JP2020157102A - 脈波測定装置、脈波測定プログラム、脈波測定方法及び脈波測定システム - Google Patents

Abstract

【課題】脈波のピークの検出精度を向上させることを目的としている。【解決手段】画像データから抽出された、生体の脈波により変動する第一及び第二の信号を用いて、第一の補正を行った結果の第一の補正信号と、第二の補正を行った結果の第二の補正信号と、を前記脈波の周期毎の区間に分割する信号分割部と、前記第一及び前記第二の補正信号のそれぞれについて、前記区間毎に、ノイズの影響の度合いを示す値を算出する影響度算出部と、前記区間毎に、前記影響の度合いが小さい方の補正信号のピークの発生時刻を検出するピーク時間検出部と、を有する。【選択図】図３

Description

本発明は、脈波を測定する脈波測定装置、脈波測定プログラム、脈波測定方法及び脈波測定システムに関する。

従来から、光センサや撮像装置を用いて生体の脈拍を測定する技術が知られており、この技術では、脈拍の検出精度を向上させるために、各種の手法が用いられている。

その手法の１つとして、例えば撮像装置を用いた脈拍の測定において、撮像装置から得られた３つの信号を、２つの差分信号に変換して同相ノイズ成分を低減させることが知られている。また、別の手法として、撮像装置から得られた信号から算出された脈拍数と、真の脈拍数との誤差が最小となるように、撮像装置のフレームレートを制御する手法が知られている。

近年では、生体の自律神経の働きが、脈波のピーク間の時間の変動と関連していることがわかっており、自律神経の働きの解析等のために、脈波のピーク間の時間の変動を精度良く測定することが求められている。

しかしながら、上述した従来の技術は、脈拍数、すなわち脈波のピークの数の検出精度を向上させるためのものであり、脈波のピーク間の時間の変動の測定という観点では、ピークの検出精度が不十分であった。

開示の技術は、脈波のピークの検出精度を向上させることを目的としている。

開示の技術は、画像データから抽出された、生体の脈波により変動する第一及び第二の信号を用いて、第一の補正を行った結果の第一の補正信号と、第二の補正を行った結果の第二の補正信号と、を前記脈波の周期毎の区間に分割する信号分割部と、前記第一及び前記第二の補正信号のそれぞれについて、前記区間毎に、ノイズの影響の度合いを示す値を算出する影響度算出部と、前記区間毎に、前記影響の度合いが小さい方の補正信号のピークの発生時刻を検出するピーク時間検出部と、を有する脈波測定装置である。

脈波のピークの検出精度を向上させる。

脈波の測定について説明する図である。 脈波測定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態の脈波測定装置の機能構成を説明する図である。 ＲＧＢ信号の一例を示す図である。 差分補正を行った結果の例を示す図である。 フィルタ補正を行った結果の例を示す図である。 脈波測定装置の動作を説明するフローチャートである。 撮像装置による画像の取得について説明する図である。 信号抽出部の処理を説明するフローチャートである。 第一の実施形態のピーク検出処理部の処理を説明するフローチャートである。 影響度を算出する処理を説明する図である。 第一の実施形態の効果を説明する図である。 第二の実施形態のピーク検出処理部の処理を説明するフローチャートである。 第三の実施形態のピーク検出処理部の処理を説明するフローチャートである。 第四の実施形態の脈波測定装置の機能構成を説明する図である。 第五の実施形態の脈波測定システムを説明する図である。 第六の実施形態の脈波測定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 第六の実施形態の脈波測定装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 第六の実施形態の脈波信号の一例を示す図である。 第六の実施形態のＳＮ比を計算する処理の一例を示すフローチャートである。 第六の実施形態のＳＮ比の計算において算出されるパワースペクトルの一例を示す図である。 第六の実施形態における閾値の設定例を示す図である。 第六の実施形態の脈波測定装置による制御の一例を示すタイミングチャートである。 第六の実施形態の脈波測定装置による解析及び補正の一例を示すフローチャートである。 第六の実施形態の脈波測定装置によるピーク時間の補正例を示す図である。 第六の実施形態の脈波測定装置によるピーク時間の別の補正例を示す図である。

（第一の実施形態）
以下に図面を参照して第一の実施形態について説明する。図１は、脈波の測定について説明する図である。

本実施形態では、脈波測定装置１００に搭載された撮像装置（カメラ）１１により、脈波の測定の対象となる生体１の画像を撮像し、撮像した画像の画像データから、生体１の脈波を示す信号を取得する。そして、本実施形態の脈波測定装置１００は、後述するピーク検出処理により、脈波を示す信号（生体信号）における各ピークの発生時刻を検出する。

より具体的には、本実施形態では、脈波を示す信号に対して複数の補正処理を行い、その結果として得られた複数の補正信号から、ノイズによる影響が最も小さいと判定された補正信号を用いて、脈波を示す信号のピークの発生時刻を検出する。このため、本実施形態によれば、脈波のピークの検出精度を向上させることができる。

また、本実施形態では、ピークの検出精度を向上させることで、ピーク間の時間の変動の検出精度も向上させることができる。このため、本実施形態によれば、ピーク間の時間の変動を示す情報を用いる処理を実行する装置に対し、精度の高い情報を提供することができ、処理結果の信頼性の向上に対しても貢献できる。ピーク間の時間の変動を示す情報を用いる処理とは、例えば、生体の自律神経の働きを解析する処理等である。

本実施形態の脈波測定装置１００は、撮像装置を有するものであれば、どのような装置であっても良い。具体的には、図１に示すように、Ｗｅｂカメラ等の撮像装置が内蔵されたコンピュータであっても良い。また、本実施形態の脈波測定装置１００は、撮像装置が内蔵されていなくてもよく、一般的なＷｅｂカメラと、Ｗｅｂカメラに接続されたコンピュータと、を脈波測定装置としても良い。

また、本実施形態の脈波測定装置１００は、例えばタブレット型のコンピュータやスマートフォン等の携帯端末であっても良いし、撮像装置が内蔵された又は、撮像装置と接続されたウェアラブル端末等であっても良い。

以下に、本実施形態の脈波測定装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、脈波測定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

本実施形態の脈波測定装置１００は、撮像装置１１、ＣＰＵ（Central
Processing Unit）１２、記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、Ｉ／Ｆ（Interface）装置１６を有し、それぞれがシステムバスＢで互いに接続されている。

撮像装置１１は、Ｒ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の３チャンネルを持つＣＣＤイメージセンサを有し、生体１のＲＧＢ画像を取得する。尚、撮像装置１１は、必ずしもＲＧＢの３チャンネルである必要はなく、分光感度が互いに異なる少なくとも２つのチャンネルを有していれば良い。その場合、ヘモグロビンの吸収率が高いＧ波長域（５５０ｎｍ付近の波長域）に分光感度を持つチャンネルの信号値（以下、Ｇ信号と呼ぶ）と、ヘモグロビンの吸収率が低いＧ波長域以外の波長域に分光感度を持つチャンネルとを有することが望ましい。また、撮像装置１１の撮像素子はＣＭＯＳ（Complementary MOS）イメージセンサであっても良い。

ＣＰＵ１２は、脈波測定装置１００全体の制御や演算を行う中央処理装置である。ＣＰＵ１２は、記憶装置１３に格納されているプログラムを読み出し実行することで、撮像装置１１で取得した画像から脈波の各拍のピークとピークの間の時間を検出する。

記憶装置１３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶装置を含み、ＣＰＵ１２が実行するプログラムや演算に必要なデータを格納する。

入力装置１４は、キーボードやマウス等であり、各種の情報の入力に用いられる。例えば、入力装置１４は、脈波測定処理の実行指示の入力等に用いられる。

出力装置１５は、ディスプレイ等であり、各種の情報の出力に用いられる。例えば出力装置１５は、撮像装置１１により取得した画像や測定した脈波データを出力する。

Ｉ／Ｆ装置１６は外部装置と接続するための汎用Ｉ／Ｆを備える。Ｉ／Ｆ装置１６は、例えば本実施形態の脈波測定プログラムを格納した記録媒体１７が接続されても良い。本実施形態の脈波測定プログラムは、脈波測定装置１００を制御するプログラムの一部である。記録媒体１７に格納された脈波測定プログラムは、Ｉ／Ｆ装置１６を介して読み込まれると、記憶装置１３へ格納される。また、本実施形態の脈波測定プログラムは、例えばネットワークを介して接続された他の装置からダウンロードされても良い。

尚、図２の例では、脈波測定装置１００は、撮像装置１１を有する構成としたが、これに限定されない。撮像装置１１は、例えばＩ／Ｆ装置１６を介して外部に接続されていても良い。

図３は、第一の実施形態の脈波測定装置の機能構成を説明する図である。本実施形態の脈波測定装置１００は、画像取得部１１０、データ記憶部１２０、脈波測定処理部１３０、データ出力部１４０を有する。

画像取得部１１０は、撮像装置１１により撮像されたＲＧＢ画像の画像データを取得する。具体的には、本実施形態の画像取得部１１０は、撮像装置１１に対し、フレームレートを３０ｆｐｓ、ＲＧＢ信号のビット数を８ｂｉｔに設定して画像データを取得させる。尚、本実施形態における最適なフレームレートやビット数等のパラメータは、計測環境や撮像装置１１の性能、その後のデータ処理にも依存するため、それらの影響を考慮して最適な値を設定すれば良い。

データ記憶部１２０は、記憶装置１３の記憶領域に、画像取得部１１０が取得した画像データや、脈波測定処理部１３０から出力された脈波データ等を格納する。本実施形態のデータ記憶部１２０は、例えば所定の測定時間において画像取得部１１０により取得された画像データ群が格納される。

脈波測定処理部１３０は、データ記憶部１２０に記憶された画像データ群を取得して脈波データを出力する。脈波測定処理部１３０の詳細は後述する。

データ出力部１４０は、データ記憶部１２０に格納された脈波データ等を出力装置１５や外部装置に出力する。

以下に、本実施形態の脈波測定処理部１３０について説明する。本実施形態の脈波測定処理部１３０は、信号抽出部１５０、補正部１６０、ピーク検出処理部１７０を有する。

信号抽出部１５０は、データ記憶部１２０が格納した画像データ群の各画像データから、脈波を示す信号を取得する。

以下に、脈波を示す信号を取得する仕組みについて説明する。生体１の血中に含まれるヘモグロビンは、特定波長の光を吸収する特性を持ち、血管の容積変化に伴う血中のヘモグロビン量の変化に応じて、光の吸収量が周期的に変化する。この変化は、撮像装置１１の受光素子で受光される生体１からの反射光量の変化に表れる。言い換えれば、この変化は、撮像装置１１が撮像する画像の色の変化に表れる。血管の容積変化は、生体１の鼓動によって生じるものであるから、画像データから抽出された信号（Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号）そのものが、脈波を示す信号となる。

本実施形態の信号抽出部１５０は、画像データから、ヘモグロビンの吸収率が高いＧ波長域（５５０ｎｍ付近の波長域）に分光感度を持つチャンネルの信号値（以下、Ｇ信号と呼ぶ）と、Ｒ波長域に分光感度を持つチャンネルの信号値（以下、Ｒ信号と呼ぶ）とを抽出し、補正部１６０へ出力する。信号抽出部１５０により抽出された信号と、信号抽出部１５０の処理の詳細は後述する。

尚、上述した説明では、信号抽出部１５０は、Ｒ信号とＧ信号を抽出するものとして説明しているが、これに限定されない。信号抽出部１５０は、Ｂ波長域に分光感度を持つチャンネルの信号値（以下、Ｂ信号と呼ぶ）を抽出しても良い。

補正部１６０は、信号抽出部１５０が画像データ群の各画像データから抽出したＧ信号とＲ信号に対して、複数種類の補正を行う。本実施形態の補正部１６０は、差分補正部１６１、フィルタ補正部１６２を有する。

本実施形態の差分補正部１６１は、Ｒ信号とＧ信号を用いて両者の差分をとり、２つの信号間の同相ノイズを低減した補正信号を生成する。

本実施形態の差分補正部１６１では、Ｇ信号とＲ信号を用いて、以下の式（１）により差分補正を行った補正信号Ｃ１を算出する。補正信号Ｃ１の例は後述する。尚、式（１）におけるｋは、Ｇ信号とＲ信号の感度差を補正するための係数である。

Ｃ１＝Ｇ−ｋＲ （１）
また、本実施形態では、補正信号Ｃ１をＧ信号とＲ信号を用いて算出するものとしたが、これに限定されない。補正信号Ｃ１は、Ｇ信号と比較して同相ノイズ成分を低減した差分補正信号を得ることができれば、差分を取る２つの信号は他のＲＧＢ信号の組み合わせであっても良い。この際に、差分を取る信号の一方は、ヘモグロビンの吸収率が高いＧ波長域の信号であるＧ信号を用いることが望ましい。

本実施形態では、信号抽出部１５０により抽出された信号に対し、差分補正部１６１による補正を行うことで、脈拍と同周期の同相ノイズ成分を低減できる。したがって、差分補正部１６１によれば、計測中に生体の体動や光路中にある物体の動き等による計測面の照度変化が発生した場合等において、脈波のピークの検出漏れや誤検出の発生を抑制できる。

本実施形態のフィルタ補正部１６２は、信号抽出部１５０により抽出されたＧ信号と、補正信号Ｃ１のそれぞれに対し、所定の周期特性を持ったフィルタを適用したフィルタ補正を行い、補正信号Ｃ２と、補正信号Ｃ１’と、を出力する。補正信号Ｃ２の例は後述する。

本実施形態では、Ｇ信号に対し、フィルタ補正部１６２によるフィルタ補正を行うことで、脈波の周期と異なる周期を持つノイズ成分を低減できる。

また、本実施形態では、差分補正を行った後の補正信号Ｃ１に対してフィルタ補正を行うことで、差分補正を行うことで増大した、脈波の周期と異なる周期を持つノイズ成分を低減できる。

本実施形態の所定の周期特性を持ったフィルタは、例えば脈波の周期に近い周波数成分のみを通過させるバンドパスフィルタであっても良い。また、フィルタ補正部１６２では、このフィルタは、脈波に近い周期を持つフィルタ関数を生成し、対象信号との相互相関計算により脈波の周期と異なる周期のノイズ成分を低減する手法を用いても良い。

以上のように、本実施形態の補正部１６０は、Ｇ信号に対してフィルタ補正を行った補正信号Ｃ２と、Ｇ信号とＲ信号を用いた差分補正を行った補正信号Ｃ１に対してフィルタ補正を行った補正信号Ｃ１′と、をピーク検出処理部１７０へ出力する。

本実施形態のピーク検出処理部１７０は、信号分割部１７１、影響度算出部１７２、補正信号選択部１７３、ピーク時間検出部１７４を有する。

信号分割部１７１は、補正部１６０から出力される補正信号Ｃ２と補正信号Ｃ１′を、脈波の周期単位で複数の区間に分割する。

影響度算出部１７２は、各時間区間におけるノイズによる影響度を算出する。影響度とは、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′のそれぞれにおける、ノイズの影響の度合いを示す値である。尚、本実施形態におけるノイズとは、脈波の周期の同相ノイズと、脈波の周期の非同相ノイズとを含む。

具体的には、本実施形態では、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′の波形の歪みを示す歪み量を影響度とした。したがって、本実施形態の影響度算出部１７２は、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′の歪み量を算出する。影響度算出部１７２の詳細は後述する。

補正信号選択部１７３は、影響度算出部１７２が算出した影響度が小さい方と対応する補正信号を選択する。

ピーク時間検出部１７４は、補正信号選択部１７３により選択された補正信号において、ピークが発生した時刻を検出する。尚、ピーク時間検出部１７４は、ピークが発生した時刻と、ピークとピークの間の時間と、ピーク間の時間の変動を算出しても良い。

以上のように、本実施形態では、脈波を示す信号に対し、複数種類の補正を行った結果の補正信号から、ノイズの影響が小さい補正信号を選択し、選択された補正信号から脈波のピークの発生時刻を検出する。

次に、図４乃至６を参照し、本実施形態の信号抽出部１５０により抽出された信号と、補正部１６０において補正された信号の例を説明する。

図４は、ＲＧＢ信号の一例を示す図である。図４では、信号抽出部１５０が画像データからＲ信号、Ｇ信号、Ｂ信号を抽出した場合の各信号の例を示している。

図４では、上述したように、ＲＧＢ各色の信号で容積脈波に起因する周期的な信号値の変化が表れていることが分かる。また、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号のうち、Ｇ信号の値の変化量が最も大きく、Ｒ信号とＢ信号では小さくなっていることが分かる。

図５は、差分補正を行った結果の例を示す図である。

図５では、差分補正部１６１により、区間ＴにおいてＧ信号とＲ信号とを用いた差分補正を行った結果の補正信号Ｃ１を示している。

図６は、フィルタ補正を行った結果の例を示す図である。図６（ａ）はＧ信号を示しており、図６（ｂ）は、Ｇ信号に対してフィルタ補正部１６２によるフィルタ補正を行った結果の補正信号Ｃ２を示している。

図６の例では、Ｇ信号では脈波の周期に長い周期での信号値の変動や短い周期での信号値の変動が発生しているが、フィルタ補正部１６２によるフィルタ補正後の補正信号Ｃ２では、それらの信号値の変動が低減されていることが分かる。

次に、図７を参照して、本実施形態の脈波測定装置１００の動作について説明する。図７は、脈波測定装置の動作を説明するフローチャートである。

本実施形態の脈波測定装置１００において、脈波測定処理部１３０は、信号抽出部１５０により、データ記憶部１２０に格納された画像データから、脈波を示す信号を抽出する（ステップＳ７０１）。具体的には、信号抽出部１５０は、データ記憶部１２０に格納された所定の測定時間分の画像データを取得し、画像データから、Ｇ信号とＲ信号を抽出し、補正部１６０へ出力する。

続いて、補正部１６０は、差分補正部１６１により、Ｇ信号とＲ信号とを用いた差分補正を行い、補正信号Ｃ１を出力する（ステップＳ７０２）。

続いて、補正部１６０は、フィルタ補正部１６２により、信号抽出部１５０から出力されたＧ信号に対してフィルタ補正を行い、補正信号Ｃ２を出力する。また、補正部１６０は、フィルタ補正部１６２により、差分補正部１６１から出力された補正信号Ｃ１に対してフィルタ補正を行い、補正信号Ｃ１′を出力する（ステップＳ７０３）。

続いて、脈波測定処理部１３０は、ピーク検出処理部１７０により、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′を区間毎に分割し、区間毎に、補正信号Ｃ２又は補正信号Ｃ１′の何れか一方を選択し、選択した補正信号のピークと、ピークが発生した時刻を検出する（ステップＳ７０４）。

以下に、図８、図９を参照し、信号抽出部１５０の処理についてさらに説明する。

図８は、撮像装置による画像の取得について説明する図である。本実施形態の信号抽出部１５０は、例えば生体１の顔部分の画像データから、Ｇ信号とＲ信号を抽出する。

本実施形態では、脈波の測定対象者（生体１）の顔部分の画像を撮像装置１１で撮像し、撮像した画像のうち、鼻と頬を含む領域８１の画像データからＧ信号とＲ信号を抽出する。

この領域８１は、血管が皮膚表面の近くを通るため、撮像される画像から脈拍によって反射する光量の変化が観察しやすい領域である。そのため、領域８１を含む画像に基づいて、脈波信号が抽出されると、解析における評価値が精度良く計算できる。

さらに、領域８１は、髪又は衣服等によって肌が隠れる場合が少ない領域である。したがって、領域８１を含む画像に基づいて、脈波信号が抽出されると、解析における評価値が精度良く計算できる。

上述したように、脈拍による血中のヘモグロビン量の変化に応じて領域８１のＲＧＢ信号の値は周期的に変化するため、脈波測定処理部１３０では、その特性を利用して脈波を示す信号におけるピークを検出する。

尚、領域８１は必ずしも図８に示す領域である必要はなく、脈拍によるＲＧＢ信号の変化が観測できる領域であれば他の領域を用いても構わない。例えば額部分や指先部分を撮像対象の領域としても良い。領域８１は、測定時間中に、継続して画像を撮像できる領域であれば良い。

また、領域８１の画素サイズは、画像から顔認識技術により目や鼻の特徴点の画像位置を検出し、それらの画像位置に基づき設定すれば良い。その他にも、脈波測定装置１００の入力装置１４において、領域８１の始点画素位置と幅・高さの画素数の入力受け付けても良い。

また、計測は、撮像等であり、端末装置又は端末装置が有する撮像装置等が、生体から離れた位置にある、いわゆる非接触で行われるのが望ましい。

図９は、信号抽出部の処理を説明するフローチャートである。

本実施形態の信号抽出部１５０は、データ記憶部１２０から取得した画像データにおいて、顔特徴点座標の算出を行う（ステップＳ９０１）。具体的には、信号抽出部１５０は、顔のパーツ検出により顔画像から目、鼻、口の各特徴点の座標位置を検出する。顔のパーツ検出については既存の顔認識技術を用いれば良い。

続いて、信号抽出部１５０は、ステップＳ９０１で検出した特徴点の座標位置に基づき、脈波の検出に用いる領域８１を設定する（ステップＳ９０２）。領域８１の幅は、鼻の座標位置を中心として顔領域から外れない範囲で設定する。領域８１の高さは、目と口に領域が重ならない範囲で設定する。

続いて、信号抽出部１５０は、領域８１のＧ信号の値を加算平均する（ステップＳ９０３）。脈拍による領域８１の反射光量の変化は微小な変化であり、１画素単位ではノイズによる影響が非常に大きいが、複数画素の信号の値を加算平均することで、脈波を示す信号に対するノイズの影響を低減することができる。

本実施形態では、以上の処理を、データ記憶部１２０から取得した画像データ群の全ての画像データ（全てのフレーム）に対して適用することで、各画像データからＧ信号とＲ信号を抽出する。

次に、図１０を参照して、本実施形態のピーク検出処理部１７０の処理について説明する。図１０は、第一の実施形態のピーク検出処理部の処理を説明するフローチャートである。

本実施形態のピーク検出処理部１７０は、信号分割部１７１により、補正部１６０から出力される補正信号Ｃ２と、補正信号Ｃ１′を脈波の周期毎の区間に分割する（ステップＳ１００１）。

脈波の周期は、血中のヘモグロビン量が極小となる脈波の立ち上がり開始時間において、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′が極大値をとることを利用して検出する。すなわち、本実施形態の信号分割部１７１は、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′のｉ番目の極大時間Ｔｍａｘ[i]とｉ＋１番目の極大時間Ｔｍａｘ［ｉ＋１］で表される時間区間[Ｔｍａｘ［ｉ］，Ｔｍａｘ［ｉ＋１］]を脈波の１周期に対応する区間として補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′を分割する。

続いて、ピーク検出処理部１７０は、変数Ｎ＝１を設定し（ステップＳ１００２）、Ｎ番目の区間の補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′を取得する（ステップＳ１００３）。

続いて、ピーク検出処理部１７０は、影響度算出部１７２によるステップＳ１００４からステップＳ１００６の処理により、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′に対するノイズの影響度を算出する。本実施形態の影響度は、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′の歪み量である。

本実施形態のピーク検出処理部１７０は、影響度算出部１７２により、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′の波形特徴量を算出する（ステップＳ１００４）。続いて、影響度算出部１７２は、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′の標準波形特徴量を算出する（ステップＳ１００５）。

続いて、影響度算出部１７２は、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′のそれぞれについて、波形特徴量と標準波形特徴量とを用いて歪み量を算出する（ステップＳ１００６）。波形特徴量、標準波形特徴量及び歪み量の算出の処理の詳細は後述する。

続いてピーク検出処理部１７０は、補正信号選択部１７３により、歪み量が小さい方の補正信号を選択する（ステップＳ１００７）。

続いて、ピーク検出処理部１７０は、Ｎ番目の区間において、選択した補正信号の値が最小値となる時刻を検出し、この時刻をピークが発生した時刻とする（ステップＳ１００８）。

続いて、ピーク検出処理部１７０は、Ｎ番目の区間が、最後の区間であるか否かを判定する（ステップＳ１００９）。ステップＳ１００９において、最後の区間でない場合、ピーク検出処理部１７０は、変数Ｎ＝Ｎ＋１とし（ステップＳ１０１０）、ステップＳ１００３へ戻る。

ステップＳ１００９において、Ｎ番目の区間が最後の区間であった場合、ピーク検出処理部１７０は、測定時間における区間毎の脈波のピークの発生時刻を示す情報をデータ記憶部１２０に対して出力し（ステップＳ１０１１）、処理を終了する。

尚、データ記憶部１２０には、区間毎に選択された補正信号をつなげた波形データである脈波データが、区間毎のピークの発生時刻を示す情報と共に格納されても良い。データ記憶部１２０に記憶されたデータは、例えば脈波測定装置１００の外部の装置からの取得要求を受けて、データ出力部１４０から出力されても良い。

以下に、図１１を参照して、影響度の算出についてさらに説明する。図１１は、影響度を算出する処理を説明する図である。

図１１に示す波形は、例えば、区間Ｋにおける補正信号Ｃ２を示している。本実施形態では、補正信号Ｃ２の極大値Ｐ１から次の極大値Ｐ２までの間を脈波の周期とし、１つの区間としている。

また、本実施形態では、区間Ｋにおいて、補正信号Ｃ２の値が極小となる点Ｐ３をピークとして検出する。

始めに、区間Ｋにおける補正信号Ｃ２の波形特徴量の算出について説明する。本実施形態では、波形特徴量として、補正信号Ｃ２の立ち上がり時間ＵＴ［ｉ］と立ち下がり時間ＤＴ［ｉ］の比率ＤＴ［ｉ］／ＵＴ［ｉ］を用いる。立ち上がり時間ＵＴ［ｉ］と立ち下がり時間ＤＴ［ｉ］は以下の式（２）で算出する。

ＵＴ［ｉ］＝Ｔｍｉｎ［ｉ］−Ｔｍａｘ［ｉ］
ＤＴ［ｉ］＝Ｔｍａｘ［ｉ＋１］−Ｔｍｉｎ［ｉ］ （２）
ここでＴｍｉｎ［ｉ］は、時間区間[Ｔｍａｘ[ｉ]，Ｔｍａｘ[ｉ＋１]]（区間Ｋ）において、補正信号Ｃ２の値が最小となる時間である。

次に、本実施形態の標準波形特徴量の算出について説明する。本実施形態では、標準波形特徴量を、各時間区間の波形特徴量ＵＴ［ｉ］／ＤＴ［ｉ］を全区間で平均した値とした。標準波形特徴量ＵＴ／ＤＴは、以下の式（３）により算出される。

ＵＴ／ＤＴ＝Σ（ＵＴ［ｉ］／ＤＴ［ｉ］）／Ｎ （３）
次に、本実施形態の歪み量の算出について説明する。本実施形態では、波形特徴量と、標準波形特徴量との差分を歪み量とした。歪み量Δ（ＵＴ／ＤＴ）［ｉ］は、以下の式（４）により算出される。

Δ（ＵＴ／ＤＴ）[ｉ]＝｜ＵＴ／ＤＴ−ＵＴ［ｉ］／ＤＴ［ｉ］｜ （４）
本実施形態では、以上のようにして、各区間の補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′について、波形特徴量と標準波形特徴量を算出し、歪み量を算出する。

そして、本実施形態では、区間毎に、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′のうち、歪み量が小さい方の補正信号を、ノイズによる影響度が小さい補正信号として、選択する。

波形の歪み量は、脈波の周期の同相ノイズによる影響が小さい場合は、脈波の感度の低下や非同相ノイズの増大がないフィルタ補正を行った補正信号Ｃ２の方が、差分補正を行った補正信号Ｃ１′よりも小さくなる傾向がある。一方、波形の歪み量は、脈波の周期の同相ノイズによる影響が大きい場合は、フィルタ補正を行った補正信号Ｃ２よりも、脈波の周期の同相ノイズを低減できる差分補正を行った補正信号Ｃ１′の方が小さくなる傾向がある。

すなわち、補正信号Ｃ２の歪み量は、脈波の周期の同相ノイズによる影響が小さい場合は補正信号Ｃ１′の歪み量より小さくなり、補正信号Ｃ１′の歪み量は、同相ノイズの影響が大きい場合は補正信号Ｃ２の歪み量より小さくなる傾向がある。

よって、本実施形態では、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′のうち、歪み量が小さい方の補正信号をピークの検出に用いる信号として選択することで、ノイズによる影響が小さい方の補正信号を選択することができる。

以上のように、本実施形態では、補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′のそれぞれについて、ノイズによる影響度を、脈波の周期毎に求める。そして、本実施形態では、脈波の周期毎に、ノイズの影響が小さい方の補正信号を選択し、ピークの検出に用いる。

ノイズによる影響が補正信号Ｃ１′と補正信号Ｃ２のどちらで小さくなるかは、脈波周期の同相ノイズの影響の大きさに応じて変化する。したがって、本実施形態によれば、脈波の周期の同相ノイズによる影響の大きさが、脈波の測定中の生体１の体動や光路中にある物体の動き等の有無や、その程度によって変化した場合でも、測定時間全体に渡ってピークの検出精度を向上させることができる。

言い換えれば、本実施形態によれば、脈波測定装置１００が生体１と接触しない非接触の状態で脈波を示す信号を取得した場合でも、外乱による影響を抑制できるため、脈波を示す信号におけるピークの検出精度を向上させることができる。

尚、本実施形態では、所定の測定時間の間、撮像装置１１で撮像した画像データがデータ記憶部１２０に格納されており、信号抽出部１５０は、測定が終了した後の画像データからＧ信号とＲ信号を抽出するものとしたが、これに限定されない。

本実施形態の脈波測定処理部１３０は、撮像装置１１による撮像と並行してピークを検出する処理を実行しても良い。

この場合、影響度算出部１７２は、信号抽出部１５０がＧ信号とＲ信号を抽出した時点までの補正信号Ｃ２及び補正信号Ｃ１′の波形特徴量の加算平均を標準波形特徴量としても良い。また、この場合には、標準波形特徴量を予め実験等により求めておき、データ記憶部１２０に格納しておいても良い。

図１２は、第一の実施形態の効果を説明する図である。図１２では、差分補正を行った場合、フィルタ補正を行った場合、及び本実施形態を適用した場合のそれぞれにおいて検出されたピークの発生時刻と、接触式の脈波測定装置により検出されたピークの発生時刻とを比較した結果の誤差を示している。

以下の説明では、接触式の脈波測定装置により検出されたピークの発生時刻を真の発生時刻と呼ぶ。図１２の例では、差分補正を行った場合、フィルタ補正を行った場合、及び本実施形態を適用した場合のそれぞれにおいて検出されたピークの発生時刻と、真の発生時刻との誤差を規格化した値をピーク検出誤差として縦軸にプロットしている。

図１２において、フィルタ補正を行った場合のピーク検出誤差は、多くの時間区間において、差分補正を行った場合のピーク検出誤差よりも小さい。これは、フィルタ補正を行った場合には、差分補正において問題となる脈波の感度の低下や非同相ノイズの増大がなく、同相ノイズによる影響が小さい多くの時間区間においてはピーク検出誤差が小さくなるためである。

しかし、フィルタ補正では、同相ノイズが大きく影響した時間区間では、ピーク検出誤差が大きくなり、ピークの検出精度が著しく悪化する。このため、ピーク間の時間の変動にも大きな誤差が生じていた。

これに対し、本実施形態を適用した場合では、フィルタ補正によるピークの検出精度が悪化する時間区間では、差分補正を行った補正信号からピークの検出を行うため、ピーク検出誤差の悪化を抑制できることがわかる。

（第二の実施形態）
以下に、図面を参照して第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、影響度をノイズに含まれる同相ノイズによる影響の度合いを示す値とした点が第一の実施形態と相違する。以下の第二の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。

フィルタ補正を行った補正信号Ｃ２におけるノイズは、脈波の周期の同相ノイズと、脈波の周期の非同相ノイズとを含む。また、フィルタ補正を行った補正信号Ｃ２では、脈波の周期以外の周期のノイズ（非同相ノイズ）が低減されている。

差分補正を行った補正信号Ｃ１′では、同相ノイズが除去されているため、脈波の周期の非同相ノイズのみがノイズとなり、補正信号Ｃ１′における非同相ノイズは、補正信号Ｃ２における非同相ノイズよりも大きくなる。

したがって、脈波の周期の同相ノイズによる影響が大きい場合には、ノイズに同相ノイズが含まれる補正信号Ｃ２の方が、補正信号Ｃ１′と比べてノイズによる影響が大きいと言える。

また、脈波の周期の同相ノイズによる影響が小さい場合には、ノイズに同相ノイズが含まれず、非同相ノイズが低減されていない補正信号Ｃ１′の方が、補正信号Ｃ２と比べてノイズによる影響が大きいと言える。

そこで、本実施形態では、同相ノイズによる影響の度合いに基づき、ノイズの影響が小さい補正信号を選択し、選択した補正信号からピークの発生時刻を検出する。言い換えれば、本実施形態では、同相ノイズによる影響の度合いを示す値を影響度として算出し、影響度に基づきノイズによる影響の小さい補正信号を選択する。

本実施形態の影響度算出部１７２は、同相ノイズによる影響の度合いを示す値として、各時間区間におけるＲ信号の最大値と最小値を検出し、その変化量ΔＲを算出する。

Ｒ信号の変化量ΔＲの値は、大きくなるほど同相ノイズによる影響の度合いが大きくなるという傾向がある。本実施形態では、この点に着目し、Ｒ信号の変化量ΔＲが所定の閾値よりも小さい場合には、同相ノイズによる影響が小さいものと判定し、フィルタ補正を行った補正信号Ｃ２をピークの検出に用いる。また、本実施形態では、Ｒ信号の変化量ΔＲが所定の閾値以上の場合には、同相ノイズによる影響が大きいものと判定し、差分補正を行った補正信号Ｃ１′をピークの検出に用いる。

本実施形態では、以上のように補正信号を選択することで、ノイズによる影響が小さい方の補正信号を用いてピークを検出する。

尚、本実施形態において、閾値は、事前に行われた実験等によりピーク検出誤差が最も小さくなる変化量の値を求め、この値を予め設定しておくものとした。

図１３は、第二の実施形態のピーク検出処理部の処理を説明するフローチャートである。

図１３のステップＳ１３０１からステップＳ１３０３までの処理は、図１０のステップＳ１００１からステップＳ１００３までの処理と同様であるから、説明を省略する。

ステップＳ１３０３において、Ｎ番目の時間区間の補正信号Ｃ１′及び補正信号Ｃ２を取得すると、影響度算出部１７２は、Ｎ番目の時間区間におけるＲ信号の変化量ΔＲを算出する（ステップＳ１３０４）。具体的には、影響度算出部１７２は、信号抽出部１５０により抽出されたＲ信号において、Ｎ番目の時間区間における最大値と最小値を取得し、最大値と最小値との差分を変化量ΔＲとする。

続いて影響度算出部１７２は、変化量ΔＲが、閾値より小さいか否を判定する（ステップＳ１３０５）。

ステップＳ１３０５において、変化量ΔＲが閾値より小さい場合、補正信号選択部１７３は、フィルタ補正が行われた補正信号Ｃ２を選択し（ステップＳ１３０６）、後述するステップＳ１３０８へ進む。ステップＳ１３０５において、変化量ΔＲが閾値以上である場合、補正信号選択部１７３は、差分補正が行われた補正信号Ｃ１′を選択し（ステップＳ１３０７）、後述するステップＳ１３０８へ進む。

ステップＳ１３０８からステップＳ１３１１までの処理は、図１０のステップＳ１００８からステップＳ１０１１までの処理と同様であるから、説明を省略する。

以上のように、本実施形態では、同相ノイズの影響の度合いを示す値を、時間区間毎のＲ信号の変化量ΔＲとすることで、第一の実施形態と同様の効果を得ることができる。

尚、Ｒ信号の代わりにＢ信号やＧ信号を用いて時間区間毎の変化量を算出しても構わないが、脈波の感度の変化の小さい信号を、同相ノイズによる影響の度合いの判定に用いることが好ましい。

（第三の実施形態）
以下に、図面を参照して第三の実施形態について説明する。第三の実施形態は、同相のノイズの影響の度合いを示す値を、生体１と撮像装置１１との距離を示す距離信号の変化量として算出する点が第二の実施形態と相違する。以下の第三の実施形態の説明では、第二の実施形態との相違点についてのみ説明し、第二の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第二の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。

本実施形態では、撮像装置１１に、生体１と撮像装置１１の撮像面までの距離を検出する機能を設けた。

本実施形態では、撮像装置１１は、例えば、距離計測用の赤外光パターンを照射する赤外プロジェクタと、被写体からの赤外反射光を受光する赤外イメージセンサを備えた、距離の検出が可能な３Ｄカメラ等としても良い。この場合、ＲＧＢ画像と同時に、生体１に照射された赤外光パターンを解析することで、生体１からの２次元の距離画像を取得することができる。

尚、撮像装置１１を３Ｄカメラとする場合には、パターン投影法（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｌｉｇｈｔ方式）の３Ｄカメラを用いても良いし、他のＴＯＦ方式やステレオカメラ方式の３Ｄカメラを用いて距離画像を取得しても構わない。

本実施形態における撮像装置１１よる生体１の撮像領域と、撮像領域の指定方法は、第一の実施形態と同様である。また、本実施形態における距離画像のフレームレートは、ＲＧＢ画像と同じ３０ｆｐｓ、距離を示す信号のビット数は１６ｂｉｔである。最適なフレームレートやビット数等のカメラパラメータは、第一の実施形態と同様に、測定環境やカメラ性能、その後のデータ処理を考慮して最適な値を設定すれば良い。

尚、本実施形態では、撮像装置１１を３Ｄカメラとしなくても良く、生体１と、撮像装置１１との間の距離を示す信号を検出できるものであれば良い。以下の説明では、生体１から撮像装置１１までの距離を示す信号を距離信号と呼ぶ。距離信号は、例えば画像取得部１１０により取得され、ＲＧＢ画像データと共に、データ記憶部１２０に格納される。

本実施形態の影響度算出部１７２は、各時間区間における距離信号の最大値と最小値を検出し、その変化量ΔＤを算出する。

距離信号の変化量ΔＤは、大きくなるほど同相ノイズによる影響の度合いが大きくなるという傾向がある。本実施形態では、この点に着目し、距離信号の変化量ΔＤが所定の閾値より小さい時間区間では、脈波の周期の同相ノイズによる影響が小さいものと判定し、フィルタ補正を行った補正信号Ｃ２をピークの検出に用いる。また、本実施形態では、距離信号の変化量ΔＤが所定の閾値以上の時間区間では、同相ノイズによる影響が大きいものと判定し、差分補正を行った補正信号Ｃ１’を用いてピークを検出する。

本実施形態では、以上のように補正信号を選択することで、ノイズによる影響が小さい方の補正信号を用いてピークを検出する。

尚、本実施形態において、閾値は、事前に行われた実験等によりピーク検出誤差が最も小さくなる変化量の値を求め、この値を予め設定しておくものとした。

図１４は、第三の実施形態のピーク検出処理部の処理を説明するフローチャートである。

図１４のステップＳ１４０１からステップＳ１４０３までの処理は、図１０のステップＳ１００１からステップＳ１００３までの処理と同様であるから、説明を省略する。

ステップＳ１４０３において、Ｎ番目の時間区間の補正信号Ｃ１′及び補正信号Ｃ２を取得すると、影響度算出部１７２は、Ｎ番目の時間区間における距離信号の変化量ΔＤを算出する（ステップＳ１４０４）。具体的には、影響度算出部１７２は、Ｎ番目の時間区間の距離信号を取得し、最大値と最小値との差分を変化量ΔＤとする。

続いて影響度算出部１７２は、変化量ΔＤが閾値より小さいか否かを判定する（ステップＳ１４０５）。ステップＳ１４０５において、変化量ΔＤが閾値より小さい場合、補正信号選択部１７３は、フィルタ補正が行われた補正信号Ｃ２を選択し、後述するステップＳ１４０８へ進む。

ステップＳ１４０５において、変化量ΔＤが閾値以上の場合、補正信号選択部１７３は、差分補正が行われた補正信号Ｃ１′を選択し、後述するステップＳ１４０８へ進む。

ステップＳ１４０８からステップＳ１４１１までの処理は、図１０のステップＳ１００８からステップＳ１０１１までの処理と同様であるから、説明を省略する。

以上のように、本実施形態では、同相ノイズの影響の度合いを示す値を、時間区間毎の距離信号の変化量ΔＤとすることで、第一の実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第四の実施形態）
以下に、図面を参照して第四の実施形態について説明する。第四の実施形態は、差分補正部１６１の出力である補正信号Ｃ１もピーク検出処理部１７０へ供給する点が、第一の実施形態と相違する。以下の第四の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。

図１５は、第四の実施形態の脈波測定装置の機能構成を説明する図である。本実施形態の脈波測定装置１００Ａは、補正部１６０Ａを有する。

本実施形態の補正部１６０Ａは、差分補正部１６１から出力される補正信号Ｃ１をピーク検出処理部１７０の信号分割部１７１へ供給する。

本実施形態のピーク検出処理部１７０では、３つの補正信号Ｃ１、Ｃ１′、Ｃ２について、第一の実施形態と同様の処理を行う。

つまり、本実施形態のピーク検出処理部１７０は、３つの補正信号Ｃ１、Ｃ１′、Ｃ２のそれぞれを時間区間毎に分割し、歪み量を算出する。そして、ピーク検出処理部１７０は、３つの補正信号Ｃ１、Ｃ１′、Ｃ２のうち、歪み量が最も小さい補正信号を用いてピークを検出する。

したがって、本実施形態では、最もノイズの影響が小さい補正信号を用いてピークを検出することができ、ピークの検出精度を向上させることができる。

（第五の実施形態）
以下に、図面を参照して第五の実施形態について説明する。第五の実施形態は、脈波測定処理部を、撮像装置を有する端末装置の外部に設けた点が第一の実施形態と相違する。以下の第五の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。

図１６は、第五の実施形態の脈波測定システムを説明する図である。本実施形態の脈波測定システム２００は、脈波測定サーバ３００と、端末装置１００Ｂとを有する。

本実施形態の脈波測定サーバ３００は、ＣＰＵと記憶装置とを有する一般的な情報処理装置であり、脈波測定処理部１３０を有する。本実施形態の端末装置１００Ｂは、撮像装置１１を有する。

本実施形態の脈波測定システム２００において、端末装置１００Ｂは、撮像装置１１により撮像された画像データを脈波測定サーバ３００へ送信する。

脈波測定サーバ３００は、端末装置１００Ｂから受信した画像データを用いて、脈波測定処理部１３０による処理を実行し、脈波データを得る。脈波測定サーバ３００は、得られた脈波データを端末装置１００Ｂへ送信する。

本実施形態では、以上のように、脈波測定処理部１３０を端末装置１００Ｂの外部にある脈波測定サーバ３００に設けることで、端末装置１００Ｂの処理の負荷を軽減することができる。したがって、端末装置１００Ｂは、撮像装置１１が撮像した画像データを送信できれば良く、簡易な構成のものとすることができる。例えば、本実施形態の端末装置１００Ｂは、撮像装置１１に送信機能が設けられたものであっても良い。

また、図１６の例では、脈波測定サーバ３００が得た脈波データを端末装置１００Ｂに送信するものとしたが、これに限定されない。脈波測定サーバ３００は、脈波データを端末装置１００Ｂ以外の装置へ送信しても良い。

また、本実施形態では、脈波測定サーバ３００に脈波測定処理部１３０が設けられた例を説明したが、これに限定されない。脈波測定サーバ３００は、脈波測定処理部１３０のうち、例えばピーク検出処理部１７０のみを有しており、信号抽出部１５０と補正部１６０が端末装置１００Ｂに設けられていても良い。

（第六の実施形態）
第六の実施形態の脈波測定装置は、例えば、第一の実施形態と同様に図１に示すような脈波の測定を行う。また、第六の実施形態の脈波測定装置は、例えば、第一の実施形態と同様のハードウェアによって実現される。以下、重複する説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

本実施形態では、図１に示すように、脈波測定装置の例である端末装置１００に搭載された撮像装置（カメラ）１１により、脈波の測定の対象となる生体１の画像を撮像し、撮像した画像から、生体１の脈波を示す信号を取得する。この場合において、本実施形態の端末装置１００は、信号のＳＮ比を計算して、ＳＮ比が閾値以下であれば、露光時間を制御する。このようにして、本実施形態の端末装置１００は、ＳＮ比が高い画像が撮像されるようにする。そして、本実施形態の端末装置１００は、ピーク検出処理により、脈波を示す脈波信号における各ピークの発生時刻を検出する。

したがって、本実施形態によれば、脈波のピークの検出精度を向上させることができる。

また、本実施形態では、ピークの検出精度を向上させることで、ピーク間の時間の変動の検出精度も向上させることができる。

したがって、本実施形態によれば、ピーク間の時間の変動を示す変動情報を用いる処理を実行する装置に対し、精度の高い変動情報を提供することができ、変動情報を用いる処理の処理結果の信頼性の向上に対しても貢献できる。変動情報を用いる処理とは、例えば、生体の自律神経の働きを解析する処理等である。

＜機能構成例＞
図１７は、第六の実施形態の脈波測定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図示するように、端末装置１００は、計測部１００Ｆ１と、脈波信号抽出部１００Ｆ２と、計算部１００Ｆ３と、制御部１００Ｆ４と、解析部１００Ｆ５とを備える。

計測部１００Ｆ１は、脈波を計測する対象である生体１から送られる光をサンプリングする。例えば、計測部１００Ｆ１は、生体１を撮像し、画像を生成する。尚、計測部１００Ｆ１は、例えば、撮像装置１１（図２）等によって実現される。

脈波信号抽出部１００Ｆ２は、計測部１００Ｆ１から入力される画像等に基づいて、脈波信号を抽出する。例えば、脈波信号抽出部１００Ｆ２は、計測部１００Ｆ１によって、サンプリングされる画像を１フレームごと読み出し、主にＧを示す信号値等から脈波信号を抽出する。尚、脈波信号抽出部１００Ｆ２は、例えば、ＣＰＵ１２（図２）等によって実現される。

計算部１００Ｆ３は、ＳＮ比を計算する。具体的には、計算部１００Ｆ３は、脈波信号抽出部１００Ｆ２によって抽出される脈波信号の信号成分と、ノイズ成分とを評価して、ＳＮ比を計算する。尚、計算部１００Ｆ３は、例えば、ＣＰＵ１２等によって実現される。

制御部１００Ｆ４は、各ハードウェアを制御する。例えば、計測部１００Ｆ１がカメラで実現される場合には、制御部１００Ｆ４は、カメラのフレームレート、シャッタスピードのいずれか又は両方を設定し、カメラの撮像条件等を変更する。また、制御部１００Ｆ４は、計算部１００Ｆ３によって計算されるＳＮ比に基づいて制御を行う。尚、制御部１００Ｆ４は、例えば、ＣＰＵ１２等によって実現される。

解析部１００Ｆ５は、脈波信号抽出部１００Ｆ２によって抽出される脈波信号等に基づいて、解析を行い、生体１の脈拍数又は脈拍のピーク間隔のゆらぎ等を評価する。尚、解析部１００Ｆ５は、例えば、ＣＰＵ１２等によって実現される。

尚、端末装置１００は、更に補正部を備える機能構成であってもよい。

＜全体処理例＞
図１８は、第六の実施形態の脈波測定装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。

＜計測例（ステップＳ０１）＞
ステップＳ０１では、端末装置は、生体を計測する。例えば、ステップＳ０１では、端末装置は、生体を撮像し、画像を生成する。尚、撮像は、例えば、第一の実施形態と同様、すなわち、図８に示す領域８１等を撮像し、画像を生成する。

＜脈波信号の抽出例（ステップＳ０２）＞
ステップＳ０２では、端末装置は、脈波信号を抽出する。例えば、図７に示すステップＳ７０１と同様に行われる。すなわち、ステップＳ０２では、例えば、図９に示すような処理が行われる。

図１９は、第六の実施形態の脈波信号の一例を示す図である。図示する脈波信号の例は、３０（回／分）抽出された例である。また、図１９では、横軸は、撮像される画像のフレーム数、すなわち、所定時間に撮像されるフレーム数が一定とすると、横軸は、時間に相当する。一方で、縦軸は、信号値、すなわち、図９に示す処理によって計算される平均値である。図示するように、脈波信号は、脈拍に応じて周期的に変化する状態が観測できる信号である。

＜ＳＮ比の計算例（ステップＳ０３）＞
図１８に戻り、ステップＳ０３では、端末装置は、ＳＮ比を計算する。

図２０は、第六の実施形態のＳＮ比を計算する処理の一例を示すフローチャートである。例えば、図１８に示すステップＳ０３では、図２０に示す処理が行われる。

＜パワースペクトルの算出例（ステップＳ３１）＞
ステップＳ３１では、端末装置は、パワースペクトルを算出する。具体的には、ステップＳ３１では、まず、端末装置は、データ数が２の累乗となるように調整する。次に、端末装置は、調整されたデータに対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う。続いて、端末装置は、各周波数におけるパワーをそれぞれ算出する。

図２１は、第六の実施形態のＳＮ比の計算において算出されるパワースペクトルの一例を示す図である。例えば、図示するグラフがステップＳ３１によって生成される。尚、図２１では、縦軸は、パワーを示し、一方で、横軸は、周波数を示す。

＜脈波周波数の検出例（ステップＳ３２）＞
図２０に戻り、ステップＳ３２では、端末装置は、脈波周波数を検出する。以下、図２１に示すパワースペクトルがステップＳ３１によって算出された例で説明する。この例では、脈波周波数Ｆｐは、図示するように検出される。

生体が安静状態であると、脈拍数は、１分当たり３０乃至１２０回程度であることが多い。したがって、パワースペクトルでは、この脈拍数に応じた周期で、強いピークの基本波が検出される。すなわち、周波数が０．５乃至２．０ヘルツ（Ｈｚ）となる帯域で、端末装置は、パワースペクトルにおいて、最もパワーが大きくなる周波数を検出する。このようにすると、端末装置は、脈波周波数Ｆｐを図示するように検出できる。具体的には、図２１に示す例では、周波数が１．０ヘルツ程度となる周波数で、強いピークが検出される。したがって、この例では、周波数が１．０ヘルツ程度となる周波数が脈波周波数Ｆｐと検出される。

＜信号及びノイズのそれぞれの周波数帯域の決定例（ステップＳ３３）＞
図２０に戻り、ステップＳ３３では、端末装置は、信号及びノイズのそれぞれの周波数帯域を決定する。例えば、信号成分の周波数帯域は、ステップＳ３２で検出される脈波周波数を中心として決定される。具体的には、図２１では、信号成分の周波数帯域Ｆｓは、「Ｆｐ−ΔＦ」乃至「Ｆｐ＋ΔＦ」の帯域と決定される例である。尚、図２１では、「ΔＦ」は、０．２ヘルツと設定された例である。また、「ΔＦ」は、あらかじめ設定される値である。例えば、「ΔＦ」は、パワースペクトルのピーク形状等を考慮して設定される。また、信号成分の周波数帯域Ｆｓには、脈波周波数Ｆｐの整数倍の周波数に現れる高調波のピークを含む周波数帯域が含まれてもよい。

一方で、ステップＳ３３では、端末装置は、信号成分の周波数帯域Ｆｓ以外の周波数帯域をノイズ成分の周波数帯域Ｆｎと決定する。ただし、脈波周波数Ｆｐより低周波のパワーは、計測される際の生体の体動等によって影響を受ける。したがって、端末装置は、図２１に示すように、信号成分の周波数帯域Ｆｓより高周波となる周波数帯域をノイズ成分の周波数帯域Ｆｎと決定してよい。尚、ノイズ成分の周波数帯域Ｆｎには、信号成分の周波数帯域Ｆｓより低周波の周波数帯域が含まれてもよい。また、ノイズ成分の周波数帯域Ｆｎの上限の周波数は、（サンプリング周波数／２）である。すなわち、例えば、カメラのフレームレートが「３０ｆｐｓ（フレーム／秒）」とすると、ノイズ成分の周波数帯域Ｆｎの上限の周波数は、「３０Ｈｚ／２＝１５Ｈｚ」である。

＜ＳＮ比の計算例（ステップＳ３４）＞
図２０に戻り、ステップＳ３４では、端末装置は、ＳＮ比を計算する。具体的には、ステップＳ３４では、まず、端末装置は、ステップＳ３３で決定される信号成分の周波数帯域と、ノイズ成分の周波数帯域とに基づいて、信号成分である「Ｖｓ」及びノイズ成分である「Ｖｎ」をそれぞれ計算する。尚、「Ｖｓ」及び「Ｖｎ」は、例えば、各周波数帯域のそれぞれのパワーを平均してそれぞれ計算される。次に、端末装置は、計算される「Ｖｓ」及び「Ｖｎ」の比を取ってＳＮ比を計算する。尚、ＳＮ比は、他の計算方法で計算されてもよい。

＜ＳＮ比が所定の閾値以下であるか否かの判断例（ステップＳ０４）＞
図１８に戻り、ステップＳ０４では、端末装置は、ＳＮ比が所定の閾値以下であるか否かを判断する。すなわち、ステップＳ０４では、端末装置は、ステップＳ０３で計算されるＳＮ比と、閾値とを比較して、ＳＮ比が閾値以下であるか否かを判断する。

次に、ＳＮ比が閾値以下であると判断されると（ステップＳ０４でＹＥＳ）、端末装置は、ステップＳ０５に進む。一方で、ＳＮ比が閾値以下ではないと判断されると（ステップＳ０４でＮＯ）、端末装置は、ステップＳ０６に進む。尚、ＳＮ比が閾値以下であると判断された場合には、端末装置は、アラーム等を表示して、脈波測定に係る処理を中止してからステップＳ０５に進んでもよい。

図２２は、第六の実施形態における閾値の設定例を示す図である。尚、図２２は、ＳＮ比と、ピーク検出誤差との関係の一例を示す図である。

図２２では、横軸は、図２０に示すステップＳ３４等の計算方法で計算されるＳＮ比の値を示す。一方で、縦軸は、端末装置による解析によって検出されるピーク時間と、接触式等の脈波測定装置によって検出されるピーク時間、すなわち、真のピーク時間との誤差を示す。

図示するように、ＳＮ比が低いと、ピーク検出誤差は、増大する関係となる。したがって、まず、端末装置は、ピーク検出誤差と、ＳＮ比との関係を示す関係式ＦＲを算出する。尚、関係式ＦＲは、例えば、各点に基づいて最小二乗法等によって算出される。

次に、端末装置は、後段に行われる解析の目的等に合わせて、許容できるピーク検出誤差、すなわち、縦軸の値を決定する。続いて、端末装置は、関係式ＦＲに基づいて、決定される縦軸の値に対する値を閾値ＴＨと決定する。このようにして、端末装置は、閾値ＴＨを設定する。また、この決定によって定まる閾値ＴＨがあらかじめ端末装置に設定され、図４に示すステップＳ０４が行われる。

＜露光時間を変更する制御例（ステップＳ０５）＞
図１８に戻り、ステップＳ０５では、端末装置は、露光時間を変更する制御を行う。

図２３は、第六の実施形態の脈波測定装置による制御の一例を示すタイミングチャートである。以下、シャッタスピードの初期設定等によって定まる露光時間が図２３（Ａ）に示す露光時間（以下「第１露光時間ＥＴ１」という。）である例で説明する。尚、初期設定等によって、フレームレートによって定まる周期は、図２３（Ａ）に示すサンプリング周期（以下「第１サンプリング周期ＳＴ１」という。）であるとする。尚、露光時間は、カメラのシャッタが切られ、光が取り込まれている時間、すなわち、露光が行われている時間である。

次に、ＳＮ比が所定の閾値以下であると判断されると（図１８に示すステップＳ０４でＹＥＳ）、ステップＳ０５では、端末装置は、例えば、露光時間を図２３（Ｂ）に示す露光時間（以下「第２露光時間ＥＴ２」という。）に変更するように制御を行う。具体的には、端末装置は、シャッタスピードの設定値等を変更して露光時間が第２露光時間ＥＴ２となるように制御する。図示するように、第２露光時間ＥＴ２は、第１露光時間ＥＴ１と比較すると、長い時間である。このように、露光時間が長くなると、１フレーム当たりの受光量が増加するため、１フレーム当たりの受光量が不足している場合には、パワースペクトルにおいて信号成分が強くなる。すなわち、露光時間が長くなると、ＳＮ比を高くすることができる。また、ＳＮ比と、ピーク検出誤差との関係は、図２２に示す関係にあることが多いため、ＳＮ比を高くすると、ピーク検出誤差を減少させることができる。したがって、端末装置は、露光時間を変更する制御によって、ＳＮ比を高くし、ピーク検出誤差を減少させることができる。

また、端末装置は、脈波信号をサンプリングする周期の例であるフレームレートによって定まる周期を遅くしてもよい。図２３に示す例では、端末装置は、第１サンプリング周期ＳＴ１を図２３（Ｂ）に示すサンプリング周期（以下「第２サンプリング周期ＳＴ２」という。）に変更する制御を行う。露光時間は、１周期において、フレームレートによって定まる周期より、長く設定できない場合が多い。そこで、端末装置は、図２３（Ｂ）に示す第２サンプリング周期ＳＴ２のように、サンプリングする周期が長くなるようにフレームレート等を変更する制御を行う。例えば、変更前、すなわち、図２３（Ａ）では、フレームレートが「６０ｆｐｓ」であるとすると、端末装置は、フレームレートを「３０ｆｐｓ」とする。このように、フレームレートを遅くすると、１周期において、第１露光時間ＥＴ１を第２露光時間ＥＴ２とするように、端末装置は、露光時間を長くできる。

＜解析及び補正例（ステップＳ０６）＞
図１８に戻り、ステップＳ０６では、端末装置は、解析及び補正等を行う。

図２４は、本発明の一実施形態に係る脈波測定装置による解析及び補正の一例を示すフローチャートである。尚、図２４では、図１８と同一又は類似の処理は、同一の符号を付し、重複した説明を省略する。

＜計測例（ステップＳ０１）＞
ステップＳ０１では、図１８と同様に、端末装置は、撮像等によって、生体を計測する。尚、図２４においては、計測は、例えば、後段で行う解析の目的等に合わせて、所定時間計測されてもよい。例えば、脈波信号のＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）及びＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の値、すなわち、低周波及び高周波のそれぞれのゆらぎ等を算出するため、２分間程度計測が行われて、各データが記憶されてもよい。

＜脈波信号の検出例（ステップＳ０２）＞
ステップＳ０２では、例えば、図１８と同様に、端末装置は、脈波信号を検出する。したがって、図１８と同様に、ステップＳ０２によって、図１９に示すような脈波信号等が検出される。

＜ノイズ低減例（ステップＳ６１）＞
ステップＳ６１では、端末装置は、脈波信号が有するノイズを低減させる。尚、ノイズを低減させる方法は、公知の技術が用いられてもよい。例えば、ノイズを低減させる方法は、バンドパスフィルタ等を適用させる、いわゆるフィルタ補正技術等である。また、ノイズを低減させる方法は、２つの色信号の差分を取り、計測中における生体の体動又は照明の変化等によって発生する同相ノイズ等を低減させる、いわゆる差分補正技術等でもよい。

尚、ノイズを低減させると、例えば、図６に示すような結果となる。

＜ピーク時間の検出例（ステップＳ６２）＞
ステップＳ６２では、端末装置は、ピーク時間を検出する。具体的には、ステップＳ６２では、端末装置は、ステップＳ６１で生成されるノイズが低減した脈波信号からピーク時間を検出する。ヘモグロビンによって光が吸収されるため、ピークになると、信号値は、小さくなる。これを利用して、ピーク時間は、各拍における信号値が極大となる時間から次に信号値が極大となるまでの時間区間で信号値が最小値となる時間を算出すると検出できる。

＜ピーク時間の補正例（ステップＳ６３）＞
ステップＳ６３では、端末装置は、ピーク時間を補正する。

図１８に示すステップＳ０５によって、ＳＮ比を高くするため、フレームレートが遅くなる場合がある。この場合には、フレームレートが遅くなるため、時間分解能が、後段に行われる解析の目的等によっては、不足する場合がある。すなわち、所定時間に脈波信号の信号値がサンプリングされる数が、所定の値以下となる場合である。例えば、時間分解能が不足である場合等には、端末装置は、ピーク時間を補正する。

具体的には、端末装置は、任意のピークの信号値及びそのピークの前後のそれぞれの信号値、すなわち、複数の信号値に基づいて近似してピーク時間を補正する。以下、３つの信号値に基づいて、ピーク時間が補正される例を示す。

図２５は、本発明の一実施形態に係る脈波測定装置によるピーク時間の補正例を示す図である。図示する補正は、いわゆる折れ線近似である。この補正では、補正によって求まるピーク時間をピーク補正量Δｔ_ｉとする。また、ピークの信号値を第１信号値Ｐ_ｉとする。さらに、第１信号値Ｐ_ｉの１つ前のピークの信号値を第２信号値Ｐ_ｉ−１とする。一方で、第１信号値Ｐ_ｉの１つ後のピークの信号値を第３信号値Ｐ_ｉ＋１とする。この場合には、ピーク補正量Δｔ_ｉは、図示する式等によって求まる。

図示する式によってピーク補正量Δｔ_ｉが求まると、端末装置は、脈波信号の時間分解能を高くできる。すなわち、ピーク時間を補正すると、端末装置は、脈波信号の時間分解能を高くできる。そのため、端末装置は、低い時間分解能の脈波信号からでも、脈波のピーク時間を精度良く算出できる。

図２６は、本発明の一実施形態に係る脈波測定装置によるピーク時間の別の補正例を示す図である。図２４に示すステップＳ６３では、図２６に示す補正が、行われてもよい。図２５に示す補正と同様に、補正によって求まるピーク時間をピーク補正量Δｔ_ｉとする。さらに、第１信号値Ｐ_ｉ、第２信号値Ｐ_ｉ−１及び第３信号値Ｐ_ｉ＋１も同様とする。この補正では、ピーク補正量Δｔ_ｉは、図２６に示す式等によって求まる。図示する補正は、いわゆる放物線近似である。

図示する式によってピーク補正量Δｔ_ｉが求まると、端末装置は、脈波信号の時間分解能を高くできる。すなわち、ピーク時間を補正すると、端末装置は、脈波信号の時間分解能を高くできる。そのため、端末装置は、低い時間分解能の脈波信号からでも、脈波のピーク時間を精度良く算出できる。

尚、補正方法は、図２５及び図２６に示す方法に限られない。例えば、図２５に示す補正例は、２つの直線の傾きをそれぞれ「ｌ_１」と、「ｌ_２」とし、「ｌ_１＝−ｌ_２」となると仮定する例である。これに対して、脈波は、ピーク後の傾きより、ピーク前の傾きの方が急峻となる場合が多い。したがって、この特性を反映させて、「ｌ_１＞−ｌ_２」となるようにして、端末装置は、補正を行ってもよい。このように行うと、端末装置は、より精度良くピーク時間を補正できる。

他にも、補正方法は、スプライン補間法等の補完方法を利用する方法でもよい。さらに、補正に用いられる信号値は、３つに限られず、近傍の別の信号値等を更に用いて、３つ以上の信号値が用いられてもよい。

尚、補正は、所定時間に脈波信号の信号値がサンプリングされる数が所定の値以下となると行われるのが望ましい。例えば、所定時間は、単位時間であり、具体的には、「１秒」等である。また、所定の値は、後段に行われる解析の目的等に基づいて定まる。例えば、生体の自律神経の働きを解析する目的の場合等では、信号値は、１秒に、２５６個以上が検出されるのが望ましい。この場合等では、補正は、時間分解能が「１秒間に２５６個以上」となる程度に補正するのが望ましい。

＜評価値の算出例（ステップＳ６４）＞
図２４に戻り、ステップＳ６４では、端末装置は、評価値を算出する等の解析を行う。例えば、端末装置は、検出される各ピーク時間に基づいて、脈拍数、脈拍ピーク間隔のゆらぎ又はこれらの組み合わせ等の評価値を算出する。

また、本発明に係る実施形態は、本発明の一実施形態に係る処理の一部又は全部の手順が、プログラムに基づいて情報処理装置又は情報処理システムによって実行されることで実現されてもよい。すなわち、本発明に係る実施形態は、脈波測定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム等によって実現されてもよい。尚、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体等に記憶されてコンピュータにインストールされる。

さらに、本発明に係る実施形態は、端末装置を含む複数の情報処理装置を有する脈波測定システムによって実現されてもよい。すなわち、各実施形態は、例えば、図１６に示す脈波測定システム等によって実現されてもよい。

なお、脈波測定システムでは、端末装置１００Ｂと、脈波測定サーバ３００とは、全体処理を上記に説明した以外の分担で処理を行ってもよい。また、脈波測定システムでは、処理は、複数の装置によって、冗長、分散又は並列して行われてもよい。

以上のように、抽出される脈波信号のＳＮ比に基づいて、露光時間を制御すると、脈波測定装置は、ＳＮ比を高くし、ピーク検出誤差を減少させることができる。このように、ピーク検出誤差を減少させると、脈波測定装置は、脈波のピークを検出する精度を向上させることができる。

以上、各実施形態に基づき本発明の説明を行ってきたが、上記実施形態に示した要件に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することができ、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００、１００Ａ 脈波測定装置
１００Ｂ 端末装置
１１０ 画像取得部
１２０ データ記憶部
１３０ 脈波測定処理部
１４０ データ出力部
１５０ 信号抽出部
１６０ 補正部
１６１ 差分補正部
１６２ フィルタ補正部
１７０ ピーク検出処理部
１７１ 信号分割部
１７２ 影響度算出部
１７３ 補正信号選択部
１７４ ピーク時間検出部
２００ 脈波測定システム
３００ 脈波測定サーバ

特表２０１４−５２９４３９号公報 特許第５３３２４０６号公報

Claims (10)

1. 脈波を測定する脈波測定装置であって、
   撮像装置により撮像される生体の画像データから脈波信号を抽出して、前記脈波信号のＳＮ比を計算する計算部と、
   前記ＳＮ比が所定の閾値以下となると、前記撮像装置が露光する露光時間を制御する制御部と
   を備える脈波測定装置。
2. 前記ＳＮ比が前記閾値以下となると、前記制御部は、前記露光時間、前記脈波信号をサンプリングする周期のいずれか又は両方を長くする
   請求項１に記載の脈波測定装置。
3. 前記周期は、フレームレートによって定まる
   請求項２に記載の脈波測定装置。
4. 前記露光時間が制御されて、所定時間に前記脈波信号の信号値がサンプリングされる数が所定の値以下となると、前記信号値に基づいて定まるピーク時間を補正する補正部を更に備える
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
5. 前記ピーク時間は、複数の前記信号値に基づいて近似して算出される
   請求項４に記載の脈波測定装置。
6. 前記脈波信号の信号成分の周波数帯域と、前記脈波信号のノイズ成分の周波数帯域とがそれぞれ決定され、
   前記ＳＮ比は、前記信号成分の周波数帯域と、前記ノイズ成分の周波数帯域とのそれぞれのパワーの比に基づいて計算される
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
7. 前記信号成分の周波数帯域は、周波数が０．５乃至２．０ヘルツの帯域である
   請求項６に記載の脈波測定装置。
8. 脈波を測定する脈波測定装置が行う脈波測定方法であって、
   前記脈波測定装置が、撮像装置により撮像される生体の画像データから脈波信号を抽出して、前記脈波信号のＳＮ比を計算する計算手順と、
   前記脈波測定装置が、前記ＳＮ比が所定の閾値以下となると、前記撮像装置が露光する露光時間を制御する制御手順と
   を含む脈波測定方法。
9. 脈波を測定するコンピュータに脈波測定方法を実行させるためのプログラムであって、
   前記コンピュータが、撮像装置により撮像される生体の画像データから脈波信号を抽出して、前記脈波信号のＳＮ比を計算する計算手順と、
   前記コンピュータが、前記ＳＮ比が所定の閾値以下となると、前記撮像装置が露光する露光時間を制御する制御手順と
   を実行させるためのプログラム。
10. 脈波を測定する脈波測定装置と、前記脈波測定装置に接続される１以上の情報処理装置とを有する脈波測定システムであって、
    撮像装置により撮像される生体の画像データから脈波信号を抽出して、前記脈波信号のＳＮ比を計算する計算部と、
    前記ＳＮ比が所定の閾値以下となると、前記撮像装置が露光する露光時間を制御する制御部と
    を備える脈波測定システム。
    

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