JP2016508401A - 被験者からバイタルサイン情報を決定する装置及び方法 - Google Patents

被験者からバイタルサイン情報を決定する装置及び方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、被験者１２からバイタルサイン情報Ｒを決定する装置１０に関する。これは、撮像野４２から放射２４を検出し、上記撮像野４２の異なる領域４８から上記被験者１２のバイタルサイン情報Ｒを含む特性パラメータＳを決定する検出ユニット２２と、上記異なる領域４８から得られる上記特性パラメータＳのスペクトルパラメータを決定する周波数分析ユニット３０と、上記スペクトルパラメータに基づき上記撮像野４２の上記領域４８の少なくとも１つを選択する選択ユニット３２と、上記少なくとも１つの選択された領域４８から上記特性パラメータＳに基づき上記バイタルサイン情報Ｒを算出する算出ユニット３４とを有する。

Description

本発明は、被験者からバイタルサイン情報を決定する装置及び対応する方法に関する。特に、本発明は、被験者のバイタルサインをリモートで決定するのに使用されることができる測定に関する。そこでは、関心領域が自動的に決定される。本発明は特に、被験者の呼吸レートの遠隔測定に関する。
人のバイタルサイン、例えば呼吸レート又は心拍は、人の現在の状態に関するインジケータとして、及び重大な医学イベントの予測として機能する。このため、バイタルサインは、入院患者及び外来患者看護環境において、在宅で、又は、更なる健康、余暇及びフィットネス環境において広範囲に監視される。
例えば呼吸レート又は心拍といったバイタルサインのカメラベースのモニタリングは、人のバイタルサインを完全にコンタクトレスで測定する既知の技術である。関心被験者、即ち測定される人は、カメラの撮像野において自由に位置することができるので、個別のバイタルサイン情報が取得される関連する領域は、個別の信号の予想に関する入力として規定されなければならない。
コンタクトレスのバイタルサイン測定に関するほとんどのアプリケーションにおいて、関心領域は手動で選択されるか、又は使用されるカメラが前もって関心領域に向けられる。しかしながら、被験者の運動は、不正確な測定及びシステムの非実用的な使用をもたらす。従って、関心領域の自動検出が、バイタルサイン情報のカメラベースのモニタリングを改善することが望ましい。
例えば顔検出といった等高線検出に基づく呼吸レート又は心拍検出のため関心領域を決定する従来の方法は、例えばＵＳ２００９／０１４１１２４Ａ１号において開示される。この方法の不利な点は、測定される被験者の個別の部分が毛布により覆われるとき、輪郭、即ち顔が、部分的に、又は、完全に閉塞又は隠される場合、関心領域が、信頼性が高く検出されることができない点にある。これは、呼吸レートのモニタリングが重要である病院における典型的なケースである。
関心領域の検出のため、例えば胸部／胸郭検出といった形状分析に基づかれる他の方法は、撮像野における被験者の位置により、又は、着用される衣類により制限される。その結果、それらの検出方法は、信頼性が低い。
呼吸モニタリングに関して関心領域を特定する方法は、例えばＥＰ０９１９１８４Ａ１号から知られる。一方、関心領域は、撮像野からキャプチャされる連続した画像の間の変化した部分に基づき決定される。この場合、連続した画像の間の変化は、妨害信号に基づかれる可能性がある。これは、バイタルサインを指すものではない。従って、この文書から知られる方法は、信頼性が低い。
被験者の呼吸を監視する追加的な方法は、ＵＳ７，４３１，７００Ｂ２号から知られる。そこでは、画像データにおける時間ベースの変化が分析され、周期的な出現が、呼吸として検出される。しかしながら、撮像野全体においてすべての時間ベースの変化が考慮され、関心領域は検出されないので、妨害信号の存在が、呼吸レートの誤った測定をもたらす可能性がある。従って、この文書からの方法は、信頼性が低く、増加された技術的な負担を持つ。
被験者からのバイタルサイン情報をリモートで検出するため関心領域を検出する既知の方法の不利な点は、バイタルサイン情報を検出するのに撮像野から検出される全体の画像が使用される点にある。その結果、これらの方法は、撮像野における妨害信号の影響を受けやすく、撮像野における被験者の運動の影響を受けやすい。こうして、被験者からバイタルサインを決定する既知の方法は、信頼性が低い。
本発明の目的は、妨害信号及び測定される被験者の運動の影響をあまり受けずに被験者からバイタルサイン情報を決定する改良された装置及び対応する改良された方法を提供することであり、及びバイタルサイン検出に関して一般により高い信頼性を提供することである。
本発明の一つの側面によれば、被験者からバイタルサイン情報を決定する装置が提供される。この装置は、
撮像野から放射を検出し、上記撮像野の異なる領域から上記被験者のバイタルサイン情報を含む特性パラメータを決定する検出ユニットと、
上記異なる領域から得られる上記特性パラメータのスペクトルパラメータを決定する周波数分析ユニットと、
上記スペクトルパラメータに基づき上記撮像野の上記領域の少なくとも１つを選択する選択ユニットと、
上記少なくとも１つの選択された領域から上記特性パラメータに基づき上記バイタルサイン情報を算出する算出ユニットとを有する。
本発明の別の側面によれば、被験者からバイタルサイン情報を決定する方法が提供される。この方法は、
撮像野から放射を検出するステップと、
上記撮像野の異なる領域から上記被験者のバイタルサイン情報を含む特性パラメータを決定するステップと、
上記異なる領域から得られる上記特性パラメータからスペクトルパラメータを決定するステップと、
上記スペクトルパラメータに基づき上記撮像野の少なくとも１つの領域を選択するステップと、
上記少なくとも１つの選択された領域から上記特性パラメータに基づき上記バイタルサイン情報を算出するステップとを有する。
本発明の更に別の側面によれば、コンピュータで実行されるとき、本発明による方法のステップを実行させるプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムが提供される。
本発明の好ましい実施形態は、従属項において規定される。請求項に記載の方法が、請求項に記載のデバイス及び従属項に記載されるデバイスと類似する及び／又は同一の好ましい実施形態を持つ点を理解されたい。
本発明は、撮像野の異なる領域を分析し、撮像野の異なる領域から特性パラメータを得るという着想に基づかれる。特性パラメータがバイタルサイン情報を有するかどうか、又は、特性パラメータが単に妨害信号若しくは高周波ノイズを含むだけかどうかを決定するため、この特性パラメータに関するスペクトル分析が実行される。このスペクトル分析に基づき、撮像野の領域が選択されることができる。これは、バイタルサイン情報を含む特性パラメータを提供する。その結果、バイタルサイン情報が、これらのバイタルサイン情報を提供する領域に基づき算出されることができる。こうして、測定される被験者が撮像野において移動している場合又は測定される指示的な部分が部分的に遮られる場合であっても、関心領域が，撮像野から連続して決定されることができる。その結果、バイタルサイン情報の決定が一般により信頼性が高くなる。
好ましい実施形態において、選択ユニットは、スペクトルパラメータに基づき撮像野の複数の異なる領域を選択するよう構成される。撮像野の複数の異なる領域に基づき算出が実行される場合、算出は、妨害信号の影響をあまり受けなくなり、より堅牢である。なぜなら、バイタルサイン情報は、被験者の異なる部分から得られるからである。
好ましい実施形態において、検出ユニットは、撮像野から画像データを提供する画像検出ユニットである。これは、被験者からバイタルサイン情報を決定するための遠隔検出を提供する簡単なソリューションである。
好ましい実施形態において、画像検出ユニットによりキャプチャされる画像又は画像フレームが、異なる領域を規定するためセクションに分割される。これは、画像又は画像フレームの異なる領域又はブロックにわたりバイタルサイン情報のセクション的な計算を可能にする。
好ましい実施形態において、検出ユニットは、検出される画像データのパターン検出に基づき、異なる領域からのバイタルサイン情報に対応する特性パラメータとして、運動ベクトルを決定するよう構成される。これは、被験者の呼吸レートを決定する実用的なソリューションである。なぜなら、運動ベクトルは、被験者の直説的な部分の運動に対応し、個別のパターンが、キャプチャされた画像データに基づき容易に決定されることができるからである。
好ましい実施形態において、検出ユニットは、検出された画像データのパターン検出に基づき、特性パラメータとして交流信号を決定するよう構成される。これは、バイタルサイン情報を含む領域を特定するため、容易に分析されることができる信号を決定することを簡単に可能にする。
好ましい実施形態において、算出ユニットは、少なくとも１つの選択された領域から決定される運動ベクトルに基づき、交流信号を算出するよう構成される。これは、低い技術的な負担で分析されることができる信号を検出された運動ベクトルから決定する実用的なソリューションである。
好ましい実施形態において、スペクトルパラメータは、特性パラメータのスペクトルエネルギー分布である。これは、バイタルサイン情報が特性パラメータに含まれるかどうかを低い技術的な負担で決定することを可能にする。
好ましい実施形態において、個別の特性パラメータの所定の周波数バンドのスペクトルエネルギーが、所定の閾値レベルを超える場合、選択ユニットは、撮像野の少なくとも１つの領域を選択するよう構成される。これは、撮像野の少なくとも１つの領域がバイタルサイン情報を有するかどうかを決定することを信頼性高く可能にする。なぜなら、バイタルサイン情報のスペクトル周波数は、妨害信号から及びノイズから区別される特性周波数バンドを持つからである。
好ましい実施形態において、選択ユニットは、選択された異なる領域の各々に関して重み係数を決定するよう構成される。この場合、算出ユニットは、個別の重み係数を用いて、選択された領域重みの特性パラメータに基づき、バイタルサイン情報を算出するよう構成される。これは、検出された特性パラメータの品質を考慮して、バイタルサイン情報を決定する実用的なソリューションである。その結果、算出結果が、より信頼性が高くなる。
更に好ましい実施形態では、選択ユニットは、定期的に選択を実行するよう構成される。この場合、選択された領域の各々に関する重み係数は、個別の領域の選択の周波数に基づき決定される。これは、選択された領域の各々に関する重み係数を低い技術的な負担で決定する簡単なソリューションである。異なる領域は、分離的に及び頻繁に処理される。この場合、異なる領域から得られる信号は、重み係数により重み付けされる。この係数は、個別の領域が選択された回数に依存する。頻繁に選択される領域から得られる信号には、より大きな重みが与えられる。言い換えると、異なる領域の信号は、周波数分析の結果を累積することにより重み付けられる。
好ましい実施形態において、異なる領域の運動ベクトルは、定期的に決定されて、ストレージデバイスに格納される。これは、運動ベクトルの詳細な分析を実行することを可能にする。なぜなら、個別のベクトルは、ストレージデバイスに格納され、１つのステップにおいて重み付け及び評価されることができるからである。
ストレージデバイスが、所定の量の運動ベクトルを保存するシフトレジスタである場合が好ましい。この実施形態において、最新のベクトルに関するスペースを生み出すため、最も古い運動ベクトルは削除され、すべての後続のベクトルがレジスタにおいてシフトされる。これは、重み係数の連続的な算出を可能にする。その結果、ベクトルが、重み係数により容易に重み付けされることができる。
好ましい実施形態において、一般の運動ベクトルは、選択された領域から決定される運動ベクトルに基づき算出されて、個別の領域に関する重み係数に基づき重み付けされる。これは、撮像野から得られる正確な運動ベクトルを決定することを信頼性高く可能にする。
算出ユニットが、一般の運動ベクトルに基づきバイタルサイン情報を算出するよう構成される場合が好ましい。これは、撮像野において被験者から正確で信頼性が高いバイタルサイン情報を決定するための、全体のソリューションである。
上述したように、本発明は、撮像野の異なる領域又はセクションから受信される信号を決定し、受信された信号を独立に評価する装置及び方法を提供する。その結果、バイタルサイン情報の遠隔測定に関する関心領域が、実際のバイタルサイン情報に基づき高い信頼性で決定されることができ、連続して適合されることができる。特定の領域を規定することなしに及び関心領域の位置又はサイズの優先権なしに、関心領域が撮像野において規定されるので、評価される信号のソースは、自由に選択されることができる。算出されたバイタルサイン情報の信頼性及び正確さは増加される。更に、撮像野の異なる領域又はセクションから受信される信号の周波数分析により、及び周波数分析に依存する算出された重み係数により、算出されたバイタルサイン情報は、妨害信号、ノイズ及び被験者の運動に対して堅牢である。
こうして、バイタルサイン情報が、遠隔測定技術に基づき高い信頼性及び高い正確さで被験者から決定されることができる。
被験者からバイタルサイン情報を決定する装置の一般的なレイアウトの概略的な説明を示す図である。 例示的なバイタルサイン情報を示す被験者の運動の概略的な説明を示す図である。 バイタルサイン情報に対応する被験者から得られる交流信号のタイミングダイアグラムを示す図である。 図３に示される交流信号の周波数ダイヤグラムを示す図である。 バイタルサイン情報を算出するため撮像野における異なる画像セクションの選択を示す概略的な画像シーケンスを示す図である。 バイタルサイン情報を算出するため撮像野における異なる画像セクションの選択を示す概略的な画像シーケンスを示す図である。 バイタルサイン情報を算出するため撮像野における異なる画像セクションの選択を示す概略的な画像シーケンスを示す図である。 バイタルサイン情報を算出するため撮像野における異なる画像セクションの選択を示す概略的な画像シーケンスを示す図である。 バイタルサイン情報を算出するため撮像野における異なる画像セクションの選択を示す概略的な画像シーケンスを示す図である。 被験者からバイタルサイン情報を決定する方法の実施形態のステップを表す概略的なブロックダイヤグラムを示す図である。 撮像野の関心領域から得られるバイタル信号の概略的なタイミングダイアグラムを示す図である。
本発明のこれら及び他の側面が、以下に説明される実施形態から明らかとなり、これらの実施形態を参照して説明されることになる。
図１は、符号１０により一般に表され、被験者１２からバイタルサイン情報を決定する装置の概略的な図面を示す。例えばベッドに横たわる患者といった被験者１２が、支持部１４上で休息している。被験者の頭１６は通常、被験者１２の呼吸に関する非直説的な部分である。そこでは、直説的な部分、胸部１８又は腹部１８が、毛布２０により覆われる。図１に示される共通の状況の一般的な課題は、呼吸に関する直説的な部分として胸部１８の運動から得られる信号が、減衰され、遠隔測定に基づかれる信号検出がかなり困難である点にある。
装置１０は、画像検出デバイス２２、例えば被験者１２の画像フレームを記録するのに使用されることができるモノクロカメラを有する。画像フレームは、被験者１２により放出又は反射される電磁放射２４から得られることができる。画像データ２６、例えば一連の画像フレームから画像情報を抽出するため、画像データ２６が、画像処理ユニット２８に提供される。
画像検出デバイス２２が、少なくとも電磁放射２４のスペクトル要素に属する画像をキャプチャするよう構成される。画像検出デバイス２２は、測定される被験者１２を含む撮像野からキャプチャされる連続的な画像データ又は画像フレームの離散的なシーケンスを提供することができる。
画像処理ユニット２８は、一般に画像データ２６を評価し、撮像野のセクション又は領域においてキャプチャされた画像を分割し、関心領域を決定するため、この画像セクションを別々に評価するよう構成される。画像処理ユニット２８は、キャプチャされた画像をセクション又は領域に分割し、被験者１２の運動及び特に呼吸の直説的な部分として胸部１８の運動を含む撮像野におけるオブジェクトの運動に対応する運動ベクトルを異なるセクションから検出する。運動ベクトルは、画像セクションにおけるパターン検出を用いて、又は、画像セクションにおけるエッジ検出を用いて決定される。エッジ又はパターン検出に関する方法及びキャプチャされた画像フレームから運動ベクトルを得る方法は、例えばＷＯ２０１２／１４０５３１Ａ１号により開示される。
画像処理ユニット２８は、運動ベクトルから交流信号を決定し、以下に詳細に説明される、周波数分析ユニット３０を用いて、交流信号のスペクトルパラメータを決定する。画像データ２６のセクションの各々のスペクトルパラメータが、選択ユニット３２に提供される。選択ユニット３２は、画像データ２６のセクションを選択する。このセクションから、被験者１２からのバイタルサイン情報を含む交流信号が得られる。選択ユニット３２は、個別のスペクトルパラメータに基づき、セクションを選択する。スペクトルパラメータは、交流信号の周波数スペクトル又はスペクトルエネルギー分布である。バイタルサイン情報が特性スペクトルエネルギー分布又は特性周波数を持つので、選択ユニットは、被験者１２のバイタルサイン情報を含むセクションを選択することができる。選択ユニット３２は、周波数分析に基づき、異なる画像セクションの各々に対して重み係数を決定する。重み係数は、個別の画像セクションがどのくらいの頻度で選択されるかという周波数に基づき決定される。選択ユニット３２は、各々の選択されたセクションから得られる運動ベクトルに基づきバイタルサイン情報を算出するよう構成される算出ユニット３４に対して重み係数を含む選択情報を提供する。重み係数を用いて、算出ユニット３４は、個別の画像セクションの運動ベクトルを重み付けする。この場合、受信した運動ベクトルのより良好な品質を示すスペクトルパラメータを持つセクション、即ちより頻繁に選択されたセクションにより大きな重みが与えられる。高い妨害信号量が原因でほとんど又は全く選択されないそれらの画像セクションは、より少ない重みであるか又は除去される。算出ユニット３４は、例えばモニタといった出力デバイス３６に算出されたバイタルサイン情報を提供する。
こうして、装置１０は、呼吸運動を含み、及び被験者１２の呼吸を決定するため関心領域を規定するのに使用されることができる、キャプチャされた画像フレームのそれらのセクションを決定する。画像処理ユニット２８は、画像データ２６のセクションから、運動データを決定し、選択ユニット３２は、バイタルサイン情報を含むそれらのセクションを選択し、妨害信号又はノイズを含むそれらのセクションを選択しない。
関心領域を決定するため、複数の画像フレームが、キャプチャ及び評価される。重み係数（持続性と呼ばれる）が、バイタルサイン含有セクションとして各セクションが選択される回数に基づき決定される。最終的に、選択されたセクションの各々からの運動ベクトルが、一般の運動ベクトルを決定し、バイタルサイン情報、例えば以下に説明される呼吸レートを決定するため、重み係数により重み付けされる。
図２は、被験者１２の呼吸の遠隔測定を表すため、被験者１２の概略的な図を示す。被験者１２は、呼吸が原因で直説的な部分１８（胸部１８）の特徴的な運動を経験する。呼吸するとき、肺の拡張及び収縮が、生体の特徴的な部分のわずかな運動、例えば胸部１８の上昇及び下降をもたらす。また、腹式呼吸は、被験者の体１２の個別の部分の特徴的な運動をもたらす可能性もある。生理的処理により含まれる少なくとも部分的に周期的な運動パターンが、多くの生体において、特に人間又は動物において発生する可能性がある。
時間にわたり、矢印４０により示されるように、直説的な部分１８は、参照番号１８ａ、１８ｃにより示される収縮した位置と参照番号１８ｂにより示される拡張された部分との間で移動される。基本的に、この運動パターンに基づき、例えば呼吸レート又は呼吸レート可変性は、キャプチャされた画像シーケンスにおけるパターン又はエッジ検出を用いて評価されることができる。直説的な部分１８が、時間にわたり脈動しているが、非直説的な部分１６としての頭部１６は、実質的に静止したままである。
確実に、頭部１６も、時間にわたり多様な運動を経験する。しかしながら、これらの運動は、胸部１８の周期的な脈動に対応せず、周波数分析を用いて区別されることができる。
図３は、運動パターンから及び／又は異なる画像セクションの運動ベクトルから得られる交流信号のタイミングダイアグラムを示す。これは例えば、個別の画像セクションにおけるフレーム又はエッジ検出に基づき決定される。交流信号は一般に、Ｓ（ｔ）により表される。この特定の場合において交流信号Ｓは、個別の直説的な部分１８から受信される画像データに対応する画像セクションから得られる被験者１２の胸部１８の運動に対応する。交流信号Ｓは、胸部１８の運動、即ち被験者１２の呼吸レートに対応する特徴的な変動を示す。交流信号Ｓは、呼吸レートに重畳される高周波ノイズも示す。
交流信号Ｓは、撮像野の画像セクションの各々から得られる。そこでは、複数の画像セクションが、例えば呼吸レートといったバイタルサイン情報を有し、多くの画像セクションが、被験者１２のバイタルサイン情報に関連付けられていない妨害信号又は高周波ノイズを含む他の交流信号を有することができる。バイタルサイン情報が得られることができるそれらの画像セクションを特定するため、分析ユニット２８は、交流信号の周波数分析を実行する周波数分析デバイス３０を有する。周波数分析は好ましくは、交流信号Ｓをフィルタリングすることにより及び／又はフーリエ変換、特に交流信号Ｓの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することにより実行される。以下に説明されるバイタルサイン情報を含む画像セクションを特定するため、交流信号から、周波数スペクトルが得られる。
図４は、図３において一般にＦ（ｆ）で示される交流信号Ｓの周波数スペクトルを示す。周波数スペクトルＦは、低周波数帯域、この特定の場合においては０及び１ヘルツの間の大きな周波数要素を示す。これは通常、１ヘルツより高くない成人の呼吸レートに対応し、即ち１分あたり６０呼吸である。所定の周波数帯域、例えば成人に対して１ヘルツ及び乳児に対して２ヘルツより高い周波数要素は、通常画像データ２６における妨害信号であるか、又は交流信号Ｓのノイズに対応する。交流信号Ｓの品質を特徴づけるため、交流信号Ｓのスペクトルエネルギーが決定され、所定の周波数帯域における交流信号Ｓのスペクトルエネルギーが、所定の閾値レベルを超えるか、又は第２の周波数帯域、例えば全体の周波数スペクトルと比較したスペクトルエネルギーのパーセンテージを超える場合、画像セクションが、バイタルサイン情報を含む画像セクションとして規定される。例えば、０及び１又は２ヘルツの間のスペクトルエネルギーが、所定の閾値レベルより大きい場合、例えば、交流信号Ｓの全スペクトルエネルギーの５０％より大きい、又はスペクトルの所定の範囲より大きい、例えば２...３Ｈｚ、３...４Ｈｚ等である場合、画像セクションが、バイタルサイン情報を含む画像セクションとして規定される。スペクトルエネルギーに基づき、画像セクションは、撮像野における画像セクションを選択し、以下に説明されるように関心領域を決定するよう評価される。
図５ａ〜ｅは、検出された画像データ６に基づき、被験者１２からのバイタルサイン情報の検出を説明する撮像野からの概略的な画像を示す。
図５ａ〜ｅに示される画像検出デバイス２２により検出される撮像野は一般に、参照符号４２により表される。画像検出デバイス２２によりキャプチャされる、撮像野４２を表す画像フレーム４４は、被験者１２を示し、それはこの場合、測定される人間である
画像フレーム４４において、格子４６は、画像フレーム４４を異なる部分に分けて、撮像野４２における異なる領域を区別し、撮像野４２における異なる運動ベクトルを決定するため、異なる画像セクション４８を規定する。
最初に、運動パターンは、画像フレーム４４の画像セクション４８の各々から得られ、交流信号Ｓは、上述したように各々の画像セクション４８の運動パターンから決定される運動ベクトルから決定される。運動ベクトルは、異なる画像セクション４８におけるパターン検出又はエッジ検出により決定される。周波数分析ユニット３０により実行される周波数分析に基づき、異なる画像セクション４８の運動パターンが、撮像野４２におけるバイタルサイン情報に対応するかどうか、又は、運動パターンが妨害信号若しくはノイズであるかどうかが決定される。運動パターンがバイタルサイン情報を含むかどうかの決定は、スペクトルパラメータ及び／又はスペクトルエネルギーに基づき、及び所定の周波数帯域におけるスペクトルエネルギーが個別の交流信号の全スペクトルエネルギーの所定のパーセンテージより大きいかどうかに基づき、上述したように実行される。
画像セクション４８の各々に関して決定されるこれらのデータに基づき、選択ユニット３２は、バイタルサイン情報を含むそれらの画像セクション４８を選択する。
選択された画像セクション４８に関する例が、図５ｂに概略的に示され、そこでは、選択された画像セクション４８が、クロスを用いてマークされる。
画像フレーム４４をキャプチャし、画像セクション４８の各々からの交流信号Ｓを決定し、バイタルサイン情報を含む画像セクション４８を選択するプロセスは、定期的に又は頻繁に実行される。異なる画像セクション４８が、所定の時間フレームにおいて、又は、連続的な画像フレーム４４において選択されることができる。それぞれ選択された画像セクションを含む２つの追加的な画像フレーム４４が、図５ｃ及び図５ｄにおいて例として示される。
選択された画像セクション４８から、関心領域５０が、図５ｅに示されるように決定される。関心領域５０において、それぞれ選択された画像セクション４８は、図５ｂ、５ｃ及び５ｄに示されるように、個別の画像セクション４８が選択された回数に基づき、異なるハッチングにより特徴づけられる。
関心領域５０のセクション４８から得られる運動ベクトルは、個別のセクション４８が所定の時間フレームにおいて選択された頻度又は回数に基づき決定される重み係数（持続性）により重み付けされる。
関心領域５０は、信頼性が高く堅牢な測定を可能にする。なぜなら、関心領域５０の部分であるすべてのセクション４８が、時間にわたり重み付けされるからである。重み係数は、個別のセクションが選択される回数に比例する。
各セクション４８に関する個別の重み係数Ｗｉは、式
Figure 2016508401
を用いて算出される。ここで、Ｎｉは、個別のセクション４８が選択された回数であり、ｎは、運動ベクトルを算出するために考慮されるフレームの数であり、ｉは、個別のセクション４８に対応する。
運動ベクトルは好ましくはメモリに格納される。一般の運動ベクトルＧは、式
Figure 2016508401
を用いて所定の時間フレーム後算出される。ここで、Ｗｉは、個別のセクション４０の重み係数であり、Ｍｉは、個別のセクション４８の運動ベクトルである。こうして、関心領域５０の運動ベクトルＭｉは、一般的な運動ベクトルＧを算出するため、個別のセクション４８が選択される頻度を用いて重み付けされる。
好ましくは、運動ベクトルを格納するメモリは、シフトレジスタである。この場合、各画像フレーム４４の、そして各セクション４８に関する運動ベクトルＭｉがバッファリングされる。セクション４８につき最も古い運動ベクトルＭｉが削除され、すべての後続のベクトルＭｉが、シフトレジスタにおいてシフトされる。各運動ベクトルＭｉが、個別のセクション４８が選択された頻度に対応する重み係数を用いて重み付けされる。即ち、セクション４８が選択されなかった場合、重み係数は０である。セクション４８が各画像フレーム４４において選択された場合、重み係数は１である。
こうして、被験者１２の個別の直説的な部分１８から受信される信号の個別の品質に基づき、バイタルサイン情報が、高い精度で算出されることができる。
図６は、被験者１２からバイタルサイン情報を検出して、バイタルサイン情報を算出するための方法ステップを説明するブロック図を示す。この方法は一般に、符号６０により表される。方法６０は、ステップ６２で始まる。ステップ６４において、画像フレーム４４が、画像検出デバイス２２を用いて検出される。
画像フレーム４４は、ステップ６６においてパターン検出又はエッジ検出を用いて画像処理ユニット２８により評価され、運動ベクトルＭｉが、上述したように画像セクション４８の各々に関して決定される。運動ベクトルＭｉに基づき、対応する交流信号Ｓが、画像セクション４８の各々に関して算出される。
ステップ６８において、バイタルサイン情報が運動ベクトルに含まれるかどうかを決定するため、交流信号Ｓが、周波数分析ユニット３０を用いて分析される。
ステップ７０において、個別の基準を満たす画像セクション４８が選択される。即ち、所定の閾値レベルより大きいスペクトルパラメータ又はスペクトルエネルギーを持つそれらの画像セクション４８が選択される。
ステップ７２において、画像セクション４８の各々に関する運動ベクトルＭｉ及び画像フレーム４４においてどの画像セクション４８が選択されたかに関する情報が、メモリ７４に格納される。このメモリは好ましくは、シフトレジスタである。
新しい画像フレーム４４をキャプチャし、これらをしばしば評価するため、フィードバックループ７６により示されるように、ステップ６４〜７２が繰り返される。
ステップ７８において、重み係数Ｗｉは、メモリ７４に格納されるデータに基づき算出される。
ステップ８０において、一般の運動ベクトルＧは、上述したように画像フレーム４８の各々に関する運動ベクトルＭｉ及び重み係数Ｗｉに基づき算出される。最終的に、バイタルサイン情報が、ステップ８２に示されるように一般の運動ベクトルＧに基づき算出される。フィードバックループ８４により示されるように、バイタルサイン情報の算出は定期的に実行される。
方法６０は、ステップ８６で終わる。
こうして、バイタルサイン情報は、頻繁にキャプチャされた画像フレーム４４及び個別の検出ステップに基づき、連続して算出されることができる。
図７は、一般の運動ベクトルＧから得られ、Ｒ（ｔ）により一般に表されるバイタルサイン情報のタイミング図を示す。バイタルサイン情報Ｒ（ｔ）は、この特定の場合において、被験者１２の胸部１８の運動から得られる呼吸信号である。そのように決定された呼吸信号Ｒから、呼吸レートは、図７におけるドットにより示される呼吸信号Ｒの最大に基づき検出されることができる。ドットの間の時間距離は、Δｔ１及びΔｔ２により例として図７に示される。呼吸レートは、呼吸信号Ｒにおける最大の間の時間距離Δｔ１、Δｔ２の相互関係の値、又は図７に示される時間距離の平均を用いて算出される。
こうして、呼吸レートは、運動ベクトルＧから容易に得られることができる。関心領域５０は、被験者１２の胸部１８の運動に基づき自動的に決定され、重み係数Ｗにより重み付けされるので、呼吸レートは、高い信頼性及び高い精度で画像データ２６から決定されることができる。
本発明が図面及び前述の説明において詳細に図示され及び説明されたが、斯かる図示及び説明は、説明的又は例示的であると考えられ、本発明を限定するものではない。本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。図面、開示及び添付された請求項の研究から、開示された実施形態に対する他の変形が、請求項に記載の本発明を実施する当業者により理解され、実行されることができる。
請求項において、単語「有する」は他の要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数性を除外するものではない。単一の要素又は他のユニットが、請求項に記載される複数のアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを意味するものではない。
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光学的記憶媒体又は固体媒体といった適切な媒体に格納／配布されることができるが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介してといった他の形式で配布されることもできる。
請求項における任意の参照符号は、発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (13)

  1. 被験者からバイタルサイン情報を決定する装置であって、
    撮像野から放射を検出し、前記撮像野の異なる領域から前記被験者のバイタルサイン情報を含む特性パラメータを決定する検出ユニットと、
    前記異なる領域から得られる前記特性パラメータのスペクトルエネルギー分布を決定する周波数分析ユニットと、
    前記エネルギー分布に基づき前記撮像野の前記領域の少なくとも１つを選択する選択ユニットであって、前記個別の特性パラメータの所定の周波数帯域のスペクトルエネルギーが所定の閾値レベルを超える場合、前記撮像野の前記少なくとも１つの領域を選択するよう構成される、選択ユニットと、
    前記少なくとも１つの選択された領域から前記特性パラメータに基づき前記バイタルサイン情報を算出する算出ユニットとを有する、装置。
  2. 前記選択ユニットが、前記スペクトルエネルギー分布に基づき前記撮像野の複数の異なる領域を選択するよう構成される、請求項１に記載の装置。
  3. 前記検出ユニットが、前記撮像野から画像データを提供する画像検出ユニットである、請求項１又は２に記載の装置。
  4. 前記検出ユニットが、前記検出された画像データのパターン検出に基づき前記異なる領域から前記バイタルサイン情報に対応する前記特性パラメータとして運動ベクトルを決定するよう構成される、請求項３に記載の装置。
  5. 前記検出ユニットが、前記検出された画像データのパターン検出に基づき前記特性パラメータとして交流信号を決定するよう構成される、請求項３に記載の装置。
  6. 前記算出ユニットが、前記少なくとも１つの選択された領域から決定される前記運動ベクトルに基づき前記交流信号を算出するよう構成される、請求項４又は５に記載の装置。
  7. 前記選択ユニットが、前記選択された異なる領域の各々に関して重み係数を決定するよう構成され、前記算出ユニットは、前記個別の重み係数を用いて前記選択された領域の重みの前記特性パラメータに基づき前記バイタルサイン情報を算出するよう構成される、請求項２に記載の装置。
  8. 前記選択ユニットが、前記選択を定期的に実行するよう構成され、前記選択された領域の各々に関する前記重み係数は、前記個別の領域の選択の周波数に基づき決定される、請求項７に記載の装置。
  9. 前記異なる領域の前記運動ベクトルが、定期的に決定されて、ストレージデバイスに格納される、請求項５に記載の装置。
  10. 前記ストレージデバイスが、所定の量の運動ベクトルを保存するシフトレジスタである、請求項９に記載の装置。
  11. 一般の運動ベクトルが、前記選択された領域から決定される前記運動ベクトルに基づき算出され、前記個別の領域の前記重み係数に基づき重み付けされる、請求項４乃至７のいずれかに記載の装置。
  12. 前記算出ユニットが、前記一般の運動ベクトルに基づき前記バイタルサイン情報を算出するよう構成される、請求項１１に記載の装置。
  13. 被験者からバイタルサイン情報を決定する方法において、
    撮像野から放射を検出するステップと、
    前記撮像野の異なる領域から前記被験者のバイタルサイン情報を含む特性パラメータを決定するステップと、
    前記異なる領域から得られる前記特性パラメータのスペクトルエネルギー分布を決定するステップと、
    前記エネルギー分布に基づき前記撮像野の少なくとも１つの領域を選択するステップであって、前記個別の特性パラメータの所定の周波数帯域の前記スペクトルエネルギーが所定の閾値レベルを超える場合、前記少なくとも１つの領域が選択される、ステップと、
    前記少なくとも１つの選択された領域から前記特性パラメータに基づき前記バイタルサイン情報を算出するステップとを有する、方法。
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