(57)【要約】【課題】  より精度良く就寝者の呼吸状態をモニタ（監視）することができる呼吸モニタ装置を提供する。【解決手段】  各センサから取得した信号の２５６サイクル中のピーク周波数をセンサ毎に特定する（Ｓ４１０）。特定したそれぞれのピーク周波数を所定の周波数帯毎に分類し、周波数帯毎にそのピーク周波数を出力するセンサの数を数え上げる（Ｓ４２０）。最も多くのセンサが属する周波数帯を構成する各センサをセンサ群ＳＧｍとして選択する（Ｓ４３０）。センサ群ＳＧｍを構成する各センサの出力信号に基づいて、これらの各センサを、π／５の位相幅を有する位相グループにグループ分けする（Ｓ４４０）。位相グループの中でセンサの数が最も多いグループに属するセンサの出力信号と、このグループの位相とπずれているグループに属するセンサの出力信号を反転させた信号とを加算平均して呼吸信号を算出する（Ｓ４５０〜Ｓ４７０）。【選択図】  図１０
2005198781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力する複数のセンサと、
前記センサが出力する前記信号を周波数領域に変換し、その変換した信号の特徴に基づいてセンサを選択し、その選択したセンサが出力する前記信号に基づいて呼吸信号を算出する呼吸信号算出手段と、
を備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項２】
請求項１に記載の呼吸モニタ装置において、
前記呼吸信号算出手段は、前記センサが出力する前記信号のスペクトルのピーク周波数を前記センサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が最も多く存在する周波数帯を決定し、その決定した周波数帯に含まれる前記ピーク周波数を有する前記信号を出力する前記センサを選択し、その選択した前記センサが出力する前記信号に基づいて呼吸信号を算出することを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項３】
請求項２に記載の呼吸モニタ装置において、
前記呼吸信号算出手段は、前記周波数帯を決定する際に、予め定められた呼吸周波数帯に含まれる前記ピーク周波数のみを用いて前記周波数帯の決定を行うことを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載の呼吸モニタ装置において、
前記呼吸信号算出手段は、前記呼吸信号を算出する際に、前記選択したセンサが出力する前記信号をその位相に基づいて、予め定められた位相幅によって分けられたグループに分類し、前記信号の数が最も多いグループと、そのグループの中心位相から位相が半周期ずれた位相が属するグループとを選択し、これら二つのグループに属する前記信号のうち、一方のグループに属する前記信号の位相を反転させてもう一方のグループに属する前記信号と加算し、前記呼吸信号を算出することを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れかに記載の呼吸モニタ装置において、
更に判定手段を備え、
その判定手段は、前記呼吸信号算出手段が算出した前記呼吸信号から一波長分毎に呼吸信号を抽出し、その抽出した一波長分の呼吸信号の振幅が、他の一波長分の呼吸信号の振幅と比較して予め定められた比較基準値以上に大きいか否かを判定することを特徴とする呼吸モニタ装置
【請求項６】
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に判定手段を備え、
その判定手段は、前記センサが出力する前記信号のうち、所定の閾値以上の信号を出力しているセンサを選択し、その選択した前記センサの数が時間の経過と共に所定数以上変化したか否かを判定することを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項７】
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に判定手段を備え、
その判定手段は、前記センサが出力する前記信号のスペクトルのピーク周波数を前記センサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が呼吸周波数帯に存在するセンサを就寝者の直下にあるセンサと判定することを特徴とする呼吸モニタ装置
【請求項８】
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に、
感度抵抗を有する抵抗分圧回路を前記センサ毎に備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項９】
就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、
更に、
感度抵抗を有する抵抗分圧回路と、
前記抵抗分圧回路と前記各センサとの接続を切り替える切替手段と、
を備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の呼吸モニタ装置において、
更に、
前記抵抗分圧回路に接続される前記センサの特性に合わせて前記感度抵抗の抵抗値を変更する感度抵抗変更手段を備えることを特徴とする呼吸モニタ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、就寝者の呼吸状態をモニタ（監視）することができる呼吸モニタ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の、睡眠中の呼吸状態をモニタするモニタ装置として、特許文献１に開示された呼吸器系疾患のモニタ装置がある。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、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を基準センサとし、この基準センサと略同位相あるいは略逆位相の少なくとも一方の荷重信号を出力する荷重センサを選択する。そして、基準センサが出力する荷重信号に対し、選択した荷重センサが出力する略同位相の荷重信号はそのまま加算し、選択した荷重センサが出力する略逆位相の荷重信号は位相を反転させた荷重信号を加算して、呼吸信号を算出する。
【特許文献１】特開２００１−３７７４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術のモニタ装置では、呼吸以外の要因による荷重、例えば就寝者の微動のような、呼吸に比較して大きな動作による荷重が荷重センサに印加されると、その印可された荷重センサが基準センサとして選択されてしまい、呼吸信号の精度が低下するという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、より精度良く就寝者の呼吸状態をモニタ（監視）することができる呼吸モニタ装置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】
【０００６】
上記課題を解決するためになされた請求項１に記載の呼吸モニタ装置は、就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力する複数のセンサと、呼吸信号算出手段とを備える。呼吸信号算出手段は、センサが出力する信号を周波数領域に変換し、その変換した信号の特徴に基づいてセンサを選択し、その選択したセンサが出力する信号に基づいて呼吸信号を算出する。なお、センサの配置について、「所定の分布」というのは、例えば、等間隔の分布や、就寝者の呼吸動作の現れ具合に対応した非等間隔の分布等を意味する。
【０００７】
本願発明者らは、呼吸に伴う就寝者の体動は体の多くの箇所で確認できることに着目した。そして、複数のセンサを有する呼吸モニタ装置においては、呼吸を要因とする就寝者の体動を捉えるセンサの出力信号には様々な特徴があることに着目した。例えば周期性や前後の波形との相関等である。したがって、この特徴を捉えやすくするため、出力信号を周波数領域に変換し、変換した信号の特徴に基づいてセンサを選択することを考えた。
【０００８】
このようにセンサを選択して呼吸信号を算出するようになっていれば、呼吸以外の要因を含む信号を出力するセンサのほとんどを除外して呼吸信号を生成することができる。その結果、呼吸信号の精度を従来の呼吸モニタ装置に比較して向上させることができる。
【０００９】
ところで、センサを選択する際の具体的な特徴というのは、例えば請求項２に記載のような特徴に基づいてセンサを選択するようになっているとよい。つまり、センサが出力する信号のスペクトルのピーク周波数をセンサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が最も多く存在する周波数帯を決定し、その決定した周波数帯に含まれる前記ピーク周波数を有する信号を出力するセンサを選択するとよい。ここで言う「ピーク周波数」というのは、例えば、スペクトルとして振幅スペクトルを用いた場合は最も大きな振幅値を持つ周波数を意味し、スペクトルとしてパワースペクトルを用いた場合は最も大きなパワー値を持つ周波数を意味する。また、最も大きな振幅値や最も大きなパワー値でなくとも、２番目、３番目に大きな振幅値やパワー値を持つ周波数についても「ピーク周波数」として捉えてもよい。また、決定する周波数帯の幅としては、０．０３Ｈｚ程度の幅を有する周波数帯であるとよい。
【００１０】
本願発明者らは、上述したように呼吸に伴う就寝者の体動は体の多くの箇所で確認できることに着目した。そして、複数のセンサを有する呼吸モニタ装置においては、呼吸以外の要因（例えば就寝者の微動等）に対応したピーク周波数を出力するセンサの数は、呼吸に対応したピーク周波数を出力するセンサの数と比較して少ないことに着目した。例えば、就寝者が右腕を動かした場合、右腕の下に設置されたセンサは、その動きに対応したピーク周波数を出力するが、就寝者の肩や背中や腰等の下に設置された他のセンサは就寝者の呼吸に対応したピーク周波数を出力し続ける。
【００１１】
したがって、請求項２に記載の呼吸モニタ装置のように、ピーク周波数が最も多く存在する周波数帯を決定し、その決定した周波数帯に含まれるピーク周波数を有する信号を出力するセンサを選択し、その選択したセンサが出力する信号に基づいて呼吸信号を算出するようになっていれば、呼吸以外の要因を含む信号を出力するセンサのほとんどを除外して呼吸信号を生成することができる。その結果、呼吸信号の精度を従来の呼吸モニタ装置に比較して向上させることができる。
【００１２】
ところで、呼吸信号算出手段は、周波数帯を決定する際に、他に何ら条件なく、ピーク周波数が最も多く存在するという条件だけで、周波数帯を決定するようになっていてもよいが、このようになっていると、例えば就寝者が寝返りのような、体の広範囲に渡る動作を行った際に、その寝返りの動作に対応する周波数帯が選択されてしまうおそれがある。そのため、請求項３に記載のように、呼吸信号算出手段は、周波数帯を決定する際に、予め定められた呼吸周波数帯に含まれるピーク周波数のみを用いて周波数帯の決定を行うようになっているとよい。ここで言う「予め定められた呼吸周波数帯」とは、具体的には０．２Ｈｚ〜０．５Ｈｚ程度を意味する。
【００１３】
このようになっていれば、就寝者が寝返りをうった場合のような多くのセンサがその動きを捕捉してしまうような場合でも、上記周波数帯を決定する際にそのようなセンサの出力が除外されて決定されるため、算出される呼吸信号の精度が向上する。
【００１４】
また、呼吸信号算出手段は、呼吸信号を算出する際に、選択したセンサが出力する信号の全てを加算平均して呼吸信号を算出するようになっていてもよいが、このようになっていると、センサの出力信号に含まれる有効な情報までもがならされてしまうおそれがある。なぜなら、呼吸による体の動作は、背中を例にとってみても肩に近い部分と腰に近い部分とでは約半周期、位相が異なり、このように約半周期、位相がずれた信号をそのまま加算してしまうと信号が打ち消されてしまうからである。また、他の体の部位においても、呼吸に基づく動作から得られる信号に様々な位相のずれがみられる。
【００１５】
したがって、請求項４に記載のように、呼吸信号算出手段は、呼吸信号を算出する際に、選択したセンサが出力する信号をその位相に基づいて、予め定められた位相幅によって分けられたグループに分類し、信号の数が最も多いグループと、そのグループの中心位相から位相が半周期ずれた位相が属するグループとを選択し、これら二つのグループに属する各信号のうち、一方のグループに属する各信号の位相を反転させてもう一方のグループに属する各信号と加算し、呼吸信号を算出するようになっているとよい。ここで言う「信号をその位相に基づいて、予め定められた周期の位相幅によって分けられたグループに分類し」というのは、例えば１周期２πを１０等分に分けたグループ（つまりπ／５の位相幅によって分けたグループ）に、信号をその位相に基づいて振り分けることを意味する。なお、このようにグループを設定した場合、０〜π／５の位相幅であるグループの中心位相はπ／１０である。
【００１６】
そして、呼吸信号を算出する際には、上記二つのグループに属する信号のうち、一方のグループに属する信号の位相を反転（振幅値を反転）させ、もう一方のグループに属する信号に加算させて呼吸信号を算出するとよい。また、一方のグループに属する信号の位相を、両グループ間の中心位相の差がなくなる時間方向にπだけずらし、もう一方のグループに属する信号と加算して呼吸信号を算出するようになっていてもよい。なお、加算した後、加算した信号の数で割り算をして呼吸信号を算出してもよい。
【００１７】
このように、体の各部から得られた、位相にずれのある信号の一部を選択して実質的に位相補正して呼吸信号を生成するようになっていれば、より正確な呼吸信号を生成することができる。
【００１８】
ところで、上述したような様々な工夫を行った場合でも、例えば一定周期を持つ四肢の運動のような就寝者の体動の情報が呼吸信号に含まれてしまう場合も考えられる。そのため、請求項５に記載の呼吸モニタ装置のように、更に判定手段を備えるように構成し、その判定手段が、呼吸信号算出手段が算出した呼吸信号から一波長分毎に呼吸信号を抽出し、その抽出した一波長分の呼吸信号の振幅が、他の一波長分の呼吸信号の振幅と比較して予め定められた比較基準値以上に大きいか否かを判定するようになっているとよい。ここで言う「予め定められた比較基準値」というのは、例えば「３ボルト」というような具体的な値でも良いし、「２倍」というような相対的な値でも良い。
【００１９】
このように判定手段が判定を行い、その判定結果を報知したり、他の装置に送信することにより、呼吸信号に呼吸以外の体動の情報が含まれていることを、呼吸信号をモニタする者（医者、看護士、技師等）に知らせることが可能になる。その結果、呼吸信号をモニタする者は、呼吸信号をより正しく理解し、無呼吸症候群等の病気を正しく判定することができる。
【００２０】
また、請求項６に記載のように呼吸モニタ装置を構成してもよい。つまり、就寝者の下に所定の分布で配置され、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に判定手段を備えるように構成する。そして、その判定手段は、センサが出力する信号のうち、所定の閾値以上の信号を出力しているセンサを選択し、その選択したセンサの数が時間の経過と共に所定数以上変化したか否かを判定する。
【００２１】
このような判定手段によれば、就寝者がベッドに対して体をずらした場合のような、極わずかな体の移動を検知することができる。そして、判定した結果を報知したり、他の装置に送信することにより、呼吸情報をモニタする者（医者、看護士、技師等）に知らせることが可能になる。その結果、呼吸信号をモニタする者は、判定手段の判定結果が「変化した」であった場合、その判定がなされた時点の呼吸情報を無呼吸症候群等の病気を診断する際の情報から除外する等の対応を採ることができる。
【００２２】
また、請求項７に記載のように呼吸モニタ装置を構成してもよい。つまり、就寝者の下に所定の分布で配置され、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に判定手段を備えるように構成する。そして、その判定手段は、センサが出力する信号のスペクトルのピーク周波数をセンサ毎に特定し、その特定したピーク周波数が呼吸周波数帯に存在するセンサを就寝者の直下にあるセンサと判定する。
【００２３】
このような判定手段によれば、物が乗っているセンサを除外し、就寝者の直下にあるセンサの信号のみを利用することが可能になるため、そのような信号を利用することによって、より精度よく就寝者の様々な状態を認識することができる。
【００２４】
ところで、一般的に呼吸モニタ装置に用いられる、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサは、荷重や振動のわずかな変化を精度良く検出しなければならない。しかし、センサの種別によっては、個々の特性の違いから、圧力に対する抵抗値出力のばらつきが大きい場合もある。例えば呼吸モニタ装置に一般的に用いられるメンブレンセンサについて考えると、このメンブレンセンサは一般的に圧力検出範囲が狭い（１ＫＰａ〜３ＫＰａ）。しかし、呼吸モニタ装置に用いることを考えると、１ＫＰａ〜１０ＫＰａの範囲内で０．０５ＫＰａ〜０．６ＫＰａ程度の微小な圧力変化を検出しなければならない。
【００２５】
このようなことを実現するためには、請求項８に記載のように、就寝者の下に所定の分布で配置され、前記就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、前記信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に、感度抵抗を有する抵抗分圧回路を前記センサ毎に備えるようにするとよい。
【００２６】
または、請求項９に記載のように、就寝者の下に所定の分布で配置され、就寝者からの荷重又は振動に対応した信号を出力するセンサを複数有し、信号に基づいて呼吸情報を出力する呼吸モニタ装置において、更に、感度抵抗を有する抵抗分圧回路と、抵抗分圧回路と各センサとの接続を切り替える切替手段と、を備えるように構成するとよい。
【００２７】
このようになっていれば、本来、線形ではないセンサの圧力−抵抗特性に対し、圧力−検出電圧特性をより線形に近づけることができ、より精度よく微小な圧力変化を検出することができる。
【００２８】
なお、請求項９に記載のような切替手段を備えている場合は請求項１０に記載のように、更に、抵抗分圧回路に接続されるセンサの特性に合わせて感度抵抗の抵抗値を変更する感度抵抗変更手段を備えるようになっているとよい。
【００２９】
このようになっていれば、各センサの特性に合わせ、測定精度を調整できるため呼吸情報をおり精度良く出力することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明が適用された実施例について図面を用いて説明する。尚、本発明の実施の形態は、下記の実施例に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００３１】
図１は、実施例である呼吸モニタ装置Ａを使用する際の設置状態を示す説明図であり、図２は、呼吸モニタ装置Ａの概略構成図である。
図１に示すように、ベッド１は、敷布団等の寝具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の載置部１１に設置された寝具１０の下部に挿入されて使用される。なお、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。
【００３２】
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。
【００３３】
センサシート２２は、メンブレンスイッチの電極に感圧素子を使用し、印加荷重に応じて電気抵抗が変化（減少）するセンサ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、各センサ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。
【００３４】
センサ選択部２３は、各センサ２２１との接続を電気的に切り替えることができ、センサ２２１からの電圧信号を取得して制御部３に伝達させる。
つまり、各センサ２２１を含む回路に電圧が印加されているときに、印加荷重に応じてセンサ２２１の電気抵抗が変化することにより、センサ２２１による降下電圧値が増減するので、この降下電圧値の変化に基づいて印加荷重をセンサ２２１毎に独立して制御部３が検出できるように構成されている。
【００３５】
この制御部３について、図３のブロック図を用いて説明する。制御部３は、アナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器３１、各種処理を実行するマイコン３２、種々のデータを記憶するメモリ３３及びＬＥＤや液晶装置等からなる表示部３４によって構成される。このうちマイコン３２は、センサ選択部２３に指令を出すと共に、センサ選択部２３及びＡ／Ｄ変換器３１を介してセンサシート２２（より正確にはセンサ２２１）から荷重信号を取り込み、その取り込んだ荷重信号に基づいて呼吸信号を算出して表示部３４に出力する処理（呼吸信号出力処理）を実行する。この呼吸信号出力処理については、後で詳述する。
【００３６】
ここで、センサ選択部２３について、図４の回路図を用いて詳しく説明する。図４に示すように、センサ選択部２３は、デジタルポテンシオ２３１と切り替えスイッチ２３２とを備える。デジタルポテンシオ２３１は、上述したマイコン３２からの指令にしたがって感度抵抗Ｒｖの値を変更することができる。なお、予めマイコン３２にはセンサ２２１毎にこの指令のデータが登録されている。また、切り替えスイッチ２３１は、センサ２２１とＡ／Ｄ変換器３１との間の電気的な接続を切り替えることができる。なお、デジタルポテンシオ２３１が特許請求の範囲に記載の抵抗分圧回路と感動抵抗変更手段に相当する。また、切り替えスイッチ２３２が特許請求の範囲に記載の切替手段に相当する。
【００３７】
ここで感度抵抗Ｒｖの値の決定方法について抵抗Ｒｓを有するセンサ２２１の場合について詳述する。
まず、センサ２２１に必要な検出性能について考察する。就寝者の体（主に背中）の各点にかかる圧力と、その際の呼吸に基づく圧力変化の分布を本願発明者らが調べたところ、図５の分布図に示すような分布が得られた。この分布図によると、圧力変化の検出の取りこぼしをある程度防ぐためには、１ＫＰａ〜２．５ＫＰａでは、圧力変化０．０５ＫＰａ程度を少なくとも検出する必要があると推定される（逆に０．０５ＫＰａ程度の圧力変化を検出できないと取りこぼしが多数発生してしまう）。また、２．５ＫＰａ〜５ＫＰａでは、圧力変化０．１ＫＰａ程度を少なくとも検出する必要があると推定される。また、５ＫＰａ〜１０ＫＰａでは、圧力変化０．２ＫＰａ程度を少なくとも検出する必要があると推定される。
【００３８】
ところで、メンブレンスイッチの電極に感圧素子を使用したセンサは、一般的に下記の数式１に示す圧力Ｐと抵抗値Ｒｓの関係式に類似する関係を有する。
【００３９】
【数１】
2005198781.tif 000003
【００４０】
また、感圧抵抗Ｒｖの分圧比は、数式２に示す式で表される。
【００４１】
【数２】
2005198781.tif 000004
【００４２】
したがって、ある基準圧力から例えば０．０５ＫＰａの圧力変化を受けたときのその抵抗比の差は、数式３に示す式で表される。
【００４３】
【数３】
2005198781.tif 000005
【００４４】
また、図５に示す分布図から、値の分布は１ＫＰａ〜２．５ＫＰａの圧力範囲に６０％、２．５ＫＰａ〜５ＫＰａの圧力範囲に３０％、５ＫＰａ〜１０ＫＰａの圧力範囲に１０％程度であるため、それぞれの圧力範囲に対する重み付けとして、６倍、３倍、１倍を考える。
【００４５】
そして、この重み付けを考慮し、数式３に示した分圧比の差が最も大きくなるＲｖを求めるために、数式４に示すように分圧比の差を積分した値Ｒｃａｌを設定し、Ｒｃａｌの値が最も大きくなるＲｖを求める。
【００４６】
【数４】
2005198781.tif 000006
【００４７】
このようにして求めたＲｖの値となるように感度抵抗Ｒｖの値を決定すれば、センサ２２１は、必要な圧力範囲に対しバランス良く圧力変化を捉えることができる。
次に別の観点で、感度抵抗Ｒｖが存在する効果について説明する。メンブレンスイッチの電極に感圧素子を使用したセンサは、一般的に数式１に示す圧力Ｐと抵抗値Ｒｓの関係式に類似する関係を一般的に有する。この数式１をグラフに表すと、図６（ａ）に示すようなグラフになる。図６（ａ）に示すように、Ｐ−Ｒｓ特性は圧力Ｐに対して線形ではない、このため、感度抵抗Ｒｖを用いずにセンサ抵抗Ｒｓを求めると呼吸信号を算出した際の波形がいびつになる。
【００４８】
そこで、図４に示した回路図のように感度抵抗Ｒｖを用いることを考えると、Ａ／Ｄ変換器３１が得るＡＤ値は、数式５に示す式によって表される。
【００４９】
【数５】
2005198781.tif 000007
【００５０】
そして、数式５に示すＡＤ値とセンサ抵抗Ｒｓとの関係をグラフにすると図６（ｂ）に示すようなグラフになる。この横軸を圧力Ｐに置き換えるため、数式５に数式１に示す圧力Ｐを代入すると、数式６に示す式となる。
【００５１】
【数６】
2005198781.tif 000008
【００５２】
この数式６に示すＡＤ値と圧力Ｐとの関係をグラフにすると図６（ｃ）に示すようなグラフになる。このグラフからわかるように、Ｐ−ＡＤ値特性は、図６（ａ）に示したＰ−Ｒｓ特性に比較して線形になるため、呼吸信号を算出した際の波形がいびつになりにくい。
【００５３】
次に、マイコン３２で実行される呼吸信号出力処理について、図７に示すフローチャートを用いて説明する。呼吸信号出力処理は、利用者によって呼吸モニタ装置Ａの図示しない操作部が操作されると実行が開始される。
【００５４】
実行が開始されると、マイコン２３は、センサ選択部２３及びＡ／Ｄ変換器３１を介し、順に全てのセンサ２２１から１サイクル分の荷重信号を取り込む（Ｓ１１０）。サンプリング周波数としては、例えば１０Ｈｚ程度が良い。
【００５５】
続いて、取り込んだ荷重信号の中から信号強度が所定の閾値以上のものを選択する（Ｓ１１５）。具体的には、例えば荷重信号の電圧降下値が所定値以下のものを選択する等して行う。つまり、寝具の荷重のみを表す荷重信号を除外し、就寝者の荷重を表しているだろうと推測される荷重信号のみに絞ることを意図している。
【００５６】
次に、荷重信号からバイアス成分を除去する（Ｓ１２０）。具体的には、まず、３Ｈｚ以上の周波数帯域をカットするデジタルフィルタによるフィルタリング処理を荷重信号に対して行い、呼吸数に対応する周波数である呼吸周波数（０．２Ｈｚ〜０．５Ｈｚ程度）よりも高いノイズ成分を除去した信号を生成する（第１信号）。次に、０．３Ｈｚ以上の周波数帯域をカットするデジタルフィルタによるフィルタリング処理を第１信号に対して行い、呼吸周波数に対応する周波数成分を除去した信号を生成する（第２信号）。そして、第１信号から第２信号を減算することにより、バイアス成分を除去した信号を得る。
【００５７】
次に、既に２５６サイクル分の荷重信号を処理したか否かによって処理を分岐する（Ｓ１２５）。既に２５６サイクル分の荷重信号を処理したのであればＳ１３０に進み、まだ２５６サイクル分の荷重信号を処理していないのであればＳ１１０に戻る。
【００５８】
Ｓ１３０では、各センサ２２１から出力され処理された各信号に対し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）手法を用いることにより、パワースペクトルを求める。
続いて、人ｏｒ物の判定処理を実行する（Ｓ１３５）。この、人ｏｒ物の判定処理について図８に示すフローチャートを用いて説明する。人ｏｒ物の判定処理の実行を開始するとまず、図７のＳ１３０において求めたパワースペクトル群の中に、そのピーク値の周波数（ピーク周波数）が呼吸周波数帯（０．２Ｈｚ〜０．５Ｈｚ程度）であるパワースペクトルが存在するか否かを判定する。つまり、ピーク周波数が呼吸周波数帯に存在する荷重信号を出力するセンサ２２１が２５６サイクル中に存在するか否かを判定する（Ｓ２１０）。このような判定を行うことによって、各センサ２２１に就寝者（人）が載っているのか物が載っているのかを判定できる。
【００５９】
この判定の結果、ピーク周波数が呼吸周波数帯に存在する荷重信号を出力するセンサ２２１が存在する場合は人判定フラグをセットし（Ｓ２２０）、本処理（人ｏｒ物の判定処理）を終了して呼吸信号出力処理に戻る。一方、ピーク周波数が呼吸周波数帯に存在する荷重信号を出力するセンサ２２１が存在しない場合は人判定フラグをクリアし（Ｓ２３０）、本処理（人ｏｒ物の判定処理）を終了して呼吸信号出力処理に戻る。
【００６０】
図７に戻り、人ｏｒ物の判定処理（Ｓ１３５）を終了すると、Ｓ１４０に進み、人が載っているセンサ２２１が有るか否かによって処理を分岐する。具体的には、人判定フラグがセットされているかクリアされているかによって分岐する。人判定フラグがセットされている（人が載っているセンサ２２１が有る）場合は、Ｓ１４５に進み、人判定フラグがクリアされている（人が載っているセンサ２２１が無い）場合は、Ｓ１１０に戻る。
【００６１】
Ｓ１４５では、微動判定処理を実行する。この微動判定処理について、図９に示すフローチャートを用いて説明する。微動判定処理の実行を開始するとまず、２５６サイクルの最初のサイクルにおいて、人が載っているセンサ２２１の集合Ｍ０を記憶する（Ｓ３１０）。ここで言う「人が載っているセンサ２２１」というのは、その荷重信号が所定の閾値以上のもので、就寝者の荷重を表しているだろうと推測されるセンサのことである。
【００６２】
次に、各サイクルにおいて、人が載っているセンサ２２１の集合と、記憶したセンサ集合Ｍ０とを比較し、相違するセンサ２２１の数を数え上げる（Ｓ３２０）。２５６サイクル分全てを比較し終えると、相違するセンサ２２１の数が、センサ集合Ｍ０を構成するセンサ２２１の数の１０％以上あるか否かによって処理を分岐する（Ｓ３３０）。
【００６３】
相違するセンサ２２１の数が、センサ集合Ｍ０を構成するセンサ２２１の数の１０％以上ある場合にはＳ３４０に進み、センサ集合Ｍ０を構成するセンサ２２１の数の１０％以上無い場合にはＳ３５０に進む。
【００６４】
Ｓ３４０では、微動フラグをセットして本処理（微動判定処理）を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。一方、Ｓ３５０では、微動フラグをクリアして本処理（微動判定処理）を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。
【００６５】
図７に戻り、微動判定処理（Ｓ１４５）を終了すると、Ｓ１５０に進み、呼吸信号算出処理を実行する。この呼吸信号算出処理について、図１０に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６６】
呼吸信号算出処理の実行を開始すると、まず、各センサ２２１から取得した信号の２５６サイクル中のピーク周波数をセンサ２２１毎に特定する（Ｓ４１０）。続いて、特定したそれぞれのピーク周波数を所定の周波数帯毎に分類し、周波数帯毎にそのピーク周波数を出力するセンサ２２１の数を数え上げる（Ｓ４２０）。こここで言う「所定の周波数帯」というのは、例えば０．２Ｈｚ〜０．５Ｈｚの間を０．０３Ｈｚ刻みで分けた各周波数帯のことを意味する。
【００６７】
続いて、上記周波数帯のうち、最も多くのセンサが属する周波数帯を構成する各センサ２２１をセンサ群ＳＧｍとして選択する（Ｓ４３０）。
続いて、センサ群ＳＧｍを構成する各センサ２２１の出力信号に基づいて、これらの各センサ２２１を、π／５の位相幅を有する位相グループＰＧ１（０〜π／５）、ＰＧ２（π／５〜２π／５）、・・・、ＰＧ１０（９π／５〜２π）にグループ分けする（Ｓ４４０）。
【００６８】
続いて、ＰＧ１〜ＰＧ１０の中でセンサ２２１の数が最も多いグループＰＧｍａｘに属するセンサＳｍ１、Ｓｍ２、Ｓｍ３、・・・を選択する（Ｓ４５０）。
続いて、ＰＧｍａｘの位相とπずれているグループに属するセンサＳｎ１、Ｓｎ２、Ｓｎ３、・・・を選択する（Ｓ４６０）。
【００６９】
そして最後に、下記の数式７にしたがって呼吸信号を算出し（Ｓ４７０）、本処理（呼吸信号算出処理）を終了して呼吸信号出力処理に戻る。なお、数式７は便宜的にセンサを記す記号Ｓｍｘ，Ｓｎｘを用いて加減算するようになっているが、実際の計算はその該当センサの出力値を、時間軸を揃えて加減算する。
【００７０】
【数７】
2005198781.tif 000009
【００７１】
このようにして呼吸信号を算出することにより、できるだけ呼吸以外の体動等によるノイズの影響を排除して、就寝者の呼吸状態に正確に対応した呼吸信号を求めることができる。
【００７２】
図７に戻り、呼吸信号算出処理（Ｓ１５０）を終了すると、Ｓ１５５に進み、四肢の瞬動判定処理を実行する。この四肢の瞬動判定処理について、図１１に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７３】
四肢の瞬動判定処理の実行を開始すると、まず、全２５６サイクルの呼吸信号中、各１波形の振幅について、その前後の１波形の振幅と比較する（Ｓ５１０）。そして、その結果、前後のサイクルと比較して振幅が２倍以上大きいサイクルが有るか否かによって処理を分岐する（Ｓ５２０）。前後のサイクルと比較して振幅が２倍以上大きいサイクルが有る場合にはＳ５３０に進み、前後のサイクルと比較して振幅が２倍以上大きいサイクルが無い場合はＳ５４０に進む。
【００７４】
Ｓ５３０では、四肢の瞬動フラグをセットして本処理（四肢の瞬動判定処理）を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。
Ｓ５４０では、四肢の瞬動フラグをクリアして本処理（四肢の瞬動判定処理）を終了し、呼吸信号出力処理に戻る。
【００７５】
図７に戻り、四肢の瞬動判定処理（Ｓ１５５）を終了すると、Ｓ１６０に進み、呼吸信号を出力する。これは、表示部３４に呼吸信号を波形として表示させることによって行われる。また、微動フラグと四肢の瞬動フラグの状態も表示部３４に表示させる。
【００７６】
そして続くＳ１６５では、センサ２２１が出力する荷重信号の全サイクルの処理を完了したか否かによって分岐する。全サイクルの処理を完了したのであれば、本処理（呼吸信号出力処理）を終了し、全サイクルの処理を完了していないのであれば、Ｓ１１０に戻る。
【００７７】
上述のような構成及び動作を行う呼吸モニタ装置Ａによれば、呼吸に基づく信号を出力している可能性が高いセンサのみを選択して（図１０のＳ４５０，Ｓ４６０）、呼吸信号を生成するため（図１０のＳ４７０）、呼吸信号の精度が従来の呼吸モニタ装置に比較して向上している。また、呼吸モニタ装置Ａは、微動判定処理（図９）や四肢の瞬動判定処理（図１１）を実行し、それらの実行結果を表示部３４に表示させるようになっているため、呼吸信号に呼吸以外の体動の情報が含まれている可能性があることを、呼吸信号をモニタする者（医者、看護士、技師等）に知らせることが可能になる。その結果、呼吸信号をモニタする者は、呼吸信号をより正しく理解し、無呼吸症候群等の病気を正しく判定することができる。
【００７８】
以下、他の実施例について述べる。
上記実施例の呼吸モニタ装置Ａでは、四肢の瞬動判定処理（図１１）において、各サイクルの振幅について、その前後のサイクルの振幅と比較し、前後のサイクルと比較して振幅が２倍以上大きいサイクルが有るか否かを判定するようになっていたが、更にこのような条件を満たすサイクルが周期的に存在するか否かを判定して報知するようになっていてもよい。このようになっていれば、呼吸モニタ装置Ａを、周期性四肢運動異常症（ＰＬＭ）のおそれがあることを判定する際に利用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】呼吸モニタ装置を使用する際の設置状態を示す説明図である。
【図２】呼吸モニタ装置の概略構成図である。
【図３】呼吸モニタ装置の制御部を説明するためのブロック図である。
【図４】センサ選択部を説明するための回路図である。
【図５】就寝者の体の各点にかかる圧力と、その際の呼吸に基づく圧力変化の分布を示す分布図である。
【図６】数式を説明するためのグラフである。
【図７】呼吸信号出力処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】人ｏｒ物の判定処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】微動判定処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】呼吸信号算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】四肢の瞬動判定処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００８０】
Ａ…呼吸モニタ装置、１…ベッド、２…シート部、３…制御部、１０…寝具、１１…載置部、１２…背板部、２１…保護部材、２２…センサシート、２３…センサ選択部、３１…Ａ／Ｄ変換器、３２…マイコン、３３…メモリ、３４…表示部、２２１…センサ、２３１…デジタルポテンシオ。
【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５】
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