JP2020156667A - Biological information detection device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、電波を利用した生体情報検出装置に関する。 The present invention relates to a biological information detection device using radio waves.
従来、電波を利用した距離測定方法としては、例えば、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によるレーダ（以下「ＦＭ−ＣＷレーダ」という。）を用いた生体状態検出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, as a distance measuring method using radio waves, for example, a biological state detection device using a radar by the FM-CW (Frequency Modulated Continuous Wave) method (hereinafter referred to as "FM-CW radar") has been proposed ( For example, see Patent Document 1).
特許文献１に記載された生体状態検出装置は、周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、送信波と対象物からの反射波との周波数差に基づいて、対象物までの予め定められた距離ごとの強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出するＦＭ−ＣＷレーダと、ＦＭ−ＣＷレーダの検出結果から、生体の呼吸に基づく体動信号を抽出する抽出手段と、体動信号に基づいて生体の姿勢が座位であるか臥位であるか、又は生体の呼吸を判定する判定手段とを備える。 The biological state detection device described in Patent Document 1 transmits a transmitted wave by a frequency-modulated continuous wave to an object including a living body, and based on the frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave from the object, the object. A body motion signal based on the breathing of a living body is extracted from the detection results of an FM-CW radar that detects distance spectrum intensity data that shows the intensity of each predetermined distance to an object in time series and an FM-CW radar. It is provided with an extraction means and a determination means for determining whether the posture of the living body is in the sitting position or the lying position based on the body motion signal, or the breathing of the living body.
生体（通常は人）の姿勢や呼吸数（バイタル値）だけでなく、心拍数（バイタル値）やベッド上に居るか居ないか（在／不在）、ベッドでの起き上がり等の生体に関する情報を取得して生体を監視したいという要請がある。一方、高精度のバイタル値を検出するためには、処理に時間がかかる。 Not only the posture and respiratory rate (vital value) of the living body (usually a person), but also information about the living body such as heart rate (vital value), whether or not it is on the bed (presence / absence), and getting up in bed. There is a request to acquire and monitor the living body. On the other hand, it takes time to detect the vital value with high accuracy.
本発明の目的は、生体のバイタル値を要求される精度に応じて出力することができる生体情報検出装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a biological information detection device capable of outputting vital values of a living body according to a required accuracy.
［１］周波数変調した連続波による送信波を、生体を含む対象物に送信し、前記送信波と前記対象物からの反射波との周波数差に基づいて、前記対象物までの距離毎の強度を時系列的に示す距離スペクトル強度データを検出する検出部と、
前記検出部の検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データとその１つ前の距離スペクトル強度データとの差を前記距離毎に求めた第１の差分データを算出する算出部と、
前記第１の差分データから前記生体のバイタル値に対応する周波数成分を抽出する抽出部と、
前記抽出部の前記周波数成分の出力データに対して計算に用いる時間幅が異なる複数の移動平均処理を行う複数の状態を判定し、前記状態毎に前記移動平均処理した前記バイタル値を出力する状態判定部と、を備えた生体情報検出装置。
［２］前記状態判定部は、前記バイタル値として心拍数を出力する、前記［１］に記載の生体情報検出装置。
［３］前記算出部は、前記現在の距離スペクトル強度データとその前記１つ前の距離スペクトル強度データに対して行った移動平均処理の結果との差を前記距離毎に求めた第２の差分データを算出し、
前記抽出部は、前記第２の差分データから前記生体のバイタル値に対応する周波数成分を抽出し、
前記状態判定部は、前記バイタル値として呼吸数を出力する、前記［１］に記載の生体情報検出装置。
［４］前記第１の差分データに基づいて前記生体の体動の有無を判定する体動判定部と、
前記第２の差分データに基づいて前記生体の存在の有無を判定する存在判定部と、
前記体動判定部及び前記存在判定部の判定結果に応じて前記生体の前記複数の状態のいずれかの状態にあるかを判定し、その判定結果を出力する出力部と、をさらに備えた前記［３］に記載の生体情報検出装置。
［５］前記第１の差分データ及び前記第２の差分データに基づいて前記生体までの距離を検出する距離検出部と、
前記出力部は、前記生体までの距離に基づいて、前記生体の起き上がりの状態を判定する、前記［４］に記載の生体情報検出装置。
[1] A transmitted wave generated by a frequency-modulated continuous wave is transmitted to an object including a living body, and the intensity of each distance to the object is based on the frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave from the object. A detector that detects distance spectrum intensity data that shows the time series,
Based on the detection result of the detection unit, a calculation unit that calculates the first difference data obtained by obtaining the difference between the current distance spectrum intensity data and the previous distance spectrum intensity data for each distance, and a calculation unit.
An extraction unit that extracts a frequency component corresponding to the vital value of the living body from the first difference data,
A state in which a plurality of states in which a plurality of moving average processes having different time widths used for calculation are performed on the output data of the frequency component of the extraction unit are determined, and the vital values processed by the moving average are output for each state. A biological information detection device including a determination unit.
[2] The biometric information detection device according to the above [1], wherein the state determination unit outputs a heart rate as the vital value.
[3] The calculation unit obtains the difference between the current distance spectrum intensity data and the result of the moving average processing performed on the previous distance spectrum intensity data for each distance. Calculate the data,
The extraction unit extracts a frequency component corresponding to the vital value of the living body from the second difference data, and then extracts the frequency component.
The biometric information detection device according to the above [1], wherein the state determination unit outputs a respiratory rate as the vital value.
[4] A body movement determination unit that determines the presence or absence of body movement of the living body based on the first difference data, and
An existence determination unit that determines the presence or absence of the living body based on the second difference data,
The body movement determination unit and an output unit that determines whether the living body is in any of the plurality of states according to the determination results of the presence determination unit and outputs the determination result. The biological information detection device according to [3].
[5] A distance detection unit that detects the distance to the living body based on the first difference data and the second difference data.
The biological information detection device according to the above [4], wherein the output unit determines a rising state of the living body based on the distance to the living body.
本発明によれば、生体のバイタル値を要求される精度に応じて出力することができる。 According to the present invention, the vital value of a living body can be output according to the required accuracy.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each figure, components having substantially the same function are designated by the same reference numerals, and duplicate description thereof will be omitted.
［実施の形態］
図１は、本発明の実施の形態に係る生体情報検出装置が配置されたベッドの一例を示し、（ａ）は平面図、（ｂ）は側面図である。
[Embodiment]
FIG. 1 shows an example of a bed in which a biometric information detection device according to an embodiment of the present invention is arranged, where FIG. 1A is a plan view and FIG. 1B is a side view.
同図に示すベッド１０は、フレーム１１と、マットレス１２とを備える。フレーム１１は、マットレス１２が配置される床板１１０と、床板１１０の頭部側に立設した木製のヘッドボード１１１と、複数本の脚１１２とを備える。ヘッドボード１１１の外側の面１１１ａに生体情報検出装置（以下「センサ」ともいう。）１が配置されている。なお、センサ１をヘッドボード１１１の上部、内部、又は内側の面に配置してもよい。 The bed 10 shown in the figure includes a frame 11 and a mattress 12. The frame 11 includes a floor board 110 on which the mattress 12 is arranged, a wooden head board 111 erected on the head side of the floor board 110, and a plurality of legs 112. A biometric information detection device (hereinafter, also referred to as “sensor”) 1 is arranged on the outer surface 111a of the headboard 111. The sensor 1 may be arranged on the upper surface, the inner surface, or the inner surface of the headboard 111.
センサ１は、例えば、ベッド１０又はその周辺における対象者Ｐの生体情報を検出する。「生体情報」とは、生体の位置や生体の状態等の生体に関する情報をいう。生体情報には、例えば、ベッド１０上の在／不在、活動状態、着床状態、ベッド１０上の姿勢、呼吸数、心拍数（脈拍数）等が含まれる。対象者Ｐは、生体の一例である。なお、生体は、犬、猫等の動物でもよい。また、対象者Ｐは複数でもよい。 The sensor 1 detects, for example, the biological information of the subject P in or around the bed 10. "Biological information" refers to information on a living body such as the position of the living body and the state of the living body. The biological information includes, for example, presence / absence on the bed 10, active state, implantation state, posture on the bed 10, respiratory rate, heart rate (pulse rate), and the like. Subject P is an example of a living body. The living body may be an animal such as a dog or a cat. Further, the number of target persons P may be plural.
センサ１の検出可能距離は、例えば０〜２ｍである。センサ１からの距離に応じて同心円状に、第１の検出エリア（例えば、０．７ｍ以下）１２１、及び第２の検出エリア（０．７ｍを超え２ｍ以下）１２２が設定されている。第１の検出エリア１２１及び第２の検出エリア１２２によりベッド１０をカバーすることができる。なお、センサ１の検出可能距離を例えば０〜３ｍとし、２ｍを超え３ｍ以下の第３の検出エリアを設定してもよい。第３の検出エリアを設定することにより、例えば、ベッド１０のヘッドボード１１１と反対側の方から対象者Ｐが接近する動きを検出することができる。 The detectable distance of the sensor 1 is, for example, 0 to 2 m. A first detection area (for example, 0.7 m or less) 121 and a second detection area (more than 0.7 m and 2 m or less) 122 are set concentrically according to the distance from the sensor 1. The bed 10 can be covered by the first detection area 121 and the second detection area 122. The detectable distance of the sensor 1 may be set to, for example, 0 to 3 m, and a third detection area exceeding 2 m and 3 m or less may be set. By setting the third detection area, for example, the movement of the target person P approaching from the side opposite to the headboard 111 of the bed 10 can be detected.
図２は、センサ１の構成例を示すブロック図である。センサ１は、検出系２と、第１の処理系３と、第２の処理系４と、通信部５とを備える。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the sensor 1. The sensor 1 includes a detection system 2, a first processing system 3, a second processing system 4, and a communication unit 5.
通信部５は、第１の処理系３及び第２の処理系４により得られた生体情報の検出結果を有線又は無線により外部に送信する。外部としては、例えば、対象者Ｐを管理する管理センタ等が考えられる。管理センタは、通信部５から送信された生体情報に基づいて警報を発する等の動作を行う。 The communication unit 5 transmits the detection result of the biometric information obtained by the first processing system 3 and the second processing system 4 to the outside by wire or wirelessly. As the outside, for example, a management center that manages the target person P can be considered. The management center performs an operation such as issuing an alarm based on the biometric information transmitted from the communication unit 5.
（検出系の構成）
検出系２は、ＲＦレーダ２０と、Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１と、周波数変換部２２とを備える。
(Configuration of detection system)
The detection system 2 includes an RF radar 20, an I / Q folding synchronous addition unit 21, and a frequency conversion unit 22.
ＲＦレーダ２０は、周波数変調した連続波による送信波を対象物（生体等の移動体やベッド等の固定物を含む。）に送信し、対象物からの反射波を受信し、送信波と反射波との周波数差（ビート周波数）をＩ信号及びＱ信号（以下「ＩＱ信号」という。）として出力する。送信波は、例えば２４ＧＨｚ帯を用いる。掃引周波数帯域を２００ＭＨｚとした場合、ＲＦレーダ２０は、２４．０５ＧＨｚ〜２４．２５ＧＨｚの範囲で変調した送信波を送信する。なお、周波数帯は、２４ＧＨｚに限られない。 The RF radar 20 transmits a transmitted wave by a frequency-modulated continuous wave to an object (including a moving object such as a living body and a fixed object such as a bed), receives a reflected wave from the object, and receives the transmitted wave and the reflected wave. The frequency difference (beat frequency) from the wave is output as an I signal and a Q signal (hereinafter referred to as "IQ signal"). For example, a 24 GHz band is used as the transmission wave. When the sweep frequency band is 200 MHz, the RF radar 20 transmits a transmitted wave modulated in the range of 24.05 GHz to 24.25 GHz. The frequency band is not limited to 24 GHz.
Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１は、ＲＦレーダ２０から出力されたＩＱ信号の重ね合わせを予め定められた回数繰り返し行う。これによりＩＱ信号のＳＮ比が向上する。 The I / Q folding synchronous addition unit 21 repeatedly superimposes the IQ signals output from the RF radar 20 a predetermined number of times. This improves the SN ratio of the IQ signal.
周波数変換部２２は、Ｉ／Ｑ折畳同期加算部２１から出力されたＩＱ信号をフーリエ変換することにより、対象物までの距離毎の強度（以下、パワーともいう。）を時系列的に示すデータ（以下「距離スペクトル強度データ」ともいう。）を出力する。 The frequency conversion unit 22 indicates the intensity (hereinafter, also referred to as power) for each distance to the object in chronological order by Fourier transforming the IQ signal output from the I / Q folding synchronous addition unit 21. Data (hereinafter, also referred to as "distance spectrum intensity data") is output.
（第１の処理系の構成）
第１の処理系３は、第１の差分データ算出部３０と、スペクトラム変換部３１と、フィルタ部３２と、位置判定部３３と、エリア毎パワー部３４と、第１の動作判定部３５と、ノイズフロア検出部３６と、第１の抽出部３７と、第１のステート判定部３８と、判定テーブル３９０（図４参照）を保持する第３のステート判定部３９とを備える。第１の差分データ算出部３０は、第１の算出部の一例である。なお、第３のステート判定部３９は、第２の処理系４に設けられてもよく、第１の処理系３及び第４の処理系４とは独立して設けられてもよい。第１の動作判定部３５は、体動判定部の一例である。第１のステート判定部３８は、状態判定部の一例である。第３のステート判定部３９は、出力部の一例である。
(Structure of the first processing system)
The first processing system 3 includes a first difference data calculation unit 30, a spectrum conversion unit 31, a filter unit 32, a position determination unit 33, an area-by-area power unit 34, and a first operation determination unit 35. A noise floor detection unit 36, a first extraction unit 37, a first state determination unit 38, and a third state determination unit 39 holding a determination table 390 (see FIG. 4) are provided. The first difference data calculation unit 30 is an example of the first calculation unit. The third state determination unit 39 may be provided in the second processing system 4, or may be provided independently of the first processing system 3 and the fourth processing system 4. The first motion determination unit 35 is an example of the body movement determination unit. The first state determination unit 38 is an example of a state determination unit. The third state determination unit 39 is an example of an output unit.
第１の差分データ算出部３０は、周波数変換部２２から出力される距離スペクトル強度データに予め定められた時間（例えば、２０．４８ｍｓ）の遅延を与える遅延部３０ａと、周波数変換部２２の出力データに遅延部３０ａの出力データを加算する加算部３０ｂとを備える。これにより距離スペクトル強度データと時系列的にその１つ前の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データが得られる。 The first difference data calculation unit 30 includes a delay unit 30a that gives a delay of a predetermined time (for example, 20.48 ms) to the distance spectrum intensity data output from the frequency conversion unit 22, and an output of the frequency conversion unit 22. It is provided with an addition unit 30b that adds the output data of the delay unit 30a to the data. As a result, the difference data obtained by obtaining the difference between the distance spectrum intensity data and the previous distance spectrum intensity data in chronological order for each distance can be obtained.
スペクトラム変換部３１は、第１の差分データ算出部３０からの差分データに対し、連続する複数の周波数ＢＩＮ毎にパワーを求め、それを対数に変換する。 The spectrum conversion unit 31 obtains power for each of a plurality of consecutive frequency BINs with respect to the difference data from the first difference data calculation unit 30, and converts it into a logarithm.
フィルタ部３２は、スペクトラム変換部３１の出力データに対して連続する複数の周波数ＢＩＮ毎に移動平均処理（ローパスフィルタに相当する処理）を行い、処理結果（距離毎のパワー）を第１の動き情報３２ａとして位置判定部３３に出力する。なお、第１の動き情報３２ａには全ての位置のパワーが含まれている。 The filter unit 32 performs moving average processing (processing corresponding to a low-pass filter) for each of a plurality of consecutive frequency BINs on the output data of the spectrum conversion unit 31, and transfers the processing result (power for each distance) to the first movement. It is output to the position determination unit 33 as information 32a. The first motion information 32a includes the power of all positions.
位置判定部３３は、第１の処理系３のフィルタ部３２からの第１の動き情報３２ａと第２の処理系４のフィルタ部４２からの第２の動き情報４２ａのピーク位置（センサ１からピークまでの距離）に基づいて、対象者Ｐのベッド１０上の位置（例えば、センサ１から０．７ｍ以内、センサ１から０．７ｍを超え２ｍ以内、ベッド１０外等）を判定し、それを位置情報３３ａとして第３のステート判定部３９に出力する。 The position determination unit 33 is a peak position (from the sensor 1) of the first motion information 32a from the filter unit 32 of the first processing system 3 and the second motion information 42a from the filter unit 42 of the second processing system 4. Based on the distance to the peak), the position of the subject P on the bed 10 (for example, within 0.7 m from the sensor 1, within 0.7 m from the sensor 1 and within 2 m, outside the bed 10, etc.) is determined. Is output to the third state determination unit 39 as the position information 33a.
第１の処理系３のフィルタ部３２から対象者Ｐの毎分６０回以上の比較的速い第１の動きの情報（例えば、歩行等の体動）３２ａが得られ、第２の処理系４のフィルタ部４２から対象者Ｐの毎分５０回以下の比較的遅い第２の動きの情報（例えば、呼吸数等）４２ａが得られる。 Information on the relatively fast first movement (for example, body movement such as walking) 32a of the subject P at 60 times or more per minute is obtained from the filter unit 32 of the first processing system 3, and the second processing system 4 Information (for example, respiratory rate) 42a of the relatively slow second movement of the subject P at 50 times or less per minute can be obtained from the filter unit 42 of the above.
第１の動き情報３２ａ及び第２の動き情報４２ａには、パワーのピークが発生したときの時間及びセンサ１からの距離が含まれる。したがって、位置判定部３３は、パワーのピークが発生した時間及び距離を追跡することにより、対象者Ｐのベッド１０上の現在の位置及び位置の変化等の位置情報３３ａを検出することができる。 The first motion information 32a and the second motion information 42a include the time when the power peak occurs and the distance from the sensor 1. Therefore, the position determination unit 33 can detect the position information 33a such as the current position on the bed 10 of the subject P and the change in the position by tracking the time and the distance at which the power peak occurs.
また、位置判定部３３は、第１の動き情報３２ａに基づいてセンサ１から対象者Ｐのまでの距離の情報（図６参照）を生成し、これを位置情報３３ａとして第３のステート判定部３９に出力する。図６は、位置判定部３３が出力するセンサ１からの距離の一例を示す図である。図６の横軸は時間（検出単位等）を示す。 Further, the position determination unit 33 generates information on the distance from the sensor 1 to the target person P (see FIG. 6) based on the first motion information 32a, and uses this as the position information 33a as the third state determination unit. Output to 39. FIG. 6 is a diagram showing an example of the distance from the sensor 1 output by the position determination unit 33. The horizontal axis of FIG. 6 indicates time (detection unit, etc.).
エリア毎パワー部３４は、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア１２１、１２２毎のパワーを出力する。すなわち、エリア毎パワー部３４は、第１の差分データ算出部３０から出力された距離スペクトル強度データを、第１の検出エリア１２１に関する距離スペクトル強度データ（以下「第１のエリア動き情報」という。）３４ａと、第２の検出エリア１２２に関する第１のエリア動き情報３４ｂとに分けて出力する。 The power unit 34 for each area outputs the power for each of the areas 121 and 122 by designating the distance range used for the calculation. That is, the area-by-area power unit 34 refers to the distance spectrum intensity data output from the first difference data calculation unit 30 as the distance spectrum intensity data related to the first detection area 121 (hereinafter referred to as “first area motion information”. ) 34a and the first area motion information 34b regarding the second detection area 122 are output separately.
第１の動作判定部３５は、エリア毎パワー部３４が出力したエリア１２１、１２２毎の第１のエリア動き情報３４ａ、３４ｂと、ノイズフロア検出部３６が検出した最小ノイズフロア３６ａとに基づいて、第１の検出エリア１２１及び第２の検出エリア１２２における対象者Ｐの体動の有無を判定し、判定結果を動作情報３５ａ（図７参照）として第３のステート判定部３９に出力する。 The first operation determination unit 35 is based on the first area motion information 34a and 34b for each of the areas 121 and 122 output by the power unit 34 for each area and the minimum noise floor 36a detected by the noise floor detection unit 36. , The presence or absence of body movement of the target person P in the first detection area 121 and the second detection area 122 is determined, and the determination result is output to the third state determination unit 39 as operation information 35a (see FIG. 7).
すなわち、第１の動作判定部３５は、第１の検出エリア１２１及び第２の検出エリア１２２におけるパワーが最小ノイズフロア３６ａを超え、さらに閾値以上に変動した場合、その位置で対象者Ｐの体動があったと判定する。 That is, when the power in the first detection area 121 and the second detection area 122 exceeds the minimum noise floor 36a and further fluctuates above the threshold value, the first motion determination unit 35 determines the body of the subject P at that position. Judge that there was movement.
第１の動作判定部３５は、エリア毎パワー部３４が出力する第１のエリア動き情報３４ａ、３４ｂのいずれか一方が予め定められた時間（例えば２秒）のパワーの平均値が体動の閾値（例えば、２０ｄＢ）以上の場合（図７のａ、ｃ、ｄ参照）、体動が「有」の動作情報３５ａを第３のステート判定部３９に出力する。また、第１の動作判定部３５は、エリア毎パワー部３４が出力する第１のエリア動き情報３４ａ、３４ｂの両方が予め定められた時間（例えば２秒）のパワーの平均値が体動の閾値（例えば、２０ｄＢ）未満の場合（図７のｂ参照）、体動が「無」の動作情報３５ａを第３のステート判定部３９に出力する。 In the first motion determination unit 35, the average value of the power of one of the first area motion information 34a and 34b output by the power unit 34 for each area for a predetermined time (for example, 2 seconds) is the body motion. When the threshold value (for example, 20 dB) or more (see a, c, d in FIG. 7), the operation information 35a in which the body movement is “yes” is output to the third state determination unit 39. Further, in the first motion determination unit 35, the average value of the powers of both the first area motion information 34a and 34b output by the power unit 34 for each area for a predetermined time (for example, 2 seconds) is the body motion. When it is less than the threshold value (for example, 20 dB) (see b in FIG. 7), the operation information 35a in which the body movement is “none” is output to the third state determination unit 39.
ノイズフロア検出部３６は、第１の検出エリア１２１におけるパワーの最小値を追跡することで最小ノイズフロア３６ａ（図７参照）を検出する。但し、最小ノイズフロア３６ａは、値が極端に変化しないように変化量を制限している。 The noise floor detection unit 36 detects the minimum noise floor 36a (see FIG. 7) by tracking the minimum value of the power in the first detection area 121. However, the minimum noise floor 36a limits the amount of change so that the value does not change extremely.
第１の抽出部３７は、第１の差分データ算出部３０から出力された差分データから心拍数を抽出する。第１の抽出部３７は、バンドバスフィルタ３７０と、オートゲイン３７１と、櫛型フィルタ３７２と、ピーク毎ＳＮ比算出部３７３とを備える。 The first extraction unit 37 extracts the heart rate from the difference data output from the first difference data calculation unit 30. The first extraction unit 37 includes a bandpass filter 370, an auto gain 371, a comb filter 372, and a peak-to-peak SN ratio calculation unit 373.
バンドパスフィルタ３７０は、第１の差分データ算出部３０から出力された差分データのうち一般の人の心拍の周波数成分（例えば、５０〜１５０ｂｐｍ）が通過するようにフィルタ係数が設定されている。 In the bandpass filter 370, the filter coefficient is set so that the frequency component (for example, 50 to 150 bpm) of the heartbeat of a general person among the difference data output from the first difference data calculation unit 30 passes through.
オートゲイン３７１は、バンドパスフィルタ３７０の出力信号の平均パワーが所定の値になるようにゲインを調整し、位相差０°のＩ信号３７１ａ（図８（ａ）参照）、及び位相差９０°のＱ信号３７１ｂ（図８（ｂ）参照）を出力する。図８（ａ）、（ｂ）は、オートゲイン３７１の出力信号の一例を示す図である。図８（ａ）、（ｂ）の横軸は時間（秒）を示し、縦軸はパワー（ｄＢ）を示す。図８（ａ）、（ｂ）に示すように、バンドパスフィルタ３７０を通過させることにより、心拍数を含む信号３７１ａ、３７１ｂが得られることが分かる。 The auto gain 371 adjusts the gain so that the average power of the output signal of the bandpass filter 370 becomes a predetermined value, and has an I signal 371a with a phase difference of 0 ° (see FIG. 8A) and a phase difference of 90 °. Q signal 371b (see FIG. 8B) is output. 8 (a) and 8 (b) are diagrams showing an example of an output signal of the auto gain 371. The horizontal axis of FIGS. 8A and 8B shows time (seconds), and the vertical axis shows power (dB). As shown in FIGS. 8A and 8B, it can be seen that the signals 371a and 371b including the heart rate can be obtained by passing through the bandpass filter 370.
櫛型フィルタ３７２は、検出された信号から心拍数を特定し、ピーク毎ＳＮ比算出部３７３は、周期性（ピーク）を評価することにより、安定的に心拍数を出力する。 The comb-shaped filter 372 identifies the heart rate from the detected signal, and the peak-to-peak SN ratio calculation unit 373 evaluates the periodicity (peak) to stably output the heart rate.
第１のステート判定部３８は、図３に示す「待ち」、「探索」、「収束」、「安定」のいずれの状態であるかを判定し、「探索」、「収束」、「安定」の各状態の心拍数を心拍情報３８ａとして通信部５に出力する。なお、以下は第１のステート判定部３８について説明するが、第２のステート判定部４８においても検出対象以外は第１のステート判定部３８と同様であるので、説明を省略する。 The first state determination unit 38 determines which of the "waiting", "searching", "converging", and "stable" states shown in FIG. 3 is, and "searching", "converging", and "stable". The heart rate of each state is output to the communication unit 5 as heart rate information 38a. The first state determination unit 38 will be described below, but the second state determination unit 48 is the same as the first state determination unit 38 except for the detection target, and thus the description thereof will be omitted.
具体的には、「待ち」の状態のときに第３のステート判定部３９から「着床」の状態になったことが通知されると、「探索」に移行する。「探索」では、第１の抽出部３７からの出力データに対して計算に用いられる時間幅が比較的短い移動平均を行う。ＳＮ比が低いが「探索」に移行してから短い時間（例えば、数十秒以下）で心拍数を算出することができる。「探索」の状態が予め定められた時間継続すると、「収束」に移行する。「収束」では、第１の抽出部３７からの出力データに対して計算に用いられる時間幅が比較的長い移動平均を行う。まだＳＮ比が低いが「探索」よりは精度の高い心拍数を「収束」に移行してから短い時間（例えば、数十秒以下）で算出することができる。「収束」の状態が予め定められた時間継続すると、「安定」に移行する。「安定」では、第１の抽出部３７からの出力データに対して計算に用いられる時間幅が比較的長い移動平均を行うことで、ＳＮ比の高くなるため、「収束」よりも精度の高い心拍数を算出することができる。複数の段階で心拍数を算出することにより、長い時間待たなくても低い精度であるが心拍数を知ることができる。 Specifically, when the third state determination unit 39 notifies that the state of "landing" has been reached in the "waiting" state, the process proceeds to "search". In the "search", a moving average with a relatively short time width used for calculation is performed on the output data from the first extraction unit 37. Although the SN ratio is low, the heart rate can be calculated in a short time (for example, several tens of seconds or less) after the transition to "search". When the state of "search" continues for a predetermined time, it shifts to "convergence". In "convergence", a moving average with a relatively long time width used for calculation is performed on the output data from the first extraction unit 37. Although the signal-to-noise ratio is still low, the heart rate, which is more accurate than "search", can be calculated in a short time (for example, several tens of seconds or less) after shifting to "convergence". When the state of "convergence" continues for a predetermined time, it shifts to "stable". In "stable", the SN ratio is increased by performing a moving average with a relatively long time width used for calculation for the output data from the first extraction unit 37, so that the accuracy is higher than in "convergence". The heart rate can be calculated. By calculating the heart rate in a plurality of steps, it is possible to know the heart rate with low accuracy without waiting for a long time.
第３のステート判定部３９は、位置判定部３３からの位置情報３３ａ、第１の動作判定部３５からの動作情報３５ａ、及び第２の動作判定部４５からの在／不在情報４５ａに基づいて、図５の判定テーブル３９０に従い、現在の対象者Ｐの状態（ステート）が図４に示す「着床」、「寝ている」、「寝た状態で体動」、「起き上がり」、「離床」のいずれの状態にあるかを判定し、その判定結果を姿勢情報３９ａとして通信部５に出力する。 The third state determination unit 39 is based on the position information 33a from the position determination unit 33, the operation information 35a from the first operation determination unit 35, and the presence / absence information 45a from the second operation determination unit 45. According to the determination table 390 of FIG. 5, the current state of the subject P is “implantation”, “sleeping”, “moving while sleeping”, “getting up”, and “getting out of bed” as shown in FIG. The state of "" is determined, and the determination result is output to the communication unit 5 as posture information 39a.
図５は、判定テーブル３９０の一例を示す図である。判定テーブル３９０は、状態として、「着床」、「寝ている」、「寝た状態で体動」、「起き上がり」、「離床」を有する。判定テーブル３９０中の「ベッド」は対象者Ｐが存在する位置がベッド１０の位置であることを示し、「０．７ｍ超え」はセンサ１から対象者Ｐまでの距離が０．７ｍを超えたことを示し、「ベッド外」は対象者Ｐがベッド１０に存在しなくなったことを示す。判定テーブル３９０中の「有」は対象者Ｐに体動があったことを示し、「無」は対象者Ｐに体動がなかったことを示し、「在」は対象者Ｐがベッド１０の上に存在していることを示し、「不在」は対象者Ｐがベッド１０の上に存在していないことを示す。 FIG. 5 is a diagram showing an example of the determination table 390. The determination table 390 has "implantation", "sleeping", "body movement in a sleeping state", "getting up", and "getting out of bed" as states. "Bed" in the determination table 390 indicates that the position where the subject P exists is the position of the bed 10, and "exceeding 0.7 m" means that the distance from the sensor 1 to the subject P exceeds 0.7 m. "Outside the bed" indicates that the subject P no longer exists in the bed 10. "Yes" in the judgment table 390 indicates that the subject P had a body movement, "None" indicates that the subject P had no body movement, and "Presence" indicates that the subject P had no body movement. "Absent" indicates that the subject P is not present on the bed 10.
（第２の処理系の構成）
第２の処理系４は、第２の差分データ算出部４０と、スペクトラム変換部４１と、フィルタ部４２と、エリア毎パワー部４４と、第２の動作判定部４５と、ノイズフロア検出部４６と、第２の抽出部４７と、第２のステート判定部４８とを備える。第２の差分データ算出部４０は、第２の算出部の一例である。第２のステート判定部４８は、状態判定部の一例である。第２の動作判定部４５は、存在判定部の一例である。
(Structure of the second processing system)
The second processing system 4 includes a second difference data calculation unit 40, a spectrum conversion unit 41, a filter unit 42, an area-by-area power unit 44, a second operation determination unit 45, and a noise floor detection unit 46. A second extraction unit 47 and a second state determination unit 48 are provided. The second difference data calculation unit 40 is an example of the second calculation unit. The second state determination unit 48 is an example of a state determination unit. The second operation determination unit 45 is an example of the existence determination unit.
第２の差分データ算出部４０は、周波数変換部２２から出力される距離スペクトル強度データに予め定められた時間（例えば、２０．４８ｍｓ）の遅延を与えるとともに、周波数変換部２２から出力される距離スペクトル強度データに対して移動平均処理を行う移動平均部４０ａと、周波数変換部２２の出力データに移動平均部４０ａの出力データを加算する加算部４０ｂとを備える。これにより距離スペクトル強度データと時系列的にその１つ前の距離スペクトル強度データとの差を距離毎に求めた差分データが得られる。 The second difference data calculation unit 40 gives a delay of a predetermined time (for example, 20.48 ms) to the distance spectrum intensity data output from the frequency conversion unit 22, and the distance output from the frequency conversion unit 22. It includes a moving average unit 40a that performs moving average processing on the spectrum intensity data, and an adding unit 40b that adds the output data of the moving average unit 40a to the output data of the frequency conversion unit 22. As a result, the difference data obtained by obtaining the difference between the distance spectrum intensity data and the previous distance spectrum intensity data in chronological order for each distance can be obtained.
移動平均処理では、時系列的に連続するＮ個の値を平均した平均値を、時間方向に１つずつ移動しながら算出する。検出したい動きの周波数に応じてＮの値を定めればよい。本実施の形態では、毎分１０〜５０回の呼吸数が検出できるようにＮの値を定める。なお、移動平均処理は、単純移動平均を用いてもよく、重み付け移動平均を用いてもよい。重み付け移動平均を用いることにより、本来のデータに近いデータが得られる。重み付け移動平均は、直近ほど大きな係数を用いる。 In the moving average processing, the average value obtained by averaging N consecutive values in time series is calculated while moving one by one in the time direction. The value of N may be determined according to the frequency of the motion to be detected. In this embodiment, the value of N is set so that the respiratory rate of 10 to 50 breaths per minute can be detected. In the moving average processing, a simple moving average may be used, or a weighted moving average may be used. By using the weighted moving average, data close to the original data can be obtained. For the weighted moving average, a larger coefficient is used for the latest.
スペクトラム変換部４１と、第１の処理系３のスペクトラム変換部３１と同様に、連続する複数の周波数ＢＩＮ毎にパワーを求め、それを対数に変換する。 Similar to the spectrum conversion unit 41 and the spectrum conversion unit 31 of the first processing system 3, the power is obtained for each of a plurality of consecutive frequency BINs and converted into a logarithm.
フィルタ部４２は、第１の処理系３のフィルタ部３２と同様に、スペクトラム変換部４１の出力データに対して連続する複数の周波数ＢＩＮ毎に移動平均処理（ローパスフィルタに相当する処理）を行い、処理結果（距離毎のパワー）を第２の動き情報４２ａとして位置判定部３３に出力する。なお、第２の動き情報４２ａには、全ての位置のパワーが含まれている。 Similar to the filter unit 32 of the first processing system 3, the filter unit 42 performs moving average processing (processing corresponding to a low-pass filter) for each of a plurality of consecutive frequency BINs on the output data of the spectrum conversion unit 41. , The processing result (power for each distance) is output to the position determination unit 33 as the second motion information 42a. The second motion information 42a includes the power of all positions.
エリア毎パワー部４４は、第１の処理系３のエリア毎パワー部３４と同様に、算出に使用する距離範囲を指定することでエリア１２１、１２２毎のパワーを算出する。すなわち、エリア毎パワー部４４は、第２の差分データ算出部４０から出力された距離スペクトル強度データを、第１の検出エリア１２１に関する距離スペクトル強度データ（以下「第２のエリア動き情報」という。）４４ａと、第２の検出エリア１２２に関する第２のエリア動き情報４４ｂとに分けて出力する。 The area-by-area power unit 44 calculates the power for each of the areas 121 and 122 by designating the distance range used for the calculation, similarly to the area-by-area power unit 34 of the first processing system 3. That is, the area-by-area power unit 44 refers to the distance spectrum intensity data output from the second difference data calculation unit 40 as the distance spectrum intensity data related to the first detection area 121 (hereinafter referred to as “second area motion information”. ) 44a and the second area motion information 44b regarding the second detection area 122 are output separately.
第２の動作判定部４５は、エリア毎パワー部４４が算出したエリア１２１、１２２毎の第２のエリア動き情報４４ａ、４４ｂと、ノイズフロア検出部４６が検出した最小ノイズフロア４６ａとに基づいて、対象者Ｐのベッド１０に存在（着床）しているか否かを示す在／不在情報４５ａ（図７参照）を第３のステート判定部３９に出力する。 The second operation determination unit 45 is based on the second area motion information 44a and 44b for each of the areas 121 and 122 calculated by the power unit 44 for each area and the minimum noise floor 46a detected by the noise floor detection unit 46. , The presence / absence information 45a (see FIG. 7) indicating whether or not the subject P is present (landed) on the bed 10 is output to the third state determination unit 39.
すなわち、第２の動作判定部４５は、第１の検出エリア１２１及び第２の検出エリア１２２におけるパワーが最小ノイズフロアを超え、さらに閾値以上に変動した場合、その位置に対象者Ｐがいると判定する。なお、動作判定部４５は、ノイズフロア検出部４６のデータを用いずにエリア毎パワー部４４の出力データのレベルと予め定めた閾値との比較によりベッド１０上の在／不在を判定してもよい。 That is, when the power in the first detection area 121 and the second detection area 122 exceeds the minimum noise floor and further fluctuates above the threshold value, the second operation determination unit 45 determines that the target person P is at that position. judge. Even if the operation determination unit 45 determines the presence / absence on the bed 10 by comparing the output data level of the power unit 44 for each area with a predetermined threshold value without using the data of the noise floor detection unit 46. Good.
第２の動作判定部４５は、エリア毎パワー部４４が出力する第２のエリア動き情報４４ａ、４４ｂのいずれか一方が予め定められた時間（例えば２秒）のパワーの平均値が在／不在の閾値（例えば、２０ｄＢ）以上の場合、「在」の在／不在情報４５ａを第３のステート判定部３９に出力する。また、第２の動作判定部４５は、エリア毎パワー部４４が出力する第２のエリア動き情報４４ａ、４４ｂの両方が予め定められた時間（例えば２秒）のパワーの平均値が在／不在の閾値（例えば、２０ｄＢ）未満の場合、「不在」の在／不在情報４５ａを第３のステート判定部３９に出力する。 The second operation determination unit 45 has / does not have an average value of power for a predetermined time (for example, 2 seconds) in any one of the second area motion information 44a and 44b output by the power unit 44 for each area. When the threshold value (for example, 20 dB) or more is equal to or higher than the threshold value of (for example, 20 dB), the presence / absence information 45a of “presence” is output to the third state determination unit 39. Further, in the second operation determination unit 45, both the second area motion information 44a and 44b output by the power unit 44 for each area have the average value of the power for a predetermined time (for example, 2 seconds) present / absent. If it is less than the threshold value (for example, 20 dB) of, the presence / absence information 45a of "absence" is output to the third state determination unit 39.
ノイズフロア検出部４６は、第１の処理系３のノイズフロ検出部３６と同様に、第１の検出エリア１２１におけるパワーの最小値を追跡することで最小ノイズフロア４６ａを検出する。但し、最小ノイズフロア４９ａは、値が極端に変化しないように変化量を制限している。 Similar to the noise flow detection unit 36 of the first processing system 3, the noise floor detection unit 46 detects the minimum noise floor 46a by tracking the minimum value of the power in the first detection area 121. However, the minimum noise floor 49a limits the amount of change so that the value does not change extremely.
第２の抽出部４７は、バンドバスフィルタ４７０と、オートゲイン４７１と、櫛型フィルタ４７２と、ピーク毎ＳＮ比算出部４７３とを備える。 The second extraction unit 47 includes a band-pass filter 470, an auto gain 471, a comb-type filter 472, and a peak-to-peak SN ratio calculation unit 473.
バンドパスフィルタ４７０は、第２の差分データ算出部４０から出力された差分データのうち一般の人の呼吸の周波数成分（例えば、５〜５０ｂｐｍ）が通過するようにフィルタ係数が設定されている。 In the bandpass filter 470, the filter coefficient is set so that the frequency component (for example, 5 to 50 bpm) of the respiration of a general person among the difference data output from the second difference data calculation unit 40 passes through.
オートゲイン４７１は、バンドパスフィルタ３７０の出力信号の平均パワーが所定の値になるようにゲインを調整し、位相差０°のＩ信号４７１ａ（図８（ｃ）参照）、及び位相差９０°のＱ信号４７１ｂ（図８（ｄ）参照）を出力する。図８（ｃ）、（ｄ）は、オートゲイン４７１の出力信号の一例を示す図である。図８（ｃ）、（ｄ）の横軸は時間（秒）を示し、縦軸はパワー（ｄＢ）を示す。図８（ｃ）、（ｄ）に示すように、バンドパスフィルタ４７０を通過させることにより、呼吸数を含む信号４７１ａ、４７１ｂが得られることが分かる。 The auto gain 471 adjusts the gain so that the average power of the output signal of the bandpass filter 370 becomes a predetermined value, and has an I signal 471a with a phase difference of 0 ° (see FIG. 8C) and a phase difference of 90 °. Q signal 471b (see FIG. 8D) is output. 8 (c) and 8 (d) are diagrams showing an example of the output signal of the auto gain 471. The horizontal axis of FIGS. 8 (c) and 8 (d) indicates time (seconds), and the vertical axis indicates power (dB). As shown in FIGS. 8C and 8D, it can be seen that the signals 471a and 471b including the respiratory rate can be obtained by passing through the bandpass filter 470.
櫛型フィルタ４７２は、検出された信号から心拍数を特定し、ピーク毎ＳＮ比算出部４７３は、周期性（ピーク）を評価することにより、安定的に心拍数を出力する。 The comb-shaped filter 472 identifies the heart rate from the detected signal, and the peak-to-peak SN ratio calculation unit 473 evaluates the periodicity (peak) to stably output the heart rate.
第２のステート判定部４８は、第１のステート判定部３８と同様に、図３に示す「待ち」、「探索」、「収束」、「安定」のいずれの状態であるかを判定し、「探索」、「収束」、「安定」の各状態の呼吸数を呼吸情報４８ａとして通信部５に出力する。 Similar to the first state determination unit 38, the second state determination unit 48 determines which of the “wait”, “search”, “converge”, and “stable” states shown in FIG. 3 is. The respiratory rate of each state of "search", "convergence", and "stable" is output to the communication unit 5 as respiratory information 48a.
（実施の形態の動作）
次に、本実施の形態の動作の一例を図７を参照して説明する。図７は、ベッド１０及びその周辺におけるパワーの時系列的変化の一例を示す図である。図７の横軸は時間を示し、縦軸は動作情報３５ａ及び在／不在情報４５ａを除きパワー（ｄＢ：デシベル）を示す。
(Operation of the embodiment)
Next, an example of the operation of the present embodiment will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a diagram showing an example of time-series changes in power in and around the bed 10. The horizontal axis of FIG. 7 shows time, and the vertical axis shows power (dB: decibel) excluding operation information 35a and presence / absence information 45a.
対象者Ｐがベッド１０に近づくと、図７のａで示すように、第１の処理系３のエリア毎パワー部３４から出力される第１のエリア動き情報３４ａ、及び第２の処理系４のエリア毎パワー部４４から出力される第２のエリア動き情報４４ａ（例えば、呼吸）のパワーのレベルが共に大きくなる。 When the subject P approaches the bed 10, as shown by a in FIG. 7, the first area motion information 34a and the second processing system 4 output from the area-by-area power unit 34 of the first processing system 3 The power level of the second area motion information 44a (for example, respiration) output from the power unit 44 for each area is increased.
次に、対象者Ｐがベッド１０に横になると、図７のｂに示すように、第１のエリア動き情報３４ａ及び第２のエリア動き情報４４ａのパワーのレベルは、共に小さくなるが、第１のエリア動き情報３４ａの方が第２のエリア動き情報４４ａよりもレベルは小さくなる。対象者Ｐの体動が呼吸よりも遅くなると、このような傾向になる。図７のａからｂに移行し、ｂの区間が予め定められた第１の時間継続することで、第３のステート判定部３９は、「着床」と判定する。図７のｂの区間が現れなかった場合は、第３のステート判定部３９は、「離床」と判定する。図７のｂの区間が予め定められた第２の時間（第１の時間よりも長い）継続することで、第３のステート判定部３９は、「寝ている」と判定する。 Next, when the subject P lays down on the bed 10, the power levels of the first area motion information 34a and the second area motion information 44a become smaller as shown in b of FIG. The level of the area motion information 34a of 1 is smaller than that of the second area motion information 44a. This tendency occurs when the body movement of the subject P is slower than that of breathing. By shifting from a to b in FIG. 7 and continuing the section b for a predetermined first time, the third state determination unit 39 determines that it has “landed”. If the section b in FIG. 7 does not appear, the third state determination unit 39 determines that the patient has left the bed. When the section b in FIG. 7 continues for a predetermined second time (longer than the first time), the third state determination unit 39 determines that it is “sleeping”.
対象者Ｐがベッド１０の上で寝返りをすると、図７のｃ、ｄに示すように、体が動くため、第１のエリア動き情報３４ａ及び第２のエリア動き情報４４ａのパワーが共に瞬間的に大きくなる。図７のｃ、ｄの区間では、第３のステート判定部３９は、「寝た状態で体動」と判定する。図７のｃ、ｄの区間で図６に示すように、位置判定部３３から０．７ｍを超える距離の情報が出力された場合、第３のステート判定部３９は、「起き上がり」と判定する。 When the subject P turns over on the bed 10, as shown in c and d of FIG. 7, the body moves, so that the powers of the first area movement information 34a and the second area movement information 44a are both instantaneous. Becomes larger. In the sections c and d of FIG. 7, the third state determination unit 39 determines that the body moves while lying down. As shown in FIG. 6 in the sections c and d of FIG. 7, when the information of the distance exceeding 0.7 m is output from the position determination unit 33, the third state determination unit 39 determines that the person has “raised up”. ..
（実施の形態の効果）
本実施の形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）第１のステート判定部３８及び第２のステート判定部４８は、状態毎に移動平均処理したバイタル値（心拍数、呼吸数）を出力しているので、対象者Ｐのバイタル値を要求される精度に応じて出力することができる。
（２）第３のステート判定部３９は、第１の動作判定部３５による体動の有無の判定結果と、第２の動作判定部４５によるベッド１０上の存／不在の判定結果とから、対象者Ｐが「着床」、「寝ている」、「離床」のいずれの状態にあるかの判定結果を出力することができる。
（３）第３のステート判定部３９は、位置判定部３３からのセンサ１から対象者Ｐまでの距離の情報に基づいて、対象者Ｐが「起き上がり」の状態にあるとの判定結果を出力することができる。
(Effect of embodiment)
According to the present embodiment, the following effects are obtained.
(1) Since the first state determination unit 38 and the second state determination unit 48 output the vital values (heart rate, respiratory rate) processed by the moving average for each state, the vital values of the subject P can be calculated. It can be output according to the required accuracy.
(2) The third state determination unit 39 is based on the determination result of the presence / absence of body movement by the first motion determination unit 35 and the determination result of presence / absence on the bed 10 by the second motion determination unit 45. It is possible to output the determination result of whether the subject P is in the "landing", "sleeping", or "getting out" state.
(3) The third state determination unit 39 outputs a determination result that the target person P is in the “get up” state based on the information of the distance from the sensor 1 to the target person P from the position determination unit 33. can do.
［変形例］
なお、本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々に変形、実施が可能である。
[Modification example]
The embodiment of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified and implemented without changing the gist of the present invention.
１…生体情報検出装置（センサ）、２…検出系、３…第１の処理系、
４…第２の処理系、５…通信部、
１０…ベッド、１１…フレーム、１２…マットレス、
２０…ＲＦレーダ、２１…Ｉ／Ｑ折畳同期加算部、２２…周波数変換部、
３０…第１の差分データ算出部、３０ａ…遅延部、３０ｂ…加算部、
３１…スペクトラム変換部、３２…フィルタ部、３３…位置判定部、
３３ａ…位置情報、３４…エリア毎パワー部、
３４ａ、３４ｂ…第１のエリア動き情報、３５…第１の動作判定部、
３６…ノイズフロア検出部、３６ａ…最小ノイズフロア、
３８…第１のステート判定部、３８ａ…心拍情報、３９…第３のステート判定部、
４０…第２の差分データ算出部、４０ａ…移動平均部、４０ｂ…加算部、
４１…スペクトラム変換部、４２…フィルタ部、４４…エリア毎パワー部、
４４ａ、４４ｂ…第２のエリア動き情報、４５…第２の動作判定部、
４５ａ…在／不在情報、４６…ノイズフロア検出部、４６ａ…最小ノイズフロア、
４７…第２の抽出部、４８…第２のステート判定部、４８ａ…呼吸情報、
１１０…床板、１１１…ヘッドボード、１１２…脚、１１１ａ…外側の面、
１２１…第１のエリア、１２２…第２の検出エリア、
３７０…バンドバスフィルタ、３７１…オートゲイン、３７１ａ…Ｉ信号、
３７１ｂ…Ｑ信号、３７２…櫛型フィルタ、３７３…ピーク毎ＳＮ比算出部、
４７０…バンドバスフィルタ、４７１…オートゲイン、４７１ａ…Ｉ信号、
４７１ｂ…Ｑ信号、４７２…櫛型フィルタ、４７３…ピーク毎ＳＮ比算出部、
Ｐ…対象者
1 ... Biological information detection device (sensor), 2 ... Detection system, 3 ... First processing system,
4 ... 2nd processing system, 5 ... Communication unit,
10 ... bed, 11 ... frame, 12 ... mattress,
20 ... RF radar, 21 ... I / Q folding synchronization addition unit, 22 ... frequency conversion unit,
30 ... First difference data calculation unit, 30a ... Delay unit, 30b ... Addition unit,
31 ... Spectrum conversion unit, 32 ... Filter unit, 33 ... Position determination unit,
33a ... location information, 34 ... power section for each area,
34a, 34b ... 1st area motion information, 35 ... 1st motion determination unit,
36 ... Noise floor detector, 36a ... Minimum noise floor,
38 ... 1st state determination unit, 38a ... Heart rate information, 39 ... 3rd state determination unit,
40 ... Second difference data calculation unit, 40a ... Moving average unit, 40b ... Addition unit,
41 ... Spectrum conversion unit, 42 ... Filter unit, 44 ... Power unit for each area,
44a, 44b ... Second area motion information, 45 ... Second motion determination unit,
45a ... presence / absence information, 46 ... noise floor detector, 46a ... minimum noise floor,
47 ... 2nd extraction unit, 48 ... 2nd state determination unit, 48a ... Respiratory information,
110 ... floor board, 111 ... headboard, 112 ... legs, 111a ... outer surface,
121 ... 1st area, 122 ... 2nd detection area,
370 ... Bandpass filter, 371 ... Auto gain, 371a ... I signal,
371b ... Q signal, 372 ... comb-shaped filter, 373 ... peak-to-peak SN ratio calculation unit,
470 ... Bandpass filter, 471 ... Auto gain, 471a ... I signal,
471b ... Q signal, 472 ... comb-shaped filter, 473 ... peak-to-peak SN ratio calculation unit,
P ... Target person
Claims (5)
前記検出部の検出結果に基づいて、現在の距離スペクトル強度データとその１つ前の距離スペクトル強度データとの差を前記距離毎に求めた第１の差分データを算出する算出部と、
前記第１の差分データから前記生体のバイタル値に対応する周波数成分を抽出する抽出部と、
前記抽出部の前記周波数成分の出力データに対して計算に用いる時間幅が異なる複数の移動平均処理を行う複数の状態を判定し、前記状態毎に前記移動平均処理した前記バイタル値を出力する状態判定部と、
を備えた生体情報検出装置。 A frequency-modulated continuous wave is transmitted to an object including a living body, and the intensity of each distance to the object is time-series based on the frequency difference between the transmitted wave and the reflected wave from the object. A detector that detects the distance spectrum intensity data shown as
Based on the detection result of the detection unit, a calculation unit that calculates the first difference data obtained by obtaining the difference between the current distance spectrum intensity data and the previous distance spectrum intensity data for each distance, and a calculation unit.
An extraction unit that extracts a frequency component corresponding to the vital value of the living body from the first difference data,
A state in which a plurality of states in which a plurality of moving average processes having different time widths used for calculation are performed on the output data of the frequency component of the extraction unit are determined, and the vital values processed by the moving average are output for each state. Judgment unit and
Biological information detection device equipped with.
請求項１に記載の生体情報検出装置。 The state determination unit outputs the heart rate as the vital value.
The biological information detection device according to claim 1.
前記抽出部は、前記第２の差分データから前記生体のバイタル値に対応する周波数成分を抽出し、
前記状態判定部は、前記バイタル値として呼吸数を出力する、
請求項１に記載の生体情報検出装置。 The calculation unit calculates a second difference data obtained by obtaining the difference between the current distance spectrum intensity data and the result of the moving average processing performed on the previous distance spectrum intensity data for each distance. And
The extraction unit extracts a frequency component corresponding to the vital value of the living body from the second difference data, and then extracts the frequency component.
The state determination unit outputs the respiratory rate as the vital value.
The biological information detection device according to claim 1.
前記第２の差分データに基づいて前記生体の存在の有無を判定する存在判定部と、
前記体動判定部及び前記存在判定部の判定結果に応じて前記生体の前記複数の状態のいずれかの状態にあるかを判定し、その判定結果を出力する出力部と、
をさらに備えた請求項３に記載の生体情報検出装置。 A body movement determination unit that determines the presence or absence of body movement of the living body based on the first difference data,
An existence determination unit that determines the presence or absence of the living body based on the second difference data,
An output unit that determines whether the body is in any of the plurality of states of the living body according to the determination results of the body movement determination unit and the existence determination unit, and outputs the determination result.
The biometric information detection device according to claim 3, further comprising.
前記出力部は、前記生体までの距離に基づいて、前記生体の起き上がりの状態を判定する、
請求項４に記載の生体情報検出装置。 A distance detection unit that detects the distance to the living body based on the first difference data and the second difference data, and
The output unit determines the rising state of the living body based on the distance to the living body.
The biometric information detection device according to claim 4.
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| CN115120207A (en) * | 2021-03-29 | 2022-09-30 | 海信集团控股股份有限公司 | Detection equipment for vital sign information |
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