JP3661686B2 - 監視装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は在宅などにおいて非侵襲、非観血に使用者の生体信号を検出し、異常状態の有無や健康状態を記録、通報したり使用者の健康を維持、向上させる監視装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来この種の監視装置は、生体情報検出手段から得られた信号をそのまま表示、記憶、送信するものが主であり、異常の有無や健康状態の判定はほとんど専門医に委ねられていた（例えば、特許文献１〜３、非特許文献１参照）。
【０００３】
一方医療用モニタリング装置には、心電図、呼吸、血圧、体温などの測定データ（バイタルサイン）をベッドサイドから無線で遠隔監視したり、波形解析結果が所定範囲を逸脱するとアラーム音を発するものはある（例えば、特許文献４〜６、非特許文献２、３参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平５−２２８１１６号公報
【特許文献２】
特開平６−３０９１４号公報
【特許文献３】
特開平６−７３０７号公報
【特許文献４】
特開平４−５６５６１号公報
【特許文献５】
特開平４−５７１６１号公報
【特許文献６】
特開平４−３２７８３２号公報
【非特許文献１】
日本エム・イー学会専門別研究会「在宅医療とＭＥ技術」研究会研究報告集Ｖｏｌ．２、Ｎｏ．１、１９９３年
【非特許文献２】
岡島光治著、「診断とＭＥ」−人体を測って診断を考える−、コロナ社、１９８９年
【非特許文献３】
久保田博南著「健康を計る」、講談社ブルーバックス、１９９３年
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら上記従来の構成では、正常か異常かなど身体状態判定は専門医が後になって目で見て判断せざるを得なかった。もしくは判定基準が常に一定であり、監視対象である使用者が変わった場合判定基準をその都度適切に設定し直すことは困難であった。生体情報検出手段から得られる信号だけを用いて正常か否かを判断する場合、全ての使用者に適用できる範囲で固定的に判定基準を設定すると、一概には判断し切れない不定領域が広くなり異常検出能力は低いままである。つまり使用者の状態が急変し、緊急状態が起こっているのに通報・報知できなかったり、逆に使用者は正常なのに監視者（介護者など）に対する不要の呼出を繰り返してしまうなど誤動作が絶えない。
【０００６】
調節操作によって判定基準が設定できるとしても、専門医でなければ調節困難であるし使用者が頻繁に変わる生活用品（例えば便座や浴槽）には取り付けることは不可能である。さらに同じ使用者でも時間帯や季節、年齢、環境条件、食事・運動・投薬の有無、精神状態に応じて判定基準は変動する。
【０００７】
本発明はこのような従来の課題を解決するもので、使用者ごとに収集、蓄積された生体信号の履歴とその使用者向けに適切に設定された判定基準に基づき現在の身体状態を判定することで、緊急通報（クリティカル・ケア）したり疾患の予防、早期発見（プライマリ・ケア）するなど健康管理を積極的に支援することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明の監視装置は、使用者の複数の種類の生体信号を検出する生体情報検出手段と、前記生体情報検出手段のうち少なくとも１つの生体信号の出力に基づいて使用者の特徴を抽出し使用者を識別する使用者識別手段と、前記生体情報検出手段の時系列データを蓄積する記憶手段と、前記記憶手段に蓄積された複数の種類の生体信号の時系列データに基づいて使用者ごとの生物時計に合致した判定基準を設定する設定手段と、前記記憶手段に蓄積された前記生体信号の時系列データ及び前記判定基準に基づき使用者の身体状態を判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に応じて報知信号を発する制御手段とを備えたものである。
【０００９】
上記構成によって、使用者ごとに収集、蓄積された生体信号の履歴と、その使用者向けに適切に設定された判定基準に基づき現在の身体状態を判定して、制御手段によって、判定結果を報知する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明は上記構成によって、複数の使用者が同一の本装置を用いた場合に使用者ごとに異なり、かつ使用者の生物時計に合致した最適の判定基準に基づいて身体状態が判定され、制御手段は判定結果に応じて使用者ごとに制御内容を変えることになる。生体信号に関しては同じデータでも使用者ごとに正常か異常かの基準が異なるのが常であり、さらに、使用者ごとに生物時計に合致した判定基準が設定されるので判定手段における判定精度は向上する。ある種の疾患を早期発見、報知することにもつながる。
【００１１】
また、生体情報検出手段が体温検出手段であるため、感染症をはじめとする発熱をきたす疾患や月経周期（女性の場合）を測定できる。特に自覚症状を訴えることの困難な乳幼児や高齢者、障害者に適用することで常時異常の有無が確認できる。
【００１２】
また所定時間（例えば数日）内に所定範囲を越える体温変動がある場合ないし体温が所定時間（例えば数日）以上継続して所定範囲を越える場合報知信号を送出するので、緊急事態発生時に迅速な処置が施せる。一般に体の細胞は３４℃以下または４０℃以上になると機能に変化をきたし、４０〜４２℃が数時間続くと死に至ることもある。また中枢神経系の細胞は４１℃を越えると正常に機能することができないといわれている。さらに通常乳幼児の体温は高く、高齢者では低い。女性ではホルモンの影響で周期的な変動が認められる。また成人期にあっても使用者によって相当違いのあることが知られている。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。具体的には例えば同じ３７．５℃でも女性で高温期にある使用者なら正常と判定し、高齢者で平熱が３５．８℃くらいの使用者なら異常と判定することになる。加えて発熱パターンには稽留熱、弛張熱、間欠熱、波状熱、二峰熱、不定熱など種々あり体温の経時変化を見ることで疾患の種類、緊急度を判別できる。ところで体温はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また体温変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の体温変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００１３】
また生体情報検出手段が血圧検出手段であるため、高血圧症、低血圧症を検出できる。例えばＷＨＯの血圧分類では、最大血圧１００〜１３９ｍｍＨｇかつ最小血圧８９ｍｍＨｇを正常血圧、最大血圧１６０ｍｍＨｇ以上または最小血圧９５ｍｍＨｇ以上を高血圧、また拡張期血圧９０〜１００ｍｍＨｇ以下の場合を低血圧と定めている。但し血圧には個人差がある。健康な２０歳台の血圧は最大１２０ｍｍＨｇ、最小８０ｍｍＨｇ前後であり、その後加齢に伴って最大血圧は上昇する傾向があるが最小血圧はほとんど変化しない。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。
【００１４】
また血圧が所定範囲を逸脱した場合報知信号を送出するので、緊急事態発生時に迅速な処置が施せる。特に高血圧には自覚症状がなく持続するので、気づかないうちに動脈血管の変性、循環血流量の減少が起きて、心臓・血管系、腎臓、脳機能の障害を起こすことを回避することになる。また脳への一過性虚血を起こさせる起立性低血圧症ではめまい、立ちくらみによる転倒事故などを報知によって未然に防ぐことになる。使用者ごとに判定基準を設定することによって慢性疾患だけでなく、急激に血圧上昇をきたす高血圧性緊急症や急激に血圧低下をきたすショックなどの異常をより確実に判定し報知できる。血圧が急激に上昇し、血管収縮を起こし易くなる時刻は心筋梗塞の多発時刻に一致しており、環境条件とは別にヒトには「死にやすい時刻」のあることが指摘されている。そこで血圧検出手段をベッド、布団、毛布、シーツ、マットレス、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽などの生活用品に取り付けることで住居内にいる使用者の連続監視が可能となる。また日常生活において安静を保持し穏やかな心身状態のまま精度よく血圧測定できる。ところで血圧はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また血圧変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の血圧変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００１５】
また生体情報検出手段が体動検出手段であるため、体動量の大小が測定できる。特にこの体動検出手段をベッドに埋め込んだ場合、就寝中の寝返り頻度などが測定できる。
【００１６】
また生体情報検出手段は脈拍数検出手段であるため、使用者の不整脈や脈拍数のトレンドが測定できる。安静時の脈拍数にも個人差が大きいことはよく知られている。自転車、マラソン、スキーの長距離選手のように全身の激しい運動を長く続けていると心臓は鍛錬性肥大を起こし心臓に余力を残すようになる。心臓が強靱で拍出量が増大すると脈拍数は減る。一般の使用者は毎分６５拍〜７０拍位だが、マラソン選手の中には毎分４０〜５０拍位の使用者もいる。また年齢による差もある。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。脈拍数を測定することによって使用者に適した運動量の目安もわかる。ところで脈拍数はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また脈拍数変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の脈拍数変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００１７】
また生体情報検出手段は呼吸数検出手段であるため、呼吸異常の発見や脈拍数のトレンドが測定できる。呼吸数もサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また呼吸数変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の呼吸数変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００１８】
使用者識別手段は、生体情報検出手段により検出された時系列データに基づいてカオスアトラクタを演算し使用者の特徴を抽出する構成としたので、生体情報検出手段の出力そのものを用い、カオスアトラクタを演算して特徴抽出して使用者を識別するので、装置の構成が簡単になる。
【００１９】
また生体情報検出手段をベッド、布団、毛布、シーツ、マットレス、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽などの生活用品に取り付けることで使用者に負担をかけることなく非侵襲・非観血に生体信号を検出することになる。つまり使用者は、日々の生活の中で無意識のうちに簡単な健康診断を受診していることと等価になる。いちいち病院などの医療機関に出向き、長時間を費やして検査を受ける必要もなくなる。呼吸・循環・代謝などの状態は時々刻々変化するものであるが、日常生活における様々な条件下でも長期間にわたり継続して生体信号を検出することで、個々の使用者特有の生理的特徴を明らかにできる。また生体情報検出手段における測定精度は、侵襲・観血によって得られる特殊な医療用検査装置におけるものほど厳密なものでなくても繰り返し測定することで高精度化が図れる。
【００２０】
【実施例】
以下本発明の第１の実施例を図１〜図４を参照して説明する。図１において、１は使用者の生体信号を検出する生体情報検出手段であり、２はこの生体信号の時系列データの一定時間分の平均値を蓄積する記憶手段である。また３は使用者ごとに判定基準を設定する設定手段であり、判定手段４は記憶手段２に蓄積された生体信号データと設定手段３で定められた判定基準とを比較し、異常の有無を判定する。さらに制御手段５は判定手段４での判定結果が異常であれば報知信号を発する構成である。
【００２１】
設定手段３の構成を図２に示す。説明簡単化のため本監視装置は最大５人までが使用するものとする。３０１〜３０５は使用者ごとに設けられた操作部であり、この操作部３０１〜３０５のいずれかを操作することにより本監視装置は動作を開始する。３０６〜３１０は使用者ごとの異常下限値調節部であり、あらかじめ使用者ごとに閾値が定められている。異常下限値調節部３０６〜３１０は回転式ボリュームにＡ／Ｄ変換器が接続されさらにデジタルデータを記憶する不揮発性メモリからなるので、設定された異常下限値は再設定されない限りその値を保持する。同様に３１１〜３１５は使用者ごとの異常上限値調節部である。３１６は使用者特定部であり、操作部３０１〜３０５いずれかの操作に対応した使用者を選択し、異常下限値選択部３１７ないし異常上限値選択部３１８に選択信号を出力する。異常下限値選択部３１７では異常下限値調節部３０６〜３１０に記憶されている異常下限値のうち使用者特定部３１６で特定された使用者の異常下限値を抽出し判定手段４に出力する。異常上限値選択部３１８の動作も同様である。図３に示すように生体情報検出手段１から記憶手段２を介して得られる生体信号出力信号が０を中心にプラス側とマイナス側に振れるよう基準化した場合、日頃の正常値範囲やどちらとも言えない不定領域は使用者によって大きく異なる。もし万人向けに固定的に判定基準を設ける場合は、誤判定を避けるために異常下限値や異常上限値をゆるやかな値（図３では−４と＋４）に規定しておかざるを得ない。これに対し設定手段３を設けることで、異常下限値や異常上限値は使用者ごとに可変することができる（例えばＡさん向けは−２と＋３、Ｂさん向けは−２．５と＋２．５）。また異常下限値や異常上限値は自由に変更可能なので、加齢に伴って正常値範囲が徐々にドリフトする場合や使用者の新規追加にも容易に対応できる。尚、何の異常下限値、異常上限値も設定されてない初期状態には、万人向けの判定基準が設定されている。
【００２２】
判定手段４は図４に示すように２つの比較器４ａ、４ｂと論理和素子４ｃとからなる。すなわち記憶手段２から出力された生体信号の出力信号が設定手段３から出力された異常上限値より大きいかまたは異常下限値より小さい場合に比較器４ａか比較器４ｂのいずれかがハイとなるため論理和素子４ｃを経て異常判定信号を制御手段５に出力する構成である。但し異常上限値＞異常下限値であり、論理和素子４ｃは正論理回路からなるものとする。
【００２３】
上記構成において、複数の使用者が同一の本装置を用いた場合に使用者ごとに異なる最適の判定基準（異常下限値と異常上限値）に基づいて異常の有無が判定され、制御手段５はこの判定結果に応じて使用者ごとに制御内容を変えることになる。上記したように生体信号に関しては同じデータでも使用者ごとに正常か異常かの基準が異なるのが常であり、使用者ごとに判定基準が設定されるので判定手段４における判定精度は向上する。ある種の疾患を早期発見、報知することにもつながる。また長期間にわたり、使用者の生体信号のトレンドを把握することができるので健康状態の推移が把握できる。また本装置を作動させると連続監視されるので、医療の専門家がその場に立ち会わなくても使用者ごとの健康データが自動的に蓄積されるという効果もある。特に健常でない高齢者、障害者、乳幼児など自らの健康状態を訴えることが困難な人、感覚の低下をきたしている人にとっては非常に有効である。
【００２４】
ところで生体信号は時間帯や季節、年齢、環境条件、食事・運動・投薬の有無、精神状態に応じて変動することはよく知られており、生体情報検出手段１からの出力信号に時間帯検出手段、季節検出手段、年齢検出手段、外部環境検出手段などからの出力信号を加え複合的に判定したり、１日のうちの複数回の判定結果を多数決することなどで変動の影響を小さく押さえるなどで判定精度を高めても構わない。また使用者とは人に限るものではない。生体信号を発するペットなどの動物に適応してもよい。一般に動物は自らの健康状態の異変を世話をしてくれる飼い主に訴えることが出来ないので、特定された動物に合致した判定基準を設けておいて監視する効果は大きい。
【００２５】
次に本発明の第２の実施例について図５を用いて説明する。尚、第１の実施例と同一の機能ブロックには同一番号を付与する。図５が図１に示した第１の実施例と異なるのは、使用者が誰であるかを識別する使用者識別手段６を設けた点にある。使用者識別手段６はＣＣＤカメラと画像認識装置からなり、使用者を識別する。さらに使用者識別手段６によって識別された使用者ごとの生体信号の時系列データを蓄積する記憶手段７と、使用者ごとに判定基準を設定するとともに使用者ごとにあらかじめ設定されているこれら判定基準のうちの１つを自動選択する設定手段８とを備えたものである。
【００２６】
上記構成において、使用者ごとの判定基準は自動的に選択されるとともに生体信号の時系列データを使用者ごとに分離して蓄積できる。判定手段は記憶手段７に蓄積された使用者ごとの生体信号の時系列データと判定基準に応じて身体状態を判定するので、例えば現在検出された生体信号が同一でも使用者が異なれば、過去の履歴によって判定結果を異なるものにする。使用者を識別する使用者識別手段６を設けることによって、使用者は本装置を使うたびに誰が使用しているのか操作して明示する手間が不要になり、使い勝手が向上する。複数の使用者が同一の本装置を用いても、使用者は何ら意識することなく使用者ごとの生体信号の履歴が蓄積できることにもなる。使用者自らの操作間違いや操作忘れによる誤動作も心配ない。特にスイッチ操作が出来ない乳幼児、高齢者、障害者、入院患者にとって大変有効である。介護者に対する負担も少なくなる。また使用者ごとの操作部を設ける必要がないので、装置の小型化が図れる。通常の使用時には頻繁に判定基準を設定する必要もなく、本装置を使用者の目に触れないデッドスペースに埋め込んでおくことも可能である。
【００２７】
次に第３の実施例について図６、図７を用いて説明する。図６が図５に示した第２の実施例と異なるのは記憶手段７に蓄積された使用者ごとの生体信号の時系列データに基づいて判定基準を設定させる設定手段９を設けた点にある。つまり判定基準自身が使用者ごとの生体信号の時系列データに基づき教師なし学習過程を経て変わっていくので本装置を使用すればする程、使用者に適した判定基準が自動的に構築される。学習にはニューラルネットワークを用いる。判定基準の変更しやすさを決定するパラメータは初期動作時から徐々に小さくなるアニーリング法を用いることによって、使用者ごとの生体信号の時系列データをすばやく特徴づけるものとする。ネットワーク構造は図７に示すように入力層のニューロン集団が２分割されたリカレント型ネットワークを用いる。一方には入力信号（現在検出した使用者の生体信号）が直接入力され、他方には出力層のニューロンの出力信号が入力される。これにより、現在の入力信号と過去に入力信号を処理したものを同時に扱うことができる。具体的には学習によって通常生体信号の変動が小さい使用者に対しては厳しい判定条件が課せられる一方、普段から生体信号の変動が大きい使用者に対しては緩い判定条件が課せられるようになってくる。あるいは普段から生体信号の出力値が高め（低め）の使用者に対しては正常値を高め（低め）にスライドしていくことになる。
【００２８】
上記構成によって、設定手段９が判定基準の設定を自動的に行なうので通常の使用時のみならず一切の調整操作が不要で、使用者に最適の判定基準が自動的に生成されていく。よってスイッチ操作が出来ない乳幼児、高齢者、障害者、入院患者にとって大変有効である。介護者に対する負担も少なくなる。また使用者ごとの操作部や判定基準調節部を設ける必要が全くないので、よりいっそうの小型化が図れる。メンテナンスが不要なので本装置を使用者の目に触れないデッドスペースに埋め込んでおくことも可能である。
【００２９】
尚、学習は上記構成に限るものではない。ニューラルネットワークでなくエキスパートシステムなど厳密な条件論理式だけで構成してもよいし、学習モードと動作モードを分けてもよい。また遺伝的アルゴリズムを用いてもよい。ニューラルネットワークでも学習ベクトル量子化法（ＬＶＱ）やＲＣＥなど他の学習モデルを用いてもよい。
【００３０】
次に第４の実施例について図８〜図１０を用いて説明する。図８が図６に示した第３の実施例と異なるのは使用者の生体信号を検出する生体情報検出手段１の出力そのものに基づいて使用者を識別する構成の使用者識別手段１０を備えた点にある。
【００３１】
ここでは生体信号として指尖脈波を用いる例について説明する。生体情報検出手段１は図９に示すように使用者の指尖部１００に装着して脈波を採取するものであり、柔軟かつ遮光性を有するカバー部１０１を有底筒状に形成して指尖部１００を挿入する。このカバー部１０１の内面には指尖部１００の指腹に当接するよう発光素子１０２と受光素子１０３が取り付けられている。発光素子１０２と受光素子１０３の先端部には凸レンズが装着され、指尖部１００内部で光軸が交差する位置に設けられている。つまり発光素子１０２からの投射光を指尖部１００内部で反射させ、反射光を受光素子１０３に入射させる構成である。受光素子１０３への入射光量はさらに電圧変換され、信号増幅、一定間隔（例えば５ｍｓ）ごとのＡ／Ｄ変換によって使用者の指尖脈波の時系列データが出力される。
【００３２】
次に使用者識別手段１０の構成を図１０に示す。まず４次元数空間埋め込み手段１０４では生体情報検出手段１から出力された時系列データから所定の埋め込み間隔τずつ離れた４つの数値を抽出し、４次元ベクトルを形成する。これを多数の時系列データで実施することにより脈波のカオスアトラクタが４次元空間内に埋め込まれる。次に３次元数空間投影手段１０５では、所定の行列計算により４次元座標のカオスアトラクタを３次元数空間上に投影する（次元数を１つ落とす）。同様に２次元数空間写影手段１０６では、３次元座標のカオスアトラクタを２次元数空間上に写影する（次元数をさらに１つ落とす）。パターン分類手段１０７は２次元数空間写影手段から出力される２次元画像をＤＰマッチング手法によって分類（クラスタリング）するもので、これにより使用者が誰かを明確に分離することができる。言い換えると指尖脈波の時系列データのゆらぎから使用者の特徴を抽出することになる。併せてこの指尖脈波の時系列データは識別された使用者ごとの生体信号として記憶手段７に蓄積される。
【００３３】
上記構成において使用者識別手段１０は生体情報検出手段１の出力そのものを用いて使用者を識別するので、装置の構成が簡単になる。
【００３４】
尚、使用者を識別するのに生体情報検出手段１の出力信号を用いるのではなく、生体情報検出手段１以外に新たな生体情報検出手段を別に設け、この新たな生体情報検出手段の出力信号から使用者を識別する構成としてもよい。使用者識別手段１０の構成も上記のようなカオスアトラクタを演算し、パターンマッチングする手法に限るものではない。特に使用者が限定され、個々の使用者からの出力信号に明らかな差異がある場合は、所定の閾値を設けて識別する簡便な方法を用いてもよい。
【００３５】
次に第５の実施例について図１１を用いて説明する。図１１において使用者の生体信号を検出する生体情報検出手段１１は体温、血圧、脈拍数、呼吸数の４種類の生体信号を独立に同時検出し、記憶手段７で使用者ごとの体温、血圧、脈拍数、呼吸数の時系列データが蓄積される。記憶手段７には、使用者本人が蓄積された時系列データを見られるよう表示手段１２が接続されている。
【００３６】
一方、設定手段１３は第１の判定基準生成部１３ａと第２の判定基準生成部１３ｂとからなる。この設定手段１３には使用者識別手段１０とＣＤ−ＲＯＭからなる健康情報データベース１４が接続されている。健康情報データベース１４には、生体情報検出手段１１で得られる複数種類の生体信号それぞれの正常値範囲が記憶されており、第１の判定基準生成部１３ａ及び第２の判定基準生成部１３ｂで生成される判定条件の最大可動範囲を規定している。第１の判定基準生成部１３ａは、各種類の生体信号それぞれについて緊急事態発生の有無に関する判定条件（緩い条件）を使用者ごと個別に有し、第２の判定基準生成部１３ｂは警戒事態発生の有無に関する判定条件（厳しい条件）を使用者ごとに有する。ここで緊急とは即座の処置を要する急性異変状態を示し、警戒とは使用者本人に注意を促す程度の弱い異変状態も含めた領域を示す。第１の判定基準及び第２の判定基準は、図１２に示すようなファジィメンバーシップ関数（前件部）として各種類の生体信号ごとに定義され、判定手段１５に出力される。つまり第１の判定基準に関して、もし「体温が非常に高い（非常に低い）」ならば、「緊急度は大きい」。
もし「血圧が非常に高い（非常に低い）」ならば、「緊急度は大きい」。
もし「脈拍数が非常に高い（非常に低い）」ならば、「緊急度は大きい」。
もし「呼吸数が非常に高い（非常に低い）」ならば、「緊急度は大きい」。
のであるが、使用者にとってどの位の体温、血圧、脈拍数、呼吸数が非常に高い（非常に低い）状態なのかを生体信号ごと定量的に表現していることになる。同様に第２の判定基準に関しても、もし「体温が高め（低め）」ならば、「警戒度は大きい」。
もし「血圧が高め（低め）」ならば、「警戒度は大きい」。
もし「脈拍数が高め（低め）」ならば、「警戒度は大きい」。
もし「呼吸数が高め（低め）」ならば、「警戒度は大きい」。
としている。
【００３７】
判定手段１５の構成を図１３に示す。体温緊急度算出部１５ａでは記憶手段７から出力された使用者の体温と第１の判定基準生成部１３ａで生成された第１の体温判定基準から体温緊急度を算出する。血圧、脈拍数、呼吸数に関しても同様に血圧緊急度算出部１５ｂ、脈拍数緊急度算出部１５ｃ、呼吸数緊急度算出部１５ｄで血圧緊急度、脈拍数緊急度、呼吸数緊急度を算出する。警戒事態判定部１５ｅでは体温緊急度、血圧緊急度、脈拍数緊急度、呼吸数緊急度をファジィ演算によって合成し、得られた総合緊急度に応じて第１の報知信号を第１の無線送受信手段１６に出力する。同様に体温警戒度算出部１５ｆ、血圧警戒度算出部１５ｇ、脈拍数警戒度算出部１５ｈ、呼吸数警戒度算出部１５ｉで体温警戒度、血圧警戒度、脈拍数警戒度、呼吸数警戒度をそれぞれ算出し、警戒事態判定部１５ｊで判定された総合警戒度に応じて第２の報知信号を第１の無線送受信手段１６に出力する。ここで総合緊急度、総合警戒度の算出はマムダニの方法としてよく知られているＭＩＮ−ＭＡＸ重心合成法を用いる。
【００３８】
つまり判定手段１５は測定された体温、血圧、脈拍数、呼吸数から使用者の緊急状態（または警戒状態）の有無を判定し、第１（または第２の）の報知信号を第１の無線送受信手段１６に出力するものである。
【００３９】
第１の無線送受信手段１６は判定手段１５から第１の報知信号または第２の報知信号を受信後、遠隔地にある第２の無線送受信手段１７に向け無線で報知する。無線は４００ＭＨｚ帯の特定小電力無線を用い、同一構内における装置間で双方向通信可能な無線ＬＡＮを構成している。第２の無線送受信手段１７は、第１の報知装置１８に接続されている。第１の報知装置１８は、第１の報知音出力部１８ａ、第２の報知音出力部１８ｂ、第１の報知音確認部１８ｃからなる。第１の報知音出力部１８ａは第１の報知信号を受信した時に鳴動する大音量の緊急報知ベルであり、第２の報知音出力部１８ｂは第２の報知信号を受信した時に鳴動する小音量の警戒報知チャイムである。第１の報知音確認部１８ｃは報知音確認スイッチと報知確認信号送出回路からなり、第１の報知装置１８のそばにいる介護者が、第１または第２の報知音鳴動を確認するためのものである。第１または第２の報知音は一旦鳴動を開始すると第１の報知音確認部１８ｃの報知音確認スイッチが押されるまで継続する。第１の報知音確認部１８ｃの報知音確認スイッチが押されると、第１または第２の報知音は停止し、さらに報知確認信号送出回路が第２の無線送受信手段１７を介し無線で第１の無線送受信手段１６に報知確認信号を送出する。
【００４０】
また第１の無線送受信手段１６にはタイマ１９が接続され、第１の報知装置１８への報知信号送出後、所定時間以内に第１の報知装置１８から第２の無線送受信手段１７を介しての報知確認信号を受信しない場合、第３の無線送受信手段２０に向け同様の報知信号を無線で報知する。第３の無線送受信手段２０は、第２の報知装置２１に接続されている。第２の報知装置２１は、第３の報知音出力部２１ａ、第４の報知音出力部２１ｂ、第２の報知音確認部２１ｃからなる。
【００４１】
第３の報知音出力部２１ａは第１の報知信号を受信した時に鳴動する大音量の緊急報知ベルであり、第４の報知音出力部２１ｂは第２の報知信号を受信した時に鳴動する小音量の警戒報知チャイムである。第２の報知音確認部２１ｃは報知音確認スイッチと報知確認信号送出回路からなり、第２の報知装置２１のそばにいる介護者が、第３または第４の報知音鳴動を確認するためのものである。第３または第４の報知音は一旦鳴動を開始すると第２の報知音確認部２１ｃの報知音確認スイッチが押されるまで継続する。第２の報知音確認部２１ｃの報知音確認スイッチが押されると、第３または第４の報知音は停止し、さらに報知確認信号送出回路が第３の無線送受信手段２０を介し無線で第１の無線送受信手段１６に報知確認信号を送出する。
【００４２】
尚、ここでは生体信号（体温、血圧、脈拍数、呼吸数）の瞬時値の大小によって緊急状態や警戒状態の有無を判定するものとしたが、過去からの生体信号の履歴や生体信号の時間変化率（微分値）、積算量（積分値）を用いて判定してもよい。１分間当たりの脈拍数や呼吸数といった値ではなく脈拍（心電）波形や呼吸波形そのものの形状や、長期的な変動傾向から判定してもよい。判定に用いる演算もファジィ演算でなく、厳密な論理演算、あるいはニューラルネットワークを組み合わせてもよい。健康情報データベース１４を設定手段１３に接続するのではなく、判定手段１５に接続し緊急状態や警戒状態の有無判定に用いてもよい。生体情報検出手段１１の出力を用い、第１または第２の判定基準を学習によって自動調節させてよい。判定基準も緊急、警戒の２種類ではなく多段階に設けてもよい。生体信号の種類もこれに限るものではない。第１の報知装置１８、第２の報知装置２４は生体情報検出手段１１と同一構内にあるとしたが別棟の建物にあり、無線または有線の通信回線で結ばれている構成でもよい。通報先を２箇所でなくもっと多数設けてもよい。
【００４３】
上記構成において、健康情報データベース１４に基づき複数種類の生体信号から使用者の身体状態を判定するので身体状態の判定精度が高められる。また使用途中で新たに別の生体情報検出手段を追加することにも簡単に対応できる。
【００４４】
また判定手段と制御手段との間あるいは記憶手段と判定手段との間を無線の通信回線で接続することによって、本装置の設置工事が不要ないし非常に楽になる。設置場所が限定されないばかりか設置後に移動できるし、万一の交換や修理も短時間で済む。本装置を複数台接続することで遠隔にいる監視者に緊急情報を即座に伝える集中管理システムを容易に構築できる。電話回線を用いた他の有線・無線系システムと組み合わせ、健康管理ネットワークを構築するなど健康情報を多面的に活用することもできる。
【００４５】
また少なくとも２つの判定基準によって制御内容を異にすることで、オンオフだけの２値制御でなく生体信号に応じた多段階制御となる。例えば監視者に緊急度合を音によって変えて報知したり、睡眠中の使用者にどの程度積極的に覚醒促進制御するかを変えることになる。
【００４６】
使用者ごとの生体信号の時系列データを表示することで使用者自身に健康状態の推移を自覚させ、健康状態を維持、向上させるフィードバックをかけることになる。
【００４７】
報知装置に報知確認手段を設けることによって報知先の監視者の存在が使用者側でも明らかになる。生体情報検出手段によって痙攣、発作、急な発熱など緊急事態と判定された場合、まず監視者である介護者が即座に応答する構成である。
【００４８】
タイマを設け、第１の報知装置への報知信号送出後、所定時間以内に報知確認信号を受信しない場合第２の報知装置へ報知信号を送出する構成を備えることで、第１の報知装置近傍に監視者が不在でも報知先を別の監視者に切り替えて報知できる。報知先を多重化することで信頼性、安全性が高まるという効果がある。
【００４９】
また生体情報検出手段は体温・血圧・脈拍数・呼吸数といったバイタルセンサであるため在宅でも簡単に測定できる重要な健康情報となる。
【００５０】
体温を測定することで、感染症をはじめとする発熱をきたす疾患や月経周期（女性の場合）を測定できる。特に自覚症状を訴えることの困難な乳幼児や高齢者、障害者に適用することで常時異常の有無が確認できる。平熱は使用者によって異なるため、使用者ごとに緊急事態や警戒事態の有無に関する判定基準が設定されていることで判定精度は飛躍的に向上する。
【００５１】
同様に血圧を測定することで、高血圧症、低血圧症を検出できる。例えばＷＨＯの血圧分類では、最大血圧１００〜１３９ｍｍＨｇかつ最小血圧８９ｍｍＨｇを正常血圧、最大血圧１６０ｍｍＨｇ以上または最小血圧９５ｍｍＨｇ以上を高血圧、また拡張期血圧９０〜１００ｍｍＨｇ以下の場合を低血圧と定めている。但し血圧には個人差がある。健康な２０歳台の血圧は最大１２０ｍｍＨｇ、最小８０ｍｍＨｇ前後であり、その後加齢に伴って最大血圧は上昇する傾向があるが最小血圧はほとんど変化しない。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。
【００５２】
また脈拍数を測定することで、使用者の不整脈や脈拍数のトレンドが測定できる。安静時の脈拍数にも個人差が大きいことはよく知られている。自転車、マラソン、スキーの長距離選手のように全身の激しい運動を長く続けていると心臓は鍛錬性肥大を起こし心臓に余力を残すようになる。心臓が強靱で拍出量が増大すると脈拍数は減る。一般の使用者は毎分６５拍〜７０拍位だが、マラソン選手の中には毎分４０〜５０拍位の使用者もいる。また年齢による差もある。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。脈拍数を測定することによって使用者に適した運動量の目安もわかる。ところで脈拍数はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また脈拍数変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の脈拍数変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００５３】
さらに呼吸数を測定することで、呼吸異常の発見や脈拍数のトレンドが測定できる。呼吸数もサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また呼吸数変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の呼吸数変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００５４】
次に第６の実施例について図１４、図１５、図１６を用いて説明する。本実施例が既に説明した第１から第５の実施例と異なる点は使用者の生体信号を検出する生体情報検出手段の取り付け構成であるため、生体情報検出手段のみについて詳述する。図１４において使用者の生体信号を検出する生体情報検出手段は、ベッド２２の４箇所の脚下部に設けられた荷重センサ２３及び荷重センサ信号処理部２４からなる。荷重センサ２３はロバーバル機構を内蔵した歪ゲージ式ロードセルであり５ｇ以下の荷重分解能を持つ。４箇所の荷重センサ２３と荷重センサ信号処理部２４とはそれぞれ電源線とセンサ信号線とで結ばれており、荷重センサ信号処理部２４でベッド上の荷重推移を測定する構成である。荷重センサ信号処理部２４は４箇所の荷重センサ２３からの出力信号を合成するものであるが、荷重センサの非直線性を線形変換するとともに温湿度変動、経年変化、クリープ特性などによる誤差成分を自動校正する機能を備えている。測定された荷重推移の例を図１５に示す。ここでベッド上に使用者がいない場合の初期荷重はＷ０であり、いる場合の平均荷重はＷ１である。図１５から使用者のベッド入床や離床の際あるいは寝返り、発話などの動作が生じた時に大きな荷重変動が見られる一方、安静時でも使用者がベッド上に横たわっている限り心拍活動に伴う微少な荷重変動が見られることがわかる。次に荷重センサ信号処理部２４の構成を図１６に示す。２４ａは４箇所の荷重センサ２３からの出力信号を合成し、図１５に示したような荷重Ｗの時系列信号を出力する。体重測定手段２４ｂはあらかじめ使用者がベッド上にいない場合の初期荷重Ｗ０を記憶しておき入力信号である荷重Ｗ１から初期荷重Ｗ０を差し引いた値の１分間あたりの平均値を体重信号として常時出力する。使用者がベッド上にいないとは例えば出力された体重信号が０±３ｋｇであり、この体重信号の１分間における変動量（最大と最小の差あるいは分散値など）が所定量以下である場合と定義する。そしてこの体重信号における荷重Ｗを次回以降の初期荷重Ｗ０と記憶する構成である。つまり体重測定手段２４ｂは使用者がベッド上にいる場合に体重情報を出力する一方、使用者がいない場合にほぼ０ｋｇを出力することで、ベッド上の使用者の在／不在を識別する構成も備えていることになる。体動測定手段２４ｃは１分間あたりの荷重Ｗの変動量を算出し体動量信号として出力するものであり、就寝中における使用者の寝返りなどの体動量を出力する。尚、体動量は使用者の睡眠深度と相関があることが知られており、使用者の快適な入眠や覚醒を促進するための重要な信号として位置づけることができる。また手足に傷害を受けた入院患者のリハビリテーション快復度や高齢障害者の基礎体力、床ずれ発生の危険性予知などの指標として用いることもできる。体動量測定手段２４ｃはまた算出された体動量が所定値以上かつ所定値以下である場合、使用者がベッド上で安静状態を保持しているとし安静確認信号を脈拍数測定手段２４ｄに出力する。脈拍数測定手段２４ｄは体動量測定手段２４ｃから安静確認信号を受けている場合のみ、荷重Ｗから脈拍成分を抽出し１分間あたりの脈拍数を周波数解析によって算出し出力する。さらに体重測定手段２４ｂ、体動量測定手段２４ｃ、脈拍数測定手段２４ｄからの体重信号、体動量信号、脈拍数信号は生存判定手段２４ｅに伝えられ、生存判定手段２４ｅにおいて使用者の生存／死亡が判定される。生存判定手段２４ｅでは所定の体重が継続しているのに体動や脈拍がなくなった場合を死亡と判定し死亡確認信号を出力する。また所定の体重が継続しつつ所定の体動か脈拍があれば生存と判定し生存確認信号を出力する。あるいは体重信号が所定範囲を逸脱している場合は生存か死亡かの判定不能と見なし、死亡確認信号も生存確認信号も出力しない。
【００５５】
上記構成において、荷重センサ信号処理部２４は荷重センサ２３の出力信号に基づき、ベッド上の人の有無、生死のほか単位時間ごとの体動量、脈拍数を独立に算出している。特に荷重センサ２３をベッド２２の４箇所の脚下部に設けることによって使用者に負担をかけることなく無拘束・非侵襲・非観血に生体信号を検出することになる。つまり使用者は、日々の生活の中で無意識のうちに簡単な健康診断を受診していることと等価になる。いちいち病院などの医療機関に出向き、長時間を費やして検査を受ける必要もなくなる。日常生活における様々な条件下でも長期間にわたり継続して生体信号を検出することで、個々の使用者特有の生理的特徴を明らかにできる。特にベッドは使用者が毎日（ほとんどの場合規則正しく決まった時間帯に）長時間にわたり無負荷で安静状態を保持して横たわる環境であるため生体信号検出に適している。この荷重センサ２３の測定精度は、特殊な医療用検査装置ほど厳密なものでなくても繰り返し測定することで容易に高精度化が図れる。特に生存判定手段２４ｅを設けることによって、住居内にいる使用者（例えば独居高齢者）の安否が遠隔から監視できる。また使用者の住居内における生活様式、行動パターンなどを記憶、蓄積することにもなる。
【００５６】
尚、この荷重センサ２３はベッド２２に取り付ける例を示したが、布団、毛布、シーツ、マットレス、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽など他の生活用品に取り付けてもよい。ベッド２２の４箇所の脚下部に設けるのではなくシート状の装置をベッド２２の内部に装着する構成でも構わない。
【００５７】
次に第７の実施例について図１７、図１８、図１９を用いて説明する。本実施例が既に説明した第６の実施例と異なる主な点は検出する使用者の生体信号の種類と各生体信号に基づく異常検出手段の構成である。図１７において、２５は厚さ１０数ｃｍ程度の弾力性あるマットレスであり、３つ折りできる構成である。このマットレス２５には複合センサ部２６、生体信号処理部２７、異常判定部２８、無線通信手段２９が内蔵されており、遠隔地にあるパーソナルコンピュータ３０と無線で通信できる構成である。
【００５８】
複合センサ部２６は、感圧センサ２６ａ、温度センサ２６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ２６ｄ、湿度センサ２６ｄからなる。感圧センサ２６ａは荷重に応じて導電カーボン（または導電ゴム）電極のインピーダンスが変化する可撓性の感圧抵抗素子であり、全体を覆うようにマットレス２５内部に配設されている。温度センサ２６ｂはサーミスタからなりマットレス２５の中央部に配設されている。振動センサ２６ｃはポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）等の高分子圧電材料を薄膜化し両側に電極を付着させたものを同軸ケーブル状にシールド加工してあり、さらに感圧センサ２６ａと一体化されている。この同軸ケーブルは可撓性を有し（直径３ｍｍ程度で）外部から混入する電磁波ノイズの影響を除去すると同時に防水処理も施されている。光電センサ２６ｄは小型の高輝度近赤外ＬＥＤ（波長λ＝９４０ｎｍ）及び赤色光ＬＥＤ（波長λ＝６６０ｎｍ）からなる発光部と反射光量を検出する小型のフォトトランジスタからなる受光部を複数箇所に設け、使用者の光の透過を測定する。湿度センサ２６ｅはセラミック感湿材料からなり、温度センサ２６ｂとともにフィルム状に一体成形されている。また湿度センサ２６ｅとして可撓性の導電材料を用い電極間のインピーダンス変化から発汗量を検出する構成でもよい。電極を用いる場合、経年変化によって初期抵抗がドリフトしてもインピーダンス変化分によって発汗量を測定するので誤差は累積しない。
【００５９】
複合センサ部２６における感圧センサ２６ａ、温度センサ２６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ２６ｄ、湿度センサ２６ｅは全て生体信号処理部２７、異常判定部２８を介して無線通信手段２９に接続されている。本実施例のブロック構成を図１８に示す。生体信号処理部２７は在床判定手段２７ａ、体重算出手段２７ｂ、体温算出手段２７ｃ、体動量算出手段２７ｄ、脈拍数算出手段２７ｅ、呼吸数算出手段２７ｆ、血圧算出手段２７ｇ、血液酸素飽和度算出手段２７ｈ、発汗量算出手段２７ｉからなる。
【００６０】
在床判定手段２７ａは感圧センサ２６ａからの出力が所定値以上であればマットレス２５上に使用者が在床状態であると判定し、体重算出手段２７ｂ、体温算出手段２７ｃ、体動量算出手段２７ｄ、脈拍数算出手段２７ｅ、呼吸数算出手段２７ｆ、血圧算出手段２７ｇ、血液酸素飽和度算出手段２７ｈ、発汗量算出手段２７ｉそれぞれに対し在床状態の場合のみ動作を許可する。
【００６１】
体重算出手段２７ｂは、感圧センサ２６ａの出力からベッド上の使用者の体重を算出する。体温算出手段２７ｃは、温度センサ２６ｂの出力から使用者の体温を算出する。体動量算出手段２７ｄは、振動センサ２６ｃの出力から使用者の体動量を算出する。脈拍数算出手段２７ｅは、振動センサ２６ｃの出力から使用者の脈拍成分を抽出して脈拍数を算出する。呼吸数算出手段２７ｆは、振動センサ２６ｃの出力から使用者の脈拍成分を抽出して呼吸数を算出する。振動センサ２６ｃの出力から使用者の脈拍成分や呼吸成分を抽出して脈拍数や呼吸数を算出する脈拍数算出手段２７ｅ、呼吸数算出手段２７ｆを備えたことにより、同一の振動センサ２６ｃの出力から信号処理によって体動量、脈拍数、呼吸数という独立した生体信号データが得られるため、センサ配設の場所を取らずまた低コストに実現できる効果がある。血圧算出手段２７ｇは、光電センサ２６ｄの出力から使用者の血圧を算出する。血圧算出手段２７ｇは皮膚が露出かつ局所圧迫を受けている部位から容積脈波を検出し、容積振動法に基づき振幅最大点及び消失点を求め、平均・最高血圧を算出する。血液酸素飽和度算出手段２７ｈも同様に、光電センサ２６ｄの２波長の出力から透過光を分離測光し、容積振動法を用いて動脈ないし静脈中の酸素飽和度を算出する。測定される酸素飽和度は動脈血酸素飽和度（ＳａＯ２）に対応する量である。容積振動法は加圧部直下の容積変化を捉えるもので、光の透過性と圧伝搬が対応していることを利用している。ＳａＯ２は簡単には、酸素を運搬できるヘモグロビンに対する酸化ヘモグロビンの比である。血圧算出手段２７ｇ及び血液酸素飽和度算出手段２７ｈも同一の光電センサ２６ｄの出力から信号処理によって血圧と血液酸素飽和度という独立した生体信号を得ている。発汗量算出手段２７ｉは、湿度センサ２６ｅの出力から発汗量を算出する。
【００６２】
尚これら感圧センサ２６ａ、温度センサ２６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ２６ｄ、湿度センサ２６ｅは可撓性の素子あるいは小型センサからなるのでマットレス２５に埋め込んでも使用者に何ら違和感を与えたり寝心地を損なうことなく、無意識のうちに使用者の生体信号を検出できる。特に感圧センサ２６ａと振動センサ２６ｃ、あるいは温度センサ２６ｂと湿度センサ２６ｅは一体となっているので、省スペース化が図れる。血圧や血液酸素飽和度の測定も従来のカフや（指や耳に装着する）プローブは不要で、使用者は測定を意識する必要がない。
【００６３】
異常判定部２８は、体重異常検出手段２８ａ、体温異常検出手段２８ｂ、体動異常検出手段２８ｃ、脈拍数異常検出手段２８ｄ、呼吸数異常検出手段２８ｅ、血圧異常検出手段２８ｆ、血液酸素飽和度異常検出手段２８ｇ、発汗量異常検出手段２８ｈからなる。つまりベッド上の使用者の異常の有無は体重、体温、体動量、脈拍数、呼吸数、血圧、血液酸素飽和度、発汗量から総合的に判断するのでより精度の高い判定ができる。
【００６４】
体重異常検出手段２８ａは、体重算出手段２７ｂの出力から使用者の体重異常状態の有無を検出する。体重異常検出手段２８ａにはタイマが接続され、所定期間内に所定範囲を越える体重変動があれば無線通信手段２９、パーソナルコンピュータ３０に向け報知信号を送出するものである。ここで所定期間及び所定範囲はパーソナルコンピュータ３０から無線通信手段２９を介し使用者ごとに自動設定される構成である。所定期間（例えば１ヶ月）内に所定範囲を越える重量変動があれば報知するため、体重の急激な変動に対する警告を発することになる。一般に急激な体重減少は精神的ストレスからくる食欲不振や消化器系の疾患、悪性腫瘍など、また急激な体重増加は浮腫の発生などが考えられ、これらを早期発見し健康管理を支援する作用がある。
【００６５】
また体温異常検出手段２８ｂは、体温算出手段２７ｃの出力から使用者の体温異常状態の有無を検出する。体温異常検出手段２８ｂの構成例を図１９に示す。２８１〜２８９は第１から第９の比較手段であり、パーソナルコンピュータ３０で設定された所定値との大小比較をする。第１の比較手段２８１は入力された現在の体温データが所定値（例えば４０．０℃）より大きければハイ信号を出力し、そうでなければロー信号を出力する。同様に第２の比較手段２８２は入力された現在の体温データが所定値（例えば３４．０℃）より小さければハイ信号を出力し、そうでなければロー信号を出力する。２９０は微分手段であり体温データの時間変化率を出力する。第３の比較手段２８３では体温上昇率が所定値（例えば１．０℃／ｈｒ）以上であればハイ信号を出力する。同様に第４の比較手段２８４では体温下降率が所定値（例えば１．５℃／ｈｒ）以上であればハイ信号を出力する。第５の比較手段２８５では所定値（例えば３７．５℃）より大きければハイ信号を出力する。継続時間タイマ２９１は第５の比較手段からのハイ信号継続時間に応じて値が増加する積分器であり、一旦ロー信号が入力されるとゼロリセットされる構成となっている。継続時間タイマ２９１からの継続時間出力は第７の比較手段２８７において所定値（例えば３０分）より大きければハイ信号を出力する。同様に第６の比較手段２８６では所定値（例えば３５．０℃）より小さければハイ信号を出力する。継続時間タイマ２９２は第６の比較手段からのハイ信号継続時間に応じて値が増加する積分器であり、一旦ロー信号が入力されるとゼロリセットされる構成となっている。継続時間タイマ２９２からの継続時間出力は第８の比較手段２８８において所定値（例えば３０分）より大きければハイ信号を出力する。変動量測定手段２９３は単位時間タイマ２９４で与えられた単位時間（例えば１０時間）における使用者の体温変動量を測定する。体温変動量は例えば単位時間における標準偏差値とする。第９の比較手段２８９は変動量測定手段２９３の出力が所定値（例えば２．０℃）より大きければハイ信号を出力する。第１〜第４の比較手段、第７〜第９の比較手段は全て正論理の論理和手段２９５に接続されている。つまり第１〜第４の比較手段、第７〜第９の比較手段のうち１つでもハイ信号が出力されていれば報知信号を出力する構成である。
【００６６】
所定時間内に所定範囲を越える体温変動がある場合ないし体温が所定時間以上継続して所定範囲を越える場合報知信号を送出するので、緊急事態発生時に迅速な処置が施せる。一般に体の細胞は３４℃以下または４０℃以上になると機能に変化をきたし、４０〜４２℃が数時間続くと死に至ることもある。また中枢神経系の細胞は４１℃を越えると正常に機能することができないといわれている。さらに通常乳幼児の体温は高く、高齢者では低い。女性ではホルモンの影響で周期的な変動が認められる。また成人期にあっても使用者によって相当違いのあることが知られている。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。具体的には例えば同じ３７．５℃でも女性で高温期にある使用者なら正常と判定し、高齢者で平熱が３５．８℃くらいの使用者なら異常と判定することになる。加えて発熱パターンには稽留熱、弛張熱、間欠熱、波状熱、二峰熱、不定熱など種々あり体温の経時変化を見ることで疾患の種類、緊急度を判別できる。ところで体温はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また体温変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の体温変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００６７】
体動異常検出手段２８ｃ、脈拍数異常検出手段２８ｄ、呼吸数異常検出手段２８ｅ、血圧異常検出手段２８ｆ、血液酸素飽和度異常検出手段２８ｇ、発汗量異常検出手段２８ｈも体温異常検出手段２８ｂと同様の構成なので詳述しない。
【００６８】
特に体動異常検出手段２８ｃによって、就寝中の寝返り頻度など使用者の体動に応じた異常の有無を検出できる。例えばベッド上に使用者が存在しているのに２時間以上継続して所定の体動がなければ床ずれ発生の危険があり、所定時間以上体動が継続していれば発作・痙攣などの危険があることを報知できる。心拍活動や呼吸活動に伴う微小な体動（安静時にも発生）がなければ死亡と確認できる。
【００６９】
脈拍数異常検出手段２８ｄによって脈拍数が所定範囲を逸脱したり所定範囲を所定時間以上継続して逸脱すれば報知信号を送出することで頻脈性不整脈や徐脈性不整脈によって起こる発作、狭心症、心筋梗塞、脳虚血、心停止などを早期発見ないし防止できる。あるいは所定時間内に所定範囲を越える脈拍数変動がある場合または所定範囲以下の脈拍数変動しかない場合報知信号を送出するので、ある種の循環器系疾患を発見できる。脈拍数は明確なサーカディアンリズムを持ち、代謝量に応じてある程度の変動を生ずるのが通常であるため、たとえ脈拍数が正常値（例えば毎分７０拍）としても全く変動がなければ異常であると見なし報知することになる。一般には就寝によって代謝量が低下し、徐波化が訪れるのが通常であり変動量を測定することで異常状態の有無が把握できる。
【００７０】
また呼吸数異常検出手段２８ｅによって呼吸数が所定範囲を逸脱したり所定範囲を所定時間以上継続して逸脱すれば報知信号を送出するので、頻呼吸、徐呼吸、無呼吸などの呼吸異常を早期発見ないし防止できる。呼吸数は日常生活上、運動・入浴・睡眠あるいは外気温や気圧などの外部環境、精神的興奮、痛み、体位などによって変化するが、年齢、体格などの個人差も大きい。一般には体表面積あたりの代謝率が大である小児は、成人より呼吸数が多いことが知られている。そこで使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。あるいは所定時間内に所定範囲を越える呼吸数変動がある場合または所定範囲以下の呼吸数変動しかない場合報知信号を送出するので、ある種の呼吸器系疾患を発見する。呼吸数は明確なサーカディアンリズムを持ち、代謝量に応じてある程度の変動を生ずるのが通常であるため、たとえ呼吸数が正常値（例えば毎分１５回）としても全く変動がなければ異常であると見なし報知することになる。
【００７１】
また血圧異常検出手段２８ｆによって血圧が所定範囲を逸脱した場合報知信号を送出するので、緊急事態発生時に迅速な処置が施せる。特に高血圧には自覚症状がなく持続するので、気づかないうちに動脈血管の変性、循環血流量の減少が起きて、心臓・血管系、腎臓、脳機能の障害を起こすことを回避することになる。また脳への一過性虚血を起こさせる起立性低血圧症ではめまい、立ちくらみによる転倒事故などを報知によって未然に防ぐことになる。使用者ごとに判定基準を設定することによって慢性疾患だけでなく、急激に血圧上昇をきたす高血圧性緊急症や急激に血圧低下をきたすショックなどの異常をより確実に判定し報知できる。血圧が急激に上昇し、血管収縮を起こし易くなる時刻は心筋梗塞の多発時刻に一致しており、環境条件とは別にヒトには「死にやすい時刻」のあることが指摘されている。そこで血圧検出手段をベッド、布団、毛布、シーツ、マットレス、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽などの生活用品に取り付けることで住居内にいる使用者の連続監視が可能となる。また日常生活において安静を保持し穏やかな心身状態のまま精度よく血圧測定できる。ところで血圧はサーカディアンリズムを持つが、測定を１日のうちで頻回に行なうことで正確な測定値を得ることになる。また血圧変動リズムは使用者ごとに異なる固有の生物時計に支配されたものであり、使用者の血圧変動リズムに合致した判定基準を設けることによって精度の高い監視装置が提供されることにもなる。
【００７２】
また血液酸素飽和度異常検出手段２８ｇによって血液酸素飽和度が使用者に適合した所定範囲を逸脱した場合報知信号を送出するので、低酸素症や喘息など呼吸器系の疾患に対する迅速な処置が施せる。
【００７３】
また発汗量異常検出手段２８ｈによって多汗の有無を検出できる。発汗量も使用者によって相当違いのあることが知られている。乳幼児や肥満した使用者は体重の割に体表面積が小さく体温が上昇しやすいため、多汗症の傾向がある。逆に高齢者では発汗量が少なくなる。使用者ごとに判定基準を設定することによって異常の有無をより精度よく判定できることになる。発汗量が所定範囲を逸脱すれば報知信号を送出することで、全身性の多汗を伴う甲状腺の病気、糖尿病、高血圧、白血病などを早期発見ないし防止できることになる。
【００７４】
在床判定手段２７ａ、体重算出手段２７ｂ、体温算出手段２７ｃ、体動量算出手段２７ｄ、脈拍数算出手段２７ｅ、呼吸数算出手段２７ｆ、血圧算出手段２７ｇ、血液酸素飽和度算出手段２７ｈ、発汗量算出手段２７ｉからの生体信号データ（ベッド在床時の体重、体温、体動量、脈拍数、呼吸数、血圧、血液酸素飽和度、発汗量）は直接無線通信手段２９を介してパーソナルコンピュータ３０に転送され、日々の健康トレンドとして長時間にわたり蓄積された過去からの履歴が一目で表示されるようになっている。
【００７５】
つまり使用者には異常の有無だけでなく、日々の体調が逐一わかる構成である。感圧センサ２６ａ、温度センサ２６ｂ、振動センサ２６ｃ、光電センサ２６ｄ、湿度センサ２６ｅは可撓性の素子あるいは小型センサからなるのでマットレス２５以外でも使用者が接するあらゆる生活用品に埋め込むことが可能である。使用者に全く負担をかけることなく無拘束・非侵襲・非観血に健康に関する基本的な生体信号を検出できる。体表面に電極や測定装置を取り付ける必要がないので、感電などの恐れもなく安全であり、取扱いが簡単で専門家を必要としないという効果もある。つまり使用者は、日々の生活の中で無意識のうちに健康診断を受診していることと等価になる。いちいち病院などの医療機関に出向き、長時間を費やして検査を受ける必要もなくなる。日常生活における様々な条件下でも長期間にわたり継続して生体信号を検出することで、個々の使用者特有の生理的特徴を明らかにできる。特にベッドは使用者が毎日（ほとんどの場合規則正しく決まった時間帯に）長時間にわたり無負荷で安静状態を保持して横たわる環境であるため生体信号検出に適している。
【００７６】
尚、この複合センサ部２６、生体信号処理部２７、異常判定部２８及び無線通信手段２９はマットレス２５内部に取り付ける例を示したが、布団、毛布、シーツ、ベッドパッド、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽など他の生活用品に取り付けてもよい。
【００７７】
次に第８の実施例について図２０、図２１を用いて説明する。本実施例が既に説明した第７の実施例と異なる主な点は使用者の生体信号を検出するセンサの配置構成である。図２０において、２５は厚さ１０数ｃｍ程度の弾力性あるマットレスであり、３つ折りできる構成である。このマットレス２５には縦２４行＊横８列からなる１９２個のサーミスタ３１を網の目状に内蔵されている。次に本発明のブロック構成を図２１に示す。熱画像合成手段３２は一定間隔ごとにサーミスタ３１各点から独立に出力される温度データから使用者の熱画像を合成する。在床判定手段３３は、熱画像合成手段３２で得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域（山の部分）を抽出しこの連続温度領域が所定温度範囲にあれば在床信号を表示手段３４に出力する。但し突出して高温となる領域が存在する場合、これは電気アンカやカイロなど人体以外の発熱体であると見なし判定の対象外とする。体温算出手段３５は在床判定手段３３から在床信号が出力されている場合、熱画像合成手段３２で得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域を抽出しこの連続温度領域中の最高温度信号を表示手段３４に出力する。但し突出して高温となる領域が存在する場合、これは電気アンカやカイロなど人体以外の発熱体であると見なし無視する。寝位置算出手段３６は在床判定手段３３から在床信号が出力されている場合、熱画像合成手段３２で得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域を抽出後この形状の重心位置を算出し表示手段３４に出力する。同様に寝姿勢算出手段３７ではひと固まりの連続温度領域の形状パターンを分類し寝姿勢情報として表示手段３４に出力する。体動量算出手段３８は在床判定手段３３から在床信号が出力されている場合、熱画像合成手段３２で得られた熱画像の各画素ごとの微分値を１９２画素分全て積算した値を体動量として表示手段３４に出力する。微分は前回の熱画像を一旦フレームメモリに蓄積し今回熱画像との差分をとることで実現する。表示手段３４は、現在の在・不在情報、使用者の体温、寝位置、寝姿勢、体動量を常時表示している。
【００７８】
使用者識別手段３９は在床判定手段３３から在床信号が出力されている場合、熱画像合成手段３２で得られた熱画像からひと固まりの連続温度領域の輪郭長さないし面積を使用者特有の体格情報であると見なし識別信号を設定手段に出力する。設定手段４０はこの使用者識別信号に基づき変動監視手段４１に対し、異常監視基準を設定する。在床判定手段３３、体温算出手段３５、寝位置算出手段３６、寝姿勢算出手段３７、体動量算出手段３８はそれぞれ変動監視手段４１にも接続され使用者に応じて設定された異常監視基準に基づき所定時間に所定量以下の変動しかない場合に報知信号を報知手段４２に向けて出力する。報知手段４２は変動監視手段４１からの報知信号を受けるとブザー音をならす構成である。
【００７９】
つまり複数のサーミスタ３１の温度データから熱画像を合成することによって監視領域となるマットレス２５上における使用者の在・不在の判別、在床時の体温、寝位置、寝姿勢、体動量（動作）が常時監視できる。
【００８０】
またこの生体信号抽出手段で抽出された生体信号の周期が所定範囲逸脱の場合に継続時間を測定し、この継続時間が所定値を越えた場合に報知することで異常状態判定の精度が高められる。特に生死の判定が確実になる。
【００８１】
特に変動監視手段４１によって、使用者ごとに設定された異常監視基準に基づき不在床や体温、寝位置、寝姿勢、体動量などに関し所定時間内に所定範囲を越える変動がなければ報知信号を送出するので、使用者の生死をはじめとする異常の有無が遠隔から精度よく監視できる。使用者識別手段３９を設けているのでこのマットレス２５に就寝する使用者が１人に限定されない利点がある。高齢者福祉施設とりわけショートステイと呼ばれる短期間の宿泊を伴う介護を実施している施設では、数日から数ヶ月のうちに次々と使用者が入れ替わる。このようなケースにおいては使用者ごとに異常監視基準が自動設定される構成が、判定精度の向上により大きく貢献する。
【００８２】
尚、ここでは体動量算出手段３８からは使用者の時々刻々の体動量を出力する構成としたが、体の部位ごとの体動に応じた信号を直接出力することもできる。複数のサーミスタ３１をマットレス２５などの大きな生活用品に配設する場合、体格、体型、体重、肥満度に応じて体表面と接触するサーミスタ素子と接触しないサーミスタ素子が出る。接触圧も異なってくる。そこで得られた熱画像から使用者の身体的特徴を捉え、その経時変化を使用者自らに対し表示・報知することで、徐々に変化する自らの体型に対する警告を発する構成を付加してもよい。
【００８３】
またここではセンサとして温度を測定するサーミスタを用いたが、重量、振動、可視光、赤外線、音声、超音波など他のセンサを複数個備え、領域ごとに分割して２次元画像を構成してもよい。センサの取り付け場所や監視領域もこれに限るものではない。センサ総数や配置間隔もこれに限らない。本実施例では縦２４行＊横８列１９２個をそのまま熱画像に変換する説明としたが、空間フィルタリングや時間フィルタリングなどの演算を施すことによってより少ないセンサ総数の情報から画像を高分解化、鮮鋭化してもよい。１個あるいは１次元状に配設した数個のセンサをスキャン駆動することで２次元化してもよい。また脈拍数検出手段２７ｅにおける使用者の脈拍数の算出は振動センサ２６ｃの出力でなく、感圧センサ２６ａや光電センサ２６ｄの出力によって実現してもよい。さらにこれらを組み合わせて信頼性や精度の向上を図ってもよい。
【００８４】
次に第９の実施例について図２２を用いて説明する。図２２において４３は使用者の体表面から発生した振動加速度を検出する圧電センサであり、ポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）等の高分子圧電材料を薄膜化し両側に電極を付着させたものを同軸ケーブル状にシールド加工してある。この同軸ケーブルは可撓性を有し（直径２ｍｍ程度で）外部から混入する電磁波ノイズの影響を除去すると同時に防水処理も施されている。４４は体動検出手段であり、圧電センサ４３の出力をインピーダンス変換しローパスフィルタを通した後、数千倍に増幅して体動に伴う振動成分だけを抽出し体動信号を時系列データとして出力している。体動パターン学習手段４５はニューラルネットワークからなり、体動検出手段４４からの出力を常時監視し使用者の常日頃の体動パターンを記憶・蓄積・更新している。設定手段４６は体動パターン学習手段４５の出力に基づき使用者の異常判定基準を設定し異常体動判定手段４７に出力している。つまり設定手段４６では使用者の過去の履歴に基づき異常判定基準が設定されている。異常体動判定手段４７はニューラルネットワークからなり体動抽出手段４４から現在出力されている時系列データパターンと設定手段４６で設定された異常判定基準とを照合（パターンマッチング）し異常状態発生中と判定した場合、異常発生信号を出力する。継続時間タイマ４８は異常体動判定手段４７から出力された異常発生信号の継続時間を測定し、この継続時間が所定時間（例えば５分間）以上となった場合、報知手段４９のブザーを駆動するものである。ここで異常体動判定手段４７と継続時間タイマ４８との間、あるいは継続時間タイマ４８と報知手段４９との間は通信回線で接続され遠隔報知ができる構成となっている。
【００８５】
上記構成において異常体動判定手段４７は普段と異なる使用者の体動パターンから痙攣、ふるえ、もがきなどの異常動作の有無を判定し、報知によって介護者が駆けつけ緊急処置をとることができる。使用者の通常の体動パターンは使用者ごとに大きく異なるため、設定手段４６で使用者ごとに異常判定基準を自動的に設定することで、異常状態の有無に関する判定精度は飛躍的に向上する。
【００８６】
次に第１０の実施例について図２３を用いて説明する。図２３において５０は音声を検出するための単一指向性コンデンサマイク（以下マイクと称す）でありマットレスに埋め込まれている。音声抽出手段５１はマイク５０の出力信号から使用者の発する音声信号だけを分離するものである。使用者の発する音声信号でも咳きやくしゃみなど一過性の衝撃音は音声抽出手段５１でキャンセルする。音量算出手段５２は使用者の発する音声の音量を算出し異常判定手段５３に出力する。一方、呼吸数算出手段５４は音声抽出手段５１で抽出された使用者の音声を周波数解析することによって１分間あたりの呼吸数を算出し異常判定手段５３に出力する。５４は赤外線センサからなる人体センサであり、異常判定手段５３に使用者の存在有無を知らせる信号を出力する。異常判定手段５３は使用者が存在する場合、設定手段５５で設定された使用者ごとの異常判定基準に基づき異常の有無を判定し、異常があれば異常判定信号を報知手段５５に出力する。報知手段５５は遠隔地にあり異常判定信号を受信すると介護者などの監視者にブザー報知する構成である。異常判定手段５３は音量検出手段５２及び呼吸数算出手段５４の出力を用い、（１）所定値以下の音量が所定時間以上継続した場合（２）所定値以上の音量が所定時間以上継続した場合（３）呼吸数が所定値以下の場合（４）呼吸数が所定値以上の場合（５）呼吸数の変動率が所定値以上の場合のうち１つでも成立すれば異常判定信号を出力するが、具体的な構成は第７の実施例で説明したものと同様なので詳述しない。
【００８７】
上記構成において異常判定手段５３は（１）使用者がいるのに寝息が全くない状態（無呼吸か死亡）を検出する。
（２）いびき、叫び声、うめき声など異常な発声を検出する。
（３）無呼吸や徐呼吸を検出する。
（４）頻呼吸、浅促呼吸を検出する。
（５）代謝異常を検出する。
ことに対応している。特に叫び声など日常生活上、使用者の常識にあった行為をするだけで監視者を呼び出すことができる。高齢者や障害者などの使用者が遠隔場所にいる介護者を呼びたい場合、ボタン操作することなく単に音声を発するだけでよい。異常判定基準は使用者ごとに設定されているため、誤動作なく判定できる。
【００８８】
尚、本実施例ではマイク５０で検出した信号から使用者の音量と呼吸数を算出して異常判定するものとしたが、パターン分類によってチェーンストークス呼吸やビオー呼吸、クスマウル大呼吸など特異な呼吸型を検出させるようにしてもよい。呼吸数だけでなく呼吸の深さ、吸息と呼息それぞれの長さなどを検出し異常の有無を判定してもよい。またあらかじめ特定の音声内容（例えば「苦しい」）に対して異常判定信号を出力させるようにしてもよい。さらに音量に応じて異常と見なすのに要する所定時間を変えてもよい。あるいはマイク５０で検出した信号のみから使用者の存在有無を判定したり、使用者の発話の有無、発声発語量を検出してもよい。マイク５０を複数個設け、使用者の位置情報を算出してもよい。
【００８９】
次に第１１の実施例について図２４を用いて説明する。図２４において５０は音声を検出するための単一指向性コンデンサマイク（以下マイクと称す）でありマットレスに埋め込まれている。いびき判定手段５７はマイク５６の出力から使用者の発するいびき音だけを抽出するものである。一方使用者識別手段５８はマイク５６の出力信号から使用者を識別する。設定手段５９は使用者識別手段５８の出力を用い、使用者ごとにいびきを抑制するか否かの抑制基準値を設け、いびき判定手段５７に出力する。いびき判定手段５７では抽出されたいびき音の音量が設定手段５９で設定された抑制基準値を上回れば、アクティブノイズコントロール機構を持つ消音手段６０を駆動して使用者が発するいびき音を消音するとともに、揺動手段６１を駆動することでマットレスを振動させる。
【００９０】
上記構成においていびき判定手段５７が使用者ごと設定手段５９で設定された抑制基準値に基づきいびき抑止を判定し、いびき音を消音させる消音手段６０やマットレスを振動させる揺動手段６１を備えたことにより、使用者の呼吸困難や周囲への安眠妨害などを回避することができる。同じいびき音でも使用者の健康異常につながるか否か周囲へ迷惑になるかならないかは使用者によってまた使用条件によって変わってくる。同室に１名しかいない場合、使用者が少しいびきをかいただけでマットレスを揺動されると逆に熟睡できにくくなる。そこで使用者ごとに異なる抑止基準値を設けることで使用者に最も適したいびき抑止制御が実現できる効果がある。
【００９１】
尚、本実施例ではいびき音という音声パターンの有無を判定するものとしたが、泣き声、うめき声など他の特定音声パターンを検出するようにしてもよい。使用者が乳幼児の場合、泣き声に応じてベッドを低周波で揺動し、心理的不安を解消させるようにしてもよい。また音声パターンによって緊急度を分別し、遠隔地にいる監視者に内容を報知してもよい。
【００９２】
次に第１２の実施例について図２５、図２６を用いて説明する。図２５において６２は失禁パンツであり、この失禁パンツ６２内部に排泄検出手段６３及び筋電計６４を備えている。排泄検出手段６３は排尿の有無を検出する水分計６３ａと排便の有無を検出する小型のガスセンサ６３ｂ（図示せず）からなる。水分計６３ａは可撓性薄膜電極間のインピーダンス変化によっておむつ内の水分量を測定し、またガスセンサ６３ｂは排便時の臭いの有無を判定する。筋電計６４は貯尿時の膀胱括約筋の緊張を検出するため腹壁及び大腿部に４つの可撓性薄膜電極を装着しインピーダンスの変化より膀胱の膨らみを見るためのものである。排尿検出手段６３、筋電計６４はそれぞれ腰部に取り付けられている厚さ５ｍｍ程度の無線送信手段６５に接続されている。無線送信手段６５は排尿検出手段６３、筋電計６４からの出力信号を一定間隔で信号処理部６６に送信する。信号処理ユニット６６では排泄の有無あるいは排泄時期の推定を行い、ＬＣＤ表示ないしブザーで介護者などの監視者にその旨を報知する構成である。尚この無線送信手段６５は失禁パンツ６２から取り外して用いることも可能である。次に本発明のブロック構成を図２６に示す。失禁パンツ６２には前述のように水分計６３ａ、ガスセンサ６３ｂ、筋電計６４、無線送信手段６５が取り付けられている。一方信号処理ユニット６６は、無線送信手段６７から送信された使用者の排尿・排便の有無、筋電図情報を無線受信手段６７で受け、報知手段６８でＬＣＤ表示ないしブザー報知する。また使用者の排尿・排便の有無、筋電図情報は排泄時期推定手段６９に伝えられる。排泄時期推定手段６９には、カレンダー・現在時刻を計時する時計７０、雰囲気温度を測定する温度計７１、使用者の通常の排泄時期や食事時刻などを設定する設定手段が接続され、過去の排泄時期を学習することによって次回の排泄時期を推定する。この排泄時期推定手段６９は記憶手段と学習手段を備え、記憶手段に蓄積された過去からの使用者の排泄間隔、排泄時刻といった履歴情報をもとに次回の排泄時期を学習、推定している。またこの排泄時期推定にはリカレント型のニューラルネットワークを用いている。報知手段６８は使用者の排泄（排尿、排便）時には連続するブザー音で監視者に報知し、使用者の排泄５分前が推定された時には断続するブザー音で監視者に報知する。
【００９３】
上記構成において排泄検出手段６３が失禁パンツ６２に内蔵されているので夜尿症や痴呆高齢者、障害者の失禁などの有無が即時に検出でき、使用者の健康を保つことができる。特に排泄時に報知するので、介護者が排泄の有無にかかわらず一定時間ごとにおむつかえをする必要もない。介護者にとって負担が楽になるばかりか、使用者の安眠や生活を不要に乱すこともない。
【００９４】
水分計６３ａ、ガスセンサ６３ｂ、筋電計６４は失禁パンツ６２に埋め込まれており、使用者を何ら拘束せず、違和感を与えることもない。水分計６３ａや筋電計は電極間のインピーダンス変化から排尿の有無、筋電図を検出するので、経年変化によって電極間インピーダンスが若干ドリフトしても変化分を測定するので誤差が累積しない。
【００９５】
さらに排泄時期推定手段６９で次回の排泄時期を推定し報知信号を送出するので、便意を自覚できないまたは表現できない障害者、痴呆高齢者、幼児などを事前に所定の場所に導き、排泄させることができ使用者の清潔を保つことになる。介護者にとってもおむつ交換の頻度が激減する。時計７０、温度計７１を接続することで季節や時間帯、室内温度など外部環境要因に応じて判定条件も自動的にスライドし、判定精度が向上する。
【００９６】
尚、ここでは排泄の有無について言及したが、排尿や排便の量や質を検出する構成を備えてもよい。排泄時期を推定するための環境条件として信号処理ユニット６６内に時計７０と温度計７１を備えるものとしたが、使用者近傍の温湿度、気流、着衣量などの条件を検出し付加してもよい。使用者自身の生体信号として筋電計６４以外の脈拍数や呼吸数、血圧、体温などを検出し付加してもよい。
【００９７】
また取り付けるものは失禁パンツ６２に限らず、ベッド、布団、毛布、シーツ、マットレス、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽などの生活用品に取り付けてもよい。
【００９８】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように本発明の監視装置によれば、使用者ごとの生物時計に合致した判定基準に基づいて複数種類の生体信号から使用者の身体状態が判定されるので、判定精度が高められる。また、それに基づいて制御内容を変えるため、常に使用者に最適の制御がなされる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１の実施例における監視装置のブロック図
【図２】 同装置における設定手段３のブロック図
【図３】 生体信号出力信号と正常、異常との関係を示した図
【図４】 同装置における判定手段４のブロック図
【図５】 本発明の第２の実施例における監視装置のブロック図
【図６】 本発明の第３の実施例における監視装置のブロック図
【図７】 同装置における設定手段９の学習機構を示した図
【図８】 本発明の第４の実施例における監視装置のブロック図
【図９】 同装置における生体情報検出手段１の取り付け構造を示した図
【図１０】 同装置における使用者識別手段１０のブロック図
【図１１】 同装置における設定手段１３で生成する判定基準を示す図
【図１２】 本発明の第５の実施例における監視装置のブロック図
【図１３】 同装置における判定手段１５のブロック図
【図１４】 本発明の第６の実施例における監視装置の斜視図
【図１５】 同装置における荷重センサ２３の出力波形を示した図
【図１６】 同装置における荷重センサ信号処理部２４のブロック図
【図１７】 本発明の第７の実施例における監視装置の取り付け構造を示した図
【図１８】 同装置における監視装置のブロック図
【図１９】 同装置における体温異常検出手段２８ｂのブロック図
【図２０】 本発明の第８の実施例における監視装置のサーミスタ３１の取り付け位置を示した図
【図２１】 同装置における監視装置のブロック図
【図２２】 同装置における体温算出手段２７ｃのブロック図
【図２３】 本発明の第９の実施例における監視装置のブロック図
【図２４】 本発明の第１０の実施例における監視装置のブロック図
【図２５】 本発明の第１１の実施例における監視装置の斜視図
【図２６】 同装置における監視装置のブロック図
【符号の説明】
１、１１ 生体情報検出手段
３ 設定手段
４ 判定手段
５ 制御手段
６ 使用者識別手段
７ 記憶手段
８ 設定手段
１４ 健康情報データベース
１６ 第１の無線送受信手段
１９ タイマ
２７ａ 在床判定手段
２７ｂ 体重算出手段
２７ｃ 体温算出手段
２７ｄ 体動量算出手段
２７ｅ 脈拍数算出手段
２７ｆ 呼吸数算出手段
２７ｇ 血圧算出手段
２７ｈ 血液酸素飽和度算出手段
２７ｉ 発汗量算出手段
２９１ 継続時間タイマ
２９３ 変動量測定手段
２９５ 論理和手段
３２ 熱画像合成手段
３６ 寝位置算出手段
３７ 寝姿勢算出手段
４５ 体動パターン学習手段
５１ 音声抽出手段
５７ いびき判定手段
６０ 消音手段
６１ 揺動手段
６３ 排尿検出

Claims (4)

1. 使用者の複数の種類の生体信号を検出する生体情報検出手段と、前記生体情報検出手段のうち少なくとも１つの生体信号の出力に基づいて使用者の特徴を抽出し使用者を識別する使用者識別手段と、前記生体情報検出手段の時系列データを蓄積する記憶手段と、前記記憶手段に蓄積された複数の種類の生体信号の時系列データに基づいて使用者ごとの生物時計に合致した判定基準を設定する設定手段と、前記記憶手段に蓄積された前記生体信号の時系列データ及び前記判定基準に基づき使用者の身体状態を判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に応じて報知信号を発する制御手段とを備えた監視装置。
2. 生体情報検出手段は、体温検出手段、血圧検出手段、体動検出手段、脈拍数検出手段、呼吸数検出手段のうちすくなくともいずれか１つ以上からなることを特徴とする請求項１記載の監視装置。
3. 使用者識別手段は、生体情報検出手段により検出された時系列データに基づいてカオスアトラクタを演算し使用者の特徴を抽出する構成とした請求項１または２記載の監視装置。
4. 生体情報検出手段はマットレス、布団、毛布、シーツ、ベッドパッド、おむつ、椅子、便座、カーペット、浴槽などの生活用品にとりつけたことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の監視装置。

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