JP2015083101A - 脈波検出装置、脈波検出方法及び脈波検出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】脈波検出装置10は、カメラによって撮像された画像を取得し、画像に含まれる生体領域を抽出し、生体領域に含まれる画素が持つ画素値の代表値を複数の波長成分別に算出する。脈波検出装置10は、波長成分別に算出された代表値の信号が含む周波数成分のうち信号成分の帯域および雑音成分の帯域を設定し、波長成分別に算出された代表値の信号の各々に重みを設定し、重みの更新を実行する。脈波検出装置10は、重みが前記波長成分別の信号に付与された上で互いが合成される場合のSN比を算出し、SN比が最大となる重みを用いて波長成分別の信号に重み付けを行った上で互いを合成し、合成後の信号から脈波を検出する。
【選択図】図1
Description
まず、本実施例に係る脈波検出装置の機能的構成について説明する。図1は、実施例1に係る脈波検出装置の機能的構成を示すブロック図である。図1に示す脈波検出装置10は、カメラ11aによって生体の一部が撮像された画像を用いて生体の脈波を検出する脈波検出処理を実行するものである。ここで言う「脈波」とは、血液の体積の変動を指し、いわゆる心拍数や心拍波形などが含まれる。
ここでは、図6〜図16を用いて、脈波の検出に関する数値計算の一例について説明する。図6は、RGB信号の一例を示す図である。図7は、RGB信号のパワースペクトルの一例を示す図である。図6には、サンプリング周波数が20fps(frame per second)であるカメラ11aが撮像するカメラ画像からRGBの成分別に生体領域の代表値が1分間にわたって算出されたRGB信号が図示されている。このように、カメラ11aのサンプリング周波数が20fpsであるとしたとき、RGBの成分別に生体領域の代表値が1分間(=60秒)にわたって採取されると、図6に示すように、20fps×60sec=1200のRGBの信号値を得ることができる。かかるRGB成分信号にフーリエ変換を実行すると、図7に示すように、RGBの成分別にパワースペクトルを得ることができる。なお、図7には、パワー値を1bpm単位で求める場合を例示したが、さらにパワー値を求める周波数の粒度を細かくしたり、荒くしたりすることもできる。
図19及び図20は、実施例1に係る脈波検出処理の手順を示すフローチャートである。この脈波検出処理は、脈波検出装置10のプロセッサによって脈波検出プログラムが実行されている場合に繰り返し実行される処理である。さらに、脈波検出プログラムは、一例として、ユーザインタフェースを介して起動指示を受け付けた場合に起動することとしてもよいし、脈波検出プログラムに設定された条件を満たす場合にバックグラウンドで自動的に起動することとしてもかまわない。
上述してきたように、本実施例に係る脈波検出装置10は、画像の生体領域から得たRGB成分別の信号の周波数成分にS帯域とN帯域を設定し、SN比が最大となる重みを用いてRGBの各信号を互いを合成した上で脈波を検出する。このため、本実施例に係る脈波検出装置10では、周期的なノイズ、例えば体動アーティファクトを十分に除去するとともに心拍に起因する輝度変化を残して脈波を検出できる。したがって、本実施例に係る脈波検出装置10によれば、脈波の検出精度を向上させることができる。
図21は、実施例2に係る脈波検出装置の機能的構成を示すブロック図である。図21に示す脈波検出装置20は、図1に示した脈波検出装置10に比べて、変換部14の代わりに、複数のBPF21−1〜BPF21−kと、統計値算出部22と、作成部23とを有する点が異なる。なお、図21には、図1に示した脈波検出装置10と異なる機能を発揮する機能部だけが抜粋して図示されており、図示が省略された機能部については図1に示した脈波検出装置10と同様の機能を発揮するので、その説明は省略する。
図24は、実施例2に係る脈波検出処理の手順を示すフローチャートである。図24には、図19及び図20に示した脈波検出処理のうちステップS104の処理以外は同様であるので、上記のステップS104の代わりに実行される処理が抜粋して図示されている。
上述してきたように、本実施例に係る脈波検出装置20によれば、上記の実施例1と同様に、脈波の検出精度を向上させることができる。さらに、本実施例に係る脈波検出装置20では、複数のBPF21を用いて疑似パワースペクトルを作成するので、フーリエ変換を実行する場合よりも、演算量を低減できるとともに脈波の検出に用いるデータの時間長を短縮できる。
図25は、実施例3に係る脈波検出装置の機能的構成を示すブロック図である。図25に示す脈波検出装置30は、図1に示した脈波検出装置10に比べて、変換部14の代わりに、BPF31S及び31Nと、統計値算出部32とを有する点が異なる。さらに、脈波検出装置30は、図1に示した重み設定部16、合成部18及び脈波検出部19に比べて、処理内容の一部が異なる重み設定部33、合成部34及び脈波検出部35を有する点が異なる。なお、図25には、図1に示した脈波検出装置10と同様の機能を発揮する機能部には同一の符号を付し、その説明を省略することとする。
図26及び図27は、実施例3に係る脈波検出処理の手順を示すフローチャートである。これら図26及び図27には、図19及び図20に示した脈波検出処理と同一の処理が実行されるステップに同一のステップ番号を付与し、異なる処理が実行されるステップには300番台のステップ番号が付与されている。
上述してきたように、本実施例に係る脈波検出装置30によれば、上記の実施例1と同様に、脈波の検出精度を向上させることができる。さらに、本実施例に係る脈波検出装置30では、時間領域で脈波を検出できるので、周波数領域へ変換する場合よりも、演算量を低減できるとともに脈波の検出に用いるデータの時間長を短縮できる。
上記の実施例1〜3では、入力信号としてRGB信号の三種類を用いる場合を例示したが、異なる複数の光波長成分を持つ信号であれば任意の種類の信号および任意の数の信号を入力信号とすることができる。例えば、HSV信号を用いることとしてもよいし、あるいはIRおよびNIRなどの信号を2つ用いることもできるし、また、3つ以上用いることもできる。
上記の実施例1〜3では、1分間周期で繰り返し実行される場合を例示したが、必ずしも定期間隔で実行せずともよい。例えば、光環境が変わった場合に絞って最適重みの算出を実行することとしてもよい。例えば、RGB成分のいずれか1つの輝度変化が1時刻前に比べて閾値thよりも大きく変化した場合に最適重みの算出を実行することもできる。なお、最適重みの算出が実行されない場合には、1時刻前のSN比をそのまま流用することとすればよい。
上記の実施例1〜3では、あらかじめ用意されたM個の重みの初期値を用いて重みの更新を実行する場合を例示したが、1時刻前の最適重みを次回の最適重みを更新する場合の重みの初期値として用いることもできる。これによって、最適重みの更新を効率化することができる。
上記の実施例1〜実施例3では、脈波検出装置10〜30が上記の脈波検出処理をスタンドアローンで実行する場合を例示したが、クライアントサーバシステムとして実装することもできる。例えば、脈波検出装置10〜30は、脈波検出サービスを提供するWebサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって脈波検出サービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。このように、脈波検出装置10〜30がサーバ装置として動作する場合には、スマートフォンや携帯電話機等の携帯端末装置やパーソナルコンピュータ等の情報処理装置をクライアント端末として収容することができる。これらクライアント端末からネットワークを介して被験者の顔が映った画像が取得された場合に脈波検出処理を実行し、心拍の検出結果や検出結果を用いてなされた診断結果をクライアント端末へ応答することによって脈波検出サービスを提供できる。
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図28を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する脈波検出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
11a カメラ
11 取得部
12 抽出部
13 代表値算出部
14 変換部
15a 履歴記憶部
15 帯域設定部
16 重み設定部
17 SN比算出部
18 合成部
19 脈波検出部
Claims (9)
- カメラによって撮像された画像を取得する取得部と、
前記画像に含まれる生体領域を抽出する抽出部と、
前記生体領域に含まれる画素が持つ画素値の代表値を複数の波長成分別に算出する代表値算出部と、
前記波長成分別に算出された代表値の信号が含む周波数成分のうち信号成分の帯域および雑音成分の帯域を設定する帯域設定部と、
前記波長成分別に算出された代表値の信号の各々に重みを設定する重み設定部と、
前記重みの更新を実行する重み更新部と、
前記重みが前記波長成分別の信号に付与された上で互いが合成される場合のSN比を算出するSN比算出部と、
前記SN比が最大となる重みを用いて前記波長成分別の信号に重み付けを行った上で互いを合成する合成部と、
合成後の信号から脈波を検出する脈波検出部と
を有することを特徴とする脈波検出装置。 - 前記代表値算出部によって算出された代表値の時系列データを前記波長成分別に周波数スペクトルへ変換する変換部をさらに有し、
前記SN比算出部は、前記周波数スペクトルのうち前記信号成分の帯域に含まれるパワー値と雑音成分の帯域に含まれるパワー値とから前記SN比を算出し、
前記合成部は、前記SN比が最大となる重みを用いて前記波長成分別の周波数スペクトルに重み付けを行った上で互いを合成し、
前記脈波検出部は、合成後の周波数スペクトルから脈波を検出することを特徴とする請求項1に記載の脈波検出装置。 - 通過帯域が異なる複数のバンドパスフィルタと、
各バンドパスフィルタごとに当該バンドパスフィルタによって前記通過帯域の成分が抽出された信号から得られる統計値と、前記バンドパスフィルタの通過帯域との対応付けを各バンドパスフィルタ間で統合することによって疑似周波数スペクトルを前記波長成分別に作成する作成部とをさらに有し、
前記SN比算出部は、
前記疑似周波数スペクトルのうち前記信号成分の帯域に含まれるパワー値と雑音成分の帯域に含まれるパワー値とから前記SN比を算出し、
前記合成部は、
前記SN比が最大となる重みを用いて前記波長成分別の疑似周波数スペクトルに重み付けを行った上で互いを合成し、
前記脈波検出部は、
合成後の疑似周波数スペクトルから脈波を検出することを特徴とする請求項1に記載の脈波検出装置。 - 前記帯域設定部によって設定される信号成分の帯域が通過帯域に設定される第1のバンドパスフィルタと、
前記帯域設定部によって設定される雑音成分の帯域が通過帯域に設定される第2のバンドパスフィルタとをさらに有し、
前記SN比算出部は、
前記第1のバンドパスフィルタによって前記信号成分の帯域に対応する成分が抽出された信号から得られる絶対値強度の統計値と、前記第1のバンドパスフィルタによって前記信号成分の帯域に対応する成分が抽出された信号から得られる絶対値強度の統計値とから前記SN比を算出することを特徴とする請求項1に記載の脈波検出装置。 - 前記脈波には、心拍数が含まれるものであって、
前記帯域設定部は、
前記脈波検出部によって前回に検出された心拍数と、前記合成部によって前回に合成された信号のSN比とを用いて、前記信号成分の帯域を設定し、
前記信号成分の帯域に設定された帯域以外の帯域を前記雑音成分の帯域に設定することを特徴とする請求項2、3または4に記載の脈波検出装置。 - 前記帯域設定部は、
前記脈波検出部によって前回に検出された心拍数を前記信号成分の帯域の中心とし、前記合成部によって前回に合成された信号のSN比の大きさにしたがって前記信号成分の帯域の幅を拡縮することによって前記信号成分の帯域を設定することを特徴とする請求項5に記載の脈波検出装置。 - 前記合成部または前記脈波検出部は、
最大となるSN比が所定の閾値未満である場合に、合成または検出を禁止することを特徴とする請求項1〜6のいずれか1つに記載の脈波検出装置。 - コンピュータが、
カメラによって撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれる生体領域を抽出し、
前記生体領域に含まれる画素が持つ画素値の代表値を複数の波長成分別に算出し、
前記波長成分別に算出された代表値の信号が含む周波数成分のうち信号成分の帯域および雑音成分の帯域を設定し、
前記波長成分別に算出された代表値の信号の各々に重みを設定し、
前記重みの更新を実行し、
前記重みが前記波長成分別の信号に付与された上で互いが合成される場合のSN比を算出し、
前記SN比が最大となる重みを用いて前記波長成分別の信号に重み付けを行った上で互いを合成し、
合成後の信号から脈波を検出する
処理を実行することを特徴とする脈波検出方法。 - コンピュータに、
カメラによって撮像された画像を取得し、
前記画像に含まれる生体領域を抽出し、
前記生体領域に含まれる画素が持つ画素値の代表値を複数の波長成分別に算出し、
前記波長成分別に算出された代表値の信号が含む周波数成分のうち信号成分の帯域および雑音成分の帯域を設定し、
前記波長成分別に算出された代表値の信号の各々に重みを設定し、
前記重みの更新を実行し、
前記重みが前記波長成分別の信号に付与された上で互いが合成される場合のSN比を算出し、
前記SN比が最大となる重みを用いて前記波長成分別の信号に重み付けを行った上で互いを合成し、
合成後の信号から脈波を検出する
処理を実行させることを特徴とする脈波検出プログラム。
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