CN107088071B - 生物体信息检测装置 - Google Patents

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Abstract

有关本申请的一技术方案的生物体信息检测装置具备：光源，射出用于向被检者的被检部照射的照射光；光检测器，检测从上述被检部到达的光，输出与上述光对应的电信号；以及运算电路，基于上述电信号，生成与上述被检部内的对象区域的血流有关的生物体信息的信号。上述光检测器是图像传感器。上述电信号包括由上述图像传感器取得的图像信号。上述运算电路通过基于上述图像信号的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小，并且根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定上述对象区域。

Description

生物体信息检测装置
技术领域
本发明涉及检测生物体信息的技术。
背景技术
作为用于判断人的健康状态的基础性的参数，广泛使用心率、血流量、血压、血中氧饱和度等。有关血液的这些生物体信息通常由接触型的测量器测量。接触型的测量器由于约束被检者的生物体，所以特别在持续长时间连续测量的情况下导致被检者的不适感。
近年来，随着慢性疾患的增加及社会的高龄化，在家中的健康管理的实践及普及正在被推进。在医疗施设内进行的生物体信息计测由于有治病的目的，所以患者能够承受伴随着计测的疼痛。但是，在家中的健康管理的用途中，如果在计测中伴随着疼痛或麻烦则难以普及。在家中医疗的计测技术中，要求不同的途径(approach)，而不是在医疗施设内进行的计测技术的延伸。例如，非侵袭是当然的，期待能够在无约束且非接触、以及无意识下进行计测。
特开2002－71825号公报公开了以非接触的方式计测生物体信息的方法的例子。在特开2002－71825号公报中公开的人体传感器使用人眼看不到的微波来计测心率、呼吸、体动。此外，特开2014－36801号公报及特开2015－100432号公报公开了使用通常的照相机根据以人眼不能判别的程度的很小的亮度变化来计测脉搏及呼吸的方法。哪个计测方法都能够通过观察来自体表的电磁波的反射来进行非接触方式的生物体信息计测。
另一方面，作为非侵袭地取得更深部的生物体信息的方法，有近红外分光法(以下，NIRS：Near infrared spectroscopy)。在该计测方法中，使用近红外线的波段(主要是700nm～1000nm)的电磁波(以下称作“光”)。上述波段的光由于对于肌肉、脂肪及骨等的生物体组织的透射率比较高，所以被称作“生物窗”。另一方面，该波段的光具有被血液中的氧合血红蛋白(HbO2)及脱氧血红蛋白(Hb)吸收的性质，所以能够测量血流的变化。NIRS主要用于脑功能的计测，应用于抑郁症等精神疾患的诊断。使用NIRS测量脑功能的光脑功能测量装置从配置在被检者的头皮上的光源照射近红外线(也称作“近红外光”)，用检测器检测穿过了大脑皮质内的光。基于由检测器检测到的信号，能够计算脑中流过的血液中的氧合血红蛋白浓度及脱氧血红蛋白浓度。也可以基于血红蛋白的氧状态来推测脑的活动状态(以下有称作“脑功能”的情况)。特开2015－134157号公报公开了利用NIRS计测脑功能的光脑功能计测装置的例子。
特许平9－19408号公报公开了一种将多个光照射机构和受光机构有规则地配置、根据由受光机构检测到的信号来计算计测对象的信号的空间分布的计测装置。
发明内容
有关本申请的一技术方案的生物体信息检测装置，具备：光源，射出用于向被检者的被检部照射的照射光；光检测器，检测从上述被检部到达的光，输出与上述光对应的电信号；以及运算电路，基于上述电信号，生成与上述被检部内的对象区域的血流有关的生物体信息的信号。上述光检测器是图像传感器。上述电信号包括由上述图像传感器取得的图像信号。上述运算电路通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小，并且根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定上述对象区域。
有关本申请的另一技术方案的生物体信息检测装置，具备运算电路，该运算电路基于从一装置接收到的被检者的被检部的图像信号，生成与上述被检部内的对象区域中的血流有关的生物体信息的信号，上述一装置具备射出用于向上述被检部照射的照射光的光源、以及检测从上述被检部到达的光而输出上述图像信号的图像传感器。上述运算电路通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小，根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定上述对象区域。
上述包含性或具体的形态也可以由系统、方法、集成电路、计算机程序或记录介质实现。或者，也可以由系统、装置、方法、集成电路、计算机程序及记录介质的任意的组合实现。
附图说明
图1A是示意地表示实施方式1的生物体信息检测装置100的概略性的结构的图。
图1B是表示实施方式1的生物体信息检测装置100的更详细的结构例的图。
图1C是示意地表示在被照射了光121的被检者O上反射及散射的光到达光检测器140的状况的图。
图2是表示氧合血红蛋白、脱氧血红蛋白及水的各自的光的吸收系数的波长依赖性的图。
图3是表示处理装置150的内部的结构的图。
图4A是表示在某时刻T1由光检测器140取得的图像信息的图。
图4B是表示在某时刻T2由光检测器140取得的图像信息的图。
图4C是表示在某时刻T3由光检测器140取得的图像信息的图。
图4D是表示在某时刻T4由光检测器140取得的图像信息的图。
图5A是表示时刻T1的光源110与被检者O的位置关系的示意图。
图5B是表示时刻T3的光源110与被检者O的位置关系的示意图。
图6是表示生物体信息检测装置100的动作的例子的流程图。
图7A是表示实施方式2的动作的概要的图。
图7B是表示实施方式2的动作的概要的图。
图8A是示意地表示从头顶侧观察时的头部截面的图。
图8B是表示图8A所示的状态的大脑皮质的生物体信息的计测对象部位12、和作为在皮肤表面上光射出的区域的光射出部13的图。
图9A是表示从图8A所示的状态起被检部倾斜了角度β的状态的剖视图。
图9B表示图9A所示的状态的大脑皮质的生物体信息的计测对象部位22、和作为在皮肤表面上光射出的区域的光射出部23。
图10是示意地表示实施方式3的生物体信息检测装置100的结构的图。
图11是示意地表示还具备与光检测器140不同的图像传感器141的生物体信息检测装置100的结构例的图。
图12是示意地表示通过计测取得的脉搏波的一例的图。
图13是示意地表示从面部及手的两个点得到的脉搏波a、b的图。
图14A是示意地表示安装有实施方式4的生物体信息计测模块300的电子设备400的例子的图。
图14B是示意地表示实施方式4的生物体信息计测模块300及电子设备400的结构的框图。
图15A是表示作为被检者的学习者O使用实施方式5的电子设备400求解学科(例如数学、语文等)的问题的状况的图。
图15B是表示从图15A的状态起学习者O的头部运动的状态的例子的图。
图16是示意地表示实施方式6的机器人500及作为被检者的对话者O的图。
图17是表示机器人500的结构例的图。
图18示意地表示实施方式7的车辆600的车内。
图19示意地表示实施方式8的环境控制装置700的外观。
图20是表示实施方式2的生物体信息检测装置100的动作的例子的流程图。
标号说明
11 光入射部
12 计测对象部位
13 光射出部
22 计测对象部位
23 光射出部
24 光射出部
100 生物体信息检测装置
110 光源
120 光学组件
130 光学系统
140 光检测器
150 装置主体
180 CPU
152 ROM
153 RAM
160 显示装置
170 光源单元
200 运算电路
250 输出I/F
300 生物体信息计测模块
400 电子设备
500 机器人
600 车辆
700 环境控制装置
具体实施方式
在说明本申请的实施方式之前，说明作为本申请的基础的认识。
本发明者们研究了检测与被检者的血液有关的生物体信息(例如脑血流的信息)、用于各种用途的技术。例如，研究了基于脑血流的信息推测被检者的集中度或感情等、根据推测结果对各种设备进行控制的技术。作为这样的控制的一例，可以考虑在使用平板电脑的教育用的应用中根据学习者的集中度使显示内容变化的控制。或者，还可以考虑根据与对话型机器人进行通过声音或影像的沟通(表现为会话)的人的心理状态或集中度来变更会话的内容等的控制。除此以外，还可以考虑与驾驶者的集中度对应的自动驾驶车的控制、或者根据室内的人的感情(包括热、冷等感觉)来变更空气调整装置的设定温度或音频设备的音量等的控制。
为了实现这样的交互性的动作，希望适当地取得使用者(在本说明书中还称作“被检者”)的脑血流等生物体信息。但是，被检者并非总是静止的，而通常是常运动。不仅由于步行等大动作，还由于伴随着生理现象的稍稍的体动，被检者与检测器的相对位置也总是变位。因而，由检测器得到的信号强度在计测中总是变动。特别在检测生物体深部的微弱的信号的情况下，难以观察其正确的随时间的变化。
本发明者们基于上述考察，想到了以下公开的新的生物体信息计测技术。
本申请包含在以下的项目中记载的生物体信息检测装置。
[项目1]
有关本申请的项目1的生物体信息检测装置，具备：光源，射出用于向被检者的被检部照射的照射光；光检测器，检测从上述被检部到达的光，输出与上述光对应的电信号；以及运算电路，基于上述电信号，生成与上述被检部内的对象区域的血流有关的生物体信息的信号；上述光检测器是图像传感器；上述电信号包括由上述图像传感器取得的图像信号；上述运算电路通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小，并且根据上述被检部的朝向的倾斜的大小决定上述对象区域。
[项目2]
在本申请的项目1所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路决定从由上述对象区域的形状及上述被检部中的上述对象区域的位置构成的组中选择的至少1个。
[项目3]
在本申请的项目1所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路还判定上述被检部的朝向的倾斜的大小是否发生了变化，在判定为上述被检部的朝向的倾斜的大小发生了变化的情况下，根据变化后的上述被检部的朝向的倾斜的大小，使上述对象区域的形状变化。
[项目4]
在本申请的项目1所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路还判定上述被检部的朝向的倾斜的大小是否发生了变化，在判定为上述被检部的朝向的倾斜的大小发生了变化的情况下，根据变化后的上述被检部的朝向的倾斜的大小，使上述被检部中的上述对象区域的位置变化。
[项目5]
在本申请的项目1所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述被检者包含多个特征点；上述运算电路从上述图像信号中提取上述多个特征点；基于上述图像信号中的上述多个特征点的位置，检测上述被检部的朝向的倾斜的大小。
[项目6]
在本申请的项目5所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路基于上述被检部的朝向的倾斜的大小，预测上述被检部的内部中的上述光的传播路径，基于预测出的上述传播路径，决定上述对象区域。
[项目7]
在本申请的项目6所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路基于从由上述被检部的朝向的倾斜的大小及预测出的上述传播路径构成的组中选择的至少一方，预测从上述被检部射出的上述光的强度或上述光的强度的相对于基准值的变化比例；在预测出的上述光的强度或上述光的强度的变化比例小于第1值时，使上述生物体信息的上述信号的强度变大。
[项目8]
在本申请的项目7所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路在预测出的上述光的强度或上述光的强度的变化比例大于第2值时，使上述生物体信息的上述信号的强度变小。
[项目9]
在本申请的项目1～8中任一项所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述光检测器在多个时刻输出上述电信号；上述运算电路基于在上述多个时刻从上述光检测器输出的上述电信号，随着时间的经过生成上述生物体信息的上述信号。
[项目10]
在本申请的项目1所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路还基于上述电信号来检测上述被检部与上述光检测器之间的距离；上述运算电路在上述距离比规定的距离长时，使上述生物体信息的上述信号的强度变大。
[项目11]
在本申请的项目10所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路在上述距离比上述规定的距离短时，使上述生物体信息的上述信号的强度变小。
[项目12]
在本申请的项目10所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路还判定上述距离是否发生了变化，在判定为上述距离发生了变化的情况下，变化后的上述距离越长则使上述生物体信息的上述信号的强度变化为越大的值。
[项目13]
在本申请的项目10所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述运算电路按由上述图像传感器取得的上述图像信号中的相当于上述被检部的图像信号所包含的1个或其以上的像素的每个像素，进行上述距离的检测、上述生物体信息的上述信号的生成、以及上述生物体信息的上述信号的强度的调整。
[项目14]
在本申请的项目10～13中任一项所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述规定的距离是在某时间点由上述运算电路检测到的上述距离。
[项目15]
在本申请的项目10～13中任一项所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述规定的距离是在开始生成上述生物体信息的上述信号的时间点由上述运算电路检测到的上述距离。
[项目16]
在本申请的项目10～15中任一项所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述照射光是脉冲光；上述运算电路基于从上述光源射出上述脉冲光起到上述光检测器检测到上述脉冲光为止的时间，检测上述距离。
[项目17]
在本申请的项目10～15中任一项所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，还具备检测到上述被检部的距离的测距传感器；上述运算电路基于由上述测距传感器检测到的上述距离，调整上述生物体信息的上述信号的强度。
[项目18]
在本申请的项目1～17中任一项所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述光包括650nm以上且950nm以下的波长的成分。
[项目19]
在本申请的项目1～18中任一项所记载的生物体信息检测装置中，也可以是，上述被检部是上述被检者的额头；上述生物体信息是与上述被检者的大脑皮质中的血流有关的信息。
[项目20]
有关本申请的项目20的物体信息检测装置具备运算电路，该运算电路基于从一装置接收到的被检者的被检部的图像信号，生成与上述被检部内的对象区域中的血流有关的生物体信息的信号，上述一装置具备射出用于向上述被检部照射的照射光的光源、以及检测从上述被检部到达的光而输出上述图像信号的图像传感器；上述运算电路通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小，并根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定上述对象区域。
[项目21]
有关本申请的项目21的控制方法，是与具备射出用于向被检者的被检部照射的照射光的光源、和检测从上述被检部到达的光而输出上述被检部的图像信号的图像传感器的装置电连接而使用的生物体信息检测装置的控制方法，使上述生物体信息检测装置基于从上述图像传感器输出的上述图像信号，生成与上述被检部中的血流有关的生物体信息；通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小；根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定生成上述被检部的上述生物体信息的对象区域。
[项目22]
有关本申请的项目22的程序，是使与具备射出用于向被检者的被检部照射的照射光的光源、和检测从上述被检部到达的光而输出上述被检部的图像信号的图像传感器的装置电连接而使用的生物体信息检测装置的计算机执行的程序，使上述计算机基于从上述图像传感器输出的上述图像信号，生成与上述被检部中的血流有关的生物体信息；通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小；根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定生成上述被检部的上述生物体信息的对象区域。
在本申请中，电路、单元、装置、部件或部的全部或一部分、或者框图的功能块的全部或一部分，也可以由包括半导体装置、半导体集成电路(IC)、LSI(large scaleintegration)的一个或多个电子电路执行。LSI或IC既可以集成在一个芯片上，也可以将多个芯片组合而构成。例如，也可以将存储组件以外的功能块集成到一个芯片上。这里称作LSI或IC，但根据集成程度而叫法变化，也可以称作系统LSI、VLSI(very large scaleintegration)或ULSI(ultra large scale integration)。在LSI的制造后编程的FieldProgrammable Gate Array(FPGA)、或能够进行LSI内部的接合关系的重构或LSI内部的电路划分的设置的reconfigurable logicdevice也能够以相同的目的使用。
进而，电路、单元、装置、部件或部的全部或一部分的功能或操作可以通过软件处理来执行。在此情况下，软件被记录到一个或多个ROM、光盘、硬盘驱动器等非暂时性记录介质中，当软件被处理装置(processor)执行时，由该软件确定的功能被处理装置(processor)及周边装置执行。系统或装置也可以具备记录有软件的一个或多个非暂时性记录介质、处理装置(processor)及需要的硬件设备、例如接口。
以下，参照附图详细地说明本申请的实施方式。另外，以下说明的实施方式都表示包含性或具体的例子。在以下的实施方式中表示的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置及连接形态、步骤、步骤的顺序等是一例，不是限定本申请的意思。在本说明书中说明的各种形态只要不发生矛盾就能够相互组合。此外，关于以下的实施方式的构成要素中的在表示最上位概念的独立权利要求中没有记载的构成要素，设为任意的构成要素进行说明。在以下的说明中，有对具有实质上相同的功能或类似的功能的构成要素赋予共通的标号而省略说明的情况。
(实施方式1)
首先，说明实施方式1的生物体信息检测装置。本实施方式的生物体信息检测装置100以非接触的方式计测被检者的被检部中的脑血流。
图1A是示意地表示实施方式1的生物体信息检测装置100的概略性的结构的图。
生物体信息检测装置100具备光源110、光检测器140、以及与光检测器140电连接的运算电路200。从光源110射出的光被被检者O的被检部(在该例中额头)反射，向光检测器140入射。光检测器140将入射的光变换为电信号而输出。运算电路200基于从光检测器140输出的信号，生成与被检部中的血流有关的生物体信息。
在本说明书中，所谓“生物体信息”，是指心率、血流量、血压、血中氧饱和度等关于血液的各种信息。特别是，在本实施方式中，脑血流的上述信息由运算电路200计测。由此，能够推测被检者O的集中度或感情等的状态。
本实施方式的运算电路200简单地讲，进行以下的动作。
(1)当光检测器140与被检部的距离比规定的距离长时，使生物体信息的信号强度变大而输出。
(2)当光检测器140与被检部的距离比该规定的距离短时，使生物体信息的信号强度变小而输出。
更具体地讲，运算电路200当光检测器140与被检部的距离变化时，距离越大则使生物体信息的信号强度变化为越大的值而输出。“规定的距离”既可以是预先设定的作为比较基准的距离，也可以是在某时间点检测到的被检部与光检测器140之间的距离。例如，可以将开始检测生物体信息时的光检测器140与被检部之间的距离设为“规定的距离”。
结果，即使距离改变，用户可看到的信息也几乎不变化。抑制了因距离变化带来的较大的信号变化，可连续地(不会随着距离的变化而大幅变动)观察生物体信息的微弱的变化。由此，能够直观地比较过去和现在的生物体的状态。
通过上述动作，在被检者O的血流的状态相同的情况下，不论被检部的位置及朝向如何，都能够得到大致相同程度的信号电平的生物体信息。由此，例如容易地随着时间的经过取得生物体信息并比较其时间变化。
以下，更详细地说明本实施方式的结构及动作。
〔1－1.生物体信息检测装置100的结构〕
图1B是表示本实施方式的生物体信息检测装置100的更详细的结构例的图。该例的生物体信息检测装置100除了上述光源110、光检测器140、运算电路200以外，还具备将从光源110射出的光的路径变更的光学组件120、将来自被检者O的光聚光的光学系统130、和对从光检测器140输出的信号进行处理并对光源110及光学组件120进行控制的处理装置150。运算电路200设在处理装置150的内部。在图1B中，还表示作为生物体信息检测装置100的外部的要素的显示器(显示装置)160。显示器160连接于处理装置150，显示处理结果。
光源110及光检测器140既可以与运算电路200及显示器160一体，也可以不是一体。也可以在光检测器140、运算电路200、显示器160之间进行通过无线的通信。生物体信息检测装置100可以具备进行信息的收发的通信电路。运算电路200也可以搭载于在从生物体信息检测装置100离开的位置配置的计算机(例如服务器计算机)。生物体信息检测装置100也可以经由因特网等网络向处于远程的运算电路200发送来自光检测器140的输出信号，使运算电路200执行生物体信息的生成及解析。
以下，说明各构成要素的详细情况。
光源110向被检者O的被检部照射光。本实施方式的被检部是被检者O的额头。能够通过向额头照射光、检测其散射光，来取得脑血流的信息。在本说明书中，所谓“散射光”，包括反射散射光和透射散射光。在以下的说明中，有将反射散射光简单称作“反射光”的情况。在进行脑血流以外的生物体传感检测的情况下，有时不仅利用反射散射光，还利用透射散射光。在取得脑血流以外的血液的信息的情况下，也可以将额头以外的部位(例如手臂或脚等)作为被检部。在以下的说明中，只要没有特别说明，就假设被检部是额头。假设被检者O是人，但也可以是人以外的具有皮肤、具有不产生毛的部分的动物。本说明书中的“被检者”的用语是指包括这样的动物的全部被检体。
光源110例如射出650nm以上且950nm以下的光。该波段包含在红色到近红外线的波段中。上述波段被称作“生物窗”，已知在体内的吸收率低。本实施方式的光源110假设为射出上述波段的光的结构进行说明，但也可以使用其它波段的光(例如近紫外线)。在本说明书中，不仅针对可见光，针对红外线及紫外线也使用“光”这一用语。另外，本申请的技术也可以考虑使用可见光、红外线及紫外线以外的波长的电磁波例如微波作为探测波。
图2是表示氧合血红蛋白(氧化血红蛋白)、脱氧血红蛋白(还原血红蛋白)及水的各自的光的吸收系数的波长依赖性的图。在650nm以下的可见光域中，血液中的血红蛋白(HbO2及Hb)的吸收较大，在比950nm长的波长域中，水的吸收较大。另一方面，在650nm以上且950nm以下的波段内，血红蛋白及水的吸收系数比较低，散射系数比较大。因此，该波段内的光在侵入到体内后，受到较强的散射而回到体表面。因此，能够有效地取得体内的信息。所以，在本实施方式中，主要使用该波段的光。
光源110例如可以是连续射出脉冲光的激光二极管(LD)等激光源。在如本实施方式那样被检者O是人的情况下，通常考虑射出光对视网膜的影响。在作为光源110而使用激光源的情况下，也可以使用满足由各国制定的激光安全基准的等级1的激光源。在满足等级1的情况下，辐射释放极限(AEL)低于1mW的程度的低照度的光被照射在被检者O上。但是，光源110自身也可以不满足等级1。例如，也可以将扩散板或ND滤光器等组件配置在光源110与被检者O之间，通过光被扩散或衰减来满足激光安全基准的等级1。
光源110并不限于激光源，也可以是发光二极管(LED)等其它种类的光源。作为光源110，可以广泛地使用例如半导体激光、固体激光、纤维激光、超亮二极管及LED等。通过将它们与小型的光学组件120组合，能够使装置整体小型化。光源110并不限于射出脉冲光的光源，也可以是射出连续光的光源。
光源110根据来自处理装置150的控制电路的指示而进行发光的开始及停止、以及发光功率的变更。从光源110射出的光121用于与脑血流有关的信息的检测、以及额头的位置及距离的检测。
光学组件120被配置在光源110与被检者O的被检部(额头)之间的光121的光路上。光学组件120将光121的光路变更而将光121向额头引导。光学组件120响应于来自处理装置150的指示，调整向额头的光121的照射位置。在光学组件120包括反射镜的情况下，通过改变其角度，能够变更额头上的光121的照射位置。
光学元件120例如可以是MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)反射镜。特别是如果使用2轴扫描型的MEMS反射镜，则能够将被检部上的光的照射位置2维地调整。由此，能够进行小型且高速的光照射位置的调整。在光学组件120中，除此以外，也可以还使用例如多边形反射镜、检流计反射镜或旋转型的棱镜。
在本说明书中，有将光源110及光学组件120的组合称作“光源单元”的情况。包括光源110及光学组件120的光源单元170例如可以构成为1个光学模块。在本说明书中，有将来自光源单元170的光的射出方向表现为“来自光源的光的射出方向”的情况。
图1C是示意地表示在被照射了光121的被检者O中反射及散射的光(记为“返回光”)到达光检测器140的状况的图。来自被检者O的返回光包含由被检者O的表面反射的成分(表面反射成分I1)和在被检者O的内部1次反射、散射、或多重散射的成分(内部散射成分I2)。其中，想要检测的成分是内部散射成分I2。但是，通常内部散射成分I2的信号强度较小。这是因为，除了如上述那样被照射满足激光安全基准的非常小的光量的光以外，由头皮、脑髄液、头盖骨、灰白质、白质及血流带来的光的散射及吸收较大。进而，由脑活动时的血流量或血流内成分的变化带来的信号强度的变化还相当于几十分之1的大小，非常小。因而，也可以使想要检测的信号成分的几千～几万倍的表面反射成分I1尽可能不混入而进行检测。所以，也可以使检测器140由具有电子开闭器的功能的图像传感器构成，通过由处理装置150适当控制开闭器定时，仅检测扩散反射成分I2。例如在特愿2015－122390号的说明书中公开了这样的结构。在本申请中援用特愿2015－122390号的全部公开内容。
光学系统130将由被检部反射或扩散的光121向光检测器140聚光。光学系统130例如是单一或多个透镜，也可以包括反射镜。在光学系统130包括透镜的情况下，也可以在透镜的受光侧的面及射出侧的面分别设置抑制光121的反射的防反射膜。由此，能够以更高的灵敏度检测脑血流的信息。
光检测器140检测来自被检者O的返回光。光检测器140例如包括以1维或2维排列的多个光检测组件。各光检测器例如包括光敏二极管，输出与来自被检部的光121的功率(或光量)对应的电信号。光检测组件也可以是例如光电子增倍管(PMT)那样的其它组件。如果作为光检测组件而使用高灵敏度的雪崩光敏二极管或光电子增倍管等，则能够以更高的灵敏度取得脑血流的信息。
光检测器140也可以是对于包括从光源110射出的光的波长的波长域的光具有灵敏度的CCD或CMOS等图像传感器(摄像组件)。通过使用图像传感器，能够取得光的2维的强度分布(例如运动图像)。在此情况下，光检测器140输出的电信号包含图像信号。运算电路200能够利用所取得的运动图像通过图像识别来提取被检部的特征性的图案，确定图像中的被检部的位置。也可以通过运动检测来检测被检部的运动。
光检测器140还可具备能够计测到被检者O的距离的结构。例如可以使用TOF(Time－of－Flight：飞行时间)技术计测到被检者O的距离。在TOF技术中，计测照射光(例如脉冲光)被被检者O反射、该反射光到达光检测器140所需要的时间，即飞行时间。运算电路200能够基于从光源110射出脉冲光起到光检测器140检测到该脉冲光为止的时间，检测到被检部的距离。飞行时间能够基于由各检测组件检测的光的相位与光源110的光的相位之差来计测。作为光检测器140也可以使用复眼照相机。复眼照相机具有多个图像传感器，能够基于所取得的多个图像间的视差来计测距离。这样，光检测器140也可以是能够取得图像信息和距离信息双方的设备。
被检者O与生物体信息检测装置100的距离分布的信息既可以由运算电路200基于光检测器140的输出生成，也可以由光检测器140生成并向运算电路200发送。
也可以将取得图像信息的光检测器140与测距传感器组合等，利用多个设备取得图像信息和距离信息。在这样的形态下，运算电路200基于由测距传感器检测到的距离来调整生物体信息的信号强度。距离的计测也可以通过与使用TOF或复眼照相机的方法不同的方法进行。例如，运算电路200也可以基于根据从光检测器140输出的图像信号确定的被检部(额头)的大小来检测光检测器140与被检部之间的距离。由于由光检测器140取得的图像的像角是预先决定的，所以能够根据图像中的被检部的区域的大小来求出到被检部的距离。
另外，光学系统130和光检测器140可以一体地构成。此外，也可以将光源单元170、光学系统130和光检测器140一体地构成。由此，可提供例如能够携带的小型的光学单元。小型的光学单元例如可以用USB线缆等线缆连接到处理装置150上。
图3是表示处理装置150的内部的结构的图。
处理装置150连接于光源110、光学组件120、检测器140及显示装置(显示器)160，对它们进行控制。处理装置150具备ROM(Read Only Memory)152、RAM(Random AccessMemory)153、控制电路155及运算电路200。控制电路155例如是包括CPU(CentralProcessing Unit)的集成电路。控制电路155控制生物体信息检测装置100的整体的动作。运算电路200例如是DSP(Digital Signal Processor)等信号处理电路。运算电路200例如也可以是ASIC(Application Specific Integrated Circuit)或FPGA(Field－Programmable Gate Array)那样的集成电路。
运算电路200基于由光检测器140取得的电信号，生成生物体信息。此时，根据被检者O的被检部的位置及姿势(倾斜角度)，使在图像中作为生成生物体信息的对象的区域(在本说明书中，称作“对象区域”)变化，并使生物体信息的信号强度变化。运算电路200按由光检测器140(图像传感器)取得的图像信号中的、相当于被检部的图像区域中的每个像素，或按每个像素组，进行距离的检测、生物体信息的生成及生物体信息的信号强度的调整。关于由运算电路200进行的处理的详细情况后述。
ROM152保存有由控制电路155及运算电路200执行的计算机程序。计算机程序例如是用于使控制电路155及运算电路200进行由后述的流程图表示的处理或其一部分的命令组。这样的计算机程序例如可以经由网络下载，能够保存到计算机可读取的记录介质中。RAM153是当控制电路155及运算电路200执行程序时用于将该程序展开的工作存储器。RAM153也可以是将从光检测器140输出的信号(数据)或计测出的与生物体信息有关的数据进行保存的存储装置(记录介质)。
处理装置150也可以是个人计算机、平板计算机、智能电话等通用的计算机。这样的计算机具备对处理装置150整体的动作进行控制的CPU。也可以由该CPU执行本申请的运算电路进行的动作的一部分或全部。在此情况下，通用计算机的CPU作为本申请的“运算电路”的至少一部分发挥功能。在通过内置照相机的计算机实现本实施方式的功能的情况下，也可以将光检测器140的功能的一部分用内置在该计算机中的照相机代替。例如也可以使用由该照相机得到的可见光图像进行通过图像识别的被检部的检测，由外置的光检测器140进行生物体信息的生成所需要的近红外光及红色光的信息的取得。通常的照相机为了得到可见光图像而具备红外截止滤光器，但光检测器140也可以不具备红外截止滤光器，以便能够检测从光源110射出的近红外光。
光源110、光学组件120及光检测器140能够经由各种接口而与处理装置150连接。例如，在光检测器140是图像传感器的情况下，能够利用依据MIPI标准(注册商标)的端子连接到处理装置150上。此外，光源110及光学组件120可以利用例如USB接口连接到处理装置150上。
如图示那样，处理装置150上可以连接显示被检者的运动图像及生物体信息的显示装置160。显示装置160例如是液晶或有机EL等的显示器。显示装置160可以利用例如HDMI(注册商标)标准的端子连接在处理装置150上。生物体信息检测装置100的利用者能够从显示装置160得到关于生物体活动的各种信息。
在上述通过有线的连接以外，还可以通过无线通信进行数据的发送及/或接收。例如可以利用依据Wi－Fi(注册商标)标准或ZigBee(注册商标)标准的通信。
生物体信息检测装置100计测光的2维的强度分布，能够基于该强度分布来计测脑的血流量、血压、血中氧饱和度或心跳数等各种生物体信息。这样的计测技术例如在特开2015－134157号公报中公开，也能够在本申请中适当利用。为了参考，在本说明书中援用特开2015－134157号公报的全部公开内容。
已知在脑血流量或血流内成分(例如血红蛋白)的变化与人的神经活动之间有密切的关系。例如，神经细胞的活动对应于人的感情的变化而变化，由此脑血流量或血液内的成分变化。因而，只要能够计测脑血流量或血液内成分的变化等的生物体信息，就能够推测被检者的心理状态。所谓被检者的心理状态，例如是指心情(例如，快乐、不快)、感情(例如，安心、不安、悲伤、愤怒等)、健康状态(例如，健康、倦怠)、温度感觉(例如，热、冷、闷热)等。此外，派生于此，表示脑活动的程度的指标，例如熟练度、熟悉度及集中度等也包含在心理状态中。
〔1－2.生物体信息检测装置的动作〕
接着，说明本实施方式的生物体信息检测装置100的动作。在以下的说明中，假设光检测器140是输出图像信号的图像传感器。
生物体信息检测装置100如果从用户接受生物体信息的检测开始指示，则从光源110向被检者O照射光，用光检测器140检测从被检者O反射的光。该检测随着时间的经过进行，从光检测器140输出运动图像的信号，直到接受到检测停止指示。运算电路200基于该运动图像的信号，生成被检部的生物体信息。此时，运算电路200根据被检部的运动而变更作为生成生物体信息的对象的图像上的区域(在本说明书中，有称作“对象区域”的情况)，并调整生成的生物体信息的信号强度。被检部的运动中有距光检测器140的距离几乎不变化的平面性的运动、被检部的距离一律地变化的运动、和距离局部地变化的运动。运算电路200进行与这3种运动对应的处理。
<平面性的移动>
图4A表示在某时刻T1由光检测器140取得的图像信息。运算电路200具有面部检测功能，检测在从光检测器140输出的图像信息中是否包含人的面部。运算电路200基于构成面部的特征点(眼、鼻、口等)的位置，决定作为计测生物体信息的对象区域的额头区域(图中的虚线框内的区域)。
图4B表示在某时刻T2由光检测器140取得的图像信息。在从时刻T1到时刻T2的期间，被检者的被检部仅进行与光检测器140的图像取得面(摄像面)大致平行的移动、以及绕与图像取得面大致垂直的轴的旋转。光检测器140与被检部之间的距离不变化。所以，运算电路200检测所取得的图像中的额头的位置的变化，将计测生物体信息的额头区域的位置变更。
<距离的变化>
图4C表示在某时刻T3由光检测器140取得的图像信息。在时刻T3，被检者O与时刻T1相比远离了光检测器140。在时刻T3，运算电路200检测构成面部的特征点的位置的变化，将计测生物体信息的对象区域的位置及尺寸变更。进而，运算电路200预测伴随着距离的变化的生物体信息的信号强度的衰减，将信号强度进行修正。
图5A及图5B分别是表示时刻T1及T3的光源110与被检者O的位置关系的示意图。这里，假设从光源110照射的光是分布均匀而具有角度α的扩散的扩散光，假设时刻T1及T3的光源110与被检者O的被检部之间的距离分别是d1及d2。在此情况下，时刻T3的额头部处的照度为时刻T1的照度的(d1/d2)2倍。即，光源110与被检部之间的距离越远离，照射在被检部上的光密度越减少。对应于此，生物体信息的信号强度也越衰减。运算电路200使在时刻T3取得的生物体信息成为(d2/d1)2倍。由此，能够将在时刻T1及T3分别取得的生物体信息直接比较。在来自光源的光不具有均匀的分布的情况下没有该限定，但只要光源的照度分布是已知的，运算电路200就能够计算由光源110与被检部之间的距离的增减带来的生物体信息的衰减率而将信号强度进行修正。光检测器140与被检部之间的距离越长，计测环境光等的噪声越增加，所以检测的生物体信息的SN比也越变化。运算电路200考虑上述那样的由被检者的运动引起的信号的增减来将生物体信息进行修正。
<角度的变化>
图4D表示在某时刻T4由光检测器140取得的图像信息。在时刻T4，被检者O与时刻T1相比绕铅直方向的轴旋转，作为被检部的额头区域相对于图像取得面倾斜。因此，在图像信号中相当于额头区域的区域的形状变化。运算电路200基于构成面部的多个特征点的位置的变化，检测额头区域的形状的变化，根据其变化而变更计测生物体信息的对象区域。在该例中，额头区域中的位于里侧的图中的左侧的区域距光检测器140的距离相对较大。因此，在时刻T1中是长方形的对象区域在时刻T4变形为左侧的纵宽较窄的形状。进而，由于对象区域内的各点距光检测器140的距离变化，所以运算电路200按对象区域的每个点将生物体信息的信号强度进行修正。该修正既可以按每个像素进行，也可以按接近的多个像素的每个集合(像素组)进行。在生物体信息的修正时，只要能够取得光源的照度分布数据、环境光的照度分布数据及被检者O与生物体信息检测装置100之间的距离分布的信息，就能够进行精致的修正。
通过以上那样的处理，能够对应于被检部的运动生成适当的生物体信息。由此，例如在随着时间的经过取得生物体信息的情况下，能够抑制信号电平的变动而使得容易比较。
接着，说明本实施方式的生物体信息检测装置100的整体的动作例。
图6是表示生物体信息检测装置100的动作例的流程图。以下，假设光检测器140是TOF图像传感器而进行说明。
(步骤S500)
运算电路200基于从光检测器140输出的图像信号，检测被检者O的被检部(额头)的位置、以及光检测器140与额头之间的距离。具体而言，运算电路200通过图像识别确定在从光检测器140输出的帧图像中是否有被检者O的额头、以及其位置。运算电路200基于构成面部的特征点(眼、鼻、口等)的位置，检测额头的有无，确定其位置。此时，也可以通过使用与人的额头建立了关联的模板的图案匹配来确定额头的位置。模板例如被预先保存在ROM152中。图像识别中，可以广泛地使用周知的方法，并不限定于特定的方法。运算电路200还基于从光源110射出的光的相位与由光检测器140检测到的光的相位之差，计测(测距)到被检部的各点的距离。运算电路200按图像中的相当于被检部的区域的每个像素、或按由接近的多个像素构成的每个像素组进行该距离的计测。
(步骤S501)
运算电路200基于从光检测器140输出的图像信号，生成相当于被检者O的被检部的图像中的对象区域的生物体信息。例如运算电路200生成表示脑内的血液中的氧化血红蛋白浓度及还原血红蛋白浓度的信息作为生物体信息。运算电路200按图像中的相当于被检部的区域中的每个像素、或按接近的每个像素组进行该生物体信息的生成。
这里，说明生物体信息的计测方法的具体例。
血液的较大的作用，是从肺接受氧并向组织运送、从组织接受二氧化碳而使其向肺循环。在血液100ml中存在约15g的血红蛋白。与氧结合的血红蛋白是氧化血红蛋白，没有与氧结合的血红蛋白是还原血红蛋白。如图2所示，氧化血红蛋白及还原血红蛋白的光吸收特性不同。氧化血红蛋白较好地吸收超过约830nm的波长的红外线，还原血红蛋白较强地吸收红色光(例如660nm的波长)。关于805nm的波长的近红外线，两者的吸收率没有差异。所以，在本实施方式中，使用660nm(红色光)及830nm(红外光)这两个波长，对各个波长计测来自被检部的光功率。基于这些红色光与红外光的功率，能够求出血红蛋白的氧饱和度。作为所使用的两个波长的组合，也可以是不到805nm的波长与比805nm长的波长的组合。所谓氧饱和度，是表示血液中的血红蛋白中的多少与氧结合了的值。设还原血红蛋白的浓度为C(Hb)，设氧化血红蛋白的浓度为C(HbO2)，用以下的数式定义氧饱和度。
氧饱和度＝C(HbO2)/[C(HbO2)+C(Hb)]×100(％)
在生物体内，在血液以外也包含将红～近红外的波长的光吸收的成分，但光的吸收率随时间变动主要起因于动脉血中的血红蛋白。因此，能够基于吸收率的变动以高精度测量血中氧饱和度。从心脏搏动出来的动脉血成为脉搏波，在血管内移动。另一方面，静脉血不具有脉搏波。照射在生物体上的光在动静脉及血液以外的组织等生物体的各层中受到吸收而透射生物体，但动脉以外的组织的厚度不会随着时间而变动。因此，来自生物体内的散射光对应于由脉动带来的动脉血层的厚度的变化而呈现时间性的强度变化。该变化反映动脉血层的厚度的变化，不包含静脉血及组织的影响。因此，通过仅着眼于散射光的变动成分，能够得到动脉血的信息。通过测量对应于时间而变化的成分的周期，还能够求出脉搏。
(步骤S502)
运算电路200将所生成的生物体信息的信号强度根据对象区域内的像素或像素组的距离进行修正。运算电路200通过参照图4A～图4D，图5A～图5B而说明的方法进行修正，以使得对应于被检部的运动，信号强度成为适当的电平。由此，即使被检部运动，在不同时刻取得的生物体信息的比较也变容易。
(步骤S503)
运算电路200基于生物体信息来推测被检者的心理状态。例如，运算电路200根据血红蛋白的氧状态，推测被检者O的集中度、感情等心理状态。
如果神经细胞活动，则由毛细血管内的血液中的血红蛋白运送来的氧被消耗。已知随着由氧的消耗带来的局部反应，会发生血流增加。此外，已知通过毛细血管内还原血红蛋白将氧传递给生物体组织，还原血红蛋白暂时地增加。例如，假设被检者O正在解课题而学习。此时，脑血流量会对应于集中度而时时刻刻变化。集中度越高，脑血流量越增加，血中氧饱和度有越下降的趋势。所以，运算电路200能够基于例如脑血流量或血中氧饱和度相对于基准值的变化量来判定被检者O的集中度。在本实施方式中，预先在ROM152中保存将脑血流量或血中氧饱和度相对于基准值的变化量与集中度建立对应的表。运算电路200通过参照该表，能够根据计测出的生物体信息判定学习的集中度。运算电路200的计测结果及运算电路200的推测结果例如保存在RAM153等记录介质中。
(步骤S504)
如上述那样，例如假设被检者O正在解某课题而学习。此时，设想被检者O的头部、即作为被检部的额头在计测中运动。所以，运算电路200总是监视被检者(特别是头部)是否运动了。例如，运算电路200在连续的帧图像间计算运动矢量。运算电路200在该运动矢量的大小是阈值以上的情况下，判定为被检者O运动了，在运动矢量的大小不到阈值的情况下，判定为被检者O没有运动。例如，该阈值被预先保存在ROM152中。
运算电路200也可以不依次判定被检者O的运动，也可以按每规定的帧数(例如300帧)判定运动。由此，能够抑制运算电路200的耗电。
在运算电路200没有检测到被检者O的被检部的运动的情况下，处理再次向步骤S501返回。在运算电路200检测到被检部的运动的情况下，处理向步骤S500返回。
另外，也可以不进行这样的基于运动矢量的监视，而是例如反复进行步骤S502中的生物体信息的计测、在检测出不能正常地进行计测的情况下向步骤S500返回的动作。或者，也可以单纯地按每规定时间(例如几秒到几分)进行位置及距离的再检测。
(实施方式2)
接着，说明本申请的实施方式2。
本实施方式的生物体信息检测装置100的结构与实施方式1的结构相同，但运算电路200的处理不同。在本实施方式中，运算电路200当被检者O的被检部的朝向相对于基准朝向倾斜时，根据该倾斜的大小决定生成生物体信息的对象区域。此外，运算电路200根据倾斜的大小将生物体信息的信号强度进行修正。以下，以使用近红外光来测量大脑皮质的脑血流的情况为例，说明本实施方式的动作。
本实施方式的运算电路200判定被检者的作为被检部的额头的中心的法线方向是否相对于正面方向倾斜。当法线方向相对于正面方向没有倾斜时，或者倾斜较小时，将生成生物体信息的对象区域如在图4A中用虚线包围的区域那样设定在被检者的额头的中心位置。此时，对象区域不需要设定在被检者的额头的中心位置，也可以根据取得生物体信息的目的等而例如设定在相对于额头的中心位置向上下左右偏离的位置。此外，在图4A中将对象区域的形状设定为大致长方形，但并不限于此，例如也可以设定为三角形状、椭圆形状、其它任意的形状。进而，例如也可以是使长方形等的各边对应于被检者的额头的圆度而弯曲的形状。
图7A及图7B是表示本实施方式的动作的概要的图。如上述那样，本实施方式的运算电路20判定被检者的作为被检部的额头的中心的法线方向是否相对于正面方向倾斜。持续进行该倾斜的判定，在从初始设定了对象区域的时间点起倾斜的大小变化了的情况下，根据变化后的倾斜的大小，将对象区域的位置(中心位置)及/或形状变更。如图7A及图7B所示，在作为被检部的额头向被检者的右方向倾斜的情况下，使对象区域的位置向被检者的额头的左侧移位。这里，关于对象区域的位置，也可以是对象区域整体地向靠近生物体信息检测装置100的方向移位。图7A用虚线表示移位前的对象区域，图7B用虚线表示移位后的对象区域。被检部的倾斜角度越大，移位量越大。此外，例如也可以对应于被检者的额头的圆度而使对象区域的形状变化。运算电路200在作为图6所示的步骤S501中的生物体信息的生成的前阶段的对象区域的决定时进行这样的动作。此时，根据需要还一起进行信号强度的修正。以下，对该动作更详细地说明。
图8A是示意地表示从头顶侧观察时的头部截面的图。为了简单，在图8A中，将头部截面中的头皮、头盖骨、脑髄液的部分一起作为1个层，将大脑皮质的部分作为1个层来表示。此外，为了使说明变简单，将近红外光表示为没有扩散的直进的光线，看起来向被检部的一点照射近红外光，但实际上由于近红外光拥有有扩散的分布，所以向被检部整体照射近红外光。在图8A中，箭头表示近红外光能够传播的光路的例子，斜线部表示从光入射部11入射的近红外光能够传播的区域。在图8A的例子中，被检者O相对于生物体信息检测装置100的光检测器140朝向正面，近红外光向皮肤表面垂直地入射。图8B表示大脑皮质中的生物体信息的计测对象部位12、和在皮肤表面中作为光射出的区域的光射出部13。在图8B中，关于近红外光的传播区域仅表示轮廓。
近红外光如果到达皮肤表面上的光入射部11，则被分为被皮肤表面反射的成分、和向头部内部侵入的成分。在图8A中没有图示被皮肤表面反射的成分。皮肤表面实际上不是平坦的，所以近红外光被表面的凹凸扩散反射。头部内部具有不同的多个生物体组织形成为层状的构造。因此，近红外光根据各个组织所固有的光学参数(折射率、散射系数、吸收系数、各向异性散射参数等)反复进行折射、吸收、散射，直到到达大脑皮质内的计测对象部位12而再次被向皮肤表面外放射。结果，近红外光从以光入射部11为中心具有扩散的光射出部13射出。
近红外光到达头部内部的哪个深度为止依赖于光的波长和强度。如果是相同波长，则强度越高能够侵入到越深的位置。但是，在生物体是计测对象的情况下，为了安全，不能使用那么强的近红外光。光源的射出功率通常考虑安全性而被设定为适当的范围。在使用等级(class)1的激光作为光源的情况下，近红外光到达至20～30mm左右的深度，一部分被大脑皮质吸收及散射，以光入射部11为中心从半径30mm左右的范围的光射出部13射出。这样，在计测吸收散射体内部的较深的位置的信息的情况下，计测对象部位12的位置与检测拥有该信息的信号的光射出部13的位置并不一定一致。近红外光传播的光路能够根据光的波长和生物体组织的光学参数(折射率、散射系数、吸收系数、各向异性散射参数等)使用蒙特卡洛模拟等进行推测。
这里，参照图9A及图9B说明向被检部的近红外光的入射角度变化的情况下的影响。
图9A是表示从图8A所示的状态起被检部倾斜了角度β的状态的剖视图。图9B表示大脑皮质中的生物体信息的计测对象部位22、和在皮肤表面中作为光射出的区域的光射出部23。由于向生物体内部进入的光进行前方散射，所以在近红外光相对于皮肤表面倾斜入射的情况下，与垂直入射的情况相比，散射光的分布向距生物体信息检测装置100较远侧(图中的左侧)偏倚。
如图8A及图8B所示，在近红外光相对于皮肤表面垂直地入射的情况下，近红外光以光入射部11为中心传播，经由包括大脑皮质的点A、B、C的计测对象部位12从光射出部13释放出。即，拥有大脑皮质的点A、B、C的信息的近红外光从光射出部13释放出。通过检测该情况，生物体信息检测装置100能够得到生物体信息。
另一方面，在图9A及图9B所示的状态下，近红外光相对于皮肤表面以入射角度β入射。因此，从光入射部11入射的近红外光相对于行进方向向后方较弱、向前方较强地散射。结果，近红外光没有到达从光检测器140观察位于近侧的大脑皮质的点C，而到达包括位于里侧的点A、B的计测对象部位22。到达了计测对象部位22的近红外光被计测对象部位22反射，从具有扩散的光射出部23释放出。即，即使检测到从光射出部23射出的光，也不能得到点C处的生物体信息。为了得到包括点A、B、C全部的区域的信息，必须检测从比光射出部23更靠近前侧的光射出部24射出的近红外光。
所以，本实施方式的运算电路200当被检部的朝向相对于正面方向倾斜时，即，当来自光源110的光向被检部倾斜地入射时，使生成生物体信息的对象区域向靠近检测器140的方向移位。由此，能够得到与被检部朝向正面时同样的区域中的生物体信息。
这里，为了使说明变简单，将近红外光作为没有扩散的光线，但实际上近红外光拥有有扩散的分布。所以，运算电路200也可以考虑从光源射出的光的照度分布，来确定拥有作为目的的大脑皮质的部位的信息的光被射出的皮肤表面上的区域。也可以基于该确定的结果，决定对象区域或使其移位。通过检测从这样确定的区域射出的近红外光，能够得到噪声更少的生物体信息。
图20是表示实施方式2的生物体信息检测装置100的动作的例子的流程图。使用该流程图说明生物体信息检测装置100的动作。另外，与实施方式1的生物体信息检测装置100的动作重复的部分省略说明。
(步骤S601)
运算电路200基于从光检测器140输出的图像信号，检测被检者O的被检部(额头)的朝向。这里，被检部的朝向例如是被检者的额头的中心的法线方向。具体而言，运算电路200通过图像识别确定从光检测器140输出的帧图像中是否有被检者O的额头、以及其位置。运算电路200基于构成被检者O的面部的特征点(眼、鼻、口等)的位置，检测被检部的位置及被检部的朝向。基于检测到的被检部的朝向计算被检部的倾斜的大小。被检部的倾斜的大小是被检部的朝向相对于基准朝向(正面方向)倾斜的大小。
(步骤S602)
运算电路200基于在步骤S601中计算出的被检部的倾斜的大小，在被检部中决定生成生物体信息的对象区域。在已经设定有对象区域的情况下，根据新检测到的被检部的倾斜的大小来变更对象区域。运算电路200也可以变更对象区域的位置，也可以变更对象区域的形状。
(步骤S603)
运算电路200基于从光检测器140输出的图像信号，生成在步骤S602中决定/变更后的图像中的对象区域的生物体信息。具体的处理与步骤S501相同，所以省略说明。
(步骤S604)
运算电路200基于生物体信息推测被检者的心理状态。具体的处理与步骤S503相同，所以省略说明。
(步骤S605)
如上述那样，例如假设被检者O正在解某课题而学习。此时，设想被检者O的头部、即作为被检部的额头在计测中运动。由于运动，被检部的朝向变化。所以，运算电路200总是监视被检部的朝向。例如，运算电路200基于从光检测器140输出的图像信号，持续检测被检部的朝向。
(步骤S606)
运算电路200判定在步骤S605中监视的被检部的朝向是否发生了变化。在判断为被检部的朝向没有变化的情况下(步骤S606的否)，将处理向步骤S603前进，生成在步骤S602中决定的对象区域的生物体信息。在判断为被检部的朝向发生了变化的情况下(步骤S606的是)，将处理向步骤S601前进，检测被检部的倾斜的大小。然后，将处理按照流程推进，根据倾斜的大小变更对象区域。
接着，考虑因被检部的倾斜变化带来的近红外光的光路长的影响。
通过近红外光的入射角度从0°变化为β，在头皮及头盖骨中，光路长变长到(1/cosβ)倍。因此，光被散射及吸收的频度增加，再次从皮肤表面射出的概率变低。此外，由于被皮肤表面或各组织的界面反射的比例及分布变化，所以得到了大脑皮质的信息的近红外光被向皮肤表面放射的概率及分布也变化。结果，光检测器140取得的信号的强度比入射角度为0°的情况减小。在观察大脑皮质的脑血流的时间变化的情况下，也可以进行修正，以便能够将在不同时刻取得的信号进行比较。
所以，本实施方式的运算电路200考虑由光的入射角度引起的传播路径的变化及检测的信号强度的变化进行修正，以便能够将生物体信息进行比较。具体而言，运算电路200进行以下的处理。
(1)进行被检者O的面部检测，确定面部的朝向。
(2)推测想要测量的大脑皮质的位置。
(3)基于近红外光的波长及入射角度、以及生物体组织的光学参数(折射率、散射系数、吸收系数、各向异性散射参数等)，计算近红外光传播的光路和被从皮肤表面释放出的概率及分布。
(4)对得到想要测量的大脑皮质的部位的信息的近红外光被放射的光射出部进行推测，决定取得生物体信息的图像上的对象区域。
(5)按每个像素或按每个像素组预测从光射出部放射的近红外光的信号强度相对于光的入射角度是0度的情况下的信号强度增减的比例(增减率)。
(6)生成决定的对象区域的生物体信息。
(7)按照预测的增减率将生物体信息进行修正。
通过这样的处理，即使在生物体信息的检测中被检部的倾斜变化的情况下，也能够取得容易比较的生物体信息。
这里，为了简单，假设人体头部的表面具有大脑皮质和其上部组织这2层构造而进行了说明。但是，实际的人体头部的表面不是平坦的，上部组织也不是均匀而均质的层构造，大脑皮质的构造也较复杂而有个体差异。在需要精细的计测分析的情况下，能够按每个被检者将脑的构造用MRI(Magnetic resonance imaging)等测量，匹配于实际的形状而精细地计算近红外光的传播路径。或者，虽然精度下降，但可以使用标准的脑的模型计算大概的光路。采用哪种方法只要匹配于运算处理中需要的时间和用途及目的来选择就可以。
当计测生物体信息时，并不一定需要进行近红外光的传播路径的计算及推测。如果使生物体信息检测装置100预先学习面部的朝向和传播路径的一种模式，则仅通过检测面部的朝向(即，近红外光向被检部的入射角度)，就能够得到传播路径的信息。由此，能够推测光射出部的位置和信号的增减率，进行生物体信息的取得位置的修正及信号强度的修正。
这样，运算电路200能够基于被检部的倾斜及预测出的传播路径的至少一方，预测从被检部射出的光的强度或该强度相对于基准值的变化比例(增减率)。运算电路200当预测的该强度或该强度的变化比例小于规定的值(第1阈值)时，使生物体信息的信号强度变大而输出。相反，运算电路200在预测出的该强度或该强度的变化比例大于其它规定的值(第2阈值)时，使生物体信息的信号强度变小而输出。
到此为止，说明了将近红外光的传播路径进行模拟、并进行生物体信息的取得位置的修正及生物体信息的信号强度的修正的方法，但也可以基于实测的数据进行修正。例如，也可以进行以下这样的事前学习：在相同的脑活动的状态下以各种角度进行计测，求出其它角度下的面部的各特征点的变位量及信号强度的修正系数，以使其与作为基准的角度下的测量结果匹配。如果进行了这样的事前学习，则生物体信息检测装置100能够通过检测到被检部的距离及朝向(倾斜角度)，来决定作为目的的对象区域的位置和信号的增减率。
(实施方式3)
图10是示意地表示本申请的实施方式3的生物体信息检测装置100的结构的图。本实施方式的生物体信息检测装置具备两个光源110、111。两个光源110、111连接在运算电路200上。
光源110和光源111射出不同波段的光。光源110及光源111射出的光的波长例如可以是上述650nm及830nm。但是，并不限于该波长的组合，可以采用各种组合。在如本实施方式那样计测对象是生物体组织的情况下，如图2所示，当波长比805nm大时，氧化血红蛋白的吸光度比还原血红蛋白的吸光度大。另一方面，在不到波长805nm时呈现其相反的特性。因而，例如假设光源110发出750nm附近的波长的光，光源111发出850nm附近的波长的光。在此情况下，如果计测由来自光源110的光带来的内部散射成分I2和由来自光源111的光带来的内部散射成分I2的各光功率，则通过解规定的联立方程式，能够求出HbO2及Hb的相对于血中浓度初始值的变化量。
运算电路200通过使用由来自光源110的光带来的内部散射成分I2和由来自光源111的光带来的内部散射成分I2的各光功率来解联立方程式，例如能够计算HbO2及Hb的相对于血中浓度初始值的变化量。也可以与运算电路200另行地单独设置解该联立方程式的运算电路(未图示)。
在上述例子中，光源的数量是两个，但也可以使用射出光的波段不同的3个以上的光源。或者，也可以使用能够变更光的波段的光源。如果做成这样的结构，则能够取得关于血液的更多的生物体信息。
图11是示意地表示还具备与光检测器140不同的图像传感器141的生物体信息检测装置100的结构例的图。这样，生物体信息检测装置100也可以具备与光检测器140独立的另外的图像传感器141。根据该结构，光检测器140被用作例如对于生物体信息计测特制的传感器。被检部的位置及距离的检测可以基于来自图像传感器141的输出信号进行。运算电路200也可以使用基于图像传感器141的输出信号的运动图像来检测被检者的运动。或者，运算电路200也可以基于光检测器140的输出信号来检测距离，基于图像传感器141的输出信号来检测位置，也可以相反。在本说明书中，有将光检测器140称作“第1光检测器”、将图像传感器141称作“第2光检测器”的情况。此外，有将从第1光检测器输出的电信号称作“第1电信号”、将从第2光检测器输出的电信号称作“第2电信号”的情况。
本实施方式的生物体信息检测装置100也可以计测脑血流以外的生物体信息。以下说明几个具体例。
如果血流量变化，则光的反射率变化。利用该特点，例如通过向面部及手等露出的被检部照射近红外光、并检测反射光，能够以非接触的方式计测脉搏数及集中度。运算电路200在按照上述图6所示的流程检测被检部的位置及距离后，能够将生物体信息的信号强度进行修正。
图12示意地表示通过计测取得的脉搏波的一例。在计测脉搏数的情况下，运算电路200例如基于来自光检测器140的输出信号生成具有周期性的曲线的脉搏波。例如运算电路200对脉搏波的极大值进行计数，如图示那样计算相邻的两个极大值之间的时间差(记为“脉搏波的周期”)。运算电路200将脉搏波的周期变换为倒数，计算脉搏数。
运算电路200在规定期间中计测该脉搏波的周期的方差，判定集中或放松的精神状态。通常，在集中或紧张时，脉搏波的周期接近于一定，在放松时，脉搏波的周期有容易变动的趋向。所以，如果周期的方差不到规定值，则运算电路200判断为被检者O处于集中状态或紧张状态。匹配于呼吸，其方差逐渐变大，有超过规定值的情况。在此情况下，运算电路200能够判断为被检者O处于放松状态。
进而，也可以使用生物体信息检测装置100以非接触的方式计测血管年龄及血压等。具体而言，使用生物体信息检测装置100计测脉搏波传播速度(PWV)。计测面部及手等的脉搏波，通过将脉搏波的时间差除以它们之间的距离，得到PWV。
可以通过向例如面部及手的露出的两个部位的被检部照射近红外光并检测反射光来求出PWV。或者，可以通过向例如手及脚腕的露出的两个部位的被检部照射近红外光并检测反射光来求出PWV。另外，作为两个部位的被检部，可以任意地指定相互离开的部位。能够基于PWV以非接触的方式计测血管年龄及血压。运算电路200按照在上述图6中表示的流程，在检测出两个部位的被检部的位置信息及距离后，能够将生物体信息的信号电平适当地进行修正。
图13示意地表示例如从面部及手的2点得到的脉搏波a、b。计测点A位于面部，计测点B位于手。例如，运算电路200的运算电路200使用计测点A及B的脉搏波的上升点(图13中用箭头表示)的时间差ΔT及计测点A及B间的距离D，根据下述的式(1)计算PWV。
PWV＝D/ΔT式(1)
运算电路200可以基于PWV来推测血管年龄及血压。例如，预先在ROM152中保存按每个年龄(世代)表示PWV的平均值的表。运算电路200参照该表，确定通过计测得到的PWV值距哪个年龄的平均值最近，能够推测被检者O的血管年龄。此外，运算电路200可以根据PWV推测血压。例如可以利用在G.Lopezetal.“Continuous blood pressure monitoring indaily life，”Journal of Advanced Mechanical Design，Systems，and Manufacturing 3(1)，179–186(2010)中公开的使用PWV的血压的推测方法。
如果使用接触型的计测装置，则传感器部分对于身体的安装或推压的方式等可能对计测结果带来影响。如果能够如本实施方式那样以非接触的方式计测，则可解决这样的课题，并且带来计测的简便化。
根据本实施方式，运算电路200根据被检部的位置及距离适当调整生物体信息的信号强度。因此，在计测中，被检者O不会被装置约束，能够采取比较自由的姿势。此外，由于能得到高品质的信号，所以能够改善S/N比。进而，由于运算电路200监视被检者O的运动，所以即使在计测中被检者O稍稍运动，也能够稳定地计测生物体信息。因此，例如被检者O能够一边进行作业一边接受计测。
(实施方式4)
接着，说明实施方式4的生物体信息计测模块。本实施方式的生物体信息计测模块例如外置于平板终端、智能电话或笔记本PC(膝上电脑)等的通用的便携电子设备上而使用的附件。以下，以与实施方式1的生物体信息检测装置100不同的点为中心进行说明，共通的部分的说明省略。
图14A是示意地表示安装有本实施方式的生物体信息计测模块300的电子设备400的例子的图。如图示那样，生物体信息计测模块300连接于电子设备400而被使用。模块300具有光源110和光检测器140。在图14A中没有表示，但在模块300的框体的内部，设有MEMS反射镜等光学组件120和控制电路。在图14A的例子中模块300连接于电子设备400的下部，但并不限定于此。连接的位置依赖于电子设备400具有的连接器的位置。在本实施方式中，可以利用由电子设备400所具有的照相机450取得的运动图像的信息。此外，可以使用电子设备400所具有的信号处理电路(运算电路)进行与实施方式1至3中的任一个同样的生物体信息的生成及修正处理。
通过这样的结构，可以采用例如将具备光源110及为生物体信息计测特制的(即检测近红外光的)光检测器140的模块300安装到平板终端或智能电话等电子设备400上的新的使用方法。可以进行由内置在电子设备400中的照相机450检测被检者O的被检部的位置及运动、模块300的控制电路基于该检测信号调整光源110的射出方向及功率的动作。
内置在平板终端或智能电话等设备中的照相机450通常在图像传感器的前表面具备红外(IR)截止滤光器。因此，不能由照相机450接受红外光。另一方面，模块300的光检测器140为了检测适合于生物体信息的计测的近红外光，可以不具备红外截止滤光器而相反具备可见光截止滤光器。因而，生物体信息的检测由模块300的光检测器140进行，用可见光也能够检测的被检部的位置及距离的确定可以由电子设备400的照相机450进行。
图14B是示意地表示本实施方式的生物体信息计测模块300及电子设备400的结构的框图。生物体信息计测模块300具有光源110、光学组件120、光学系统130(未图示)、光检测器140、控制电路155A、ROM152、RAM153和用于向外部的电子设备400发送光检测器140的输出信号的输入输出接口(I/F)250。模块300如图示那样，只要具有用于作为模块动作的最低限度的组件就可以。
电子设备400除了照相机450以外，还具备显示器456、控制电路454、运算电路200A、ROM452、RAM453和输入输出接口440。控制电路454例如是CPU，运算电路200A可以包括例如图像处理用的数字信号处理器(DSP)。运算电路200A进行由照相机450取得的图像的解析。控制电路454进行显示器456的显示的控制等。控制电路454及运算电路200A通过执行预先安装的计算机程序(应用)，进行与模块300协同的动作。例如，控制电路454在进行生物体信息的计测动作时，使模块300的控制电路155A执行使用光源110、光学组件120及光检测器140的生物体信息的计测。并行地，控制电路454使照相机450对被检者O进行摄影，使运算电路200A执行被检部的位置及距离的计测及生物体信息的生成。运算电路200A执行的处理如在实施方式1至3中说明那样。
输出I/F250例如可以是USB接口。输出I/F也可以是其它接口，例如也可以是依据例如Wi－Fi(注册商标)标准或ZigBee(注册商标)标准的无线通信用接口。
生物体信息计测模块300能够经由例如连接在输出I/F250上的USB线缆而与外部的电子设备400连接。在电子设备400中，安装执行本申请的信号处理(例如图6所示的处理)的应用。由此，电子设备400的处理器(包括控制电路454及运算电路200A)能够从生物体信息计测模块300接受光检测器140的输出信号，基于该输出信号计测生物体信息。此外，能够基于该生物体信息推测被检者的心理状态。
根据本实施方式，提供一种可相对于外部的电子设备400拆装的生物体信息计测模块。
(实施方式5)
接着，说明应用了本申请的技术的学习系统的实施方式。
图15A是表示作为被检者的学习者O使用电子设备400解学科(例如数学、语文等)的问题的状况的图。本实施方式的电子设备400是平板型计算机(以下称作平板PC)。电子设备400除了平板PC以外例如也可以是便携电话、智能电话、笔记本PC(膝上电脑)、电子书籍终端、电子辞典或电子笔记本等的具有显示器的任意的设备。
该电子设备400既可以是安装有实施方式4的模块300的通用终端，也可以是内置有模块300的功能的专用终端。
图示那样的使用平板PC的教育系统例如可以在学校或培训班等教育机构或家庭中使用。学习者O(例如儿童)使用在平板PC的显示器上显示数学或语文等学科的问题的应用进行学习。
在电子设备400中，预先安装显示学科的问题的应用(软件)。该应用例如可以经由因特网等的电气通信线路下载。通过由电子设备400的处理器(包括控制电路及运算电路)执行该应用，实现问题的显示、解答后的正解及解说的显示、以及向下个问题的转移的动作。
本实施方式的电子设备400的控制电路通过检测学习者O求解问题的期间的脑的血流量、血中氧饱和度或脉搏波的周期的方差等生物体信息，监视学习者O的集中度。集中度的判定方法如在实施方式1中说明的那样。电子设备400的控制电路如果检测到学习者O的集中度下降，则例如在显示器上显示引起兴趣的信息、或显示容易的问题，防止集中度下降。由此，能够提高学习效果。
在本实施方式那样的学习系统中，在学习者O求解问题的期间中，学习者O不会总是静止。特别是，当不明白问题或缺乏集中力时，学习者O的头及身体有经常运动的倾向。图15B表示从图15A的状态到学习者O的头部运动的状态的例子。如果学习者O的头移动，则电子设备400与被检部(额头)之间的距离也会变化。在这样的情况下，在以往技术中发生来自光源的光没有到达额头、或即使到达额头、检测精度也随着距离的变化而下降的问题。
相对于此，本实施方式的电子设备400的运算电路检测学习者O的额头的位置、到额头的距离以及额头的倾斜角度，根据该位置、距离、倾斜角度来调整光的射出方向，并且适当修正取得的生物体信息的信号强度。由此，能够适当地计测集中度。如果将这样的调整例如在发光中的每规定时间中进行，则能够追随于额头的运动而总是生成适当的生物体信息。
本实施方式的电子设备400具备实施方式1～3中的任一个生物体信息检测装置100。电子设备400向被检者O的额头照射红外光，利用NIRS推测被检者O的学习的集中度。被检者O一边拿着触笔操作，一边求解显示在电子设备400的显示画面上的问题而学习。如上述那样，当被检者O求解问题时，通过神经细胞的活动，对应于被检者O的集中度而脑血流量等变化。运算电路200基于该变化推测被检者O的集中度。例如可以如上述那样参照表来判定集中度。
此外，能够根据该集中度的时间上的变化来推测学习的熟练度。举数学的因数分解的学习为例进行说明。被检者在学习的最初学习因数分解的公式和其应用方式。开始因为不习惯而集中度较大、脑血流量的时间上的变化量较大。随着完成问题，也习惯了公式的应用，所以解答时间变快并且脑血流量的时间变化量减少。根据脑血流量的变化曲线的时间性推移，能够判定学习的熟练度。除了脑血流的变化的时间性推移以外，如果还同时使用表示解答时间的缩短度的信息，则判定的精度提高。
设想作为电子设备400的利用者的被检者O的头部的变动量对应于问题的难易度而变化。例如，假设当被检者O求解课题时，头部的角度从图15A所示的角度变化为图15B所示的角度。在此情况下，由于运算电路200监视着被检者O的运动，所以如果检测到该运动则可修正生物体信息的信号强度。
根据本实施方式，即使被检者O一边进行作业，也能够在被检部上向适当的位置照射光，并且能够稳定地计测生物体信息。
(实施方式6)
接着，说明实施方式6的对话型机器人。
图16是示意地表示实施方式6的机器人500及作为被检者的对话者O的图。图17是表示机器人500的结构例的图。
本实施方式的机器人500在其头部上搭载有与实施方式1～3中的任一个生物体信息检测装置100同样的构成要素。机器人500检测被检者O的额头的位置及距离，朝向额头照射光，并且利用NIRS生成被检者O的生物体信息而推测感情。机器人500通过追随于被检者O的运动而移动头部，能够调整光的照射位置。在对话中，由于机器人500朝向对方的方向，所以通过移动头部来调整光的照射位置是自然的行为。
如图17所示，机器人500除了在实施方式1中说明的构成要素以外，还具备驱动包括头部的各部的至少1个马达520、输出声音的扬声器530、检测对话者O发出的声音的麦克风540、照相机550、和控制各部的控制电路510。在本实施方式中，运算电路200也通过进行与实施方式1～3中的任一个运算电路200同样的动作，检测对话者O的被检部(例如额头)的位置及到被检部的距离。并且，基于光检测器140的检测结果，计测脑血流量等生物体信息。基于该生物体信息，生成用于控制马达520及扬声器530等要素的控制信号。机器人500能够基于该控制信号进行各种动作。例如，在使用扬声器530及麦克风540的声音的对话中检测到对话者O的集中度下降的情况下，能够变更话题或将声音对话停止。机器人500在对话中推测对方的感情。具体而言，运算电路200基于起因于神经活动的脑血流的变化来推测感情。例如，运算电路200通过参照将脑血流的变化与感情(例如，安心、不安、悲伤、愤怒等)的关系建立了对应的表，能够推测感情。机器人500根据感情的推测结果，例如能够变更与对话者的话题。
控制电路510通过根据被检部的位置及距离来控制头部的运动，能够调整光的射出方向。进而，也可以将机器人500的头部与配置在光源110的前方的光学组件120组合来控制光的射出方向。例如，可以首先控制头部的运动，在将光的射出方向粗调整后，控制光源单元170而将光的射出方向微调。关于光学组件120，如果不需要则也可以省略。
规定本实施方式的动作的程序(应用)例如可以经由电气通信线路下载、安装到机器人500中。由此，也可以通过应用的更新进行动作的改善。
根据本实施方式，在与机器人的对话中能实现适当的沟通。
(实施方式7)
图18示意地表示实施方式7的车辆600的车内。
本实施方式的车辆600例如在安装驾驶记录仪的位置或其附近具备实施方式的生物体信息检测装置100。生物体信息检测装置100能够安装到车辆600的安装部610。驾驶者能够将生物体信息检测装置100自由地拆装。车辆600不仅是汽车，也包括电车或其它需要驾驶的移动体。在本实施方式中，被检者O是驾驶者。
生物体信息检测装置100向被检者O的额头照射红外光，利用NIRS推测被检者O的集中度及健康状态。车辆600具备控制车辆600的动作的控制电路620。控制电路620基于来自生物体信息检测装置100的运算电路200的生物体信息生成车辆600的控制信号。或者，也可以是，运算电路200基于生物体信息生成车辆600的控制信号，控制电路620基于该控制信号控制车辆600。车辆例如具备自动驾驶模式。如果车辆是以手动驾驶行驶中，则车辆能够接受控制信号，将行驶模式从手动驾驶切换为自动驾驶。例如，在检测到驾驶者O的集中度下降的情况下，驾驶者O有可能瞌睡。所以，通过从手动驾驶切换为自动驾驶，能够确保安全性。
也可以使生物体信息检测装置100与车载导航系统联动。例如，生物体信息检测装置100当判定为驾驶者缺乏集中时，能够向车载导航系统发送该信息。车载导航系统例如能够使用声音扬声器或显示画面进行缺乏集中力的警告。另外，生物体信息检测装置100不需要总是向驾驶者照射红外光，例如也可以以车载导航系统的指示(在“前方100m的交叉点右拐”等)为触发，向驾驶者照射红外光来判定驾驶者的集中度。即使有车载导航的声音指示、在脑血流中也看不到变化时，缺乏集中度的可能性高。
(实施方式8)
图19示意地表示实施方式8的环境控制装置700的外观。
本实施方式的环境控制装置700具备生物体信息检测装置100。环境控制装置700例如可以是空气调节装置及音频设备。将这样的能够控制使用者的周围的环境(温度、声音、光、湿度、气味等)的装置在本说明书中称作“环境控制装置”。在本实施方式中，被检者O可以是环境控制装置700的一个或多个利用者。
环境控制装置700向被检者O的额头照射红外光，使用NIRS推测被检者O的心理状态，具体而言推测心情及温度感觉。
生物体信息检测装置100的运算电路200监视被检者O的运动，首先确定被检者O。然后运算电路200通过图像识别确定被检者O的被检部(例如额头)的位置。基于该位置，光源开始向该额头照射红外光。
环境控制装置700具备控制电路710。控制电路710基于来自生物体信息检测装置100的运算电路200的生物体信息，生成环境控制装置700的控制信号。或者，也可以是运算电路200基于生物体信息生成环境控制装置700的控制信号，控制电路710基于该控制信号来控制环境控制装置700。例如，假设生物体信息检测装置100检测到被检者O的不适感。在环境控制装置700是空气调节装置的情况下，环境控制装置700能够将电源自动开启而开始运转，或在运转中降低或升高设定温度。在环境控制装置700是音频设备的情况下，环境控制装置700也可以自动降低音量，例如也可以自动选择可期待放松效果的音乐(古典音乐等)。
在以上的实施方式中，说明了主要以近红外光及红色光为探测波的例子，但并不限定于这样的例子。本申请的技术例如也能够应用到使用微波等的其它波长的电磁波的生物体内部的信息取得。

Claims (21)

1.一种生物体信息检测装置，其特征在于，具备：
光源，射出用于向被检者的被检部照射的照射光；
光检测器，检测从上述被检部到达的光，输出与上述光对应的电信号；以及
运算电路，基于上述电信号，生成与上述被检部内的对象区域的血流有关的生物体信息的信号；
上述被检部是上述被检者的额头；
上述光检测器是图像传感器；
上述电信号包括由上述图像传感器取得的图像信号；
上述运算电路通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小，并且根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定上述对象区域；
上述运算电路在上述被检部相对于上述基准朝向的倾斜变大的情况下，根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，使上述被检者的额头中的上述对象区域的位置向靠近上述光检测器的方向变化。
2.如权利要求1所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路决定从由上述对象区域的形状及上述被检部中的上述对象区域的位置构成的组中选择的至少1个。
3.如权利要求1所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路还判定上述被检部的朝向的倾斜的大小是否发生了变化，在判定为上述被检部的朝向的倾斜的大小发生了变化的情况下，根据变化后的上述被检部的朝向的倾斜的大小，使上述对象区域的形状变化。
4.如权利要求1所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路还判定上述被检部的朝向的倾斜的大小是否发生了变化，在判定为上述被检部的朝向的倾斜的大小发生了变化的情况下，根据变化后的上述被检部的朝向的倾斜的大小，使上述被检者的额头中的上述对象区域的位置向靠近上述光检测器的方向变化。
5.如权利要求1所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述被检者包含多个特征点；
上述运算电路从上述图像信号中提取上述多个特征点，并基于上述图像信号中的上述多个特征点的位置，检测上述被检部的朝向的倾斜的大小。
6.如权利要求5所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路基于上述被检部的朝向的倾斜的大小，预测上述光在上述被检部的内部的传播路径，并基于预测出的上述传播路径，决定上述对象区域。
7.如权利要求6所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路基于从由上述被检部的朝向的倾斜的大小及预测出的上述传播路径构成的组中选择的至少一方，预测从上述被检部射出的上述光的强度或上述光的强度相对于基准值的变化比例，在预测出的上述光的强度或上述光的强度的变化比例小于第1值时，使上述生物体信息的上述信号的强度变大。
8.如权利要求7所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路在预测出的上述光的强度或上述光的强度的变化比例大于第2值时，使上述生物体信息的上述信号的强度变小。
9.如权利要求1～8中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述光检测器在多个时刻输出上述电信号；
上述运算电路基于在上述多个时刻从上述光检测器输出的上述电信号，随着时间的经过生成上述生物体信息的上述信号。
10.如权利要求1所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路还基于上述电信号检测上述被检部与上述光检测器之间的距离；
上述运算电路在上述距离比规定的距离长时，使上述生物体信息的上述信号的强度变大。
11.如权利要求10所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路在上述距离比上述规定的距离短时，使上述生物体信息的上述信号的强度变小。
12.如权利要求10所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路还判定上述距离是否发生了变化，在判定为上述距离发生了变化的情况下，变化后的上述距离越长则使上述生物体信息的上述信号的强度变化为越大的值。
13.如权利要求10所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述运算电路按由上述图像传感器取得的上述图像信号中的相当于上述被检部的图像信号所包含的1个或其以上的像素的每个像素，进行上述距离的检测、上述生物体信息的上述信号的生成、以及上述生物体信息的上述信号的强度的调整。
14.如权利要求10～13中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述规定的距离是在某时间点由上述运算电路检测到的上述距离。
15.如权利要求10～13中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述规定的距离是在开始生成上述生物体信息的上述信号的时间点由上述运算电路检测到的上述距离。
16.如权利要求10～13中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述照射光是脉冲光；
上述运算电路基于从上述光源射出上述脉冲光起到上述光检测器检测到上述脉冲光为止的时间，检测上述距离。
17.如权利要求10～13中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
还具备检测到上述被检部的距离的测距传感器；
上述运算电路基于由上述测距传感器检测到的上述距离，调整上述生物体信息的上述信号的强度。
18.如权利要求1～8中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述光包括650nm以上且950nm以下的波长的成分。
19.如权利要求1～8中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，
上述生物体信息是与上述被检者的大脑皮质中的血流有关的信息。
20.一种生物体信息检测装置，其特征在于，
具备运算电路，该运算电路基于从一装置接收到的被检者的被检部的图像信号，生成与上述被检部内的对象区域中的血流有关的生物体信息的信号，上述一装置具备射出用于向上述被检部照射的照射光的光源、以及检测从上述被检部到达的光而输出上述图像信号的图像传感器；
上述被检部是上述被检者的额头；
上述运算电路通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小，并根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定上述对象区域；
上述运算电路在上述被检部相对于上述基准朝向的倾斜变大的情况下，根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，使上述被检者的额头中的上述对象区域的位置向靠近上述图像传感器的方向变化。
21.一种控制方法，其是与一装置电连接而使用的生物体信息检测装置的控制方法，上述一装置具备射出用于向被检者的被检部照射的照射光的光源、以及检测从上述被检部到达的光而输出上述被检部的图像信号的图像传感器；
上述被检部是上述被检者的额头；
在上述控制方法中，使上述生物体信息检测装置进行如下处理：
基于从上述图像传感器输出的上述图像信号，生成与上述被检部的血流有关的生物体信息；
通过基于上述图像信号进行的图像识别，检测上述被检部的朝向相对于基准朝向的倾斜的大小；
根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，决定上述被检部中的生成上述生物体信息的对象区域；
在上述被检部相对于上述基准朝向的倾斜变大的情况下，根据上述被检部的朝向的倾斜的大小，使上述被检者的额头中的上述对象区域的位置向靠近上述图像传感器的方向变化。
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