JP2016514976A - バイタルサインに基づき被験者を検出する装置及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、バイタルサインに基づき、異なる被験者１０、１０'を検出する装置１８に関する。この装置は、撮像野４０から放射２０を検出し、上記撮像野４０から画像データ２４を提供する画像検出ユニット２２と、上記画像データ２４において画像セクション４６を規定し、異なる画像セクション４６において運動パターンを検出する検出ユニット２６と、上記運動パターンに基づき、上記異なる画像セクション４６においてバイタルサインを特定する識別ユニット２８と、上記画像データ２４を分析する分析ユニット３２であって、上記バイタルサインが特定される上記画像セクション４８、５０、５４、５６の、又は、画像セクションのグループ５２、５８の空間分離に基づき、上記撮像野４０において上記異なる被験者１０、１０'を検出するよう構成される、分析ユニットとを有する。

Description

本発明はバイタルサインに基づき被験者を検出する装置及び方法に関する。画像データは、撮像野から決定される。バイタルサインは被験者から受信される運動パターンに基づき特定される。

被験者又は患者のバイタルサイン及び特に被験者の呼吸レートは、例えばビデオカメラといったコンタクトレスセンサを用いて、リモートで監視されることができる。パターン検出を用いて画像データから呼吸レートを決定する一般的な方法が、ＷＯ２０１２／１４０５３１Ａ１号から知られる。関心被験者が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、そこからバイタルサインが得られる被験者及び関連する領域が、所望のバイタルサイン情報の抽出のため検出及び規定されなければならない。更に、正確な遠隔測定のため、撮像野における異なる人が、特定及び区別されなければならない。

関心領域の従来の識別は一般に、例えば顔又は胸部といった人間の検出に基づかれるか、又は背景セグメント化を使用することに基づかれる。

人間の識別のため、及び例えば関心領域からパルス又は呼吸レートといったバイタルサインを測定するため、ＵＳ２００９／０１４１１２４１号は、測定される被験者の部分を表す関心領域を選択するのに、赤外線ビデオセグメントの輪郭セグメントを検出することを提案する。

更に、ＵＳ２００９／０２２６０４３Ａ１号は、呼吸パターンを検出する方法を開示する。そこでは、関心領域、及び特に関心対象者又は異なる関心対象者が、検出される人の行動偏差を示す呼吸パターン変化に基づき特定される。

既知の識別方法の不利な点は、カメラが固定されなければならず、撮像野において人間を検出するために追加的な背景情報が必要である点にある。更に、撮像野における人が部分的に遮られる場合、又は背景がカメラにより特定される前に人が背景を遮っている場合、既知の方法は適用できないか又は信頼性が高くない。

本発明の目的は、使用のより高い柔軟性及び被験者検出のより高い信頼性を提供できる、バイタルサインに基づき被験者を特定する装置及び方法を提供することである。更に、本発明の目的は、コンピュータで実行されるとき、コンピュータにバイタルサインに基づき被験者を検出させるコンピュータプログラムを提供することである。

本発明の一つの側面によれば、バイタルサインに基づき被験者を検出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、上記撮像野から画像データを提供する画像検出ユニットと、
上記画像データにおいて画像セクションを規定し、異なる画像セクションにおいて運動パターンを検出する検出ユニットと、
上記運動パターンに基づき上記異なる画像セクションにおけるバイタルサインを特定する識別ユニットと、
上記画像データを分析する分析ユニットであって、上記バイタルサインが特定される上記画像セクションの、又は、画像セクションのグループの空間分離に基づき、上記撮像野における異なる被験者を検出するよう構成される、分析ユニットとを有する。

本発明の別の側面によれば、バイタルサインに基づき異なる被験者を検出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し、上記撮像野から画像データを提供するステップと、
上記画像データにおいて画像セクションを規定し、異なる画像セクションにおいて運動パターンを検出するステップと、
上記運動パターンに基づき、上記異なる画像セクションにおいてバイタルサインを特定するステップと、
上記バイタルサインが特定される上記画像セクションの、又は、上記画像セクションのグループの空間分離に基づき、上記撮像野において異なる被験者を検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、コンピュータに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、異なる被験者を特定する、例えば呼吸信号の位置に基づきビデオシーケンスにおいて人間を特定するという着想に基づかれる。呼吸運動は、撮像野から得られる画像において運動パターンを特定することにより検出される。呼吸信号の位置を特定するため、画像データは異なる画像セクションに分割され、これらのセクションは、別々に分析され、そこから運動パターンが決定される。撮像野における異なる被験者は、バイタルサインが特定されるそれらの画像セクションの空間分離に基づき特定される。言い換えると、異なる画像セクションで検出されるバイタルサインが互いに個別の距離で分離される場合、このバイタルサインは、撮像野における異なる被験者からのバイタルサインとして特定される。この装置及び方法は、単に運動パターンの特定に基づかれ、背景セグメント又は測定される人の輪郭識別に基づかれないので、この装置及び方法は、高い柔軟性で使用されることができ、撮像野における異なる人の信頼性高い特定を提供することができる。

好ましい実施形態において、運動パターンは、フレーム検出又はエッジ検出に基づき決定される。測定される人の皮膚が例えば衣服により覆われる場合であっても、これは、撮像野における被験者の呼吸を信頼性高く検出することを可能にする。

好ましい実施形態において、上記識別ユニットが、上記画像セクションの各々に関して上記個別の運動パターンから交流信号を得るよう構成される。これは、被験者からのバイタルサイン情報を特定し、バイタルサインと画像データにおける他の信号とを低い技術的な負担で区別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、上記識別ユニットが、上記バイタルサインを特定するため、上記交流信号の周波数スペクトルを分析する周波数分析デバイスを有する。これは、低い技術的な負担でバイタルサインを特定する信頼性が高いソリューションである。なぜなら、バイタルサインは特徴的な周波数範囲を持つからである。

上記周波数分析デバイスが、上記バイタルサインを特定するため、上記交流信号の各々に基づき、スペクトルパラメータを決定するよう構成される場合、更に好ましい。これは、バイタルサインを信頼性高く特定することを可能にする。なぜなら、バイタルサインは通常、小さな周波数範囲を持ち、バイタルサインに基づかれない他の交流信号から容易に区別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、上記分析ユニットが、上記個別の交流信号に基づき、接続された画像セクションと画像セクションの第１のグループとを組み合わせるよう構成される。これは、低い技術的な負担で撮像野における１つの被験者を特定することを可能にする。なぜなら、互いにに接続された画像セクションは、単一の被験者のバイタルサインを表すとみなされるからである。

好ましい実施形態によれば、上記分析ユニットが、上記個別のスペクトルパラメータ及び所定の閾値に基づき、上記接続された画像セクションと上記画像セクションの第１のグループとを組み合わせるよう構成される。言い換えると、互いに隣接し、所定の閾値より大きいスペクトルパラメータを持つ画像セクションが、撮像野における第１の被験者を特定するため、画像セクションの第１のグループに対してグループ化される。これは、単一の被験者のバイタルサインをバックグラウンド信号から、及び画像データにおけるノイズから区別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、上記分析ユニットが、接続された画像セクションを組み合わせるよう構成され、上記画像セクションは、上記個別の交流信号に基づき上記セクションの第１のグループから画像セクションの第２のグループへと分離される。これは、バイタルサインを特定する簡単なソリューションである。これらのサインは第２の被験者から受信される。なぜなら、異なるバイタルサインは、画像セクションを互いに分離することにより容易に区別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、上記分析ユニットが、上記個別のスペクトルパラメータ及び所定の閾値に基づき、上記接続された画像セクションと上記画像セクションの第２のグループとを組み合わせるよう構成される。これは、異なる画像セクションを特定する信頼性が高いソリューションである。各セクションは、第２の被験者から運動パターンを受信する。

好ましい実施形態において、上記周波数分析デバイスが、上記スペクトルパラメータとして所定のスペクトル範囲のスペクトルエネルギーを決定するよう構成される。これは、バイタルサインが受信されるかを特定するため、及び個別の被験者から関心領域を規定するため、運動パターンの信号強度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、上記画像セクションの第１のグループが、上記スペクトルパラメータに基づき最初の画像セクションを選択することにより規定され、上記最初の画像セクションに隣接する画像セクションは、上記個別のスペクトルパラメータ及び上記所定の閾値レベルに基づき、上記第１のグループの接続された画像セクションとして選択される。これは、撮像野における第１の被験者を検出するため、画像セクションの第１のグループを信頼性高く規定することを可能にする。なぜなら、最初の画像セクションが、スペクトルパラメータの信号品質に基づき容易に特定されることができるからである。ここで、隣接する画像セクションから受信される信号品質は、容易に分析されることができる。これにより、第１の被験者及び個別の関心領域は、容易に決定されることができる。

好ましい実施形態において、上記画像セクションの第２のグループが、上記スペクトルパラメータに基づき、上記画像セクションの第１のグループから分離される最初の画像セクションを選択することにより規定され、上記最初の画像セクションに隣接する画像セクションは、上記個別のスペクトルパラメータ及び上記所定の閾値レベルに基づき、上記第２のグループの接続された画像セクションとして選択される。これは、バイタルサインに基づき第２の被験者を別々に特定するため、画像セクションの第２のグループを規定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、上記画像セクションが、最高のスペクトルパラメータ値を持つ最初の画像セクションとして選択される。これは、最初の画像セクションを特定する簡単なソリューションである。なぜなら、スペクトルパラメータ値は容易に比較されることができ、個別の画像セクションが容易に検出されることができるからである。

上述したように、本発明は、バイタルサインに基づき異なる被験者を特定することを柔軟で信頼性高く可能にすることを提供する。なぜなら、被験者を特定するのに単に運動パターンだけが用いられ、被験者は、バイタルサインが受信される画像セクションの分離又は距離に基づき、区別されるからである。従って、被験者が部分的に遮られる場合又は背景検出が可能でない場合であっても、本発明は確実に機能する。こうして、被験者を特定するカメラが固定される必要はなく、検出の信頼性が、撮像野に依存することもない。

従って、バイタルサインに基づく被験者の柔軟で信頼性が高い検出が提供されることができる。

例示的なバイタルサインを示す被験者の運動の概略的な説明を示す図である。 バイタルサインに基づき異なる被験者を検出する装置の概略的な説明を示す図である。 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。 撮像野における異なる被験者の検出を説明する概略的な画像セグメント化を示す図である。 撮像野における異なる被験者の検出を説明する概略的な画像セグメント化を示す図である。 撮像野における異なる被験者の検出を説明する概略的な画像セグメント化を示す図である。 撮像野における異なる被験者の検出を説明する概略的な画像セグメント化を示す図である。 撮像野における異なる被験者の検出を説明する概略的な画像セグメント化を示す図である。 撮像野における異なる被験者の検出を説明する概略的な画像セグメント化を示す図である。 撮像野における異なる被験者の検出を説明する概略的な画像セグメント化を示す図である。 撮像野において異なる被験者を特定するための方法の実施形態のステップを表す概略ブロックダイヤグラムを示す図である。 キャプチャされた画像データから得られるバイタルサインの概略的なタイミングダイアグラムを示す図である。

本発明のこれらの及び他の態様が、以下に説明される実施形態より明らとなり、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、関心信号を示す運動を経験する被験者１０の概略的な図を示す。被験者１０は、呼吸が原因で直説的な部分１２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、例えば胸部の上昇及び下降をもたらす。腹式呼吸が、対象の体の個別の部分の特徴的な運動をもたらす可能性もある。生理的処理によりもたらされる少なくとも部分的に周期的な運動パターンは、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１６により示されるように、直説的な部分１２は、参照番号１２ａ、１２ｃにより示される収縮した位置と参照番号１２ｂ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変動が評価されることができる。直説的な部分１２が時間にわたり脈動しているが、非直説的な部分１４は実質的に静止したままである。確実に、非直説的な部分１４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、直説的な部分１２の周期的な脈動に対応しない。

この文脈において、図２を参照して、被験者１０、１０'を検出する装置が、参照番号１８により説明及び表示される。装置１８は、複数の被験者１０、１０'の画像フレームを記録するのに利用されることができる。画像フレームは、被験者１０、１０'により放出又は反射される電磁放射２０から得られることができる。画像データ、例えば一連の画像フレーム又は連続的な画像ストリームから情報を抽出するため、撮像野は、画像センサ２２により観察されることができる。画像センサ２２は、例えば、少なくとも電磁放射２０のスペクトル要素に属する情報をキャプチャするよう構成されるカメラにより実現されることができる。デバイス１８は、入力信号を処理する、即ち、前もって記録されて、それまでの間格納又はバッファリングされる入力データストリームを処理するよう構成されることもできることは言うまでもない。上述したように、電磁放射２０は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的なバイタル信号を示す、連続的又は離散的な特性信号を含むことができる。

斯かるバイタル信号を得る既知の方法は、触知的呼吸レート監視又は関心被験者１０、１０'に適用されるマーカーに依存する遠隔呼吸レート監視を有する。このために、しかしながら、目立つモニタリングが必要とされる。上述したように、代替的な方法は、画像処理方法を用いる目立たない遠隔測定に関する。

画像検出ユニット２２は、画像を、例えば被験者１０、１０'を含む撮像野からモノクロ画像をキャプチャし、連続的又は離散的な画像データ２４を検出ユニット２６に提供する。検出ユニット２６は、画像検出ユニット２２から受信される画像データ２４において画像セクションを規定するよう構成され、以下に説明されるように、画像データ２４の異なる画像セクションにおいて運動パターンを検出するよう構成される。検出ユニット２６は、撮像野における被験者１０、１０'の直説的な部分１２の運動を検出し、被験者１０、１０'からバイタルサインを検出するため、画像データにおけるパターン又はエッジ検出により運動パターンを検出する。パターン又はエッジ検出は、例えばＷＯ２０１２／１４０５３１Ａ１号に開示されるように実行される。検出ユニット２６は、識別ユニット２８に接続され、異なる画像セクションにおいて検出される運動パターンを含む信号３０を識別ユニット２８に提供する。識別ユニット２８は、検出ユニット２６により規定される画像セクションの各々に関して、検出ユニット２６から受信される運動パターンから、運動ベクトル及び／又は交流信号を得る。識別ユニット２８は、各々の画像セクションからバイタルサインを特定するため、交流信号の周波数スペクトルを分析する周波数分析デバイス３１を有する。周波数分析デバイス３１は、フーリエ解析を実行する、特に交流信号の周波数スペクトルを提供するため高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行するよう構成される。識別ユニット２８は、画像セクションにおけるバイタルサインを特定し、及び、他の信号から及び画像データ２４のノイズからバイタルサインを区別するため、所定の周波数範囲に関するスペクトルエネルギーを決定する。

例えば成人で０及び１Ｈｚの間、乳児で０及び２Ｈｚの間といった所定の周波数範囲におけるスペクトルエネルギーが、別のスペクトル範囲のスペクトルエネルギーと比べて、又は信号の全スペクトルエネルギーと比べて、所定の閾値レベル以上である場合、例えば測定された周波数スペクトルの全スペクトルエネルギーの５０％以上である場合、個別の画像セクションは、バイタルサインが検出される画像セクションとして特定される。詳細な周波数分析は、以下において詳細に説明される。

識別ユニット２８は、分析ユニット３２に接続され、画像セクションの各々に関する周波数分析の分析データ３４を分析ユニット３２に提供する。分析ユニット３２は一般に、各々の画像セクションに関する周波数分析データに基づき撮像野における被験者１０、１０'を検出し、以下に説明されるように、個別の画像セクションの位置を決定するために提供される。

分析ユニット３２は、異なる被験者１０、１０'が検出される位置に対応する検出された関心領域を出力信号３６として提供する。出力信号３６は、データを評価するため及び被験者１０、１０'から受信されるバイタルサイン情報を評価するため、例えば、被験者１０、１０'の呼吸レートを算出するために、処理ユニット（図示省略）に提供されることができる。

検出ユニット２６、識別ユニット２８及び分析ユニット３２は、例えばシングルプロセッサ又は複数のプロセッサを持つ中央処理ユニットといった共通処理ユニット３８において、一緒に実現されることができる。データを評価する処理ユニット（図示省略）が、共通処理ユニット３８において一体化されることもできる。例えば、処理デバイス３８は、個別の論理命令により駆動されるパーソナルコンピュータにより実現されることができる。撮像検出ユニット３２が処理ユニット３８に共同で接続される場合、キャプチャは、個別の下位要素を収容することができる。例えば、カメラを備える又はカメラに接続可能である携帯デバイス、例えばスマートフォン又は携帯型健康監視デバイスが、本発明の実施形態を実施するのに利用されることができる。

図３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ことができる異なる画像セクションの運動パターンから、及び／又は運動パターンから得られる運動ベクトルから、得られる交流信号のタイミング図を示す。交流信号は一般に、Ｓ（ｔ）として表される。この特定の場合における交流信号は、個別の直説的な部分１２から画像データを検出する画像セクションから得られる被験者１０、１０'の直説的な部分１２の運動に対応する。交流信号は、直説的な部分１２の運動、即ち被験者１０の呼吸レートに対応する特徴的な変動を示す。交流信号は、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。この場合、複数の画像セクションは、呼吸レートといったバイタルサイン情報を有し、複数の画像セクションは、被験者１０、１０'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有する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３２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３１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２４における妨害信号又は、又は交流信号Ｓのノイズに対応する。交流信号Ｓの品質を特徴付けるため、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、以下に説明されるように撮像野における異なる被験者１０、１０'を特定するために評価される。

図５Ａ〜Ｇは、画像データ２４において検出されるバイタルサインに基づき、異なる被験者１０、１０'の検出を説明するための撮像野からの概略的な画像を示す。

図５Ａ〜Ｇに示される画像検出ユニット２２により検出される撮像野が一般に、符号４０により表される。画像検出ユニット２２によりキャプチャされる撮像野４０を表す画像４２は、第１の被験者１０及び第２の被験者１０'を示し、この場合、特定及び測定されるべき人間である。

画像４２において、格子４４は、撮像野４０の異なる領域を区別し、撮像野４０における異なる信号を特定するために、異なる画像セクション４６を規定する。

まず、運動パターンが、画像データ２４の各々の画像セクション４６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４６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。周波数分析デバイス３１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４６の運動パターンが撮像野４０においてバイタルサインに対応するかどうかが決定される。更に、バイタルサインの質が、スペクトル分析に基づき、特に上述したようにスペクトルエネルギーに基づき決定される。バイタルサインに関する持続性の最高値を持つ、例えば所定の範囲において最高のスペクトルエネルギーを持つ画像セクション４６が、図５Ａに示されるように最初のセクション４８として、又はシードブロック４８として規定される。呼吸レートに関する最善のバイタルサイン情報を提供するのは通常人の胸部であるので、検出されるべき被験者の胸部を表す画像セクション４６は通常、図５Ａに表示される被験者１０に関して示される最初のセクション４８である。最初のセクション４８に接続される又は隣接し、持続性基準を満たす、例えば例えば所定の閾値より高いスペクトルエネルギー値を持つ画像セクション５０が、画像セクション５２の第１のグループに対して、最初のセクション４８と共にグループ化される。接続された画像セクション５０は、ドットにより示される。最初のセクション４８に接続又は隣接するが、持続性基準を満たさないそれらの画像セクション４６は、画像セクション５２の第１のグループに対してグループ化されない。接続された又は隣接する画像セクションは通常、最初のセクション４８を囲む８つのセクション又はセクション５２のグループの１つのセクションである。

図５Ｃは、持続性基準を満たす、例えば所定の閾値より大きいスペクトル値又はスペクトルエネルギーを持つ画像セクション５２の第１のグループに接続される又は隣接する接続された画像セクション５０を特定する追加的なステップを示す。図５Ｃにおいて、１つの追加的な画像セクションが、画像セクション５２の第１のグループに加えられる。隣接するセクション４６が持続性基準を満たす限り、接続された画像セクション５０を画像セクション５２の第１のグループに接続する手順は繰り返される。

画像セクション４６が画像セクション５２の第１のグループにグループ化されるための基準を満たさない場合、画像セクション５２の特定された第１のグループは確定する。その結果、第１の被験者１０が、図５Ｄに示されるように撮像野４０において特定される。

撮像野４０において、第２の被験者１０'を特定するため、最高の品質のバイタルサイン情報を持つ、即ち交流信号Ｓの最大のスペクトル値又は最大のスペクトルエネルギーを持ち、画像セクション５２の第１のグループから分離される画像セクション４６が、第２の最初のセクション５４として特定される。言い換えると、第２の最初のセクション５４は、バイタルサインの品質に基づき又は画像セクション５２の第１のグループの部分でない交流信号Ｓに基づき規定される。第１のグループ５２及び第２の最初のセクション５４は、少なくとも１つのセクション４６により分離されなければならない。これは、グループ化されていない。胸部が通常、最高のバイタルサイン情報を提供するので、第２の最初のセクション５４は、第２の被験者１０'（直説的な部分１２）の胸部の位置に対応する。

撮像野４０において特定される第２の最初のセクション５４に基づき、第２の最初のセクション５４に接続される又は隣接し、持続性基準を満たす、例えば所定の閾値より大きいスペクトル値又はスペクトルエネルギーを持つ画像セクション５６が、画像セクション５８の第２のグループに対してグループ化される。接続された画像セクション５６は、図５Ｅにおいてドットで示される。接続された画像セクション５６は通常、最初のセクション５４を囲む８つの画像セクション４６である。更に、これらの画像セクション４６のバイタルサインが上記したように持続性基準を満たす場合、画像セクション５８の第２のグループに接続される若しくは隣接する、又は画像セクション５８の第２のグループを囲む画像セクション４６が、画像セクション５８の第２のグループに対してグループ化される。

図５Ｆに示されるように、第２の最初のセクション５４及び接続された画像セクション５６は、画像セクション５８の第２のグループとして規定される。

画像セクション５８の第２のグループに隣接する追加的な画像セクション４６が持続性基準を満たさない場合、画像セクション５８の第２のグループは確定し、第２の被験者１０'が撮像野４０において特定される。

図５Ｇにおいて、第１の被験者１０を特定する画像セクション５２の第１のグループが示され、画像セクション５２の第１のグループとは分離して、撮像野４０において第２の被験者１０'を特定する画像セクション５８の第２のグループが示される。

こうして、２人の被験者１０、１０'が、図５Ｇに示されるように撮像野４０において特定され、バイタルサインが、２人の異なる被験者１０、１０'のバイタルサイン情報を独立して測定するため、画像４２から別々に得られることができる。

２人の被験者１０、１０'は、バイタルサインの空間分離又は撮像野４０におけるバイタルサインの位置の間の距離に基づき、異なる被験者として特定されるので、この方法は、背景セグメント化技術とは独立しており、画像４２において特定される顔又は他のパターンが遮られることとも独立している。

図６は、バイタルサインに基づき異なる被験者１０、１０'を検出する本方法の実施形態を示す概略的なフロー図を示す。図６に示される方法は一般に、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、全体の最大のバイタルサインを持つ、例えばより大きいスペクトル値を持つ第１の最初のセクション４８が、撮像野４０において特定され、画像セクション５２の第１のグループとして規定される。

ステップ６６において、画像セクション５２の第１のグループに隣接するすべての画像セクション４６が分析され、これらの画像セクション４６が持続性基準を満たす場合、画像セクション５２の第１のグループに対してグループ化される。ステップ６８において、画像セクション５２の第１のグループに隣接する追加的な画像セクション４６が持続性基準を満たすかどうかがチェックされる。画像セクション５２の第１のグループに隣接する画像セクション４６が持続性基準を満たす場合、フィードバックループ７０により示されるようにステップ６６が繰り返される。こうして、持続性基準を満たす互いに隣接するすべての画像セクション４６が、画像セクション５２の第１のグループに対してグループ化される。

画像セクション５２の第１のグループを囲むすべての画像セクション４６が持続性基準を満たすわけではない場合、撮像野４０において最大のバイタルサインを持ち、画像セクション５２の第１のグループから分離される第２の最初の画像セクション５４が、撮像野４０において特定される。第２の最初のセクション５４は、画像セクション５８の第２のグループとして規定される。

ステップ７４において、画像セクション５８の第２のグループに隣接する画像セクション４６が分析され、これらの画像セクション４６が持続性基準を満たす場合、画像セクション５８の第２のグループに対してグループ化される。

ステップ７６において、画像セクション５８の第２のグループに隣接する画像セクション４６は、それらが持続性基準を満たすかどうか、例えばスペクトルパラメータ又はスペクトルエネルギーが所定の閾値レベルより大きいかどうかが分析される。隣接する画像セクションが、持続性基準を満たす場合、フィードバックループ７８により示されるようにステップ７４が繰り返される。接続された画像セクションのいずれもが基準を満たさない場合、ステップ８０において、２人の被験者１０、１０'が撮像野４０において特定され、方法６０は、ステップ８２で終わる。

方法６０を用いると、２人の被験者１０、１０'が容易に特定され、バイタルサイン及び特に呼吸信号が検出される関心領域が、撮像野４０において特定される。可変信号Ｓの分析に基づき、呼吸レートは、図７に示されるように容易に検出されることができる。

図７は、一般にＲ（ｔ）により表されるフィルタリングされた可変信号のタイミング図を示す。この場合、ノイズ及び妨害信号は除去される。図７に示される斯かる得られた呼吸信号Ｒにおいて、呼吸レートは、図７において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、例えばΔｔ１及びΔｔ２により図７に示される。呼吸レートは、呼吸信号Ｒにおけるドットの間の時間距離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、画像データ２６から得られる値から容易に検出されることができる。更に、異なる被験者１０、１０'が、装置１８及び方法６０を用いて特定される。被験者の呼吸レートは、装置１８及び方法６０により提供される関心領域に基づき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 (15)

1. バイタルサインに基づき異なる被験者を検出する装置であって、
   撮像野から放射を検出し、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と、
   前記画像データにおいて画像セクションを規定し、異なる画像セクションにおいて運動パターンを検出する検出ユニットと、
   前記運動パターンに基づき前記異なる画像セクションにおけるバイタルサインを特定する識別ユニットと、
   前記画像データを分析する分析ユニットであって、前記バイタルサインが特定される前記画像セクションの、又は、画像セクションのグループの空間分離に基づき、前記撮像野における異なる被験者を検出するよう構成される、分析ユニットとを有する、装置。
2. 前記運動パターンが、エッジ検出に基づき決定される、請求項１に記載の装置。
3. 前記識別ユニットが、前記画像セクションの各々に関する前記個別の運動パターンから交流信号を得るよう構成される、請求項１に記載の装置。
4. 前記識別ユニットが、前記バイタルサインを特定するため、前記交流信号の周波数スペクトルを分析する周波数分析デバイスを有する、請求項３に記載の装置。
5. 前記周波数分析デバイスが、前記バイタルサインを特定する前記交流信号の各々に基づき、スペクトルパラメータを決定するよう構成される、請求項４に記載の装置。
6. 前記分析ユニットが、前記個別の交流信号に基づき、接続された画像セクションと画像セクションの第１のグループとを組み合わせるよう構成される、請求項３乃至５のいずれかに記載の装置。
7. 前記分析ユニットが、前記個別のスペクトルパラメータ及び所定の閾値に基づき、前記接続された画像セクションを前記画像セクションの第１のグループに対して組み合わせるよう構成される、請求項６に記載の装置。
8. 前記分析ユニットが、接続された画像セクションを組み合わせるよう構成され、前記画像セクションは、前記個別の交流信号に基づき前記セクションの第１のグループから画像セクションの第２のグループへと分離される、請求項３乃至７のいずれかに記載の装置。
9. 前記分析ユニットが、前記個別のスペクトルパラメータ及び所定の閾値に基づき、前記接続された画像セクションを前記画像セクションの第２のグループに対して組み合わせるよう構成される、請求項８に記載の装置。
10. 前記周波数分析デバイスが、前記スペクトルパラメータとして所定のスペクトル範囲のスペクトルエネルギーを決定するよう構成される、請求項５に記載の装置。
11. 前記画像セクションの第１のグループが、前記スペクトルパラメータに基づき最初の画像セクションを選択することにより規定され、前記最初の画像セクションに隣接する画像セクションは、前記個別のスペクトルパラメータ及び前記所定の閾値レベルに基づき、前記第１のグループの画像セクションとして選択される、請求項６に記載の装置。
12. 前記画像セクションの第２のグループが、前記スペクトルパラメータに基づき、前記画像セクションの第１のグループから分離される最初の画像セクションを選択することにより規定され、前記最初の画像セクションに隣接する画像セクションは、前記個別のスペクトルパラメータ及び前記所定の閾値レベルに基づき、前記第２のグループの接続された画像セクションとして選択される、請求項７に記載の装置。
13. 前記画像セクションが、最高のスペクトルパラメータ値を持つ前記最初の画像セクションとして選択される、請求項１１又は１２に記載の装置。
14. バイタルサインに基づき異なる被験者を検出する方法において、
    撮像野から放射を検出し、前記撮像野から画像データを提供するステップと、
    前記画像データにおいて画像セクションを規定し、異なる画像セクションにおいて運動パターンを検出するステップと、
    前記運動パターンに基づき、前記異なる画像セクションにおいてバイタルサインを特定するステップと、
    前記バイタルサインが特定される前記画像セクションの、又は、前記画像セクションのグループの空間分離に基づき、前記撮像野において異なる被験者を検出するステップとを有する、方法。
15. コンピュータで実行されるとき、コンピュータに請求項１４に記載の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。

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