JP7650365B2 - Gas detection method, gas detection device, gas detection system, control program, and recording medium - Google Patents
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Description
本開示は、ガスを分析するためのガス検出方法、ガス検出装置、およびガス検出システム等に関する。 The present disclosure relates to a gas detection method, a gas detection device, and a gas detection system for analyzing gas.
下記に示す特許文献1には、便器ボウル内に排出される排便ガスに含まれる水素ガスおよび臭気性ガスを検出し、当該排便ガスに含まれる水素の影響が分離された検出データを出力可能な生体情報測定システムが開示されている。
<1>上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係るガス検出方法は、対象者から検体が排出された後に、該検体から放出された第1サンプルガスを採取する第1採取ステップと、前記第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度をそれぞれ検出する第1検出ステップと、前記検体から放出された第2サンプルガスを、前記第1採取ステップの後に採取する第2採取ステップと、前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度を検出する第2検出ステップと、前記第1検出ステップおよび前記第2検出ステップにおいて検出された、前記第1被検出ガスの濃度から算出される前記第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度を算出する算出ステップ、を含む。<1> In order to solve the above problem, a gas detection method according to one embodiment of the present disclosure includes a first collection step of collecting a first sample gas released from a specimen after the specimen is excreted from the subject, a first detection step of detecting the concentrations of a first detectable gas and a second detectable gas contained in the first sample gas, a second collection step of collecting a second sample gas released from the specimen after the first collection step, a second detection step of detecting the concentration of the first detectable gas contained in the second sample gas, and a calculation step of calculating the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time the first detectable gas is released from the specimen excreted from the subject to the time the first sample gas is collected, based on a change in the concentration of the first detectable gas calculated from the concentration of the first detectable gas detected in the first detection step and the second detection step.
<2>また、本開示の一態様に係るガス検出装置は、対象者から検体が排出された後に、該検体から放出されたサンプルガスを採取し、当該サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度をそれぞれ検出するガス検出装置であって、1回目に採取された第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度と、前記1回目の採取の後に同検体から放出された第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度をそれぞれ検出する検出部と、前記第1サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度と、前記第2サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度とに基づいて算出される前記第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度を算出する算出部と、を備える。<2> Furthermore, a gas detection device according to one embodiment of the present disclosure is a gas detection device that collects a sample gas released from a specimen after the specimen is excreted from a subject, and detects the concentrations of a first detectable gas and a second detectable gas contained in the sample gas, and includes a detection unit that detects the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in a first sample gas collected a first time, and the concentration of the first detectable gas contained in a second sample gas released from the same specimen after the first collection, and a calculation unit that calculates the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time the specimen is released from the subject until the first sample gas is collected, based on a change in the concentration of the first detectable gas calculated based on the concentration of the first detectable gas detected from the first sample gas and the concentration of the first detectable gas detected from the second sample gas.
<3>また、本開示の一態様に係るガス検出システムは、上記<2>に記載のガス検出装置と、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度に基づき、前記検体を排出した前記対象者の健康状態に関する情報の推定を行う推定部を備える推定装置と、を備え、前記推定部は、複数の被検者の各々から排出された過去検体から放出された過去サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度と前記第2被検出ガスの濃度との比を入力データとし、前記複数の被検者の各々によって前記過去検体が排出された時点での前記複数の被検者の各々の健康状態に関する情報を教師データとして学習が行われた学習済み推定モデルを用いて前記推定を行う。 <3> Furthermore, a gas detection system according to one embodiment of the present disclosure comprises the gas detection device described in <2> above, and an estimation device having an estimation unit that estimates information regarding the health condition of the subject who excreted the specimen based on the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time when the first sample gas is collected after being released from the specimen excreted from the subject, wherein the estimation unit uses as input data the ratio between the concentration of the first detectable gas and the concentration of the second detectable gas contained in the past sample gas released from a past specimen excreted from each of the multiple subjects, and performs the estimation using a learned estimation model that has been trained using teacher data regarding the health condition of each of the multiple subjects at the time when the past specimen was excreted by each of the multiple subjects.
<4>また、本開示の一態様に係るガス検出システムは、対象者から排出された検体から放出された第1サンプルガス、および、前記第1サンプルガスが放出された後に同検体から放出された第2サンプルガスをそれぞれ採取して、前記第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度、および前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度をそれぞれ検出するガス検出装置と、前記第1サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度と、前記第2サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度とに基づいて算出される前記第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度を算出するサーバ装置と、を備える。<4> Furthermore, a gas detection system according to one embodiment of the present disclosure includes a gas detection device that collects a first sample gas released from a specimen excreted from the subject and a second sample gas released from the specimen after the first sample gas is released, and detects the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the first sample gas, and the concentration of the first detectable gas contained in the second sample gas, respectively; and a server device that calculates the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time the gas is released from the specimen excreted from the subject to the time the first sample gas is collected, based on a change in the concentration of the first detectable gas calculated based on the concentration of the first detectable gas detected from the first sample gas and the concentration of the first detectable gas detected from the second sample gas.
本開示の各態様に係るガス検出装置およびガス検出システムは、コンピュータによって実現してもよい。この場合には、コンピュータを前記ガス検出装置および前記ガス検出システムが備える各部(ソフトウェア要素)として動作させることにより、前記ガス検出装置および前記ガス検出システムをコンピュータにて実現させるガス検出装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。The gas detection device and gas detection system according to each aspect of the present disclosure may be realized by a computer. In this case, the gas detection device control program that causes a computer to operate as each unit (software element) of the gas detection device and the gas detection system to realize the gas detection device and the gas detection system on a computer, and a computer-readable recording medium on which the control program is recorded, also fall within the scope of the present disclosure.
〔実施形態1〕
<ガス検出システム100の適用範囲>
従来のシステムでは、収集したガスの測定に関して、分析精度の観点から改善の余地がある。本開示の一態様は、ガスの分析精度が向上した、ガス検出方法、ガス検出装置、およびガス検出システム等を提供する。
[Embodiment 1]
<Application range of
In the conventional systems, there is room for improvement in terms of analytical accuracy with respect to the measurement of collected gas. One aspect of the present disclosure provides a gas detection method, a gas detection device, a gas detection system, and the like, with improved analytical accuracy of gas.
発明者らは、対象者の検体から放出されたガス(以下、サンプルガスと記す)に含まれる検出対象となる複数のガス成分(以下、被検出ガスと記す)には、少なくとも、下記に示す(1)および(2)が含まれることを見出した。The inventors have discovered that the multiple gas components to be detected (hereinafter referred to as detection gases) contained in the gas released from a subject's specimen (hereinafter referred to as sample gas) include at least (1) and (2) shown below.
(1)検体から放出されるサンプルガス中における濃度が、時間経過と共に大きく変動する(例えば、低下する)被検出ガス(以下、第1被検出ガスと記す)。(1) A detectable gas (hereinafter referred to as the first detectable gas) whose concentration in the sample gas released from the specimen varies significantly (e.g., decreases) over time.
(2)検体から放出されるサンプルガス中における濃度が、時間が経過しても大きく変動しない被検出ガス(以下、第2被検出ガスと記す)。 (2) A detectable gas (hereinafter referred to as the second detectable gas) whose concentration in the sample gas released from the specimen does not vary significantly over time.
そして、発明者らは、第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度、および各被検出ガス間の濃度比に着目し、本開示に係るガス検出方法、ガス検出システム100、およびガス検出装置1等を発明するに至った。The inventors then focused on the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas, and the concentration ratio between each detectable gas, and came to invent the gas detection method,
「対象者」は、後述するガス検出システム100を利用する者であって、健康状態を管理および監視される対象者を意図している。「検体」は、対象者が排出した排泄物であってもよい。例えば、「検体」が対象者の便である場合、サンプルガスは排便ガスであり得る。また、「検体」は、対象者の分泌物であってもよい。例えば、「検体」が、対象者の皮脂腺からの分泌物である場合、サンプルガスは対象者の体臭であり得る。また、「検体」は、対象者の組織の一部であってもよい。
The "subject" is intended to be a person who uses the
また、「被検出ガス」は、検出対象となる化学物質であり、かつ、ガスとして存在可能な化学物質を意図している。「被検出ガスの濃度」は、サンプルガス中における被検出ガスの濃度を意図している。以下、被検出ガスについて、第1被検出ガスか、第2被検出ガスかを特に特定しない場合、「被検出ガス」または「各被検出ガス」と記す。 Furthermore, "detectable gas" refers to a chemical substance that is the target of detection and that can exist as a gas. "Concentration of detectable gas" refers to the concentration of detectable gas in the sample gas. Hereinafter, when the detectable gas is not specifically specified as being the first detectable gas or the second detectable gas, it will be referred to as "detectable gas" or "each detectable gas."
本開示の一態様に係るガス検出システム100は、サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を検出し、検出した各被検出ガスの濃度を補正可能なシステムである。補正された各被検出ガスの濃度は、対象者の健康状態の推定に用いることができる。本明細書において「濃度を補正する」とは、検出された各被検出ガスの濃度(検出結果)を補正することを意味する。
A
本明細書では、対象者から排出(排泄)された便から放出されるサンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの検出結果から、各被検出ガスの濃度を補正可能なガス検出システム100を例に挙げて説明する。In this specification, we use as an example a
<ガス検出システム100の構成>
まず、本開示の一実施形態に係るガス検出システム100の構成を、図2~図8を参照しながら、図1を用いて説明する。図1は、一実施形態に係るガス検出システム100の構成の一例を示す概略図である。本明細書において参照する各図は、説明の便宜上、実施形態を説明するために一部の部材のみを簡略化して示した模式図である。従って、ガス検出システム100は、本明細書が参照する各図に示されていない任意の構成部材を備え得る。また、各図中の部材の寸法は、実際の構成部材の寸法および各部材の寸法比率等を忠実に表したものではない。
<Configuration of
First, the configuration of a
ガス検出システム100は、ガス検出装置1、サーバ装置2、および電子機器3を備えている。ガス検出システム100において、ガス検出装置1、サーバ装置2、および電子機器3は、互いに通信可能に接続されていてもよい。例えば、サーバ装置2は、図1に示すように、通信ネットワークを介して、ガス検出装置1および電子機器3と通信可能に接続されていてもよい。ガス検出装置1とサーバ装置2、および、電子機器3とサーバ装置2は無線通信で接続されていてもよいし、有線通信で接続されていてもよい。The
(ガス検出装置1)
ガス検出装置1は、対象者の便から放出されたサンプルガスを少なくとも2回採取し、採取された各サンプルガスに含まれる各被検出ガスの濃度を検出する。そして、ガス検出装置1は、各被検出ガスの濃度を補正して、対象者から排出された後の検体から放出された第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出可能な装置である。
(Gas detection device 1)
The
ガス検出装置1は、対象者が使用する便器4に取り付け可能な装置であってもよい。ガス検出装置1は、補正後の第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度を含む濃度情報を、サーバ装置2に送信する。ガス検出装置1は、第1被検出ガスの濃度の変化等に基づき、対象者が排出した検体の質量を算出し、濃度情報と共に当該質量を示す情報をサーバ装置2に送信してもよい。The
[濃度情報]
ガス検出装置1から出力される濃度情報について、図2を用いて説明する。図2は、ガス検出装置1から出力される濃度情報のデータ構造の一例を示す図である。図2に示すように、濃度情報は、対象者ID、検出データD1、サンプルガスID、未補正の濃度情報D2、および補正後濃度情報D3を含んでいてもよい。
[Density Information]
The concentration information output from the
対象者IDは、対象者に固有の識別情報である。対象者IDは、対象者の名前、および各対象者に固有の識別情報であってもよい。対象者が、ガス検出システム100を利用する利用者である場合、対象者IDは、ガス検出システム100を利用する各利用者に付与される利用者IDであってもよい。The subject ID is identification information unique to the subject. The subject ID may be the subject's name and identification information unique to each subject. If the subject is a user who uses the
ガス検出装置1は、対象者の1回の排便につき、所定の時間間隔(例えば、30秒間、または1分間等)でサンプルガスを複数回(少なくとも2回)採取する。採取されたサンプルガスには、それぞれサンプルガスIDが付与されてもよい。図2には、対象者IDが「xxxx」である対象者が使用するガス検出装置1から出力された濃度情報を例示している。「2021年mm月dd日のAM8:24」に採取されたサンプルガスには「samp1」というサンプルIDが付与されており、その1分後に採取されたサンプルガスには「samp2」というサンプルIDが付与されている。The
検出データD1は、サンプルガス毎に、検出された第1被検出ガスの濃度、および第2被検出ガスの濃度を示すデータを含んでいる。被検出ガスには、水素(H2)、二酸化炭素(CO2)、メタン(CH4)、硫化系ガス等が含まれ得る。硫化系ガスには、硫化水素(H2S)およびメチルメルカプタン(CH3SH)等が含まれ得る。例えば、H2またはCO2が第1被検出ガスに該当し、CH4、硫化系ガス等が第2被検出ガスに該当する。検出データD1は、後述するガスセンサ143から出力される検知信号であってもよいし、検知信号から算出された濃度を示す数値を含んでいてもよい。
The detection data D1 includes data indicating the concentration of the first detection gas and the concentration of the second detection gas detected for each sample gas. The detection gas may include hydrogen (H 2 ), carbon dioxide (CO 2 ), methane (CH 4 ), sulfide-based gases, etc. The sulfide-based gas may include hydrogen sulfide (H 2 S) and methyl mercaptan (CH 3 SH), etc. For example, H 2 or CO 2 corresponds to the first detection gas, and CH 4 , sulfide-based gases, etc. correspond to the second detection gas. The detection data D1 may be a detection signal output from the
図3は、検出データD1のデータ構造の一例を示す図である。図3に示すように、検出データD1には、下記が含まれていてもよい。
・サンプルID「samp1」のサンプルガスから検出された第1被検出ガスの濃度d11および第2被検出ガスの濃度d12。
・サンプルID「samp2」のサンプルガスから検出された第1被検出ガスの濃度d21および第2被検出ガスの濃度d22。
3 is a diagram showing an example of the data structure of the detection data D1. As shown in FIG. 3, the detection data D1 may include the following.
Concentration d11 of the first detected gas and concentration d12 of the second detected gas detected from the sample gas with sample ID "samp1".
Concentration d21 of the first detected gas and concentration d22 of the second detected gas detected from the sample gas with sample ID "samp2".
また、濃度情報は、ガス検出装置1に固有のガス検出装置IDをさらに含んでいてもよい。図2には、対象者IDが「xxxx」である対象者が使用するガス検出装置1のガス検出装置ID「ppp」を含む濃度情報が示されている。The concentration information may further include a gas detection device ID that is unique to the
未補正の濃度情報D2は、検出データD1から補正することなく算出される、第1被検出ガスの補正前の濃度、および第2被検出ガスの補正前の濃度である。 The uncorrected concentration information D2 is the uncorrected concentration of the first detected gas and the uncorrected concentration of the second detected gas calculated without correction from the detection data D1.
図4は、未補正の濃度情報D2のデータ構造の一例を示す図である。図4に示すように、未補正の濃度情報D2には、下記が含まれていてもよい。
・サンプルID「samp1」のサンプルガスから検出された第1被検出ガスの未補正の濃度g11、および第2被検出ガスの未補正の濃度g12。
・サンプルID「samp2」のサンプルガスから検出された第1被検出ガスの未補正の濃度g21、および第2被検出ガスの未補正の濃度g22。
4 is a diagram showing an example of the data structure of the uncorrected density information D2. As shown in FIG. 4, the uncorrected density information D2 may include the following.
An uncorrected concentration g11 of the first detected gas and an uncorrected concentration g12 of the second detected gas detected from the sample gas with sample ID "samp1".
An uncorrected concentration g21 of the first detected gas and an uncorrected concentration g22 of the second detected gas detected from the sample gas with sample ID "samp2".
補正後濃度情報D3は、検出データD1に基づいて算出された第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの補正後濃度である。 The corrected concentration information D3 is the corrected concentration of the first detected gas and the second detected gas calculated based on the detection data D1.
図7は、補正後濃度情報D3のデータ構造の一例を示す図である。図7に示すように、補正後濃度情報D3には、下記が含まれていてもよい。
・サンプルID「samp1」のサンプルガスから検出された第1被検出ガスの補正後濃度c11および第2被検出ガスの補正後濃度c12。
・サンプルID「samp2」のサンプルガスから検出された第1被検出ガスの補正後濃度c21および第2被検出ガスの補正後濃度c22。
7 is a diagram showing an example of the data structure of the corrected density information D3. As shown in FIG. 7, the corrected density information D3 may include the following.
A corrected concentration c11 of the first detected gas and a corrected concentration c12 of the second detected gas detected from the sample gas with the sample ID "samp1".
Corrected concentration c21 of the first detected gas and corrected concentration c22 of the second detected gas detected from the sample gas with sample ID "samp2".
(サーバ装置2)
図1に示すサーバ装置2は、ガス検出システム100の管理者によって管理されるコンピュータであってもよい。サーバ装置2は、ガス検出装置1から取得した濃度情報に基づいて、分析結果情報を生成する。
(Server device 2)
1 may be a computer managed by an administrator of
例えば、サーバ装置2は、各対象者のIDと、各対象者が使用するガス検出装置1のガス検出装置IDと、各対象者の連絡先とを対応付けた対象者情報を保持していてもよい。図5は、サーバ装置2において保持されている対象者情報のデータ構造の一例を示す図である。対象者の連絡先は、対象者のメールアドレスであってもよい。サーバ装置2は、対象者情報を参照して、濃度情報に含まれている対象者IDから濃度情報の送信元であるガス検出装置1を使用する対象者を特定し、該対象者の電子機器3に分析結果情報を送信する。図6に示す対象者情報は、対象者ID「xxxx」の対象者が使用するガス検出装置1のガス検出装置IDは「ppp」であり、該対象者の連絡先は「xxxx@xxx.xxx」であることを示している。For example, the
あるいは、サーバ装置2は、各対象者に固有のウェブページを作成し、このウェブページを各対象者に閲覧させる構成であってもよい。各対象者に、自身のウェブページを閲覧するための固有パスワード等を設定させてもよい。この場合、サーバ装置2は、対象者情報を参照して、対象者IDから対象者を特定し、該対象者の電子機器3にウェブページのURL等を送信する。Alternatively, the
サーバ装置2は、第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度から、対象者の健康状態を推定する機能を備えていてもよい。
The
[分析結果情報]
分析結果情報について、図6を用いて説明する。図6は、分析結果情報のデータ構造の一例を示す図である。図6に示すように、分析結果情報は、対象者ID、補正後濃度情報D3、および健康情報D4を含んでいてもよい。また、分析結果情報は、サンプルガスIDを含んでいてもよい。
[Analysis result information]
The analysis result information will be described with reference to Fig. 6. Fig. 6 is a diagram showing an example of a data structure of the analysis result information. As shown in Fig. 6, the analysis result information may include a subject ID, corrected concentration information D3, and health information D4. The analysis result information may also include a sample gas ID.
図8は、健康情報D4のデータ構造の一例を示す図である。図8に示すように、健康情報D4は、評価、有用情報、および備考を含んでいてもよい。また、各健康情報に付与された健康情報IDを含んでいてもよい。 Figure 8 is a diagram showing an example of the data structure of health information D4. As shown in Figure 8, health information D4 may include an evaluation, useful information, and notes. It may also include a health information ID assigned to each health information.
評価は、サーバ装置2が、第1被検出ガスの補正後濃度c11およびc21と、第2被検出ガスの補正後濃度c12およびc22とに基づいて推定した、対象者の健康状態についての判定結果であってもよい。評価は、第1被検出ガスの補正後濃度c11およびc21と、第2被検出ガスの補正後濃度c12およびc22とに基づいて推定された、対象者の腸内菌叢(腸内フローラとも称される)の状態についての判定結果であってもよい。対象者の健康状態の評価は、例えば、A(良好)、B(許容範囲内)、C(要注意)の3段階での判定が適用されてもよい。図8では、対象者の健康状態が「B」と評価された例を示している。The evaluation may be a judgment result of the subject's health condition estimated by the
サーバ装置2は、第1被検出ガスの未補正の濃度、および第2被検出ガスの未補正の濃度に基づいて、対象者の健康状態を推定する構成であってもよい。すなわち、評価は、サーバ装置2が、第1被検出ガスの未補正の濃度g11およびg21と、第2被検出ガスの未補正の濃度g12およびg22とに基づいて推定した、対象者の健康状態についての判定結果であってもよい。The
有用情報は、対象者の健康状態の向上に資する有益な情報であってもよい。有用情報は、対象者に推奨される食べ物(食材および料理)および運動に関する情報、生活習慣の改善に関する情報等を含んでいてもよい。The useful information may be information that is beneficial for improving the health of the subject. The useful information may include information about foods (ingredients and dishes) and exercise recommended for the subject, information about improving lifestyle habits, etc.
備考は、対象者に提供されるさまざまな情報を含み得る。備考には、例えば、下記のような情報が含まれていてもよい。
・健康面で相談可能な栄養士の連絡先。
・推奨される食材を用いた料理の調理法を紹介する動画へのアクセス情報。
・食材および運動器具を購入可能な通販サイトの情報。
The notes may include various information provided to the subject. For example, the notes may include the following information:
- Contact details of a nutritionist who can provide health advice.
- Access to videos that show how to prepare dishes using the recommended ingredients.
- Information on online shopping sites where you can purchase food ingredients and exercise equipment.
(電子機器3)
図1に戻り、電子機器3は、対象者が使用するコンピュータであってもよい。あるいは、電子機器3は、対象者の健康状態を監視する者(例えば、家族等)が使用するコンピュータであってもよい。電子機器3は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等であってもよい。
(Electronic device 3)
1, the
電子機器3は、通信機能を有しており、サーバ装置2から分析結果情報を受信可能である。電子機器3は、例えば、キーボード、タッチパネル、およびマイク等の入力部、および、モニタ等の表示部等を有していてもよい。電子機器3は、便器4が設置されたトイレ室の内部に設置されていてもよい。この場合、電子機器3は、トイレ室の外部に持ち出し可能であってもよい。The
<ガス検出装置1>
上述のように、ガス検出装置1は、対象者から排出された検体から放出されたサンプルガスを採取し、当該サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの種類および濃度をそれぞれ検出する装置である。また、ガス検出装置1は、サンプルガスの採取および各被検出ガスの検出を少なくとも2回行い、それぞれの結果に基づき、各被検出ガスの濃度等を補正し、結果をサーバ装置2に送信する。以下、図9~図11を用いて、ガス検出装置1について説明する。図9は、ガス検出システム100が備えるガス検出装置1の外観を示す図である。図10は、図1に示すガス検出システム100の要部構成を示すブロック図である。図11は、ガス検出装置1の構成の一例を示す概略図である。
<
As described above, the
ガス検出装置1は、図9に示すように、例えば水洗の便器4に設置される。便器4は、便器ボウル4Aと、便座4Bとを備える。便器4は、住宅または病院等のトイレ室に設置され得る。ガス検出装置1は、便器4の任意の箇所に設置されてよい。一例として、ガス検出装置1は、図9に示すように、便器ボウル4Aと便座4Bとの間から便器4の外部にわたって配置されてよい。ガス検出装置1の一部は、便座4Bに埋め込まれていてよい。便器4の便器ボウル4Aには、対象者の便が排出され得る。ガス検出装置1は、便器ボウル4Aに排出された便から発生するガスが外気と混成されたサンプルガスを取得し得る。ガス検出装置1は、サンプルガスに含まれる各被検出ガスの種類および濃度等を検出し得る。
As shown in FIG. 9, the
図10に示すように、ガス検出装置1は、制御部10、対象者検知部11、排便検知部12、採取系13、分析系14、記憶部15、および通信部16を備える。制御部10は、ガス検出装置1の各部の動作を制御し、サンプルガスに含まれる各被検出ガスの検出を行う。制御部10の詳細については後述する。
As shown in Figure 10, the
対象者検知部11は、画像カメラ、個人識別スイッチ、赤外線センサおよび圧力センサ等の少なくとも何れかを含んで構成されていてよい。対象者検知部11は、検出結果を、制御部10に出力する。この他、対象者検知部11は、対象者を認証するための任意のセンサを含んでよい。当該センサの一例として、体重を検出する荷重センサ、座高を検出するセンサ、脈拍を検出するセンサ、血流を検出するセンサ、顔を検出するセンサおよび音声を検出するセンサ等が挙げられる。The
例えば、対象者検知部11は、赤外線センサを含んで構成される場合には、赤外線センサが照射した赤外線の対象物からの反射光を検出することにより、対象者がトイレ室に入室したことを検出し得る。対象者検知部11は、検出結果として、対象者がトイレ室に入室したことを示す信号を制御部10に出力する。For example, if the
例えば、対象者検知部11は、圧力センサを含んで構成される場合には、図9に示すような便座4Bにかかる圧力を検出することにより、対象者が便座4Bに座ったことを検出し得る。対象者検知部11は、検出結果として、対象者が便座4Bに座ったことを示す信号を制御部10に出力する。For example, if the
例えば、対象者検知部11は、圧力センサを含んで構成される場合には、図9に示すような便座4Bにかかる圧力の低減を検出することにより、対象者が便座4Bから立ち上がったことを検出し得る。対象者検知部11は、検出結果として、対象者が便座4Bから立ち上がったことを示す信号を制御部10に出力する。For example, if the
例えば、対象者検知部11は、画像カメラ等を含んで構成される場合には、顔画像、座高および体重等のデータを収集する。対象者検知部11は、収集したデータから個人を特定して検出する。対象者検知部11は、検出結果として、特定識別した個人を示す信号を制御部10に出力する。For example, if the
例えば、対象者検知部11は、個人識別スイッチ等を含んで構成される場合には、個人識別スイッチの操作に基づいて、個人を特定(検出)する。この場合、制御部10には、予め個人情報が登録(記憶)されてよい。対象者検知部11は、検出結果として、特定した個人を示す信号を制御部10に出力する。For example, if the
排便検知部12は、対象者からの検体の排出を検知する部材である。ここで、「検体」は便であり、「検体の排出」は、排便を意図している。排便検知部12は、主制御部101の制御に従い動作を開始し、検体が便器ボウル4Aに排出されたことを検知すると、検体が便器ボウル4Aに排出されたことを示す信号を制御部10に出力する。排便検知部12は、例えば検体が便器ボウル4A内に貯留されている水に着水した時の音を検知するセンサであってもよい。この場合、排便検知部12は、検知した音を示す情報を示す信号を制御部10に出力する。または、排便検知部12は、検体が便器ボウル4A内に落下したことを検知可能な圧力センサであってもよい。The
採取系13は、便器ボウル4A内の空間から、外気と共にサンプルガスを採取し、貯留する。採取系13は、例えば、サンプルガスを吸引することにより、サンプルガスを採取してもよい。分析系14は、採取系13によって採取されたサンプルガスを用いて、該サンプルガスに含まれる各被検出ガスの種類および濃度を検出する。採取系13および分析系14の詳細については後述する。The
記憶部15は、例えば、半導体メモリまたは磁気メモリ等で構成される。記憶部15は、各種情報、および、ガス検出装置1を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部15は、ワークメモリとして機能してよい。また、記憶部15は、制御部10において行われる各種推定に用いられる推定モデルを記憶していてよい。The
通信部16は、サーバ装置2と通信可能であってよい。通信部16とサーバ装置2との通信において用いられる通信方式は、近距離無線通信規格または携帯電話網へ接続する無線通信規格であってよいし、有線通信規格であってよい。近距離無線通信規格は、例えば、WiFi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、赤外線およびNFC(Near Field Communication)等を含んでよい。携帯電話網へ接続する無線通信規格は、例えば、LTE(Long Term Evolution)または第4世代以上の移動通信システム等を含んでよい。また、通信部16とサーバ装置2との通信において用いられる通信方式は、例えばLPWA(Low Power Wide Area)またはLPWAN(Low Power Wide Area Network)等の通信規格でもよい。The
筐体30は、ガス検出装置1の各種部品を収容する。筐体30は、任意の材料で構成されてよい。例えば、筐体30は、金属または樹脂等の材料で構成されてよい。The
(採取系13)
以下、採取系13の詳細について説明する。図11に示すように、採取系13は、第1弁131および第1ポンプ132を備える。また、図11に示すように、採取系13の各部は、流路31および流路32によって接続されている。
(Collection System 13)
The following describes the details of the
採取系13が備える第1弁131は流路31上に位置しており、主制御部101の制御に従って動作する弁である。第1弁131は、電磁駆動、ピエゾ駆動またはモータ駆動等の弁によって構成されていてよい。第1弁131は、主制御部101の制御に従って各流路の開放の程度(連通の程度)を調節することで、流路31と流路32との間、および流路32と流路36(後述)との間の連通状態を調節できる。よって、サンプルガスおよびパージガスの流路32およびセンサチャンバ144(後述)への流入が調節され得る。The
第1ポンプ132は、流路31と流路32との間に設けられており、流路32を介してセンサチャンバ144と接続している。第1ポンプ132は、主制御部101の制御に基づいて動作する。第1ポンプ132は、便器ボウル4A内のサンプルガスを、便器ボウル4A内に向けて開口する流路31の開口部を介して吸引し、流路32に供給する。図11に示される第1ポンプ132は、ピエゾポンプまたはモータポンプ等で構成されていてよい。また、第1ポンプ132は、後述するように、流路32にパージガスを供給する際にも用いられてよい。The
流路31は、便器ボウル4Aと第1ポンプ132との間を接続するために設けられる管状の部材である。流路31の一方の端部は便器ボウル4A内において開口する開口部を有しており、反対側の端部は第1ポンプ132と接続している。流路32は、第1ポンプ132とセンサチャンバ144との間に設けられる流路である。第1弁131が開放された状態で第1ポンプ132が動作することで、流路31または流路36(後述)から流路32にガスが供給され得る。
The
(分析系14)
以下、分析系14の詳細について説明する。図11に示すように、分析系14は第2弁141、第2ポンプ142、ガスセンサ143、およびセンサチャンバ144を備える。また、図11に示すように、分析系14は、排出路33、および流路34によって外部と接続している。また、分析系の各部は、流路37によって接続されている。
(Analysis System 14)
The
第2弁141は、流路34上に設けられる弁である。第2弁141は、主制御部101の制御に従って動作し、流路34と流路36とが連通した状態と流路34と流路37とが連通した状態とを切り替えることができる。The
第2ポンプ142は、流路37上に設けられ、流路37を介してセンサチャンバ144と接続しているポンプである。第2ポンプ142は、主制御部101の制御に基づき動作し、流路34から吸引された外気をセンサチャンバ144に供給し得る。The
ガスセンサ143は、被検出ガスの濃度に応じて異なる検知信号を出力するセンサであればよい。以下では、ガスセンサ143として、被検出ガスの濃度に応じて検知信号の強度が変化するセンサを例に挙げて説明するが、これに限定されない。一例として、ガスセンサ143は、サンプルガスに含まれ得る被検出ガスの濃度に応じた強度の検知信号を出力可能である。図11に示すように、ガス検出装置1には、複数のガスセンサ143が位置してよい。また、複数のガスセンサ143は、それぞれ異なる種類の被検出ガスの濃度に応じた検知信号を出力可能であってもよい。これにより、ガス検出装置1は、複数種類の被検出ガスの濃度を分析できる。The
ガスセンサ143は、センサ素子および抵抗素子を備える。センサ素子と抵抗素子は、電源端子と接地端子との間において、直列接続される。電源端子と接地端子との間には、一定の電圧値VCが印加される。センサ素子および抵抗素子の各々には同じ電流値ISが流れる。電流値ISは、センサ素子の抵抗値RSおよび抵抗素子の抵抗値RLに応じて決まり得る。ガスセンサ143が出力する電圧は、センサ素子にかかる電圧値VSであってもよいし、抵抗素子にかかる電圧値VRLであってもよい。
The
電源端子は、ガス検出装置1が備えるバッテリ等の電源に接続される。接地端子は、ガス検出装置1のグラウンドに接続される。センサ素子の一方の端部は、電源端子に接続される。センサ素子の反対側の端部は、抵抗素子の一方の端部に接続される。一例として、センサ素子は、半導体式センサである。ただし、センサ素子は、半導体式センサに限定されない。例えば、センサ素子は、接触燃焼式センサまたは固体電解質センサ等であってもよい。
The power supply terminal is connected to a power supply such as a battery provided in the
センサ素子は、感ガス部を含む。感ガス部は、ガスセンサ143の種類に応じた金属酸化物半導体材料を含む。金属酸化物半導体材料の一例として、酸化スズ(SnO2等)、酸化インジウム(In2O3等)、酸化亜鉛(ZnO等)、酸化タングステン(WO3等)および酸化鉄(Fe2O3等)等から選択される1種以上を含むものが挙げられる。感ガス部の金属酸化物半導体材料に適宜不純物を添加することにより、センサ素子によって検出するガスを適宜選択できる。センサ素子は、感ガス部を加熱するヒータをさらに含んでよい。
The sensor element includes a gas-sensing portion. The gas-sensing portion includes a metal oxide semiconductor material according to the type of the
センサ素子をサンプルガスに曝すと、サンプルガスに含まれる被検出ガスと、センサ素子の感ガス部の表面に吸着した酸素とが置き換わり、還元反応が生じ得る。還元反応が生じることにより、感ガス部の表面に吸着していた酸素が除去され得る。感ガス部の表面に吸着していた酸素が除去されると、センサ素子の抵抗値RSが低下し、センサ素子にかかる電圧値VSが低下し得る。つまり、ガスセンサ143にサンプルガスを供給すると、サンプルガスに含まれる被検出ガスの濃度に応じて、センサ素子にかかる電圧値VSが低下し得る。ここで、電圧値VSと電圧値VRLとを合わせた値は一定である。そのため、ガスセンサ143にサンプルガスを供給すると、サンプルガスに含まれる被検出ガスの濃度に応じて、電圧値VRLは増加し得る。
When the sensor element is exposed to a sample gas, the gas to be detected contained in the sample gas is replaced with oxygen adsorbed on the surface of the gas-sensing portion of the sensor element, and a reduction reaction may occur. The reduction reaction may remove the oxygen adsorbed on the surface of the gas-sensing portion. When the oxygen adsorbed on the surface of the gas-sensing portion is removed, the resistance value R S of the sensor element may decrease, and the voltage value V S applied to the sensor element may decrease. In other words, when a sample gas is supplied to the
抵抗素子は、可変抵抗素子である。抵抗素子の抵抗値RLは、制御部10からの制御信号によって変化し得る。抵抗素子の一方の端部は、センサ素子の反対側の端部に接続される。抵抗素子の反対側の端部は、接地端子に接続される。
The resistive element is a variable resistive element. The resistance value R L of the resistive element can be changed by a control signal from the
抵抗素子の抵抗値RLを調整することにより、センサ素子にかかる電圧値VSが調整され得る。例えば、抵抗値RLをセンサ素子の抵抗値RSと同等にすると、センサ素子にかかる電圧値VSの振れ幅は最大値に近くなり得る。 The voltage value V S applied to the sensor element can be adjusted by adjusting the resistance value R L of the resistor element. For example, when the resistance value R L is set equal to the resistance value R S of the sensor element, the amplitude of the voltage value V S applied to the sensor element can be close to the maximum value.
センサチャンバ144は、ガスセンサ143を内部に格納するチャンバである。図11に示すように、センサチャンバ144には、流路32の一方の端部が接続される。換言すると、センサチャンバ144は、流路32を介して第1ポンプ132に接続されている。また、センサチャンバ144には、排出路33の一方の端部および流路37の一方の端部が接続される。
The
排出路33は、樹脂製チューブ或いは金属製またはガラス製配管等の管状の部材で構成されてよい。排出路33の一方の端部(第1端部)は、センサチャンバ144と接続されており、排出路33の反対側の端部(第2端部)はガス検出装置1の筐体30の外部に向かって開口している。排出路33は、第1ポンプ132の動作により、センサチャンバ144からの排気をガス検出装置1の外部に排出する。排出路33の開口部側の一部は、図9に示すように、便器ボウル4Aの外側へ露出し得る。The
流路34は、管状の部材である。流路34の一方の端部は、便器ボウル4A内とは異なる外部の空間に向けて開口する開口部を有しており、流路34の反対側の端部は第2弁141と接続している。一例として、外部とは、トイレ室内の空間等、ガス検出装置1が位置している空間の周辺である。The
フィルタ35は、流路34上に設けられるフィルタである。フィルタ35は、流路34の開口部から吸引される外気に含まれる不要な成分、例えば外気に含まれる各被検出ガス等を吸着可能なフィルタであってよい。フィルタ35が上述のようなフィルタであることにより、流路34を通過する外気(パージガス)は、フィルタ35を通過することで各被検出ガスの成分の含有量が減少し得る。The
流路36は、一方の端部が第2弁141と接続しており、反対側の端部が第1弁131と接続している。また、流路37は、一方の端部が第2弁141と接続しており、反対側の端部がセンサチャンバ144と接続している。One end of
第1弁131および第2弁141が開放され、流路34、流路36、および流路32が連通した状態において、第1ポンプ132が動作することで、流路34の第1端部からトイレ室内の空気(パージガス)が吸引される。また、吸引されたパージガスはフィルタ35を通過することで浄化され、浄化されたパージガスは流路36および流路32を通過してセンサチャンバ144に供給された後、排出路33から排出される。パージガスが流路32を通過し、流路32内に残留していたサンプルガスと共に排出されることにより、サンプルガスが通過した流路32がパージガスによってクリーニングされる。また、第2弁141が開放され、流路34および流路37が連通した状態において、第2ポンプ142が動作することで、流路34の開口部からトイレ室内のパージガスが吸引される。また、吸引されたパージガスはフィルタ35を通過することで浄化され、浄化されたパージガスは流路37を通過してセンサチャンバ144に供給される。When the
(制御部10)
以下、図10を用いて、制御部10の詳細について説明する。図10に示すように、制御部10は、主制御部101、検出部102、第1算出部103、検体推定部104、および第2算出部105(算出部)を備える。主制御部101は、ガス検出装置1の各部の動作を制御する。具体的には、主制御部101は、対象者検知部11、排便検知部12、第1弁131、第1ポンプ132、第2弁141、および第2ポンプ142の動作を制御する。主制御部101は、ガス検出装置1に電力が供給されている間、対象者検知部11を動作させておき、対象者検知部11から、対象者が便座4Bに着座したことを示す信号を取得すると、排便検知部12の動作を開始させる。
(Control unit 10)
Hereinafter, the
主制御部101は、排便検知部12から、検体が便器ボウル4A内に排出されたことを示す信号を取得すると、便器ボウル4A内のサンプルガスの1回目の採取および各被検出ガスの検出を開始させる。以下、検体の排出が検知されてから1回目に採取されるサンプルガスを、「第1サンプルガス」と称する。When the
具体的には、主制御部101は、第1弁131を開放させ、流路31と流路32とが連通した状態とする。また、主制御部101は、第2弁141を開放させ、流路34と流路37とが連通した状態とする。主制御部101は、この状態において第1ポンプ132および第2ポンプ142を所定時間ずつ交互に動作させる。これにより、流路31の便器ボウル4A側の端部の開口部から便器ボウル4A内のサンプルガスが採取され、流路32を通過してセンサチャンバ144に供給される。また、外部からパージガスが吸引され、流路34および流路37を経由してセンサチャンバ144に供給される。これにより、センサチャンバ144には所定量のサンプルガスとパージガスとが交互に供給され、ガスセンサ143は、それぞれのガスに含まれる各被検出ガスの種類および濃度に応じた信号を出力し得る。主制御部101は、センサチャンバ144へのサンプルガスおよびパージガスの供給を、例えば10秒間行わせ、その後第1ポンプ132および第2ポンプ142の動作を停止させてもよい。Specifically, the
また、主制御部101は、検出部102から、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度の検出が完了したことを示す情報を取得すると、第1サンプルガスの採取から所定時間が経過したかを判定する。以下、「第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度の検出」を、「第1サンプルガスを用いた検出」または「1回目の検出」とも称する。上述の所定時間は、例えば30秒~1分程度の範囲の時間から設定される。第1サンプルガスの採取から所定以上の時間が経過していた場合、主制御部101は、再度第1ポンプ132および第2ポンプ142を動作させ、センサチャンバ144にサンプルガスおよびパージガスを交互に供給させてもよい。これにより、検出部102において2回目のサンプルガスの採取および第1被検出ガスの検出が行われる。2回目に採取されるサンプルガスを、「第2サンプルガス」と称する。第2サンプルガスは、第1サンプルガスが採取された検体と同じ検体から放出されるガスであり、第1サンプルガスが採取されたタイミングよりも後のタイミングで採取されるガスである。
When the
主制御部101は、検出部102から、第2サンプルガスを用いた第1被検出ガスの検出が完了したことを示す情報を取得すると、主制御部101は、各部を制御することで流路32のクリーニングを行わせる。具体的には、主制御部101は、第1弁131および第2弁141を制御し、流路34、流路36、および流路32が連通した状態とし、第1ポンプ132を動作させる。これにより、パージガスが流路32に供給され、流路32に残留したサンプルガスがパージガスと共にセンサチャンバ144を通過して排出路33から排出され、流路32のクリーニングが達成される。また、主制御部101は、各部を制御することでセンサチャンバ144のクリーニングを行わせる。具体的には、主制御部101は、第2弁141を制御し、流路34と流路37とが連通した状態とし、第2ポンプ142を動作させる。これにより、センサチャンバ144にパージガスが供給され、排出路33から排出され、センサチャンバ144のクリーニングが達成される。主制御部101は、上述した流路32およびセンサチャンバ144のクリーニングを、第1サンプルガスを用いた各被検出ガスの検出が完了した後であって、第2サンプルガスの採取が開始される前にも行ってもよい。When the
検出部102は、サンプルガスに含まれる各被検出ガスの種類および濃度を検出する。当該被検出ガスには、第1被検出ガスと、第1被検出ガス以外のガスであり、検体から放出されるガスである第2被検出ガスとが含まれる。具体的には、まず検出部102は、ガスセンサ143から第1サンプルガスに含まれる各被検出ガスの濃度に応じた信号を取得する。ここで、センサチャンバ144には、被検出ガスを含む量が多い第1サンプルガスと被検出ガスを含む量が少ないパージガスとが交互に供給されるため、検出部102が取得する信号の強度は、被検出ガスの濃度を示す波形データとなる。検出部102は、当該波形データに基づき、被検出ガスの種類および濃度を推定する。当該推定には、学習用の入力用データとしての波形データと、教師データとしての被検出ガスの種類および濃度を示す情報との組を複数含むデータセットによる学習が行われた学習済み推定モデルが用いられてよい。この推定モデルの学習処理は、サーバ装置2によって行われる構成であってもよいし、サーバ装置2とは異なる外部のコンピュータによって行われる構成であってもよい。検出部102は、検出した被検出ガスの種類および濃度を示す情報を第1算出部103および第2算出部105に出力し、第1サンプルガスを用いた検出が完了したことを示す情報を主制御部101に出力する。The
また、検出部102は、ガスセンサ143から、第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度に応じた信号を取得し、1回目と同様の方法で第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの種類および濃度を検出する。検出部102は、検出した第1被検出ガスの種類および濃度を示す情報を第1算出部103および第2算出部105に出力し、第2サンプルガスを用いた検出が完了したことを示す情報を主制御部101に出力する。さらに、検出部102は、検出した各情報を含む検出データD1を記憶部15に記憶させてもよい。検出データD1には、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度および第2被験出ガスの濃度を示す情報、並びに第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度を示す情報が含まれていてもよい。また、検出部102は、検出データD1と、当該検出データD1に関連する各種情報とを対応付けて記憶部15に記憶させてもよい。具体的には図2に示すように、検出部102は、検出データD1と、サンプルガスが採取された対象者を示す対象者IDとサンプルガスIDと、これらのサンプルガスが採取された日時と、ガス検出装置1を示すガス検出装置IDと、を対応付けて記憶させてよい。ここで、検出データD1は、下記が含まれていてもよい。
・第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスを検知した第1検知データ。
・第1サンプルガスに含まれる第2被検出ガスを検知した第2検知データ。
・第1サンプルガスが採取された後に採取された第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスを検知した第3検知データ。
・第2サンプルガスに含まれる第2被検出ガスを検知した第4検知データ。
Moreover, the
First detection data in which a first detection target gas contained in a first sample gas is detected.
Second detection data in which a second detection target gas contained in the first sample gas is detected.
Third detection data in which the first detection target gas contained in the second sample gas sampled after the first sample gas is sampled is detected.
The fourth detection data indicates that the second detection target gas contained in the second sample gas is detected.
第1算出部103は、まず、検出部102から2回分の各被検出ガスの種類および濃度を示す情報を取得する。次に、第1算出部103は、当該各被検出ガスに含まれる第1被検出ガスの、第1サンプルガスを用いた検出における濃度と、第2サンプルガスを用いた検出における濃度と、の間の変化とを算出する。具体的には、第1算出部103は、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度との差を算出する。第1算出部103は、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と、第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と、の間の変化を示す情報を検体推定部104に出力する。第1算出部103は、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度との差に代えて、これらの濃度の比を算出してもよい。この場合、以降の処理において、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度との差に代えて、これらの濃度の比が用いられる。The
検体推定部104は、第1算出部103から、第1サンプルガスおよび第2サンプルガスを用いて検出された第1被検出ガスの濃度の変化を示す情報を取得する。検体推定部104は、当該第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、検体の質量を推定する。一例として、検体推定部104は、第1被検出ガスとしてのH2の第1サンプルガスを用いた検出における濃度と第2サンプルガスを用いた検出における濃度との差(検体から放出されたH2の減衰の程度)に基づき、当該検体の質量を推定する。当該推定には、以下に示す入力データおよび教師データを用いて予め学習された学習済み推定モデルが利用されてよい。
・入力データ:複数の被検者(対象者が含まれていてもよい)の過去検体からそれぞれ採取されたサンプルガス(過去サンプルガス)の各々に含まれる第1被検出ガスの濃度の時間による減衰量を示すデータ。
・教師データ:過去サンプルガスの各々に対応する、検体の質量を実測した質量データ。ここで「被検者」とは、過去検体から放出された過去サンプルガスの分析を受けた者であって、過去サンプルガスが採取された時点での過去検体の質量が測定された者を意図している。
The
Input data: data showing the attenuation over time of the concentration of the first detected gas contained in each of the sample gases (past sample gases) collected from past specimens of multiple subjects (which may include the target person).
Teacher data: Mass data obtained by measuring the mass of the specimen corresponding to each past sample gas. Here, the term "subject" refers to a person who has undergone analysis of the past sample gas released from the past specimen, and whose mass was measured at the time the past sample gas was collected.
この推定モデルの学習処理は、ガス検出装置1によって行われる構成であってもよいし、ガス検出装置1とは異なる外部のコンピュータによって行われる構成であってもよい。検体推定部104は、推定した検体の質量を示す情報を第2算出部105に出力する。また、検体推定部104は、推定した検体の質量を示す情報を、図2に示すような濃度情報にさらに対応づけて記憶させてもよい。The learning process of this estimation model may be performed by the
第2算出部105は、検体の質量を示す情報に基づき、第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出し、補正後濃度情報D3を生成する。具体的には、第2算出部105は、検出部102から、各被検出ガスの種類および濃度を示す情報を取得する。当該各被検出ガスには、第1被検出ガスと、第1被検出ガス以外のガスであり、検体から放出されるガスである第2被検出ガスとが含まれる。また、第2算出部105は、検体推定部104から検体の質量を示す情報を取得する。第2算出部105は、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出する。第2算出部105は、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を、第1サンプルガスおよび第2サンプルガスにそれぞれ含まれる第1被検出ガスの濃度の変化に基づいて算出する。第2算出部105は、検体の質量に基づき、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスのそれぞれの濃度を補正してもよい。第2算出部105によって算出された第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を示す情報は、補正後濃度情報D3とも称される。第2算出部105は、算出した補正後濃度情報D3を、濃度情報にさらに対応づけて記憶部15に記憶させてもよい。第2算出部105は、補正後濃度情報、各被検出ガスとして検出されたガスの種類を示す情報、検体の質量を示す情報、および対象者IDを、通信部16を介してサーバ装置2に送信する。The
以上のように、第2算出部105は、第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、複数種類の被検出ガスのそれぞれの濃度を補正して、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度を算出する。As described above, the
また、第2算出部105は、第1被検出ガスとして、CO2の濃度を用いて第2サンプルガスに含まれる第2被検出ガスの濃度の補正を行ってもよい。具体的には、第2算出部105は、第1サンプルガスを用いた検出におけるCO2の濃度と第2サンプルガスを用いた検出におけるCO2の濃度との差に基づき、第1サンプルガスを用いた検出における各被検出ガスの濃度に対する第2サンプルガスを用いた検出における各被検出ガスの濃度の減衰の程度を推定してもよい。第2算出部105は、当該推定による第1被検出ガスの濃度の減衰の程度に基づき、第1サンプルガスを用いた検出における各被検出ガスの濃度を検体が排出された後の各被検出ガスの濃度に対応するように補正してもよい。これにより、各被検出ガスの濃度の減衰前の濃度を算出できる。また、検出部102は、第2サンプルガスに含まれる第2被検出ガスの濃度を検出してもよく、第2算出部105は、第2サンプルガスに含まれる第2被検出ガスの濃度を補正してもよい。第2算出部105は、ある被検出ガスについて、算出した第1サンプルガスに含まれる当該被検出ガスの濃度および第2サンプルガスに含まれる当該被検出ガスの濃度のいずれを補正後濃度情報としてサーバ装置2に送信してもよい。例えば、第2算出部105は、第1サンプルガスを用いた検出におけるH2の濃度を、検体から放出されたH2の濃度とし、補正後の第2サンプルガスを用いた検出における硫化系ガスの濃度を、検体から放出された硫化系ガスの濃度としてもよい。
The
公知のガスセンサには、H2に対して反応するガスセンサと、H2に対して反応しないガスセンサとが存在する。ガスセンサ143として、H2に対して反応するガスセンサを採用してもよい。この場合、ガスセンサ143が、サンプルガスに含まれるH2に大きく反応してしまい、H2以外の物質に対する反応が読取られにくくなる、という問題が生じ得る。そこで、第2算出部105は、第1被検出ガスの第1サンプルガスにおける濃度と第2サンプルガスにおける濃度との間の変化に基づき、第1サンプルガスまたは第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を補正可能であってもよい。当該変化は、具体的には、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度と、第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度との差であってもよく、比であってもよい。ガス検出装置1では、第1サンプルガスまたは第2サンプルガスのうち、任意のサンプルガスに含まれる各被検出ガスの濃度を補正してもよい。これにより、1回目の検出結果からは、H2等、減衰が早く、低濃度で反応する物質の濃度を精度よく特定可能である。また、第2サンプルガス採取時にはH2の濃度が減衰しているため、2回目の検出結果からは、他の物質、例えば硫化系ガス等の濃度を精度よく特定可能である。
Known gas sensors include gas sensors that react to H 2 and gas sensors that do not react to H 2. A gas sensor that reacts to H 2 may be adopted as the
第2算出部105は、第1教師データを用いて機械学習を行うことにより生成された学習モデルを備えていてもよい。この学習モデルは、前記第1サンプルガスおよび前記第2サンプルガスにおいてそれぞれ検出された前記第1被検出ガスの濃度を入力データとして受付ける。そして、学習モデルは、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度を出力する。ここで、第1教師データは、以下に示す(1)~(3a)を含んでいてもよい。The
(1)複数の過去検体から放出されたサンプルガスであって、該過去検体が排出された後に採取された第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスを検知した第1検知データおよび第2被検出ガスを検知した第2検知データ。(1) Sample gas released from multiple past specimens, including first detection data detecting a first detectable gas contained in a first sample gas collected after the past specimens are discharged, and second detection data detecting a second detectable gas contained in the first sample gas collected after the past specimens are discharged.
(2)第1サンプルガスが採取された後に採取された第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスを検知した第3検知データおよび第2被検出ガスを検知した第4検知データ。(2) Third detection data detecting a first detectable gas contained in a second sample gas collected after the first sample gas is collected, and fourth detection data detecting a second detectable gas contained in the second sample gas collected after the first sample gas is collected.
(3a)第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度、および第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度。 (3a) The concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the first sample gas, and the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the second sample gas.
第1教師データは、第1検知データおよび第3検知データに基づいて算出された第1補正データと、第2検知データおよび第4検知データに基づいて算出された第2補正データと、をさらに含んでいてもよい。The first teacher data may further include first correction data calculated based on the first detection data and the third detection data, and second correction data calculated based on the second detection data and the fourth detection data.
あるいは、第2算出部105は、第2教師データを用いて機械学習を行うことにより生成された学習モデルを備えていてもよい。この学習モデルは、前記第1サンプルガスおよび前記第2サンプルガスにおいてそれぞれ検出された前記第1被検出ガスの濃度を入力データとして受付ける。そして、学習モデルは、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度を出力する。ここで、第2教師データは、以下に示す(1)~(3b)を含んでいてもよい。Alternatively, the
(1)複数の過去検体から放出されたサンプルガスであって、該過去検体が排出された後に採取された第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスを検知した第1検知データおよび第2被検出ガスを検知した第2検知データ。(1) Sample gas released from multiple past specimens, including first detection data detecting a first detectable gas contained in a first sample gas collected after the past specimens are discharged, and second detection data detecting a second detectable gas contained in the first sample gas collected after the past specimens are discharged.
(2)第1サンプルガスが採取された後に採取された第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスを検知した第3検知データおよび第2被検出ガスを検知した第4検知データ。(2) Third detection data detecting a first detectable gas contained in a second sample gas collected after the first sample gas is collected, and fourth detection data detecting a second detectable gas contained in the second sample gas collected after the first sample gas is collected.
(3b)過去検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでに採取された第3サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度。(3b) The concentration of the first detectable gas and the concentration of the second detectable gas contained in the third sample gas collected from the time it was released from the past specimen until the first sample gas was collected.
<サーバ装置2>
図10に示すように、サーバ装置2は、ガス検出装置1および電子機器3と通信するための通信モジュールである通信部21、制御部22、および記憶部23を備える。制御部22は、サーバ装置2の各部の動作を制御する。また、制御部22は、推定部221を備える。
<
10 , the
推定部221は、複数種類の被検出ガスの種類および濃度に基づき、検体を排出した対象者の腸内環境、または当該腸内環境から推定可能な情報を推定し、分析結果情報生成する。具体的には、推定部221は、通信部21を介してガス検出装置1から被検出ガスの種類および補正後の濃度、検体の質量等の情報、並びに対象者IDを受信する。推定部221は、当該情報に基づき、複数種類の被検出ガス間の濃度比(組成比)を算出する。以下、推定部221によって推定される対象者の腸内環境、または当該腸内環境から推定可能な情報を、「対象者の健康状態に関する情報」と称する。The
推定部221は、各被検出ガスの種類、複数種類の被検出ガス間の濃度比および検体の質量に基づき、記憶部23に記憶されている推定モデルを用いた推定を行う。当該推定モデルは、以下に示す入力データ(1)と、入力データ(2)および(3)のうち少なくとも1つと、教師データとを用いて予め学習された学習済み推定モデルであってもよい。
・入力データ(1):複数の被検者(対象者が含まれていてもよい)の各々から排出された後の過去の検体(過去検体)からそれぞれ採取されたサンプルガス(過去サンプルガス)の各々に含まれる各被検出ガスの種類。
・入力データ(2):過去サンプルガスに含まれる各被検出ガス間の濃度比を示す情報。
・入力データ(3):過去サンプルガスの各々に対応する検体の質量を示す情報。
・教師データ:過去サンプルガスの各々に対応する検体から測定された菌の組成、および該菌の代謝物の組成、のうち少なくともいずれか一方を示す情報。
ここで「被検者」とは、過去検体から放出された過去サンプルガスの分析を受けた者であって、過去サンプルガスが採取された時点での健康状態および菌の組成等が分析された者を意図している。また、入力データとして上述の入力データ(3)が用いられる場合、当該推定モデルは、入力データとしてさらに過去サンプルガスに含まれる各被検出ガスの濃度の値を示す情報を用いて学習されてもよい。この場合、推定部221は、上述の推定において、対象者の検体から放出された第1サンプルガスおよび第2サンプルガスに基づいて算出された補正後の各被検出ガスの濃度を示す情報を用いてもよい。
The
Input data (1): The type of each detected gas contained in each sample gas (past sample gas) collected from a past specimen (past specimen) after it was excreted from each of multiple subjects (which may include the target person).
Input data (2): Information indicating the concentration ratio between each of the detected gases contained in the past sample gas.
Input data (3): Information indicating the mass of the specimen corresponding to each of the past sample gases.
Teacher data: Information indicating at least one of the composition of bacteria measured from specimens corresponding to each of the past sample gases and the composition of metabolites of the bacteria.
Here, the term "subject" refers to a person who has undergone an analysis of a past sample gas released from a past specimen, and whose health condition and bacterial composition at the time the past sample gas was collected were analyzed. In addition, when the above-mentioned input data (3) is used as input data, the estimation model may be trained using information indicating the concentration value of each detected gas contained in the past sample gas as further input data. In this case, the
また、上述の教師データは、菌の組成を示す情報に限られず、被検者の体調を示す指標、および被検者の腸内環境の状態を示す指標等、複数の被検者の各々によって過去検体が排出された時点での被検者の各々の健康状態に関する情報であってもよい。当該健康状態に関する情報は、複数の被検者の各々によって過去検体が排出された時点での被検者の各々の体調を示す情報であってもよい。被検者の体調を示す指標とは、例えば当該被検者の体温、血圧、心拍数等、当該被検者から測定可能な情報に基づいて設定される指標であってもよい。 Furthermore, the above-mentioned teacher data is not limited to information indicating the bacterial composition, but may be information regarding the health condition of each of the multiple subjects at the time when the previous sample was excreted by each of the multiple subjects, such as an index indicating the subject's physical condition and an index indicating the state of the subject's intestinal environment. The information regarding the health condition may be information indicating the physical condition of each of the multiple subjects at the time when the previous sample was excreted by each of the multiple subjects. The index indicating the subject's physical condition may be an index set based on information measurable from the subject, such as the subject's body temperature, blood pressure, heart rate, etc.
ここで、対象者の健康状態は、該対象者の腸内細菌叢における菌の組成、および該対象者の腸内細菌叢における菌の代謝物の組成、のうち少なくともいずれか一方であってもよい。すなわち、推定によって出力される「対象者の健康状態に関する情報」は、例えば対象者の腸内環境の状態を示す情報、具体的には、腸内環境が良い状態であるか悪い状態であるかを示す指標であってもよい。また、検体における菌の組成は、当該検体を排出した対象者の腸内細菌叢における菌の組成を反映している。そのため、推定部221は、対象者の検体に含まれる菌の組成から推定される腸内細菌叢における菌の組成、例えば善玉菌および悪玉菌のバランスを示す指標を推定してもよい。また、推定部221は、上述の情報に基づき、対象者の腸内環境から推定可能な対象者の体調、健康状態、免疫力、および太りやすさ等を示す指標を推定してもよい。さらに、推定部221は、対象者の腸内環境を改善するために、食事および運動等を促すドバイスを示す情報を出力してもよい。また、推定される情報には、評価、有用情報、および備考が含まれていてもよい。推定部221は、推定した各情報を含む分析結果情報を、通信部21を介して電子機器3に送信する。また、推定部221は、分析結果情報を含む健康情報を、対象者ID、サンプルガスID、および補正後濃度情報D3と対応付けて記憶部23に記憶させてもよい。Here, the health condition of the subject may be at least one of the composition of bacteria in the intestinal flora of the subject and the composition of metabolites of bacteria in the intestinal flora of the subject. That is, the "information on the health condition of the subject" output by estimation may be, for example, information indicating the state of the intestinal environment of the subject, specifically, an index indicating whether the intestinal environment is in a good state or a bad state. In addition, the composition of bacteria in the sample reflects the composition of bacteria in the intestinal flora of the subject who excreted the sample. Therefore, the
記憶部23は、例えば、半導体メモリまたは磁気メモリ等で構成される。記憶部23は、各種情報、および、サーバ装置2を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部23は、ワークメモリとして機能してよい。記憶部23は、推定部221において行われる推定において用いられる学習済み推定モデルを記憶している。The
<電子機器3>
図10に示すように、電子機器3は、サーバ装置2と通信を行うための通信モジュールである通信部311、電子機器3の各部の動作を制御する制御部312、および表示部313を備える。制御部312は、サーバ装置2から推定結果を、無線通信または有線通信によって、通信部311を介して受信し得る。電子機器3は、受信した推定結果を、表示部313に表示し得る。表示部313は、文字等を表示可能なディスプレイと、ユーザ(対象者)の指等の接触を検出可能なタッチスクリーンとを含んで構成されてよい。当該ディスプレイは、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)、有機ELディスプレイ(OELD:Organic Electro‐Luminescence Display)または無機ELディスプレイ(IELD:Inorganic Electro‐Luminescence Display)等の表示デバイスを含んで構成されてよい。当該タッチスクリーンの検出方式は、静電容量方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式(または超音波方式)、赤外線方式、電磁誘導方式または荷重検出方式等の任意の方式でよい。
<
As shown in FIG. 10, the
<ガス検出システム100の処理の流れの一例>
次に、ガス検出システム100において行われる処理(ガス検出方法)の流れについて、図12を用いて説明する。図12は、ガス検出システム100において行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下の説明において、ガス検出装置1は、対象者検知部11および排便検知部12としてそれぞれ圧力センサを含む構成とする。
<Example of Processing Flow of
Next, the flow of processing (gas detection method) performed in
まず、対象者が便器4に検体(すなわち、便)を排出するために便座4Bに座ると、対象者検知部11は、対象者の便座4Bへの着座を検出したことを示す信号を主制御部101に出力する。主制御部101は、当該信号を取得すると、対象者が便座4Bに座ったことを検知し(S1)、排便検知部12の動作を開始させ、対象者の排便を検知するまで待機する(S2)。排便検知部12は、対象者による検体の排出(すなわち、排便)を検出したことを示す信号を主制御部101に出力する。主制御部101は、当該信号を取得すると(S2でYES)、第1弁131を制御し、流路31と流路32とが連通した状態とする。また、主制御部101は、第1ポンプ132を動作させ、流路31の便器ボウル4A側の開口部から第1サンプルガスを採取させ(S3:第1採取ステップ)、第1サンプルガスをセンサチャンバ144に供給させる(S4)。また、主制御部101は、第1ポンプ132を所定時間動作させ、所定量の第1サンプルガスをセンサチャンバ144に供給させた後第1ポンプ132を停止させる。また、主制御部101は第1弁131を制御し、流路31と流路32とが連通しない状態とする。その後、主制御部101は、第2弁141および第2ポンプ142を制御し、流路34からトイレ室内のパージガスを吸引させ、センサチャンバ144に供給させる。主制御部101は、第1ポンプ132による第1サンプルガスのセンサチャンバ144への供給と、第2ポンプ142によるパージガスのセンサチャンバ144への供給を交互に、合計10秒程度行う。First, when the subject sits on the
センサチャンバ144に第1サンプルガスまたはパージガスが供給されると、これらのガスに含まれる各被検出ガスの種類および濃度に応じた強度の信号がガスセンサ143から出力される。検出部102は、当該信号を取得すると、第1サンプルガスに含まれる各被検出ガスの種類および濃度の検出を行う(S5:第1検出ステップ)。当該検出が完了すると、検出部102は、検出した第1サンプルガスに含まれる各被検出ガスの種類および濃度を示す情報を第1算出部103および第2算出部105に出力する。また、検出部102は、第1検出ステップが完了したことを示す情報を主制御部101に出力する。When the first sample gas or purge gas is supplied to the
主制御部101は、第1検出ステップが完了したことを示す情報を取得すると、第1弁131、第1ポンプ132、第2弁141、および第2ポンプ142を制御し、流路32およびセンサチャンバ144のクリーニングを行う。When the
また、主制御部101は、第1検出ステップが完了したことを示す情報を取得すると、第1サンプルガスの採取から所定時間、例えば30秒程度の時間が経過したか否かを判定する(S6)。第1サンプルガスの採取から所定時間が経過していた場合、主制御部101は、第1採取ステップ(S3)と同様の方法で第2サンプルガスの採取を開始させる(S7:第2採取ステップ)。第2サンプルガスおよびパージガスは、交互にセンサチャンバ144に供給され(S8)、検出部102では、第1検出ステップ(S5)と同様の方法で第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの種類および濃度の検出が行われる(S9:第2検出ステップ)。検出部102は、第2検出ステップにおいて検出された第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの種類および濃度を示す情報を第1算出部103および第2算出部105に出力する。
When the
また、検出部102は、第2検出ステップが完了したことを示す情報を主制御部101に出力する。主制御部101は、当該情報を取得すると、第1弁131、第1ポンプ132、第2弁141、および第2ポンプ142を制御し、流路32およびセンサチャンバ144のクリーニングを行う。In addition, the
第1算出部103は、第1検出ステップおよび第2検出ステップのそれぞれで検出された被検出ガスのうち、第1被検出ガス、例えばH2の濃度の変化を算出する(S10)。第1算出部103は、算出した第1被検出ガスの濃度の変化を示す情報を検体推定部104に出力する。検体推定部104は、第1被検出ガスの濃度の変化を示す情報を取得すると、当該情報に基づき、記憶部15に記憶されている推定モデルを用いて検体の質量を推定する(S11:推定ステップ)。検体推定部104は、推定した検体の質量を示す情報を第2算出部105に出力する。ただし、後述するように、ガス検出装置1は検体推定部104を備えない場合、推定ステップ(S11)は実行されなくてもよい。この場合、ガス検出システム100では、検体の質量を示す情報として代用され得る他の情報、例えば第1サンプルガスおよび第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度の差を示す情報が用いられてもよい。
The
第2算出部105は、検出部102から第1検出ステップおよび第2検出ステップのそれぞれで検出された各被検出ガスそれぞれの種類および濃度を示す情報を取得し、検体推定部104から検体の質量を示す情報を取得する。第2算出部105は、検体の質量に基づき、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスのそれぞれの濃度を算出する(S12:算出ステップ)。第2算出部105は、算出した各被検出ガスの種類および濃度を示す情報、並びに検体の質量を示す情報を、通信部16を介してサーバ装置2に送信する。The
サーバ装置2の推定部221は、通信部21を介して算出された各被検出ガスの種類および濃度を示す情報をガス検出装置1から受信する。推定部221は、検体の質量を示す情報もガス検出装置1から受信する構成であってもよい。以下、サーバ装置2が、各被検出ガスの種類および濃度を示す情報に加え、検体の質量も受信する構成を備えるサーバ装置2を例に挙げて説明するがこれに限定されない。例えば、推定部221は、各被検出ガスの種類および濃度を示す情報のみから、対象者の健康状態、具体的には腸内環境等に関する推定を行うことも可能である。推定部221は、受信した各被検出ガスの種類および濃度を示す情報、並びに検体の質量を示す情報を用いて、対象者の健康状態、具体的には腸内環境等に関する推定を行う(S13)。推定部221は、推定した対象者の健康状態を示す情報を、通信部21を介して電子機器3に送信する。The
電子機器3の制御部312は、通信部311を介してサーバ装置2から、検体から放出されたサンプルガスに含まれる各被検出ガスの濃度に基づいて推定された対象者の健康状態を示す情報を受信する。制御部312は、受信した対象者の健康状態を示す情報を、例えば表示部313に表示することで対象者に通知する。The
<ガス検出システム100の効果>
以上のように、本実施形態に係るガス検出方法は、対象者から排出された検体から放出された第1サンプルガスを採取する第1採取ステップ(S3)と、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度をそれぞれ検出する第1検出ステップ(S5)と、検体から放出された第2サンプルガスを、第1採取ステップの後に採取する第2採取ステップ(S7)と、第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度を検出する第2検出ステップ(S9)と、第1検出ステップおよび第2検出ステップにおいて検出された、第1被検出ガスの濃度から算出される第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出する算出ステップ(S12)と、を含む。
<Effects of the
As described above, the gas detection method of this embodiment includes a first collection step (S3) of collecting a first sample gas released from a specimen excreted from the subject, a first detection step (S5) of detecting the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the first sample gas, a second collection step (S7) of collecting a second sample gas released from the specimen after the first collection step, a second detection step (S9) of detecting the concentration of the first detectable gas contained in the second sample gas, and a calculation step (S12) of calculating the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from when they are released from the specimen excreted from the subject to when the first sample gas is collected, based on the change in the concentration of the first detectable gas calculated from the concentration of the first detectable gas detected in the first detection step and the second detection step.
また、上述のガス検出方法を実行するためのガス検出装置1は、対象者から排出された検体から放出されたサンプルガスを採取し、当該サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度をそれぞれ検出するガス検出装置であって、1回目に採取された第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度と、前記1回目の採取の後に同検体から放出された第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度をそれぞれ検出する検出部102と、第1サンプルガスから検出された第1被検出ガスの濃度と、第2サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度とに基づいて算出される第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出する第2算出部105と、を備える。In addition, the
図13は、所定時間(例えば20分間)経過したときの、検体から放出されるH2の濃度の減衰量と、検体の質量(便量)とをプロットしたグラフである。図14は、所定時間(例えば20分間)経過したときの、検体から放出されるCO2の濃度の減衰量と、検体の質量(便量)とをプロットしたグラフである。図13および図14に示すように、検体から放出される各被検出ガス(H2、CO2、CH4、硫化系ガス等)は、対象者によって検体が排出された時点から時間が経過するとともに減衰する場合がある。そのため、第1サンプルガスにおいて検出される各被検出ガスの濃度および各被検出ガス間の濃度比は、第2サンプルガスにおいて検出される各被検出ガスとの間で異なる。 13 is a graph plotting the attenuation of the concentration of H 2 released from the specimen and the mass (feces) of the specimen after a predetermined time (e.g., 20 minutes). FIG. 14 is a graph plotting the attenuation of the concentration of CO 2 released from the specimen and the mass (feces) of the specimen after a predetermined time (e.g., 20 minutes). As shown in FIG. 13 and FIG. 14, each detection gas (H 2 , CO 2 , CH 4 , sulfide gas, etc.) released from the specimen may attenuate as time passes from the time the subject excretes the specimen. Therefore, the concentration of each detection gas detected in the first sample gas and the concentration ratio between each detection gas are different from each detection gas detected in the second sample gas.
さらに、各被検出ガスの中でも、その種類によって、時間に応じた減衰率・減衰量は異なる。例えば、検体から放出されるH2は、硫化系ガス(例えば硫化水素等)よりも減衰し易い。ここで、本実施形態に係るガス検出方法によると、これらのサンプルガスに含まれる複数種類の被検出ガスの濃度のそれぞれが検出されるため、時間に応じた第1被検出ガスの変化(減衰量・減衰率)を特定できる。また、当該変化に基づき、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出ことができる。したがって、上述の構成によると、対象者から排出された後(例えば、排出直後)の検体から放出された第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を精度良く算出できる。 Furthermore, among the detection gases, the attenuation rate and amount of attenuation according to time differ depending on the type. For example, H2 released from the specimen is more easily attenuated than sulfide gases (e.g., hydrogen sulfide, etc.). Here, according to the gas detection method of this embodiment, the concentrations of the multiple types of detection gases contained in these sample gases are detected, so that the change (attenuation amount and attenuation rate) of the first detection gas according to time can be specified. In addition, based on the change, the concentrations of the first detection gas and the second detection gas from the time they are released from the specimen discharged from the subject to the time the first sample gas is collected can be calculated. Therefore, according to the above-mentioned configuration, the concentrations of the first detection gas and the second detection gas released from the specimen after being discharged from the subject (e.g., immediately after discharge) can be calculated with high accuracy.
また、上述のガス検出方法では、算出ステップにおいて、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と、第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と、の差または比に基づき、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスのそれぞれの濃度を補正して、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出してもよい。In addition, in the above-mentioned gas detection method, in the calculation step, the respective concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the first sample gas may be corrected based on the difference or ratio between the concentration of the first detectable gas contained in the first sample gas and the concentration of the first detectable gas contained in the second sample gas, thereby calculating the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time they are released from the specimen excreted from the subject to the time the first sample gas is collected.
第2サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度は、第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度よりも低下する。従って、第1被検出ガスの時間的な濃度変化に基づき補正を行うことで、サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度をより正確に特定可能となる。The concentration of the first detectable gas contained in the second sample gas is lower than the concentration of the first detectable gas contained in the first sample gas. Therefore, by performing a correction based on the temporal change in concentration of the first detectable gas, it is possible to more accurately determine the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the sample gas.
また、上述のガス検出方法は、第1被検出ガスの濃度に基づき、検体の質量を推定する推定ステップを含んでいてもよい。さらに、当該方法において、補正ステップでは、推定ステップで推定された検体の質量を示す情報に基づき、第1被検出ガスおよび第2被検出ガスのそれぞれの濃度の補正を行ってもよい。また、ガス検出装置1は、第1サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度から、第2サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度への変化に基づき、検体の質量を示す情報を推定する検体推定部104を備えていてもよい。第2算出部105は、検体の質量を示す情報を用いて、第1サンプルガスにおける第1被検出ガス、第1サンプルガスにおける第2被検出ガスのそれぞれの濃度を補正してもよい。第2算出部105は、この補正を行うことにより、対象者から排出された検体から放出されてから第1サンプルガスが採取されるまでの間における第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度を算出してもよい。The above-mentioned gas detection method may also include an estimation step of estimating the mass of the specimen based on the concentration of the first detectable gas. In addition, in the method, in the correction step, the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas may be corrected based on information indicating the mass of the specimen estimated in the estimation step. The
例えば、第1サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度よりも、第2サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度が低下している場合、第1被検出ガスの濃度の変化は、第1被検出ガスの濃度の減衰量として算出される。第1被検出ガスの濃度の、所定時間内における減衰量(または、減衰速度)は、第1被検出ガスの種類によって異なり、かつ、検体の質量に依存する。そこで、第1被検出ガスの種類と第1被検出ガスの濃度の減衰量との関係性(図13、14参照)が判っていれば、この関係性を機械学習させた推定モデルを生成できる。そして、学習済みの推定モデルに、対象者の検体から放出された第1サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度と、第2サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度と、から算出される第1被検出ガスの減衰量を入力すれば、検体の質量を示す情報を推定可能である。For example, if the concentration of the first detectable gas in the second sample gas is lower than the concentration of the first detectable gas in the first sample gas, the change in the concentration of the first detectable gas is calculated as the attenuation of the concentration of the first detectable gas. The attenuation (or attenuation rate) of the concentration of the first detectable gas within a predetermined time varies depending on the type of the first detectable gas and depends on the mass of the specimen. Therefore, if the relationship between the type of the first detectable gas and the attenuation of the concentration of the first detectable gas (see Figures 13 and 14) is known, an estimation model can be generated that machine-learns this relationship. Then, by inputting the attenuation of the first detectable gas calculated from the concentration of the first detectable gas in the first sample gas released from the subject's specimen and the concentration of the first detectable gas in the second sample gas into the learned estimation model, information indicating the mass of the specimen can be estimated.
第1サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度、および第2サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度は実測された値であるのに対し、検体の質量を示す情報は推定モデルが出力したものである。換言すれば、検体の質量を示す情報は、第1サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度、および第2サンプルガスにおける第1被検出ガスの濃度から特定の関係式を用いて導出されたものではない。それゆえ、検体の質量を示す情報は、独立した説明変数として扱われ得る。したがって、第1被検出ガスの減衰量に加えて、検体の質量を示す情報を用いて各被検出ガスの濃度を補正すれば、回帰計算における説明変数を増やした場合と同様の効果が期待できる。これにより、各被検出ガスの測定精度をさらに向上させることができる。 The concentration of the first detected gas in the first sample gas and the concentration of the first detected gas in the second sample gas are actually measured values, whereas the information indicating the mass of the specimen is output by the estimation model. In other words, the information indicating the mass of the specimen is not derived from the concentration of the first detected gas in the first sample gas and the concentration of the first detected gas in the second sample gas using a specific relational equation. Therefore, the information indicating the mass of the specimen can be treated as an independent explanatory variable. Therefore, if the concentration of each detected gas is corrected using the information indicating the mass of the specimen in addition to the attenuation amount of the first detected gas, the same effect as when the explanatory variables in the regression calculation are increased can be expected. This can further improve the measurement accuracy of each detected gas.
また、上述のガス検出方法において、第2採取ステップでは、前記第1採取ステップが終了してから30秒以上1分以下の時間が経過後に前記第2サンプルガスを採取してもよい。また、当該所定時間は、30秒~1分程度の範囲から設定されたいずれかの時間であってもよい。当該構成によると、第1採取ステップと第2採取ステップとの間は毎回ほぼ同じ時間間隔で行われる。毎回同じ時間間隔で各被検出ガスの検出が行われることにより、検体の質量を比較的容易に推定可能となり、測定の精度を向上させることができる。 In the above-mentioned gas detection method, in the second collection step, the second sample gas may be collected after a time of 30 seconds to 1 minute has elapsed since the end of the first collection step. The predetermined time may be any time set within a range of approximately 30 seconds to 1 minute. According to this configuration, the first collection step and the second collection step are performed at approximately the same time interval each time. By detecting each detection target gas at the same time interval each time, the mass of the specimen can be estimated relatively easily, and the measurement accuracy can be improved.
また、上述のガス検出方法において、検体は、対象者が排泄した便であってもよい。さらに、第1被検出ガスは、水素および二酸化炭素の少なくともいずれかを含み、第2被検出ガスは、メタン、硫化水素、およびメチルメルカプタンの少なくともいずれかを含んでいてもよい。当該構成によると、対象者が排出した便を検体とし、当該便から放出されたガスに含まれる成分を各被検出ガスとして、検出を行うことができる。 In the above-mentioned gas detection method, the sample may be feces excreted by the subject. Furthermore, the first detectable gas may include at least one of hydrogen and carbon dioxide, and the second detectable gas may include at least one of methane, hydrogen sulfide, and methyl mercaptan. With this configuration, the feces excreted by the subject is used as the sample, and the components contained in the gas released from the feces are used as the detectable gases, and detection can be performed.
また、本実施形態に係るガス検出システム100は、上述のガス検出方法を実行するガス検出装置1に加え、ガス検出装置1によって算出された、前記対象者から排出された後の前記検体から放出された前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度に基づき、検体を排出した対象者の健康状態に関する情報の推定を行う推定部221を備えるサーバ装置(推定装置)2と、を備えていてもよい。また、サーバ装置2は、複数の被検者の各々から排出された後の過去検体から放出された過去サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と第2被検出ガスの濃度との比を入力データとし、複数の被検者の各々によって過去検体が排出された時点での複数の被検者の各々の健康状態に関する情報を教師データとして学習が行われた学習済み推定モデルを用いて推定を行ってもよい。当該構成によれば、ガス検出装置1によって検出された各被検出ガスの濃度から、検体を排出した対象者の健康状態、例えば対象者の腸内細菌叢における菌の組成等の腸内環境を推定できる。In addition, the
また、推定部221は、複数の被検者の各々から排出された後の過去検体から放出された過去サンプルガスに含まれる第1被検出ガスの濃度と第2被検出ガスの濃度との比、および過去検体の質量を示す情報を入力データとし、複数の被検者の各々によって過去検体が排出された時点での複数の被検者の各々の健康状態に関する情報を教師データとして学習が行われた学習済み推定モデルを用いて推定を行ってもよい。これにより、推定に用いられる情報の量が増加するため、より正確に対象者の腸内状態等を推定可能となる。
The
図13および図14に示すように、各被検出ガスの濃度および減衰量は、検体の質量によっても変化する。従来、各被検出ガスの濃度に基づき対象者の検体に含まれる菌の組成を推定する際、検体の質量は考慮されていなかったため、当該推定では、各被検出ガスの濃度の値ではなく、各被検出ガス間の濃度比を用いていた。ここで、ガス検出システム100では、検体の質量を算出し、当該質量を示す情報を用いて推定を行うことができる。従って、当該推定では、検体の質量と各被検出ガスの濃度とを考慮した推定を行うことで、対象者の健康状態を推定する際、各被検出ガスの濃度の値自体を利用可能となる。それゆえ、ガス検出装置1は、より正確に対象者の腸内状態等を推定可能となる。
As shown in Figures 13 and 14, the concentration and attenuation of each detected gas also change depending on the mass of the sample. Conventionally, when estimating the composition of bacteria contained in a sample of a subject based on the concentration of each detected gas, the mass of the sample was not taken into consideration, so the estimation used the concentration ratio between each detected gas rather than the concentration value of each detected gas. Here, the
〔実施形態2〕
本開示の他の実施形態について、以下に説明する。説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 2]
Other embodiments of the present disclosure will be described below. For convenience of explanation, the same reference numerals will be given to components having the same functions as those described in the above embodiment, and the description thereof will not be repeated.
図15は、他の実施形態に係るガス検出装置1Aを備えるガス検出システム100Aの構成を示すブロック図である。図16は、ガス検出装置1Aの構成の一例を示す概略図である。図15および図16に示すように、ガス検出装置1Aは、制御部10、採取系13、および分析系14に代えて制御部10A、採取系13A、および分析系14Aを備える点においてガス検出装置1と異なる。制御部10Aは、主制御部101Aを備える点において主制御部101と異なる。採取系13Aは、採取系13の構成に加え、第1サンプルチャンバ(第1貯留槽)38を備える。また、分析系14Aは、分析系14の構成に加え、第3弁145および第3ポンプ146を備える。
Figure 15 is a block diagram showing the configuration of a
第1サンプルチャンバ38は、第1ポンプ132の動作によって採取されたサンプルガスを一旦貯留できるチャンバである。図16に示すように、第1サンプルチャンバ38は、第1ポンプ132とセンサチャンバ144との間に設けられる。第1ポンプ132と第1サンプルチャンバ38とは、流路32に代えて流路39によって接続されている。また、第1サンプルチャンバ38とセンサチャンバ144との間は、流路40によって接続されている。第1サンプルチャンバ38は、内部に貯留されるガスの量に応じて膨張、収縮、または変形により内容積が変化するフレキシブルな素材によって構成されてよい。The
第3弁145は、流路40上に設けられる弁であり、主制御部101Aの制御に従って動作する。第3ポンプ146は、流路40上において、第3弁145とセンサチャンバ144との間に設けられるポンプであり、主制御部101Aの制御に従って動作する。The
主制御部101Aは、主制御部101が制御する各部に加え、第3弁145および第3ポンプ146の動作を制御する。また、主制御部101Aにおいて行われる処理は、後述のように、主制御部101とは一部異なる。具体的には、主制御部101Aは、第1採取ステップまたは第2採取ステップにおいて、第1弁131および第1ポンプ132に加え、第3弁145を制御する。これにより、流路40において第1サンプルチャンバ38とセンサチャンバ144とが連通しない状態で第1サンプルガスまたは第2サンプルガスが採取される。これにより、第1サンプルチャンバ38に第1サンプルガスまたは第2サンプルガスが貯留される。The
また、主制御部101Aは、第3弁145を制御し、第1サンプルチャンバ38とセンサチャンバ144とが連通した状態とする。また、主制御部101Aは、第1ポンプ132に代えて第3ポンプ146を動作させる。これにより、センサチャンバ144には、第1サンプルチャンバ38に貯留された第1サンプルガスまたは第2サンプルガスが供給される。主制御部101Aは、第1サンプルガスをセンサチャンバ144に供給した後、所定時間が経過していれば、第1検出ステップの完了を待たずに第2採取ステップを開始してもよい。これにより、第1サンプルガスが第1サンプルチャンバ38から排出された後に、第1サンプルチャンバ38に第2サンプルガスが貯留され得る。
The
また、主制御部101Aは、流路39および流路40のクリーニングを行う際、第3弁145を制御し、第1サンプルチャンバ38とセンサチャンバ144とが連通した状態とした上で第3ポンプ146を動作させる。これにより、流路39および流路40に加え、第1サンプルチャンバ38がクリーニングされる。また、主制御部101Aは、センサチャンバ144をクリーニングする際、第3弁145を制御し、第1サンプルチャンバ38とセンサチャンバ144とが連通しない状態とする。これにより、センサチャンバ144から第1サンプルチャンバ38にパージガスが逆流する可能性が低減される。
When cleaning
<ガス検出システム100Aの効果>
以上のようにガス検出システム100Aは、第3弁145、および第3ポンプ146を有するガス検出装置1Aを備える。また、ガス検出装置1Aは、第1サンプルガスを貯留可能な第1サンプルチャンバ(第1貯留槽)38を備え、第1サンプルガスを前記第1貯留槽から排出させた後に、該第1サンプルチャンバ38に第2サンプルガスを貯留する。当該構成によると、ガス検出装置1Aは、第1採取ステップが終わってから第1検出ステップが完了する前に第2サンプルガスを採取しておくことができる。そのため、当該構成によると、第1検出ステップの完了が遅れたとしても、第2サンプルガスを採取できるため、より確実に2回の検出を行うことが可能となる。
<Effects of
As described above,
〔実施形態3〕
<ガス検出システム100Bの構成>
図17は、他の実施形態に係るガス検出装置1Bを備えるガス検出システム100Bの構成を示すブロック図である。図18は、ガス検出装置1Bの構成の一例を示す概略図である。図17および図18に示すように、ガス検出装置1Bは、制御部10、採取系13、および分析系14に代えて制御部10B、採取系13B、および分析系14Bを備える点においてガス検出装置1と異なる。制御部10Bは、主制御部101Bを備える点において主制御部101と異なる。採取系13Bは、採取系13の構成に加え、第1サンプルチャンバ(第1貯留槽)38B、第2サンプルチャンバ(第2貯留槽)41、および第4弁133を備える。また、分析系14Aは、分析系14の構成に加え、第3弁145Bおよび第3ポンプ146を備える。主制御部101Bは、主制御部101Aが制御した各部に加え、第4弁133を制御する。また、主制御部101Bにおいて行われる処理は、後述のように、主制御部101および101Aとは異なる。
[Embodiment 3]
<Configuration of
FIG. 17 is a block diagram showing the configuration of a
第1サンプルチャンバ38Bは、第1サンプルチャンバ38と同様に第1ポンプ132とセンサチャンバ144との間に設けられる。第1サンプルチャンバ38Bは、第1サンプルガスのみを貯留可能である点において第1サンプルチャンバ38と異なる。The
第2サンプルチャンバ41は、第1ポンプ132とセンサチャンバ144との間に設けられるチャンバである。第2サンプルチャンバ41は、第1サンプルチャンバ38Bと同様の素材によって形成されるチャンバであり、第2サンプルガスのみを貯留可能である。第2サンプルチャンバ41は、流路42によって第1ポンプ132と接続されており、流路43によってセンサチャンバ144と接続されている。The
第4弁133は、流路39および流路42上に設けられる弁であり、主制御部101Bの制御に従って動作する。流路39および流路42は、図18に示すように、第1ポンプ132と第4弁133との間では1本の流路であってもよく、別々の流路であってもよい。第4弁133は、第1ポンプ132と第1サンプルチャンバ38とが連通した状態、および第1ポンプ132と第2サンプルチャンバ41とが連通した状態を切り替え可能であってよい。
The
第3弁145Bは、流路40および流路43上に設けられる弁であり、主制御部101Bの制御に従って動作する。流路40および流路43は、図18に示すように、センサチャンバ144と第4弁133との間では1本の流路であってもよく、別々の流路であってもよい。第4弁133は、第1サンプルチャンバ38Bとセンサチャンバ144とが連通した状態、および第2サンプルチャンバ41とセンサチャンバ144とが連通した状態を切り替え可能であってよい。The
<ガス検出システム100Bの処理の流れの一例>
図19は、ガス検出システム100Bにおいて行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下、図19を用いてガス検出システム100Bにおいて行われる処理(ガス検出方法)の流れの一例を説明する。まず、ガス検出装置1BにおいてS21~S22の処理が行われる。当該処理は、図12に示すS1~S2の処理と同様であるため説明を割愛する。
<Example of Processing Flow of
Fig. 19 is a flow chart showing an example of the flow of processing performed in
対象者からの検体の排出を検知した場合(S22においてYES)、主制御部101Bは、第1弁131および第4弁133を制御し、流路31および流路39が連通し、流路31の開口部から第1サンプルチャンバ38Bにガスが流入可能な状態とする。主制御部101Bは、この状態において第1ポンプ132を動作させることで、第1サンプルガスを採取し(S23:第1採取ステップ)、第1サンプルチャンバ38Bに貯留させる。When discharge of a specimen from the subject is detected (YES in S22), the
S23の後、主制御部101Bは、第1サンプルガスの採取から所定時間が経過したかを判定する(S24)。第1サンプルガスの採取から所定時間が経過していた場合(S24でYES)、主制御部101Bは、サンプルガスが流れる流路を切り替える。具体的には、主制御部101Bは、第4弁133を制御し、第1ポンプ132と第2サンプルチャンバ41とが連通し、第1サンプルチャンバ38Bとは連通しない状態とする。After S23, the
続いて、主制御部101Bは、第1ポンプ132を動作させ、第2サンプルガスを採取する(S25:第2採取ステップ)。このとき、第2サンプルガスは第2サンプルチャンバ41に貯留される。主制御部101Bは、所定時間第1ポンプ132を動作させ、十分に第2サンプルガスが採取されると第1ポンプ132を停止させる。Next, the
S25の後、主制御部101Bは、第3弁145Bおよび第4弁133を制御し、第1ポンプ132と第1サンプルチャンバ38Bとが連通しない状態とし、第1サンプルチャンバ38Bとセンサチャンバ144とが連通した状態とする。主制御部101Bは、この状態で第2ポンプ142、第2弁141、および第3ポンプ146を制御し、センサチャンバ144に第1サンプルガスとパージガスとを交互に供給させる(S26)。その後、S27の処理が行われる。S27の処理は、図12に示すS9の処理と同様であるため説明を割愛する。S27の処理の後、主制御部101Bは、第2弁141を制御し、流路34と流路37とが連通した状態において第2ポンプ142を動作させる。これにより、センサチャンバ144がクリーニングされる。After S25, the
続いて、主制御部101Bは、第3弁145Bおよび第4弁133を制御し、第1ポンプ132と第2サンプルチャンバ41とが連通しない状態とし、第2サンプルチャンバ41とセンサチャンバ144とが連通した状態とする。主制御部101Bは、この状態で第2ポンプ142、第2弁141、および第3ポンプ146を制御し、センサチャンバ144に第2サンプルガスとパージガスとを交互に供給させる(S28)。その後、S29の処理が行われる。S29の処理は、図12に示すS9の処理と同様であるため説明を割愛する。S29の処理の後、センサチャンバ144のクリーニングが行われる。
Next, the
続いて、S30~S33の処理が行われる。S30~S33の処理は、図12に示すS10~S13の処理と同様であるため説明を割愛する。ガス検出装置1Bにおける各処理が終了した後、第1サンプルチャンバ38Bおよび第2サンプルチャンバ41のクリーニングが行われる。第1サンプルチャンバ38Bおよび第2サンプルチャンバ41のクリーニングは、このタイミングに限られず、S28が完了した後のタイミングであればいつ行われてもよい。Next, processing of S30 to S33 is performed. Processing of S30 to S33 is similar to processing of S10 to S13 shown in FIG. 12, and therefore description thereof is omitted. After each processing in the
主制御部101Bは、第1弁131、第2弁141、第3弁145B、および第4弁133を制御し、流路34、流路36、流路39、おより流路40が連通した状態とする。主制御部101Bは、この状態で第3ポンプ146を動作させる。これにより、パージガスが各流路、第1サンプルチャンバ38Bおよびセンサチャンバ144を通過し、排出路33より外部に排気され、第1サンプルチャンバ38B、流路39、および流路40のクリーニングが行われる。また、主制御部101Bは、第1弁131、第2弁141、第3弁145B、および第4弁133を制御し、流路34、流路36、流路42、おより流路43が連通した状態とする。主制御部101Bは、この状態で第3ポンプ146を動作させる。これにより、パージガスが各流路、第2サンプルチャンバ41およびセンサチャンバ144を通過し、排出路33より外部に排気され、第2サンプルチャンバ41、流路42、および流路43のクリーニングが行われる。
The
<ガス検出システム100Bの効果>
以上のように、ガス検出装置1Bは、第1サンプルガスを貯留可能な第1サンプルチャンバ(第1貯留槽)38Bおよび第2サンプルガスチャンバを貯留可能な第2サンプルチャンバ(第2貯留槽)41を備える。これにより、第1サンプルガスの検出が完了していなくとも第2サンプルガスを採取できる。そのため、2回分の測定用のガスをより確実に採取できる。また、対象者が便器4の使用を終え、便器4から離れるために便器4を洗浄する操作を行った後は検体が流されサンプルガスの採取ができなくなるが、検体が流される前に第2サンプルガスを貯留しておくことで、後からでも第1被検出ガスの濃度の検出を行うことができる。
<Effects of
As described above, the
<変形例>
上述の各実施形態において、検体推定部104は、検体の質量を推定しなくてもよい。この場合、第2算出部105は、検体の質量を示す情報に代えて、2回の第1被検出ガスの濃度の変化、具体的には濃度の差または比を示す情報を、検体の質量を示す情報として用い、各被検出ガスの濃度の補正を行ってもよい。また、第2算出部105は、1回目および2回目の検出において取得された波形データ自体を検体の質量を示す情報として用いてもよい。この場合、検体推定部104は不要となる。
<Modification>
In each of the above-described embodiments, the
また、サーバ装置2の推定部221は、推定を行う際、検体の質量を示す情報に代えて、検体の質量を示す情報として、2回の検出における第1被検出ガスの濃度の変化を示す情報を用いてもよい。または検体の質量を示す情報に加えて、当該濃度の変化を示す情報を用いてもよい。また、1回目の検出および2回目の検出において取得された波形データ自体を入力データとして用いてもよい。推定モデルは、適宜対応するように学習されればよい。
Furthermore, when making an estimation, the
上述の各実施形態におけるガス検出システム100、100A、および100Bでは、ガス検出装置1、1A、および1Bにおいて各被検出ガスの濃度を補正し、サーバ装置2において対象者の腸内環境等を推定した。但し、ガス検出システム100、100A、および100Bはこの構成に限られない。例えば、ガス検出装置1、1A、または1Bが推定部221を備え、サーバ装置2において行った処理を行ってもよい。この場合、サンプルガスの採取から対象者の腸内環境等の推定は、ガス検出装置1、1A、または1Bのみで完結され得る。この場合、ガス検出システム100、100A、または100Bはサーバ装置2を備えていなくてもよく、ガス検出装置1、1A、または1Bは、推定した情報を電子機器3に送信してもよい。In the
図20は、ガス検出システム100の変形例であるガス検出システム100Cの構成を示す概略図である。図20に示すように、ガス検出システム100Cは、ガス検出装置1およびサーバ装置2に代えてガス検出装置1Cおよびサーバ装置2Cを備える。ガス検出システム100Cにおいて、ガス検出装置1Cは、濃度情報に代えて検出情報をサーバ装置2に送信してもよい。具体的には、ガス検出装置1Cは、検出情報として、第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度を示す情報を送信してもよい。この場合、サーバ装置2Cは、第1被検出ガスの濃度および第2被検出ガスの濃度に基づき、これらの被検出ガスの濃度を補正してもよい。換言すると、ガス検出システム100Cにおいて、ガス検出装置1Cは第2算出部105を備えず、サーバ装置2Cが第2算出部105を備えていてもよい。
Figure 20 is a schematic diagram showing the configuration of a
図21は、ガス検出システム100の変形例であるガス検出システム100Dの構成を示す概略図である。図21に示すように、ガス検出システム100Dは、ガス検出装置1およびサーバ装置2に代えてガス検出装置1Dおよびサーバ装置2Dを備える。図21に示すように、ガス検出装置1は、通信ネットワークを介してサーバ装置2と通信可能に接続されていなくてもよい。ガス検出システム100Dでは、ガス検出装置1Dが電子機器3のみと通信可能に接続されている。この場合、ガス検出装置1Dは、電子機器3に濃度情報等各種情報を送信し、電子機器3は、ガス検出装置1Dから受信した濃度情報等をサーバ装置2Dに送信してもよい。一例として、ガス検出装置1Dは、電子機器3に、LAN等の通信装置を介して濃度情報を送信する。また、電子機器3は、濃度情報をサーバ装置2Dに送信する。サーバ装置2Dは、濃度情報の送信元の電子機器3へ、分析結果情報を送信する。
FIG. 21 is a schematic diagram showing the configuration of a
〔ソフトウェアによる実現例〕
ガス検出システム100、100A~100D(以下、「システム」と呼ぶ)の機能は、当該システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該システムの各制御ブロック(特に制御部10、10A、10B、および22に含まれる各部)としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現できる。
[Software implementation example]
The functions of
この場合、上記システムは、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも1つの制御装置(例えばプロセッサ)と少なくとも1つの記憶装置(例えばメモリ)を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。In this case, the system includes a computer having at least one control device (e.g., a processor) and at least one storage device (e.g., a memory) as hardware for executing the program. The program is executed by the control device and the storage device, thereby realizing each of the functions described in each of the above embodiments.
上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、1または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。The program may be stored in one or more computer-readable storage media, not temporarily. The storage media may or may not be included in the device. In the latter case, the program may be provided to the device via any wired or wireless transmission medium.
また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本開示の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。 In addition, some or all of the functions of each of the control blocks can be realized by a logic circuit. For example, the scope of this disclosure also includes an integrated circuit in which a logic circuit that functions as each of the control blocks is formed. In addition, the functions of each of the control blocks can also be realized by, for example, a quantum computer.
本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。 The present disclosure is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible within the scope of the claims. Embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in different embodiments are also included in the technical scope of the present disclosure.
1、1A~1D ガス検出装置
2 サーバ装置(推定装置)
38、38B 第1サンプルチャンバ(第1貯留槽)
41 第2サンプルチャンバ(第2貯留槽)
100、100A~100D ガス検出システム
102 検出部
103 第1算出部
104 検体推定部
105 第2算出部(算出部)
221 推定部
S3、S23 第1採取ステップ
S5、S27 第1検出ステップ
S7、S25 第2採取ステップ
S9、S29 第2検出ステップ
S11、S31 推定ステップ
S12、S32 算出ステップ
1, 1A to 1D
38, 38B First sample chamber (first reservoir)
41 Second sample chamber (second reservoir)
100, 100A to 100D
221 Estimation unit S3, S23 First collection step S5, S27 First detection step S7, S25 Second collection step S9, S29 Second detection step S11, S31 Estimation step S12, S32 Calculation step
Claims (22)
前記第1サンプルガスに含まれる第1被検出ガスおよび第2被検出ガスの濃度をそれぞれ検出する第1検出ステップと、
前記検体から放出された第2サンプルガスを、前記第1採取ステップの後に採取する第2採取ステップと、
前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度を検出する第2検出ステップと、
前記第1検出ステップおよび前記第2検出ステップにおいて検出された、前記第1被検出ガスの濃度から算出される前記第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度を算出する算出ステップと、
を含むガス検出方法。 a first sampling step of sampling a first sample gas emitted from a subject after the subject has excreted the subject;
a first detection step of detecting concentrations of a first detection gas and a second detection gas contained in the first sample gas;
a second sampling step of sampling a second sample gas released from the specimen after the first sampling step;
a second detection step of detecting a concentration of the first detection target gas contained in the second sample gas;
a calculation step of calculating concentrations of the first detection gas and the second detection gas from the time the first detection gas is released from the specimen discharged from the subject to the time the first sample gas is collected, based on a change in concentration of the first detection gas calculated from the concentration of the first detection gas detected in the first detection step and the second detection step;
A gas detection method comprising:
前記算出ステップにおいて、前記推定ステップで推定された前記検体の質量に基づき、前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスのそれぞれの濃度の補正を行う、請求項1から3のいずれか1項に記載のガス検出方法。 The method further includes an estimation step of estimating a mass of the specimen based on a concentration of the first detection gas detected in the first detection step and the second detection step,
4. The gas detection method according to claim 1, wherein in the calculation step, the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas are corrected based on the mass of the specimen estimated in the estimation step.
前記第2被検出ガスは、メタン、硫化水素、およびメチルメルカプタンの少なくともいずれかを含む、請求項1から5のいずれか1項に記載のガス検出方法。 the first detection gas includes at least one of hydrogen and carbon dioxide,
6. The gas detection method according to claim 1, wherein the second detection target gas includes at least one of methane, hydrogen sulfide, and methyl mercaptan.
(1)複数の過去検体から放出されたサンプルガスであって、該過去検体が排出された後に採取された前記第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスを検知した第1検知データおよび第2被検出ガスを検知した第2検知データと、(2)前記第1サンプルガスが採取された後に採取された前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスを検知した第3検知データおよび前記第2被検出ガスを検知した第4検知データと、(3)前記第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度、および前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度と、を含む第1教師データを用いて機械学習を行うことにより生成された学習モデルによって実行される処理を含み、
前記学習モデルは、前記第1サンプルガスおよび前記第2サンプルガスにおいてそれぞれ検出された前記第1被検出ガスの濃度を入力データとして受付けて、前記対象者から排出された検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度を出力する、請求項1から6のいずれか1項に記載のガス検出方法。 The calculation step includes:
(1) sample gas released from a plurality of past specimens, the first detection data detecting the first detectable gas and the second detection data detecting the second detectable gas contained in the first sample gas collected after the past specimens were discharged; (2) third detection data detecting the first detectable gas and the fourth detection data detecting the second detectable gas contained in the second sample gas collected after the first sample gas was collected; and (3) concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the first sample gas, and concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the second sample gas,
The gas detection method described in any one of claims 1 to 6, wherein the learning model receives as input data the concentrations of the first detectable gas detected in the first sample gas and the second sample gas, respectively, and outputs the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time when the first detectable gas is released from a specimen excreted from the subject to the time when the first sample gas is collected.
(1)複数の過去検体から放出されたサンプルガスであって、該過去検体が排出された後に採取された前記第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスを検知した第1検知データおよび前記第2被検出ガスを検知した第2検知データと、(2)前記第1サンプルガスが採取された後に採取された前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスを検知した第3検知データおよび前記第2被検出ガスを検知した第4検知データと、(3)前記過去検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでに採取された第3サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度と、を含む第2教師データを用いて機械学習を行うことにより生成された学習モデルによって実行される処理を含み、
前記学習モデルは、前記第1サンプルガスおよび前記第2サンプルガスにおいてそれぞれ検出された前記第1被検出ガスの濃度を入力データとして受付けて、前記対象者から排出された検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度を出力する、請求項1から6のいずれか1項に記載のガス検出方法。 The calculation step includes:
(1) sample gas released from a plurality of past specimens, the first detection data detecting the first detectable gas and the second detection data detecting the second detectable gas contained in the first sample gas collected after the past specimens were discharged; (2) third detection data detecting the first detectable gas and the fourth detection data detecting the second detectable gas contained in the second sample gas collected after the first sample gas was collected; and (3) a process executed by a learning model generated by machine learning using second teacher data including the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the third sample gas collected from the time of release from the past specimens until the first sample gas is collected,
The gas detection method described in any one of claims 1 to 6, wherein the learning model receives as input data the concentrations of the first detectable gas detected in the first sample gas and the second sample gas, respectively, and outputs the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time when the first detectable gas is released from a specimen excreted from the subject to the time when the first sample gas is collected.
1回目に採取された第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度と、前記1回目の採取の後に同検体から放出された第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度をそれぞれ検出する検出部と、
前記第1サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度と、前記第2サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度とに基づいて算出される前記第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度を算出する算出部と、を備えるガス検出装置。 A gas detection device that, after a specimen is excreted from a subject, collects a sample gas emitted from the specimen and detects concentrations of a first detection gas and a second detection gas contained in the sample gas,
a detection unit that detects concentrations of the first detection gas and the second detection gas contained in a first sample gas collected for a first time, and a concentration of the first detection gas contained in a second sample gas released from the same specimen after the first collection;
a calculation unit that calculates the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time the gas is released from the specimen exhaled from the subject to the time the first sample gas is collected based on a change in concentration of the first detectable gas calculated based on the concentration of the first detectable gas detected from the first sample gas and the concentration of the first detectable gas detected from the second sample gas.
前記算出部は、前記検体の質量を示す情報を用いて、前記第1サンプルガスにおける前記第1被検出ガス、前記第1サンプルガスにおける前記第2被検出ガスのそれぞれの濃度を補正して、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度を算出する、請求項10に記載のガス検出装置。 a specimen estimation unit that estimates information indicating a mass of the specimen based on a change from a concentration of the first detection gas in the first sample gas to a concentration of the first detection gas in the second sample gas,
11. The gas detection device according to claim 10, wherein the calculation unit uses information indicating the mass of the specimen to correct the respective concentrations of the first detectable gas in the first sample gas and the second detectable gas in the first sample gas, and calculates the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time they are released from the specimen exhaled from the subject to the time the first sample gas is collected.
前記第1サンプルガスを前記第1貯留槽から排出させた後に、該第1貯留槽に前記第2サンプルガスを貯留する、請求項10または11に記載のガス検出装置。 a first storage tank capable of storing the first sample gas;
12. The gas detection device according to claim 10, wherein the second sample gas is stored in the first storage tank after the first sample gas is discharged from the first storage tank.
(1)複数の過去検体から放出されたサンプルガスであって、該過去検体が排出された後に採取された前記第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスを検知した第1検知データおよび第2被検出ガスを検知した第2検知データと、(2)前記第1サンプルガスが採取された後に採取された前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスを検知した第3検知データおよび前記第2被検出ガスを検知した第4検知データと、(3)前記第1サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度、および前記第2サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度と、を含む第1教師データを用いて機械学習を行うことにより生成された学習モデルを備え、
前記学習モデルは、前記第1サンプルガスおよび前記第2サンプルガスにおいてそれぞれ検出された前記第1被検出ガスの濃度を入力データとして受付けて、対象者から排出された検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度を出力する、請求項10から13のいずれか1項に記載のガス検出装置。 The calculation unit is
(1) A learning model generated by performing machine learning using first teacher data including: (1) first detection data detecting the first detectable gas and second detection data detecting the second detectable gas contained in the first sample gas collected after the past sample gas is discharged, the first detection data being sample gas released from a plurality of past sample gases; (2) third detection data detecting the first detectable gas and fourth detection data detecting the second detectable gas contained in the second sample gas collected after the first sample gas is collected; and (3) concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the first sample gas, and concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas contained in the second sample gas;
The gas detection device described in any one of claims 10 to 13, wherein the learning model receives as input data the concentrations of the first detectable gas detected in the first sample gas and the second sample gas, respectively, and outputs the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time the first detectable gas is released from a specimen excreted from a subject to the time the first sample gas is collected.
請求項14に記載のガス検出装置。 The first teacher data further includes first correction data calculated based on the first detection data and the third detection data, and second correction data calculated based on the second detection data and the fourth detection data.
15. The gas detection device according to claim 14.
前記学習モデルは、前記第1サンプルガスおよび前記第2サンプルガスにおいてそれぞれ検出された前記第1被検出ガスの濃度を入力データとして受付けて、対象者から排出された検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスの濃度および前記第2被検出ガスの濃度を出力する、請求項10から13のいずれか1項に記載のガス検出装置。 (1) a learning model generated by performing machine learning using second teacher data including: (1) first detection data detecting the first detectable gas and second detection data detecting the second detectable gas contained in the first sample gas collected after the past sample gas is discharged, the first detection data being sample gas released from a plurality of past sample gases; (2) third detection data detecting the first detectable gas and fourth detection data detecting the second detectable gas contained in the second sample gas collected after the first sample gas is collected; and (3) a concentration of the first detectable gas and a concentration of the second detectable gas contained in the third sample gas collected from the time the sample gas is released from the past sample gas until the first sample gas is collected;
The gas detection device described in any one of claims 10 to 13, wherein the learning model receives as input data the concentrations of the first detectable gas detected in the first sample gas and the second sample gas, respectively, and outputs the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time the first detectable gas is released from a specimen excreted from a subject to the time the first sample gas is collected.
前記ガス検出装置によって算出された、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度に基づき、前記検体を排出した前記対象者の健康状態に関する情報の推定を行う推定部を備える推定装置と、を備え、
前記推定部は、
複数の被検者の各々から排出された過去検体から放出された過去サンプルガスに含まれる前記第1被検出ガスの濃度と前記第2被検出ガスの濃度との比を入力データとし、前記複数の被検者の各々によって前記過去検体が排出された時点での前記複数の被検者の各々の健康状態に関する情報を教師データとして学習が行われた学習済み推定モデルを用いて前記推定を行う、ガス検出システム。 A gas detection device according to any one of claims 10 to 16,
an estimation device including an estimation unit that estimates information regarding a health condition of the subject who excreted the specimen, based on concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas calculated by the gas detection device during a period from when the first sample gas is released from the specimen excreted from the subject to when the first sample gas is collected;
The estimation unit is
A gas detection system in which the ratio of the concentration of the first detected gas to the concentration of the second detected gas contained in past sample gas released from past specimens discharged from each of a plurality of subjects is used as input data, and the estimation is performed using a trained estimation model that has been trained using information on the health conditions of each of the plurality of subjects at the time the past specimen was discharged by each of the plurality of subjects as teacher data.
前記第1サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度と、前記第2サンプルガスから検出された前記第1被検出ガスの濃度とに基づいて算出される前記第1被検出ガスの濃度の変化に基づき、前記対象者から排出された前記検体から放出されてから前記第1サンプルガスが採取されるまでの間における前記第1被検出ガスおよび前記第2被検出ガスの濃度を算出するサーバ装置と、を備えるガス検出システム。 a gas detection device that collects a first sample gas emitted from a specimen excreted from a subject and a second sample gas emitted from the specimen after the first sample gas is released, and detects the concentrations of a first detectable gas and a second detectable gas contained in the first sample gas, and the concentration of the first detectable gas contained in the second sample gas;
a server device that calculates the concentrations of the first detectable gas and the second detectable gas from the time the gas is released from the specimen exhaled from the subject to the time the first sample gas is collected based on a change in concentration of the first detectable gas calculated based on the concentration of the first detectable gas detected from the first sample gas and the concentration of the first detectable gas detected from the second sample gas.
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