【課題】保護対象者の状態を検出可能であり、保護対象者が受ける衝撃を吸収可能な衝撃吸収機能付センサを提供することを課題とする。
【解決手段】衝撃吸収機能付センサ１は、転倒または転落の際に保護対象者Ｍが受ける衝撃を吸収する高減衰層５と、高減衰層５の表側に配置され、エラストマーまたは伸縮性を有する布を含む柔軟なセンサ膜２０と、センサ膜２０の少なくとも一部を介して配置される複数の電極０１Ｘ〜２４Ｘ、０１Ｙ〜１８Ｙと、複数の電極０１Ｘ〜２４Ｘ、０１Ｙ〜１８Ｙの配置に対応して設定される複数の検出部Ａ０１０１〜Ａ２４１８と、を有し、検出部Ａ０１０１〜Ａ２４１８に対応する電気量を電極０１Ｘ〜２４Ｘ、０１Ｙ〜１８Ｙから出力するセンサ本体２と、を備える。 （もっと読む）

【課題】運動状態に応じた表示に自動的に切替えること。
【解決手段】体動検出装置は、本体部と、本体部に設けられる表示部と、制御部と、本体部の加速度を検出する検出部とを備え、制御部は、検出部によって検出された加速度に基づき、本体部を装着するユーザの動作状態を判別する判別部（ステップＳ１１０，ステップＳ１２０，ステップＳ１３１，ステップＳ１３２，ステップＳ１４１，ステップＳ１４２）と、判別部による動作状態の判別に基づいて、表示部の表示状態を切替える表示制御部（ステップＳ１３４，ステップＳ１４３，ステップＳ１５２）とを含む。 （もっと読む）

【課題】簡便に計測を行え、臨床現場で定量的に歩行障害度を評価できる歩行障害自動分析システムを提供する。
【解決手段】本発明の歩行障害自動分析システムは、運動センサー３１，３２により被験者２の歩行運動を計測する歩行運動計測部３と、歩行運動計測部３で計測された歩行運動から腰軌道を求める歩行運動追跡部４と、歩行運動追跡部４で得られた腰軌道から歩行障害に係る特徴量としての歩行障害特徴量を抽出する歩行障害特徴抽出部５と、歩行障害特徴抽出部５で抽出された歩行障害特徴量に基づいて、被験者２の歩行障害度を判定する歩行障害度判定部６と、歩行障害度が判明している被験者２の歩行障害度を歩行障害特徴量と関連付けて学習データとして歩行障害度判定部６に学習させる歩行障害学習部７とを備え、歩行障害度判定部６は、学習データを参照して判定を行う。 （もっと読む）

【課題】被験者の様々な生体情報のうち特に呼吸情報や脈拍情報等を精度良く計測することができる生体情報計測用パネルを提供すること。
【解決手段】パネル１は、被験者Ｓの下側に配置される、弾性的に撓曲可能な敷き板部２を有している。敷き板部２に歪み検出センサＤが装着されている。敷き板部２が被験者Ｓの下側に配置された状態のもとで、被験者Ｓの生体活動に伴い発生する敷き板部２の歪みの変動が、歪み検出センサＤにより検出されるものとなされている。歪み検出センサＤからの出力信号は、被験者Ｓの生体情報の計測に用いられるものである。歪み検出センサＤは導電性エラストマーセンサ25である。導電性エラストマーセンサ25は敷き板部２の内部に配置されている。 （もっと読む）

【課題】被験者の動作を個人ごとに適応して識別でき、識別精度を向上した新しい特徴量変換装置を提供する。
【解決手段】少なくとも１以上の基準者と被験者とが規定動作をした場合のそれぞれの規定動作データを取得する部と、少なくとも１以上の基準者の基準者特徴量、および被験者の被験者特徴量を抽出する部と、少なくとも１以上の基準者特徴量に基づいて、少なくとも１つの標準特徴量を算出する算出部と、前記標準特徴量と被験者特徴量との間の変換行列を算出する部と、被験者の識別対象動作をした場合の識別対象動作データを取得する部と、被験者の識別対象動作データから、被験者の識別対象特徴量を抽出する抽出部と、識別対象動作データの識別対象特徴量を、変換行列を用いて変換する部と、を有する特徴量変換装置。 （もっと読む）

【課題】認証精度をより高めることが可能な個人認証システムを提供する。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る個人認証システム１は、個人認証を行う個人認証システムにおいて、人の歩行に起因して生じる電気信号を検出するための電極１１を含み、当該電気信号に応じた歩行信号を検知する歩行信号検知手段１０と、特定の電波を送信し、当該電波の人に対する反射波を受信するための送受信器３１を含み、人の動きに起因して変化する当該反射波に応じた動体信号を検知する動体信号検知手段３０と、歩行信号と動体信号とを比較し、歩行信号が動体信号に対応する人によるものであるか否かの判定を行う歩行信号判定手段５０と、歩行信号が動体信号に対応する人によるものである場合に、予め記録された個人認証用歩行信号と歩行信号とを照合し、個人認証を行う認証手段８０とを備える。 （もっと読む）

被験者の日常生活動作（ＡＤＬ）における、動作に対する生理的反応（ＰＲＡ）を用いて、被験者に関する有益な診断情報を生成する。この生成には、インパルス応答テンプレート等のテンプレートを使用する。本手法は、心臓機能監視装置等の、植込み式装置、他の外来用医療監視装置、又は治療用装置をともに用いることができる。また、ローカルインターフェイス装置やリモートインターフェイス装置とともに用いることができる。
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【課題】生体情報検出システムの電力消費量を低減し、電池交換等の煩わしさを軽減すること。
【解決手段】本発明の生体情報検出システムは、被験者の腕に装着される表示装置と、被験者の体に近接して配置されるセンサ装置とを備え、表示装置は表示部とモーションセンサと第１通信部とを有していると共に、センサ装置はバイタルセンサと第２通信部とを有し、モーションセンサが被験者の表示部を注視する姿勢を検出した後、第１通信部は第２通信部に対して制御信号を送信し、制御信号を第２通信部により受信したセンサ装置は、バイタルセンサで検出された生体情報を第２通信部により第１通信部へ送信する。 （もっと読む）

【課題】歪み検出センサから出力される被験者の生体情報信号の強度低下を抑制できる生体情報計測ベッドを提供する。
【解決手段】生体情報計測ベッド４０は、生体情報計測用パネル１を備える。パネル１は、被験者の下側に被験者の幅方向に延びる態様に配置され、弾性的に撓曲可能な帯状の敷き板２と、敷き板２の歪みを検出する歪み検出センサ５とを備えている。歪み検出センサ５からの出力信号は被験者の生体情報の計測に用いられる。敷き板２の幅方向中間部の長さは、敷き板部２の幅方向両端部の長さよりも短く設定されている。敷き板２の幅方向中間部に歪み検出センサ５が装着されている。 （もっと読む）

【課題】複数の識別器の中から状況に応じて適切な識別器を選択して、対象のモードを識別し得る、モード識別装置、モード識別方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】センサデータを用いて対象のモードを識別するため、モード識別装置1は、想定される複数のモードそれぞれ毎に作成され、且つ、センサデータから、対応するモードが対象のモードに該当する可能性を示す評価値を算出するための、複数の識別器51を記憶する、記憶部50と、複数の識別器の中から、モード識別装置1の状況に応じて、対象のモードの識別に利用する識別器を選択するための選択条件を設定する、選択条件設定部20と、選択条件に基づいて、いずれかの識別器を選択する、識別器選択部40と、選択された識別器を用いて、それが対応するモードの評価値を取得し、取得した評価値に基づいて、対象のモードを識別する、モード識別部20とを備えている。 （もっと読む）

本方法は、関節によって連結されている肢にセンサ（５６）を取り付けるステップと、関節がねじれている、または曲がっているときに、センサの出力信号を測定するステップと、センサのこの出力信号を、ねじれ度または曲がり度に関連付ける最後のステップと、を含んでいる。センサは導電性ループ（５１）を備えており、導電性ループ（５１）は、一方の肢および他方の肢の両方を少なくとも部分的に覆っている。肢は、人体または動物体の肢とすることができる。センサは、ループのインダクタンスの尺度となる出力信号を提供する出力ユニット（５７）を、さらに備えている。静的な条件下で、関節における、適切に定義されたねじれ度または曲がり度に対するセンサの出力信号を検出することによって、センサの較正データを求めることができ、この較正データは格納しておく。 （もっと読む）

【課題】歩行者の日常の歩行情報を容易に抽出する。
【解決手段】データ記憶部２２には、歩行判定の基準となる参照パラメータが記憶される。データ入出力部２１は、ユーザが日常生活において携帯する携帯端末が具備する加速度センサによって測定された加速度データを取得する。変換部２３は、加速度データを重力成分と主成分分析を利用して座標変換して変換データを生成する。基本周波数パラメータ算出部２４、絶対値パラメータ算出部２５、あるいは規則性パラメータ算出部２６は、変換データから加速度データの性質を表す加速度パラメータを算出する。歩行判定部２７は、加速度パラメータと参照パラメータを比較して加速度データがユーザの歩行時に取得されたデータであるか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】ユーザの努力を反映した運動結果を感覚的に判り易く表示すること。
【解決手段】体動検出装置は、本体部と表示部（１４１）と制御部とを備え、制御部は、本体部を装着または所持するユーザの体動を検出する体動検出部と、体動検出部によって検出された体動の数を計数する計数部と、ユーザの運動形態を検出する運動形態検出部と、運動形態検出部によって検出された運動形態に応じた運動強度に基づいて、計数部によって計数された体動の数を補正する補正部と、補正部によって補正された体動の数を表示部に表示させる表示制御部とを含む。 （もっと読む）

【課題】ベッドフレームのゆがみに基づく着床状態の判定精度を改善しようとするものである。
【解決手段】低倍率増幅器２１Ｌ、２１Ｒ及びローパスフィルタ２２Ｌ、２２Ｒを用いて左側検出器３Ｌ及び右側検出器３Ｒから得られるひずみ検出信号Ｓ１Ｌ、Ｓ１Ｒに含まれている挙動検出信号Ｓ１３Ｌ、Ｓ１３Ｒを得ると共に、低倍率増幅器２１Ｌ、２１Ｒの低倍率増幅出力信号Ｓ１１Ｌ、Ｓ１１Ｒを高倍率増幅器３１Ｌ、３１Ｒ、バンドパスフィルタ３２Ｌ、３２Ｒを用いてひずみ検出信号Ｓ１Ｌ、Ｓ１Ｒに含まれる心拍検出信号Ｓ２４Ｌ、Ｓ２４Ｒを得、さらに、心拍検出信号Ｓ２４Ｌ、Ｓ２４Ｒと基準しきい値ＳＶとの偏差信号Ｓ３１Ｌ、Ｓ３１Ｒを利得制御信号Ｓ３２Ｌ、Ｓ３２Ｒに変換して低倍率増幅器２１Ｌ、２１Ｒの増幅率をフィードバック制御するようにしたことにより、ベッド２に寝起きする被験者の着床状態を安全かつ高い精度で観察することができる。 （もっと読む）

【課題】どのような昇降方法で昇降しているかを判り易く表示すること。
【解決手段】体動検出装置は、本体部と表示部（１４１）と制御部とを備え、制御部は、本体部を装着または所持するユーザが昇降装置を用いて昇降しているか否かを検出する昇降方法検出部と、昇降方法検出部による検出結果に基づいて、昇降装置を用いて昇降した回数と、昇降装置を用いず昇降した回数とを計数する計数部と、計数部によって計数されたそれぞれの回数を表示部に表示させる表示制御部とを含む。 （もっと読む）

【課題】被験者に関連する生理学的情報、パフォーマンス情報および状況情報を示すシグナルを送信するための多モード通信手段を提供する。
【解決手段】例示的な実施形態において、多モード通信手段は、単一無線モードでは効果がないであろう広範囲の設定（settings）において獲得されるべき外部モニタリング機器への接続を可能にする多重無線サブシステム（またはモード）を含む。更に、本発明の多モード通信手段をリアルタイムデータ処理と組み合わせることにより、ユーザーに関係があると決定されたデータが識別された場合のみ通信の機能性に関与することが可能となる。 （もっと読む）

【課題】人支持装置の開発
【解決手段】人支持装置は、フレームおよび人を支持するためにフレームと協働する支持面を含む。人支持装置はまた、フレームおよび支持面のうちの一に結合されたセンサーを有する。センサーは、人に関連する少なくとも１つの特徴を検出する。制御装置は、センサーに結合される。制御装置は、フレームの状態、支持面の状態、人の位置、または人の状態の少なくとも１つに応じて、センサーのゲインを変えること、およびセンサーからの信号がフィルターされる手法を変えることのうち少なくとも１つによってセンサーを制御するよう動作する。場合によっては、制御装置はセンサーをオフにする。 （もっと読む）

患者のための運動訓練計画を提供するためのシステム２００が提供される。システムはセンサ２０２，２０４，２０６，２０８，２１０，２１２と、少なくとも１つのセンサに動作可能なように接続されるプロセッサ２１４を含む。センサは患者の生理学的パラメータを測定する。プロセッサは、ａ）患者の情報と患者の症状をあらわす健康情報データを受信し、ｂ）少なくとも１つのセンサから生理学的データを受信し、ｃ）健康情報データと生理学的データに基づいて患者のための運動訓練計画を考案し、ｄ）生理学的データが所定範囲内であるかどうかを決定するために患者の運動訓練中に生理学的データをモニタリングし、ｅ）生理学的データが所定範囲外である場合に患者のための運動訓練計画を修正するように構成される。
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【課題】本発明は、ユーザーの消費熱量を算出するための装置に関する。
【解決手段】本発明は、ユーザーの動きをより正確に把握できるのみならず、呼吸量までも把握できるようにすることによって、ユーザーの鼻から吸入される空気量を測定して呼吸信号を獲得及び出力する呼吸測定装置と、ユーザーの身体部位別の動きの大きさ及び動きの方向を反映した加速度信号を獲得及び出力する複数の動き感知装置と、上記加速度信号を分析してユーザーの動きの量及び動きのパターンを把握し上記呼吸信号を分析して運動強度を把握し上記ユーザーの動きの量及び動きのパターンと運動強度とを共に考慮して消費熱量を算出する制御部とを含むことができる。 （もっと読む）

【課題】人が行っている動作のパターンを適切に推定する動作推定装置を提供する。
【解決手段】動作推定装置は、記憶モジュール、センサ、及び、推定モジュールを備えている。記憶モジュールは、人の予め定められた動作に伴って実現されるｎ個の人の関節の角度の既知軌道を複数の相互に異なる動作群の夫々について記憶している。センサは、人の関節の角度を計測する。推定モジュールは、ｎ個の人の関節のうちのｎより少ないｍ個の関節についてセンサによって計測されたｍ個の関節角度の計測軌道に最も近い既知軌道を記憶された既知軌道群の中から選択し、選択された既知軌道を出力する。選択された既知軌道が、人が行っている動作のパターンの推定値に相当する。 （もっと読む）