JP2015054223A - 血圧情報出力装置、血圧情報出力プログラム、媒体、血圧情報出力方法 - Google Patents

Abstract

【課題】生体と非接触で生体の血圧情報を出力する。
【解決手段】生体の第１の部位から、第１の脈波情報を光学的に取得する第１の脈波情報取得部と、生体の第１の部位と異なる第２の部位から、第１の脈波情報に対して時間差を有する第２の脈波情報を光学的に取得する第２の脈波情報取得部と、第１の脈波情報と第２の脈波情報に基づいて、生体の脈波伝搬情報を算出する脈波伝搬情報算出部と、脈波伝搬情報に基づいて、生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部と、を備えた血圧情報出力装置を提供する。
【選択図】図８

Description

本発明は、血圧情報出力装置、血圧情報出力プログラム、媒体、および、血圧情報出力方法に関する。

従来、人間の血圧を測定する血圧測定装置として、空気圧で膨張するカフと呼ばれるシートを用いたものがあった。カフは、人間の腕に巻かれ、空気圧で膨張して腕に大きな圧力をかける。従来の血圧測定装置は、圧力をかけたときの腕の中の血管の反発力から血圧を測定するものであった（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１ 特開２０１０−９４４１０号公報

しかしながら、従来の血圧測定装置は、カフにより生体へ大きな圧力をかけるので、生体への負担が大きい。

本発明の第１の態様においては、生体の第１の部位から、第１の脈波情報を光学的に取得する第１の脈波情報取得部と、生体の第１の部位と異なる第２の部位から、第１の脈波情報に対して時間差を有する第２の脈波情報を光学的に取得する第２の脈波情報取得部と、第１の脈波情報と第２の脈波情報に基づいて、生体の脈波伝搬情報を算出する脈波伝搬情報算出部と、脈波伝搬情報に基づいて、生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部と、を備えた血圧情報出力装置を提供する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

実施形態１に係る血圧情報出力装置１００の一例を示す。 実施形態２に係る血圧情報出力装置２００の一例を示す。 実施形態３に係る血圧情報出力装置３００の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 ディスプレイ１２２の表示形態の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 生体１０３の映像を抽出する様子を示す。 脈拍数検出アルゴリズムの一例を示す。 脈拍数検出結果を示す。 脈波伝搬時間の検出アルゴリズムの一例を示す。 脈波成分信号の波形を示す図である。 脈波成分信号の波形を示す図である。 鼻領域のスプライン補間後の出力波形を示す。 スプライン補間後の出力波形を１階微分した信号波形を示す。 ２階微分（脈波加速度波形）の出力波形を示す。 相互相関をとって位相差を検出した後の出力波形である。 脈波伝搬時間ＰＴＴと血圧ＢＰの関係を示す。 脈波伝搬に関する血管モデルを示す。 パラメータ（ａ、ｂ、ｃ）の分布を示したベクトル図である。 生体１０３の最高血圧の推定結果を示す。 最高血圧と最低血圧の推定結果を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 コンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

（実施形態１）
図１は、本発明の実施形態１の血圧情報出力装置１００を示す図である。血圧情報出力装置１００は、スマートフォン内に実装されている。血圧情報出力装置１００は、映像入力部１０１および血圧情報出力部１０２を備える。

映像入力部１０１には、生体１０３の２箇所以上の映像が入力される。映像入力部１０１は、カメラを備えており、生体１０３の映像をカメラにより撮影して入力する。本例の映像入力部１０１は、生体１０３において離間した２箇所以上の部位を含む動画を取得する。これにより、生体１０３の脈波情報を有する映像が映像入力部１０１へ光学的に入力される。脈波とは、生体１０３の部位における血管の脈動を示す時間波形であり、脈波情報とは、当該時間波形に関する情報である。例えば脈波情報は、脈波がピークを示すタイミングに関する情報を含む。本例では、生体１０３の鼻１０４の映像と指先１０５の映像がカメラを介して映像入力部１０１へ入力される。

血圧情報出力部１０２は、映像入力部１０１に入力された映像に基づいて、生体１０３の血圧情報を出力する。血圧情報出力部１０２は、血圧情報を表示するディスプレイを備える。ここで、血圧情報とは、血圧、高血圧状態、正常血圧状態、低血圧状態、動脈硬化等の血管の状態、または血管年齢等、血圧に関する情報である。本例において、血圧情報出力部１０２には生体１０３の最高血圧（Ｍａｘ１３０ｍｍＨｇ）、平均血圧（１０７ｍｍＨｇ）、最低血圧（Ｍｉｎ８５ｍｍＨｇ）が表示されている。

生体１０３の血液は、ヘモグロビン濃度に応じて、光のＲＧＢ成分のうちＧ成分（緑色成分）の透過量が変化する。動脈血には、静脈血に比べてヘモグロビンが多く含まれている。脈波は、動脈血の血流量の変動に対応するので、生体１０３を透過または反射した光のＧ成分の変動は、生体１０３の脈波に対応する。すなわち、本例における生体１０３の鼻１０４の映像と指先１０５の映像には、脈波に応じたＧ成分の変動波形が含まれている。従って、鼻１０４と指先１０５の映像におけるＧ成分の波形の位相差から、心臓から鼻１０４までの脈波の伝搬時間と、心臓から指先１０５までの脈波の伝搬時間の差分がわかる。血圧情報出力装置１００は、鼻１０４の映像から鼻１０４の毛細血管の脈波成分信号と、指先１０５の映像から指先１０５の毛細血管の脈波成分信号を抽出する。脈波成分信号は、脈波情報を含む映像のＲＧＢ信号もしくは、ＹＣｂＣｒ信号である。

血圧情報出力装置１００は、２つの映像の相関から、脈波伝搬情報を算出する。脈波伝搬情報とは、脈波伝搬時間ＰＴＴまたは、その逆数に比例した脈波伝搬速度ＰＷＶを含む。血圧情報出力装置１００は、予め算出された脈波伝搬情報と血圧ＢＰとの関係式、および脈波伝搬情報から血圧ＢＰを推定して出力する。血圧情報出力装置１００は、ヘモグロビン濃度の変動に基づいて検出される同質の２つの脈波情報に基づいて、脈波伝搬情報を算出しているので、高精度に血圧ＢＰを推定できる。

映像入力部１０１は、２箇所の部位の動きを検出して、当該部位に追従して撮影してよい。映像入力部１０１は、脈波を検出している間に、２箇所の部位の少なくとも一方がカメラの撮像領域外に向かって移動している場合に、カメラのズーム等を制御して、２箇所の部位がカメラの撮像領域内となるように制御してよい。また、血圧情報出力装置１００は、２箇所の部位の移動速度が所定の値以下である期間に取得した脈波情報に基づいて、脈波伝搬情報を算出してよい。本例では、１つのカメラから生体１０３の２箇所の映像を入力しているが、２つ以上のカメラからそれぞれの部位の映像を入力してよい。例えば、スマートフォンの裏面に設けられた光学式指紋センサを用いて、指先１０５の画像を取得してよい。また、鼻１０４と指先１０５に限らず、生体における互いに異なる領域の映像をそれぞれ入力してよい。しかし、鼻１０４および指先１０５は、毛細血管が集中しているため、ヘモグロビン濃度が高くなる。このため、鼻１０４の映像と指先１０５の映像を用いる方が、脈波情報の抽出感度と脈波伝搬情報の算出精度が高くなる。

さらに、脈波情報は、２つの映像から抽出されてよく、指先に装着された光電容積脈波計を２つ以上用いて抽出されてもよい。また、脈波情報は、一方が映像から、他方が光電容積脈波計から抽出されてもよい。

このように、実施形態１の血圧情報出力装置１００は、光学的に脈波情報を抽出して血圧情報を出力するようにしたので生体への負担が小さい。また、カフを用いた場合の加圧および減圧のための時間が不要なので、連続的に血圧情報を出力できる。さらに、実施形態１の血圧情報出力装置１００は、映像から脈波情報を抽出する構成であるため、生体と非接触かつ非拘束で血圧情報を推定できる。さらに、カメラの映像内に複数人存在すれば、複数人の血圧を同時に測定できる。

（実施形態２）
図２は、実施形態２の血圧情報出力装置２００を示す図である。血圧情報出力装置２００は、トレッドミル２０６に備え付けられている。トレッドミル２０６は、フィットネスジム等におけるランニングマシン、ウォーキングマシン、エアロバイク等の運動機器である。本例のトレッドミル２０６は、ランニングマシンである。

血圧情報出力装置２００は、実施形態１と同様に、映像入力部２０１と血圧情報出力部２０２とを備える。ここで、血圧情報出力装置２００は、トレッドミル２０６の内部に実装される。

映像入力部２０１は、カメラを備えており、映像が入力される。具体的には、映像入力部２０１には、トレッドミル２０６上で運動をしている生体２０３の鼻２０４の映像と指先２０５の映像が入力される。

血圧情報出力部２０２は、ディスプレイを備えて血圧情報をディスプレイに表示する。これにより、生体２０３は運動しながら自らの血圧情報を知ることができる。なお、血圧情報に加えて、脈拍数ＣＰＲを表示してもよい。

（実施形態３）
図３は、実施形態３の血圧情報出力装置３００を示す図である。血圧情報出力装置３００は、実施形態１と同様に、映像入力部３０１と血圧情報出力部３０２とを備える。血圧情報出力装置３００は、洗面台の鏡に実装される。

映像入力部３０１は、カメラを備えており、映像が入力される。具体的には、映像入力部２０１には、洗面台で手洗いや歯磨き等をしている生体１０３の鼻１０４の映像と指先１０５の映像が入力される。

ディスプレイを備えて血圧情報出力部３０２が血圧情報を出力する。血圧情報出力部３０２は、手洗いや歯磨き等をしている生体１０３の血圧情報をディスプレイに表示する。これにより、生体１０３は、手洗いや歯磨き等をしながら自らの血圧情報を知ることができる。本例の血圧情報出力装置３００は、簡単でさりげない測定ができるので、恒常的に血圧をモニターできる。

図４は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。血圧情報出力装置１００は、映像入力部１１０および血圧情報出力部１２０を備える。血圧情報出力装置１００は、入力された生体の映像から、血圧ＢＰを推定して出力する。なお、本例の血圧情報出力装置１００の構成は、実施形態１〜３のいずれの場合においても、利用できる。

生体１０３は、第１領域１０６および第２領域１０７を有する。第１領域１０６および第２領域１０７は、それぞれ異なる領域である。例えば、第１領域１０６は、生体１０３の部位である鼻１０４の映像であり、第２領域１０７は、生体１０３の部位である指先１０５の映像である。

映像入力部１１０には、第１領域１０６および第２領域１０７の映像がそれぞれ、第１領域映像１１２および第２領域映像１１４として入力される。映像入力部１１０は、第１領域映像１１２および第２領域映像１１４を血圧情報出力部１２０に出力する。

血圧情報出力部１２０は、第１領域映像１１２および第２領域映像１１４に基づいて、生体１０３の血圧情報を算出する。例えば、血圧情報出力部１２０は、算出した血圧情報を推定血圧値として出力する。

図５は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。図４とは、映像入力部１１０がカメラ１１６を備えた点で異なる。映像入力部１１０は、カメラ１１６により生体１０３の第１の映像および第２の映像を取得する。

カメラ１１６は、第１領域映像１１２および第２領域映像１１４を撮影する。カメラ１１６は、ＣＣＤセンサもしくは、ＣＭＯＳセンサ等を撮像素子として備える。カメラ１１６は、撮影した第１領域映像１１２および第２領域映像１１４を血圧情報出力部１２０に出力する。

図６は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。図４とは、血圧情報出力部１２０がディスプレイ１２２を備えた点で異なる。ディスプレイ１２２は、血圧情報出力部１２０において、第１領域映像１１２および第２領域映像１１４に基づく血圧情報を表示する。

血圧情報出力部１０２は、ディスプレイ１２２の替わりにスピーカーを備えて音声信号として血圧情報を出力してよい。血圧情報出力部１０２は、ディスプレイ１２２の替わりに無線または有線により血圧情報をＰＣ等の電子機器もしくは病院等の医療機関のデータベースに送信してよい。

図７は、ディスプレイ１２２の表示形態の一例を示す。図７に記載されたディスプレイ１２２の表示形態は、実施形態１〜３のいずれにおいても利用できる。

図７（ａ）は、生体１０３の血圧そのものではなく、生体１０３の血圧ＢＰが高血圧であるか、正常血圧であるか、低血圧であるか等の血圧状態を表示する例である。図７（ｂ）は、算出した脈波伝搬情報または推定した血圧ＢＰに基づいて、動脈硬化があるかどうかを表示した例である。図７（ｃ）は、算出した脈波伝搬情報または推定した血圧ＢＰに基づいて、血管年齢の推定結果を表示した例である。つまり、図７（ｂ）および（ｃ）は、血管状態を示す。

上記図７（ａ）〜（ｃ）の絶対評価の表示に加えて、ディスプレイ１２２は、個人ごとの平均値と比較した相対評価を表示してもよい。また、血圧情報出力装置１００は、その内部に記憶部を設け、過去に推定した血圧情報を記憶部に記憶してよい。この場合、血圧情報出力装置１００は、過去の血圧情報と現在の血圧情報を合わせてディスプレイ１２２に出力してよい。

図７（ｄ）は、血管の硬さ、血管年齢、ユーザーへのアドバイス、および血管の硬さと血管年齢との関係を示すグラフを表示する。実線は、年齢毎の平均的な血管の硬さである平均値ラインを示す。ユーザーは、グラフから、平均値ラインより高いか低いかを知ることができる。その他、例えば、「今回のあなたの血圧は、通常よりも高血圧です。」、「今回のあなたの血圧は、通常よりも低血圧です。」、「今回のあなたの血圧は、通常です。」等の情報を表示してよい。

図８は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、脈波伝搬情報を算出して、推定血圧を出力する。血圧情報出力装置１００は、第１の脈波情報取得部（第１の脈波情報入力部／第１の映像取得部）１３０、第２の脈波情報取得部（第２の脈波情報入力部／第２の映像取得部）１３５、脈波伝搬情報算出部１４０および血圧情報出力部１５０を備える。ここで、第１の脈波情報取得部１３０と第２の脈波情報取得部１３５が図４〜図６の映像入力部１１０に対応し、脈波伝搬情報算出部１４０と血圧情報出力部１５０が血圧情報出力部１２０に対応する。

第１の脈波情報取得部１３０は、生体１０３の第１の部位から、第１の脈波情報を光学的に取得する。第１の脈波情報取得部１３０は、光学的に取得した第１の脈波情報から第１の映像を抽出する。つまり、第１の脈波情報取得部１３０は、生体１０３の第１の部位から、第１の映像を取得する。

第２の脈波情報取得部１３５は、生体１０３の第１の部位と異なる第２の部位から、第２の脈波情報を光学的に取得する。第２の脈波情報取得部１３５は、光学的に取得した第２の脈波情報から第２の映像を抽出する。第２の脈波情報は、第１の脈波情報に対して時間差を有する。つまり、第２の脈波情報取得部１３５は、生体１０３の第２の部位から、第２の映像を取得する。

第１の映像と第２の映像の取得は、周知の画像認識技術により実現できる。第１の映像および第２の映像は、１つの映像から取得されてもよく、互いに異なる複数の映像から取得されてもよい。第１の脈波情報取得部１３０および第２の脈波情報取得部１３５は、１つのカメラから映像を取得してもよく、互いに異なるカメラから映像をそれぞれ取得してもよい。

脈波伝搬情報算出部１４０は、抽出した第１の映像および第２の映像に基づいて、生体１０３の脈波伝搬情報を算出する。例えば、脈波伝搬情報算出部１４０は、第１の脈波情報と第２の脈波情報の相関から、生体１０３の脈波伝搬情報を算出する。

血圧情報出力部１５０は、脈波伝搬情報に基づいて、生体１０３の血圧情報を推定して出力する。血圧情報出力部１５０は、生体１０３の脈拍数にさらに基づいて、血圧情報を推定してよい。

図９は、生体１０３の映像を抽出する様子を示す。第１領域１０６および第２領域１０７は、それぞれ、生体１０３の異なる領域である。具体的には、第１領域１０６は、生体１０３の鼻の領域である。第２領域１０７は、生体１０３の指先の領域である。

第１領域１０６および第２領域１０７の選択は、生体１０３の任意の領域であってよい。例えば、第１領域１０６は、生体１０３の心臓を挟んで、第２領域１０７と対称に位置してよい。なお、生体１０３の心臓を挟んで対称に位置するとは、心臓に対して完全に対称である必要はない。例えば、第１領域１０６および第２領域１０７は、それぞれ左右の指先領域であってよい。また、心臓を挟んで対称な位置は、心臓からの距離が等しい２つの位置を指してもよい。

第１の脈波情報取得部１３０および第２の脈波情報取得部１３５は、画像認識技術により、鼻および指先の領域をそれぞれ特定する。また、第１の脈波情報取得部１３０および第２の脈波情報取得部１３５は、特定した領域から鼻の映像および指先の映像をそれぞれ抽出する。

図１０は、脈拍数検出アルゴリズムの一例を示す。本例のアルゴリズムを用いることで、生体１０３の映像から脈拍数を検出できる。脈波波形の安定的な抽出は、血圧ＢＰを推定するために必要な基盤技術である。例えば、血圧情報出力装置１００は、対象領域ＲＯＩとして、毛細血管の密集する鼻領域を選択すれば、高いＳ／Ｎ比を有する脈波を検出できる。

ステップＳ１００において、血圧情報出力装置１００は、顔領域の抽出映像を取得する。その後、血圧情報出力装置１００は、取得した顔領域抽出映像から、ＲＧＢ信号を抽出する。一例では、顔領域抽出映像は、６４０×４８０画素である。

ステップＳ１０１において、血圧情報出力装置１００は、抽出したＲＧＢ信号をＹＣｂＣｒ信号に変換する。ここで、Ｙは輝度信号であり、Ｃｂ、Ｃｒは色差信号である。

ステップＳ１０２において、血圧情報出力装置１００は、輝度信号Ｙから顔領域および対象領域ＲＯＩを検出する。対象領域ＲＯＩは、輝度信号Ｙに基づいて特定される。ここで、対象領域ＲＯＩは、脈波情報を含む色差信号の変化が検出できる程度に血管が集中している領域であれば、鼻領域に限定されない。

ステップＳ１０３において、血圧情報出力装置１００は、ステップＳ１０２で特定した対象領域ＲＯＩを抽出する。また、血圧情報出力装置１００は、抽出された対象領域ＲＯＩにおけるＣｂ＋Ｃｒ信号を取得する。

ステップＳ１０４において、血圧情報出力装置１００は、取得したＣｂ＋Ｃｒ信号に基づいて、対象領域ＲＯＩをガウシアンフィルタリングする。ガウシアンフィルタリングとは、対象領域ＲＯＩの中心部分の強度を大きくして、対象領域ＲＯＩの周辺部を抑え込む処理のことである。

例えば、対象領域ＲＯＩが、５０×５０画素の領域とした場合、対象領域ＲＯＩの周辺部は、生体１０３の動作に伴い対象領域ＲＯＩ以外の領域の信号が混入する。ガウシアンフィルタリングは、信頼性の低い対象領域ＲＯＩの周辺の信号をフィルタリングする。

ステップＳ１０５において、フィルタリングされた信号に基づいて、任意の時刻における値をプロットしたＣｂ＋Ｃｒトレース信号を作成する。Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号を採用することで、演算量を低減して、脈波波形を安定的に抽出できる。例えば、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号は、各画素のＣｂ＋Ｃｒを対象領域ＲＯＩ全域において合計された値である。あるいはＣｂ＋Ｃｒトレース信号は、各画素のＣｂ＋Ｃｒ信号の平均であってよい。これにより、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号は、対象領域ＲＯＩにおいて一つの値が得られる。

ステップＳ１０６において、バンドパスフィルタＢＰＦを通して０．７５Ｈｚ〜４Ｈｚの波長領域以外をカットする。一般的な生体１０３の脈拍数ＣＰＲは、０．７５Ｈｚ〜４Ｈｚ（脈拍数４５〜２４０）の範囲に対応するため、脈拍の帯域以外のノイズをカットできる。

ステップＳ１０７において、周波数の分析を行う。ステップ１０６でノイズがカットされたＣｂ＋Ｃｒトレース信号には、外部環境もしくは生体１０３の運動に対応する低い周波数の信号と、脈拍数ＣＰＲに対応する高い周波数の信号が含まれる。血圧情報出力装置１００は、周波数の分析結果に基づいて、脈拍数ＣＰＲを検出して出力する。

図１１は、脈拍数検出結果を示す。各グラフは、時刻［秒］（横軸）に対する心拍数ＨＲ（縦軸）の変化を示す。実線は、カメラ映像からの脈拍数検出値であり、プロットは、光電式脈波モニター測定値 （正解値）である。図１１に示されたグラフは、時刻０秒における心拍数ＨＲの大きさが異なる。例えば、図１１（ａ）、（ｂ）では、測定開始前に運動することによって、時刻０秒における心拍数ＨＲを上げている。図１１（ｃ）〜（ｆ）は、測定開始時点において、ほぼ平常状態の心拍数ＨＲである。

測定開始後は、運動を停止してから平常時の値に落ち着く心拍数ＨＲが測定される。このときの、本実施形態に係る脈拍検出方法は、光電式の脈波モニターの測定結果と誤差が少なく、心拍数ＨＲの時間に対する変化をとらえている。つまり、心拍数ＨＲは、カメラ映像からであっても精度良く検出できる。

図１２は、脈波伝搬時間の検出アルゴリズムの一例を示す。本例の脈拍伝搬情報算出部１４０は、第１の脈波成分信号抽出部１４１、第２の脈波成分信号抽出部１４２、相関算出部１４３を備える。脈拍伝搬情報算出部１４０は、第１の脈波情報取得部１３０および第２の脈波情報取得部１３５から入力されたＹＣｂＣｒ信号に基づいて、脈波伝搬時間ＰＴＴを算出する。

脈拍伝搬情報算出部１４０は、抽出した映像から脈波伝搬情報を算出する。本例の第１の脈波成分は、顔領域の映像であり、第２の脈波成分は、指先領域の映像である。

第１の脈波成分信号抽出部１４１は、第１の映像から生体１０３の第１の脈波成分信号を抽出する。第１の脈波成分信号抽出部１４１には、第１の脈波情報取得部１３０により取得された顔領域の抽出映像が、ＹＣｂＣｒ信号として入力される。

第２の脈波成分信号抽出部１４２は、第２の映像から生体１０３の第２の脈波成分信号を抽出する。第２の脈波成分信号抽出部１４２には、第２の脈波情報取得部１３５により取得された指先領域の抽出映像が、ＹＣｂＣｒ信号として入力される。

相関算出部１４３は、第１の脈波成分信号と第２の脈波成分信号との相関を算出して脈波伝搬情報を出力する。相関算出部１４３は、第１の脈波成分信号の微分値と第２の脈波成分信号の微分値との相関を算出して脈波伝搬時間ＰＴＴを出力する。

脈波伝搬時間ＰＴＴは、心臓から鼻までの血管の距離と心臓から指先までの血管の距離は異なるので、心臓から鼻までの脈波伝搬時間ＰＴＴと心臓から指先までの脈波伝搬時間ＰＴＴが異なる。このため、鼻領域の脈波成分信号と指先領域の脈波成分信号との間には、心臓から鼻までの血管の距離と心臓から指先までの血管の距離との差に応じた時間差（位相差）が生じる。

ステップ２００において、第１の脈波情報取得部１３０は、鼻領域抽出映像を取得して、鼻の毛細血管の脈波成分信号を出力する。ここで、鼻の映像は、輝度Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒで構成される。

また、第２の脈波情報取得部１３５は、指先領域抽出映像を取得して、指先領域のＹＣｂＣｒ信号を第２の脈波成分信号抽出部１４２に出力する。第２の脈波情報取得部１３５は、映像を取得する領域が、第１の脈波情報取得部１３０とは異なるものの、信号の処理方法は第１の脈波情報取得部１３０と同様である。

ステップＳ２０１において、第１の脈波成分信号抽出部１４１は、入力された色差信号Ｃｂ、Ｃｒに基づいてＣｂ＋Ｃｒトレース信号を生成する。第１の脈波成分信号抽出部１４１は、鼻領域に対応するＣｂ＋Ｃｒトレース信号を生成して、第２の脈波成分信号抽出部１４２は、指先領域に対応するＣｂ＋Ｃｒトレース信号を生成する。Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号を生成することにより、脈波成分の振幅が大きくなる。

ステップＳ２０２において、第１の脈波成分信号抽出部１４１および第２の脈波成分信号抽出部１４２は、脈波帯域である帯域０．７５Ｈｚ〜４Ｈｚのバンドパスフィルタにトレース信号を通す。これにより、鼻領域および指先領域の脈波成分信号が、トレース信号から抽出される。つまり、ステップＳ２０２は、ステップＳ１０６と同様に、脈拍の帯域以外のノイズを除去する。

ステップＳ２０３において、相関算出部１４３は、鼻領域の脈波成分信号と指先領域の脈波成分信号とをそれぞれスプライン補間によりインターポレーション（補間）する。具体的には、スプライン補間とは、カメラ映像（３０Ｈｚ）から抽出した脈波を補間して、１ＫＨｚの連続データに変換することである。スプライン補間は、微分演算の精度を高くして、誤差を小さくする。なお、補間方法は、スプライン補間に限らず、ラグランジュ補間でもよいし、線形補間でもよいが、スプライン補間は演算量が小さくかつ精度が良いため好ましい。

ステップＳ２０４において、スプライン補間後の出力波形を１階微分する。光電容積脈波は、モーション・アーチファクトもしくは光の拡散などにより、最大点および最小点が安定しない場合がある。脈波の１次微分波形を用いることにより、変曲点をより明確に検出することができる。

ステップＳ２０５において、相関算出部１４３は、鼻領域の脈波成分信号と指先領域の脈波成分信号との相関を算出する。また、相関算出部１４３は、２つの映像情報から直接相関を算出してよい。相関算出部１４３は、脈波波形の１次微分波形に対する相互相関位相差を検出して、１ｍｓ単位で脈波伝搬時間ＰＴＴを正確に算出する。

図１３は、ステップＳ２０１で得られた脈波成分信号の波形を示す図である。具体的には、第１の脈波情報取得部１３０および第２の脈波情報取得部１３５で取得された鼻領域の脈波成分信号および指先領域の脈波成分信号の波形を示す。横軸は、フレーム数を示して、縦軸は、Ｃｂ＋Ｃｒ信号のトレース強度を示す。各フレームは、１秒間の間に３０回フレームが更新される（３０ｆｐｓ）。上の波形が鼻領域の脈波成分信号であり、下の波形が指先領域の脈波成分信号である。

図１４は、ステップＳ２０２で得られた脈波成分信号の波形を示す図である。具体的には、ステップＳ２０２で生成されたトレース信号をバンドパスフィルタＢＰＦに通して、脈波帯域のみを抽出した場合の波形を示す。横軸は、フレーム数を示して、縦軸は、Ｃｂ＋Ｃｒ信号のトレース強度を示す。各フレームは、１秒間に３０回フレームが更新される（３０ｆｐｓ）。上の波形が鼻領域の脈波成分信号であり、下の波形が指先領域の脈波成分信号である。バンドパスフィルタＢＰＦを通過したＣｂ＋Ｃｒ信号は、図１４のバンドパスフィルタＢＰＦを通過していないＣｂ＋Ｃｒ信号と比較して、ノイズが低減されている。

図１５は、ステップＳ２０３で得られた鼻領域のスプライン補間後の出力波形を示す。横軸はサンプル（サンプリング周波数１ｋＨｚ）を示して、縦軸はＣｂ＋Ｃｒトレース信号の強度を示す。また、指先領域のスプライン補間後のＣｂ＋Ｃｒトレース強度は、図１５の波形の位相をずらした波形に相当する。鼻領域と指先領域の位相差は、図１５のスプライン補間後のグラフからも検出できる。

図１６は、ステップＳ２０４で得られたスプライン補間後の出力波形を１階微分した信号波形を示す。横軸はサンプル（サンプリング周波数１ｋＨｚ）を示して、縦軸はＣｂ＋Ｃｒトレース１階微分信号の強度を示す。Ｃｂ＋Ｃｒトレース１階微分強度は、鼻領域の脈波成分信号のピークと指先領域の脈波成分信号のピークの時刻において、ゼロクロスする波形となる。つまり、相関算出部１４３は、脈波成分信号を１階微分することにより鼻領域の脈波成分信号のピークと、指先領域の脈波成分信号のピークとの時間差を算出できる。このため、相関算出部１４３は、脈波伝搬情報を精度よく算出できる。つまり、より正確な血圧情報推定を行うことができる。なお、相関算出部１４３は、１階微分の出力波形（脈波速度波形）に限らず、２階微分の出力波形（脈波加速度波形）を用いてもよい。

図１７は、２階微分（脈波加速度波形）の出力波形を示す。横軸はサンプル（サンプリング周波数１ｋＨｚ）を示して、縦軸はＣｂ＋Ｃｒトレース２階微分信号の強度を示す。２階微分の出力波形は、脈波成分信号の変曲点、つまり凹凸の切り替わりポイントにおいて、ゼロクロスする波形となる。したがって、相関算出部１４３は、脈波成分信号を２階微分することにより鼻領域の脈波成分信号の変曲点と、指先領域の脈波成分信号の変曲点との時間差を算出できる。これにより、相関算出部１４３は、脈波伝搬情報を精度よく算出できる。

図１８は、相互相関をとって位相差を検出した後の、ステップＳ２０５で得られた出力波形である。横軸はサンプル（サンプリング周波数１ｋＨｚ）を示して、縦軸は相互相関係数を示す。相関算出部１４３は、鼻領域と指先領域に基づく信号の相互相関を算出する。鼻領域および指先領域の脈波成分信号の位相差は、相関算出部１４３の算出した相互相関から算出される。

図１９は、脈波伝搬時間ＰＴＴと血圧ＢＰの関係を示す。横軸は時刻（秒）を示して、縦軸は脈波伝搬時間ＰＴＴ（ｍｓ）、および、血圧ＢＰ（ｍｍＨｇ）を示す。また、実線が脈波伝搬時間ＰＴＴを示して、白抜きの四角が血圧計で測定した血圧ＢＰを示す。

相関算出部１４３は、鼻領域および指先領域の脈波成分信号の位相差から脈波伝搬時間ＰＴＴを算出できる。図１９のグラフから、血圧ＢＰが低いと、脈波伝搬時間ＰＴＴが大きくなる傾向にあることが分かる。一方、血圧ＢＰが高いと、脈波伝搬時間ＰＴＴが小さくなる傾向にあることが分かる。

図２０は、脈波伝搬に関する血管モデルを示す。脈波伝搬速度ＰＷＶは、Ｍｏｅｎｓ−Ｋｏｒｔｅｗｅｇの式として［数１］で表される。
［数１］
ここで、Ｌは血管の長さ、ρは血液密度、Ｒは血管内径、Ｅは血管壁弾性(ヤング率)、ｈは血管壁厚さを指す。

血管壁弾性(ヤング率)Ｅと血圧ＢＰの関係は、［数２］式で表される。
［数２］
Ｅ_０は血管壁弾性（ヤング率）の公称値、ＢＰ_０は血圧公称値、αは定数である。

［数１］および［数２］から脈波伝搬時間ＰＴＴまたは脈波伝搬速度ＰＷＶと血圧ＢＰとの関係式を導くことができる。関係式は、近似を含むものでも含まないものでもよい。

血圧情報出力部１５０は、算出した脈波伝搬時間ＰＴＴから予め導いた上記関係式に基づいて、血圧ＢＰを算出する。［数１］と［数２］より、例えば、次の関係式［数３］〜［数５］が導かれる。
［数３］
ＢＰ＝αＰＴＴ＋ｂ
［数４］
ＢＰ＝α／（ＰＴＴ）^２＋ｂ
［数５］
ＢＰ＝αｌｎ（ｂＰＴＴ）
［数３］〜［数５］において、変数である脈波伝搬時間ＰＴＴ以外のパラメータ（ａ、ｂ、α）は、以下の通り算出できる。

血圧情報出力部１５０は、鼻領域および指先領域の映像と血圧計による真の血圧ＢＰ（正解血圧）を予め同期して収録する。そして、血圧情報出力部１５０は、鼻領域と指先領域の映像から算出した脈波伝搬時間ＰＴＴと血圧ＢＰの組み合わせ群が得られる。血圧情報出力部１５０は、脈波伝搬時間ＰＴＴと血圧ＢＰの組み合わせ群から、複数の連立方程式を解いてパラメータ（ａ、ｂ、α）を算出する。

血圧情報出力部１５０は、取得した映像から脈波伝搬時間ＰＴＴを算出して、血圧ＢＰを推定できる。つまり、血圧情報出力部１５０は、脈波伝搬時間ＰＴＴが算出されると予め算出されたパラメータ（ａ、ｂ、α）および［数３］〜［数５］のいずれかに基づいて、血圧ＢＰを推定できる。

なお、パラメータ（ａ、ｂ、α）は、最小二乗法で求められてよい。また、血圧情報出力部１５０は、複数の連立方程式からパラメータ（ａ、ｂ、α）の数ごとに連立方程式を解き、解いた各パラメータ（ａ、ｂ、α）の重心または中心値を求めて、重心または中心値をそれぞれのパラメータ（ａ、ｂ、α）としてもよい。

［数３］〜［数５］は、血圧ＢＰが脈波伝搬時間ＰＴＴの関数であるが、さらに心拍数ＨＲに基づいた関係式に書き換え、血圧ＢＰを算出してもよい。例えば、［数３］は、心拍数ＨＲを含む関係式に書き換えると［数６］になる。
［数６］
ＢＰ＝ａＰＴＴ＋ｂＨＲ＋ｃ

血圧情報出力部１５０は、脈波伝搬情報を算出するために抽出した脈波成分信号を周波数解析して、振幅特性が最大となる周波数を心拍数ＨＲとして算出する。血圧情報出力部１５０は、脈波伝搬情報のみから血圧情報を推定する場合に比べて心拍数ＨＲを用いた方が、正確に血圧情報を推定できる。なお、［数６］のパラメータ（ａ、ｂ、ｃ）は、［数３］〜［数５］でパラメータ（ａ、ｂ、α）を求めた場合と同様の手法により予め求められてよい。

図２１は、パラメータ（ａ、ｂ、ｃ）の分布を示したベクトル図である。血圧情報出力部１５０は、ベクトルの重心の各成分をパラメータ（ａ、ｂ、ｃ）として、予め用意する。また、血圧情報出力部１５０は、予め用意したパラメータ（ａ、ｂ、ｃ）と、入力される脈波伝搬時間ＰＴＴおよび心拍数ＨＲから［数６］を計算して、血圧ＢＰを算出できる。

パラメータ（ａ、ｂ、ｃ）は、分散が生じるものの、まとまった分布となっている。また、血圧情報出力部１５０は、顔画像から性別および年齢等を割出して、性別および年齢等に応じたパラメータ（ａ、ｂ、ｃ）を選択してもよい。これにより、血圧推定の精度が向上する。

なお、脈波伝搬時間ＰＴＴおよび心拍数ＨＲから最高血圧および最低血圧を算出する場合の方程式は以下の通りである。
最高血圧（ＳｙｓｔｏｌｉｃＢＰ）＝ａ_１ＰＴＴ＋ｂ_１ＨＲ＋ｃ_１
最低血圧（ＤｉａｓｔｏｌｉｃＢＰ）＝ａ_２ＰＴＴ＋ｂ_２ＨＲ＋ｃ_２
つまり、血圧情報出力部１５０は、最高血圧および最低血圧それぞれに対応するパラメータ（ａ_１、ｂ_１、ｃ_１）とパラメータ（ａ_２、ｂ_２、ｃ_２）とをそれぞれ予め算出する。これにより、［数６］を用いて、血圧を推定する場合と同様に最高血圧および最低血圧を同時に推定できる。ここで、最高血圧とは、心臓が収縮した時に、全身に血液が送り出された時の圧力であり、最低血圧とは、心臓が拡張して、心臓内に血液が戻ってきた時の圧力である。

図２２は、生体１０３の最高血圧の推定結果を示す。横軸は測定回数（回）を示しており、縦軸は、最高血圧（ｍｍＨｇ）を示す。実線が本例のカメラ映像からの最大血圧推定値（ｍｍＨｇ）を示し、破線が血圧計の最大血圧測定値（ｍｍＨｇ）を示す。ここで、正解値は、血圧計により測定した最大血圧とする。

図２２において、カメラ映像からの最大血圧推定値と血圧計の最大血圧測定値との間では、５％程度の誤差が生じている。しかしながら、血圧測定は、カフで測定した場合であっても５〜１０％程度の誤差は生じるといわれている。そのため、本例の血圧情報出力装置１００は、カフと同程度の精度のよい血圧推定ができていることがわかる。本例では、パラメータは、それぞれａ１＝−０．２６、ｂ１＝−０．１１、ｃ１＝１０６．５５である。

図２３は、最高血圧と最低血圧の推定結果を示す。横軸は測定回数（回）を示して、縦軸は血圧（ｍｍＨｇ）を示す。実線が本例のカメラ映像からの血圧推定値（ｍｍＨｇ）を示して、破線が血圧計の血圧測定値（ｍｍＨｇ）を示す。カメラ映像からの血圧推定方法であっても、血圧計で測定した最高血圧および最低血圧と非常に近い推定結果が得られた。例えば、最高血圧と最低血圧の同時推定において、パラメータは、それぞれａ１＝−０．２６、ｂ１＝−０．１１、ｃ１＝１０６．５５、ａ２＝−０．１７、ｂ２＝−０．１１、ｃ２＝６４．００である。

図２４から図２７に、３つの映像から血圧推定する場合を示す。生体１０３の３箇所の領域からの映像を取得し、３箇所の映像領域の中から２領域間の脈波伝搬情報をそれぞれ出力し、それら複数の２領域間脈波伝搬情報から１つの脈波伝搬情報を算出することで安定した高精度な脈波伝搬情報を獲得し、その脈波伝搬情報に基づいて血圧推定を行なう。つまり、相関の情報が増えて脈波伝搬情報をより正確に算出することができるため、さらに正確な血圧情報推定を行うことができる。なお、血圧情報出力装置１００は、２つの映像または３つの映像に基づいて、血圧情報を推定して出力する形態に限らず、４以上の映像から血圧情報を推定して出力してもよい。

図２４は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。血圧情報出力装置１００は、第１領域映像取得部１６０、第２領域映像取得部１６２、第３領域映像取得部１６４、脈波伝搬情報算出部１４０および血圧推定部１７０を備える。本例の血圧情報出力装置１００は、第３の脈波情報を含む第３領域映像を取得する第３領域映像取得部１６４を備える点、脈波伝搬情報算出部１４０が３つの映像を入力して脈波伝搬情報を出力する点が図８の血圧情報出力装置と異なる。ここで、第１領域映像取得部１６０と第２領域映像取得部１６２と第３領域映像取得部１６４が図４〜図６の映像入力部１１０に対応し、脈波伝搬情報算出部１４０と血圧推定部１７０が図４〜図６の血圧情報出力部１２０に対応する。なお、血圧推定部１７０がその他の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部であってもよいことは、言うまでもない。

第１領域映像取得部１６０、第２領域映像取得部１６２および第３領域映像取得部１６４は、それぞれ生体１０３の異なる３箇所の領域から映像を抽出して取得する。例えば、鼻を含む領域（鼻領域）と、右手の指先を含む領域（右手指先領域）と、左手の指先を含む領域（左手指先領域）の３箇所の領域から映像を取得する。

脈波伝搬情報算出部１４０は、第１領域映像取得部１６０および第２領域映像取得部１６２が取得した領域間の脈波伝搬情報と、第１領域映像取得部１６０および第３領域映像取得部１６４が取得した領域間の脈波伝搬情報とを算出する。

脈波伝搬情報算出部１４０は、抽出した２つの脈波伝搬情報の平均をとることで脈波伝搬情報を算出する。例えば、脈波伝搬情報算出部１４０は、鼻領域と右手指先領域間、および、鼻領域と左手指先領域間の脈波伝搬情報の平均を取ることにより脈波伝搬情報を算出する。

血圧推定部１７０は、脈波伝搬情報算出部１４０が算出した脈波伝搬情報に基づいて血圧を推定する。このような構成により、血圧情報出力装置１００は、安定かつ高精度に血圧を推定できる。

図２５は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、脈波伝搬情報算出部１４０が、第１‐２領域間脈波伝搬情報算出部１４４および第１‐３領域間脈波伝搬情報算出部１４５を有して、血圧推定部１７０が、第１‐２領域間血圧推定部１７２、第１‐３領域間血圧推定部１７４および推定血圧値平均部１７６を有する点で図２４と異なる。ここで、第１領域映像取得部１６０と第２領域映像取得部１６２と第３領域映像取得部１６４が図４〜図６の映像入力部１１０に対応し、脈波伝搬情報算出部１４０と血圧推定部１７０が図４〜図６の血圧情報出力部１２０に対応する。なお、血圧推定部１７０がその他の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部であってもよいことは、言うまでもない。

第１‐２領域間脈波伝搬情報算出部１４４は、第１領域映像取得部１６０および第２領域映像取得部１６２が取得した映像が入力される。第１‐２領域間脈波伝搬情報算出部１４４は、入力された映像に基づいて、脈波伝搬情報を算出する。

第１‐３領域間脈波伝搬情報算出部１４５には、第１領域映像取得部１６０および第３領域映像取得部１６４が取得した映像が入力される。第１‐３領域間脈波伝搬情報算出部１４５は、入力された映像に基づいて、脈波伝搬情報を算出する。

第１‐２領域間血圧推定部１７２には、第１‐２領域間脈波伝搬情報算出部１４４が算出した脈波伝搬情報が入力される。第１‐２領域間血圧推定部１７２は、入力された脈波伝搬情報に基づいて血圧を推定する。

第１‐３領域間血圧推定部１７４には、第１‐３領域間脈波伝搬情報算出部１４５が算出した脈波伝搬情報が入力される。第１‐３領域間血圧推定部１７４は、入力された脈波伝搬情報に基づいて血圧を推定する。

推定血圧値平均部１７６は、第１‐２領域間血圧推定部１７２および第１‐３領域間血圧推定部１７４が推定した血圧の平均値を算出する。推定血圧値平均部１７６は、求めた平均値を推定血圧として出力する。これにより、血圧情報出力装置１００は、安定かつ高精度に血圧を推定できる。

図２６は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、動脈閉塞指標算出部２１０を備える点で図２５と異なる。ここで、第１領域映像取得部１６０と第２領域映像取得部１６２と第３領域映像取得部１６４が図４〜図６の映像入力部１１０に対応し、脈波伝搬情報算出部１４０と血圧推定部１７０と動脈閉塞指標算出部２１０が図４〜図６の血圧情報出力部１２０に対応する。

第１‐２領域間脈波伝搬情報算出部１４４には、第１領域映像取得部１６０および第２領域映像取得部１６２が取得した映像が入力される。第１‐２領域間脈波伝搬情報算出部１４６は、入力された映像に基づいて、第１領域および第２領域間の脈波伝搬情報を算出して、第１‐２領域間血圧推定部１７２に出力する。

第１‐３領域間脈波伝搬情報算出部１４５には、第１領域映像取得部１６０および第３領域映像取得部１６４が取得した映像が入力される。第１‐３領域間脈波伝搬情報算出部１４７は、入力された映像に基づいて、第１領域および第３領域間の脈波伝搬情報を算出して、第１‐３領域間血圧推定部１７４に出力する。

動脈閉塞指標算出部２１０には、第１‐２領域間血圧推定部１７２および第１‐３領域間血圧推定部１７４が推定した血圧値がそれぞれ入力される。動脈閉塞指標算出部２１０は、入力された複数の血圧値を比較して、動脈閉塞の診断指標を出力する。

例えば、動脈閉塞指標算出部２１０には、鼻領域および右手指先領域間の血圧推定結果と、鼻領域および左手指先領域間の血圧推定結果が入力される。これにより、動脈閉塞指標算出部２１０は、右側と左側の血圧推定値を比較して、上腕動脈の閉塞診断の指標にする。また、動脈閉塞指標算出部２１０は、左右の脈波伝搬情報が違っているかどうかを調べることでも上腕動脈の閉塞診断の指標にすることができる。さらに、動脈閉塞指標算出部２１０は、左右の手指先の代わりに左右の下肢を抽出領域として、股動脈の閉塞診断の指標としてよい。なお、本例では、動脈閉塞指標算出部２１０への入力は、第１‐２領域間血圧推定部１７２が推定した血圧値と、第１‐３領域間血圧推定部が推定した血圧値であるが、血圧値でなくぞれぞれの脈波伝搬時間ＰＴＴを入力として動脈閉塞指標を算出してもよい。

図２７は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、相関算出部１４３を備える点で図２４と相違する。相関算出部１４３は、第１‐２領域間相関算出部１４６、第１‐３領域間相関算出部１４７および第２‐３領域間相関算出部１４８を備える。ここで、第１領域映像取得部１６０と第２領域映像取得部１６２と第３領域映像取得部１６４が図４〜図６の映像入力部１１０に対応し、相関算出部１４３と脈波伝搬情報算出部１４０と血圧推定部１７０が図４〜図６の血圧情報出力部１２０に対応する。なお、血圧推定部１７０がその他の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部であってもよいことは、言うまでもない。

第１‐２領域間相関算出部１４６には、第１領域映像取得部１６０および第２領域映像取得部１６２が取得した映像が入力される。第１‐２領域間相関算出部１４６は、第１領域および第２領域間の相関を算出して、脈拍伝搬情報算出部１４０に出力する。

第１‐３領域間相関算出部１４７には、第１領域映像取得部１６０および第３領域映像取得部１６４が取得した映像が入力される。第１‐３領域間相関算出部１４７は、第１領域および第３領域間の相関を算出して、脈拍伝搬情報算出部１４０に出力する。

第２‐３領域間相関算出部１４８には、第２領域映像取得部１６２および第３領域映像取得部１６４が取得した映像が入力される。第２‐３領域間相関算出部１４８は、第２領域および第３領域間の相関を算出して、脈拍伝搬情報算出部１４０に出力する。

脈波伝搬情報算出部１４０は、生体１０３の異なる３箇所の映像から３つの２領域間の相関が入力される。本例の脈波伝搬情報算出部１４０は、複数の２領域間の相関から１つの脈波伝搬情報を算出する。これにより、血圧情報出力装置１００は、安定かつ高精度に血圧推定を行う。

例えば、脈波伝搬情報算出部１４０には、鼻領域および右手指先領域間の相関と、鼻領域および左手指先領域間の相関と、右手指先領域および左手指先領域間の相関とが入力される。脈波伝搬情報算出部１４０は、これら３つの相関に基づいて脈波伝搬情報を算出する。具体的には、脈波伝搬情報算出部１４０は、３つの相関の平均を取って脈波伝搬情報を出力してよい。また、脈波伝搬情報算出部１４０は、３つの相関の平均をとる代わりに、３つの相関の中から相関の高いものを選択して脈波伝搬情報を出力してよい。そして、出力された脈波伝搬情報が血圧推定部１７０に入力される。これにより、血圧情報出力装置１００は、安定して高精度に血圧ＢＰの推定を行う。

（動脈硬化の推定）
血圧情報出力装置１００は、算出した血圧ＢＰから動脈硬化を推定できる。閉塞性動脈硬化症は、血管壁が肥厚し、硬く、狭くなった症状を指す。閉塞性動脈硬化症は、抹消動脈硬化が進んだ状態で、血管の搾取が高度になると脈波が伝搬されにくくなり、脈波伝搬時間ＰＴＴが短くなる。すなわち、脈波伝搬時間ＰＴＴは、動脈硬化が進んで血管壁が肥厚し、硬く、狭くなった血管ほど小さくなる。従来のカフを用いた上腕動脈から心臓を含む足首動脈の間の脈波伝搬時間ＰＴＴの測定に準じて、手指先領域から足首領域間の脈波伝搬情報に基づいて脈波伝搬時間ＰＴＴを算出することにより、動脈硬化の推定を手軽に行うことができる。

また、血圧情報出力装置１００は、手指先領域、足首領域に加えて、鼻領域の脈波伝搬情報も同時に算出することで、鼻領域から手指先領域間の相関および鼻領域から足首領域間の相関から、手指先血圧と足首血圧も同時に推定することができる。例えば、足首血圧および手指先血圧比も考慮することで、より正確に動脈硬化を推定できる。

（血管年齢の推定）
また、血圧情報出力装置１００は、血管の硬さの統計データからあてはまる年齢を割り出して、動脈硬化の推定結果を推定血管年齢として表示する。これにより、血圧情報出力装置１００は、ユーザーにとってより分かりやすく表示できる。

図２８は、本実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部とを備える。

ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。

また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ２０５０は、フレキシブルディスク２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続すると共に、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。

ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。

コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を血圧情報出力装置として機能させるプログラムは、第１領域映像取得モジュール、第２領域映像取得モジュール、第３領域映像取得モジュール、脈拍伝搬情報算出モジュールおよび血圧推定モジュールとを備える。これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、血圧情報出力装置としてそれぞれ機能させる。

これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である第１領域映像取得部１６０、第２領域映像取得部１６２、第３領域映像取得部１６４、脈拍伝搬情報算出部１４０および血圧推定部１７０として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の血圧情報出力装置１００が構築される。

一例として、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フレキシブルディスク２０９０、又はＣＤ−ＲＯＭ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。

また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０（ＣＤ−ＲＯＭ２０９５）、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０（フレキシブルディスク２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０および外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。

また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすかどうかを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。

また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。

また、特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

以上に示したプログラム又はモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５の他に、ＤＶＤ又はＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１９００に提供してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１００ 血圧情報出力装置、１０１ 映像入力部、１０２ 血圧情報出力部、１０３ 生体、１０４ 鼻、１０５ 指先、１０６ 第１領域、１０７ 第２領域、１１０ 映像入力部、１１２ 第１領域映像、１１４ 第２領域映像、１１６ カメラ、１２０ 血圧情報出力部、１２２ ディスプレイ、１３０ 第１の脈波情報取得部、１３５ 第２の脈波情報取得部、１４０ 脈拍伝搬情報算出部、１４１ 第１の脈波成分信号抽出部、１４２ 第２の脈波成分信号抽出部、１４３ 相関算出部、１４４ 第１‐２領域間脈波伝搬情報算出部、１４５ 第１‐３領域間脈波伝搬情報算出部、１４６ 第１‐２領域間相関算出部、１４７ 第１‐３領域間相関算出部、１４８ 第２‐３領域間相関算出部、１５０ 血圧情報出力部、１６０ 第１領域映像取得部、１６２ 第２領域映像取得部、１６４ 第３領域映像取得部、１７０ 血圧推定部、１７２ 第１‐２領域間血圧推定部、１７４ 第１‐３領域間血圧推定部、１７６ 推定血圧値平均部、２００ 血圧情報出力装置、２０１ 映像入力部、２０２ 血圧情報出力部、２０３ 生体、２０４ 鼻、２０５ 指先、２０６ トレッドミル、２１０ 動脈閉塞指標算出部、３００ 血圧情報出力装置、３０１ 映像入力部、３０２ 血圧情報出力部、１９００ コンピュータ、２０００ ＣＰＵ、２０１０ ＲＯＭ、２０２０ ＲＡＭ、２０３０ 通信インターフェイス、２０４０ ハードディスクドライブ、２０５０ フレキシブルディスク・ドライブ、２０６０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ、２０７０ 入出力チップ、２０７５ グラフィック・コントローラ、２０８０ 表示装置、２０８２ ホスト・コントローラ、２０８４ 入出力コントローラ、２０９０ フレキシブルディスク、２０９５ ＣＤ−ＲＯＭ

Claims (36)

1. 生体の第１の部位から、第１の脈波情報を光学的に取得する第１の脈波情報取得部と、
   前記生体の前記第１の部位と異なる第２の部位から、前記第１の脈波情報に対して時間差を有する第２の脈波情報を光学的に取得する第２の脈波情報取得部と、
   前記第１の脈波情報と前記第２の脈波情報に基づいて、前記生体の脈波伝搬情報を算出する脈波伝搬情報算出部と、
   前記脈波伝搬情報に基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部と、
   を備えた血圧情報出力装置。
2. 前記脈波伝搬情報算出部は、
   前記第１の脈波情報と前記第２の脈波情報の相関から前記脈波伝搬情報を算出する請求項１に記載の血圧情報出力装置。
3. 前記第１の部位は、
   前記生体の鼻である請求項１または２に記載の血圧情報出力装置。
4. 前記第２の部位は、
   前記生体の指先である請求項１から３のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
5. 前記第１の部位は、前記生体の心臓を挟んで、前記第２の部位と対称に位置する請求項１に記載の血圧情報出力装置。
6. 前記血圧情報は、
   血圧、血圧状態、動脈硬化、血管年齢のうち、少なくともいずれか１つを示す情報である請求項１から５のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
7. 生体の第１の部位の第１の映像を取得する第１の映像取得部と、
   前記生体の前記第１の部位と異なる第２の部位の第２の映像を取得する第２の映像取得部と、
   前記第１の映像および前記第２の映像に基づいて、前記生体の脈波伝搬情報を算出する脈波伝搬情報算出部と、
   前記脈波伝搬情報に基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部と、
   を備えた血圧情報出力装置。
8. 前記脈波伝搬情報算出部は、
   前記第１の映像と前記第２の映像との相関から前記脈波伝搬情報を算出する請求項７に記載の血圧情報出力装置。
9. 前記脈波伝搬情報算出部は、
   前記第１の映像から前記生体の第１の脈波成分信号を抽出する第１の脈波成分信号抽出部と、
   前記第２の映像から前記生体の第２の脈波成分信号を抽出する第２の脈波成分信号抽出部と、
   前記第１の脈波成分信号と前記第２の脈波成分信号との相関を算出して前記脈波伝搬情報を出力する相関算出部と、
   を備えた請求項８に記載の血圧情報出力装置。
10. 前記相関算出部は、
    前記第１の脈波成分信号の微分値と前記第２の脈波成分信号の微分値との相関を算出して前記脈波伝搬情報を出力する請求項９に記載の血圧情報出力装置。
11. 前記脈波伝搬情報算出部は、
    前記第１の映像から前記生体の第１の脈波成分信号を抽出し、前記第２の映像から前記生体の第２の脈波成分信号を抽出し、前記第１の脈波成分信号と前記第２の脈波成分信号に基づいて、前記脈波伝搬情報を算出する請求項７に記載の血圧情報出力装置。
12. 前記脈波伝搬情報算出部は、
    前記第１の映像の色差信号に基づく第１のトレース信号から前記第１の脈波成分信号を抽出する第１の脈波成分信号抽出部と、
    前記第２の映像の色差信号に基づく第２のトレース信号から前記第２の脈波成分信号を抽出する第２の脈波成分信号抽出部と、
    を備える請求項１１に記載の血圧情報出力装置。
13. 前記血圧情報出力部は、
    前記生体の脈拍数にさらに基づいて、前記血圧情報を推定する請求項７から１２のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
14. 前記第１の部位は、
    前記生体の鼻である請求項７から１３のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
15. 前記第２の部位は、
    前記生体の指先である請求項７から１４のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
16. 前記生体の前記第１および第２の部位と異なる第３の部位の第３の映像を取得する第３の映像取得部をさらに備え、
    前記脈波伝搬情報算出部は、
    前記第３の映像にさらに基づいて、前記生体の脈波伝搬情報を算出する請求項７から１５のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
17. 前記脈波伝搬情報算出部は、
    前記第１の映像と前記第２の映像との相関、前記第２の映像と前記第３の映像との相関、および前記第３の映像と前記第１の映像との相関のうち少なくとも２つの相関から前記脈波伝搬情報を算出する請求項１６に記載の血圧情報出力装置。
18. 前記血圧情報は、
    血圧、血圧状態、動脈硬化、血管年齢のうち、少なくともいずれか１つを示す情報である請求項７から１７のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
19. コンピュータを、請求項７から請求項１８のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置として機能させる血圧情報出力プログラム。
20. 請求項１９に記載の血圧情報出力プログラムを有する媒体。
21. 生体の第１の部位の第１の映像を取得することと、
    前記生体の前記第１の部位と異なる第２の部位の第２の映像を取得することと、
    前記第１の映像および前記第２の映像に基づいて、前記生体の脈波伝搬情報を算出することと、
    前記脈波伝搬情報に基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力することと、
    を備え、これらをコンピュータにより実行する血圧情報出力方法。
22. 生体の第１の部位から取得した第１の映像、および、前記生体の前記第１の部位と異なる第２の部位から取得した第２の映像を入力する映像入力部と、
    前記第１の映像および前記第２の映像に基づいて、前記生体の血圧情報を出力する血圧情報出力部と、
    を備えた血圧情報出力装置。
23. 前記映像入力部は、
    前記第１の映像および前記第２の映像を撮影するカメラを備えた請求項２２に記載の血圧情報出力装置。
24. 前記血圧情報出力部は、
    前記血圧情報を表示するディスプレイを備えた請求項２２に記載の血圧情報出力装置。
25. 前記血圧情報出力部は、
    前記血圧情報を出力するスピーカーを備えた請求項２２に記載の血圧情報出力装置。
26. 前記血圧情報出力部は、
    前記血圧情報を電子機器に送信する請求項２２に記載の血圧情報出力装置。
27. 前記血圧情報出力部は、
    前記血圧情報を医療機関のデータベースに送信する請求項２２に記載の血圧情報出力装置。
28. 前記第１の映像は、
    前記生体の鼻の映像である請求項２２に記載の血圧情報出力装置。
29. 前記第２の映像は、
    前記生体の指先の映像である請求項２２に記載の血圧情報出力装置。
30. コンピュータを、請求項２２に記載の血圧情報出力装置として機能させるプログラムを有する媒体。
31. 生体の第１の部位から取得した第１の映像、および、前記生体の前記第１の部位と異なる第２の部位から取得した第２の映像を入力することと、
    前記第１の映像および前記第２の映像に基づいて、前記生体の血圧情報を出力することと、
    を備え、これらをコンピュータにより実行する血圧情報出力方法。
32. 前記第１の映像および前記第２の映像をカメラより取得することをさらに備えた請求項３１に記載の血圧情報出力方法。
33. 前記血圧情報をディスプレイに表示させることをさらに備えた請求項３１に記載の血圧情報出力方法。
34. 前記血圧情報を電子機器に送信することをさらに備えた請求項３１に記載の血圧情報出力方法。
35. 前記血圧情報を医療機関のデータベースに送信することをさらに備えた請求項３１に記載の血圧情報出力方法。
36. 生体の第１の部位から取得した第１の脈波情報、および、前記生体の前記第１の部位と異なる第２の部位から取得した第２の脈波情報を光学的に入力する脈波情報入力部と、
    前記第１の脈波情報および前記第２の脈波情報に基づいて、前記生体の血圧情報を出力する血圧情報出力部と、
    を備えた血圧情報出力装置。