特許 6193650 異常評価装置及び異常評価プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6193650

(24)【登録日】2017年8月18日

(45)【発行日】2017年9月6日

(54)【発明の名称】異常評価装置及び異常評価プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/08 20060101AFI20170828BHJP

   A61B 5/113 20060101ALI20170828BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20170828BHJP

   A61B 5/117 20160101ALI20170828BHJP

【ＦＩ】

   A61B5/08

   A61B5/10 315

   A61B5/00 102A

   A61B5/10 350

【請求項の数】7

【全頁数】14

(21)【出願番号】特願2013-140544(P2013-140544)

(22)【出願日】2013年7月4日

(65)【公開番号】特開2015-12949(P2015-12949A)

(43)【公開日】2015年1月22日

【審査請求日】2016年6月9日

(73)【特許権者】

【識別番号】390039985

【氏名又は名称】パラマウントベッド株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100112335

【弁理士】

【氏名又は名称】藤本 英介

(74)【代理人】

【識別番号】100101144

【弁理士】

【氏名又は名称】神田 正義

(74)【代理人】

【識別番号】100101694

【弁理士】

【氏名又は名称】宮尾 明茂

(74)【代理人】

【識別番号】100124774

【弁理士】

【氏名又は名称】馬場 信幸

(72)【発明者】

【氏名】木暮 貴政

(72)【発明者】

【氏名】井上 智子

【審査官】 ▲高▼ 芳徳

(56)【参考文献】

【文献】 特表２００９−５３２０７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０８−０８０２８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１２／０２４５４７９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２００６−２９７０８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０８３８８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１３／０６１４１５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２００５／０１９２５０８（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ５／００

Ａ６１Ｂ ５／０８ − ５／０９７

Ａ６１Ｂ ５／１１ − ５／１１７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被測定者の呼吸を検出する呼吸検出手段と、
前記検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を測定呼吸数として出力する測定呼吸数出力手段と、
一晩の前記測定呼吸数の平均値である平均呼吸数を算出する平均呼吸数算出手段と、
前記被測定者の個体情報に基づいて基準呼吸数を算出する基準呼吸数算出手段と、
前記平均呼吸数と、前記基準呼吸数とを比較することにより前記被測定者が異常状態であるか否かを評価する評価手段と、
を備えることを特徴とする異常評価装置。

【請求項2】

前記評価手段は、前記平均呼吸数と、前記基準呼吸数とを比較し、２つの差が所定の範囲外の場合に被測定者が異常状態であると評価することを特徴とする請求項１に記載の異常評価装置。

【請求項3】

前記基準呼吸数は、前記被測定者の個体情報と、前記平均呼吸数との相関関係から求められることを特徴とする請求項１又は２に記載の異常評価装置。

【請求項4】

前記平均呼吸数算出手段は、前記被測定者が覚醒している間の呼吸数を除外して前記平均呼吸数を算出することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の異常評価装置。

【請求項5】

前記個体情報は、前記被測定者のＢＭＩであることを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の異常評価装置。

【請求項6】

前記評価手段は、前日の前記平均呼吸数と、当日の前記平均呼吸数とを比較して、前記被測定者に異常があったか否かを評価することを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の異常評価装置。

【請求項7】

コンピュータに、
被測定者の呼吸を検出する呼吸検出機能と、
前記検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を測定呼吸数として出力する測定呼吸数出力機能と、
一晩の前記測定呼吸数の平均値である平均呼吸数を算出する平均呼吸数算出機能と、
前記被測定者の個体情報に基づいて基準呼吸数を算出する基準呼吸数算出機能と、
前記平均呼吸数と、前記基準呼吸数とを比較することにより前記被測定者が異常状態であるか否かを評価する評価機能と、
を実行させる異常評価プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、異常評価装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

呼吸数には個人差があり、また年齢（子供の方が成人より呼吸数が多く、子供においても年齢が低い方が呼吸数は多い）や疾患によっても変動することが解っている。例えば、飲酒時や発熱時には頻呼吸となり、睡眠時無呼吸症候群では呼吸数が不安定になる。

【0003】

この呼吸数には個人差があるため、呼吸数の異常を発見する場合には、対象者の通常時の呼吸数を把握する必要がある。

【0004】

ＢＭＩ（もしくは体重）から呼吸状態を予測するものとしては、ＢＭＩ（もしくは体重）が高いほど睡眠時無呼吸症候群の可能性が高くなるとの技術が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】Aihara kensaku,Oga toru et al. : Analysis of anatomical and functional determinants of obstructive sleep apnea,Sleep & breathing 16(2), 473-481, 2012-06

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

呼吸数には個人差があるため、呼吸数の異常を発見する場合には、対象者の通常時の呼吸数を把握する必要があるが、当初の値が異常値であるか判断することができないという問題があった。また、入院患者や介護施設入居者のように異常状態が継続する場合は、異常値であるかを判断できないという問題があった。さらに、どの程度異常であるかを判断する基準がない。

【0007】

上述した課題に鑑み、本発明が目的とするところは、被測定者の個体情報（例えば、年齢・性別・身長・体重・体脂肪率等）と呼吸数とを利用することにより、被測定者が異常であるか否かを評価することが可能な異常評価装置等を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上述した課題を解決するために、本発明の異常評価装置は、
被測定者の呼吸を検出する呼吸検出手段と、
前記検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を測定呼吸数として出力する測定呼吸数出力手段と、
被測定者の個体情報に基づいて基準呼吸数を算出する基準呼吸数算出手段と、
前記測定呼吸数と、前記基準呼吸数とを比較することにより被測定者が異常状態であるか否かを評価する評価手段と、
を備えることを特徴とする。

【0009】

本発明における被測定者の異常評価方法は、
被測定者の呼吸を検出する呼吸検出ステップと、
前記検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を測定呼吸数として出力する測定呼吸数出力ステップと、
被測定者の個体情報に基づいて基準呼吸数を算出する基準呼吸数算出ステップと、
前記測定呼吸数と、前記基準呼吸数とを比較することにより被測定者が異常状態であるか否かを評価する評価ステップと、
を含むことを特徴とする。

【0010】

本発明における被測定者の異常評価プログラムは、
コンピュータに、
被測定者の呼吸を検出する呼吸検出機能と、
前記検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を測定呼吸数として出力する測定呼吸数出力機能と、
被測定者の個体情報に基づいて基準呼吸数を算出する基準呼吸数算出機能と、
前記測定呼吸数と、前記基準呼吸数とを比較することにより被測定者が異常状態であるか否かを評価する評価機能と、
を実行させる。

【発明の効果】

【0011】

本発明の異常評価装置によれば、被測定者の呼吸を検出し、検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を測定呼吸数として出力する。また、被測定者の個体情報に基づいて基準呼吸数を算出し、測定呼吸数と、基準呼吸数とを比較することにより被測定者が異常状態であるか否かを評価する。これにより、呼吸数から被測定者が異常状態であるか否かを評価することが可能となり、例えば被測定者の容体の急変等を素早く検知することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本実施形態における全体を説明するための図である。

【図2】本実施形態における機能構成を説明するための図である。

【図3】本実施形態における測定呼吸数テーブルのデータ構成の一例を示す図である。

【図4】本実施形態における基準呼吸数テーブルのデータ構成の一例を示す図である。

【図5】本実施形態における測定呼吸数出力処理の動作フローを示す図である。

【図6】本実施形態における異常状態評価処理の動作フローを示す図である。

【図7】呼吸数のプロットを示した図である。

【図8】本実施形態におけるリアルタイム異常状態評価処理の動作フローを示す図である。

【図9】本実施形態における個体情報判定処理の動作フローを示す図である。

【図10】実施例として表示画面の一例を示すための図である。

【図11】呼吸数の相関関係を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を適用した場合の一例であり、本発明の内容が以下の実施形態に限定される訳ではない。

【0014】

［１．システム外観］
図１は、異常評価システム１の使用方法について説明するための図である。図１に示すように、異常評価システム１は、ベッド１０の床部と、マットレス２０の間に載置される検出装置３と、検出装置３より出力される値を処理するため処理装置５を備えて構成されている。この検出装置３、処理装置５とで異常評価装置を構成している。

【0015】

マットレス２０に、被測定者Ｐが在床すると、マットレス２０を介して被測定者Ｐの体動（振動）を検出装置３が検出する。そして、検出された振動に基づいて、被測定者Ｐの呼吸（所定時間内の呼吸数）が検出される。本実施形態においては、検出された呼吸数が無線を介して処理装置５（例えば、コンピュータ等）に送信されるが、例えば検出装置３に表示部等を設けることにより一体に形成されてもよい。また、処理装置５は、汎用的な装置で良いため、コンピュータ等の情報処理装置に限られず、例えばタブレッドやスマートフォン等といった装置で構成されてもよい。

【0016】

ここで、検出装置３は、厚さが薄くなるようにシート状に構成されている。これにより、ベッド１０と、マットレス２０の間に載置されたとしても、被測定者Ｐに違和感を覚えさせることなく使用できることとなる。

【0017】

なお、検出装置３は、被測定者Ｐの呼吸を検出できればよい。本実施形態においては、体動に基づいて呼吸を検出しているが、例えば音声センサを利用して呼吸音を検出したり、赤外線センサ等により被測定者Ｐの体動を検出したりしても良い。

【0018】

［２．機能構成］
続いて、異常評価システム１の機構構成について、図２を用いて説明する。本実施形態における異常評価システム１は、検出装置３と、処理装置５とを含む構成となっており、各機能部（処理）は、呼吸検出部２００以外についてはどちらで実現されても良い。

【0019】

異常評価システム１は、制御部１００に、呼吸検出部２００と、個体情報設定部２５０と、記憶部３００と、入力部４００とがバスを介して接続されている。

【0020】

制御部１００は、異常評価システム１の動作を制御するための機能部であり、ＣＰＵ等、異常評価システム１に必要な制御回路によって構成されている。制御部１００は、記憶部３００に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。なお、本実施形態においては、制御部１００は全体として動作しているが、検出装置３、処理装置５のそれぞれに設けられるものである。

【0021】

呼吸検出部２００は、被測定者の呼吸を検出するための機能部である。本実施形態においては、振動を検出するためのセンサ部である。センサ部により検出された振動（体動）から、被測定者の呼吸を検出する。また、センサ部を利用することにより、被測定者Ｐの睡眠と覚醒の判別もできる。

【0022】

本実施形態における呼吸検出部２００は、例えば、圧力センサにより被測定者の振動（体動）を検出し、振動から呼吸を検出するが、荷重センサにより、被測定者の重心位置（体動）の変化により呼吸を検出することとしても良いし、マイクロフォンを設けることにより、マイクロフォンが拾う音に基づいて検出しても良いし、歪みゲージ付きアクチュエータを利用しても良い。何れかのセンサを用いて、被測定者の呼吸が検出できれば良い。

【0023】

個体情報設定部２５０は、被測定者Ｐの個体情報を設定するための機能部である。ここで、個体情報とは、被測定者Ｐにおける固有の情報であり、例えば、身長、体重、年齢、体脂肪率といった被測定者Ｐに基づいて決定される情報であったり、身長、体重から算出されるＢＭＩ（Body Mass Index：ボディマス指数、肥満度）といった特定の値（指数）であったりする。

【0024】

これらの個体情報は、接続されたセンサ部（非図示）により検出し、検出された値を利用して設定しても良いし、年齢や身長等を利用者が選択・入力して設定する構成としても良い。すなわち、被測定者毎に定まる値であれば良い。

【0025】

記憶部３００は、異常評価システム１が動作するための各種データ及びプログラムを記憶しておく機能部である。制御部１００は、記憶部３００に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部３００は、例えば半導体メモリや、磁気ディスク装置等により構成されている。

【0026】

ここで、記憶部３００には、測定呼吸数テーブル３０２と、基準呼吸数テーブル３０４とが記憶されており、プログラムとして測定呼吸数プログラム３１０と、異常状態評価プログラム３１２と、リアルタイム異常状態評価プログラム３１４と、個体情報判定プログラム３１６とが記憶されている。

【0027】

測定呼吸数テーブル３０２は、呼吸検出部２００により検出された呼吸に基づいて出力される呼吸数（測定呼吸数）が記憶されるテーブルである。測定呼吸数テーブル３０２は、図３に示すように、所定時間（以下、「呼吸数算出時間」という）における測定呼吸数が、時系列に記憶されている。本実施形態における呼吸数算出時間は、一例として「１分」とする。

【0028】

また、測定呼吸数テーブル３０２は、識別情報毎に複数記憶される構成としてもよい。識別情報を用いることにより、例えば被測定者毎に記憶したり、同じ被測定者であっても測定日毎に分けて記憶したりしても良い。

【0029】

基準呼吸数テーブル３０４は、基準となる呼吸数が記憶されているテーブルである。ここで、基準となる呼吸数として、被測定者の個体情報に基づく標準的な呼吸数（標準呼吸数）や、被測定者の平均的な呼吸数である被測定者平均呼吸数等が利用される。後述する基準呼吸数算出処理等において、被測定者の個体情報に対応する基準呼吸数を算出するときに利用されるテーブルである。

【0030】

例えば、本実施形態においては、図４に示すように、個体情報として「性別（例えば、「男」）」、「年齢（例えば、年齢「２９」）」及び「ＢＭＩ（例えば、「２４」）」が記憶されており、この個体情報に対応した標準呼吸数が基準呼吸数として記憶されている。

【0031】

ここで基準呼吸数テーブル３０４は、記憶部３００に記憶されているとして説明するが、必ずしも記憶されていなくても良い。後述するが、基準呼吸数を算出する場合に、回帰式を利用して算出する場合には、基準呼吸数テーブル３０４を記憶する必要はない。その代わり、回帰式が処理として定める必要があり、パラメータ等を記憶する場合がある。

【0032】

また、これらのデータはネットワーク上（クラウド上）に記憶することとしてもよい。すなわち、基準呼吸数を算出するときに、通信手段を用いて基準呼吸数を取得すれば良い。

【0033】

測定呼吸数出力プログラム３１０、異常状態評価プログラム３１２、リアルタイム異常状態評価プログラム３１４，個体情報判定プログラム３１６は、それぞれ制御部１００が読み出して実行することにより、各処理が実現されるものである。

【0034】

ここで、異常状態評価プログラム３１２、リアルタイム異常状態評価プログラム３１４，個体情報判定プログラム３１６は、それぞれの異なる機能を実現するものであり、選択的に実行されても良い。また、それぞれの機能が並列して実行されても良い。

【0035】

入力部４００は、測定者が異常評価システム１に対しての指示・操作を行うための機能部である。例えば、操作ボタンや、タッチパネル、音声入力装置等により構成されている。

【0036】

表示部５００は、睡眠状態や評価を表示したり、異常評価システム１の動作について表示したりするための機能部である。例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置により構成されている。

【0037】

なお、表示部５００は、異常状態を出力する出力部の一例として表示部５００を記載している。例えば、メール等外部端末に出力するのであれば通信部（メール処理部）、記録紙にレポートを印刷するのであれば印刷部といった、必要に応じた出力部を設ければ良い。

【0038】

［３．処理の流れ］
続いて、本実施形態における異常評価システム１の処理の流れについて説明する。

【0039】

［３．１ 呼吸数出力処理］
図５を用いて呼吸数出力処理について説明する。呼吸数出力処理は、図２における呼吸数出力プログラム３１０が読み出され、制御部１００により実行されて実現される処理である。

【0040】

呼吸検出部２００により呼吸が検出される（ステップＳ１０２）。続いて、呼吸数算出時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、呼吸数算出時間が経過すると（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、呼吸数算出時間において検出された呼吸の数を測定呼吸数として、測定呼吸数テーブル３０２に出力する（ステップＳ１０６）。この処理は、呼吸数出力処理が終了するまで繰り返し実行される（ステップＳ１０８；Ｎｏ→ステップＳ１０２）。

【0041】

［３．２ 異常状態評価処理］
続いて、出力された呼吸数から、被測定者の異常状態を評価する異常状態評価処理について図６を用いて説明する。

【0042】

まず、被測定者の個体情報に基づいて、基準呼吸数算出処理を実行する（ステップＳ２０２）。本ステップにより、被測定者に対応する基準呼吸数が算出される。

【0043】

ここで、基準呼吸数について説明する。まず、個体情報により特定される被測定者の呼吸数の平均値（例えば、一晩の就寝中における１分毎の呼吸数の平均値）を個別平均呼吸数として算出する。更に個別平均呼吸数の所定期間の平均値を被測定者平均呼吸数として算出する。この被測定者平均呼吸数は、被測定者の特有の呼吸数となり、健康な状態である場合、日々の変動が殆どないという知見を得た。

【0044】

更に、この被測定者平均呼吸数を、被測定者の個体情報（例えば、年齢・性別毎のＢＭＩとの対比）毎に集計すると所定の相関関係が得られることが解った。

【0045】

ここで、被測定者の個体情報に基づいて特定される標準的な呼吸数を標準呼吸数とする。例えば、図７（ａ）に示すように、ＢＭＩと、各被測定者の（被測定者）平均呼吸数とは相関関係を有している。図７（ａ）は、２０〜３２歳成人におけるＢＭＩと（被測定者）平均呼吸数（回／分）との散布図である。本図においては、相関係数として「−０．３９」が算出される。なお、特に被測定者に異常が無ければ、個別平均呼吸数でも同様の相関関係を有することとなる。

【0046】

更に、図７（ａ）から男性と女性とで相関関係が異なり、男性の相関係数は「−０．３４」、女性の相関係数は「−０．８１」である。このように、ＢＭＩから年齢・性別に最適化した回帰式を求め、当該回帰式を用いることにより、標準呼吸数を算出することができる。なお、図７（ａ）において、男性の中で女性より分布より分布が外にある２名（図７（ａ）における点Ｐ）はいずれも健康状態に問題がある者である。

【0047】

なお、個体情報の一つに本実施形態ではＢＭＩを用いているが、体重、体脂肪率のように肥満と関係する他の値を用いても良い。例えば、図７（ｂ）は、体脂肪率と呼吸数との相関図であり、相関係数を求めることにより同様の効果が期待できる。なお、男性の外れの１名（図７（ｂ）における点Ｐ）は健康状態に問題がある者である。

【0048】

そして、この算出される標準呼吸数を、本実施形態における基準呼吸数として利用する。ここで、基準呼吸数算出処理については、本実施形態では、以下の２つの処理について説明する。

【0049】

（１）基準呼吸数テーブルを利用する場合
まず基準呼吸数テーブルを利用する場合について説明する。すなわち、検出された個体情報や、入力された個体情報を用いて基準呼吸数テーブル３０２から基準呼吸数を読み出して出力する。

【0050】

（２）回帰式を利用する場合
次に、基準呼吸数テーブル３０２を利用せず、回帰式を利用する場合について説明する。すなわち、検出された個体情報や、入力された個体情報を用いて、回帰式を利用して基準呼吸数（標準呼吸数）を算出する。

【0051】

図６に戻り異常状態評価処理の説明を続ける。次に、測定呼吸数から個別平均呼吸数を算出する（ステップＳ２０４）。本実施形態では、１分毎に測定されている呼吸数の一晩（寝床における睡眠中）の平均値を算出する。

【0052】

そして、個別平均呼吸数と、基準呼吸数との差を算出し、この差が所定の判定閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ２０６）。もし、差が判定閾値を超えていない場合は、被測定者は異常がない（健康である、本人である等）と評価する（ステップＳ２０８）。他方、差が判定閾値を超えている場合は、被測定者に異常がある（健康ではない、他人である等）と評価する（ステップＳ２１０）。

【0053】

このように、本処理によれば、被測定者の個体情報と、呼吸数とに基づいて、被測定者の健康状態評価や本人識別ができる。

【0054】

［３．３ リアルタイム異常状態評価処理］
続いて、リアルタイム異常状態評価処理について説明する。リアルタイム異常状態評価処理を実行することにより、現在就寝中の被測定者に異常が有る場合に報知することで病状の急変や別人がベッドで寝ている等の異常の早期発見が可能となる。

【0055】

まず、被測定者に基づいて基準呼吸数を算出する（ステップＳ３０２）。そして、算出された基準呼吸数と、現在出力されている測定呼吸数との差を算出する。この差が判定閾値を超えた場合には（ステップＳ３０４；Ｙｅｓ）、被測定者の異常を報知する（ステップＳ３０６）。

【0056】

これにより、例えば被測定者の異常状態が変わったことを検出したり、被測定者が別人に変わったことを検出したりすることが可能となる。

【0057】

なお、上述した実施形態は、説明を簡略化するために、測定呼吸数を単に用いることとして説明しているが、製品で実施する場合には、現在の測定呼吸数だけを用いず、複数の測定呼吸数の平均値や、遷移など参照する。例えば、５回連続して基準呼吸数と測定呼吸数との差が判定閾値を超えた場合に異常を報知したり、基準呼吸数と直近３回の測定呼吸数の平均値との差が、判定閾値を超えた場合に異常を報知したりしてもよい。

【0058】

このように複数の測定呼吸数を用いることにより、誤検知を減らしたり、より必要度が高い場合のみを報知したりすることが可能となる。

【0059】

［３．４ 個体情報判定処理］
続いて個体情報判定処理について図９を用いて説明する。個体情報判定処理は、上記異常状態評価として、異常状態か否かという評価ではなく、個体情報について取得する処理である。例えば、被測定者の身長は大きく変動しないが、体重は変動するため、ＢＭＩは日々変動する。この変動するＢＭＩを測定するためには、被測定者が毎回体重計を用いて体重を測定しなければならない。

【0060】

本処理を利用することにより、睡眠時の呼吸数を利用する事により、体重計を用いて体重を測定するといった作業を行わずＢＭＩを求めることができる。特に、被測定者の異常状態から、離床が困難な場合、体重計に移乗が困難な場合に有効である。

【0061】

測定呼吸数から個別平均呼吸数を算出する（ステップＳ４０２）。次に、被測定者の基本情報が設定されているか否かを判定する（ステップＳ４０４）。ここで、被測定者の基本情報とは、個体情報の一つであるＢＭＩを読み出すのに必要な情報で有り、年齢、性別といったＢＭＩ以外の個体情報のことである。

【0062】

算出された平均呼吸数、基本情報に基づいて、基準呼吸数テーブル３０４からＢＭＩを読み出して出力する（ステップＳ４０６）。このように、本処理によれば、身長、体重等をその都度測定しなくてもＢＭＩを呼吸数から求めることが可能となる。

【0063】

［４．実施例］
続いて、本実施形態における異常評価システム１を用いた実施例について説明する。本実施形態においては、図１に示したように、被測定者の下に呼吸を検出する装置を載置し、被測定者の体動から呼吸を検出して実行される。

【0064】

［４．１ 第１実施例］
第１実施例としては、異常状態の評価を画面に表示する例について説明する。例えば、図１０は、表示部５００に表示される表示画面の一例である。図１０（ａ）は、測定中（就寝中）を示す画面の一例である。

【0065】

このように、睡眠中に呼吸数を測定し、測定された呼吸数に基づいて異常状態を評価する。この評価された異常状態が表示された表示画面の一例が図１０（ｂ）である。表示画面に異常状態（例えば、健康レポートのように、測定者（被測定者）に示すもの）を表示することで、容易に被測定者の異常状態を把握することができる。

【0066】

また、図１０（ｂ）は、リアルタイム異常状態評価処理を実施した場合における、表示部５００に表示される表示画面の一例である。図１０（ｃ）に示すように、例えば被測定者の異常状態が検知されたタイミングで報知することにより、測定者（介助者、看護師等）は、被測定者（被介助者、患者）の状態を速やかに確認することができる。なお、このとき警告音や音声、警告灯等で併せて報知しても良い。

【0067】

なお、本実施形態において異常状態を出力する手段としては表示部に表示する例を説明しているが、例えば印刷をしたり、メールにて通知したりと、他の手段で表示しても良いことは勿論である。

【0068】

［４．２ 第２実施例］
第２実施例としては、基準呼吸数を患者の環境に基づいて更新する実施例について説明する。すなわち、基準呼吸数テーブル３０４には、標準的な呼吸数（標準呼吸数）が記憶されている。この呼吸数は、基準呼吸数と一定の差が検出されている場合には、当該呼吸数を基準呼吸数として更新する構成としても良い。

【0069】

これは、一晩の呼吸数の平均値は個人特有の指標であり、変動が小さい点から可能である。図１１は、呼吸数の相関関係を表した図である。縦軸に２日日の呼吸数の平均を、横軸に１日目の呼吸数の平均（個別平均呼吸数）を表した図である。このように、被測定者毎に調べると、相関関係があることが解る。なお、前日と当日（１日目と２日目）とで呼吸数が大きく変化している人がいるが、このような人は何らかの異常があったと考えられる。

【0070】

［４．３ 第３実施例］
第３実施例としては、覚醒している時間を除いて個別平均呼吸数を算出する場合について説明する。

【0071】

すなわち、呼吸を検出する場合に、被測定者が睡眠しているときの方が適切な呼吸数を検出できる。したがって、測定呼吸数テーブル３０２に、睡眠と覚醒の判別も併せて記憶する（又は、別テーブルとして日時に対応づけて体動情報を記憶してもよい）。

【0072】

そして、図６のステップＳ２０４において個別平均呼吸数を算出する場合、覚醒している時間の呼吸数を除外して平均呼吸数を算出する。

【0073】

これにより、覚醒によるノイズを除外することが可能となり、より正しい平均呼吸数が算出されることとなる。したがって、更に適切な異常評価を行うことができる。

【0074】

［５．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。

【0075】

なお、上述した実施形態においては、個体情報の一例としてＢＭＩを用いて説明したが、被測定者の個体情報として他の情報、例えば体脂肪率、体重等を用いても良いし、複数の個体情報を組み合わせても良い。

【0076】

また、上述した測定呼吸数は１分毎の呼吸数として説明しているが、この測定時間は一例であることは勿論である。すなわち、３０秒毎の値であったり、３分毎の値であったりと、少なくともどのような被測定者であっても、複数回の呼吸が検出可能な時間以上で有れば良い。

【0077】

また、上述した基準呼吸数として標準呼吸数を利用したが、簡易的に被測定者平均呼吸数を利用しても良い。すなわち、基準呼吸数として被測定者平均呼吸数を利用し、個別平均呼吸数と比較することにより、日々の変化から被測定者の異常を判定することが可能となる。

【符号の説明】

【0078】

１ 異常評価システム
３ 検出装置
５ 処理装置
１０ ベッド
２０ マットレス
１００ 制御部
２００ 呼吸検出部
２５０ 個体情報設定部
３００ 記憶部
３０２ 測定呼吸数テーブル
３０４ 変動係数テーブル
３１０ 測定呼吸数出力プログラム
３１２ 異常状態評価プログラム
３１４ リアルタイム異常状態評価プログラム
３１６ 個体情報判定プログラム
４００ 入力部
５００ 表示部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】