(57)【要約】  ウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法を提供する。本発明の実施例による、女性排尿感知方法は、測定対象個体に装着される測定デバイス１００を利用して女性である測定対象個体の排尿を感知する女性排尿感知方法であって、（ａ）前記測定デバイス１００のセンサ１１０の動きにより発生するセンサデータ（Ｓ）が獲得される段階と、（ｂ）分析デバイス２００の有効データフィルタリングモジュール２２０が既に設定された方法によって前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）のうち排尿に関連する有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングする段階とを含むことができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象個体に装着される測定デバイス（１００）を利用して女性である測定対象個体の排尿を感知する女性排尿感知方法であって、
（ａ）前記測定デバイス（１００）のセンサ（１１０）の動きにより発生するセンサデータ（Ｓ）が獲得される段階と、
（ｂ）分析デバイス（２００）の有効データフィルタリングモジュール（２２０）が既に設定された方法によって前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）のうち排尿に関連する有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングする段階とを含む、
ウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項２】
前記センサデータ（Ｓ）は、時間の流れによる連続的なデータである、請求項１に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項３】
前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、既に設定された時間内に前記センサ（１１０）が既に設定された角度以上回転した場合に獲得された第１のセンサデータ（Ｓ１）と前記センサ（１１０）が既に設定された時間以上停止した場合に獲得された第２のセンサデータ（Ｓ４）とをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階を含む、請求項２に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項４】
前記（ｂ）段階の後、（ｃ）前記分析デバイス（２００）の排尿情報演算モジュール（２３０）がフィルタリングされた有効データ（ＳＥｆｆ）の前記第２のセンサデータ（Ｓ４）のうち前記センサ（１１０）が停止する初期時点のデータを排尿開始時点（ｔ１）のデータとして演算し、前記排尿開始時点（ｔ１）以降に前記センサ（１１０）が動く時点のデータを排尿終了時点（ｔ２）のデータとして演算する段階をさらに含む、請求項３に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項５】
前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、前記既に設定された時間内に前記第１のセンサデータ（Ｓ１）と、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）と、前記センサ（１１０）が既に設定された第２の高さ（ｈ２）から前記第２の高さ（ｈ２）より低い第１の高さ（ｈ１）に移動するときに獲得される第３のセンサデータ（Ｓ２）と、前記センサ（１１０）が前記第１の高さ（ｈ１）から前記第２の高さ（ｈ２）に移動するときに獲得される第４のセンサデータ（Ｓ６）とをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階をさらに含む、請求項４に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項６】
前記第１の高さ（ｈ１）は、地面から前記測定デバイス（１００）が装着された測定対象個体の膝の高さに相応する高さである、請求項５に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項７】
前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、前記既に設定された時間内に前記第１のセンサデータ（Ｓ１）と、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）と、前記第３のセンサデータ（Ｓ２）と、前記第４のセンサデータ（Ｓ６）と、既に設定された振幅以上を有して振動するデータである第５のセンサデータ（Ｓ５）とをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階をさらに含む、請求項５に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項８】
前記センサデータ（Ｓ）は、前記第１のセンサデータ（Ｓ１）、前記第３のセンサデータ（Ｓ２）、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）、前記第４のセンサデータ（Ｓ６）の順に獲得される、請求項７に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項９】
前記（ｃ）段階は、前記排尿情報演算モジュール（２３０）が、前記排尿終了時点（ｔ２）と前記排尿開始時点（ｔ１）との差を排尿時間として演算し、前記排尿時間を利用して既に設定された方法により排尿量を演算する段階を含み、
前記（ｃ）段階の後、
（ｄ）前記分析デバイス（２００）の排尿障害判断モジュール（２４０）が、前記排尿情報演算モジュール（２３０）により演算された排尿時間と排尿量とを利用して既に設定された方法により排尿障害の有無を判断する段階をさらに含む、請求項４に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項１０】
前記（ｄ）段階は、前記排尿障害判断モジュール（２４０）が、前記排尿時間が既に設定された第１の時間よりも大きい場合に排尿遅延と診断する段階を含む、請求項９に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項１１】
前記センサデータ（Ｓ）は、前記センサ（１１０）が感知する温度データをさらに含み、
前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、前記既に設定された時間内に、前記第１のセンサデータ（Ｓ１）と、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）及び前記第３のセンサデータ（Ｓ２）と、前記第４のセンサデータ（Ｓ６）及び前記第３のセンサデータ（Ｓ２）が獲得された時間の間前記温度データの数値が増加するデータとをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階をさらに含む、請求項５に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項１２】
前記既に設定された角度は、１００度である、請求項３に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法。
【請求項１３】
請求項９に記載の女性排尿感知方法を実行するコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
請求項９に記載の方法を遂行するための女性排尿感知システムであって、
前記測定対象個体に装着されて前記測定対象個体の動きに応じたセンサデータ（Ｓ）を発生させる前記センサ（１１０）が設置された前記測定デバイス（１００）と、
前記センサデータ（Ｓ）の転送を受けて既に設定された方法により前記センサデータ（Ｓ）のうち有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングし、前記有効データ（ＳＥｆｆ）を利用して排尿障害の有無を判断する前記分析デバイス（２００）とを含む、ウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知システム。
【請求項１５】
前記分析デバイス（２００）の排尿情報演算モジュール（２３０）が演算した排尿時間と排尿量とが転送されるＥＭＲ（Electronic Medical Record、電子医療記録）サーバ（３００）をさらに含む、請求項１４に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知システム。
【請求項１６】
前記分析デバイス（２００）の排尿障害判断モジュール（２４０）は、前記ＥＭＲサーバ（３００）に接続して排尿障害の有無を判断する、請求項１５に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知システム。
【請求項１７】
前記測定デバイス（１００）は、固有の識別子が格納されており、
前記排尿情報演算モジュール（２３０）が演算した排尿時間及び排尿量は、前記固有の識別子と共に前記ＥＭＲサーバ（３００）に転送される、請求項１５に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知システム。
【請求項１８】
前記センサ（１１０）は、ジャイロセンサ、気圧感知センサ及び温度センサのいずれか一つ以上を含む、請求項１４に記載のウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知システム及びそれを用いた診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
排尿に関連する障害として、排尿困難、尿閉、排尿遅延、頻尿、夜間尿、排尿後尿滴下などが挙げられる。
特に、排尿遅延と排尿後尿滴下は、高齢者層でよく発見されるが、その原因は、膀胱炎であり、特に、女性の場合、急性尿閉などであり、多様である。
【０００３】
しかし、排尿遅延または排尿後尿滴下は、患者が自ら明らかにしなければ、確認するのが困難である。
通常、既存の患者との問診を通じて確認したり、または、患者が直接作成した尿のチェックリストである排尿日誌を利用したりするのが、一般的である。
【０００４】
ただし、排尿日誌を作成することは、患者の立場でも、面倒なことであり、チェックが正確であるかを確認し難い。
【０００５】
したがって、このような面倒なことを解決するために、身体に常に装着されるウェアラブルデバイスを用いて排尿パターンを感知することにより、排尿情報とそれを用いた排尿障害を判断するシステムへの要求が高まっているのが現状である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】日本公開特許特開２０１４−７９５０６号公報
【特許文献２】韓国公開特許第１０−２０１７−００７３５４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、前記のような問題点を解決するために案出されたものである。
具体的には、女性の排尿時にセンサの動きにより発生するセンサデータを観察し、有効データをフィルタリングして排尿情報を演算し、排尿障害を判断する女性排尿感知システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記のような課題を解決するための本発明の一実施例は、測定対象個体に装着される測定デバイス１００を利用して女性である測定対象個体の排尿を感知する女性排尿感知方法であって、（ａ）前記測定デバイス１００のセンサ１１０の動きによって発生するセンサデータ（Ｓ）が獲得される段階と、（ｂ）分析デバイス２００の有効データフィルタリングモジュール２２０が既に設定された方法によって前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）のうち排尿に関連する有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングする段階とを含む、ウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知方法を提供する。
【０００９】
一実施例において、前記センサデータ（Ｓ）は、時間の流れによる連続したデータであってもよい。
【００１０】
一実施例において、前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、既に設定された時間内に前記センサ１１０が既に設定された角度以上回転した場合に獲得された第１のセンサデータ（Ｓ１）と前記センサ１１０が既に設定された時間以上停止した場合に獲得された第２のセンサデータ（Ｓ４）とをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階を含むことができる。
【００１１】
一実施例において、前記（ｂ）段階の後、（ｃ）前記分析デバイス２００の排尿情報演算モジュール２３０がフィルタリングされた有効データ（ＳＥｆｆ）の前記第２のセンサデータ（Ｓ４）のうち前記センサ１１０が停止する初期時点のデータを排尿開始時点（ｔ１）のデータとして演算し、前記排尿開始時点（ｔ１）以降に前記センサ１１０が動く時点のデータを排尿終了時点（ｔ２）のデータとして演算する段階をさらに含むことができる。
【００１２】
一実施例において、前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、前記既に設定された時間内に前記第１のセンサデータ（Ｓ１）と、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）と、前記センサ１１０が既に設定された第２の高さ（ｈ２）から前記第２の高さ（ｈ２）より低い第１の高さ（ｈ１）に移動するときに獲得される第３のセンサデータ（Ｓ２）と、前記センサ１１０が前記第１の高さ（ｈ１）から前記第２の高さ（ｈ２）に移動するときに獲得される第４のセンサデータ（Ｓ６）とをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階をさらに含むことができる。
【００１３】
一実施例において、前記第１の高さ（ｈ１）は、地面から前記測定デバイス１００が装着された測定対象個体の膝の高さに相応する高さであってもよい。
【００１４】
一実施例において、前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、前記既に設定された時間内に前記第１のセンサデータ（Ｓ１）と、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）と、前記第３のセンサデータ（Ｓ２）と、前記第４のセンサデータ（Ｓ６）と、既に設定された振幅以上を有して振動するデータである第５のセンサデータ（Ｓ５）とをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階をさらに含むことができる。
【００１５】
一実施例において、前記センサデータ（Ｓ）は、前記第１のセンサデータ（Ｓ１）、前記第３のセンサデータ（Ｓ２）、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）、前記第４のセンサデータ（Ｓ６）の順に獲得されてもよい。
【００１６】
一実施例において、前記（ｃ）段階は、前記排尿情報演算モジュール２３０が、前記排尿終了時点（ｔ２）と前記排尿開始時点（ｔ１）との差を排尿時間として演算し、前記排尿時間を利用して既に設定された方法により排尿量を演算する段階を含み、前記（ｃ）段階の後、（ｄ）前記分析デバイス２００の排尿障害判断モジュール２４０が、前記排尿情報演算モジュール２３０により演算された排尿時間と排尿量とを利用して既に設定された方法により排尿障害の有無を判断する段階をさらに含むことができる。
【００１７】
一実施例において、前記（ｄ）段階は、前記排尿障害判断モジュール２４０が、前記排尿時間が既に設定された第１の時間よりも大きい場合に排尿遅延の症状と診断する段階を含むことができる。
【００１８】
一実施例において、前記センサデータ（Ｓ）は、前記センサ１１０が感知する温度データをさらに含み、前記（ｂ）段階は、前記（ａ）段階で獲得されたセンサデータ（Ｓ）が、前記既に設定された時間内に、前記第１のセンサデータ（Ｓ１）と、前記第２のセンサデータ（Ｓ４）及び前記第３のセンサデータ（Ｓ２）と、前記第４のセンサデータ（Ｓ６）及び前記第３のセンサデータ（Ｓ２）が獲得された時間の間前記温度データの数値が増加するデータとをすべて含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする段階をさらに含むことができる。
【００１９】
一実施例において、前記既に設定された角度は、１００度であってもよい。
【００２０】
また、本発明は、前記女性排尿感知方法を実行するコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【００２１】
また、本発明は、前記女性排尿感知方法を遂行するための女性排尿感知システムであって、測定対象個体に装着されて前記測定対象個体の動きに応じたセンサデータ（Ｓ）を発生させる前記センサ１１０が設置された前記測定デバイス１００と、前記センサデータ（Ｓ）の転送を受けて既に設定された方法によって前記センサデータ（Ｓ）のうち有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングし、前記有効データ（ＳＥｆｆ）を利用して排尿障害の有無を判断する前記分析デバイス２００とを含む、ウェアラブルデバイスを用いた女性排尿感知システムを提供する。
【００２２】
一実施例において、前記分析デバイス２００の排尿情報演算モジュール２３０が演算した排尿時間と排尿量とが転送されるＥＭＲ（Electronic Medical Record、電子医療記録）サーバ３００をさらに含むことができる。
【００２３】
一実施例において、前記分析デバイス２００の排尿障害判断モジュール２４０は、前記ＥＭＲサーバ３００に接続して排尿障害の有無を判断することができる。
【００２４】
一実施例において、前記測定デバイス１００は、固有の識別子が格納されており、前記排尿情報演算モジュール２３０が演算した排尿時間及び排尿量は、前記固有の識別子と共に前記ＥＭＲサーバ３００に転送されてもよい。
【００２５】
一実施例において、前記センサ１１０は、ジャイロセンサ、気圧感知センサ及び温度センサのいずれか一つ以上を含むことができる。
【発明の効果】
【００２６】
前記のような本発明は、次のような効果がある。
【００２７】
第一に、センサにより獲得されるデータから、排尿に関するデータのみを有効データとしてフィルタリングするため、実際に排尿に関するデータであるフィルタリングされた有効データを利用して演算された排尿情報の信頼性が向上する。
【００２８】
第二に、ユーザーは、過度に不便な手続や、煩雑な手続きを強要されずに自分自身の排尿データを正確に知ることができ、症状の診断及び治療に役立つ。
【００２９】
第三に、医療スタッフに患者の日常排尿データを正確に伝達され、医療スタッフが伝達されたデータを普遍的な基準により排尿遅延の症状などを診断することができ、医療スタッフの熟練度とは無関係に、医療スタッフが正確な診断をできる。
【００３０】
第四に、これらのデータは、病院のＥＭＲサーバにも記録することができ、患者が楽に自宅で生活しながらも、すべてのデータを病院でリアルタイムに確認することができ、これらのデータが蓄積され、共有されて医療技術に有用なビッグデータ（Ｂｉｇ  Ｄａｔａ）を確保することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施例に係る女性排尿感知システムの概略的な図である。
【図２】本発明の実施例に係る女性排尿感知システムの概略的な図である。
【図３】女性である測定対象個体の排尿時に時間の流れにより発生するセンサデータの一例を示したグラフである。
【図４】女性である測定対象個体が排尿する様子を説明するための概略的な図である。
【図５】女性である測定対象個体が排尿する様子を説明するための概略的な図である。
【図６】女性である測定対象個体が排尿する様子を説明するための概略的な図である。
【図７】女性である測定対象個体が排尿する様子を説明するための概略的な図である。
【図８】女性である測定対象個体が排尿する様子を説明するための概略的な図である。
【図９】本発明の実施例による女性排尿感知方法を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、添付された図面を参照し、本発明を詳しく説明する。
【００３３】
ここで、「システム」とは、本発明に基づいて構築されるものを意味し、方法ではないことに注意する。
【００３４】
ここで、「ＥＭＲ」とは、電子医療記録（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｒｅｃｏｒｄ）を意味し、これに関連する情報の処理を実行する部材を「ＥＭＲサーバ」と称する。
【００３５】
１．感知システムの説明
以下、図１〜図８を参照し、本発明の実施例に係る女性排尿感知システムを詳しく説明する。
【００３６】
図１を参照すると、本発明の実施例による女性排尿感知システムは、測定デバイス１００、分析デバイス２００及びＥＭＲサーバ３００を含む。
【００３７】
測定デバイス１００は、測定対象個体に装着されるデバイスであって、スマートウォッチ、スマートバンド、スマートリング、スマートフォン、その他の携帯電話、ＰＤＡなどのように、測定対象個体が着用したり、身体に近いところに貼って使用したりするものであってもよい。
【００３８】
また、測定デバイス１００は、メモリ手段を備え、マイクロプロセッサを搭載して演算能力を備えたデジタル機器であってもよい。
【００３９】
測定デバイス１００は、センサ１１０と通信モジュール１２０とを含み、固有の識別子が格納されている。
固有の識別子は、測定デバイス１００が装着される測定対象個体に相応する表示子であってもよい。
【００４０】
センサ１１０は、時間の流れにより連続したデータを発生させる。
センサ１１０は、ジャイロセンサ、気圧感知センサ及び温度センサのいずれか一つ以上、または、前記センサをすべて含む概念であってもよい。
【００４１】
ジャイロセンサは、３軸の回転などに対するセンサデータを発生させ、気圧感知センサは、気圧を感知してセンサ１１０が地面から離隔された高さに対するセンサデータを発生させ（気圧は高さが増加するにつれて減少するため、これにより高さに対するセンサデータを発生させることができる）、温度センサは、測定デバイス１００が装着された測定対象個体の温度に対する温度データを発生させる。
【００４２】
センサ１１０は、時間の流れによる連続的なセンサデータ（Ｓ）と温度データとを発生させるため、排尿に関連するデータはもちろん、排尿とは無関係な日常生活で発生するすべてのデータを含む。
【００４３】
したがって、排尿に関するデータのみをフィルタリングする過程が必要である。
以下では、図３を参照し、センサデータ（Ｓ）のうち有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングするために使用されるセンサデータを詳しく説明する。
【００４４】
それ以前に、図４〜図８を参照し、女性である測定対象個体が、スマートウォッチの形態の測定デバイス１００を着用したことを例として、排尿パターンを詳察する。
【００４５】
トイレのドアを開けて入った測定対象個体は、便座１に着座するために体を回転させる（図５を参照）。
便座の配置によって差はあるが、測定対象個体は、体を１００度以上回転させるのが一般的である。
【００４６】
その後、下衣の脱衣後、便座１に着座して排尿する（図６を参照）。
ここで重要なのは、尿道まわりの筋肉が弛緩してこそ、膀胱に貯蔵された尿が、外部に排出されるという点である。
尿道まわりの筋肉を弛緩させるためには、動きをなくして停止させる。
即ち、排尿時間だけは、測定対象個体の動きがなく、センサ１１０は、図３のＳ４に該当する第２のセンサデータを発生させる。
日常生活の中でいくらでも測定対象個体の動きがないセンサデータが観察されうるため、第２のセンサデータ（Ｓ４）は、既に設定された時間以上持続されるデータであることが望ましい。
ここで、既に設定された時間は、排尿時間と理解できる。
【００４７】
便座１に着座すると、立っているときよりも測定デバイス１００が地面から離隔された距離である高さが低くなる。
便座１に着座する前の高さを第２の高さ（ｈ２）と仮定すると、便座１に着座すると、測定デバイス１００が第２の高さ（ｈ２）よりも低い第１の高さ（ｈ１）に位置する。
即ち、センサ１１０は、便座１に着座した時に、図３のＳ２に該当する第３のセンサデータを発生させる。
着座だけではなく、下衣の脱衣のためには、手を腰の高さから膝の高さの下に位置させなければならないため、第２の高さ（ｈ２）から第１の高さ（ｈ１）に変化することは、下衣の脱衣過程と見ることもできる。
【００４８】
センサ１１０が高さを感知する方法は、複数存在する。
例えば、センサ１１０が気圧を感知する気圧センサを含むことにより、気圧の変化により高さを感知することができる。
高さが高くなるほど、気圧は低くなるため、このような原理を利用して高さを感知することができる。
【００４９】
ここで、第１の高さ（ｈ１）は、測定対象個体の地面から膝までの高さであることが望ましい。
排尿姿勢分析の結果、女性の場合、手を太ももに置いた後、排尿する場合が多かった（図６を参照）。
この場合、測定対象個体に着用された測定デバイス１００も、膝の高さと同じ高さに位置するため、第１の高さ（ｈ１）に相応するセンサデータが観察される。
【００５０】
また、下衣が脱衣されると、皮膚が外部に露出して体温が低下し、排尿後も体温が低下するため、体温の低下を防ぐために、筋肉の震え、収縮などにより一時的に体温が上昇する現象が生理的に発生する。
温度センサを含むセンサ１１０は、測定対象個体の温度である温度データを発生させることができ、この温度データの数値が増加するデータを含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングすることができる。
【００５１】
その後、排尿を終えた測定対象個体は、女性の局部をティッシュで拭くためにトイレの壁に設置されたロールティッシュの一部をロールティッシュから分離させなければならない。
ティッシュを重ねるために、ロールティッシュを下に下げ、下げたティッシュを再度上げる作業が繰り返される。
この作業を手首に着用されている測定デバイス１００の立場から見ると、所定の振幅を有し、上下に振動することと理解できる。
すなわち、図３のＳ５に該当する第５のセンサデータを発生させる。
ここで、所定の振幅は、測定対象個体の日常生活の中で発生し得る振幅より大きなものである。
【００５２】
その後、測定対象個体は、下衣を着衣し、着座姿勢から起立する。
このとき、測定デバイス１００の高さは、再び第２の高さ（ｈ２）に位置するものであり、図３のＳ６に該当する第４のセンサデータを発生させる。
【００５３】
通信モジュール１２０は、センサ１１０から発生するセンサデータ（Ｓ）を分析デバイス２００の通信モジュール２１０に転送する。
【００５４】
分析デバイス２００は、測定デバイス１００からセンサデータ（Ｓ）を受信し、有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングし、有効データ（ＳＥｆｆ）を利用して排尿障害の有無を判断する。
分析デバイス２００はメモリ手段を備え、マイクロプロセッサを搭載して演算能力を備えたデジタル機器であってもよい。
【００５５】
図２を参照すると、分析デバイス２００は、通信モジュール２１０、有効データフィルタリングモジュール２２０、排尿情報演算モジュール２３０及び排尿障害判断モジュール２４０を含む。
【００５６】
通信モジュール２１０は、測定デバイス１００の通信モジュール１２０からセンサデータ（Ｓ）を受信する。
【００５７】
有効データフィルタリングモジュール２２０は、センサデータ（Ｓ）のうち排尿に関連する有効データ（ＳＥｆｆ）をフィルタリングする。
【００５８】
具体的には、前記第１のセンサデータＳ１〜第５のセンサデータＳ５、そして、温度データの数値が増加するデータの組み合わせを通じて、センサデータ（Ｓ）が排尿に関連する有効データ（ＳＥｆｆ）か否かを判断する。
【００５９】
センサデータ（Ｓ）は、いずれか一つのデータだけを有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングすることができ、二つのデータを有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングすることができ、すべてのデータを有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングすることができることもある。
有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングするために、データの種類が増加すればするほどフィルタリングの精度が向上することは自明である。
【００６０】
ここで重要なのは、フィルタリングに使用されるデータが既に設定された時間内に獲得されなければならないことである。
センサデータ（Ｓ）は、時間の流れによる連続的なデータであるため、既に設定された時間の間、センサデータ（Ｓ）が同時に取得されてこそ、排尿に関連する有効データ（ＳＥｆｆ）と見ることができる。
【００６１】
排尿情報演算モジュール２３０は、有効データフィルタリングモジュール２２０によりフィルタリングされた有効データ（ＳＥｆｆ）の第２のセンサデータ（Ｓ４）のうち、センサ１１０が停止する初期時点のデータを排尿開始時点（ｔ１）のデータとして演算し、前記排尿開始時点（ｔ１）以降、センサ１１０が動く時点のデータを排尿終了時点（ｔ２）のデータとして演算する。
【００６２】
また、排尿終了時点（ｔ２）と排尿開始時点（ｔ１）との差を排尿時間として演算し、排尿時間を利用して排尿量を演算することができる。
ここで、排尿量は、排尿時間に尿速を乗じて計算することができ、より具体的には、排尿時間に２５〜３０の数字を乗じて演算することができる。
これは、通常の女性の場合、２５〜３０ｍｌ／ｓｅｃの速度で排尿するという統計値に基づいたものである。
【００６３】
排尿障害判断モジュール２４０は、排尿情報演算モジュール２３０により演算された排尿時間と排尿量とを利用して、排尿障害の有無を判断する。
【００６４】
具体的には、排尿障害判断モジュール２４０は、排尿時間が既に設定された第１の時間よりも大きい場合、排尿遅延と診断することができる。
ここで、既に設定された第１の時間は、３０秒であってもよい。
【００６５】
後述するように、排尿障害判断モジュール２４０は、ＥＭＲサーバ３００に接続して排尿障害の有無を判断することもできる。
【００６６】
ＥＭＲサーバ３００は、測定デバイス１００からセンサデータ（Ｓ）と固有の識別子を受信し、分析デバイス２００から排尿時間、排尿量を受信することができる。
【００６７】
ＥＭＲサーバ３００は、従来広く使用される如何なるＥＭＲサーバであっても構わない。
ただし、測定デバイス１００から受信される固有の識別子を格納して、伝達されたデータを正確に記録し、維持することができる。
【００６８】
分析デバイス２００の排尿障害判断モジュール２４０は、ＥＭＲサーバ３００に接続し、ＥＭＲサーバ３００に格納された排尿時間、排尿量を利用して排尿障害の有無を判断することができ、排尿障害の有無の判断の結果、排尿時間と排尿量とを出力部３１０に出力することができる。
【００６９】
２．女性排尿感知方法の説明
以下、図９を参照し、本発明の実施例による女性排尿感知方法を詳しく説明する。
【００７０】
まず、測定対象個体に装着された測定デバイス１００のセンサ１１０により、時間の流れによる連続的なデータであるセンサデータ（Ｓ）が発生する（Ｓ１００、図３を参照）。
【００７１】
その後、センサデータ（Ｓ）が、分析デバイス２００またはＥＭＲサーバ３００に転送される（Ｓ１１０）。
前述したが、分析デバイス２００の排尿情報演算モジュール２３０は、分析デバイス２００に直接転送されたセンサデータ（Ｓ）を利用して排尿時間と排尿量などの排尿情報を演算することもできるが、ＥＭＲサーバ３００に直接接続して排尿情報を演算することもできる。
【００７２】
その後、分析デバイス２００の有効データフィルタリングモジュール２２０は、転送されたセンサデータ（Ｓ）が既に設定された時間内に、第１のセンサデータＳ１〜第５のセンサデータＳ５、温度データの数値が増加するデータのいずれか一つ以上を含む場合、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする。
【００７３】
前記第１のセンサデータＳ１〜第５のセンサデータＳ５、および、温度データの数値が増加するデータは、測定対象個体が排尿時に発生するデータである。
即ち、センサデータ（Ｓ）が既に設定された時間内に、センサデータ（Ｓ）をいずれか一つ以上含む場合、測定対象個体が排尿時と判断することができ、これを有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングする。
有効データ（ＳＥｆｆ）のフィルタリングのために、センサデータ（Ｓ）に含まれるデータの種類が増加すればするほど、有効データ（ＳＥｆｆ）としてフィルタリングされたデータが実際の排尿時のデータである確率が高くなることは自明である。
【００７４】
その後、排尿情報演算モジュール２３０が、有効データ（ＳＥｆｆ）から排尿時間を演算し、排尿時間を利用して排尿量を演算する（Ｓ２１０）。
有効データ（ＳＥｆｆ）から排尿時間と排尿量とを演算する方法は、前述したため、詳細な説明は省略する。
【００７５】
その後、排尿障害判断モジュール２４０が、演算された排尿時間及び排尿量を利用して排尿障害を判断する（Ｓ２２０）。
例えば、排尿時間が既に設定された第１の時間よりも大きい場合、排尿遅延と診断することができる。
ここで、既に設定された第１の時間は、３０秒であってもよい。
【００７６】
このように、判断された排尿障害の有無は、測定デバイス１００またはＥＭＲサーバ３００に転送されることができ、測定対象個体や医療スタッフは、これを利用して個人の健康状態をリアルタイムで診断可能な利点を有する。
【００７７】
以上、本明細書には、本発明を当業者が容易に理解して再現できるように、図面に示した実施例を参考に説明したが、これは、例示的なものに過ぎず、当業者であれば、本発明の実施例から様々な変形及び均等な他の実施例が可能であるという点を理解するだろう。
したがって、本発明の保護範囲は、特許請求の範囲により定められなければならない。
【符号の説明】
【００７８】
１：便座
１００：測定デバイス
１１０：センサ
１２０：通信モジュール
２００：分析デバイス
２１０：通信モジュール
２２０：有効データフィルタリングモジュール
２３０：排尿情報演算モジュール
２４０：排尿障害判断モジュール
３００：ＥＭＲサーバ
３１０：出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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