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Fターム[4C038VA04]の内容

生体の呼吸・聴力・形態・血液特性等の測定 (31,718) | 目的 (3,598) | 人体の特定部位の測定(動きの測定も含む) (1,547)

Fターム[4C038VA04]に分類される特許

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【課題】身体に関連付けられた受信器および方法の提供。
【解決手段】外部にある、または埋め込み可能とすることができる受信器を提供する。本発明の受信器の態様は、高電力−低電力モジュール、中間モジュール、高電力処理ブロックへの1つまたは複数の電源を活性化および不活性化するように構成された電力供給モジュール、マスターブロックとスレーブブロックとを接続するシリアル周辺インターフェースバス、および多目的コネクタのうちの1つまたは複数の存在を含む。本発明の受信器は、導電的に送信された信号を受信するように構成することができる。また、その受信器を含むシステム、ならびにそのシステムを使用する方法が提供される。さらに、薬剤送達システムを調整するために受信器を使用するためのシステムおよび方法が開示される。 (もっと読む)


【課題】必要とされるメモリ容量を少なくしながら、活動量の履歴を精度よく提示する。
【解決手段】活動量計は、被測定者の身体の活動量を定期的に取得する活動量取得部112と、単位期間に対応した活動量を記憶可能な容量を有するFIFOに従う第1メモリと、活動量取得部112によって定期的に取得される活動量を逐次入力し、入力する活動量を第1メモリに格納する第1格納部113と、第1メモリから、単位期間における定期毎の活動量のうちから最大活動量を抽出する最大抽出部114と、抽出された最大活動量を、その後の表示のために、当該最大活動量が取得された時間と関連付けて第2メモリに格納する第2格納部115と、を備える。 (もっと読む)


【課題】高齢者等の検出対象者における転倒発生を検出・通報可能にするとともに、平常時から日常生活を見守る機能をも備えた動作検出装置を提供すること。
【解決手段】動作検出装置4は、検出対象者に携帯もしくは装着されて用いられ、検出対象者の歩行等の運動に基づき加速度を検知する3軸加速度センサ1と、3軸加速度センサ1によるセンサ信号を処理する信号処理手段2と、信号処理手段2により得られた処理信号を外部に対して送信可能な通信手段3とを備えて構成される。信号処理手段2としては、マイクロコンピュータやマイクロプロセッサ等が用いられる。また、3軸加速度センサ1により、X,Y,Z方向の加速度計測を行う。 (もっと読む)


【課題】被験者に察知されることなしに被験者の生体等を検知可能な非察知式活動検知装置を提供する。
【解決手段】非察知式活動検知装置1は、第1弾性体101と、第1弾性体101と共に弾性装置10を構成する第2弾性体103と、第1導電性繊維141と、第1導電性繊維141と共に検知装置14を構成する第2導電性繊維143と、導電性織物12とを備える。第1導電性繊維141及び第2導電性繊維143は、第1弾性体101及び第2弾性体103から凸起する複数の弾性支点を覆う。導電性織物12は複数の弾性支点を覆い、第1導電性繊維141及び第2導電性繊維143は、外力により加圧されて導電性織物12に接触すると共に複数の接触点、及び複数の検出抵抗を形成する。検出抵抗値及び分圧動作電圧と加わった圧力、受圧面積、及び接触点の数量との関係を利用して信号を分析処理して活動状況を検知する。 (もっと読む)


【課題】運転者の体調に異常があるときに実行する異常時対応運転制御の要否を的確に判定する方法を提供し、また該判定を異常時対応運転制御の的確な始動+に生かす。。
【解決手段】運転者の体調に異常があるときに実行する異常時対応運転制御の要否を運転者の体より及ぼされる押圧力に基づいて判定し、その際、運転者の姿勢の特徴に応じて要否判定を異ならせる。押圧力としては、運転者の脊部より及ぼされる押圧力、臀部より及ぼされる押圧力、左足より及ぼされる押圧力の3者から選択された押圧力を使用する。運転者による異常時対応運転制御の始動は、上記の要否判定が要と判定されたとき許可する。 (もっと読む)


【課題】本発明は各測定対象の動きに応じた接触様式を測定することを課題とする。
【解決手段】本発明の生体間接触データ測定装置10は、測定対象の任意の箇所に装着される装着ベルトと、装着ベルトの内側に形成された電極20と、予め当該測定対象固有の識別データを時系列的に記憶するメモリ70と、識別データを電極20を介して任意の時間間隔毎に送信する送信部130と、当該測定対象が他の測定対象に接触することにより電極20を介して他の測定対象から送信された識別データを受信する受信部150と、受信した識別データの受信レベルを測定する受信レベル測定部162と、受信した識別データ及び受信レベルを時系列な接触データとしてメモリ70に記憶させる制御手段と、メモリ70に記憶させた接触データを外部制御装置に出力する出力部90とを備える。 (もっと読む)


【課題】簡単かつ正確に肌の状態を知る。
【解決手段】ステップS103において、部位特定部は、撮影装置により撮影された部位画像の特徴を解析することにより得られた特徴量ベクトルに基づいて、部位画像内の被検者の部位を特定する。ステップS104において、撮影条件設定部は、特定された対象部位に応じて、対象部位の肌の状態を示す部位画像を撮影する撮影条件を設定する。本技術は、例えば、肌の状態を測定する測定装置に適用できる。 (もっと読む)


【課題】被験者および作業者の負担を減らし、かつ客観的にストレスを評価することが可能な非接触ストレス評価システムを提供する。
【解決手段】椅子に取り付けられると共に、椅子に着座する被験者の前方から当該被験者の腹部に向けて第1のマイクロ波を放射し、第1のマイクロ波の反射波に基づいて被験者の腹部の時間経過に応じた変位を計測する。そして、被験者の腹部の時間経過に応じた変位に基づいて被験者の呼吸数を検出し、その呼吸数に基づいて被験者のストレス評価を行う。 (もっと読む)


【課題】 装置サイズおよびコストを抑制しつつ認証精度を向上させることができる、生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】 生体情報処理装置は、ユーザの複数の生体画像を取得する生体センサと、複数の生体画像の表面反射領域を検出する検出部と、複数の生体画像のうち、表面反射領域が互いに異なる生体画像から得られる生体情報を記憶する記憶部と、を備える。生体情報処理方法は、生体センサを用いて、ユーザの複数の生体画像を取得し、複数の生体画像の表面反射領域を検出し、複数の生体画像のうち、表面反射領域が互いに異なる生体画像から得られる生体情報を記憶部に記憶する、ものである。 (もっと読む)


【課題】被験者の運動中の姿勢異常を精度良く検知することである。
【解決手段】携帯電話10は、6軸センサ16とプロセッサ11とバイブレータ部17とを有する。6軸センサ16は、第1の軸の方向の加速度を検出すると共に、前記第1の軸と直交する第2の軸周りの角速度を検出する。プロセッサ11は、6軸センサ16により検出された複数時点の加速度の変位値に基づいて、1歩毎に現れる所定の特徴変位の時点を抽出する。プロセッサ11は、6軸センサ16により検出された角速度の変位値に基づいて、前記時点の変位が何れの方向に対応する変位であるかを判定する。プロセッサ11は、前記時点、前記角速度の変位値、及び前記方向に基づいて、左右の傾きバランスに関する情報を算出する。バイブレータ部17は、前記左右の傾きバランスに関する情報に基づいた通知を行う。 (もっと読む)


【課題】高精度に体動を検出すること。
【解決手段】体動検出装置は、入力された音響信号を周波数成分に変換する周波数変換部と、所定帯域毎に周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、電力変動が第1閾値より小さい所定帯域数が第2閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、継続時間及び電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、を備える。 (もっと読む)


【課題】簡便かつ低コストでありながら、正確に生体の脂肪量を求められる脂肪量評価方法を提供する。
【解決手段】測定対象者の皮膚表面温度と体深部温度とを測定する(ST100)。患者と腹囲や皮膚温度が近似しているサンプルを選択する(ST110)。サンプルデータに対し、測定対象者の皮膚表面温度を拘束条件として熱伝導解析を行う(ST120)。熱伝導解析で求められた体深部温度を測定対象者の体深部温度と対比する(ST130)。対比の結果、両者が一致しない場合には(ST140:NO)、サンプルの体組織を調整する(ST150)。熱伝導解析で求められた体深部温度が測定対象者の体深部温度に合致するまで調整工程(ST150)と演算工程(ST120)とを繰り返す。 (もっと読む)


【課題】歩行者の脚が接地および離地するタイミングに精度よく同期して変化する信号を生成可能な歩行信号生成装置を提供する。
【解決手段】歩行信号生成装置は、歩行者の左右の足の底部に配される電極21、22と、電極21、22に電位を印加する電源13と、電極21、22に電流が流れると当該電流により電圧降下を起こす抵抗器14と、抵抗器14における電圧降下により変化する検出信号を出力する出力端子OUT1と、を有する。 (もっと読む)


【課題】生体リズムの乱れ度を定量的に評価する。
【解決手段】生体リズムの乱れ度算出装置は、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね2分の1の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、を有する。 (もっと読む)


【課題】 心拍数・呼吸数検出装置で,顔を含む画像データから高精度に心拍数,呼吸数を検出することを目的とする。
【解決手段】 心拍数・呼吸数検出装置1では,光波長成分取得部11が画像データ2のRGB成分を取得し,顔認識処理部12が画像データ2から顔領域を抽出する。RGB平均値算出部13は,顔領域のRGB成分の平均値を算出し,独立成分分析部14は,RGB成分の平均値から3個の独立信号の成分を分離する。独立信号ソート部15は,サンプリングされた顔領域の独立信号ごとのスペクトル分布を求め,スペクトル分布の波形類似度をもとに,類似度が高い独立信号のスペクトル分布をペアリングして,区分化する。心拍数・呼吸数検出部16は,区分化されたスペクトル分布それぞれのピーク周波数を追跡し,一定時間経過後に周波数値軸上で出現位置が収束したピーク周波数の周波数値をもとに心拍数を推定する。 (もっと読む)


【課題】就寝者のいびきの検出精度を高めた検出装置を提供する。
【解決手段】在床した就寝者により生じる振動を検知可能に設置され、当該振動に応じた出力信号を出力する振動検知部1と、出力信号に含まれる就寝者のいびきによる振動の周波数に対応する周波数の信号が所定の強度条件を満たした時刻をいびき候補時刻として検出するいびき候補時刻検出部14と、時間的に隣接するいびき候補時刻どうしの間隔が所定のいびき間隔時間以内である所定数以上のいびき候補時刻が検出された際に、所定数以上のいびき候補時刻のうち最先のいびき候補時刻を就寝者のいびきの開始時刻と決定する決定部16と、を備えている。 (もっと読む)


【課題】肌のきめの状態を評価する。
【解決手段】表皮パターン検出部は、表皮画像撮像部により肌の表皮が撮影された表皮画像における表皮パターンを検出する。後天的要素解析部は、表皮画像において、表皮パターンの形状の均一性を解析する。きめ評価部は、表皮パターンの形状の均一性に基づいて、肌のきめの状態を評価する。本技術は、例えば、肌のきめの状態を評価するシステムに適用できる。 (もっと読む)


【課題】被計測物の周囲の形状を手軽に計測する。
【解決手段】バンドは、互いに平行な連結軸であるジョイントを介して複数のパネルが連結され、ジョイントを軸にして隣接するパネル間の角度であるパネル間角度を調節可能である。各ジョイントには、パネル間角度を検出する角度センサが設けられている。そして、検出された各パネル間角度に基づいて、バンドが装着された被計測物の周囲の少なくとも一部の形状である周囲形状が計測される。本技術は、例えば、腹囲計測装置に適用できる。 (もっと読む)


【課題】日常生活の行動に従って、ユーザの体力レベルを判定する。
【解決手段】第1端末は、第1ユーザに装着され、センサによって測定された第1ユーザの体動数及び脈拍数を含む複数の第1生体データを、サーバに送信し、サーバは、年代毎の各ユーザの体力レベルを示す年代毎の回帰式を取得し、各第1生体データに基づいて、各第1生体データが、第1ユーザの活動状態の生体データか、又は、第1ユーザの安静状態の生体データかを判定し、第1ユーザの活動状態の生体データ、及び、第1ユーザの安静状態の生体データに基づいて、第1ユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とを算出し、算出された第1ユーザの安静状態の脈拍数と活動状態の運動強度と活動状態の脈拍数とに基づいて、第1回帰式を算出し、取得された年代毎の回帰式と、第1回帰式とに基づいて、第1ユーザの体力レベルを判定するための画面データを生成する。 (もっと読む)


【課題】被験体に対する検出手段として加速度センサのみを含む簡単かつ安価な構成で、被験体がした動作又は行動についての評価の精度を高めることができる行動評価装置を提供すること。
【解決手段】加速度センサと、加速度センサの出力を記憶するメモリを備える。第1のニューラルネットワークは、予め、被験体がした動作又は行動を認識する学習を済ませ、その学習後は、加速度センサの出力に基づいて、リアルタイムで被験体がした動作又は行動を認識する。第2のニューラルネットワークは、指示に基づいて、第1のニューラルネットワークを通して認識された動作又は行動に対応する加速度センサの出力を、メモリから読み出して手本として学習し、その学習後は、第1のニューラルネットワークを通して認識された動作又は行動が手本に近い程度を表す近似度を出力する。 (もっと読む)


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