JP2022073152A - 酸素飽和度測定装置、携帯装置、及び、酸素飽和度測定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】外乱があっても頑強に酸素飽和度を測定する。【解決手段】酸素飽和度測定装置１は、カメラ８によって顔を動画撮影する。そして、額部分に測定領域２３を設定し、動画のＲＧＢ信号をＲＧＢ色空間からＹＩＱ色空間に変換し、Ｑ信号を観察する。Ｑ信号は、対象者１１の脈拍に従って脈動する。そこで、Ｑ信号をフーリエ変換し、そのスペクトルのピークの周波数によって脈拍数を検出する。次いで、Ｒ、Ｇ信号もフーリエ変換して、これら信号のスペクトルを得る。Ｒ、Ｇ信号のスペクトルには、脈拍ピークのほかに外乱による外乱ピークも現れる。そこで、Ｑ信号の解析によって得た脈拍ピークの周波数を対応させることにより、Ｒ、Ｇ信号のスペクトルで脈拍ピークを特定する。そして、Ｒ、Ｇ信号の脈拍ピークによって得たこれら信号の大きさを所定の公式に代入して酸素飽和度を算出する。【選択図】図３

Description

本発明は、酸素飽和度測定装置、携帯装置、及び、酸素飽和度測定プログラムに関し、例えば、非接触で血中の酸素飽和度を測定するものに関する。

近年、肺炎に対する警戒感が高まっており、肺機能の低下の早期発見の要望からパルスオキシメータを購入する人が増えている。
血液は、ヘモグロビンと酸素が結合することにより酸素を運搬するが、ヘモグロビンに酸素が多く結合した酸素飽和度が高い血液は鮮紅色をしており、酸素を放出した酸素飽和度が低い血液は暗褐色をしている。

パルスオキシメータは、指先に装着したプローブから指先に赤色光と赤外光を照射する。
そして、酸素と結合した酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ２、ただし２は下付き文字）は赤外光をよく吸収し、酸素と結合していない還元ヘモグロビン（Ｈｂ）は赤色光をよく吸収するという性質の違いを利用して血液の赤色度合いを測定し、これによって２つのヘモグロビンの比率を計算して酸素飽和度を測定する。
また、敏感肌や怪我などによりプローブの装着が困難な人もいることから、カメラを用いた非接触による測定装置も開発されている。

ところが、赤外線の発生源である白熱電球が使用されなくなってきたことや、ＲＧＢカメラを搭載したスマートフォンなどの機器が普及してきたところから、非特許文献１では、ＲＧＢカメラを用いた可視光による撮影で酸素飽和度を測定する方法が提案されている。
図１５は、酸素飽和度に対する赤、緑、青色光の吸収率の違いを示した図である。参考のため、カメラの照明範囲も示してある。図に示したように、赤色領域では酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ２）と還元ヘモグロビン（Ｈｂ）の吸収率の違いが大きいのに対し、青、緑色領域では違いが少ない。そこで、非特許文献１では、画像の赤色成分を緑色成分で正規化した値を用いて酸素飽和度を算出する較正式が求められている。

ところで、非特許文献１では、被験者を固定し、照明も一定にして測定しているが、実際には環境光などに起因する外乱が存在する。このような外乱対策を行った技術に特許文献１の「バイタルサインのリモートモニタリング」がある。
この技術では、被験者の皮膚をＲＧＢカメラで動画撮影し、Ｒ成分とＧ成分をスペクトルに分解し、各色成分の脈拍に対応するピーク値を較正表に入力して酸素飽和度を求めている。

このように、スペクトルを用いて酸素飽和度を求める場合、脈拍によるピークの他に、周囲光の干渉などの外乱により、脈拍以外のピークが外乱として現れることがある。
例えば、蛍光灯の光の強度は５０［Ｈｚ］程度で変動するが、エイリアシング（正確な表現ではないが、概略的には、サンプリング周波数（ここではフレームレート）に比べて周波数の高い波が、周波数の低い波として検出される現象）によって脈拍付近にピークを形成する場合がある。
そこで、特許文献１の技術は、次のように、自己回帰全極モデルを利用して、脈拍に対応するピークを外乱によるピークから識別する。

これも概略的に述べると、自己回帰モデルには、時系列解析の一つであって、これには、ある時点での出力を、それ以前の出力系列と仮想的な入力系列の線形結合で表すものがある。この出力列と入力列によって伝達関数が表され、分子に零点、分母に極が形成される。このうち、極のないモデルが全零モデル、零点のないモデルが全極モデルである。

特許文献１の技術は、測定対象者の皮膚の領域（関心領域）と、それ以外の領域（基準関心領域、例えば背景の壁）に観測領域を設定し、同じカメラでこれらを動画撮影する。
撮影した動画のＲ成分やＧ成分に自己回帰全極モデルを適用すると、スペクトルのピークに対応する極が複素平面上に現れる。

関心領域に現れる極は、患者の脈拍と外乱のピークに対応しており、基準関心領域に現れる極は外乱のピークに対応している。
そこで、特許文献１の技術は、関心領域のピークのうち、基準関心領域のピークに対応するものを無視することにより、関心領域から脈拍によるピークを得る。
極の原点からの距離は、ピーク値に対応しているため、特許文献１の技術は、脈拍によるＲ、Ｇ成分のピークを較正表に適用して酸素飽和度を求める。

このように、特許文献１の技術は、脈拍によるピークと外乱によるピークの混在したデータにおいて、他の領域で測定した外乱ピークを除くことにより、脈拍ピークを得ることができる。
しかし、この手法は、顔とは他領域である基準関心領域でのピークを利用して間接的に脈拍によるピークを得るものであって、安定性に欠けるという問題があった。

例えば、測定対象者がスマートフォンで自分の顔を撮影する場合、個室、オフィス、病院の待合室、広場、車内、講堂、密集した着座席、・・・など、様々な撮影環境が考えられ、そこでは、背景を構成する部材の材質や、その反射特性なども異なる。このような状況で、皮膚以外の領域で、周囲光による外乱を適切に検出できる基準関心領域を都度安定的に設定することは、困難である。
また、特許文献１の技術は、関心領域と基準関心領域の２か所についてスペクトル解析を行わなければならず、かつ、計算に使用するアルゴリズムが複雑であり、計算資源を多く使用するという問題もあった。

特表２０１４－５２７８６３号公報

Ｐｕｌｓｅ ｏｘｉｍｅｔｒｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ ｉｍａｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ｒｅｄ ａｎｄ ｇｒｅｅｎ ｌｉｇｈｔ Ｃａｌｉｂｒａｔａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ， Ａｎｄｒｅｉａ Ｍｏｃｏ， Ｗｉｍ Ｖｅｒｋｒｕｙｓｓｅ， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１００７／ｓ１０８７７－０１９－００４４９－ｙ

本発明は、外乱があっても頑強に酸素飽和度を測定することを目的とする。

（１）請求項１に記載の発明では、対象者の皮膚領域を撮影した動画を取得する動画取得手段と、前記動画の撮影時における前記対象者の脈拍を取得する脈拍取得手段と、前記取得した動画の赤色成分と、他の色成分のスペクトルを取得するスペクトル取得手段と、前記取得した赤色成分のスペクトルと、他の色成分のスペクトルのそれぞれについて、前記取得した脈拍に対応するピークのスペクトル値を取得するスペクトル値取得手段と、前記取得した赤色成分のスペクトル値と、前記他の色成分のスペクトル値から酸素飽和度を取得する酸素飽和度取得手段と、前記取得した酸素飽和度を出力する出力手段と、を具備したことを特徴とする酸素飽和度測定装置を提供する。
（２）請求項２に記載の発明では、前記脈拍取得手段は、前記取得した動画のＹＩＱ色空間におけるＱ成分のピークのスペクトル値から前記脈拍を取得し、前記スペクトル値取得手段は、前記Ｑ成分のピークのスペクトル値に対応する、前記赤色成分のピークのスペクトル値と、他の色成分のピークのスペクトル値を取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の酸素飽和度測定装置を提供する。
（３）請求項３に記載の発明では、前記脈拍取得手段は、前記動画取得手段で取得した前記動画に基づいて前記脈拍を取得する、ことを特徴とする請求項１に記載の酸素飽和度測定装置を提供する。
（４）請求項４に記載の発明では、前記脈拍取得手段は、前記撮影した動画の所定の色成分の変化に基づいて、前記脈拍を取得する、ことを特徴とする請求項３に記載の酸素飽和度測定装置を提供する。
（５）請求項５に記載の発明では、前記スペクトル取得手段は、前記所定の色成分のスペクトルを取得し、前記脈拍取得手段は、前記取得した所定の色成分のスペクトルのピークの周波数に基づいて前記脈拍を取得する、ことを特徴とする請求項４に記載の酸素飽和度測定装置を提供する。
（６）請求項６に記載の発明では、前記他の色成分は、緑色成分、又は青色成分である、ことを特徴とする請求項１から請求項５のうちの１の請求項に記載の酸素飽和度測定装置を提供する。
（７）請求項７に記載の発明では、前記脈拍を取得する前記所定の色成分はＱ成分である、ことを特徴とする請求項４、または請求項５に記載の酸素飽和度測定装置を提供する。
（８）請求項８に記載の発明では、前記動画取得手段は、ＲＧＢ色空間による動画を取得し、前記ＲＧＢ色空間をＹＩＱ色空間に変換する変換手段を具備し、前記スペクトル取得手段は、前記ＲＧＢ色空間における前記赤色成分、前記他の色成分のスペクトルを取得し、更に、前記変換したＹＩＱ色空間におけるＱ成分のスペクトルを取得する、ことを特徴とする請求項７に記載の酸素飽和度測定装置を提供する。
（９）請求項９に記載の発明では、対象者を撮影するカメラと、請求項７に記載の酸素飽和度測定装置と、を具備したことを特徴とする携帯装置を提供する。
（１０）請求項１０に記載の発明では、対象者の皮膚領域を撮影した動画を取得する動画取得機能と、前記動画の撮影時における前記対象者の脈拍を取得する脈拍取得機能と、前記取得した動画の赤色成分と、他の色成分のスペクトルを取得するスペクトル取得機能と、前記取得した赤色成分のスペクトルと、他の色成分のスペクトルのそれぞれについて、前記取得した脈拍に対応するピークのスペクトル値を取得するスペクトル値取得機能と、前記取得した赤色成分のスペクトル値と、前記他の色成分のスペクトル値から酸素飽和度を取得する酸素飽和度取得機能と、前記取得した酸素飽和度を出力する出力機能と、をコンピュータで実現する酸素飽和度測定プログラムを提供する。

本発明によれば、対象者の脈拍を取得して、これをスペクトルに対応させるため、外乱があっても頑強に酸素飽和度を測定することができる。

酸素飽和度測定装置の構成を説明するための図である。 画像信号の波形を説明するための図である。 各信号の周波数成分を示した図である。 酸素飽和度の計算式を説明するための図である。 酸素飽和度測定処理を説明するためのフローチャートである。 続きのフローチャートである。 続きのフローチャートである。 続きのフローチャートである。 続きのフローチャートである。 続きのフローチャートである。 続きのフローチャートである。 スペクトル計算処理を説明するためのフローチャートである。 脈拍数検出処理を説明するためのフローチャートである。 信頼度計算処理を説明するためのフローチャートである。 酸素飽和度に対する赤、緑、青色光の吸収率の違いを示した図である。

（１）実施形態の概要
酸素飽和度測定装置１（図１）は、可視光カメラで構成されたカメラ８によって対象者１１の顔を動画撮影する。
酸素飽和度測定装置１は、対象者１１の額部分に測定領域２３を設定し、動画のＲＧＢ信号をＲＧＢ色空間からＹＩＱ色空間に変換し、Ｑ信号を観察する。Ｑ信号は、外乱の影響を受けにくく、対象者１１の脈拍に従って脈動する。
そこで、酸素飽和度測定装置１は、Ｑ信号をフーリエ変換し、そのスペクトルのピーク（外乱の影響がないため、これが脈拍ピークとなる）の周波数によって対象者１１の脈拍数を検出する。

次いで、酸素飽和度測定装置１は、Ｒ、Ｇ信号もフーリエ変換して、これら信号のスペクトルを得る。
Ｒ、Ｇ信号のスペクトルには、脈拍ピークのほかに外乱による外乱ピークも現れる。そこで、酸素飽和度測定装置１は、何れの信号でも脈拍数は同じであるため、Ｑ信号の解析によって得た脈拍ピークの周波数を対応させることにより、Ｒ、Ｇ信号のスペクトルで脈拍ピークを特定する。
そして、酸素飽和度測定装置１は、Ｒ、Ｇ信号の脈拍ピークによって得たこれら信号の大きさ（脈波の振幅）を所定の公式に代入して酸素飽和度を算出する。

（２）実施形態の詳細
図１は、本実施形態の酸素飽和度測定装置１の構成を説明するための図である。
酸素飽和度測定装置１は、スマートフォンや携帯電話などの携帯端末やノート型コンピュータなどの携帯装置で構成されており、ユーザは、手軽に酸素飽和度を測定することができる。
酸素飽和度は、一般にＳｐＯ２と表記される。ただし２は下付文字である。文字コードの誤変換を防ぐために、以下では、下付文字を通常の文字で表す。

なお、これは一例であって、酸素飽和度測定装置１をデスクトップ型コンピュータなどよりも大型のコンピュータで構成したり、あるいは、病院のサーバなどによって構成することもできる。
病院で用いる場合は、病室にカメラを設定して、病室で寝ている患者の顔を動画撮影し、これを別室や別施設に設定したサーバに送信する。サーバは、送られてきた動画をリアルタイムで解析して酸素飽和度を測定する。あるいは、録画した動画を使って後から測定してもよい。

複数の患者が病床にいる場合、サーバは、動画中の複数の顔領域を個別に認識し、各顔領域から各患者の酸素飽和度を個別に検出するように構成することもできる。
あるいは、患者が自宅でスマートフォンによって自己の顔を動画撮影し、これをインターネットなどの通信ネットワークを介して診察室にいる医師に送信して、医師のコンピュータで患者の酸素飽和度を測定するような使い方もできる。

図１（ａ）に示したように、酸素飽和度測定装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、表示部５、入力部６、通信制御部７、カメラ８、記憶部１０などから構成されており、照明装置１２や太陽光等から光を受けた対象者１１の酸素飽和度を測定する。

ＣＰＵ２は、記憶部１０やＲＯＭ３などに記憶されたプログラムに従って、各種の情報処理や制御を行う中央処理装置である。
本実施形態では、酸素飽和度測定プログラムに従って、カメラ８が撮影した対象者１１の動画を周波数解析して酸素飽和度を測定する。
この測定は可視光領域から赤外線領域で行うことができるが、本実施形態では、自然光や一般的な照明の下でのＲＧＢカメラによる撮影を想定し、可視光領域で行うこととする。

ＲＯＭ３は、読み取り専用メモリであって、酸素飽和度測定装置１を動作させるための基本的なプログラムやパラメータなどを記憶している。
ＲＡＭ４は、読み書きが可能なメモリであって、ＣＰＵ２が動作する際のワーキングメモリを提供する。
本実施形態では、動画を構成するフレーム画像（１コマの静止画像）の画像データを展開して記憶したり、計算結果を記憶したりすることにより、ＣＰＵ２が、フレーム画像の皮膚部分で酸素飽和度を測定するのを支援する。

当該皮膚部分は、顔や手足など体表面が露出しているところならよいが、本願発明者が実験したところ、額の領域が特に有効であった。また、頬や顔全体からも酸素飽和度を測定することができた。
そこで、本実施形態では、対象者１１の顔を撮影し、その額部分で酸素飽和度を測定する。

表示部５は、液晶画面などの表示デバイスを用いて構成されており、酸素飽和度測定装置１の操作画面や酸素飽和度の表示などを行う。
入力部６は、表示デバイスに重畳して設置されたタッチパネルなどの入力デバイスを用いて構成されており、画面表示に対するタッチの有無などから、操作画面への入力などを受け付ける。

通信制御部７は、インターネットなどの通信ネットワークに接続したり、短距離無線通信を行って、外部の装置との通信を行う。
本実施形態では、例えば、酸素飽和度測定プログラムをサーバからダウンロードしてインストールする際の通信を行ったり、測定した酸素飽和度を、例えば、病院の健康管理システムに送信したりするのに用いる。また、動画を病院のサーバに送信するのに用いて、病院での遠隔による酸素飽和度の測定を支援することもできる。

カメラ８は、汎用の可視光用動画撮影カメラであって、レンズで構成された光学系と、これによって結像した像を電気信号に変換する画像素子を用いて構成されている。
対象者１１は、カメラ８のレンズを自己の顔に向けて撮影することにより、これを動画撮影することができる。

カメラ８は、可視光領域で対象者１１の顔を所定のフレームレートで撮影し、これら連続するフレーム画像で構成された動画をＲＧＢ信号によって出力する。
当該フレーム画像は、画像を構成する最小単位である画素（ピクセル）の配列により構成されている。

記憶部１０は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体を用いて構成されており、ＣＰＵ２が酸素飽和度を計算するための酸素飽和度測定プログラムやその他のプログラム、及びデータ（測定した酸素飽和度の履歴など）を記憶している。

酸素飽和度測定プログラムは、ＣＰＵ２に酸素飽和度測定処理を行わせるプログラムである。
ＣＰＵ２は、酸素飽和度測定プログラムを実行することにより、対象者１１の額に測定領域を設定したり、測定領域の画像信号を周波数解析して酸素飽和度を算出したりする。

照明装置１２は、例えば、室内のＬＥＤ照明や蛍光灯、白熱電球、あるいは酸素飽和度測定装置１が備える発光装置などの一般的な照明装置である。
照明装置１２がエイリアシングなどによる光外乱の発生要因となる場合があるが、このような場合であっても酸素飽和度測定装置１は後述の方法によって外乱の影響を除去し、適切に酸素飽和度を測定することができる。
なお、酸素飽和度の測定は、照明装置１２を使用せずに、太陽光による自然光の下で行うこともできる。

図１（ｂ）は、酸素飽和度測定装置１が設定する測定領域２３を説明するための図である。
フレーム画像２１は、酸素飽和度測定装置１が撮影した動画を構成するフレーム画像の一例を示している。
酸素飽和度測定装置１は、フレーム画像２１で対象者１１の顔領域２２を検出し、その額部分に測定領域２３を設定する。
顔領域２２の検出方法は、例えば、固定領域を選択する方法、皮膚の色により設定する方法、顔検索により決定する方法などがある。

固定領域を選択する方法は、例えば、撮影中の動画を表示部５に表示すると共に、当該動画に重ねて矩形領域を表示しておき、自己の顔が当該矩形領域に収まるように対象者１１が自己の顔を撮影するものである。
皮膚の色により設定する方法は、フレーム画像２１をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間に変換し、Ｈ成分とＳ成分を用いて皮膚部分を検出することにより、顔を検出するものである。Ｈ成分とＳ成分の上下限値を設定し、この間にある領域を抽出することによって皮膚領域を効果的に識別できることは、本願発明者が実験によって見出したものである。
顔検索により決定する方法は、一般に顔認識の際に用いられているものであって、顔の領域を矩形によって検出するものである。

顔における額の位置は、ほぼ決まっているため、顔領域２２が検出できると、これに対して測定領域２３を設定することができる。
なお、額が髪によって隠れている場合もあるため、上記第２番目の方法で顔領域２２を皮膚の色により検出し、皮膚領域内の額領域に測定領域２３を設定すると効果的である。
なお、先述したように、頬の領域や顔全体を測定領域にすることも可能である。更に、手の甲、首など、皮膚が露出している場所なら酸素飽和度が測定可能である。

図２は、動画の画像信号の波形を説明するための図である。
波形グラフ３０は、横軸を時間、縦軸を振幅として、測定領域２３を撮影した動画のＲ信号３１、Ｇ信号３２、Ｂ信号３３の波形を表している。更に、ＲＧＢ色空間をＹＩＱ色空間に変換したＱ信号３４も示してある。

測定領域２３では、脈拍に伴う血管の拡張収縮に基づいて光の吸収率が変動するため、ＲＧＢ信号の強度は、脈拍に同期して変動する。また、光外乱（光の変動による外乱）や動き外乱（対象者１１の動きによる外乱）によっても測定領域２３における光の強度が変化する。
このため、図に示したＲ信号３１、Ｇ信号３２、Ｂ信号３３は、脈拍に従って変動する脈波と、これら外乱波形が重畳した振幅の波形として観測される。
これを周波数解析すると、光外乱や動き外乱が周期性を有している場合、図３で示すように、脈拍によるピークに加えて、これら外乱によるピークも現れることになる。

なお、動き外乱の元になる対象者１１の動きが周期性を有する場合は、例えば、対象者１１がトレーニングジムでステイショナリーバイクを漕いでいる場合がある。ペダルを踏んで対象者１１の顔が動くと、これに伴うピークが現れることがある。

一方、Ｑ信号３４は、光外乱や動き外乱の影響を受けにくく、対象者１１の脈拍に基づく脈波が現れる。
このように、Ｑ信号３４によって光外乱や動き外乱を除去できることは、本願発明者が実験の末に見出したものである。

図３は、図２の各信号の周波数成分を示した図である。
これらのグラフは、左からＱ信号３４、Ｒ信号３１、Ｇ信号３２、及びＢ信号３３（図２）をＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）によって周波数領域のスペクトルに変換したものである。横軸は脈拍数、縦軸はＦＦＴによる振幅（スペクトル値）を表している。

図に示したように、Ｑ信号３４には、６０～７０［ＢＰＭ（Ｂｅａｔｓ Ｐｅｒ Ｍｉｎｕｔｅ）］に脈拍による脈拍ピークが現れている。ＢＰＭは、脈拍数（１分あたりの脈拍の回数）である。脈拍と心拍は同期しているため、１分あたりの心拍の数、即ち心拍数とも言える。
発明者の実験により、Ｑ信号３４には、光外乱や動き外乱による外乱ピークが現れない（即ち、Ｑ信号は外乱の影響を受けない）ことがわかった。そのため、外乱下であっても、Ｑ信号３４によって対象者１１の脈拍を波として検出することができ、これを周波数領域に変換することにより、最大ピークで脈拍数を検出することができる。

一方、Ｒ信号３１、Ｇ信号３２、Ｂ信号３３には、それぞれ、脈拍ピークが現れると共に、例えば、エイリアシングなどにより周期性をもった外乱があると、その外乱ピークも現れる。
図の例では、各信号の１１０［ＢＰＭ］付近に脈拍ピークよりも大きい外乱ピークが現れている。単に周波数領域における最大ピークを探索して脈拍とした場合、これら外乱ピークの方が脈拍ピークよりも振幅が大きい場合、これらが探索されてしまう。

ところが、酸素飽和度測定装置１は、Ｑ信号３４によって脈拍を検出し、これを周波数解析することにより脈拍数を検出するため、対象者１１の脈拍ピークの周波数は予めわかっている。
そのため、酸素飽和度測定装置１は、Ｒ信号３１、Ｇ信号３２、Ｂ信号３３でＱ信号３４の脈拍ピークと同じ周波数（実質同一と判断できる範囲で若干前後してもよい）に形成されているピークを脈拍ピークとして特定することができ、外乱ピークに紛れた脈拍ピークを識別することができる。

脈拍ピークを識別することにより、ノイズや外乱が重畳したＲＧＢ信号の振幅の変動から、血管の伸縮拡張による振幅の変動分をフィルタリングして抽出することができる。
換言するなら、血液系に特有の周波数によって血液系による反射を識別することにより、血液や外乱やノイズが合わさった赤色程度から、血液による赤色程度を後処理で抽出することができる。

ここで、特許文献１の技術と酸素飽和度測定装置１の技術を比較する。
（１）特許文献１の技術では、外乱ピークを特定することにより、消去法を用いて間接的に脈拍ピークを得ているのに対し、酸素飽和度測定装置１は、脈拍ピークを直接的に対象者１１から検出している。
（２）特許文献１の技術では、脈拍ピークを得るのに、外乱ピークを検出するための皮膚を含まない基準関心領域を別途設けているのに対し、酸素飽和度測定装置１は、単一の領域である測定領域２３によって各色成分の脈拍ピークを検出することができる。
（３）特許文献１の技術では、２つの複素平面上に極を配置して比較するという複雑なアルゴリズムが必要であるが（次数をどうするかなどの問題が予想される）、酸素飽和度測定装置１は、汎用のＦＦＴを用いて脈拍ピークを簡単に計算できる。
以上のように、酸素飽和度測定装置１の用いる技術は、特許文献１の技術に比べて単純で直接的であるため、外乱に対して頑強であると共に、スマートフォンの計算能力でも十分に動作させることができる。

図４は、酸素飽和度の計算式を説明するための図である。
ここでは、Ｒ信号とＧ信号を用いて酸素飽和度を計算する場合について説明する。
式（１）は、酸素飽和度の計算に用いる比率Ｒを求める式である。
比率Ｒは、Ｒ信号のＡＣ分（外乱を除いた脈波のもの）をＲ信号のＤＣ分で除したものを分子とし、Ｇ信号のＡＣ分（外乱を除いた脈波のもの）をＧ信号のＤＣ分で除したものを分母とし、これによってＲ信号をＧ信号で正規化することにより定義される。

式（２）は、比率Ｒから酸素飽和度を求める較正式である。この式は、非特許文献１の較正式と同様のものである。
ＳｐＯ２（酸素飽和度）は、係数αに比率Ｒを乗じたものに定数βを加算して求められる。α、βは、カメラの特性などに依存し、カメラなどに応じて実験により求められる。本実施形態では、α＝－２１．１、β＝１０４．３であった。
Ｒ信号とＢ信号を用いて酸素飽和度を求めることもでき、この場合、本実施形態では、α＝－１９．２、β＝１０９．７であった。

式（２）は、式（１）の分子と分母を酸素飽和度に対応させる対応関係を表している。そのため、較正式を用いずに、較正表を用いて酸素飽和度を求めることも可能である。
そこで、本実施形態のように、式（２）の較正式を用いて酸素飽和度を都度計算するように酸素飽和度測定装置１を構成してもよいし、あるいは、較正表を予め用意しておいてこれを参照して酸素飽和度を求めるように酸素飽和度測定装置１を構成してもよい。
このように、酸素飽和度測定装置１は、赤色成分のスペクトル値及び他の色成分のスペクトル値と、酸素飽和度との対応関係を用いて酸素飽和度を取得している。

以上のように構成された酸素飽和度測定装置１の行う酸素飽和度測定処理のアルゴリズムについて説明する。
図５は、酸素飽和度測定装置１が行う酸素飽和度測定処理を説明するためのフローチャートである。この処理ではパラメータの設定と初期化を行う。
以下の処理は、酸素飽和度測定装置１のＣＰＵ２が記憶部１０（図１）に記憶してある酸素飽和度測定プログラムに従って行うものである。
ＣＰＵ２は、酸素飽和度測定処理を開始すると、取得ウィンドウの長さをＲＡＭ４に記憶して設定する（ステップ５）。
取得ウィンドウの長さは、ＦＦＴを行って、酸素飽和度を計算する一区切りの期間であって、ここでは一例として１５秒とする。即ち、１５秒間の信号をフーリエ変換することにより脈拍ピークを探索して酸素飽和度を計算する。

次に、ＣＰＵ２は、測定頻度をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ１０）。
測定頻度は、何れの期間ごとに酸素飽和度を測定するかであって、ここでは一例として１秒ごとに酸素飽和度を測定して表示することとする。
これによって、酸素飽和度測定装置１は、例えば、１５秒間の動画データを周波数解析して酸素飽和度を計算する処理を１秒間間隔で行い、１秒ごとに酸素飽和度の値を出力して酸素飽和度の表示を更新する。

次に、ＣＰＵ２は、目標測定時間をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ１５）。
これは、対象者１１の酸素飽和度を測定する時間であって、ここでは一例として１時間とする。
即ち、酸素飽和度測定装置１は、酸素飽和度の測定を開始すると、例えば、１時間測定を継続する。なお、１時間以内であっても、入力部６を操作して手動により測定を中止することもできる。

次に、ＣＰＵ２は、脈拍数レンジをＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ２０）。
脈拍数レンジは、周波数領域において脈拍を検出する領域であって、ここでは一例として４０～１５０ＢＰＭとした。
解析範囲を脈拍数レンジに限定することによって、脈拍のあり得ない領域での無駄な解析を省略することができ、これによって計算リソースの無駄遣いを防止することができる。

次に、ＣＰＵ２は、Ｓ／Ｎ比基準をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ２５）。
酸素飽和度測定装置１は、脈拍ピークのＳ／Ｎ比によって信号の信頼度を判定するが、Ｓ／Ｎ比基準は、その判定基準である。ここでは、一例として０とする。
Ｓ／Ｎ比が０ということは、脈拍の狭い周波数領域に含まれるパワーと、それ以外の広い周波数領域に含まれるパワーが等しいことを意味し、大きな脈拍ピークが得られる場合に信頼度が高いと判断される。
本実施形態では、当該基準値を満たすほどの大きな脈拍ピークが得られ、これによって信頼性の高い酸素飽和度の測定を行うことができる。なお、この基準値は一例であって、他の基準値を用いてもよい。

次に、ＣＰＵ２は、酸素飽和度計算パラメータをＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ３０）。
これは、式（２）のα、β（図４）であって、本実施形態では、Ｒ信号とＧ信号で酸素飽和度を測定することとし、Ｒ信号、Ｇ信号用のα、βを設定する。なお、Ｒ信号とＢ信号を用いる場合は、Ｒ信号とＢ信号用のαとβを設定する。

次に、ＣＰＵ２は、現在時間を初期化した初期値をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ３５）。
現在時間は、取得ウィンドウの長さ（１５秒間）の時間の経過を判断するのに用いる。

次に、ＣＰＵ２は、動画撮影のフレームレートをＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ４５）。ここでは、一例として毎秒３０フレームとした。
次に、ＣＰＵ２は、フレーム間隔をＲＡＭ４に記憶することにより設定する（ステップ５０）。フレーム間隔は、例えば、ステップ４５で記憶したフレームレートの逆数を計算して設定する。

図６は、続きのフローチャートである。この処理では、周波数解析に用いる生信号を作成する。
ＣＰＵ２は、カメラ８が対象者１１の顔を動画撮影してＲＧＢ信号によって出力したフレーム画像をカメラ８から受信して、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ６０）。
そして、ＣＰＵ２は、フレーム画像の画像データのうち、測定領域２３に該当する皮膚領域を抽出してＲＡＭ４に記憶し、以下の処理を測定領域２３の画像データに限定する（ステップ６５）。
このように、酸素飽和度測定装置１は、対象者を撮影するカメラを備え、更に、対象者の皮膚領域をＲＧＢ信号で規定されたＲＧＢ色空間によって撮影した動画を取得する動画取得手段を備えている。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ６５で記憶した測定領域２３の画像データをＲＧＢ色空間からＹＩＱ色空間に変換して、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ７０）。
このように、酸素飽和度測定装置１は、ＲＧＢ色空間をＹＩＱ信号で規定されるＹＩＱ色空間に変換する変換手段を備えている。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ７０でＹＩＱ色空間に変換した画像データにおいて、各画素のＱ値を平均することによってＱチャンネルの画素平均値を計算し、これをＱ信号としてＲＡＭ４に記憶する（ステップ７５）。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ６５で記憶した測定領域２３の画像データにおいて、各画素のＲ値を平均することによってＲチャンネルの画素平均値を計算し、これをＲ信号としてＲＡＭ４に記憶する（ステップ８０）。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ６５で記憶した測定領域２３の画像データにおいて、各画素のＧ値を平均することによってＧチャンネルの画素平均値を計算し、これをＧ信号としてＲＡＭ４に記憶する（ステップ８５）。
なお、Ｒ信号とＢ信号を用いて酸素飽和度を測定する場合は、Ｇチャンネルの代わりにＢチャンネルを用いる。以下、同様である。

次に、ステップ３５（図５）でＲＡＭ４に記憶した現在時間にステップ５０でＲＡＭ４に記憶したフレーム間隔を加算して更新する（ステップ９０）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ９０で更新した現在時間が、ステップ５でＲＡＭ４に記憶した取得ウィンドウの長さ以上であるか否かを判断する（ステップ１００）。
更新した現在時間が取得ウィンドウの長さ未満である場合（ステップ１００；Ｎ）、ＣＰＵ２は、ステップ６０に戻って、次の撮影に係るフレーム画像の処理を行う。

図７は、続きのフローチャートである。この処理では、周波数解析を行う前の前処理を行う。
更新した現在時間が取得ウィンドウの長さ以上である場合（ステップ１００；Ｙ）、ＣＰＵ２は、取得ウィンドウの長さの間に、ステップ８０（図６）で記憶した全てのＲ信号の平均値（Ｒｍとする）を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１１０）。このＲｍは、式（１）のＲ信号（図４）のＤＣ分に相当する。
同様に、ＣＰＵ２は、取得ウィンドウの長さの間に、ステップ８５（図６）で記憶した全てのＧ信号の平均値（Ｇｍとする）を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１１５）。このＧｍは、式（１）のＧ信号（図４）のＤＣ分に相当する。

次に、ＣＰＵ２は、Ｑ信号のトレンド（線形傾向）を計算して、元のＱ信号から当該トレンドを減算することによりトレンド成分を除去し、当該減算後のＱ信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ１２０）。
同様に、ＣＰＵ２は、Ｒ信号のトレンドを計算して、元のＲ信号から当該トレンドを減算することによりトレンド成分を除去し、当該減算後のＲ信号をＲＡＭ４に記憶し（ステップ１２５）、更に、Ｇ信号のトレンドを計算して、元のＧ信号から当該トレンドを減算することによりトレンド成分を除去し、当該減算後のＧ信号をＲＡＭ４に記憶する（ステップ１３０）。
以下では、これらトレンド成分を除いたＱ、Ｒ、Ｇ信号を用いる。

次に、ＣＰＵ２は、等間隔（例えば、１秒）の時間ベクトルを作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１３５）。
この時間ベクトルは、ＦＦＴの計算に必要なものであって、後ほど、当該作成した時間ベクトルに対応するようにＱ、Ｒ、Ｇ信号を補完して、これらの信号のスペクトルをＦＦＴにて計算する。

図８は、続きのフローチャートである。この処理は、Ｑ信号によって脈拍数を推定する処理である。
以下、ＣＰＵ２は、Ｑ、Ｒ、Ｇ信号を処理するが、まず、処理対象をＱ信号に限定し（ステップ１５０）、Ｑ信号から処理する。
次に、ＣＰＵ２は、ステップ１２０（図７）でＲＡＭ４に記憶したトレンド成分除去済みのＱ信号について、後述のスペクトル計算処理を行う（ステップ１５５）。これによって、図３に示した外乱の影響を受けないＱ信号３４のようなスペクトルが得られる。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ１５５で得たＱ信号のスペクトルに対して、後述の脈拍数検出処理を行って、動画撮影時における対象者１１の脈拍数を取得し、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ１６０）。
このように、酸素飽和度測定装置１は、動画取得手段で取得した動画の所定の色成分（ここではＱ値によるＱ成分）の変化に基づいて動画の撮影時における対象者の脈拍を取得する脈拍取得手段を備えている。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ１６０で得た脈拍数（心拍数）に対して後述の信頼度計算処理を行い（ステップ１６５）、計算した信頼度をステップ２５（図５）でＲＡＭ４に記憶したＳ／Ｎ比基準と比較して信頼度が十分か否かを判断する（ステップ１７０）。
なお、ＣＰＵ２は、信頼度が当該基準以上である場合に十分であると判断し、当該基準未満である場合に十分でないと判断する。

図１１は、信頼度の判定が否である場合の続きのフローチャートである。
信頼度が十分でない場合（ステップ１７０；Ｎ）、ＣＰＵ２は、表示部５に「弱い信号」と警告を表示し（ステップ２６０）、ノイズに対して信号が弱いため酸素飽和度の測定が行えない旨をユーザに表示して、処理を終了する。

図９は、信頼度が十分である場合の続きのフローチャートである。この処理は、Ｒ信号のピークの高さを推定する処理である。
信頼度が十分である場合（ステップ１７０；Ｙ）、ＣＰＵ２は、次の処理対象をステップ１２５（図７）でＲＡＭ４に記憶したトレンド成分除去済みのＲ信号に限定する（ステップ１８０）。
そして、ＣＰＵ２は、当該Ｒ信号に対してスペクトル計算処理を行う（ステップ１８５）。これによって、外乱の影響を含めたＲ信号３１（図３）のようなスペクトルが得られる。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ１６０（図８）でＲＡＭ４に記憶した脈拍数を読み出す。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ１８５で得たＲ信号のスペクトルにおいて、当該読み出した脈拍数に該当するピーク（脈拍ピーク）でのスペクトル値を取得してＲＡＭ４に記憶する（ステップ１９０）。このスペクトル値は、式（１）のＲ信号（図４）のＡＣ分に相当する。
このように、酸素飽和度測定装置１は、脈拍に対応するピークのスペクトル値を取得するスペクトル値取得手段を備えている。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ１９０でＲＡＭ４に記憶したスペクトル値を、ステップ１１０（図７）でＲＡＭ４に記憶したＲｍで除算し、その値をＲＡＭ４に記憶する（ステップ１９５）。この値（ｐｋ＿ｒとする）は、式（１）の分子（図４）に該当する。
次に、ＣＰＵ２は、ステップ１９０で得たスペクトル値の信頼度を信頼度計算処理にて計算し、その信頼度をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２００）。

図１０は、続きのフローチャートである。この処理は、Ｇ信号のピークの高さを推定する処理である。
このようにしてＲ信号の処理が完了すると、ＣＰＵ２は、次の処理対象をステップ１３０（図７）でＲＡＭ４に記憶したトレンド成分除去済みのＧ信号に限定する（ステップ２１０）。
そして、ＣＰＵ２は、当該Ｇ信号に対してスペクトル計算処理を行う（ステップ２１５）。これによって、外乱の影響を含めた、Ｇ信号３２（図３）のようなスペクトルが得られる。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ１６０（図８）でＲＡＭ４に記憶した脈拍数を読み出す。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ２１５で得たＧ信号のスペクトルにおいて、当該読み出した脈拍数に該当するピーク（脈拍ピーク）でのスペクトル値を取得してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２２０）。このスペクトル値は、式（１）のＧ信号（図４）のＡＣ分に相当する。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ２２０でＲＡＭ４に記憶したスペクトル値を、図７のステップ１１５でＲＡＭ４に記憶したＧｍで除算し、その値をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２２５）。この値（ｐｋ＿ｇとする）は、式（１）の分母（図４）に該当する。
次に、ＣＰＵ２は、ステップ２２０で得たスペクトル値の信頼度を信頼度計算処理にて計算し、その信頼度をＲＡＭ４に記憶する（ステップ２３０）。

図１１は、続きのフローチャートである。この処理は、酸素飽和度を推定する処理である。
次に、ＣＰＵ２は、ステップ２００（図９）でＲＡＭ４に記憶したＲ信号の信頼度と、ステップ２３０（図１０）でＲＡＭ４に記憶したＧ信号の信頼度を読み出し、これらをステップ２５（図５）でＲＡＭ４に記憶したＳ／Ｎ比基準と比較することにより、両方とも信頼度が十分であるか否かを判断する（ステップ２４０）。
そして、少なくとも一方が十分でない場合（ステップ２４０；Ｎ）、ＣＰＵ２は、「弱い信号」の警告を表示部５に表示して（ステップ２６０）処理を終了する。

一方、両方が十分である場合（ステップ２４０；Ｙ）、ＣＰＵ２は、ステップ１９５（図９）でＲＡＭ４に記憶したｐｋ＿ｒをステップ２２５（図１０）でＲＡＭ４に記憶したｐｋ＿ｇで除算することにより、これらの比を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２４５）。この比をＲｏｆＲとする。ＲｏｆＲは、式（１）の比率Ｒ（図４）に該当する。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ３０（図５）でＲＡＭ４に記憶したαにステップ２４５でＲＡＭ４に記憶したＲｏｆＲを乗算し、更に、これにステップ３０（図５）でＲＡＭ４に記憶したβを加算することにより、式（２）を計算して酸素飽和度ＳｐＯ２（図４）を算出して、これをＲＡＭ４に記憶する（ステップ２５０）。
このように、酸素飽和度測定装置１は、Ｒ信号による赤色成分のスペクトル値と、他の色成分（ここではＧ信号による緑色成分）のスペクトル値から酸素飽和度を取得する酸素飽和度取得手段を備えている。

そして、ＣＰＵ２は、ステップ２５０でＲＡＭ４に記憶した酸素飽和度を表示部５に表示して（ステップ２５５）、処理を終了する。
酸素飽和度測定装置１は、以上の処理をステップ１０（図５）でＲＡＭ４に記憶した測定頻度（例えば、１秒）ごとに行って、表示部５に表示する酸素飽和度を更新していく。
このように、酸素飽和度測定装置１は、酸素飽和度を出力する出力手段を備えている。

図１２は、スペクトル計算処理を説明するためのフローチャートである。
まず、ＣＰＵ２は、ステップ１３５（図７）でＲＡＭ４に記憶した時間ベクトルを読み出す。
そして、当該読み出した時間ベクトルに対応するように信号（Ｑ、Ｒ、Ｇ信号）を補間してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２７０）。

そして、ＣＰＵ２は、ステップ１３５でＲＡＭ４に記憶した時間ベクトルと、ステップ２７０でＲＡＭ４に記憶した補間後の信号値を用いてＦＦＴを実行することにより対象となっている信号のスペクトルを計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２７５）。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ２７５でＲＡＭ４に記憶したスペクトルの範囲を、ステップ２０（図５）でＲＡＭ４に記憶した脈拍数領域に限定し、当該限定したスペクトルをＲＡＭ４に記憶して（ステップ２８０）、メインルーチンにリターンする。

このように、酸素飽和度測定装置１は、Ｒ信号とＧ信号で酸素飽和度を測定する場合は、Ｑ、Ｒ、Ｇ信号を周波数解析する。また、Ｒ信号とＢ信号で酸素飽和度を測定する場合は、Ｑ、Ｒ、Ｂ信号を周波数解析する。

このため、酸素飽和度測定装置１は、動画のＲＧＢ色空間においてＲ信号で規定される赤色成分、Ｇ信号で規定される緑色成分やＢ信号で規定される青色成分といった他の色成分のスペクトルを取得し、更に、ＲＧＢ色空間から変換したＹＩＱ色空間におけるＱ信号で規定されたＱ成分のスペクトルを取得するスペクトル取得手段を備えている。
また、当該スペクトル取得手段は、脈拍を検出する場合、Ｑ信号で規定される所定の色成分（Ｑ成分）のスペクトルを取得する。

図１３は、脈拍数検出処理を説明するためのフローチャートである。
ＣＰＵ２は、ステップ１５５（図８）で得たスペクトルにおいて、Ｑ信号の最大ピークを探索する（ステップ２９０）。
そして、ＣＰＵ２は、探索した最大ピークの周波数を計算して、これを対象者１１の脈拍による脈拍数と定義してＲＡＭ４に記憶する（ステップ２９５）。
このように、酸素飽和度測定装置１の有する脈拍取得手段は、所定の色成分（本実施形態ではＱ成分）のスペクトルのピークの周波数に基づいて対象者１１の脈拍を取得している。

図１４は、信頼度計算処理を説明するためのフローチャート（ａ）と、説明図（ｂ）である。
ここでは、ステップ１６５（図８）でＱ信号の信頼度計算処理について説明するが、ステップ２００（図９）におけるＲ信号の信頼度計算処理とステップ２３０におけるＧ信号の信頼度計算処理も同様に行う。

まず、ＣＰＵ２は、Ｑ信号のピークによってステップ１６０（図８）でＲＡＭ４に記憶した脈拍ピークを中心とした、図１４（ｂ）のような±５［ＢＰＭ］の範囲の基本波のマスク（ＨＲ＿Ｍ１）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３３０）。±５［ＢＰＭ］の幅は、一例であって、実験によって更に適した幅がある場合には、その幅とすることができる。
マスクの値は、周波数領域に対応させた「１」と「０」の２値によって構成されており、±５［ＢＰＭ］の範囲は「１」、範囲外は「０」に設定されている。

次に、ＣＰＵ２は、基本波の高調波に対しても同様に、図１４（ｂ）のような±５［ＢＰＭ］のマスク（ＨＲ＿Ｍ２）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３３５）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ３３０、３３５でＲＡＭ４に記憶したＨＲ＿Ｍ１とＨＲ＿Ｍ２から、これらを合わせた１つの信号マスク（ＨＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３４０）。

次に、ＣＰＵ２は、基本波と高調波以外の領域を範囲とする外乱マスク（ＨＲＮ＿Ｍ＝１－ＨＲ＿Ｍ）を作成してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３４５）。
そして、ＣＰＵ２は、ステップ１５５（図８）でＲＡＭ４に記憶したＱ信号のスペクトルを正規化してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３５０）。
正規化したＱ信号のスペクトルをＦＦＴ＿ＨＲｎとすると、これは、Ｑ信号のスペクトルＦＦＴ＿ＨＲを、ＦＦＴ＿ＨＲの最大値で除した値となる。

次に、ＣＰＵ２は、Ｓ／Ｎ比を計算する際に用いる項（ｎｕｍとする）を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３５５）。
ｎｕｍは、正規化したスペクトルのうち、マスクした基本波と高調波のパワーに相当する値であって、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）の自乗にＨＲ＿Ｍ（ｉ）を乗じてｉで総和を取ったものである。ｉは、ＦＦＴ＿ＨＲｎとＨＲ＿Ｍの離散値を指定するパラメータである。これにより、正規化したスペクトルから、脈拍の基本波と高調波の部分のパワーを抜き出すことができる。

次に、ＣＰＵ２は、Ｓ／Ｎ比を計算する際に用いるもう一つの項（ｄｅｎとする）を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３６０）。
ｄｅｎは、正規化したスペクトルのうち、マスクした基本波と高調波以外の領域のパワーに相当する値であって、ＦＦＴ＿ＨＲｎ（ｉ）の自乗にＨＲｎ＿Ｍ（ｉ）を乗じてｉで総和を取ったものである。これにより、正規化したスペクトルから、脈拍の基本波と高調波以外の部分のパワーを抜き出すことができる。

次に、ＣＰＵ２は、ステップ３５５、３６０でＲＡＭ４に記憶したｎｕｍとｄｅｎを読み出し、Ｓ／Ｎ比を計算してＲＡＭ４に記憶する（ステップ３６５）。
Ｓ／Ｎ比（ＨＲ＿ＳＮＲとする）は、ｄｅｎに対するｎｕｍの比の常用対数を１０倍とすることにより計算する。ＣＰＵ２は、当該Ｓ／Ｎ比を信頼度として使用する。

以上のようにして、酸素飽和度測定装置１は、単一の領域である測定領域２３で撮影し、外乱が混在する動画のＲＧＢ信号から、対象者１１の酸素飽和度を頑強に検出することができる。
なお、以上の実施形態は一例であって、各種の変形が可能である。
例えば、本実施形態では、Ｒ、Ｇ信号を用いて酸素飽和度を計算したが、フィルタによって赤色領域の光と緑色領域の光を分光した所定の帯域幅を有する光を用いることも可能である。
また、測定の前にカメラのカメラパラメータ（露出、ゲイン、ホワイトバランスなど）を規定値に設定しておくと、より精度を高めることができる。

更に、カメラ特性（撮像素子に由来する画素ごとの感度のばらつき）を予め測定しておき、これを補正すると、信号値のばらつきを補正することができ、これによって、より精度を高めることができる。

また、赤外領域を撮影可能なカメラを用いて、Ｑ信号、Ｒ信号、及び赤外線によって酸素飽和度を測定することも可能である。この場合は、Ｑ信号によって対象者１１の脈拍を測定しておき、これによってＲ信号、及び赤外線の脈拍ピークを抽出して、酸素飽和度を計算する。
加えて、本実施形態では、Ｑ信号によって脈拍を検出したが、他の何らかの方法によって（例えば、対象者１１に装着させたセンサから検出する）求めてもよい。

本実施形態の酸素飽和度測定装置１によれば、次のような効果を得ることができる。
（１）非接触で生体センシングを行って外乱下でも脈拍推定を行うことができ、これによって血液中の酸素濃度をモニタリングすることができる。
（２）Ｑ信号に基づいて脈拍数を推定して、その脈拍数を用いてＲ、Ｇ、Ｂ信号から酸素濃度を推定することができる。
（３）動き、または環境光の変化による外乱を脈波として誤認識されるのを防ぐことができるほか、酸素飽和度の検出に用いる測定領域２３から脈拍も検出するため、酸素濃度の推定のロバスト（頑強）性が向上する。
（４）可視光照明（環境光など）下で、可視光カメラにより顔（額または頬領域）のＲＧＢ信号からＹＩＱ色空間のＱ信号を計算して、Ｑ信号から脈拍数を推定することができる。
（５）Ｒ信号とＧ信号、または、Ｒ信号とＢ信号を正規化して、脈拍数の周波数で各スペクトルの高さを推定して、酸素濃度を推定することができる。

１ 酸素飽和度測定装
２ ＣＰＵ
３ ＲＯＭ
４ ＲＡＭ
５ 表示部
６ 入力部
７ 通信制御部
８ カメラ
１０ 記憶部
１１ 対象者
１２ 照明装置
２１ フレーム画像
２２ 顔領域
２３ 測定領域
３０ 波形グラフ
３１ Ｒ信号
３２ Ｇ信号
３３ Ｂ信号
３４ Ｑ信号

Claims (10)

1. 対象者の皮膚領域を撮影した動画を取得する動画取得手段と、
   前記動画の撮影時における前記対象者の脈拍を取得する脈拍取得手段と、
   前記取得した動画の赤色成分と、他の色成分のスペクトルを取得するスペクトル取得手段と、
   前記取得した赤色成分のスペクトルと、他の色成分のスペクトルのそれぞれについて、前記取得した脈拍に対応するピークのスペクトル値を取得するスペクトル値取得手段と、
   前記取得した赤色成分のスペクトル値と、前記他の色成分のスペクトル値から酸素飽和度を取得する酸素飽和度取得手段と、
   前記取得した酸素飽和度を出力する出力手段と、
   を具備したことを特徴とする酸素飽和度測定装置。
2. 前記脈拍取得手段は、前記取得した動画のＹＩＱ色空間におけるＱ成分のピークのスペクトル値から前記脈拍を取得し、
   前記スペクトル値取得手段は、前記Ｑ成分のピークのスペクトル値に対応する、前記赤色成分のピークのスペクトル値と、他の色成分のピークのスペクトル値を取得する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の酸素飽和度測定装置。
3. 前記脈拍取得手段は、前記動画取得手段で取得した前記動画に基づいて前記脈拍を取得する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の酸素飽和度測定装置。
4. 前記脈拍取得手段は、前記撮影した動画の所定の色成分の変化に基づいて、前記脈拍を取得する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の酸素飽和度測定装置。
5. 前記スペクトル取得手段は、前記所定の色成分のスペクトルを取得し、
   前記脈拍取得手段は、前記取得した所定の色成分のスペクトルのピークの周波数に基づいて前記脈拍を取得する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の酸素飽和度測定装置。
6. 前記他の色成分は、緑色成分、又は青色成分である、
   ことを特徴とする請求項１から請求項５のうちの１の請求項に記載の酸素飽和度測定装置。
7. 前記脈拍を取得する前記所定の色成分はＱ成分である、
   ことを特徴とする請求項４、または請求項５に記載の酸素飽和度測定装置。
8. 前記動画取得手段は、ＲＧＢ色空間による動画を取得し、
   前記ＲＧＢ色空間をＹＩＱ色空間に変換する変換手段を具備し、
   前記スペクトル取得手段は、前記ＲＧＢ色空間における前記赤色成分、前記他の色成分のスペクトルを取得し、更に、前記変換したＹＩＱ色空間におけるＱ成分のスペクトルを取得する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の酸素飽和度測定装置。
9. 対象者を撮影するカメラと、
   請求項７に記載の酸素飽和度測定装置と、
   を具備したことを特徴とする携帯装置。
10. 対象者の皮膚領域を撮影した動画を取得する動画取得機能と、
    前記動画の撮影時における前記対象者の脈拍を取得する脈拍取得機能と、
    前記取得した動画の赤色成分と、他の色成分のスペクトルを取得するスペクトル取得機能と、
    前記取得した赤色成分のスペクトルと、他の色成分のスペクトルのそれぞれについて、前記取得した脈拍に対応するピークのスペクトル値を取得するスペクトル値取得機能と、
    前記取得した赤色成分のスペクトル値と、前記他の色成分のスペクトル値から酸素飽和度を取得する酸素飽和度取得機能と、
    前記取得した酸素飽和度を出力する出力機能と、
    をコンピュータで実現する酸素飽和度測定プログラム。

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