JP2023114062A - 入浴者見守りシステム - Google Patents
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- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Description
2 :端末
3 :サーバ
4 :通信網
5 :浴室
10 :筐体
11 :取得部
12 :変換部
13 :所属分類推定部
14 :記憶部
15 :出力部
16 :処置判断部
17 :状態判定部
51 :浴槽
52 :排水装置
53 :センサ
54 :モニタ
55 :電極
56 :換気扇
100 :入浴者見守りシステム
101 :CPU
102 :ROM
103 :RAM
104 :保存部
105 :I/F
106 :I/F
107 :I/F
108 :入力部
109 :表示部
110 :内部バス
Claims (8)
- 心電信号に基づいて、心電信号の各心拍の分類を示す所属分類を推定する心拍分類装置において、
前記心電信号を、1周期分の心電信号を示す心電ビート信号に分離し、分離した心電ビート信号をスカログラム画像に変換する変換手段と、
予め取得された学習用スカログラム画像に基づく入力データ、及び前記入力データに紐づく所属分類を一対の学習用データとして、複数の前記学習用データを用いて生成されたニューラルネットワークモデルを参照し、前記変換手段により変換されたスカログラム画像を入力として、所属分類を推定する所属分類推定手段とを備えること
を特徴とする心拍分類装置。 - 前記変換手段は、前記心電信号を複数の心電ビート信号に分離し、分離した心電ビート信号を複数のスカログラム画像に変換し、
前記所属分類推定手段は、複数の学習用スカログラム画像を入力データとする学習用データを用いて生成された前記ニューラルネットワークモデルを参照し、前記変換手段により変換された複数のスカログラム画像を入力として、所属分類を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の心拍分類装置。 - 前記所属分類推定手段は、1以上の前記スカログラム画像を入力として、複数の推定用所属分類を推定し、推定した複数の前記推定用所属分類に基づいて、前記所属分類を推定すること
を特徴とする請求項1に記載の心拍分類装置。 - 前記所属分類推定手段は、前記変換手段により変換された複数のスカログラム画像と予め取得された参照用スカログラム画像との類似度を算出し、算出した類似度が所定の閾値以上となる場合、前記所属分類の推定を行うこと
を特徴とする請求項1~3の何れか1項に記載の心拍分類装置。 - 浴室内に設けられる温度、湿度、照度、響度、香り又は気圧のうちの何れか1以上を示す環境データを計測する浴室環境センサと、
前記浴室に入浴する入浴者の健康データを取得する入浴者情報取得手段と、
請求項1~4の何れか1項に記載された心拍分類装置によって分類された1又は複数の所属分類と、前記浴室環境センサにより計測された環境データ及び前記入浴者情報取得手段に取得された健康データを組み合わせた入浴情報とに基づいて、予め取得された所属分類と入浴情報とに対する入浴者の状態を示す状態データを記録した状態データベースを参照し、前記入浴者の状態データを判定する状態判定手段と、
予め取得された状態データと状態データに対する処置の方法を示す処置データとを1対の判断用学習データとし、複数の判断用学習データが記録された処置情報データベースを参照し、前記状態判定手段によって判定された状態データに対する処置データを判断する処置判断手段と、を備えること
を特徴とする入浴者見守りシステム。 - 前記処置判断手段により判断された処置データを外部機器に送信する送信手段と、
前記処置判断手段により判断された処置データを入浴者に提示する提示手段と、をさらに備えること
を特徴とする請求項5に記載の入浴者見守りシステム。 - 前記処置判断手段により判断された処置データに基づき、前記浴室に設けられた浴槽を排水する排水手段をさらに備えること
を特徴とする請求項5又は請求項6に記載の入浴者見守りシステム。 - 前記処置判断手段により判断された処置データに対する処置結果を示す結果データを取得する処置結果取得手段と、
前記処置結果取得手段により取得された結果データに応じて、前記状態判定手段によって判定された状態データと、前記処置判断手段により判断された処置データとを1対の判断用学習データとし、新たに前記処置情報データベースに記録する記録手段とを備えること
を特徴とする請求項5~7の何れか1項に記載の入浴者見守りシステム。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2022
- 2022-02-04 JP JP2022016161A patent/JP7126230B1/ja active Active
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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MD. RASHED-AL-MAHFUZ ET AL.: "Deep convolutional neural networks based ECG beats classification to diagnose cardiovascular conditi", BIOMEDICAL ENGINEERING LETTERS, vol. 11, JPN6022015522, 2021, pages 147 - 162, XP037464722, ISSN: 0004761136, DOI: 10.1007/s13534-021-00185-w * |
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JP7126230B1 (ja) | 2022-08-26 |
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