(57)【要約】  精度の高い被検者の安否の確認が可能な状態監視装置を提供する。  状態監視装置は、被検者にマイクロ波を照射して、被検者から反射された反射波を検出する検出部と、検出部で検出した反射波に基づいて被検者の呼吸および被検者の呼吸以外の体動を検出する解析部と、検出部の検出結果に基づいて呼吸異常と判定する判定部とを備える。
2020071375.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者にマイクロ波を照射して、前記被検者から反射された反射波を検出する検出部と、
前記検出部で検出した反射波に基づいて前記被検者の呼吸および前記被検者の呼吸以外の体動を検出する解析部と、
前記検出部の検出結果に基づいて呼吸異常と判定する判定部とを備える、状態監視装置。
【請求項２】
前記解析部は、
前記検出部で検出した反射波に基づくスペクトル信号を生成し、
前記スペクトル信号に基づいて前記被検者の呼吸に起因する周波数信号を検出し、
前記周波数信号よりも高い前記被検者の呼吸以外の体動に起因する周波数信号を検出する、請求項１記載の状態監視装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記被検者の呼吸に起因する周波数信号に従う呼吸数が所定数以上であり、前記被検者の呼吸以外の体動に起因する周波数信号のパワーの和が所定値未満である場合に呼吸異常と判定する、請求項２記載の状態監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、居住者の状態を監視する状態監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
居住者を見守る技術が知られている。例えば、特開２０１７−１７４０１２号公報（特許文献１）には、ＩＴ（Information  Technology）を利用して高齢者等の状態を監視する見守りシステムが提案されている。被検者にトラブル等が生じた場合に、速やかに介護士、看護師等が介助等を行うことが可能になる。被検者の状態を画面にリアルタイムで表示し、通常とは異なる事象、すなわちイベントが発生している被検者の状態を表示する情報処理装置が開示されている。【０００３】
また、特許第５６８２５０４号公報（特許文献２）においては、被検者の生体情報を収集して被検者の安否を監視する安否監視装置において、被検者にマイクロ波を照射し、そのドップラシフトした反射波から、被検者の体動と呼吸とを検出し、所定時間内の体動数と呼吸数とから被検者の安否を監視する方式が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１７４０１２号公報
【特許文献２】特許第５６８２５０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記文献では、被検者の安否を監視する方式において、体動数および呼吸数の組み合わせに基づく安否パターンから被検者の異常状態を判定する場合が示されている。【０００６】
一方で、肺炎や発熱に伴う異常の場合には当該安否パターンに該当しない可能性もある。【０００７】
本開示は上述のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、精度の高い被検者の状態の確認が可能な状態監視装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
ある実施の形態に従うと、状態監視装置は、被検者にマイクロ波を照射して、被検者から反射された反射波を検出する検出部と、検出部で検出した反射波に基づいて被検者の呼吸および被検者の呼吸以外の体動を検出する解析部と、検出部の検出結果に基づいて呼吸異常と判定する判定部とを備える。【０００９】
好ましくは、解析部は、検出部で検出した反射波に基づくスペクトル信号を生成し、スペクトル信号に基づいて被検者の呼吸に起因する周波数信号を検出し、周波数信号よりも高い被検者の呼吸以外の体動に起因する周波数信号を検出する。【００１０】
好ましくは、判定部は、被検者の呼吸に起因する周波数信号に従う呼吸数が所定数以上であり、被検者の呼吸以外の体動に起因する周波数信号のパワーが所定値未満である場合に呼吸異常と判定する。
【発明の効果】
【００１１】
ある局面において、精度の高い被検者の安否の確認が可能である。
この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。
【図２】見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。
【図３】クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【図４】センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。
【図５】実施形態に基づくセンサーボックス１１９で取得される被検者の正常状態におけるセンサデータについて説明する図である。
【図６】実施形態に基づくセンサーボックス１１９で取得される被検者の異常状態におけるセンサデータについて説明する図である。
【図７】実施形態に基づく被検者の正常状態である場合のセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【図８】実施形態に基づく被検者の異常状態である場合のセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【図９】実施形態に基づくセンサーボックス１１９で取得される被検者の別の異常状態におけるセンサデータについて説明する図である。
【図１０】実施形態に基づく被検者の別の異常状態である場合のセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【図１１】実施形態の変形例に基づく正常状態におけるセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【図１２】実施形態の変形例に基づく正常状態における呼吸数を説明する図である。
【図１３】実施形態の変形例に基づく異常状態におけるセンサ−データのスペクトルデータについて説明する図である。
【図１４】実施形態の変形例に基づく異常状態における呼吸数を説明する図である。
【図１５】実施形態の変形例に基づく異常状態の判定について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００１４】
［技術思想］
まず、本明細書に開示にされる技術思想の概要について説明する。ある局面において、施設の入居者等の対象者の生体情報として呼吸信号が測定され、対象者の日頃の状態を正確に把握することができる。測定は、対象者が測定していることを意識していない状態で行なわれる。
【００１５】
（実施形態１）
［見守りシステム（状態監視装置）の構成］
図１は、見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。見守り対象は、例えば、施設の居室領域１８０に設けられた各居室内の入居者である。図１の見守りシステム１００では、居室領域１８０に、居室１１０，１２０が設けられている。居室１１０は、入居者１１１に割り当てられている。居室１２０は、入居者１２１に割り当てられている。図１の例では、見守りシステム１００に含まれる居室の数は２であるが、当該数はこれに限定されない。
【００１６】
見守りシステム１００では、居室１１０，１２０にそれぞれ設置されたセンサーボックス１１９と、管理センター１３０に設置された管理サーバー２００と、アクセスポイント１４０とが、ネットワーク１９０を介して接続される。ネットワーク１９０は、イントラネットおよびインターネットのいずれをも含み得る。
【００１７】
見守りシステム１００では、介護者１４１が携帯する携帯端末１４３、および、介護者１４２が携帯する携帯端末１４４は、アクセスポイント１４０を介してネットワーク１９０に接続可能である。さらに、センサーボックス１１９、管理サーバー２００、および、アクセスポイント１４０は、ネットワーク１９０を介して、クラウドサーバー１５０と通信可能である。
【００１８】
居室１１０，１２０は、それぞれ、設備として、タンス１１２、ベッド１１３、および、トイレ１１４を含む。居室１１０のドアには、当該ドアの開閉を検出するドアセンサー１１８が設置されている。トイレ１１４のドアには、トイレ１１４の開閉を検出するトイレセンサー１１６が設置されている。ベッド１１３には、各入居者１１１，１２１の臭いを検出する臭いセンサー１１７が設置されている。居室１１０，１２０では、各入居者１１１，１２１は、それぞれ、ケアコール子機１１５を操作することができる。
【００１９】
センサーボックス１１９は、居室１１０，１２０内の物体の挙動を検出するためのセンサーを内蔵している。センサーの一例は、物体の動作を検出するためのドップラーセンサーである。他の例は、カメラである。センサーボックス１１９は、センサーとしてドップラーセンサーとカメラの双方を含んでもよい。
【００２０】
図２を参照して、見守りシステム１００の構成要素について説明する。図２は、見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。
【００２１】
［センサーボックス１１９］
センサーボックス１１９は、制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３と、通信インターフェース１０４と、カメラ１０５と、ドップラーセンサー１０６と、無線通信装置１０７と、記憶装置１０８とを備える。
【００２２】
制御装置１０１は、センサーボックス１１９を制御する。制御装置１０１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）その他のプロセッサー、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。
【００２３】
通信インターフェース１０４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。センサーボックス１１９は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、管理サーバー２００、携帯端末１４３，１４４その他の端末、アクセスポイント１４０、クラウドサーバー１５０、その他の通信端末などを含む。
【００２４】
カメラ１０５は、一実現例では、近赤外カメラである。近赤外カメラは、近赤外光を投光するＩＲ（Infrared）投光器を含む。近赤外カメラが用いられることにより、夜間でも居室１１０，１２０の内部を表わす画像が撮影され得る。他の実現例では、カメラ１０５は、可視光のみを受光する監視カメラである。さらに他の実現例では、カメラ１０５として、３Ｄセンサーやサーモグラフィーカメラが用いられてもよい。センサーボックス１１９およびカメラ１０５は、一体として構成されてもよいし、別体で構成されてもよい。
【００２５】
ドップラーセンサー１０６は、たとえばマイクロ波ドップラーセンサーであり、電波を放射及び受信して、居室１１０，１２０内の物体の挙動（動作）を検出する。これにより、居室１１０，１２０の入居者１１１，１２１の生体情報が検出され得る。一例では、ドップラーセンサー１０６は、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を各居室１１０，１２０のベッド１１３に向けて放射し、入居者１１１，１２１で反射した反射波を受信する。反射波は、入居者１１１，１２１の動作により、ドップラーシフトしている。ドップラーセンサー１０６は、当該反射波から、入居者１１１，１２１の呼吸状態や心拍数を検出し得る。
【００２６】
無線通信装置１０７は、ケアコール子機２４０、ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７からの信号を受信し、当該信号を制御装置１０１へ送信する。たとえば、ケアコール子機２４０は、ケアコールボタン２４１を備える。当該ボタンが操作されると、ケアコール子機２４０は、当該操作があったことを示す信号を無線通信装置１０７へ送信する。ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７は、それぞれの検出結果を無線通信装置１０７へ送信する。
【００２７】
記憶装置１０８は、たとえば、フラッシュメモリーまたはハードディスク等の固定記憶装置、あるいは、外付けの記憶装置などの記録媒体である。記憶装置１０８は、制御装置１０１によって実行されるプログラム、および、当該プログラムの実行に利用される各種のデータを格納する。各種のデータは、入居者１１１，１２１の行動情報を含んでいてもよい。
【００２８】
上記のプログラムおよびデータのうち少なくとも一方は、制御装置１０１がアクセス可能な記憶装置であれば、記憶装置１０８以外の記憶装置（たとえば、制御装置１０１の記憶領域（たとえば、キャッシュメモリーなど）、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部機器（たとえば、管理サーバー２００や携帯端末１４３，１４４等）に格納されていてもよい。
【００２９】
［携帯端末１４３，１４４］
携帯端末１４３，１４４は、制御装置２２１と、ＲＯＭ２２２と、ＲＡＭ２２３と、通信インターフェース２２４と、ディスプレイ２２６と、記憶装置２２８と、入力デバイス２２９とを含む。ある局面において、携帯端末１４３，１４４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、腕時計型端末その他のウェアラブル装置等として実現される。
【００３０】
制御装置２２１は、携帯端末１４３，１４４を制御する。制御装置２２１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ、少なくとも１つのＦＰＧＡ、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。
【００３１】
通信インターフェース２２４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。携帯端末１４３，１４４は、当該アンテナおよびアクセスポイント１４０を介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、センサーボックス１１９、管理サーバー２００などを含む。
【００３２】
ディスプレイ２２６は、たとえば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro  luminescence）ディスプレイ等によって実現される。入力デバイス２２９は、たとえばディスプレイ２２６に設けられたタッチセンサーによって実現される。当該タッチセンサーは、携帯端末１４３，１４４に対するタッチ操作を受け付け、当該タッチ操作に応じた信号を制御装置２２１へ出力する。
【００３３】
記憶装置２２８は、たとえば、フラッシュメモリー、ハードディスクその他の固定記憶装置、あるいは、着脱可能なデータ記録媒体等により実現される。
【００３４】
［管理サーバー２００］
管理サーバー２００は、解析部２０２および判定部２０４を含む。
【００３５】
解析部２０２および判定部２０４は、ＣＰＵがメモリに格納されているプログラムを実行することにより実現する。解析部２０２は、クラウドサーバー１５０のハードディスク５に格納されているセンサデータを読み出して呼吸信号のスペクトルデータを取得する。
【００３６】
判定部２０４は、呼吸信号のスペクトラムデータに基づいて被検者の状態等を判定する。
【００３７】
［クラウドサーバーの構成］
図３を参照して、クラウドサーバー１５０の構成について説明する。図３は、クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【００３８】
コンピューターシステム３００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ１と、コンピューターシステム３００の使用者による指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）７と、モニター８とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着される。
【００３９】
コンピューターシステム３００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されて、コンピュータープログラムとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なアプリケーションプログラムとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他の読取装置によりその記録媒体から読み取られて、あるいは、通信インターフェース７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。
【００４０】
図３に示されるコンピューターシステム３００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本開示に係る技術思想の本質的な部分の一つは、ＲＡＭ４、ハードディスク５、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。記録媒体は、一時的でない、コンピューター読取可能なデータ記録媒体を含み得る。なお、コンピューターシステム３００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。
【００４１】
なお、記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic  Optical  Disc）／ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc））、ＩＣ（Integrated  Circuit）カード（メモリーカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically  Programmable  Read-Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリー等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。
【００４２】
ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。
【００４３】
［見守りシステム１００の装置構成］
図４を参照して、見守りシステム１００を用いた見守りについて説明する。図４は、センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。
【００４４】
見守りシステム１００は、見守り対象者（監視対象者）である入居者１１１，１２１その他の入居者を見守るために利用される。図４に示されるように、居室１１０の天井には、センサーボックス１１９が取り付けられている。他の居室にも同様にセンサーボックス１１９が取り付けられている。
【００４５】
範囲４１０は、センサーボックス１１９による検出範囲を表わす。センサーボックス１１９が前述のドップラーセンサーを有する場合、当該ドップラーセンサーは、範囲４１０内で生じた人の挙動を検出する。センサーボックス１１９がセンサーとしてカメラを有する場合、当該カメラは、範囲４１０内の画像を撮影する。
【００４６】
センサーボックス１１９は、たとえば、介護施設、医療施設、宅内などに設置される。図４の例では、センサーボックス１１９は、天井に取り付けられており、入居者１１１およびベッド１１３を天井から撮影している。センサーボックス１１９の取り付け場所は天井に限られず、居室１１０の側壁に取り付けられてもよい。
【００４７】
見守りシステム１００は、カメラ１０５から得られた一連の画像（すなわち、映像）に基づいて入居者１１１に生じている危険を検知する。一例として、検知可能な危険は、入居者１１１の転倒や、危険個所（たとえば、ベッドの柵など）に入居者１１１がいる状態などを含む。
【００４８】
見守りシステム１００は、入居者１１１に危険が生じていることを検知した場合に、そのことを介護者１４１，１４３等に報知する。報知方法の一例として、見守りシステム１００は、入居者１１１の危険を介護者１４１，１４２の携帯端末１４３，１４４に通知する。携帯端末１４３，１４４は、当該通知を受信すると、入居者１１１の危険をメッセージ、音声、振動等で介護者１４１，１４２に報知する。これにより、介護者１４１，１４２は、入居者１１１に危険が生じていることを即座に把握でき、入居者１１１の元に素早く駆け付けることができる。
【００４９】
なお、図４には、見守りシステム１００が１つのセンサーボックス１１９を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、複数のセンサーボックス１１９を備えてもよい。また、図４には、見守りシステム１００が複数の携帯端末１４３，１４４を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、一つの携帯端末でも実現され得る。
【００５０】
そして、本例におけるセンサーボックス１１９の通信インターフェース１０４は、ドップラーセンサー１０６で取得したセンサデータを随時、クラウドサーバー１５０に送信する。
【００５１】
クラウドサーバー１５０は、一例としてハードディスク５に格納する。
管理サーバー２００は、クラウドサーバー１５０のハードディスク５に格納されているセンサデータを読み出して所定の処理を実行する。本例においては、被検者の状態を判定する。例えば、被検者の状態として安静状態あるいは覚醒状態を判定する。
【００５２】
管理サーバー２００は、必要に応じて被検者の状態を介護者に通知する。
［センサデータ］
図５は、実施形態に基づくセンサーボックス１１９で取得される被検者の正常状態におけるセンサデータについて説明する図である。
【００５３】
図５に示されるように、ドップラーセンサーによるマイクロ波の反射波が検出される。通常の健康な肺であれば、呼気と吸気の後に停止があり、呼気へと継続動作を続ける。
【００５４】
本例においても、被検者が正常状態である場合には、呼吸動作の後の停止動作が生じている。呼吸数１５回／分の場合に、呼吸動作の後に長い停止動作がある場合が示されている。
【００５５】
一例として停止動作の停止時間として０．７秒である場合が示されている。
図６は、実施形態に基づくセンサーボックス１１９で取得される被検者の異常状態におけるセンサデータについて説明する図である。
【００５６】
図６に示されるように、ドップラーセンサーによるマイクロ波の反射波が検出される。例えば、被検者が異常状態である場合には、呼吸動作の後の停止動作が短くなる。
【００５７】
これは、呼吸数２１．４回／分の場合に、呼吸動作の後に短い停止動作がある場合が示されている。
【００５８】
一例として停止動作の停止時間として０．５秒である場合が示されている。
図７は、実施形態に基づく被検者の正常状態である場合のセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【００５９】
図７において、管理サーバー２００の解析部２０２は、クラウドサーバー１５０のハードディスク５に格納されている上記図５のセンサデータを読み出して、当該呼吸信号のスペクトルデータを取得する。
【００６０】
横軸は呼吸に対応する周波数（回／分）であり、縦軸は、信号の強さの最大値を１に規格化した状態を示している。正常状態である場合には、０．２５Ｈｚの位置で呼吸に対応する信号が示されている。呼吸回数は、１５回／分である。また、呼吸動作の後の停止成分として１Ｈｚの位置で停止動作に対応する信号が示されている。
【００６１】
図８は、実施形態に基づく被検者の異常状態である場合のセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【００６２】
図８において、管理サーバー２００の解析部２０２は、クラウドサーバー１５０のハードディスク５に格納されている上記図６のセンサデータを読み出して、当該呼吸信号のスペクトルデータを取得する。
【００６３】
横軸は呼吸に対応する周波数（回／分）であり、縦軸は、信号の強さの最大値を１に規格化した状態を示している。異常状態である場合には、０．３５６Ｈｚの位置で呼吸に対応する信号が示されている。呼吸回数２１．４回／分である。また、呼吸動作の後の停止成分として１．４３Ｈｚの位置で停止動作に対応する信号が示されている。
【００６４】
それゆえ、異常状態である場合の呼吸動作の周波数の増加が０．１Ｈｚに対して、停止動作の周波数は、０．４３Ｈｚも増加することになる。すなわち、早い応答が必要となる。
【００６５】
異常状態である場合には、肺の換気量が減るため、肺炎では呼吸回数で換気量を補うようになる。発熱における場合でも同様に発熱させる為に呼吸回数を増加させて酸素をより多くとりこむようになる。すなわち、体は呼吸回数を高くして酸素摂取量を増加させている。
【００６６】
この場合、停止時間がなくなり、呼気と吸気の連続となり、体は他の動きを極力しないようになる。
【００６７】
図９は、実施形態に基づくセンサーボックス１１９で取得される被検者の別の異常状態におけるセンサデータについて説明する図である。
【００６８】
図９に示されるように、被検者が異常状態である場合には、呼吸動作の後の停止動作がさらに短くなる。こうした短い停止時間は休むことにはならず、実際には連続した波形となる可能性が高い。したがって、高い周波数の成分は異常状態である場合には少なくなる。
【００６９】
図１０は、実施形態に基づく被検者の別の異常状態である場合のセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【００７０】
図１０において、管理サーバー２００の解析部２０２は、クラウドサーバー１５０のハードディスク５に格納されている上記図９のセンサデータを読み出して、当該呼吸信号のスペクトルデータを取得する。
【００７１】
横軸は呼吸に対応する周波数（回／分）であり、縦軸は、信号の強さの最大値を１に規格化した状態を示している。異常状態である場合には、０．３５Ｈｚの位置で呼吸に対応する信号が示されている。この場合、呼吸動作の後の停止成分がほとんど表れない場合が示されている。
【００７２】
したがって、呼吸回数が増加する場合に、呼吸動作に対応する周波数よりも高い停止動作に従う周波数成分が小さい場合には異常状態であると判定することが可能である。
【００７３】
一例として、呼吸回数が１９回以上である場合に、呼吸動作に対応する周波数よりも高い停止動作に従う周波数成分のパワースペクトルが所定量以下（０に近い）である場合には、異常状態と判定することが可能である。所定量以下は、任意の値に設定することが可能である。なお、本例においては、呼吸回数が１９回以上を呼吸回数が増加する場合として説明するが、特にこれに限られず任意の値に設定することが可能である。
【００７４】
（変形例）
図１１は、実施形態の変形例に基づく正常状態におけるセンサデータのスペクトルデータについて説明する図である。
【００７５】
図１１に示されるように、管理サーバー２００の解析部２０２は、クラウドサーバー１５０のハードディスク５に格納されているセンサデータを読み出して、当該呼吸信号のスペクトルデータを取得する。横軸は、呼吸数回／分であり、縦軸は最大値を１に規格化している。
【００７６】
図１２は、実施形態の変形例に基づく正常状態における呼吸数を説明する図である。
図１２に示されるように、本例においては、呼吸数の平均値として１７回／分である場合が示されている。
【００７７】
そして、図１１のスペクトルデータに関して、呼吸数の平均値から１００回／分までのスペクトルデータのパワーの和は、１２．１である。
【００７８】
図１３は、実施形態の変形例に基づく異常状態におけるセンサ−データのスペクトルデータについて説明する図である。
【００７９】
図１３に示されるように、管理サーバー２００の解析部２０２は、クラウドサーバー１５０のハードディスク５に格納されているセンサデータを読み出して、当該呼吸信号のスペクトルデータを取得する。横軸は、呼吸数回／分であり、縦軸は最大値を１に規格化している。
【００８０】
図１４は、実施形態の変形例に基づく異常状態における呼吸数を説明する図である。
図１４に示されるように、本例においては、呼吸数の平均値として２０回／分である場合が示されている。
【００８１】
そして、図１３のスペクトルデータに関して、呼吸数の平均値から１００回／分までのスペクトルデータのパワーの和は、３．８である。
【００８２】
呼吸回数が増加する場合に、呼吸動作に対応する周波数よりも高い周波数成分のスペクトルデータのパワーの和が所定量よりも小さい場合には異常状態であると判定することが可能である。
【００８３】
図１５は、実施形態の変形例に基づく異常状態の判定について説明する図である。
図１５に示されるように、安静時においては、人の動きは常に一定しているものではないため呼吸動作に対応する周波数よりも高い周波数成分のスペクトルデータのパワーの和は、変動する。例えば、安静時でも静止しているような状態の場合には呼吸数よりも高い周波数の動きがなくなることもある。
【００８４】
一方で、異常状態の場合には、定常的に呼吸動作に対応する周波数よりも高い周波数成分のスペクトルデータのパワーの和は定常状態であり、その値は小さい。
【００８５】
したがって、一例として呼吸回数が１９回以上である場合に、呼吸動作に対応する周波数よりも高い周波数成分のスペクトルデータのパワーの和が所定量（本例では指標値４）よりも小さい場合には異常状態であると判定することが可能である。
【００８６】
あるいは、別の判断方式として、例えば、１０分間の間の１分毎に評価し、所定量（指標値４未満）となる頻度回数を計測して、当該頻度回数が所定量を超える場合に異常状態と判定するようにしても良い。
【００８７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本技術は、病院、老人ホーム、養護施設その他の施設で取得される情報に適用可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１００  システム、１０１，２２１  制御装置、１０６  ドップラーセンサー、１０７  無線通信装置、１０８  記憶装置、１０９  ドア、１１０，１２０  居室、１１１，１２１，９１０，９２０，９３０，９５０  入居者、１１２  タンス、１１３  ベッド、１１４  トイレ、１１５  ケアコール子機、１１６  トイレセンサー、１１７  センサー、１１８  ドアセンサー、１１９  センサーボックス、１３０  管理センター、１４０  アクセスポイント、１４１，１４２  介護者、１４３，１４４  携帯端末、１５０  クラウドサーバー、１９０  ネットワーク、２００  管理サーバー、２２６  ディスプレイ、２２９  入力デバイス、２４１  ケアコールボタン、２９０  バイタルセンサー、３００  コンピューターシステム。
【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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【国際調査報告】
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