(57)【要約】【課題】生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法及び装置を提供する。【解決手段】動物の体表面に付着された生体信号感知手段を利用してＳＫＴ、ＥＣＧ、ＰＰＧ、ＥＤＡ、ＥＭＧ及びＥＧＧを含む生体信号を獲得し、獲得された生体信号からＰＰＧで求められる平均心拍率、心拍率の標準偏差、心拍変化率のＶＬＦ、ＬＦ、ＨＦ帯域成分、ＥＤＡで求められるＳＣＲの発生頻度、平均ＳＣＲの大きさ、皮膚温度の平均値及び皮膚温度の最大値を含む特徴ベクトルを検出し、特徴ベクトルを各動物の種類別に特定の状態での行動、意思、情緒を反映する所定のデータベースの基準ベクトルと比較して前記動物の空腹度、緊張度と恐れの有無及び排便欲求を含む前記動物の生体状態を把握することによって、言語による意思疎通ができない動物の生体状態を自動的に把握して、ペットを飼育するに場面における効率的な管理方法を提示できる。【選択図】　図１
2004000138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）動物に付着された生体信号感知手段から所定の生体信号を獲得する段階と、
（ｂ）前記獲得した生体信号から所定の特徴ベクトルを検出する段階と、
（ｃ）前記特徴ベクトルから前記動物の情緒及び意思を含む動物の状態を把握する段階とを含むことを特徴とする生体信号獲の得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項２】
（ａ）動物の体表面に付着された生体信号感知手段を利用して体表面温度、心電図、光血流量、皮膚電気伝導度、筋電図及び胃電図を含む生体信号を獲得する段階と、
（ｂ）前記獲得した生体信号から光血流量で求められる平均心拍率、心拍率の標準偏差、心拍変化率の極低周波、低周波、高周波帯域成分、皮膚電気伝導度で求められる皮膚電気伝導度応答の発生頻度、平均皮膚電気伝導度応答の大きさ、皮膚温度平均値及び皮膚温度の最大値を含む特徴ベクトルを検出する段階と、
（ｃ）前記特徴ベクトルを各動物種類別に特定の状態での行動、意思、情緒を反映する所定のデータベースの基準ベクトルから学習されたサポートベクトルマシン分流器を利用して前記動物の空腹度、緊張度と恐れの有無及び排便欲求を含む前記動物の情緒及び意思を把握する段階とを含むことを特徴とする生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項３】
前記（ｂ）段階で、前記（ａ）段階で得た生体信号の一つの光血流量から特徴ベクトルの一つである平均心拍率を検出することは、
（ｂ１）前記光血流量信号の波形を低域通過フィルタリングして高周波雑音を除去する段階と、
（ｂ２）高周波雑音が除去された信号をメディアンフィルタリングして極低周波数に変化する基底線変動を推定する段階と、
（ｂ３）前記（ｂ１）段階の出力信号と前記（ｂ２）段階での出力信号との差を求めて基底線変動及び直流成分、高周波成分が除去された波形を得る段階と、
（ｂ４）前記（ｂ３）段階の出力信号を整合フィルタリングして血流量が最大であるピークの位置を求めて心拍及び心拍変化率を求める段階とを含むことを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項４】
前記（ｂ）段階で、前記（ａ）段階で得た生体信号の一つである心電図から特徴ベクトルである心拍変化率の極低周波、低周波、高周波帯域成分を検出することは、
（ｂ１′）心電図信号波形を帯域フィルタリングして心電図の周波数帯域に該当されない背景雑音を除去する段階と、
（ｂ２′）雑音が除去された信号をメディアンフィルタリングして基底線変動を推定する段階と、
（ｂ３′）前記（ｂ１′）段階の出力信号と前記（ｂ２′）段階での出力信号との差を求めて基底線変動及び帯域他雑音が除去された信号を求める段階と、
（ｂ４′）前記（ｂ３′）段階の出力信号波形にティーガーエネルギー演算子を適用して瞬間的に振幅及び周波数が増加するＲピークの位置を把握する段階と、
（ｂ５′）前記Ｒピーク間の間隔から心拍変化率の時系列を求める段階と、
（ｂ６′）前記心拍変化率の時系列でバーグアルゴリズムを利用して自動回帰モデリングを通じて心拍変化率の特定周波数帯域内のパワーを求める段階とを含むことを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項５】
前記（ｂ）段階で特徴ベクトルの一つである心拍数値の標準偏差値を計算する時、最大、最小数値で所定の範囲以内に含まれる心拍数値を除外することを特徴とする請求項４に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項６】
前記（ｂ）段階で、前記（ａ）段階で得た生体信号の一つである皮膚電気伝導から特徴ベクトルの一つである皮膚電気伝導度応答の発生頻度及び大きさを求めることは、
（ｂ１″）所定のサンプリング周期で測定された皮膚電気伝導度信号の波形のサンプリング周期を低める段階と、
（ｂ２″）前記（ｂ１）段階の出力の微分波形をとる段階と、
（ｂ３″）前記（ｂ２）段階の出力波形に所定長さのバートレットウィンドウとのコンボリューションをとって平滑化する段階と、
（ｂ４″）前記平滑化された波形に所定のしきい値を有する２個の点を求めて皮膚電気伝導度応答の開始点と終点とを求める段階とを含むことを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項７】
前記（ｃ）段階で動物の生体状態である空腹度を把握することは、前記（ａ）段階で獲得した生体信号の一つである胃電図から得られる特徴ベクトルで把握することを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項８】
前記（ｂ）段階で、前記（ａ）段階で獲得したＥＧＧ波形から独立要素分析によってブラインドソース分離方法を遂行して動物の動き要素による雑音及び機械的な騷音による雑音波形を除去し、時間別に重畳させたブロックに分けてバーグアルゴリズムを利用して自動回帰モデリングを通じて時変化スペクトルを求めることを食物摂取前後に数回反復して空腹の程度を示す特徴ベクトルを求め、
前記（ｃ）段階で、前記（ｂ）段階で数回計測したスペクトルから動物の空腹度を所定段階に区分し、各段階に該当するスペクトルの最大値及びスペクトル波形の幅の値を構成要素として有する２次元ベクトルよりなる特性データを備え、この特性データをサポートベクトルマシンの基準データと比較して前記動物の空腹度を判断することを特徴とする請求項７に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項９】
前記（ｃ）段階で動物の生体状態である緊張度及び恐れの有無を把握することは、前記（ａ）段階で獲得した心電図、皮膚電気伝導度及び体表面温度から得られる心拍変化率の特徴ベクトルから把握することを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項１０】
前記（ｃ）段階で動物の生体状態の排便欲求を把握することは、前記（ａ）段階で動物の排泄器近くの筋電図から得られる特徴ベクトルで把握することを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項１１】
（ｄ）前記（ｃ）段階で得られる動物の情緒状態及び意思を所定の通信手段を通じて動物の所有者に知らせる段階をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項１２】
（ｅ）前記（ａ）段階で得られる動物の生体信号または前記（ｃ）段階で把握された動物の情緒状態及び意思を所定の通信手段を通じて所定の動物管理者に伝送する段階と、
（ｆ）前記動物の生体信号から得られる動物の健康状態に関する診断結果を前記動物管理者が所定の通信手段を通じて動物の所有者に知らせる段階とをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法。
【請求項１３】
動物の体表面に付着される生体信号感知手段と、
前記生体信号感知手段により測定された動物の生体信号を分析して動物の状態を示す所定の特徴ベクトルを検出して動物の情緒及び意思を含む動物の状態を把握する状態把握手段とを含むことを特徴とする生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握装置。
【請求項１４】
前記状態把握手段で把握された動物の情緒状態及び意思を動物の所有者に無線で伝送する手段をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握装置。
【請求項１５】
前記生体信号感知手段で得られる動物の生体信号または前記状態把握手段で把握された動物の生体状態を、動物の状態を検診するために獣医師を含む所定の専門家に無線で伝送する手段をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握装置。
【請求項１６】
動物の体表面に付着されて動物の体表面温度、心電図、光血流量、皮膚電気伝導度、筋電図及び胃電図を含む生体信号を感知する複数のセンサー及び／または電極を含む生体信号感知手段と、
前記生体信号感知手段から測定された動物の生体信号を分析して平均心拍率、心拍率の標準偏差、心拍変化率の極低周波、低周波、高周波帯域成分、皮膚電気伝導度応答の発生頻度、平均皮膚電気伝導度応答の大きさ、皮膚温度の平均値及び皮膚温度の最大値を含む前記動物の状態を示す特徴ベクトルを検出する生体ベクトル検出手段と、
各動物種類別に特定の状態での行動、意思、情緒から発生する生体状態に関する基準ベクトルデータを含む生体情報データベースと、
前記生体ベクトル検出手段で検出された特徴ベクトルを前記生体情報データベースの基準ベクトルと比較して前記動物の空腹度、緊張度及び恐れの有無及び排便の欲求を含む前記動物の情緒状態及び意思を把握する生体状態把握手段とを含むことを特徴とする生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握装置。
【請求項１７】
前記生体状態把握手段で把握された動物の情緒状態及び意思を動物の所有者に無線で伝送する手段をさらに含むことを特徴とする請求項１６に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握装置。
【請求項１８】
前記生体信号感知手段で得られる動物の生体信号または前記状態把握手段で把握された動物の生体状態を、動物の状態を検診するために獣医師を含む所定の専門家に無線で伝送する手段をさらに含むことを特徴とする請求項１６に記載の生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は生体信号の処理に係り、動物の生体信号を獲得し、解析して、動物の情緒及び意思状態を把握して動物と人間とのより自然なコミュニケーションを実現するための方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ペットの飼育は世界的に増加傾向にあり、報道によれば、韓国では愛玩犬の数が約２００万匹に至り、愛玩犬関連商品市場も２０００億ウォン規模を形成しているといわれている。
【０００３】
ペットは、言語によるコミュニケーションがほとんど不可能なので、ペットを育てる飼い主が、ペットの精神的、身体的状態を知ることは難しい。ペット等の身体的、情緒的な状態を把握するための方法が摸索されてきたが、これといった進展はなかった。
【０００４】
韓国特許出願に、インターネットを通した遠隔養育方法を提示するものがある（特許文献１参照）が、これはインターネットを通じて遠隔で動物を観察しながら餌を与えることをマウスをクリックすることによって実施する方法であり、動物の身体的、情緒的な状態を具体的に把握するものではない。
【０００５】
日本の特許公開公報に、飼い主の不在時にペットの行動を把握して餌や水を与えるシステムを開示するものがある（「ペット飼育システム」：特許文献２参照）。ここれは、各ペットにＲＦタグを装着することによって位置を把握できるようにし、餌や水を与える時間はタイマーにより調節する技術を開示するものである。もっとも、この技術によって、動物の状態を飼い主に伝達できるわけではないと考えられる。
【０００６】
また、別の日本特許公開公報に、動物の意思を翻訳するシステムでペット、家畜などの声及び行動を伝送して予め記憶されたデータと比較し、選択して受信した情報から、動物が欲している内容を、人が理解できる単語で表示する技術を開示するものがある（「動物等の意思翻訳方法および動物等の意思翻訳装置」：特許文献３参照）。しかし、この文献に開示された技術では目的の達成手段の具体性が不十分であり、どのように動物の音声を理解するかに関する方法の叙述が不十分であって実現方法を理解することができない。例えば、動物の動きに当たる映像信号から動物の意思をどのように抽出するかに関する記載がない。したがって、動物の意思や情緒状態を、音声や映像から抽出することが現実には不可能である。
【０００７】
米国特許に、犬を訓練するための装置であって、犬がほえたり訓練した指示通りの行動をしない場合に無線で命令信号を首輪に装着された受信器に送って冷流を流して犬の予期せぬ行動を止めるための装置を開示するものがある（「動物訓練装置（Ａｎｉｍａｌ　Ｔｒａｉｎｉｎｇ　Ａｐｐａｒａｔｕｓ）」：特許文献４参照）。
【０００８】
また、別の米国特許では、特定の行動をするように訓練された犬が期待する行動をしない場合に持続時間の短い電気刺激信号を加えることによって犬の注意を喚起し、訓練どおりの行動に戻らない場合に少しずつ刺激強度を高めるよう構成した訓練装置を開示している（「動物訓練刺激の遠隔条件付合図制御の方法及び装置（Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ａｐｐａｒａｔｕｓ　ｆｏｒ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄ　Ｃｕｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ａｎｉｍａｌ　Ｔｒａｉｎｉｎｇ　Ｓｔｉｍｕｌｕｓ）」：特許文献５参照）。
【０００９】
しかし、前記の両ケースとも動物の精神的、身体的な状態を認識する方法又は装置を提供するものではない。
【００１０】
ヨーロッパにおいては、例えば、特許文献６「ペット・ロケータ・システム（Ｐｅｔ　Ｌｏｃａｔｏｒ　Ｓｙｓｔｅｍ）」で、ペットなどの動く対象の位置を制御して決まった時間に決まった場所に訪問しなかった場合に報知するシステムを開示している。また、特許文献７「無線ペット牽制システム（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｐｅｔ　Ｃｏｎｔａｉｎｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）」では、無線送受信器を装着してペットの行動範囲を一定の場所内に制限させるシステムを開示している。前記同様、両ケースとも、動物の精神的、身体的な状態を認識する方法又は装置を開示するものではない。
【００１１】
すなわち、前述のような従来の技術や発明では、言語が通じない動物の身体的、精神的な状態を把握して飼い主や動物管理者に伝達することができない。
【００１２】
【特許文献１】
大韓民国特許出願公開第２０００−５９１７０号明細書
【特許文献２】
特開２００１−２８９６１号公報
【特許文献３】
特開平１０−３４７９号公報
【特許文献４】
米国特許第５０４６４５３号明細書
【特許文献５】
米国特許第５０５４４２８号明細書
【特許文献６】
国際公開第９９／４２９６８号パンフレット
【特許文献７】
国際公開第９６／３０８８２号パンフレット
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明が解決しようとする技術的な課題は、前記の問題点を解決するために、生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法及び装置を提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
前記技術的課題を解決するための本発明による、生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握方法は、（ａ）動物に付着された生体信号感知手段から所定の生体信号を獲得する段階と、（ｂ）前記獲得した生体信号から所定の特徴ベクトルを検出する段階と、（ｃ）前記特徴ベクトルから前記動物の情緒及び意思を含む動物の状態を把握する段階とを含むことを特徴とする。
【００１５】
前記技術的課題を解決するための本発明による、生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握の他の方法は、（ａ）動物の体表面に付着された生体信号感知手段を利用して体表面温度、心電図、光血流量、皮膚電気伝導度、筋電図及び胃電図を含む生体信号を獲得する段階と、（ｂ）前記獲得した生体信号から光血流量で求められる平均心拍率、心拍率の標準偏差、心拍変化率の極低周波、低周波、高周波帯域成分、皮膚電気伝導度で求められる皮膚電気伝導度応答の発生頻度、平均皮膚電気伝導度応答の大きさ、皮膚温度平均値及び皮膚温度の最大値を含む特徴ベクトルを検出する段階と、（ｃ）前記特徴ベクトルを各動物種類別に特定の状態での行動、意思、情緒を反映する所定のデータベースの基準ベクトルから学習されたサポートベクトルマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ，以下、ＳＶＭという）分流器を利用して前記動物の空腹度、緊張度と恐れの有無及び排便欲求を含む前記動物の情緒及び意思を把握する段階とを含むことを特徴とする。
【００１６】
前記他の技術的課題を解決するための本発明による、生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握装置は、動物の体表面に付着される生体信号感知手段と、前記生体信号感知手段により測定された動物の生体信号を分析して動物の状態を示す所定の特徴ベクトルを検出して動物の情緒及び意思を含む動物の状態を把握する状態把握手段とを含むことを特徴とする。
【００１７】
前記他の技術的課題を解決するための本発明による、生体信号の獲得及び解析を利用した動物の状態把握の他の装置は、動物の体表面に付着されて動物の体表面温度、心電図、光血流量、皮膚電気伝導度、筋電図及び胃電図を含む生体信号を感知する複数のセンサー及び／または電極を含む生体信号感知手段と、前記生体信号感知手段から測定された動物の生体信号を分析して平均心拍率、心拍率の標準偏差、心拍変化率の極低周波、低周波、高周波帯域成分、皮膚電気伝導度応答の発生頻度、平均皮膚電気伝導度応答の大きさ、皮膚温度の平均値及び皮膚温度の最大値を含む前記動物の状態を示す特徴ベクトルを検出する生体ベクトル検出手段と、各動物種類別に特定の状態での行動、意思、情緒から発生する生体状態に関する基準ベクトルデータを含む生体情報データベースと、前記生体ベクトル検出手段で検出された特徴ベクトルを前記生体情報データベースの基準ベクトルと比較して前記動物の空腹度、緊張度及び恐れの有無及び排便の欲求を含む前記動物の情緒状態及び意思を把握する生体状態把握手段とを含むことを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、添付された図面を参照して、本発明の望ましい一実施例を詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明による動物の生体信号を獲得してこれを解析して動物の生体状態を把握する方法のフローを示した図面である。
【００２０】
動物の体表面に付着した生体信号感知手段を利用して体表面温度（ｓｋｉｎ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ：ＳＫＴ）、心電図（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＥＣＧ）、光血流量（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ：ＰＰＧ）、皮膚電気伝導度（ｅｌｅｃｔｒｏｄｅｒｍａｌ　ａｃｔｉｖｉｔｙ：ＥＤＡ）、筋電図（ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ，ＥＭＧ）及び胃電図（ｅｌｅｃｔｒｏｇａｓｔｒｏｇｒａｍ：ＥＧＧ）を含む生体信号を獲得して伝送する（１００段階）。伝送された生体信号を受信し、その生体信号から所定の特徴ベクトルを検出して（１１０段階）、特徴ベクトルから動物の空腹度、緊張度と恐れの有無及び排便欲求を含む動物の生体状態を把握する（１２０段階）。この時に各動物の種類別に特定の状態での行動、意思、情緒を反映する所定のデータベースの基準ベクトルを備え、この基準ベクトルと特徴ベクトルとを比較して動物の空腹度、緊張度と恐れの有無及び排便欲求を含む動物の生体状態を把握できる。
【００２１】
その後、動物の生体状態を所定の通信手段を通じて動物の所有者に通知することが望ましい（１３０段階）。
【００２２】
そして動物の状態を獣医師のような専門家に通知して診断を受けるようにしておきたい場合には、参照番号１００段階で得られる動物の生体信号または参照番号１２０段階で把握された動物の生体状態を無線通信のような所定の通信手段を通じて獣医師のような専門家の動物管理者に伝送する。そして、この場合には、動物の生体信号や生体状態に基づく動物の健康状態に関する診断結果を、所定の通信手段を通じて動物の所有者に報知することが望ましい。
【００２３】
図２は、図１の方法を実行するための動物の生体信号を獲得してこれを解析して動物の生体状態を把握する装置の構成をブロックで示した図面である。
【００２４】
この装置は、動物の体表面に付着されて動物の生体信号を感知するセンサー及び電極を含む複数の生体信号感知手段２００、生体信号感知手段２００から測定された動物の生体信号を所定の方法を利用して無線で伝送する生体信号伝送手段２１０、伝送される生体信号を受信する生体信号受信手段２２０、受信された生体信号を分析して平均心拍率、心拍率の標準偏差、心拍変化率の極低周波、低周波、高周波帯域成分、皮膚電気伝導度応答（ｓｋｉｎ　ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ，以下、ＳＣＲと略す）の発生頻度、平均ＳＣＲの大きさ、皮膚温度平均値及び皮膚温度の最大値を含む、動物の状態を示す特徴ベクトルを検出する生体ベクトル検出手段２３０、各動物種類別に特定の状態での行動、意思、情緒から発生する生体状態に関する基準ベクトルデータを含む生体情報データベース２４０、及び生体ベクトル検出手段２３０で検出された特徴ベクトルを生体情報データベース２４０の基準ベクトルと比較して前記動物の空腹度、緊張度と恐れの有無及び排便欲求を含む前記動物の生体状態を把握する生体状態把握手段２５０を含む。
【００２５】
そして、生体状態把握手段２５０で把握された動物の生体状態を動物の所有者に無線で伝送する手段２６０をさらに含むことが望ましい。
【００２６】
無線伝送手段２６０を通じて生体信号感知手段２００で得られる動物の生体信号または生体状態把握手段２５０で把握された動物の生体状態を、動物の状態を検診するために獣医師のような専門家に伝送することもある。
【００２７】
以下、図１の方法及び図２の構成を中心に本発明の望ましい実施例を具体的に説明する。
【００２８】
人間対人間のコミュニケーションは主に対話に基づいてなされ、これにより人間の意思をコンピュータとロボットなど人工電子システムに伝達する新しい方法（Ｈｕｍａｎ−ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ：ＨＣＩ）に関する技術も主に音声認識及び合成をはじめとする音声的方法によって開発されている。
【００２９】
一方、動物、特に主に人間と緊密に長時間接触する犬、猫などのペットと人間とのコミュニケーションは今までは飼い主とペットとの親密度によって唸り声、身振りなどの特定ペットの習慣的行動を飼い主が把握することによって部分的になされてきた。
【００３０】
本発明では、ペットの意思及び情緒状態を反映する生体的信号を動物の体表面あるいは皮膚面に付着した生体信号感知手段のセンサーモジュールで計測し、計測された生体的信号を無線で伝送し、信号処理方法及びパターン認識方法で構成された手段を使用してペットの身体的、精神的状態を把握する。そしてこのような状態に関する情報を飼い主や、獣医師のような専門家に伝送する。
【００３１】
動物の情緒状態は、人間と同じで、その自律神経系（交感神経と副交感神経とより構成）に影響を与えるので、心拍変化率、皮膚電気伝導度、皮膚温度など自律神経系の状態を反映する生体信号に、情緒状態が表れる。また排便欲求や空腹などの一部の意思に関する情報もＥＭＧ、ＥＧＧなどの生体信号に表れる。したがって、このような動物の生体状態を知ることができる適当な生体信号を持続的に計測できる手段で、この信号を適切に処理して解析することによって、動物の情緒及び一部の意思に関する情報を抽出することができる。
【００３２】
図３Ａ及び図３Ｂは、本発明の生体感知手段であるセンサーモジュールを動物に装着するための態様を示した図面である。図３Ａは犬ネックレス状、図３Ｂは服状のセンサーモジュールを示している。皮膚と接触する内面にセンサーが位置している。
【００３３】
本発明での生体信号感知手段２００の一つであるセンサーモジュールは、ペットからの生体信号を持続的に測定できてなおかつペットに負担をかけない楽なものが望ましい。そのため、図３Ａのようなネックレス状あるいは図３Ｂのようなペット用服状を維持できる支持体上に電極及びセンサーが付着されるような構成が考えられる。この時に各電極及びセンサーは、動物の首や腹部のように皮膚が露出している部位に位置して動物の皮膚と直接接触できるようにする必要がある。
【００３４】
動物の体表面に付着させた生体信号感知手段２００のセンサーを利用してＳＫＴ、ＥＣＧ、ＰＰＧ、ＥＤＡ、ＥＭＧ及びＥＧＧを含む生体信号を獲得して伝送する（１００段階）。このように伝送された信号は前置増幅器、フィルタ、主増幅器などを経た後、時分割多重化、Ａ／Ｄ変換及びモジュレーションなどの過程を経てＲＦ送信器を通じて無線で送信される。これら全過程は生体信号伝送手段２１０で行われる。
【００３５】
生体信号受信手段２２０は、生体信号伝送手段２１０を通した生体信号を、ＲＦ受信器を通じて受信して、復調、シグナルリカバリなどの過程を経て元の生体信号に復元される。この生体信号は、生体信号感知手段２００で測定されたアナログ信号でもあり、実施例によってはデジタル信号でもある。しかし、後述するように処理される場合には前記生体信号はデジタル信号であることが望ましい。
【００３６】
復元された生体信号は、動物の生体的な状態を知るために生体的な状態を示す特徴ベクトルの検出のために、特徴ベクトル検出手段２３０に伝えられる。特徴ベクトル検出手段２３０はハードウェア的にあるいはコンピュータなどの装置内にソフトウェア的な方法で実装されていることもある。あるいは、ハードウェア的に実現されてコンピュータの内部にアドオン（ａｄｄ−ｏｎ）カード方式で実装されることもある。
【００３７】
以下、特徴ベクトル検出手段２３０の動作や機能について説明する。
【００３８】
心拍調整器の役割をするシノアトリアルノード（ＳＡ（ｓｉｎｏａｔｒｉａｌ）　ｎｏｄｅ）に交感神経及び副交感神経の活性程度が入力されて特定の情緒に対しては心拍変化率が特定のパターンを示す。したがって、動物の心拍に関する情報は動物の情緒状態を把握できる指標となる。ペットの心拍はＥＣＧ、心音（ｐｈｏｎｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ）、ＰＰＧなど色々な方法で測定できる。
【００３９】
図３Ａと同じ形態の生体信号感知手段２００であるセンサーモジュールでは、首部分に位置している動脈からＰＰＧ測定方法によって血流量の変化波形を獲得し、この交流信号から心拍周期を検出して心拍変化率を得られる。
【００４０】
ＰＰＧを測定するためのセンサーモジュールの構成方法はジョン・Ｇ．ウェブスター（Ｊｏｈｎ　Ｇ．　Ｗｅｂｓｔｅｒ）編「メディカル・インスツルメンテーション−アプリケーション・アンド・デザイン（Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ−Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄＤｅｓｉｇｎ）」（第３版，米国，Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，１９９９年）に説明されている。
【００４１】
あるいは、図３Ｂのようなセンサーモジュールの場合、２電極あるいは３電極測定方法によってＥＣＧを計測できる。
【００４２】
前述されたようなＰＰＧ測定方法により測定された血流量の変化波形の一例が図４Ａに示されている。図４Ｂは、血流量の波形を処理する装置の望ましい例をブロックで示した図面である。
【００４３】
ＰＰＧ波形にまず低域通過フィルタ（ｌｏｗ−ｐａｓｓ　ｆｉｌｔｅｒ）４００を適用することによって高周波雑音を除去する。またこの信号にメディアンフィルタ４１０を適用して超低周波数に変化する基底線変動を推定して元の信号との差を求めて基底線変動及び直流成分、高周波成分が除去された波形を得る。この波形に整合フィルタ４２０を適用することによって血流量が最大であるピークの位置を求めることができ、これより心拍及び心拍の変化率を得ることができる。
【００４４】
図５Ａは、２電極あるいは３電極方法により測定されたＥＣＧの波形を示したものであり、図５Ｂないし図５Ｄは、ＥＣＧからＲピークを検出して心拍瞬間を決定する過程を示すブロック図である。
【００４５】
図５Ｂは、ＥＣＧの波形を処理して心拍変化率の時系列を求める装置の望ましい例の構成をブロックで示した図面である。
【００４６】
図５ＡのＥＣＧ波形に帯域通過フィルタ５００を適用してＥＣＧのＱＲＳコンプレックスの周波数帯域に該当されない背景雑音を一部除去する。この信号にまた基底線変動をメディアンフィルタ５１０によって推定して元の信号との差をの求めて基底線変動及び帯域他雑音が除去された波形を得る。図５Ｃは、メディアンフィルタの役割を示すためにメディアンフィルタ５１０の入出力を示した図面である。
【００４７】
この波形にティーガーエネルギー演算子（Ｔｅａｇｅｒ’ｓ　ｅｎｅｒｇｙ　ｏｐｅｒａｔｏｒ：ＴＥＯ）５２０を適用して瞬間的に振幅及び周波数が増加するＲピークの位置を把握でき、Ｒ−Ｒ間の間隔から心拍変化率時系列を得ることができる。
【００４８】
図５Ｄは、ＴＥＯの役割を示すためにＴＥＯ　５２０の関数と入力波形及び出力波形を示した図面である。なお、ティーガー演算子については、次の文献を参照した。キョンファン・キム（Ｋｙｕｎｇ　Ｈｗａｎ　Ｋｉｍ）、ソンジュン・キム（Ｓｕｎｇ　Ｊｕｎｅ　Ｋｉｍ）共著「ニューラル・スパイク・ソーティング・アンダー・ニアリー・０−ｄＢシグナル−トゥ−ノイズ・レイショ・ユージング・ノンリニアエナジーオペレータ・アンド・アーティフィシャル・ニューラルネットワーク・クラシファイヤ（Ｎｅｕｒａｌ　ｓｐｉｋｅ　ｓｏｒｔｉｎｇ　ｕｎｄｅｒ　ｎｅａｒｌｙ　０−ｄＢ　ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ　ｒａｔｉｏ　ｕｓｉｎｇｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ｅｎｅｒｇｙ　ｏｐｅｒａｔｏｒ　ａｎｄ　ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｎｅｕｒａｌ−ｎｅｔｗｏｒｋ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）」，ＩＥＥＥ・トランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ），米国，インスティチュート・オブ・エレクトリカル・アンド・エレクトロニクス・エンジニアーズ・インコーポレイテッド（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，　Ｉｎｃ．），２０００年１０月，第４７巻，第１０号，ｐ．１４０６−１４１１。
【００４９】
心拍を検出することによって現在の心拍を示す時系列を得た後、これの平滑化、ダウンサンプリングの過程を経て心拍変化率時系列を得る。これは本発明が属する分野の当業者により容易に具現できる過程であり、詳細は、例えば、次の文献に記載がある。Ｒ．Ｄ．バーガー他（Ｒ．Ｄ．　Ｂｅｒｇｅｒ　ｅｔ．ａｌ．）著，「アン・エフィシャント・アルゴリズム・フォー・スペクトラル・アナリシス・オブ・ハート・レイト・ヴァリアビリティ（Ａｎ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｓｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓｏｆ　ｈｅａｒｔ　ｒａｔｅ　ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）」，ＩＥＥＥ・トランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ），米国，インスティチュート・オブ・エレクトリカル・アンド・エレクトロニクス・エンジニアーズ・インコーポレイテッド（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，　Ｉｎｃ．），１９８６年，第３３巻。
【００５０】
図６は、心拍変化率の時系列からバーグ（Ｂｕｒｇ）アルゴリズムを利用した自動回帰モデリングを通じて特定周波数帯域内のパワーを計算する過程を示した図面である。
【００５１】
心拍変化率時系列からバーグアルゴリズムを利用した自動回帰モデリングを通した方法により０．００４３〜０．０４Ｈｚ（極低周波、ｖｅｒｙ　ｌｏｗ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：ＶＬＦ）、０．０４〜０．１５Ｈｚ（低周波、ｌｏｗ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：ＬＦ）及び０．１５〜０．４Ｈｚ（高周波、ｈｉｇｈ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：ＨＦ）など３帯域内のパワーを計算する。バーグアルゴリズムによる自動回帰モデリングについては、モンソン・Ｈ．ヘイズ（Ｍｏｎｓｏｎ　Ｈ．　Ｈａｙｅｓ）著「スタティスティカル・ディジタル・シグナル・プロセッシング・アンド・モデリング（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｎｄ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）」（米国，Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，１９９６年）に説明されている。
【００５２】
周波数領域の特徴以外にも時間領域での心拍変化率の特徴である区間内の平均心拍数値及び区間内の心拍の標準偏差値が動物の状態を示す特徴ベクトルの要素として使われる。標準偏差の計算時には最大、最小数値の１０％範囲に含まれる心拍数値を除外して間違ったＲピークの検出による影響を減らす方法を使用することが望ましい。
【００５３】
図７Ａは、図３Ａ、図３Ｂのセンサーモジュールを利用して得たＥＤＡの波形の一例を示した図面である。図３Ａまたは図３Ｂのセンサーモジュールの両金属電極に微細な電流を流して両電極間の電圧を測定することによってＥＤＡを測定してＥＤＡ信号の波形を得ることができる。この信号は交感神経系の支配を受ける汗腺の活動を反映し、主に覚醒度、緊張度などに影響される。
【００５４】
図７Ａに示すＥＤＡ波形の特性を反映する変数は、この波形の平均値及びＳＣＲの特徴波形（矢印で表示される）の大きさ及び持続時間、そして単位時間当りＳＣＲ発生頻度数などである。これらを抽出するためにはＳＣＲを検出する必要がある。
【００５５】
図７Ｂは、ＥＤＡ信号から特徴ベクトルを求めうる信号であるＳＣＲ信号を得る装置の望ましい例の構成をブロックで示した図面である。
【００５６】
まず、ＥＤＡ信号の入力波形は普通２５６Ｈｚ程度のサンプリング率で計測されるが、このサンプリング率をダウンサンプルロシア７００で１０〜１２分の１倍程度に低める。次いで、微分波形器７１０でその微分波形をとる。そして平滑器７２０で所定の長さ、例えば、長さ２０のバートレットウィンドウとのコンボリューションをとって平滑化した後、ＳＣＲ取得器７３０で所定のしきい値との交差点２箇所を求めることによってＳＣＲの開始点と終点とを求めることができる。なお、バートレットウィンドウについては、モンソン・Ｈ．ヘイズ（ＭｏｎｓｏｎＨ．　Ｈａｙｅｓ）著「スタティスティカル・ディジタル・シグナル・プロセッシング・アンド・モデリング（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｎｄ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）」（米国，Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，１９９６年）を参照した。
【００５７】
ＳＫＴは半導体温度センサー、サーミスターなどの小型の温度センサーを使用して計測でき、所定区間内の平均値及び最大、最小値などを指標として使用する。特に平均値及び最大値が主要指標となる。
【００５８】
前述されたように特徴ベクトル検出手段２３０は、計測された生体信号から動物状態が分かる特徴を示す特徴波形を抽出し、ペットの現在の情緒状態を反映する自律神経系の特徴が一つのベクトルとして抽出された。
【００５９】
抽出した特徴ベクトルの構成要素を再び記述すれば、平均心拍率、心拍率標準偏差（上下１０％遮断後）、心拍変化率のＶＬＦ、ＬＦ、ＨＦ帯域成分、ＥＤＡ内ＳＣＲの発生頻度、平均ＳＣＲの大きさ、ＳＫＴの平均値、ＳＫＴの最大値など９つである。
【００６０】
生体状態把握手段２５０は、特徴ベクトル検出手段２３０を通じて動物の生体信号から得られた動物の自律神経系の状態が分かる特徴ベクトルを入力して、いくつかの既定の生体状態のうちどこに属する可能性が最も大きいかを把握するために、生体情報データベース２４０に記憶された各動物の種類別に特定の状態での行動、意思、情緒から発生する生体状態に関する基準ベクトルデータと比較する。これを通じて動物の身体的、精神的状態を把握できる。
【００６１】
生体情報データベース２４０から基準になる動物の情緒状態に関する情報を抽出して、生体状態把握手段２５０から入力された信号から抽出した特徴ベクトルがどの状態を反映するかを決定する段階は次のような原理によって具現できる。
【００６２】
特定情緒状態を反映する特徴ベクトルは、多次元空間上に一つの確率分布を形成して各状態に該当される確率密度関数が分かるならばベイズの法則（Ｂａｙｅｓ’ｒｕｌｅ）によって統計的に最適の分流器を構成できる。なお、ベイズの法則については、リチャード・Ｏ．ドゥーダ（Ｒｉｃｈａｒｄ　Ｏ．　Ｄｕｄａ），ピーター・Ｅ．ハート（Ｐｅｔｅｒ　Ｅ．　Ｈａｒｔ），デイヴィッド・Ｇ．ストーク（Ｄａｖｉｄ　Ｇ．　Ｓｔｏｒｋ）共著「パターン・クラシフィケーション（Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」（第２版，米国，Ｊｏｈｎ
Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，２０００年）参照。
【００６３】
しかし、実際には確率密度関数を正確に把握することが不可能であるため、制限された数のデータによって学習を通じてベイズの法則に相当する規則を含蓄的に具現するＰａｒｚｅｎ　ｗｉｎｄｏｗ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ、ｍｕｌｔｉｐｌａｙｅｒ　ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎなどを多く使用する。
【００６４】
このような場合の最も大きい問題点は、学習に使われていない新しいデータに対してはかなり誤動作率が高いという点である。すなわち、一般化特性がよくない。線形投影のうちクラスター間の分離度を最大にする“フィッシャー・プロジェクション（Ｆｉｓｈｅｒ　ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）”（リチャード・Ｏ．ドゥーダ（Ｒｉｃｈａｒｄ　Ｏ．　Ｄｕｄａ），ピーター・Ｅ．ハート（Ｐｅｔｅｒ　Ｅ．　Ｈａｒｔ），デイヴィッド・Ｇ．ストーク（Ｄａｖｉｄ　Ｇ．　Ｓｔｏｒｋ）共著「パターン・クラシフィケーション（Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」（第２版，米国，Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，２０００年）参照）により高次元でのデータの分布を２次元に投影することによって概略的に問題を把握した結果、これらがなす分布は予想した通りクラスター内の分散が非常に激しく、相異なるクラスター間の重畳度も非常に激しかった。すなわち、特徴ベクトルの分布がかなり広くて相異なる状態に該当される分布間の重畳部分が多くて限定された数の学習データから得られた分流器の誤動作率が非常に高まる可能性が高い。
【００６５】
前述された両方法に比べて高い一般化特性を示すことと知られたＳＶＭを分流器として使用する。
【００６６】
ＳＶＭは、高次元への非線形的なマッピングにより線形的分離可能性を高めうるという事実及びＶａｐｎｉｋの統計的学習理論に基づいた最適の一般化性能を有する線形分離器の具現方法に基づく。
【００６７】
分流器の学習規則を決定するパラメータを求める過程は、分類エラーを最小化すると同時に一般化性能を最大化する高次元での線形分離器を求める問題に該当する方程式を与えられた学習データで構成することによって行われる。元の次元からこの高次元への非線形マッピング方法も上の方程式の解を求めることによって求められる。
【００６８】
ＳＶＭに関するさらなる説明は、省略するが、より詳細な解説が必要であれば、次の文献を参照されたい。Ｖ．Ｎ．ヴァプニク（Ｖ．Ｎ．　Ｖａｐｎｉｋ）著，「アン・オーバーヴュー・オブ・スタティスティカル・ラーニング・セオリー（Ａｎ　ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ｏｆ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｔｈｅｏｒｙ）」，ＩＥＥＥ・トランザクションズ・オン・ニューラルネットワークス（ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ），米国，インスティチュート・オブ・エレクトリカル・アンド・エレクトロニクス・エンジニアーズ・インコーポレイテッド（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，　Ｉｎｃ．），１９９９年９月，第１０巻，第５号，ｐ．９８８−９９９。
【００６９】
図８は、本発明による生体状態把握手段２５０の構造をブロックで示した図面である。生体状態分類部２５２は、前述されたＳＶＭを使用して特徴ベクトル検出手段２３０が検出した特徴ベクトルの生体の状態を分類する。例えば、幸福の程度、悲しみの程度、ストレスの程度、怒りの程度、緊張度、恐れなどを分類する。このような情報は、生体情報データベース２４０に記憶された動物の生体状態の基本情報で得られる基準ベクトルデータと比較されて生体状態判断部２５４から動物の状態について最終判断された結果が出力される。
【００７０】
図９Ａは、動物のからだから求められたＥＧＧ波形及びＥＧＧ波形が独立要素分析（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ，以下ＩＣＡという）を通した前処理過程を経て出力される波形を示した図面である。図９Ｂは未知のソースから得られ、いろいろな雑音が混在して生体信号感知手段２００のセンサーで観測されたＥＧＧ波形がＩＣＡで前処理されて雑音が除去されたＥＧＧ波形に出力されることを示した図面である。
【００７１】
ペットの空腹度を把握するために胃筋肉細胞の電気的活性を示す指標を抽出できる電気信号であるＥＧＧを測定する。これは図３Ｂの場合のように服状に製作されたセンサーモジュールを適用する場合に測定できる。対象動物の腹部の適当な位置に電極を配置し、これらから電気信号を測定する。
【００７２】
本発明では、生体信号感知手段２００であるセンサーを常に着用して持続的に信号を計測せねばならないため、動物の動きによる要素の影響が大きい。このような不利な点を最小化するために生体信号感知手段２００であるセンサーの多チャンネル電極アレイでＥＧＧを測定し、ＩＣＡによってブラインドソース分離方法を行うことによって動きによる要素による波形、機器的な騷音による波形、そして目的とする信号であるＥＧＧを分離する前処理過程を採用することが望ましい。ＩＣＡについてはアーポ・ヒヴェリネン（Ａａｐｏ　Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ），ジュハ・カーフネン（Ｊｕｈａ　Ｋａｒｈｕｎｅｎ），エルッキ・オジャ（Ｅｒｋｋｉ　Ｏｊａ）共著、「インデペンデント・コンポーネント・アナリシス（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）」，（米国，Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，２００１年５月）に詳細に説明されている。
【００７３】
図１０Ａは前処理されたＥＧＧ信号の波形を示したものであり、図１０ＢはＥＧＧ信号の波形で求めた時変化スペクトルの波形を示した図面である。図９のように前処理されたＥＧＧ信号を図１０Ａに示したように、例えば全体約５０秒長さの波形を１０秒ずつ重畳されたブロックに分けながら図１０Ｂの時変化スペクトルを求める。スペクトルは、前述されたバーグアルゴリズムによる自動回帰モデルを求めて計算することが望ましい。
【００７４】
Ｊ．Ｃｈｅｎらが食物を摂取した後の経時的なＥＧＧスペクトルの変化に関する結果を発表している。詳細は、Ｊ．Ｄ．Ｚ．チェン（Ｊ．Ｄ．Ｚ．　Ｃｈｅｎ），Ｗ．Ｒ．スチュワート，Ｊｒ．（Ｗ．Ｒ．　Ｓｔｅｗａｒｔ，　Ｊｒ．），Ｒ．Ｗ．マッカラム（Ｒ．Ｗ．　ＭｃＣａｌｌｕｍ）共著，「スペクトラル・アナリシス・オブ・エピソーディック・リズミック・ヴァリエーションズ・イン・ザ・キューテイニアス・エレクトロガストログラム（Ｓｐｅｃｔｒａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｅｐｉｓｏｄｉｃ　ｒｈｙｔｈｍｉｃ　ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｕｔａｎｅｏｕｓ　ｅｌｅｃｔｒｏｇａｓｔｒｏｇｒａｍ）」，ＩＥＥＥ・トランザクションズ・オン・バイオメディカル・エンジニアリング（ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ），米国，インスティチュート・オブ・エレクトリカル・アンド・エレクトロニクス・エンジニアーズ・インコーポレイテッド（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，　Ｉｎｃ．），１９９３年２月，第４０巻，第２号，ｐ．１２８−１３５。ここに開示されている手法によって、ＥＧＧスペクトルから動物の胃内部の状態が分かる。
【００７５】
特徴ベクトル検出手段２３０は、特定のペットに対して食物の摂取前後のスペクトルを数回計測してペットの空腹度を数段階に区分する。そして各段階に該当するスペクトルのピーク及びスペクトル波形の幅値を構成要素として有する２次元ベクトルよりなる特徴ベクトルを生成する。前記スペクトルのピーク及びスペクトル波形の幅値は図１０Ｂの波形から求めることができる。
【００７６】
生体状態把握手段２５０は、この特徴ベクトルを生体情報データベース２４０の基準ベクトルと比較して数段階の空腹状態のうち前記動物がいずれの状態に属しているかを判断する。
【００７７】
図１１は排便に関するＥＭＧの波形の例を示した図面である。ペットの排便欲求を把握するために肛門近くの筋肉にＥＭＧ測定のための電極を付着してＥＭＧの大きさ程度を普通の状態と比較することによって、排便を我慢するために筋肉を緊張させるかどうかを把握してこのペットが排便を我慢しているかどうかを感知できる。収縮期後の一定時間以上の休息期が過ぎれば排便がなされると判断できるので、現在動物の排泄機関近くの筋肉のＥＭＧの波形を通じて動物の状態が分かる。
【００７８】
動物の休息時には基礎電気活性が示され、排便を我慢するために肛門括約筋を収縮させれば電気的活性が増加する。排便時のように力を入れれば（排便緊張）肛門括約筋は弛緩されて電気活性が減少する。
【００７９】
ＥＭＧの大きさは、０クリッピング及び平坦化過程よりなるエンベロープ検出（ｅｎｖｅｌｏｐｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）方法によって本発明が属する分野の当業者により容易に求められる。
【００８０】
緊張度、恐れは心拍変化率、ＥＤＡ、ＳＫＴから判断できる。前述された方法を通じて本発明が属する分野の当業者は緊張度、恐れに対する判断を容易に行える。
【００８１】
前記のように生体状態把握手段２５０により動物の生体状態に対する判断が完了すると、この結果を無線伝送手段２６０を通じて動物の所有者に通報することが望ましい（１３０段階）。
【００８２】
あるいは参照番号１００段階で得られる動物の生体信号や参照番号１２０段階で動物の生体状態を無線伝送手段２６０を通じて獣医師のような専門家に伝送して専門的な判断を得ることも望ましい。そして専門的な判断結果を得た後にその結果は無線通信を通じて動物の所有者に通知することが望ましい。
【００８３】
これを通じて使用者である動物の所有者は自分のペットの状態について通知されて動物との一種のコミュニケーションが可能になる。
【００８４】
図１２は、本発明によってペットに付着したネックレス型センサーモジュールや動物の服に付着されたセンサーモジュール、生体信号を受信して信号処理をして生体状態を判断するホストコンピュータ及びその結果を無線を通じて受信する個人用端末装置で構成されたシステムを示した図面である。
【００８５】
ペットの首にかける犬ネックレス型の生体信号感知手段２００のセンサーモジュール１２００には、通常、首に位置した動脈からＰＰＧを測定するためのセンサー（光ダイオード及びＬＥＤ（ｌｉｇｈｔ　ｅｍｉｔｔｉｎｇ　ｄｉｏｄｅ）で構成できる）と皮膚温度測定用小型半導体温度センサー及び皮膚電気伝導度測定用の２つの金属電極を付着することができるよう構成されている。犬ネックレス型センサーモジュールは、計測信号の基本的処理（増幅及びフィルタリング）に必要な回路及び無線伝送のための回路も含んでいる。
【００８６】
これより計測及び伝送されたＰＰＧ、皮膚温度及びＥＤＡは無線受信器及びホームネットワークを通じて家庭内のコンピュータに伝送される。無線受信器を通じて伝送された生体信号は、例えば、ＲＳ−２３２Ｃのようなインターフェースを通じてコンピュータに伝送される。
【００８７】
生体信号を受信したコンピュータには、特徴ベクトル検出手段２３０、生体情報データベース２４０、生彩状態把握手段２５０などがソフトウェアの形態で実装されている。これらの手段を通じて動物の自律神経系の反応が喜び、悲しみ、いらだち、怒りのうちいずれの状態に属しているかを判断する。この情報はまたコンピュータからペットの飼い主が携帯しているＰＤＡや腕時計状の端末装置に伝送されてアイコン及び文字で表示される。動物の状態がとてもよくない場合には自動的にあるいは動物の飼い主の選択により動物の状態に対する判断結果が生体信号に対する情報と共にあらかじめ指定された獣医師のような専門家に伝送されて専門的な診断を受けるようにする。
【００８８】
動物の状態を感知するために衣服型生体信号感知手段２００のセンサーモジュール１２１０を採用した場合にはＥＣＧ、ＥＧＧ及び肛門近くの筋肉からのＥＭＧが追加で測定可能なので、前述された情緒状態の認識に付加して空腹度、排便欲求など動物の一部の意思に関する状態を追加で判断できる。
【００８９】
本発明が属する技術分野で当業者であれば本発明が本発明の本質的な特性を外れない範囲で変形された形態に具現されることを理解できる。したがって、ここに開示された実施例は何ら限定的な意図から叙述されたものではなく、例示的な説明として理解されるべきものである。前記の説明に含まれた例は本発明の理解のために導入されたものであって、この例は本発明の思想及び範囲を限定しない。本発明の範囲は前述した説明ではなく特許請求の範囲に示されており、それと同等な範囲内にあるあらゆる差異点は本発明に含まれるものであると解析されねばならない。
【００９０】
また本発明による前記の各段階は、一般的なプログラミング技法を利用してソフトウェア的にまたはハードウェア的に多様に具現できるということは当業者であれば容易に理解されるところである。
【００９１】
そして本発明の一部の段階はまた、コンピュータで読み取りできる記録媒体にコンピュータが読み取りできるコード（ないしプログラム）として具現することが可能である。コンピュータで読み取りできる記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取りが可能なデータが記憶されるあらゆる記憶装置を含む。コンピュータが読み取り可能な記録媒体の例にはＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、フロッピーディスク、ＨＤＤ、光ディスク、光磁気記憶装置などがあり、またキャリアウェーブ（例えば、インターネットを通した伝送）の形態に具現されるものも含む。またコンピュータが読み取り可能な記録媒体はネットワークで連結されたコンピュータシステムに分散されて、分散方式でコンピュータが読み取り可能なコードに記憶されて実行される。
【００９２】
【発明の効果】
本発明によれば、動物の体表面に付着された生体信号感知手段を利用してＳＫＴ、ＥＣＧ、ＰＰＧ、ＥＤＡ、ＥＭＧ及びＥＧＧを含む生体信号を獲得し、獲得された生体信号からＰＰＧで求められる平均心拍率、心拍率の標準偏差、心拍変化率のＶＬＦ、ＬＦ、ＨＦ帯域成分、ＥＤＡで求められるＳＣＲの発生頻度、平均ＳＣＲの大きさ、皮膚温度の平均値及び皮膚温度の最大値を含む特徴ベクトルを検出し、特徴ベクトルを各動物の種類別に特定の状態での行動、意思、情緒を反映する所定のデータベースの基準ベクトルと比較して前記動物の空腹度、緊張度と恐れの有無及び排便欲求を含む前記動物の生体状態を把握することによって、コミュニケーションができない動物の生体状態を自動的に把握して、ペットを飼育する場面における効果的・効率的な管理方法を提示できる。
【００９３】
生体信号基盤システムを非医療的な目的で人間に適用する場合の難しさのうち一つがセンサーを着用し続けねばならない点である。しかし、ペットの場合にはあまり問題にならない。
【００９４】
したがって、本発明によって、言語的なコミュニケーションがほとんど不可能なペットと人間とのコミュニケーションを可能にする手段が提供されれば、飼い主は、自分のペットの情緒状態及び生理的欲求の一部を把握する信頼性の高い情報を手にすることができる。また、ホームネットワーク及び無線電話、ＰＤＡの普及につれて、家で飼っているペットの状態を、外出先から飼い主が把握するための手段を提供することができるようにもなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による動物の生体信号を獲得してこれを解析して動物の生体状態を把握する方法のフローチャートである。
【図２】図１の方法を実行するための動物の生体信号を獲得してこれを解析して動物の生体状態を把握する装置の構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】本発明の生体感知手段であるセンサーモジュールを動物に設置するための態様（犬ネックレス状にした場合）を示した図面である。
【図３Ｂ】本発明の生体感知手段であるセンサーモジュールを動物に設置するための態様（ペット用服状にした場合）を示した図面である。
【図４Ａ】ＰＰＧの測定方法により測定されたＰＰＧ変化波形の一例を示した図面である。
【図４Ｂ】血流量波形を処理する装置の望ましい例を示したブロック図である。
【図５Ａ】２電極あるいは３電極方法により測定されたＥＣＧの波形図である。
【図５Ｂ】ＥＣＧからＲピークを検出して心拍瞬間を決定する過程を示したブロック図であり、ＥＣＧの波形を処理して心拍変化率の時系列を求める装置の望ましい例を示す。
【図５Ｃ】ＥＣＧからＲピークを検出して心拍瞬間を決定する過程を示したブロック図であり、メディアンフィルタの役割を示すためにメディアンフィルタの入出力を示す。
【図５Ｄ】ＥＣＧからＲピークを検出して心拍瞬間を決定する過程を示したブロック図であり、ＴＥＯの役割を示すためにＴＥＯの関数と入力波形及び出力波形を示す。
【図６】心拍変化率の時系列からバーグアルゴリズムを利用した自動回帰モデリングを通じて特定周波数帯域内のパワーを計算する過程を示した図面である。
【図７Ａ】動物の体に設置された生体信号感知手段であるセンサーモジュールを利用して得たＥＤＡの波形の一例を示した図面である。
【図７Ｂ】ＥＤＡ信号から動物の状態把握に使われる特徴ベクトルを抽出するためにＳＣＲ信号を得る装置の望ましい例の構成をブロックで示した図面である。
【図８】本発明による生体状態把握手段の構造をブロックで示した図面である。
【図９Ａ】動物のからだで求めたＥＧＧ波形及びＩＣＡを通した前処理過程を経た波形を示した図面である。
【図９Ｂ】未知のソースから得られ、いろいろな雑音が混在して生体信号感知手段のセンサーで観測されたＥＧＧ波形がＩＣＡで前処理されて雑音が除去されたＥＧＧ波形で出力されることを示した図面である。
【図１０Ａ】前処理されたＥＧＧ信号の波形を示した図面である。
【図１０Ｂ】ＥＧＧ信号の波形で求めた時変化スペクトルの波形を示した図面である。
【図１１】排便に関連したＥＭＧの波形の例を示した図面である。
【図１２】ペットに付着したネックレス型センサーモジュールや動物の服に付着されたセンサーモジュール、生体信号を受信して信号処理して生体状態を判断するホストコンピュータ及びその結果を無線で受信する個人用端末装置で構成されたシステムを示した図面である。
【図１】
2004000138.tif 000003
【図２】
2004000138.tif 000004
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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