JP4411361B2 - 状態推移モニタ装置及び状態推移表示方法 - Google Patents

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。

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。）。

特開２００３−５５９号公報 （第５−７頁、第４−９図）

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

本発明の実施の形態のモニタ装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の表示データの表示態様の一例を示した図である。 本発明の実施の形態の投影装置を説明する模式的斜視図である。 本発明の実施の形態での輝点の移動の概念について説明する概念的斜視図である。 図４の場合での結像面に結像した輝点について説明する模式図である。 本発明の実施の形態でのＦＧセンサの設置例を説明する外観斜視図である。 本発明の実施の形態での輝点の移動量の演算及び輝点の移動方向について説明する図である。 図４の場合での対象物の高さの演算について説明する線図である。 本発明の実施の形態での分類部による人物の状態の判定について説明する模式図である。 本発明の実施の形態で用いる、呼吸の波形パターンについて示した概要図である。 本発明の実施の形態の状態推移表示方法を示すフロー図である。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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＝（ｈ^２・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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (8)

1. 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。
2. 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。
3. 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とを備える；
   モニタ装置。
4. 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とを備える；
   請求項１乃至請求項３に記載のモニタ装置。
5. 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を備える；
   請求項４に記載のモニタ装置。
6. 前記三次元センサは、対象領域にパターン光を投影する投影装置と；
   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。
7. 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。
8. 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。

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