(57)【要約】      （修正有）【課題】認知障害者の患者等がベッドから離床しようとする際に生じるおそれのある二次的事故を未然に防止でき、しかもカメラのレンズの視野角内に患者等の動作する範囲が収まるように装置の向きを設定するだけで、微妙なセッティングが不要で、取り扱いが容易で、患者等の離床動作の開始状態を正確に感知できる離床予測自動感知通報システムを提供する。【解決手段】被観察者のベッド上での動作を一定時間ごとに撮影した画像をシルエット画像またはモザイク画像に変換処理し、その画像データを用いて被観察者が起床状態または就寝状態であるかを識別し、被観察者が離床するか否かをニューラルネットワークを用いて判定し、被観察者の離床を感知した際にあらかじめ特定した看護師等に自動的に通報する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベッド上での多数の他の被観察者の起床・就寝動作を含む離床動作をあらかじめカメラで撮影した画像からシルエット画像またはモザイク画像に変換処理し、変換処理した画像データをニューラルネットワークに入力して学習登録させ、
ベッド上での被観察者の起床・就寝動作を含む離床動作をカメラにて撮影した画像をシルエット画像またはモザイク画像に変換処理し、同画像データをニューラルネットワークに入力し、
前記被観察者が起床状態または就寝状態であるかを識別し、さらに離床動作を開始する状態と判定したときには、ナースコール等によりあらかじめ特定した看護師等に自動的に通報することを特徴とする離床予測自動感知通報方法。
【請求項２】
前記離床動作の開始状態の判定は、所定時間内に一定時間ごとにベッド上の被観察者の一連の動作を前記カメラにて複数回撮影し、前記一連の動作から前記離床動作の開始をニューラルネットワークにより複数回判定し、多数決原理で離床動作か否かの最終判定を行うようにしたことを特徴とする請求項１記載の自動感知通報方法。
【請求項３】
あらかじめ撮影した複数の種々の起床パターン・就寝パターンを含む離床パターンのシルエット画像またはモザイク画像からなる画像データに基づいて、被観察者のベッド上での動作を撮影した画像から該被観察者の離床動作の開始状態を判定し、判定すると同時に通報する離床予測自動感知通報システムであって、
前記被観察者のベッド上での動作を一定時間ごとに撮影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した画像をシルエット画像またはモザイク画像に変換処理する画像変換手段と、変換処理された画像データを用いて前記被観察者の動作パターンを識別し、前記被観察者が離床を開始するか否かを予測を含めて判定するニューラルネットワークを用いた判定手段と、
前記被観察者の離床動作の開始状態と判定した際に自動的に通報する通報手段とを備えたことを特徴とする離床予測自動感知通報システム。
【請求項４】
前記画像変換手段により変換処理される画像がモザイク画像であり、該モザイク画像は前記撮影手段で撮影した画像を所定数に分割した各メッシュ内の全画素を加算し、その平均値を算出し、算出した平均値をニューラルネットワークに入力することを特徴とする請求項３記載の離床予測自動感知通報システム。
【請求項５】
被観察者を撮影して変換処理したシルエット画像またはモザイク画像の画像データおよびあらかじめ撮影した複数の種々の起床パターン・就寝パターンを含む離床パターンのシルエット画像またはモザイク画像からなる画像データをニューラルネットワークに入力することにより、前記被観察者が離床するか否かを予測を含めて判定させることを特徴とする請求項３記載の離床予測自動感知通報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、病院、養護老人施設、介護施設等の各種施設内（以下、単に院内あるいは施設内という）において、例えば認知障害をもつ患者や高齢者など（以下、患者等という）が寝起きしているベッド（寝具）上から離れようとする、いわゆる離床行動を開始直前に予測して感知し、自動的に通報することによってベッド上からの患者等の転倒事故防止を図る離床予測自動感知通報方法と同自動感知通報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、介護医療において高齢者など特に認知障害をもつ患者等が施設内のベッド上から起きあがり離床しようとして転倒し、骨折や打撲などを起こしたりする二次的事故が多発している。このような状況下において、現状では、ベッドの脇に配置され、患者等が乗るとその荷重圧を感知してスイッチがｏｎになる感圧マット（接触型センサ）が使用されている。また、近赤外線をベッド上の患者等に常時照射しておき、患者等が遠赤外線の照射範囲から外れると、患者等が離床行動を取ったと判定する遠赤外線式感知装置（非接触型センサ）が開発され、使用されている。いずれのセンサもナースコールに有線で接続され、それらのセンサが患者等の離床行動を感知すると、自動的にナースコールを鳴らす通報システムとして実用化されている。
【０００３】
ところで、この種の自動通報システムに関する先行技術として、ベッド使用者がベッドから離れたことを検知し離床信号を出力する検知手段と、該検知手段からの前記離床信号を受信し外部に注意信号を表示する外部表示手段とを備えたベッド通報装置で、検知手段が、ベッド外に設置され圧力を感知したときに電気的信号を離床信号として出力する圧力センサ型検知手段あるいはベッド外に設置されベッド使用者が触れたことを検知し電気的信号として前記離床信号を出力するタッチセンサ型検知手段から構成された装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
ただし、その検知精度は一定しておらず、また患者が意識してセンサ感知エリアをかいくぐってベッドから起床しようとして脱落するなど、決定的な対応策とそのシステムがないのが現状である。
【０００５】
その他の先行技術に、 寝具の荷重を受ける加圧体と、少なくとも一方の面に感歪抵抗
体が設けられ前記加圧体により押圧されるセンサ基板と、前記センサ基板を支持するセンサケースと、前記感歪抵抗体の端子間の抵抗値に応じた電気信号を外部に出力する電気回路で構成された荷重センサと、前記荷重センサからの電気信号を入力し処理して監視システムへ出力する制御装置とを備え、その 制御装置には、荷重センサからの電気信号を入
力し必要な信号のみに選別するフィルター回路と、前記フィルター回路からの信号を入力し在床情報を判断する判定手段と、前記判定手段からの信号を入力し表示を行う表示手段と、前記判定手段からの信号を入力し監視システムへ出力する出力手段とが設けられた在床検出装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
さらに、被観察者の画像データを用いて該被観察者の転倒を検知する検知方法で、該被観察者を撮影して、画像データを得る工程と、該画像データを用いて、該被観察者の動作ベクトルを求める工程と、該被観察者の転倒を示す所定の閾値を記憶する工程と、該動作ベクトルと該閾値とを比較して、該被観察者が転倒したか否かを判定する判定工程と、該被観察者の転倒を知らせる警報工程とを含み、上記判定工程に、ニューラルネットワークを用いる検知方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開平１０−９４５２５号公報（段落０００７〜００２８および図１・図４）
【特許文献２】特開２０００−１０５８８４号公報（段落００７８〜０１００および図１・図２）
【特許文献３】特開２００２−２３２８７０号公報（段落００２０〜００４６および図１・図７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記した従来の各装置は、感圧マットによる接触感知や赤外線ビームによる非接触感知であるが、どちらも事故後の通報が目的である。感圧マットにおいては、患者がマットを避けてベッドから離床した場合、感知できない。一方、赤外線ビームにおいては、患者等が赤外線ビームをかいくぐってベッドから離床する場合、感知できない。また、赤外線ビームは直線状のビームで患者の動きを感知するものであるため、ベッド上の患者等を確実に捉えるようにするためのセッティングには慎重を要し、時間がかかる。しかも、使用中にセッティングがずれてしまった場合や、患者等に対して的確なセッティングがなされていない場合、その感知精度は低く、感知が不十分なものとなる。
【０００８】
さらに上記各公報に記載の検知方法あるいは検知装置は、いずれも患者等が転倒するなどの動作が終了した状態を検知するもので、例えば転倒直前の動作を検知し、事前に事故を防止するというものではない。
【０００９】
本発明は上記した従来の各装置における問題点を解決するためになされたもので、特に認知障害者の患者等がベッドから離床しようとする際に生じるおそれのある二次的事故を未然に防止でき、しかもカメラのレンズの視野角内に患者等の動作する範囲が収まるように装置の向きを設定するだけで、微妙なセッティングが不要で、取り扱いが容易であること、患者等の離床動作の開始状態を予測を含めて感知でき、また患者等が離床する動作を事前に自動通報できること、装置が小型で安価に製造できること、装置を使用中の画像情報が個人情報の侵害にならないこと、患者等に対し監視されているような不快感を与えにくいことなどの利点をもつ、離床予測自動感知通報方法と同自動感知通報システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために請求項１に係る離床予測自動感知通報方法は、ベッド上での多数の他の被観察者の起床・就寝動作を含む離床動作をあらかじめカメラで撮影した画像からシルエット画像またはモザイク画像に変換処理し、変換処理した画像データをニューラルネットワークに入力して学習登録させ、ベッド上での被観察者の起床・就寝動作を含む離床動作をカメラにて撮影した画像をシルエット画像またはモザイク画像に変換処理し、同画像データをニューラルネットワークに入力し、前記被観察者が起床状態または就寝状態であるかを識別し、さらに離床動作を開始する状態と判定したときには、ナースコール等によりあらかじめ特定した看護師等に自動的に通報することを特徴とするものである。
【００１１】
上記の構成を有する請求項１に係る離床予測自動感知通報方法によれば、ベッドを含む患者等（被観察者）の画像を撮影すれば、患者等の動作がカメラの視野角の範囲内に包含されるので、赤外線ビームを用いた従来の非接触型センサに比べて微妙なセッティングが不要で、取り扱いが容易であり、また非線形識別手段であるニューラルネットワークを用いた学習と識別で患者等の離床動作を感知して通報するので、特に学習登録においては種々の患者等の起床パターンや離床パターンをあらかじめ実際の動作画像で示すことができ、実情に即した柔軟な識別システムとなり、またノイズに対しても離床か否かの正確な判定が可能になるうえ、ニューラルネットワークを判定手段に用いているので、使用に際し
て新たな患者等に対し起床・就寝動作を含む離床パターンをカメラにて撮影し変換処理した画像データを現場で自動登録することができ、あらかじめ準備した画像データだけによる判定に比べてより優れた判定精度が発揮される。さらに、患者等の動作はカメラで撮影するが、ニューラルネットワークへの入力値の演算は変換処理したモザイク画像またはシルエット画像を対象とするので、患者等の個人情報を保護しその漏洩も防止できる。
【００１２】
請求項２に記載のように、前記離床動作の開始状態の判定は、所定時間内に一定時間ごとにベッド上の被観察者の一連の動作を前記カメラにて複数回撮影し、前記一連の動作から前記離床動作の開始をニューラルネットワークにより複数回判定し、多数決原理で離床動作か否かの最終判定を行うようにすることが望ましい。
【００１３】
このようにすれば、患者等の離床動作を正確に判定でき精度が向上するうえに、患者等が離床する直前にナースコール等による通報が行われるので、離床時に事故を未然に防止することができる。
【００１４】
上記の目的を達成するために請求項３に係る離床予測自動感知通報システムは、あらかじめ撮影した複数の種々の起床パターン・就寝パターンを含む離床パターンのシルエット画像またはモザイク画像からなる画像データに基づいて、被観察者のベッド上での動作を撮影した画像から該被観察者の離床動作の開始状態を判定し、判定すると同時に通報する離床予測自動感知通報システムであって、
該被観察者のベッド上での動作を一定時間ごとに撮影する撮影手段と、該撮影手段で撮影した画像をシルエット画像またはモザイク画像に変換処理する画像変換手段と、変換処理された画像データを用いて前記被観察者の動作パターンを識別し、前記被観察者が離床を開始するか否かを予測を含めて判定するニューラルネットワークを用いた判定手段と、前記被観察者の離床動作の開始状態と判定した際に自動的に通報する通報手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
上記の構成を有する請求項３に係る離床予測自動感知通報システムによれば、請求項１に関する上記の作用効果と同様の効果を奏するほか、画像変換手段および判定手段をＰＣボードまたはＤＳＰ（デジタルシグンルプロセッサー）ボードに内蔵し、かつデジタルカメラ等の撮影手段を備えた小型の装置をベッドの近くに配置するだけで、通報手段は例えばあらかじめ設置済みのナースコールなどを利用できるので、システム全体が小型化され安価に製造でき、ベッドの脇に配置することで、邪魔になりにくい。特に、実施例のように判定結果を無線によりナースコール装置に送信するようにすれば、有線の場合と比較して、猥雑な環境にも影響を与えず、容易に感知用の機器を配置することができる。
【００１６】
請求項４に記載のように、前記画像変換手段により変換処理される画像がモザイク画像であり、該モザイク画像は前記撮影手段で撮影した画像を所定数に分割した各メッシュ内の全画素を加算し、その平均値を算出して求められるもので、求められた平均値をニューラルネットワークに入力することができる。
【００１７】
このようにすることで、病院内などで取り扱われる画像データが第三者の目に触れても特定しいくいので、個人情報が保護され、また患者等本人にとっても監視されているような不快感を与えにくい。
【００１８】
請求項５に記載のように、被観察者を撮影して変換処理したシルエット画像またはモザイク画像の画像データおよびあらかじめ撮影した複数の種々の起床パターン・就寝パターンを含む離床パターンのシルエット画像またはモザイク画像からなる画像データをニューラルネットワークに入力することにより、前記被観察者が離床するか否かを予測を含めて判定させることが好ましい。
【００１９】
このようにすれば、あらかじめ撮像した種々の離床パターン画像データだけでなく、現場における被観察者個人個人の離床パターンに関する画像データの登録が可能であるため、個人に特化した離床システムが実現でき、事前に作成した性能以上の感知（判定）精度を発揮できる。また、被観察者の離床パターンに関する画像データの登録数を増加すればするほど、識別誤差を縮小できるため、より精度の高い感知（判定）能力が期待できる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明に係る離床予測自動感知通報方法と同自動感知通報システムには、以下のような優れた効果がある。
【００２１】
・患者等の離床動作を開始直前に感知し看護師等へ自動的に通報することにより、離床時の事故を未然に防止できる。
【００２２】
・個人情報の保護および漏洩を防止できる。
【００２３】
・個人に特化した柔軟な判定（識別）システムを構築でき、ノイズに対しても離床か否かの正しい識別（判定）が可能になる。
【００２４】
・機器のセッティングおよび設置が容易であ離、設置場所も狭くて済む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の離床予測自動感知通報システムについて実施の形態を図面に基づいて説明し、併せて離床予測自動感知通報方法についても説明する。
【００２６】
図１（ａ）は本発明の実施例に係る離床予測自動感知通報システムの主要部としての感知装置を示す正面図、図１（ｂ）は同感知装置の台座部の開閉蓋１４を取り外した状態をを拡大して示す上方より見た斜視図、図１（ｃ）は同感知装置の台座部に内蔵された電子機器を拡大して示す上方より見た斜視図である。
【００２７】
図１に示すように、感知装置１は下端に台座部２を備えたスタンド型で、デジタルカメラ（撮像手段）３がスタンドの伸縮式支柱４の上端に上下方向の位置およびカメラレンズの方向を調整できるように傾倒可能に取り付けられている。この感知装置１はベッドＢの足元側で、ベッドＢ上の患者である被観察者Ａの動作（姿勢）を全体的に撮影できる方向にデジタルカメラ３のレンズを向けて配置される。台座部２内には、図１（ｃ）に示すようにＡＣ／ＤＣコンバータ付き充電池５、ナースコール呼出用発信装置６あるいは識別結果通信用ＰＨＳ、ＤＳＰボードまたはＰＣボード（学習・識別などのニューラルネットワークに関するソフトウェアを含む）７が配備されており、デジタルカメラ３がＵＳＢカメラケーブル８でＤＳＰボードまたはＰＣボード７に接続されている。また、台座部２の外面中央部付近には、ＬＥＤパイロット（駆動）ランプ９および開閉蓋１４内に操作スイッチ１３付き液晶表示パネル１０が配備されている。さらに、台座部２の側周面には、電源スイッチ１１およびＡＣケーブルの差し込み口１２が設けられている。
【００２８】
ＤＳＰボードまたはＰＣボード７内のニューラルネットワークには、あらかじめ多数の患者等がベッド上で就寝状態（就寝パターン）や起床状態（起床パターン）や就寝状態から起床状態に移る動作状態（パターン）、起床状態から就寝状態に移る動作状態（パターン）、起床してベッドから離床しようとする動作状態（パターン）など、様々な画像データが入力され、学習登録されている。
【００２９】
しかし、たとえ何百例の画像データが登録されていても、新しい患者に対して本感知装
置１を使用する場合には、あらかじめ学習登録させた患者等の離床パターンなどとは個人個人によって相違する点があるので、現場で新たな患者の起床状態、就寝状態および離床状態などの各パターンを撮影してモザイク画像などに処理した上、ニューラルネットワークに自動的に登録される。この結果、あらかじめ学習登録した画像データだけで離床パターンを判定するのに比べて、判定ミスが極めて少なくなり、感知精度が大幅に改善される。本例の場合は、病院や介護施設での使用を前提とするので、通報先は看護師であり、感知装置１が離床パターンと判定するとナースコールに送信し、無線で警報音を鳴らすようにしている。
【００３０】
一方、感知装置１の電源スイッチ１１を入れると、ＬＥＤランプ９が点灯し、液晶表示パネル１０に患者の動画像が映し出されるので、デジタルカメラ３の向きを確認できる。また、ＤＳＰボードまたはＰＣボード７からの指令で、デジタルカメラ３によりベッドＢ上の被観察者の状態が一定時間ごと（例えば３０秒間隔）に撮影される。撮影された画像はＤＳＰボードまたはＰＣボード７へ送られ、モザイク画像（白・黒・灰色の方形タイルを組み合わせた画像：図５参照）またはシルエット画像（背景白の黒い影画像）に変換処理される。そして、変換処理された画像データがニューラルネットワーク（以下、ＮＮという）に送られる。
【００３１】
本例では、図２に示すように、撮影済み画像を７×７のメッシュに分割し、分割した各メッシュ内の全画素の加算平均値をＮＮのスラブ値（入力値）とする。具体的な演算方法としては、各メッシュ内の全画素を加算し、その平均値を算出する。
【００３２】
ＮＮへの入力は、Slab1 〜Slab49の平均値、ただしSlab50は１とし、
入力層５０個、隠れ層（中間層）３５個、出力層２個の構成で、ＮＮが動作する。
【００３３】
つまり、
【００３４】
【数１】
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こうして、各メッシュに算出した平均値が４９、また５０番目が１として入力層に５０の入力値が入力される。
【００３５】
また、基本の離床パターンのモザイク画像については、上記したようにあらかじめ複数（できるだけ多く）の患者の離床パターンを撮像したモザイク画像データをＮＮに入力して学習登録しているが、個人個人で離床パターンは相違している。そこで、本例の離床予測自動感知通報システムの感知装置１については、新たな患者に対して使用する際には現場で新たな患者の離床パターン（起床パターンや就寝パターンを含む）をできるだけ多く撮影し、ＮＮに登録することにより、個々の患者に特化した画像データを用いて離床動作をより確実に感知し、離床動作であるとＮＮが判定したときにはナースコールで自動的に看護師に通報することができる。
【００３６】
図３（ａ）〜（ｅ）は一被観察者を対象として、シミュレーションシステムの性能確認
実験を行ったときの被観察者の就寝パターンを示す画像、図４（ａ）〜（ｅ）は同じく被観察者の起床パターンを示す画像である。図５はシミュレーション時に使用した図４（ｃ）のモザイク画像である。また、図６はＮＮに入力して学習登録した際の、学習終了時のシミュレーションシステムＧＵＩ（グラフィックユーザーインターフェイス）の全体を示す概要正面図で、就寝と起床の２パターンに付きいずれのパターンであるかを識別させた実験結果を表している。図７（ａ）は図６の一部を拡大したもので、就寝パターンについての識別の強さと学習回数の関係を示すグラフ、図７（ｂ）は同誤差と学習回数の関係を示すグラフ、図７（ｃ）は起床パターンについての識別の強さと学習回数の関係を示すグラフ、図７（ｄ）は同誤差と学習回数の関係を示すグラフ、図８（ａ）は図６の一部を拡大したもので、誤差曲線で誤差は略０．０００１、図８（ｂ）は学習勾配を示すグラフである。
【００３７】
上記の実験結果としては、誤差０．０００１と低い誤差で学習が収束し、９０％の動作識別率が得られ、学習勾配は０．７であるが、これらは一例として示したものである。
【００３８】
上記実験の場合、階層構造の演算部は、入力層（５０ニューロ素子）、隠れ層（３５ニューロ素子）および出力層（２ニューロ素子）の３層からなっており、入力層は各画像データに基づくパターンの種類に１対１で対応するようにニュ−ロ素子が設けられており、各マスクメッシュごとに演算処理されたスラブ値（各メッシュの全画素を加算して算出した平均値）を対応するニュ−ロ素子に入力する。隠れ層は、本例では３５のニュ−ロ素子の層からなり、入力層の情報を分離演算して出力層に伝達する役割を果たしている。この隠れ層が多くなればそれだけ、入力層の各ニュ−ロ素子の変動に対しても不変に各パタ−ンの各々に分離して演算できる。出力層には、識別すべき起床パターンと就寝パターンとに１対１にて対応するように２つのニュ−ロ素子が設けられている。そして、学習により完成したニュ−ロ素子間の重み係数による出力ニューロ素子値を出力ニューロ素子数個分算出する。
【００３９】
ところで、本発明の実施例に係る離床予測自動感知通報システムについては、特定の患者の就寝パターン・起床パターン・離床パタ−ンなどのモザイク画像データが、既存の多数の患者の離床パターン（離床直前パターンを含む）のモザイク画像データとともにＮＮに学習登録されている。そして、実際に特定の患者等に適用する際に、ベッド上の特定の患者の動作を感知装置１のデジタルカメラ３で、例えば数分間隔で撮影し、画像をモザイク画像データに変換処理して入力パターン（スラブ値）をＮＮの入力層に入力する。この入力パターンは入力層→隠れ層→出力層へ伝達・処理され、出力層から出力値（出力パターン）が出力される。この出力値は、それまでの学習によって得られた重み係数に基づくもので、本例の場合には、離床パターン（離床直前パターンを含む）であるか否かが出力される。
【００４０】
また、ＮＮにおいて、離床パターンであるか否かにつき逆に正しい出力値が与えられると、出力層→隠れ層→入力層の順で伝達・処理され、各層間の重み係数について学習がなされるが、この重み係数の学習は、実際の出力値と正しい出力値との差が減るように、入力ニューロ素子・隠れニューロ素子・出力ニューロ素子のニューロ素子間における結合の強さを変化・収束させることである。
【００４１】
そして、対象とする被観察者の離床パターンと、あらかじめ学習登録された多数の患者の離床パターンとが比較され、対象とする被観察者の各種動作パターンが全体的に把握され、学習した離床パターンと比較されることによって、より正確に離床パターンか否かの判定をできるようにしている。被観察者の離床パターンに該当する入力がなされた場合には、離床パターンに対応した出力層のニューロ素子の最大反応値（限りなく１に近い）を得、「離床パターンとの判定」と判断される。
【００４２】
ただし、こうした判定の結果としてのナースコールによる通報はＮＮによる１回の判定のみで行われるのではなく、数分あるいは数十分など一定時間ごとに患者のベッド上での起床パターン、就寝パターン、起床直前パターンおよび離床直前パターンなどの動作をモニタリングすることにより、患者の離床前にＮＮによる判定（離床動作（離床直前動作を含む）か否かの判定）を複数回（例えば９回）行って、多数決原理により総合的に判定される。つまり、離床動作であるとの判定が半分より多く（例えば６回以上）あれば、患者が離床動作に移るための動作（離床開始状態）あるいは離床直前の動作であると判定し、患者が離床する直前にナースコールを鳴らして看護師に通報する。
【００４３】
繰り返しになるが、被観察者の離床パターンであるとの判定は１回撮影した画像（複数枚の画像も含む）のみで判定されるのではなく、一定時間間隔で繰り返し撮影される画像（１枚とは限らず、複数枚の連続画像の場合もある）について離床パターンか否かが判定され、この判定が所定時間内で複数回行われたうえ、複数回の判定結果に基づいて多数決原理で離床パターンであると総合的に判定される。仮に一回だけで判定されると、判定ミスの確率は高いが、複数回の判定を元に最終的に判定されるから、判定ミスの起こる確率は極めて少ない。
【００４４】
したがって、本例の離床予測自動感知通報システムでは、患者が離床する直前に離床の開始状態を感知し、看護師に通報するので、通報を受けた看護師がベッドに来たときには、例えば患者がベッド上に起きあがって正に離床しようとしている状態であり、離床時の事故を未然にかつ確実に防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】図１（ａ）は本発明の実施例に係る離床予測自動感知通報システムの主要部としての感知装置を示す正面図、図１（ｂ）は同感知装置の台座部を拡大して示す上方より見た斜視図、図１（ｃ）は同感知装置の台座部に内蔵された電子機器を拡大して示す上方より見た斜視図である。
【図２】撮影済み画像を７×７のメッシュに分割し、分割した各メッシュ内の全画素の加算平均値して演算することによりモザイク画像に変換処理する演算方法を示す説明図である。
【図３】図３（ａ）〜（ｅ）は一被観察者を対象として、シミュレーションシステムの性能確認実験を行ったときの被観察者の就寝パターンを示す画像である。
【図４】図４（ａ）〜（ｅ）は同じく被観察者の起床パターンを示す画像である。
【図５】シミュレーション時に使用した図４（ｃ）のモザイク画像である。
【図６】ニューラルネットワークに入力して学習登録した際の、学習終了時のシミュレーションシステムＧＵＩ（グラフィックユーザーインターフェイス）の全体を示す概要正面図で、就寝と起床の２パターンに付きいずれのパターンであるかを識別させた実験結果を表している。
【図７】図７（ａ）は図６の一部を拡大したもので、就寝パターンについての識別の強さと学習回数の関係を示すグラフ、図７（ｂ）は同誤差と学習回数の関係を示すグラフ、図７（ｃ）は起床パターンについての識別の強さと学習回数の関係を示すグラフ、図７（ｄ）は同誤差と学習回数の関係を示すグラフである。
【図８】図８（ａ）は誤差曲線で誤差は略０．０００１、図８（ｂ）は学習勾配０．７を示すグラフである。
【符号の説明】
【００４６】
１  感知装置
２  台座部
３  デジタルカメラ（撮像手段）
４  伸縮軸
５  ＡＣ／ＤＣコンバータ付き充電池
６  ナースコール呼出用発信装置
７  ＰＣボード（学習・識別などのニューラルネットワークに関するソフトウェアを含む）
８  ＵＳＢカメラケーブル
９  ＬＥＤパイロット（駆動）ランプ
１０  液晶表示パネル
１１  電源スイッチ
１２  ＡＣケーブルの差し込み口
１３  操作スイッチ
【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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