JP6955425B2 - 監視装置 - Google Patents

Description

本開示は、被検者を監視するための監視装置に関する。

近年、高齢化社会の進行に伴って、一人暮らしの高齢者、あるいは高齢者夫婦のみの世帯が増加している。また、過疎化等によって近隣の人々による見守りも期待できなくなり、生活をサポートする介護者等による支援にも限界があることから、高齢者や独居生活者の安否確認が十分に行えないことが多い。そのため、不測の事態発生に対する対応の遅れが頻発している。そこで、このような事態発生を防止するためにマイクロ波ドップラセンサを用いて被検者を監視するシステムが知られている。

例えば、特開２０１２−７５８６１号公報（特許文献１）は、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を開示している。安否監視装置は、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。

特開２０１２−７５８６１号公報

特許文献１に係る技術では、マイクロ波ドップラセンサが出力するマイクロ波ドップラシフト信号を用いて体動数および呼吸数を算出し、これらの組み合わせである安否パターンを用いて被検者の安否を監視する。例えば、安否パターンに応じて安否ポイントが設定されており、１日の安否ポイントの累計に応じて安否レベルが判定され、当該安否レベルに対応する通知が行われる。しかしながら、例えば、１日の生活の中において被検者が頻繁に動いて活動していたのか、安静にしていたのかといった活動状態を把握することができない。

本開示は、ある局面では、被検者の体動に関する情報を監視することにより、当該被検者の活動状態を把握することが可能な監視装置を提供することを目的とする。

ある実施の形態に従うと、被検者を監視するための監視装置が提供される。監視装置は、被検者に照射されたマイクロ波の反射波を受信する受信部と、反射波の信号から抽出される、被検者の体動に関する体動信号に基づいて、被検者の動作を監視する監視部と、監視部により監視される被検者の動作に基づく活動情報を出力する出力制御部とを備える。活動情報は、体動信号の振幅と、低周波数領域における所定期間内の体動数と、高周波数領域における前記所定期間内の体動数のうちの少なくとも一方とを含む。

本開示によると、被検者の体動に関する情報を監視することにより、当該被検者の活動状態を把握することが可能となる。

実施の形態１に従う監視システムの全体構成を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置における平面アンテナの構成を示す平面図である。 実施の形態１に従う平面アンテナの指向特性を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態１に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態１に従う監視装置の設置方式の変形例を説明するための図である。 実施の形態１に従う制御回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。 実施の形態１に従うアナログ信号処理回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。 実施の形態１に従う反射波のＩＱ平面の一例を示す図である。 実施の形態１に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。 監視装置および被検者の距離と体動振幅との関係を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置の呼吸領域演算処理の一例を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置の心拍領域演算処理の一例を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置による体動演算処理の一例を示す図である。 実施例に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 活動情報の実測結果を示す図である。 活動情報の実測結果を示す図である。 実施の形態１に従う活動情報の出力例を示す図である。 実施の形態２に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態３に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

［実施の形態１］
＜システムの全体構成＞
図１は、実施の形態１に従う監視システム１０００の全体構成を示す図である。図１を参照して、監視システム１０００は、被検者を監視するための監視装置１００と、端末装置２００とを含む。端末装置２００は、監視（見守り）対象者である被検者を見守る側の端末であり、例えば、スマートフォンである。ただし、端末装置２００は、折り畳み式携帯電話、タブレット端末装置、ＰＣ（personal computer）等のような他の機器であってもよい。

監視装置１００と、端末装置２００とを互いに接続するためのネットワーク５５は、インターネット、移動体端末通信網などの各種ネットワークを含む。ネットワーク５５は、これに限られず、有線通信方式を採用してもよいし、無線ＬＡＮ（local area network）等のその他の無線通信方式を採用してもよい。

監視装置１００は、主な構成要素として、制御回路１５２と、メモリ１５４と、スピーカ１５６と、通信インターフェイス１５８と、マイクロ波ドップラセンサ１６０とを含む。なお、監視装置１００は、各種情報を表示するためのディスプレイと、ユーザからの各種入力を受け付けるボタン等の入力装置とを含んでいてもよい。

制御回路１５２は、典型的には、ＣＰＵ等を含むマイクロプロセッサと、マイクロ波ドップラセンサ１６０からのアナログ信号を処理するアナログ信号処理回路と、ＡＤコンバータとを含む。制御回路１５２の詳細な構成については後述する。マイクロプロセッサは、メモリ１５４に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、監視装置１００の各部の動作を制御する制御部として機能する。例えば、マイクロプロセッサは、当該プログラムを実行することによって、後述する制御回路１５２の処理を実現する。

メモリ１５４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）などによって実現される。メモリ１５４は、マイクロプロセッサによって実行されるプログラム、またはマイクロプロセッサによって用いられるデータなどを記憶する。

スピーカ１５６は、マイクロプロセッサから与えられる音声信号を音声に変換して監視装置１００の外部へ出力する。通信インターフェイス１５８は、マイクロプロセッサからの通信データを符号化し通信信号に変換し、通信信号を端末装置２００へ送信する。また、端末装置２００から受信信号を復号化して通信データに変換しマイクロプロセッサに出力する。通信方式は、無線ＬＡＮなどによる無線通信方式であってもよいし、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などを利用した有線通信方式であってもよい。

マイクロ波ドップラセンサ１６０は、被検者にマイクロ波を放射し、反射してきたマイクロ波から、被検者の身体の動き等を反映する信号を制御回路１５２に出力する。また、マイクロ波ドップラセンサ１６０は、入力された反射波（反射信号）から、互いに直交するＩチャネル信号およびＱチャネル信号を生成する。

具体的には、マイクロ波ドップラセンサ１６０は、発振回路２１と、増幅器２２Ａ，２２Ｂと、送信アンテナ２５と、受信アンテナ３０と、ミキサ３２Ｉ，３２Ｑと、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３３Ｉ，３３Ｑと、９０度移相器３８とを含む。送信アンテナ２５および受信アンテナ３０は、平面アンテナで構成されている。なお、送信アンテナ２５および受信アンテナ３０は、導波管アンテナ、あるいは、誘電体アンテナで構成されていてもよい。

発振回路２１から出力されたマイクロ波正弦波信号は、増幅器２２Ａによって増幅され、送信アンテナ２５から放射される。空間に放射されたマイクロ波Ｍｔは、対象物である被検者の体表（例えば、胸部）で反射される。放射されたマイクロ波の反射波Ｍｒには、被検者の身体の動き（体動）と、呼吸動作および心拍動作とに対応したドップラシフトが生じている。そのため、受信アンテナ３０に入力される反射波Ｍｒの信号（反射信号）は、被検者の体動、呼吸動作および心拍動作に対応した信号となる。

受信アンテナ３０により受信された反射信号は、増幅器２２Ｂによって増幅される。当該増幅後の信号Ｄｒは、Ｉチャネル側のミキサ３２ＩおよびＱチャネル側のミキサ３２Ｑに入力される。ここでは、Ｉチャネル側に入力される信号Ｄｒを便宜上「Ｄｒｉ」と称し、Ｑチャネル側に入力される信号Ｄｒを便宜上「Ｄｒｑ」と称する。

増幅器２２Ａによって増幅された信号Ｄｔは、Ｉチャネル側のミキサ３２Ｉと、９０度移相器３８を介してミキサ３２Ｑとに入力される。ここでは、Ｉチャネル側に入力される信号Ｄｔを便宜上「Ｄｔｉ」と称し、Ｑチャネル側に入力される信号Ｄｔを便宜上「Ｄｔｑ」と称する。なお、本実施の形態では、９０度移相器３８を用いることにより、信号Ｄｔｉに対する信号Ｄｔｑの位相を９０度ずらす構成について説明するが、当該構成に限られない。例えば、ミキサ３２Ｑの入力側に９０度移相器３８を用いることにより、信号Ｄｒｉに対する信号Ｄｒｑの位相を９０度ずらす構成であってもよい。

ミキサ３２Ｉにより周波数変換（ダウンコンバージョン）された信号は、ＬＰＦ３３Ｉに入力される。ＬＰＦ３３Ｉは、当該信号から比較的高い周波数成分を除去した信号を、Ｉチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｉとして制御回路１５２に出力する。また、ミキサ３２Ｑにより周波数変換された信号は、ＬＰＦ３３Ｑに入力される。ＬＰＦ３３Ｑは、当該信号から比較的高い周波数成分を除去した信号を、Ｑチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｑとして制御回路１５２に出力する。当該ベースバンド信号Ｄｂｉ，Ｄｂｑは、それぞれ、被検者の体動によって、ドップラシフトを受けたマイクロ波ドップラシフト信号として出力される。

受信アンテナ３０に入力される反射信号の速度および振幅は、時間とともに変化する。そのため、Ｉチャネル側の信号およびＱチャネル側の信号は、瞬時的には９０度位相が異なっているものの、信号の速度および方向に応じて、ベースバンド信号Ｄｂｉに対するベースバンド信号Ｄｂｑの位相の進み方は、一定でなく常に時間変動することになる。

図２は、実施の形態１に従う監視装置１００における平面アンテナの構成を示す平面図である。図３は、実施の形態１に従う平面アンテナの指向特性を示す図である。具体的には、図３（ａ）は、方位角（水平）方向の指向特性（パターン）を示す図であり、図３（ｂ）は、仰角（垂直）方向の指向性パターンを示す図である。

図２を参照して、監視装置１００における平面アンテナは、送信アンテナ２５および受信アンテナ３０を含む。送信アンテナ２５および受信アンテナ３０の各々は、８つのアンテナ素子を有する。

図３を参照して、平面アンテナの指向性パターンは、方位角方向および仰角方向の各々について、メインローブと２つのサイドローブとを有する。例えば、方位角方向におけるメインローブの３ｄＢビーム幅（半値幅）は±２０度であり、仰角方向におけるメインローブの半値幅は±１５度である。

＜監視装置の設置方式＞
被検者を監視する監視装置１００の設置方式について説明する。以下では、寝具がベッドである構成について説明するが、これに限られず、寝具が布団等であってもよい。

図４は、実施の形態１に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。具体的には、図４（ａ）は、ベッド上の被検者を部屋の天井側から見た場合の概略図（平面図）である。図４（ｂ）は、ベッド上の被検者を部屋の側面側から見た場合の概略図（側面図）である。

図４を参照して、監視装置１００は、部屋２０１の入口部２０３周辺に設置される。入口部２０３は、例えば、ドアまたは引き戸等である。部屋２０１の面積は、例えば、最大で１６畳（例えば、３．８ｍ×７．６ｍ）までの大きさである。部屋２０１には、照明２０６、収納台２０５、テレビ２１０が設けられている。

監視装置１００の平面アンテナ（送信アンテナ２５および受信アンテナ３０）のメインローブのピーク方向は水平である。監視装置１００の向きは、メインローブのピーク方向線１２１（仮想的な線）が被検者の主な動線に沿うように設定される。監視装置１００は、ピーク方向線１２１上に、被検者が立位姿勢である場合の胴体部が存在するような高さに設置される。例えば、監視装置１００は、床部から高さＨ（例えば、６０ｃｍ〜１５０ｃｍ）付近に水平に設置される。これにより、立位姿勢時の被検者に対して垂直に電波が当たり反射されるため、反射信号に対する反射断面積が一定となり、検出精度が高くなる。なお、被検者がベッド３００に臥床している（横たわっている）場合には、ピーク方向線１２１上には当該被検者は存在しない（図４（ｂ）参照）。

また、方位角方向のメインローブの半値幅の広がりを示す２つの領域線１２３Ａが図４（ａ）に示す範囲となるように、監視装置１００は設置される。これにより、監視装置１００は、部屋２０１の水平面内を検出対象とすることができる。また、仰角方向のメインローブの半値幅の広がりを示す２つの領域線１２３Ｂが図４（ｂ）に示す範囲となるように、監視装置１００は設置される。これにより、部屋２０１の垂直面内を検出対象とすることができる。

なお、図４を参照すると、監視装置１００付近は、領域線１２３Ａ，１２３Ｂで規定される領域の範囲外となっている。しかしながら、平面アンテナの指向性パターンは、方位角方向および仰角方向の各々について、２つのサイドローブを有するため、人の検出は可能である。

図５は、実施の形態１に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。具体的には、図５（ａ）は、立位姿勢の被検者を部屋の天井側から見た場合の概略図（平面図）である。図５（ｂ）は、立位姿勢の被検者を部屋の側面側から見た場合の概略図（側面図）である。

詳細は後述するが、監視装置１００は、反射波ＭｒのＩチャネル信号およびＱチャネル信号を用いて、所定周期ごとに被検者が監視装置１００に接近しているのか、離反しているのかを検出できるように構成されている。

図５の例では、被検者がベッド３００から離床して、入口部２０３から部屋２０１の外に出ようとする場面を示している。被検者は、監視装置１００から照射されるメインローブのピーク方向線１２１に沿って矢印２０９の方向へ進み、監視装置１００に近づいている。この場合、領域線１２３Ａ，１２３Ｂを横切るような動作となり、監視装置１００は、被検者が自装置に接近する動作（以下、「接近動作」とも称する。）を検出する。一方、矢印２０９と反対方向（入口部２０３からベッド３００への方向）に被検者が進む場合には、監視装置１００は、被検者が自装置から遠ざかる動作（すなわち、離反動作）を検出する。

図４および図５の例では、監視装置１００は、ピーク方向線１２１が床部と水平となるように設けられる構成について説明したが、当該構成に限られず、図６に示すように設けられていてもよい。

図６は、実施の形態１に従う監視装置１００の設置方式の変形例を説明するための図である。図６を参照して、監視装置１００は、仰角方向において、ベッド３００側（すなわち、床部側）に角度θａほど傾けて設置され（図６（ａ）参照）、方位角方向において、ベッド３００側（すなわち、被検者側）に角度θｂほど傾けて設置される（図６（ｂ）参照）。この場合、被検者がベッド３００に臥床している場合であっても、ピーク方向線１２１上に当該被検者は存在することとなる。これにより、ベッド３００周辺部、ベッド３００に臥床している被検者を、領域線１２３Ａ，１２３Ｂにより検出対象とできる。このように、入口部２０３の配置、ベッド３００の位置、高さ等に応じて、監視装置１００の設置方式を適宜変更してもよい。

＜制御回路の構成＞
図７は、実施の形態１に従う制御回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。図７を参照して、制御回路１５２は、アナログ信号処理回路４１と、ＡＤコンバータ４３と、マイクロプロセッサ４５とを含む。典型的には、マイクロプロセッサ４５は、ディジタル信号処理に特化したディジタルシグナルプロセッサ（digital signal processor：ＤＳＰ）、あるいはマイクロコントローラユニット（ＭＣＵ)である。ＡＤコンバータ４３は、マイクロプロセッサ４５中のＡＤ変換機能を用いても構わない。

アナログ信号処理回路４１は、マイクロ波ドップラセンサ１６０から入力された信号のうちの不要な周波数帯域の成分を除去して、ＡＤコンバータ４３に出力する。具体的には、アナログ信号処理回路４１は、心拍成分の帯域（例えば、０．７Ｈｚ〜２０Ｈｚ）を含む周波数帯域のＩチャネルのアナログ信号ＳｈｉおよびＱチャネルのアナログ信号Ｓｈｑを出力し、体動成分の帯域（例えば、０．１Ｈｚ〜２００Ｈｚ）のＩチャネルのアナログ信号ＳｔｉおよびＱチャネルのアナログ信号Ｓｔｑを出力する。体動成分の帯域には、呼吸成分の帯域も含まれる。

図８は、実施の形態１に従うアナログ信号処理回路４１の詳細な構成を説明するためのブロック図である。図８を参照して、アナログ信号処理回路４１は、マイクロ波ドップラセンサ１６０から出力されるＩチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｉと、マイクロ波ドップラセンサ１６０から出力されるＱチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｑとの入力を受け付ける。ベースバンド信号Ｄｂｉは、アナログ信号Ｄｂｉａ，Ｄｂｉｂに分配される。ベースバンド信号Ｄｂｑは、アナログ信号Ｄｂｑａ，Ｄｂｑｂに分配される。

アナログ信号処理回路４１は、信号処理回路１４９Ａ〜１４９Ｄを含む。アナログ信号Ｄｂｉａは、心拍計測用の信号処理回路１４９Ａに出力される。信号処理回路１４９Ａは、ハイパスフィルタであるＨＰＦ１４３Ａと、ローパスフィルタであるＬＰＦ１４４Ａと、増幅器１４５Ａとを含む。

ＨＰＦ１４３Ａは、アナログ信号Ｄｂｉａの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ａは、０．７Ｈｚ以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、ＬＰＦ１４４Ａに出力される。ＬＰＦ１４４Ａは、ＨＰＦ１４３Ａから出力されたアナログ信号Ｄｂｉａの高周波成分を除去する。一例として、ＬＰＦ１４４Ａは、２００Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ａに出力される。増幅器１４５Ａは、ＬＰＦ１４４Ａから出力されるアナログ信号Ｄｂｉａを所定倍（たとえば、４００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｈｉを生成する。アナログ信号Ｓｈｉは、ＡＤコンバータ４３（図７参照）に出力される。

アナログ信号Ｄｂｉｂは、呼吸計測用の信号処理回路１４９Ｂに出力される。信号処理回路１４９Ｂは、ＨＰＦ１４３Ｂと、ＬＰＦ１４４Ｂと、増幅器１４５Ｂとを含む。

ＨＰＦ１４３Ｂは、アナログ信号Ｄｂｉｂの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ｂは、０．１Ｈｚ以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、ＬＰＦ１４４Ｂに出力される。ＬＰＦ１４４Ｂは、ＨＰＦ１４３Ｂから出力されたアナログ信号Ｄｂｉｂの高周波成分を除去する。一例として、ＬＰＦ１４４Ｂは、２００Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ｂに出力される。増幅器１４５Ｂは、ＬＰＦ１４４Ｂから出力されるアナログ信号Ｄｂｉｂを所定倍（たとえば、１００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｔｉを生成する。アナログ信号Ｓｔｉは、ＡＤコンバータ４３（図７参照）に出力される。

心拍信号の振幅は、呼吸信号の振幅と比べて約１／１０以下であるので、心拍計測用の増幅器１４５Ａの増幅率が、呼吸計測用の増幅器１４５Ｂの増幅率よりも大きくなるように、増幅器１４５Ａ，１４５Ｂが設計される。一例として、増幅器１４５Ａの増幅率は４００倍であり、増幅器１４５Ｂの増幅率は１００倍である。

アナログ信号Ｄｂｑａは、心拍計測用の信号処理回路１４９Ｃに出力される。信号処理回路１４９Ｃは、ＨＰＦ１４３Ｃと、ＬＰＦ１４４Ｃと、増幅器１４５Ｃとを含む。

ＨＰＦ１４３Ｃは、アナログ信号Ｄｂｑａの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ｃは、０．７Ｈｚ以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、ＬＰＦ１４４Ｃに出力される。ＬＰＦ１４４Ｃは、ＨＰＦ１４３Ｃから出力されたアナログ信号Ｄｂｑａの高周波成分を除去する。一例として、ＬＰＦ１４４Ｃは、２００Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ｃに出力される。増幅器１４５Ｃは、ＬＰＦ１４４Ｃから出力されるアナログ信号Ｄｂｑａを所定倍（たとえば、４００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｈｑを生成する。アナログ信号Ｓｈｑは、ＡＤコンバータ４３（図７参照）に出力される。

アナログ信号Ｄｂｑｂは、呼吸計測用の信号処理回路１４９Ｄに出力される。信号処理回路１４９Ｄは、ＨＰＦ１４３Ｄと、ＬＰＦ１４４Ｄと、増幅器１４５Ｄとを含む。

ＨＰＦ１４３Ｄは、アナログ信号Ｄｂｑｂの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ｄは、０．１Ｈｚ以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、ＬＰＦ１４４Ｄに出力される。ＬＰＦ１４４Ｄは、ＨＰＦ１４３Ｄから出力されたアナログ信号Ｄｂｑｂの高周波成分を除去する。一例として、ＬＰＦ１４４Ｄは、２００Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ｄに出力される。増幅器１４５Ｄは、ＬＰＦ１４４Ｄから出力されるアナログ信号Ｄｂｑｂを所定倍（たとえば、１００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｔｑを生成する。アナログ信号Ｓｔｑは、ＡＤコンバータ４３（図７参照）に出力される。

上記では、ＬＰＦ１４４Ａ、ＬＰＦ１４４Ｂ、ＬＰＦ１４４Ｃ、およびＬＰＦ１４４Ｄは、２００Ｈｚ未満を通すローパスフィルタを用いたが、サンプリング周波数の１／２未満の周波数を通すローパスフィルタであればよい。例えば、本実施の形態においては、マイクロプロセッサ４５の性能により、サンプリング周波数に４００Ｈｚを用いるが、例えば、１ｋＨｚ程度の高速サンプリングであってもよい。この場合、身体の動きや、歩くときの速い動作を体動の動きとして検出することができる。

心拍信号の振幅は、呼吸信号の振幅と比較べて約１／１０以下であるので、心拍計測用の増幅器１４５Ｃの増幅率が、呼吸計測用の増幅器１４５Ｄの増幅率よりも大きくなるように、増幅器１４５Ｃ，１４５Ｄが設計される。一例として、増幅器１４５Ｃの増幅率は４００倍であり、増幅器１４５Ｄの増幅率は１００倍である。

ＨＰＦ１４３Ａ〜１４３ＤおよびＬＰＦ１４４Ａ〜１４４Ｄは、たとえば、オペアンプを用いたアクティブフィルタである。あるいは、ＨＰＦ１４３Ａ〜１４３Ｄは、コイル、コンデンサ、抵抗を用いた受動素子であってもよい。

以上のようにして、心拍計測用と、体動計測（呼吸計測を含む）用とに独立して帯域制限および増幅を行うことにより、心拍域と呼吸域とでＳＮ（Signal Noise）比の高い良質なアナログ信号が抽出される。なお、ＬＰＦ１４４Ａ〜１４４Ｄは、ＡＤコンバータ４３のためのアンチエイリアスフィルタとしても機能している。

再び、図７を参照して、ＡＤコンバータ４３は、入力された信号を１６ビット（または、１２ビット）ＡＤ変換する。具体的には、ＡＤコンバータ４３は、アナログ信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑの入力を受け付け、所定のサンプリングレート（例えば、１０ｍｓｅｃ）にて、アナログ信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑをディジタル信号に変換してマイクロプロセッサ４５に出力する。なお、各ディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑは、電圧振幅に応じた±の信号として、適宜オフセット調整される。

マイクロプロセッサ４５は、各ディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑを用いて各種の処理を実行する。具体的には、マイクロプロセッサ４５は、主な機能構成として、出力制御部５４と、心拍演算部６０と、呼吸演算部７０と、動作監視部８０とを含む。なお、ＨＰＦ６４Ｉ，６４ＱおよびＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、ディジタル信号処理により実現されるディジタルフィルタである。

心拍演算部６０は、各ディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑの入力を受け付けて、各種処理を実行する。具体的には、心拍演算部６０は、Ｉチャネル側のＨＰＦ６４Ｉと、Ｑチャネル側のＨＰＦ６４Ｑと、Ｉチャネル側のＬＰＦ６５Ｉと、Ｑチャネル側のＬＰＦ６５Ｑと、Ｉチャネル側の基本波検出部６６Ｉと、Ｑチャネル側の基本波検出部６６Ｑと、心拍平均処理部６７とを含む。

ＨＰＦ６４Ｉ，６４Ｑは、それぞれディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑの低周波成分（特に、呼吸成分の帯域）を除去することにより、ディジタル信号Ｈａｉ，Ｈａｑを生成する。ＨＰＦ６４Ｉは、ディジタル信号ＨａｉをＬＰＦ６５Ｉに出力し、ＨＰＦ６４Ｑは、ディジタル信号ＨａｑをＬＰＦ６５Ｑに出力する。典型的には、ＨＰＦ６４Ｉ，６４Ｑは、０．７Ｈｚ（すなわち、４２ｂｐｍに相当）以下の周波数成分を除去する。

ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、それぞれディジタル信号Ｈａｉ，Ｈａｑの高周波成分を除去することにより、ディジタル信号Ｈｂｉ，Ｈｂｑを生成する。ＬＰＦ６５Ｉは、ディジタル信号Ｈｂｉを基本波検出部６６Ｉに出力し、ＬＰＦ６５Ｑは、ディジタル信号Ｈｂｑを基本波検出部６６Ｑに出力する。典型的には、ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、２０Ｈｚ以上の周波数成分を除去する。なお、ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、４Ｈｚ（すなわち、２４０ｂｐｍに相当）以上の周波数成分を除去するように構成されていてもよい。

基本波検出部６６Ｉ，６６Ｑは、それぞれディジタル信号Ｈｂｉ，Ｈｂｑを用いて心拍数を演算する。具体的には、基本波検出部６６Ｉは、所定時間（例えば、５秒）蓄積されたディジタル信号Ｈｂｉを高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）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ない、周波数分布データを作成する。基本波検出部６６Ｉは、周波数分布データのうち、心拍に係る所定の範囲の周波数分布（例えば、０．７Ｈｚ〜２０Ｈｚ）を選択し、その中から最も強度（ピーク）の高い周波数成分を基本波データ（すなわち、基本周波数）として検出する。基本波検出部６６Ｉ，６６Ｑは、自己相関関数、ウェーブレット変換等を用いて基本波データを検出してもよい。

基本波検出部６６Ｉは、基本周波数を所定倍（例えば、６０倍）することで、単位時間（例えば、１分間）当りの心拍の数である心拍数Ｈｉを算出する。同様に、基本波検出部６６Ｑは、ディジタル信号Ｈｂｑを用いて心拍数Ｈｑを算出する。

心拍平均処理部６７は、心拍数Ｈｉおよび心拍数Ｈｑを平均化して心拍数Ｈｎを算出する。なお、心拍平均処理部６７は、ディジタル信号Ｈｂｉ，Ｈｂｑを統合して、適宜閾値を設けることにより、ノイズレベルの強度の小さい信号や周期性の乏しい信号を除去してもよい。

呼吸演算部７０は、各ディジタル信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑの入力を受け付けて、各種処理を実行する。具体的には、呼吸演算部７０は、Ｉチャネル側のＬＰＦ７１Ｉと、Ｑチャネル側のＬＰＦ７１Ｑと、Ｉチャネル側の基本波検出部７２Ｉと、Ｑチャネル側の基本波検出部７２Ｑと、呼吸平均処理部７３とを含む。

ＬＰＦ７１Ｉ，７１Ｑは、それぞれディジタル信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑの高周波成分を除去することにより、ディジタル信号Ｂａｉ，Ｂａｑを生成する。ＬＰＦ７１Ｉは、ディジタル信号Ｂａｉを基本波検出部７２Ｉに出力し、ＬＰＦ７１Ｑは、ディジタル信号Ｂａｑを基本波検出部７２Ｑに出力する。典型的には、ＬＰＦ７１Ｉ，７１Ｑは、０．７５Ｈｚ以上（すなわち、４５ｂｐｍに相当）の周波数成分を除去する。

基本波検出部７２Ｉ，７２Ｑは、それぞれディジタル信号Ｂａｉ，Ｂａｑを用いて呼吸数を演算する。基本波検出部７２Ｉは、基本波検出部６６Ｉによる演算方式と同様の演算方式により呼吸数を算出する。具体的には、基本波検出部７２Ｉは、所定時間（例えば、１０秒）蓄積されたディジタル信号Ｂａｉを高速フーリエ変換することにより、周波数分布データを作成する。基本波検出部７２Ｉは、周波数分布データのうち、呼吸に係る所定の範囲の周波数分布（例えば、０Ｈｚ〜０．７５Ｈｚ）の中から最も強度の高い周波数成分を基本波データ（すなわち、基本周波数）として検出する。基本波検出部７２Ｉは、基本波データの周波数を所定倍（例えば、６０倍）することで、単位時間（例えば、１分間）当りの呼吸の数である呼吸数Ｂｉを算出する。同様に、基本波検出部７２Ｑは、ディジタル信号Ｂａｑを用いて呼吸数Ｂｑを算出する。

呼吸平均処理部７３は、呼吸数Ｂｉおよび呼吸数Ｂｑを平均化して呼吸数Ｂｎを算出する。なお、呼吸平均処理部７３は、ディジタル信号Ｂａｉ，Ｂａｑを統合して、適宜閾値を設けることにより、ノイズレベルの強度の小さい信号や周期性の乏しい信号を除去してもよい。

動作監視部８０は、反射波Ｍｒの信号から抽出された体動信号（具体的には、各ディジタル信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑ）に基づいて、被検者の動作を監視する。動作監視部８０は、検出部８１と、振幅演算部８２と、距離推定部８３と、比率演算部８４と、判定部８５とを含む。以下の説明では、Ｉチャネルに対応するディジタル信号を単に「Ｉ信号」とも称し、Ｑチャネルに対応するディジタル信号を単に「Ｑ信号」とも称する。

検出部８１は、Ｉ信号ＳｔｉとＱ信号Ｓｔｑとに基づいて、所定周期毎に被検者の接近動作および離反動作を検出する。具体的には、検出部８１は、Ｉ信号ＳｔｉおよびＱ信号ＳｔｑのＩＱ平面上における軌跡に基づいて、当該接近動作および離反動作を検出する。

図９は、実施の形態１に従う反射波のＩＱ平面の一例を示す図である。複素平面であるＩＱ平面は、横軸であるＩ軸（同相軸）と、縦軸であるＱ軸（直角位相軸）とから構成される。図９（ａ）は、被検者が監視装置１００に接近する場合を示しており、図９（ｂ）は、被検者が監視装置１００から離反する場合を示している。図９（ａ）の各点および図９（ｂ）の各点は、サンプリング時間ごとのＩ信号ＳｔｉおよびＱ信号Ｓｔｑをプロットしたものである。

図９（ａ）を参照して、反時計回り方向の矢印６０１は、被検者が監視装置１００に接近した場合におけるＩ信号ＳｔｉおよびＱ信号ＳｔｑのＩＱ平面上の座標の軌跡の方向を示している。図９（ｂ）を参照して、時計回り方向の矢印６０２は、被検者が監視装置１００から離反した場合におけるＩＱ平面上の座標の軌跡の方向を示している。

検出部８１は、各点について軌跡方向を算出する。具体的には、検出部８１は、サンプリング時間毎に、反射波のＩＱ平面上における位相θを算出する。位相θは、ａｒｃｔａｎ（Ｑ信号Ｓｔｑ／Ｉ信号Ｓｔｉ）により算出される。検出部８１は、各点における位相θが増加していくのか（すなわち、増加方向なのか）、位相θが減少していくのか（すなわち、減少方向なのか）を判断し（すなわち、位相θの進み方を判断し）、軌跡方向を算出する。

例えば、検出部８１は、位相θの増加方向および減少方向を４０回（すなわち、０．１秒間のサンプリング回数に相当）計算し、位相θが１０回以上連続して増加方向である場合には、単位期間（すなわち、０．１秒間）における被検者の動作を接近動作として検出する。検出部８１は、例えば、位相θが１０回以上連続して減少方向であると判断した場合には、単位期間における被検者の動作を離反動作として検出する。なお、検出部８１は、位相θが１０回以上連続して増加方向にもならず減少方向にもならない場合には、接近動作および離反動作は検出されなかった（すなわち、未判定）と判断する。

ここでは、位相θの増加（あるいは、減少）方向が４０回中１０回以上連続した場合に、接近動作（あるいは、離反動作）として検出する構成について説明したが、４０回中２０回以上連続した場合に当該動作の検出を行なう構成であってもよい。また、接近回数と離反回数との差が４０回中１０回以上（あるいは、２０回以上）である場合に、回数が多い方に対応する動作を被検者の動作として検出する構成であってもよい。これらの構成は、監視装置１００のマイクロ波ドップラセンサ１６０の性能や、設置位置や設置環境に応じて、適宜選択しても構わない。

さらに、監視装置１００では、上記ＩＱ平面の旋回の方向で、接近および離反を判定する構成について説明したが、これに限られない。例えば、Ｉチャネル信号の位相およびＱチャネル信号の位相の進み方の反転（ここで、Ｉチャンネルの位相およびＱチャンネルの位相の進み方が反転し、Ｑチャネルの位相が速くなる場合の反転時を接近、Ｑチャネルの位相が遅くなる場合の反転時を離反とする）を用いて接近および離反を判定する構成であってもよい。また、上記ＩＱ平面での位相の旋回、およびＩＱ位相の進行反転の両者を組み合わせる構成であってもよい。

再び、図７を参照して、振幅演算部８２は、体動信号（Ｉ信号Ｓｔｉ，Ｑ信号Ｓｔｑ）の振幅（以下、「体動振幅」とも称する。）を演算する。典型的には、体動振幅としては、Ｉ信号Ｓｔｉの振幅とＱ信号Ｓｔｑの振幅との合成振幅（すなわち、図９中のＩＱ平面の”０”点からの距離）が用いられる。合成振幅は、ＳＱＲＴ｛（Ｉ信号Ｓｔｉの振幅）＾２＋（Ｑ信号Ｓｔｑの振幅）＾２｝で表される。

ある局面では、振幅演算部８２は、所定時間Ｔｓ（例えば、１秒）ごとに体動振幅の平均化処理を実行する。例えば、サンプリングレートが４００Ｈｚ（すなわち、２．５ミリ秒毎のサンプリング）の場合、振幅演算部８２は、４００個（すなわち、１秒間のサンプリング回数）の体動振幅を平均化する処理を実行する。

他の局面では、振幅演算部８２は、被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含む動作が継続している継続期間における体動振幅の積算値を算出する。積算値は、所定の時間（例えば、１秒）毎の体動振幅の平均値を継続期間で積分（積算）した値である。例えば、継続期間が４秒である場合には、積算値は４回分の体動振幅の平均値を加算した値となる。継続期間の開始時点は、被検者の動作（接近動作および離反動作の少なくとも一方）が検出された時点である。ただし、当該時点から過去の所定時間Ｔｘ（例えば、数秒）内に被検者の動作は検出されていないとする。継続期間の終了時点は、直近の動作が検出されてから所定時間Ｔｘ経過しても次の動作が検出されない場合における、当該直近の動作が検出された時点である。

また、マイクロプロセッサ４５は、検出部８１および振幅演算部８２の機能により、被検者の接近動作および離反動作と、体動振幅とを時系列に算出することができる。

図１０は、実施の形態１に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。ここでは、被検者が監視装置１００に接近した後、監視装置１００から離反する場面を想定する。

具体的には、図１０（ａ）は、検出部８１により検出される接近動作および離反動作の時間変化を示す図である。図１０（ａ）の横軸は時間であり、縦軸は接近動作または離反動作の検出回数を示している。図１０（ｂ）は、振幅演算部８２により算出される体動振幅の時間変化を示す図である。図１０（ｂ）の横軸は時間であり、縦軸は体動振幅の大きさを示している。振幅の大きさの単位は任意単位（ａ．ｕ．）であり、被検者からの反射信号の強度振幅（電圧成分に相当）を示している。なお、体動振幅は、所定時間Ｔｓ（例えば、１秒）毎に平均化されている。

上述したように、検出部８１は、位相θが１０回以上連続して増加方向である場合には、単位期間（例えば、０．１秒間）における被検者の動作を接近動作として検出し、位相θが１０回以上連続して減少方向である場合には、単位期間における被検者の動作を離反動作として検出するものとする。

図１０（ａ）を参照して、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間（すなわち、継続期間Ｔ１ｎ＝３×Ｔｓ）、検出部８１は接近動作を検出している。このとき検出された接近動作の回数は、Ｎ１回である。時刻ｔ３から時刻ｔ４までの間、検出部８１は離反動作を検出している。このとき検出された離反動作の回数はＡ１回である。なお、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間は、検出部８１により接近動作および離反動作が検出されていない未判定区間である。この未判定区間では、位相θが１０回以上連続して増加あるいは減少していないため、接近動作および離反動作として検出されない。

検出部８１は、時刻ｔ１に被検者の接近動作を検出しているため、動作の継続期間の開始時点として時刻ｔ１を認識する。また、時刻ｔ２から所定時間Ｔｘ経過しても接近動作および離反動作を検出していないため、時刻ｔ２を継続期間の終了時点として認識する。これにより、継続期間Ｔ１ｎは時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間となる。また、検出部８１は、時刻ｔ３に被検者の接近動作を検出しているため、動作の継続期間の開始時点として時刻ｔ３を認識する。また、時刻ｔ４から所定時間Ｔｘ経過しても接近動作および離反動作を検出していないため、時刻ｔ４を継続期間の終了時点として認識する。これにより、継続期間Ｔ１ａは時刻ｔ３から時刻ｔ４までの期間となる。

振幅演算部８２は、継続期間Ｔ１ｎにおける体動振幅の積算値Ｑ１を算出する。具体的には、積算値Ｑ１は、所定時間Ｔｓ毎の体動振幅の平均値を継続期間Ｔ１ｎで積分した値である。振幅演算部８２は、継続期間Ｔ１ａにおける体動振幅の積算値Ｑ２を算出する。積算値Ｑ２は、所定時間Ｔｓ毎の体動振幅の平均値を継続期間Ｔ１ａで積分した値である。

同様に、検出部８１は、継続期間Ｔ２ｎにおいてＮ２回の接近動作を検出し、継続期間Ｔ２ａにおいてＡ２回の離反動作を検出する（図１０（ａ）参照）。振幅演算部８２は、継続期間Ｔ２ｎにおける体動振幅の積算値Ｑ３を算出し、継続期間Ｔ２ａにおける体動振幅の積算値Ｑ４を算出する（図１０（ｂ）参照）。

再び、図７を参照して、距離推定部８３は、検出部８１により検出された動作解析結果と、振幅演算部８２により算出された体動振幅の平均値と、メモリ１５４に記憶された関係情報Ｊとに基づいて、被検者と監視装置１００との距離を推定する。上述したように、検出部８１では、単位期間（例えば、０．１秒間）ごとに、被検者の動作（接近動作あるいは離反動作）が検出されている。また、振幅演算部８２では、所定時間Ｔｓ（例えば、１秒）ごとに体動振幅の平均値が算出されている。

距離推定部８３は、所定時間Ｔｓにおける、接近動作の回数および離反動作の回数を比較する。距離推定部８３は、接近動作の回数が離反動作の回数よりも多い場合には、振幅演算部８２により算出された体動振幅の平均値を、接近動作に伴う体動振幅値であると判断し、離反動作の回数が接近動作の回数よりも多い場合には、当該体動振幅の平均値を、離反動作に伴う体動振幅であると判断する。

ここで、監視装置１００から被検者までの距離に応じて、体動振幅がどのように変化するのかを説明する。図１１は、監視装置１００および被検者間の距離と体動振幅との関係を示す図である。縦軸は、所定時間Ｔｓにおける体動振幅の平均値を示している。縦軸の値は、体動振幅のアナログ値であるアナログ信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑの振幅（電圧０Ｖ〜３．３Ｖ）をＡＤ変換した場合のディジタル値である。横軸は、監視装置１００と被検者との距離を示している。ここでは、距離が０ｍ〜８ｍである区間で、監視装置１００に被検者が接近している場面を想定している。また、被検者は老人であり、当該被検者の部屋の中での歩行は、０．５ｍ／ｓ（すなわち、１．８ｋｍ／ｈ）程度の速度であるとする。

図１１を参照して、体動振幅の閾値Ｔｈ１（例えば、１２０００）は、監視装置１００に被検者が正面から１ｍ程度に近づいた場合の値である。体動振幅の閾値Ｔｈ２（例えば、３７０）は、部屋２０１に被検者が存在せず、人の動きがない場合の値である。

図１１のグラフ８００によると、距離が短くなるほど体動振幅は増加していくことがわかる。具体的には、被検者が監視装置１００から比較的遠い位置に存在する場合（例えば、距離が８ｍ〜４ｍ）には、距離が短くなるにつれて体動振幅は緩やかに増加する。一方、被検者が監視装置１００から比較的近い位置に存在する場合（例えば、距離が４ｍ〜０ｍ）には、距離が短くなるにつれて体動振幅は急激に増加する。これは、監視装置１００の平面アンテナの性能を含むマイクロ波ドップラセンサの特性に依存している。

距離推定部８３は、接近動作に伴う体動振幅と、関係情報Ｊとしてメモリ１５４に記憶されているグラフ８００とを用いて、監視装置１００および被検者間の距離を推定する。例えば、距離推定部８３は、体動振幅が８０００程度である場合には、当該距離が２ｍで接近中であると推定する。

なお、関係情報Ｊとして、被検者が監視装置１００から離反する場合における、監視装置１００および被検者の距離と体動振幅との関係を示すグラフＧＲをメモリ１５４に記憶しておいてもよい。これにより、距離推定部８３は、離反動作に伴う体動振幅とグラフＧＲとを用いて、監視装置１００および被検者間の距離と動作方向（離反）を推定できる。

また、グラフ８００およびグラフＧＲの特性がほぼ一致する場合には、距離推定部８３は、接近動作に伴う体動振幅値であるのか、離反動作に伴う体動振幅であるのかを判断しなくともよい。この場合、距離推定部８３は、振幅演算部８２により算出された体動振幅と、グラフ８００またはグラフＧＲとに基づいて、監視装置１００および被検者間の距離と、接近および離反の方向とを推定する。このように、被検者が立位姿勢の状態で一定速度で歩行する場合には、体動振幅を利用して被検者と監視装置１００との距離と、接近および離反の動作方向とを推定することができる。

なお、上記では、距離を推定する際に、体動振幅として合成振幅を用いる構成について説明したが、Ｉ信号Ｓｔｉの振幅の絶対値またはＱ信号Ｓｔｑの振幅の絶対値を用いてもよい。また、体動振幅として、Ｉ信号Ｓｔｉの振幅の絶対値と、Ｑ信号Ｓｔｑの振幅の絶対値との和を用いてもよい。

再び、図７を参照して、比率演算部８４は、所定時間Ｔｓごとに、体動信号（Ｉ信号Ｓｔｉ，Ｑ信号Ｓｔｑ）の振幅と、呼吸演算部７０により算出された呼吸信号（Ｉ信号Ｂａｉ，Ｑ信号Ｂａｑ）の振幅（以下、「呼吸振幅」とも称する。）との振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯを算出する。なお、心拍信号（Ｉ信号Ｈｂｉ，Ｑ信号Ｈｂｑ）の振幅は、「心拍振幅」とも称する。

典型的には、比率演算部８４は、所定時間Ｔｓにおいて、Ｉ信号Ｓｔｉの振幅（絶対値）の平均値と、Ｑ信号Ｓｔｑの振幅（絶対値）の平均値との合成振幅Ａ１を算出する。比率演算部８４は、Ｉ信号Ｂａｉの振幅（絶対値）の平均値と、Ｑ信号Ｂａｑの振幅（絶対値）の平均値との合成振幅Ａ２を算出する。そして、比率演算部８４は、呼吸信号に関する合成振幅Ａ２に対する、体動信号に関する合成振幅Ａ１の比率を振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯとして算出する。

なお、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯは、Ｉ信号Ｂａｉの振幅（絶対値）の平均値に対する、Ｉ信号Ｓｔｉの振幅（絶対値）の比率であってもよいし、Ｑ信号Ｂａｑの振幅（絶対値）の平均値に対する、Ｑ信号Ｓｔｑの振幅（絶対値）の比率であってもよい。あるいは、比率演算部８４は、体動信号および呼吸信号の各々について、予め定められた期間の振幅の積算値を算出し、呼吸信号の振幅の積算値に対する、体動信号の振幅の積算値を振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯとして算出してもよい。説明の容易化のため、以下の説明では、比率演算部８４は、体動振幅として合成振幅Ａ１を算出し、呼吸振幅として合成振幅Ａ２を算出するものとする。

なお、所定時間Ｔｓは、サンプリング周波数が４００Ｈｚの場合には、０．１秒から１秒までの間に設定されていればよい。所定時間Ｔｓは、サンプリング速度と、監視対象となる被検者の動きの速さに応じて適宜決定すればよい。一般的には、人の動きを考慮すると、所定時間Ｔｓは１秒以下であることが好ましい。

判定部８５は、被検者の体動信号に基づいて、被検者の各種動作を判定する。ある局面では、判定部８５は、体動振幅の閾値Ｔｈ１（例えば、１２０００）を用いて（図１０（ｂ）、図１１参照）、所定時間Ｔｓごとに監視装置１００と被検者とが接近しているか否かを判定する。具体的には、判定部８５は、所定時間Ｔｓの体動振幅（平均値）が閾値Ｔｈ１以上である場合には、監視装置１００と被検者とが接近していると判定し、当該体動振幅が閾値Ｔｈ１未満である場合には、監視装置１００と被検者とが接近していないと判定する。また、判定部８５は、所定期間内（例えば、１日、午前中、午後等）において、当該体動振幅が閾値Ｔｈ１以上となった回数を算出する。

他の局面では、判定部８５は、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯを用いて、呼吸数Ｂｎが、被検者の本来（例えば、平静時）の呼吸数を示しているのか、低周波領域である周波数領域Ｆｂにおける被検者の体動数を示しているのかを判定する。周波数領域Ｆｂは、人体の呼吸に対応する周波数領域を含んでおり、呼吸演算部７０におけるＬＰＦ７１Ｉ，７１Ｉを通過した周波数帯域である。振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯは１以上の正規化された値となるが、判定部８５において判定指標として用いられる際には、例えば、１０００倍して１０００以上の数値に正規化されてもよい。

ここで、被検者が静止状態の場合には、呼吸動作を反映した体動信号（Ｉ信号Ｓｔｉ，Ｑ信号Ｓｔｑ）が動作監視部８０に入力される。そのため、振幅演算部８２により算出される体動振幅は、呼吸動作に対応する振幅となる。一方、呼吸演算部７０により算出される呼吸振幅は、呼吸動作に対応する振幅である。したがって、被検者が静止状態の場合には、体動振幅と呼吸振幅とが概ね同一となり、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯは１．０付近（１０００倍している場合には、１０００付近）の値となる。

そこで、判定部８５は、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１（例えば、１１００）未満である場合（すなわち、被検者が静止状態である場合）には、基本周波数に基づいて算出される呼吸数Ｂｎが、被検者の平静時の呼吸数を示していると判定する。一方、判定部８５は、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１以上である場合（すなわち、被検者が静止状態ではない場合）には、基本周波数に基づいて算出される呼吸数Ｂｎが、呼吸領域を含む周波数領域Ｆｂにおける被検者の体動数を示していると判定する。

同様に、判定部８５は、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯを用いて、心拍数Ｈｎが、被検者の平静時の心拍数を示しているのか、高周波領域である周波数領域Ｆｈにおける被検者の体動数を示しているのかを判定する。周波数領域Ｆｈは、人体の心拍に対応する周波数領域を含んでおり、心拍演算部６０におけるＨＰＦ６４Ｉ，６４ＱおよびＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑを通過した周波数帯域である。具体的には、判定部８５は、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１未満である場合（すなわち、被検者が静止状態である場合）には、心拍数Ｈｎが、被検者の平静時の心拍数を示していると判定する。一方、判定部８５は、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１以上である場合（すなわち、被検者が静止状態ではない場合）には、心拍数Ｈｎが、心拍領域を含む周波数領域Ｆｈにおける被検者の体動数を示していると判定する。

出力制御部５４は、動作監視部８０により監視される被検者の動作に基づく活動情報を出力する。具体的には、出力制御部５４は、体動振幅、距離推定部８３により推定された推定距離、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯ、判定部８５の判定結果、体動振幅が閾値Ｔｈ１以上となった回数等を動作監視部８０から受信する。ある局面では、出力制御部５４は、判定部８５の判定結果に応じて、呼吸数Ｂｎを、被検者の平静時の呼吸数、または周波数領域Ｆｂにおける被検者の体動数として出力する。出力制御部５４は、判定部８５の判定結果に応じて、呼吸数Ｂｎを、被検者の呼吸数、または周波数領域Ｆｈにおける被検者の体動数として出力する。

活動情報は、体動振幅、推定距離、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯ、判定結果、体動振幅が閾値Ｔｈ１以上となった回数、呼吸数、心拍数、周波数領域Ｆｂにおける被検者の体動数、および周波数領域Ｆｈにおける被検者の体動数を含む。なお、出力制御部５４は、活動情報として、上記の全てを出力する必要はなく、任意に選択された情報を出力してもよい。

出力制御部５４は、スピーカ１５６を介して、活動情報を音声出力してもよいし、ディスプレイに活動情報を表示してもよい。また、出力制御部５４は、通信インターフェイス１５８を介して、端末装置２００に活動情報を送信してもよい。

また、出力制御部５４は、活動情報が所定の条件を満たした場合には、警告情報を出力してもよい。例えば、体動振幅が閾値Ｔｈ１以上となった場合であって、かつ、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ２（例えば、２５００）以上となった場合には、被検者が部屋２０１から退室しようとしている状況が想定される。この場合、出力制御部５４は、警告情報として「部屋から出ないでください」、「介護者が来るまでそのままで待つように」といったメッセージを音声出力して、注意喚起を促す。出力制御部５４は、警告情報として被検者が部屋から退室しようとしていることを示す情報を端末装置２００に送信してもよい。

また、予め定められた期間において、体動信号が有るか否かを示す閾値Ｔｈ２（例えば、Ｔｈ２＜３７０）以下であり、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが１（１０００倍している場合は１０００）であり、周波数領域Ｆｈの体動数、周波数領域Ｆｂの体動数がともに０ｂｐｍである場合には、部屋２０１内で被検者が倒れている可能性がある。この場合、出力制御部５４は、警告情報として、被検者が部屋内に倒れている可能性があることを示す情報を端末装置２００に送信してもよい。

なお、閾値Ｔｈ２は、事前に人が誰も居ない状態で監視装置１００を動作させることにより算出される。さらに、マイクロプロセッサ４５は、体動振幅値が閾値Ｔｈ２以上の場合には「体動あり」を示す信号を出力し、体動振幅値が閾値Ｔｈ２未満の場合には「体動なし」を示す信号を出力してもよい。

＜処理手順＞
監視装置１００が実行する各種処理の手順について説明する。以下の各処理のステップは、主に、制御回路１５２のマイクロプロセッサ４５がメモリ１５４に格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、以下の図１２〜図１４の各処理を実行する前に、マイクロプロセッサ４５は、呼吸成分、心拍成分および体動成分について、環境キャリブレーションを実行する。

具体的には、監視装置１００は、監視装置１００が設置される空間（例えば、部屋２０１）に人体等の移動体が存在しない状態において、一定時間（例えば、１分）センシングし、呼吸振幅、心拍振幅、体動振幅の平均値を算出する。そして、呼吸振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、呼吸振幅の平均値よりも少し大きい値（例えば、１．２倍）である閾値Ｋ１を設定する。同様に、心拍振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、心拍振幅の平均値よりも少し大きい値である閾値Ｋ２を設定する。体動振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、体動振幅の平均値よりも少し大きい値である閾値Ｋ３を設定する。

典型的には、呼吸振幅、心拍振幅および体動振幅としては、合成振幅が用いられるが、Ｉ信号およびＱ信号の各振幅の絶対値を平均してもよいし、Ｉ信号の振幅の絶対値またはＱ信号の振幅の絶対値を平均してもよい。

監視装置１００による計測が開始されると、図１２に示す呼吸領域演算処理、図１３に示す心拍領域演算処理、および図１４に示す体動演算処理の３つに分岐する。

（呼吸領域演算処理）
図１２は、実施の形態１に従う監視装置１００の呼吸領域演算処理の一例を示す図である。

図１２を参照して、マイクロプロセッサ４５は、ＡＤコンバータ４３からＩ信号ＳｔｉおよびＱ信号Ｓｔｑの入力を受け付け、Ｉ信号ＢａｉおよびＱ信号Ｂａｑを生成して、Ｉ信号ＢａｉおよびＱ信号Ｂａｑの合成振幅を算出し、当該合成振幅が閾値Ｋ１よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１２）。

合成振幅が閾値Ｋ１以下である場合（ステップＳ１２においてＮＯ）、マイクロプロセッサ４５は、呼吸信号は存在せず振幅がノイズレベルであると（すなわち、被検者の呼吸は検出されず、呼吸数が０ｂｐｍである）判断し（ステップＳ１８）、処理を終了する。

一方、合成振幅が閾値Ｋ１よりも大きい場合（ステップＳ１２においてＹＥＳ）、マイクロプロセッサ４５は、Ｉ信号ＢａｉおよびＱ信号Ｂａｑの各々について周波数分布データを生成し、当該周波数分布データから信号強度（ピーク）の高い周波数成分を基本周波数として検出する（ステップＳ１４）。具体的には、上述した基本波検出部７２Ｉ，７２Ｑによる処理が実行される。続いて、マイクロプロセッサ４５は、基本周波数から１分間の呼吸数を求めた呼吸数Ｂｉおよび呼吸数Ｂｑを平均化した呼吸数Ｂｎを算出する（ステップＳ１６）。なお、マイクロプロセッサ４５は、過去のｍ個（例えば、ｍ＝２）の呼吸数を記憶しておき、今回平均して算出した呼吸数を含めた（ｍ＋１）個の呼吸数からメディアン値を算出することにより、呼吸数Ｂｎを算出してもよい。

次に、マイクロプロセッサ４５は、後述する図１４のステップＳ７４で算出される振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１（例えば、１１００）未満であるか否かを判断する（ステップＳ２０）。振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１未満である場合には（ステップＳ２０においてＹＥＳ）、マイクロプロセッサ４５は、呼吸数Ｂｎを被検者の平静時の呼吸数として出力して（ステップＳ２２）、処理を終了する。

一方、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１以上である場合には（ステップＳ２２においてＮＯ）、マイクロプロセッサ４５は、呼吸数Ｂｎを、呼吸領域を含む周波数領域Ｆｂにおける体動数として出力して（ステップＳ２４）、処理を終了する。

マイクロプロセッサ４５は、処理が終了した後、再度ステップＳ１０に戻り連続的に繰り返し呼吸領域演算処理を実行する。

なお、身体の動きが加わった場合（例えば、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが１２００以上である場合）、通常、体の動きは、１秒間に１動作、つまり１Ｈｚ以上の動きが支配的である。そのため、呼吸領域のゆっくりとした動きは劣勢になり、周波数領域Ｆｂの体動数は小さくなる傾向となる。

（心拍領域演算処理）
図１３は、実施の形態１に従う監視装置１００の心拍領域演算処理の一例を示す図である。

図１３を参照して、マイクロプロセッサ４５は、ＡＤコンバータ４３からＩ信号ＳｈｉおよびＱ信号Ｓｈｑの入力を受け付け、ＨＰＦ６４Ｉ，６４Ｑによりハイパスフィルタ処理を実行する（ステップＳ４０）。具体的には、マイクロプロセッサ４５は、ＨＰＦ６４ＩによりＩ信号Ｓｔｉの低周波成分（例えば、０．７Ｈｚ以下）を除去してＩ信号Ｈａｉを生成し、ＨＰＦ６４ＱによりＱ信号Ｓｈｑの低周波成分を除去してＱ信号Ｈａｑを生成する。

マイクロプロセッサ４５は、ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑによりローパスフィルタ処理を実行する（ステップＳ４２）。具体的には、マイクロプロセッサ４５は、ＬＰＦ６５ＩによりＩ信号Ｈａｉの高周波成分（例えば、２０Ｈｚ以上）を除去してＩ信号Ｈｂｉを生成し、ＬＰＦ６５ＱによりＱ信号Ｈａｑの高周波成分を除去してＱ信号Ｈｂｑを生成する。なお、ＬＰＦ６５Ｉ，ＬＰＦ６５Ｑのカットオフ周波数は、７Ｈｚ、１０Ｈｚ程度の低い周波数であってもよいし、２００Ｈｚ程度の比較的高い周波数であってもよい。

マイクロプロセッサ４５は、Ｉ信号ＨｂｉおよびＱ信号Ｈｂｑの合成振幅を算出し、当該合成振幅が閾値Ｋ２よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ４４）。

合成振幅が閾値Ｋ２以下である場合（ステップＳ４４においてＮＯ）、マイクロプロセッサ４５は、心拍信号は存在せず振幅がノイズレベルであると（すなわち、被検者の心拍は検出されず、心拍数が０ｂｐｍであると）判断して（ステップＳ５０）、処理を終了する。

一方、合成振幅が閾値Ｋ２よりも大きい場合（ステップＳ４４においてＹＥＳ）、マイクロプロセッサ４５は、Ｉ信号ＨｂｉおよびＱ信号Ｈｂｑの各々について周波数分布データを生成し、当該周波数分布データから信号強度（ピーク）の高い周波数成分を基本周波数として検出する（ステップＳ４６）。具体的には、上述した基本波検出部６６Ｉ，６６Ｑによる処理が実行される。続いて、マイクロプロセッサ４５は、基本周波数から１分間の心拍数を求めた心拍数Ｈｉおよび心拍数Ｈｑを平均化して心拍数Ｈｎを算出する（ステップＳ４８）。なお、マイクロプロセッサ４５は、過去のｍ個（例えば、ｍ＝２）の心拍数を記憶しておき、今回平均して算出した心拍数を含めた（ｍ＋１）個の心拍数からメディアン値を算出することにより、心拍数Ｈｎを算出してもよい。

次に、マイクロプロセッサ４５は、後述する図１４のステップＳ７４で算出される振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１（例えば、１１００）未満であるか否かを判断する（ステップＳ５２）。振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１未満である場合には（ステップＳ５２においてＹＥＳ）、マイクロプロセッサ４５は、心拍数Ｈｎを被検者の平静時の呼吸数として出力して（ステップＳ５４）、処理を終了する。

一方、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが閾値Ｔｈｘ１以上である場合には（ステップＳ５２においてＮＯ）、マイクロプロセッサ４５は、心拍数Ｈｎを、心拍領域を含む周波数領域Ｆｈにおける体動数として出力して（ステップＳ５６）、処理を終了する。

マイクロプロセッサ４５は、処理が終了した後、再度ステップＳ４０に戻り連続的に繰り返し心拍領域演算処理を実行する。

なお、身体の動きが加わった場合（例えば、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯが１２００以上である場合）、通常、体の動きは、１秒間に１動作、つまり１Ｈｚ以上の動きが支配的である。この場合、心拍領域の速い動きが優勢となるため、微弱な動きの心拍数ではなく、身体の動きを示す体動数が出力される。

（体動演算処理）
図１４は、実施の形態１に従う監視装置１００による体動演算処理の一例を示す図である。

図１４を参照して、マイクロプロセッサ４５は、ＡＤコンバータ４３からＩ信号ＳｔｉおよびＱ信号Ｓｔｑの入力を受け付け、体動振幅を算出する（ステップＳ７０）。具体的には、マイクロプロセッサ４５は、Ｉ信号ＳｔｉおよびＱ信号Ｓｔｑの合成振幅を算出する。続いて、マイクロプロセッサ４５は、算出した合成振幅と閾値Ｋ３とに基づいて、体動の有無を判定する（ステップＳ７２）。具体的には、体動振幅が閾値Ｋ３以下である場合には、マイクロプロセッサ４５は、体動信号は存在せず振幅がノイズレベルであると（すなわち、被検者の体動はなしと）判定する。一方、体動振幅が閾値Ｋ３よりも大きい場合には、マイクロプロセッサ４５は、被検者の体動はありと判定する。

マイクロプロセッサ４５は、呼吸領域演算処理において求められた呼吸振幅に対する体動振幅の比率を示す振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯを算出する（ステップＳ７４）。続いて、マイクロプロセッサ４５は、被検者の接近動作および離反動作を検出する（ステップＳ７６）。

マイクロプロセッサ４５は、ステップＳ７０〜ステップＳ７６において算出された情報に基づいて、各種の活動情報を出力する（ステップＳ７８）。具体的には、マイクロプロセッサ４５は、所定時間Ｔｓ毎に、ステップＳ７０において算出した体動振幅（例えば、最大値、最小値、平均値）、ステップＳ７２において算出した体動の有無の判定結果、ステップＳ７４において算出した振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯ、ステップＳ７６における被検者の接近動作および離反動作の検出結果（例えば、接近回数、離反回数）を出力する。また、マイクロプロセッサ４５は、所定時間Ｔｓ内に、体動振幅と閾値Ｔｈ１とを比較して、監視装置１００に被検者が接近しているか否かを判定し、当該判定結果に基づく接近の頻度を出力してもよい。さらに、マイクロプロセッサ４５は、体動振幅の平均値と、関係情報Ｊとに基づいて推定した被検者および監視装置１００間の距離を出力してもよい。

＜実施例＞
３ｍ×３．６ｍの部屋に監視装置１００を設置して実測された活動情報の実測結果について説明する。

図１５は、実施例に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。図１５を参照して、図４（または図５）と同様に、監視装置１００は、部屋２０１ｂの入口部（図１５中のドア）付近に水平に設置される。この実施例では、被検者は、机の前に配置されている椅子に座って（座位姿勢の状態で）、テレビ２１０を視聴したり机での作業を行なったり、ベッド３００に臥床したりする。これらの被検者の動作を監視装置１００により監視して、活動情報を出力する。

図１６および図１７は、活動情報の実測結果を示す図である。具体的には、図１６には、心拍領域を含む周波数領域Ｆｈの体動数（以下、単に「心拍領域の体動数」とも称する。）、呼吸領域を含む周波数領域Ｆｂ（以下、単に「呼吸領域の体動数」とも称する。）の体動数、および体動振幅（合成振幅）が示されている。図１７には、所定範囲（０〜１５００）の体動振幅、振幅比率ＢＢＲＡＴＩＯ（正規化値）が示されている。図１６および図１７の横軸は、時間（分）であり、約３０分間の実測結果が示されている。図１６および図１７中の各活動情報は、いずれも１秒間隔の平均値を示している。

図１６および図１７を参照して、被検者は、期間Ｔｋ１において座位姿勢でテレビ２１０等の視聴を行い、期間Ｔｋ２において立位姿勢で動作し、期間Ｔｋ３において部屋２０１から退室しており、期間Ｔｋ４において立位姿勢／座位姿勢／立位姿勢での動作を繰り返し、期間Ｔｋ５において臥床動作を行ない、期間Ｔｋ６において起き上がり動作を行なうという一連の動作を行っている。

期間Ｔｋ１における座位姿勢での動作時の体動振幅と比較して、期間Ｔｋ２あるいは期間Ｔｋ４における立位姿勢での動作時の体動振幅は非常に大きい。また、ドアから退室するために、立位姿勢で監視装置１００に接近した場合（ここでは、監視装置１００と被検者との距離は数ｃｍである）には、体動振幅は閾値Ｔｈ１（例えば、１２０００）を大幅超えている（図１６中の領域Ｒｍ１参照）。被検者が部屋２０１から退室している期間Ｔｋ３においては、体動振幅は閾値Ｔｈ２（例えば、３７０）付近となっており、ノイズフロアとなっている（図１７中の領域Ｒｍ３参照）。続いて、被検者が部屋２０１に入室して、監視装置１００から離反すると（図１６中の領域Ｒｍ２参照）、体動振幅は閾値Ｔｈ１を徐々に下回っていく。

呼吸領域の体動数は、座位姿勢時（例えば、期間Ｔｋ１）の場合には被検者の平静時の呼吸数である基準値（例えば、１７ｂｐｍ）に近いが（図１６中の領域Ｒｂ１参照）、立位姿勢時（例えば、期間Ｔｋ２，Ｔｋ４）の場合には基準値を下回っている（図１６中の領域Ｒｂ２，Ｒｂ３参照）。これは、座位姿勢の場合には呼吸領域の遅い動作が検出され易く、立位姿勢の場合には呼吸領域の遅い動作が検出され難いためである。

心拍領域の体動数は、座位姿勢時（例えば、期間Ｔｋ１）の場合には被検者の平静時の心拍数である基準値（例えば、５５ｂｐｍ）に近いが（図１６中の領域Ｒｈ２参照）、立位姿勢時（例えば、期間Ｔｋ２）の場合には基準値を上回っている（図１６中の領域Ｒｈ３参照）。

なお、座位姿勢時（例えば、期間Ｔｋ１）において、一部体動数が大きくなっている領域Ｒｈ１は、心拍数の２倍波成分を検出している領域である。これは、心拍信号の振幅が小さくなり、心拍信号の基本波成分を検出できず２倍波成分を検出したためである。このような２倍波成分は、除去することが好ましい。例えば、心拍領域の体動数レンジの４８ｂｐｍ〜２５０ｂｐｍを、２倍波成分以下（例えば、５０ｂｐｍ〜９９ｂｐｍ）へ制限する等により、２倍波（あるいは３倍波等）の高調波成分を除去すればよい。期間Ｔｋ１において、図１６中の領域Ｒｈ１で示される２倍波を除去すれば、概ね、平静時の被検者の心拍数を反映すると考えられる。

また、被検者が部屋２０１から退室しており、呼吸数がゼロで、人の動きが検出されない場合には、正規化された振幅比率は約１０００と定義されている。そのため、期間Ｔｋ３においては、振幅比率は約１０００となる。座位姿勢時の期間Ｔｋ１においては、振幅比率は１５００以下で小さく（図１７中の領域Ｒａ１）、２倍波を除去した場合の心拍領域の体動数は、概ね基準値（例えば、５５ｂｐｍ）に近くなっている。特に、振幅比率が１１００以下である場合には（図１７中の領域Ｒａ２参照）、心拍領域の体動数は５５ｂｐｍであり（図１６中のＲｈ２参照）、被検者の平静時の心拍数（すなわち、基準値）とほぼ一致する。

また、立位姿勢で動作している期間Ｔｋ２，Ｔｋ３においては、振幅比率は１５００以上となる頻度が多い（図１７中の領域Ｒａ３参照）。特に、監視装置１００に接近した場合には、振幅比率は急激に大きくなっている。

また、臥床動作を行なっている期間Ｔｋ５のうち、被検者の動きが検出できる期間において振幅比率は１５００程度となっているが、被検者の呼吸を検出できなくなると、振幅比率は１０００となっている（図１７中の領域Ｒａ４参照）。しかし、期間Ｔｋ５の体動振幅（図１７中の領域Ｒｍ４参照）は、被検者が退室している期間Ｔｋ３の体動振幅（図１７中の領域Ｒｍ３参照）と比較してばらつきがある。そのため、各期間における体動振幅の平均値および標準偏差を算出して比較することにより、被検者が退室しているのか、被検者が臥床動作を行っているのかを判定できる。なお、期間Ｔｋ５のうち、被検者の動きが検出できる期間において呼吸領域の体動数および心拍領域の体動数は、基準値付近となっているが、被検者の動きが微小になると、呼吸領域の体動数および心拍領域の体動数は０ｂｐｍとなっている（図１６中の領域Ｒｂ４，Ｒｈ４参照）。

次に、活動情報の出力例について説明する。図１８は、実施の形態１に従う活動情報の出力例を示す図である。なお、監視装置１００は、図１５に示すように設置されているとする。図１８を参照して、２日分（４８時間分）の活動情報が示されている。具体的には、９月１０日の午前７時から午後１０時までの時間帯Ｔｕ１、９月１０日の午後１０時から９月１１日の午前７時までの時間帯Ｔｕ２、９月１１日の午前７時から午後１０時までの時間帯Ｔｕ３、９月１１日の午後１０時から９月１２日の午前７時までの時間帯Ｔｕ４の４つの時間帯の各々について、活動情報が示されている。

また、活動情報として、振幅比率の最大値および平均値、体動振幅の平均値、監視装置１００から１ｍ以内に接近した接近回数、心拍領域体動数の平均値、心拍数の平均値、呼吸領域体動数の平均値、呼吸数の平均値が示されている。

例えば、９月１０日の活動時間帯である時間帯Ｔｕ１と比較して、９月１１日の活動時間帯である時間帯Ｔｕ３では、振幅比率が高く体動振幅が大きいことから、被検者は前日よりも活発に活動していると推定される。このことは、時間帯Ｔｕ１に対して時間帯Ｔｕ３では、心拍領域の体動数が多く、呼吸領域の体動数が少ない（すなわち、呼吸領域の遅い動作の検出が少ない）ことからも推定できる。

また、心拍領域の体動数と心拍数との比較、呼吸領域の体動数と呼吸数との比較により、被検者の平静時の心拍数および呼吸数に対して、心拍領域の身体の動き（比較的速い動き）、呼吸領域の身体の動き（比較的遅い動き）がどのような関係にあるのかを把握することができる。

さらに、時間帯Ｔｕ１に対して時間帯Ｔｕ３では、接近回数が多いため、部屋２０１への入退室が前日よりも多いと推定される。このような場合、図１８に示す出力例を見た介護者は、被検者に対してその理由等を確認することができる。

また、例えば、９月１０日から９月１１日の睡眠時間帯である時間帯Ｔｕ２と比較して、９月１１日から９月１２日の睡眠時間帯である時間帯Ｔｕ４では、振幅比率の平均値および最大値がともに低く、体動振幅も低い。このことは、時間帯Ｔｕ２に対して時間帯Ｔｕ４では、被検者の眠りが深く熟睡できていたと推定される。これは、時間帯Ｔｕ３において、被検者が活発に動いていたためであると想定することもできる。

このように、日々の生活の中で被検者が活発に活動しているのか、元気がなくなってきているのか、部屋の入退室の頻度、睡眠状態等を推定し、被検者の活動状態を把握することができる。

＜利点＞
実施の形態１によると、被検者の体動に関する情報を監視することにより、当該被検者の活動状態を把握することができる。例えば、部屋の中で、被検者が活発に動いているのか、安静にしているのか、それとも退室中なのかを把握することができる。また、被検者が立位姿勢で歩行している状況であれば監視装置１００との距離を推定することができる。さらに、呼吸領域の体動数および心拍領域の体動数に基づいて、比較的遅い動作が多いのか、比較的速い動作が多いのかを推定することもできる。

［実施の形態２］
実施の形態２では、実施の形態１とは異なる監視装置１００の設置方式について説明する。実施の形態１では、監視装置１００を部屋２０１の入口部２０３周辺に設置する構成について説明したが、実施の形態２では、被検者が部屋２０１内で普段過ごしている場所周辺に設置する構成について説明する。例えば、被検者は介護が必要な老人であり、概ね、部屋２０１内のベッド３００上で過ごしているとする。

図１９は、実施の形態２に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。具体的には、図１９（ａ）は、ベッド上の被検者を部屋の天井側から見た場合の概略図（平面図）である。図１９（ｂ）は、ベッド上の被検者を部屋の側面側から見た場合の概略図（側面図）である。ここでは、被検者は、ベッド３００上で、座位状態あるいは臥床状態で、収納台２０５に載置されたテレビ２１０を視聴しているものとする。

監視装置１００は、ベッド３００付近の収納台２０５に設置されている。ベッド３００と監視装置１００との距離は、例えば、数十センチ〜１．５ｍ程度と近く、被検者と監視装置１００との距離も近い。被検者がベッド３００に臥床している場合であっても、ピーク方向線１２１上に当該被検者は存在している。これにより、ベッド３００周辺部、ベッド３００に臥床している被検者の動作を、領域線１２３Ａ，１２３Ｂにより精度よく検出できる。

また、図１９の例では、被検者がベッド３００から起き上がった場合には、ピーク方向線１２１上に当該被検者が存在し、かつ監視装置１００から被検者が接近する動作（すなわち、接近動作）を主に行なっている。一方、被検者がベッド３００に臥床する場合には、ピーク方向線１２１上に当該被検者が存在し、かつ監視装置１００に被検者が離反する動作（すなわち、離反動作）を主に行なっている。

被検者が介護者である場合には、手をついて起き上がったり、ベッドサイドの手すりを持って起き上がったりするため、接近動作および離反動作の両方が検出される。そこで、監視装置１００は、動作の継続期間において、被検者の接近動作の回数が離反動作の回数よりも多いと判断した場合には被検者が起き上がったと判定し、被検者の離反動作の回数が接近動作の回数よりも多いと判断した場合には被検者が臥床したと判定してもよい。

また、被検者が立位姿勢で監視装置１００に近づくと、体動振幅および振幅比率が急激に上昇する。そのため、監視装置１００は、体動振幅（または振幅比率）が所定の閾値以上になった場合に、被検者が離床したと判定してもよい。監視装置１００は、被検者が起き上がったと判定した場合、警告情報として、例えば「まだ、ベッドから降りないで下さい」といったメッセージを音声出力してもよい。

図１９に示す監視装置１００の設置例において、心拍領域の体動数が０ｂｐｍ、呼吸領域の体動数が０ｂｐｍ、体動振幅が閾値Ｔｈ２付近であり、振幅比率が１０００である場合には、被検者が退室したと考えられる。

なお、実施の形態２では、監視装置１００と被検者との距離が近いため、心拍信号の振幅が大きく、基本周波数を精度よく検出できると考えられる。例えば、他の監視装置１００を図４に示すように入口部２０３付近にさらに設置した場合には、２つの監視装置１００により心拍領域の体動数が取得されるが、精度を考慮して、収納台２０５に設置された監視装置１００により取得された心拍領域を採用すればよい。

実施の形態２によると、ベッド３００から被検者が起き上がり動作が行なわれた場合に警告情報を出力できる。その他の利点は、実施の形態１と同様である。

［実施の形態３］
実施の形態３では、実施の形態１および２とは異なる監視装置１００の設置方式について説明する。実施の形態３では、監視装置１００は、店内（例えば、コンビニエンスストア内）のレジ台に設置される。特に、夜中のコンビニエンスストアでは、店員は、常時レジ台に居ることはなく、顧客が買い物と済ませたら、レジに向かうことが多い。そのため、監視装置１００によりレジに向かう顧客を検出する構成について説明する。

図２０は、実施の形態３に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。図２０を参照して、監視装置１００は、店２１１内において、レジ２１２が載置されたレジ台２１３に取り付けられている。買い物を済ませた被検者は、立位姿勢で歩行して、レジ台２１３に近づいてくる。監視装置１００は、被検者の接近動作を検出し、被検者との距離が所定距離未満になった場合（例えば、体動振幅が所定閾値以上となった場合）には、警告情報を音声等で出力することができる。

実施の形態３によると、店内においてレジ第２１３に近づいてくる被検者を検出し、警告情報を出力できる。その他の利点は、実施の形態１と同様である。

［その他の実施の形態］
その他の実施の形態として、コンピュータを機能させて、上述の実施の形態で説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

プログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。

また、本実施の形態にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。

また、上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。

さらに、上述した実施の形態において、他の実施の形態で説明した処理や構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

２１ 発振回路、２２Ａ，２２Ｂ，１４５Ａ〜１４５Ｄ 増幅器、２５ 送信アンテナ、３０ 受信アンテナ、３２Ｉ，３２Ｑ ミキサ、３８ ９０度移相器、４１ アナログ信号処理回路、４３ ＡＤコンバータ、４５ マイクロプロセッサ、５４ 出力制御部、５５ ネットワーク、６０ 心拍演算部、６６Ｉ，６６Ｑ，７２Ｉ，７２Ｑ 基本波検出部、６７ 心拍平均処理部、７０ 呼吸演算部、７３ 呼吸平均処理部、８０ 動作監視部、８１ 検出部、８２ 振幅演算部、８３ 距離推定部、８４ 比率演算部、８５ 判定部、１００ 監視装置、１４９Ａ〜１４９Ｄ 信号処理回路、１５２ 制御回路、１５４ メモリ、１５６ スピーカ、１５８ 通信インターフェイス、１６０ マイクロ波ドップラセンサ、２００ 端末装置、２０１，２０１ｂ 部屋、２０３ 入口部、２０５ 収納台、２０６ 照明、２１０ テレビ、２１２ レジ、２１３ レジ台、３００ ベッド、１０００ 監視システム。

Claims (6)

1. 被検者を監視するための監視装置であって、
   前記被検者に照射されたマイクロ波の反射波を受信する受信部と、
   前記反射波の信号から抽出される、前記被検者の体動に関する体動信号に基づいて、前記被検者の動作を監視する監視部と、
   前記監視部により監視される前記被検者の動作に基づく活動情報を出力する出力制御部とを備え、
   前記活動情報は、前記体動信号の振幅と、低周波数領域における所定期間内の体動数と、高周波数領域における前記所定期間内の体動数のうちの少なくとも一方とを含み、
   前記低周波数領域における前記所定期間内の体動数は、人体の呼吸に対応する周波数領域を含む第１周波数領域における前記所定期間内の体動数であり、
   前記高周波数領域における前記所定期間内の体動数は、人体の心拍に対応する周波数領域を含む第２周波数領域における前記所定期間内の体動数であり、
   前記監視装置は、
   前記反射波の信号から、前記第１周波数領域に含まれる第１基本周波数の信号を検出する第１の信号検出部をさらに備え、
   前記監視部は、前記第１周波数領域における信号の振幅と、前記体動信号の振幅との比率をさらに算出し、
   前記出力制御部は、前記比率が所定閾値未満である場合には、前記第１基本周波数に基づいて算出される前記被検者の呼吸数を出力し、前記比率が前記所定閾値以上である場合には、前記第１基本周波数に基づいて算出される、前記第１周波数領域における前記被検者の体動数を出力する、監視装置。
2. 前記被検者の前記監視装置からの距離と、前記体動信号の振幅との関係を示す関係情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記出力制御部は、前記関係情報とに基づく前記距離を出力する、請求項１に記載の監視装置。
3. 前記反射波の信号から、前記第２周波数領域に含まれる第２基本周波数の信号を抽出する第２の信号抽出部をさらに備え、
   前記出力制御部は、前記比率が前記所定閾値未満である場合には、前記第２基本周波数に基づいて算出される前記被検者の心拍数を出力し、前記比率が前記所定閾値以上である場合には、前記第２基本周波数に基づいて算出される、前記第２周波数領域における前記被検者の体動数を出力する、請求項１または２に記載の監視装置。
4. 前記活動情報は、前記所定期間内に前記体動信号の振幅が基準値以上となる回数と、前記比率とをさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の監視装置。
5. 前記反射波の信号から、互いに直交するＩチャネル信号およびＱチャネル信号を生成する信号生成部と、
   前記体動信号についての前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号に基づいて、所定時間毎に前記被検者の動作を検出する検出部とを備え、
   前記被検者の動作は、前記監視装置に対する前記被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含み、
   前記検出部は、前記体動信号についての前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号の位相の進み方に基づいて、前記接近動作および前記離反動作を検出する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の監視装置。
6. 前記出力制御部は、前記監視装置と通信可能に構成された外部装置に前記活動情報を送信する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の監視装置。

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