(57)【要約】【課題】対象者の所定の生体状態を示す生体信号の精度を向上することが可能な生体モニタ方法、生体モニタ装置および呼吸モニタ装置を提供すること。【解決手段】呼吸モニタ装置Ａの制御部３は、シート部２に設けられた複数の荷重センサ２２１の荷重信号を用いて、時系列上で隣接した荷重信号の相互相関値を求め、この相互相関値に基いて、荷重信号の波形の類似性を判定して呼吸波形を示す荷重センサ２２１を選択する。そして、選択された荷重センサ２２１の出力する荷重信号に基づいて呼吸信号を生成する。なお、対象とする生体状態としては、呼吸、脈拍、心電などの周期性のある生体状態のモニタにも適用可能である。【選択図】　　　　図２
2004113340.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体検出手段より変動する所定の生体状態を示す状態検出信号を受けて、対象者の所定の生体状態に対応した生体信号を生成する生体モニタ方法であって、
前記状態検出信号を用いて、時系列上で隣接した前記状態検出信号の相互相関値を求めるようにし、この相互相関値に基いて前記状態検出信号の波形の類似性を判定し、類似性を満たすときには前記状態検出信号に基いて前記生体信号を生成することを特徴とする生体モニタ方法。
【請求項２】
変動する所定の生体状態を検出して状態検出信号を出力する生体検出手段と、
前記状態検出信号に基いて、対象者の所定の生体状態に対応した生体信号を生成する生体信号生成手段とを備える生体モニタ装置において、
時系列上で隣接した前記状態検出信号の相互相関値を求め、この相互相関値に基いて、前記状態検出信号の波形の類似性を判定して前記生体検出手段の適否を決定する決定手段を備え、
前記生体信号生成手段は、前記決定手段により決定された前記生体検出手段から出力される状態検出信号に基いて、前記生体信号を生成することを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項３】
前記決定手段は、時系列上で隣接した異なる時点にある前記状態検出信号を正規化した状態で前記相互相関値を求めるようにしたことを特徴とする請求項２に記載の生体モニタ装置。
【請求項４】
前記生体検出手段は複数の生体センサを有し、かつ前記決定手段は、前記各生体センサから出力される生体検出信号の相互相関値を求め、この相互相関値に基いて所望の前記生体センサを選択するようにしたことを特徴とする請求項２に記載の生体モニタ装置。
【請求項５】
前記生体検出手段は、対象者を拘束することなしに所定の生体状態を検出可能な構成を有することを特徴とする請求項２に記載の生体モニタ装置。
【請求項６】
寝具の下、内部もしくは表面に所定の分布で設置され、印加荷重に対応した荷重信号を出力する複数の荷重センサと、
前記各荷重センサから出力される前記荷重信号に基いて、就寝者の呼吸状態に対応した呼吸信号を生成する呼吸信号生成手段とを備える呼吸モニタ装置において、
前記荷重信号を用いて、時系列上で隣接した前記荷重信号の相互相関値を求め、この相互相関値に基いて前記荷重信号の波形の類似性を判定し、類似性を満たす前記荷重センサを選択する荷重センサ選択手段を備え、
前記呼吸信号生成手段は、前記荷重センサ選択手段が選択する前記荷重センサから出力される荷重信号に基いて、前記呼吸信号を生成することを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項７】
前記荷重センサ選択手段は、時系列上で隣接した異なる時点にある前記荷重信号を正規化した状態で前記相互相関値を求めるようにしたことを特徴とする請求項６に記載の呼吸モニタ装置。
【請求項８】
前記荷重センサ選択手段は、時系列上にある前記荷重信号に対して隣り合う複数個の所定時間窓を設定し、隣り合う前記時間窓毎に抽出される前記荷重信号の波形の類似性を、相互相関関数を用いて判断するようにしたことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の呼吸モニタ装置。
【請求項９】
前記荷重センサ選択手段が前記荷重センサを選択する前に、前記荷重信号からバイアス成分を除去するバイアス成分除去手段を備えることを特徴とする請求項６ないし請求項８のいずれか１項に記載の呼吸モニタ装置。
【請求項１０】
前記荷重センサ選択手段が前記荷重センサを選択する前に、前記荷重信号に基いて、前記就寝者の略下方にある前記荷重センサを抽出する荷重センサ抽出手段を備えることを特徴とする請求項６ないし請求項９のいずれか１項に記載の呼吸モニタ装置。
【請求項１１】
前記呼吸信号生成手段が生成した前記呼吸信号の振幅が、所定値以下の状態が所定時間継続した場合には、前記荷重センサから出力される新たな荷重信号に基いて、呼吸信号を生成し直すことを特徴とする請求項６ないし請求項１０のいずれか１項に記載の呼吸モニタ装置。
【請求項１２】
前記呼吸信号生成手段が生成した前記呼吸信号に同期して報知を行なう報知手段を備えることを特徴とする請求項６ないし請求項１１のいずれか１項に記載の呼吸モニタ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば呼吸波形や脈拍などの生体信号により、対象者の所定の生体状態をモニタすることを可能にする生体モニタ方法、生体モニタ装置および呼吸モニタ装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
この種の公知技術によれば、対象者の生体状態として、睡眠中の呼吸状態をモニタする呼吸器系疾患のモニタ装置が特許文献１に開示されている。このモニタ装置は、寝具の下に所定の分布で設置され、印加荷重に対応した荷重信号を出力する複数の荷重センサを備え、これらの荷重センサの荷重信号から就寝者の呼吸数に対応する周波数帯域の信号を呼吸信号として算出する。
【０００３】
このモニタ装置が呼吸信号を算出するときには、まず、荷重センサの荷重信号を周波数解析して呼吸数に対応する周波数帯域のパワースペクトルを算出する。次に、そのパワースペクトルの強度が大きい荷重センサの荷重信号から呼吸信号を生成するようになっている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−３７７４２号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術のモニタ装置では、呼吸動作以外の要因による荷重、例えば就寝者の体重や大きな体動による荷重が荷重センサに混合して印加されている。そのため後者による荷重変化の周波数帯域が、呼吸による荷重変化の周波数帯域と似ている場合には、相対的に生成される呼吸信号の精度が低下することがあり、呼吸信号の検出精度を安定的に向上させるには充分でない。
【０００６】
本発明者等は、呼吸波形や脈拍などを含む生体信号の検出精度を向上させる種々の研究の中から、生体信号には時系列上で隣接した異なる時点の波形に相互相関性（類似性）があり、これらの波形の中で相互相関性が高い波形は、周期性があり、生体信号を示す確率が高いことを見出した。
【０００７】
本発明は、上記知見を踏まえてなされたものであり、対象者の所定の生体状態を示す生体信号の精度を向上することが可能な生体モニタ方法、生体モニタ装置および呼吸モニタ装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、
生体検出手段より変動する所定の生体状態を示す状態検出信号を受けて、対象者の所定の生体状態に対応した生体信号を生成する生体モニタ方法であって、
状態検出信号を用いて、時系列上で隣接した状態検出信号の相互相関値を求めるようにし、この相互相関値に基いて状態検出信号の波形の類似性を判定し、類似性を満たすときにはこの状態検出信号に基いて生体信号を生成することを特徴とする。
【０００９】
それにより、例えば呼吸や脈拍などの生体状態を示す状態検出信号の波形には周期性があるという生体特有の特徴を利用して、状態検出信号が所定の生体状態を示す信号であるかどうかの判断を、状態検出信号自体の波形の相互相関値に基いて行うことが可能である。しかも、状態検出信号の波形の相関性を評価しているため、状態検出信号の検出レベルから評価する場合に比べて外乱等による信号レベルの変動の影響を抑えることができ、生体信号の精度を向上させることが可能である。
【００１０】
請求項２に記載の発明では、
変動する所定の生体状態を検出して状態検出信号を出力する生体検出手段と、状態検出信号に基いて、対象者の所定の生体状態に対応した生体信号を生成する生体信号生成手段とを備える生体モニタ装置において、
時系列上で隣接した状態検出信号の相互相関値を求め、この相互相関値に基いて、状態検出信号の波形の類似性を判定して生体検出手段の適否を決定する決定手段を備え、
生体信号生成手段は、決定手段により決定された生体検出手段から出力される状態検出信号に基いて、生体信号を生成することを特徴とする。
【００１１】
それにより、請求項１の効果に加えて、決定手段を用いて、状態検出信号の波形の類似性がある生体検出手段を決定もしくは選択することができ、この生体検出手段から出力される状態検出信号により生体信号を生成することが可能であり、生体信号の精度を向上させることが可能である。
【００１２】
請求項３に記載の発明では、決定手段は、時系列上で隣接した異なる時点にある状態検出信号を正規化した状態で相互相関値を求めるようにしているので、状態検出信号の信号レベルの変動にも影響されることなく安定的に相互相関値を求めることが可能となり、生体信号の精度を安定的に向上させることが可能になる。
【００１３】
請求項４に記載の発明では、生体検出手段は複数の生体センサを有し、かつ決定手段は、各生体センサから出力される生体検出信号の相互相関値を求め、この相互相関値に基いて所望の生体センサを選択するようにしているので、請求項２の効果に加えて、決定手段を用いて状態検出信号の波形の類似性がある生体センサを選択することができ、安定的に生体信号を取り出すことが可能である。
【００１４】
請求項５に記載の発明では、生体検出手段は、対象者を拘束することなしに所定の生体状態を検出可能な構成としているので、対象者にモニタを意識させたり、不快感を与えることが少なくなり、対象者の生体状態を安定させて検出可能になる。
【００１５】
請求項６に記載の発明では、
寝具の下、内部もしくは表面に所定の分布で設置され、印加荷重に対応した荷重信号を出力する複数の荷重センサと、
各荷重センサから出力される荷重信号に基いて、就寝者の呼吸状態に対応した呼吸信号を生成する呼吸信号生成手段とを備える呼吸モニタ装置において、
荷重信号を用いて、時系列上で隣接した荷重信号の相互相関値を求め、この相互相関値に基いて荷重信号の波形の類似性を判定し、類似性を満たす荷重センサを選択する荷重センサ選択手段を備え、
呼吸信号生成手段は、荷重センサ選択手段が選択する荷重センサから出力される荷重信号に基いて、呼吸信号を生成することを特徴とする。
【００１６】
それにより、呼吸波形には周期性があるという生体特有の特徴を利用して、荷重信号が呼吸波形を示す信号であるかどうかの判断を、荷重信号自体の波形の相互相関値に基いて行うことが可能である。しかも、荷重信号の波形の相関性を評価しているため、荷重信号の検出レベルから評価する場合に比べて外乱等による信号レベルの変動の影響を少なくでき、呼吸信号の精度を向上させることが可能である。
【００１７】
請求項７に記載の発明では、荷重センサ選択手段は、時系列上で隣接した異なる時点にある荷重信号を正規化した状態で相互相関値を求めるようにしているので、荷重信号の信号レベルの変動にも影響されることなく安定的に相互相関値を求めることが可能となり、生体信号の精度を安定的に向上させることが可能になる。
【００１８】
請求項８に記載の発明では、荷重センサ選択手段は、時系列上にある荷重信号に対して隣り合う複数個の所定時間窓を設定し、隣り合う時間窓毎に抽出される荷重信号の波形の類似性を、相互相関関数を用いて判断するようにしているので、所定の時間窓毎に類似性を判断でき、そのため類似でなくなった場合にはそれをすばやく判断して速やかな対応が可能となる。
【００１９】
請求項９に記載の発明では、荷重センサ選択手段が荷重センサを選択する前に、荷重信号からバイアス成分を除去するバイアス成分除去手段を備えているので、例えば就寝者の体重に起因して荷重センサの荷重信号にバイアス成分が加わっていたとしても、これを除去することができる。従って、バイアス成分のない荷重信号により呼吸信号を生成することが可能である。このようにして、呼吸信号生成手段において生成される呼吸信号の精度を一層向上することが可能である。
【００２０】
請求項１０に記載の発明では、荷重センサ選択手段が荷重センサを選択する前に、荷重信号に基いて、就寝者の略下方にある荷重センサを抽出する荷重センサ抽出手段を備えているので、荷重センサ抽出手段が、荷重信号に基づいて就寝者が上方に乗っている荷重センサを抽出した後で、荷重センサ選択手段により荷重センサを選択することが可能である。すなわち、就寝者が乗っていない荷重センサを除外してから、荷重センサ選択手段により荷重センサを選択することが可能である。従って、荷重センサ選択手段による選択速度を向上することが可能である。
【００２１】
請求項１１に記載の発明では、呼吸信号生成手段が生成した呼吸信号の振幅が、所定値以下の状態が所定時間継続した場合には、荷重センサから出力される新たな荷重信号に基いて、呼吸信号を生成し直すことを特徴とする。
【００２２】
それにより、呼吸数に対応する周波数帯域の信号強度と周波数帯域外の信号強度との関係によっては、荷重信号に呼吸に起因する成分がそれほど含まれていない荷重センサが荷重センサ選択手段により選択される場合がある。このような場合には、一般的に呼吸信号生成手段が生成した呼吸信号の振幅が小さくなる。
【００２３】
従って、呼吸信号生成手段が生成した呼吸信号の振幅が、所定値以下の状態が所定時間継続したときには、荷重信号に呼吸に起因する成分がそれほど含まれていない荷重センサが選択された可能性が高いと判断される。このようなときには、荷重センサから出力される新たな荷重信号に基づいて、呼吸信号を生成し直すことにより、信頼性の高い呼吸信号を得ることができる。
【００２４】
このようにして、呼吸信号生成手段において生成される呼吸信号の精度をより一層向上することが可能である。
【００２５】
請求項１２に記載の発明では、呼吸信号生成手段が生成した呼吸信号に同期して報知を行なう報知手段を備えることを特徴とする。
【００２６】
それにより、呼吸に同期した呼吸信号が生成されていない場合には、報知手段により就寝者等にこれを報知することができる。従って、例えば寝具等の状態が適切でないなどの呼吸測定環境が好ましくない状態の改善を促すことが可能であり、好ましくない状態における呼吸信号の生成を防止することが可能である。このようにして、呼吸信号生成手段において生成される呼吸信号の精度をより一層確実に向上することが可能である。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００２８】
本発明は、例えば呼吸波形や脈拍などの生体信号により、対象者の所定の生体状態をモニタすることを可能にする生体モニタ方法および装置に関する発明であり、具体例として呼吸モニタ装置を例に挙げて説明する。
【００２９】
本発明の前提として、体動情報には人の体の調子や病気の状態の無意識な表現が含まれている。そこで、このような体動情報を生体検出手段にて検出することにより、人の所定の生体状態（例えば呼吸や脈拍、心電など）をモニタすることが可能になる。
【００３０】
このような体動情報の一例として、例えば呼吸波形や脈拍などの生体信号には、時系列上で隣接した（異なる時点の）波形に相互相関性（類似性）がある。そこで、隣接した波形毎に相互相関をとり、その相互相関値（類似度）が高い波形は、周期性があり、生体信号を示す確率が高いと判断できる。一方、相互相関値が低くなる、もしくは無くなる時点で生体信号として不適切であると判断でき、同一センサの場合には検出のやり直し、もしくは複数センサの場合にはセンサ選択をやり直すことで、生体信号の精度を安定的に向上し得る。
【００３１】
なお、生体検出手段を構成するセンサとしては、対象者がモニタされていることを意識しないように、できるだけ無拘束、無侵襲なシステムで体動を検出する構成が望ましい。また、本発明は呼吸モニタ装置以外に、人の体動を検出するセンサを用いて脈拍、心電などをモニタする装置にも適用可能である。
【００３２】
以下、本発明を呼吸モニタ装置に適用した例について説明する。
【００３３】
図１は、本発明の実施形態としての呼吸モニタ装置Ａを使用する際の設置状態を示す図であり、図２は、呼吸モニタ装置Ａの概略構成図である。
【００３４】
図１に示すように、ベッド１は、敷き布団等の寝具１０を載置するための載置部１１と、載置部１１の端部から立設された背板部１２とからなる。呼吸モニタ装置Ａは、ベッド１に設置された寝具１０の下部に挿入されて使用される。呼吸モニタ装置Ａは、ベッド１上に就寝者が横になったときに就寝者の胸部から腹部の位置に対応するように、載置部１１の中央部より背板部１２側に設置される。
【００３５】
図２に示すように、呼吸モニタ装置Ａは、シート部２と制御部３とからなる。
シート部２は、２枚のシート状の保護部材２１間に、複数の（本例では３つの）センサシート２２と、センサシート２２毎に設けられたセンサ選択部２３とを挟装して構成されている。
【００３６】
センサシート２２は、印加荷重に応じて電気抵抗が変化（荷重増大に対して抵抗減少）する感圧素子２２１を略等間隔に複数個（本例では３つのシート合計で１６２個）シート状部材に配置したものである。なお、図２では、各感圧素子２２１とセンサ選択部２３とを電気的に接続する配線パターンの図示を省略している。
【００３７】
つまり、各感圧素子２２１を含む回路に電圧が印加されているときに、印加荷重に応じて感圧素子２２１の電気抵抗が変化することにより、感圧素子２２１による電圧降下値が増減するので、この電圧降下値の変化に基づいて印加荷重を各感圧素子２２１毎に独立して検出できるものである。なお、この感圧素子２２１は本発明の生体検出手段、生体センサもしくは荷重センサを構成している。
【００３８】
制御部３は、図３のブロック図に示すように、Ａ／Ｄ変換器３１、マイコン３２、メモリ３３及び表示部３４によって構成される。そして、制御部３においては、センサシート２２の各感圧素子２２１の荷重信号をセンサ選択部２３によって順次選択していき、Ａ／Ｄ変換器３１を介して、アナログ値である荷重信号をデジタル値に変換した値（以下、ＡＤ値）をマイコン３２に取り込む。このとき、マイコン３２は、入力すべき荷重信号を切り換えるためにセンサ選択部２３にスイッチング信号を与える。
【００３９】
そして、マイコン３２は入力された荷重信号に基づき、後述する手順に従って必要に応じてＡＤ値等をメモリ３３に記憶させながら処理を行ない、呼吸信号である呼吸曲線を算出し、その結果を表示部３４に出力する。表示部３４では、呼吸強度等の呼吸状態を数値あるいはグラフ表示したり、図示しないブザーを鳴動したりする。
【００４０】
以上のような構成により、就寝者は、特殊なセンサを直接身体に装着することなく、自覚できない睡眠時の呼吸数や呼吸曲線等を確認することが可能になる。
【００４１】
次に、上記構成に基づき呼吸モニタ装置Ａの作動について説明する。
【００４２】
図４は、マイコン３２の概略処理動作を示すフローチャートである。図示しない制御部３の電源回路に通電されると、図４に示すように、マイコン３２は、まず、１６２個の感圧素子２２１が出力する荷重信号を順次読み込む（ステップＳ１）。
【００４３】
荷重信号を読み込んだら、荷重信号の強度が所定値以上（換言すれば感圧素子２２１における電圧降下値が所定値以下）の感圧素子２２１を、上方に人が乗っている素子として抽出する（ステップＳ２）。すなわち、ステップＳ２は、本発明における就寝者の略下方にある荷重センサを抽出する荷重センサ抽出手段を構成する。
【００４４】
ステップＳ２を実行したら、ステップＳ２において抽出された感圧素子２２１から出力される荷重信号について、バイアス成分の除去を行なう（ステップＳ３）。感圧素子２２１から出力される荷重信号には、呼吸等に伴なう変化成分以外に、それぞれの感圧素子２２１に印加される就寝者の体重等に起因する荷重成分等のバイアス成分も含まれている。
【００４５】
ステップＳ３において、後述するステップで荷重信号に基づいて呼吸信号等の生成を行なう前に、荷重信号からバイアス成分を除去することで、呼吸状態の検出精度を向上することが可能となる。図５にバイアス成分除去処理のフローを示す。
【００４６】
ステップＳ３に示すバイアス成分除去を実行するときには、図５に示すように、まず、呼吸数に対応する周波数（本例では、０．２〜０．５Ｈｚ）よりも高いノイズ成分を除去するために、デジタルフィルタによるフィルタリング処理を行なう（ステップＳ３１）。本例では３Ｈｚ以上の周波数帯域がカットできるデジタルフィルタを採用している。
【００４７】
図６（ａ）に示すグラフは、感圧素子２２１から出力された荷重信号の一例であり、この荷重信号に対しステップＳ３１を実行した結果が図６（ｂ）に示すグラフである。
【００４８】
ステップＳ３１を実行したら、次に、略呼吸数に対応する周波数成分を除去するために、デジタルフィルタによるフィルタリング処理を行なう（ステップＳ３２）。本例では、このステップにおいて０．１Ｈｚ以上の周波数帯域がカットできるデジタルフィルタを採用している。
【００４９】
荷重信号のグラフで例示説明すると、ステップＳ３１により得られた図６（ｂ）のグラフの結果に対し、ステップＳ３２を実行することで、図６（ｃ）に示すグラフが結果として得られる。
【００５０】
ステップＳ３２を実行したら、バイアス除去曲線の算出を行なう（ステップＳ３３）。ステップＳ３３では、ステップＳ３１で得られた結果（例えば、図６（ｂ）のグラフに示す信号）からステップＳ３２で得られた結果（例えば、図６（ｃ）のグラフに示す信号）を減算することで、バイアス成分を除去した曲線（図６（ｄ）に例示）が得られる。
【００５１】
本実施形態では、デジタルフィルタのフィルタリング処理を２回行なうことで、バイアス成分の除去を行なっている。バイアス成分の除去には、バンドパスフィルタによるフィルタリング処理を行なうことも可能であるが、本実施形態の方が、フィルタ次数を低くすることができ、演算時間を短くできるという利点がある。
【００５２】
なお、ステップＳ３は、本発明におけるバイアス成分除去手段を構成する。本例では、３Ｈｚ以上の周波数帯域がカットできるデジタルフィルタおよび０．１Ｈｚ以上の周波数帯域がカットできるデジタルフィルタを採用したが、呼吸数に対応する周波数の上限付近以上をカットするするフィルタおよび下限付近以上をカットするフィルタであれば採用することができる。
【００５３】
図５に示すフローに従って図４に示すステップＳ３を実行したら、呼吸信号の生成に必要な荷重信号が得られる感圧素子２２１の選択を行なう（ステップＳ４）。ステップＳ２で抽出された感圧素子２２１には、就寝者等による荷重の印加はあるものの、呼吸に伴なう荷重変化（呼吸成分）をあまり検出していないものもある。
【００５４】
ステップＳ４において、後述するステップで荷重信号に基づいて呼吸信号等の生成を行なう前に、呼吸成分を多く含む荷重信号を出力している感圧素子２２１を選択することで、呼吸状態の検出精度を向上させることが可能となる。
【００５５】
図７は、荷重信号の相互相関値（類似度）に基いて、呼吸信号を示す呼吸検出センサ（感圧素子）選択処理のフローを示す。
【００５６】
ここで、図７の処理フローを説明する前に、荷重信号の相互相関値（類似度）の求め方および使用する相互相関関数について、図９〜１２を用いて説明する。
【００５７】
まず、１つの荷重信号が呼吸波形を適正に示しているかを判断するには、呼吸信号に周期性があることに着目し、この荷重信号の時系列上で隣接した（異なる時点の）波形に相互相関性（類似性）があれば、この波形に周期性があり、この荷重信号は呼吸波形を示す確率が高い信号であると判断できる。
【００５８】
そこで、荷重信号に対し幅一定の時間窓を設定し、隣り合う時間窓毎に波形のマッチングをとる。マッチングによって高い相互相関を示した波形は付近の波形と類似しているため、呼吸波形であると判断するように処理すればよい。
【００５９】
ここで、マッチングをとり相互相関値を求めるための相互相関関数について説明する。
【００６０】
一般に信号ｘ１（ｎ）と信号ｘ２（ｎ）の相互相関関数φ（τ）は図９の式１で表現される。式１において信号ｘ１（ｎ）の長さＮ、信号ｘ２（ｎ）の長さＭとし、Ｍ≦Ｎとする。式１中の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の式は、信号ｘ１（ｎ）、信号ｘ２（ｎ）の波形の全域で相互相関性を判断するために、図１０のｘ１（ｎ）とｘ２（ｎ）のずれパターン例に示すように、３つのパターン（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）にずらした場合の相互相関関数φ（τ）である。
【００６１】
式１のΣ中で加算する部分は、図１０に示す信号ｘ１（ｎ）とｘ２（ｎ）とが重なるｎ区間領域であり、この部分の相互相関性が判断されることになる。なお、式１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）と、ずれパターン（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）とは対応させて示してある。
【００６２】
相互相関関数φ（τ）によれば、両ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）が時系列上で重なる部分の相互相関性（類似性）があればその度合に応じて大きな値となり、逆に相互相関性がなければ小さな値となる。
【００６３】
ただし、相互相関関数φ（τ）を信号ｘ１（ｎ）と信号ｘ２（ｎ）の類似度としてそのまま用いると、φ（τ）の値が大きいとき、真に両信号のマッチングがとれていてφ（τ）の値が大きいのか、それとも信号に振幅値の大きな波形が含まれていてφ（τ）の値が大きくなったのか不明瞭な点が残る。
【００６４】
そこで、その点をさらに改良するために正規化相互相関関数ｒ（τ）を用いるとよい。図１１の式２は、上記式１を正規化した一般式であり、この式２の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、式１の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）と対応させてある。
【００６５】
さて、本実施形態によれば、荷重信号に対し同じ幅一定の時間窓を設定して求めるようにしているため、Ｍ＝Ｎであり、（Ｂ）の式が不要となる。その結果は図１２の式３で示され、この相互相関関数が図７に示す呼吸検出センサ（感圧素子）の選択処理に利用される。
【００６６】
以下、図７に示す処理フローについて図８を用いて説明する。
【００６７】
ステップＳ４１の実行に際して、メモリ３３から図８（ａ）中の信号波形Ｘ（ｎ）に示すような１つの感圧素子２２１の出力波形（ＡＤ値）が読み出される。そして波形ｘ（ｎ）の値が０を超えた瞬間（時間）のｎの値をｓｔａｒｔ１（１周期の始まり）とする。
【００６８】
続いてステップＳ４２において、次に０を超えた瞬間（時間）のｎの値をｓｔａｒｔ２（２周期目の始まり）とする。
【００６９】
ステップＳ４３において、Ｔ＝ｓｔａｒｔ２−ｓｔａｒｔ１を求め、これを呼吸時間Ｔとする。
【００７０】
ステップＳ４４において、この呼吸時間Ｔ以内の離散的にサンプリングされたデータの個数Ｎを設定し、これを時間窓Ｎとする。
【００７１】
続いてステップＳ４５、４６において、図８（ｂ）に示すように同一の時間窓Ｎを用い、ｘ（ｓｔａｒｔ１）〜ｘ（ｓｔａｒｔ２＋Ｎ）をｘ１（ｎ）とし、ｘ（ｓｔａｒｔ２）〜ｘ（ｓｔａｒｔ２＋Ｎ）をｘ２（ｎ）とする。
【００７２】
ステップＳ４７において、図１２の式３に示す正規化相互相関関数を用いてｒ（τ）を演算する。その際、図８（ｃ）に示すように、信号波形ｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）の位相差τを−Ｎ＜τ＜Ｎの範囲で与えて、その時に相関関数値ｒ（τ）を求める。
【００７３】
ステップＳ４８において、図８（ｃ）に示すように、位相差τ＝０付近の相関関数値ｒ（ｒ）のピーク値（最大値）を類似度とする。これは信号波形ｘ１（ｎ）とｘ２（ｎ）の波形の類似度を示し、あわせて波形の周期性を示している。
【００７４】
ステップＳ４９において、図８（ｄ）に示すように、この類似度が予め定めた閾値ｔｈ以上であれば信号波形ｘ１（ｎ）の区間で呼吸を検出できているセンサ（感圧素子２２１）であると判断できる。この閾値ｔｈは、呼吸モニタの判定精度との関係で設定される設定値である。ステップＳ５０では現在呼吸検出中のセンサ（感圧素子２２１）を選択し、メモリ３３に記憶しておく。ステップＳ５０の処理によって、現在呼吸検出中のセンサ（感圧素子２２１）を総合する。
【００７５】
ステップＳ５１では、ステップＳ５０において選択された複数のセンサ（感圧素子２２１）の中で類似度が最大のものを選択し、後述する呼吸曲線算出時の基準センサとする。
【００７６】
ステップＳ５２の指示により、上述したステップＳ２、Ｓ３において絞られたセンサ（感圧素子２２１）の全てについて順次評価を行うことになる。なお、図７に処理フローを示した図４のステップＳ４は、本発明における決定手段、もしくは荷重センサ選択手段を構成する。
【００７７】
次に、図７に示す処理フローに従って図４に示すステップＳ４を実行したら、呼吸信号である呼吸曲線の算出を行なう（ステップＳ５）。図１３に呼吸曲線算出処理の処理フローを示す。
【００７８】
ステップＳ５を実行するときには、図１３に示すように、まず、ステップＳ４において選択された基準センサである感圧素子２２１と他の感圧素子２２１のバイアス成分除去後の荷重信号から、他の感圧素子２２１が出力する荷重信号の、基準センサが出力する荷重信号に対する位相差を算出する（ステップＳ６１）。
【００７９】
ステップＳ６１を実行したら、次に、基準センサと略逆位相の荷重信号であるかどうか判断する。具体的には、位相差が９／２０〜１１／２０周期（π±π／１０）の範囲であるかどうか判断する（ステップＳ６２）。位相差がこの範囲にある場合には、逆位相を検出する感圧素子２２１としてメモリ３３に記憶する（ステップＳ６３）。これは呼吸動作に伴なう体動として、その検出位置の違いから逆位相の関係となり、感圧素子２２１に印加される荷重も逆位相の関係となるが、いずれも呼吸状態を示す荷重信号であり、検出対象となるためである。
【００８０】
ステップＳ６２において位相差が上記範囲にないと判断された場合には、基準センサと略同位相の荷重信号であるかどうか判断する。具体的には、位相差が±１／２０周期（０±π／１０）の範囲であるかどうか判断する（ステップＳ６４）。位相差がこの範囲にある場合には、同位相を検出する感圧素子２２１としてメモリ３３に記憶する（ステップＳ６５）。
【００８１】
以上の位相差による感圧素子選別のステップを、ステップＳ４において選択された全ての感圧素子２２１に対し実行し、これを終了したら（ステップＳ６６）、呼吸曲線の演算を行なう（ステップＳ６７）。
【００８２】
ステップＳ６７では、逆位相を検出する感圧素子２２１から出力された荷重信号のバイアス成分除去後のＡＤ値に−１を乗じた後加算するとともに、同位相を検出する感圧素子２２１から出力された荷重信号のバイアス成分除去後のＡＤ値を加算し、これらの総和を逆位相あるいは同位相を検出するとされた感圧素子２２１の数で除したものを呼吸曲線の値とする。
【００８３】
なお、図１３に処理フローを示した図４のステップＳ５は、本発明における生体信号生成手段、もしくは呼吸信号生成手段を構成する。
【００８４】
図１３に示すフローに従って図４に示すステップＳ５を実行したら、ステップＳ５において算出した呼吸曲線の振幅が所定値以下の状態が所定時間（例えば３０秒）以上継続したかどうか判断する（ステップＳ６）。
【００８５】
上述のステップＳ４までの処理フローにより選択された感圧素子２２１に、呼吸に伴なう荷重変動があまり印加されていない場合（例えば、センサシート２２のいずれの感圧素子２２１にも呼吸に伴なう荷重変動があまり印加されていないような場合）には、一般的に、ステップＳ５において算出された呼吸曲線の値（振幅）は極めて小さくなる。
【００８６】
したがって、ステップＳ６において、呼吸曲線の振幅が所定値以下の状態が所定時間以上継続したと判断した場合には、ステップＳ１にリターンする。すなわち、新しい荷重信号を入力し、この荷重信号に基づいて呼吸曲線の算出を再度行なう（呼吸曲線の算出をやり直す）。
【００８７】
ステップＳ６において否と判断した場合には、呼吸曲線強度を表示部３４に出力し（ステップＳ７）、表示部３４においてこれを表示する。
【００８８】
ステップＳ７を実行したら、次に、制御部３内に設けられた図示しないブザーを呼吸曲線に同期して鳴動させ就寝者等への報知を行なう（ステップＳ８）。ステップＳ８において、呼吸曲線に同期したブザー鳴動を行なうことにより、寝具環境が好ましくないときや、本呼吸モニタ装置を施設する位置が好ましくない等の不具合があった場合には、この不具合を改善するように促すことができる。図１４に呼吸曲線の報知処理のフローを示す。
【００８９】
ステップＳ８を実行するときには、図１４に示すように、まず、計測開始から所定時間（本例では呼吸の１０周期の時間）以内であるかどうか判断する（ステップＳ８１）。計測開始とは、ステップＳ６において最初に否と判断され、正常に呼吸曲線が生成されはじめた時点をいう。
【００９０】
ステップＳ８１において否と判断された場合には、以降のステップは実行しない。これは、計測開始から所定時間を超えた場合には、就寝者が睡眠に入っている可能性が高く、ブザーの鳴動により就寝者の睡眠を妨げることを防止するためである。
【００９１】
ステップＳ８１において計測開始から所定時間以内であると判断した場合には、呼吸曲線の値が正か負か判断し（ステップＳ８２）、正のときのみブザーを鳴動させる（ステップＳ８３）。ステップＳ８２、Ｓ８３により、呼吸曲線が正のときのみブザー鳴動することで呼吸曲線（呼吸信号）に同期した報知を行なうことができる。
【００９２】
本例では、ブザー鳴動により報知を行なっているが、ＬＥＤの点滅等により報知を行なうものであってもよい。なお、図１４に処理フローを示した図４のステップＳ８は、本発明における報知手段を構成する。
【００９３】
上述の構成および作動によれば、ステップＳ４、Ｓ５において、荷重信号を用いて、時系列上で隣接した（異なる時点の）波形の相互相関値を求めるようにし、この相互相関値（類似度）に基いて就寝者の呼吸波形を示す感圧素子２２１を選択し、この感圧素子から出力される荷重信号により呼吸信号（呼吸曲線）を生成することが可能である。それにより、呼吸波形には周期性があるという生体特有の特徴を上手く利用して呼吸波形を処理、評価しているため、荷重信号の絶対値から評価する場合に比べて外乱等の影響をすくなくでき、呼吸信号の抽出精度を安定的に向上させることが可能である。
【００９４】
また、ステップＳ３において、荷重信号からバイアス成分を除去することができる。したがって、バイアス成分を除去した荷重信号から呼吸信号を生成することが可能である。
【００９５】
さらに、ステップＳ６において、荷重信号に呼吸に起因する成分がそれほど含まれていない感圧素子２２１をステップＳ４で選択してしまったと判断した場合には、感圧素子２２１から出力される新たな荷重信号に基づいて、呼吸信号を生成し直すことができる。
【００９６】
これに加えて、ステップＳ８において、呼吸信号に同期した報知を就寝者等に行なうことにより、呼吸信号の測定環境が好ましくないときには、測定環境を改善することを促すことが可能である。
【００９７】
これらにより、呼吸信号の精度が向上され、信頼性の高い呼吸信号を得ることができる。
【００９８】
また、ステップＳ３以降の処理フローを実行する前に、ステップＳ２において、就寝者の略下方にある（就寝者が上に乗っている）感圧素子２２１を抽出している。そして、これにより絞り込まれた感圧素子の荷重信号についてのみ以降の処理フローを実行している。その分だけ処理速度を向上することが可能である。
【００９９】
（他の実施形態）
上記一実施形態において、荷重信号取込み後の処理をマイコン３２によるソフトウエア上で行ったが、本アルゴリズムはフィルタや相互相関の計算が主たる部分を占めているので、ＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）を用いることによってリアルタイム処理を行うように構成してもよい。
【０１００】
また、上記一実施形態において、１０個、５倍、１０倍、±１／２０周期等の実数値は例示であって、感圧素子２２１の特性やセンサシート２２の構成等、呼吸モニタ装置Ａの諸特性に応じて適宜設定し得るものである。
【０１０１】
また、上記一実施形態では、基準センサの呼吸体動信号と略同位相および略逆位相の荷重信号を出力する感圧素子２２１を選定し、それらの荷重信号に基づいて呼吸曲線を算出したが、略同位相の荷重信号を出力する感圧素子２２１のみを選定、もしくは略逆位相の荷重信号を出力する感圧素子２２１のみを選定し、これらのいずれかの荷重信号に基づいて呼吸曲線を算出するものであってもよい。
【０１０２】
また、荷重センサは、感圧方式に限定されるものではなく、例えば静電容量式センサや歪みゲージ等、寝具の複数箇所の局所荷重が検出できるセンサであれば使用可能である。また、センサの個数も１６２個に限定されず、任意に増減可能である。
【０１０３】
また、上記一実施形態では、算出した呼吸強度を表示部３４に表示する例について説明したが、例えばテレビ画面に専用のウインドウを設定して、そのウインドウ内に表示する等、既存の製品を利用して表示を行っても良い。また、呼吸信号を記憶媒体に記憶させておき、医師による診断データとして利用しても良い。
さらに、その診断データを公衆回線等を利用して病院等に送信するものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態における呼吸モニタ装置Ａの設置状態を示す説明図である。
【図２】本発明の一実施形態における呼吸モニタ装置Ａの概略構成図である。
【図３】呼吸モニタ装置Ａの概略回路構成を示すブロック図である。
【図４】マイコン３２の概略処理動作を示すフローチャートである。
【図５】マイコン３２のバイアス成分除去処理動作を示すフローチャートである。
【図６】バイアス成分除去処理を説明する処理手順別のグラフである。
【図７】マイコン３２の呼吸検出センサ選択処理動作を示すフローチャートである。
【図８】呼吸検出センサ選択処理を説明する処理手順別のグラフである。
【図９】呼吸検出センサ選択処理において利用される相互相関関数の一般式を示す表である。
【図１０】図９の式（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）に対応したｘ１（ｎ）とｘ２（ｎ）のずれパターンを示すグラフである。
【図１１】呼吸検出センサ選択処理において利用される正規化相互相関関数の一般式を示す表である。
【図１２】本発明の一実施形態において用いた正規化相互相関関数を示す表である。
【図１３】マイコン３２の呼吸曲線算出処理動作を示すフローチャートである。
【図１４】マイコン３２の呼吸曲線の報知処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
Ａ　呼吸モニタ装置
２　シート部
３　制御部
２２　センサシート
３２　マイコン
３４　表示部
２２１　感圧素子（荷重センサ）
【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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