JP2013031502A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】血管の拡張や収縮、血流の増加や減少という血管や血流の状態を判定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システムを提供すること。
【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定部を備える。
【選択図】図３

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システムに関する。

従来、被測定者の体表面に光を照射し、体表面からの反射光を測定することによって、生体内の特定成分（例えば、血管中を流れる成分等）の濃度を非侵襲的に測定する装置が提案されている。

例えば以下の特許文献１には、光学センサや分光光度計等を利用して、被測定者の血液中に存在するグルコースの濃度（すなわち、血糖値）を測定する方法が開示されている。

特表２０１０−５２６６４６号公報

ところで、上記のような体表面からの反射光に基づいて例えば血管中を流れる特定成分の濃度を測定する場合を考える。この場合、「光の照射域に存在する特定成分の絶対量＝血管中の特定成分の濃度×照射光が血管を透過する距離」というランベルト・ベールの法則に則して、特定成分の濃度が算出されることとなる。この際、「光の照射域に存在する特定成分の絶対量」が反射光の量に基づいて算出される値に対応するものであるが、「照射光が血管を透過する距離」が大きく変化しないことを暗に仮定して、血管中の特定成分の濃度が算出されることが多い。

しかしながら、「光の照射域に存在する特定成分の絶対量」は、血管の拡張や収縮、血流の増加や減少といった被測定者の状態に応じて変化するものである。そのため、血管や血流の状態を考慮せずに濃度の算出処理を実施した場合には、特定成分の濃度を過大評価したり、過小評価したりすることとなる。従って、血管の拡張や収縮、血流の増加や減少といった被測定者の状態を容易に特定することが可能となれば、着目する特定成分の濃度をより正確に測定することが可能となる。

そこで、本開示では、血管の拡張や収縮、血流の増加や減少という血管や血流の状態を判定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システムを提案する。

本開示によれば、被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定部を備える情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定することを含む情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、コンピュータに、被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定機能を実現させるためのプログラムが提供される。

また、本開示によれば、被測定者の生体表面に所定波長の光を照射し、生体によって反射された光を検知することで前記光の反射率に関する測定データを生成する測定ユニットと、前記測定ユニットにより生成された前記光の反射率に関する測定データを利用し、当該光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定部を有する情報処理装置と、を備え、前記測定ユニットは、前記生体表面が載置された測定対象領域からの光が結像する受光素子と、前記受光素子の周囲に環状に配設され、前記測定対象領域に対して所定波長の光を放射する複数の発光素子と、を有し、前記複数の発光素子は、それぞれの前記発光素子からの放射発光の中心線が、前記測定対象領域の略中心を通過するように、前記測定対象領域の法線に対して傾けて配設される、情報処理システムが提供される。

本開示によれば、被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データに基づいて、当該光の反射率に対応する色相が特定され、特定された色相に応じて、生体における血管の状態及び／又は血流の状態が判定される。

以上説明したように本開示によれば、血管の拡張や収縮、血流の増加や減少という血管や血流の状態を判定することができる。

反射率に基づき特定した血中成分の濃度に関する知見について説明するためのグラフ図である。 本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムについて示した説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置の構成を示したブロック図である。 皮膚の反射率の波長特性について示したグラフ図である。 皮膚の反射率の波長特性について示したグラフ図である。 同実施形態に係る情報処理装置で実施される判定処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置で実施される判定処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置で実施される判定処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係る測定ユニットの一例を模式的に示した説明図である。 同実施形態に係る測定ユニットの一例を模式的に示した説明図である。 同実施形態に係る測定ユニットの一例を模式的に示した説明図である。 同実施形態に係る測定ユニットの一例を模式的に示した説明図である。 同実施形態に係る測定ユニットの一例を模式的に示した説明図である。 同実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示した流れ図である。 本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示したブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は、以下の順序で行うものとする。
（１）反射率に基づき特定した血中成分の濃度に関する知見
（２）第１の実施形態
（２−１）情報処理システムについて
（２−２）情報処理装置について
（２−３）情報処理方法について
（２−４）測定ユニットの一例について
（３）本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について

（反射率に基づき特定した血中成分の濃度に関する知見）
本開示の実施形態に係る情報処理システム、情報処理装置及び情報処理方法について説明するに先立ち、本発明者らによって得られた、反射率に基づき特定した血中成分の濃度に関する知見について、図１を参照しながら簡単に説明する。図１は、反射率に基づき特定した血中成分の濃度に関する知見について説明するためのグラフ図である。

本発明者らは、被測定者の皮膚に対して可視光帯域の光を照射し、皮膚からの反射光に基づいて血中成分の濃度（以下の例では、血中のヘモグロビン濃度）を測定する技術の測定精度について検証するために、以下のような検討を行った。

すなわち、統計学的に有意な人数の被測定者に対して、可視光帯域に属する光を体表面の一部に照射して反射率を測定するとともに、測定後直ちに採血を行うことで、反射率に基づいて算出したヘモグロビンの濃度と、採取した血液を分析することで得られたヘモグロビンの濃度と、をそれぞれ特定した。

採血の分析により特定した濃度を横軸にとり、反射率に基づいて特定した濃度を縦軸にとった座標軸を考え、特定した２種類の濃度に対応する位置にプロットを行うことで、２種類の方法により特定した濃度の相関関係を示した散布図を得ることができる。

実際に得られた濃度のデータに基づいて作成した散布図を模式的に示したものが、図１である。図１において、直線Ｌ１は、Ｙ＝Ｘという式で表される直線であり、直線Ｌ２及び直線Ｌ３は、それぞれ許容誤差を表した直線である。実際に得られた２種類の濃度の大きさをプロットしたところ、散布図上にプロットされた点は、図１に模式的に示したように、グループＧ１〜グループＧ３のいずれかに区分されることが明らかとなった。

図１において、グループＧ１に属するプロットは、採血により特定した濃度と反射率から算出した濃度とがほぼ等しい値となり、両者の差分が誤差範囲内となったプロットに対応する。得られたデータのうち大部分のデータは、このグループＧ１に属するものとなった。しかしながら、得られたデータの中には、グループＧ２又はグループＧ３に属するデータが存在した。このうち、グループＧ２に属するプロットは、反射率から算出した濃度が、採血により特定した濃度よりも大きかった場合、換言すれば、反射率に基づく濃度算出方法により濃度が過大評価された場合に対応するものである。また、グループＧ３に属するプロットは、反射率から算出した濃度が、採血により特定した濃度よりも小さかった場合、換言すれば、反射率に基づく濃度算出方法により濃度が過小評価された場合に対応するものである。

ここで、本発明者らは、測定結果がグループＧ２又はグループＧ３に属することとなった被測定者について検討を行ったところ、グループＧ２に属することとなった被測定者は、反射率の測定時に別途行った血圧検査にて高血圧であった人であり、グループＧ３に属することとなった被測定者は、反射率の測定時に別途行った血圧検査にて低血圧であった人であることが明らかとなった。高血圧である人は、血管が拡張し、血流が増大する傾向にある人であり、低血圧である人は、血管が収縮し、血流が減少する傾向にある人である。

本発明者らは、このような知見に基づいて、グループＧ２又はグループＧ３に属することとなったデータに対応する反射率のスペクトルに着目したところ、以下で説明するように、これら２つのグループに特徴的な反射率の傾向が存在することに想到した。そこで、本発明者らは、得られた知見に基づいて更なる検討を行った結果、以下で説明するような、測定により得られた反射率を利用して血管の拡張・縮小や血流の増加・減少を判定する方法に想到することとなった。

（第１の実施形態）
＜情報処理システムについて＞
以下では、まず、図２を参照しながら、本開示の第１の実施形態に係る情報処理システムについて説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理システムについて示した説明図である。

本実施形態に係る情報処理システム１は、図２に例示したように、情報処理装置１０と、測定ユニット２０と、を含む。

情報処理装置１０は、後述する測定ユニット２０により測定された、生体Ｂの体表面（皮膚）からの反射率に関する測定データを利用して、生体の体表面近傍に位置する血管や血流の状態を判定する。また、情報処理装置１０は、測定ユニット２０により測定された反射率に関する測定データを利用して、生体の内部に存在する特定成分の濃度を算出することも可能である。この際、情報処理装置１０は、血管や血流の状態に関する判定結果に応じて、算出した特定成分の濃度を補正する。

更に、情報処理装置１０は、各種のアプリケーションを実行することで、情報処理装置１０の利用者に対して各種のサービスを提供することが可能であるが、情報処理装置１０は、アプリケーションの実行に際して、血管や血流の状態の判定結果を、アプリケーション実行時の実行パラメータとして利用することができる。

情報処理装置１０の詳細な構成については、以下で改めて説明することとする。

測定ユニット２０は、生体Ｂの体表面に対して所定の波長帯域の光を照射し、体表面（皮膚）からの反射光を検知することで、体表面での光の反射率を測定する。この測定ユニット２０としては、生体の体表面での光の反射率を測定可能なものであれば、公知のものを利用することが可能である。このような測定ユニットの例としては、体表面に対して例えば白色光を照射して、体表面からの反射光を分光することで、波長毎に反射率の大きさを測定する分光計を挙げることができる。また、このような測定ユニット２０として、以下で具体例を挙げて説明するように、体表面に対して、皮膚の特性に特化した所定波長の光を適切な光量で選択的に照射して、侵襲の度合いをより低くした測定装置を利用することも可能である。

測定ユニット２０は、照射した光の皮膚での反射率に関する測定データを生成すると、生成したデータを情報処理装置１０に出力する。

なお、図２に示した例では、情報処理装置１０と測定ユニット２０とが互いに独立したものとして記載されているが、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能は、測定ユニット２０の動作を制御するための制御装置の一機能として実現されていてもよく、測定ユニット２０の筐体内に設けられた任意のコンピュータに実装されていてもよい。

＜情報処理装置について＞
次に、図３〜図８を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置について、詳細に説明する。
図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成を示したブロック図である。図３に示したように、情報処理装置１０は、測定データ取得部１０１と、判定部１０３と、濃度算出部１０５と、結果出力部１０７と、表示制御部１０９と、記憶部１１１と、を備える。また、情報処理装置１０は、これらの処理部に加えて、アプリケーション実行部１１３を更に備えていてもよい。

測定データ取得部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信装置等により実現される。測定データ取得部１０１は、測定ユニット２０により測定された皮膚での光の反射率に関する測定データを、測定ユニット２０から取得する。

測定データ取得部１０１は、測定ユニット２０から反射率に関する測定データを取得すると、取得した測定データを、後述する判定部１０３及び濃度算出部１０５に出力する。また、測定データ取得部１０１は、取得した測定データを、当該データを取得した日時に関する時刻情報と関連付けたうえで、履歴情報として記憶部１１１に格納してもよい。

判定部１０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。判定部１０３は、測定データ取得部１０１から出力された、皮膚での光の反射率に関する測定データを利用し、当該光の反射率に対応する色相に応じて生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する。

以下、本実施形態に係る判定部１０３で実施される判定処理について、図４〜図８を参照しながら、具体的に説明する。

図４は、可視光帯域（４００ｎｍ〜７００ｎｍ）における人間の皮膚の反射率を測定した測定結果を示したグラフ図である。図４から明らかなように、人間の皮膚は、４００ｎｍ〜５００ｎｍ近傍の帯域では反射率がなだらかに増加する。その後、波長約５８０ｎｍまでは反射率がわずかに減少し、波長約５８０ｎｍから６５０ｎｍ近傍までは反射率が急激に増加する。人間の皮膚は、図４に示したような特徴的な反射特性を有するものである。ここで、反射率が急激に増加する波長５８０ｎｍ超過〜６５０ｎｍ近傍までの波長帯域Ｂは、赤色の色相に対応する帯域である。

本実施形態に係る判定部１０３は、図４に示したような人間の皮膚の特徴的な反射特性に着目し、赤色に対応する帯域である帯域Ｂ（例えば、波長５８０ｎｍ超過の帯域）での反射率と、帯域Ｂよりも短波長側に位置する帯域Ａ（例えば、波長５８０ｎｍ以下の帯域）での反射率とを用いて、血管の拡張もしくは収縮、及び／又は、血流の増加もしくは減少を判定する。

ここで、本実施形態に係る判定部１０３は、図４に示したような、反射率が波長毎に連続して推移する様子を測定した測定データ（換言すれば、人間の皮膚の反射スペクトル）を用いても良いし、連続的な測定データではなく特定の波長における反射率の値（換言すれば、離散的に測定された測定データ）を利用してもよい。離散的に測定された測定データを利用する場合に、どの波長での反射率に着目するかは適宜設定することが可能であるが、図４に示したスペクトルのうち、特徴的な波長位置での反射率を利用することが好ましい。

図４に示したスペクトルのうち特徴的な波長位置は、反射率が急激に立ち上がる５８０ｎｍの位置と、４００ｎｍ〜５００ｎｍまでの反射率がなだらかに増加する部分の波長位置と、反射率が急激に増加している部分の波長位置である。このような特徴的な波長位置の一例として、例えば図５に示したような５点（５００ｎｍ、５４０ｎｍ、５８０ｎｍ、６２０ｎｍ、６６０ｎｍ）を挙げることができる。ここで、波長５００ｎｍは青色に対応し、波長５４０ｎｍは緑色に対応し、波長５８０ｎｍは黄色に対応する。また、波長６２０ｎｍ及び６６０ｎｍは赤色に対応している。このうち、波長５００ｎｍ、５４０ｎｍ、５８０ｎｍの３つの波長位置が、図４及び図５に示した帯域Ａに属し、波長６２０ｎｍ及び６６０ｎｍという２つの波長位置が、図４及び図５に示した帯域Ｂに属する。

本発明者らは、図１に示したグループＧ２及びグループＧ３に該当する被測定者の皮膚の反射率に着目したところ、これらのグループに属する皮膚の反射率は概ね図４に示したような形状を有しているものの、反射率の値に特徴的な点があることに想到した。すなわち、図６に示したように、グループＧ２に属する被測定者は、血管拡張状態や血流増加状態に対応しているが、これらの被測定者の反射率は、「赤黒色」という色相に対応するような反射率特性を有していることが判明した。また、グループＧ３に属する被測定者は、血管収縮状態や血流減少状態に対応しているが、これらの被測定者の反射率は、「青白色」という色相に対応するような反射率特性を有していることが判明した。

ここで、色相が「赤黒色」であるということは、帯域Ａに属する反射率の大きさが、４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光帯域において相対的に小さく、かつ、帯域Ｂに属する反射率の大きさが、帯域Ａの反射率に比べて相対的に大きいという状態に対応する。また、色相が「青白色」であるということは、帯域Ａに属する反射率の大きさが、４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光帯域において相対的に大きく、かつ、帯域Ｂに属する反射率の大きさが、帯域Ａの反射率に比べて、さほど乖離していないという状態に対応する。

従って、図６に示した関係から、判定部１０３は、測定データ取得部１０１から出力された測定データの色相が「赤黒色」に対応するものであれば、着目している測定データに対応する被測定者の血管が拡張状態にあり、血流が増加している状態であると判定することができる。また、判定部１０３は、測定データ取得部１０１から出力された測定データの色相が「青白色」に対応するものであれば、着目している測定データに対応する被測定者の血管が収縮状態にあり、血流が減少している状態であると判定することができる。

ここで、色相が「赤黒色」である状態、及び、色相が「青白色」である状態を具体的に規定すると、図７に示したようになる。
すなわち、判定部１０３は、測定データを参照して、以下の２つの条件（ａ）及び（ｂ）が共に成立している場合に、反射率の色相が「赤黒色」であると特定し、着目している測定データに対応する被測定者の血管が拡張し、血流が増加していると判定する。また、判定部１０３は、測定データを参照して、以下の２つの条件（ｃ）及び（ｄ）が共に成立している場合に、反射率の色相が「青白色」であると特定し、着目している測定データに対応する被測定者の血管が収縮し、血流が減少していると判定する。また、判定部１０３は、測定データが、下記のいずれにも該当しない場合には、血管や血流の状態は通常の状態にあると判断する。

・赤黒色：血管拡張／血流増加状態
（ａ）帯域Ａの反射率が閾値ＴＨ１以下
（ｂ）（帯域Ｂの反射率−帯域Ａの反射率）の値が閾値ＴＨ２以上
・青白色：血管収縮／血流減少状態
（ｃ）帯域Ａの反射率が閾値ＴＨ３以上
（ｄ）（帯域Ｂの反射率−帯域Ａの反射率）の値が閾値ＴＨ４以下

ここで、判定部１０３は、上記の条件が成立するか否かを判定する際に利用する反射率の値として、該当する帯域に属する全波長の反射率の最大値、最小値、平均値等を利用してもよい。また、判定部１０３は、上記の条件が成立するか否かを判定する際に利用する反射率の値として、図５に示したような特徴的な波長での反射率の最大値、最小値、平均値等を利用してもよい。

例えば、判定部１０３が図８に示したような５つの波長における反射率Ｒ１〜Ｒ５を利用して判定を行う場合を考える。この場合において、波長５００ｎｍ、波長５４０ｎｍ及び波長５８０ｎｍが帯域Ａに属し、波長６２０ｎｍ及び波長６６０ｎｍが帯域Ｂに属するのは、前述の通りである。判定部１０３は、帯域Ａに属する波長の反射率として、平均値（Ｒ１＋Ｒ２＋Ｒ３）×（１／３）を利用してもよいし、最大値Ｒ３を利用してもよいし、最小値Ｒ２を利用してもよい。同様に、判定部１０３は、帯域Ｂに属する波長の反射率として、平均値０．５×（Ｒ４＋Ｒ５）を利用してもよいし、最大値Ｒ５を利用してもよいし、最小値Ｒ４を利用してもよい。

ここで、上記４種類の閾値ＴＨ１〜ＴＨ４は、図１に示したグループＧ２及びグループＧ３に属する統計学的に有意な数の被測定者集団について反射率の測定を行い、得られた反射率の測定結果を解析することで、それぞれ決定することができる。

また、上記４種類の閾値ＴＨ１〜ＴＨ４の設定値は、生体の構造の違いなどといった理由により、被測定者の性別によっても変化すると考えられるため、被測定者が男性であるか女性であるかに応じて、これらの閾値ＴＨ１〜ＴＨ４の設定値を変化させてもよい。

本発明者らが、ある被測定者の集団に対して解析を行って上記閾値等を決定したところ、例えば以下のような値を得ることができた。なお、以下の具体的な条件は、あくまでも一具体例であって、条件判定に用いられる反射率の組み合わせや閾値の設定値は、下記の例に限定されるわけではない。

［男性］
・赤黒色：血管拡張／血流増加状態
（ａ）波長５４０ｎｍの反射率Ｒ２≦２６％
（ｂ）（波長６２０ｎｍの反射率Ｒ４−波長５８０ｎｍの反射率Ｒ３）≧１６％
・青白色：血管収縮／血流減少状態
（ｃ）波長５４０ｎｍの反射率Ｒ２≧２７％
（ｄ）（波長６２０ｎｍの反射率Ｒ４−波長５８０ｎｍの反射率Ｒ３）≧１５．５％

［女性］
・赤黒色：血管拡張／血流増加状態
（ａ）波長５４０ｎｍの反射率Ｒ２≦２８％
（ｂ）（波長６６０ｎｍの反射率Ｒ５−波長５４０ｎｍの反射率Ｒ２）≧２３．５％
・青白色：血管収縮／血流減少状態
（ｃ）波長６２０ｎｍの反射率Ｒ３≧５０％
（ｄ）（波長６２０ｎｍの反射率Ｒ４−波長５８０ｎｍの反射率Ｒ３）≧１４％

本実施形態に係る判定部１０３は、上記のような条件判定により、測定データに対応する被測定者の血管状態や血流状態を判定すると、得られた判定結果を後述する濃度算出部１０５、結果出力部１０７及びアプリケーション実行部１１３に出力する。また、判定部１０３は、得られた判定結果を、当該判定結果を生成した日時に関する時刻情報と関連付けたうえで、履歴情報として記憶部１１１に格納してもよい。

再び図３に戻って、本実施形態に係る濃度算出部１０５について説明する。
本実施形態に係る濃度算出部１０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。濃度算出部１０５は、測定データ取得部１０１から出力された、光の反射率に関する測定データを利用して、測定部位での測定対象成分の濃度を算出する。濃度算出部１０５が濃度を算出する測定対象成分としては、例えば、糖化ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン、還元ヘモグロビン等といったヘモグロビン類のような各種の血中成分や、皮膚中のメラニン等を挙げることができる。濃度算出部１０５は、これらの測定対象成分以外にも、皮膚での光の反射率から算出できる成分であれば、任意の成分の濃度を算出することができる。

濃度算出部１０５が測定対象成分の濃度を算出する際には、公知のあらゆる濃度算出方法を利用することが可能であるが、例えば、以下のような方法を利用することができる。

なお、以下では、濃度算出部１０５が、測定データ取得部１０１が取得した測定データを利用して、メラニン、還元ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン、糖化ヘモグロビンの４種類の測定対象成分の濃度を算出する場合を例にとって、具体的に説明する。

ランベルト・ベールの法則より、測定された反射率をｔとし、単位光路長あたりの濃度をｃｌ（単位：ｍｏｌ／Ｌ・ｃｍ）とし、モル吸光係数をεとすると、以下の式１０１が成立する。

ｌｏｇ（１／ｔ）＝ε・ｃｌ ・・・（式１０１）

また、メラニン、還元ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン、糖化ヘモグロビンのモル吸光係数及び単位光路長あたりの濃度を以下のように表記するものとする。

・メラニン
モル吸光係数：ε１、単位光路長あたりの濃度：Ｍｎ
・還元ヘモグロビン
モル吸光係数：ε２、単位光路長あたりの濃度：Ｈｂ
・酸化ヘモグロビン
モル吸光係数：ε３、単位光路長あたりの濃度：ＨｂＯ２
・糖化ヘモグロビン
モル吸光係数：ε４、単位光路長あたりの濃度：ＨｂＡｌｃ

測定データにおけるある波長での反射率をＳと表すこととし、人体内界面反射率をＤと表すこととすると、上記式１０１より、着目している波長毎に以下の式１０２が成立することとなる。

Ｍｎ・ε１＋Ｈｂ・ε２＋ＨｂＯ２・ε３＋ＨｂＡｌｃ・ε４＋Ｄ＝−ｌｏｇＳ
・・・（式１０２）

従って、濃度算出部１０５は、後述する記憶部１１１等から測定対象成分のモル吸光係数を取得するとともに、着目している波長（例えば、図５に示した５波長）についてそれぞれ上記式１０２を考慮することにより、一連の連立方程式を得ることができる。濃度算出部１０５は、この連立方程式を解くことにより、測定対象成分の濃度（すなわち、単位光路長あたりの濃度）を算出することができる。

ここで、判定部１０３により被測定者が血管拡張・血流増加状態にあると判定された場合を考える。この場合、図１におけるグループＧ２の知見から明らかなように、上述のようにして算出された測定対象成分の濃度は、血管拡張・血流増加の影響が反映され、算出された濃度は、過大評価されたものとなっている。

逆に、判定部１０３により被測定者が血管収縮・血流減少状態にあると判定された場合を考える。この場合、図１におけるグループＧ３の知見から明らかなように、上述のようにして算出された測定対象成分の濃度は、血管収縮・血流減少の影響が反映され、算出された濃度は、過小評価されたものとなっている。

従って、濃度算出部１０５は、判定部１０３により被測定者が血管拡張・血流増加状態にあると判定された場合には、上述のようにして算出した濃度を所定の補正係数α１で除することで血管拡張・血流増加の影響を取り除き、補正後の濃度を算出する。また、濃度算出部１０５は、判定部１０３により被測定者が血管収縮・血流減少状態にあると判定された場合には、上述のようにして算出した濃度に対して所定の補正係数α２を乗ずることで血管収縮・血流減少の影響を取り除き、補正後の濃度を算出する。

ここで、濃度算出部１０５が濃度補正に利用する補正係数は、以下のようにして決定することが可能である。
すなわち、図１に示したような散布図において、グループＧ３に属する各プロットを特定し、各プロットについて、反射率に基づいて算出された濃度ｃを許容誤差範囲内の値とするために、濃度ｃに掛けるべき値ｋを算出する。グループＧ３に属する各プロットについて掛けるべき値ｋをそれぞれ特定した後、これらの値を利用して、グループＧ３に属する各プロットがグループＧ１に属するようにするために用いられる尤もらしい補正係数を推定する。このような推定を行うことにより、血管収縮・血流減少の影響を取り除くための補正係数α２を決定することができる。同様の処理をグループＧ２に属する各プロットに対しても実施することで、血管拡張・血流増加の影響を取り除くための補正係数α１を決定することができる。

本発明者らが、ある被測定者の集団に対して解析を行って上記補正係数等を決定したところ、例えばα１＝α２＝１．３という値を得ることができた。なお、この補正係数はあくまでも一具体例であって、濃度補正処理に用いられる係数が上記の値に限定されるわけではない。

濃度算出部１０５は、以上説明したようにして測定対象成分の濃度を算出し、必要に応じて濃度補正処理を行うと、得られた濃度の算出結果を、後述する結果出力部１０７に出力する。また、濃度算出部１０５は、得られた濃度算出結果を、当該濃度を算出した日時に関する時刻情報と関連付けたうえで、履歴情報として記憶部１１１に格納してもよい。

結果出力部１０７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置、通信装置等により実現される。結果出力部１０７は、判定部１０３から出力された血管や血流の状態に関する判定結果や、濃度算出部１０５から出力された測定対象成分の濃度の算出結果を、情報処理装置１０のユーザに出力する。

例えば、結果出力部１０７は、判定部１０３による判定結果や、濃度算出部１０５による濃度算出結果を、後述する表示制御部１０９を介してディスプレイ等の表示装置に出力する。また、結果出力部１０７は、判定部１０３による判定結果や、濃度算出部１０５による濃度算出結果を、情報処理装置１０の外部に設けられた他の装置に、各種のネットワーク等を介して出力してもよい。また、結果出力部１０７は、判定部１０３による判定結果や、濃度算出部１０５による濃度算出結果を、プリンタ等の出力装置を介して印刷物として出力してもよい。

表示制御部１０９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置、通信装置等により実現される、表示制御部１０９は、情報処理装置１０が備えるディスプレイ等の表示装置や、情報処理装置１０の外部に設けられたディスプレイ等の表示装置における表示画面の表示制御を行う。より詳細には、表示制御部１０９は、判定部１０３から出力された判定結果や濃度算出部１０５から出力された濃度算出結果に関する情報に基づいて、表示画面の表示制御を実施する。表示制御部１０９がこれらの処理結果の表示画面への表示制御を行うことで、情報処理装置１０のユーザは、判定部１０３による判定結果や濃度算出部１０５による濃度算出結果を把握することが可能となる。

記憶部１１１は、例えば本実施形態に係る情報処理装置１０が備えるＲＡＭやストレージ装置等により実現される。この記憶部１１１には、濃度算出部１０５が濃度算出処理に利用する測定対象成分のモル吸光係数や色パターンといった各種の情報や、後述するアプリケーション実行部１１３が実施する各種のアプリケーションに対応する実行データが格納されている。また、記憶部１１１には、情報処理装置１０が何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、又は、各種のデータベース等が適宜格納される。この記憶部１１１は、本実施形態に係る情報処理装置１０が備える各処理部が、自由に読み書きできるように構成されている。

アプリケーション実行部１１３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。アプリケーション実行部１１３は、判定部１０３による判定結果や、濃度算出部１０５による濃度算出結果を利用するアプリケーションを実行して、情報処理装置１０のユーザに各種のサービスを提供する。

具体的には、アプリケーション実行部１１３は、例えば判定部１０３による判定結果や、濃度算出部１０５による濃度算出結果の時間的な推移を表示画面に表示させることで、情報処理装置１０のユーザの健康管理を補助するアプリケーションを実施する。本実施形態に係る情報処理装置１０では、血管状態や血流状態を測定した反射率に基づいて容易に判定することが可能となるため、このような判定結果自体を、ユーザの健康管理等に寄与する指標として用いることが可能となる。また、血管状態や血流状態の影響を取り除いた成分濃度を算出することができるため、より正確な値を利用した体調管理の補助サービスを提供することが可能となる。

また、アプリケーション実行部１１３は、判定部１０３による判定結果や、濃度算出部１０５による濃度算出結果を利用して、被測定者の首、肩、腰などのコリの有無を判定するアプリケーションを実行することができる。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置１０では、血流の状態及びヘモグロビン濃度の多少を特定することが可能となる。ここで、血流が少なく、ヘモグロビン濃度も小さい場合には、被測定者は新陳代謝が悪く、筋肉に老廃物が蓄積しやすい状態にあると判断することが可能となる。従って、かかる場合には、情報処理装置１０のユーザに対して、体にコリが発生しつつある旨を通知することが可能となる。また、血流が多く、ヘモグロビン濃度も大きい場合には、被測定者は新陳代謝が良いと考えられるため、その旨をユーザに通知することができる。

また、アプリケーション実行部１１３は、判定部１０３による判定結果や、濃度算出部１０５による濃度算出結果を利用して、ユーザの興奮度を特定し、特定した興奮度をアプリケーションの実行パラメータに反映させることができる。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置１０では、血流の急激な増加・減少を把握することが可能となるため、このような血流の変化を定期的に測定することで、ユーザが興奮状態にあるか否かを判断することができる。このような判断結果を、例えばゲームのようなアプリケーションの実行パラメータとして利用したりユーザに提示したりすることができる。

なお、以上のようなアプリケーションの具体例は、あくまでも一例であって、本実施形態に係るアプリケーション実行部１１３が実行するアプリケーションは、上記例に限定されるわけではない。

また、上記測定データ取得部１０１、判定部１０３、濃度算出部１０５、結果出力部１０７、表示制御部１０９、記憶部１１１及びアプリケーション実行部１１３の機能は、それぞれのハードウェアがネットワークを介して互いに情報を送受信できるならば、いずれのハードウェアに実装されてもよい。また、ある処理部により実施される処理が、１つのハードウェアにより実現されてもよいし、複数のハードウェアによる分散処理により実現されてもよい。

以上、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

＜測定ユニットの一例について＞
続いて、図９Ａ及び図９Ｂを参照しながら、本実施形態に係る測定ユニット２０の一例について説明する。図９Ａ及び図９Ｂは、本実施形態に係る測定ユニット２０の全体構成を模式的に示した説明図である。

［測定ユニットの全体構成］
本実施形態に係る測定ユニット２０は、図９Ａに示したように、任意の材質からなる筺体２１を有しており、筺体２１の一部には、開口部２３が設けられている。図９Ａにおいて、開口部２３の形状は円形状であるが、開口部２３の形状は円形状に限定されるわけではなく、多角形形状であっても、楕円形状であってもよい。この開口部２３の部分に測定対象物（例えば、人体の皮膚面等）が載置され、本実施形態に係る測定ユニット２０は、載置された測定対象物に対して、測定を実施する。なお、開口部２３の貫通孔の大きさであるが、後述する光学系２００が有する受光素子の大きさに応じて、適宜決定すればよい。

図９Ｂは、図９ＡをＡ−Ａ切断線で切断した断面を示した断面図である。
図９Ｂに示したように、筺体２１の内部は中空となっており、筺体２１の内部に、本実施形態に係る測定ユニット２０の光学系２００が実装されている。また、筺体２１の内壁は、光学系２００からの漏れ光の反射を抑制するために、黒、又は、黒に準ずる暗い色調の色とすることが好ましい。

ここで、筺体２１の内部に実装されている光学系２００については、以下で改めて詳細に説明する。また、図９Ｂでは、筺体２１の内部に光学系２００のみが存在するように図示されているが、筺体２１の内部には、光学系２００での測定処理に影響を与えない範囲で、光学系２００以外にも任意のユニットが実装されていてもよい。

［光学系の構成について］
続いて、図１０を参照しながら、本実施形態に係る測定ユニット２０が備える光学系について、詳細に説明する。図１０は、本実施形態に係る測定装置が備える光学系の一例を示した説明図である。

図１０上段は、本実施形態に係る光学系２００を、開口部２３の側から見た場合の平面図であり、図１０下段は、本実施形態に係る光学系２００を、図１０上段の中心線で切断した場合の断面図である。なお、図１０に示した例では、開口部２３に人体の皮膚面が載置され、開口部２３に載置された皮膚面Ｂが測定対象領域となっている場合について説明する。

図１０に示したように、本実施形態に係る光学系２００は、基板等の任意の形状を有する収容ユニットに配置された受光素子２０１と、基板等の任意の形状を有する収容ユニットに配置された複数の発光素子２０３と、を有している。

受光素子２０１には、測定対象物の載置された測定対象領域からの光（反射光）が結像する。受光素子２０１は、受光面に結像した光の光量等に応じて、結像した光の光量を表すデータ等を生成する。このような受光素子２０１として、例えばフォトダイオードを挙げることができるが、本実施形態に係る受光素子２０１は、上記のものに限定されるわけではなく、他の光センサを利用することも可能である。また、受光素子２０１は、受光面に結像した光の光量ではなく、結像した光の輝度値など他の物理量を計測するものであってもよい。

この受光素子２０１は、図１０に示したように、測定ユニット２０の筺体２１に設けられた開口部２３と対向するように配設される。換言すれば、受光素子２０１は、開口部２３と略平行に対向するように配設される。また、受光素子２０１の大きさは、開口部２３として設けられた貫通孔に応じて適宜決定すればよく、例えば、１０ｍｍ×１０ｍｍ等の小型の光センサを利用することも可能である。このような小型のサイズの光センサを利用する場合には、開口部２３の大きさは、例えば１０ｍｍφとすることが好ましい。

図１０上段に示したように、受光素子２０１の周囲には、複数の発光素子２０３が環状に配設されている。発光素子２０３として、例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）を利用することが可能である。

これらの発光素子２０３は、開口部２３の中心２０５を中心として、等間隔で均等に配置される。例えば、発光素子２０３は、開口部２３の中心２０５を中心として、（９０／Ｎ）°間隔で４Ｎ個（Ｎは、１以上の整数）配設される。受光素子２０１の周囲に配置する発光素子２０３の個数は、受光素子２０１の大きさや測定ユニット２０自体の大きさ等に応じて適宜設定すればよいが、例えば、１８°間隔で２０個配置することが好ましい。

また、発光素子２０３が放射する光の波長は、測定対象物のどのような特徴を測定するのかに応じて適宜選択すればよいが、例えば、可視光帯域（４００ｎｍ〜７００ｎｍ程度）の光を放射可能な発光素子を用いることが好ましい。

これら複数の発光素子２０３は、図１０下段に示したように、各発光素子２０３からの放射発光の中心線Ｌが測定対象領域の中心２０５を通過するように、測定対象領域の法線に対して傾けて配置される。また、各発光素子２０３からの放射発光の測定対象領域におけるスポットの大きさは、図１０下段に示したように、開口部２３の大きさと略同一となる（ほぼ重なる）ことが好ましい。なお、図１０下段では、放射発光の中心線Ｌと測定対象領域の法線とのなす角度をθと表記している。以下では、この角度θを、発光素子２０３の設置角度と称することとする。

発光素子２０３の設置角度は、測定対象領域と受光素子２０１との離隔距離（図１０下段における距離ｄ）に応じて設定される。すなわち、上記離隔距離ｄが所定の閾値（例えば、２０ｍｍ）以下である場合、設置角度θを４５°とし、離隔距離が所定の閾値（例えば、２０ｍｍ）超過である場合、設置角度θを４５°未満（好ましくは、２０°〜３０°）とすることができる。この設置角度θは、着目する波長それぞれについて、積分球を用いて測定した場合の反射率に基づき、積分球を用いた場合とほぼ同等の反射率を得ることが可能な角度を特定することで、決定することができる。

なお、測定ユニットの小型化を目的としないのであれば、測定対象領域と受光素子２０１との離隔距離は、いくらでも大きな値に設定することが可能であるが、本実施形態に係る測定ユニット２０の場合、離隔距離ｄの上限を４０ｍｍ程度とすることが好ましい。

また、本実施形態に係る測定ユニット２０の発光素子２０３は、低い開口数の光を放射可能であることが好ましい。低い開口数の光は、発光素子２０３の発光自体により実現されていてもよく、発光素子に所定の集光レンズを組み合わせることで実現されていてもよい。この発光素子２０３の放射発光の開口数ＮＡは、反射率の設置角度依存性を示すグラフを作成し、設置角度依存性を示す曲線が積分球を用いて測定した反射率の測定結果と交差するように設定することができる。このような開口数ＮＡを決定することで、反射率の設置角度依存性を示す曲線は、積分球を用いて測定した反射率の測定結果と交差することとなり、適切な設置角度θを決定することが可能となる。なお、開口数ＮＡの具体的な値は、測定ユニット２０の大きさ等に応じて適宜設定することとなるが、例えば、０．２〜０．３程度とすることが好ましい。

ここで、本実施形態に係る測定ユニット２０では、例えば図５に示した５種類の波長の光を照射することで、人間の皮膚を効率良く測定する。なお、図５に示した５種類の波長は、人間の血中に存在する酸化ヘモグロビン、糖化ヘモグロビン、還元ヘモグロビン等の各種のヘモグロビンを測定対象とする場合にも有用な波長である。

以上説明したように、本実施形態に係る測定ユニット２０の光学系２００では、４Ｎ個の発光素子２０３から測定対象領域に向かってＮ種類の波長の光が放射されるが、Ｎ種類の波長の照射タイミングをずらして、測定対象領域に対して光が照射されることが好ましい。１つのパルス波形が発光素子２０３に入力されることで発光素子２０３が所定波長の光を放射する場合に、Ｎ種類の波長を、時分割により、Ｎ個のパルス波形を用いて発光させることが好ましい。この際に、１回の照射で測定に十分な光量を確保するために、各波長λＮでは、パルス波形の幅を例えば１ミリ秒（ｍｓ）以上とすることが好ましい。また、異なる波長の光同士の混色を防止するために、ｔ番目の波長λｔに関するパルス波形の時間的位置と、ｔ＋１番目の波長λｔ＋１に関するパルス波形の時間的位置とは、例えば２ミリ秒以上とすることが好ましい。

以上説明したような時分割による発光制御を行うことで、Ｎ種類の波長の光が測定対象領域に対して順に照射され、各波長に対応する反射光が、受光素子２０１に結像することとなる。その結果、受光素子２０１では、各波長に対応する反射光の光量を正確に測定することが可能となる。

このように、本実施形態に係る測定ユニット２０では、Ｎ種類の波長の光を測定対象領域に対して順に照射し、各波長に対応する反射光を受光素子で測定することで、測定対象領域に載置された測定対象物の光学的な情報を取得することができる。また、測定対象とする現象や物体に特徴的な波長を予め選択しておいた上で測定を実施するため、本実施形態に係る測定ユニット２０では、積分球や回折格子などといった光学ユニットが不要となり、装置の小型化を実現することができる。また、Ｎ種類の波長の光の光源として発光ダイオードを利用することが可能であるため、４Ｎ個の発光素子を実装する場合であっても、省電力化及び低コスト化を図ることが可能である。

なお、図９Ａ〜図１０に示した測定ユニット２０は、Ｎ種類の波長の光を互いに異なるタイミングで測定対象領域に対して照射し、測定対象領域に載置された測定対象物の測定を行うものであった。以下で説明する測定ユニット２０の第１変形例は、４Ｎ個の発光素子が同時に同一の波長を有する光を測定対象領域に対して照射し、測定対象領域に載置された測定対象物の測定を行うものである。この際、測定ユニット２０では、受光素子２０１の直前に光学フィルタを配設することで、着目するＮ種類の波長の選択を行っている。

以下では、まず、図１１を参照しながら、本変形例に係る測定ユニット２０が備える光学系２００の構成について、詳細に説明する。図１１は、本変形例に係る測定ユニットが備える光学系の一例を示した説明図である。

図１１上段は、本変形例に係る光学系２００を、開口部２３の側から見た場合の平面図であり、図１１下段は、本変形例に係る光学系２００を、図１１上段の中心線で切断した場合の断面図である。なお、図１１に示した例においても、開口部２３に人体の皮膚面が載置され、開口部２３に載置された皮膚面が測定対象領域となっている場合について説明する。

本変形例に係る光学系２００は、図１１に示したように、基板等の任意の形状を有する収容ユニットに配置された受光素子２０１と、基板等の任意の形状を有する収容ユニットに配置された複数の発光素子２０３と、を有している。また、受光素子２０１の受光面の上部（図１１下段におけるｚ軸正方向）には、光学フィルタ２１１及びコリメートレンズ２１３が設けられている。

受光素子２０１には、測定対象領域に載置された測定対象物からの反射光のうちコリメートレンズ２１３及び光学フィルタ２１１を透過した光が結像する。受光素子２０１は、受光面に結像した光の光量等に応じて、結像した光の光量を表すデータ等を生成する。このような受光素子２０１として、例えばフォトダイオードを挙げることができるが、本変形例に係る受光素子２０１は、上記のものに限定されるわけではなく、他の光センサを利用することも可能である。

この受光素子２０１は、上述の場合と同様にして、測定ユニット２０の筺体２１に設けられた開口部２３と対向するように配設される。

図１１上段に示したように、受光素子２０１の周囲には、互いに同一の発光特性を有する複数の発光素子２０３が、環状に配設されている。かかる発光素子２０３として、上述の場合と同様に、例えば発光ダイオードを利用することができる。

これらの発光素子２０３は、開口部２３の中心２０５を中心として、等間隔で均等に配置される。例えば、発光素子２０３は、開口部２３の中心２０５を中心として、（９０／Ｎ）°間隔で４Ｎ個（Ｎは、１以上の整数）配設される。受光素子２０１の周囲に配置する発光素子２０３の個数は、受光素子２０１の大きさや測定ユニット２０自体の大きさ等に応じて適宜設定すればよいが、例えば、１８°間隔で２０個配置することが好ましい。

また、発光素子２０３が放射する光の波長は、測定対象物のどのような特徴を測定するのかに応じて適宜選択すればよいが、測定対象に特徴的な波長を包括する波長帯域の光を放射可能な発光素子２０３を用いることが好ましい。本変形例に係る発光素子２０３として、例えば白色発光素子を利用することで、測定対象に特徴的な波長が可視光帯域（４００ｎｍ〜７００ｎｍ程度）内に存在するものを測定することができる。

これら複数の発光素子２０３は、図１１下段に示したように、各発光素子２０３からの放射発光の中心線Ｌが測定対象領域の中心２０５を通過するように、測定対象領域の法線に対して傾けて配置される。また、各発光素子２０３からの放射発光の測定対象領域におけるスポットの大きさは、図１１下段に示したように、開口部２３の大きさと略同一となる（ほぼ重なる）ことが好ましい。

また、発光素子２０３の設置角度θ及び開口数ＮＡについては、上述の場合と同様の数値範囲とすることが好ましい。

これら複数の発光素子２０３は、上述のように同一の波長特性を有する光を放射するものであり、複数の発光素子２０３は同時に発光することが好ましい。そのため、１つのパルス波形が発光素子２０３に入力されることで発光素子２０３が白色光を放射する場合に、Ｎ個のパルス波形を複数の発光素子２０３に同時に入力することで、複数の発光素子２０３を同時に発光させる。この際に、１回の照射で測定に十分な光量を確保するために、パルス波形の幅を例えば１ミリ秒（ｍｓ）以上とすることが好ましい。

ここで、本変形例に係る測定ユニット２０においても、測定対象とするもの（例えば、人間の皮膚面）に特徴的な波長に着目して測定処理を実施するわけであるが、以下の説明では、測定対象に特徴的な波長が、Ｎ個存在するものとする。かかる場合において、本変形例に係る測定ユニット２０の光学系２００は、同一の波長特性を有する（例えば、白色発光する）発光素子２０３からの発光が測定対象面により反射された反射光を利用して、Ｎ個の特徴的な波長について、光量等を測定する。

本変形例に係る光学系２００では、白色光源を利用した反射光から、着目している波長の光を選択するために、図１１下段に示したように、光学フィルタ２１１を利用する。この光学フィルタ２１１は、着目している波長の個数の分だけ、受光素子２０１の受光面の上部に設けられる。本変形例では、Ｎ種類の特徴的な波長に着目しているので、Ｎ種類の光学フィルタ２１１が用いられることとなる。

光学フィルタ２１１は、上記説明のように、特定の波長帯域の光を透過させる光学素子（例えば、バンドパスフィルタ）である。本変形例に係る光学系２００では、測定対象に特徴的な波長として着目している波長帯域に応じて、光学フィルタ２１１を適宜選択することが可能である。本変形例ではＮ種類の波長に着目しているため、Ｎ種類の波長それぞれを個別に透過させるＮ種類の光学フィルタ２１１が選択されることとなる。

ここで、各光学フィルタ２１１について、フィルタを透過する光の波長帯域の広さは、着目している波長の特性に応じて、適宜設定すればよい。

光学フィルタ２１１を透過した反射光は、受光素子２０１の特定の領域に結像することとなる。従って、本変形例に係る測定ユニット２０は、受光素子２０１と複数の光学フィルタ２１１のそれぞれとの位置関係を把握しておくことで、受光素子２０１のどの領域に結像した光が、どの波長帯域に該当する光であるのかを特定することができる。

また、測定対象面からの反射光（拡散反射光）を効率良く光学フィルタ２１１に入射させるために、光学フィルタ２１１の上流側（図１１下段においてｚ軸正方向側）に、ロッドレンズ等のコリメートレンズ２１３を配置してもよい。コリメートレンズ２１３に入射した拡散反射光は、コリメートレンズ２１３により平行光線となり、光学フィルタ２１１に入射することとなる。

次に、上述の場合と同様に人間の皮膚面を測定対象とした場合を例に挙げて、本変形例に係る光学系２００、特に、受光素子２０１及び光学フィルタ２１１、について、具体的に説明する。

図４及び図５等で説明したように、人間の皮膚面からの反射光で特徴的な波長は、５００ｎｍ、５４０ｎｍ、５８０ｎｍ、６２０ｎｍ及び６６０ｎｍの５種類である。そこで、かかる５種類の波長の光の光量等を測定するために、図１２の上段に示したように、受光素子２０１を５つの領域２０１Ａ〜２０１Ｅに区分する。これら５つの領域は、受光素子２０１において物理的に区分されていてもよく、仮想的に（処理の都合として）５つの領域に区分されているものであってもよい。受光素子２０１の５つの領域のうち、例えば領域２０１Ａが波長Ａの光が結像する領域となり、領域２０１Ｂが波長Ｂの光が結像する領域となる。ここで、受光素子２０１として１０ｍｍ×１０ｍｍの大きさのフォトダイオードを利用する場合には、このフォトダイオードを、２×１０ｍｍごとに５つの領域に区分することができる。

なお、図１２上段では、受光素子２０１として利用されるフォトダイオードが、短冊状に５つの領域に均等に区分された場合について図示しているが、領域の形状は、図１２に示したような矩形形状に限定されるわけではない。

このような５種類の受光領域に該当する波長の光が結像するように、図１２に示したように、光学フィルタ２１１として５種類のバンドパスフィルタが使用される。以下の説明では、波長Ａが中心波長５００ｎｍに対応するものとし、順に、波長Ｂが中心波長５４０ｎｍに対応し、波長Ｃが中心波長５８０ｎｍに対応し、波長Ｄが中心波長６２０ｎｍに対応し、波長Ｅが中心波長６６０ｎｍに対応するものとする。なお、この並び順は便宜的なものであって、どの領域がどの中心波長に対応するかは、適宜決定することができる。

これら５種類の光学フィルタ２１１は、図１１及び図１２の下段に示したように、受光面対応する領域の上部（例えば、直上）に配置される。これにより、例えば、領域２０１Ａの直上に設けられた光学フィルタ２１１に入射した白色反射光は、５００ｎｍを中心波長とした所定幅の光のみが光学フィルタ２１１を透過することとなり、領域２０１Ａには、５００ｎｍを中心波長とした所定幅の光が結像することとなる。なお、図１２では、図示の関係上、便宜的に受光素子２０１と光学フィルタ２１１との間に間隙を設けて図示しているが、光学フィルタ２１１は、受光素子２０１の直上に設けられてもよく、図示のように所定の間隙を空けて設けられてもよい。

また、光学フィルタ２１１の上部には、先に説明したように、拡散反射光をコリメートするためのコリメートレンズ２１３が適宜設けられる。

以上、図１１及び図１２を参照しながら、本変形例に係る測定ユニット２０について、詳細に説明した。本変形例に係る測定ユニット２０では、同一の波長特性を有する光を測定対象領域に対して同時に照射し、受光素子の前段に設けられた光学フィルタにより波長を選択することで、測定対象領域に載置された測定対象物の光学的な情報を取得することができる。また、測定対象とする現象や物体に特徴的な波長を予め選択しておいた上で測定を実施するため、本実施形態に係る測定装置１では、積分球や回折格子などといった光学ユニットが不要となり、装置の小型化を実現することができる。また、発光素子として発光ダイオードを利用することが可能であるため、４Ｎ個の発光素子を実装する場合であっても、省電力化及び低コスト化を図ることが可能である。

＜情報処理方法について＞
続いて、図１３を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０で実施される情報処理方法の流れの一例について説明する。図１３は、本実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示した流れ図である。

本実施形態に係る情報処理装置１０の測定データ取得部１０１は、測定ユニット２０から、測定ユニット２０が測定した生体での光の反射率に関する測定データを取得する（ステップＳ１０１）。その後、測定データ取得部１０１は、取得した測定データを、判定部１０３に出力する。

判定部１０３は、測定データ取得部１０１から出力された測定データを参照して、所定の波長帯域（例えば、４００ｎｍ〜７００ｎｍ全体の帯域や、図５に示した５種類の波長）での反射率を特定する（ステップＳ１０３）。その後、判定部１０３は、特定した反射率を利用して、上記条件が成立するか否かを判定することで、血管状態や血流状態を判定する（ステップＳ１０５）。

判定部１０３は、血管状態や血流状態に関する判定結果を、濃度算出部１０５やアプリケーション実行部１１３に出力する。濃度算出部１０５やアプリケーション実行部１１３は、判定部１０３により得られた判定結果を利用して、各種の処理を実施する（ステップＳ１０７）。

例えば、濃度算出部１０５は、測定データ取得部１０１が取得した測定データを利用して、各種ヘモグロビンやメラニン等の測定対象成分の濃度を算出する。この際、判定部１０３による判定結果が、血管の拡張や血流の増加を示すものであった場合、又は、血管の収縮や血流の減少を示すものであった場合に、濃度算出部１０５は、算出した測定対象成分の濃度を補正して、得られた補正後の濃度を、測定対象成分の推定濃度とする。

また、アプリケーション実行部１１３は、判定部１０３による判定結果を利用して、首、肩、腰等のコリを判定したり、判定部１０３による判定結果を利用してユーザの興奮度を特定してゲームに適用したりする。

このように、本実施形態に係る情報処理方法では、皮膚での光の反射率の測定結果に基づいて、被測定者の血管状態や血流状態を容易に判定することが可能となり、得られた判定結果を各種の処理に利用することが可能となる。

（ハードウェア構成について）
次に、図１４を参照しながら、本開示の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図１４は、本開示の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

情報処理装置１０は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、情報処理装置１０は、更に、ホストバス９０７と、ブリッジ９０９と、外部バス９１１と、インターフェース９１３と、入力装置９１５と、出力装置９１７と、ストレージ装置９１９と、ドライブ９２１と、接続ポート９２３と、通信装置９２５とを備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、又はリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置１０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。

ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。

入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、情報処理装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、情報処理装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカ及びヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１７は、例えば、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキスト又はイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。

ストレージ装置９１９は、情報処理装置１０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、及び外部から取得した各種のデータなどを格納する。

ドライブ９２１は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２７は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。

接続ポート９２３は、機器を情報処理装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置１０は、外部接続機器９２９から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２９に各種のデータを提供したりする。

通信装置９２５は、例えば、通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。

以上、本開示の実施形態に係る情報処理装置１０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定部
を備える、情報処理装置。
（２）
前記判定部は、可視光帯域に属する光を照射することで得られた前記光の反射率のうち、赤色に対応する帯域である第１の帯域での反射率と、当該第１の帯域よりも短波長側の帯域である第２の帯域での反射率とを用いて、血管の拡張もしくは収縮、及び／又は、血流の増加もしくは減少を判定する、（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記判定部は、
前記第２の帯域に属する波長での前記反射率が第１の閾値以下であり、かつ、前記第１の帯域に属する波長での前記反射率と前記第２の帯域に属する波長での反射率との差が第２の閾値以上である場合、前記生体の測定部位では血管が拡張し、血流が増加した状態にあると判定し、
前記第２の帯域に属する波長での反射率が第３の閾値以上であり、かつ、前記第１の帯域に属する波長での反射率と第２の帯域に属する波長での反射率との差が第３の閾値以下である場合、前記生体の測定部位では血管が収縮し、血流が減少した状態にあると判定する、（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記判定部は、
前記被測定者の性別に応じて、前記第１の閾値、前記第２の閾値、前記第３の閾値及び前記第４の閾値の設定値をそれぞれ変更する、（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記判定部は、
前記第１の帯域での反射率として、波長６２０ｎｍでの反射率及び波長６６０ｎｍでの反射率の少なくとも何れかを利用し、
前記第２の帯域での反射率として、波長５００ｎｍでの反射率、波長５４０ｎｍでの反射率及び波長５８０ｎｍでの反射率の少なくとも何れかを利用する、（１）〜（４）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（６）
前記光の反射率に関する測定データを利用して、測定部位での測定対象成分の濃度を算出する濃度算出部を更に備え、
前記濃度算出部は、前記判定部による判別結果に応じて、算出した前記測定対象成分の濃度を補正する、（２）〜（５）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（７）
前記濃度算出部は、
前記判定部により血管が拡張し血流が増加した状態にあると判定された場合、算出した前記測定対象成分の濃度を所定の補正係数で除することで補正を行い、
前記判定部により血管が収縮し血流が減少した状態にあると判定された場合、算出した前記測定対象成分の濃度に所定の補正係数を乗じることで補正を行う、（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記判定部による判定結果を利用するアプリケーションを実行するアプリケーション実行部を更に備える、（１）〜（７）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（９）
前記アプリケーション実行部は、前記判定部による判定結果を利用して、体のコリの有無を判定する、（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記アプリケーション実行部は、前記判定部による判定結果を利用して前記被測定者の興奮度を特定し、特定した当該興奮度をアプリケーションのパラメータに反映させる、（８）に記載の情報処理装置。
（１１）
被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定すること
を含む、情報処理方法。
（１２）
コンピュータに、
被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定機能
を実現させるためのプログラム。
（１３）
被測定者の生体表面に所定波長の光を照射し、生体によって反射された光を検知することで前記光の反射率に関する測定データを生成する測定ユニットと、
前記測定ユニットにより生成された前記光の反射率に関する測定データを利用し、当該光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定部を有する情報処理装置と、
を備え、
前記測定ユニットは、
前記生体表面が載置された測定対象領域からの光が結像する受光素子と、
前記受光素子の周囲に環状に配設され、前記測定対象領域に対して所定波長の光を放射する複数の発光素子と、
を有し、
前記複数の発光素子は、それぞれの前記発光素子からの放射発光の中心線が、前記測定対象領域の略中心を通過するように、前記測定対象領域の法線に対して傾けて配設される、情報処理システム。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
２０ 測定ユニット
１０１ 測定データ取得部
１０３ 判定部
１０５ 濃度算出部
１０７ 結果出力部
１０９ 表示制御部
１１１ アプリケーション実行部
１１３ 記憶部

Claims (13)

1. 被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定部
   を備える、情報処理装置。
2. 前記判定部は、可視光帯域に属する光を照射することで得られた前記光の反射率のうち、赤色に対応する帯域である第１の帯域での反射率と、当該第１の帯域よりも短波長側の帯域である第２の帯域での反射率とを用いて、血管の拡張もしくは収縮、及び／又は、血流の増加もしくは減少を判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判定部は、
   前記第２の帯域に属する波長での前記反射率が第１の閾値以下であり、かつ、前記第１の帯域に属する波長での前記反射率と前記第２の帯域に属する波長での反射率との差が第２の閾値以上である場合、前記生体の測定部位では血管が拡張し、血流が増加した状態にあると判定し、
   前記第２の帯域に属する波長での反射率が第３の閾値以上であり、かつ、前記第１の帯域に属する波長での反射率と第２の帯域に属する波長での反射率との差が第３の閾値以下である場合、前記生体の測定部位では血管が収縮し、血流が減少した状態にあると判定する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記判定部は、
   前記被測定者の性別に応じて、前記第１の閾値、前記第２の閾値、前記第３の閾値及び前記第４の閾値の設定値をそれぞれ変更する、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記判定部は、
   前記第１の帯域での反射率として、波長６２０ｎｍでの反射率及び波長６６０ｎｍでの反射率の少なくとも何れかを利用し、
   前記第２の帯域での反射率として、波長５００ｎｍでの反射率、波長５４０ｎｍでの反射率及び波長５８０ｎｍでの反射率の少なくとも何れかを利用する、請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記光の反射率に関する測定データを利用して、測定部位での測定対象成分の濃度を算出する濃度算出部を更に備え、
   前記濃度算出部は、前記判定部による判別結果に応じて、算出した前記測定対象成分の濃度を補正する、請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記濃度算出部は、
   前記判定部により血管が拡張し血流が増加した状態にあると判定された場合、算出した前記測定対象成分の濃度を所定の補正係数で除することで補正を行い、
   前記判定部により血管が収縮し血流が減少した状態にあると判定された場合、算出した前記測定対象成分の濃度に所定の補正係数を乗じることで補正を行う、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記判定部による判定結果を利用するアプリケーションを実行するアプリケーション実行部を更に備える、請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記アプリケーション実行部は、前記判定部による判定結果を利用して、体のコリの有無を判定する、請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記アプリケーション実行部は、前記判定部による判定結果を利用して前記被測定者の興奮度を特定し、特定した当該興奮度をアプリケーションのパラメータに反映させる、請求項８に記載の情報処理装置。
11. 被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定すること
    を含む、情報処理方法。
12. コンピュータに、
    被測定者の生体表面に所定波長の光を照射することで得られた当該光の反射率に関する測定データを利用し、前記光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定機能
    を実現させるためのプログラム。
13. 被測定者の生体表面に所定波長の光を照射し、生体によって反射された光を検知することで前記光の反射率に関する測定データを生成する測定ユニットと、
    前記測定ユニットにより生成された前記光の反射率に関する測定データを利用し、当該光の反射率に対応する色相に応じて前記生体における血管の状態及び／又は血流の状態を判定する判定部を有する情報処理装置と、
    を備え、
    前記測定ユニットは、
    前記生体表面が載置された測定対象領域からの光が結像する受光素子と、
    前記受光素子の周囲に環状に配設され、前記測定対象領域に対して所定波長の光を放射する複数の発光素子と、
    を有し、
    前記複数の発光素子は、それぞれの前記発光素子からの放射発光の中心線が、前記測定対象領域の略中心を通過するように、前記測定対象領域の法線に対して傾けて配設される、情報処理システム。
    

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