JP6932090B2 - 監視装置 - Google Patents

Description

本開示は、寝具上の被検者を監視するための監視装置に関する。

近年、高齢化社会の進行に伴って、一人暮らしの高齢者、あるいは高齢者夫婦のみの世帯が増加している。また、過疎化等によって近隣の人々による見守りも期待できなくなり、生活をサポートする介護者等による支援にも限界があることから、高齢者や独居生活者の安否確認が十分に行えないことが多い。そのため、不測の事態発生に対する対応の遅れが頻発している。そこで、このような事態発生を防止するためにマイクロ波ドップラセンサを用いて被検者を監視するシステムが知られている。

例えば、特開２０１２−７５８６１号公報（特許文献１）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を開示している。安否監視装置は、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。

特開２０１２−７５８６１号公報

特許文献１に係る技術では、マイクロ波ドップラセンサが出力するマイクロ波ドップラシフト信号を用いて体動数および呼吸数を算出し、これらの組み合わせである安否パターンを用いて被検者の安否を監視する。

例えば、事故の具体例として、介護者が気付かないうちに、介護が必要な高齢者がベッドから離れた場合に生じ得る徘徊や転倒等が挙げられる。このような事故の発生を抑制するためには、被検者のベッド等の寝具から離床する際の起き上がりに関する動作を検出する必要がある。しかしながら、特許文献１では、被検者の当該動作を検出できないため、上記事故の発生を抑制することはできない。

本開示は、ある局面では、被検者の起き上がり動作を適切に検出することにより、当該被検者の安全を確保することが可能な監視装置を提供することを目的とする。

ある実施の形態に従うと、寝具上の被検者を監視するための監視装置が提供される。監視装置は、被検者に照射されたマイクロ波の反射波を受信する受信部と、反射波の信号から、互いに直交するＩチャネル信号およびＱチャネル信号を生成する信号生成部と、Ｉチャネル信号およびＱチャネル信号に基づいて、所定時間毎に被検者の動作を検出する検出部とを備える。被検者の動作は、監視装置に対する被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含む。被検者の動作が継続している継続期間における、接近動作の回数および離反動作の回数に基づいて、被検者が起き上がったか否かを判定する判定部と、被検者が起き上がった場合に、警告情報を出力する出力制御部とを備える。

本開示によると、被検者の起き上がり動作を適切に検出することにより、当該被検者の安全を確保することが可能となる。

実施の形態１に従う監視システムの全体構成を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置における平面アンテナの構成を示す平面図である。 実施の形態１に従う平面アンテナの指向特性を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態１に従う制御回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。 実施の形態１に従うアナログ信号処理回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。 実施の形態１に従う反射波のＩＱ平面の一例を示す図である。 実施の形態１に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。 実施の形態１に従う実験結果を示す図である。 本実施の形態１に従う被検者の状態推定例を示す図である。 実施の形態１に従う監視装置の処理手順の一例を示す図である。 実施の形態２に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態３に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態３に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態３に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。 実施の形態３に従う実験結果を示す図である。 実施の形態４に従う起き上がり動作時における実験結果を示す図である。 実施の形態４に従う寝返り動作時における実験結果を示す図である。 実施の形態４に従う起き上がり動作時における他の実験結果を示す図である。 実施の形態４に従う寝返り動作時における他の実験結果を示す図である。 実施の形態５に従う監視装置の設置方式を説明するための図である。 実施の形態５に従う起き上がり動作時における実験結果を示す図である。 実施の形態５に従う寝返り動作時における実験結果を示す図である。 実施の形態５に従う起き上がり動作時における他の実験結果を示す図である。 実施の形態５に従う寝返り動作時における他の実験結果を示す図である。 実施の形態５に従う監視装置の設置方式の変形例を説明するための図である。 マイクロ波ドップラセンサで検出される体動信号の波形を示す図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明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。

［実施の形態１］
＜システムの全体構成＞
図１は、実施の形態１に従う監視システム１０００の全体構成を示す図である。図１を参照して、監視システム１０００は、被検者を監視するための監視装置１００と、端末装置２００とを含む。端末装置２００は、監視（見守り）対象者である被検者を見守る側の端末であり、例えば、スマートフォンである。ただし、端末装置２００は、折り畳み式携帯電話、タブレット端末装置、ＰＣ（personal computer）等のような他の機器であってもよい。

監視装置１００と、端末装置２００とを互いに接続するためのネットワーク５５は、インターネット、移動体端末通信網などの各種ネットワークを含む。ネットワーク５５は、これに限られず、有線通信方式を採用してもよいし、無線ＬＡＮ（local area network）等のその他の無線通信方式を採用してもよい。

監視装置１００は、主な構成要素として、制御回路１５２と、メモリ１５４と、スピーカ１５６と、通信インターフェイス１５８と、マイクロ波ドップラセンサ１６０とを含む。なお、監視装置１００は、各種情報を表示するためのディスプレイと、ユーザからの各種入力を受け付けるボタン等の入力装置とを含んでいてもよい。

制御回路１５２は、典型的には、ＣＰＵ等を含むマイクロプロセッサと、マイクロ波ドップラセンサ１６０からのアナログ信号を処理するアナログ信号処理回路と、ＡＤコンバータとを含む。制御回路１５２の詳細な構成については後述する。マイクロプロセッサは、メモリ１５４に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、監視装置１００の各部の動作を制御する制御部として機能する。例えば、マイクロプロセッサは、当該プログラムを実行することによって、後述する制御回路１５２の処理を実現する。

メモリ１５４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）などによって実現される。メモリ１５４は、マイクロプロセッサによって実行されるプログラム、またはマイクロプロセッサによって用いられるデータなどを記憶する。

スピーカ１５６は、マイクロプロセッサから与えられる音声信号を音声に変換して監視装置１００の外部へ出力する。通信インターフェイス１５８は、マイクロプロセッサからの通信データを符号化し通信信号に変換し、通信信号を端末装置２００へ送信する。また、端末装置２００から受信信号を復号化して通信データに変換しマイクロプロセッサに出力する。通信方式は、無線ＬＡＮなどによる無線通信方式であってもよいし、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などを利用した有線通信方式であってもよい。

マイクロ波ドップラセンサ１６０は、被検者にマイクロ波を放射し、反射してきたマイクロ波から、被検者の身体の動き等を反映する信号を制御回路１５２に出力する。また、マイクロ波ドップラセンサ１６０は、入力された反射波（反射信号）から、互いに直交するＩチャネル信号およびＱチャネル信号を生成する。

具体的には、マイクロ波ドップラセンサ１６０は、発振回路２１と、増幅器２２Ａ，２２Ｂと、送信アンテナ２５と、受信アンテナ３０と、ミキサ３２Ｉ，３２Ｑと、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）３３Ｉ，３３Ｑと、９０度移相器３８とを含む。送信アンテナ２５および受信アンテナ３０は、平面アンテナで構成されている。なお、送信アンテナ２５および受信アンテナ３０は、導波管アンテナ、あるいは、誘電体アンテナで構成されていてもよい。

発振回路２１から出力されたマイクロ波正弦波信号は、増幅器２２Ａによって増幅され、送信アンテナ２５から放射される。空間に放射されたマイクロ波Ｍｔは、対象物である被検者の体表（例えば、胸部）で反射される。放射されたマイクロ波の反射波Ｍｒには、被検者の身体の動き（体動）と、呼吸動作および心拍動作とに対応したドップラシフトが生じている。そのため、受信アンテナ３０に入力される反射波Ｍｒの信号（反射信号）は、被検者の体動、呼吸動作および心拍動作に対応した信号となる。

受信アンテナ３０により受信された反射信号は、増幅器２２Ｂによって増幅される。当該増幅後の信号Ｄｒは、Ｉチャネル側のミキサ３２ＩおよびＱチャネル側のミキサ３２Ｑに入力される。ここでは、Ｉチャネル側に入力される信号Ｄｒを便宜上「Ｄｒｉ」と称し、Ｑチャネル側に入力される信号Ｄｒを便宜上「Ｄｒｑ」と称する。

増幅器２２Ａによって増幅された信号Ｄｔは、Ｉチャネル側のミキサ３２Ｉと、９０度移相器３８を介してミキサ３２Ｑとに入力される。ここでは、Ｉチャネル側に入力される信号Ｄｔを便宜上「Ｄｔｉ」と称し、Ｑチャネル側に入力される信号Ｄｔを便宜上「Ｄｔｑ」と称する。なお、本実施の形態では、９０度移相器３８を用いることにより、信号Ｄｔｉに対する信号Ｄｔｑの位相を９０度ずらす構成について説明するが、当該構成に限られない。例えば、ミキサ３２Ｑの入力側に９０度移相器３８を用いることにより、信号Ｄｒｉに対する信号Ｄｒｑの位相を９０度ずらす構成であってもよい。

ミキサ３２Ｉにより周波数変換（ダウンコンバージョン）された信号は、ＬＰＦ３３Ｉに入力される。ＬＰＦ３３Ｉは、当該信号から比較的高い周波数成分を除去した信号を、Ｉチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｉとして制御回路１５２に出力する。また、ミキサ３２Ｑにより周波数変換された信号は、ＬＰＦ３３Ｑに入力される。ＬＰＦ３３Ｑは、当該信号から比較的高い周波数成分を除去した信号を、Ｑチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｑとして制御回路１５２に出力する。当該ベースバンド信号Ｄｂｉ，Ｄｂｑは、それぞれ、被検者の体動によって、ドップラシフトを受けたマイクロ波ドップラシフト信号として出力される。

受信アンテナ３０に入力される反射信号の速度および振幅は、時間とともに変化する。そのため、Ｉチャネル側の信号およびＱチャネル側の信号は、瞬時的には９０度位相が異なっているものの、信号の速度および方向に応じて、ベースバンド信号Ｄｂｉに対するベースバンド信号Ｄｂｑの位相の進み方は、一定でなく常に時間変動することになる。

図２は、実施の形態１に従う監視装置１００における平面アンテナの構成を示す平面図である。図３は、実施の形態１に従う平面アンテナの指向特性を示す図である。具体的には、図３（ａ）は、方位角（水平）方向の指向特性（パターン）を示す図であり、図３（ｂ）は、仰角（垂直）方向の指向性パターンを示す図である。

図２を参照して、監視装置１００における平面アンテナは、送信アンテナ２５および受信アンテナ３０を含む。送信アンテナ２５および受信アンテナ３０の各々は、８つのアンテナ素子を有する。

図３を参照して、平面アンテナの指向性パターンは、方位角方向および仰角方向の各々について、メインローブと２つのサイドローブとを有する。例えば、方位角方向におけるメインローブの３ｄＢビーム幅（半値幅）である放射角１２３Ａは±２０度であり、仰角方向におけるメインローブの半値幅である放射角１２３Ｂは±１５度である。放射角１２３Ａおよび１２３Ｂの角度は、上記角度に限定されない。

＜監視装置の設置方式＞
寝具の上に横たわった被検者を監視する監視装置１００の設置方式について説明する。以下では、寝具がベッドである構成について説明するが、これに限られず、寝具が布団等であってもよい。

図４は、実施の形態１に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。具体的には、図４（ａ）は、ベッド上の被検者を横側から見た場合の概略図である。図４（ｂ）は、ベッド上の被検者を上側から見た場合の概略図である。

監視装置１００は、ベッド２５０の本体２５１の底部２５２近傍に取り付けられる（図４（ａ）参照）。例えば、監視装置１００は、底部２５２から距離Ｌ＝１ｃｍ〜２０ｃｍ付近に固定用の金具等により固定される。また、監視装置１００は、底部２５２とマットレス２５３との間に設置されてもよいし、マットレス２５３の内部に挿入されてもよい。なお、監視装置１００は、底部２５２に直接固定されていてもよい。例えば、リクライニング式のベッドの場合、リクライニング部のマットレスの中や下部、または、リクライニングするマットレスを保持する台に取り付けられる。

平面視したときに、監視装置１００は、マットレス２５３に臥床している（横たわっている）被検者の胸部（あるいは、みぞおち）付近に取り付けられる（図４（ｂ）参照）。また、監視装置１００は、ベッド２５０の左右方向の中央線１８１上に設けられている。

被検者が起き上がった場合でも、平面アンテナの仰角方向のメインローブのピーク方向線１１１ａ（仮想的な線）上に当該被検者が存在するように（図４（ａ）参照）、監視装置１００は、水平から角度θａ（例えば、２０度〜６０度）だけ傾けて配置される。これにより、被検者が臥床する場合だけではなく起き上がった場合にも、当該被検者の動きを検知することができる。

なお、被検者が見守りを必要とする介護者等であった場合、ベッド２５０から降りる方向は、左右方向のいずれかに限定されることが多い。例えば、ベッド端１８５側からは物理的に降りることができないようにするため、ベッド端１８５が壁、窓等の近傍となるようにベッド２５０が配置される。なお、ベッド端１８５にベッドサイドガードが設けられる構成であってもよい。図４の例では、ベッド端１８０には、その一部にベッドサイドガード１８０ａが設けられており、被検者は降り口１８０ｂからベッド２５０を降りるように誘導される。

ここで、監視装置１００は、反射波ＭｒのＩチャネル信号およびＱチャネル信号を用いて、所定周期ごとに被検者が監視装置１００に接近しているのか、離反しているのかを検出できるように構成されている。

図４の例では、被検者がベッド２５０から起き上がった場合には、ピーク方向線１１１ａ上に当該被検者が存在し、かつ監視装置１００から被検者が遠ざかる動作（すなわち、離反動作）を行なっている。一方、被検者がベッド２５０に臥床する場合には、ピーク方向線１１１ａ上に当該被検者が存在し、かつ監視装置１００に被検者が接近する動作（以下、「接近動作」とも称する。）を行なっている。

被検者が介護者である場合には、手をついて起き上がったり、ベッドサイドの手すりを持って起き上がったりするため、接近動作および離反動作の両方が検出される。そこで、監視装置１００は、被検者の離反動作が接近動作よりも多いと判断した場合には被検者が起き上がったと判定し、被検者の接近動作が離反動作よりも多いと判断した場合には被検者が臥床したと判定する。このように、監視装置１００は、Ｉチャネル信号およびＱチャネル信号を用いて、被検者が起き上がったのか、臥床したのかを監視できる。

上記では、監視装置１００がベッド２５０の底部２５２付近に設けられる構成について説明したが、当該構成に限られない。被検者がベッド２５０上で横たわっている状態および起き上がった状態においてピーク方向線１１１ａ上に被検者が存在し、かつベッド２５０から起き上がる場合に被検者が監視装置１００から離反する位置に監視装置１００が設けられていればよい。

＜制御回路の構成＞
図５は、実施の形態１に従う制御回路の詳細な構成を説明するためのブロック図である。図５を参照して、制御回路１５２は、アナログ信号処理回路４１と、ＡＤコンバータ４３と、マイクロプロセッサ４５とを含む。典型的には、マイクロプロセッサ４５は、ディジタル信号処理に特化したディジタルシグナルプロセッサ（digital signal processor：ＤＳＰ）、あるいはマイクロコントローラユニット（ＭＣＵ)である。ＡＤコンバータ４３の代わりに、マイクロプロセッサ４５中のＡＤ変換機能を用いても構わない。

アナログ信号処理回路４１は、マイクロ波ドップラセンサ１６０から入力された信号のうちの不要な周波数帯域の成分を除去して、ＡＤコンバータ４３に出力する。具体的には、アナログ信号処理回路４１は、心拍成分の帯域（０．７Ｈｚ〜２０Ｈｚ）のＩチャネルのアナログ信号ＳｈｉおよびＱチャネルのアナログ信号Ｓｈｑを出力し、体動成分の帯域（０．３Ｈｚ〜９０Ｈｚ）のＩチャネルのアナログ信号ＳｔｉおよびＱチャネルのアナログ信号Ｓｔｑを出力する。体動成分の帯域には、心拍成分の帯域も含まれる。

図６は、実施の形態１に従うアナログ信号処理回路４１の詳細な構成を説明するためのブロック図である。図６を参照して、アナログ信号処理回路４１は、マイクロ波ドップラセンサ１６０から出力されるＩチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｉと、マイクロ波ドップラセンサ１６０から出力されるＱチャネル側のベースバンド信号Ｄｂｑとの入力を受け付ける。ベースバンド信号Ｄｂｉは、アナログ信号Ｄｂｉａ，Ｄｂｉｂに分配される。ベースバンド信号Ｄｂｑは、アナログ信号Ｄｂｑａ，Ｄｂｑｂに分配される。

アナログ信号処理回路４１は、信号処理回路１４９Ａ〜１４９Ｄを含む。アナログ信号Ｄｂｉａは、心拍計測用の信号処理回路１４９Ａに出力される。信号処理回路１４９Ａは、ハイパスフィルタであるＨＰＦ１４３Ａと、ローパスフィルタであるＬＦＰ１４４Ａと、増幅器１４５Ａとを含む。

ＨＰＦ１４３Ａは、アナログ信号Ｄｂｉａの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ａは、０．７Ｈｚ以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、ＬＦＰ１４４Ａに出力される。ＬＦＰ１４４Ａは、ＨＰＦ１４３Ａから出力されたアナログ信号Ｄｂｉａの高周波成分を除去する。一例として、ＬＦＰ１４４Ａは、２０Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ａに出力される。増幅器１４５Ａは、ＬＦＰ１４４Ａから出力されるアナログ信号Ｄｂｉａを所定倍（たとえば、４００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｈｉを生成する。アナログ信号Ｓｈｉは、ＡＤコンバータ４３（図５参照）に出力される。

アナログ信号Ｄｂｉｂは、呼吸計測用の信号処理回路１４９Ｂに出力される。信号処理回路１４９Ｂは、ＨＰＦ１４３Ｂと、ＬＦＰ１４４Ｂと、増幅器１４５Ｂとを含む。

ＨＰＦ１４３Ｂは、アナログ信号Ｄｂｉｂの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ｂは、０．３Ｈｚ以下の信号成分を緩やかに除去する。一例として、０．３Ｈｚでは、カットオフの電圧振幅で６ｄＢ減衰し、０．１Ｈｚでは約１０ｄＢ減衰する構成である。これによって、ＤＣオフセット処理が容易になり、体動信号のゼロ線への戻りや呼吸成分の抽出がより高速に抽出することが可能となる。除去後の信号は、ＬＦＰ１４４Ｂに出力される。ＬＦＰ１４４Ｂは、ＨＰＦ１４３Ｂから出力されたアナログ信号Ｄｂｉｂの高周波成分を除去する。一例として、ＬＦＰ１４４Ｂは、９０Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ｂに出力される。増幅器１４５Ｂは、ＬＦＰ１４４Ｂから出力されるアナログ信号Ｄｂｉｂを所定倍（たとえば、１００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｔｉを生成する。アナログ信号Ｓｔｉは、ＡＤコンバータ４３（図５参照）に出力される。

心拍信号の振幅は、呼吸信号の振幅と比べて約１／１０以下であるので、心拍計測用の増幅器１４５Ａの増幅率が、呼吸計測用の増幅器１４５Ｂの増幅率よりも大きくなるように、増幅器１４５Ａ，１４５Ｂが設計される。一例として、増幅器１４５Ａの増幅率は４００倍であり、増幅器１４５Ｂの増幅率は１００倍である。

アナログ信号Ｄｂｑａは、心拍計測用の信号処理回路１４９Ｃに出力される。信号処理回路１４９Ｃは、ＨＰＦ１４３Ｃと、ＬＦＰ１４４Ｃと、増幅器１４５Ｃとを含む。

ＨＰＦ１４３Ｃは、アナログ信号Ｄｂｑａの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ｃは、０．７Ｈｚ以下の信号成分を除去する。除去後の信号は、ＬＦＰ１４４Ｃに出力される。ＬＦＰ１４４Ｃは、ＨＰＦ１４３Ｃから出力されたアナログ信号Ｄｂｑａの高周波成分を除去する。一例として、ＬＦＰ１４４Ｃは、２０Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ｃに出力される。増幅器１４５Ｃは、ＬＦＰ１４４Ｃから出力されるアナログ信号Ｄｂｑａを所定倍（たとえば、４００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｈｑを生成する。アナログ信号Ｓｈｑは、ＡＤコンバータ４３（図５参照）に出力される。

アナログ信号Ｄｂｑｂは、呼吸計測用の信号処理回路１４９Ｄに出力される。信号処理回路１４９Ｄは、ＨＰＦ１４３Ｄと、ＬＦＰ１４４Ｄと、増幅器１４５Ｄとを含む。

ＨＰＦ１４３Ｄは、アナログ信号Ｄｂｑｂの低周波成分を除去する。一例として、ＨＰＦ１４３Ｄは、０．３Ｈｚ以下の信号成分を除去する。一例として、０．３Ｈｚでは、カットオフの電圧振幅で６ｄＢ減衰し、０．１Ｈｚでは約１０ｄＢ減衰する構成である。これによって、ＤＣオフセット処理が容易になり、体動信号のゼロ線への戻りや呼吸成分の抽出がより高速にすることが可能となる。除去後の信号は、ＬＦＰ１４４Ｄに出力される。ＬＦＰ１４４Ｄは、ＨＰＦ１４３Ｄから出力されたアナログ信号Ｄｂｑｂの高周波成分を除去する。一例として、ＬＦＰ１４４Ｄは、９０Ｈｚ以上の信号成分を除去する。除去後の信号は、増幅器１４５Ｄに出力される。増幅器１４５Ｄは、ＬＦＰ１４４Ｄから出力されるアナログ信号Ｄｂｑｂを所定倍（たとえば、１００倍）に増幅し、アナログ信号Ｓｔｑを生成する。アナログ信号Ｓｔｑは、ＡＤコンバータ４３（図５参照）に出力される。

心拍信号の振幅は、呼吸信号の振幅と比較べて約１／１０以下であるので、心拍計測用の増幅器１４５Ｃの増幅率が、呼吸計測用の増幅器１４５Ｄの増幅率よりも大きくなるように、増幅器１４５Ｃ，１４５Ｄが設計される。一例として、増幅器１４５Ｃの増幅率は４００倍であり、増幅器１４５Ｄの増幅率は１００倍である。

ＨＰＦ１４３Ａ〜１４３ＤおよびＬＦＰ１４４Ａ〜１４４Ｄは、たとえば、オペアンプを用いたアクティブフィルタである。あるいは、ＨＰＦ１４３Ａ〜１４３Ｄは、コイル、コンデンサ、抵抗を用いた受動素子であってもよい。

以上のようにして、心拍計測用および呼吸計測用に独立して帯域制限および増幅を行うことにより、心拍域と呼吸域とでＳＮ（Signal Noise）比の高い良質なアナログ信号が抽出される。なお、ＬＦＰ１４４Ａ〜１４４Ｄは、ＡＤコンバータ４３のためのアンチエイリアスフィルタとしても機能している。本実施の形態においては、サンプリング周波数は４００Ｈｚであり、ＬＰＦ１４４Ａ〜ＬＰＦ１４４Ｄは、心拍成分や、より速い体動成分を検出する。ＬＰＦ１４４ＡおよびＬＰＦ１４４Ｃのカットオフ周波数は、サンプリング周波数の１／２（２００Ｈｚ）以下の２０Ｈｚであり、アンチエイリアス成分が除去される。ＬＰＦ１４４ＣおよびＬＰＦ１４４Ｄのカットオフ周波数は、サンプリング周波数の１／２（２００Ｈｚ）以下の９０Ｈｚであり、アンチエイリアス成分が除去される。

再び、図５を参照して、ＡＤコンバータ４３は、入力された信号を１６ビット（または、１２ビット）ＡＤ変換する。具体的には、ＡＤコンバータ４３は、アナログ信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑの入力を受け付け、所定のサンプリングレート（例えば、周波数４００Ｈｚ、周期２．５ミリ秒）にて、アナログ信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑをディジタル信号に変換してマイクロプロセッサ４５に出力する。なお、各ディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑは、電圧振幅に応じた±の信号として、適宜オフセット調整される。

マイクロプロセッサ４５は、各ディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑ，Ｓｔｉ，Ｓｔｑを用いて各種の処理を実行する。具体的には、マイクロプロセッサ４５は、主な機能構成として、動作監視部５０と、状態推定部５２と、出力制御部５４と、心拍演算部６０と、呼吸演算部７０とを含む。なお、ＨＰＦ６４Ｉ，６４Ｑ，８２Ｉ，８２Ｑと、ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、ディジタル信号処理により実現されるディジタルフィルタである。

心拍演算部６０は、各ディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑの入力を受け付けて、各種処理を実行する。具体的には、心拍演算部６０は、Ｉチャネル側のＨＰＦ６４Ｉと、Ｑチャネル側のＨＰＦ６４Ｑと、Ｉチャネル側のＬＰＦ６５Ｉと、Ｑチャネル側のＬＰＦ６５Ｑと、Ｉチャネル側の基本波検出部６６Ｉと、Ｑチャネル側の基本波検出部６６Ｑと、心拍平均処理部６７とを含む。

ＨＰＦ６４Ｉ，６４Ｑは、それぞれディジタル信号Ｓｈｉ，Ｓｈｑの低周波成分（特に、呼吸成分の帯域）を除去することにより、ディジタル信号Ｈａｉ，Ｈａｑを生成する。ＨＰＦ６４Ｉは、ディジタル信号ＨａｉをＬＰＦ６５Ｉに出力し、ＨＰＦ６４Ｑは、ディジタル信号ＨａｑをＬＰＦ６５Ｑに出力する。典型的には、ＨＰＦ６４Ｉ，６４Ｑは、０．７Ｈｚ（すなわち、４２ｂｐｍに相当）以下の周波数成分を除去する。

ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、それぞれディジタル信号Ｈａｉ，Ｈａｑの高周波成分を除去することにより、ディジタル信号Ｈｂｉ，Ｈｂｑを生成する。ＬＰＦ６５Ｉは、ディジタル信号Ｈｂｉを基本波検出部６６Ｉに出力し、ＬＰＦ６５Ｑは、ディジタル信号Ｈｂｑを基本波検出部６６Ｑに出力する。典型的には、ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、２０Ｈｚ以上の周波数成分を除去する。なお、ＬＰＦ６５Ｉ，６５Ｑは、４Ｈｚ（すなわち、２４０ｂｐｍに相当）以上の周波数成分を除去するように構成されていてもよい。

基本波検出部６６Ｉ，６６Ｑは、それぞれディジタル信号Ｈｂｉ，Ｈｂｑを用いて心拍数を演算する。具体的には、基本波検出部６６Ｉは、所定時間（例えば、５秒）蓄積されたディジタル信号Ｈｂｉを高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）し、個々の信号成分に分解した後、各成分を周波数スペクトラム上に表す処理を行ない、周波数分布データを作成する。基本波検出部６６Ｉは、周波数分布データのうち、心拍に係る所定の範囲の周波数分布（例えば、０．７Ｈｚ〜４Ｈｚ）を選択し、その中から最も強度（ピーク）の高い周波数成分を基本波データとして検出する。なお、基本波検出部６６Ｉ，６６Ｑは、自己相関関数、ウェーブレット変換等を用いて基本波データを検出してもよい。

基本波検出部６６Ｉは、基本波データを６０倍することで、単位時間（すなわち、１分間）当りの心拍の数である心拍数Ｈｉを算出する。同様に、基本波検出部６６Ｑは、ディジタル信号Ｈｂｑを用いて心拍数Ｈｑを算出する。

心拍平均処理部６７は、心拍数Ｈｉおよび心拍数Ｈｑを平均化して心拍数Ｈｎを算出する。なお、心拍平均処理部６７は、ディジタル信号Ｈｂｉ，Ｈｂｑを統合して、適宜閾値を設けることにより、ノイズレベルの強度の小さい信号や周期性の乏しい信号を除去してもよい。

呼吸演算部７０は、各ディジタル信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑの入力を受け付けて、各種処理を実行する。具体的には、呼吸演算部７０は、Ｉチャネル側のＬＰＦ７１Ｉと、Ｑチャネル側のＬＰＦ７１Ｑと、Ｉチャネル側の基本波検出部７２Ｉと、Ｑチャネル側の基本波検出部７２Ｑと、呼吸平均処理部７３とを含む。

ＬＰＦ７１Ｉ，７１Ｑは、それぞれディジタル信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑの高周波成分を除去することにより、ディジタル信号Ｂａｉ，Ｂａｑを生成する。ＬＰＦ７１Ｉは、ディジタル信号Ｂａｉを基本波検出部７２Ｉに出力し、ＬＰＦ７１Ｑは、ディジタル信号Ｂａｑを基本波検出部７２Ｑに出力する。典型的には、ＬＰＦ７１Ｉ，７１Ｑは、０．７５Ｈｚ以上（すなわち、４５ｂｐｍに相当）の周波数成分を除去する。

基本波検出部７２Ｉ，７２Ｑは、それぞれディジタル信号Ｂａｉ，Ｂａｑを用いて呼吸数を演算する。基本波検出部７２Ｉは、基本波検出部６６Ｉによる演算方式と同様の演算方式により呼吸数を算出する。具体的には、基本波検出部７２Ｉは、所定時間（例えば、１０秒）蓄積されたディジタル信号Ｂａｉを高速フーリエ変換することにより、周波数分布データを作成する。基本波検出部７２Ｉは、周波数分布データのうち、呼吸に係る所定の範囲の周波数分布（例えば、０Ｈｚ〜０．７５Ｈｚ）の中から最も強度の高い周波数成分を基本波データとして検出する。基本波検出部７２Ｉは、基本波データを６０倍することで、単位時間（すなわち、１分間）当りの呼吸の数である呼吸数Ｂｉを算出する。同様に、基本波検出部７２Ｑは、ディジタル信号Ｂａｑを用いて呼吸数Ｂｑを算出する。

呼吸平均処理部７３は、呼吸数Ｂｉおよび呼吸数Ｂｑを平均化して呼吸数Ｂｎを算出する。なお、呼吸平均処理部７３は、ディジタル信号Ｂａｉ，Ｂａｑを統合して、適宜閾値を設けることにより、ノイズレベルの強度の小さい信号や周期性の乏しい信号を除去してもよい。

ＨＰＦ８２Ｉ，８２Ｑは、それぞれディジタル信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑの低周波成分を除去する（すなわち、フィルタリング処理）ことにより、ディジタル信号Ｃｔｉ，Ｃｔｑを生成する。ＨＰＦ８２Ｉは、ディジタル信号Ｃｔｉを動作監視部５０に出力し、ＨＰＦ８２Ｑは、ディジタル信号Ｃｔｑを動作監視部５０に出力する。ＨＰＦ８２Ｉ，８２Ｑは、０．７Ｈｚ〜３Ｈｚ程度のカットオフ周波数を有しており、当該周波数以下の周波数成分を除去する。本実施の形態では、例えば、ＨＰＦ８２Ｉ，８２Ｑは、２Ｈｚ以下の周波数成分を除去する。

これにより、起き上がり動作、臥床動作、寝返り動作時における体の沈み込み等による体の上下動、回転に伴うマットレス２５３の不要な動き等のノイズ成分が除去されたディジタル信号Ｃｔｉ，Ｃｔｑが動作監視部５０に入力される。そのため、ディジタル信号Ｃｔｉ，Ｃｔｑの振幅のオフセットの影響を取り除くことができ、動作監視部５０による動作判定の精度を向上させることができる。

動作監視部５０は、反射波の信号（具体的には、各ディジタル信号Ｃｔｉ，Ｃｔｑ）とに基づいて、寝具上の被検者の動作を監視する。具体的には、動作監視部５０は、体動演算部５６と、検出部５７と、判定部５８とを含む。

検出部５７は、ディジタル信号Ｃｔｉ（以下、「Ｉ信号Ｃｔｉ」とも称する。）とディジタル信号Ｃｔｑ（以下、「Ｑ信号Ｃｔｑ」とも称する。）とに基づいて、所定周期毎に被検者の接近動作および離反動作を検出する。具体的には、検出部５７は、Ｉ信号ＣｔｉおよびＱ信号ＣｔｑのＩＱ平面上における軌跡に基づいて、当該接近動作および離反動作を検出する。

図７は、反射波のＩＱ平面の一例を示す図である。複素平面であるＩＱ平面は、横軸であるＩ軸（同相軸）と、縦軸であるＱ軸（直角位相軸）とから構成される。図７（ａ）は、被検者が監視装置１００に接近する場合を示しており、図７（ｂ）は、被検者が監視装置１００から離反する場合を示している。図７（ａ）の各点および図７（ｂ）の各点は、サンプリング時間ごとのＩ信号ＣｔｉおよびＱ信号Ｃｔｑをプロットしたものである。

図７（ａ）を参照して、反時計回り方向の矢印６０１は、被検者が監視装置１００に接近した場合におけるＩ信号ＣｔｉおよびＱ信号ＣｔｑのＩＱ平面上の座標の軌跡の方向を示している。図７（ｂ）を参照して、時計回り方向の矢印６０２は、被検者が監視装置１００から離反した場合におけるＩＱ平面上の座標の軌跡の方向を示している。

検出部５７は、各点について軌跡方向を算出する。具体的には、検出部５７は、サンプリング時間毎に、反射波のＩＱ平面上における位相θを算出する。位相θは、ａｒｃｔａｎ（Ｑ信号Ｃｔｑ／Ｉ信号Ｃｔｉ）により算出される。検出部５７は、各点における位相θが増加していくのか（すなわち、増加方向なのか）、位相θが減少していくのか（すなわち、減少方向なのか）を判断し、軌跡方向を算出する。

例えば、検出部５７は、単位期間（例えば、０．１秒間）において、位相θの増加方向および減少方向を４０回（すなわち、２．５ミリ秒間に１回）計算し、各回ごとに接近、離反および未判定のいずれかを判定する。ここで、体動信号（Ｉ信号Ｃｔｉ，Ｑ信号Ｃｔｑ）の振幅（以下、「体動振幅」とも称する。）が所定振幅未満である場合には、位相θの増加方向および減少方向を特定できない。そのため、検出部５７は、体動振幅が所定値以上であってかつ位相θが増加方向である場合には「接近」と判定し、体動振幅が所定値以上であってかつ位相θが減少方向である場合には「離反」と判定し、体動振幅が所定値未満である場合には、「未判定」と判定する。

ここで、体動振幅は、体動演算部５６によって演算される。典型的には、体動振幅としては、Ｉ信号Ｃｔｉの振幅とＱ信号Ｃｔｑの振幅との合成振幅（すなわち、図７中のＩＱ平面の”０”点からの距離）が用いられる。合成振幅は、ＳＱＲＴ｛（Ｉ信号Ｃｔｉの振幅）＾２＋（Ｑ信号Ｃｔｑの振幅）＾２｝で表される。

ここで、単位期間における接近判定回数と離反判定回数との差を「ポイント差」と称する。単位期間である０．１秒間に４０回中Ｎ回（Ｎ：自然数）以上のポイント差が生じた場合、判定回数が多い方に対応する動作が単位期間内における被検者の動作として検出される。このＮ回はポイント差の閾値であり、本実施の形態では、ポイント差閾値Ｎ＝２０回とする。ポイント差が２０回未満の場合には、単位期間における被検者の動作は未判定として検出される。ポイント差閾値は、監視装置１００のマイクロ波ドップラセンサ１６０の性能や、設置位置や設置環境に応じて、適宜選択しても構わない。

ここでは、サンプリング周期２．５ミリ秒（すなわち、０．１秒間の１／４０）を用いて、単位期間における被検者の動作が、接近動作、離反動作および未判定のいずれであるかを検出する例について説明したが、サンプリング周期は２．５ミリ秒に限らない。

単位期間内に、接近判定回数、離反判定回数、未判定回数の総和が閾値Ｋ以上（Ｋは４以上の自然数）となるように、サンプリング周期ごとに「接近／離反／未判定」の判定を行なう構成であってもよい。この場合、Ｎ＝Ｋ／３回（小数点の場合は切り上げ）以上のポイント差が生じた場合に、単位期間における被検者の動作を接近動作または離反動作として検出してもよい。

例えば、Ｋ＝４の場合にはＮ＝１．４となり、次のような組み合わせのときに、単位期間における被検者の動作が離反動作として検出される。具体的には、単位期間中の全判定回数であるＫ＝４回のうち離反判定回数が４回である場合（ポイント差＝４＞１．４）、４回のうち離反判定回数が３回、未判定回数が１回である場合（ポイント差＝３＞１．４）、４回のうち離反判定回数が２回、未判定回数が２回である場合（ポイント差＝２＞１．４）、および、４回のうち離反判定回数が３回、接近判定回数が１回である場合（ポイント差＝２＞１．４）に、単位期間における被検者の動作が離反動作として検出される。接近動作についても同様に考えればよい。

このように、検出部５７は、Ｉチャネル信号およびＱチャネル信号に基づいて、単位期間毎に、被検者の動作が接近動作、離反動作、あるいは判定不能のいずれであるのかを判定し、当該判定結果に従う動作を被検者の動作として検出する。

具体的には、まず、検出部５７は、単位期間における接近動作、離反動作を検出するために、単位期間よりも短いサンプリング時間毎に複数回、被検者の動作が接近動作、離反動作、あるいは判定不能のいずれであるのかを判定する。次に、検出部５７は、単位期間内における接近判定回数、離反判定回数、および判定不能回数に基づいて、単位期間における被検者の動作が接近動作、離反動作、あるいは判定不能のいずれであるのかを判定する。さらに、この単位期間における判定結果を用いて、動作の継続期間または予め定められた時間における被検者の動作（接近動作、離反動作または判定不能）が把握される。

実施の形態１〜５において、単位期間における接近動作、離反動作、未判定の判定方式は同様である。実施の形態１〜３においては、この単位期間ごとの判定を用いて動作の継続期間での接近回数、および離反回数に基づく起き上がり判定が実行される。実施の形態４および５においては、この単位期間ごとの判定を用いて、予め定められた時間における接近回数、および離反回数に基づく起き上がり判定が実行される。

この単位期間における接近動作および離反動作の検出方式の詳細は次のようになる。検出部５７は、単位期間内における接近判定回数と離反判定回数とのポイント差（絶対値）がポイント差閾値Ｎ以上である場合であって、かつ接近判定回数の方が離反判定回数よりも多い場合に、単位期間における被検者の動作を接近動作として検出する。検出部５７は、ポイント差（絶対値）がポイント差閾値Ｎ以上の場合であって、かつ離反判定回数の方が接近判定回数よりも多い場合に、単位期間における被検者の動作を離反動作として検出する。検出部５７は、ポイント差（絶対値）がポイント差閾値Ｎ未満の場合には、単位期間における被検者の動作を未判定（すなわち、判定不能な動作）として検出する。

再び、図５を参照して、判定部５８は、被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含む動作が継続している継続期間における、接近動作の回数および離反動作の回数に基づいて、被検者が起き上がったか否かを判定する。継続期間の開始時点は、被検者の動作（接近動作および離反動作の少なくとも一方）を検出した時点である。ただし、当該時点から過去の所定時間Ｔｘ１（例えば、１秒間：起点空白期間として定義する）内に被検者の動作は検出されていないとする。継続期間の終了時点は、動作の終了時点であり、直近の動作が検出されてから所定時間Ｔｘ２（例えば、１秒間：終点空白期間として定義する）経過しても次の動作が検出されない場合における、当該直近の動作が検出された時点である。

図４に示すようにベッド２５０の下に監視装置１００が設置されている場合を想定する。例えば、継続期間（例えば、４秒間）において、検出部５７により、単位期間（０．１秒）ごとに検出された接近動作の回数が５回、離反動作の回数が２０回、接近動作および離反動作が検出されなかった未判定の回数が１５回であったとする。この場合、判定部５８は、離反動作の回数が接近動作の回数よりも多いため、継続期間中に被検者が起き上がったと判定する。なお、判定部５８は、接近動作の回数が離反動作の回数よりも多い場合には、継続期間中に被検者が臥床したと判定する。

なお、被検者が寝返りした場合でも、監視装置１００に被検者がわずかに接近したり、監視装置１００から被検者がわずかに離反したりする可能性がある。そのため、接近動作の回数および離反動作の回数だけでは、被検者が起き上がり動作を行なったのか、寝返り動作を行なったのかを判定できない場合も想定される。そこで、判定部５８は、反射波のＩＱ平面上における位相θだけではなく、Ｉ信号ＣｔｉおよびＱ信号Ｃｔｑの振幅の大きさも考慮して、被検者が起き上がったか否かを判定してもよい。

具体的には、監視装置１００における平面アンテナの指向性パターンには、振幅成分の小さいサイドローブ（図３参照）が存在する。そのため、被検者が起き上がった場合（あるいは、被検者が臥床する場合）より、被検者が左右へ寝返り動作した場合の方が、反射信号の振幅は小さくなる。また、寝返りの基本動作時間は、起き上がりの基本動作時間よりも短いため、被検者が起き上がった場合（あるいは、被検者が臥床する場合）より、被検者が左右へ寝返り動作した場合の方が、動作継続期間中の体動振幅の積算値は小さくなる。したがって、反射波（具体的には、体動信号であるＩ信号ＣｔｉおよびＱ信号Ｃｔｑ）の振幅（体動振幅）の絶対値と、所定の閾値Ｔｈ１とを比較することにより、被検者が起き上がった状態と、被検者が臥床している状態（寝返り動作を含む）とを区別して監視できる。

判定部５８は、所定の時間（例えば、１秒）ごとに体動振幅の平均化処理を実行する。例えば、サンプリングレートが４００Ｈｚ（すなわち、２．５ミリ秒毎のサンプリング）の場合、判定部５８は、４００個（すなわち、１秒間のサンプリング回数）の体動振幅を平均化する処理を実行する。次に、判定部５８は、起き上がり動作（または寝返り動作）の継続期間における体動振幅の積算値を算出する。積算値は、所定の時間（例えば、１秒）毎の体動振幅の平均値を継続期間で積分（積算）した値である。例えば、継続期間が４秒である場合には、積算値は４回分の体動振幅の平均値を加算した値となる。

この場合、判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１以上である場合であって、かつ離反動作の回数が接近動作の回数よりも多い場合には被検者が起き上がったと判定する。換言すると、判定部５８は、接近動作および離反動作の回数に関わらず、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１未満である場合には、被検者は起き上がっていないと判定する。このように、判定部５８は、接近・離反動作の回数の優勢および体動振幅値の両方を満足した場合にのみ起き上がり動作と判定する。なお、閾値Ｔｈ１は、体動振幅のアナログ値であるアナログ信号Ｓｔｉ，Ｓｔｑの振幅（電圧０Ｖ〜３．３Ｖ）をＡＤ変換した場合のディジタル値である。ユーザは、監視装置１００の設置状況に応じて、閾値Ｔｈ１を任意に設定変更可能である。例えば、１つの部屋に複数人が存在する場合等、ノイズ成分の多い環境下では、閾値Ｔｈ１は大きく変更される。

なお、本実施の形態では、体動振幅として合成振幅を用いる構成について説明するが、Ｉ信号Ｃｔｉの振幅の絶対値またはＱ信号Ｃｔｑの振幅の絶対値を用いてもよい。また、体動振幅として、Ｉ信号Ｃｔｉの振幅の絶対値と、Ｑ信号Ｃｔｑの振幅の絶対値との和を用いてもよい。

上記の起き上がり判定方式は、実施の形態１に従う起き上がり判定方式であり、下記の＜実施例１＞で具体的に説明される。

状態推定部５２は、心拍数Ｈｎと、呼吸数Ｂｎと、判定部５８の判定結果とに基づいて、被検者の状態を推定する。ここで、図４の例のように、監視装置１００がベッド２５０の底部２５２付近に取り付けられている場合を想定する。この場合、ベッド２５０上の被検者が正常な状態であれば、正常な心拍数Ｈｎおよび呼吸数Ｂｎが検出されると考えられる。例えば、心拍数Ｈｎの正常範囲Ｘｈは、５０〜９０回／分であり、呼吸数Ｂｎの正常範囲Ｘｂは、１０〜２０回／分である。

状態推定部５２は、体動の有無（すなわち、体動振幅の有無）、心拍数Ｈｎ、呼吸数Ｂｎ、起き上がり判定履歴の有無等の組み合わせにより、被検者の各種状態を推定する。典型的な例として、状態推定部５２は、判定部５８により被検者が起き上がっていると判定されていない（すなわち、起き上がり履歴がない）場合に、心拍数Ｈｎおよび呼吸数Ｂｎの少なくとも一方が基準範囲外であるときには被検者が異常な状態であると推定する。例えば、心拍数Ｈｎが正常範囲Ｘｈ外である場合には、状態推定部５２は心拍異常と推定し、呼吸数Ｂｎが正常範囲Ｘｂ外である場合には、状態推定部５２は呼吸異常と推定する。

また、状態推定部５２は、判定部５８により被検者が起き上がっていると判定された（すなわち、起き上がり履歴がある）場合であって、かつ心拍数Ｈｎ（あるいは呼吸数Ｂｎ）がゼロである場合には、被検者がベッド２５０から離床していると推定してもよい。また、状態推定部５２は、判定部５８により被検者が起き上がっていると判定された場合であって、かつ体動が無しである場合にも、被検者がベッド２５０から離床していると推定してもよい。その他の推定例の詳細については後述する。

出力制御部５４は、判定部５８の判定結果および状態推定部５２の推定結果に基づいて、警告情報を出力する。具体的には、出力制御部５４は、被検者が起き上がったとの判定結果、あるいは被検者が異常な状態（心拍異常および呼吸異常等）であるとの推定結果を受けた場合に、警告情報を出力する。出力制御部５４は、スピーカ１５６を介して、警告情報を音声出力してもよいし、ディスプレイに警告情報を表示してもよい。また、出力制御部５４は、通信インターフェイス１５８を介して、端末装置２００に警告情報を送信してもよい。

例えば、出力制御部５４は、被検者が起き上がった場合、警告情報として「まだ、ベッドから降りないで下さい」、「ベッドから離れるときは、電灯をつけてゆっくり行動」、「介護者が来るまでそのままで待つように」といったメッセージを音声出力して、注意喚起を促す。また、出力制御部５４は、警告情報として被検者が起き上がったことを示す情報を端末装置２００に送信してもよい。

＜実施例＞
図８〜図１０を参照して、図４に示すように監視装置１００を設置した場合の実施例について説明する。図８は、実施の形態１に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。

具体的には、図８（ａ）は、監視装置１００により検出される接近動作および離反動作の時間変化を示す図である。図８（ａ）の横軸は時間であり、縦軸は接近動作または離反動作の検出回数を示している。図８（ｂ）は、監視装置１００により算出される体動振幅の時間変化を示す図である。図８（ｂ）の横軸は時間であり、縦軸は体動振幅の大きさを示している。振幅の大きさの単位は任意単位（ａ．ｕ）であり、被検者からの反射信号の強度振幅（電圧成分に相当）を示している。なお、体動振幅は、所定の時間（例えば、１秒）毎に平均化されている。ここでは、被検者は、継続期間Ｔ１において起き上がる動作をし、継続期間Ｔ２において臥床動作をし、継続期間Ｔ３において寝返り動作し、継続期間Ｔ４において寝返り動作（元に戻る動作）をしているとする。

上述したように、監視装置１００は、単位期間（例えば、０．１秒間）のポイント差（絶対値）がポイント差閾値Ｎ以上の場合であって、かつ接近判定回数が離反判定回数よりも多い場合には、単位期間における被検者の動作を接近動作として検出し、ポイント差（絶対値）がＮ以上の場合であって、かつ離反判定回数が接近判定回数よりも多い場合には、単位期間における被検者の動作を離反動作として検出するものとする。

図８（ａ）を参照して、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの期間は、動作のない起点空白期間(例えば、１秒）であり、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間、監視装置１００は離反動作を検出している。このとき検出された離反動作の回数は、Ａ１回である。時刻ｔ３から時刻ｔ４までの間、監視装置１００は接近動作を検出している。このとき検出された接近動作の回数はＮ１回である。さらに、時刻ｔ４から時刻ｔ５までの期間は、動作終了後の終点空白期間(例えば、１秒）である。

なお、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間は、監視装置１００により接近動作および離反動作が検出されていない未判定期間であり、起点空白期間および終点空白区間よりも短い時間（例えば、０．１秒〜０．９秒）である。未判定期間では、ポイント差（絶対値）がポイント差閾値Ｎ未満であるため、接近動作および離反動作が検出されない。

監視装置１００は、時刻ｔ１に被検者の離反動作を検出しているため、動作の継続期間の開始時点として認識する。また、時刻ｔ４から所定時間Ｔｘ２経過しても接近動作および離反動作を検出していないため、時刻ｔ４を継続期間の終了時点として認識する。これにより、継続期間Ｔ１は時刻ｔ１から時刻ｔ４までの期間となる。継続期間Ｔ１における接近動作および離反動作の総回数Ｋ１は、Ｋ１＝Ａ１＋Ｎ１で表される。

監視装置１００は、継続期間Ｔ１における体動振幅の積算値Ｑ１を算出する（図８（ｂ）参照）。具体的には、積算値Ｑ１は、所定の時間（例えば、１秒）毎の体動振幅の平均値を継続期間Ｔ１で積分した値である。

以下、同様に、臥床する動作（以下、単に「臥床動作」と称する。）を実施した継続期間Ｔ２において、監視装置１００はＮ２回の接近動作を検出し、Ａ２回の離反動作を検出する（図８（ａ）参照）。監視装置１００は、継続期間Ｔ２における体動振幅の積算値Ｑ２を算出する（図８（ｂ）参照）。継続期間Ｔ２における総回数Ｋ２は、Ｋ２＝Ｎ２＋Ａ２で表される。

寝返り動作を実施した継続期間Ｔ３において、監視装置１００はＡ３の離反動作を検出し、Ｎ３回の接近動作を検出する（図８（ａ）参照）。監視装置１００は、継続期間Ｔ３における体動振幅の積算値Ｑ３を算出する（図８（ｂ）参照）。継続期間Ｔ３における総回数Ｋ３は、Ｋ３＝Ａ３＋Ｎ３で表される。

寝返り動作により元に戻る動作を実施した継続期間Ｔ４において、監視装置１００はＮ４回の接近動作を検出し、Ａ４回の離反動作を検出する（図８（ａ）参照）。監視装置１００は、継続期間Ｔ４における体動振幅の積算値Ｑ４を算出する（図８（ｂ）参照）。継続期間Ｔ４における総回数Ｋ４は、Ｋ４＝Ａ４＋Ｎ４で表される。

図８によると、起き上がり動作を実施した継続期間Ｔ１においては、離反回数Ａ１の方が接近回数Ｎ１よりも多く、臥床動作を実施した継続期間Ｔ２においては、接近回数Ｎ２の方が離反回数Ａ２よりも多いことがわかる。また、継続期間Ｔ１，Ｔ２は、寝返り動作を実施した継続期間Ｔ３，Ｔ４よりも長い。さらに、継続期間Ｔ１，Ｔ２においては継続期間Ｔ３，Ｔ４よりも瞬間的な体動振幅も大きい。その結果、体動振幅の積算値Ｑ１，Ｑ２は、積算値Ｑ３，Ｑ４よりも大きくなる。

これにより、積算値の閾値Ｔｈ１を適切に設定することにより、起き上がり動作および臥床動作と、寝返り動作との区別が可能となる。また、継続期間中において、接近回数および離反回数のいずれが多いかを判断することにより、起き上がり動作と、臥床動作との区別が可能となる。

図９は、実施の形態１に従う実験結果を示す図である。被検者は、起き上がり動作および臥床動作を２回繰り返し、右方向へ寝返る動作、元に戻る動作、左方向へ寝返る動作、元に戻る動作を実施している。また、図９には、起き上がり動作、臥床動作、寝返り動作ごとに、継続期間、体動振幅の積算値、接近動作の回数、離反動作の回数、接近動作および離反動作の総回数、未判定回数の結果が示されている。

図９を参照して、初回の起き上がり動作（図９中の「起き上がり動作１」に対応）においては、継続期間は４秒であり、体動振幅の積算値は１１３２９であり、接近動作の回数（以下、単に「接近回数」とも称する。）は０回であり、離反動作の回数（以下、単に「離反回数」とも称する。）は２７回であり、総回数は２７回であり、未判定回数は１３回である。上述したように、監視装置１００は、単位期間である０．１秒ごとに接近動作および離反動作の検出を行なっている。この場合、１秒間に１０回の検出が行われ、継続期間が４秒であるため、継続期間中の最大の検出回数は４０回となる。そのため、総回数（ここでは、２７回）と未判定回数（ここでは、１３回）との合計が最大の検出回数となる。未判定回数は、図５中のＨＰＦ８２Ｉ，８２Ｑのフィルタ定数を最適化することにより低減することができる。

また、起き上がり動作のときには、離反回数が接近回数よりも多く、臥床動作のときには接近回数が離反回数よりも多いことがわかる。さらに、起き上がり動作および臥床動作時は、寝返り動作時よりも、体動振幅の積算値が大きく、かつ、動作の継続期間が長い。

接近回数および離反回数を比較することにより、起き上がり動作と臥床動作とを区別することができる。さらに、閾値Ｔｈ１を７５００に設定して、体動振幅の積算値を当該閾値Ｔｈ１と比較することにより、起き上がり動作および臥床動作と、寝返り動作とを区別することができる。加えて、動作の継続期間を比較することにより、起き上がり動作と寝返り動作とを区別することもできる。例えば、動作の継続期間が所定継続期間（例えば、起き上がり動作を実施した継続期間Ｔ１）以上の場合には、当該動作が起き上がり動作であると判定することができる。このように、継続期間および体動振幅の積算値の条件を満たした場合にのみ起き上がり動作と判定することができ、判定ミスを低減することができる。

ここで、サンプリング周期ごとのポイント差の判定回数の閾値Ｋと、ポイント差閾値Ｎとを最適化することにより、０．１秒毎の接近動作、離反動作、および未判定の検出精度を向上させることができる。これにより、各動作の継続期間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４における、起き上がり動作、臥床動作、寝返り動作の判定精度を向上させることができる。

まとめると、監視装置１００（判定部５８）は、継続期間中の離反回数が接近回数よりも多く、かつ体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１以上である場合には、起き上がり動作が実施されたと判定する。判定部５８は、継続期間中の接近回数が離反回数よりも多く、かつ体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１以上である場合には、臥床動作が実施されたと判定する。また、判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１未満であり、かつ、動作の継続期間が所定継続期間（例えば、起き上がり動作を実施した継続期間Ｔ１）未満である場合には、寝返り動作が実施されたと判定してもよい。

好ましくは、監視装置１００の使用開始前に、以下のような事前準備を行なう。具体的には、被検者に対して、事前に、１）起き上がり動作、２）臥床動作、３）寝返り動作、４）元に戻る寝返り動作、および５）寝返りの連続動作をそれぞれ複数回繰り返してもらう。そして、１）〜５）の各動作について、継続期間の平均値および体動振幅の積算値の平均値を算出する。このように事前準備した動作学習により得られた継続期間の算出結果に基づいて、所定継続期間（ここでは、起き上がり動作の継続期間Ｔ１）を決定することが好ましい。また、体動振幅の積算値（Ｑ１〜Ｑ４）の算出結果に基づいて、起き上がり動作と寝返り動作とを区別する体動振幅の閾値Ｔｈ１と、寝返り連続動作に関する体動振幅の積算値の閾値Ｔｈ２（後述）とを決定することが好ましい。これにより、所定継続期間、および閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２に関して、各被検者の個人差を反映することができ、より正確な判定が可能となる。

なお、判定部５８は、総回数に対する接近回数（あるいは離反回数）の比率を所定比率（例えば、０．８）と比較することにより、起き上がり動作と臥床動作とを区別する構成であってもよい。例えば、判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１以上であって、かつ総回数に対する離反回数の比率が所定比率以上である場合には、起き上がり動作が実施されたと判定してもよい。また、判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１以上であって、かつ総回数に対する接近回数の比率が所定比率以上である場合には、臥床動作が実施されたと判定してもよい。

監視装置１００は、被検者が起き上がったと判定した場合には、当該判定結果とともに判定時刻を記録し、被検者に注意を促す情報（メッセージ等）を音声出力する。また、監視装置１００は、被検者が起き上がった状態であることを示す情報を端末装置２００に送信する。これにより、被検者のベッド２５０からの転倒を未然に防ぐことができるとともに、介護者がいち早く被検者の元に駆けつけることができる。

なお、継続して寝返り動作が続いている場合にも被検者の異常が疑われる。例えば、被検者はトイレに行きたい場合等に寝返り動作を繰り返すことが想定される。また、寝返り動作を繰り返している場合には、ベッド２５０から転倒する可能性も高くなる。そのため、このような場合にも警告情報が通知される必要がある。

例えば、被検者が寝返り動作を何度も連続的に繰り返すと、接近動作および離反動作が継続的に検出されるため継続期間が長くなる。そのため、体動振幅の積算値が非常に大きくなり、起き上がり動作および臥床動作による積算値よりも大きくなると想定される。そのため、閾値Ｔｈ１だけでは連続した寝返り動作と、起き上がり動作および臥床動作とを区別することができない。

そこで、監視装置１００（判定部５８）は、閾値Ｔｈ１よりも大きい閾値Ｔｈ２（例えば、１５０００）を設定する。判定部５８は、継続期間中における接近回数および離反回数に関わらず、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ２以上に到達した場合には、寝返り動作が継続して発生していると判定する。この場合、出力制御部５４は、被検者に異常が発生したことを示す情報を警告情報として端末装置２００に送信する。

＜状態推定の例＞
監視装置１００は、体動、心拍、呼吸および起き上がり履歴の有無に応じて被検者の状態を推定することができる。図１０は、本実施の形態１に従う被検者の状態推定例を示す図である。

図１０を参照して、体動「有」は、体動振幅が基準閾値以上である場合を示しており、体動「無」は、体動振幅が基準閾値未満である場合を示している。すなわち、体動演算部５６は、体動振幅が基準閾値以上である場合には被検者の体動が有りと判定し、体動振幅が基準閾値未満である場合には被検者の体動が無しと判定する。心拍「有」は、心拍数Ｈｎが検出されている場合（あるいは、正常範囲Ｘｈ内である場合）を示しており、心拍「無」は、心拍数Ｈｎがゼロである場合を示している。呼吸「有」は、呼吸数Ｂｎが検出されている場合（あるいは、正常範囲Ｘｂ内である場合）を示しており、呼吸「無」は、呼吸数Ｂｎがゼロである場合を示している。起き上がり履歴「有」は、起き上がったと判定された場合を示しており、起き上がり履歴「無」は、起き上がったと判定されていない場合を示している。

図１０では、体動、心拍、呼吸の有無に応じて、パターンＰ１〜Ｐ８が例示されている。以下、いくつかのパターンについて具体的に説明する。

例えば、パターンＰ１において、起き上がり履歴「有」の場合には、ベッド上で次の行動に移る状態であると推定され、起き上がり履歴「無」の場合には安定した睡眠状態であると推定される。パターンＰ２において、起き上がり履歴「有」の場合には、ベッド上で何らかの動作を行なっている動的な状態であると推定され、起き上がり履歴「無」の場合には無呼吸状態であると推定される。

パターンＰ６において、起き上がり履歴「有」の場合には、被検者がベッド２５０から離床して、当該ベッド２５０の近傍に存在する（あるいは、ベッド２５０上で静止している状態である）と推定される。一方、起き上がり履歴「無」の場合には、被検者が異常状態であると推定される。パターンＰ８において、起き上がり履歴「有」の場合には、被検者がベッド２５０から離床しており、当該ベッド２５０の近傍にも存在しない状態であると推定される。すなわち、状態推定部５２は、被検者が起き上がったと判定され、心拍数がゼロであり、呼吸数がゼロであり、体動が無しである場合、被検者がベッド２５０から離床したと推定する。一方、起き上がり履歴「無」の場合には、被検者が緊急度の高い異常状態であると推定される。その他のパターンについては図１０のとおりである。

上記のように、監視装置１００（状態推定部５２）は、被検者の状態を推定することができる。典型的には、監視装置１００（出力制御部５４）は、被検者が異常状態であると推定した場合には警告情報を出力する。このように、監視装置１００は、被検者が起き上がった場合に限らず、被検者に異常が発生していると推定される場合であっても、警告情報を出力することができる。

＜処理手順＞
図１１は、実施の形態１に従う監視装置１００の処理手順の一例を示す図である。以下の監視装置１００の各ステップは、主に、制御回路１５２のマイクロプロセッサ４５がメモリ１５４に格納されたプログラムを実行することによって実現される。

図１１を参照して、監視装置１００は、マイクロ波ドップラセンサ１６０を介して、マイクロ波を被検者に照射する（ステップＳ１０）。監視装置１００は、マイクロ波ドップラセンサ１６０を介して、マイクロ波の反射波を受信して（ステップＳ１２）、反射波の信号からＩチャネル信号およびＱチャネル信号を生成する（ステップＳ１４）。

監視装置１００は、Ｉチャネル信号およびＱチャネル信号を用いて、被検者の心拍数Ｈｎおよび呼吸数Ｂｎを検出（演算）する（ステップＳ１６）。具体的には、心拍演算部６０により上述した心拍数演算処理が実行され、呼吸演算部７０により上述した呼吸数演算処理が実行される。

さらに、監視装置１００は、Ｉチャネル信号およびＱチャネル信号を用いて、被検者の動作が継続している継続期間中において、監視装置１００に対する被検者の接近回数および離反回数を検出する（ステップＳ１８）。監視装置１００は、継続期間における体動振幅の積算値を算出する（ステップＳ２０）。監視装置１００は、接近回数、離反回数および積算値に基づいて、被検者の起き上がり動作判定処理を実行する（ステップＳ２２）。具体的には、判定部５８により上述した起き上がり動作判定処理が実行される。

次に、監視装置１００は、起き上がり動作判定結果、心拍数および呼吸数、体動の有無に基づいて、被検者の状態を推定する（ステップＳ２４）。具体的には、状態推定部５２により上述した状態推定処理が実行される。そして、監視装置１００は、所定の条件に基づいて、警告情報を出力する（ステップＳ２６）。具体的には、出力制御部５４により上述した警告情報の出力処理が実行される。例えば、被検者が起き上がった場合、被検者の異常が推定される場合に、警告情報が出力される。

上記のフローを開始する前に、監視装置１００は、ノイズレベルの閾値を求めておき、本来の呼吸信号、心拍信号および体動信号とノイズとを区別する。

なお、上記の図１１の各処理を実行する前に、マイクロプロセッサ４５は、呼吸成分、心拍成分および体動成分について、環境キャリブレーションを実行する。具体的には、監視装置１００は、監視装置１００が設置される空間に被検者を含む移動体が存在しない環境下において、一定時間（例えば、１分）センシングし、呼吸振幅、心拍振幅、体動振幅の平均値（ノイズレベル）を算出する。そして、体動振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、体動振幅の平均値（ノイズレベル）の数倍（例えば、３倍〜６倍）の値を体動振幅の基準閾値として設定する。同様に、呼吸振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、呼吸振幅の平均値よりも大きい閾値を設定する。心拍振幅に関して、ノイズ成分と信号成分とを区別する閾値として、心拍振幅の平均値よりも大きい閾値を設定する。このように、心拍・呼吸・体動信号の有無を判定するための閾値を定めることによって、本来の呼吸・心拍・体動信号とノイズレベルとを区別する。

＜利点＞
実施の形態１によると、非接触で被検者の体動を検出することにより、被検者の起き上がり動作と寝返り動作とを区別できるため、起き上がり動作を精度良く判定することができる。被検者が起き上がった場合には、注意を促す警告情報が出力されるとともに、外部の装置に起き上がり動作を示す情報が送信される。そのため、寝具からの被検者の転倒を防止できるとともに。介護者がいち早く被検者の元に駆けつけることができる。また、被検者の異常状態が推定された場合にも警告情報が出力される。

［実施の形態２］
実施の形態２では、実施の形態１とは異なる監視装置１００の設置方式について説明する。

図１２は、実施の形態２に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。具体的には、図１２（ａ）は、ベッド上の被検者を横側から見た場合の概略図である。図１２（ｂ）は、ベッド上の被検者を上側から見た場合の概略図である。

図１２に示す設置方式と、図４で説明した設置方式とは、平面視したときの監視装置１００の位置が異なり、それ以外の構成は同様である。具体的には、図４の例では、監視装置１００はベッド２５０の左右方向の中央線１８１上に設置されていたが、図１２の例では、監視装置１００は中央線１８１から、降り口１８０ｂが存在するベッド端１８０側に距離Ｌａ（例えば、５ｃｍ〜２５ｃｍ）だけオフセットして設置されている（図１２（ｂ）参照）。

典型的には、監視装置１００は、被検者が起き上がった際に仰角方向のピーク方向線１１１ａおよび方位角方向のピーク方向線１１１ｂがベッド２５０の中央側に向くように設置される。なお、電波にはビーム幅が存在するため、方位角方向のピーク方向線１１１ｂがベッド２５０の長手方向に沿うように監視装置１００が設置されてもよい。

図１２の例では、図４の例と同様に、被検者がベッド２５０から起き上がった場合には、ピーク方向線１１１ａ上に当該被検者が存在し、かつ監視装置１００から被検者が離反する。また、被検者がベッド２５０に臥床する場合には、ピーク方向線１１１ａ上に当該被検者が存在し、かつ監視装置１００に被検者が接近する。実施の形態２では、監視装置１００が中央線１８１からオフセットして設置されているため、実施の形態１の場合よりも、起き上がり動作の際に検出される接近動作および離反動作が混在していることが想定される。しかしながら、起き上がり動作の際に離反回数が接近回数よりも多く、臥床動作の際に接近回数が離反回数よりも多いという現象は同じである。

図４において説明したように、被検者がベッド２５０から転倒する可能性が高いのは、ベッド２５０から降りる側（すなわち、ベッド端１８０側）である。例えば、被検者は、ベッド端１８０側に特異的な寝返り動作を行なって、ベッドサイドガード１８０ａを登り越えて転倒したり、ベッドサイドガード１８０ａ沿いに身体を動かし（ずり動い）ていき、降り口１８０ｂから転倒したりする可能性がある。いずれも、単なる起き上がり動作よりも、２倍以上長い時間かかる動作であり、積算振幅値が大きくなる。

実施の形態２では、監視装置１００は、ベッド２５０の中央線１８１に対して距離Ｌａ程度オフセットして設置されているため、ベッド端１８０側に被検者が存在する場合には、体動振幅の積算値は非常に大きくなる。これにより、体動振幅の積算値の大小に応じて、被検者がベッド端１８０側に存在しているか否かを判定することができる。

具体的には、実施の形態２に従う監視装置１００（判定部５８）は、継続期間中の離反回数が接近回数よりも多く、かつ体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１以上である場合には、起き上がり動作が実施されたと判定する。判定部５８は、継続期間中の接近回数が離反回数よりも多く、かつ体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１以上である場合には、臥床動作が実施されたと判定する。

また、判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１未満である場合には、安全なベッド端１８５側に寝返り動作が実施されたと判定する。判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ１よりも大きい閾値Ｔｈ２以上である場合には、転倒の可能性があるベッド端１８０側に、特異的な寝返り動作や、ずり動きが実施されたと判定する。監視装置１００（出力制御部５４）は、被検者が起き上がったと判定した場合、およびベッド端１８０側への寝返り動作や、ずり動きが実施されたと判定した場合には、警告情報を出力する。

上記では、監視装置１００をベッド端１８０側にオフセットして設置する構成について説明したが当該構成に限られない。例えば、２台の監視装置１００をそれぞれ中央線１８１の両側に設置することにより、各監視装置１００により上記判定を実行してもよい。

＜利点＞
実施の形態２によると、ベッド２５０から転倒する可能性の高い特異的な寝返り動作やずり動きが行なわれた場合にも警告情報を出力することができる。その他の利点は、実施の形態１と同様である。

［実施の形態３］
実施の形態３では、実施の形態１および２とは異なる監視装置１００の設置方式について説明する。

図１３および図１４は、実施の形態３に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。具体的には、図１３（ａ）は、ベッド２５０に臥床している被検者を頭側から見た場合の概略図である。図１３（ｂ）は、ベッド２５０上で起き上がっている状態の被検者を頭側から見た場合の概略図である。図１４（ａ）は、ベッド２５０上の被検者を横側から見た場合の概略図である。図１４（ｂ）は、ベッド２５０上の被検者を上側から見た場合の概略図である。

図１３および図１４を参照して、実施の形態３に従う監視装置１００は、ベッド２５０の本体２５１の側部（左右）に設けられたベッドサイドガード１８０ａ上にポール１０１を用いて設置される。典型的には、監視装置１００は、ベッド端１８５側のベッドサイドガード１８０ａ上に設置される。

また、監視装置１００は、マットレス２５３からの高さＨ＝約６０〜７０ｃｍ付近であって、被検者側に角度θｂ＝２０〜４０度ほど傾けて取り付けられる。なお、平面アンテナのメインローブのピーク方向線１１１ａ上に被検者の胸部が存在することが好ましい。なお、寝具が布団等の場合には、ベッドサイドガード１８０ａの代わりに、専用スタンド等を用いて設置されてもよい。あるいは、監視装置１００は、適切な高さを有する目覚まし時計等と一体化されていてもよい。

なお、被検者がベッド２５０上で臥床している状態および起き上がった状態においてピーク方向線１１１ａ上に被検者が存在し、かつベッド２５０から起き上がる場合に被検者が監視装置１００に接近する位置に監視装置１００が設けられていれば、上記の設置方式に限られない。例えば、監視装置１００は、天井に設置される構成であってもよい。

図１５は、実施の形態３に従う接近動作、離反動作および体動振幅の時間変化を示す図である。具体的には、図１５（ａ）は、監視装置１００により検出される接近動作および離反動作の時間変化を示す図である。図１５（ａ）の横軸は時間であり、縦軸は接近動作または離反動作の検出回数を示している。図１５（ｂ）は、監視装置１００により算出される体動振幅の時間変化を示す図である。図１５（ｂ）の横軸は時間であり、縦軸は体動振幅の大きさを示している。ここでは、被検者は、継続期間Ｔ１において起き上がる動作をし、継続期間Ｔ２において臥床動作をし、継続期間Ｔ３において寝返り動作し、継続期間Ｔ４において寝返り動作をしている。

図１５（ａ）を参照して、時刻ｔａから時刻ｔｂの間、監視装置１００は接近動作を検出している。このとき検出された接近動作の回数は、Ｎ１回である。時刻ｔｃから時刻ｔｄの間、監視装置１００は離反動作を検出している。このとき検出された離反動作の回数はＡ１回である。継続期間Ｔ１は時刻ｔａから時刻ｔｂまでの期間となる。継続期間Ｔ１における接近動作および離反動作の総回数Ｋ１は、Ｋ１＝Ｎ１＋Ａ１で表される。

監視装置１００は、継続期間Ｔ１における体動振幅の積算値Ｑ１を算出する（図１５（ｂ）参照）。具体的には、積算値Ｑ１は、所定の時間（例えば、１秒）毎の体動振幅の平均値を継続期間Ｔ１で積分した値である。

以下、同様に、臥床動作を実施した継続期間Ｔ２において、監視装置１００はＡ２回の離反動作を検出し、Ｎ２回の接近動作を検出する（図１５（ａ）参照）。監視装置１００は、継続期間Ｔ２における体動振幅の積算値Ｑ２を算出する（図１５（ｂ）参照）。継続期間Ｔ２における総回数Ｋ２は、Ｋ２＝Ｎ２＋Ａ２で表される。

寝返り動作を実施した継続期間Ｔ３において、監視装置１００はＮ３の接近動作を検出し、Ａ３回の離反動作を検出する（図１５（ａ）参照）。監視装置１００は、継続期間Ｔ３における体動振幅の積算値Ｑ３を算出する（図１５（ｂ）参照）。継続期間Ｔ３における総回数Ｋ３は、Ｋ３＝Ａ３＋Ｎ３で表される。

寝返り動作により元に戻る動作を実施した継続期間Ｔ４において、監視装置１００はＡ４回の接近動作を検出し、Ｎ４回の離反動作を検出する（図１５（ａ）参照）。監視装置１００は、継続期間Ｔ４における体動振幅の積算値Ｑ４を算出する（図１５（ｂ）参照）。継続期間Ｔ４における総回数Ｋ４は、Ｋ４＝Ａ４＋Ｎ４で表される。

図１５によると、起き上がり動作を実施した継続期間Ｔ１においては、接近回数Ｎ１の方が離反回数Ａ１よりも多く、臥床動作を実施した継続期間Ｔ２においては、離反回数Ａ２の方が接近回数Ｎ２よりも多い。このことから、図１５の例では、図８の例とは異なり、起き上がり動作時には接近回数が離反回数よりも多く、臥床動作時には離反回数が接近回数よりも多い。

また、継続期間Ｔ１，Ｔ２は、寝返り動作を実施した継続期間Ｔ３，Ｔ４よりも長い。さらに、継続期間Ｔ１，Ｔ２においては継続期間Ｔ３，Ｔ４よりも瞬間的な体動振幅も大きい。その結果、体動振幅の積算値Ｑ１，Ｑ２は、積算値Ｑ３，Ｑ４よりも大きくなる。この点については図８の例と同様である。

上記より、実施の形態３でも、積算値の閾値を適切に設定することにより、起き上がり動作および臥床動作と、寝返り動作との区別が可能となる。また、継続期間中において、接近回数および離反回数のいずれが多いかを判断することにより、起き上がり動作と、臥床動作との区別が可能となる。

図１６は、実施の形態３に従う実験結果を示す図である。被検者は、起き上がり動作および臥床動作を３回繰り返し、さらに、右方向へ寝返る動作、元に戻る動作、左方向へ寝返る動作、および元に戻る動作を含む一連の動作を２回繰り返している。

図１６を参照して、初回の起き上がり動作（図１６中の「起き上がり動作１」に対応）においては、継続期間は６秒であり、体動振幅の積算値は１１２２６であり、接近回数は３０回であり、離反回数は１３回であり、総回数は４３回であり、未判定回数は１７回である。

図１６を参照すると、起き上がり動作のときには、接近回数が離反回数よりも多く、臥床動作のときには離反回数が接近回数よりも多いことがわかる。また、起き上がり動作および臥床動作時の体動振幅の積算値は、寝返り動作時の積算値よりも大きい。

そのため、実施の形態３においても、接近回数および離反回数を比較することにより、起き上がり動作と臥床動作とを区別することができる。また、例えば、閾値Ｔｈ３を８０００に設定して、体動振幅の積算値を当該閾値Ｔｈ３と比較することにより、起き上がり動作および臥床動作と、寝返り動作とを区別することができる。

さらに、実施の形態３においても、動作の継続期間を比較することにより、起き上がり動作と寝返り動作とを区別することができる。例えば、動作の継続期間が所定継続期間（（例えば、起き上がり動作を実施した継続期間Ｔ１）以上の場合には、当該動作が起き上がり動作であると判定することができる。このように、継続期間および体動振幅の積算値の条件を満たしたときに起き上がり動作と判定することができ、判定ミスを低減することができる。

まとめると、監視装置１００（判定部５８）は、継続期間中の接近回数が離反回数よりも多く、かつ体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ３以上である場合には、起き上がり動作が実施されたと判定する。判定部５８は、継続期間中の離反回数が接近回数よりも多く、かつ体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ３以上である場合には、臥床動作が実施されたと判定する。また、判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ３未満であり、かつ、動作の継続期間が所定継続期間（例えば、継続期間Ｔ１）未満である場合には、寝返り動作が実施されたと判定してもよい。

好ましくは、監視装置１００の使用開始前に、以下のような事前準備を行なう。具体的には、被検者に対して、事前に、１）起き上がり動作、２）臥床動作、３）寝返り動作、４）元に戻る寝返り動作、および５）寝返りの連続動作をそれぞれ複数回繰り返してもらう。そして、１）〜５）の各動作について、継続期間の平均値および体動振幅の積算値の平均値を算出する。このように事前準備した動作学習により得られた継続期間の算出結果に基づいて、所定継続期間（ここでは、起き上がり動作の継続期間）を決定することが好ましい。また、体動振幅の積算値（Ｑ１〜Ｑ４）の算出結果に基づいて、起き上がり動作と寝返り動作とを区別する体動振幅の閾値Ｔｈ３と、寝返り連続動作に関する体動振幅の積算値の閾値Ｔｈ４（後述）とを決定することが好ましい。これにより、所定継続期間、および閾値Ｔｈ３，Ｔｈ４に関して、各被検者の個人差を反映することができ、より正確な判定が可能となる。

監視装置１００は、被検者が起き上がったと判定した場合には、被検者に注意を促す情報を音声出力する。また、監視装置１００は、被検者が起き上がった状態であることを示す情報を端末装置２００に送信する。

なお、実施の形態１と同様に、監視装置１００は、連続的な寝返り動作を検出した場合には、警告情報を出力してもよい。具体的には、監視装置１００（判定部５８）は、閾値Ｔｈ３よりも大きい閾値Ｔｈ４（例えば、１５０００）を設定する。判定部５８は、継続期間中における接近回数および離反回数に関わらず、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈ４以上に到達した場合には、寝返り動作が連続して発生していると判定する。この場合、出力制御部５４は、被検者に異常が発生したことを示す情報を警告情報として端末装置２００に送信する。

＜利点＞
実施の形態３によると、実施の形態１および実施の形態２と同様の利点が得られる。

［実施の形態４］
実施の形態４では、図４に示すようにベッド２５０の下に監視装置１００が設置されている場合において、実施の形態１〜３に従う起き上がり判定方式（以下、便宜上「判定方式Ｅ１」と称する。）とは異なる起き上がり判定方式について説明する。

図４、図１７および図１８を参照して、実施の形態４に従う起き上がり判定方式（以下、便宜上「判定方式Ｅ２」と称する。）について説明する。実施の形態４では、単位期間（０．１秒間）における被検者の動作の検出方式は、上記の実施の形態と同様であり、０．１秒以上の起き上がりの判定方式が上記の実施の形態と異なる。

まず、上述した実施の形態１〜３に従う起き上がり判定方式Ｅ１では、動作の継続時間（例えば、４秒間）における「０．１秒毎の接近回数、離反回数」を用いて、起き上がりの有無を判定していた。しかしながら、実施の形態４に従う起き上がり判定方式Ｅ２では、動作の開始時点（すなわち、接近動作または離反動作が生じた時点）を起点とし、当該起点から予め定められた時間Ｔｓ（例えば、１秒間）内における「０．１秒毎の接近回数、離反回数」を用いて起き上がりの有無を判定する。

具体的には、判定部５８は、起点から１秒間内における接近回数（または離反回数）が、１０回のうち所定回数Ｍ以上（Ｍ：６〜１０のいずれかの整数）である場合に、起き上がり動作が実施されたと判定する。

例えば、図４に示すように、監視装置１００がベッド２５０の床部等に設置されている場合には、被検者がベッド２５０から起き上がると、監視装置１００から被検者は離反する。ここで、検出部５７が、単位期間（０．１秒）ごとに被検者の動作（接近、離反、未判定）を検出し、起点から１秒間内の検出回数である１０回のうち７回の離反動作を検出しているとする。この場合、所定回数Ｍ＝６とすると、判定部５８は、起点から１秒間内における離反回数が１０回のうち所定回数Ｍ以上となるため、被検者が起き上がったと判定する。

図１７は、実施の形態４に従う起き上がり動作時における実験結果を示す図である。具体的には、図１７（ａ）は、起き上がり動作を含む全体期間である４秒間において、単位期間（０．１秒）ごとの接近判定回数、離反判定回数およびポイント差を示している。図１７（ａ）に示すように、縦の列には、離反判定回数（図中の「離反」に対応）、接近判定回数（図中の「接近」に対応）、およびポイント差の各々について、全体期間（４秒間）を１秒区間に分けて示している。横の行には、０．１秒毎に０秒〜１秒までを示している。

例えば、測定開始から２．１秒〜２．２秒の単位期間においては、離反判定回数が３５回、接近判定回数が３回であるため、ポイント差は３２回となる。ポイント差閾値Ｎが２０である場合には、ポイント差３２回はポイント差閾値Ｎ以上であるため、この単位期間における被検者の動作は離反動作として検出される。なお、ここでは、ポイント差は、離反判定回数から接近判定回数を減じた値としている。

一方、ある単位期間において接近判定回数が離反判定回数よりも２０回以上多い場合（すなわち、ポイント差が−２０以下となる場合）には、当該単位期間における被検者の動作は接近動作として検出される。しかし、図１７（ａ）によると、全体期間において、接近動作として検出される単位期間は存在せず、離反動作あるいは未判定（ポイント差（絶対値）が２０未満の場合）として検出される単位期間しか存在しないことがわかる。

図１７（ｂ）は、各単位期間における被検者の動作（離反動作、接近動作、未判定）を区別するためのグラフである。ここでは、便宜上、離反動作、接近動作、および未判定を、それぞれ「−１」、「１」および「０」で示している。

図１７（ｂ）を参照すると、離反動作が２秒以上継続しており（すなわち、予め定められた時間Ｔｓである１秒間の判定が２回連続しており）、起き上がり動作が継続していることを示している。この場合、所定回数Ｍは６〜１０のいずれの値で設定してもよい。

図１８は、実施の形態４に従う寝返り動作時における実験結果を示す図である。具体的には、図１８（ａ）は、寝返り動作を含む全体期間である４秒間において、単位期間ごとの接近判定回数、離反判定回数およびポイント差を示している。図１８（ｂ）は、各単位期間における被検者の動作を区別するためのグラフである。図１８（ａ），（ｂ）の構成は、それぞれ図１７（ａ），（ｂ）と同様である。

図１８を参照して、寝返り動作が存在する４秒間で確認した場合、ポイント差閾値Ｎの絶対値が２０以上となった期間は、３．２秒〜３．３秒の単位期間における０．１秒間のみであり、それ以外の単位期間では未判定となっている。これにより、ポイント差閾値Ｎを２０に設定することにより、起き上がり動作と寝返り動作とを明確に区別できることが判る。

このように、監視装置１００が、被検者が寝具から起き上がる場合に当該被検者が監視装置１００に離反する位置に設けられているときには（図４参照）、判定部５８は、被検者が動作を開始してから予め定められた時間Ｔｓ（例えば、１秒）内において、離反動作の回数が所定回数（例えば、６回）以上である場合に、被検者が起き上がったと判定することができる。

同様に、監視装置１００が、被検者が寝具から起き上がる場合に当該被検者が監視装置１００に接近する位置に設けられているときには（図１３および図１４参照）、判定部５８は、被検者が動作を開始してから予め定められた時間Ｔｓ（例えば、１秒）内において、接近動作の回数が所定回数（例えば、６回）以上である場合に、被検者が起き上がったと判定することができる。

また、図１７を参照すると、１秒〜２秒の１秒区間、２秒〜３秒の１秒区間、および３秒〜４秒の１秒区間においては、離反動作として検出される単位期間が３回連続して継続している。そのため、判定部５８は、離反動作として検出される単位期間の連続回数Ｒが３回以上である場合に、被検者が起き上がったと判定してもよい。

このように、判定部５８は、被検者が動作を開始してから予め定められた時間Ｔｓ内における接近動作あるいは離反動作の回数を用いて、起き上がり動作の有無の判定が可能である。

なお、より精度よく判定を実行するために、判定部５８は、実施の形態１〜３のように体動振幅値の積算値をさらに用いて起き上がり動作の有無を判定してもよい。この場合、判定部５８は、被検者が動作を開始してから予め定められた時間Ｔｓにおける体動振幅の積算値を算出する。積算値は、所定の時間（例えば、０．１毎）の体動振幅の平均値を時間Ｔｓで積分（積算）した値である。例えば、時間Ｔｓが１秒である場合には、積算値は１０回分の体動振幅の平均値を加算した値となる。例えば、監視装置１００が図４に示すように設置されている場合には、判定部５８は、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈｘ以上である場合であって、かつ被検者が動作を開始してから予め定められた時間Ｔｓ内において離反動作の回数が所定回数以上である場合に、被検者が起き上がったと判定する。換言すると、判定部５８は、接近動作および離反動作の回数に関わらず、体動振幅の積算値が閾値Ｔｈｘ未満である場合には、被検者は起き上がっていないと判定する。

図１９は、実施の形態４に従う起き上がり動作時における他の実験結果を示す図である。具体的には、図１９には、図１７においてポイント差閾値Ｎを２５に変更した場合の例が示されている。図２０は、実施の形態４に従う寝返り動作時における他の実験結果を示す図である。具体的には、図２０には、図１８においてポイント差閾値Ｎを２５に変更した場合の例が示されている。

図１９を参照すると、被検者の動作の検出傾向は、図１７と概ね同様であることがわかる。一方、図２０を参照すると、全体期間におけるすべての単位期間で被検者の動作が未判定として検出されている。このように、ポイント差閾値を変更することにより、起き上がり動作と寝返り動作とをより一層明確にすることができる。

実施の形態４に従う起き上がり判定方式Ｅ２は、実施の形態２に従う設置方式（図１２）、実施の形態３に従う設置方式（図１３、図１４）においても利用できる。この場合、設置方式やハードウェア性能に応じて、接近動作および離反動作のいずれかで起き上がり動作が判定され、所定回数Ｍ、ポイント差閾値Ｎ、および連続回数Ｒのパラメータは適宜調整すればよい。好ましくは、これらのパラメータは、実際の環境での監視装置１００の設置時に、事前に被検者に試験してもらい設定する。

例えば、図１２に示すように、監視装置１００をオフセット配置した場合でも、所定回数Ｍ、ポイント差閾値Ｎ、および連続回数Ｒのパラメータは概ね同様な値であるが、設置前に、部屋の環境や被検者に合わせて、事前設定されるのが好ましい。

このオフセット配置では、ベッド２５０の降り口１８０ｂに電波放射のビーム（ピーク方向線１１１ａ）が向くため、特異的な寝返り、ずり動き等は検出範囲に入りやすくなるため、時間の長い起き上がり動作と同様の離反方向の動きをリアルタイムで検出することができる。また、０．１秒毎の体動振幅値も併せて判定してもよい。これにより、起き上がり動作の条件で設定した所定回数Ｍ、ポイント差閾値Ｎ、および連続回数Ｒを用いて特異的な寝返り、ずり動き等をリアルタイムで検出することができる。

＜利点＞
実施の形態４によると、一連の動作が終了するのを待つことなく、接近動作または離反動作を検出してから予め定められた時間で起き上がり動作等を判定することができる。そのため、より高速でリアルタイムな判定が可能となる。

［実施の形態５］
実施の形態５では、実施の形態１〜３とは異なる監視装置１００の設置構成において、実施の形態４と同様の起き上がり判定方式Ｅ２を適用する例について説明する。

図２１は、実施の形態５に従う監視装置１００の設置方式を説明するための図である。具体的には、図２１（ａ）は、ベッド上の被検者を、横側から見た場合の概略図である。図２１（ｂ）は、ベッド上の被検者を上側から見た場合の概略図である。図２１では、ベッド２５０での設置位置が、図４、図１２〜図１４で説明した設置位置が異なり、それ以外の構成については同様である。

図２１を参照して、監視装置１００は、ベッド２５０の本体２５１であって、マットレス２５３からの高さＨ＝約６０ｃｍ〜９０ｃｍ付近にポール１０１を用いて取り付けられる。図２１の例では、監視装置１００は、被験者の頭側に取り付けられている。また、監視装置１００は、水平から所定の角度±θｃの範囲内に取り付け可能に構成される。

図２１の例では、マットレス２５３側（すなわち、被験者側）に角度θｃほど傾けて設置される。典型的には、監視装置１００は、平面アンテナから放射されるメインローブ（仰角方向）のピーク方向線１１１ａが、ベッド２５０の中心側に向き、被検者がベッド２５０から起き上がった際には、ピーク方向線１１１ａ上に当該被検者が存在し、被検者の背中に照射されるように設置される。

図２１に示す設置方式によると、被検者が起き上がり動作を行なう場合には、起き上がり動作の初期段階では監視装置１００に対して接近する動作となるが、少し起き上がって以降においては監視装置１００から離反する動作となる。一方、被検者がベッド２５０に臥床する場合には、臥床動作の初期段階ではピーク方向線１１１ａ上に当該被検者が存在し、監視装置１００に被検者が接近する動作となり、その後、ベッド２５０に接触する直前では監視装置１００から離反する動作となる。

図２２は、実施の形態５に従う起き上がり動作時における実験結果を示す図である。具体的には、図２２（ａ）は、起き上がり動作を含む全体期間である４秒間において、単位期間（０．１秒）ごとの接近判定回数、離反判定回数およびポイント差を示している。図２２（ａ）の構成は、図１７（ａ）と同様である。

実施の形態５では実施の形態４と同様に判定方式Ｅ２が用いられる。そのため、判定部５８は、起点から１秒間内における接近回数（または離反回数）が、１０回のうち所定回数Ｍ以上（Ｍ：６〜１０のいずれかの整数）である場合に、起き上がり動作が実施されたと判定する。図２１に示すように監視装置１００が設置されている場合には、判定部５８は、起点から１秒間内における離反回数が１０回のうち所定回数Ｍ回以上となるときに被検者が起き上がったと判定する。

図２２（ａ）を参照して、例えば、測定開始から１．５秒〜１．６秒の単位期間においては、離反判定回数が２９回、接近判定回数が２回であるため、ポイント差は２７回となる。ポイント差閾値Ｎが２０である場合には、ポイント差２７回はポイント差閾値Ｎ以上であるため、この単位期間における被検者の動作は離反動作として検出される。

一方、ある単位期間において接近判定回数が離反判定回数よりも２０回以上多い場合（図２２（ａ）中においてポイント差が「−２０」以下となる場合）には、当該単位期間における被検者の動作は接近動作として検出される。例えば、起き上がり動作の初期段階である０．２秒〜０．５秒の期間、および起き上がり動作の完了段階である３．６秒〜３．９秒の期間において接近動作が検出されていることがわかる。

図２２（ｂ）は、各単位期間における被検者の動作（離反動作、接近動作、未判定）を区別するためのグラフである。図２２（ｂ）を参照すると、離反動作が２秒以上継続しており（すなわち、予め定められた時間Ｔｓである１秒間の判定が２回連続しており）、起き上がり動作が継続していることを示している。この場合、所定回数Ｍは６〜１０のいずれの値で設定してもよい。

図２３は、実施の形態５に従う寝返り動作時における実験結果を示す図である。具体的には、図２３（ａ）は、寝返り動作を含む全体期間である３秒間において、単位期間ごとの接近判定回数、離反判定回数およびポイント差を示している。図２３（ｂ）は、各単位期間における被検者の動作を区別するためのグラフである。

図２３を参照して、寝返り動作が存在する３秒間で確認した場合、離反動作として検出された期間（すなわち、ポイント差閾値Ｎが２０以上となった期間）は、１．２秒〜１．３秒の単位期間、および２．３秒〜２．４秒の単位期間のみであり、それ以外の単位期間では概ね未判定となっている。これにより、ポイント差閾値Ｎを２０に設定することにより、起き上がり動作と寝返り動作とを明確に区別できることがわかる。

また、図２２を参照すると、２秒〜３秒の１秒区間、および３秒〜４秒の１秒区間において、離反動作として検出される単位期間が３回連続して継続している。そのため、判定部５８は、離反動作として検出される単位期間の連続回数Ｒが３回以上である場合に、被検者が起き上がったと判定してもよい。

このように、判定部５８は、図２２のような設置方式においても、判定方式Ｅ２を用いることにより、被検者が動作を開始してから予め定められた時間Ｔｓ内における接近動作あるいは離反動作の回数を用いて、起き上がり動作の有無の判定が可能である。なお、判定部５８は、体動振幅値の積算値をさらに用いて起き上がり動作の有無の判定精度を向上させてもよい。

図２４は、実施の形態５に従う起き上がり動作時における他の実験結果を示す図である。具体的には、図２４には、図２２においてポイント差閾値Ｎを２５に変更した場合の例が示されている。図２５は、実施の形態５に従う寝返り動作時における他の実験結果を示す図である。具体的には、図２５には、図２３においてポイント差閾値Ｎを２５に変更した場合の例が示されている。

図２４を参照すると、被検者の動作の検出傾向は、図２２と概ね同様であることがわかる。一方、図２５を参照すると、全体期間におけるすべての単位期間において離反動作が検出されていない。このように、ポイント差閾値を変更することにより、起き上がり動作と寝返り動作とをより一層明確にすることができる。

図２６は、実施の形態５に従う監視装置１００の設置方式の変形例を説明するための図である。図２６の設置方式は、ポール１０１を用いて監視装置１００を配置する点については図２１の設置方式と同様である。しかし、図２６の設置方式では、ベッド２５０の降り口１８０ｂの方向に、ピーク方向線１１１ａが向くように監視装置１００をオフセット配置している。この場合でも、所定回数Ｍ、ポイント差閾値Ｎ、および連続回数Ｒのパラメータは概ね同様な値であるが、設置前に、部屋の環境や被検者に合わせて、事前設定されるのが好ましい。

このオフセット配置では、ベッド２５０の降り口１８０ｂに電波放射のビーム（ピーク方向線１１１ａ）が向くため、特異的な寝返り、ずり動き等は検出範囲に入りやすくなるため、時間の長い起き上がり動作と同様の離反方向の動きをリアルタイムで検出することができる。また、０．１秒毎の体動振幅値も併せて判定してもよい。これにより、起き上がり動作の条件で設定した所定回数Ｍ、ポイント差閾値Ｎ、および連続回数Ｒを用いて特異的な寝返り、ずり動き等をリアルタイムで検出することができる。
＜利点＞
実施の形態５によると、実施の形態４と同様の利点が得られる。

［その他の実施の形態］
（１）上記では、単位期間の接近動作および離反動作検出の際に、ＩＱ平面上の座標の軌跡の旋回方向を用いて、接近動作および離反動作を検出する構成について説明したが、当該構成に限られない。例えば、Ｉチャネル信号の位相およびＱチャネル信号の位相の進み方を用いて、接近および離反を判定する構成であってもよい。

図２７は、マイクロ波ドップラセンサ１６０で検出される体動信号の波形を示す図である。ここでは、被検者がマイクロ波ドップラセンサ１６０（すなわち、監視装置１００）に接近動作を行なった後、停止動作を行ない、さらにマイクロ波ドップラセンサ１６０から離反動作を行なう場合を想定する。

図２７を参照して、振幅が基準レベル（すなわち、ゼロ）となるゼロ線３０１に対して、プラス、マイナスの両方の振幅成分が存在する。接近動作中においては、Ｉチャネル信号波形の位相ＰｉがＱチャネル信号波形の位相Ｐｑに対して進んでおり、被検者がマイクロ波ドップラセンサ１６０に接近するにつれて各信号の振幅は大きくなる。接近動作から離反動作に移る停止動作中においては、Ｉチャネル信号波形およびＱチャネル信号波形の各々は、振幅が小さく周期が長くなり比較的緩やかに変化する。そして、離反動作中においては、位相Ｐｉおよび位相Ｐｑの位相関係が反転し（すなわち、位相Ｐｑが位相Ｐｉに対して進む）、離反するにつれて振幅は小さくなる。

これにより、監視装置１００に被検者が接近しているのか、離反しているのかを判定できる。そのため、このような特性を利用して、検出部５７は、体動振幅（例えば、Ｉチャネル信号およびＱチャネル信号の合成振幅）が所定値以上であって、かつＩチャネル信号の位相がＱチャネルの信号の位相に対して進んでいる場合に、被検者の動作を接近動作として検出する。

検出部５７は、Ｉチャネル信号が基準レベルと交差するゼロクロス点におけるＱチャネル信号の極性（すなわち、正負）に基づいて、Ｉチャネル信号およびＱチャネル信号の位相の進み方を判断することができる。例えば、検出部５７は、Ｉチャンネル信号が直近でマイナスからプラスへゼロ線３０１をクロスするとき（例えば、ゼロクロス点３５１）に、Ｑチャンネル信号がマイナスの信号である場合には、被検者の動作を接近動作として検出する。

同様に、検出部５７は、体動振幅が所定値以上であって、かつＱチャネル信号の位相がＩチャネル信号の位相に対して進んでいる場合に、被検者の動作を離反動作として検出する。例えば、検出部５７は、Ｉチャンネル信号が直近でマイナスからプラスへゼロ線３０１をクロスするとき（例えば、ゼロクロス点３５２）に、Ｑチャンネル信号がプラスの信号である場合には、被検者の動作を離反動作として検出する。また、検出部５７は、体動振幅が所定値未満である場合には、被検者の動作を未判定として検出する。

また、検出部５７は、ＩＱ平面上の座標の軌跡の旋回方向を用いた検出方式Ｚ１と、ＩＱ位相の進行反転を用いた検出方式Ｚ２とを組み合わせて、接近離反動作を検出してもよい。例えば、検出部５７は、検出方式Ｚ１に基づいた、単位期間における被検者の動作の検出結果Ｊ１と、検出方式Ｚ２に基づいた、単位期間における被検者の動作の検出結果Ｊ２とに基づいて、所定時間における被検者の動作を検出する。ある単位期間における検出結果Ｊ１と検出結果Ｊ２とが一致した場合、当該単位期間における被検者の動作は検出結果Ｊ１（またはＪ２）が示す動作として検出され、一致しない場合、当該単位期間における被検者の動作は判定不能な動作として検出される。

また、例えば、サンプリング周波数が４００Ｈｚの場合、２．５ミリ秒ごとに、検出方式Ｚ１，Ｚ２の各々について、接近動作、離反動作、および未判定を判定する。この場合、検出部５７は、あるサンプリングタイミングにおいて、検出方式Ｚ１に基づく結果（例えば、「接近動作」）と、検出方式Ｚ２に基づく結果（例えば、「離反動作」）とが一致しない場合には、「未判定」（すなわち、判定不能な動作）と判定する。

このようにして、検出部５７は、検出方式Ｚ１およびＺ２を組み合わせることにより単位期間における接近判定回数、離反判定回数および未判定回数を算出するとともに、ポイント差を算出する。検出部５７は、算出されたポイント差とポイント差閾値Ｎとに基づいて、単位期間における被検者の動作として、接近動作、離反動作および未判定のいずれかを検出する。これにより、より精度よく接近離反動作の検出が可能となる。

（２）その他の実施の形態として、コンピュータを機能させて、上述の実施の形態で説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

プログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。

また、本実施の形態にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。

また、上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。

さらに、上述した実施の形態において、他の実施の形態で説明した処理や構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。

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、特許請求の範囲によって示され、特許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。

２１ 発振回路、２２Ａ，２２Ｂ，１４５Ａ，１４５Ｂ，１４５Ｃ，１４５Ｄ 増幅器、２５ 送信アンテナ、３０ 受信アンテナ、３２Ｉ，３２Ｑ ミキサ、３８ ９０度移相器、４１ アナログ信号処理回路、４３ ＡＤコンバータ、４５ マイクロプロセッサ、５０ 動作監視部、５２ 状態推定部、５４ 出力制御部、５５ ネットワーク、５６ 体動演算部、５７ 検出部、５８ 判定部、６０ 心拍演算部、６６Ｉ，６６Ｑ，７２Ｉ，７２Ｑ 基本波検出部、６７ 心拍平均処理部、７０ 呼吸演算部、７３ 呼吸平均処理部、１００ 監視装置、１０１ ポール、１１１ａ，１１１ｂ ピーク方向線、１４９Ａ，１４９Ｂ，１４９Ｃ，１４９Ｄ 信号処理回路、１５２ 制御回路、１５４ メモリ、１５６ スピーカ、１５８ 通信インターフェイス、１６０ マイクロ波ドップラセンサ、１８０，１８５ ベッド端、１８０ａ ベッドサイドガード、１８０ｂ 降り口、１８１ 中央線、２００ 端末装置、２５０ ベッド、２５１ 本体、２５２ 底部、２５３ マットレス、１０００ 監視システム。

Claims (24)

1. 寝具上の被検者を監視するための監視装置であって、
   前記被検者に照射されたマイクロ波の反射波を受信する受信部と、
   前記反射波の信号から、互いに直交するＩチャネル信号およびＱチャネル信号を生成する信号生成部と、
   前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号に基づいて、所定時間毎に前記被検者の動作を検出する検出部とを備え、
   前記被検者の動作は、前記監視装置に対する前記被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含み、
   前記被検者の動作が継続している継続期間における、前記接近動作の回数および前記離反動作の回数に基づいて、前記被検者が起き上がったか否かを判定する判定部と、
   前記被検者が起き上がった場合に、警告情報を出力する出力制御部とを備える、監視装置。
2. 前記監視装置は、前記被検者が前記寝具から起き上がる場合に当該被検者が前記監視装置に接近する位置に設けられており、
   前記判定部は、前記継続期間において前記接近動作の回数が前記離反動作の回数よりも多い場合には前記被検者が起き上がったと判定する、請求項１に記載の監視装置。
3. 前記監視装置は、前記被検者が前記寝具から起き上がる場合に当該被検者が前記監視装置から離反する位置に設けられており、
   前記判定部は、前記継続期間において前記離反動作の回数が前記接近動作の回数よりも多い場合には前記被検者が起き上がったと判定する、請求項１に記載の監視装置。
4. 前記判定部は、前記継続期間における前記反射波の信号の振幅の積算値が第１閾値未満である場合には、前記接近動作の回数および前記離反動作の回数に関わらず前記被検者が起き上がっていないと判定する、請求項１に記載の監視装置。
5. 前記継続期間中に前記積算値が前記第１閾値よりも大きい第２閾値以上に到達した場合、前記出力制御部は前記警告情報を出力する、請求項４に記載の監視装置。
6. 寝具上の被検者を監視するための監視装置であって、
   前記被検者に照射されたマイクロ波の反射波を受信する受信部と、
   前記反射波の信号から、互いに直交するＩチャネル信号およびＱチャネル信号を生成する信号生成部と、
   前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号に基づいて、所定時間毎に前記被検者の動作を検出する検出部とを備え、
   前記被検者の動作は、前記監視装置に対する前記被検者の接近動作および離反動作の少なくとも一方を含み、
   前記被検者が動作を開始してから予め定められた時間における、前記接近動作の回数および前記離反動作の回数に基づいて、前記被検者が起き上がったか否かを判定する判定部と、
   前記被検者が起き上がった場合に、警告情報を出力する出力制御部とを備える、監視装置。
7. 前記監視装置は、前記被検者が前記寝具から起き上がる場合に当該被検者が前記監視装置に接近する位置に設けられており、
   前記判定部は、前記被検者が動作を開始してから前記予め定められた時間内において、前記接近動作の回数が所定回数以上である場合に、前記被検者が起き上がったと判定する、請求項６に記載の監視装置。
8. 前記監視装置は、前記被検者が前記寝具から起き上がる場合に当該被検者が前記監視装置に離反する位置に設けられており、
   前記判定部は、前記被検者が動作を開始してから前記予め定められた時間内において、前記離反動作の回数が所定回数以上である場合に、前記被検者が起き上がったと判定する、請求項６に記載の監視装置。
9. 前記検出部は、前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号に基づいて、前記所定時間毎に、前記被検者の動作が接近動作、離反動作、または判定不能のいずれであるのかを判定し、当該判定結果に従う動作を前記被検者の動作として検出する、請求項１または２に記載の監視装置。
10. 前記検出部は、
    前記所定時間において、前記所定時間よりも短い第１の時間毎に、前記被検者の動作が接近動作、離反動作、あるいは判定不能のいずれであるのかを複数回判定し、
    前記所定時間内における接近判定回数、離反判定回数、および判定不能回数に基づいて、前記所定時間における前記被検者の動作が接近なのか、離反なのか、判定不能なのかを判定する、請求項９に記載の監視装置。
11. 前記検出部は、
    前記所定時間内における接近判定回数と離反判定回数との差分が、所定差分以上である場合であって、かつ当該接近判定回数の方が当該離反判定回数よりも多い場合に、前記所定時間における前記被検者の動作を接近動作として検出し、
    前記差分が前記所定差分以上である場合であって、かつ当該離反判定回数の方が当該接近判定回数よりも多い場合に、前記所定時間における前記被検者の動作を離反動作として検出する、請求項１０に記載の監視装置。
12. 前記検出部は、前記差分が前記所定差分未満である場合には、前記所定時間における前記被検者の動作を判定不能な動作として検出する、請求項１０または１１に記載の監視装置。
13. 前記検出部は、前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号のＩＱ平面上の軌跡に基づいて、前記接近動作および前記離反動作を検出する、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の監視装置。
14. 前記検出部は、前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号の位相の進み方に基づいて、前記所定時間における前記被検者の動作を検出する、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の監視装置。
15. 前記検出部は、前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号のＩＱ平面上の軌跡に基づいた、前記所定時間における前記被検者の動作の第１検出結果と、前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号の位相の進み方に基づいた、前記所定時間における前記被検者の動作の第２検出結果とに基づいて、前記所定時間における前記被検者の動作を検出する、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の監視装置。
16. 前記検出部は、前記第１検出結果と前記第２検出結果とが一致しない場合、前記所定時間における前記被検者の動作を判定不能な動作として検出する、請求項１５に記載の監視装置。
17. 前記検出部は、前記Ｉチャネル信号が基準レベルと交差するゼロクロス点における前記Ｑチャネル信号の極性に基づいて、前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号の位相の進み方を判断する、請求項１４〜１６のいずれか１項に記載の監視装置。
18. 前記反射波に基づいて、前記被検者の心拍数を演算する心拍演算部と、
    前記判定部の判定結果と、前記心拍数とに基づいて、前記被検者の状態を推定する状態推定部とをさらに備え、
    前記状態推定部は、前記判定部によって前記被検者が起き上がったと判定された場合であって、かつ前記心拍数がゼロである場合、前記被検者が前記寝具から離床したと推定する、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の監視装置。
19. 前記反射波に基づいて、前記被検者の呼吸数を演算する呼吸演算部と、
    前記判定部の判定結果と、前記呼吸数とに基づいて、前記被検者の状態を推定する状態推定部とをさらに備え、
    前記状態推定部は、前記判定部によって前記被検者が起き上がったと判定された場合であって、かつ前記呼吸数がゼロである場合、前記被検者が前記寝具から離床したと推定する、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の監視装置。
20. 前記反射波に基づいて、前記被検者の体動の有無を判定する体動演算部と、
    前記判定部の判定結果と、前記被検者の体動の有無とに基づいて、前記被検者の状態を推定する状態推定部をさらに備え、
    前記状態推定部は、前記判定部によって前記被検者が起き上がったと判定された場合であって、かつ前記体動が無しである場合、前記被検者が前記寝具から離床したと推定する、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の監視装置。
21. 前記反射波に基づいて、前記被検者の心拍数を演算する心拍演算部と、
    前記反射波に基づいて、前記被検者の呼吸数を演算する呼吸演算部と、
    前記反射波に基づいて、前記被検者の体動の有無を判定する体動演算部と、
    前記判定部の判定結果と、前記被検者の心拍数と、前記被検者の呼吸数と、前記被検者の体動の有無とに基づいて、前記被検者の状態を推定する状態推定部とをさらに備え、
    前記状態推定部は、前記判定部によって前記被検者が起き上がったと判定され、前記心拍数がゼロであり、前記呼吸数がゼロであり、前記体動が無しである場合、前記被検者が前記寝具から離床したと推定する、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の監視装置。
22. 前記体動演算部は、前記被検者の体動振幅が基準閾値未満である場合には、前記被検者の体動が無しと判定し、前記被検者の体動振幅が前記基準閾値以上である場合には、前記被検者の体動が有りと判定するように構成されており、
    前記基準閾値は、前記被検者を含む移動体が存在しない環境下において算出された体動振幅に基づいて設定される、請求項２０または２１に記載の監視装置。
23. 前記Ｉチャネル信号および前記Ｑチャネル信号は、所定のカットオフ周波数を有するフィルタを用いてフィルタリング処理される、請求項１〜２２のいずれか１項に記載の監視装置。
24. 前記出力制御部は、前記監視装置と通信可能に構成された外部装置に前記警告情報を送信する、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の監視装置。

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