【課題】歩行能力を評価するのに適した指標を計測する歩行能力測定装置を提供する。
【解決手段】歩行能力測定装置１００は、荷重センサ１９と足位置センサ２３、２５と表示装置３０を備える。荷重センサは、歩行中に脚の足裏が床面から受ける荷重を計測する。足位置センサは、腰位置に対する前後方向における脚の足位置を計測する。表示装置は、センサデータを加工し計測結果を表示する。表示装置は、足位置センサのセンサデータに基づいて、一歩毎に荷重が予め定められた第１荷重閾値を超えたときの第１足位置と、荷重が予め定められた第２荷重閾値を下回ったときの第２足位置を計測する。表示装置は、計測された複数歩分の第１足位置と第２足位置を表示する。 （もっと読む）

【課題】医療施設の電子医療記録（ＥＭＲ）システムと通信する病院用ベッドなどの患者保持装置を提供する。
【解決手段】病院用ベッド１０は、患者を保持する患者保持構造、患者保持構造に連結されたグラフィカルユーザーインターフェース１４２、およびグラフィカルユーザーインターフェースに連結された制御回路９８を含む。グラフィカルユーザーインターフェースは、患者保持構造によって保持される患者の電子医療記録（ＥＭＲ）１７６にデータをカルテ記入するために、介護者によって使用され得る少なくとも１つの入力を表示する。 （もっと読む）

【課題】何らかの方法により運転者本人の画像、特に覚醒時の正面画像を取得して、それを用いて画像解析して運転者の眠気や脇見の程度（有無）を算出する画像解析装置を提供する。
【解決手段】運転者の所持する免許証内の顔画像をカードリーダ６で取得し、近赤外線カメラ２で運転者の顔画像を撮影する。運転者本人の覚醒時の正面画像である免許証内の顔画像から部分画像をテンプレート画像として抽出して、カメラ２による撮影画像に対して認識処理を行う。免許証内の顔画像とカメラ２による撮影画像とにおける特徴量の比較により運転者の眠気度、脇見度を判定して、眠気あり、脇見ありの場合に警報装置４で警報を発する。 （もっと読む）

【課題】
従来の生体認証システムでは、認証の基準として用いる登録テンプレートに、認証に成功した認証テンプレートを用いていた。この場合、既に登録された登録テンプレートとあまり差が無い認証テンプレートが登録されることになり、登録テンプレートが不要に増加してしまうとの問題を生じかねない。これは、言い換えると、認証の際、多種多様な置き方（環境）に対応できない不要な登録テンプレートが増加することになる。
【解決手段】
そこで、本発明では、生体認証に失敗した認証テンプレートのうち、所定の条件を満たすものを、登録テンプレート（追加テンプレート）としてDBに登録する。より具体的には、失敗の仕方が類似した認証失敗テンプレートを、生体の置き方の習性を表すサンプルとみなし、追加テンプレートとして登録する。以降の認証の際には、初期登録を含む既登録済みの登録テンプレートおよび追加テンプレートとの照合を行う。 （もっと読む）

【課題】血流認証を用いて個人認証を行う場合において、従来に比べてより鮮明な画像を安定して得ることができる血流認証用端末器及び血流認証システムを提供する。
【解決手段】被認証指を透過した光にて当該指の血管像を撮像する血流認証用端末器であって、被認証指１９０を載置する基台１５０と、基台に載置した被認証指に光を照射する光源で、指先の前方で基台に配置され、指先前方から指の甲に向けて指先から指元まで光を照射する光源１１０と、被認証指の腹側で直下で基台に設置され、指の甲に照射された光が指を透過して得られる血管像を撮像する撮像装置１２０と、を備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】理解しやすくかつ面白みのある態様でユーザー状況を表示する生体運動情報表示処理装置及び生体運動情報処理システムを提供する。
【解決手段】生体運動情報表示処理装置は、被検出体の生体情報を取得する生体情報取得部と、被検出体の運動情報を取得する運動情報取得部と、被検出体の食事情報を取得する食事情報取得部と、被検出体の表示キャラクターを取得する表示キャラクター取得部と、画像表示を行う表示部１４と、生体情報と運動情報と食事情報とに基づいて、表示キャラクターの表現又は動作を決定し、表示部１４に、決定した表示キャラクターの表現又は動作による画像表示が行われるように制御する制御部１０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】従来の安否監視装置では、長時間テレビを見ている状態などの大きな体動を伴わない状況下での安否判別が困難で、さらに健康状態の異常を検出することができないなどの欠点があった。
【解決手段】本発明の安否監視装置は、マイクロ波ドップラセンサを備えており、マイクロ波ドップラセンサが出力するマイクロ波ドップラシフト信号を用いて体動数と呼吸数とを算出し、これら２つの上方の組み合わせである安否パターンから被検者の安否を監視する。これにより、大きな体動を伴わない状況下での安否判別が可能になると共に、被験者の状態も検出することができた。 （もっと読む）

【課題】被験者のストレス状態を体動データから推定する技術において、体動データの個人差および個人内変化を考慮してストレス状態の推定を行うための技術を提供すること。
【解決手段】ストレス状態推定装置は、被験者の体動を測定して、体動を表す体動データを取得する測定手段と、体動データから特徴量を抽出して中間データを算出する算出手段と、中間データと被験者のストレス状態との間の推定される対応関係を表す関係データを記憶する記憶手段と、中間データから関係データを用いて被験者のストレス状態を推定する推定手段と、被験者が自覚するストレス状態を表す自覚ストレス状態データの入力を受け付ける入力手段と、自覚ストレス状態データが入力されたとき、中間データおよび自覚ストレス状態データの組を用いて、中間データと自覚ストレス状態データとの間の対応関係を帰納的に求めて、上記関係データとして記憶手段に記憶させる更新手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】反射光を用いつつも装置固有のノイズによる影響を受けることなく、精度よく静脈パターンを検出することを可能とする。
【解決手段】被認証者は、自己の人差し指を静脈認証装置にセットする（ステップＳ２０１）。静脈認証装置は、光源オンにし（ステップＳ２０２）、この反射光により形成される画像を読み取る（ステップＳ２０３）。読み取り画像に基づき、人差し指の輪郭を検出する（ステップＳ２０４）。検出した人差し指の輪郭に合わせて拡大、縮小処理し（ステップＳ２０５）、固有のリファレンス画像である固有リファレンス画像を生成する（ステップＳ２０６）。この固有リファレンス画像で補正した指画像を登録画像データ格納エリアに格納する（ステップＳ２０７）。したがって、光源からの反射光を用いつつもこの静脈認証装置固有のノイズによる影響を受けることなく、精度よく静脈パターンを検出して登録することができる。 （もっと読む）

【課題】正確に足首インピーダンス（弾性係数と粘性係数）を求めることができる、新規な測定装置を得る。
【解決手段】本発明に係る測定装置は、座位姿勢における被験者２の足首インピーダンスを測定する装置である。この測定装置は、被験者２が着座したときに、被験者２の臀部２ａを受け止める着座板１１と、水平に配された回転軸１８まわりに揺動回転可能に構成されて、被験者２の足先２ｂが載せられるフットプレート１２と、回転軸１８を介して、フットプレート１２に駆動回転力を付与する駆動源と、揺動回転時にフットプレート１２に加わるトルクを検出するためのトルク検出手段と、揺動回転時のフットプレート１２の傾斜角度を検出するための角度検出手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】使用者にスムーズな重心移動を習得させるための訓練が可能な重心移動訓練システムを提供する。
【解決手段】制御装置５は、操作図像および目標図像を表示装置３に表示させる表示処理部５１と、使用者２の重心位置に基づいて表示面３０内での操作図像の位置を変化させる操作処理部５２とを有している。操作処理部５２は、測定装置４で測定される水平面内での使用者２の重心位置に基づいて、表示面３０における操作図像の表示位置を変化させる。目標図像は操作図像による追尾の対象となる図像であり、使用者２は、自身の重心移動によって表示面３０上の操作図像を操作して、表示面３０上を動き回る目標図像を操作図像にて追尾することができる。制御装置５には、表示面３０における操作図像の動きの履歴を操作履歴として記憶する記憶部５３と、記憶部５３内の操作履歴を提示する提示部５４とをさらに有している。 （もっと読む）

【課題】確実に正しい動作や姿勢をとらせることができるようにする。
【解決手段】動作姿勢認識部２２は、人を含む入力画像から、その人の身体の所定の部位の関節角を認識し、動作姿勢評価部２３は、認識された入力動作の関節角と、基準動作姿勢データベース２４に格納された基準動作の関節角に対して、所定の距離計算を行うことで、入力動作と基準動作との相違を評価し、支援画面生成部２５は、その評価結果に基づいて、正しい動作や姿勢をとるための支援をする動作姿勢支援画面を生成して、表示部１５に表示させることで、確実に正しい動作や姿勢をとらせることができる。本発明は、例えば、ユーザにより行われるジェスチャに対応する機能を実行するテレビジョン受像機に適用することができる。 （もっと読む）

【課題】使用者に生じる浮腫を効果的に改善する浮腫改善装置等を提供すること。
【解決手段】使用者の身体の一部に対して、少なくとも、マッサージ動作を行うマッサージ部２７と、使用者の身体の状態を計測する計測部２８と、を有し、計測部は、少なくとも、マッサージ部のマッサージ動作の前後に計測を行い、その測定結果情報を記憶する構成となっており、マッサージ動作後の計測結果情報を、既に記憶済みの計測結果情報である既登録計測結果情報と比較して、使用者の身体の浮腫状態が改善したか否かを判断する構成となっている浮腫改善装置１０。 （もっと読む）

【課題】好適な情報取得が可能な情報測定システムを提供する。
【解決手段】複数の指輪型生体測定ブロック、その一つからの測定情報をそれぞれ受信する複数のトレーニングマシン型またはプールのコースロープ形受信ブロック、および複数の受信ブロックをそれぞれ経由して測定情報が伝達される処理ブロックを有する生体情報測定システムを提供する。生体測定ブロックは、それぞれ、測定部を特定するためのＩＣタグを持つ。受信ブロックは、ＩＣタグリーダと測定情報受信部とマシン特定ＩＤ記憶部を持つ。処理ブロックへは有線でそれぞれ測定情報を伝達する。使用中のトレーニングマシンを指定して測定情報を受信する。ＩＣタグ検知で測定情報を受信する。別モデルとして、指輪型生体測定ブロックと腕時計型受信処理ブロックによりウエアラブル生体測定システムを構成する。腕時計では圧力で脈拍も測定する。 （もっと読む）

【課題】 被験者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、安価であって被験者が日常的に使用でき、国際睡眠深度判定基準との整合をとりながら睡眠段階を高精度に判定することができる睡眠段階判定装置を提供する。
【解決手段】 睡眠段階判定部１２は、無侵襲且つ無拘束で検出した被験者の生体信号の強度の分散値と、その保持時間とに基づいて、覚醒段階を判定し、分散値が所定条件を満たす区間について、当該分散値を用いて推定されたδ波成分の比率と、このδ波成分の比率がピークに到達するまでの保持時間とに基づいて、深いノンレム睡眠段階を判定し、自律神経成分の交感神経成分若しくは副交感神経成分を示すパラメータ及び／又は分散値に対して、長期移動平均処理を行って得られたデータと、短期移動平均処理を行って得られたデータとの差分値に基づいて、レム睡眠段階を判定する。 （もっと読む）

【課題】光学式の脂肪厚計測の計測精度を向上させる脂肪厚計測装置、脂肪厚計測方法および脂肪厚計測プログラムを提供する。
【解決手段】生体に入射する光を発光する発光部と、生体の表面に現れる光を受光して受光量を検出する受光部を有するセンサ部と、生体の特徴を示す特徴情報を入力する入力部と、処理部を備え、処理部が、予め決められた発光量で発光部を発光させる制御部と、入力部から入力された特徴情報に関連付けられている補正値を求め、求めた補正値と受光量を用いて脂肪厚を求める算出部と、を有する、脂肪厚計測装置である。 （もっと読む）

【課題】皮下脂肪厚の定量的計測を目的とし、幅広い体型の被験者に対して簡易で瞬時に皮下脂肪厚の計測を行う皮下脂肪厚計測装置を提供する。
【解決手段】体表面に対して、皮下脂肪厚計測装置が有する押圧部で押圧することにより、体表面が押圧部を押し返す腹力と、押圧部が体表面に押入した距離を逐次計測、記録する。体表面からの腹力が一定の値に到達した時、あるいは押入した距離が一定の値に達した時に計測を終了し、記録した腹力と押入距離の関係から自動的に皮下脂肪厚を算出し、即座に皮下脂肪厚計測装置の表示装置に結果を出力することができる。なお、皮下脂肪厚を算出する計算式は１６名の被験者による臨床実験から得られた統計的根拠に基づいている。 （もっと読む）

【課題】ＡＬＳ等の難病に起因する高度の障害によって意思疎通がきわめて困難となっている患者についても簡便な意思伝達手段を提供する。
【解決手段】意思表出が困難な患者の肛門括約筋の動きを検出するための筋肉運動センサであって、前記患者の意思による前記肛門括約筋の動きから生じる物理量の変化を検出する物理量変化検出部と、前記物理量変化検出部により検出された物理量変化を電気信号に変換して出力する変換出力部とを備えている。 （もっと読む）

【課題】従来の足部体積測定器では、水面波が発生しやすく、その減衰に時間が掛かるため、精度と再現性をより高くし、また測定時間を短縮することができる測定器を提供すること。
【解決手段】上側を開口した容器２の底面側断面形状を足の形状に対応して細長形状に構成すると共に、開口側断面形状は、爪先側３を短縮させて開口断面積を低減させた形状とし、底面側と開口側間には面積の変化に対応させて傾斜壁５を設け、開口断面積が低減した高さにおいて、踵側４の壁に溢水部７を設けた構成の足部体積測定器１とした。 （もっと読む）

【課題】脈波や脈拍間隔を用いる場合に比べて簡易な方法で、睡眠の質を評価する。
【解決手段】検出部１１１は、加速度センサー２から送信された各情報を取得すると、これらを解釈して姿勢の角度や体動量を検出する。計測部１１３は、ユーザーの指などに取り付けられた光電センサー３から送信されたデジタル信号に基づいて、そのユーザーの脈拍数を計測する。判別部１１２は、記憶部１２に記憶されたルールを適用してユーザーが入眠したか否かを判別する。前処理部１１４は、判別部１１２によりユーザーが入眠したと判別された場合に、計測部１１３から伝えられたユーザーの脈拍数に基づいて前処理に相当する演算を行う。判定部１１５は、記憶部１２に記憶された睡眠状態表１２１に記述された脈拍数の変化速度を参照し、算出した変化速度に対応する睡眠状態を特定して、睡眠の質を評価する。 （もっと読む）