JP4883380B2 - Biological physiology detection device - Google Patents

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    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6891—Furniture

Description

【０００１】
【発明が属する技術分野】
この発明は、ベッドに寝たきりの状態にある被験者の生体生理状態、例えば体重、呼吸数、脈拍数、咳、寝返り等を検出する生体生理検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ベッドに寝たきりの状態にある被験者の体重測定は、介護者等の手によって被験者を秤皿等に乗せて測定しており、透析中の体重変化は循環量を透析器で測定し算出していた。
【０００３】
また、生体生理測定は、呼吸センサ、脈拍センサを被験者に取り付けて測定する必要があった。この種の生体モニタ装置として、特願平１０−１１０４６５号が開示する生体モニタ装置がある。この生体モニタ装置は、カード型の本体に、脈波を検出するための発光部と受光部、心電図、体脂肪率及び皮膚抵抗の少なくとも一つを検出する電極、体温や皮膚温を検出するための温度検出部、心拍や呼吸による体表面の振動と身体動作による体動の少なくとも一つを検出するための振動検出部を備えているものである。
【０００４】
【発明が解決しようする課題】
しかしながら、従来の体重測定では、介護者への負担が大きく、どうしても男手が必要となるという問題点を有し、また、生体モニタ装置を身体に取り付けて測定する場合、被験者の煩わしさを助長するという問題点があった。
【０００５】
このため、この発明は、被験者が滞在するベッドの荷重を測定することによって、被験者の生体生理情報を検出することのできる生体生理検出装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
よって、この発明は、図１に示すように、被験者が滞在するベッド１の荷重を測定する荷重測定手段１００と、該荷重測定手段１００によって測定された荷重の変動状態を検出する荷重変動検出手段１１０と、該荷重変動検出手段１１０によって検出された荷重の変動状態に基づいて周波数分布を演算する周波数演算手段１２０と、前記荷重変動検出手段１１０によって検出された荷重の変動の大きさを検出する変動量検出手段１３０と、前記周波数演算手段１２０によって演算された周波数分布及び前記変動量検出手段１３０によって検出された荷重の大きさから、被験者の生体生理データを求める生体生理状態検出手段１４０を具備することにある。
【０００７】
したがって、この発明によれば、被験者が滞在するベッド１の荷重を測定し、この測定された荷重の変動を示す波形から周波数及び変動の大きさ（振幅）を求め、これらのデータに基づいて被験者の生体生理情報を得ることができるものである。
【０００８】
また、前記生体生理状態検出手段１４０は、前記周波数演算手段１２０によって演算された周波数分布に基づいて第１の周波数領域に顕著に現れた周波数を呼吸数の基本波周波数として設定すると共に、これを被験者の呼吸数とする呼吸数判定手段を具備することが望ましい。
【０００９】
さらに、前記生体生理状態検出手段１４０は、前記周波数演算手段１２０によって演算された周波数分布から、呼吸数判定手段によって判定された呼吸数の基本波周波数の高調波成分を除外し、前記第１の周波数領域よりも高い第２の周波数領域に顕著に現れた周波数を脈拍数の基本波周波数とし、これを被験者の脈拍数とする脈拍数判定手段を具備することが望ましい。
【００１０】
さらにまた、前記生体生理状態検出手段１４０は、前記荷周波数演算手段１２０によって演算された周波数分布から、前記第２の周波数領域よりも高い第３の周波数領域が増大した場合に、被験者が鼾をかいていると判定する鼾判定手段を具備することが望ましい。
【００１１】
また、前記生体生理状態検出手段１４０は、前記変動量検出手段１３０によって検出された荷重の変動量が、突発的に大きくなった場合に被験者が咳をしたと判定する咳判定手段を具備することが望ましい。
【００１２】
さらに、前記生体生理状態検出手段１４０は、前記変動検出手段１３０によって検出された荷重の変動量が、所定値以上である場合に、被験者が寝返りをしたと判定する寝返り判定手段とを具備することが望ましい。
【００１３】
さらにまた、前記荷重測定手段１００は、被験者が滞在するベッドの４角の荷重を測定する少なくとも４つの荷重センサーからなることが望ましく、この場合には、前記生体生理状態検出手段１４０は、前記荷重測定手段１００の少なくとも４つの荷重センサーからの荷重信号によって被験者の重心の移動を検出する重心移動検出手段と、該重心移動検出手段によって重心の移動が検出された場合に被験者が寝返りしたと判定する寝返り判定手段とを具備することが望ましい。
【００１４】
さらに、前記寝返り判定手段により、寝返りが所定時間検出されない場合に警報を発する警報手段１６０を具備することが望ましい。
【００１５】
さらにまた、前記生体生理状態検出手段１４０によって検出された生体生理データを送信する通信手段１５０を具備することが望ましい。これによって、生体生理データを、介護センター、看護婦センター、病院等の管理センター１７０に即座に送信することができるので、迅速な対応が可能となる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１７】
図２で示すように、この発明の実施の形態では、被験者が滞在するベッド１の４つの脚部２の端部に、脚部２に係る荷重を検出する荷重検出センサ３（３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ）が装着され、それぞれの荷重検出センサ３からの信号は、ユニットボックス４内に設けられた信号処理回路５に伝達されて処理され、警報信号、通信信号、表示信号等として出力されるものである。
【００１８】
前記信号処理回路５は、例えば図３に示すように、前記荷重検出センサ３（３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ）からの荷重変動の微小信号を加算して増幅する加算回路６と、この加算回路６からの信号及び前記荷重検出センサ３からのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換回路７と、ＡＤ変換回路７から出力された荷重のデジタル信号、スイッチユニット９からの設定信号及び／又は通信ユニット１０を介して入力される外部からの指令等に基づいて所定の信号処理を実行し、生体生理情報信号を出力するコントロールユニット（Ｃ／Ｕ）８と、コントロールユニット８からの生体生理情報信号に基づいて生体生理情報（体重、呼吸数、脈拍数、鼾、寝返り等）を表示する表示ユニット１１と、生体生理情報信号に基づく生体生理情報に異常がある場合に警報を発する警報ユニット１２とによって少なくとも構成される。
【００１９】
さらに、前記コントロールユニット８において実行される処理について説明すると、前記荷重検出センサー３によって検出された荷重データＷｂに基づいて検出値の変動波形が演算される。この処理は、例えば、図４のフローチャートで示されるものである。ステップ４０から定期的且つ連続的に開始されるこのフローチャートは、ステップ４２において前記検出値Ｗｂを読み込み、ステップ４４においてこの検出値Ｗｂを蓄積する。この処理は、開始から所定時間ｔ１の間継続して行われ、所定時間ｔ１経過後にステップ４８に進んで検出値の変動波形（時系列データ）を演算する。これによって求めらた荷重の変動波形（時系列データ）は、例えば図５で示されるものである。また、前記検出値Ｗｂから被験者の体重、体重の変動を単純に測定することができる。
【００２０】
図６で示すフローチャートは、前記荷重の変動波形（時系列データ）から各種の生体生理情報を検出する生体生理情報検出処理の一例を示すものである。ステップ５０から始まる生体生理情報検出処理において、ステップ５２において前述したフローチャートにおいて演算された変動波形（時系列データ）が読み込まれ、ステップ５４において、例えばＦＦＴ法等によって周波数解析がなされ、例えば図７に示すような周波数グラフが得られる。
【００２１】
そして、ステップ５６において、低い周波数帯域（例えば、０．０１〜１Ｈｚ）の中で突出する周波数を選択し、これを呼吸数Ｆｂとして検出し、ステップ５８においてこの呼吸数Ｆｂを、例えば前回の呼吸数又は所定の値と比較し、「問題ない」と判定（正常）された場合には、次なるステップ６０に進む。また、この呼吸数Ｆｂに異常が見られる場合、例えば、前回の検出値に対して非常に少なくなった場合又は多くなった場合、所定の値よりも非常に大きくなった場合又は小さくなった場合には、ステップ７６に進んで警報を発信する。尚、このフローチャートでは、ステップ７６による警報の発信後、ステップ７８に進んでデータを送信してこの警報が発せられたことを、看護センター等に送信するようになっているが、検出を続行するために、ステップ６０に進むようにしても良いものである。
【００２２】
上述の呼吸数の検出の後、ステップ６０では脈拍数Ｆｐの検出が行われる。この場合、呼吸数Ｆｐを基本波としてその高調波成分（２，３倍の成分）を前述した周波数グラフから除外し、所定の周波数範囲（０．５〜３Ｈｚ）に突出する周波数を選択し、脈拍数Ｆｐを検出する。そして、ステップ６２において、この脈拍数Ｆｐを、例えば前回の脈拍数又は所定の値と比較し、「問題ない」と判定（正常）された場合には、次なるステップ６４に進む。また、この脈拍数Ｆｐに異常が見られる場合、例えば、前回の検出値に対して非常に少なくなった場合又は多くなった場合、所定の値よりも非常に大きくなった場合又は小さくなった場合には、ステップ７６に進んで警報を発信する。尚、前述の場合と同様に、このフローチャートでは、ステップ７６による警報の発信後、ステップ７８に進んでデータを送信してこの警報が発せられたことを、看護センター等に送信するようになっているが、検出を続行するために、次なるステップ６４に進むようにしても良いものである。
【００２３】
ステップ６４では、鼾の検出が行われる。図８に示すように、高い周波数領域（１Ｈｚ以上）に山Ｆｓが見られる場合には鼾として検出する。そして、ステップ６６ではこの鼾が正常か否かの判定を行う。例えば、鼾が所定の間隔で、ある程度規則正しく検出される場合には正常と判定し、また、鼾が不規則に変化したり、異常に大きい場合、所定時間停止する状態がある場合には、異常と判定する。これによって、正常の場合には、次なるステップ６８に進み、異常の場合には、前述と同様にステップ７６に進むものである。
【００２４】
ステップ６８では、咳の検出が行われる。例えば、周波数グラフが、図９で示すように、全体的に大きな山Ｆｃが検出された場合には、被験者が咳をしたことが検出される。ステップ７０では、咳の判定が行われる。例えば、被験者が咳を連続してした場合には、異常であるとしてステップ７６に進み、咳が検出されない場合には、正常として次なるステップ７２に進む。また、被験者が咳をした場合の判定は、図１０で示すように、前述した変動波形（時系列データ）の振幅が大きく変化した部分Ｆｃ’が検出された場合に、被験者が咳をしたと判定するようにしても良いものである。
【００２５】
そして、ステップ７２では、被験者が寝返りをしたか否かが判定される。この場合、図１１で示すように、前述した咳の場合よりも変動波形（時系列データ）の振幅の変化が大きく、さらに変化の周期が大きい場合（Ｆｔ）には、被験者が寝返りをしたと判定することができるものである。そして、ステップ７４では、被験者の寝返り状態の判定が行われる。この判定は、例えば、所定時間寝返りが判定されない場合には、床ずれの可能性がたかくなることから、異常と判定してステップ７６に進んで警報を発する。
【００２６】
以上のように、各生体生理情報を検出した後、ステップ７８においてそれらのデータを、電話回線、無線等の通信手段を介して、介護センター、病院等に送信し、ステップ８０から制御の最初に回帰するものである。
【００２７】
図１２は、前述した寝返りを検出する別の方法を開示する。図１２（ａ）で示すフローチャートにおいて、ステップ７２１は、前記４つの荷重検出センサー３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄによって検出された荷重Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄから被験者の重心位置Ｗｐを演算するもので、図１２（ｂ）で示すように、それぞれの荷重をベクトル合成することで容易に得られる。ステップ７２２では、この演算された重心位置Ｗｐを今回の値Ｗｐ（ｎ）とし、前回の値Ｗｐ（ｎ−１）と比較し、今回の値Ｗｐ（ｎ）と前回の値Ｗｐ（ｎ−１）が等しくない場合には、被験者の寝返りしたと判定し、ステップ７２３において被験者の寝返りが検出されたものとするものである。尚、今回の値Ｗｐ（ｎ）と前回の値Ｗｐ（ｎ−１）が等しい場合には、ステップ７２３を迂回し、被験者の寝返りが検出されないとするものである。
【００２８】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、ベッドの荷重を測定することによって被験者の生体生理情報を検出することができるために、被験者に検出器具を取り付けたり、被験者を移動させることがないので、被験者の不快感を助長することがなく、また被験者がベッドに滞在している間、継続して被験者の状態をトレースすることができるものである。
【００２９】
さらに、検出された生体生理情報に異常がある場合には、警報を発することができるので、介護者が安心して休憩を取ることができ、さらに情報をセンターに通信できるので、常に被験者の状態を把握できるので、被験者に異常が合った場合に迅速に対応することできるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本願発明の構成を示したブロック構成図である。
【図２】本願発明の実施の形態に係る装置の概略構成図である。
【図３】本願発明の実施の形態に係る信号処理回路のブロック構成図である。
【図４】本願発明の実施の形態に係る信号処理における検出値変動波形の演算を示すフローチャート図である。
【図５】検出波変動波形（時系列データ）の一例を示したグラフ図である。
【図６】本願発明の実施の形態に係る生体生理情報の検出処理を示したフローチャート図である。
【図７】周波数分析の一例を示した特性図である。
【図８】被験者が鼾をかいた場合の特性図である。
【図９】被験者が咳をした場合の特性図である。
【図１０】被験者が咳をした場合の波形を示した図である。
【図１１】被験者が寝返りをした場合の波形を示した図である。
【図１２】（ａ）は、寝返りを検出する他の実施の形態を示したフローチャート図であり、（ｂ）は重心位置の移動を示した説明図である。
【符号の説明】
１ ベッド
２ 脚部
３（３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ） 荷重検出センサ
４ ユニットボックス
５ 信号処理回路[0001]
[Technical field to which the invention belongs]
The present invention relates to a biological physiology detection apparatus that detects a biological physiological state of a subject who is bedridden, such as weight, respiratory rate, pulse rate, cough, and turning over.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, the body weight of a subject who is bedridden is measured by placing the subject on a weighing pan or the like by the hand of a caregiver or the like, and the change in weight during dialysis is calculated by measuring the amount of circulation with a dialyzer. It was.
[0003]
In addition, it is necessary for biological physiological measurement to be performed by attaching a respiratory sensor and a pulse sensor to a subject. As this type of biological monitor device, there is a biological monitor device disclosed in Japanese Patent Application No. 10-110465. This living body monitor device has a light emitting unit and a light receiving unit for detecting a pulse wave, an electrode for detecting at least one of an electrocardiogram, a body fat percentage and a skin resistance, a body temperature and a skin temperature on a card type body. And a vibration detection unit for detecting at least one of vibrations of the body surface due to heartbeat and respiration and body movements due to body movements.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the conventional weight measurement has a problem that the burden on the caregiver is large and a male hand is inevitably required. Also, when the measurement is performed with the biological monitor device attached to the body, the annoyance of the subject is promoted. There was a problem of doing.
[0005]
Therefore, the present invention is by measuring the load of the bed subject to stay, it is to provide a living body physiological detection device capable of detecting a living body physiological information of the subject.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
Therefore, as shown in FIG. 1, the present invention includes a load measuring means 100 for measuring the load of the bed 1 where the subject stays, and a load fluctuation detecting means for detecting the fluctuation state of the load measured by the load measuring means 100. 110, frequency calculation means 120 for calculating a frequency distribution based on the load fluctuation state detected by the load fluctuation detection means 110, and the magnitude of the load fluctuation detected by the load fluctuation detection means 110. A fluctuation amount detecting means 130 and a biological physiological state detecting means 140 for obtaining biological physiological data of the subject from the frequency distribution calculated by the frequency calculating means 120 and the magnitude of the load detected by the fluctuation amount detecting means 130 are provided. There is to do.
[0007]
Therefore, according to the present invention, the load of the bed 1 where the subject stays is measured, the frequency and the magnitude (amplitude) of the variation are obtained from the waveform indicating the variation of the measured load, and the subject is based on these data. Can be obtained.
[0008]
The biological physiological state detection unit 140 sets a frequency that appears prominently in the first frequency region based on the frequency distribution calculated by the frequency calculation unit 120 as the fundamental wave frequency of the respiratory rate, It is desirable to have a respiratory rate determination means for determining the respiratory rate of the subject.
[0009]
Furthermore, the biological physiological state detection unit 140 excludes the harmonic component of the fundamental frequency of the respiration rate determined by the respiration rate determination unit from the frequency distribution calculated by the frequency calculation unit 120, a frequency noticeable in high second frequency range than the frequency domain and the fundamental frequency of the pulse rate, which it is desirable to include a pulse rate determining means for pulse rate of the subject.
[0010]
Furthermore, the biological physiological state detection means 140 may cause the subject to hesitate when the third frequency range higher than the second frequency range increases from the frequency distribution calculated by the load frequency calculation means 120. It is desirable to provide a wrinkle determination means for determining that the cover is burning.
[0011]
In addition, the biological physiological state detection unit 140 includes a cough determination unit that determines that the subject has coughed when the variation amount of the load detected by the variation amount detection unit 130 suddenly increases. Is desirable.
[0012]
Furthermore, the biological physiological state detection unit 140 includes a roll-over determination unit that determines that the subject has turned over when the load fluctuation amount detected by the fluctuation detection unit 130 is equal to or greater than a predetermined value. Is desirable.
[0013]
Furthermore, it is preferable that the load measuring unit 100 includes at least four load sensors that measure four corner loads of the bed where the subject stays. In this case, the biological physiological state detecting unit 140 includes the load The center-of-gravity movement detecting means for detecting the movement of the center of gravity of the subject based on load signals from at least four load sensors of the measuring means 100, and determining that the subject has turned over when the movement of the center of gravity is detected by the center-of-gravity movement detecting means. It is desirable to have a rollover judging means.
[0014]
Further, it is preferable that the turnover judging means includes a warning means 160 that issues a warning when a turnover is not detected for a predetermined time.
[0015]
Furthermore, it is desirable to include a communication unit 150 that transmits biological physiological data detected by the biological physiological state detection unit 140. As a result, the biophysiological data can be immediately transmitted to the management center 170 such as a care center, a nurse center, or a hospital, so that a quick response is possible.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0017]
As shown in FIG. 2, in the embodiment of the present invention, the load detection sensors 3 (3a, 3b, 3c, 3d) are mounted, and signals from the respective load detection sensors 3 are transmitted to the signal processing circuit 5 provided in the unit box 4 for processing, and output as alarm signals, communication signals, display signals, etc. Is.
[0018]
For example, as shown in FIG. 3, the signal processing circuit 5 includes an addition circuit 6 that adds and amplifies a minute signal of load fluctuation from the load detection sensor 3 (3a, 3b, 3c, 3d), and the addition circuit. 6 and the analog signal from the load detection sensor 3 are converted into digital signals, the digital signal of the load output from the AD conversion circuit 7, the setting signal and / or communication from the switch unit 9 A control unit (C / U) 8 that executes predetermined signal processing based on an external command or the like input via the unit 10 and outputs a biological physiological information signal, and a biological physiological information signal from the control unit 8 different in vivo physiological information (body weight, respiration rate, pulse rate, snoring, rolling over, etc.) and a display unit 11 for displaying, living body physiological information based on living body physiological information signals on the basis of At least it composed of an alarm unit 12 for issuing an alarm when there is.
[0019]
Further, the processing executed in the control unit 8 will be described. Based on the load data Wb detected by the load detection sensor 3, a fluctuation waveform of the detected value is calculated. This process is shown, for example, in the flowchart of FIG. In this flowchart, which is started periodically and continuously from step 40, the detected value Wb is read in step 42, and this detected value Wb is accumulated in step 44. This process is continuously performed for a predetermined time t1 from the start, and after the predetermined time t1 has elapsed, the process proceeds to step 48 to calculate a fluctuation waveform (time-series data) of the detected value. The load fluctuation waveform (time-series data) obtained in this way is as shown in FIG. 5, for example. In addition, it is possible to simply measure the weight of the subject and the variation in the body weight from the detection value Wb.
[0020]
The flowchart shown in FIG. 6 shows an example of biological physiological information detection processing for detecting various biological physiological information from the load fluctuation waveform (time-series data). In the biological physiological information detection process starting from step 50, the fluctuation waveform (time series data) calculated in the flowchart described above in step 52 is read, and in step 54, frequency analysis is performed by, for example, the FFT method. A frequency graph as shown is obtained.
[0021]
Then, in step 56, a frequency that protrudes in a low frequency band (for example, 0.01 to 1 Hz) is selected, and this is detected as the respiration rate Fb. In step 58, this respiration rate Fb is determined as the previous respiration, for example. If it is determined that there is no problem (normal) by comparing with the number or a predetermined value, the process proceeds to the next step 60. Also, when there is an abnormality in the respiration rate Fb, for example, when it is very small or large compared to the previous detection value, when it is very large or smaller than a predetermined value In step 76, an alarm is issued. In this flowchart, after issuing an alarm in step 76, the process proceeds to step 78 to transmit data to the fact that the alarm has been issued to a nursing center or the like, but the detection is continued. Therefore, the process may proceed to step 60.
[0022]
After detection of the respiration rate described above, in step 60, the pulse rate Fp is detected. In this case, the respiration rate Fp is used as a fundamental wave, and its harmonic component (2 or 3 times the component) is excluded from the frequency graph described above, and a frequency that protrudes within a predetermined frequency range (0.5 to 3 Hz) is selected. The pulse rate Fp is detected. In step 62, the pulse rate Fp is compared with, for example, the previous pulse rate or a predetermined value. If it is determined (normal) that the pulse rate Fp is “no problem”, the process proceeds to the next step 64. Also, when there is an abnormality in the pulse rate Fp, for example, when it is very small or large compared to the previous detection value, when it is very large or smaller than a predetermined value In step 76, an alarm is issued. As in the case described above, in this flowchart, after issuing an alarm in step 76, the process proceeds to step 78 to transmit data to the nursing center or the like that the alarm has been issued. However, the process may proceed to the next step 64 in order to continue the detection.
[0023]
In step 64, wrinkles are detected. As shown in FIG. 8, when a mountain Fs is seen in a high frequency region (1 Hz or more), it is detected as a soot. In step 66, it is determined whether or not this defect is normal. For example, if wrinkles are detected regularly to some extent at a predetermined interval, it is determined to be normal, and if wrinkles change irregularly or is abnormally large, if there is a state that stops for a predetermined time, Is determined. As a result, if normal, the process proceeds to the next step 68, and if abnormal, the process proceeds to step 76 as described above.
[0024]
In step 68, cough detection is performed. For example, as shown in FIG. 9, in the frequency graph, when a large mountain Fc is detected as a whole, it is detected that the subject coughed. In step 70, cough is determined. For example, if the subject continues to cough, the process proceeds to step 76 because it is abnormal, and if cough is not detected, the process proceeds to step 72 as normal. In addition, as shown in FIG. 10, when the subject coughs , the subject coughs when the portion Fc ′ in which the amplitude of the fluctuation waveform (time-series data) is greatly changed is detected as shown in FIG. It may be determined.
[0025]
In step 72, it is determined whether or not the subject has turned over. In this case, as shown in FIG. 11, when the change in the amplitude of the fluctuation waveform (time-series data) is larger than that in the case of the cough described above and the period of the change is larger (Ft) , the subject turns over. It can be determined. In step 74, the subject's turnover state is determined. In this determination, for example, if the rollover is not determined for a predetermined time, the possibility of bed slipping increases, so it is determined that there is an abnormality and the process proceeds to step 76 to issue an alarm.
[0026]
As described above, after detecting each biological physiological information, in step 78, the data is transmitted to a care center, a hospital, etc. via a communication means such as a telephone line or wireless, and the control is started from step 80. It is a regression.
[0027]
FIG. 12 discloses another method for detecting the above-mentioned rollover. In the flowchart shown in FIG. 12A, step 721 calculates the center of gravity position Wp of the subject from the loads Wa, Wb, Wc, Wd detected by the four load detection sensors 3a, 3b, 3c, 3d. As shown in FIG. 12B, each load can be easily obtained by vector synthesis. In step 722, the calculated center-of-gravity position Wp is set to the current value Wp (n) and compared with the previous value Wp (n−1), and the current value Wp (n) and the previous value Wp (n−1) are compared. ) Are not equal, it is determined that the subject has been turned over, and in step 723, the subject has been turned over. If the current value Wp (n) is equal to the previous value Wp (n−1), step 723 is bypassed, and the subject's rollover is not detected.
[0028]
【Effect of the invention】
As described above, according to the present invention, since the biological physiological information of the subject can be detected by measuring the load on the bed, the detection instrument is not attached to the subject or the subject is not moved. The subject's discomfort is not promoted, and the subject's state can be continuously traced while the subject stays in the bed.
[0029]
Furthermore, if there is an abnormality in the detected biophysiological information, an alarm can be issued, so that the caregiver can take a break with peace of mind, and further communicate information to the center, so that the condition of the subject can always be monitored. Since it can be grasped, it is possible to respond quickly when an abnormality is found in the subject.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the present invention.
FIG. 2 is a schematic configuration diagram of an apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block configuration diagram of a signal processing circuit according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart showing calculation of a detected value fluctuation waveform in signal processing according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a graph showing an example of a detected wave fluctuation waveform (time series data).
6 is a flowchart showing the process of detecting living body physiological information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a characteristic diagram showing an example of frequency analysis.
FIG. 8 is a characteristic diagram in the case where a test subject wrinkles.
FIG. 9 is a characteristic diagram when a subject coughs.
FIG. 10 is a diagram showing a waveform when a subject coughs.
FIG. 11 is a diagram showing a waveform when a subject turns over.
FIG. 12A is a flowchart showing another embodiment for detecting turning over , and FIG. 12B is an explanatory diagram showing movement of the center of gravity position.
[Explanation of symbols]
1 Bed 2 Leg 3 (3a, 3b, 3c, 3d) Load detection sensor 4 Unit box 5 Signal processing circuit

Claims (6)

被験者が滞在するベッドの荷重を測定する荷重測定手段と、該荷重測定手段によって測定された荷重の変動状態を検出する荷重変動検出手段と、該荷重変動検出手段によって検出された荷重の変動状態に基づいて周波数分布を演算する周波数演算手段と、前記荷重変動検出手段によって検出された荷重の変動の大きさを検出する変動量検出手段と、前記周波数演算手段によって演算された周波数分布及び前記変動量検出手段によって検出された荷重の大きさから、被験者の生体生理データを求める生体生理状態検出手段を具備する生体生理検出装置において、
前記生体生理状態検出手段が、前記周波数演算手段によって演算された周波数分布に基づいて第１の周波数領域の中で突出する周波数を呼吸数の基本波周波数として設定すると共に、これを被験者の呼吸数とする呼吸数判定手段と、
前記周波数演算手段によって演算された周波数分布から、呼吸数判定手段によって判定された呼吸数の基本波周波数の高調波成分を除外し、前記第１の周波数領域よりも高い第２の周波数領域の中で突出する周波数を脈拍数の基本波周波数とし、これ被験者の脈拍吸とする脈拍数判定手段と、
前記荷周波数演算手段によって演算された周波数分布から、前記第２の周波数領域よりも高い第３の周波数領域が増大した場合に、被験者が鼾をかいていると判定する鼾判定手段と、
前記変動量検出手段によって検出された荷重の変動量が、突発的に大きくなった場合に被験者が咳をしたと判定する咳判定手段とを具備することを特徴とする生体生理検出装置。A load measuring means for measuring the load of the bed where the subject stays, a load fluctuation detecting means for detecting a fluctuation state of the load measured by the load measuring means, and a load fluctuation state detected by the load fluctuation detecting means. A frequency calculation means for calculating a frequency distribution based on the load, a fluctuation amount detection means for detecting the magnitude of a load fluctuation detected by the load fluctuation detection means, a frequency distribution calculated by the frequency calculation means, and the fluctuation amount In a biological physiology detection device comprising a biological physiology detection means for obtaining biological physiology data of a subject from the magnitude of the load detected by the detection means ,
The biological physiological state detection means sets the frequency protruding in the first frequency region as the fundamental frequency of the respiration rate based on the frequency distribution calculated by the frequency calculation means, and sets this as the respiration rate of the subject. Respiratory rate determination means
A harmonic component of the fundamental frequency of the respiration rate determined by the respiration rate determination unit is excluded from the frequency distribution calculated by the frequency calculation unit, and the second frequency region higher than the first frequency region is excluded. The frequency that protrudes at is the fundamental wave frequency of the pulse rate, and the pulse rate determination means that makes the subject's pulse absorption,
A wrinkle determination means for determining that the subject is wrinkled when a third frequency region higher than the second frequency region is increased from the frequency distribution calculated by the load frequency calculation means,
A biological physiology detection device comprising: cough determination means for determining that the subject coughed when the load fluctuation amount detected by the fluctuation amount detection means suddenly increases . 前記荷重測定手段は、被験者が滞在するベッドの４角の荷重を測定する少なくとも４つの荷重センサーからなることを特徴とする請求項１記載の生体生理検出装置。The living body physiology detecting device according to claim 1, wherein the load measuring means includes at least four load sensors for measuring four corner loads of a bed where a subject stays. 前記生体生理状態検出手段は、前記変動検出手段によって検出された荷重の変動量が、所定値以上である場合に、被験者が寝返りをしたと判定する寝返り判定手段とを具備することを特徴とする請求項１又は２記載の生体生理検出装置。The biological physiological state detection means includes a rollover determination unit that determines that the subject has turned over when the amount of change in the load detected by the fluctuation detection unit is equal to or greater than a predetermined value. The living body physiological detection device according to claim 1 or 2. 前記生体生理状態検出手段は、前記荷重測定手段の少なくとも４つの荷重センサーからの荷重信号によって被験者の重心の移動を検出する重心移動検出手段と、該重心移動検出手段によって重心の移動が検出された場合に被験者が寝返りしたと判定する寝返り判定手段とを具備することを特徴とする請求項２記載の生体生理検出装置。The biological physiological state detecting means detects the movement of the center of gravity of the subject based on load signals from at least four load sensors of the load measuring means, and the movement of the center of gravity is detected by the center of gravity movement detecting means. The living body physiology detecting device according to claim 2, further comprising a rollover determining unit that determines that the subject has turned upside down. 前記寝返り判定手段により、寝返りが所定時間検出されない場合に警報を発する警報手段を具備することを特徴とする請求項３又は４記載の生体生理検出装置。5. The biological physiology detection device according to claim 3, further comprising an alarm unit that issues an alarm when the rollover determination unit does not detect a rollover for a predetermined time. 前記生体生理状態検出手段によって検出された生体生理データを送信する通信手段を具備することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の生体生理検出装置。The biological physiology detection device according to claim 1, further comprising a communication unit that transmits biological physiology data detected by the biological physiology detection unit.
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