WO2016190348A1 - 監視装置 - Google Patents

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WO2016190348A1
WO2016190348A1 PCT/JP2016/065430 JP2016065430W WO2016190348A1 WO 2016190348 A1 WO2016190348 A1 WO 2016190348A1 JP 2016065430 W JP2016065430 W JP 2016065430W WO 2016190348 A1 WO2016190348 A1 WO 2016190348A1
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subject
biological signal
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determination
bed
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Inventor
将積　直樹
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コニカミノルタ株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/04—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using a single signalling line, e.g. in a closed loop

Definitions

  • the present invention relates to a monitoring device for detecting abnormalities in the health status of residents living in nursing care facilities.
  • monitoring devices have been proposed for detecting abnormalities in the health status of residents living in nursing homes and hospitals.
  • residents spending in nursing homes, hospitals, etc. may be prone to abnormalities such as falling indoors, falling from bed, breathing and heartbeat.
  • caregivers and nurses who support their lives in the facility, but there are relatively few people and they cannot always attend.
  • the image processing apparatus described in Patent Literature 1 includes an imaging camera for capturing an image of a room and an image processing unit for an image captured by the imaging camera.
  • This image processing apparatus presets a floor area and a bed area in an indoor image taken by an imaging camera, detects a human body movement between the floor area and the bed area, and enters the subject's bed. Determine the floor and getting out of bed. Thereby, it is possible to accurately determine whether the subject enters or leaves the bed.
  • the safety monitoring device described in Patent Document 2 acquires biological information related to body movement and breathing of a subject from reflected waves of radio waves radiated toward the subject, and the safety of the subject from the biological information. Is monitoring.
  • This safety monitoring device uses a Doppler sensor that detects and outputs a deviation between a radiated wave using a microwave and a reflected wave thereof to acquire biological information of the subject. This makes it possible to correctly detect the body movement and breathing of the subject.
  • Patent Document 1 there is a possibility that the apparatus reacts to disturbances such as a curtain swaying around the bed and a shadow caused by light inserted from a window. Thereby, there existed a subject that a misjudgment might arise in a subject's entering the bed and leaving the bed. Moreover, in the prior art described in Patent Document 2, no consideration is given to entering and leaving the subject's bed. Accordingly, there has been a problem that there is a possibility of falsely reporting that the subject is abnormal when the biological information cannot be acquired when the subject is getting out of bed.
  • the present invention has been made in view of the above points, and is capable of accurately grasping the presence and biological information of a subject and preferably detecting abnormalities in the health state of the subject.
  • An object is to provide an apparatus.
  • a monitoring apparatus of the present invention includes a moving object detection unit for detecting a motion of a subject, a biological signal detection unit for detecting a biological signal of the subject, and the moving object detection.
  • a behavior determination unit for determining the presence or absence of a subject in a predetermined area based on information obtained from the unit, and a biological signal for determining the presence or absence of a biological signal of the subject based on information obtained from the biological signal detection unit
  • the present invention for example, it is determined whether or not the subject exists in the bed of the living room of the facility based on the information on both the body movement and the biological signal of the subject. It is possible to suppress the influence of disturbance such as curtains. Furthermore, it is possible to clearly grasp the subject's entering and leaving the bed. And it becomes possible to find abnormality of the health condition of a subject suitably.
  • FIG. 10 is a result image of moving object detection of the monitoring apparatus corresponding to the state transition of FIG.
  • FIG. 9 is an output of the biological signal detection unit.
  • a subject leaves the bed and shows the state which the curtain at the time of a bed moved.
  • FIG. 12 is a result image of moving object detection of the monitoring device corresponding to the state transition of FIG. 11 and an output of the biological signal detection unit.
  • a subject enters the bed and shows the state which the curtain at the time of a bed moved.
  • FIG. 14 is a result image of moving object detection by the monitoring apparatus corresponding to the state transition of FIG. 13 and an output of the biological signal detection unit.
  • FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an application example of a monitoring apparatus.
  • the monitoring device 1 is installed in a nursing facility as shown in FIG.
  • the care facility includes, for example, a staff station 100, a living room 110, and a wired LAN (Local Area Network) 300.
  • a staff station 100 for example, a staff station 100, a living room 110, and a wired LAN (Local Area Network) 300.
  • LAN Local Area Network
  • the room 110 shown in FIG. 1 is two rooms, you may provide many more rooms.
  • the staff station 100 is a so-called stuffing station for caregivers who support the lives of the cared people who spend at the care facilities.
  • a bed 111 used by a care recipient is installed in the living room 110.
  • one bed 111 is installed in the living room 110 shown in FIG. 1, when two or more care recipients move into the living room 110, a plurality of beds 111 corresponding to each of the care receivers are installed. Is done.
  • the wired LAN 300 is installed for communication between the staff station 100 and the living room 110.
  • a wireless LAN may be installed instead of the wired LAN 300.
  • a server apparatus 101 connected to the wired LAN 300 so as to be communicable is installed.
  • the server device 101 receives various signals from the monitoring device 1 and performs signal processing thereof, and notifies the caregiver and nurse of the facility of the health status of the care recipient.
  • the server apparatus 101 includes a display unit 102 as an example of a notification unit.
  • FIG. 2 is a block diagram of the monitoring device 1.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating an image of the moving object detection unit of the monitoring device 1 and a state transition of the subject.
  • 4 and 5 are graphs showing the output of the biological signal (AD output value and power spectrum) by the biological signal detection unit of the monitoring device 1.
  • 6 and 7 are graphs showing noise signal output (AD output value and power spectrum) by the biological signal detection unit of the monitoring device 1.
  • the monitoring device 1 includes a moving object detection unit 11, a video signal processing unit 12, a biological signal detection unit 21, a sensor signal processing unit 22, a comprehensive determination unit 31, a control unit 32, and time measurement for measuring various times.
  • the unit 33 is provided.
  • the video signal processing unit 12 processes the video signal received from the moving object detection unit 11 and detects the state of the subject entering the floor or leaving the floor from the video.
  • the video signal processing unit 12 includes an image processing unit 13 and a behavior determination unit 14.
  • the biometric signal is not discriminated and only the video is discriminated, there is a risk that the bed C curtain C moves and enters the bed area 15a, so that it is judged that the user is in the floor, and there is no biosignal thereafter. It is highly possible that the subject P is erroneously notified that the subject P is in an abnormal state. However, in the present embodiment, it is possible to prevent the occurrence of false alarms by the above processing.
  • 13 and 14 show a state in which the curtain C on the bed moves while the subject P is in the bed 111, and the subject P is in the middle of getting out of the bed only in the image.
  • An example is easily misreported.
  • the action determination unit 14 determines the movement of the curtain C as the moving body M.
  • the comprehensive determination unit 31 determines that the moving object M is in the “middle bed leaving state”.
  • “A state in the middle of getting out of bed” means an intermediate state in which the subject leaves the bed area 15a to the boundary area 15b.
  • the sensor signal processing unit 42 moves to the bed area 15a based on the sensor signal.
  • the entry of M is determined, and the overall determination unit 31 determines that the moving object M is in the “in-bed-in state”.
  • the video signal processing unit 12 determines the entry of the moving object M into the bed area 15a based on the video of the camera, and the comprehensive determination unit 31 changes the state of the subject P (moving object M) from “in-bed-in state”. Change to "bed in state”.
  • the biological signal detection unit 21 is installed in the vicinity of the bed 111 independently from the main body of the monitoring device 1 as shown in FIG.
  • wireless communication is used for communication between the main body of the monitoring device 1 and the biological signal detection unit 21.
  • the moving object detection unit 11 includes a camera that can capture an image of the bed area 15a.
  • the biological signal detection unit 21 is composed of a Doppler sensor that emits and receives microwaves.
  • the camera constituting the moving body detection unit 11 shown in the above embodiment can employ any method as long as it can capture the movement of the subject's body, such as an optical imaging device, an infrared ray, and the like.
  • an optical imaging device such as an infrared ray, and the like.
  • a two-dimensional imaging device, a three-dimensional imaging device, or the like can be selected.
  • the present invention can be used in a monitoring device for detecting an abnormality or the like of the health condition of a person spending at a care facility.

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Abstract

監視装置（１）は被検者（Ｐ）の動きを検出するための動体検出部（１１）と、被検者（Ｐ）の生体信号を検出するための生体信号検出部（２１）と、動体検出部（１１）から得た情報に基づき予め定めたベッドエリア（１５ａ）における被検者（Ｐ）の有無を判別する行動判別部（１４）と、生体信号検出部（２１）から得た情報に基づき被検者（Ｐ）の生体信号の有無を判別する生体信号判別部（２５）と、を備える。監視装置（１）は行動判別部（１４）による判別と、生体信号判別部（２５）による判別との双方の情報に基づきベッドエリア（１５ａ）における被検者（Ｐ）の有無を確定する。

Description

監視装置
　本発明は、介護施設等で過ごす入居者の健康状態の異常等を見つけるための監視装置に関する。
　近年、介護施設や病院等で過ごす入居者の健康状態の異常等を検出するための監視装置が提案されている。介護施設や病院等で過ごす入居者は室内における転倒やベッドからの転落、呼吸や心拍などの異常を起こし易い場合がある。施設には彼らの生活をサポートする介護者、看護者が従事しているが、相対的に人数が少なく、常時付き添うことはできない。このような課題を解決すべく監視装置が提案され、それに係る従来技術の一例が特許文献１及び２に開示されている。
　特許文献１に記載された画像処理装置は室内を撮影するための撮像カメラと、撮像カメラによって撮影された画像の画像処理部とを備える。この画像処理装置は撮像カメラによって撮影された室内の画像において床面領域及びベッド領域を予め設定し、床面領域とベッド領域との間の人体移動を検知して被検者のベッドへの入床、離床を判断する。これにより、被検者のベッドへの入床、離床を正確に判断することができる。
　特許文献２に記載された安否監視装置は被検者に向けて放射した電波の反射波から被検者の体動と呼吸とに係る生体情報を取得し、その生体情報から被検者の安否を監視している。この安否監視装置は被検者の生体情報の取得にはマイクロ波を用いた放射波とその反射波とのずれを検出して出力するドップラーセンサを利用する。これにより、被検者の体動と呼吸とを正しく検出することが可能になる。
特開２００２－２３０５３３号公報 特開２０１２－７５８６１号公報
　しかしながら、特許文献１に記載された従来技術では例えばベッドの周囲で揺れるカーテン等や、窓から差し込む光で生じる影などの外乱に装置が反応する虞がある。これにより、被検者のベッドへの入床、離床に誤判定が生じる可能性があるといった課題があった。また、特許文献２に記載された従来技術では被検者のベッドへの入床、離床に対して配慮がなされていない。これにより、被検者がベッドから離床しているときに生体情報が取得できない場合に、被検者に異常があると誤報する可能性があるといった課題があった。
　本発明は、上記の点に鑑みなされたものであり、被検者の存在や生体情報を正確に把握することができ、被検者の健康状態の異常等を好適に見つけることが可能な監視装置を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するため、本発明の監視装置は、被検者の動きを検出するための動体検出部と、被検者の生体信号を検出するための生体信号検出部と、前記動体検出部から得た情報に基づき予め定めた所定領域における被検者の有無を判別する行動判別部と、前記生体信号検出部から得た情報に基づき被検者の生体信号の有無を判別する生体信号判別部と、を備え、前記行動判別部による判別と、前記生体信号判別部による判別との双方の情報に基づき前記所定領域における被検者の有無を確定することを特徴としている。
　この構成によると、例えば施設の居室のベッドに被検者が存在するか否かの判断が被検者の体の動きと生体信号との双方の情報に基づいてなされる。被検者の体の動きと生体信号とのいずれか一方の情報に基づいて被検者の有無を判断する場合と比較して精度が向上する。
　本発明によると、被検者の体の動きと生体信号との双方の情報に基づいて、例えば施設の居室のベッドに被検者が存在するか否かを判断するので、ベッドの周囲で揺れるカーテン等の外乱の影響を受けることを抑制することができる。さらに、ベッドに対する被検者の入床、離床を明確に把握することができる。そして、被検者の健康状態の異常等を好適に見つけることが可能になる。
本発明の第１実施形態に係る監視装置の適用例を示す構成図である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置のブロック図である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の動体検出部の画像及び被検者の状態遷移を示す説明図である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の生体信号検出部による生体信号の出力（ＡＤ出力値）を示すグラフである。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の生体信号検出部による生体信号の出力（パワースペクトル）を示すグラフである。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の生体信号検出部によるノイズ信号の出力（ＡＤ出力値）を示すグラフである。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の生体信号検出部によるノイズ信号の出力（パワースペクトル）を示すグラフである。 本発明の第１実施形態に係る監視装置で用いられる被検者の状態遷移図である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の動体検出部の画像であって、被検者がベッドに入床する状態遷移を示すものである。 図９の状態遷移に対応する監視装置の動体検出の結果画像及び生体信号検出部の出力である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の動体検出部の画像であって、被検者がベッドから離床してベッド際のカーテンが動いた状態を示すものである。 図１１の状態遷移に対応する監視装置の動体検出の結果画像及び生体信号検出部の出力である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置の動体検出部の画像であって、被検者がベッドに入床してベッド際のカーテンが動いた状態を示すものである。 図１３の状態遷移に対応する監視装置の動体検出の結果画像及び生体信号検出部の出力である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置による入床状態にある被検者の生体信号の判別手法を示す説明図である。 本発明の第１実施形態に係る監視装置による入床状態に移行する被検者の生体信号の判別手法を示す説明図である。 本発明の第２実施形態に係る監視装置のブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る監視装置による被検者の生体信号及び体動の判別手法を示す説明図である。 本発明の第４実施形態に係る監視装置の適用例を示す構成図である。
　以下、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１実施形態＞
　最初に、本発明の第１実施形態に係る監視装置について、図１を用いてその概略構成を説明する。図１は監視装置の適用例を示す構成図である。
　監視装置１は、例えば図１に示すような介護施設に設置される。介護施設は例えばスタッフステーション１００、居室１１０及び有線ＬＡＮ（Local　Area　Network）３００を備える。なお、図１に示した居室１１０は２室であるが、さらに多くの居室を備えていても良い。
　スタッフステーション１００は介護施設で過ごす被介護者の生活をサポートする介護者の所謂詰め所である。
　居室１１０には被介護者が使用するベッド１１１が設置される。なお、図１に示した居室１１０には各々ベッド１１１が１台設置されているが、居室１１０に被介護者が二人以上入居する場合、被介護者各々に対応する複数のベッド１１１が設置される。
　有線ＬＡＮ３００はスタッフステーション１００と居室１１０との間の通信のために設置されている。なお有線ＬＡＮ３００に代えて無線ＬＡＮが設置されている場合もある。
　スタッフステーション１００には有線ＬＡＮ３００に通信可能に接続されたサーバ装置１０１が設置される。サーバ装置１０１は監視装置１から各種信号を受信してその信号処理を行い、施設の介護者、看護者に被介護者の健康状態等を報知する。サーバ装置１０１は報知部の例として表示部１０２を備える。
　表示部１０２は例えばディスプレイなどといったコンピュータで使用される表示装置から成る。表示部１０２は監視装置１から受信した居室１１０の室内画像や被介護者の生体情報などを表示する。なお、表示部１０２は介護者が所有してサーバ装置１０１にリンクする携帯端末等の表示装置であっても良い。
　監視装置１は各居室１１０のベッド１１１に対応付けて各居室１１０の天井部１１０ａに設置され、有線ＬＡＮ３００に通信可能に接続される。なお、居室１１０に被介護者（被検者Ｐ）が二人以上入居して各々に対応する複数のベッド１１１が設置される場合、被介護者（被検者Ｐ）各々に個別に対応する複数の監視装置１が設置される。
　続いて、監視装置１の詳細な構成を、図２～図７を用いて説明する。図２は監視装置１のブロック図である。図３は監視装置１の動体検出部の画像及び被検者の状態遷移を示す説明図である。図４及び図５は監視装置１の生体信号検出部による生体信号の出力（ＡＤ出力値及びパワースペクトル）を示すグラフである。図６及び図７は監視装置１の生体信号検出部によるノイズ信号の出力（ＡＤ出力値及びパワースペクトル）を示すグラフである。
　監視装置１は、図２に示すように動体検出部１１、映像信号処理部１２、生体信号検出部２１、センサ信号処理部２２、総合判定部３１、制御部３２及び各種の時間を計測する計時部３３を備える。
　動体検出部１１は映像により被検者の動き、状態を検出するためのカメラから成る。動体検出部１１は各居室１１０のベッド１１１に向けて設置され、被検者のベッド１１１への入床や離床、転倒などの状態を映像として撮像する。動体検出部１１は真っ暗な環境でも被検者の状態が撮像できるようにＩＲカットフィルタが取り除かれ、近赤外線光の投光部（不図示）を備える。また、動体検出部１１のカメラは広角レンズを備えることにより居室全体を撮像することが可能である。
　映像信号処理部１２は動体検出部１１から受信した映像信号を処理し、映像から被検者の入床や離床などの状態を検出する。映像信号処理部１２は画像処理部１３及び行動判別部１４を備える。
　画像処理部１３は動体検出部１１が撮像した画像から動きが見られる領域を検出する画像処理を実行する。画像処理による動体検出の手法としては背景差分法をはじめ、時間差分法、テンプレートマッチング法、オプティカルフロー法等の手法を適用することができる。
　行動判別部１４は画像処理部１３によって画像処理が行われて検出された動体の動きを判別する。図３は動体検出部１１が撮像した画像領域１１ａの全体を示すものであり、所定領域としてのベッドエリア１５ａと、その他の領域である境界エリア１５ｂ及びベッド外エリア１５ｃが予め定められている。なお、所定領域としてのベッドエリア１５ａは誰もいないときに撮像した居室１１０の画像を使用して設定される。ベッドエリア１５ａ、境界エリア１５ｂ及びベッド外エリア１５ｃに対して例えば図３に矢印で示すように移動する被検者Ｐに関して、行動判別部１４は画像処理部１３を介して動体検出部１１から得た情報に基づきベッドエリア１５ａにおける被検者Ｐの有無を判別する。なお、ベッドエリア１５ａとベッド外エリア１５ｃとの間の境界エリア１５ｂは広さを有する領域でなくても良く、線であっても良い。
　生体信号検出部２１は電波を放射及び受信して被検者の生体信号を個別に検出するためのマイクロ波ドップラーセンサから成る。生体信号検出部２１は不図示の放射部及び受信部を備え、例えば２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を各居室１１０のベッド１１１に向けて放射し、被検者で反射したドップラーシフトした反射波を受信する。生体信号検出部２１はその反射波から被検者の呼吸状態や心拍数を検出する。
　図４及び図５は生体信号検出部２１によって検出された生体信号の一例を示す。一方、図６及び図７は生体信号検出部２１によって検出されたノイズ信号の一例を示す。図４及び図６は横軸を時間とし、縦軸をＡＤ出力値としたときの生体信号検出部２１の出力信号波形を示す。図５及び図７は横軸をドップラー周波数とし、縦軸をフーリエ変換後のパワースペクトルとしたときの生体信号検出部２１の出力信号波形を示す。
　生体信号とは、呼吸に同期した体表の動きに応じてドップラーセンサで検出される信号のことを言う。正常な人の呼吸は一般的に１５～２５回／分程度であり、センサ出力を周波数解析すると０．３Ｈｚ程度に強いピークが現れる。一方、ドップラーセンサのノイズ信号はパワーが弱く、変化も少ないため、明確なピークが現れない。これらの波形を比較すると明らかに異なる特性が現れているので、生体信号検出部２１を用いて被検者の生体信号を検出することが可能になる。
　センサ信号処理部２２は生体信号検出部２１から受信したセンサ信号を処理し、信号データから被検者の存在や異常などの状態を検出する。センサ信号処理部２２は信号切り出し部２３、周波数解析部２４及び生体信号判別部２５を備える。
　信号切り出し部２３は生体信号検出部２１から時系列で連続して受信するデジタルデータを所定の比較的短い時間分だけ切り出す。データの切り出し手法としては例えばＳＴＦＴ（Short　Time　Fourier　Transform）法を利用することができる。０．３Ｈｚ程度の呼吸の有無を見る場合、切り出しの周期を１０秒から１分の間に設定することが、周波数分解能と時間分解能との両立の観点から望ましい。周波数解析は無限長の繰り返し信号を想定しており、そのために窓関数にてデータ区間の端を滑らかにする処理を行うことが一般的である。また、切り出しのデータ区間をオーバーラップさせることにより、時間分解能を向上させることが可能である。オーバーラップはデータ区間の１／２～１／４の間であることが望ましい。切り出しの間隔は一定であることが一般的であるが、切り出しを行うたびに変更しても構わない。
　周波数解析部２４は信号切り出し部２３が切り出した信号データに対して周波数解析に係る演算を実施する。周波数解析部２４の演算はＦＦＴ（Fast　Fourier　Transform）法を利用することができる。また、ＤＦＴ（Discrete　Fourier　Transform）法や、ＤＣＴ（Discrete　Cosine　Transform）法、ウェーブレット変換を用いても良い。
　生体信号判別部２５は周波数解析部２４が周波数解析処理を実施した信号データに対して生体信号の有無をピーク値により判別する。生体信号判別部２５はＦＦＴ後のパワースペクトルのうち、呼吸周波数が正常範囲である０．２～０．５Ｈｚ以内で最もパワーが強いピーク値を見つけ、あらかじめ設定した閾値（図５における破線の位置の値）より大きいかどうかを比較する。そのピーク値が閾値よりも大きかった場合、生体信号判別部２５は生体信号があると判別する。それ以外の場合、生体信号判別部２５は生体信号がないと判別する。例えば、何も動いているものがない場合、閾値以下のパワーとなるために呼吸なしと判別される。また、人以外の動き、例えば扇風機のみが回り続けている場合はもっと高い周波数にパワースペクトルが分布する。これにより、ピーク値が呼吸周波数の正常範囲ではなくなるため、上記呼吸の正常範囲である０．２～０．５Ｈｚに閾値以上のピークが現れなくなって生体信号なしと判別される。このように、生体信号判別部２５は呼吸周波数が正常範囲である０．２～０．５Ｈｚ以内で最もパワーが強いピーク値が予め設定した閾値より大きいか否かによって生体信号の有無を判別する。
　総合判定部３１は映像信号処理部１２及びセンサ信号処理部２２から各々の判別結果を受信し、総合的に判断して被検者の状態を確定するとともに、その被検者の状態を保持する。さらに、総合判定部３１は被検者の状態に関してサーバ装置１０１に対して送信すべき各種信号を生成する。
　制御部３２は不図示の演算部や記憶部、その他の電子部品で構成され、記憶部等に予め記憶、入力されたプログラム、データに基づき、動体検出部１１及び生体信号検出部２１から情報を得るとともにそれらや映像信号処理部１２、センサ信号処理部２２及び総合判定部３１を含む構成要素の動作を制御して被検者の状態の検出に係る画像処理や信号処理を実現する。さらに、制御部３２はサーバ装置１０１と情報の授受を行う。
　続いて、監視装置１による被検者の有無に係る状態の確定手法について、図８～図１４を用いて説明する。図８は監視装置１で用いられる被検者の状態遷移図である。図９並びに図１０は被検者がベッドに入床する状態遷移を示す動体検出部１１の画像並びに動体検出の結果画像及び生体信号検出部２１の出力である。図１１並びに図１２は被検者がベッドから離床してベッド際のカーテンが動いた状態を示す動体検出部１１の画像並びに動体検出の結果画像及び生体信号検出部２１の出力である。図１３並びに図１４は被検者がベッドに入床してベッド際のカーテンが動いた状態を示す動体検出部１１の画像並びに動体検出の結果画像及び生体信号検出部２１の出力である。
　図８に示す被検者の状態遷移に関して、離床状態にある被検者Ｐが境界エリア１５ｂ（図３参照）に進入すると（図９の上側参照）、行動判別部１４が動体Ｍとして被検者Ｐの動きと布団１１２の動きを判別する（図１０の左上側参照）。その後、被検者Ｐがベッド１１１に入ると、行動判別部１４がベッドエリア１５ａへの動体Ｍの進入を判別し、総合判定部３１はその動体Ｍが「入床途中状態」にあることを確定する。「入床途中状態」は境界エリア１５ｂからベッドエリア１５ａに被検者が進入する中間状態を意味する。
　行動判別部１４が「入床途中状態」と確定した被検者Ｐが就寝すると（図９の下側参照）、動きが少なくなり、行動判別部１４は動体Ｍとして検出しなくなる（図１０の左下側参照）。
　ここで、生体信号判別部２５の判別に関して、被検者Ｐのベッドエリア１５ａへの移動の途中では、被検者Ｐの体の各部が様々な動きをしていることに反応して変化がランダムで振幅の大きな信号が検出される（図１０の右上側参照）。この場合、所定の周波数帯域（例えば０．２～０．５Ｈｚ）において特定のピークが現れないため、生体信号判別部２５は生体信号なしと判別する。
　被検者Ｐがベッド１１１に入って就寝すると、安静呼吸による比較的安定した周期的な体動に反応して、生体信号判別部２５は生体信号ありと判別する。この生体信号ありの判別結果をセンサ信号処理部２２から受信し、総合判定部３１は被検者Ｐ（動体Ｍ）の状態を「入床途中状態」から「入床状態」に変更する。「入床状態」は被検者Ｐが安静に就寝中であることを意味する。
　「入床状態」において、生体信号判別部２５が生体信号の消失を判別すると、総合判定部３１は被検者Ｐが異常状態にあることを確定し、サーバ装置１０１に対して送信すべき報知信号を生成する。この報知信号はサーバ装置１０１に送信され、表示部１０２等を用いて異常が報知される。
　図１１及び図１２は、被検者Ｐがベッド１１１から離床しているときにベッド際のカーテンＣが動いた状態であって、映像のみの判別では被検者Ｐが入床したと誤認識し易い一例を示している。ベッド際のカーテンＣが動いてベッドエリア１５ａに進入した場合（図１１の下側参照）、行動判別部１４が動体ＭとしてのカーテンＣの動きを判別し（図１２の左下側参照）、総合判定部３１はその動体Ｍが「入床途中状態」にあることを確定する。
　しかしながら、センサ信号処理部２２が生体信号を検出しないので（図１２の右下側参照）、「入床途中状態」が維持されて「入床状態」には遷移しない。その後、「入床途中状態」で予め定めた所定時間の経過後に生体信号が検出できない場合、総合判定部３１は動体Ｍに係る状態を「離床状態」へと遷移させる。
　もし仮に生体信号の判別を実施せず、映像のみで判別した場合、ベッド際のカーテンＣが動いてベッドエリア１５ａに進入すると入床状態であると判断する虞があり、その後に生体信号がないことを検出して、被検者Ｐが異常状態にあると誤報する可能性が高い。しかしながら、本実施形態では上記処理により、誤報の発生を防止することが可能である。
　図１３及び図１４は、被検者Ｐがベッド１１１に入床しているときにベッド際のカーテンＣが動いた状態であって、映像のみの判別では被検者Ｐが離床途中であると誤報し易い一例を示している。被検者Ｐが安静に就寝中にベッド際のカーテンＣが動いてベッドエリア１５ａに進入した場合（図１３の下側参照）、行動判別部１４が動体ＭとしてのカーテンＣの動きを判別し（図１４の左下側参照）、総合判定部３１はその動体Ｍが「離床途中状態」にあることを確定する。「離床途中状態」はベッドエリア１５ａから境界エリア１５ｂに被検者が退出する中間状態を意味する。
　しかしながら、センサ信号処理部２２が生体信号を検出し続けているので（図１４の右下側参照）、離床へと続く動きではないものとして、総合判定部３１は「離床途中状態」から「入床状態」に戻す。
　もし仮に生体信号の判別を実施せず、映像のみで判別した場合、ベッド際のカーテンＣが動いてベッドエリア１５ａに進入すると、被検者Ｐが離床途中状態であると判断する虞があり、その後に誤報する可能性が高い。しかしながら、本実施形態では上記処理により誤報の発生を防止することが可能である。なお、就寝中に被検者Ｐの手足のみが境界エリア１５ｂに進入した場合も同様の処理が行われる。
　このようにして、ベッド１１１に被検者Ｐが存在するか否かの判断が被検者Ｐの体の動きと生体信号との双方の情報に基づいてなされる。被検者Ｐの体の動きと生体信号とのいずれか一方の情報に基づいて被検者Ｐの有無を判断する場合と比較して精度が向上する。したがって、被検者Ｐの存在や生体情報を正確に把握することができ、被検者Ｐの健康状態の異常等を好適に見つけることが可能になる。
　続いて、監視装置１による被検者の生体信号の判別手法の詳細について、図１５及び図１６を用いて説明する。図１５は監視装置１による入床状態にある被検者の生体信号の判別手法を示す説明図であり、図１６は監視装置１による入床状態に移行する被検者の生体信号の判別手法を示す説明図である。
　生体信号が消失する異常は、例えば被検者が就寝中に呼吸停止し、体の動きが見られなくなった場合を意味する。被検者の体の動きがない状態の検出を予め定めた所定の判別期間（例えば１０分間）で行うこととした場合、過去１０分間における生体信号の有無の判別結果を総合的に判定する必要がある。
　なお、判定結果が確定するまでにはタイムラグが生じる。このタイムラグにより、生体信号の有無の判別結果を行動判別部１４による映像を用いた入床判別とそのまま連動させた場合に不具合が生じる虞がある。そこで、この課題に対して、本実施形態では以下に示す被検者の生体信号の判別手法で対応する。
　センサ信号処理部２２は生体信号判別部２５で生体信号の有無を判別するために、前述のように生体信号検出部２１から受信したセンサ信号を信号切り出し部２３で切り出して周波数解析部２４で周波数解析を実施する。センサ信号処理部２２はこの一連の処理を１／４ずつ順次オーバーラップさせて実行する。
　図１５は入床状態にある被検者の体の動きが停止する状態について示している。例えば図１５に示すように、センサ信号処理部２２はセンサ信号から１６秒分の信号を切り出し、４秒ごとに周波数解析を実行して生体信号を得る。そして、センサ信号処理部２２は４秒ごとに得られる生体信号に対して、予め定めた所定の判別期間（例えば１０分間）における生体信号ありの期間の割合を算出する。これにより、短時間における判別ミスの影響を受け難くすることができる。生体信号ありの期間の割合が低減して例えば５０％に達した場合、生体信号判別部２５が生体信号の消失を判別し、総合判定部３１は被検者Ｐが異常状態にあることを確定して報知信号を生成する。
　図１６は被検者Ｐがベッドに入床する前後の状態について示している。図１６によると、入床する前の生体信号がない状態（例えば１０分に設定された判別期間）では異常に係る報知信号の生成がオンになっているが、報知許可信号の生成がオフになっていることが分かる。すなわち、この段階では報知信号がサーバ装置１０１に送信されない。このように生体信号がない状態では、報知信号をオンにして、いつでも異常に係る報知信号が送信できる状態に維持している。しかしながら、報知信号は、生体信号がない状態が被検者Ｐが離床しているためなのか、被験者Ｐの異常状態によるものであるか否かの判別ができないため、報知信号の発信を報知許可信号の有無によって制御している。
　被検者Ｐが入床状態になったタイミング（生体信号ありの期間の割合が０％近傍から上昇し始めるタイミング）から入床時間がカウントされる。上述のとおり、所定の判別期間における生体信号ありの期間の割合を算出し、センサ信号処理部２２がこの一連の処理を１／４ずつ順次オーバーラップさせて実行する。そのため、入床状態になったタイミングでは０％であるが、入床時間が経過するに従って生体信号ありの期間の割合が徐々に増加する。そして、生体信号ありの期間の割合が例えば５０％に達した場合、報知信号の生成がオフになる。さらに、入床時間が生体信号ありの期間の割合が１００％になる時間に対応する所定の閾値を超えると報知許可信号の生成がオンになる。このようにして、入床時間の閾値は報知信号と報知許可信号とがともにオンにならない値に設定される。言い換えると、報知信号がオフになってから、報知許可信号がオンになるよう、入床時間の閾値に対応付けて制御される。このように制御することにより、判定結果が確定するまでのタイムラグによって、被検者Ｐがベッドに入床してすぐに生体信号がないと判別される誤報が発生することを抑制することができる。なお、図１５に示すように、生体信号ありの期間の割合が１００％になった後に５０％を下回った場合、被検者Ｐが異常状態にあるとして報知信号がサーバ装置１０１に送信される。
＜第２実施形態＞
　次に、本発明の第２実施形態に係る監視装置について、図１７及び図１８を用いて説明する。図１７は監視装置のブロック図であり、図１８は監視装置による被検者の生体信号及び体動の判別手法を示す説明図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第１実施形態と同じであるので、第１実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号を付してその説明を省略するものとする。
　第２実施形態の監視装置１は、図１７に示すセンサ信号処理部４２を備える。センサ信号処理部４２は第１信号切り出し部４３、周波数解析部２４、生体信号判別部２５、第２信号切り出し部４４、パワー解析部４５及び体動判別部４６を備える。なお、第１信号切り出し部４３、周波数解析部２４及び生体信号判別部２５は第１実施形態と同様の信号処理を実施するので、ここではその説明を省略する。
　第２信号切り出し部４４は生体信号の検出を行うための第１信号切り出し部４３とは異なる時間間隔で信号を切り出す。パワー解析部４５は第２信号切り出し部４４が切り出した信号の振幅の２乗和を算出する。体動判別部４６はパワー解析部４５からの出力が予め定めた所定の閾値を超えた場合に体動ありと判別する。
　第２実施形態の監視装置１は、図８に示す被検者の状態遷移に関して、被検者Ｐがベッド１１１に入ると、センサ信号処理部４２がセンサ信号に基づいてベッドエリア１５ａへの動体Ｍの進入を判別し、総合判定部３１はその動体Ｍが「入床途中状態」にあることを確定する。さらに、映像信号処理部１２がカメラの映像に基づいてベッドエリア１５ａへの動体Ｍの進入を判別し、総合判定部３１は被検者Ｐ（動体Ｍ）の状態を「入床途中状態」から「入床状態」に変更する。
　図１８に示すように、被検者Ｐがベッドに入床する場合、大きな体動を伴うため、センサ信号は何も検出できない状態から急激に大きなパワーを有するランダムな波形へと変化する。第２信号切り出し部４４、パワー解析部４５及び体動判別部４６はこの大きな体動に伴う変化を検出し、センサ信号処理部４２がベッドエリア１５ａへの被検者Ｐの進入を判別する。なお、被検者の離床時にも同様の処理を実現することができる。
　体動は呼吸のような生体信号よりも時間的に短い事象であるため、第２信号切り出し部４４による信号の切り出しの時間間隔を生体信号の場合の第１信号切り出し部４３による信号の切り出しの時間間隔よりも短く設定して時間応答性を上げることが望ましい（図１８参照）。特に、離床判定は緊急度の高い事象であるため、時間応答性を上げることはより一層効果的である。
＜第３実施形態＞
　次に、本発明の第３実施形態に係る監視装置について説明する。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第１及び第２実施形態と同じであるので、それら実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号を付してその説明を省略するものとする。
　第３実施形態の監視装置１は、第１及び第２実施形態で説明した映像信号処理部１２及びセンサ信号処理部２２による判別に順序を設けない。また、「入床途中状態」、「離床途中状態」といった中間状態を明示的に定義せず、入床・離床の遷移条件として映像に基づく判別と生体信号に基づく判別とを組み合わせても構わない。
＜第４実施形態＞
　次に、本発明の第４実施形態に係る監視装置について、図１９を用いて説明する。図１９は監視装置の適用例を示す構成図である。なお、この実施形態の基本的な構成は先に説明した第１及び第２実施形態と同じであるので、それら実施形態と共通する構成要素には前と同じ符号を付してその説明を省略するものとする。
　第４実施形態の監視装置１は、図１９に示すように生体信号検出部２１が監視装置１の本体部から独立してベッド１１１の近傍に設置される。監視装置１の本体部と生体信号検出部２１との間の通信には例えば無線が用いられる。
　生体信号検出部２１はドップラーセンサに代わって、心拍や呼吸のような微小な動きを捉えることが可能のセンサを利用することができる。特に、生体信号検出部２１をベッド１１１に固定して利用する場合、各種振動センサを利用することも可能である。
　この構成によると、生体信号検出部２１がベッド１１１の近傍に設置されているため、ベッド１１１の周辺の事象（例えば、被験者Ｐや布団の動き）に特化して被検者Ｐの生体信号を検出することが可能であり、被検者Ｐの生体信号の有無の判別を高精度化することができる。
　上記第１～第４の実施形態のように、監視装置１は被検者Ｐの動きを検出するための動体検出部１１と、被検者Ｐの生体信号を検出するための生体信号検出部２１と、動体検出部１１から得た情報に基づき予め定めたベッドエリア１５ａにおける被検者Ｐの有無を判別する行動判別部１４と、生体信号検出部２１から得た情報に基づき被検者Ｐの生体信号の有無を判別する生体信号判別部２５と、を備える。そして、監視装置１は行動判別部１４による判別と、生体信号判別部２５による判別との双方の情報に基づきベッドエリア１５ａにおける被検者Ｐの有無を確定する。
　この構成によると、居室１１０のベッド１１１に被検者Ｐが存在するか否かの判断が被検者Ｐの体の動きと生体信号との双方の情報に基づいてなされる。被検者Ｐの体の動きと生体信号とのいずれか一方の情報に基づいて被検者Ｐの有無を判断する場合と比較して判断の精度が向上させることができる。したがって、被検者Ｐの存在を正確に把握することが可能になる。
　また、監視装置１は時間を計測する計時部３３を備え、ベッドエリア１５ａにおける被検者Ｐの存在を確定した後、予め定めた所定の判別期間（例えば１０分間）の経過後に被検者Ｐの生体信号が検出できない場合に被検者Ｐに異常があると確定して報知信号を出力する。
　この構成によると、被検者Ｐの健康状態の異常等を好適に見つけることが可能になる。
　そして、第１実施形態のように、行動判別部１４がベッドエリア１５ａの外部から内部に被検者Ｐが進入する中間状態である「入床途中状態」、またはベッドエリア１５ａの内部から外部に被検者Ｐが退出する中間状態である「離床途中状態」を判別し、監視装置１は行動判別部１４によるそれら中間状態の判別と、生体信号判別部２５による被検者Ｐの生体信号の有無の判別とに基づきベッドエリア１５ａにおける被検者Ｐの有無を確定する。
　また、第２実施形態のように、生体信号判別部２５がベッドエリア１５ａの外部から内部に被検者Ｐが進入する中間状態である「入床途中状態」、またはベッドエリア１５ａの内部から外部に被検者Ｐが退出する中間状態である「離床途中状態」を判別し、監視装置１は生体信号判別部２５によるそれら中間状態の判別と、行動判別部１４によるベッドエリア１５ａにおける被検者Ｐの有無の判別とに基づきベッドエリア１５ａにおける被検者Ｐの有無を確定する。
　これらの構成によると、被検者Ｐによる入床・離床の遷移状態と、ベッド際のカーテンＣや被検者Ｐの手足のみが動いた状態とを区別することができる。したがって、被検者Ｐの存在をより一層正確に把握することが可能になり、被験者Ｐが異常状態にあるという誤報を抑制することができる。
　また、ベッドエリア１５ａが被検者Ｐのベッド１１１の配置領域である。
　この構成によると、被検者Ｐのベッド１１１に対する入床・離床を正確に把握することが可能になる。
　また、動体検出部１１はベッドエリア１５ａが撮像可能なカメラから成る。
　この構成によると、映像によってベッドエリア１５ａに対する被検者Ｐの動き、状態を正確に検出することが可能になる。
　また、生体信号検出部２１はマイクロ波を放射及び受信するドップラーセンサから成る。
　この構成によると、マイクロ波を用いることによって離れた場所から被検者Ｐの生体信号を正確に検出することが可能になる。
　以上、本発明の実施形態につき説明したが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加えて実施することができる。
　例えば、上記実施形態で示した動体検出部１１を構成するカメラは、被検者の体の動きを捉えることができればいずれの方式を利用したものを採用することができ、例えば光学撮像素子、赤外線２次元撮像素子、３次元撮像デバイスなどを選択することができる。
　本発明は、介護施設等で過ごす人の健康状態の異常等を検出するための監視装置において利用可能である。
　　　１　　監視装置
　　　１１　　動体検出部
　　　１２　　映像信号処理部
　　　１３　　画像処理部
　　　１４　　行動判別部
　　　２１　　生体信号検出部
　　　２２、４２　　センサ信号処理部
　　　２３　　信号切り出し部
　　　２４　　周波数解析部
　　　２５　　生体信号判別部
　　　３１　　総合判定部
　　　３２　　制御部
　　　３３　　計時部
　　　４３　　第１信号切り出し部
　　　４４　　第２信号切り出し部
　　　４５　　パワー解析部
　　　４６　　体動判別部

Claims (8)

  1. 　被検者の動きを検出するための動体検出部と、
    　被検者の生体信号を検出するための生体信号検出部と、
    　前記動体検出部から得た情報に基づき予め定めた所定領域における被検者の有無を判別する行動判別部と、
    　前記生体信号検出部から得た情報に基づき被検者の生体信号の有無を判別する生体信号判別部と、
    を備え、
    　前記行動判別部による判別と、前記生体信号判別部による判別との双方の情報に基づき前記所定領域における被検者の有無を確定することを特徴とする監視装置。
  2. 　時間を計測する計時部を備え、前記所定領域における被検者の存在を確定した後、予め定めた所定の判別期間の経過後に被検者の生体信号が検出できない場合に被検者に異常があると確定して報知信号を出力することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
  3. 　前記行動判別部が前記所定領域の外部から内部に被検者が進入する中間状態、または前記所定領域の内部から外部に被検者が退出する中間状態を判別し、前記行動判別部による前記中間状態の判別と、前記生体信号判別部による被検者の生体信号の有無の判別とに基づき前記所定領域における被検者の有無を確定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の監視装置。
  4. 　前記生体信号判別部が前記所定領域の外部から内部に被検者が進入する中間状態、または前記所定領域の内部から外部に被検者が退出する中間状態を判別し、前記生体信号判別部による前記中間状態の判別と、前記行動判別部による前記所定領域における被検者の有無の判別とに基づき前記所定領域における被検者の有無を確定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の監視装置。
  5. 　前記所定領域が被検者の寝具の配置領域であることを特徴とする請求項１～請求項４のいずれかに記載の監視装置。
  6. 　前記動体検出部は前記所定領域が撮像可能なカメラから成ることを特徴とする請求項１～請求項５のいずれかに記載の監視装置。
  7. 　前記生体信号検出部は電波を放射及び受信するドップラーセンサから成ることを特徴とする請求項１～請求項６のいずれかに記載の監視装置。
  8. 　本体部と、前記本体部から独立して前記所定領域の近傍に設置される前記生体信号検出部と、を備えることを特徴とする請求項１～請求項７のいずれかに記載の監視装置。
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