JP4993565B2 - 介護支援システム - Google Patents
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Description
請求項2にかかる発明は、請求項1に記載の介護支援システムにおいて、前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、前記最大スペクトルの周波数に応じて、臥床者の前記通常呼吸の強弱を判定することを特徴とする。
請求項3にかかる発明は、請求項1に記載の介護支援システムにおいて、前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、前記最大スペクトルの半値幅に応じて、臥床者の呼吸の揺らぎの大きさを判定することを特徴とする。
請求項4にかかる発明は、請求項1に記載の介護支援システムにおいて、前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、前記最大スペクトルより小さな強度で且つ該最大スペクトルの第2高調波でないスペクトルが存在するとき、臥床者の呼吸変化があったと判定することを特徴とする。
請求項5にかかる発明は、請求項1に記載の介護支援システムにおいて、前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、前記最大スペクトルの大きさと該最大スペクトルの第2高調波の大きさの比率に応じて、前記臥床者の呼吸の非対称を判定することを特徴とする。
請求項6にかかる発明は、請求項1乃至5のいずれか1つに記載の介護支援システムにおいて、前記判定の結果を記録する記録手段を設けたことを特徴とする。
請求項7にかかる発明は、請求項1乃至5のいずれか1つに記載の介護支援システムにおいて、前記判定の結果に応じて警報を発する警報手段を設けたことを特徴とする。
ベッドに臥床していた被介護者が離床したときは、サンプリング信号VS(n)は小さな値から大きな値に変化するので、予め離床判断のしきい値VSthを設定しておいて、
VS(n)>VSth (1)
となったときに、図4(d)に示す“1”のしきい値判定信号を出力する判定手段を設けておくことにより、離床の判定を行う。
VSth=√(VSemp×VSprsnt) (2)
により幾何平均で決定する。なお、通常の算術平均によってもよい。
次に、呼吸検出のための処理を説明する。各サンプリング信号VS(n)の値は、図4(f)に示すように、得られるサンプリング信号VS(n)の時間軸に沿って、k個毎にブロック化する。これにより、第1ブロック、第2ブロック、・・・・が得られる。このブロックの大きさ、つまりデータ数kは、呼吸の状態の判別を許容時間以内に行うことと、後記する呼吸スペクトルの周波数間隔をスペクトル分析の精度を損なわない粗さに確保することから、30秒間のデータ数とする。30秒間のデータ数は30/0.05=600であるが、演算処理の関係から512個とする。
Vtev<Vnt (3)
の場合に、ステップS4に示すように、無呼吸と判断する。臥床と判断されているときにのみ、式(3)の判定を行うことにより、ほぼTna時間(約5秒)という短い時間内で迅速に確度の高いかつ無呼吸の判定を行うことができる。
N=ka、Vi=St(i)、A=仮の平均値である。
式(3)で無呼吸判定とされなかった場合は、次に呼吸状況を判断する。このときは、時間軸呼吸信号St(n)をFFT(高速フーリエ変換)して(ステップS7)スペクトルを算出し、このスペクトル分析を行う(ステップS8)ことで、呼吸状況の判断を行う。
本実施例では、以上のようにして採取した時間軸呼吸信号、離床判定結果、無呼吸判定結果、並びに呼吸状況に関する判定(呼吸が遅い/普通/速い、呼吸の揺らぎの有無、呼吸の変化、呼吸の非対称の有無等)結果のデータを信号処理装置200のデータ管理装置230に蓄積する。そして、本データの中から任意の主要な項目を選択し、1時間ごとに発生件数をグラフ表示できるようにすれば、例えば、睡眠時間帯の呼吸状況を遅い/普通/速いの分類毎に累積しておくことで、各呼吸状況の累積時間を求め、被介護者の状況を判断することができる。また、時間軸呼吸信号や処理データの記憶と表示を行う機能を持たせ、データと表示を結び付け、日々の介護および健康管理に役立てることができる。
前記したセンサ装置100は、そのセンサマット110を小型化して、車椅子の着座部の前側と後側の両方に個々に取り付けて、両センサ装置100が離席を検出(前記臥床判定の式(1)の処理と同じ)したときに、実際に離席があったと判定し、その離席検出の信頼性を向上させることもできる。なお、着座部の前側と後側の両センサマットを1つのセンサ装置に実装し、両センサマットによる離席検出を行うよう1つのセンサ装置を構成してもよい。このような車椅子からの離席の検出は、転倒の場合もあり得るので瞬間的な検出が必要なことから、ベッドからの離床と異なって、ある時間を待つことなく、直ちに検出信号を出力させる。この車椅子の離席についても前記同様に監視/記録を行うことができる。遠隔端末装置300に取り込めば、遠隔地で離席の監視/記録を行うことができる。また、センサ装置100を2つ用いて、一方は離床判定、無呼吸判定、呼吸状況判断、および呼吸観察等を行うようにし、他方は離床判定のみを行うようにし、一方のセンサマットから臥床者の身体が離れてしまうような身体移動(マットはずれ)と離床を判別することもできる。
200:信号処理装置、210:無線LANシステム、220:信号処理部、230:データ管理装置
300:遠隔端末装置、310:無線LANシステム、320:警報端末部、321:インターフェース、322:CPU、323:メモリ書き込み回路、324:メモリ、325:警報表示器、326:警報応答釦
Claims (7)
- ベッドに設置したセンサ手段と、該センサ手段から出力する信号を処理する信号処理手段とを有する介護支援システムであって、
前記センサ手段は、前記ベッドに設置され印加する圧力に応じて静電容量値が変化する静電容量圧力センサおよび該静電容量圧力センサに一体化され該静電容量圧力センサの前記静電容量値の変化に応じた周波数信号を発振する発振回路からなるセンサマットと、該センサマットの前記発振回路で発生する周波数信号をケーブルを介して取り込み周波数を表すサンプリング信号を一定時間毎に出力するセンサ本体とを備え、
前記信号処理手段は、前記センサ手段で得られた前記サンプリング信号を取り込んで処理を加え、臥床者の前記ベッドからの離床判定、臥床者の無呼吸判定、臥床者の呼吸状況判定等の判定を行い、
前記離床判定は、前記サンプリング信号により得られる周波数値が予め設定したしきい値を上回った状態が所定時間を継続したとき、離床と判定する処理であることを特徴とする介護支援システム。 - 請求項1に記載の介護支援システムにおいて、
前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、
前記最大スペクトルの周波数に応じて、臥床者の前記通常呼吸の強弱を判定することを特徴とする介護支援システム。 - 請求項1に記載の介護支援システムにおいて、
前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、
前記最大スペクトルの半値幅に応じて、臥床者の呼吸の揺らぎの大きさを判定することを特徴とする介護支援システム。 - 請求項1に記載の介護支援システムにおいて、
前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、
前記最大スペクトルより小さな強度で且つ該最大スペクトルの第2高調波でないスペクトルが存在するとき、臥床者の呼吸変化があったと判定することを特徴とする介護支援システム。 - 請求項1に記載の介護支援システムにおいて、
前記呼吸状況判定は、前記サンプリング信号から直流成分およびノイズ成分を除去して得た時間軸呼吸信号をフーリエ変換してスペクトルを得、最大スペクトルの大きさに応じて臥床者の無呼吸、通常呼吸、体位変化を判定する処理であり、
前記最大スペクトルの大きさと該最大スペクトルの第2高調波の大きさの比率に応じて、前記臥床者の呼吸の非対称を判定することを特徴とする介護支援システム。 - 請求項1乃至5のいずれか1つに記載の介護支援システムにおいて、
前記判定の結果を記録する記録手段を設けたことを特徴とする介護支援システム。 - 請求項1乃至5のいずれか1つに記載の介護支援システムにおいて、
前記判定の結果に応じて警報を発する警報手段を設けたことを特徴とする介護支援システム。
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