JP2015198789A - 情報処理装置、脈波計測プログラムおよび脈波計測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】脈波伝搬速度を簡易に計測する。【解決手段】情報処理装置１は、生体の表面が撮像された画像を取得し、取得された画像から所定の特徴点を認識し、認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の領域と第２の領域とを決定する計測領域決定部３４と、決定された第１の領域に関する画素の輝度変化から第１の領域に関する脈波信号を検出し、決定された第２の領域に関する画素の輝度変化から第２の領域に関する脈波信号を検出し、第１の領域に関する脈波信号と第２の領域に関する脈波信号との遅延時間を算出する脈波時差算出部３７と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置等に関する。

脈波伝搬速度（ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）は、動脈における脈波の伝搬速度を示すものであり、動脈硬化等の心血管疾患の発見に役立つことが知られている。この脈波伝搬速度を測定する方法として、例えば、血管パターンにおける心拍同期信号の検出位置を２個所決定し、両検出位置間の距離と心拍同期信号の発生時間に基づいて脈波伝搬速度を測定する装置が知られている。かかる装置では、生体を拘束（静止）したうえで、心拍同期信号の検出位置を２個所決定して脈波伝搬速度を測定する。

また、脈波において、計測領域の輝度の時間変化によって当該計測領域の脈波信号を検出する技術も知られている。

また、電極を生体に装着して、脈波伝搬速度を測定する技術も知られている。例えば、心電図法が挙げられる。

特開２００８−３０１９１５号公報

MIT "Advancements in Non-contact, Multiparameter Physiological Measurements Using a Webcam Vol.18,No.10,2010"

しかしながら、上記の従来技術では、脈波伝搬速度を簡易に計測できないという問題がある。

すなわち、従来の装置では、生体を拘束したうえで、脈波伝搬速度を測定するので、簡易に脈波伝搬速度を測定できない。また、心電図法では、生体に装着して、脈波伝搬速度を測定するので、簡易に脈波伝搬速度を測定できない。

１つの側面では、脈波伝搬速度を簡易に計測できる情報処理装置、脈波計測プログラムおよび脈波計測方法を提供することを目的とする。

一態様の情報処理装置は、生体の表面が撮像された画像を取得する取得部と、前記取得部によって取得された画像から所定の特徴点を認識し、認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の領域と第２の領域とを決定する決定部と、前記決定部によって決定された前記第１の領域に関する画素の輝度変化から前記第１の領域に関する脈波信号を検出し、前記決定部によって決定された前記第２の領域に関する画素の輝度変化から前記第２の領域に関する脈波信号を検出し、前記第１の領域に関する脈波信号と前記第２の領域に関する脈波信号との遅延時間を算出する算出部と、を有する。

一実施形態によれば、脈波伝搬速度を簡易に計測できる。

図１は、実施例１に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、実施例１に係る計測領域決定を説明する図である。 図３は、計測領域の脈波信号の一例を示す図である。 図４は、実施例１に係る脈波時差算出を説明する図である。 図５Ａは、実施例１に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図５Ｂは、出力表示処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施例２に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図７は、実施例２に係る計測領域決定を説明する図である。 図８は、実施例２に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施例３に係る計測領域決定を説明する図である。 図１０Ａは、実施例３に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１０Ｂは、実施例３に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１０Ｃは、実施例３に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、脈波計測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ための図である。

以下に、本願の開示する情報処理装置、脈波計測プログラムおよび脈波計測方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［情報処理装置の構成］
図１は、実施例１に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示す情報処理装置１は、太陽光や室内光等の環境光の下で生体に計測器具を接触させずに、被験者が撮影された画像を用いて被験者の脈波を計測する脈波計測サービスを提供する装置である。ここで言う「脈波」とは、血液の体積の変動、すなわち血流の増減を表す指標を指し、いわゆる心拍数や心拍波形等が含まれる。また、ここで言う脈波計測とは、動脈における脈波の伝搬時間を示す脈波伝搬時間（ＰＴＴ：Pulse Transmission Time）や伝搬速度を示す脈波伝搬速度（ＰＷＶ：Pulse Wave Velocity）の計測が含まれる。

かかる情報処理装置１の一態様としては、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして脈波計測サービスを提供する脈波計測プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、情報処理装置１は、上記の脈波計測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上記の脈波計測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。

情報処理装置１は、図１に示すように、撮像機能部１０と、記憶部２０と、制御部３０とを有する。撮像機能部１０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を用いた撮像装置であり、一例として、カメラが挙げられる。例えば、撮像機能部１０には、Ｒ（red）、Ｇ（green）、Ｂ（blue）等３種以上の受光素子を搭載することができる。撮像機能部１０は、被験者の顔等の生体の表面を撮像し、撮像した画像を制御部３０へ出力する。なお、かかる撮像機能部１０の実装例としては、情報処理装置１が、撮像機能部１０を搭載している場合を例示したが、これに限定されず、撮像機能部１０を外部端子を介して接続することとしても良い。また、ネットワーク経由または記憶デバイス経由で画像を取得できる場合には、必ずしも撮像機能部１０を有する必要はない。

記憶部２０は、例えばフラッシュメモリ（Flash Memory）やＦＲＡＭ（登録商標）（Ferroelectric Random Access Memory）等の不揮発性の半導体メモリ素子等の記憶装置に対応する。記憶部２０は、生体特徴記憶部２１と、計測領域情報記憶部２２と、脈波伝搬距離記憶部２３とを有する。

生体特徴記憶部２１は、被験者の生体の表面が撮像された画像から検出する特徴物の名称をあらかじめ記憶する。例えば、特徴物には、例えば、生体の表面の中で明暗差のある部分であり、顔では、目、鼻、口等が挙げられる。

計測領域情報記憶部２２は、計測領域の決定に用いられる計測領域情報をあらかじめ記憶する。計測領域は、脈波計測で使用される。計測領域として、特徴物と異なる特徴的でない領域が採用されることが望ましい。計測領域として特徴的な領域が採用されると、脈波の計測の精度が落ちるからである。一例として、計測領域として目の近傍領域が採用されると、瞬きによる輝度変化が大きなノイズとなり、後述する血流依存の輝度変化を検出できなかったり、血流の影響が少ない黒目によって血流依存の輝度変化量が小さくなってしまうからである。別の例として、計測領域として鼻の領域が採用されると、鼻の凹凸によって起こる領域内の輝度差が、顔の移動等によって生じる計測領域の決定誤差によって、時間領域の輝度変化として大きく表れてしまう為、血流依存の輝度変化を正確に検出できないからである。計測領域情報には、例えば、計測領域となる領域の特徴物に対する相対的な、領域中心座標および領域サイズが含まれる。一例として、領域中心座標は、両目中心を特徴物とする場合、両目から等距離直線上の座標であって、両目中点から両目間距離の１／２の距離にある座標であるとする。領域サイズは、両目間距離の１／４の長さを半径とする円であるとする。別の例として、領域中心座標は、右目中心の座標を中心に両目間の線分から±４５の角度上の座標であって、両目間距離の１／√２の距離にある座標であるとする。領域サイズは、両目間距離の１／７の長さを半径とする円であるとする。すなわち、計測領域情報とは、特徴物との関係で定められる計測領域の位置関係の情報を意味する。なお、後述する計測領域決定部３４によって計測領域情報と特徴点座標から２つの計測領域が決定される。後述する脈波時差算出部３７によって、決定された２つの計測領域に関する画素の輝度変化から脈波時差が計測される。

脈波伝搬距離記憶部２３は、脈波が伝搬する距離（脈波伝搬距離）をあらかじめ記憶する。脈波伝搬距離は、心臓から２つの計測領域それぞれ迄の血管長の差であり、２つの計測領域に応じて定められる。但し、脈波伝搬距離は、２つの計測領域間で正確な距離であることが望ましいが、必ずしも正確な距離でなくても良い。脈波伝搬距離は、２つの計測領域間に伝搬する脈波の距離として適切な値であれば良い。なお、脈波伝搬距離は、後述するＰＷＶ算出部３８によってＰＷＶを算出する際に用いられる。

制御部３０は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。そして、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路の電子回路に対応する。または、制御部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。さらに、制御部３０は、入力部３１と、画像バッファ３２と、特徴点座標決定部３３と、計測領域決定部３４と、輝度算出部３５と、脈波バッファ３６と、脈波時差算出部３７と、ＰＷＶ算出部３８と、出力部３９とを有する。なお、計測領域決定部３４は、決定部の一例である。脈波時差算出部３７は、算出部の一例である。

入力部３１は、脈波計測に用いられる生体の特徴物の名称を入力し、生体特徴記憶部２１に記録する。また、入力部３１は、計測領域情報を入力し、計測領域情報記憶部２２に記録する。また、入力部３１は、２つの計測領域に応じた脈波伝搬距離を入力し、脈波伝搬距離記憶部２３に記録する。例えば、入力部３１は、情報処理装置１に接続されるキーボード等の入力装置から各種情報を入力する。

画像バッファ３２は、画像を蓄積するバッファである。例えば、画像バッファ３２には、撮像機能部１０によって被験者の生体の表面が撮像されたフレーム画像が登録される。一例として、画像バッファ３２には、所定のフレーム数にわたってフレーム画像を形成するＫ個の画素１〜画素Ｋの輝度ｆ_１（ｎ）〜ｆ_Ｋ（ｎ）が保存される。ここでいう「ｎ」は、フレーム画像のフレーム番号を指す。なお、画像バッファ３２は、人から計測され得る最長の心拍周期よりも大きな期間にわたってフレーム画像を蓄積可能なバッファサイズＮを持つものとする。なお、撮像機能部１０よりフレーム画像が逐次入力される場合は、バッファサイズＮを１としても良い。

特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像から特徴点の座標を決定する。例えば、特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像から生体特徴記憶部２１に記憶された特徴物の名称に対応する特徴物を認識する。そして、特徴点座標決定部３３は、認識した特徴物の中心に位置する特徴点の座標を決定する。なお、特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像毎に実施される。

計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定された特徴点の座標に対し、予め定められた位置関係となる２つの計測領域を決定する。例えば、計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定された特徴点の座標に対し、計測領域情報に定められた位置関係にある２つの計測領域を決定する。計測領域情報は、計測領域情報記憶部２２に記憶されている。なお、計測領域決定部３４は、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像毎に実施される。

ここで、計測領域決定部３４による計測領域決定について、図２を参照して説明する。図２は、実施例１に係る計測領域決定を説明する図である。図２右図は、図２左図で表した被験者について、撮像機能部１０から距離が変化した場合を示している。なお、図２では、計測領域情報に含まれる領域中心座標を、右目の座標を中心に両目間の線分から±４５の角度上の座標であって、両目間距離の１／√２の距離にある座標であるとする。計測領域情報に含まれる領域サイズを、両目間距離の１／７の長さを半径とする円であるとする。そして、特徴点Ａが右目の中心、特徴点Ｂが左目の中心である。

図２左図に示すように、計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定された特徴点Ａ，Ｂの座標に対し、計測領域情報に定められた位置関係にある２つの計測領域を決定する。ここでは、計測領域決定部３４は、特徴点Ａの座標に特徴点ＡＢ間の線分から＋４５度にある座標であって特徴点ＡＢ間の距離の１／√２の距離にある座標を計測領域１の領域中心座標として決定する。計測領域決定部３４は、特徴点ＡＢ間の距離の１／７の長さを半径とする円を計測領域１の領域サイズとして決定する。同様に、計測領域決定部３４は、特徴点Ａの座標に特徴点ＡＢ間の線分から−４５度にある座標であって特徴点ＡＢ間の距離の１／√２の距離にある座標を計測領域２の領域中心座標として決定する。計測領域決定部３４は、特徴点ＡＢ間の距離の１／７の長さを半径とする円を計測領域２の領域サイズとして決定する。このようにして、計測領域１および計測領域２が決定される。

図２右図に示すように、撮像機能部１０と被験者との距離が変化しても、計測領域決定部３４は、変化前と同じ計測領域を決定する。すなわち、計測領域決定部３４は、変化前と同じ特徴点Ａ，Ｂにおける変化後の座標に対し、計測領域情報に定められた位置関係にある２つの計測領域を決定するので、変化前と同じ計測領域１，２を追従できる。

図１に戻って、輝度算出部３５は、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像のうち計測領域の画像部分における画素の輝度を算出する。例えば、輝度算出部３５は、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像のうち計測領域決定部３４によって決定された計測領域の画像部分に対応する複数の画素の輝度を検出する。そして、輝度算出部３５は、検出した複数の画素の輝度の平均を、計測領域の輝度として算出する。輝度算出部３５は、計測領域決定部３４によって決定された計測領域毎に、輝度を算出する。そして、輝度算出部３５は、算出された計測領域毎の輝度を脈波バッファ３６へ格納する。なお、輝度算出部３５は、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像毎に実施される。

脈波バッファ３６は、脈波信号を蓄積するバッファである。例えば、脈波バッファ３６には、輝度算出部３５によって算出された計測領域毎の輝度が登録される。一例として、脈波バッファ３６には、所定のフレーム数にわたって２つの計測領域の輝度ｆ_１（ｎ），ｆ_２（ｎ）が保存される。ここでいう「ｎ」は、フレーム画像のフレーム番号を指す。脈波バッファ３６に保存された所定のフレーム数にわたる計測領域における輝度の時間変化により脈波信号が検出できる。なお、脈波バッファ３６は、人から計測され得る最長の心拍周期よりも大きな期間にわたって輝度を蓄積可能なバッファサイズＮを持つものとする。

ここで、計測領域の脈波信号について、図３を参照して説明する。図３は、計測領域の脈波信号の一例を示す図である。図３上図に示すように、時刻t１〜t２〜t３に撮像されたフレーム画像が表されている。○で示された部分が計測領域１であるとする。一例として、t１時刻に撮像されたフレーム画像について、輝度算出部３５は、当該フレーム画像のうち計測領域１の画像部分に対応する複数の画素の輝度を検出する。そして、輝度算出部３５は、検出した複数の画素の輝度の平均を、計測領域１の輝度として算出する。そして、t１時刻以降の時刻〜t２〜t３に撮像された各フレーム画像について、輝度算出部３５は、t１時刻の場合と同様に、それぞれ計測領域１の輝度を算出する。図３下図に示すように、輝度算出部３５によって算出された各輝度によって、計測領域１の輝度の時間変化（輝度変化）が検出できる。すなわち、計測領域１の輝度変化によって計測領域１の脈波信号が検出できる。

図１に戻って、脈波時差算出部３７は、２つの計測領域のうち一方の計測領域の画素の輝度変化と、他方の計測領域の画素の輝度変化とから、一方の計測領域の画素に対する他方の計測領域の画素の輝度変化の遅延時間を算出する。例えば、脈波時差算出部３７は、脈波バッファ３６に蓄積された計測領域１の輝度変化から計測領域１の脈波信号を検出する。また、脈波時差算出部３７は、脈波バッファ３６に蓄積された計測領域２の輝度変化から計測領域２の脈波信号を検出する。そして、脈波時差算出部３７は、計測領域間の脈波信号の位相差から脈波伝搬時差を算出する。一例として、脈波時差算出部３７は、一方の脈波信号を固定し、他方の脈波信号の時間軸に対してオフセットをかける。そして、脈波時差算出部３７は、両方の脈波信号の相関係数を求め、求めた相関係数が一定の閾値を超え、かつ極大となるオフセット量の内、オフセット量の絶対値が最少となる時間オフセットを脈波が心臓から２つの計測領域まで伝搬する時間の差、すなわち脈波時差とする。

ここで、脈波時差の算出について、図４を参照して説明する。図４は、実施例１に係る脈波時差算出を説明する図である。図４左図には、撮像された１つのフレーム画像内の計測領域１および計測領域２が示されている。図４右図には、計測領域１の輝度の時間変化と計測領域２の輝度の時間変化が示されている。横軸が時刻を示し、縦軸が各領域の輝度を示す。脈波時差算出部３７は、計測領域１および計測領域２間の脈波信号の位相差から脈波時差を算出する。ここでは、脈波時差が０．３５秒であることを示している。なお、計測領域の脈波信号は、輝度信号の時間変化によって脈波信号を検出する従来の技術を用いて検出されれば良い。

図１に戻って、ＰＷＶ算出部３８は、２つの計測領域間の脈波時差と、２つの計測領域間の脈波伝搬距離とから脈波伝搬速度（ＰＷＶ）を算出する。例えば、ＰＷＶ算出部３８は、脈波時差算出部３７によって算出された計測領域１および計測領域２間の脈波時差と、脈波伝搬距離記憶部２３に記憶された脈波伝搬距離とからＰＷＶを算出する。具体的には、脈波伝搬距離をＬ（ｍ）とし、脈波時差をＴｄ（ｓ）とすると、ＰＷＶは、以下の数式（１０）で表せる。
ＰＷＶ＝Ｌ／Ｔｄ ・・・式（１０）
また２つの計測領域が同一の血管経路上にあると仮定した上で、脈波時差Ｔｄを脈波伝搬時間（ＰＴＴ）として出力しても良い。

出力部３９は、各種の情報を出力する。例えば、出力部３９は、ＰＷＶ算出部３８によって算出されたＰＷＶを、例えばモニタやディスプレイに出力する。また、出力部３９は、ＰＷＶが所定の閾値を超えた場合や、一定期間過去のＰＷＶ値を記憶し、最新のＰＷＶ値との差分が所定の閾値を超えた場合に、ＰＷＶに大きな変化があったことを示す通知を、ＰＷＶとともに出力しても良い。なお、出力部３９は、情報処理装置１と異なるクライアント端末等の表示部に表示することもできる。

［脈波計測処理の手順］
次に、実施例１に係る脈波計測処理の手順の一例を、図５Ａおよび図５Ｂを参照して説明する。図５Ａは、実施例１に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。図５Ｂは、出力表示処理の手順の一例を示すフローチャートである。

図５Ａに示すように、入力部３１は、脈波計測に用いられる生体の特徴物の名称を入力し、生体特徴記憶部２１に記録する（ステップＳ１１）。一例として、入力部３１は、生体の特徴物として、両目および鼻を、生体特徴記憶部２１に記録する。

そして、入力部３１は、計測領域の決定に用いられる計測領域情報を入力し、計測領域情報記憶部２２に記録する（ステップＳ１２）。すなわち、入力部３１は、脈波計測に用いられる２つの計測領域の決定に用いられる計測領域情報を記録する。一例として、入力部３１は、計測領域情報に含まれる領域中心座標が、特徴物である両目から等距離直線上の座標であって、両目中点から両目間距離の１／２の距離にある座標であることを入力する。入力部３１は、計測領域情報に含まれる領域サイズが、両目間距離の１／４の長さを半径とする円であることを入力する。

そして、入力部３１は、脈波伝搬距離を入力し、脈波伝搬距離記憶部２３に記録する（ステップＳ１３）。すなわち、入力部３１は、脈波計測に用いられる２つの計測領域に応じた脈波伝搬距離を記録する。

続いて、特徴点座標決定部３３は、タイマの値をリセットする（ステップＳ１４）。そして、撮像機能部１０は、生体画像を撮像し（ステップＳ１５）、撮像した生体画像を画像バッファ３２に一時記憶する（ステップＳ１６）。

そして、特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に記憶された生体画像から、生体特徴記憶部２１に記憶された特徴物の名称に対応する特徴点の座標を決定する（ステップＳ１７）。例えば、特徴点座標決定部３３は、生体特徴記憶部２１から、生体の特徴物の名称を取得する。ここでは、生体の特徴物の名称として、両目および鼻が取得される。そして、特徴点座標決定部３３は、取得した両目に関し、画像バッファ３２に記憶された生体画像から両目頭、目尻および鼻先を認識する。そして、特徴点座標決定部３３は、認識した両目頭および目尻に基づいて、生体画像上の両目の中心座標Ａ，Ｂを特徴点の座標として決定し、鼻先座標Ｃを用いて、外積ＣＡ×ＣＢの大きさが正の場合はＢを、負の場合はＡを右目として決定する。但し、撮像した画像が鏡像の場合は左右を逆とする。

そして、計測領域決定部３４は、２つの計測領域を決定する（ステップＳ１８）。例えば、計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定された特徴点の座標と、計測領域情報記憶部２２に記憶された計測領域情報から、２つの計測領域の中心座標および半径を決定する。

そして、輝度算出部３５は、２つの計測領域毎に輝度を算出する（ステップＳ１９）。例えば、輝度算出部３５は、生体画像上の計測領域の画像部分に含まれる複数の画素の輝度を検出する。そして、輝度算出部３５は、検出した複数の画素の輝度の平均を、計測領域の輝度として算出する。輝度算出部３５は、計測領域決定部３４によって決定された２つの計測領域毎にそれぞれ輝度を算出する。

そして、輝度算出部３５は、計測領域毎に算出したそれぞれの輝度を現時点の脈波信号として脈波バッファ３６に一時記録する（ステップＳ２０）。

そして、特徴点座標決定部３３は、タイマの値をカウントアップする（ステップＳ２１）。そして、特徴点座標決定部３３は、タイマの値があらかじめ定められた固定値であるタイマ長と一致するか否かを判定する（ステップＳ２２）。タイマの値がタイマ長と一致しないと判定した場合（ステップＳ２２；Ｎｏ）、特徴点座標決定部３３は、次の生体画像の処理をすべく、ステップＳ１５に移行する。本例では撮像した画像が一定のフレームレートで入力される前提での処理を示しているが、フレームレートが変動する場合は、タイマの代わりに時刻情報を用いて、Ｓ２１およびＳ２２の処理を行っても良い。

一方、タイマの値がタイマ長と一致すると判定した場合（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、脈波時差算出部３７は、２つの計測領域の脈波信号の時差を算出する（ステップＳ２３）。例えば、脈波時差算出部３７は、脈波バッファ３６に蓄積された一方の計測領域の輝度変化から脈波信号を検出する。そして、脈波時差算出部３７は、脈波バッファ３６に蓄積された他方の計測領域の輝度変化から脈波信号を検出する。そして、脈波時差算出部３７は、検出した２つの脈波信号の時差を算出する。

続いて、ＰＷＶ算出部３８は、２つの計測領域間のＰＷＶを算出する（ステップＳ２４）。例えば、ＰＷＶ算出部３８は、脈波時差算出部３７によって算出された脈波時差と、脈波伝搬距離記憶部２３に記憶された脈波伝搬距離とから、ＰＷＶを算出する。ここでは、ＰＷＶ算出部３８は、算出されたＰＷＶの値をＰとする。

そして、ＰＷＶ算出部３８および出力部３９は、被験者の脈波の計測結果を出力すべく、出力表示処理を実行する（ステップＳ２５）。なお、出力表示処理については、図５Ｂを参照して説明する。

［出力表示処理の手順］
図５Ｂに示すように、ＰＷＶ算出部３８は、ＰＷＶの算出処理が１回目であるか否かを判定する（ステップＳ３１）。ＰＷＶの算出処理が１回目であると判定した場合（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、ＰＷＶ算出部３８は、記憶部２０に記憶された、ＰＷＶの記憶値を初期化する（ステップＳ３２）。一例として、ＰＷＶ算出部３８は、記憶値Ｐｂを、算出されたＰＷＶの値Ｐで初期化する。すなわち、ＰＷＶ算出部３８は、記憶値ＰｂをＰＷＶの値Ｐとする。そして、ＰＷＶ算出部３８は、ステップＳ３３に移行する。

一方、ＰＷＶの算出処理が１回目でないと判定した場合（ステップＳ３１；Ｎｏ）、ＰＷＶ算出部３８は、算出されたＰＷＶの変化を求めるべく、ステップＳ３３に移行する。

ステップＳ３３では、出力部３９は、算出されたＰＷＶの値Ｐと記憶値Ｐｂとの差が閾値ＴＨより大きいか否かを判定する（ステップＳ３３）。なお、閾値ＴＨは、ＰＷＶの大きな変化を検出するために用いられる固定値であり、あらかじめ定められる。ＰＷＶの値Ｐと記憶値Ｐｂとの差が閾値ＴＨより大きいと判定した場合（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、出力部３９は、警報を表示する（ステップＳ３４）。例えば、出力部３９は、ＰＷＶに大きな変化があったことを示す通知を表示する。そして、出力部３９は、ステップＳ３５に移行する。

一方、ＰＷＶの値Ｐと記憶値Ｐｂとの差が閾値ＴＨ以下であると判定した場合（ステップＳ３３；Ｎｏ）、出力部３９は、ステップＳ３５に移行する。

ステップＳ３５では、出力部３９は、ＰＷＶの現状値（Ｐ）を表示する（ステップＳ３５）。そして、出力部３９は、ＰＷＶの現状値（Ｐ）を記憶する（ステップＳ３６）。一例として、出力部３９は、ＰＷＶの現状値（Ｐ）を、記憶値Ｐｂに設定する。そして、出力部３９は、出力表示処理を終了する。

ここで、本フローは画像フレームが更新される毎に処理を行う例として示しているが、ＰやＰｂについて一定期間の値を記憶し、その期間毎に平均処理等を行った結果を用いて、出力処理を行っても良い。

［実施例１の効果］
上記実施例１によれば、情報処理装置１は、撮像機能部１０によって撮像された生体画像から所定の特徴点を認識し、認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の計測領域と第２の計測領域とを決定する。そして、情報処理装置１は、決定された第１の計測領域に関する画素の輝度変化と、決定された第２の計測領域に関する画素の輝度変化とから、第１の計測領域に関する画素に対する第２の計測領域に関する画素の輝度変化の遅延時間を算出する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、撮像された１つの生体画像について、所定の特徴点の位置に対する、予め定められた位置関係となる２つの計測領域を決定する。このため、情報処理装置１は、撮像毎に被験者と撮像機能部１０との距離が異なっていても、撮像毎に撮像された複数の生体画像について同じ２つの計測領域を追従できるので、２つの計測領域間の輝度変化の遅延時間を計測できる。よって、情報処理装置１は、計測される遅延時間を用いて、生体上の特定の箇所間に相当するＰＷＶを簡易に計測でき、長期的な変化の検出が容易となる。

また、上記実施例1によれば、情報処理装置１は、認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の計測領域と第２の計測領域であって生体の特徴的でない第１の計測領域と第２の計測領域とを決定することも可能である。かかる構成によれば、情報処理装置１は、第１の計測領域と第２の計測領域とを生体の特徴的でない領域に決定することで、生体の動きと複雑な構造による反射光量の変化の影響を軽減することができる。この結果、情報処理装置１は、２つの計測領域において、血流起因の輝度変化および領域間の輝度変化の遅延量を正確に計測できることとなり、２つの計測領域間のＰＷＶを正確に計測できる。

ところで、実施例１に係る情報処理装置１は、撮像毎に被験者と撮像機能部１０との距離が変化しても、ＰＷＶを計測する場合を説明した。すなわち、撮像機能部１０を基準として被験者が同一方向を向いて前後する場合である。しかしながら、情報処理装置１は、これに限定されず、さらに、撮像毎に被験者の向く方向が変化しても、ＰＷＶを計測するようにしても良い。すなわち、撮像機能部１０を基準として被験者が上下左右する場合である。

そこで、実施例２では、さらに、撮像毎に被験者の向く方向が変化しても、ＰＷＶを計測する情報処理装置１について説明する。

［実施例２に係る情報処理装置の構成］
図６は、実施例２に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。なお、図１に示す情報処理装置１と同一の構成については同一符号を示すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例１と実施例２とが異なるところは、制御部３０の特徴点座標決定部３３を特徴点座標決定部３３Ａに変更した点にある。実施例１と実施例２とが異なるところは、制御部３０の計測領域決定部３４を計測領域決定部３４Ａに変更した点にある。実施例１と実施例２とが異なるところは、記憶部２０の生体特徴記憶部２１を生体特徴記憶部２１Ａに変更した点にある。実施例１と実施例２とが異なるところは、記憶部２０の計測領域情報記憶部２２を計測領域情報記憶部２２Ａに変更した点にある。

生体特徴記憶部２１Ａは、被験者の生体の表面が撮像された画像から検出する特徴物の名称および予め定められた生体の基準方向の座標を基準座標として予め記憶する。例えば、特徴物には、生体の表面の中で明暗差のある部分であり、顔では、両目、鼻、口角等が挙げられる。一例として、特徴物の名称は、両目と口角であるとする。基準座標は、両目中点の座標を（０，０）とし、右目中心の座標を（１、０）とし、口角中点の座標を（０、ｋ）であるとする。このときｋは、両目間距離の半分に対する両目中点と口角中点間の距離の比に相当し、ユーザ毎の値として記憶されていても良いし、一般的な値を記憶されていても良い。但し、口角中点の座標は、比率を用いることに限定されず、具体的な座標の値であっても良い。なお、基準座標は、両目中点の座標、右目中心の座標および口角中点の座標を一例としたが、特徴物に関連する３点の座標があれば良い。

計測領域情報記憶部２２Ａは、計測領域の決定に用いられる、予め定められた生体の基準方向に対応する計測領域の情報をあらかじめ記憶する。計測領域は、脈波計測で使用される。計測領域として、特徴物と異なる特徴的でない領域が採用されることが望ましい。計測領域の情報には、例えば、生体の基準方向に対応する計測領域の座標系、生体の基準方向に対応する計測領域の領域中心座標および領域サイズが含まれる。一例として、計測領域の座標系は、両目中点を基準座標の原点（０，０）として、原点から右目中心方向をｘ軸、原点から口角中心方向をｙ軸とする。領域中心座標は、フレーム画像内の具体的な座標を表す。ここでは、２つの計測領域のそれぞれの領域中心座標を（ｘ_１、ｙ_１）、（ｘ_２、ｙ_２）とする。領域サイズは、所定の長さを半径とする円であるとし、例えば、両目間距離の１／７の長さを半径とする円であるとする。すなわち、計測領域情報とは、特徴物との関係で定められる計測領域の位置関係の情報を意味するが、特に、生体の基準方向に対応する計測領域の情報を指す。なお、後述する計測領域決定部３４Ａによって計測領域情報から２つの計測領域が決定される。後述する脈波時差算出部３７によって、決定された２つの計測領域に関する画素の輝度変化から脈波時差が計測される。

特徴点座標決定部３３Ａは、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像から特徴点の座標を決定する。例えば、特徴点座標決定部３３Ａは、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像から生体特徴記憶部２１Ａに記憶された特徴物の名称に対応する特徴物を認識する。そして、特徴点座標決定部３３Ａは、認識した特徴物の中心に位置する特徴点の座標を決定する。そして、特徴点座標決定部３３Ａは、特徴点の座標から基準座標に対応する座標を算出する。一例として、基準座標が両目中点の座標、右目中心の座標、口角中点の座標であるとする。すると、特徴点座標決定部３３Ａは、両目の座標から両目中点の座標を算出する。特徴点座標決定部３３Ａは、口角の座標から口角中点の座標を算出する。特徴点座標決定部３３Ａは、両目及び口角中点の座標から右目の座標を特定する。なお、特徴点座標決定部３３Ａは、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像毎に実施される。

計測領域決定部３４Ａは、生体特徴記憶部２１Ａに記憶された３点の基準座標および特徴点座標決定部３３Ａによって決定された３点の基準座標に対応する座標を用いて、基準方向の計測領域の位置を変換対象のフレーム画像上の位置に変換する。例えば、計測領域決定部３４Ａは、３点の基準座標および３点の基準座標に対応する座標から求められる写像を用いて、基準方向で予め定めた複数の特徴点の位置に対して予め定めた位置関係を補正し、補正した位置関係にある計測領域を決定する。ここでいう写像は、予め定められた生体の基準方向に対する座標系が、生体の３次元回転を受け、２次元の画像上に投影された変換行列のことをいう。なお、計測領域決定部３４による計測領域決定の詳細な説明は、後述する。

ここで、計測領域決定について、図７を参照して詳細に説明する。図７は、実施例２に係る計測領域決定を説明する図である。図７左図に示すように、基準座標と計測領域が定義されている。基準座標として、両目中点の座標が、Ｏ（０，０）であり、右目中点の座標が、Ｘ（１、０）であり、口角中点の座標は、Ｙ（０、ｋ）である。なお、基準座標は、生体特徴記憶部２１Ａに記憶されている。また、２つの計測領域として、各領域中心座標が、（ｘ_１、ｙ_１）、（ｘ_２、ｙ_２）であり、領域サイズが、半径ｒとする円である。なお、計測領域は、計測領域記憶部２２Ａに記憶されている。また、特徴物の名称として、両目および口角が、生体特徴記憶部２１Ａに記憶されているとする。

このような前提のもと、特徴点座標決定部３３Ａは、画像バッファ３２に蓄積されたフレーム画像から生体特徴記憶部２１Ａに記憶された特徴物の名称に対応する特徴物を認識し、認識した特徴物の特徴点の座標を決定する。そして、特徴点座標決定部３３Ａは、特徴点の座標から基準座標に対応する座標を算出する。ここでは、特徴点座標決定部３３Ａは、右目中心の基準座標に対応する座標を、Ｘ´（ｘ_Ｘ，ｙ_Ｘ）と決定する。特徴点座標決定部３３Ａは、両目中点の基準座標に対応する座標を、Ｏ´（ｘ_０，ｙ_０）と算出する。特徴点座標決定部３３Ａは、口角中点の基準座標に対応する座標を、Ｙ´（ｘ_Ｙ，ｙ_Ｙ）と算出する。

ここで、基準方向の座標（ｘ，ｙ）から変換対象のフレーム画像の座標（ｘ´，ｙ´）への一次変換行列をＡとすると、一次変換行列Ａと、基準座標および基準座標に対応する座標の関係は、以下の式（１）となる。なお、基準座標は、Ｏ（０，０）、Ｘ（１，０）、Ｙ（０、ｋ）であり、基準座標に対応する座標は、Ｏ´（ｘ_０，ｙ_０）、Ｘ´（ｘ_Ｘ，ｙ_Ｘ）、Ｙ´（ｘ_Ｙ，ｙ_Ｙ）である。

これにより、一次変換行列Ａは、以下の式（２）で表わせる。

したがって、変換対象のフレーム画像上の計測領域１，２の座標（ｘ´、ｙ´）は、以下の式（３）のように、基準方向の計測領域１，２の座標（ｘ、ｙ）を用いて、表すことが出来る。

このとき、変換対象のフレーム画像上の計測領域１の中心点Ｐ´を（ｘ_ａ、ｙ_ａ）とすると、中心点Ｐ´（ｘ_ａ、ｙ_ａ）は、Ｐ（ｘ_１、ｙ_１）の式（３）によって写像し、原点を当該画像上の原点Ｏ´（ｘ_０，ｙ_０）の位置にオフセットするものとして、以下の式（５）のように表わせる。

計測領域決定部３４Ａは、この式（５）によって、フレーム画像上の計測領域１の中心点Ｐ´（ｘ_ａ、ｙ_ａ）を算出する。

また、式（３）から、変換対象のフレーム画像上の計測領域１の位置Ｐ´（ｘ´，ｙ´）に対する基準方向の計測領域１の位置Ｐ（ｘ，ｙ）の関係は、以下の式（４）のように導出される。

よって、基準方向の計測領域１の半径ｒの円内の写像は、式（４）により以下の式（６）で表わせる。

したがって、変換対象のフレーム画像上の計測領域１は、式（６）を点Ｐ´（ｘ_ａ，ｙ_ａ）の位置にオフセットしたものであるため、以下の式（７）を満たすＰ´（ｘ´，ｙ´）の集合として求まる。

計測領域決定部３４Ａは、この式（７）を満たす座標の集合として、フレーム画像上の計測領域１に含まれる画素の座標を決定する。

同様に、計測領域２も、式（５），式（７）の（ｘ_１、ｙ_１），（ｘ_ａ、ｙ_ａ）を（ｘ₂、ｙ₂），（ｘ_b、ｙ_b）の置き換えることによって求まる。このようにして、計測領域１および計測領域２が決定される。

［脈波計測処理の手順］
次に、実施例２に係る脈波計測処理の手順の一例を、図８を参照して説明する。図８は、実施例２に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、図８のフローチャートでは、特徴物を顔の両目および口角として説明する。

図８に示すように、入力部３１は、脈波計測に用いられる生体の特徴物の名称および基準座標を入力し、生体特徴記憶部２１に記録する（ステップＳ４１）。一例として、入力部３１は、生体の特徴物として、両目および口角を、生体特徴記憶部２１Ａに記録する。入力部３１は、両目中点の座標（０，０）、右目中心の座標（１、０）、口角中点の座標（０，ｋ）を基準座標として入力する。なお、ｋは、両目間距離の半分に対する両目中心と口角中点間の距離の比に相当し、ユーザ毎の値として記憶されていても良いし、一般的な値を記憶されていても良い。

そして、入力部３１は、計測領域の決定に用いられる計測領域情報を入力し、計測領域情報記憶部２２Ａに記録する（ステップＳ４２）。すなわち、入力部３１は、フレーム画像毎に２つの計測領域の決定に用いられる計測領域情報を記録する。一例として、入力部３１は、生体の基準方向に対応する計測領域の座標系を、原点（両目中点）から右目中心方向をｘ軸、原点から口角中点方向をｙ軸とし、右目中心のx座標に対する口角中点のy座標の比をkとするように入力する。入力部３１は、生体の基準方向に対応する２つの領域中心座標として、（ｘ_１、ｙ_１）、（ｘ_２、ｙ_２）を入力する。入力部３１は、生体の基準方向に対応する領域サイズとして、半径ｒとする円であることを入力する。

そして、入力部３１は、脈波伝搬距離を入力し、脈波伝搬距離記憶部２３に記録する（ステップＳ４３）。すなわち、入力部３１は、脈波計測に用いられる２つの計測領域に応じた脈波伝搬距離を記録する。

続いて、特徴点座標決定部３３Ａは、タイマの値をリセットする（ステップＳ４４）。そして、撮像機能部１０は、生体画像を撮像し（ステップＳ４５）、撮像した生体画像を画像バッファ３２に一時記憶する（ステップＳ４６）。

そして、特徴点座標決定部３３Ａは、画像バッファ３２に記憶された生体画像から特徴点の座標を決定する（ステップＳ４７）。例えば、特徴点座標決定部３３Ａは、生体特徴記憶部２１Ａに記憶された特徴物の名称を取得する。ここでは、両目および口角が取得される。そして、特徴点座標決定部３３Ａは、画像バッファ３２に記憶された生体画像から両目中心、口角を認識し、認識した両目中心および口角の座標を決定する。さらに、特徴点座標決定部３３Ａは、基準座標に対応する座標を算出する。すなわち、特徴点座標決定部３３Ａは、基準座標に対応する座標として、両目中点の座標および口角中点の座標を算出する。特徴点座標決定部３３Ａは、両目中点および口角中点の座標を用いて、基準座標に対応する座標として、右目中心の座標を決定する。

そして、計測領域決定部３４Ａは、生体特徴記憶部２１Ａに記憶された３点の基準座標および特徴点座標決定部３３Ａによって決定された３点の基準座標に対応する座標を用いて、２つの計測領域を決定する（ステップＳ４９）。例えば、計測領域決定部３４Ａは、３点の基準座標および３点の基準座標に対応する座標から一次変換行列を算出する。計測領域決定部３４Ａは、算出された一次変換行列を用いて、生体の基準方向の計測領域の位置を変換対象のフレーム画像上の位置に変換する。一例として、計測領域決定部３４Ａは、一次変換行列を用いて生成される式（５）および生体の基準方向の計測領域の中心点によって、変換対象のフレーム画像上の計測領域の中心点を算出する。例えば、図７の計測領域１の場合、生体の基準方向の計測領域１の中心点がＰ（ｘ_１、ｙ_１）であり、式（５）によって計測領域１の中心点Ｐ´（ｘ_ａ、ｙ_ａ）が算出される。計測領域２の場合、生体の基準方向の計測領域２の中心点がＰ（ｘ_２、ｙ_２）であり、式（５）によって計測領域２の中心点Ｐ´（ｘ_ｂ、ｙ_ｂ）が算出される。そして、計測領域決定部３４Ａは、式（７）を満たす座標の集合として、フレーム画像上の計測領域に含まれる画素の座標を決定する。例えば、図７の計測領域１の場合、計測領域１の座標Ｐ´（ｘ´、ｙ´）の集合が決定される。計測領域２の場合、計測領域２の座標Ｐ´（ｘ´、ｙ´）の集合が決定される。

そして、輝度算出部３５は、２つの計測領域毎に輝度を算出する（ステップＳ５０）。そして、輝度算出部３５は、計測領域毎に算出したそれぞれの輝度を現時点の脈波信号として脈波バッファ３６に一時記録する（ステップＳ５１）。

そして、特徴点座標決定部３３Ａは、タイマの値をカウントアップする（ステップＳ５２）。そして、特徴点座標決定部３３Ａは、タイマの値があらかじめ定められた固定値であるタイマ長と一致するか否かを判定する（ステップＳ５３）。タイマの値がタイマ長と一致しないと判定した場合（ステップＳ５３；Ｎｏ）、特徴点座標決定部３３Ａは、次の生体画像の処理をすべく、ステップＳ４５に移行する。本例では撮像した画像が一定のフレームレートで入力される前提での処理を示しているが、フレームレートが変動する場合は、タイマの代わりに時刻情報を用いて、Ｓ２１およびＳ２２の処理を行っても良い。

一方、タイマの値がタイマ長と一致すると判定した場合（ステップＳ５３；Ｙｅｓ）、脈波時差算出部３７は、２つの計測領域の脈波信号の時差を算出する（ステップＳ５４）。続いて、ＰＷＶ算出部３８は、２つの計測領域間のＰＷＶを算出する（ステップＳ５５）。

そして、ＰＷＶ算出部３８および出力部３９は、被験者の脈波の計測結果を出力すべく、出力表示処理を実行する（ステップＳ５６）。なお、出力表示処理については、図５Ｂのフローチャートと同様であるので、説明を省略する。

［実施例２の効果］
上記実施例２によれば、情報処理装置１は、撮像機能部１０によって撮像された生体画像から複数の特徴点を認識し、認識した複数の特徴点の位置の位置関係から、予め定められた生体の基準方向に対する一次変換行列を算出する。そして、情報処理装置１は、算出した一次変換行列を用いて、生体の基準方向の複数の特徴点の位置に対して予め定められた位置関係を補正し、補正した位置関係にある第１の計測領域と第２の計測領域とを決定する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、撮像された生体の表面に歪みがあっても、撮像毎に同じ第１の計測領域と第２の計測領域を追従することができるので、２つの計測領域間の輝度変化の遅延時間を計測できる。よって、情報処理装置１は、計測される遅延時間を用いて、生体上の特定の箇所間に相当するＰＷＶを簡易に計測でき、長期的な変化の検出が容易となる。

ところで、実施例１に係る情報処理装置１では、関節を介しない１組の部位（例えば、顔）を対象に２つの計測領域を決定する場合を説明した。しかしながら、情報処理装置１は、これに限定されず、関節を介する２組の部位（例えば、顔と手のひら）を対象にそれぞれの計測領域を決定しても良い。

そこで、実施例３では、さらに、関節を介する２組の部位（例えば、顔と手のひら）を対象にそれぞれの計測領域を決定する情報処理装置１について説明する。なお、実施例３では、一例として、関節を介する２組の部位を、「顔」と「手のひら」であるとして説明する。

［実施例３に係る情報処理装置の構成］
実施例３に係る情報処理装置１は、図１に示す情報処理装置１の構成と同一であるので、その説明を省略する。

ここで、計測領域決定部３４による計測領域決定について、図９を参照して説明する。図９は、実施例３に係る計測領域決定を説明する図である。図９右図は、図９左図で表した被験者について、撮像機能部１０から距離が変化した場合を示している。なお、図９では、α組の特徴物の名称を両目とし、β組の特徴物の名称を左手の第一指間股および第四指間股とする。尚、第一指間股とは、親指と人差し指間の股を差し、第四指間股とは、薬指と小指間の股を差すものとする。α組の特徴物の名称とβ組の特徴物の名称は、生体特徴記憶部２１に記憶される。また、図９では、α組の計測領域情報に含まれる領域中心座標を、両目中点にある座標であるとする。α組の計測領域情報に含まれる領域サイズを、両目間距離の１／４の長さを半径とする円であるとする。β組の計測領域情報に含まれる領域中心座標を、第一指間股と第四指間股の中点にある座標であるとする。β組の計測領域情報に含まれる領域サイズを、又間距離の１／４の長さを半径とする円であるとする。α組の計測領域情報とβ組の計測領域情報は、計測領域情報記憶部２２に記憶される。

図９左図に示すように、計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定された特徴物α組の特徴点の座標に対し、計測領域情報に定められた位置関係にある計測領域を決定する。ここでは、計測領域決定部３４は、特徴物α組の特徴点α_１と特徴点α_２の中点にある座標を計測領域１の領域中心座標として決定する。計測領域決定部３４は、特徴点α_１α_２間の距離の１／４の長さを半径とする円を計測領域１の領域サイズとして決定する。同様に、計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定された特徴物β組の特徴点の座標に対し、計測領域情報に定められた位置関係にある計測領域を決定する。ここでは、計測領域決定部３４は、特徴物β組の特徴点β_１と特徴点β_２の中点にある座標を計測領域２の領域中心座標として決定する。計測領域決定部３４は、特徴点β_１β_２間の距離の１／４の長さを半径とする円を計測領域２の領域サイズとして決定する。このようにして、計測領域１および計測領域２が決定される。

図９右図に示すように、撮像機能部１０と被験者との距離が変化しても、計測領域決定部３４は、変化前と同じ計測領域を決定する。すなわち、計測領域決定部３４は、変化前と同じ特徴物α組の特徴点α_１、α_２における変化後の座標に対し、計測領域情報に定められた位置関係にある計測領域１を決定するので、変化前と同じ計測領域１を追従できる。計測領域決定部３４は、変化前と同じ特徴物β組の特徴点β_１、β_２における変化後の座標に対し、計測領域情報に定められた位置関係にある計測領域２を決定するので、変化前と同じ計測領域２を追従できる。

これにより、脈波時差算出部３７は、関節を介する２組の部位を対象に決定される２つの計測領域を用いて脈波時差を算出できるので、関節を介さない１組の部位を対象に脈波時差を算出した場合と比べて、大きい値を結果値とすることができる。この結果、例えば、脈波時差算出部３７は、脈波時差の誤差を小さくすることができ、ＰＷＶを精度良く計測できる。

［脈波計測処理の手順］
次に、実施例３に係る脈波計測処理の手順の一例を、図１０Ａ〜図１０Ｃを参照して説明する。図１０Ａ〜図１０Ｃは、実施例３に係る脈波計測処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、図１０Ａは、２組の部位を対象にそれぞれの計測領域を決定する場合のフローチャートであり、図１０Ｂおよび図１０Ｃは、１組の部位を対象に２つの計測領域を決定する場合のフローチャートである。

図１０Ａに示すように、入力部３１は、脈波計測に用いられる生体の特徴物の名称を入力し、生体特徴記憶部２１に記録する（ステップＳ６１）。一例として、入力部３１は、α組の特徴物の名称を両目として、β組の特徴物名称を左手の第一指間股および第四指間股として生体特徴記憶部２１に記録する。

そして、入力部３１は、計測領域の決定に用いられる計測領域情報を入力し、計測領域情報記憶部２２に記録する（ステップＳ６２）。すなわち、入力部３１は、脈波計測に用いられる２つの計測領域の決定に用いられる計測領域情報を記録する。一例として、入力部３１は、α組の計測領域情報に含まれる領域中心座標が両目中点にある座標であることを入力する。入力部３１は、α組の計測領域情報に含まれる領域サイズが、両目間距離の１／４の長さを半径とする円であることを入力する。加えて、入力部３１は、β組の計測領域情報に含まれる領域中心座標が第一指間股と第四指間股の中点にある座標であることを入力する。入力部３１は、β組の計測領域情報に含まれる領域サイズが、又間距離の１／４の長さを半径とする円であることを入力する。

そして、入力部３１は、脈波伝搬距離を入力し、脈波伝搬距離記憶部２３に記録する（ステップＳ６３）。すなわち、入力部３１は、脈波計測に用いられる２つの計測領域に応じた脈波伝搬距離を記録する。

続いて、特徴点座標決定部３３は、タイマの値をリセットする（ステップＳ６４）。なお、タイマは、２組の部位を対象に処理される場合のタイマｔ１と、１組の部位を対象に処理される場合のタイマｔ２，ｔ３に区別されるものとする。ここでいうタイマの値のリセットは、ｔ１〜ｔ３のリセットのことを意味する。そして、撮像機能部１０は、生体画像を撮像し（ステップＳ６５）、撮像した生体画像を画像バッファ３２に一時記憶する（ステップＳ６６）。

そして、特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に記憶された生体画像から、生体特徴記憶部２１に記憶された特徴物の名称に対応する特徴物を認識する（ステップＳ６７）。例えば、特徴点座標決定部３３は、生体特徴記憶部２１から、生体の特徴物の名称を取得する。そして、特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に記憶された生体画像から、取得した特徴物の名称に対応する特徴物を認識する。ここでは、特徴点座標決定部３３は、生体特徴記憶部２１に記憶された特徴物の名称に基づいて、α組の特徴物を示す両目と、β組の特徴物を示す左手の第一指間股および第四指間股とを認識する。

そして、特徴点座標決定部３３は、２組の特徴物を共に認識したか否かを判定する（ステップＳ６８）。２組の特徴物を共に認識したと判定した場合（ステップＳ６８；Ｙｅｓ）、特徴点座標決定部３３は、２組の部位を対象にそれぞれの計測領域を決定する場合と判断する。そして、特徴点座標決定部３３は、他のタイマｔ２、ｔ３の値を使用しないのでリセットする（ステップＳ６９）。

そして、特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に記憶された生体画像から、２組の特徴物に対応する特徴点の座標を決定する（ステップＳ７０）。例えば、特徴点座標決定部３３は、α組の特徴物を示す両目について、生体画像上の左右の目の中心座標を、α組の特徴点の座標として決定する。特徴点座標決定部３３は、β組の特徴物を示す左手の第一指間股および小指について、生体画像上の左手の第一指間股および第四指間股の座標を、β組の特徴点の座標として決定する。

そして、計測領域決定部３４は、２つの計測領域を決定する（ステップＳ７１）。例えば、計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定されたα組の特徴点の座標と、計測領域情報記憶部２２に記憶されたα組の計測領域情報から、α組の計測領域の中心座標および半径を決定する。計測領域決定部３４は、特徴点座標決定部３３によって決定されたβ組の特徴点の座標と、計測領域情報記憶部２２に記憶されたβ組の計測領域情報から、β組の計測領域の中心座標および半径を決定する。

そして、輝度算出部３５は、２つの計測領域毎に輝度を算出する（ステップＳ７２）。すなわち、輝度算出部３５は、計測領域決定部３４によって決定されたα組の計測領域とβ組の計測領域のそれぞれの輝度を算出する。そして、輝度算出部３５は、計測領域毎に算出したそれぞれの輝度を現時点の脈波信号として脈波バッファ３６に一時記録する（ステップＳ７３）。

そして、特徴点座標決定部３３は、タイマの値をカウントアップする（ステップＳ７４）。そして、特徴点座標決定部３３は、タイマの値があらかじめ定められた固定値であるタイマ長と一致するか否かを判定する（ステップＳ７５）。タイマの値がタイマ長と一致しないと判定した場合（ステップＳ７５；Ｎｏ）、特徴点座標決定部３３は、次の生体画像の処理をすべく、ステップＳ６５に移行する。

一方、タイマの値がタイマ長と一致すると判定した場合（ステップＳ７５；Ｙｅｓ）、脈波時差算出部３７は、２つの計測領域の脈波信号の時差を算出する（ステップＳ７６）。すなわち、例えば、脈波時差算出部３７は、α組の計測領域およびβ組の計測領域のそれぞれの脈波信号の時差を算出する。

続いて、ＰＷＶ算出部３８は、２つの計測領域間のＰＷＶを算出する（ステップＳ７７）。例えば、ＰＷＶ算出部３８は、脈波時差算出部３７によって算出された脈波時差と、脈波伝搬距離記憶部２３に記憶された脈波伝搬距離とから、ＰＷＶを算出する。

そして、ＰＷＶ算出部３８および出力部３９は、被験者の脈波の計測結果を出力すべく、出力表示処理を実行する（ステップＳ７８）。なお、出力表示処理については、図５Ｂのフローチャートと同様であるので、説明を省略するが、計測結果が、どの計測領域によって計測されたかの情報も合わせて表示することが好ましい。

ステップＳ６８において、２組の特徴物を共に認識しないと判定した場合（ステップＳ６８；Ｎｏ）、特徴点座標決定部３３は、１組の部位を対象に２つの計測領域を決定する場合と判断し、ステップＳ８１に移行する。ステップＳ８１では、特徴点座標決定部３３は、特徴物の１つの組を認識したか否かを判定する（ステップＳ８１）。例えば、特徴点座標決定部３３は、α組の特徴物（両目）を認識した否かを判定する。特徴物の１つの組を認識したと判定した場合（ステップＳ８１；Ｙｅｓ）、特徴点座標決定部３３は、１組の部位を対象に２つの計測領域を決定する場合と判断する。なお、例えば、１組の部位を対象に２つの計測領域を決定する場合は、顔の部位を対象に２つの計測領域を決定する場合である。入力部３１が、脈波計測に用いられる２つの計測領域の決定に用いられる、顔の部位に関する計測領域情報を記録し、２つの計測領域に応じた脈波伝搬距離を入力しているとする。

そして、特徴点座標決定部３３は、認識した特徴物の特徴点を決定すべく、以下の処理を行う。特徴点座標決定部３３は、処理が中断された他の評価領域用のタイマｔ１、ｔ３の値をリセットする（ステップＳ８２）。

そして、以下の処理は、図５ＡのＳ１７〜Ｓ２５と同じ処理であるので、簡略して説明する。特徴点座標決定部３３は、画像バッファ３２に記憶された生体画像から、生体特徴記憶部２１に記憶された特徴物の名称に対応する特徴点の座標を決定する（ステップＳ８３）。そして、計測領域決定部３４は、２つの計測領域を決定する（ステップＳ８４）。そして、輝度算出部３５は、２つの計測領域毎に輝度を算出する（ステップＳ８５）。そして、輝度算出部３５は、計測領域毎に算出したそれぞれの輝度を現時点の脈波信号として脈波バッファ３６に一時記憶する（ステップＳ８６）。

そして、特徴点座標決定部３３は、タイマの値をカウントアップし（ステップＳ８７）、タイマの値があらかじめ定められた固定値であるタイマ長と一致するか否かを判定する（ステップＳ８８）。タイマの値がタイマ長と一致しないと判定した場合（ステップＳ８８；Ｎｏ）、特徴点座標決定部３３は、次の生体画像の処理をすべく、ステップＳ６５に移行する。一方、タイマの値がタイマ長と一致すると判定した場合（ステップＳ８８；Ｙｅｓ）、脈波時差算出部３７は、２つの計測領域の脈波信号の時差を算出する（ステップＳ８９）。

続いて、ＰＷＶ算出部３８は、２つの計測領域間のＰＷＶを算出する（ステップＳ９０）。そして、ＰＷＶ算出部３８および出力部３９は、被験者の脈波の計測結果を出力すべく、出力表示処理を実行する（ステップＳ９１）。なお、出力表示処理については、図５Ｂのフローチャートと同様であるので、説明を省略するが、計測結果が、どの計測領域によって計測されたかの情報も合わせて表示することが好ましい。

ステップＳ８１では、特徴点座標決定部３３が、特徴物の１つの組を認識しなかったと判定した場合（ステップＳ８１；Ｎｏ）、他の組の認識を判断すべく、ステップＳ１０１に移行する。ステップＳ１０１では、特徴点座標決定部３３は、特徴物の他の組を認識したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。例えば、特徴点座標決定部３３は、β組（左手の第一指間股および第四指間股）の特徴物を認識したか否かを判定する。特徴物の他の組を認識しないと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、特徴点座標決定部３３は、再度画像を撮像すべく、ステップＳ６４に移行する。

一方、特徴物の他の組を認識したと判定した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、特徴点座標決定部３３は、１組の部位を対象に２つの計測領域を決定する場合と判断する。なお、例えば、１組の部位を対象に２つの計測領域を決定する場合は、手のひらの部位を対象に２つの計測領域を決定する場合である。入力部３１が、脈波計測に用いられる２つの計測領域の決定に用いられる、手のひらの部位に関する計測領域情報を記録し、２つの計測領域に応じた脈波伝搬距離を入力しているとする。

そして、特徴点座標決定部３３は、認識した特徴物の特徴点を決定すべく、以下の処理を行う。特徴点座標決定部３３は、処理が中断された他の評価領域用のタイマｔ１、ｔ２の値をリセットする（ステップＳ１０２）。そして、以下のステップＳ１０３〜Ｓ１１１の処理は、ステップＳ８３〜Ｓ９１と同じ処理であるので、説明を省略する。

［実施例３の効果］
上記実施例３によれば、情報処理装置１は、撮像機能部１０によって撮像された生体画像から関節を介して接続される２組の特徴点を認識する。そして、情報処理装置１は、認識した一方の組の特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の計測領域を決定し、認識した他方の組の特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第２の計測領域を決定する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、関節を介して接続される２組の特徴点を用いてそれぞれ第１の計測領域、第２の計測領域を決定するので、関節を介して接続される計測領域間の輝度変化の遅延時間を計測することができる。この結果、情報処理装置１は、関節を介して接続される生体上の特定の箇所間に相当するＰＷＶを簡易に計測でき、長期的な変化の検出が容易となる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、情報処理装置１が有する撮像機能部１０に対応する処理を、情報処理装置１と異なるクライアント端末または撮像装置で実行させることも可能である。かかる場合、情報処理装置１は、通信Ｉ／Ｆ部を有し、クライアント端末または撮像装置との間で通信するようにすれば良い。ここでいう通信Ｉ／Ｆ部の一態様としては、ＬＡＮカード等のネットワークインタフェースカードを採用できる。また、記憶部２０を情報処理装置１の外部装置に記憶するようにしても良いし、記憶部２０を記憶した外部装置を情報処理装置１とネットワーク経由で接続するようにしても良い。

［脈波計測プログラム］
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等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１１を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する脈波計測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。

図１１は、実施例１，実施例２および実施例３に係る脈波計測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ための図である。図１１に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図１１に示すように、上記の実施例１で示した制御部３０と同様の機能を発揮する脈波計測プログラム１７０ａが予め記憶される。この脈波計測プログラム１７０ａについては、図１に示した各々の機能部の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。

そして、ＣＰＵ１５０が、脈波計測プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１１に示すように、脈波計測プログラム１７０ａは、脈波計測プロセス１８０ａとして機能する。この脈波計測プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、脈波計測プロセス１８０ａは、図１に示した制御部３０にて実行される処理、例えば図５Ａ、図５Ｂ、等に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。

なお、上記の脈波計測プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等を介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置等に各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

１ 情報処理装置
１０ 撮像機能部
２０ 記憶部
２１ 生体特徴記憶部
２２ 計測領域情報記憶部
２３ 脈波伝搬距離記憶部
３０ 制御部
３１ 入力部
３２ 画像バッファ
３３ 特徴点座標決定部
３４ 計測領域決定部
３５ 輝度算出部
３６ 脈波バッファ
３７ 脈波時差算出部
３８ ＰＷＶ算出部
３９ 出力部

Claims (6)

1. 生体の表面が撮像された画像を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された画像から所定の特徴点を認識し、認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の領域と第２の領域とを決定する決定部と、
   前記決定部によって決定された前記第１の領域に関する画素の輝度変化から前記第１の領域に関する脈波信号を検出し、前記決定部によって決定された前記第２の領域に関する画素の輝度変化から前記第２の領域に関する脈波信号を検出し、前記第１の領域に関する脈波信号と前記第２の領域に関する脈波信号との遅延時間を算出する算出部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決定部は、前記認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の領域と第２の領域であって生体の特徴的でない第１の領域と第２の領域とを決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記決定部は、前記取得部によって取得された画像から複数の特徴点を認識し、認識した複数の特徴点の位置の位置関係から、予め定められた生体の基準方向および基準サイズに対する、３次元の回転に応じた、基準方向および基準サイズの２次元画像上に投影された写像を算出し、算出した写像を用いて、前記基準方向の複数の特徴点の位置に対して予め定められた位置関係を補正し、補正した位置関係にある第１の領域と第２の領域とを決定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、前記取得部によって取得された画像から関節を介して接続される２組の特徴点を認識し、認識した一方の組の特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の領域を決定し、認識した他方の組の特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第２の領域を決定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
5. コンピュータに、
   生体の表面が撮像された画像を取得し、
   前記取得する処理によって取得された画像から所定の特徴点を認識し、認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の領域と第２の領域とを決定し、
   前記決定する処理によって決定された前記第１の領域に関する画素の輝度変化から前記第１の領域に関する脈波信号を検出し、前記決定部によって決定された前記第２の領域に関する画素の輝度変化から前記第２の領域に関する脈波信号を検出し、前記第１の領域に関する脈波信号と前記第２の領域に関する脈波信号との遅延時間を算出する
   処理を実行させることを特徴とする脈波計測プログラム。
6. コンピュータが、
   生体の表面が撮像された画像を取得し、
   前記取得する処理によって取得された画像から所定の特徴点を認識し、認識した特徴点の位置に対し、予め定められた位置関係となる第１の領域と第２の領域とを決定し、
   前記決定する処理によって決定された前記第１の領域に関する画素の輝度変化から前記第１の領域に関する脈波信号を検出し、前記決定部によって決定された前記第２の領域に関する画素の輝度変化から前記第２の領域に関する脈波信号を検出し、前記第１の領域に関する脈波信号と前記第２の領域に関する脈波信号との遅延時間を算出する
   各処理を実行することを特徴とする脈波計測方法。

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