JP2000287943A - Device for detecting activity of living body - Google Patents
Device for detecting activity of living bodyInfo
- Publication number
- JP2000287943A JP2000287943A JP11096292A JP9629299A JP2000287943A JP 2000287943 A JP2000287943 A JP 2000287943A JP 11096292 A JP11096292 A JP 11096292A JP 9629299 A JP9629299 A JP 9629299A JP 2000287943 A JP2000287943 A JP 2000287943A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- detection sensor
- sound
- sound detection
- detecting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、人や動物の心音や
呼吸音から、人や動物の健康状態を管理することができ
る生体の活動状態検知装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a living body activity state detecting device capable of managing the health state of a person or an animal based on the heart sounds and breath sounds of the person or the animal.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来より、中央医療サービス機関と患者
の自宅とを通信回線で繋いで、患者が自宅で生活しなが
らその健康状態を監視することのできる在宅医療システ
ムが知られている。この在宅医療システムは、患者の体
温、脈拍、血圧、心電図等の医療データを定期的に測定
し、この医療データを患者の自宅に設けた医療データ採
取管理装置から中央医療サービス機関内に設けられた集
中監視装置に転送している。かかる在宅医療システム
は、患者等の健康状態を監視するということから、測定
データが多くなると共に、それらのデータの採取は患者
自身が行うか、又は介助者が適切に行わねばならない。
そこで、本発明者は、ひとり暮らしの老人や病人等がベ
ッド又は布団で異常が発生した場合の検出装置について
研究し、先に、ウォーターベッド、あるいはエアーベッ
ドと呼ばれている就寝具に生体活動検知センサを設けた
もの（特開平１０−１９２２４６号公報明細書参照）を
提案した。これは患者等に取付けられた生体活動検知セ
ンサからの出力信号を用いて患者等の心拍数等を推定し
て異常発生を判定するものである。また、このような生
体活動検知センサを取付けた就寝具と、検出信号伝達装
置、及び生体活動異常判定装置を組み合わせることで、
ひとり暮らしの老人や病人等の異常発生に対応できると
いう利点を有している。2. Description of the Related Art Conventionally, there has been known a home medical system in which a central medical service organization and a patient's home are connected by a communication line so that the patient can monitor his / her health while living at home. This home medical system periodically measures medical data such as a patient's body temperature, pulse, blood pressure, and electrocardiogram, and provides the medical data to a central medical service organization from a medical data collection management device provided at the patient's home. To a centralized monitoring device. Since such a home medical system monitors the health condition of a patient or the like, the measurement data increases, and such data must be collected by the patient himself or properly by a caregiver.
Therefore, the present inventor has studied a detection device when an elderly person or a sick person living alone has an abnormality in a bed or a futon, and firstly a living bedding called a water bed or an air bed. A sensor provided with a detection sensor has been proposed (see Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-192246). This is to determine the occurrence of abnormality by estimating the heart rate and the like of the patient or the like using the output signal from the life activity detection sensor attached to the patient or the like. Also, by combining such a bedding with a living activity detection sensor, a detection signal transmission device, and a living activity abnormality determination device,
It has an advantage that it can cope with abnormal occurrences of an elderly person or a sick person living alone.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来のシステムにおいては、患者等に取付けられた生体活
動検知センサからの出力信号には、検出したい心拍数や
呼吸数等の検出を妨げる患者の日常的動作や周囲の振動
等による外乱要素が介在するため、心臓や肺等の運動を
精密に把握することが困難である。このため、例えば心
拍数を測定して、不整脈やそのレベルを検出すること等
は容易でなく、異常発生の判定には医師の判断を必要と
する場合が多く、このようなシステムの信頼性に乏しい
という問題があった。更には、病人や老人のみでなく、
人や動物が運動をしているときの身体の状況（心拍や呼
吸状態）を検知したい場合があり、この場合もセンサを
その人や動物に取付けて測定することになるが、心電図
を得るように人や動物に電極を取付けると運動の邪魔に
なり、更には、心音や呼吸音等からデータを取ると雑音
が多すぎて正確な測定が困難であるという問題があっ
た。本発明は、このような事情に鑑みなされたものであ
り、心音や呼吸音を測定しようとする場合に外乱があっ
ても、得ようとするデータが正確に把握できる生体の活
動状態検知装置を提供することを目的とする。However, in the conventional system, an output signal from a life activity detecting sensor attached to a patient or the like includes a daily signal of a patient who hinders detection of a desired heart rate or respiratory rate. It is difficult to accurately grasp the motions of the heart, lungs, and the like, because disturbance elements due to dynamic actions and surrounding vibrations are present. For this reason, it is not easy to detect the arrhythmia and its level by measuring the heart rate, for example, and it is often necessary to judge the occurrence of abnormalities by a doctor. There was a problem of scarcity. Furthermore, not only sick and old people,
Sometimes it is necessary to detect the physical condition (heart rate or respiratory condition) when a person or animal is exercising. In this case, too, it is necessary to attach a sensor to the person or animal for measurement. In addition, when electrodes are attached to humans or animals, it hinders exercise. Further, when data is taken from heart sounds, breath sounds, and the like, there is a problem that too much noise makes accurate measurement difficult. The present invention has been made in view of such circumstances, and even when there is a disturbance when trying to measure a heart sound or a breathing sound, a biological activity state detecting device capable of accurately grasping data to be obtained is provided. The purpose is to provide.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段】前記目的に沿う第１の発
明に係る生体の活動状態検知装置は、心音及び／又は呼
吸音を電気信号として検知可能な生体音検知センサと、
前記生体音検知センサからの信号ｘ（ｔ）に対し、以下
の（１）式で求められる自己相関関数の所定レベル以上
の極大値の周期を求める信号処理手段とを有している。
この極大値の周期から心音の周期（即ち、脈拍）や呼吸
周期の検出ができ、次の過程で、例えば、これらと対応
する正常の状態の心音の周期（即ち、脈拍）や呼吸周期
とそれぞれ比較し、測定対象の異常状況を把握するよう
にできる。なお、（１）式において、Ｔは十分大であ
り、ｔは現時刻を示す。According to a first aspect of the present invention, there is provided a living body activity detecting apparatus for detecting a heart sound and / or a respiratory sound as an electric signal.
Signal processing means for obtaining a cycle of a local maximum value of a predetermined level or more of an autocorrelation function obtained by the following equation (1) with respect to the signal x (t) from the body sound detection sensor.
From the cycle of the maximum value, the cycle of the heart sound (that is, the pulse) and the respiratory cycle can be detected, and in the next process, for example, the cycle of the normal state of the heart sound (that is, the pulse) and the respiratory cycle, respectively, By comparing, it is possible to grasp the abnormal situation of the measurement target. In the equation (1), T is sufficiently large, and t indicates the current time.
【０００５】[0005]
【数２】 (Equation 2)
【０００６】また、第２の発明に係る生体の活動状態検
知装置は、心音及び／又は呼吸音を電気信号として検知
可能な生体音検知センサと、前記生体音検知センサの出
力信号ｘ（ｔ）を整流（全波又は半波）し、次にこれを
ローパスフィルタにかけ、得られた信号に対して自己相
関関数を求める信号処理手段とを有している。これによ
って、雑音を除去して必要な信号のみを取り出すことが
できる。なお、第１、第２の発明の生体の活動状態検知
装置における信号処理は、コンピュータを用いて予め設
定されたプログラムによって処理されることになる。こ
こで、第１、第２の発明に係る生体の活動状態検知装置
において、前記生体音検知センサは、水や空気等の流体
を封入した流体封入体の外表面又は内部、場合によって
は衣服に直接設けられているのが好ましい。これによっ
て、測定対象物に電極等を当てることなく、その活動状
況を把握できる。A living body activity state detecting apparatus according to a second aspect of the present invention is a living body sound detecting sensor capable of detecting a heart sound and / or a breathing sound as an electric signal, and an output signal x (t) of the living body sound detecting sensor. (Full-wave or half-wave), and then low-pass-filters the signal to obtain an autocorrelation function for the obtained signal. As a result, it is possible to remove noise and extract only necessary signals. Note that the signal processing in the biological activity state detecting device according to the first and second aspects of the present invention is processed by a program preset using a computer. Here, in the living body activity detection device according to the first and second aspects of the present invention, the body sound detection sensor is provided on an outer surface or inside of a fluid enclosure in which a fluid such as water or air is enclosed, and in some cases on clothes. It is preferably provided directly. Thereby, the activity status can be grasped without applying an electrode or the like to the measurement object.
【０００７】そして、第１、第２の発明に係る生体の活
動状態検知装置において、前記生体音検知センサは装着
具に取付けられていると共に、該装着具には該生体音検
知センサの信号を送る有線又は無線送信機が設けられ、
別置きされた前記信号処理手段に有線又は無線によって
測定データを送るようにしてもよい。これによって、離
れた状態から対象物の状況を把握できる。なお、第１、
第２の発明に係る生体の活動状態検知装置においては、
信号処理手段は装着具（衣服に装着されるもの、ベルト
や紐等で人体に取付けられるもの、衣服と測定対象物又
は衣服の間に挟んで使用するもの、絆創膏等で測定対象
物に接着して使用するものも含む）に設けられている場
合も含まれる。また、第１、第２の発明に係る生体の活
動状態検知装置において、前記生体音検知センサは装着
具に取付けられていると共に、該装着具には該生体音検
知センサの信号を記憶するメモリ回路が設けられ、前記
信号処理手段は前記メモリ回路に記憶されている生体音
検知センサの信号に対して処理を行う場合も本発明は適
用される。更には、以上の発明において、前記生体音検
知センサは装着具に取付けられていると共に、該装着具
には該生体音検知センサの信号を処理する前記信号処理
手段と、その表示器と、測定した又は処理したデータを
記憶するメモリ回路とが設けられているのが好ましい。
これによって、装着具以外の特別な装置を要せずして生
体の活動状態の観察が可能となる。なお、場合によって
は、前記信号処理手段の出力が、予め定められたレベル
を外れた場合には、警報信号を発する警報手段が設けら
れていてもよい。これによって、危険な状態となった人
や動物の状況を的確に把握でき、他所に通報することが
できる。[0007] In the living body activity state detecting device according to the first and second aspects of the present invention, the body sound detection sensor is attached to a wearing tool, and a signal of the body sound detecting sensor is sent to the wearing tool. A wired or wireless transmitter to send is provided,
The measurement data may be transmitted to the separately provided signal processing means by wire or wirelessly. Thereby, the situation of the target object can be grasped from a remote state. The first,
In the living body activity state detection device according to the second invention,
The signal processing means is a wearing device (attached to clothes, attached to the human body with a belt or string, etc., used between clothes and the object to be measured or between clothes, and adhered to the object to be measured with an adhesive plaster etc. Used by the user). Further, in the living body activity state detecting devices according to the first and second aspects of the present invention, the body sound detection sensor is attached to a wearing tool, and the wearing tool stores a signal of the body sound detecting sensor. The present invention is also applied to a case where a circuit is provided, and the signal processing unit performs processing on a signal of the body sound detection sensor stored in the memory circuit. Further, in the above invention, the body sound detection sensor is attached to a wearing tool, and the wearing tool has a signal processing means for processing a signal of the body sound detection sensor, an indicator thereof, and a measurement device. And a memory circuit for storing the processed or processed data.
Thus, the activity state of the living body can be observed without requiring any special device other than the wearing device. In some cases, an alarm unit that issues an alarm signal when the output of the signal processing unit deviates from a predetermined level may be provided. As a result, the situation of a dangerous person or animal can be accurately grasped and reported to another place.
【０００８】[0008]
【発明の実施の形態】続いて、添付した図面を参照しつ
つ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発
明の理解に供する。ここに、図１（Ａ）、（Ｂ）は本発
明の一実施の形態に係る生体の活動状態検知装置の説明
図、図２（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ心電図及び生体音検
知センサの出力図である。図３はそれぞれ計測環境が良
好な場合の測定データで、（Ａ）は生体音検知センサの
出力ｘ（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音検
知センサの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィルタ
ー通過後）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に対
する自己相関関数、図４はそれぞれ計測環境が悪い場合
の測定データで、（Ａ）は生体音検知センサの出力ｘ
（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音検知セン
サの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィルター通過
後）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に対する自
己相関関数を示す。図５は信号の伝搬モデルを示すブロ
ック図、図６はインパルス応答波形図である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings to provide an understanding of the present invention. Here, FIGS. 1A and 1B are explanatory diagrams of a living body activity state detection device according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 2A and 2B are diagrams of an electrocardiogram and a body sound detection sensor, respectively. FIG. 3A and 3B show measurement data when the measurement environment is good. FIG. 3A shows an autocorrelation function with respect to the output x (t) of the body sound detection sensor, and FIG. 3B shows an output absolute value | x (t) of the body sound detection sensor. Autocorrelation function for | (after passing through low-pass filter), (C) autocorrelation function for electrocardiogram, FIG. 4 shows measurement data when measurement environment is poor, and (A) output x of body sound detection sensor
The autocorrelation function for (t), (B) the autocorrelation function for the absolute output value of the body sound detection sensor | x (t) | (after passing through the low-pass filter), and (C) the autocorrelation function for the electrocardiogram. FIG. 5 is a block diagram showing a signal propagation model, and FIG. 6 is an impulse response waveform diagram.
【０００９】図１（Ａ）に示すように本発明の一実施の
形態に係る生体の活動状態検知装置１０は、測定しよう
とする対象者が載せられる流体封入体の一例であるエア
マット１１と、エアマット１１の外表面又は内部に取付
けられる加速度センサからなる生体音検知センサ１２
と、生体音検知センサ１２からの信号を処理する信号処
理手段１３とを有している。以下、これらについて詳し
く説明する。As shown in FIG. 1A, a living body activity state detecting apparatus 10 according to one embodiment of the present invention includes an air mat 11 which is an example of a fluid enclosure on which a subject to be measured is placed; Body sound detection sensor 12 comprising an acceleration sensor attached to the outer surface or inside of air mat 11
And a signal processing means 13 for processing a signal from the body sound detection sensor 12. Hereinafter, these will be described in detail.
【００１０】エアマット１１は、天然ゴム又は人造ゴム
と繊維とから構成される通常市販されているエアマット
であって、図示しないがバルブが設けられていて内部に
は所定圧の空気が充填されている。なお、エアマット１
１の代わりに、内部に水等の液体を充填したウォーター
マットであってもよい。この場合、人がその上に乗ると
冷たく感じるので、上に毛布等をあてがうか、又は内部
にヒーターを備え、３６〜４３℃程度に常時加温するよ
うにしてもよい。The air mat 11 is a commercially available air mat composed of natural rubber or artificial rubber and fibers, and is provided with a valve (not shown) and is filled with air at a predetermined pressure. . In addition, air mat 1
Instead of 1, a water mat filled with a liquid such as water may be used. In this case, since a person feels cold when riding on it, a blanket or the like may be put on the top, or a heater may be provided inside, and the temperature may be constantly raised to about 36 to 43 ° C.
【００１１】生体音検知センサ１２（単に「心音セン
サ」という場合もある）は、機械的振動を検出すること
のできる抵抗線歪みゲージや圧電素子、半導体素子等の
感知部を備えたセンサであり、例えば、日本光電株式会
社製の加速度型心音センサ（ＴＡ−６０１Ｔ）を用いる
ことができる。このような加速度型心音センサ以外の形
式の生体音検知センサとして、例えば、非常に低い周波
数の振動（例えば、５〜２Ｈｚ）を感知できるものであ
れば、集音マイクであってもよい。また、前記した加速
度型心音センサの他に、例えば、日本光電株式会社製の
空気伝導型心音センサトランスデューサー（ＴＣ−６０
１Ｔ）を用いることもできる。このような空気伝導型心
音センサは、空気の封入されたエアマット１１に取付け
て監視対象者の生体活動を検出するのに適している。な
お、生体音検知センサ１２を所定広さ、例えば面積が５
０〜４００平方センチメートルの金属板や樹脂板を介在
させて、エアマット１１に取付けるのが好ましい。この
場合には、就床者が激しい寝返りを行った際にも生体音
検知センサ１２の位置を安定的に維持させることができ
ると共に、余分な雑音を拾うことなく、検出感度を高め
ることができる。The body sound detection sensor 12 (sometimes simply referred to as a “heart sound sensor”) is a sensor provided with a sensing part such as a resistance wire strain gauge, a piezoelectric element, or a semiconductor element capable of detecting mechanical vibration. For example, an acceleration type heart sound sensor (TA-601T) manufactured by Nihon Kohden Co., Ltd. can be used. As a body sound detection sensor of a type other than such an acceleration type heart sound sensor, for example, a sound collection microphone may be used as long as it can detect vibration at a very low frequency (for example, 5 to 2 Hz). In addition to the acceleration type heart sound sensor described above, for example, an air conduction type heart sound sensor transducer (TC-60 manufactured by Nihon Kohden Corporation) may be used.
1T) can also be used. Such an air conduction type heart sound sensor is suitable for being attached to an air mat 11 filled with air to detect the life activity of a monitored person. The body sound detection sensor 12 has a predetermined size, for example, an area of 5
It is preferable to attach to the air mat 11 with a metal plate or resin plate of 0 to 400 square centimeters interposed. In this case, the position of the body sound detecting sensor 12 can be stably maintained even when the occupant turns over violently, and the detection sensitivity can be increased without picking up extra noise. .
【００１２】信号処理手段１３には、図１（Ｂ）に示す
ように、生体音検知センサ１２の信号ｘ（ｔ）を処理す
る全波整流回路１４を備えている。この全波整流回路１
４は交流信号ｘ（ｔ）を｜ｘ（ｔ）｜に変換している。
ここで、信号処理に半波整流回路を使用することも可能
であるが、得ようとする信号出力の大きさが低下するの
で、全波整流の方が好ましい。次に、全波整流回路１４
を通過した信号｜ｘ（ｔ）｜をローパスフィルタ１５に
通す。これによって、心音や呼吸音の繰り返しパターン
をより正確に抽出することができる。このローパスフィ
ルタ１５としては、例えばカットオフ周波数が１０Ｈ
ｚ、好ましくは５〜２０Ｈｚの範囲のものを使用するの
がよい。なお、このローパスフィルタ１５は省略するこ
ともでき、更には、心音等の繰り返し情報はそのまま通
過するので、以下、ローパスフィルタ１５通過後の信号
も｜ｘ（ｔ）｜として表す。As shown in FIG. 1B, the signal processing means 13 includes a full-wave rectifier circuit 14 for processing a signal x (t) of the body sound detection sensor 12. This full-wave rectifier circuit 1
4 converts the AC signal x (t) into | x (t) |.
Here, it is possible to use a half-wave rectifier circuit for signal processing, but full-wave rectification is preferable because the magnitude of the signal output to be obtained is reduced. Next, the full-wave rectifier circuit 14
Is passed through a low-pass filter 15. This makes it possible to more accurately extract a repetition pattern of heart sounds and breath sounds. The low-pass filter 15 has a cutoff frequency of 10H, for example.
z, preferably in the range of 5 to 20 Hz. It should be noted that the low-pass filter 15 can be omitted, and furthermore, the repetition information such as the heart sound passes as it is, so that the signal after passing through the low-pass filter 15 is also represented as | x (t) |.
【００１３】また、信号処理手段１３には、ローパスフ
ィルタ１５を通過した信号｜ｘ（ｔ）｜の自己相関関数
を求めるコンピュータを含む処理回路１６を有してい
る。この自己相関関数は、生体音検知センサ１２の出力
信号をｘ（ｔ）とした場合、前記した数（１）式で定義
される。ここで、φ（τ）が比較的大きい極大値をとる
最小のτ（≠０）を求めれば、例えば、ｘ（ｔ）が心拍
音の場合には、心拍の周期Ｐが求まることになる。な
お、以上に記載した生体音検知センサ１２、信号処理手
段１３、信号処理手段１３からのデータ又は生体音検知
センサ１２のデータを記憶するメモリ回路、及び処理さ
れたデータの表示器を装着具内に収納することも可能で
あり、これによって、この装着具を人体や動物に取付け
て、心拍や呼吸状況等のデータを検知することも可能で
ある。The signal processing means 13 has a processing circuit 16 including a computer for obtaining an autocorrelation function of the signal | x (t) | that has passed through the low-pass filter 15. This autocorrelation function is defined by the above equation (1) when the output signal of the body sound detection sensor 12 is x (t). Here, if the minimum τ (≠ 0) at which φ (τ) takes a relatively large maximum value is obtained, for example, when x (t) is a heartbeat sound, the period P of the heartbeat is obtained. The body sound detection sensor 12, the signal processing means 13, the memory circuit for storing the data from the signal processing means 13 or the data of the body sound detection sensor 12, and the display of the processed data are provided in the mounting device. The wearing device can be attached to a human body or an animal to detect data such as heart rate and respiratory condition.
【００１４】以下、生体音検知センサ１２によって心音
を検出する場合を主体としてこの出力信号の解析方法及
び意義等について詳しく説明する。心臓は心室、心房等
の筋内の収縮、膨張、弁の開閉など一連の動きを繰り返
して血液を体の各部へ送っている。この繰り返しの頻度
を心拍数と言い、検査時の状態によって異なるが、健常
者で１分間に７０〜８０回程度（周期にして0 ．8 秒程
度）である。この回数は図２（Ａ）に示すような心電図
をとることにより容易に測定できるが、その際、電極を
体表面に貼り付けなければならないなどの煩わしさが生
じる。さらに、他の臓器の筋電位などが重畳するため、
計測条件が悪い場合はフィルタにかけ前処理を行う必要
があるなど、専門家でないとわかりにくい面もある。Hereinafter, a method of analyzing the output signal and its significance will be described in detail mainly for the case where heart sounds are detected by the body sound detection sensor 12. The heart sends blood to each part of the body by repeating a series of movements such as contraction and expansion in muscles such as ventricles and atria, and opening and closing of valves. The frequency of this repetition is called a heart rate, which varies depending on the condition at the time of the test, but is about 70 to 80 times per minute (about 0.8 seconds in a cycle) in a healthy person. The number of times can be easily measured by taking an electrocardiogram as shown in FIG. 2 (A), but in that case, it is troublesome that an electrode must be attached to the body surface. Furthermore, since the myoelectric potential of other organs is superimposed,
If the measurement conditions are poor, it is necessary to filter and perform pre-processing.
【００１５】これに対し、生体音検知センサ（一種の加
速度センサ）１２を貼り付けたエアーマット１１（ある
いはウォーターマット）上に被検者（即ち、測定対象
者）を乗せる方法、つまり心臓の鼓動を力学的に採取す
る方法では、就寝中に計測ができるなど、被験者に悟ら
れずに計測することができる。つまり、無拘束計測する
ことができる。従って、心理的に被験者に負担を与える
ことがないので、正確な計測ができる。更に、コンピュ
ータを用いたネットワークを利用することにより、数多
くの在宅被験者をコントロールセンターで集中管理でき
るなどの利点がある。参考のため、このようにして採取
した生体音検知センサの出力を、心電図に対照させて図
２（Ｂ）に示す。以下、（ａ）心拍数のオンライン自動
計測、（ｂ）心機能のオンライン自動計測、（ｃ）呼吸
の深さのオンライン自動計測に分けて説明する。On the other hand, a method of placing a subject (ie, a person to be measured) on an air mat 11 (or a water mat) to which a body sound detection sensor (a kind of acceleration sensor) 12 is attached, that is, a heartbeat Can be measured without the subject's realization, such as by measuring while sleeping. That is, unrestricted measurement can be performed. Therefore, since there is no psychological burden on the subject, accurate measurement can be performed. Furthermore, there is an advantage that many home subjects can be centrally managed by a control center by using a network using a computer. For reference, the output of the body sound detection sensor thus collected is shown in FIG. 2B in comparison with an electrocardiogram. Hereinafter, description will be made separately for (a) online automatic measurement of heart rate, (b) online automatic measurement of heart function, and (c) online automatic measurement of breathing depth.
【００１６】（ａ）心拍数のオンライン自動計測 図２（Ｂ）に示すように生体音検知センサ１２の出力デ
ータには、心電図のデータと同様、周期性がみられる。
この周期性は非健常者に限らず健常者であっても、時間
と共に微妙に狂ったりする。さらに、被験者と生体音検
知センサ１２との相対的位置関係によっては（たとえば
心臓の位置がマットから遠ざかる場合など）、大きな雑
音が混入しＳＮ比が悪化する。ランダムにみえる時系列
信号に現れる周期性を検出する方法としては、相関をと
る方法がよく知られているが、これらの悪条件下では、
周期性を見い出すことは困難である。つまり。相関係数
が大になるべきところ、周期性が微妙に狂うため小さな
値をとったりするからである。そこで、ここでは、この
周期性の微妙な狂いを吸収するため、直接生体音検知セ
ンサ１２の生の出力に対し自己相関関数を求める方式で
はなく、生体音検知センサ１２の出力をまず全波整流
し、次にこれを理想フィルタ（ローパスフィルタ／カッ
トオフ周波数：１０Ｈｚ程度）にかけ、こうして得られ
た最終的な信号に対し自己相関関数を求める方式を採用
する（図１参照）。このときの最終的な信号に対する自
己相関関数であるが、前述のように、これは生の受信信
号をｘ（ｔ) としたとき、前記した（１）式で定義され
る。但し、積分範囲は（ｔ−Ｔ）〜（ｔ）で、Ｔは十分
大であり、t は現時刻とする。また、｜ｘ（ｔ）｜は先
に述べたように、センサー出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜をロ
ーパスフィルタに入力したときの出力の意で用いてい
る。ローパスフィルタを通す目的は、こうして得られた
自己相関関数にリップル波形ができるだけ現れないよう
にするためである。つまり、以下の方式により心拍周期
を求める際に、周期が求まり易いようにするためであ
る。(A) Automatic online measurement of heart rate As shown in FIG. 2B, the output data of the body sound detection sensor 12 has periodicity, similar to the electrocardiogram data.
This periodicity is not limited to the unhealthy person, and even if it is a healthy person, it may be slightly changed over time. Further, depending on the relative positional relationship between the subject and the body sound detection sensor 12 (for example, when the position of the heart moves away from the mat), a large noise is mixed and the SN ratio is deteriorated. As a method of detecting periodicity appearing in a time-series signal that appears randomly, a method of taking a correlation is well known, but under these adverse conditions,
It is difficult to find periodicity. I mean. This is because when the correlation coefficient should be large, a small value is taken because the periodicity is slightly deviated. Therefore, here, in order to absorb this subtle deviation of the periodicity, instead of directly calculating the autocorrelation function with respect to the raw output of the body sound detection sensor 12, the output of the body sound detection sensor 12 is first subjected to full-wave rectification. Then, this is applied to an ideal filter (low-pass filter / cut-off frequency: about 10 Hz), and a method of obtaining an autocorrelation function for the final signal thus obtained is adopted (see FIG. 1). The autocorrelation function for the final signal at this time is, as described above, this is defined by the above equation (1), where x (t) is the raw received signal. However, the integration range is (t−T) to (t), T is sufficiently large, and t is the current time. As described above, | x (t) | is used to mean the output when the sensor output absolute value | x (t) | is input to the low-pass filter. The purpose of passing through the low-pass filter is to prevent the ripple waveform from appearing in the autocorrelation function thus obtained as much as possible. That is, when the heartbeat cycle is obtained by the following method, the cycle is easily obtained.
【００１７】この自己相関関数はτ＝0 で最大値φ
（０）をとるが、τが心拍の１周期長（あるいはその整
数倍）の値をとった場合にも、大きな極大値をとる。し
たがって、φ（τ）が比較的大きい極大値をとる最小の
τ（≠0 ）を求めれば、心拍の周期が求まったことにな
る。こうして、単位時間（1 分間）当たりの心拍数が高
精度に求まる。図３（Ｂ）、図４（Ｂ）に、計測環境が
良好な場合とそうでない場合の各々に対しこのようにし
て求めた自己相関関数を示し、図３（Ｃ）、図４（Ｃ）
には同時採取した心電図の自己相関関数を示す。図４
（Ｂ）、（Ｃ）からも明白なように、計測環境が悪い場
合でも、心電図と同一精度の高精度な心拍周期が読みと
れる様子がわかる。なお、図では、φ（τ）を最大値φ
（０）で割った規格化関数φ0 （τ）＝φ（τ）／φ
（０）対し自己相関関数を描いている。参考のため、図
３（Ａ）、図４（Ａ）に、計測環境が良好な場合とそう
でない場合の各々に対し、生体音検知センサの生の出力
信号ｘ（ｔ）に対し、直接相関をとったときの結果を示
すが、いずれも（特に計測環境が悪い場合は）、｜ｘ
（ｔ）｜に対して相関をとった場合と異なり、周期長の
判読が困難である。このようにして心拍同期の検出が容
易に行われることが分かったが、この心拍周期の近傍で
｜ｘ（ｔ）｜（但し、ローパスフィルタ通過後の信号）
の繰り返しのバラツキを求めることにより不整脈の有無
及び不整脈があった場合のそれぞれのレベルを検出でき
る。This autocorrelation function has a maximum value φ at τ = 0.
It takes (0), but also takes a large maximum value when τ takes the value of one cycle length of the heartbeat (or an integral multiple thereof). Therefore, if the minimum τ (≠ 0) at which φ (τ) takes a relatively large maximum value is determined, the cycle of the heartbeat is determined. Thus, the heart rate per unit time (one minute) can be determined with high accuracy. FIGS. 3 (B) and 4 (B) show the autocorrelation functions thus obtained for the case where the measurement environment is good and the case where the measurement environment is not good, respectively. FIGS. 3 (C) and 4 (C)
Shows the autocorrelation function of the electrocardiogram collected simultaneously. FIG.
As is clear from (B) and (C), it can be seen that even when the measurement environment is poor, a highly accurate heartbeat cycle with the same accuracy as the electrocardiogram can be read. In the figure, φ (τ) is set to a maximum value φ
Normalized function φ 0 (τ) = φ (τ) / φ divided by (0)
On the other hand, the autocorrelation function is drawn for (0). For reference, FIGS. 3 (A) and 4 (A) show the direct correlation between the raw output signal x (t) of the body sound detection sensor in the case where the measurement environment is good and the case where it is not. Are shown, the results are shown below (in particular, when the measurement environment is bad), | x
Unlike the case where the correlation is obtained with respect to (t) |, it is difficult to read the period length. It has been found that the heartbeat synchronization is easily detected in this manner, but | x (t) | (however, the signal after passing through the low-pass filter) is obtained near this heartbeat cycle.
By determining the variation of the repetition, the presence or absence of arrhythmia and the respective levels when arrhythmia occurs can be detected.
【００１８】（ｂ）心機能のオンライン自動計測 図２（Ｂ）の生体音検知センサ（心音センサ）１２の出
力波形からわかるように、生体音検知センサ１２の出力
には、振動波形（紡錘形振動波形）が繰り返し現れる
（もちろん重畳して）。これは、心臓の筋肉の運動のた
びに、衝撃力が体を通して加速度センサからなる生体音
検知センサ１２に加わり、これにより紡錘形の振動波形
が生じるからである。もう少し詳しく説明すれば、衝撃
による圧力波動が体・マットの合成圧力伝播媒質を経
て、圧電形のセンサに加えられるからである。具体的に
は、この基準となる紡錘形振動波形は（２）式で表され
る（図５参照）。 r(t)= Ｌ-1〔Ｇ1 （ｓ）Ｇ2 （ｓ）〕 ・・・・・（２） ここに、Ｇ1 （ｓ）、Ｇ2 （ｓ）は、（３）式で与えら
れる。ここで、Ｌ-1はラプラス逆変換を表す記号であ
る。(B) Automatic online measurement of heart function As can be seen from the output waveform of the body sound detection sensor (heart sound sensor) 12 in FIG. 2B, the output of the body sound detection sensor 12 includes a vibration waveform (a spindle-shaped vibration). Waveform) appears repeatedly (superimposed, of course). This is because every time the heart muscle moves, an impact force is applied to the body sound detection sensor 12 composed of an acceleration sensor through the body, thereby generating a spindle-shaped vibration waveform. More specifically, a pressure wave due to an impact is applied to the piezoelectric sensor via the combined pressure propagation medium of the body and the mat. Specifically, the spindle-shaped vibration waveform serving as the reference is expressed by equation (2) (see FIG. 5). r (t) = L −1 [G 1 (s) G 2 (s)] (2) Here, G 1 (s) and G 2 (s) are given by Expression (3). Can be Here, L -1 is a symbol representing Laplace inversion.
【００１９】[0019]
【数３】 (Equation 3)
【００２０】このうちＧ1 （ｓ）は伝播媒質としての体
とマットの合成伝達関数を、またＧ2（ｓ）はセンサの
伝達関数を表わす。これらは共に、二次減衰振動系であ
る。このｒ（ｔ）は言わば心筋衝撃によるセンサ出力へ
のインパルス応答である。具体的なインパルス応答例を
図６に示すが、心臓の収縮に伴う1 周期分の一連の運動
に相当する一連のインパルス応答が重畳したものが図２
（Ｂ）のａの箇所に相当する。この１周期分の応答波形
が、さらに周期的に繰り返されることになる。Of these, G 1 (s) represents the combined transfer function of the body and mat as the propagation medium, and G 2 (s) represents the transfer function of the sensor. These are both secondary damped vibration systems. This r (t) is a so-called impulse response to the sensor output due to myocardial impact. FIG. 6 shows a specific example of the impulse response. FIG. 2 shows a superimposition of a series of impulse responses corresponding to a series of movements for one cycle accompanying the contraction of the heart.
This corresponds to the position a in FIG. The response waveform for one cycle is further periodically repeated.
【００２１】従って、この一連の基準信号（インパルス
応答）の一次結合とセンサの受信信号ｘ（ｔ）との最適
パターンマッチングを計算機上でオンラインで行えば、
心機能のモニタリングが可能となる。つまり、1 周期分
の生体音検知センサ出力ｘ（ｔ）を（起点をシフトし
た）幾つかのインパルス応答ｒ（ｔ−Ｔｉ）（１≦ｉ≦
Ｎ）の一次結合（以下の（４）式で示される）で最適マ
ッチングしたときのＮやそのときの係数ｃi （１≦ｉ≦
Ｎ）の値及びＴi （１≦ｉ≦Ｎ）の相対的な位置関係等
により、心臓の種々の機能が評価できる。Therefore, if the optimum pattern matching between the linear combination of this series of reference signals (impulse responses) and the received signal x (t) of the sensor is performed online on a computer,
Monitoring of cardiac function becomes possible. That is, the output x (t) of the body sound detection sensor for one cycle is converted into several impulse responses r (t−Ti) (1 ≦ i ≦
N) and the coefficient c i (1 ≦ i ≦) at the time of optimal matching by a linear combination (indicated by the following equation (4)).
Various functions of the heart can be evaluated based on the value of N) and the relative positional relationship of T i (1 ≦ i ≦ N).
【００２２】[0022]
【数４】 (Equation 4)
【００２３】例えば、上記の最適マッチングを心音セン
サ出力の一周期分ごとに繰り返せば、支配的なインパル
ス応答間の時間間隔の不規則性や支配的なインパルス応
答の振幅の時間的不規則性などが検出され、不整脈の検
出及びそのレベルが計測できる。なお、この最適マッチ
ングの方法でも、支配的なインパルス応答間の時間間隔
により心拍数も求められるが、心拍救に限定するのであ
れば、この方式よりも（ａ）で述べた方法が簡単であ
る。また、心音センサ出力に現れる主要な紡錘形振動波
形成分と単一インパルス応答とのパターンマッチング、
あるいは（ａ）の方法による｜ｘ（ｔ）｜（あるいはロ
ーパスフィルタ通過後の信号）に現れる繰り返し波形の
時間間隔を求めることによっても、この心拍周期の決定
及び不整脈の検出が可能である。式（４）と受波信号と
のパターンマッチングに関しては、二つの波形の間の幾
何学的角度を利用すればよく、このときの最適なＮ、
｛ｃi ｝、｛Ｔi ｝の決定法については次に説明する。
ウィンドウ長を（サンプル数にして）Ｍ、サンプリング
周期を△Ｔとして、心拍一周期分に相当するデータウィ
ンドウＤを考える。ここで、データウィンドウＤは以下
の（５）式で定義される。For example, if the above-mentioned optimal matching is repeated every one cycle of the output of the heart sound sensor, irregularities in the time interval between the dominant impulse responses, temporal irregularities in the dominant impulse response amplitude, etc. Is detected, and arrhythmia can be detected and its level can be measured. Although the heart rate is also determined by the time interval between dominant impulse responses in this optimal matching method, the method described in (a) is simpler than this method if the heart rate is limited. . Also, pattern matching between the main spindle-shaped vibration waveform component appearing in the heart sound sensor output and the single impulse response,
Alternatively, the heartbeat period can be determined and the arrhythmia can be detected by obtaining the time interval of the repetitive waveform appearing in | x (t) | (or the signal after passing through the low-pass filter) by the method (a). Regarding pattern matching between the equation (4) and the received signal, the geometric angle between the two waveforms may be used, and the optimal N,
The method of determining {c i } and {T i } will be described below.
Assuming that the window length is M (in terms of the number of samples) and the sampling cycle is ΔT, a data window D corresponding to one cycle of a heartbeat is considered. Here, the data window D is defined by the following equation (5).
【００２４】[0024]
【数５】 (Equation 5)
【００２５】このとき、ウィンドウＤ内の異なった時刻
Ｔ1 ＝ｋ1 ΔＴ、Ｔ2 ＝ｋ2 ΔＴ、・・・、ＴN ＝ｋN
ΔＴを起点とする紡錘形振動波形、つまり前記した
（２）式により作成される基本反射波をｒk1、ｒk2・・
・・ｒkN（サンプリング周期△Ｔで数ベクトル表示した
もの）とする。また、この同一ウィンドウ内の実波形
（受波信号）を同様に数ベクトル表示したものをｒ′k
とする。このとき、ｒ′k をｒ k1、ｒk2・・・・ｒkNの
一次結合で最適近似したときの最小二乗誤差はよく知ら
れているように次の（６）式で与えられる。At this time, different times in the window D
T1 = K1 ΔT, TTwo = KTwo ΔT, ..., TN = KN
Spindle-shaped vibration waveform starting from ΔT, that is,
The fundamental reflected wave created by equation (2) is represented by rk1, Rk2・ ・
..RkN(Displayed as a number vector with sampling period ΔT
). Also, the actual waveform in this same window
(Received signal) similarly expressed as a number vector is r ′k
And At this time, r 'k To r k1, Rk2..... rkNof
Well-known least-squares error when optimally approximated by linear combination
Is given by the following equation (6).
【００２６】[0026]
【数６】 (Equation 6)
【００２７】ここで、ｇ（・, ・・・, ・）は引数に対
するグラム行列式を、またδk は最適近似に伴う近似誤
差のノルムを表す。従って、この場合の最適マッチング
角度は次の式（７）で与えられる。Here, g (·,...) Denotes a Gram determinant for the argument, and δ k denotes a norm of an approximation error accompanying the optimal approximation. Therefore, the optimum matching angle in this case is given by the following equation (7).
【００２８】[0028]
【数７】 (Equation 7)
【００２９】よって、上式をＴ1 、Ｔ2 、Ｔ3 、・・・
ＴN に対し計算し、このとき得られたマッチング角度θ
ｋを最小にする時刻Ｔ1 、Ｔ2 、・・・・ＴN （ただ
し、θｋが閾値を超えるとき）を求めれば、これらが各
紡錘形振動波形（つまり、インパルス応答）の受波時刻
と判定される。このとき、Ｎ個の紡錘形振動波形の受波
時刻Ｔ1#、Ｔ2#・・・・ ＴN # だけでなく、このウィ
ンドウ内で最適パターンマッチングを実現するＮ個のイ
ンパルス応答の結合係数ｃ1 、ｃ2 ・・・ｃN も同時に
得ることができる。具体的には、これら結合係数は、
ｒ′k を（受波時刻Ｔ1#、Ｔ2#・・・・ＴN # に対す
る）ｒ k1、ｒk2・・・・ｒkNで張られる部分空間に直交
射影することにより求まる。つまり、このときの直交射
影ベクトルｒ″k を、 ｒ″k ＝ｃ1 ｒk1＋ｃ2 ｒk2＋・・・・ｃN ｒkN ・・・・・（８） とすれば、ｃi （1 ≦ｉ≦Ｎ）が上記の結合係数となる
が、これら結合係数は、ｒ′k −ｒ″k と｛ｒk1、
ｒk2、・・・・ｒkN｝の直交性条件（ [ｒ′k −ｒ″
k ] 、 [ｒki] ）＝０（１≦ｉ≦Ｎ）から容易に求ま
る。ここに、（[ ] 、[ ]）なる記号はＥｕｃｌｉｄの
意味での内積を表す。詳細は略すが、よく知られたＣｒ
ａｍｅｒの公式を用いれば、上記の結合係数は次式で与
えられる。 ｃi ＝det[Ｇi ] ／det[Ｇ] （1 ≦ｉ≦N ） ・・・・・（９） ここに、Ｇは数（１０）式に示す行列（グラム行列とい
う）である。Therefore, the above equation is expressed as T1 , TTwo , TThree ...
TN And the matching angle θ obtained at this time
Time T to minimize k1 , TTwo , ... TN (However
And when θk exceeds the threshold),
Receiving time of spindle-shaped vibration waveform (that is, impulse response)
Is determined. At this time, reception of N spindle-shaped vibration waveforms
Time T1#, TTwo# ・ ・ ・ ・ TN # Not only this
N patterns to achieve optimal pattern matching within a window
Coupling coefficient c of impulse response1 , CTwo ... cN At the same time
Obtainable. Specifically, these coupling coefficients are:
r 'k (The reception time T1#, TTwo# ・ ・ ・ ・ TN # Against
R) k1, Rk2..... rkNOrthogonal to the subspace spanned by
Obtained by projecting. In other words, the orthogonal
Shadow vector r ″k And r ″k = C1 rk1+ CTwo rk2+ ... cN rkN ・ ・ ・ ・ ・ (8) Then, ci (1 ≦ i ≦ N) is the above coupling coefficient
However, these coupling coefficients are r ′k -R "k And ｛rk1,
rk2, ... rkN直交 orthogonality condition ([r 'k -R "
k ], [Rki]) Easily obtained from 0 (1 ≦ i ≦ N)
You. Here, the symbols ([], []) are Euclid's
Represents the inner product in the meaning. Although details are omitted, the well-known Cr
Using the amer formula, the above coupling coefficient is given by the following equation.
available. ci = Det [Gi ] / Det [G] (1 ≦ i ≦ N) (9) where G is a matrix (gram matrix) represented by equation (10).
U).
【００３０】[0030]
【数８】 (Equation 8)
【００３１】ここで、Ｇi は行列Ｇにおいて第ｉ列目を
以下の（１１）式で示す列ベクトルｂに置き換えた行列
を示す。なお、det[・] は行列式をとることを意味し、
（１１）式のＴは転置を表す記号である。このようにし
て、Ｎ個の紡錘形振動波形の受波時刻Ｔ1#、Ｔ2#・・・
・ＴN # のみでなく、各紡錘形振動波形の大きさ及び位
相（つまり係数の符号）も同時にわかる。なお、Ｎに関
しては、（７）式のθk が飽和する、つまり所定の閾値
に収まるような最小の値を考えればよい。ここでは、プ
ログラムの作成上、インパルス応答をモデルにより作成
したが、インパルス応答のデータを直接採集し、メモリ
に入れたものを用いることもできる。[0031] Here, G i denotes a matrix obtained by replacing the column vector b indicates the i-th column with the following equation (11) in the matrix G. Note that det [•] means taking the determinant,
T in equation (11) is a symbol representing transposition. Thus, the reception times T 1 #, T 2 #,... Of the N spindle-shaped vibration waveforms are obtained.
-Not only T N #, but also the magnitude and phase (that is, the sign of the coefficient) of each spindle-shaped vibration waveform can be known at the same time. As for N, it is sufficient to consider a minimum value that satisfies θ k in the equation (7), that is, falls within a predetermined threshold value. Here, the impulse response was created using a model in creating the program, but it is also possible to directly collect the impulse response data and store it in a memory.
【００３２】[0032]
【数９】 (Equation 9)
【００３３】（ｃ）呼吸の深さのオンライン自動計測 生体音検知センサ出力に現れる低周波数成分をローパス
フィルタにより取り出せば、その周波数及び振幅によ
り、呼吸の頻度や深さも同時に計測できる。この呼吸の
頻度（1 分間当たりの呼吸数）や呼吸の探さは、（低周
波対応の）生体音検知センサだけでなく、歪ゲージをマ
ットに貼り付けておくことによっても計測できる。(C) Automatic online measurement of breathing depth If low-frequency components appearing in the output of a body sound detection sensor are extracted by a low-pass filter, the frequency and amplitude of the breathing can be simultaneously measured based on the frequency and amplitude. The frequency of breathing (the number of breaths per minute) and the search for breathing can be measured by attaching a strain gauge to a mat as well as a body sound detection sensor (compatible with low frequencies).
【００３４】以上、本発明の実施の形態を説明したが、
本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではな
く、要旨を逸脱しない条件の変更等は全て本発明の適用
範囲である。例えば、本実施の形態においては、生体音
検知センサをエアマットやウォーターマットに取付けた
が、人が装着する装着具（例えば、シャツ、首輪、ジャ
ケット、サポーター等）に取付け、この信号を装着具に
取付けそれを無線送信機で無線によって送信し、その測
定データを受信して別置きされた前記した信号処理手段
に入力するようにすることも可能であり、これによっ
て、人や動物の運動状況のデータを直ちに得ることがで
きる。この場合、生体音検知センサを内部に液体や気体
が充填された袋あるいは押圧板等に取付けておき、この
袋や板を人や動物に接するようにすることによって、更
に効率のよい測定ができる。また、無線でデータを送る
他に有線でデータを送ったり、場合によっては、人体や
動物に取付けた生体音検知センサからの出力をアナログ
又はデジタルで記憶しておき、必要な場合に信号処理手
段に入力して心拍、呼吸数等のデータを得るようにする
ことも可能である。勿論、信号処理手段を直接センサ部
にくっつけておき、処理結果を必要なときに参照できる
ようにすることも可能である。The embodiment of the present invention has been described above.
The present invention is not limited to these embodiments, and all changes in conditions without departing from the gist are within the scope of the present invention. For example, in the present embodiment, the body sound detection sensor is attached to an air mat or a water mat, but is attached to a wearing device worn by a person (for example, a shirt, a collar, a jacket, a supporter, etc.), and this signal is sent to the wearing device. It is also possible to attach it wirelessly with a wireless transmitter, receive the measurement data and input it to the aforementioned separate signal processing means, whereby the movement status of a person or an animal can be measured. Data can be obtained immediately. In this case, more efficient measurement can be performed by attaching the body sound detection sensor to a bag or a press plate or the like filled with a liquid or a gas inside and contacting the bag or plate with a human or animal. . In addition to transmitting data wirelessly, data may be transmitted by wire, and in some cases, an output from a body sound detection sensor attached to a human body or an animal may be stored in analog or digital form, and signal processing means may be used when necessary. To obtain data such as heart rate and respiratory rate. Of course, it is also possible to attach the signal processing means directly to the sensor unit so that the processing result can be referred to when necessary.
【００３５】[0035]
【発明の効果】請求項１〜６記載の生体の活動状態検知
装置においては、生体音検知センサからの信号に対し、
所定の自己相関関数を求めているので、確実に生体の心
音や呼吸音を検知することができる。この場合、生体音
検知センサは電極等を必要としないので、その取付けが
容易であり、場合によっては本人や動物に意識させない
で、取付けることもできる。特に、請求項２記載の生体
の活動状態検知装置においては、生体音検知センサの出
力信号を整流し、これをローパスフィルタに通して自己
相関関数を求めるようにしているので、測定時に外乱が
あっても精度の高いデータを正確に得ることができる。
請求項３記載の生体の活動状態検知装置においては、生
体音検知センサは、水や空気等の流体を封入した流体封
入体の外表面又は内部に設けられているので、この流体
封入体を人や動物に当てることによって、その出力を得
ることができ、心電図のように身体の特定部分に複数個
の電極を取付ける等の煩わしさが解消できる。請求項４
記載の生体の活動状態検知装置は、生体音検知センサは
装着具に取付けられて、この装着具には該生体音検知セ
ンサの信号を送る無線送信機が設けられているので、ワ
イヤレスの状態で人や動物の心音や呼吸音等を検知でき
る。特に、激しい運動をする人や動物等に適している。
請求項５記載の生体の活動状態検知装置は、生体音検知
センサの信号を記憶するメモリ回路が設けられているの
で、有線や無線でデータを送る必要がなく、データを装
着具内に記憶させておくことができる。そして、請求項
６記載の生体の活動状態検知装置においては、装着具の
中に全ての装置が配置されているので、特別な処理装置
を必要とすることなく、生体の活動状況を見ることがで
きる。According to the living body activity state detecting device of the present invention, the signal from the body sound detecting sensor is
Since a predetermined autocorrelation function is obtained, heart sounds and respiratory sounds of a living body can be reliably detected. In this case, since the body sound detection sensor does not require an electrode or the like, it can be easily attached. In some cases, the sensor can be attached without being conscious of the person or the animal. In particular, in the biological activity detecting device according to the second aspect, since the output signal of the biological sound detection sensor is rectified and passed through a low-pass filter to obtain an autocorrelation function, disturbance occurs during measurement. However, highly accurate data can be accurately obtained.
In the living body activity state detecting device according to the third aspect, the body sound detection sensor is provided on the outer surface or inside of the fluid enclosing body in which a fluid such as water or air is encapsulated. By hitting the body or an animal, the output can be obtained, and the trouble of attaching a plurality of electrodes to a specific part of the body as in an electrocardiogram can be eliminated. Claim 4
In the living body activity state detection device described above, the body sound detection sensor is attached to a wearing device, and the wearing device is provided with a wireless transmitter for transmitting a signal of the body sound detection sensor. Heart sounds and breath sounds of humans and animals can be detected. Particularly, it is suitable for a person or an animal who exercises vigorously.
In the living body activity state detection device according to the fifth aspect, since the memory circuit for storing the signal of the body sound detection sensor is provided, there is no need to send data by wire or wirelessly, and the data is stored in the mounting device. Can be kept. In the biological activity detecting device according to the sixth aspect, since all the devices are arranged in the wearing equipment, the biological activity can be viewed without requiring a special processing device. it can.
【図１】（Ａ）、（Ｂ）は本発明の一実施の形態に係る
生体の活動状態検知装置の説明図である。FIGS. 1A and 1B are explanatory diagrams of a living body activity state detection device according to an embodiment of the present invention.
【図２】（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ心電図及び生体音検
知センサの出力図である。FIGS. 2A and 2B are output diagrams of an electrocardiogram and a body sound detection sensor, respectively.
【図３】それぞれ計測環境が良好な場合の測定データ
（又は処理したデータ）で、（Ａ）は生体音検知センサ
の出力ｘ（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音
検知センサの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィル
タ通過後の）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に
対する自己相関関数である。3A and 3B are measurement data (or processed data) in a case where a measurement environment is favorable, where (A) is an autocorrelation function with respect to an output x (t) of the body sound detection sensor, and (B) is a function of the body sound detection sensor. The autocorrelation function for the output absolute value | x (t) | (after passing through the low-pass filter), and (C) is the autocorrelation function for the electrocardiogram.
【図４】それぞれ計測環境が悪い場合の測定データ（又
は処理したデータ）で、（Ａ）は生体音検知センサの出
力ｘ（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音検知
センサの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィルタ通
過後の）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に対す
る自己相関関数を示す。FIG. 4 is measurement data (or processed data) when the measurement environment is poor, (A) is an autocorrelation function with respect to the output x (t) of the body sound detection sensor, and (B) is the output of the body sound detection sensor. The autocorrelation function for the absolute value | x (t) | (after passing through the low-pass filter), and (C) shows the autocorrelation function for the electrocardiogram.
【図５】信号の伝播モデルを示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a signal propagation model.
【図６】インパルス応答波形図である。FIG. 6 is an impulse response waveform diagram.
１０：生体の活動状態検知装置、１１：エアマット、１
２：生体音検知センサ、１３：信号処理手段、１４：全
波整流回路、１５：ローパスフィルタ、１６：処理回路10: biological activity state detection device, 11: air mat, 1
2: body sound detection sensor, 13: signal processing means, 14: full-wave rectifier circuit, 15: low-pass filter, 16: processing circuit
Claims (6)
検知可能な生体音検知センサと、前記生体音検知センサ
からの信号ｘ（ｔ）に対し、以下の数式で求められる自
己相関関数の所定レベル以上の極大値の周期を求める信
号処理手段とを有することを特徴とする生体の活動状態
検知装置。 【数１】 A biological sound detection sensor capable of detecting a heart sound and / or a respiratory sound as an electric signal, and a signal x (t) from the biological sound detection sensor, a predetermined autocorrelation function obtained by the following equation: A signal processing means for obtaining a cycle of a maximum value equal to or higher than a level. (Equation 1)
検知可能な生体音検知センサと、前記生体音検知センサ
の出力信号ｘ（ｔ）を整流し、次にこれをローパスフィ
ルタにかけ、得られた信号に対して自己相関関数を求め
る信号処理手段とを有することを特徴とする生体の活動
状態検知装置。2. A body sound detection sensor capable of detecting a heart sound and / or a respiration sound as an electric signal, and an output signal x (t) of the body sound detection sensor is rectified, and then rectified by a low-pass filter. Signal processing means for obtaining an autocorrelation function for the detected signal.
知装置において、前記生体音検知センサは、水や空気等
の流体を封入した流体封入体の外表面又は内部に設けら
れていることを特徴とする生体の活動状態検知装置。3. The living body activity state detecting device according to claim 1, wherein the living body sound detecting sensor is provided on an outer surface or inside a fluid enclosure in which a fluid such as water or air is enclosed. A biological activity state detection device characterized by the above-mentioned.
知装置において、前記生体音検知センサは装着具に取付
けられていると共に、該装着具には該生体音検知センサ
の信号を送る有線又は無線送信機が設けられ、別置きさ
れた前記信号処理手段に有線又は無線によって測定デー
タを送ることを特徴とする生体の活動状態検知装置。4. The living body activity state detecting device according to claim 1, wherein the body sound detection sensor is attached to a wearing tool, and a wired signal for sending a signal of the body sound detecting sensor to the wearing tool. Alternatively, there is provided a wireless transmitter, and the measurement data is sent to the separately provided signal processing means by wire or wirelessly, thereby detecting an activity state of a living body.
知装置において、前記生体音検知センサは装着具に取付
けられていると共に、該装着具には該生体音検知センサ
の信号を記憶するメモリ回路が設けられ、前記信号処理
手段は前記メモリ回路に記憶されている生体音検知セン
サの信号に対して処理を行うことを特徴とする生体の活
動状態検知装置。5. The living body activity detection device according to claim 1, wherein the body sound detection sensor is attached to a wearing device, and the wearing device stores a signal of the body sound detection sensor. An apparatus for detecting an activity state of a living body, wherein a memory circuit is provided, and the signal processing means performs a process on a signal of the body sound detection sensor stored in the memory circuit.
知装置において、前記生体音検知センサは装着具に取付
けられていると共に、該装着具には該生体音検知センサ
の信号を処理する前記信号処理手段と、その表示器と、
測定した又は処理したデータを記憶するメモリ回路とが
設けられていることを特徴とする生体の活動状態検知装
置。6. The living body activity state detecting device according to claim 1, wherein the body sound detection sensor is attached to a wearing tool, and the wearing tool processes a signal of the body sound detecting sensor. Said signal processing means, its display,
And a memory circuit for storing measured or processed data.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11096292A JP2000287943A (en) | 1999-04-02 | 1999-04-02 | Device for detecting activity of living body |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11096292A JP2000287943A (en) | 1999-04-02 | 1999-04-02 | Device for detecting activity of living body |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000287943A true JP2000287943A (en) | 2000-10-17 |
Family
ID=14161002
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11096292A Pending JP2000287943A (en) | 1999-04-02 | 1999-04-02 | Device for detecting activity of living body |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000287943A (en) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006263454A (en) * | 2005-02-23 | 2006-10-05 | Matsushita Electric Works Ltd | Biological information detecting apparatus and method |
| JP2008113728A (en) * | 2006-11-01 | 2008-05-22 | Shigehiro Kuroki | Vital reaction recorder and vital reaction registration method |
| JP2014087387A (en) * | 2012-10-29 | 2014-05-15 | Yamaguchi Univ | Pulse measuring apparatus, and safety confirmation report system using the same |
| WO2015146592A1 (en) * | 2014-03-28 | 2015-10-01 | アルプス電気株式会社 | Pulse detection device |
| US9267052B1 (en) * | 2012-09-24 | 2016-02-23 | James Hardie Technology Limited | Sealing agent |
| KR101816628B1 (en) | 2016-06-27 | 2018-01-09 | 고려대학교 산학협력단 | Method for determining cardiac arrest |
| JP2018511378A (en) * | 2015-03-11 | 2018-04-26 | プレコルディール オサケユイチア | Method and apparatus for generating information indicative of heart failure |
| JP2020507437A (en) * | 2017-02-12 | 2020-03-12 | カーディオコル リミテッドＣａｒｄｉｏＫｏｌ Ｌｔｄ． | Regular verbal screening for heart disease |
-
1999
- 1999-04-02 JP JP11096292A patent/JP2000287943A/en active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006263454A (en) * | 2005-02-23 | 2006-10-05 | Matsushita Electric Works Ltd | Biological information detecting apparatus and method |
| JP2008113728A (en) * | 2006-11-01 | 2008-05-22 | Shigehiro Kuroki | Vital reaction recorder and vital reaction registration method |
| US9267052B1 (en) * | 2012-09-24 | 2016-02-23 | James Hardie Technology Limited | Sealing agent |
| JP2014087387A (en) * | 2012-10-29 | 2014-05-15 | Yamaguchi Univ | Pulse measuring apparatus, and safety confirmation report system using the same |
| WO2015146592A1 (en) * | 2014-03-28 | 2015-10-01 | アルプス電気株式会社 | Pulse detection device |
| JP2015188603A (en) * | 2014-03-28 | 2015-11-02 | アルプス電気株式会社 | beat detecting device |
| JP2018511378A (en) * | 2015-03-11 | 2018-04-26 | プレコルディール オサケユイチア | Method and apparatus for generating information indicative of heart failure |
| KR101816628B1 (en) | 2016-06-27 | 2018-01-09 | 고려대학교 산학협력단 | Method for determining cardiac arrest |
| JP2020507437A (en) * | 2017-02-12 | 2020-03-12 | カーディオコル リミテッドＣａｒｄｉｏＫｏｌ Ｌｔｄ． | Regular verbal screening for heart disease |
| US11398243B2 (en) | 2017-02-12 | 2022-07-26 | Cardiokol Ltd. | Verbal periodic screening for heart disease |
| JP7353592B2 (en) | 2017-02-12 | 2023-10-02 | カーディオコル リミテッド | Regular verbal screening for heart disease |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CA2922364C (en) | Heart monitoring system | |
| US9026202B2 (en) | Cardiac performance monitoring system for use with mobile communications devices | |
| US20130109989A1 (en) | Method and apparatus for obtaining and processing ballistocardiograph data | |
| AU2019287661A1 (en) | Apparatus and method for detection of physiological events | |
| US9521957B2 (en) | Hand-held device for self-measurement and recording of a heart rate variability examination | |
| EP3399907A1 (en) | System and method of measuring hemodynamic parameters from the heart valve signals | |
| Tanaka et al. | Unconstrained and non-invasive measurement of heart-beat and respiration periods using a phonocardiographic sensor | |
| Kurihara et al. | Development of unconstrained heartbeat and respiration measurement system with pneumatic flow | |
| KR101885981B1 (en) | Method for sleep efficiency prediction from unconstrained measurement of cardiorespiratory signals | |
| JP2000287943A (en) | Device for detecting activity of living body | |
| JP4146734B2 (en) | A human state determination device using an ultrasonic vibration sensor. | |
| JP2772413B2 (en) | Correlation survey system | |
| EP3551075B1 (en) | System and method for facilitating detection of a respiratory status | |
| CN108882883A (en) | Parasympathetic autonomic nerves system is measured to while sympathetic autonomic nerves system to independent activities, related and analysis method and system | |
| AU2016310411B2 (en) | Non-invasive respiratory monitoring | |
| JP7090350B2 (en) | Biological monitoring system and its program | |
| JP7296671B2 (en) | Biological monitoring system and its program | |
| EP3501401B1 (en) | Apparatus and method for auscultation | |
| Whitlock et al. | Smart Health | |
| SG193032A1 (en) | Non-contact vital signal monitoring apparatus and method |