WO2021039288A1 - 存否判定装置 - Google Patents

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厚輝 清水
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住友理工株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a presence / absence determination device that determines whether or not a living body exists in the detection region.
  • a specific area In some cases, it may be required to determine whether or not a person exists in a bed without requiring labor such as confirmation by a person.
  • a presence / absence determination device uses a pressure sensor to determine whether or not there is a person on a detection area such as on a bed or a seat surface of a chair based on the pressure detection result.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-8920 (Patent Document 1) provides a pressure sensor for bedding, and based on the body load (body pressure) of the user detected by the pressure sensor, the user The presence or absence on the bedding is judged.
  • the detection accuracy may decrease when the weight of the user such as a patient is light.
  • the pressure acting on the pressure sensor is temporarily reduced or released during body movements such as turning over or sitting back, it may be misjudged that the user has disappeared, or the user may turn over when the user disappears. There may be a false judgment that the body has moved, such as sitting down or sitting back.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a novel existence / absence determination device capable of improving at least one of the above-mentioned problems and determining the existence / absence in the detection area of the user with excellent accuracy. is there.
  • the first aspect is a presence / absence determination device that determines whether or not a living body is present in the detection region, and is a flexible piezoelectric sensor that is installed in the detection region and outputs a detection signal according to an input vibration.
  • a sheet, a heart pulsation signal acquisition unit that extracts a heart pulsation signal corresponding to the heart pulsation from the detection signal of the piezoelectric sensor sheet, and the living body exist on the detection region based on the heart pulsation signal.
  • the absence determination unit has a non-existence determination unit that performs non-existence determination, and when the state in which the cardiovascular signal is below the absence threshold value continues beyond the absence determination time, the absence determination unit is said to be It determines the absence.
  • the presence / absence determination device of this embodiment by determining the absence based on the heart motion, it is possible to make a more accurate determination than the determination based on the pressure due to the weight of the living body or the like.
  • the absence determination time is provided instead of immediately determining the absence, more accurate determination becomes possible.
  • the absence determination time is set within the range of 0.5 seconds to 60 seconds.
  • the presence / absence determination device of this aspect accurate determination is possible by setting the absence determination time within the above range. That is, if the absence determination time is too short, an erroneous determination may occur when the level of the heart motion signal is temporarily lowered due to erroneous detection or the like. Further, if the absence determination time is too long, the absence determination may not be performed even when the user leaves the detection area and then returns.
  • the absence determination unit compares the representative value of the heart motion signal within a predetermined time with the absence threshold value. It determines the existence.
  • the existence / non-existence determination device of this aspect by adopting a representative value according to the purpose, highly accurate determination of existence / non-existence, reduction of erroneous determination due to noise, simplification of calculation processing of existence / non-existence determination, etc. can be achieved.
  • the absence determination unit is the sum of the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, and the total value of the center ball motion signal within a predetermined time. The absence determination is performed by comparing any one of the above with the absence threshold value.
  • the maximum amplitude of the heartbeat waveform can be easily obtained by adopting the maximum value within a predetermined time of the heartbeat signal as a value to be compared with the absence threshold value. Existence can be determined with high accuracy. Further, if the minimum value, the average value, and the median value of the heart motion signal within a predetermined time are adopted, it is difficult to make an erroneous determination that the existence is erroneously determined in the absence due to noise. Alternatively, if the sum of the heart motion signals is adopted, the load can be reduced by simplifying the arithmetic processing for determining the absence.
  • a fifth aspect is an existence determination unit that determines the existence of the living body on the detection region based on the heartbeat signal in the existence determination device according to any one of the first to fourth aspects.
  • the existence determination unit performs the existence determination when the state in which the cardiovascular signal exceeds the existence threshold continues beyond the existence determination time.
  • the presence / absence determination device of this aspect even if the vibration level temporarily increases due to external vibration noise or the like in the existence determination, it is not erroneously determined that it exists immediately. , More accurate judgment becomes possible.
  • the sixth aspect is the existence determination device according to the fifth aspect in which the existence determination time is set within the range of 0.5 seconds to 30 seconds.
  • the existence / absence determination device of this aspect accurate determination is possible by setting the existence determination time within the above range. That is, if the existence determination time is too short, there is a risk that an erroneous existence determination will be made due to external vibration or the like. Further, if the existence determination time is too long, the existence may not be correctly determined when the presence is in the detection area for a short time.
  • the existence determination unit determines the existence by comparing the representative value of the cardiovascular signal within a predetermined time with the existence threshold value. It is a thing.
  • the existence / non-existence determination device of this aspect by adopting a representative value according to the purpose, highly accurate determination of existence / non-existence, reduction of erroneous determination due to noise, simplification of calculation processing of existence / non-existence determination, etc. can be achieved.
  • the presence determination unit is either the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, or the sum of the core motion signals within a predetermined time.
  • the existence determination is performed by comparing one of them with the existence threshold value.
  • the maximum amplitude of the heartbeat waveform can be easily obtained by adopting the maximum value of the heartbeat signal within a predetermined time as a value to be compared with the existence threshold value. , Existence can be judged with high accuracy. Further, if the minimum value, the average value, and the median value of the heart motion signal within a predetermined time are adopted, it is difficult to make an erroneous determination that the existence is erroneously determined in the absence due to noise. Alternatively, if the sum of the heart motion signals is adopted, the load can be reduced by simplifying the arithmetic processing of the existence determination.
  • the existence threshold value and the absence threshold value are independently provided at different values.
  • the existence and nonexistence can be determined more accurately.
  • the existence threshold value is set to three times or more of the absence threshold value.
  • the existence and nonexistence can be determined more accurately.
  • the eleventh aspect is a body movement determination for determining the body movement of the living body on the detection region based on the heart elastic signal in the presence / absence determination device according to any one of the fifth to tenth aspects.
  • the body movement threshold used for the body movement determination in the body movement determination unit is set to a value larger than the existence threshold, and the value of the heart motion signal.
  • the presence / absence determination device of this aspect it is possible to more accurately detect body movements such as turning over in the lying position and re-sitting in the sitting position.
  • the twelfth aspect is the existence / non-existence determination device according to any one of the first to eleventh aspects, which includes a signal amplification unit that amplifies the heartbeat signal.
  • the determination accuracy can be improved by performing the existence determination and the absence determination based on the core elastic signal amplified by the signal amplification unit.
  • a thirteenth aspect is the presence / absence determination device according to the twelfth aspect, which includes a heartbeat waveform calculation unit that calculates a heartbeat waveform from the heartbeat signal amplified by the signal amplification unit. ..
  • the heartbeat waveform obtained from the heartbeat signal is compared with the case where the determination is made by directly using the heartbeat signal, for example.
  • the heartbeat waveform may be displayed on the monitor, and the presence or absence of the user may be determined by the presence or absence of the heartbeat waveform displayed on the monitor.
  • the fourteenth aspect is caused by the heartbeat of the living body by frequency-analyzing the detection signal of the piezoelectric sensor sheet in the presence / absence determination device according to any one of the first to thirteenth aspects. It is provided with a vital frequency analysis unit that calculates a vital spectrum including a power spectrum to be generated, and the core vibration signal acquisition unit acquires the core vibration signal based on the vital spectrum.
  • the presence / absence judgment device of this embodiment even when the amplitude of the vibration input to the piezoelectric sensor sheet is small and the detection signal is weak, the presence / absence judgment can be made with high accuracy based on the frequency analysis result of the detection signal. Become. Therefore, even when the amplitude of the input to the piezoelectric sensor sheet is small, for example, when the piezoelectric sensor sheet is laid under the mattress, the presence or absence of the user can be accurately determined.
  • the vital spectrum is caused by the heart elasticity spectrum, which is the power spectrum caused by the heartbeat of the living body, and the respiration of the living body. It is considered to be a power spectrum having a respiratory spectrum which is a power spectrum to be generated.
  • the vital spectrum can be obtained to be large by including the respiratory spectrum in which the vital spectrum is obtained to be larger than the heart motion spectrum. Therefore, even when the detection signal is weak, it is possible to strongly obtain the cardiovascular signal acquired based on the vital spectrum, and it is possible to accurately determine the presence or absence.
  • the center bullet signal is acquired based on the representative value of the vital spectrum.
  • the existence / non-existence determination device of this aspect by adopting a representative value according to the purpose, highly accurate determination of existence / non-existence, reduction of erroneous determination due to noise, simplification of calculation processing of existence / non-existence determination, etc. can be achieved.
  • the representative value of the vital spectrum is set to one of the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, and the sum of the vital spectrum. Is what it is.
  • the presence / absence can be determined with high accuracy by adopting a heart motion signal based on the maximum value of the vital spectrum, for example, as a value to be compared with the absence threshold value. Further, if a heart motion signal based on the minimum value, the average value, and the median value of the vital spectrum is adopted, it is difficult to make an erroneous determination that it is erroneously present due to noise when it is absent. Alternatively, if a heart motion signal based on the sum of vital spectra is adopted, the load can be reduced by simplifying the arithmetic processing for determining the absence.
  • the detection signal of the piezoelectric sensor sheet is frequency-analyzed, and in the frequency range of the vital spectrum. It is equipped with a noise frequency analysis unit that calculates a noise spectrum that is a power spectrum in a frequency range higher than a certain vital frequency range, and has an S / N ratio that is the ratio of the core ballistic signal to the noise signal based on the noise spectrum.
  • the absence determination by the absence determination unit is executed by comparison with the absence threshold.
  • the presence / absence is determined by comparing the S / N ratio, which is the ratio of the heart motion signal to the noise signal, with the absence threshold value, for example, the power spectrum in the vital frequency range. Is raised by white noise, and erroneous determination that it is erroneously present when it is absent is less likely to occur.
  • the noise signal is acquired based on the representative value of the noise spectrum.
  • the representative value of the noise spectrum is appropriately selected from, for example, the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, the total value, and the like of the noise spectrum.
  • a nineteenth aspect is the presence / absence determination device according to any one of the fourteenth to eighteenth aspects, wherein the piezoelectric sensor sheet is arranged under the cushion body on which the living body is placed. is there.
  • the presence or absence of the cushion body on the piezoelectric sensor sheet prevents the piezoelectric sensor sheet from being displaced or deformed due to the body movement of the user. Further, since the upper surface of the piezoelectric sensor sheet is covered with a cushion body, even if a highly sensitive piezoelectric sensor sheet is adopted, the detection signal is not easily affected by wind or the like.
  • the absence determination of whether or not a living body exists on the detection region can be performed more accurately by providing the absence determination time.
  • Explanatory drawing for demonstrating presence / absence determination apparatus as 1st Embodiment of this invention Explanatory drawing for explaining the piezoelectric type sensor sheet which comprises the existence
  • a graph showing the waveform of the heartbeat component extracted from the amplified signal shown in FIG. Explanatory drawing for demonstrating presence / absence determination apparatus as the 2nd Embodiment of this invention A graph showing a specific example of a vibration waveform including a heart vibration acquired by a piezoelectric sensor sheet.
  • Flow chart of existence / absence determination in the existence / absence determination device shown in FIG. A graph showing an enlarged time zone T1 for determining getting out of bed in the vibration waveform shown in FIG.
  • a graph showing an enlarged time zone T2 in which the patient is determined to be in bed while breathing is stopped.
  • FIG. 1 shows the presence / absence determination device 10 as the first embodiment of the present invention.
  • the presence / absence determination device 10 is input with relatively large body movements such as minute body movements and turning over due to the breathing and heartbeat of the user A as a living body, and these input body movements ( It is configured to include a piezoelectric sensor sheet 12 that outputs a detection signal corresponding to vibration) and an analysis device 14 that analyzes a detection signal output from the piezoelectric sensor sheet 12.
  • the piezoelectric sensor sheet 12 has a structure as shown in FIG. 2, for example, and includes a flexible sensor body 16 having a substantially rectangular sheet shape. As shown in FIGS. 3 and 4, the sensor main body 16 includes a piezoelectric layer 18, a pair of electrode layers 20a and 20b, and a pair of protective layers 22a and 22b.
  • the material of the piezoelectric layer 18 ceramics, synthetic resin, rubber elastic body (including elastomer) and the like can be adopted, but in the present embodiment, it is composed of a rubber elastic body.
  • the rubber elastic body used as the material of the piezoelectric layer 18 it is preferable to use at least one selected from, for example, crosslinked rubber and thermoplastic elastoma, for example, urethane rubber, silicone rubber, nitrile rubber (NBR), hydride hydride.
  • H-NBR Hydrophilicity-butadiene Rubber
  • acrylic rubber natural rubber
  • isoprene rubber ethylene-propylene-diene rubber
  • EPDM ethylene-vinyl acetate copolymer
  • ethylene-vinyl acetate-acrylic acid ester copolymer butyl rubber
  • styrene-butadiene examples include rubber, fluororubber, and epichlorohydrin rubber.
  • an elastomer modified by introducing a functional group or the like may be used.
  • a hydrogenated nitrile rubber having one or more selected from a carboxyl group, a hydroxyl group, and an amino group is preferable.
  • the piezoelectric layer 18 contains piezoelectric particles.
  • Piezoelectric particles are particles of a compound having piezoelectricity.
  • a strong dielectric having a perovskite type crystal structure is known.
  • the electrode layers 20a and 20b have flexibility that can be deformed following the piezoelectric layer 18.
  • Such electrode layers 20a and 20b can be formed from, for example, a conductive material in which a conductive material is mixed with a binder, conductive fibers, or the like.
  • the binder the same materials as the crosslinked rubber and the thermoplastic elastomer constituting the above-mentioned piezoelectric layer 18 can be adopted.
  • the conductive material blended in the electrode layers 20a and 20b is not limited, but is, for example, from silver, gold, copper, nickel, rhodium, palladium, chromium, titanium, platinum, iron, and alloys thereof.
  • the same material as the crosslinked rubber and the thermoplastic elastomer constituting the above-mentioned piezoelectric layer 18 can be adopted.
  • the piezoelectric layer 18, the electrode layers 20a and 20b, and the protective layers 22a and 22b are all formed into thin rectangular plates, and the electrode layers 20a and 20b are fixed to both sides of the piezoelectric layer 18 in the thickness direction.
  • the protective layers 22a and 22b are fixed to both sides of the piezoelectric layer 18 and the electrode layers 20a and 20b in the thickness direction.
  • the piezoelectric layer 18 and the electrode layers 20a and 20b are embedded inside the protective layers 22a and 22b without being exposed to the outside.
  • the sensor body 16 is formed as a thin, substantially rectangular sheet.
  • the pressure sensitive portion 24 In the central portion of the sensor body 16 in the width direction, the region where the piezoelectric layer 18 and the electrode layers 20a and 20b overlap in the thickness direction is the pressure sensitive portion 24, and a load is applied to the pressure sensitive portion 24. As a result, electric charges are generated.
  • the piezoelectric sensor sheet 12 of the present embodiment includes a controller 26 and a connector 28, and the electrode layers 20a and 20b and the controller 26 are electrically connected by wirings 30a and 30b.
  • the controller 26 is electrically connected to the analyzer 14 via the connector 28.
  • the controller 26 has, for example, an amplification unit, an A / D conversion unit, and the like.
  • the amplification unit amplifies the output (voltage) of the piezoelectric sensor sheet 12.
  • the A / D conversion unit converts the output amplified by the amplification unit from an analog signal to a digital signal.
  • the output of the piezoelectric sensor sheet 12 may be converted from an analog signal to a digital signal by the A / D conversion unit and then amplified by the amplification unit.
  • the analyzer 14 may be capable of calculating a signal controlled by the controller 26 (that is, a digital signal converted by the A / D conversion unit), for example, a computer including the monitor unit 32 and the computer. It can be realized by a computer program that is installed and operates on.
  • the piezoelectric sensor sheet 12 is laid so as to extend in the width direction of the bed 36 as the detection area on which the user A lies.
  • the piezoelectric sensor sheet 12 includes a belt portion 38 whose length is adjustable, the belt portion 38 is wound around the mattress of the bed 36, and the piezoelectric sensor sheet 12 is a mattress.
  • the sheet is covered on the mattress to which the piezoelectric sensor sheet 12 is fixed while being fixed on the top.
  • the user A lies on the piezoelectric sensor sheet 12 without directly contacting the piezoelectric sensor sheet 12, and in the present embodiment, the piezoelectric sensor sheet 12 is provided near the chest of the user A. Has been done. As a result, even if the posture of the user A changes slightly due to, for example, turning over, the heartbeat of the user A can be easily acquired.
  • the piezoelectric layer 18 is charged. Is generated, and the generated charge is detected by the controller 26 as a change in voltage or current.
  • a specific example of the relationship between the charge (signal) detected by the controller 26 and time is shown in the graph of FIG. That is, the detection signal shown in the graph of FIG. 5 is derived from body movements in a broad sense such as respiration, heartbeat, and turning over.
  • the detection signal shown in FIG. 5 is raw data that has not been processed or corrected.
  • the electric charge (signal) generated in the piezoelectric layer 18 is detected via a high-pass filter (cardioflex filter) that cuts frequency components below 4 Hz (transmits frequency components above 4 Hz). That is, in general, the heartbeat is a vibration of about 1 Hz, but the heartbeat (vibration of the body caused by the heartbeat) is a vibration of 4 Hz or more, and a high-pass filter that transmits a frequency component of 4 Hz or more and a frequency of 4 Hz to 20 Hz.
  • a bandpass filter that allows the components to pass through, the components of the body movements (heartbeat) due to the heartbeat are extracted from the body movements in a broad sense due to breathing, heartbeat, turning over, and the like.
  • FIG. 6 shows the waveform at the time when only the components derived from the heartbeat were extracted through the high-pass filter (or bandpass filter).
  • a square operation is performed to square and amplify the signal value obtained through a high-pass filter that transmits a frequency component of 4 Hz or higher (or a band-pass filter that transmits a frequency component of 4 Hz to 20 Hz).
  • a high-pass filter that transmits a frequency component of 4 Hz or higher (or a band-pass filter that transmits a frequency component of 4 Hz to 20 Hz).
  • the value on the vertical axis of the graph of FIG. 6 is squared to emphasize the peak of the vibration of the heart motion.
  • a waveform in which such a heart motion is emphasized is shown in FIG.
  • the high-pass filter and band-pass filter are provided, for example, in the controller 26 of the piezoelectric sensor sheet 12, and a core vibration signal at a desired frequency is acquired. Therefore, the heart pulsation signal acquisition unit 40 that extracts the heart pulsation signal corresponding to the heart pulsation from the detection signal of the piezoelectric sensor sheet 12 may be provided in the controller 26. After that, the heart motion signal converted into a digital signal by the A / D conversion unit may be transmitted to the computer of the analysis device 14, and the subsequent calculations may be performed on the computer.
  • the signal amplification unit 42 that amplifies the heart motion signal may be provided in the controller 26, or may be configured to include a computer of the analysis device 14 and a program installed in the computer.
  • the representative value within a predetermined time is calculated.
  • the representative value for example, any one of the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, and the sum within a predetermined time is adopted.
  • the average value in the immediately preceding 0.1 seconds is calculated.
  • the representative value of the heart motion signal will be described simply as the heart motion signal.
  • the heartbeat signal of the user A is measured for a predetermined time, and the representative value calculated from the heartbeat signal is shown as an example.
  • FIG. 8 is a graph for simply explaining the states (i) to (v) described later, and the values on the vertical and horizontal axes in the graph are not accurate.
  • the non-existence threshold value ⁇ , the existence threshold value ⁇ , and the body movement threshold value ⁇ to be compared with the cardiovascular signal are set in advance. Then, the state of the user A on the bed 36 is determined according to the magnitude relationship between the heartbeat signal and the absence threshold value ⁇ , the existence threshold value ⁇ , the body movement threshold value ⁇ , and the duration of the magnitude relationship. It has become.
  • the absence threshold value ⁇ is set to 20 [digit].
  • the digit is the minimum display unit of the digital measuring device.
  • the absence determination time is preferably set to 0.5 seconds or more. If the absence determination time is shorter than 0.5 seconds, it may be erroneously determined to be absent when the level of the heart motion signal is temporarily lowered due to a change in posture, false detection, or the like. Further, the absence determination time is preferably set to 60 seconds or less. If the absence determination time is longer than 60 seconds, for example, when the patient temporarily leaves the bed 36, the absence may not be determined. The absence determination time is more preferably set within the range of 5 seconds to 45 seconds, and is set to 20 seconds in the present embodiment.
  • the existence threshold value ⁇ may adopt the same value as the absence threshold value ⁇ , but it is preferable that the existence threshold value ⁇ and the absence threshold value ⁇ are different values independent of each other. Further, it is preferable that the existence threshold value ⁇ is 3 times or more the absence threshold value ⁇ , and in the present embodiment, the existence threshold value ⁇ is 100 [digit].
  • the existence determination time is preferably set to 0.5 seconds or more. If the existence determination time is shorter than 0.5 seconds, or if vibration is input from the outside, it may be determined that it exists by mistake. Further, the existence determination time is preferably set to 30 seconds or less. If the presence determination time is longer than 30 seconds, for example, when temporarily located on the bed 36, it may not be determined to be present. The existence determination time is more preferably set within the range of 0.5 seconds to 15 seconds, and is set to 1 second in the present embodiment.
  • the body movement determination time may be set, and when the state in which the heart motion signal exceeds the body movement threshold value ⁇ continues beyond the body movement determination time, the user A moves on the bed 36. It may be determined that the person has turned over or re-sit down. In the present embodiment, the body movement determination time is set to 0.5 seconds.
  • the body movement threshold value ⁇ is preferably set to a value larger than the existence threshold value ⁇ , and in the present embodiment, the body movement threshold value ⁇ is set to 30,000 [digit].
  • FIG. 8 shows the state of (i) to (v) according to the magnitude relationship between the heart motion signal and the absence threshold value ⁇ , the existence threshold value ⁇ , the body movement threshold value ⁇ , and the duration of the magnitude relationship.
  • the immediately preceding state is determined to be absent, the heartbeat signal exceeds the existence threshold ⁇ , and the state continues beyond the existence determination time (1 second). Therefore, in (ii), it is determined that the user A is present on the bed 36. In (ii), the heart motion signal exceeds the body movement threshold value ⁇ , and the state exceeds the body movement determination time. However, due to the relationship with the immediately preceding state, the user A is on the bed 36. It is presumed that the person is lying down and has begun to fall asleep, and is not determined to be a body movement (turning over).
  • the heart motion signal exceeds the body movement threshold value ⁇ , and the state is the body movement determination time (0.5). It lasts for more than a second). Further, in the state immediately after (iv), the heart motion signal is substantially equal to or slightly smaller than the absence threshold value ⁇ , but the duration is shorter than the absence determination time (20 seconds). It is not determined to be absent. That is, since it is determined that the user A exists on the bed 36 for a predetermined time (for example, 30 seconds) before and after the heart motion signal exceeds the body movement threshold value ⁇ , the state of (iii) is body movement. It is judged as (turning over or sitting back).
  • the heart motion signal is substantially equal to or slightly smaller than the absence threshold value ⁇ , but is absent because the duration is shorter than the absence determination time (20 seconds). It is not determined that the user A exists, and the user A is determined to exist on the bed 36 in view of the immediately preceding state. In (iv), it is considered that the cardiac pulsation signal was temporarily lowered due to a change in posture due to turning over.
  • a high-pass filter that transmits a frequency component of 4 Hz or higher extracts a component derived from the heartbeat from the detection signal based on the electric charge generated in the piezoelectric layer 18.
  • the signal value is squared and amplified. Since the heartbeat-derived component contains a heartbeat-derived component, the amplified signal value should be filtered with a bandpass filter that transmits a frequency component of 0.8 Hz to 2.0 Hz. Then, the components derived from the heartbeat are extracted. As a result, a heartbeat waveform is obtained as shown in FIG.
  • a representative value within a predetermined time is calculated and compared with a preset absence threshold value, existence threshold value, body movement threshold value, and the like. Therefore, it may be determined whether or not the user A is present on the bed 36.
  • the representative value the average value or the maximum value in the immediately preceding 10 seconds may be adopted.
  • the absent threshold value, the existence threshold value, and the body movement threshold value are the signal values to be compared (whether it is a heartbeat signal or a heartbeat signal, or as representative values, the maximum value, the minimum value, and the average value. It can be set appropriately depending on whether the median value or the total value is adopted).
  • the absence determination unit 44 that determines that the user A does not exist on the bed 36 (determines the absence) and determines that the user A exists on the bed 36 (existence determination).
  • (Performs) Existence determination unit 46 Body movement determination unit 48 that determines the presence or absence of body movement such as turning over of user A on the bed 36 (performs body movement determination), and heartbeat waveform from amplified heart motion signal.
  • the heartbeat waveform calculation unit 50 for calculating the above may be configured to include, for example, the computer of the analysis device 14 and a program installed in the computer.
  • the presence / absence determination device 10 of the present embodiment is not determined based on the body load (body pressure), but the user A is based on the heartbeat and the heartbeat based on the heartbeat. Since it is used to determine the presence or absence of the above, the possibility that the detection accuracy is lowered or an erroneous determination is caused can be reduced.
  • the absence is not immediately determined when the heart motion signal falls below the non-existence threshold ⁇ , but the state in which the heart motion signal falls below the non-existence threshold ⁇ is absent by setting a non-existence determination time. Since it is determined to be absent if it continues beyond the existence determination time, there is a problem that it is erroneously determined to be absent even if the heart motion signal temporarily decreases due to a change in posture such as turning over. Can be avoided.
  • the existence determination time is provided so that the state in which the heartbeat signal exceeds the existence threshold value ⁇ is determined to exist by continuing beyond the existence determination time. If so, the risk of being determined to be absent can be reduced. Furthermore, with regard to body movements such as turning over, the body movement signal exceeds the body movement threshold value, and it is determined that there is body movement for a predetermined time before and after that, so that it is simply determined that there was body movement. A more accurate determination can be made as compared with the case where it is determined that there was body movement by exceeding the body movement threshold.
  • the absent threshold value ⁇ , the presence threshold value ⁇ , and the heartbeat signal or the heartbeat signal to be compared with the body movement threshold value ⁇ are set as representative values within a predetermined time. It is the maximum value, minimum value, average value, median value, and total value.
  • the maximum value as the representative value
  • the numerical value of the heart motion signal can be increased as a whole, and highly accurate judgment becomes possible.
  • the minimum value as the representative value
  • the numerical value of the vibration from the outside input as noise can be suppressed to a small value, and the possibility of erroneous determination can be reduced.
  • the average value as the representative value both the effect when the maximum value is adopted and the effect when the minimum value is adopted as described above are achieved, and a well-balanced existence / absence determination device is provided. obtain.
  • the absent threshold value ⁇ and the existence threshold value ⁇ are independently provided with different values. That is, for example, it is possible to set the existence threshold value ⁇ to be relatively large, and thus it is possible to avoid a problem that the existence is determined to be present even in the non-existent state due to the external vibration input as noise. Similarly, it is possible to set the non-existence threshold value ⁇ to be relatively small, which can avoid the problem that the non-existence is determined to be non-existent even in the existence state. That is, it is preferable that the absence threshold value ⁇ and the existence threshold value ⁇ are largely separated from each other, and for example, it can be 3 times or more, 5 times or more, and 20 times or more depending on the usage mode.
  • the heartbeat is concerned. It is also possible to determine whether or not the user A is present on the bed 36 from the waveform.
  • FIG. 10 shows a presence / absence determination device 60 as a second embodiment of the present invention.
  • the members and parts that are substantially the same as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals in the drawings, and the description thereof will be omitted.
  • the presence / absence determination device 60 includes a piezoelectric sensor sheet 12 that outputs a detection signal according to the body movement (vibration) of the user A, and an analysis device 62 that analyzes the detection signal output from the piezoelectric sensor sheet 12. It is configured to include.
  • the analysis device 62 is electrically connected to the piezoelectric sensor sheet 12 by wiring via the controller 26.
  • the analysis device 62 can calculate the signal controlled by the controller 26.
  • the analysis device 62 includes an absence determination unit 44 and an existence determination unit 46.
  • the analysis device 62 includes a vital frequency analysis unit 64 that frequency-analyzes the detection signal of the piezoelectric sensor sheet 12 and calculates a vital spectrum that is a power spectrum related to the heartbeat and respiration of the user A.
  • the vital frequency analysis unit 64 frequency-analyzes the detection signal of the piezoelectric sensor sheet 12 to obtain a heartbeat spectrum, which is a power spectrum caused by heartbeat, and a breathing spectrum, which is a power spectrum caused by breathing.
  • the vital spectrum which is the combined power spectrum, is calculated.
  • the respiratory spectrum is not essential, and the vital spectrum does not include the respiratory spectrum, for example, when breathing is temporarily stopped during sleep due to sleep apnea syndrome.
  • the vital frequency analysis unit 64 executes frequency analysis processing by a fast Fourier transform (FFT), and is composed of, for example, a computer in which a frequency analysis program or the like is installed.
  • FFT fast Fourier transform
  • the heart motion spectrum mainly appears in the frequency range of about 1 Hz to 5 Hz
  • the respiration spectrum mainly appears in the frequency range of about 0.1 Hz to 2 Hz.
  • the frequency range to be processed as the vital spectrum is appropriately set.
  • the vital spectrum is calculated as a power spectrum in the frequency range of 0.1 Hz to 5 Hz.
  • the analysis device 62 includes a representative value setting unit 66 that calculates a representative value of the vital spectrum calculated by the vital frequency analysis unit 64.
  • the representative value of the vital spectrum is not particularly limited and is selected according to the purpose. For example, the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, the total value, etc. of the vital spectrum at a predetermined time are adopted. ..
  • the representative value setting unit 66 of the present embodiment executes a process of obtaining the maximum value of the vital spectrum as a representative value of the vital spectrum.
  • the representative value setting unit 66 is composed of, for example, a computer in which a representative value arithmetic processing program or the like is installed.
  • the analysis device 62 includes a heart pulsation signal acquisition unit 68 that acquires a heart pulsation signal based on the representative value of the vital spectrum set by the representative value setting unit 66.
  • the heart pulsation signal acquisition unit 68 is composed of, for example, a computer in which a heart pulsation signal generation processing program or the like is installed.
  • the analyzer 62 calculates the noise spectrum, which is a power spectrum in a frequency range higher than the frequency range (vital frequency range) of the vital spectrum, by frequency-analyzing the detection signal of the piezoelectric sensor sheet 12. Is equipped.
  • the noise frequency analysis unit 70 executes a frequency analysis process by a fast Fourier transform (FFT), and is composed of, for example, a computer in which a frequency analysis program or the like is installed.
  • FFT fast Fourier transform
  • the noise spectrum is preferably a power spectrum in a frequency range in which the influence of cardiac vibration and respiration is small, and is calculated as, for example, a power spectrum of 20 Hz to 25 Hz.
  • the representative value setting unit 66 calculates the representative value of the noise spectrum calculated by the noise frequency analysis unit 70.
  • the representative value of the noise spectrum is not particularly limited and is selected according to the purpose. For example, the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, the total value, etc. of the noise spectrum in a predetermined time are adopted. ..
  • the representative value setting unit 66 of the present embodiment executes a process of obtaining the average value of the noise spectrum as the representative value of the noise spectrum.
  • the analysis device 62 includes a noise signal acquisition unit 72 that acquires a noise signal based on the representative value of the noise spectrum set by the representative value setting unit 66.
  • the noise signal acquisition unit 72 is composed of, for example, a computer in which a noise signal generation processing program or the like is installed.
  • the analysis device 62 includes an S / N ratio calculation unit 74 that calculates the ratio (S / N ratio) of the heart motion signal as a signal to the noise signal as noise.
  • the S / N ratio calculation unit 74 is composed of, for example, a computer on which a calculation processing program or the like is installed.
  • the absence determination unit 44 and the existence determination unit 46 execute the existence / absence determination based on the ratio of the heart motion signal to the noise signal calculated by the S / N ratio calculation unit 74.
  • the absence determination unit 44 compares the calculated S / N ratio with respect to the preset absence threshold value, and when the S / N ratio is continuously lower than the absence threshold value for a predetermined absence determination time or longer. Makes a non-existence judgment.
  • the existence determination unit 46 compares the calculated S / N ratio with respect to the preset existence threshold value, and determines the existence when the S / N ratio continuously exceeds the existence threshold value for a predetermined existence determination time or longer. Do.
  • the absence threshold value, existence threshold value, absence determination time, and existence determination time are all determined by the magnitude of input to the piezoelectric sensor sheet 12 (signal strength), noise from the surrounding environment, and required determination. It is appropriately set according to the accuracy and the like, and is not particularly limited.
  • Such a presence / absence determination device 60 is used, for example, to watch over the user A at bedtime, and determines whether or not the user A is on the bed 36.
  • a mattress 78 as a cushion body is placed on the floor plate 76, and the sensor body 16 of the presence / absence determination device 60 is arranged between the floor plate 76 and the mattress 78.
  • the sensor body 16 is arranged on the lower side of the mattress 78, and vibrations (cardiac vibration, body movement, etc.) exerted by the user A on the mattress 78 indirectly reach the sensor body 16 via the mattress 78. Entered.
  • the mattress 78 may be covered with sheets for the purpose of preventing adhesion of dirt and wear, and for example, the sensor body 16 may be covered with sheets together with the mattress 78. It is desirable that the sensor body 16 is arranged near the chest of the user A in a top view, as in the first embodiment.
  • the sensor body 16 may be positioned with respect to the floor plate 76 or the mattress 78 by a band, a hook, or the like. In particular, when applied to a nursing bed having a back-raising function, it is desirable that the sensor body 16 is positioned in order to prevent the sensor body 16 from slipping or falling off due to back-raising. Further, when the sensor body 16 is positioned with respect to the bed 36, it is desirable that the positioning can be released, and preferably the sensor body 16 can be attached to and detached from the bed 36.
  • FIG. 11 shows an example of the detection result by the piezoelectric sensor sheet 12 as a graph.
  • the vertical axis is the detected amplitude, in other words, the strength of the detected signal
  • the unit is digit
  • the horizontal axis is time
  • the unit is seconds.
  • the graph of FIG. 11 is a raw waveform of the detection signal output from the piezoelectric sensor sheet 12, and is an electromagnetic waveform in addition to a vibration waveform caused by the heartbeat, respiration, body movement, etc. of the user A. It also includes a waveform of noise and a waveform of vibration input from the floor to the bed 36.
  • the analysis device 62 determines whether or not the user A is on the bed 36 by executing the presence / absence determination shown in the flowchart of FIG. 12 based on the detection signal transmitted from the piezoelectric sensor sheet 12. ..
  • the presence / absence determination device 60 will be described for each of the three characteristic time zones T1, T2, and T3 in FIG.
  • the time zone T1 shown in FIG. 11 is a time zone in which the user A is not on the bed 36 and is out of bed. As shown enlarged in FIG. 13, the waveform of the detection signal output by the piezoelectric sensor sheet 12 in T1 is substantially flat.
  • the detection signal sent to the analysis device 62 in step 0 of FIG. 12 (hereinafter, S) is subjected to frequency analysis processing by fast Fourier transform (FFT) by the vital frequency analysis unit 64 and the noise frequency analysis unit 70 in S1. Will be done.
  • the result of frequency analysis of the detection signal in T1 is a graph shown in FIG. In the graph of FIG. 14, the horizontal axis is the frequency and the vertical axis is the strength of the power spectrum. According to the graph of FIG. 14, an increase in the power spectrum due to noise is confirmed at a frequency lower than 0.1 Hz, but the vital spectrum, which is a power spectrum in the frequency range of 0.1 Hz to 5 Hz, has extremely small numerical values. ing. Further, the noise spectrum, which is a power spectrum in the frequency range of 20 Hz to 25 Hz, also has extremely small numerical values.
  • the heart motion signal acquisition unit 68 acquires the heart motion signal based on the representative value of the power spectrum (vital spectrum) of 0.1 Hz to 5 Hz set by the representative value setting unit 66.
  • the representative value of the vital spectrum is not particularly limited, but for example, the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, and the sum of the vital spectrum are preferably adopted. In this embodiment, the maximum value is adopted as a representative value of the vital spectrum.
  • the noise signal acquisition unit 72 acquires a noise signal based on the representative value of the power spectrum (noise spectrum) of 20 Hz to 25 Hz set by the representative value setting unit 66.
  • the representative value of the noise signal is not particularly limited, but for example, the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, and the sum of the noise spectra are preferably adopted. In this embodiment, an average value is adopted as a representative value of the noise spectrum.
  • the method of calculating the representative value of the vital spectrum and the method of calculating the representative value of the noise spectrum may be the same, for example, by setting both as the average value, or may be different from each other as in the present embodiment.
  • the S / N ratio calculation unit 74 of the analysis device 62 sets the ratio of the cardiovascular signal based on the representative value of the vital spectrum to the noise signal based on the representative value of the noise spectrum as the signal / noise ratio (S / Calculate as N ratio).
  • the determination result of S6 is always determined to exist for 20 seconds from the start of the determination, but since it is a short time of 20 seconds, for example, an assistant Even if it is visually confirmed only during that period, it is unlikely to be a burden, and there is almost no possibility that an erroneous judgment during that period will become a serious problem.
  • the first S5 determination it may be determined that it does not exist (n). According to this, in the unlikely event that an erroneous determination occurs, the user A makes an erroneous determination on the safety side even though the user A actually exists on the bed 36, which causes a problem. Hard to occur.
  • the presence determination time (2 seconds) set in S7 is shorter than the absence determination time (20 seconds) set in S6, and normal determination can be performed more quickly, so that busy assistance is provided. The restraint time of the person etc. is further shortened.
  • the absence determination unit 44 determines to leave the bed. That is, when the state in which the S / N ratio stored in S4 is smaller than the preset absence threshold value (below the absence threshold value) continues beyond the preset absence determination time, the absence exists. It is determined that the user A has disappeared from the bed 36 (has left the bed). On the other hand, if the state in which the S / N ratio is smaller than the absence threshold value does not occur or does not continue beyond the absence determination time, the user A is on the bed 36 (continuation in bed). ) Is determined.
  • the magnitude of the absence threshold value is appropriately set according to the performance of the piezoelectric sensor sheet 12, the magnitude of noise in the surrounding environment, and the like. Further, the length of the absence determination time is appropriately set according to the required difficulty of occurrence of erroneous determination, and is preferably 20 seconds, for example.
  • the existence determination unit 46 determines that the user is in bed. That is, when the state in which the S / N ratio stored in S4 is larger than the preset existence threshold value (exceeds the existence threshold value) continues beyond the preset existence determination time, the existence determination is performed. It is determined that the user A is on the bed 36 (being in bed). On the other hand, if the state in which the S / N ratio is larger than the existence threshold does not occur or does not continue beyond the existence determination time, it is determined that the user A is not on the bed 36 (continuation of getting out of bed). Will be done.
  • the magnitude of the existence threshold value is appropriately set according to the performance of the piezoelectric sensor sheet 12, the magnitude of noise in the surrounding environment, and the like. Further, the length of the existence determination time is appropriately set according to the required degree of occurrence of erroneous determination, and is preferably 2 seconds, for example. Preferably, the presence determination time is shorter than the absence determination time.
  • the time zone T2 shown in FIG. 11 is a time zone in which the user A is on the bed 36 in a bed state, and is a time zone in which the user A temporarily stops breathing.
  • the waveform of the detection signal output by the piezoelectric sensor sheet 12 does not have a large amplitude waveform due to respiration, but a small amplitude waveform due to the heartbeat derived from the heartbeat. Appears regularly.
  • processing such as calculation of the representative value and the S / N ratio is executed in the same manner as the presence / absence judgment of T1, but in order to simplify the explanation, substantially the same processing as T1 is performed. Omits the description.
  • FIG. 16 is a graph of the result of frequency analysis of the detection signal at T2.
  • the vital spectrum is a cardiac elasticity spectrum that does not include the respiratory spectrum.
  • the vital spectrum appears up to about 20 Hz, and the numerical value of the vital spectrum is particularly large in the frequency range of about 0.1 Hz to 3 Hz.
  • the noise spectrum which is a power spectrum in the frequency range of 20 Hz to 25 Hz, has an extremely small numerical value as in T1. Therefore, in T2, the S / N ratio, which is the ratio of the core ballistic signal to the noise signal, is larger than that in T1.
  • the presence or absence can be accurately determined by the heartbeat signal that does not include the breathing spectrum based on the heartbeat spectrum. it can.
  • the time zone T3 shown in FIG. 11 is a time zone in which the user A is on the bed 36 and is in a bed state, and is a time zone in which the user A is breathing.
  • the waveform of the detection signal output by the piezoelectric sensor sheet 12 includes a large-amplitude waveform due to respiration and a small-amplitude waveform due to heartbeat derived from the heartbeat. It is a composite waveform.
  • the presence / absence determination of T3 the same processing as that of T1 will not be described.
  • FIG. 18 is a graph of the result of frequency analysis of the detection signal at T3.
  • the vital spectrum obtained by combining the heartbeat spectrum caused by the heartbeat and the respiration spectrum caused by respiration appears up to about 20 Hz, and particularly in the frequency range of about 0.1 Hz to a dozen Hz.
  • the numerical value of the vital spectrum is large.
  • the noise spectrum which is a power spectrum in the frequency range of 20 Hz to 25 Hz, has an extremely small numerical value. Therefore, in T3, compared to T1, the S / N ratio is the ratio of the representative value (maximum value) of the heart motion signal based on the vital spectrum to the representative value (mean value) of the noise signal based on the noise spectrum. Is big. Further, in T3, since the vital spectrum constituting the heartbeat signal has a respiratory spectrum in addition to the heartbeat spectrum, the heartbeat signal is larger than that of T2 in which the vital spectrum does not include the respiratory spectrum. Therefore, the S / N ratio becomes larger.
  • the presence / absence determination device 60 when the sensor body 16 of the piezoelectric sensor sheet 12 is arranged under the mattress 78, the input to the sensor body 16 is buffered by the mattress 78 and becomes smaller. However, it is possible to realize a highly accurate determination based on the heart motion signal by frequency analysis.
  • the sensor main body 16 of the piezoelectric sensor sheet 12 can be arranged on the upper side of the mattress 78.
  • the sensor body 16 Since the sensor body 16 is laid under the mattress 78, the sensor body 16 bends in the thickness direction or is displaced with respect to the mattress 78 due to body movements such as entering, leaving the bed, and turning over. You can prevent it from happening. Moreover, the influence of the external environment such as wind on the sensor body 16 is reduced by being covered with the mattress 78, and the detection signal can be obtained with high accuracy.
  • the absence determination unit 44 and the existence determination unit 46 perform the absence determination or existence determination by comparing the S / N ratio, which is the ratio of the heart motion signal and the noise signal, with the threshold value. Therefore, for example, when substantially uniform noise (white noise) is input in the entire frequency range, the influence of the noise is reduced and accurate determination can be performed.
  • the absence determination unit 44 and the existence determination unit 46 may perform the absence determination or existence determination by comparing the heart motion signal and the threshold value. In that case, the noise frequency analysis unit 70 and the noise The signal acquisition unit 72 and the S / N ratio calculation unit 74 can be omitted.
  • the heart pulsation signal acquisition unit 68 acquires the heart pulsation signal based on the representative value of the vital spectrum
  • the noise signal acquisition unit 72 acquires the noise signal based on the representative value of the noise spectrum.
  • the representative value of the vital spectrum is set to the maximum value and the representative value of the noise spectrum is set to the average value, a large S / N ratio can be obtained, and for example, electromagnetic noise.
  • a large noise is momentarily introduced as in the above, the influence of the noise can be suppressed.
  • the analysis device 62 may be provided with a body movement determination unit to determine the body movement of the user A such as turning over.
  • the body movement determination by the body movement determination unit is performed based on, for example, the result of comparing the S / N ratio obtained by the S / N ratio calculation unit 74 with the body movement threshold value.
  • Representative values are characteristic values that summarize the tendency of distribution, and include numerical representative values such as arithmetic mean, geometric mean, harmonic mean, and square mean, as well as median, mode, quartile, and maximum. Includes positional representative values such as values and minimum values.
  • the numerical representative can grasp the characteristics summarized by including all the values, and the positional representative value can show the characteristics that reduce the influence of the extreme values in the data. Therefore, for example, when there is concern about specific noise or the like, it may be better to adopt the mode value or the like rather than the maximum value or to adopt the minimum value (maximum noise).
  • the average value may be adopted, or the maximum value, average value, sum, etc. are adopted in consideration of simplification of calculation. You may.
  • the amplification of the heart motion signal by the signal amplification unit is not limited to the square, but it is preferably an even power because of the problem of positive and negative. Further, a smaller number is preferable because it is easier to calculate.
  • the signal amplification unit is not indispensable, and even if it is determined whether or not the user A is present in the detection region, for example, based on the signal value of the heartbeat shown in the waveform of FIG. 6 described above. Good.
  • the detection area is not limited to the bed, and may be a chair, for example. That is, by applying the presence / absence determination device according to the present invention to the chairs and seats of restaurants, movie theaters, and trains, it is possible to easily check the vacancy status and the like.
  • Existence determination device (first embodiment) 12 Piezoelectric sensor sheet 14 Analytical device 16 Sensor body 18 Piezoelectric layers 20a, 20b Electrode layer 22a, 22b Protective layer 24 Pressure sensitive unit 26 Controller 28 Connector 30a, 30b Wiring 32 Monitor unit 36 Bed 38 Belt unit 40 Cardiovascular signal Acquisition unit 42 Signal amplification unit 44 Absence determination unit 46 Presence determination unit 48 Body movement determination unit 50 Heart rate waveform calculation unit A User (living body) ⁇ Absence threshold ⁇ Existence threshold ⁇ Body movement threshold 60 Existence determination device (second embodiment) 62 Analytical device 64 Vital frequency analysis unit 66 Representative value setting unit 68 Cardiovascular signal acquisition unit 70 Noise frequency analysis unit 72 Noise signal acquisition unit 74 S / N ratio calculation unit 76 Floor plate 78 Mattress

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Abstract

使用者の検出領域上における存否を優れた精度で判定することができる、新規な存否判定装置を提供する。　検出領域３６上に生体Ａが存在するか否かを判定する存否判定装置１０であって、検出領域３６に敷設されて、入力振動に応じた検出信号を出力する柔軟な圧電型センサシート１２と、圧電型センサシート１２の検出信号から心弾動に応じた心弾動信号を取り出す心弾動信号取得部４０と、心弾動信号に基づいて検出領域３６上に生体Ａが存在しない不存在判定を行う不存在判定部４４とを、有しており、心弾動信号が不存在閾値αを下回る状態が不存在判定時間を超えて持続する場合に、不存在判定部４４が不存在判定を行う。

Description

存否判定装置
　本発明は、検出領域上に生体が存在するか否かを判定する存否判定装置に関するものである。
　例えば、医療や介助の現場における患者（要介助者）がベッド上にいるかどうかの把握、更には、飲食店や映画館、電車などの多数の座席を有する場における空席の把握などにおいて、特定領域に人が存在しているか否かの判定を、人による確認などの労力を要することなく行うことが求められる場合がある。
　また、例えば睡眠の質を判定する際には、夜間に起きてベッドからいなくなる回数や時間を測定することが有効である。
　そこで、感圧センサを用いて、ベッド上や椅子の座面上などの検出領域上に人がいるか否かを圧力の検出結果に基づいて判定する存否判定装置が提案されている。例えば、特開２０１５－８９２０号公報（特許文献１）には、寝具に圧力センサが設けられており、当該圧力センサにより検出される使用者の体荷重（体圧）に基づいて、使用者の寝具上の存否が判定されるようになっている。
特開２０１５－８９２０号公報
　しかしながら、感圧センサによる検出では、患者などの使用者の体重が軽い場合に、検出精度が低下するおそれがある。
　また、感圧センサと使用者との間にベッドパッドや座布団などのクッションが介在する場合にも、圧力の検出精度が低下する。
　さらに、寝返りや座り直しなどの体動に際して、感圧センサに作用する圧力が一時的に軽減乃至は解除されると、使用者がいなくなったという誤判定が生じたり、使用者がいなくなった時に寝返りや座り直しなどの体動をしたという誤判定が生じたりし得る。
　本発明の解決課題は、上述の如き問題の少なくとも一つを改善し得て、使用者の検出領域上における存否を優れた精度で判定することができる、新規な存否判定装置を提供することにある。
　以下、本発明を把握するための好ましい態様について記載するが、以下に記載の各態様は、例示的に記載したものであって、適宜に互いに組み合わせて採用され得るだけでなく、各態様に記載の複数の構成要素についても、可能な限り独立して認識及び採用することができ、適宜に別の態様に記載の何れかの構成要素と組み合わせて採用することもできる。それによって、本発明では、以下に記載の態様に限定されることなく、種々の別態様が実現され得る。
　第一の態様は、検出領域上に生体が存在するか否かを判定する存否判定装置であって、前記検出領域に敷設されて、入力振動に応じた検出信号を出力する柔軟な圧電型センサシートと、該圧電型センサシートの該検出信号から心弾動に応じた心弾動信号を取り出す心弾動信号取得部と、該心弾動信号に基づいて該検出領域上に前記生体が存在しない不存在判定を行う不存在判定部とを、有しており、該心弾動信号が不存在閾値を下回る状態が不存在判定時間を超えて持続する場合に、該不存在判定部が該不存在判定を行うものである。
　本態様の存否判定装置によれば、不存在を心弾動に基づいて判定することにより、生体の体重等による圧力に基づいた判定に比して、より精度の高い判定が可能になる。
　また、患者の見守り等において問題となり易い、患者がベッドからいなくなるなどの不存在判定について、単に寝返りによる姿勢の変化等で圧電型センサシートへ入力される振動の振幅が小さくなった場合にも直ちに不存在と判定されるのではなく、不存在判定時間を設けたことから、より高精度な判定が可能となる。
　第二の態様は、前記第一の態様に係る存否判定装置において、前記不存在判定時間が０．５秒～６０秒の範囲内で設定されているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、不存在判定時間を上記範囲内で設定することにより、正確な判定が可能になる。即ち、不存在判定時間が短すぎると、誤検出などで心弾動信号のレベルが一時的に低下した場合に、誤判定が生じてしまうおそれがある。また、不存在判定時間が長すぎると、検出領域から一度離れてから戻った場合にも不存在判定されないおそれがある。
　第三の態様は、前記第一又は第二の態様に係る存否判定装置において、前記不存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の代表値と前記不存在閾値との比較によって前記不存在判定を行うものである。
　本態様の存否判定装置によれば、目的に応じた代表値を採用することにより、存否の高精度な判定や、ノイズによる誤判定の低減、存否判定の演算処理の簡略化などが図られる。
　第四の態様は、前記第一又は第二の態様に係る存否判定装置において、前記不存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の最大値と最小値と平均値と中央値と総和の何れか一つと前記不存在閾値との比較によって前記不存在判定を行うものである。
　本態様の存否判定装置によれば、例えば不存在閾値と比較する値として、心弾動信号の所定時間内の最大値を採用することで簡易に心拍波形の最大振幅を得ることができて、存否を高精度に判定することができる。また、心弾動信号の所定時間内の最小値や平均値、中央値を採用すれば、ノイズによって不存在時に誤って存在判定される誤判定が生じ難くなる。或いは、心弾動信号の総和を採用すれば、不存在判定の演算処理が簡単になることで負荷の軽減が図られる。
　第五の態様は、前記第一～第四の何れか一つの態様に係る存否判定装置において、前記心弾動信号に基づいて前記検出領域上に前記生体が存在する存在判定を行う存在判定部を有しており、該存在判定部は、該心弾動信号が存在閾値を上回る状態が存在判定時間を超えて持続する場合に該存在判定を行うものである。
　本態様の存否判定装置によれば、存在判定において、仮に外部からの振動ノイズなどに起因して一時的に振動のレベルが増大しても、直ちに存在していると誤判定されることがなく、より正確な判定が可能になる。
　第六の態様は、前記第五の態様に係る存否判定装置において、前記存在判定時間が０．５秒～３０秒の範囲内で設定されているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、存在判定時間を上記範囲内で設定することにより、正確な判定が可能になる。即ち、存在判定時間が短すぎると、外部からの振動などに対して誤った存在判定がなされてしまうおそれがある。また、存在判定時間が長すぎると、検出領域に短時間だけ居る場合に、正しく存在判定されないおそれがある。
　第七の態様は、前記第五又は第六の態様の存否判定装置において、前記存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の代表値と前記存在閾値との比較によって前記存在判定を行うものである。
　本態様の存否判定装置によれば、目的に応じた代表値を採用することにより、存否の高精度な判定や、ノイズによる誤判定の低減、存否判定の演算処理の簡略化などが図られる。
　第八の態様は、前記第五又は第六の態様の存否判定装置において、前記存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の最大値と最小値と平均値と中央値と総和の何れか一つと存在閾値との比較によって前記存在判定を行うものである。
　本態様の存否判定装置によれば、例えば存在閾値と比較する値として、心弾動信号の所定時間内の最大値を採用することで簡易に心弾動波形の最大振幅を得ることができて、存否を高精度に判定することができる。また、心弾動信号の所定時間内の最小値や平均値、中央値を採用すれば、ノイズによって不存在時に誤って存在判定される誤判定が生じ難くなる。或いは、心弾動信号の総和を採用すれば、存在判定の演算処理が簡単になることで負荷の軽減が図られる。
　第九の態様は、前記第五～第八の何れか一つの態様に係る存否判定装置において、前記存在閾値と前記不存在閾値が互いに異なる値で独立して設けられているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、存在と不存在をより精度よく判定することができる。
　第十の態様は、前記第九の態様に係る存否判定装置において、前記存在閾値が前記不存在閾値の３倍以上とされているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、存在と不存在を更に精度よく判定することができる。
　第十一の態様は、前記第五～第十の何れか一つの態様に係る存否判定装置において、前記心弾動信号に基づいて前記検出領域上の前記生体の体動を判定する体動判定を行う体動判定部を有していると共に、該体動判定部において該体動判定に用いられる体動閾値が前記存在閾値よりも大きな値で設定されており、該心弾動信号の値が該体動閾値を上回ると共に、該心弾動信号の値が該体動閾値を上回る前後の所定時間に亘って前記存在判定部が該生体の存在を検知して前記存在判定を行う場合に、該体動判定部が該生体の体動を検知して該体動判定を行うものである。
　本態様の存否判定装置によれば、臥位での寝返りや座位での座り直しなどの体動をより正確に検知することができる。
　第十二の態様は、前記第一～第十一の何れか一つの態様に係る存否判定装置において、前記心弾動信号を増幅する信号増幅部を備えているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、信号増幅部によって増幅された心弾動信号に基づいて存在判定と不存在判定を行うことにより、判定精度の向上が図られる。
　第十三の態様は、前記第十二の態様に係る存否判定装置において、前記信号増幅部によって増幅された前記心弾動信号から心拍波形を算出する心拍波形演算部を備えているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、心弾動信号に基づいて不存在判定を行うに際して、例えば心弾動信号を直接に用いて判定する場合よりも、心弾動信号から得られた心拍波形を用いて判定することで、ノイズ等による影響を抑えて判定精度の向上を図ることも可能になる。また、例えば心拍波形をモニタに表示等することもできて、モニタに表示される心拍波形の有無で使用者の存否が判定されるようになっていてもよい。
　第十四の態様は、前記第一～第十三の何れか一つの態様に係る存否判定装置において、前記圧電型センサシートの前記検出信号を周波数解析して、前記生体の心弾動に起因するパワースペクトルを含むバイタルスペクトルを算出するバイタル周波数解析部を備え、前記心弾動信号取得部が該バイタルスペクトルに基づいた前記心弾動信号を取得するものである。
　本態様の存否判定装置によれば、圧電型センサシートに入力される振動の振幅が小さく、検出信号が微弱な場合にも、検出信号の周波数解析結果に基づいて高精度な存否判定が可能になる。それゆえ、例えば、圧電型センサシートがマットレスの下側に敷かれるなどして、圧電型センサシートに対する入力の振幅が小さい場合にも、使用者の存否を精度よく判定することができる。
　第十五の態様は、前記第十四の態様に係る存否判定装置において、前記バイタルスペクトルが、前記生体の心弾動に起因するパワースペクトルである心弾動スペクトルと、該生体の呼吸に起因するパワースペクトルである呼吸スペクトルとを併せ持つパワースペクトルとされているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、バイタルスペクトルが心弾動スペクトルに比して大きく得られる呼吸スペクトルを含むことにより、バイタルスペクトルを大きく得ることができる。それゆえ、検出信号が微弱な場合にも、バイタルスペクトルに基づいて取得される心弾動信号を強く得ることができて、存否判定を精度よく行うことができる。
　第十六の態様は、前記第十四又は第十五の態様に係る存否判定装置において、前記心弾動信号が前記バイタルスペクトルの代表値に基づいて取得されるものである。
　本態様の存否判定装置によれば、目的に応じた代表値を採用することにより、存否の高精度な判定や、ノイズによる誤判定の低減、存否判定の演算処理の簡略化などが図られる。
　第十七の態様は、前記第十六の態様に係る存否判定装置において、前記バイタルスペクトルの代表値が、該バイタルスペクトルの最大値と最小値と平均値と中央値と総和の何れかとされているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、例えば不存在閾値と比較する値として、バイタルスペクトルの最大値に基づく心弾動信号を採用することにより、存否を高精度に判定することができる。また、バイタルスペクトルの最小値や平均値、中央値に基づく心弾動信号を採用すれば、不存在時に、ノイズによって誤って存在していると判定される誤判定が生じ難くなる。或いは、バイタルスペクトルの総和に基づく心弾動信号を採用すれば、不存在判定の演算処理が簡単になることで負荷の軽減が図られる。
　第十八の態様は、前記第十四～第十七の何れか一つの態様に係る存否判定装置において、前記圧電型センサシートの前記検出信号を周波数解析して、前記バイタルスペクトルの周波数域であるバイタル周波数域よりも高周波数域のパワースペクトルであるノイズスペクトルを算出するノイズ周波数解析部を備えており、該ノイズスペクトルに基づくノイズ信号に対する前記心弾動信号の比であるＳ／Ｎ比と前記不存在閾値との比較によって前記不存在判定部による前記不存在判定が実行されるものである。
　本態様の存否判定装置によれば、ノイズ信号に対する心弾動信号の比であるＳ／Ｎ比と不存在閾値とを比較して存否の判定を行うことにより、例えば、バイタル周波数域のパワースペクトルがホワイトノイズによって底上げされて不存在時に誤って存在すると判定される誤判定が生じ難くなる。
　なお、好適には、ノイズ信号はノイズスペクトルの代表値に基づいて取得される。ノイズスペクトルの代表値は、例えば、ノイズスペクトルの最大値、最小値、平均値、中央値、総和などから適宜に選択される。目的に応じた代表値を採用することにより、存否の高精度な判定や、ノイズによる誤判定の低減、存否判定の演算処理の簡略化などが図られる。
　第十九の態様は、前記第十四～第十八の何れか一つの態様に係る存否判定装置において、前記圧電型センサシートが前記生体を載せるクッション体の下側に配されているものである。
　本態様の存否判定装置によれば、圧電型センサシートの上にクッション体があることによって、使用者の体動による圧電型センサシートのずれや変形などが防止される。また、圧電型センサシートの上面がクッション体で覆われることから、感度の高い圧電型センサシートを採用しても、検出信号が風などの影響を受け難い。
　本発明に係る存否判定装置によれば、不存在判定時間を設けることで、検出領域上に生体が存在するか否かの不存在判定がより正確に行われ得る。
本発明の第一の実施形態としての存否判定装置を説明するための説明図 図１に示された存否判定装置を構成する圧電型センサシートを説明するための説明図 図２に示された圧電型センサシートを構成するセンサ本体を示す平面図 図３におけるＩＶ－ＩＶ断面図 圧電型センサシートにより取得された心弾動を含む振動波形の具体的な一例を示すグラフ 図５に示された振動波形から心弾動成分の波形を抽出して示すグラフ 図６に示された波形を信号増幅部により信号を増幅して示すグラフ （ｉ）～（ｖ）の各状態における存否を説明するために用いられる心弾動信号を例示的に示すグラフ 図７に示された増幅された信号から心拍成分の波形を抽出して示すグラフ 本発明の第二の実施形態としての存否判定装置を説明するための説明図 圧電型センサシートにより取得された心弾動を含む振動波形の具体的な一例を示すグラフ 図１０に示す存否判定装置における存否判定のフローチャート 図１１に示された振動波形において離床判定される時間帯Ｔ１を拡大して示すグラフ 図１３に示された振動波形を周波数解析して算出されたパワースペクトルのグラフ 図１１に示された振動波形において呼吸が止まった状態で在床判定される時間帯Ｔ２を拡大して示すグラフ 図１５に示された振動波形を周波数解析して算出されたパワースペクトルのグラフ 図１１に示された振動波形において呼吸した状態で在床判定される時間帯Ｔ３を拡大して示すグラフ 図１７に示された振動波形を周波数解析して算出されたパワースペクトルのグラフ
　以下、本発明を更に具体的に明らかにするために、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ、詳細に説明する。
　先ず、図１には、本発明の第一の実施形態としての存否判定装置１０が示されている。この存否判定装置１０は、生体としての使用者Ａの呼吸や心臓の拍動等に伴う身体の微小な体動や寝返り等の比較的大きな体動が入力されて、これら入力された体動（振動）に応じた検出信号を出力する圧電型センサシート１２と、圧電型センサシート１２から出力された検出信号を解析する解析装置１４とを含んで構成されている。
　より詳細には、圧電型センサシート１２は、例えば図２の如き構造とされており、略矩形シート状の柔軟なセンサ本体１６を備えている。このセンサ本体１６は、図３，４に示すように、圧電層１８と、一対の電極層２０ａ，２０ｂと、一対の保護層２２ａ，２２ｂとを備えている。
　圧電層１８の材質としては、セラミックスや合成樹脂、ゴム弾性体（エラストマを含む）等が採用され得るが、本実施形態では、ゴム弾性体により構成されている。圧電層１８の材質として採用されるゴム弾性体は、例えば架橋ゴム及び熱可塑性エラストマから選ばれる一種以上を用いることが好適であり、例えばウレタンゴム、シリコーンゴム、ニトリルゴム（ＮＢＲ）、水素化ニトリルゴム（Ｈ－ＮＢＲ）、アクリルゴム、天然ゴム、イソプレンゴム、エチレン－プロピレン－ジエンゴム（ＥＰＤＭ）、エチレン－酢酸ビニル共重合体、エチレン－酢酸ビニル－アクリル酸エステル共重合体、ブチルゴム、スチレン－ブタジエンゴム、フッ素ゴム、エピクロルヒドリンゴム等が挙げられる。また、官能基を導入する等して変性したエラストマを用いてもよい。変性エラストマとしては、例えばカルボキシル基、ヒドロキシル基、アミノ基から選ばれる一つ以上を有する水素化ニトリルゴムが好ましい。
　また、圧電層１８は、圧電粒子を含んでいる。圧電粒子は、圧電性を有する化合物の粒子である。圧電性を有する化合物としては、ペロブスカイト型の結晶構造を有する強誘電体が知られており、例えばチタン酸バリウム、チタン酸ストロンチウム、ニオブ酸カリウム、ニオブ酸ナトリウム、ニオブ酸リチウム、ニオブ酸カリウムナトリウム、ニオブ酸カリウムナトリウムリチウム、チタン酸ジルコン酸鉛（ＰＺＴ）、チタン酸バリウムストロンチウム（ＢＳＴ）、チタン酸ビスマスランタン（ＢＬＴ）、タンタル酸ビスマスストロンチウム（ＳＢＴ）のうちの一種類又は二種類以上の混合物が好適に採用され得る。
　電極層２０ａ，２０ｂは、圧電層１８に追従して変形し得る柔軟性を有することが好ましい。このような電極層２０ａ，２０ｂは、例えばバインダーに導電材を配合した導電材料、導電性繊維等から形成することができる。バインダーとしては、上述の圧電層１８を構成する架橋ゴム及び熱可塑性エラストマと同様の材質が採用され得る。
　また、電極層２０ａ，２０ｂに配合される導電材は、限定されるものではないが、例えば銀、金、銅、ニッケル、ロジウム、パラジウム、クロム、チタン、白金、鉄、及びこれらの合金等からなる金属粒子、酸化亜鉛、酸化チタン等からなる金属酸化物粒子、チタンカーボネート等からなる金属炭化物粒子、銀、金、銅、白金、及びニッケル等からなる金属ナノワイヤ、カーボンブラック、カーボンナノチューブ、黒鉛、薄層黒鉛、グラフェン等の導電性炭素材料の中から適宜選択され得る。
　保護層２２ａ，２２ｂの材質としては、上述の圧電層１８を構成する架橋ゴム及び熱可塑性エラストマと同様の材質が採用され得る。
　本実施形態では、圧電層１８、電極層２０ａ，２０ｂ、保護層２２ａ，２２ｂが何れも薄肉の矩形板状とされており、圧電層１８の厚さ方向両側に電極層２０ａ，２０ｂが固着されていると共に、これら圧電層１８及び電極層２０ａ，２０ｂの厚さ方向両側に保護層２２ａ，２２ｂが固着されている。これにより、圧電層１８及び電極層２０ａ，２０ｂが外部に露出することなく、保護層２２ａ，２２ｂの内部に埋設されている。かかる構造をもって、センサ本体１６が薄肉の略矩形シート状として形成されている。
　そして、センサ本体１６の幅方向中央部分において、圧電層１８と電極層２０ａ，２０ｂとが厚さ方向で重なる領域が、感圧部２４とされており、当該感圧部２４に荷重が及ぼされることにより電荷が発生するようになっている。
　また、本実施形態の圧電型センサシート１２は、制御器２６とコネクタ２８とを備えており、電極層２０ａ，２０ｂと制御器２６とが配線３０ａ，３０ｂにより電気的に接続されていると共に、制御器２６がコネクタ２８を介して解析装置１４に電気的に接続されるようになっている。
　制御器２６は、例えば増幅部やＡ／Ｄ変換部等を有している。増幅部は、圧電型センサシート１２の出力（電圧）を増幅するものである。Ａ／Ｄ変換部は、増幅部で増幅された出力をアナログ信号からデジタル信号に変換するものである。尤も、圧電型センサシート１２の出力をＡ／Ｄ変換部によりアナログ信号からデジタル信号に変換した後、増幅部により増幅してもよい。
　解析装置１４は、制御器２６で制御された信号（即ち、Ａ／Ｄ変換部により変換されたデジタル信号）を演算できるようになっていればよく、例えばモニタ部３２を含むコンピュータと、当該コンピュータにインストールされて動作を行うコンピュータプログラムにより実現され得る。
　ここにおいて、本実施形態では、圧電型センサシート１２が、使用者Ａが横たわる検出領域としてのベッド３６の幅方向に延びるように敷設されている。特に、本実施形態では、圧電型センサシート１２が、長さが調節可能とされたベルト部３８を備えており、ベルト部３８がベッド３６のマットレスに巻き付けられて、圧電型センサシート１２がマットレス上に固定されていると共に、当該圧電型センサシート１２が固定されたマットレスの上からシーツが被せられている。これにより、使用者Ａは、圧電型センサシート１２に直接接触することなく圧電型センサシート１２上に横たわっており、本実施形態では、圧電型センサシート１２が、使用者Ａの胸部付近に設けられている。これにより、例えば寝返り等により使用者Ａの姿勢が多少変わったとしても、使用者Ａの心弾動が取得し易くされている。
　そして、使用者Ａの呼吸や心臓の拍動、寝返り等に伴って圧電型センサシート１２の感圧部２４に微小又は大きな広義の体動（振動）が入力されると、圧電層１８に電荷が発生すると共に、当該発生した電荷が、制御器２６にて電圧や電流の変化として検出されるようになっている。制御器２６において検出された電荷（信号）と時間との関係の具体的な一例を図５のグラフに示す。即ち、図５のグラフに示される検出信号は、呼吸、心臓の拍動、寝返り等の広義の体動等に由来するものである。なお、図５に示される検出信号は、加工や補正をしていない生データである。
　以下、存否判定装置１０を利用して、使用者Ａの心弾動から、使用者Ａがベッド３６上に存在するか否かを判定する手順の具体的な一例を説明する。
　先ず、圧電層１８に発生した電荷（信号）を、４Ｈｚ未満の周波数成分をカットする（４Ｈｚ以上の周波数成分を透過する）ハイパスフィルタ（心弾動フィルタ）を介して検出する。即ち、一般に、心拍は１Ｈｚ程度の振動であるが、心弾動（心拍に起因する身体の振動）は４Ｈｚ以上の振動であり、４Ｈｚ以上の周波数成分を透過するハイパスフィルタや４Ｈｚ～２０Ｈｚの周波数成分を透過するバンドパスフィルタを用いることで、呼吸、心臓の拍動、寝返り等による広義の体動の中から心臓の拍動による体動（心弾動）の成分が抽出される。なお、ハイパスフィルタ（又はバンドパスフィルタ）を透過して、心弾動由来の成分のみが抽出された時点の波形を図６に示す。
　次に、４Ｈｚ以上の周波数成分を透過するハイパスフィルタ（又は４Ｈｚ～２０Ｈｚの周波数成分を透過するバンドパスフィルタ）を介して得られた信号値を２乗して増幅する２乗演算を行う。これにより、図６のグラフの縦軸の値が２乗されて心弾動の振動のピークが強調される。かかる心弾動が強調された波形を図７に示す。
　なお、上記ハイパスフィルタやバンドパスフィルタは、例えば圧電型センサシート１２の制御器２６に設けられて、所望の周波数での心弾動信号が取得される。従って、圧電型センサシート１２の検出信号から心弾動に応じた心弾動信号を取り出す心弾動信号取得部４０は、制御器２６に設けられてもよい。その後、Ａ／Ｄ変換部によりデジタル信号に変換された心弾動信号は、解析装置１４のコンピュータに送信されてもよく、以降の演算をコンピュータ上で行うようになっていてもよい。なお、心弾動信号を増幅する信号増幅部４２は、制御器２６に設けられてもよいし、解析装置１４のコンピュータ及び当該コンピュータにインストールされるプログラムを含んで構成されてもよい。
　ここにおいて、２乗されて強調された心弾動信号（図７）において、所定時間内の代表値を算出する。この代表値としては、例えば所定時間内の最大値、最小値、平均値、中央値、総和のうちの何れか一つが採用される。本実施形態では、直前の０．１秒間における平均値を算出する。以下の説明では、心弾動信号の代表値を、単に心弾動信号として説明する。
　図８では、具体的な一例として、使用者Ａの心弾動信号を所定時間計測して、その心弾動信号から算出された代表値を例示的に示している。なお、図８は、単に後述する（ｉ）～（ｖ）の状態を説明するためのグラフであり、グラフ中の縦軸や横軸の値は正確なものではない。また、本実施形態では、かかる心弾動信号と比較される不存在閾値α、存在閾値β、体動閾値γが予め設定されている。そして、心弾動信号と、不存在閾値α、存在閾値β、体動閾値γとの大小関係及び当該大小関係の持続時間に応じて、ベッド３６上の使用者Ａの状態が判定されるようになっている。
　すなわち、心弾動信号が不存在閾値αを下回る状態が、不存在判定時間を超えて持続する場合、使用者Ａは、ベッド３６上に存在しない（不存在）と判定されるようになっている。本実施形態では、不存在閾値αが２０［ｄｉｇｉｔ］とされている。なお、ｄｉｇｉｔは、デジタル測定機器の最小表示単位である。
　また、不存在判定時間は、０．５秒以上と設定されることが好ましい。不存在判定時間が０．５秒より短い場合、姿勢の変化や誤検出等で心弾動信号のレベルが一時的に低下した際に、誤って不存在と判定されるおそれがある。更に、不存在判定時間は、６０秒以下と設定されることが好ましい。不存在判定時間が６０秒より長い場合、例えば一時的にベッド３６から離れた際に、不存在と判定されないおそれがある。かかる不存在判定時間は５秒～４５秒の範囲内に設定されることがより好ましく、本実施形態では２０秒に設定されている。
　更にまた、心弾動信号が存在閾値βを上回る状態が、存在判定時間を超えて持続する場合、使用者Ａは、ベッド３６上に存在すると判定されるようになっている。この存在閾値βは、上記不存在閾値αと同じ値を採用してもよいが、存在閾値βと不存在閾値αは互いに独立する異なる値とされることが好ましい。また、存在閾値βは不存在閾値αの３倍以上とされていることが好適であり、本実施形態では、存在閾値βが１００［ｄｉｇｉｔ］とされている。
　さらに、存在判定時間は、０．５秒以上と設定されることが好ましい。存在判定時間が０．５秒より短い場合、外部から振動が入力された場合、誤って存在すると判定されるおそれがある。また、存在判定時間は３０秒以下と設定されることが好ましい。存在判定時間が３０秒より長い場合、例えば一時的にベッド３６上に位置する際に、存在すると判定されないおそれがある。かかる存在判定時間は、０．５秒～１５秒の範囲内に設定されることがより好ましく、本実施形態では１秒に設定されている。
　また、心弾動信号が体動閾値γを上回ると共に、心弾動信号が体動閾値γを上回る前後の所定時間（例えば３０秒）に亘って、ベッド３６上に使用者Ａが存在すると判定される場合、使用者Ａは、ベッド３６上で寝返り等の狭義の体動を行ったと判定されるようになっている。或いは、体動判定時間が設定されてもよく、心弾動信号が体動閾値γを上回った状態が、体動判定時間を超えて持続する場合、使用者Ａは、ベッド３６上で体動（寝返りや座り直し）したと判定されるようになっていてもよい。本実施形態では、体動判定時間が０．５秒に設定されている。
　なお、体動閾値γは、存在閾値βよりも大きな値に設定されることが好ましく、本実施形態では、体動閾値γが３００００［ｄｉｇｉｔ］とされている。
　図８には、心弾動信号と不存在閾値α、存在閾値β、体動閾値γとの大小関係及び当該大小関係の持続時間に応じて（ｉ）～（ｖ）の状態が示されている。以下、（ｉ）～（ｖ）の各状態について説明する。
　図８中の（ｉ）では、直前の状態が、心弾動信号が不存在閾値αよりも小さく、使用者Ａはベッド３６上に存在していない（不存在）と判定される。その後、心弾動信号は存在閾値βを超えるが、その状態が存在判定時間（１秒）を超えて持続しないことから、（ｉ）では、使用者Ａがベッド３６上に存在していないと判定される。このような一時的なピークは、例えば使用者Ａが、ベッド３６上の布団を触ること等によって生じ得る。
　図８中の（ｉｉ）では、直前の状態が、不存在と判定されていると共に、心弾動信号が存在閾値βを超えて、且つその状態が存在判定時間（１秒）を超えて持続していることから、（ｉｉ）では、使用者Ａがベッド３６上に存在していると判定される。なお、（ｉｉ）では、心弾動信号が体動閾値γを超えて、且つその状態が体動判定時間を超えているが、直前の状態との関係から、使用者Ａがベッド３６上に寝転がって寝始めた状態であると推定されて、体動（寝返り）とは判定されない。
　図８中の（ｉｉｉ）では、直前の状態がベッド３６上に存在すると判定されていると共に、心弾動信号が体動閾値γを超えて、且つその状態が体動判定時間（０．５秒）を超えて持続している。また、直後の状態（ｉｖ）では、心弾動信号が不存在閾値αと略等しいかそれより僅かに小さくなっているが、持続時間が不存在判定時間（２０秒）よりも短いことから、不存在とは判定されない。即ち、心弾動信号が体動閾値γを上回る前後の所定時間（例えば３０秒）に亘って、使用者Ａがベッド３６上に存在すると判定されることから、（ｉｉｉ）の状態は体動（寝返りや座り直し）と判定される。
　図８中の（ｉｖ）では、上述のように、心弾動信号が不存在閾値αと略等しいか僅かに小さいが、持続時間が不存在判定時間（２０秒）よりも短いことから、不存在とは判定されず、直前の状態に鑑みて、使用者Ａはベッド３６上に存在すると判定される。なお、（ｉｖ）では、寝返りによる姿勢の変化等により、心弾動信号が一次的に低下したものと思われる。
　図８中の（ｖ）では、心弾動信号が不存在閾値αを下回り、且つその状態が不存在判定時間（２０秒）を超えて持続していることから、不存在と判定される。即ち、直前の状態と併せて考慮すると、ベッド３６から離床したものと考えられる。
　なお、上述の手順では、使用者Ａの心弾動から、使用者Ａがベッド３６上に存在するか否かを判定していたが、使用者Ａの心拍から使用者Ａがベッド３６上に存在するか否かを判定してもよい。
　すなわち、４Ｈｚ以上の周波数成分を透過するハイパスフィルタ（又は４Ｈｚ～２０Ｈｚの周波数成分を透過するバンドパスフィルタ）によって、圧電層１８に発生した電荷に基づく検出信号から心弾動由来の成分を抽出すると共に、その信号値を２乗して増幅する。心弾動由来の成分中には心拍由来の成分が含まれていることから、増幅した信号値に対して、０．８Ｈｚ～２．０Ｈｚの周波数成分を透過するバンドパスフィルタでフィルタリングを行うことで、心拍由来の成分が抽出される。これにより、図９に示されるように、心拍の波形が得られる。
　このように心弾動の信号に基づいて得られる心拍の信号値を利用して、所定時間内の代表値を算出して、予め設定した不存在閾値、存在閾値、体動閾値等と比較することで、使用者Ａがベッド３６上に存在するか否かが判定されてもよい。なお、この代表値としては、直前の１０秒間における平均値であったり最大値が採用されてもよい。また、不存在閾値、存在閾値、体動閾値は、比較される信号値（心弾動信号であるか、又は心拍信号であるか、或いは、代表値として、最大値と最小値と平均値と中央値と総和との何れを採用するか等）に応じて適宜に設定され得る。
　上記の如き、ベッド３６上に使用者Ａが存在しないことを判定する（不存在判定を行う）不存在判定部４４と、ベッド３６上に使用者Ａが存在することを判定する（存在判定を行う）存在判定部４６と、ベッド３６上の使用者Ａの寝返り等の体動の有無を判定する（体動判定を行う）体動判定部４８と、増幅された心弾動信号から心拍波形を算出する心拍波形演算部５０とは、例えば解析装置１４のコンピュータ及び当該コンピュータにインストールされるプログラムを含んで構成され得る。
　以上の如き本実施形態の存否判定装置１０では、従来の圧力センサのように、体荷重（体圧）に基づいて存否を判定するのではなく、心拍や、それに基づく心弾動により使用者Ａの存否を判定するものであることから、検出精度が低下したり誤判定が生じるおそれが低減され得る。
　また、心弾動信号が不存在閾値αを下回った時点で直ちに不存在と判定されるのではなく、不存在判定時間を設けて、心弾動信号が不存在閾値αを下回った状態が不存在判定時間を超えて持続することで不存在と判定されることから、例えば寝返り等の姿勢の変化で一時的に心弾動信号が低下した場合にも不存在と誤判定される不具合等が回避され得る。
　さらに、本実施形態では、存在判定時間を設けて、心弾動信号が存在閾値βを上回った状態が存在判定時間を超えて持続することで存在と判定されるようにしたことから、存在している場合に不存在と判定されるおそれが低減され得る。更にまた、寝返り等の体動については、心弾動信号が体動閾値を上回ると共に、その前後の所定時間に亘って存在と判定されることで体動があったと判定されることから、単に体動閾値を上回ることで体動があったと判定される場合に比べてより正確な判定がなされ得る。
　また、本実施形態では、不存在閾値αや存在閾値β、体動閾値γと比較される心弾動信号又は心拍信号が、所定時間内の代表値とされており、代表値としては、例えば最大値や最小値、平均値、中央値、総和とされる。代表値として最大値を採用することで、心弾動信号の数値を全体的に大きくすることができて、高精度な判定が可能となる。更に、代表値として最小値を採用することで、ノイズとして入力される外部からの振動の数値も小さく抑えられて、誤判定のおそれが低減され得る。更にまた、代表値として平均値を採用することで、上記の如き最大値を採用したときの効果と最小値を採用した時の効果の両方が達成されて、バランスの良い存否判定装置が提供され得る。
　さらに、本実施形態では、不存在閾値αと存在閾値βが互いに異なる値で独立して設けられている。即ち、例えば存在閾値βを比較的大きめに設定することも可能であり、これにより、ノイズとして入力される外部からの振動により、不存在の状態でも存在と判定される不具合が回避され得る。同様に、不存在閾値αを比較的小さめに設定することも可能であり、これにより、存在の状態でも不存在と判定される不具合が回避され得る。即ち、不存在閾値αと存在閾値βとは大きく離隔していることが好適であり、例えば３倍以上や５倍以上、使用態様によっては２０倍以上とすることも可能である。
　更にまた、信号増幅部４２により心弾動信号を増幅することで精度の向上を図ることも可能であるし、増幅された心弾動信号を利用して心拍波形を算出することで、当該心拍波形によりベッド３６上に使用者Ａが存在するか否かを判定することも可能である。
　図１０には、本発明の第二の実施形態としての存否判定装置６０が示されている。以下の説明において、第一の実施形態と実質的に同一の部材及び部位については、図中に同一の符号を付すことにより説明を省略する。
　存否判定装置６０は、使用者Ａの体動（振動）に応じた検出信号を出力する圧電型センサシート１２と、圧電型センサシート１２から出力された検出信号を解析する解析装置６２とを、含んで構成されている。
　解析装置６２は、圧電型センサシート１２に対して制御器２６を介して配線によって電気的に接続されている。解析装置６２は、制御器２６で制御された信号を演算できるようになっている。解析装置６２は、不存在判定部４４と存在判定部４６とを備えている。
　解析装置６２は、圧電型センサシート１２の検出信号を周波数解析して、使用者Ａの心弾動及び呼吸に関するパワースペクトルであるバイタルスペクトルを算出するバイタル周波数解析部６４を、備えている。
　バイタル周波数解析部６４は、圧電型センサシート１２の検出信号を周波数解析することによって、心弾動に起因するパワースペクトルである心弾動スペクトルと、呼吸に起因するパワースペクトルである呼吸スペクトルとを併せ持つパワースペクトルであるバイタルスペクトルを算出する。バイタルスペクトルにおいて、呼吸スペクトルは必須ではなく、例えば睡眠時無呼吸症候群によって睡眠中に一時的に呼吸が停止する場合などには、バイタルスペクトルは呼吸スペクトルを含まない。バイタル周波数解析部６４は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数解析処理を実行するものであって、例えば周波数解析プログラム等がインストールされたコンピュータによって構成される。
　なお、心弾動スペクトルは１Ｈｚ～５Ｈｚ程度の周波数域に主に現れ、呼吸スペクトルは０．１Ｈｚ～２Ｈｚ程度の周波数域に主に現れる。周波数解析において、バイタルスペクトルとして処理する周波数域は適宜に設定されるが、例えば、バイタルスペクトルは０．１Ｈｚ～５Ｈｚの周波数域のパワースペクトルとして算出される。
　解析装置６２は、バイタル周波数解析部６４によって算出されたバイタルスペクトルの代表値を演算する代表値設定部６６を備えている。バイタルスペクトルの代表値は、特に限定されるものではなく、目的に応じて選択されるが、例えば、所定時間におけるバイタルスペクトルの最大値、最小値、平均値、中央値、総和などが採用される。本実施形態の代表値設定部６６は、バイタルスペクトルの最大値をバイタルスペクトルの代表値として求める処理を実行する。代表値設定部６６は、例えば代表値の演算処理プログラム等がインストールされたコンピュータによって構成される。
　解析装置６２は、代表値設定部６６が設定したバイタルスペクトルの代表値に基づいて、心弾動信号を取得する心弾動信号取得部６８を備えている。心弾動信号取得部６８は、例えば心弾動信号の生成処理プログラム等がインストールされたコンピュータによって構成される。
　解析装置６２は、圧電型センサシート１２の検出信号を周波数解析することによって、バイタルスペクトルの周波数域（バイタル周波数域）よりも高い周波数域のパワースペクトルであるノイズスペクトルを算出するノイズ周波数解析部７０を、備えている。ノイズ周波数解析部７０は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数解析処理を実行するものであって、例えば周波数解析プログラム等がインストールされたコンピュータによって構成される。なお、ノイズスペクトルは、心弾動や呼吸による影響が小さい周波数域のパワースペクトルであることが望ましく、例えば、２０Ｈｚ～２５Ｈｚのパワースペクトルとして算出される。
　代表値設定部６６は、ノイズ周波数解析部７０によって算出されたノイズスペクトルの代表値を演算する。ノイズスペクトルの代表値は、特に限定されるものではなく、目的に応じて選択されるが、例えば、所定時間におけるノイズスペクトルの最大値、最小値、平均値、中央値、総和などが採用される。本実施形態の代表値設定部６６は、ノイズスペクトルの平均値をノイズスペクトルの代表値として求める処理を実行する。
　解析装置６２は、代表値設定部６６が設定したノイズスペクトルの代表値に基づいて、ノイズ信号を取得するノイズ信号取得部７２を備えている。ノイズ信号取得部７２は、例えばノイズ信号の生成処理プログラム等がインストールされたコンピュータによって構成される。
　解析装置６２は、ノイズとしてのノイズ信号に対するシグナルとしての心弾動信号の比（Ｓ／Ｎ比）を算出するＳ／Ｎ比演算部７４を備えている。Ｓ／Ｎ比演算部７４は、例えば演算処理プログラム等がインストールされたコンピュータによって構成される。
　そして、Ｓ／Ｎ比演算部７４によって算出されたノイズ信号に対する心弾動信号の比に基づいて、不存在判定部４４と存在判定部４６が存否判定を実行する。不存在判定部４４は、算出されたＳ／Ｎ比を予め設定された不存在閾値に対して比較し、Ｓ／Ｎ比が不存在閾値を所定の不存在判定時間以上にわたって連続して下回る場合に不存在判定を行う。存在判定部４６は、算出されたＳ／Ｎ比を予め設定された存在閾値に対して比較し、Ｓ／Ｎ比が存在閾値を所定の存在判定時間以上にわたって連続して上回る場合に存在判定を行う。なお、不存在閾値、存在閾値、不存在判定時間、存在判定時間は、何れも圧電型センサシート１２への入力の大きさ（信号の強さ）や、周辺環境からのノイズ、要求される判定精度等に応じて適宜に設定されるものであって、特に限定されない。
　このような存否判定装置６０は、例えば使用者Ａの就寝時の見守りなどに用いられて、使用者Ａがベッド３６上にいるかいないかを判定する。使用者Ａが横たわる検出領域としてのベッド３６は、床板７６の上にクッション体としてのマットレス７８が載置されており、存否判定装置６０のセンサ本体１６が床板７６とマットレス７８の間に配される。要するに、センサ本体１６は、マットレス７８の下側に配されており、使用者Ａがマットレス７８に及ぼす振動（心弾動や体動等）が、マットレス７８を介してセンサ本体１６に間接的に入力される。マットレス７８は、汚れの付着や摩耗の防止などを目的として、シーツによって覆われていてもよく、例えば、センサ本体１６をマットレス７８とともにシーツで覆うこともできる。なお、センサ本体１６は、前記第一の実施形態と同様に、上面視において使用者Ａの胸部付近に配置されることが望ましい。センサ本体１６は、床板７６やマットレス７８に対して、バンドやホックなどによって位置決めされていてもよい。特に、背上げ機能を有する介護用ベッドに適用する場合には、背上げによるセンサ本体１６のずれや脱落を防ぐために、位置決めされていることが望ましい。また、センサ本体１６がベッド３６に対して位置決めされる場合には、位置決めを解除可能とすることが望ましく、好適にはセンサ本体１６がベッド３６に対して着脱可能とされる。
　このように存否判定装置６０がベッド３６にセットされた状態において、使用者Ａの心拍や呼吸、体動等に起因する入力の変化が、圧電型センサシート１２によって検出される。図１１には、圧電型センサシート１２による検出結果の一例をグラフとして示す。図１１のグラフにおいて、縦軸は、検出された振幅、換言すれば検出信号の強さであって、単位はｄｉｇｉｔであり、横軸は、時間であって、単位は秒である。なお、図１１のグラフは、圧電型センサシート１２から出力された検出信号の生波形であって、使用者Ａの心弾動や呼吸、体動等に起因する振動波形の他、電磁的なノイズの波形や床からベッド３６へ入力される振動の波形なども含む。
　そして、解析装置６２は、圧電型センサシート１２から送信された検出信号に基づいて、図１２のフローチャートに示す存否判定を実行することによって、使用者Ａがベッド３６上にいるか否かを判定する。以下に、図１１において特徴的な３つの時間帯Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３について、それぞれ存否判定装置６０による存否判定の例を説明する。
　図１１に示す時間帯Ｔ１は、使用者Ａがベッド３６上にいない離床状態の時間帯である。図１３に拡大して示すように、Ｔ１において、圧電型センサシート１２が出力する検出信号の波形は略平坦となっている。
　図１２のステップ（以下、Ｓ）０において解析装置６２に送られた検出信号は、Ｓ１において、バイタル周波数解析部６４及びノイズ周波数解析部７０により、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数解析処理を実行される。Ｔ１における検出信号を周波数解析した結果が、図１４に示すグラフである。図１４のグラフにおいて、横軸は周波数であり、縦軸はパワースペクトルの強さである。図１４のグラフによれば、０．１Ｈｚよりも低周波においてノイズによるパワースペクトルの上昇が確認されるが、０．１Ｈｚ～５Ｈｚの周波数域におけるパワースペクトルであるバイタルスペクトルは、数値が極めて小さくなっている。また、２０Ｈｚ～２５Ｈｚの周波数域におけるパワースペクトルであるノイズスペクトルも、数値が極めて小さくなっている。
　Ｓ２において、心弾動信号取得部６８は、代表値設定部６６が設定した０．１Ｈｚ～５Ｈｚのパワースペクトル（バイタルスペクトル）の代表値に基づいて、心弾動信号を取得する。バイタルスペクトルの代表値は、特に限定されないが、例えば、バイタルスペクトルの最大値、最小値、平均値、中央値、総和が好適に採用される。本実施形態では、バイタルスペクトルの代表値として最大値が採用されている。
　Ｓ３において、ノイズ信号取得部７２は、代表値設定部６６が設定した２０Ｈｚ～２５Ｈｚのパワースペクトル（ノイズスペクトル）の代表値に基づいて、ノイズ信号を取得する。ノイズ信号の代表値は、特に限定されないが、例えば、ノイズスペクトルの最大値、最小値、平均値、中央値、総和が好適に採用される。本実施形態では、ノイズスペクトルの代表値として平均値が採用されている。バイタルスペクトルの代表値の算出方法と、ノイズスペクトルの代表値の算出方法は、例えば両方を平均値とするなど互いに同じであってもよいし、本実施形態のように互いに異なっていてもよい。
　Ｓ４において、解析装置６２のＳ／Ｎ比演算部７４が、ノイズスペクトルの代表値に基づいたノイズ信号に対するバイタルスペクトルの代表値に基づいた心弾動信号の比を、シグナル／ノイズ比（Ｓ／Ｎ比）として算出する。
　Ｓ５において、使用者Ａが前回の判定時にベッド３６上に存在したか否かを判定する。なお、初回のＳ５判定時には、存在した（ｙ）と判定する。すなわち、患者（使用者Ａ）の見守り等に存否判定装置６０を使用するケースにおいて、使用者Ａの就寝直後の在床は、介助者等が確認することから、初回の判定は在床とされている。その後、存否判定装置６０によって離床の見守りを行うことにより、在床判定よりも判定時間が長くノイズ等の影響による誤判定が生じ難い不在判定によって、最初の離床を正確に把握することができる。なお、上述のように初回のＳ５判定を在床（ｙ）とすると、判定開始から２０秒間はＳ６の判定結果が常に存在判定となるが、２０秒という短い時間であることから、例えば介助者等がその間だけ目視で確認したとしても負担にはなり難く、また、その間の誤判定が重大な問題になるおそれもほとんどない。
　もっとも、初回のＳ５判定において、存在しない（ｎ）と判定するようにしてもよい。これによれば、万が一誤判定が生じた場合に、使用者Ａが実際にはベッド３６上に存在するにもかかわらず不存在判定をしてしまう安全側の誤判定となることから、問題が生じ難い。また、Ｓ７において設定されている存在判定時間（２秒）は、Ｓ６において設定されている不在判定時間（２０秒）よりも短く、より速やかに通常の判定が可能になることから、多忙な介助者等の拘束時間が更に短くなる。
　Ｓ５において、使用者Ａがベッド３６上に存在した（ｙ）と判定されると、Ｓ６において、不存在判定部４４が離床を判定する。即ち、Ｓ４において記憶したＳ／Ｎ比が予め設定された不存在閾値よりも小さい（不存在閾値を下回る）状態が、予め設定された不存在判定時間を超えて持続した場合には、不存在判定されて、使用者Ａがベッド３６上からいなくなった（離床した）と判定される。一方、Ｓ／Ｎ比が不存在閾値よりも小さい状態が、生じていない場合、或いは不存在判定時間を超えて持続しなかった場合には、使用者Ａがベッド３６上にいる（在床継続）と判定される。なお、不存在閾値の大きさは、圧電型センサシート１２の性能や周辺環境のノイズの大きさなどに応じて適宜に設定される。また、不存在判定時間の長さは、要求される誤判定の生じ難さ等に応じて適宜に設定され、例えば、好適には２０秒とされる。
　Ｓ５において、使用者Ａがベッド３６上に存在しなかった（ｎ）と判定されると、Ｓ７において、存在判定部４６が在床を判定する。即ち、Ｓ４において記憶したＳ／Ｎ比が予め設定された存在閾値よりも大きい（存在閾値を上回る）状態が、予め設定された存在判定時間を超えて持続した場合には、存在判定されて、使用者Ａがベッド３６上にいる（在床）と判定される。一方、Ｓ／Ｎ比が存在閾値よりも大きい状態が、生じていない場合、或いは存在判定時間を超えて持続しなかった場合には、使用者Ａがベッド３６上にいない（離床継続）と判定される。なお、存在閾値の大きさは、圧電型センサシート１２の性能や周辺環境のノイズの大きさなどに応じて適宜に設定される。また、存在判定時間の長さは、要求される誤判定の生じ難さ等に応じて適宜に設定され、例えば、好適には２秒とされる。好適には、存在判定時間は、不存在判定時間よりも短くされる。
　図１４に示すＴ１のパワースペクトルによれば、Ｓ／Ｎ比が小さくなることから、Ｓ７において、存在判定がなされることなく離床継続と判定される。従って、Ｔ１では、ベッド３６上に使用者Ａが存在しないと判定される。
　図１１に示す時間帯Ｔ２は、使用者Ａがベッド３６上にいる在床状態の時間帯であって、使用者Ａの呼吸が一時的に止まっている時間帯である。図１５に拡大して示すように、Ｔ２において、圧電型センサシート１２が出力する検出信号の波形は、呼吸による大振幅の波形がなく、心拍由来の心弾動に起因する小振幅の波形が定期的に表れている。なお、Ｔ２の存否判定についても、Ｔ１の存否判定と同様に代表値やＳ／Ｎ比の算出等の処理を実行するが、説明を簡略化するために、Ｔ１と実質的に同一の処理については説明を省略する。
　図１６は、Ｔ２における検出信号を周波数解析した結果のグラフである。Ｔ２において、バイタルスペクトルは、呼吸スペクトルを含まない心弾動スペクトルとされる。図１６によれば、バイタルスペクトルが２０Ｈｚ程度まで表れており、特に０．１Ｈｚ～３Ｈｚ程度の周波数域においてバイタルスペクトルの数値が大きくなっている。一方、２０Ｈｚ～２５Ｈｚの周波数域におけるパワースペクトルであるノイズスペクトルは、Ｔ１と同様に数値が極めて小さくなっている。従って、Ｔ２では、Ｔ１に比して、ノイズ信号に対する心弾動信号の比であるＳ／Ｎ比が大きい。
　図１２に示す判定処理のフローチャートにおいて、Ｔ２の存否判定では、Ｓ５において前回の判定では在床であったと判定される。それゆえ、Ｓ６において、Ｓ／Ｎ比が不存在判定閾値未満の状態を２０秒以上持続したか否かを判定する。Ｔ２では、心弾動によってＳ／Ｎ比が大きくなることから、Ｓ６の判定において、不存在判定が否定され、使用者Ａはベッド３６上に存在すると判定される。
　このように、使用者の呼吸が一時的に止まって呼吸スペクトルがない状態となっても、心弾動スペクトルに基づいた呼吸スペクトルを含まない心弾動信号によって、正確に存否判定をすることができる。
　図１１に示す時間帯Ｔ３は、使用者Ａがベッド３６上にいる在床状態の時間帯であって、使用者Ａが呼吸をしている時間帯である。図１７に拡大して示すように、Ｔ３において、圧電型センサシート１２が出力する検出信号の波形は、呼吸による大振幅の波形と、心拍由来の心弾動に起因する小振幅の波形とが複合した波形となっている。なお、Ｔ３の存否判定についても、Ｔ１と同様の処理については説明を省略する。
　図１８は、Ｔ３における検出信号を周波数解析した結果のグラフである。図１８によれば、心弾動に起因する心弾動スペクトルと呼吸に起因する呼吸スペクトルとが合わさったバイタルスペクトルが、２０Ｈｚ程度まで表れており、特に０．１Ｈｚ～十数Ｈｚ程度の周波数域においてバイタルスペクトルの数値が大きくなっている。一方、２０Ｈｚ～２５Ｈｚの周波数域におけるパワースペクトルであるノイズスペクトルは、数値が極めて小さくなっている。従って、Ｔ３では、Ｔ１に比して、ノイズスペクトルに基づいたノイズ信号の代表値（平均値）に対するバイタルスペクトルに基づいた心弾動信号の代表値（最大値）の比であるＳ／Ｎ比が大きい。更に、Ｔ３では、心弾動信号を構成するバイタルスペクトルが、心弾動スペクトルに加えて呼吸スペクトルを併せ持つことから、バイタルスペクトルが呼吸スペクトルを含まないＴ２に比して、心弾動信号が大きくなって、Ｓ／Ｎ比がより大きくなる。
　図１２に示す判定処理のフローチャートにおいて、Ｔ３の存否判定では、Ｓ５において前回の判定では在床であったと判定される。それゆえ、Ｓ６において、Ｓ／Ｎ比が不存在判定閾値未満の状態を２０秒以上持続したか否かを判定する。Ｔ３では、心弾動と呼吸によってＳ／Ｎ比が大きくなることから、Ｓ６の判定において、不存在判定が否定され、使用者Ａはベッド３６上に存在すると判定される。
　このように、使用者Ａが通常通り呼吸しながらベッド３６上にいる場合には、心弾動スペクトルに加えて呼吸スペクトルを含むバイタルスペクトルに基づいて生成される心弾動信号によって、呼吸が止まっている場合よりも大きなＳ／Ｎ比を得ることができる。それゆえ、誤判定がより生じ難い高精度な存否判定をすることができる。
　本実施形態に係る存否判定装置６０によれば、圧電型センサシート１２のセンサ本体１６がマットレス７８の下側に配されて、センサ本体１６への入力がマットレス７８によって緩衝されて小さくなる場合にも、周波数解析によって心弾動信号に基づいた高精度な判定を実現することができる。なお、本実施形態の存否判定装置６０において、圧電型センサシート１２のセンサ本体１６は、マットレス７８の上側に配することもできる。
　センサ本体１６がマットレス７８の下側に敷かれていることによって、使用者Ａの入床や離床、寝返り等の体動によって、センサ本体１６が厚さ方向に曲がったり、マットレス７８に対する位置がずれたりするのを防ぐことができる。しかも、センサ本体１６に対する風などの外部環境の影響が、マットレス７８で覆われることによって低減されて、検出信号を精度よく得ることができる。
　不存在判定部４４と存在判定部４６は、心弾動信号とノイズ信号の比であるＳ／Ｎ比と閾値との比較によって不存在判定或いは存在判定を行う。それゆえ、例えば、全周波数域において略一様なノイズ（ホワイトノイズ）が入力される場合に、当該ノイズの影響が低減されて、正確な判定を行うことができる。尤も、不存在判定部４４と存在判定部４６は、心弾動信号と閾値との比較によって不存在判定或いは存在判定を行うようにしてもよく、その場合には、ノイズ周波数解析部７０、ノイズ信号取得部７２、Ｓ／Ｎ比演算部７４を省略することができる。
　心弾動信号取得部６８が心弾動信号をバイタルスペクトルの代表値に基づいて取得すると共に、ノイズ信号取得部７２がノイズ信号をノイズスペクトルの代表値に基づいて取得する。これにより、存否の高精度な判定や、ノイズによる誤判定の低減、存否判定の演算処理の簡略化などが図られる。
　特に本実施形態では、バイタルスペクトルの代表値が最大値とされていると共に、ノイズスペクトルの代表値が平均値とされていることにより、Ｓ／Ｎ比を大きく得ることができると共に、例えば電磁ノイズのように瞬間的に大きなノイズが入る場合において、当該ノイズの影響を抑えることができる。
　なお、前記第一の実施形態と同様に、解析装置６２に体動判定部を設けて、使用者Ａの寝返り等の体動を判定してもよい。この場合、体動判定部による体動判定は、例えば、Ｓ／Ｎ比演算部７４が求めたＳ／Ｎ比と体動閾値とを比較した結果に基づいてなされる。
　以上、本発明の実施形態について説明してきたが、本発明はかかる実施形態における具体的な記載によって限定的に解釈されるものでなく、当業者の知識に基づいて種々なる変更、修正、改良などを加えた態様で実施可能である。
　代表値は、分布の傾向を要約的に示す特性値であって、算術平均、幾何平均、調和平均、平方平均等の計数的代表値と、中央値、最頻値、四分位数、最大値、最小値などの位置的代表値を含む。一般に、計数的代表は全ての値を包含して要約した特性を把握でき、位置的代表値はデータ中の極端な値の影響を軽減した特性を示すことが可能になる。それ故、例えば特定のノイズ等が懸念される場合には最大値よりも最頻値等を採用したり、最小値（極大ノイズ）を採用するのが良い場合もある。特定しがたいノイズ（寝返りで極小と極大がある等）などの場合には、平均値を採用してもよいし、演算の簡略化も考慮して最大値や平均値、総和などを採用してもよい。
　前記実施形態に記載されたフィルタリング周波数や閾値、判定時間などに関する具体的な数値は、あくまでも例示であって、限定的に解釈されるものでなく、例えば使用者の状態や環境などに応じて適宜に調節することができる。
　また、信号増幅部による心弾動信号の増幅は２乗に限定されないが、正負の問題から偶数乗であることが好ましい。また、より小さい数の方が演算が容易となることから、２乗であることが好ましい。尤も、信号増幅部は必須なものではなく、例えば前述の図６の波形に示される心弾動の信号値に基づいて、検出領域上に使用者Ａが存在するか否かが判断されてもよい。
　さらに、検出領域はベッドに限定されず、例えば椅子であってもよい。即ち、飲食店や映画館、電車の椅子や座席に本発明に係る存否判定装置を適用することで、空席状況等を容易に確認することができる。
１０　存否判定装置（第一の実施形態）
１２　圧電型センサシート
１４　解析装置
１６　センサ本体
１８　圧電層
２０ａ，２０ｂ　電極層
２２ａ，２２ｂ　保護層
２４　感圧部
２６　制御器
２８　コネクタ
３０ａ，３０ｂ　配線
３２　モニタ部
３６　ベッド
３８　ベルト部
４０　心弾動信号取得部
４２　信号増幅部
４４　不存在判定部
４６　存在判定部
４８　体動判定部
５０　心拍波形演算部
Ａ　使用者（生体）
α　不存在閾値
β　存在閾値
γ　体動閾値
６０　存否判定装置（第二の実施形態）
６２　解析装置
６４　バイタル周波数解析部
６６　代表値設定部
６８　心弾動信号取得部
７０　ノイズ周波数解析部
７２　ノイズ信号取得部
７４　Ｓ／Ｎ比演算部
７６　床板
７８　マットレス

Claims (19)

  1. 　検出領域上に生体が存在するか否かを判定する存否判定装置であって、
    　前記検出領域に敷設されて、入力振動に応じた検出信号を出力する柔軟な圧電型センサシートと、
    　該圧電型センサシートの該検出信号から心弾動に応じた心弾動信号を取り出す心弾動信号取得部と、
    　該心弾動信号に基づいて該検出領域上に前記生体が存在しない不存在判定を行う不存在判定部とを、有しており、
    　該心弾動信号が不存在閾値を下回る状態が不存在判定時間を超えて持続する場合に、該不存在判定部が該不存在判定を行う存否判定装置。
  2. 　前記不存在判定時間が０．５秒～６０秒の範囲内で設定されている請求項１に記載の存否判定装置。
  3. 　前記不存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の代表値と前記不存在閾値との比較によって前記不存在判定を行う請求項１又は２に記載の存否判定装置。
  4. 　前記不存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の最大値と最小値と平均値と中央値と総和の何れか一つと前記不存在閾値との比較によって前記不存在判定を行う請求項１又は２に記載の存否判定装置。
  5. 　前記心弾動信号に基づいて前記検出領域上に前記生体が存在する存在判定を行う存在判定部を有しており、
    　該存在判定部は、該心弾動信号が存在閾値を上回る状態が存在判定時間を超えて持続する場合に該存在判定を行う請求項１～４の何れか一項に記載の存否判定装置。
  6. 　前記存在判定時間が０．５秒～３０秒の範囲内で設定されている請求項５に記載の存否判定装置。
  7. 　前記存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の代表値と前記存在閾値との比較によって前記存在判定を行う請求項５又は６に記載の存否判定装置。
  8. 　前記存在判定部が前記心弾動信号の所定時間内の最大値と最小値と平均値と中央値と総和の何れか一つと存在閾値との比較によって前記存在判定を行う請求項５又は６に記載の存否判定装置。
  9. 　前記存在閾値と前記不存在閾値が互いに異なる値で独立して設けられている請求項５～８の何れか一項に記載の存否判定装置。
  10. 　前記存在閾値が前記不存在閾値の３倍以上とされている請求項９に記載の存否判定装置。
  11. 　前記心弾動信号に基づいて前記検出領域上の前記生体の体動を判定する体動判定を行う体動判定部を有していると共に、該体動判定部において該体動判定に用いられる体動閾値が前記存在閾値よりも大きな値で設定されており、
    　該心弾動信号の値が該体動閾値を上回ると共に、該心弾動信号の値が該体動閾値を上回る前後の所定時間に亘って前記存在判定部が該生体の存在を検知して前記存在判定を行う場合に、該体動判定部が該生体の体動を検知して該体動判定を行う請求項５～１０の何れか一項に記載の存否判定装置。
  12. 　前記心弾動信号を増幅する信号増幅部を備えている請求項１～１１の何れか一項に記載の存否判定装置。
  13. 　前記信号増幅部によって増幅された前記心弾動信号から心拍波形を算出する心拍波形演算部を備えている請求項１２に記載の存否判定装置。
  14. 　前記圧電型センサシートの前記検出信号を周波数解析して、前記生体の心弾動に起因するパワースペクトルを含むバイタルスペクトルを算出するバイタル周波数解析部を備え、
    　前記心弾動信号取得部が該バイタルスペクトルに基づいた前記心弾動信号を取得する請求項１～１３の何れか一項に記載の存否判定装置。
  15. 　前記バイタルスペクトルが、前記生体の心弾動に起因するパワースペクトルである心弾動スペクトルと、該生体の呼吸に起因するパワースペクトルである呼吸スペクトルとを併せ持つパワースペクトルとされている請求項１４に記載の存否判定装置。
  16. 　前記心弾動信号が前記バイタルスペクトルの代表値に基づいて取得される請求項１４又は１５に記載の存否判定装置。
  17. 　前記バイタルスペクトルの代表値が、該バイタルスペクトルの最大値と最小値と平均値と中央値と総和の何れかとされている請求項１６に記載の存否判定装置。
  18. 　前記圧電型センサシートの前記検出信号を周波数解析して、前記バイタルスペクトルの周波数域であるバイタル周波数域よりも高周波数域のパワースペクトルであるノイズスペクトルを算出するノイズ周波数解析部を備えており、
    　該ノイズスペクトルに基づくノイズ信号に対する前記心弾動信号の比であるＳ／Ｎ比と前記不存在閾値との比較によって前記不存在判定部による前記不存在判定が実行される請求項１４～１７の何れか一項に記載の存否判定装置。
  19. 　前記圧電型センサシートが前記生体を載せるクッション体の下側に配されている請求項１４～１８の何れか一項に記載の存否判定装置。
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