CN110545735A - 信息处理方法、信息处理装置以及信息处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明一方式的信息处理方法包括以下处理：从连接或内置于第一计算机的第一相机获取第一图像数据，该第一图像数据表示受检者的面部的至少一部分的图像；从连接或内置于所述第一计算机并检测脑血流信息的检测装置获取所述脑血流信息，所述脑血流信息表示所述受检者的脑血流的状态；以及使包括基于所述第一图像数据的第一图像和基于所述脑血流信息的第二图像在内的输出图像显示在显示器上，所述显示器连接或内置于经由远程网络与所述第一计算机连接的第二计算机。所述第一图像是包括所述受检者的所述面部的所述至少一部分的运动图像，所述第二图像是表示所述脑血流信息的随时间的变化的图像。

Description

信息处理方法、信息处理装置以及信息处理系统
技术领域
本发明涉及用于利用受检者的生物体信息来进行诊断的信息处理方法、信息处理装置以及信息处理系统。
背景技术
近年来，主要在非城镇地区缺乏医院和医生。作为对策，认为经由网络的远程诊断是有希望的。
在精神疾病的诊断中，医生通过问诊，基于患者的表情、视线以及面色等进行疾病的诊断。另一方面，作为诊断的辅助工具，使用利用近红外光谱法(Near InfraredSpectroscopy，NIRS)的装置即NIRS装置。NIRS装置通过向受检者的受检部照射近红外线等光，并检测从受检部返回的光，从而获取受检部的血流信息。
通过使用NIRS装置，能够以非侵入方式检测受检者的脑血流的变化。利用NIRS的诊断例如如下进行。首先，患者在佩戴NIRS装置的状态下实施诊断用任务。在该任务的前后，利用NIRS装置计测在脑部的血液中传输的光的强度分布及随时间的变化等。医生基于所计测的这些信息，诊断受检者有无精神疾病、以及精神疾病的种类。
专利文献1公开了一种利用NIRS装置的脑活动状态的解析方法的一例。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利公开2014-023866号公报
发明内容
发明要解决的技术问题
本发明提供一种用于比以往更有效地进行受检者的心理状态等的诊断的新技术。
解决问题所采用的手段
本发明一方式的信息处理方法包括以下处理：从连接或内置于第一计算机的第一相机获取第一图像数据，该第一图像数据表示受检者的面部的至少一部分的图像；从连接或内置于所述第一计算机并检测脑血流信息的检测装置获取所述脑血流信息，所述脑血流信息表示所述受检者的脑血流的状态；以及使包括基于所述第一图像数据的第一图像和基于所述脑血流信息的第二图像在内的输出图像显示在显示器上，所述显示器连接或内置于经由远程网络与所述第一计算机连接的第二计算机。所述第一图像是包括所述受检者的所述面部的所述至少一部分的运动图像，所述第二图像是表示所述脑血流信息的随时间的变化的图像。
本发明的概括性或者具体的方式可通过设备、系统、方法、或者这些的任意的组合来实现。
发明效果
根据本发明的一方式，例如在医生和患者位于相远离的场所的情况下，也能够更有效地进行诊断。
附图说明
图1是示意地示出本发明的例示性的实施方式的信息处理系统的结构的图。
图2是示意地示出利用检测装置来检测受检者的受检部的脑血流信息的状况的图。
图3是示出检测装置内置于受检者计算机，显示器内置于诊断者计算机的结构的例子的图。
图4是示意地示出受检者计算机、检测装置以及相机的结构的一例的图。
图5是示意地示出受检者计算机、检测装置以及相机的结构的另一例的图。
图6是示出使用了图5所示的受检者计算机的信息处理系统的结构例的图。
图7是示出图6所示的信息处理系统的变形例的图。
图8是示出利用头戴式装置的例子的图。
图9是示意地示出头戴式装置的结构例的图。
图10是示出本发明的例示性的实施方式的远程诊断中的各装置的动作的概要的图。
图11是示出本发明的例示性的实施方式的远程诊断的流程的一例的图。
图12A是示意地示出诊断者计算机中的显示器的显示例的图。
图12B是示意地示出图12A所示的右上图像的变形例的图。
图13是示意地示出向诊断者计算机中的显示器的另一显示例的图。
图14是示意地示出向诊断者计算机中的显示器的又一显示例的图。
具体实施方式
现有的问诊或者利用NIRS装置的诊断需要诊断者(例如医生)与受检者(例如患者)面对面进行。然而，如上所述，近年来，由于医院或医生的不足，需要远程下的医疗诊断。本发明的实施方式提供一种在远程诊断中尤其有效的信息处理方法。另外，本发明的技术也能够利用于诊断者和受检者位于近处的情况。
本发明的实施方式例如包括以下的信息处理方法、信息处理装置以及信息处理系统。
[第一项目]
第一项目所涉及的信息处理方法包括以下处理：从连接或内置于第一计算机的第一相机获取第一图像数据，该第一图像数据表示受检者的面部的至少一部分的图像；从连接或内置于所述第一计算机并检测脑血流信息的检测装置获取所述脑血流信息，所述脑血流信息表示所述受检者的脑血流的状态；以及使包括基于所述第一图像数据的第一图像和基于所述脑血流信息的第二图像在内的输出图像显示在显示器上，所述显示器连接或内置于经由远程网络与所述第一计算机连接的第二计算机。所述第一图像是包括所述受检者的所述面部的所述至少一部分的运动图像，所述第二图像是表示所述脑血流信息的随时间的变化的图像。
在该信息处理方法中，包括受检者的面部的运动图像和受检者的脑血流信息的随时间的变化的输出图像显示在经由远程网络与第一计算机连接的第二计算机的显示器上。由此，对第二计算机进行操作的诊断者能够有效地进行受检者的远程诊断。
[第二项目]
在第一项目所涉及的信息处理方法中，也可以是，所述第一图像表示从由所述受检者的表情变化、所述受检者的视线变化以及所述受检者的面色变化组成的组中选择的至少一个。
由此，诊断者能够有效地进行受检者的远程诊断。
[第三项目]
第一或第二项目所涉及的信息处理方法中，也可以是，所述第二图像包括表示进行数值化后的所述脑血流信息的所述随时间的变化的图表。
由此，诊断者能够有效地进行对受检者的远程诊断。
[第四项目]
第三项目所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：使连接或内置于所述第一计算机的输出装置输出表示由所述受检者进行的任务的任务信息。所述第二图像也可以包括表示所述脑血流信息的所述随时间的变化与输出所述任务信息的期间之间的对应关系的图像。
由此，任务实施中的受检者的脑血流信息的随时间的变化变得明确。
[第五项目]
第四项目所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：从以下至少一种数据检测超出基准的变化，该至少一种数据是从由来自所述第一相机的第二图像数据、来自连接或内置于所述第一计算机的第二相机的第三图像数据以及来自连接或内置于所述第一计算机的麦克风的语音数据组成的组中选择的数据。所述第二图像也可以包括表示所述脑血流信息的所述随时间的变化与从所述至少一种数据检测出所述变化的期间之间的对应关系的图像。
由此，事件对受检者的脑血流信息的随时间的变化带来的影响变得明确。
[第六项目]
第3项目所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：在所述脑血流信息之中，选择与所述受检者的脑中的至少一个特定区域相关的部分；以及将所述部分进行图表化。
通过将脑血流信息的一部分进行图表化，无需对受检者的脑血流信息进行大范围的检查。其结果，诊断者能够有效地进行受检者的远程诊断。
[第七项目]
第六项目所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：使所述显示器显示用于决定所述特定区域的项目；以及从连接或内置于所述第二计算机的输入装置获取与所述项目相关的输入信息。所述特定区域也可以根据所述输入信息来决定。
在该信息处理方法中，在根据统计数据已知对应于疾病或症状而大大激活的脑部的区域的情况下，通过利用输入装置设定该脑部的区域，能够容易地决定特定区域。
[第八项目]
第六项目所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：使连接或内置于所述第一计算机的输出装置输出表示由所述受检者进行的预备任务的预备任务信息。所述特定区域也可以根据所述脑血流信息相对于所述预备任务信息的变化来决定。
该决定方法在对应于疾病或症状而激活的脑部的区域未知的情况下有效。
[第九项目]
第一项目所涉及的信息处理方法也可以包括如下处理：在所述脑血流信息之中，选择与所述受检者的脑中的至少一个特定区域相关的部分；以及从所述第一计算机经由所述远程网路向所述第二计算机发送所述部分。
由此，能够削减从第一计算机到第二计算机的通信量。其结果，能够抑制通信延迟。
[第十项目]
第九项目所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：使所述显示器显示用于决定所述特定区域的项目；以及从连接或内置于所述第二计算机的输入装置获取与所述项目相关的输入信息。所述特定区域也可以根据所述输入信息来决定。
在该信息处理方法中，在根据统计数据已知对应于疾病或症状而大大激活的脑部的区域的情况下，通过利用输入装置设定该脑部的区域，能够容易地决定特定区域。
[第十一项目]
第九项目所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：使连接或内置于所述第一计算机的输出装置输出表示由所述受检者进行的预备任务的预备任务信息。所述特定区域也可以根据所述脑血流信息相对于所述准备任务信息的变化来决定。
该决定方法在对应于疾病或症状而激活的脑部的区域未知的情况下有效。
[第十二项目]
在第一至第三项目中任一项所涉及的信息处理方法中，所述输出图像也可以通过将所述第一图像和第二图像进行合成来获取。
由此，诊断者能够查看受检者的面部和脑血流信息双方，来有效地进行远程诊断。
[第十三项目]
在第十二项目所涉及的信息处理方法中，所述检测装置也可以具备：至少一个光源，向所述受检者的头部的受检部照射射出光；图像传感器，检测从所述受检部返回的反射光；以及处理电路，根据由所述图像传感器检测到的所述反射光的信息，生成所述受检部的所述脑血流信息并输出。所述至少一个光源也可以向所述受检部的多个区域照射所述射出光。所述图像传感器也可以输出表示来自所述多个区域的所述反射光的强度分布的信号。所述处理电路也可以基于所述信号，生成所述脑血流信息并输出。所述第二图像也可以表示所述多个区域中的所述脑血流信息的所述随时间的变化。
在该信息处理方法中，将由图像传感器检测到的受检者的脑血流的二维分布与受检者的面部的运动图像进行合成并显示。由此，诊断者能够有效地进行受检者的远程诊断。
[第十四项目]
在第十三项目所涉及的信息处理方法中，所述至少一个光源也可以包括：第一光源，向所述受检部照射波长为650nm以上且小于805nm的第一射出光；以及第二光源，向所述受检部照射波长比805nm长且为950nm以下的第二射出光。所述图像传感器也可以输出第一电信号和第二电信号，所述第一电信号是与由于照射所述第一射出光而从所述受检部返回的第一反射光的量相应的信号，所述第二电信号是与由于照射所述第二射出光而从所述受检部返回的第二反射光的量相应的信号。所述处理电路也可以基于所述第一电信号和所述第二电信号，生成表示所述受检部的脑血液中的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白各自的浓度的信息，作为所述脑血流信息。所述第二图像也可以包括表示从由所述受检部中的所述氧合血红蛋白的浓度及所述受检部中的所述脱氧血红蛋白的浓度组成的组中选择的至少一方的随时间的变化的信息。
在该信息处理方法中，能够通过两个光源获取受检者的脑血液中的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白。由此，诊断者能够对受检者的脑活动状态进行详细的诊断。
[第十五项目]
在第一至第十四项目中任一项所涉及的信息处理方法中，所述第二计算机也可以响应于对所述第二计算机的操作，切换向所述显示器显示的图像。在第一至第十四项目中任一项所涉及的信息处理方法也可以还包括：使所述第一图像显示在所述显示器上；以及响应于所述操作，除了所述第一图像以外或者代替所述第一图像而使所述第二图像显示在所述显示器上。
在该信息处理方法中，例如，通过诊断者对第二计算机的操作，能够除了受检者的面部图像以外或者代替受检者的面部图像而使第二图像显示在显示器上。由此，诊断者能够有效地进行对受检者的远程诊断。
[第十六项目]
在第一至第十五项目中任一项所涉及的信息处理方法中，也可以是，所述检测装置内置于头戴式装置，该头戴式装置连接于所述第一计算机，并且佩戴于所述受检者的头部。
由此，即使在室外使用时，也能够减少环境光的影响。
[第十七项目]
第一至第十六项目中任一项所涉及的信息处理方法也可以还包括如下处理：基于所述脑血流信息，进行从由所述受检者的心理状态及所述受检者得病的概率组成的组中选择的至少一个的推断；以及使所述推断的结果显示在所述显示器上。
由此，诊断者能够有效地进行对受检者的远程诊断。
[第十八项目]
第十八项目所涉及的信息处理装置，经由网络连接于第一计算机和第二计算机，具备：处理电路；以及存储器，保存有计算机程序。所述计算机程序使所述处理电路执行如下处理：从连接或内置于所述第一计算机的相机获取第一图像数据，该第一图像数据表示受检者的面部的至少一部分的图像；从连接或内置于所述第一计算机并检测脑血流信息的检测装置获取所述脑血流信息，所述脑血流信息表示所述受检者的脑血流状态；以及使包括基于所述第一图像数据的第一图像和基于所述脑血流信息的第二图像在内的输出图像显示在显示器上，所述显示器连接或内置于经由远程网络与所述第一计算机连接的所述第二计算机。所述第一图像是包括所述受检者的所述面部的所述至少一部分的运动图像，所述第二图像是表示所述脑血流信息的随时间的变化的图像。
由此，对第二计算机进行操作的诊断者能够有效地进行对受检者的远程诊断。
[第十九项目]
第十九项目所涉及的信息处理系统具备第十八项目所涉及的信息处理装置和所述显示器。
在该信息处理系统中，通过第十八项目所涉及的信息处理装置和显示器，诊断者能够有效地进行对受检者的远程诊断。
[第二十项目]
第十九项目所涉及的信息处理系统也可以还具备所述检测装置和所述相机。
在该信息处理系统中，通过第十九项目所涉及的信息处理装置、输出装置以及相机，诊断者能够有效地进行受检者的远程诊断。
本发明中，电路、单元、装置、部件或部的全部或一部分、或者框图的功能模块的全部或一部分可通过包括半导体装置、半导体集成电路(IC)、或者大规模集成电路(largescale integration，LSI)在内的一个或多个电子电路来执行。LSI或IC既可以集成到一个芯片上，也可以组合多个芯片而构成。例如，存储元件以外的功能模块可集成到一个芯片上。这里，称为LSI或IC，但也可以根据集成程度而改变叫法，可称为系统LSI、超大规模集成电路(very large scale integration，VLSI)或者甚超大规模集成电路(ultra largescale integration，ULSI)。LSI的制造后被编程的现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)、或者LSI内部的接合关系的重构或者能够设定LSI内部的电路区划的可重构逻辑器件(reconfigurable logic device)也能够以同一目的使用。
而且，电路、单元、装置、部件或部的全部或一部分的功能或操作可通过软件处理来执行。在该情况下，软件存储于一个或者多个ROM、光盘、硬盘驱动器等非暂时性存储介质中，在软件通过处理装置(processor)被执行时，该软件中确定的功能通过处理装置(processor)及周边装置被执行。系统或者装置也可以具备记录有软件的一个或多个非暂时性存储介质、处理装置(processor)以及必需的硬件设备，例如接口。
以下，对本发明的实施方式进行更具体的说明。但是，有时省略过于详细的说明。例如，有时省略对已知事项的详细说明以及对实质上相同的结构的重复说明。这是为了避免以下的说明变得不必要地冗长，为了使本领域技术人员容易理解。另外，发明人们为了使本领域技术人员充分理解本发明，提供附图和以下说明，并非意图通过这些来限定权利要求书中记载的主题。以下的说明中，相同或者类似的构成要素可用相同附图标记来表示。
(实施方式)
本实施方式涉及用于诊断者(例如医生)例如进行受检者(例如患者)的心理状态的远程诊断的信息处理方法、信息处理装置以及信息处理系统。在本实施方式中，假设诊断者和受检者分别位于相远离的两个场所(例如，医院和受检者的家中)。该两个场所通过远程网络来连接。
“远程网络”是指将相离开的两个据点连接的信息网络。远程网络例如为因特网或者专用线等广域网，不包括仅由局域网(LAN)构成的网络。作为远程网络，也可以利用虚拟私人网络(VPN)。
在本说明书中，“心理状态”是指，情绪(例如，愉快、不愉快)、感情(例如，安心、不安、悲伤、愤怒)、健康状态(例如，健康、疲倦)、温度感觉(例如，热、冷、闷热)、病情(例如，急躁、郁闷、综合失调症)、或者表示由这些引发的脑活动的程度的指标(例如，熟练度、掌握度以及集中度)。关于心理状态，能够根据脑血流量或者血液内成分(例如血红蛋白)的变化来推断。例如，若对应于人的心理状态的变化而神经细胞的活动发生变化，则脑血流量或者血液内的成分发生变化。因而，通过利用NIRS装置等检测装置来计测脑血流量或者血液内成分的变化等生物体信息，能够推断受检者的心理状态。
[结构]
图1是示意地示出本实施方式的信息处理系统100的结构的框图。信息处理系统100具备检测装置10、相机20、显示器30以及信息处理装置40。检测装置10和相机20配置于受检者侧的场所。显示器30配置于诊断者侧的场所。信息处理装置40经由远程网络连接于检测装置10、相机20及显示器30。信息处理装置40例如可以是因特网上的服务器计算机。另外，信息处理装置40在不是经由远程网络而是经由例如LAN或者仅由线缆构成的网络而与检测装置10、相机20或显示器30连接的情况下，也能够适用本发明的技术。
检测装置10例如为NIRS装置，检测受检者1的脑血流信息。检测装置10具备至少一个光源12、光检测器14及处理电路16。相机20对受检者1进行拍摄并输出图像数据。该图像数据例如表示受检者1的表情、视线以及面色中的至少一个。信息处理装置40基于由检测装置10检测到的脑血流信息，生成用于诊断受检者1的心理状态的信息，并发送到显示器30。
信息处理装置40具备处理电路42和存储器44。存储器44中保存有计算机程序46。计算机程序46使处理电路42执行如下(1)至(4)的处理。
(1)从相机20获取第一图像数据，该第一图像数据表示包括受检者1的面部的至少一部分的图像。
(2)从检测装置10获取受检者1的脑血流信息。
(3)基于所获取的脑血流信息，生成包括用于诊断受检者1的心理状态的信息的第二图像数据。
(4)使基于第一及第二图像数据的至少一个图像显示在显示器30上。
上述(1)和(2)的动作顺序也可以颠倒，也可以同时进行。
在上述(4)的动作中，显示在显示器30上的图像可以为基于第一图像数据的受检者的面部图像即第一图像与基于第二图像数据的表示脑血流信息的随时间的变化的图像即第二图像的组合。也可以同时显示这两个图像，也可以在不同的定时显示。或者，也可以显示通过合成这两个图像而得到的一个输出图像。所显示的图像不限于静止图像，也可以为运动图像。所显示的图像为运动图像的情况下，第一图像例如也可以表示从由受检者1的表情变化、视线变化以及面色变化组成的组中选择的至少一个。所显示的图像为运动图像的情况下，第二图像也可以为表示进行数值化后的脑血流信息的随时间的变化的图像。
显示运动图像的情况下，信息处理装置40例如每隔一定时间重复执行上述(1)至(4)的步骤。该一定时间依赖于运动图像的帧率。例如，在显示30fps的帧率的运动图像的情况下，信息处理装置40每隔1/30秒重复执行上述(1)至(4)的步骤。若该周期充分短，则能够进行基于运动图像的实时的远程诊断。重复的周期依赖于各装置的处理能力及网络的带宽。该周期例如可以设定在1秒以下，甚至1/30秒以下。但是，不限于该范围。可以以不同的帧率显示基于第一图像数据的运动图像即相机图像和基于第二图像数据的运动图像即脑血流图像。例如，也可以以30fps以上的帧率显示相机图像，以几fps以上的帧率显示脑血流图像。由于脑血流的变化比较慢，因此即使脑血流图像的帧率低于相机图像的帧率，实用方面也不会出现问题。
信息处理装置40中的处理电路42例如可以为中央运算处理装置(CPU)或者图像处理用运算处理器(GPU)等处理器。通过处理器和计算机程序的组合，实现本实施方式的信息处理方法。处理电路42和存储器44也可以由一个集成电路实现。处理电路42例如也可以由数字信号处理器(DSP)、或者现场可编程门阵列(FPGA)等可编程逻辑器件(PLD)实现。
图2是示意地示出利用检测装置10来检测受检者1的受检部2的脑血流信息的状况的图。在图2所示的例子中，受检部2为受检者1的额部。虽然图1及图2中没有示出，但检测装置10还可具备同步地控制光源12和光检测器14动作的控制电路。光源12的数量根据用途而不同。例如，在计测受检部2的脉搏数、或者检测脑血液中的氧合血红蛋白的浓度的时间变化的用途中，能够使用单一波长的光源12。另一方面，在获取脑血液中的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白双方的浓度等信息的用途中，如后述，可使用分别射出不同波长的两种光的两个光源。
如图2所示，光源12射出用于照射受检者1的头部的受检部2的光。入射到受检部2的光的一部分被受检者1的脑内组织散射，从受检部2射出。该光包括表示脑内血液的状态的信息。光检测器14接收从受检部2到达的该光，并输出与受光量相应的电信号。处理电路16基于所输出的电信号，生成受检部2的脑血流信息并输出。
“脑血流信息”是指，表示脑内血液的状态的任意信息。脑血流信息例如既可以为从光检测器14输出的元数据本身，也可以为对元数据进行加工而生成的数据。从光检测器14输出的元数据是指，表示来自受检部的至少一部分区域的反射光量的数据。在光检测器14将元数据发送至信息处理装置40的情况下，处理电路16不对元数据进行特别处理，而直接转送至信息处理装置40。处理电路16也可以生成表示受检部2的脑血液中的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白中的至少一方的浓度的信息，作为脑血流信息。此外，处理电路16也可以生成脉搏数信息作为脑血流信息。关于用于生成这些脑血流信息的处理，也可以代替处理电路16而由信息处理装置40中的处理电路42进行。
光检测器14具有对从光源12射出的光具有灵敏度的至少一个受光元件。典型地，光检测器14为二维地排列有多个受光元件的图像传感器。图像传感器中的各受光元件通过光电转换，输出与受光量相应的电信号。这些电信号的集合构成图像信号。
光源12射出例如波长为650nm以上且950nm以下的光。该波长范围包含在红色至近红外线的波长范围内。上述的波长范围被称为生物窗，已知在体内的吸收率低。关于本实施方式中的光源12，设为射出上述波长范围的光而进行说明，但也可使用其他波长范围的光。在本说明书中，除了可视光，关于红外线也使用“光”的术语。
在波长小于650nm的可视光区域中，基于血液中的氧合血红蛋白(HbO2)及脱氧血红蛋白(Hb)的吸收率大，在比950nm长的波段中，基于水的吸收率大。另一方面，在650nm以上且950nm以下的波长范围内，基于氧合血红蛋白、脱氧血红蛋白以及水的吸收率较低，基于氧合血红蛋白、脱氧血红蛋白以及水的散射率较大。在波长为805nm时，基于氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白的吸收率相等。
因而，在获取氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白双方的信息时，作为光源12可利用射出650nm以上且小于805nm的第一波长的光的第一光源和射出比805nm长且为950nm以下的第二波长的光的第二光源。例如可以是，第一波长为750nm，第二波长为850nm。
这样利用两个波长的光的情况下，光检测器14构成为将各波长的光独立地检测。例如，光检测器14可具备至少一个光电二极管和多个电荷积蓄部。在该情况下，光源12以不同的定时射出两个波长的光，并匹配于这些光返回来的定时，在两个电荷积蓄部中分别积蓄基于两个波长的光的信号电荷。由此，能够独立地检测两个波长的光。在该情况下，光检测器14输出与从受检部2到达的第一波长的光的量相应的第一电信号和与从受检部2到达的第二波长的光的量相应的第二电信号。处理电路16通过进行基于第一及第二电信号的规定运算，能够求得受检部2的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白各自的浓度。一例子中，处理电路16生成它们的浓度信息，作为脑血流信息。
信息处理装置40中的处理电路42从处理电路16获取脑血流信息，并生成包括用于诊断受检者1的心理状态的信息的第二图像数据。第二图像数据例如可以包含表示受检部2的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白中的至少一方的浓度的随时间的变化的信息。这样的信息显示在显示器30上，从而诊断者能够详细地诊断受检者的脑活动的状态。
检测装置10和相机20也可以连接或内置于由受检者1操作的第一计算机。另一方面，显示器30也可以连接或内置于由诊断者操作的第二计算机。第一及第二计算机例如可以为个人计算机(PC)、平板计算机、或者智能手机等信息设备。受检者侧的第一计算机及诊断者侧的第二计算机均具有通信功能，可经由远程网络而相互连接。在这种方式中，信息处理装置40可以为经由远程网络连接于第一及第二计算机的第三计算机。或者，也可以是诊断者侧的第二计算机作为信息处理装置40发挥功能。
图3是示出检测装置10内置于作为由受检者操作的第一计算机的受检者计算机50、显示器30内置于作为由诊断者操作的第二计算机的诊断者计算机60的结构的例子的框图。在图3所示的例子中，相机20也内置于受检者计算机50。根据这种结构，受检者计算机50和诊断者计算机60经由各自的通信功能连接于信息处理装置40。在受检者计算机50和诊断者计算机60中安装有用于实现远程诊断的应用软件。在实施远程诊断时，受检者和诊断者在各自的受检者计算机50、诊断者计算机60中开启规定的应用，并实施视频通话。另外，如图1那样，在未设置受检者计算机50及诊断者计算机60的结构中，相机20、检测装置10以及显示器30分别具有通信功能，并与信息处理装置40进行通信。
在受检者计算机50、检测装置10以及相机20的结构中考虑各种变形。以下，对这些变形的几个例子进行说明。
图4是示意地示出受检者计算机50、检测装置10以及相机20的结构的一例的图。在图4所示的例子中，受检者计算机50中内置有检测装置10和相机20。由相机20拍摄的受检者1的面部图像显示在受检者计算机50的显示器上。该面部图像与显示在诊断者计算机60的显示器30上的图像相同。由此，受检者1能够确认显示在诊断者计算机60的显示器30上的自身的面部图像。另外，在受检者1与诊断者通话的期间，也可以将显示在受检者计算机50中的受检者1的面部图像切换成诊断者的面部图像。诊断者的面部图像例如由设置在诊断者计算机60的相机(未图示)拍摄。在图4所示的例子中，检测装置10和相机20内置于受检者计算机50且被一体化。因此，受检者计算机50为小型而容易携带。受检者能够使用键盘或鼠标等用户接口，来对检测装置10、相机20以及受检者计算机50进行操作。在图4所示的例子中，作为受检者计算机50的一例，示出笔记本PC，但受检者计算机50也可以为台式PC。并且，也可使用平板电脑或者智能手机来代替PC。
图5是示意地示出受检者计算机50、检测装置10以及相机20的结构的另一例的图。在图5所示的例子中，检测装置10是连接于内置有相机20的受检者计算机50来使用的外部设备。检测装置10与受检者计算机50的连接例如可通过USB(Universal Serial Bus，USB)等依照公知的标准的线缆来实现。检测装置10为外置型设备，因此仅通过在现有的受检者计算机50中追加执行软件就可实现。并且，具有能够只携带检测装置10的优点。
图6是示出利用图5所示的受检者计算机50的信息处理系统的结构例的框图。检测装置10连接于受检者计算机50，因此处理电路16经由受检者计算机50连接于信息处理装置40的处理电路42。在这种方式中，信息处理装置40经由受检者计算机50即第一计算机，从检测装置10获取脑血流信息。
图7是示出图6所示的信息处理系统的变形例的框图。在图7所示的例子中，处理电路16设置在受检者计算机50中，而非设置在检测装置10中。元数据从光检测器14发送至受检者计算机50内的处理电路16(例如CPU或者DSP)。处理电路16基于元数据来生成脑血流信息，并发送至信息处理装置40中的处理电路42。在这种方式中，信息处理装置40从受检者计算机50获取脑血流信息。但是，也可以将受检者计算机50也视为是检测装置10的一部分，而认为信息处理装置40从检测装置10获取脑血流信息。
图8是示出又一变形例的图。在图8所示的例子中，检测装置10内置于头戴式装置70中。相机20内置于受检者计算机50中。诊断时，受检者1佩戴头戴式装置70，并启动规定的应用。
图9是示意地示出头戴式装置70的结构的图。头戴式装置70在被佩戴时与受检者1的额部对置的位置具备检测装置10。根据这种结构，除了图5所示的例子的优点以外，还具有以下的优点。首先，受检者1的额部被头戴式装置70覆盖，由此即使在室外使用时，也能够减少环境光的影响。并且，头戴式装置70也可以为头戴式显示器装置。在该情况下，通过虚拟现实，从较远的地方也能够进行如在现场般的自然的诊断。还能够实现利用虚拟现实的特征的新任务。
根据以上的各结构例，信息处理装置40同时获取受检者1的面部图像和脑血流图像，并能够将这些图像显示在显示器30上。由此，从较远的地方也能够与诊断者直接诊断受检者1的情况同样实现准确的诊断。
[动作]
接着，对本实施方式中的信息处理系统的动作的例子进行说明。以下的说明中，作为一例，假设采用图7及图8的结构。作为脑血流信息，假设生成氧合血红蛋白的浓度及脱氧血红蛋白的浓度的信息。
图10是示出本实施方式中的受检者1与诊断者之间的远程诊断时的各装置的动作的概要的时间图。首先，在受检者计算机50与诊断者计算机60之间确立远程图像通信。该远程图像通信例如能够利用Skype(注册商标)等视频通话应用来进行。确立图像通信后，受检者计算机50向检测装置10发送用于初始化及位置校正的控制信号。初始化是指，调整检测装置10的计测范围的动作。位置校正是指，用于使受检者1的受检部的位置相对于检测装置10处于适宜位置的调整。氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白的浓度存在个体差异。并且，检测装置10中的光源12及光检测器14的特性可依赖于温度等环境条件而变化。因此，受检者计算机50在每次计测开始之前调整光源12的射出光量或者光检测器14的曝光时间等各种参数，以使脑血流的计测值在一定的范围内。而且，受检者计算机50根据因受检者1的体格或者所坐位置而变化的受检部的位置，调整计测对象的区域。受检者计算机50在受检者1的受检部的位置不当时，例如也可以在显示器上显示该主旨的消息。在显示了这种消息时，受检者1调整所坐的位置，或重新佩戴头戴式装置70，以使受检部的位置适宜。
检测装置10计测受检者1的脑血流，并将该脑血流的元数据发送至受检者计算机50。受检者计算机50的处理电路16进行利用从检测装置10输出的元数据的信号处理，根据该元数据生成脑血流数据。在该信号处理中，通过进行基于上述第一及第二电信号的规定运算，计算出氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白的浓度。在信号处理后，必要的情况下，受检者计算机50向检测装置10发送变更检测区域、曝光以及照明强度等的设定的控制信号。必要的情况例如有受检者1与检测装置10的距离相对于计测前的距离发生了变化的情况、环境光的量相对于计测前的量发生了变化的情况等。
信号处理后，受检者计算机50的处理电路16经由网络将脑血流的生成数据(即脑血流信息)发送至信息处理装置40。信息处理装置40中的处理电路42将该数据存储于存储器44中。信息处理装置40通过基于在该时间点为止累积下来的数据进行的统计处理，推断受检者1的心理状态(例如，有无精神疾病及种类)。例如，按不同人种、性别、病情，将多个受检者的脑血流的随时间的变化及/或空间分布的数据与此时的病情建立关联并记录在记录介质中。信息处理装置40的处理电路42通过将本次的受检者1的脑血流数据与累积下来的过去数据进行比较，能够推断受检者1的状态。将该推断结果称为诊断结果。信息处理装置40将作为脑血流的生成数据的第二图像数据和表示诊断结果的数据发送至诊断者计算机60。诊断者计算机60将表示脑血流信息及诊断结果的图像显示在显示器30上。
接着，对在受检者与诊断者之间进行的远程诊断的流程进行说明。
图11是示出本实施方式中的受检者与诊断者之间的远程诊断的流程的一例的流程图。
首先，受检者计算机50及检测装置10进行基线计测(步骤S101)。基线计测是指，进行用于获取脑血流信息的初期值的计测。受检者1进行一定时间(例如两分钟)的计算等单纯任务。在该期间，检测装置10用光照射受检者1的额部，并检测其反射光。处理电路16基于从检测装置10的光检测器14输出的信号，计算氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白各自的浓度。
接着，处理电路16对所计算出的脑血流数据进行解析，确认有无受检者1的活动或者噪声(步骤S102)。例如，受检者1的活动能够如下这样获知。原本，氧合血红蛋白的浓度及脱氧血红蛋白的浓度表示相反的随时间的变化。因而，在氧合血红蛋白的浓度及脱氧血红蛋白的浓度双方的随时间的变化增加或者减少的情况下，能够判断为受检者1在动。
处理电路16根据解析结果判断该数据是否正常(步骤S103)。在该数据不正常的情况下，再次重复步骤S101至S103。
在该数据正常的情况下，在受检者1与诊断者之间开始远程通信。通过相机20获取受检者1的面部图像的数据，通过检测装置10获取受检者1的脑血流数据(步骤S104)。这些数据发送至信息处理装置40的处理电路42。处理电路42将基于这些数据的图像数据发送至诊断者计算机60的显示器30上。其结果，在诊断者计算机60的显示器30上显示受检者1的面部图像和表示脑血流信息的图像。由此，诊断者进行基于与受检者1的视频通话的诊察，从与受检者1的对话中收集症状等信息(步骤S106)。
受检者计算机50中的处理电路16还对在步骤S104中获取的脑血流数据进行解析，将解析结果显示在诊断者计算机60的显示器30上(步骤S105)。诊断者根据所显示的解析数据，对受检者1进行诊断(步骤S107)。诊断者根据解析数据判断是否需要对受检者1进行更详细的检查(步骤S108)。若无需对受检者1进行详细的检查，则结束诊断。
在诊断者判断为需要详细的检查的情况下，信息处理装置40向受检者计算机50的输出装置提示诊断用任务等任务信息(步骤S110)。受检者计算机50的输出装置例如为显示器或者麦克风。在诊断用任务中，调查受检者1放松的状态与受检者1应对课题的状态之间的血流量的变化。
已知脑的功能在某一程度上局部存在。因此，根据欲获知受检者1的怎样的状态，来设计诊断用任务。例如，作为诊断用任务，可使用N Back任务。N Back任务也被称为持续处理课题，是对N个之前的提示刺激进行回答的课题。认为难背诵课題，不易发生由习惯引起的脑血流变化的下降。N越大则难易度越高。因此，能够容易地设定课題的难易度。
在实施由受检者1进行的诊断用任务之后，受检者计算机50经由信息处理装置40在诊断者计算机60的显示器30上提示诊断数据及诊断结果(步骤S111)。诊断结果是通过对诊断数据与数据库进行对照来获得的。由此，能够推断受检者1的疾病种类和概率。
接着，说明对诊断任务中的受检者1的脑血流测量结果带来影响的干扰因素即事件。
事件大体上有因受检者1侧的计测环境引发的事件和因受检者1自身引发的事件。
因受检者1侧的计测环境引发的事件例如是指，周围的较大声音、或者因点亮或熄灭导致的房间照明的变化。抑郁症的诊断中使用诊断任务中的脑血流的随时间的变化。若脑血流的随时间的变化因计测环境而发生变化，则有可能对诊断造成影响。
因受检者1自身引发的事件例如是指，受检者1的身体的大的活动、或者诊断任务中的受检者1的集中力的下降。受检者1与光检测器14的相对位置的偏离、或者受检者1的集中力的下降有可能对脑血流的计测造成影响。
上述的事件能够基于以下多个数据中的至少一种来检测。该多个数据是来自受检者计算机50中的相机20的图像数据、来自连接或内置于受检者计算机50的另一相机的图像数据、以及来自连接或内置于受检者计算机50的麦克风的声音数据。例如，上述事件可通过用于远程诊断的电视电话的相机、其他相机或者麦克风来检测。
接着，对事件的判定方法的例子进行说明。
因周围的较大声音引发的事件能够如下判定。在以受检者1与诊断者的对话的声音的大小为基准，通过麦克风检测到的声音的大小相对于该基準超过预定阈值的情况下，判定为发生了事件。
因房间的照明变化引发的事件能够如下判定。在相对于相机的图像，照度发生一定量以上的变化的情况下，判定为发生了事件。
因受检者1的身体的大的活动引发的事件能够如下判定。在相机的图像中，受检者1与光检测器14的相对位置发生一定量以上的变化的情况下，判定为发生了事件。一定量例如为±3cm。
因受检者1的集中力下降引发的事件能够如下判定。在受检者1的视线发生一定量的变化的情况下，判定为发生了事件。
上述的事件也可以通过内置于信息处理装置40或受检者计算机50的人工智能(Artificial Intelligence，AI)来判定。
[显示例]
接着，对向诊断者计算机60中的显示器30的显示例进行说明。
图12A是示意地示出向诊断者计算机60中的显示器30的显示例的图。在图12A所示的例子中，在显示器30的画面的左侧显示受检者1的面部的运动图像，在右上侧显示表示脑血流的随时间的变化的图表，在右下侧显示受检者1的受检部2。在图12A所示的右上侧的图表中，实线表示氧合血红蛋白的浓度的随时间的变化，虚线表示脱氧血红蛋白的浓度的随时间的变化。不限于图12A所示的例子，也可以表示氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白中的一方的浓度的随时间的变化。图12A所示的右上侧的图像可以为从受检部2的一个部位获取的脑血流的随时间的变化，也可以为从受检部2的多个部位或者区域获取的平均的脑血流的随时间的变化。在脑血流的随时间的变化的波形中也可以标出表示当前时间点的指针或者表示任务的期间的标记。
图12B是示意地示出图12A所示的右上侧的图像的变形例的图。在图12B所示的例子中，用纵线表示任务的开始和结束、以及事件的发生。
如图12B所示，图12A所示的右上侧的图像也可以包括脑血流的随时间的变化与输出任务信息的期间之间的对应关系。由此，任务中的受检者1的脑血流的随时间的变化变得明确。该期间相当于从诊断用任务的任务开始到任务结束为止的期间。
如图12B所示，图12A所示的右上侧的图像也可以包括脑血流的随时间的变化与发生了事件的期间之间的对应关系。由此，事件对受检者1的脑血流的随时间的变化带来的影响变得明确。若该期间短，则也可以仅示出一个部位。
图13是示意地示出向诊断者计算机60中的显示器30的另一显示例的图。在图13所示的例子中，表示受检部2的脑血流的二维浓度分布的图像被与受检者1的面部的运动图像合成而显示。该二维浓度分布例如可以为氧合血红蛋白的浓度分布。而且，在受检者1的面部的运动图像的周边，显示了表示受检部2的多个区域中的脑血流的随时间的变化的多个图表。这些图表表示各区域中的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白各自的平均浓度的随时间的变化。
在图13所示的例子中，表示脑血流的随时间的变化的多个图表与受检部2的多个区域通过不同种类的加框线(虚线、点线、单点划线以及双点划线)建立关联。由此，能够判别哪个图表表示哪个区域的脑血流的随时间的变化。关联建立不限于加框线，例如也可以利用颜色、数字或者字符来进行。
在本实施方式中，如图12A、图12B以及图13所示，显示实时进行图表化的脑血流信息的图像。因此，在计测前选择用于对脑血流信息进行图表化的脑的区域即特定区域。特定区域例如为根据任务而脑血流量大幅变化的脑的区域。该脑的区域因人而异。
以下，对决定特定区域的方法的例子进行说明。
从统计数据已知对应于疾病或症状而大大激活的脑的区域的情况下，能够从候选中选择在诊断之前预先被图表化的特定区域。例如，与疾病或症状相应的至少一个特定区域的部位的名称被设定为候选。在本说明书中，将所设定的候选称为“设定项目”。处理电路42将设定项目显示在诊断者计算机60的显示器30上。代替显示设定项目，也可以如图13所示，显示用线包围的至少一个特定区域。除此以外，设定项目也可以为疾病或症状的名称。
诊断者向连接或内置于诊断者计算机60的输入装置输入与设定项目相关的输入信息。输入装置例如为键盘或者鼠标等用户接口。处理电路42获取该输入信息，并根据该输入信息决定特定区域。在诊断者计算机60的显示器30上仅将所决定的特定区域用线包围来显示。对应于疾病或症状而大大激活的脑的区域可以存在多个。因而，所决定的特定区域不需要是一个，也可以是多个。
作为决定特定区域的方法的另一例子，也可以在诊断用任务之前，通过使受检者1进行单纯计算等预备任务，来调查特定区域。例如，在图11所示的步骤S104中，处理电路42向受检者计算机50的显示器输出预备任务信息。受检者1进行所输出的预备任务。处理电路42根据通过预备任务而变化的受检者1的脑血流信息的大小来决定特定区域。例如，也可以将脑血流信息的变化大于规定阈值的区域设为特定区域。所决定的特定区域不需要是一个，也可以是多个。该特定区域的决定方法在对应于疾病或症状而激活的脑的区域未知的情况下有效。
如上所述，在本实施方式中，无需计测受检者1的脑的大范围的脑血流。在本说明书中，将与受检者1的脑的至少一个特定区域相关的脑血流信息称为“一部分脑血流信息”。
在本实施方式中，也可以利用例如前述的决定方法选择一部分脑血流信息，将所选择的一部分脑血流信息进行图表化。通过将一部分脑血流信息进行图表化，能够实现诊断的效率化。
在本实施方式中，也可以利用例如前述的决定方法选择一部分脑血流信息，并经由远程网络将所选择的一部分脑血流信息从受检者计算机50发送至诊断者计算机60。通过发送图表化之前的一部分脑血流信息，能够缩减通信量。其结果，能够抑制通信延迟。
关于一部分脑血流信息，也可以代替诊断者而由受检者1选择。在该情况下，设定项目显示在受检者计算机50的显示器上。
在进行图13所示的显示的情况下，作为光检测器14，利用对从光源12射出的光(例如近红外线)具有灵敏度的图像传感器。图像传感器具备二维排列的多个受光元件。各受光元件例如为光电二极管等光电转换元件，输出与受光量相应的电信号。从多个受光元件输出的电信号的集合被作为图像信号。为了获取受检部2的多个区域的脑血流信息，光源12用光照射该多个区域。处理电路16基于从图像传感器输出的信号，生成多个区域各自的脑血流信息并输出。
如图12及图13所示，通过同时显示受检者1的面部图像和表示脑血流的变化的图像，诊断者能够更有效地诊断受检者1的心理状态。
图14是示意地示出向诊断者计算机60中的显示器30的又一显示例的图。在图14所示的例子中，同时显示表示受检部2中的区域1及区域2各自的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白各自的平均浓度的随时间的变化的图表和表示受检者的诊断结果的图。在图14所示的例子中，区域1为前头部，区域2为侧头部。图14所示的右侧的图中的星标表示推断为受检者患上的疾病。关于受检者患上了哪个疾病，根据各区域的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白各自的浓度的随时间的变化来推断。信息处理装置40也可以推断受检者的心理状态或者生病了的概率，并将推断结果显示在显示器30上。
诊断者计算机60也可以响应于诊断者的操作而切换在显示器30上显示的图像。例如，也可以是，最初仅显示面部图像，并根据诊断者的操作，切换成脑血流图像或图14所示的图像，或者显示将面部图像和脑血流图像进行合成而得到的图像。在该情况下，在将受检者1的面部图像显示在显示器30上的状态下，如果诊断者进行切换图像的操作，则诊断者计算机60将应切换显示图像之意的信号发送至信息处理装置40。信息处理装置40如果接收到该信号，则除了该面部图像之外或者代替该面部图像而将表示脑血流的状态的图像显示在显示器30上。
工业实用性
本发明的信息处理方法能够利用于生物体、医疗感测中。例如，能够适用于医生与患者之间的远程医疗。
附图标记说明
1：受检者
2：受检部
10：检测装置
12：光源
14：光检测器
16：处理电路
20：相机
30：显示器
40：信息处理装置
42：处理电路
44：存储器
46：计算机程序
50：受检者计算机
60：诊断者计算机
70：头戴式装置

Claims (20)

1.一种信息处理方法，其中，包括以下处理：
从连接或内置于第一计算机的第一相机获取第一图像数据，该第一图像数据表示受检者的面部的至少一部分的图像；
从连接或内置于所述第一计算机并检测脑血流信息的检测装置获取所述脑血流信息，所述脑血流信息表示所述受检者的脑血流的状态；以及
使包括基于所述第一图像数据的第一图像和基于所述脑血流信息的第二图像在内的输出图像显示在显示器上，该显示器连接或内置于经由远程网络与所述第一计算机连接的第二计算机；
所述第一图像是包括所述受检者的所述面部的所述至少一部分的运动图像；
所述第二图像是表示所述脑血流信息的随时间的变化的图像。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其中，
所述第一图像表示从由所述受检者的表情变化、所述受检者的视线变化以及所述受检者的面色变化组成的组中选择的至少一个。
3.根据权利要求1或2所述的信息处理方法，其中，
所述第二图像包括表示进行数值化后的所述脑血流信息的所述随时间的变化的图表。
4.根据权利要求3所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：使连接或内置于所述第一计算机的输出装置输出表示由所述受检者进行的任务的任务信息；
所述第二图像包括表示所述脑血流信息的所述随时间的变化与输出所述任务信息的期间之间的对应关系的图像。
5.根据权利要求4所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：从以下至少一种数据检测超出基准的变化，该至少一种数据是从由来自所述第一相机的第二图像数据、来自连接或内置于所述第一计算机的第二相机的第三图像数据、以及来自连接或内置于所述第一计算机的麦克风的语音数据组成的组中选择的数据；
所述第二图像包括表示所述脑血流信息的所述随时间的变化与从所述至少一种数据检测出所述变化的期间之间的对应关系的图像。
6.根据权利要求3所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：
在所述脑血流信息之中，选择与所述受检者的脑中的至少一个特定区域相关的部分；以及
将所述部分进行图表化。
7.根据权利要求6所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：
使所述显示器显示用于决定所述特定区域的项目；以及
从连接或内置于所述第二计算机的输入装置获取与所述项目相关的输入信息；
所述特定区域根据所述输入信息来决定。
8.根据权利要求6所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：使连接或内置于所述第一计算机的输出装置输出表示由所述受检者进行的预备任务的预备任务信息；
所述特定区域根据所述脑血流信息相对于所述预备任务信息的变化来决定。
9.根据权利要求1所述的信息处理方法，其中，
包括如下处理：
在所述脑血流信息之中，选择与所述受检者的脑中的至少一个特定区域相关的部分；以及
从所述第一计算机经由所述远程网路向所述第二计算机发送所述部分。
10.根据权利要求9所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：
使所述显示器显示用于决定所述特定区域的项目；以及
从连接或内置于所述第二计算机的输入装置获取与所述项目相关的输入信息；
所述特定区域根据所述输入信息来决定。
11.根据权利要求9所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：使连接或内置于所述第一计算机的输出装置输出表示由所述受检者进行的预备任务的预备任务信息；
所述特定区域根据所述脑血流信息相对于所述准备任务信息的变化来决定。
12.根据权利要求1至3中任一项所述的信息处理方法，其中，
所述输出图像通过将所述第一图像和第二图像进行合成来获取。
13.根据权利要求12所述的信息处理方法，其中，
所述检测装置具备：
至少一个光源，向所述受检者的头部的受检部照射射出光；
图像传感器，检测从所述受检部返回的反射光；以及
处理电路，根据由所述图像传感器检测到的所述反射光的信息，生成所述受检部的所述脑血流信息并输出；
所述至少一个光源向所述受检部的多个区域照射所述射出光；
所述图像传感器输出表示来自所述多个区域的所述反射光的强度分布的信号；
所述处理电路基于所述信号，生成所述脑血流信息并输出；
所述第二图像表示所述多个区域中的所述脑血流信息的所述随时间的变化。
14.根据权利要求13所述的信息处理方法，其中，
所述至少一个光源包括：
第一光源，向所述受检部照射波长为650nm以上且小于805nm的第一射出光；以及
第二光源，向所述受检部照射波长比805nm长且为950nm以下的第二射出光；
所述图像传感器输出第一电信号和第二电信号，所述第一电信号是与由于所述第一射出光的照射而从所述受检部返回的第一反射光的量相应的信号，所述第二电信号是与由于所述第二射出光的照射而从所述受检部返回的第二反射光的量相应的信号；
所述处理电路基于所述第一电信号和所述第二电信号，生成表示所述受检部的脑血液中的氧合血红蛋白及脱氧血红蛋白各自的浓度的信息，作为所述脑血流信息；
所述第二图像包括表示从由所述受检部中的所述氧合血红蛋白的浓度及所述受检部中的所述脱氧血红蛋白的浓度组成的组中选择的至少一方的随时间的变化的信息。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的信息处理方法，其中，
所述第二计算机响应于对所述第二计算机的操作，切换向所述显示器显示的图像；
所述信息处理方法还包括：
使所述第一图像显示在所述显示器上；以及
响应于所述操作，除了所述第一图像以外或者代替所述第一图像而使所述第二图像显示在所述显示器上。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的信息处理方法，其中，
所述检测装置内置于头戴式装置，该头戴式装置连接于所述第一计算机、并且佩戴于所述受检者的头部。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的信息处理方法，其中，
还包括如下处理：
基于所述脑血流信息，进行从由所述受检者的心理状态及所述受检者生病了的概率组成的组中选择的至少一个的推断；以及
使所述推断的结果显示在所述显示器上。
18.一种信息处理装置，经由网络连接于第一计算机和第二计算机，其中，具备：
处理电路；以及
存储器，保存有计算机程序；
所述计算机程序使所述处理电路执行如下处理：
从连接或内置于所述第一计算机的相机获取第一图像数据，该第一图像数据表示受检者的面部的至少一部分的图像；
从连接或内置于所述第一计算机并检测脑血流信息的检测装置获取所述脑血流信息，所述脑血流信息表示所述受检者的脑血流的状态；以及
使包括基于所述第一图像数据的第一图像和基于所述脑血流信息的第二图像在内的输出图像显示在显示器上，该显示器连接或内置于经由远程网络与所述第一计算机连接的所述第二计算机；
所述第一图像是包括所述受检者的所述面部的所述至少一部分的运动图像；
所述第二图像是表示所述脑血流信息的随时间的变化的图像。
19.一种信息处理系统，其中，具备：
信息处理装置，经由网络连接于第一计算机和第二计算机；以及
显示器，连接或内置于经由远程网络与所述第一计算机连接的所述第二计算机；
所述信息处理装置包括：
处理电路；以及
存储器，保存有计算机程序；
所述计算机程序使所述处理电路执行如下处理：
从连接或内置于所述第一计算机的相机获取第一图像数据，该第一图像数据表示受检者的面部的至少一部分的图像；
从连接或内置于所述第一计算机并检测脑血流信息的检测装置获取所述脑血流信息，所述脑血流信息表示所述受检者的脑血流的状态；以及
使包括基于所述第一图像数据的第一图像和基于所述脑血流信息的第二图像在内的输出图像显示在所述显示器上；
所述第一图像是包括所述受检者的所述面部的所述至少一部分的运动图像；
所述第二图像是表示所述脑血流信息的随时间的变化的图像。
20.根据权利要求19所述的信息处理系统，其中，
还包括：
所述检测装置；以及
所述相机。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114652310A (zh) * 2022-03-14 2022-06-24 东南大学 一种基于脑血流量的抑郁症精神运动迟滞客观诊断标记物

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3766425A4 (en) * 2018-03-15 2021-06-23 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. SYSTEM, RECORDING MEDIA, AND METHOD FOR ESTIMATING THE PSYCHOLOGICAL STATE OF A USER
JP7327987B2 (ja) * 2019-04-25 2023-08-16 キヤノン株式会社 医療診断支援システム、医療診断支援装置、医療診断支援方法及びプログラム
JP2023051344A (ja) * 2021-09-30 2023-04-11 ダイキン工業株式会社 不穏およびせん妄センシング装置並びに不穏およびせん妄センシング方法

Citations (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09149894A (ja) * 1995-12-01 1997-06-10 Hitachi Ltd 光生体計測法を用いた生体入力装置および生体制御装置
JP2002272744A (ja) * 2001-03-19 2002-09-24 Hochiki Corp 画像診断装置
JP2003339648A (ja) * 2002-05-24 2003-12-02 Communication Research Laboratory 画像生体診断装置
JP2004174126A (ja) * 2002-11-29 2004-06-24 Hitachi Ltd 生体情報計測装置
US20040152060A1 (en) * 2003-01-31 2004-08-05 Haru Ando Learning condition judging program and user condition judging system
JP2004255075A (ja) * 2003-02-27 2004-09-16 Hamamatsu Photonics Kk 濃度測定装置
JP2009268707A (ja) * 2008-05-08 2009-11-19 Hitachi Ltd 生体光計測装置
CN101953683A (zh) * 2009-07-14 2011-01-26 国立大学法人筑波大学 血流测量装置及使用该血流测量装置的脑活动测量装置
CN102469993A (zh) * 2009-07-21 2012-05-23 株式会社岛津制作所 生物体光测量装置
CN102639065A (zh) * 2009-12-01 2012-08-15 株式会社岛津制作所 光测量系统、用于该系统的便携式光测量装置及康复计划方法
JP2013188308A (ja) * 2012-03-13 2013-09-26 Shimadzu Corp 光生体計測装置
CN104244840A (zh) * 2012-04-25 2014-12-24 株式会社岛津制作所 光生物测量装置
US20150078642A1 (en) * 2012-04-24 2015-03-19 The General Hospital Corporation Method and system for non-invasive quantification of biologial sample physiology using a series of images
CN104545951A (zh) * 2015-01-09 2015-04-29 天津大学 基于功能性近红外光谱和运动检测的人体状态监测平台
CN104780847A (zh) * 2012-11-14 2015-07-15 株式会社岛津制作所 光生物体测量装置以及用于该光生物体测量装置的位置测量装置
US20150324544A1 (en) * 2014-05-09 2015-11-12 The Regents Of The University Of Michigan Pain surveying and visualization in a human bodily region
WO2015177908A1 (ja) * 2014-05-22 2015-11-26 株式会社日立製作所 訓練システム
JP2016007300A (ja) * 2014-06-24 2016-01-18 株式会社日立メディコ 生体光計測装置及び生体光計測方法
CN105496456A (zh) * 2015-12-18 2016-04-20 谢党恩 智能体检诊断仪
WO2016084834A1 (ja) * 2014-11-25 2016-06-02 株式会社日立ハイテクノロジーズ 計測システム、頭部装着装置、プログラム、およびサービス提供方法
CN106055874A (zh) * 2016-05-23 2016-10-26 清华大学玉泉医院 近红外脑成像仪图谱采集及分析系统
CN106236060A (zh) * 2015-06-04 2016-12-21 松下知识产权经营株式会社 生物体信息检测装置
US20170049377A1 (en) * 2014-05-02 2017-02-23 Stephanie Littell Methods Of Measuring Head, Neck, and Brain Function And Predicting And Diagnosing Memory Impairment
US20170105671A1 (en) * 2015-10-19 2017-04-20 Brain Check Medical, LLC Method for Assessment of Cerebrovascular Regulation
US20170172479A1 (en) * 2015-12-21 2017-06-22 Outerfacing Technology LLC Acquiring and processing non-contact functional near-infrared spectroscopy data

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002143097A (ja) 2000-11-10 2002-05-21 Kuniaki Otsuka 疾病発症予知通報システム及び方法
JP3711385B2 (ja) 2002-05-20 2005-11-02 独立行政法人情報通信研究機構 生体活動計測装置
JP5601378B2 (ja) 2010-12-02 2014-10-08 大日本印刷株式会社 医用画像処理装置
JP6008099B2 (ja) 2012-07-30 2016-10-19 学校法人日本大学 脳活動状態解析装置、脳活動状態解析方法、及び脳活動状態解析プログラム
US20140276014A1 (en) * 2013-03-13 2014-09-18 Cephalogics, LLC Supports for optical sensors and related apparatus and methods
JP6492356B2 (ja) 2013-12-16 2019-04-03 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 脳活動訓練装置および脳活動訓練方法
JP6594620B2 (ja) 2013-12-20 2019-10-23 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 光脳機能計測装置
JP6865384B2 (ja) 2016-02-17 2021-04-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 生体情報検出装置

Patent Citations (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09149894A (ja) * 1995-12-01 1997-06-10 Hitachi Ltd 光生体計測法を用いた生体入力装置および生体制御装置
JP2002272744A (ja) * 2001-03-19 2002-09-24 Hochiki Corp 画像診断装置
JP2003339648A (ja) * 2002-05-24 2003-12-02 Communication Research Laboratory 画像生体診断装置
JP2004174126A (ja) * 2002-11-29 2004-06-24 Hitachi Ltd 生体情報計測装置
US20040152060A1 (en) * 2003-01-31 2004-08-05 Haru Ando Learning condition judging program and user condition judging system
JP2004255075A (ja) * 2003-02-27 2004-09-16 Hamamatsu Photonics Kk 濃度測定装置
JP2009268707A (ja) * 2008-05-08 2009-11-19 Hitachi Ltd 生体光計測装置
CN101953683A (zh) * 2009-07-14 2011-01-26 国立大学法人筑波大学 血流测量装置及使用该血流测量装置的脑活动测量装置
CN102469993A (zh) * 2009-07-21 2012-05-23 株式会社岛津制作所 生物体光测量装置
CN102639065A (zh) * 2009-12-01 2012-08-15 株式会社岛津制作所 光测量系统、用于该系统的便携式光测量装置及康复计划方法
JP2013188308A (ja) * 2012-03-13 2013-09-26 Shimadzu Corp 光生体計測装置
US20150078642A1 (en) * 2012-04-24 2015-03-19 The General Hospital Corporation Method and system for non-invasive quantification of biologial sample physiology using a series of images
CN104244840A (zh) * 2012-04-25 2014-12-24 株式会社岛津制作所 光生物测量装置
CN104780847A (zh) * 2012-11-14 2015-07-15 株式会社岛津制作所 光生物体测量装置以及用于该光生物体测量装置的位置测量装置
US20170049377A1 (en) * 2014-05-02 2017-02-23 Stephanie Littell Methods Of Measuring Head, Neck, and Brain Function And Predicting And Diagnosing Memory Impairment
US20150324544A1 (en) * 2014-05-09 2015-11-12 The Regents Of The University Of Michigan Pain surveying and visualization in a human bodily region
WO2015177908A1 (ja) * 2014-05-22 2015-11-26 株式会社日立製作所 訓練システム
JP2016007300A (ja) * 2014-06-24 2016-01-18 株式会社日立メディコ 生体光計測装置及び生体光計測方法
WO2016084834A1 (ja) * 2014-11-25 2016-06-02 株式会社日立ハイテクノロジーズ 計測システム、頭部装着装置、プログラム、およびサービス提供方法
CN104545951A (zh) * 2015-01-09 2015-04-29 天津大学 基于功能性近红外光谱和运动检测的人体状态监测平台
CN106236060A (zh) * 2015-06-04 2016-12-21 松下知识产权经营株式会社 生物体信息检测装置
US20170105671A1 (en) * 2015-10-19 2017-04-20 Brain Check Medical, LLC Method for Assessment of Cerebrovascular Regulation
CN105496456A (zh) * 2015-12-18 2016-04-20 谢党恩 智能体检诊断仪
US20170172479A1 (en) * 2015-12-21 2017-06-22 Outerfacing Technology LLC Acquiring and processing non-contact functional near-infrared spectroscopy data
CN106055874A (zh) * 2016-05-23 2016-10-26 清华大学玉泉医院 近红外脑成像仪图谱采集及分析系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114652310A (zh) * 2022-03-14 2022-06-24 东南大学 一种基于脑血流量的抑郁症精神运动迟滞客观诊断标记物

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