JP2015205050A - 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11aによって撮像された画像を取得し、取得された複数の画像ごとに当該画像内で脈波の検出に用いる関心領域を走査し、画像ごとに走査された関心領域を複数の画像の間で組み合わされた組合せごとに当該組合せに含まれる関心領域が持つ画素値から第1の脈波波形を複数生成し、複数生成された第1の脈波波形と、基準として設定された第2の脈波波形との間で類似度を算出し、第2の脈波波形との間で類似度が最も高い第1の脈波波形を選択する。
【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、太陽光や室内光などの一般の環境光の下で人体に計測器具を接触させずに、生体が撮影された画像を用いて人体の脈波、すなわち心臓の拍動に伴う血液の体積の変動を検出する脈波検出処理を実行するものである。
続いて、図8〜図14を用いて、脈波検出の具体例を説明する。図8、図9及び図11は、データ管理表の一例を示す図である。図10は、基準脈波波形の一例を示す図である。図12は、補間前の入力脈波波形の一例を示す図である。図13は、補間後の入力脈波波形の一例を示す図である。図14は、脈拍数管理表の一例を示す図である。これら図8〜図14の例では、説明の便宜上、カメラ11aのフレームレートを500msとし、所定期間を1.5秒とし、基準脈波波形の生成および脈拍数の検出を実行する場合を例示するが、各パラメータは任意に変更できる。
続いて、本実施例に係る脈波検出装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、脈波検出装置10によって実行される(1)基準波形生成処理を説明してから(2)脈波検出処理について説明することとする。
図15は、実施例1に係る基準脈波生成処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、脈波検出プログラムがアクティブな状態にある場合に実行することもできるし、脈波検出プログラムがバックグラウンドで動作している場合にも実行することができる。なお、本処理は、後述の脈波検出処理と並行して実行することも可能である。
図16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。この処理は、脈波検出プログラムがアクティブな状態にある場合に実行することもできるし、脈波検出プログラムがバックグラウンドで動作している場合にも実行することができる。なお、本処理は、上記の基準脈波生成処理と並行して実行することも可能である。
上述してきたように、本実施例に係る脈波検出装置10は、カメラ11aから入力される画像から複数の入力脈波波形を生成し、複数の入力脈波波形のうち端末安定時に生成された基準脈波波形との間で類似度が最高の入力脈波波形を選択する。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。
上記の実施例1では、入力信号としてRGB信号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では、両眼の中心位置を重心とし、瞳孔の間隔Lを高さ及び幅とする矩形状の領域をROIとして例示したが、ROIには任意の形状や大きさを設定することができる。図17〜図20は、ROIの応用例を示す図である。例えば、図17に示すように、顎から頭頂までの頭部全体をROIとして設定することもできるし、図18に示すように、眉毛よりも上部の所定の範囲、例えば前髪等にかかりにくい範囲までをROIとして設定することもできる。また、図19に示すように、上下は鼻から眉のあたりまで、左右は鼻の幅によって規定される範囲をROIとして設定することもできるし、図20に示すように、頬の一部をROIとして設定することもできる。
基準脈波波形は、固定のデータではなく、任意の契機で更新することもできる。一例としては、図15に示す処理で最新の基準脈波波形に更新することもできる。他の一例としては、図16に示す処理で類似度が最高である入力脈波波形を基準脈波波形として更新することもできる。この場合、類似度が所定の閾値以上である場合、例えば相関係数が0.9以上である場合などに限って基準脈波波形を更新することもできる。
上記の実施例1では、脈波検出装置10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21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
11b ジャイロセンサ
12 眼検出部
13 ROI設定部
14 基準波形生成部
14a 基準波形記憶部
15 推定部
16 ROI走査部
17 入力波形生成部
18 類似度算出部
19 検出部
Claims (5)
- カメラによって撮像された画像を取得する取得部と、
取得された複数の画像ごとに当該画像内で脈波の検出に用いる関心領域を走査する走査部と、
画像ごとに走査された関心領域を複数の画像の間で組み合わされた組合せごとに当該組合せに含まれる関心領域が持つ画素値から第1の脈波波形を複数生成する生成部と、
複数生成された第1の脈波波形と、基準として設定された第2の脈波波形との間で類似度を算出する算出部と、
前記第2の脈波波形との間で前記類似度が最も高い第1の脈波波形を選択する選択部と
を有することを特徴とする脈波検出装置。 - 前記脈波検出装置の移動量を取得する移動量取得部と、
前記画像から生体領域を抽出する抽出部と、
前記移動量取得部によって取得された移動量が所定の閾値以下であった画像から生体領域の位置と、前記複数の画像の撮像時に各画像から取得された移動量とを用いて、前記複数の画像ごとに当該画像に含まれる生体領域を推定する推定部とをさらに有し、
前記走査部は、前記推定部によって推定された生体領域内で前記関心領域を走査することを特徴とする請求項1に記載の脈波検出装置。 - 前記第2の脈波波形は、前記移動量取得部によって取得される移動量が所定の閾値以下である期間が所定期間にわたって継続した場合に、当該期間で撮像された複数の画像から生成されることを特徴とする請求項2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、
取得された複数の画像ごとに当該画像内で脈波の検出に用いる関心領域を走査し、
画像ごとに走査された関心領域を複数の画像の間で組み合わされた組合せごとに当該組合せに含まれる関心領域が持つ画素値から第1の脈波波形を複数生成し、
複数生成された第1の脈波波形と、基準として設定された第2の脈波波形との間で類似度を算出し、
前記第2の脈波波形との間で前記類似度が最も高い第1の脈波波形を選択する
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、
取得された複数の画像ごとに当該画像内で脈波の検出に用いる関心領域を走査し、
画像ごとに走査された関心領域を複数の画像の間で組み合わされた組合せごとに当該組合せに含まれる関心領域が持つ画素値から第1の脈波波形を複数生成し、
複数生成された第1の脈波波形と、基準として設定された第2の脈波波形との間で類似度を算出し、
前記第2の脈波波形との間で前記類似度が最も高い第1の脈波波形を選択する
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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