(57)【要約】      （修正有）【課題】動物が発する身体の振動を検出する振動信号センサー手段を含む生体情報検出装置を提供する。【解決手段】動物が発する身体の振動を検出する振動信号センサー手段を含む生体情報検出装置であって、振動信号センサー手段は、加圧される圧力の時間に関しての微分成分に比例して出力する手段であり、振動センサー本体又は振動センサー本体とその上下に積層して形成される底板、クッション部材、振動収集板の１つ以上から構成され、振動センサー本体は、振動センサー素材を正電極層５２及び負電極層５１で挟んだ振動センサー５３と、正電極層の上に形成された絶縁層３３と、絶縁層の上に形成された上部遮蔽層３４とを有し、上部遮蔽層と絶縁層と振動センサーの正電極層とで構成されるコンデンサの静電容量が１μＦ以下であることを特徴とする生体情報検出装置。【選択図】図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動物が発する身体の振動を検出する振動信号センサー手段を含む生体情報検出装置であって、
前記振動信号センサー手段は、加圧される圧力の時間に関しての微分成分に比例して出力する手段であり、振動センサー本体又は振動センサー本体とその上下に積層して形成される底板、クッション部材、振動収集板の１つ以上から構成され、
前記振動センサー本体は、振動センサー素材を正電極層及び負電極層で挟んだ振動センサーと、前記正電極層の上に形成された絶縁層と、前記絶縁層の上に形成された上部遮蔽層とを有し、
前記上部遮蔽層と前記絶縁層と前記振動センサーの前記正電極層とで構成されるコンデンサの静電容量が１μＦ以下であることを特徴とする生体情報検出装置。
【請求項２】
前記振動センサー素材は、ポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）であることを特徴とする請求項１に記載の生体情報検出装置。
【請求項３】
前記振動収集板は動物の身体部で発生した振動を、減衰させることなく前記振動センサーに伝えることを特徴とする請求項１又は２に記載の生体情報検出装置。
【請求項４】
前記振動収集板の硬度は、前記振動センサー本体の硬度よりも高いことを特徴とする請求項３に記載の生体情報検出装置。
【請求項５】
前記振動センサーは電極端子埋め込み型とすることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項６】
前記振動信号センサー手段と、該振動信号センサー手段で検出した信号の処理を行なう信号処理部と、該信号処理部で得られた信号を出力する信号出力手段とを一体化したことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項７】
前記振動信号センサー手段の厚さは１０ｍｍ以下であることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項８】
前記振動収集板の材料としては、ＰＥＴ板、ＰＥＮ板、カーボン板、発砲スチロール板、ＰＰ板、アクリル板、硬化塩化ビニール板、発泡塩化ビニール板、アルミ板、ジュラルミン板、銅板、鉄板を用いることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項９】
前記振動信号センサー手段で検出された振動信号のうち、１００Ｈｚ乃至５００Ｈｚの範囲の周波数から生体情報を検出することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項１０】
前記振動信号センサー手段で検出された振動信号から生体情報として音を検出することを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の生体情報検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベッド及び床に敷く寝床において、人の肺の呼吸活動及び心臓の拍動による振動等を振動センサーで検出し、人の健康状態を２４時間検出できるようにした人の健康状態検出方法及び健康状態検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ベッドで睡眠中の患者の状態を把握することは、介護業務として必要であるが、介護者の負担を軽減するために患者の状態を自動的に監視して、異常があった時、外部に通知するシステムが望まれている。従来のシステムでは、指先に血圧計を取り付けたり、振動計を腰に巻くといった患者の身体に密着した方法を用いていた。
【０００３】
このように患者を拘束してその状態を把握する方法は、身体にセンサーを密着させるため、信号が常に得られる点で信頼性が高いが、患者が嫌がり普及を妨げてきた。このため、非拘束タイプのシステムが考慮されてきている。
【０００４】
非拘束タイプのものとしては、前記振動センサーとしてピエゾ素子等の圧電素子を用いた振動センサーの利用が検討されてきている。例えば、高分子材料からなる圧電体と、該圧電体の一方の側に配置され、第１の絶縁体にシグナル電極を担持した第１の電極担持部と、圧電体の他方の側に配置され、第２の絶縁体にグランド電極を担持した第２の電極担持部とを備え、第１の電極担持部と第２の電極担持部とは、前記シグナル電極とグランド電極とが重なるようにしたものがある（特許文献１）。
【０００５】
また、フッ化ビニリデンのホモポリマーであるポリフッ化ビニリデンに、第四級アンモニウム塩または第四級アンモニウム塩で表面処理されたクレイを添加し、その後無延伸で分極処理することにより得られる圧電体がある（特許文献２）。
【０００６】
更に、加圧されることにより電位を生ずる、第１の面と第１の面に対して表裏の関係にある第２の面を有する第１の高分子圧電体と、第１の高分子圧電体の外縁部分を避けて第２の面側に配置されたシグナル電極と、第１の面のシグナル電極に対応する部分を覆って配置された第１のグランド電極とを備え、面加重を負荷すると第１の高分子圧電体のシグナル電極が配置された部分に生ずる応力が、シグナル電極が配置されていない外縁部分に生ずる応力より大きくなる圧電センサーがある（特許文献３）。
【０００７】
また、シグナル電極とグランド電極との間に生ずる電位差を伝達する電極一体型シールド端子であって、シグナル電極とグランド電極とを絶縁し、第１の面と第１の面に対して表裏の関係にある第２の面を有する板状の第１の絶縁層と、第１の面に形成される膜状の第１のグランド電極と、第２の面側に形成されるシグナル電極と、シグナル電極とグランド電極との間に電位差を生ずるデバイスと、シグナル電極に接続するシグナル端子とグランド端子とを備え、シグナル端子とグランド端子とを、絶縁層とグランド電極とで包むことでシールドする電極一体型シールド端子が知られている（特許文献４）。
【０００８】
このような圧電センサーを用いて人の健康状態を検出する検出センサーが開発されてきている。例えば、ＰＶＤＦ膜を用いて同時に呼吸信号と脈拍信号と体動異常信号を検出し、それぞれの周波帯域と信号強度の違いを利用して信号を分離抽出し経過時刻と照合し電子回路を用いて統計処理をする装置が知られている（特許文献５）。
【０００９】
また、生体の心臓の拍動による振動、肺呼吸による振動、身体の動きによる振動を検出
し振動性電圧信号を出力する多孔性ポリプロピレンエレクトレットフィルムの生体振動センサーの生体振動センサー手段を有する装置が知られている（特許文献６）。
【００１０】
また、被験者が滞在するベッドの物理的変動量を検出する変動量検出手段と、該変動量検出手段によって検出された変動量から前記被験者の生体データを検出する生体データ検出手段とにより構成される生体データ検出装置が知られている（特許文献７）。
【００１１】
また、圧電センサーの出力に基づき第１の判定手段で使用者が便座に座ったという動作情報を判定する手段と、その後に第２の判定手段で使用者の心拍等の生体情報を検出する装置が知られている（特許文献８）。
【００１２】
また、支持板と、該支持板上に配置された複数のスペーサと、圧電素子センサーが取り付けられ、前記複数のスペーサ上に支持された振動伝達板とを有する小動物用の心拍・呼吸・行動量検出装置が知られている（特許文献９）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００８−１２２２１５号公報
【特許文献２】特開２０１１−１９２６６６号公報
【特許文献３】特開２００８−３０４５５８号公報
【特許文献４】特開２００８−３０４２２３号公報
【特許文献５】特開２００５−２５３９２４号公報
【特許文献６】特開２００８−１０２８９３号公報
【特許文献７】特開２００４−３１３４９５号公報
【特許文献８】特開２００５−１１０９１０号公報
【特許文献９】国際公開第２００７／０２９３２６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
特許文献１〜特許文献４までに記載の圧電センサーは、それぞれ人が発生する各種の振動信号を容易に検出することができる。また延伸に起因する収縮を抑制し、外来ノイズの影響を受けずに感度よく検出することができる。また製造が容易な電極一体型シールド端子を提供することができるように構成されており、人の発生する各種の振動信号を電気信号に変換することができる。しかしながら、この種のセンサーは人が動くことでセンサーの取り付け位置がずれた時の対策については言及されていない。また、人が動くことにより、寝具等との摩擦による静電気パルスによる雑音についても言及されていない。
【００１５】
特許文献５記載の発明は、人が発生する脈拍や呼吸信号等をＰＶＤＦで検出し、周波数帯域と信号強度の違いを検出して振動信号を複数の信号に分離して統計処理をすることができる発明であるが、特に呼吸異常の睡眠時無呼吸症候群を検出することを目的としたものであり、本願発明のように信号検出用の検出センサーの具体的な構成が記載されていない。
【００１６】
特許文献６記載の発明は、身体に発生した振動信号を検出する技術は記載されているが、具体的に振動信号をどのようにして分離するかについては、記載されていない。多分、それぞれの信号の種類毎にセンサーを具備しているのではないかと思われる。
【００１７】
特許文献７記載の発明は、人から得られる振動信号をベッドのフレームを介して検出するものであり、本願発明のように身体からの振動を振動センサーから分離して検出して抽出するものではない。
【００１８】
特許文献８記載の発明は、便座に圧電センサーを配置し、該便座で検出した振動から、精度よく動作情報と生体情報とを得るようにしたものであり、本発明のように身体からの振動を振動センサーから分離して検出するものではない。振動信号検出の構成には、本発明とは明らかな違いがある。
【００１９】
特許文献９記載の発明は、小動物を検出装置上に載せ、この小動物からの生体信号を高感度に検出することができるようにしたものであって、本発明のように人の生体信号を精度よく検出できるようにしたものではない。
【００２０】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであって、人からの振動信号をフィルタリング分離回路を用いて複数の検出信号に分離し、これら信号を２４時間精度よく検出することで、人の健康状態を非拘束で判定することができる人の健康状態判定方法及び人の健康状態判定装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
前記した課題を解決するために、本発明は、所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー部で検出し、該振動による振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られた振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定方法において、前記振動信号センサー部において、人体からの信号を検出し、検出した信号の前処理を行なう工程と、該前処理を行った信号をフィルタリング処理して複数の信号に分離し、呼吸振動,心拍振動,いびき,及び体動信号のうち少なくとも２つの信号を得る工程とを
有することを特徴とする。ここで、いびきとは、歯ぎしり,くしゃみ,寝言等の音を発生するものを含む。
【００２２】
また、前記振動信号センサー部は、下から底板,クッション部材,振動センサー本体,振
動収集板の順に層をなしていることを特徴とする。また、前記センサー本体は、振動センサー又は振動センサーと絶縁層と上及び／又は下の遮蔽層からなることを特徴とする。
【００２３】
また、前記絶縁層は厚さが１μｍ以上、又は上部遮蔽層と前記絶縁層と正電極層とで構成されるコンデンサの静電容量が１μＦ以下であることを特徴とする。また、前記振動収集板は人の身体部で発生した振動を、減衰させることなく前記振動信号センサー部に伝えることを特徴とする。
【００２４】
また、前記振動収集板の硬度は前記振動信号センサー部の硬度よりも高いことを特徴とする。また、前記前処理は、入力振動信号の振幅を制限し、該制限した出力を受けて検波動作を行い、該検波出力を増幅し、検波した信号の直流成分を除去することを特徴とする。
【００２５】
また、所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー手段で検出し、該振動による振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られたこの振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定装置において、前記振動信号センサー手段により人体からの信号を検出する検出手段と、検出した信号の前処理を行なう前処理手段と、該前処理手段により前処理を行った信号をフィルタリング処理するフィルタリング手段と、該フィルタリング手段の出力を受けて複数の信号に分離する分離手段と、該分離手段の出力から呼吸音,心拍振動,音声,いびき,及び体動信号のうち少なくとも２つの信号を得る信号出力手段とを有することを特徴とする。
【００２６】
また、前記振動信号センサー手段は、振動センサー本体又は振動センサー本体とその上下に積層して構成される底板,クッション部材,振動収集板の１つ以上から構成されること
を特徴とする。また、前記振動センサー本体は、振動センサー又は振動センサーと絶縁層と上及び／又は下の遮蔽層からなることを特徴とする。
【００２７】
また、前記絶縁層は厚さが１μｍ以上、又は上部遮蔽層と前記絶縁層と正電極層とで構成されるコンデンサの静電容量が１μＦ以下であることを特徴とする。また、前記振動収集板は人の身体部で発生した振動を、減衰させることなく前記振動信号センサー部に伝えることを特徴とする。
【００２８】
また、前記前処理回路は、入力振動信号の振幅を制限する制限回路と、該制限回路の出力を受けて検波動作を行なう検波回路又は積分回路と、該検波回路又は積分回路の出力を増幅する増幅回路と、検出した信号の直流成分を除去する直流除去回路、とにより構成されてなることを特徴とする。
【００２９】
また、前記検波回路は、ダイオードと抵抗とコンデンサよりなり、入力振動信号を受けて人の心拍信号のみを抽出することを特徴とする。なお、検波回路はこのような受動素子よりなるものだけではなく、オペアンプやＩＣ等を用いた能動回路で実現することもできる。
【００３０】
また、前記振動センサーは電極端子埋め込み型とすることを特徴とする。また、前記振動信号センサー部と、該振動信号センサー部で検出した信号の処理を行なう信号処理部と、該信号処理部で得られた信号を出力する信号出力手段とを一体化したことを特徴とする。
【００３１】
ここで、信号出力手段は、振動センサーで人の振動に基づく信号を検出して、所定の信号を処理して外部に出力する手段をいう。また、前記振動信号センサー部の厚さは１０ｍｍ以下であることを特徴とする。
【００３２】
また、前記振動収集板の材料としては、ＰＥＴ板，発砲スチロール板，ＰＰ板，アクリル板，硬化塩化ビニール板，発泡塩化ビニール板やアルミ板，ジュラルミン板，銅板，鉄板等を用いることを特徴とする。
【００３３】
また、所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー部で検出し、該振動信号センサー部からの振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られた振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定方法において、前記振動信号センサー部で検出した信号を積分して、心電図に類似した振動波形を得ることを特徴とする。
【００３４】
また、所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー部で検出し、該振動による振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られた振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定装置において、前記振動信号センサー部で検出した信号を積分する積分手段を設け、心電図に類似した振動波形を得ることを特徴とする。
【００３５】
また、所定の場所にいる人が発する身体の振動から振動センサーにより人の体動に起因する体動信号のパルス群をカウントしてその人の存在不在を判断する健康状態判定装置において、前記体動信号のパルス群のみを検出するため、振動センサーを微少振動吸収用の中間材料で覆うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３６】
本発明によって、生体である心臓の拍動及び肺呼吸等による振動に起因する身体振動の
検出を行なうことにより、生体である人の健康状態を２４時間、非拘束で検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】実施例における装置の設置例を示す図である。
【図２】実施例における装置構成の概要を示すブロック図である。
【図３】体動振動波形を示す図である。
【図４】本発明の振動信号センサー部の構成例を示す図である。
【図５】本発明の振動センサー本体の構成例を示す図である。
【図５Ａ】従来の電極の接続例の説明図である。
【図５Ｂ】本発明による電極の接続例の説明図である。
【図５Ｃ】本発明による押さえ付け部位の拡大図である。
【図６】振動収集板が無い時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図７】振動収集板にベニア板−４ｍｍを用いた時の振動センサーの振幅波形を示す図である。
【図８】振動収集板にベニア板−２ｍｍを用いた時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図９】振動収集板にＰＥＴ板−１ｍｍを用いた時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図１０】振動収集板にＰＥＴ板−０．５ｍｍを用いた時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図１１】振動収集板に硬質塩化ビニール板−０．７ｍｍを用いた時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図１２】振動収集板に低発泡塩ビ板−１ｍｍを用いた時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図１３】振動収集板に低発泡塩ビ板−１ｍｍ２枚を用いた時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図１４】振動収集板にアルミ板−１ｍｍを用いた時の振動センサー本体の振幅波形を示す図である。
【図１５】振動取り出し口の構造を示す図である。
【図１６】振動取り出し口の詳細構成を示す図である。
【図１７】振動センサーの配置例を示す図である。
【図１８】振動センサーの配置例を示す図である。
【図１９】振動センサーを１個又は４個接続する状態を示す図である。
【図２０】振動センサーを４個並列接続した例を示す図である。
【図２１】振動センサーを４個直列接続した例を示す図である。
【図２２】心電図波形の正常状態を示す図である。
【図２３】心電図波形の例を示す図である。
【図２４】本発明の振動センサーで抽出した心拍振動出力波形を示す図である。
【図２５】一般的な心電図でのモニター波形に似た波形を示す図である。
【図２６】心拍数を示す図である。
【図２７】心拍とピークの説明図である。
【図２８】閾値の設定方法の説明図である。
【図２９】本発明の入力処理部の全体構成例を示す図である。
【図３０】プリアンプの出力波形を示す図である。
【図３１】振動信号を複数の信号に分離する例を示す図である。
【図３２】本発明の回路の一例を示す図である。
【図３３】本発明の回路の他の例を示す図である。
【図３４】本発明の回路の他の例を示す図である。
【図３５】振動信号を積分した波形、両波検波した波形、半波検波した波形を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
ここでは、先ず振動センサーを患者に非接触で配置し、振動センサーから患者の存在不存在を検出する装置に適用したものについて説明する。図１は、実施例における装置の設置例を示す図である。人の存在不在の検出を必要とするところのベッド１１にあって、ベッドパッド１３又はマットレス１２の上部や下部に振動信号センサー手段１０を設置する。床に敷いた寝具にあっては、敷き布団１４の上部や下部に振動信号センサー手段１０を設置する。ベッド１１又は敷き布団１４上に存在している人１５の発する身体の振動を振動信号センサー手段１０で検出し、身体振動の有無で人の存在及び不在を判定する。
【００３９】
身体振動から心臓の拍動に起因する拍動振動を抽出して拍動振動が所定の存在継続時間以上を超えることで人１５がベッド１１又は敷き布団１４上に存在していること、及び拍動振動が無い状態が所定の不在継続時間以上を超えることで、人１５が不在であると判断する。身体振動から肺呼吸に起因する肺呼吸振動を抽出して肺呼吸振動が所定の存在継続時間以上を超えることで、人１５がベッド１１又は敷き布団１４上に存在していること、及び肺呼吸拍動振動が無い状態が所定の不在継続時間以上を超えることで、人１５が不在であると判断するようになっている。
【００４０】
身体振動から心臓の拍動に起因する拍動振動と肺呼吸に起因する肺呼吸振動が共に有りの状態が所定の存在継続時間以上を超えることで人１５がベッド１１又は敷き布団１４上に存在していること、及び拍動振動と肺呼吸振動が共に無い状態が所定の不在継続時間以上を超えることで人１５が不在であること、身体振動から鼾に起因する鼾振動を抽出して鼾振動が所定の存在継続時間以上を超えることで、人１５がベッド１１又は敷き布団１４上に存在していること、及び鼾振動が無い状態が所定の不在継続時間以上を超えることで、人１５が不在であると判定する。
【００４１】
身体振動から心臓の拍動に起因する拍動振動を抽出して拍動振動が所定の存在継続時間以上を超えることで人１５がベッド１１又は敷き布団１４上に存在していること、及び拍動振動が無い状態が所定の不在継続時間以上を超えることで、人１５が不在であると判断する。身体振動から肺呼吸に起因する肺呼吸振動を抽出して肺呼吸振動が所定の存在継続時間以上を超えることで、人１５がベッド１１又は敷き布団１４上に存在していること、及び肺呼吸拍動振動が無い状態が所定の不在継続時間以上を超えることで、人１５が不在であると判断するようになっている。
【００４２】
図２は実施例における装置構成の概要を示すブロック図である。このブロックは、振動センサー手段１００である振動センサー１０１で人の身体振動を身体振動性電気信号１０２として検出する。ここで、振動センサー１０１は、後述する振動センサー３０と同じものである。身体振動性電気信号１０２は差動信号増幅アンプ１１０で増幅される。拍動フィルタ手段１２０では、身体振動性電気信号１０２をもとに、人の心臓の拍動に起因する拍動振動の拍動振動性電気信号１２３を抽出する。
【００４３】
また、肺呼吸振動フィルタ手段１２１では、前記身体振動性電気信号の周波数成分にあって、１Ｈｚに設定された遮断周波数以下の周波数帯域を通過させる低域通過フィルタを備えている。この場合において、肺呼吸振動フィルタ手段１２１は人の肺呼吸に起因する肺呼吸振動の肺呼吸振動性電気信号１２４を抽出する。
【００４４】
また、鼾振動フィルタ手段１２２では、人の鼾に起因する鼾振動の鼾振動性電気信号１２５を抽出する。更に体動振動フィルタ手段１５２は、人の体動に起因する体動振動性電気信号１５１を抽出する。以上の説明で分かるように、本発明では人の振動性電気信号を
振動の種類に応じたフィルタで分離し、分離したそれぞれの信号を所定の閾値と比較して、その比較結果に基づいて人の存在不存在を判定するようにしている点に特徴がある。
【００４５】
図２において、２６０は体動振動のリファレンス値を出力するリファレンス用センサー手段、２６１はＣＰＵ１４２で演算された各種のデータを記憶する記憶装置である。該記憶装置２６１としては、例えば半導体記憶装置やハードディスク装置（ＨＤＤ）が用いられる。
【００４６】
この種のフィルタ手段において、拍動フィルタ手段１２０,肺呼吸振動フィルタ手段１
２１,鼾振動フィルタ手段１２２及び体動振動フィルタ手段１５２は、コンデンサや抵抗
及びオペアンプ等で構成されたローパスフィルタ（ＬＰＦ）やハイパスフィルタ（ＨＰＦ）のアナログフィルタ、又は身体振動性電気信号１０２であるアナログ信号をＡ／Ｄコンバータでデジタル信号に変換し数値化されたデータをもとにＣＰＵ（中央処理装置）の演算処理にてフィルタリングを行なうデジタルフィルタの何れか一方又は双方で構成することができる。
【００４７】
なお、デジタルフィルタにあっては、フィルタ処理部専用のＡ／Ｄコンバータ及びＣＰＵで構成することも可能であるが、存在不在判定手段１４０のＡ／Ｄコンバータ１４１及びＣＰＵ１４２で処理することができる。存在不在判定手段（離床入床判定手段ともいう）１４０では、抽出された拍動振動性電気信号１２３がアナログ信号の場合には、Ａ／Ｄコンバータ１４１を用いて数値化されたデータと、ＣＰＵ１４２で存在不在の比較判定の基準となる閾値電圧を比較する。
【００４８】
そして、この比較結果をもとに拍動振動性電気信号１２３の検出有りの状態を継続している時間が所定の存在継続時間以上を超えた時点で人が、拍動や肺呼吸や鼾や体動等の振動信号センサー手段の付近に存在していることを判定する。また、拍動振動性電気信号１２３の検出有りの状態を継続している時間を所定の存在継続時間と比較する。そして、拍動振動性電気信号が検出無しの状態を継続している時間が所定の不存在継続時間以上を超えた時点で、存在不在判定手段１４０中のＣＰＵ１４２は、人が振動信号センサー手段１００（図１の振動信号センサー手段１０に同じ）の付近に不在であることを判断する。
【００４９】
ここで、体動振動性電気信号だけ、人の存在不在の判断が異なるのは以下のような理由による。体動振動は人がベッドから起き上がったり、ベッドに寝たりする行動を検出するものであり、その行動は拍動や呼吸のように頻繁に起きるものではないからである。所定の時間内に体動振動群が少なくとも２回以上あれば、その人はベッドから起きたり、寝たりしていると判断できる。逆に、所定の時間内に体動振動群が１回以下の場合には、起き上がった人がそのまま外出したと判断できる。
【００５０】
なお、体動振動は拍動等の信号を検出する場合に比較して、検出信号の振幅が非常に大きい。例えば、拍動振動信号が数１０ｍＶであるのに対して、１０Ｖの大きさになる。つまり、他の身体振動に比較して１０００倍くらい大きい。
【００５１】
前述したように、本発明は１個の振動センサー１０１を用いて４種類の振動を検出しているため、一つのアンプの出力にこれら４個の振動の信号が混ざっている。そこで、体動振動検出手段１５０は、体動信号のみを得るために、リファレンスの振動センサー２６０において、拍動、呼吸等の微弱な信号を吸収でき、信号伝達を防止するような吸収体を用いて構成した振動センサーを用い、拍動、呼吸等の微弱な信号を取り入れないセンサーを用いることにより、体動振動のみを得ることができる。
【００５２】
体動信号の大きさは、他の生体信号に比べて１００倍、１０００倍以上大きい。拍動等
の生体信号は、クッション等の中間材料を人と振動センサーの間に挿入することにより、中間材料は機械的にこれらの微弱な生体信号を吸収することができる。しかしながら、体動信号はその信号値が大きいので、体動信号だけは吸収できない。
【００５３】
この結果、これらの中間材料を挿入した振動センサーにより、体動信号のみを抽出することができた。中間材料としては、柔らかい有機材料及び無機材料繊維、空気層を使用することができる。
【００５４】
一方、振動センサー１個で、体動信号とその他の生体信号を同時に抽出する場合は、体動信号は広範な周波数帯域に分散しているので、この広範な周波数帯域で、拍動、呼吸信号などの生体信号が得られる周波数帯域以外の周波数帯域を近似的に体動信号とみなすこともできる。
【００５５】
体動信号検出手段１５０はリファレンス用センサー手段２６０の出力を用いて体動振動性電気信号を出力する。そして、身体振動性電気信号１０２から体動振動のみを検出する。検出された体動振動信号は、差動信号増幅アンプ１１０の負入力に入力される。一方、差動信号増幅アンプ１１０の正入力には身体振動性電気信号１０２がそのまま入力される。従って、差動信号増幅アンプ１１０からは、体動振動信号が除去された身体振動性電気信号１０２’が出力される。
【００５６】
身体振動性電気信号１０２’は、拍動フィルタ手段１２０,肺呼吸振動フィルタ手段１
２１及び鼾振動フィルタ手段１２２に入力され、それぞれの振動信号が選択される。この結果、拍動フィルタ手段１２０は拍動振動性電気信号１２３のみを出力し、肺呼吸振動フィルタ手段１２１は肺呼吸振動性電気信号１２４のみを出力し、鼾振動フィルタ手段１２２は鼾振動性電気信号１２５のみを出力する。
【００５７】
一方、体動振動検出手段１５０の出力は、体動振動フィルタ手段１５２に入り、該体動振動フィルタ手段１５２は体動振動性電気信号１５１のみを出力する。
【００５８】
図３は体動振動波形を示す図である。縦軸は電圧（Ｖ）、横軸は時間で振動群で構成されている。横軸は１秒間隔で示されている。図に示すように、体動振動の波形の振幅は±４〜±４．５Ｖと大きく、パルス状であることが分かる。体動振動は、他の振動である拍動振動,肺呼吸振動,鼾振動（何れも出力が１０ｍＶと小さい）と比較して大きい。
【００５９】
体動振動フィルタ手段１５２は、アナログ又はデジタルフィルタで構成され、入力された体動振動信号を最適な振幅の信号に変換して出力し、存在不在判定手段１４０に入力する。前述したように、体動振動信号はパルス状であるため、体動振動フィルタ手段１５２がその出力を微分すると、パルス信号を得ることができる。このパルス信号は、体動振動性電気信号１５１として、存在不在判定手段１４０に入る。
【００６０】
存在不在判定手段１４０は、前記パルス信号１５１を、ＣＰＵ１４２に与える。ＣＰＵ１４２は、入力パルス群の所定時間内の個数をカウントする。そして、カウントの結果、パルス群数が２個以上であれば人は存在し、パルス群数が１個以下であれば人は存在しないと判定する。
【００６１】
次に、拍動振動信号,肺呼吸振動信号及び鼾振動信号の検出方法について説明する。差
動振動増幅アンプ１１０は、差分信号の出力がＶオーダとなるまで増幅する。このようにして抽出された各振動性電気信号は、フィルタ手段によりそれぞれの振動信号に分離することができる。
【００６２】
さて、通報手段２７０では、存在不在判定手段１４０からの存在不在判定信号１４３をもとにＬＥＤの点灯やブザーを鳴らして通報を行なう。又はナースコール装置への通報や通信回線を通して外部に通報する。
【００６３】
記憶装置２６１は、ＣＰＵ１４２で作成された各種のデータを記憶しておく。例えば、時系列で拍動フィルタ手段１２０,肺呼吸振動フィルタ手段１２１,鼾振動フィルタ手段１２２及び体動振動フィルタ手段１５２の出力を記憶する。
【００６４】
次に、本発明で用いる振動信号センサー手段（１０又は１００）の動作について説明する。図４は本発明の振動信号センサー手段の構成例を示している。該振動信号センサー手段１０（又は１００）は、下から底板２６,クッション部材２５,振動センサー本体２１,
振動収集板２７の順に層を構成している。振動センサー本体２１としては、ピエゾ素子が好適に用いられるが、その他のセンサーを用いてもよい。
【００６５】
振動センサー本体２１は、外部からの各種雑音特に電磁雑音を排除するため、上部遮蔽層（電磁シールド用フィルム）及び下部遮蔽層（電磁シールド用フィルム）でセンサー本体２１全体を覆うことが必要であった。具体的には図５に示すように、下から下部遮蔽層（下部電磁シールド用フィルム）３２，振動センサー３０（負電極層５１，振動センサー素材（ＰＤＦ）５３，正電極層５２で構成される構造物），絶縁層（絶縁シート）３３，上部遮蔽層（上部電磁シールド用フィルム）３４の順に層をなしている。振動センサー本体２１は、図５に示すように上部遮蔽層３４，絶縁シート３３、振動センサー３０と下部遮蔽層３２よりなるもので、以降「振動センサー本体」と言う時は、この上部遮蔽層（電磁シールド用フィルム）及び下部遮蔽層（電磁シールド用フィルム）で振動センサー３０を覆った構成のものを言うことにする。但し、負電極線３８が下部遮蔽層３２を兼ねることができるような構成の場合等は、下部遮蔽層は必要としない。
【００６６】
図５において、３７は正電極層に接続されている正（プラス）電極線、３８は負電極層に接続されている負（マイナス）電極線である。下部遮蔽層３２と上部遮蔽層３４は同電位にされ、振動センサー３０を外来からの電磁ノイズ、水分、空気、光、ベッド周辺からの機械的振動などから遮断している。ここで、振動センサー本体２１は図５に示すように振動センサー３０、下部遮蔽層３２、上部遮蔽層３４及び絶縁シート（絶縁層）３３よりなるものである。
【００６７】
絶縁層３３は正電極層５２と上部遮蔽層３４との絶縁を確保するもので、心肺振動などの１Ｈｚ以下の振動を読み取る場合には、絶縁層の厚さに無関係に、十分な出力値が得られるが、周波数の増加に対応して、出力値が小さくなり、鼾とか寝言の信号といった１００乃至５００Ｈｚ付近の周波数の振動の場合は出力されなくなった。外部からの外来雑音が正電極層５２に影響するのを保護するとともに、鼾とか寝言の信号といった１００乃至５００Ｈｚ付近の周波数の信号が、静電容量を介して上部遮蔽層３４に漏れたものと推定された。このことを防止するために絶縁層３３の厚みを１０乃至１００μｍとしたところ、鼾や寝言等の音声に起因する振動信号を受けることができた。即ち、振動センサー３０の静電容量に比べて上部遮蔽層３４と絶縁層３３と正電極層５２とで作る静電容量は１０分の１以下にする必要が分かった。また、振動センサー素材（ＰＶＤＦ）５３の抵抗、及び正電極層５２と振動センサー素材５３との間の抵抗などの合計された抵抗値Ｒと、上部遮蔽層３４と絶縁層３３と正電極層５２との間にできるコンデンサーの静電容量Ｃとの積Ｃ×Ｒより決まる時定数（１／（Ｃ×Ｒ））が低くなると、１００Ｈｚ乃至５００Ｈｚ付近の振動である鼾や寝言などの音声成分を出力できなくなる。
【００６８】
このため、この音声信号を出力するためには、絶縁層の厚みは、センサー本体の面積、絶縁層の比誘電率を換算しても最低１μｍ以上が必要であるが、１０μｍ乃至１００μｍ
以上であることが好ましい。更に、上部遮蔽層３４と絶縁層３３と正電極層５２とで構成されるコンデンサの静電容量は少なくとも１μＦ以下であることが必要であり、０．１μＦ以下にすることが好ましいことが分かった。正電極線３７、負電極線３８はシールド線を用い、そのシールド電極部は上部遮蔽層３４及び下部遮蔽層３２と同一の電位としている。
【００６９】
振動収集板２７は、身体振動を減衰させることなく、振動センサー本体２１に伝達するものである。本発明者は、振動センサー本体２１の上にベニア板を用いたところ、振動センサー本体２１と震動源としての心臓との距離が離れていても、十分大きな振動信号が得られることを確認した。ベニア板は木製であり、耐久性と再現性に問題があるため、ベニアに代わる材質としては、ヤング率が高く、振動を伝達しやすいものがよく、プラスチックの板（例えばＰＥＴ板、発砲スチロール板、ＰＰ板、アクリル板、硬化塩化ビニール板、発泡塩化ビニール板等）や、金属板（例えばアルミ板、ジュラルミン板、銅板、鉄板等）を用いることができる。以下に各々の材質の測定波形を示す。
【００７０】
図６は振動収集板２７が無いときの振動センサー本体２１の振動波形を示す図である。横軸は時間（秒）、縦軸は振幅（Ｖ）である。振動収集板２７が無い時の振動センサー本体２１の振動振幅は±１Ｖ程度である。図７は振動収集板としてベニア板−４ｍｍを用いた時の振動振幅を示す。この図で分かるように、正方向が３Ｖ以上、負方向が−１Ｖ程度と振動収集板が無い時よりも振幅が３倍程度に増幅していることが分かる。図８はベニア板−２ｍｍの時の振幅を示している。その振動振幅はベニア板が図７に示す場合とほとんど変わらないことが分かる。
【００７１】
図９はＰＥＴ板−１ｍｍの場合の振動センサー本体２１の振動波形を示す図である。振幅は正方向に３Ｖあり、十分な振幅の波形が得られていることが分かる。図１０はＰＥＴ板−０．５ｍｍの場合の振動波形を示している。振幅が＋２Ｖであり、図９の１ｍｍ厚の場合よりも振幅が減っている。図１１は硬質塩化ビニール板−０．７ｍｍの場合の振動振幅波形を示す図である。振幅は２Ｖ程度である。
【００７２】
図１２は低発泡塩ビ板−１ｍｍ板の場合を、図１３は低発泡塩ビ板−２ｍｍの場合の振幅を示している。２ｍｍ板の方が振幅が２．２Ｖで、１ｍｍ板の振幅２Ｖを上回っている。図１４はアルミ板−１ｍｍの場合の振幅を示している。その振幅は１．５Ｖ強程度である。
【００７３】
前記した正電極引き出しリード線３７、負電極引き出しリード線３８の構造に関して実施例を説明する。図１５は取り出し口の構造を示す図である。図に示すように、負電極層５１と正電極層５２と電極端子の接続をセンサー本体（ＰＶＤＦ）５３の面内に形成する電極端子埋め込み型とすることを特徴としている。図１５の実施例では、電極端子が１１２〜１１４までの３組が設けられている様子を示す。図では、断層面Ａと断層面Ｂと断層面Ｃの様子を併せて示している。断層面Ａにおいて、３４は上部遮蔽層、３３は絶縁層、５３は振動センサ素材（ＰＶＤＣ）、５１は負電極層、５２は正電極層である。
【００７４】
図５Ａは従来の信号接続部の構成を示している。振動センサー素材（ＰＶＤＦ）５３を正電極層５２と負電極層５１で挟んでいる。振動センサー３０の両面には導電性皮膜があり、この両皮膜の間に振動によって発生した電圧が生じる。この電圧を引き出すため、２つの耳５９,５９‘を設け、それに図示しない正電極線３７と負電極線３８を図示されて
いないハトメ端子４９でかしめ接続していた。しかしながら、耳を出す方法では耳の付け根の機械的強度が低く、使用中に耳が切断され、信号が絶たれてしまう問題があった。
【００７５】
そこで、耳に引き出し用リード線をつけるのではなく、振動センサー３０の本体部で接
合をとることとし、図５Ｂに示すように、押さえ部材４６で振動センサー３０を押さえ、取り出し電極４５との導通をとる。そのために、振動センサー３０の両面の導電性被膜に平編み銅線を導電性接着剤で接着し、振動センサー３０の枠外に引き出し、それにシールド線からなる図示されていない正電極線３７と負電極線３８を半田付けした。更に、上部押さえ部材４６で導電性被膜と平編み銅線との接着面の強度の保持を助けることとした。
【００７６】
図５Ｃは押さえ付け部位の拡大図、断面図と上面図を示す。押さえ部材４６を押さえると、振動センサー３０が押さえ部材４６との間で押さえられ、振動センサー３０の両側が押さえ部材４６に圧接することにより、取り出し電極４５から振動センサー出力が取り出される。
【００７７】
次に、正電極線３７と負電極線３８の構造について実施例を示す。図１５に示すように、負電極層５１と正電極層５２と電極端子の接続を振動センサー素材５３の面内に形成する電極端子埋め込み型とすることを特徴としている。図１５では、１１２〜１１４と電極端子が３組記載されている。振動信号センサー部１０と信号処理部との配置位置の関係から電極引き出し方向を自由に選ぶ必要から、３方向に取り出し電極を設けてある。もちろん、振動信号センサー部１０と信号処理部との配置位置の関係が一定であるなら、１方向のみに限定してもよいし、２方向でもよいことは明らかである。
【００７８】
次に取り出し電極について説明する。図１５に示すように、取り出し電極のない部分の断層面Ａと、取り出し電極の真上の断層面Ｂと振動センサーのエッジ部の断層面Ｃとを示した。図において、５１は負電極層、５２は正電極層、５３は振動センサー素材（ＰＶＤＦ）、３３は絶縁層、３４は上部遮蔽層である。なお、この図で示す負電極層５１、正電極層５２、振動センサー素材５３は、図５に示す振動センサー３０を示している。
【００７９】
更に詳しく、正の取り出し電極並びに負の取り出し電極との接続部の詳細を図１６に示す。正の取り出し電極５８では、上部遮蔽層５５、絶縁層５４、負電極層５１、下部遮蔽層５６に切りかけを作り、正の取り出し電極５８をハトメ端子４９などを用いて正電極層５２とかしめて、接続電極を振動センサー本体（振動センサー素材５３）内に埋め込み接続した。正電極層５２、振動センサー素材５３はもともと大面積であり、かしめ部に外力がかかっても、全体としてストレスを受けるので、正電極層５２の切断に対しては十分な強度を保つことができた。
【００８０】
負の取り出し電極５７では、正電極層５２のみに切りかけを作り、負の取り出し電極５７をハトメ端子４９などを用いて負電極層５１とかしめて、接続電極を振動センサー素材５３内に埋め込んで接続した。負電極層５１、振動センサー素材（ＰＶＤＦ）５３、更に上下の遮蔽層５５,５６、絶縁層５４はもともと面積が大きいので、かしめ部に外力がか
かっても、全体としてストレスを受けるので、負電極層５１の切断に対して十分な強度を保つことができた。
【００８１】
図１７はセンサー部と装置本体との接続関係を示す図である。図４と同一のものは、同一の符号を付して示す。図において、３０は振動センサーである。４１は装置本体との接続を行なう接続部である。該接続部４１は、振動センサー３０と装置本体１３０を接続する部分であり、接続部４１は、前述したように電極端子埋め込み型となっており、その周囲はシリコンゴムで覆われている。装置本体１３０は、振動センサー３０の出力を入力して所定の振幅まで増幅し、該振動センサー３０の出力から所定の拍動,呼吸,鼾,体動等の
振動を得て、人の健康状態を判定する部分であり、図に示すように一体化することで、本発明を実現するに当たり、製造が容易になるという特徴を持つ。
【００８２】
接続部は電極端子埋め込み型となっているので、接続部が図５Ａに示すリード線型のも
のに比較して経年疲労により接続断となることがない。具体的には、振動センサー３０と引き出し線とを電極端子埋め込み型とすることで、信頼性の高い接続とすることができる。この場合において、接続部４１を電極端子埋め込み型とすることが好ましい。この場合において、埋め込み型電極端子と細径同軸ケーブル４０を接続するものとして、ハトメ端子４９を用いることで、電極接続部を確実に接続することができる。振動センサー３０の出力は、装置本体１３０に入る。
【００８３】
次に振動センサー３０（図５参照）の形状についての第１の実施例について説明する。人体からの心拍並びに呼吸,寝言などの音を受信するためには、それら信号の発生源近く
にセンサーを配置する必要がある。第１の実施例では、心臓と肺臓との全体をカバーするように患者の背骨に沿った方向に４０〜５ｃｍ、それと直角の方向に８０〜１０ｃｍ（ベッドの幅に近い値）の範囲をカバーする必要がある。これを一枚の振動センサー３０で実現するために、４ｃｍ×９ｃｍのシートを用いた。これにより、患者の寝返り等による体位の変化にも十分に追従できる生体センサーを実現することができた。
【００８４】
図１８は振動センサー３０の配置例を示す図である。（Ａ）は患者の心臓の近くに幅の狭い振動センサー３０を配置した例を示している。この配置では、振動センサー３０の幅が狭すぎて、患者が寝返りをうった時等に振動センサー３０が心臓位置からはみ出してしまい、心拍振動を得ることが不可能になってしまう。そこで、（Ｂ）に示すように振動センサー３０が患者の身体に応じて面積に余裕のある振動センサー３０’とすることで、非拘束状態でも患者の体位変動に十分に追従することができた。
【００８５】
前述したように、電極接続部４１をハトメ端子を用いることで、振動センサー３０と装置本体１３０を確実に接続することができる。更に、本発明によれば、振動センサー３０を並列型接続方式にしたり、直列型接続方式にしたりすることができる。電極接続部４１は耐震性と経年変化による劣化を予防するため、シリコンゴム、レジン等の材料で覆い固める。
【００８６】
図１９は振動センサー３０を４個接続する状態を示す図である。（Ａ）は１個の振動センサーを（Ｂ）は４個の振動センサーを示している。３０は振動センサー、４５は取り出し電極、４６は押さえ付け部材を示している。このような構成から、接続を行なうことができる。
【００８７】
図２０は振動センサー３０を４個並列接続した例を示している。患者の体位や、寝ている位置によらずに常に心拍の信号をとるため、振動センサー３０−１から振動センサー３０−４までの４個の振動センサー３０の正電極層５２を互いに結び、また負電極層５１を互いに結び、振動センサー３０を４個並列に接続する。そして、正電極取り出し端子４３と負電極取り出し端子４４から信号が取り出される。取り出し端子のこの状態は、１枚の振動センサーと見なすことができ、振動センサーで検出する信号が弱い時に使用される。即ち、この方法によれば安定した振幅の信号を取り出すことができる。
【００８８】
図２１は振動センサー３０を４個直列接続した例を示している。この例では、振動センサー３０−１の負電極層５１とマイナス電極と振動センサー３０−２の正電極層５２と結び、振動センサー３０−２の負電極層５１は隣の振動センサー３０−３の正電極層５２と結び、振動センサー３０−３の負電極層５１と隣の振動センサー３０−４の正電極層５２と結び、各振動センサー３０を直列に結合したものである。４２と４２’は振動信号の取り出し電極である。
【００８９】
この例では、振動センサー３０−１の正電極層５２と最後の振動センサー３０−４の負電極層５１との間の信号を利用する方法で、いわゆる各振動センサー３０を直列に結合し
た方法である。この場合、各振動センサーの出力を直列に接続するので、各振動センサーの出力が加算され、心拍の信号を例えば４Ｖと大きくとることができる。この場合、直列接続の順序は特に問わない。例えば３番,４番,１番,２番という具合に接続しても構わな
い。また、図２０に示す状態で、各振動センサー３０の信号をチェックし、一番心拍信号の大きい振動センサーを選ぶ方法もある。
【００９０】
振動収集板２７（図４参照）を用いない場合、心臓の真下に振動センサーをもってくる必要がある。この実験を行っている時に、厚さ２ｍｍのベニア板を振動センサーの上に置いたところ、このベニア板の上に心臓がある限り、強い信号を受信することができた。詳しい理由は不明であるが、このベニア板は振動拍動の一番大きい振幅の心臓拍動を収集することが分かった。
【００９１】
そこで、ベニア板の代わりに各種の材料の板を試験したところ、これらの材料も信号収集能力があった。具体的には、プラスチックの板（例えばＰＥＴ板,発泡プラスチック板,アクリル板,硬化塩化ビニール板,発泡塩化ビニール板等）、金属板（例えばアルミ板,ジ
ュラルミン板,銅板,鉄板など）である。
【００９２】
振動収集板の形状については、患者や介護者が取り扱う際に負傷するのを防止するため、エッジは磨いてあることが不可欠である。単なる板材の切り落としたままであることは望ましくない。また、同様の理由から、各辺は面取り作業がされていることが必要である。また、４隅は丸めておくことが望ましい。例えば２〜５０ｍｍＲが望ましい。
【００９３】
振動信号センサー手段の振動収集板２７の厚みは、人が乗った時に塑性変形を起こさないことが必要である。ヤング率との関係で決まるが、厚さの最小値を決める。一般的には０．２ｍｍ以上が必要である。更に、患者が振動信号センサー手段をマットレスの上から感知することがあると、寝心地が損なわれるので最大１０ｍｍ以下、好ましくは５ｍｍ以下が望ましい。なお、これらの場合において、振動収集板の堅さは振動センサー本体のそれよりも若干堅いことが好ましいことが分かった。また、クッション部材２５は、看護者が患者のベッドの近くを歩行した時の振動を除去するもので、センサー本体２１の下部に配置される。
【００９４】
次に振動センサーの出力を受けて、心拍,呼吸,鼾等の信号を信号処理する入力回路の構成について説明する。ここでは、心電波形の場合を例にとる。先ず、心電図と本発明の振動センサーで得られる心拍振動波形の類似性について述べる。心電図は人体の中で起こる電気パルスであり、心拍振動は心臓への血液の出入りに伴う、重さの変化とか心臓の収縮拡張の際の振動であり、完全に一致することはないが、電気パルスによる心臓の収縮拡張による振動であるので、模式的には類似性が得られる。
【００９５】
図２２は心電図波形の正常状態を示す図である。図に示すように、Ｐ波,Ｔ波,Ｕ波,Ｑ
ＲＳ波とから構成されている。図中に各部の名称を示している。次に、心拍数の数え方について述べる。図２３に示す波形の場合、心電図のＲ波が記録紙のマス目の太い線（５ｍｍ毎の線）に重なって記録されている波形に着目する。そこから次のＲ波が現れるまでに、太めのマス目が何本あるかを調べる。
【００９６】
心拍数の計算方法は
３００÷太いマス目の数
で計算できる。図２３の例では、大きいマス目が４で心拍数は３００／４＝７５となる。より正確に心拍数を数えるにはＲ−Ｒ間隔の実測値（ｍｍ）を求め、１５００をその距離で除する方法もある。
１５００÷実測のＲ−Ｒの間隔
で求まる。例えばＲ−Ｒ間隔の実測値（ｍｍ）を求めると、２５ｍｍ間隔の場合、
１５００／２５＝６０となる。
【００９７】
図２４は本発明の振動センサーで抽出した心拍振動出力波形を示す図である。この出力は、圧電センサーで出力された信号を前述した心拍振動用フィルタで処理した波形である。従って、心拍振動のみの波形である。
【００９８】
圧電センサーからの出力信号は、加圧される圧力の時間に関しての微分成分に比例して出力される。従って、時間に関して積分すると加圧圧力の波形が得られる。本発明者は、加圧圧力が０になった時刻を推定し、その時点から積分計算をする方法を見いだし、図２５に示すような安定した心拍振動をうることができ、一般的な心電図でのモニター波形に似た波形（図２５参照）を得ることが可能になった。図２４は拍動振動性電気信号１２３の波形である。図２５において、実線は積分処理後の抽出結果、破線は本振動信号センサーから得られる拍動振動性電気信号１２３の波形である。横軸は時間（秒）、縦軸は信号量である。
【００９９】
また、加圧圧力がない時の時刻から、次に加圧圧力がない時の時刻の間が心拍の間隔になるので、加圧圧力が無くなった時刻を利用して心拍の拍動から（６０秒／心拍の間隔（秒）より心拍数）を求めることが容易にできる。図２６に心拍数を示す。横軸は心拍の順序、縦軸は心拍数（回／分）である。心拍振動の変動は、興奮状態の検知、終末期の検知、ストレス強度の検知に利用でるので、患者の状態をより細かく知ることができ、介護や看護を適切に行なうことが可能となる。
【０１００】
図２７は心拍とピークの説明図であり、図２４に示す拍動振動性電気信号１２３の波形の初めの２拍を拡大して示している。横軸は時間（秒）、縦軸は信号量である。心臓の活動を模式的に表現すると、血液が大動脈を通して流れ込む前に、大動脈を通して心臓内の血液が放出する。この際心臓が軽くなり、加圧圧力がなくなる。その時、圧力が徐々に減少しているので、フィルタ処理されて得られた心拍振動の振幅がプラス側から零に大きく変動し、血液が全部流れ出た状態になると、心拍振動の振幅が零（Ｃ点）になる。
【０１０１】
次に大静脈から心臓に血液が流れ込むと、心臓に血液が溜まり、重くなるので、心拍振動の振幅が平衡位置（Ｃ点）からプラス側に振れ、最大振幅（Ａ点）になる。積分処理は、振幅が０となる点（Ｃ点）から行なうことが重要である。
【０１０２】
積分処理を始める点（Ｃ点）は、振幅で最大値を示すＡ点を基準にして求めるとよい。最大値（Ａ点）は、ある閾値（Ｂ値）より大きい振幅をもつ箇所として取り出す。その点から時間をさかのぼって信号が初めてマイナスになる点（Ｃ点）を求め、そのＣ点の振幅を０として、以降の振幅を加算していく。その結果が図２５の積分処理後の抽出波形である。この閾値（Ｂ値）は予め設定してもよいし、患者に合わせて、また環境に合わせて信号レベルから求めてもいい。閾値の求め方は図２４の信号の振幅−出現回数の関係グラフから出現回数がほぼ一定になる振幅域の中から選ぶとよい。
【０１０３】
図２８は、閾値の設定方法の説明図である。横軸は閾値電圧（Ｖ）、縦軸はピークの数（個）である。Ｃ１からＣ２までの積分の値（ｓｕｍ）が０にならない時は、肺呼吸振動が完全に分離されていないことなどで、平衡状態がずれていることであり、通常は毎回Ｃ点の値を零として再設定し直して加算するので大きな問題はないが、ずれが大きい時は、
ｏｆｆｓｅｔ＝ｓｕｍ／（（Ｃ２−Ｃ１）のデータ数）
が平衡状態からのずれであり、その値を次の積分の際に直流成分の値を補正して加算すると、心電図との類似性は高くすることができる。
【０１０４】
ピーク（Ａ点）の正確な時刻を求めるには、この部分を時間に関しての２次式で近似し、その対称軸が求める時刻（ピーク時刻）になる。この時刻の表より心拍の間隔をリアルタイムに正確に計算し、表示することができる。また、この表を記憶媒体に記録させておくことにより、心拍の間隔を後からでも正確に計算できる。この心拍の間隔時間で１分間の心拍数を計算することができ、各時刻の心拍数を示したのが図２６である。
【０１０５】
ピーク時刻（Ａｎ）でＬＥＤなどの発光体を点灯すると、患者の心拍を目で見ることができる。この信号を介護者とか看護士が監視できるところに配置すると、一度に多くの患者を監視でき、点滅が激しい時とか、ゆっくりである時は何らかの異常を示していると判断することができ、適切な処理を迅速に行なうことが可能となる。この場合、ＬＥＤなどの発光体の色を心拍を表示するものと変え、心拍用表示と並べて表示することができる。
【０１０６】
また、新生児のベッドに本装置を設置した場合は、発光体を窓から見ることで、新生児の状態を家族が確認することもできる。
【０１０７】
図２９は本発明の信号処理系の実施例を示す回路図である。振動センサー３０（図５参照）からの信号は、入力端子６１からプリアンプ６２に入力され、該プリアンプ６２では、外来雑音を低減する。そして、プリアンプ６２の出力はフィルタ６３に入力される。図３０はプリアンプ６２の出力波形を示す図である。横軸は時間で１秒間隔で示してある。縦軸は電圧（Ｖ）である。この波形には、心拍音と呼吸音とが重なっており、この繰り返し波形の他に、不定期に現れる音（例えば体動に伴う振動,寝言,鼾,歯ぎしり,介護者の動き等）がある。
【０１０８】
フィルタ６３は入力された振動信号を心拍,呼吸,鼾,体動信号に分離させる。分離され
た振動信号は、図３１に示すように、入力端子６１から入力された信号を呼吸音,心拍振
動,音声,その他の信号に分離して出力する。分離された振動信号は、検波回路６４に入力され、該検波回路６４でそれぞれの振動毎にきれいな信号に変換される。検波回路の動作については後述する。
【０１０９】
検波回路６４の出力にＤＣ成分が重畳されていると、アンプの出力が飽和してしまい、正確な信号を取り出すことができないので、続くＤＣ成分除去回路６５によりＤＣ成分が除去される。ＤＣ成分が除去された振動信号は、波形整形回路６６に入って、波形整形が行なわれた後、出力端子６７から取り出される。取り出された信号は、図示しない表示装置に表示される。観察者は、表示された信号を観ることができ、画像診断に利用することができる。
【０１１０】
図３１に示すように、本発明によれば、心拍,呼吸,鼾,体動等の信号を分離して抽出す
ることができる。本発明では、これら信号の内、少なくとも２種類の波形を元に比較して健康状態を比較判定することができる。２種類の信号があれば、互いに比較することができるからである。勿論、３種類かそれ以上の信号を用いて健康状態を比較判定することができる。
【０１１１】
図３２は本発明の回路の一例を示す図である。振動センサー３０で検出された振動信号は、増幅アンプ７０でＡ倍に増幅される。増幅された信号は、続くアンチエイリアスフィルタ回路７１に入力され、低域成分のみが抽出される。アンチエイリアスフィルタ回路７１は、図より明らかなようにＲＣフィルタである。
【０１１２】
アンチエイリアスフィルタ回路７１を通過された信号は、バッファアンプ７２でインピーダンス変換された後、ＡＤコンバータ７３に入力される。該ＡＤコンバータ７３は、入力振動をデジタルデータに変換する。変換されたデジタル信号はＭＰＵ７４に入り、該Ｍ
ＰＵ７４は、デジタルデータを取り込み、所定の信号処理を行なう。信号処理の内容としては、入力信号の大きさを特定し、周波数との関係から当該信号成分が正常に出力されているかどうかを判定する。判定結果は、例えばナースセンターに送られ、該ナースセンターでは、患者の拍動信号を観察し、正常であるかどうかを確認する。拍動信号が正常であった場合には、そのまま放置する。拍動信号が異常であった場合には、患者のもとへ行き患者の様子を調べる。
【０１１３】
図３３は本発明の回路の他の例を示す図である。振動センサー３０からの信号は振幅制限回路８１に入る。該振幅制限回路８１は入力信号に重畳するノイズの振幅を制限する。図ではダイオードが２個、極性を逆にして接続されている。ダイオードの順方向電圧は約０．６Ｖであるので、図に示す回路の場合、入力に重畳されるノイズは±０．６Ｖ以下に制限される。
【０１１４】
振幅制限回路８１の出力は、バッファアンプ８２を介して直流電圧阻止回路８３に入り、直流電圧を除去する。具体的には、図に示すようにバッファアンプ８２の出力を、直流電圧阻止回路８３のコンデンサでカットする。直流電圧阻止回路８３で直流成分が除去された振動信号は、バッファアンプ８４を介して増幅アンプ８５から出力される。
【０１１５】
図３４は本発明の回路の他の例を示す図である。振動センサー３０の振動信号は、増幅アンプ９１に入り、Ａ倍に増幅される。Ａ倍に増幅された信号は、呼吸信号帯域除去用ＨＰＦ回路部９２に入り、呼吸信号帯域が除去され、心拍振動成分が通過する。心拍振動成分はバッファアンプ９３を経て続く検波回路９４に入り、該検波回路９４で心拍振動成分のみが取り出される。
【０１１６】
検波回路９４は、図に示すようにダイオードＤと抵抗ＲとコンデンサＣから構成されている。本発明者の実験によれば、検波回路９４は図に示すようにダイオードＤを１個用いた半波整流回路が心拍信号をもっともよく取り出すことができた。図３５は振動信号を積分した波形、両波検波した波形、半波検波した波形の比較を示している。図において、ｆ１が積分波形、ｆ２が両波検波波形、ｆ３が半波検波波形である。横軸が時間、縦軸が振幅である。
【０１１７】
積分波形は、振動センサーの出力が微分波形であるので、それを積分した波形は圧力波形となる。両波波形ｆ２は、矢印で示すように本来マイナスの信号であったのが、両波整流したので、折り返されて正側に現れている。この点、半端整流波形ｆ３は所定の間隔で山が見え、この山を処理することで、心拍を正確に検出することができる。従って、図３４の検波回路部９４では、心拍を正確に取り出すことができる。
【０１１８】
検波回路９４の動作の概要は、以下のとおりである。先ず、ダイオードＤを介して電圧が印加されると、その電圧からコンデンサＣに電流がチャージされる。電圧が印加されなくなると、ＲとＣの時定数でコンデンサＣにチャージされた電荷は放電するので、その出力はほぼ０になる。次の周期にはまた電圧が印加されるので、コンデンサＣには電荷がチャージされる。このような動作を繰り返して、半端整流回路の場合に波形ｆ３は、図３５に示すように一定周期でピーク波形が出力されるので、心拍信号を正確に捉えることができる。
【０１１９】
検波回路９４の出力は、バッファアンプ９５でインピーダンス変換された後、ＤＣ成分除去用ＨＰＦ回路部９６に入って、ＤＣ成分が除去される。ＤＣ成分が除去された拍動信号はバッファアンプ９７を介して続く波形整形用ＬＰＦ回路部９８に入り波形整形が行われる。この波形整形用ＬＰＦ回路部９８はバッファアンプ９９に入り、端子から外部に出力される。具体的には、図３２に示すようなＡＤコンバータ７３に入り、デジタルデータ
に変換された後、ＭＰＵ７４に入って、読み込んだデータを用いて判定処理が行われる。
【０１２０】
以上、説明したように、本発明によれば、振動センサーの出力から目的の測定対象毎に分離され、それぞれの対象毎に判定処理が行なわれ、患者の身体状況を判定することができる。
【０１２１】
以上説明した本発明装置は、振動センサー本体を含む振動信号センサー手段１００と信号処理部と信号出力部を１つの構成体に一体化することにより、装置が軽量コンパクトになり、設計が容易となる。例えば、図２において、振動信号センサー手段１００,リファ
レンス用センサー手段２６０、体動振動検出手段１５０，差動信号増幅アンプ１１０，拍動フィルタ手段１２０，肺呼吸振動フィルタ手段１２１，鼾振動フィルタ手段１２２，体動振動フィルタ手段１５２，存在不在判定手段１４０，記憶装置２６１，通報手段２７０をまとめて一体化することができ、自由な組み合わせを作ることができる。
【０１２２】
本明細書は、以下の発明を含む。
１  所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー部で検出し、該振動による振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られた振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定方法において、
前記振動信号センサー部において、人体からの信号を検出し、検出した信号の前処理を行なう工程と、該前処理を行った信号をフィルタリング処理して複数の信号に分離し、呼吸振動，心拍振動，いびき，及び体動信号のうち少なくとも２つの信号を得る工程とを有することを特徴とする人の健康状態判定方法。
２  前記振動信号センサー部は、振動センサー本体又は振動センサー本体と底板，クッション部材，振動収集板の１つ以上から構成されることを特徴とする前記１記載の人の健康状態判定方法。
３  前記振動センサー本体は、振動センサー又は振動センサーと絶縁層と上及び／又は下の遮蔽層からなることを特徴とする前記１又は２記載の人の健康状態判定方法。
４  前記絶縁層は厚さが１μｍ以上であるか、又は上部遮蔽層と前記絶縁層と正電極層とで構成されるコンデンサの静電容量が１μＦ以下であることを特徴とする前記３記載の人の健康状態判定方法。
５  前記振動収集板は人の身体部で発生した振動を、減衰させることなく前記振動信号センサー部に伝えることを特徴とする前記１又は２記載の人の健康状態判定方法。
６  前記振動収集板の硬度は前記振動センサーの硬度よりも高いことを特徴とする前記５記載の人の健康状態判定方法。
７  前記前処理は、入力振動信号の振幅を制限し、該制限した出力を受けて検波動作を行い、該検波出力を増幅し、検波した信号の直流成分を除去することを特徴とする前記１記載の人の健康状態判定方法。
８  所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー手段で検出し、該振動による振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られたこの振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定装置において、
前記振動信号センサー手段により人体からの信号を検出する検出手段と、検出した信号の前処理を行なう前処理手段と、該前処理手段により前処理を行った信号をフィルタリング処理するフィルタリング手段と、該フィルタリング手段の出力を受けて複数の信号に分離する分離手段と、該分離手段の出力から呼吸音，心拍振動，音声，いびき，及び体動信号のうち少なくとも２つの信号を得る信号出力手段とを有することを特徴とする人の健康状態判定装置。
９  前記振動信号センサー手段は、振動センサー本体又は振動センサー本体とその上下に積層して形成される底板，クッション部材，振動収集板の１つ以上から構成されることを特徴とする前記８記載の人の健康状態判定装置。
１０  前記振動センサー本体は、振動センサー又は振動センサーと絶縁層と上及び／又は下の遮蔽層からなることを特徴とする前記８又は９記載の人の健康状態判定装置。
１１  前記絶縁層は厚さが１μｍ以上であるか、又は上部遮蔽層と前記絶縁層と正電極層とで構成されるコンデンサの静電容量が１μＦ以下であることを特徴とする前記１０記載の人の健康状態判定装置。
１２  前記振動収集板は人の身体部で発生した振動を、減衰させることなく前記振動センサーに伝えることを特徴とする前記８記載の人の健康状態判定装置。
１３  前記振動収集板の硬度は、前記振動センサー本体の硬度よりも高いことを特徴とする前記１２記載の人の健康状態判定装置。
１４  前記前処理回路は、入力振動信号の振幅を制限する制限回路と、該制限回路の出力を受けて検波動作を行なう検波回路又は積分回路と、該検波回路又は積分回路の出力を増幅する増幅回路と、検出した信号の直流成分を除去する直流除去回路、とにより構成されてなることを特徴とする前記８記載の人の健康状態判定装置。
１５  前記検波回路は、ダイオードと抵抗とコンデンサよりなり、入力振動信号を受けて人の心拍信号のみを抽出することを特徴とする前記１４記載の人の健康状態判定装置。
１６  前記振動センサーは電極端子埋め込み型とすることを特徴とする前記８記載の人の健康状態判定装置。
１７  前記振動信号センサー部と、該振動信号センサー部で検出した信号の処理を行なう信号処理部と、該信号処理部で得られた信号を出力する信号出力手段とを一体化したことを特徴とする前記８記載の健康状態判定装置。
１８  前記振動信号センサー部の厚さは１０ｍｍ以下であることを特徴とする前記８乃至１５の何れか１項に記載の健康状態判定装置。
１９  前記振動収集板の材料としては、ＰＥＴ板，ＰＥＮ板，カーボン板，発砲スチロール板，ＰＰ板，アクリル板，硬化塩化ビニール板，発泡塩化ビニール板やアルミ板，ジュラルミン板，銅板，鉄板を用いることを特徴とする前記８記載の健康状態判定装置。
２０  所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー部で検出し、該振動信号センサー部からの振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られた振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定方法において、
前記振動信号センサー部で検出した信号を積分して、心電図に類似した振動波形を得ることを特徴とする人の健康状態判定方法。
２１  所定の場所にいる人が発する身体の振動を振動信号センサー手段で検出し、該振動による振動信号に所定の信号処理を施して振動信号を得、得られた振動信号に基づいて患者の健康状態を判定する人の健康状態判定装置において、
前記振動信号センサー手段で検出した信号を積分する積分手段を設け、心電図に類似した振動波形を得ることを特徴とする人の健康状態判定装置。
２２  所定の場所にいる人が発する身体の振動から振動センサーにより人の体動に起因する体動信号のパルス群をカウントしてその人の存在不在を判断する健康状態判定装置において、
前記体動信号のパルス群のみを検出するため、振動センサーを微少振動吸収用の中間材料で覆うことを特徴とする人の健康状態判定装置。
【産業上の利用可能性】
【０１２３】
本発明の人の健康状態判定方法及び装置においては、本来の人の健康診断に加えて、人の座る椅子や座椅子、車両の座席において、人の健康診断を存在及び不在を検出することにも利用が可能である。更には、動物のペットなどにも同様に適用することが可能である。
【符号の説明】
【０１２４】
１０  振動センサー手段、１１  ベッド、１２  マットレス、１３  ベッドパッド、１４  敷き布団、１５  人、２１  振動センサー本体、２５  クッション部材、２６  底板、２７  振動収集板、３０、３０’  振動センサー、３２  下部電磁シールド用フィルム（下部遮蔽層）、３３  絶縁シート（絶縁層）、３４  上部電磁シールド用フィルム（上部遮蔽層）、３７  正（プラス）電極線、３８  負（マイナス）電極線  、４０  細径同軸ケーブル、４１  接続部、４２、４２’  取り出し電極、４３  正電極取り出し端子、
４４  負電極取り出し端子、４５  取り出し電極、４６  上部押さえ部材、４８  押さえ部材、４９  ハトメ端子、５１  負電極層、５２  正電極層、５３  振動センサー素材（ＰＶＤＦ）、５４  絶縁層、５５  上部遮蔽層、５６  下部遮蔽層、５７  負電極取り出し端子、５８  正電極取り出し端子、５９、５９’  耳、６１  入力端子  、６２  プリアンプ、６３  フィルタ、６４  検波回路、６５  ＤＣ成分除去回路、６６  波形整形回路、６７  出力端子、７０  増幅アンプ、７１  アンチエイリアスフィルタ回路、７２
バッファアンプ、７３  ＡＤコンバータ、７４  ＭＰＵ、８１  入力振幅制限回路、８２  バッファアンプ、８３  直流電圧阻止回路、８４  バッファアンプ、８５  増幅アンプ、９１  増幅アンプ、９２  呼吸信号帯域除去用ＨＰＦ回路部、９３  バッファアンプ、９４  検波回路部、９５  バッファアンプ、９６  ＤＣ成分除去用ＨＰＦ回路部、９７
バッファアンプ、９８  波形整形用ＬＰＦ回路部、９９  バッファアンプ、１００  振動センサー手段、１０１  振動センサー、１０２、１０２’  身体振動性電気信号、１１０  差動信号増幅アンプ、１２０  拍動フィルタ手段、１２１  肺呼吸振動フィルタ手段、１２２  鼾振動フィルタ手段、１２３  拍動振動性電気信号、１２４  肺呼吸振動性電気信号、１２５  鼾振動性電気信号、１３０  装置本体、１４０  存在不在判定手段（離床入床判定手段）、１４１  Ａ／Ｄコンバータ、１４２  ＣＰＵ、１４３  存在不存在判定信号、１５０  体動振動検出手段、１５１  体動振動性電気信号、１５２  体動振動フィルタ手段、２６０  リファレンス用センサー手段、２６１  記憶装置、２７０  通報手段
【図１】
2019000673.tif 000003
【図２】
2019000673.tif 000004
【図３】
2019000673.tif 000005
【図４】
2019000673.tif 000006
【図５】
2019000673.tif 000007
【図５Ａ】
2019000673.tif 000008
【図５Ｂ】
2019000673.tif 000009
【図５Ｃ】
2019000673.tif 000010
【図６】
2019000673.tif 000011
【図７】
2019000673.tif 000012
【図８】
2019000673.tif 000013
【図９】
2019000673.tif 000014
【図１０】
2019000673.tif 000015
【図１１】
2019000673.tif 000016
【図１２】
2019000673.tif 000017
【図１３】
2019000673.tif 000018
【図１４】
2019000673.tif 000019
【図１５】
2019000673.tif 000020
【図１６】
2019000673.tif 000021
【図１７】
2019000673.tif 000022
【図１８】
2019000673.tif 000023
【図１９】
2019000673.tif 000024
【図２０】
2019000673.tif 000025
【図２１】
2019000673.tif 000026
【図２２】
2019000673.tif 000027
【図２３】
2019000673.tif 000028
【図２４】
2019000673.tif 000029
【図２５】
2019000673.tif 000030
【図２６】
2019000673.tif 000031
【図２７】
2019000673.tif 000032
【図２８】
2019000673.tif 000033
【図２９】
2019000673.tif 000034
【図３０】
2019000673.tif 000035
【図３１】
2019000673.tif 000036
【図３２】
2019000673.tif 000037
【図３３】
2019000673.tif 000038
【図３４】
2019000673.tif 000039
【図３５】
2019000673.tif 000040