JP5309928B2 - 生体情報検知システム - Google Patents

Description

本発明は、ベッド等において非接触で生体情報を高精度に収集することが可能な生体情報検知システムに関するものである。

従来、病院や介護施設等の各種機関において、ベッドに非接触センサが取付けられ、体動、呼吸および心拍等の生体情報が非接触センサによって測定され、非接触センサから出力された情報によって継続的に患者の在または不在の確認や健康管理が行なわれるものが知られている。例えば特許文献１に示すものでは、非接触センサである生体信号検出手段２が布団またはベッドのマット下に設置され生体信号検出手段２で一定時間検出された出力信号のうち最小値が最小値検出手段６によって導出され、導出された最小値が判定手段７によって予め決められた大きさの閾値と比較されて、閾値より大きければ患者即ち生体が存在すると判定される。
特開２００２−３３６２０８号公報

しかしながら上記従来の方法においては、生体が存在するか否かの判定を予め決められた固定の閾値を用いて行なっているため、センサが劣化し出力信号の値が変動してきた場合や、個々の患者の体動、心拍および呼吸を電気信号に変換した場合のレベルに大きな差がある場合や、または患者の体がセンサ設置部から大きくずれてしまった場合等、判定が困難になるという問題がある。

本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、センサからの電気信号値が変動しても高精度で生体情報である心拍信号の抽出等が可能な生体情報検知システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、請求項１に係る発明の特徴は、生体の体動、呼吸および心拍からなる生体情報を示す圧力を非接触で検出して生体の圧力信号を出力する圧力検出手段と、前記生体の圧力信号から心拍の圧力信号を抽出するための閾値を導出する閾値導出手段と、前記生体の圧力信号から前記心拍の圧力信号を抽出する心拍抽出手段とを備える生体情報検知システムにおいて、前記閾値導出手段は、前記生体の圧力信号が入力され平滑化処理が行なわれる時定数の大きい第１フィルタ部および時定数の小さい第２フィルタ部と、前記第１フィルタ部および前記第２フィルタ部から出力された前記平滑化処理された信号を処理し最小値を導出する第１演算部と、前記第１演算部により導出された前記最小値によって前記生体の心拍信号を抽出するための閾値を導出する第２演算部とによって構成されることである。

請求項２に係る発明の特徴は、請求項１において、前記生体情報検知システムは前記閾値導出手段によって導出された前記閾値が前記圧力検出手段の出力可能範囲を超えたときに前記閾値を変更する閾値変更手段をさらに備え、前記閾値変更手段は、初期時に無負荷状態で圧力検出手段から出力された圧力信号から圧力検出手段の出力可能上限圧力信号値および出力可能下限圧力信号値とを導出する第３演算部と、前記第３演算部で導出された前記出力可能上限圧力信号値および前記出力可能下限圧力信号値とを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記出力可能上限圧力信号値および前記出力可能下限圧力信号値と前記第２演算部によって導出された前記閾値とを比較し前記閾値が前記出力可能上限圧力信号値よりも大きい場合は前記閾値を前記出力可能上限圧力信号値に変更し、前記閾値が前記出力可能下限圧力信号値よりも小さい場合は前記閾値を出力可能下限圧力信号値に変更する閾値判定部とによって構成されることである。

請求項３に係る発明の特徴は、請求項１または請求項２において、前記圧力検出手段は荷重センサ、圧電センサまたは振動センサによって構成されることである。

請求項１に係る発明によれば、生体情報検知システムには時定数の大きい第１フィルタ部および時定数の小さい第２フィルタ部とが設けられ、生体の圧力信号が各フィルタ部に入力され平滑化処理が行なわれる。そして平滑化処理された信号が第１演算部で処理され最小値が導出され、導出された最小値から閾値が導出され、該閾値を用いて心拍信号の抽出が行なわれる。これにより常に閾値は自動で導出され調整されるので、個人差による出力信号の差異や、センサ劣化によるセンサ出力の変動の影響等を受けることなく高精度に心拍信号の抽出が行なえる。

請求項２に係る発明によれば、生体情報検知システムは閾値導出手段によって導出された閾値が圧力検出手段の出力可能範囲を超えたときに閾値を変更する閾値変更手段をさらに備え、第２演算部によって導出された閾値が圧力検出手段の出力可能範囲を超えたときに第３演算部によって導出された閾値に変更され、変更された閾値にて心拍信号の抽出が行なわれる。これによって圧力検出手段の検出可能範囲を超えることなく高精度で心拍信号の抽出が行なえる。

請求項３に係る発明によれば、圧力検出手段は荷重センサ、圧電センサまたは振動センサによって構成できる。これにより圧力検出手段に用いる圧力センサの選択の幅が広がり安価に対応できる。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。図１に示すように、本発明の生体情報検知システム１は、主にベッド本体５上（マットレス６上でもよい）に設置される圧力検出手段１０である圧力センサ１１と、圧力センサ１１によって検出された圧力信号１１ａが入力され圧力信号１１ａの振幅１５ａを算出する信号処理部１５と、信号処理部１５によって算出された振幅１５ａによって閾値を導出する閾値導出手段２０と、閾値導出手段２０によって導出された閾値が圧力センサ１１の出力可能範囲を超えたときに閾値を変更する閾値変更手段３０と、閾値導出手段２０によって導出された閾値、または閾値変更手段３０によって変更された後述する上限閾値Ｕまたは下限閾値Ｌ、を用いて圧力信号１１ａから心拍信号の抽出を行なう心拍抽出手段である抽出部２９とによって構成される。

圧力センサ１１は、ベッド本体５上の患者すなわち生体（以後こう称す）の生体情報である在、不在の確認や健康状態を管理するための生体の体動、呼吸および心拍から生じる圧力を非接触で検出する。体動は生体が寝返りをうったり、ベッド上で体を動かしたときに散発的に発生する荷重が圧力信号として圧力センサ１１によって検知される。また呼吸および心拍は、生体によって継続的に行なわれる呼吸動作及び心臓の脈動によって発生する一定のリズムをもった振動が圧力信号として圧力センサ１１によって検知される。

圧力センサ１１には、荷重センサ、圧電センサまたは振動センサ等が利用でき、本実施形態においては圧電センサを使用する。圧力センサ１１は、ベッド本体５と、生体を上面で支持する支持層であるマットレス６との間の所定の位置に複数個設置される。ここで所定の位置とは生体がマットレス６上の概ねどの位置に支持されても、圧力センサ１１によって、生体情報の検知が可能なセンサ出力値を得ることができる位置のことをいい、実験によって評価され決定される。

また圧力センサ１１は、初期の状態において予め特性が測定され、測定された結果が初期データとして図示しない制御装置の記憶部３５に記憶される。また圧力センサ１１はそれぞれ個別の初期特性を持ち、出力可能な上下限範囲が決まっている。そこで図示しない制御装置に備えられる第３演算部２６によって、取得された初期データから使用可能な出力範囲が導出され、出力可能範囲の上限値である出力可能上限圧力信号値が上限閾値Ｕとされ、出力可能範囲の下限値である出力可能下限圧力信号値が下限閾値Ｌとされて記憶部３５に記憶される。

信号処理部１５は、圧力センサ１１と信号送出ケーブル３にて接続され、圧力センサ１１から出力された圧力信号１１ａが入力され圧力信号１１ａの振幅１５ａを算出する。なお、振幅１５ａは図２、図４に示すように各時間における圧力信号１１ａの波の谷底から山頂までの高さをいう。

次に閾値導出手段２０について図１、図２に基づいて説明する。閾値導出手段２０は信号処理部１５によって算出された圧力信号１１ａの振幅１５ａから、適宜、心拍信号の抽出を行なう基準となる閾値を算出するものである。閾値導出手段２０は信号処理部１５によって算出された振幅１５ａが入力され平滑化処理が行なわれる時定数の大きい第１フィルタ部２１および時定数の小さい第２フィルタ部２２とからなる処理部４０と、第１フィルタ部２１から出力される平滑化処理された信号２１ａおよび第２フィルタ部２２から出力される平滑化処理された信号２２ａとを合わせて演算処理し最小値２３ａを導出する第１演算部２３と、第１演算部２３により導出された最小値２３ａを演算処理し心拍信号を抽出するための体動判定閾値２５ａと、生体と物体とを識別するための物判定閾値２５ｂとを導出する第２演算部２５とからなる。なお、ここでいう平滑化とは、平均化がその一例となる。

処理部４０を構成する第１フィルタ部２１は、時定数が大きいフィルタ部である。すなわち第１フィルタ部２１には長時間に亘って信号処理部１５から出力される振幅１５ａが入力され、入力された振幅１５ａが積算され平滑化処理が実行される。時定数が大きいため第１フィルタ部２１によって平滑化処理された信号２１ａは全体の略平滑値となり散発的に異常値が出現しても、該異常値の影響をあまりうけず全体的に平坦な特性となる。しかし出現した異常値は全体の一部として平滑化処理されるため、信号２１ａの値は、異常値を除く他のデータの値より若干高めの値として出力される（図２（ａ）参照）。

処理部４０を構成する第２フィルタ部２２は時定数が小さいフィルタ部である。すなわち第２フィルタ部２２には短時間に亘って信号処理部１５から出力される振幅１５ａが入力され、入力された振幅１５ａが積算され平滑化処理が実行される。時定数が小さいため、第２フィルタ部２２によって平滑化処理された信号２２ａは散発的に現れる異常値の影響を大きく受けることになる。そして異常値が発生した近傍では、信号２２ａの値は異常値に連られて大きくなり異常値の出現を顕著に示す。しかし時定数が小さいため、異常値を除く他の部分においては、異常値の影響を受けにくく、よって異常値を除く他の部分の信号２２ａの値は時定数の大きい第１フィルタ部２１から出力される信号２１ａより概ね低い値として出力される（図２（ａ）参照）。

第１演算部２３は、図２（ｂ）に示すように第1フィルタ部２１及び第２フィルタ部２２から出力される平滑化処理された信号２１ａおよび信号２２ａが入力され、信号２１ａおよび信号２２ａを同一の時間軸で比較し、各時間において低い方の値を抽出して最小値２３ａとして導出する。具体的には最小値２３ａは異常値近傍においては異常値の影響をあまり受けない第1フィルタ部２１から出力される信号２１ａの値が抽出され、異常値を除く他の部分においては第２フィルタ部２２から出力される信号２２ａの値が抽出されるようになっている。これによって異常値の影響を極力排除することができる。
第２演算部２５では、第１演算部２３によって導出された最小値２３ａが入力され演算処理されて心拍を抽出するための閾値が導出される。閾値は信号処理部１５から出力された出力振幅１５ａが体動または呼吸の影響を含んだものであるのか、または心拍だけによるものであるのかを判定するための体動判定閾値２５ａと、生体による圧力信号１１ａであるのか、または物体が出力センサ１１の上方に置かれたため発生した圧力信号１１ａであるのか、を判定するための物判定閾値２５ｂとからなる。体動判定閾値２５ａは、下記（数１）式に示すように第１演算部２３によって導出された最小値２３ａに対し所定の重みであるＳ１が掛けられ、重み付けがされて導出される。また物判定閾値２５ｂは下記（数２）式に示すように第１演算部２３によって導出された最小値２３ａに対し所定の重みであるＳ２が掛けられ、重み付けがされて導出される。Ｓ１及びＳ２の大きさは実験等によって決定がされる。
（数１）
２５ａ＝２３ａ×Ｓ１
（数２）
２５ｂ＝２３ａ×Ｓ２

閾値変更手段３０は第３演算部２６と記憶部３５と閾値判定部３４とからなる。第３演算部２６は初期時に無負荷状態で圧力センサ１１から出力された圧力信号１１ａから圧力センサ１１の出力可能な上限圧力信号値である上限閾値Ｕおよび出力可能な下限圧力信号値である下限閾値Ｌとを導出する。記憶部３５は初期時に無負荷状態で圧力センサ１１から出力された圧力信号１１ａを記憶するとともに第３演算部２６で導出された上限閾値Ｕおよび下限閾値Ｌとを記憶する。閾値判定部３４は記憶部３５に記憶された上限閾値Ｕおよび下限閾値Ｌと、第２演算部２５によって導出された各閾値２５ａ、２５ｂとを比較し比較結果が下記（数３）式の条件を満たせば体動判定閾値２５ａの値を上限閾値Ｕの値に変更し、下記（数４）式の条件を満たせば物判定閾値２５ｂの値を下限閾値Ｌの値に変更する。
（数３）
体動判定閾値２５ａ＞上限閾値Ｕ
（数４）
物判定閾値２５ｂ＜下限閾値Ｌ
心拍抽出手段である抽出部２９においては、第２演算部２５により導出された閾値である体動判定閾値２５ａまたは上限閾値Ｕのいずれか決定された一方の値と、信号処理部１５から出力された出力振幅１５ａとが比較され、出力振幅１５ａが閾値である体動判定閾値２５ａまたは上限閾値Ｕより大きければ出力振幅１５ａは、体動や呼吸等の影響を受けた心拍信号であると判定されデータから除外される。また第２演算部２５により導出された閾値である物判定閾値２５ｂまたは下限閾値Ｌのいずれか決定された一方の値と、信号処理部１５から出力された出力振幅１５ａとが比較され、出力振幅１５ａが閾値である物判定閾値２５ｂまたは下限閾値Ｌより小さければ該出力振幅１５ａは、生体ではなく物体によるものであると判定されデータから除外される。

次に本実施形態に係る作用について図３に示すフローチャート１に基づいて説明する。まず図略の検出開始スイッチをＯＮすることによってベッド本体５上に設置される複数の圧力検出部１０である圧力センサ１１が起動される。

そしてステップ１０において、圧力センサ１１は生体が支持される部分の荷重を検知し圧力信号１１ａとして出力する。

ステップ１１においては、信号処理部１５に、圧力信号１１ａが入力され、圧力信号１１ａの各経過時間毎における振幅１５ａが算出される。なお、このとき事前に評価され蓄積されたデータを参考にして、明らかな体動及び呼吸と判断される信号を図略のフィルタにより分離する処理が実行される。しかし完全に分離することは困難であり、体動、呼吸及び物体に影響された信号が残っているため、以降に説明する制御によって影響された部分を除外して心拍信号のみを分離抽出する。

ステップ１２においては、信号処理部１５で算出され出力された体動及び呼吸の信号が概ね分離された振幅１５ａが処理部４０を構成する第１フィルタ部２１に入力される。第１フィルタ部２１に入力された振幅１５ａは大きな時定数によって平滑化処理され信号２１ａが出力される。またステップ１３においては、振幅１５ａが処理部４０を構成する第２フィルタ部２２に入力され、第２フィルタ部２２に入力された振幅１５ａは小さな時定数によって平滑化処理され信号２１ａが出力される。

次にステップ１４において、処理部４０で平滑化処理された各信号２１ａ、２２ａが第１演算部２３に入力される。そして各信号２１ａ、２２ａが同一の時間軸で比較され、各時間毎において低い方の値が抽出されて最小値２３ａとして導出される。

次にステップ１５において、心拍信号を抽出するための基準となる体動判定閾値２５ａおよび物判定閾値２５ｂが第２演算部２５によって導出される。体動判定閾値２５ａは体動または呼吸の影響により出現している異常な信号から心拍信号を抽出し、物判定閾値２５ｂは生体と物体とを識別し心拍信号を抽出するためのものである。

次にステップ１６からステップ１９において、閾値判定部３４によって、第２演算部２５により導出された各閾値２５ａ、２５ｂの値が圧力センサ１１の出力可能範囲を超えていないか判定され、超えていたときに各閾値２５ａ、２５ｂの変更が行なわれる。まずステップ１６において記憶部３５に記憶された圧力センサ１１の上限閾値Ｕと第２演算部２５により導出された体動判定閾値２５ａとが下記（数３）式によって比較される。そして体動判定閾値２５ａの方が小さいときはステップ２０に移行し第２演算部２５により導出された体動判定閾値２５ａを閾値に決定する。しかし体動判定閾値２５ａの方が大きいときはステップ１７に移行し体動判定閾値２５ａの値を上限閾値Ｕの値に変更する。

次にステップ１８において第２演算部２５により導出された物判定閾値２５ｂと下限閾値Ｌとが下記（数４）式によって比較される。そして物判定閾値２５ｂの方が大きいときはステップ２０に移行し第２演算部２５により導出された物判定閾値２５ｂを閾値に決定する。しかし物判定閾値２５ｂの方が小さいときはステップ１９に移行し物判定閾値２５ｂの値を下限閾値Ｌの値に変更する。
（数５）
体動判定閾値２５ａ＞上限閾値Ｕ
（数６）
物判定閾値２５ｂ＜下限閾値Ｌ

次にステップ２１においては、ステップ２０で決定された閾値を用い、信号処理部１５から出力された振幅１５ａに対して、体動または呼吸の影響を受けた異常信号等と、心拍信号との識別がされ、心拍信号の抽出がされる。具体的には下記（数５）式に示すように振幅１５ａの大きさが体動判定閾値２５ａより小さく物判定閾値２５ｂより大きいときは心拍信号であると判定して抽出し、それら以外の信号を異常値として除外する。以上より心拍信号の抽出が精度よく実施される。
（数７）
物判定閾値２５ｂ＜振幅１５ａ＜体動判定閾値２５ａ

次に実際に行なった効果の検証結果について図４、図５に基づいて説明する。図４（ａ）、（ｂ）は出力センサ１１の設置位置によって、出力結果が大きく異なることを示すグラフである。図５は図４（ｂ）で測定した条件と同じ条件で本発明に係る制御を用いて心拍信号の抽出を行なった結果を示すグラフである。図４、図５は横軸を経過時間（ｍｓｅｃ）とし、縦軸を検出した信号の波の大きさとしている。

まず、図４（ａ）はマットレス６上に横たわった生体が、圧力センサ１１の直上に横たわった場合の測定結果である。また図４（ｂ）は設置された圧力センサ１１の垂直上方から若干離れた位置にいる（直上ではない）、という条件で圧力信号１１ａの振幅１５ａが測定された結果である。図４（ａ）と（ｂ）の結果を比較すると、図４（ｂ）の出力信号１１ａの振幅１５ａの値が非常に小さいことがわかる。よって、例えば図４（ａ）の出力信号１１ａの振幅１５ａを基準にして従来のように固定の閾値が設けられた場合、図４（ｂ）の結果は固定の閾値を下回り全て異常値と判定されてしまう恐れがある。

次に出力センサ１１の設置条件と生体との位置関係を図４（ｂ）と同様としたうえで、本発明に係る生体情報検知システム１によって出力信号１１ａの検知を実施し心拍信号の抽出を行なった結果を図５に示す。図５中には、測定された圧力信号１１ａの振幅１５ａ及び生体情報検知システム１によって自動的に導出された体動判定閾値２５ａと、今回は判定に利用されない上限閾値Ｕと、今回、判定に利用される下限閾値Ｌ（＝物判定閾値２５ｂ）とが記されている。今回の評価においては図３に示すフローチャート１のステップ１８において物判定閾値２５ｂの値がセンサの下限閾値Ｌを下回ったため下限閾値Ｌが物判定閾値２５ｂとして採用されている。

図５に示すように横軸の１３００ｍｓｅｃ近傍、１７００ｍｓｅｃ近傍および２６００ｍｓｅｃ近傍において下限閾値Ｌを下回る各振幅１５ａ１、１５ａ２、１５ａ３が出現し、また２７００ｍｓｅｃ近傍においては体動判定閾値２５ａを上回る振幅１５ａ４が出現しそれぞれを心拍データから除外できた。そして除外された各振幅１５ａ１、１５ａ２、１５ａ３および１５ａ４以外は全て心拍信号として抽出ができた。このように従来のように固定の閾値であれば全て異常値と判定される恐れのあるデータにおいても、本発明においては体動判定閾値２５ａ、物判定閾値２５ｂが適宜自動で調整されるため、心拍の振幅１５ａと、それ以外の体動、呼吸、および物体等の影響による振幅１５ａ１、１５ａ２、１５ａ３および１５ａ４とを識別でき心拍信号のみを精度よく抽出できた。

なお、本実施形態においては、フローチャート１のステップ１６からステップ１９の閾値判定部３４において利用される上限閾値Ｕおよび下限閾値Ｌの値を初期時の圧力センサ１１からの圧力信号１１ａに基づいて導出している。しかし上限閾値Ｕおよび下限閾値Ｌは圧力センサ１１の経時劣化等により変動する可能性があるため一定期間ごとに更新してもよい。

また、本実施形態においては、フローチャート１のステップ１６からステップ１９の閾値判定部３４によって第２演算部で導出された各閾値２５ａ、２５ｂの値が圧力センサ１１の出力可能範囲を超えたとき、体動判定閾値２５ａの値を上限閾値Ｕの値に変更し、また物判定閾値２５ｂの値を下限閾値Ｌの値に変更して対応している。しかし出力センサ１１の出力範囲が幅広く、各閾値２５ａ、２５ｂの値が圧力センサ１１の出力可能範囲を超える恐れがなければ閾値判定部３４および閾値判定部３４によって構成される閾値変更手段３０を設けなくてもよい。

上述の説明から明らかなように、本発明の実施形態においては、生体情報検知システム１には時定数の大きい第１フィルタ部２１および時定数の小さい第２フィルタ部２２とが設けられ、生体の圧力信号１１ａが第１、第２フィルタ部２１，２２に入力され平滑化処理が行なわれる。平滑化処理された各信号２１ａ、２２ａは第１演算部２３で処理され最小値２３ａが導出され、導出された最小値２３ａから体動判定閾値２５ａおよび物判定閾値２５ｂとが導出され抽出部２９によって心拍信号の抽出が行なわれる。これにより体動判定閾値２５ａおよび物判定閾値２５ｂは適宜自動で導出され調整されるので、個人差による出力信号１１ａの大きさの違いや、出力センサ１１の劣化によるセンサ出力１１ａの変動や、さらに生体が出力センサ１１の設置位置からズレてしまうことによる出力値の変動等の影響を受けることなく高精度に心拍信号の抽出が行なえる。

また本発明の実施形態においては、生体情報検知システム１は閾値導出手段２０によって導出された各閾値２５ａ、２５ｂが圧力センサ１１の出力可能範囲を超えたときに各閾値２５ａ、２５ｂを第３演算部２６によって導出される上限閾値Ｕおよび下限閾値Ｌに変更する閾値変更手段３０をさらに備える。これによって各閾値２５ａ、２５ｂは圧力センサ１１の出力可能範囲を超えることがないため高精度に心拍信号の抽出が行なえる。

さらに本発明の実施形態においては、圧力センサ１１には圧電センサだけでなく、荷重センサ、振動センサ等も使用できるので選択の幅が広がり安価に対応できる。

本実施形態に係る生体情報検知システムの概念図である。 第１及び第２フィルタから導出された結果を示すグラフ（ａ）と、（ａ）の結果から導出された最小値を示すグラフ（ｂ）である。 本実施形態に係る制御のフローチャートである。 異なるセンサの設置条件（ａ）および（ｂ）において測定した出力信号の測定結果である。 本発明に係る生体情報検知システムの効果の検証結果を示すグラフである。

符号の説明

１・・・生体情報検知システム、５・・・ベッド本体、６・・・マットレス、１０・・・圧力検出手段、１１・・・圧力センサ、１１ａ・・・出力信号、１５・・・信号処理部、１５ａ・・・出力信号の振幅、２０・・・閾値導出手段、２１・・・第１フィルタ部、２２・・・第２フィルタ部、２３・・・第１演算部、２３ａ・・・最小値、２５・・・第２演算部、２５ａ・・・体動判定閾値、２５ｂ・・・物判定閾値、２６・・・第３演算部、２９・・・抽出部、３０・・・閾値変更手段、３４・・・閾値判定部、３５・・・記憶部、４０・・・処理部、Ｌ・・・下限閾値、Ｕ・・・上限閾値、Ｓ１・・・体動判定閾値の重み、Ｓ２・・・物判定閾値の重み。

Claims (3)

1. 生体の体動、呼吸および心拍からなる生体情報を示す圧力を非接触で検出して生体の圧力信号を出力する圧力検出手段と、前記生体の圧力信号から心拍の圧力信号を抽出するための閾値を導出する閾値導出手段と、前記生体の圧力信号から前記心拍の圧力信号を抽出する心拍抽出手段とを備える生体情報検知システムにおいて、
   前記閾値導出手段は、前記生体の圧力信号が入力され平滑化処理が行なわれる時定数の大きい第１フィルタ部および時定数の小さい第２フィルタ部と、前記第１フィルタ部および前記第２フィルタ部から出力された前記平滑化処理された信号を処理し最小値を導出する第１演算部と、前記第１演算部により導出された前記最小値によって前記生体の心拍信号を抽出するための閾値を導出する第２演算部とによって構成されることを特徴とする生体情報検知システム。
2. 請求項１において、前記生体情報検知システムは前記閾値導出手段によって導出された前記閾値が前記圧力検出手段の出力可能範囲を超えたときに前記閾値を変更する閾値変更手段をさらに備え、前記閾値変更手段は、初期時に無負荷状態で圧力検出手段から出力された圧力信号から圧力検出手段の出力可能上限圧力信号値および出力可能下限圧力信号値とを導出する第３演算部と、前記第３演算部で導出された前記出力可能上限圧力信号値および前記出力可能下限圧力信号値とを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記出力可能上限圧力信号値および前記出力可能下限圧力信号値と前記第２演算部によって導出された前記閾値とを比較し前記閾値が前記出力可能上限圧力信号値よりも大きい場合は前記閾値を前記出力可能上限圧力信号値に変更し、前記閾値が前記出力可能下限圧力信号値よりも小さい場合は前記閾値を出力可能下限圧力信号値に変更する閾値判定部とによって構成されることを特徴とする生体情報検知システム。
3. 請求項１または請求項２において、前記圧力検出手段は荷重センサ、圧電センサまたは振動センサによって構成されることを特徴とする生体情報検知システム。

Images