JPWO2004043249A1 - 生体データ検出装置 - Google Patents
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Abstract
Description
また、生体測定は、呼吸センサ、脈拍センサを被験者に取り付けて測定する必要があった。この種の生体モニタ装置として、特開平10−110465号公報が開示する生体モニタ装置は、カード型の本体に、脈波を検出するための発光部と受光部、心電図、体脂肪率及び皮膚抵抗の少なくとも一つを検出する電極、体温や皮膚温を検出するための温度検出部、心拍や呼吸による体表面の振動と身体動作による体動の少なくとも一つを検出するための振動検出部を備えているものである。
しかしながら、従来の体重測定では、介護者への負担が大きく、どうしても男手が必要となるという問題点を有し、また、生体モニタ装置を身体に取り付けて測定する場合、被験者の煩わしさを助長するという問題点があった。また、検出するためのセンサに、高価なセンサを用いなければならないという問題点があった。
このため、この発明は、安価なセンサで、被験者の離着床、呼吸数、脈拍数、咳、鼾、体動、寝返り等の生体データを検出することのできる生体データ検出装置を提供することにある。
また、前記歪み変動検出手段は、前記歪み測定手段によって測定された歪みの直流成分と、交流成分とを抽出することが望ましい。
さらに、前記生体データは、被験者の離着床であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分が、不在時を基準値として、所定値以上増加した場合に、被験者の着床を検出することが望ましい。
さらにまた、前記生体データは、被験者の呼吸数であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第1の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から呼吸数を検出することが望ましい。この第1の周波数範囲は0.05Hz〜1.25Hzであり、この範囲内の波形をフィルタによって抽出することが望ましい。
また、前記生体データは、被験者の脈拍数であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第2の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から脈拍数を検出することが望ましい。第2の周波数範囲は0.5〜4.5Hzであり、この範囲内の波形をフィルタによって抽出することが望ましい。
さらに、前記生体データは、被験者の鼾であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第3の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から鼾を検出することが望ましい。また、前記生体データは、被験者の咳であり、前記生体データ判定手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第3の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から咳を判定することが望ましい。第3の周波数範囲は、20〜500Hzであり、この範囲内の波形をフィルタによって抽出することが望ましい。さらに、咳と鼾は、変動量の大きさ、ある期間の持続性、包絡状(エンベロープ)の相違などによってそれぞれ検出することが望ましい。
また、前記生体データは、被験者の体動であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分及び歪みの交流成分から、被験者の体動を検出することが望ましい。さらに、前記生体データは、被験者の寝返りであり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分及び歪みの交流成分から、被験者の寝返りを検出することが望ましい。体動の場合、直流成分の変動が寝返りに比べて小さいことが両者の検出基準となるが、下記する重心の検出が行われる場合には、寝返りの場合、重心の移動が体動に比べて顕著に発現する。
歪みは、前記滞在器具の少なくとも2箇所で検出され、前記生体データ判定手段は、それぞれの歪みの差から、被験者の重心の変動を検出することが望ましい。重心が接近する側の歪みゲージの測定値は、重心が離れる側の歪みゲージの測定値より大きくなるため、重心の移動が検出可能となる。
さらに、前記生体データは、被験者の無呼吸であり、前記生体データ検出手段は、少なくとも2カ所の歪みの位相のずれから、被験者の無呼吸を検出することが望ましい。
前記滞在器具はベッドであり、構成する部品がフレームであることが望ましい。また、前記滞在器具はベッドであり、構成する部品が所定の剛性を有する床板であることが望ましい。
第2図は、本願発明の生体データ検出装置をベッドに装着した場合を示した説明図で、(a)は、側面図、(b)は正面図である;第3図は、前記生体データ検出装置の概略構成図である;第4図は、前記生体データ検出装置のCPUの概略構成図である;第5図は、離着床を検出するために抽出された波形を示した図である;第6図は、呼吸数を検出するために抽出された波形を示した図である;第7図は、脈拍数を検出するために抽出された波形を示した図である;第8図は、鼾を検出するために抽出された波形を示した図である;第9図は、咳を検出するために抽出された波形を示した図である;第10図は、体動を検出するために抽出された波形を示した図である;第11図は、寝返りを検出するために抽出された波形を示した図である;第12図(a)(b)は、歪みセンサを床板部分に装着状態を示した説明図である;第13図は、ベッドの剛性に対する周波数特性を示したものである;第14図は、ベッドの剛性を大きくした場合の呼吸及び脈動の検出状態を示した図である;第15図は、ベッドの剛性を小さくした場合の呼吸及び脈動の検出状態を示した図である;第16図は、ベッドを適正な剛性にした場合の呼吸及び脈動の検出状態を示した図である;第17図は、インスト回路を示した回路図である;第18図は、インスト回路による作動状態を示した図である;第19図は、無呼吸を検出するための波形を示した図である。
発明を実施するため最良の形態
以下、この発明の実施の形態について図面により説明する。
第2図(a),(b)で示されるように、ベッド、椅子等の被験者の滞在器具(この実施の形態では、ベッドのため、以下、ベッド)1の所定の位置に歪みゲージ3が配される。第2図に示される実施例では、この歪みゲージ3は、基本的に、ベッド1のフレーム2の左右側のそれぞれに配されることが望ましいが、要求される生体データによって、所定の位置、例えばベッド1の頭部側フレーム2に一つ設けても良いものである。そして、各歪みゲージ3は、ベッド1の所定の位置に設けられたコントロールボックス4内に収納された電気制御機器と配線させる。尚、5は、歪みゲージ3の温度補償用の温度検出器である。
第3図は、前記コントロールボックス4内の配される電気制御機器のブロック構成図である。前記歪みゲージ3から出力された信号は、直流増幅器10及び交流増幅器12によってその成分が強調され、AD変換器14によってデジタル信号に変換される。このデジタル信号は、CPU20に送られ、種々の処理がなされて、所定の出力信号が演算され、スイッチユニット40の指令により、表示/印刷ユニット30に表示され、通信ユニット160を介して医療センター、介護センター等のセンター170に送信される。また、CPU20において検出された生体データに異常が発見された場合には、警報ユニット150が警報を発すると同時に、通信ユニット160を介してセンター170へ通報が行くようになっている。
前記CPU20で行われる処理を具体的に説明すると、第4図で示されるようにAD変換器14で変更されたデジタル信号は、離着床用デジタルフィルタ(D/F)50によって所定の信号、直流成分と交流成分が抽出され、レベル抽出ブロック60において、特に前記直流成分が抽出され、離着床検出ブロック70において被験者の離着床が判定される。第5図で示すように、歪み変動の直流成分が所定値以上となり、且つ歪み変動の交流成分にプラス成分が発現することによって着床が検出され、反対に直流成分が通常値に戻り、且つ歪み変動の交流成分にマイナス成分が発現することによって離床が検出される。
生体データが呼吸の場合、呼吸用D/F51及び波形抽出ブロック61によって、0.05〜1.25Hzの範囲内の周波数が抽出され、第6図で示すような波形が抽出される。そして、呼吸数検出ブロック71において、抽出された波形のピーク(ボトム)間の時間を検出し、これに基づいて1分間当りの呼吸数を演算する。また、1分間当りのピーク(ボトム)の回数をカウントしても良い。これによって、求められた呼吸数及び波形は、前記CPU20の記憶回路に蓄積することもできる。
生体データが脈拍数の場合、脈拍用D/F52及び波形抽出ブロック62によって、0.5〜4.5Hzの範囲内の周波数が抽出され、第7図で示すような波形が抽出される。そして、脈拍数検出ブロック72において、抽出された波形のピーク(ボトム)間の時間を検出し、これに基づいて1分間当りの脈拍数を演算する。また、1分間当りのピーク(ボトム)の回数をカウントしても良い。これによって、求められた脈拍数及び波形は、前記CPU20の記憶回路に蓄積することもできる。
生体データが鼾の場合、鼾用D/F53及び波形抽出ブロック63によって、20〜500Hzの範囲内の周波数が抽出され、第8図で示すような波形が抽出される。そして、鼾検出ブロック73において、ある期間の持続性、周期(繰り返し期間)、包絡状(エンベロープ)のあり方などから、鼾を検出し、1分、1時間、1睡眠当りの回数をカウントし、必要に応じて、上記検出結果と共にこの波形を記憶する。
生体データが咳の場合、咳用D/F54及び波形抽出ブロック64によって、20〜500Hzの範囲内の周波数が抽出され、第9図で示すような波形が抽出される。そして、咳検出ブロック74において、ある期間の持続性、周期(繰り返し期間)、包絡状(エンベロープ)のあり方などから、咳を検出し、1分、1時間、1睡眠当りの回数をカウントし、必要に応じて、上記検出結果と共にこの波形を記憶する。
生体データが体動の場合、体動用D/F55及び波形抽出ブロック65によって、第10図で示すような波形が抽出される。これによって、体動検出ブロック75では、直流成分の変動が少なく、交流成分の変動が大きいことから、被験者の体動が検出される。
また、生体データが寝返りの場合、寝返り用D/F56及び波形抽出ブロック66によって第11図で示すような波形が抽出される。これによって、寝返り検出ブロック76では、直流成分の変動が大きく、交流成分の変動も大きいことから、被験者の寝返りが検出される。
以上によって検出された生体データは、異常判定ブロック80に送られて、例えば予め設定された所定の閾値と比較され、その閾値が上限である場合にはその閾値を超えた時、若しくはその閾値が加減である場合にはその閾値より低いときに、警報ユニット150を作動させると共に、例えば、携帯電話、PHS、電話回線、無線等の通信手段を具備する通信ユニット160を作動させてセンター170へ異常信号と共に、検出された生体データを送信するものである。
また、前記スイッチユニット40の選択により、現在の生体データ又は過去の生体データを表示/印刷ユニット30を介してディスプレー表示又は印刷表示を行うことができるものである。
さらに、上記歪みゲージ3(3a,3b)がベッド1の両側に配置される場合、一方側に配された歪みゲージ3aの歪み度と、他方側に配された歪みゲージ3bの歪み度とを比較し、その相対的な変動に基づいて寝返りを検出することもできるものである。
第12図(a),(b)に示すベッド1は、所定の剛性を有する床板6の底面に歪みゲージ3を配した実施例である。この実施例において、第13図に示すものは、ベッド1の床板6の剛性と周波数特性を示したものである。この図から明らかなように、床板6の剛性をあげた場合の特性SHでは、周波数に対して振幅が小さいため、第14図で示すように、呼吸(0.05〜1.25Hz)、脈動(1.5〜12.5Hz)、鼾(40〜80Hz)、咳(1〜80Hz)、体動(0.05〜80Hz)などの交流成分信号が検出し難い状態となる。
また、第13図で示すように、床板6の剛性を下げた場合の特性SLでは、周波数に対して振幅が大きくなるため、第15図で示すように、呼吸信号は良好に検出できるものの脈動信号等の微弱な信号の検出が不可能となる。このため、ベッド1自体には、検出が適切である剛性が存在する。
剛性が適正であるベッド1では、第13図のSAで示すように周波数に対して適正な振幅が得られるので、第16図で示すように脈動波形及び呼吸波形を含む信号が得られるものである。
第17図で示すインスト回路は、歪みゲージ3からの微弱な信号をAC回路を用いて増幅する場合に、体動等の大きな信号入力があると、増幅アンプが飽和したり、後段処理でAD変換器の入力範囲を超えてしまい波形が検出できなくなるという不具合が生じる。この時間は、AC結合の時定数で決定される。例えば、呼吸波形を認識する場合には、時定数τ=3.2秒(fc=0.05Hz)程度であり、アンプ利得を100倍とした場合、過大入力のADC入力が飽和している時間は、320秒となる。この時間以上は波形として認識できなくなる。
このため、所定の条件の時に時定数τを短くするインスト回路を設ける。
第16図で示すインスト回路において、通常スイッチU2はオフ状態であり、INから入力される信号は、C1及びR1で決定される時定数τ1(=C1×R1)にてオペアンプU1に入力され、増幅されたOUT(ADC)から出力される。尚、前記オペアンプU1での非反転増幅の場合、アンプ利得(A)は、1+R4/R3で得られる。
過大入力が入ってオペアンプU1が飽和し、ADC値がオーバーした場合、スイッチU2がCPUによって切り替えられ、時定数τ2(=C1×(R1R2)/(R1+R2))は小さくなる。尚、R2<<R1である。さらに、この場合、V1は、ADCのリファレンス電圧(Vref)の1/2とする。
これによって、第18図で示すように、過大入力が入った場合(0)の段階で、スイッチU2をオンにし、AD変換入力がVref/2になったらスイッチU2をオフすることにより、非常に短い時間で波形認識を可能にするものである。尚、第18図において、実線はインスト回路なしの場合で、AD変換入力が時定数によって設定される所定時間t2まで(この実施例では、320秒)飽和していることを示している。尚、破線で示すインスト回路有りの場合、例えば、C1=1μF、R1=3.2MΩ、R2=1KΩとした場合、時定数τ2は、0.001秒となり、第17図で示す検出可能時間t1までの時間は、0.63秒である。
以上のように、インスト回路を設けることによって、検出不能時間を短くすることができるため、適切な生体データの検出が可能となるものである。
また、第19図は、睡眠時無呼吸を判定する方法を示したものである。第19図において、S1は足部近傍に配置された歪みセンサ3からの信号を示し、S2は頭部近傍に配置された歪みセンサ3からの信号を示す。通常、正常な呼吸の場合、Bw1及びBw2で示しように両者の位相は略同一である。
ベッド1上に滞在する被験者が閉鎖性無呼吸を引き起こした場合、第19図に示すようにBw1’とBw2’の間に位相ずれが生じる。このため、上下波形に位相ずれがある場合には、閉鎖性無呼吸と判定することができる。また、呼吸波形信号が消滅した場合には、中枢性無呼吸と判定することができる。さらに、閉鎖性無呼吸と中枢性無呼吸の両者が検出された場合には、混合性無呼吸と判定することができるものである。
Claims (16)
- 被験者が滞在する滞在器具を構成する部品の歪みを測定する歪み測定手段と、
該歪み測定手段によって測定された歪みの変動量を検出する歪み変動検出手段と、
該歪み変動検出手段によって検出された歪みの変動量を検出する変動量検出手段と、
該変動量検出手段によって検出された変動量から、被験者の生体データを検出する生体データ検出手段とを少なくとも具備する生体データ検出装置。 - 前記生体データ検出手段よって検出された生体データを判定し、異常の判定された場合に、警報手段を駆動させる生体データ判定手段を具備することを特徴とする請求の範囲第1項記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データ判定手段によって判定された生体データを、医療センター、介護センター等に送信する通信手段を具備することを特徴とする請求の範囲第2項記載の生体データ検出装置。
- 前記歪み変動検出手段は、前記歪み測定手段によって測定された歪みの直流成分と、交流成分とを抽出することを特徴とする請求の範囲第1項、第2項又は第3項記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の離着床であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分が、不在時を基準値として、所定値以上増加した場合に、被験者の着床を検出することを特徴とする請求の範囲第4項記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の呼吸数であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第1の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から呼吸数を検出することを特徴とする請求の範囲第4項又は第5項記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の脈拍数であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第2の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から脈拍数を検出することを特徴とする請求の範囲第4項、第5項又は第6項記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の鼾であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第3の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から鼾を検出することを特徴とする請求の範囲第4項〜第7項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の咳であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの交流成分から、第3の周波数範囲の波形を抽出し、この波形から咳を検出することを特徴とする請求の範囲第4項〜第8項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記第2の周波数範囲は、第1の周波数範囲よりも高く、第3の周波数範囲は、前記第2の周波数範囲よりも高いことを特徴とする請求の範囲第6項〜第9項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の体動であり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分及び歪みの交流成分から、被験者の体動を検出する請求の範囲第4項〜第10項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の寝返りであり、前記生体データ検出手段は、前記歪み変動検出手段によって検出された歪みの直流成分及び歪みの交流成分から、被験者の寝返りを検出する請求の範囲第4項〜第11項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記歪み測定手段は、前記滞在器具を構成する部品の少なくとも2箇所の歪みを検出し、前記生体データ検出手段は、それぞれの歪みの差から、被験者の重心の変動を検出することを特徴とする請求の範囲第2項〜第12項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記生体データは、被験者の無呼吸であり、前記生体データ検出手段は、少なくとも2カ所の歪みの位相のずれから、被験者の無呼吸を検出することを特徴とする請求の範囲第2項〜第13項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記滞在器具はベッドであり、構成する部品がフレームであることを特徴とする請求の範囲第1項〜第14項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
- 前記滞在器具はベッドであり、構成する部品が所定の剛性を有する。床板であることを特徴とする請求の範囲第1項〜第14項のいずれか一つに記載の生体データ検出装置。
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