(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の体圧分布を示す体圧分布信号を取得し、取得した前記体圧分布信号を解析することによって前記被験者の生体状態を判定する生体状態判定システムであって、
入床状態の被験者の前記体圧分布信号に基づいて前記被験者の重心座標を算出し、更に所定期間における前記重心座標の変動を示す重心軌跡パターンを解析情報として算出する解析手段と、
前記被験者の解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行う判定手段と、を備え、
前記解析手段は、前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の体圧分布信号に基づいてそれぞれ重心座標を算出し、所定期間における前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の重心座標の変動を示す重心軌跡パターンをそれぞれ解析情報として算出する生体状態判定システム。
【請求項２】
前記判定手段は、前記被験者の重心軌跡パターン及び、前記基準解析情報に基づく重心軌跡パターンをそれぞれ所定の等間隔領域に分割し、前記被験者の重心軌跡パターンが前記等間隔領域において通過する領域に対して、前記被験者の重心軌跡パターン及び、前記基準解析情報に基づく重心軌跡パターンが前記等間隔領域において共通して通過する領域の割合に基づいて前記類似性を評価する請求項１に記載の生体状態判定システム。
【請求項３】
前記生体状態判定システムは、前記被験者の体圧分布信号を取得する個別に抵抗値を調整可能なセンサセルをアレイ状に配列したセンサマットと、
前記センサマットより体圧分布信号を取得し、取得した体圧分布信号を前記解析手段により解析情報として処理し、更に前記解析情報を前記判定手段により判定処理する生体状態判定装置と、を備える請求項１又は請求項２に記載の生体状態判定システム。
【請求項４】
前記判定手段は、前記被験者の重心座標及び前記基準解析情報の重心座標を複数のクラスに分類し、分類したクラスにおける前記解析情報及び前記基準解析情報の類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行う請求項１〜請求項３の何れかに記載の生体状態判定システム。
【請求項５】
前記解析手段は、前記重心軌跡パターンが通過する重心座標の各座標成分における最大値及び最小値を通過する各座標軸に垂直な４本の直線により形成される前記重心軌跡パターンの外周全てを囲むことができる長方形の面積を示す外周面積を解析情報として算出する請求項１〜請求項４の何れかに記載の生体状態判定システム。
【請求項６】
前記解析手段は、時間によって変動する前記重心座標に基づいて、時間と重心の変動の相関特性を示すゆらぎ指数を解析情報として算出する請求項１〜請求項５の何れかに記載の生体状態判定システム。
【請求項７】
前記解析手段は、前記重心座標に基づいて、前記被験者の各重心座標における滞在時間を示すヒートマップを解析情報として算出する請求項１〜請求項６の何れかに記載の生体状態判定システム。
【請求項８】
被験者の体圧分布を示す体圧分布信号を取得し、取得した前記体圧分布信号を解析することによって前記被験者の生体状態を判定する生体状態判定方法であって、
入床状態の被験者の前記体圧分布信号に基づいて前記被験者の重心座標を算出し、更に所定期間における前記重心座標の変動を示す重心軌跡パターンを解析情報として算出するステップと、
前記被験者の解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行うステップと、をコンピュータが実行し、
前記算出するステップは、前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の体圧分布信号に基づいてそれぞれ重心座標を算出し、所定期間における前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の重心座標の変動を示す重心軌跡パターンをそれぞれ解析情報として算出する生体状態判定方法。
【請求項９】
被験者の体圧分布を示す体圧分布信号を取得し、取得した前記体圧分布信号を解析することによって前記被験者の生体状態を判定する生体状態判定プログラムであって、
コンピュータを、入床状態の被験者の前記体圧分布信号に基づいて前記被験者の重心座標を算出し、更に所定期間における前記重心座標の変動を示す重心軌跡パターンを解析情報として算出する解析手段と、
前記被験者の解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行う判定手段と、として機能させ、
前記解析手段は、前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の体圧分布信号に基づいてそれぞれ重心座標を算出し、所定期間における前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の重心座標の変動を示す重心軌跡パターンをそれぞれ解析情報として算出する生体状態判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の生体情報を取得し、取得した生体情報を解析することによって被験者の生体状態を判定する為の生体状態判定システム、生体状態判定方法及び、生体状態判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、重心動揺計を用いた重心動揺検査によって、被験者の直立起立姿勢における重心の動揺を測定し、その動揺パターンを解析することにより、被験者のバランス機能や平衡機能を評価する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１において、重心動揺の周波数解析によって、直立姿勢における健常者と患者とのパワースペクトルの分布の差異、及び疾患特有の分布パターンを計算する装置に関する技術が知られている。
【０００４】
また、特許文献２において、ベッド上の被験者の重心位置の時間的変動を算出することにより、被験者の体動や呼吸に関する生体情報を高い精度でモニターする技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１７１８２１号公報
【特許文献２】特開２０１８−０６１８４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の発明においては、被験者が起床状態における重心動揺の測定と、その動揺パターンの解析による平衡機能の評価をすることはできたものの、被験者の睡眠中などの無意識状態における潜在的な脳制御機能について評価することはできなかった。
【０００７】
また、特許文献２に記載の発明においては、被験者の体動や呼吸に関する生体情報に基づいて睡眠中に被験者が無呼吸状態や異常呼吸状態に陥っていないかを判定することはできたものの、脳制御機能障害（例えば、脳梗塞など）について判定することはできなかった。
【０００８】
本発明は、上記のような実状に鑑みてなされたものであり、従来にない方法により被験者の無意識状態における潜在的な脳制御機能について評価又は、脳制御機能障害について判定するシステムを提供することを解決すべき課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決する為に、本発明は、被験者の生体情報を取得し、取得した前記生体情報を解析することによって前記被験者の生体状態を判定する生体状態判定システムであって、入床状態の被験者の体圧分布を示す体圧分布信号に基づいて前記被験者の重心座標を算出し、更に所定期間における前記重心座標の変動を示す重心軌跡パターンを解析情報として算出する解析手段と、前記被験者の解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行う判定手段と、を備える。
【００１０】
このような構成とすることにより、被験者である患者の重心軌跡パターンと、健常者や健常者の平均的な重心軌跡パターンの比較によって、患者の無意識下における潜在的な脳制御機能について評価することができる。
【００１１】
本形態の好ましい形態では、前記判定手段は、前記被験者の重心軌跡パターン及び、前記基準解析情報に基づく重心軌跡パターンをそれぞれ所定の等間隔領域に分割し、前記被験者の重心軌跡パターンが前記等間隔領域において通過する領域に対して、前記被験者の重心軌跡パターン及び、前記基準解析情報に基づく重心軌跡パターンが前記等間隔領域において共通して通過する領域の割合に基づいて前記類似性を評価する。
このような構成とすることにより、従来にない方法により、被験者の脳制御機能について評価することができる。
【００１２】
本発明の好ましい形態では、前記生体状態判定システムは、前記被験者の体圧分布信号を取得する個別に抵抗値を調整可能なセンサセルをアレイ状に配列したセンサマットと、前記センサマットより体圧分布信号を取得し、取得した体圧分布信号を前記解析手段により解析情報として処理し、更に前記解析情報を前記判定手段により判定処理する生体状態判定装置と、を備える。
このような構成とすることで、センサセルが独立し、個別のセンサセルに対して抵抗値を調整できるため、特定の部位（例えば、心臓部など）周辺のセンサ感度を向上させることができる。
【００１３】
本発明の好ましい形態では、前記解析手段は、更に前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の体圧分布信号に基づいてそれぞれ重心座標を算出し、所定期間における前記被験者の少なくとも上半身及び下半身の重心座標の変動を示す重心軌跡パターンをそれぞれ解析情報として算出する。
このような構成とすることで、被験者の部位毎に生体情報を取得できるため、生体情報のサンプルデータを豊富に取得することができる。
【００１４】
本発明の好ましい形態では、前記判定手段は、前記被験者の重心座標及び前記基準解析情報の重心座標を複数のクラスに分類し、分類したクラスにおける前記解析情報及び前記基準解析情報の類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行う。
このような構成とすることで、被験者の生体情報を分類したうえで解析及び判定できるため、判定の精度を向上させることができる。
【００１５】
本形態の好ましい形態では、前記解析手段は、前記重心軌跡パターンが通過する重心座標の各座標成分における最大値及び最小値を通過する各座標軸に垂直な４本の直線により形成される前記重心軌跡パターンの外周全てを囲むことができる長方形の面積を示す外周面積を解析情報として算出する。
このような構成とすることで、異なる解析手段により患者の脳制御機能を評価することができる。
【００１６】
本形態の好ましい形態では、前記解析手段は、時間によって変動する前記重心座標に基づいて、時間と重心の変動の相関特性を示すゆらぎ指数を解析情報として算出する。
このような構成とすることで、異なる解析手段により患者の脳制御機能を評価することができる。
【００１７】
本形態の好ましい形態では、前記解析手段は、前記重心座標に基づいて、前記被験者の各重心座標における滞在時間を示すヒートマップを解析情報として算出する。
このような構成とすることで、被験者の重心動揺に関するデータを視覚化し、評価することができる。
【００１８】
本発明は、被験者の生体情報を取得し、取得した前記生体情報を解析することによって前記被験者の生体状態を判定する生体状態判定方法であって、入床状態の被験者の体圧分布を示す体圧分布信号に基づいて前記被験者の重心座標を算出し、更に所定期間における前記重心座標の変動を示す重心軌跡パターンを解析情報として算出するステップと、前記被験者の解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行うステップと、をコンピュータが実行する。
【００１９】
本発明は、被験者の生体情報を取得し、取得した前記生体情報を解析することによって前記被験者の生体状態を判定する生体状態判定プログラムであって、コンピュータを、入床状態の被験者の体圧分布を示す体圧分布信号に基づいて前記被験者の重心座標を算出し、更に所定期間における前記重心座標の変動を示す重心軌跡パターンを解析情報として算出する解析手段と、前記被験者の解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行う判定手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、従来にない方法により被験者の無意識状態における潜在的な脳制御機能について評価又は、脳制御機能障害について判定するシステムを提供することを解決すべき課題とする。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態に係る生体状態判定システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係るセンサ装置の装置構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成図である。
【図４】本発明の実施形態に係る生体状態判定システムの機能ブロック図である。
【図５】本発明の実施形態に係る体圧分布図の表示例である。
【図６】本発明の実施形態に係る重心座標の軌跡の表示例である。
【図７】本発明の実施形態に係る重心軌跡パターンマッチング法の概要を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係るゆらぎ指数の算出方法を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る重心軌跡のヒートマップの表示例である。
【図１０】本発明の実施形態に係るクラス分類された重心座標のプロット図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態に関する生体状態判定システムについて説明する。なお、以下に示す実施形態は本発明の一例であり、本発明を以下の実施形態に限定するものではなく、様々な構成を採用することもできる。
【００２３】
本実施形態では、センサ装置及び情報処理装置を含む生体状態判定システムの構成、動作等について説明するが、同様の構成の方法、コンピュータプログラム、記録媒体等も、同様の作用効果を奏することができる。この記録媒体を用いれば、例えばコンピュータに前記プログラムをインストールすることができる。ここで、前記プログラムを記憶した記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であっても良い。
【００２４】
一実施の形態におけるシステム構成を示す図１を参照すると、生体状態判定システムは生体状態判定システム１として具体化されている。
【００２５】
生体状態判定システム１は、センサ装置２、センサマット２０及び、情報処理装置３を備える。情報処理装置３は、センサ装置２と無線通信によって接続される。本実施形態では、無線通信規格として、Ｗｉ-Ｆｉ（登録商標）を用いるが、Ｗｉ-Ｆｉ規格に限らず、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）や、独自のプロトコル等、他の無線通信規格によって実現されても構わない。また、情報処理装置３は、有線ケーブルを介してセンサ装置２と接続される構成としてもよい。
【００２６】
本実施形態では、センサマット２０は、被験者Ｕが伏臥状態となるマットレスＢＭの下に設置され、被験者Ｕの体圧に応じて信号を出力する。センサマット２０は、２次元アレイ状に配置された個別のセンサセル２０１によって構成される。センサ装置２は、被験者Ｕの体圧に応じて出力された信号を、センサマット２０における何れのセンサセル２０１より出力された信号であるかを識別可能に取得する。本実施形態において、センサマット２０は、Ｘ座標に８列、Ｙ座標に１６行の２次元配列されたセンサセル２０１によって構成される。また、センサマット２０の幅と長さは、それぞれ幅Ｄ（Ｘ軸）、長さＬ（Ｙ軸）とする。なお、本発明の説明において特段の記載がない限り、以降の座標に関する説明は２次元の直交座標系を例に説明するものとする。
【００２７】
本実施形態において、センサセル２０１は、被験者Ｕの体圧によるピエゾ抵抗膜の歪みによって圧力の変化を検出し、電気信号を出力する。各センサセル２０１は、それぞれに対して個別に抵抗値を調整可能な構成とする。本実施形態では、例えばピエゾ抵抗膜の不純物ドープ量や膜厚を変化させ、任意の抵抗値をもつピエゾ抵抗膜とすることにより、各センサセル２０１の感度を調整することができる。これにより、例えば心臓部周辺のセンサセル２０１を高感度化し、被験者Ｕの心臓の挙動を示す生体情報がＳＮ比を高めて取得される。本実施形態では、センサセル２０１は、ピエゾ抵抗膜を有する圧電センサを用いたが、圧力を検知するセンサであれば特に種類は限定されない。また、検知される物理パラメータは例えば静電容量変化等であってもよい。
【００２８】
図２は、センサ装置２の装置構成を示す図である。センサ装置２は、センサマット２０、切替スイッチ２２、制御部２３、通信部２４及び、電源部２５を備える。センサマット２０を構成するセンサセル２０１は、それぞれ切替スイッチ２２に接続される。切替スイッチ２２は、センサセル２０１の配列方向であるＸ座標とＹ座標によって、それぞれ切替スイッチ２２ａと切替スイッチ２２ｂに分類される。本実施形態では、切替スイッチ２２ａは８列、切替スイッチ２２ｂは１６行のスイッチにより構成され、それぞれのスイッチの一端が制御部２３に、他端がそれぞれのセンサセル２０１に接続される。切替スイッチ２２は、スイッチがＯＮになると、各センサセル２０１に電圧が印加される。印加されたセンサセル２０１に被験者Ｕの体圧が加わることにより、センサセル２０１に抵抗変化が生じ、更に体圧の大きさに応じた電気信号が出力される。
【００２９】
制御部２３は、切替部２３１、Ａ／Ｄ変換部２３２、信号取得部２３３を備える。切替部２３１は、切替スイッチ２２のＯＮ／ＯＦＦの切り替えを制御する。Ａ／Ｄ変換部２３２は、切替スイッチ２２を介してセンサマット２０より取得したアナログ信号（電気信号）をデジタル信号に変換する。デジタル信号は、Ａ／Ｄ変換部２３２がＡ／Ｄ変換する際の所定サンプリング周波数の離散的時系列データを用いて、算出された所定の時間単位の信号レベル（センサ値）を有する。信号取得部２３３は、Ａ／Ｄ変換部２３２により変換されたデジタル信号を取得し、少なくとも何れのセンサセル２０１より取得された信号であるかを識別可能に処理する。本実施形態において、信号取得部２３３におけるセンサセル２０１の識別処理は、Ａ／Ｄ変換部２３２の出力ポート番号を特定し、出力ポート番号と対応するセンサセル２０１の位置座標に基づいて行われる。また、信号取得部２３３は、Ａ／Ｄ変換部２３２がＡ／Ｄ変換する際の所定サンプリング周波数の離散的時系列データを同時に取得する。更に、信号取得部２３３は、取得した信号の出力元である個別のセンサセル２０１の座標に基づいて体圧分布信号として処理してもよい。通信部２４は、信号取得部２３３により取得された信号を、無線通信によって情報処理装置３に送信する。
【００３０】
電源部２５は、制御部２３、通信部２４にそれぞれ電力を供給する。電源部２５は、更に、切替スイッチ２２に対して、所定の電圧を印加し、切替スイッチ２２がスイッチＯＮとなることを契機として、所定の電圧をセンサセル２０１に印加する。
【００３１】
図３に例示するように、情報処理装置３は、データ通信機能を有し、ハードウェア及び機能の構成要素を含んでいる。すなわち、情報処理装置３は、ハードウェア構成要素として、演算装置（ＣＰＵ（Central Processing Unit））３１と、作業用メモリとしての主記憶装置（ＲＡＭ(Random Access Memory)）３２とを備える。また、情報処理装置３は、ＯＳ（Operating System）、アプリケーションプログラム、及び各種情報（データを含む）を書換え可能に格納するＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等の補助記憶装置３５と、通信制御部３３と、ＮＩＣ（Network Interface Card）などの通信インタフェース（ＩＦ）部３４と、表示制御部３６と、表示部３７と、情報入力・指定部３８などとを、更に備える。また、補助記憶装置３５は、機能構成要素として、センサ情報取得手段３５１、判定手段３５２、解析手段３６０を備える。
【００３２】
情報処理装置３の補助記憶装置３５に、後に詳述する機能構成要素（３５１、３５２、３６０）を論理的に実現する為の生体状態判定プログラム、端末制御プログラムなどをアプリケーションプログラムとしてインストールしておく。そして、情報処理装置３においては、電源投入または利用者（被験者）や管理者による指示を契機に、演算装置（ＣＰＵ）３１がアプリケーションプログラムを主記憶装置（ＲＡＭ）３２に展開して実行する。
【００３３】
なお、例えば、情報処理装置３とＩＰネットワーク等を介して通信可能に構成された生体状態判定装置に生体状態判定プログラムをインストールすると共に、情報処理装置３に、ウェブブラウザや生体状態判定装置の処理結果を表示する為のアプリケーションプログラムをインストールし、利用者が、情報処理装置３を介して、生体状態判定プログラムによる表示処理結果を閲覧する構成としてもよい。また、情報処理装置３及び／又は図示しない端末装置は、後述する生体状態判定の結果について通知を受け取り可能に構成されてよい。
【００３４】
次に、図１及び関連図（図４〜図１０）を参照して、生体状態判定システム１における処理ついて更に詳述する。
【００３５】
図４は、生体状態判定システム１の機能ブロック図を示す。情報処理装置３は、センサ装置２の通信部２４より送信される信号を受信するセンサ情報取得手段３５１、判定手段３５２、解析手段３６０及び、データベースＤＢを備える。解析手段３６０は、重心座標算出手段３６１、軌跡パターン生成手段３６２、外周面積算出手段３６３、ゆらぎ指数算出手段３６４、ヒートマップ生成手段３６５を備える。解析手段３６０は、センサ情報取得手段３５１により取得された体圧分布信号に基づいて、被験者Ｕの生体状態を判定する為の解析情報を算出する。解析情報は後に詳述する重心座標、重心軌跡パターン、外周面積、ゆらぎ指数、ヒートマップ等を含む。解析手段３６０は、算出した解析情報について、表示処理し、表示部３７においてグラフや数値として表示させる。
【００３６】
センサ情報取得手段３５１は、センサ装置２の通信部２４が送信する信号を受信する。センサ情報取得手段３５１は、センサマット２０を構成するセンサセル２０１のそれぞれの座標とセンサ値に基づいて、受信した信号を体圧分布として処理し、データベースＤＢに格納する。センサ情報取得手段３５１は、サンプリング周波数に準じて更新されるが、計測時間中において更新される各座標のセンサ値を加算していき、計測時間中の合計値を体圧分布として処理してもよい。本実施形態において、センサ情報取得手段３５１は、離散的時系列データを時刻情報として体圧分布信号と対応付けてデータベースＤＢに格納する。なお、センサ情報取得手段３５１は、体圧分布信号の取得開始時刻及び取得終了時刻を体圧分布と対応付けてデータベースＤＢに格納し、サンプリング周波数とセンサ値の取得回数に基づいて時刻情報を算出する構成としてもよい。
【００３７】
図５は、センサ情報取得手段３５１により取得された体圧分布信号に基づいて生成される体圧分布図の表示例である。センサ情報取得手段３５１は、体圧分布信号に基づいて体圧分布図を表示処理し、表示部３７に表示させる。本実施形態において、体圧分布図は、センサセル２０１の位置座標と対応し、Ｘ軸に１〜８、Ｙ軸に１〜１６に配列されたそれぞれのセンサ値に基づいて表示される。図５は一晩における体圧分布の計測結果の表示例であり、時刻情報に基づいて計測時間１８３００（ｓ）におけるセンサ値の合計値を算出し、体圧分布図として示す。体圧分布図は、特定の時刻において計測された体圧分布の計測結果を表示する構成としてもよい。また、センサ情報取得手段３５１は、所定の閾値以上のセンサ値を取得したとき、センサ値の大小に関わらず、例えば１の信号を出力するよう構成してもよい。本実施形態において、センサ値の大小は、カラーバーによる色彩の濃淡によって表現されるが、例えば、３次元グラフのように視覚的に数値を判断できるものであれば表示手段は特に制限されない。
【００３８】
重心座標算出手段３６１は、センサ情報取得手段３５１によって処理された体圧分布に基づいて、被験者Ｕの重心座標（Ｗｘ，Ｗｙ）を算出する。センサセル２０１の位置座標をそれぞれＸｎ（ｎ＝１，２，３・・・，Ｎ）及びＹｍ（ｍ＝１，２，３・・・，Ｎ）として、各センサセル２０１において計測される圧力値をＰｉ（ｉ＝１，２，３・・・，Ｎ）とすると、センサマット２０において計測される総圧力値ＰＴは、式（１）によって表される。また、重心座標Ｗｘ及び重心座標Ｗｙは、それぞれ式（２）及び式（３）によって表される。なお、Ｐｎ及びＰｍは、Ｘｎ座標における圧力値Ｐｉ、Ｙｍ座標における圧力値Ｐｉをそれぞれ示す。重心座標算出手段３６１により算出された重心座標は、体圧分布信号に紐づく時刻情報に基づいて、時系列データに対応付けられてデータベースＤＢに格納される。
【００３９】
【数１】
0006813206.tif 000002
【数２】
0006813206.tif 000003
【数３】
0006813206.tif 000004
【００４０】
本実施形態において、重心座標算出手段３６１は、被験者Ｕの上半身と下半身の体圧分布信号に基づいてそれぞれの上半身重心座標ＡＧ及び下半身重心座標ＢＧを算出する。なお、被験者Ｕの全身の体圧分布に基づいて算出された重心座標Ｗはこれらと区別して扱われる（図５参照）。上半身と下半身の重心座標は、ベッドの長さＬを二等分し、それぞれのＬ／２の範囲について上述の式（１）〜式（３）を用いることにより算出される。本実施形態では、ベッドの長さＬ（Ｙ軸）に対して１６行に配列されるセンサセル２０１のうち、１行〜８行に位置するセンサセル２０１が下半身、９行〜１６行に位置するセンサセル２０１が上半身の体圧の測定に用いられる。後述する解析手段３６０による解析情報の算出は、被験者Ｕの全身の体圧分布について例に説明するが、上半身、下半身のそれぞれについても同様の処理が行われる。なお、解析手段３６０は、上半身と下半身に加え、例えば右上半身、左上半身、右下半身、左下半身のように被験者Ｕの体圧分布について四分割して算出する等、分割のパターンによって各部位ごとにより詳細な解析を可能とする。
【００４１】
軌跡パターン生成手段３６２は、重心座標算出手段３６１により算出された重心座標に基づいて、所定時間における重心座標（Ｗｘ，Ｗｙ）の変動を示す重心軌跡パターンＧＴを解析情報として算出する。重心座標の変動は、サンプリング周波数に依存するため、例えば、Ａ／Ｄ変換部２３２が、任意のサンプリング周波数に設定されることにより、重心軌跡パターンＧＴの精度が制御される。図６（ａ）は、縦軸を重心座標Ｗｘ及び重心座標Ｗｙ、横軸を時間Ｔ（ｓ）としたときの重心座標の時間遷移を示すグラフの一例である。図６（ｂ）は、縦軸を重心座標Ｗｙ、横軸を重心座標Ｗｘとしたときの重心軌跡パターンＧＴを示すグラフである。軌跡パターン生成手段３６２は、重心軌跡パターンＧＴに基づいて解析結果を表示処理し、表示部３７に表示させる。
【００４２】
判定手段３５２は、被験者Ｕの軌跡パターンを含む解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて被験者Ｕの生体状態の判定処理を行う。本実施形態において、例えば脳制御機能に疾患のない健常者の解析情報が基準解析情報として採用される。また、健常者の年齢、性別等の属性情報をグループに分類し、被験者Ｕと同一又は類似のグループに分類される健常者の解析情報を基準解析情報として採用することにより、被験者Ｕの生体状態の判定の精度を向上させることができる。また、基準解析情報は、複数の健常者の解析情報のデータの平均値を基準解析情報として採用してもよい。基準解析情報は、予めデータベースＤＢに格納される。また、判定手段３５２による判定結果により健常状態であると判定された被験者Ｕの解析情報を基準解析情報としてデータベースＤＢに格納してもよい。判定手段３５２は、被験者Ｕの解析情報と、基準解析情報との類似性を判定処理し、その結果を判定結果として表示処理し、表示部３７に表示させる。また、判定手段３５２は、被験者Ｕの生体状態を判定する為の判定条件の設定入力を受け付ける。本実施形態において、類似性が類似度として数値で表示できる場合、判定手段３５２は、類似度に対して所定の閾値の設定入力を受け付け、データベースＤＢに判定条件情報として格納する。判定手段３５２は、閾値に基づく判定条件を満たす場合、被験者Ｕの生体状態に異常があるとして、異常状態を警告する通知を判定結果として出力処理する。なお、判定手段３５２は、解析情報に応じて異なる判定条件の設定入力を受け付ける構成としてもよい。また、判定手段３５２は、１解析情報に対して複数の判定条件の設定入力を受け付け、それぞれの判定条件に応じて異なる判定結果を出力処理してもよい。
【００４３】
本実施形態における、解析情報として重心軌跡パターンＧＴを用いる場合の判定手段３５２の判定処理について説明する。図７は、被験者Ｕの重心軌跡パターンＧＴ１（図７（ａ））と基準解析情報の重心軌跡パターンＧＴ２（図７（ｂ））におけるパターンマッチング法の例示である。判定手段３５２は、それぞれの重心軌跡パターンＧＴを格子状に等間隔領域に分割する。被験者Ｕの重心軌跡パターンＧＴ１と基準解析情報の重心軌跡パターンＧＴ２のそれぞれの分割された領域を重ね合わせて、それぞれの重心軌跡パターンＧＴ１及びＧＴ２が共通して通過する領域（図７における斜線領域）は、それぞれ共通領域ＴＲ１、共通領域ＴＲ２として定義される。このとき共通領域ＴＲ１と共通領域ＴＲ２の座標は一致する。一方、分割された領域を重ね合わせたとき、被験者Ｕの重心軌跡パターンＧＴ１のみが通過する領域（図７における格子線領域）は非共通領域ＦＲ１、基準解析情報の重心軌跡パターンＧＴ２のみが通過する領域は非共通領域ＦＲ２として定義される。このとき、判定手段３５２は、被験者Ｕの重心軌跡パターンＧＴ１及び基準解析情報の重心軌跡パターンＧＴ２の類似度Ｓを式（４）によって算出する。式（４）におけるＴＲ１+ＦＲ２は、被験者Ｕの重心軌跡パターンＧＴ１が通過する全領域を表す。図７の例によると、判定手段３５２は、被験者Ｕの重心軌跡パターンＧＴ１の重心軌跡パターンＧＴ２に対する類似度Ｓを７５％として判定する。判定手段３５２は、類似度Ｓを判定結果として表示処理し、表示部３７を介して表示させる。判定手段３５２は、更に類似度Ｓに所定の閾値（例えば、類似度Ｓが６０％以下）を判定条件として設定入力を受け付ける。上述の例において判定手段３５２は、被験者Ｕの重心軌跡パターンＧＴの類似度が６０％以下の場合、被験者Ｕの脳制御機能等の生体状態が異常状態であると判定し、警告表示を出力処理する。判定手段３５２は、警告表示を類似度Ｓの判定結果と共に表示部３７に表示される。
【００４４】
【数４】
0006813206.tif 000005
【００４５】
判定手段３５２は、被験者Ｕの重心座標及び、基準解析情報の重心座標を複数のクラスに分類し、分類されたクラスにおける解析情報及び基準解析情報の類似性に基づいて被験者Ｕの生体状態の判定処理を行う。図１０は、横軸を重心座標Ｗｘ、縦軸を重心座標Ｗｙとして、被験者Ｕの時間による重心座標の変動をプロットした図示例である。本実施形態において、判定手段３５２は、クラスター分析（より詳細にはｋ近傍法）により、被験者Ｕの各重心座標を複数のクラスに分類する。まず、判定手段３５２は、被験者Ｕの特定の重心座標について任意のインスタンス数ｋの設定入力を受け付ける。インスタンス数ｋは、予め任意の値に設定されていてもよい。次に、判定手段３５２は、データベースＤＢに格納されるクラス分類済みの重心座標のプロットデータを用いて、特定の重心座標に距離ｄが近いものから順にインスタンス数ｋの数だけプロットデータを取得する。距離ｄは、式（５）を用いて算出されるいわゆるユークリッド距離である。判定手段３５２は、取得したプロットデータのうち最も多く含まれるクラスを特定の重心座標のクラスとして分類する。図１０の例は、３つのクラス（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３）に分類された場合の被験者Ｕの重心座標のプロットを示す。判定手段３５２は、各クラスに分類された重心座標に基づいて、重心軌跡パターン、外周面積、ゆらぎ指数、ヒートマップ等を解析情報（クラス）として算出し、算出した解析情報と、クラスに分類された重心座標に基づいて算出した基準解析情報（クラス）の類似性の判定処理及び、生体状態の判定処理を実行する。また、判定手段３５２は、上述のパターンマッチング法により類似度Ｓの判定処理を行ってもよい。本実施形態において、重心座標の分類法としてｋ近傍法を例示したが、判定手段３５２は、ｋ平均法やその他のクラスター分析により被験者Ｕの重心座標を所定のクラス数に分類してもよい。
【００４６】
【数５】
0006813206.tif 000006
【００４７】
判定手段３５２は、被験者Ｕの上半身重心座標ＡＧ及び下半身重心座標ＢＧに基づいてそれぞれ算出される重心軌跡パターンＧＴ１と、上半身のデータと下半身のデータに基づく基準解析情報の重心軌跡パターンＧＴ２に上述のパターンマッチング法による類似度Ｓの判定及び、異常状態の判定をすることができる。また、判定手段３５２は、重心軌跡パターンＧＴ以外の解析情報（外周面積、ゆらぎ指数、ヒートマップ等）について、被験者Ｕの上半身の解析情報と、上半身のデータに基づく基準解析情報との類似性を判定し、更に類似性に基づいて生体状態の判定及び、異常状態の場合に警告を出力する構成としてもよい。
【００４８】
外周面積算出手段３６３は、重心座標算出手段３６１により算出された重心座標（Ｗｘ，Ｗｙ）又は軌跡パターン生成手段３６２により算出された重心軌跡パターンＧＴに基づいて外周面積ＧＴＳを解析情報として算出する。外周面積ＧＴＳは、図６（ｂ）に示すように、重心軌跡パターンＧＴが通過する重心座標Ｗｘの最大値Ｗｘｍａｘ及び最小値Ｗｘｍｉｎ並びに、重心軌跡パターンＧＴが通過する重心座標Ｗｙの最大値Ｗｙｍａｘ及び最小値Ｗｙｍｉｎをそれぞれ通過する直線ｘ＝Ｗｍａｘ，ｘ＝Ｗｘｍｉｎ，ｙ＝Ｗｙｍａｘ，ｙ＝Ｗｙｍｉｎによって形成される重心軌跡パターンＧＴの外周を全て囲むことができる長方形ＧＴＲの面積を表す。本実施形態において、外周面積ＧＴＳは、式（６）により算出される。外周面積算出手段３６３は、外周面積ＧＴＳの数値に基づいて解析情報を表示処理し、表示部３７に表示させる。被験者Ｕの外周面積ＧＴＳは、基準解析情報の外周面積と比べて広くなるほど、バランス能力が低下していることを示す。本実施形態の一例として、判定手段３５２は、被験者Ｕの外周面積が基準解析情報の外周面積より５０％広いことを判定条件として設定入力を受け付け、その判定条件を満たしたとき被験者Ｕの異常状態を示す警告表示を表示部３７を介して表示させる。
【００４９】
【数６】
0006813206.tif 000007
【００５０】
ゆらぎ指数算出手段３６４は、重心座標算出手段３６１により算出された重心座標（Ｗｘ，Ｗｙ）に基づいてゆらぎ指数ＦＶを解析情報として算出する。被験者Ｕの重心座標の時間による変動は、一定ではなく常に揺らいでいる。揺らぐ度合いを示すゆらぎ指数ＦＶは、被験者Ｕの重心座標の変動が時系列のその時々に対してどの程度相関特性があるかを示す値である。本実施形態において、ゆらぎ指数算出手段３６４は、ＤＦＡ（Detrended Fluctuation Analysis）により、ゆらぎ指数ＦＶを算出する。
【００５１】
図８は、本実施形態におけるＤＦＡによるゆらぎ指数ＦＶを算出する手順の説明図である。まず、ゆらぎ指数算出手段３６４は、重心座標Ｗｘ（ｉ）[ｉ＝１，２，３，・・・，Ｎ]を時系列データとして取得し、時系列におけるＷｘの平均値Ｍを算出する。続いて、式（７）のように重心座標Ｗｘ（ｉ）の各値から平均値Ｍを差し引いた値を積分し、ｙ（ｋ）を算出する。次に、ゆらぎ指数算出手段３６４は、図８（ａ）に示すように、積分後の時系列データｙ（ｋ）を、等間隔ｎのボックスに分割し、そのボックス内でローカルトレンドを示す最小二乗近似直線ｙｎ（ｋ）を求める。ｙ（ｋ）からｙｎ（ｋ）のトレンドを除去し、二乗して平均をとり、更に平方根としたＦ（ｎ）（平均二乗誤差）が、式（８）により算出される。図８（ｂ）は、全てのボックスに対してＦ（ｎ）を計算し、横軸にｌｏｇｎ、縦軸にｌｏｇＦ（ｎ）としてプロットしたときのグラフの一例を示す。このプロットの直線部分の傾きがゆらぎ指数ＦＶを示す。なお、ゆらぎ指数ＦＶは、ボックス長ｎ（等間隔ｎ）が小さい短時間領域と、ボックス長ｎが大きい長時間領域によって異なる値をとり、それぞれ短時間領域におけるゆらぎ指数ＦＶ１、長時間領域におけるゆらぎ指数ＦＶ２と表される。
【００５２】
【数７】
0006813206.tif 000008
【数８】
0006813206.tif 000009
【００５３】
ゆらぎ指数算出手段３６４は、ゆらぎ指数ＦＶの数値に基づいて解析情報を表示処理し、表示部３７に表示させる。被験者Ｕのゆらぎ指数ＦＶは、ＦＶ＝１に近づくほど健常状態である可能性が高いことを示し、ＦＶ＝０．５に近づくに伴って、脳制御機能の異常状態である可能性が高まることを示す。本実施形態の一例として、判定手段３５２は、被験者Ｕのゆらぎ指数がＦＶ＝０．６以下であることを判定条件として設定入力を受け付け、判定条件を満たしたとき被験者の異常状態を示す警告表示を表示部３７を介して表示させる。なお、判定条件は複数設定されてよく、例えば、判定手段３５２は、ＦＶ＝０．７以下の判定条件を満たすとき、被験者の脳制御機能の低下を示す警告表示を出力してもよい。
【００５４】
ヒートマップ生成手段３６５は、重心座標算出手段３６１により取得された重心座標（Ｗｘ，Ｗｙ）に基づいて、被験者Ｕの各重心座標における滞在時間を示すヒートマップを解析情報として算出する。重心座標Ｗｘ及び重心座標Ｗｙはそれぞれ時系列データと関連付けて、データベースＤＢに格納されている。ヒートマップ生成手段３６５は、被験者の重心座標と、時系列データに基づいて、被験者Ｕの各重心座標における滞在時間を算出する。更にヒートマップ生成手段３６５は、滞在時間に基づいて、色彩の濃淡やピーク値など三次元グラフ等により滞在時間を数値として可視化するヒートマップを表示処理し、表示部３７に表示させる。図９（ａ）は、健常状態の被験者のヒートマップを示し、図９（ｂ）は、異常状態の被験者のヒートマップを示す。
【００５５】
判定手段３５２は、被験者Ｕのヒートマップと、基準解析情報のヒートマップの類似性に基づいて、被験者Ｕの生体状態を判定する。本実施形態の一例として、判定手段３５２は、被験者Ｕの各重心座標における滞在時間の分布特徴と滞在時間に対する閾値の設定入力を受け付ける。例えば、図９（ａ）健常状態の被験者は滞在時間閾値500を超えるピークは数多く分布図を示し、図９（ｂ）異常状態の被験者滞在時間閾値500を超えるピークはほぼ１つのピークに集中する。滞在時間の分布特徴を用いて、判定手段３５２は、上述したパターンマッチング法による類似性の判断処理を行う構成や、外周面積を算出し、判定処理及び表示処理を行う構成としてもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１  生体状態判定システム
２  センサ装置
２０  センサマット
２０１  センサセル
２２  切替スイッチ
２３  制御部
２３１  切替部
２３２  Ａ／Ｄ変換部
２３３  信号取得部
２４  通信部
２５  電源部
３  情報処理装置
３１  演算装置（ＣＰＵ）
３２  主記憶装置（ＲＡＭ）
３３  通信制御部
３４  通信ＩＦ部
３５  補助記憶装置
３６  表示制御部
３７  表示部
３８  情報入力・指定部
３５１  センサ情報取得手段
３５２  判定手段
３６０  解析手段
３６１  重心座標算出手段
３６２  軌跡パターン生成手段
３６３  外周面積算出手段
３６４  ゆらぎ指数算出手段
３６５  ヒートマップ生成手段
ＤＢ  データベース
【要約】
【課題】
従来にない方法により被験者の無意識状態における潜在的な脳制御機能について評価又は、脳制御機能障害について判定するシステムを提供することを解決すべき課題とする。
【解決手段】
被験者の生体情報を取得し、取得した前記生体情報を解析することによって前記被験者の生体状態を判定する生体状態判定システムであって、入床状態の被験者の体圧分布を示す体圧分布信号に基づいて前記被験者の重心座標を算出し、更に所定期間における前記重心座標の変動を示す重心軌跡パターンを解析情報として算出する解析手段と、前記被験者の解析情報と、特定の基準を満たす基準解析情報との類似性に基づいて前記被験者の生体状態の判定処理を行う判定手段と、を備える。
【選択図】図４【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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