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Fターム[4C017AC16]の内容

脈拍・心拍・血圧・血流の測定 (19,832) | 検出部 (3,206) | 生体電気によるもの (300) | 電極(イオンセンサを含む) (234)

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絶縁されたホールダ (4)
断熱的に被覆するもの

Fターム[4C017AC16]に分類される特許

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【課題】状態推定装置において、移動体に加速度が加わっている場合であっても、乗員の状態を推定可能とすること。
【解決手段】状態推定処理では、加速度センサから取得した加速度から加速度変化量を、解析処理にて導出した脈波伝播速度からPTT変化量を導出する(S150)。予め用意された状態対応関係群の中から、乗員によって入力された分類情報に一致する分類情報を有した状態対応関係に、導出された加速度変化量及びPTT変化量を照合する(S160)。このとき、照合された加速度変化量及びPTT変化量に最も類似する情報からなる第1対応関係に対応付けられた血管硬さが、乗員の血管硬さ、ひいては乗員の状態として推定される。 (もっと読む)


【課題】本願発明の課題は、気づきにくいが必ず出ているはずの心臓の異常信号を早期に察知することである。
【解決手段】本願発明は、数分間の時系列データから疑似時系列データを多数個形成し、それらを組み合わせることにより、あたかも長時間の測定であるかのような長大なデータを作成し、その長大なデータに対してDFAを施し、心拍のゆらぎから自律神経の過剰反応を検出する新たな方法および装置を提供する。本願発明は、心臓の健康状態を数値化して明瞭に表示するので、一般人には、極めて有効である。
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【課題】危険運転データを適切に抽出すること。
【解決手段】判定装置は、車両の速度データを用いて所定時間あたりの速度の変化量を算出し、該速度データのうち算出した変化量が閾値以上になる箇所を抽出する。そして、判定装置は、速度データと同期をとって測定された車両を利用する利用者の脈拍データのうち、抽出した箇所に対応する脈拍データに基づいて、該箇所を採用するか否かを判定する。例えば、判定装置は、抽出した箇所に対応する脈拍データを用いて、所定時間あたりの拍数の変化量および/または拍間隔の変化量を算出する。そして、判定装置は、算出した変化量が閾値以上である場合に採用すると判定し、算出した変化量が閾値以下である場合に採用しないと判定する。 (もっと読む)


【課題】短時間で運転者状態を推定できる運転者状態推定装置及び方法を提供する。
【解決手段】運転者の心臓の拍動間隔を検出する拍動間隔検出手段16と、車両運転中に発生する運転状態の変化またはこれに関連するイベントを検出するイベント検出手段1と、同じイベントが発生した場合に、前記拍動間隔の変化の有無を判定し、該イベントの発生回数に対する拍動間隔の変化比率を学習する学習手段17と、前記拍動間隔の変化比率が所定比率より大きいイベントを運転者状態判定基準として特定する判定基準特定手段18と、前記運転者状態判定基準として特定されたイベントが発生した場合に、前記拍動間隔の変化の有無に基づいて、前記運転者の状態を推定する運転者状態推定手段19と、を備える。 (もっと読む)


【課題】本願発明の課題は、サウナあるいはガン治療のための温熱環境装置において、心臓の健康状態をいかに表示するかにある。
【解決手段】本願発明は、温熱環境装置であって、心拍データに基づいて心臓の状態を直感的に表示する装置を具備した温熱環境装置である。上記直感的に表示する装置は、上記心拍データに基づいて、1拍ごとに状態空間表示を行う装置およびDFAにより求めた健康状態指数(スケーリング指数)表示である。状態空間表示においては、10拍程度を同時に表示すると、異常を確認するのが容易である。 (もっと読む)


【課題】患者の生理的パラメータを適切に確定し、担当医師が間違った判断をすることを避けることができる装置及び方法を提供する。
【解決手段】圧力センサ(2)による血圧測定値を経時的な圧力曲線として格納する記憶手段と、この圧力曲線から生理的パラメータを確定する評価ユニット(7)とを有し、評価ユニット(7)は、患者(6)の呼吸状態及び/又は心臓の律動状態を示す曲線特性を確定し、曲線特性が第一の条件を満たす場合に、第一の容量応答性表示状態から第二の容量応答性表示状態に切り替わり、曲線特性が第二の条件を満たす場合に、第二の容量応答性表示状態から第一の容量応答性表示状態に切り替わるように構成されている。 (もっと読む)


ポジショニングの影響を検出する自動化システム、方法、装置、デバイスおよび/またはコンピュータプログラム製品を示し、例示的な実施形態による装置は、患者の1つまたはそれより多くの末梢神経を刺激するために、1つまたはそれより多くの刺激電極に結合するように動作可能な出力と、刺激モジュールに応答して患者の神経系によって生成される、結果的に得られる電気波形を記録するために、1つまたはそれより多くの記録電極に結合するように動作可能な入力と、結果的に得られる電気波形に基づいてポジショニングの影響を特定するように動作可能な1つまたはそれより多くのプロセッサとを有することができる。
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【課題】誘導プレチスモグラフの従来技術には、肺および心臓のパラメータを非侵襲的、着装携行式にモニタする実際的で有効な装置を教示しているものはない。
【解決手段】モニタ対象である個体が着用する改良型モニタ用上着に取付けられた生理学的モニタ装置を含む。この上着は、肺機能を反映するパラメータ、心臓機能を反映するパラメータ、または他の器官系機能を反映するパラメータをモニタするセンサを装着しており、好ましくは、1本または複数本のECGリード、および個体に密着して配置される導電性ループを具備する1つまたは複数の誘導プレチスモグラフ・センサを含む。このモニタ装置はまた、センサからデータを受信し、そのデータをコンピュータ可読媒体内に格納するユニットを含む。また、複数の生理学的モニタ装置が生成するデータを受信、格納し、格納したデータを個体および医療関係者に利用できるようにする中央データ・リポジトリを含む。 (もっと読む)


【課題】本発明は、被験者の入眠状態を精度良く判定することができる入眠判定システムの提供を目的とする。
【解決手段】被験者の心拍数に基づいて、8拍の移動平均であるCVRR8平均心拍数を算出するとともに、1拍毎の心拍数の変化である瞬時のリアルタイム心拍数を算出する。そして、前記CVRR8平均心拍数と前記リアルタイム心拍数を比較して、前記CVRR8平均心拍数に対して前記リアルタイム心拍数がマイナス側に有意差が生じた場合、被験者が入眠状態であると判定する。 (もっと読む)


【課題】 従来では実質的には少なくとも1回の校正用CO値(心拍出量)を入力する校正を必要としていたものを校正用のCO値の入力をせずに、患者の酸素代謝量に関する個人特定情報の入力によって、患者の心拍出量を求めて校正に使用する血液量測定方法、血液量測定装置及び血液量測定プログラムを実現する。
【解決手段】 患者の個人特定情報を入力するステップと、当該患者の心拍出量に関する酸素代謝量を推定するステップと、推定した酸素代謝量に基づいて心拍出量を測定するステップとを含むことを特徴とする血液量測定方法。 (もっと読む)


【課題】被施療者の個人差によって異なる検出信号等の強さを補正して、正確な生体情報を検出することのできる椅子型マッサージ機を提供する。
【解決手段】被施療者の患部をマッサージするマッサージ手段と、該マッサージ手段を制御する制御手段50と、該制御手段に電気的に接続され、被施療者の生体情報を検出して、制御手段に送信する生体情報検出手段30と、制御手段に電気的に接続される操作部40と、を有する椅子型マッサージ機において、制御手段50は、生体情報検出手段30から受信した生体情報に関する信号の強度に応じて、受信感度を切り替えるようにした。 (もっと読む)


【課題】心拍のゆらぎと呼吸情報を組み合わせて解析することによって、
被測定者のストレス状況を短時間にしかも精度よく計測する装置を開発する。
【解決手段】被測定者の心拍周期と呼吸周期を計測する生体情報計測部5と、この生体情報計測部5から計測した心拍周期と呼吸周期から,平均心拍周期と平均呼吸周期を求める平均周期解析部9と、心拍周期の任意の変数n(nは整数)及び任意の定数k(k≧1)に対してn拍目及び(n+k)拍目における心拍周期間隔RR(n)及びRR(n+k)を演算し,これらを2次元座標軸に対して座標点として入力する心拍ゆらぎ解析部10と、平均呼吸周期の平均心拍周期に対する比rを演算して,k=rとする補正を行う呼吸周期ゆらぎ補正部12を有し,補正を行った後の座標点の集合に対して,定量処理を施すことで被測定者の生体情報に関する定量値を得てストレスとして評価する精神ストレス評価部11とを有する。 (もっと読む)


【課題】心拍に同期して呼吸を行うように被検者や患者、使用者を促す呼吸指示装置、および、このような制御装置を備えた医療用計測装置、医療用治療装置および健康器具を提供する。
【解決手段】本発明の呼吸指示装置は、対象者の心拍に関する情報を取得する心拍情報取得部101と、心拍に関する情報を解析し、心拍の特定位相に同期する信号を出力する心拍解析部102と、心拍の特定位相に同期する信号に基づいて、対象者の好ましい呼吸のタイミング示す呼吸指示信号を出力する呼吸指示信号出力部103とを備える。 (もっと読む)


【課題】構成や処理の複雑化を伴うことなく、観血血圧や脳圧などの生体信号に含まれる呼吸性変動を抑制する。
【解決手段】生体内の圧力を測定する圧力センサである圧トランスデューサ11と、呼吸関連情報を測定する呼吸センサであるメインストリームCO2センサ13と、前記メインストリームCO2センサ13により得られた呼吸関連情報に基づいて呼気終末期を認識した際の前記圧トランスデューサ11により得られた圧力値を出力する出力手段を含むCPU30とを具備する。 (もっと読む)


1つ以上のセンサ対のそれぞれのセンサが、特定の組織、例えば、それぞれ、第1の組織位置および第2の組織位置に関連付けられる。特定の組織位置での組織は、例えば、筋肉組織、脂肪組織等の固体、または例えば、血液、浮腫に関連する流体等の流体であり得る。1対のセンサに関連付けられる2つの組織位置の間の領域は、固体組織、流体組織、腔、またはこれらの組み合わせを含むことができる。該少なくとも1対のセンサのそれぞれのセンサ対に関して、そのセンサ対の間の、第1の周波数に関連付けられる第1のインピーダンス測定値が判定される。少なくとも1対のセンサのそれぞれのセンサ対に関して、そのセンサ対の間の、第2の周波数に関連付けられる第2のインピーダンス測定値が判定される。
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【課題】緊急時にバッテリ劣化により使用できないという不都合を解消することのできる生体情報モニタを提供すること。
【解決手段】商用電源と接続可能な生体情報モニタは、ユーザによるバッテリ(二次電池)の使用方法およびバッテリの状態の少なくとも一方を特定するための特定情報に基づいて、バッテリが劣化しているか否かを判定し(ステップS204,S206,S208,S210)、劣化していると判定された場合に、ユーザにバッテリの劣化を報知する(ステップS212)。特定情報には、バッテリの使用期間、使用頻度、充放電サイクル数、駆動可能時間の減少率のうちの少なくともいずれかが含まれる。 (もっと読む)


【課題】骨密度以外の生体情報を骨密度と併せて計測することのできる生体情報計測装置を提供する。
【解決手段】足載せ台11の上面11aには窪み部12が形成されるとともに、窪み部12内には光照射部21及び受光部が設けられている。また、足載せ台11には荷重センサ15が内蔵されるとともに、荷重センサ15は荷重検出部19と接続され、荷重検出部19は体重計測部20と接続されている。演算部は受光部からの出力に基づいて骨密度を計測するとともに、体重計測部20は荷重検出部19からの電圧信号に基づいて使用者の体重を計測するようになっている。 (もっと読む)


【課題】拍動性を有する疼痛に対し最も効果のあるタイミングで神経を刺激するとともに、必要なエネルギーの消費を少なくして、電池の寿命を長くする。
【解決手段】片頭痛もしくは群発頭痛等の拍動性を有する痛みを治療するために、心電、圧脈波、心音等の循環動態を計測して、この計測値に基づいて、神経を刺激する刺激信号の刺激強度を強くする。この状態で代謝要求や身体活動があった場合、刺激信号の刺激強度をさらに強くする。この刺激信号の刺激強度制御は、刺激のタイミングで刺激信号の周波数または振幅のレベルを変えることによってなされる。刺激信号のパラメータとしては、周波数、パルス幅、パルス電流、パルス電圧などが考えられる。 (もっと読む)


【課題】
測定対象血管が人の左右対称的な位置にそれぞれ位置する血管から取得される振動のデータに基づいて、前記血管の振動に関する固有振動数を抽出することにより、該固有振動数を血管の力学的指標として、前記血管の動脈硬化の評価を行うことができる測定対象血管の力学的機能の評価方法及び評価装置を提供する。
【解決手段】
評価装置10では、マイク11L,11R、振動センサ12L,12Rが左右の浅側頭動脈70L,70R,左頸動脈80L,右頸動脈80Rの血流による振動を同時に計測する。評価装置10の計算処理装置14は、計測して得られた振動のデータを周波数解析して、各血管の固有振動数を生成する。評価装置10は、固有振動数とスティフネスとの相関関係、及び前記固有振動数と予想破裂血圧との相関関係の両者の相関関係に基づいて、抽出した固有振動数に対応するスティフネス及び予想破裂血圧を求める。 (もっと読む)


【課題】真贋の曖昧な血圧に対して、良好な学習を実施することで、高い精度で血圧を推定できる血圧測定装置及びプログラム並びに記録媒体を提供する。
【解決手段】ステップ110では、脈波信号及び心電信号を解析して、血圧測定に必要な特徴量を算出する。ステップ130では、複数回の2値判別を行う。即ち、1mmHg毎の各血圧毎に設定された識別関数に特徴量を用い、その判定対象の血圧値未満か以上かを判定し、判定対象の血圧の数に対応した桁数を有する2値数列を作成する。ステップ140では、ステップ130にて作成した2値数列と符号表とを比較し、ハミング距離を求め、その最小ハミング距離に対応した血圧値を選択する。ステップ150では、学習データの数により、信頼度の判定を行う。 (もっと読む)


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