JP7419904B2

JP7419904B2 - 生体モニタ装置、生体モニタ方法及びプログラム

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Publication number: JP7419904B2
Application number: JP2020048414A
Authority: JP
Inventors: 健広山▲崎▼; 利夫宮澤
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2020-03-18
Filing date: 2020-03-18
Publication date: 2024-01-23
Anticipated expiration: 2040-03-18
Also published as: JP2021145869A

Description

本発明は、生体モニタ装置、生体モニタ方法及びプログラムに関する。

近年、ウェアラブルデバイス等の各種の計測装置を用いることで、病院等の医療機関以外でも血圧や心拍等の生体情報を容易に計測することができるようになってきている。また、上記の計測装置を用いることで、限られた時間のみの一時的な計測結果だけではなく、日常的に計測することで時系列に連続した生体情報（時系列データ）も比較的容易に取得することが可能となっている。

ところで、上述した生体情報は季節変動や日内変動等、時間経過に伴い基準となる生体情報の値が変化することが知られている。そのため、生体情報の時間的な変化を捉えることで、モニタ対象者の健康支援を行うことができる。例えば、従来、２種類の期間に基づいて生体情報の移動平均を算出し、各期間での基準範囲と比較して異常の有無を判定することで、異常時に信号を出力する技術が提案されている。

しかしながら、上述した従来の技術では、期間毎に算出した生体情報の移動平均から異常の有無を判定することはできるが、両期間における生体情報の推移を比較することはできない。そのため、例えば、モニタ対象者の状態が普段と異なる状態にあるのか等を容易に確認することができず、モニタ対象者の健康支援を行う上で更なる改善の余地がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、生体情報に基づく健康支援を効率的に行うことが可能な生体モニタ装置、生体モニタ方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、モニタ対象者から所定周期毎に計測された生体情報を時系列データとして取得する取得部と、期間長が異なる少なくとも２つの基準期間に基づき、前記時系列データの移動平均を前記基準期間毎にそれぞれ算出する第１の算出部と、前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々を比較可能な状態で表示させる表示制御部と、前記時系列データと前記移動平均との乖離度を算出する第２の算出部と、前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々と、前記第２の算出部で算出された前記乖離度とに基づいて、前記モニタ対象者の状態を判定する判定部と、を備え、前記表示制御部は、前記第２の算出部で算出された前記乖離度を、前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々とともに表示させる。

本発明によれば、生体情報に基づく健康支援を効率的に行うことができるという効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる生体モニタシステムの概要を示す概念図である。図２は、実施形態に係る計測装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図３は、実施形態に係る生体モニタ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図４は、実施形態に係る生体モニタ装置の機能構成の一例を示す図である。図５は、実施形態の表示制御部が表示する画面の一例を示す図である。図６は、実施形態の生体モニタ装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図７は、変形例１に係る生体モニタ装置の機能構成の一例を示す図である。図８は、２人の人物の心拍を模式的に示す図である。図９は、干渉により発生した干渉波を模式的に示す図である。図１０は、変形例１の生体モニタ装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、生体モニタ装置、生体モニタ方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。

図１は、実施形態にかかる生体モニタシステム１の概要を示す概念図である。生体モニタシステム１は、計測装置１０と生体モニタ装置２０とを有する。

計測装置１０は、モニタ対象者となるユーザＵの生体情報を計測することが可能な各種のデバイスである。生体情報は、ユーザＵの生体から得られる各種の情報（バイタルデータとも呼ばれる）であり、例えば、心拍、血圧、血中酸素飽和度、血糖値、呼吸、体重、及び体温等が挙げられる。

計測装置１０は、生体情報を計測可能な計測部１６（図２参照）を備え、ユーザＵから生体情報を計測（以下、取得ともいう）する。計測装置１０の形態は特に問わず、種々の形態を採用することができる。例えば、計測装置１０は、腕時計型やブレスレット型等のウェアラブルデバイスであってもよい。また、計測装置１０は、血圧計や電子体温計等のヘルスケアデバイスであってもよい。また、計測装置１０は、ユーザＵが横臥するベッド等に設けられる敷物型や据え置き型のデバイスであってもよい。また、計測装置１０は、ユーザＵの顔部等を撮像可能な位置に設けられるカメラ型のデバイスであってもよい。

また、計測装置１０が、生体情報を取得する方法や構成は特に問わず、公知の技術やセンシング機器を用いることができる。例えば、計測装置１０は、パルスオキシメータ技術を用いたセンサ装置を備えることで、光により心拍や血中酸素飽和度を計測してもよい。また、例えば、計測装置１０は、接触式又は非接触式の血圧センサや温度センサ、重量センサ、呼気センサ等を備えてもよい。

なお、計測装置１０が取得可能な生体情報の種類は特に問わず、一種類の生体情報を取得してもよいし複数種類の生体情報を取得してもよい。また、複数種類の計測装置１０を用意してもよい。例えば、血圧を計測する専用の計測装置１０と血糖値を計測する専用の計測装置１０とを個別に用意してもよい。

計測装置１０は、ユーザＵから所定周期毎に生体情報を取得する。また、計測装置１０は、ユーザＵ等の操作に応じて生体情報を取得する。計測装置１０は、取得した生体情報を生体モニタ装置２０に送信する。なお、計測装置１０が複数台で構成される場合には、計測装置１０の各々から個別に生体情報が送信される形態としてもよいし、何れか一の計測装置１０に生体情報が収集された後、当該計測装置１０から送信される形態としてもよい。

生体モニタ装置２０は、本実施形態における生体モニタ装置の一例である。生体モニタ装置２０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ装置等の情報処理装置（コンピュータ）であり、計測装置１０と通信可能に接続される。

計測装置１０と生体モニタ装置２０との接続方法（通信方法）は特に問わず、種々の方法を採用することが可能である。例えば、計測装置１０と生体モニタ装置２０とは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信で接続されてもよい。また、計測装置１０と生体モニタ装置２０とは、無線ＬＡＮ等やインターネット等のネットワークを介して接続されてもよい。

生体モニタ装置２０は、計測装置１０から送信される生体情報を取得し、取得した生体情報に基づいて、ユーザＵの健康状態を示す画面を表示するための処理を行う。

次に、上述した計測装置１０及び生体モニタ装置２０の構成について説明する。

図２は、計測装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、計測装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access memory）１３、表示部１４、操作部１５、計測部１６及び通信部１７等を備える。

ＣＰＵ１１は、プロセッサの一例であり、計測装置１０の動作を統括的に制御する。ＲＯＭ１２は、電源を切ってもプログラム又はデータを保持することができる不揮発性のメモリである。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。

表示部１４は、例えば液晶パネル等の表示バイスで形成され、各種の情報を表示する。操作部１５は、例えば各種操作ボタン等の入力デバイスを有し、ユーザＵによる操作を受け付ける。なお、操作部１５は、表示部１４に設けられるタッチパネルであってもよい。

計測部１６は、生体情報を計測するためのセンサ装置である。計測部１６は、取得した生体情報をＣＰＵ１１に出力する。なお、計測部１６が取得する生体情報には、ユーザＵから計測された計測値の他、生体情報の種類（心拍、血圧等）を示す情報や、計測日時を示す日時情報等が含まれてもよい。

通信部１７は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信規格に準拠した通信インタフェースである。通信部１７は、ＣＰＵ１１の制御の下、生体モニタ装置２０との間で通信を確立する。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２等に格納されたプログラム又はデータをＲＡＭ１３上に読み出して各種の処理を実行することで、計測装置１０の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ１１は、予め定められたタイミング毎や、操作部１５を介した操作に応じて計測部１６を動作させる。また、ＣＰＵ１１は、計測部１６で計測された生体情報を、通信部１７を介して生体モニタ装置２０に順次送信させる。

なお、ＣＰＵ１１は、計測装置１０が備えるＲＴＣ（Real Time Clock）等の計時部（図示せず）が計時する日時に基づき、計測部１６の動作タイミングや現在日時の計時を行う。また、ＣＰＵ１１は、ユーザＵを特定することが可能な識別情報を生体情報とともに送信させてもよい。

図３は、生体モニタ装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。図３に示すように、生体モニタ装置２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、記憶部２４、表示部２５、操作部２６、及び通信部２７等を備える。

ＣＰＵ２１は、プロセッサの一例であり、生体モニタ装置２０の動作を統括的に制御する。ＲＯＭ２２は、電源を切ってもプログラム又はデータを保持することができる不揮発性のメモリである。ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。

記憶部２４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置である。記憶部２４は、ＣＰＵ２１が実行可能な各種のプログラムや各種の設定情報等を記憶する。

表示部２５は、例えば液晶パネル等の表示バイスで形成され、各種の情報を表示する。操作部２６は、例えば各種操作ボタン等の入力デバイスを有し、ユーザＵ等による操作を受け付ける。なお、操作部２６は、表示部２５に設けられるタッチパネルであってもよい。

通信部２７は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信規格に準拠した通信インタフェースである。通信部２７は、ＣＰＵ２１の制御の下、計測装置１０との間で通信を確立する。

ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２や記憶部２４に格納されたプログラム又はデータをＲＡＭ２３上に読み出し各種の処理を実行することで、生体モニタ装置２０の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２や記憶部２４に格納されたプログラム等と協働することで、図４に示す機能部を生体モニタ装置２０に実現させる。

図４は、生体モニタ装置２０の機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、生体モニタ装置２０は、取得部２０１と、第１の算出部２０２と、第２の算出部２０３と、表示制御部２０４と、判定部２０５とを機能部として備える。なお、生体モニタ装置２０が備える機能部の一部又は全部は、ソフトウェア（プログラム）によって実現されるソフトウェア構成であってもよいし、ＣＰＵ２１等に搭載された専用回路等によって実現されるハードウェア構成であってもよい。

取得部２０１は、取得部の一例である。取得部２０１は、計測装置１０から送信された生体情報を取得する。具体的には、取得部２０１は、通信部２７と協働することで、通信部２７が受信した生体情報を順次取得する。ここで、取得部２０１が取得する生体情報は、ユーザＵの生体情報を時系列的に計測したものとなる。以下では、取得部２０１が取得する時系列的に連続した生体情報の系列を「時系列データ」ともいう。

第１の算出部２０２は、第１の算出部の一例である。第１の算出部２０２は、期間長が異なる少なくとも２つの基準期間に基づいて、時系列データの移動平均を算出する。ここで、基準期間は、１時間や１日、１週間、１ヶ月の単位等、任意に設定可能とするが、生体情報の種類に応じて設定することが好ましい。

例えば、心拍、呼吸、血圧、体温、体重等の生体情報は、季節変動や日内変動があることが分かっている。また、生体情報は、終末期に近付くと低下する傾向にある。そのため、少なくとも比較的長期の期間長と、比較的短期の期間長との２つの基準期間を設定することで長期的な生体情報の変動と短期的な生体情報の変動とを捉えることができる。

また、基準期間は、モニタ対象者のユーザＵの状態に応じて設定することが好ましい。例えば、病気（心臓、腎臓、肝臓の疾患、腹膜炎等）等の要因により、浮腫が発生する可能性にあるモニタ対象者では、浮腫の発生を検出するための基準期間を設定することが好ましい。具体的には、浮腫が発生した場合、１日や半日の間に３００ｇ～５００ｇ程度、体重が増加する傾向にある。そのため、例えば基準期間を１日、半日又は数時間の期間長とすることで、モニタ対象者に浮腫が発生したことを捉えることができる。また、例えば、栄養障害等の低栄養状態にある場合、数週間から半月程度にかけて数キログラムの体重が減少することが想定される。この場合、基準期間を１週間、数週間、１ヶ月程度の期間長とすることで、モニタ対象者の低栄養状態を捉えることができる。

本実施形態では、期間長の異なる２種類の基準期間が設定されているものとする。以下では、２種類の基準期間を区別して表す場合、比較的長期の基準期間を「第１の基準期間」、第１の基準期間より短期の基準期間を「第２の基準期間」とも表記する。

具体的には、第１の算出部２０２は、上述した第１の基準期間と第２の基準期間との各々に基づき、時系列データの移動平均をそれぞれ算出する。移動平均は、時系列データにおける基準期間ごとの生体情報（計測値）の平均値を、時間をずらしながら順次算出したものである。なお、複数種類の生体情報の時系列データが取得される場合、第１の算出部２０２は、生体情報の種類毎に、第１の基準期間及び第２の基準期間に基づく移動平均をそれぞれ算出する。

第２の算出部２０３は、第２の算出部の一例である。第２の算出部２０３は、取得部２０１で取得された時系列データと、第１の算出部２０２で算出された移動平均とに基づいて、時系列データ及び各移動平均の間の乖離度を算出する。例えば、第２の算出部２０３は、以下の算出方法により３種類の乖離度Ｋ１～Ｋ３を算出する。

まず、取得部２０１で取得された時系列データ（生体情報）の計測値がＶ１であるとする。また、計測値Ｖ１が取得された時点での、第１の基準期間に係る移動平均の値（以下、移動平均値ともいう）がＶ２、第２の基準期間に係る移動平均値がＶ３であるとする。

この場合、第２の算出部２０３は、下記式（１）を用いることで、計測値Ｖ１と移動平均値Ｖ２との乖離度Ｋ１を算出する。また、同様に下記式（２）を用いることで、計測値Ｖ１と移動平均値Ｖ２との乖離度Ｋ２を算出する。さらに、第２の算出部２０３は、下記式（３）を用いることで、移動平均値Ｖ２、Ｖ３間の乖離度Ｋ３を算出する。
Ｋ１＝（Ｖ１－Ｖ２）…（１）
Ｋ２＝（Ｖ１－Ｖ３）…（２）
Ｋ３＝Ｋ１－Ｋ２…（３）

なお、乖離度の算出方法は上記例に限定されず、他の算出方法を用いて算出してもよい。また、複数種類の生体情報の時系列データが取得される場合、第２の算出部２０３は、生体情報の種類毎に乖離度Ｋ１～Ｋ３をそれぞれ算出する。

表示制御部２０４は、表示制御部の一例であり、表示部２５に表示する画面を制御する。表示制御部２０４は、第１の算出部２０２で算出された第１の基準期間及び第２の基準期間に係る移動平均の各々を比較可能な状態で表示部２５に表示させる。また、表示制御部２０４は、取得部２０１で取得された時系列データを、第１の算出部２０２で算出された移動平均の各々と比較可能な状態で表示部２５に表示させる。

図５は、表示制御部２０４が表示する画面の一例を示す図である。図５において、縦軸は、生体情報の計測値を表し、横軸は時間経過を表す。また、実線で表すグラフＧ１は、取得部２０１で取得された時系列データを、鎖線で表すグラフＧ２は、第１の基準期間に係る移動平均を、一点鎖線で表すグラフＧ３は、第２の基準期間に係る移動平均を示す。

表示制御部２０４は、図５に示すように、同一の画面内、つまり座標系内に、時系列データと移動平均の各々とを可視化して表示させる。これにより、ユーザＵの健康状態を管理するユーザ（以下、管理ユーザともいう）は、グラフＧ１～Ｇ３の変化の傾向や、グラフＧ１～Ｇ３間の関係を容易に比較することができる。ここで、管理ユーザは、モニタ対象者のユーザＵ自身であってもよいし、ユーザＵ以外の人物（ユーザＵの家族、ユーザＵの介護者、医療従事者等）であってもよい。

例えば、管理ユーザは、図５の画面を参照することで、時間の経過と共にグラフＧ１～Ｇ３が低下傾向にあることを認識することができる。また、管理ユーザは、図５の画面を参照することで、まずグラフＧ１とグラフＧ２との乖離が始まり、しばらくしてグラフＧ２とグラフＧ３との乖離が生じ、さらにはグラフＧ１とグラフＧ２との乖離が生じることを認識することができる。これにより、管理ユーザは、グラフＧ１と、グラフＧ２及びグラフＧ３との乖離の程度から、ユーザＵの状態が、普段の状態とどの程度違いがあるのかを容易に把握することができる。なお、本実施形態において「普段の状態」とは、グラフＧ２及びグラフＧ３の何れか一方又は両方の状態を意味する。

また、表示制御部２０４は、第２の算出部２０３で算出された乖離度を、時系列データ及び移動平均と同一の画面に表示させる。例えば、図５では、第２の算出部２０３で算出された乖離度Ｋ３を棒グラフ状の形態で表している。ここで、乖離度Ｋ３は、各時点における乖離度Ｋ３の大きさを表している。なお、図５の例では、乖離度Ｋ３は負値となるため横軸の下方に向けて棒グラフを伸ばしているが、上方に向けて棒グラフを伸ばしてもよい。また、乖離度の表示形態はこれに限らず、例えば、グラフＧ２と同様にグラフ状に表示させてもよい。また、乖離度Ｋ１や乖離度Ｋ２についても、時系列データ及び移動平均と同一の画面に表示させてもよい。

これにより、管理ユーザは、時系列データと移動平均との乖離度や、移動平均間の乖離度を容易に確認することができる。また、管理ユーザは、現時点での乖離度や乖離度の推移を、時系列データ及び移動平均と対比させながら容易に確認することができる。したがって、管理ユーザは、ユーザＵの状態が、普段の状態とどの程度違いがあるのかを容易に把握することができる。

なお、複数種類の生体情報の時系列データが取得される場合には、表示制御部２０４は、生体情報の種類毎に、上述したグラフＧ１～Ｇ３を生成し表示させるものとする。この場合、表示制御部２０４は、複数種類の生体情報に係るグラフＧ１～Ｇ３を同一の画面内に表示させてもよいし、生体情報の種類毎に切り替えて表示させてもよい。

図４に戻り、判定部２０５は、判定部の一例である。判定部２０５は、取得部２０１で取得された時系列データ、第１の算出部２０２で算出された移動平均、第２の算出部２０３で算出された乖離度等に基づいてユーザＵの状態を判定する。

例えば、判定部２０５は、生体情報の種別毎に予め設定された計測値の基準範囲と、取得部２０１で取得された時系列データ（生体情報）の計測値とを比較する。そして、判定部２０５は、計測値が基準範囲にある場合に正常と判定し、計測値が基準範囲から逸脱した場合に異常と判定する。また、例えば、判定部２０５は、生体情報の種別毎及び基準期間毎に設定された移動平均値の基準範囲と、第１の算出部２０２で算出された移動平均値とを比較する。そして、判定部２０５は、移動平均値が基準範囲にある場合に正常と判定し、移動平均値が基準範囲から逸脱した場合に異常と判定する。また、例えば、判定部２０５は、生体情報の種別毎に設定された乖離度の基準範囲と、第２の算出部２０３で算出された乖離度とを比較する。そして、判定部２０５は、乖離度が基準範囲にある場合に正常と判定し、乖離度が基準範囲から逸脱した場合に異常と判定する。ここで、乖離度に基づくユーザＵの状態判定は、時系列データと移動平均との関係に基づく状態判定に対応する概念である。なお、判定部２０５は、時系列データ、移動平均及び乖離度の判定結果を複合的に用いて、ユーザＵの状態判定を行う形態としてもよい。

また、他の判定方法として、判定部２０５は、時系列データ、移動平均（第１移動平均、第２移動平均）及び乖離度の何れか又は全ての条件から、ユーザＵの状態を出力するよう機能付けられた学習済みモデルを用いてユーザＵの状態を判定してもよい。この場合、学習済みモデルは、時系列データ、移動平均及び乖離度の何れか又は全てを学習用の入力データとし、当該入力データの条件と、教師データとなる医師等の診断結果との関係を学習させることで作成することができる。判定部２０５は、上記の学習済みモデルに時系列データ、移動平均及び乖離度の何れか又は全てを入力することで、当該学習済みモデルの出力結果からユーザＵの状態（診断結果）を判定することができる。なお、学習済みモデルの作成方法は特に問わず、公知の技術を用いることができる。

判定部２０５は、ユーザＵの状態が異常と判定した場合、表示制御部２０４と協働することで、異常を報知するための情報を表示部２５に表示させる。具体的には、表示制御部２０４は、判定部２０５でユーザＵの状態が異常と判定されると、例えば図５に示した画面にユーザＵの異常を報知するメッセージ等の情報を表示させる。これにより、生体モニタ装置２０は、管理ユーザに対し、ユーザＵの状態の注意喚起を行うことができる。

以下、図６を参照して、生体モニタ装置２０の動作例について説明する。図６は、生体モニタ装置２０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、取得部２０１は、計測装置１０で計測された生体情報を時系列データとして取得する（ステップＳ１１）。次いで、第１の算出部２０２は、基準期間（第１の基準期間及び第２の基準期間）の各々に基づき、時系列データから移動平均をそれぞれ算出する（ステップＳ１２）。また、第２の算出部２０３は、ステップＳ１１で取得された時系列データの計測値と、ステップＳ１２で算出された移動平均値の各々とに基づき乖離度を算出する（ステップＳ１３）。次いで、表示制御部２０４は、ステップＳ１１～Ｓ１３で取得された時系列データ、移動平均及び乖離度を同一の画面に表示することで、対比可能（比較可能）な状態で表示させる（ステップＳ１４）。

続いて、判定部２０５は、ステップＳ１１～Ｓ１３で取得された時系列データ、移動平均及び乖離度の何れか又は全てに基づき、ユーザＵの状態を判定する（ステップＳ１５）。判定部２０５は、ユーザＵの状態が正常と判定した場合には（ステップＳ１６；Ｎｏ）、ステップＳ１１に処理を戻す。

一方、判定部２０５は、ステップＳ１６でユーザＵの状態が異常と判定した場合には（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、異常を報知する情報を表示部２５に表示させた後（ステップＳ１７）、ステップＳ１１に処理を戻す。

このように、生体モニタ装置２０によれば、ユーザＵから所定周期毎に計測された生体情報を時系列データとして取得し、少なくとも２つの基準期間に基づいて時系列データの移動平均を算出し、算出した移動平均の各々を比較可能な状態で表示させる。これにより、管理ユーザは、移動平均間の関係を容易に確認することができる。したがって、生体モニタ装置２０は、管理ユーザに対し、長期的又は短期的な観点からユーザＵがどのような状態にあるのか、普段の状態とどのように異なるのか等を把握させることができるため、生体情報に基づく健康支援を効率的に行うことができる。

また、生体モニタ装置２０は、ユーザＵから計測された時系列データを、移動平均の各々と比較可能な状態で表示させる。これにより、管理ユーザは、時系列データと移動平均と間の関係を容易に確認することができる。したがって、生体モニタ装置２０は、管理ユーザに対し、ユーザＵの現在の状態が普段の状態とどの程度異なるか等を把握させることができるため、生体情報に基づく健康支援を効率的に行うことができる。

また、生体モニタ装置２０は、時系列データと移動平均との乖離度や移動平均間の乖離度を算出し、算出した乖離度を移動平均や時系列データとともに表示させる。これにより、管理ユーザは、時系列データと移動平均との乖離度や移動平均間の乖離度を容易に確認することができる。したがって、生体モニタ装置２０は、管理ユーザに対し、ユーザＵの状態が普段の状態とどの程度相違するのかをより直観的に把握させることができる。

また、生体モニタ装置２０は、移動平均や乖離度に基づいてユーザＵの状態を判定し、異常と判定した場合に表示により報知を行う。これにより、管理ユーザは、表示された情報を見ることでユーザＵに異常が発生したことを容易に把握することができる。したがって、生体モニタ装置２０は、管理ユーザに対しユーザＵの状態の注意喚起を促すことができるため、生体情報に基づく健康支援を効率的に行うことができる。

以上説明した実施形態は、上述の生体モニタ装置２０が有する構成又は機能の一部を変更することで、適宜に変形して実施することも可能である。そこで、以下では、上述した実施形態に係る変形例を他の実施形態として説明する。なお、以下では、上述した実施形態と異なる点を主に説明することとし、既に説明した内容と共通する点については詳細な説明を省略する。また、以下で説明する変形例は、個別に実施されてもよいし、適宜組み合わせて実施されてもよい。

［変形例１］
上述の実施形態では、生体モニタ装置２０は、計測装置１０で計測された生体情報を取得する形態としたが、計測装置１０が使用される環境や条件によっては、ユーザＵの状態判定の妨げとなる外乱が生体情報に含まれる可能性がある。

例えば、ベッドに設置した計測装置１０により生体情報を計測する環境では、ユーザＵ以外の他の生物がベッドに存在すると、他の生物の生体情報が外乱としてユーザＵの生体情報に重畳する可能性がある。一例として、介護施設等では、ユーザＵのベッドに介護スタッフが乗りユーザＵのケアを行うような場合がある。この場合、介護スタッフの生体情報が外乱として重畳する可能性がある。また、他の例として、自宅等でユーザＵとペットが１つのベッドで就寝する場合がある。この場合、ペットの生体情報が外乱として重畳する可能性がある。

そこで、本変形例では、生体情報に重畳したユーザＵ以外の他の生物の生体情報を外乱として検出することが可能な構成について説明する。なお、上述した実施形態と同様の構成については同一の符号を付与し説明を省略する。

図７は、本変形例に係る生体モニタ装置２０の機能構成の一例を示す図である。図７に示すように、本変形例に係る生体モニタ装置２０は、取得部２０１ａと、第１の算出部２０２と、第２の算出部２０３と、表示制御部２０４と、判定部２０５とを機能部として備える。

ここで、取得部２０１ａは、上述した第１の実施形態の取得部２０１に対応する機能部である。取得部２０１ａは、上述した取得部２０１と同様の機能を備えるとともに、外乱検出部２１１を更に備える。

外乱検出部２１１は、外乱検出部の一例である。外乱検出部２１１は、生体情報に重畳したユーザＵ以外の他の生物の生体情報を外乱として検出する。具体的には、外乱検出部２１１は、生体情報の種類に応じた検出方法を用いて外乱の検出を行う。以下、外乱検出部２１１による外乱検出方法について説明する。

まず、計測装置１０で計測される生体情報が。心拍や呼吸等のパルス信号として計測される種類の生体信号である場合の外乱検出方法について説明する。この場合、外乱検出部２１１は、計測装置１０から送信されたパルス信号を信号処理することで当該パルス信号に含まれた外乱成分を検出する。

例えば、図８に示すように、１分間の心拍数がＸ回の人物ＣＨ１とＹ回の人物ＣＨ２とが存在したとする。図８は、異なる２人の人物ＣＨ１、ＣＨ２の心拍を模式的に示す図である。縦軸は心拍の電位を、横軸は時間経過を意味する。また、心拍Ｘ、Ｙは、図８に示した波形の周波数に対応する。

ここで、人物ＣＨ１と人物ＣＨ２との心拍が重畳した場合、図９に示すように、心拍Ｘ、Ｙが干渉することで両心拍（周波数）の差分に応じた干渉波Ｐが発生することになる。図９は、干渉により発生した干渉波を模式的に示す図である。

そこで、外乱検出部２１１は、計測装置１０から送信されたパルス信号を信号処理することで干渉波Ｐの有無を判定する。そして、外乱検出部２１１は、パルス信号から干渉波Ｐを検出した場合に外乱を検出したと判断する。

なお、干渉波Ｐの検出方法は特に問わず、例えば包絡線検波等の公知の技術を用いてもよい。また、外乱検出の指標となる周波数の閾値（例えば、２０Ｈｚ等）を予め設定しておき、外乱検出部２１１は、この閾値以下の波形（干渉波Ｐ）をパルス信号から検出した場合に、外乱を検出したと判断してもよい。また、パルス信号に対する信号処理についても特に問わず、例えば、外乱検出部２１１は、フーリエ変換やウェーブレット変換等、干渉波Ｐの検出を容易化するための信号処理を施してもよい。

次に、計測装置１０で計測される生体情報が、体重等の定量的な数値として計測される種類の生体情報の場合の外乱検出方法について説明する。この場合は、生体情報の種類やユーザＵの特性に応じて、外乱検出の指標となる閾値を予め設定しておくことで対応することができる。

例えば、計測装置１０が体重を計測する場合、ユーザＵの通常時の体重Ｍに基づき、外乱検出用の閾値（例えば、Ｍ＋５Ｋｇ等）を手動又は自動で設定する。そして、外乱検出部２１１は、計測装置１０から送信された体重が閾値以上となった場合に、外乱を検出したと判断する。なお、閾値を自動で設定する場合、例えば第１の算出部２０２で算出された移動平均等に基づいて、外乱検出部２１１が閾値を自動で調整する構成としてもよい。

次に、計測装置１０が生体情報の計測部１６とともに、ユーザＵの顔部を撮像することが可能なＲＧＢカメラ等の撮像装置を備える場合の外乱検出方法について説明する。かかる構成では、計測装置１０からは、生体情報とともに撮像装置で撮像された撮像画像が生体モニタ装置２０に送信される。なお、撮像装置がサーモカメラ等の計測部１６を兼ねる場合には、サーモカメラによって計測されたユーザＵの体温（体温分布）と、ＲＧＢ画像とが生体モニタ装置２０に送信されることになる。

この場合、外乱検出部２１１は、公知の顔認証技術等を用いることで、予め設定されたユーザＵの顔画像又は顔部の特徴を示す特徴情報を基に、計測装置１０から送信された撮像画像にユーザＵ以外の人物（或いは生物）が存在するか否かを判定する。そして、外乱検出部２１１は、ユーザＵ以外の人物が存在すると判定した場合に、外乱を検出したと判断する。

取得部２０１ａは、外乱検出部２１１の機能により生体情報から外乱が検出された場合、外乱が検出された期間分の時系列データ（生体情報）を取得の対象から除外する。例えば、取得部２０１ａは、外乱が検出された期間分の生体情報を破棄することで、後段の機能部で使用されないよう除外する。

以下、図１０を参照して、本変形例に係る生体モニタ装置２０の動作例について説明する。図１０は、本変形例の生体モニタ装置２０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、取得部２０１は、計測装置１０で計測された生体情報を時系列データとして取得する（ステップＳ２１）。次いで、外乱検出部２１１は、ステップＳ２１で取得された時系列データから外乱を検出したか否かを判定する（ステップＳ２２）。ここで、外乱が検出された場合（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、取得部２０１は、取得した生体情報を破棄などすることで取得の対象から除外し（ステップＳ２３）、ステップＳ２１に処理を戻す。

一方、ステップＳ２２で外乱が検出されない場合（ステップＳ２２；Ｎｏ）、取得部２０１は、取得した時系列データを後段の機能部に引き渡すことでステップＳ２４～Ｓ２９の処理を実行させる。なお、ステップＳ２４～Ｓ２９の処理は、図６で説明したステップＳ１２～Ｓ１７と同様であるため説明を省略する。

以上のように、本変形例に係る生体モニタ装置２０では、計測装置１０で計測される生体情報に外乱が含まれる場合に、その外乱が含まれる期間の生体情報を取得の対象から除外することができる。これにより、生体モニタ装置２０では、不正確な生体情報を除外することができるため、ユーザＵの生体情報をより正確にモニタすることができる。

［変形例２］
上述の実施形態では、計測装置１０と生体モニタ装置２０とを別の装置としたが、これに限らず、計測装置１０が生体モニタ装置２０の機能を備える形態としてもよい。この場合、計測装置１０は、上述した生体モニタ装置２０の機能構成（図４、図７参照）を備えることで、自装置で計測された生体情報に基づく画面（図５参照）を表示部１４表示させることができる。

以上、本発明の実施形態（及び変形例）を説明したが、上述の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。本発明は、上述の実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上述の実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

１生体モニタシステム
１０計測装置
２０生体モニタ装置
２０１、２０１ａ取得部
２０２第１の算出部
２０３第２の算出部
２０４表示制御部
２０５判定部
２１１外乱検出部

特許第３５９９８２０号公報

Claims

モニタ対象者から所定周期毎に計測された生体情報を時系列データとして取得する取得部と、
期間長が異なる少なくとも２つの基準期間に基づき、前記時系列データの移動平均を前記基準期間毎にそれぞれ算出する第１の算出部と、
前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々を比較可能な状態で表示させる表示制御部と、
前記時系列データと前記移動平均との乖離度を算出する第２の算出部と、
前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々と、前記第２の算出部で算出された前記乖離度とに基づいて、前記モニタ対象者の状態を判定する判定部と、
を備え、
前記表示制御部は、前記第２の算出部で算出された前記乖離度を、前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々とともに表示させる生体モニタ装置。
前記表示制御部は、前記取得部で取得された前記時系列データを、前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々と比較可能な状態で表示させる請求項１に記載の生体モニタ装置。
前記第１の算出部で算出された前記移動平均の各々に基づいて、前記モニタ対象者の状態を判定する判定部を更に備える請求項１又は２に記載の生体モニタ装置。
前記表示制御部は、前記判定部で異常と判定された場合、異常を報知するための情報を表示させる請求項１～３の何れか一項に記載の生体モニタ装置。
モニタ対象者から所定周期毎に計測された生体情報を時系列データとして取得する工程と、
期間長が異なる少なくとも２つの基準期間に基づき、前記時系列データの移動平均を前記基準期間毎にそれぞれ算出する工程と、
算出された前記移動平均の各々を比較可能な状態で表示させる工程と、
前記時系列データと前記移動平均との乖離度を算出する工程と、
前記移動平均の各々と、前記乖離度とに基づいて、前記モニタ対象者の状態を判定する工程と、
前記乖離度を、前記移動平均の各々とともに表示させる工程と、
を含む生体モニタ方法。
モニタ対象者から所定周期毎に計測された生体情報を時系列データとして取得するステップと、
期間長が異なる少なくとも２つの基準期間に基づき、前記時系列データの移動平均を前記基準期間毎にそれぞれ算出するステップと、
算出された前記移動平均の各々を比較可能な状態で表示させるステップと、
前記時系列データと前記移動平均との乖離度を算出するステップと、
前記移動平均の各々と、前記乖離度とに基づいて、前記モニタ対象者の状態を判定するステップと、
前記乖離度を、前記移動平均の各々とともに表示させるステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。