step S18), and the processing is ended.

一方、合成振幅が閾値K1よりも大きい場合(ステップS12においてYES)、マイクロプロセッサ45は、I信号BaiおよびQ信号Baqの各々について周波数分布データを生成し、当該周波数分布データから信号強度(ピーク)の高い周波数成分を基本周波数として検出する(ステップS14)。具体的には、上述した基本波検出部72I,72Qによる処理が実行される。続いて、マイクロプロセッサ45は、基本周波数から1分間の呼吸数を求めた呼吸数Biおよび呼吸数Bqを平均化した呼吸数Bnを算出する(ステップS16)。なお、マイクロプロセッサ45は、過去のm個(例えば、m=2)の呼吸数を記憶しておき、今回平均して算出した呼吸数を含めた(m+1)個の呼吸数からメディアン値を算出することにより、呼吸数Bnを算出してもよい。   On the other hand, when the combined amplitude is larger than threshold value K1 (YES in step S12), microprocessor 45 generates frequency distribution data for each of I signal Bai and Q signal Baq, and based on the frequency distribution data, signal strength (peak) The high frequency component of is detected as the fundamental frequency (step S14). Specifically, the processing by the above-described fundamental wave detectors 72I and 72Q is performed. Subsequently, the microprocessor 45 calculates a respiration rate Bn obtained by averaging the respiration rate Bi and the respiration rate Bq for which the respiration rate for 1 minute is obtained from the fundamental frequency (step S16). The microprocessor 45 stores m past (for example, m = 2) respiratory rates, and calculates a median value from (m + 1) respiratory rates including the respiratory rate calculated by averaging this time. By doing this, the respiration rate Bn may be calculated.

次に、マイクロプロセッサ45は、後述する図14のステップS74で算出される振幅比率BBRATIOが閾値Thx1(例えば、1100)未満であるか否かを判断する(ステップS20)。振幅比率BBRATIOが閾値Thx1未満である場合には(ステップS20においてYES)、マイクロプロセッサ45は、呼吸数Bnを被検者の平静時の呼吸数として出力して(ステップS22)、処理を終了する。   Next, the microprocessor 45 determines whether the amplitude ratio BBRATIO calculated in step S74 of FIG. 14 described later is less than the threshold Thx1 (for example, 1100) (step S20). If the amplitude ratio BBRATIO is less than the threshold Thx1 (YES in step S20), the microprocessor 45 outputs the respiration rate Bn as the respiration rate of the subject at rest (step S22), and ends the process. .

一方、振幅比率BBRATIOが閾値Thx1以上である場合には(ステップS22においてNO)、マイクロプロセッサ45は、呼吸数Bnを、呼吸領域を含む周波数領域Fbにおける体動数として出力して(ステップS24)、処理を終了する。   On the other hand, when the amplitude ratio BBRATIO is equal to or higher than the threshold Thx1 (NO in step S22), the microprocessor 45 outputs the respiration rate Bn as a body movement number in the frequency range Fb including the breathing range (step S24) , End the process.

マイクロプロセッサ45は、処理が終了した後、再度ステップS10に戻り連続的に繰り返し呼吸領域演算処理を実行する。   After the processing is completed, the microprocessor 45 returns to step S10 again, and continuously and repeatedly executes the breathing region calculation processing.

なお、身体の動きが加わった場合(例えば、振幅比率BBRATIOが1200以上である場合)、通常、体の動きは、1秒間に1動作、つまり1Hz以上の動きが支配的である。そのため、呼吸領域のゆっくりとした動きは劣勢になり、周波数領域Fbの体動数は小さくなる傾向となる。   In addition, when the movement of the body is added (for example, when the amplitude ratio BBRATIO is 1200 or more), the movement of the body is usually dominated by one movement per second, that is, a movement of 1 Hz or more. Therefore, the slow movement of the breathing area becomes inferior, and the body movement frequency of the frequency area Fb tends to decrease.

(心拍領域演算処理)
図13は、実施の形態1に従う監視装置100の心拍領域演算処理の一例を示す図である。
(Heart region arithmetic processing)
FIG. 13 is a diagram showing an example of heart rate region calculation processing of monitoring device 100 according to the first embodiment.

図13を参照して、マイクロプロセッサ45は、ADコンバータ43からI信号ShiおよびQ信号Shqの入力を受け付け、HPF64I,64Qによりハイパスフィルタ処理を実行する(ステップS40)。具体的には、マイクロプロセッサ45は、HPF64IによりI信号Stiの低周波成分(例えば、0.7Hz以下)を除去してI信号Haiを生成し、HPF64QによりQ信号Shqの低周波成分を除去してQ信号Haqを生成する。   Referring to FIG. 13, microprocessor 45 receives inputs of I signal Shi and Q signal Shq from AD converter 43, and executes high-pass filter processing with HPFs 64I and 64Q (step S40). Specifically, the microprocessor 45 removes the low frequency component (for example, 0.7 Hz or less) of the I signal Sti by the HPF 64I to generate the I signal Hai, and removes the low frequency component of the Q signal Shq by the HPF 64Q. To generate a Q signal Haq.

マイクロプロセッサ45は、LPF65I,65Qによりローパスフィルタ処理を実行する(ステップS42)。具体的には、マイクロプロセッサ45は、LPF65IによりI信号Haiの高周波成分(例えば、20Hz以上)を除去してI信号Hbiを生成し、LPF65QによりQ信号Haqの高周波成分を除去してQ信号Hbqを生成する。なお、LPF65I,LPF65Qのカットオフ周波数は、7Hz、10Hz程度の低い周波数であってもよいし、200Hz程度の比較的高い周波数であってもよい。   The microprocessor 45 executes low-pass filter processing by the LPFs 65I and 65Q (step S42). Specifically, the microprocessor 45 removes high frequency components (for example, 20 Hz or more) of the I signal Hai by the LPF 65I to generate the I signal Hbi, and removes high frequency components of the Q signal Haq by the LPF 65Q to generate the Q signal Hbq. Generate The cutoff frequencies of the LPF 65I and the LPF 65Q may be low frequencies of about 7 Hz and 10 Hz, or may be relatively high frequencies of about 200 Hz.

マイクロプロセッサ45は、I信号HbiおよびQ信号Hbqの合成振幅を算出し、当該合成振幅が閾値K2よりも大きいか否かを判断する(ステップS44)。   The microprocessor 45 calculates the combined amplitude of the I signal Hbi and the Q signal Hbq, and determines whether the combined amplitude is larger than the threshold value K2 (step S44).

合成振幅が閾値K2以下である場合(ステップS44においてNO)、マイクロプロセッサ45は、心拍信号は存在せず振幅がノイズレベルであると(すなわち、被検者の心拍は検出されず、心拍数が0bpmであると)判断して(ステップS50)、処理を終了する。   If the synthetic amplitude is equal to or smaller than the threshold K2 (NO in step S44), the microprocessor 45 determines that the heartbeat signal is absent and the amplitude is the noise level (that is, the heartbeat of the subject is not detected; It judges that it is 0 bpm (step S50), and ends the processing.

一方、合成振幅が閾値K2よりも大きい場合(ステップS44においてYES)、マイクロプロセッサ45は、I信号HbiおよびQ信号Hbqの各々について周波数分布データを生成し、当該周波数分布データから信号強度(ピーク)の高い周波数成分を基本周波数として検出する(ステップS46)。具体的には、上述した基本波検出部66I,66Qによる処理が実行される。続いて、マイクロプロセッサ45は、基本周波数から1分間の心拍数を求めた心拍数Hiおよび心拍数Hqを平均化して心拍数Hnを算出する(ステップS48)。なお、マイクロプロセッサ45は、過去のm個(例えば、m=2)の心拍数を記憶しておき、今回平均して算出した心拍数を含めた(m+1)個の心拍数からメディアン値を算出することにより、心拍数Hnを算出してもよい。   On the other hand, when the composite amplitude is larger than threshold value K2 (YES in step S44), microprocessor 45 generates frequency distribution data for each of I signal Hbi and Q signal Hbq, and based on the frequency distribution data, signal strength (peak) The high frequency component of is detected as the fundamental frequency (step S46). Specifically, the processing by the above-described fundamental wave detectors 66I and 66Q is performed. Subsequently, the microprocessor 45 calculates the heart rate Hn by averaging the heart rate Hi and the heart rate Hq for which the heart rate for one minute is obtained from the fundamental frequency (step S48). The microprocessor 45 stores the past m heart rates (for example, m = 2), and calculates a median value from (m + 1) heart rates including the heart rate calculated by averaging this time By doing this, the heart rate Hn may be calculated.

次に、マイクロプロセッサ45は、後述する図14のステップS74で算出される振幅比率BBRATIOが閾値Thx1(例えば、1100)未満であるか否かを判断する(ステップS52)。振幅比率BBRATIOが閾値Thx1未満である場合には(ステップS52においてYES)、マイクロプロセッサ45は、心拍数Hnを被検者の平静時の呼吸数として出力して(ステップS54)、処理を終了する。   Next, the microprocessor 45 determines whether the amplitude ratio BBRATIO calculated in step S74 of FIG. 14 described later is less than the threshold Thx1 (for example, 1100) (step S52). If the amplitude ratio BBRATIO is less than the threshold Thx1 (YES in step S52), the microprocessor 45 outputs the heart rate Hn as the respiratory rate of the subject at rest (step S54), and ends the process. .

一方、振幅比率BBRATIOが閾値Thx1以上である場合には(ステップS52においてNO)、マイクロプロセッサ45は、心拍数Hnを、心拍領域を含む周波数領域Fhにおける体動数として出力して(ステップS56)、処理を終了する。   On the other hand, if the amplitude ratio BBRATIO is equal to or greater than the threshold Thx1 (NO in step S52), the microprocessor 45 outputs the heart rate Hn as a body movement number in the frequency range Fh including the heart rate range (step S56) , End the process.

マイクロプロセッサ45は、処理が終了した後、再度ステップS40に戻り連続的に繰り返し心拍領域演算処理を実行する。   After the processing is completed, the microprocessor 45 returns to step S40 again and continuously and repeatedly executes the heartbeat region calculation processing.

なお、身体の動きが加わった場合(例えば、振幅比率BBRATIOが1200以上である場合)、通常、体の動きは、1秒間に1動作、つまり1Hz以上の動きが支配的である。この場合、心拍領域の速い動きが優勢となるため、微弱な動きの心拍数ではなく、身体の動きを示す体動数が出力される。   In addition, when the movement of the body is added (for example, when the amplitude ratio BBRATIO is 1200 or more), the movement of the body is usually dominated by one movement per second, that is, a movement of 1 Hz or more. In this case, since the fast movement of the heart rate area is dominant, not the heart rate of the weak movement but the body movement frequency indicating the movement of the body is output.

(体動演算処理)
図14は、実施の形態1に従う監視装置100による体動演算処理の一例を示す図である。
(Body movement operation processing)
FIG. 14 is a diagram showing an example of body movement calculation processing by monitoring device 100 according to the first embodiment.

図14を参照して、マイクロプロセッサ45は、ADコンバータ43からI信号StiおよびQ信号Stqの入力を受け付け、体動振幅を算出する(ステップS70)。具体的には、マイクロプロセッサ45は、I信号StiおよびQ信号Stqの合成振幅を算出する。続いて、マイクロプロセッサ45は、算出した合成振幅と閾値K3とに基づいて、体動の有無を判定する(ステップS72)。具体的には、体動振幅が閾値K3以下である場合には、マイクロプロセッサ45は、体動信号は存在せず振幅がノイズレベルであると(すなわち、被検者の体動はなしと)判定する。一方、体動振幅が閾値K3よりも大きい場合には、マイクロプロセッサ45は、被検者の体動はありと判定する。   Referring to FIG. 14, microprocessor 45 receives inputs of I signal Sti and Q signal Stq from AD converter 43, and calculates body movement amplitude (step S70). Specifically, the microprocessor 45 calculates the combined amplitude of the I signal Sti and the Q signal Stq. Subsequently, the microprocessor 45 determines the presence or absence of body movement based on the calculated combined amplitude and the threshold value K3 (step S72). Specifically, when the body movement amplitude is equal to or less than the threshold value K3, the microprocessor 45 determines that there is no body movement signal and that the amplitude is at the noise level (that is, the body movement of the subject is absent). Do. On the other hand, when the body movement amplitude is larger than the threshold value K3, the microprocessor 45 determines that the body movement of the subject is present.

マイクロプロセッサ45は、呼吸領域演算処理において求められた呼吸振幅に対する体動振幅の比率を示す振幅比率BBRATIOを算出する(ステップS74)。続いて、マイクロプロセッサ45は、被検者の接近動作および離反動作を検出する(ステップS76)。   The microprocessor 45 calculates an amplitude ratio BBRATIO indicating the ratio of the body movement amplitude to the respiration amplitude obtained in the breathing area calculation process (step S74). Subsequently, the microprocessor 45 detects the approaching operation and the separating operation of the subject (step S76).

マイクロプロセッサ45は、ステップS70〜ステップS76において算出された情報に基づいて、各種の活動情報を出力する(ステップS78)。具体的には、マイクロプロセッサ45は、所定時間Ts毎に、ステップS70において算出した体動振幅(例えば、最大値、最小値、平均値)、ステップS72において算出した体動の有無の判定結果、ステップS74において算出した振幅比率BBRATIO、ステップS76における被検者の接近動作および離反動作の検出結果(例えば、接近回数、離反回数)を出力する。また、マイクロプロセッサ45は、所定時間Ts内に、体動振幅と閾値Th1とを比較して、監視装置100に被検者が接近しているか否かを判定し、当該判定結果に基づく接近の頻度を出力してもよい。さらに、マイクロプロセッサ45は、体動振幅の平均値と、関係情報Jとに基づいて推定した被検者および監視装置100間の距離を出力してもよい。   The microprocessor 45 outputs various activity information based on the information calculated in steps S70 to S76 (step S78). Specifically, the microprocessor 45 determines the motion amplitude (for example, the maximum value, the minimum value, the average value) calculated in step S70 and the presence or absence of the motion calculated in step S72 every predetermined time Ts, The amplitude ratio BBRATIO calculated in step S74 and the detection result (for example, the number of times of approach, the number of times of separation) of the approaching operation and the separating operation of the subject in step S76 are output. Further, the microprocessor 45 compares the motion amplitude with the threshold value Th1 within a predetermined time Ts to determine whether the subject is approaching the monitoring apparatus 100, and the approach based on the determination result is performed. You may output the frequency. Furthermore, the microprocessor 45 may output the distance between the subject and the monitoring device 100 estimated based on the average value of the body movement amplitude and the relationship information J.

<実施例>
3m×3.6mの部屋に監視装置100を設置して実測された活動情報の実測結果について説明する。
<Example>
The measurement result of the activity information measured by installing the monitoring apparatus 100 in a room of 3 m × 3.6 m will be described.

図15は、実施例に従う監視装置100の設置方式を説明するための図である。図15を参照して、図4(または図5)と同様に、監視装置100は、部屋201bの入口部(図15中のドア)付近に水平に設置される。この実施例では、被検者は、机の前に配置されている椅子に座って(座位姿勢の状態で)、テレビ210を視聴したり机での作業を行なったり、ベッド300に臥床したりする。これらの被検者の動作を監視装置100により監視して、活動情報を出力する。   FIG. 15 is a diagram for explaining an installation method of the monitoring apparatus 100 according to the embodiment. Referring to FIG. 15, similarly to FIG. 4 (or FIG. 5), the monitoring apparatus 100 is horizontally installed near the entrance (the door in FIG. 15) of the room 201b. In this embodiment, the subject sits in a chair placed in front of a desk (in a sitting posture) to watch the television 210, work at a desk, or bed in the bed 300. Do. The monitoring device 100 monitors the operation of the subject and outputs activity information.

図16および図17は、活動情報の実測結果を示す図である。具体的には、図16には、心拍領域を含む周波数領域Fhの体動数(以下、単に「心拍領域の体動数」とも称する。)、呼吸領域を含む周波数領域Fb(以下、単に「呼吸領域の体動数」とも称する。)の体動数、および体動振幅(合成振幅)が示されている。図17には、所定範囲(0〜1500)の体動振幅、振幅比率BBRATIO(正規化値)が示されている。図16および図17の横軸は、時間(分)であり、約30分間の実測結果が示されている。図16および図17中の各活動情報は、いずれも1秒間隔の平均値を示している。   FIG. 16 and FIG. 17 show the measurement results of the activity information. Specifically, in FIG. 16, the body motion number in the frequency range Fh including the heart rate region (hereinafter, also simply referred to as “body motion number in the heart rate region”) and the frequency range Fb including the breathing region (hereinafter simply “ Also referred to as “moving speed of breathing area”), moving speed of moving area (synthesized amplitude) is shown. FIG. 17 shows a body movement amplitude and an amplitude ratio BBRATIO (normalized value) in a predetermined range (0 to 1500). The horizontal axis of FIG. 16 and FIG. 17 is time (minute), and the measurement result of about 30 minutes is shown. Each activity information in FIG. 16 and FIG. 17 indicates an average value at one second intervals.

図16および図17を参照して、被検者は、期間Tk1において座位姿勢でテレビ210等の視聴を行い、期間Tk2において立位姿勢で動作し、期間Tk3において部屋201から退室しており、期間Tk4において立位姿勢/座位姿勢/立位姿勢での動作を繰り返し、期間Tk5において臥床動作を行ない、期間Tk6において起き上がり動作を行なうという一連の動作を行っている。   Referring to FIGS. 16 and 17, the subject watches television 210 or the like in sitting position in period Tk1, operates in a standing position in period Tk2, and leaves room 201 in period Tk3. The operation in the standing posture / sitting posture / standing posture is repeated in the period Tk4, and a crawling operation is performed in the period Tk5, and a rising operation is performed in the period Tk6.

期間Tk1における座位姿勢での動作時の体動振幅と比較して、期間Tk2あるいは期間Tk4における立位姿勢での動作時の体動振幅は非常に大きい。また、ドアから退室するために、立位姿勢で監視装置100に接近した場合(ここでは、監視装置100と被検者との距離は数cmである)には、体動振幅は閾値Th1(例えば、12000)を大幅超えている(図16中の領域Rm1参照)。被検者が部屋201から退室している期間Tk3においては、体動振幅は閾値Th2(例えば、370)付近となっており、ノイズフロアとなっている(図17中の領域Rm3参照)。続いて、被検者が部屋201に入室して、監視装置100から離反すると(図16中の領域Rm2参照)、体動振幅は閾値Th1を徐々に下回っていく。   The body movement amplitude during operation in the standing posture in the period Tk2 or in the period Tk4 is very large compared to the body movement amplitude during the operation in the sitting posture in the period Tk1. When the user approaches the monitoring apparatus 100 in a standing position (here, the distance between the monitoring apparatus 100 and the subject is several centimeters) in order to exit the door (the distance between the monitoring apparatus 100 and the subject is several cm), the body motion amplitude is the threshold Th1 ( For example, it greatly exceeds 12000) (see the region Rm1 in FIG. 16). In a period Tk3 in which the subject is leaving the room 201, the body movement amplitude is in the vicinity of the threshold value Th2 (for example, 370) and is a noise floor (see the area Rm3 in FIG. 17). Subsequently, when the subject enters the room 201 and departs from the monitoring apparatus 100 (see the region Rm2 in FIG. 16), the body movement amplitude gradually falls below the threshold Th1.

呼吸領域の体動数は、座位姿勢時(例えば、期間Tk1)の場合には被検者の平静時の呼吸数である基準値(例えば、17bpm)に近いが(図16中の領域Rb1参照)、立位姿勢時(例えば、期間Tk2,Tk4)の場合には基準値を下回っている(図16中の領域Rb2,Rb3参照)。これは、座位姿勢の場合には呼吸領域の遅い動作が検出され易く、立位姿勢の場合には呼吸領域の遅い動作が検出され難いためである。   Although the body movement frequency in the breathing area is close to a reference value (for example, 17 bpm) which is the respiratory rate of the subject at rest in the sitting posture (for example, the period Tk1), see (Rb1 in FIG. 16) And in the standing posture (for example, in the periods Tk2 and Tk4), they are below the reference values (see the regions Rb2 and Rb3 in FIG. 16). This is because in the case of the sitting posture, the slow movement of the breathing area is easily detected, and in the standing posture, the slow movement of the breathing area is difficult to detect.

心拍領域の体動数は、座位姿勢時(例えば、期間Tk1)の場合には被検者の平静時の心拍数である基準値(例えば、55bpm)に近いが(図16中の領域Rh2参照)、立位姿勢時(例えば、期間Tk2)の場合には基準値を上回っている(図16中の領域Rh3参照)。   Although the body movement frequency in the heart rate region is close to the reference value (for example, 55 bpm) which is the heart rate of the subject in the case of sitting posture (for example, period Tk1), (refer to region Rh2 in FIG. 16) And in the standing posture (for example, period Tk2), the reference value is exceeded (see region Rh3 in FIG. 16).

なお、座位姿勢時(例えば、期間Tk1)において、一部体動数が大きくなっている領域Rh1は、心拍数の2倍波成分を検出している領域である。これは、心拍信号の振幅が小さくなり、心拍信号の基本波成分を検出できず2倍波成分を検出したためである。このような2倍波成分は、除去することが好ましい。例えば、心拍領域の体動数レンジの48bpm〜250bpmを、2倍波成分以下(例えば、50bpm〜99bpm)へ制限する等により、2倍波(あるいは3倍波等)の高調波成分を除去すればよい。期間Tk1において、図16中の領域Rh1で示される2倍波を除去すれば、概ね、平静時の被検者の心拍数を反映すると考えられる。   In the sitting posture (for example, the period Tk1), the region Rh1 in which the body motion speed is partially high is a region in which the second harmonic component of the heart rate is detected. This is because the amplitude of the heartbeat signal decreases and the fundamental wave component of the heartbeat signal can not be detected and the second harmonic component is detected. It is preferable to remove such second harmonic components. For example, by limiting the 48 bpm to 250 bpm of the body motion range of the heart rate region to the second harmonic component or less (for example, 50 bpm to 99 bpm), the harmonic component of the second harmonic (or third harmonic etc.) can be removed. Just do it. It is considered that the heart rate of the subject at rest is generally reflected by removing the second harmonic shown in the region Rh1 in FIG. 16 in the period Tk1.

また、被検者が部屋201から退室しており、呼吸数がゼロで、人の動きが検出されない場合には、正規化された振幅比率は約1000と定義されている。そのため、期間Tk3においては、振幅比率は約1000となる。座位姿勢時の期間Tk1においては、振幅比率は1500以下で小さく(図17中の領域Ra1)、2倍波を除去した場合の心拍領域の体動数は、概ね基準値(例えば、55bpm)に近くなっている。特に、振幅比率が1100以下である場合には(図17中の領域Ra2参照)、心拍領域の体動数は55bpmであり(図16中のRh2参照)、被検者の平静時の心拍数(すなわち、基準値)とほぼ一致する。   In addition, when the subject is out of the room 201, the respiratory rate is zero, and the movement of a person is not detected, the normalized amplitude ratio is defined as about 1000. Therefore, the amplitude ratio is approximately 1000 in the period Tk3. In period Tk1 at the sitting posture, the amplitude ratio is small at 1500 or less (region Ra1 in FIG. 17), and the body movement number in the heart rate region when the second harmonic wave is removed is approximately the reference value (for example, 55 bpm) It's getting close. In particular, when the amplitude ratio is 1100 or less (see area Ra2 in FIG. 17), the body movement frequency in the heart rate area is 55 bpm (see Rh2 in FIG. 16), and the heart rate of the subject at rest (Ie, substantially match the reference value).

また、立位姿勢で動作している期間Tk2,Tk3においては、振幅比率は1500以上となる頻度が多い(図17中の領域Ra3参照)。特に、監視装置100に接近した場合には、振幅比率は急激に大きくなっている。   In addition, in the periods Tk2 and Tk3 operating in the standing posture, the amplitude ratio is often 1500 or more (see area Ra3 in FIG. 17). In particular, when approaching the monitoring device 100, the amplitude ratio is rapidly increasing.

また、臥床動作を行なっている期間Tk5のうち、被検者の動きが検出できる期間において振幅比率は1500程度となっているが、被検者の呼吸を検出できなくなると、振幅比率は1000となっている(図17中の領域Ra4参照)。しかし、期間Tk5の体動振幅(図17中の領域Rm4参照)は、被検者が退室している期間Tk3の体動振幅(図17中の領域Rm3参照)と比較してばらつきがある。そのため、各期間における体動振幅の平均値および標準偏差を算出して比較することにより、被検者が退室しているのか、被検者が臥床動作を行っているのかを判定できる。なお、期間Tk5のうち、被検者の動きが検出できる期間において呼吸領域の体動数および心拍領域の体動数は、基準値付近となっているが、被検者の動きが微小になると、呼吸領域の体動数および心拍領域の体動数は0bpmとなっている(図16中の領域Rb4,Rh4参照)。   In addition, the amplitude ratio is about 1500 in the period in which the movement of the subject can be detected during the period Tk5 in which the patient is performing bed rest operation, but when the respiration of the subject can not be detected, the amplitude ratio is 1000 (Refer to area Ra4 in FIG. 17). However, the body movement amplitude in the period Tk5 (see the area Rm4 in FIG. 17) has a variation as compared to the body movement amplitude in the period Tk3 in which the subject is leaving (see the area Rm3 in FIG. 17). Therefore, by calculating and comparing the average value and the standard deviation of the body movement amplitude in each period, it can be determined whether the subject is out of the room or whether the subject is performing the bed rest operation. In the period Tk5, in the period in which the movement of the subject can be detected, the body movement number in the breathing area and the body movement number in the heart rate area are near the reference value, but when the movement of the subject becomes minute The body movement speed in the breathing area and the movement speed in the heart rate area are 0 bpm (see the areas Rb4 and Rh4 in FIG. 16).

次に、活動情報の出力例について説明する。図18は、実施の形態1に従う活動情報の出力例を示す図である。なお、監視装置100は、図15に示すように設置されているとする。図18を参照して、2日分(48時間分)の活動情報が示されている。具体的には、9月10日の午前7時から午後10時までの時間帯Tu1、9月10日の午後10時から9月11日の午前7時までの時間帯Tu2、9月11日の午前7時から午後10時までの時間帯Tu3、9月11日の午後10時から9月12日の午前7時までの時間帯Tu4の4つの時間帯の各々について、活動情報が示されている。   Next, an output example of the activity information will be described. FIG. 18 is a diagram showing an output example of activity information according to the first embodiment. In addition, it is assumed that the monitoring apparatus 100 is installed as shown in FIG. Referring to FIG. 18, activity information for two days (for 48 hours) is shown. Specifically, the time zone Tu1 from 7 am to 10 pm on September 10, the time zone Tu2 from 10 pm on September 10 to 7 am on September 11th, September 11 The activity information is shown for each of the four time zones Tu3 from 7 am to 10 pm and the time zone Tu4 from 10 pm on September 11 to 7 am on September 12 ing.

また、活動情報として、振幅比率の最大値および平均値、体動振幅の平均値、監視装置100から1m以内に接近した接近回数、心拍領域体動数の平均値、心拍数の平均値、呼吸領域体動数の平均値、呼吸数の平均値が示されている。   In addition, as activity information, maximum value and average value of amplitude ratio, average value of body movement amplitude, number of approaches approaching within 1 m from monitoring device 100, average value of heart rate area movement number, average value of heart rate, respiration The average value of the region motion frequency and the average value of the respiration rate are shown.

例えば、9月10日の活動時間帯である時間帯Tu1と比較して、9月11日の活動時間帯である時間帯Tu3では、振幅比率が高く体動振幅が大きいことから、被検者は前日よりも活発に活動していると推定される。このことは、時間帯Tu1に対して時間帯Tu3では、心拍領域の体動数が多く、呼吸領域の体動数が少ない(すなわち、呼吸領域の遅い動作の検出が少ない)ことからも推定できる。   For example, compared with the time zone Tu1 which is the active time zone of September 10, in the time zone Tu3 which is the active time zone of September 11, since the amplitude ratio is high and the body movement amplitude is large, the subject Is estimated to be more active than the previous day. This can also be estimated from the fact that in the time zone Tu3 the motion frequency in the heart rate region is high and the motion frequency in the breathing region is low in the time zone Tu1 (that is, detection of slow motion in the breathing region is low). .

また、心拍領域の体動数と心拍数との比較、呼吸領域の体動数と呼吸数との比較により、被検者の平静時の心拍数および呼吸数に対して、心拍領域の身体の動き(比較的速い動き)、呼吸領域の身体の動き(比較的遅い動き)がどのような関係にあるのかを把握することができる。   Also, by comparing the body motion rate of the heart rate region with the heart rate, and the comparison with the body motion rate of the breathing region with the respiration rate, the heart rate and respiration rate of the subject at rest will be compared with that of the body of the heart rate region. It is possible to grasp the relationship between movement (relatively fast movement) and physical movement (relatively slow movement) in the breathing area.

さらに、時間帯Tu1に対して時間帯Tu3では、接近回数が多いため、部屋201への入退室が前日よりも多いと推定される。このような場合、図18に示す出力例を見た介護者は、被検者に対してその理由等を確認することができる。   Furthermore, in the time zone Tu3 with respect to the time zone Tu1, it is estimated that the number of access times to the room 201 is larger than in the previous day because the number of approaches is large. In such a case, the caregiver who has seen the output example shown in FIG. 18 can confirm the reason and the like for the subject.

また、例えば、9月10日から9月11日の睡眠時間帯である時間帯Tu2と比較して、9月11日から9月12日の睡眠時間帯である時間帯Tu4では、振幅比率の平均値および最大値がともに低く、体動振幅も低い。このことは、時間帯Tu2に対して時間帯Tu4では、被検者の眠りが深く熟睡できていたと推定される。これは、時間帯Tu3において、被検者が活発に動いていたためであると想定することもできる。   Also, for example, compared with the time zone Tu2 which is the sleep time zone of September 10 to September 11, the time period Tu4 which is the sleep time zone of September 11 to September 12 has an amplitude ratio of Both the mean and maximum values are low, and the motion amplitude is also low. It is estimated that the subject sleeps deeply in deep sleep in the time zone Tu4 with respect to the time zone Tu2. It can be assumed that this is because the subject is actively moving in the time zone Tu3.

このように、日々の生活の中で被検者が活発に活動しているのか、元気がなくなってきているのか、部屋の入退室の頻度、睡眠状態等を推定し、被検者の活動状態を把握することができる。   In this way, it is estimated whether the subject is actively working in his daily life, whether he is losing energy, the frequency of entering and leaving the room, the sleep state, etc., and the subject's activity state Can understand.

<利点>
実施の形態1によると、被検者の体動に関する情報を監視することにより、当該被検者の活動状態を把握することができる。例えば、部屋の中で、被検者が活発に動いているのか、安静にしているのか、それとも退室中なのかを把握することができる。また、被検者が立位姿勢で歩行している状況であれば監視装置100との距離を推定することができる。さらに、呼吸領域の体動数および心拍領域の体動数に基づいて、比較的遅い動作が多いのか、比較的速い動作が多いのかを推定することもできる。
<Advantage>
According to the first embodiment, the activity state of the subject can be grasped by monitoring the information related to the body movement of the subject. For example, in a room, it can be grasped whether the subject is actively moving, resting, or leaving the room. In addition, if the subject is walking in a standing posture, the distance to the monitoring device 100 can be estimated. Furthermore, it is also possible to estimate whether the number of relatively slow motions or the number of relatively fast motions is large based on the motion frequency of the breathing area and the motion frequency of the heart rate region.

[実施の形態2]
実施の形態2では、実施の形態1とは異なる監視装置100の設置方式について説明する。実施の形態1では、監視装置100を部屋201の入口部203周辺に設置する構成について説明したが、実施の形態2では、被検者が部屋201内で普段過ごしている場所周辺に設置する構成について説明する。例えば、被検者は介護が必要な老人であり、概ね、部屋201内のベッド300上で過ごしているとする。
Second Embodiment
In the second embodiment, an installation method of the monitoring apparatus 100 different from the first embodiment will be described. In the first embodiment, the configuration in which the monitoring apparatus 100 is installed around the entrance portion 203 of the room 201 has been described, but in the second embodiment, the configuration is installed around the place where the subject usually spends in the room 201. Will be explained. For example, it is assumed that the subject is an old man who needs nursing care and generally spends on the bed 300 in the room 201.

図19は、実施の形態2に従う監視装置100の設置方式を説明するための図である。具体的には、図19(a)は、ベッド上の被検者を部屋の天井側から見た場合の概略図(平面図)である。図19(b)は、ベッド上の被検者を部屋の側面側から見た場合の概略図(側面図)である。ここでは、被検者は、ベッド300上で、座位状態あるいは臥床状態で、収納台205に載置されたテレビ210を視聴しているものとする。   FIG. 19 is a diagram for illustrating an installation method of monitoring apparatus 100 according to the second embodiment. Specifically, FIG. 19A is a schematic view (plan view) when the subject on the bed is viewed from the ceiling side of the room. FIG. 19B is a schematic view (side view) of the subject on the bed as viewed from the side of the room. Here, it is assumed that the subject is watching the television 210 placed on the storage stand 205 on the bed 300 in the sitting position or the sitting position.

監視装置100は、ベッド300付近の収納台205に設置されている。ベッド300と監視装置100との距離は、例えば、数十センチ〜1.5m程度と近く、被検者と監視装置100との距離も近い。被検者がベッド300に臥床している場合であっても、ピーク方向線121上に当該被検者は存在している。これにより、ベッド300周辺部、ベッド300に臥床している被検者の動作を、領域線123A,123Bにより精度よく検出できる。   The monitoring apparatus 100 is installed on a storage stand 205 near the bed 300. The distance between the bed 300 and the monitoring device 100 is, for example, about several tens of centimeters to about 1.5 m, and the distance between the subject and the monitoring device 100 is also close. Even when the subject is lying on the bed 300, the subject is present on the peak direction line 121. As a result, the movement of the subject lying on the bed 300 in the periphery of the bed 300 can be accurately detected by the area lines 123A and 123B.

また、図19の例では、被検者がベッド300から起き上がった場合には、ピーク方向線121上に当該被検者が存在し、かつ監視装置100から被検者が接近する動作(すなわち、接近動作)を主に行なっている。一方、被検者がベッド300に臥床する場合には、ピーク方向線121上に当該被検者が存在し、かつ監視装置100に被検者が離反する動作(すなわち、離反動作)を主に行なっている。   Further, in the example of FIG. 19, when the subject gets up from the bed 300, the subject is present on the peak direction line 121 and the subject approaches from the monitoring device 100 (that is, Approach) is mainly performed. On the other hand, when the subject lies on the bed 300, the subject is present on the peak direction line 121, and the operation (that is, the detachment operation) in which the subject is detached from the monitoring apparatus 100 is mainly performed. I am doing.

被検者が介護者である場合には、手をついて起き上がったり、ベッドサイドの手すりを持って起き上がったりするため、接近動作および離反動作の両方が検出される。そこで、監視装置100は、動作の継続期間において、被検者の接近動作の回数が離反動作の回数よりも多いと判断した場合には被検者が起き上がったと判定し、被検者の離反動作の回数が接近動作の回数よりも多いと判断した場合には被検者が臥床したと判定してもよい。   When the subject is a carer, both approaching motion and disengaging motion are detected because the patient lifts up with his hands or lifts with the bedside handrail. Therefore, if the monitoring apparatus 100 determines that the number of approaching movements of the subject is greater than the number of separating actions during the duration of the action, the monitoring apparatus 100 determines that the subject has risen up, and the separating action of the subject If it is determined that the number of times is greater than the number of approaching actions, it may be determined that the subject has been in bed.

また、被検者が立位姿勢で監視装置100に近づくと、体動振幅および振幅比率が急激に上昇する。そのため、監視装置100は、体動振幅(または振幅比率)が所定の閾値以上になった場合に、被検者が離床したと判定してもよい。監視装置100は、被検者が起き上がったと判定した場合、警告情報として、例えば「まだ、ベッドから降りないで下さい」といったメッセージを音声出力してもよい。   In addition, when the subject approaches the monitoring device 100 in a standing posture, the body motion amplitude and the amplitude ratio increase rapidly. Therefore, the monitoring apparatus 100 may determine that the subject has left the bed when the body movement amplitude (or the amplitude ratio) becomes equal to or greater than a predetermined threshold. If it is determined that the subject has risen, the monitoring apparatus 100 may output, for example, a message such as “Don't get out of bed yet” as warning information.

図19に示す監視装置100の設置例において、心拍領域の体動数が0bpm、呼吸領域の体動数が0bpm、体動振幅が閾値Th2付近であり、振幅比率が1000である場合には、被検者が退室したと考えられる。   In the installation example of the monitoring apparatus 100 shown in FIG. 19, when the body movement speed in the heart rate area is 0 bpm, the body movement speed in the breathing area is 0 bpm, the body movement amplitude is near the threshold Th2, and the amplitude ratio is 1000, It is considered that the subject has left the room.

なお、実施の形態2では、監視装置100と被検者との距離が近いため、心拍信号の振幅が大きく、基本周波数を精度よく検出できると考えられる。例えば、他の監視装置100を図4に示すように入口部203付近にさらに設置した場合には、2つの監視装置100により心拍領域の体動数が取得されるが、精度を考慮して、収納台205に設置された監視装置100により取得された心拍領域を採用すればよい。   In the second embodiment, since the distance between the monitoring apparatus 100 and the subject is short, the amplitude of the heartbeat signal is large, and it is considered that the fundamental frequency can be detected with high accuracy. For example, when another monitoring device 100 is further installed in the vicinity of the entrance 203 as shown in FIG. 4, the two monitoring devices 100 acquire the body movement number in the heart rate region, but in consideration of the accuracy, The heart rate area acquired by the monitoring device 100 installed on the storage stand 205 may be employed.

実施の形態2によると、ベッド300から被検者が起き上がり動作が行なわれた場合に警告情報を出力できる。その他の利点は、実施の形態1と同様である。   According to the second embodiment, it is possible to output warning information when the subject gets up from the bed 300 and performs an operation. The other advantages are the same as in the first embodiment.

[実施の形態3]
実施の形態3では、実施の形態1および2とは異なる監視装置100の設置方式について説明する。実施の形態3では、監視装置100は、店内(例えば、コンビニエンスストア内)のレジ台に設置される。特に、夜中のコンビニエンスストアでは、店員は、常時レジ台に居ることはなく、顧客が買い物と済ませたら、レジに向かうことが多い。そのため、監視装置100によりレジに向かう顧客を検出する構成について説明する。
Third Embodiment
In the third embodiment, an installation method of the monitoring apparatus 100 different from the first and second embodiments will be described. In the third embodiment, the monitoring device 100 is installed on a cashier in a store (for example, in a convenience store). In particular, at a convenience store in the middle of the night, the clerk is not always on the cash register, and often goes to the cash register when the customer finishes shopping. Therefore, a configuration in which the monitoring device 100 detects a customer heading for the cash register will be described.

図20は、実施の形態3に従う監視装置100の設置方式を説明するための図である。図20を参照して、監視装置100は、店211内において、レジ212が載置されたレジ台213に取り付けられている。買い物を済ませた被検者は、立位姿勢で歩行して、レジ台213に近づいてくる。監視装置100は、被検者の接近動作を検出し、被検者との距離が所定距離未満になった場合(例えば、体動振幅が所定閾値以上となった場合)には、警告情報を音声等で出力することができる。   FIG. 20 is a diagram for describing an installation method of the monitoring apparatus 100 according to the third embodiment. Referring to FIG. 20, monitoring apparatus 100 is attached to cash register table 213 on which cash register 212 is placed in store 211. The subject who has finished shopping walks in a standing posture and approaches the cash register 213. The monitoring apparatus 100 detects the approaching motion of the subject, and when the distance to the subject is less than a predetermined distance (for example, when the body movement amplitude becomes equal to or more than a predetermined threshold), the warning information is displayed. It can be output by voice or the like.

実施の形態3によると、店内においてレジ第213に近づいてくる被検者を検出し、警告情報を出力できる。その他の利点は、実施の形態1と同様である。   According to the third embodiment, it is possible to detect a subject approaching the cash register 213 in the store and output warning information. The other advantages are the same as in the first embodiment.

[その他の実施の形態]
その他の実施の形態として、コンピュータを機能させて、上述の実施の形態で説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)、ROM、RAMおよびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
[Other Embodiments]
As another embodiment, a program can be provided that causes a computer to function to execute the control as described in the above embodiments. Such a program is recorded as a program product on a non-temporary computer readable recording medium such as a flexible disk attached to a computer, a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a ROM, a RAM and a memory card. It can also be provided. Alternatively, the program can be provided by being recorded in a recording medium such as a hard disk built in the computer. Also, the program can be provided by downloading via a network.

プログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム(OS)の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずOSと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。   The program may call a required module among program modules provided as a part of an operating system (OS) of a computer in a predetermined arrangement at a predetermined timing to execute processing. In that case, the program itself does not include the above module, and the processing is executed in cooperation with the OS. A program that does not include such a module may also be included in the program according to the present embodiment.

また、本実施の形態にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。   Also, the program according to the present embodiment may be provided by being incorporated into a part of another program. Also in this case, the program itself does not include a module included in the other program, and the process is executed in cooperation with the other program. Programs incorporated into such other programs may also be included in the program according to the present embodiment.

また、上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。   Further, the configuration exemplified as the above-described embodiment is an example of the configuration of the present invention, and can be combined with another known technique, and part of the configuration is omitted without departing from the scope of the present invention. For example, it is possible to change and configure.

さらに、上述した実施の形態において、他の実施の形態で説明した処理や構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。   Furthermore, in the embodiment described above, the processes and configurations described in the other embodiments may be adopted appropriately and implemented.

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   It should be understood that the embodiments disclosed herein are illustrative and non-restrictive in every respect. The scope of the present invention is indicated not by the above description but by the claims, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the claims.

21 発振回路、22A,22B,145A〜145D 増幅器、25 送信アンテナ、30 受信アンテナ、32I,32Q ミキサ、38 90度移相器、41 アナログ信号処理回路、43 ADコンバータ、45 マイクロプロセッサ、54 出力制御部、55 ネットワーク、60 心拍演算部、66I,66Q,72I,72Q 基本波検出部、67 心拍平均処理部、70 呼吸演算部、73 呼吸平均処理部、80 動作監視部、81 検出部、82 振幅演算部、83 距離推定部、84 比率演算部、85 判定部、100 監視装置、149A〜149D 信号処理回路、152 制御回路、154 メモリ、156 スピーカ、158 通信インターフェイス、160 マイクロ波ドップラセンサ、200 端末装置、201,201b 部屋、203 入口部、205 収納台、206 照明、210 テレビ、212 レジ、213 レジ台、300 ベッド、1000 監視システム。   Reference Signs List 21 oscillator circuit 22A, 22B, 145A to 145D amplifier, 25 transmitting antenna, 30 receiving antenna, 32I, 32Q mixer, 3890 degree phase shifter, 41 analog signal processing circuit, 43 AD converter, 45 microprocessor, 54 output control Parts, 55 networks, 60 heart rate calculating parts, 66I, 66Q, 72I, 72Q fundamental wave detecting parts, 67 heart rate average processing parts, 70 respiration calculating parts, 73 respiration average processing parts, 80 motion monitoring parts, 81 detecting parts, 82 amplitudes Calculation unit, 83 distance estimation unit, 84 ratio calculation unit, 85 determination unit, 100 monitoring device, 149A to 149D signal processing circuit, 152 control circuit, 154 memory, 156 speaker, 158 communication interface, 160 microwave Doppler sensor, 200 terminal Device, 201, 201b Room, 203 entrance, 205 storage stand, 206 lighting, 210 TV, 212 cash register, 213 cash register, 300 beds, 1000 surveillance system.

Claims (8)

被検者を監視するための監視装置であって、
前記被検者に照射されたマイクロ波の反射波を受信する受信部と、
前記反射波の信号から抽出される、前記被検者の体動に関する体動信号に基づいて、前記被検者の動作を監視する監視部と、
前記監視部により監視される前記被検者の動作に基づく活動情報を出力する出力制御部とを備え、
前記活動情報は、前記体動信号の振幅と、低周波数領域における所定期間内の体動数と、高周波数領域における前記所定期間内の体動数のうちの少なくとも一方とを含む、監視装置。
A monitoring apparatus for monitoring a subject, wherein
A receiving unit configured to receive a reflected wave of the microwave irradiated to the subject;
A monitoring unit that monitors an operation of the subject based on a body movement signal related to a body movement of the subject extracted from the signal of the reflected wave;
An output control unit that outputs activity information based on the operation of the subject monitored by the monitoring unit;
The monitoring apparatus includes at least one of an amplitude of the body movement signal, a body movement number within a predetermined period in a low frequency region, and a body movement number within the predetermined period in a high frequency region.
前記被検者の前記監視装置からの距離と、前記体動信号の振幅との関係を示す関係情報を記憶する記憶部をさらに備え、
前記出力制御部は、前記関係情報とに基づく前記距離を出力する、請求項1に記載の監視装置。
The information processing apparatus further includes a storage unit that stores relationship information indicating a relationship between a distance from the monitoring device of the subject and the amplitude of the body movement signal.
The monitoring device according to claim 1, wherein the output control unit outputs the distance based on the relationship information.
前記低周波数領域における前記所定期間内の体動数は、人体の呼吸に対応する周波数領域を含む第1周波数領域における前記所定期間内の体動数であり、
前記高周波数領域における前記所定期間内の体動数は、人体の心拍に対応する周波数領域を含む第2周波数領域における前記所定期間内の体動数である、請求項1または2に記載の監視装置。
The body movement frequency within the predetermined period in the low frequency region is a body movement frequency within the predetermined period in a first frequency region including a frequency region corresponding to the respiration of a human body,
The monitoring according to claim 1 or 2, wherein the body movement frequency in the predetermined period in the high frequency region is a body movement number in the predetermined period in a second frequency region including a frequency region corresponding to a heartbeat of a human body. apparatus.
前記反射波の信号から、前記第1周波数領域に含まれる第1基本周波数の信号を検出する第1の信号検出部をさらに備え、
前記監視部は、前記第1周波数領域における信号の振幅と、前記体動信号の振幅との比率をさらに算出し、
前記出力制御部は、前記比率が所定閾値未満である場合には、前記第1基本周波数に基づいて算出される前記被検者の呼吸数を出力し、前記比率が前記所定閾値以上である場合には、前記第1基本周波数に基づいて算出される、前記第1周波数領域における前記被検者の体動数を出力する、請求項3に記載の監視装置。
And a first signal detection unit that detects a signal of a first fundamental frequency included in the first frequency region from the signal of the reflected wave.
The monitoring unit further calculates a ratio between the amplitude of the signal in the first frequency region and the amplitude of the body movement signal;
When the ratio is less than a predetermined threshold, the output control unit outputs the respiration rate of the subject calculated based on the first fundamental frequency, and the ratio is equal to or more than the predetermined threshold. The monitoring apparatus according to claim 3, wherein the body movement number of the subject in the first frequency region, which is calculated based on the first fundamental frequency, is output.
前記反射波の信号から、前記第2周波数領域に含まれる第2基本周波数の信号を抽出する第2の信号抽出部をさらに備え、
前記出力制御部は、前記比率が前記所定閾値未満である場合には、前記第2基本周波数に基づいて算出される前記被検者の心拍数を出力し、前記比率が前記所定閾値以上である場合には、前記第2基本周波数に基づいて算出される、前記第2周波数領域における前記被検者の体動数を出力する、請求項4に記載の監視装置。
And a second signal extraction unit that extracts a signal of a second fundamental frequency included in the second frequency region from the signal of the reflected wave.
The output control unit outputs the heart rate of the subject calculated based on the second fundamental frequency when the ratio is less than the predetermined threshold, and the ratio is equal to or more than the predetermined threshold. The monitoring device according to claim 4, wherein, in the case, the body movement number of the subject in the second frequency region, which is calculated based on the second fundamental frequency, is output.
前記活動情報は、前記所定期間内に前記体動信号の振幅が基準値以上となる回数と、前記比率とをさらに含む、請求項4または5に記載の監視装置。   The monitoring device according to claim 4 or 5, wherein the activity information further includes the number of times the amplitude of the body movement signal becomes equal to or higher than a reference value within the predetermined period, and the ratio. 前記反射波の信号から、互いに直交するIチャネル信号およびQチャネル信号を生成する信号生成部と、
前記体動信号についての前記Iチャネル信号および前記Qチャネル信号に基づいて、所定時間毎に前記被検者の動作を検出する検出部とを備え、
前記被検者の動作は、前記監視装置に対する前記被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含み、
前記検出部は、前記体動信号についての前記Iチャネル信号および前記Qチャネル信号の位相の進み方に基づいて、前記接近動作および前記離反動作を検出する、請求項1〜6のいずれか1項に記載の監視装置。
A signal generator for generating an I channel signal and a Q channel signal orthogonal to each other from the signal of the reflected wave;
And a detection unit that detects an operation of the subject at predetermined time intervals based on the I channel signal and the Q channel signal of the body movement signal.
The action of the subject includes at least one of an approaching action and an leaving action of the subject with respect to the monitoring device,
The detecting unit detects the approaching operation and the separating operation based on how the phases of the I channel signal and the Q channel signal for the body movement signal advance. The monitoring device described in.
前記出力制御部は、前記監視装置と通信可能に構成された外部装置に前記活動情報を送信する、請求項1〜7のいずれか1項に記載の監視装置。   The monitoring device according to any one of claims 1 to 7, wherein the output control unit transmits the activity information to an external device configured to be able to communicate with the monitoring device.
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