JP2020510487A - 対象の生理学的信号を測定及び処理するデバイス、システム並びに方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、対象の生理学的信号を処理するデバイス及び方法に、特に、斯様なデバイスを含む対象の（血管）健康パラメータをモニタするシステムに関係がある。提案されているデバイス（１０）は、シーンの画像データを取得する入力インターフェイス（１１）であり、画像データが時系列の画像フレームを含む入力インターフェイスと、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を画像データから取り出す抽出ユニット（１２）であり、時間的に変化する信号が、血管変位波形を示す血管の微細動作を示すモーション信号である抽出ユニットと、時間的に変化する信号の極性を決定する極性決定ユニット（１３）であり、極性が時間的に変化する信号の位相に対応する極性決定ユニットと、時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合して結合信号を得る結合ユニット（１４）と、結合信号に基づき（血管）健康パラメータを決定する解析ユニット（１５）とを有する。

Description

本発明は、医療技術の分野に、特に、対象の生理学的信号を処理するデバイス並びに対応する方法及びコンピュータプログラムに関係がある。本発明は更に、対象の健康パラメータをモニタする対応するシステムに関係がある。

造影剤を使用するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）イメージング、磁気共鳴イメージング、較正済みの圧平眼圧計、超音波イメージング又はレーザードップラー流速計（ＬＤＶ）などの種々の技術が、循環器系疾患評価のために存在する。それら技術の全てが、専用の装置及びよく訓練されたオペレータを必要とする。例えば、ＬＤＶは、データ取得のための最適なスポットを手動で見つけ、そして、レーザービームを手動で調整することをユーザに求める。このような作業は、ち密であり、間違いを起こしやすい。

Dang et al.，“Recognizing area of pulsations on the neck via video camera systems”，International Conference on Advanced Technologies for Communication (ATC)，p.139-144，2015（非特許文献１）には、患者の頸部で脈動のエリアを検出する、カメラに基づくシステムが開示されている。よって、この非特許文献１には、脈動のエリアの非接触識別のためのシステム及び方法が記載されている。脈動のエリアは決定され、医師のためにマークを付される。ビデオカメラを使用することに代えてデプスカメラ（３Ｄカメラ）から生成されたデプスフレームによれば脈動エリアの推定がよりずっと容易になることが把握されているので、システムを更に改善するために、Dang等はデプスカメラの使用を提案している。

国際公開第２０１６／１８７４６１（Ａ１）号（特許文献１）は、光学式中心静脈圧測定に関する。コンピュータにより実施される方法が提示されており、方法は、人の頸部の映像を捕捉することと、人の頸部で起こる人の静脈系の脈動が増幅されている再構成された映像を生成するように１つ以上のコンピュータ装置によって１つ以上の映像モーション増幅に従って前記捕捉された映像を処理することと、前記増幅された脈動のピークと人の解剖学的特徴との間の距離を前記１つ以上のコンピュータ装置によって測定することと、前記増幅された脈動についての前記測定された距離に基づき前記１つ以上のコンピュータ装置によって人の中心静脈圧（ＣＶＰ）を決定することとを有する。

他方で、国際公開第２０１６／０９７７０８（Ａ１）号（特許文献２）、米国特許出願公開第２０１３／００４６１９２（Ａ１）号（特許文献３）、及び米国特許出願公開第２０１４／０１５５７５９（Ａ１）号（特許文献３）は、酸化ヘモグロビン及び脱酸素化ヘモグロビンなどの発色団（chromophores）によって引き起こされた時間的に変化する吸収が評価されるリモートＰＰＧの種々のアプローチに関する。

国際公開第２０１６／１８７４６１（Ａ１）号 国際公開第２０１６／０９７７０８（Ａ１）号 米国特許出願公開第２０１３／００４６１９２（Ａ１）号 米国特許出願公開第２０１４／０１５５７５９（Ａ１）号

Dang et al.，"Recognizing area of pulsations on the neck via video camera systems"，International Conference on Advanced Technologies for Communication (ATC)，p.139-144，2015

本発明の目的は、対象の血管の健康を特に示す健康パラメータの改善された遠隔決定を可能にするデバイス、システム及び方法を提供することである。

本発明の第１の態様によれば、対象の生理学的信号を処理するデバイスであって、
シーンの画像データを取得する入力インターフェイスであり、前記画像データが時系列の画像フレームを含む、前記入力インターフェイスと、
心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を前記画像データから取り出す抽出ユニットであり、特に、前記時間的に変化する信号が、血管変位波形を示す血管の微細動作を示すモーション信号である、前記抽出ユニットと、
前記時間的に変化する信号の極性を決定する極性決定ユニットであり、特に、前記極性が、前記時間的に変化する信号の（相対）位相に対応する、前記極性決定ユニットと、
時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合して結合信号を得る結合ユニットと、
前記結合信号に基づき健康パラメータを決定する解析ユニットと
を有するデバイスが提示される。

本発明の更なる態様では、対象の生理学的信号を処理する方法が提供される、方法は、
シーンの画像データを取得するステップであり、前記画像データが時系列の画像フレームを含む、ステップと、
心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を前記画像データから取り出すステップであり、特に、前記時間的に変化する信号が、血管変位波形を示す血管の微細動作を示すモーション信号である、ステップと、
前記時間的に変化する信号の極性を決定するステップであり、特に、前記極性が、前記時間的に変化する信号の（相対）位相に対応する、ステップと、
時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合して結合信号を得るステップと、
前記結合信号に基づき健康パラメータを決定するステップと
を有する。

本発明の更なる他の態様によれば、対象の健康パラメータをモニタするシステムであって、
シーンの画像データを捕捉するイメージングユニットと、
前記シーンの前記捕捉された画像データに基づき対象の生理学的信号を処理する上記のデバイスと
を有するシステムが提示される。健康パラメータは、特に、対象の血管の健康又は状態を示す血管健康パラメータであることができる。

本発明の更なる態様では、コンピュータで実行される場合に、該コンピュータに、本願で開示されてい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、及びプロセッサによって実行される場合に、本願で開示される方法が実行されるようにするコンピュータプログラム製品を記憶している非一時的なコンピュータ可読記録媒体が提供される。

本発明の好適な実施形態は、従属請求項において定義される。請求されている方法、システム、コンピュータプログラム及び非一時的なコンピュータ可読記録媒体は、請求されているデバイスと且つ従属請求項で定義されているのと同様の及び／又は同一の好適な実施形態を有することができることが理解されるべきである。

本願で提示されている解決法は、健康パラメータ、特に、対象の血管の健康又は状態を示す血管健康パラメータの信頼できる及び／又は正確な決定を可能にする可能性を与える。

本発明は、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号の（相対）極性を決定し、時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合して結合信号を取得し、結合信号に基づき健康パラメータを決定するという考えに基づいている。

例えば、頸動脈の変位を示す、血管変位波形は、脈管系に関する有益な情報を提供することができることが知られている。変位波形は（大動脈の）中心圧波形に酷似しているということで、その評価は、心血管系疾患発症リスク層別化を改善する機会と認識される。変位波形、より具体的には、その形態は、対象の（血管の）健康の有益な情報をもたらすことができる。血管の変位は、目立たずに観測可能な対象の皮膚上の（微細）動作に転じ得る。よって、従来のカメラなどのイメージングユニットは、頸動脈変位波形などの血管変位波形を示す心臓に同期した（微細）動作を示す時間的に変化する信号を捕捉することができる。

本発明者は、心臓に同期した（微細）動作を示す、そのような時間的に変化する信号が、システム性能を改善するために使用され得る独特の分布を提供すると気付いた。心臓に同期した吸収を示す光電脈波（ＰＰＧ）信号は、関心領域にわたって常に同じ極性を有している一方で、これは、心臓に同期した（微細）動作を示す時間的に変化する信号には当てはまらないことが知られている。それどころか、動作は、第１関心領域においてイメージングユニットによって見られる反射光の量を増大させる一方で、同時に、第２関心領域においてイメージングユニットによって見られる反射光の量を減少させる可能性がある。特に、斜角での対象の皮膚の照射などの不均等照射条件の下で、例えば、頸動脈変位による、血管の変位は、皮膚の小さな高さ又は隆起を引き起こすように皮膚領域をわずかに持ち上げ得る。その高さの一面は明るく照らされ、一方で、他の面は陰にされる。それによって、そのような高さの心臓に同期した上昇及び下降動作は、イメージングユニットによって捕捉される画像データにおいて心臓に同期した強度変化をもたらし、高さの２つの側面は異極性を有し得る。心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号の極性を、信号を結合するときに考慮することによって、結果として得られる結合信号の品質は、信頼性及び／又は正確性に関して、関連する利点を伴って改善され得る。時間的に変化する信号を極性を考慮せずに単純に結合することは、得られる結合信号の信号対雑音比を実際に悪化させ得る。極端な場合では、反対の極性の信号は、結合された信号において完全に相殺し得る。

上述されているように、ＰＰＧ信号は常に同じ極性を有している。ＰＰＧは、ほとんどの波長に対して血液が周囲組織よりも光を吸収するという原理に依存した、吸収に基づく技術である。ＰＰＧとの関連で、Verkruysse et al.，“Remote plethysmographic imaging using ambient light”，Optics Express，16(26)，２００８年１２月２２日，pp.21434-21445は、光電脈波信号が周囲光及び従来の消費者レベルのビデオカメラを用いて遠隔で測定可能であることを実証している。画像の異なるピクセルの時間的に変化する信号の吸収変動は、組織（通常は血液）内の発色団によって引き起こされた吸収（変動）を測定することによって引き起こされるということで同期している。空間的に隣接した位置で起こる、吸収に基づく信号の極性又は位相は、実質的に同じである。ＰＰＧイメージングでは、モニタされる対象の動きがＰＰＧ信号に影響を及ぼす可能性があることが知られている。ＰＰＧイメージングの先行技術は、取り除かれるべき不必要な寄与として動きを見なす。

モーション信号を、抑制されるべきアーチファクトと単純に扱うことに代えて、本発明者は、心臓に同期した（微細）動作が（血管の）健康パラメータを決定するために使用されるところの異なるアプローチを追う。特に、血管ボリューム／皮膚変位は、皮膚表面のいくつかのエリアに一方向において反射光に影響を与えさせ、一方で、他のエリアは逆方向において反射光に影響を与える可能性があると認識されている。結果として得られる結合信号の品質を更に改善するよう、十分に強い信号振幅を有しているピクセルを単純に結合するだけでは十分でなく、位相又は極性が考慮される必要がある。

動作中に、画像データを捕捉するイメージングユニットは、頸動脈、橈骨動脈、大腿動脈、などの（浅い）動脈を伴う部分を含む対象の組織領域と位置合わせするように方向付けられるべきである。

時系列の画像フレームを有する画像データは、例えば、従来のビデオカメラ内の画像センサを用いて捕捉されるような、ピクセルの２次元配列により捕捉されたデータに対応することができる。しかし、それはまた、直線配列のような光センサの異なる配置、又はスキャン技術と組み合わされた単一フォトセンサにより捕捉されたデータを指すこともある。よって、本願で一貫して使用される語「画像データ」は、例えば、スキャンを伴わない直線センサを使用する場合に、１Ｄピクセル配列によって捕捉されたデータを指すこともできる。一般に、画像データは、シーンの異なる部分を表す複数のフォトセンサによって供給される。時間的に変化する信号は、画像データ内のピクセルを示すか、又はそれに対応することができる。本願で使用される画像データは、少なくとも部分的に対象の皮膚から反射された電磁（ＥＭ）放射を表すデータを指す。このデータは、１つ以上のセンサによって捕捉されたものであり、１つ以上のセンサは、シーンの異なる部分を表す全てのセンサから時間系列（信号）を得るために、時間において（規則的に）サンプリングされる。これは、スキャン技術と組み合わされた単一センサに準用する。リスケーリング、リサンプリング、画像データ内の領域の選択、及び／又は対象の全身動作の追跡などの追加の前処理が適用可能である。センサがシーンを不規則にサンプリングする場合に、データは、更なる処理の前に、規則的なサンプリングパターンにリサンプリングされてもよい。

時間的に変化する信号の（相対）極性は、周期的な生理現象の周波数で、例えば、対象の心拍で、時間的に変化する信号の位相として見なされ得る。互いに対する時間的に変化する信号の相対極性又は位相に基づき信号が結合ユニットによって結合されるということで、絶対位相又は極性は知られる必要がない。

結合ユニットは、同じ極性を有する信号を結合することができるが、結合信号に寄与する全ての時間的に変換する信号が同じ極性を有するように、時間的に変化する信号の一部の極性を調整することによって、特に反転させることによって、複数のピクセルからの時間的に変化する信号を結合することも可能である。従って、たとえ時間的に変化する信号の絶対極性が知られていないとしても、極性決定ユニットは、それらの相対的な極性又は位相関係を依然として比較することができ、この関係は、次いで、比較ユニットによって考慮される。それによって、信号対雑音比は更に改善され得る。

時間的に変化する信号は、血管の微小動作を示すモーション信号である。従って、リモートＰＰＧ測定と対照的に、時間的に変化する信号は、組織内で発色団によって引き起こされる時間的に変化する吸収を示す吸収に基づく信号ではない。実施形態において、時間的に変化する信号は、イメージングユニットによって捕捉された反射光信号のＡＣ部分を表すことができ、このとき、このＡＣ部分は、血管の微小動作によって誘発される。光は、光源に対する皮膚の変化する位置付けによって変調される。

実施形態において、抽出ユニットは、時間的に変化する信号を、画像データの赤色及び／又は青色チャネルのみから抽出するよう構成され得る。この実施形態では、画像データは、有利なことに、ＲＧＢカメラによって捕捉されたデータであることができる。この実施形態の利点は、心臓に同期した吸収変動に対して感受性が低い点である。特に、血液は、赤色光をそれほど吸収しない。有利なことに、緑色チャネルは、心臓に同期した吸収変動に最も敏感であることから使用されない。それによって、吸収に基づくアーチファクトは低減されるか、又は取り除かれ得る。

赤色及び／又は青色チャネルを使用する場合に、カメラチャネルがむしろ広範囲の感度を有することができるということで、すなわち、青色及び赤色チャネルが（存在する場合に）緑色光を依然として部分的に感じ得るということで、６６０ｎｍ又は４５０ｎｍのＬＥＤのような（スペクトル的に比較的に純粋な）赤色及び／又は青色光を放射するよう構成された照射ユニットを使用することが更に有利である。実施形態において、照射ユニットは、６６０ｎｍ又は４５０ｎｍの波長を有し、８０ｎｍよりも大きくない、望ましくは６０ｎｍよりも大きくない、望ましくは４０ｎｍよりも大きくないＦＷＨＭ（full width at half maximum）を有している光を放射するよう構成され得る。

実施形態において、抽出ユニットは、時間的に変化する信号を、６１０ｎｍよりも長い波長及び５００ｎｍよりも短い波長の少なくとも１つを含む波長インターバルでの電磁放射を示す画像データから取り出すよう構成され得る。追加的に、又は代替案として、不透明な（しかし柔軟な）層が皮膚に適用され、例えば、皮膚に吹きかけられるか、又は皮膚の上に貼り付けられ得る。それによって、吸収に基づきアーチファクトは低減又は削除可能であり、示されている波長以外も使用され得る。

実施形態において、デバイスは、画像データの画像フレーム内の関心領域（ＲＯＩ）に対応する時間的に変化する信号を選択する選択ユニットを更に有することができ、結合ユニットは、関心領域の中の選択された時間的に変化する信号を結合するよう更に構成され得る。特に、選択ユニットは、ＲＯＩを、同じ極性の信号を供給し、異極性の信号を供給する第２領域に隣接している第１領域として選択するよう構成され得る。この実施形態の利点は、血管の動きを示す領域の信頼できる識別である。血管の動きは、第１領域に第１の極性を有する信号を供給させるとともに、第２領域に第２の異極性を有する信号を供給させ得ることが知られている。それによって、血管の微小動作が起こる皮膚エリアが見つけられ得る。追加的に、又は代替案として、関心領域を選択することは、最も高い振幅を有している時間的に変化する信号（異なる極性の信号を含む可能性がある。）を探すこと、又は例えば、処理要件を制限するように、手動によるＲＯＩ（事前）選択を提供することを含むことができる。手動による事前選択に基づき、更なる探索が次いで、選択ユニットによって、最も拍動するピクセルに対して行われ、その後に、極性の決定が続くことができる。精緻化において、同じ極性を有する画像信号の最大エリアが選択され得る。任意に、所定の閾値を上回る振幅、同じ極性を与える領域の最小寸法、及び／又は異極性を与える領域の寸法などの１つ以上の追加の選択基準が適用されてもよい。有利なことに、血管の動きによって最も影響を及ぼされる、すなわち、浅動脈における脈波に起因する、時間的に変化する信号又はピクセルのグループは、このようにして選択される。ピクセルの選択において、更には、動きによって誘発される信号の品質は、波形によって、又は極性に加えて何らかの他の基準によって判断されてもよい。

実施形態において、極性決定ユニットは、時間的に変化する信号を、対象の脈拍（又は脈拍数）を示す信号と相関させるよう構成される。それによって、脈拍数又は周波数での（相対）極性又は位相が決定され得る。対象の脈拍を示す信号は、動きに基づく時間的に変化する信号が相関される（外部）基準信号を供給することができる。精緻化において、決定ユニットは、時間的に変化する信号を、対象の脈拍を示す信号と相関させるか又は混合するミキサを有することができる。脈拍を示す信号は、外部から供給され、例えば、（接触に基づく）パルスオキシメーターを介して心電図（ＥＣＧ）などから取得され得る。基準信号はパルス信号、又はパルス信号から導出された信号であることができる。信号は、ＰＰＧパルスのように見えたり、あるいは、ＰＰＧ又はＥＣＧセンサから取得される脈拍数の正弦波であることができる。原則として、如何なるパルス頻回信号も使用可能であり、波形はあまり関係がない。利点は高い信頼性である。代替的に、又は追加的に、対象の脈拍を示す信号は、ＰＰＧ信号に基づき、特に、画像データから導出されたＰＰＧ信号に基づくことができる。実施形態において、緑色チャネルがＰＰＧパルス信号を決定するために使用可能であり、一方で、赤色チャネルは、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を取り出すために使用される。代替的に、極性は、互いに対する時間的に変化する信号の相関によって決定可能であり、これは、有利なことに、外部基準を必要としない。

更なる精緻化では、対象の脈拍を示す信号は、光電脈波（ＰＰＧ）信号又は心電図（ＥＣＧ）信号から導出される。有利なことに、ＰＰＧ信号は、画像データから取り出され得る。例えば、頸動脈からの動きを観測するとき、ＰＰＧ信号は、脈動によってほとんど影響を受けない顎又は頬の領域から取り出され得る。他の血管からの動きを観測する場合に他のエリアが選択され得ることが理解されるべきである。有利なことに、対象の脈拍を示す信号は、ヒルベルト変換された（ＰＰＧ）信号である。特に、ＥＣＧを使用する場合に、信号は、信号を相関に使用する前にローパスフィルタリングによって高調波を除去するよう処理され得る。

実施形態において、健康パラメータは、硬化指数（stiffness index）、増大圧（augmentation pressure）、増大係数（augmentation index）、及び反射振幅（reflection magnitude）のうちの少なくとも１つを含む血管健康パラメータであることができる。この実施形態の利点は、対象の血管の健康状態に関する具体的な情報が提供される点である。血管健康パラメータは、結合信号の形から計算さえ得る。上記のパラメータは、次の式によって定義され得る：

硬化指数：ＳＩ＝ｈ／ＴＤ_ｆｒ

増大係数：ＡＩｘ＝（１−ｍａｘ（Ｄ_ｆ））×１００（％）

増大圧： ＡＰ＝ＡＩｘ×（ＳＢＰ−ＤＢＰ）

反射振幅：ＲＭ＝（ｍａｘ（Ｄ_ｂ）／ｍａｘ（Ｄ_ｆ））×１００（％）

ここで、ｈは、対象の身長であり、ＴＤ_ｆｒは、前進波と反射波との間の時間遅延であり、Ｄ_ｆ及びＤ_ｂは、頸動脈変位波形Ｄ_ＣＡを示す典型的な時間的に変化する信号の前方及び後方波形分解を表し、ＳＢＰ及びＤＢＰは、収縮期血圧及び拡張期血圧を夫々表す。パラメータの詳細については、Zamani et al.，“Epidemiology/population reflection magnitude as a predictor of mortality - the multi-ethnics study of arteriosclerosis”，epidemiology，pp.958-964，2014及びTownsend et al.，“Central blood pressure waveforms in health and disease”，American Society of Hypertension Position Paper，Journal of the American Society of Hypertension 10(1): 22-33，2016に記載されている。

実施形態において、解析ユニットは、動きに基づく（結合）信号と、吸収に基づく光電脈波（ＰＰＧ）信号とに基づき、特に、動きに基づく（結合）信号と光電脈波（ＰＰＧ）信号との間の伝達関数に基づき、健康パラメータを導出するよう構成され得る。従って、動きに基づく信号と吸収に基づく信号との間の関係は、健康パラメータを導出するために評価され得る。例えば、両方の信号が画像データから導出可能であり、このとき、例えば、緑色チャネルはＰＰＧ信号を示し、赤色チャネルはモーション信号を示す。追加的に、又は代替案として、モーション信号及びＰＰＧ信号はまた、画像データ内の異なる位置から導出されてもよく、例えば、ＰＰＧ信号は対象の頬から導出することができ、一方で、モーション信号は頸動脈の近くで測定される。信号はまた、頸動脈などの主な動脈の近くで望ましくは測定される異なった色の光を用いてごく隣接した位置で測定されてもよい。動きに基づく結合信号とＰＰＧ信号との間の遅延が評価され得る。遅延は、血管の健康のもう１つの指標であって、血圧に関係がある脈波伝達時間（ＰＴＴ）と同様に、又はそれに代わるものとして使用され得る。

これより、対象の健康パラメータをモニタするシステムを参照すると、実施形態において、システムは第１照射ユニットを更に有することができ、第１照射ユニット及びイメージングユニットは、第１照射ユニットが放射する光と、イメージングユニットが受ける光との間の角度φが、望ましくは｜φ｜≧４５°、特に｜φ｜≧６０°であるように、配置される。イメージングユニット及び第１照射ユニットの提案されている配置の利点は、側方／不均等照射条件により脈動に起因した微細動作の視認性を高める点である。特に、第１照射ユニットは、イメージングユニットの向きに対して垂直に配置され得る。すなわち、光源は望ましくは、光源によって放射された光が、特に光軸又はイメージングユニットのライン・オブ・サイトに対して、斜角で対象の皮膚上の関心領域を照らすことができるように、配置され得る。角度φはまた、第１照射ユニットが放射する光と、時間的に変化する信号の捕捉のための関心領域内の対象の皮膚の表面法線との間の角度を指し得る。微細動作を評価するために、皮膚法線に対する照射表面の向きが非常に関係していると知られている。有利なことに、第１照射ユニットは、対象の皮膚とほぼ平行な向きを、又は対象の皮膚法線に対してほぼ９０°を有している。イメージングユニットは、有利なことに、患者の皮膚表面と垂直であるか、又は皮膚法線と平行であるべきである。斜角での照射が有害な作用を有するところの先行技術のＰＰＧ測定と対照的に、それは、動き感度を最大限にするために本システムにとって望ましい。すなわち、光軸又はイメージングユニットのライン・オブ・サイトと第１照射ユニットの一次放射方向との間の角度は、９０°±４５°、特に±３０°であるべきである。本願で使用される「垂直」又は「直交」は、９０°±４５°、特に±３０°の角度を指すことができる。平行は、０°±３０°、望ましくは±２０°を指すことができる。ＰＰＧイメージングでは、斜角での照射は、動き感度の増大によりシステムを非常に間違いを起こしやすいものとし、よって、ＰＰＧでは回避されるべきである。

更なる精緻化において、システムは第２照射ユニットを更に有することができ、第２照射ユニット及びイメージングユニットは、第２照射ユニットが放射する光と、イメージングユニットが受ける光との間の角度θが、望ましくは｜θ｜≦３０°、特に｜θ｜≦２０°であるように、配置される。特に、第２照射ユニットは、イメージングユニットの向きに対して平行に配置され得る。従って、第１照射ユニットは、関心領域の側方照射を提供するよう配置され、一方、第２照射ユニットは、関心領域の垂直照射を提供するよう配置され得る。角度θはまた、第２照射ユニットが放射する光と、時間的に変化する信号の捕捉のための関心領域内の対象の皮膚の表面法線との間の角度を指し得る。健康パラメータの、特に血管健康パラメータの決定は、協力的な対象の同意を得て通常は行われる測定であるから、動作中に、システムは、対象の皮膚に対して所定の向きで配置可能であることが理解されるべきである。実施形態において、第２照射ユニットは、皮膚のある部分が完全に陰になるので、充てん光（filling light）を供給するよう構成されてもよい。従って、低輝度である皮膚の部分は、ＡＣ／ＤＣ正規化を適用する場合にセンサノイズに転じる可能性がある。代替的に、この問題は、正規化の前に小さいバイアスをピクセル値に加えることによって巧みに逃れられ得る。従って、追加の充てん光の供給は、センサノイズの影響を小さくすることができる。追加的に、又は代替案として、第１照射ユニットは、皮膚の心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を得るために使用されてよく、一方、第２照射ユニットは、血液吸収を示す時間的に変化する信号を得るために使用されてよい。

実施形態において、第１照射ユニットは、血液内で吸収されにくく且つ／あるいは皮膚侵入深さが浅い第１波長で、特に、５００ｎｍよりも短いか又は６１０ｎｍよりも長い波長で、光を放射するよう構成され得る。例えば、第１光源は、赤色光を放射するよう構成され得る。これは、血液が赤色に対して低吸収であることから、吸収変動に対する感度を下げるのを助ける。代替的に、又は追加的に、青色光が、例えば、４５０ｎｍの波長で使用され得る。これは、高い散乱により侵入深さが浅く、それによってＰＰＧ汚染を最小限にする。たとえ約４５０ｎｍの青色光が血液によって大いに吸収されるとしても、皮膚にはあまり浸入しない。結果として、ＰＰＧ信号はほとんど現れない。

実施形態において、第２照射ユニットは、血液内で吸収されやすい第２波長、特に５００ｎｍから６１０ｎｍの間、特に５２０ｎｍから５９０ｎｍの間の波長で、光を放射するよう構成され得る。有利なことに、第２波長は、皮膚への侵入も可能にすべきである。有利なことに、この第２波長での照射に対応する捕捉信号は、その場合に、皮膚内の血液ボリューム変動及び各々の吸収変動によって支配される。有利なことに、５２０ｎｍから５９０ｎｍの間の波長での緑色光が使用され得る。約５５０ｎｍの波長での光は、皮膚に浸入し、血液によって大いに吸収される。結果として、ＰＰＧ信号は、そのような波長の周囲で最も高くなる。

本発明のこれら及び他の態様は、以降で記載される実施形態から明らかであり、それらを参照して説明される。

本発明の態様に従うシステムの第１実施形態の概略図を示す。 頸動脈を含む頸部構造の概略図を示す。 システムの第２実施形態の構成要素の配置の上面概略図を示す。 本発明の態様に従うデバイスの第１実施形態の第略図を示す。 処理ステップの例となるフローチャートである。 心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を説明する図を示す。 時間的に変化する信号の極性を決定する例となる実施形態を示す。 異なる動きにより誘発された極性の領域を説明する図を示す。 波形成分解析を説明する図を示す。 異なる色チャネルにおける時間的に変化する信号の絶対値及び位相とともに、捕捉された画像データの図を示す。 時間的に変化する信号の更なる例を示す。 心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号とＰＰＧ信号との間の関係を説明する図を示す。 波形処理のステップを説明する図を示す。 動きアーチファクトの低減を表す図を示す。

図１は、対象１００の生理学的信号を処理するデバイス１０を含む、本発明の態様に従うシステム１の概略図を示す。システム１及びデバイス１０は、望ましくは、対象１００の画像フレームの時間系列を含む画像データから対象１００の生理学的信号を処理する方法において使用され得る。対象１００、本例では患者は、例えば、病院若しくは他のヘルスケア施設、又は自宅、あるいは、フィットネス環境などの別の環境内で、リクライニングチェア２に座っている。イメージングユニット２０は、シーンの画像データを捕捉するための、特に、望ましくは、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号が導出され得る対象１００の皮膚エリア１０１を含む、時間にわたる対象１００の一連の画像フレームを捕捉するためのカメラ（検出ユニットとも称される。）を有することができる。デバイス１０の適用中に、皮膚エリア１０１は、望ましくは、頸動脈に近い皮膚部分を含む首の右側などの頸部範囲にあるが、例えば、対象の手の掌領域などの、心臓に同期した動きによって影響を及ぼされる、目に見える皮膚表面を伴った対象の身体の他の範囲であってもよい。イメージングユニットによって撮像されるシーンの例が図２に示されている。図２では、対象１００の頭部及び頸部領域１０１の側面図が示されている。内頸動脈１０２、外頸動脈１０３、外頸静脈１０４、内頸静脈１０５、総頸動脈１０６、及び胸鎖乳突筋１０７などの、いくつかの内在する解剖学的特徴も図示されている。

本発明の例となる使用ケースは、イメージングユニット２０によって捕捉された画像データから、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号として頸動脈変位波形を導出することである。頸動脈変位波形の形態は、動脈系に関する有益な情報を提供する。変位波形が（大動脈の）中心圧波形に酷似しているということで、その評価は、心血管系疾患発症リスク層別化を改善する機会と認識される。特に関心があることは、動脈壁硬化（arterial stiffness）及び波反射振幅（wave reflection magnitude）に関する血管パラメータの導出である。動脈壁硬化は、単一波形から動脈波伝播速度（ＰＷＶ）を測定することによって導出され得ることが知られている。同様に、中心配向指数（central orientation index）（ＡＩｘ）及び脈圧は、総死亡率の独立した予測因子であることが知られており、一方で、後進波及び前進波の比率として定義される反射振幅（ＲＭ）は、心不全を予測するためにＰＷＶにとって貴重な要素である。パラメータについては、以下で更に詳細に説明される。

頸動脈は拡張可能な血管であるから、その直径及び内圧は、生理学的範囲にわたって密接に関係している。心臓に関連した皮膚の動きは、頸動脈の近くで観測され得る前記の心臓に同期した動き（ｓＭＯＴ）を示す時間的に変化する信号をもたらす。そのような時間的に変化する信号は、頸動脈の血管壁の動きが、皮下脂肪及び結合組織からの顕著な減衰なしに、上にある皮膚に伝わる限りにおいて、中心パルスの密接な代理として取得され得ることが知られている。従って、画像データから取り出され得る心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号に基づき（血管）健康パラメータを決定することが提案されている。

正規のＲＧＢカメラなどのイメージングユニット２０により対象１００の頸部を撮像することによって頸動脈変位測定を取得することが実現可能であると知られている。

イメージングユニット２０によって捕捉される画像フレームは、特に、アナログ又はデジタルのフォトセンサ（例えば、（デジタル）カメラ内にある。）を用いて捕捉されたビデオシーケンスに対応し得る。そのようなカメラは、通常は、ＣＭＯＳ又はＣＣＤセンサなどのフォトセンサを含む。フォトセンサはまた、特定のスペクトル範囲の電磁放射（可視、ｎＩＲ）において動作しても、あるいは、異なるスペクトル範囲、特に、心臓に同期した動きの平穏な取得にとって有利であって、任意に、更に、光電脈波（ＰＰＧ）信号の取り出しを可能にする波長についての情報を取得し得る。カメラは、アナログ又はデジタル信号を供給することができる。画像フレームは、関連するピクセル値を有する複数の画像ピクセルを含む。時間的に変化する信号は、ピクセル毎に、いくつかのピクセルについて、又は更に１つ以上のピクセル群について、別々に取り出され得る。特に、画像フレームは、フォトセンサの異なる感光素子により捕捉される光強度値を表すピクセルを含む。それらの感光素子は、特定のスペクトル範囲において反応し得る（すなわち、ＲＧＢなどの特定の色を表す）。画像フレームは、人の皮膚部分を表す少なくともいくつかの画像ピクセルを含む。それによって、画像ピクセルは、光検出器の１つの感光素子又はその（アナログ若しくはデジタル）出力に対応しても、あるいは、複数の感光素子の組み合わせ（例えば、ビニングによる。）に基づき決定されてもよい。

システム１は、第１照射ユニット２１を更に含んでもよい。第１照射ユニットは、血液内で吸収されにくく且つ／あるいは皮膚侵入深さが浅い第１波長で光を放射するよう構成され得る。第１照射ユニット２１は、側方照射を提供するよう配置され得る。照射ユニット２１の向きに対する皮膚の角度に応じて、例えば、頸動脈の上での、皮膚の心臓に同期した動きは、画像データ内の脈打つ皮膚側面による強度変動に変わる。

図３は、対象の健康パラメータをモニタするシステム１の実施形態の上面の概略図を表す。第１照射ユニット２１及びイメージングユニット２０は、望ましくは、第１照射ユニットが放射する光と、イメージングユニットが受ける光との間の角度φが、｜φ｜≧４５°、特に｜φ｜≧６０°であるように、配置される。頸動脈の近くでの動いている皮膚の不均等照射は、カメラによって捕捉される輝度変動を後押しする。図３に示されるように、第１照射ユニット２１は、望ましくは、イメージングユニット２０の向きに実質的に垂直に配置される。第１照射ユニット２１は、皮膚法線に対して小さい角度を有する、すなわち、斜角での側方照射を提供すべきである。

図１及び図３に示されるように、システムは、任意に、第２照射ユニット２２を更に有してもよい。第２照射ユニット２２及びイメージングユニット２０は、望ましくは、第２照射ユニットが放射する光と、イメージングユニットが受ける光との間の角度θが、｜θ｜≦３０°、特に｜θ｜≦２０°であるように、配置される。図３に示されるように、第２照射ユニット２２は、望ましくは、イメージングユニット２０の向きに実質的に平行に配置される。照射ユニット２１、２２及びイメージングユニット２０は全てが同じ面に又は異なる面に配置され得ることが理解されるべきである。

第１照射ユニット２１は、望ましくは、６５０ｎｍの波長にある赤色光及び／又は４５０ｎｍの波長にある青色光などの、血液内で吸収されにくく且つ／あるいは皮膚侵入深さが浅い第１波長で光を放射するよう構成される。例えば、赤色波長で行われる映像記録は、所望の頸動脈変位信号Ｄ_ＣＡからのよりずっと大きい寄与を、時間的に変化する信号として得る。赤色チャネルにおける吸収に基づく寄与は、可視から赤外線のスペクトルの中で最に強度が低いことが知られている。

第２照射ユニット２２は、望ましくは、血液内で吸収されやすい第２波長で光を放射するよう構成される。例えば、光は、５５０ｎｍの又は約５５０ｎｍの波長で放射され得る（すなわち、緑色光）。この光は皮膚に浸透し、血液によって大いに吸収される。結果として、振幅が強いＰＰＧ信号がこの第２波長では取得可能であり、一方、振幅が強いモーション信号は第１波長で取得可能である。追加的に、又は代替案として、第２照射ユニットは、上述されたように、充てん光を供給してもよい。

照射ユニット２１、２２は、照射源又は光源又は電磁放射体とも呼ばれ得る。照射ユニットは、例えば、上述された所定の波長範囲（複数を含む。）において、光により対象１００の関心領域１０１を照射／照明するランプ又はＬＥＤを有することができる。上記の照射に応答して関心領域１０１から反射される光は、カメラ２０によって検出される。他の実施形態では、専用の光源は設けられず、周囲光が対象１００の照射のために使用される。反射光から、所望の波長範囲（複数を含む。）の光、例えば、緑及び赤又は赤外光のみが、デバイス１０によって検出及び／又は評価され得る。イメージングユニット２０は、有線又は無線でデバイス１０へ接続される。更に、イメージングユニット２０によって供給される画像データは、ローカルで又は遠隔で記憶され得、同時に若しくは後の時点で及び／又は対象と同じ場所で若しくは遠隔位置でデバイス１０によって処理され得る。

デバイス１０は更に、決定された情報を表示し、且つ／あるいは、デバイス１０、イメージングユニット２０、第１照射ユニット２１、第２照射ユニット２２及び／又はシステム１０の他のパラメータの設定を変更するよう医療関係者にインターフェイスを提供するインターフェイス２５へ接続され得る。そのようなインターフェイス２５は、種々のディスプレイ、ボタン、タッチスクリーン、キーボード又は他のヒューマンマシンインターフェイス手段を有することができる。

デバイス１０、イメージングユニット２０、インターフェイス２５、及び任意に更に、第１及び第２光源２１、２２の１つ以上の間の単又は双方向の通信は、無線又は有線通信インターフェイスを介して動作し得る。本発明の他の実施形態は、スタンドアロンで設けられずに、イメージングユニット２０又はインターフェイス２５に組み込まれているデバイス１０を含んでもよい。

図４は、図１又は図３に示されているシステム１内のデバイス１０として使用され得る、本発明の対象に従うデバイス１０の第１実施形態の第１概略図を示す。
対象１００の生理学的信号を処理するデバイス１０は、シーンの画像データ４０を取得する入力インターフェイス１１を有し、そのような画像データは、時系列の画像フレームを含む。画像データは、デバイス１０によって受信されるか又は読み出され得る。例えば、画像データは、イメージングユニット２０から有線又は無線インターフェイスを介して受信され得るか、あるいは、クラウドベースのストレージ又はサーバなどのデータ源から読み出され得る。時間的に変化する信号４１は、血管の微細動作を示すモーション信号であることができる。抽出ユニット１２は、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号４１を画像データから取り出す。個々の時間的に変化する信号は、画像フレームの個々のピクセルの各々の時間系列に対応することができる。時間的に変化する信号はまた、１つ以上の画像フレームのセグメンテーションから得られるエリア又は（隣接する）ピクセルのグループから導出されてもよい。有利なことに、抽出ユニットは、例えば、画像データが従来のＲＧＢカメラによって供給される場合に、画像データの赤色チャネルから時間的に変化する信号４１を取り出すよう構成される。次いで、極性決定ユニット１３が、時間的に変化する信号４１の極性を決定する。

極性決定ユニット１３は、時間的に変化する信号４１を、対象１００の脈拍を示す信号４２と相関させるよう構成され得る。対象の脈拍は、望ましくは、既知のＰＰＧ技術を用いて、特に、ＲＧＢカメラによって供給される画像データの緑色チャネルを用いて、画像データから導出され得る。追加的に、又は代替案として、パルス信号が、図４に表されるように外部から、例えば、（フィルタ処理された）ＥＣＧ測定から又はパルスオキシメーターから、供給されてもよい。時間的に変化する信号４１の（相対的な）極性又は位相がそれによって決定され得る。なお、例えば、高速フーリエ変換などを使用した、１つ以上の時間的に変化する信号自体のスペクトル解析、及び時間的に変化する信号を互いに比較することに基づき、時間的に変化する信号の相対極性を決定することも可能である。

次いで、結合ユニット１４が、結合信号４３を得るよう、時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合する。時間的に変化する信号の極性に関する情報は、極性決定ユニット１３から極性信号４２として供給され得る。最後に、解析ユニット１５が、結合信号に基づき（血管）健康パラメータを決定する。健康パラメータは、次いで、デバイスの出力４４として供給され得る。再び図１を参照すると、結果はヒューマンマシンインターフェイス２５に示され得る。

信号４１及び４２は、直接に結合ユニット１４へ供給され得る。図４に示される実施形態では、任意の選択ユニット１６が設けられる。選択ユニット１６は、画像データの画像フレーム内の関心領域（ＲＯＩ）に対応する時間的に変化する信号４１を、特に、同じ極性の信号を供給し、異極性の時間的に変化する信号を供給する領域に隣接している領域として選択するよう構成され得る。結合ユニットは、前記の関心領域の中の前記の選択された時間的に変化する信号４１’を結合するよう更に構成され得る。

選択ユニット１６は更に、対象１００の脈拍を示す信号４２を考慮してもよい。例えば、選択は、対応する脈拍数での時間的に変化する信号の振幅に基づくことができる。

以下で、生理学的信号、特に、対象の心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を処理することについての更に詳細な記載が、対象の頸部から頸動脈変位を示す信号を取り出すことの例を参照して説明される。

有利なことに、対象１００の頸部の側面は、図１に示されるように、第１照射ユニット２１によって斜めの角度で照射される。この条件は、実際上容易に満たすことができ、特に、頸動脈（頸動脈洞）内などの、脈打つ動脈スポットの近くで、微小な輝度変動に敏感なイメージングユニット２０としてのカメラによって、心臓に同期した動きが検出され得ることを確かにする。それらの特定のスポットについて、頸動脈の近くでカメラによって捕捉される時間的に変化する信号又は心臓に関連した皮膚モーション信号、ｓＭＯＴは、次のようにモデル化され得る：

ここで、ｓ^ρ及びｆ_ＨＲ ^ｉは、夫々、時間依存性、空間変動性（水平及び垂直画像平面）を指す。ｆ_ＨＲ ^ｉを有する量は、ｆ_ＨＲ ^ｉ＝ｉ・ｆＨＲ＜ｆ_ｓ／２として定義され（ここで、

であり、且つ、ｆ_ＨＲ及びｆ_ｓは、夫々、脈拍数及びサンプリングレートである。）、上記の式の適用範囲を心臓に関連した周波数帯域に狭める。量ｆ（Ｄ_ＣＡ）は、頸部の皮膚での頸動脈変位の関数ｆ（・）であり、所与の例では、心臓に同期した動きを示す所望の時間的に変化する信号である。ｆ（・）を線形であると仮定することは、頸動脈壁と皮膚表面信号との間の皮下脂肪組織が、特に、高次の高調波について、信号減衰の最もありそうな原因であるにもかかわらず、角度変動が１度のオーダー内にあるということで、頸部モーション信号にとって理にかなっている。寄与ＰＰＧ_λは、データが取得される波長又はカメラチャネルにおける（遠隔）ＰＰＧ信号からの干渉条件を指す。ＰＰＧ波形は、光の位置及び侵入深さに依存することが知られている。従って、ＰＰＧ信号は、探索されることが望まれる動脈拡張に似ているとは仮定することができず、結果として、望ましくは、その寄与を最小限にすることが選択される。例えば、可視スペクトルの画像データの赤色チャネルは、相対ＰＰＧ信号強さが可視から赤外線での波長範囲の中で最も低いということで、動きを評価するために使用される。

認識され得る他の干渉源は、（ＣＭ_ＢＣＧ）によって表されるコモンモード心弾動図性動作（ballistocardiographic motion）である。ＢＣＧ信号は、心臓から頭部へ伝わり、対象が頸部を支えられて仰向けに横わたっていてもカメラによって捕捉され得る。ＢＣＧ波形は、動脈モーション波形とは異なり、非直交照射の下で、例えば、対象の外形の端の近くで、最も顕著である。呼吸は、関心のある時間的に変化する信号の心臓に関連した変動の周波数で起こらず、任意にフィルタリングを適用することで抽出ユニットによって除去され得るので、呼吸によるコモンモード寄与又はコモンモード動作を除外するためにフィルタリングが適用され得る。最後に、寄与ｎ（ｔ，ｆ_ＨＲ ^ｉ）は、心臓に関連した周波数帯域でのカメラノイズ（ホワイトノイズ）及び嚥下などの偶発的な不随意運動を説明し得る。便宜上、下付き文字ｔ、ｓ^ρ、及びｆ_ＨＲ ^ｉは、以下では省略される。

それらの条件の下で、ＲＧＢカメラの赤色チャネルにおけるコモンモードＢＣＧ及びＰＰＧ信号（ＰＰＧ_ｒｅｄ）からの統合干渉寄与は、通常は、頸動脈の近くで取得されるＤ_ＣＡに関連した成分よりも一桁小さいことが知られている。結果として、動きに起因した取得された時間的に変化する信号は、ｓＭＯＴ信号に対して支配的な寄与を有していると見なされ得ることが知られている。すなわち、ｓＭＯＴ≒ｋＤ_ＣＡ＋ｎ。ここで、ｋは、実際の動脈壁変位、血管から皮膚までの組織による減衰、及び局所的な照射場の勾配に依存する未知のゲイン係数である。

更なる任意のステップで、アンサンブル平均化（ensemble-averaging）が実行され得る。すなわち、多数の連続したｓＭＯＴ心周期からのｓＭＯＴの波形を平均して、任意の単位で頸動脈壁変位波形Ｄ_ＣＡの推定を提供する。頸動脈壁の膨張は、中心脈圧（ＣＰＰ）波形に関係がある。中心脈圧（ＣＰＰ）の値はまた、レーザードップラー流速計（ＬＤＶ）との関連でも実証され得る。圧力への変位の変換は、非線形性及びヒステリシスの適切な補正を適用することによって行うことができ、指数関数及び接線に基づく関数と、上腕の拡張期血圧（ＤＢＰ）及び収縮期血圧（ＳＢＰ）へのｓＭＯＴのフット・ツー・ピーク振幅のスケーリングとによって達成され得る。変位から圧力への非線形伝達関数を想定する非線形モデルは、各心周期中の血管壁ダイナミクスをより正確に変換し得る。

それでもなお、かねてから、圧力波形と変位波形との間の線形性の仮定により、ヒステリシス効果はそれほど深刻でなく、有利なことには、頸動脈圧と直径との関係は線形であると見なされ得ることが知られている。このアプローチの利点は、信号処理が単純化されることである。以下では、線形関係が仮定される。簡単のために、ｓＭＯＴ波形は、正規化された０から１の基準で与えられるか、又は圧力によりスケーリングされる。

これに関連して、図１は、皮膚の（微小）動作（ｓＭＯＴ）からの頸動脈変位波形のカメラに基づく取得のためのシステム１の実施形態を示す。画像データの取得のための映像記録中に、対象１００は、仰向けで背中及び頭部を支えられた状態で椅子に座っている。このとき、背中は、垂直面に対して約７０度の角度で支えられている。実験的検証では、対象は、映像記録中に普通に呼吸しつつ随意運動を回避しながら、彼らの頸部の右側がイメージングユニット２０にさらされるように、正面を見るか又は彼らの頭部を右側に傾けるように指示された。

画像捕捉ユニット２０は、毎秒３０フレーム（ｆｐｓ）の一定のフレームレートで動作する、５００×５００ピクセル、８ビットデプスの正規のＲＧＢカメラ（例えば、ＩＤＳからのグルーバルシャッターＲＧＢ ＣＣＤカメラＵＳＢ
ＵＩ−２２３０ＳＥ−Ｃ）であることができる。画像データは、圧縮技術による更なるひずみを回避するために非圧縮ビットフォーマットで記憶され得る。対象は、非一様な照射条件を与える側方照射のための第１照射ユニット２１と、カメラと実質的に平行な第２照射ユニット２２とにより、上述されたように照射される。心拍周波数でのひずみを回避するために、カメラフレームレートとの干渉を防ぐほどに十分に高い約２２ｋＨｚの非常に高い周波数によるＡＣモードで、照射ユニットは作動した。

第１光源２１は、対象１００の頸部の頸動脈洞の近傍を横切る接線照射を供給するよう配置される。これは、カメラセンサ上での（微小な輝度変動としての）頸動脈の脈動の視認性を高める。その上、側方／不均等照射条件は、通常は、皮膚の部分が非常に低い輝度（例えば、８ビットセンサの２５５のうちの３０の最下位値を下回る。）の下にあることをもたらす。これは、ＡＣ／ＤＣ正規化されたｓＭＯＴストリームにおけるセンサノイズ拡大に変わる。この問題を解消するよう、第２照射ユニット２２は、いわゆる充てん光を提供するよう、すなわち、平均局所輝度レベルを増大させ、センサノイズの悪影響を最小限にするよう、皮膚に対して正面向きに且つ第１光源に対して垂直に位置付けられ得る。図１に示される配置では、対象１００の頸部までの第１照射ユニット２１の距離は、約３０〜５０ｃｍであり、第２照射ユニット２２については、距離は８０〜１００ｃｍであった。この例で、画像取得と同期して、接触に基づくＰＰＧ信号（ｃＰＰＧ）は、右手の人差し指で伝送モードにおいて記録された（モデルＣＭＳ５０Ｅ、コンテック、中国）。Ｄ_ＣＡよりも高い信号対雑音比（ＳＮＲ）により、ｃＰＰＧ信号は、映像記録中に瞬間的な脈拍数を調べるための基準として、及び画像データに基づき取得された時間的に変化する信号の極性を計算するための基準／テンプレートとして使用され得る。図示される例では、右上腕は、心臓の高さで硬い水平な台２８の上で支持された。

図５は、イメージングユニット２０によって取得される画像データを処理する処理パイプライン又はフローチャートの例を表す図を示す。第１処理段階５１では、任意の前処理段階が実行され、画像が、ｓＭＯＴストリームの時間変化する信号の２次元アレイを組み立てるために、有効な皮膚ピクセルと、非皮膚ピクセルとに分けられる。皮膚領域は、手動選択や色に基づく皮膚識別などの既知の技術によって、又はＰＰＧ測定に基づき、特定され得る。任意に、カメラによって供給される画像データの解像度は、以下で説明されるように低減され得る。ストリームは、正規化されたＡＣ／ＤＣに変換されてもよい。脈打つ皮膚の２Ｄ強度の微小動作マップは、次いで、対象の脈拍を示す信号との時間的に変化する信号の相関に基づき、例えば、時間的に変化する信号としての個々のｓＭＯＴストリームとｃＰＰＧ波形との間の複素内積として計算され得る。これらの振幅マップは、頸動脈変位を照会するための適切な関心のある皮膚領域の境界を定める際にユーザをガイドするために使用され得る。代替的に、自動選択が選択ユニットによって実行され得る。これらの関心領域からの信号は、次いで、アンサンブル平均化され、波分離解析のための入力として使用され、各測定信号の前進及び反射変位波の分解をもたらすことができる。図５に示されている処理ステップの最終的な結果は、心臓血管（ＣＤＶ）の健康のバイオマーカーなどの健康パラメータであり、例として、硬化指数（ＳＩ）並びに、増大圧（ＡＰ）、増大係数及び反射係数などの様々な潜在的に臨床的に関連する波反射パラメータが挙げられ得る。

図５に示される処理ステップの更に詳細な記載は、以降で与えられる。前処理ステップ５１を参照すると、最初に、画像データ又はビデオフレーム（赤色チャネル、オリジナルサイズ５００×５００ピクセル）が、センサ及び量子化ノイズの影響を減らすようガウスカーネル（ボックスサイズ４５×４５ピクセル）により任意にブラー処理され、その後に、１／５倍でリサイズされ、サイズが１００×１００ピクセルである画像が得られる。時系列の画像フレームを有する画像データは、水平ｘ及び垂直ｙのフレーム座標についての２次元並びに離散時間ｌ＝１，・・・，Ｌについての次元を有する３次元データキューブと考えられ得る。ここで、Ｌは、映像記録の有効な部分の長さである。任意に、皮膚領域は、予め定義されたマスクによって特定され得る。更には、非皮膚ピクセルの任意の除去に加えて、例えば、体毛によって覆われていることによる、輝度が非常に低い皮膚、及び露出過度な部分が取り除かれ得る。この実施形態において、データキューブの有効な皮膚座標での時間的に変化する信号の夫々は、ｓＭＯＴストリームとして表される。任意に、正規化ステップが、輝度変動の影響を制限するよう適用され得る。変換は、次のように達成され得る：

ここで、ｓＭＯＴ_ＬＰＦ（ｘ，ｙ）は、例えば、ｘ，ｙ＝１，・・・，１００及びｌ＝１，・・・，Ｌとして、３０Ｈｚのカットオフ周波数を有する９次バターワースＩＩＲフィルタを用いて、ｓＭＯＴ信号の任意のローパスフィルタリング（ＬＰＦ）によって生成され得る。便宜上、下付き文字ＡＣ／ＤＣは、以下では省略される。

図６は、上のグラフ（ａ）が、例となる未加工の時間的に変化する信号を表す。下の図（ｂ）が、正規化された時間的に変化する信号を表す。横軸はサンプルｘを表し、一方、縦軸はロー（raw）振幅Ａ又は正規化された振幅Ａ［ＡＣ／ＤＣ］を夫々表す。図６（ｂ）から分かるように、時間的に変化するｓＭＯＴ信号の振幅は、原点を中心に安定化されており、一方、図６（ａ）に示されるロー信号の傾向及び低周波ドリフトは、改善されている。従って、処理ステップ５１の出力は、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を画像データから取り出され得る。そのような取り出しは、図４の抽出ユニット１２によって行われ得る。

図５は、皮膚の微細動作の相対強度のマッピングを第２ステップ５２において示す。時間的に変化するｓＭＯＴ信号内の大部分のエネルギを保ちながらイメージングユニットのセンサノイズの影響を最小限にするよう、適応バンドパスフィルタリング（ＡＢＰＦ）が適用され得る。最初のステップとして、脈拍数周波数（ｆ_ＨＲ）の基本成分が、時間的に変化する信号自体に基づき、又は任意に、例えば、接触ＰＰＧプローブからの、外部信号に基づき、決定され得る。所与の例では、２５６個のタップのセグメントが、６０％のオーバーラップ及びハニング（Hanning）窓により重畳加算法（overlap-add scheme）において処理される。夫々のデータセグメントについて、脈拍数は、ピーク検出によって、例えば、ｃＰＰＧ信号から、調べられた。

図７は、心臓に同期した（微細）運動を示す時間的に変化する信号の極性又は位相φ及び振幅Ａの決定を表す。図７の右上のグラフは、微細動作信号の振幅マップ７１を表す。振幅マップ内のホットスポットを指す振幅マップ７１内の矢印は、頸動脈の最大動作の位置を表す。頸動脈変位信号Ｄ_ＣＡは、通常は、動脈分岐の近くで最も強い（図２を参照。総頸動脈１０６は内頸動脈１０２及び外頸動脈１０３に分岐している。）。

右下のグラフは、画像データのピクセル（ｘ，ｙ）の夫々についての時間的に変化する信号の位相マップ７２を表す。振幅マップ７１及び位相マップ７２は、画像データの個々のピクセル毎の時間的に変化する信号を第１入力とし、ここでは接触ＰＰＧプローブ（任意にフィルタ処理されヒルベルト変換される。）ｃＰＰＧから得られるパルス信号を第２入力とし、それらの複素内積をとることによって、取得され得る。すなわち、空間的に変化するｓＭＯＴ信号４１及びｃＰＰＧを内積のためのテンプレート信号として記憶するデータキューブから複素内積が決定され得る。所与の例では、ｃＰＰＧ信号は、

であるように、ヒルベルト変換及び正規化された。ここで、Ｒ（・）は実数演算子であり、
（外１）

は、正規化及びヒルベルト変換された基準信号／テンプレートであり、すなわち、

であり、Ｃは実数正規化定数である。夫々の画像座標（ｘ，ｙ）について、
（外２）

と夫々の局所ｓＭＯＴ（ｘ，ｙ，ｌ）（ｌ＝１，・・・，Ｌ）との間の複素内積の結果は、複素数であり、その振幅及び位相の結果は、図７の右側に示されている対応する振幅マップ７１及び位相マップ７２で表されている。図７の振幅マップ７１において矢印によって例示されているように、ｓＭＯＴ画像内の最も強い強度点は頸動脈洞の周りに現れる。

絶対位相は本開示では第二義的な役割しか果たさないが、それは、信号反転を識別するための、すなわち、極性及び強く脈打つスポットにおける極性反転（位相マップ内の約１８０度シフトの反転）を決定するためのツールとして使用され得る。位相反転は、時間的に変化する信号を結合するときに注意を促す。従って、振幅が強い時間的に変化する信号を単に結合するのではなく、時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合して結合信号を得ることが提案される。有利なことに、同じ極性を有する最大領域の時間的に変化する信号が、結合信号を取得するよう結合され得る。任意に、選択ユニットは、画像データの画像フレーム内の関心領域を、特に、同じ極性の信号を供給し、異極性の信号を供給する領域に隣接する領域（夫々、領域Ｒ１及びＲ２によって示される。）として選択する。結合ユニットは、前記の関心領域、ここでは領域Ｒ１、からの時間的に変化する信号を結合するよう更に構成され得る。任意に、領域Ｒ２からの時間的に変化する信号は、更に増強された結合信号を得るよう、極性を反転され、更には、領域Ｒ１からの信号と結合され得る。

頸部又は胸骨切痕内の代替の位置も使用可能であり、あるいは、対象の掌などの身体の別の部分が評価のために使用可能であることが理解されるべきである。

図８は、同じ動脈微細動作によって影響を及ぼされるとしても異なる極性を有している隣接領域の原理を更に説明する。上のグラフ図８（ａ）では、対象の皮膚１０２は隆起を示し、一方、下のグラフ図８（ｂ）では、皮膚１０２はくぼみを示す。光が斜めの角度で、すなわち、皮膚の表面法線に対して垂直に近い（例えば、４５〜８５度）側方照射として、組織に降り注いでいる場合に、左手にある領域Ｒ１は、図８（ａ）では明るく照らされるが、右手にある領域Ｒ２は陰になり、よって暗い。対象１００の皮膚１０２の真下に位置する頸動脈などの血管は、互いに近くに隣接して位置しながら異極性を有している特徴的な時間的に変化する信号をこのようにして生じさせ得る。皮膚の湾曲及び血管の存在は必ずしも関係しないことが理解されるべきである。湾曲は、一般に、何らかの生理学的構造によって引き起こされることがある。

再び図５を参照すると、任意の次の処理段階５３では、ロバストなアンサンブル平均化（robust ensemble-averaging）（ＲＥＡ）が、ここでは画像記録の形で画像データから代表的な平均変位波形を得るよう実行され得る。心周期は、時間的に変化する信号において境界を定められ得、アンサンブル平均化は、時間超解像アルゴリズムとして適用され得る。すなわち、センサノイズ（ゼロ平均、ガウス分布）を無視可能にし、更には、相対的に低い時間サンプリングレート（ここでは、３０Ｈｚのビデオフレームレート）で遅延するよう、十分な量の心周期（Ｎ_ｃ、例えば、２００の心周期）を結合する。心周期は、時間的に変化する信号のピーク検出や、外部の（接触）ＰＰＧ信号に基づき、及び／又は時間的に変化する信号の周波数解析に基づき、境界を定められ得る。散在性の干渉又は非代表的な周期、例えば、異所性拍動又は不整脈発作、に対する改善されたロバスト性のために、任意の信頼スキームが、例えば、動きアーチファクトを減らすために、適用可能であり、これによって、例えば、相対的な重みが、隣接する周期との相関から導出された信頼メトリック（trust metric）又は信頼スコアに基づき、個々の心周期に割り当てられる。この態様は、図１４を参照して更に以下でもより詳細に記載される。

任意に、ここで処理される、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号は、リサンプリングされ得る。例えば、頸動脈変位周期は、心周期毎に３５個のサンプルの時間テンプレートに位置合わせされ得る。その場合に、３０Ｈｚのサンプリングレートにおいて、時間テンプレートの長さを心周期毎に３５個のサンプルにセットすることは、毎分約６０〜８０拍（ｂｐｍ）で取得される典型的な心周期の場合に適切であることが知られている。それに基づき、ロバストなアンサンブル平均化のプロシージャは、次のように表現され得る：

ここで、Ｄ_ＣＡは、所与の画像データ又は映像記録についての測定及びアンサンブル平均化された波形であり、ｄ＾_ｎは、位置合わせされた頸動脈変位周期であり、ｗ_ｎは、信頼重みに対応し、ｎ＝１，・・・，Ｎ_ｃである。

アンサンブル平均化されたＤ_ＣＡ波形の品質は、信号対雑音比（ＳＮＲ）メトリックを使用することによって評価され得る。例えば、信号は、例えば、移動窓毎に２５６のＦＦＴ長において、最初の８つの周波数帯域（脈拍数周波数の基本周波数及びその７つの高調波）にある。これによって、真の信号の電力は、適応バンドパスフィルタリング及び最初の８つの心周期帯域へのスペクトル切り捨ての後に、Ｄ_ＣＡ周期の分散として計算され得る。ノイズ分散を推定するために、ノイズレベルは夫々の心臓に関連した周波数帯域の近傍で類似していると考えることができ、それにより、ノイズ信号は、夫々の心臓帯域の周りの２つのビンの両側近傍で抽出され得る。ノイズの電力は、各心周期内で平均ノイズの分散として決定され得る。任意に、０．６４（１．９４ｄＢ）のペナルティが、信号項及びノイズ項を夫々計算するために使用された５対４のビン比率を占めるよう適用され得る。

再び図５を参照すると、処理段階５４において、健康パラメータが、解析ユニット（図４の１５）によって（任意にアンサンブル平均化された）結合信号に基づき決定される。例として、大動脈壁硬化の指標として硬化指数（ＳＩ）が提供される。ＳＩは、前進波と反射波との間の時間遅延（ＴＤ_ｆｒ）に対する対象の身長（ｈ）の比：

ＳＩ＝ｈ／ＴＤ_ｆｒ

である。

ＳＩの定式化は、（ａ）ＴＤ_ｆｒが鎖骨下動脈のルートから見かけの反射側へ、そして鎖骨下動脈へ戻る圧力波の通過時間であるという事実と、この経路の長さが対象の身長（ｈ）に比例すると考えられ得るという事実とを変換する。従って、ＳＩはパルス波速度（ＰＷＶ）に関係があり、両方ともｍ／ｓの線速度の単位で表され得る。定義によって、スケーリングにより、ＳＩは対象の身長に対して不変であり、対象間の波長変動に対して共変性である。ＳＩから、任意に、反射側としての動脈分岐の複素インピーダンスを、任意に年令依存性も更に考慮することによって、臨床的に関連するＰＷＶに到達可能であり、移動距離のとらえどころのない伸長をもたらす。

追加的に、又は代替案として、心臓血管系のリスク／健康を示す１つ以上の更なるパラメータが決定され得る。例えば、そのようなパラメータは、前進波及び反射波の振幅間の比及び／又は実際の圧力に対するその増幅効果を定量化することを目指すことができる。関連する例は、

ＡＩｘ＝（１−ｍａｘ（Ｄ_ｆ））×１００（％）

によって定義される増大係数（ＡＩｘ，単位％）、

ＡＰ＝ＡＩｘ×（ＳＢＰ−ＤＢＰ）

によって定義される増大圧（ＡＰ，単位ｍｍＨｇ）、及び

ＲＭ＝（ｍａｘ（Ｄ_ｂ）／ｍａｘ（Ｄ_ｆ））×１００（％）

によって与えられる反射振幅（ＲＭ，単位％）である。ここで、Ｄ_ｆ及びＤ_ｂは、測定されたＤ_ＣＡ波形の前方及び後方波形分解を表す。ＡＰ、すなわち、圧力パラメータを供給し、Ｄ_ｆ及びＤ_ｂを計算することができるために、正規化された圧力と変位波形との間の形態学的な等価が仮定され得る。すなわち、Ｄ_ＣＡ≒Ｐ_ＣＡ。従って、波形分離（ＷＳＡ）が適用され得る。波形分離解析は、通常は、脈動動脈からの同時の取得された圧力波形及び流量波形を必要とするが、測定された流量波形の代わりとして、Hamertner等によって導出された最新のテンプレートが知られている（Hametner et al，“Wave reflection quantification based on pressure waveforms alone - methods, comparison and clinical covariates”，Comput. Methods Programs Biomed，109， p.250-259，2013）。このアプローチは、生理学的データと、ウィンドケッセル（Windkessel）（ＷＫ）モデル定式化とに基づいているように見える。

望ましくは、ＷＫ流量テンプレートは、対象毎に提供され、信号の段部及び変曲点に調整され得る。これは、Ｄ_ＣＡ波形のそれらの特徴点が流量バーストのピークと収縮期の終わりとに夫々対応することが知られているからである。最後に、大動脈の複素インピーダンスが、変位波の前進成分及び反射成分に到達するよう決定され得る。ＷＫ流量テンプレートによるＷＳＡの実装に関する詳細は、以下で更に見出され得る。

図９は、波形分離解析（ＷＳＡ）プロシージャを説明する。図９（ａ）は、当てはめられた（fitted）ＷＫ流量テンプレート９１を示す。横軸は正規化されたサンプルｘを表し、一方、縦軸は振幅Ａを表す。図９（ｂ）は、画像データから取り出される、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号の例として、頸動脈変位波形Ｄ_ＣＡ９２を示す。測定されたＤ_ＣＡ波形９２は、その構成要素となる、対応する前方分解Ｄ_ｆ９３及び対応する後方分解Ｄ_ｂ９４を用いて表される。ＷＫ流量の振幅及びＤ_ＣＡは、１（unity）に正規化され、一方、Ｄ_ｆ及びＤ_ｂは、Ｄ_ＣＡの分数として表される。硬化パラメータ及び反射パラメータを取り出すために、取得された変位波形９２は、図９（ｂ）で表されるように、前進波形及び後進波形に分解される必要がある。圧力波を分解するための、文献中に記載されているアルゴリズムも、ここで使用される、心臓に同期した動きを示す変位波形に適用され得る。特に、頸動脈の場合に、測定された変位波形の形態は、圧力波のようであるように近似され得る。

再び図９を参照すると、変位信号は、最初に心周期毎にアンサンプリングされ、Savitzky-Golayフィルタリング（３次、７タップのハニング窓）を用いて平滑化された。そのような任意の前処理は、時間分解能の改善と、より高次の導関数のその後の計算のための信号のより良いコンディショニングとをもたらしたことが分かっている。波形分離解析は、Hughes et al，“Forward and backward waves in the arterial system: Impedance or wave intensity analysis”，Med. Biol. Eng. Comput. 47: p.207-210，2009によって開示されているインピーダンス法によって実行され得る。Hamertnerのウィンドケッセルに基づく（ＷＫ）モデルを使用することによって、変位波形に対してのみプロシージャを実行することが可能である。夫々の測定された変位波形Ｄ_ｍについて、流量のためのＷＫテンプレートＱ_ＷＫは、収縮期のピーク及び終わりに対応する変曲点に一致するようにスケーリングされ得る。それらの点は、トレース９２上で図９（ｂ）において夫々第１及び第２の丸によって表されている。収縮期のピークの４次、並びに収縮期の終わりについての２次及び３次の合成などの、高次導関数のゼロ交差及びピークを調べることによって、特徴点は決定され得る。更に、（複素）インピーダンスパラメータＺ^〜 _ｃは、比ＦＦＴ［Ｐ_ｍ］（ｊω）／ＦＦＴ［Ｑ_ＷＫ］（ｊω）の４次及び５次高調波を平均化することによって計算され得る。ここで、ＦＦＴ［・］は、フーリエ領域への変換を表す。変位エネルギの大部分は、最初の５つの高調波に集中していることが知られているので、提案されるプロシージャは、たとえ切り捨てられるとしても有利なエラー特性を示す。Ｚ^〜 _ｃに基づき、前進波形及び反射波形への波形分離解析は、次：

Ｄ_ｆ＝（Ｄ_ｍ＋Ｚ_ｃＱ_ＷＫ）／２
Ｄ_ｂ＝（Ｄ_ｍ−Ｚ_ｃＱ_ＷＫ）／２＝Ｐ_ｍ−Ｐ_ｆ

のように実行され得る。

図１０は、心臓に同期した宇簿記を示す時間的に変化する信号の、例えば、頸動脈変位波形の、抽出を例示する、例となる図を示す。図１０（ａ）は、第１照射ユニット２１が側方照射を提供するところの図１に示される測定構成によって取得される、非一様な照射の下で記録される対象の頸部を表す。残りの図は、正規化された赤色、正規化された緑色及び正規化された緑色から正規化された赤色を減じた（Ｇｎ−Ｒｎ）時間的に変化する信号についての振幅マップ（ｂ）〜（ｄ）及び位相マップ（ｅ）〜（ｇ）である。図１０（ａ）に示されるように、２つの隣接する関心領域Ａ及びＢは、ＤＣＡ信号が最大強度を有し、逆位相にある、すなわち、異極性を有するように、定義される。図８を参照して上述されたように、極性は、主な光源に対する皮膚表面の向きに依存し得る（図１の照射ユニット２１を参照。）。

所与の例では、領域Ａ及びＢは、所定のサイズを有するよう選択され、例えば、図１０（ｂ）から明らかなように最大振幅を有し、同時に、図１０（ｅ）に示されるように異極性を供給するピクセルを含むように位置する。代替的に、選択ユニットは、例えば、所定の相対又は絶対振幅閾値を上回る信号を含むように関心領域を選択しながら、１つの関心領域について同じ極性を有している全てのピクセルを選択するよう、及び／又は画像フレーム内で所定の空間距離を超えずに互いから分離されている異極性のピクセルを選択するよう構成され得る。選択ユニットは、（相対的に）高い振幅を有しているピクセル（位置）の中から、又は最大振幅から、任意に、前の選択ステップで選択された領域で現れる最大振幅から特定のパーセンテージ内で、画像データの画像フレーム内の関心領域（ＲＯＩ）に対応する時間的に変化する信号を選択するよう構成され得る。代替の及び／又は追加の選択基準には、最大照射レベルを上回るピクセル、クリッピングレベルに近すぎないこと、比較的に滑らかな（テクスチャなし）領域の存在、などがある。Ｏによって示される任意の更なる関心領域が図１０（ａ）に示されており、対象の頬に対応する。図１０（ｂ）から分かるように、この赤色チャネルにおける頬での信号振幅は、関心領域Ａ及びＢの頸動脈変位振幅を少なくとも１桁下回る。従って、赤色チャネルにおけるＰＰＧの影響は、変位波形よりも約一桁小さい。図１０（ｃ）に示されるように緑色チャネルから取り出されるか、又は図１０（ｂ）に示されるように緑−赤のようなチャネル結合を伴う信号については、それにおけるＰＰＧに関連した寄与がより高いので、同じ観測は保証されないことが分かっている。

精緻化において、異なる極性を有している、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号も、収縮期勾配を正になるよう仕様を設定し、時間的に変化する信号をそれに応じて反転させる、例えば、関心領域Ｂからの信号を反転させることによって、結合され得る。

図１１は、関心領域Ａ（信号９２Ａ）、関心領域Ｂ（信号９２Ｂ）及び関心領域Ｏ（信号９６）からの各々の符号補正された信号を示す。信号９２Ａ及び９２Ｂの対応は、頸動脈変位波形（Ｄ_ＣＡ）の形状が時間的に変化する信号の極性によって提供を及ぼされないことを示す。それでもなお、信号品質は、最も強い振幅の時間的に変化する信号を選択することによって改善され得る。図１１は、ＰＰＧ信号９６が、動きにより誘発された変位信号に対して異なることを更に表す。大血管の状態を反映することよりむしろ、ＰＰＧ信号は、組織の微小血管床への圧力波の伝播に由来する。実際に、流量／圧力波に対して細動脈及びループ状毛細血管（比較的に小さい直径及びよりずっと高い剛性を特徴とする。）によって示される高い抵抗力は、信号の減衰と、より高い周波数の接触及び波形の漏れとを引き起こす。

所与の例では、信号９２Ａ及び９２Ｂは、ＰＰＧ信号によって汚染される限られた範囲内にのみある赤色チャネルから取り出される。図１１に示されるＰＰＧ信号９６は、強いＰＰＧ振幅を示す緑色チャネルから導出される。図１１（ｂ）の信号は、一方では変位信号９２Ａ及び９２Ｂの及び他方ではＰＰＧ信号９６の異なる形態を表すよう単位振幅（０〜１）に正規化されている。

図１２は、動きにより誘発された変位信号９２及びＰＰＧ信号９６の異なる形態及びタイミングを表す第２の図を示す。横軸はサンプルｘ（又は時間ｔ）を表し、一方、縦軸は信号振幅Ａを表す。実施形態において、解析ユニットは、動きに基づく結合信号と、吸収に基づくＰＰＧ信号９６とに基づき、特に、動きに基づく結合信号とＰＰＧ信号との間の伝達関数に基づき、健康パラメータを導出するよう構成され得る。

実施形態において、極性を決定し、信号をそれらの極性に応じて結合する態様は、有利であるが任意であることができる。従って、更なる態様によれば、対象の生理学的信号を処理するデバイスは、（ａ）心臓に同期した動きを示す第１信号及び（ｂ）吸収を示す第２信号（ＰＰＧ）を取得する入力ユニットと、前記の動きに基づく第１信号と前記の吸収に基づく第２信号との間の関係に基づき健康パラメータを決定するよう構成される解析ユニットとを有して設けられ得る。特に、対象の生理学的信号を処理するデバイスは、（ａ）心臓に同期した動きを示す第１信号及び（ｂ）吸収を示す第２信号（ＰＰＧ）を取得する入力ユニットと、動きに基づく第１信号と吸収に基づく第２信号との間の伝達関数を決定するよう構成される処理ユニットと、前記の伝達関数に基づき健康パラメータを決定する解析ユニットとを有して設けられ得る。従って、関係は、第１信号と第２信号との間の伝達関数であることができ、健康パラメータは、前記の伝達関数に基づき決定され得る。すなわち、動きに基づく信号と吸収に基づく信号との間の伝達関数に基づき（血管）健康パラメータを決定することが提案される。各々の信号は、上述されたように取得され得る。

実施形態において、伝達関数は、動脈から細動脈及び／又は毛細血管への血液輸送を示すことができる。再び図１２を参照すると、健康パラメータは、変位信号９２とＰＰＧ信号９６との間の時間差Δｔに基づき導出され得る。追加的に、又は代替案として、解析ユニットは、変位信号９２及びＰＰＧ信号９６の１つ以上の形態学的パラメータに基づき健康パラメータを導出するよう構成され得る。解析ユニットは、他の周波数と比較される特定の周波数での相対ゲイン、位相シフト、ＤＣを含む異なる周波数での時間差などの、前記の伝達関数の１つ以上の特徴に基づき、血管の状態を示す健康パラメータを決定するよう構成され得る。

伝達関数は、（ｉ）波形９２によってここでは与えられる、浅動脈の近くでの、入力される、動作により生じる脈圧波形と、（ｉｉ）動きによってそれほど影響を受けない隣接する皮膚側面からの、出力される、吸収により生じるパルス波形（ＰＰＧ）との間の、入力又は刺激（ここでは、変位信号９２として供給される。）に対するフィルタ回路などのシステムの出力（例えば、ＰＰＧ信号９６）又は応答に関連した数学関数と呼ばれ得る。例えば、第１の入力信号は、頸動脈の近傍で取得される信号であることができ、一方、第２のＰＰＧ信号は、対象の頬から得られる。また、この態様では、特に、図１に示されるように配置された照射ユニットを備え、上述されたように、第１及び／又は第２照射ユニットによって放射される光の波長を選択することによって、照射が提案されている。

図１３は、波形分離解析（ＷＳＡ）についてより詳細に説明する図を示す。実施形態において、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号の例としての変位波形９２に対する波形分離解析は、高次導関数を用いてフローのピーク及び終わりが推定されるための臨界点の検出を必要とする。それに基づき、対象毎の変位波形のための、図９を参照して先に紹介されたＷＫに基づく流量テンプレートは、調整され得る。

図１３は、２つの例となる対象についての波形分離解析のプロシージャを説明する。変位波形は９２によって、その２次導関数は９７によって、その４次導関数は９８によって表されている。変位波形９２の２次導関数９７の極大及び４次導関数９８の最初のゼロ交差を見つけるための基準は、収縮期流量のピーク及び終わりのインスタンスの自動検出を夫々可能にする。

図１３（ｃ）及び（ｄ）は、前進変位波Ｄ_ｆ９３及び後進反射波Ｄ_ｂ９４への変位信号９２の分解を示す。大いに異なる波形が、２つの異なる対象について見られる。図１３（ｃ）の波形は、５９歳の男性から取得され、図１３（ｄ）の波形は、２３歳の男性から取得された。それらの図の比較は、年令の関数として反射波のより顕著な寄与を示す。

更に、硬化指数（ＳＩ）、増大係数（ＡＩｘ）、増大圧（ＡＰ）、反射振幅（ＲＭ）によって与えられる動脈壁硬化は、年令が高くなるにつれて強く相関することが見出された。他方で、平均心拍（ＨＲ）は、年令と逆の相関があった。

有利なことに、解析ユニットは、対象の健康パラメータを決定するときに、例えば、所与の年令の仲間集団と比較して対象の動脈壁硬化を決定することによって、そのような相関を考慮に入れるよう更に構成され得る。

図１４は、動きアーチファクトの低減のための、例となるプロシージャの図を表す。ここで使用される動きアーチファクトは、首を別の場所に移すことなどの身体の大規模運動及び嚥下などの対象の大規模不随意運動によるアーチファクトを指す。それによって、動きアーチファクト低減プロシージャは、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号、ここでは、頸動脈の変位波形Ｄ_ＣＡが、突然の身体動作及び嚥下などに対してアーチファクトロバストであることを確かにすることを目指す。提案されるアプローチは、加重平均化に基づき、３つの主な前提：（１）アーチファクト及び心周期が無相関であること、（２）アーチファクトが時間的に変化する信号よりも高い振幅を有すること、（３）時間的に変化する信号の破損部分が記録された心周期の全体の半分以上に影響しないこと、に依拠する。従って、実施形態では、信頼周期ｗを、心周期の窓とＤ_ＣＡ信号（ＡＣ／ＤＣ正規化されている。）の中央周期（median cycle）との間の心臓相関係数の窓間の正のピアソン相関係数として定義することが提案される。

このアプローチは図１４で表されており、Ｄ_ＣＡ信号が入力とされている。それに基づき、Ｌ個の連続した心周期がステップ１４０１で取り出される。それらは、周期毎に所定の数のサンプルに事前にスケーリングされ得る。並列なステップ１４０２で、周期及び記録の中央値が計算され得、テンプレートがそれに基づき１心周期について生成され得る。ステップ１４０３で、ステップ１４０２で取得されたテンプレートと、ステップ１４０１から取得された各々の個々の周期との間の相関係数が、推定され得る。決定ステップ１４０４によって示されるように、サンプルｎのための信頼重みｗは、相関係数が負である場合に、ステップ１４０５でゼロにセットされる。更に、評価中の心周期を囲む窓の標準偏差σ_ｗが外れ値であると決定される場合、例えば、決定ステップ１４０６でσ_ＲＥＣとして示されている中央Ｄ_ＣＡ周期の標準偏差よりも３倍大きい場合にも、ステップ１４０５でゼロに切り捨てられる。

図１４の下のグラフは、信頼重みｗと、結果として得られる重み付き変位波形信号Ｄ_ＣＡ×ｗとを表す。与えられている例から明らかなように、入来する、時間的に変化するＤ_ＣＡ信号は、サンプル３０００から３４００の間に、強い動きアーチファクトによって汚染されている。図示されているプロシージャは、心臓に同期した動きを示す取り出された時間的に変化する信号、ここではＤ_ＣＡと信頼メトリックｗとの単純な要素乗算によって、アーチファクト抑制を可能にする。

本開示では、対象の生理学的信号を処理するデバイスであって、シーンの時系列の画像フレームを含む画像データから心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を取り出す前記デバイスが提示されている。時間的に変化する信号は、対象の頸部の皮膚から取得される頸動脈変位信号などの血管運動を示すことができる。アプローチは、ＰＰＧイメージングの文献と明らかに対照的である。これまでのところ、遠隔で取得されたモーション信号は、実際のリモートＰＰＧ信号に対するアーチファクトと見なされてきた。ＰＰＧ信号処理は、遠隔の脈拍数抽出（及び任意に、血中酸素飽和度測定）に限定されているが、ここで提案される解析ユニットは、（結合された）時間的に変化する信号の形態を評価して（血管）健康パラメータを決定するよう構成され得る。

心臓に同期した（血管の）動きを示す信号は、目立たない方法で、心血管の健康評価にとって有望であることが知られている。更に、提案されるデバイス及びシステムは、レーザードップラー流速計（ＬＤＶ）、トノメトリ及びオシロメトリック法に基づくシステムよりも扱うことが容易である。更に、ＰＰＧ信号と変位信号との間の形状変形は、例えば、伝達関数を評価し、それに基づき（血管）健康パラメータを導出することによって、評価され得る。

提案される方法の利点は、単一サイトのみが調べられ得るだけでなく、複数の時間的に変化する信号が結合可能であり、それにより信頼性が改善されることである。信号の極性を更に考慮することによって、逆位相又は逆極性の信号が互いに打ち消し合うという有害な影響を有することに代えて、結果として得られる信号対雑音比が改善され得ることが確かにされる。

（ａ）極性を決定し、各々の時間的に変化する信号を結合すること、（ｂ）第１及び／又は第２照射ユニットの配置、特に、斜めの照射を提供する態様、（ｃ）第１及び／又は第２照射ユニットのための波長選択、並びに（ｄ）動きに基づく信号と吸収に基づく信号との間の伝達関数を評価すること、の態様のうちの１つ以上が有利に組み合わされ得るが、別々に使用されてもよいことが理解されるべきである。

頸動脈変位波形などの、心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を評価する利点は、それらが（血管）健康パラメータを導出するための信頼できる指標であること知られており、一方で、ＰＰＧによって評価されるべき光の吸収を引き起こす表面組織の微細血管構造は、主要な血管における元の脈波の形状を変形させるため、ＰＰＢ信号は、血管の健康の主要なバイオマーカーを導出するには信頼性が低いことが知られており、従って、信頼性が低い指標である点である。

本発明は、図面及び上記の記載において詳細に図示及び記載されてきたが、そのような図示及び記載は、限定ではなく実例又は例示と見なされるべきであり、本発明は、開示される実施形態に限られない。開示される実施形態に対する他の変形は、図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求される発明を実施する際に当業者によって理解及び実現され得る。

「〜する手段」といった、機能的クレーム（means plus function language）は、特に、所与の機能を実行するよう適応又は構成された手段を指すべきである。例えば、健康パラメータを決定する解析ユニットは、健康パラメータを決定するよう適応又は構成された解析ユニットを指すことができる。

特許請求の範囲において、語「有する」（comprising）は他の要素又はステップを除外せず、単数形（冠詞a又はan）は複数を除外しない。単一の要素又は他のユニットが、特許請求の範囲に挙げられているいくつかの項目の機能を満たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に挙げられているという単なる事実は、それらの手段の組み合わせが有利に使用され得ないことを示すものではない。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアの部分として又はそれとともに供給される光学記憶媒体又はソリッドステート媒体などの、適切な非一時的媒体において記憶／分配され得るが、他の形態でも、例えば、インターネット又は他の有線若しくは無線の電気通信システムを介しても分配され得る。

特許請求の範囲中の如何なる参照符号も、適用範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。

Claims (14)

1. 対象の生理学的信号を処理するデバイスであって、
   シーンの画像データを取得する入力インターフェイスであり、前記画像データが時系列の画像フレームを含む、前記入力インターフェイスと、
   心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を前記画像データから取り出す抽出ユニットであり、前記時間的に変化する信号が、血管変位波形を示す血管の微細動作を示すモーション信号である、前記抽出ユニットと、
   前記時間的に変化する信号の極性を決定する極性決定ユニットであり、前記極性が、前記時間的に変化する信号の位相に対応する、前記極性決定ユニットと、
   時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合して結合信号を得る結合ユニットと、
   前記結合信号に基づき健康パラメータを決定する解析ユニットと
   を有するデバイス。
2. 前記抽出ユニットは、前記時間的に変化する信号を、前記画像データの赤色及び／又は青色チャネルのみから抽出するよう構成される、
   請求項１に記載のデバイス。
3. 前記画像データの前記画像フレーム内の関心領域に対応する時間的に変化する信号を選択する選択ユニットを更に有し、
   前記選択ユニットは、前記関心領域を、同じ極性の信号を供給し、異極性の時間的に変化する信号を供給する領域に隣接している領域として選択するよう構成され、
   前記結合ユニットは、前記関心領域の中の前記選択された時間的に変化する信号を結合するよう更に構成される、
   請求項１に記載のデバイス。
4. 前記極性決定ユニットは、前記時間的に変化する信号を、前記対象の脈拍を示す信号と相関させるよう構成される、
   請求項１に記載のデバイス。
5. 前記対象の脈拍を示す前記信号は、光電脈波信号又は心電図信号から導出される、
   請求項４に記載のデバイス。
6. 前記健康パラメータは、硬化指数、増大圧、増大係数、及び反射振幅のうちの少なくとも１つを含む血管健康パラメータであり、
   前記反射振幅は、ＲＭ＝（ｍａｘ（Ｄ_ｂ）／ｍａｘ（Ｄ_ｆ））×１００（％）によって定義され、
   Ｄ_ｆ及びＤ_ｂは、頸動脈変位波形Ｄ_ＣＡを示す時間的に変化する信号の前方及び後方波形分解を表す、
   請求項１に記載のデバイス。
7. 前記解析ユニットは、動きに基づく結合信号と、吸収に基づく光電脈波信号とに基づき、特に、前記動きに基づく結合信号と前記光電脈波信号との間の伝達関数に基づき、前記健康パラメータを導出するよう構成される、
   請求項１に記載のデバイス。
8. 対象の健康パラメータをモニタするシステムであって、
   シーンの画像データを捕捉するイメージングユニットと、
   前記シーンの前記捕捉された画像データに基づき対象の生理学的信号を処理する請求項１に記載のデバイスと
   を有するシステム。
9. 第１照射ユニットを更に有し、
   前記第１照射ユニット及び前記イメージングユニットは、前記第１照射ユニットが放射する光と、前記イメージングユニットが受ける光との間の角度φが、｜φ｜≧４５°、特に｜φ｜≧６０°であるように、配置される、
   請求項８に記載のシステム。
10. 第２照射ユニットを更に有し、
    前記第２照射ユニット及び前記イメージングユニットは、前記第２照射ユニットが放射する光と、前記イメージングユニットが受ける光との間の角度θが、｜θ｜≦３０°、特に｜θ｜≦２０°であるように、配置される、
    請求項９に記載のシステム。
11. 前記第１照射ユニットは、血液内で吸収されにくく且つ／あるいは皮膚侵入深さが浅い第１波長で、特に、５００ｎｍよりも短いか又は６１０ｎｍよりも長い波長で、光を放射するよう構成される、
    請求項９に記載のシステム。
12. 前記第２照射ユニットは、血液内で吸収されやすい第２波長、特に５００ｎｍから６１０ｎｍの間、特に５２０ｎｍから５９０ｎｍの間の波長で、光を放射するよう構成される、
    請求項１０に記載のシステム。
13. 対象の生理学的信号を処理する方法であって、
    シーンの画像データを取得するステップであり、前記画像データが時系列の画像フレームを含む、ステップと、
    心臓に同期した動きを示す時間的に変化する信号を前記画像データから取り出すステップであり、前記時間的に変化する信号が、血管変位波形を示す血管の微細動作を示すモーション信号である、ステップと、
    前記時間的に変化する信号の極性を決定するステップであり、前記極性が、前記時間的に変化する信号の位相に対応する、ステップと、
    時間的に変化する信号をそれらの極性に応じて結合して結合信号を得るステップと、
    前記結合信号に基づき健康パラメータを決定するステップと
    を有する方法。
14. コンピュータで実行される場合に、該コンピュータに請求項１３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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