WO2018147252A1 - ベッドモニタリングシステム - Google Patents

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WO2018147252A1
WO2018147252A1 PCT/JP2018/003929 JP2018003929W WO2018147252A1 WO 2018147252 A1 WO2018147252 A1 WO 2018147252A1 JP 2018003929 W JP2018003929 W JP 2018003929W WO 2018147252 A1 WO2018147252 A1 WO 2018147252A1
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subject
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center
bed
body motion
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PCT/JP2018/003929
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浩之 赤津
徳仁 飯田
史朗 磯野
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ミネベアミツミ株式会社
国立大学法人 千葉大学
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Publication date
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    • A61B5/4818—Sleep apnoea

Definitions

  • the present invention relates to a bed monitoring system that monitors the state of a subject on a bed using a load detector and other information detectors.
  • Patent Document 1 detects whether or not a subject is breathing on the bed based on outputs from a plurality of load detectors arranged under the legs of the bed, and whether or not the subject is on the bed. Is disclosed.
  • Patent Document 2 discloses a biological physiology detection device that detects the respiration rate, pulse rate, presence / absence of snoring, etc. of a subject on a bed based on outputs from a plurality of load detection sensors arranged under the legs of the bed. is doing.
  • JP 2008-264338 A Japanese Patent No. 4883380
  • an object of the present invention is to provide a bed monitoring system that can monitor various items related to a subject non-invasively and with high accuracy.
  • a bed monitoring system for monitoring a subject on a bed, A plurality of load detectors provided under the bed or the leg of the bed and detecting the load of the subject; A center-of-gravity position calculation unit for obtaining temporal variation of the center-of-gravity position of the subject based on the detected load; A body motion information determination unit that determines body motion information that is information related to movement of all or part of the body different from the breathing of the subject, based on the temporal variation of the determined center of gravity position; A respiration rate calculation unit that calculates the respiration rate of the subject based on the temporal variation of the obtained center of gravity position and the body motion information determined by the body motion information determination unit; There is provided a bed monitoring system including a subject information detection unit that detects at least one of the subject's image information, the subject's voice information, and the subject's temperature information.
  • the bed monitoring system further includes at least one of the subject's center of gravity position, the subject's body movement information, and the subject's respiratory rate, the subject's image information, the subject's voice information, and the subject's voice. You may provide the state determination part which determines the said test subject's state using at least 1 of temperature information.
  • the body movement information includes information on a large body movement and information on a small body movement in which a moving amount of the center of gravity within a predetermined time of the subject is smaller than the large body movement.
  • the body motion information determining unit may include a first body motion information determining unit that determines information related to the large body motion and a second body motion information determining unit that determines small body motion information.
  • the subject information detection unit includes an image information detection unit that detects image information of the subject, a voice information detection unit that detects voice information of the subject, and temperature information of the subject. You may include the temperature information detection part to detect.
  • Bed and A bed system comprising the bed monitoring system of the first aspect is provided.
  • various items relating to the subject can be monitored non-invasively and with high accuracy.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a bed monitoring system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the arrangement of the bed, the load detector, the image information detection unit, the audio information detection unit, and the temperature information detection unit.
  • FIG. 2A shows the arrangement of the load detector with respect to the bed
  • FIG. 2B shows the arrangement of the image information detection unit, the audio information detection unit, and the temperature information detection unit with respect to the bed.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating the monitoring method according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of the body motion information estimation unit.
  • FIG. 5A shows an example of a subject's center of gravity locus
  • FIG. 5B shows a center of gravity locus obtained by converting the center of gravity locus shown in FIG. 5A to a low sampling frequency.
  • 6 (a), 6 (b), and 6 (c) show trajectories obtained by removing a large body motion trajectory from the center of gravity trajectory of the subject on the bed shown in FIG. 5 (a).
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing how the barycentric trajectory is decomposed into a component constituting a small body motion trajectory and a component constituting a respiratory vibration trajectory.
  • FIGS. 8 (a), 8 (b), and 8 (c) are trajectories obtained by removing small body motion trajectories from the trajectories shown in FIGS. 6 (a), 6 (b), and 6 (c), respectively. Indicates.
  • FIG. 9 shows an example of a respiratory vibration trajectory rotated so that the vibration direction coincides with the X direction.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram for explaining a method for determining the moving direction of a motion vector.
  • FIG. 11 shows a state where the center of gravity trajectory including the small body motion trajectory and respiratory vibration trajectory of the subject is decomposed into a plurality of motion vectors.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the overall configuration of the bed system according to the embodiment of the present invention.
  • the bed monitoring system 100 includes a load detection unit 1, an image information detection unit 3, an audio information detection unit 4, a temperature information detection unit 5, a control unit 6, a storage unit 7, and a display unit 8. It has mainly.
  • the load detection unit 1 and the control unit 6 are connected via the A / D conversion unit 2. Further, a notification unit 9 and an input unit 10 are connected to the control unit 6.
  • the load detector 1 includes four load detectors 11, 12, 13, and 14. Each of the load detectors 11, 12, 13, and 14 is a load detector that detects a load using, for example, a beam-type load cell. Such a load detector is described in, for example, Japanese Patent No. 4829020 and Japanese Patent No. 4002905. Each of the load detectors 11, 12, 13, and 14 is connected to the A / D converter 2 by wiring.
  • the four load detectors 11, 12, 13, and 14 of the load detection unit 1 are arranged under the legs of the bed used by the subject. Specifically, the load detectors 11, 12, 13, and 14 are casters C 1 and C 2 attached to the lower ends of the legs at the four corners of the bed BD, as shown in FIGS. 2 (a) and 2 (b). , C 3 and C 4 respectively.
  • the A / D converter 2 includes an A / D converter that converts an analog signal from the load detector 1 into a digital signal, and is connected to the load detector 1 and the controller 6 by wiring.
  • the image information detection unit 3 is a video camera attached to the ceiling CE above the bed BD so that the entire area of the upper surface of the bed BD can be photographed, and the subject on the bed BD is photographed even in the dark. Infrared photography function is provided so that you can.
  • the audio information detection unit 4 is a thin microphone provided on the head board BD1 of the bed BD.
  • the voice information detection unit 4 is built in the headboard BD1 close to the subject's head so that the subject's breathing sound and the like on the bed BD can be collected satisfactorily.
  • the temperature information detection unit 5 is an infrared thermography attached to the ceiling CE above the bed BD so that the entire area of the upper surface of the bed BD can be detected.
  • the image information detection unit 3, the audio information detection unit 4, and the temperature information detection unit 5 are each connected to the control unit 6 by wiring.
  • the control unit 6 is a dedicated or general-purpose computer, and includes a center-of-gravity position calculation unit 61, a body motion information estimation unit (body motion information determination unit) 62, a respiration information calculation unit 63, and a state determination unit 64. .
  • the storage unit 7 is a storage device that stores various information detected / estimated / calculated in the bed monitoring system 100, reference data used for state determination, and the like.
  • a hard disk magnetic disk
  • the display unit 8 is a monitor such as a liquid crystal monitor that displays information output from the control unit 6 to the user of the bed monitoring system 100.
  • the notification unit 9 includes a device that performs auditory predetermined notification based on information from the control unit 6, for example, a speaker.
  • the input unit 10 is an interface for performing a predetermined input to the control unit 6 and can be a keyboard and a mouse.
  • the subject's monitor includes, for example, obtaining the subject's body movement and breathing state, determining whether the subject is present on the bed BD, determining whether the subject is alive or dead, etc. (details) Later).
  • the subject's monitor using the bed monitoring system 100 has a load detection step (S1) for detecting the subject's load, and the temporal variation (centroid locus) of the subject's center of gravity based on the detected load.
  • a center-of-gravity locus calculation step (S2) to be calculated a body motion information estimation step (S3) for estimating (determining) information related to the body motion of the subject based on the obtained center-of-gravity locus, and information related to breathing of the subject based on the obtained center-of-gravity locus
  • Respiration information calculation step (S4) for calculating the image
  • image information detection step (S5) for detecting image information relating to the subject on the bed
  • audio information detection step (S6) for detecting audio information relating to the subject on the bed
  • Temperature information detection step (S7) for detecting temperature information about the subject, the position of the center of gravity of the subject, body motion information, respiratory information, image information, audio information, temperature information It determines the state determination step a status of the subject
  • the load detection step S1 the load of the subject S on the bed BD is detected using the load detectors 11, 12, 13, and 14. Since the load detectors 11, 12, 13, and 14 are respectively disposed below the casters C 1 , C 2 , C 3 , and C 4 as described above, loads applied to the upper surface of the bed BD are four loads. The detectors 11, 12, 13, and 14 are dispersed and detected.
  • Each of the load detectors 11, 12, 13, and 14 detects a load (load change) and outputs it as an analog signal to the A / D conversion unit 2.
  • the A / D conversion unit 2 converts the analog signal into a digital signal with a sampling period of, for example, 5 milliseconds, and outputs the digital signal to the control unit 6 as a digital signal (hereinafter “load signal”).
  • load signal the load signals output from the load detectors 11, 12, 13, and 14 and digitally converted by the A / D converter 2 are referred to as load signals s 1 , s 2 , s 3 , and s 4 , respectively.
  • the center-of-gravity position calculation unit 61 determines the position G (X, Y) of the center of gravity G of the subject S on the bed BD based on the load signals s 1 to s 4 from the load detectors 11 to 14. Calculation is performed at a predetermined period T (for example, equal to the above sampling period of 5 milliseconds), and a temporal variation (center of gravity locus GT) of the position of the center of gravity G of the subject S is obtained.
  • T for example, equal to the above sampling period of 5 milliseconds
  • a temporal variation (center of gravity locus GT) of the position of the center of gravity G of the subject S is obtained.
  • (X, Y) indicates coordinates on the XY coordinate plane with the center of the bed BD as the origin and X in the longitudinal direction and Y in the short direction (FIG. 2A).
  • G (X, Y) represents the coordinates of the load detectors 11, 12, 13, 14 as (X 11 , Y 11 ), (X 12 , Y 12 ), (X 13 , Y 13 ), (X 14 ), respectively. , Y 14 ), and the detected load values of the load detectors 11 , 12 , 13 , and 14 are respectively calculated as W 11 , W 12 , W 13 , and W 14 according to the following equations.
  • the center-of-gravity position calculation unit 61 calculates the time G of the position G (X, Y) of the center of gravity G while calculating the position G (X, Y) of the center of gravity G with a predetermined sampling period T based on the above formulas 1 and 2.
  • Change, that is, the center-of-gravity locus GT is obtained and stored in, for example, the storage unit 7.
  • the body motion information estimation unit 62 estimates information related to the body motion of the subject based on the center of gravity locus GT calculated in the center of gravity locus calculation step S2.
  • the respiration information calculation unit 63 obtains information related to the subject's respiration (respiration rate, respiratory ventilation, etc.) based on the center of gravity locus GT calculated in the center of gravity locus calculation step S2 and the information related to the subject's body movement. calculate.
  • the estimation of the information related to the body movement of the subject S and the calculation of the information related to the breathing of the subject S are performed based on the following principle.
  • the inventor of the present invention performs the biological activity of the subject S based on the observation of the biological activity (including body movement and breathing) of the subject S on the bed BD and the state of temporal variation of the position of the center of gravity G of the subject S. It can be classified into “large body motion”, “small body motion”, and “breathing”, and the trajectory of temporal variation of the position of the center of gravity G corresponding to the large body motion (hereinafter referred to as “large body motion trajectory”), small Trajectory of temporal variation in the position of the center of gravity G according to body movement (hereinafter referred to as “small body movement trajectory”), and trajectory of temporal variation in the position of the center of gravity G according to breathing (hereinafter referred to as “breathing vibration trajectory”) Found that they show different characteristics.
  • the “large body movement” means a relatively large body movement of the subject (trunk) among the body movements of the subject, and specifically, for example, turning over, getting up, etc. It is.
  • the direction of the subject's body axis (the direction in which the subject's spine extends) generally changes.
  • a large body motion is a movement of the center of gravity G of a relatively long distance that is greater than or equal to a predetermined distance generated within a predetermined period, that is, the center of gravity G. It can be defined as a body motion that causes movement at a relatively high speed. Specifically, for example, a body motion that causes a center of gravity movement at a speed exceeding a predetermined value V can be defined as a large body motion.
  • the center of gravity G is larger than a predetermined multiple compared to the moving distance of the center of gravity G by a small body motion.
  • the body movement that moves can be defined as a large body movement.
  • a large body motion trajectory is a trajectory of such a movement of the center of gravity G.
  • small body movement means a relatively small body movement of the subject that does not involve movement of the trunk (trunk), and specifically, for example, a limb or a head. For example, exercise only for the club.
  • a small body motion is defined in terms of the temporal variation of the position of the center of gravity G, generally a small body motion is a movement of the center of gravity G at a relatively short distance within a unit time, that is, a relatively low speed of the center of gravity G. It can be defined as a body movement that causes movement at. Specifically, for example, a body motion that causes a center of gravity movement with a movement speed of about a predetermined value v can be defined as a small body motion.
  • the movement speed is about a predetermined value v, and there is no periodicity, and the body movement that causes the center of gravity movement in a direction different from the body axis direction of the subject S is small.
  • It may be defined as body movement.
  • such a definition may be adopted when limb spasm can be excluded from “small body movement” in the determination of the body state.
  • a small body movement trajectory is such a trajectory of movement of the center of gravity G.
  • the state of temporal variation of the position of the center of gravity G according to breathing is as follows. Human breathing is performed by moving the rib cage and diaphragm to expand and contract the lungs. Here, when inhaling, that is, when the lungs expand, the diaphragm descends downward, and the internal organs also move downward. On the other hand, when exhaling, that is, when the lungs contract, the diaphragm rises upward and the internal organs also move upward. Since the inventor of the present invention has studied such respiration, since respiration is accompanied by the vertical movement of the internal organs, the center of gravity G vibrates substantially along the subject's vertical direction (the direction of the spine), that is, the body axis direction. I found out. Therefore, it can be seen that respiration that appears as vibration of the center of gravity in the body axis direction can be distinguished from small body movement that appears as movement of the center of gravity in a direction different from the body axis direction.
  • the body motion information estimation unit 62 of the present embodiment has a large body motion trajectory in the trajectory of center of gravity movement of the subject based on the fact that the large body motion trajectory, the small body motion trajectory, and the respiratory vibration trajectory have different characteristics as described above. Then, a small body motion trajectory is specified, and the body motion content of the subject is estimated based on the specified large body motion trajectory and the small body motion trajectory.
  • the respiration information calculation unit 63 of the present embodiment identifies a respiration vibration trajectory in the trajectory of the subject's center of gravity movement, and calculates respiration information of the subject, for example, respiration rate and respiration volume based on the identified respiration vibration trajectory. calculate.
  • a specific example of a method in which the body motion information estimation unit 62 estimates the body motion information of the subject S based on the center of gravity locus GT of the subject S is as follows.
  • the body motion information estimation unit 62 estimates the state of large body motion of the subject S based on the center of gravity track acquisition unit 620 that extracts the center of gravity track of the subject S from the storage unit 7, and the extracted center of gravity track GT.
  • a determination unit) 622 A determination unit 622.
  • the body motion information estimation unit 62 uses the barycentric locus acquisition unit 620 to take out the barycentric locus GT of the subject S in a predetermined period from the storage unit 7.
  • An example of the center-of-gravity locus GT to be taken out is as shown in FIG.
  • the center-of-gravity locus GT shown in FIG. 5A indicates that the subject S is reciprocating once in the left-right direction on the bed due to a large body movement (such as turning over).
  • a state in which the center of gravity G of the subject S moves within the regions A, B, and C during a period in which no large body movement occurs hereinafter referred to as “stable posture period”.
  • the movement of the center of gravity G in the regions A, B, and C is caused by the small body movement and breathing of the subject S.
  • the body motion information estimation unit 62 specifies a large body motion trajectory of the subject S from the barycentric locus GT using the large body motion information estimation unit 621.
  • the large body motion information estimation unit 621 analyzes the position of the center of gravity G at each sampling time, and based on the definition of “large body motion”, the trajectory of movement of the center of gravity G corresponding to a large body motion as appropriate (large body motion trajectory). Can be identified. Specifically, for example, when the center of gravity G moves over a predetermined distance within a predetermined time, the movement locus is specified as a large body movement locus.
  • the large body motion information estimation unit 621 determines whether the center of gravity G has moved beyond a predetermined distance within a predetermined time using the following method.
  • the centroid locus GT shown in FIG. 5A is converted into a centroid locus GT1 converted to a lower sampling frequency (FIG. 5B).
  • Conversion to a lower sampling frequency can be performed by thinning out data of the gravity center position G acquired at a sampling period of 5 milliseconds or by performing a moving average process. Alternatively, it can be performed by frequency-decomposing the barycentric locus GT and extracting a predetermined low-frequency component with a low-pass filter.
  • the low sampling frequency is short enough to extract large body movements (large frequency) and is not affected by fluctuations in the center of gravity due to other factors such as small body movements and breathing. It is desirable to have a long period (small frequency).
  • the large body motion information estimation unit 621 identifies the trajectory in this section as a large body motion trajectory.
  • the locus between the point B2 and the point C1 also moves, for example, in the left direction at a speed exceeding a predetermined value. Therefore, the large body motion information estimation unit 621 identifies the trajectory in this section as a large body motion trajectory.
  • the large body motion information estimation unit 621 estimates the content of the large body motion of the subject S based on the identified large body motion trajectory. Specifically, for example, if the large body movement trajectory is a linear trajectory along the short direction of the bed BD, it is estimated that the subject S has turned over. As another example, if the large body movement trajectory is a linear trajectory along the longitudinal direction of the bed BD, it is estimated that the subject S has raised his / her upper body.
  • the information estimation unit 621 may estimate the state of the large body movement of the subject S by comparing the specified large body movement locus with the table stored in the storage unit 7.
  • the large body motion information estimation unit 621 removes a large body motion trajectory from the center of gravity trajectory GT at the same time as or before or after estimating the content of the large body motion of the subject S, and the center of gravity from which the large body motion trajectory has been removed.
  • the trajectory GT is sent to the small body motion trajectory estimation unit 622.
  • FIGS. 6A to 6C show large body motion trajectories removed from the center of gravity trajectory GT shown in FIG. 6A shows the center of gravity locus GT in the region A of FIG. 5A
  • FIG. 6B shows the center of gravity locus GT in the region B of FIG. 5A
  • FIG. 6C shows the center of gravity locus GT in FIG. This is the center of gravity locus GT in the region C.
  • Each of these corresponds to the center-of-gravity locus GT in the stable posture period.
  • the body motion information estimation unit 62 uses the small body motion information estimation unit 622 to separate the center of gravity trajectory GT from which the large body motion trajectory has been removed into a small body motion trajectory and a respiratory vibration trajectory. Identify the trajectory.
  • a specific process will be described by taking as an example a process of separating the center-of-gravity locus GT (FIG. 6B) of the region B into a small body movement locus and a respiratory vibration locus.
  • the small body motion information estimation unit 622 analyzes the position of the center of gravity G at each sampling time, and defines the definition of “small body motion” and / or the characteristic of the respiratory vibration trajectory (that is, periodic vibration along the body axis direction).
  • the trajectory of movement of the center of gravity G corresponding to a small body motion (small body motion trajectory) and the respiratory vibration trajectory can be separated on the basis of the characteristic).
  • a center of gravity locus periodically vibrating in a specific direction (body axis direction) included in the center of gravity locus GT is regarded as a respiratory vibration locus, and a center of gravity locus different from such a center of gravity locus is a small body movement locus. It is considered.
  • the center-of-gravity locus GT includes portions gt1 and gt3 that represent movement of the center of gravity G only by respiration, and a portion gt2 that represents movement of the center of gravity G by respiration and small body movement.
  • the part gt2 representing the movement of the center of gravity G due to body movement is not periodically oscillating in a specific direction, unlike the parts gt1 and gt3 representing the movement of the center of gravity G only due to respiration (parts gt1,
  • the vibration trajectory of gt3 actually appears overlapping on one axis along the vibration direction, but in FIG. 6B, for the sake of explanation, the vibration locus is drawn shifted in a direction perpendicular to the body axis direction. (The same applies to FIGS. 8 (a) to 8 (c), FIG. 9, and FIG. 11).
  • a part (gt2) that is not a center of gravity locus that periodically vibrates in a specific direction constitutes a part of the center of gravity locus that periodically vibrates in a specific direction.
  • gt21 a portion of the center of gravity locus that periodically vibrates in a specific direction.
  • gt22 a portion of the center of gravity locus that periodically vibrates in a specific direction.
  • the small body motion information estimation unit 622 determines a small body motion of the subject based on the specified small body motion trajectory. Specifically, for example, based on the length of the small body motion trajectory (the amount of movement of the center of gravity G), it is estimated which of the arm part or the leg part of the subject S has moved. In general, the small body movement trajectory shown when the heavy leg portion moves is longer than the small body movement trajectory shown when the arm portion moves. As another example, it is estimated that the subject S has changed the direction of the head based on the identification of a characteristic small body movement locus indicated by the rotation of the head.
  • a table showing the relationship between the small body movements of the subject S in various modes and the small body movement trajectories shown along with these small body movements is created and stored in the storage unit 7, and the small body movements are stored.
  • the information estimation unit 622 may estimate the state of the small body movement of the subject S using the specified small body movement locus and the table stored in the storage unit 7.
  • the small body motion information calculation unit 622 sends the respiratory vibration trajectory obtained by separating the small body motion trajectory to the respiratory information calculation unit 63 simultaneously with or around the estimation of the small body motion information.
  • FIG. 8A to FIG. 8C show the respiratory vibration trajectories GTr extracted from the barycentric trajectory GT shown in FIG. 6A to FIG. 6C, respectively.
  • the number of reciprocations of the respiratory vibration trajectory GTr shown in FIGS. 8A to 8C corresponds to the respiratory rate of the subject S. Therefore, the respiration information calculation unit 63 calculates the respiration rate (for example, the respiration rate per minute) of the subject S based on the respiration vibration locus GTr shown in FIGS. 8 (a) to 8 (c).
  • the respiration information calculation unit 63 first rotates the respiration vibration trajectory GTr of the center of gravity trajectory GT of the subject S so that the vibration direction coincides with the X-axis direction (FIG. 9). Next, the respiration information calculation unit 63 performs multi-stage filtering on the respiration vibration locus GTr shown in FIG. 9 using a multistage filter bank. High-frequency components are removed as noise in each stage of filtering. On the other hand, for the low frequency component obtained by the filtering of each stage, the filtering of the next stage is performed. After performing a predetermined number of stages of filtering, the low frequency component in the final stage can be regarded as the number of breaths.
  • the respiration information calculation unit 63 estimates a single ventilation amount of the subject S based on the respiration vibration locus GTr (FIG. 9).
  • the respiratory ventilation is a physical quantity corresponding to the depth of breathing.
  • a single ventilation amount can be calculated by correlating with this amplitude. For example, the subject performs large and deep breathing in a state where the subject is lying on his / her back in bed, and the ventilation volume and amplitude at that time are recorded. Also, take a small shallow breath and record the ventilation volume and amplitude at that time. Based on the center-of-gravity locus based on the acquired respiration, the respiratory ventilation is calculated from the amplitude. It is also possible to calculate a minute ventilation per minute by calculating a single ventilation. By knowing the number of breaths per minute and the minute ventilation, it is possible to monitor whether the breathing state of the subject S is in a generally good state or in a bad state.
  • the image information detection unit 3 captures an image on the bed BD, detects image information related to the subject S, and sends the detected image information to the control unit 6.
  • the image information detected by the image information detection unit 3 is, for example, the state of body movement of the subject on the bed BD.
  • the image of the upper surface of the bed BD where the subject S does not exist is also a kind of image information, and can be used, for example, for the subject's presence determination.
  • the voice information detection unit 4 detects voice information related to the subject S on the bed BD, and sends the detected voice information to the control unit 6.
  • the audio information detected by the audio information detection unit 4 is, for example, the speech, sleep, breathing sound, snoring, sneezing, yawning, etc. of the subject S.
  • the temperature information detection unit 5 detects temperature information regarding the subject S on the bed BD, and sends the detected temperature information to the control unit 6.
  • the temperature information detected by the temperature information detection unit 5 is, for example, the body surface temperature distribution of the subject S.
  • the control unit 6 includes the center of gravity locus GT of the subject S calculated in the center of gravity position calculating step S2, the body motion information of the subject S estimated in the body motion information estimating step S3, and the subject S calculated in the breathing information calculating step S4.
  • the respiratory information, the image information of the subject S detected in the image information detection step S5, the audio information of the subject S detected in the audio information detection step, and the temperature information of the subject S detected in the temperature information detection step are synchronized.
  • the data is sent to the state determination unit 64.
  • the state determination unit 64 includes at least one of the subject's S gravity center position (center of gravity locus), body movement information, and respiratory information, and at least one of the subject's S image information, audio information, and temperature information. Based on this, various states of the subject S are determined.
  • An example of the state of the subject S determined by the state determination unit 64 is as follows. (1) Details of small body movements (2) Breathing state (3) Falling danger state (4) Sleep / wakefulness (5) Watching time (6) Life / death judgment
  • the state determination unit 64 includes the content of small body movement of the subject S estimated by the body movement information estimation unit 62 and the state of body movement of the subject S detected by the image information detection unit 3. Based on this, the content of the small body movement of the subject S can be determined.
  • ⁇ Small body movements unlike large body movements, involve relatively complex movements of the limbs, so a small center of gravity locus of a certain shape can correspond to multiple types of small body movements.
  • the center of gravity locus is almost equal.
  • the state determination unit 64 uses the state of body motion of the subject S detected by the image information detection unit 3 when the small body motion information estimation unit 622 cannot estimate the content of the small body motion based on the small center of gravity locus. The content of the small body movement of the subject S is determined.
  • the content of the small body movement of the subject S can be accurately determined.
  • the image information detection unit 3 it is not always necessary to perform imaging by the image information detection unit 3 for determining the content of small body movements.
  • the center of gravity G of the subject S moves in a direction different from the body axis direction, and respiration is It may be performed only when it is considered that different body movements are occurring.
  • the image information related to the subject S detected by the image information detection unit 3 may be deleted when it is determined that the image information is not used for determining small body movements.
  • the temperature information is used instead of the image information from the image information detection unit 3. Temperature information from the detection unit 5 may be used. The privacy of the subject S can also be protected by grasping the posture of the subject S from the body surface temperature distribution without photographing the face and expression of the subject S.
  • the state determination unit 64 is based on the breathing information of the subject S calculated by the breathing information calculation unit 63 and the voice information (breathing sound) of the subject S detected by the voice information detection unit 4. Can determine the respiratory status of
  • Examples of the respiratory state determined by the state determination unit 64 include speech, snoring, sleep, and obstructive apnea.
  • the state determination unit 64 refers to the breathing sound of the subject S detected by the voice information detection unit 4 when receiving a notification from the breathing information calculation unit 63 that noise has occurred in the breathing vibration locus GTr. Then, it is determined whether the noise is caused by utterance, snoring or sleep.
  • the state determination unit 64 receives a notification from the respiration information calculation unit 63 that the amplitude of the respiration vibration trajectory GTr has become a predetermined value or less, and the respiration sound of the subject S detected by the audio information detection unit 4 Referring to FIG. 4, it is determined whether or not the subject S has reached the state of obstructive apnea.
  • the respiratory state of the subject S can be determined more accurately.
  • the respiratory information calculation unit 63 removes the noise and then performs the respiratory rate and respiratory ventilation. May be calculated. By performing such noise removal, the respiration rate and the respiratory ventilation can be calculated more accurately.
  • the state determination unit 64 determines that the subject S is based on the position of the center of gravity G of the subject S calculated by the center of gravity position calculation unit 61 and the image information of the subject S detected by the image information detection unit 3. It is possible to determine whether or not the vehicle is in a falling risk state (a state where there is a risk of falling from the bed).
  • the state determination unit 64 refers to the image information of the subject S detected by the image information detection unit 3 when the distance between the center of gravity G of the subject S and the edge of the bed BD is equal to or less than a predetermined value.
  • a predetermined state such as one leg or one hand hanging from the bed
  • the image information detection unit 3 is configured to detect image information only when the distance between the center of gravity G of the subject S and the edge of the bed BD is equal to or less than a predetermined value, or instead of image information. By using the body surface temperature distribution detected by the temperature information detection unit 5, the privacy of the subject S can be protected.
  • the state determination unit 64 detects the body motion of the subject S estimated by the body motion information estimation unit 62, the respiratory information of the subject S calculated by the respiratory information calculation unit 63, and the subject detected by the temperature information detection unit 5 Based on the temperature information of S or the like, it can be determined whether the subject S is in a sleep state or in an awake state.
  • the state determination unit 64 has a frequency of small body movements of the subject S and a respiratory rate per minute equal to or lower than a predetermined value, and the body temperature of the subject S (calculated based on the body surface temperature distribution) is predetermined. It is determined that the subject S is in a sleeping state based on the fact that it has dropped beyond the width.
  • the state determination unit 64 detects the body motion of the subject S estimated by the body motion information estimation unit 62, the respiratory information of the subject S calculated by the respiratory information calculation unit 63, and the subject S detected by the temperature information detection unit 5. Based on the temperature information, etc., it is determined whether or not the subject S is in an approaching time of observation (ie, death period).
  • the state determination unit 64 is obtained from a decrease in body movement of the subject S, a decrease in body temperature, a decrease in amplitude of a respiratory vibration trajectory (a decrease in respiratory ventilation), and a decrease in body weight (a detection value of the load detection unit 1). ) Etc. are determined, it is determined that the subject S is in a state of approaching the viewing time.
  • the state determination unit 64 is detected by the body motion information of the subject S estimated by the body motion information estimation unit 62, the respiratory information of the subject S calculated by the respiratory information calculation unit 63, and the image information detection unit 3.
  • the life information of the subject S is determined using the image information of the subject S, the voice information of the subject S detected by the voice information detection unit 4, and the temperature information of the subject S detected by the temperature information detection unit 5. Do.
  • the state determination unit 64 stops when the body movement and breathing of the subject S are stopped under certain conditions and the body temperature of the subject S falls below a predetermined temperature. Can be determined. Certain conditions can be set by the judgment of the doctor who is the user.
  • the state of the subject S determined by the state determination unit 64 is displayed on the monitor.
  • the monitor also displays the respiratory rate and respiratory ventilation calculated by the respiratory information calculation unit 63. The user can monitor the respiratory rate, respiratory ventilation, and other various conditions of the subject S by viewing the monitor.
  • the user of the bed monitoring system 100 can also set the notification unit 9 to notify when the subject S reaches a predetermined state.
  • the user can use the input unit 10 to make a setting so that when the subject S falls into a fall danger state or an apnea state, the subject S is notified when the time for viewing is approaching.
  • the bed monitoring system 100 includes at least one of the center of gravity position, body motion information, and respiratory information of the subject S obtained using the load detectors 11 to 14 disposed under the legs of the bed BD, and image information detection.
  • the state of the subject S is determined based on at least one of image information, audio information, and temperature information detected by the unit 3, the audio information detection unit 4, and the temperature information detection unit 5.
  • state determination is performed based on various information regarding the subject, various items regarding the subject can be accurately monitored.
  • the load detectors 11 to 14 since the load detectors 11 to 14, the image information detection unit 3, the audio information detection unit 4, and the temperature information detection unit 5 all detect non-invasive information about the subject, the subject may feel uncomfortable or uncomfortable. Absent.
  • the bed monitoring system 100 removes the movement locus of the center of gravity G caused by the body movement of the subject S from the gravity center locus GT of the subject S, and only the movement locus of the center of gravity G caused by the breathing of the subject S. Is extracted and the respiration rate of the subject S is calculated, the accuracy of the calculated respiration rate is high.
  • the large body motion information estimation unit 621 of the body motion information estimation unit 62 of the bed monitoring system 100 of the above embodiment can also specify a large body motion trajectory included in the center of gravity trajectory GT of the subject S by the following method.
  • the large body motion information estimation unit 621 determines that a large body motion has occurred when the center of gravity G of the subject S moves in a substantially one direction over a predetermined distance within a predetermined time, and a body with a large center of gravity locus GT during this period. It is identified as a moving locus.
  • whether or not the center of gravity G has moved in substantially one direction is that the angle between the motion vector of the center of gravity G in a predetermined sampling period and the motion vector of the center of gravity G in the next sampling period is equal to or smaller than a predetermined angle. It can be determined based on whether or not.
  • the motion vectors v 2 to v 4 of the center of gravity G have an angle of about 5 ° or less with respect to the motion vector in the immediately preceding sampling period.
  • the motion vector v 5 has an angle of 5 ° or more with respect to the motion vector v 4 in the immediately preceding sampling period.
  • the center of gravity G moves in a substantially constant direction during the sampling period corresponding to the motion vectors v 1 to v 4 , and the movement direction can be regarded as changed during the sampling period corresponding to the motion vector v 5. it can.
  • the large body motion information estimation unit 621 determines a predetermined time based on the motion vector before the change of the movement direction (here, the motion vectors v 1 to v 4 ). It is determined whether or not a movement exceeding a predetermined distance has occurred. When a movement exceeding a predetermined distance has occurred within a predetermined time, the trajectory represented by these motion vectors is specified as a large body movement trajectory.
  • center-of-gravity locus GT may be filtered by a low-pass filter before specifying a large body movement locus using a motion vector.
  • high frequency components noise
  • the small body motion information estimation unit 622 of the body motion information estimation unit 62 of the bed monitoring system 100 can also specify the small body motion trajectory and respiratory vibration trajectory of the subject S by the outlier removal method.
  • the center-of-gravity locus from which the large body movement locus is removed includes 41 motion vectors from v 6 to v 46 as shown in FIG.
  • the small body motion information estimation unit 622 first obtains the direction of the mode vector v f from these 41 motion vectors.
  • the motion vectors v 6 to v 46 each have a direction, but as shown in FIG. 11, some of the motion vectors v 6 to v 46 have the same direction.
  • the direction of the mode vector v f is equal to the direction that appears most among the directions of the motion vectors v 6 to v 46 , and is equal to any one of the motion vectors v 6 to v 37 as is apparent from FIG. .
  • the small body motion information estimation unit 622 sets an angle of 180 ° with respect to its direction and the mode vector v f (or the mode vector v f among the motion vectors v 6 to v 46.
  • a motion vector having a difference between the direction and the mode vector having a certain threshold value or less is regarded as a majority vector, and the direction of the direction and the mode vector v f (and the angle of 180 ° with respect to the mode vector v f) Motion vectors whose difference between them is greater than a certain threshold is considered a minority vector.
  • motion vectors v 6 to v 37 having a direction substantially along the body axis direction of the subject S are regarded as majority vectors, and the other motion vectors v 38 to v 46 are regarded as minority vectors. Then, the majority vector is removed (the minority vector is extracted).
  • the small body motion information estimation unit 622 identifies the respiratory vibration trajectory included in the barycentric trajectory GT from which the large body motion trajectory has already been removed, and identifies a smaller body motion trajectory.
  • a heart rate calculation unit may be further constructed.
  • the heart rate calculation unit extracts a heart rate component from the load signal from the load detection unit 1. Specifically, the following method is used. Since the heart rate component is a signal component in the band of 0.5 Hz to 2.5 Hz, the heart rate calculation unit extracts the signal component in this frequency band from the output values of the four load detectors 11 to 14. The heart rate calculator then calculates the center of gravity locus with the heart rate component by the same method as in the center of gravity locus calculating step S2.
  • the inventor found that the barycentric trajectory of the heartbeat component vibrates in a direction inclined with respect to the body axis direction according to the heartbeat. Therefore, the heart rate can be specified by specifying the number of vibrations.
  • the heart rate information calculation unit estimates a single cardiac output of the subject S based on the center of gravity locus based on the heart rate. Since one amplitude corresponds to one heartbeat, one cardiac output can be estimated by correlating with this amplitude. For example, the cardiac output and amplitude at that time are recorded in advance with the subject lying on his back in bed. Based on the center-of-gravity locus based on the acquired heartbeat, the cardiac output is calculated from the amplitude. Based on the heart rate and the cardiac output, it is possible to monitor whether the blood pressure state of the subject S is in a generally good state or in a bad state. Further, by combining the number of breaths per minute and the minute ventilation, it is possible to monitor whether the health state of the subject S is in a generally good state or in a bad state.
  • the state determination unit 64 can perform a determination with reference to the heart rate and the cardiac output in the determination of sleep / wake, the determination of the time of watching, the determination of life and death in the state determination step S8.
  • the audio information detection unit 4 replaces or in addition to the thin microphone provided on the head board BD1 of the bed BD, so that the upper surface of the floor board BD2 is positioned below the bedding. It may include a thin microphone provided in the. According to such a microphone, the heart sound of the subject S can be detected as the voice information of the subject S.
  • the heart sound detected by the voice information detection unit 4 can be used, for example, for calculating a heart rate.
  • the user who is a doctor can easily check the heart sound of the subject S while monitoring the body movement and breathing state of the subject S displayed on the display unit 8 of the bed monitoring system 100, so that it can be easily performed at a place away from the bed. Medical examination can be performed.
  • the bed monitoring system 100 of the above embodiment does not necessarily include all of the image information detection unit 3, the audio information detection unit 4, and the temperature information detection unit 5, and may include only one of them.
  • at least one of the image information detection unit, the audio information detection unit, and the temperature information detection unit included in the bed monitoring system is collectively referred to as a subject information detection unit.
  • the respiration information calculation unit 63 calculates the respiration rate of the subject S using the wavelet transform, but other methods are also possible. Specifically, for example, first, from the respiratory vibration trajectory GTr shown in FIG. 9, a point that is located on the most positive side in the X-axis direction and a point that is located on the most negative side in the X-axis direction are obtained. The value Xm is calculated. This intermediate value Xm can be regarded as the vibration center of the respiratory vibration locus GTr as shown in FIG.
  • the respiratory information calculation unit 63 calculates the number of times that the respiratory vibration trajectory GTr moves from the negative side to the positive side in the X-axis direction across the intermediate value Xm, or the number of times that the respiratory vibration locus GTr moves from the positive side to the negative side.
  • the vibration frequency of the vibration trajectory GTr that is, the respiration rate is calculated.
  • the load detectors 11, 12, 13, and 14 are not limited to load sensors using a beam-type load cell, and for example, force sensors may be used.
  • the number of load detectors is not limited to four. Five or more load detectors may be used with additional legs on the bed BD. Or you may arrange
  • the load detectors 11, 12, 13, and 14 are respectively disposed under the casters C 1 , C 2 , C 3 , and C 4 attached to the lower ends of the legs of the bed BD.
  • Each of the load detectors 11, 12, 13, and 14 may be provided between the four legs of the bed BD and the floor plate of the bed BD, or the four legs of the bed BD can be divided vertically. For example, it may be provided between the upper leg and the lower leg.
  • the load detectors 11, 12, 13, and 14 may be integrated with the bed BD, and the bed system BDS including the bed BD and the bed monitoring system 100 of the present embodiment may be configured (FIG. 12).
  • the load detector provided on the bed means a load detector provided between the four legs of the bed BD and the floor plate of the bed BD as described above, an upper leg, It means a load detector provided between the lower leg.
  • a signal amplification unit that amplifies the load signal from the load detection unit 1 and a filtering unit that removes noise from the load signal are provided between the load detection unit 1 and the A / D conversion unit 2. May be.
  • the display part 8 is not restricted to what displays information on a monitor so that a user can recognize visually.
  • the display unit 8 may be a printer that periodically prints and outputs the state of the subject S.
  • the blue lamp is turned on in the sleep state
  • the yellow lamp is turned on in the awake state
  • the red lamp is turned on in the apnea state. It may be displayed using a simple visual expression.
  • the display unit 5 may convey the state of the subject S to the user by voice.
  • the bed monitoring system 100 may not have the display unit 8 and may only have an output terminal for outputting information.
  • a monitor (display device) or the like for performing display is connected to the bed monitoring system 100 via the output terminal.
  • reporting part 9 of the said embodiment performed alerting
  • reports visually by flashing etc. of light may be sufficient
  • reporting part 9 is the structure which alert
  • the bed monitoring system 100 of the above embodiment may not have the notification unit 9.
  • the components connected by wiring may be connected by radio
  • the present invention is not limited to the above embodiments, and other forms conceivable within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention. .
  • the state of the subject on the bed can be determined accurately and non-invasively from various viewpoints. Therefore, if the bed monitoring system of the present invention is used in the field of medical care or nursing care, it becomes possible to better care for the patient and the cared person while reducing the burden on the medical staff and the nursing care worker.

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Abstract

ベッド上の被験者をモニターするベッドモニタリングシステム（１００）は、ベッド又はベッドの脚下に設けられ、前記被験者の荷重を検出する複数の荷重検出器（１１、１２、１３、１４）と、前記検出された荷重に基づいて前記被験者の重心位置の時間的変動を求める重心位置算出部（６１）と、前記求められた重心位置の時間的変動に基づいて、前記被験者の呼吸とは異なる身体の全部又は一部の移動に関する情報である体動情報を求める体動情報決定部（６２）と、前記求められた重心位置の時間的変動及び前記体動情報決定部により求められた体動情報に基づいて前記被験者の呼吸数を算出する呼吸数算出部（６３）と、前記被験者の画像情報、前記被験者の音声情報及び前記被験者の温度情報の少なくとも１つを検出する被験者情報検出部（３、４、５）とを備える。

Description

ベッドモニタリングシステム
　本発明は、荷重検出器とその他の情報検出部とを用いてベッド上の被験者の状態をモニタするベッドモニタリングシステムに関する。
　医療や介護の現場において、ベッド上の患者や被介護者の状態を、荷重検出器等を用いて非侵襲でモニタリングすることが提案されている。
　特許文献１は、ベッドの脚の下に配置された複数の荷重検出器からの出力に基づいて、ベッド上の被験者の呼吸の有無を検知し、ベッド上に被験者が在床しているか否かを判定するベッドの在床検知方法を開示している。
　特許文献２は、ベッドの脚の下に配置された複数の荷重検出センサからの出力に基づいて、ベッド上の被験者の呼吸数や脈拍数、いびきの有無等を検出する生体生理検出装置を開示している。
特開２００８－２６４３３８号 特許第４８８３３８０号
　特許文献１、２に開示されるような非侵襲でのモニタリングでは、モニタリング精度の向上が望まれている。また、特許文献１に示す方法や特許文献２に示す装置によりモニタニングすることのできる項目は限られており、医療現場や介護現場のニーズに十分に応えているとは言い難い。
　上記に鑑み、本発明は、被験者に関する様々な項目を、非侵襲で精度良くモニタリングすることのできるベッドモニタリングシステムを提供することを目的とする。
　本発明の第１の態様に従えば、
　ベッド上の被験者をモニターするベッドモニタリングシステムであって、
　ベッド又はベッドの脚下に設けられ、前記被験者の荷重を検出する複数の荷重検出器と、
　前記検出された荷重に基づいて前記被験者の重心位置の時間的変動を求める重心位置算出部と、
　前記求められた重心位置の時間的変動に基づいて、前記被験者の呼吸とは異なる身体の全部又は一部の移動に関する情報である体動情報を求める体動情報決定部と、
　前記求められた重心位置の時間的変動及び前記体動情報決定部により求められた体動情報に基づいて前記被験者の呼吸数を算出する呼吸数算出部と、
　前記被験者の画像情報、前記被験者の音声情報及び前記被験者の温度情報の少なくとも１つを検出する被験者情報検出部とを備えるベッドモニタリングシステムが提供される。
　第１の態様のベッドモニタリングシステムは、更に、前記被験者の重心位置、前記被験者の体動情報及び前記被験者の呼吸数の少なくとも１つと、前記被験者の画像情報、前記被験者の音声情報及び前記被験者の温度情報の少なくとも１つとを用いて前記被験者の状態を判定する状態判定部を備えてもよい。
　第１の態様のベッドモニタリングシステムにおいて、前記体動情報は、大きな体動に関する情報と、前記大きな体動よりも前記被験者の所定時間内の重心の移動量が小さい小さな体動に関する情報を有してもよく、前記体動情報決定部は、前記大きな体動に関する情報を決定する第１体動情報決定部と小さな体動情報を決定する第２体動情報決定部とを含んでもよい。
　第１の態様のベッドモニタリングシステムにおいて、前記被験者情報検出部は、前記被験者の画像情報を検出する画像情報検出部、前記被験者の音声情報を検出する音声情報検出部、及び前記被験者の温度情報を検出する温度情報検出部を含んでもよい。
　本発明の第２の態様に従えば、
　ベッドと、
　第１の態様のベッドモニタリングシステムとを備えるベッドシステムが提供される。
　本発明のベッドモニタリングシステムによれば、被験者に関する様々な項目を、非侵襲で精度良くモニタリングすることができる。
図１は、本発明の実施形態に係るベッドモニタリングシステムの構成を示すブロック図である。 図２は、ベッド、荷重検出器、画像情報検出部、音声情報検出部、及び温度情報検出部の配置を説明する説明図である。図２（ａ）はベッドに対する荷重検出器の配置を示し、図２（ｂ）はベッドに対する画像情報検出部、音声情報検出部、温度情報検出部の配置を示す。 図３は、本発明の実施形態に係るモニタリング方法を示すフローチャートである。 図４は、体動情報推定部の構成を示すブロック図である。 図５（ａ）は、被験者の重心軌跡の一例を示し、図５（ｂ）は図５（ａ）に示す重心軌跡を低いサンプリング周波数に変換することにより得られる重心軌跡を示す。 図６（ａ）、図６（ｂ）、図６（ｃ）は、図５（ａ）に示すベッド上での被験者の重心軌跡から、大きな体動軌跡を取り除いた軌跡を示す。 図７は重心軌跡を小さな体動軌跡を構成する成分と呼吸振動軌跡を構成する成分とに分解する様子を示す説明図である。 図８（ａ）、図８（ｂ）、図８（ｃ）はそれぞれ、図６（ａ）、図６（ｂ）、図６（ｃ）に示す軌跡から、小さな体動軌跡を取り除いた軌跡を示す。 図９は、振動方向がＸ方向に一致するように回転された呼吸振動軌跡の一例を示す。 図１０は、動きベクトルの移動方向を判断する方法を説明する説明図である。 図１１は、被験者の小さな体動軌跡と呼吸振動軌跡を含む重心軌跡を複数の動きベクトルに分解した様子を示す。 図１２は、本発明の実施形態に係るベッドシステムの全体構成を示すブロック図である。
＜実施形態＞
　図１～図１１を参照して、本発明の実施形態について説明する。
　図１に示す通り、本実施形態のベッドモニタリングシステム１００は、荷重検出部１、画像情報検出部３、音声情報検出部４、温度情報検出部５、制御部６、記憶部７、表示部８を主に有する。荷重検出部１と制御部６とは、Ａ／Ｄ変換部２を介して接続されている。制御部６には更に、報知部９及び入力部１０が接続されている。
　荷重検出部１は、４つの荷重検出器１１、１２、１３、１４を備える。荷重検出器１１、１２、１３、１４のそれぞれは、例えばビーム形のロードセルを用いて荷重を検出する荷重検出器である。このような荷重検出器は例えば、特許第４８２９０２０号や特許第４００２９０５号に記載されている。荷重検出器１１、１２、１３、１４はそれぞれ、配線によりＡ／Ｄ変換部２に接続されている。
　荷重検出部１の４つの荷重検出器１１、１２、１３、１４は、被験者が使用するベッドの脚の下に配置される。具体的には荷重検出器１１、１２、１３、１４は、図２（ａ）、図２（ｂ）に示す通り、ベッドＢＤの四隅の脚の下端部に取り付けられたキャスターＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４の下にそれぞれ配置される。
　Ａ／Ｄ変換部２は、荷重検出部１からのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器を備え、荷重検出部１と制御部６にそれぞれ配線で接続されている。
　画像情報検出部３は、本実施形態では、ベッドＢＤの上面の全領域を撮影できるようにベッドＢＤの上方の天井ＣＥに取り付けられたビデオカメラであり、ベッドＢＤ上の被験者を暗所でも撮影できるよう赤外線撮影機能を備える。
　音声情報検出部４は、本実施形態では、ベッドＢＤのヘッドボードＢＤ１に設けられた薄型マイクである。音声情報検出部４は、ベッドＢＤ上の被験者の呼吸音等を良好に採取できるよう、被験者の頭部に近いヘッドボードＢＤ１に内蔵されている。
　温度情報検出部５は、本実施形態では、ベッドＢＤの上面の全領域を検出できるように、ベッドＢＤの上方の天井ＣＥに取り付けられた赤外線サーモグラフィである。
　画像情報検出部３、音声情報検出部４、温度情報検出部５は、それぞれ、配線により制御部６に接続されている。
　制御部６は、専用又は汎用のコンピュータであり、内部に重心位置算出部６１、体動情報推定部（体動情報決定部）６２、呼吸情報算出部６３、状態判定部６４が構築されている。
　記憶部７は、ベッドモニタリングシステム１００において、検出／推定／算出される各種情報や、状態判定に使用される参照データ等を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスク（磁気ディスク）を用いることができる。表示部８は、制御部６から出力される情報をベッドモニタリングシステム１００の使用者に表示する液晶モニター等のモニターである。
　報知部９は、制御部６からの情報に基づいて所定の報知を聴覚的に行う装置、例えばスピーカを備える。入力部１０は、制御部６に対して所定の入力を行うためのインターフェイスであり、キーボード及びマウスにし得る。
　このようなベッドモニタリングシステム１００を使用してベッド上の被験者をモニターする動作について説明する。ここで、被験者のモニターは、一例として、被験者の体動や呼吸の様子を求めることや、被験者がベッドＢＤ上に存在しているか否かの在床判定、被験者の生死判定等を含む（詳細後述）。
　ベッドモニタリングシステム１００を使用した被験者のモニターは、図３に示す通り、被験者の荷重を検出する荷重検出工程（Ｓ１）、検出した荷重に基づいて被験者の重心位置の時間的変動（重心軌跡）を算出する重心軌跡算出工程（Ｓ２）、求めた重心軌跡に基づいて被験者の体動に関する情報を推定（決定）する体動情報推定工程（Ｓ３）、求めた重心軌跡に基づいて被験者の呼吸に関する情報を算出する呼吸情報算出工程（Ｓ４）、ベッド上の被験者に関する画像情報を検出する画像情報検出工程（Ｓ５）、ベッド上の被験者に関する音声情報を検出する音声情報検出工程（Ｓ６）、ベッド上の被験者に関する温度情報を検出する温度情報検出工程（Ｓ７）、被験者の重心位置、体動情報、呼吸情報、画像情報、音声情報、温度情報に基づいて被験者の状態を判定する状態判定工程（Ｓ８）、及び判定した被験者の状態を表示する表示工程（Ｓ９）を含む。
＜荷重検出工程＞
　荷重検出工程Ｓ１では、荷重検出器１１、１２、１３、１４を用いてベッドＢＤ上の被験者Ｓの荷重を検出する。荷重検出器１１、１２、１３、１４は、上記の通りキャスターＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４の下にそれぞれ配置されているため、ベッドＢＤの上面に加えられる荷重は、４つの荷重検出器１１、１２、１３、１４に分散して検知される。
　荷重検出器１１、１２、１３、１４はそれぞれ、荷重（荷重変化）を検出してアナログ信号としてＡ／Ｄ変換部２に出力する。Ａ／Ｄ変換部２は、サンプリング周期を例えば５ミリ秒として、アナログ信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号（以下「荷重信号」）として制御部６に出力する。以下では、荷重検出器１１、１２、１３、１４から出力され、Ａ／Ｄ変換部２においてデジタル変換された荷重信号を、それぞれ荷重信号ｓ１、ｓ２、ｓ３、ｓ４と呼ぶ。
＜重心軌跡算出工程＞
　重心軌跡算出工程Ｓ２では、重心位置算出部６１が、荷重検出器１１～１４からの荷重信号ｓ１～ｓ４に基づいてベッドＢＤ上の被験者Ｓの重心Ｇの位置Ｇ（Ｘ、Ｙ）を所定の周期Ｔ（例えば上記のサンプリング周期５ミリ秒に等しい）で算出し、被験者Ｓの重心Ｇの位置の時間的変動（重心軌跡ＧＴ）を求める。ここで、（Ｘ、Ｙ）は、ベッドＢＤの中心部を原点として長手方向にＸを、短手方向にＹを取ったＸＹ座標面上における座標を示す（図２（ａ））。
　重心位置算出部６１による重心Ｇの位置Ｇ（Ｘ、Ｙ）の算出は、次の演算により行われる。すなわちＧ（Ｘ、Ｙ）は、荷重検出器１１、１２、１３、１４の座標をそれぞれ（Ｘ１１、Ｙ１１）、（Ｘ１２、Ｙ１２）、（Ｘ１３、Ｙ１３）、（Ｘ１４、Ｙ１４）、荷重検出器１１、１２、１３、１４の荷重の検出値をそれぞれＷ１１、Ｗ１２、Ｗ１３、Ｗ１４として、次式により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　重心位置算出部６１は、上記の数式１、数式２に基づいて重心Ｇの位置Ｇ（Ｘ、Ｙ）を所定のサンプリング周期Ｔで算出しながら、重心Ｇの位置Ｇ（Ｘ、Ｙ）の時間的変動、即ち重心軌跡ＧＴを求め、例えば記憶部７に記憶させる。
＜体動情報推定工程Ｓ３、呼吸情報算出工程Ｓ４＞
　体動情報推定工程Ｓ３では、体動情報推定部６２が、重心軌跡算出工程Ｓ２で算出した重心軌跡ＧＴに基づいて被験者の体動に関する情報を推定する。呼吸情報算出工程Ｓ４では、呼吸情報算出部６３が、重心軌跡算出工程Ｓ２で算出した重心軌跡ＧＴ及び被験者の体動に関する情報に基づいて被験者の呼吸に関する情報（呼吸数、呼吸換気量等）を算出する。
　被験者Ｓの体動に関する情報の推定、及び被験者Ｓの呼吸に関する情報の算出は、次の原理に基づいて行われる。
　本発明の発明者は、ベッドＢＤ上の被験者Ｓの生体活動（身体移動及び呼吸を含む）と被験者Ｓの重心Ｇの位置の時間的変動の様子との観察に基づき、被験者Ｓの生体活動を「大きな体動」、「小さな体動」、及び「呼吸」に分類できること、及び大きな体動に応じた重心Ｇの位置の時間的変動の軌跡（以下「大きな体動軌跡」と呼ぶ）、小さな体動に応じた重心Ｇの位置の時間的変動の軌跡（以下「小さな体動軌跡」と呼ぶ）、及び呼吸に応じた重心Ｇの位置の時間的変動の軌跡（以下「呼吸振動軌跡」と呼ぶ）がそれぞれ異なる特徴を示すことを見出した。
　本明細書及び本発明において、「大きな体動」とは、被験者の体動のうち胴体部（体幹）の移動を伴う比較的大きなものを意味し、具体的には例えば、寝返りや起き上がり等である。被験者に大きな体動が生じた時には、一般的に、被験者の体軸の向き（被験者の背骨の延びる向き）が変化する。
　大きな体動を重心Ｇの位置の時間的変動の様子という観点から定義すると、一般的に大きな体動は、所定期間内に生じる所定距離以上の比較的長い距離の重心Ｇの移動、即ち重心Ｇの比較的高速度での移動を生じる体動であると定義できる。具体的には例えば、所定値Ｖを越える速度での重心移動を生じる体動を大きな体動と定義することができる。あるいは、小さな体動により生じる重心Ｇの位置の時間的変動との相違に基づき、例えば、単位時間内に、小さな体動による重心Ｇの移動距離と比較して、所定倍程度よりも大きく重心Ｇを移動させる体動を大きな体動と定義することもできる。大きな体動軌跡は、このような重心Ｇの移動の軌跡である。
　本明細書及び本発明において、「小さな体動」とは、被験者の体動のうち胴体部（体幹）の移動を伴わない比較的小さいものを意味し、具体的には例えば、手足や頭部のみの運動等である。
　小さな体動を重心Ｇの位置の時間的変動の様子という観点から定義すると、一般的に小さな体動は、単位時間内の比較的短い距離の重心Ｇの移動、即ち重心Ｇの比較的低速度での移動を生じる体動であると定義できる。具体的には例えば、移動速度が所定値ｖ程度の重心移動を生じる体動を小さな体動と定義することができる。
　また状態判定工程Ｓ８で判定する内容によっては、移動速度が所定値ｖ程度であり、且つ周期性を有さず、被験者Ｓの体軸方向とは異なる方向に向かう重心移動を生じる体動を小さな体動と定義してもよい。例えば、身体状態の判定において「小さな体動」から手足の痙攣を除外できる場合にはこのような定義を採用し得る。小さな体動軌跡は、このような重心Ｇの移動の軌跡である。
　呼吸に応じた重心Ｇの位置の時間的変動の様子は次の通りである。人間の呼吸は胸郭及び横隔膜を移動させて、肺を膨張及び収縮させることにより行われる。ここで吸気時、すなわち肺が膨張する時には横隔膜は下方に下がり、内臓も下方に移動する。一方で呼気時、すなわち肺が収縮する時には横隔膜は上方に上がり、内臓も上方に移動する。本発明の発明者は、このような呼吸に関する研究により、呼吸はこの内臓の上下移動に伴うために、呼吸により重心Ｇが被験者の上下方向（背骨の方向）即ち体軸方向にほぼ沿って振動することを見出した。したがって、体軸方向の重心の振動として現れる呼吸と、体軸方向とは異なる方向の重心の移動として現れる小さな体動とは区別できることが分かる。
　本実施形態の体動情報推定部６２は、大きな体動軌跡、小さな体動軌跡、呼吸振動軌跡が、上記の通り異なる特徴を有することに基づき、被験者の重心移動の軌跡中の大きな体動軌跡及び小さな体動軌跡を特定し、特定した大きな体動軌跡及び小さな体動軌跡に基づいて被験者の体動の内容を推定する。
　同様に、本実施形態の呼吸情報算出部６３は、被験者の重心移動の軌跡中の呼吸振動軌跡を特定し、特定した呼吸振動軌跡に基づいて被験者の呼吸情報、例えば呼吸数や呼吸換気量を算出する。
　体動情報推定部６２が、被験者Ｓの重心軌跡ＧＴに基づいて被験者Ｓの体動情報を推定する方法の具体例は次の通りである。
　体動情報推定部６２は、図４に示す通り、記憶部７から被験者Ｓの重心軌跡を取り出す重心軌跡取得部６２０と、取り出した重心軌跡ＧＴに基づいて被験者Ｓの大きな体動の様子を推定する大きな体動情報推定部（第１体動情報決定部）６２１と、取り出した重心軌跡ＧＴに基づいて被験者Ｓの小さな体動の様子を推定する小さな体動情報推定部（第２体動情報決定部）６２２とを備える。
　体動情報推定部６２はまず、重心軌跡取得部６２０を用いて、所定期間における被験者Ｓの重心軌跡ＧＴを記憶部７から取り出す。取り出される重心軌跡ＧＴの一例は図５（ａ）に示す通りである。図５（ａ）に示す重心軌跡ＧＴは、被験者Ｓが大きな体動（寝返り等）によりベッド上を左右方向に一往復していることを示している。また、大きな体動が生じていない期間（以下、「安定体位期間」と呼ぶ）において、被験者Ｓの重心Ｇが、領域Ａ、Ｂ、Ｃ内でそれぞれ移動する様子を示している。領域Ａ、Ｂ、Ｃ内での重心Ｇの移動は、被験者Ｓの小さな体動及び呼吸に起因して生じている。
　体動情報推定部６２は、次いで、大きな体動情報推定部６２１を用いて、重心軌跡ＧＴから被験者Ｓの大きな体動軌跡を特定する。大きな体動情報推定部６２１は、各サンプリング時刻における重心Ｇの位置を解析し、「大きな体動」の定義に基づき適宜大きな体動に応じた重心Ｇの移動の軌跡（大きな体動軌跡）を特定することができる。具体的には例えば、重心Ｇが、所定時間内に所定距離を越えて移動している場合に、この移動の軌跡が大きな体動軌跡であると特定する。
　大きな体動情報推定部６２１は、重心Ｇが所定時間内に所定距離を越えて移動したか否かを、次の方法を用いて判断する。まず、図５（ａ）に示す重心軌跡ＧＴを、より低いサンプリング周波数に変換した重心軌跡ＧＴ１に変換する（図５（ｂ））。より低いサンプリング周波数への変換は、サンプリング周期５ミリ秒で取得されている重心位置Ｇのデータを間引いたり、移動平均処理を施すことによって行うことができる。又は重心軌跡ＧＴを周波数分解してローパスフィルタにより所定の低周波数成分を取り出すことによっても行うことができる。なお、低いサンプリング周波数は、大きい体動を抽出するのに十分な程度に短い周期（大きい周波数）であり、且つ小さな体動や呼吸等の他の要因による重心の変動の影響を受けない程度に長い周期（小さい周波数）とすることが望ましい。
　図５（ｂ）において、点Ａ１と点Ｂ１との間の軌跡は、例えば、右方向に、所定値を越える速度で移動している。従って大きな体動情報推定部６２１は、この区間における軌跡を大きな体動軌跡であると特定する。同様に、点Ｂ２と点Ｃ１との間の軌跡も、例えば、左方向に、所定値を越える速度で移動している。従って大きな体動情報推定部６２１は、この区間における軌跡を大きな体動軌跡であると特定する。
　大きな体動情報推定部６２１は、次いで、特定した大きな体動軌跡に基づいて、被験者Ｓの大きな体動の内容を推定する。具体的には例えば、大きな体動軌跡が、ベッドＢＤの短手方向に沿った直線的な軌跡であれば、被験者Ｓが寝返りを行ったと推定する。別の例として、大きな体動軌跡が、ベッドＢＤの長手方向に沿った直線的な軌跡であれば、被験者Ｓが上体を起こしたと推定する。
　その他、様々な態様の被験者Ｓの大きな体動と、これらの大きな体動に伴って示される大きな体動軌跡との関係を示すテーブルを作成して記憶部７に記憶しておき、大きな体動情報推定部６２１は、特定した大きな体動軌跡と記憶部７に記憶させたテーブルとを対照させて被験者Ｓの大きな体動の様子を推定してもよい。
　大きな体動情報推定部６２１は、被験者Ｓの大きな体動の内容を推定すると同時に、又はこれと前後して、重心軌跡ＧＴから大きな体動軌跡を除去し、大きな体動軌跡が除去された重心軌跡ＧＴを小さな体動軌跡推定部６２２に送る。図５（ａ）に示す重心軌跡ＧＴから、大きな体動軌跡を除去したものを図６（ａ）～図６（ｃ）に示す。図６（ａ）は図５（ａ）の領域Ａにおける重心軌跡ＧＴ、図６（ｂ）は図５（ａ）の領域Ｂにおける重心軌跡ＧＴ、図６（ｃ）は図５（ａ）の領域Ｃにおける重心軌跡ＧＴである。これらはそれぞれ、安定体位期間における重心軌跡ＧＴに相当する。
　次に、体動情報推定部６２は、小さな体動情報推定部６２２を用いて、大きな体動軌跡が除去された重心軌跡ＧＴを、小さな体動軌跡と呼吸振動軌跡とに分離し、小さな体動軌跡を特定する。具体的な工程を、領域Ｂの重心軌跡ＧＴ（図６（ｂ））を小さな体動軌跡と呼吸振動軌跡とに分離する工程を例に説明する。
　小さな体動情報推定部６２２は、各サンプリング時刻における重心Ｇの位置を解析し、「小さな体動」の定義及び／又は呼吸振動軌跡の特性（即ち、体軸方向に沿った周期的振動であるという特性）に基づき適宜小さな体動に応じた重心Ｇの移動の軌跡（小さな体動軌跡）と呼吸振動軌跡とを分離することができる。具体的には例えば、重心軌跡ＧＴに含まれる特定の方向（体軸方向）に周期的に振動する重心軌跡を呼吸振動軌跡とみなし、このような重心軌跡とは異なる重心軌跡を小さな体動軌跡とみなす。
　図６（ｂ）において、重心軌跡ＧＴは、呼吸のみによる重心Ｇの移動を表す部分ｇｔ１及びｇｔ３と、呼吸及び小さな体動による重心Ｇの移動を表す部分ｇｔ２とを含んでおり、呼吸及び小さな体動による重心Ｇの移動を表す部分ｇｔ２は、呼吸のみによる重心Ｇの移動を表す部分ｇｔ１、ｇｔ３の重心軌跡とは異なり、特定の方向に周期的に振動していない（なお、部分ｇｔ１、ｇｔ３の振動軌跡は、実際には振動方向に沿った一軸上に重複して現れているが、図６（ｂ）においては、説明のため、体軸方向に直交する方向にずらして描いている。図８（ａ）～図８（ｃ）、図９、図１１においても同様である）。
　したがって、小さな体動軌跡を分離して抽出する一つの方法としては、特定の方向に周期的に振動する重心軌跡（ｇｔ１、ｇｔ３）のみを呼吸振動軌跡とみなして除去し、その他の部分（ｇｔ２）を小さな体動軌跡として分離、抽出する。このような分離・抽出は例えば、過去の呼吸安定期（被験者Ｓが体動を行わず呼吸のみを行っている期間）における重心変動の中から、周期的に繰り返される重心変動をフーリエ解析等の周波数解析で検出し、その周波数成分を持つ重心変化の方向を検出して、これを呼吸による重心変動とみなす。その上で、現在測定されている重心軌跡と呼吸振動軌跡の差分を小さい体動軌跡として抽出する。
　他の方法としては、図７に示す通り、特定の方向に周期的に振動する重心軌跡とはなっていない部分（ｇｔ２）を、特定の方向に周期的に振動する重心軌跡の一部を構成する部分ｇｔ２１と、その他の部分ｇｔ２２とに分解する。そして、その他の部分ｇｔ２２のみを小さな体動軌跡とみなして分離、抽出する。
　小さな体動情報推定部６２２は、特定した小さな体動軌跡に基づいて、被験者の小さな体動を判定する。具体的には例えば、小さな体動軌跡の長さ（重心Ｇの移動量）に基づいて、被験者Ｓの腕部及び脚部のいずれが動いたかを推定する。一般に、重量の大きい脚部が移動した場合に示される小さな体動軌跡の方が腕部が移動した場合に示される小さな体動軌跡よりも長くなる。別の例として、頭部の回転により示される特徴的な小さな体動軌跡が特定されたことに基づいて、被験者Ｓが頭の向きを変えたと推定する。
　その他、様々な態様の被験者Ｓの小さな体動と、これらの小さな体動に伴って示される小さな体動軌跡との関係を示すテーブルを作成して記憶部７に記憶しておき、小さな体動情報推定部６２２は、特定した小さな体動軌跡と記憶部７に記憶させたテーブルとを用いて被験者Ｓの小さな体動の様子を推定してもよい。
　小さな体動情報算出部６２２は、小さな体動情報の推定と同時に、またはこれと前後して、小さな体動軌跡を分離して得られる呼吸振動軌跡を呼吸情報算出部６３に送る。
　図６（ａ）～図６（ｃ）に示される重心軌跡ＧＴから抽出された呼吸振動軌跡ＧＴｒを、それぞれ図８（ａ）～図８（ｃ）に示す。図８（ａ）～図８（ｃ）に示される呼吸振動軌跡ＧＴｒの往復動の回数が被験者Ｓの呼吸数に相当する。したがって呼吸情報算出部６３は、図８（ａ）～図８（ｃ）に示される呼吸振動軌跡ＧＴｒに基づいて被験者Ｓの呼吸数（例えば１分間の呼吸数）を算出する。
　具体的には呼吸情報算出部６３は、まず被験者Ｓの重心軌跡ＧＴの呼吸振動軌跡ＧＴｒを、振動方向がＸ軸方向と一致するように回転する（図９）。次に呼吸情報算出部６３は、図９に示す呼吸振動軌跡ＧＴｒに対して、多段フィルタバンクを用いて複数段のフィルタリングを行う。各段のフィルタリングにおいて高周波成分はノイズとして除去される。一方、各段のフィルタリングにより得られた低周波成分に対しては、次の段のフィルタリングが行われる。フィルタリングを所定の段数行った後、最終段の低周波成分を呼吸回数とみなすことができる。
　次いで呼吸情報算出部６３は、呼吸振動軌跡ＧＴｒ（図９）に基づいて、被験者Ｓの１回の換気量を推定する。なお、呼吸換気量とは、呼吸の深さに相当する物理量である。
　大きく深い呼吸の時、吸気時に肺が膨張する時には横隔膜は通常の吸気よりも大きく移動して下方に下がり、内臓も大きく下方に移動する。一方で呼気時、すなわち肺が収縮する時には横隔膜は通常の呼気より大きく移動して上方に上がり、内臓も大きく上方に移動する。その反対に小さく浅い呼吸の時は、内蔵の動きは通常状態より小さくなる。本発明の発明者は研究により、呼吸の大きさに応じて、この内臓移動に伴う重心Ｇのわずかな移動に更に変化が現れることを見出した。具体的には、大きく深い呼吸の時は、振幅が通常時より大きくなり、小さく浅い呼吸の時は、振幅が通常時より小さくなる。１回の換気量は、この振幅と相関付けを行うことで、算出できる。例えば、あらかじめ被験者がベッドで仰向けの状態で、大きく深い呼吸を行い、その時の換気量と振幅を記録しておく。また、小さく浅い呼吸を行い、その時の換気量と振幅を記録しておく。取得した呼吸に基づく重心軌跡に基づいて、振幅より呼吸換気量を算出する。一回の換気量を算出することで、１分間の分時換気量を算出することも可能になる。１分間の呼吸回数と分時換気量が解ることで、被験者Ｓの呼吸状態が総合的に良い状態にあるのか悪い状態にあるのかをモニターすることができる。
＜画像情報検出工程Ｓ５、音声情報検出工程Ｓ６、温度情報検出工程Ｓ７＞
　画像情報検出工程Ｓ５では、画像情報検出部３がベッドＢＤ上を撮影して被験者Ｓに関する画像情報を検出し、検出した画像情報を制御部６に送る。画像情報検出部３により検出される画像情報は、例えば、ベッドＢＤ上の被験者の体動の様子である。また、被験者Ｓが存在しないベッドＢＤの上面の画像も画像情報の一種であり、例えば被験者の在床判定等に使用し得る。
　音声情報検出工程Ｓ６では、音声情報検出部４がベッドＢＤ上の被験者Ｓに関する音声情報を検出し、検出した音声情報を制御部６に送る。音声情報検出部４により検出される音声情報は、例えば、被験者Ｓの発話、寝言、呼吸音、いびき、くしゃみ、あくび等である。
　温度情報検出工程Ｓ７では、温度情報検出部５がベッドＢＤ上の被験者Ｓに関する温度情報を検出し、検出した温度情報を制御部６に送る。温度情報検出部５により検出される温度情報は、例えば、被験者Ｓの体表温度分布である。
　制御部６は、重心位置算出工程Ｓ２において算出された被験者Ｓの重心軌跡ＧＴ、体動情報推定工程Ｓ３において推定された被験者Ｓの体動情報、呼吸情報算出工程Ｓ４において算出された被験者Ｓの呼吸情報、画像情報検出工程Ｓ５において検出された被験者Ｓの画像情報、音声情報検出工程において検出された被験者Ｓの音声情報、及び温度情報検出工程において検出された被験者Ｓの温度情報を同期させて状態判定部６４に送る。
＜状態判定工程Ｓ８＞
　状態判定工程Ｓ８では、状態判定部６４が、被験者Ｓの重心位置（重心軌跡）、体動情報、及び呼吸情報の少なくとも１つと、被験者Ｓの画像情報、音声情報及び温度情報の少なくとも１つとに基づいて被験者Ｓの各種状態を判定する。状態判定部６４により判定される被験者Ｓの状態の一例は次の通りである。
（１）小さな体動の内容
（２）呼吸の状態
（３）転落危険状態
（４）睡眠／覚醒
（５）看取り時期
（６）生死判断
（１）小さな体動の内容
　状態判定部６４は、体動情報推定部６２が推定する被験者Ｓの小さな体動の内容と、画像情報検出部３が検出する被験者Ｓの体動の様子とに基づいて、被験者Ｓの小さな体動の内容を判定できる。
　小さな体動は、大きな体動とは異なり、手足の比較的複雑な移動を含むため、ある形状の小さな重心軌跡が、複数種類の小さな体動と対応し得る。例えば、右腕と左腕は一般的に略同じ重量であるため、左腕を右側に所定距離だけ移動した場合に示される小さな重心軌跡と、右腕を右側に同一の所定距離だけ移動した場合に示される小さな重心軌跡とは略等しい。
　状態判定部６４は、小さな体動情報推定部６２２が、小さな重心軌跡に基づいて小さな体動の内容を推定できない場合に、画像情報検出部３が検出する被験者Ｓの体動の様子を用いて、被験者Ｓの小さな体動の内容を判定する。
　このように、必要に応じて画像情報検出部３からの画像情報を用いることで、被験者Ｓの小さな体動の内容を精確に判定できる。
　なお、小さな体動の内容の判定を行うための画像情報検出部３による撮像は常に行う必要はなく、例えば、被験者Ｓの重心Ｇが体軸方向とは異なる方向に移動しており呼吸とは異なる体動が生じていると考えられる場合にのみ行ってもよい。また、画像情報検出部３により検出された被験者Ｓに関する画像情報は、小さな体動の判定を行うために使用されることがないと確定した時点で消去されてもよい。このように撮像及び記憶する画像を最小限とすることで、睡眠中の被験者のプライバシーを保護することができる。
　また、温度情報検出部５からの温度情報（体表温度分布）によってベッドＢＤ上の被験者Ｓの姿勢を把握することも可能であるため、画像情報検出部３からの画像情報に代えて温度情報検出部５からの温度情報を用いてもよい。被験者Ｓの顔や表情を撮影することなく体表温度分布により被験者Ｓの姿勢を把握することによっても、被験者Ｓのプライバシーを保護できる。
　なお、小さな体動の内容の判定と同様に、体動情報推定部６２が推定する被験者Ｓの大きな体動の内容と、画像情報検出部３が検出する被験者Ｓの体動の様子とに基づいて、被験者Ｓの大きな体動の内容を精確に判定することもできる。
（２）呼吸状態
　状態判定部６４は、呼吸情報算出部６３が算出する被験者Ｓの呼吸情報と、音声情報検出部４が検出する被験者Ｓの音声情報（呼吸音）とに基づいて、被験者Ｓの呼吸状態を判定できる。
　状態判定部６４により判定される呼吸状態は、一例として、発話、いびき、寝言、閉塞性無呼吸等である。
　被験者Ｓが発話し又は寝言やいびきを発した時には、発話、いびき、寝言は、体動情報推定部６２から呼吸数算出部６３に送られる呼吸振動軌跡ＧＴｒにおいて微小なノイズとして現れる。したがって例えば、状態判定部６４は、呼吸振動軌跡ＧＴｒにノイズが発生している旨の通知を呼吸情報算出部６３から受けた場合に、音声情報検出部４が検出する被験者Ｓの呼吸音を参照して、当該ノイズが発話、いびき、寝言のいずれによるものかを判定する。
　また、被験者Ｓが睡眠時無呼吸症候群の主な症状である閉塞性無呼吸の状態に至った場合には、被験者Ｓの上気道が閉塞されて呼吸が制限されることにより呼吸振動軌跡ＧＴｒの振幅が極端に小さくなり、その後被験者Ｓの呼吸再開に伴い、呼吸振動軌跡ＧＴｒの振幅が一時的に大きくなる。したがって例えば、状態判定部６４は、呼吸振動軌跡ＧＴｒの振幅が所定値以下となった旨の通知を呼吸情報算出部６３から受けた場合に、音声情報検出部４が検出する被験者Ｓの呼吸音を参照して、被験者Ｓが閉塞性無呼吸の状態に至っているか否かを判定する。
　このように、呼吸振動軌跡ＧＴｒのみではなく、音声情報検出部４により検出した被験者Ｓの音声情報も用いた判定を行うことで、被験者Ｓの呼吸状態をより精確に判定できる。
　なお、呼吸情報算出部６３は、呼吸振動軌跡に含まれるノイズの原因が、発話、いびき、寝言のいずれかであると判定された場合に、当該ノイズを除去した上で呼吸数や呼吸換気量の算出を行っても良い。このようなノイズ除去を行うことにより、呼吸数や呼吸換気量の算出をより精度良く行うことができる。
（３）転落危険状態
　状態判定部６４は、重心位置算出部６１が算出する被験者Ｓの重心Ｇの位置と、画像情報検出部３が検出する被験者Ｓの画像情報とに基づいて、被験者Ｓが転落危険状態（ベッドから転落する危険性のある状態）にあるか否かを判定できる。
　一例として、状態判定部６４は、被験者Ｓの重心ＧとベッドＢＤの縁との間の距離が所定値以下となった場合に、画像情報検出部３が検出する被験者Ｓの画像情報を参照し、当該画像情報において被験者Ｓが所定の状態（片足や片手がベッドから垂れ下がっている等）にある場合に、被験者Ｓが転落危険状態にあると判定する。
　このように、被験者Ｓの重心Ｇの位置のみではなく、画像情報検出部３により検出した被験者Ｓの画像情報も用いた判定を行うことで、被験者Ｓが転落危険状態にあるか否かを精確に判定できる。なお、被験者Ｓの重心ＧとベッドＢＤの縁との間の距離が所定値以下となった場合にのみ画像情報検出部３による画像情報の検出を行うように構成したり、画像情報に代えて温度情報検出部５により検出される体表温度分布を用いることで、被験者Ｓのプライバシーを保護できる。
（４）睡眠／覚醒
　状態判定部６４は、体動情報推定部６２が推定する被験者Ｓの体動、呼吸情報算出部６３が算出する被験者Ｓの呼吸情報、温度情報検出部５が検出する被験者Ｓの温度情報等に基づいて、被験者Ｓが睡眠状態にあるか、覚醒状態にあるかを判定できる。
　一例として、状態判定部６４は、被験者Ｓの小さな体動の頻度、及び１分間の呼吸数が所定値以下であり、且つ被験者Ｓの体温（体表温度分布に基づいて算出される）が所定幅を越えて低下したことに基づいて、被験者Ｓが睡眠状態にあると判定する。
（５）看取り時期
　状態判定部６４は、体動情報推定部６２が推定する被験者Ｓの体動、呼吸情報算出部６３が算出する被験者Ｓの呼吸情報、温度情報検出部５が検出する被験者Ｓの温度情報等に基づいて、被験者Ｓが看取り時期（即ち、死期）の迫った状態にあるか否かを判定する。
　一例として、状態判定部６４は、被験者Ｓの体動の減少、体温の低下、呼吸振動軌跡の振幅の減少（呼吸換気量の低下）、体重の減少（荷重検出部１の検出値から求められる）等が発生していることに基づいて、被験者Ｓが看取り時期の迫った状態にあると判定する。
（６）生死判定
　状態判定部６４は、体動情報推定部６２により推定される被験者Ｓの体動情報、呼吸情報算出部６３により算出される被験者Ｓの呼吸情報、画像情報検出部３により検出される被験者Ｓの画像情報、音声情報検出部４により検出される被験者Ｓの音声情報、温度情報検出部５により検出される被験者Ｓの温度情報を総合的に用いて、被験者Ｓの生死判定を行う。
　具体的には例えば、状態判定部６４は、被験者Ｓの体動及び呼吸がある一定の条件の下で停止し、且つ被験者Ｓの体温が所定温度以下に低下した場合に、被験者Ｓが死亡したと判定することができる。ある一定の条件は、使用者である医師等の判断により設定することができる。
＜表示工程＞
　表示工程Ｓ９では、状態判定部６４が判定した被験者Ｓの状態をモニターに表示する。またモニターには、呼吸情報算出部６３が算出した呼吸数、呼吸換気量も表示される。使用者は、モニターを目視することで、被験者Ｓの呼吸数、呼吸換気量、その他の各種状態をモニターすることができる。
　ベッドモニタリングシステム１００の使用者は、被験者Ｓが所定の状態に至ったら報知部９により報知がなされるよう設定することもできる。例えば使用者は、入力部１０を用いて被験者Ｓが転落危険状態や無呼吸状態となったとき、被験者Ｓに看取り時期が迫ったときに報知がなされるよう設定することができる。
　本実施形態のベッドモニタリングシステム１００の効果を以下にまとめる。
　本実施形態のベッドモニタリングシステム１００は、ベッドＢＤの脚の下に配置した荷重検出器１１～１４を用いて求められる被験者Ｓの重心位置、体動情報及び呼吸情報の少なくとも１つと、画像情報検出部３、音声情報検出部４、温度情報検出部５により検出される画像情報、音声情報及び温度情報の少なくとも１つに基づいて、被験者Ｓの状態を判定している。このように被験者に関する多様な情報に基づいて状態判定を行うため、被験者に関する様々な項目を精度良くモニタリングすることができる。
　また、荷重検出器１１～１４、画像情報検出部３、音声情報検出部４、温度情報検出部５がいずれも非侵襲で被験者に関する情報を検出するため、被験者に違和感や不快感を与えることがない。
　本実施形態のベッドモニタリングシステム１００は、被験者Ｓの重心軌跡ＧＴから、被験者Ｓの体動に起因する重心Ｇの移動の軌跡を除去し、被験者Ｓの呼吸に起因する重心Ｇの移動の軌跡のみを抽出して被験者Ｓの呼吸数を算出しているため、算出された呼吸数の精度が高い。
　上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００、及びこれを用いた被験者Ｓのモニタリングにおいて、次の変形態様を採用することもできる。
　上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００の体動情報推定部６２の大きな体動情報推定部６２１は、次の方法により被験者Ｓの重心軌跡ＧＴに含まれる大きな体動軌跡を特定することもできる。
　大きな体動情報推定部６２１は、被験者Ｓの重心Ｇが略一方向に所定時間内に所定距離を超えて移動した場合に大きな体動が生じたと判断し、この期間の重心軌跡ＧＴが大きな体動軌跡であると特定する。重心Ｇが略一方向に移動しているか否かは、一例として、所定のサンプリング期間における重心Ｇの動きベクトルと、次のサンプリング期間における重心Ｇの動きベクトルとの間の角度が所定の角度以下であるか否かに基づいて判断することができる。
　具体的には例えば、図１０に示すように、重心Ｇの動きベクトルｖ２～ｖ４は、その直前のサンプリング期間における動きベクトルに対して、約５°以下の角度を有しているが、動きベクトルｖ５は、その直前のサンプリング期間における動きベクトルｖ４に対して５°以上の角度を有している。このような場合、重心Ｇは、動きベクトルｖ１～ｖ４に対応するサンプリング期間においては略一定方向に移動し、動きベクトルｖ５に対応するサンプリング期間においては移動方向が変更されたとみなすことができる。
　大きな体動情報推定部６２１は、移動方向が変更されたとみなした場合には、移動方向の変更があった時点の前の動きベクトル（ここでは動きベクトルｖ１～ｖ４）に基づき、所定時間内に所定距離を越える移動が生じていたか否かを判定する。そして、所定時間内に所定距離を越える移動が生じていた場合は、これらの動きベクトルにより表される軌跡は大きな体動軌跡であると特定する。
　なお、動きベクトルを用いた大きな体動軌跡の特定を行う前に、重心軌跡ＧＴをローパスフィルタでフィルタリングしてもよい。これにより高周波成分（ノイズ）が除去され、特定の精度を向上させることができる。
　上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００の体動情報推定部６２の小さな体動情報推定部６２２は、外れ値除去の方法により被験者Ｓの小さな体動軌跡及び呼吸振動軌跡を特定することもできる。
　具体的には、大きな体動軌跡が除去された重心軌跡が、図１１のように、ｖ６～ｖ４６までの４１個の動きベクトルを含んでいるものとする。小さな体動情報推定部６２２はまず、これらの４１個の動きベクトルから最頻値ベクトルｖｆの向きを求める。動きベクトルｖ６～ｖ４６はそれぞれ向きを有するが、図１１に示されるように、動きベクトルｖ６～ｖ４６のいくつかは、それぞれ互いに同一の向きを有している。最頻値ベクトルｖｆの向きは、動きベクトルｖ６～ｖ４６の向きのうち、最も多く表れる向きに等しく、図１０から明らかなように動きベクトルｖ６～ｖ３７のいずれかの向きに等しい。
　次に、小さな体動情報推定部６２２は、動きベクトルｖ６～ｖ４６の内、自らの向きと最頻値ベクトルｖｆの向き（又は最頻値ベクトルｖｆに対して１８０°の角度を有する向き）との間の相違が一定の閾値以下の動きベクトルを多数派ベクトルとみなし、自らの向きと最頻値ベクトルｖｆの向き（及び最頻値ベクトルｖｆに対して１８０°の角度を有する向き）との間の相違が一定の閾値よりも大きい動きベクトルを少数派ベクトルとみなす。具体的には、被験者Ｓの体軸方向にほぼ沿った向きを有する動きベクトルｖ６～ｖ３７を多数派ベクトルとみなし、その他の動きベクトルｖ３８～ｖ４６を少数派ベクトルとみなす。そして多数派ベクトルを除去する（少数派ベクトルを抽出する）。これにより小さな体動情報推定部６２２は、既に大きな体動軌跡が除去された重心軌跡ＧＴに含まれる呼吸振動軌跡を特定し、更に小さな体動軌跡を特定する。
　ベッドモニタリングシステム１００の制御部３には、更に心拍数算出部が構築されていてもよい。心拍数算出部は、荷重検出部１からの荷重信号より心拍成分を取り出す。具体的には次の方法を用いる。心拍成分は、０．５Ｈｚ～２．５Ｈｚの帯域にある信号成分であるため、心拍数算出部は４つの荷重検出器１１～１４の出力値より、この周波数帯域の信号成分を取り出す。心拍数算出部は次いで重心軌跡算出工程Ｓ２と同様の方法により心拍成分での重心軌跡を算出する。
　発明者は、心拍成分での重心軌跡が心拍に応じて、体軸方向に対して傾いた方向に振動していることを見出した。したがって、この振動の数を特定することで心拍数を特定できる。
　また、心拍情報算出部は、心拍に基づく重心軌跡に基づいて、被験者Ｓの１回の心拍出量を推定する。振幅１回分が心拍１回に相当するため、１回の心拍出量は、この振幅と相関付けを行うことで、推定できる。例えば、あらかじめ被験者がベッドで仰向けの状態で、その時の心拍出量と振幅を記録しておく。取得した心拍に基づく重心軌跡に基づいて、振幅より心拍出量を算出する。心拍数と心拍出量より被験者Ｓの血圧状態が総合的に良い状態にあるのか悪い状態にあるのかをモニターすることができる。また、前述の１分間の呼吸回数と分時換気量を組み合わせることで、被験者Ｓの健康状態が総合的に良い状態にあるのか悪い状態にあるのかをモニターすることができる。
　状態判定部６４は、状態判定工程Ｓ８における睡眠／覚醒の判定、看取り時期の判定、生死判定等において、心拍数や心拍出量を参照した判定を行うことができる。
　上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００において、音声情報検出部４は、ベッドＢＤのヘッドボードＢＤ１に設けられた薄型マイクに代えて、又はこれに加えて、寝具の下に位置するよう床板ＢＤ２の上面に設けられた薄型マイクを含んでも良い。このようなマイクによれば、被験者Ｓの心音を被験者Ｓの音声情報として検出することができる。
　音声情報検出部４により検出された心音は、例えば心拍数の算出に使用することができる。また医者である使用者は、ベッドモニタリングシステム１００の表示部８に表示される被験者Ｓの体動や呼吸の様子をモニターしながら被験者Ｓの心音を確認することで、ベッドから離れた場所で簡易な診察を行うことができる。
　上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００は、必ずしも画像情報検出部３、音声情報検出部４、温度情報検出部５の全てを備える必要はなく、これらの内のいずれか一つを有するのみでもよい。本発明及び本明細書では、ベッドモニタリングシステムが備える画像情報検出部、音声情報検出部、温度情報検出部の少なくとも１つを総称して被験者情報検出部と呼ぶ。
　上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００においては、呼吸情報算出部６３はウェーブレット変換を用いて被験者Ｓの呼吸数を算出していたが、その他の方法も可能である。具体的には例えば、まず図９に示す呼吸振動軌跡ＧＴｒから、Ｘ軸方向において最も正側に位置する点及びＸ軸方向において最も負側に位置する点を求め、両点のＸ座標の中間値Ｘｍを算出する。この中間値Ｘｍは、図９に示すように、呼吸振動軌跡ＧＴｒの振動中心であるとみなすことができる。次いで呼吸情報算出部６３は、呼吸振動軌跡ＧＴｒがこの中間値ＸｍをまたいでＸ軸方向に負側から正側へ移動する回数、又は正側から負側へ移動する回数を求めることにより、呼吸振動軌跡ＧＴｒの振動数、即ち呼吸数を算出する。
　上記の実施形態において、荷重検出器１１、１２、１３、１４は、ビーム形ロードセルを用いた荷重センサに限られず、例えばフォースセンサを使用することもできる。
　なお、上記の実施形態において、荷重検出器は４つに限られない。ベッドＢＤに追加の脚を設けて５つ以上の荷重検出器を使用してもよい。又はベッドＢＤの脚のうち３つのみに荷重検出器を配置してもよい。荷重検出器が３つの場合でも、これを一直線に配置しなければ、ベッドＢＤ面上での被験者Ｓの重心位置Ｇを検出できる。
　上記の実施形態においては、荷重検出器１１、１２、１３、１４は、ベッドＢＤの脚の下端に取り付けられたキャスターＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４の下にそれぞれ配置されていたがこれには限られない。荷重検出器１１、１２、１３、１４はそれぞれ、ベッドＢＤの４本の脚とベッドＢＤの床板との間に設けられてもよいし、ベッドＢＤの４本の脚が上下に分割可能であれば、上部脚と下部脚との間に設けられても良い。また、荷重検出器１１、１２、１３、１４をベッドＢＤと一体型とし、ベッドＢＤと本実施形態のベッドモニタリングシステム１００とからなるベッドシステムＢＤＳを構成してもよい（図１２）。なお、本明細書において「ベッドに設けられた荷重検出器」とは、上述のようにベッドＢＤの４本の脚とベッドＢＤの床板との間に設けられた荷重検出器や、上部脚と下部脚との間に設けられた荷重検出器を意味する。
　なお、上記の実施形態において、荷重検出部１とＡ／Ｄ変換部２との間に、荷重検出部１からの荷重信号を増幅する信号増幅部や、荷重信号からノイズを取り除くフィルタリング部を設けても良い。
　なお、上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００において、表示部８は、使用者が視覚的に認識できるようにモニター上に情報を表示するものには限られない。例えば表示部８は、被験者Ｓの状態を定期的に印字して出力するプリンタでもよく、又は睡眠状態なら青ランプの点灯、覚醒状態なら黄色ランプの点灯、無呼吸状態なら赤ランプの点灯といった簡易な視覚的表現を用いて表示するものであってもよい。または表示部５は、被験者Ｓの状態を使用者に音声で伝えるものであってもよい。さらに、ベッドモニタリングシステム１００は表示部８を有さなくてもよく、情報を出力する出力端子を有するのみであってもよい。表示を行うためのモニター（ディスプレイ装置）等は、当該出力端子を介してベッドモニタリングシステム１００に接続される。
　なお、上記実施形態の報知部９は聴覚的に報知を行っていたが、報知部９は、光の点滅等によって視覚的に報知を行う構成であってもよく、振動により報知を行う構成であってもよい。また、上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００は、報知部９を有さなくても良い。
　なお、上記実施形態のベッドモニタリングシステム１００において、配線によって接続されている構成同士は、それぞれ無線によって接続されていてもよい。
　本発明の特徴を維持する限り、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。
　本発明のベッドモニタリングシステムによれば、ベッド上の被験者の状態を、様々な観点から、精確に、且つ非侵襲で判定することができる。したがって、本発明のベッドモニタリングシステムを医療や介護の現場で使用すれば、医療従事者や介護従事者の負担を軽減しつつ、患者や被介護者をより良好にケアすることが可能となる。
１　荷重検出部、１１，１２，１３，１４　荷重検出器、２　Ａ／Ｄ変換部、３　画像情報検出部、４　音声情報検出部、５　温度情報検出部、６　制御部、６１　重心位置算出部、６２　体動情報推定部、６３　呼吸情報算出部、６４　状態判定部、７　記憶部、８　表示部、９　報知部、１０　入力部、１００　ベッドモニタリングシステム、ＢＤ　ベッド、ＢＤＳ　ベッドシステム、ＧＴ　重心軌跡、Ｓ　被験者

Claims (5)

  1. 　ベッド上の被験者をモニターするベッドモニタリングシステムであって、
    　ベッド又はベッドの脚下に設けられ、前記被験者の荷重を検出する複数の荷重検出器と、
    　前記検出された荷重に基づいて前記被験者の重心位置の時間的変動を求める重心位置算出部と、
    　前記求められた重心位置の時間的変動に基づいて、前記被験者の呼吸とは異なる身体の全部又は一部の移動に関する情報である体動情報を求める体動情報決定部と、
    　前記求められた重心位置の時間的変動及び前記体動情報決定部により求められた体動情報に基づいて前記被験者の呼吸数を算出する呼吸数算出部と、
    　前記被験者の画像情報、前記被験者の音声情報及び前記被験者の温度情報の少なくとも１つを検出する被験者情報検出部とを備えるベッドモニタリングシステム。
  2. 　更に、前記被験者の重心位置、前記被験者の体動情報及び前記被験者の呼吸数の少なくとも１つと、前記被験者の画像情報、前記被験者の音声情報及び前記被験者の温度情報の少なくとも１つとを用いて前記被験者の状態を判定する状態判定部を備える請求項１に記載のベッドモニタリングシステム。
  3. 　前記体動情報は、大きな体動に関する情報と、前記大きな体動よりも前記被験者の所定時間内の重心の移動量が小さい小さな体動に関する情報を有し、前記体動情報決定部は、前記大きな体動に関する情報を決定する第１体動情報決定部と小さな体動情報を決定する第２体動情報決定部とを含む請求項１又は２に記載のベッドモニタリングシステム。
  4. 　前記被験者情報検出部は、前記被験者の画像情報を検出する画像情報検出部、前記被験者の音声情報を検出する音声情報検出部、及び前記被験者の温度情報を検出する温度情報検出部を含む請求項１～３のいずれか一項に記載のベッドモニタリングシステム。
  5. 　ベッドと、
    　請求項１～４のいずれか一項に記載のベッドモニタリングシステムとを備えるベッドシステム。
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