JP2009078179A - State transition monitoring device and state transition displaying method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は対象物の状態推移を表示する状態推移表示方法及びそのモニタ装置に関し、特に状態推移を大づかみに把握しやすい状態推移表示方法及びそのモニタ装置に関するものである。 The present invention relates to a state transition display method for displaying the state transition of an object and its monitor device, and more particularly to a state transition display method for easily grasping a state transition and its monitor device.
従来から、対象物の状態推移を表示する状態推移表示方法及びそのモニタ装置があり、例えば、人物の呼吸情報や心電図情報を同一時間軸で対応づけて同一ページに出力する状態推移表示方法及びそのモニタ装置があった(例えば、特許文献1参照。)。 Conventionally, there is a state transition display method for displaying the state transition of an object and its monitoring device, for example, a state transition display method for associating a person's breathing information and electrocardiogram information on the same time axis and outputting them on the same page and the like There was a monitor device (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記のような従来の状態推移表示方法及びそのモニタ装置では、例えば、長時間の状態モニタリングを行う場合に、その表示態様が複雑となり、観測者にとっては状態推移を把握しづらいものとなっていた。 However, in the conventional state transition display method and the monitor device as described above, for example, when performing state monitoring for a long time, the display mode is complicated, and it is difficult for the observer to grasp the state transition. It was.
そこで本発明は、状態推移を大づかみに把握しやすい状態推移表示方法及びそのモニタ装置の提供を目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a state transition display method that easily grasps a state transition and a monitor device thereof.
上記目的を達成するために、本発明の第1の態様に係るモニタ装置は、例えば図1に示すように、対象物上の複数の異なる点での高さ方向の変化量の測定値であるデータを受信する受信部22と、前記受信されたデータの変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、前記第1の総和の値または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかの状態を判定し、前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値の時間波形を該波形の周期に対応した区間に区切り、該区間内の前記第1の総和の値の時間積分値に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類し、前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類する分類部23とを備えている。
In order to achieve the above object, the monitoring apparatus according to the first aspect of the present invention is a measurement value of the change in the height direction at a plurality of different points on the object, for example, as shown in FIG. A receiving
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類するので、状態推移を大づかみに把握しやすいモニタ装置を提供することができる。 If comprised in this way, since the state of a target object will be determined and classified based on the measured data, the monitor apparatus which can grasp a state transition roughly will be provided.
また本発明の第2の態様に係るモニタ装置は、例えば図1に示すように、対象物上の複数の異なる点での高さ方向の変化量の測定値であるデータを受信する受信部22と、前記受信されたデータの変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、前記第1の総和または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかの状態を判定し、前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値が予め定められた1または2以上の閾値に基づいて更に所定の状態カテゴリに分類し、前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記判定された対象物の状態を更に前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて所定の状態カテゴリに分類する分類部23とを備えている。
In addition, the monitor device according to the second aspect of the present invention, for example, as shown in FIG. 1, receives a
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類するので、状態推移を大づかみに把握しやすいモニタ装置を提供することができる。 If comprised in this way, since the state of a target object will be determined and classified based on the measured data, the monitor apparatus which can grasp a state transition roughly will be provided.
また本発明の第3の態様に係るモニタ装置は、例えば図1に示すように、対象物上の複数の異なる点での高さ方向の変化量の測定値であるデータを受信する受信部22と、前記受信されたデータの変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、該第1の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかを判定し、前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値の時間波形を該波形の周期に対応した区間に区切り、該区間内の前記第1の総和の値の時間積分値に基づいて更に所定の状態カテゴリに分類し、前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記判定された対象物の状態を更に前記第1の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて所定の状態カテゴリに分類する分類部23とを備えている。
In addition, the monitor device according to the third aspect of the present invention, for example, as shown in FIG. 1, receives a
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類するので、状態推移を大づかみに把握しやすいモニタ装置を提供することができる。 If comprised in this way, since the state of a target object will be determined and classified based on the measured data, the monitor apparatus which can grasp a state transition roughly will be provided.
また本発明の第4の態様に係るモニタ装置は、例えば図1に示すように、第1の態様乃至第3の態様に係る発明において、前記分類された呼吸運動及び体動の状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、前記所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、前記生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成部24とを備えている。
Further, the monitor device according to the fourth aspect of the present invention is, for example, as shown in FIG. 1, in the inventions according to the first aspect to the third aspect, the duration time of the classified respiratory motion and body motion state. And an
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類し、前記分類した状態の継続時間の割合を示すデータを時系列に並べた情報を生成するので、状態推移を大づかみに把握しやすい状態推移表示方法を提供することができる。 With this configuration, the state of the object is determined and classified based on the measured data, and information indicating the ratio of the duration of the classified state is generated in time series. It is possible to provide a state transition display method that can be easily grasped.
また本発明の第5の態様に係るモニタ装置は、例えば図1に示すように、第4の態様の発明において、前記対象物の高さ方向の動きを複数の点で測定し、前記測定された動きを示すデータを前記受信部に送信する三次元センサ10を備えるように構成してもよい。
In addition, as shown in FIG. 1, for example, the monitor device according to the fifth aspect of the present invention measures the movement of the object in the height direction at a plurality of points in the fourth aspect of the invention. You may comprise so that the three-
また本発明の第6の態様に係るモニタ装置は、例えば図1に示すように、第5の態様の発明において、三次元センサ10は、対象領域にパターン光を投影する投影装置11と、前記パターン光が投影された対象領域を撮像する撮像装置12と、前記撮像された像上のパターンの移動を計測する計測手段14とを有するように構成してもよい。
Further, as shown in FIG. 1, for example, in the fifth aspect of the invention, the three-
上記目的を達成するために、本発明の第7の態様に係る状態推移表示方法は、例えば図11に示すように、対象物上の複数の異なる点での高さ方向の変化量を測定する測定工程(S100)と、前記複数の異なる点で測定された変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、前記第1の総和の値または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかの状態を判定し、前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値の時間波形を該波形の周期に対応した区間に区切り、該区間内の前記第1の総和の値の時間積分値に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類し、前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類する分類工程(S104)と、前記分類された呼吸運動及び体動の状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、前記所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、前記生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成工程(S106)とを備えている。 In order to achieve the above object, the state transition display method according to the seventh aspect of the present invention measures the amount of change in the height direction at a plurality of different points on the object, for example, as shown in FIG. It is the sum total with the sign of the change amount of the plurality of different points with the positive or negative sign corresponding to the change direction for the change amount measured at the measurement step (S100) and the plurality of different points. Take the first sum and take the second sum which is the sum of the absolute values or the sum of the squares of the change amounts of the plurality of different points, the value of the first sum or the value of the second sum And determining whether the state of the object is due to respiratory motion or body motion, and if the determined state of the object is due to the respiratory motion, the value of the first sum Dividing the time waveform into sections corresponding to the period of the waveform, The determined state of the object is further classified into a plurality of predetermined state categories based on a time integral value of the first sum value of the first sum, and the determined state of the object is the body motion exercise In the case of, the classification step of further classifying the state of the determined object into a plurality of predetermined state categories based on a time length in which the value of the second sum is equal to or greater than a predetermined threshold (S104) And categorizing the durations of the classified respiratory motion and body motion states at regular intervals for each state, generating data indicating the proportion of the duration of the predetermined state category, and generating the generated data And an information generation step (S106) for generating information arranged in time series.
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類し、前記分類した状態の継続時間の割合を示すデータを時系列に並べた情報を生成するので、状態推移を大づかみに把握しやすい状態推移表示方法を提供することができる。 With this configuration, the state of the object is determined and classified based on the measured data, and information indicating the ratio of the duration of the classified state is generated in time series. It is possible to provide a state transition display method that can be easily grasped.
上記目的を達成するために、本発明の第8の態様に係る状態推移表示方法は、例えば図11に示すように、対象物上の複数の異なる点での高さ方向の変化量を測定する測定工程(S100)と、 前記複数の異なる点で測定された変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、前記第1の総和の値または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかを判定し、前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値が予め定められた1または2以上の閾値に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類し、前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類する分類工程(S104)と、前記分類された呼吸運動及び体動の状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、前記複数の所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、前記生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成工程(S106)とを備える。 In order to achieve the above object, the state transition display method according to the eighth aspect of the present invention measures the amount of change in the height direction at a plurality of different points on the object, for example, as shown in FIG. The measurement step (S100) is a sum total of the change amounts measured at the plurality of different points with a positive or negative sign corresponding to the change direction and the change amounts of the plurality of different points with a sign. Take the first sum and take the second sum which is the sum of the absolute values or the sum of the squares of the change amounts of the plurality of different points, the value of the first sum or the value of the second sum Whether the state of the object is due to respiratory movement or body movement, and if the determined state of the object is due to the respiratory movement, the value of the first sum is determined in advance. The determination is based on one or more thresholds provided. If the state of the object is further classified into a plurality of predetermined state categories and the determined state of the object is due to the body movement, the value of the second sum is not less than a predetermined threshold value. A classification step (S104) for further classifying the determined state of the target object into a plurality of predetermined state categories based on the length of time, and the duration time of the classified respiratory motion and body motion state Separately, the information generation step (S106) is performed to generate data indicating the ratio of durations of the plurality of predetermined state categories, and to generate information in which the generated data is arranged in time series. Prepare.
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類し、前記分類した状態の継続時間の割合を示すデータを時系列に並べた情報を生成するので、状態推移を大づかみに把握しやすい状態推移表示方法を提供することができる。 With this configuration, the state of the object is determined and classified based on the measured data, and information indicating the ratio of the duration of the classified state is generated in time series. It is possible to provide a state transition display method that can be easily grasped.
以上のように本発明によれば、対象物の状態を示すデータを測定する測定工程と;前記測定されたデータに基づいて前記対象物の状態を判定し、前記判定された対象物の状態を複数の所定の状態カテゴリに分類する分類工程と;前記分類された状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、前記複数の所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、前記生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成工程とを備えるので、状態推移を大づかみに把握しやすい状態推移表示方法を提供することができる。 As described above, according to the present invention, the measurement step of measuring the data indicating the state of the object; the state of the object is determined based on the measured data; and the state of the determined object is determined. A classification step for classifying into a plurality of predetermined state categories; and stacking the durations of the classified states at regular intervals for each state to generate data indicating a ratio of durations of the plurality of predetermined state categories The information generation step of generating information in which the generated data is arranged in time series is provided, so that it is possible to provide a state transition display method that makes it easy to grasp the state transition roughly.
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において互いに同一あるいは相当する部材には同一符号を付し、重複した説明は省略する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, in each figure, the same code | symbol is attached | subjected to the mutually same or equivalent member, and the overlapping description is abbreviate | omitted.
図1の本発明の実施の形態に係るモニタ装置1の構成例を示すブロック図を参照し、モニタ装置1について説明をする。モニタ装置1は、対象物の状態を示すデータとしての測定データを受信する受信部22と、受信部22で受信されたデータに基づいて対象物の状態を判定し、判定された対象物の状態を複数の所定の状態カテゴリに分類する分類部23と、分類部23で分類された状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、複数の所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータとしての棒グラフを生成し、生成された棒グラフを時系列に並べた情報としての表示データを生成する情報生成部24とを備える。さらに、モニタ装置1は、対象物の高さ方向の動きを複数の点で測定し、測定した動きを示す測定データを受信部22に送信する三次元センサとしてのFGセンサ10を備えている。なお、本実施の形態では、対象物は、呼吸をするものであり、例えば、人物や動物である。本実施の形態では、対象物は人物として説明する。
The
また、モニタ装置1は、演算装置20を備えている。そして演算装置20は、モニタ装置1の各部を制御する制御部21を含んで構成されている。さらに制御部21内には、先に説明した受信部22と、分類部23と、情報生成部24とが備えられている。なお、演算装置20と制御部21については、後で説明する。
In addition, the
FGセンサ10は、対象領域にパターン光を投影する投影装置11と、パターン光が投影された対象領域を撮像する撮像装置12と、撮像された像上のパターンの移動を計測する計測手段としての測定装置14とを有する。本実施の形態では、対象領域は図6で後述するベッド3である。なお、FGセンサ10については図6で詳述する。
The
測定装置14は、計測されたパターンの移動に基づいて、人物の高さ方向の動きを複数の点で測定するように構成されている。また、投影装置11と、撮像装置12は、測定装置14に電気的に接続され、測定装置14により制御されている。なお本実施の形態では、測定装置14は制御部21と一体に構成されている。ここでは、投影されるパターン光は、複数の輝点であり、対象領域上に投影された複数の輝点は、対象領域上の複数の測定点にそれぞれ対応する。なお、投影されるパターン光については、図3で詳述する。また、撮像装置12は、典型的にはCCDカメラである。測定装置14は、パターンを形成する各輝点毎に測定した輝点の移動量、すなわち、測定した輝点の変動情報である高さ変化量を測定データとして受信部22へ送信するように構成されている。また、測定装置14は、移動した各輝点の移動量について符号付きで総和を取ることにより、呼吸運動に関する波形、すなわち、呼吸波形を得ることができるように構成されている。
The measuring
さらに、測定装置14は、人物の体積変動量を算出できるように構成されている。体積変動量は、変動情報である高さ変化量から算出することができる。この際には、例えば、高さ変動量の総和を体積変動量としてもよい。このように、体積変動量を算出することで、例えば、人物の呼吸の際の換気量を知ることができる。算出した体積変動量も高さ変化量と同様に、測定データとして受信部22へ送信するように構成されている。即ちここでは、測定データは、高さ変化量の場合もあるし、体積変動量の場合もある。また、両方の場合もある。
Furthermore, the measuring
受信部22は、測定装置14によって測定された測定データを受信し、受信した測定データを分類部23に送信するように構成されている。
The receiving
分類部23は、受信部22から受信した測定データに基づいて人物の状態を判定し、判定された人物の状態を複数の所定の状態カテゴリに分類するように構成されており、ここでは、測定データに対して閾値を設けることによって判定、分類するように構成されている。分類部23により判定、分類される人物の状態の種類は、典型的には呼吸、体動、動き無し(不動)である。すなわち、分類部23は、輝点の移動量に基づいて、人物の呼吸を検出できるように構成される。なお、本実施の形態での体動は、人物の体の動きであり、例えば立ったり座ったりといった動きの他、手足の動きや寝返り等を広く含む概念である。
The
分類部23は、受信部22から受信した呼吸波形を示す測定データに対して3つ閾値を設けて判定することにより、人物の呼吸について、呼吸運動停止(あるいは無呼吸)呼吸運動低下(あるいは低換気)、呼吸運動安定(あるいは正常呼吸)、呼吸運動増大(あるいは過換気))の状態を分類する。分類部23は、例えば振幅が最も小さい閾値を下回る状態が、所定時間、例えば10秒間程度続いた場合には呼吸運動停止(あるいは無呼吸)と分類する。なお、さらに大きい閾値を用いて、体動を状態カテゴリに加えることもできる。
The
なお、分類部23による呼吸に関する場合分けは、呼吸波形がゼロクロスとなる区間で一回の呼吸を区切り、その間の積分値、すなわち、呼吸一回における換気量に対して3つ閾値を設けて判定してもよい。これにより、分類部23は、例えば、呼吸運動停止(あるいは無呼吸)呼吸運動低下(あるいは低換気)、呼吸運動安定(あるいは正常呼吸)、呼吸運動増大(あるいは過換気)に分類するとよい。
In addition, the case classification regarding the breathing by the
また、体動に関する場合分けでは、分類部23は、各移動輝点の移動量について絶対値の総和、あるいは二乗して総和を取ることにより、呼吸以外の体動運動に関する波形、すなわち、体動波形を得ることができるように構成されている。分類部23は、例えば、体動波形の振幅に対して1つ閾値を設けて、閾値を連続的に越えている時間を判定することにより、5秒以内継続される呼吸ではない体動すなわち非呼吸体動(5秒以内)、5秒から30秒継続される呼吸ではない体動すなわち非呼吸体動(5から30秒)、30秒以上継続される呼吸ではない体動すなわち非呼吸体動(30秒以上)に分類するとよい。
In the case classification relating to body motion, the
すなわち、本実施の形態での状態カテゴリは、大きくは呼吸及び体動の2種類があり、呼吸をさらに細かく分類して呼吸運動停止、呼吸運動低下、呼吸運動安定、呼吸運動増大(あるいは無呼吸、低換気、正常呼吸、過換気)の4種類、体動をさらに細かく分類して非呼吸体動(5秒以内)、非呼吸体動(5秒から30秒)、非呼吸体動(30秒以上)の3種類、これに信号が全く得られない離床を加えて、合わせて8種類の状態カテゴリに分類される。分類部23は、分類した状態カテゴリデータを情報生成部24に送信するように構成されている。
In other words, there are roughly two types of state categories in the present embodiment: breathing and body movement. Breathing is further classified and respiratory motion is stopped, respiratory motion is lowered, respiratory motion is stabilized, and respiratory motion is increased (or apnea). , Hypoventilation, normal breathing, hyperventilation), body movements are further classified and non-respiratory body movements (within 5 seconds), non-respiratory body movements (from 5 seconds to 30 seconds), non-respiratory body movements (30 3) (seconds or more), and a bed where no signal can be obtained is added to this, so that it is classified into 8 state categories in total. The
なお、分類部23は、測定データに対して閾値を設けることによって判定、分類するように構成しているが、これに限らず、測定データに基づいて所望の状態カテゴリ群を得ることができる範囲で適宜判定、分類するように構成すればよい。本実施の形態のFGセンサ10の構成及び人物の状態の判定についての具体例は、図3から図10を参照して後で詳しく説明する。
The
情報生成部24は、分類部23から受信した複数の状態カテゴリデータに基づいて後述のような棒グラフを生成するように構成されている。棒グラフは、典型的には、一定時間、ここでは6分間毎に、各状態カテゴリがそれぞれ継続した時間の合計を100%の割合で示した積み上げ棒グラフの形をとる。継続時間は、複数の断続的な継続時間を合計することで一定時間を形成する。例えば、6分間の中で、呼吸運動停止の状態カテゴリが最初の10秒間と最後の26秒間で継続した場合、呼吸運動停止の継続時間は合計36秒間となる。すなわち、6分間の中での呼吸運動停止の状態カテゴリの割合は10%となる。
The
さらに、情報生成部24は、生成された棒グラフを時系列、ここでは6分間毎の棒グラフを9時間分、すなわち90本の棒グラフを、時間を追って並べた表示データを生成するように構成されている。すなわち、情報生成部24は、測定を行う全期間に対して、6分間毎の起こりうる複数の状態カテゴリについての割合を示す100%積み上げ棒グラフを並べて表示データを生成する。情報生成部24は、生成した表示データを後述するディスプレイ40に送信し、ディスプレイ40は受信した表示データを画像表示するように構成されている。なお、情報生成部24によって生成される表示データは、実際に棒グラフとして表示されなくても、棒グラフとして表示し得るデータとして保存されたものであればよい。
Further, the
図2は、表示データの表示態様の一例を示した図である。本図中では、紙面に向かって上下方向に棒グラフにおける各状態カテゴリ群の割合をパーセンテージで示す縦軸を配置し、左右方向に経過時間、すなわち、各棒グラフの順番を示す横軸を配置する。各棒グラフは、上述のように、6分間毎の各状態カテゴリの割合を、下方から離床、非呼吸体動(5秒以内)、非呼吸体動(5秒から30秒)、非呼吸体動(30秒以上)、呼吸運動安定、呼吸運動停止、呼吸運動増大、呼吸運動低下の順に積み重ねるようにして表示される。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a display mode of display data. In the drawing, a vertical axis indicating the ratio of each state category group in the bar graph as a percentage is arranged in the vertical direction toward the page, and a horizontal axis indicating the elapsed time, that is, the order of each bar graph, is arranged in the horizontal direction. As described above, each bar graph shows the ratio of each state category every 6 minutes, such as getting out of bed, non-respiratory motion (within 5 seconds), non-respiratory motion (5 to 30 seconds), non-respiratory motion. (30 seconds or more), the respiratory motion is stabilized, the respiratory motion is stopped, the respiratory motion is increased, and the respiratory motion is decreased in this order.
さらに、測定開始直後から6分後までの状態を示す1番目の棒グラフが第1象限の最も左側に配置される。1番目の棒グラフの右側には2番目の期間の棒グラフ、すなわち測定開始6分後から12分後までの状態を示す棒グラフが、各棒グラフを容易に視認できる程度に適度に間隔をあけて配置される。以降同様に各期間毎の棒グラフが配置され、最も右側には90番目の期間の棒グラフ、すなわち測定開始534分後から540分後までの状態を示す棒グラフが配置される。したがって、合計で90本の棒グラフが配置され、9時間分の状態を連続的に示すこととなる。表示データは、以上のように表示されることで、各状態カテゴリが視覚的なつながりを持ち、観測者にとって状態の推移を連続的に容易に把握することができるように形成される。 Further, the first bar graph indicating the state from immediately after the start of measurement to 6 minutes later is arranged on the leftmost side of the first quadrant. On the right side of the first bar graph, a bar graph for the second period, that is, a bar graph indicating the state from 6 minutes to 12 minutes after the start of measurement, is arranged at an appropriate interval so that each bar graph can be easily seen. The Thereafter, similarly, a bar graph for each period is arranged, and a bar graph for the 90th period, that is, a bar graph indicating a state from 534 minutes after the start of measurement to 540 minutes is arranged on the rightmost side. Therefore, a total of 90 bar graphs are arranged, and the state for 9 hours is continuously shown. By displaying the display data as described above, each state category has a visual connection, and is formed so that the observer can easily grasp the state transition continuously.
図1に戻って、制御部21は、モニタ装置1の各部の制御を行うように構成されており、受信部22、分類部23及び情報生成部24を含んで構成されている。制御部21は、例えば、CPUで構成され、後述の記憶部31に記憶された前記CPUをつかさどるプログラムを実行することによって各部を制御し、必要な動作を行うように構成されている。
Returning to FIG. 1, the
さらに、制御部21には、各種データを記憶する記憶部31、モニタ装置1を操作するための情報を入力する入力装置35及び制御部21から受信するデータ、典型的には情報生成部24により生成される表示データを表示し視認可能とする表示装置、ここではディスプレイ40、が接続されている。なお、記憶部31は、ROM又はハードディスクドライブであり、制御部21と一体に構成されている。
Further, the
記憶部31は、撮像装置12から取得した像や測定装置14による測定データを時系列的に記憶するように構成するとよい。また記憶部31には情報生成部24によって生成された棒グラフ及び表示データを格納できるように構成されている。
The
入力装置35は、例えば、タッチパネル、キーボードあるいはマウスである。本図では、入力装置35は、演算装置20に外付けするものとして図示されているが、内蔵されていてもよい。
The
ディスプレイ40は、典型的にはLCDである。ディスプレイ40は、情報生成部24によって生成された表示データ、記憶部31に格納されている表示データを画像表示するように構成されている。また、表示データの他に、撮像装置12から取得した像や測定データ等を画像表示するように構成してもよい。
The
演算装置20は、制御部21を含んで構成されており、典型的にはパソコン等のコンピュータである。本実施の形態では、演算装置20は、投影装置11と、撮像装置12に対し遠隔的に配置されている。具体的には、例えば、ベッドの脇や、ベッドが設置されている部屋とは別の部屋、さらに言えばナースステーション等に設置されるが、投影装置11や撮像装置12と一体に筐体内に配置されてもよい。
The
さらに、演算装置20にはインターフェイス32が配設されている。インターフェイス32は制御部21に接続されており、外部装置33、例えばプリンタ、脳の微弱な電気活動を測定する脳波計、血中酸素飽和度を測定するパルスオキシメータ、口鼻エアフローを示すサーミスタなどの外部機器を演算装置20に接続するために、LANインターフェイスやRS−232C、USB、IEEE1394等のシリアルインターフェイスや各測定機器固有の接続装置などを用いて構成されている。
Further, an
図3の模式的斜視図を参照して、モニタ装置1に適した投影装置11について説明する。なおここでは、説明のために、対象領域を平面102とし、後述のレーザ光束L1を平面102に対して垂直に投射する場合で説明する。投影装置11は、可干渉性の光束を発生する光束発生手段としての光束発生部105と、ファイバーグレーティング120(以下、単にグレーティング120という)とを備えている。光束発生部105により投射される可干渉性の光束は、典型的には赤外光レーザである。光束発生部105は、平行光束を発生するように構成されている。光束発生部105は、典型的には不図示のコリメータレンズを含んで構成される半導体レーザ装置であり、発生される平行光束は、レーザ光束L1である。そしてレーザ光束L1は、断面が略円形状の光束である。ここで平行光束とは、実質的に平行であればよく、平行に近い光束も含む。なお、略円形状とは略楕円形状を含む。
With reference to the schematic perspective view of FIG. 3, the
またここでは、グレーティング120は、平面102に平行に(Z軸に直角に)配置される。グレーティング120に、レーザ光L1を、Z軸方向に入射させる。するとレーザ光L1は、個々の光ファイバー121により、そのレンズ効果を持つ面内で集光したのち、発散波となって広がって行き、干渉して、投影面である平面102に複数の輝点アレイであるパターン11aが投影される。なお、グレーティング120を平面102に平行に配置するとは、例えば、グレーティング120を構成するFG素子122の各光ファイバー121の軸線を含む平面と、平面102とが平行になるように配置することである。
Further, here, the
また、グレーティング120は、2つのFG素子122を含んで構成される。本実施の形態では、各FG素子122の平面は、互いに平行である。以下、各FG素子122の平面を素子平面という。また、本実施の形態では、2つのFG素子122の光ファイバー121の軸線は、互いにほぼ直交している。
The grating 120 includes two
FG素子122は、例えば、直径が数10ミクロン、長さ10mm程度の光ファイバー121を数10〜数100本程度、平行にシート状に並べて構成したものである。また、2つのFG素子122は、接触して配置してもよいし、それぞれの素子平面の法線方向に距離を空けて配置してもよい。この場合には、2つのFG素子122の互いの距離は、パターン11aの投影に差支えない程度とする。レーザ光束L1は、典型的には、グレーティング122の素子平面に対して垂直に入射させる。
The
このように、投影装置11は、2つのFG素子122を含んで構成されたグレーティング120が光学系となるので、複雑な光学系を必要とすることなく、光学筐体を小型化できる。さらに投影装置11は、グレーティング120を用いることで、単純な構成で、複数の輝点11bをパターン11aとして対象領域に投影できる。なお、パターン11aは、典型的には正方格子状に配列された複数の輝点11bである。また、輝点の形状は楕円形を含む略円形である。
Thus, since the grating 120 configured to include the two
図4の概念的斜視図を参照して撮像装置12について説明する。撮像装置12は、結像光学系12aと撮像素子15を有するものである。撮像素子15は、典型的にはCCD撮像素子である。また、撮像素子15として、CCDの他にCMOS構造の素子が最近盛んに発表されており、それらも当然使用可能である。特にこれらの中には、素子自体にフレーム間差算や二値化の機能を備えたものがあり、これらの素子の使用は好適である。
The
撮像装置12は、前述の光束発生部105(図3参照)により発生されるレーザ光束L1の波長の周辺部以外の波長の光を減光するフィルタ12bを備えるとよい。フィルタ12bは、典型的には干渉フィルタ等の光学フィルタであり、結像光学系12aの光軸上に配置するとよい。このようにすると、撮像装置12は、撮像素子15に受光する光のうち、投影装置11より投影されたパターン11aの光の強度が相対的にあがるので、外乱光による影響を軽減できる。また、光束発生部105により発生されるレーザ光束L1は、典型的には赤外光レーザの光束である。また、レーザ光L1は、継続的に照射してもよいし、断続的に照射してもよい。断続的に照射する場合には、撮像装置12による撮像を、照射のタイミングに同期させて行うようにする。
The
ここで、輝点の移動の概念について説明する。ここでは、判りやすく、対象領域を平面102、対象物を物体103として説明する。さらにここでは、説明のために、参照像は、物体103が平面102に存在しないときのパターン11aの像であり、取得像は、物体103が平面102に存在しているときのパターン11aとして説明する。
Here, the concept of bright spot movement will be described. Here, it is easy to understand, and the target area will be described as the
図中物体103が、平面102上に載置されている。またXY軸を平面102内に置くように、直交座標系XYZがとられており、物体103はXY座標系の第1象限に置かれている。一方、図中Z軸上で平面102の上方には、投影装置11と、撮像装置12とが配置されている。撮像装置12は、投影装置11によりパターン11aが投影された平面102を撮像する。すなわち平面102上に載置された物体103を撮像する。
In the figure, an
撮像装置12の結像光学系としての結像レンズ12aは、ここでは、その光軸がZ軸に一致するように配置されている。そして、結像レンズ12aは、平面102あるいは物体103上のパターン11aの像を、撮像装置12の撮像素子15の結像面15’(イメージプレーン)に結像する。結像面15’は、典型的にはZ軸に直交する面である。さらに、結像面15’内にxy直交座標系をとり、Z軸が、xy座標系の原点を通るようにする。平面102から結像レンズ12aと等距離で、結像レンズ12aからY軸の負の方向に距離d(基線長d)だけ離れたところに、投影装置11が配置されている。物体103と平面102には、投影装置11により複数の輝点11bが形成するパターン11aが投影される。
Here, the
投影装置11により平面102に投影されたパターン11aは、物体103が存在する部分では、物体103に遮られ平面102には到達しない。ここで物体103が存在していれば、平面102上の点102aに投射されるべき輝点11bは、物体103上の点103aに投射される。輝点11bが点102aから点103aに移動したことにより、また結像レンズ12aと投影装置11とが距離d(基線長d)だけ離れているところから、結像面15’上では、点102a’(x,y)に結像すべきところが点103a’(x,y+δ)に結像する。すなわち、物体103が存在しない時点と物体103が存在する時点とは、輝点11bの像がy軸方向に距離δだけ移動することになる。
The
これは、例えば図5に示すように、撮像素子15の結像面15’に結像した輝点は、高さのある物体103により、δだけy軸方向に移動することになる。
For example, as shown in FIG. 5, the bright spot imaged on the
このように、この輝点の移動量δを測定することにより、物体103上の点103aの位置が三次元的に特定できる。すなわち、例えば点103aの高さがわかる。このように、ある点が、物体103が存在しなければ結像面15’上に結像すべき点と、結像面15’上の実際の結像位置との差を測定することにより、物体103の高さの分布、言い換えれば三次元形状が測定できる。あるいは物体103の三次元座標が測定できる。また、輝点11bの対応関係が不明にならない程度に、パターン11aのピッチ、すなわち輝点11bのピッチを細かくすれば、物体103の高さの分布はそれだけ詳細に測定できることになる。
Thus, by measuring the movement amount δ of the bright spot, the position of the
次に、図6の外観斜視図を参照してFGセンサ10の設置例について説明する。図中ベッド3上に、人物2が横たわって存在している。また、人物2の上には、さらに寝具4がかけられており、人物2の一部と、ベッド3の一部とを覆っている。この場合には、FGセンサ10は、寝具4の上面の高さ方向の動きを測定している。また寝具4を使用しない場合には、FGセンサ10は、人物2そのものの高さ方向の動きを測定する。FGセンサ10は、対象領域すなわちベッド3の鉛直方向上方に配置されている。
Next, an installation example of the
FGセンサ10を構成している投影装置11と、撮像装置12は、ベッド3の上方に配置されている。図示では、人物2のおよそ頭部上方に投影装置11が、ベッド3のおよそ中央部、または中央部よりやや頭部寄り上方に撮像装置12が配置されている。投影装置11は、ベッド3上にパターン11aを投影している。また、撮像装置12の画角は、人物2の上半身に相当する部分を含むベッド3のおよそ中央部分を撮像できるように設定される。撮像装置12はほぼ垂直にベッド3を見下ろすように設置されていが、ある程度傾けて設置してもよい。
The
投影装置11は、ここでは、その光軸(レーザ光束L1の投射方向(図3参照))を、図示のように、ベッド3の上面の撮像装置12の視野のおよそ中央に向けるように設置する。
Here, the
上述のように設置することで、例えば撮像装置12と投影装置11との距離を離して設置することが容易に行える。言い換えれば、三角測量法の基線長を長く取ることが容易に行える。なおここでは、上記のように、投影装置11は、その光軸をベッド3の上面の垂直方向に対して傾けて設置するが、撮像装置12と同様に、その光軸をベッド3の上面の垂直方向に対し、およそ平行方向に設置してもよい。さらに、投影装置11と撮像装置12は、それぞれの光軸を、互いに平行方向に向けて設置してもよい。
By installing as described above, for example, it is possible to easily install the
投影装置11と撮像装置12とは、ある程度距離を離して設置するとよい。このようにすることで、図4で上述した距離d(基線長d)が長くなるので、変化を敏感に検出できるようになる。なお、基線長は長く取ることが好ましいが、短くてもよい。但しこの場合には、呼吸等の小さな動きを検出しにくくなるが、後述のように、輝点の重心位置を検出するようにすれば、小さな動き(呼吸)の検出も可能である。
The
測定装置14は、撮像装置12で撮像した像を取得できるように構成されている。さらに測定装置14は、撮像装置12により撮像された像上の各輝点の移動を計測するように構成されている。なおここでは、投影された輝点も撮像された像上の輝点の像も、便宜上単に輝点という。またここでは、輝点の移動を計測するとは、輝点の移動の量(以下移動量という)を計測することをいう。
The measuring
ここで、測定装置14による輝点の移動の計測について詳述する。測定装置14は、撮像装置12から取得した異なる2時点の像に基づいて、輝点の移動を計測するように構成されている。
Here, the measurement of the movement of the bright spot by the measuring
ここで、異なる2時点の像に基づく、輝点の移動の計測について説明する。異なる2時点の像は、任意の時点とそのわずかに前の時点とするとよい。わずかに前とは、人物2の動きを検出するのに十分な時間間隔だけ前であればよい。この場合、人物2のわずかな動きも検出したいときは短く、例えば人物2の動きが大きくなり過ぎず、実質的にはほぼ動き無しとみなせる程度の時間、例えば0.1秒程度とすればよい。あるいはテレビ周期の1〜10周期(1/30〜1/3)とするとよい。また、人物2の大まかな動きを検出したいときは長く、例えば10秒程度としてもよい。但し、本実施の形態のように、人物2の呼吸も検出する場合では長くし過ぎると、正確な呼吸の検出が行えなくなるので、例えば1分などにするのは適切でない。以下、任意の時点(現在)で取得した像を取得像、取得像よりわずかに前(過去)に取得した像を参照像として説明する。なお、参照像は、記憶部31(図1参照)内に保存される。本実施の形態では、異なる2時点の像は、取得像(Nフレーム)と、取得像の1つ前に取得した像(N−1フレーム)とする。すなわち参照像は、取得像の1つ前に取得した像である。また、像の取得間隔は、例えば装置の処理速度や、上述のように検出したい動きの内容により適宜決めるとよいが、例えば0.1〜3秒、好ましくは0.1〜0.5秒程度とするとよい。また、より短い時間間隔で像を取得し、平均化またはフィルタリングの処理を行うことで、例えばランダムノイズの影響を低減できるので有効である。また、取得間隔は、比較的長めな時間、例えば5〜20秒程度としてもよい。この場合には、例えば人物2の大きな体動を検出しやすくなる。
Here, measurement of the movement of the bright spot based on the images at two different time points will be described. The images at two different time points may be an arbitrary time point and a slightly previous time point. “Slightly before” only needs to be a time interval sufficient to detect the movement of the
なお、任意の時点とそのわずかに前の時点の異なる2時点の像に基づく、輝点の移動の計測で得られる波形(例えば輝点の移動量の総和をとった場合)は、単位時間あたりの体積変動波形、あるいはおおまかな単位時間あたりの平均的高さの変動波形、すなわち体積変動の推移あるいは平均的高さの変動の推移を表す波形になる。また例えば、高さの推移を表すような波形を得たいときは、前記波形を積分すれば距離の波形、すなわち高さ推移を示す波形になる。 Note that the waveform obtained by measuring the movement of the bright spot based on the images at two arbitrary time points, which are slightly different from the previous time point (for example, when the total amount of bright spot movement) is taken per unit time Volume fluctuation waveform, or a rough fluctuation waveform of average height per unit time, that is, a waveform representing a change in volume fluctuation or a change in average height. For example, when it is desired to obtain a waveform representing the transition of the height, the waveform of the distance, that is, the waveform indicating the transition of the height is obtained by integrating the waveform.
ここで、移動量の総和をとった場合は、概ね、単位時間あたりの体積変動量を示す。各輝点の移動が個々の高さ変動を示しているため総和を取ることで体積変動となる。各輝点の移動量とすると、各輝点位置における単位時間あたりの輝点位置の変化(すなわち輝点移動速度)であり、単位時間における高さ変化に概ね相当する。 Here, when the total amount of movement is taken, the volume fluctuation amount per unit time is generally shown. Since the movement of each bright spot indicates individual height fluctuations, taking the summation results in volume fluctuations. The amount of movement of each bright spot is a change in bright spot position per unit time at each bright spot position (that is, bright spot moving speed), which roughly corresponds to a height change in unit time.
ここで、取得像と参照像は、例えば撮像装置12により撮像された像であるが、それぞれの像上での、輝点の位置情報も含む概念である。すなわち、取得像と参照像は、各々の時点で、投影装置11の投影により形成されたパターン11aの像である。なお、本実施の形態では、参照像は、例えば、いわゆる像としてではなく、各輝点の位置に関する、座標等の位置情報の形で、記憶部31(図1参照)に保存される。このようにすると、後述する輝点の移動量を計測する際に、例えば輝点の座標や方向を比較するだけで済むので処理が単純になる。さらに、ここでは、輝点の位置は、輝点の重心位置とする。このようにすることで、僅かな輝点の移動も計測することができる。
Here, the acquired image and the reference image are images picked up by the
また、輝点の移動量は、記憶部31(図1参照)に保存された参照像上の各輝点の位置情報と、取得像上の各輝点の位置情報とを比較することで、輝点の移動量を計測する。なお、それぞれの移動量は、例えば、輝点の位置が移動した画素数(何画素移動したか)を計数することで求められる。計測される輝点の移動量は、輝点の移動方向を含む概念である。すなわち、計測される輝点の移動量には、移動した方向の情報も含まれる。このようにすると、後述のように、差分像を生成しないで済むので処理を単純化できる。 Further, the moving amount of the bright spot is obtained by comparing the position information of each bright spot on the reference image stored in the storage unit 31 (see FIG. 1) with the position information of each bright spot on the acquired image. Measure the amount of bright spot movement. Each amount of movement can be obtained, for example, by counting the number of pixels to which the position of the bright spot has moved (how many pixels have moved). The measured movement amount of the bright spot is a concept including the moving direction of the bright spot. That is, information on the moving direction is included in the measured moving amount of the bright spot. In this way, as will be described later, it is not necessary to generate a difference image, so that the processing can be simplified.
なお上記では、輝点の位置情報を比較する場合で説明したが、参照像と取得像との差分像を作成してもよい。この場合、この差分像から対応する輝点の位置に基づいて、輝点の移動量を計測する。このようにすると、移動した輝点のみが差分像上に残るので、処理量を減らすことができる。 In the above description, the position information of the bright spots is compared. However, a difference image between the reference image and the acquired image may be created. In this case, the movement amount of the bright spot is measured from the difference image based on the position of the corresponding bright spot. In this way, since only the moved bright spot remains on the difference image, the processing amount can be reduced.
さらに、測定装置14により測定された輝点の移動量は、過去一定回数計測された、または過去一定期間内に計測された輝点の移動量の移動平均値、または期間平均値としてもよい。このようにすることで、ランダムノイズや窓から差し込む日光のちらつきなどによる突発的なノイズが軽減でき、計測した輝点の移動量の信頼性が向上する。
Furthermore, the moving amount of the bright spot measured by the measuring
測定装置14は、以上のような、輝点の移動の計測を、パターン11aを形成する各輝点毎に行うように構成される。すなわち、複数の輝点の位置が複数の測定点となる。測定装置14は、パターン11aを形成する各輝点毎に測定した輝点の移動、すなわち、測定した輝点の移動量を測定データとして受信部22へ送信する。すなわち、測定データは、異なる2時点の像に基づいて測定した輝点の移動量である。なおここでは、輝点の移動量は、図1で前述した高さ変化量に相当する。これは、図4で上述したように、各輝点(測定点)での対象物ここでは人物2の高さ方向の動きに対応していることによるものである。各測定点での輝点の移動量は、受信部22に受信される測定データの一部を形成する。測定装置14は、各測定点での輝点の移動量を測定データとして出力する。なお、人物2の高さ方向の動きは、例えば人物2の呼吸に伴う動きである。
The measuring
以上のような概念に基づいて、測定装置14は、輝点の移動量を測定することで対象物の高さが測定できる。但しここでは、取得像と、取得像の1つ前に取得した像すなわち参照像に基づいて、高さ方向の動きを測定するので、輝点の移動の変化量を見ることになる。このため、例えば人物2の絶対的な高さは測定できなくなるが、人物2の高さ方向の動きを検出することが目的であるので問題は無い。
Based on the above concept, the measuring
また、図7の模式図に示すように、測定装置14による輝点の移動量の計測は、像上の各輝点毎に行なう。さらにこの際には、注目する輝点を中心に所定の面積を有する探索窓を設定して行なうようにするとよい。ここでは、注目する輝点は、参照像(N−1フレーム)上の輝点の場合で説明する。(a)に示すように、所定の面積は、例えば、注目する輝点以外の輝点が探索窓内に入らない程度の面積とする。原則的には、輝点はx方向には移動しないので、探索窓はx方向に狭い略矩形形状である。
Further, as shown in the schematic diagram of FIG. 7, the measurement of the movement amount of the bright spot by the measuring
なお、呼吸波形を得る場合と体動波形を得る場合とで探索窓の大きさを変えても良く、呼吸の場合には図中内側の探索窓を、体動の場合には外側の探索窓を用いるとよい。移動輝点を探す探索窓は、例えば、幅640pixelの画像で、通常の探索幅(隣の輝点と混ざることが少ないと思われる幅)を50pixel(±25pixel)とし、この範囲内で見つかった場合、その移動量を体動としてカウントし、呼吸検出用の探索幅を7pixel(±3.5pixel)として、その範囲内で見つかった場合、符号を付けた呼吸のカウントと絶対値を取った体動のカウントを行うこととしてもよい。 Note that the size of the search window may be changed depending on whether the respiratory waveform is obtained or the body motion waveform. In the case of breathing, the inner search window in the figure is used, and in the case of body motion, the outer search window is used. Should be used. The search window for searching for a moving bright spot is, for example, an image having a width of 640 pixels, and a normal search width (a width that is unlikely to be mixed with an adjacent bright spot) is 50 pixels (± 25 pixels), and is found within this range. In this case, the amount of movement is counted as body movement, and the search width for breath detection is set to 7 pixels (± 3.5 pixels). It is also possible to count movement.
さらに、図7(b)に示すように、探索窓内に、注目する輝点を中心に、基線方向をdy、基線方向の垂直方向をdxとする座標軸を設定し、輝点の移動量の演算及び輝点の移動方向の識別を行なうようにする。輝点の移動量の計測は、探索窓内の取得像の輝点の座標(dx、dy)から計測する。 Further, as shown in FIG. 7B, a coordinate axis is set in the search window with the luminescent point of interest at the center and the base line direction dy and the vertical direction of the base line direction dx. The calculation and the moving direction of the bright spot are identified. The movement amount of the bright spot is measured from the coordinates (dx, dy) of the bright spot of the acquired image in the search window.
なお、以上では人物2の高さを演算しない場合で説明したが、輝点の移動量に基づいて、人物2の高さを測定してもよい。この場合、測定装置14で計測された輝点の移動量に基づいて三角測量法により、対象物すなわち人物2の高さを演算する不図示の高さ演算部を備える。さらにこの場合には、演算された高さに基づいて、分類部23による人物2の動きの種類の判定、分類を行なうように構成してもよい。
In the above description, the height of the
ここで図8を参照して高さ演算部による高さの演算について説明する。なお、ここでは、図4と同様に、判りやすく、対象領域を平面102、対象物を物体103として説明する。さらに、説明のために、参照像は、物体103が平面102に存在しないときのパターン11aの像であり、取得像は、物体103が平面102に存在しているときのパターン11aとして説明する。なお、ここでは、高さの変化を演算することも便宜上高さを演算するという。
Here, the height calculation by the height calculation unit will be described with reference to FIG. Here, as in FIG. 4, it is assumed that the target region is the
図8は、撮像装置12、投影装置11、物体103、平面102との関係をX軸方向(図3参照)に見た側面図である。ここでは、物体103の高さがZ1である場合で説明する。投影装置11の中心(パターン光源の中心)と結像レンズ12aの中心とは、平面102に平行に距離dだけ離して配置されており、結像レンズ12aから結像面15’(撮像素子15)までの距離はl(エル)(結像レンズ12aの焦点とほぼ等しい)、結像レンズ12aから平面102までの距離はh、物体103の点103aの平面102からの高さはZ1である。物体103が平面102上に置かれた結果、結像面15’上の点102a’はδだけ離れた点103a’に移動したとする。
FIG. 8 is a side view of the relationship between the
図中結像レンズ12aの中心と点103aとを結ぶ線が平面102と交差する点を102a”とすれば、点102aと点102a”との距離Dは、三角形103a’−102a’−12aと三角形102a”−102a−12aとに注目すれば、D=δ・h/lであり、三角形12a−11−103aと三角形102a”−102a−103aに注目すれば、D=(d・Z1)/(h−Z1)である。この両式からZ1を求めると次式のようになる。
Z1=(h2・δ)/(d・l+h・δ) ………(1)
以上のように、物体103の高さを算出することができる。
If the point where the line connecting the center of the
Z1 = (h 2 · δ) / (d · l + h · δ) (1)
As described above, the height of the
なおここでは、輝点の移動量を、ノイズレベル、呼吸レベル、体動レベルのいずれかであるか判定を行うようにする。具体的には各輝点の移動量の扱いに関して、それがノイズレベルの移動か、呼吸レベルの移動か、体動レベルの移動かを判断するとよい。さらに言えば、ノイズレベル以下であれば総和の計算には用いず、呼吸レベルであれば符号をつけて呼吸運動としての総和の計算と絶対値をとって体動の総和の計算に用いる。すなわち加算する。体動レベルであれば、呼吸の総和には入れず絶対値をとって体動の総和に加算する。このようにすることで処理量を低減することができる。なお、ノイズレベルの判断は特に行わず、呼吸レベル以下であれば、すべて呼吸レベルとして扱ってもよい。また、呼吸レベルの輝点移動の場合、体動の総和に加算せず、呼吸運動としての総和の計算のみに加算してもよい。 Here, it is determined whether the moving amount of the bright spot is one of a noise level, a respiratory level, and a body movement level. Specifically, regarding the handling of the movement amount of each bright spot, it may be determined whether it is a noise level movement, a breathing level movement, or a body movement level movement. Furthermore, if it is less than the noise level, it is not used for the calculation of the sum, and if it is the breathing level, a sign is added to calculate the sum as a breathing motion and take the absolute value to calculate the sum of the body movements. That is, add. If it is a body movement level, the absolute value is taken into the sum of respirations and added to the sum of body movements. By doing so, the amount of processing can be reduced. Note that the determination of the noise level is not particularly performed, and if it is equal to or less than the respiration level, all may be handled as the respiration level. In addition, in the case of bright spot movement at the respiratory level, it may be added only to the calculation of the sum as a respiratory motion, not to the sum of body movements.
例えば、図9の模式図に示すように、上記各レベル判定は、測定装置14により演算された基線方向の輝点の移動量の絶対値が、第1の閾値Th1より小さいときにはノイズレベルと判定し、第1の閾値Th1以上であり、第2の閾値Th2より小さいときには呼吸レベルと判定し、さらに第2の閾値Th2以上のときには体動レベルと判定するように設定されている。第1の閾値は、第2の閾値よりも小さい値である。第1の閾値Th1と第2の閾値Th2は、第1の閾値Th1と第2の閾値Th2との間の範囲に、人物2の呼吸の振幅に相当する輝点の移動量を含む範囲の人物2の高さ変化に相当する輝点の移動量とするとよい。
For example, as shown in the schematic diagram of FIG. 9, each level determination is determined as a noise level when the absolute value of the movement amount of the bright spot in the baseline direction calculated by the
さらに、分類部23は、呼吸数の検出を行なうようにするとよい。呼吸数の検出は、例えば、動きが呼吸と判別された輝点の移動量の総和の時間変化をフーリエ変換等のデータ処理を行なうことで検出できる。
Furthermore, the
次に図11のフローチャートを参照して状態推移表示方法について説明する。なお、構成要素の符号については適宜図1を参照する。 Next, the state transition display method will be described with reference to the flowchart of FIG. Note that FIG. 1 is referred to as appropriate for the reference numerals of the constituent elements.
まず、測定工程として、測定装置14は、投影装置11によって人物に投影され、撮像装置12によって撮像されたパターンの移動に基づいて、人物の高さ方向の動きを複数の点で測定(S100)し、測定した測定データを受信部22へ送信し、受信工程として、受信部22は、測定装置14によって測定された人物の状態を示す測定データを受信し(S102)、受信した測定データを分類部23に送信する。
First, as a measurement process, the
つぎに、分類工程として、分類部23は、受信部22から受信した測定データに基づいて人物の状態を測定データに対して閾値を設けることによって判定し、判定された人物の状態を呼吸運動停止、呼吸運動低下、呼吸運動安定、呼吸運動増大、非呼吸体動(5秒以内)、非呼吸体動(5秒から30秒)、非呼吸体動(30秒以上)、離床の8種類の状態カテゴリに分類し(S104)、分類部23は、分類した状態カテゴリデータを情報生成部24に送信する。
Next, as a classification step, the
つぎに、情報生成工程として、情報生成部24は、分類部23から受信した状態カテゴリデータに基づいて、6分間毎に各状態カテゴリがそれぞれ継続した時間の合計を100%の割合で示す積み上げ棒グラフを生成し、生成した棒グラフを時系列、ここでは6分間毎の棒グラフを9時間分、すなわち棒グラフ90本を、時間を追って並べた表示データを生成し(S106)、生成した表示データをディスプレイ40に送信する。
Next, as an information generation process, the
ディスプレイ40は、表示工程として、情報生成部24から表示データを受信し、図2に示すような、紙面に向かって上下方向に棒グラフにおける各状態カテゴリ群の割合をパーセンテージで示す縦軸と、左右方向に経過時間、すなわち、各棒グラフの順番を示す横軸と、時間を追って並べられた90本の棒グラフとによって構成される表示データを画像表示する(S108)。
As a display process, the
以上で説明した状態推移表示方法及びモニタ装置1によれば、各状態カテゴリが視覚的なつながりを持つので、観測者にとって状態の推移を連続的に容易に把握することができ、また長時間継続してモニタリングする場合にも、状態の推移を大づかみに把握することが出来るので観測者が混乱することがない。
According to the state transition display method and the
本発明の実施の形態であるモニタ装置1は、上述した実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された範囲で種々の変更が可能である。以下では図1を参照して変形例について説明する。
The
表示データは、前述したように実際に棒グラフとしてディスプレイ40に画像表示されなくても、棒グラフとして表示し得るデータとして保存されたものであればよく、インターフェイス32に接続された不図示のプリンタによって紙、プラスチックシート等に印刷表示しても良い。
The display data may be stored as data that can be displayed as a bar graph, even if it is not actually displayed on the
測定装置14は、演算装置20と一体に構成しているが、演算装置20の外部に設けてインターフェイス32を介して演算装置20に接続してもよく、さらに、測定装置14と同様に、インターフェイス32を介して演算装置20に測定装置14以外の測定機器、例えば、脳の微弱な電気活動を測定する脳波計、パルスオキシメータ、サーミスタを接続してもよい。この場合、対象物の状態を示す測定データは、脳の状態を示す脳波として把握できる電流値、血中酸素飽和度、口鼻エアフローを示すサーミスタからの電圧値、胸部運動・腹部運動・体位を示す位置信号値等でもよく、これを複合したデータを測定データとし、受信部22に送信してもよい。
Although the measuring
例えば、脳波の測定データから睡眠段階の判定や、睡眠の開始、覚醒の判定を行うことができる。眼電図、おとがい筋電図から、REM睡眠の判定を行うことができ、これによって、所望の状態カテゴリ、例えば、Wake状態、REM睡眠状態、第1の睡眠状態、第2の睡眠状態、第3の睡眠状態、第4の睡眠状態の6種類の状態カテゴリを得て、状態推移を表す表示データを作成することができる。 For example, sleep stage determination, sleep start, and arousal determination can be performed from the electroencephalogram measurement data. REM sleep can be determined from an electrooculogram and a phantom electromyogram, and thereby a desired state category, for example, a Wake state, a REM sleep state, a first sleep state, and a second sleep state. It is possible to obtain six types of state categories of the third sleep state and the fourth sleep state and create display data representing the state transition.
さらに、例えば、複数の測定機器によって測定されたを測定データ、例えば、脳波、口鼻エアフロー、胸部運動、腹部運動、体位等から睡眠状態に関する状態カテゴリ群、呼吸に関する状態カテゴリ群、体位に関する状態カテゴリ群を判定、分類してもよく、この場合の分類部23による判定、分類も所望の状態カテゴリを得ることができるように適宜決めればよい。
Further, for example, measurement data measured by a plurality of measurement devices, for example, brain wave, mouth-nose airflow, chest movement, abdominal movement, body posture, etc., state category group related to sleep state, state category group related to breathing, state category related to posture The group may be determined and classified, and determination and classification by the
また、分類部23による各状態の判定は、上述した呼吸運動停止は、換気量が通常の換気量の20%以下または口鼻気流が通常の口鼻気流の20%以下である時に呼吸運動停止と判定してもよい。呼吸運動低下は、分類部23は換気量が通常の換気量の50%以下または口鼻気流が通常の口鼻気流の50%以下である時に呼吸運動低下と判定してもよく、50%以下にならなくても、血中酸素飽和度の3%又は4%以上の低下を伴う換気量または口鼻気流の低下の場合に呼吸運動低下と判定してもよい。呼吸運動増大は、換気量が通常の換気量の2倍以上となった場合に呼吸運動増大と判定してもよい。体動の判定は、測定中の再頻値等の統計データから閾値を求め、それ以上の場合に体動と判定してもよい。
In addition, the determination of each state by the classifying
また、本発明による状態推移表示方法は、例えば図11に示すように、対象物の状態を示すデータを測定する測定工程(S100)と;測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定し、判定された対象物の状態を複数の所定の状態カテゴリに分類する分類工程(S104)と;分類された状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、複数の所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成工程(S106)とを備えている。 In addition, the state transition display method according to the present invention includes a measurement step (S100) for measuring data indicating the state of an object, for example, as shown in FIG. 11, and determines the state of the object based on the measured data. A classification step (S104) for classifying the determined states of the object into a plurality of predetermined state categories; and stacking the durations of the classified states at regular intervals for each state, An information generation step (S106) for generating data indicating the ratio of duration and generating information in which the generated data is arranged in time series.
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類し、前記分類した状態の継続時間の割合を示すデータを時系列に並べた情報を生成するので、状態推移を大づかみに把握しやすい状態推移表示方法を提供することができる。 With this configuration, the state of the object is determined and classified based on the measured data, and information indicating the ratio of the duration of the classified state is generated in time series. It is possible to provide a state transition display method that can be easily grasped.
また、本発明によるモニタ装置は、例えば図1に示すように、対象物の状態を示すデータを受信する受信部22と;受信されたデータに基づいて対象物の状態を判定し、判定された対象物の状態を複数の所定の状態カテゴリに分類する分類部23と;分類された状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、複数の所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成部24とを備えている。
In addition, the monitor device according to the present invention is, for example, as shown in FIG. 1, receiving
このように構成すると、測定されたデータに基づいて対象物の状態を判定、分類し、前記分類した状態の継続時間の割合を示すデータを時系列に並べた情報を生成するので、状態推移を大づかみに把握しやすいモニタ装置を提供することができる。 With this configuration, the state of the object is determined and classified based on the measured data, and information indicating the ratio of the duration of the classified state is generated in time series. It is possible to provide a monitor device that can be easily grasped.
また、前記本発明に係るモニタ装置では、例えば図1に示すように、対象物の高さ方向の動きを複数の点で測定し、測定された動きを示すデータを受信部22に送信する三次元センサ10を備えるように構成してもよい。
In the monitoring device according to the present invention, for example, as shown in FIG. 1, a tertiary that measures the movement of the object in the height direction at a plurality of points and transmits data indicating the measured movement to the receiving
また、前記本発明に係るモニタ装置では、例えば図1に示すように、三次元センサ10は、対象領域にパターン光を投影する投影装置11と;パターン光が投影された対象領域を撮像する撮像装置12と;撮像された像上のパターンの移動を計測する計測手段14とを有するように構成してもよい。
In the monitor device according to the present invention, for example, as shown in FIG. 1, the three-
1 モニタ装置
2 人物
3 ベッド
10 FGセンサ
11 投影装置
12 撮像装置
14 測定装置
22 受信部
23 分類部
24 情報生成部
32 インターフェイス
33 外部装置
40 ディスプレイ
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記受信されたデータの変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、
前記第1の総和の値または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかを判定し、
前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値の時間波形を該波形の周期に対応した区間に区切り、該区間内の前記第1の総和の値の時間積分値に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類し、
前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類する分類部とを備える;
モニタ装置。 A receiving unit for receiving data which is a measurement value of a change amount in a height direction at a plurality of different points on the object;
The received data change amount is given a positive or negative sign corresponding to the change direction, and a first sum that is a signed sum of the change amounts of the plurality of different points is taken, and Take the second sum, which is the sum of the absolute values or the sum of the squares of the changes of the different points,
Determining whether the state of the object is due to respiratory motion or body motion based on the value of the first sum or the value of the second sum,
If the determined state of the object is due to the respiratory motion, the time waveform of the first sum value is divided into sections corresponding to the period of the waveform, and the first sum value in the section is divided. Further classify the determined state of the object into a plurality of predetermined state categories based on the time integral value of
When the determined state of the object is due to the body movement, the determined state of the object is further determined based on a length of time for which the value of the second sum is equal to or greater than a predetermined threshold. A classifying unit for classifying into a plurality of predetermined state categories;
Monitor device.
前記受信されたデータの変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、
前記第1の総和または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかを判定し、前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値が予め定められた1または2以上の閾値に基づいて更に所定の状態カテゴリに分類し、
前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記判定された対象物の状態を更に前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて所定の状態カテゴリに分類する分類部とを備える;
モニタ装置。 A receiving unit for receiving data which is a measurement value of a change amount in a height direction at a plurality of different points on the object;
The received data change amount is given a positive or negative sign corresponding to the change direction, and a first sum that is a signed sum of the change amounts of the plurality of different points is taken, and Take the second sum, which is the sum of the absolute values or the sum of the squares of the changes of the different points,
Based on the value of the first sum or the second sum, it is determined whether the state of the object is due to respiratory movement or body movement, and the state of the determined object is due to the respiratory movement. The first total value is further classified into a predetermined state category based on a predetermined threshold of 1 or 2 or more,
If the determined state of the object is due to the body movement, the determined state of the object is further determined based on a time length at which the value of the second sum is equal to or greater than a predetermined threshold. A classification unit for classifying into the state categories;
Monitor device.
前記受信されたデータの変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、
該第1の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかを判定し、
前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値の時間波形を該波形の周期に対応した区間に区切り、該区間内の前記第1の総和の値の時間積分値に基づいて更に所定の状態カテゴリに分類し、
前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記判定された対象物の状態を更に前記第1の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて所定の状態カテゴリに分類する分類部とを備える;
モニタ装置。 A receiving unit for receiving data which is a measurement value of a change amount in a height direction at a plurality of different points on the object;
For the amount of change in the received data, take a first sum that is a positive or negative sign corresponding to the direction of change and that is the sum of the amounts of change at the plurality of different points.
Determining whether the state of the object is due to respiratory movement or body movement based on the value of the first sum;
If the determined state of the object is due to the respiratory motion, the time waveform of the first sum value is divided into sections corresponding to the period of the waveform, and the first sum value in the section is divided. Based on the time integral value of
If the determined state of the object is due to the body movement, the determined state of the object is further determined based on a time length at which the value of the first sum is equal to or greater than a predetermined threshold value. A classification unit for classifying into the state categories;
Monitor device.
請求項1乃至請求項3に記載のモニタ装置。 The durations of the classified respiratory motion and body motion states are accumulated at regular intervals for each state to generate data indicating a ratio of the duration of the predetermined state category, and the generated data is time-series An information generation unit for generating information arranged in
The monitor device according to claim 1.
請求項4に記載のモニタ装置。 A three-dimensional sensor that measures the movement of the object in the height direction at a plurality of points and transmits data indicating the measured movement to the receiver;
The monitor device according to claim 4.
前記パターン光が投影された対象領域を撮像する撮像装置と;
前記撮像された像上のパターンの移動を計測する計測手段とを有する;
請求項5に記載のモニタ装置。 The three-dimensional sensor includes a projection device that projects pattern light onto a target region;
An imaging device for imaging a target area onto which the pattern light is projected;
Measuring means for measuring movement of a pattern on the imaged image;
The monitor device according to claim 5.
前記複数の異なる点で測定された変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、前記第1の総和の値または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかを判定し、
前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値の時間波形を該波形の周期に対応した区間に区切り、該区間内の前記第1の総和の値の時間積分値に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類し、
前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類する分類工程と;
前記分類された呼吸運動及び体動の状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、前記所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、前記生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成工程とを備える;
状態推移表示方法。 A measuring step for measuring the change in height at a plurality of different points on the object;
For the amount of change measured at the plurality of different points, take a first sum that is a sum of the amount of change at the plurality of different points with a positive or negative sign corresponding to the change direction, And taking a second sum that is a sum of absolute values or sums of squares of the change amounts of the plurality of different points, and based on the value of the first sum or the value of the second sum, Determine if the condition is due to respiratory movement or body movement,
If the determined state of the object is due to the respiratory motion, the time waveform of the first sum value is divided into sections corresponding to the period of the waveform, and the first sum value in the section is divided. Further classify the determined state of the object into a plurality of predetermined state categories based on the time integral value of
When the determined state of the object is due to the body movement, the determined state of the object is further determined based on a length of time for which the value of the second sum is equal to or greater than a predetermined threshold. A classification process for classifying into a plurality of predetermined state categories;
The durations of the classified respiratory motion and body motion states are accumulated at regular intervals for each state to generate data indicating a ratio of the duration of the predetermined state category, and the generated data is time-series An information generation step of generating information arranged in
State transition display method.
前記複数の異なる点で測定された変化量について、変化方向に対応して正又は負の符号を付し前記複数の異なる点の変化量の符号付きでの総和である第1の総和を取り、及び、前記複数の異なる点の変化量の絶対値の総和或いは二乗した総和である第2の総和を取り、前記第1の総和の値または前記第2の総和の値に基づいて前記対象物の状態が呼吸運動によるものか体動によるものかを判定し、
前記判定された前記対象物の状態が前記呼吸運動による場合は、前記第1の総和の値が予め定められた1または2以上の閾値に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類し、
前記判定された前記対象物の状態が前記体動運動による場合は、前記第2の総和の値が予め定められた閾値以上となる時間長に基づいて、前記判定された対象物の状態を更に複数の所定の状態カテゴリに分類する分類工程と;
前記分類された呼吸運動及び体動の状態の継続時間を該状態別に一定時間毎に積み上げて、前記複数の所定の状態カテゴリの継続時間の割合を示すデータを生成し、前記生成されたデータを時系列に並べた情報を生成する情報生成工程とを備える;
状態推移表示方法。 A measuring step for measuring the change in height at a plurality of different points on the object;
For the amount of change measured at the plurality of different points, take a first sum that is a sum of the amount of change at the plurality of different points with a positive or negative sign corresponding to the change direction, And taking a second sum that is a sum of absolute values or sums of squares of the change amounts of the plurality of different points, and based on the value of the first sum or the value of the second sum, Determine if the condition is due to respiratory movement or body movement,
If the determined state of the object is due to the respiratory motion, a plurality of states of the determined object are further determined based on one or more thresholds in which the value of the first sum is determined in advance. Categorized into predetermined state categories,
When the determined state of the object is due to the body movement, the determined state of the object is further determined based on a length of time for which the value of the second sum is equal to or greater than a predetermined threshold. A classification process for classifying into a plurality of predetermined state categories;
The durations of the classified respiratory motion and body motion states are accumulated at regular intervals for each state to generate data indicating a ratio of durations of the plurality of predetermined state categories, and the generated data is An information generation step of generating information arranged in time series;
State transition display method.
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