JP7454766B2 - 便状態表示システム - Google Patents

Description

本開示は、便状態表示システムに関する。

特許文献１に開示されているように、学習サンプル画像を自動的に生成し、学習サンプル画像を自動的に学習する装置が知られている。特許文献２には、仮設トイレに設けられた貯留槽内の排泄物の量を推定する推定装置が開示されている。当該推定装置は、貯留槽内の状態を検知する検知センサからの出力データが入力される入力部と、入力部を通じて入力される前記検知センサからの出力データに基づき、貯留槽内の排泄物の量を推定する推定部と、推定部により推定された排泄物の量が設定値以上である場合、排泄物の回収要求を出力する出力部とを備える。

特許第３３４７８１７号公報 特開２０２０－０１２３４８号公報

従来の画像認識アルゴリズムにおいて、認識率の向上のためには大量の画像を収集するとともに、その画像に正解ラベルを付与する作業に膨大な時間が必要とされている。また、正解ラベルの付与は付与する者によりその基準が曖昧で、様々な使用環境に適応した便学習モデルを作ることは難しい。従来技術において画像生成や正解ラベルの自動付与システムは存在するが、とりわけ排泄においては、その地域性による食生活の違い等により正解ラベル付与基準も変化するため、全てのユーザーに最適化された便学習モデルを作ることは困難である。

本開示は、便の状態を表示部に表示させる便状態表示システムであって、
前記便状態表示システムは、
便器、
サーバ、および
前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
を具備し、
ここで、
前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
前記サーバ側記憶部は、便学習モデルを記憶しており、
かつ
前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
前記便状態表示システムでは、
前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記便学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便の情報を、便推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
前記便推定情報および受信された前記撮像画像情報を前記サーバ側記憶部に記憶するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御し、
前記便推定情報および前記撮像画像情報を前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
前記便推定情報および前記撮像画像情報を受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部により受信された前記便推定情報および前記撮像画像情報を前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御し、
前記表示部に表示されている前記便推定情報を修正するかどうかの情報を含む修正情報を、前記ユーザー側入力部を介して、前記ユーザー側制御部は取得し、
ここで、前記修正情報が前記便推定情報を修正する修正「有」の情報を含む場合には、前記修正情報は、さらに前記便推定情報の修正内容に関する情報を修正内容情報として含み、
前記修正情報を前記サーバ側受信部に向けて送信するように前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側送信部を制御し、
前記ユーザー側送信部から送信された前記修正情報を受信するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記受信された修正情報に前記便推定情報を修正する修正「有」の情報が含まれる場合には、前記サーバ側記憶部に記憶された前記便推定情報を、前記修正内容情報に基づいて修正するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御し、
前記便学習モデルが前記サーバ側記憶部に記憶されてから所定期間経過した場合、または前記サーバ側記憶部に記憶された前記便推定情報を前記修正内容情報に基づいて修正した回数が所定回数以上になった場合には、前記サーバ側制御部は、（ｉ）前記修正情報および（ｉｉ）前記修正情報に対応する前記撮像画像情報に基づいて新たな便学習モデルを生成し、
前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
前記ユーザー側受信部により受信された前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御し、
前記新たな便学習モデルを用いるかどうかの情報を含む新モデル使用情報を、前記ユーザー側入力部を介して、前記ユーザー側制御部は取得し、
前記新モデル使用情報を前記サーバに向けて送信するように前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側送信部を制御し、
前記ユーザー側送信部から送信された前記新モデル使用情報を受信するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
前記新モデル使用情報に前記新たな便学習モデルを用いることに関する情報が含まれている場合には、前記サーバ側記憶部に記憶されている便学習モデルを前記新たな便学習モデルで置換するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御すること
が実行される。

上記便状態表示システムを作動させるためのプログラムもまた、本開示の趣旨に含まれる。

本開示の便状態表示システムによれば、排泄時の画像と排泄判定情報が表示部に表示され、ユーザー（例：被介護者）の便の閲覧者（例：介護職員）が、表示される判定情報が間違っていると判断した場合に送信する排泄修正情報がサーバに収集・蓄積され、排泄修正情報をもとにユーザーに最適化された便学習モデルが生成される。

実施の形態１における排泄装置図 実施の形態１における便状態表示システム（以下、単に「システム」という）に含まれる便座２およびサーバ１０１を含むブロック図 実施の形態１におけるシステムのブロック図 実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図 実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図 実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図 実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図 実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図 実施の形態１におけるユーザー側情報処理装置２０１の図 実施の形態１におけるフローチャート 実施の形態１におけるシステムのブロック図 実施の形態１におけるフローチャート 実施の形態１におけるフローチャート 実施の形態１における撮像画像情報の概略図 実施の形態１における撮像画像情報の概略図 実施の形態１における撮像画像情報の概略図

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１における排泄装置図である。

図２は、実施の形態１における便状態表示システム（以下、単に「システム」という）に含まれる便座２およびサーバ１０１を含むブロック図である。

（概要の説明）
図１および図２に示されるように、排泄を行うための装置である便器１は、便鉢、便座２、撮像素子４、および便器側情報処理装置５を有している。便器側情報処理装置５には、機器固有のＩＤ（すなわち、便器１に固有のＩＤ）が割り振られている。また、便座２にはユーザーが便座２に着座したことを検知するスイッチセンサ（すなわち、着座センサ３）が設けられている。便座２は、便器内を撮像するための撮像素子４を具備している。撮像素子４の一例は、カメラである。

実施の形態１による排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムは、ユーザー（例：被介護者）の便の状態を表示部に表示させる便状態表示システムを有する。

この便状態表示システムは、便器１、サーバ１０１、およびユーザー側情報処理装置２０１を具備している。

上記の通り、便器１は、便座２、撮像素子４、スイッチセンサ（すなわち、着座センサ３）、および便器側情報処理装置５（すなわち、制御ユニット）を具備している。便器側情報処理装置は、便器側データ送信部、および便器側制御部を具備している。便器側情報処理装置５は、便器側記憶部を具備していてもよい。

サーバ１０１は、通常用いられるサーバと同様に、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備している。後述されるように、サーバ側記憶部は、便学習モデルを記憶している。

サーバ１０１の例は、インターネット上の一般的なサーバ、介護施設内のサーバ、および自宅内のサーバである。

図３に示されるように、ユーザー側情報処理装置２０１は、表示部２０２を具備する。ユーザー側情報処理装置２０１は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備している。ユーザー側情報処理装置２０１の例は、表示部２０２として機能するディスプレイを具備するパーソナルコンピュータ、タブレット、およびスマートフォーンである。ユーザー側情報処理装置２０１は、図においては、ＵＩとも略されることがある。

記憶部とは、いわゆるメモリ（特にその中でも不揮発性メモリ）である。制御部とは、いわゆる中央処理演算装置である。

（便器１の動作の説明）
図１０において工程１０１（すなわち、Ｓ１０１）によって指し示されるように、ユーザーが便座２に着座したことを検知すると撮像素子４によって便器内の撮像を開始する。このようにして、撮像素子４が便器１の内部（すなわち、便鉢の内部）を撮像するように、便器側制御部は撮像素子４を制御する。

便座内部に配置される便器側情報処理装置５（すなわち、制御ユニット）は、着座センサ３から着座信号を受け取ると撮像素子４を起動して、ユーザーが便座に着座している間、撮像し続ける。撮像間隔は、指定間隔ごと、ここでは１秒ごととするが、それ以上でも以下でも良い。撮像した画像は便器側情報処理装置５（すなわち、制御ユニット、厳密には、便器側記憶部が設けられる場合には、便器側記憶部）に保存され、画像名には画像を撮影した便座に紐づく機器ＩＤと撮影撮像時刻が記される。また、撮像開始して最初に保存される画像には、その旨が判断できるようなテキストを付加した画像名で保存される。

図１０において工程１０２（すなわち、Ｓ１０２）によって指し示されるように、ユーザーが便座２から離座したことを検知すると、撮像を終了し、撮像された画像は便器側情報処理装置５（すなわち、制御ユニット、厳密には、便器側記憶部が設けられる場合には、便器側記憶部）からサーバ１０１にアップロードされる。このようにして、撮像素子４により撮像された撮像画像を撮像画像情報としてサーバ１０１に送信するように便器側制御部は便器側データ送信部を制御する。

上記のように、実施の形態１によるシステムでは、まず、図１０のＳ１０１として指し示されるように、着座センサ３によりユーザーが便座２に着座したことを検出すると、撮像素子４が便器１の内部の撮像を開始するように、便器側制御部は撮像素子４を制御する。

次に、撮像素子４により所定時間ごとに撮像された複数の撮像画像５０２（図１４Ａ～図１４Ｃを参照）を撮像画像情報５０１（図１４Ａ～図１４Ｃ参照）として便器側記憶部に記憶するように便器側制御部は便器側記憶部を制御する。言い換えれば、時間の経過とともに、撮像素子４からの撮像画像５０２が便器側記憶部に順次蓄積されることにより、撮像画像情報５０１が便器側記憶部に形成される。図１４Ａ～図１４Ｃに示されるように、撮像画像情報５０１は、複数の撮像画像５０２および各々の複数の撮像画像５０２の機
器ＩＤと撮像時刻５０３を含む。

さらに、図１０のＳ１０２として指し示されるように、撮像画像情報５０１をサーバ１０１に送信するように、便器側制御部は便器側データ送信部を制御する。より詳細には、Ｓ１０２では、撮像素子４により撮像された撮像画像５０２を撮像画像情報５０１としてサーバ１０１に送信するように便器側制御部は便器側データ送信部を制御し、かつ撮像画像情報５０１を受信するように、サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御する。

最後に、着座センサ３によりユーザーが便座２から離座することを検出すると、撮像素子４に便器１の内部の撮像を停止させるように便器側制御部は撮像素子４を制御する。

なお、便器側情報処理装置５は便器側記憶部を具備しなくてもよい。すなわち、撮像素子４が便器１の内部（厳密には便鉢の内部）を撮像している間に、便器側情報処理装置５は、撮像素子４が撮像した撮像画像５０２を直ちにサーバ１０１に送信してもよい。

（サーバ１０１における画像認識の説明）
図３は、実施の形態１におけるシステムのブロック図である。

図３において、サーバ１０１は、入力された画像、学習部１０２、認識部１０３、データベース１１０を有する。

ユーザー側情報処理装置２０１は、表示部２０２および誤判定修正部２０３を有する。

学習部１０２は、あらかじめ、排泄物の画像を多数取り込み、画像から特徴抽出を行い、その特徴に反応できる便学習モデルを生成する。生成された便学習モデルは、便学習モデルとして、サーバ側に記憶される。

認識部１０３は、生成された便学習モデルを搭載した認識アルゴリズムを有し、入力された画像（すなわち、撮像画像情報５０１、より詳細には、撮像画像情報５０１に含まれる複数の撮像画像５０２）から、認識結果を出力する。

データベース１１０は、認識結果、すなわち、便の有無、形状、量、色、便落下回数などを保存する。データベース１１０は、サーバ側記憶部に含まれている。

サーバ側受信部により受信された撮像画像情報５０１は、いったん、サーバ側記憶部に記憶される。次いで、認識部１０３によって、撮像画像情報５０１（詳細には、撮像画像情報５０１に含まれる少なくとも１つの撮像画像５０２）を元に便の性状（一例として、後述されるブリストルスケール指標７分類からなる群から選択されるいずれか１つの便の性状）が認識され、その結果が認識部１０３から出力される。出力された結果は、便推定情報としてデータベース１１０（すなわち、サーバ側記憶部）に記憶される。

以上の説明から明らかなように、便学習モデルに基づいて、サーバ側制御部は、便の情報を、便推定情報として、受信された撮像画像情報５０１に含まれている少なくとも１つの撮像画像５０２から推定し、かつ便推定情報および受信された撮像画像情報５０１をサーバ側記憶部に記憶するようにサーバ側制御部はサーバ側記憶部を制御する。このことは、図１０において工程２０１（すなわち、Ｓ２０１）および工程２０２（すなわち、Ｓ２０２）として指し示される。

最後に、図１０において工程２０３（すなわち、Ｓ２０３）として指し示されるように、便推定情報および撮像画像情報５０１をユーザー側受信部に送信するように、サーバ側
制御部はサーバ側送信部を制御し、かつ便推定情報および撮像画像情報を受信するように、ユーザー側制御部はユーザー側受信部を制御する。

（ユーザー側情報処理装置２０１における表示の説明）
図１０において工程３０１（すなわち、Ｓ３０１）によって指し示されるように、ユーザー側受信部により受信された便推定情報および撮像画像情報５０１を表示部２０２に表示するように、ユーザー側制御部は表示部２０２を制御する。表示部２０２には、ユーザーがｗｅｂ、またはアプリ上でＩＤとパスワードを入力することで排泄記録を表示することができる。

図４は、表示部２０２に図示される排泄記録の一例を示す。図４に示されるように、便座２に着座した時間と、いつ排泄があったか、排泄は便であったか尿であったか、便であるなら、その時の形状をブリストルスケール指標７分類において、どの分類であるか、便の色、便量、便落下回数をグラフ２０５上に図示する。尿であるなら、尿の色、尿量をグラフ２０５上に図示するように、排泄記録が表示部２０２に表示される。

グラフ２０５は横軸を０：００：００～２３：５９：５９の時刻とした３段のグラフで構成される。上段には、画像名に記される撮像時刻から便座に座っていた時間を矩形波で表示する。

中段には、便尿有無検知によって尿と判定された画像に記される撮像時刻を読み取り、グラフに棒状の図形を表示する。このとき、図形は、尿色判定結果と同じ色で、尿量によって高さを変えて図示しても良いし、図５に示すように、図形内に尿色、尿量をテキストで表示しても良いし、図６に示すように、図形の付近で注釈の形でテキストを表示しても良い。

さらに、下段には、便尿有無検知によって便と判定された画像に記される撮像時刻を読み取り、グラフに棒状の図形を表示する。このとき図形は、便形状認識判定結果を図形内にテキストで表示しても良いし、ブリストルスケール指標を便の形を模してアイコン化した図形を表示してもよい。また図形は、便色判定結果と同じ色で、便量によって高さを変えて図示しても良いし、図形内に便色、便量、便落下回数をテキストで表示しても良いし、図形の付近で注釈の形でテキストを表示しても良い。

また、本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は、図７に示すように、グラフ２０５上に表示された判定結果を表す図形を、クリック、またはタッチすることで、判定結果の根拠となった画像（すなわち、判定結果の根拠となった１つの撮像画像５０２）を表示することができる。なお、画像は最初からグラフ２０５上に表示しても良い。このとき表示される画像は、グラフとは別のウィンドウが画像表示エリア２０６としてポップアップする形で表示しても良いし、図８に示すように、グラフと同一ウィンドウ内に設けた画像表示エリア２０６に表示しても良い。

このようにして、実施の形態１による便状態表示システムでは、認識結果が表示部２０２に表示されるため、ユーザー（例：被介護者）の便の閲覧者（例：介護職員）は、容易にユーザーの便の有無を認識でき、その結果、容易にユーザーの健康状態を把握できる。

（判定結果の修正の説明）
また、認識アルゴリズムにおける判定結果は高い精度を持たすことが前提ではあるが、アルゴリズムによって出力される判定結果が１００％正しいとは限らない。本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は、判定結果の根拠となった画像を表示することができるが、認識アルゴリズムによる判定結果と、ユーザーが目視によって確認する判定結果が
異なった場合、表示部２０２に表示する判定結果を修正することができる。本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は、判定結果の根拠となった画像を表示し、図９に示すように、さらにその下、または画像周辺に判定結果テキストが入力された判定結果表示ボックス２０７を備え、判定結果表示ボックス２０７の横にはプルダウンボックス２０８を備える。プルダウンボックス２０８をクリック、またはタッチすることで判定結果一覧が表示され、ユーザーの確認する判定結果をクリック、またはタッチすることで判定結果表示ボックス２０７に表示される判定結果を修正する誤判定修正部を本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は有する。この時、グラフ上に表示される判定結果を表す図形も修正内容に則って図示し直される。

また、認識アルゴリズムにおいて、出力される認識結果が間違えていた場合、その間違えた画像を排泄修正情報とともに追加学習することで、さらなる認識精度向上を図れることから、修正情報は非常に貴重である。また、一般的に、画像による認識アルゴリズムの精度向上のためには、大量の正解ラベルが付けられた画像が必要となるが、既に判定できる画像を再学習しても効果は薄く、判定を間違えた画像に正しい正解ラベルを付けて再学習することが望ましい。

以上の修正について、図１０において工程３０２（すなわち、Ｓ３０２）によって指し示されるように、表示部２０２に表示されている便推定情報を修正するかどうかの情報を含む修正情報を、ユーザー側入力部を介して、ユーザー側制御部は取得する。次いで、図１０において工程３０３（すなわち、Ｓ３０３）によって指し示されるように、修正情報をサーバ側受信部に向けて送信するようにユーザー側制御部はユーザー側送信部を制御し、かつユーザー側送信部から送信された修正情報を受信するようにサーバ側制御部はサーバ側受信部を制御する。

上記のように、本実施の形態のユーザー側情報処理装置２０１は、ユーザーが判定結果を修正した情報をサーバ１０１へ送信し、データベース１１０に該当画像情報が修正されたことに加えて、修正された認識結果を追記する。認識アルゴリズムの再学習を行う場合、修正情報に基づき、学習に利用する画像を選択することで、さらなる認識性能の向上を効率的に行うことができる。再学習については、特許文献２の段落番号００７６の記載も参照せよ。

より詳細には、図１０において工程３０４（すなわち、Ｓ３０４）によって指し示されるように、受信された修正情報に便推定情報を修正する修正「有」の情報が含まれる場合には、サーバ側記憶部に記憶された便推定情報を、修正内容情報に基づいて修正するようにサーバ側制御部はサーバ側記憶部を制御する。一方、修正情報に便推定情報を修正する修正「有」の情報が含まれていない場合には、サーバ側記憶部に記憶された便推定情報を修正するようにサーバ側制御部はサーバ側記憶部を制御しない。

図１０は、本実施例の排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムのフローチャートである。便座２で撮影された画像はサーバ１０１へ保存され（Ｓ１０１およびＳ１０２を参照）、認識部へ入力されることで出力される認識結果がデータベース１１０に保存される（Ｓ２０１およびＳ２０２を参照）。ユーザー側情報処理装置２０１はサーバ１０１に保存された画像（すなわち、撮像画像５０２）とデータベース１１０に保存された認識結果を表示することができる（Ｓ３０１を参照）。画像（すなわち、撮像画像５０２）を確認して認識結果が違うと判断した場合は、誤判定修正部２０３によって認識結果を修正できる（Ｓ３０２を参照）。修正された認識結果はサーバ１０１へ送信され、修正結果がデータベース１１０に保存される（Ｓ３０３およびＳ３０４を参照）。

（サーバ１０１での再学習の説明）
修正結果をデータベース１１０に蓄積し、前回再学習が行われてから修正結果件数が所定件数（例えば、１００００件）以上蓄積、もしくは、前回再学習が行われてから所定期間（例えば、一カ月）が経過した場合、修正結果と修正対象の画像を再学習し、便学習モデルを生成する。なお、再学習を行う修正結果件数と期間は増減してもよい。

言い換えれば、図１０において工程３１１（すなわち、Ｓ３１１）によって指し示されるように、便学習モデルがサーバ側記憶部に記憶されてから所定期間経過した場合、またはサーバ側記憶部に記憶された便推定情報を修正内容情報に基づいて修正した回数が所定回数以上になった場合には、サーバ側制御部は、（ｉ）修正情報および（ｉｉ）修正情報に対応する撮像画像情報５０１に基づいて新たな便学習モデルを生成する。生成された便学習モデルは、サーバ側記憶部に記憶される。一方、便学習モデルがサーバ側記憶部に記憶されてから所定期間経過していない場合、またはサーバ側記憶部に記憶された便推定情報を修正内容情報に基づいて修正した回数が所定回数以上になっていない場合には、以降の工程Ｓ３１２～Ｓ３１５は実施されない。図１０に示されるように、便学習モデルがサーバ側記憶部に記憶されてから所定期間経過していない場合、またはサーバ側記憶部に記憶された便推定情報を修正内容情報に基づいて修正した回数が所定回数以上になっていない場合には、選択されている便学習モデル（すなわち、現在使用されている便学習モデル）がサーバ上で用いられた状態が維持されながら、Ｓ２０１に戻る。

サーバ１０１は便学習モデルが生成されたとき、ユーザー側情報処理装置２０１へ便学習モデルが生成されたことを通知する。言い換えれば、図１０において工程３１２（すなわち、Ｓ３１２）によって指し示されるように、新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報をユーザー側受信部に送信するように、サーバ側制御部はサーバ側送信部を制御する。新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を受信するように、ユーザー側制御部はユーザー側受信部を制御する。

次に、ユーザー側受信部により受信された新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を表示部２０２に表示するように、ユーザー側制御部は表示部２０２を制御する。このようにして、図１０において工程３１３（すなわち、Ｓ３１３）によって指し示されるように、ユーザーは通知を受けて、利用する便学習モデル（ここでは、現在使用している便学習モデル）を新たな便学習モデルに変更（すなわち、置換）するかどうかを選択することができる。

図１０において工程３１４（すなわち、Ｓ３１４）によって指し示されるように、新たな便学習モデルを使用することにすることを選択したとき、ユーザー側情報処理装置２０１はサーバ１０１へ利用する便学習モデル情報を送信し、サーバ１０１は利用する便学習モデル情報を送信したユーザー側情報処理装置２０１の利用する便学習モデルを置き換える。言い換えれば、新たな便学習モデルを使用することにすることを選択した場合には、サーバ１０１は新たな便学習モデルをサーバ１０１内に配置する（すなわち、新たな便学習モデルがサーバ側記憶部に記憶され、その後、新たな便学習モデルがＳ２０１において便の性状の認識に用いられる）。一方、現在使用している便学習モデルを引き続き使用することを選択した場合には、サーバ１０１は現在使用している便学習モデルを引き続きサーバ１０１内に配置する（すなわち、現在使用している便学習モデルは引き続きサーバ側記憶部に記憶され、その後、当該便学習モデルがＳ２０１において便の性状の認識に用いられる）。

以上説明したように、図１０において工程３１３～工程３１４（すなわち、Ｓ３１３～Ｓ３１４）によって指し示されるように、新たな便学習モデルを用いるかどうかの情報を含む新モデル使用情報を、ユーザー側入力部を介して、前記ユーザー側制御部は取得する。次いで、新モデル使用情報をサーバに向けて送信するようにユーザー側制御部はユーザ
ー側送信部を制御し、かつユーザー側送信部から送信された新モデル使用情報を受信するようにサーバ側制御部はサーバ側受信部を制御する。新モデル使用情報に新たな便学習モデルを用いることに関する情報が含まれている場合には、サーバ側記憶部に記憶されている便学習モデルを新たな便学習モデルで置換するようにサーバ側制御部はサーバ側記憶部を制御する。一方、新モデル使用情報に新たな便学習モデルを用いることに関する情報が含まれていない場合には、すなわち、明確に「新しい便学習モデルを使いますか」という質問に対して「使わない」という入力、あるいは当該質問が無視された場合には、サーバ側記憶部に記憶されている便学習モデルを新たな便学習モデルで置換するようにサーバ側制御部はサーバ側記憶部を制御しない。なお、本システムが最初に利用されるときには、便学習モデルとして、サーバ１０１の内部には初期便学習モデルが配置され、（すなわち、新たな便学習モデルがサーバ側記憶部に記憶され）、その後、当該初期便学習モデルがＳ２０１において便の性状の認識に用いられる。

図１１は、本実施例の排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムにおけるシステムのブロック図である。画像と修正結果の提供元は全施設・ユーザー、施設Ａ、施設Ｂ、施設Ｃ、ユーザーＡａ、ユーザーＡｂ（以下略）で構成される。なお、施設数、ユーザー数は増減してもよい。このとき、ユーザー情報は機器ＩＤであり、機器ＩＤは各施設に紐づけることできる。なお、機器ＩＤは施設に紐づけなくても良い。この構成によって、全施設・ユーザーからの修正結果を学習した便学習モデル、施設Ａからの修正結果を学習した便学習モデル、施設Ｂからの修正結果を学習した便学習モデル（以下略）が生成される。

図１２は、本実施例の排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムにおいて、施設Ａの修正結果を再学習に利用するフローチャートである。修正結果件数が１０００件以上蓄積、もしくは、前回再学習が行われてから一カ月が経過した場合、修正結果と修正対象の画像を再学習し、便学習モデルを生成する。

図１３は、本実施例の排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムにおいて、ユーザーＡａの修正結果を再学習に利用するフローチャートである。修正結果件数が１００件以上蓄積、もしくは、前回再学習が行われてから一カ月が経過した場合、修正結果と修正対象の画像を再学習し、便学習モデルを生成する。

なお、再学習を行う修正結果件数と期間は増減してもよい。

（制御部のハードウェアについての説明）
本実施形態のシステムは、コンピュータシステムである。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）及びメモリ（すなわち、記憶部）を主構成とする。サーバ１０１およびユーザー側情報処理装置においては、メモリ（すなわち、記憶部）に記録されたプログラムをプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）が実行することによって、本システムが動作する。便器に含まれる便器側情報処理装置においても、メモリ（すなわち、記憶部）に記録されたプログラムをプロセッサ（すなわち、制御部として機能する中央処理演算装置）が実行することによって、本システムが動作する。

プログラムは、メモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。プロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、又はＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔ
ｉｏｎ）と呼ばれる集積回路を含む。

さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。

本開示による排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムは、高齢などにより介護が必要となったユーザー（例えば、被介護者）の健康管理のために、閲覧者（例えば、介護者）によって、介護施設において用いられる。本開示による排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムは、ユーザーまたは表示部の表示内容（すなわち、大便有無推定情報）を閲覧する者（すなわち、閲覧者）の自宅内においても用いられる。本開示による排泄情報分析アルゴリズムの自動学習システムを、コンピュータに実行させるプログラムも、本開示の内容に含まれる。

１ 便器
２ 便座
３ 着座センサ
４ 撮像素子
５ 便器側情報処理装置
１０１ サーバ
１０２ 学習部
１０３ 認識部
１１０ データベース
２０１ ユーザー側情報処理装置
２０２ 表示部
２０３ 誤判定修正部
２０５ グラフ
２０６ 画像表示エリア
２０７ 判定結果表示ボックス
２０８ プルダウンボックス
５０１ 撮像画像情報
５０２ 撮像画像
５０３ 機器ＩＤと撮像時刻

Claims (12)

1. 便の状態を表示部に表示させる便状態表示システムであって、
   前記便状態表示システムは、
   便器、
   サーバ、および
   前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
   を具備し、
   ここで、
   前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
   前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
   前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
   前記サーバ側記憶部は、便学習モデルを記憶しており、
   かつ
   前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
   前記便状態表示システムでは、
   前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
   前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
   前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
   前記便学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便の情報を、便推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
   前記便推定情報および受信された前記撮像画像情報を前記サーバ側記憶部に記憶するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御し、
   前記便推定情報および前記撮像画像情報を前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
   前記便推定情報および前記撮像画像情報を受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
   前記ユーザー側受信部により受信された前記便推定情報および前記撮像画像情報を前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御し、
   前記表示部に表示されている前記便推定情報を修正するかどうかの情報を含む修正情報を、前記ユーザー側入力部を介して、前記ユーザー側制御部は取得し、
   ここで、前記修正情報が前記便推定情報を修正する修正「有」の情報を含む場合には、前記修正情報は、さらに前記便推定情報の修正内容に関する情報を修正内容情報として含み、
   前記修正情報を前記サーバ側受信部に向けて送信するように前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側送信部を制御し、
   前記ユーザー側送信部から送信された前記修正情報を受信するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
   前記受信された修正情報に前記便推定情報を修正する修正「有」の情報が含まれる場合には、前記サーバ側記憶部に記憶された前記便推定情報を、前記修正内容情報に基づいて修正するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御し、
   前記便学習モデルが前記サーバ側記憶部に記憶されてから所定期間経過した場合、または前記サーバ側記憶部に記憶された前記便推定情報を前記修正内容情報に基づいて修正した回数が所定回数以上になった場合には、前記サーバ側制御部は、（ｉ）前記修正情報および（ｉｉ）前記修正情報に対応する前記撮像画像情報に基づいて新たな便学習モデルを
   生成し、
   前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
   前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
   前記ユーザー側受信部により受信された前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御し、
   前記新たな便学習モデルを用いるかどうかの情報を含む新モデル使用情報を、前記ユーザー側入力部を介して、前記ユーザー側制御部は取得し、
   前記新モデル使用情報を前記サーバに向けて送信するように前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側送信部を制御し、
   前記ユーザー側送信部から送信された前記新モデル使用情報を受信するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
   前記新モデル使用情報に前記新たな便学習モデルを用いることに関する情報が含まれている場合には、前記サーバ側記憶部に記憶されている便学習モデルを前記新たな便学習モデルで置換するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御すること
   が実行される、便状態表示システム。
2. 前記便推定情報が、複数の施設における便推定情報である、
   請求項１に記載の便状態表示システム。
3. 前記便推定情報が、特定の１つの施設における便推定情報である、
   請求項１に記載の便状態表示システム。
4. 前記便推定情報が、特定の１人のユーザーの便推定情報である、
   請求項１に記載の便状態表示システム。
5. 前記便が大便である、
   請求項１に記載の便状態表示システム。
6. 前記便が小便である、
   請求項１に記載の便状態表示システム。
7. 便の状態を表示部に表示させる便状態表示システムを作動させるためのプログラムであって、
   前記便状態表示システムは、
   便器、
   サーバ、および
   前記表示部を具備するユーザー側情報処理装置
   を具備し、
   ここで、
   前記便器は、便座、撮像素子、および便器側情報処理装置を具備し、
   前記便器側情報処理装置は、便器側データ送信部および便器側制御部を具備し、
   前記サーバは、サーバ側受信部、サーバ側送信部、サーバ側記憶部、およびサーバ側制御部を具備し、
   前記サーバ側記憶部は、便学習モデルを記憶しており、
   かつ
   前記ユーザー側情報処理装置は、ユーザー側入力部、ユーザー側送信部、ユーザー側受信部、ユーザー側記憶部、およびユーザー側制御部をさらに具備し、
   前記プログラムは、
   前記撮像素子が便器内を撮像するように、前記便器側制御部は前記撮像素子を制御し、
   前記撮像素子により撮像された撮像画像を撮像画像情報として前記サーバに送信するように前記便器側制御部は前記便器側データ送信部を制御し、
   前記撮像画像情報を受信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
   前記便学習モデルに基づいて、前記サーバ側制御部は、前記便の情報を、便推定情報として、前記受信された撮像画像情報に含まれている少なくとも１つの撮像画像から推定し、
   前記便推定情報および受信された前記撮像画像情報を前記サーバ側記憶部に記憶するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御し、
   前記便推定情報および前記撮像画像情報を前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
   前記便推定情報および前記撮像画像情報を受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
   前記ユーザー側受信部により受信された前記便推定情報および前記撮像画像情報を前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御し、
   前記表示部に表示されている前記便推定情報を修正するかどうかの情報を含む修正情報を、前記ユーザー側入力部を介して、前記ユーザー側制御部は取得し、
   ここで、前記修正情報が前記便推定情報を修正する修正「有」の情報を含む場合には、前記修正情報は、さらに前記便推定情報の修正内容に関する情報を修正内容情報として含み、
   前記修正情報を前記サーバ側受信部に向けて送信するように前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側送信部を制御し、
   前記ユーザー側送信部から送信された前記修正情報を受信するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
   前記受信された修正情報に前記便推定情報を修正する修正「有」の情報が含まれる場合には、前記サーバ側記憶部に記憶された前記便推定情報を、前記修正内容情報に基づいて修正するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御し、
   前記便学習モデルが前記サーバ側記憶部に記憶されてから所定期間経過した場合、または前記サーバ側記憶部に記憶された前記便推定情報を前記修正内容情報に基づいて修正した回数が所定回数以上になった場合には、前記サーバ側制御部は、（ｉ）前記修正情報および（ｉｉ）前記修正情報に対応する前記撮像画像情報に基づいて新たな便学習モデルを生成し、
   前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を前記ユーザー側受信部に送信するように、前記サーバ側制御部は前記サーバ側送信部を制御し、
   前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を受信するように、前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側受信部を制御し、
   前記ユーザー側受信部により受信された前記新たな便学習モデルが生成されたことを含む情報を前記表示部に表示するように、前記ユーザー側制御部は前記表示部を制御し、
   前記新たな便学習モデルを用いるかどうかの情報を含む新モデル使用情報を、前記ユーザー側入力部を介して、前記ユーザー側制御部は取得し、
   前記新モデル使用情報を前記サーバに向けて送信するように前記ユーザー側制御部は前記ユーザー側送信部を制御し、
   前記ユーザー側送信部から送信された前記新モデル使用情報を受信するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側受信部を制御し、
   前記新モデル使用情報に前記新たな便学習モデルを用いることに関する情報が含まれている場合には、前記サーバ側記憶部に記憶されている便学習モデルを前記新たな便学習モデルで置換するように前記サーバ側制御部は前記サーバ側記憶部を制御すること
   を実行する、プログラム。
8. 前記便推定情報が、複数の施設における便推定情報である、
   請求項７に記載のプログラム。
9. 前記便推定情報が、特定の１つの施設における便推定情報である、
   請求項７に記載のプログラム。
10. 前記便推定情報が、特定の１人のユーザーの便推定情報である、
    請求項７に記載のプログラム。
11. 前記便が大便である、
    請求項７に記載のプログラム。
12. 前記便が小便である、
    請求項７に記載のプログラム。