JP5682504B2 - 安否監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、一人住まいの高齢者など単独で生活を営む人の日々の生活状態や健康状態の異常などを検出し、総合的な身体状態を監視する安否監視装置に関するものである。

近年、社会構造が複雑化し、単独で生活を営む人が増えている。例えば、単身赴任者や通学に便利な場所に単身で住む学生などである。また、社会が高齢化し、いわゆる独居高齢者も増加している。独居高齢者とは、事情により一人で生活を営むことを余儀なくされた高い年齢の人である。

比較的若い年齢の学生や単身赴任者であれば、就学や就労中や、学校や職場へ向かう途中などで比較的他者と接する機会も多いが、独居高齢者の中には、家族内の結びつきが希薄であるなどの理由で、親族の誰とも連絡を殆どしない人がいる。このような人が、地域社会にも溶け込むことなく、地域活動にも参加しないとなると、外部との接触が殆どない状態を生んでしまう。

単独で生活を営む人は、直近でその人の状態を把握できる人がいないため、健康状態や安否などの確認が遅れることが多い。体調を崩したときにその対応が遅れることや、孤独死など悲惨な結果を招くことも希ではない。特に独居高齢者は、年齢も高く、その傾向が多く現れる。このため、単独で生活を営む人の中で、特に独居高齢者の安否や、生存を確認することは、家族だけでなく社会全体として取り組むべき課題となっている。このような課題に対する技術は、多々提案されている。

例えば、部屋の中に人がいるか、あるいはどのような動きをしているかを、赤外線センサを用いて検出する技術が公開されている（例えば、特許文献１参照。）。

図１１を用いて特許文献１に開示された技術を説明する。 図１１は特許文献１に開示された技術の構成を説明するブロック図である。図１１に示したように、生活環境記録システム２００は、住居内の複数の場所に、住居内で移動する人体を検知して信号を出力する赤外線センサ２０１ａ〜２０１ｃを備えている。

赤外線センサ２０１ａ〜２０１ｃから出力された信号の時間情報を検知場所情報と共に記録する情報記録手段２０６を備えており、この情報記録手段２０６が記録した各人体検知手段に対応する時間情報及び検知場所情報を通信線２０５に出力する通信手段２０３も備えている。これらで宅内制御装置２０７を構成している。

一方、宅外にあって、宅内制御装置２０７と通信し、情報記録手段２０６に記録された情報を適時に可視出力する情報出力装置２０４ａと情報出力装置２０４ｂとを有している。

特許文献１に示した従来技術は、赤外線センサを用いて、この赤外線センサ２０１ａ〜２０１ｃが出力する信号により、人の存在を時間と場所とを特定して記録することができる。

特開平１１−３４６２７０号公報（第３〜５頁、図１）

特許文献１に示した従来技術は、住居内で人が移動する状態であればそれを検知することができるが、人の動きが少ないときに起こる容態の変化や、人の健康状態を検知することまではできない。 すなわち、各部屋に設置した赤外線センサ２０１ａ〜２０１ｃで人が発生する赤外線を検出して人の動きを類推するので、普通に生活している場合は生活状態を捉えることができるが、例えば、人が長時間テレビを見ていたり、本を読むなどして動きが少ないときに、容態が悪くなった場合や、就寝中に容態が悪くなった場合は、それを検知することができない。また、赤外線センサを用いているため、人の動作に現れないような人の健康状態の変化、例えば、呼吸が早まったり止まったりするような変化も検知できない。

このように、特許文献１に示した従来技術では、人の移動や転倒のような大きな動作を伴う人の容態の変化しか検知できないという問題があり、人の健康状態の変化の初期によく起こるといわれる呼吸の変化などのわずかな体動が検知できないため、単独で生活を営む人、特に独居高齢者の生活状態を総合的に監視することが困難である。

本発明の目的は上記課題を解決し、単なる体動検知では困難な、体動が殆ど発生しない場合でも適切な安否判定が可能であって、さらに人の健康状態の異常も検出することが可能な、単独で生活を営む人の身体状態を総合的に監視する上で最適な安否監視装置を提供することである。

上記課題を解決するため本発明の安否監視装置は下記記載の構成を採用する。

被検者の生体情報を収集して被検者の安否を監視する安否監視装置において、被検者にマイクロ波を照射し、そのドップラシフトした反射波から、被検者の体動と呼吸とを検出し、所定時間内の体動数と呼吸数とから被検者の安否を監視することを特徴とする。

このような構成とすれば、マイクロ波を照射し、その反射波には被検者の体動と呼吸に伴う筋肉の動きとに対応したドップラシフトが生じているので、これを用いて体動数と呼吸数とを検出すれば、安否監視が確実になる。

被検者の体動数と呼吸数とに関する安否情報を出力する体動呼吸検出手段と、安否情報を入力して被験者の安否判定を行って安否パターンデータを出力する安否パターン判定部と、を有するものとしてもよい。

このような構成とすれば、安否判定の結果が安否パターンデータというパターン化されたデータとして出力されるため、この安否パターンデータを利用してのその後の措置を、簡便に対応付けすることができる。

安否パターン判定部は、安否情報が複数の安否パターンに該当するか否かに応じて被験者の安否を判定し、安否の判定結果に応じた安否パターンデータを出力するものとしてもよい。

このような構成とすれば、安否情報が複数の安否パターンに該当する場合にあっては、これらを組み合わせることによって、被検者の安否を正確に判定することができる。

安否パターン判定部は、複数の安否パターンのそれぞれに被験者の緊急度に応じた安否ポイントを設定し、複数の安否パターンのいずれかに該当するときは否を表す判定としてそれぞれの安否パターンに設定された安否ポイントを付与し、所定期間に付与された安否ポイントを累積することにより安否レベルを判定し、安否レベルを安否パターンデータに組み込んで出力するものとしてもよい。

このような構成とすれば、安否ポイントが被検者の緊急度に応じて重み付けされたものとして設定され、この安否ポイントの累積によって規定される安否レベルも安否パターンデータに組み込まれるため、被検者の緊急度にも配慮した処理を行うことができる。

安否パターンデータを入力して通報データを出力する安否報知手段を有し、安否報知手段は、安否パターンデータを記憶するとともに安否パターン記憶データとして出力する記憶部と、安否パターン記憶データを入力として通報指示信号を出力する通報判断部と、通報指示信号を入力として通報データを出力する通信部と、を備えた構成としてもよい。

このような構成とすれば、安否パターンデータが通報データとして出力されるため、安否監視が確実になる。

また、記憶した過去の安否パターンデータから、より正確な通報判断が行えるので、信頼性に富む安否監視装置を構成することができる。

マイクロ波ドップラセンサと体動呼吸検出手段とがセンサユニットとして形成され、安否パターン判定部と安否報知手段とが、センサユニットとは別体のサーバに備えられ、センサユニットとサーバとは、有線または無線の通信回線で結ばれているものとしてもよい。

このような構成とすれば、安否監視装置のうち個々の被検者の体動、呼吸を検出するという処理負荷が比較的小さい処理がセンサユニットで行われ、その他の処理負荷が比較的大きい処理が、センサユニットとは別体のサーバで行われるため、センサユニットは、処理負荷に応じて比較的小さいサイズで構成することができる。

加えて、サーバでは、多数のデータを並列的あるいは一括的に処理することもできるため、単一のサーバに複数のセンサユニットを組み合わせた安否監視装置を構成することができる。

体動呼吸検出手段が出力する安否情報は、所定時間の体動数と呼吸数とに基づいて体動の状態と呼吸の状態とをそれぞれ区分した結果としてもよい。

このような構成とすれば、区分で規定される状態としてデータ化することができるため、単なる数値（体動数や呼吸数）とは異なり安否を直感的に把握し易いものとすることができる。

センサユニットは、複数設置され各々のセンサユニットごとにセンサＩＤ（identification：以下、ＩＤ番号とも称する。）を有し、各センサユニットは、センサＩＤと安否情報とを含むデータをサーバユニットに送信し、サーバは、受信したデータに含まれるセンサＩＤに基づいて、被験者とセンサユニットの組み合わせを特定して、被験者ごとに安否パターン判定部により安否判定を行うものとしてもよい。

このような構成とすれば、複数のセンサユニットからそれぞれ送信されたデータを一つのサーバで処理するに際して、各センサユニットから送信されたデータに、これら各センサユニットを特定するＩＤ番号が含まれていることで、個々のセンサユニットと個々のデータとの対応付けを把握することができ、また、個々のセンサユニットが安否監視の対象としている被検者は予め規定されているため、センサユニットのＩＤと被検者のＩＤとを対応づけてサーバの記憶部等に記憶させておくことにより、サーバに入力されたデータ（センサユニットのＩＤを含む）に基づいて記憶部を参照することで、データと被検者とを対応づけることができる。

複数のセンサユニットは互いに異なる場所に設置され、サーバは、複数のセンサユニットからそれぞれ送信された安否情報を組み合わせた安否情報を出力するデータマージ部を備え、安否パターン判定部は、データマージ部から出力された安否情報を入力して安否判定を行って安否パターンデータを出力するものとしてもよい。

一人の被験者が複数の場所を移動することを前提として複数の場所にセンサユニットが設置されている安否監視装置では、単一のセンサユニットからのデータのみに基づいて適切な安否判定を行うのは困難であるところ、上述の構成によれば、データマージ部が複数のセンサユニットからそれぞれ送信された安否情報を組み合わせた安否情報を出力し、安否パターン判定部は、データマージ部から出力された安否情報（複数のセンサユニットからのデータを組み合わせて得られた安否情報）を入力して安否判定を行って安否パターンデータを出力するため、適切な安否パターンデータを得ることができる。

安否報知手段は、安否パターンデータが否判定の場合に安否レベルを含む通報データを出力し、安否レベルに応じて通報データによる被験者へ安否確認の問い合わせの内容を異ならせるものとしてもよい。

このような構成とすれば、安否レベルに応じて適切な問い合わせ内容を設定することができる。

マイクロ波を照射するマイクロ波発信器と、反射波を受信するマイクロ波受信器と、反射波に基づいてマイクロ波ドップラシフト信号を出力するマイクロ波復調器と、マイクロ波ドップラシフト信号を入力してマイクロ波デジタルデータを出力する信号処理部と、を備え、体動呼吸検出手段は、マイクロ波デジタルデータを入力して微分処理を行なって被検者の体動数を出力する体動計数部と、マイクロ波デジタルデータを入力してＦＦＴ処理を行なって被検者の呼吸数を出力する呼吸検出部と、を備え、体動計数部は、マイクロ波デジタルデータの時間変化率を算出してマイクロ波時間変化率データとして出力する時間微分回路と、マイクロ波時間変化率データと予め定められた値とを比較し予め定められた値を超える前記マイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力する閾値比較回路と、有効体動信号の単位時間当たりの数を計数し体動数として出力する体動計数回路と、を備え、呼吸検出部は、マイクロ波デジタルデータをＦＦＴ変換し周波数分布データとして出力するＦＦＴ回路と、周波数分布データを入力して呼吸に係わる基本波データを出力する基本波検出回路と、基本波データの単位時間当りの数を計数し呼吸数として出力する呼吸計数回路と、を備えたものとしてもよい。

このような構成とすれば、マイクロ波ドップラセンサに基づく安否情報が検出され、安否情報から安否状態を示す安否パターンが出力され、異常の場合は通報データとして報知されるので安否監視が確実になる。

また、反射波を微分処理し、振幅の変化を演算して体動数を算出し、反射波をＦＦＴ処理し、所定の周波数成分の大きさの変化を演算して呼吸数を算出しているため、周波数が異なる体動と呼吸とを精度良く峻別して、より確実に安否監視ができる。

しかも、安否情報が体動数と呼吸数で構成され、体動数と呼吸数によって安否パターンが監視されるので、人の動きに加えてその人の健康状態の異常も監視することができる。

さらに、閾値比較によりノイズ成分が誤検出されるのを防止することができる。

予め定められた値を変化させる体動閾値設定部を備え、閾値比較回路は、体動閾値設定部により変化された値を超えるマイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力するものであり、任意の値を設定可能の呼吸閾値設定部を備え、基本波検出回路は、ＦＦＴ回路から出力された周波数分布データのうち、強度が呼吸閾値設定部により設定された任意の値を超える周波数分布データに基づいて基本波データを出力するものとしてもよい。

このような構成とすれば、体動閾値設定部や呼吸閾値設定部で設定される閾値を調整することで、個々のセンサユニットが本来の監視対象者以外の他の被検者から検出された体動や呼吸による信号をノイズとして除去することができる。

したがって、被検者の安否状態の検出精度が低下するのを防止乃至抑制することができる。

体動閾値設定部および呼吸閾値設定部は、マイクロ波ドップラセンサが設置される条件に応じて異なる閾値を設定するものとしてもよい。

このような構成とすれば、マイクロ波ドップラセンサが設置される条件（例えば、その設置環境、すなわち、設置場所の空間の広さや、被検者の密集度合い等）に応じた閾値を設定することができるため、その条件に適した感度でデータを取得することができる。

すなわち、マイクロ波時間変化率データとの比較対照される予め定められた値（閾値）を、体動閾値設定部で変化させることにより、体動計数に関する検出感度の調整を行うことができる。

したがって、検出感度を下げる（閾値を大きくし、または閾値の幅を広くした場合）ことで、安否監視装置による監視対象である被検者以外からの反射波（被検者以外の被検体が被検者の近くに居た場合等）によるノイズ（被検者以外の被検体からの反射波）を低減し、検出感度を上げる（閾値を小さくし、または閾値の幅を狭くした場合）ことで、マイクロ波受信器から被検者までの距離が遠い場合の検出漏れを防ぐことができる。

また、呼吸閾値設定部により、基本波データの強度の値と比較対照される任意の値を設定可能であり基本波データを検出するための周波数分布データの検出感度の調整を行うことができる。

したがって、検出感度を下げる（閾値を大きくした場合）ことで、安否監視装置による監視対象である被検者以外からの反射波（被検者以外の被検体が被検者の近くに居た場合等）によるノイズ（被検者以外の被検体からの反射波）を低減し、検出感度を上げる（閾値を小さくした場合）ことで、マイクロ波受信器から被検者までの距離が遠い場合の検出漏れを防ぐことができる。

安否パターン判定部が安否レベルを判定する所定期間を１日としてもよい。

このような構成とすれば、安否レベルについては安否ポイントの積算によって規定されるところ、通常は１日分の積算によって判定することで適切な対応をとることができる。

複数の安否パターンによる安否判定は、下記（Ａ）〜（Ｅ）のいずれに該当するときは否を表す判定とし、いずれにも該当しないときに安を表す判定とするものとしてもよい。
（Ａ）体動異常が第１の時間以上継続する
（Ｂ）呼吸異常が第２の時間継続する
（Ｃ）体動有りが第３の時間以上継続する
（Ｄ）体動無し及び呼吸正常又は異常が第４の時間以上継続する状態から体動無し及び呼吸未検出が第５の時間継続する
（Ｅ）体動有りの後、第６の時間以内から第７の時間の間、体動無しと呼吸未検出とが連続する
このような構成とすれば、安否パターンとして、被検者の一般的な行動パターン（健常者の行動パターン：安否の「安」を表すパターン）であるか、異常な行動パターン（安否の「否」を表すパターン）であるかを簡単に判定することができる。

第１から第５及び第７の時間は、日中と就寝時間帯とで長さが異なるものとしてもよい。

就寝時間帯（被検者は就寝状態）における体動および呼吸は、日中すなわち非就寝時間帯（被検者は覚醒状態）における体動および呼吸とは異なる時間間隔で行われることが一般的であるため、このように第１から第５及び第７の時間を、日中と就寝時間帯とで長さが異なるものとして設定することにより、被検者の安否パターンデータの精度を日中と就寝時間帯とでそれぞれ向上させることができる。

安否報知手段は、通報データを出力する通信部と、通信部の通信機能を監視する通信監視部を備えたものとしてもよい。

このような構成とすれば、最も重要な通信機能が正常か否か監視されるので、信頼性に富む安否監視装置を構成することができる。

本発明によれば、体動数と呼吸数とを用いて安否監視ができるので、精度の高い安否監視が可能となる。 また、単独で生活を営む人や独居高齢者に対し、単なる体動検知では困難な、体動が殆ど発生しないときに起こる容態の変化をも検知することができる。さらに人の健康状態の異常も検出可能であり、検出確度が高く、誤認の少ない安否監視装置を提供することが可能となる。

本発明による安否監視装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明による安否監視装置の第１の実施形態の詳細の構成を示す機能ブロック図である。 本発明による安否監視装置の第１の実施形態の動作を説明する波形図である。 本発明による安否監視装置の第１の実施形態の動作を説明する波形図である。 本発明による安否監視装置の第１の実施形態の動作を説明する図表である。 本発明による安否監視装置の第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。 本発明による安否監視装置の第１の実施形態を示す外観図である。 本発明による安否監視装置の原理を説明する模式的な図である。 本発明による安否監視装置の原理を説明する波形図である。 本発明による安否監視装置の第２の実施形態の構成を示す機能ブロック図である。 特許文献１に示した従来例の安否監視装置の構成を説明するブロック図である。 本発明による安否監視装置の第３の実施形態の構成を示す機能ブロック図である。 本発明による安否監視装置の第３の実施形態の詳細の構成を示す機能ブロック図である。 １つの病室に２人の被検者が居て、各被験者に対応してセンサユニットが備えられた状態を示す模式図である。 図１３に示した第３の実施形態の安否監視装置に体動閾値設定部と呼吸閾値設定部とを加えた実施形態の構成を示す機能ブロック図である。 本発明による安否監視装置の第４の実施形態の詳細の構成を示す機能ブロック図である。 １人の被検者が複数の部屋のいずれかに居て、各部屋ごとにセンサユニットがそれぞれ備えられた状態を示す模式図である。 図１５に示した第３の実施形態と図１６に示した第４の実施形態とを統合させた第５の実施形態の安否監視蔵置の一例を示すブロック図である。 表示画面に表示する安否情報の一例を示す模式図である。

本発明の安否監視装置は、マイクロ波を照射しその反射波を検出するマイクロ波ドップラセンサを用いている。 マイクロ波ドップラセンサからの信号は、体動検出部と呼吸検出部とに入力されて信号処理される。体動を検出する体動計数部では、信号を微分処理したあと体動数を計測する。呼吸を検出する呼吸検出部では、信号をＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換、以下ＦＦＴと略記する。）処理したあと呼吸数を計測する。

このように、体動検出と呼吸検出とで異なる信号処理を行なうことで、正しく双方を検出できるのである。

人の身体の動き（体動数）と呼吸動作（呼吸数）とを検出したあと、体動数と呼吸数との２つの情報を組み合わせ、安否パターンを構成し、この安否パターンから安否状態を判定する。そして、異常の場合には通信手段によって外部に発信するものである。

第１の実施形態は、上述の構成を有している。第２の実施形態は、さらに通信の機能が正常であることを監視する通信監視部を加えた構成である。 以下、各実施形態を図面を用いて説明する。説明にあって用いる図面には同一の構成には同一の番号を付与している。説明においては、使用する図を提示して説明するものであるが、すでに説明を終えた図面があるときはそれも適宜参照していただきたい。

以下、図１から図９を用いて本発明の安否監視装置の第１の実施形態を詳述する。
［本発明の原理的説明：図８、図９］
初めに、図８と図９とを用いて安否監視装置に搭載されているマイクロ波ドップラセンサによる信号検出の原理を説明する。 図８は、マイクロ波ドップラセンサと被検者とを示す模式的な図である。図９は、マイクロ波ドップラセンサで検出される信号波形を説明するための波形図である。

図８において、３１はマイクロ波発信器、３２はマイクロ波受信器、３３はマイクロ波復調器である。これらでマイクロ波ドップラセンサ３を構成している。 １０は被験者、１０ａは呼吸筋である。呼吸筋１０ａは、呼吸を行うときに胸郭の拡大、収縮を行う筋肉の総称である。例えば、横隔膜、内肋間筋、外肋間筋、胸鎖乳突筋、前斜角筋、中斜角筋、後斜角筋、腹直筋、内腹斜筋、外腹斜筋、腹横筋などがある。

マイクロ波ドップラセンサは、一般的なマイクロ波ドップラセンサを用いることができる。マイクロ波ドップラセンサには、その出力信号がアナログ信号のものとデジタル信号のものとがあるが、本実施形態では、図８に示すように、マイクロ波復調器３３からの信号はアナログ信号であり、マイクロ波ドップラセンサ３にはアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器を搭載していない例で説明をする。

マイクロ波発信器３１は、約２．５ＧＨｚのマイクロ波Ｍを被験者１０に発射すると共に、マイクロ波電気信号Ｅｍｅを出力する。マイクロ波発信器３１から発射されたマイクロ波Ｍは、一部が被検者１０の体表で反射され、一部が被検者１０の内部に入り、呼吸筋１０ａで反射して再び被検者１０を経由してマイクロ波受信器３２で受信される。 マイクロ波受信器３２は、マイクロ波Ｍを受信すると共に、マイクロ波電気信号Ｅｍｒを出力する。 マイクロ波復調器３３は、マイクロ波電気信号Ｅｍｅと受信マイクロ波電気信号Ｅｍｒとから、マイクロ波ドップラシフト信号Ｍａを出力する。

受信マイクロ波信号Ｅｍｒには被検者１０の体動と呼吸筋１０ａの動きとに対応したドップラシフトが生じているので、マイクロ波ドップラシフト信号Ｍａは、被検者１０の体動と呼吸筋１０ａの動きとに対応した信号となる。

本発明の特徴は、このマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａを解析して、体動を検出するアルゴリズムと呼吸を検出するアルゴリズムとの異なるアルゴリズムを用いて、体動と呼吸との組み合わせパターン（安否パターン）から、被験者の安否を監視するのである。

図９（ａ）は、マイクロ波ドップラセンサ３と被検者１０との距離が比較的近い場合（例えば、２ｍ）のマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａの時間的変化を示し、図９（ｂ）は、その距離が比較的遠い場合（例えば、５ｍ）のマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａの時間的変化を示すものである。距離の違いは波形の振幅の強弱となって現れるが、波形の変化の傾向には違いがない。

図９に示す区間Ａ〜Ｅは、被験者１０の呼吸の状態を示すものである。 区間Ａは、被検者１０が安静呼吸をしている場合である。低周期のマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａが観測されている様子を示している。 区間Ｂは、速い呼吸をしている場合である。やや早い周期のマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａが観測されている。 区間Ｃは、被験者１０が呼吸を止めている場合である。平坦なマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａが観測されている。

区間Ｄは、呼吸を止めていた状態から再び呼吸を始めた後に安静呼吸に戻る場合を示している。区間Ａと同じく低周期のマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａが観測されている。区間Ｅは、呼吸中に体動が加えた場合である。例えば、体を動かした場合である。すると、低周期成分にランダム成分が加わったマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａが観測される。

図９に示す例は、安静呼吸をしている状態から呼吸が早くなり、一旦呼吸が止まり、その後呼吸が再開され、体を動かした場合を模式的に示すものである。これは、所定の時間内に、被験者の体に呼吸が変化するような状況が発生した場合を示しており、本発明の安否監視装置がマイクロ波ドップラセンサを用いているからこそ、呼吸をも検出できた状況である。
［安否監視装置の構成説明：図１、図２］
次に、図１と図２とを用いて安否監視装置の構成を説明する。 初めに、図１を用いて安否監視装置１の概念的な構成を説明する。図１は、安否監視装置１のブロック図であり、安否監視装置１は、マイクロ波ドップラセンサ３と、信号処理部４と体動呼吸検出手段５と安否パターン判定部６と安否報知手段７と報知手段８と計時部９とを備えた存在判別手段２とから構成される。

マイクロ波ドップラセンサ３は被検者１０にマイクロ波Ｍを発信し、反射してきたマイクロ波Ｍから、被検者１０の身体の動きや呼吸動作を反映するマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａを出力する。

存在判別手段２の信号処理部４は、マイクロ波ドップラシフト信号Ｍａをデータ処理に適した信号に変えマイクロ波デジタルデータＭｄとして出力する。 体動呼吸検出手段５は、このマイクロ波デジタルデータＭｄに基づき被検者１０の安否情報Ｓｉを出力する。

安否パターン判定部６は、安否情報Ｓｉに基づき安否の状態を判別して安否パターンデータＡｓを出力する。 安否報知手段７は、安否パターンデータＡｓに基づき安否が異常の場合に外部に報知するものであって、通報データＮを出力する。

報知手段８は、安否パターンデータＡｓの内容に応じて視覚的あるいは音響的手段で被検者１０に問い合わせを行ない、その結果を通話データＣｍとして安否パターン判定部６に出力する。また、安否監視装置１の動作が異常な場合にアラーム信号を発する。

計時部９は、存在判別手段２の各要素に、第１計時信号Ｔ１と第２計時信号Ｔ２および第３計時信号Ｔ３からなる基準信号を供給する。 第１計時信号Ｔ１は、後述する信号処理部４の内部のＡＤ変換回路のサンプリング時間を決めるための時刻情報を有している。例えば、周期を１０ｍｓｅｃとしたパルス信号である。 第２計時信号Ｔ２は、体動呼吸検出手段５の動作を制御する時刻情報を有している。例えば、パルス周期を５〜３０ｓｅｃのパルス信号である。 第３計時信号Ｔ３は、日付や時間などの情報を有する時刻情報である。

次に図２を用いて存在判別手段２の構成を更に詳細に説明する。 図２は、図１に示した安否監視装置１の各要素の構成を更に分解した詳細の機能ブロック図である。

信号処理部４は、帯域制限回路４１とＡＤ変換回路４２とから構成される。帯域制限回路４１は、マイクロ波ドップラシフト信号Ｍａを入力してマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａのうちの不要な周波数帯域の成分を除去し、マイクロ波帯域制限信号Ｍｓとして出力する。

ＡＤ変換回路４２は、マイクロ波帯域制限信号Ｍｓを入力して、第１計時信号Ｔ１によるサンプリングレート１０ｍｓｅｃにてアナログ信号であるマイクロ波ドップラシフト信号Ｍａをデジタル信号であるマイクロ波デジタルデータＭｄに変換して出力する。

体動呼吸検出手段５が出力する安否情報Ｓｉは、体動数Ｔｄと呼吸数Ｒｒを含んでいる。この体動数Ｔｄを出力するのは体動計数部５１であり、呼吸数Ｒｒを出力するのは呼吸検出部５２である。

体動計数部５１は、マイクロ波デジタルデータＭｄを入力してマイクロ波時間変化率データＤｄを出力する時間微分回路５１１と、マイクロ波時間変化率データＤｄを入力して有効体動信号Ｃｄを出力する閾値比較回路５１２と、有効体動信号Ｃｄを入力して体動数Ｔｄを出力する体動計数回路５１３とから構成される。

呼吸検出部５２は、マイクロ波デジタルデータＭｄを入力して周波数分布データＦｓを出力するＦＦＴ回路５２１と、周波数分布データＦｓを入力して基本波データＲｆを出力する基本波検出回路５２２と、基本波データＲｆを入力して呼吸数Ｒｒを出力する呼吸計数回路５２３とから構成される。

安否パターン判定部６は、体動数Ｔｄと呼吸数Ｒｒとからなる安否情報Ｓｉと、後述する報知手段８からを入力される通話データＣｍと、から安否パターンデータＡｓを出力する。

安否報知手段７は、安否パターンデータＡｓを記憶し安否パターン記憶データＳｄを出力する記憶部７１と、安否パターン記憶データＳｄに基づき通報指示信号Ｅｄを出力する通報判断部７２と、通報指示信号Ｅｄに基づき通報データＮを発信する通信部７３とから構成される。

報知手段８は、安否パターン判定部６から出力される安否パターンデータＡｓの内容に応じて、「どうしましたか」などのように、後述する表示器や通話装置を通じて文字表示や音声で被検者１０に問い合わせを行ない、その結果を通話データＣｍとして安否パターン判定部６に出力する。 また、安否報知手段７から通報データＮが出力されたとき、その内容を被検者１０や、被検者１０の関係者に知らせる機能も有している。

計時部９は、第１計時信号Ｔ１、第２計時信号Ｔ２、第３計時信号Ｔ３を出力しているが、図示はしないが、例えば、水晶振動子などを用いて所定の周波数のクロック信号を出力する源振クロック部、そのクロック信号を分周して所定の分周信号を生成する分周回路部、その分周信号から時刻情報を生成する時刻生成部などで構成することができる。これらの構成は知られている時計回路で広く知られているものであるから、詳細な説明は省略する。
［体動呼吸検出手段の動作説明：図２〜図４］
次に図２〜図４を用いて本発明の安否監視装置の第１の実施形態の動作を説明する。 まず、体動呼吸検出手段５の動作を説明する。 図３及び図４は、図２に示す体動呼吸検出手段５の動作を説明する波形図であって、横軸は時間で縦軸は振幅を示している。

まず、体動計数部５１の動作を説明する。 図３（ａ）は、体動呼吸検出手段５の時間微分回路５１１に入力されるマイクロ波デジタルデータＭｄと、時間微分回路５１１によって時間微分されたマイクロ波時間変化率データＤｄを示すものである。 図３（ｂ）は、有効体動信号Ｃｄと体動計数回路５１３によって出力される体動数Ｔｄの関係を示すものである。

図３（ａ）に示すように、入力したマイクロ波デジタルデータＭｄを時間微分回路５１１にて時間で微分すると、信号の時間変化率が現れるから、マイクロ波時間変化率データＤｄは、０（ゼロ）を中心にして、ある振幅範囲を増減するような波形となる。

マイクロ波時間変化率データＤｄは、閾値比較回路５１２によって予め定められた値、すなわち図３（ａ）に示す、「＋閾値」、「−閾値」で表す２つの閾値と比較され、予め定められた「＋閾値」、「−閾値」より大きいマイクロ波時間変化率データＤｄが、有効体動信号Ｃｄとして閾値比較回路５１２より出力される。 なお、この「＋閾値」及び「−閾値」は、実験などにより予め設定しておく。

体動計数回路５１３は、有効体動信号Ｃｄと第２計時信号Ｔ２とから単位時間当りの体を動かした数である体動数Ｔｄが出力される。第２計時信号Ｔ２は、パルス周期を５〜３０ｓｅｃのパルス信号であり、例えば、３０ｓｅｃを単位時間とする。 図３（ｂ）に示す例では、この３０ｓｅｃ（第２計時信号Ｔ２）という時間当たりの体動数は、「９」である。

次に、呼吸検出部５２について説明する。 図４（ａ）及び図４（ｂ）は、マイクロ波デジタルデータＭｄと、マイクロ波デジタルデータＭｄに基づきＦＦＴ回路５２１が出力する周波数分布データＦｓと、を並べて示したものである。 マイクロ波デジタルデータＭｄを示す図にあっては、横軸を時間とし、縦軸を信号の振幅としており、周波数分布データＦｓ示す図にあっては、横軸を周波数とし、縦軸を信号の強度として表したものである。 そして、図４（ａ）は被検者１０の体動がない場合で、図４（ｂ）は体動がある場合を示している。

ＦＦＴ回路５２１は、第２計時信号Ｔ２に基づきマイクロ波デジタルデータＭｄを所定時間蓄積しＦＦＴ処理を行なう。このＦＦＴ処理は、入力信号を高速フーリエ変換処理を行なうものである。すなわち、蓄積したマイクロ波デジタルデータＭｄをフーリエ変換し、個々の信号成分に分解した後、各成分を周波数スペクトラム上に表す処理を行い、周波数分布データＦｓとして基本波検出回路５２２に出力する。 マイクロ波デジタルデータＭｄを所定時間蓄積する第２計時信号Ｔ２は、この場合、例えば、例えば、３０ｓｅｃである。

呼吸波形は単純な正弦波ではなく、個人固有の高調波を含み、さらに体動が含まれると波形毎の検出が実質不可能になる。そこでこのように、実波形を一定時間まとめてＦＦＴ処理を行ない、周波数毎のフーリエスペクトルに分解して検出する方式を採用した。

基本波検出回路５２２は、入力された周波数分布データＦｓから基本波データＲｆを出力するのであるが、図４に示すように、周波数分布データＦｓのうち、呼吸に係る所定の範囲の周波数分布を選び、その中から最も強度（ピーク）の高いｐを含む周波数成分を基本波データＲｆとして呼吸計数回路５２３に出力する。

すなわち、基本波検出回路５２２は、周波数分布データＦｓを、図４（ａ）及び図４（ｂ）に示す、区間Ｒとして示す範囲の周波数分布を呼吸に係わる成分として抽出する。この区間Ｒを決める２つの周波数Ｒ１及びＲ２は、例えば、０．２Ｈｚから０．５Ｈｚの区間である。なお、周波数Ｒ１及びＲ２は、実験などを行い、呼吸に関わる周波数分布を捉えることができる範囲を選定する。

生体反応は正規分布性を持つので、区間Ｒのうち、周波数Ｒ１側から準次成分を読み出す。そして、最もピークの高いｐを選択すれば、それが呼吸の基本波であると予測できるのである。しかしこのとき、単発の成分で最もピークの高いものを単に選ぶのではなく、２回連続で上昇傾向にあり、かつ、ノイズと識別するため特定の閾値以上の条件を満たすものをｐとして選択すれば、より確度の高い基本波データＲｆとすることができるので好ましい。

図４（ｂ）は、体動がある場合を示しているので、その波形には呼吸に係る周波数分布の他に体動に係る周波数分布も含まれている。 区間Ｔとして示す範囲の周波数分布を体動に係わる成分であるとする。この区間Ｔを決める２つの周波数Ｒ３及びＲ４は、例えば、０．５Ｈｚから５．０Ｈｚの区間である。この区間Ｔは、体動に係わる周波数成分なので基本波データＲｆから除かれる。 なお、周波数Ｒ３及びＲ４も、実験などを行い、体動に関わる周波数分布を捉えることができる範囲を選定する。大切なことは、区間Ｔは、呼吸の周波数範囲よりも大きければよい。この例では、区間Ｔを決める周波数Ｒ３は周波数Ｒ２よりも高ければよい。体動には明確な周期性がないので、ＦＦＴ処理した周波数分布データＦｓには明確な周波数成分としては現れない。そこで、本発明では、区間Ｔとして体動の周波数範囲を規定することで、呼吸とは異なる成分を除外している。

呼吸計数回路５２３は、入力された基本波データＲｆから呼吸数Ｒｒを算出する。すなわち、基本波データＲｆを６０倍することで、単位時間すなわち１分間当りの呼吸の数である呼吸数Ｒｒを算出する。
［安否パターン判定部の動作説明１］
次に、体動と呼吸とで安否を判断する安否パターン判定部６の動作を説明する。まず、体動数Ｔｄや呼吸数Ｒｒの判断基準は、以下に示す例を用いることができる。

体動数Ｔｄは、以下のとおりである。
・体動数Ｔｄ＜＝１０ ：「体動無し」
・体動数Ｔｄ＞１０ ：「体動有り」
・体動数Ｔｄ＞５００ ：「体動異常」
呼吸数Ｒｒは、以下のとおりである。
・区間Ｒで基本波データＲｆが検出される：「呼吸正常」
・周波数Ｒ２以上で基本波データＲｆが検出される：「呼吸異常」
・基本波データＲｆが検出されない：「呼吸未検出」
なお、これらの体動数と呼吸数による体動と呼吸の状態の区分は、体動検出手段５で行ってもよく、その場合安否パターン判定部６は、体動数と呼吸数の区分結果に基づいて以下に説明する安否判定を行う。

安否パターン判定部６は、安否の検出には、下記に示す複数の条件、つまり、安否パターンを用いて被験者の安否を判断し、安否パターンデータＡｓを作成する。安否パターンは、Ａ〜Ｅの５つ条件を例示した。 なお、被験者に異常がないと判定した状態を「安判定」、被験者に異常があると判定した状態を「否判定」と呼称する。
［パターンＡ］
「体動異常」が、時間ｔ１の間続いたら「否判定」とする。 時間ｔ１は、例えば、日中では１０分間、就寝時間帯（夜間）では５分間である。

上記のパターンＡは、高齢者などは、通常、室内で一定時間激しい運動をし続けることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間ｔ１を選定した。
［パターンＢ］
「呼吸異常」が、時間ｔ２の間続いたら「否判定」とする。 時間ｔ２は、例えば、日中では１０分間、就寝時間帯では３分間である。

上記のパターンＢは、高齢者などは、通常、室内で一定時間早い呼吸を続けることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間ｔ２を選定した。
［パターンＣ］
「体動有り」が、時間ｔ３の間続いたら「否判定」とする。 時間ｔ３は、例えば、日中では６０分間、就寝時間帯では１０分間である。

上記のパターンＣは、高齢者などは、通常、室内で一定時間身体を動かし続けることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間ｔ３を選定した。
［パターンＤ］
「体動無し」及び「呼吸正常又は異常」が、時間ｔ４以上（時間ｔ２未満）続いている状態から「体動無し」及び「呼吸未検出」が、時間ｔ５の間続いたら「否判定」とする。時間ｔ４は、例えば、日中では５分間、就寝時間帯では３分間である。 時間ｔ５は、例えば、日中では５分間、就寝時間帯では３分間である。

上記のパターンＤは、被験者が外出したとすれば、室外へ移動するため「呼吸未検出」になる直前に必ず一時的な「体動有り」又は「体動異常」を伴う。「体動無し」状態からいきなり呼吸が無くなることは異常と判断するものである。このような状況を検出するため、この時間ｔ４と時間ｔ５とを選定した。
［パターンＥ］
「体動有り」の後、時間ｔ６以内から、時間ｔ７の間連続して「体動無し」と「呼吸未検出」とが続いたら「否判定」とする。 時間ｔ６は、例えば、日中では２分間、就寝時間帯では２分間である。 時間ｔ７は、例えば、日中では６０分間、就寝時間帯では２０分間である。

上記のパターンＥは、被験者が「体動有り」又は「体動異常」と判定された後、一定時間以上、体動も呼吸も検出されない状態は、室外への外出も考えられる。一定時間内に体動又は呼吸が戻らなければ異常と判断する。

呼吸はフーリエ変換した周波数成分で検出する。体動は微分波形で検出する。このため、呼吸は体動に比べノイズの影響で誤検出することがないとは言えない。したがって、体動と呼吸との連続未検出は体動を優先して、体動が連続して発生していない状態で、単発で呼吸が検出されるケースは誤検出と見なし無効と考える。

上述の安否パターンは、被験者に異常があると判定した状態である「否判定」を定義するものであるが、当然どれにも当てはまらなければ被験者には異常がなく、「安判定」となる。

安否パターン判定部６は、以上のような安否パターンＡ〜Ｅを用いて、所定のタイミングごとに安否を判定する。例えば、３０ｓｅｃごとである。このタイミングは、上述の安否パターンに用いる「日中」や「就寝時間帯（夜間）」という時間と共に、図２に示す第３計時信号Ｔ３を用いる。この第３計時信号Ｔ３は、すでに説明したように、日付や時間などの情報を有している。

以上説明した安否パターンＡ〜Ｅは、安否パターン判定部６の内部に図示しない記憶部を設けており、それに記憶している。この安否パターンは、すでに説明した例以外にも、被検者の特性や行動パターンによって様々な判断基準を選ぶことができる。また、他にいくつかの安否パターンを用意しておき、状況に応じて使い分けをすることも可能である。
［安否パターン判定部の動作説明２：図５］
次に、図５を用いて安否パターン判定部６の別の動作を説明する。 この動作は、安否パターンの緊急性、生死重要度が異なるため、各パターンに応じた安否ポイントを予め設定し、１日の安否ポイントの合計を安否レベルとして出力するという動作である。

図５（ａ） は複数の安否パターンと、各パターンのポイント数とを表に表したもので あって、用いる安否パターンは、すでに説明した安否パターンＡ〜Ｅを用いる例である。また、図５（ｂ）は緊急性を表す安否レベルと、１日の安否ポイントの累計と、それに対する管理者の対応とを表に表したものである。

安否パターンＡ〜Ｅに対して、緊急程度に比例して安否ポイントを付与する。安否パターンＡには安否ポイント「３」が、安否パターンＢには安否ポイント「２」が、安否パターンＣには安否ポイント「１」が、安否パターンＤには安否ポイント「１０」が、安否パターンＥには安否ポイント「５」が各々付与されている。

安否ポイントは、生死重要度により決めている。例えば、パターンＣは、安否ポイントが「１」であり、パターンＡは「３」である。パターンＣは、上述の通り、「体動有り」が、時間ｔ３の間続いたら「否判定」とする。時間ｔ３の例は、日中で６０分間、就寝時間帯で１０分間である。日中を例にすると、少なくとも６０分間は「体動有り」の状態が検出されている。一方、パターンＡは、「体動有り」よりも激しい「体動異常」が、時間ｔ１（例えば、日中では１０分間、就寝時間帯では５分間）続く場合である。そうすると、パターンＣはパターンＡに比べて激しい体動状態ではないため、被験者が生死に直面しているかどうかという点で見れば、パターンＣは、被験者が生きている（つまり、死に直面していない）可能性が高いと考えることができる。このような判断により、各安否パターンごとに生死重要度という重み付けを行なうのである。

各安否パターンに応じて予め安否ポイントを設定するが、１日の安否ポイントの累計値によって決める安否レベルは、例えば、「低」，「中」，「高」の３段階を設定する。 安否ポイントの累計値が、「１〜３」ならば安否レベルを「低」とし、安否ポイントの累計値が、「４〜９」であれば安否レベルを「中」とし、安否ポイントの累計値が、「１０」以上ならば安否レベルを「高」とする。

安否レベルは、安否ポイントの累計値であるから、図５（ｂ）に示す例でいえば、パターンＣは安否ポイントが１であり、１日にこのパターンＣが１回しか発生しなければ、図５（ｂ）に図示したとおり安否レベルは「低」である。しかし、図示はしないが、このパターンＣが１日に４回発生すれば、安否レベルは「中」になり、１０回発生すれば「高」になる。

つまり、咳き込むような「呼吸異常」は、もがき苦しむような「体動異常」よりも、軽度な異常であるかもしれないが、その「呼吸異常」が１日に何度も繰り返し発生するようであれば、軽度な異常ではなく深刻な異常であるかもしれない。このようなときに安否ポイントと安否レベルとを設定することで、被験者の異常を見極めやすくなるのである。

また、安否レベルに応じて属性を決めることもでき、安否レベル「低」は「画面メッセージによる確認」、安否レベル「中」は「通話による直接会話確認」、安否レベル「高」は「訪問確認」としている。 属性「訪問確認」は、すぐに訪問し安否を確認して方がよい場合としており、属性「画面メッセージによる確認」、「通話による直接会話確認」は、それほどの緊急性はない場合とすることができる。これら属性は、安否パターンデータＡｓに組み込まれる。

後述する安否報知手段７は、安否パターンデータＡｓの内容が、被験者に異常があると判定した「否判定」であれば、安否パターンデータＡｓの内容を通信部７３から通報データＮとして発信するが、このとき、情報を受け取った管理者は、安否レベル及び属性の情報も入手できれば、すぐさま被験者のもとに訪問した方がよいか否か、通話装置８２を用いて被検者に「異常ありませんか」などと問うだけよいか、などの判断の材料が増えて便利である。

以上説明した、複数の安否パターンの数、および各安否パターンに付与する安否ポイントや安否レベルの数は、それに限定するものではなく、被検者や周囲の環境に応じて設定することができる。
［安否報知手段の動作説明：図２〜図４］
次に、安否報知手段７の動作を説明する。 安否パターン判定部６から出力された安否パターンデータＡｓは、一旦記憶部７１に記憶され、記憶部７１から安否パターン記憶データＳｄとして読み出され通報判断部７２に出力される。 通報判断部７２は、入力された安否パターン記憶データＳｄが通報を要するレベルか否か判断する。

一例としては、安否パターンデータＡｓの内容が、被験者に異常がないと判定した「安判定」であれば、通報を要するレベルではないと判断する。また、安否パターンデータＡｓの内容が、被験者に異常があると判定した「否判定」であれば、安否パターンデータＡｓの内容を通報指示信号Ｅｄに加えて通報指示信号Ｅｄを出力する。

通報指示信号Ｅｄは、通信部７３によって外部に通報データＮとして発信される。 通信部７３としては、デジタル変調器と一般電話回線に接続する回線制御装置の組合せや、アナログもしくはデジタル無線送信機を用いることができる。
［外観説明：図７］
次に、図７を用いて安否監視装置１の外観を説明する。 図７において、８１は表示器、８２は通話装置であり、報知手段８を構成する要素である。８３及び８４は操作スイッチである。 図７に示すように、安否監視装置１はデスクトップ型のフォトフレームに近い外観を有し、上部にはマイクロ波ドップラセンサ３が収納され、前面には報知手段８の表示器８１と通話装置８２と操作スイッチ８３，８４とが設けられている。

表示器８１は、液晶表示器を用いることができる。すでに説明したように、安否パターン判定部６から出力される安否パターンデータＡｓの内容に応じて、「異常ありませんか？」などの文字を表示することができる。

通話装置８２は、被検者に「異常ありませんか」などと音声で問い合わせを行う、セラミック音響素子やダイナミックスピーカで構成することができる。 また、安否監視装置１は、被検者からの返事を受けるなどの同時通話が可能な通話装置を搭載することもできるので、通話装置８２は、上述のセラミック音響素子やダイナミックスピーカとダイナミックマイクロホンとの組合せで構成することができる。

操作スイッチ８３，８４は、表示器８１の表示内容や音響レベルの操作、また通話装置８２からの問い合せに対する返事を行なうものであって、ボタン型のスイッチを用いることができる。 例えば、表示器８１や通話装置８２から「異常ありませんか」などの問いに対して、被験者が何ら問題ないときに、所定の時間以内に操作スイッチ８３又は操作スイッチ８４を操作するなどして、安否監視装置１に被験者の状態を入力する。
［第１の実施形態の動作フローの説明：図２、図６］
次に、図２及び図６を用いて、安否監視装置１の動作フローを詳述する。 図６は安否監視装置１の動作を説明する動作フローである。以下に詳述する。

Ｓ１は、信号を取り込むルーチンである。 マイクロ波ドップラシフト信号Ｍａは、分解能１０ｂｉｔ、サンプリングレート約１０ｍｓｅｃ毎で、マイクロ波デジタルデータＭｄに変換される。（Ｓ１）
Ｓ２は、マイクロ波デジタルデータＭｄから体動数Ｔｄを出力するマクロルーチンである。以下に詳述する。

サンプリングしたマイクロ波デジタルデータＭｄをサンプリング回数ｎ回目ごとにＶ（ｎ）と表すと、以下にように時間微分を行なう。 ΔＶ＝ｖ（ｎ）−ｖ（ｎ−１） １サンプリング前の数値で後退差分（ΔＶ）を算出する。（Ｓ２１）
以下の２つの条件で体動積算値を計数する。（Ｓ２２） ΔＶ ＞ ０．０５Ｖ（＋閾値に相当する） ΔＶ ＜ −０．０５Ｖ（−閾値に相当する） この０．０５Ｖという値は、閾値であって一例である。安否監視装置を設置した環境の環境ノイズを除外するために、実験などで決めるものである。

３０ｓｅｃ分の波形データを配列Ｖ（ｎ）に蓄積。また、３０秒間の体動数Ｔｄを出力する。（Ｓ２３）
３０ｓｅｃの体動数に応じた判断をする。（Ｓ２４） 体動数＞１０なら「体動有り」判定。 体動数＜＝１０なら「体動無し」判定。 体動数＞５００なら「体動異常」判定。

Ｓ３は、呼吸数Ｒｒを出力するメインルーチンである。 ３０ｓｅｃ間のマイクロ波デジタルデータＭｄをＦＦＴ変換する。抽出された基本波データＲｆから呼吸判定を行う。（Ｓ３） 区間Ｒ（０．２Ｈｚ以上０．５Ｈｚ未満）で基本波データＲｆが検出されると「呼吸正常」判定。 周波数Ｒ２（０．５Ｈｚ）以上で基本波データＲｆが検出されると「呼吸異常」と判定。 基本波データＲｆが検出されないと「呼吸未検出」と判定。

Ｓ４は、安否を判定するメインルーチンである。 ３０ｓｅｃ間の体動数Ｔｄと呼吸数Ｒｒとから安否パターンデータＡｓを出力する。また、安否パターンデータＡｓの内容によっては被検者１０に報知手段８を通じて、「どうしましたか」等の問い合わせを行なう。（Ｓ４）
Ｓ５は、記憶部７１のデータファイルに記憶するルーチンである。 ３０ｓｅｃ間の結果を日付や時間と共に２４時間形式のデータファイルに保存する。また、日付、時間、体動数、体動数積算値、 呼吸数、等に加え、呼吸周波数分布値、呼吸スペクトル値も必要に応じ記憶する。（Ｓ５）
Ｓ６は、通報し表示するルーチンである。 安否パターン記憶データＳｄの内容に応じ、また必要に応じ過去の安否パターン記憶データＳｄの内容を参照し、緊急の場合は通報データＮを発信する。（Ｓ６）
以上のステップによって、大きな体動を有しないような、寝ながら長時間ＴＶを視聴しているときなどに被験者に起こる異常の検出や健康状態の異常検出が困難であった従来方式の欠点が克服される。

［安否監視装置の構成説明：図１０］
次に、図１０を用いて、安否監視装置の第２の実施形態について説明する。 第２の実施形態である安否監視装置１００は、安否報知手段７に通信部７３の機能が正常であることを監視する通信監視部７３ａを加え、安否監視動作をより信頼性の高いものにしたものである。

図１０は、安否監視装置１００の構成を示す能ブロック図であり、第１の実施形態と異なる要素である安否報知手段７ａおよび関連する報知手段８についてのみ表現されている。

安否報知手段７ａの通信監視部７３ａは、通信部７３に機能点検信号Ｈｋを出力し、通信部７３の機能が正常か否かを判別する。機能点検信号Ｈｋは、具体的には、通信部７３を擬似的に作動させるテストプログラムである。このテストプログラムは、図示しないが、通信監視部７３ａに記憶部を設けて格納している。

通信監視部７３ａは、もし通信部７３の機能が正常でなければ、アラーム信号Ａｌを報知手段８に出力する。 報知手段８は、通信監視部７３ａから入力されたアラーム信号Ａｌを、表示器８１によって表示し、通話装置８２を通じて警告音声を発生し、被検者１０および被検者１０の関係者に知らせる。 第２の実施形態の他の要素は第１の実施形態と同じなので、重複する説明は省略する。
［第２の実施形態の効果説明］
安否監視装置の最も重要な機能は、安否を監視する機能と情報を外部に発信する機能である。一人住まいの高齢者など単独で生活を営む人にとっては、外部との接点が唯一の命綱にも相当する要素である。安否監視装置が被験者の様子を正しく監視できたとしても、その状況を外部に伝える安否報知手段が正しく動作していなければ意味がない。そこで、通信監視部により通信機能の監視をすれば、安否監視装置の信頼性がより高まるといえる。

以上説明した実施形態は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を満たすものであれば任意に変更することができることはいうまでもない。

［センサユニットとサーバとに分割した構成］
上述した各実施形態の安否監視装置１，１００においては、図１２に示すように、マイクロ波ドップラセンサ３と信号処理部４と計時部９と体動呼吸検出手段５とを一体的なセンサユニット３００として形成し、安否パターン判定部６と安否報知手段７と報知手段８とを、センサユニット３００とは別体のサーバ４００に備え、センサユニット３００とサーバ４００とを通信回線６００で結んだ構成としてもよい。

そして、センサユニット３００を、この安否監視装置１，１００による安否監視の対象となる被検者１０が通常滞在している部屋などの特定の空間に設置される。

一方、サーバ４００は、センサユニット３００の設置場所とは異なる場所（安否監視装置１，１００を管理する管理者が常駐する場所（例えば、警備会社や病院等））に設置される。

通信回線６００は、有線の回線であってもよいしＷｉＦｉ等の無線の回線であってもよい。

通信回線６００として無線の回線を適用した構成の場合、図１３に示すように、その通信回線６００は、センサユニット３００の体動呼吸検出手段５から出力されたデータを無線信号として送信する無線送信部６１０と、無線送信部６１０から送信された無線信号を受信して有線の信号に変換し出力する無線受信部６２０と、無線受信部６２０から出力された信号を流すインターネットやＬＡＮ等の回線６４０と、回線６４０を流れた信号を取り込むデータ受信部６３０とを備える。

ここで、無線送信部６１０はセンサユニット３００に一体に設けられていて、体動呼吸検出手段５からの出力データ（体動数Ｔｄ、呼吸数Ｒｒ）および計時部９からの出力データ（第３計時信号Ｔ３）が入力されて、これらのデータを無線信号に変換して送出する。

一方、データ受信部６３０はサーバ４００に設けられていて、回線６４０から入力されたデータ（体動数Ｔｄ、呼吸数Ｒｒ、第３計時信号Ｔ３）を安否パターン判定部６に入力する。

実施例１で示した体動呼吸検出手段５から出力される体動数Ｔｄ、呼吸数Ｒｒは、単位時間当たりに検出される体動数、呼吸数の生データであったが、以下の実施例では、体動数Ｔｄを、「体動異常」、「体動有り」、「体動無し」、の３つの状態に区分（ランク分け）したデータ、呼吸数Ｒｒを、「呼吸異常」、「呼吸正常」、「呼吸未検出」、の３つの状態に区分（ランク分け）したデータとする。

なお、体動数Ｔｄの上記３つの区分は、実施例１で示した区分と同じであり、
・体動数Ｔｄ＜＝１０（１０以下）のとき「体動無し」
・体動数Ｔｄ＞１０（１０超え）のとき「体動有り」
・体動数Ｔｄ＞５００（５００超え）のとき「体動異常」
とする。

同様に呼吸数Ｒｒの上記３つの区分は、実施例１で示した区分と同じであり、
・区間Ｒで基本波データＲｆが検出されたとき「呼吸正常」
・周波数Ｒ２以上で基本波データＲｆが検出されたとき「呼吸異常」
・基本波データＲｆが検出されないとき「呼吸未検出」
とする。

なお、無線受信部６２０は、無線送信部６１０から送出された無線信号を受信し得る距離の範囲に設置される。

以上のように構成された実施形態の安否監視装置１，１００によれば、前述した実施例１，２の効果に加えて、被検者１０の体動、呼吸を検出するという処理負荷が比較的小さい処理をセンサユニット３００で行い、その他の処理負荷が比較的大きい処理を、センサユニット３００とは別体のサーバ４００で行うことができるため、センサユニット３００は、処理負荷に応じて比較的小さいサイズで構成することができる。
［センサユニットが複数の構成］
さらに、サーバ４００では、多数のデータを並列的あるいは一括的に処理することもできるため、単一のサーバ４００に複数のセンサユニット３００，３００，…を組み合わせた安否監視装置１，１００を構成することができる。

すなわち、例えば図１４に示すように、病院内の１つの病室に複数人の患者が居て、各患者をそれぞれ被検者１０（ベッドＡの被検者１０Ａ、ベッドＢの被検者１０Ｂ）とし、被検者１０Ａ，１０Ｂごとにセンサユニット３００Ａ，３００Ｂが対応して設けられ（被検者１０Ａにセンサユニット３００Ａが対応、被検者１０Ｂにセンサユニット３００Ｂが対応）、その病室に１つだけ無線受信部６２０が備えられ、病院内のＬＡＮを回線６４０とし、病院内に設けられた単一のサーバ４００を備えた構成により、本発明の安否監視装置を構成することができる。

この場合、サーバ４００における安否パターン判定部６が、データ受信部６３０から入力されたデータが２人の被検者１０Ａ，１０Ｂのうちいずれの被検者１０Ａまたは１０Ｂのデータであるかを判別する必要があるため、被検者１０Ａ，１０Ｂごとにそれぞれ対応した各センサユニット３００Ａ，３００Ｂには、その無線送信部６１０ごとに、センサユニット３００を特定するための例えばＩＤ（identification）番号が付されていて、各無線送信部６１０が送出するデータ（体動数Ｔｄ、呼吸数Ｒｒ、第３計時信号Ｔ３）には、例えばヘッダ情報として、そのＩＤ番号が付加されて送出される。

一方、サーバ４００には、被験者１０Ａ，１０Ｂごとに対応したセンサユニット３００Ａ，３００Ｂを特定する情報（例えば、上記ＩＤ番号）を被検者１０Ａ，１０Ｂに対応付けて対象者登録情報として記憶された対象者登録情報記憶部８００が備えられていて、対象者登録情報記憶部８００に記憶された対象者登録情報は安否パターン判定部６に入力される。

そして、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂから安否パターン判定部６にデータが入力されると、安否パターン判定部６が、その入力されたデータのヘッダ情報として付加されたＩＤ番号を読み取り、対象者登録情報で特定されたＩＤ番号に対応する被検者１０Ａ，１０Ｂのデータとして、判定に利用することができる。

また、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂはそれぞれ１人の被検者１０Ａ，１０Ｂを監視対象としているものの、図１４に示した、１つの病室に複数の被検者１０Ａ，１０Ｂが滞在している場合のように、監視対象の被験者１０Ａ，１０Ｂの近くに他の被検者１０Ｂ，１０Ａがいる場合は、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂは、本来の監視対象である被検者１０Ａ，１０Ｂからの反射マイクロ波（被検者１０Ａ，１０Ｂで反射したマイクロ波Ｍ）の他に本来の監視対象ではない他の被検者１０Ｂ，１０Ａからの反射マイクロ波も検出してしまう可能性がある。

そして、本来の監視対象者ではない他の被検者１０Ｂ，１０Ａからの反射マイクロ波も検出してしまうと、本来の監視対象者である被検者１０Ａ，１０Ｂの安否を正確に検出することができない虞がある。

そこで、各実施形態の安否監視装置１等においては、図１５に示すように各センサユニット３００に、図３（ａ）に示された予め設定された値である閾値（「＋閾値」と「−閾値」との間の範囲）を変化させる体動閾値設定部５３１を備え、閾値比較回路５１２を、体動閾値設定部５３１により変化された値（「＋閾値」と「−閾値」との間の範囲）を超えるマイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力するものとし、図４（ｃ）に示す任意の値の閾値を設定可能の呼吸閾値設定部５３２を備え、基本波検出回路５２２を、ＦＦＴ回路５２１から出力された周波数分布データＦｓのうち、強度が呼吸閾値設定部５３２により設定された閾値を超える周波数分布データＦｓに基づいて基本波データＲｆを出力するものとすればよい。

ここで、体動閾値設定部５３１で設定される閾値は、本来の監視対象者ではない被検者の体動による信号をノイズとして除去するのに十分な、予め実験等に基づいて定められた値である。

つまり、体動閾値設定部５３１で設定される閾値は、例えばマイクロ波ドップラセンサが設置される条件（具体的には、その設置された部屋の大きさや、１部屋に設置されたセンサユニットの数、間隔等）に応じて設定されればよい。

また、呼吸閾値設定部５３２で設定される閾値は、本来の監視対象者ではない被検者の呼吸による信号をノイズとして除去するのに十分な、予め実験等に基づいて定められた値である。

このような構成とすれば、マイクロ波時間変化率データとの比較対照される予め定められた値（閾値）を、体動閾値設定部５３１で変化させることにより、体動計数に関する検出感度の調整を行うことができ、基本波データの強度の値と比較対照される任意の値（閾値）を、呼吸閾値設定部５３２で変化させることにより、基本波データＲｆを検出するための周波数分布データＦｓの検出感度の調整を行うことができる。

したがって、センサユニット３００Ａが、本来の監視対象である被検者１０Ａからの反射マイクロ波の他に本来の監視対象ではない他の被検者１０Ｂからの反射マイクロ波を検出するのを抑制することができ、センサユニット３００Ｂが、本来の監視対象である被検者１０Ｂからの反射マイクロ波の他に本来の監視対象ではない他の被検者１０Ａからの反射マイクロ波を検出するのを抑制することができる。

これにより、各被検者１０Ａ，１０Ｂの安否状態の検出精度が低下するのを防止乃至抑制することができる。

なお、体動閾値設定部５３１による閾値の調整や、呼吸閾値設定部５３２による閾値の調整は、上述した、センサユニット３００とサーバ４００とに分割された構成のものにおいてのみ行われるものではなく、図１，２に示した実施例においても適用できることはいうまでもない。

また、体動閾値設定部５３１による閾値の調整、呼吸閾値設定部５３２による閾値の調整は、１つの病室に複数の被検者が存在する場合にのみ行われるものではなく、センサユニット３００が監視対象としている被検者１０が滞在する部屋の広さ等に応じて行われるものであってもよい。

例えば、体動閾値設定部５３１により設定される閾値としては、広い部屋に１人の被検者１０のみが居て、センサユニット３００から距離５［ｍ］程度の範囲を検出したい場合には、「＋閾値」を＋０．１［Ｖ］、「−閾値」を−０．１［Ｖ］程度に設定すれよい。

一方、上述したような、１つの病室に複数の被検者１０Ａ，１０Ｂが居て、センサユニット３００から距離１［ｍ］以内の範囲だけを検出したい場合には、「＋閾値」を＋１．０［Ｖ］、「−閾値」を−１．０［Ｖ］程度に設定すれよい。

６畳間アパートに１人の被検者１０のみが居て、センサユニット３００から距離２［ｍ］程度の範囲を検出したい場合（アパートの隣室の他者を検出したくない場合）には、「＋閾値」を＋１．０［Ｖ］と＋０．１［Ｖ］との間の値、「−閾値」を−１．０［Ｖ］と−０．１［Ｖ］との間の値に設定すればよい。

また、呼吸閾値設定部５３２により設定される閾値としては、広い部屋に１人の被検者１０のみが居て、センサユニット３００から距離５［ｍ］程度の範囲を検出したい場合には、「閾値」を０．５程度に設定すれよい。

一方、上述したような、１つの病室に複数の被検者１０Ａ，１０Ｂが居て、センサユニット３００から距離１［ｍ］以内の範囲だけを検出したい場合には、「閾値」を１．０程度に設定すれよい。

６畳間アパートに１人の被検者１０のみが居て、センサユニット３００から距離２［ｍ］程度の範囲を検出したい場合（アパートの隣室の他者を検出したくない場合）には、閾値を１．０と０．５との間の値に設定すればよい。

上述した実施例３の安否監視装置１等は、１つの空間（病室）に２人またはそれ以上の被検者１０が居る状況に対応可能なものであったが、図１６は、これとは反対に、例えば１人の被検者１０のみで複数の部屋を使用する状況（図１７）に対応する実施形態である。

すなわち、２以上の部屋を有する戸建て住宅や集合住宅に一人暮らしで生活を営むことは一般的に想定され、そのような状況下では、監視対象である被検者１０は１人であるが、図１７に示すように、居間、寝室、浴室、トイレという各部屋ごとに対応して複数のセンサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄが設置された構成となる。

このように、互いに異なる複数の場所である各部屋にそれぞれセンサユニット３００が設置された状況下において、被検者１０は特定の時間には、居間、寝室、浴室、トイレという複数の部屋のうちいずれか１つの部屋にしか存在していないため、その存在していない部屋に設置されたセンサユニット３００からの信号のみに基づいて、サーバ４００の安否パターン判定部６が安否判定を行うと、誤った結果が出力される虞がある。

そこで、図１６に示した実施形態の安否監視装置１等は、被験者１０に対応して組み合わせる必要があるセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄの出力を組み合わせて安否情報として出力するデータマージ部７００をサーバ４００に備える。

データマージ部７００において組み合わせる必要があるセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄについては、サーバ４００に、被験者１０に対応した４つのセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄを特定する情報（例えば、ＩＤ番号）を被検者１０に対応付けて対象者登録情報として対象者登録情報記憶部８００に記憶させておき、この記憶された対象者登録情報を、データ受信部６３０、データマージ部７００および安否パターン判定部６に入力する。

一方、各センサユニット３００Ａ〜３００Ｄには、前述したＩＤ番号が付されていて、各センサユニット３００Ａ〜３００Ｄの無線送信部６１０が送出するデータのヘッダ情報として付加されたＩＤ番号は、データ受信部６３０およびデータマージ部７００に読みとられ、対象者登録情報で特定されたＩＤ番号に一致するデータを、組み合わせの対象とすればよい。

安否パターン判定部６は、データマージ部７００によって、センサユニット３００Ａから出力されたデータと、センサユニット３００Ｂから出力されたデータと、センサユニット３００Ｃから出力されたデータと、センサユニット３００Ｄから出力されたデータとを組み合わせた安否情報を入力して安否パターンデータＡｓを出力する。

ここで、安否パターン判定部６が行う安否判定は、まず各センサユニット３００Ａ〜３００Ｄからそれぞれ入力された体動数Ｔｄと呼吸数Ｒｒとが、実施例１と同様に安否パターンＡ〜Ｅに該当するか否かを判定し、各センサユニットの判定結果を総合してそれぞれのパターンＡ〜Ｅに該当するか否かを判定のするもので、例えば以下のとおりである。
（１）パターンＡ（異常活動）
各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄからそれぞれ入力された体動数Ｔｄに基づいた判定であり、まず、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄから入力された体動数Ｔｄごとの判定を行う。

すなわち、「体動異常」がＴ１分間継続したときは「異常」と判定する。ただし、Ｔ１は日中については１０分間、就寝中は５分間とする。なお、「体動異常」、「体動有り」、「体動無し」、の区別の判定については、実施例１で示した方法と同じであり、体動数Ｔｄ＜＝１０（１０以下）のとき「体動無し」、体動数Ｔｄ＞１０（１０超え）のとき「体動有り」、体動数Ｔｄ＞５００（５００超え）のとき「体動異常」とする。

そして、センサユニット３００Ａからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｂからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｃからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｄからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンＡについての判定結果を出力する。

ここでの組み合わせに応じた判定は、「異常」を真、「異常でない」を偽としたときの論理和である。

すなわち、いずれか１つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が「異常」であるときのパターンＡの判定結果は「異常」であり、４つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が全て「異常でない」ときのパターンＡの判定結果は「異常でない」である。
（２）パターンＢ（異常呼吸）
各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄからそれぞれ入力された呼吸数Ｒｒに基づいた判定であり、まず、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄから入力された呼吸数Ｒｒごとの判定を行う。

すなわち、「呼吸異常」がＴ２分間継続したときは「異常」と判定する。ただし、Ｔ２は日中については１０分間、就寝中は３分間とする。なお、「呼吸異常」、「呼吸正常」、「呼吸未検出」、の区別の判定については、実施例１で示した方法と同じであり、区間Ｒで基本波データＲｆが検出されたとき「呼吸正常」、周波数Ｒ２以上で基本波データＲｆが検出されたとき「呼吸異常」、基本波データＲｆが検出されないとき「呼吸未検出」とする。

そして、センサユニット３００Ａからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｂからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｃからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｄからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンＢについての判定結果を出力する。

ここでの組み合わせに応じた判定は、「異常」を真、「異常でない」を偽としたときの論理和である。

すなわち、いずれか１つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が「異常」であるときのパターンＢの判定結果は「異常」であり、４つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が全て「異常でない」ときのパターンＢの判定結果は「異常でない」である。
（３）パターンＣ（長時間活動）
各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄからそれぞれ入力された体動数Ｔｄに基づいた判定であり、まず、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄから入力された体動数Ｔｄごとの判定を行う。

すなわち、「体動有り」がＴ３分間継続したときは「異常」と判定する。ただし、Ｔ３は日中については６０分間、就寝中は１０分間とする。

そして、センサユニット３００Ａからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｂからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｃからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｄからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンＣについての判定結果を出力する。

ここでの組み合わせに応じた判定は、「異常」を真、「異常でない」を偽としたときの論理和である。

すなわち、いずれか１つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が「異常」であるときのパターンＣの判定結果は「異常」であり、４つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が全て「異常でない」ときのパターンＣの判定結果は「異常でない」である。
（４）パターンＤ（体動・呼吸消失）
各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄからそれぞれ入力された体動数Ｔｄおよび呼吸数Ｒｒに基づいた判定であり、まず、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄから入力された体動数Ｔｄおよび呼吸数Ｒｒごとの判定を行う。

すなわち、「体動無し」および「呼吸正常」または「呼吸異常」（｛「体動無し」および「呼吸正常」｝または｛「体動無し」および「呼吸異常」｝）がＴ４分間異常（Ｔ２分間未満）継続した状態から、「体動無し」および「呼吸未検出」がＴ５分間継続したときは「異常」と判定する。ただし、Ｔ４は日中については５分間、就寝中は３分間とし、Ｔ５も日中については５分間、就寝中は３分間とする。

そして、センサユニット３００Ａからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｂからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｃからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｄからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンＤについての判定結果を出力する。

ここでの組み合わせに応じた判定は、「異常」を真、「異常でない」を偽としたときの論理積である。

すなわち、４つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が全て「異常」であるときのパターンＤの判定結果は「異常」であり、いずれか１つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が「異常でない」ときのパターンＤの判定結果は「異常でない」である。
（５）パターンＥ（異常外出）
各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄからそれぞれ入力された体動数Ｔｄおよび呼吸数Ｒｒに基づいた判定であり、まず、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄから入力された体動数Ｔｄおよび呼吸数Ｒｒごとの判定を行う。

すなわち、「体動有り」の後、Ｔ６分間からＴ７分間連続して「体動無し」および「呼吸未検出」のときは「異常」と判定する。ただし、Ｔ６は日中については２分間、就寝中も２分間とし、Ｔ７は日中については６０分間、就寝中は２０分間とする。

そして、センサユニット３００Ａからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｂからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｃからの信号についての判定結果と、センサユニット３００Ｄからの信号についての判定結果との組み合わせに応じて、パターンＥについての判定結果を出力する。

ここでの組み合わせに応じた判定は、「異常」を真、「異常でない」を偽としたときの論理積である。

すなわち、４つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が全て「異常」であるときのパターンＥの判定結果は「異常」であり、いずれか１つのセンサユニット３００の信号についての判定結果が「異常でない」ときのパターンＥの判定結果は「異常でない」である。

以上のように、４つのセンサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄからサーバ４００にそれぞれ送信されたデータが、データマージ部７００で被験者１０に対するデータとしてマージされた安否情報として生成され、この安否情報が安否パターン判定部６に入力され、安否パターン判定部６が安否パターンＡ〜Ｅのいずれかに該当するか否かによって安否判定を行う。

安否パターン判定以下の安否パターンＡ〜Ｅに対して、緊急程度に比例して安否ポイントを付与するなどの処理は実施例１において既に説明したものと同じである。

なお、上述した各パターンＡ〜Ｅがそれぞれ意味するところも、実施例１において説明したものと同じである。

以上のように構成された実施形態の安否監視装置１等によれば、単一の被検者１０が複数の監視対象場所である４つの部屋に交互に出現するような状況にあっても、各監視対象場所にそれぞれセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄを設けて、これら４つのセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄからサーバ４００にそれぞれ送信されたデータを、データマージ部７００で組み合わせて安否パターンデータＡｓを出力するため、４つのセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄからサーバ４００にそれぞれ送信されたデータごとに異なる安否パターンデータが出力されるのを防止することができ、精度のよい安否検出を行うことができる。

なお、上述した安否パターン判定としてはパターンＡ〜Ｅの５つであるが、安否パターン判定部６は、これらの安否パターンの他に、被験者１０がいずれの部屋に居るのかの判定結果をパターンＦとして、安否パターンデータに含めて出力するようにしてもよい。

すなわち、例えば、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄからそれぞれ入力された体動数Ｔｄおよび呼吸数Ｒｒに基づいた判定であり、まず、各センサユニット３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ，３００Ｄから入力された体動数Ｔｄおよび呼吸数Ｒｒごとの判定を行う。

すなわち、「体動無し」および「呼吸未検出」が継続している状態から、「体動有り」または「体動異常」と「呼吸正常」または「呼吸異常」とが同時に一定時間検出されたときは、その検出されたデータを出力したセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄが設置された部屋に入室したと判定する。この入室の判定は排他的であり、２つ以上の部屋で同時に「入室」の判定は起こらない。

一方、「体動有り」または「体動異常」と「呼吸正常」または「呼吸異常」とが継続している状態から、大きな体動を伴って「体動無し」および「呼吸未検出」が一定時間検出されたときは、その検出されたデータを出力したセンサユニット３００Ａ〜３００Ｄが設置された部屋から被験者１０が退室したと判定する。この退室の判定も排他的であり、２つ以上の部屋で同時に「退室」の判定は起こらない。

このように判定された結果のパターンＦを安否パターンデータに含めて出力することにより、被験者１０に全く異常が生じていない場合においても、被験者１０が居る部屋を常に把握することができる。

上述した実施形態においては、体動呼吸検出手段５から出力される体動数Ｔｄを、「体動異常」、「体動有り」、「体動無し」、の３つの区分としていたが、この態様に代えて、「体動無し」（対応するフラグをＭ０とする）、「体動小」（対応するフラグをＭ１とする）、「体動中」（対応するフラグをＭ２とする）、「体動大」（対応するフラグをＭ３とする）、の４つの区分（ランク分け）として出力するようにしてもよい。

同様に、体動呼吸検出手段５から出力される呼吸数Ｒｒを、「呼吸異常」、「呼吸正常」、「呼吸未検出」、の３つの区分としていたが、この態様に代えて、「呼吸無し」（対応するフラグをＢ０とする）、「呼吸安静」（対応するフラグをＢ１とする）、「呼吸活動」（対応するフラグをＢ２とする）、「呼吸異常」（対応するフラグをＢ３とする）、の４つの区分（ランク分け）として出力するようにしてもよい。

さらに、体動呼吸検出手段５からは、時間当たりの体動数Ｔｄの変化を表す「体動一定」（対応するフラグをＰ０とする）、「体動増加傾向」（対応するフラグをＰ１とする）、「体動減少傾向」（対応するフラグをＰ２とする）、「体動ランダム」（対応するフラグをＰ３とする）、の３つを加えて出力してもよい。

そして、体動呼吸検出手段５がこれらの体動数Ｔｄの４つの区分の別を表すフラグ（例えば、Ｍ１）、呼吸数Ｒｒの４つの区分の別（例えば、Ｂ１）、時間当たりの体動数Ｔｄの変化の４つの区分の別（例えば、Ｐ０）を出力する際には、出力年月日時分秒（例えば、２０１１年０２月１０日、１４時１５分３０秒）、センサユニット３００のＩＤ番号（例えば、８３６５１）、閾値を設定するパラメータ（例えば、１［ｍ］の範囲のときとしてＡ（２［ｍ］の範囲のときはＢ、５［ｍ］の範囲のときはＣ））を加えたデータ（２０１１／０２／１０／１４／１５／３０，８３６５１，Ａ，Ｂ１，Ｍ１，Ｐ０）として出力すればよい。

上述した実施例３と実施例４とは別異の実施形態として説明したが、いずれの実施例におけるサーバ４００も、センサユニット３００とは別体に構成されていて、センサユニットのＩＤ番号と被験者１０との関連付けに基づいて各センサユニット３００から得られたデータを処理して被験者１０の安否の状態を判断しているだけであるため、図１８に示すように、実施例３におけるセンサユニット３００（図１５参照）と実施例４におけるセンサユニット３００（図１６）とが混在し、かつこれら各センサユニット３００から得られたデータを処理する１つまたは２つ以上のサーバ４００を備えた構成も、本発明に係る安否監視装置の実施形態として適用することができる。

すなわち、図１８に示した実施例５の安否監視装置１００は、実施例４におけるサーバ４００と、実施例３における２つのセンサユニット３００Ａ，３００Ｂ（センサユニット３００ＡはベッドＡの被検者用、センサユニット３００ＢはベッドＢの被検者用）と、実施例４における４つのセンサユニット３００Ｃ〜３００Ｆ（実施例４においてセンサユニット３００Ａと表記していたものをセンサユニット３００Ｃに変更し、センサユニット３００Ｂと表記していたものをセンサユニット３００Ｄに変更し、センサユニット３００Ｃと表記していたものをセンサユニット３００Ｅに変更し、センサユニット３００Ｄと表記していたものをセンサユニット３００Ｆに変更）とを備えた構成である。

そして、センサユニット３００Ａ，３００Ｂからの信号は、これらセンサユニット３００Ａ，３００Ｂが設置された病室内に設けられた無線受信部６２０Ａで受信され、センサユニット３００Ｃ〜３００Ｆからの信号は、これらセンサユニット３００Ｃ〜３００Ｆが設置された建物内に設けられた無線受信部６２０Ｂで受信される。

このように、設置場所が互いに異なる複数のセンサユニット３００とサーバ４００とを備えた形態の安否監視装置１００は、サーバ４００が、各センサユニット３００から得られたデータを処理することができ、上述した各実施例３，４と同様の作用、効果を得ることができる。

なお、上述した実施例４，５において、報知手段８として表示画面を有するものを適用し、この表示画面に上述したパターンＡ〜Ｆの発生の時系列グラフや管理者対応（例えば、図１９に示す態様のもの）を表示させることにより、サーバ４００を管理している管理者に対して、被検者１０の安否状態を一目で把握できるようにしてもよい。

以上述べた本発明の安否監視装置は、被験者が大きな動作をしない場合でも、その様子を知ることができる。このため、得られる被験者の情報を解析すれば、セキュリティ装置などへの応用が可能である。

１、１００ 安否監視装置
２ 存在判別手段
３ マイクロ波ドップラセンサ
３１ マイクロ波送信機
３２ マイクロ波受信機
３３ マイクロ波復調器
４ 信号処理部
４１ 帯域制限回路
４２ ＡＤ変換回路
５ 体動呼吸検出手段
５１ 体動計数部
５１１ 時間微分回路
５１２ 閾値比較回路
５１３ 体動計数回路
５２ 呼吸検出部
５２１ ＦＦＴ回路
５２２ 基本波検出回路
５２３ 呼吸計数回路
６ 安否パターン判定部
７、７ａ 安否報知手段
７１ 記憶部
７２ 通報判断部
７３ 通信部
７３ａ 通信監視部
８ 報知手段
８１ 表示器
８２ 通話装置
８３、８４ 操作スイッチ
９ 計時部
１０ 被検者
１０ａ 呼吸筋
Ｍ マイクロ波
Ｍａ マイクロ波ドップラシフト信号
Ｍｓ マイクロ波帯域制限信号
Ｍｄ マイクロ波デジタルデータ
Ｄｄ マイクロ波時間変化率データ
Ｃｄ 有効体動信号
Ｃｍ 通話データ
Ｔｄ 体動数
Ｆｓ 周波数分布データ
Ｒｆ 基本波データ
Ｒｒ 呼吸数
Ａｓ 安否パターンデータ
Ｓｉ 安否情報
Ｓｄ 安否パターン記憶データ
Ｅｄ 通報指示信号
Ｈｋ 機能点検信号
Ａｌ アラーム信号
Ｔ１ 第１計時信号
Ｔ２ 第２計時信号
Ｔ３ 第３計時信号
Ｎ 通報データ
Ｅｍｅ マイクロ波電気信号
Ｅｍｒ 受信マイクロ波電気信号

Claims (18)

1. 被検者の生体情報を収集して被検者の安否を監視する安否監視装置において、
   前記被検者にマイクロ波を照射し、そのドップラシフトした反射波から、前記被検者の体動と呼吸とを検出し、所定時間内の体動数と呼吸数とから前記被検者の安否を監視することを特徴とする安否監視装置。
2. 前記被検者の前記体動数と前記呼吸数とに関する安否情報を出力する体動呼吸検出手段と、前記安否情報を入力して前記被験者の安否判定を行って安否パターンデータを出力する安否パターン判定部と、を有することを特徴とする請求項１に記載の安否監視装置。
3. 前記安否パターン判定部は、前記安否情報が複数の安否パターンに該当するか否かに応じて前記被験者の安否を判定し、前記安否の判定結果に応じた安否パターンデータを出力することを特徴とする請求項２に記載の安否監視装置。
4. 前記安否パターン判定部は、前記複数の安否パターンのそれぞれに前記被験者の緊急度に応じた安否ポイントを設定し、前記複数の安否パターンのいずれかに該当するときは否を表す判定としてそれぞれの安否パターンに設定された安否ポイントを付与し、所定期間に付与された前記安否ポイントを累積することにより安否レベルを判定し、前記安否レベルを前記安否パターンデータに組み込んで出力することを特徴とする請求項２または３に記載の安否監視装置。
5. 前記安否パターンデータを入力して通報データを出力する安否報知手段を有し、
   前記安否報知手段は、前記安否パターンデータを記憶するとともに安否パターン記憶データとして出力する記憶部と、前記安否パターン記憶データを入力として通報指示信号を出力する通報判断部と、前記通報指示信号を入力として前記通報データを出力する通信部と、を備えたことを特徴とする請求項２から４のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。
6. 前記マイクロ波ドップラセンサと前記体動呼吸検出手段とがセンサユニットとして形成され、
   前記安否パターン判定部と前記安否報知手段とが、前記センサユニットとは別体のサーバに備えられ、
   前記センサユニットと前記サーバとは、有線または無線の通信回線で結ばれていることを特徴とする請求項５に記載の安否監視装置。
7. 前記体動呼吸検出手段が出力する安否情報は、所定時間の前記体動数と前記呼吸数とに基づいて体動の状態と呼吸の状態とをそれぞれ区分した結果であることを特徴とする請求項２から６のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。
8. 前記センサユニットは、複数設置され各々のセンサユニットごとにセンサＩＤを有し、
   前記各センサユニットは、前記センサＩＤと前記安否情報とを含むデータを前記サーバに送信し、
   前記サーバは、受信したデータに含まれる前記センサＩＤに基づいて、被験者とセンサユニットの組み合わせを特定して、被験者ごとに前記安否パターン判定部により安否判定を行うことを特徴とする請求項６または７に記載の安否監視装置。
9. 前記複数のセンサユニットは互いに異なる場所に設置され、
   前記サーバは、前記複数のセンサユニットからそれぞれ送信された安否情報を組み合わせた安否情報を出力するデータマージ部を備え、
   前記安否パターン判定部は、前記データマージ部から出力された前記安否情報を入力して安否判定を行って前記安否パターンデータを出力することを特徴とする請求項６から８のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。
10. 前記安否報知手段は、前記安否パターンデータが否判定の場合に前記安否レベルを含む前記通報データを出力し、前記安否レベルに応じて前記通報データによる前記被験者へ安否確認の問い合わせの内容を異ならせることを特徴とする請求項５から９のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。
11. 前記マイクロ波を照射するマイクロ波発信器と、前記反射波を受信するマイクロ波受信器と、前記反射波に基づいてマイクロ波ドップラシフト信号を出力するマイクロ波復調器と、前記マイクロ波ドップラシフト信号を入力してマイクロ波デジタルデータを出力する信号処理部と、を備え、
    前記体動呼吸検出手段は、前記マイクロ波デジタルデータを入力して微分処理を行なって前記被検者の前記体動数を出力する体動計数部と、前記マイクロ波デジタルデータを入力してＦＦＴ処理を行なって前記被検者の前記呼吸数を出力する呼吸検出部と、を備え、
    前記体動計数部は、前記マイクロ波デジタルデータの時間変化率を算出してマイクロ波時間変化率データとして出力する時間微分回路と、前記マイクロ波時間変化率データと予め定められた値とを比較し前記予め定められた値を超える前記マイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力する閾値比較回路と、前記有効体動信号の単位時間当たりの数を計数し前記体動数として出力する体動計数回路と、を備え、
    前記呼吸検出部は、前記マイクロ波デジタルデータをＦＦＴ変換し周波数分布データとして出力するＦＦＴ回路と、前記周波数分布データを入力して呼吸に係わる基本波データを出力する基本波検出回路と、前記基本波データの単位時間当りの数を計数し前記呼吸数として出力する呼吸計数回路と、を備えたことを特徴とする請求項２から１０のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。
12. 前記マイクロ波を照射するマイクロ波発信器と、前記反射波を受信するマイクロ波受信器と、前記反射波に基づいてマイクロ波ドップラシフト信号を出力するマイクロ波復調器と、前記マイクロ波ドップラシフト信号を入力してマイクロ波デジタルデータを出力する信号処理部と、を備え、
    前記体動呼吸検出手段は、前記マイクロ波デジタルデータを入力して微分処理を行なって前記被検者の前記体動数を出力する体動計数部と、前記マイクロ波デジタルデータを入力してＦＦＴ処理を行なって前記被検者の前記呼吸数を出力する呼吸検出部と、を備えたことを特徴とする請求項２から１０のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。
13. 前記予め定められた値を変化させる体動閾値設定部を備え、前記閾値比較回路は、前記体動閾値設定部により変化された値を超える前記マイクロ波時間変化率データを有効体動信号として出力するものであり、
    任意の値を設定可能の呼吸閾値設定部を備え、前記基本波検出回路は、前記ＦＦＴ回路から出力された周波数分布データのうち、強度が前記呼吸閾値設定部により設定された前記任意の値を超える周波数分布データに基づいて前記基本波データを出力するものであることを特徴とする請求項１１または１２に記載の安否監視装置。
14. 前記体動閾値設定部および前記呼吸閾値設定部は、前記マイクロ波ドップラセンサが設置される条件に応じて異なる閾値を設定することを特徴とする請求項１３に記載の安否監視装置。
15. 前記安否パターン判定部が前記安否レベルを判定する所定期間は１日であることを特徴とする請求項４に記載の安否監視装置。
16. 複数の安否パターンによる安否判定は、下記（Ａ）〜（Ｅ）のいずれかに該当するときは否を表す判定とし、いずれにも該当しないときに安を表す判定とすることを特徴とする請求項３から５、１５のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。
    （Ａ）体動異常が第１の時間以上継続する
    （Ｂ）呼吸異常が第２の時間継続する
    （Ｃ）体動有りが第３の時間以上継続する
    （Ｄ）体動無し及び呼吸正常又は異常が第４の時間以上継続する状態から体動無し及び呼吸未検出が第５の時間継続する
    （Ｅ）体動有りの後、第６の時間以内から第７の時間の間、体動無しと呼吸未検出とが連続する
17. 前記第１から第５及び第７の時間は、日中と就寝時間帯とで長さが異なることを特徴とする請求項１６に記載の安否監視装置。
18. 前記安否報知手段は、通報データを出力する通信部と、前記通信部の通信機能を監視する通信監視部を備えたことを特徴とする請求項１から１７のうちいずれか１項に記載の安否監視装置。