CN113329687A - 信息处理装置、信息处理方法和程序 - Google Patents

Abstract

提供一种信息处理装置，该信息处理装置设置有：照射单元，其用相干光照射生物体；光接收单元，其接收从生物体反射的光；以及计算单元，其基于从光接收单元获取的感测数据来计算与关于生物体上的反射位置的位置信息匹配的生物信息。

Description

信息处理装置、信息处理方法和程序

技术领域

本公开涉及信息处理装置、信息处理方法和程序。

背景技术

血液流量计可以附接到待测量人员，并且容易地测量诸如脉搏和血流速率的血流信息(生物信息)，而不会给待测量人员带来不适、疼痛等。例如，血液流量计的示例包括以下描述的专利文献1。此外，通过分析由这样的血液流量计获取的待测量人员的身体的特定部分的血流信息随时间的变化，可以获取与待测量人员的身体状态有关的各种信息，这些信息对待测量人员等有用。特定部分是指待测量人员的身体中可以适当地获取血流信息的区域，并且具体地是指血管集中存在的区域，诸如脸颊、指尖或手掌。

引用列表

专利文献

专利文献1：JP 2018-68428 A。

发明内容

技术问题

在以上说明的血液流量计中，通过将血液流量计附接并固定到待测量人员的身体的一部分，可以连续地获取特定部分的血流信息(生物信息)。然而，附接这样的血液流量计有时妨碍待测量人员的运动。此外，利用血液流量计，即使在因为血管集中存在而可以适当地获取血流信息的部分中，如果该部分是诸如待测量人员的脸颊等的难以附接血液流量计的部分，则也难以获取血流信息。

另一方面，还存在即使血液流量计没有附接到待测量人员的身体的一部分也可以获取待测量人员的血流信息的血液流量计。然而，由于这样的血液流量计没有被固定到待测量人员的身体，因此难以每次都准确地获取特定部分的血流信息。在这种情况下，由于不能连续地或间歇地获取特定部分的血流信息，因此即使分析了血流信息随时间的变化，也难以获取与待测量人员的身体状态有关的各种信息。

因此，鉴于这些情况，本公开提出了能够在不附接装置的情况下容易地获取待测量人员的身体的特定部分的生物信息的信息处理装置、信息处理方法和程序。

问题的解决方案

根据本公开，提供了一种信息处理装置，包括：照射单元，其用相干光照射生物体；光接收单元，其接收在生物体上反射的光；以及计算单元，其基于从光接收单元获取的感测数据来计算与和光在生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息。

此外，根据本公开，提供了一种信息处理方法，包括：用相干光照射生物体；接收在生物体上反射的光；并且基于根据所接收的光的感测数据来计算与和光在生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息。

此外，根据本公开，提供了一种程序，使计算实现以下功能：控制照射单元用相干光照射生物体的功能；控制光接收单元接收在生物体上反射的光的功能；以及基于从光接收单元获取的感测数据来计算与和光在生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息的功能。

附图说明

[图1]是用于说明应用于本公开的实施例的血流测量方法的说明图(第一)。

[图2]是用于说明应用于本公开的实施例的血流测量方法的说明图(第二)。

[图3]是用于说明应用于本公开的实施例的第一处理方法的说明图。

[图4]是用于说明应用于本公开的实施例的第二处理方法的说明图。

[图5]是用于说明根据本公开的第一实施例的信息处理系统10的配置示例的说明图。

[图6]是示出根据本公开的第一实施例的生物信息传感器100的配置示例的框图。

[图7]是示出根据本公开的第一实施例的相机200的配置示例的框图。

[图8]是示出根据本公开的第一实施例的服务器300的配置示例的框图。

[图9]是示出根据本公开的第一实施例的信息处理方法的示例的流程图。

[图10]是用于说明根据本公开的第二实施例的信息处理系统10a的配置示例的说明图。

[图11]是示出根据本公开的第二实施例的生物信息传感器100a的配置示例的框图。

[图12]是用于说明计算深度信息的方法的原理的说明图。

[图13]是用于说明使用根据本公开的第二实施例的生物信息传感器100a计算深度信息的方法的说明图。

[图14]是用于说明根据本公开的第二实施例的基于深度信息的图像804的示例的说明图。

[图15]是示出根据本公开的第二实施例的服务器300a的配置示例的框图。

[图16]是示出根据本公开的第二实施例的信息处理方法的示例的流程图(第一)。

[图17]是示出根据本公开的第二实施例的信息处理方法的示例的流程图(第二)。

[图18]是示出根据本公开的第二实施例的信息处理方法的示例的流程图(第三)。

[图19]是用于说明根据本公开的第二实施例的基于深度信息的图像804和检测信号800的示例的说明图。

[图20]是用于说明根据本公开的第一实施例和第二实施例的修改的照射模式和采样模式的示例的说明图。

[图21]是用于说明根据本公开的第二实施例的示例1的说明图。

[图22]是用于说明根据本公开的第二实施例的示例2的说明图。

[图23]是用于说明根据本公开的第二实施例的示例3的说明图(第一)。

[图24]是用于说明根据本公开的第二实施例的示例3的说明图(第二)。

[图25]是示出根据本公开的实施例的信息处理装置900的硬件配置的示例的框图。

具体实施方式

下面参考附图详细说明本公开的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，通过用相同的参考数字和符号表示具有基本上相同的功能配置的构成元件来省略关于该构成元件的冗余说明。

在本说明书和附图中，不同实施例中的相似构成元件有时通过在相同的参考数字之后添加不同的字母来区分。然而，当不需要特别区分每个相似构成元件时，仅添加相同的参考数字。

注意，在以下说明中，使用根据以下说明的本公开的实施例的生物信息传感器来测量其生物信息(例如，血流信息)的测量对象人员被称为待测量人员。在以下说明中，使用根据以下说明的本公开的实施例的信息处理系统的人被称为用户。测量人员也被包括在用户中。

注意，按以下顺序进行说明。

1.创造本公开的实施例之前的背景

1.1.背景

1.2.关于血流信息测量方法

2.第一实施例

2.1.根据第一实施例的信息处理系统10的配置

2.2.根据第一实施例的生物信息传感器100的配置

2.3.根据第一实施例的相机200的配置

2.4.根据第一实施例的服务器300的配置

2.5.根据第一实施例的信息处理方法

3.第二实施例

3.1.根据第二实施例的信息处理系统10a的配置

3.2.根据第二实施例的生物信息传感器100a的配置

3.3.根据第二实施例的服务器300a的配置

3.4.根据第二实施例的信息处理方法

3.5.修改

4.根据本公开的实施例的示例

4.1.示例1

4.2.示例2

4.3.示例3

5.总结

6.关于硬件配置

7.补充

<<1.创造本公开的实施例之前的背景>>

<1.1.背景>

首先，在说明本公开的实施例的细节之前，说明本发明人创造本公开的实施例之前的背景。

如以上所说明的，通过分析所获取的待测量人员的身体的特定部分的血流信息(生物信息)随时间的变化，可以获取与待测量人员的身体状态有关的各种状态信息(诸如疾病的存在或不存在的信息)，这些状态信息对待测量人员等有用。为了获取高精度的状态信息，优选从可以在优选状态下测量的特定部分连续地或间歇地获取作为分析对象的血流信息随时间的变化。注意，特定部分是待测量人员的身体中因为血管集中存在而可以适当地获取血流信息的区域，诸如脸颊、指尖或手掌。

因此，存在通过附接并固定到待测量人员的身体的一部分可以连续地获取特定部分的血流信息的装置。然而，附接这样的装置有时妨碍待测量人员的运动。此外，利用该装置，即使在因为血管集中存在而可以适当地获取血流信息的部分中，如果该部分是诸如待测量人员的脸颊等的难以附接该装置的部分，则也难以获取血流信息。

另一方面，还存在在没有附接到待测量人员的身体的一部分的情况下可以获取待测量人员的血流信息的装置。然而，由于这样的装置没有被固定到待测量人员的身体，因此难以每次都准确地获取特定部分的血流信息。在这种情况下，由于不能连续地或间歇地获取特定部分的血流信息，因此即使分析了血流信息随时间的变化，也难以获取高精度的状态信息。

因此，鉴于这些情况，本发明人创造了能够在不附接的情况下容易地获取待测量人员的身体的特定部分的血流信息的本公开的实施例。以下说明由本发明人创造的本公开的实施例的细节。

顺便提及，在本公开的实施例中，获取与待测量人员的血流有关的血流信息作为生物信息的示例。具体地，血流信息是指诸如心率、脉搏、平均血流速率、血流量和血管中粒子的速度分布的与血流有关的信息。脉搏率是指当由于心脏肌肉以恒定的节律收缩(搏动)血液通过动脉送至全身而在动脉内壁发生压力变化时，出现在体表等上的动脉的每单位时间的搏动次数。此外，血流速率是指血液(血液成分)在作为测量对象的测量区域中的一条或多条血管中流动的速率。血流量是指在单位时间内通过测量区域中的一条或多条血管的血量。血管中粒子的速度分布是指在测量区域中的一条或多条血管中的诸如红细胞的血管中停留或流动的粒子的密度的速度分布。血液可以被认为是具有多个流速的物质的混合体。血流的特性也可以通过作为血管中的粒子的血细胞的移动(即，血细胞的流速)来指示。血细胞的流速可以用作指示血流特性的重要指标。在本公开中，血细胞(粒子)在血管中的平均移动速率被称为平均血流速率。

<1.2.关于血流信息测量方法>

说明本公开的实施例中的血流信息的测量方法。根据该实施例的血流信息测量方法的示例包括使用激光多普勒血流测量方法和动态光散射(DLS)方法的速度分布的分析技术。首先，参考图1和图2说明激光多普勒血流测量方法和DLS方法两者共同的血流引起的相干光的干涉现象。图1和图2是用于说明应用于本公开的实施例的血流测量方法的说明图。具体地，图1和图2示意性示出了由血流引起的相干光的干涉现象。图1中的参考数字800指示通过测量获得的检测信号的波形的示例。

根据本公开的实施例的血流信息测量方法是利用以下事实的方法：例如，如图1所示，当用来自以下说明的生物信息传感器100的照射单元102的光照射待测量人员(生物体)的测量区域(身体的一部分)700时，由在待测量人员的血管中移动的散射物质(主要是红细胞)散射的光通过散射物质的位置移动而引起干涉光。在血流信息测量方法中，干涉光由生物信息传感器100的光接收单元104接收。可以根据所接收的干涉光中的多普勒频移频率和散斑对比度的分布来计算血流信息。

具体地，如图1所示，当由照射单元102照射待测量人员的测量区域700的频率为f的光被诸如待测量人员的皮肤或皮下组织的静止组织702散射时，光的散射光保持频率f。另一方面，当照射待测量人员的测量区域700的频率为f的光被在待测量人员的血管中移动的移动物质(例如，红细胞；红细胞是直径为8μm至10μm的物质)704散射时，光的散射光通过移动物质704的位置移动而频率偏移并且具有频率f+Δf。如图2所示，由于被静止组织702散射的频率为f的散射光和被移动物质704散射的频率为f+Δf的散射光发生干涉，因此光接收单元104可以检测具有光学拍频的干涉光。注意，通常，频移频率Δf非常小于照射光的频率f。

通过处理由光接收单元104检测到的干涉光(检测信号)，如图1中参考数字800所示，可以获得血流信息。注意，由于检测信号800是通过来自执行不同运动的多条血管中的移动物质704的散射光产生的具有多个不同频率的光学拍频的叠加信号，因此检测信号被视为如图1所示的如白噪声的不规则信号。然而，由于检测信号800是如以上说明的具有多个频率的干涉拍频的叠加信号，因此通过对检测信号执行以下说明的频率分析处理，可以获取引起频率偏移(换句话说，多普勒频移)的粒子运动的速度分布信息。因此，在激光多普勒血流测量方法中，可以通过掌握诸如血流中的红细胞的移动物质704的速度分布来获取诸如平均血流速率的血流信息。

可选地，当用相干光照射待测量人员的测量区域700时，测量区域700中的散射物质引起的散射光与相干光发生干涉，从而可以获得被称为散斑模式的模式。散斑模式通过被移动物质704散射而引起变化。因此，在DLS方法中，可以通过基于与通过处理由光接收单元104检测到的干涉光(检测信号)而获得的散斑模式的波动有关的信息来计算血流中的诸如红细胞的移动物质704的速度信息来获得血流信息。

利用血流信息测量方法，可以获取照射光到达的范围内的生物组织中的血流信息。因此，还可以获取不仅包括待测量人员的皮肤表面上的血管而且包括距待测量人员的整个身体的皮肤一定程度的深度的深层部分中的血管的区域中的血流信息。

此外，在本公开的实施例中，如以上所说明的，通过处理由光接收单元104检测到的检测信号800来获取血流信息。在本公开的实施例中，例如，以下说明的两种方法可以用作处理检测信号800以获取血流信息的方法。具体地，本实施例中的处理方法的示例通常包括用于执行在激光多普勒速度检测中首先使用的频率分析处理(傅里叶变换)的第一处理方法和用于计算在DLS方法中使用的自相关函数的第二处理方法。以下按顺序说明第一处理方法和第二处理方法的细节。

第一处理方法

首先，参考图3说明第一处理方法。图3是用于说明应用于该实施例的第一处理方法的说明图。在第一处理方法中，首先，如图3所示，通过针对多个范围(图3中的窗口810)中的每一个对由光接收单元104获得的检测信号(图3中的I(t))执行诸如快速傅里叶变换(FFT)的频率分析处理来获取血流信息。

具体地，在第一处理方法中，在每个预定时间范围内对检测信号执行FFT以获取作为频率的函数的多个功率谱(图3中的P(f))。此外，可以通过针对每个频率计算所获取的功率谱和与速度成比例关系的拍频的乘积(图3中的fP(f))并且在功率谱的整个区域中执行积分以标准化功率谱来获得平均血流速率。可以通过基于从不同时间范围内的多个窗口810计算出的多个功率谱获取多个血流速率来获取指示平均血流速率随时间的变化的波形。此外，在第一处理方法中，通过对所获取的波形执行插值处理等，可以获取指示由于脉搏引起的血流速率的变化的脉搏波形(未示出)，并且根据该脉搏波形计算脉搏率等。注意，在图3中，用于决定功率谱生成的范围的多个窗口810没有彼此叠加并显示。然而，在实际处理中，窗口810可以彼此叠加。通过对每个叠加窗口810执行处理，可以更精确地生成沿时间序列排列的多个功率谱行。

第二处理方法

参考图4说明第二处理方法。图4是用于说明应用于该实施例的第二处理方法的说明图。在第二处理方法中，首先，如图4所示，通过根据检测信号(图4中的I(t))计算自相关函数并且处理所计算的自相关函数(图4中的G(τ))来获取血流信息。具体地，根据维纳-欣钦定理(Wiener-Khintchine theorem)，计算自相关函数并且此后对该自相关函数执行傅里叶变换，从而获取I(t)的功率谱。注意，利用使用自相关函数的第二处理方法，即使当所检测的检测信号是本公开中不具有周期性的信号时，也可以精确地获得功率谱。通过处理所获取的功率谱，可以获取期望的血流信息。

更具体地，在第二处理方法中，在每个预定时间范围内对检测信号执行自相关函数的计算以获取多个自相关函数。此外，在第二处理方法中，根据维纳-欣钦定理，对所计算的自相关函数执行FFT以获取作为频率的函数的多个功率谱(图4中的P(f))。由于功率谱与以与频率相对应的速度移动的粒子的存在密度成比例，因此通过在预定频率范围内对所获取的功率谱执行积分处理，可以获得在预定速度范围内存在的血管中粒子的相对密度。此外，通过从不同时间范围内的多个功率谱获取多个粒子的相对密度，可以获取指示粒子的相对密度随时间的变化的波形。通过对所获得的波形执行插值处理等，可以获取指示由于脉搏引起的粒子的相对密度的变化的脉搏波形(未示出)，并且还根据该脉搏波形来计算脉搏率等。注意，在以上说明的第一处理方法和第二处理方法中，在计算功率谱的方法和计算功率谱之后计算血流信息的方法中分别使用不同的方法。然而，在本公开的实施例中，这些方法的组合是可选的。即，在本公开的实施例中，还可以用由第一处理方法指示的方法计算功率谱，并且此后用第二处理方法计算预定速度范围内的粒子的相对密度。在本公开的实施例中，还可以用由第二处理方法指示的方法计算功率谱，并且此后计算由第一处理方法指示的平均血流速率。

注意，在以下说明的本公开的实施例中，生物信息不限于如以上说明的可以获取的血流信息。在本公开的实施例中，生物信息可以是例如基于由于待测量人员的血液中的酒精成分或糖引起的红外光吸收光谱的血液酒精浓度、血糖水平等，并且如果生物信息是与待测量人员的身体相关的生物信息，则该生物信息不受特别限制。

<<2.第一实施例>>

以下说明的本公开的第一实施例是以下实施例：使得可以用获取待测量人员的血流信息的生物信息传感器和对待测量人员进行成像的相机，在不附接生物信息传感器的情况下容易地获取待测量人员的身体的特定部分的血流信息。注意，在以下说明中，假设获取血流信息作为生物信息。

<2.1.根据第一实施例的信息处理系统10的配置>

首先，参考图5说明根据本公开的第一实施例的信息处理系统的配置示例。图5是用于说明根据该实施例的信息处理系统10的示例的说明图。如图5所示，根据该实施例的信息处理系统10包括经由网络500彼此可通信地连接的生物信息传感器100、相机200、服务器300和显示装置400。具体地，生物信息传感器100、相机200、服务器300和显示装置400经由未示出的基站等(例如，蜂窝电话的基站、无线LAN(局域网)的接入点等)连接到网络500。注意，作为在网络500中使用的通信方案，可以应用任何方案而不管有线或无线(例如，WiFi(注册商标)、蓝牙(注册商标)等)。然而，期望使用可以保持稳定操作的通信方案。以下说明包括在根据该实施例的信息处理系统10中的装置的概况。

(生物信息传感器100)

生物信息传感器100是检测诸如待测量人员的血流信息和诸如血液酒精浓度和血糖水平的与待测量人员的血液中的成分有关的信息的生物信息的装置。在该实施例中，由这样的生物信息传感器100获取的感测数据被输出到以下说明的服务器300并被处理。在该实施例中，生物信息传感器100被设置为与待测量人员的身体不接触，并且例如设置在存在待测量人员的房间中的墙壁或汽车的内部中。注意，以下说明生物信息传感器100的详细配置。

(相机200)

相机200是例如使用检测可见光的诸如电荷耦合装置(CCD)或互补型金属氧化物半导体(CMOS)的成像元件(光接收元件)以及用于控制对象图像在成像元件上的聚焦的透镜的各种构件对待测量人员进行成像并生成待测量人员的所捕获的图像的装置。注意，在该实施例中，要求预先将相机200的成像范围与生物信息传感器100的检测范围相关联。以下说明关联的细节。此外，以下说明相机200的详细配置。

(服务器300)

服务器300例如由计算机构成。服务器300例如由根据该实施例的用于提供服务的服务提供商拥有。服务器300可以向用户(包括待测量人员)提供服务，即提供血流信息(生物信息)等。具体地，服务器300基于生物信息传感器100和相机200的感测数据计算诸如血流信息的生物信息，同时将该生物信息与位置信息相关联，该位置信息是与血流信息的获取部分(例如，由生物信息传感器100的照射单元102照射的光被反射的部分)有关的信息。此外，服务器300经由显示装置400向用户提供所计算的血流信息等。注意，以下说明服务器300的详细配置。

(显示装置400)

显示装置400是设置在用户(包括待测量人员)附近以向用户显示由服务器300获得的血流信息(生物信息)等的装置。例如，显示装置400可以是例如液晶显示器、有机电致发光显示器(有机EL显示器)或头戴式显示器(HMD)。此外，显示装置400可以包括接收来自用户的操作的操作单元(未示出)和执行向用户输出声音的扬声器(未示出)。例如，显示装置400可以是诸如平板个人计算机(PC)、智能电话、蜂窝电话、膝上型PC或笔记本PC的移动终端等。

注意，在图5中，根据该实施例的信息处理系统10被示出为包括一个生物信息传感器100、一个相机200和一个显示装置400。然而，在该实施例中，信息处理系统10不限于此。例如，根据该实施例的信息处理系统10可以包括多个生物信息传感器100、多个相机200和多个显示装置400。此外，根据该实施例的信息处理系统10可以包括例如从生物信息传感器100向服务器300发送消息的诸如中继装置的另一通信装置。

<2.2.根据第一实施例的生物信息传感器100的配置>

参考图6说明根据该实施例的生物信息传感器100的配置示例。图6是示出根据该实施例的生物信息传感器100的配置示例的框图。根据该实施例的生物信息传感器100是对待测量人员执行血流信息(生物信息)的测量的装置。具体地，如图6所示，生物信息传感器100主要包括照射单元102、光接收单元104、控制单元106和通信单元108。以下说明包括在生物信息传感器100中的功能单元。

(照射单元102)

照射单元102用具有预定波长的照射光照射待测量人员的测量区域(身体的一部分)700。可以适当地选择由照射单元102照射的照射光的波长。照射单元102例如照射波长大致为800nm至900nm的光。作为照射单元102，可以使用激光装置等以照射相干光。可以由以下说明的控制单元106来控制照射单元102照射照射光的定时、照射时间、照射间隔、强度等。注意，如以上所说明的，照射单元102被设置为与待测量人员不接触。此外，在该实施例中，照射单元102优选地用光照射待测量人员的血管集中存在的区域(预定部分)，并且优选地用光照射例如脸颊、指尖或手掌。

(光接收单元104)

光接收单元(第二光接收单元)104检测从待测量人员的测量区域700反射的光。光接收单元104包括例如光电二极管(光电检测器；PD)，将所接收的光的强度转换为电信号，并且将该电信号输出到以下说明的服务器300。注意，作为光接收单元104，还可以使用电荷耦合装置(CCD)传感器、互补型金属氧化物半导体(CMOS)传感器等。可以在生物信息传感器100中设置诸如以上说明的光电二极管或传感器的多个元件(光接收元件)。由以下说明的控制单元106控制光接收单元104输出(读出)检测信号的定时等。注意，如以上所说明的，光接收单元104被设置为与待测量人员不接触。

(控制单元106)

基于预定的同步信号等，控制单元106控制生物信息传感器100中的一般测量，例如控制照射单元102的照射模式(照射定时、照射时间和照射间隔)，并且控制光接收单元104的读出(采样)定时。例如，控制单元106根据信息处理系统10的操作来控制照射单元102的照射频率和与该照射频率同步的光接收单元104的采样频率。控制单元106可以进一步包括未示出的存储单元。用于控制照射单元102等的各种程序、参数等可以存储在存储单元中。此外，为了将检测信号与时间相关联并且将检测信号输出到服务器300，控制单元106可以包含用于掌握准确时间的时钟机构(未示出)。具体地，控制单元106例如由中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)来实现。注意，由控制单元106执行的功能的一部分或全部可以在以下说明的服务器300中执行。

(通信单元108)

通信单元108设置在生物信息传感器100中，并且可以执行向诸如服务器300的外部装置发送信息和从诸如服务器300的外部装置接收信息。换句话说，通信单元108可以被认为是具有发送和接收数据功能的通信接口。注意，通信单元108由诸如通信天线或发送和接收电路端口的通信装置来实现。

此外，除了以上说明的照射单元102等之外，生物信息传感器100还可以包括图6中未示出的其他功能单元。

<2.3.根据第一实施例的相机200的配置>

参考图7说明根据该实施例的相机200的配置示例。图7是示出根据该实施例的相机200的配置示例的框图。如以上所说明的，根据该实施例的相机200是对待测量人员进行成像的装置。具体地，如图7所示，相机200主要包括光接收单元204、控制单元206和通信单元208。以下说明包括在相机200中的功能单元。

(光接收单元204)

光接收单元(第一光接收单元)204例如包括多个PD、CCD传感器或CMOS传感器(光接收元件)，并且获取待测量人员的所捕获的图像(可见光图像等)。由以下说明的控制单元106控制光接收单元104输出(读出)检测信号的定时等。注意，在该实施例中，可以预先固定生物信息传感器100和相机200的位置。可以接收来自待测量人员的身体的同一部分的光的生物信息传感器100的光接收单元104的元件和相机200的光接收单元204的元件彼此相关联。因此，可以将从由相机200捕获的图像的区域和待测量人员的身体的区域获取的生物信息相关联。

(控制单元206)

基于预定的同步信号等，控制单元206控制相机200中的一般测量，例如控制光接收单元204的读出(采样)定时。具体地，控制单元206例如由CPU、ROM和RAM来实现。

(通信单元208)

通信单元208设置在相机200中，并且可以执行向诸如服务器300的外部装置发送信息和从诸如服务器300的外部装置接收信息。换句话说，通信单元208可以被认为是具有执行发送和接收数据功能的通信接口。注意，通信单元208由诸如通信天线、发送和接收电路或端口的通信装置来实现。

此外，除了以上说明的光接收单元204等之外，相机200还可以包括图7中未示出的其他功能单元。

<2.4.根据第一实施例的服务器300的配置>

参考图8说明根据该实施例的服务器300的配置。图8是示出根据该实施例的服务器300的配置示例的框图。服务器300是可以使用由生物信息传感器100等获得的感测数据来获取血流信息(生物信息)、位置信息等的装置。如图8所示，服务器300主要包括通信单元308、存储单元310和计算单元320。以下说明包括在服务器300中的功能单元。

(通信单元308)

通信单元308设置在服务器300中，并且可以执行向诸如生物信息传感器100的外部装置发送信息和从诸如生物信息传感器100的外部装置接收信息。换句话说，通信单元308可以被认为是具有执行发送和接收数据功能的通信接口。注意，通信单元308由诸如通信天线、发送和接收电路或端口的通信装置来实现。

(存储单元310)

在存储单元310中，存储在以下说明的计算单元320中的处理中使用的程序和各种数据以及由计算单元320获取的血流信息(生物信息)、位置信息等。在存储单元310中，除了这些数据等之外，可以适当地存储在执行一些处理时需要保存的各种参数、处理的中间过程等。此外，计算单元320等可以自由地访问存储单元310，并且将数据写入存储单元310中和从存储单元310读出数据。

(计算单元320)

计算单元320处理由生物信息传感器100等获得的感测数据，从而获取血流信息(生物信息)、位置信息等。所获取的血流信息可以输出到存储单元310或者可以输出到显示装置400。具体地，如图8所示，计算单元320主要包括数据获取单元322、位置信息计算单元324、生物信息计算单元326和信息输出单元328。以下说明包括在计算单元320中的功能单元。

数据获取单元322

数据获取单元322获取从生物信息传感器100和相机200发送的感测数据，并且将所获取的感测数据输出到以下说明的位置信息计算单元324和生物信息计算单元326。

位置信息计算单元324

位置信息计算单元324基于通过处理从相机200获取的感测数据而获得的待测量人员的所捕获的图像来计算位置信息。例如，位置信息计算单元324可以通过将已知的人体形状模型和所捕获的图像相匹配来估计包括在所捕获的图像中的区域是人体的哪个区域，即位置信息。与相机200的所捕获的图像的区域相对应的位置信息在与和所捕获的图像的区域相对应的相机200的光接收单元204的元件有关的信息相关联的同时被输出到生物信息计算单元326。

生物信息计算单元326

生物信息计算单元326可以计算基于包括在从生物信息传感器100获取的感测数据中的干涉光分量的血流信息或基于从感测数据获得的吸收光谱的血液酒精浓度或血糖水平作为生物信息。例如，生物信息计算单元326使用从生物信息传感器100获取的感测数据来计算血流信息(例如，血流速率和在预定速度范围内存在于血管中的粒子密度)。作为计算方法，例如，可以使用以上说明的第一处理方法和第二处理方法。可以由生物信息计算单元326基于存在于待测量人员的血液中的诸如酒精和糖的有机物对具有预定波长的光的吸收来计算血液酒精浓度或血糖水平。由生物信息计算单元326计算的血流信息等经由与接收作为血流信息基础的感测数据的生物信息传感器100的光接收单元104的元件有关的信息和与元件相对应的相机200的光接收单元204的元件有关的信息与位置信息相关联。此外，相关联的血流信息被输出到以下说明的信息输出单元328和存储单元310。

在该实施例中，通过使用与血流信息等相关联的位置信息，可以在预先设置的预定位置连续地提取血流信息等。因此，可以获取预定位置中的血流信息等随时间的变化。因此，生物信息计算单元326可以对以上说明的血流信息随时间的变化的波形执行插值处理等，从而计算脉搏波形并且根据脉搏波形计算脉搏率。此外，生物信息计算单元326可以基于血流信息等随时间的变化来估计待测量人员的身体状态。另外，除了脉搏率之外，生物信息计算单元326还可以基于血流信息等随时间的变化来计算消耗的卡路里、血压、血管年龄、呼吸速率、心率变异性(HRV)指标等。

简要说明HRV指标。如以上所说明的，在该实施例中，可以获取血流信息随时间的变化，并且可以进一步从这种血流信息随时间的变化获取脉搏信号。出现在脉搏信号中的多个峰值的峰值间隔被称为峰间间隔(PPI)。众所周知，PPI的值随时间波动，但是当待测量人员的状态稳定时，这些值基本上是正态分布的。因此，通过处理PPI的时间序列数据(即PPI值的数据组)，可以计算作为待测量人员的身体状态的指标的各种HRV指标。

HRV指标的示例包括均方根连续差值(RMSSD)、正态到正态区间的标准偏差(SDNN)和LF/HF。例如，RMSSD是在时间序列上彼此相邻的PPI值之间的差值的平方的平均值的平方根。RMSSD被认为是指示作为脑神经之一的迷走神经的紧张状态的指标。例如，SDNN是预定时段(例如，120秒)内PPI值的数据组的标准偏差。SDNN被认为是指示包括交感神经和副交感神经两者的自主神经系统的活动状态的指标。例如，LF/HF是PPI的时间序列数据的低频分量(例如，0.004Hz至0.15Hz)的功率谱相对于高频分量(例如，0.15Hz至0.4Hz)的功率谱的比率。LF/HF被认为是交感神经与副交感神经之间的平衡的指标。高LF/HF指示交感神经占优势的状态。低LF/HF指示副交感神经占优势的状态。因此，通过进一步处理，HRV指标可以用于待测量人员的睡眠状态的评估、心理压力程度的评估、放松程度的评估、集中程度的评估等。

信息输出单元328

信息输出单元328控制通信单元308向显示装置400等发送从以上说明的位置信息计算单元324和生物信息计算单元326输出的血流信息(生物信息)等。

此外，服务器300可以包括接收来自使用根据该实施例的信息处理系统10的用户(包括待测量人员)的操作的输入单元(未示出)。

服务器300可以是与以上说明的生物信息传感器100等集成的装置，或者可以是与以上说明的生物信息传感器100等分离的装置。在后一种情况下，服务器300可以是诸如智能电话、平板或个人计算机(PC)的信息处理装置，或者可以是连接到另一装置(例如，医疗装置)的信息处理装置。此外，服务器300可以是设置在例如远离待测量人员的地方的信息处理装置。

<2.5.根据第一实施例的信息处理方法>

以上说明了根据本公开的实施例的信息处理系统10和包括在该信息处理系统10中的装置的细节。参考图9说明根据该实施例的信息处理方法。图9是示出根据该实施例的信息处理方法的示例的流程图。

如图9所示，根据该实施例的信息处理方法包括多个步骤S101至S107。以下说明包括在根据该实施例的信息处理方法中的步骤的细节。

(步骤S101)

信息处理系统10开始用光照射待测量人员并成像，测量用于获取血流信息的反射光，并且获取待测量人员的所捕获的图像。

(步骤S103)

信息处理系统10将在以上说明的步骤S101中获取的待测量人员的所捕获的图像与已知的人体形状模型相匹配，从而计算指示包括在所捕获的图像中的区域是人体的哪个区域的位置信息。

(步骤S105)

信息处理系统10提取预定的特定部分(例如，待测量人员的脸颊)的血流信息。具体地，如以上所说明的，信息处理系统10处理在以上说明的步骤S101中获取的反射光(感测数据)，并且计算血流信息。信息处理系统10经由与接收作为血流信息基础的感测数据的生物信息传感器100的光接收单元104的元件有关的信息和与元件相对应的相机200的光接收单元204的元件有关的信息，将血流信息与位置信息相关联。此外，信息处理系统10通过参考与相应种类的血流信息相关联的位置信息来提取预定的特定部分的血流信息。

(步骤S107)

信息处理系统10向用户输出在以上说明的步骤S105中提取的预定的特定部分的血流信息。

如以上所说明的，根据该实施例，可以在不附接生物信息传感器100的情况下容易地获取待测量人员的身体的特定部分的血流信息。因此，根据该实施例，可以避免妨碍待测量人员的运动。此外，在该实施例中，从可以在适当状态下执行测量的特定部分，可以连续地或间歇地获取血流信息，即获取特定部分的血流信息随时间的变化。因此，根据该实施例，可以进一步提高通过分析血流信息随时间的变化而获得的与待测量人员的身体状态有关的状态信息的精度。

<<3.第二实施例>>

顺便提及，在以上说明的第一实施例中，使用不同的装置(传感器)获取血流信息和用于计算位置信息的所捕获的图像。因此，在以上说明的第一实施例中，为了将位置信息与血流信息相关联，要求将相机200的成像范围与生物信息传感器100的检测范围相关联。然而，执行这样的关联是麻烦的。由于生物信息传感器100与相机200之间的位置关系是固定的，因此待测量人员的位置也受到限制。此外，在第一实施例中，由于信息处理系统10包括生物信息传感器100和相机200，因此难以避免信息处理系统10的功耗的增加和信息处理系统10的复杂化。

因此，在以下说明的本公开的第二实施例中，使生物信息传感器100a用作飞行时间(TOF)传感器和获取血流信息的传感器。TOF传感器可以例如通过用具有预定周期的照射光照射对象(待测量人员)、检测在对象上反射的光(反射光)并且检测照射光与反射光之间的相位差和时间差来获取对象的深度信息。对象的深度信息是与深度有关的信息，该与深度有关的信息是与从TOF传感器到对象表面上的各点的距离有关的信息之一。通过聚合对象表面上的多个点的深度信息，可以将深度信息处理为与对象表面的不均匀形状有关的形状信息，即与对象的外部形状有关的信息。

顺便提及，当使用两个传感器(即TOF传感器和获取血流信息的传感器)时，需要执行以上说明的麻烦的关联。此外，在这种情况下，由于信息处理系统10包括这两个传感器，因此难以避免信息处理系统10的功耗的增加和信息处理系统10的复杂化。另外，在这种情况下，当在相应传感器中使用的光的波长接近时，光彼此干涉并且极大地影响测量结果。因此，难以精确地获取深度信息和血流信息。

然而，在第二实施例中，可以通过共享TOF传感器和获取血流信息的传感器的照射单元和光接收单元(即，使生物信息传感器100a用作TOF传感器和获取血流信息的传感器)来避免执行麻烦的关联。此外，根据该实施例，由于TOF传感器和获取血流信息的传感器可以形成为一个传感器，因此可以避免信息处理系统10a的功耗的增加和信息处理系统10a的复杂化。此外，根据该实施例，由于未使用两个传感器，因此没有发生光的相互干涉。因此，可以精确地获取深度信息和血流信息。以下说明本公开的第二实施例的细节。

<3.1.根据第二实施例的信息处理系统10a的配置>

首先，参考图10说明根据本公开的第二实施例的信息处理系统10a的配置示例。图10是用于说明根据该实施例的信息处理系统10a的示例的说明图。如图10所示，根据该实施例的信息处理系统10a包括经由网络500彼此可通信地连接的生物信息传感器100a、服务器300a和显示装置400。即，与以上说明的第一实施例不同，根据该实施例的信息处理系统10a可以不包括相机200。注意，由于显示装置400与第一实施例相同，因此省略了关于显示装置400的说明。仅说明与第一实施例不同的生物信息传感器100a和服务器300a。

(生物信息传感器100a)

与第一实施例中一样，生物信息传感器100a是检测诸如待测量人员的血流信息、血液酒精浓度和血糖水平的生物信息的装置。此外，在该实施例中，可以通过处理从生物信息传感器100a获取的感测数据来计算位置信息。同样，在该实施例中，生物信息传感器100a被设置为与待测量人员的身体不接触。注意，以下说明生物信息传感器100a的详细配置。

(服务器300a)

与第一实施例中一样，服务器300a例如由计算机构成，并且可以向用户(包括待测量人员)提供服务，即提供血流信息(生物信息)。注意，以下说明服务器300a的详细配置。

注意，同样，在该实施例中，信息处理系统10a可以包括多个生物信息传感器100a和多个显示装置400。

<3.2.根据第二实施例的生物信息传感器100a的配置>

参考图11说明根据该实施例的生物信息传感器100a的配置示例。图11是示出根据该实施例的生物信息传感器100a的配置示例的框图。具体地，如图11所示，生物信息传感器100a主要包括照射单元102、光接收单元104a、控制单元106和通信单元108。注意，由于照射单元102、控制单元106和通信单元108与第一实施例相同，因此省略了关于照射单元102、控制单元106和通信单元108的说明。仅说明与第一实施例不同的光接收单元104a。

(光接收单元104a)

与第一实施例中一样，光接收单元104a检测从待测量人员的测量区域700反射的光。光接收单元104a包括诸如以矩阵形状设置的多个光电二极管或传感器的元件(光接收元件)。这些元件包括由控制单元106控制输出(读出)检测信号的定时的读出单元(第一读出单元和第二读出单元)110a和110b。具体地，读出单元110a和110b可以在彼此不同的定时读出由元件检测到的光(具体地，电荷)。

参考图12说明使用生物信息传感器100a通过相位差计算深度信息的方法的原理。图12是用于说明计算深度信息的方法的原理的说明图。具体地，图12示意性示出了生物信息传感器100a中的照射光和反射光的强度的时间波动。

如图12所示，生物信息传感器100a从照射单元102向待测量人员照射强度被调制为周期性波动的光。照射光在待测量人员的身体的一部分中被反射，并且作为反射光由生物信息传感器100a的光接收单元104a检测。如图12所示，所检测的反射光(图12的下级)相对于照射光(图12的上级)具有相位差。如果从生物信息传感器100a到待测量人员的距离大，则相位差增大，并且如果从生物信息传感器100a到待测量人员的距离小，则相位差减小。

因此，例如，生物信息传感器100a感测反射光的四个相位(0度、90度、180度和270度)的光强度。可以通过将感测数据(q₀、q₉₀、q₁₈₀、q₂₇₀)输入以下表达式(1)来计算相位差(相位)。此外，通过使用以这种方式计算的相位差和光的波长(范围)，根据以下表达式(1)，可以获得到待测量人员的深度信息(距离)(距离信息)。

注意，可以针对光接收单元104a的每个元件获取深度信息。因此，可以将相关元件的位置和深度信息一对一地相关联。

此外，在根据该实施例的光接收单元104a中，如以上所说明的，元件包括彼此差动操作并读出光的读出单元110a和110b。具体地，根据该实施例的读出单元110a和110b在具有相同长度的时段中操作，但是操作为彼此具有180度的相位差(参见图13)。

参考图13和图14说明根据该实施例的计算深度信息的方法。图13是用于说明使用根据该实施例的生物信息传感器100a计算深度信息的方法的说明图。图14是用于说明根据该实施例的基于深度信息的图像804的示例的说明图。

在图13中，照射光(图13的第一级)和反射光(图13的第二级)被示出为脉冲状光以便清楚地看到。照射光与反射光之间的相位差为φ。此外，在图13中，示出了读出单元110a(图13的第三级)和读出单元110b(图13的第四级)的操作。读出单元110a和110b在上侧具有凸起的时段中操作。因此，如图13所示，读出单元110a和110b分别操作的时段不重叠。因此，可以看出读出单元110a和110b彼此差动地操作(即，在不同的定时操作)。

如图13所示，当反射光相对于照射光具有相位差φ时，读出单元110a和110b可以检测图13中由灰色指示的区域802a和802b中的反射光。具体地，通过分别对由读出单元110a和110b检测到的光的强度进行积分，可以获得与图13中的区域802a和区域802b的面积等同的光接收信号。如从图13中清楚的，读出单元110a中的积分值与读出单元110b中的积分值之间的差值根据反射光的相位差φ而变化。因此，在该实施例中，可以计算读出单元110a和110b的积分值之间的差值，基于所计算的差值计算相位差φ，并且进一步计算深度信息。注意，在该实施例中，还可以使用积分值的比率而不是积分值之间的差值来计算相位差φ，并且计算深度信息。

用以这种方式获得的深度信息，可以基于图14所示的待测量人员(人脸)的深度信息来获取图像804。基于深度信息的图像804是通过将通过基于在待测量人员的身体表面上的各点处反射的反射光而获得的深度信息与光接收单元104a的元件的位置相关联而获得的信息投影到平面上而获得的图像。因此，图像804可以被认为是示出待测量人员的外部形状的不均匀形状的图像。

注意，在该实施例中，待测量人员的深度信息不限于根据以上说明的相位差来计算，并且可以根据从照射单元102照射光到光接收单元104a接收光的时间差来计算。

<3.3.根据第二实施例的服务器300a的配置>

参考图15说明根据该实施例的服务器300a的配置。图15是示出根据该实施例的服务器300a的配置示例的框图。如图15所示，服务器300a主要包括通信单元308、存储单元310和计算单元320a。注意，通信单元308和存储单元310与第一实施例相同。因此，省略关于通信单元308和存储单元310的说明。仅说明与第一实施例不同的计算单元320a。

(计算单元320a)

计算单元320a处理由生物信息传感器100a等获得的感测数据，从而获取血流信息和位置信息。具体地，如图15所示，计算单元320a主要包括数据获取单元322、位置信息计算单元324a、生物信息计算单元326、信息输出单元328、深度信息计算单元330和加速度估计单元332。注意，数据获取单元322、生物信息计算单元326和信息输出单元328与第一实施例相同。因此，省略关于数据获取单元322、生物信息计算单元326和信息输出单元328的说明。仅说明与第一实施例不同的位置信息计算单元324a、深度信息计算单元330和加速度估计单元332。

深度信息计算单元330

如以上所说明的，深度信息计算单元330计算作为由照射单元102照射的光的相位与由光接收单元104a接收的光的相位之间的差值的相位差，从而计算待测量人员的深度信息。可选地，深度信息计算单元330计算从照射单元102照射光到光接收单元104a接收光的时间差，从而计算待测量人员的深度信息。注意，在前一种情况下，如以上所说明的，深度信息计算单元330可以基于由光接收单元104a的读出单元110a和110b读出的光的强度来计算相位差。

位置信息计算单元324a

位置信息计算单元324a基于从深度信息计算单元330获得的多种深度信息，基于示出待测量人员的外部形状的图像804来计算位置信息。例如，位置信息计算单元324可以通过将已知的人体形状模型与图像804相匹配来估计图像804的区域是人的哪个区域。与图像804的区域相对应的位置信息在与和图像804的区域相对应的生物信息传感器100a的光接收单元104a的元件有关的信息相关联的同时被输出到生物信息计算单元326。由生物信息计算单元326计算的血流信息(生物信息)经由与元件有关的信息与位置信息相关联。

加速度估计单元332

加速度估计单元332基于深度信息随时间的变化(即待测量人员的外部形状随时间的变化)来估计待测量人员的运动加速度。注意，在计算单元320a中可以不设置加速度估计单元332。以下说明加速度估计单元332的处理细节。

<3.4.根据第二实施例的信息处理方法>

以上说明了根据本公开的第二实施例的信息处理系统10a和包括在该信息处理系统10a中的装置的细节。参考图16至图19说明根据该实施例的信息处理方法。图16至图18是示出根据该实施例的信息处理方法的示例的流程图。图19是用于说明根据该实施例的基于深度信息的图像804和检测信号800的示例的说明图。

如图16所示，根据该实施例的信息处理方法大致包括步骤S300和步骤S400。以下说明包括在根据该实施例的信息处理方法中的步骤的细节。

(步骤S300)

信息处理系统10a对待测量人员的身体进行扫描(照射光/接收光)。

(步骤S400)

信息处理系统10a基于在步骤S300中获取的感测数据来获取特定部分的血流信息。

此外，说明图16中的步骤S300和步骤S400的细节。首先，说明图16中的步骤S300的细节。如图17所示，根据该实施例的信息处理方法的步骤S300例如包括多个步骤S301至S321。以下说明包括在步骤S300中的步骤的细节。

(步骤S301)

信息处理系统10a开始用光照射待测量人员。

(步骤S303)

信息处理系统10a测量照射时间。

(步骤S305)

信息处理系统10a将生物信息传感器100a的光接收单元104的元件编号(像素ID)设置为i＝0。

(步骤S307)

信息处理系统10a在元件编号为i的元件中执行来自待测量人员的身体的反射光的光接收。

(步骤S309)

信息处理系统10a测量光接收时间。

(步骤S311)

信息处理系统10a基于在步骤S307中接收的反射光，例如使用以上说明的第一处理方法或第二处理方法来计算元件编号i中的功率谱。

(步骤S313)

信息处理系统10a基于在步骤S311中计算的功率谱来计算元件编号i中的血流信息。

(步骤S315)

信息处理系统10a例如基于在步骤S303中测量的照射时间与在步骤S309中测量的光接收时间之间的时间差来计算元件编号i中的待测量人员的深度信息。注意，在该实施例中，深度信息不限于基于这样的时间差来计算，并且可以基于如以上说明的照射光与反射光之间的相位差来计算。

(步骤S317)

信息处理系统10a将在步骤S313中计算的血流信息和在步骤S315中计算的深度信息与元件编号i相关联的同时，将该血流信息和该深度信息输出到存储单元310。

(步骤S319)

信息处理系统10a确定是否已经在生物信息传感器100a的光接收单元104的所有元件中执行了以上说明的扫描(具体地，步骤S301至步骤S319中的处理)。当已经在所有元件中执行了扫描时，信息处理系统10a结束处理。当尚未在所有元件中执行扫描时，信息处理系统10a前进到步骤S321。

(步骤S321)

信息处理系统10a将光接收单元104的元件编号(像素ID)设置为i＝i+1。即，信息处理系统10a将用于执行处理的元件编号递增1。信息处理系统10a返回到步骤S307。

如以上所说明的，在步骤S300中，信息处理系统10a重复以上说明的多个步骤，从而扫描待测量人员的身体，并且获取每个元件的血流信息和深度信息。

说明图16中的步骤S400的细节。如图18所示，根据该实施例的信息处理方法的步骤S400例如包括多个步骤S401至S407。以下说明包括在步骤S400中的步骤的细节。

(步骤S401)

信息处理系统10a从存储单元310获取在以上说明的步骤S317中输出的血流信息和深度信息。

(步骤S403)

信息处理系统10将在以上说明的步骤S401中获取的待测量人员的多种深度信息(即，与待测量人员有关的信息)或基于多种深度信息的图像和已知的人体形状模型相匹配，从而计算指示深度信息的目标区域是人体的哪个区域的位置信息。具体地，位置信息被计算为人体上的位置信息，以与生物信息传感器100a的光接收单元104的元件中的深度信息相对应。因此，位置信息与元件的元件编号(像素ID)相关联。

(步骤S405)

信息处理系统10a提取预定的特定部分(例如，待测量人员的脸颊)的血流信息。具体地，信息处理系统10a参考在步骤S403中计算的与元件中的深度信息相关联的位置信息来提取特定部分的元件编号。此外，信息处理系统10a从在步骤S403中获取的血流信息中提取与所提取的元件编号相对应的血流信息。

(步骤S407)

信息处理系统10a向用户输出在以上说明的步骤S405中提取的预定的特定部分的血流信息。

此外，通过重复以上说明的步骤S300和步骤S400，可以获取待测量人员的身体的特定部分的血流信息随时间的变化。例如，可以基于图19左侧所示的待测量人员的多种深度信息在图像804中的诸如待测量人员的脸颊的特定部分830中获取图19右侧所示的血流信息随时间的变化840。注意，该本实施例中，不受限制地获取血流信息随时间的变化840，并且例如，可以获取与预定血流信息相关的值在待测量人员的身体上的分布(例如，血流速率在待测量人员的身体上的分布)。

如以上所说明的，根据该实施例，可以在不附接生物信息传感器100的情况下容易地获取待测量人员的身体的特定部分的血流信息。此外，根据该实施例，由于可以获取特定部分的血流信息随时间的变化，因此可以进一步提高通过分析血流信息随时间的变化而获得的与待测量人员的身体状态有关的状态信息的精度。

另外，根据该实施例，可以通过使生物信息传感器100a用作TOF传感器和获取血流信息的传感器来避免执行麻烦的关联。此外，根据该实施例，由于TOF传感器和获取血流信息的传感器可以形成为一个传感器，因此可以避免信息处理系统10a的功耗的增加和信息处理系统10a的复杂化。此外，根据该实施例，由于未使用两个传感器，因此没有发生光的相互干涉。因此，可以精确地获取深度信息和血流信息。

在以上说明的实施例中，通过使根据该实施例的生物信息传感器100a承担服务器300a的功能，生物信息传感器100a可以用作独立装置。

<3.5.修改>

在以上说明的实施例中，生物信息传感器100有时长时间地测量待测量人员的血流信息。因此，优选地进一步降低根据该实施例的生物信息传感器100的功耗。生物信息传感器100中的大部分功耗由照射单元102消耗。因此，说明可以降低照射单元102中的功耗的修改。

以下参考图20具体说明根据该修改的测量方法。图20是用于说明根据该实施例的修改的照射模式和采样模式的示例的说明图。具体地，图20从上级到下级示意性地示出了根据修改的照射单元102的照射模式和光接收单元104的读出(采样)模式。注意，在图20中，还示出了第一级所示的照射模式的一部分的放大图。

在该修改中，控制照射单元102，使得如图20的第一级所示，照射单元102的照射模式变为交替出现照射单元102规则地重复照射的区间822和照射单元102暂停照射的区间820的模式。因此，可以降低照射单元102的功耗。具体地，如图20的第一级所示，在照射单元102的照射模式中，交替出现照射单元102规则地重复照射的区间822和照射单元102暂停照射的区间820。在照射单元102规则地重复照射的区间822中，如区间822的放大图所示，照射单元102以第一间隔E间歇地照射照射光。区间822以与暂停照射的区间820相对应的间隔F重复。间隔F被设置为比间隔E长。因此，可以减少照射单元102执行照射的照射时段。因此，可以降低照射单元102的功耗。

如以上所说明的，在该修改中，照射单元102的照射模式被形成为交替出现照射单元102规则地重复照射的区间822和照射单元102暂停照射的区间820的模式。因此，根据该修改，可以降低照射单元102的功耗。

<<4.根据本公开的实施例的示例>>

以上说明了本公开的第二实施例中的信息处理方法的细节。在说明特定示例的同时更具体地说明根据本公开的实施例的信息处理的示例。注意，以下说明的示例仅是根据本公开的实施例的信息处理的示例。根据本公开的实施例的信息处理方法不限于以下说明的示例。

<4.1.示例1>

首先，作为示例1，参考图21说明用于基于待测量人员的动作、姿势(运动)和血流信息来估计待测量人员的消耗的卡路里的示例。图21是用于说明根据本公开的实施例的示例1的说明图。

在该示例中，如图21所示，生物信息传感器100a设置在存在待测量人员706的房间(例如，健身房)中的墙壁上。为了估计执行运动的待测量人员706的消耗的卡路里，生物信息传感器100a获取用于计算血流信息和位置信息(深度信息)的感测数据。

在该示例中，可以通过不仅参考血流信息而且参考与待测量人员706的运动相关的加速度来精确地估计待测量人员706的消耗的卡路里。具体地，在该实施例中，通过使用服务器300的计算单元320a的加速度估计单元332来估计与待测量人员706的运动相关的加速度。例如，加速度估计单元332可以通过分析待测量人员706的深度信息(即待测量人员706的外部形状随时间的变化)来估计由待测量人员706的运动引起的加速度。在该修改中，可以使用以上说明的方法来估计待测量人员706的身体的特定部分的运动加速度。

在该实施例中，由于还可以参考与待测量人员706的运动相关的血流信息和加速度，因此可以精确地估计待测量人员706的消耗的卡路里。此外，在该示例中，不必将用于获取与血流信息相关的感测数据的传感器附接到待测量人员706的身体。此外，也不必附接用于获取加速度的运动传感器。因此，不妨碍待测量人员706的运动。

在该示例中，通过不仅参考消耗的卡路里而且参考位置信息和与该位置信息相对应的加速度信息和血流信息，还可以指定例如待测量人员706的身体中的肌肉拉紧的部分。因此，在该修改中，由于肌肉电位传感器等未附接到待测量人员706的身体的一部分，因此不妨碍待测量人员706的运动。可以容易地检测待测量人员706的肌肉状态。

注意，生物信息传感器100a不限于设置在诸如健身房或体操馆的房间中，并且可以设置在进行运动的运动场或户外中。该修改还可以应用于体育直播(例如，在体育直播中，检测运动员的状况并且将该状况提供给观众)和体育分析(例如，分析属于自己队和其他队的运动员的状况并且利用该状况进行指导和战术)。此外，生物信息传感器100a可以设置在诸如音乐厅的大厅中，或者可以设置在工厂、办公室等中。

<4.2.示例2>

作为示例2，参考图22说明用于检测由于乘坐汽车的乘员的晕车等引起的血流量的突然变化的示例。图22是用于说明根据本公开的实施例的示例2的说明图。

在该示例中，如图22所示，生物信息传感器100a设置在待测量人员706所乘坐的车辆750中。为了估计乘坐的待测量人员706的晕车等状态，生物信息传感器100a获取用于计算血流信息等的感测数据。

在该示例中，可以获取适于获取待测量人员706的晕车状态的特定部分的血流信息随时间的变化。因此，可以提高待测量人员706的晕动等状态的估计精度。此外，在该示例中，不必将用于获取与血流信息相关的感测数据的传感器附接到待测量人员706的身体。因此，可以容易地获取血流信息而不给待测量人员706带来负担。

注意，在该示例中，不仅可以检测晕车，而且还可以检测由于贫血引起的面部苍白、中暑、其他疾病和身体状况不良而引起的血流量的突然变化。此外，可以通过将应用该示例的乘员的晕车状态与当时获取的车辆750的行驶数据相关联并用人工智能等分析该状态和行驶数据来学习与不太容易引起晕车的驾驶有关的信息。通过这样的学习获得的与驾驶有关的信息可以用于作为支持驾驶员的驾驶而执行的车辆控制和自动驾驶。

此外，该示例不限于仅在车辆750中设置生物信息传感器100a从而检测由于乘员的晕车等引起的血流量的突然变化，并且还可以在生物信息传感器100a与设置在设施中的监视摄像机或安全摄像机(未示出)一起使用以检测由于不诚实行为的企图而处于紧张状态的人员从而检测可疑人员时应用。另外，根据该示例，由于可以检测待测量人员706的心理状态(放松程度等)，因此该示例还可以应用于商品测试等。

<4.3.示例3>

作为示例3，参考图23和图24说明应用于面部认证的示例。图23和图24是用于说明根据本公开的实施例的示例3的说明图。

顺便提及，近年来，在使用面部的个人认证(即，面部认证)中，可以不仅使用个体的面部图像，而且使用指示个体的面部的三维形状的多种深度信息来执行认证。然而，在这样的面部认证中，不法分子可以通过使用模拟待认证人员的面部的三维形状的面具等执行冒充来突破认证。

因此，在该示例中，通过使用待测量人员的面部的多种深度信息来执行面部对照并且使用以上说明的本公开的第二实施例来确定使用深度信息的面部是生物体还是诸如面具的非生物体(例如，是否成功地检测到血流)来防止通过冒充来突破认证。

说明根据该示例的配置的示例。在该示例中，除了服务器300a变为以下说明的服务器300b之外，信息处理系统10的配置与以上说明的第二实施例中的配置相同。因此，仅说明服务器300b的配置。

参考图23说明根据该示例的服务器300b的配置。如图23所示，服务器300b主要包括通信单元308、存储单元310、计算单元320b和认证单元340。注意，通信单元308和存储单元310与第一实施例和第二实施例是共同的。因此，省略关于通信单元308和存储单元310的说明。仅说明与第一实施例和第二实施例不同的计算单元320b和认证单元340。

(计算单元320b)

计算单元320b通过处理由生物信息传感器100a等获得的感测数据来获取血流信息、深度信息等。具体地，如图23所示，计算单元320a主要包括数据获取单元322、生物信息计算单元326和深度信息计算单元330。注意，由于这些单元与第二实施例是共同的，因此省略关于这些单元的说明。

(认证单元340)

认证单元340可以通过将从计算单元320b获取的待测量人员的面部的多种深度信息或基于多种深度信息的图像与预先获取的人员的面部的三维形状相匹配从而执行人员对照并且通过确定针对使用了深度信息的面部是生物体还是非生物体来防止通过冒充来突破认证。具体地，如图23所示，认证单元340主要包括对照单元342、确定单元344和信息输出单元346。以下说明包括在认证单元340中的功能单元。

对照单元342

对照单元342将从计算单元320b获取的深度信息与已经获取的人员的面部的三维形状相匹配以对照深度信息和三维形状，并执行人员对照。对照单元342将对照结果输出到信息输出单元346。注意，在该示例中，对照单元342可以不仅使用深度信息而且使用通过对待测量人员的面部进行成像而获得的所捕获的图像来执行人员对照。

确定单元344

确定单元344基于从计算单元320b获取的血流信息来确定深度信息是否是从生物体获得的。例如，当成功地检测到血流信息随时间的变化时，确定单元344确定深度信息是从生物体获得的。确定单元344将确定结果输出到以下说明的信息输出单元346。

信息输出单元346

信息输出单元346基于从以上说明的对照单元342和确定单元344输出的结果来执行认证，并控制通信单元308将认证结果发送到显示装置400等。即，当多种深度信息(或基于多种深度信息的图像)与已经获取的人员的面部的三维形状相匹配并且因为成功地检测到血流信息随时间的变化而确定深度信息是从生物体获得的时，认证单元340认证相关人员。

在该示例中，例如，如图24所示，基于深度信息对待测量人员的面部的所捕获的图像806和图像804执行对照，并且当成功地检测到血流信息随时间的变化840时，对照相关人员。

如以上所说明的，根据该示例，可以通过使用待测量人员的面部的深度信息执行面部对照并确定针对使用了深度信息的面部是生物体还是诸如面具的非生物体来防止通过冒充来突破认证。

在该示例中，可以掌握检测到待测量人员的身体上的哪个区域的血流信息，并且可以获取基于该血流信息的图像(示出血流状态的散斑图像)。因此，在该示例中，通过预先掌握诸如待测量人员的面部的预定区域中的动脉和静脉的形状，可以通过对照预定区域的散斑图像和预先掌握的形状来执行认证。此外，在该示例中，通过检测散斑图像随时间的变化，可以确定深度信息是否是从非生物体获取的，并且可以防止通过冒充来突破认证。

注意，根据该示例的生物信息传感器100a可以设置在设施的入口、PC、智能电话、电视(TV)设备、人工智能(AI)扬声器等中。

<<5.总结>>

如以上所说明的，根据本公开的实施例，可以在不附接生物信息传感器100的情况下容易地获取待测量人员的身体的特定部分的血流信息。因此，根据该实施例，可以避免妨碍待测量人员的运动。此外，在该实施例中，从可以在适当状态下执行测量的特定部分，可以连续地或间歇地获取血流信息，即获取特定部分的血流信息随时间的变化。因此，根据该实施例，可以进一步提高通过分析血流信息随时间的变化而获得的与待测量人员的身体状态有关的状态信息的精度。

注意，以上说明的实施例不限于用于对人的诊断和认证，还可以应用于对诸如宠物的动物的诊断等。在这种情况下，即使对于难以附接传感器的动物，也可以容易地从诊断所必需的特定部分获取生物信息。

<<6.关于硬件配置>>

图25是示出根据该实施例的信息处理装置900的硬件配置的示例的说明图。在图25中，信息处理装置900是以上说明的服务器300的硬件部件的示例。

信息处理装置900例如包括CPU 950、ROM 952、RAM 954、记录介质956、输入输出接口958和操作输入装置960。此外，信息处理装置900包括显示装置962、通信接口968和传感器980。在信息处理装置900中，部件例如通过用作数据传输路径的总线970连接。

(CPU 950)

CPU 950由一个或两个或多个处理器构成，该处理器由诸如CPU、各种处理电路等的算术电路构成。CPU 950用作控制整个信息处理装置900的控制单元(未示出)并且用作以上说明的计算单元320。

(ROM 952和RAM 954)

ROM 952存储诸如供CPU 950使用的程序和算术参数的控制数据等。RAM 954例如临时存储要由CPU 950执行的程序。ROM 952和RAM 954例如在信息处理装置900中发挥以上说明的存储单元310的功能。

(记录介质956)

记录介质956用作以上说明的存储单元310，并且例如存储诸如与根据该实施例的信息处理方法相关的数据和各种应用的各种数据。记录介质956的示例包括诸如硬盘的磁记录介质和诸如闪存的非易失性存储器。记录介质956可以从信息处理装置900拆卸。

(输入和输出接口958、操作输入装置960和显示装置962)

输入和输出接口958例如连接操作输入装置960和显示装置962。输入和输出接口958的示例包括通用串行总线(USB)终端、数字视觉接口(DVI)终端、高清多媒体接口(HDMI)(注册商标)终端和各种处理电路。

操作输入装置960用作操作单元(未示出)，并且例如包括在信息处理装置900中并且连接到信息处理装置900内部的输入和输出接口958。操作输入装置960的示例包括键盘、按钮、方向键、诸如微动拨盘的旋转选择器、触摸面板或这些装置的组合。

显示装置962用作由以上说明的显示装置400等构成的信息呈现装置，并且例如设置在信息处理装置900上并且连接到信息处理装置900内部的输入和输出接口958。显示装置962的示例包括液晶显示器和有机电致发光显示器(有机EL显示器)。

注意，不言而喻，输入和输出接口958还可以连接到诸如信息处理装置900外部的操作输入装置(例如，键盘或鼠标)和信息处理装置900外部的显示装置的外部装置。

(通信接口968)

通信接口968是包括在信息处理装置900中的通信装置，并且用作用于经由以上说明的网络500(或直接地)与诸如服务器的外部装置通过无线或有线地执行通信的通信单元308。通信接口968的示例包括通信天线和射频(RF)电路(无线通信)、IEEE802.15.1端口和发送和接收电路(无线通信)、IEEE802.11端口和发送和接收电路(无线通信)或局域网(LAN)终端和发送和接收电路(有线通信)。

(传感器980)

传感器980是用作以上说明的生物信息传感器100的传感器，并且例如以任何能够检测由于血流引起的信号等的方案来检测血流信号。传感器980例如包括发射光的照射单元102和根据所接收的光生成信号的光接收单元104。如以上所说明的，照射单元102包括诸如激光器的一个或两个或多个光源。光接收单元104例如包括光电二极管、放大电路、滤波电路和模数转换器。

传感器980例如可以包括以上说明的相机200以及诸如加速度传感器和陀螺仪传感器的一个或两个或多个传感器。即，包括在传感器980中的传感器不限于以上说明的示例。

注意，信息处理装置900的硬件配置不限于图26所示的配置。例如，当经由所连接的外部通信装置执行与外部装置等的通信时或者当被配置为独立地执行处理时，信息处理装置900可以不包括通信接口968。通信接口968可以具有能够根据多个通信方案与一个或两个或多个外部装置执行通信的配置。信息处理装置900例如还可以采用不包括记录介质956、操作输入装置960、显示装置962等的配置。

以上参考信息处理装置900说明该实施例。然而，该实施例不限于这种形式。该实施例例如还可以应用于能够执行与根据该实施例的信息处理方法相关的处理的各种装置，诸如蜂窝电话的通信装置。

根据该实施例的信息处理装置900可以应用于包括假设连接到网络(或装置之间的连接)的多个装置的系统，如云计算。即，以上说明的根据该实施例的信息处理装置900例如还可以被实现为用多个装置执行与根据该实施例的信息处理方法相关的处理的信息处理系统。

以上说明了信息处理装置900的硬件配置的示例。以上说明的部件可以使用通用构件构成，或者可以通过部件的功能专用的硬件构成。这种配置可以根据每次要实施时的技术水平适当地改变。

<<7.补充>>

注意，以上说明的本公开的实施例可以包括用于使计算机用作根据该实施例的信息处理装置的程序和记录该程序的非暂时性有形介质。可以经由诸如因特网的通信线路(包括无线通信)来分发程序。

以上说明的实施例的处理中的步骤可以不总是根据所描述的顺序进行处理。例如，可以适当地改变顺序来处理这些步骤。这些步骤可以部分地并行或单独地处理，而不是按时间序列处理。此外，处理步骤的方法可以不总是根据所描述的方法来处理，并且可以例如由另一功能单元根据另一方法来处理。

以上参考附图详细说明了本公开的优选实施例。然而，本公开的技术范围不限于这样的示例。显而易见的是，本公开的技术领域中的普通技术人员可以在权利要求所描述的技术思想的范畴内想到各种改变或修正。应当理解，这些改变或修正自然属于本公开的技术范围。

本说明书所描述的效果仅是说明性或示例性的，而不是非限制性的。即，根据本公开的技术可以与上述效果一起或代替上述效果实现本领域技术人员从本说明书的描述中显而易见的其他效果。

注意，以下配置也属于本公开的技术范围。

(1)一种信息处理装置，包括：

照射单元，用相干光照射生物体；

光接收单元，接收在生物体上反射的光；以及

计算单元，基于从光接收单元获取的感测数据来计算与和光在生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息。

(2)根据(1)的信息处理装置，其中，照射单元由激光装置构成。

(3)根据(1)的信息处理装置，其中，光接收单元被设置为与生物体不接触。

(4)根据(3)的信息处理装置，其中，照射单元和光接收单元设置在存在生物体的房间或车辆中。

(5)根据(1)至(4)中任一项的信息处理装置，其中，光接收单元由光电二极管、CCD传感器和CMOS传感器中的至少任一个构成。

(6)根据(1)至(5)中任一项的信息处理装置，其中，

信息处理装置包括一对光接收单元，并且

计算单元基于通过处理从第一光接收单元获取的感测数据而获得的生物体的所捕获的图像来计算位置信息，并且将所计算的位置信息与通过处理从第二光接收单元获取的感测数据而获得的生物信息相关联。

(7)根据(1)至(5)中任一项的信息处理装置，其中，计算单元基于通过处理从光接收单元获取的感测数据而获得的生物体的多种深度信息来计算位置信息，并且将所计算的位置信息与通过处理从光接收单元获取的感测数据而获得的生物信息相关联。

(8)根据(7)的信息处理装置，其中，

光接收单元包括多个光接收元件，并且

计算单元针对每个光接收元件将从光接收元件的感测数据获得的位置信息与生物信息相关联。

(9)根据(7)或(8)的信息处理装置，其中，计算单元通过计算从照射单元照射光到光接收单元接收光的时间差来计算深度信息。

(10)根据(7)或(8)的信息处理装置，其中，计算单元通过计算相位差来计算深度信息，相位差是由照射单元照射的光的相位与由光接收单元接收的光的相位之间的差。

(11)根据(10)的信息处理装置，其中，

光接收单元包括第一读出单元和第二读出单元，该第一读出单元和第二读出单元在彼此不同的定时读出由光接收单元接收的光，并且

计算单元基于由第一读出单元和第二读出单元读出的光的强度来计算相位差。

(12)根据(7)至(11)中任一项的信息处理装置，其中，计算单元通过将生物体的形状模型与多种深度信息匹配来计算位置信息。

(13)根据(12)的信息处理装置，进一步包括：估计单元，基于多种深度信息来估计生物体的运动加速度。

(14)根据(1)至(13)中任一项的信息处理装置，其中，计算单元基于位置信息来连续地提取预先设置的预定位置中的生物信息，从而获取预定位置中的生物信息随时间的变化。

(15)根据(14)的信息处理装置，其中，计算单元基于生物信息随时间的变化来估计生物体的状态。

(16)根据(1)至(13)中任一项的信息处理装置，其中，计算单元计算基于包括在感测数据中的干涉光分量的血流信息或基于从感测数据获得的吸收光谱的血液酒精浓度或血糖水平作为生物信息。

(17)根据(16)的信息处理装置，其中，计算单元基于血流信息来计算脉搏率、消耗的卡路里、血压、血管年龄、呼吸率和HRV指标中的至少任一个。

(18)根据(7)至(17)中任一项的信息处理装置，进一步包括：

对照单元，基于多种深度信息执行生物体的对照；以及

确定单元，基于生物信息来确定是否从生物体获得深度信息。

(19)一种信息处理方法，包括：

用相干光照射生物体；

接收在生物体上反射的光；并且

基于根据所接收的光的感测数据来计算与和光在生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息。

(20)一种程序，用于使计算机实现以下功能：

控制照射单元用相干光照射生物体的功能；

控制光接收单元接收在生物体上反射的光的功能；以及

基于从光接收单元获取的感测数据来计算与和光在生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息的功能。

参考标记列表

10、10a 信息处理系统

100、100a 生物信息传感器

102 照射单元

104、104a、204 光接收单元

106、206 控制单元

108、208 通信单元

110a、110b 读出单元

200 相机

300、300a、300b 服务器

308 通信单元

310 存储单元

320、320a、320b 计算单元

322 数据获取单元

324、324a 位置信息计算单元

326 生物信息计算单元

328、346 信息输出单元

330 深度信息计算单元

332 加速度估计单元

340 认证单元

342 对照单元

344 确定单元

400 显示装置

500 网络

700 测量区域

702 静止组织

704 移动物质

706 待测量人员

750 车辆

800 检测信号

802a、802b 区域

804 图像

806 所捕获的图像

810 窗口

820、822 区间

830 特定部分

840 血流信息随时间的变化

900 信息处理装置

950 CPU

952 ROM

954 RAM

956 记录介质

958 输入和输出接口

960 操作输入装置

962 显示装置

968 通信接口

970 总线

980 传感器。

Claims (20)

1.一种信息处理装置，包括：

照射单元，用相干光照射生物体；

光接收单元，接收在所述生物体上反射的光；以及

计算单元，基于从所述光接收单元获取的感测数据来计算与和所述光在所述生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述照射单元由激光装置构成。

3.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述光接收单元被设置为与所述生物体不接触。

4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，所述照射单元和所述光接收单元设置在存在所述生物体的房间或车辆中。

5.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述光接收单元由光电二极管、CCD传感器和CMOS传感器中的至少任一个构成。

6.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，

所述信息处理装置包括一对所述光接收单元，并且

所述计算单元基于通过处理从第一光接收单元获取的感测数据而获得的所述生物体的所捕获的图像来计算所述位置信息，并且将所计算的位置信息与通过处理从第二光接收单元获取的感测数据而获得的所述生物信息相关联。

7.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述计算单元基于通过处理从所述光接收单元获取的感测数据而获得的所述生物体的多种深度信息来计算所述位置信息，并且将所计算的位置信息与通过处理从所述光接收单元获取的感测数据而获得的所述生物信息相关联。

8.根据权利要求7所述的信息处理装置，其中，

所述光接收单元包括多个光接收元件，并且

所述计算单元针对每个所述光接收元件将从所述光接收元件的所述感测数据获得的所述位置信息与所述生物信息相关联。

9.根据权利要求7所述的信息处理装置，其中，所述计算单元通过计算从所述照射单元照射所述光到所述光接收单元接收所述光的时间差来计算所述深度信息。

10.根据权利要求7所述的信息处理装置，其中，所述计算单元通过计算相位差来计算所述深度信息，所述相位差是由所述照射单元照射的所述光的相位与由所述光接收单元接收的所述光的相位之间的差。

11.根据权利要求10所述的信息处理装置，其中，

所述光接收单元包括第一读出单元和第二读出单元，所述第一读出单元和第二读出单元在彼此不同的定时读出由所述光接收单元接收的所述光，并且

所述计算单元基于由所述第一读出单元和所述第二读出单元读出的所述光的强度来计算所述相位差。

12.根据权利要求7所述的信息处理装置，其中，所述计算单元通过将所述生物体的形状模型与所述多种深度信息匹配来计算所述位置信息。

13.根据权利要求12所述的信息处理装置，进一步包括：估计单元，基于所述多种深度信息来估计所述生物体的运动加速度。

14.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述计算单元基于所述位置信息来连续地提取预先设置的预定位置中的所述生物信息，从而获取所述预定位置中的所述生物信息随时间的变化。

15.根据权利要求14所述的信息处理装置，其中，所述计算单元基于所述生物信息随时间的变化来估计所述生物体的状态。

16.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述计算单元计算基于包括在所述感测数据中的干涉光分量的血流信息或基于从所述感测数据获得的吸收光谱的血液酒精浓度或血糖水平作为所述生物信息。

17.根据权利要求16所述的信息处理装置，其中，所述计算单元基于所述血流信息来计算脉搏率、消耗的卡路里、血压、血管年龄、呼吸率和HRV指标中的至少任一个。

18.根据权利要求7所述的信息处理装置，进一步包括：

对照单元，基于所述多种深度信息执行所述生物体的对照；以及

确定单元，基于所述生物信息来确定是否从所述生物体获得所述深度信息。

19.一种信息处理方法，包括：

用相干光照射生物体；

接收在所述生物体上反射的光；并且

基于根据所接收的光的感测数据来计算与和所述光在所述生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息。

20.一种程序，用于使计算机实现以下功能：

控制照射单元用相干光照射生物体的功能；

控制光接收单元接收在所述生物体上反射的光的功能；以及

基于从所述光接收单元获取的感测数据来计算与和所述光在所述生物体中的反射位置有关的位置信息相关联的生物信息的功能。

Images