JP4423603B2 - 生体データ検出装置 - Google Patents

Description

この発明は、ベッド、椅子等の滞在器具に滞在する被験者の生体生理状態、例えば呼吸数、脈拍数、鼾、咳、寝返り等を検出する生体データ検出装置に関する。

従来、ベッドに寝たきりの状態にある被験者の体重測定は、介護者等の手によって被験者を秤皿等に乗せて測定しており、透析中の体重変化は循環量を透析器で測定し算出していた。
また、生体測定は、呼吸センサ、脈拍センサを被験者に取り付けて測定する必要があった。この種の生体モニタ装置として、特開平１０−１１０４６５号公報が開示する生体モニタ装置は、カード型の本体に、脈波を検出するための発光部と受光部、心電図、体脂肪率及び皮膚抵抗の少なくとも一つを検出する電極、体温や皮膚温を検出するための温度検出部、心拍や呼吸による体表面の振動と身体動作による体動の少なくとも一つを検出するための振動検出部を備えているものである。
しかしながら、従来の体重測定では、介護者への負担が大きく、どうしても男手が必要となるという問題点を有し、また、生体モニタ装置を身体に取り付けて測定する場合、被験者の煩わしさを助長するという問題点があった。また、検出するためのセンサに、高価なセンサを用いなければならないという問題点があった。
このため、この発明は、安価なセンサで、被験者の離着床、呼吸数、脈拍数、咳、鼾、体動、寝返り等の生体データを検出することのできる生体データ検出装置を提供することにある。

したがって、この発明に係る生体データ検出装置は、図１で示すように、被験者が滞在するベッド、椅子等の滞在器具１を構成する部品の歪みを測定する歪み測定手段１００と、該歪み測定手段１００によって測定された歪みの変動量を検出する歪み変動検出手段１１０と、該歪み変動検出手段１１０によって検出された歪みの変動量を検出する変動量検出手段１２０と、該変動量検出手段１２０によって検出された歪みの変動量から、被験者の生体データを検出する生体データ検出手段１３０とを少なくとも具備するものである。また、前記生体データ検出手段１３０よって検出された生体データを判定し、異常の判定された場合に、警報手段１５０を駆動させる生体データ判定手段１４０を具備し、さらに、前記生体データ判定手段１４０によって判定された生体データを、医療センター、介護センター１７０等に送信する通信手段１６０を具備するものである。尚、歪み測定手段１００としては、歪みゲージを用いることが望ましい。
また、前記歪み変動検出手段は、前記歪み測定手段によって測定された歪みの直流成分と、交流成分とを抽出することが望ましい。
さらに、前記生体データは、被験者の離着床であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分が、不在時を基準値として、所定値以上増加した場合に、被験者の着床を検出することが望ましい。
さらにまた、前記生体データは、被験者の呼吸数であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第１の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から呼吸数を検出することが望ましい。この第１の周波数範囲は０．０５Ｈｚ〜１．２５Ｈｚであり、この範囲内の波形をフィルタによって抽出することが望ましい。
また、前記生体データは、被験者の脈拍数であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第２の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から脈拍数を検出することが望ましい。第２の周波数範囲は０．５〜４．５Ｈｚであり、この範囲内の波形をフィルタによって抽出することが望ましい。
さらに、前記生体データは、被験者の鼾であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第３の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から鼾を検出することが望ましい。また、前記生体データは、被験者の咳であり、前記生体データ判定手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第３の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から咳を判定することが望ましい。第３の周波数範囲は、２０〜５００Ｈｚであり、この範囲内の波形をフィルタによって抽出することが望ましい。さらに、咳と鼾は、変動量の大きさ、ある期間の持続性、包絡状（エンベロープ）の相違などによってそれぞれ検出することが望ましい。
また、前記生体データは、被験者の体動であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分及び歪みの交流成分から、被験者の体動を検出することが望ましい。さらに、前記生体データは、被験者の寝返りであり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分及び歪みの交流成分から、被験者の寝返りを検出することが望ましい。体動の場合、直流成分の変動が寝返りに比べて小さいことが両者の検出基準となるが、下記する重心の検出が行われる場合には、寝返りの場合、重心の移動が体動に比べて顕著に発現する。
歪みは、前記滞在器具の少なくとも２箇所で検出され、前記生体データ判定手段は、それぞれの歪みの差から、被験者の重心の変動を検出することが望ましい。重心が接近する側の歪みゲージの測定値は、重心が離れる側の歪みゲージの測定値より大きくなるため、重心の移動が検出可能となる。
さらに、前記生体データは、被験者の無呼吸であり、前記生体データ検出手段は、少なくとも２カ所の歪みの位相のずれから、被験者の無呼吸を検出することが望ましい。
前記滞在器具はベッドであり、構成する部品がフレームであることが望ましい。また、前記滞在器具はベッドであり、構成する部品が所定の剛性を有する床板であることが望ましい。

第１図は、本願発明の生体データ検出装置の概略ブロック図である；
第２図は、本願発明の生体データ検出装置をベッドに装着した場合を示した説明図で、（ａ）は、側面図、（ｂ）は正面図である；第３図は、前記生体データ検出装置の概略構成図である；第４図は、前記生体データ検出装置のＣＰＵの概略構成図である；第５図は、離着床を検出するために抽出された波形を示した図である；第６図は、呼吸数を検出するために抽出された波形を示した図である；第７図は、脈拍数を検出するために抽出された波形を示した図である；第８図は、鼾を検出するために抽出された波形を示した図である；第９図は、咳を検出するために抽出された波形を示した図である；第１０図は、体動を検出するために抽出された波形を示した図である；第１１図は、寝返りを検出するために抽出された波形を示した図である；第１２図（ａ）（ｂ）は、歪みセンサを床板部分に装着状態を示した説明図である；第１３図は、ベッドの剛性に対する周波数特性を示したものである；第１４図は、ベッドの剛性を大きくした場合の呼吸及び脈動の検出状態を示した図である；第１５図は、ベッドの剛性を小さくした場合の呼吸及び脈動の検出状態を示した図である；第１６図は、ベッドを適正な剛性にした場合の呼吸及び脈動の検出状態を示した図である；第１７図は、インスト回路を示した回路図である；第１８図は、インスト回路による作動状態を示した図である；第１９図は、無呼吸を検出するための波形を示した図である。
発明を実施するため最良の形態
以下、この発明の実施の形態について図面により説明する。
第２図（ａ），（ｂ）で示されるように、ベッド、椅子等の被験者の滞在器具（この実施の形態では、ベッドのため、以下、ベッド）１の所定の位置に歪みゲージ３が配される。第２図に示される実施例では、この歪みゲージ３は、基本的に、ベッド１のフレーム２の左右側のそれぞれに配されることが望ましいが、要求される生体データによって、所定の位置、例えばベッド１の頭部側フレーム２に一つ設けても良いものである。そして、各歪みゲージ３は、ベッド１の所定の位置に設けられたコントロールボックス４内に収納された電気制御機器と配線させる。尚、５は、歪みゲージ３の温度補償用の温度検出器である。
第３図は、前記コントロールボックス４内の配される電気制御機器のブロック構成図である。前記歪みゲージ３から出力された信号は、直流増幅器１０及び交流増幅器１２によってその成分が強調され、ＡＤ変換器１４によってデジタル信号に変換される。このデジタル信号は、ＣＰＵ２０に送られ、種々の処理がなされて、所定の出力信号が演算され、スイッチユニット４０の指令により、表示／印刷ユニット３０に表示され、通信ユニット１６０を介して医療センター、介護センター等のセンター１７０に送信される。また、ＣＰＵ２０において検出された生体データに異常が発見された場合には、警報ユニット１５０が警報を発すると同時に、通信ユニット１６０を介してセンター１７０へ通報が行くようになっている。
前記ＣＰＵ２０で行われる処理を具体的に説明すると、第４図で示されるようにＡＤ変換器１４で変更されたデジタル信号は、離着床用デジタルフィルタ（Ｄ／Ｆ）５０によって所定の信号、直流成分と交流成分が抽出され、レベル抽出ブロック６０において、特に前記直流成分が抽出され、離着床検出ブロック７０において被験者の離着床が判定される。第５図で示すように、歪み変動の直流成分が所定値以上となり、且つ歪み変動の交流成分にプラス成分が発現することによって着床が検出され、反対に直流成分が通常値に戻り、且つ歪み変動の交流成分にマイナス成分が発現することによって離床が検出される。
生体データが呼吸の場合、呼吸用Ｄ／Ｆ５１及び波形抽出ブロック６１によって、０．０５〜１．２５Ｈｚの範囲内の周波数が抽出され、第６図で示すような波形が抽出される。そして、呼吸数検出ブロック７１において、抽出された波形のピーク（ボトム）間の時間を検出し、これに基づいて１分間当りの呼吸数を演算する。また、１分間当りのピーク（ボトム）の回数をカウントしても良い。これによって、求められた呼吸数及び波形は、前記ＣＰＵ２０の記憶回路に蓄積することもできる。
生体データが脈拍数の場合、脈拍用Ｄ／Ｆ５２及び波形抽出ブロック６２によって、０．５〜４．５Ｈｚの範囲内の周波数が抽出され、第７図で示すような波形が抽出される。そして、脈拍数検出ブロック７２において、抽出された波形のピーク（ボトム）間の時間を検出し、これに基づいて１分間当りの脈拍数を演算する。また、１分間当りのピーク（ボトム）の回数をカウントしても良い。これによって、求められた脈拍数及び波形は、前記ＣＰＵ２０の記憶回路に蓄積することもできる。
生体データが鼾の場合、鼾用Ｄ／Ｆ５３及び波形抽出ブロック６３によって、２０〜５００Ｈｚの範囲内の周波数が抽出され、第８図で示すような波形が抽出される。そして、鼾検出ブロック７３において、ある期間の持続性、周期（繰り返し期間）、包絡状（エンベロープ）のあり方などから、鼾を検出し、１分、１時間、１睡眠当りの回数をカウントし、必要に応じて、上記検出結果と共にこの波形を記憶する。
生体データが咳の場合、咳用Ｄ／Ｆ５４及び波形抽出ブロック６４によって、２０〜５００Ｈｚの範囲内の周波数が抽出され、第９図で示すような波形が抽出される。そして、咳検出ブロック７４において、ある期間の持続性、周期（繰り返し期間）、包絡状（エンベロープ）のあり方などから、咳を検出し、１分、１時間、１睡眠当りの回数をカウントし、必要に応じて、上記検出結果と共にこの波形を記憶する。
生体データが体動の場合、体動用Ｄ／Ｆ５５及び波形抽出ブロック６５によって、第１０図で示すような波形が抽出される。これによって、体動検出ブロック７５では、直流成分の変動が少なく、交流成分の変動が大きいことから、被験者の体動が検出される。
また、生体データが寝返りの場合、寝返り用Ｄ／Ｆ５６及び波形抽出ブロック６６によって第１１図で示すような波形が抽出される。これによって、寝返り検出ブロック７６では、直流成分の変動が大きく、交流成分の変動も大きいことから、被験者の寝返りが検出される。
以上によって検出された生体データは、異常判定ブロック８０に送られて、例えば予め設定された所定の閾値と比較され、その閾値が上限である場合にはその閾値を超えた時、若しくはその閾値が加減である場合にはその閾値より低いときに、警報ユニット１５０を作動させると共に、例えば、携帯電話、ＰＨＳ、電話回線、無線等の通信手段を具備する通信ユニット１６０を作動させてセンター１７０へ異常信号と共に、検出された生体データを送信するものである。
また、前記スイッチユニット４０の選択により、現在の生体データ又は過去の生体データを表示／印刷ユニット３０を介してディスプレー表示又は印刷表示を行うことができるものである。
さらに、上記歪みゲージ３（３ａ，３ｂ）がベッド１の両側に配置される場合、一方側に配された歪みゲージ３ａの歪み度と、他方側に配された歪みゲージ３ｂの歪み度とを比較し、その相対的な変動に基づいて寝返りを検出することもできるものである。
第１２図（ａ），（ｂ）に示すベッド１は、所定の剛性を有する床板６の底面に歪みゲージ３を配した実施例である。この実施例において、第１３図に示すものは、ベッド１の床板６の剛性と周波数特性を示したものである。この図から明らかなように、床板６の剛性をあげた場合の特性ＳＨでは、周波数に対して振幅が小さいため、第１４図で示すように、呼吸（０．０５〜１．２５Ｈｚ）、脈動（１．５〜１２．５Ｈｚ）、鼾（４０〜８０Ｈｚ）、咳（１〜８０Ｈｚ）、体動（０．０５〜８０Ｈｚ）などの交流成分信号が検出し難い状態となる。
また、第１３図で示すように、床板６の剛性を下げた場合の特性ＳＬでは、周波数に対して振幅が大きくなるため、第１５図で示すように、呼吸信号は良好に検出できるものの脈動信号等の微弱な信号の検出が不可能となる。このため、ベッド１自体には、検出が適切である剛性が存在する。
剛性が適正であるベッド１では、第１３図のＳＡで示すように周波数に対して適正な振幅が得られるので、第１６図で示すように脈動波形及び呼吸波形を含む信号が得られるものである。
第１７図で示すインスト回路は、歪みゲージ３からの微弱な信号をＡＣ回路を用いて増幅する場合に、体動等の大きな信号入力があると、増幅アンプが飽和したり、後段処理でＡＤ変換器の入力範囲を超えてしまい波形が検出できなくなるという不具合が生じる。この時間は、ＡＣ結合の時定数で決定される。例えば、呼吸波形を認識する場合には、時定数τ＝３．２秒（ｆｃ＝０．０５Ｈｚ）程度であり、アンプ利得を１００倍とした場合、過大入力のＡＤＣ入力が飽和している時間は、３２０秒となる。この時間以上は波形として認識できなくなる。
このため、所定の条件の時に時定数τを短くするインスト回路を設ける。
第１６図で示すインスト回路において、通常スイッチＵ２はオフ状態であり、ＩＮから入力される信号は、Ｃ１及びＲ１で決定される時定数τ１（＝Ｃ１×Ｒ１）にてオペアンプＵ１に入力され、増幅されたＯＵＴ（ＡＤＣ）から出力される。尚、前記オペアンプＵ１での非反転増幅の場合、アンプ利得（Ａ）は、１＋Ｒ４／Ｒ３で得られる。
過大入力が入ってオペアンプＵ１が飽和し、ＡＤＣ値がオーバーした場合、スイッチＵ２がＣＰＵによって切り替えられ、時定数τ２（＝Ｃ１×（Ｒ１Ｒ２）／（Ｒ１＋Ｒ２））は小さくなる。尚、Ｒ２＜＜Ｒ１である。さらに、この場合、Ｖ１は、ＡＤＣのリファレンス電圧（Ｖｒｅｆ）の１／２とする。
これによって、第１８図で示すように、過大入力が入った場合（０）の段階で、スイッチＵ２をオンにし、ＡＤ変換入力がＶｒｅｆ／２になったらスイッチＵ２をオフすることにより、非常に短い時間で波形認識を可能にするものである。尚、第１８図において、実線はインスト回路なしの場合で、ＡＤ変換入力が時定数によって設定される所定時間ｔ２まで（この実施例では、３２０秒）飽和していることを示している。尚、破線で示すインスト回路有りの場合、例えば、Ｃ１＝１μＦ、Ｒ１＝３．２ＭΩ、Ｒ２＝１ＫΩとした場合、時定数τ２は、０．００１秒となり、第１７図で示す検出可能時間ｔ１までの時間は、０．６３秒である。
以上のように、インスト回路を設けることによって、検出不能時間を短くすることができるため、適切な生体データの検出が可能となるものである。
また、第１９図は、睡眠時無呼吸を判定する方法を示したものである。第１９図において、Ｓ１は足部近傍に配置された歪みセンサ３からの信号を示し、Ｓ２は頭部近傍に配置された歪みセンサ３からの信号を示す。通常、正常な呼吸の場合、Ｂｗ１及びＢｗ２で示しように両者の位相は略同一である。
ベッド１上に滞在する被験者が閉鎖性無呼吸を引き起こした場合、第１９図に示すようにＢｗ１’とＢｗ２’の間に位相ずれが生じる。このため、上下波形に位相ずれがある場合には、閉鎖性無呼吸と判定することができる。また、呼吸波形信号が消滅した場合には、中枢性無呼吸と判定することができる。さらに、閉鎖性無呼吸と中枢性無呼吸の両者が検出された場合には、混合性無呼吸と判定することができるものである。

以上説明したように、この発明によれば、歪みゲージを、被験者の滞在するベッド、椅子等の滞在器具に装着し、この歪みゲージが検出する滞在器具の歪みの変動量を検出することによって生体データを検出できるので、生体データの検出を容易に行うことが可能となると共に、大幅なコストダウンを達成できるものである。

Claims (10)

1. 被験者が滞在するベッドを構成する部品に装着され、前記被験者によって生じる前記部品の歪みを測定する歪み測定手段と、
   該歪み測定手段によって測定された歪みの変動量から歪みの直流成分と交流成分とを抽出する歪み変動量検出手段と、
   該歪み変動量検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第１の周波数範囲の波形を抽出して呼吸数を検出し、第１の周波数範囲よりも高い第２の周波数範囲の波形を抽出して脈拍数を検出し、第２の周波数範囲よりも高い第３の周波数範囲の波形を抽出して咳を検出し、前記歪みの直流成分が不在時を基準値として所定値以上増加した場合に、被験者の着床を検出する生体データ検出手段とを少なくとも具備する生体データ検出装置。
2. 前記生体データ検出手段によって検出された生体データを判定し、異常と判定された場合に、警報手段を駆動させる生体データ判定手段を具備することを特徴とする請求項１記載の生体データ検出装置。
3. 前記生体データ判定手段によって異常と判定された場合に、前記生体データを、医療センター、介護センター等に送信する通信手段を具備することを特徴とする請求項２記載の生体データ検出装置。
4. 前記生体データ検出手段は、さらに前記歪み変動検出手段によって検出された第３の周波数範囲の波形から鼾を検出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の生体データ検出装置。
5. 前記生体データ検出手段は、さらに前記歪み変動検出手段によって検出された前記歪みの直流成分及び交流成分から、被験者の体動を検出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の生体データ検出装置。
6. 前記生体データ検出手段は、さらに歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分及び交流成分から、被験者の寝返りを検出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の生体データ検出装置。
7. 前記ベッドを構成する部品は、ベッドのフレームであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の生体データ検出装置。
8. 前記歪み測定手段は、前記ベッドのフレームの対向する箇所の少なくとも２箇所の歪みを検出し、前記生体データ検出手段は、さらにそれぞれの箇所の歪みの差から、被験者の重心の変動を検出することを特徴とする請求項７記載の生体データ検出装置。
9. 前記ベッドを構成する部品は、所定の剛性を有する床板であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
10. 前記歪み測定手段は、前記床板であって前記被験者の足部近傍及び頭部近傍の少なくとも２箇所の歪みを検出し、前記生体データ検出手段は、少なくとも２箇所の歪みの位相のズレから、被験者の無呼吸を検出することを特徴とする請求項９記載の生体データ検出装置。

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