(57)【要約】      （修正有）【課題】就寝時における被験者の身体各部の動きを識別する体動検出装置に関し、むずむず脚症候群、睡眠時無呼吸症候群等の不眠症患者の就寝時の体動を検出し、症状の種類・度合いを調べるための新規な体動検出の手法を提供する。【解決手段】就寝時における被験者の身体各部の動きを識別する体動検出装置３００において、被験者１００の寝具２００に配置され、所定形状の領域で受ける荷重または振動に対応した信号を検出する列センサが複数個配列されたセンサ列を、互いに交差し合う位置に複数個配置したセンサ手段４１０を有する圧力信号検出手段４００と、この圧力信号検出手段の検出値に基づいて、交差し合う交点に関する圧力関連データを算出処理する圧力情報検出手段５００とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
就寝時における被験者の身体各部の動きを識別する体動検出装置において、
前記被験者の寝具に配置され、所定形状の領域で受ける荷重または振動に対応した信号を検出する列センサが複数個配列されたセンサ列を、互いに交差し合う位置に複数個配置したセンサ手段を有する圧力信号検出手段と、
この圧力信号検出手段の検出値に基づいて、前記交差し合う交点に関する圧力関連データを算出処理する圧力情報検出手段と、
を備えることを特徴とする体動検出装置。
【請求項２】
前記圧力関連データ及び前記被験者の動作要素モデルデータに基づいて、前記被験者の身体各部の動きを示す動作識別データを出力する動作検出手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の体動検出装置。
【請求項３】
前記圧力信号検出手段で検出される前記被験者の心拍または及び呼吸数データ並びに前記動作識別データに基づいて、前記被験者の睡眠段階または睡眠深度を検出する睡眠段階検出手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の体動検出装置。
【請求項４】
前記圧力関連データ、前記動作識別データ、前記睡眠段階情報の少なくとも何れかを入力し、前記被験者の所定期間の状態変化を時系列的に表示する動画手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項５】
前記センサ手段は、層毎に異なる方向に複数個の列センサが平行に配列されたセンサ列の層を、複数層に重ね合わせた構造を備えることを特徴とする請求項１に記載の体動検出装置。
【請求項６】
前記複数のセンサ列の層は、層毎のセンサ列方向が互いに直交又は斜交するように重ね合わせた構造を備えることを特徴とする請求項５に記載の体動検出装置。
【請求項７】
前記センサ手段は、センサ列方向が異なる１層以上のセンサ列を、平面状シートの片面または両面に貼り付けた構造を備えることを特徴とする請求項５または６に記載の体動検出装置。
【請求項８】
前記センサ手段は、前記寝具上に複数個に分割して配置されることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項９】
前記センサ手段は、列センサとして、シート状またはケーブル状の圧力センサまたは振動センサを、列状に平行配置したことを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１０】
前記センサ手段は、列センサとして、複数個の圧力センサまたは振動センサを配置し、それらセンサの検出値に基づき、所定形状の領域で受ける荷重または振動に対応した信号を検出することを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１１】
前記圧力情報検出手段は、複数方向に重ね合わされて配列されたセンサ列個々の列センサの検出値に基づき、交差している全ての列センサに同一の共通成分がある場合にその交点に信号発生ありと判断し、交差している全ての列センサに同一の共通成分がない場合にその交点に信号発生なしと判断し、前記同一の共通成分をその交点上で発生した信号として検出することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１２】
前記圧力情報検出手段は、所定周波数帯域を有する複数個のフィルタ手段を備え、周波数帯域ごとの信号分布における交点での信号を求め、これらを合成して全体の信号分布における各交点での信号とすることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１３】
前記圧力情報検出手段は、全てのＤｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の夫々の中で極大値を示す列センサとの交点のうちで、その交点で交差している全ての方向の列センサが同一の共通成分を有する交点を、信号分布の山の頂上位置と決定することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１４】
前記圧力情報検出手段は、全てのＤｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の夫々の中で極大値を示す列センサとの交点のうちで、その交点の近傍に直近の信号分布の頂上がある交点のみを、新しい信号分布の山の頂上位置と決定することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１５】
前記圧力情報検出手段は、前記頂上及びその裾野の高さで示される山の成分データを、決定し易い山からその成分データを決定し、その決定した山に関連する信号を全体の信号から差し引くことを繰り返し、全ての山の成分データを求めることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１６】
前記圧力情報検出手段は、抽出したい信号分布の特定領域内の成分データをそのまま残し、それ以外の成分データをゼロにした信号分布を生成し、それに対応した各方向センサ列の列センサのデータを求めることにより、信号分布の特定領域内の成分データだけに対応した列センサのデータを抽出することを特徴とする請求項１乃至１５のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１７】
前記圧力情報検出手段は、信号分布において、直近の体幹部位置、体位情報を基にして最新の頂上位置を決定することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１８】
前記圧力情報検出手段は、信号分布において、その頂上が扁平の場合に、直近の動作情報を基にして１個以上の頂上の位置を決定することを特徴とする請求項１乃至１７のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項１９】
前記動作検出手段は、身体位置または体幹部傾きを識別するための体幹部モデルデータ、体位を識別するための体位モデルデータ、体位移行状態を識別するための体位移行状態モデルデータ、または、動作要素を識別するための動作要素モデルデータを保持する、動作モデル記憶手段を備えることを特徴とする請求項２乃至１８のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２０】
前記動作検出手段は、動作要素識別の結果、動作要素近似モデルデータとして決定された補正済み動作要素モデルデータを記憶・蓄積する動作履歴データベースを生成することを特徴とする請求項２乃至１９のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２１】
前記動作検出手段は、前記被験者固有の特徴に合わせて前記体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータを補正する、動作識別手段を備えることを特徴とする請求項１９または２０に記載の体動検出装置。
【請求項２２】
前記動作識別手段は、前記被験者の身体位置または体幹部の前記寝具の長手方向に対する傾きに対応して、前記圧力情報検出手段からの抽出データをモデル座標系へ変換した後に、前記体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータと比較することを特徴とする請求項２乃至２１のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２３】
前記動作識別手段は、前記被験者の動作要素の抽出データと、それに対応する動作要素モデルデータとの差分を求め、差分が発生したら前記動作要素モデルデータを補正することを特徴とする請求項２乃至２２のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２４】
前記動作識別手段は、前記圧力情報検出手段の圧力関連データと前記動作モデル記憶手段に格納されているモデルデータとを比較して、前記被験者の身体位置、体幹部の傾き、体位、体位移行状態または動作要素を識別することを特徴とする請求項２乃至２３のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２５】
前記動作識別手段は、動作識別のための抽出データ、モデルデータとして、所定形状領域総和データまたはその移動平均データを用いて比較することを特徴とする請求項２乃至２４のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２６】
前記動作識別手段は、動作識別されたデータを基に、前記被験者の身体各部の３次元位置情報を算出することを特徴とする請求項２乃至２５のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２７】
前記動画手段は、前記圧力情報検出手段の圧力関連データ、前記動作検出手段の動作識別データ、前記睡眠段階検出手段の情報の少なくとも何れかを入力し、前記被験者の就寝状態での身体各部の３次元動画を表現することを特徴とする請求項４乃至２６のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２８】
前記動画手段は、前記被験者の身体下部の寝具と接触する部位または擦れる部位、または、接触圧力の大きさまたは擦れる度合いを、色またはその濃淡を変えることによって、就寝状態での身体各部の動きを表現することを特徴とする請求項４乃至２７のいずれかに記載の体動検出装置。
【請求項２９】
前記動画手段は、被験者の就寝時の睡眠段階または睡眠深度に応じて、動画表現のオン／オフを制御すること、または動画の人体の皮膚の色を変えて、身体各部の動きを表現することを特徴とする請求項４乃至２８のいずれかに記載の体動検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、就寝時における被験者の身体各部の動きを識別する体動検出装置に関し、むずむず脚症候群、睡眠時無呼吸症候群等の不眠症患者の就寝時の体動を検出し、症状の種類・度合いを調べるための新規な体動検出の手法を提供するものである。
【背景技術】
【０００２】
床擦れ発生の可能性を調べるための検査装置の一つとして体圧分布測定装置があるが、これは身体各部の接触圧を計測するためのものである。床擦れ発生メカニズムの解明のためには、静的な接触圧だけではなく、動的な擦れも併せて調べることが必要である。本発明は、今後の床擦れ発生メカニズムの解明に大いに役立つと考えられる。
【０００３】
就寝時における被験者の寝姿及び体位の検出及び表示装置としては、特許文献１に技術開示がある。この表示装置の特徴は、就寝者下に配置した感圧素子群によって寝姿及び生体情報（例えば呼吸情報、体動情報、体位）を表示する。呼吸情報は縦軸方向に呼吸の大きさを示す。体動情報は、体動の大きさ別に色分けして体動期間を表示するものであり、左の体動区間と中央の体動区間においては微動→寝返りという体動が生じたことが分かり、右の体動区間においては寝返りが生じたことが分かる。体動終了時点の体位と寝姿も表示する。左の体動区間及び右の体動区間が終了した時点では共に仰伏臥位、中央の体動区間が終了した時点では側臥位であることが文字として表示されるため、一見して体位が理解できる。寝姿は各感圧素子にかかる圧力を色分け表示する。これによって、直感的に寝姿を視認できる。
【０００４】
この表示装置の構成上の特徴は、就寝者下に、前記就寝者が就寝している状態において当該就寝者の身長方向と略直交する方向である行方向及び略平行な方向である列方向にそれぞれ所定間隔で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサと、前記就寝者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、前記センサから出力された荷重又は振動対応信号に基づき前記就寝者の寝姿を直感的に視認可能なように時系列で表示すると共に、前記生体情報検出手段によって検出した生体情報を前記寝姿と同じ時系列で表示する表示制御手段と、を備える点にある。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１４４０４２号公報
【特許文献２】特開２００７−３１５９６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示されている従来技術では、次のような問題がある。
（１）一点だけの圧力を検出するセンサを使用するので、身体各部の圧力を検出するためには、数百個という多くのセンサを必要とする。センサの数に比例して、センサ出力信号をＡ／Ｄ変換するために、多くのアナログマルチプレクサ、Ａ／Ｄ変換器を必要とする。
（２）センサの数に比例して、センサからの信号線の本数、半田付け箇所が多くなる。被験者の身体下の信号線数及び半田付け箇所が多いと、被験者にとっての寝心地が悪くなる。また、被験者の身体下の半田付け箇所が多いと、被験者の身体の動きに伴って、半田付け箇所に機械的ストレスが加わり、断線し易い。
（３）各位置での情報収集が必要なため、センサからの圧力情報取込みに時間を要する。
（４）センサの数に比例して、センサ出力の圧力から圧力変化速度、圧力変化加速度を求める演算、また、動作識別における相関係数を求める演算等における演算回数が多くなり、それに伴い、処理時間が長くなる。また、大きな記憶容量を必要とする。
【０００７】
本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、以下の各項の実現を目的としている。
（１）被験者の身体にセンサを取り付けずに、無拘束で検出する。
（２）センサ部分を薄くて柔軟性のある素材を採用することにより、寝心地を良くする。
（３）センサ部分のメンテナンスをフリーにする。
（４）ハードウェアの部品点数を極力減らす。
（５）できるだけ少ない数のセンサで、身体各部の動きを検出できるようにする。
（６）体動情報を高速で取り込めるようにする。
（７）記憶しなければならない体動情報を極力少なくする。
（８）動作識別での相関を求めるための演算を簡素化し、演算処理時間を短縮する。
（９）睡眠段階の検出精度を高める。
（10）被験者の就寝時の体動を分かりやすく表現する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような課題を達成するために、本発明は次の通りの構成になっている。
（１）就寝時における被験者の身体各部の動きを識別する体動検出装置において、
前記被験者の寝具に配置され、所定形状の領域で受ける荷重または振動に対応した信号を検出する列センサが複数個配列されたセンサ列を、互いに交差し合う位置に複数個配置したセンサ手段を有する圧力信号検出手段と、
この圧力信号検出手段の検出値に基づいて、前記交差し合う交点に関する圧力関連データを算出処理する圧力情報検出手段と、
を備えることを特徴とする体動検出装置。
【０００９】
（２）前記圧力関連データ及び前記被験者の動作要素モデルデータに基づいて、前記被験者の身体各部の動きを示す動作識別データを出力する動作検出手段を備えることを特徴とする（１）に記載の体動検出装置。
【００１０】
（３）前記圧力信号検出手段で検出される前記被験者の心拍または呼吸数データ並びに前記動作識別データに基づいて、前記被験者の睡眠段階または睡眠深度を検出する睡眠段階検出手段を備えることを特徴とする（１）または（２）に記載の体動検出装置。
【００１１】
（４）前記圧力関連データ、前記動作識別データ、前記睡眠段階情報の少なくとも何れかを入力し、前記被験者の所定期間の状態変化を時系列的に表示する動画手段を備えることを特徴とする（１）乃至（３）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００１２】
（５）前記センサ手段は、層毎に異なる方向に複数個の列センサが平行に配列されたセンサ列の層を、複数層に重ね合わせた構造を備えることを特徴とする（１）に記載の体動検出装置。
【００１３】
（６）前記複数のセンサ列の層は、層毎のセンサ列方向が互いに直交又は斜交するように重ね合わせた構造を備えることを特徴とする（５）に記載の体動検出装置。
【００１４】
（７）前記センサ手段は、センサ列方向が異なる１層以上のセンサ列を、平面状シートの片面または両面に貼り付けた構造を備えることを特徴とする（５）または（６）に記載の体動検出装置。
【００１５】
（８）前記センサ手段は、前記寝具上に複数個に分割して配置されることを特徴とする（１）乃至（７）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００１６】
（９）前記センサ手段は、列センサとして、シート状またはケーブル状の圧力センサまたは振動センサを、列状に平行配置したことを特徴とする（１）乃至（８）のいずれかに記載の体動検出装置。
（１０）前記センサ手段は、列センサとして、複数個の圧力センサまたは振動センサを配置し、それらセンサの検出値に基づき、所定形状の領域で受ける荷重または振動に対応した信号を検出することを特徴とする（１）乃至（９）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００１７】
（１１）前記圧力情報検出手段は、複数方向に重ね合わされて配列されたセンサ列個々の列センサの検出値に基づき、交差している全ての列センサに同一の共通成分がある場合にその交点に信号発生ありと判断し、交差している全ての列センサに同一の共通成分がない場合にその交点に信号発生なしと判断し、前記同一の共通成分をその交点上で発生した信号として検出することを特徴とする（１）乃至（１０）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００１８】
（１２）前記圧力情報検出手段は、所定周波数帯域を有する複数個のフィルタ手段を備え、周波数帯域ごとの信号分布における交点での信号を求め、これらを合成して全体の信号分布における各交点での信号とすることを特徴とする（１）乃至（１１）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００１９】
（１３）前記圧力情報検出手段は、全てのＤｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の夫々の中で極大値を示す列センサとの交点のうちで、その交点で交差している全ての方向の列センサが同一の共通成分を有する交点を、信号分布の山の頂上位置と決定することを特徴とする（１）乃至（１２）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２０】
（１４）前記圧力情報検出手段は、全てのＤｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の夫々の中で極大値を示す列センサとの交点のうちで、その交点の近傍に直近の信号分布の頂上がある交点のみを、新しい信号分布の山の頂上位置と決定することを特徴とする（１）乃至（１３）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２１】
（１５）前記圧力情報検出手段は、前記頂上及びその裾野の高さで示される山の成分データを、決定し易い山からその成分データを決定し、その決定した山に関連する信号を全体の信号から差し引くことを繰り返し、全ての山の成分データを求めることを特徴とする（１）乃至（１４）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２２】
（１６）前記圧力情報検出手段は、抽出したい信号分布の特定領域内の成分データをそのまま残し、それ以外の成分データをゼロにした信号分布を生成し、それに対応した各方向センサ列の列センサのデータを求めることにより、信号分布の特定領域内の成分データだけに対応した列センサのデータを抽出することを特徴とする（１）乃至（１５）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２３】
（１７）前記圧力情報検出手段は、信号分布において、直近の体幹部位置、体位情報を基にして最新の頂上位置を決定することを特徴とする（１）乃至（１６）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２４】
（１８）前記圧力情報検出手段は、信号分布において、その頂上が扁平の場合に、直近の動作情報を基にして１個以上の頂上の位置を決定することを特徴とする（１）乃至（１７）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２５】
（１９）前記動作検出手段は、身体位置または体幹部傾きを識別するための体幹部モデルデータ、体位を識別するための体位モデルデータ、体位移行状態を識別するための体位移行状態モデルデータ、または、動作要素を識別するための動作要素モデルデータを保持する、動作モデル記憶手段を備えることを特徴とする（２）乃至（１８）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２６】
（２０）前記動作検出手段は、動作要素識別の結果、動作要素近似モデルデータとして決定された補正済み動作要素モデルデータを記憶・蓄積する動作履歴データベースを生成することを特徴とする（２）乃至（１９）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２７】
（２１）前記動作検出手段は、前記被験者固有の特徴に合わせて前記体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータを補正する、動作識別手段を備えることを特徴とする（１９）または（２０）に記載の体動検出装置。
【００２８】
（２２）前記動作識別手段は、前記被験者の身体位置または体幹部の前記寝具の長手方向に対する傾きに対応して、前記圧力情報検出手段からの抽出データをモデル座標系へ変換した後に、前記体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータと比較することを特徴とする（２）乃至（２１）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００２９】
（２３）前記動作識別手段は、前記被験者の動作要素の抽出データと、それに対応する動作要素モデルデータとの差分を求め、差分が発生したら前記動作要素モデルデータを補正することを特徴とする（２）乃至（２２）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００３０】
（２４）前記動作識別手段は、前記圧力情報検出手段の圧力関連データと前記動作モデル記憶手段に格納されているモデルデータとを比較して、前記被験者の身体位置、体幹部の傾き、体位、体位移行状態または動作要素を識別することを特徴とする（２）乃至（２３）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００３１】
（２５）前記動作識別手段は、動作識別のための抽出データ、モデルデータとして、所定形状領域総和データまたはその移動平均データを用いて比較することを特徴とする（２）乃至（２４）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００３２】
（２６）前記動作識別手段は、動作識別されたデータを基に、前記被験者の身体各部の３次元位置情報を算出することを特徴とする（２）乃至（２５）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００３３】
（２７）前記動画手段は、前記圧力情報検出手段の圧力関連データ、前記動作検出手段の動作識別データ、前記睡眠段階検出手段の情報の少なくとも何れかを入力し、前記被験者の就寝状態での身体各部の３次元動画を表現することを特徴とする（４）乃至（２６）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００３４】
（２８）前記動画手段は、前記被験者の身体下部の寝具と接触する部位または擦れる部位、または、接触圧力の大きさまたは擦れる度合いを、色またはその濃淡を変えることによって、就寝状態での身体各部の動きを表現することを特徴とする（４）乃至（２７）のいずれかに記載の体動検出装置。
【００３５】
（２９）前記動画手段は、被験者の就寝時の睡眠段階または睡眠深度に応じて、動画表現のオン／オフを制御すること、または動画の人体の皮膚の色を変えて、身体各部の動きを表現することを特徴とする（４）乃至（２８）のいずれかに記載の体動検出装置。
【発明の効果】
【００３６】
本発明の構成によれば、次のような効果を期待することができる。
（１）被験者の身体にセンサを取り付けずに、無拘束で検出できる。被験者にとっては、無意識のうちに検出されることになる。被験者の身体に加速度センサを多数取り付けて体動を検出する方法もあるが、その場合には、検査のたびに一一加速度センサを取り付けねばならないという煩わしさがあるし、身体に余計なものが取り付けられて気になり、通常の状態と同じように寝付けないという問題が起きやすい。
【００３７】
（２）シート状センサとして高分子厚膜フィルムＦＳＲ（Force Sensing Resistor）、感圧導電ゴム、ピエゾフィルム（ＰＶＤＦ素子）を使用した場合、センサ部分が薄くて柔軟性があるので、寝心地が良い。
（３）シート状またはケーブル状のセンサを使用した場合、センサ部分のメンテナンスは、ほとんど必要ない。
【００３８】
（４）１個のセンサで略長方形状領域の信号を検出する場合、次のような効果がある。
（ａ）センサの数を減らすことが可能である。
（ｂ）単にセンサ数、セレクタ数を減らせるだけではなく、信号線数（配線数）及び（センサと信号線とを接続する）半田付け箇所を極端に減らすことが可能である。
（ｃ）被験者の身体下の信号線数及び半田付け箇所が多いと、被験者にとっての寝心地が悪くなるが、被験者の身体の下に信号線及び半田付け箇所が無いので、被験者の寝心地に影響を与えない。
（ｄ）被験者の身体下の半田付け箇所が多いと、被験者の身体の動きに伴って、半田付け箇所に機械的ストレスが加わり、断線し易いが、被験者の身体の下に半田付け箇所が無いので断線しない。
（ｅ）部品点数が少ないので故障率が低い。
【００３９】
（５）略長方形状領域の各位置での情報を取り込むのではなく、略長方形状領域の複数の位置での情報の総和を体動情報の単位として取り込むので、取込みデータ数が少なくてすみ、体動情報の高速取込みに適している。それにより体動情報を取り込むサイクルタイムを短縮できると同時に、取込みデータのために必要とするメモリ容量を減らすことができる。
【００４０】
その効果を、具体例を用いて説明する。
Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。すなわち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。
Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。
仮に、Ｘ方向センサ列は３２列、同様にＹ方向センサ列も３２列とすると、
成分データの場合：３２×３２＝１，０２４データ
列データの場合：３２＋３２＝６４データ
を、１回のサンプリングで取り込まなければならない。
したがって、列データの場合には、成分データの場合と比較して、サンプリング時間が１／１６になるので、１６倍の高速取込みが可能である。
また、列データの場合には、成分データの場合と比較して、必要とするメモリ容量を１／１６に減らすことができる。
【００４１】
（６）動作モデル記憶手段での記憶は、成分データではなく列データの記憶である。そのため、記憶しなければならない体動情報を少なくすることができる。本発明における動作識別手法は、従来手法よりも識別精度を高めるために、身体全体の動きを検出した上で識別する手法を特徴としている。したがって、基本的には、個々の動作モデルが必要とするメモリ容量は、従来の方法よりも多くの容量を必要とする。メモリ容量を減らすために、本発明では、個々の成分データを用いるのではなく、列データを用いている。
【００４２】
その効果を、具体例を用いて説明する。
Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。すなわち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。
Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。
仮に、Ｘ方向センサ列は３２列、同様にＹ方向センサ列も３２列とすると、
成分データの場合：３２×３２＝１，０２４データ
列データの場合：３２＋３２＝６４データ
分のメモリ容量を必要とする。
列データの場合には、成分データの場合と比較して、必要とするメモリ容量を１／１６に減らすことができる。
【００４３】
（７）動作識別手段における動作識別では列データ同士の比較が行われるので、成分データ同士の比較とは違って、比較するデータ数が少ない。そのため、動作識別での相関係数を求めるための演算回数が大幅に少ないので、演算処理時間を大幅に短縮できる。
【００４４】
その効果を、具体例を用いて説明する。
Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。すなわち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。
Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。
仮に、Ｘ方向センサ列は３２列、同様にＹ方向センサ列も３２列とすると、
成分データの場合：３２×３２＝１，０２４データ
列データの場合：３２＋３２＝６４データ
となる。
相関係数を求めるための演算回数は、列データの場合には、成分データの場合と比較して、概略
１／{（１０２４÷６４）＋（１０２４÷６４）＋（１０２４÷６４）}
＝１／４８
の演算回数となる。従って、相関係数を求めるための演算時間は、概略、１／４８に短縮できる。
【００４５】
現在市販されている体圧分布測定システム（装置）で、本発明を用いれば、下記の効果を発揮することができる。
（ａ）（ニッタ株式会社）体圧分布測定システム  HUGE-MAT：マトリックス数３４×５２
相関係数を求めるための演算時間を、概略、
１／{（１７６８÷８６）＋（１７６８÷８６）＋（１７６８÷８６）}
＝１／６２
に短縮できる。
（ｂ）（タカノ株式会社）体圧分布測定装置  S15エキスパート：マトリックス数３２×６４
相関係数を求めるための演算時間を、概略、
１／{（２０４８÷９６）＋（２０４８÷９６）＋（２０４８÷９６）}
＝１／６４
に短縮できる。
【００４６】
（８）被験者の就寝時の体動を、動画を用いて表現するので分かりやすい。即ち、就寝時にどのような動作が行われたかという結果情報だけではなく、その動作の大きさ、速さ等が動画として表現されるので分かりやすい。また、同時に睡眠状態も可視化されているので、不眠症の診断や床擦れ防止を考える場合等で有力な情報を提供することが可能である。
【００４７】
（９）カメラを用いての一般的なモーションキャプチャ方式と比較すると、
（ａ）カメラの場合には、掛け布団や毛布の下の身体の詳細な動きは検出不可能であるが、本発明装置では検出が可能である。
（ｂ）本発明は、プライバシーに対する侵害度が低い。また、睡眠段階に応じて、（特にプライバシーを守りたい）覚醒段階では体動情報の表示を行わないようにすることも可能なので、さらに侵害度を低くすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
以下、本発明を図面により詳細に説明する。図面による説明に先立って、本願発明で扱う就寝者の動作に関する定義を説明する。
【００４９】
Ａ．動作の分類：
被験者の就寝時の主な動作は、突発的に発生する突発的動作と、生理現象として発生する生理的繰返し動作との２つに大きく分類される。生理的繰返し動作は、心拍、呼吸、いびきの３つである。突発的動作は、その動作を構成している動作要素または動作の組み合わせの違いにより、
（１）単一動作要素で構成される動作
（２）連続する複数の動作要素で構成される動作
（３）連続する複数の動作要素または動作で構成される連続動作
の３つに分類される。
【００５０】
Ａ．１．突発的動作：
（１）単一動作要素で構成される動作
１．足または足の指をピクピクさせる
２．頭を動かす
３．肩を動かす
４．腰を動かす
５．上肢を動かす（移動する・縮める・伸ばす等）
６．手で身体を掻くまたは擦る
７．下肢を移動する
８．下肢を縮める
９．下肢を伸ばす
10．下肢を擦る
11．一方の足で他方の足または脚を擦る
12．仰臥→側臥への体位変換（縮めた下肢に力を入れて体を傾斜させる）
13．伏臥→側臥への体位変換（腕を伸ばして体を傾斜させる）
14．上肢で上半身を起こす
15．上肢で支えながら上半身を倒す
16．上半身の震え
17．下半身の震え
18．咳をする
19．寝言を言う
20．大声を出す
21．おならをする
【００５１】
（２）連続する複数の動作要素で構成される動作
１．上肢上げ・落下
２．上肢で寝具（ふとん、ベッド）を叩く
３．下肢上げ・落下
４．下肢で寝具（ふとん、ベッド）を叩く
５．蹴飛ばす
６．寝返り（側臥→仰臥）
７．寝返り（側臥→伏臥）
８．身体を縮める（背を丸める）
９．身体を伸ばす（背を伸ばす）
10．寝具（掛け布団、毛布等）を引き寄せる
11．寝具（掛け布団、毛布）を遠ざける
【００５２】
（３）連続する複数の動作要素または動作で構成される連続動作
１．寝返り（仰臥→伏臥）
２．寝返り（伏臥→仰臥）
【００５３】
Ａ．２．生理的繰り返し動作：
１．心拍
２．呼吸
３．いびき
【００５４】
Ｂ．動作の分解：
本発明においては、まず、動作を識別するために、被験者の動きを時間区分して動作要素に分解する。生理的繰返し動作を除き、かつ、複数の動作が同時並行して発生していない単一動作の場合には、一つの動作は、基本的には、単一の動作要素または複数の連続する動作要素で構成される。なお、生理的繰返し動作は生理現象なので必ず発生するが、生理的繰返し動作成分の影響を除きたい場合には、生理的繰返し動作成分を検出して、その成分を分離したうえで、突発的動作を識別する。
【００５５】
Ｂ．１．突発的動作
（１）単一動作要素で構成される動作
前記種類における（１）単一動作要素で構成される動作の項目１〜２１と同一。
【００５６】
（２）連続する複数の動作要素で構成される動作
１．上肢上げ・落下
（ａ）上肢を上げる
（ｂ）上肢落下
２．上肢で寝具（ふとん、ベッド）を叩く
（ａ）上肢を上げる
（ｂ）上肢で叩く
３．下肢上げ・落下
（ａ）下肢を上げる
（ｂ）下肢落下
４．下肢で寝具（ふとん、ベッド）を叩く
（ａ）下肢を上げる
（ｂ）下肢で叩く
５．蹴飛ばす
（ａ）蹴り上げる
（ｂ）下肢落下
（ｃ）下肢落下リバウンド
６．寝返り（側臥→仰臥）
（ａ）回転（側臥→仰臥）
（ｂ）上肢落下
（ｃ）下肢落下
７．寝返り（側臥→伏臥）
（ａ）回転（側臥→伏臥）
（ｂ）上肢落下
（ｃ）下肢落下
８．身体を縮める（背を丸める）
（ａ）下肢を縮める〔単一動作要素〕
（ｂ）仰臥→側臥への体位変換（縮めた下肢に力を入れて体を傾斜させる）〔単一動作要素〕
（ｃ）上肢を動かす（縮める）〔単一動作要素〕〔単一動作要素〕
（ｄ）下肢を縮める〔単一動作要素〕
９．身体を伸ばす（背を伸ばす）
（ａ）下肢を伸ばす〔単一動作要素〕
（ｂ）上肢を伸ばす〔単一動作要素〕
（ｃ）回転（側臥→仰臥）
（ｄ）上肢落下
（ｅ）下肢落下
１０．寝具（掛け布団、毛布）を引き寄せる
（ａ）上肢を動かす〔単一動作要素〕
（ｂ）上肢で寝具（掛け布団、毛布）をつかむ
（ｃ）下肢を縮める〔単一動作要素〕
（ｄ）上肢で寝具（掛け布団、毛布）を引き寄せる
（ｅ）上肢を動かす〔単一動作要素〕
（ｆ）下肢を伸ばす〔単一動作要素〕
１１．寝具（掛け布団、毛布）を遠ざける
（ａ）上肢を動かす〔単一動作要素〕
（ｂ）上肢で寝具（掛け布団、毛布）を遠ざける
（ｃ）上肢落下
（ｄ）下肢を縮める〔単一動作要素〕
（ｅ）下肢で寝具（掛け布団、毛布）を遠ざける
（ｆ）下肢落下
【００５７】
（３）連続する複数の動作要素または動作で構成される動作
１．寝返り（仰臥→伏臥）
（ａ）下肢を縮める〔単一動作要素〕
（ｂ）仰臥→側臥への体位変換（片方の下肢に力を入れて体を傾かせる）〔単一動作要素〕
（ｃ）寝返り（側臥→伏臥）〔動作〕
（ｃ−１）回転（側臥→伏臥）
（ｃ−２）上肢落下
（ｃ−３）下肢落下
２．寝返り（伏臥→仰臥）
（ａ）上肢を動かす（縮める）〔単一動作要素〕
（ｂ）伏臥→側臥への体位変換（片方の上肢に力を入れて体を傾かせる）〔単一動作要素〕
（ｃ）寝返り（側臥→仰臥）〔動作〕
（ｃ−１）回転（側臥→仰臥）
（ｃ−２）上肢落下
（ｃ−３）下肢落下
【００５８】
Ｂ．２．生理的繰返し動作
生理的繰返し動作の場合には、その動作を構成する動作要素が継続的に繰り返される。例えば、呼吸動作の場合には、”空気を吐き出す”、”空気を吸い込む”という動作要素が、継続的に繰り返される。
【００５９】
発生の都度、それらの継続的に繰返される動作要素情報を出力すると、その動作が続く限り、繰返し出力することになる。それでは、利用する者にとっては、無駄な情報を処理しなければならなくなる。そこで、生理的繰返し動作の場合には、突発的動作の場合とは異なり、生理的繰返し動作の開始時と停止時にのみ動作要素情報を出力するようにする。
【００６０】
１．心拍
（ａ）心拍開始
（ｂ）心拍停止
２．呼吸
（ａ）呼吸開始
（ｂ）呼吸停止
３．いびき
（ａ）いびき開始
（ｂ）いびき停止
【００６１】
Ｃ．動作要素の種類：
動作要素は、突発的動作の動作要素と生理的繰返し動作の動作要素に分類される。さらに、突発的動作の動作要素は、単一で動作構成可能な動作要素と単一で動作構成不可能な動作要素（複数連続して動作構成可能な動作要素）に分類される。単一で動作構成可能な動作要素は、その動作要素単独で、一つの動作を完結することができる。
【００６２】
それに対して、単一で動作構成不可能な動作要素（複数連続して動作構成可能な動作要素）の場合には、その動作要素に付随して、その次に別の動作要素が必ず連続して発生する。生理的繰返し動作の動作要素は、突発的動作の場合とは異なり、生理的繰返し動作（心拍、呼吸、いびき）の開始と停止を知らせることだけに限定する。
【００６３】
Ｃ．１．突発的動作の動作要素
（１）単一で動作構成可能な動作要素
１．脚をピクピクさせる
２．頭を動かす
３．肩を動かす
４．腰を動かす
５．上肢を動かす（移動する・縮める・伸ばす等）
６．手で身体を掻くまたは擦る
７．下肢を移動する
８．下肢を縮める
９．下肢を伸ばす
10．下肢を擦る
11．一方の足で他方の足または脚を擦る
12．仰臥→側臥への体位変換（縮めた下肢に力を入れて体を傾斜させる）
13．伏臥→側臥への体位変換（腕を伸ばして体を傾斜させる）
14．上肢で上半身を起こす
15．上肢で支えながら上半身を倒す
16．上半身の震え
17．下半身の震え
18．咳をする
19．寝言を言う
20．大声を出す
21．おならをする
【００６４】
（２）単一で動作構成不可能な動作要素（複数連続して動作構成可能な動作要素）
１．上肢を上げる
２．上肢落下
３．上肢で叩く
４．下肢を上げる
５．蹴り上げる
６．下肢落下
７．下肢落下リバウンド
４．下肢で叩く
８．回転（側臥→仰臥）
９．回転（側臥→伏臥）
10．上肢で寝具（掛け布団、毛布）をつかむ
11．上肢で寝具（掛け布団、毛布）を引き寄せる
12．上肢で寝具（掛け布団、毛布）を遠ざける
13．下肢で寝具（掛け布団、毛布）を遠ざける
【００６５】
Ｃ．２．生理的繰返し動作の動作要素
１．心拍開始
２．心拍停止
３．呼吸開始
４．呼吸停止
５．いびき開始
６．いびき停止
【００６６】
Ｄ．動作要素と動作との関係：
同じ動作要素でも、それ単独で動作になる場合もあるし、また一つの動作を構成する複数の動作要素のうちの一つである場合もある。例えば、
（ａ）上肢を動かす（移動する・縮める・伸ばす等）
（ｂ）下肢を縮める
（ｄ）仰臥→側臥への体位変換（縮めた下肢に力を入れて体を傾斜させる）
（ｅ）伏臥→側臥への体位変換（腕を伸ばして体を傾斜させる）
その区別は、その動作要素の直前または直後に、その動作要素を構成要素として持つ動作に関連する動作要素が連続しているかどうかによる。
連続している場合には、その動作要素は、一つの動作を構成する複数の動作要素のうちの一つの動作要素である。連続していない場合には、その動作要素単独での動作である。
【００６７】
上記の動作要素は、その動く方向（水平移動、垂直移動）、回転方向等の違いにより、さらに詳細に分類される。
【００６８】
これまでの体圧分布図を求める手法は、ベッド上の数多くの点にそれぞれ圧力センサを設置して、その点に加わる荷重を測定し、それら数多くの点の圧力に関する測定結果を分布図上に表現するという手法であった。しかしながら、数百という圧力センサを用いての従来の装置は、物理的に大掛かりな装置となり、かつ高価なため、一般の病院、家庭等で気軽に使われるものではない。
【００６９】
そこで、本発明では、安価で簡単に使用できる手法を提案する。本発明の手法が従来の手法と違っている点を、行列を例に説明する。従来の手法では、行列の各成分データを用いるのに対し、本発明では、各成分データは未知のため、行単位、列単位の合計値だけを用いる手法を特徴としている。従って、本発明では、センサの数を極端に減らすことが可能である。
【００７０】
しかしながら、行単位、列単位で求められた検出データから、いかにして行列の各成分のデータを求めるかという課題がある。本発明では、就寝時の被験者の体圧分布を求めるという場合に関してではあるが、新たな手法を提案してこの課題を解決している。
【００７１】
更に、本発明では、単に動作の識別だけではなく、動画表示もさせるために、正確な動作再現を目標とする。
【００７２】
以下、図１乃至図２３に基づいて本発明の構成を具体的に説明する。以下、特に説明の無い限り、静的圧力、動的圧力、振動を総称して圧力と表現する。図１は、本発明を適用した体動検出装置全体の一実施形態を示す機能ブロック図である。
【００７３】
被験者１００が就寝する寝具２００を介して検出される体動は、本発明が適用される体動検出装置３００が備える圧力信号検出手段４００に入力される。圧力信号検出手段４００で検出・変換された圧力信号Ｐは、圧力情報検出手段５００に入力され、所定の演算処理が実行されて圧力関連データに変換される。
【００７４】
圧力関連データは、被験者の動作を識別する動作検出手段６００に入力され、所定の演算処理が実行されて動作識別データに変換される。睡眠段階検出手段７００は、圧力信号及び動作識別データを入力し、所定の演算処理を実行して睡眠段階、睡眠深度を出力する。
【００７５】
動画手段８００は、圧力関連データ，動作識別データ，睡眠段階、睡眠深度情報を入力し、就寝状態での被験者の身体各部の３次元動画をディスプレイに表示する。
【００７６】
図２は、圧力信号検出手段４００の構成例を示す機能ブロック図である。圧力信号検出手段４００は、センサ手段４１０、センサ信号変換手段４２０、Ａ／Ｄ変換データ記憶手段４３０よりなる。ただし、圧力情報検出手段５００以降の処理速度が速くて記憶不要の場合には、Ａ／Ｄ変換データ記憶手段４３０はなくてもよい。
【００７７】
センサ手段４１０は、Ｄ１方向列センサ１〜ｋで構成されるＤ１方向センサ列４１１，Ｄ２方向列センサ１〜ｌで構成されるＤ２方向センサ列４１２，…Ｄｎ方向列センサ１〜ｍで構成されるＤｎ方向センサ列４１ｎで構成されている。
【００７８】
センサ信号変換手段４２０は、マルチプレクサ手段４２１、Ａ／Ｄ変換手段４２２で構成される。Ａ／Ｄ変換データ記憶手段４３０は、Ａ／Ｄ変換手段４２２から出力されるＡ／Ｄ変換データを所定時間記憶保持する。ただし、圧力情報検出手段５００以降の処理速度が速くて記憶不要の場合には、このＡ／Ｄ変換データ記憶手段４３０を省く構成でもよい。
【００７９】
センサ手段４１０は、被験者１００の体動に伴って発生する圧力信号を電圧信号に変換する。センサ信号変換手段４２０内のマルチプレクサ手段４２１は、センサ手段の複数の列センサからの信号を１個選択する。Ａ／Ｄ変換手段４２２では、マルチプレクサ手段４２１で選択されたアナログデータをデジタルデータに変換する。
【００８０】
列センサとしては、シート状またはケーブル状の圧力（振動）センサを用いる。採用可能なセンサとしては、
（１）高分子圧膜フィルムＦＳＲ（Force Sensing Resistor）
（２）感圧導電ゴム
（３）ピエゾフィルム（ＰＶＤＦ素子）
（４）ピエゾケーブル
がある。
【００８１】
高分子厚膜フィルムＦＳＲは、静的圧力を検出する。ＦＳＲは高分子厚膜フィルムデバイスであり、加えられた圧力増加に伴って電気抵抗値が減少する性質を持っている。感圧導電ゴムも、加えられた圧力増加に伴って電気抵抗値が減少する性質を持っている。これらを利用することで圧力の計測を行うことができる。
ピエゾフィルムは、圧電効果を有するプラスチックＰＶＤＦ（ポリフッ化ビニリデン）からつくられた、加工性が良く、大面積で薄膜化が容易な圧電素子である。従来の圧電素子と比べ、軽く柔らかで、優れた耐衝撃性、耐高電圧性、耐水性、化学的安定性を備えている。
【００８２】
ピエゾケーブルは、同軸ケーブルとして設計され、芯線と編み線間の絶縁体に高分子圧電素子を使用し、外被はポリエチレンで被覆されている。ケーブルに衝撃が加えられたり、引っ張られたりすると、力の大きさに比例して電圧が発生する。
【００８３】
ピエゾフィルムおよびピエゾケーブルは、動的圧力（振動）を検出できる。静的圧力は検出できない。すなわち、静的に接触していてもセンサ出力には影響を与えない。
【００８４】
図３は、複数のセンサ列の重ね合わせによるセンサ手段の構成例を示す斜視図である。以降、複数個の列センサを一方向に配列したまとまり（グループ）をセンサ列と称する。この例では、３層のセンサ列で構成されるセンサ手段の例を示す。
【００８５】
就寝している被験者の下に置き（敷き）、それぞれの層の外形は同一であるが、層によって異なる方向に複数個の列センサが平行に配列されたセンサ列の層を複数層重ね合わせた構造を持つ。上記における単純な構造としては、互いの層内のセンサ列が直交または斜交するセンサ列の層を重ね合わせた構造がある。
【００８６】
図３（Ａ）に示す第１層は、図２に示すＤ１方向センサ列４１１であり、Ｘ座標軸方向に平行にシート状センサを複数枚並べたセンサ列である。（Ｂ）に示す第２層は、Ｄ２方向センサ列４１２であり、Ｙ座標軸方向に平行にシート状センサを複数枚並べたセンサ列である。
【００８７】
（Ｃ）に示す第３層は、Ｄ３方向センサ列４１３であり、Ｘ座標軸方向及びＹ座標軸方向に対して斜め方向（対角線方向）に平行にシート状センサを複数枚並べたセンサ列である。それぞれの層の外形は同一である。
【００８８】
図３（Ｄ）は、これら３つの層を重ね合わせて構成されたセンサ手段４１０である。この実施形態では、層数が３層の場合の例であるが、層数は２以上の任意の数とすることができる。
【００８９】
図４は、平面状シートに貼り付けたセンサ手段の構成例を示す斜視図である。２層のセンサ列４１１及び４１２を、平面状シートＦに貼り付けたセンサ手段４１０の構成例を示す。構造を分かりやすくするために、図４では、センサ手段４１０を裏返しした状態を図示している。実際の使用時には、各センサ列は平面状シートＦの下側に位置することになる。
【００９０】
このセンサ手段４１０の構造では、被験者１００の体動によって平面状シートＦの形状が変化し、その形状変化をシートに貼り付けられたセンサ列が検出する。平面状シートＦが圧力伝達の仲介役を果たす。
【００９１】
平面状のシートＦに貼り付けたセンサ列は、１層以上の多層構造とすることができる。図４の実施形態では、センサ列を平面状シートＦの片面側に貼り付けた構造を例示しているが、センサ列を平面状シートＦの両面に貼り付けた構造を採用することも可能である。
【００９２】
図５は、マトリックス配置された圧力センサとスイッチ手段による列センサの第１動作を示す回路図である。図６は、マトリックス配置された圧力センサとスイッチ手段による列センサの第２動作を示す回路図である。
【００９３】
センサ手段の列センサとして、複数個の圧力センサまたは振動センサを配置し、それらセンサの検出値に基づき、所定形状の領域で受ける荷重または振動に対応した信号を検出することができる。それを実現する方式の例として、次の２つの方式がある。
（１）ハードウェア接続による総和出力方式
複数個の圧力センサまたは振動センサを直線状に配置して列センサを構成する。それらの複数個のセンサ出力をハードウェア接続して得られるアナログ信号をＡ／Ｄ変換して総和を求める。
【００９４】
（２）算術演算による総和出力方式
複数個の圧力センサまたは振動センサを直線状に配置して列センサを構成する。列センサを構成する個々のセンサ出力をＡ／Ｄ変換した後に、それらのデジタルデータを加算して総和を求める。
【００９５】
前記（１）ハードウェア接続による総和出力方式の場合、各交点の同一場所に２つ以上のセンサを設置することになり、その交点部分だけがセンサの重なり合いのため、上方向に高く突出してしまって凸凹ができてしまうことと、センサ列の数に比例して個別センサの数を多くしなければならないという問題がある。
【００９６】
その問題を解決するために、複数方向の直線上に位置する各センサを、タイムシェアリングして、それぞれの方向の直線上のセンサとして使用し、その直線上の他のセンサとともに、その直線に対応した略長方形状の領域で受ける加重または振動に対応した信号の総和を検出する。図５及び図６にその例が示されている。
【００９７】
Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。すなわち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。
Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。図５及び図６は、Ｘ方向センサ列として３列、同様にＹ方向センサ列も３列の場合の例である。
圧力センサＳ11〜Ｓ13、Ｓ21〜Ｓ23、Ｓ31〜Ｓ33の夫々は、Ｘ方向センサ列のセンサとして、また、Ｙ方向センサ列のセンサとしても、タイムシェアリングして使用される。
【００９８】
スイッチ手段ＳＷ111〜ＳＷ114、ＳＷ121〜ＳＷ124及びＳＷ131〜ＳＷ134は、各センサをＸ方向センサ列のセンサとして使用する場合にのみ、オンとなる。逆に、スイッチＳＷ211〜ＳＷ213、ＳＷ221〜ＳＷ223、ＳＷ231〜ＳＷ233及びＳＷ241〜ＳＷ243は、各センサをＹ方向センサ列のセンサとして使用する場合にのみ、オンとなる。
【００９９】
前記（２）算術演算による総和出力方式としては、従来の体圧分布測定装置を用い、被験者の身体の長手方向に直線状に並んでいる複数のセンサおよび被験者の身体の長手方向と直角方向に直線状に並んでいる複数のセンサを列センサとして使用する例がある。
【０１００】
体圧分布測定装置では、センサ単位でセンサ出力がＡ／Ｄ変換されているので、列センサを構成する各センサ出力のデジタルデータを算術演算して、列センサ全体としての圧力データを求める。
【０１０１】
図７は、複数個のセンサ手段を配設した寝具の斜視図である。寝具２００上面の全体領域を４区分し、上半身部分がＡ，Ｂの２区分に、下半身部分がＣ，Ｄの２区分に分割されている。
【０１０２】
下半身部分Ｃ，Ｄの領域の面積が上半身部分の領域Ａ，Ｂそれよりも小さくし、夫々の区分された領域に対応したセンサ手段４１０Ａ，４１０Ｂ，４１０Ｃ，４１０Ｄが配置されている。これらセンサ手段としては、必要に応じて、検出対象とする部位に適した外形及び層数を選択することができる。
【０１０３】
１つのセンサ手段だけで身体各部の圧力を検出しようとすると、体幹部の圧力の影響が大きいために、身体の周辺各部の圧力の検出精度が低くなる。複数個のセンサ手段を用いて、検出範囲を分割して、それぞれが狭い範囲の圧力を検出するようにすれば、その検出精度を高めることが可能である。
【０１０４】
図８は、中心部を除いた周辺部にのみセンサ手段を配設した寝具の斜視図である。寝具２００の中心部２００´を除いて周辺部でのみ信号検出するようにセンサ手段４１０を配設している。体幹部の動きの影響を小さくできるので、その分だけ、身体周辺部の検出精度を高めることが可能である。
【０１０５】
図９は、列センサのリード線取出し場所を示す寝具の斜視図である。各列センサの２つの電極から信号を取り出すためのリード線接続部を、できるだけ被験者の身体から離れた場所で、かつ被験者の入床時、離床時に足で踏みつける可能性の低い場所に配置した例である。
【０１０６】
図１０は、圧力情報検出手段の構成例を示す機能ブロック図である。圧力情報検出手段５００は、圧力信号検出手段４００からの圧力信号Ｐを入力する圧力関連データ検出手段５１０及び圧力関連データを演算処理する圧力関連データ処理手段５２０で構成されている。
【０１０７】
圧力関連データ検出手段５１０は、圧力信号Ｐをそのまま通過させる機能、圧力信号Ｐの圧力変化速度を算出する微分手段５１１と、圧力変化加速度を算出する微分手段５１２とを備えている。
【０１０８】
圧力関連データ処理手段５２０は、圧力関連データを入力する圧力分布パターン検出手段５２１及び移動平均データ検出手段５２３並びに圧力分布パターン検出手段５２１の分布パターン出力を入力する時間差分布パターン検出手段５２２及び荷重極大点情報検出手段５２４を備えている。
【０１０９】
圧力関連データ検出手段５１０は、複数方向に配列されたセンサ列の各列センサからの出力である圧力、圧力の１次導関数の圧力変化速度、２次導関数の圧力変化加速度を検出する。以後、センサ列の各列センサの出力データ、またはその導関数をまとめたグループを「列データ」と略称する。即ち、圧力関連データ検出手段５１０の出力は、列データ５１０Ｄである。
【０１１０】
この列データ５１０Ｄは、略長方形の各列センサがその略長方形状の領域で検出した領域全体の圧力値またはその導関数である。各列センサは、他の列センサと重ね合わせされた交点を複数点持ち、それら複数の交点での圧力の総和がセンサ手段の出力となる。
【０１１１】
圧力分布パターン検出手段５２１は、圧力関連データ検出手段５１０からの列データ５１０Ｄを基に、列センサの各交点での圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度を求めて、それらの分布パターンを検出して出力する。以後、列データを各交点での成分に分解し、各交点での成分をまとめたグループを「成分データ」と略称する。即ち、圧力分布パターンは成分データ５２１Ｄである。
【０１１２】
時間差分布パターン検出手段５２２は、圧力分布パターンの成分データ５２１Ｄを入力し、現時点での圧力分布パターンと一定時間前の圧力分布パターンとの差分を求めて、時間差分布パターンを検出して出力する。即ち、時間差分布パターンは成分データ５２２Ｄである。
【０１１３】
移動平均データ検出手段５２３は、圧力関連データ検出手段５１０からの列データ５１０Ｄに関する直近一定時間の移動平均データを検出して出力する。即ち、移動平均データは列データ５２３Ｄである。
【０１１４】
荷重極大点情報検出手段５２４は、圧力分布パターンの成分データ５２１Ｄを入力し、圧力分布パターンでの荷重極大点の位置及び圧力を検出し、さらに、その位置の移動速度、移動加速度を検出し、荷重極大点データ５２４Ｄを出力する。
【０１１５】
図１１は、圧力分布パターン検出手段５２１及び時間差分布パターン検出手段５２２の構成例を示す機能ブロック図である。圧力分布パターン検出手段５２１は、複数方向に並べられたセンサ列を用いて、それらの重ね合わせされた交点で、交差している各センサ列のセンサ個々の信号を基に共通成分を調べ、
（１）交差している全てのセンサに同一の共通成分がある場合：その交点で信号発生あり。
（２）交差している全てのセンサに共通成分が無い場合：その交点で信号発生なし。
と判断し、その同一の共通成分を、その交点上で発生した信号として検出する。
【０１１６】
検出手法の原理は、全てのＤｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の検出感度は同一であり、各Ｄｉ方向センサ列全体をカバーする領域の面積は同一のものとすると、全ての周波数帯域で、
（１）重ね合わせされた各Ｄｉ方向センサ列に印加される同一交点での信号は同一である。
（２）各Ｄｉ方向センサ列全体に印加される信号の総和は、全て同一である。
【０１１７】
必要に応じて、フィルタ手段を用いて周波数帯域ごとの信号分布における各交点での信号を求め、それらを合成して全体の信号分布における各交点での信号を求める。全体の信号分布から信号発生位置・信号の検出が困難または不可能な場合に、フィルタ手段を用いて周波数帯域ごとの信号分布より信号を求める。周波数帯域ごとに分離することにより、信号分布は単純な分布となるので検出精度を高めることができる。
【０１１８】
フィルタ手段を用いた検出手法の手順は、
（１）第１ステップ：フィルタ手段を用いて周波数帯域ごとの信号分布を求める。
（２）第２ステップ：周波数帯域ごとの信号分布における各交点での信号を求める。
（３）第３ステップ：周波数帯域ごとに各交点での信号を求め、それらの二乗平均平方根の値を、全体の信号分布における各交点での信号とする
【０１１９】
圧力分布パターン検出手段５２１は、列データ５１０Ｄを共通に入力する夫々が異なる周波数帯域Ｆw1〜Ｆwnを持つ複数のフィルタ手段Ｆ１〜Ｆｎ、これらフィルタ手段Ｆ１〜Ｆｎから出力される列データを成分データに変換する複数の列データ／成分データ変換手段Ｃ１〜Ｃｎ、変換された複数の成分データを合成する成分データ合成手段５２１Ｄで構成される。合成された圧力分布パターンの成分データは、５２１Ｄである。
【０１２０】
フィルタ手段Ｆ１〜Ｆｎは、通過周波数帯域の異なるフィルタである。これらのフィルタ手段Ｆ１〜Ｆｎに列データ５１０Ｄを与えると、周波数成分の異なる信号に分離される。これらフィルタ手段Ｆ１〜Ｆｎの出力信号は、周波数帯域毎に分離された列データであるので、列データ／成分データ変換手段Ｃ１〜Ｃｎにより各交点での成分に分解された成分データに変換する。成分データ合成手段５２１Ｄは、周波数帯域毎に分離された各成分データの各交点での信号の二乗平均平方根を求め、全体の信号分布における各交点での信号とする。
【０１２１】
時間差分布パターン検出手段５２２は、圧力分布パターンの成分データ５２１Ｄを共通に入力する圧力分布パターン記憶手段５２２Ａ及び差分検出手段５２２Ｂを備える。圧力分布パターン記憶手段５２２Ａは、一定時間前の分布パターンを記憶する。
【０１２２】
差分検出手段５２２Ｂは、圧力分布パターンの成分データ５２１Ｄと圧力分布パターン記憶手段５２２Ａからの一定時間前の分布パターンとの差を演算し、現時点での分布パターンと一定時間前の分布パターンとの差分を取り、時間差分布パターンの成分データ５２２Ｄを出力する。
【０１２３】
本発明の特徴部である、信号発生位置及び信号の検出手法につき説明する。
（１）第１手法：全てのＤｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の夫々の列センサの中で、極大値を示す列センサとの交点のうちで、その交点で交差している全ての方向の列センサが同一の共通成分を有する交点を、信号分布の頂上の位置として決定する。
【０１２４】
検出手法の具体例：
Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。すなわち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。
（ａ）第１ステップ：
Ｘ方向センサ列とＹ方向センサ列の各交点で、当該交点のＸ方向列センサの信号とＹ方向列センサの信号とを乗算した値を算出する。その値が極大値を示す交点を求める。
（ｂ）第２ステップ：
それらの極大値を示す交点で、交差しているセンサ列の信号成分を基に共通成分を調べ、
交差している全ての列センサに同一の共通成分がある場合に実の頂上（その交点で信号発生あり）と判断し、交差している全ての列センサに共通成分が無い場合に虚の頂上（その交点で信号発生なし）と判断し、実の頂上のみを信号分布の頂上の位置と決定する。
【０１２５】
（２）第２手法：全てのＤｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の夫々の列センサの中で極大値を示す列センサとの交点のうちで、その交点の近傍に直近の信号分布の頂上がある交点のみを、新しい信号分布の頂上の位置として決定する。
【０１２６】
検出手法の具体例：Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。すなわち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。
【０１２７】
（ａ）第１ステップ：Ｘ方向センサ列とＹ方向センサ列の各交点で、当該交点のＸ方向列センサの信号とＹ方向列センサの信号とを乗算した値を算出する。その値が極大値を示す交点を求める。
（ｂ）第２ステップ：それらの極大値を示す交点のうちで、その交点の近傍に直近の信号分布の頂上がある交点のみを、新しい信号分布の頂上の位置と決定する。
【０１２８】
信号が継続して発生している場合には、上記の方法で信号分布の頂上の位置を検出できる。信号が無くなった場合には、その信号に対応していたＸ方向センサ列とＹ方向センサ列のそれぞれの極大値が無くなるので、その信号に対応していた信号分布の頂上も無くなる。
【０１２９】
信号が新たに発生した場合には、Ｘ方向センサ列とＹ方向センサ列のそれぞれで新しい極大値を持つ列センサとの交点が、新たに発生した信号の頂上の位置となる。
【０１３０】
（３）直近の体幹部位置・体位情報を基にしての位置の特定手法：信号分布において、最新の頂上の位置を直近の体幹部位置・体位情報を基にして決定する。特定の一時点での情報だけでは信号発生位置の特定が不可能または困難な事象検出の場合に、直近の体幹部位置または体位に関する情報を用いて信号発生位置を特定する方式である。直近の体幹部位置または体位に関する情報としては、動作検出手段で検出された直近の体幹部位置、体位情報を用いる。
【０１３１】
検出手法の具体例：Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。即ち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。ここで、Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。特定不可能事象は、信号分布において、Ｘ座標、Ｙ座標のそれぞれが異なる２つ以上の同一の山がある場合に発生する。
【０１３２】
このような特定不可能事象が発生するのは、身体の体幹部の長手方向が寝具の長手方向に対して斜めになっている（平行になっていない）場合である。Ｘ方向センサ列、Ｙ方向センサ列それぞれに３つ以上の同一の山（同一の極大値を有する場合）の発生の可能性は、人間の身体構造上、無いと考えられる。
【０１３３】
人間の身体には左右一対のものはあるが、同一のものを３つ以上持つことは無い。それで、ここでは、Ｘ方向センサ列、Ｙ方向センサ列それぞれに２つの同一の山（同一の極大値を有する場合）が発生した場合を考える。
【０１３４】
Ｘ方向センサ列、Ｙ方向センサ列夫々に２つの同一の極大値を有する場合には、４つの極大点が、正方形または長方形の角の点に位置する。人間の身体構造上、同一の大きさ（強さ）の極大点が同時に４点で発生することは起こりえないことである。従って、偽の２つの極大点を検出しなければならない。
【０１３５】
このための第１解決策として、対角線方向のセンサ列を設置して、対角線方向でも識別する手法があるが、対角線方向のセンサ列を増やすことによるコストアップ、センサ列増加に伴う入力回路数増加、センサ列の層数が２層から３層に増加することに伴う通風の悪化等が問題となる。
【０１３６】
第２解決策として、対角線方向のセンサ列を追加しなくとも、特定不可能事象発生前の体位、動作に関する情報を用いることにより、偽の２つの極大点を抽出・識別することが可能である。
【０１３７】
実の２つの同一極大点と偽の２つの同一極大点が同時に発生する可能性があるのは、身体の体幹部の長手方向が寝具の長手方向に対して斜めになっている（平行になっていない）姿勢で、両手、両足、両肩、腰等をジャンプさせた後に（センサ上に）落下した場合等である。落下前の体幹部位置、体位に関する情報を用いて、偽の２つの極大点を識別・抽出し、取り除くことができる。残った２つの極大点が実の極大点となり、特定不可能事象を解消することができる。
【０１３８】
（４）直近の動作情報を基にしての位置の特定手法：信号分布において、その頂上部が扁平な場合に、直近の動作情報を基にして１個以上の頂上の位置を決定する。頂上部が扁平の場合には、単一の山ではない場合も考えられる。３つ以上の頂上が存在する可能性はあるが、人間の身体構造上、２つ以下と考える。人間の身体には左右一対のものはあるが、同一のものが３つ以上あることはない。
【０１３９】
このことから、それまでの動作履歴を基に頂上の位置を決定することができる。この場合、動作位置が１点に接近した２つの動作が同じ動作であったとしても、その前のタイミングにおける動作位置は異なるので、識別が可能である。直近の動作情報としては、動作検出手段で検出された直近の動作情報を用いる。
【０１４０】
次に、具体的な信号の検出手法につき説明する。成分データの山（頂上・裾野の高さ）を決定し易い山から成分データを決定し、その決定した山に関連する信号を全体の信号から差し引くことを繰り返して、全ての山の成分データを求める。
【０１４１】
複数の山の中で、どの山から先に、山の成分データを決定するかという順番に関してである。Ｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）方向センサ列の例として、ｎ＝２の場合を考える。すなわち、Ｄｉ（ｉ＝１，２）方向センサ列の場合を考える。Ｄ１方向センサ列をＸ方向センサ列、Ｄ２方向センサ列をＹ方向センサ列とする。
【０１４２】
信号の大きさを、その高さを示す山で表現した信号分布において、
（１）その（単独または連続する複数の）山に関連する、全てのＸ方向列センサ及び全てのＹ方向列センサが、その（単独または連続する複数の）山以外に他の山と関連のない山。即ち、Ｘ方向センサ列のうちでその山を構成している各Ｘ方向列センサの合計値と、Ｙ方向センサ列のうちでその山を構成している各Ｙ方向列センサの合計値とが同じ場合である。
【０１４３】
（２）その（単独または連続する複数の）山に関連する、Ｘ方向センサ列またはＹ方向センサ列のうちの一方向の全ての列センサが、その（単独または連続する複数の）山以外に他の山と関連のない山。即ち、Ｘ方向センサ列またはＹ方向センサ列のどちらか一方だけの列センサのいくつかが、その山だけを構成している場合である。
【０１４４】
（３）上記（１）、（２）以外の山。の順に、山の頂上及び裾野の高さを求め、その山に対応したＸ方向センサ列、Ｙ方向センサ列の夫々の列センサの信号を、全体のＸ方向センサ列、Ｙ方向センサ列の夫々の列センサの信号から差し引くことを繰り返して、全ての山の信号分布を求める。
【０１４５】
山の頂上及び裾野の高さは、その山に関して明確になっている成分データ（頂上・裾野の高さ）、直近の信号分布、当該部位の動作要素モデルデータ又は略円錐近似手法を用いて、山の成分データを求める。
【０１４６】
圧力情報検出手段５００から出力される圧力関連データを整理すれば、
Ａ．圧力・圧力変化速度・圧力変化加速度の列データ５１０Ｄは、
（１）複数方向に配列されたセンサ列の各列センサからの出力である圧力
（２）上記圧力を時間微分した圧力の１次導関数（圧力変化速度）
（３）上記圧力の１次導関数（圧力変化速度）を時間微分した２次導関数（圧力変化加速度）であり、垂直（高さ）方向及び水平方向の動きを検出する。
【０１４７】
Ｂ．圧力・圧力変化速度・圧力変化加速度の圧力分布パターンの成分データ５２１Ｄ。
Ｃ．圧力・圧力変化速度・圧力変化加速度の時間差分布パターンの成分データ５２２Ｄ。
Ｄ．圧力・圧力変化速度・圧力変化加速度の移動平均データの列データ５２３Ｄ。
このデータは、垂直（高さ）方向及び水平方向の動きを検出する。このデータは、圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の直近の一定時間の移動平均データであり、寝返りによる体位変換後は、体位変換前の情報が邪魔になるので、その影響を受けないようにするため、体位変換前のデータを削除する。
Ｅ．荷重極大点の位置及び圧力、荷重極大点移動速度、荷重極大点移動加速度の荷重極大点データ５２４Ｄ。このデータは、水平方向の動きを検出する。
【０１４８】
図１２は、信号発生位置及び信号検出の第１の例を示す信号分布図である。Ｘ方向センサ列とＹ方向センサ列で構成されるセンサ手段に荷重が加わった例を示す。説明の便宜上、荷重としては、周波数帯域の異なる３種類の圧力関数ｆ(ｔ)、ｇ(t)、ｈ(ｔ)を単位として表示されている。それらの圧力関数の振幅は、いずれも１で同一であるとする。
【０１４９】
頂上の数は４個あり、それらの場所及びその場所での圧力の大きさは、以下のようになっているとする。夫々の山は、頂上を中心として略同心円とする。
（Ｘ，Ｙ）＝（−２，２）：  ２ｆ
（Ｘ，Ｙ）＝（  ２，２）：  ３ｆ
（Ｘ，Ｙ）＝（−２，７）：    ｈ
（Ｘ，Ｙ）＝（  ２，７）：  ３ｇ
図の上側にはＹ方向センサ列の各列センサ出力の振幅を、右側にはＸ方向センサ列の各列センサ出力の振幅が示されている。
【０１５０】
図１３は、信号発生位置及び信号検出の第２の例を示す信号分布図である。図１３は、前記図１２の信号に対して、フィルタを用いて周波数帯域ごとに圧力関数を分離し、圧力関数ｆ(ｔ)のみが抽出された例を示す。頂上の数は２個となり、それらの場所及びその場所での圧力の大きさは、以下のようになる。
（Ｘ，Ｙ）＝（−２，２）：  ２ｆ
（Ｘ，Ｙ）＝（  ２，２）：  ３ｆ
【０１５１】
図１４は、信号発生位置及び信号検出の第１の例（図１２）で、列データから成分データを求めて得られた信号分布図である。Ｘ方向センサ列とＹ方向センサ列の各交点で、当該交点のＸ方向列センサ出力の振幅とＹ方向列センサ出力の振幅とを乗算した値を、全体の圧力の大きさ（＝５９）で割った値を示す。頂上の数及び位置、山の形状が、図１２のそれらと近似していることが分かる。
【０１５２】
図１５は、信号発生位置及び信号検出の第２の例（図１３）で、列データから成分データを求めて得られた信号分布図である。圧力関数ｆ(ｔ)のみが抽出された例で、Ｘ方向センサ列とＹ方向センサ列の各交点において、当該交点のＸ方向列センサ出力の振幅とＹ方向列センサ出力の振幅とを乗算した値を、全体の圧力の大きさ（＝３３）で割った値を示す。頂上の数及び位置、山の形状が、図１３のそれらと近似していることが分かる。
【０１５３】
図１６は、動作検出手段６００の構成例を示す機能ブロック図である。動作検出手段６００は、動作モデル記憶手段６１０及び動作識別手段６２０で構成される。動作モデル記憶手段６１０は、オリジナルモデル記憶手段６１１、被験者固有モデル記憶手段６１２、動作履歴データベース手段６１３で構成される。
【０１５４】
動作モデル記憶手段６１０において、オリジナルモデル記憶手段６１１は、標準的な体幹部モデル、体位モデル、体位移行状態モデル、動作要素モデルを列データ６１１Ｄとして記憶する。
【０１５５】
被験者固有モデル記憶手段６１２は、オリジナルモデルに対して、被験者の身長、体重、体形、性別、年齢に合わせて補正された体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータを列データ６１２Ｄとして格納・記憶する。
【０１５６】
動作履歴データベース手段６１３は、動作要素識別の結果、動作要素近似モデルデータとして決定された補正済み動作要素モデルデータを列データ６１３Ｄとして記憶・蓄積する。
【０１５７】
動作識別手段６２０は、圧力情報検出手段５００から出力される圧力関連データと動作モデル記憶手段６１０に格納されているモデルデータとを比較して、身体位置、体幹部の傾き、体位、体位移行状態または動作要素を識別する。
【０１５８】
本発明で使用される動作モデルデータにつき、その詳細を説明する。
１．オリジナルモデルデータ
オリジナルモデルデータは、次のデータよりなる。
（１）体幹部モデルデータ：圧力の移動平均データ
（２）体位モデルデータ：圧力の移動平均データ
（３）体位移行状態モデルデータ：圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の移動平均データ
（４）動作要素モデルデータ：圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度
【０１５９】
２．身長、体重、体形、性別、年齢に合わせたモデルデータの補正
身長、体重、体形、性別、年齢に合わせて、体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータを補正する。
（１）身長：
標準身長からの偏差に応じて
（ａ）体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータの身長方向の長さ
（ｂ）動作要素モデルデータの身体各部の動作距離（移動する長さ）
を補正する。
（２）体重：
標準体重からの偏差に応じて各モデルデータの圧力を補正する。圧力は、体重に比例する。
（３）体形：
標準体形からの偏差に応じて、各モデルデータの形状を補正する。
（４）性別（男女の違い）：
性別の違いにより各モデルデータの形状を補正する。一般に女性の圧力分布は、男性のそれよりもなだらかである（急峻ではない）。
（５）年齢：
高齢になるほど動作が遅くなる。若い人より動作継続時間を長くし、圧力の変化速度、変化加速度を小さくする。
【０１６０】
３．体位モデルデータ及び体位移行状態モデルデータ
体位、体位移行状態を識別するための体位モデルデータ及び体位移行状態モデルデータを有する。各体位移行時、各体位における特徴的な圧力分布と動作を基にして、オリジナルモデルデータとしての体位移行状態モデルデータ及び体位モデルデータを作成する。
【０１６１】
就寝している被験者の体位移行、体位を識別するための、体位移行時（（ａ）仰臥→左側臥、右側臥、伏臥への移行時、（ｂ）左側臥または右側臥→仰臥、伏臥への移行時、（ｃ）伏臥→左側臥、右側臥、仰臥への移行時）、仰臥位、左側臥位、右側臥位、伏臥位における圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度に関するモデルデータである。ただし、体位モデルデータは圧力に関するデータしか持っていない。
【０１６２】
特徴的な圧力分布と動作履歴を反映させる手法として、本発明では、一定時間内の移動平均値を求めて作成する。それは、移動平均をとることにより、圧力分布と動作が一定時間の間、累積されるからである。各体位移行時及び各体位における圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度に関する一定時間内の移動平均値を求めて体位移行状態モデルデータ及び体位モデルデータを作成する。
【０１６３】
体位移行状態モデルデータは、下記の各移行時の開始時から終了時までの期間を一定時間間隔で区分し、各区分された時間内での平均値を求めて作成する。１つの体位移行に対して、区分数だけの個数のモデルデータを用意する。各体位移行状態モデルデータの中から、体位移行状態に進んでからの経過時間に対応したモデルデータとの比較を行うことによって、体位移行状態を識別する。
仰臥→左側臥への移行時
仰臥→右側臥への移行時
仰臥→伏臥への直接移行時
左側臥→仰臥への移行時
左側臥→伏臥への移行時
右側臥→仰臥への移行時
右側臥→伏臥への移行時
伏臥→左側臥への移行時
伏臥→右側臥への移行時
伏臥→仰臥への直接移行時
【０１６４】
体位モデルデータは、下記の各体位において一定時間内の移動平均値を求めて作成する。各体位における特徴的な圧力分布を与える身体の部位を以下に示す。
（１）仰臥
（ａ）後頭部
（ｂ）左右の両肩
（ｃ）背
（ｄ）左右の腰
（ｅ）上肢
（ｆ）下肢
（ｇ）踵
（２）左側臥
（ａ）頭部左側
（ｂ）左肩
（ｃ）左腕：左手、右手ともに左側にある。
（ｄ）左腰
（ｅ）左脚：膝が左側にある。
（ｆ）左足
（３）右側臥
（ａ）頭部右側
（ｂ）右肩
（ｃ）右腕：左手、右手ともに右側にある。
（ｄ）右腰
（ｅ）右脚：膝が右側にある。
（ｆ）右足
（４）伏臥
（ａ）顔面
（ｂ）上肢
（ｃ）胸
（ｄ）腹
（ｅ）下肢
（ｆ）膝
（ｇ）足
【０１６５】
４．動作要素モデルデータのダイナミックな補正
被験者の動作に応じて、ダイナミックに動作要素モデルデータを補正する。動作要素の抽出データと動作要素モデルデータとの差分（比較データ相互間の差分）を求め、差分が発生したら動作要素モデルデータに対して時間補正、位置補正、圧力補正を行う。
【０１６６】
時間補正では、（その動作要素固有の許容範囲内で）抽出データと近似するように、動きの速さに関する圧力変化速度成分、圧力変化加速度成分を補正する。また、抽出データでの動作の終了時間と、動作要素モデルデータでの動作の終了時間が同じくなるように動作要素モデルデータを補正する。
【０１６７】
位置補正では、（その動作要素固有の許容範囲内で）位置及び動きの方向に関する成分を補正する。位置に関する差分を基にして、動作要素モデルデータの位置及び動き方向に関する位置情報を補正する。圧力補正では、圧力に関する差分を基にして、（その動作要素固有の許容範囲内で）圧力を補正する。
【０１６８】
動作要素モデルデータの時間補正を行わないと、動作要素モデルデータの動作継続時間よりも実際の動作要素の継続時間が長い場合には、時間オーバーした分の動作要素は、それまでの動作要素とは別物として識別される。
【０１６９】
５．補正済み動作要素近似モデルデータを記憶・蓄積する動作履歴データベースの作成
動作要素識別の結果、動作要素近似モデルデータとして決定された補正済み動作要素モデルデータを記憶・蓄積して動作履歴データベースを作成する。
【０１７０】
動作識別手段６２０で実行される動作識別の内容を説明する。動作識別手段６２０は、圧力情報検出手段５００からの圧力関連データと動作モデル記憶手段６１０に格納されているモデルデータとを比較して、身体位置、体幹部の傾き、体位、体位移行状態または動作要素を識別する。
【０１７１】
動作識別の順番は、
（１）身体位置の検出
（２）体幹部傾きの検出：体幹部の（ベッドの長手方向に対する）傾きの検出
（３）体位または体位移行状態の識別
（４）動作要素の識別
である。
【０１７２】
動作識別の処理手順を項目Ａ〜Ｍで説明する。
Ａ．身長、体重、体形、性別、年齢に合わせたモデルデータの補正
検査開始時にのみ、被験者の個人データ（身長、体重、体形、性別、年齢）に応じて、オリジナルモデルの体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータを補正する。補正したモデルデータを被験者固有モデルとして動作モデル記憶手段に格納する。
（１）身長：
標準身長からの偏差に応じて
（ａ）体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータの身長方向の長さ
（ｂ）動作要素モデルデータの身体各部の動作距離（移動する長さ）
を補正する。
（２）体重：
標準体重からの偏差に応じて各モデルデータの圧力を補正する。圧力は、体重に比例する。
（３）体形：
標準体形からの偏差に応じて、各モデルデータの形状を補正する。
（４）性別（男女の違い）
性別の違いにより各モデルデータの形状を補正する。一般に女性の圧力分布は、男性のそれよりもなだらかである（急峻ではない）。
（５）年齢：
高齢になるほど動作が遅くなる。若い人より動作継続時間を長くし、圧力の変化速度、変化加速度を小さくする。
【０１７３】
Ｂ．身体位置、体幹部傾きの検出
直近の圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の移動平均データと体幹部モデルデータとを比較して、身体位置、体幹部の傾きを検出する。
【０１７４】
Ｃ．座標変換用データ算出
身体位置、体幹部の傾きに対応して、圧力情報検出手段からの抽出データをモデル座標系へ変換するための座標変換用データを算出する。
（ａ）身体位置を検出して、Ｘ座標、Ｙ座標の変更（平行移動）
（ｂ）体幹部の（ベッド長手方向に対する）傾きを検出して、Ｘ座標、Ｙ座標の変更（回転）
【０１７５】
Ｄ．体位・体位移行状態の識別
直近の圧力・圧力変化速度・圧力変化加速度の移動平均データをモデル座標系へ座標変換し、被験者固有モデルの体位モデルデータまたは体位移行状態モデルデータと比較して、体位または体位移行状態を識別する。そして、識別された体位モデルデータまたは体位移行状態モデルデータに対応した体位・体位移行状態モデル対応コードを出力する。
【０１７６】
Ｅ．動作状況の検出
圧力情報検出手段５００から抽出された圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の時間差分布パターンより、個々の動作要素の新規発生、継続、終了を検出する。新たに発生した動作要素の身体部位は、時間差分布パターンにおいて圧力成分、圧力変化速度成分、圧力変化加速度成分が発生した時の位置から検出する。
【０１７７】
Ｆ．新規発生、継続中の動作要素抽出
新規発生、継続中の動作要素のみを抽出するために、抽出対象とする分布パターンの特定領域を指定する。分布パターンを抽出し、そのうちの特定領域を抽出して、特定領域抽出パターンを求める。特定領域抽出パターンに対して、成分データ→列データ変換を行い、さらに座標変換して特定領域抽出データを作成する。
【０１７８】
Ｇ．動作要素モデル最適候補の選択
動作要素モデルデータとして最も近似していると思われる最適候補を選択する。
【０１７９】
Ｈ．動作要素モデルデータに対する補正
最適候補である動作要素モデルデータと特定領域抽出データとの差分を求める。その差分に応じて動作要素モデルデータを補正し、補正済み動作要素モデルを生成する。新たに発生した動作要素がある場合には、その動作要素に最も近似していると思われる動作要素モデルデータを選択し、その新しい動作要素モデルデータに対して（その動作要素固有の許容範囲内で）時間補正、位置補正、圧力補正を行う。
【０１８０】
継続中の動作の動作要素モデルデータに対しては、引き続いて時間補正、位置補正及び圧力補正を行う。動作要素モデルデータの時間補正、位置補正、圧力補正は、次のようにして行う。
【０１８１】
新規発生または継続中の動作要素の抽出データと動作要素モデルデータとの差分（比較データ相互間の差分）を求め、差分が発生したら動作要素モデルデータに対して時間補正、位置補正、圧力補正を行う。
【０１８２】
時間補正では、（その動作要素固有の許容範囲内で）抽出データと近似するように、動きの速さに関する圧力変化速度成分、圧力変化加速度成分を補正する。また、抽出データでの動作要素の終了時間と、動作要素モデルデータでの動作の終了時間が同じになるように動作要素モデルデータを補正する。
【０１８３】
位置補正では、（その動作要素固有の許容範囲内で）位置及び動きの方向に関する成分を補正する。位置に関する差分を基にして、動作要素モデルデータの位置及び動き方向に関する位置情報を補正する。圧力補正では、圧力に関する差分を基にして、（その動作要素固有の許容範囲内で）圧力を補正する。
【０１８４】
Ｉ．抽出データと補正済みモデルデータとの相関を求めての動作要素識別
補正済み動作要素モデルデータと特定領域抽出データとの相関を求め、その相関が最も高くなる動作要素モデルデータを探索する。
【０１８５】
最高の相関が得られるまで、最適候補を選び直して動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られた動作要素モデルデータを動作要素近似モデルデータとして決定し、動作要素モデル対応コードを出力する。
【０１８６】
新規発生動作要素が１つ以上ある場合：
新規発生した動作要素の抽出データと補正された動作要素モデルデータとの相関を求め、その相関が最も高くなる新規発生動作要素個々の動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られるまで、最適候補を選び直してステップＦを繰り返し実行し、新規発生動作要素個々の動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られた新規発生動作要素個々の動作要素モデルデータを新規発生動作要素個々の動作要素近似モデルデータとして決定し、動作要素モデル対応コードを出力する。
【０１８７】
継続中の動作要素が１つ以上ある場合：
継続している動作要素の抽出データと補正された動作要素モデルデータとの相関を求め、その相関が最も高くなる継続中の動作要素個々の動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られるまで、最適候補を選び直してステップＦを繰り返し実行し、継続中の動作要素個々の動作要素モデルデータを探索する。
【０１８８】
最高の相関が得られた継続中の動作要素モデルデータが、それまでと同一の動作要素のモデルデータの場合には、その動作要素モデルデータを継続中の動作要素の動作要素近似モデルデータとして決定し、動作要素モデル対応コードを出力する。
【０１８９】
最高の相関が得られた継続中の動作要素モデルデータが、それまでと異なる動作要素のモデルデータの場合には、新規発生動作要素の動作要素近似モデルデータとして決定し、動作要素モデル対応コードを出力する。
【０１９０】
Ｊ．動作要素近似モデルデータの動作履歴データベースへの記憶・蓄積
補正の有無にかかわらずに、動作要素識別の結果、動作要素近似モデルデータとして決定された補正済み動作要素モデルデータを動作履歴データベースに記憶・蓄積する。
【０１９１】
動作履歴データベースは、次のように使用される。
（１）標準的なオリジナルモデルを作成するために使用される。標準的なオリジナルモデルを完成させるためには、多くの被験者のデータを必要とする。それらのデータを収集できるように、動作履歴データベースを用意する。
【０１９２】
（２）オリジナルモデルを補正することによって被験者固有モデルを作成するが、その補正が適切であったかどうかの確認をするために使用される。
（３）被験者の動作要素近似モデルを分析することにより、被験者固有の不眠症に関連ある動作要素を分類、集計し、定量的な動作情報を医師に提供する。
【０１９３】
Ｋ．３次元位置情報検出
逆運動学に基づいて３次元位置情報を検出する。周知の逆運動学の手法を用いて、手先、足先の位置から、それを満足する各関節角を逆算的に求め、身体各部の３次元位置情報を検出する。
就寝時、足および腰の位置はセンサで検出できるが、膝の位置を検出できない場合がある。そのような場合に、足および腰の位置情報を基に逆運動学を用いて膝の位置を算出することができる。同様に、手および肩の位置情報を基に逆運動学を用いて肘の位置を算出でる。
【０１９４】
Ｌ．動作識別結果出力
身体各部の動作、３次元位置情報等を検出する。時刻、体位または体位移行状態、進行中動作要素名、身体各部の３次元位置情報及び荷重極大点データを時系列データとして出力する。
（１）時刻
（２）体位または体位移行状態
（３）進行中動作要素名（動作要素モデル対応コード）
（４）身体各部の３次元位置情報
ａ．頭
ｂ．肩：左肩、右肩
ｃ．腰：左腰、右腰
ｄ．肘：左肘、右肘
ｅ．手：左手、右手
ｆ．膝：左膝、右膝
ｇ．足：左足、右足
（５）荷重極大点データ
ａ．荷重極大点位置及び圧力
ｂ．荷重極大点移動速度
ｃ．荷重極大点移動加速度
【０１９５】
Ｍ．再識別対応
進行中の動作が何の動作なのか不明なために検出不可能であった情報は、その不明な動作終了後、その動作開始時まで遡って動作識別をやり直しし、必要な情報を検出する。体位移行動作（寝返り）、足蹴り、足上げ、手上げの場合に発生の可能性がある。
動作識別の結果、
（１）体位移行動作終了（寝返り動作終了）
（２）足蹴り後の着地
（３）足上げ後の着地
（４）手上げ後の着地
（５）ある一定期間連続して相関が低い動作識別結果
のうちのいずれかが検出された場合には、その動作の開始時点まで遡り、上記（１）〜（５）の情報結果を基に、その開始時点から現時点までの時間分に対応した回数だけ、ステップＢ〜ステップＬを繰り返し実行して、動作識別をやり直す。未検出情報は、現時点での情報を基に計算で求める場合もある。
【０１９６】
手、足が寝具から離れて空中にある場合（手足を上に上げた場合、側臥位への移行時、寝返り時）には、手、足の位置を特定できないので、高さ方向の位置は、被験者の身体データを基に計算で求める。終了後、ステップＢに戻る。逆に、上記（１）〜（５）のいずれもが検出されない場合には、検査終了しない限り、ステップＢに戻る。
【０１９７】
図１７は、動作識別手段の処理手順を示すフローチャートである。以下、ステップＳ０１〜ステップＳ１７の処理内容を示す。
Ｓ０１（項目Ａの処理）：身長、体重、体形、性別、年齢に合わせたモデルデータを補正する。このステップは、検査開始時にのみ、被験者の個人データ（身長、体重、体形、性別、年齢）に応じて、オリジナルモデルの体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータを補正する。
Ｓ０２（項目Ｂの処理）：身体位置、体幹部傾きを検出する。身体位置、体幹部の傾きを体幹部モデルデータとの比較によって検出する。このステップは、図１８のフローチャートに詳細を示す。
【０１９８】
Ｓ０３（項目Ｃの処理）：座標変換用データを算出する。身体位置、体幹部傾きに対応して抽出データをモデル座標系へ変換するための座標変換用データを算出する。
Ｓ０４（項目Ｄの処理）：体位・体位移行状態を識別する。直近の圧力・圧力変化速度・圧力変化加速度の移動平均データをモデル座標系へ座標変換し、被験者固有モデルの体位モデルデータ及び体位移行状態モデルデータと比較して、体位または体位移行状態を識別する。体位・体位移行状態モデル対応コードを出力する。このステップは、図１９のフローチャートに詳細を示す。
【０１９９】
Ｓ０５（項目Ｅの処理）：動作状況を検出する。個々の動作要素の新規発生・継続・終了を検出する。このステップは、図２０のフローチャートに詳細を示す。
Ｓ０６（項目Ｆの処理）：圧力分布パターンの特定領域を指定した特定領域抽出データを作成する。圧力分布パターンを抽出し、そのうちの特定領域を指定して、特定領域抽出パターンを求める。特定領域抽出パターンに対して、成分データ→列データ変換を行い、さらに座標変換して特定領域抽出データを作成する。
【０２００】
Ｓ０７（項目Ｇの処理）：動作要素モデル最適候補を選択する。動作要素モデルデータとして最も近似していると思われる最適候補を選択する。
Ｓ０８（項目Ｈの処理）：動作要素モデルデータに対する補正を実行する。最適候補である動作要素モデルデータと特定領域抽出データとの差分を求める。その差分に応じて動作要素モデルデータを補正し、補正済み動作要素モデルを生成する。
【０２０１】
Ｓ０９（項目Ｉの処理）：抽出データとモデルデータとの相関を求めて、動作要素を識別する。補正済み動作要素モデルデータと特定領域抽出データとの相関を求め、その相関が最も高くなる動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られるまで、最適候補を選び直して動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られた動作要素モデルデータを動作要素近似モデルデータとして決定し、動作要素モデル対応コードを出力する。
【０２０２】
Ｓ１０（項目Ｊの処理）：動作要素近似モデルの動作履歴データベースへの記憶・蓄積を実行する。補正の有無にかかわらずに、動作要素識別の結果、動作要素近似モデルデータとして決定された補正済み動作要素モデルデータを動作履歴データベースに記憶・蓄積する。
Ｓ１１（項目Ｋの処理）：逆運動学に基づき、３次元位置情報を検出する。逆運動学の手法を用いて、手先、足先の位置から、それを満足する各関節角を逆算的に求め、身体各部の３次元位置情報を検出する。
【０２０３】
Ｓ１２（項目Ｌの処理）：動作識別結果を出力する。時刻、体位または体位移行状態、進行中動作要素名、身体各部の３次元位置情報及び荷重極大点データを時系列データとして出力する。
【０２０４】
Ｓ１３〜Ｓ１６（項目Ｍの処理）
Ｓ１３：再識別必要？”の判断分岐。”再識別必要”な場合には、Ｓ１４に進む。”再識別不要”な場合には、Ｓ１７に進む。
Ｓ１４：”再識別処理第１回目？”の判断分岐。”第１回目”の場合には、Ｓ１５に進む。
”２回目以降”の場合には、Ｓ１６に進む。
Ｓ１５：再識別開始時点を指定する。
Ｓ１６：再識別対応
再識別対応をする。その後、Ｓ０２に戻る。
【０２０５】
Ｓ１７：”検査終了？”の判断分岐。”検査終了”の場合には、動作識別処理を終了する。
”検査中”の場合には、Ｓ０２に戻る。
【０２０６】
図１８は、身体位置・体幹部傾きの検出処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１７のステップＳ０２の処理Ｂの詳細を示している。
Ｓ１００：移動平均データを読み込む。圧力情報検出手段から圧力移動平均データを読み込む。
Ｓ１０１：体幹部モデルデータを読み込む。被験者固有モデル記憶手段から体幹部モデルデータを読み込む。
Ｓ１０２：移動平均データと体幹部モデルデータとを比較し、圧力移動平均データと体幹部モデルデータとの相関を算出する。
【０２０７】
Ｓ１０３：”相関最高のモデル探索終了？”の判断分岐。”探索終了”の場合には、Ｓ１０４に進む。”探索中”の場合には、Ｓ１０１に戻って、モデル探索を続行する。
Ｓ１０４：体幹部モデル対応コードを格納する。相関最高の体幹部モデル対応コードを格納する。その後、リターンする。
【０２０８】
体幹部モデル数は、
体幹部モデル数＝（身体位置の違いによる数）×（体幹部傾きの違いによる数）
だけあるので、体幹部モデル対応コードより身体位置及び体幹部傾きが分かる。また、各体幹部モデル対応コードには、モデル座標系へ変換するための座標変換用データが一意的に決まっている。
【０２０９】
図１９は、体位・体位移行状態の識別処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１７のステップＳ０４の処理Ｄの詳細を示している。
Ｓ１２０：移動平均データを読み込む。圧力情報検出手段から圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の移動平均データを読み込む。
Ｓ１２１：モデル座標系への座標変換を実行する。身体位置・体幹部傾きに対応したモデル座標系への座標変換データを用いて、移動平均データを座標変換する。
【０２１０】
Ｓ１２２：体位モデルデータまたは体位移行状態モデルデータを読み込む。被験者固有モデル記憶手段から体位モデルデータまたは体位移行状態モデルデータを読み込む。
体位モデル、体位移行状態モデルの数は、
体位モデル数＝４  （仰臥、左側臥、右側臥、伏臥）
体位移行状態モデル数＝（体位移行の種類数）×（経過時間区分数）
だけある。
前回の体位モデルデータまたは体位移行状態モデルデータから探索を開始すると、探索に要する時間を短くできる。
【０２１１】
Ｓ１２３：移動平均データと体位モデルデータまたは体位移行状態モデルデータとを比較する。座標変換された移動平均データと体位モデルデータまたは体位移行状態モデルデータとの相関を算出する。
Ｓ１２４：”相関最高のモデル探索終了？”の判断分岐。”探索終了”の場合には、Ｓ１２５に進む。”探索中”の場合には、Ｓ１２２に戻って、モデル探索を続行する。
【０２１２】
Ｓ１２５：相関最高の体位モデルまたは体位移行状態モデルの対応コードを格納する。その後、リターンする。
【０２１３】
図２０は、動作状況検出処理の手順を示すフローチャートである。動作状況検出（動作要素の発生・継続・終了の検出）処理を実行する。このフローチャートは、図１７のステップＳ０５の処理Ｅの詳細を示している。
【０２１４】
Ｓ１４０：前回の各動作要素数及び動作部位（荷重極大点位置）を読み込む。（前回分）新規発生動作要素数、（前回分）進行中の継続中動作要素数（Ａ）＋（Ｃ）、（前回分）停止中の継続中動作要素数（Ｂ）＋（Ｄ）及びそれらの動作部位（荷重極大点位置）を読み込む。
Ｓ１４１：今回分の時間差分布パターンを読み込む。
【０２１５】
Ｓ１４２：前回新規発生及び進行中継続動作要素を追跡する。圧力情報検出手段から抽出された圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の時間差分布パターンより、前回新規発生及び進行中継続動作要素の追跡を行う。
Ｓ１４３：”動き（差分）あり？”の判断分岐。”動き（差分）あり”の場合、即ち、”動作進行中”の場合には、Ｓ１４４に進む。”動き（差分）なし”の場合、即ち、”停止中”の場合には、Ｓ１４５に進む。
【０２１６】
Ｓ１４４：進行中継続中動作要素数（Ａ）及び動作部位（荷重極大点位置）を格納する。
進行中継続中動作要素数（Ａ）及び動作部位（荷重極大点位置）を格納し、Ｓ１４６に進む。
Ｓ１４５：停止中継続中動作要素数（Ｂ）及び動作部位（荷重極大点位置）を格納する。
Ｓ１４６：前回停止中の継続中動作要素を追跡する。圧力情報検出手段から抽出された圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の時間差分布パターンより、前回停止中の継続中動作要素の追跡を行う。
【０２１７】
Ｓ１４７：”動き（差分）あり？”の判断分岐。”動き（差分）あり”の場合、即ち、”動作再開”の場合には、Ｓ１４８に進む。”動き（差分）なし” の場合、即ち、”停止中”の場合には、Ｓ１４９に進む。
Ｓ１４８：動作再開の継続中動作要素数（Ｃ）及び動作部位（荷重極大点位置）を格納する。
Ｓ１４９：”一定時間経過？”の判断分岐。”一定時間経過した”場合、即ち、”終了”の場合には、Ｓ１５０に進む。”一定時間経過していない”場合、即ち、”停止中”の場合には、Ｓ１５１に進む。
【０２１８】
Ｓ１５０：終了動作要素数及び動作部位（荷重極大点位置）を格納する。
Ｓ１５１：停止中継続中動作要素数（Ｄ）及び動作部位（荷重極大点位置）を格納する。
Ｓ１５２：新規発生動作要素を検出する。圧力情報検出手段から抽出された圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の時間差分布パターンより、新規発生動作要素の有無を調べる。
新たに発生した動作要素の身体部位は、時間差分布パターンにおいて圧力成分、圧力変化速度成分、圧力変化加速度成分が発生した時の位置から検出する。
【０２１９】
Ｓ１５３：”動き（差分）あり？”の判断分岐。”動き（差分）あり”の場合、即ち、”新規発生”の場合には、Ｓ１５４に進む。”動き（差分）なし”の場合、即ち、”新規発生なし”の場合には、リターンする。
Ｓ１５４：新規発生動作要素数及び動作部位（荷重極大点位置）を格納する。新規発生動作要素数及び動作部位（荷重極大点位置）を格納してリターンする。
【０２２０】
図２１は、動作検出手段内のデータ処理の流れを示す機能ブロック図である。前記項目Ａ〜Ｌに従い処理の流れを説明する。
【０２２１】
Ａ．身長、体重、体形、性別、年齢に合わせたモデルデータの補正。
検査開始時にのみ、被験者の個人データ（身長、体重、体形、性別、年齢）に応じて、オリジナルモデルの体幹部モデルデータ、体位モデルデータ、体位移行状態モデルデータ、動作要素モデルデータを補正する。補正したモデルデータを被験者固有モデルとして動作モデル記憶手段に格納する。
【０２２２】
動作モデル記憶手段６１０からオリジナルモデルの列データ６１１Ｄを取得した列データ６２１Ｄに対して、被験者の個人データ６２２Ｄに応じて補正し、補正モデルの列データ６２３Ｄを生成し、この列データに基づいて動作モデル記憶手段６１０の被験者固有モデル列データ６１２Ｄを補正する。
【０２２３】
Ｂ．身体位置、体幹部の傾きを体幹部モデルデータとの比較によって検出する。
直近の圧力の移動平均データと体幹部モデルデータとを比較して、身体位置、体幹部の傾きを検出する。
【０２２４】
移動平均データ５２３Ｄから取得した列データ６２４Ｄと、被験者固有モデル列データ６１２Ｄから取得した体幹部モデルの列データ６２５Ｄとを比較し、身体位置、体幹部の傾きを検出する。
【０２２５】
Ｃ．身体位置、体幹部の傾きの検出値に対応して、圧力情報検出手段５００からの抽出データをモデル座標系へ変換するための座標変換用データｄを算出する。
（１）身体位置を検出して、Ｘ座標、Ｙ座標の変更（平行移動）
（２）体幹部の（ベッド長手方向に対する）傾きを検出して、Ｘ座標、Ｙ座標の変更（回転）
【０２２６】
座標変換用データｄにより、移動平均列データ６２４Ｄを座標変換し、移動平均データ（モデル座標系）列データ６２６Ｄを生成する。
【０２２７】
Ｄ．体位または体位移行状態を識別する。
直近の圧力・圧力変化速度・圧力変化加速度の移動平均データをモデル座標系へ座標変換し、被験者固有モデルの体位モデルデータ及び体位移行状態モデルデータと比較して、体位または体位移行状態を識別する。体位・体位移行状態モデル対応コードを出力する。
【０２２８】
被験者固有モデル列データ６１２Ｄから取得した体位モデルデータ及び体位移行状態モデル列データ６２７Ｄと、移動平均データ（モデル座標系）列データ６２６Ｄとを比較し、体位・体位移行状態を識別し、体位・体位移行状態モデル対応コードを出力する。
【０２２９】
Ｅ．圧力情報検出手段から抽出された圧力、圧力変化速度、圧力変化加速度の時間差分布パターンより、個々の動作要素の新規発生、継続、終了を検出する。
【０２３０】
圧力情報検出手段５００の時間差分布パターン成分データ５２２Ｄから取得した成分データ６２８Ｄと、同じく圧力情報検出手段５００から取得した荷重極大点データ５２４Ｄと、身体位置、体幹部の傾きの検出結果に基づいて、個々の動作要素の新規発生、継続、終了を検出する。
【０２３１】
Ｆ．新規発生、継続中の動作要素のみを抽出するために、抽出対象とする特定領域を指定する。圧力分布パターンを抽出し、そのうちで、動作識別したい動作要素に関連ある特定領域を指定して、特定領域抽出パターンを求める。特定領域抽出パターンに対して、成分データ→列データ変換を行い、さらに座標変換して特定領域抽出データを生成する。
【０２３２】
個々の動作要素の新規発生、継続、終了の検出結果と、身体位置、体幹部の傾きの検出結果に基づいて特定領域を指定し、圧力情報検出手段５００の圧力分布パターン成分データ５２１より取得した成分データ６２９Ｄに対して、動作識別したい動作要素に関連ある特定領域を指定し、特定領域抽出パターンの成分データ６３０Ｄを生成する。
【０２３３】
更に、特定領域抽出パターンの成分データ６３０Ｄを成分データから列データに変換した後に、座標変換用データｄにより座標変換し、特定領域抽出データ（モデル座標系）の列データ６３１Ｄを生成する。
【０２３４】
Ｇ．動作要素モデルデータとして最も近似していると思われる最適候補を選択する。
【０２３５】
体位・体位移行状態の識別結果、特定領域指定情報と、身体位置、体幹部の傾きの検出結果に基づいて動作要素モデルの最適候補を選択し、その動作要素モデルデータを被験者固有モデルの列データ６１２Ｄから取得して、動作要素モデルの列データ６３２Ｄとする。
【０２３６】
Ｈ．最適候補である動作要素モデルデータと特定領域抽出データとの差分を求める。その差分に応じて動作要素モデルデータを補正し、補正済み動作要素モデルを生成する。
【０２３７】
動作要素モデルの列データ６３２Ｄからの動作要素モデルデータと、特定領域抽出データ（モデル座標系）の列データ６３１Ｄとを比較し、その差分検出値により動作要素モデルの列データ６３２Ｄを実際の動作に応じて補正し、補正済み動作要素モデルの列データ６３３Ｄを生成する。
【０２３８】
Ｉ．補正済み動作要素モデルデータと特定領域抽出データとの相関を求め、その相関が最も高くなる動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られるまで、最適候補を選び直して動作要素モデルデータを探索する。最高の相関が得られた動作要素モデルデータを動作要素近似モデルデータとして決定し、動作要素モデル対応コードを出力する。
【０２３９】
補正済み動作要素モデルの列データ６３３Ｄと特定領域抽出データ（モデル座標系）の列データ６３１Ｄとを比較して動作要素を識別する。この識別データに基づいて、補正済み動作要素モデルの列データ６３３Ｄから動作要素近似モデルの列データ６３４Ｄを生成する。
【０２４０】
Ｊ．補正の有無にかかわらずに、動作要素識別の結果、動作要素近似モデルデータとして決定された補正済み動作要素モデルデータを動作履歴データベースに記憶・蓄積する。
【０２４１】
動作要素近似モデルの列データ６３４Ｄを、動作モデル記憶手段６１０内の動作履歴データベースの動作要素近似モデルの列データ６１３Ｄとして記憶・蓄積する。
【０２４２】
Ｋ．逆運動学に基づいて３次元位置情報を検出する。
逆運動学の手法を用いて、手先、足先の位置から、それを満足する各関節角を逆算的に求め、身体各部の３次元位置情報を検出する。
【０２４３】
圧力分布パターンの成分データ６２９Ｄ、体位・体位移行状態の識別結果、圧力情報検出手段５００からの荷重極大点データ５２４Ｄ及び動作要素識別結果が、逆運動学計算手段６４０に入力され、所定のアルゴリズムに基づいて３次元位置情報を検出し、動作識別結果出力手段６５０に渡す。逆運動学については、特許文献２に技術開示がある。
【０２４４】
Ｌ．動作識別データを出力する。
動作識別結果出力手段６５０より、時刻、体位または体位移行状態、進行中動作要素名、身体各部の３次元位置情報及び身体下部寝具と擦れる部位情報を、動作識別データ６００Ｄとして時系列に出力し、睡眠段階検出手段７００及び動画手段８００に渡す。
【０２４５】
図２２は、睡眠段階検出手段の構成例を示す機能ブロック図である。睡眠段階検出手段７００は、圧力信号Ｐを入力して心拍数及び呼吸数を検出する心拍数・呼吸数検出手段７１０と、検出された心拍数または呼吸数を入力して睡眠深度Ｓ１を検出して出力する睡眠深度検出手段７２０と、検出された睡眠深度Ｓ１及び動作識別データ６００Ｄを入力して睡眠段階Ｓ２を同定して出力する睡眠段階同定手段７３０を備えている。
【０２４６】
睡眠深度検出手段７２０は、心拍数、呼吸数を基に、被験者の睡眠の深さを検出し、その睡眠の深さを連続的な値として示す睡眠深度Ｓ１を出力する。睡眠段階同定手段７３０は、睡眠深度Ｓ１と動作識別データ６００Ｄを用いて被験者の睡眠段階（覚醒、ＲＥＭ睡眠、ノンレム睡眠１〜４の６段階）を同定し、段階的に変化して離散的な値を示す睡眠段階Ｓ２を出力する。
【０２４７】
睡眠段階の同定にあたっては、体動情報は重要な情報である。しかしながら、これまでは、体動に関する直接的な情報を得ることができなかったので、心拍数の変動を基に算出した体動の有無、度合いだけで、睡眠段階の同定をせざるを得なかった。
【０２４８】
それに対して、本発明では、直接的な動作に関する情報を検出し、睡眠段階の各段階での特徴的な動作を見つけることによって、睡眠段階の検出精度を従来周知の手法より高めることが可能である。
【０２４９】
更に、被験者の身体各部の動きに関する情報を基に、睡眠段階の各段階で特徴的な動作を見つけることによって睡眠段階の検出精度を高めることができると共に、睡眠段階検出と同時に身体各部の動きを検出できるので、その動きを調べれば睡眠段階に影響を与える原因を特定することが可能となり、不眠症等の診断効率を高めることが可能となる。
【０２５０】
図２３は、動画手段の構成例を示す機能ブロック図である。動画手段８００は、動画情報作成手段８１０及び動画表示手段８２０で構成される。
【０２５１】
動画手段８００は、次の機能を備える。
（１）動作検出手段の動作識別データを基に、動画表現で必要とする詳細な被験者身体各部の３次元位置情報、関節の回転角度情報を作成する。それらの情報を用いて、就寝状態での被験者の身体各部の３次元動画を表示する。
（２）荷重極大点位置、荷重極大点圧力より、被験者身体下部の寝具と接触する部位または擦れる部位情報及び接触圧力の大きさまたは擦れる度合いに関する情報を算出し、それらの情報に対応した色情報を選択する。
（３）身体下部寝具と接触する部位または擦れる部位を他とは違う特別の色で表示する。また、接触圧力の大きさまたは擦れる度合いに応じて、色またはその濃淡を変えて表示する。
（４）睡眠段階検出手段出力の睡眠段階、睡眠深度より、睡眠段階、睡眠深度に対応した色情報を選択する。
（５）被験者の就寝時の睡眠段階、睡眠深度に応じて、動画上の人間の皮膚の色を変えて、身体各部の動きを表示する。
（６）動画表現をオン／オフ制御する。
【０２５２】
動画情報作成手段８１０は、次の動画情報を作成する。
（１）動画表現で必要とする詳細な身体各部の３次元位置情報または関節の回転角度情報
（２）身体下部の寝具と接触する部位または擦れる部位情報
（３）接触圧力の大きさまたは擦れる度合いに関する情報
（４）睡眠段階、睡眠深度に対応した皮膚の色に関する情報
【０２５３】
上記（２）〜（４）の動画情報を、２次元テクスチャまたは３次元テクスチャとして３次元曲面である人体に写像する。そのテクスチャ（貼り付ける模様）としては、
（２）の場合：身体下部の寝具と接触する部位または擦れる部位のみを特別の色にした模様。
（３）の場合：接触圧力の大きさまたは擦れる度合いに応じて色またはその濃淡を変えた模様。
（４）の場合：睡眠段階、睡眠深度に対応した色の模様。
とし、身体の動きまたは睡眠段階、睡眠深度に応じて、その模様を変化させる。
【０２５４】
動画表示手段８２０は、動画情報作成手段８１０から出力される動画情報を取得し、次の情報を３次元動画としてディスプレイに表示する。
（１）就寝時の身体各部の動画を表示する。
（２）身体下部寝具と接触する部位または擦れる部位を他とは違う特別の色で表現する。
（３）接触圧力の大きさまたは擦れる度合いに応じて、色またはその濃淡を変える。
（４）被験者の就寝時の睡眠段階、睡眠深度に応じて、動画上の人体の皮膚の色を変えて、身体各部の動きを表示する。
【０２５５】
就寝時の被験者の身体各部の動きの検出結果を、分かりやすく表現する手段として動画表示が有効である。動画は、リアルタイム３次元アニメーションを作成することによって、身体各部の動きを分かりやすく映像表現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２５６】
【図１】本発明を適用した体動検出装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。
【図２】圧力信号検出手段の構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】複数のセンサ列の重ね合わせによるセンサ手段の構成例を示す斜視図である。
【図４】平面状シートにセンサ列を貼り付けたセンサ手段の構成例を示す斜視図である。
【図５】マトリックス配置された圧力センサとスイッチ手段による列センサの第１動作を示す回路図である。
【図６】マトリックス配置された圧力センサとスイッチ手段による列センサの第２動作を示す回路図である。
【図７】複数個のセンサ手段を配設した寝具の斜視図である。
【図８】中心部を除いた周辺部にのみセンサ手段を配設した寝具の斜視図である。
【図９】列センサのリード線取出し場所を示す寝具の斜視図である。
【図１０】圧力情報検出手段の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１１】圧力分布パターン検出手段及び時間差分布パターン検出手段の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１２】信号発生位置及び信号検出の第１の例を示す信号分布図である。
【図１３】信号発生位置及び信号検出の第２の例を示す信号分布図である。
【図１４】信号発生位置及び信号検出の第１の例に対して算出によって求めた信号分布図である。
【図１５】信号発生位置及び信号検出の第２の例に対して算出によって求めた信号分布図である。
【図１６】動作検出手段の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１７】動作識別手段の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】身体位置・体幹部傾きの検出処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】体位・体位移行状態の識別処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】動作状況検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】動作検出手段内のデータ処理の流れを示す機能ブロック図である。
【図２２】睡眠段階検出手段の構成例を示す機能ブロック図である。
【図２３】動画手段の構成例を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【０２５７】
１００  被験者
２００  寝具
３００  体動検出装置
４００  圧力信号検出手段
４１０  センサ手段
４２０  センサ信号変換手段
４３０  ＡＤ変換・記憶手段
５００  圧力情報検出手段
５１０  圧力関連データ検出手段
５２０  圧力関連データ処理手段
６００  動作検出手段
６１０  動作モデル記憶手段
６２０  動作識別手段
７００  睡眠段階検出手段
７１０  心拍数・呼吸数検出手段
７２０  睡眠深度検出手段
７３０  睡眠段階同定手段
８００  動画手段
８１０  動画情報作成手段
８２０  動画表示手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図１４】
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【図１５】
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