(57)【要約】【課題】患者などの対象人物の姿勢によらず対象人物の呼吸を検知することのできる呼吸検知装置を提供する。【解決手段】対象人物の呼吸を検知する呼吸検知装置であって、対象人物までの距離を複数の箇所で測定することにより、各画素の輝度値が対象人物までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得部２１と、距離画像に基づいて、対象人物の３次元位置を決定する３次元処理部２２と、距離画像に基づいて、対象人物の呼吸による対象人物の３次元位置の変化領域である呼吸エリアを推定する呼吸エリア推定部２３と、呼吸エリアを含む平面から３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、対象人物の呼吸数を算出する呼吸数算出部２４とを備える。【選択図】図３
2018187090.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象人物の呼吸を検知する呼吸検知装置であって、
前記対象人物までの距離を複数の箇所で測定することにより、各画素の輝度値が前記対象人物までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得部と、
前記距離画像に基づいて、前記対象人物の３次元位置を決定する３次元処理部と、
前記距離画像に基づいて、前記対象人物の呼吸による前記対象人物の３次元位置の変化領域である呼吸エリアを推定する呼吸エリア推定部と、
前記呼吸エリアを含む平面から前記３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、前記対象人物の呼吸数を算出する呼吸数算出部と
を備える呼吸検知装置。
【請求項２】
前記呼吸エリア推定部は、所定の複数のエリアの各々について、該エリア内での前記３次元位置の移動距離の分散を算出し、算出した移動距離の分散に基づいて、前記呼吸エリアを推定する
請求項１に記載の呼吸検知装置。
【請求項３】
前記呼吸数算出部は、前記呼吸エリアを含む複数の平面について、当該平面と前記距離画像中の３次元位置との距離が最小となるように当該平面を決定し、各平面から前記３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、前記呼吸数を算出する
請求項１または請求項２に記載の呼吸検知装置。
【請求項４】
前記呼吸数算出部は、前記距離の時間変化を示す波形データにおける、所定期間中の極値の個数に基づいて、前記呼吸数を算出する
請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の呼吸検知装置。
【請求項５】
さらに、
前記距離の時間変化を示す波形データにおける過去の極値での振幅と現在の振幅との比較結果に基づいて、前記対象人物の体動が発生したか否かを判定する体動判定部を備える
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の呼吸検知装置。
【請求項６】
対象人物の呼吸を検知する呼吸検知方法であって、
前記対象人物までの距離を複数の箇所で測定することにより、各画素の輝度値が前記対象人物までの距離を示す距離画像を取得するステップと、
前記距離画像に基づいて、前記対象人物の呼吸による前記対象人物の３次元位置の変化領域である呼吸エリアを推定するステップと、
前記呼吸エリアを含む平面から前記３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、前記対象人物の呼吸数を算出するステップと
を含む呼吸検知方法。
【請求項７】
対象人物の呼吸を検知するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
前記対象人物までの距離を複数の箇所で測定することにより、各画素の輝度値が前記対象人物までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得部と、
前記距離画像に基づいて、前記対象人物の呼吸による前記対象人物の３次元位置の変化領域である呼吸エリアを推定する呼吸エリア推定部と、
前記呼吸エリアを含む平面から前記３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、前記対象人物の呼吸数を算出する呼吸数算出部と
して機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象人物の呼吸を検知する呼吸検知装置、呼吸検知方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ベッド上に横たわる患者の呼吸を検知する装置として、患者の身体に直接取り付ける「接触型デバイス」と、患者の身体に接触しない「非接触型デバイス」とが知られている。
【０００３】
接触型デバイスでは、センサを接触させて、患者の呼吸を検知するため、患者にストレスを与えてしまう。さらに、患者が誤ってセンサを取り外してしまうことにより、計測が行えなくなってしまう場合がある。
【０００４】
これに対して、非接触型デバイスでは、接触型デバイスでの問題点を解決することができる。例えば、非特許文献１および非特許文献２には、非接触型デバイスとして、ＴｏＦ（Time of Flight）方式のセンサ（以下、「ＴｏＦセンサ」という）を用いて患者の呼吸を検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】古橋知大，大村廉，“KINECTを用いたベッドの上の人体認識”，マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2014)シンポジウム，平成２６年７月
【非特許文献２】Junyi Xia, Ramon Alfredo Carvalho Siochi,”A real-time respiratory motion monitoring system using KINECT: Proof of concept.”,Medical Physics, Vo.39, No.5, May 2012
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１によると、ＴｏＦセンサを用いて患者の身体の形状を特定することができるものの、ＴｏＦセンサの配置位置は、患者を真上から見下ろすことのできる位置に限定されている。また、布団など患者の形状の特徴を消してしまうようなものの存在に触れていない。
【０００７】
また、非特許文献２によると、患者の斜め上方に配置されたＴｏＦセンサを用いて患者の呼吸を検知することができるが、患者の腹部に板を置いて実験を行っているため、実用上問題がある。
【０００８】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、患者などの対象人物の姿勢によらず対象人物の呼吸を検知することのできる呼吸検知装置、呼吸検知方法およびコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に係る呼吸検知装置は、対象人物の呼吸を検知する呼吸検知装置であって、前記対象人物までの距離を複数の箇所で測定することにより、各画素の輝度値が前記対象人物までの距離を示す距離画像を取得する距離画像取得部と、前記距離画像に基づいて、前記対象人物の３次元位置を決定する３次元処理部と、前記距離画像に基づいて、前記対象人物の呼吸による前記対象人物の３次元位置の変化領域である呼吸エリアを推定する呼吸エリア推定部と、前記呼吸エリアを含む平面から前記３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、前記対象人物の呼吸数を算出する呼吸数算出部とを備える。
この構成によると、距離画像に基づいて呼吸エリアが推定される。また、距離画像に基づいて対象人物の３次元位置が推定され、呼吸エリアを含む平面から対象人物の３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、対象人物の呼吸数が算出される。距離画像に基づいて対象人物の３次元位置を推定していることにより、３次元位置は、対象人物の姿勢によらず検出することができる。このため、上記の距離も対象人物の姿勢によらず検出することができる。これにより、対象人物の姿勢によらず対象人物の呼吸を検知することができる。
【００１０】
好ましくは、前記呼吸エリア推定部は、所定の複数のエリアの各々について、該エリア内での前記３次元位置の移動距離の分散を算出し、算出した移動距離の分散に基づいて、前記呼吸エリアを推定する。
呼吸により対象人物の距離データが変動している場合には、その変動距離ベクトルが同一方向であると考えられる。その一方、ノイズは移動距離にばらつきが生じる。このため、移動距離の分散を指標として、呼吸エリアを正確に推定することができる。なお、分散の代わりに、標準偏差等、移動距離のばらつき度合いを示す指標を用いることもできる。
【００１１】
また、前記呼吸数算出部は、前記呼吸エリアを含む複数の平面について、当該平面と前記距離画像中の３次元位置との距離が最小となるように当該平面を決定し、各平面から前記３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、前記呼吸数を算出してもよい。
人間の身体は曲面であるため、複数の平面を上述のように決定することにより、１つの平面を用いる場合に比べて、身体のシルエットに沿った平面を仮定することができる。これにより、身体のシルエットからの距離を正確に算出することができる。このため、呼吸数を正確に算出することができる。
【００１２】
また、前記呼吸数算出部は、前記距離の時間変化を示す波形データにおける、所定期間中の極値の個数に基づいて、前記呼吸数を算出してもよい。
呼気の終了のタイミングでは距離が極小となり、吸気の終了タイミングでは距離が極大となる。このため、この構成によると、極値の個数をカウントすることにより、呼吸数を正確かつ高速に算出することができる。
【００１３】
また、上述の呼吸検知装置は、さらに、前記距離の時間変化を示す波形データにおける過去の極値での振幅と現在の振幅との比較結果に基づいて、前記対象人物の体動が発生したか否かを判定する体動判定部を備えてもよい。
寝返りを打つなどの体動が生じた場合には、波形データにおける振幅が急激に増加する。このため、この構成によると、体動の発生を正確に判定することができる。
【００１４】
なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える呼吸検知装置として実現することができるだけでなく、呼吸検知装置に含まれる特徴的な処理部が実行する処理をステップとする呼吸検知方法として実現することができる。また、呼吸検知装置に含まれる特徴的な処理部としてコンピュータを機能させるためのプログラムまたは呼吸検知方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。また、本発明は、呼吸検知装置の一部又は全部を実現する半導体集積回路として実現したり、呼吸検知装置を含む呼吸検知システムとして実現したりすることもできる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によると、対象人物の姿勢によらず対象人物の呼吸を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態１に係る呼吸検知システムの構成を示す図である。
【図２】ＴｏＦセンサの設置位置を説明するための図である。
【図３】呼吸検知装置の構成を示すブロック図である。
【図４】呼吸検知装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】カメラからの距離が２ｍ程度の場所にある、実際には動いていないはずの地面の距離データの変化を計測したグラフである。
【図６】（Ａ）は呼吸による動きの変化を示す図であり、（Ｂ）はノイズ成分による動きの変化を示す図である。
【図７】呼吸エリア推定処理（図４のステップＳ１）の詳細を示すフローチャートである。
【図８】身体の各部分の動く方向を平面の法線ベクトル方向に近似する処理を説明するための図である。
【図９】呼吸および体動検知処理（図４のステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】呼吸数算出部が作成する平面の一例を示す図である。
【図１１】呼吸数算出部による呼吸データの取得処理を説明するための図である。
【図１２】バンドパスフィルタ設定値を示す図である。
【図１３】体動が発生した場合の波形データの一例を示す図である。
【図１４】呼吸検知装置として使用したコンピュータの性能の一例を示す図である。
【図１５】ＴｏＦセンサの性能の一例を示す図である。
【図１６】実験環境を示す図である。
【図１７】距離画像の一例を示す図である。
【図１８】距離画像の輝度値の一例を示す図である。
【図１９】胸部周辺に推定された呼吸エリアの一例を示す図である。
【図２０】呼吸数算出部が算出した呼吸エリア付近の呼吸データをグラフ化した波形データである。
【図２１】図２０に示す波形データに高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行った結果を示す図である。
【図２２】図２０に示す波形データに、カットオフ周波数（０．０５Ｈｚ）のバンドパスフィルタを適用した後の波形データを示す図である。
【図２３】図２０に示す波形データに、カットオフ周波数（０．１６Ｈｚ）のバンドパスフィルタを適用した後の波形データを示す図である。
【図２４】図２０に示す波形データに、カットオフ周波数（０．２６Ｈｚ）のバンドパスフィルタを適用した後の波形データを示す図である。
【図２５】図２０に示す波形データに、カットオフ周波数（０．５０Ｈｚ）のバンドパスフィルタを適用した後の波形データを示す図である。
【図２６】図２０に示す波形データに、カットオフ周波数（１．００Ｈｚ）のバンドパスフィルタを適用した後の波形データを示す図である。
【図２７】呼気または吸気の振幅および長さの算出結果を示す図である。
【図２８】患者の寝返りについて説明するための図である。
【図２９】寝返り後に推定された呼吸エリアの一例を示す図である。
【図３０】体動後の波形データに、カットオフ周波数０．１６Ｈｚのバンドパスフィルタを適用した波形データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲によって特定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００１８】
本発明者らは、ＴｏＦセンサから得られる距離画像データを使用して患者の体勢によらず、また、見守りセンサとして一般的なカメラの取り付け角度である斜め下方向に取り付けた状態で、患者の呼吸に関する情報を読み取るシステムを作成した。
【００１９】
また、ＴｏＦセンサを用いて、継続して呼吸検知をし続ける中で、患者が常にベッドにいるとは限らない。また、患者がベッドにいる場合でも、身体の中で最も呼吸の動きが顕著である部分（以下「呼吸エリア」と記載）がどこに存在するかは、体勢などによって変化していく。患者がベッドで就寝し、寝返りをうつたびに呼吸エリアを手動で設定するのは非常に手間がかかるため、実用上問題がある。このため、本実施の形態では、ベッド上のどの位置に呼吸エリアが存在するかを自動で特定し、就寝中に患者の体が動いて呼吸エリアの位置が変化した場合（以下「体動」と記載）にも、呼吸エリアを再検知することのできるシステムについて説明する。
【００２０】
［呼吸検知システムの構成］
図１は、本発明の実施の形態１に係る呼吸検知システムの構成を示す図である。
呼吸検知システム１は、病院などの病棟に設置され、患者４１の呼吸を検知するためのシステムであって、ＴｏＦセンサ１０と、ネットワーク３０を介してＴｏＦセンサ１０と接続された呼吸検知装置２０とを備える。ネットワーク３０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）またはインターネットなどである。
【００２１】
ＴｏＦセンサ１０は、被写体までの距離を複数の箇所で測定することにより、各画素の輝度値が被写体までの距離を示す距離画像を生成する。つまり、ＴｏＦセンサ１０は、ＴｏＦセンサ１０の前面に規則的に配置された複数のＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）と、レンズとを含むカメラであり、複数のＬＥＤから一斉に照射された光が、被写体で反射され、反射された光（例えば、近赤外光）がレンズによって集光される。この時、ＬＥＤが光を出射してからレンズに反射光が到達するまでの時間は被写体の位置により異なる。つまり、被写体がカメラに近いほど反射光の到達時間は短くなり、被写体がカメラから遠いほど反射光の到達時間は長くなる。ＴｏＦセンサ１０は、到達時間を画素毎に計測することにより、被写体までの距離を画素ごとに出力する。つまり、ＴｏＦセンサ１０は、被写体までの距離を画素における輝度値で表した距離画像を出力する。ＴｏＦセンサ１０の設置位置、つまり、ＴｏＦセンサ１０の地面からの高さおよび煽り角は、ベッド４０を含むエリアを被写体とするように決定されている。
【００２２】
図２は、ＴｏＦセンサ１０の設置位置を説明するための図である。ＴｏＦセンサ１０は、図２に示す３次元空間中に設置される。ＴｏＦセンサ１０の煽り角（水平面からの傾き）はθであり、ＴｏＦセンサ１０の地面からの高さはｈである。
【００２３】
［呼吸検知装置２０の構成］
図３は、呼吸検知装置２０の構成を示すブロック図である。呼吸検知装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）等を含む一般的なコンピュータにより実現することができる。
【００２４】
呼吸検知装置２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置に記憶された所定のコンピュータプログラムを、ＲＡＭに読み出してＣＰＵ上で実行することにより実現される機能的な構成として、距離画像取得部２１と、３次元処理部２２と、呼吸エリア推定部２３と、呼吸数算出部２４と、体動判定部２５と、出力部２６とを備える。ただし、これらの処理部の一部または全部が電子回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。
【００２５】
距離画像取得部２１は、ＴｏＦセンサ１０が撮像した距離画像を取得する。つまり、患者４１までの距離を複数の箇所で測定することにより、各画素の輝度値が患者４１までの距離を示す距離画像を取得する。
【００２６】
３次元処理部２２は、距離画像取得部２１が取得した距離画像に基づいて、被写体の３次元座標を決定する。
【００２７】
呼吸エリア推定部２３は、距離画像取得部２１が取得した距離画像に基づいて、患者４１の呼吸による患者４１の３次元位置の変化領域である呼吸エリアを推定する。
【００２８】
呼吸数算出部２４は、呼吸エリアを含む平面から患者４１の３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、患者４１の呼吸数を算出する。
【００２９】
体動判定部２５は、上述の距離の時間変化を示す波形データにおける過去の極値での振幅と現在の振幅との比較結果に基づいて、患者４１の体動が発生したか否かを判定する。
【００３０】
出力部２６は、呼吸数算出部２４が算出した呼吸数を表示装置に出力したり、ネットワーク３０を介して他の装置に送信したりする。
【００３１】
［呼吸検知装置２０の処理手順］
図４は、呼吸検知装置２０の処理手順を示すフローチャートである。
呼吸エリア推定部２３は、距離画像取得部２１が取得した距離画像に基づいて、予め定められたベッド４０が存在するエリア（以下「ベッドエリア」と記載）内で、患者４１の呼吸エリアを推定する（Ｓ１）。なお、ベッドエリアはユーザが指定するようにしてもよい。
【００３２】
呼吸エリアが推定された場合には（Ｓ２でＹＥＳ）、呼吸数算出部２４は、呼吸エリア推定部２３が推定した呼吸エリアにおいて、呼吸を検知しながら、体動判定部２５が、同時に体動を検知する（Ｓ３）。
【００３３】
体動が発生している場合には（Ｓ４でＹＥＳ）、呼吸検知装置２０は、ステップＳ１に処理を遷移させることにより、呼吸エリアを新たに推定し、呼吸の検知を再開する。
【００３４】
一方、体動が発生していなければ（Ｓ４でＮＯ）、ステップＳ３の処理が継続される。
【００３５】
呼吸エリア推定処理（ステップＳ１）において、呼吸エリアが存在しないと判断された場合には（Ｓ２でＮＯ）、呼吸数算出部２４は、患者４１がベッドから離床したと判断する（Ｓ５）。
なお、出力部２６は、ステップＳ３およびＳ５の処理結果を適宜出力する。
【００３６】
［呼吸エリア推定処理（ステップＳ１）の詳細］
呼吸エリアを自動推定することで、患者４１の睡眠位置の変化に臨機応変に対応でき、寝返りを打つことで呼吸エリアが変わるたびにエリアを手動で設定する手間が省ける。呼吸エリア推定部２３は、ＴｏＦセンサ１０から得られる距離画像データから、周期的な変動、つまり呼吸成分の位置を検出することにより呼吸エリアを推定可能である。しかし、ＴｏＦセンサ１０から得られる距離画像データには常に誤差（ノイズ）が発生し続けており、呼吸のような微小な動きを検知するためには極めて厄介なものである。
【００３７】
図５は、カメラからの距離が２ｍ程度の場所にある、実際には動いていないはずの地面の距離データの変化を計測したグラフである。本来動いていないはずの地面でも１０ｍｍ〜２０ｍｍ程度の「動き」が検知されてしまっていることがわかる。呼吸による身体の動きも１０ｍｍ〜２０ｍｍ程度なので、このままではこのノイズを人間の呼吸として誤検知してしまう可能性がある。このノイズを含むデータから、呼吸成分だけを検出し呼吸エリアを推定するために、本発明者らは、距離データの変化の位相（変化方向）に注目した。つまり、ノイズは近くの画素同士の動きに関連性はないが、呼吸による動きの変化では、近くの画素同士が同じ方向に動いているはずであると考えた。
【００３８】
図６の（Ａ）は呼吸による動きの変化を示す図であり、図６の（Ｂ）はノイズ成分による動きの変化を示す図である。図６の（Ａ）に示すように、呼吸により、あるフレームの点５１が次フレームの点５２に移動した場合には、その移動方向および移動距離は類似している。その一方、図６の（Ｂ）に示すように、ノイズにより、あるフレームの点５１が次フレームの点５２に移動した場合には、その移動方向および移動距離はばらついている。
【００３９】
なお、呼吸の動きはＴｏＦセンサ１０に向かう方向のみとは限られない。このため、ＴｏＦセンサ１０が出力する前後のフレームの距離画像で同じ画素に同じ身体の場所があるとはいえない。そのため本来は前後のフレームにおいて、前フレームの画素が指す身体の部分が、後フレームにおいてどこに動いたかという追跡をしなければならないが、距離画像データでは、身体の場所を認識しているわけではないため追跡を行うことができない。
【００４０】
そこで、同じ動きをＴｏＦセンサ１０で撮影した場合、サンプリング周波数を高くすればするほど１フレームあたりの移動距離は小さくなることを利用する。十分に高サンプリング周波数で距離画像を撮像することで、後フレームにおける身体のパーツは前フレームの画素位置からそれほど動いていないはずだといえる。このため、距離画像に平均化フィルタを施し、距離を平滑化することで、パーツの移動を吸収する。
【００４１】
図７は、呼吸エリア推定処理（図４のステップＳ１）の詳細を示すフローチャートである。
【００４２】
呼吸エリア推定部２３は、ベッドエリア内の前後のフレームにおいて、後フレームの距離画像のみに平均化フィルタを適用することで、距離画像を平滑化する（Ｓ１１）。後フレームのみに平均化フィルタを使用することにより、移動前の画素（前フレームの画素）がどこに移動したかを平滑化することができる。
【００４３】
呼吸エリア推定部２３は、ベッドエリアをさらに５ｃｍごとの正方形で区切り、各エリアで前後フレーム間において距離の変化がどれだけバラついているか、つまり距離の分散を計算する（Ｓ１２）。分散が小さいエリアほど、エリア内の画素が同じ方向に動く傾向が強いと考えられる。
【００４４】
呼吸エリア推定部２３は、各フレームで分散最小のエリアに投票を行う（Ｓ１３）。
【００４５】
呼吸エリア推定部２３は、ステップＳ１１〜Ｓ１３の処理を、３０秒間のフレームについて実行する（ループＡ）。
【００４６】
呼吸エリア推定部２３は、最大投票数が所定の閾値ＴＨよりも大きいか否か判断する（Ｓ１４）。
【００４７】
最大投票数が閾値ＴＨよりも大きければ（Ｓ１４でＹＥＳ）、呼吸エリア推定部２３は、投票数最大のエリアを呼吸エリアと推定する（Ｓ１５）。
【００４８】
最大投票数がＴＨ以下であれば（Ｓ１４でＮＯ）、呼吸エリア推定部２３は、呼吸エリアが無いと判断する（Ｓ１６）。
【００４９】
［呼吸および体動検知処理（ステップＳ３）の詳細］
（呼吸の検知処理について）
ＴｏＦセンサ１０が出力する距離画像の変化を胸の動きだと想定してしまうと、ＴｏＦセンサ１０に向かう方向の移動成分しか検出できない。このため、仰向け・横向き・うつ伏せといった患者４１の体勢や、ＴｏＦセンサ１０の設置角度によって計測できる呼吸エリアの変化量に差が出てしまう。患者４１の体勢にかかわらず、また、現実的な取り付け角度である斜め下方向にＴｏＦセンサ１０を設置した場合にも、定量的に呼吸エリアの変化量を計測できるような仕組みを作りたい。そのためには、呼吸をする際に身体の各部分における実際の呼吸運動の方向成分を検出することが必要である。患者４１の身体が呼吸によって動く方向は、場所ごとに異なると考えられるが、３次元上で点がどの位置に動いたかを追跡をすることは困難である。そこで、ノイズに影響されない程度に大きく、身体のシルエットを損なわない程度に小さい平面を作ることにより、身体の各部分の動く方向を、その平面の法線ベクトル方向に近似することができると考えた（図８）。
【００５０】
また、出力された呼吸運動のデータから、一呼吸毎にかかった時間や、呼気間の長さの比等のデータを取得できるシステム構成とすることが望ましい。単なる周波数解析では、周波数のヒストグラムが計算されるだけであり、呼吸波形の凹凸、つまりどのタイミングで呼気と吸気が変わったかといった情報を得ることができない。
【００５１】
健常な人間の呼吸周波数は、通常１４〜２０回／ｍｉｎ、早くても６０回／ｍｉｎ程度つまり１．０Ｈｚ以下と考えられる。このため、カットオフ周波数を段階的に上げながら、帯域幅の非常に狭いバンドパスフィルタをかけていくことによって、カットオフ周波数の周りの周波数成分のみが残った波形データが出力される。人間の呼吸周波数成分は比較的安定して同じ周波数で存在することに対して、ノイズの周波数成分は様々な周波数で存在するため、人間の呼吸周波数帯域に一番近いカットオフ周波数のフィルタをかけた波形データが、最も振幅の大きい波形データになる。
【００５２】
低いカットオフ周波数からだんだんと高周波のカットオフ周波数にしていくと、波形データの振幅は段々と大きくなり、実際の呼吸周波数を境に振幅がだんだんと小さくなっていく。
【００５３】
図９は、呼吸および体動検知処理（図４のステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。
【００５４】
呼吸数算出部２４は、ノイズに影響されない程度に大きく、身体のシルエットを損なわない程度に小さい平面として、呼吸エリア推定部２３が推定した呼吸エリアを中心とした１辺１５ｃｍの正方形を縦２×横２の４つ作成する。呼吸数算出部２４は、それぞれの正方形エリア内に存在する点群から、最もそれらしい平面を作る（Ｓ２１）。点群は同一平面上に存在するとは限らないので、各点群との距離が最も小さくなるような平面を正方形エリアの平面と決定する。これにより、例えば、図１０に示すような４つの平面が作成される。平面の作成手法としては、最小二乗法を用いることができる。例えば、呼吸数算出部２４は、３次元処理部２２が決定した３次元座標を有する点群において、点群とのｚ軸方向に対する２乗距離の合計を最小にする平面を求める。点（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）と、平面ａｘ＋ｂｙ＋ｚ＋ｃ＝０とのｚ方向の距離ｄｉは、式１で与えられる。このため、呼吸数算出部２４は、各正方形エリア内の全ての点と平面との距離の２乗和Σｄｉ２を最小にするようなａ，ｂ，ｃを求めることにより、平面を求める。
ｄｉ＝ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｚｉ＋ｃ      …（式１）
【００５５】
次に、呼吸数算出部２４は、各平面と、各平面を作成したフレーム（前フレーム）の後フレームの各点群とに基づいて、呼吸データを算出する（Ｓ２３）。つまり、呼吸数算出部２４は、後フレームの各正方形エリア内の各点から、前フレームの平面への最小移動距離をそれぞれ計算する。図１１に示すように、点と平面の最小距離を結ぶ線分は必ず平面と垂直に交わることが知られているため、各点と平面の最小距離を結ぶ線分を、面から点に向かうベクトルとすることができる。呼吸数算出部２４は、ベクトルを合成することにより、呼吸データを算出する。つまり、ベクトルのノルムは、前のフレームからの移動距離を表す。このため、呼吸数算出部２４は、後フレームの点が前フレームの平面より手前にあれば移動距離を負値とし、平面より奥にあれば移動距離を正値とし、移動距離の和を計算することによって、呼吸データを取得することができる。
【００５６】
つづいて、呼吸数算出部２４は、胸部の呼吸運動の出力値から呼吸を検出するために、０．０５Ｈｚから１．０Ｈｚまで０．０１Ｈｚ刻みにカットオフ周波数を設定したバンドパスフィルタを３０秒分の呼吸データに適用する（Ｓ２４）。なお、バンドパスフィルタにおける各種パラメータは、例えば、以下の図１２に示すとおりである。
【００５７】
また、呼吸数算出部２４は、得られた振幅の値を比較することにより、極大点および極小点の数を算出する（Ｓ２５）。つまり、バンドパスフィルタ適用後の各波形データについて、以下の（１）〜（３）により凹凸を検出することにより、極大点および極小点の数を算出する。
（１）波形データごとに、振幅の最大値および最小値を測定する。
【００５８】
（２）波形データごとに、振幅の最小値の６０％の値から、振幅の最大値の６０％の値までの範囲に含まれる極大点および極小点をカウントする。ただし、極大点および極小点は交互にカウントするものとする。
【００５９】
（３）各波形データのカウント値の中の最頻値を、極大点および極小点の数として決定する。
【００６０】
呼吸数算出部２４は、極大点および極小点の数に基づいて、呼吸数を算出する（Ｓ２６）。つまり、ｎ秒間のフレームから算出された極大点および極小点の数がｍ個であれば、１分間の呼吸数は３０ｍ／ｎ（＝６０×（ｍ／２）／ｎ）として算出することができる。
【００６１】
呼吸数算出部２４は、算出した呼吸数が呼吸数閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ２７）。呼吸数閾値は、呼吸が停止している可能性があるか否かを判断するための閾値であり、例えば、１０回／ｍｉｎを呼吸数閾値とすることができる。
【００６２】
呼吸数が呼吸数閾値よりも大きければ（Ｓ２７でＹＥＳ）、出力部２６は、呼吸数算出部２４が算出した呼吸数を画面等に出力する（Ｓ２８）。
【００６３】
呼吸数が呼吸数閾値以下であれば（Ｓ２７でＮＯ）、出力部２６は、呼吸停止の可能性ありとの判断結果を画面等に出力する（Ｓ２９）。
【００６４】
（体動の検知処理について）
長時間の睡眠において、常に同じ場所に呼吸エリアが存在するとは限らない。患者４１が寝返りを打ったり、腕の位置を変えたりすることで、最適な呼吸エリアが変化する可能性がある。
【００６５】
バンドパスフィルタをかける前の呼吸の波形データは、人間の呼吸成分とノイズ成分の両方を含んでいるが、呼吸はせいぜい２〜３ｃｍの運動でしかない。それに対して体動は、数１０ｃｍ〜１ｍ単位での移動を伴う。このため、波形データの中で、呼吸運動と考えられない１０ｃｍ以上の動きの変化を見せたとき、体動が起こったとみなし、呼吸エリアを再検知する。
【００６６】
つまり、図９を参照して、体動判定部２５は、呼吸数算出部２４によるバンドパスフィルタ適用前の波形データにおいて、前回の振幅の極値に比べて、振幅が２０ｃｍ以上変化したか否かを判断する（Ｓ３０）。つまり、体動判定部２５は、前回の極大値と比べて振幅が２０ｃｍ以上小さくなった場合、もしくは前回の極小値と比べて振幅が２０ｃｍ以上大きくなった場合に、振幅が２０ｃｍ以上変化したと判断する。
【００６７】
振幅が２０ｃｍ以上変化したと判断した場合には（Ｓ３０でＹＥＳ）、体動判定部２５は、呼吸ではない大きな動き、つまり体動が発生したと判断する（Ｓ３１）。図１３に体動が発生した場合の波形データの一例を示す。体動が生じた場合には、振幅が大きく変化していることが分かる。
【００６８】
［実験結果］
次に、本実施の形態に係る呼吸検知システム１による呼吸検知の実験結果について説明する。
【００６９】
距離画像を取得するＴｏＦセンサ１０として、Ｐａｎａｓｏｎｉｃ社のカメラ（ＴｏＦセンサ）を使用した。また、六畳一間の部屋全体の見守りとしてカメラを利用することを想定し、床からの高さ２．３ｍ、水平面に対する傾き４５°でＴｏＦセンサ１０を設置した。また、ＴｏＦセンサ１０のサンプリング周波数は１５（Ｈｚ）である。患者４１がベッド４０上で睡眠することを想定し、地面からのベッド４０の高さ０．７ｍ、ＴｏＦセンサ１０からベッドエリア中心までの水平距離１．５ｍで実験を行った。
【００７０】
呼吸検知装置２０として使用したコンピュータの性能を図１４に示し、ＴｏＦセンサ１０の性能を図１５に示す。
【００７１】
また、この手法の評価をするために、呼吸などの周期的な運動の周波数を測定するための既知の技術として確立されている高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による処理結果との比較を行った。なお、ＦＦＴはサンプリング周波数１５Ｈｚ、サンプル数５１２で行うこととする。
【００７２】
（提案手法による呼吸検知結果）
図１６は、実験環境を示す図である。図１６に示す実験環境で、ＴｏＦセンサ１０による距離画像の取得、呼吸エリアの推定、呼吸数の検知、および体動の検知を行った。図１７は、距離画像の一例を示す図である。距離画像の輝度値は、図１８に示すとおりである。なお、黒い画素の部分は距離データが得られなかった部分を示す。図１７のベッドエリアにおいて、下側が患者４１の上半身であり、上側が患者４１の下半身側である。
【００７３】
まず、図１７に示すベッドエリア内で、仰向けの体勢で寝ている患者４１について、３０秒間呼吸エリアの推定を行ったところ、図１９に示すように、胸部周辺に呼吸エリアが推定された。
【００７４】
図２０は、呼吸数算出部２４が算出した呼吸エリア付近の呼吸データをグラフ化した波形データであり、横軸が時間、縦軸が呼吸データ（振幅）を示す。
【００７５】
図２１は、図２０に示す波形データにＦＦＴを行った結果を示す図であり、横軸が要素番号を示し、縦軸がサンプル数を示す。図２１から６〜７番目の要素がよく特徴が現れているので、サンプリング周波数とサンプル数から、呼吸の周波数は（６〜７）×（１５／５１２）≒０．１７６〜０．２０５（Ｈｚ）である、つまり、１分間に１０．６〜１２．３（回）の呼吸をしているという結果が得られた。
【００７６】
次に、呼吸検知装置２０による結果を示す。図２２〜図２６は、図２０に示す波形データに、カットオフ周波数の異なるバンドパスフィルタを適用した後の波形データを示す図であり、横軸が時間、縦軸が呼吸データ（振幅）を示す。図２３に示すカットオフ周波数０．１６Ｈｚで振幅が最大となり、極大点および極小点の数を算出すると、３０秒間に１１個の極大点および極小点の数が得られたため、１分間に３０×１１／３０＝１１回の呼吸をしているという結果が得られた。これは、ＦＦＴの結果から得られる呼吸回数とほぼ一致している。
【００７７】
なお、図２３に示す波形データから、呼気または吸気の振幅および長さ等を算出することができる。呼気の長さは、極大点から極小点までの時間として算出することができ、吸気の長さは、極小点から極大点までの時間として算出することができる。算出した結果を図２７に示す。
【００７８】
また、図２８に示すように、患者４１が矢印の方向に寝返りを打って、横向きになった場合に、体動を検知したことを確認した。その後、呼吸エリアの再推定が行われ、図２９に示すように、３０秒後に患者４１の肩部周辺に呼吸エリアが推定された。
【００７９】
図３０は、体動後の波形データに、カットオフ周波数０．１６Ｈｚのバンドパスフィルタを適用した波形データを示す図であり、横軸が時間、縦軸が呼吸データ（振幅）を示す。
【００８０】
仰向け時の波形データ（図２３）と横向き時の波形データ（図３０）の振幅を比較すると、
仰向け時・・・６〜８ｍｍ
横向き時・・・４〜７ｍｍ
という結果が得られた。
【００８１】
（考察）
本実験で想定した環境では、正しく胸部に呼吸エリアを推定することができた。また、呼吸の波形データから呼吸数が計算され、周波数解析結果と同等の結果を得ることができた。また、体動が起きた際には、速やかに呼吸エリアの再推定が行われることが確認された。
【００８２】
また、仰向け時と横向き時とを比較すると、横向き時の呼吸の振幅は、仰向き時の呼吸の振幅の８０％程度の大きさで得られた。本来は横向きになったときにも仰向け時と同じ身体の部分を検知する必要があるが、横向きの場合、毛布や腕などによって、胸部との間に空洞ができてしまうため、肩部が呼吸エリアとして推定され、それにより、仰向け時に比べて少ない振幅の波形が得られたためであると考えられる。しかし、体動が生じた場合であっても、呼吸数の計測には十分な振幅が得られた。
【００８３】
呼吸検知システム１によると、呼吸運動の方向に対して正対した位置にＴｏＦセンサ１０を置く必要がなくなり、定量的に呼吸を検知することが可能になった。また、呼気の長さ、吸気の長さも計測することが可能になった。ベッド４０上での患者４１の呼吸を検知することが可能になり、患者４１の健康状態を分析することで、病気の早期発見などの支援に役立つことが期待される。
【００８４】
［実施の形態の効果］
本発明の実施の形態によると、距離画像に基づいて呼吸エリアが推定される。また、距離画像に基づいて患者４１の３次元位置が推定され、呼吸エリアを含む平面から患者４１の３次元位置までの距離の時間変化に基づいて、患者４１の呼吸数が算出される。距離画像に基づいて患者４１の３次元位置を推定していることにより、３次元位置は、患者４１の姿勢によらず検出することができる。このため、上記の距離も患者４１の姿勢によらず検出することができる。これにより、患者４１の姿勢によらず患者４１の呼吸を検知することができる。
【００８５】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８６】
１        呼吸検知システム
１０      ＴｏＦセンサ
２０      呼吸検知装置
２１      距離画像取得部
２２      ３次元処理部
２３      呼吸エリア推定部
２４      呼吸数算出部
２５      体動判定部
２６      出力部
【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１４】
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【図１５】
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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２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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