(57)【要約】【課題】正確にノイズを除去することが可能なノイズ判断方法及びマッサージ機を提供する。【解決手段】マッサージ機は、極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極値（極大値と極小値）を比較し、その差が第１の閾値以下である場合に、前記センサにより検出した生体情報（極値）がノイズであると判断する。また、マッサージ機は、極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極大値同士または極小値同士を比較し、その差が第２の閾値以上である場合に、センサにより検出した生体情報（極値）がノイズであると判断する。【選択図】        図７
2004261390.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報を検出するセンサ及び演算部を有するマッサージ機に適用されるノイズ判断方法おいて、
前記演算部により、前記センサから検出される生体情報の極値を時間情報に対応づけて極値記憶部に記憶する極値記憶ステップと、
前記演算部により前記極値記憶部に記憶された複数の極値を比較して、前記センサにより検出した生体情報がノイズか否かを判断する判断ステップと
を備えることを特徴とするノイズ判断方法。
【請求項２】
生体情報を検出するセンサを有するマッサージ機において、前記センサから検出される生体情報の極値を時間情報に対応づけて記憶する極値記憶手段と、
該極値記憶手段に記憶された複数の極値を比較して、前記センサにより検出した生体情報がノイズか否かを判断する判断手段と
を備えることを特徴とするマッサージ機。
【請求項３】
前記判断手段は、
前記極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極値を比較し、その差が第１の閾値以下である場合に、前記センサにより検出した生体情報がノイズであると判断するよう構成してあることを特徴とする請求項２に記載のマッサージ機。
【請求項４】
前記判断手段は、
前記極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極大値同士または極小値同士を比較し、その差が第２の閾値以上である場合に、前記センサにより検出した生体情報がノイズであると判断するよう構成してあることを特徴とする請求項２に記載のマッサージ機。
【請求項５】
前記センサは脈拍センサであり、
前記極値記憶手段に記憶した生体情報の極値に対応する時間情報の内、前記判断手段により、ノイズと判断された極値に対応する時間情報を除外して、脈拍数を算出する脈拍数算出手段を更に備えること特徴とする請求項２乃至４のいずれかに記載のマッサージ機。
【請求項６】
前記脈拍数算出手段により算出した脈拍数の時間的変化に基づいて、被施療者の心理状態を判断する心理状態判断手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載のマッサージ機。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体情報を検出するセンサ及び演算部を有するマッサージ機に適用されるノイズ判断方法及びマッサージ機に関し、特に、センサから出力される生体情報のノイズを除去して、精度良く被施療者の脈拍数及び心理状態を判断するノイズ判断方法及びマッサージ機に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、被施療者の生体情報（脈拍、体温等）をセンサにより検出し、検出した生体情報に基づいて被施療者の心理状態を判断して、最適なマッサージを行うマッサージ機が知られている（例えば、特許文献１）。例えば、脈拍を検出する場合フォトセンサが用いられる。図１５は従来の脈拍検出回路の構成を示す回路構成図である。図に示すように脈拍検出回路１００はフォトセンサ１００Ｓ、バンドパスフィルタ１０１及び脈拍数算出部１０２により構成される。
【０００３】
フォトセンサ１００Ｓは反射型のフォトセンサが用いられ、赤外線発光部１００Ｓ１から赤外線が、フォトセンサ１００Ｓ筐体上部へ出力され、筐体上部に載置された被施療者の指に照射される。指にて反射した反射赤外線は赤外線受光部１０２Ｓに受光される。受光された赤外線はその強度に応じた電気信号に変換されてバンドパスフィルタ１０１及び脈拍数算出部１０２へ出力される。
【０００４】
バンドパスフィルタ１０１は、ハイパスフィルタ及びローパスフィルタにより構成され、フォトセンサ１００Ｓから出力された電気信号のノイズを除去する。ノイズ除去された電気信号は脈拍数算出部１０２へ出力される。脈拍数算出部１０２は電気信号の極値を分析することにより、脈拍数を算出する。
【０００５】
【特許文献１】
特開平６−２０９号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
マッサージ機により被施療者に対しマッサージを実行している場合、その振動により被施療者の指がセンサから離れ、センサが検出する受光量に影響を及ぼすことがある。そのため、センサから出力される電気信号に振動ノイズが重畳されることになるという問題が発生した。またバンドパスフィルタを用いて、かかる振動ノイズの除去を試みたとしても、マッサージ動作による振動ノイズの周波数の一部と、脈波の周波数とが一致するため、本来取得すべき脈波の信号が適切に得られなくなるという問題もあった。
【０００７】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところはセンサにより検出された生体情報の極値を時間情報に対応づけて記憶し、記憶した複数の極値を比較して、検出した生体情報がノイズであるか否かを判断することにより、正確にノイズを除去することが可能なノイズ判断方法及びマッサージ機を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るノイズ判断方法は、生体情報を検出するセンサ及び演算部を有するマッサージ機に適用されるノイズ判断方法おいて、前記演算部により、前記センサから検出される生体情報の極値を時間情報に対応づけて極値記憶部に記憶する極値記憶ステップと、前記演算部により前記極値記憶部に記憶された複数の極値を比較して、前記センサにより検出した生体情報がノイズか否かを判断する判断ステップとを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るマッサージ機は、生体情報を検出するセンサを有するマッサージ機において、前記センサから検出される生体情報の極値を時間情報に対応づけて記憶する極値記憶手段と、該極値記憶手段に記憶された複数の極値を比較して、前記センサにより検出した生体情報がノイズか否かを判断する判断手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るマッサージ機は、前記判断手段は、前記極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極値を比較し、その差が第１の閾値以下である場合に、前記センサにより検出した生体情報がノイズであると判断するよう構成してあることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るマッサージ機は、前記判断手段は、前記極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極大値同士または極小値同士を比較し、その差が第２の閾値以上である場合に、前記センサにより検出した生体情報がノイズであると判断するよう構成してあることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るマッサージ機は、前記センサは脈拍センサであり、前記極値記憶手段に記憶した生体情報の極値に対応する時間情報の内、前記判断手段により、ノイズと判断された極値に対応する時間情報を除外して、脈拍数を算出する脈拍数算出手段を更に備えること特徴とする。
【００１３】
本発明に係るマッサージ機は、前記脈拍数算出手段により算出した脈拍数の時間的変化に基づいて、被施療者の心理状態を判断する心理状態判断手段とをさらに備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明にあっては、マッサージ機は、センサから検出される生体情報の極値を時間情報に対応づけて極値記憶手段に記憶する。そして、マッサージ機は記憶した複数の極値を比較し、センサにより検出した生体情報がノイズか否かを判断する。具体的には、マッサージ機は、極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極値（極大値と極小値）を比較し、その差が第１の閾値以下である場合に、前記センサにより検出した生体情報（極値）がノイズであると判断する。また、マッサージ機は、極値記憶手段に記憶された時間的に連続する極大値同士または極小値同士を比較し、その差が第２の閾値以上である場合に、センサにより検出した生体情報（極値）がノイズであると判断する。このように構成したので、マッサージの振動に伴い発生するノイズを効果的に除去することが可能となる。
【００１５】
また、本発明にあっては、脈拍センサを用い、脈拍センサから出力される生体情報を時間情報に対応づけて記憶する。マッサージ機は記憶した生体情報の極値に対応する時間情報の内、ノイズと判断された極値に対応する時間情報を除外して脈拍数を算出する。これにより、マッサージの振動に起因するノイズを除去した脈拍数を取得することが可能となる。
【００１６】
さらに、本発明にあっては、算出した脈拍数の時間的変化に基づいて、被施療者の心理状態を判断する。例えば、脈拍数が時間的に増加している場合は、他のセンサとの組合せにより痛みを感じている心理状態であると判断できる。これにより、正しい脈拍数に基づく判断ができ、より正確に心理状態を判断することが可能となる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下本発明を実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
図１はマッサージ機の外観を示す模式的斜視図である。本発明に係るマッサージ機Ｍは、図１に示す如く、脚１１、座１２、背もたれ１３、及び左右一対の肘掛け１４からなる椅子本体１０に、複数の施療子２１を具えたマッサージ機構２を組み込んで構成される。マッサージ機Ｍは、これら複数の施療子２１を振動させながら上下に往復移動させることによって、被施療者にマッサージを施すものである。また、被施療者の脚部にはエアーマッサージ部Ａが設けられている。エアーマッサージ部Ａは、平面視が数字の３の形状をなすカバーＡ６内部に第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２を備え、第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２に空気を給排気することにより、被施療者のふくらはぎ等をマッサージする。なお、マッサージ機構２及びエアーマッサージ部Ａの構成は一例であり、他の構成によりマッサージを実現するものであっても良い。
【００１８】
図２はマッサージ機構２の構成を示す模式的背面図である。マッサージ機構２は、椅子本体１０の背もたれ１３の背部に、施療子２１を振動させるための施療子駆動装置３を備える。施療子駆動装置３は、背もたれ１３の背面に取り付けられたサイドフレーム１５，１５に沿って昇降可能に支持されている。また、椅子本体１０には、施療子昇降モータ２２が配備され、施療子昇降モータ２２はベルト式動力伝達機構２０を介してねじ軸２３に連繋している。ねじ軸２３は、施療子駆動装置３に取り付けられた軸受け２４に螺合している。従って、施療子昇降モータ２２によってねじ軸２３が回転駆動された場合、これに伴って施療子駆動装置３が昇降することになる。
【００１９】
図３は施療子駆動装置３の構造を示す説明図である。施療子駆動装置３は、両側部に複数のローラ４３，４３を具える。ローラ４３，４３はサイドフレーム１５，１５に係合しており、施療子駆動装置３はサイドフレーム１５の案内に従い上下方向に昇降する。施療子駆動装置３にはもみ用モータ３１が配備され、もみ用モータ３１は、ベルト式動力伝達機構３２及び変速機構３３を介して、シャフト３４に連繋している。シャフト３４には、左右一対の偏心軸受け３５，３５が取り付けられている。これらの偏心軸受け３５，３５によって左右一対の支持アーム４２，４２が支持されている。
【００２０】
各支持アーム４２の先端部には、略Ｌ字状の揺動アーム３６が枢支され、揺動アーム３６の両端部に施療子２１，２１が回転可能に取り付けられている。従って、もみ用モータ３１によってシャフト３４が回転駆動された場合、これに伴って支持アーム４２，４２が開閉方向に揺動駆動される。これによって、施療子２１、２１によるもみ動作が実現されることになる。
【００２１】
また、施療子駆動装置３にはたたき用モータ３７が配備され、たたき用モータ３７は、ベルト式動力伝達機構３８を介してシャフト３９に連繋している。シャフト３９には、左右一対の偏心軸受け４０，４０が取り付けられている。これらの偏心軸受け４０，４０によって左右一対のロッド４１，４１が支持されている。そして、各ロッド４１の先端部がアーム４２の基端部に連結されている。従って、たたき用モータ３７によってシャフト３９が回転駆動された場合、これに伴ってロッド４１，４１が前後方向に揺動駆動され、これによって施療子２１，２１によるたたき動作が実現されることになる。
【００２２】
図４はエアーマッサージ部Ａの構成を示す模式的断面図である。座１２内部には一対の第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２がそれぞれ並設されている。第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２は、その断面がＵの字型をなしている。第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２の略中央部は、エア管Ａ７を通じてエアポンプＡＰに結合されている。エアＡ７の中途には電磁弁からなる給気弁Ａ３及び排気弁Ａ４が設けられている。空気を供給する場合は給気弁Ａ３を開くと共に、排気弁Ａ４を閉じ、エアポンプＡＰから排出される空気を第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２へ供給する。一方、空気を排気する場合は排気弁Ａ４を開くと共に、給気弁Ａ３を閉じ、第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２内の空気を、排気弁Ａ４を通じて大気中へ放出する。これにより、第１エアバックＡ１及び第２エアバックＡ２を適宜膨らませ、また縮ませることにより、ふくらはぎのマッサージが可能となる。
【００２３】
図５はリモートコントローラを模式的に示す説明図である。リモートコントローラ７は、有線または無線によりマッサージ機Ｍに接続されている。リモートコントローラ７は、縦型のケーシング７０の表面にディスプレイ７１及び複数の操作釦７２を配備して構成されている。ケーシング７０の右側面には、発光素子及び受光素子によって構成される脈拍センサ５２と、サーミスタによって構成される皮膚温センサ５３とが配備される。ケーシング７０の両側面には、一対の電極５１ａ，５１ｂからなるＧＳＲセンサ（皮膚電気反射センサ）５１が配備されている。被施療者が鎖線で示す様に左手で、リモートコントローラ７を把持した場合、人差し指が皮膚温センサ５３に、中指が脈拍センサ５２に接触する。また、薬指及び小指がＧＳＲセンサ５１の一方の電極５１ｂに、手のひらがＧＳＲセンサ５１の他方の電極５１ａに接触する。なお、リモートコントローラ７のディスプレイ７１には、マッサージが施されている部位、こり度、快適度、こり部の位置などが表示される。
【００２４】
図６はマッサージ機Ｍの制御部等のハードウェア構成を示すブロック図である。制御部Ｃの、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、演算部）Ｃ１にはバスＣ７を介してＲＡＭＣ２，ハードディスク等の記憶部Ｃ５、時計部Ｃ８，リモートコントローラ７の操作部Ｃ３及びセンサ部５、施療子昇降モータ２２，もみ用モータ３１，たたき用モータ３７、給気弁Ａ３、並びに排気弁Ａ４に接続されている。ＣＰＵＣ１は、これら接続されたハードウェア各部を動作させ、記憶部Ｃ５に記憶された制御プログラムＣ５Ｐに従い、数々のソフトウェア処理を実行する。
【００２５】
スタート釦５４及びモード選択釦５５等で構成される操作部Ｃ３は、割り当てられた釦に対応する信号をＣＰＵＣ１へ出力する。スタート釦５４はマッサージ機Ｍを動作または停止させるための釦である。モード選択釦５５は「もみモード」、「指圧モード」、及び「エア挟みモード」等の各種マッサージプログラムを変更するための釦である。モードが選択された場合、ＣＰＵＣ１は制御プログラムＣ５Ｐに従い、施療子昇降モータ２２、もみ用モータ３１，たたき用モータ７，給気弁Ａ３及び排気弁Ａ４を適宜制御する。
【００２６】
センサ部５の脈拍センサ５２からは、後述する脈拍に対応する電圧値（生体情報）が、図示しないＡＤ変換器によりデジタル化され、ＣＰＵＣ１へ出力される。ＣＰＵＣ１は、電圧値が入力された場合、ＲＡＭＣ２に、時計部Ｃ８から出力される時間情報と共に、電圧値を記憶する。そしてＣＰＵＣ１は、ＲＡＭＣ２に記憶した電圧値から、極値（電圧値の極大値または極小値）を求める。その後、ＣＰＵＣ１は極値に対応する時間情報、すなわち極大値及び極小値を脈拍センサ５２が検出した時刻、を極値記憶部Ｃ５１に記憶する。なお、ＧＳＲセンサ５１及び皮膚温センサ５３から出力される生体情報も記憶部Ｃ５に時間情報に対応させて記憶される。この他、記憶部Ｃ５にはセンサ部５から出力された生体情報に基づいて、被施療者の心理状態を求める際に利用する心理状態判断テーブルＣ５２が用意されている。
【００２７】
図７は脈拍波形を示す特性図である。図において横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、縦軸は電圧値（ｖ）を示す。図の波形は、脈拍センサ５２から出力され、図示しないバンドパスフィルタによりフィルタ処理がなされた後の電圧値（生体情報）の時間に対する変化を示すものである。心臓から律動的に血液が圧し出された場合に、脈波は極大値を記録する。そして、時間的に連続する２つの極大値（または極小値）を記録した時間の間隔の逆数をとることにより脈拍数（平均的に１分当たり７０）が算出される。図７における点Ａ〜点Ｋは時間的に連続する極値であり、点Ａ、点Ｃ、点Ｅ、点Ｇ、点Ｉ及び点Ｋはそれぞれが時間的に連続する極大値である。また、点Ｂ、点Ｄ、点Ｆ、点Ｈ、及び点Ｊはそれぞれが時間的に連続する極小値である。
【００２８】
図８は極値記憶部Ｃ５１のレコードレイアウトを示す説明図である。なお、説明を簡単にするために、図７の特性図に対応する点Ａ〜点Ｋをそれぞれ図８に記載している。図８に示すように時間情報に対応させて極値が記憶されている。時間フィールドには、極大値または極小値を脈拍センサ５２により検出された時間が記憶されている。極大値フィールドには、脈拍センサ５２から出力された電圧の極大値が記憶されている。また、極小値フィールドには、脈拍センサ５２から出力された電圧の極小値が記憶されている。脈拍数フィールドには極値を検出した時刻の間隔に基づいて算出される脈拍数が記憶されている。ＣＰＵＣ１は、２つの極大値に対応する時間情報を読み出し、その間隔の逆数に６０を乗じた値を、脈拍数として脈拍数フィールドに記憶する。なお、本実施の形態においては極大値に基づいて脈拍を算出することとしているが、極小値に基づいて算出しても良いことはもちろんである。
【００２９】
図９は、脈拍数の変化を示す特性図である。横軸は時間（ｓｅｃ）を示し、縦軸は脈拍数（回数／分）を示す。図９における黒丸及び白丸は、時間情報に対応させて脈拍数をそれぞれプロットしたものである。ＣＰＵＣ１は、複数の極値を比較することによりノイズであるか否かを判断する。具体的な判断処理を、図７及び図８を用いて説明する。ＣＰＵＣ１は、時間的に連続する極値（点Ａ及び点Ｂ、点Ｅ及び点Ｄ等）の差を演算する。そして、その差が第１の閾値以下（例えば、０．４以下）である場合、ノイズと判断する。例えば、点Ａの極大値２．７と点Ｂの極小値１．９との差は０．８であるため点Ａは正常であると判断する。なお、極値の比較は時間的な前後は問わず、対象となる極値（例えば点Ｂ）以後の極値（点Ｃ）と比較するほか、以前の極値（点Ａ）と比較しても良い。
【００３０】
続いて、点Ｅに着目する。ＣＰＵＣ１は、時間的に連続する極値（点Ｅ及び点Ｄ）の差を演算する。点Ｅの極大値は２．４、点Ｄの極小値は２．３である。その差は０．１であるので、ＣＰＵＣ１は点Ｅをノイズと判断する。この場合、ＣＰＵＣ１は、ノイズと判断した極値に図８のノイズフィールドに示す如く、フラグ１をセットする。なお、本実施の形態においてはノイズか否かを判断する対象を、説明を簡略化するために極大値のみとしているが、極小値についても判断して良い。
【００３１】
また、他のノイズ判断処理方法について、図７及び図８を用いて説明する。ＣＰＵＣ１は、時間的に連続する極大値同士（点Ａ及び点Ｃ、点Ｇ及び点Ｉ）または極小値同士（点Ｂ及び点Ｄ）を比較し、その差が第２の閾値以上（例えば０．８以上）である場合、ノイズであると判断する。点Ａがノイズであるか否かを判断する場合、点Ａ極大値は２．７、点Ｃの極大値は２．８である。その差は０．１であるので、ＣＰＵＣ１は正常と判断する。
【００３２】
一方、点Ｇの極大値は３．９であり、点Ｉの極大値は２．７である。その差は１．２であるので、ＣＰＵＣ１は点Ｇをノイズと判断する。この場合も、ＣＰＵＣ１は、ノイズと判断した極値に図８のノイズフィールドに示す如く、フラグ１をセットする。ＣＰＵＣ１は、正常な値である場合はフラグ０をノイズフィールドに記憶する。ノイズ判断処理後、ＣＰＵＣ１は、心理状態判断に採用する脈拍数を抽出する。ＣＰＵＣ１は正常と判断された極値に基づき、算出された脈拍数のみを抽出する。図７及び図８の例では、点Ａ及び点Ｃ間、並びに、点Ｉ及び点Ｋ間は正常な脈拍数とする。一方、点Ｃ及び点Ｅ間、点Ｅ及び点Ｇ間、並びに点Ｇ及び点Ｉ間は異常な脈拍数とする。ＣＰＵＣ１は、ノイズフィールドにおいてフラグ０が連続してセットされている脈拍数のみを、採用脈拍数フィールドに記憶する（脈拍数７５及び６６）。
【００３３】
図９に示すように、黒丸はノイズのない採用された正常な脈拍数を示し、白丸は、振動によるノイズと判断された脈拍数である。ＣＰＵＣ１はノイズと判断された脈拍数（白丸）を除いて、ノイズのない正常な脈拍数（黒丸）のみを極値記憶部Ｃ５１の採用脈拍数フィールドから読み出し、最小二乗法等の公知の手法を用いて、脈拍数の時間的な変化を線形化する。図９の直線は、ノイズと判断された脈拍数（白丸）を除く、ノイズのない正常な脈拍数（黒丸）に基づいて、最小二乗法により求めた近似直線である。ＣＰＵＣ５２はこの脈拍数の時間的変化（直線の傾き）、ＧＳＲの時間的変化等に基づいて、心理状態判断テーブルＣ５２を参照して被施療者の心理状態を判断する。
【００３４】
図１０は心理状態判断テーブルのレコードレイアウトを示す説明図である。本実施の形態においては、ＧＳＲセンサ５１及び脈拍センサ５２から得られる生体情報に基づいて心理状態を判断する場合について説明する。判定フィールドには「リラックス（被施療者が快適と感じている状態）」、「ニュートラル（通常状態）」、「活性（被施療者がほどよい刺激と感じている状態）」、「痛み（被施療者がマッサージにより痛みを感じている状態）」等の心理状態が記憶されている。脈拍フィールドには脈拍数の傾きΔＨ（図９の直線の傾き、例えば１分間の採用脈拍数の傾き）の条件式が記憶されている。なお、ｄｏｎ’ｔ  ｃａｒｅはΔＨの値に拘わらず、何でも良いことを意味する。
【００３５】
ＧＳＲフィールドにもＧＳＲの傾きΔＧの条件式が記憶されている。ここで、Ａ，Ｂ及びＣは実験により得られる主観申告値と各種生理反応データとの対応によって決められる閾値である。ＣＰＵＣ１は採用脈拍数の傾きであるΔＨ、及びＧＳＲセンサ５１から出力される生体情報及び心理状態判断テーブルＣ５２を参照して、心理状態を決定する。なお、本実施の形態における心理状態の判断（例えば、特開２００２−１６５８５３参照）は一例であり、皮膚温センサ５３から出力される生体情報を参酌する等、他の公知の判断手法を採用してもよい。また、脈拍センサ５２から出力される生体情報にのみ基づいて、心理状態を判断するようにしても良い。ＣＰＵＣ１は判断された心理状態に応じた、マッサージプログラムを制御プログラムＣ５Ｐから読みだす。そしてＣＰＵＣ１は、施療子昇降用モータ２２、もみ用モータ３１，たたき用モータ３７，給気弁Ａ３及び排気弁Ａ４をマッサージプログラムに従い、適宜制御する。
【００３６】
以上のハードウェア構成において、本発明の判断処理の手順を、フローチャートを用いて説明する。図１１及び図１２は制御部Ｃにおける制御手順を示すフローチャートである。ＣＰＵＣ１はＧＳＲセンサ５１から出力される生体情報を、時間情報に対応づけて記憶部Ｃ５に記憶する（ステップＳ１１１）。またＣＰＵＣ１は脈拍センサ５２から出力される電圧値を時間情報に対応づけてＲＡＭＣ２に記憶する（ステップＳ１１２）。ＣＰＵＣ１は極値（極大値及び極小値）を算出する（ステップＳ１１３）。ＣＰＵＣ１は極値を、該極値を検出した時間情報に対応づけて極値記憶部Ｃ５１に、図８の如く記憶する（ステップＳ１１４）。
【００３７】
ＣＰＵＣ１は記憶した極大値に対応する時間情報の間隔の逆数に６０を乗じて脈拍数を算出する（ステップＳ１１５）。算出した脈拍数は図８のように、極値記憶部Ｃ５１の脈拍数フィールドに記憶される。続いて、ＣＰＵＣ１は極値がノイズであるか否かを判定する処理を行う（ステップＳ１１６）。
【００３８】
図１３及び図１４は判断処理のサブルーチンを示すフローチャートである。図１３に第１の判断処理方法のフローチャートを示す。まず、ＣＰＵＣ１は判断対象となる極大値を極値記憶部Ｃ５１から読み出す（ステップＳ１３１）。なお、上述したように本実施の形態においては、ノイズの判断を極大値についてのみ行うが、極小値についても行っても良い。そして時間的に連続する極小値を読み出す（ステップＳ１３２）。なお、ステップＳ１３２において読み出される極小値は、対象の極大値よりも後に検出された極小値、であってもよく、また前に検出された極小値であっても良い。ＣＰＵＣ１は、読み出した極大値と極小値とを比較し、その差が第１の閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１３３）。第１の閾値以下である場合は（ステップＳ１３３でＹＥＳ）、ノイズであると判断して、フラグ１を極値記憶部Ｃ５１のノイズフィールドにセットする（ステップＳ１３５）。一方、第１の閾値以下でない場合は（ステップＳ１３３でＮＯ）、正常であると判断して、フラグ０を極値記憶部Ｃ５１のノイズフィールドにセットする（ステップＳ１３４）。
【００３９】
続いて、第２の判断処理方法のフローチャートを図１４に示す。まず、ＣＰＵＣ１は判断対象となる極大値を極値記憶部Ｃ５１から読み出す（ステップＳ１４１）。なお、上述したものと同様に、対象を極小値としても良い。そして時間的に連続する極大値を読み出す（ステップＳ１４２）。なお、ステップＳ１４２において読み出される極大値は、対象の極大値よりも後に検出された極大値、であってもよく、また前に検出された極大値であっても良い。また、ステップＳ１４１において対象となる極小値を読み出した場合、ステップＳ１４２においては、ＣＰＵＣ１は時間的に連続する極小値を読み出す。
【００４０】
ＣＰＵＣ１は、読み出した極大値同士（または極小値同士）を比較し、その差が第２の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１４３）。第２の閾値以上である場合は（ステップＳ１４３でＹＥＳ）、ノイズであると判断して、フラグ１を極値記憶部Ｃ５１のノイズフィールドにセットする（ステップＳ１４５）。一方、第１の閾値以下でない場合は（ステップＳ１４３でＮＯ）、正常であると判断して、フラグ０を極値記憶部Ｃ５１のノイズフィールドにセットする（ステップＳ１４４）。なお、ノイズ判断処理は、図１３で述べた第１の判断処理、または第２の判断処理のいずれか一方を用いてもよく、また両方の判断処理を用いても良い。
【００４１】
ＣＰＵＣ１は、図１１のメインルーチンに処理を戻す。ＣＰＵＣ１は脈拍数を算出するために基準となった極大値が全て正常であるか否かを判断する（ステップＳ１１７）。すなわち、ＣＰＵＣ１は、ノイズフィールドのフラグを検索し、フラグ０にのみ基づいて算出された脈拍数を抽出する。極大値は全て正常と判断した場合（ステップＳ１１７でＹＥＳ）、すなわちＣＰＵＣ１は、フラグ０が連続してセットされていると判断した場合、その脈拍数は正常であるとして、採用脈拍数フィールドに脈拍数を記憶する（ステップＳ１１８）。
【００４２】
一方、極大値は全て正常でないと判断した場合（ステップＳ１１７でＮＯ）、すなわち、ＣＰＵＣ１が少なくとも一つのフラグ１がセットされていると判断した場合、その脈拍数はノイズの影響を受けたものであるとして、不採用とする（ステップＳ１１９）。すなわちＣＰＵＣ１は、採用脈拍数フィールドにノイズと判断された脈拍数を記憶しない。
【００４３】
ＣＰＵＣ１は全ての対象となる脈拍数について判断したか否かを判断し（ステップＳ１２１）、まだ、判断が終了していない場合（ステップＳ１２１でＮＯ）、ステップＳ１１７へ処理も戻し、以上の処理を繰り返す。一方、全ての対象となる脈拍数について判断した場合は（ステップＳ１２１でＹＥＳ）、ＲＡＭＣ２に、極値記憶部Ｃ５１の採用脈拍数フィールドに記憶した採用脈拍数及び対応する時間情報を読み出す。ＣＰＵＣ１は最小二乗法等を用いて、近似直線を算出し、傾きΔＨを算出する（ステップＳ１２２）。さらに、ＣＰＵＣ１はＧＳＲの傾きΔＧをも算出する（ステップＳ１２３）。
【００４４】
ＣＰＵＣ１は得られた脈拍の傾きΔＨ及びＧＳＲの傾きΔＧを基に、心理状態判断テーブルＣ５２を参照し、心理状態を決定する（ステップＳ１２４）。ＣＰＵＣ１は心理状態に対応するマッサージプログラムを制御プログラムＣ５Ｐから読み出す（ステップＳ１２５）。ＣＰＵＣ１は読み出した制御プログラムＣ５Ｐに従い、施療子昇降モータ２２、もみ用モータ３１，たたき用モータ３７，給気弁Ａ３及び排気弁Ａ４を制御する（ステップＳ１２６）。
【００４５】
【発明の効果】
以上詳述した如く、本発明にあっては、マッサージ機は、センサから検出される生体情報の極値を時間情報に対応づけて極値記憶手段に記憶する。そして、マッサージ機は記憶した複数の極値を比較し、センサにより検出した生体情報がノイズか否かを判断する。このように構成したので、マッサージの振動に伴い発生するノイズを効果的に除去することが可能となる。
【００４６】
また、本発明にあっては、脈拍センサを用い、脈拍センサから出力される生体情報を時間情報に対応づけて記憶する。マッサージ機は記憶した生体情報の極値に対応する時間情報の内、ノイズと判断された極値に対応する時間情報を除外して脈拍数を算出する。これにより、マッサージの振動に起因するノイズを除去した脈拍数を取得することが可能となる。
【００４７】
さらに、本発明にあっては、算出した脈拍数の時間的変化に基づいて、被施療者の心理状態を判断する。これにより、正しい脈拍数に基づく判断ができ、より正確に心理状態を判断することが可能となる等、本発明は優れた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】マッサージ機の外観を示す模式的斜視図である。
【図２】マッサージ機構の構成を示す模式的背面図である。
【図３】施療子駆動装置の構造を示す説明図である。
【図４】エアーマッサージ部の構成を示す模式的断面図である。
【図５】リモートコントローラを模式的に示す説明図である。
【図６】マッサージ機の制御部等のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図７】脈拍波形を示す特性図である。
【図８】極値記憶部のレコードレイアウトを示す説明図である。
【図９】脈拍数の変化を示す特性図である。
【図１０】心理状態判断テーブルのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図１１】制御部における制御手順を示すフローチャートである。
【図１２】制御部における制御手順を示すフローチャートである。
【図１３】判断処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１４】判断処理のサブルーチンを示すフローチャートである。
【図１５】従来の脈拍検出回路の構成を示す回路構成図である。
【符号の説明】
１０  椅子本体
２  マッサージ機構
２１  施療子
３  施療子駆動装置
５  センサ部
５１  ＧＳＲセンサ
５２  脈拍センサ
５３  皮膚温センサ
５５  モード選択釦
Ｃ  制御部（制御手段）
７  リモートコントローラ
Ａ  エアーマッサージ部
Ｃ１  ＣＰＵ（演算部）
Ｃ５１  極値記憶部
Ｃ５２  心理状態判断テーブル
Ｍ  マッサージ機
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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