JP2015523135A - 人間の生理学的パラメータの遠隔生体測定のためのマルチスペクトルイメージングシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
いくつかの実施形態は、対象物から反射された光を収集し、光を解析して対象物の時間変化する生理学的パラメータを監視する方法に関連している。他の実施形態は、対象物から反射された光を受け取る収集光学素子と、多数の波長周りで光をフィルタリングするフィルタと、フィルタからフィルタリングされた光を受け取り、フィルタリングされた光を表すデータを発生させる画像取り込みゾーンと、データによって示される、対象物の時間変化する生理学的パラメータを監視する、画像および信号処理システムとを具備するシステムに関連している。【選択図】 図１
Description
本出願は、２０１２年６月１１日に出願された米国特許出願番号第１３／４９３，９５８号に対して優先権の利益を主張しており、その出願は、その全体が参照によってここに組み込まれている。
実施形態は、マルチスペクトルイメージング（ＭＳＩ）システムに関係している。いくつかの実施形態は、被験者の状態の遠隔生体測定に関係している。
状況認識を提供する技術が軍事環境および安全な環境において使用されている。このような技術は、特定のエリアにおける人間の数および人間のロケーションに関する情報を提供することができる。マルチスペクトルイメージング（ＭＳＩ）システムは、状況認識を提供することができる技術である。
必要とされているものは、被験者の状態の遠隔生体測定を提供する、より低コストおよび効率的なシステムである。また必要とされているものは、被験者の長距離での検出およびキャラクタリゼーションのための、マルチスペクトルイメージングシステムおよび方法である。
実施形態にしたがうと、マルチスペクトルイメージング技術を使用して、被験者の生理学的パラメータが遠隔的に検出される。肌検出技術を使用して肌のピクセルを検出してもよく、肌のピクセルのあるスペクトルシグニチャの差分反射の時間的な変動を解析して、人間のある生理学的パラメータを決定してもよい。実施形態の範囲がこの点に限られはしないが、例えば、人間の生理学的パラメータは、心拍数、呼吸数、血圧、および／または血液酸素飽和度を含むことができる。
いくつかの実施形態にしたがうと、反射光のデジタル画像に基づく肌検出技術を使用して、最初に肌のピクセルを検出してもよい。肌のピクセルを識別するために、これらの画像から３つの狭帯域内の反射光を解析してもよい。肌のピクセルを識別するために、これらの狭帯域におけるピクセル強度の比を使用してもよい。いくつかの実施形態において、３つの狭帯域は、５４７ｎｍ帯域（λ１）と、５７７ｎｍ帯域（λ２）と、６０７ｎｍ帯域（λ３）とを含んでいてもよい。いくつかの実施形態において、このことは要件ではないが、肌のピクセルを識別するために、５７７ｎｍ帯域（λ２）のピクセル強度に対する、５４７ｎｍ帯域（λ１）のピクセル強度と６０７ｎｍ帯域（λ３）のピクセル強度との和の比（すなわち、（λ１＋λ３）／λ２）を使用してもよい。
いったん肌のピクセルが検出および識別されると、人間のある生理学的パラメータを決定するために、肌のピクセルのあるスペクトルシグニチャの差分反射の時間的な変動を解析してもよい。これらの実施形態において、人間のある生理学的パラメータを決定するために、心臓のポンピングが原因の、差分反射の時間的な変動を使用してもよい。いくつかの実施形態において、この相対的な反射度の時間的な変動は、心拍数、呼吸数、血圧、および／または血液酸素飽和度に対して、解析してもよい。いくつかの実施形態において、観察されている肌の下にある酸素化ヘモグロビンおよび脱酸素化ヘモグロビンの相対的な存在から生じる差シグニチャを提供する、１つ以上の波長において、差分反射度を解析してもよい。いくつかの実施形態において、６５０ｎｍ帯域（λ４）中の波長、および／または、７８０ｎｍ帯域（λ５）中の波長に基づいて、差分反射度を解析してもよい。これらの実施形態を以下でより詳細に記述する。６５０ｎｍ帯域は６５０ｎｍ＋／−２０ｎｍにおける波長を含んでいてもよく、７８０ｎｍ帯域は７８０ｎｍ＋／−２０ｎｍにおける波長を含んでいてもよい。いくつかの実施形態において、６５０ｎｍ帯域は６５０ｎｍ＋／−３０ｎｍにおける波長を含んでいてもよく、７８０ｎｍ帯域は７８０ｎｍ＋／−３０ｎｍにおける波長を含んでいてもよい。
いくつかの実施形態において、人間のある生理学的パラメータを決定するために、５７７ｎｍ帯域（λ２）における対象物から反射された光のピクセル強度によって割った、６５０ｎｍ帯域（λ４）における対象物から反射された光のピクセル強度の比の、時間的な変動を解析してもよい。また、人間のある生理学的パラメータを決定するために、７８０ｎｍ帯域（λ５）における対象物から反射された光のピクセル強度によって割った、６５０ｎｍ帯域（λ４）における対象物から反射された光のピクセル強度の比を解析してもよい。これらの実施形態を以下でより詳細に記述する。また、人間のある生理学的パラメータを決定するために、これらのピクセル強度の比の時間的な変動の周波数コンテンツを解析してもよい。これらの実施形態を以下でより詳細に記述する。
ここで開示する本発明の実施形態により、これらの狭帯域の検出および解析を通して、被験者の長距離での検出およびキャラクタリゼーションが可能になる。
以下の記述および図面は、当業者が実施形態を実施することができるように、特定の実施形態を十分に示している。他の実施形態は、構造的な変化、論理的な変化、電気的な変化、プロセスの変化、および他の変化を組み込んでいてもよい。いくつかの実施形態の部分および特徴は、他の実施形態の部分および特徴に含めてもよいし、あるいは、他の実施形態の部分および特徴と取り替えてもよい。特許請求の範囲において明らかにする実施形態は、それらの特許請求の範囲のすべての利用可能な均等物を含んでいる。
被験者の状態の遠隔生体測定の課題が、他のものと同様に、対象物から反射された光を収集することと、光を解析して対象物の時間変化する生理学的パラメータを監視することとによって取り扱うことができることを、発明者は発見している。
図１は、いくつかの実施形態にしたがった、遠隔生体測定を提供するマルチスペクトルイメージングシステム１００のブロックダイヤグラムである。対象物または多数の対象物から反射している光が、収集光学系システム１０７によって受け取られる時系列の画像１０５で取り込まれる。光は、可視光、または赤外光、または可視光と赤外光の両方を含んでいてもよい。時系列の画像１０５中の対象物は、１人以上の人間を含んでいてもよい。収集光学系システム１０７は、５つの狭帯域フィルタ１１１、１１２、１１３、１１４、および１１５を通して、光を分離および誘導する。フィルタ１１１〜１１５は、それぞれある波長のあたりに中心を持ち、その波長周りの帯域において光をフィルタリングする。フィルタ１１１〜１１５は、それぞれ第１の波長のあたりに中心を持つ一方で、他のものからある波長間隔で離すことができる。例えば、フィルタ１１１〜１１５は、５７７ｎｍ＋／−２０〜４０ｎｍのあたりに中心を持ち、おおよそ３０〜５０ｎｍで離してもよい。さらに、いくつかの実施形態にしたがうと、各フィルタ１１１〜１１５は、おおよそ５〜１０ｎｍの幅を有する。フィルタ１１１は、５４７ナノメートルの波長あたりに中心を持っていてもよい。フィルタ１１２は、５７７ナノメートルの波長あたりに中心を持っていてもよい。フィルタ１１３は、６０７ナノメートルの波長あたりに中心を持っていてもよい。フィルタ１１４は、６５０ナノメートルの波長あたりに中心を持っていてもよい。フィルタ１１５は、７８０ナノメートルの波長あたりに中心を持っていてもよい。いくつかの実施形態にしたがうと、マルチスペクトルイメージングシステム１００は、５つのフィルタより多くの、または、５つのフィルタより少ないフィルタを含んでいてもよい。
フィルタ１１１〜１１５を通して通過する光は、複数の画像取り込みゾーン１２１、１２２、１２３、１２４、および１２５を有する画像取り込みシステム１１７上に投影される。画像取り込みゾーン１２１〜１２５は、マルチスペクトルイメージング（ＭＳＩ）センサであってもよい。画像取り込みゾーン１２１〜１２５は、フィルタ１１１〜１１５からの光を、画像および信号処理システム１２７に提供される、対応する複数のデジタル画像へと変換することができる。画像および信号処理システム１２７は、時系列の画像１０５中に存在する対象物の生理学的パラメータの時間的なシグニチャを含む結果１３０を生成させるアルゴリズムを実現する。生理学的パラメータの時間的なシグニチャは、時系列の画像１０５中の被験者または複数の被験者を示すことができる。
いくつかの実施形態にしたがうと、マルチスペクトルイメージングシステム１００は、反射光のデジタル画像に基づく肌検出技術を使用して、最初に肌のピクセルを検出してもよい。肌のピクセルを識別するために、これらの画像から３つの狭帯域内の反射光を解析してもよい。肌のピクセルを識別するために、これらの狭帯域におけるピクセル強度の比を使用してもよい。いくつかの実施形態において、３つの狭帯域は、５４７ｎｍ帯域（λ１）と、５７７ｎｍ帯域（λ２）と、６０７ｎｍ帯域（λ３）とを含んでいてもよい。いくつかの実施形態において、このことは要件ではないが、肌のピクセルを識別するために、５７７ｎｍ帯域（λ２）のピクセル強度に対する、５４７ｎｍ帯域（λ１）のピクセル強度と６０７ｎｍ帯域（λ３）のピクセル強度との和の比（すなわち、（λ１＋λ３）／λ２）を使用してもよい。
いったん肌のピクセルが検出および識別されると、人間のある生理学的パラメータを決定するために、肌のピクセルのあるスペクトルシグニチャの差分反射の時間的な変動を解析してもよい。これらの実施形態において、人間のある生理学的パラメータを決定するために、心臓のポンピングが原因の、差分反射の時間的な変動を使用してもよい。いくつかの実施形態において、この相対的な反射度の時間的な変動は、心拍数、呼吸数、血圧、および／または血液酸素飽和度に対して、解析してもよい。いくつかの実施形態において、（例えば、酸素が豊富な血液と酸素が乏しい血液の間の）観察されている肌の下にある酸素化ヘモグロビンおよび脱酸素化ヘモグロビンの相対的な存在から生じる差シグニチャを提供する、１つ以上の波長において、差分反射度を解析してもよい。いくつかの実施形態において、６５０ｎｍ帯域（λ４）中の波長、および／または、７８０ｎｍ帯域（λ５）中の波長に基づいて、差分反射度を解析してもよい。これらの実施形態を以下でより詳細に記述する。６５０ｎｍ帯域は６５０ｎｍ＋／−２０ｎｍにおける波長を含んでいてもよく、７８０ｎｍ帯域は７８０ｎｍ＋／−２０ｎｍにおける波長を含んでいてもよい。いくつかの実施形態において、６５０ｎｍ帯域は６５０ｎｍ＋／−３０ｎｍにおける波長を含んでいてもよく、７８０ｎｍ帯域は７８０ｎｍ＋／−３０ｎｍにおける波長を含んでいてもよい。
いくつかの実施形態において、人間のある生理学的パラメータを決定するために、５７７ｎｍ帯域（λ２）における対象物から反射された光のピクセル強度によって割った、６５０ｎｍ帯域（λ４）における対象物から反射された光のピクセル強度の比の、時間的な変動を解析してもよい。また、人間のある生理学的パラメータを決定するために、７８０ｎｍ帯域（λ５）における被験者から反射された光のピクセル強度によって割った、６５０ｎｍ帯域（λ４）における被験者から反射された光のピクセル強度の比を解析してもよい。これらの実施形態を以下でより詳細に記述する。また、人間のある生理学的パラメータを決定するために、これらのピクセル強度の比の時間的な変動の周波数コンテンツを解析してもよい。
図２は、いくつかの実施形態にしたがった、遠隔生体測定を提供するマルチスペクトルイメージングシステム２００のブロックダイヤグラムである。マルチスペクトルイメージングシステム２００は、図１において示したマルチスペクトルイメージングシステム１００のエレメントのすべてを有しており、同一の態様で動作することができる。図１および図２に共通のエレメントは同一の参照番号を有しており、簡潔さの目的のために、ここにおいてさらに記述することはしない。マルチスペクトルイメージングシステム２００は、収集光学系システム１０７からの光を受け取るマルチバンドフィルタ２０９を含んでいる。いくつかの実施形態にしたがうと、マルチバンドフィルタ２０９は、いくつかの波長周りのいくつかの帯域における光を選択して、光の帯域を狭帯域フィルタ１１１〜１１５に誘導してもよい。
入射光のいくつかの周波数は、時系列の画像１０５中の被験者の、表面に近い血管中の血球によって、より吸収されるかもしれない。例えば、被験者の肌または強膜の中に、表面に近い血管があるかもしれない。時系列の画像１０５からの反射している光は、時系列の画像１０５中の被験者における、血球の酸素含有量に依存して変化する。画像および信号処理システム１２７によって実現されるアルゴリズムは、反射光における差を解読して、時系列の画像１０５中の１人以上の被験者の存在を決定する。
図３において示されているように、さらに他の実施形態が、人間の生体測定のためのマルチスペクトルイメージングの方法３００に関連している。方法３００は、画像および信号処理システム１２７によって実現されるかもしれないアルゴリズムの１つの実施形態である。ボックス３１０において、方法３００は始まる。ボックス３２０において示されているように、方法３００は、時系列の画像中の１つ以上の対象物から反射された光を収集することを含んでいる。収集される光は、可視光、あるいは、赤外光、あるいは、可視光および赤外光であってもよい。光は、２つ以上の波長周りで１つ以上のフィルタによってフィルタリングされる。ボックス３３０において、方法３００は、光を解析して対象物または複数の対象物の時間変化する生理学的パラメータを監視することを含んでいる。対象物または複数の対象物から反射された光における時間的な変動の周波数コンテンツを解析して、時間変化する生理学的パラメータを監視する。生理学的パラメータは、対象物または複数の対象物の、心拍数、呼吸数、血液酸素飽和度、および血圧を含むことができる。ボックス３４０において、方法３００は終了する。
図４において示されているように、さらに他の実施形態が、人間の生体測定のためのマルチスペクトルイメージングの方法４００に関連している。方法４００は、画像および信号処理システム１２７によって実現されるかもしれないアルゴリズムの１つの実施形態である。ボックス４１０において、方法４００は始まる。ボックス４２０において示されているように、方法４００は、時系列の画像中の１つ以上の対象物から反射された光を収集することを含んでいる。収集される光は、可視光、あるいは、赤外光、あるいは、可視光および赤外光であってもよい。光は、２つ以上の波長周りで１つ以上のフィルタによってフィルタリングされる。おおよそ５４７ナノメートルの波長、おおよそ５７７ナノメートルの波長、おおよそ６０７ナノメートルの波長、おおよそ６５０ナノメートルの波長、および、おおよそ７８０ナノメートルの波長において、光をフィルタリングしてもよい。おおよそ５４７ナノメートル、おおよそ５７７ナノメートル、および、おおよそ６０７ナノメートルでフィルタリングされた光において反射光を識別して、時系列の画像１０５中の１人以上の被験者を示すかもしれない。
ボックス４３０において示されているように、方法４００は、おおよそ５７７ナノメートルの波長における光のピクセル強度によって割った、おおよそ６５０ナノメートルの波長における光のピクセル強度の第１の比を計算することを含んでいる。ピクセル強度は、黒および白の２つの極限間のピクセルを表す整数の範囲からの整数である。例えば、ピクセル強度は、黒を表す０であるかもしれないし、または、白を表す２５６であるかもしれないし、または、０と２５６の間の整数であるかもしれない。ボックス４４０において示されているように、方法４００は、おおよそ７８０ナノメートルの波長における光のピクセル強度によって割った、おおよそ６５０ナノメートルの波長における光のピクセル強度の第２の比を計算することをさらに含んでいる。ボックス４５０において示されているように、方法４００は、第１の比および第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツを識別することをさらに含んでいる。高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、連続ウェーブレット変換（ＣＷＴ）、または離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）により、周波数コンテンツを解析してもよい。
ボックス４６０において示されているように、方法４００は、第１の比および第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツから、対象物の生理学的パラメータを計算することをさらに含んでいる。生理学的パラメータは、対象物または複数の対象物の、心拍数、呼吸数、血液酸素飽和度、および血圧を含むことができる。ボックス４７０において、方法４００は終了する。
第１の比および第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツは、呼吸数を計算するための、おおよそ０．０５〜０．５ヘルツの周波数帯域において相関している。第１の比および第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツは、心拍数を計算するための、おおよそ０．５〜４．０ヘルツの周波数帯域において相関している。
図５は、いくつかの実施形態にしたがって、図４に関して記述した、第１の比５１０および第２の比５２０の変動のプロット５００である。垂直軸５３０上で比の値Ｒを表しており、水平軸５４０上で時間ｔを表している。水平線５５０によって、比のゼロ値Ｒを表している。
被験者の心拍の収縮期および拡張期部分に対応する、第１の比および第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツを識別し、これらのコンポーネントを総計し、比をとり、および平均化することによって、収縮期血圧および血液酸素飽和度を計算する。例えば、心拍数に対応する、第１の比および第２の比の時間依存の変動は、周波数ドメインバンドパスフィルタによって選択する。数値演算（例えば、他の技術と組み合わせた逆ＦＦＴ）は、被験者の収縮期圧および拡張期圧に対応する信号値を総計する。拡張期圧から収縮期圧までのこれらの信号の相対変化は、拡張期圧に対する収縮期圧の比に相関している測定値をもたらす。これらの信号の時間平均によって、被験者の血液中の脱酸素化ヘモグロビンに対する酸素化ヘモグロビンの相対的な割合の測定が可能になる。いくつか（または、それ以上）の心拍間隔にわたる相対的な割合の積分により、相対的な血液酸素飽和度を決定することができる。
図６において示されている実施形態において、図３および４において示した実施形態のうちの任意のものを実現することができる、ハードウェアおよびオペレーティング環境６００が提供されている。ハードウェアおよびオペレーティング環境６００の１つの実施形態は、１つ以上の処理ユニット６２１と、システムメモリ６２２と、システムメモリ６２２を含むさまざまなシステムコンポーネントを処理ユニット６２１に動作可能に結合するシステムバス６２３とを含む、コンピュータ６２０の形態における汎用コンピューティングデバイス（例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、またはサーバ）を備えている。コンピュータ６２０のプロセッサが単一の中央処理ユニット（ＣＰＵ）を、あるいは、一般的にマルチプロセッサまたはパラレルプロセッサ環境として呼ばれている、複数の処理ユニットを備えているように、１つのみの処理ユニット６２１があるのでもよいし、または、１つより多くの処理ユニット６２１があるのでもよい。マルチプロセッサシステムは、クラウドコンピューティング環境を備えていることがある。さまざまな実施形態において、コンピュータ６２０は、従来のコンピュータ、分散コンピュータ、または他の任意のタイプのコンピュータである。
システムバス６２３は、さまざまなバスアーキテクチャのうちの任意のものを使用する、メモリバスまたはメモリ制御装置、周辺バス、ならびにローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のうちの任意のものであってよい。システムメモリも、単にメモリと呼ばれることがあり、いくつかの実施形態において、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）６２４およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６２５を含んでいる。スタートアップの間のようなときに、コンピュータ６２０内のエレメント間で情報を転送するのを助ける基本ルーチンを含む、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）プログラム６２６が、ＲＯＭ６２４中に記憶されていてもよい。コンピュータ６２０は、示していないハードディスクから読み取る、または、示していないハードディスクに書き込むためのハードディスクドライブ６２７と、リムーバブル磁気ディスク６２９から読み取る、または、リムーバブル磁気ディスク６２９に書き込むための磁気ディスクドライブ６２８と、ＣＤ ＲＯＭまたは他の光学媒体のようなリムーバブル光学ディスク６３１から読み取る、あるいは、リムーバブル光学ディスク６３１に書き込むための光学ディスクドライブ６３０とをさらに備えている。ハードディスクドライブ６２７、磁気ディスクドライブ６２８、および光学ディスクドライブ６３０は、それぞれ、ハードディスクドライブインターフェース６３２、磁気ディスクドライブインターフェース６３３、および光学ディスクドライブインターフェース６３４と結合している。ドライブと、それらに関係付けられているコンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ６２０に対して、コンピュータ読み取り可能な命令の、データ構造の、プログラムモジュールの、および他のデータの、不揮発性の記憶を提供する。
オペレーティングシステム６３５と１つ以上のアプリケーションプログラム６３６と他のプログラムモジュール６３７とプログラムデータ６３８とを含む、複数のプログラムモジュールを、ハードディスク、磁気ディスク６２９、光学ディスク６３１、ＲＯＭ６２４、またはＲＡＭ６２５上に記憶してもよい。これらのコンピュータ読み取り可能媒体のうちの任意の１つの上に、または、任意の数のこれらのコンピュータ読み取り可能媒体上に、本発明のためのセキュリティ送信エンジンを含んでいるプラグインが存在するかもしれない。
キーボード６４０やポインティングデバイス６４２のような入力デバイスを通して、ユーザは命令および情報をコンピュータ６２０に入力することができる。（示していない）他の入力デバイスは、マイクロホン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディッシュ、スキャナ、またはこれらに類するものを含むことができる。これらの他の入力デバイスは、システムバス６２３に結合されているシリアルポートインターフェース６４６を通して処理ユニット６２１に接続されていることが多いが、パラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）のような、他のインターフェースによって接続されていてもよい。モニタ６４７、または他のタイプのディスプレイデバイスも、ビデオアダプタ６４８のようなインターフェースを介してシステムバス６２３に接続することができる。モニタ６４７は、ユーザに対してグラフィカルユーザインターフェースを表示することができる。モニタ６４７に加えて、コンピュータは、スピーカやプリンタのような、（示していない）他の周辺出力デバイスを含むことができる。
ネットワーク化された環境において、遠隔コンピュータ６４９のような、１つ以上の遠隔のコンピュータまたはサーバへの論理的な接続を使用して、コンピュータ６２０は動作するかもしれない。コンピュータ６２０に結合された通信デバイスによって、またはコンピュータ６２０の一部分によって、これらの論理的な接続は達成される。発明は、特定のタイプの通信デバイスに限られていない。遠隔コンピュータ６４９は、他のコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、クライアント、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードであってもよく、メモリ記憶デバイス６５０のみを図示しているが、コンピュータ６２０に関するＩ／Ｏとして上述したエレメントのうちの多くを、またはすべてを含むことができる。図６において図示している論理的な接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）６５１、および／またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）６５２を含んでいる。すべてのタイプのネットワークである、オフィスネットワーク、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットにおいて、このようなネットワーキング環境は一般的なものである。
ネットワークインターフェースまたはアダプタ６５３を通して、コンピュータ６２０はＬＡＮ６５１に接続されている。いくつかの実施形態において、ＷＡＮネットワーキング環境において使用されるとき、コンピュータ６２０は、モデム６５４を、または、インターネットのようなワイドエリアネットワーク６５２を介して通信を確立するための、ワイヤレストランシーバのような他の任意のタイプの通信デバイスを含むことがある。モデム６５４は内部にあっても、または外部にあってもよく、シリアルポートインターフェース６４６を介してシステムバス６２３に接続されている。ネットワーク化された環境において、コンピュータ６２０に対して図示しているプログラムモジュールは、遠隔コンピュータまたはサーバ６４９の、遠隔メモリ記憶デバイス６５０中に記憶されていてもよい。
画像取り込みゾーン１２１〜１２５によって発生されたデジタル画像を受け取るために、コンピュータ６２０を、カメラインターフェースまたはアダプタ６７０を通して、マルチスペクトルイメージングシステム１００中の画像取り込みゾーン１２１〜１２５に接続してもよい。時系列の画像１０５中に存在する対象物の生理学的パラメータの時間的なシグニチャを含む結果１３０を生成させるためのアルゴリズムを、コンピュータ６２０は実現することができる。
図７は、いくつかの実施形態にしたがった、集積回路チップ７００のブロックダイヤグラムである。集積回路チップ７００は、図３および４において示した実施形態のうちの任意のものを実現することができる、状態機械、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような、ハードウェアを含んでいる。
要約書は、要約によって読み手が技術開示の内容および要旨を把握できるようにすることを要求する米国特許規則１．７２（ｂ）にしたがうように提供している。特許請求の範囲の範囲または意味を限定または解釈するのに要約書は使用されないものであるとの理解とともに、要約書を提示する。以下の特許請求の範囲は、ここにより詳細な説明に組み込まれ、各請求項は別個の実施形態として権利を主張する。
Claims (20)
- 対象物から反射された光を収集することと、
前記対象物の１つ以上の人間の生理学的パラメータの生体測定キャラクタリゼーションのために、前記光を解析して前記対象物の時間変化する生理学的パラメータを監視することとを含む方法。 - 前記光を解析することは、第１の波長、第２の波長、および第３の波長における前記対象物から反射された光から、前記対象物を被験者として識別することをさらに含み、
前記第１の波長は、５４７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第２の波長は、５７７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第３の波長は、６０７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含む請求項１記載の方法。 - 前記光を解析することは、
前記第２の波長における前記対象物から反射された光のピクセル強度によって割った、第４の波長における前記対象物から反射された光のピクセル強度の第１の比を計算することと、
第５の波長における前記対象物から反射された光のピクセル強度によって割った、前記第４の波長における前記対象物から反射された光のピクセル強度の第２の比を計算することと、
前記第１の比および前記第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツを識別することと、
前記第１の比および前記第２の比の前記時間的な変動の周波数コンテンツから、前記被験者の、心拍数および呼吸数を計算することとをさらに含み、
前記第４の波長は、６５０ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第５の波長は、７８０ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含む請求項２記載の方法。 - 前記光を収集することは、前記対象物から反射された光を遠隔的に収集することをさらに含む請求項３記載の方法。
- 前記対象物から反射された光を収集することは、複数の対象物から反射された光を収集することをさらに含み、
前記光を解析することは、前記光を解析して各対象物の時間変化する生理学的パラメータを監視することをさらに含む請求項３記載の方法。 - 前記生理学的パラメータは、心拍数と、呼吸数と、血液酸素飽和度と、血圧とからなるグループから選択される請求項１記載の方法。
- 前記光を収集することは、前記対象物に対する応答を有する光を収集することをさらに含み、
前記光を解析することは、前記収集した光における差を検出することをさらに含む請求項１記載の方法。 - 前記光を解析することは、
前記光の時間的な変動の周波数コンテンツを識別することと、
前記光の時間的な変動の周波数コンテンツから、前記対象物の生理学的パラメータを計算することとをさらに含む請求項１記載の方法。 - 前記光を収集することは、可視光、あるいは、赤外光、あるいは、可視光および赤外光を含む、前記対象物から反射された光を収集することをさらに含む請求項１記載の方法。
- 対象物から反射された光を受け取る収集光学素子と、
第１の波長、第２の波長、第３の波長、第４の波長、および第５の波長において前記光をフィルタリングする複数のフィルタと、
各画像取り込みゾーンが、前記フィルタからフィルタリングされた光を受け取り、前記フィルタリングされた光を表すデータを発生させる、複数の画像取り込みゾーンと、
前記画像取り込みゾーンによって発生させた前記データを受け取って、
前記第１の波長、前記第２の波長、および前記第３の波長における光からの前記データから、前記対象物を被験者として識別し、
前記第２の波長、第４の波長、および第５の波長における光からの前記データによって示される、前記被験者の、心拍数および呼吸数を計算し、前記画像取り込みゾーンに結合された画像および信号処理システムとを具備するシステム。 - 前記第１の波長は、５４７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第２の波長は、５７７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第３の波長は、６０７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第４の波長は、６５０ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第５の波長は、７８０ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含む請求項１０記載のシステム。 - 前記画像および信号処理システムは、
前記第２の波長における光のピクセル強度によって割った、前記第４の波長における光のピクセル強度の第１の比を計算するようにと、
前記第５の波長における光のピクセル強度によって割った、前記第４の波長における光のピクセル強度の第２の比を計算するようにと、
前記第１の比および前記第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツから、前記被験者の、前記心拍数および前記呼吸数を計算するようにさらに構成されている請求項１１記載のシステム。 - 前記画像および信号処理システムは、前記画像取り込みゾーンによって発生させた前記データの周波数コンテンツから、前記被験者の、血液酸素飽和度および血圧を計算するようにさらに構成されている請求項１２記載のシステム。
- 前記フィルタは、
前記光をフィルタリングする第１のフィルタと、
各狭帯域フィルタが前記波長のうちの１つの周りで前記第１のフィルタからの光をフィルタリングする、複数の狭帯域フィルタとを備える請求項１３記載のシステム。 - 前記画像および信号処理システムは、前記対象物の時系列の画像に対して、前記画像取り込みゾーンによって発生させた前記データを受け取るように構成されている請求項１０記載のシステム。
- 各画像取り込みゾーンは、マルチスペクトルイメージングセンサを備える請求項１０記載のシステム。
- 対象物から反射された光を表すデータを受け取るようにと、
前記対象物の生体測定キャラクタリゼーションのために、前記データを解析して前記対象物の時間変化する生理学的パラメータを監視するように構成されている処理回路を具備する遠隔生体測定システム。 - 前記処理回路は、
第１の波長、第２の波長、および第３の波長における前記光の周波数コンテンツを識別するようにと、
前記光の周波数コンテンツから、前記対象物の前記生理学的パラメータを計算するようにさらに構成されており、
前記第１の波長は、５４７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第２の波長は、５７７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第３の波長は、６０７ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含む請求項１７記載の遠隔生体測定システム。 - 前記処理回路は、
前記第２の波長における光のピクセル強度によって割った、第４の波長における光のピクセル強度の第１の比を計算するようにと、
第５の波長における光のピクセル強度によって割った、前記第４の波長における光のピクセル強度の第２の比を計算するようにと、
前記第１の比および前記第２の比の時間的な変動の周波数コンテンツを識別するようにと、
前記第１の比および前記第２の比の前記時間的な変動の周波数コンテンツから、前記対象物の前記生理学的パラメータを計算するようにさらに構成されており、
前記第４の波長は、６５０ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含み、
前記第５の波長は、７８０ナノメートル＋／−２０ナノメートルの範囲内の波長を含む請求項１８記載の遠隔生体測定システム。 - 前記処理回路は、前記光の周波数コンテンツから、前記対象物の、心拍数と、呼吸数と、血液酸素飽和度と、血圧とのうちの２つ以上を計算するようにさらに構成されている請求項１７記載の遠隔生体測定システム。
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