JP2023111448A - 判定装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の動作により生じる特定の振動を利用することで、対象者の特定の状態、動作を判定することができる判定装置等を提供すること。【解決手段】ベッド装置と、対象者との間に載置されたセンサから振動を示すセンサ値を取得する取得部と、制御部とを備え、前記制御部は、センサ値から、呼吸による振動よりも高周波、かつ、心拍による振動よりも高振幅、かつ周期性のある特定振動を検知し、前記特定振動を検知した区間は、前記対象者が特定の行動を行った区間と判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、判定装置等に関する。

従来から対象者の人体にセンサを設けて、センサの振動により特定の振動を検出し、対象者の行動を判定する装置が知られている。例えば、対象者の行動の一つである掻破行動等を判定装置が知られている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。

特開２０１５－１１２１２７号公報 特開２０２１－１３７５７０号公報

本発明は、対象者の動作により生じる振動を利用することで、対象者の特定の状態、動作を判定することができる判定装置等を提供することである。

上述した課題に鑑み、本実施態様の判定装置は、ベッド装置と、対象者との間に載置されたセンサから振動を示すセンサ値を取得する取得部と、制御部とを備え、前記制御部は、呼吸による振動よりも高周波、かつ、心拍による振動よりも高振幅、かつ周期性のある特定振動を検知し、前記特定振動を検知した区間は、前記対象者が特定の行動を行った区間と判定することを特徴とする。

また、本実施態様のプログラムは、ベッド装置と、対象者との間に載置されたセンサから振動を示すセンサ値を取得可能なコンピュータにおいて、前記センサ値から、呼吸による振動よりも高周波、かつ、心拍による振動よりも高振幅、かつ周期性のある特定振動を検知する機能と、前記特定振動を検知した区間は、前記対象者が特定の行動を行った区間と判定する機能とを実現する。

本願発明によれば、対象者の動作により生じる振動を利用することで、対象者の特定の状態、動作を検知することができるようになる。

本実施形態における全体を説明するための図である。 本実施形態における構成を説明するための図である。 本実施形態におけるパラメータテーブルの一例を説明する図である。 本実施形態におけるパラメータの一例を説明する図である。 本実施形態における特定振動検知処理の処理を説明するための図である。 本実施形態における特定振動検知処理の動作を説明するための図である。 本実施形態における掻破行動判定処理の一例を説明するための図である。 本実施形態における掻破行動判定処理の動作を説明するための図である。 本実施形態における動作例を説明するための図である。 本実施形態における動作例を説明するための図である。 本実施形態における効果を説明するための図である。 本実施形態における効果を説明するための図である。 本実施形態における変形例を説明するための図である。

対象者の特定の状態を判定する方法としては種々の方法が知られており、また、判定できる特定の状態も様々である。ここで、対象者の状態とは、対象者の何らかの動きを伴う状態を含むものであり、対象者が意識して行う行動・動作や、対象者の意思とは関係なく表れる運動（不随意運動）を含んでもよい。

また、対象者の状態としては、生体情報に基づく状態も含む。例えば、対象者の心拍・呼吸・体動から、対象者が睡眠中／覚醒中の状態であるかを含んでもよい。また、対象者の状態には、対象者の姿勢（仰臥位、側臥位といった就寝中の寝姿勢や、ベッド装置上での端座位、長座位等の姿勢）を含んでもよい。

この対象者の状態に含まれる対象者の特定の行動として、例えば掻破行動がある。掻破行動は、対象者がかゆみを感じたり、ストレスを感じたりした場合に見られる引っ掻き行動であり、掻くことで、さらなるかゆみの増悪や皮膚状態の悪化を誘発してしまう。さらに、アトピー性皮膚炎などの皮膚疾患は、皮膚温が上昇する夜間にかゆみが強くなることが知られている。対象者は、睡眠中に無意識に掻いてしまうことにより皮膚症状の改善の妨げとなることから、治療において睡眠中の掻破行動の測定の有用性が指摘されている。そのため、対象者の掻破行動を判定する判定装置が知られている。

しかし、対象者の掻破行動を正しく判定するためには、以下のような方法が知られている。第１の方法として、例えばビデオカメラなどにより睡眠中の対象者を撮影し、掻破行動があったか否かを判定することが行われている。第２の方法として、腕時計型アクチグラフ（スマートウォッチなどのウェアラブル端末も含む）を装着して代替指標である活動量（体の動きの程度を数値化した量）を測定し、掻破行動が有ったか否かを判定することが行われている。

ビデオカメラにより撮影する第１の方法では、人もしくは人工知能が判定する必要があり、判定する者の負担が大きかった。また、対象者を撮影することから、プライバシーの問題に配慮する必要があった。また、第２の方法である腕時計型アクチグラフを装着する方法では、代替指標である活動量は掻破量が多いほど値が増加することが報告されているが、寝返りや身じろぎ等も活動量に含まれてしまうため、必ずしも掻破のみを計測しているとは言えない指標であった。

また、特開２０１５－１１２１２７号公報や、特開２０２１－１３７５７０号公報に記載されているように、対象者の人体に振動を検出するセンサ装置を別に装着する方法がある。この方法では、センサ装置を別に対象者に装着する必要があることから、対象者にとってセンサ装置が煩わしかったり、そもそもセンサ装置が外れてしまうということが生じていたりした。

対象者に装着しない装置としては、ベッド装置（マットレス）と、対象者の間にセンサを設置したり、振動センサをベッド装置やマットレス上に設置したりすることで、センサ装置により検出された荷重の変化から、対象者の心拍や心拍・呼吸といった生体情報を取得したり、睡眠の状態（対象者が睡眠中であるか、覚醒しているか）を取得したりすることが可能な取得装置が知られている。このような取得装置において掻破行動時に発生する、呼吸・心拍とは異なる連続した振動（体動）を特異的に測定することは想定されていなかった。

このような課題に鑑み、以下対象者の特定の動作・状態を適切に検知することが可能な判定装置の一実施形態について、以下、図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は、本発明の判定装置を適用した場合の一例であり、本発明が適用される範囲は以下の実施形態に限定されるものではない。

［１．システム全体］
図１は、判定装置を適用したシステム１の全体概要について説明するための図である。図１に示すように、システム１は、ベッド装置１０の床部と、マットレス２０の間に載置される検出装置３と、検出装置３より出力される値を処理するため処理装置５を備えて構成されている。この検出装置３、処理装置５とで、対象者の状態を判定する検知装置（検知システム）を構成している。なお、検出装置３と処理装置５は一体型に構成されてもよい。

マットレス２０に、対象者（以下、一例として「対象者Ｐ」とする）が在床すると、対象者Ｐの体振動（人体から発せられる振動）を検出装置３が検出する。そして、処理装置５は、検出装置３が検出した振動に基づいて、対象者Ｐの状態を取得することができる。詳細は後述するが、処理装置５は、対象者Ｐの状態として、例えば以下のような状態を取得することが可能である。

・対象者が、ベッド装置１０（マットレス２０）の上に在床しているか、ベッド装置１０（マットレス２０）から離床しているか
・対象者の生体情報として、心拍数、呼吸数、活動量
・対象者の姿勢。例えば、側臥位、仰臥位、端座位、長座位等
・対象者の位置。例えば、ベッド装置１０の中央にいるか、片側に寄っているか
・対象者の動作、行動。例えば、対象者の行動として掻破行動や、対象者の意思ではない動作として痙攣（けいれん）や震え等。また、対象者の寝返りや起き上がりといった行動も含む。

本実施形態においては、算出された生体情報値（例えば、呼吸数、心拍数、活動量）を、対象者Ｐの生体情報値として出力・表示することができる。なお、例えば検出装置３に記憶部、表示部等を設けることにより一体に形成されてもよい。また、処理装置５は、汎用的な装置で良いため、コンピュータ等の情報処理装置に限られず、例えばタブレットやスマートフォン等といった装置で構成されてもよい。

また、対象者としては、病気療養中の者であったり、介護が必要なものであったりしてもよい。また、介護が必要でない健康な者であっても、高齢者でも子供でも、障害者でも、人でなくても動物でも良い。

ここで、検出装置３は、厚さが薄くなるようにシート状に構成されている。これにより、ベッド装置１０と、マットレス２０の間に載置されたとしても、対象者Ｐに違和感を覚えさせることなく使用できるため、寝床での生体情報値を長期間測定できることとなる。

なお、検出装置３は、対象者Ｐの体振動を非装着で検出できればよい。例えば、歪みゲージ付きアクチュエータやベッドの脚等に配置された荷重を計測するロードセルを利用したりしても良い。また、内蔵された加速度センサ等を利用することにより、例えばベッド装置１０上に載置されたスマートフォンや、タブレット等で実現してもよい。また、センサは１又は複数設けてもよい。

また、図１において、ベッド装置１０（マットレス２０）において頭側を方向Ｈ、足側を方向Ｆとし、対象者Ｐが仰臥位のときの左側を方向Ｌ、右側を方向Ｒとする。

［２．構成］
つづいて、システム１の構成について、図を参照して説明する。本実施形態におけるシステム１は、検出装置３と、処理装置５とを含む構成となっており、各機能部（処理）は、どちらで実現されても良い。本実施形態では、処理装置５が判定装置として機能する。

処理装置５は、制御部１００と、信号取得部１２０と、記憶部１５０と、入力部１６０と、出力部１７０とを含んでいる。

制御部１００は、処理装置５の動作を制御しており、１又は複数の制御装置で構成している。例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置であってもよいし、複数の機能を有するＳｏＣ（System on a Chip）であってもよい。

また、制御部１００は、記憶部１５０に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。制御部１００は、プログラムを実行することで、特定振動検知部１０２、生体情報算出部１０４、対象者状態判定部１０６として機能してもよい。なお、本実施形態においては、制御部１００は全体として動作しているが、検出装置３、処理装置５のそれぞれに設けることもできるものである。

特定振動検知部１０２は、検出装置３から出力されるセンサ値に基づいて、特定の振動である特定振動が生じているかを検知する。すなわち、検出装置３において検出される対象者の体動を示す振動に、特定振動があったことを検知する。特定振動は、処理装置５が検知したい振動であり、対象者の特定の行動・動作に対応付いている。例えば、処理装置５は、対象者の掻破行動に対応する特定振動を検知することで、対象者の掻破行動を判定することができる。

ここで、特定振動とは、心拍・呼吸による振動とは異なる振動である。これは、心拍による振動は高周波になる（心拍数が高くなる）ほど振幅が低下し高振幅となることがない。または、高周波で高心拍な心拍動は異常と考えられ、呼吸による振動も同様に高周波となるほど振幅が低下し高振幅とならず、そもそも呼吸数が１Ｈｚ（６０回／分）以上となることがないからである。

特定振動とは、体振動から取得できるデータのうち、心拍に応じて生じる振動より高振幅（振動が大きい）、かつ呼吸に応じて生じる振動より高周波（振動が細かい）となる振動である。

例えば、呼吸により生じる振動（体動）が０．１～０．６Ｈｚの場合、特定振動は主に１Ｈｚ以上の心拍により生じる振動（体動）の振幅以上（一例として、呼吸により生じる最大振幅の１／５以上の振幅又は測定レンジの１／５以上大きい振幅。例えば、測定レンジが１２ｂｉｔ（０～４０９５）で量子化されたデータの場合８２０以上）の振動をいう。なお、心拍・呼吸により生じる振動は、原則としてセンサの検出範囲内の振幅でのセンサ値の変動となるが、特定振動は、指定した任意の振幅を超えるものを指し、センサの検出範囲を超える振幅でのセンサ値の変動となることもある。

生体情報算出部１０４は、信号取得部１２０から取得した信号に基づいて生体情報を算出する。例えば、対象者の生体情報として、心拍（心拍数）、呼吸（呼吸数）を算出する。例えば、生体情報を算出する方法としては、特開２０１７－０４７２１１号公報（発明の名称：生体情報出力装置、生体情報出力方法及びプログラム、公開日：２０１７年３月９日）に記載された方法等の何れかの公知の方法を利用すればよい。

対象者状態判定部１０６は、対象者の状態を判定することができる。対象者の状態としては、例えば対象者が特定の行動を行っているかを判定することができる。例えば、対象者状態判定部１０６は、特定振動検知部１０２から特定振動を検知した場合に、その特定の振動に対応する特定の行動を行っていると判定することができる。

具体的には、特定振動検知部１０２が、特定振動を検知した場合、対象者状態判定部１０６は、対象者に掻破の動作があったと判定する。

また、対象者状態判定部１０６は、対象者の睡眠の状態が睡眠中であるのか、覚醒しているのかを判定することができる。ここで、対象者の睡眠の状態を判定するのは、信号取得部１２０により取得された振動データから睡眠の状態を判定してもよいし、生体情報算出部１０４から出力された生体情報に基づいて判定してもよい。例えば、対象者状態判定部１０６は、対象者の心拍の推移、呼吸数の推移から対象者が睡眠中であるか、覚醒中であるかを判定してもよい。対象者の睡眠の状態の判定方法は、例えば、特開２０１５－１２９４８号公報（発明の名称：睡眠評価装置、睡眠評価方法及び睡眠評価プログラム、公開日：２０１５年１月２２日）、特開２０１７－２１３４２１号公報（発明の名称：睡眠評価装置及びプログラム、公開日：２０１７年１２月７日）等により開示された方法を利用することができる。また、それ以外にも対象者の睡眠の状態を判定する何れか公知の方法を利用してもよい。

また、対象者状態判定部１０６は、対象者の姿勢を判定してもよい。例えば、対象者状態判定部１０６は、対象者が仰臥位であるのか、側臥位であるのかを判定してもよい。また、対象者状態判定部１０６は、対象者が端座位をといっていたり、長座位をとっていたりすることを判定してもよい。対象者状態判定部１０６は、信号取得部１２０が取得した振動データにより姿勢を判定したり、荷重の変化から姿勢を判定したりしてもよい。対象者の姿勢を判定する方法としては、例えば特開２０１９－９８０６９号公報（発明の名称：姿勢判定装置、公開日：２０１９年６月２４日）等により開示された方法を利用することができる。また、それ以外にも対象者の姿勢を判定する何れか公知の方法を利用してもよい。

信号取得部１２０は、検出装置３が出力した信号（センサ値）を取得する。ここで、検出装置３は、例えば振動を示す振動データをセンサ値として出力する。本実施形態では、検出装置３は、振動による空圧の変化を圧電センサで測定した電圧値（また、電圧値の測定範囲には制限があるため、個人差、寝姿勢、寝位置によって測定される電圧値が大きく変化する。例えば、本実施形態の場合は、呼吸運動で測定範囲から外れないようにセンサ出力の増幅を調整した電圧値であってもよい）に変換して出力する。検出装置３は、振動データを、アナログ信号として出力してもよいし、デジタル信号に変換して出力してもよいし、数値化したものを出力してもよい。アナログ信号として出力された場合、信号取得部１２０や、制御部１００が受信した信号をセンサ値に変換してもよい。この場合、信号取得部１２０又は制御部１００は、振動データを所定のサンプリング間隔のデジタルの電圧信号に変換する。ここで、信号の大きさが多き過ぎる場合は、信号を減衰してデジタルに変換する。そして、信号取得部１２０又は制御部１００は、デジタルの信号に変換した後、数値化し、センサ値としてセンサ値記憶領域１５４に記憶する。すなわち、信号取得部１２０により取得された振動データは、信号取得部１２０又は制御部１００により標本化、量子化、符号化されてセンサ値としてセンサ値記憶領域１５４に記憶される。

記憶部１５０は、処理装置５が動作するための各種データ及びプログラムを記憶している。制御部１００は、記憶部１５０に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部１５０は、半導体メモリ（例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＳＤカード（登録商標））や、磁気ディスク装置（例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive））等により構成されている。また、記憶部１５０は、内蔵される記憶装置であってもよいし、着脱可能な外部記憶装置であってもよい。また、クラウド等の外部サーバの記憶領域であってもよい。

記憶部１５０は、対象者データ記憶領域１５２と、センサ値記憶領域１５４との領域を確保し、パラメータテーブル１５６を記憶する。

対象者データ記憶領域１５２は、対象者データを記憶する。対象者データとは、対象者に関するデータであり、時系列で各データが記憶してある。対象者データとして記憶可能なものは、例えば制御部１００が判定した在床／離床の結果、制御部１００がセンサ値から算出する生体情報、対象者状態判定部１０６により判定した対象者の状態等である。これらのデータ（情報）が、対象者毎に時系列に記憶可能である。対象者の状態として、対象者データ記憶領域１５２は、掻破行動が行われた時間（時間帯）を記憶してもよいし、一晩の掻破行動が行われた時間の合計を記憶してもよい。併せて、掻破の強さ（振幅と周波数）を算出して記憶してもよい。掻破の強さとは、掻く力の大きさや掻く速さを総括的に評価した指標を指す。例えば、掻く力が強いほど取得される特定振動の振幅が大きくなり、掻く速度が速いほど周波数が高くなる。

センサ値記憶領域１５４は、信号取得部１２０又は制御部１００が出力したセンサ値を記憶する。センサ値は、例えば、対象者毎に時系列で記憶してもよい。

パラメータテーブル１５６は、各種処理に必要な閾値や判定値といったパラメータを記憶する。パラメータは、ユーザにより変更してもよいし、予め記憶してもよい。

図３は、パラメータテーブル１５６の一例を示すものである。パラメータテーブル１５６は、パラメータとして、特定の振動を検知するために設定された設定範囲Ａの上限閾値Ａｍａｘ（例えば、「２４５８」）と、下限閾値Ａｍｉｎ（例えば、「１６３８」）と、範囲外滞在時間Ｂ（例えば、「４５」）と、範囲内滞在時間Ｃ（例えば、「１５」）と、検知判定値Ｄ（例えば、「１２８」）とを記憶する。

ここで、各パラメータについての詳細は後述するが、まず設定範囲Ａについて説明する。設定範囲Ａは、特定振動検知部１０２が、特定の振動であるか否かを判定するときに利用するセンサ値の範囲である。特定振動検知部１０２は、設定範囲Ａから外れた場合（超えた場合）、もしくは設定範囲Ａに入った場合に、特定振動の検知処理を開始する。

ここで、設定範囲Ａは、複数の範囲を設定してもよい。これは、検出装置３が検出するセンサ値が、対象者の動き等の状態により、変化する範囲（振幅）が変化するためである。本実施形態では、設定１から設定３の３つを有している。

図４は、設定範囲を模式的に説明するための図である。図４は、センサ値をグラフにしたものであり、横軸が時間（サンプリング数）、縦軸にセンサ値を表している。センサ値が中央付近にある場合、設定１が利用される。すなわち、設定範囲Ａは、上限閾値Ａｍａｘ－１から下限閾値Ａｍｉｎ－１の範囲となる。また、センサ値が、処理可能な下限に近いところで出力されている場合、設定２が利用される。すなわち、設定範囲Ａは、上限閾値Ａｍａｘ－２から下限閾値Ａｍｉｎ－２の範囲となる。また、センサ値が、処理可能な上限に近いところで出力されている場合、設定３が利用される。すなわち、設定範囲Ａは、上限閾値Ａｍａｘ－３から下限閾値Ａｍｉｎ－３の範囲となる。

また、範囲外滞在時間Ｂとは、センサ値が設定範囲外となっている時間を判定するときに利用されるパラメータである。また、範囲内滞在時間Ｃとは、センサ値が設定範囲内に含まれている時間を判定するときに利用されるパラメータである。

また、図３のパラメータの一例は掻破行動を判定するためのパラメータである。したがって、判定する対象者の状態毎に、パラメータを記憶してもよい。また、対象者毎に、パラメータを個別に記憶してもよい。

入力部１６０は、利用者からの操作入力を受け付ける。例えば、利用者により、利用者の状態を取得する開始の操作が行われたり、検出装置３の感度の調整が行われたりと、各種操作入力が行われる。

出力部１７０は、各種情報を出力する。例えば、液晶ディスプレイの表示装置や、ＬＥＤ等の発光部材、音や音声を出力するスピーカ、他の記録媒体にデータを出力するインタフェース等で構成される。また、入力部１６０と、出力部１７０とを一体に構成することにより、タッチパネルとして構成してもよい。

また、出力部１７０は、各種情報を出力するだけでなく、例えば対象者の状態に基づくレポートや、状態の表示が可能である。例えば、出力部１７０は、対象者の動作の状態、例えば掻破行動の有無や、掻破行動を行っていた時間を出力することができる。また、出力部１７０は、睡眠の状態、生体情報に基づいて睡眠日誌を出力することができる。睡眠日誌は、例えば対象者の１日の睡眠／覚醒の状態を出力したり、併せて対象者の在床／離床の状態を出力したりすることができる。睡眠日誌を出力する方法としては、例えば特開２０１６－１４４６２７号公報（発明の名称：生体情報出力装置、生体情報出力方法及びプログラム、公開日：２０１６年８月１２日）等により開示された方法を利用することができる。また、睡眠日誌を出力する方法としては、何れか公知の方法を利用することができる。

また、出力部１７０は、睡眠日誌に掻破行動を重ねて出力してもよい。これにより、対象者の睡眠の深さと、掻破行動との関係とを出力することができる。また、出力部１７０は、制御部１００が判定した掻破行動に対するアドバイスを出力してもよい。例えば、出力部１７０は、対象者の睡眠の状態と比較することで「入眠時に掻破行動が多く見られます」といった内容のメッセージを出力してもよい。

また、図２は検出装置３と通信可能な処理装置５が検知装置と機能する場合について概念的に構成を説明したものである。これらの構成は、例えば１つの振動検出可能な装置で実現されてもよい。すなわち、検出装置３、処理装置５が一体に構成されてもよいし、図１のように、検出装置３、処理装置５と分かれて構成されてもよい。例えば、処理装置５の機能を実現可能なアプリケーションをスマートフォンにインストールして実現してもよい。この場合、検出装置３の代わりに、スマートフォンの加速度センサを利用してもよい。また、処理装置５の代わりに、同じサービスを提供可能な外部サーバで実現されてもよい。

検出装置３は、振動を検出するセンサを有しているか、外部のセンサと接続可能な構成となっている。検出装置３は、センサから検出された振動に関する信号（振動データ）を、通信部を介して、処理装置５に送信する。検出装置３から処理装置５に振動データを送信するタイミングや、処理装置５が振動データを記憶するタイミングとしては、リアルタイムであってもよいし、所定時間毎であってもよい。

また、検出装置３は、１つのセンサを有してもよいし、複数のセンサを有してもよい。また、検出装置３は、例えばアクチュエータに内蔵されたセンサや、ベッド装置上のフレームやベッド装置の脚部もしくはキャスター部に設けられた（内蔵もしくは外付け）ロードセルにより実現してもよい。

検出装置３と、処理装置５とは、有線又は無線で接続可能である。また、検出装置３は、外部の記録媒体（例えば、ＳＤカード）に振動データを記憶してもよい。処理装置４は、記録媒体から振動データを読み込んで取得してもよい。

［３．特定振動検出処理］
［３．１ 処理の流れ］
つづいて、本実施形態における特定振動検知処理について図５を参照して説明する。以下、制御部１００が、特定振動として掻破による体振動を検知する場合について説明する。

制御部１００（特定振動検知部１０２）は、特定振動検知処理を実行するときに、検出装置３からセンサ値を所定時間毎に取得する。すなわち、制御部１００は、所定時間毎に割り込まれたセンサ値を連続的に取得する。なお、制御部１００は、センサ値を取得する間隔は、検出装置３から出力されるタイミングと同期してもよいし、制御部１００が所定時間毎に検出装置３からセンサ値を受信してもよい。

また、制御部１００は、特定振動検知処理を実行するときに、各パラメータをセットする。制御部１００は、パラメータテーブル１５６から所定のパラメータを読み出す。以下、パラメータテーブル１５６に記憶されているパラメータについて説明する。

上限閾値Ａｍａｘ、下限閾値Ａｍｉｎは、設定範囲Ａを定める閾値である。図３に示す値は、振動データを１２ｂｉｔ（０～４０９５）に量子化したデータ場合の値であり、データの解像度、上限閾値Ａｍａｘ及び下限閾値Ａｍｉｎはこれ以外の値であってもよい。また、振動データを量子化した値（解像度）に応じて、上限閾値Ａｍａｘ、下限閾値Ａｍｉｎを設定範囲として記憶してもよい。また、上限閾値Ａｍａｘ、下限閾値Ａｍｉｎは、振動データを１２ｂｉｔに量子化した場合の値を記憶しているが、そのままセンサ値が記憶してもよい。

範囲外滞在時間Ｂは、センサ値が設定範囲を超えている時間を示すパラメータである。例えば、センサ値が、上限閾値Ａｍａｘを超えている時間、下限閾値Ｍｉｎを下回っている時間が範囲外滞在時間Ｂを超えた場合は、特定の振動ではないと判定し、制御部１００は本処理を終了することができる。

範囲外滞在時間Ｂは、判定時間を示すものであるが、サンプリング数で表してもよいし、時間で表してもよい。範囲外滞在時間Ｂがサンプリング数の場合、例えば、図３では「４０」や「４５」と示されている。ここで、サンプリングの間隔としては、例えば、１６Ｈｚや、６４Ｈｚ、１００Ｈｚ、１２８Ｈｚ、５００Ｈｚなどでサンプリング可能である。また、範囲外滞在時間Ｂは、例えば「１／２」秒や、「１／３」秒と時間で示してもよい。

範囲内滞在時間Ｃは、センサ値を示す波形が、設定範囲Ａの範囲内を遷移する時間を示すパラメータである。例えば、上限閾値Ａｍａｘを超えていたセンサ値が、上限閾値Ａｍａｘ以下となってから、下限閾値Ｍｉｎ未満になる時間までを示している。この設定範囲Ａの範囲内を遷移する時間が、範囲内滞在時間Ｃを超えた場合は、特定振動ではないと判定し、制御部１００は本処理を終了することができる。

範囲内滞在時間Ｃは、判定時間を示すものであるが、サンプリング数で表してもよいし、時間で表してもよい。範囲内滞在時間Ｃがサンプリング数の場合、例えば、図３では「１５」や「２６」と示されている。また、範囲内滞在時間Ｃは、例えば、「１／５」秒や、「１／６」秒と時間で示してもよい。

検知判定値Ｄは、特定の振動の可能性があると検知されてからの経過時間を示すパラメータである。例えば、最初にセンサ値が設定範囲を超えた時点から、検知判定値Ｄを超えた場合、制御部１００は、その検知している振動は特定の振動であるとして判定する。もし、検知判定値Ｄに到達するまでに、制御部１００が本処理を終了した場合、特定の振動の可能性があった振動は、特定の振動ではなかったと判定される。検知判定値は、判定時間を示すものであるが、サンプリング数で表してもよいし、時間で表してもよい。

このように、制御部１００は、パラメータテーブル１５６から読み出したパラメータをセットした後、以下の処理を実行する。

制御部１００は、サンプリング数を「０」、検知フラグを「ＯＦＦ」、総サンプリング数を「０」として初期化する（ステップＳ１０２）。制御部１００は、取得しているセンサ値が、設定範囲Ａを超えた場合に、ステップＳ１０６から処理を実行する（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）。ここで、制御部１００は、設定範囲Ａ内に存在していたセンサ値が上限閾値Ａｍａｘより大きくなったか、センサ値が下限閾値Ａｍｉｎより小さくなった場合に、設定範囲Ａを超えたと判定する。

つづいて、制御部１００は、第１の判定処理（ステップＳ１０６、ステップＳ１０８）を実行する。具体的には、制御部１００は、サンプリング数が、範囲外滞在時間Ｂより大きくなったか否かを判定する（ステップＳ１０６）。サンプリング数は、ステップＳ１０６以降は、センサ値を取得する度にインクリメントしている。例えば、センサ値を「１０」個取得した場合には、サンプリング数は「１０」となる。

そして、制御部１００は、サンプリング数が範囲外滞在時間Ｂを超えた場合には、特定の振動を検知する処理から終了するために、ステップＳ１１８に遷移する（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ→ステップＳ１１８）。

また、制御部１００は、センサ値が設定範囲Ａを超えた状態の間は、ステップＳ１０６を繰り返す（ステップＳ１０６；Ｎｏ→ステップＳ１０８；Ｎｏ→ステップＳ１０６）。すなわち、制御部１００は、センサ値が、設定範囲Ａを超えている状態が継続している状態で、サンプリング数が範囲外滞在時間Ｂを超えた場合に、本処理を終了する処理を行う。いいかえると、制御部１００は、センサ値が、上限閾値Ａｍａｘを超えた状態が継続している時間又は下限閾値Ａｍｉｎ未満の状態が継続している時間が範囲外滞在時間Ｂを超えた段階で、本処理を終了する。

センサ値が設定範囲に含まれた場合（ステップＳ１０８）、制御部１００は、サンプリング数を総サンプリング数に加算し、サンプリング数を０に初期化する（ステップＳ１１０）。続いて、制御部１００は、第２の判定処理（ステップＳ１１２、ステップＳ１１４）を実行する。

制御部１００は、サンプリング数が範囲内滞在時間Ｃを超えたかを判定する（ステップＳ１１２）。すなわち、センサ値が反転した場合（センサ値を示すグラフが山から谷、谷から山へと遷移する場合）、制御部１００は、センサ値が上限閾値Ａｍａｘ（又は下限閾値Ａｍｉｎ）から、下限閾値Ａｍｉｎ（又は上限閾値Ａｍａｘ）に遷移する時間について、範囲内滞在時間Ｃの間で完了するかを判定する。

ここで、制御部１００は、例えば、センサ値のサンプリング数が範囲内滞在時間Ｃを超えた場合、本処理を終了する処理を実行する（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）。また、センサ値が設定範囲Ａを超えるまで、制御部１００は、処理を繰り返し実行する（ステップＳ１１２；Ｎｏ→ステップＳ１１４；Ｎｏ→ステップＳ１１２）。

制御部１００は、センサ値が設定範囲を再び超えた場合（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、サンプリング数を総サンプリング数に加算し、サンプリング数を０に初期化する（ステップＳ１１６）。そして、制御部１００は第１の判定処理（ステップＳ１０６、ステップＳ１０８）を実行する。すなわち、制御部１００は、第１の処理と、第２の処理とを繰り返し行う。

制御部１００は、ステップＳ１０６において、サンプリング数が範囲外滞在時間Ｂを超えた場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）又はサンプリング数が範囲内滞在時間Ｃを超えた場合（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１８に遷移する。

制御部１００は、総サンプリング数が検知判定値Ｄ以上となっている場合、特定振動区間を検知する（ステップＳ１２０）。例えば、制御部１００は、検知フラグを「１」にして本処理を終了する（ステップＳ１１８；Ｙｅｓ→ステップＳ１２０→ステップＳ１２２）。これにより、制御部１００は、現在の振動が、特定の振動であることを決定する。

このように、制御部１００は、ステップＳ１０４でセンサ値が設定範囲を超えたときを開始時点とし、ステップＳ１０６又はステップＳ１１１２でＹｅｓと判定された処理の前の時点を終了時点の範囲の振動を特定の振動と検出する。

このように、本処理によれば、検出装置３のセンサから出力されたセンサ値に基づいて、特定の振動が生じている区間を判定することができる。この特定の振動が生じている区間を、対象者の特定の動作として判定することができる。

例えば、本実施形態では、特定振動として、好ましくは対象者の掻破行動があったことを判定する。なお、それ以外にも、例えば特定振動として、対象者にけいれんがあったことを判定してもよいし、振戦、震えがあったことを判定してもよい。

なお、制御部１００は、特定振動検知処理において、上述した第１の処理と第２の処理とは２つ実行することが好ましが、一部の処理を実行してもよい。例えば、制御部１００は、第１の処理のみを実行し、第２の処理は実行しない（すなわち、範囲内滞在時間Ｃとの比較は行わない）ことにしてもよい。

また、制御部１００は、第２の処理のみを実行し、第１の処理は実行しない（すなわち、範囲外滞在時間Ｂとの比較は行わない）ことにしてもよい。また、制御部１００はステップＳ１０４とステップＳ１０８において、処理開始の順序を変えてもよい。例えば、制御部１００は、上限閾値Ａｍａｘより大きい値であったセンサ値が上限閾値Ａｍａｘより小さくなったか、下限閾値Ａｍｉｎより小さい値であったセンサ値が下限閾値Ａｍｉｎより大きくなった場合に処理を開始しても良い。もしくは、両方の処理開始パターンを同時に実装してもよい。例えば、ステップＳ１０４と、ステップＳ１０８との処理開始の順序が変わった場合、制御部１００は、ステップＳ１０６（～Ｓ１１０）と、ステップＳ１１２（～Ｓ１１６）の処理の順序を入れ替えてもよい。

図５において、ステップＳ１０４、Ｓ１０８、Ｓ１１４で設定範囲Ａに定める振幅を超えるかどうかを制御部１００が判断し、これを本判定装置における特定振動において「高振幅」と定義してもよい。また、ステップＳ１０６、Ｓ１１２で範囲外滞在時間Ｂ、範囲内滞在時間Ｃで定める期間内でデータが遷移しているかどうかを制御部１００が判断し、上記の条件を満たしている場合はこれを周期性のある振動とみなし本判定装置における特定振動において「高周波」と定義してもよい。

［３．２ 動作例］
特定振動検出処理について、図６を参照して説明する。図６は、センサ値に基づく波形を一例として示した図である。横軸に時間軸（サンプリング数）を示し、縦軸にセンサ値を示している。

また、設定範囲Ａとして、上限閾値Ａｍａｘと、下限閾値Ａｍｉｎが破線で示されている。まず、制御部１００は、センサ値が時刻Ｔ１０において、上限閾値Ａｍａｘを超える。制御部１００は、時刻Ｔ１０の時点を、特定の振動の開始の時点と検知する。すなわち、制御部１００は、これ以降に検知される振動は特定の振動である可能性があるとする。

つづいて、制御部１００は、第１の処理を行う。制御部１００は、センサ値が上限閾値Ａｍａｘの範囲を超え続けていることを取得する。そして、制御部１００は、センサ値が上限閾値Ａｍａｘ以下の時点となる時刻Ｔ１２を取得する。制御部１００は、時刻Ｔ１０と、時刻Ｔ１２との間である区間Ｒ１０が、範囲外滞在時間Ｂの範囲内であるかを確認する。そして、区間Ｒ１０が範囲外滞在時間Ｂの範囲内であれば処理を継続する。また、制御部１００は、時刻Ｔ１２に到達するまでの間に、範囲外滞在時間Ｂを超えた場合は、処理を中止する。

つづいて、制御部１００は、第２の処理を行う。制御部１００は、センサ値が上限側（山）から下限側（谷）に遷移する点を取得する。制御部１００は、センサ値が、下限閾値Ａｍｉｎとなった時刻Ｔ１４を取得する。ここで、時刻Ｔ１２と、時刻Ｔ１４との間の区間Ｒ１２が、範囲内滞在時間Ｃ以内である場合は、制御部１００は処理を継続する。また、時刻Ｔ１４に到達するまでの間に、範囲内滞在時間Ｃを超えた場合は、制御部１００は処理を中止する。

すなわち、制御部１００は、第１の処理と、第２の処理とを繰り返し実行する。制御部１００は、時刻Ｔ１４と時刻Ｔ１６との間の区間Ｒ１４と、範囲外滞在時間Ｂとを比較する。また、制御部１００は、時刻Ｔ１６と時刻Ｔ１８との間の区間Ｒ１６と、範囲内滞在時間Ｃとを比較する。

そして、制御部１００は、特定振動の検知をした時点である時刻Ｔ１０から検知判定値Ｄの時間を超えた場合に、検知している振動は特定の振動であると判定する。この特定の振動は、処理を終了した１つ前の処理終了時点までとする。

例えば、時刻Ｔ２０から時刻Ｔ２２の時点の区間Ｒ２０が、範囲外滞在時間Ｂを超えてしまったとする。この場合、制御部１００は、本処理を終了し、いままで検知していた振動を特定の振動とする。このとき、特定の振動の区間は、開始を検知したＴ１０から、直前に処理を終了した時刻Ｔ２０までとする。

これは、時刻Ｔ２４と時刻Ｔ２０との間において、制御部１００は、第２の処理を実行している。制御部１００は、第２の処理により、範囲内滞在時間Ｃとの比較では、処理を終了する判定を行っていない。したがって、時刻Ｔ２０は有効な時刻（範囲）である。

しかし、時刻Ｔ２０と時刻Ｔ２２との間において、制御部１００は、第１の処理を実行している。制御部１００は、第１の処理により、範囲外滞在時間Ｂを超えていることから、特定振動検出処理を終了する判定をしている。したがって、直前に処理を終了した時点（直前の第２処理を終了した時刻Ｔ２０）までが、特定の振動である区間として検知する。

［４．掻破行動判定処理］
［４．１ 処理の流れ］
特定振動検出処理をつかって、特定の動作・行動を判定する場合について説明する。図７は、対象者の特定の行動として掻破行動を判定する掻破行動判定処理の動作を説明する一例である。

制御部１００は、検出装置３から取得したデータ（センサ値）に対して、特定振動検出処理を実行する。このとき、制御部１００は、複数のパラメータを並行して処理を実行してもよい。

例えば、図７は、制御部１００は、パラメータを設定１に設定して特定振動検出処理を実行する（ステップＳ２０２→ステップＳ２０４）。また、制御部１００は、パラメータを設定２に設定して特定振動検出処理を実行する（ステップＳ２０６→ステップＳ２０８）。また、制御部１００は、パラメータを設定３に設定して特定振動検出処理を実行する（ステップＳ２１０→ステップＳ２１２）。このように、制御部１００は、複数のパラメータを設定し、特定振動検出処理を複数実行してもよい。なお、図７では、図３で示したパラメータテーブル１５６を利用した場合の３つの設定を例に説明しているが、それ以上であってもよい。また、制御部１００は、１つのみを実行してもよい。

制御部１００は、複数実行した特定振動検出処理により出力されたそれぞれの特定の振動と検知された区間（特定振動区間）をＯＲで結合する（ステップＳ２１４）。制御部１００は、パラメータ１、パラメータ２、パラメータ３の設定範囲等でそれぞれ出力された特定振動であると判定された区間を１つの区間に結合する。そして、制御部１００は、特定振動の区間を、対象者の掻破行動があった区間（時間）と判定する（ステップＳ２１６）。

制御部１００は、判定した掻破行動の時間帯や、掻破行動の時間を含むレポートを出力してもよい（ステップＳ２１８）。

なお、制御部１００は、掻破行動の時間を算出するときに、他の情報と併せて判定してもよい。例えば、制御部１００は、特定振動区間に該当している場合でも、対象者の離床判定が行われた前後は、離床に伴う体動であったと判断し、掻破行動がなかったと判定してもよい。また、制御部１００は、掻破行動の時間を算出するときに、睡眠状態と併せて算出してもよい。例えば、制御部１００は、掻破行動の時間を、睡眠中と、覚醒中とで分けて算出してもよい。また、制御部１００は、掻破行動の有無を、睡眠日誌に併せて出力してもよい。

［４．２ 動作例］
図８は、センサ値を波形に模式的に示した図である。本実施形態では、検出装置３は、対象者の体動を含む振動を取得している。例えば、検出装置３は、対象者の生体情報や、寝返り等の動作による荷重変化を含めたセンサ値が出力される。そのため、検出装置３から出力されるセンサ値は、様々な範囲で出力される。例えば、図８（ａ）は、センサ値として出力可能（処理可能）な範囲のほぼ中央でセンサ値が出力されている。しかし、図８（ｂ）は、センサ値として出力可能（処理可能）な範囲の下限側で多くセンサ値が出力されている。また、図８（ｃ）は、センサ値として出力可能（処理可能）な範囲の上限側で多くセンサ値が出力されている。また、図８（ｂ）、図８（ｃ）の図から明らかなように、センサ値は出力可能（処理可能）な範囲から振り切れてしまっている部分がかなり含まれている。このような場合、制御部１００は、１つの設定範囲に基づくと、正しく特定の振動を検知することができない。そこで、本実施形態の制御部１００は、設定１、設定２、設定３と異なるパラメータに基づいて、特定の振動を検知している。

これにより、例えば図８（ａ）では、設定１のパラメータを利用することで正しく特定の振動を検知できる。例えば、時刻Ｔ１００の時点から特定の振動の可能性があることを判定し、検知判定値Ｄを示す区間Ｒ１００の間、有効は波形（センサ値）が検知されている。そして、時刻Ｔ１０５から区間Ｒ１０５を経過後に有効ではない波形（センサ値）が検知される。したがって、時刻Ｔ１００から時刻Ｔ１０５の間に特定の振動の区間があることを検知することができ、制御部１００は、この区間において対象者に掻破行動があったことを判定する。

同じように、図８（ｂ）では、設定２のパラメータを利用することで正しく特定の振動を検知できる。例えば、時刻Ｔ１１０の時点から特定の振動の可能性があることを判定し、検知判定値Ｄを示す区間Ｒ１１０の間、有効は波形（センサ値）が検知されている。そして、時刻Ｔ１１５から区間Ｒ１１５を経過後に有効ではない波形（センサ値）が検知される。したがって、時刻Ｔ１１０から時刻Ｔ１１５の間に特定の振動の区間があることを検知することができ、制御部１００は、この区間において対象者に掻破行動があったことを判定する。

また、図８（ｃ）では、設定３のパラメータを利用することで正しく特定の振動を検知できる。例えば、時刻Ｔ１２０の時点から特定の振動の可能性があることを判定し、検知判定値Ｄを示す区間Ｒ１２０の間、有効は波形（センサ値）が検知されている。そして、時刻Ｔ１２５から区間Ｒ１２５を経過後に有効ではない波形（センサ値）が検知される。したがって、時刻Ｔ１２０から時刻Ｔ１２５の間に特定の振動の区間があることを検知することができ、制御部１００は、この区間において対象者に掻破行動があったことを判定する。

そして、制御部１００は、このように判定された結果を、結合することで、対象者の所定の範囲（例えば、睡眠中、在床している間、一晩の間）における掻破行動を判定することができる。

図９は、実際のセンサ値の出力を示したグラフの一例である。図９は通常の呼吸、心拍波形、図１０は掻破行動時の波形を示している。例えば、図９の場合、検出装置３に設けられたセンサ装置２つから出力されたセンサ値が上下に示されており、大きな周期の呼吸波形に、心拍波形と若干の体振動ノイズが含まれた波形として表示されている。図１０の場合、図９の通常の呼吸、心拍波形と比べ更に掻破行動時の振動が含まれた波形が上下に示されている。

また、図１０では、この、センサ値に対して、各パラメータで判定した特定の振動に基づく掻破行動を行った場所が示されている。例えば、パラメータ１に基づいて判定された掻破行動の領域がＧ１０４、パラメータ２に基づいて判定された掻破行動の領域がＧ１００、パラメータ３に基づいて判定された掻破行動の領域がＧ１０２である。このように、各パラメータで判定された掻破行動の領域を結合することで、制御部１００は、より正しく掻破行動を判定することができる。

さらに、例えば上側のセンサ装置で判定された掻破行動の領域と、下側のセンサ装置で判定された掻破行動の領域とを結合してもよい。

図１１は、アトピー皮膚炎患者の一晩の掻破行動を本実施形態で処理を適用した推定結果と、赤外線ビデオカメラにより測定した結果を比較し、従来の手法である活動量による推定結果を示した図である。Ｇ２００のグラフは、本実施形態の処理を適用し、掻破行動があると判定された場所を示している図である。また、Ｇ２１０のグラフは、従来行われている赤外線ビデオカメラを用いた人間による目視で、対象者の掻破行動があったと判定された場所を示している図である。また、Ｇ２２０は、体振動計を用いて判定した睡眠・覚醒判定と活動量に基づいて対象者の掻破行動があったと判定された場所を示したグラフである。

折れ線グラフが睡眠・覚醒判定の結果であり、第二軸（右側）の０が離床状態、１が覚醒（在床）状態、２が睡眠状態を示している。また、ヒストグラムが活動量を示しており、１分あたりの体動を数値として算出している。活動量は、掻破行動以外にも、対象者の寝返り等の体動も含まれてしまうため、正確に掻破のみを推定することが困難である。特に、掻破量が少ない対象者に対しては、掻破以外の体動のほうが相対的に多く観測されるため、その傾向が強く表れる。

図１２は、ビデオ判定により判定した掻破時間と、算出により求められた掻破時間との対応を示す散布図である。図１２（ａ）は、１時間毎の活動量から推定した掻破時間を縦軸とし、ビデオ判定による掻破時間を横軸とした散布図である。また、図１２（ｂ）は、ビデオ判定による掻破時間と活動量による推定掻破時間の平均値を横軸、ビデオ判定による掻破時間と活動量による推定掻破時間の差を縦軸としたＢｒａｎｄ－Ａｌｔｍａｎ ｐｌｏｔである。

また、図１２（ｃ）は、１時間毎の特定振動から推定した掻破時間を縦軸とし、ビデオ判定による掻破時間を横軸とした散布図である。図１２（ｄ）は、ビデオ判定による掻破時間と特定振動による推定掻破時間の平均値を横軸、ビデオ判定による掻破時間と特定振動による推定掻破時間の差を縦軸としたＢｒａｎｄ－Ａｌｔｍａｎ ｐｌｏｔである。グラフの白丸（○）はアトピー性皮膚炎患者、バツ印（×）は健常者の測定結果を示しており、健常者は掻破行動がないため、ビデオ判定による掻破時間は０である。

図１２（ａ）、（ｃ）を比較すると、特に健常者や１時間毎の掻破量が少ない箇所において、図１２（ａ）の従来の活動量に基づいて掻破時間を推定した場合には活動量による推定手法が長く判定してしまうのに対し、図１２（ｃ）の特定振動に基づく推定手法では改善がみられ、正しい相関が得られていることが解る。また、図１２（ｂ）と、図１２（ｄ）とを比較しても、本実施形態の方が、ビデオ判定からの誤差の平均値、およびばらつきがすくないことが明らかであり、有効に掻破時間を特定できている。

［５．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。

例えば、検出装置３で取得できる過去３０秒程度の振動データから、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の周波数解析を行い、周波数にピークを検知し、かつ波形の振幅が設定範囲を超えているときに特定振動とみなしてもよい。この場合、ピークを検知した周波数をもつ振動が観測されていることから、周期性をもつ振動が検知されているとみなすことができる。

ここで、ピークを検出する周波数は、例えば上述した実施形態で記載したものであり、例えば、呼吸より高周波（１Ｈｚ以上）の周波数においてピークを検出する。また、波形の振幅の設定範囲は、例えばパラメータテーブル１５６に記憶されたものであり、上限閾値Ａｍａｘ（例えば、「２４５８」）と、下限閾値Ａｍｉｎ（例えば、「１６３８」）の設定範囲をいう。

図１３は、取得波形と、取得波形の周波数（横軸）ごとのパワー（縦軸）をグラフ化したパワースペクトルを表している。

ここで、図１３（ａ）（ｂ）は、通常の呼吸心拍波形、図１３（ｃ）（ｄ）は、寝返り等の通常体動波形、図１３（ｅ）（ｆ）は、掻破行動時の特定振動波形に基づく図である。そして、図１３（ａ）（ｃ）（ｅ）は適用前の取得波形、図１３（ｂ）（ｄ）（ｆ）は周波数（横軸）ごとのパワー（縦軸）をグラフ化したパワースペクトルを表している。

通常の呼吸心拍波形では１Ｈｚ未満にパワースペクトルのピーク（呼吸による振動）が認められるが、特定振動波形においては１～３Ｈｚ帯にパワースペクトルのピークが認められており、体動波形では明瞭なピークが認められない。

特定振動の時間が短い場合、スペクトルのピークがほかの振動に埋もれる可能性があるので、この手法では呼吸波形をとらえるために少なくとも１０秒以上のデータを用いるのが望ましい。

また、本実施形態においては、検出装置３で出力された結果に基づき、処理装置５において生体情報を出力しているが、検出装置３で全て算出してもよい。また、端末装置（例えばスマートフォン、タブレット、コンピュータ）にアプリケーションをインストールして実現するだけでなく、例えばサーバ側で処理をして、処理結果を端末装置に返しても良い。

例えば、検出装置３から、振動データをサーバにアップロードすることで、サーバ側で上述した処理を実現してもよい。この検出装置３は、例えば加速度センサ、振動センサを内蔵したスマートフォンのような装置で実現してもよい。

また、上述した実施形態では、対象者の特定の状態（動作）として掻破の動作があったことを判定しているが、他に高周波な振動から判定可能な状態や、動作であってもよい。例えば、対象者が痙攣をしている、対象者に振戦・震えが生じているといったことも判定することが可能である。

また、実施形態において各装置で動作するプログラムは、上述した実施形態の機能を実現するように、ＣＰＵ等を制御するプログラム（コンピュータを機能させるプログラム）である。そして、これら装置で取り扱われる情報は、その処理時に一時的に一時記憶装置（例えば、ＲＡＭ）に蓄積され、その後、各種ＲＯＭやＨＤＤ、ＳＳＤの記憶装置に格納され、必要に応じてＣＰＵによって読み出し、修正・書き込みが行なわれる。

また、市場に流通させる場合には、可搬型の記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバコンピュータに転送したりすることができる。この場合、サーバコンピュータの記憶装置も本発明に含まれるのは勿論である。

１ システム
３ 検出装置
３ 処理装置
１００ 制御部
１０２ 特定振動検知部
１０４ 生体情報算出部
１０６ 対象者状態判定部
１２０ 信号取得部
１５０ 記憶部
１５２ 対象者データ記憶領域
１５４ センサ値記憶領域
１５６ パラメータテーブル
１６０ 入力部
１７０ 出力部
１０ ベッド
２０ マットレス

Claims (7)

1. ベッド装置と、対象者との間に載置されたセンサから振動を示すセンサ値を取得する取得部と、制御部とを備え、
   前記制御部は、
   前記センサ値から、呼吸による振動よりも高周波、かつ、心拍による振動よりも高振幅、かつ、周期性のある特定振動を検知し、
   前記特定振動を検知した区間は、前記対象者が特定の行動を行った区間と判定する、
   ことを特徴とする判定装置。
2. 前記制御部は、
   前記センサ値の上限閾値と下限閾値との設定範囲を設定し、
   前記センサ値が、前記設定範囲の上限閾値より大きい又は下限閾値より小さい時間がそれぞれ第１の判定値以内の間は、前記特定振動が検出されている区間であると判定し、
   前記センサ値が、前記設定範囲の上限閾値より大きい又は下限閾値より小さい時間がそれぞれ第１の判定値を超えたときに、前記特定振動が検出された区間が終了したと判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
3. 前記制御部は、
   前記センサ値が、前記設定範囲の上限閾値より大きい値から下限閾値より小さい値に遷移する時間、又は、設定範囲の下限閾値より小さい値から上限閾値より大きい値に遷移する時間が第２の判定値内の間は、前記特定振動が検出されている区間であると判定し、
   前記センサ値が、前記設定範囲の上限閾値より大きい値から下限閾値より小さい値に遷移する時間、又は、前記設定範囲の下限閾値より小さい値から上限閾値より大きい値に遷移する時間が第２の判定値を超えたときに、前記特定振動が検出された区間が終了したと判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
4. 前記制御部は、
   前記特定振動の区間は、最初に前記設定範囲を超えてから、判定時間を経過した後に、前記特定振動であると検知可能となることを特徴とする請求項２又は３に記載の判定装置。
5. 前記制御部は、前記特定の行動として、前記対象者が掻破行動を行ったと判定することを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の判定装置。
6. 前記呼吸による振動よりも高周波とは、呼吸により生じる振動（体動）が０．１～０．６Ｈｚの場合、特定振動は１Ｈｚ以上をいい、
   前記心拍による振動よりも高振幅とは、呼吸により生じる最大振幅の１／５以上の振幅又は測定レンジの１／５以上の振幅である
   ことを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の判定装置。
7. ベッド装置と、対象者との間に載置されたセンサから振動を示すセンサ値を取得可能なコンピュータにおいて、
   前記センサ値から、呼吸による振動よりも高周波、かつ、心拍による振動よりも高振幅、かつ、周期性のある特定振動を検知する機能と、
   前記特定振動を検知した区間は、前記対象者が特定の行動を行った区間と判定する機能と、
   を実現するプログラム。

Images