WO2023162278A1 - 排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置 - Google Patents

排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2023162278A1
WO2023162278A1 PCT/JP2022/013926 JP2022013926W WO2023162278A1 WO 2023162278 A1 WO2023162278 A1 WO 2023162278A1 JP 2022013926 W JP2022013926 W JP 2022013926W WO 2023162278 A1 WO2023162278 A1 WO 2023162278A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
stool
properties
excrement
stools
determination
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/013926
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
克典 石井
麻友 大久保
Original Assignee
Toto株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toto株式会社 filed Critical Toto株式会社
Priority to JP2024502789A priority Critical patent/JPWO2023162278A1/ja
Publication of WO2023162278A1 publication Critical patent/WO2023162278A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the disclosed embodiments relate to an excrement determination system, an excrement determination method, and an excrement determination device.
  • a conventional stool determination system for example, early detection of signs of constipation before care for chronic constipation is delayed for subjects such as users who are subject to health management in facilities for the elderly, etc. , and there was insufficient information to accurately determine the subject's constipation status.
  • the conventional stool determination system when judging the constipation state of a subject from information on representative stools, if constipation stools are included in addition to representative stools, signs of constipation and other symptoms are detected. Missing things can happen. Further, for example, if normal stools continue to be displayed as representative stools even if constipated stools are included, the administrator who manages the health condition of the elderly may misidentify the constipation condition of the elderly.
  • the conventional stool determination system when estimating changes in stool properties, it is possible to grasp the defecation tendency, such as the possibility of constipation when the properties change from soft to hard stools.
  • the conventional stool determination system for example, in the daily defecation record, there is no change in the nature of the stool, but the amount of stool is small, and the percentage of hard stool in the total stool is increasing. Insufficient information can occur. Therefore, with the conventional stool determination system, it is not possible to know subtle changes such as whether the chronic constipation state is recovering after medication, whether it is worsening, or whether the dosage is appropriate. There is a risk of giving the wrong care. Therefore, it is desired to output appropriate information about stools so as to enable health management of subjects such as appropriate care for chronic constipation.
  • the issue is to output appropriate information about stool.
  • the disclosed embodiments aim to provide an excrement determination system, an excrement determination method, and an excrement determination device capable of outputting appropriate information about stool.
  • An excrement determination system includes an acquisition unit that acquires image information of an image of an image of excrement excreted by one defecation act; a determination unit that determines properties and stool volumes corresponding to the properties of the plurality of stools; and an output unit for outputting in a displayable manner.
  • the excrement determination system even if a single defecation action includes a plurality of different stool properties such as hard stool and soft stool (hereinafter also simply referred to as “stool”),
  • stool properties such as hard stool and soft stool (hereinafter also simply referred to as “stool”).
  • stool volume corresponding to the stool properties, it is possible to know precisely the changes in the subject's defecation condition, and not only the representative stool, but also the properties of multiple different stools can be used to monitor daily health. It can be used to grasp the state.
  • the excrement determination system for example, a state in which normal stools continue to be displayed as representative stools even though constipation is included, or a state in which there is no change in the nature of the stools in the daily defecation record but the amount of stools is small. It is possible to obtain information such as when there is a change, or when the percentage of hard stools out of all stools is increasing. As a result, according to the excretion determination system, for example, when a doctor administers medication, subtle changes such as whether the chronic constipation state is recovering or worsening after medication, whether the dosage is appropriate, etc. can know exactly. Therefore, the excrement determination system can output appropriate information about stool.
  • one defecation action corresponds to the defecation action from when the user (subject) of the toilet takes a seat until he/she leaves the seat. That is, the term "one defecation action" as used herein is a concept that includes the case where there are a plurality of defecations at different times.
  • the output unit calculates the total amount of stools with the same properties. print the value.
  • the excrement determination system even if stool with the same properties is divided into a plurality of parts and excreted in one defecation act, the total amount of stools with the same properties can be displayed. Therefore, necessary information can be aggregated without interspersing information related to stool with the same properties on the screen of the output destination. Therefore, the excrement determination system can output appropriate information about stool. Therefore, according to the excrement determination system, it is possible to provide a user-friendly service while providing detailed information to administrators such as medical staff who check defecation records.
  • the output unit outputs a representative value of stool properties based on the properties of the plurality of stools in one defecation act.
  • the excrement determination system when different stool properties are excreted in one defecation act, not only is the type of stool properties displayed, but also A representative value for defecation can also be displayed. Therefore, the excrement determination system can output appropriate information about stool. Therefore, according to the excrement determination system, it is possible to provide a user-friendly service in which a user's defecation state trend can be understood at a glance in keeping a daily health record.
  • the output unit determines the properties of stool based on the ratio of the amount of stool corresponding to the properties of each stool to the total amount of stool in one defecation act. Output the representative value.
  • the excrement determination system when displaying the representative value for one defecation act, by calculating the representative value based on the ratio of each property to the total amount of stool, A more accurate defecation trend can be reported. Therefore, the excrement determination system can output appropriate information about stool.
  • the excrement determination system when checking the defecation record in multiple times of toilet use along the time series, for example, the predominant feces in one defecation act was normal (ordinary feces). However, if the total stool volume tends to decrease, it can be detected early that the subject is suffering from hidden constipation. In addition, according to the excrement determination system, even if the dominant stool in one defecation act is normal (normal stool), if the amount of hard stool discharged at the same time tends to increase, Constipation can be determined. That is, according to the excrement determination system, even if the dominant stool property in one defecation act is abnormal (watery stool), even if the amount of normal stool discharged at the same time tends to increase. recovery trend can be determined.
  • a method for determining excreta includes an acquisition step of acquiring image information of an image in which an image of excrement excreted by one defecation action is captured; a determination step of determining properties and stool volumes corresponding to the properties of the plurality of stools; and an output step of outputting in a displayable manner.
  • the stool amount corresponding to the stool properties is determined.
  • changes in the defecation condition of the subject can be precisely known, and not only representative stool, but also the properties of a plurality of different stools can be used to grasp the daily health condition. Therefore, according to the excrement determination method, for example, a state in which normal stool continues to be displayed as a representative stool even though constipated stool is included, or a state in which the change in properties does not change but the amount of stool is small in daily defecation records.
  • the excretion determination method for example, when a doctor administers medication, subtle changes such as whether the chronic constipation state is recovering or worsening after medication, whether the dosage is appropriate, etc. can know exactly. Therefore, the excrement determination method can output appropriate information about stool. Therefore, according to the excrement determination method, early detection of constipation tendency and more appropriate care for chronic constipation can be performed.
  • An excrement determination device includes an acquisition unit that acquires image information of an image in which an image of excrement excreted by one defecation action is captured; a determination unit that determines properties and stool volumes corresponding to the properties of the plurality of stools; and an output unit for outputting in a displayable manner.
  • the excrement determination device even if one defecation action includes a plurality of different stool properties such as hard stool and soft stool, the stool amount corresponding to the stool properties is determined.
  • changes in the defecation condition of the subject can be precisely known, and not only representative stool, but also the properties of a plurality of different stools can be used to grasp the daily health condition. Therefore, according to the excrement determination device, for example, a state in which normal stool continues to be displayed as a representative stool even though constipated stool is included, or a state in which the change in properties does not change but the amount of stool is small in daily defecation records.
  • the excretion determination device can output appropriate information about stool. Therefore, according to the excrement determination device, early detection of constipation tendency and more appropriate care for chronic constipation can be performed.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of excrement determination processing according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a display example of information regarding excrement determination.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the excrement determination system according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of the excrement determination device according to the embodiment.
  • 5 is a diagram illustrating an example of a model information storage unit according to the embodiment;
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an image information storage unit according to the embodiment;
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a determination result information storage unit according to the embodiment;
  • FIG. FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the display device according to the embodiment;
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of excrement determination processing according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a display example of information regarding excrement determination.
  • FIG. 3 is a diagram showing
  • FIG. 9 is a sequence diagram illustrating an example of excrement determination processing according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of the excrement determination system processing procedure.
  • FIG. 11 is a diagram showing another display example of information regarding excrement determination.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of display based on the total value.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of display based on representative values.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of excrement determination processing according to the embodiment.
  • a toilet space PS1 provided in a facility for the elderly is taken as an example of the toilet space
  • the toilet space PS1 is a schematic plan view of the toilet space in which a toilet device (hereinafter referred to as "toilet TL") is arranged.
  • a sensor device 50 functioning as an image sensor that detects (captures) an image of the water sealing portion of the toilet bowl CB of the toilet TL is installed on the toilet seat TS of the toilet TL.
  • a user U1 who is a target person (hereinafter also referred to as a "user") who is subject to health management in a facility for the elderly, is taken as an example of a user (user) of the restroom space PS1.
  • the display device 10 used by the administrator A1 who manages health will be described as an example of a device capable of displaying information (also simply referred to as a "device"). Although the device is not limited to the display device 10, this point will be described later.
  • the user U1 excretes (defecating) in the toilet space PS1 in which the sensor device 50 is installed, and the sensor device 50 captures an image of the stool excreted by the user U1.
  • the sensor device 50 captures an image including a plurality of stools excreted in one defecation action from when the user U1 sits on the toilet seat TS of the toilet TL until when he leaves the seat.
  • one defecation action corresponds to the defecation action from when the user (target person) of the toilet takes a seat until he/she leaves the seat.
  • the toilet space PS1 is provided with seating detection means for detecting the seating of the user on the toilet TL.
  • the seating detection means it is preferable to use a human sensor such as an infrared ray so as not to erroneously detect that the user has left the seat when the user slightly lifts his or her back.
  • the human sensor is only an example, and the seating detection means is not limited to the human sensor as long as it can detect the seating of the user. etc., any means may be used.
  • the sensor device 50 captures an image including multiple stools, such as the image IM11 in FIG.
  • the sensor device 50 captures an image of stool excreted by the user U1 at 6:10 on August 7th.
  • the sensor device 50 captures an image of the water sealing portion of the toilet bowl CB at 6:10 on August 7 to generate an image IM11 including a plurality of stools excreted by the user U1.
  • the sensor device 50 transmits an image of the stool excreted by the user U1 to the excrement determination device 100 (step S1).
  • the excrement determination device 100 acquires an image of the stool excreted by the user U1.
  • the sensor device 50 transmits the captured image to the excrement determination device 100 by secure communication means.
  • the sensor device 50 transmits an image encrypted by the encryption process to the excrement determination device 100 .
  • the sensor device 50 transmits an image of the feces excreted by the user U1 together with date and time information indicating the date and time when the image was captured and subject information indicating that the subject of the image is the user U1.
  • Send to 100 the sensor device 50 transmits the image IM11 of FIG. 2 to the excrement determination device 100, and the excrement determination device 100 acquires the image IM11 of FIG.
  • excrement determination device 100 provides date and time information indicating that image IM11 was captured at 6:10 on August 7, and indicates that user U1 is the subject of image IM11.
  • Target person information (user ID, etc.) is transmitted to the excrement determination device 100 .
  • the excrement determination system 1 may identify (individual authentication) that the person who uses the toilet space PS1 is the user U1, but this point will be described later.
  • the excrement determination device 100 performs determination processing for determining the properties of the plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools (step S2). For example, the excrement determination device 100 identifies feces included in an image in which excretion excreted by one defecation action is captured. Then, the excrement determination device 100 determines the properties of the plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools for the identified stools. The excrement determination device 100 automatically classifies fecal properties and amounts from images. Then, the excrement determination device 100 manages a database for each subject. For example, the excrement determination device 100 manages data in association with information (ID) identifying a subject.
  • ID information
  • the excrement determination device 100 uses a technology related to machine learning such as AI (artificial intelligence) to determine the properties of a plurality of stools included in an image and the amount of stool corresponding to the properties of a plurality of stools ( Also referred to as “flight identification determination processing”).
  • AI artificial intelligence
  • the excrement determination device 100 may target each of a plurality of stools included in the image and determine the properties of the plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools.
  • the excrement determination device 100 identifies a plurality of stools included in the image, and determines the properties of each of the plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of each of the plurality of stools.
  • the excrement determination device 100 may target one stool included in the image and determine the properties of a plurality of stools and the stool amount corresponding to the properties of the plurality of stools for the one stool.
  • the excrement determination device 100 identifies, for example, one lump (stool) included in the image, and determines the properties of each of the plurality of regions (stool) in the one lump and the properties of each of the plurality of regions. Determine the corresponding stool volume.
  • the properties of a plurality of stools determined by the excrement determination device 100 through the stool identification determination process may be the properties of each of the divided stools, or may be the properties of each of the plurality of divided stools.
  • a plurality of properties contained in one stool may be properties of a plurality of regions (parts) in one mass (stool).
  • the properties of multiple stools may be cases in which one stool contains multiple properties.
  • the excrement determination device 100 uses a machine learning model (hereinafter also referred to as “model”) learned by machine learning to execute fecal identification determination processing.
  • model machine learning model
  • the excrement determination device 100 executes the stool identification determination process using models M1 to M3 learned by machine learning, and examples of the models will be described later.
  • the excrement determination device 100 uses a machine learning model such as AI (artificial intelligence) to identify the properties of multiple stools included in the image.
  • AI artificial intelligence
  • the excrement determination device 100 uses the model M1 to identify each region of a plurality of stools included in the image.
  • the excrement determination device 100 uses a machine learning model such as AI (artificial intelligence) to classify the properties of each of the plurality of stools included in the image into Type 1 to Type 7 (hereinafter referred to as “Type”) based on the Bristol scale. It is determined which one of the 7 types of 1 to 7 except for the case.
  • the excrement determination device 100 uses the model M2 to determine whether the properties of each of a plurality of stools included in the image are lumpy stool, hard stool, slightly hard stool, normal stool, soft stool, muddy stool, and watery stool. It is determined which of the seven types (stages) of flights.
  • the excrement determination device 100 uses a machine learning model such as AI (artificial intelligence) to determine which of the stages the amount (size) of each of the plurality of stools included in the image is. do.
  • the excrement determination device 100 uses the model M3 to determine which of three types (stages) the amount of each of the plurality of stools included in the image is small (small), medium, and large (large). judge.
  • the excrement determination device 100 identifies the properties of a plurality of stools included in the image, and determines the properties of the plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools. Any method may be used to execute the flight identification determination process as long as it is possible.
  • the excrement determination device 100 outputs the determination result to the display device 10 (step S3).
  • the excrement determination device 100 transmits to the display device 10 information that associates a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties.
  • the excrement determination apparatus 100 provides content CT1 indicating information associated with the properties of stool corresponding to each defecation action and the amount of stool corresponding to the properties of the stool for the user U1. to the display device 10 .
  • the display device 10 that has received the information from the excrement determination device 100 displays the received information (step S4).
  • the display device 10 displays the received determination result.
  • the display device 10 displays, for the user U1, a content CT1 showing information in which the properties of the stool corresponding to each defecation action and the amount of stool corresponding to the properties of the stool are associated.
  • the excrement determination system 1 targets an image in which the excrement excreted by one defecation action is imaged, and corresponds to the properties of a plurality of stools included in the image and the properties of the plurality of stools. Determine stool volume. Then, the excrement determination system 1 associates the determined properties of the plurality of stools and the amounts of feces corresponding to the properties of the plurality of stools, and outputs them to the device so as to be displayable. As a result, the excrement determination system 1 can output appropriate information about stool. For example, the excrement determination system 1 can realize chronic constipation care for elderly people by the above-described processing.
  • FIG. 2 is a diagram showing a display example of information regarding excrement determination.
  • the content CT1 shown in FIG. 2 is displayed on the screen of the display device 10, which is a terminal device or the like of an administrator who checks the defecation record of a medical worker or the like.
  • FIG. 2 shows a case where the display device 10, which is a device, displays in time series the determination results corresponding to each defecation action for the subject.
  • the display device 10 displays data indicating determination results based on the Bristol scale or the like for each individual (subject) in chronological order.
  • the display device 10 enables display of a defecation image.
  • the display device 10 displays information expressing the defecation trend with an approximate curve.
  • the display device 10 also displays information expressed by the size of the stool (large, medium, small). This point will be described below with reference to the content CT1 shown in FIG. In FIG. 2, the case where the user U1 in FIG. 1 is the subject will be described as an example.
  • the excrement determination device 100 generates content CT1 that indicates, in chronological order, information associated with a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties for the user U1. For example, the excrement determination device 100 plots the amount (size) of stool with the time series on the horizontal axis (X-axis) and the nature of the stool on the vertical axis (Y-axis).
  • Content CT1 is generated that includes a graph that The content CT1 indicates which of the seven levels of Type 1 to Type 7 the property is at a position along the vertical axis (Y-axis). (Type) indicates a large value.
  • the content CT1 shows an expression mode in which the position overlapping the lower end along the horizontal axis corresponds to the position corresponding to the property of Type 1, and the position overlapping the upper end along the horizontal axis corresponds to the property of Type 7. .
  • the excrement determination apparatus 100 determines that, for user U1, one defecation action corresponding to 6:10 on August 7 includes stool of Type 1 stool, stool of Type 3 stool, and A content CT1 indicating that stool of Type 4 is included is generated.
  • the excrement determination apparatus 100 determines that the defecation action of the user U1 corresponding to 6:10 on August 7th is a stool of Type 1 and a Type 3 stool. It is determined that stool and stool of Type 4 stool properties are included. Further, the excrement determination apparatus 100 determines that the amount of Type 1 stool at 6:10 on August 7 is small, using the image IM11. Using the image IM11, the excrement determination apparatus 100 determines that the amount of Type 3 stool at 6:10 on August 7 is small. Using the image IM11, the excrement determination apparatus 100 determines that the amount of Type 4 stools at 6:10 on August 7 is large. For example, the image IM11 is the image containing the largest amount of stool among the images captured during one defecation action of the user U1 corresponding to 6:10 on August 7th.
  • the excrement determination device 100 generates content CT1 in which each of a plurality of properties of stool is associated with the amount of stool corresponding to the property.
  • the excretion determination device 100 determines that, for one defecation action of the user U1 corresponding to 6:10 on August 7, a plurality of circles of figures PT11 to PT13 corresponding to each stool property are displayed as shown in the area AR1.
  • a content CT1 including graphics is generated.
  • the excrement judging apparatus 100 provides content in which a graphic PT11 corresponding to stool of Type 1 stool properties, a graphic PT12 corresponding to Type 3 stool of stool properties, and a graphic PT13 corresponding to Type 4 stool of stool properties are arranged in the area AR1. Generate CT1.
  • the excrement determination device 100 generates content CT1 in which the amount of stool corresponding to each of a plurality of properties of stool is represented by the size of a circle. Since the amount of Type 1 stool at 6:10 on August 7 is small, the excrement determination device 100 expresses the figure PT11 corresponding to Type 1 stool in a size corresponding to the amount of "small" stool. Generate content CT1. In addition, since the amount of Type 3 stool at 6:10 on August 7 is small, the excrement assessment apparatus 100 displays the figure PT12 corresponding to Type 3 stool in a size corresponding to the "small” stool amount. A expressed content CT1 is generated. In addition, since the amount of Type 4 stool at 6:10 on August 7 is large, the excrement determining apparatus 100 displays the figure PT13 corresponding to Type 4 stool in a size corresponding to the "large” stool amount. A expressed content CT1 is generated.
  • the excrement determination apparatus 100 makes the figure PT13 corresponding to Type 4 stool at 6:10 on August 7 more than the figure PT11 corresponding to Type 1 stool and the figure PT12 corresponding to Type 3 stool.
  • a content CT1 represented by a large circular figure is generated.
  • the excrement determination device 100 generates the content CT1 that expresses the amount of stool corresponding to a plurality of properties by the size of a circular figure.
  • the excrement determination device 100 also determines the properties and amount of stool for other one-time defecation actions, and generates content CT1 that is expressed in a manner corresponding to the determined properties and amounts.
  • the excrement determination device 100 determines that the type of stool for one defecation action of user U1 corresponding to 9:47 on August 4th is Type 1, and that the amount of Type 1 stool is small. judge. Therefore, at 9:47 on August 4th, the excrement determining apparatus 100 generates content CT1 representing the fact that Type 1 stool was excreted with a circular graphic having a size corresponding to the "small" stool amount.
  • the excrement determination device 100 determines the properties of each of a plurality of stools as Type 2 and Type 3 for one defecation action of user U1 corresponding to 11:22 on August 5, and determines Type 2 and Type 3. The amount of each stool is determined to be small. Therefore, at 11:22 on August 5, the excrement determination device 100 expressed that both Type 2 and Type 3 stools were excreted with two circular figures having a size corresponding to the stool amount of "small”. Generate content CT1.
  • the excrement determination device 100 determines that the type of stool for one defecation action of user U1 corresponding to 5:50 on August 8 is Type 4, and that the amount of Type 4 stool is medium. judge. Therefore, at 5:50 on August 8, the excrement determining apparatus 100 generates the content CT1 representing the fact that Type 4 stool was excreted with a circular graphic having a size corresponding to the "medium" stool volume.
  • the excrement determination device 100 expresses the properties of stool at positions along the vertical axis for each defecation act on each date and time along the horizontal axis (time series), and the amount of stool ( A content CT1 is generated that expresses the size of a plotted point (circular figure).
  • the excrement determination device 100 generates information indicating, in chronological order, information associated with a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties.
  • the excrement determination device 100 generates the content CT1 including information other than the information indicating, in chronological order, the properties of a plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools.
  • the excrement determination device 100 generates information indicating the tendency of the subject to defecate.
  • the excretion determination device 100 generates a content CT1 including a trend line LN1, which is information indicating the chronological tendency of the defecation of the user U1 who is the subject.
  • a trend line LN1 in the content CT1 is information representing a defecation trend with an approximate curve.
  • the excrement determination device 100 appropriately uses various techniques related to approximate curve derivation to generate a trend line LN1 that expresses the time-series transition of data related to defecation of the user U1.
  • the excrement determination device 100 can allow the administrator or the like who confirms the information to understand the overall trend of the subject's defecation at a glance. That is, the excrement determination device 100 can allow the administrator or the like who confirms the information to intuitively recognize the overall tendency of the subject's defecation. Therefore, the excrement determination device 100 can shorten the time required for a manager or the like who confirms information to confirm the subject's bowel movements.
  • the approximate curve is not limited to the trend line LN1 shown in FIG. 2, and may be various lines.
  • the excrement determination device 100 generates content CT1 in which an image corresponding to each defecation action is associated with a display position corresponding to each defecation action.
  • the excrement determination apparatus 100 displays an image IM11 corresponding to one defecation act at 6:10 on August 7 at a position corresponding to 6:10 on August 7 on the horizontal axis (
  • a content CT1 associated with the area AR1) is generated.
  • the excrement determination device 100 displays content CT1 in which image IM11 is displayed. to generate
  • the excrement determination device 100 may generate the content CT1 in which the image IM11 is displayed when the operator of the display device 10 clicks the area AR1.
  • the excrement determination device 100 may generate the content CT1 in which the character information CH indicating the stool properties corresponding to each stool in the image IM11 is superimposed on the image IM11 and displayed.
  • the character information CH is a number indicating the nature (Type) of each stool in the image IM11.
  • the excrement determination device 100 assigns “1” to the region of stool whose property is Type 1, “3” to the region of stool whose property is Type 3, and “4” to the region of stool whose property is Type 4.
  • Content CT1 may be generated to be superimposed and displayed on image IM11.
  • the excrement determination device 100 outputs the content CT1 to the display device 10.
  • the excrement determination device 100 transmits the content CT1 to the display device 10 .
  • the display device 10 displays the received content CT1.
  • the display device 10 displays a plurality of stool volumes corresponding to a plurality of stool properties included in one defecation act.
  • the content CT1 shown in FIG. 2 shows a state in which the image IM11 is displayed. good.
  • the display device 10 displays content CT1 showing, in chronological order, information associated with a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties for the user U1.
  • the display device 10 is a graph that expresses the amount (size) of stool by the size of points (circles) plotted with the time series on the horizontal axis (X-axis) and the nature of stool on the vertical axis (Y-axis).
  • the display device 10 indicates that the defecation action corresponding to 6:10 on August 7 includes stool with the stool texture of Type 1, stool with the stool texture of Type 3, and stool with the stool texture of Type 4. is displayed.
  • the display device 10 displays a content CT1 including a trend line LN1, which is information indicating the chronological tendency of the defecation of the user U1 who is the subject. Further, the display device 10 displays the image IM11 when the operator of the display device 10 designates a location corresponding to 6:10 on August 7th (for example, the area AR1) on the horizontal axis. In this case, the display device 10 displays the image IM11 when the operator of the display device 10 clicks the area AR1.
  • a content CT1 including a trend line LN1 which is information indicating the chronological tendency of the defecation of the user U1 who is the subject.
  • the display device 10 displays the image IM11 when the operator of the display device 10 designates a location corresponding to 6:10 on August 7th (for example, the area AR1) on the horizontal axis. In this case, the display device 10 displays the image IM11 when the operator of the display device 10 clicks the area AR1.
  • the display device 10 when displaying the image IM11, the display device 10 superimposes the character information CH indicating the stool properties corresponding to each stool in the image IM11 on the image IM11.
  • the display device 10 when displaying the image IM11, the display device 10 displays "1" in the area of stool whose properties are Type 1, "3" in the area of stool whose properties are Type 3, and "3” in the area of stool whose properties are Type 4. , "4" is superimposed on the image IM11 and displayed.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the excrement determination system according to the embodiment. Specifically, FIG. 3 shows the configuration of the excrement determination system 1 .
  • the excrement determination system 1 includes an excrement determination device 100 , a sensor device 50 and a display device 10 .
  • the excrement determination system 1 may include a plurality of excrement determination devices 100 , a plurality of sensor devices 50 , and a plurality of display devices 10 .
  • the excrement determination device 100 is an information processing device (computer).
  • the excrement determination device 100 associates the determined properties of the plurality of stools and the amount of stool corresponding to the plurality of properties of the stool, and outputs them to the device so as to be displayable.
  • the excrement determination device 100 has a database such as the storage unit 120 (see FIG. 4) and executes excrement determination processing.
  • the excrement determination device 100 may be incorporated in the toilet TL, or may be a server device (cloud server) used on the cloud.
  • the excrement determination device 100 is communicably connected to the sensor device 50 and the display device 10 via a predetermined network N such as the Internet by wire or wirelessly.
  • the excrement determination device 100 may be connected to the sensor device 50 or the display device 10 in any manner as long as information can be transmitted and received, and may be connected by wire so as to be communicable, or by wireless. It may be communicatively connected.
  • the sensor device 50 is an image sensor that detects (captures) an image of the water sealing portion of the toilet bowl CB of the toilet TL. Further, the sensor device 50 has a communication function realized by a communication circuit or the like, and transmits information regarding the image of the water sealing portion of the toilet bowl CB of the toilet TL to the excrement determination device 100 .
  • the sensor device 50 is installed in the toilet space PS1 and captures (detects) the subject's stool excreted in the toilet bowl CB of the toilet TL.
  • the sensor device 50 is installed on the toilet seat or toilet bowl in the toilet space.
  • the sensor device 50 is not limited to the toilet seat or the toilet bowl, and may be arranged at any position as long as it is arranged at a position where the subject's stool excreted into the toilet bowl CB of the toilet TL can be detected.
  • FIG. 1 shows the case where the sensor device 50 is installed on the toilet seat TS of the toilet TL. It may be provided at any location within PS1.
  • the sensor device 50 may be installed at other locations of the toilet TL, such as the toilet bowl CB of the toilet TL.
  • a portion (sensor) that detects (captures) an image of the water sealing portion of the toilet bowl CB of the toilet TL and a portion that has a communication function (communication circuit, etc.) may be arranged separately. good.
  • the sensor device 50 has an image sensor (image sensor) that captures an image of stool excreted in the toilet bowl CB of the toilet TL.
  • the sensor device 50 may have any type of sensor as long as it can capture an image of stool excreted in the toilet bowl CB of the toilet TL.
  • the display device 10 is an information processing device used by an administrator or the like who manages the health of the subject.
  • the display device 10 is realized by, for example, a smart phone, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), a tablet terminal, a laptop PC (Personal Computer), or the like.
  • the example shown in FIG. 1 shows a case where the display device 10 is a tablet terminal used by a manager who is a medical worker who manages the health of elderly people who are subjects.
  • the display device 10 is a device that associates and displays a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties.
  • the display device 10 is communicably connected to the excrement determination device 100 via the Internet (predetermined network N or the like), and transmits and receives information to and from the excrement determination device 100 .
  • the display device 10 receives, from the excrement determination device 100, content indicating the properties of a plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools in association with each other, and displays the received content.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of the excrement determination device according to the embodiment.
  • the excrement determination device 100 has a communication section 110, a storage section 120, and a control section .
  • the excrement determination device 100 includes an input unit (for example, keyboard, mouse, etc.) for receiving various operations from the administrator of the excrement determination device 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display, etc.) for displaying various information. ).
  • the communication unit 110 is realized by, for example, a communication circuit or the like.
  • the communication unit 110 is connected to a predetermined network N (see FIG. 3) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from an external information processing device.
  • the communication unit 110 is connected to a predetermined network N (see FIG. 3) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the display device 10, the toilet operation device, and the like.
  • the storage unit 120 is implemented by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or flash memory, or a storage device such as a hard disk or optical disk.
  • the storage unit 120 non-temporarily records a determination program for determining the properties of a plurality of stools included in the image information and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools, and data used by the determination program.
  • a computer-readable recording medium A computer-readable recording medium.
  • the storage unit 120 according to the embodiment has a model information storage unit 121, an image information storage unit 122, and a determination result information storage unit 123, as shown in FIG.
  • the model information storage unit 121 stores information about models.
  • the model information storage unit 121 stores model information (model data) used for various processes.
  • the model information storage unit 121 includes a model used for identifying stools included in image information, a property determination program for determining properties of a plurality of stools, and a program for determining stool volumes corresponding to properties of a plurality of stools.
  • 5 is a diagram illustrating an example of a model information storage unit according to the embodiment; FIG.
  • the model information storage unit 121 stores information about facilities.
  • the model information storage unit 121 shown in FIG. 5 includes items such as "model ID", "contents", and "model data".
  • Model ID indicates identification information for identifying a model.
  • Constent indicates the usage (content) of the corresponding model.
  • Model data indicates model data.
  • FIG. 5 shows an example in which conceptual information such as “MDT1" is stored in “model data”, but in reality, various types of information that make up the model, such as network information and functions included in the model, are stored. included.
  • the model (model M1) identified by the model ID "M1" indicates that the usage (content) is "flight area identification”. It also indicates that the model data of the model M1 is the model data MDT1.
  • the model M1 detects boundaries of stools included in the image and outputs information indicating the boundaries.
  • the model M1 receives an image captured by the sensor device 50 as an input, and outputs information (area information) indicating a stool area (feces area) included in the input image.
  • the model M1 is learned using teacher data.
  • the model M1 is learned using a combination of correct stool region information, in which an operator such as a doctor designates a stool region included in an image, and the image as training data.
  • the learning process of learning the model M1 may be performed by the excrement determination device 100, or may be performed by a device (learning device) other than the excrement determination device 100.
  • the excrement determination device 100 receives the model M1 from the learning device.
  • the model M1 may have any configuration as long as the desired processing can be realized, and any configuration such as a neural network, for example, can be adopted.
  • the model (model M2) identified by the model ID "M2" indicates that the application (content) is "determination of stool properties". It also indicates that the model data of the model M2 is the model data MDT2.
  • the model M2 outputs a determination result of stool properties indicating seven classifications based on the Bristol scale for each stool included in the input image.
  • the model M2 receives as input area information indicating the area of stool and an image captured by the sensor device 50, and information indicating the type of stool included in the area indicated by the area information in the input image. information).
  • the model M2 outputs information indicating which of the seven levels from 1 to 7 the nature (Type) of stool included in the image is.
  • the model M2 is learned using teacher data.
  • the model M2 is learned using a combination of images and correct information on fecal properties, in which an operator such as a doctor designates the properties of feces contained in an image, as teacher data.
  • the model M3 is learned using correct stool amount information indicating which of the seven levels 1 to 7 the stool properties contained in the image belong to, and combinations of the image and the image as teacher data.
  • the learning process for learning the model M2 may be performed by the excrement determination device 100, or may be performed by a device (learning device) other than the excrement determination device 100.
  • the excrement determination device 100 receives the model M2 from the learning device.
  • the model M2 may have any configuration as long as the desired processing can be realized, and any configuration such as a neural network, for example, can be adopted.
  • the model (model M3) identified by the model ID "M3" indicates that the application (content) is "determination of flight volume”. It also indicates that the model data of the model M3 is the model data MDT3.
  • the model M3 outputs a determination result of the amount (size) of each flight included in the input image, which indicates a plurality of stages of classification.
  • the model M3 receives as input area information indicating the area of stool and an image captured by the sensor device 50, and information (size) indicating the amount (size) of stool included in the area indicated by the area information in the input image. information).
  • the amount (size) of stool included in the image is one of three levels: small (value "1” etc.), medium (value "2” etc.), and large (value "3” etc.).
  • the model M3 is learned using teacher data.
  • the model M3 is learned using a combination of correct stool amount information, in which an operator such as a doctor designates the amount (size) of stool contained in an image, and the image as teacher data.
  • the model M3 is trained using a combination of correct stool amount information indicating whether the amount of stool contained in the image is one of three levels of small, medium, and large, and the image as teacher data.
  • the learning process for learning the model M3 may be performed by the excrement determination device 100 or may be performed by a device (learning device) other than the excrement determination device 100 .
  • the excrement determination device 100 receives the model M3 from the learning device.
  • the model M3 may have any configuration as long as the desired processing can be realized, and any configuration such as a neural network, for example, can be adopted.
  • model information storage unit 121 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose.
  • the model information storage unit 121 stores parameter information of the model learned (generated) by the learning process.
  • the learning method for each model such as the models M1 to M3 is not limited to the method described above, and any known technique can be applied.
  • Each model may be trained using various conventional techniques for machine learning as appropriate.
  • each model may be learned using a technology related to supervised learning machine learning such as SVM (Support Vector Machine).
  • SVM Small Vector Machine
  • each model may be trained using deep learning techniques.
  • each model may be learned by appropriately using various deep learning techniques such as DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), and the like.
  • DNN Deep Neural Network
  • RNN Recurrent Neural Network
  • CNN Convolutional Neural Network
  • the image information storage unit 122 stores information about images.
  • the image information storage unit 122 stores a captured image of excrement (stool).
  • 6 is a diagram illustrating an example of an image information storage unit according to the embodiment; FIG. In the example of FIG. 6, the image information storage unit 122 stores information for each user such as an image information storage unit 122-1, an image information storage unit 122-2, an image information storage unit 122-3, and the like.
  • the image information storage unit 122-1, the image information storage unit 122-2, the image information storage unit 122-3, etc. may be stored in different databases.
  • the image information storage unit 122-1 shows information about the image of the user identified by the user ID "U1" (corresponding to "user U1" shown in FIG. 1).
  • the image information storage unit 122-2 shows information about images for the user identified by the user ID “U2”.
  • the image information storage unit 122-3 shows information about the image for the user identified by the user ID "U3”.
  • the image information storage unit 122-1, image information storage unit 122-2, image information storage unit 122-3, etc. shown in FIG. 6 include items such as "data ID”, "date and time”, and "image”. Note that the image information storage unit 122-1, the image information storage unit 122-2, the image information storage unit 122-3, and the like may include an item (user ID, etc.) for storing information for identifying the user.
  • Data ID indicates identification information for identifying each data (image).
  • Date and time indicates the date and time when the data was acquired. For example, “date and time” indicates the date and time when the image was detected (captured).
  • Image indicates image data.
  • FIG. 6 shows an example in which conceptual information such as “IM11” is stored in “image”, but in reality, the corresponding image data itself or a file path name indicating its storage location is stored. .
  • the data (image IM11) identified by the data ID "LG11" is an image acquired at the date and time "2012/8/7/6:10". indicates that
  • the image information storage unit 122-1 stores an image of the excrement of the user U1, such as an image IM11 of the excrement of the user U1 captured at 6:10 on August 7, 2012. .
  • the image information storage unit 122 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose.
  • the determination result information storage unit 123 stores various information related to determination results.
  • the determination result information storage unit 123 stores various information regarding the determination result of excrement (stool).
  • 7 is a diagram illustrating an example of a determination result information storage unit according to the embodiment; FIG. In the example of FIG. 7, the determination result information storage unit 123 stores information for each user, such as determination result information storage unit 123-1, determination result information storage unit 123-2, and determination result information storage unit 123-3. do.
  • the determination result information storage unit 123-1, the determination result information storage unit 123-2, the determination result information storage unit 123-3, etc. may be stored in different databases.
  • the determination result information storage unit 123-1 shows information about images for a user identified by the user ID "U1" (corresponding to "user U1" shown in FIG. 1). Also, for example, the determination result information storage unit 123-2 indicates information regarding images for the user identified by the user ID “U2”. Also, for example, the determination result information storage unit 123-3 indicates information regarding images for the user identified by the user ID “U3”.
  • determination result information storage unit 123-1, determination result information storage unit 123-2, determination result information storage unit 123-3, etc. include items (user ID, etc.) for storing information for identifying users. good too.
  • Results ID indicates identification information for identifying each determination result.
  • a “target image” indicates an image that is a determination target.
  • FIG. 7 shows a case where an image is stored in the "target image”
  • information (data ID) for identifying the image may be stored in the "target image”.
  • “Determination information” indicates determination results such as the properties and amount of stool.
  • “determination information” includes “#1", “#2", “#3", but “#4", "#5", “#6", etc. , contains items corresponding to the number of determination results.
  • the determination result information storage unit 123-1 indicates that the determination result (result RS11) identified by the result ID "RS11" is the determination result for the image IM11. Further, result RS11 indicates that Type 1 stool with a small stool volume, Type 3 stool with a small stool volume, and Type 4 stool with a large stool volume are included in the determination information.
  • the image IM11 of the excrement of the user U1 includes Type 1 stool with a small stool volume, Type 3 stool with a small stool volume, and Type 3 stool with a large stool volume. It indicates that the determination result of the excrement image of the user U1 is stored, such as the determination result indicating that Type 4 stool is included in the determination information.
  • the determination result information storage unit 123 may store various types of information, not limited to the above, depending on the purpose.
  • the determination result information storage unit 123 may store information (data ID) for identifying a target image in association with each result ID.
  • the determination result information storage unit 123 may store the date and time when the target image was detected (captured) in association with each result ID.
  • the control unit 130 uses, for example, a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) to execute programs stored inside the excrement determination device 100 (eg, a determination program according to the present disclosure, etc.) in RAM, etc. It is realized by being executed as a region. Also, the control unit 130 is a controller, and is implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • control unit 130 includes an acquisition unit 131, a determination unit 132, a generation unit 133, and a transmission unit 134, and implements or executes the information processing functions and actions described below.
  • the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be another configuration as long as it performs information processing described later.
  • the acquisition unit 131 acquires various types of information. Acquisition unit 131 acquires various types of information from storage unit 120 . The acquisition unit 131 receives various types of information from devices such as the sensor device 50 and the display device 10 . The acquisition unit 131 receives sensor information of the sensor device 50 from the sensor device 50 . The acquisition unit 131 receives request information indicating a request for information to be displayed from the display device 10 .
  • the acquisition unit 131 acquires image information of an image in which excrement excreted by one defecation action is captured.
  • the acquisition unit 131 receives an image of the excrement excreted by the subject by one defecation action from the sensor device 50 that captured the image.
  • the acquisition unit 131 receives an image captured before the subject performs an act of defecation and cleansing the toilet from the sensor device 50 that captured the image.
  • the determination unit 132 estimates various types of information by identifying and determining various types of information.
  • the determination unit 132 performs processing using the model stored in the model information storage unit 121 .
  • the determination unit 132 estimates various types of information using a model that outputs according to the input based on the sensor information of the sensor device 50 .
  • the determination unit 132 estimates various types of information using a model that receives an image of the subject's stool imaged by the sensor device 50 as an input and outputs an image corresponding to the image.
  • the determination unit 132 performs processing using the sensor information from the sensor device 50 that has detected the subject's excrement and the models M1 to M3 stored in the model information storage unit 121.
  • the determination unit 132 identifies stools included in the image information, and determines the properties of the plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools.
  • the determination unit 132 uses the output results of the models M1 to M3 to which the information based on the image of the sensor device 50 that captures the excrement of the subject is input, and determines the properties of the plurality of stools excreted by the subject and the plurality of stools. Determine the stool volume corresponding to the properties of
  • the determination unit 132 generates input data to the model using the image captured by the sensor device 50 or the processing result of the determination unit 132 .
  • the determination unit 132 generates information (region information) indicating a stool region identified from the model M1 by inputting an image captured by the sensor device 50 to the model M1.
  • the determination unit 132 uses information (region information) indicating the stool region identified by the model M1, the image captured by the sensor device 50, and the model M2 for determining the nature of the stool to determine the region indicated by the region information. Determining the nature of stool. Further, for example, the determination unit 132 uses information (region information) indicating the stool region identified by the model M1, the image captured by the sensor device 50, and the model M3 for determining the amount of stool to determine whether the region information is Determine the amount of stool in the indicated area.
  • the determination unit 132 performs calculation processing for calculating various types of information. If there are a plurality of stools with the same properties among the plurality of stools, the determining unit 132 calculates the total value of the stool volume of the stools with the same properties. The determining unit 132 calculates a representative value of stool properties based on a plurality of stool properties in one defecation action. The determining unit 132 calculates the representative value of the stool properties based on the ratio of the stool amount corresponding to each stool property to the total amount of stool in one defecation act.
  • the generation unit 133 generates various information based on the information acquired by the acquisition unit 131 .
  • the generation unit 133 generates information using the determination result of the determination unit 132 .
  • the generation unit 133 generates information using the calculation result calculated by the determination unit 132 .
  • the generation unit 133 generates information using the total amount of stools of the same properties calculated by the determination unit 132 .
  • the generation unit 133 generates information using the representative value of the stool properties calculated by the determination unit 132 .
  • the generation unit 133 uses various techniques as appropriate to generate various types of information such as screens (image information) to be output (transmitted) to an external information processing device.
  • the generation unit 133 generates a screen (image information) and the like to be output to the display device 10 .
  • the generation unit 133 generates a screen (image information) or the like to be output to the display device 10 based on information stored in the storage unit 120 .
  • the generation unit 133 generates content to be provided to the display device 10 .
  • the generating unit 133 generates content CT1.
  • the generation unit 133 generates content CT2 as shown in FIG.
  • the generating unit 133 generates contents CT11 and CT12 as shown in FIG.
  • the generating unit 133 generates contents CT21 and CT22 as shown in FIG.
  • the generation unit 133 may generate a screen (image information) or the like by any process as long as the screen (image information) or the like to be output to an external information processing device can be generated.
  • the generating unit 133 generates a screen (image information) to be output to the display device 10 by appropriately using various techniques related to image generation, image processing, and the like.
  • the generation unit 133 appropriately uses various technologies such as Java (registered trademark) to generate a screen (image information) to be output to the display device 10 .
  • the generation unit 133 may generate a screen (image information) to be output to the display device 10 based on CSS (Cascading Style Sheets), JavaScript (registered trademark), or HTML (Hyper Text Markup Language) formats.
  • the generation unit 133 may generate screens (image information) in various formats such as JPEG (Joint Photographic Experts Group), GIF (Graphics Interchange Format), and PNG (Portable Network Graphics).
  • the transmission unit 134 functions as an output unit that outputs various information.
  • the transmission unit 134 transmits information to an external information processing device.
  • the transmission unit 134 transmits various information to devices such as the sensor device 50 and the display device 10 .
  • the transmission unit 134 associates the plurality of stool properties determined by the determination unit 132 and the stool amounts corresponding to the plurality of stool properties, and outputs the results to a device such as the display device 10 so that they can be displayed.
  • the transmission unit 134 associates the sensor device 50, the properties of the plurality of stools determined by the determination unit 132, and the stool amounts corresponding to the properties of the plurality of stools, and transmits them to the display device 10.
  • the transmission unit 134 If there are a plurality of stools with the same properties among the plurality of stools, the transmission unit 134 outputs the total amount of stools with the same properties.
  • the transmission unit 134 outputs a representative value of stool properties based on a plurality of stool properties in one defecation action.
  • the transmission unit 134 outputs a representative value of stool properties based on the ratio of the stool amount corresponding to each stool property to the total amount of stool in one defecation act.
  • the transmission unit 134 transmits information determined by the determination unit 132 to the display device 10 .
  • the transmitter 134 transmits the information generated by the generator 133 to the display device 10 .
  • the transmission unit 134 transmits the content CT1 to the display device 10.
  • FIG. 1 In the example of FIG.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the display device according to the embodiment.
  • the display device 10 has a communication unit 11, an input unit 12, a display unit 13, a storage unit 14, a control unit 15, and an audio output unit 16.
  • the communication unit 11 is implemented by, for example, a NIC, a communication circuit, or the like.
  • the communication unit 11 is connected to a network N (the Internet, etc.) by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from other devices such as the excrement determination device 100 via the network N.
  • a network N the Internet, etc.
  • the input unit 12 has a function of detecting voice.
  • the input unit 12 has a keyboard and mouse connected to the display device 10 .
  • the input unit 12 may include buttons provided on the display device 10 and a microphone for detecting voice.
  • the input unit 12 may have a touch panel capable of realizing functions equivalent to those of a keyboard or mouse.
  • the input unit 12 receives various operations from the operator via the display screen by the function of a touch panel realized by various sensors. That is, the input unit 12 receives various operations from the operator via the display unit 13 of the display device 10 .
  • the input unit 12 receives operations such as designation operations by the operator via the display unit 13 of the display device 10 .
  • the input unit 12 functions as a reception unit that receives an operator's operation using a touch panel function.
  • the input unit 12 and the reception unit 153 may be integrated.
  • the tablet terminal mainly adopts the capacitance method, but there are other detection methods such as the resistance film method, the surface acoustic wave method, the infrared method, and the electromagnetic method. Any method, such as an induction method, may be employed as long as the operation of the operator can be detected and the function of the touch panel can be realized.
  • the display unit 13 is provided in the display device 10 and displays various information.
  • the display unit 13 is implemented by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display.
  • the display unit 13 may be implemented by any means as long as it can display the information output from the excrement determination device 100 .
  • the display unit 13 displays various information under the control of the display control unit 152 .
  • the display unit 13 displays content CT1. Also, the display unit 13 displays the content CT2 as shown in FIG. The display unit 13 displays contents CT11 and CT12 as shown in FIG. The display unit 13 displays the contents CT21 and CT22 as shown in FIG.
  • the display device 10 executes a program for displaying information (display program) and displays the information on the display section 13 .
  • the storage unit 14 is implemented, for example, by a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or optical disk.
  • the storage unit 14 stores various types of information used for displaying information.
  • the storage unit 14 stores various information such as a display program.
  • the control unit 15 is implemented, for example, by the CPU, MPU, or the like executing a program (eg, a display program according to the present disclosure) stored inside the display device 10 using the RAM or the like as a work area. Also, the control unit 15 is a controller, and may be realized by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA, for example.
  • control unit 15 includes an acquisition unit 151, a display control unit 152, a reception unit 153, and a transmission unit 154, and implements or executes information processing functions and actions described below. do.
  • the internal configuration of the control unit 15 is not limited to the configuration shown in FIG. 8, and may be another configuration as long as it performs the information processing described later.
  • the acquisition unit 151 acquires various types of information. Acquisition unit 151 acquires various types of information from storage unit 14 . Acquisition unit 151 receives various types of information from other information processing devices such as excrement determination device 100 .
  • the acquisition unit 151 receives from the excrement determination device 100 information that associates a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties. Acquisition unit 151 receives content from excrement determination device 100 . In the example of FIG. 1, the acquisition unit 151 receives the content CT1.
  • the display control unit 152 controls display of various information.
  • the display control unit 152 controls display on the display unit 13 .
  • the display control unit 152 controls display on the display unit 13 based on the information received by the acquisition unit 151 .
  • the display control unit 152 controls display on the display unit 13 based on the information received by the receiving unit 153 .
  • the display control unit 152 controls display on the display unit 13 so that the content CT1 is displayed on the display unit 13 .
  • the reception unit 153 receives various types of information. For example, the reception unit 153 receives input from the operator via the input unit 12 . The accepting unit 153 accepts an operation by an operator. The reception unit 153 receives an operator's operation on the information displayed by the display unit 13 . The accepting unit 153 accepts an utterance by the operator as an input.
  • the transmission unit 154 transmits various types of information to an external information processing device. For example, the transmission unit 154 transmits various information to another information processing device such as the display device 10 . The transmission unit 154 transmits information stored in the storage unit 14 .
  • the audio output unit 16 outputs various information as audio.
  • the audio output unit 16 has a speaker that outputs audio.
  • the voice output unit 16 outputs information by voice to the operator.
  • the audio output unit 16 outputs information displayed on the display unit 13 by audio.
  • the audio output unit 16 outputs information contained in the content CT1 by audio.
  • the display device 10 may realize processing such as display by the display unit 13 as described above and reception of operations by a predetermined application. Further, the display device 10 may acquire a script to be executed on a predetermined software application, and execute information processing such as information display and operation acceptance as described above based on control information such as the acquired script.
  • the control information corresponds to a program that realizes information processing such as information display and operation acceptance by the display device 10 according to the embodiment, and is, for example, CSS, JavaScript (registered trademark), HTML, or the above-described It is realized by any language capable of describing information processing such as information display and operation acceptance by the display device 10 .
  • control unit 15 may have, for example, an application control unit that controls a predetermined application (for example, a web browser, etc.) or a dedicated application. .
  • the display device 10 receives from the excrement determination device 100 information that associates a plurality of stool properties and stool volumes corresponding to the plurality of stool properties, and displays the received plurality of stool properties and the plurality of stool properties.
  • Content may be generated using information associated with the flight amount corresponding to and the generated content may be displayed.
  • the display device 10 may have a generator with the same function as the generator 133 (see FIG. 4).
  • FIG. 9 is a sequence diagram illustrating an example of excrement determination processing according to the embodiment.
  • the sensor device 50 detects stool excreted by the subject (step S101). For example, the sensor device 50 detects (captures) an image of the water sealing portion of the toilet bowl CB of the toilet TL.
  • the sensor device 50 transmits sensor information indicating the detected stool of the subject to the excrement determination device 100 (step S102). For example, the sensor device 50 transmits a captured image of the subject's stool to the excrement determination device 100 .
  • the excrement determination device 100 After receiving the sensor information from the sensor device 50, the excrement determination device 100 performs determination processing (step S103). For example, the excrement determination device 100 performs determination processing using a captured image of the subject's stool. The excrement determination device 100 performs determination processing using artificial intelligence (AI), that is, a model learned by machine learning. The excrement determination device 100 inputs the image received from the sensor device 50 to the model, and determines the subject's stool based on the output of the model.
  • AI artificial intelligence
  • the excrement determination device 100 generates content based on the determination result (step S104).
  • the excrement determination device 100 generates content in which a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties are associated with each other based on the determination result.
  • the excrement determination device 100 uses the determination result to generate content to be output to the display device 10, which is a device capable of displaying information.
  • the excrement determination device 100 outputs the generated content to the display device 10, which is a device capable of displaying information (step S105).
  • the excrement determination device 100 outputs the generated content to the display device 10 used by the administrator who manages the health of the subject. For example, the excrement determination device 100 transmits content to the display device 10 .
  • the display device 10 that has received the content displays the content (step S106).
  • the display device 10 displays content in which a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties are associated.
  • the display device 10 which is used by an administrator who manages the health of the subject, displays the content indicating the determination result of the subject's stool.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of a procedure of processing executed by the excrement determination system.
  • the excrement determination system 1 acquires image information of an image of the excrement excreted by one defecation act (step S201). For example, the excrement determination device 100 of the excrement determination system 1 acquires image information of an image in which excrement excreted by one defecation action is captured.
  • the excrement determination system 1 determines the properties of the plurality of stools included in the image information and the amount of feces corresponding to the properties of the plurality of stools (step S202). For example, the excrement determination device 100 of the excrement determination system 1 determines the properties of a plurality of stools included in the image information and the amount of feces corresponding to the properties of the plurality of stools.
  • the excrement determination system 1 associates multiple stool properties and stool amounts corresponding to multiple stool properties, and outputs them so that they can be displayed on the device (step S203).
  • the excrement determination device 100 of the excrement determination system 1 associates a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties, and outputs them to a device so as to be displayable.
  • the excrement determination device 100 associates a plurality of stool properties and stool amounts corresponding to the plurality of stool properties, and transmits them to the display device 10 .
  • FIG. 2 is merely an example, and information may be displayed in various forms.
  • the stool amount may be displayed in another manner.
  • FIG. 11 is a diagram showing another display example of information regarding excrement determination. Note that the same reference numerals are given to the same points as those described with reference to FIG.
  • the stool identification determination process and content generation process in the excrement determination apparatus 100 are the same as those described with reference to FIG. The detailed description of the processing in the object determination device 100 will be omitted as appropriate.
  • FIG. 11 A display example of information will be described using FIG.
  • the content CT2 shown in FIG. 11 is displayed on the screen of the display device 10, which is a terminal device or the like of an administrator who checks the defecation record of a medical worker or the like.
  • the description of the same points as the content CT1 will be omitted as appropriate.
  • the excrement determination device 100 generates a content CT2 showing, in chronological order, information relating to the properties of a plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools for the user U1. For example, the excrement determination device 100 plots the amount (size) of stool with the color of points (circles) plotting the time series on the horizontal axis (X-axis) and the properties of stool on the vertical axis (Y-axis). Generate a content CT2 containing a graph. In FIG. 11, the different colors of plotted circular figures are represented by different hatchings, but in actual display, each circular figure has a color corresponding to the hatching.
  • a circle with hatching of dots indicates that the quantity (size) is "Small", and in the actual display, a circle with the quantity (size) of "Small” is displayed in red.
  • a circular shape hatched with diagonal lines running from upper left to lower right indicates that the amount (size) is "Medium”, and the amount (size) is actually displayed as “Medium”.
  • a circle is displayed in green.
  • a circle hatched with diagonal lines extending from upper right to lower left indicates that the amount (size) is "Large”
  • the actual display shows a circle with the amount (size) "Large”. Shapes are displayed in blue.
  • the amount (size) is “Small” when the length is 3-4 cm, “Medium” when the length is 6.5-10 cm, and when the length is 10 cm or more.
  • One case may be “Large”. In this case, if the length is 4-6.5 cm, it may be, for example, “Medium”.
  • the excrement determination apparatus 100 determines that, for user U1, one defecation action corresponding to 6:10 on August 7 includes stool of Type 1 stool, stool of Type 3 stool, and A content CT2 indicating that stool of Type 4 is included is generated. For example, using the image IM11, the excrement determination apparatus 100 determines that the defecation action of the user U1 corresponding to 6:10 on August 7th is a stool of Type 1 and a Type 3 stool. It is determined that stool and stool of Type 4 stool properties are included. Further, the excrement determination apparatus 100 determines that the amount of Type 1 stool at 6:10 on August 7 is small, using the image IM11.
  • the excrement determining apparatus 100 determines that the amount of Type 3 stool at 6:10 on August 7 is medium. Using the image IM11, the excrement determination apparatus 100 determines that the amount of Type 4 stools at 6:10 on August 7 is large.
  • the excrement determination device 100 generates content CT2 in which each of a plurality of stool properties is associated with a stool amount corresponding to the property.
  • the excrement determination device 100 generates a content CT2 including a plurality of circular figures of figures PT21 to PT23 corresponding to each stool condition for one defecation action of the user U1 corresponding to 6:10 on August 7. do.
  • the excrement judging apparatus 100 generated a graphic PT21 corresponding to stool of Type 1 stool properties, a graphic PT22 corresponding to stool of Type 3 stool properties, and a graphic PT23 corresponding to stool of Type 4 stool properties.
  • a content CT2 placed at a location corresponding to 10:00 is generated.
  • the excrement determination device 100 generates content CT2 in which the amount of stool corresponding to each of a plurality of properties of stool is expressed in the color of a circle. Since the amount of Type 1 stools at 6:10 on August 7 is small, the excrement determination device 100 displays a graphic PT21 corresponding to Type 1 stools in a color corresponding to "small" stool amount. Generate CT2. In addition, since the amount of Type 3 stool at 6:10 on August 7 is medium, the excrement determination device 100 expresses the figure PT22 corresponding to Type 3 stool in a color corresponding to the "medium" stool amount. content CT2 is generated.
  • the excrement determination device 100 expresses the figure PT23 corresponding to Type 4 stool in a color corresponding to the amount of stool "large”.
  • content CT2 is generated. Note that, as described above, FIG. 11 shows a mode in which color differences are represented by hatching differences.
  • the excrement determination device 100 also determines the properties and amount of stool for other one-time defecation actions, and generates content CT2 expressed in a manner corresponding to the determined properties and amounts. Further, in FIG. 11, the excrement determination device 100 generates a content CT2 including a trend line LN2, which is information indicating the chronological trend of defecation of the user U1 who is the subject. Further, for example, the excrement determination device 100 generates content CT2 in which an image corresponding to each defecation action is associated with a display position corresponding to each defecation action. In FIG. 11 , the excretion determination apparatus 100 places an image IM11 corresponding to one defecation action at 6:10 on August 7 at the location corresponding to 6:10 on August 7 on the horizontal axis. The associated content CT2 is generated.
  • the excrement determination device 100 outputs the content CT2 to the display device 10.
  • the excrement determination device 100 transmits the content CT2 to the display device 10 .
  • the display device 10 displays the received content CT2.
  • the display device 10 displays a plurality of stool volumes corresponding to a plurality of stool properties included in one defecation act.
  • the content CT2 shown in FIG. 11 shows a state in which the image IM11 is displayed. good.
  • the display device 10 displays a content CT2 showing, in chronological order, information relating to the properties of a plurality of stools and the amount of stool corresponding to the properties of the plurality of stools for the user U1.
  • the display device 10 displays a graph that expresses the amount (size) of stool with the colors of points (circles) plotted with the horizontal axis (X-axis) representing the time series and the vertical axis (Y-axis) representing the properties of stool.
  • the display device 10 indicates that the defecation action corresponding to 6:10 on August 7 includes stool with the stool texture of Type 1, stool with the stool texture of Type 3, and stool with the stool texture of Type 4. is displayed.
  • the display device 10 displays a content CT2 including a trend line LN2, which is information indicating the chronological tendency of the defecation of the user U1 who is the subject. Further, the display device 10 displays the image IM11 when the operator of the display device 10 designates a location (for example, the area AR) corresponding to 6:10 on August 7 on the horizontal axis. In this case, the display device 10 displays the image IM11 when the operator of the display device 10 clicks the area AR.
  • a location for example, the area AR
  • the display device 10 displays the image IM11 when the operator of the display device 10 clicks the area AR.
  • the display device 10 when displaying the image IM11, displays the character information CH indicating the stool properties corresponding to each stool in the image IM11, superimposed on the image IM11.
  • the display device 10 when displaying the image IM11, displays "1" in the area of stool whose properties are Type 1, "3" in the area of stool whose properties are Type 3, and "3” in the area of stool whose properties are Type 4. , "4" is superimposed on the image IM11 and displayed.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of display based on the total value.
  • the excrement determination system 1 may display the total amount (size) of stools when there are multiple stools with the same properties in one defecation act.
  • the excrement determination system 1 sums the volume of the plurality of stools.
  • the excrement determination system 1 may be displayed as For example, as shown in the content CT11, the excrement determination system 1 sums up a graphic PT31 and a graphic PT32 corresponding to each of a plurality of stools of which the property is Type 4 and the stool volume is "Medium”. , a figure PT35.
  • the excrement determination system 1 may display a graphic PT35 corresponding to stool having a property of Type 4 and a stool volume of "Large" instead of the graphics PT31 and PT32.
  • the excrement determination device 100 adds up the amounts (sizes) of the stools with the same properties, and calculates the total value of the amounts of the stools with the same properties. can be calculated.
  • the excrement determining apparatus 100 determines that there are two stools that are Type 4 and have common properties in one defecation action. By summing up, the amount of stool whose properties are Type 4 is calculated as "Large”. Then, the excrement determination apparatus 100 generates content (hereinafter referred to as “content CT3”) including a graphic PT35 indicating that the total amount of stools whose properties are Type4 is “Large”.
  • the excrement determination device 100 outputs the content CT3 including the figure PT35 to the display device 10.
  • the excrement determination device 100 transmits the content CT3 to the display device 10 .
  • the display device 10 displays the received content CT3.
  • the display device 10 displays content in a display mode corresponding to the total value obtained by summing the amounts of the plurality of stools. indicate.
  • the excrement determination system 1 may display the total amount (size) of stools when there are multiple stools with the same properties in one defecation act. Note that the description of the same points as the description of the content CT11 will be omitted as appropriate.
  • the excrement determination system 1 creates a graphic PT41, a graphic PT42, and a graphic PT43 corresponding to each of a plurality of stools having Type 4 properties and "Small" stool volume.
  • the total may be displayed as a figure PT45.
  • the excrement determination system 1 may display a graphic PT45 corresponding to stool having Type 4 properties and a "Large" stool volume instead of the graphics PT41, PT42, and PT43. good.
  • the excrement determination device 100 adds up the amounts (sizes) of the stools with the same properties, and calculates the total value of the amounts of the stools with the same properties. can be calculated.
  • the excrement determining apparatus 100 determines the stool volume "Small" of the three stools, because there are three stools having the same properties as Type 4 in one defecation act. By summing up, the amount of stool whose properties are Type 4 is calculated as "Large”. Then, the excrement determination apparatus 100 generates content (hereinafter referred to as “content CT4”) including a graphic PT45 indicating that the total amount of stools whose properties are Type4 is “Large”.
  • the excrement determination device 100 outputs the content CT4 including the figure PT45 to the display device 10.
  • the excrement determination device 100 transmits content CT4 to the display device 10 .
  • the display device 10 displays the received content CT4.
  • the display device 10 displays content in a display mode corresponding to the total value obtained by summing the amounts of the plurality of stools. indicate.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of display based on representative values.
  • the excrement determination device 100 may calculate the representative value to be Type3 when the stool properties are Type2 and Type4 for two stools. Then, the excrement determination device 100 may output information indicating that the two stools correspond to Type 3 stools. Moreover, the excrement determination device 100 may use the total value of two stool volumes as the stool volume.
  • the excrement determination device 100 may calculate Type 4 as the representative value when the stool properties are Type 2, Type 4, and Type 6 for three stools. Then, the excrement determination device 100 may output information indicating three stools as stools corresponding to Type4.
  • the excrement determination system 1 may display Type 4 as the representative value for two stools whose stool properties are Type 2 and Type 6, as shown in content CT21.
  • the excrement determination system 1 combines a graphic PT51 corresponding to stool with Type 2 properties and a graphic PT52 corresponding to stool with Type 6 properties and displays them as a graphic PT55. good too.
  • the excrement determination system 1 may display a graphic PT55 corresponding to stool whose properties are Type4, instead of the graphic PT51 and the graphic PT52.
  • the excrement determination system 1 may display that the amount of stool corresponding to the graphic PT55 is "Large".
  • the excrement determination device 100 may calculate a representative value of a plurality of stool properties in one defecation act.
  • the excrement determination device 100 calculates that the representative value is Type4 for two stools having Type2 and Type6 stool properties. Then, the excrement determination device 100 generates a content (hereinafter referred to as “content CT5”) including a graphic PT55 corresponding to stool whose properties are Type4.
  • the excrement determination device 100 outputs the content CT5 including the figure PT55 to the display device 10.
  • the excrement determination device 100 transmits content CT5 to the display device 10 .
  • the display device 10 displays the received content CT5.
  • the display device 10 displays the content in the display mode corresponding to the representative values of the properties of a plurality of stools in one defecation action.
  • the excrement determination system 1 may calculate the representative value in consideration of the amount (size) of stool of each type. In this case, the excrement determination system 1 may also display representative values of a plurality of stool properties in one defecation action based on the stool size ratio.
  • the excrement determination device 100 may output the value of the closest Type as the representative value.
  • the excrement determination device 100 may use arbitrary processing such as rounding to set the value to an integer, and set the value of the integer as the value of Type.
  • the excrement determination device 100 may set the representative value to Type 5 by rounding off.
  • the excrement determination device 100 may set the representative value to Type 6 by rounding off.
  • the processing described above is merely an example, and the excrement determination device 100 may calculate the representative value by arbitrary processing.
  • the excrement determination system 1 sets Type 5 as the representative value for stool with a property of "Type 2" and a "small” amount and stool with a property of "Type 6" and a "large” amount. may be displayed.
  • the total volume of a plurality of stools is 100
  • the volume of Type 2 stools is 25
  • the volume of Type 6 stools is 75.
  • the excrement determination system 1 combines a graphic PT61 corresponding to stool with Type 2 properties and a graphic PT62 corresponding to stool with Type 6 properties and displays them as a graphic PT66. good too.
  • the excrement determination system 1 may display a graphic PT66 corresponding to stool whose properties are Type5 instead of the graphic PT61 and the graphic PT62. In this case, the excrement determination system 1 may display that the amount of stool corresponding to the graphic PT66 is "Large".
  • the excrement determination device 100 may calculate a representative value of a plurality of stool properties in one defecation act.
  • the excrement determination device 100 outputs the content CT6 including the figure PT66 to the display device 10.
  • the excrement determination device 100 transmits the content CT6 to the display device 10 .
  • the display device 10 displays the received content CT6.
  • the display device 10 displays the content in the display mode corresponding to the representative values of the properties of a plurality of stools in one defecation action.
  • the excrement determination system 1 combines the figures PT61 and PT62 to obtain stool of Type 4 properties, as shown in the content CT22. It may be displayed as a corresponding figure PT65.
  • the display device 10 used by the administrator who manages the health of the subject has been described as an example of the device. (apparatus).
  • any device may be used as long as it has a display function of displaying in association with multiple stool properties and stool amounts corresponding to multiple stool properties.
  • the device may be a user terminal such as a smart phone or a tablet terminal used by the target person (user).
  • the excrement determination device 100 is connected to the toilet operating device, the user terminal, and the predetermined network N (see FIG. 3) by wire or wirelessly, and can transmit and receive information.
  • the excrement determination device 100 transmits information that associates the properties of a plurality of stools and the amount of feces corresponding to the properties of the plurality of stools to the toilet operating device and the user terminal.
  • the excrement determination system 1 may perform personal authentication in order to identify a target person (user) who has excreted.
  • the excrement determination system 1 performs personal authentication using a toilet operation device installed in the toilet space PS1.
  • the toilet operating device may be a remote controller for changing the strength and position of the bottom washing of the warm water washing toilet seat.
  • the excrement determination device 100 receives information from the toilet operation device indicating that the user U1 has operated the toilet operation device and the person who has used the toilet space PS1 is the user U1.
  • the toilet operating device installed in the toilet space PS1 functions as an authentication means.
  • the toilet operating device can designate a user, and by operating the toilet operating device and designating a user, the user functions as an authentication device that performs personal authentication.
  • the user U1 performs personal authentication by operating the toilet operation device and specifying the user U1.
  • the toilet operation device is a terminal device such as a tablet terminal having a display screen
  • the user performs personal authentication by specifying a user from the user group displayed on the toilet operation device.
  • the user terminal and the toilet operation device may communicate with each other, so that the toilet operation device may identify the user who uses the user terminal as the user who uses the toilet space.
  • the user terminal may be communicatively connected to the toilet operating device by a predetermined wireless communication function such as Bluetooth (registered trademark) or Wi-Fi (Wireless Fidelity) (registered trademark).
  • a predetermined wireless communication function such as Bluetooth (registered trademark) or Wi-Fi (Wireless Fidelity) (registered trademark).
  • the user U1 may be identified as the user who uses the toilet space PS1 by performing pairing between the user terminal of the user U1 and the toilet operation device, for example, via Bluetooth.
  • the excrement determination device 100 is an authentication device having an authentication unit that identifies a user based on detection results of various sensors of the sensor device 50 .
  • the authentication unit of the excrement determination device 100 functions as authentication means.
  • the excrement determination device 100 identifies the user based on the detection results of sensors such as the sensor device 50 . It should be noted that the excrement determination device 100 may use the detection result of any sensor as long as the user's individual authentication (specification) is possible.
  • the excrement determination device 100 communicates with a sensor device such as the sensor device 50, receives information detected by the sensor device from the sensor device, and identifies the user based on the information. For example, the excrement determination device 100 may identify the user using sensor information (images, etc.) from a sensor device having an image sensor that captures an image of the entrance of the toilet space PS1. In this case, the excrement determination device 100 may identify the user who uses the toilet space PS1 by comparing the image detected by the image sensor with the image of each user stored in the storage unit 120. good.
  • personal authentication may be performed by any process as long as it is possible to specify (personal authentication) the user (target person) of the toilet space.
  • the toilet space in which the sensor device 50 is installed is not limited to the toilet space PS1 of a toilet provided in a facility such as a facility for the elderly as shown in FIG. There may be. In this case, the individual user can accurately know by himself/herself the state of symptom improvement after using commercially available drugs at a pharmacy or the like. As described above, when it is possible to specify (personal authentication) the user (target person) of the toilet space, the toilet space in which the sensor device 50 is installed can be any place. good.
  • the toilet space in which the sensor device 50 is installed may be a store such as a department store, an amusement park, a stadium, an office building, a park, a parking lot, or the like.
  • excrement determination system 100 excrement determination device 110 communication unit 120 storage unit 121 model information storage unit 122 image information storage unit 123 determination result information storage unit 130 control unit 131 acquisition unit 132 determination unit 133 generation unit 134 transmission unit (output unit ) 10 display device 11 communication unit 12 input unit 13 display unit 14 storage unit 15 control unit 151 acquisition unit 152 display control unit 153 reception unit 154 transmission unit 16 audio output unit PS1 toilet space

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

実施形態に係る排泄物判定システムは、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する取得部と、前記画像情報に含まれる複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定部と、前記判定部により判定された前記複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する出力部と、を有する。

Description

排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置
　開示の実施形態は、排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置に関する。
　従来、排泄物の画像から大便（「排泄物」ともいう）の性状を判定した排便記録に基づく健康管理システムが知られている。健康管理システムとしては、例えば、様々な性状が混在している排泄物について、複数の性状を有する便の中から代表となる便を特定することができる判定システムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、例えば、落下中の排泄物を撮影した複数の静止画像から排泄物の性状を推定する技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
特開２０２１－５０９８３号公報 特許第６７４２６６３号公報
　このような従来の便判定システムでは、例えば、高齢者施設等における健康管理の対象となる利用者等の対象者に対して慢性便秘のケアが遅れ重篤化する前に便秘の兆候の早期発見、及び、対象者の便秘状態を正確に判断するためには情報が不十分であった。具体的には、例えば、従来の便判定システムでは、代表便の情報から対象者の便秘状態を判断する場合は、代表便以外に便秘便が含まれる場合に便秘の徴候やその他症状の徴候を見逃すことが生じ得る。また、例えば、便秘便が含まれていても、代表便としては通常便が表示され続けると、高齢者の健康状態を管理する管理者が高齢者の便秘状態を誤認識することが生じ得る。
　また、従来の便判定システムでは、便の性状の変化を推定する場合は、軟便から硬便に性状が変化した際に便秘になる可能性があるといった排便傾向は把握できる。しかしながら、従来の便判定システムでは、例えば、日々の排便記録の中で性状の変化は変わらないが便量が少なく変化している場合や、全便の中から硬便の割合が増加しているといった情報が不十分であることが生じ得る。そのため、従来の便判定システムでは、投薬を行った際に投薬後に慢性便秘状態が回復傾向にあるのか、悪化傾向にあるのか、投薬量が適切かといった機微な変化がわからず対象者に対して誤ったケアをしてしまうおそれがある。そこで、適切な慢性便秘状態のケア等、対象者の健康管理が可能になるように、大便について適切な情報出力を行うことが望まれている。
　上記のような点を鑑みて、大便について適切な情報出力を行うことが課題となる。
　開示の実施形態は、大便について適切な情報出力を行うことができる排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置を提供することを目的とする。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムは、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する取得部と、前記画像情報に含まれる複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定部と、前記判定部により判定された前記複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する出力部と、を有することを特徴とする。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムによれば、１回当たりの排便行為において、例えば、硬便や軟便といった複数の異なる大便（以下単に「便」ともいう）の性状が含まれたとしても、大便の性状と対応した便量を判定することによって、対象者の排便状態の変化を精緻に知ることができ、代表となる便のみだけでなく、複数の異なる大便の性状を日々の健康状態の把握に利用することができる。そのため、排泄物判定システムによれば、例えば、便秘便が含まれるのに代表便としては通常便が表示され続ける状態や、日々の排便記録の中で性状の変化は変わらないが便量が少なく変化している場合や、全便の中から硬便の割合が増加しているといった情報が取得できる。これにより、排泄物判定システムによれば、例えば、医師が投薬を行った際に投薬後に慢性便秘状態が回復傾向にあるのか、悪化傾向にあるのか、投薬量は適切か、といった機微な変化を正確に知ることができる。したがって、排泄物判定システムは、大便について適切な情報出力を行うことができる。そのため、排泄物判定システムによれば、便秘傾向の早期発見、及び、より適切な慢性便秘状態のケアを行うことができる。なお、１回当たりの排便行為とは、トイレの利用者（対象者）が着座してから離座するまでの間の排便行為に対応する。すなわち、ここでいう１回当たりの排便行為は、時間を開けて複数回の排便があった場合も含む概念である。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムにおいて、前記出力部は、性状の判定対象となった大便のうち、同じ性状の大便が複数存在する場合は、前記同じ性状の大便の便量の合計値を出力する。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムによれば、１回の排便行為にて同じ性状の大便が複数に分割されて排出されたとしても、同じ性状の大便を合計した総量を表示することによって、出力先の画面上で同じ性状の大便に関する情報を点在させることなく、必要な情報を集約することができる。したがって、排泄物判定システムは、大便について適切な情報出力を行うことができる。そのため、排泄物判定システムによれば、医療従事者などの排便記録を確認する管理者へ精緻な情報を提供しつつ使い勝手が良いサービスを提供することを可能にすることができる。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムにおいて、前記出力部は、前記１回当たりの排便行為における前記複数の大便の性状に基づいて、大便の性状の代表値を出力する。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムによれば、１回の排便行為にて異なる便の性状が排出された場合において、夫々の便性状の種類を表示するだけでなく、１回当たりの排便行為における代表値も表示することができる。したがって、排泄物判定システムは、大便について適切な情報出力を行うことができる。そのため、排泄物判定システムによれば、日々の健康記録を付ける上で、利用者の排便状態に関するトレンドが一目でわかり使い勝手に優れるサービスを提供することを可能にすることができる。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムにおいて、前記出力部は、前記１回当たりの排便行為における便量の総量に対する各大便の性状に対応する便量の比率に基づいて、大便の性状の代表値を出力する。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定システムによれば、１回当たりの排便行為における代表値も表示する際に、代表値を便量の総量に対する各性状の比率に基づいて算出することにより、より正確な排便トレンド傾向を報知することができる。したがって、排泄物判定システムは、大便について適切な情報出力を行うことができる。
　排泄物判定システムによれば、時系列に沿って複数回のトイレ利用における排便記録を確認した際に、例えば、１回の排便行為における支配的な便の性状は正常（普通便）であったとしても総便量が減少傾向にあれば、対象者がかくれ便秘状態となっていることを早期に発見することができる。また、排泄物判定システムによれば、１回の排便行為における支配的な便の性状は正常（普通便）であったとしても、同時に排出されている硬便の便量が増加傾向にあれば便秘気味と判断できる。すなわち、排泄物判定システムによれば、１回の排便行為における支配的な便の性状は異常（水様便）であったとしても、同時に排出されている普通便の便量が増加傾向にあれば回復傾向と判断できる。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定方法は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する取得工程と、前記画像情報に含まれる複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定工程と、前記判定工程により判定された前記複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する出力工程と、を含むことを特徴とする。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定方法によれば、１回の排便行為において、例えば、硬便や軟便といった複数の異なる大便の性状が含まれたとしても、大便の性状と対応した便量を判定することによって、対象者の排便状態の変化を精緻に知ることができ代表となる便のみだけでなく、複数の異なる大便の性状を日々の健康状態の把握に利用することができる。そのため、排泄物判定方法によれば、例えば、便秘便が含まれるのに代表便としては通常便が表示され続ける状態や、日々の排便記録の中で性状の変化は変わらないが便量が少なく変化している場合や、全便の中から硬便の割合が増加しているといった情報が取得できる。これにより、排泄物判定方法によれば、例えば、医師が投薬を行った際に投薬後に慢性便秘状態が回復傾向にあるのか、悪化傾向にあるのか、投薬量は適切か、といった機微な変化を正確に知ることができる。したがって、排泄物判定方法は、大便について適切な情報出力を行うことができる。そのため、排泄物判定方法によれば、便秘傾向の早期発見、及び、より適切な慢性便秘状態のケアを行うことができる。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定装置は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する取得部と、前記画像情報に含まれる複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定部と、前記判定部により判定された前記複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する出力部と、を有することを特徴とする。
　実施形態の一態様に係る排泄物判定装置によれば、１回の排便行為において、例えば、硬便や軟便といった複数の異なる大便の性状が含まれたとしても、大便の性状と対応した便量を判定することによって、対象者の排便状態の変化を精緻に知ることができ代表となる便のみだけでなく、複数の異なる大便の性状を日々の健康状態の把握に利用することができる。そのため、排泄物判定装置によれば、例えば、便秘便が含まれるのに代表便としては通常便が表示され続ける状態や、日々の排便記録の中で性状の変化は変わらないが便量が少なく変化している場合や、全便の中から硬便の割合が増加しているといった情報が取得できる。これにより、排泄物判定装置によれば、例えば、医師が投薬を行った際に投薬後に慢性便秘状態が回復傾向にあるのか、悪化傾向にあるのか、投薬量は適切か、といった機微な変化を正確に知ることができる。したがって、排泄物判定装置は、大便について適切な情報出力を行うことができる。そのため、排泄物判定装置によれば、便秘傾向の早期発見、及び、より適切な慢性便秘状態のケアを行うことができる。
　実施形態の一態様によれば、大便について適切な情報出力を行うことができる。
図１は、実施形態に係る排泄物判定処理の一例を示す図である。 図２は、排泄物判定に関する情報の表示例を示す図である。 図３は、実施形態に係る排泄物判定システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る排泄物判定装置の構成の一例を示すブロック図である。 図５は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る画像情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る判定結果情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る表示装置の構成の一例を示すブロック図である。 図９は、実施形態に係る排泄物判定処理の一例を示すシーケンス図である。 図１０は、排泄物判定システム処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、排泄物判定に関する情報の他の表示例を示す図である。 図１２は、合計値に基づく表示の一例を示す図である。 図１３は、代表値に基づく表示の一例を示す図である。
　以下、添付図面を参照して、本願の開示する排泄物判定システムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
＜１．排泄物判定処理＞
　まず、実施形態に係る排泄物判定システム１（図３参照）において実行される情報処理の概要について図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る排泄物判定処理の一例を示す図である。
　図１の例は、高齢者施設に設けられるトイレ空間ＰＳ１をトイレ空間の一例として、トイレ空間ＰＳ１は、トイレ装置（以下「トイレＴＬ」とする）が配置されたトイレ空間の概略平面図を示す。図１の例では、トイレＴＬの大便器ＣＢの封水部の画像を検知（撮像）する画像センサとして機能するセンサ装置５０がトイレＴＬの便座ＴＳに設置される場合を示す。
　図１では、高齢者施設における健康管理の対象となる対象者（以下「ユーザ」ともいう）であるユーザＵ１をトイレ空間ＰＳ１の利用者（使用者）の一例とし、対象者であるユーザＵ１の健康管理を行う管理者Ａ１が利用する表示装置１０を、情報を表示可能なデバイス（単に「デバイス」ともいう）の一例として説明する。なお、デバイスは表示装置１０に限られないがこの点については後述する。
　まず、図１の例では、センサ装置５０が設置されたトイレ空間ＰＳ１においてユーザＵ１が排泄行為（排便行為）を行い、センサ装置５０は、ユーザＵ１が排泄した大便を撮像する。センサ装置５０は、ユーザＵ１がトイレＴＬの便座ＴＳに着座してから離座するまでの間での１回当たりの排便行為で排泄した複数の大便を含む画像を撮像する。上述したように、１回当たりの排便行為とは、トイレの利用者（対象者）が着座してから離座するまでの間の排便行為に対応する。例えば、トイレ空間ＰＳ１には、トイレＴＬへの使用者の着座を検知する着座検知手段が設けられる。例えば、着座検知手段としては、使用者が少し腰を浮かすと離座したと誤検知されないように赤外線などの人感センサが用いられることが好ましい。なお、人感センサは一例に過ぎず、着座検知手段は、使用者の着座が検知可能であれば、人感センサに限らず、便座ＴＳに着座した使用者の荷重によってＯＮ・ＯＦＦが切り替わるスイッチ等、どのような手段であってもよい。
　例えば、センサ装置５０は、図２の画像ＩＭ１１に示すような、複数の大便を含む画像を撮像する。図２の画像ＩＭ１１の場合、センサ装置５０は、８月７日６時１０分においてユーザＵ１が排泄した大便を撮像する。センサ装置５０は、８月７日６時１０分に大便器ＣＢの封水部を撮像することにより、ユーザＵ１が排泄した複数の大便を含む画像ＩＭ１１を生成する。
　そして、センサ装置５０は、ユーザＵ１が排泄した大便を撮像した画像を排泄物判定装置１００に送信する（ステップＳ１）。これにより、排泄物判定装置１００は、ユーザＵ１が排泄した大便を撮像した画像を取得する。例えば、センサ装置５０は、セキュアな通信手段により、撮像した画像を排泄物判定装置１００に送信する。例えば、センサ装置５０は、暗号化処理により暗号化した画像を排泄物判定装置１００に送信する。
　例えば、センサ装置５０は、ユーザＵ１が排泄した大便を撮像した画像とともに、画像を撮像した日時を示す日時情報、及び画像の対象者がユーザＵ１であることを示す対象者情報を排泄物判定装置１００に送信する。例えば、センサ装置５０は、図２の画像ＩＭ１１を排泄物判定装置１００に送信し、排泄物判定装置１００は、図２の画像ＩＭ１１を取得する。例えば、排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１とともに、画像ＩＭ１１を撮像した日時が８月７日６時１０分であることを示す日時情報、及び画像ＩＭ１１の対象者がユーザＵ１であることを示す対象者情報（ユーザＩＤ等）を排泄物判定装置１００に送信する。なお、排泄物判定システム１は、トイレ空間ＰＳ１を利用した人がユーザＵ１であることの特定（個人認証）を行ってもよいが、この点については後述する。
　そして、排泄物判定装置１００は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定処理を行う（ステップＳ２）。例えば、排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像に含まれる大便を識別する。そして、排泄物判定装置１００は、識別した大便を対象として、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する。排泄物判定装置１００は、画像から便性状及び量を自動分類する。そして、排泄物判定装置１００は、対象者ごとにデータベースを管理する。例えば、排泄物判定装置１００は、対象者を識別する情報（ＩＤ）に対応付けてデータを管理する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、ＡＩ（人工知能）等の機械学習に関する技術を利用して、画像に含まれる複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する処理（「便識別判定処理」ともいう）を実行する。例えば、排泄物判定装置１００は、画像に含まれる複数の大便の各々を対象として、その複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定してもよい。この場合、排泄物判定装置１００は、画像に含まれる複数の大便を識別し、その複数の大便の各々の性状及び複数の大便の各々の性状に対応する便量を判定する。また、例えば、排泄物判定装置１００は、画像に含まれる１つの大便を対象として、その１つの大便について複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定してもよい。この場合、排泄物判定装置１００は、例えば、画像に含まれる１つの塊（大便）を識別し、その１つの塊における複数の領域（大便）の各々の性状及び複数の領域の各々の性状に対応する便量を判定する。このように、排泄物判定装置１００が便識別判定処理により判定する複数の大便の性状は、複数に分割された大便の各々の性状であってもよいし、一の大便に含まれる複数の性状であってもよい。例えば、一の大便に含まれる複数の性状は、１つの塊（大便）における複数の領域（部分）の性状であってもよい。このように、複数の大便の性状とは、１の大便に複数の性状が含まれている場合であってもよい。排泄物判定装置１００は、機械学習により学習された機械学習モデル（以下「モデル」ともいう）を用いて、便識別判定処理を実行する。例えば、排泄物判定装置１００は、機械学習により学習されたモデルＭ１～Ｍ３等を用いて、便識別判定処理を実行するが、モデルの例については後述する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、ＡＩ（人工知能）等の機械学習のモデルを用いて、画像に含まれる複数の大便の性状を識別する。例えば、排泄物判定装置１００は、モデルＭ１を用いて、画像に含まれる複数の大便の各々の領域を特定する。例えば、排泄物判定装置１００は、ＡＩ（人工知能）等の機械学習のモデルを用いて、画像に含まれる複数の大便の各々の性状が、ブリストルスケールに基づくＴｙｐｅ１～Ｔｙｐｅ７（以下「Ｔｙｐｅ」を除き、１～７の数のみで示す場合がある）の７種類のいずれであるかを判定する。例えば、排泄物判定装置１００は、モデルＭ２を用いて、画像に含まれる複数の大便の各々の性状がコロコロ便、硬い便、やや硬い便、普通便、やわらかい便、泥状便、及び水状便の７種類（段階）のいずれであるかを判定する。例えば、排泄物判定装置１００は、ＡＩ（人工知能）等の機械学習のモデルを用いて、画像に含まれる複数の大便の各々の量（サイズ）が、複数の段階のいずれであるかを判定する。例えば、排泄物判定装置１００は、モデルＭ３を用いて、画像に含まれる複数の大便の各々の量が少（小）、中、多（大）の３種類（段階）のいずれであるかを判定する。なお、上述した処理は一例に過ぎず、排泄物判定装置１００は、画像に含まれる複数の大便の性状を識別し、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定することができれば、どのような手法により、便識別判定処理を実行してもよい。
　排泄物判定装置１００は、判定結果を表示装置１０に出力する（ステップＳ３）。排泄物判定装置１００は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を表示装置１０に送信する。例えば、排泄物判定装置１００は、図２に示すように、ユーザＵ１について、各１回当たりの排便行為に対応する大便の性状及び大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を示すコンテンツＣＴ１を表示装置１０に送信する。
　そして、排泄物判定装置１００から情報を受信した表示装置１０は、受信した情報を表示する（ステップＳ４）。表示装置１０は、受信した判定結果を表示する。表示装置１０は、図２に示すように、ユーザＵ１について、各１回当たりの排便行為に対応する大便の性状及び大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を示すコンテンツＣＴ１を表示する。
　このように、排泄物判定システム１は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像を対象として、画像に含まれる複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する。そして、排泄物判定システム１は、判定された複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する。これにより、排泄物判定システム１は、大便について適切な情報出力を行うことができる。例えば、排泄物判定システム１は、上述した処理により、高齢者を対象に慢性便秘ケアを実現することができる。
＜２．表示例＞
　図２を用いて、情報の表示例について説明する。図２は、排泄物判定に関する情報の表示例を示す図である。例えば、図２に示すコンテンツＣＴ１は、医療従事者などの排便記録を確認する管理者の端末装置等である表示装置１０の画面に表示される。具体的には、図２は、デバイスである表示装置１０が対象者について、各１回当たりの排便行為に対応する判定結果を時系列で表示する場合を示す。例えば、表示装置１０は、個人（対象者）別にブリストルスケール等に基づいた判定結果を示すデータを時系列で表示する。また、表示装置１０は、排便画像の表示を可能にする。また、表示装置１０は、排便トレンドを近似曲線で表現する情報を表示する。また、表示装置１０は、便のサイズ（大・中・小）で表現する情報を表示する。この点について、以下図２で示すコンテンツＣＴ１を参照しつつ説明する。なお、図２では、図１のユーザＵ１を対象者とした場合を例に説明する。
　排泄物判定装置１００は、ユーザＵ１について、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を時系列で示すコンテンツＣＴ１を生成する。例えば、排泄物判定装置１００は、時系列を横軸（Ｘ軸）、大便の性状を縦軸（Ｙ軸）として、大便の量（サイズ）をプロットする点（円図形）の大きさで表現するグラフを含むコンテンツＣＴ１を生成する。コンテンツＣＴ１は、性状がＴｙｐｅ１～Ｔｙｐｅ７の７段階のいずれであるかを縦軸（Ｙ軸）の方向に沿った位置で示し、縦軸（Ｙ軸）の方向に沿った位置が高い程、性状（Ｔｙｐｅ）の値が大きいことを示す。例えば、コンテンツＣＴ１は、横軸に沿う下端に重なる位置が、Ｔｙｐｅ１の性状に対応する位置に対応し、横軸に沿う上端に重なる位置が、Ｔｙｐｅ７の性状に対応する位置である表現態様を示す。図２では、排泄物判定装置１００は、ユーザＵ１について、８月７日６時１０分に対応する１回当たりの排便行為には、便性状がＴｙｐｅ１の大便、便性状がＴｙｐｅ３の大便、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便が含まれることを示すコンテンツＣＴ１を生成する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為には、便性状がＴｙｐｅ１の大便、便性状がＴｙｐｅ３の大便、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便が含まれると判定する。また、排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ１の大便の量が小であると判定する。排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ３の大便の量が小であると判定する。排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ４の大便の量が大であると判定する。例えば、画像ＩＭ１１は、８月７日６時１０分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為において撮像された画像のうち、含まれる便の量が最も多い画像である。
　排泄物判定装置１００は、大便の複数の性状の各々にその性状に対応する便量を関連付けたコンテンツＣＴ１を生成する。排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為について、領域ＡＲ１に示すように、各便性状に対応する図形ＰＴ１１～ＰＴ１３の複数の円図形を含むコンテンツＣＴ１を生成する。排泄物判定装置１００は、便性状がＴｙｐｅ１の大便に対応する図形ＰＴ１１、便性状がＴｙｐｅ３の大便に対応する図形ＰＴ１２、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便に対応する図形ＰＴ１３を領域ＡＲ１に配置したコンテンツＣＴ１を生成する。
　図２では、排泄物判定装置１００は、大便の複数の性状の各々について、その性状に対応する便量を円図形の大きさで表現したコンテンツＣＴ１を生成する。排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ１の大便の量が小であるため、Ｔｙｐｅ１の大便に対応する図形ＰＴ１１を便量「小」に対応する大きさで表現したコンテンツＣＴ１を生成する。また、排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ３の大便の量が小であるため、Ｔｙｐｅ３の大便に対応する図形ＰＴ１２を便量「小」に対応する大きさで表現したコンテンツＣＴ１を生成する。また、排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ４の大便の量が大であるため、Ｔｙｐｅ４の大便に対応する図形ＰＴ１３を便量「大」に対応する大きさで表現したコンテンツＣＴ１を生成する。
　図２では、排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ４の大便に対応する図形ＰＴ１３を、Ｔｙｐｅ１の大便に対応する図形ＰＴ１１及びＴｙｐｅ３の大便に対応する図形ＰＴ１２よりも大きい円図形で表現したコンテンツＣＴ１を生成する。このように、排泄物判定装置１００は、複数の性状に対応する大便について、その量を円図形の大きさで表現したコンテンツＣＴ１を生成する。
　また、同様に、排泄物判定装置１００は、他の１回当たりの排便行為についても、大便の性状及び量を判定し、判定した性状及び量に対応する態様で表現するコンテンツＣＴ１を生成する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、８月４日９時４７分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為について、大便の性状をＴｙｐｅ１と判定し、Ｔｙｐｅ１の大便の量が小であると判定する。そのため、排泄物判定装置１００は、８月４日９時４７分について、Ｔｙｐｅ１の大便が排泄されたことを便量「小」に対応する大きさの円図形で表現したコンテンツＣＴ１を生成する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、８月５日１１時２２分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為について、複数の大便の各々の性状をＴｙｐｅ２及びＴｙｐｅ３と判定し、Ｔｙｐｅ２及びＴｙｐｅ３の各々の大便の量が小であると判定する。そのため、排泄物判定装置１００は、８月５日１１時２２分について、Ｔｙｐｅ２及びＴｙｐｅ３の各々の大便が排泄されたことを便量「小」に対応する大きさの２つの円図形で表現したコンテンツＣＴ１を生成する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、８月８日５時５０分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為について、大便の性状をＴｙｐｅ４と判定し、Ｔｙｐｅ４の大便の量が中であると判定する。そのため、排泄物判定装置１００は、８月８日５時５０分について、Ｔｙｐｅ４の大便が排泄されたことを便量「中」に対応する大きさの円図形で表現したコンテンツＣＴ１を生成する。
　これにより、排泄物判定装置１００は、横軸（時系列）に沿って、各日時における１回当たりの排便行為の各々について、大便の性状を縦軸に沿う位置で表現し、大便の量（サイズ）をプロットする点（円図形）の大きさで表現するコンテンツＣＴ１を生成する。排泄物判定装置１００は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を時系列で示す情報を生成する。
　なお、図２では、排泄物判定装置１００は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を時系列で示す情報以外の情報を含むコンテンツＣＴ１を生成する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、対象者の排便の傾向を示す情報を生成する。図２では、排泄物判定装置１００は、対象者であるユーザＵ１の排便の経時的な傾向を示す情報であるトレンド線ＬＮ１を含むコンテンツＣＴ１を生成する。コンテンツＣＴ１中のトレンド線ＬＮ１は、排便トレンドを近似曲線で表現する情報である。排泄物判定装置１００は、近似曲線の導出に関する種々の技術を適宜用いて、ユーザＵ１の排便に関するデータの時系列での推移を表現するトレンド線ＬＮ１を生成する。
　これにより、排泄物判定装置１００は、情報を確認する管理者等に、対象者の排便の全体の傾向を一目で分かるようにすることができる。すなわち、排泄物判定装置１００は、情報を確認する管理者等に、対象者の排便の全体の傾向を直感的に認識させることができる。したがって、排泄物判定装置１００は、情報を確認する管理者等が対象者の排便について確認に要する時間を短縮することができる。なお、近似曲線は、図２に示すトレンド線ＬＮ１に限らず、様々な線であってもよい。
　また、例えば、排泄物判定装置１００は、各１回当たりの排便行為に対応する画像を、各１回当たりの排便行為に対応する表示位置に対応付けたコンテンツＣＴ１を生成する。図２では、排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分での１回当たりの排便行為に対応する画像ＩＭ１１を、横軸で８月７日６時１０分に対応する箇所（例えば領域ＡＲ１）に対応付けたコンテンツＣＴ１を生成する。例えば、排泄物判定装置１００は、横軸で８月７日６時１０分に対応する箇所（例えば領域ＡＲ１）を、表示装置１０の操作者が指定した場合に画像ＩＭ１１が表示されるコンテンツＣＴ１を生成する。この場合、排泄物判定装置１００は、領域ＡＲ１を表示装置１０の操作者がクリックした場合に、画像ＩＭ１１が表示されるコンテンツＣＴ１を生成してもよい。
　なお、図２では、排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１中の各大便に対応する便性状を示す文字情報ＣＨを画像ＩＭ１１に重畳して表示するコンテンツＣＴ１を生成してもよい。文字情報ＣＨは、画像ＩＭ１１中の各大便の性状（Ｔｙｐｅ）を示す数字である。図２では、排泄物判定装置１００は、性状がＴｙｐｅ１である大便の領域に「１」、性状がＴｙｐｅ３である大便の領域に「３」、性状がＴｙｐｅ４である大便の領域に「４」を画像ＩＭ１１に重畳して表示するコンテンツＣＴ１を生成してもよい。
　そして、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ１を表示装置１０に出力する。例えば、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ１を表示装置１０に送信する。そして、表示装置１０は、受信したコンテンツＣＴ１を表示する。これにより、表示装置１０は、１回当たりの排便行為に含まれる複数の大便の性状に対応する複数の便量を表示する。なお、図２に示すコンテンツＣＴ１では、画像ＩＭ１１が表示されている状態を示すが、画像ＩＭ１１が表示装置１０の操作者が、その表示を指定する前は、画像ＩＭは非表示であってもよい。
　表示装置１０は、ユーザＵ１について、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を時系列で示すコンテンツＣＴ１を表示する。例えば、表示装置１０は、時系列を横軸（Ｘ軸）、大便の性状を縦軸（Ｙ軸）として、大便の量（サイズ）をプロットする点（円図形）の大きさで表現するグラフを含むコンテンツＣＴ１を表示する。表示装置１０は、ユーザＵ１について、８月７日６時１０分に対応する１回当たりの排便行為には、便性状がＴｙｐｅ１の大便、便性状がＴｙｐｅ３の大便、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便が含まれることを示すコンテンツＣＴ１を表示する。
　また、図２では、表示装置１０は、対象者であるユーザＵ１の排便の経時的な傾向を示す情報であるトレンド線ＬＮ１を含むコンテンツＣＴ１を表示する。また、表示装置１０は、横軸で８月７日６時１０分に対応する箇所（例えば領域ＡＲ１）を、表示装置１０の操作者が指定した場合に画像ＩＭ１１を表示する。この場合、表示装置１０は、領域ＡＲ１を表示装置１０の操作者がクリックした場合に、画像ＩＭ１１を表示する。
　なお、図２では、表示装置１０は、画像ＩＭ１１を表示する場合、画像ＩＭ１１中の各大便に対応する便性状を示す文字情報ＣＨを画像ＩＭ１１に重畳して表示する。図２では、表示装置１０は、画像ＩＭ１１を表示する場合、性状がＴｙｐｅ１である大便の領域に「１」、性状がＴｙｐｅ３である大便の領域に「３」、性状がＴｙｐｅ４である大便の領域に「４」を画像ＩＭ１１に重畳して表示する。
＜３．排泄物判定システムの構成＞
　次に、排泄物判定システム１の構成について図３を参照して説明する。図３は、実施形態に係る排泄物判定システムの構成例を示す図である。具体的には、図３は、排泄物判定システム１の構成を示す。排泄物判定システム１は、排泄物判定装置１００と、センサ装置５０と、表示装置１０とが含まれる。排泄物判定システム１には、複数の排泄物判定装置１００や、複数のセンサ装置５０や、複数の表示装置１０が含まれてもよい。
　排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像に含まれる複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する情報処理装置（コンピュータ）である。排泄物判定装置１００は、判定した複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する。排泄物判定装置１００は、記憶部１２０（図４参照）のようなデータベースを有し、排泄物判定処理を実行する。例えば、排泄物判定装置１００は、トイレＴＬに組み込んでもよいし、クラウド上で利用されるサーバ装置（クラウドサーバ）等であってもよい。
　排泄物判定装置１００は、センサ装置５０や、表示装置１０と、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、排泄物判定装置１００は、情報の送受信が可能であれば、センサ装置５０や表示装置１０とどのようなに接続されてもよく、有線により通信可能に接続されてもよいし、無線により通信可能に接続されてもよい。
　センサ装置５０は、トイレＴＬの大便器ＣＢの封水部の画像を検知（撮像）する画像センサである。また、センサ装置５０は、通信回路等によって実現される通信機能を有し、トイレＴＬの大便器ＣＢの封水部の画像に関する情報を排泄物判定装置１００に送信する。センサ装置５０は、トイレ空間ＰＳ１に設置され、トイレＴＬの大便器ＣＢに排泄される対象者の大便を撮像（検知）する。例えば、センサ装置５０は、トイレ空間の便座または大便器に設置される。なお、センサ装置５０は、便座または大便器に限らず、トイレＴＬの大便器ＣＢに排泄される対象者の大便を検知できる位置に配置されれば、どのような箇所に配置されてもよい。
　図１の例では、センサ装置５０がトイレＴＬの便座ＴＳに設置される場合を示すが、トイレＴＬの大便器ＣＢの封水部の画像を検知可能であれば、センサ装置５０は、トイレ空間ＰＳ１内のどのような箇所に設けられてもよい。例えば、センサ装置５０は、トイレＴＬの大便器ＣＢ等、トイレＴＬの他の箇所に設置されてもよい。また、センサ装置５０は、トイレＴＬの大便器ＣＢの封水部の画像を検知（撮像）する部分（センサ）と、通信機能を有する部分（通信回路等）とを分離して配置してもよい。
　センサ装置５０は、トイレＴＬの大便器ＣＢに排泄される大便を撮像する画像センサ（イメージセンサ）を有する。センサ装置５０は、トイレＴＬの大便器ＣＢに排泄される大便を撮像可能であれば、どのような種類のセンサを有してもよい。
　表示装置１０は、対象者の健康管理を行う管理者等によって利用される情報処理装置である。表示装置１０は、例えば、スマートフォンや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal　Digital　Assistant）、タブレット端末や、ノート型ＰＣ（Personal　Computer）等により実現される。図１に示す例においては、表示装置１０が、対象者である高齢者の健康管理を行う医療従事者である管理者が利用するタブレット端末である場合を示す。
　表示装置１０は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けて表示するデバイスである。表示装置１０は、排泄物判定装置１００とはインターネット（所定のネットワークＮ等）を介して、通信可能に接続され、排泄物判定装置１００との間で情報を送受信する。表示装置１０は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けて示すコンテンツを排泄物判定装置１００から受信し、受信したコンテンツを表示する。
＜４．各装置の機能構成＞
　以下、排泄物判定装置１００、及びデバイスの一例である表示装置１０の機能構成について具体的に説明する。
＜４－１．排泄物判定装置の機能構成＞
　まず、排泄物判定装置の機能構成について図４を参照して説明する。図４は、実施形態に係る排泄物判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
　図４に示すように、排泄物判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、排泄物判定装置１００は、排泄物判定装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
　通信部１１０は、例えば、通信回路等によって実現される。通信部１１０は、所定のネットワークＮ（図３参照）と有線または無線で接続され、外部の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１０は、所定のネットワークＮ（図３参照）と有線または無線で接続され、表示装置１０やトイレ操作装置等との間で情報の送受信を行う。
　記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部１２０は、画像情報に含まれる複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定プログラム、及び判定プログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録するコンピュータが読み取り可能な記録媒体である。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、モデル情報記憶部１２１と、画像情報記憶部１２２と、判定結果情報記憶部１２３とを有する。
　実施形態に係るモデル情報記憶部１２１は、モデルに関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２１は、各種の処理に用いるモデル情報（モデルデータ）を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２１は、画像情報に含まれる大便を識別するために用いるモデル、複数の大便の性状を判定する性状判定プログラム、及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する便量判定モデルの各々の情報を記憶する。図５は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。例えば、モデル情報記憶部１２１は、施設に関する情報を記憶する。図５に示すモデル情報記憶部１２１には、「モデルＩＤ」、「内容」、「モデルデータ」といった項目が含まれる。
　「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。「内容」は、対応するモデルの用途（内容）を示す。「モデルデータ」は、モデルのデータを示す。図５では「モデルデータ」に「ＭＤＴ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、モデルに含まれるネットワークに関する情報や関数等、そのモデルを構成する種々の情報が含まれる。
　図５では、モデルＩＤ「Ｍ１」により識別されるモデル（モデルＭ１）は、用途（内容）が「便領域識別」であることを示す。また、モデルＭ１のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ１であることを示す。例えば、モデルＭ１は、画像に含まれる便の境界を検知し、境界を示す情報を出力する。例えば、モデルＭ１は、センサ装置５０が撮像した画像を入力とし、入力された画像に含まれる大便の領域（便領域）を示す情報（領域情報）を出力する。
　モデルＭ１は、教師データを用いて学習される。例えば、モデルＭ１は、医師等のオペレータが画像に含まれる便の領域を指定した便領域正解情報と、その画像との組み合わせを教師データとして、学習される。なお、モデルＭ１を学習する学習処理は、排泄物判定装置１００が行ってもよいし、排泄物判定装置１００以外の装置（学習装置）が行ってもよい。学習装置がモデルＭ１を学習する場合、排泄物判定装置１００は、学習装置からモデルＭ１を受信する。なお、モデルＭ１は、所望の処理が実現可能であれば、どのような構成であってもよく、例えばニューラルネットワーク等任意の構成が採用可能である。
　また、モデルＩＤ「Ｍ２」により識別されるモデル（モデルＭ２）は、用途（内容）が「便性状判定」であることを示す。また、モデルＭ２のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ２であることを示す。例えば、モデルＭ２は、入力された画像に含まれる各便について、ブリストルスケールに基づく７種類の分類を示す便性状の判定結果を出力する。例えば、モデルＭ２は、大便の領域を示す領域情報と、センサ装置５０が撮像した画像を入力とし、入力された画像において領域情報が示す領域に含まれる大便の性状（Ｔｙｐｅ）を示す情報（性状情報）を出力する。例えば、モデルＭ２は、画像に含まれる大便の性状（Ｔｙｐｅ）が１～７の７段階のいずれであるかを示す情報を出力する。
　モデルＭ２は、教師データを用いて学習される。例えば、モデルＭ２は、医師等のオペレータが画像に含まれる便の性状を指定した便性状正解情報と、その画像との組み合わせを教師データとして、学習される。例えば、モデルＭ３は、画像に含まれる便の性状が１～７の７つのレベルのうちいずれであるかを示す便量正解情報と、その画像との組み合わせを教師データとして、学習される。なお、モデルＭ２を学習する学習処理は、排泄物判定装置１００が行ってもよいし、排泄物判定装置１００以外の装置（学習装置）が行ってもよい。学習装置がモデルＭ２を学習する場合、排泄物判定装置１００は、学習装置からモデルＭ２を受信する。なお、モデルＭ２は、所望の処理が実現可能であれば、どのような構成であってもよく、例えばニューラルネットワーク等任意の構成が採用可能である。
　また、モデルＩＤ「Ｍ３」により識別されるモデル（モデルＭ３）は、用途（内容）が「便量判定」であることを示す。また、モデルＭ３のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ３であることを示す。例えば、モデルＭ３は、入力された画像に含まれる各便について、複数の段階の分類を示す便量（サイズ）の判定結果を出力する。例えば、モデルＭ３は、大便の領域を示す領域情報と、センサ装置５０が撮像した画像を入力とし、入力された画像において領域情報が示す領域に含まれる大便の量（サイズ）を示す情報（量情報）を出力する。例えば、モデルＭ３は、画像に含まれる大便の量（サイズ）が小（値「１」等）、中（値「２」等）、大（値「３」等）の３段階のいずれであるかを示す情報を出力する。
　モデルＭ３は、教師データを用いて学習される。例えば、モデルＭ３は、医師等のオペレータが画像に含まれる便の量（サイズ）を指定した便量正解情報と、その画像との組み合わせを教師データとして、学習される。例えば、モデルＭ３は、画像に含まれる便の量が小、中、大の３つのレベルのうちいずれであるかを示す便量正解情報と、その画像との組み合わせを教師データとして、学習される。なお、モデルＭ３を学習する学習処理は、排泄物判定装置１００が行ってもよいし、排泄物判定装置１００以外の装置（学習装置）が行ってもよい。学習装置がモデルＭ３を学習する場合、排泄物判定装置１００は、学習装置からモデルＭ３を受信する。なお、モデルＭ３は、所望の処理が実現可能であれば、どのような構成であってもよく、例えばニューラルネットワーク等任意の構成が採用可能である。
　なお、モデル情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、モデル情報記憶部１２１は、学習処理により学習（生成）されたモデルのパラメータ情報を記憶する。また、モデルＭ１～Ｍ３等の各モデルの学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。各モデルは、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて学習されてもよい。例えば、各モデルは、ＳＶＭ（Support　Vector　Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて学習されてもよい。例えば、各モデルは、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて学習されてもよい。例えば、各モデルは、ＤＮＮ（Deep　Neural　Network）やＲＮＮ（Recurrent　Neural　Network）やＣＮＮ（Convolutional　Neural　Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて学習されてもよい。なお、上記モデルの学習に関する記載は例示であり、各モデルは、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により学習されてもよい。
　実施形態に係る画像情報記憶部１２２は、画像に関する情報を記憶する。例えば、画像情報記憶部１２２は、排泄物（大便）を撮像した画像を記憶する。図６は、実施形態に係る画像情報記憶部の一例を示す図である。図６の例では、画像情報記憶部１２２は、画像情報記憶部１２２－１、画像情報記憶部１２２－２、画像情報記憶部１２２－３等のようにユーザごとに情報を記憶する。例えば、画像情報記憶部１２２－１、画像情報記憶部１２２－２、画像情報記憶部１２２－３等は、各々異なるデータベースに格納されてもよい。
　例えば、画像情報記憶部１２２－１は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（図１に示す「ユーザＵ１」に対応）についての画像に関する情報を示す。また、例えば、画像情報記憶部１２２－２は、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザについての画像に関する情報を示す。また、例えば、画像情報記憶部１２２－３は、ユーザＩＤ「Ｕ３」により識別されるユーザについての画像に関する情報を示す。
　図６に示す画像情報記憶部１２２－１、画像情報記憶部１２２－２、画像情報記憶部１２２－３等は、「データＩＤ」、「日時」、「画像」といった項目が含まれる。なお、画像情報記憶部１２２－１、画像情報記憶部１２２－２、画像情報記憶部１２２－３等には、ユーザを識別する情報を格納する項目（ユーザＩＤ等）が含まれてもよい。
　「データＩＤ」は、各データ（画像）を識別するための識別情報を示す。「日時」は、そのデータが取得された日時を示す。例えば、「日時」は、画像が検知（撮像）された日時を示す。「画像」は、画像のデータを示す。図６では「画像」に「ＩＭ１１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、対応する画像データ自体、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。
　図６では、画像情報記憶部１２２－１には、データＩＤ「ＬＧ１１」により識別されるデータ（画像ＩＭ１１）は、日時「２０１２／８／７／６：１０」に取得された画像であるあることを示す。例えば、画像情報記憶部１２２－１には、２０１２年８月７日６時１０分に撮像されたユーザＵ１の排泄物の画像ＩＭ１１等、ユーザＵ１の排泄物の画像が記憶されることを示す。
　なお、画像情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
　実施形態に係る判定結果情報記憶部１２３は、判定結果に関する各種情報を記憶する。例えば、判定結果情報記憶部１２３は、排泄物（大便）の判定結果に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る判定結果情報記憶部の一例を示す図である。図７の例では、判定結果情報記憶部１２３は、判定結果情報記憶部１２３－１、判定結果情報記憶部１２３－２、判定結果情報記憶部１２３－３等のようにユーザごとに情報を記憶する。例えば、判定結果情報記憶部１２３－１、判定結果情報記憶部１２３－２、判定結果情報記憶部１２３－３等は、各々異なるデータベースに格納されてもよい。
　例えば、判定結果情報記憶部１２３－１は、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（図１に示す「ユーザＵ１」に対応）についての画像に関する情報を示す。また、例えば、判定結果情報記憶部１２３－２は、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザについての画像に関する情報を示す。また、例えば、判定結果情報記憶部１２３－３は、ユーザＩＤ「Ｕ３」により識別されるユーザについての画像に関する情報を示す。
　図７に示す判定結果情報記憶部１２３－１、判定結果情報記憶部１２３－２、判定結果情報記憶部１２３－３等は、「結果ＩＤ」、「対象画像」、「判定情報」といった項目が含まれる。なお、判定結果情報記憶部１２３－１、判定結果情報記憶部１２３－２、判定結果情報記憶部１２３－３等には、ユーザを識別する情報を格納する項目（ユーザＩＤ等）が含まれてもよい。
　「結果ＩＤ」は、各判定結果を識別するための識別情報を示す。「対象画像」は、判定対象となった画像を示す。なお、図７では「対象画像」に画像を格納する場合を示すが、「対象画像」には、画像を識別する情報（データＩＤ）が格納されてもよい。「判定情報」は、大便の性状及び量等の判定結果を示す。図７の例では、「判定情報」には、「＃１」、「＃２」、「＃３」が含まれる場合を示すが、「＃４」、「＃５」、「＃６」等、判定結果の数に対応する項目が含まれる。
　図７では、判定結果情報記憶部１２３－１には、結果ＩＤ「ＲＳ１１」により識別される判定結果（結果ＲＳ１１）は、画像ＩＭ１１についての判定結果であることを示す。また、結果ＲＳ１１は、便量が小であるＴｙｐｅ１の大便、便量が小であるＴｙｐｅ３の大便、及び便量が大であるＴｙｐｅ４の大便が判定情報に含まれることを示す。例えば、判定結果情報記憶部１２３－１には、ユーザＵ１の排泄物の画像ＩＭ１１には便量が小であるＴｙｐｅ１の大便、便量が小であるＴｙｐｅ３の大便、及び便量が大であるＴｙｐｅ４の大便が判定情報に含まれることを示す判定結果等、ユーザＵ１の排泄物の画像の判定結果が記憶されることを示す。
　なお、判定結果情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、判定結果情報記憶部１２３は、対象となった画像を識別する情報（データＩＤ）が、各結果ＩＤに対応付けて記憶されてもよい。例えば、判定結果情報記憶部１２３は、対象となった画像が検知（撮像）された日時が、各結果ＩＤに対応付けて記憶されてもよい。
　図３に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）やＧＰＵ（Graphics　Processing　Unit）等によって、排泄物判定装置１００内部に記憶されたプログラム（例えば、本開示に係る判定プログラム等）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現される。
　図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、判定部１３２と、生成部１３３と、送信部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
　取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、センサ装置５０や表示装置１０等のデバイスから各種情報を受信する。取得部１３１は、センサ装置５０のセンサ情報をセンサ装置５０から受信する。取得部１３１は、表示する情報の要求を示すリクエスト情報を表示装置１０から受信する。
　取得部１３１は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する。取得部１３１は、対象者により１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像を、画像を撮像したセンサ装置５０から受信する。取得部１３１は、対象者が排便行為を行い大便器の洗浄を行う前に撮像された画像を、画像を撮像したセンサ装置５０から受信する。
　判定部１３２は、各種情報の識別や判定を行うことにより、各種情報の推定を行う。判定部１３２は、モデル情報記憶部１２１に記憶されたモデルを用いて処理を行う。判定部１３２は、センサ装置５０のセンサ情報に基づく入力に応じて、出力を行うモデルを用いて、各種情報の推定を行う。判定部１３２は、センサ装置５０が撮像した対象者の便の画像を入力として、その画像に対応する出力を行うモデルを用いて、各種情報の推定を行う。
　判定部１３２は、対象者の排泄物を検知したセンサ装置５０のセンサ情報と、モデル情報記憶部１２１に記憶されたモデルＭ１～Ｍ３を用いて処理を行う。判定部１３２は、画像情報に含まれる大便を識別し、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する。判定部１３２は、対象者の排泄物を撮像したセンサ装置５０の画像に基づく情報が入力されたモデルＭ１～Ｍ３の出力結果を用いて、対象者が排泄した複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する。
　また、判定部１３２は、センサ装置５０が撮像した画像または判定部１３２による処理結果を用いてモデルへの入力データを生成する。例えば、判定部１３２は、センサ装置５０が撮像した画像をモデルＭ１に入力することにより、モデルＭ１より識別した便領域を示す情報（領域情報）を生成する。
　例えば、判定部１３２は、モデルＭ１により識別した便領域を示す情報（領域情報）と、センサ装置５０が撮像した画像と、大便の性状を判定するモデルＭ２とを用いて、領域情報が示す領域の大便の性状を判定する。また、例えば、判定部１３２は、モデルＭ１により識別した便領域を示す情報（領域情報）と、センサ装置５０が撮像した画像と、大便の量を判定するモデルＭ３とを用いて、領域情報が示す領域の大便の量を判定する。
　判定部１３２は、各種情報の算出する算出処理を行う。判定部１３２は、複数の大便のうち、同じ性状の大便が複数存在する場合は、同じ性状の大便の便量の合計値を算出する。判定部１３２は、１回当たりの排便行為における複数の大便の性状に基づいて、大便の性状の代表値を算出する。判定部１３２は、１回当たりの排便行為における便量の総量に対する各大便の性状に対応する便量の比率に基づいて、大便の性状の代表値を算出する。
　生成部１３３は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部１３３は、判定部１３２による判定結果を用いて情報を生成する。生成部１３３は、判定部１３２により算出された算出結果を用いて情報を生成する。生成部１３３は、判定部１３２により算出された同じ性状の大便の便量の合計値を用いて情報を生成する。生成部１３３は、判定部１３２により算出された大便の性状の代表値を用いて情報を生成する。
　生成部１３３は、種々の技術を適宜用いて、外部の情報処理装置へ出力（送信）する画面（画像情報）等の種々の情報を生成する。生成部１３３は、表示装置１０へ出力する画面（画像情報）等を生成する。例えば、生成部１３３は、記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、表示装置１０へ出力する画面（画像情報）等を生成する。
　生成部１３３は、表示装置１０へ提供するコンテンツを生成する。図１の例では、生成部１３３は、コンテンツＣＴ１を生成する。また、生成部１３３は、図１１に示すようなコンテンツＣＴ２を生成する。生成部１３３は、図１２に示すようなコンテンツＣＴ１１、ＣＴ１２を生成する。生成部１３３は、図１３に示すようなコンテンツＣＴ２１、ＣＴ２２を生成する。
　生成部１３３は、外部の情報処理装置へ出力する画面（画像情報）等が生成可能であれば、どのような処理により画面（画像情報）等を生成してもよい。例えば、生成部１３３は、画像生成や画像処理等に関する種々の技術を適宜用いて、表示装置１０へ出力する画面（画像情報）を生成する。例えば、生成部１３３は、Ｊａｖａ（登録商標）等の種々の技術を適宜用いて、表示装置１０へ出力する画面（画像情報）を生成する。なお、生成部１３３は、ＣＳＳ（Cascading　Style　Sheets）やＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＨＴＭＬ（Hyper　Text　Markup　Language）の形式に基づいて、表示装置１０へ出力する画面（画像情報）を生成してもよい。また、例えば、生成部１３３は、ＪＰＥＧ（Joint　Photographic　Experts　Group）やＧＩＦ（Graphics　Interchange　Format）やＰＮＧ（Portable　Network　Graphics）など様々な形式で画面（画像情報）を生成してもよい。
　送信部１３４は、各種情報を出力する出力部として機能する。送信部１３４は、外部の情報処理装置へ情報を送信する。例えば、送信部１３４は、センサ装置５０や、表示装置１０等のデバイスへ各種情報を送信する。
　送信部１３４は、判定部１３２により判定された複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けて、表示装置１０等のデバイスに表示可能に出力する。例えば、送信部１３４は、センサ装置５０や、判定部１３２により判定された複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けて、表示装置１０へ送信する。
　送信部１３４は、複数の大便のうち、同じ性状の大便が複数存在する場合は、同じ性状の大便の便量の合計値を出力する。送信部１３４は、１回当たりの排便行為における複数の大便の性状に基づいて、大便の性状の代表値を出力する。送信部１３４は、１回当たりの排便行為における便量の総量に対する各大便の性状に対応する便量の比率に基づいて、大便の性状の代表値を出力する。
　送信部１３４は、判定部１３２により判定された情報を表示装置１０へ送信する。送信部１３４は、生成部１３３により生成された情報を表示装置１０へ送信する。図１の例では、送信部１３４は、表示装置１０へコンテンツＣＴ１を送信する。
＜４－２．表示装置の機能構成＞
　次に、デバイスの一例である表示装置１０の機能構成について図８を参照して説明する。図８は、実施形態に係る表示装置の構成の一例を示すブロック図である。
　図８に示すように、表示装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、表示部１３と、記憶部１４と、制御部１５と、音声出力部１６とを有する。
　通信部１１は、例えば、ＮＩＣや通信回路等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮ（インターネット等）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、排泄物判定装置１００等の他の装置等との間で情報の送受信を行う。
　入力部１２は、表示装置１０を操作する人（「操作者」ともいう）から各種操作が入力される。入力部１２は、表示部１３を介して各種情報が入力される。入力部１２は、音声を検知する機能を有する。例えば、入力部１２は、表示装置１０に接続されたキーボードやマウスを有する。また、入力部１２は、表示装置１０に設けられたボタンや、音声を検知するマイクが含まれてもよい。
　例えば、入力部１２は、キーボードやマウスと同等の機能を実現できるタッチパネルを有してもよい。この場合、入力部１２は、各種センサにより実現されるタッチパネルの機能により、表示画面を介して操作者から各種操作を受け付ける。すなわち、入力部１２は、表示装置１０の表示部１３を介して操作者から各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、表示装置１０の表示部１３を介して操作者の指定操作等の操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネルの機能により操作者の操作を受け付ける受付部として機能する。この場合、入力部１２と受付部１５３とは一体であってもよい。なお、入力部１２による操作者の操作の検知方式には、タブレット端末では主に静電容量方式が採用されるが、他の検知方式である抵抗膜方式、表面弾性波方式、赤外線方式、電磁誘導方式など、操作者の操作を検知できタッチパネルの機能が実現できればどのような方式を採用してもよい。
　表示部１３は、表示装置１０に設けられ各種情報を表示する。表示部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。表示部１３は、排泄物判定装置１００から出力される情報を表示可能であれば、どのような手段により実現されてもよい。表示部１３は、表示制御部１５２による制御に応じて、各種情報を表示する。
　図１の例では、表示部１３は、コンテンツＣＴ１を表示する。また、表示部１３は、図１１に示すようなコンテンツＣＴ２を表示する。表示部１３は、図１２に示すようなコンテンツＣＴ１１、ＣＴ１２を表示する。表示部１３は、図１３に示すようなコンテンツＣＴ２１、ＣＴ２２を表示する。例えば、表示装置１０は、情報を表示するためのプログラム（表示プログラム）を実行し、情報を表示部１３に表示する。
　記憶部１４は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１４は、情報の表示に用いる各種情報を記憶する。記憶部１４は、表示プログラム等の各種情報を記憶する。
　制御部１５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、表示装置１０内部に記憶されたプログラム（例えば、本開示に係る表示プログラム等）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。
　図８に示すように、制御部１５は、取得部１５１と、表示制御部１５２と、受付部１５３と、送信部１５４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図８に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
　取得部１５１は、各種情報を取得する。取得部１５１は、記憶部１４から各種情報を取得する。取得部１５１は、排泄物判定装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。
　取得部１５１は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を排泄物判定装置１００から受信する。取得部１５１は、排泄物判定装置１００からコンテンツを受信する。図１の例では、取得部１５１は、コンテンツＣＴ１を受信する。
　表示制御部１５２は、各種情報の表示を制御する。表示制御部１５２は、表示部１３の表示を制御する。表示制御部１５２は、取得部１５１により受信された情報に基づいて、表示部１３の表示を制御する。表示制御部１５２は、受付部１５３により受け付けられた情報に基づいて、表示部１３の表示を制御する。表示制御部１５２は、表示部１３にコンテンツＣＴ１が表示されるように表示部１３の表示を制御する。
　受付部１５３は、各種情報を受け付ける。例えば、受付部１５３は、入力部１２を介して操作者による入力を受け付ける。受付部１５３は、操作者による操作を受け付ける。受付部１５３は、表示部１３により表示された情報に対する操作者の操作を受け付ける。受付部１５３は、操作者による発話を入力として受け付ける。
　送信部１５４は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１５４は、表示装置１０等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１５４は、記憶部１４に記憶された情報を送信する。
　音声出力部１６は、各種情報を音声として出力する。例えば、音声出力部１６は、音声を出力するスピーカを有する。音声出力部１６は、操作者に対して音声による情報の出力を行う。音声出力部１６は、表示部１３に表示される情報を音声により出力する。例えば、音声出力部１６は、コンテンツＣＴ１に含まれる情報を音声により出力する。
　なお、表示装置１０は、上記のような表示部１３による表示や操作の受付け等の処理を所定のアプリケーションにより実現してもよい。また、表示装置１０は、所定のソフトウェアアプリケーション上で実行されるスクリプトを取得し、取得したスクリプト等の制御情報により、上記のような情報表示や操作受付等の情報処理を実行してもよい。例えば、制御情報は、実施形態に係る表示装置１０による情報表示や操作受付等の情報処理を実現するプログラムに対応するものであり、例えば、ＣＳＳ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＨＴＭＬ、あるいは、上述した表示装置１０による情報表示や操作受付等の情報処理を記述可能な任意の言語によって実現される。また、上述した表示制御処理や受付処理等が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリ（例えばウェブブラウザ等）や専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。
　また、表示装置１０は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を排泄物判定装置１００から受信し、受信した複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を用いてコンテンツを生成し、生成したコンテンツを表示してもよい。この場合、表示装置１０が生成部１３３（図４参照）と同様の機能の生成部を有してもよい。
＜５．処理の流れ＞
　ここから、図９及び図１０を用いて、実施形態に関する処理の流れについて説明する。
＜５－１．処理シーケンス＞
　次に、図９を用いて、排泄物判定システム１の処理シーケンスについて説明する。図９は、実施形態に係る排泄物判定処理の一例を示すシーケンス図である。
　まず、センサ装置５０は、対象者が排泄した大便を検知する（ステップＳ１０１）。例えば、センサ装置５０は、トイレＴＬの大便器ＣＢの封水部の画像を検知（撮像）する。
　センサ装置５０は、検知した対象者の大便を示すセンサ情報を、排泄物判定装置１００へ送信する（ステップＳ１０２）。例えば、センサ装置５０は、撮像された対象者の大便の画像を、排泄物判定装置１００へ送信する。
　そして、センサ装置５０からセンサ情報を受信した排泄物判定装置１００は、判定処理を行う（ステップＳ１０３）。例えば、排泄物判定装置１００は、撮像された対象者の大便の画像を用いて、判定処理を行う。排泄物判定装置１００は、人工知能（ＡＩ）、すなわち機械学習により学習されたモデルを用いて、判定処理を行う。排泄物判定装置１００は、センサ装置５０から受信した画像をモデルに入力し、モデルの出力を基に対象者の大便について判定する。
　そして、排泄物判定装置１００は、判定結果を基に、コンテンツを生成する（ステップＳ１０４）。排泄物判定装置１００は、判定結果を基に、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けたコンテンツを生成する。例えば、排泄物判定装置１００は、判定結果を用いて、情報を表示可能なデバイスである表示装置１０に出力するコンテンツを生成する。
　排泄物判定装置１００は、生成したコンテンツを、情報を表示可能なデバイスである表示装置１０に出力する（ステップＳ１０５）。排泄物判定装置１００は、生成したコンテンツを、対象者の健康管理を行う管理者が利用する表示装置１０に出力する。例えば、排泄物判定装置１００は、コンテンツを表示装置１０に送信する。
　コンテンツを受信した表示装置１０は、コンテンツを表示する（ステップＳ１０６）。表示装置１０は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けたコンテンツを表示する。例えば、表示装置１０は、コンテンツを対象者の健康管理を行う管理者が利用する表示装置１０は、対象者の大便の判定結果を示すコンテンツを表示する。
＜５－２．排泄物判定処理の処理フロー＞
　まず、図１０を用いて、排泄物判定処理の処理フローについて説明する。図１０は、排泄物判定システムが実行する処理の手順の一例を示すフローチャートである。
　排泄物判定システム１は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、排泄物判定システム１の排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する。
　排泄物判定システム１は、画像情報に含まれる複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する（ステップＳ２０２）。例えば、排泄物判定システム１の排泄物判定装置１００は、画像情報に含まれる複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を判定する。
　排泄物判定システム１は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する（ステップＳ２０３）。例えば、排泄物判定システム１の排泄物判定装置１００は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する。排泄物判定装置１００は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けて、表示装置１０に送信する。
＜６．他の表示例＞
　なお、図２に示した表示は一例に過ぎず、様々な態様により情報を表示してもよい。例えば、便量の表示は他の態様により表示してもよい。この点の一例について図１１を用いて説明する。図１１は、排泄物判定に関する情報の他の表示例を示す図である。なお、図２等で説明した内容と同様の点については、同様の符号を付すこと等により適宜説明を省略する。例えば、排泄物判定装置１００における便識別判定処理及びコンテンツの生成等の処理については図２で説明した内容と同様であるため、以下の説明では、表示態様の違いのみを主に説明し、排泄物判定装置１００における処理の詳細については適宜説明を省略する。
　図１１を用いて、情報の表示例について説明する。例えば、図１１に示すコンテンツＣＴ２は、医療従事者などの排便記録を確認する管理者の端末装置等である表示装置１０の画面に表示される。図１１に示すコンテンツＣＴ２について、コンテンツＣＴ１と同様の点については適宜説明を省略する。
　排泄物判定装置１００は、ユーザＵ１について、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を時系列で示すコンテンツＣＴ２を生成する。例えば、排泄物判定装置１００は、時系列を横軸（Ｘ軸）、大便の性状を縦軸（Ｙ軸）として、大便の量（サイズ）をプロットする点（円図形）の色で表現するグラフを含むコンテンツＣＴ２を生成する。なお、図１１では、プロットする円図形の色の違いを、ハッチングの違いで表現するが、実際の表示では、各円図形は、付されたハッチングに対応する色となっているものとする。
　例えば、ドットのハッチングが付された円図形は、量（サイズ）が「Small（小）」を示し、実際の表示では量（サイズ）が「Small（小）」の円図形は赤色で表示される。例えば、左上から右下へ延びる斜め線のハッチングが付された円図形は、量（サイズ）が「Medium（中）」を示し、実際の表示では量（サイズ）が「Medium（中）」の円図形は緑色で表示される。例えば、右上から左下へ延びる斜め線のハッチングが付された円図形は、量（サイズ）が「Large（大）」を示し、実際の表示では量（サイズ）が「Large（大）」の円図形は青色で表示される。例えば、量（サイズ）は、長さが３－４ｃｍである場合が「Small（小）」、長さが６．５－１０ｃｍである場合が「Medium（中）」、長さが１０ｃｍ以上である場合が「Large（大）」であってもよい。なお、この場合、長さが４－６．５ｃｍである場合は、例えば「Medium（中）」であってもよい。
　図１１では、排泄物判定装置１００は、ユーザＵ１について、８月７日６時１０分に対応する１回当たりの排便行為には、便性状がＴｙｐｅ１の大便、便性状がＴｙｐｅ３の大便、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便が含まれることを示すコンテンツＣＴ２を生成する。　例えば、排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為には、便性状がＴｙｐｅ１の大便、便性状がＴｙｐｅ３の大便、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便が含まれると判定する。また、排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ１の大便の量が小であると判定する。排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ３の大便の量が中であると判定する。排泄物判定装置１００は、画像ＩＭ１１を用いて、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ４の大便の量が大であると判定する。　　　
　排泄物判定装置１００は、大便の複数の性状の各々にその性状に対応する便量を関連付けたコンテンツＣＴ２を生成する。排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分に対応する１回当たりのユーザＵ１の排便行為について、各便性状に対応する図形ＰＴ２１～ＰＴ２３の複数の円図形を含むコンテンツＣＴ２を生成する。排泄物判定装置１００は、便性状がＴｙｐｅ１の大便に対応する図形ＰＴ２１、便性状がＴｙｐｅ３の大便に対応する図形ＰＴ２２、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便に対応する図形ＰＴ２３を、８月７日６時１０分に対応する箇所に配置したコンテンツＣＴ２を生成する。
　図１１では、排泄物判定装置１００は、大便の複数の性状の各々について、その性状に対応する便量を円図形の色で表現したコンテンツＣＴ２を生成する。排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ１の大便の量が小であるため、Ｔｙｐｅ１の大便に対応する図形ＰＴ２１を便量「小」に対応する色で表現したコンテンツＣＴ２を生成する。また、排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ３の大便の量が中であるため、Ｔｙｐｅ３の大便に対応する図形ＰＴ２２を便量「中」に対応する色で表現したコンテンツＣＴ２を生成する。また、排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分でのＴｙｐｅ４の大便の量が大であるため、Ｔｙｐｅ４の大便に対応する図形ＰＴ２３を便量「大」に対応する色で表現したコンテンツＣＴ２を生成する。なお、上述したように、図１１では色の差異をハッチングの差異で表現した態様で示す。
　また、同様に、排泄物判定装置１００は、他の１回当たりの排便行為についても、大便の性状及び量を判定し、判定した性状及び量に対応する態様で表現するコンテンツＣＴ２を生成する。また、図１１では、排泄物判定装置１００は、対象者であるユーザＵ１の排便の経時的な傾向を示す情報であるトレンド線ＬＮ２を含むコンテンツＣＴ２を生成する。また、例えば、排泄物判定装置１００は、各１回当たりの排便行為に対応する画像を、各１回当たりの排便行為に対応する表示位置に対応付けたコンテンツＣＴ２を生成する。図１１では、排泄物判定装置１００は、８月７日６時１０分での１回当たりの排便行為に対応する画像ＩＭ１１を、横軸で８月７日６時１０分に対応する箇所に対応付けたコンテンツＣＴ２を生成する。
　そして、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ２を表示装置１０に出力する。例えば、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ２を表示装置１０に送信する。そして、表示装置１０は、受信したコンテンツＣＴ２を表示する。これにより、表示装置１０は、１回当たりの排便行為に含まれる複数の大便の性状に対応する複数の便量を表示する。なお、図１１に示すコンテンツＣＴ２では、画像ＩＭ１１が表示されている状態を示すが、画像ＩＭ１１が表示装置１０の操作者が、その表示を指定する前は、画像ＩＭは非表示であってもよい。
　表示装置１０は、ユーザＵ１について、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報を時系列で示すコンテンツＣＴ２を表示する。例えば、表示装置１０は、時系列を横軸（Ｘ軸）、大便の性状を縦軸（Ｙ軸）として、大便の量（サイズ）をプロットする点（円図形）の色で表現するグラフを含むコンテンツＣＴ２を表示する。表示装置１０は、ユーザＵ１について、８月７日６時１０分に対応する１回当たりの排便行為には、便性状がＴｙｐｅ１の大便、便性状がＴｙｐｅ３の大便、及び便性状がＴｙｐｅ４の大便が含まれることを示すコンテンツＣＴ２を表示する。
　また、図１１では、表示装置１０は、対象者であるユーザＵ１の排便の経時的な傾向を示す情報であるトレンド線ＬＮ２を含むコンテンツＣＴ２を表示する。また、表示装置１０は、横軸で８月７日６時１０分に対応する箇所（例えば領域ＡＲ）を、表示装置１０の操作者が指定した場合に画像ＩＭ１１を表示する。この場合、表示装置１０は、領域ＡＲを表示装置１０の操作者がクリックした場合に、画像ＩＭ１１を表示する。
　なお、図１１では、表示装置１０は、画像ＩＭ１１を表示する場合、画像ＩＭ１１中の各大便に対応する便性状を示す文字情報ＣＨを画像ＩＭ１１に重畳して表示する。図１１では、表示装置１０は、画像ＩＭ１１を表示する場合、性状がＴｙｐｅ１である大便の領域に「１」、性状がＴｙｐｅ３である大便の領域に「３」、性状がＴｙｐｅ４である大便の領域に「４」を画像ＩＭ１１に重畳して表示する。
＜７．合計値＞
　なお、上述した処理は一例に過ぎず、排泄物判定システム１は、様々な値を用いてもよい。この点の一例について以下説明する。まず、図１２を用いて、合計値及びその表示例について説明する。図１２は、合計値に基づく表示の一例を示す図である。
　例えば、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ１１に示すように、１回当たりの排便行為において同じ性状の便が複数ある場合は、便の量（サイズ）の合計値を表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、１回当たりの排便行為において、例えば、性状がＴｙｐｅ４であり、便量が「Medium（中）」である大便が複数ある場合、複数の大便の量を合計して表示してもよい。例えば、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ１１に示すように、性状がＴｙｐｅ４であり、便量が「Medium（中）」である複数の大便の各々に対応する図形ＰＴ３１及び図形ＰＴ３２を合計して、図形ＰＴ３５として表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、図形ＰＴ３１及び図形ＰＴ３２に代えて、性状がＴｙｐｅ４であり、便量が「Large（大）」である大便に対応する図形ＰＴ３５を表示してもよい。
　例えば、排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為において同じ性状の便が複数ある場合は、同じ性状の便の量（サイズ）を合算して、同じ性状の便の量の合計値を算出してもよい。図１２のコンテンツＣＴ１１では、排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為において、性状がＴｙｐｅ４で共通である便が２つあるため、その２つの便の便量「Medium（中）」を合算して、性状がＴｙｐｅ４である便の量を「Large（大）」であると算出する。そして、排泄物判定装置１００は、性状がＴｙｐｅ４である便の量の合計値が「Large（大）」であることを示す図形ＰＴ３５を含むコンテンツ（以下「コンテンツＣＴ３」とする）を生成する。
　そして、排泄物判定装置１００は、図形ＰＴ３５を含むコンテンツＣＴ３を表示装置１０に出力する。例えば、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ３を表示装置１０に送信する。そして、表示装置１０は、受信したコンテンツＣＴ３を表示する。これにより、表示装置１０は、１回当たりの排便行為に含まれる複数の大便において、同じ性状の便が複数ある場合、その複数の便の量を合計した合計値に対応する表示態様のコンテンツを表示する。
　同様に、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ１２に示すように、１回当たりの排便行為において同じ性状の便が複数ある場合は、便の量（サイズ）の合計値を表示してもよい。なお、コンテンツＣＴ１１についての説明と同様の点については適宜説明を省略する。例えば、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ１２に示すように、性状がＴｙｐｅ４であり、便量が「Small（小）」である複数の大便の各々に対応する図形ＰＴ４１、図形ＰＴ４２及び図形ＰＴ４３を合計して、図形ＰＴ４５として表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、図形ＰＴ４１、図形ＰＴ４２及び図形ＰＴ４３に代えて、性状がＴｙｐｅ４であり、便量が「Large（大）」である大便に対応する図形ＰＴ４５を表示してもよい。
　例えば、排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為において同じ性状の便が複数ある場合は、同じ性状の便の量（サイズ）を合算して、同じ性状の便の量の合計値を算出してもよい。図１２のコンテンツＣＴ１２では、排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為において、性状がＴｙｐｅ４で共通である便が３つあるため、その３つの便の便量「Small（小）」を合算して、性状がＴｙｐｅ４である便の量を「Large（大）」であると算出する。そして、排泄物判定装置１００は、性状がＴｙｐｅ４である便の量の合計値が「Large（大）」であることを示す図形ＰＴ４５を含むコンテンツ（以下「コンテンツＣＴ４」とする）を生成する。
　そして、排泄物判定装置１００は、図形ＰＴ４５を含むコンテンツＣＴ４を表示装置１０に出力する。例えば、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ４を表示装置１０に送信する。そして、表示装置１０は、受信したコンテンツＣＴ４を表示する。これにより、表示装置１０は、１回当たりの排便行為に含まれる複数の大便において、同じ性状の便が複数ある場合、その複数の便の量を合計した合計値に対応する表示態様のコンテンツを表示する。
＜８．代表値＞
　なお、上述した例では同じ性状の便を合わせる例を示したが、排泄物判定システム１は、異なる性状の便を合わせて表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、異なる性状の便を合わせた代表値を算出して、算出した代表値に基づく表示を行ってもよい。以下、図１３を用いて、代表値及びその表示例について説明する。図１３は、代表値に基づく表示の一例を示す図である。
　例えば、排泄物判定装置１００は、２つの大便について、便性状がＴｙｐｅ２とＴｙｐｅ４である場合は、代表値をＴｙｐｅ３であると算出してもよい。そして、排泄物判定装置１００は、２つの大便について、Ｔｙｐｅ３に対応する大便として示す情報を出力してもよい。また、排泄物判定装置１００は、便の量については２つの大便の量の合計値を用いてもよい。
　例えば、排泄物判定装置１００は、３つの大便について、便性状がＴｙｐｅ２、Ｔｙｐｅ４及びＴｙｐｅ６である場合は、代表値をＴｙｐｅ４であると算出してもよい。そして、排泄物判定装置１００は、３つの大便について、Ｔｙｐｅ４に対応する大便として示す情報を出力してもよい。
　例えば、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ２１に示すように、便性状がＴｙｐｅ２とＴｙｐｅ６である２つの大便について、代表値をＴｙｐｅ４であると表示してもよい。例えば、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ２１に示すように、性状がＴｙｐｅ２である大便に対応する図形ＰＴ５１、及び性状がＴｙｐｅ６である大便に対応する図形ＰＴ５２を合わせて、図形ＰＴ５５として表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、図形ＰＴ５１及び図形ＰＴ５２に代えて、性状がＴｙｐｅ４である大便に対応する図形ＰＴ５５を表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、図形ＰＴ５５に対応する大便の量が「Large（大）」であると表示してもよい。
　例えば、排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為における複数の便の性状の代表値を算出してもよい。図１２のコンテンツＣＴ２１では、排泄物判定装置１００は、便性状がＴｙｐｅ２とＴｙｐｅ６である２つの大便について、代表値をＴｙｐｅ４であると算出する。そして、排泄物判定装置１００は、性状がＴｙｐｅ４である便に対応する図形ＰＴ５５を含むコンテンツ（以下「コンテンツＣＴ５」とする）を生成する。
　そして、排泄物判定装置１００は、図形ＰＴ５５を含むコンテンツＣＴ５を表示装置１０に出力する。例えば、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ５を表示装置１０に送信する。そして、表示装置１０は、受信したコンテンツＣＴ５を表示する。これにより、表示装置１０は、１回当たりの排便行為における複数の便の性状の代表値に対応する表示態様のコンテンツを表示する。
　なお、上述した処理は一例に過ぎず、排泄物判定システム１は、各Ｔｙｐｅの便の量（サイズ）を考慮して代表値を算出してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、１回当たりの排便行為における複数の便の性状の代表値も便サイズの比率に基づいて表示してもよい。
　例えば、排泄物判定装置１００は、複数の便の量の総量１００とした場合、Ｔｙｐｅ２の便の量が５０であり、Ｔｙｐｅ６の便の量が５０である場合は、代表値をＴｙｐｅ４（＝２＊０．５＋６＊０．５）と算出する。
　例えば、排泄物判定装置１００は、複数の便の量の総量１００とした場合、Ｔｙｐｅ２の便の量が７５であり、Ｔｙｐｅ６の便の量が２５である場合は、代表値をＴｙｐｅ３（＝２＊０．７５＋６＊０．２５）と算出する。なお、排泄物判定装置１００は、算出した代表値が複数のＴｙｐｅに跨る場合は、最も近接するＴｙｐｅの値を代表値として出力してもよい。例えば、排泄物判定装置１００は、算出した代表値が小数点以下の値を含む場合、四捨五入等の任意の処理により、整数とし、整数の値をＴｙｐｅの値としてもよい。例えば、排泄物判定装置１００は、算出した代表値が「５．１２５」である場合、四捨五入の処理により、代表値をＴｙｐｅ５としてもよい。また、例えば、排泄物判定装置１００は、算出した代表値が「５．７２５」である場合、四捨五入の処理により、代表値をＴｙｐｅ６としてもよい。なお、上述した処理は一例に過ぎず、排泄物判定装置１００は、任意の処理により代表値を算出してもよい。
　例えば、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ２２に示すように、性状「Ｔｙｐｅ２」かつ量「小」である大便と、性状「Ｔｙｐｅ６」かつ量「大」である大便について、代表値をＴｙｐｅ５であると表示してもよい。なお、複数の便の量の総量１００とした場合、Ｔｙｐｅ２の便の量が２５であり、Ｔｙｐｅ６の便の量が７５である場合を示す。例えば、排泄物判定システム１は、コンテンツＣＴ２２に示すように、性状がＴｙｐｅ２である大便に対応する図形ＰＴ６１、及び性状がＴｙｐｅ６である大便に対応する図形ＰＴ６２を合わせて、図形ＰＴ６６として表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、図形ＰＴ６１及び図形ＰＴ６２に代えて、性状がＴｙｐｅ５である大便に対応する図形ＰＴ６６を表示してもよい。この場合、排泄物判定システム１は、図形ＰＴ６６に対応する大便の量が「Large（大）」であると表示してもよい。
　例えば、排泄物判定装置１００は、１回当たりの排便行為における複数の便の性状の代表値を算出してもよい。図１２のコンテンツＣＴ２２では、排泄物判定装置１００は、便性状がＴｙｐｅ２とＴｙｐｅ６である２つの大便について、便サイズの比率に基づいて、代表値をＴｙｐｅ５（＝２＊０．２５＋６＊０．７５）であると算出する。そして、排泄物判定装置１００は、性状がＴｙｐｅ５である便に対応する図形ＰＴ６６を含むコンテンツ（以下「コンテンツＣＴ６」とする）を生成する。
　そして、排泄物判定装置１００は、図形ＰＴ６６を含むコンテンツＣＴ６を表示装置１０に出力する。例えば、排泄物判定装置１００は、コンテンツＣＴ６を表示装置１０に送信する。そして、表示装置１０は、受信したコンテンツＣＴ６を表示する。これにより、表示装置１０は、１回当たりの排便行為における複数の便の性状の代表値に対応する表示態様のコンテンツを表示する。
　なお、上述した処理は一例に過ぎず、排泄物判定システム１は、便サイズの比率を考慮しない場合、コンテンツＣＴ２２に示すように、図形ＰＴ６１及び図形ＰＴ６２を合わせて、性状がＴｙｐｅ４である大便に対応する図形ＰＴ６５として表示してもよい。
＜９．デバイス＞
　上述した例では、対象者の健康管理を行う管理者が利用する表示装置１０をデバイスの一例として説明したが、デバイスは、所望の表示が可能であれば表示装置１０に限らずどのようなデバイス（装置）であってもよい。例えば、図２の例のように、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けて表示する表示機能を有すればどのような装置であってもよく、例えば、デバイスは、トイレ空間ＰＳ１に設置されたトイレ操作装置であってもよい。また、デバイスは、対象者（ユーザ）自身が利用するスマートフォンやタブレット端末等のユーザ端末等であってもよい。
　例えば、排泄物判定装置１００は、トイレ操作装置及びユーザ端末と、所定のネットワークＮ（図３参照）と有線または無線で接続され、情報の送受信が可能である。排泄物判定装置１００は、複数の大便の性状及び複数の大便の性状に対応する便量を関連付けた情報をトイレ操作装置及びユーザ端末に送信する。
＜１０．認証＞
　上記したように、排泄物判定システム１は、排泄を行った対象者（ユーザ）を特定するために個人認証を行ってもよい。
　例えば、図１の例では、トイレ空間ＰＳ１に設置され、ユーザによるトイレに関する種々の操作を受け付ける装置（「トイレ操作装置」ともいう）を用いて個人認証を行う。この場合、排泄物判定システム１は、トイレ空間ＰＳ１に設置されたトイレ操作装置を用いて個人認証を行う。例えば、トイレ操作装置は、温水洗浄便座のお尻洗浄の強度や位置を変更するためのリモコンであってもよい。例えば、ユーザＵ１がトイレ操作装置を操作し、トイレ空間ＰＳ１を利用した人がユーザＵ１であることを示す情報を排泄物判定装置１００がトイレ操作装置から受信する。
　この場合、トイレ空間ＰＳ１に設置されたトイレ操作装置が認証手段として機能する。例えば、トイレ操作装置は、ユーザを指定可能であり、トイレ操作装置を操作し、ユーザを指定することにより、ユーザは個人認証を行う認証装置として機能する。図１の例では、ユーザＵ１は、トイレ操作装置を操作し、ユーザＵ１を指定することにより、ユーザは個人認証を行う。
　トイレ操作装置が表示画面を有するタブレット端末等の端末装置である場合、トイレ操作装置に表示されたユーザ群から、ユーザを指定することにより、ユーザは個人認証を行う。
　また、ユーザがユーザ端末をトイレ空間に持ち込む場合、ユーザ端末とトイレ操作装置とが通信することにより、トイレ操作装置がユーザ端末を利用するユーザを、トイレ空間を利用するユーザとして特定してもよい。
　例えば、ユーザ端末は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ‐Ｆｉ（Wireless　Fidelity）（登録商標）等の所定の無線通信機能により、トイレ操作装置と通信可能に接続されてもよい。図１の例では、ユーザＵ１のユーザ端末がトイレ操作装置との間で、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等によりペアリングを行うことにより、ユーザＵ１がトイレ空間ＰＳ１を利用するユーザであると特定してもよい。
　また、トイレ空間ＰＳ１に設置された各種のセンサの検知結果により個人認証を行ってもよい。この場合、排泄物判定装置１００は、センサ装置５０の各種センサの検知結果を基にユーザの特定を行う認証部を有する認証装置である。排泄物判定装置１００の認証部が認証手段として機能する。例えば、排泄物判定装置１００は、センサ装置５０等のセンサの検知結果を基にユーザの特定を行う。なお、排泄物判定装置１００は、ユーザの個人認証（特定）が可能であれば、どのようなセンサの検知結果を用いてもよい。
　排泄物判定装置１００は、センサ装置５０等のセンサ装置と通信し、センサ装置が検知した情報をセンサ装置から受信し、その情報を基にユーザの特定を行う。例えば、排泄物判定装置１００は、トイレ空間ＰＳ１の入り口を撮影する画像センサを有するセンサ装置のセンサ情報（画像等）を用いて、ユーザの特定を行ってもよい。この場合、排泄物判定装置１００は、画像センサにより検知された画像と、記憶部１２０に記憶された各ユーザの画像とを比較することにより、トイレ空間ＰＳ１を利用するユーザの特定を行ってもよい。
　なお、上記は一例であり、トイレ空間の使用者（対象者）の特定（個人認証）が可能であれば、どのような処理により、個人認証が行われてもよい。
＜１１．トイレ空間＞
　なお、センサ装置５０が設置されるトイレ空間は、図１に示すような高齢者施設等の施設に設けられるトイレのトイレ空間ＰＳ１に限らず、家庭（住宅）等に設けられるトイレのトイレ空間であってもよい。その場合、利用者個人が薬局などで市販の薬剤を使用した症状改善の状態を自身で正確に知ることができる。上述のように、トイレ空間の使用者（対象者）の特定（個人認証）が可能である場合、センサ装置５０が設置されるトイレ空間は、どのような場所に設けられるトイレ空間であってもよい。例えば、センサ装置５０が設置されるトイレ空間は、デパート（百貨店）のような店舗、遊園地、競技場、オフィスビル、公園、駐車場等のトイレ空間であってもよい。
　なお、上述してきた各実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
　さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
１　排泄物判定システム
１００　排泄物判定装置
１１０　通信部
１２０　記憶部
１２１　モデル情報記憶部
１２２　画像情報記憶部
１２３　判定結果情報記憶部
１３０　制御部
１３１　取得部
１３２　判定部
１３３　生成部
１３４　送信部（出力部）
　１０　表示装置（デバイス）
　１１　通信部
　１２　入力部
　１３　表示部
　１４　記憶部
　１５　制御部
　１５１　取得部
　１５２　表示制御部
　１５３　受付部
　１５４　送信部
　１６　音声出力部
　ＰＳ１　トイレ空間

Claims (6)

  1. 　１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する取得部と、
    　前記画像情報に含まれる複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定部と、
    　前記判定部により判定された前記複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する出力部と、
    　を有することを特徴とする排泄物判定システム。
  2. 　前記出力部は、
    　性状の判定対象となった大便のうち、同じ性状の大便が複数存在する場合は、前記同じ性状の大便の便量の合計値を出力する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の排泄物判定システム。
  3. 　前記出力部は、
    　前記１回当たりの排便行為における前記複数の大便の性状に基づいて、大便の性状の代表値を出力する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の排泄物判定システム。
  4. 　前記出力部は、
    　前記１回当たりの排便行為における便量の総量に対する各大便の性状に対応する便量の比率に基づいて、大便の性状の代表値を出力する
    　ことを特徴とする請求項３に記載の排泄物判定システム。
  5. 　１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する取得工程と、
    　前記画像情報に含まれる複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定工程と、
    　前記判定工程により判定された前記複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する出力工程と、
    　を含むことを特徴とする排泄物判定方法。
  6. 　１回当たりの排便行為により排泄された排泄物が撮像された画像の画像情報を取得する取得部と、
    　前記画像情報に含まれる複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を判定する判定部と、
    　前記判定部により判定された前記複数の大便の性状及び前記複数の大便の性状に対応する便量を関連付けてデバイスに表示可能に出力する出力部と、
    　を有することを特徴とする排泄物判定装置。
PCT/JP2022/013926 2022-02-28 2022-03-24 排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置 WO2023162278A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2024502789A JPWO2023162278A1 (ja) 2022-02-28 2022-03-24

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/681,933 2022-02-28
US17/681,933 US11967415B2 (en) 2022-02-28 2022-02-28 Excrement judgement system, excrement judgement method, and excrement judgement device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023162278A1 true WO2023162278A1 (ja) 2023-08-31

Family

ID=87761192

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/013926 WO2023162278A1 (ja) 2022-02-28 2022-03-24 排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11967415B2 (ja)
JP (1) JPWO2023162278A1 (ja)
WO (1) WO2023162278A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021051449A (ja) * 2019-09-24 2021-04-01 株式会社Ｌｉｘｉｌ 判定システム、及び集約サーバ
WO2021060174A1 (ja) * 2019-09-24 2021-04-01 株式会社Ｌｉｘｉｌ 判定装置
WO2021261096A1 (ja) * 2020-06-26 2021-12-30 パナソニック株式会社 出力装置、方法、プログラム、及び表示装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6742663B2 (ja) 2016-02-04 2020-08-19 株式会社Ｌｉｘｉｌ 便器装置
JP7193183B2 (ja) * 2019-08-08 2022-12-20 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
US20220178126A1 (en) * 2019-08-30 2022-06-09 Toto Ltd. Defecation recording system, defecation recording method and defecation recording program
WO2021192476A1 (ja) * 2020-03-24 2021-09-30 パナソニック株式会社 排出物判定方法、排出物判定装置及び排出物判定プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021051449A (ja) * 2019-09-24 2021-04-01 株式会社Ｌｉｘｉｌ 判定システム、及び集約サーバ
WO2021060174A1 (ja) * 2019-09-24 2021-04-01 株式会社Ｌｉｘｉｌ 判定装置
WO2021261096A1 (ja) * 2020-06-26 2021-12-30 パナソニック株式会社 出力装置、方法、プログラム、及び表示装置

Also Published As

Publication number Publication date
US11967415B2 (en) 2024-04-23
JPWO2023162278A1 (ja) 2023-08-31
US20230274815A1 (en) 2023-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105260588B (zh) 一种健康守护机器人系统及其数据处理方法
JP6647583B1 (ja) 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法
CN104335211B (zh) 用于数据收集和传输的具有多个健康监测设备、交互式语音识别和移动接口的健康监测系统
JP6285086B1 (ja) 食事アドバイス提供システムおよび分析装置
CN107405081A (zh) 获得用于诊断的音频数据库的可穿戴设备
CN109523067A (zh) 基于预测模型的费用预测方法、装置、服务器及存储介质
CN105981070A (zh) 生理数据的呈现
JP2012123803A (ja) 健康管理のための健康管理装置、方法、及びグラフィックユーザインターフェース
JP7021634B2 (ja) 被監視者監視システムの中央処理装置および中央処理方法ならびに被監視者監視システム
WO2018008155A1 (ja) 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム
Ahmed An intelligent healthcare service to monitor vital signs in daily life–a case study on health-iot
Yefimova et al. Using sensor technology to monitor disruptive behavior of persons with dementia
WO2023162278A1 (ja) 排泄物判定システム、排泄物判定方法及び排泄物判定装置
JP6689735B2 (ja) 介護支援システム、制御方法及びプログラム
WO2021140731A1 (ja) 情報伝達装置および情報伝達方法
CN109671508B (zh) 一种基于数据挖掘算法的临床护理管理系统及方法
WO2019206043A1 (zh) 信息处理方法及系统
TWI627940B (zh) Physiological parameter monitoring system
JP2009524466A (ja) ヘルスケアデータをモニタする装置及び方法
JP2017228003A (ja) 症候診断支援サービス提供システム及び症候診断支援サービス提供方法
JP2011180817A (ja) ネットワークを介した生活習慣病予防及び治療のための健康管理システム
JP2021174189A (ja) サービスのメニューの作成を支援する方法、サービスの利用者の評価を支援する方法、当該方法をコンピューターに実行させるプログラム、および、情報提供装置
JP2021060221A (ja) 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム
WO2021152710A1 (ja) 情報伝達装置および情報伝達方法
JP7363779B2 (ja) 制御プログラム、報告書出力方法、および報告書出力装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22928800

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2024502789

Country of ref document: JP