JP2015009140A - 黄疸測定プログラム、及び、それを用いる黄疸測定システム - Google Patents

Abstract

【課題】 黄疸測定プログラム、及び、それを用いる黄疸測定システムを提供する。【解決手段】 電子機器を、画像取り込み手段、色校正手段、および黄疸指数計算手段として機能させる。画像取り込み手段は、新生児の顔及び色票の画像を取り込むステップＳ１を実行する。色校正手段は、取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップＳ２を実行する。黄疸指数計算手段は、画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算すると共に不良画像を排除するステップＳ３を実行する。【選択図】 図１

Description

本発明は、黄疸測定プログラム、及び、それを用いる黄疸測定システムに関する。

黄疸の測定は、新生児時期において最もよく実施される血液検査の一つであり、同時に医療関係者と両親が赤ちゃんの生まれた初期において密切に観察する重点でもある。黄疸値が高過ぎると、新生児が核黄疸（ｋｅｒｎｉｃｔｅｒｕｓ）を発症し、脳の障害を起こすおそれがあり、重篤な場合、脳性麻痺、難聴、知的障害等の後遺症を残すおそれもある。

現在黄疸の測定方法は、主に採血又は足踵から少量の採血による検査に依存しているが、このステップは、侵襲性検査に属しているため痛み、出血、傷からの感染等の副作用を起こすおそれがあり、実施する上での制限や家族に不安を持たせていた。よって血液検査の大半は、家族又は医療関係者の肉眼的観察で赤ちゃんの肌に黄疸現象が現れたことを発見してから血液検査による確認が行われてきた。しかしながら黄疸を肉眼的に観察するは、主観的な判断で、特に新生児の両親は専門的な訓練を受けておらず、経験もないため、よく誤判定により赤ちゃんの黄疸治療の遅れ或いは不必要な過度の血液検査を受けてしまう。この外に、黄疸計（ｊａｕｎｄｉｃｅ ｍｅｔｅｒ）は、ビームを赤ちゃんの皮膚に照射し、戻ってきた光の波長を分析して非侵襲性の黄疸判読数値を提供できるが、高価な黄疸計は、一般的な家庭で負担できるものでなく、且つ黄疸測定を必要とする大半の期間は赤ちゃんが生まれてから１〜２ヵ月以内だけで、この計器は幅広く世間に適用されているものではない。

特開２０１２−６１２３２号公報

本発明の目的は、現在非常に普及し且つカメラ機能付きスマートフォン、タブレットコンピュータ或いはパソコンを通じて、画像処理（非侵襲性）方法で新生児の皮膚に対し測定を行うと共に客観的な黄疸指標を提供することで、新生児の両親に新生児黄疸の指標を随時自己測定させることが可能であり、黄疸の指標が正常値より高い時、再診警告メッセージを発すことが可能な黄疸測定プログラム、及び、それを用いる黄疸測定システムを提供することにある。

本発明による黄疸測定プログラムは、電子機器を、画像取り込み手段、色校正手段、および黄疸指数計算手段として機能させる。画像取り込み手段は、新生児の顔及び色票の画像を取り込むステップＳ１を実行する。色校正手段は、取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップＳ２を実行する。黄疸指数計算手段は、画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算すると共に不良画像を排除するステップＳ３を実行する。

前記新生児の顔及び色票の画像を取り込むステップＳ１は、スマートフォン、タブレットコンピュータ或いはパソコン等のカメラを備え、並びに本発明に係わる方法のアプリケーションプログラム（ＡＰＰ）を実行できるツールで撮影し、また前記色票は純赤色、純緑色、純青色という３色を有するものである。構図を決めるため、該撮影のプレビュー画面で顔の輪郭線及び推奨位置の色票輪郭線を設定し、また撮影前又は撮影後の撮影過程において新生児の生後時間をロードすることで、新生児の現時点の黄疸正常値範囲の判断に対応する。該色票は、長方形で新生児の顔の周囲位置を配列させることができ、画像分析に干渉しないように新生児の顔周り物、例えばおくるみ、布団或いは枕等の背景色が赤、緑、青、黄等の色を避ける。

前記取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップＳ２は、ＲＧＢカラーモデルを使用すると共に色票の色の平均値に基づき画像全体に対し色正規化を行うことである。該ステップＳ２には色票の位置を自動的に検索して色票領域の画素（ｐｉｘｅｌ）総数Ｎ_xを計算し、ｘ∈｛ｒ，ｇ，ｂ｝とし、該Ｎ_xが設定値を上回った時更に色票の色平均値を計算するステップＳ２１と、色票の色平均値に基いて画像全体に対し色正規化を行うステップＳ２２とを更に含む。前記ステップＳ２１では画像を取り込んだ後推奨位置の色票輪郭線内において純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域を各々検索し、更にこれら領域の最大繋ぎ範囲を各々見つけ出して赤、緑、青の色票領域とする。

本発明で検索した後赤の色票がある領域の中における赤チャンネル（Ｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ）の平均値を赤の色票の取り込んだ画像における色Ｐ_rと定義する。緑と青の色票の取り込んだ画像における色の処理方法も同じで、Ｐ_gとＰ_bを求めることができる。

また前記色票の色平均値に基いて画像全体に対し色正規化を行うステップＳ２２は、画像内の各画素を赤、緑、青チャネルに対して調整し、異なる撮影環境で生じる画像の色差を低減できる。

前記画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算するステップＳ３は、ＨＳＶ（Ｈｕｅ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、Ｖａｌｕｅ）カラーモデルで顔の肌色に属する領域を自動的に取得し、またこの領域で黄疸に属する領域を検索することである。黄疸領域の画素の飽和度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）平均値を計算し、ある特殊な関数変換を経て血液検査で得られた黄疸値に相当する黄疸指標とし、また黄疸領域の画素数と肌領域の画素数の比を取り込んだ画像品質の評価根拠とする。

ステップＳ３は、一般肌色の色相（Ｈｕｅ）範囲に基いて推奨する顔位置で肌に属する画素を検索すると共にその総数Ｎ_SKを計算するステップＳ３１と、これら肌の画素において更に黄疸値の色相範囲に基いて黄疸領域に属する画素を見つけ出すステップＳ３２と、これら黄疸領域画素の飽和度平均値と黄疸領域画素数及び肌領域画素数の比（Ｊａｕｎｄｉｃｅ ＳＫｉｎ Ｒａｔｉｏ、ＪＳＲ）を計算するステップＳ３３と、飽和度平均値を黄疸指標に変換するステップＳ３４と、を含む。

ステップＳ３１は、発明者が統計した新生児の顔の肌領域の色相（Ｈｕｅ）範囲を指定された顔の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ画像内楕円形の顔の輪郭線範囲内においてこの画像の顔の肌領域画素を選別すると共にその総数がＮ_SKであることを計算する。また取り込む画像の品質及び精度を向上するため、ステップＳ３１の後に輪郭線内の画素総数Ｎ_E及びその飽和度平均値Ｓ_Eを計算と検索し、またＮ_SKとＮ_Eの比（ＳＫｉｎ Ｅｌｌｉｐｓｅ Ｒａｔｉｏ，ＳＥＲ）を計算するステップＳ３１１に進むことができる。当該Ｓ_E及びＳＥＲ値が設定値を上回った時更にステップＳ３２に進むことができる。

前記ステップＳ３２は、発明者が統計した新生児黄疸領域の色相範囲を設定された黄疸の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ顔範囲の画素において更にこの画像の黄疸領域画素を選別する。

前記ステップＳ３３は、黄疸領域画素総数と顔の肌領域画素総数の比を求める。画像の品質不良による誤判定を避けるため、黄疸領域画素総数或いは両者の比のいずれか又は顔の輪郭線範囲内画素の飽和度平均値が設定値を下回った時改めて画像を取り込み直すよう推奨する。

また前記ステップＳ３４は、黄疸領域の画素の色飽和度平均値を計算してからこれを黄疸指数に変換し、求めて得られた黄疸指数を血液検査で得られた黄疸値に相当させ、黄疸指数が一般的な中リスクより高い時、警告を発すと共に再診を勧めるようする。

本発明の方法は、コンピュータプログラム（ＡＰＰ）製品とすることができる。該コンピュータプログラム（ＡＰＰ）はインターネットからダウンロード若しくはその他のルートを通じて現在非常に普及しているカメラ機能付きスマートフォン、タブレットコンピュータ、パソコン又はこれらに類する電子機器等にロードすると、本発明の方法を実施できる。本発明の操作時色票に合わせて撮影でき且つオンラインでリアルタイム分析できるため、操作利便性の効果を持つことができる。また本発明は、取り込んだ画像の品質が要求（例えば、光が暗すぎ或いは顔と色票位置が理想的ではない）を満たさない場合、改めて撮影し直すよう求めるため、より一層正確な測定結果を提供でき、且つ本発明の撮影方法の測定変換指数が血液検査の黄疸値に相当し、目測方法より正確になり、また新生児への肉眼的な判断ミスによる治療タイミングを逃がすことがなくなる。よって、新生児の両親の心配を軽減し、過度の血液検査を減らし、黄疸値が高すぎてもで家族が発見できなかったという無念を避けることができ、且つ医療資源も節減することができることである。

本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムの処理ステップを示す模式図である。 本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムのフローチャートである。 本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムによる処理過程を示す模式図である。 本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムによる処理結果を示す特性図である。 米国小児科学会から公表された新生児の生後黄疸曲線図である。

（一実施形態）
図１乃至図３を参照しながら説明する。
図１は本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムの処理ステップを示す図で、図２はフローチャートで、図３が本実施形態の撮影画像を色票に組み合わせた様子を示す図である。本実施形態では、新生児の顔及び色票の画像を取り込むＳ１と、取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うＳ２と、画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算すると共に不良画像を排除するＳ３と、を含む。

前記新生児の顔及び色票の画像を取り込むステップＳ１は、スマートフォン、タブレットコンピュータ或いはパソコン等のカメラ又はこれに類する機能を備える電気機器及びプログラムを実行できるツールで撮影する。また前記色票は純赤色、純緑色、純青色という３色を有するカラーチェッカ形態の色票１１、１２、１３で、各色票１１、１２、１３寸法がいずれも１ｃｍ²を上回る。図３に示す構図を決めるため、該撮影のプレビュー画面で楕円形の顔の輪郭線２及び両長方形色票推奨位置の色票輪郭線３を設定し、また本実施例の各純赤色、純緑色、純青色の色票１１、１２、１３が上方の色票輪郭線３内に配列され、撮影前又は撮影後の撮影過程において新生児の生後時間データをロードすることで、本実施形態が図５に示す新生児の現時点の黄疸正常値範囲の判断に対応させる。画像分析に干渉しないように新生児の顔の周りの物、例えばおくるみ、布団或いは枕等の背景色が赤、緑、青、黄等の色を避ける。

前記取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップＳ２は、ＲＧＢカラーモデルを使用すると共に色票の色の平均値に基づき画像全体に対し色正規化を行うことである。該Ｓ２ステップには色票の位置を自動的に検索して色票領域の画素（ｐｉｘｅｌ）総数Ｎ_xを計算し、ｘ∈｛ｒ，ｇ，ｂ｝とし、該Ｎｘが設定値を上回った時更に色票の色平均値を計算するステップＳ２１と、色票の色平均値に基いて画像全体に対し色正規化を行うステップＳ２２とを更に含む。前記ステップＳ２１では画像を取り込んだ後両長方形色票推奨位置の色票輪郭線３内において純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域を各々検索し、更にこれら領域の最大繋ぎ範囲を各々見つけ出して赤、緑、青の色票１１、１２、１３領域とする。

本実施形態の色票位置を自動的に検索することは、ｍｘＲｒ_i、ｍｘＲｇ_i、ｍｘＲｂ_iを各々Ｒｒ_i、Ｒｇ_i、Ｒｂ_i内の最大連続領域にさせ、ｍａｘ_i｛ｍｘＲｒ_i、ｍｘＲｇ_i、ｍｘＲｂ_i｝はｉ番目領域において同時に最大のｍｘＲｒ_i、ｍｘＲｇ_i、ｍｘＲｂ_iを備え、これら領域が純赤色、純緑色、純青色色票１１、１２、１３がある領域である。本実施例は、顔の上方位置にある色票輪郭線３に色票１１、１２、１３の位置を検索できる。またｍｘＲｒ_i、ｍｘＲｇ_i、ｍｘＲｂ_iの個別領域の画素数がＮ_xで、ｘ∈｛ｒ，ｇ，ｂ｝とし、Ｎ_xが設定値ｔｈ_Nxを下回った時、色票が正確に色票輪郭線３の中に置かず、或いは画像の取り込み時光線の不足を示し、且つ該Ｎ_x値がカメラ解像度の設定に対応し、解像度が高い時Ｎ_x値が高くなる。例えば解像度は４７５２ｘ３１６８の時ｔｈ_Nx値が１００００で、１００００より低い場合色票位置を調整してから改めて画像を取り込むよう推奨する。

また｛ＣＰ_i｝は長方形の色票推奨位置の色票輪郭線３内の画素（ｐｉｘｅｌ）集合として設定し、ｉ∈｛０，１｝とし、ｉが固定領域に属さない。Ｒｒ_i、Ｒｇ_i、Ｒｂ_iは各々ｉ番目の長方形内の純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域とさせる。

本実施形態では、色票の色のデフォルト閾値をｔｈ＿ｃｐとする。ｔｈ＿ｃｐは、下記数式１を満たす。好ましいｔｈ＿ｃｐを１０に設定する。

（数式１において、ｘ∈｛ｒ，ｇ，ｂ｝、（ｒ_r、ｒ_g、ｒ_b）＝（２５５、０、０）、（ｇ_r、ｇ_g、ｇ_b）＝（０、２５５、０）、（ｂ_r、ｂ_g、ｂ_b）＝（０、０、２５５）である。）
ａとｂ間の距離は下記の数式２で算出する。

本実施形態で検索した後赤の色票１１がある領域の中における赤チャンネル（Ｒｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ）の平均値を赤の色票１１の取り込んだ画像における色Ｐ_rと定義する。緑と青の色票の取り込んだ画像における色の処理方法も同じで、Ｐ_gとＰ_ｂを求めることができる。

本実施例は、２つの長方形色票輪郭線３を利用者に配列しやすい色票として設定しているが、本実施形態は１つの色票輪郭線３のみとしても設定できる。画像を取り込む時、ある不可抗力の要因により、色票を色票輪郭線３の中に置けない場合、まず自由に顔以外で且つ画像取り込み範囲内のその他領域を置き、画像を取り込んでから手動で色票位置を設定する手順を実行でき、つまり利用者は手動で色票範囲の中心点をクリックすると、本実施形態が自動的に該位置付近の色票を検索できる。その色票の検索方法は前記ステップと同じである。

次に、前記色票の色平均値により画像全体に対し色正規化を行うステップＳ２２は、画像内の各画素を各々赤・緑・青チャンネルに対し調整し、赤の色票１１がある領域の赤チャンネル値を２５５に近づけさせる。緑と青の色票１２、１３の処理方法も同じとする。ｆ_r＝２５５／Ｐ_r、ｆ_g＝２５５／Ｐ_g、ｆ_b＝２５５／Ｐ_bとする場合、画像内の各画素の赤チャンネルＣ_rをＣ´_r＝ｆ_r×Ｃ_rに調整し、各画素の緑チャンネルＣ_g及び青チャンネルＣ_bの処理方法も同じで、Ｃ´_g＝ｆ_g×Ｃ_g、Ｃ´_b＝ｆ_b×Ｃ_bとし、また本実施形態のＣ´_r、Ｃ´_g、Ｃ´_b ＲＧＢ色情報を取得し、対応する色票１１、１２、１３により画像内の各画素の画素値を計算し、且つ異なる撮影環境による画像の色差を低減できる。

本実施形態の色飽和度平均値のビリルビン値に対応する回帰統計図の図４を参照しながら説明する。前記画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算するステップＳ３は、ＨＳＶ（Ｈｕｅ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、Ｖａｌｕｅ）カラーモデルで顔の肌色に属する領域を自動的に取得し、またこの領域で黄疸に属する領域を検索することである。黄疸領域の画素の飽和度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）平均値を計算し、ある特殊な関数変換を経て血液検査で得られた黄疸値に相当する黄疸指標とし、また黄疸領域の画素数と肌領域の画素数の比（Ｊａｕｎｄｉｃｅ Ｓｋｉｎ Ｒａｔｉｏ， ＪＳＲ）を取り込んだ画像品質の評価根拠とする。ＪＳＲ値がｔｈ_JSRを下回った場合、取り込んだ画像の品質が悪く、計算する黄疸指標に比較的大きな誤差が生じる。ｔｈ_JSRは、本実施形態の統計を経た後で得られたデフォルト閾値（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）である。

ステップＳ３は、一般肌色の色相（Ｈｕｅ）範囲に基いて推奨する顔位置で肌に属する画素（ｐｉｘｅｌ）を検索すると共にその総数Ｎ_SKを計算するステップＳ３１と、これら肌の画素において更に黄疸値の色相範囲に基いて黄疸領域に属する画素を見つけ出すステップＳ３２と、これら黄疸領域画素の飽和度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）平均値と黄疸領域画素数及び肌領域画素数の比（Ｊａｕｎｄｉｃｅ ＳＫｉｎ Ｒａｔｉｏ、ＪＳＲ）を計算するステップＳ３３と、飽和度平均値を黄疸指標に変換するステップＳ３４と、を含む。

下記の数式３により、該Ｃ´_r、Ｃ´_g、Ｃ´_b （ＲＧＢ）を（ＨＳＶ）に変換する。

該変換式は、従来の技術であるため、記述を省略する。該ステップＳ３１は、ＲＧＢ色情報によりＨＳＶ色情報に変換した後、発明者が統計した新生児の顔の肌領域の色相（Ｈｕｅ）範囲(本実施例では約４２．５±１８．５)を設定された顔の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ画像内楕円形の顔の輪郭線２範囲内においてこの画像の顔の肌領域画素集合ＳＫを選別する。

また前記ステップＳ３１において、画像を取り込む時不可抗力の外力により、顔の肌領域が楕円形の顔の輪郭線２範囲内に入らせることができた場合、本実施形態で画像を取り込んだ後、手動で楕円形の顔の輪郭線２位置、サイズ及び角度を調整することで、取り込んだ画像の顔の肌領域を楕円形の顔の輪郭線２範囲内にカバーされる。

更に取り込む画像の品質及び精度を高めるため、本実施形態はステップＳ３１の後に輪郭線内の画素総数Ｎ_E及びその飽和度平均値Ｓ_Eを計算と検索し、またＮ_SKとＮ_Eの比ＳＥＲを計算するステップＳ３１１を更に含むことができる。該顔の肌領域の画素集合ＳＫの総数Ｎ_SKと楕円形の顔の輪郭線２範囲内の画素集合Ｅの総数Ｎ_Eの比ＳＥＲ＝Ｎ_SK／Ｎ_Eで、ＳＥＲ値がｔｈ_SER値を下回ると、取り込んだ画像の品質不良であると認定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。画像を取り込む時顔の肌領域と楕円形の顔の輪郭線２位置との差が大きい過ぎるかどうかを自動認識するため、本実施例はＳＥＲ値がｔｈ_SER（７０％）を下回った時取り込んだ画像の品質不良であると認定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。また楕円形の顔の輪郭線２範囲内の全ての画素の飽和度平均値がＳ_Eで、本実施例はＳ_E値がｔｈ_SE（０．５）を下回った時画像を取り込んだ時の環境光の不足と認定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。前記ステップＳ３２は、発明者が統計した新生児黄疸領域の色相範囲（本実施例では約４０〜６０）を設定された黄疸の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ顔範囲の画素において更にこの画像の黄疸領域画素集合Ｊを選別する。

前記ステップＳ３３は、黄疸領域画素集合Jの総数Ｎ_Jと顔の肌領域画素集合ＳＫの総数Ｎ_SKの比ＪＳＲ＝Ｎ_J／Ｎ_SKを求める。画像の品質不良による誤判定を避けるため、本実施例は、ＪＳＲ値がｔｈ_JSR （５０％）を下回った時取り込んだ画像の品質不良と認定し、算出した後記Ｊ_Sに比較的大きな誤差があるため、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。

また前記ステップＳ３４は、画素集合Jの色飽和度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）平均値Ｊ_Sを計算し、ある特殊な関数Ｔ（ｘ）でこれを黄疸指数に変換し、求めて得られた黄疸指数を血液検査で得られた黄疸値Ｊ_Vに相当させる。図４に示すように、関数Ｔ（ｘ）はＪ_SとＪ_Vの回帰統計関数で、且つ該Ｊ_SとＪ_Vが比例関係とし、Ｊ_Sが高いほどＪ_Vも高くなる。図５の米国小児科学会が公表した新生児の生後時間に対応する黄疸曲線図と一緒に参照し、該Ｊ_V値と新生児の生後年齢（ｐｏｓｔｎａｔａｌ ａｇｅ）でその黄疸指数が高いすぎるかを判断し、黄疸指数は米国小児科学会が推奨する一般的な中リスク（例えば中央曲線以上）を上回り或いは１５ｍｇ／ｄＬより大きいか等しい時警告を発すと共に再診を勧める。

本実施形態は、コンピュータプログラム（ＡＰＰ）製品とすることができる。該コンピュータプログラム（ＡＰＰ）はインターネットから現在非常に普及しているカメラ機能付きスマートフォン、タブレットコンピュータ、パソコン又はこれらに類する電子機器等にロードすると、本実施形態の方法を実施できる。

本実施形態の操作時色票に合わせて撮影でき且つリアルタイム分析でき、特殊スペクトルの範囲の光を用いる必要がない、或いは特殊環境のもとで画像を撮影する必要がないため、操作利便性の効果を持つことができる。また新生児の両親にいつでも撮影測定を提供することでその心配を低減でき、同時に病院での血液検査を頻繁的に行う不便を避けることができる。

本発明は、取り込んだ画像の品質が要求（例えば、光が暗すぎ或いは顔と色票位置が理想的ではない）を満たさない場合、改めて撮影し直すよう求めるため、より一層正確な測定結果を提供でき、且つ本発明の撮影方法の測定変換指数が血液検査の黄疸値に相当し、新生児の両親の目測方法より正確になり、且つ黄疸指標が正常値より高い時再診警告メッセージを発すことで新生児は新生児両親の肉眼的な判断ミスによる治療タイミングを逃がすことがなくなる。前記実施例は、あくまでも本発明の技術内容を明らかにするものであって、この例によって何ら制限されるものではない。本発明の範囲内において種々の改良変更をなし得ることは、本発明の範囲内に含めるものであるのが勿論である。

１１・・・赤の色票、
１２・・・緑の色票、
１３・・・青の色票、
２・・・顔の輪郭線、
３・・・色票の輪郭線。

Claims (10)

1. 電子機器を、
   新生児の顔、及び、色票の画像を取り込むステップＳ１を実行する画像取り込み手段、
   取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップＳ２を実行する色校正手段、および、
   画像の顔画素の色情報に基づいて黄疸指数を計算すると共に不良画像を排除するステップＳ３を実行する黄疸指数計算手段、として機能させることを特徴とする黄疸測定プログラム。
2. 前記ステップＳ１では、スマートフォン、タブレットコンピュータ、または、パソコンに設けられているカメラを含む前記画像取り込み手段、および、プログラムにより撮影を行い、
   色票は、純赤色、純緑色、および純青色を含むカラーチェッカであり、
   前記ステップＳ２は、前記色校正手段により実行され、色票の位置を自動的に検出し、色票領域の画素総数Ｎ_xを計算し、ｘ∈｛ｒ，ｇ，ｂ｝であり、画素総数Ｎ_xが所定値を上回った時、色票の色平均値を計算するステップＳ２１と、色票の色平均値に基いて画像全体に対して色正規化を行いＲＧＢの色情報を得るステップＳ２２とを含み、
   前記ステップＳ３は、前記黄疸指数計算手段により実行され、正常の肌色の色相範囲に基いて推奨する顔の位置で肌に属する画素を検索し、画素総数Ｎ_SKを計算するステップＳ３１と、肌の画素において所定値の色相範囲に基いて所定領域に属する画素を検出するステップＳ３２と、所定領域に属する画素の飽和度平均値、および、所定領域の画素数と肌領域の画素数との比ＳＫを計算し、当該比の値が所定値を下回った時、改めて画像を取り込み直すステップＳ３３と、飽和度平均値を黄疸指数に変換するステップＳ３４とを有し、
   撮影過程において新生児の生後時間をロードすることで、新生児の顔色が異常であるか否かを判断することを特徴とする請求項１に記載の黄疸測定プログラム。
3. 新生児の顔の周りの物が赤、緑、青、および黄の色を避けることを特徴とする請求項２に記載の黄疸測定プログラム。
4. 撮影のプレビュー画面で顔の輪郭線、及び、少なくとも１つの色票輪郭線を設定し、
   前記ステップＳ２１は、色票の位置を自動的に検索すると共に色票の輪郭線に色票を設置し、ｉが固定領域に属さないと設定し、
   ｍｘＲｒ_i、ｍｘＲｇ_i、ｍｘＲｂ_iが各Ｒｒ_i、Ｒｇ_i、Ｒｂ_i内の最大連続領域となるよう色票を検索し、
   ｍａｘ_i｛ｍｘＲｒ_i、ｍｘＲｇ_i、ｍｘＲｂ_i｝は、ｉ番目領域において同時に最大のｍｘＲｒ_i、ｍｘＲｇ_i、ｍｘＲｂ_iを有し、色票が位置する領域が純赤色、純緑色、純青色の色票が位置する領域であり、
   ｛ＣＰ_i｝は、色票輪郭線内の画素集合であり、
   Ｒｒ_i、Ｒｇ_i、Ｒｂ_iを色票輪郭線内の純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域とし、
   ｔｈ＿ｃｐは、色票の色のデフォルト閾値であり、下記の数式１を満たし、
   

   

   （数式１において、ｘ∈｛ｒ，ｇ，ｂ｝、（ｒ_r、ｒ_g、ｒ_b）＝（２５５、０、０）、（ｇ_r、ｇ_g、ｇ_b）＝（０、２５５、０）、（ｂ_r、ｂ_g、ｂ_b）＝（０、０、２５５）である）
   ａとｂ間の距離を数式２で算出し、
   

   

   赤の色票がある領域の中における赤チャンネルの平均値を取り込んだ画像における赤の色票Ｐ_rと定義し、緑と青の色票の取り込んだ画像における色の処理方法も同じであり、Ｐ_gとＰ_bを求めることが可能であり、
   前記ステップＳ２２は、画像内の各画素を赤・緑・青チャンネルに対して調整を行い、赤の色票がある領域の赤チャンネル値を２５５に接近させ、緑と青の色票の処理方法も同じであり、
   ｆ_r＝２５５／Ｐ_r、ｆ_g＝２５５／Ｐ_g、ｆ_b＝２５５／Ｐ_bである場合、画像内の各画素の赤チャンネルＣ_rをＣ´_r＝ｆ_r×Ｃ_rと調整し、各画素の緑チャンネルＣ_g及び青チャンネルＣ_bをＣ´_g＝ｆ_g×Ｃ_gおよびＣ´_b＝ｆ_b×Ｃ_bと調整し、Ｃ´_r、Ｃ´_g、Ｃ´_bのＲＧＢ色情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の黄疸測定プログラム。
5. 前記Ｎ_x値はカメラの解像度に対応するよう設定されており、
   色票の好ましい色閾値が１０であることを特徴とする請求項４に記載の黄疸測定プログラム。
6. 前記ステップＳ３１は、ＲＧＢ色情報によりＨＳＶ色情報に変換した後、設定された顔の画素パラメータの色相範囲に基いて、取り込んだ画像内の顔の輪郭線範囲Ｅ内において、画像の顔の肌領域画素集合ＳＫを選別すると共にその総数Ｎ_SKを計算し、前記ステップＳ３２で設定された黄疸領域の画素パラメータに基いて顔範囲の画素の中で画像の黄疸領域画素集合Ｊをさらに選別し、
   前記ステップＳ３３が黄疸領域画素集合Ｊの総数Ｎ_JとＮ_SKの比ＪＳＲ＝Ｎ_J／Ｎ_SKを求め、ＪＳＲ値が設定値 ｔｈ_JSRを下回った時取り込んだ画像の品質不良と設定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、
   前記ステップＳ３４が画素集合Ｊの色飽和度平均値Ｊ_sを計算してから関数Ｔ（ｘ）で黄疸指数に変換し、得られた黄疸指数を血液検査で得られた黄疸値Ｊ_vにすることを特徴とする請求項４に記載の黄疸測定プログラム。
7. ステップＳ３１の後に輪郭線内の画素総数Ｎ_E及びその飽和度平均値Ｓ_Eを計算および検索し、また、Ｎ_SKとＮ_Eの比ＳＥＲを計算するステップＳ３１１を更に含み、
   前記ステップＳ３１１は、顔の肌領域の画素集合ＳＫの総数Ｎ_SKと顔の輪郭線範囲内の画素集合Ｅの総数Ｎ_Eの比ＳＥＲ＝Ｎ_SK／Ｎ_Eを算出し、ＳＥＲ値がｔｈ_SER値を下回ると、取り込んだ画像の品質不良であると判断し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、また、ＳＥＲ値がｔｈ_SER値を下回った時取り込んだ画像の品質不良であると設定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、且つ、Ｅの飽和度平均値Ｓ_Eを求めて、Ｓ_E値がｔｈ_SE値を下回った時、画像を取り込んだ時の環境光の不足と判断し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、ＳＥＲ値がｔｈ_SER値を上回り、及びＳ_E値がｔｈ_SE値を上回った場合ステップＳ３２に進むことを特徴とする請求項６に記載の黄疸測定プログラム。
8. 前記顔の画素パラメータは４２．５±１８．５であり、
   前記ｔｈ_SER値が７０％であり、
   前記ｔｈ_SE値が０．５であり、
   前記黄疸の画素パラメータが４０〜６０であり、
   前記ｔｈ_JSR値が５０％であり、
   前記関数Ｔ（ｘ）がＪｓとＪｖの回帰統計関数であることを特徴とする請求項７に記載の黄疸測定プログラム。
9. 撮影過程において新生児の生後時間をロードすることで、新生児の黄疸正常値範囲の判断に対応することを特徴とする請求項１に記載の黄疸測定プログラム。
10. 請求項１から９のいずれか一項に記載の黄疸測定プログラムがインストールされている電子機器を備える黄疸測定システム。

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