(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備え、
前記推定制御装置は、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するとともに、生成した前記状態情報を前記記憶装置に記憶させる状態情報生成部と、
前記状態情報から前記物理量に関する特徴を抽出し、該特徴に基づき前記家具に接触する前記生体の状態を推定するとともに、推定した前記生体の状態を示す推定情報を前記記憶装置に記憶させる生体状態推定部と
を有し、
前記生体状態推定部は、前記状態情報に基づき、前記家具に着座する前記生体の筋力を推定する筋力推定部であり、
前記筋力推定部は、
前記家具に対する前記生体の着座に関する動作を示す特徴、または前記生体の起立に関する動作を示す特徴に基づき、前記生体の筋力を推定する
生体状態推定システム。
【請求項２】
前記状態検出手段は、複数であり、
前記着座に関する動作を示す特徴は、
複数の前記状態検出手段で検出された前記物理量が変化する順序であり、
前記筋力推定部は、
複数の前記状態検出手段のうち、前記家具の前方に配置された状態検出手段で前記物理量の最大値が検出された時点と前記家具の後方に配置された状態検出手段で前記物理量の最大値が検出された時点との差分時間と、設定時間との比較結果に基づき、前記生体の筋力を推定する
請求項１に記載の生体状態推定システム。
【請求項３】
前記着座に関する動作を示す特徴は、
前記状態検出手段で検出された前記物理量の最大値の大きさであり、
前記筋力推定部は、
前記状態検出手段で検出された最大値の大きさと設定閾値との比較結果に基づき、前記生体の筋力を推定する
請求項１または２に記載の生体状態推定システム。
【請求項４】
前記着座に関する動作を示す特徴は、
前記生体が前記家具に対する着座を開始してから着座するまでの時間を示す着座動作時間であり、
前記筋力推定部は、
前記着座動作時間と設定時間との比較結果に基づき、前記生体の筋力を推定する
請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体状態推定システム。
【請求項５】
前記状態検出手段は、複数であり、
前記着座に関する動作を示す特徴は、
複数の前記状態検出手段で前記物理量のピーク値が検出された際の前方および後方の前記物理量の相対的な大きさであり、
前記筋力推定部は、
複数の前記状態検出手段のうち、前記家具の前方に配置された状態検出手段で検出された前記物理量と、前記家具の後方に配置された状態検出手段で検出された前記物理量との比較結果に基づき、前記生体の筋力を推定する
請求項１〜４のいずれか一項に記載の生体状態推定システム。
【請求項６】
前記状態検出手段は、複数であり、
前記起立に関する動作を示す特徴は、
複数の前記状態検出手段で検出された前記物理量が変化する順序であり、
前記筋力推定部は、
複数の前記状態検出手段のうち、前記家具の後方に配置された状態検出手段で前記物理量の最小値が検出された時点と前記家具の前方に配置された状態検出手段で前記物理量の最小値が検出された時点との差分時間と、設定時間との比較結果に基づき、前記生体の筋力を推定する
請求項１に記載の生体状態推定システム。
【請求項７】
前記起立に関する動作を示す特徴は、
前記生体が前記家具からの起立を開始してから起立するまでの時間を示す起立動作時間の間の極大点の数であり、
前記筋力推定部は、
前記起立動作時間の間の前記極大点の数と設定閾値との比較結果に基づき、前記生体の筋力を推定する
請求項１または６に記載の生体状態推定システム。
【請求項８】
前記起立に関する動作を示す特徴は、
前記生体が前記家具からの起立を開始してから起立するまでの時間を示す起立動作時間であり、
前記筋力推定部は、
前記起立動作時間と設定時間との比較結果に基づき、前記生体の筋力を推定する
請求項１、６または７に記載の生体状態推定システム。
【請求項９】
前記家具は、前記生体が着座する座面が設けられ、
前記生体情報収集装置は、
前記生体の筋力と前記座面の高さとが互いに関連付けられた座面高さテーブルが記憶された記憶部と、
前記推定情報に基づき、前記座面高さテーブルを参照して前記座面の高さを決定する座面高さ決定部と、
前記座面が決定された前記座面の高さとなるように前記座面の高さを制御する座面駆動制御部と
を備える
請求項１〜５のいずれか一項に記載の生体状態推定システム。
【請求項１０】
前記座面高さ決定部は、
前記推定情報が、前記生体の筋力が十分であることを示す場合に、前記家具の前記座面を、前記生体が着座した際の高さよりも低くし、
前記推定情報が、前記生体の筋力が弱いことを示す場合に、前記家具の前記座面を、前記生体が着座した際の高さよりも高くする
請求項９に記載の生体状態推定システム。
【請求項１１】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備え、
前記推定制御装置は、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するとともに、生成した前記状態情報を前記記憶装置に記憶させる状態情報生成部と、
前記状態情報から前記物理量に関する特徴を抽出し、該特徴に基づき前記家具に接触する前記生体の状態を推定するとともに、推定した前記生体の状態を示す推定情報を前記記憶装置に記憶させる生体状態推定部と
を有し、
前記生体状態推定部は、前記状態情報に基づき、前記生体における筋力の変化を推定する筋力変化推定部であり、
前記筋力変化推定部は、
前記記憶装置に記憶された過去の状態情報と、前記センサ情報に基づき前記状態情報生成部で生成された現在の状態情報とに基づき、前記生体における筋力の変化を推定する
生体状態推定システム。
【請求項１２】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備え、
前記推定制御装置は、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するとともに、生成した前記状態情報を前記記憶装置に記憶させる状態情報生成部と、
前記状態情報から前記物理量に関する特徴を抽出し、該特徴に基づき前記家具に接触する前記生体の状態を推定するとともに、推定した前記生体の状態を示す推定情報を前記記憶装置に記憶させる生体状態推定部と
を有し、
前記生体状態推定部は、前記状態情報に基づき、前記生体の振戦を推定する振戦推定部であり、
前記状態情報に特定の周波数を有する連続的かつ周期的な振幅変動が存在する場合に、前記状態情報が振戦を示すと判断する
生体状態推定システム。
【請求項１３】
前記記憶装置は、前記生体が前記振戦を抑制するための薬物を服用した時間を示す薬物服用時間を記憶し、
前記振戦推定部は、
前記薬物服用時間と、前記状態情報に基づき推定された振戦が現れる時間とに基づき、前記生体が服用した前記薬物の効果時間を推定する
請求項１２に記載の生体状態推定システム。
【請求項１４】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備え、
前記推定制御装置は、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するとともに、生成した前記状態情報を前記記憶装置に記憶させる状態情報生成部と、
前記状態情報から前記物理量に関する特徴を抽出し、該特徴に基づき前記家具に接触する前記生体の状態を推定するとともに、推定した前記生体の状態を示す推定情報を前記記憶装置に記憶させる生体状態推定部と
を有し、
前記生体状態推定部は、前記状態情報に基づき、前記生体の排便を推定する排便推定部であり、
前記排便推定部は、
前記状態情報に基づき、排便時の固有の動作による連続的な振動を検出し、
検出した前記連続的な振動に基づき、前記排便を推定する
生体状態推定システム。
【請求項１５】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備え、
前記推定制御装置は、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するとともに、生成した前記状態情報を前記記憶装置に記憶させる状態情報生成部と、
前記状態情報から前記物理量に関する特徴を抽出し、該特徴に基づき前記家具に接触する前記生体の状態を推定するとともに、推定した前記生体の状態を示す推定情報を前記記憶装置に記憶させる生体状態推定部と
を有し、
前記家具は、
前記生体が着座する座面と、
前記座面に着座する前記生体の個人情報を取得する個人情報取得装置と
が設けられ、
前記生体情報収集装置は、
前記推定情報に基づき、前記座面の高さを決定する座面高さ決定部と、
前記座面が決定された前記座面の高さとなるように前記座面の高さを制御する座面駆動制御部と
を備え、
前記生体状態推定部は、
前記状態情報および前記個人情報に基づき、前記家具の座面の高さを推定する座面高さ推定部であり、
前記記憶装置は、
前記生体の個人情報と該個人情報に対応する生体の体重とが互いに関連付けられた体重テーブルを記憶し、
前記座面高さ推定部は、
前記状態情報に基づき、前記座面に付与される前記物理量を取得し、
前記個人情報に基づき前記体重テーブルを参照して、前記座面に着座する前記生体の体重を取得し、
取得した前記生体の体重と前記座面に付与される前記物理量との差分量を算出し、
算出した前記差分量に基づき、前記座面の高さを推定し、
前記生体情報収集装置は、
前記座面高さ推定部によって推定された結果に基づき、前記座面の高さを設定する
生体状態推定システム。
【請求項１６】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備えた生体状態推定システムの生体状態推定方法であって、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するステップと、
前記状態情報から前記家具に対する前記生体の着座に関する動作を示す特徴、または前記生体の起立に関する動作を示す特徴を抽出するステップと、
前記特徴に基づき前記家具に着座する前記生体の筋力を推定するステップと
を有する
生体状態推定方法。
【請求項１７】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備えた生態状態推定システムの生体状態推定方法であって、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するステップと、
前記記憶装置に記憶された過去の状態情報と、前記センサ情報に基づき生成された現在の状態情報とに基づき、前記生体における筋力の変化を推定するステップと
を有する
生体状態推定方法。
【請求項１８】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備えた生態状態推定システムの生体状態推定方法であって、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するステップと、
前記状態情報から特定の周波数を有する連続的かつ周期的な振幅変動を抽出するステップと、
前記特定の周波数を有する連続的かつ周期的な振幅変動が存在する場合に、前記家具に接触する前記生体の振戦を推定するステップと
を有する
生体状態推定方法。
【請求項１９】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報を記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備えた生態状態推定システムの生体状態推定方法であって、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するステップと、
前記状態情報から排便時の固有の動作による連続的な振動を抽出するステップと、
前記連続的な振動に基づき前記家具に接触する前記生体の排便を推定するステップと
を有する
生体状態推定方法。
【請求項２０】
生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段と、前記生体が着座する座面と、前記座面に着座する前記生体の個人情報を取得する個人情報取得装置とが取り付けられた家具と、
前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、
前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置と
で構成され、
前記生体状態推定装置は、
前記センサ情報と、前記生体の個人情報と該個人情報に対応する生体の体重とが互いに関連付けられた体重テーブルとを記憶する記憶装置と、
前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置と
を備えた生態状態推定システムの生体状態推定方法であって、
前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するステップと、
前記状態情報に基づき、前記座面に付与される前記物理量を取得するステップと、
前記個人情報に基づき前記体重テーブルを参照して、前記座面に着座する前記生体の体重を取得するステップと、
取得した前記生体の体重と前記座面に付与される前記物理量との差分量を算出するステップと、
算出した前記差分量に基づき、前記座面の高さを推定するステップと、
前記推定された結果に基づき、前記座面の高さを設定するステップと、
前記座面が設定された前記座面の高さとなるように前記座面の高さを制御するステップと
を有する
生体状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の状態を推定する生体状態推定システムおよび生体状態推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、生体の身体運動は、複数の関節運動の組み合わせによって生じるものであり、例えば、それを構成する各関節における筋力が発揮する特性を把握することが重要であることが知られている。このような生体においては、運動不足、加齢または怪我等により、筋肉量が減少することで筋力が低下し、平衡感覚、運動機能および身体能力等の低下をもたらすことにより、生体に対する転倒または怪我を引き起こす可能性が高まる。【０００３】
通常、筋力等の生体の状態を測定する場合には、種々の専用機器を身体に装着して荷重等を測定し、それを医師または理学療法士等の専門家が測定値に基づいて総合的に判断している。この場合、筋力を測定するためには、往診または通院をする必要があり、日常的な筋力等の測定が困難であり、また、筋力の低下に伴う転倒の可能性等の評価を行うことが困難であった。【０００４】
そこで、最近では、日常的な筋力等の測定を可能とするため、生体が段差上に設けられた荷重検出部に登攀することにより、生体の筋力を簡単に測定および評価することができる評価装置が提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２８１２９号公報
【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、特許文献１に記載の方法では、筋力等の測定および評価を行うための評価装置を家庭内に設け、筋力等を測定および評価するために、生体が当該評価装置を使用して筋力等を測定するという動作を、いちいち行う必要があるという課題があった。また、場合によっては、評価装置を生体の身体に装着する必要がある。【０００７】
そこで、本発明は、上記従来の技術における課題に鑑みてなされたものであって、生体に対して特別な器具等を装着することなく、また、生体が意識することなく、生体の状態を推定することが可能な生体状態推定システムおよび生体状態推定方法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】
【０００８】
本発明に係る生体状態推定システムは、生体の接触によって生じる物理量を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する状態検出手段が取り付けられた家具と、前記状態検出手段から出力された前記センサ情報を収集する生体情報収集装置と、前記生体情報収集装置によって収集された前記センサ情報に基づき、前記家具に接触する前記生体の状態を推定する生体状態推定装置とで構成され、前記生体状態推定装置は、前記センサ情報を記憶する記憶装置と、前記センサ情報に基づき、前記生体の状態を推定する推定制御装置とを備え、前記推定制御装置は、前記センサ情報に基づき、時間に対する前記物理量の状態を示す状態情報を生成するとともに、生成した前記状態情報を前記記憶装置に記憶させる状態情報生成部と、前記状態情報から前記物理量に関する特徴を抽出し、該特徴に基づき前記家具に接触する前記生体の状態を推定するとともに、推定した前記生体の状態を示す推定情報を前記記憶装置に記憶させる生体状態推定部とを有し、前記生体状態推定部は、前記状態情報に基づき、前記家具に着座する前記生体の筋力を推定する筋力推定部であり、前記筋力推定部は、前記家具に対する前記生体の着座に関する動作を示す特徴、または前記生体の起立に関する動作を示す特徴に基づき、前記生体の筋力を推定するものである。
【発明の効果】
【０００９】
以上のように、本発明によれば、生体が家具に接触することによって付与される荷重に基づき、生体の状態を推定することにより、生体に対して特別な器具等を装着することなく、また、生体が意識することなく、生体の状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る生体状態推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１における推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図１に示す家具としての椅子に対する荷重センサの取り付けについて説明するための概略図である。
【図４】実施の形態１に係る生体状態推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態２に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図６】太ももの筋力が十分である生体が椅子に着座する際の座面に対する荷重の状態について説明するための概略図である。
【図７】太ももの筋力が十分である生体が椅子に着座する際の座面に対する荷重の状態についてさらに説明するための概略図である。
【図８】太ももの筋力が弱い生体が椅子に着座する際の座面に対する荷重の状態について説明するための概略図である。
【図９】太ももの筋力が弱い生体が椅子に着座する際の座面に対する荷重の状態についてさらに説明するための概略図である。
【図１０】実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第３の例を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第４の例を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態３に係る生体状態推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】実施の形態３に係る筋力推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】太ももの筋力が十分である生体が椅子から起立する際の座面に対する荷重の状態について説明するための概略図である。
【図１７】太ももの筋力が弱い生体が椅子から起立する際の座面に対する荷重の状態について説明するための概略図である。
【図１８】実施の形態４に係る筋力推定処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。
【図１９】実施の形態４に係る筋力推定処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。
【図２０】実施の形態４に係る筋力推定処理の流れの第３の例を示すフローチャートである。
【図２１】実施の形態５に係る収集制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２２】実施の形態６に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２３】実施の形態７に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２４】実施の形態８に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２５】実施の形態９に係る家具としてのベッドの構成の一例を示す概略図である。
【図２６】実施の形態９に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２７】実施の形態９に係る体位推定処理の際に用いられる荷重状態情報の一例を示す概略図である。
【図２８】実施の形態１０に係る家具としての洋式便器の構成の一例を示す概略図である。
【図２９】実施の形態１１に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３０】実施の形態１２に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３１】振戦について説明するための概略図である。
【図３２】実施の形態１２に係る振戦推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図３３】実施の形態１３に係る推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３４】実施の形態１４に係る生体状態推定システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３５】図３４における推定制御装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図３６】加速度センサを用いた場合のセンサ情報について説明するための第１の例を示す概略図である。
【図３７】加速度センサを用いた場合のセンサ情報について説明するための第２の例を示す概略図である。
【図３８】図３６の第１の例における生体の重心の推定について説明するための概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
以下、本発明の実施の形態１に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態１では、椅子またはベッド等の家具に状態検出手段としての荷重センサを取り付け、荷重センサによる検出結果に基づき、各種の生体状態推定処理を行う。
【００１２】
［生体状態推定システムの構成］
図１は、本実施の形態１に係る生体状態推定システム１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、生体状態推定システム１００は、生体情報収集装置１、生体状態推定装置２および家具３で構成され、生体情報収集装置１および生体状態推定装置２がインターネット等のネットワーク４に有線または無線で接続されている。
【００１３】
（生体情報収集装置）
生体情報収集装置１は、収集制御装置１０、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１１、表示装置１２および入力装置１３を備えている。生体情報収集装置１は、後述する荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出された物理量としてのセンサ情報を収集するものである。
【００１４】
収集制御装置１０は、図示しないＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）をワークメモリとして用い、図示しないＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）に予め記憶されたプログラムに従い、この生体情報収集装置１の全体の動作を制御する。収集制御装置１０は、例えばマイクロコンピュータ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの演算装置上で実行されるソフトウェア、または各種処理を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成される。
【００１５】
収集制御装置１０は、後述する家具３に取り付けられた荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄから検出結果を示す情報であるセンサ情報を受け取り、受け取ったセンサ情報を、入出力Ｉ／Ｆ１１を介してネットワーク４に供給する。また、収集制御装置１０は、後述する生体状態推定装置２から、センサ情報に基づき得られる、生体状態推定装置２の生体状態推定処理による推定結果を示す推定情報を、ネットワーク４および入出力Ｉ／Ｆ１１を介して受信する。
【００１６】
入出力Ｉ／Ｆ１１は、ネットワーク４を介して接続された生体状態推定装置２との通信を、予め決められたプロトコルに従って制御する。入出力Ｉ／Ｆ１１における通信制御は、収集制御装置１０の命令に基づきなされる。入出力Ｉ／Ｆ１１は、収集制御装置１０から供給されたセンサ情報を生体状態推定装置２に転送する際の通信制御を行う。また、入出力Ｉ／Ｆ１１は、ネットワーク４から供給された推定情報を受信し、受信した推定情報を収集制御装置１０に供給する。
【００１７】
表示装置１２は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって構成され、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄにより得られるセンサ情報、および生体状態推定装置２から受信した推定情報等を表示する。表示装置１２としては、例えば、ＬＣＤまたは有機ＥＬディスプレイ上にタッチセンサを有するタッチパネルが積層されたタッチパネルディスプレイを用いることができる。
【００１８】
入力装置１３は、この生体情報収集装置１を操作するために用いられる各種のボタンまたはキー等が設けられ、各ボタンまたはキー等に対する操作に応じた操作信号を出力する。このような入力装置１３としては、例えば、リモートコントローラ、または生体情報収集装置１に設けられたキーおよびボタン等を用いることができる。また、上述したように、表示装置１２がタッチパネルディスプレイである場合には、各種ボタンまたはキーがソフトウェアボタンまたはソフトウェアキーとして表示装置１２に表示されるようにしてもよい。なお、この生体情報収集装置１において、表示装置１２および入力装置１３は、必須の構成ではなく、必要に応じて設けてもよい。
【００１９】
（生体状態推定装置）
生体状態推定装置２は、例えば、生体情報収集装置１が設置された地点とは異なる地点に設置されたサーバである、または、クラウド上に設置されるものであり、ネットワーク４を介して生体情報収集装置１と接続されている。生体状態推定装置２は、推定制御装置２０、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）２１および記憶装置２２を備えている。生体状態推定装置２は、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出されたセンサ情報に基づき、家具３に接触する生体の状態を推定するものである。
【００２０】
推定制御装置２０は、図示しないＲＡＭをワークメモリとして用い、図示しないＲＯＭに予め記憶されたプログラムに従い、この生体状態推定装置２の全体の動作を制御する。推定制御装置２０は、例えばマイクロコンピュータ、ＣＰＵなどの演算装置上で実行されるソフトウェア、または後述する各種処理を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成される。
【００２１】
推定制御装置２０は、ネットワーク４を介して生体情報収集装置１から受け取ったセンサ情報を、入出力Ｉ／Ｆ２１を介して受け取り、後述する記憶装置２２に記憶させる。また、推定制御装置２０は、生体情報収集装置１から受け取ったセンサ情報に基づき、家具３に接触する生体の状態を推定する生体状態推定処理を行う。そして、推定制御装置２０は、生体状態推定処理によって得られる推定結果を示す推定情報を、ネットワーク４を介して生体情報収集装置１に送信する。
【００２２】
推定制御装置２０は、生体状態推定処理の際に用いられる各種データおよび推定情報を、記憶装置２２に記憶させる。なお、推定制御装置２０で行われる生体状態推定処理の詳細については、後述する。
【００２３】
入出力Ｉ／Ｆ２１は、ネットワーク４を介して接続された生体情報収集装置１との通信を、予め決められたプロトコルに従って制御する。入出力Ｉ／Ｆ２１における通信制御は、推定制御装置２０の命令に基づきなされる。入出力Ｉ／Ｆ２１は、推定制御装置２０から供給された推定情報を生体情報収集装置１に転送する際の通信制御を行う。また、入出力Ｉ／Ｆ２１は、ネットワーク４から供給されたセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報を推定制御装置２０に供給する。
【００２４】
記憶装置２２は、例えばフラッシュメモリ、またはＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等で構成されている。記憶装置２２は、後述する推定制御装置２０の制御に基づき、生体情報収集装置１から受け取ったセンサ情報、推定制御装置２０による生体状態推定処理の際に用いられる各種データ、および生体状態推定処理によって得られる推定情報等を記憶する。
【００２５】
なお、この例では、生体状態推定装置２全体が生体情報収集装置１とは異なる地点、例えばクラウド上に設置されたものであるように説明したが、これはこの例に限られない。例えば、この生体状態推定装置２を構成する一部がクラウド上に設置されるようにしてもよい。具体的には、例えば、生体状態推定装置２の記憶装置２２のみがクラウド上に設置され、生体状態推定装置２におけるそれ以外の構成は、生体情報収集装置１が設置される地点と同一の地点に設置されるようにしてもよい。
【００２６】
（家具）
家具３は、例えば、椅子、ベッドまたは便器等の生体が着座などのように接触することができるものである。家具３には、複数の荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄが取り付けられている。以下では、家具３が椅子である場合を例にとって説明する。
【００２７】
荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄは、家具３としての椅子などの座面等を有する本体を支持する脚部それぞれに取り付けられている。具体的には、例えば、荷重センサ３１Ａは、生体が椅子に着座した状態で右前方の脚部に取り付けられ、荷重センサ３１Ｂは左前方の脚部に取り付けられる。また、荷重センサ３１Ｃは右後方の脚部に取り付けられ、荷重センサ３１Ｄは左後方の脚部に取り付けられる。
【００２８】
荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄは、取り付けられたそれぞれの脚部に対応する位置に付与される荷重を物理量として検出し、検出結果をセンサ情報として出力する。なお、以下の説明において、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄを特に区別する必要がない場合には、単に「荷重センサ３１」と適宜称するものとする。また、「荷重センサ３１」には、単一の荷重センサを示す場合と複数の荷重センサを示す場合との両方を含むものとする。
【００２９】
また、この例では、荷重センサ３１として４つの荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄを用いる場合について説明したが、これに限られず、本実施の形態１では、荷重センサ３１として少なくとも３つ以上用いればよい。これは、家具３に付与される前後および左右の荷重を検出できるようにするためである。例えば、３つの荷重センサ３１Ａ〜３１Ｃを用いる場合には、家具３としての椅子における４つの脚部のうちいずれか３つの脚部のそれぞれに、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｃを取り付ける。
【００３０】
さらに、生体の状態に左右差がない場合には、左右での比較は重要ではないため、家具３に付与される前後の荷重を検出できればよい。したがって、この場合には、家具３の前後に取り付けるように、２つの荷重センサ３１を用いてもよい。
【００３１】
［推定制御装置の構成］
図２は、図１における推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および生体状態推定部４０を有している。
【００３２】
入力処理部２５は、生体情報収集装置１から受信したセンサ情報を、入出力Ｉ／Ｆ２１を介して受け取り、受け取ったセンサ情報を荷重状態情報生成部２７に対して出力する。出力処理部２６は、生体状態推定部４０から推定情報を受け取り、受け取った推定情報を入出力Ｉ／Ｆ２１に対して出力する。
【００３３】
荷重状態情報生成部２７は、入力処理部２５から受け取ったセンサ情報を記憶装置２２に記憶させる。また、荷重状態情報生成部２７は、当該センサ情報に基づき、時間に対する荷重の状態を示す荷重状態情報を生成するとともに、当該荷重状態情報を記憶装置２２に記憶させる。なお、荷重状態情報の詳細については後述する。
【００３４】
生体状態推定部４０は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、荷重センサ３１が取り付けられた家具３に接触する生体の状態を推定する生体状態推定処理を行う。そして、生体状態推定部４０は、推定処理の結果を示す推定情報を出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【００３５】
［家具の構造］
図３は、図１に示す家具３としての椅子３ａに対する荷重センサ３１の取り付けについて説明するための概略図である。図３に示すように、家具３としての椅子３ａは、生体が接触する本体と、本体を支持する複数の脚部３ｃで構成されている。
【００３６】
椅子３ａの本体には、生体が着座することができる座面３ｂが設けられている。また、椅子３ａの脚部３ｃには、荷重センサ３１を含んで構成されたセンサユニット３０が取り付けられている。センサユニット３０は、例えば、椅子３ａの座面３ｂと脚部３ｃとの間（図３（ａ））、または椅子３ａの脚部３ｃが床面に接触する位置（図３（ｂ））に取り付けられている。
【００３７】
（センサユニット）
センサユニット３０は、この生体状態推定システム１００に設けられた荷重センサ３１の数に対応して複数設けられている。それぞれのセンサユニット３０は、図３（ｃ）に示すように、１つの荷重センサ３１と、板状部材３２と、カラー３３ａおよび３３ｂとで構成されている。板状部材３２は、椅子３ａの脚部３ｃに荷重センサ３１を取り付けるために設けられ、座面３ｂに脚部３ｃを固定するための座面側固定部材（図３（ａ））、または脚部３ｃの下部（図３（ｂ））に、ねじ等の接続部材を用いて取り付けられている。また、板状部材３２には、カラー３３ａを介して荷重センサ３１がねじ等の接続部材を用いて取り付けられている。荷重センサ３１は、カラー３３ｂを介して脚部３ｃ側の脚部側固定部材に、ねじ等の接続部材を用いて取り付けられている。
【００３８】
接続部材は、例えば、家具３の脚部３ｃを本体に接続する場合に、一般的に用いられているもの、例えば一般的な接続規格に用いられている外径が６ｍｍのＭ６ねじ等を用いると好ましい。これは、様々な家具３に対してセンサユニット３０を容易に取り付けることができるように、センサユニット３０に汎用性を持たせるためである。
【００３９】
このようにして構成されたそれぞれのセンサユニット３０をそれぞれの脚部３ｃに取り付けることにより、荷重センサ３１は、生体が座面３ｂに着座した場合等に、脚部３ｃに対応する座面３ｂの位置に付与される荷重を検出することができる。また、ねじ等の汎用の接続部材を用いて脚部３ｃにセンサユニット３０を取り付ける構造とすることにより、センサユニット３０は、椅子３ａだけでなく、ベッドなどの脚部を有する一般的な家具に対して、容易かつ確実に取り付けることができる。
【００４０】
なお、センサユニット３０の構造、ならびに椅子３ａに対するセンサユニット３０の取り付け構造は、この例に限られず、椅子３ａの脚部３ｃに対応する位置に付与される荷重を検出することができれば、どのような構造でもよい。
【００４１】
［生体状態推定システムの動作］
次に、本実施の形態１に係る生体状態推定システム１００の動作について、図１および図２を参照して説明する。
【００４２】
まず、家具３に設けられたそれぞれの荷重センサ３１は、予め設定された時間毎に荷重を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する。それぞれの荷重センサ３１から出力されたセンサ情報は、生体情報収集装置１に供給される。生体情報収集装置１は、それぞれの荷重センサ３１から供給されたセンサ情報を受け取り、収集制御装置１０および入出力Ｉ／Ｆ１１を介して外部に出力する。生体情報収集装置１から出力されたセンサ情報は、ネットワーク４を介して生体状態推定装置２に供給される。
【００４３】
生体状態推定装置２は、入出力Ｉ／Ｆ２１を介して生体情報収集装置１から供給されたセンサ情報を受け取り、推定制御装置２０に供給する。推定制御装置２０は、供給されたセンサ情報を記憶装置２２に記憶させるとともに、荷重状態情報生成部２７において荷重状態情報を生成する。また、推定制御装置２０は、生体状態推定部４０において、荷重状態情報に基づく生体状態推定処理を行う。そして、推定制御装置２０は、推定結果を示す推定情報を生成して出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【００４４】
推定制御装置２０から出力された推定情報は、入出力Ｉ／Ｆ２１を介して生体状態推定装置２から出力される。生体状態推定装置２から出力された推定情報は、ネットワーク４を介して生体情報収集装置１に供給される。
【００４５】
生体情報収集装置１は、入出力Ｉ／Ｆ１１を介して生体状態推定装置２から供給された推定情報を受け取り、収集制御装置１０に供給する。収集制御装置１０は、例えば表示装置１２等を用いて供給された推定情報を表示させる。
【００４６】
（生体状態推定処理）
次に、生体状態推定部４０による生体状態推定処理について説明する。生体状態推定処理は、家具３に接触している生体の状態を推定する処理である。図４は、本実施の形態１に係る生体状態推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００４７】
図４に示すように、まず、生体状態推定処理を行うにあたり、荷重状態情報生成部２７は、設定時間毎に供給されるセンサ情報を取得する（ステップＳ１）。次に、荷重状態情報生成部２７は、取得したセンサ情報に基づいて荷重状態を時系列的に並べ、時間に対する荷重の状態を示す荷重状態情報を荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄ毎に生成する（ステップＳ２）。
【００４８】
次に、生体状態推定部４０は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報から、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の特徴を抽出する。このときの荷重状態情報から得られる特徴は、例えば、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに付与される荷重の大きさ、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が増加または減少する順序、および各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに付与される荷重が安定している時間などである。このようにして得られる特徴には、家具３に接触している生体の状態に関する情報が含まれている。
【００４９】
生体状態推定部４０は、荷重状態情報から得られた特徴に基づき、家具３に接触している生体の状態を推定する生体状態推定処理を行う（ステップＳ３）。生体状態推定処理によって推定できる生体の状態は、例えば、生体の筋力または振戦等である。そして、生体状態推定部４０は、推定した生体の状態を示す推定情報を生成する（ステップＳ４）。
【００５０】
以上のように、本実施の形態１に係る生体状態推定システム１００は、生体による荷重を検出し、センサ情報として出力する複数の荷重センサ３１が取り付けられた家具３と、複数の荷重センサ３１から出力されたセンサ情報を収集する生体情報収集装置１と、生体情報収集装置１によって収集されたセンサ情報に基づき、家具３に接触する生体の状態を推定する生体状態推定装置２とで構成されている。また、生体状態推定装置２は、センサ情報を記憶する記憶装置２２と、センサ情報に基づき、生体の状態を推定する推定制御装置２０とを備え、推定制御装置２０は、センサ情報に基づき、時間に対する荷重の状態を示す荷重状態情報を生成するとともに、生成した荷重状態情報を記憶装置に記憶させる荷重状態情報生成部２７と、荷重状態情報から荷重に関する特徴を抽出し、家具３に接触する生体の状態を推定するとともに、推定した生体の状態を示す推定情報を記憶装置２２に記憶させる生体状態推定部４０とを有している。これにより、本実施の形態１では、家具３に接触している生体の状態を、生体に対して器具等を装着することなく、かつ意識することなく推定することができる。
【００５１】
実施の形態２．
次に、本発明の実施の形態２に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態２では、実施の形態１における生体状態推定部４０による生体状態推定処理として、家具３に接触する生体の筋力を推定する筋力推定処理を行う。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００５２】
本実施の形態２に係る生体情報収集装置１および家具３の構成については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理として筋力推定処理を行う点で実施の形態１と相違する。
【００５３】
［推定制御装置の構成］
図５は、本実施の形態２に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図５に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および筋力推定部４１を有している。
【００５４】
筋力推定部４１は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報を受け取り、受け取った荷重状態情報に基づき、荷重センサ３１が取り付けられた家具３に接触する生体の筋力を推定する筋力推定処理を行う。そして、筋力推定部４１は、推定処理によって得られる生体の筋力状態を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【００５５】
（筋力推定処理）
次に、本実施の形態２に係る筋力推定部４１による筋力推定処理について説明する。筋力推定処理は、椅子３ａ等の家具３に接触している生体の筋力を推定する処理である。以下では、生体が図３に示す家具３としての椅子３ａに着座する場合を例にとり、着座する生体の下肢、特に太ももの筋力を推定する処理について説明する。
【００５６】
一般的に、生体が椅子３ａに着座する場合、生体の太ももの筋力が十分である場合と弱い場合とでは、椅子３ａの座面３ｂに対して付与される荷重の状態が異なる。そこで、本実施の形態２による筋力推定処理では、生体が椅子３ａに着座する動作を行う場合において、それぞれの荷重センサ３１で検出されるセンサ情報を時系列的に解析することにより、生体の筋力を推定する。
【００５７】
ここではまず、筋力推定処理の処理方法を説明する前に、生体が椅子３ａに着座する場合における座面３ｂに対する荷重の状態について説明する。
【００５８】
（１）筋力が十分である場合
図６は、太ももの筋力が十分である生体が椅子３ａに着座する際の座面３ｂに対する荷重の状態について説明するための概略図である。図６において、横軸は時間を示し、縦軸は荷重を示す。
【００５９】
筋力が十分な生体が起立した状態（図６（ａ））から椅子３ａに着座する場合、一般的には、まず、生体はお辞儀をするように体幹を前傾させる（図６（ｂ））。次に、生体は、重心線を体の中心に維持しつつ、膝を徐々に屈曲させながら座面３ｂの高さを探る。そして、臀部が座面３ｂに接触する（図６（ｃ））と、生体は、座面３ｂに体重をかけながら体幹（胴体）を徐々に垂直にしていく（図６（ｄ））。
【００６０】
すなわち、この場合には、図６（ｅ）に示すように、ある時点ｔ１で生体が座り始め、臀部が椅子３ａの座面３ｂに接触すると、まず、座面３ｂの前方に対応する位置に設けられた荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂに対する荷重が緩やかに増加し、時点ｔ２で最大荷重に到達する。
【００６１】
次に、座面３ｂの前方に対する荷重に遅れて、座面３ｂの後方に対応する位置に設けられた荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄに対する荷重が増加し、時点ｔ２よりも遅い時点ｔ３で最大荷重に到達する。そして、生体が椅子３ａに対して完全に着座すると、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重が緩やかに減少し、時点ｔ４で一定値となり、安定した状態を維持する。この場合では、生体が座り始めた時点ｔ１から完全に着座する時点ｔ４までに要する時間Ｔ１は、比較的短時間となる。
【００６２】
図７は、太ももの筋力が十分である生体が椅子３ａに着座する際の座面３ｂに対する荷重の状態についてさらに説明するための概略図である。図７において、横軸は時間を示し、縦軸は各荷重センサ３１に対する荷重を生体の体重で除した体重比の荷重を示す。図７（ａ）は、椅子３ａの右前方に取り付けられた荷重センサ３１Ａと、右後方に取り付けられた荷重センサ３１Ｃとで検出された荷重の時間的な変化を示す。図７（ｂ）は、椅子３ａの左前方に取り付けられた荷重センサ３１Ｂと、左後方に取り付けられた荷重センサ３１Ｄとで検出された荷重の時間的な変化を示す。
【００６３】
図７（ａ）に示すように、生体が椅子３ａに対して着座する際には、全体的に荷重が増加する。生体の筋力が十分である場合、椅子３ａの右側の前後方に取り付けられた２つの荷重センサ３１Ａおよび３１Ｃに対する荷重のうちピーク値が検出された時点においては、後方の荷重センサ３１Ｃに対する荷重が前方の荷重センサ３１Ａに対する荷重よりも大きい。また、図７（ｂ）に示すように、椅子３ａに対して左側の前後方に取り付けられた２つの荷重センサ３１Ｂおよび３１Ｄに対する荷重についても、同様の傾向を有している。
【００６４】
（２）筋力が弱い場合
図８は、太ももの筋力が弱い生体が椅子３ａに着座する際の座面３ｂに対する荷重の状態について説明するための概略図である。図８において、横軸は時間を示し、縦軸は荷重を示す。
【００６５】
高齢者などの筋力が弱い生体が起立した状態（図８（ａ））から椅子３ａに着座する場合、一般的には、体幹を前傾させることによって前方に転倒することに対する恐怖心などにより、生体は、体幹を前傾させることなく膝を屈曲させ、椅子３ａの座面３ｂの高さを探る。このとき、太もも前部の筋肉にかかる負荷に耐えきれず、膝が急激に屈曲するため、椅子３ａの座面３ｂに対して「ドスン」と着座する（図８（ｂ））。椅子３ａに着座した後、生体は、加齢により安定した姿勢を維持することが困難であり、安定した状態となるまでに多くの時間を要する、または姿勢が不安定な状態が継続する（図８（ｃ））。
【００６６】
すなわち、この場合には、図８（ｄ）に示すように、ある時点ｔ１で生体が座面３ｂに「ドスン」と着座するため、座面３ｂの前後に対する位置に設けられたすべての荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が急激に増加し、時点ｔ２（ｔ３）で最大荷重に到達する。このときの最大荷重は、筋力が十分である生体が着座したときの最大荷重よりも大きいものとなる。また、このように高齢者などの太ももの筋力が弱い生体が着座した場合には、着座後も姿勢が安定しないため、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重が安定しない。この場合では、生体が座り始めた時点ｔ１から完全に着座する時点までに要する時間Ｔ１は、筋力が十分な生体の場合と比較して非常に長くなるか、または計時が困難となる。
【００６７】
図９は、太ももの筋力が弱い生体が椅子３ａに着座する際の座面３ｂに対する荷重の状態についてさらに説明するための概略図である。図９において、横軸は時間を示し、縦軸は各荷重センサ３１に対する荷重を生体の体重で除した体重比の荷重を示す。図９（ａ）は、椅子３ａの右前方に取り付けられた荷重センサ３１Ａと、右後方に取り付けられた荷重センサ３１Ｃとで検出された荷重の時間的な変化を示す。図９（ｂ）は、椅子３ａの左前方に取り付けられた荷重センサ３１Ｂと、左後方に取り付けられた荷重センサ３１Ｄとで検出された荷重の時間的な変化を示す。
【００６８】
図９（ａ）に示すように、生体が椅子３ａに対して着座する際には、全体的に荷重が増加する。生体の筋力が弱い場合、椅子３ａの右側の前後方に取り付けられた２つの荷重センサ３１Ａおよび３１Ｃに対する荷重のうちピーク値が検出された時点においては、前方の荷重センサ３１Ａに対する荷重が後方の荷重センサ３１Ｃに対する荷重よりも大きい。また、図９（ｂ）に示すように、椅子３ａに対して左側の前後方に取り付けられた２つの荷重センサ３１Ｂおよび３１Ｄに対する荷重についても、同様の傾向を有している。
【００６９】
このように、筋力が相違する生体が椅子３ａに対する着座動作を行った場合には、太ももの筋力が十分であるか否かによって、椅子３ａに設けられた荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が増加する順序および最大荷重の大きさ等の荷重の状態が異なる。したがって、この場合には、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の状態を時系列的に解析し、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が増加する順序および最大荷重の大きさを特徴として抽出することにより、生体の筋力を推定することができる。
【００７０】
また、この例では、生体が椅子３ａに座り始めてから完全に着座するまでに要する時間Ｔ１が、筋力の状態によって異なる。そのため、本実施の形態２では、生体が椅子３ａに座り始めた時点から完全に着座した時点までの時間Ｔ１を、筋力を推定する際の特徴とすることもできる。
【００７１】
さらに、この例では、生体が椅子３ａに着座する際に荷重のピーク値が検出された時点における前後方の荷重の相対的な大きさが、筋力の状態によって異なる。そのため、本実施の形態２では、荷重のピーク値が検出された時点における前後方の荷重の相対的な大きさを特徴とすることもできる。
【００７２】
これにより、荷重状態情報生成部２７は、設定時間毎に供給されるセンサ情報に基づき、荷重状態情報を生成する。そして、筋力推定部４１は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報から、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が増加する順序、最大荷重の大きさ、あるいは座り始めから完全な着座までの時間を筋力推定に関する特徴として抽出する。また、筋力推定部４１は、家具３の前後に取り付けられた荷重センサ３１Ａおよび３１Ｃまたは荷重センサ３１Ｂおよび３１Ｄにおいて荷重のピーク値が検出された時点の荷重の大きさを特徴として抽出する。このようにして筋力推定に関する特徴を抽出すると、筋力推定部４１は、抽出した特徴に基づき、生体の筋力が十分であるか否かを判断する。
【００７３】
（ａ）各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の順序を特徴とした場合
例えば、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が増加する順序を特徴として抽出した場合について考える。生体の筋力が十分である場合、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄにおいては、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重が増加してから、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重が増加する。そして、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最大荷重が検出された後、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最大荷重が検出される。
【００７４】
すなわち、この場合には、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最大荷重が検出される時点ｔ２と、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最大荷重が検出される時点ｔ３とが一致しない。
【００７５】
一方、生体の筋力が弱い場合、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄにおいては、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重と、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重とが、同時に増加する。そして、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂと後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄとにおいて、ほぼ同時に最大荷重に到達する。
【００７６】
すなわち、この場合には、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最大荷重が検出される時点ｔ２と、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最大荷重が検出される時点ｔ３とが一致する。
【００７７】
ここで、「最大荷重が検出されるタイミングが一致する」とは、予め設定された時間内に各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで最大荷重が検出されることをいう。このときの設定された時間は、同時に最大荷重が検出されたと考えてよい時間であり、具体的には、例えば１秒程度である場合のことを指す。
【００７８】
図１０は、本実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。この場合、筋力推定部４１は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の順序を特徴として抽出する（ステップＳ１１）。筋力推定部４１は、荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最大荷重が検出された時点ｔ２と、荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最大荷重が検出された時点ｔ３との時間的な差分を示す差分時間Ｔ２を算出し、算出した差分時間Ｔ２が予め設定された時間内に含まれるか否かにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ１２）。そして、差分時間Ｔ２が設定時間を超える場合（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ１３）。また、差分時間Ｔ２が設定時間以内である場合（ステップＳ１２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ１４）。
【００７９】
（ｂ）各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する最大荷重の大きさを特徴とした場合
また、例えば、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する最大荷重の大きさを特徴として抽出した場合について考える。上述したように、生体の筋力の状態が異なる場合には、椅子３ａに対する着座の動作が異なる。そのため、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する最大荷重の大きさが異なる。したがって、この場合には、荷重に対して閾値を予め設定し、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する最大荷重の大きさと、設定閾値との比較結果に基づき、生体の筋力を推定する。
【００８０】
図１１は、本実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。この場合、筋力推定部４１は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の大きさを特徴として抽出する（ステップＳ２１）。次に、筋力推定部４１は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出された最大荷重の大きさと、設定閾値とを比較することにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ２２）。
【００８１】
そして、最大荷重の大きさが設定閾値未満である場合（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ２３）。また、最大荷重の大きさが設定閾値以上である場合（ステップＳ２２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ２４）。なお、このときの閾値は、筋力が十分である生体が通常の動作で着座した場合の最大荷重を超えない程度の値であり、具体的には、例えば体重比で１２０％程度の値に設定される。
【００８２】
（ｃ）着座動作の時間を特徴とした場合
さらに、例えば、生体が着座を開始してから完全に着座するまでの時間（以下、「着座動作時間」と適宜称する）を特徴として抽出した場合について考える。上述したように、生体の筋力の状態が異なる場合には、着座を開始してから完全に着座するまでの着座動作時間Ｔ１が異なる。
【００８３】
したがって、この場合には、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄによって生体が着座することによって付与される荷重が検出されてから、生体が完全に着座し、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の大きさが安定するまでの着座動作時間Ｔ１に対する閾値を設定する。そして、着座動作時間Ｔ１と設定閾値との比較結果に基づき、生体の筋力を推定する。
【００８４】
図１２は、本実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第３の例を示すフローチャートである。この場合、筋力推定部４１は、着座動作時間Ｔ１を特徴として抽出する（ステップＳ３１）。次に、筋力推定部４１は、この着座動作時間Ｔ１と設定閾値とを比較することにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ３２）。そして、着座動作時間Ｔ１が設定閾値未満である場合（ステップＳ３２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ３３）。また、着座動作時間Ｔ１が設定閾値以上である場合（ステップＳ３２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ３４）。
【００８５】
なお、このときの閾値は、筋力が十分である生体が通常の動作で着座した場合に安定した状態で着座したと考えてよい時間であり、具体的には、例えば１秒程度に設定される。また、「生体が安定した状態」とは、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重による振幅の大きさが予め設定された範囲内に収まっている状態を示し、具体的には、例えば、１秒間の振幅における標準偏差の±２倍以下である状態のことを指す。
【００８６】
（ｄ）荷重ピーク時における前後方の荷重の相対的な大きさを特徴とした場合
さらに、例えば、生体が着座する際に荷重のピーク値が検出された時点における前後方の荷重の相対的な大きさを特徴として抽出した場合について考える。上述したように、生体の筋力が異なる場合には、荷重ピーク時における前後方の荷重の相対的な大きさが異なる。
【００８７】
したがって、この場合には、荷重センサ３１Ａおよび３１Ｃにおいて荷重のピーク値が検出された際に、前方に取り付けられた荷重センサ３１Ａと、後方に取り付けられた荷重センサ３１Ｂとによって検出された荷重を比較する。また、荷重センサ３１Ｂおよび３１Ｄにおいて荷重のピーク値が検出された際に、前方に取り付けられた荷重センサ３１Ｂと、後方に取り付けられた荷重センサ３１Ｄとによって検出された荷重を比較する。そして、比較結果に基づき、生体の筋力を推定する。
【００８８】
図１３は、本実施の形態２に係る筋力推定処理の流れの第４の例を示すフローチャートである。なお、ここでは、家具３の右側の前後に取り付けられた荷重センサ３１Ａおよび３１Ｃによって検出された荷重に基づいて筋力を推定する場合を例にとって説明する。
【００８９】
この場合、筋力推定部４１は、荷重のピーク値が検出された時点の前後方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｃに対する荷重の相対的な大きさを特徴として抽出する（ステップＳ４１）。次に、筋力推定部４１は、前方の荷重センサ３１Ａによる荷重と後方の荷重センサ３１Ｃによる荷重とを比較することにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ４２）。
【００９０】
前方の荷重センサ３１Ａによる荷重が後方の荷重センサ３１Ｃによる荷重よりも小さい場合（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ４３）。また、前方の荷重センサ３１Ａによる荷重が後方の荷重センサ３１Ｃによる荷重以上である場合（ステップＳ４２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ４４）。
【００９１】
この例では、上述した（ａ）〜（ｄ）のいずれかを特徴として抽出した場合について説明したが、これに限らず、例えば（ａ）〜（ｄ）のいずれか複数、または（ａ）〜（ｄ）の全部を特徴として抽出してもよい。
【００９２】
以上のように、本実施の形態２では、生体状態推定部４０は、家具３のそれぞれの脚部３ｃに取り付けられた複数の荷重センサ３１で検出されたセンサ情報から得られる荷重状態情報に基づき、家具３に着座する生体の筋力を推定する筋力推定部４１であり、筋力推定部４１は、家具３に対する着座に関する動作を示す特徴に基づき、生体の筋力を推定する。
【００９３】
また、本実施の形態２において、このときの着座に関する動作を示す特徴は、複数の荷重センサ３１で検出された生体による荷重が増加する順序、複数の荷重センサ３１で検出された最大荷重の大きさ、生体が家具３に対する着座を開始してから着座するまでの時間を示す着座動作時間、または、荷重ピーク時における前後方の荷重の相対的な大きさであり、これらの特徴と、当該特徴に対して予め設定された閾値等との比較結果に基づき、生体の筋力を推定する。これにより、本実施の形態２では、生体が椅子等の家具に着座する際の動作に基づき、生体の筋力を推定することができる。
【００９４】
実施の形態３．
次に、本発明の実施の形態３に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態３では、実施の形態２と同様に、実施の形態１における生体状態推定部４０による生体状態推定処理として、家具３に接触する生体の筋力を推定する筋力推定処理を行う。
【００９５】
本実施の形態３に係る生体状態推定システム１００は、１個の荷重センサ３１を用いて、生体が家具３としての椅子３ａから着座する場合の荷重の状態に基づき筋力の推定を行う点で、実施の形態２と相違する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１および２と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００９６】
［生体状態推定システムの構成］
図１４は、本実施の形態３に係る生体状態推定システム１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、生体状態推定システム１００は、生体情報収集装置１、生体状態推定装置２および家具３で構成される。生体情報収集装置１および生体状態推定装置２は、インターネット等のネットワーク４に有線または無線で接続されている。なお、生体状態推定装置２における推定制御装置２０の構成は、図５に示す推定制御装置２０と同様である。
【００９７】
（生体情報収集装置）
生体情報収集装置１は、図１に示す生体情報収集装置１と同様に、収集制御装置１０、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１１、表示装置１２および入力装置１３を備えている。収集制御装置１０は、家具３に取り付けられた荷重センサ３１Ｅから検出結果を示す情報であるセンサ情報を受け取り、受け取ったセンサ情報を、入出力Ｉ／Ｆ１１を介してネットワーク４に供給する。それ以外の収集制御装置１０の機能は、図１に示す収集制御装置１０と同様である。
【００９８】
（家具）
家具３は、例えば椅子３ａであり、荷重センサ３１Ｅが取り付けられている。荷重センサ３１Ｅは、椅子３ａの後方に取り付けられる。具体的には、荷重センサ３１Ｅは、例えば後方の左右の脚部のいずれか一方に取り付けられる。
【００９９】
（筋力推定処理）
次に、本実施の形態３に係る筋力推定部４１による筋力推定処理について説明する。椅子３ａの後方に１個の荷重センサ３１Ｅを取り付けた場合、生体の筋力が十分である場合と筋力が弱い場合とでは、荷重センサ３１Ｅで検出される荷重のピーク値が大きく異なる。具体的には、生体の筋力が十分である場合、荷重のピーク値は、筋力が弱い場合と比較して大きい。
【０１００】
そこで、本実施の形態３において、筋力推定部４１は、荷重センサ３１Ｅで検出された荷重のピーク値を特徴として抽出し、生体の筋力を推定する。この場合には、荷重のピーク値に対して閾値を予め設定し、筋力推定部４１は、荷重センサ３１Ｅで検出された荷重のピーク値と設定閾値とを比較し、比較結果に基づいて生体の筋力を推定する。
【０１０１】
図１５は、本実施の形態３に係る筋力推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。筋力推定部４１は、荷重センサ３１Ｅに対する荷重のピーク値を特徴として抽出する（ステップＳ８１）。次に、筋力推定部４１は、荷重センサ３１Ｅで検出された荷重のピーク値と、設定閾値とを比較することにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ８２）。
【０１０２】
そして、荷重ピーク値が設定閾値以上である場合（ステップＳ８２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ８３）。また、荷重のピーク値が設定閾値未満である場合（ステップＳ８２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ８４）。
【０１０３】
なお、この例では、１個の荷重センサ３１Ｅを椅子３ａの後方に取り付けた場合について説明したが、これに限られず、例えば椅子３ａの前方に、荷重センサをさらに取り付けてもよい。上述のように１個の荷重センサ３１Ｅを椅子３ａの後方に取り付けた場合、着座時の筋力推定は、絶対評価によって行われる。これに対して、椅子３ａの前方に荷重センサ３１を取り付けた場合、着座時の筋力推定は、前後の荷重の状態に応じて相対的に判断することができる。そのため、椅子３ａに対する荷重の状態を精度よく判断することができ、着座時における生体の筋力の推定精度を向上させることができる。
【０１０４】
また、椅子３ａの前後に荷重センサ３１を設けることにより、筋力の推定だけでなく、例えば生体が椅子３ａに着座した際の重心を判断することができる。これにより、生体が、着座瞬間時に前寄りに座ったのか、あるいは後寄りに座ったのかを判断することができる。
【０１０５】
さらに、脳卒中片麻痺、あるいは膝または股関節の手術等によって生体の筋力に左右差がある場合には、椅子３ａの後方の左右にそれぞれ荷重センサ３１を取り付けてもよい。これにより、左右での荷重の状態の比較を行うことができ、比較結果に基づいて、リハビリの度合い等を推定することもできる。
【０１０６】
実施の形態４．
次に、本発明の実施の形態４に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態４では、実施の形態２および３と同様に、実施の形態１における生体状態推定部４０による生体状態推定処理として、家具３に接触する生体の筋力を推定する筋力推定処理を行う。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜３と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１０７】
本実施の形態４に係る生体状態推定システム１００については、図１および図５に示す構成と同様であるため、説明を省略する。本実施の形態４に係る生体状態推定装置２では、実施の形態２および３と同様に、推定制御装置２０が生体状態推定処理として筋力推定処理を行うが、ここでは、生体が家具３としての椅子３ａから起立する場合の荷重の状態に基づき筋力の推定を行う点で、実施の形態２および３と相違する。
【０１０８】
（筋力推定処理）
本実施の形態４に係る筋力推定部４１による筋力推定処理について説明する。以下では、生体が図３に示す家具３としての椅子３ａから起立する場合を例にとり、起立する生体の下肢、特に太ももの筋力を推定する処理について説明する。
【０１０９】
生体が椅子３ａから起立する場合には、実施の形態２で示すように椅子３ａに着座する場合と同様に、生体の太ももの筋力が十分である場合と弱い場合とでは、椅子３ａの座面３ｂに対する荷重の状態が異なる。そこで、本実施の形態４による筋力推定処理では、生体が椅子３ａから起立する動作を行う場合において、それぞれの荷重センサ３１で検出されるセンサ情報を時系列的に解析することにより、生体の筋力を推定する。
【０１１０】
ここではまず、筋力推定処理の処理方法を説明する前に、生体が椅子３ａから起立する場合における座面３ｂに対する荷重の状態について説明する。
【０１１１】
（３）筋力が十分である場合
図１６は、太ももの筋力が十分である生体が椅子３ａから起立する際の座面３ｂに対する荷重の状態について説明するための概略図である。図１６において、横軸は時間を示し、縦軸は荷重を示す。
【０１１２】
筋力が十分な生体が椅子３ａに着座した状態（図１６（ａ））から起立する場合、一般的には、まず、生体はお辞儀をするように体幹を前傾させ、重心線を体の前方に移動させる（図１６（ｂ））。次に、生体は、重心線を移動させた際の慣性を利用して臀部を浮かせ（図１６（ｃ））、起立する（図１６（ｄ））。
【０１１３】
すなわち、この場合には、図１６（ｅ）に示すように、ある時点ｔ５で生体が起立を始め、臀部が椅子３ａの座面３ｂから離れると、まず、座面３ｂの後方に対応する位置に設けられた荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄに対する荷重が緩やかに減少する。また、それと同時に、座面３ｂの前方に対応する位置に設けられた荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂに対する荷重が緩やかに増加する。そして、時点ｔ６で、荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄに対する荷重の大きさが最小荷重となる。次に、座面３ｂの後方に対する荷重に遅れた時点ｔ７において、座面３ｂの前方に対応する位置に設けられた荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂに対する荷重が減少し、時点ｔ８で最小荷重となる。
【０１１４】
そして、生体が椅子３ａから完全に起立すると、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重が時点ｔ８で一定値、すなわち生体による荷重が付与されていない状態となり、安定した状態を維持する。この場合では、生体が起立を始める時点ｔ５から完全に起立する時点ｔ７までに要する時間Ｔ３は、比較的短時間となる。
【０１１５】
（４）筋力が弱い場合
図１７は、太ももの筋力が弱い生体が椅子３ａから起立する際の座面３ｂに対する荷重の状態について説明するための概略図である。図１７において、横軸は時間を示し、縦軸は荷重を示す。
【０１１６】
高齢者などの筋力が弱い生体が椅子３ａに着座した状態（図１７（ａ））から起立する場合、一般的には、徐々に起立することが困難であるため、一気に起立しようとする（図１７（ｂ））が、筋力が弱く体重による負荷に耐えることができない。そのため、このような生体は、起立動作を繰り返すことによってようやく起立することができる（図１７（ｃ））。
【０１１７】
すなわち、この場合には、図１７（ｄ）に示すように、着座時の荷重が安定しない状態から、ある時点ｔ５で生体がいきなり起立しようとするため、座面３ｂの前後に対する位置に設けられたすべての荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が急激に減少し、時点ｔ６（ｔ８）で一旦、最小荷重となる。一方、生体は、一度に起立することができず、複数回にわたって同様の起立動作を行い、急激な負荷の増加および減少を繰り返した後、時点ｔ９で完全に起立する。これにより、起立動作を開始する時点ｔ５から完全に起立する時点ｔ９までの間に、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の増加および減少を繰り返し、最後に時点ｔ９で荷重が一定値となり、安定した状態を維持する。この場合では、起立動作を開始する時点ｔ５から完全に起立する時点ｔ９までの時間Ｔ３において、荷重の極大点が複数回計測される。
【０１１８】
このように、筋力が相違する生体が椅子３ａからの起立動作を行った場合には、太ももの筋力が十分であるか否かによって、椅子３ａに設けられた荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が減少する順序、および起立開始から完全な起立までの間に検出される極大点の数等の荷重の状態が異なる。したがって、この場合には、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が減少する順序、および起立開始から完全な起立までの間に検出される極大点の数を特徴として抽出することにより、生体の筋力を推定することができる。
【０１１９】
また、この例では、生体が椅子３ａから起立し始めてから最初に起立するまでに要する時間が、筋力の状態によって異なる。そのため、生体が起立し始めた時点から最初に起立した時点までの時間、すなわち生体の筋力が十分である場合の時間Ｔ３および生体の筋力が弱い場合の時間Ｔ５を、筋力を推定する際の特徴とすることもできる。
【０１２０】
これにより、荷重状態情報生成部２７は、設定時間毎に供給されるセンサ情報に基づき、荷重状態情報を生成する。そして、筋力推定部４１は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報から、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が減少する順序、起立開始から完全な起立までの間に検出される極大点の数、あるいは起立開始から完全な起立までの時間を筋力推定に関する特徴として抽出する。このようにして筋力推定に関する特徴を抽出すると、筋力推定部４１は、抽出した特徴に基づき、生体の筋力が十分であるか否かを判断する。
【０１２１】
（ｅ）各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の順序を特徴とした場合
例えば、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重が増加する順序を特徴として抽出した場合について考える。生体の筋力が十分である場合、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄにおいては、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重が減少してから、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重が減少する。そして、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最小荷重が検出された後、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最小荷重が検出される。
【０１２２】
すなわち、この場合には、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最小荷重が検出される時点ｔ６と、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最大荷重が検出される時点ｔ８とが一致しない。
【０１２３】
一方、生体の筋力が弱い場合、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重と、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄにおいては、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重とが、同時に減少する。そして、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄと前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂとにおいて、ほぼ同時に最小荷重に到達する。
【０１２４】
すなわち、この場合には、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最小荷重が検出される時点ｔ６と、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最小荷重が検出される時点ｔ８とが一致する。
【０１２５】
ここで、「最小荷重が検出されるタイミングが一致する」とは、予め設定された時間内に各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで最小荷重が検出されることをいう。このときの設定された時間は、同時に最小荷重が検出されたと考えてよい時間であり、具体的には、例えば０．２秒程度である場合のことを指す。
【０１２６】
図１８は、本実施の形態４に係る筋力推定処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。この場合、筋力推定部４１は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の順序を特徴として抽出する（ステップＳ５１）。筋力推定部４１は、荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで最小荷重が検出された時点ｔ６と、荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで最小荷重が検出された時点ｔ８との時間的な差分を示す差分時間Ｔ４を算出し、算出した差分時間Ｔ４が予め設定された時間内に含まれるか否かにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ５２）。そして、差分時間Ｔ４が設定時間内に含まれない場合（ステップＳ５２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ５３）。また、差分時間Ｔ４が設定時間内に含まれる場合（ステップＳ５２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ５４）。
【０１２７】
（ｆ）起立動作の間の極大点の数を特徴とした場合
また、例えば、生体が起立を開始してから完全に起立するまでの時間（以下、「起立動作時間」と適宜称する）の間に検出される極大点の数を特徴とした場合について考える。上述したように、生体の筋力の状態が異なる場合には、椅子３ａからの起立の動作が異なる。そのため、起立動作時間中に各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の極大点の数が異なる。したがって、この場合には、荷重の極大点に対して閾値を予め設定し、荷重の極大点と設定閾値との比較結果に基づき、生体の筋力を推定する。
【０１２８】
図１９は、本実施の形態４に係る筋力推定処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。この場合、筋力推定部４１は、起立動作時間中に検出される荷重の極大点を特徴として抽出する（ステップＳ６１）。次に、筋力推定部４１は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出された、起立動作時間Ｔ３の間に検出された極大点と設定閾値とを比較することにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ６２）。
【０１２９】
そして、極大点の数が設定閾値未満である場合（ステップＳ６２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ６３）。また、極大点の数が設定閾値以上である場合（ステップＳ６２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ６４）。なお、このときの閾値は、筋力が十分である生体が通常の動作で起立した場合に生じる極大点の数を超えない程度の値であり、具体的には、例えば「２」に設定される。
【０１３０】
（ｇ）起立動作の時間を特徴とした場合
さらに、例えば、生体が起立を開始してから最初に起立するまでの時間（以下、「初期起立動作時間」と適宜称する）を特徴として抽出した場合について考える。上述したように、生体の筋力の状態が異なる場合には、起立を開始してから最初に起立するまでの初期起立動作時間が異なる。
【０１３１】
したがって、この場合には、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄによって生体が起立することによって荷重の減少が検出されてから、生体が最初に起立し、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する生体による荷重の大きさが「０」となるまでの初期起立動作時間（図１６（ｅ）における時間Ｔ３および図１７（ｄ）における時間Ｔ５）に対する閾値を設定する。そして、初期起立動作時間と設定閾値との比較結果に基づき、生体の筋力を推定する。
【０１３２】
図２０は、本実施の形態４に係る筋力推定処理の流れの第３の例を示すフローチャートである。この場合、筋力推定部４１は、初期起立動作時間を特徴として抽出する（ステップＳ７１）。次に、筋力推定部４１は、この初期起立動作時間と設定閾値とを比較することにより、筋力が十分であるか否かを判断する（ステップＳ７２）。そして、初期起立動作時間が設定閾値以上である場合（ステップＳ７２；Ｙｅｓ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が十分であると判断する（ステップＳ７３）。また、初期起立動作時間が設定閾値未満である場合（ステップＳ７２；Ｎｏ）、筋力推定部４１は、生体の筋力が弱っていると判断する（ステップＳ７４）。なお、このときの閾値は、筋力が十分である生体が通常の動作で起立した場合に要する時間を超えない程度の時間であり、具体的には、例えば０．４秒程度に設定される。
【０１３３】
なお、この（ｇ）では、初期起立動作時間を筋力推定に関する特徴とした場合について説明したが、これに限られず、例えば、生体が起立を開始してから完全に起立するまでの起立動作時間Ｔ３を特徴としてもよい。この場合、筋力の弱い生体における起立動作時間Ｔ３は、筋力が十分である生体における起立動作時間Ｔ３よりも長くなると考えられる。そのため、例えば起立動作時間Ｔ３に対して閾値を設け、筋力推定部４１は、起立動作時間Ｔ３が設定閾値未満である場合に生体の筋力が十分であると判断し、起立動作時間Ｔ３が設定閾値以上である場合に生体の筋力が弱っていると判断することができる。
【０１３４】
また、この例では、上述した（ｅ）〜（ｇ）のいずれかを特徴として抽出した場合について説明したが、これに限らず、例えば（ｅ）〜（ｇ）のいずれか複数、または（ｅ）〜（ｇ）の全部を特徴として抽出してもよい。
【０１３５】
以上のように、本実施の形態４において、生体状態推定部４０は、家具３のそれぞれの脚部３ｃに取り付けられた複数の荷重センサ３１で検出されたセンサ情報から得られる荷重状態情報に基づき、家具３に着座する生体の筋力を推定する筋力推定部４１であり、筋力推定部４１は、家具３に対する起立に関する動作を示す特徴に基づき、生体の筋力を推定する。
【０１３６】
また、このときの起立に関する動作を示す特徴は、複数の荷重センサ３１で検出された生体による荷重が減少する順序、生体が家具３からの起立を開始してから起立するまでの時間を示す起立動作時間の間の極大点の数、または起立動作時間であり、これらの特徴と、当該特徴に対して予め設定された閾値等との比較結果に基づき、生体の筋力を推定する。これにより、本実施の形態４では、生体が椅子等の家具から起立する際の動作に基づき、生体の筋力を推定することができる。
【０１３７】
実施の形態５．
次に、本発明の実施の形態５に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態５では、実施の形態２〜４と同様にして、椅子３ａなどの着座できる家具３に着座する生体に対する筋力推定処理を行う。そして、推定された筋力に応じて椅子３ａにおける座面３ｂの高さを調整する座面高さ調整処理を行う。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜４と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１３８】
本実施の形態５に係る生体状態推定装置２については、実施の形態２と同様である。また、本実施の形態５に係る家具３としての椅子３ａは、外部からの制御によって座面３ｂの高さが調整可能であるものとする。この例では、生体情報収集装置１の制御に基づき、椅子３ａの座面３ｂの高さが調整される。
【０１３９】
［収集制御装置の構成］
図２１は、本実施の形態５に係る収集制御装置１０の構成の一例を示す機能ブロック図である。なお、図２１は、椅子３ａの座面３ｂの高さ調整に関連する部分のみを図示し、それ以外の部分については、図示および説明を省略する。図２１に示すように、収集制御装置１０は、入力処理部１５、出力処理部１６、座面高さ決定部１７、座面駆動制御部１８、および記憶部１９を有している。
【０１４０】
入力処理部１５は、生体状態推定部４０から推定情報を受け取り、受け取った推定情報を座面高さ決定部１７に対して出力する。出力処理部１６は、座面駆動制御部１８から後述する座面制御信号を受け取り、受け取った座面制御信号を椅子３ａに対して出力する。
【０１４１】
座面高さ決定部１７は、入力処理部１５から受け取った推定情報に基づき、記憶部１９に記憶された座面高さテーブルを参照して、椅子３ａに着座した生体に対応する座面３ｂの高さを決定する。座面駆動制御部１８は、座面３ｂの高さを座面高さ決定部１７で決定した高さにするための座面制御信号を生成し、出力処理部１６に対して出力する。
【０１４２】
記憶部１９は、座面３ｂの高さを決定する際に用いられる座面高さテーブルが予め記憶されている。記憶部１９に記憶された座面高さテーブルは、座面高さ決定部１７の要求に基づいて読み出される。座面高さテーブルには、推定された筋力と、座面３ｂの高さとが互いに関連付けられている。推定された筋力に関連付けられる座面３ｂの高さは、椅子３ａに着座した生体にとって最適な高さとなる高さである。
【０１４３】
ここで、生体にとっての最適な高さとは、例えば、その生体が最大限の力を使って椅子３ａから起立することができる高さである。具体的には、例えば、筋力が弱い生体に対しては、着座時の座面３ｂの高さよりも高いものであり、筋力が十分な生体に対しては、着座時の座面３ｂの高さよりも低いものである。
【０１４４】
［生体状態推定システムの動作］
次に、本実施の形態５に係る生体状態推定システム１００の動作について、図２１を参照して説明する。なお、本実施の形態５に係る生体状態推定システム１００において、椅子３ａに着座した生体の筋力を推定する処理については、実施の形態２および３と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【０１４５】
生体状態推定装置２の推定制御装置２０によって推定された、椅子３ａに着座した生体の筋力状態を示す推定情報が収集制御装置１０に入力されると、入力処理部１５は、当該推定情報を受け取り、受け取った推定情報を座面高さ決定部１７に供給する。
【０１４６】
座面高さ決定部１７は、入力処理部１５から推定情報を受け取ると、記憶部１９から座面高さテーブルを読み出す。座面高さ決定部１７は、読み出した座面高さテーブルを参照して推定情報が示す生体の筋力に対応する椅子３ａの座面３ｂの高さを決定する座面高さ調整処理を行う。そして、座面高さ決定部１７は、座面高さ調整処理により決定した座面３ｂの高さを示す情報を座面駆動制御部１８に供給する。
【０１４７】
座面駆動制御部１８は、座面高さ決定部１７から受け取った座面３ｂの高さを示す情報に基づき、座面３ｂの高さを制御するための座面制御信号を生成し、出力処理部１６に供給する。出力処理部１６は、座面駆動制御部１８から供給された座面制御信号を椅子３ａに対して出力する。これにより、椅子３ａの座面３ｂの高さは、座面制御信号が示す高さに設定され、このときの座面３ｂの高さは、椅子３ａに着座した生体にとって最適な高さとなる。
【０１４８】
（座面高さ調整処理）
次に、本実施の形態５に係る座面高さ調整処理について説明する。通常、椅子３ａの座面３ｂの高さは、規格などにより、例えば４２ｃｍなどの予め定められた基準高さに設定されている。このような椅子３ａに生体が着座している場合に、生体が起立しようとすると、筋力が十分な生体であれば、容易に起立することができる。一方、筋力が弱い生体が起立しようとすると、基準高さに設定された座面３ｂの高さから起立するには、生体の筋力が不足してしまう。
【０１４９】
このように、通常の座面３ｂの高さは、生体の筋力の状態に応じて、起立時に必要な筋力が異なる。そこで、本実施の形態５では、生体の筋力の状態によらず、椅子３ａから起立することができるとともに、起立による適切なトレーニングができるように、椅子３ａの座面３ｂの高さを調整する座面高さ調整処理を行う。
【０１５０】
この処理において、生体情報収集装置１の収集制御装置１０は、例えば、生体状態推定装置２からの前記推定情報が、生体の筋力が十分であることを示す場合に、座面３ｂの高さを着座時の高さよりも低く設定する。一方、収集制御装置１０は、例えば、推定情報が、生体の筋力が弱いことを示す場合に、座面３ｂの高さを着座時の高さよりも高く設定する。
【０１５１】
以上のように、本実施の形態５に係る生体状態推定システム１００において、家具３は、生体が着座する座面３ｂが設けられ、生体情報収集装置１は、生体の筋力と座面３ｂの高さとが互いに関連付けられた座面高さテーブルが記憶された記憶部１９と、推定情報に基づき、座面高さテーブルを参照して座面３ｂの高さを決定する座面高さ決定部１７と、座面３ｂが決定された座面の高さとなるように座面の高さを制御する座面駆動制御部１８とを備えている。
【０１５２】
そして、座面高さ決定部１７は、推定情報が、生体の筋力が十分であることを示す場合に、家具３の座面３ｂを、生体が着座した際の高さよりも低くし、推定情報が、生体の筋力が弱いことを示す場合に、家具３の座面３ｂを、生体が着座した際の高さよりも高くする。これにより、生体の筋力の状態によらず、椅子３ａから起立することができるとともに、起立による適切なトレーニングすることができる。また、その際には、生体は、特別な器具等を装着することなく、かつトレーニングを意識する必要がない。
【０１５３】
実施の形態６．
次に、本発明の実施の形態６に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態６では、実施の形態１〜５と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報に基づき、生体における以前からの筋力の変化を推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜５と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１５４】
本実施の形態６に係る生体情報収集装置１および家具３の構成については、実施の形態１〜４と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理として筋力変化推定処理を行う点で実施の形態１〜５と相違する。
【０１５５】
［推定制御装置の構成］
図２２は、本実施の形態６に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２２に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および筋力変化推定部４２を有している。
【０１５６】
筋力変化推定部４２は、荷重状態情報生成部２７で生成された現在の荷重状態情報と、記憶装置２２に記憶された過去の荷重状態情報とを比較し、生体の筋力状態の変化を推定する筋力変化推定処理を行う。そして、筋力変化推定部４２は、推定処理によって得られる生体の筋力変化を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０１５７】
（筋力変化推定処理）
次に、本実施の形態６に係る筋力変化推定部４２による筋力変化推定処理について説明する。上述したように、荷重状態情報は、これを用いることによって、家具３に接触する生体における筋力の状態を判断することができる。そこで、本実施の形態６では、センサ情報を取得した際に得られる荷重状態情報を逐次記憶しておき、過去の荷重状態情報と現在の荷重状態情報とを比較して、家具３に接触する生体における筋力の変化を推定する筋力変化推定処理を行う。
【０１５８】
筋力変化推定部４２は、荷重センサ３１で検出されたセンサ情報から得られる現在の荷重状態情報と、記憶装置２２に記憶された過去の荷重状態情報とを比較し、比較結果に基づき、家具３に接触する生体における筋力の変化を推定する。例えば、筋力変化推定部４２は、現在および過去の荷重状態情報のそれぞれから、生体が家具３としての椅子３ａに着座する動作など、家具３に対して同様の動作をしていると判断できる荷重の状態を、荷重に関する特徴として抽出する。そして、筋力変化推定部４２は、抽出した特徴が示す荷重の状態に基づき、生体における筋力の変化を推定する。
【０１５９】
以上のように、本実施の形態６に係る生体状態推定システム１００において、生体状態推定部４０は、荷重状態情報に基づき、生体における筋力の変化を推定する筋力変化推定部４２であり、筋力変化推定部４２は、記憶装置２２に記憶された過去の荷重状態情報と、センサ情報に基づき荷重状態情報生成部２７で生成された現在の荷重状態情報とに基づき、生体における筋力の変化を推定する。これにより、生体における筋力の衰え、怪我の治癒の程度、または平均的な年齢における筋力との比較などを、生体に対して特別な器具等を装着することなく、かつ筋力の変化を計測していることを意識することなく推定することができる。
【０１６０】
実施の形態７．
次に、本発明の実施の形態７に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態７では、実施の形態１〜６と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報に基づき、椅子３ａなどの着座できる家具３に着座している生体のバランスを推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜６と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１６１】
本実施の形態７に係る生体情報収集装置１および家具３の構成については、実施の形態１〜４および６と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理としてバランス推定処理を行う点で実施の形態１〜６と相違する。ここでは、家具３として、生体が着座することができる椅子３ａを用いる場合を例にとって説明する。
【０１６２】
［推定制御装置の構成］
図２３は、本実施の形態７に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２３に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７およびバランス推定部４３を有している。
【０１６３】
バランス推定部４３は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、椅子３ａに着座している生体のバランスを推定するバランス推定処理を行う。そして、バランス推定部４３は、推定処理によって得られる生体のバランス状態を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０１６４】
（バランス推定処理）
次に、本実施の形態７に係るバランス推定部４３によるバランス推定処理について説明する。本実施の形態７によるバランス推定処理は、椅子３ａに着座する生体のバランスを推定する処理である。椅子３ａに着座する生体のバランスは、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重が最大となった時点から安定するまでの時間、ならびに、荷重が安定したときの荷重の揺れに基づいて推定することができる。
【０１６５】
この場合、バランス推定部４３は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に含まれる各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出された荷重が最大となった時点から安定、すなわち荷重の振幅が予め設定された範囲内に収まっている状態となるまでの時間を、荷重に関する特徴として抽出する。
【０１６６】
また、バランス推定部４３は、それとともに、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出された荷重が安定した状態となった際の荷重の振幅の大きさを、荷重に関する特徴として抽出する。そして、バランス推定部４３は、抽出した特徴に基づき、生体のバランスを推定する。
【０１６７】
具体的には、この例では、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄによって最大荷重が検出されてから、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する生体による荷重が安定した状態となるまでの時間に対して閾値を設定する。また、この例では、さらに、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する生体による荷重が安定した場合の荷重の振幅の大きさに対して閾値を設定する。そして、バランス推定部４３は、この時間と時間に対する閾値とを比較し、さらに、荷重の振幅の大きさと振幅の大きさに対する閾値とを比較した結果に基づき、生体のバランスを推定する。
【０１６８】
バランス推定部４３は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄによって最大荷重が検出されてから、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する生体による荷重が安定した状態となるまでの時間が閾値以下であり、かつ、荷重が安定した状態である場合の荷重の振幅の大きさが閾値以下である場合に、生体のバランスが十分であると推定する。また、バランス推定部４３は、それ以外の場合に、生体のバランスが十分でないと推定する。
【０１６９】
なお、このときの時間に対する閾値は、バランスが十分である生体が通常の動作で着座した場合に要する標準的な時間に対応する程度の値であり、具体的には、例えば１秒程度に設定される。また、荷重の振幅の大きさに対する閾値は、生体のバランスが十分であると判断できる程度の値であり、具体的には、例えば１秒間の振幅における標準偏差の±２倍に設定される。
【０１７０】
以上のように、本実施の形態７に係る生体状態推定システム１００において、生体状態推定部４０は、荷重状態情報に基づき、生体のバランスを推定するバランス推定部４３であり、バランス推定部４３は、荷重状態情報に含まれる複数の荷重センサ３１で検出された荷重が最大となった時点から安定するまでの時間と、荷重が安定したときの荷重の振幅の大きさとに基づき、生体のバランスを推定する。これにより、生体のバランスが十分であるか否かを、生体に対して特別な器具等を装着することなく、かつバランスを計測していることを意識することなく推定することができる。
【０１７１】
実施の形態８．
次に、本発明の実施の形態８に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態８では、実施の形態１〜７と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報に基づき、椅子３ａなどの着座できる家具３に着座している生体の居眠りを推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜７と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１７２】
本実施の形態８に係る生体情報収集装置１および家具３の構成については、実施の形態１〜４、６および７と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理として居眠り推定処理を行う点で実施の形態１〜７と相違する。ここでは、家具３として、生体が着座することができる椅子３ａを用いる場合を例にとって説明する。
【０１７３】
［推定制御装置の構成］
図２４は、本実施の形態８に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２４に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および居眠り推定部４４を有している。
【０１７４】
居眠り推定部４４は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、椅子３ａに着座している生体の居眠りを推定する居眠り推定処理を行う。そして、居眠り推定部４４は、推定処理によって得られる生体の居眠り状態を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０１７５】
（居眠り推定処理）
次に、本実施の形態８に係る居眠り推定部４４による居眠り推定処理について説明する。通常、居眠りをした状態で椅子３ａに着座している生体は、目が覚めている状態と比較して、体が揺れる程度が小さく、その状態がある程度持続すると考えられる。そこで、本実施の形態８では、椅子３ａに着座している生体の安定した状態における、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出された荷重の振幅の大きさに基づき、生体の居眠りを推定する居眠り推定処理を行う。
【０１７６】
この場合、居眠り推定部４４は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、生体の安定した状態を示す部分における荷重の振幅の大きさを、荷重に関する特徴として抽出する。そして、居眠り推定部４４は、抽出した特徴に基づき、生体の居眠りを推定する。
【０１７７】
具体的には、この例では、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する生体による荷重が安定した場合の荷重の振幅の大きさに対して閾値を設定する。そして、居眠り推定部４４は、荷重の振幅の大きさと振幅の大きさに対する閾値とを比較した結果に基づき、生体の居眠りを推定する。
【０１７８】
居眠り推定部４４は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する生体による荷重が安定した状態である場合の荷重の振幅の大きさが閾値以下であり、かつ、その状態が予め設定された時間だけ持続している場合に、生体が居眠りをしていると推定する。また、居眠り推定部４４は、荷重の振幅の大きさが閾値を超えている場合に、生体が居眠りをしていないと推定する。
【０１７９】
このときの荷重の振幅の大きさに対する閾値は、目が覚めている状態で椅子３ａに着座している生体が居眠りをしていないと判断できる程度の値であり、具体的には、例えば１秒間の振幅における標準偏差の±２倍に設定される。
【０１８０】
以上のように、本実施の形態８に係る生体状態推定システム１００において、生体状態推定部４０は、荷重状態情報に基づき、生体の居眠りを推定する居眠り推定部４４であり、居眠り推定部４４は、荷重状態情報に含まれる複数の荷重センサで検出された荷重が安定したときの荷重の振幅の大きさに基づき、生体の居眠りを推定する。これにより、椅子３ａに着座している生体が居眠りしているか否かを、生体に対して特別な器具等を装着することなく、かつ居眠り状態を計測していることを意識することなく推定することができる。
【０１８１】
実施の形態９．
次に、本発明の実施の形態９に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態９では、実施の形態１〜８と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報に基づき、家具３に接触している生体の体位を推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜８と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１８２】
本実施の形態９に係る生体情報収集装置１の構成については、実施の形態１〜４および６〜８と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理として体位推定処理を行う点で実施の形態１〜８と相違する。また、ここでは、家具３としてベッドを用いた場合を例にとって説明する。
【０１８３】
［家具の構成］
図２５は、本実施の形態９に係る家具３としてのベッド３ｅの構成の一例を示す概略図である。図２５に示すように、ベッド３ｅは、生体が接触する本体と、本体を支持する複数の脚部３ｇとで構成されている。
【０１８４】
ベッド３ｅの本体には、生体が横たわることができる寝具面３ｆが設けられている。
また、ベッド３ｅの脚部３ｇのそれぞれには、荷重センサ３１を含んで構成されたそれぞれのセンサユニット３０が取り付けられている。具体的には、例えば、荷重センサ３１Ａを含むセンサユニット３０は、生体がベッド３ｅに横たわった状態で右前方の脚部に取り付けられ、荷重センサ３１Ｂを含むセンサユニット３０は、左前方の脚部に取り付けられる。また、荷重センサ３１Ｃを含むセンサユニット３０は、右後方の脚部に取り付けられ、荷重センサ３１Ｄを含むセンサユニット３０は、左後方の脚部に取り付けられる。
【０１８５】
センサユニット３０は、例えば、ベッド３ｅの寝具面３ｆと脚部３ｇとの間、または脚部３ｇが床面に接触する位置に取り付けられている。
【０１８６】
［推定制御装置の構成］
図２６は、本実施の形態９に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２６に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および体位推定部４５を有している。
【０１８７】
体位推定部４５は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、ベッド３ｅに横たわっている生体の体位を推定する体位推定処理を行う。そして、体位推定部４５は、推定処理によって得られる生体の体位を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０１８８】
（体位推定処理）
次に、本実施の形態９に係る体位推定部４５による体位推定処理について説明する。本実施の形態９による体位推定処理は、ベッド３ｅに横たわっている生体の体位を推定する処理である。一般的に、生体が睡眠中である場合には、一定の体位を維持しているが、睡眠が浅い場合等の場合には、無意識に寝返りをうつことが知られている。そこで、本実施の形態９による体位推定処理では、それぞれの荷重センサ３１で検出するセンサ情報を用いることによって得られる荷重状態情報に基づき、生体がベッド３ｅ上で睡眠中である場合の体位を推定する。
【０１８９】
図２７は、本実施の形態９に係る体位推定処理の際に用いられる荷重状態情報の一例を示す概略図である。図２７（ａ）は、参考例として、生体の動作を３次元で解析することができる３次元動作解析装置を用いて解析された生体の状態を示すグラフである。また、図２７（ｂ）は、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の状態を示すグラフを示す。図２７（ａ）および図２７（ｂ）に示すグラフは、同一時刻において同一の生体からデータを取得したものである。なお、図２７（ｂ）は、時間に対する各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄの荷重の大きさを示す。ここでは、各荷重センサ３１における荷重の大きさの時間的な変化が確認できれば、荷重の大きさそのものは特に重要ではないため、荷重の大きさの時間的な変化が明確に確認できるように、各荷重センサ３１のグラフを縦軸方向にずらして表示しているものとする。
【０１９０】
図２７（ａ）において、波形が上側すなわち正方向に存在する場合には、生体が右側面を下側にして横たわっている状態を示し、下側すなわち負方向に存在する場合には、生体が左側面を下側にして横たわっている状態を示す。
【０１９１】
図２７（ａ）および図２７（ｂ）を比較すると、生体が右側面を下側にして状態となったときとほぼ同じ時点で、右前方の脚部３ｇに取り付けられた荷重センサ３１Ａに対する荷重が増加している。なお、右後方の脚部３ｇに取り付けられた荷重センサ３１Ｃに対する荷重についても、荷重の大きさが異なるものの増加している。
【０１９２】
また、生体が左側面を下側にして横たわっている状態となったときとほぼ同じ時点で、左前方の脚部３ｇに取り付けられた荷重センサ３１Ｂに対する荷重が増加している。なお、左後方の脚部３ｇに取り付けられた荷重センサ３１Ｄに対する荷重についても、荷重の大きさが異なるものの増加している。
【０１９３】
このように、生体が寝返りをうつと、それに応じて荷重センサ３１に付与される荷重が変化する。したがって、この場合には、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の変化を特徴として抽出することにより、生体の体位を推定することができる。
【０１９４】
これにより、体位推定部４５は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報から、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の変化を特徴として抽出する。そして、体位推定部４５は、抽出された特徴に基づき、ベッド３ｅに横たわっている生体の体位を推定する。
【０１９５】
このとき、体位推定部４５は、右前方の荷重センサ３１Ａおよび右後方の荷重センサ３１Ｃのうち少なくとも荷重センサ３１Ａに対する荷重が増加した場合に、生体が右側面を下側にして横たわっている状態であると判断する。また、体位推定部４５は、左前方の荷重センサ３１Ｂおよび左後方の荷重センサ３１Ｄのうち少なくとも荷重センサ３１Ｂに対する荷重が増加した場合に、生体が左側面を下側にして横たわっている状態であると判断する。
【０１９６】
以上のように、本実施の形態９に係る生体状態推定システム１００において、生体状態推定部４０は、荷重状態情報に基づき、生体の体位を推定する体位推定部４５であり、体位推定部４５は、複数の荷重センサ３１に対して付与される生体によるそれぞれの荷重の変化に基づき、生体の体位を推定する。これにより、家具３に接触している生体の体位を、生体に対して特別な器具等を装着することなく、かつ体位を計測していることを意識することなく推定することができる。
【０１９７】
実施の形態１０．
次に、本発明の実施の形態１０に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態１０では、実施の形態１〜９と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報に基づき、家具３に接触している生体の体位を推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜９と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１９８】
本実施の形態１０に係る生体状態推定システム１００の構成については、実施の形態９と同様であるが、ここでは、家具３として、生体が着座することができるもの、特に洋式便器を用いる点で、実施の形態９と相違する。
【０１９９】
一般的に、洋式便器で排便する際には、生体が便座に着座した状態で前傾姿勢をとることが好ましいとされている。そこで、本実施の形態１０では、生体が洋式便器の便座に着座した際の体位を推定する。
【０２００】
［家具の構成］
図２８は、本実施の形態１０に係る家具３としての洋式便器３ｈの構成の一例を示す概略図である。洋式便器３ｈには、生体が着座するための便座３ｉが設けられている。便座３ｉの裏面等（図２８（ａ））、または洋式便器３ｈの底部には、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄが取り付けられている。具体的には、例えば、荷重センサ３１Ａは、生体が洋式便器３ｈに着座した状態で、洋式便器３ｈの右前方に取り付けられ、荷重センサ３１Ｂは洋式便器３ｈの左前方に取り付けられる。また、荷重センサ３１Ｃは洋式便器３ｈの右後方に取り付けられ、荷重センサ３１Ｄは洋式便器３ｈの左後方に取り付けられる。
【０２０１】
（体位推定処理）
次に、本実施の形態１０に係る体位推定部４５による体位推定処理について説明する。本実施の形態１０による体位推定処理は、生体が洋式便器３ｈに着座して用便する際の生体の体位を推定する処理である。生体が洋式便器３ｈに着座して用便する場合、洋式便器３ｈまたは便座３ｉに対して付与される荷重の状態が異なる。そこで、本実施の形態１０による体位推定処理では、生体が洋式便器３ｈに着座して用便する場合において、それぞれの荷重センサ３１で検出されるセンサ情報に基づき、生体の体位を推定する。
【０２０２】
例えば、生体が洋式便器３ｈに着座し、上体を直立させた状態（以下、「直立座位」と適宜称する）で用便する場合には、洋式便器３ｈに対してバランスよく着座していることになる。そのため、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄでは、ほぼ同一の荷重が検出される。一方、例えば、生体が洋式便器３ｈに着座し、状態を前屈させた状態（以下、「前屈座位」と適宜称する）で用便する場合には、洋式便器３ｈの後方よりも前方に対して多くの荷重が付与されることになる。
【０２０３】
そのため、洋式便器３ｈの前方に取り付けられた荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重は、直立座位時の荷重よりも増加する。また、後方に取り付けられた荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重は、直立座位時の荷重よりも減少する。すなわち、この場合には、荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重が、荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重よりも大きくなる。
【０２０４】
このように、体位が異なる生体が洋式便器３ｈで用便する場合には、生体の体位によって、前方の荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂと、後方の荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄとに付与される荷重の大きさが異なる。したがって、このような場合には、洋式便器３ｈに対して生体が着座している状態での各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の分布を特徴として抽出することにより、生体の体位を推定することができる。
【０２０５】
これにより、体位推定部４５は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報から、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の分布を、体位推定に関する特徴として抽出する。そして、体位推定部４５は、抽出した特徴に基づき、用便する生体の体位を判断する。
【０２０６】
抽出した特徴に基づき、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の分布がほぼ一様、すなわち、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の大きさがほぼ同一である場合、体位推定部４５は、生体の体位が直立座位であると判断する。また、荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重が荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重よりも大きい場合、体位推定部４５は、生体の体位が前屈座位であると判断する。一方、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の関係が上述した関係以外である場合、体位推定部４５は、生体の体位がその他の座位であると判断する。
【０２０７】
なお、この場合には、例えば、生体の体重も考慮して体位を推定すると好ましい。具体的には、例えば、生体が洋式便器３ｈに着座した際に、生体の体重から、洋式便器３ｈに生体が着座することによって各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに付与される荷重の総和を減じた重量を算出する。そして、算出した重量に基づき生体の脚の状態を推定し、推定した生体の脚の状態と、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の分布または変動に基づき、生体の体位を推定する。これにより、生体の体位の推定精度を向上させることができる。
【０２０８】
また、この例では、洋式便器３ｈに着座する生体の体位が前屈座位であるか否かを判断すればよいので、体位推定部４５は、例えば、荷重センサ３１Ａおよび３１Ｂで検出される荷重が荷重センサ３１Ｃおよび３１Ｄで検出される荷重よりも大きいか否かを判断すればよい。
【０２０９】
さらに、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄが洋式便器３ｈの底部に取り付けられている場合、本実施の形態１０では、生体の体位推定に加えて、用便前後の荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出された荷重の差分量を算出することにより、排尿および排便による排泄量を推定することもできる。
【０２１０】
以上のように、本実施の形態１０に係る生体状態推定システム１００において、家具３は、生体が着座する便座３ｉを有する洋式便器３ｈであり、複数の荷重センサ３１のそれぞれは、便座３ｉに取り付けられ、体位推定部４５は、荷重状態情報に基づき、洋式便器３ｈに着座する生体の体位を推定する。これにより、便座３ｉに着座している生体の体位を、生体に対して特別な器具等を装着することなく、かつ体位を計測していることを意識することなく推定することができる。
【０２１１】
実施の形態１１．
次に、本発明の実施の形態１１に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態１１では、実施の形態１〜１０と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報に基づき、椅子３ａなどの着座できる家具３に着座している生体の体位が腰痛を引き起こす虞があるか否かを推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜１０と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２１２】
本実施の形態１１に係る生体情報収集装置１および家具３の構成については、実施の形態１〜４および６〜１０と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理として腰痛推定処理を行う点で実施の形態１〜１０と相違する。ここでは、家具３として、生体が着座することができる椅子３ａを用いる場合を例にとって説明する。
【０２１３】
［推定制御装置の構成］
図２９は、本実施の形態１１に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２９に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および腰痛推定部４６を有している。
【０２１４】
腰痛推定部４６は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、椅子３ａに着座している生体の体位が腰痛を引き起こす虞があるか否かを推定する腰痛推定処理を行う。そして、腰痛推定部４６は、推定処理によって得られる生体の腰痛状態を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０２１５】
なお、本実施の形態１１において、記憶装置２２には、腰痛体位情報が予め記憶されている。腰痛体位情報は、例えば、腰痛時の生体が椅子３ａに着座した際の、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の状態を示す情報であり、腰痛推定処理を行う際に用いられる。
【０２１６】
（腰痛推定処理）
次に、本実施の形態１１に係る腰痛推定部４６による腰痛推定処理について説明する。一般的に、椅子３ａに着座した状態を維持することは、腰痛の原因となることが知られている。また、椅子３ａに着座した状態であっても、姿勢によって生体の腰にかかる負担は大きく変化する。
【０２１７】
そして、腰痛が発症した状態で椅子３ａに着座していると、腰の筋力が弱っていることから、正しい姿勢で着座していることが痛みによって困難となる。そのため、生体は、痛みを避けるようにして、姿勢が変化する。そこで、本実施の形態１１では、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の変化に基づき、生体の体位が腰痛を引き起こす虞があるか否かを推定する腰痛推定処理を行う。
【０２１８】
具体的には、この例では、まず、腰痛を発症している生体における椅子３ａに対する荷重の状態を示す腰痛体位情報を予め取得する。そして、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重による前記荷重状態情報と、予め取得した腰痛体位情報とを比較した結果に基づき、生体が腰痛を引き起こす虞があるか否かを推定する。
【０２１９】
腰痛推定部４６は、記憶装置２２に記憶された腰痛体位情報を読み出し、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報と、腰痛体位情報とを比較する。そして、荷重状態情報が腰痛体位情報と一致した場合、腰痛推定部４６は、生体が腰痛を引き起こす虞があると推定する。
【０２２０】
以上のように、本実施の形態１１に係る生体状態推定システム１００において、生体状態推定部４０は、荷重状態情報に基づき、生体が腰痛を引き起こす虞があるか否かを推定する腰痛推定部４６であり、記憶装置２２は、腰痛を発症している生体における荷重の状態を示す腰痛体位情報を記憶し、腰痛推定部４６は、荷重状態情報と腰痛体位情報とに基づき、生体が腰痛を引き起こす虞があるか否かを推定する。
【０２２１】
これにより、椅子３ａに着座している生体が腰痛を引き起こす虞があるか否かを、生体に対して特別な器具等を装着することなく、かつ体位を計測していることを意識することなく推定することができる。そして、生体に対する腰痛の発症を抑制することができる。
【０２２２】
実施の形態１２．
次に、本発明の実施の形態１２に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態１２では、実施の形態１〜１１と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報に基づき、家具３に接触している生体の振戦を推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜１１と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２２３】
本実施の形態１２に係る生体情報収集装置１および家具３の構成については、実施の形態１〜４、６〜８および１１と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理として振戦推定処理を行う点で実施の形態１〜４、６〜８および１１と相違する。ここでは、家具３として、生体が着座することができる椅子３ａを用いる場合を例にとって説明する。
【０２２４】
［推定制御装置の構成］
図３０は、本実施の形態１２に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図３０に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および振戦推定部４７を有している。
【０２２５】
振戦推定部４７は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、椅子３ａに着座している生体の振戦、すなわち震えを推定する振戦推定処理を行う。そして、振戦推定部４７は、推定処理によって得られる生体の振戦の状態を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０２２６】
（振戦推定処理）
次に、本実施の形態１２に係る生体状態推定システム１００による振戦推定処理について説明する。一般的に、振戦は、加齢による神経および筋肉の協調性の低下、あるいは運動調整の異常によるものと考えられている。また、軽度認知症（ＭＣＩ：Ｍｉｌｄ  Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ）、パーキンソン病またはパーキンソニズム等の神経疾患においても、静止時における振戦または動きの平滑さを確認することができる。
【０２２７】
図３１は、振戦について説明するための概略図である。図３１（ａ）において、横軸は時間を示し、縦軸は荷重の大きさを示す。また、図３１（ｂ）において、横軸は周波数を示し、縦軸は荷重によるパワーを示す。
【０２２８】
図３１（ａ）に示すように、振戦がみられる生体においては、生体の状態が安定している場合においても、一定の周期を有する連続的な振幅変動を確認することができる。このときの振戦による振幅変動は、図３１（ｂ）に示すように特有の周波数を有しており、この例における振戦による荷重の振幅変動は、例えば４Ｈｚの周波数を有している。
【０２２９】
そこで、本実施の形態１２では、各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄで検出される荷重の変化に基づき、特定の周波数を有する連続的かつ周期的な振幅変動から生体の振戦を推定し、パーキンソン病、各種神経疾患または加齢による生理的振戦等の生体状態を判断する。
【０２３０】
図３２は、本実施の形態１２に係る振戦推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、振戦推定部４７は、荷重状態情報生成部２７で生成された設定時間毎の荷重状態情報を取得する（ステップＳ９１）。振戦推定部４７は、取得した設定時間毎の荷重状態情報に基づき、周波数成分を抽出する（ステップＳ９２）。
【０２３１】
振戦推定部４７は、抽出した周波数成分に特定の周波数が含まれているか否かを判断する（ステップＳ９３）。抽出した周波数成分に特定の周波数が含まれている場合（ステップＳ９３；Ｙｅｓ）、振戦推定部４７は、当該荷重状態情報が振戦を示していると判断する（ステップＳ９４）。一方、抽出した周波数成分に特定の周波数が含まれていない場合（ステップＳ９３；Ｎｏ）、振戦推定部４７は、当該荷重状態情報が振戦ではないと判断する（ステップＳ９５）。
【０２３２】
（薬効時間推定処理）
ところで、このような神経および筋肉の協調性に異常を来す疾患に対しては、薬物療法が一般的であるが、症状によって薬物の適正な量が異なるため、生体に対する薬物の量の調整が困難である。ここで、生体が薬物を服用してから、薬物の効果（以下、「薬効」と適宜称する）がなくなり、振戦が再度生じるまでの時間がわかれば、振戦に対する薬効を判断することができる。
【０２３３】
そこで、本実施の形態１２では、薬物を服用した時間を予め取得しておき、薬物を服用した時間と振戦の推定結果とに基づき、薬効を判断する。
【０２３４】
この例において、生体状態推定システム１００は、まず、振戦を抑制するための薬物を服用した時間（以下、「薬物服用時間」と適宜称する）を予め取得し、記憶装置２２に記憶しておく。
【０２３５】
振戦推定部４７は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、特有の周波数を有する振戦を推定する。また、振戦推定部４７は、記憶装置２２に記憶された薬物服用時間を読み出す。そして、振戦推定部４７は、読み出した薬物服用時間が示す時間と、推定した振戦が現れた時間とに基づき、薬物の効果時間（以下、「薬効時間」と適宜称する）を推定する。振戦推定部４７は、この薬効時間を推定情報として出力する。
【０２３６】
以上のように、本実施の形態１２に係る生体状態推定システム１００において、生体状態推定部４０は、荷重状態情報に基づき、生体の振戦を推定する振戦推定部４７であり、荷重状態情報に特定の周波数を有する連続的かつ周期的な振幅変動が存在する場合に、荷重状態情報が振戦を示すと判断する。これにより、生体が意識することなく振戦を推定することができる。
【０２３７】
また、記憶装置２２は、生体が振戦を抑制するための薬物を服用した時間を示す薬物服用時間を記憶し、振戦推定部４７は、薬物服用時間と、荷重状態情報に基づき推定された振戦が現れる時間とに基づき、前記生体が服用した薬物の効果時間を推定する。これにより、薬物服用時間および服用する薬物の量を症状に合わせて適切に設定することができる。また、その際には、生体が意識することなく薬物の効果時間を推定することができる。
【０２３８】
実施の形態１３．
次に、本発明の実施の形態１３に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態１３では、実施の形態１〜１２と同様にして荷重状態情報を生成し、荷重状態情報に基づき、家具３に接触、特に家具３としての椅子３ａに着座している生体の排便を推定する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜１２と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２３９】
本実施の形態１３に係る生体情報収集装置１および家具３の構成については、実施の形態１〜４、６〜８、１１および１２と同様であるため、説明を省略する。一方、生体状態推定装置２については、推定制御装置２０が生体状態推定処理として排便推定処理を行う点で実施の形態１〜１２と相違する。
【０２４０】
［推定制御装置の構成］
図３３は、本実施の形態１３に係る推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図３３に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および生体状態推定部４０としての排便推定部４８を有している。
【０２４１】
排便推定部４８は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、家具３に接触する生体の排便を推定する排便推定処理を行う。そして、排便推定部４８は、排便推定処理によって得られる生体の排便の状態を示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０２４２】
（排便推定処理）
次に、排便推定部４８による排便推定処理について説明する。排便推定処理は、椅子３ａに着座している生体の排便を推定する処理である。例えば、認知症を発症している生体は、トイレの場所がわからない、一連の排泄動作を理解できない、排泄の必要性が理解できない、あるいは、排泄の要求を介護者等に伝えることができない場合に、太ももなどを振動させる固有の動作をとるなど、落ち着きのない行動がみられることが多い。そこで、本実施の形態１３では、体を振動させるといった固有の動作を検出することにより、生体による排便前の状態を推定する排便推定処理を行う。
【０２４３】
この例において、排便推定部４８は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、排便時の固有の動作による連続的な振動を排便に関する動作を示す特徴として、当該振動を荷重状態情報から抽出できるか否かを判断する。そして、排便推定部４８は、排便時の振動を抽出できた場合に、生体が排便前の状態であると判断する。排便推定部４８は、この排便の状態を示す情報を推定情報として出力する。
【０２４４】
以上のように、本実施の形態１３に係る生体状態推定システム１００において、生体状態推定部４０は、荷重状態情報に基づき、生体の排便を推定する排便推定部４８であり、排便推定部４８は、荷重状態情報に基づき、排便時の固有の動作による連続的な振動を検出し、検出した連続的な振動に基づき、排便を推定する。これにより、生体が排便の要求を介護者等に伝えることができない場合であっても、生体が意識することなく排便を推定することができる。
【０２４５】
実施の形態１４．
次に、本発明の実施の形態１４に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態１４では、実施の形態１〜１３と同様にして荷重状態情報を生成し、生成した荷重状態情報および生体の体重に基づき、生体が着座している家具３としての椅子３ａの座面３ｂの高さを調整する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜１３と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２４６】
［生体状態推定システムの構成］
図３４は、本実施の形態１４に係る生体状態推定システム１００の構成の一例を示すブロック図である。図２２に示すように、生体状態推定システム１００は、生体情報収集装置１、生体状態推定装置２および家具３で構成され、生体情報収集装置１および生体状態推定装置２がネットワーク４によって接続されている。
【０２４７】
（生体情報収集装置）
生体情報収集装置１は、図１に示す生体情報収集装置１と同様に、収集制御装置１０、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１１、表示装置１２および入力装置１３を備えている。なお、図１に示す生体情報収集装置１と共通する部分については、説明を省略する。また、この例において、収集制御装置１０の構成は、図２１に示す実施の形態５に係る収集制御装置１０と同様である。
【０２４８】
収集制御装置１０は、家具３に取り付けられた荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄから検出結果を示す情報であるセンサ情報と、家具３に設けられた個人情報取得装置５１から生体個人を識別するためのＩＤ（ＩＤｅｎｔｆｉｃａｔｉｏｎ）等の個人情報を受け取り、受け取ったセンサ情報および個人情報を、入出力Ｉ／Ｆ１１を介してネットワーク４に供給する。
【０２４９】
また、収集制御装置１０は、生体状態推定装置２から推定情報を受け取った場合に、推定情報に含まれる椅子３ａの座面３ｂの高さを示す情報に基づき、座面３ｂの高さを制御するための座面制御信号を生成し、椅子３ａに供給する。
【０２５０】
（生体状態推定装置）
生体状態推定装置２は、図１に示す生体状態推定装置２と同様に、推定制御装置２０、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）２１および記憶装置２２を備えている。なお、図１に示す生体状態推定装置２と共通する部分については、説明を省略する。
【０２５１】
推定制御装置２０は、ネットワーク４および入出力Ｉ／Ｆ２１を介して生体情報収集装置１から受け取ったセンサ情報および個人情報を、入出力Ｉ／Ｆ２１を介して受け取り、後述する記憶装置２２に記憶させる。また、記憶装置２２には、個人情報と、当該個人情報に対応する生体の体重を示す体重情報とが互いに関連付けられた体重テーブルが記憶されている。
【０２５２】
推定制御装置２０は、センサ情報および体重テーブルに基づき、椅子３ａに着座している生体に対する適切な座面３ｂの高さを推定する座面高さ推定処理を行う。そして、推定制御装置２０は、座面高さ推定処理によって得られる、生体に対する適切な座面高さを示す推定情報を、入出力Ｉ／Ｆ２１およびネットワーク４を介して生体情報収集装置１に送信する。
【０２５３】
（家具）
家具３は、例えば、外部からの制御によって座面３ｂの高さが調整可能な椅子３ａであり、図１に示す家具３と同様に、複数の荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄが取り付けられている。また、家具３には、個人情報取得装置５１が設けられている。
【０２５４】
個人情報取得装置５１は、例えば、生体に装着されたＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグ等と通信し、ＩＤ等の生体の個人情報を取得し、生体情報収集装置１に供給する。
【０２５５】
［推定制御装置の構成］
図３５は、図３４における推定制御装置２０の構成の一例を示す機能ブロック図である。図３５に示すように、推定制御装置２０は、入力処理部２５、出力処理部２６、荷重状態情報生成部２７および生体状態推定部４０としての座面高さ推定部４９を有している。
【０２５６】
入力処理部２５は、生体情報収集装置１から受信したセンサ情報および個人情報を受け取り、受け取ったセンサ情報および個人情報を荷重状態情報生成部２７に対して出力する。
【０２５７】
荷重状態情報生成部２７は、入力処理部２５から受け取ったセンサ情報および個人情報を記憶装置２２に記憶させる。また、荷重状態情報生成部２７は、当該センサ情報に基づき荷重状態情報を生成するとともに、当該荷重状態情報を記憶装置２２に記憶させる。
【０２５８】
座面高さ推定部４９は、個人情報に基づき体重テーブルを参照して、椅子３ａに着座している生体の体重情報を取得する。そして、座面高さ推定部４９は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報と、体重情報とに基づき、椅子３ａ着座している生体に対する適切な座面３ｂの高さを推定する座面高さ推定処理を行う。そして、座面高さ推定部４９は、座面高さ推定処理の結果を示す推定情報を出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０２５９】
［生体状態推定システムの動作］
次に、本実施の形態１４に係る生体状態推定システム１００の動作について、図３４および図３５を参照して説明する。
【０２６０】
まず、家具３としての椅子３ａに設けられたそれぞれの荷重センサ３１は、予め設定された時間毎に荷重を検出し、検出結果をセンサ情報として出力する。また、椅子３ａに設けられた個人情報取得装置５１は、椅子３ａに着座している生体から個人情報を取得する。
【０２６１】
それぞれの荷重センサ３１から出力されたセンサ情報、および個人情報は、生体情報収集装置１に供給される。生体情報収集装置１は、センサ情報および個人情報を受け取り、収集制御装置１０および入出力Ｉ／Ｆ１１を介して外部に出力する。生体情報収集装置１から出力されたセンサ情報および個人情報は、ネットワーク４を介して生体状態推定装置２に供給される。
【０２６２】
生体状態推定装置２は、入出力Ｉ／Ｆ２１を介して生体情報収集装置１から供給されたセンサ情報および個人情報を受け取り、推定制御装置２０に供給する。推定制御装置２０は、供給されたセンサ情報を記憶装置２２に記憶させるとともに、個人情報に基づき体重テーブルを参照して、椅子３ａに着座している生体の体重情報を取得する。そして、荷重状態情報生成部２７においてセンサ情報に基づく荷重状態情報を生成する。また、推定制御装置２０は、座面高さ推定部４９において、荷重状態情報および個人情報に基づく座面高さ推定処理を行う。そして、推定制御装置２０は、推定結果を示す推定情報を生成して出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０２６３】
推定制御装置２０から出力された推定情報は、入出力Ｉ／Ｆ２１を介して生体状態推定装置２から出力される。生体状態推定装置２から出力された推定情報は、ネットワーク４を介して生体情報収集装置１に供給される。
【０２６４】
生体情報収集装置１は、入出力Ｉ／Ｆ１１を介して生体状態推定装置２から供給された推定情報を受け取り、収集制御装置１０に供給する。収集制御装置１０は、推定情報に含まれる座面３ｂの高さを示す情報に基づき座面制御信号を生成し、椅子３ａに対して出力する。これにより、椅子３ａの座面３ｂの高さは、座面制御信号が示す高さに設定され、このときの座面３ｂの高さは、椅子３ａに着座した生体にとって最適な高さとなる。
【０２６５】
（座面高さ調整処理）
次に、本実施の形態１４に係る座面高さ推定処理について説明する。上述した実施の形態５でも説明したように、通常、椅子３ａの座面３ｂの高さは、規格などにより、例えば４２ｃｍなどの予め定められた基準高さに設定されている。このような椅子３ａに生体が着座する場合、生体が適切に着座するためには、生体が椅子３ａに着座している状態で生体の足の裏が床面に対して適切に接触している必要がある。例えば、足が完全に浮いている状態では、生体の体位が安定しない。また、例えば、膝を鋭角に曲げた状態で足の裏が床面に対して完全に接触している状態などでは、身体に負担がかかった状態で椅子３ａに着座することになる。
【０２６６】
このように、生体が椅子３ａに着座している状態では、生体の足と床面との関係に応じて、椅子３ａの座面３ｂに対する荷重が異なる。例えば、生体の足が浮いた状態で生体が椅子３ａに着座している場合、座面３ｂに付与される荷重は、生体の体重と同等となる。一方、例えば、生体の足が床面に接触した状態で生体が椅子３ａに着座している場合、座面３ｂに付与される荷重は、生体の体重よりも小さいものとなる。
【０２６７】
そこで、本実施の形態１４では、生体の体重と、座面３ｂに付与される荷重とに基づき、生体の着座状態を推定し、生体における適切な座面３ｂの高さを推定して調整する座面高さ調整処理を行う。
【０２６８】
この例において、座面高さ推定部４９は、荷重状態情報生成部２７で生成された荷重状態情報に基づき、座面３ｂに付与される荷重を取得する。また、座面高さ推定部４９は、個人情報に基づき体重テーブルを参照して、椅子３ａに着座している生体の体重を取得する。そして、座面高さ推定部４９は、生体の体重と取得した座面３ｂの荷重との差分量を算出し、算出結果に応じて生体に対する適切な座面３ｂの高さを推定する。座面高さ推定部４９は、推定した座面３ｂの高さを示す情報を推定情報として出力するとともに、記憶装置２２に記憶させる。
【０２６９】
例えば、座面高さ推定部４９は、算出した生体の体重と取得した座面３ｂの荷重との差分量が「０」である場合に、生体の足が浮いていると判断し、椅子３ａの座面３ｂの高さを現在の高さよりも低くすることを示す情報を推定情報として出力する。また、座面高さ推定部４９は、差分量が生体の体重よりも小さい場合、例えば体重の半分以上である場合に、生体の足の裏が床面に対して完全に接触していると判断し、椅子３ａの座面３ｂの高さを現在の高さよりも高くすることを示す情報を推定情報として出力する。
【０２７０】
次に、生体情報収集装置１の収集制御装置１０は、推定情報に基づき、椅子３ａの座面３ｂの高さを調整する。これにより、椅子３ａの座面３ｂの高さが、生体に対して適切な高さに調整される。
【０２７１】
以上のように、本実施の形態１４に係る生体状態推定システム１００において、家具３は、生体が着座する座面３ｂと、座面３ｂに着座する生体の個人情報を取得する個人情報取得装置５１とが設けられ、生体情報収集装置１は、推定情報に基づき、座面３ｂの高さを決定する座面高さ決定部１７と、座面３ｂが決定された座面の高さとなるように座面３ｂの高さを制御する座面駆動制御部１８とを備え、生体状態推定部４０は、荷重状態情報および個人情報に基づき、家具３の座面３ｂの高さを推定する座面高さ推定部４９であり、記憶装置２２は、生体の個人情報と個人情報に対応する生体の体重とが互いに関連付けられた体重テーブルを記憶し、座面高さ推定部４９は、荷重状態情報に基づき、座面３ｂに付与される荷重を取得し、個人情報に基づき体重テーブルを参照して、座面３ｂに着座する生体の体重を取得し、取得した生体の体重と座面３ｂに付与される荷重との差分量を算出し、算出した差分量に基づき、座面３ｂの高さを推定し、生体情報収集装置１は、座面高さ推定部４９によって推定された結果に基づき、座面３ｂの高さを設定する。これにより、生体が着座している家具３としての椅子３ａの座面３ｂの高さを、生体が意識することなく適切に調整することができる。
【０２７２】
なお、この例では、生体の個人を識別するための情報を個人情報として取得し、体重テーブルを用いて生体の体重を取得するようにしたが、これに限られず、例えば、個人情報として生体の体重を直接取得してもよい。
【０２７３】
実施の形態１５．
次に、本発明の実施の形態１５に係る生体状態推定システムについて説明する。本実施の形態１５では、生体情報を検出する手段として圧電センサまたは加速度センサを用いる点で、実施の形態１〜１４と相違する。なお、以下の説明において、上述した実施の形態１〜１４と共通する部分については同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２７４】
（圧電センサを用いる場合）
まず、生体情報の検出手段として圧電センサを用いる場合について説明する。圧電センサは、生体による家具３に対する圧力を物理量として検出する。このとき、圧電センサは、荷重センサ３１を用いた場合と同様の傾向を有する生体情報を検出する。そのため、圧電センサを用いた生体状態推定システム１００は、荷重センサ３１を用いた場合と同様の方法によって筋力等の各種生体の状態を推定することができる。
【０２７５】
すなわち、圧電センサを用いた場合に、生体状態推定システム１００は、実施の形態２で説明した方法と同様の方法により、生体が椅子３ａに着座する際の筋力を推定する。具体的には、生体状態推定システム１００は、以下の（ｈ）〜（ｋ）のいずれかを特徴として、生体の筋力を推定する。
（ｈ）家具３としての椅子３ａのそれぞれの脚部３ｃに取り付けられた各圧電センサに対する圧力の順序
（ｉ）各圧電センサに対する最大圧力の大きさ
（ｊ）着座動作の時間
（ｋ）圧力ピーク時における前後方の圧力の相対的な大きさ
【０２７６】
また、これに限られず、生体状態推定システム１００は、実施の形態３で説明したように、１個の圧力センサを椅子３ａの後方に取り付け、圧力センサで検出される圧力のピーク値に基づいて、生体の筋力を推定してもよい。
【０２７７】
さらに、生体状態推定システム１００は、実施の形態４で説明した方法と同様の方法により、生体が椅子３ａから起立する際の筋力を推定する。具体的には、生体状態推定システム１００は、以下の（ｌ）〜（ｎ）のいずれかを特徴として、生体の筋力を推定する。
（ｌ）各圧電センサに対する圧力の順序
（ｍ）起立動作の間の極大点の数
（ｎ）起立動作の時間
【０２７８】
（加速度センサを用いる場合）
次に、生体情報の検出手段として加速度センサを用いる場合について説明する。加速度センサは、家具３としての椅子３ａに取り付けられた場合、椅子３ａの座面における鉛直方向、前後方向および左右方向の３軸方向の加速度を物理量として検出する。なお、加速度センサを用いる場合、加速度センサは、椅子３ａに対して１個取り付ければよい。
【０２７９】
図３６は、加速度センサを用いた場合のセンサ情報について説明するための第１の例を示す概略図である。図３６に示す例は、実施の形態２に示すように、筋力が十分である生体が椅子３ａに着座する際の荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の状態と、加速度センサに対する鉛直方向の加速度とを比較したものである。図３６において、横軸は時間を示す。また、縦軸は加速度を示しており、加速度の増加は上方向への変位を示し、加速度の減少は下方向への変位を示す。
【０２８０】
実施の形態２で説明したように、筋力が十分である生体が椅子３ａに着座する場合には、座面３ｂの前方の荷重が増加した後に、座面３ｂの後方の荷重が増加する。そして、生体が完全に着座すると、座面３ｂの前後の荷重が減少した後に一定値となる。このとき、図３６に示すように、着座しようとする時点で座面３ｂが下がるため、加速度センサによって検出される加速度は下方向に生じる。そして、前方の荷重が増加する時点で、加速度は上方向に生じ、後方の荷重が増加する時点で、加速度は下方向に生じる。
【０２８１】
図３７は、加速度センサを用いた場合のセンサ情報について説明するための第２の例を示す概略図である。図３７（ａ）は、実施の形態４に示すように、筋力が十分である生体が椅子３ａから起立する際の荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の状態と、加速度センサに対する鉛直方向の加速度とを比較したものである。図３７（ａ）において、横軸は時間を示す。また、縦軸は加速度を示しており、加速度の増加は上方向への変位を示し、加速度の減少は下方向への変位を示す。
【０２８２】
図３７（ｂ）は、図３７（ａ）の状態において加速度センサにより検出された前後方向の加速度の様子を示す。図３７（ｂ）において、横軸は時間を示す。また、縦軸は加速度を示しており、加速度の増加は前方向への変位を示し、加速度の減少は後方向への変位を示す。
【０２８３】
実施の形態４で説明したように、筋力が十分である生体が椅子３ａから起立する場合には、座面３ｂの後方の荷重が減少すると同時に前方の荷重が増加した後に、座面３ｂの前方の荷重が減少する。そして、生体が完全に起立すると、座面３ｂの前後の荷重が一定値となる。このとき、加速度センサによって検出される鉛直方向の加速度は、図３７（ａ）に示すように、後方の荷重が減少すると同時に前方の荷重が増加する時点で増加し、生体が椅子３ａから離れた時点でゼロ（１Ｇ）となる。また、前後方向の加速度は、図３７（ｂ）に示すように、後方の荷重が減少すると同時に前方の荷重が増加する時点で増加し、その反動で減少する。すなわち、起立時には、生体の重心が一旦前方に変位し、その後、完全に起立することによって椅子３ａに対する荷重がなくなる。
【０２８４】
このように、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の状態と、加速度センサに対する加速度の状態は、互いに対応している。そのため、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに代えて加速度センサを適用することができる。また、加速度センサを用いた場合において、３軸方向のうち鉛直方向の加速度を検出することにより、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄを用いて椅子３ａの座面３ｂに対する荷重を検出する場合と同様の情報を取得することができる。そのため、生体状態推定システム１００は、実施の形態２および４と同様に、生体の筋力を推定することができる。
【０２８５】
また、加速度センサを用いた場合、生体状態推定システム１００は、筋力の推定だけでなく、生体の重心についても推定することができる。着座時の生体の重心は、左右方向および前後方向の加速度によって推定することができる。
【０２８６】
図３８は、図３６の第１の例における生体の重心の推定について説明するための概略図である。図３８（ａ）は、筋力が十分である生体が椅子３ａに着座する際の荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに対する荷重の様子を示す。図３８（ａ）において、横軸は時間を示し、縦軸は各荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄによって検出された荷重の大きさを示す。図３８（ｂ）は、加速度センサにより検出された左右方向の加速度の様子を示す。図３８（ｂ）において、横軸は時間を示す。また、縦軸は加速度を示しており、加速度の増加は左方向への変位を示し、加速度の減少は右方向への変位を示す。図３８（ｃ）は、加速度センサにより検出された前後方向の加速度の様子を示す。図３８（ｃ）において、横軸は時間を示す。また、縦軸は加速度を示しており、加速度の増加は前方向への変位を示し、加速度の減少は後方向への変位を示す。
【０２８７】
荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄによって生体の重心を推定する場合、図３８（ａ）に示すように、着座時の荷重の大きさは、「右後＜左後」であり、かつ、「右前＜左前」である。そのため、生体が椅子３ａに着座する際には、重心が中心から左方向に変位していると推定される。また、着座後の安定した状態における荷重の大きさは、「左前＞左後」である。そのため、安定時の生体の重心は、前方に位置していると推定される。
【０２８８】
一方、加速度センサによって生体の重心を推定する場合、図３８（ｂ）に示すように、着座時の左右方向の加速度は、一旦減少した後に増加し、正方向にピーク値が存在している。そのため、生体が椅子３ａに着座する際には、重心が左方向に変位していると推定される。また、前後方向加速度は、図３８（ｃ）に示すように、一旦減少した後に増加し、正方向にピーク値が存在している。そのため、安定時の生体の重心は、前方に位置していると推定される。
【０２８９】
このように、生体状態推定システム１００は、加速度センサを用いることにより、荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄを用いた場合と同様に、着座時の生体の重心を推定することができる。
【０２９０】
このようにして荷重センサ３１Ａ〜３１Ｄに代えて加速度センサを用いた場合、生体状態推定システム１００は、実施の形態２で説明した方法と同様の方法により、生体が椅子３ａに着座する際の筋力を推定する。具体的には、生体状態推定システム１００は、以下の（ｏ）〜（ｒ）のいずれかを特徴として、生体の筋力を推定する。
（ｏ）加速度センサによる鉛直方向の加速度の増減の順序
（ｐ）加速度センサによる鉛直方向の最大加速度の大きさ
（ｑ）着座動作の時間
（ｒ）加速度ピーク時における前後方の加速度の相対的な大きさ
【０２９１】
また、生体状態推定システム１００は、実施の形態４で説明した方法と同様の方法により、生体が椅子３ａから起立する際の筋力を推定する。具体的には、生体状態推定システム１００は、以下の（ｓ）〜（ｕ）のいずれかを特徴として、生体の筋力を推定する。
（ｓ）加速度センサによる鉛直方向の加速度の増減の順序
（ｔ）起立動作の間の極大点の数
（ｕ）起立動作の時間
【０２９２】
なお、ここでは、生体の着座または起立の際の筋力推定方法を例にとって説明したが、これに限られず、実施の形態５〜１４で説明した生体状態推定システム１００においても、圧電センサまたは加速度センサを用いることができる。
【０２９３】
例えば、実施の形態１２で説明した生体の振戦を推定する場合にも、圧電センサまたは加速度センサを用いることができる。この場合、生体状態推定システム１００は、加速度センサで検出された加速度の変化から、振戦に特有の、特定の周波数を有する連続的かつ周期的な振幅変動を抽出し、生体の振戦を推定する。
【０２９４】
以上、本実施の形態１〜１５について説明したが、本発明は、上述した実施の形態１〜１５に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば、本実施の形態１〜１５に係る構成は、それぞれの処理を独立して行う場合に限られず、これらの処理を同時に行うことができるように、各実施の形態に係る構成を組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０２９５】
１  生体情報収集装置、２  生体状態推定装置、３  家具、３ａ  椅子、３ｂ  座面、３ｃ  脚部、３ｅ  ベッド、３ｆ  寝具面、３ｇ  脚部、３ｈ  洋式便器、３ｉ  便座、４  ネットワーク、１０  収集制御装置、１１  入出力インタフェース、１２  表示装置、１３  入力装置、１５  入力処理部、１６  出力処理部、１７  座面高さ決定部、１８  座面駆動制御部、１９  記憶部、２０  推定制御装置、２１  入出力インタフェース、２２  記憶装置、２５  入力処理部、２６  出力処理部、２７  荷重状態情報生成部、３０  センサユニット、３１、３１Ａ、３１Ｂ、３１Ｃ、３１Ｄ、３１Ｅ  荷重センサ、３２  板状部材、３３ａ、３３ｂ  カラー、４０  生体状態推定部、４１  筋力推定部、４２  筋力変化推定部、４３  バランス推定部、４４  居眠り推定部、４５  体位推定部、４６  腰痛推定部、４７  振戦推定部、４８  排便推定部、４９  座面高さ推定部、５１  個人情報取得装置、１００  生体状態推定システム。
【図１】
0006579351.tif 000002
【図２】
0006579351.tif 000003
【図３】
0006579351.tif 000004
【図４】
0006579351.tif 000005
【図５】
0006579351.tif 000006
【図６】
0006579351.tif 000007
【図７】
0006579351.tif 000008
【図８】
0006579351.tif 000009
【図９】
0006579351.tif 000010
【図１０】
0006579351.tif 000011
【図１１】
0006579351.tif 000012
【図１２】
0006579351.tif 000013
【図１３】
0006579351.tif 000014
【図１４】
0006579351.tif 000015
【図１５】
0006579351.tif 000016
【図１６】
0006579351.tif 000017
【図１７】
0006579351.tif 000018
【図１８】
0006579351.tif 000019
【図１９】
0006579351.tif 000020
【図２０】
0006579351.tif 000021
【図２１】
0006579351.tif 000022
【図２２】
0006579351.tif 000023
【図２３】
0006579351.tif 000024
【図２４】
0006579351.tif 000025
【図２５】
0006579351.tif 000026
【図２６】
0006579351.tif 000027
【図２７】
0006579351.tif 000028
【図２８】
0006579351.tif 000029
【図２９】
0006579351.tif 000030
【図３０】
0006579351.tif 000031
【図３１】
0006579351.tif 000032
【図３２】
0006579351.tif 000033
【図３３】
0006579351.tif 000034
【図３４】
0006579351.tif 000035
【図３５】
0006579351.tif 000036
【図３６】
0006579351.tif 000037
【図３７】
0006579351.tif 000038
【図３８】
0006579351.tif 000039