JP2024004516A - 測定装置、測定方法及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】不適切な画素による生体情報の算出精度の悪化を抑制できる測定装置を提供する。【解決手段】測定装置は、生体を撮像して画像を取得する撮像部と、画像に含まれる関心領域について、所定下限値以上且つ所定上限値以下である画素値を有する対象画素の画素数に関する判定指標を算出する判定指標算出部と、判定指標が閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報を算出する生体情報算出部と、を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、測定装置、測定方法及びプログラムに関する。
特許文献１は、対象者の顔を示す皮膚領域の映像信号の輝度情報と、対象者の顔の映像信号と同一時間の顔以外の部位を示す皮膚領域の映像信号の輝度情報との差分を算出し、算出された差分の増減に応じた対象者の血圧の変動を計測する技術を開示する。
特開２０１６－１９００２２号公報
皮膚を撮像してその表面や皮膚内部の血管などの情報を取得して生体情報を算出する方法がある。例えば特許文献１に開示された技術では、手動で設定された関心領域内から、肌の色に相当する輝度情報の画素（ピクセル）を抽出して、抽出された画素をまとめた領域を皮膚領域として設定する。しかし、特許文献１に開示された技術では、周囲が暗過ぎることによる黒潰れ、シミ、シワ等の像といった血管とは無関係な情報を含む不適切な画素が皮膚領域に含まれる場合、生体情報を正確に算出できないことがある。生体情報の算出に不要な情報を含んでいる不適切な画素は生体情報を正確に反映できていないことがあるため、こうした不適切な画素が多数画像に入っていると生体情報を正確に算出することが困難になることが原因である。不適切な画素とは例えば前述の暗すぎて黒潰れした画素、シミやシワやホクロ、顔の陰影などで黒ずんだ画素のほか、照明や太陽光が強すぎて画像が白飛びした画素などである。そこで、本開示の一態様は、適切な画素を使用することで生体情報を精度よく算出できる測定装置、測定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本開示の一態様に係る測定装置は、生体を撮像して画像を取得する撮像部と、前記画像に含まれる関心領域について、所定下限値以上且つ所定上限値以下である画素値を有する対象画素の画素数に関する判定指標を算出する判定指標算出部と、前記判定指標が閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報を算出する生体情報算出部と、を備える。
本開示の一態様に係る測定方法は、生体を撮像して画像を取得する工程と、前記画像に含まれる関心領域について、所定下限値以上且つ所定上限値以下である画素値を有する対象画素の画素数に関する判定指標を算出する工程と、前記判定指標が閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報を算出する工程と、を含む。
本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、生体を撮像して画像を取得する機能と、前記画像に含まれる関心領域について、所定下限値以上且つ所定上限値以下である画素値を有する対象画素の画素数に関する判定指標を算出する機能と、前記判定指標が閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報を算出する機能と、を実行させる。
測定装置の使用態様の一例を示す図である。 測定装置の構成の一例を示すブロック図である。 第一実施形態に係る測定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図３に続く第一実施形態に係る測定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 関心領域に含まれる対象画素と、対象外画素との一例を示す図である。 閾値と、判定指標の時間変化の一例を示すグラフとを示す図である。 第三実施形態に係る測定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図７に続く第二実施形態に係る測定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 閾値と、全使用閾値と、判定指標の時間変化の一例を示すグラフとを示す図である。 画像に含まれる複数の関心領域の一例を示す図である。 関心領域内に含まれる複数の関心領域の一例を示す図である。
（第一実施形態）
図１～図６を参照して、第一実施形態について説明する。なお、図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
図１は、測定装置１００の使用態様の一例を示す図である。図１に例示するように、測定装置１００は、撮像部１０１を備える。
測定装置１００は、撮像部１０１によって取得された画像から、生体１０２の皮膚の表面や内部の時系列変化を測定し、生体情報を取得する。例えば、測定装置１００は、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、タブレット端末、生体情報測定専用端末、撮像部１０１を備える見守りロボット等である。例えば、生体情報は、血圧、脈拍、呼吸数、血中酸素飽和度等である。
撮像部１０１は、生体１０２を撮像して画像を取得する。本開示では、撮像部１０１によって撮像された生体１０２の血管の容積変化を示す連続又は非連続な実写記録から切り出した静止画及び動画を画像と称する。
撮像部１０１は、生体１０２の体表が露出した箇所を撮像可能な位置に設置される。生体１０２の体表が露出した箇所とは、生体１０２の額、頬、指先、手首、手のひら等である。例えば、撮像部１０１は、ＰＣ、ディスプレイ、鏡、洗面台等に設置される。
撮像部１０１は、ＣＣＤ（Charged Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサと、レンズとを含むカメラである。撮像部１０１は、ＲＧＢのフィルタを含むカメラ用のイメージセンサによって構成されてもよい。例えば、撮像部１０１は、生体１０２の皮膚の色の微小な変化を検出するために、ＲＧＢベイヤー配列のカラーフィルタを備える。または、撮像部１０１は、ＲＧＢＣｙ、ＲＧＢＩＲ等のカラーフィルタを備えてもよい。ＲＧＢＣｙ、ＲＧＢＩＲ等のカラーフィルタは、皮膚内部に透過した光の反射光によって示される血液量の増減を観察するために好適である。
図２は、測定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。測定装置１００は、撮像部１０１、入力部２０１、出力部２０２、記憶部２０３、制御部２０４、判定指標算出部２０５、生体情報算出部２０６等を備える。撮像部１０１、入力部２０１、出力部２０２、及び記憶部２０３は、制御部２０４と電気的に接続する。
撮像部１０１は、生体１０２を撮像して画像２１１を取得し、取得された画像２１１を制御部２０４に送信する。例えば、撮像部１０１は、３０～６０ｆｐｓ（frames per second）で、生体１０２を撮像して画像２１１を取得する。画像２１１は、生体１０２の体表の像を含む。
入力部２０１は、測定装置１００に必要な情報の入力を受け付ける。例えば、入力部２０１は、キーボード、マウス、タッチパネル等である。
出力部２０２は、画像２１１、生体情報２１２、生体１０２に対するメッセージ、日時等を出力する。例えば、出力部２０２は、ディスプレイ、スピーカ等を含んで構成される。
記憶部２０３は、各種データ、プログラム等を記録可能な記録媒体であり、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、半導体メモリ等により構成される。記憶部２０３には、所定下限値２１３、所定上限値２１４、閾値２１５、及び生体情報２１２に関連する情報、生体情報２１２の時間変化等が記憶される。生体情報２１２に関連する情報は、生体情報２１２の種別、生体情報２１２のログ（日々の推移など）、あるいは既に記憶部２０３に記憶されている情報を補正するためのデータ等である。
制御部２０４は、記憶部２０３に記憶されるプログラム及びデータに従って、各種処理を実行する。制御部２０４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing unit）等のプロセッサにより構成される。
制御部２０４は、判定指標算出部２０５、生体情報算出部２０６等を備える。
判定指標算出部２０５は、画像２１１に含まれる関心領域について、所定下限値２１３以上且つ所定上限値２１４以下である画素値を有する対象画素ＴＰの画素数に関する判定指標２１６を算出する。本開示において、画素値は、画像２１１に含まれる画素の明るさを示す情報であって、例えば、ＲＧＢ色空間におけるＲ（Red）、Ｇ（Green）及びＢ（Blue）ごとのサブ画素の画素値、ＲＧＢ色空間における画素の輝度値、又はＨＳＶ色空間におけるＲ、Ｇ及びＢのサブ画素の画素値から算出される色相Ｈ（Hue）、彩度Ｓ（Saturation）及び明度Ｖ（Value）の値である。
生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報２１２を算出する。具体的には、生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値から生体情報２１２を算出する。
図３は、本実施形態に係る測定装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ３０１において撮像部１０１は、生体１０２を撮像して画像２１１を取得する。出力部２０２がディスプレイにより実現される場合、制御部２０４は、取得された画像２１１をディスプレイに表示させる。
ステップＳ３０２において判定指標算出部２０５は、取得された画像２１１から、体表の像を含む関心領域を特定する。例えば、判定指標算出部２０５は、取得された画像２１１から、生体１０２の顔領域を検出する。具体的には、判定指標算出部２０５は、画像２１１から、目、鼻、口等の特徴点を検出し、検出した特徴点に基づいて顔領域を検出する。そして、判定指標算出部２０５は、検出された顔領域から、生体１０２の額、頬の像を含む関心領域を特定する。
ステップＳ３０３において判定指標算出部２０５は、特定された関心領域に含まれる所定下限値２１３以上且つ所定上限値２１４以下である画素値を有する１又は２以上の対象画素ＴＰを特定する。
例えば、判定指標算出部２０５は、関心領域に含まれる画素を構成するＲのサブ画素、Ｇのサブ画素、及びＢのサブ画素について、画素値が所定下限値２１３以上且つ所定上限値２１４以下であるか否かを判定する。そして、判定指標算出部２０５は、Ｒのサブ画素、Ｇのサブ画素、及びＢのサブ画素について、いずれも画素値が所定下限値２１３以上且つ所定上限値２１４以下である画素を、対象画素ＴＰとして特定する。
例えば、所定下限値２１３は、画像２１１のダイナミックレンジの下限値に応じた値を有し、所定上限値２１４は、画像２１１のダイナミックレンジの上限値に応じた値を有する。具体的には、所定下限値２１３は、ダイナミックレンジの下限値より大きい値を有し、所定上限値２１４は、ダイナミックレンジの上限値より小さい値を有する。
例えば、ＲＧＢのダイナミックレンジの下限に相当する画素値である下限値が０であり、且つＲＧＢのダイナミックレンジの上限に相当する画素値である上限値が２５５である場合に、所定下限値２１３が１であり、且つ所定上限値２１４が２５４であるとする。その場合、判定指標算出部２０５は、関心領域に含まれる画素であって、画素値が１以上且つ２５４以下である画素値の画素を、対象画素ＴＰとして特定する。これにより、判定指標算出部２０５は、画素値が０である黒潰れの画素、及び画素値が２５５である白飛びの画素を、対象画素ＴＰから除外できる。または、所定下限値２１３は、ダイナミックレンジの下限値より所定値大きい値を有し、所定上限値２１４は、ダイナミックレンジの上限値より所定値小さい値であってもよい。例えば、ＲＧＢのダイナミックレンジの下限値が０であり、且つＲＧＢのダイナミックレンジの上限値が２５５である場合、所定下限値は１０であり、所定上限値は２４４であってもよい。なおこれ以降、ダイナミックレンジの上限値及び下限値をそれに応じた画素値で示すが、２５６階調に限るものではなく１２ビットなどの階調を用いてもよい。
ステップＳ３０４において判定指標算出部２０５は、ステップＳ３０３で特定された対象画素ＴＰの画素数に関する判定指標２１６を算出する。例えば、判定指標算出部２０５は、関心領域の全画素のうちの対象画素ＴＰの割合を、判定指標２１６として算出する。例えば、関心領域の全画素の画素数が１００個であり、所定下限値２１３以上且つ所定上限値２１４以下の画素値の画素数が、８０個であるとする。その場合、判定指標２１６は８０％である。または、判定指標算出部２０５は、対象画素ＴＰの画素数を判定指標２１６として算出してもよい。
ステップＳ３０５において生体情報算出部２０６は、ステップＳ３０４で算出された判定指標２１６が閾値２１５以上であるか否かを判定する。例えば、判定指標２１６が関心領域の全画素のうちの対象画素ＴＰの割合を示し、且つ閾値２１５が６０％である場合、生体情報算出部２０６は、判定指標２１６によって示される対象画素ＴＰの割合が６０％以上であるか否かを判定する。
ステップＳ３０５において判定指標２１６が閾値２１５以上である場合、制御部２０４は、処理をステップＳ３０７に移行する。一方、ステップＳ３０５において判定指標２１６が閾値２１５より低い場合、生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５より低い関心領域を含む画像２１１を、条件外画像として判定して記憶部２０３に登録する。例えば、判定指標算出部２０５は、判定指標２１６が閾値２１５より低い関心領域を含む画像２１１の識別情報を、条件外画像の識別情報として記憶部２０３に登録する。例えば、画像２１１の識別情報は、フレーム番号である。そして、制御部２０４は、処理をステップＳ３０７に移行する。
ステップＳ３０７において生体情報算出部２０６は、所定時間又は所定フレーム数の画像２１１が取得されたか否かを判定する。所定時間又は所定フレーム数は、生体情報２１２を算出するために必要である時間又はフレーム数である。所定時間又は所定フレーム数は、生体情報２１２の種別に応じて異なってもよい。
ステップＳ３０７において所定時間又は所定フレーム数の画像２１１が取得されていない場合、制御部２０４は、処理をステップＳ３０１に戻す。一方、ステップＳ３０７において所定時間又は所定フレーム数の画像２１１が取得されている場合、制御部２０４は、処理を図４に例示するステップＳ４０１に移行する。
次に、図４を参照しながら、本実施形態に係る測定装置１００の動作について引き続き説明する。
ステップＳ４０１において生体情報算出部２０６は、条件外画像が登録されているか否かを判定する。例えば、生体情報算出部２０６は、条件外画像の識別情報が記憶部２０３に登録されているか否かを判定する。条件外画像の識別情報が記憶部２０３に登録されていない場合、制御部２０４は、処理をステップＳ４０３に移行する。一方、条件外画像の識別情報が記憶部２０３に登録されている場合、ステップＳ４０２において生体情報算出部２０６は、所定時間、生体１０２を撮像して取得された複数の画像又は所定フレーム数の画像のうち、記憶部２０３に登録された識別情報が割り当てられた条件外画像を、生体情報２１２を算出する処理から除外する。または、生体情報算出部２０６は、記憶部２０３に登録された識別情報が割り当てられた条件外画像を含む動画像を、生体情報２１２を算出する処理から除外してもよい。つまり、生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５より低い関心領域を含む条件外画像、又は条件外画像を含む動画像を、撮像失敗と判定して、条件外画像、又は条件外画像を含む動画像を、生体情報２１２を算出する処理から除外する。
ステップＳ４０３において生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる画素の画素値の時間変化から脈波を示す脈波信号を算出する。本開示において、脈波とは、体表の同一の位置に関して、画像２１１に含まれる画素の画素値を示す時系列の信号から算出される、血管の容積変化を示す時系列の信号である。
例えば、生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる画素の画素値の代表値を算出する。そして、生体情報算出部２０６は、抽出された画素値又は当該画素値の代表値を、所定の数式に代入することで算出された値の時間変化から、脈波信号を算出する。または、生体情報算出部２０６は、独立成分分析法、色素成分分離法等を用いて、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる画素の画素値の時間変化から、脈波信号を算出してもよい。
ステップＳ４０４において生体情報算出部２０６は、ステップＳ４０３で算出された脈波信号から、算出対象である生体情報２１２の種別に応じた生体情報２１２を算出する。例えば、算出対象である生体情報２１２の種別が脈拍数である場合、生体情報算出部２０６は、脈波信号によって示される脈波の１拍の所要時間に基づいて、脈拍数を算出する。また、例えば、算出対象である生体情報２１２の種別が血圧である場合、生体情報算出部２０６は、脈波信号の形状から血圧を推定する。
ステップＳ４０５において生体情報算出部２０６は、ステップＳ４０４で算出された生体情報２１２を出力部２０２に出力させる。
例えば、出力部２０２がディスプレイを含んで構成される場合、生体情報算出部２０６は、生体情報２１２によって示される脈拍数、血圧等を示す文字、グラフ等をディスプレイに表示させる。さらに、出力部２０２がディスプレイを含んで構成される場合、生体情報算出部２０６は、生体１０２に対するメッセージ、日時等をディスプレイに表示させてもよい。例えば、生体１０２に対するメッセージは、生体情報２１２によって示される脈拍数、血圧等が「正常な値です」等、所定範囲内の値であるか否かを示す。または、例えば、出力部２０２がスピーカを含んで構成される場合、生体情報２１２によって示される脈拍数、血圧等、生体１０２に対するメッセージ、日時等を示す音声を、スピーカから出力させてもよい。
図５は、関心領域５０１に含まれる対象画素ＴＰと、対象外画素ＮＴＰとの一例を示す図である。対象外画素ＮＴＰは、所定下限値２１３より小さい、又は所定上限値２１４を超える画素値を有する画素である。
関心領域５０１においては、６４個の全画素数のうち、対象画素ＴＰの画素数は、３４個である。そのため、例えば、判定指標算出部２０５は、関心領域の全画素のうちの対象画素ＴＰの割合を、判定指標２１６として算出する場合、判定指標２１６が５３．１２５％（＝３４／６４）であると算出する。
図６は、閾値２１５と、判定指標２１６の時間変化の一例を示すグラフ６０１とを示す図である。図６においては、横軸に時間がとられ、縦軸に判定指標がとられている。グラフ６０１に示す各点は、互いに異なる時点に取得された画像２１１に含まれる関心領域についての判定指標２１６を示す。時点ｔ６１１～時点ｔ６１２、及び時点ｔ６１３以降に取得された画像２１１に含まれる関心領域についての判定指標２１６は、閾値２１５以上である。そこで、生体情報算出部２０６は、時点ｔ６１１～時点ｔ６１２、及び時点ｔ６１３以降に取得された画像２１１に含まれる画素の画素値から、生体情報２１２を算出する。
なお、閾値２１５が相対的に低いほど、不適切な画素を多く含むおそれがある。一方、閾値２１５が相対的に高いほど、判定指標２１６が閾値２１５以上になりにくくなり、生体１０２が撮像開始されてから、生体情報２１２が出力されるまでの所要時間が長くなるおそれがある。そのため、生体情報２１２について許容される画素の品質、及び生体１０２によって許容される待ち時間に応じて、閾値２１５が設定されることが好ましい。
以上より、本実施形態に係る測定装置１００は、生体１０２を撮像して取得された画像２１１に含まれる関心領域に含まれる、予め設定された範囲内の画素値の時間変化から生体情報２１２を算出する。これにより、本実施形態に係る測定装置１００は、算出される生体情報２１２について、予め設定された範囲外の画素値を有する不適切な画素の悪影響で生体情報の算出精度が低下することを抑制して生体情報２１２を算出できる。
（第一実施形態の変形例１）
本実施形態に係る測定装置１００の変形例１として、生体情報算出部２０６は、所定時間又は所定フレーム数継続して判定指標２１６が閾値２１５以上になるまで、生体情報２１２を算出しなくてもよい。さらに、本変形例においては、撮像部１０１は、判定指標２１６が閾値２１５以上になるまで、生体１０２を撮像してもよい。その場合、生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５より低い関心領域を含む画像２１１を、生体情報２１２を算出する処理に使用しない。これにより、生体情報算出部２０６は、所定時間又は所定フレーム数継続して、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる画素の画素値の時間変化から、生体情報２１２を算出できる。脈波の波形には生体情報が反映されるため、とぎれとぎれの波形よりも時間的に連続した波形を使用して波形全体を利用する方が生体情報を精度よく算出できる。
例えば、判定指標２１６の時間変化が、図６に例示するグラフ６０１によって示されるとする。さらに、時点ｔ６１３以降に判定指標２１６が所定フレーム数継続して判定指標２１６が閾値２１５以上になるとする。その場合、本変形例においては、生体情報算出部２０６は、時点ｔ６１１～時点ｔ６１２に取得された画像２１１を、生体情報２１２を算出する処理から除外する。一方、生体情報算出部２０６は、時点ｔ６１３以降の時点に取得された画像２１１に含まれる関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報２１２を算出する。これにより、生体情報算出部２０６は、連続して取得された画像２１１を、生体情報２１２を算出する処理に使用できる。なお、生体１０２によって許容される待ち時間に応じて、本変形例に係る測定装置１００が採用されるか否かが決定されてもよい。
（第一実施形態の変形例２）
本実施形態に係る測定装置１００の変形例２として、判定指標算出部２０５は、関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値の平均値、分散値、標準偏差値等を使用して、判定指標２１６を算出してもよい。例えば、判定指標算出部２０５は、関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値の平均値、分散値、標準偏差値等と、関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素数とに基づいて、判定指標２１６を算出してもよい。
（第二実施形態）
第二実施形態について説明する。なお、図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。他の実施形態と実質的に共通の機能を有する構成及び処理を共通の符号で参照して説明を省略し、他の実施形態と異なる点を説明する。
本実施形態に係る所定下限値２１３及び所定上限値２１４は、ＲＧＢ色空間及びＨＳＶ色空間の少なくとも一方に基づいて設定される。具体的には、所定下限値２１３は、ＲＧＢ色空間及びＨＳＶ色空間の少なくとも一方に基づく値を有する。同様に、所定上限値２１４は、ＲＧＢ色空間及びＨＳＶ色空間の少なくとも一方に基づく値を有する。
例えば、所定下限値２１３がＲＧＢ色空間に基づいて設定される場合、Ｒのサブ画素の画素値についての所定下限値ｒ１、Ｇのサブ画素についての所定下限値ｇ１、Ｂのサブ画素についての所定下限値ｂ１が設定される。つまり、所定下限値２１３がＲＧＢ色空間に基づいて設定される場合、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれのサブ画素について、所定下限値２１３が設定される。
関心領域内に、生体１０２のシミ、シワ、ホクロ等の像が含まれる場合、関心領域に含まれる血管の像と、生体１０２のシミ、シワ、ホクロ等の像とが混在する恐れがある。その場合、関心領域に含まれる画素の画素値の時間変化から、適切な生体情報２１２を算出できないおそれがある。しかし、所定下限値ｒ１、所定下限値ｇ２、及び所定下限値ｂ３より低い画素値が、生体１０２のシミ、シワ、ホクロ等の像の色を示す値である場合、判定指標算出部２０５は、関心領域に含まれる生体１０２のシミ、シワ、ホクロ等の像に含まれる画素を、対象画素ＴＰから除外できる。これにより、生体情報算出部２０６は、不適切な画素による生体情報２１２の算出精度の悪化を抑制できる。
または、所定下限値２１３がＲＧＢ色空間に基づいて設定される場合、一の色のサブ画素の画素値と、他の色のサブ画素の画素値とを使用して、所定下限値２１３が設定されてもよい。例えば、｜ＰｉｘＲ（ｘ，ｙ）－ＰｉｘＧ（ｘ，ｙ）｜＞ｍ４である場合、判定指標算出部２０５は、Ｒのサブ画素であるＰｉｘＲ（ｘ，ｙ）及びＧのサブ画素であるＰｉｘＧ（ｘ，ｙ）を含む画素を、対象画素ＴＰと判定する。ＰｉｘＲ（ｘ，ｙ）は、座標値がｘ及びｙであるＲのサブ画素を示し、ＰｉｘＧ（ｘ，ｙ）は、座標値がｘ及びｙであるＧのサブ画素を示し、ｍ４は、所定下限値２１３を示す。
なお、Ｒのサブ画素、Ｇのサブ画素、及びＢのサブ画素のそれぞれについて、所定下限値２１３及び所定上限値２１４は異なる値であってもよい。
また、ＲＧＢ色空間によって示されるＲ、Ｇ、Ｂの画素値は、同じ色の物体を撮像しても撮像時の周囲の明るさによってその画素値が大きく異なることがある。これに対しＨＳＶ色空間によって示される色相、彩度及び明度は、ＲＧＢ色空間によって示されるＲ、Ｇ、Ｂの画素値よりも、撮像時の周囲の明るさに左右されにくいため、撮像時の周囲の明るさが変動しやすい場合に、判定指標算出部２０５は、ＨＳＶ色空間によって示される色相、彩度及び明度に基づいて、対象画素ＴＰを決定してもよい。例えば、ＨＳＶ色空間に基づいて所定下限値２１３と所定上限値２１４とが設定される場合、色相についての所定下限値ｈ１及び所定上限値ｈ２、彩度についての所定下限値ｓ１及び所定上限値ｓ２、及び明度についての所定下限値ｂ１及び所定上限値ｂ２が設定される。
ＨＳＶ色空間に基づいて所定下限値２１３と所定上限値２１４とが設定される場合、判定指標算出部２０５は、関心領域に含まれる各画素の画素値について、ＲＧＢ色空間の値から、ＨＳＶ色空間の値に変換する。そして、判定指標算出部２０５は、変換されたＨＳＶ色空間の値を示す画素値が、所定下限値２１３以上且つ所定上限値２１４以下である否かを判定する。
ＨＳＶ色空間によって示される色相、彩度、明度に基づいて対象画素ＴＰを決定することで、判定指標算出部２０５は、撮像時の周囲の明るさの変動による影響を抑制して、判定指標２１６を算出できる。
または、判定指標算出部２０５は、ＲＧＢ色空間に応じた所定下限値２１３以上且つＲＧＢ色空間に応じた所定上限値２１４以下であり、ＨＳＶ色空間に応じた所定下限値２１３以上、且つＨＳＶ色空間に応じた所定上限値２１４以下である画素値を有する対象画素ＴＰを決定してもよい。なおこのとき所定下限値２１３および所定上限値２１４は色空間に応じた値になるため、ＲＧＢ色空間に応じた値とＨＳＶ色空間に応じた値は異なることがある。そして、判定指標算出部２０５は、決定された対象画素ＴＰの画素数に関する判定指標２１６を算出してもよい。所定下限値２１３及び所定上限値２１４がＲＧＢ色空間及びＨＳＶ色空間に基づく値を有することで、所定下限値２１３及び所定上限値２１４が一つの色空間に基づく値を有する場合よりも、判定指標算出部２０５は、必要な情報を有する対象画素ＴＰをより正確に選別できる。
なお、撮像部１０１によって撮像される血管の像の色は、カメラの性能、及び周辺環境の照度に影響される場合がある。そのため、カメラの性能、及び周辺環境の照度に応じて、ＲＧＢ色空間及びＨＳＶ色空間の少なくとも一方に基づく対象画素ＴＰの画素値の範囲が設定されてもよい。
（第三実施形態）
図７～図９を参照して、第三実施形態について説明する。なお、図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。他の実施形態と実質的に共通の機能を有する構成及び処理を共通の符号で参照して説明を省略し、他の実施形態と異なる点を説明する。
本実施形態に係る測定装置１００の構成は、図１に示す通りである。本実施形態に係る生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が閾値２１５を超える全使用閾値以上である関心領域に含まれる全画素の画素値から生体情報２１２を算出する。
図７は、本実施形態に係る測定装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図７に例示するステップＳ７０１～Ｓ７０６の処理は、図３に例示するステップＳ３０１～ステップＳ３０６の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
ステップＳ７０７において判定指標算出部２０５は、判定指標２１６が全使用閾値以上であるか否かを判定する。ステップＳ７０７において判定指標２１６が全使用閾値以上ではない場合、制御部２０４は、処理をステップＳ７０９に移行する。一方、ステップＳ７０７において判定指標２１６が全使用閾値以上である場合、ステップＳ７０８において判定指標算出部２０５は、判定対象の関心領域を含む画像２１１の識別情報を、全使用関心領域の識別情報として記憶部２０３に登録する。そして、制御部２０４は、処理をステップＳ７０９に移行する。
ステップＳ７０９において生体情報算出部２０６は、所定時間又は所定フレーム数の画像２１１が取得されたか否かを判定する。ステップＳ７０９の処理は、図３に例示するステップＳ３０７の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
ステップＳ７０９において所定時間又は所定フレーム数の画像２１１が取得されていない場合、制御部２０４は、処理をステップＳ７０１に戻す。一方、ステップＳ７０９において所定時間又は所定フレーム数の画像２１１が取得されている場合、制御部２０４は、処理を図８に例示するステップＳ８０１に移行する。
次に、図８を参照しながら、本実施形態に係る測定装置１００の動作について引き続き説明する。ステップＳ８０１～ステップＳ８０２の処理は、図４に例示するステップＳ４０１～ステップＳ４０２の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
ステップＳ８０３において生体情報算出部２０６は、全使用関心領域に含まれる全画素の画素値及び、判定指標２１６が全使用閾値より低く閾値２１５以上である関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値の時間変化から脈波信号を算出する。全使用関心領域は、図７に例示するステップＳ７０８で登録された全使用関心領域の識別情報によって示される画像２１１に含まれる関心領域であって、判定指標２１６が全使用閾値以上である関心領域である。そして、制御部２０４は、ステップＳ８０４に処理を移行する。ステップＳ８０４～ステップＳ８０５の処理は、図４に例示するステップＳ４０４～ステップＳ４０５の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
例えば、閾値２１５が６０％であり、全使用閾値が７０％であるとする。その場合、判定指標２１６が７０％以上である関心領域については、生体情報算出部２０６は、当該関心領域に含まれる全画素の画素値を、生体情報２１２を算出する処理に使用する。また、判定指標２１６が６０％以上であり、且つ７０％より低い関心領域については、生体情報算出部２０６は、当該関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値を、生体情報２１２を算出する処理に使用する。
７０％という数値はこれに限るものではないが、不適切な画素が少数であって測定に与える悪影響よりも画素の使用数が多いことでのメリットが大きく得られる数値に設定することが好ましい。例えば関心領域内の画素の画素値を平均した値などを生体情報の算出に使う場合、撮像部１０１を構成するイメージセンサによって取得されたデータが不適切な画素を含んでいても、多くの適切な画素を使うことでシグナルノイズ比が向上するような信号品質の向上効果が得られ生体情報の算出精度が向上することがある。
図９は、閾値と、全使用閾値と、判定指標２１６の時間変化の一例を示すグラフ９０１とを示す図である。図９においては、横軸に時間がとられ、縦軸に判定指標がとられている。グラフ９０１に示す各点は、各画像２１１に含まれる関心領域についての判定指標２１６を示す。グラフ９０１によって示される判定指標２１６が算出された場合、生体情報算出部２０６は、時点ｔ９１５～時点ｔ９１６、及び時点ｔ９１９～時点ｔ９２０に取得された各画像２１１に含まれる関心領域の全画素の画素値の時間変化を、生体情報２１２を算出する処理に使用する。例えば、生体情報算出部２０６は、時点ｔ９１５～時点ｔ９１６、及び時点ｔ９１９～時点ｔ９２０に取得された各画像２１１に含まれる関心領域の全画素の画素値の時間変化を、脈波信号を算出する処理に使用する。
さらに、グラフ９０１によって示される判定指標２１６が算出された場合、生体情報算出部２０６は、時点ｔ９１１～時点ｔ９１２、時点ｔ９１３～時点ｔ９１４、及び時点ｔ９１７～時点ｔ９１８に取得された画像２１１については、関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値の時間変化を、生体情報２１２を算出する処理に使用する。例えば、生体情報算出部２０６は、時点ｔ９１１～時点ｔ９１２、時点ｔ９１３～時点ｔ９１４、時点ｔ９１７～時点ｔ９１８に取得された画像２１１については、関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値の時間変化を、脈波信号を算出する処理に使用する。
従って、生体情報算出部２０６は、判定指標２１６が全使用閾値以上である関心領域に含まれる全画素の画素値から生体情報２１２を算出する処理に使用する。このとき判定指標２１６が全使用閾値を満たす程度に不適切な画素が適切な画素に対して少数であるため、不適切な画像を算出に使用することでの算出精度の悪化よりも適切な画素を数多く使用することでの精度向上効果が上回る。これにより、本実施形態に係る測定装置１００は、適切な多くの画素の画素値を使用して生体情報２１２を算出し得るため、生体情報２１２の算出精度を向上し得る。
（第四実施形態）
図１０を参照して、第四実施形態について説明する。なお、図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。他の実施形態と実質的に共通の機能を有する構成及び処理を共通の符号で参照して説明を省略し、他の実施形態と異なる点を説明する。
本実施形態に係る測定装置１００の構成は、図１に例示する通りである。
本実施形態に係る判定指標算出部２０５は、画像２１１に含まれる複数の関心領域の各関心領域について、判定指標２１６を算出する。
本実施形態に係る生体情報算出部２０６は、画像２１１に含まれる複数の関心領域のうち、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報２１２を算出する。具体的には、生体情報算出部２０６は、画像２１１に含まれる複数の関心領域のうち、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値から生体情報２１２を算出する。
または、生体情報算出部２０６は、画像２１１に含まれる複数の関心領域のうち、判定指標２１６が最も大きい関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値から生体情報２１２を算出してもよい。
または、生体情報算出部２０６は、画像２１１に含まれる複数の関心領域のうち、判定指標２１６が全使用閾値以上である関心領域について、当該関心領域に含まれる全画素の画素値から生体情報２１２を算出してもよい。
図１０は、画像２１１に含まれる複数の関心領域の一例を示す図である。関心領域１００１に含まれる領域１０１１を構成する画素、関心領域１００２に含まれる領域１０１２を構成する画素の画素値、関心領域１００２に含まれる領域１０１３を構成する画素の画素値、及び関心領域１００３に含まれる領域１０１４を構成する画素は、対象外画素ＮＴＰであるとする。そして、関心領域１００１についての判定指標２１６と、関心領域１００３についての判定指標２１６とが閾値２１５以上であるとする。また、関心領域１００２についての判定指標２１６が閾値２１５より低いとする。その場合、生体情報算出部２０６は、関心領域１００１と、関心領域１００３とに含まれる画素の画素値から生体情報２１２を算出する。ここで、生体情報算出部２０６は、領域１０１１を構成する画素と、領域１０１４を構成する画素とを、生体情報２１２を算出する処理から除外して、生体情報２１２を算出する。なお、図１０に例示する画像２１１とは異なる画像２１１において、関心領域１００１～関心領域１００３のいずれについても、判定指標２１６が閾値２１５より低い場合、生体情報算出部２０６は、当該画像２１１を、生体情報２１２を算出する処理から除外する。
以上より、本実施形態に係る測定装置１００は、複数の関心領域のうち、生体情報２１２を算出するために適した関心領域に含まれる対象画素ＴＰの画素値から生体情報２１２を算出できる。
（第四実施形態の変形例）
本実施形態に係る測定装置１００の変形例として、関心領域内に、当該関心領域が分割された複数の関心領域が設定されていてもよい。
図１１は、関心領域内に含まれる複数の関心領域の一例を示す図である。図１１に例示する関心領域１１０１には、関心領域１１１１～関心領域１１１４が含まれる。関心領域１１１１～関心領域１１１４は、関心領域１１０１が分割された領域である。さらに、関心領域１１１４には、関心領域１１２１～関心領域１１２４が含まれる。関心領域１１２１～関心領域１１２４は、関心領域１１１４が分割された領域である。
本変形例に係る判定指標算出部２０５は、判定対象の関心領域について、判定指標２１６が閾値２１５より低い場合、当該判定対象の関心領域が分割された複数の関心領域について、判定指標２１６を算出する。例えば、関心領域１１０１についての判定指標２１６が閾値２１５より低い場合、判定指標算出部２０５は、関心領域１１１１～関心領域１１１４について、判定指標２１６をそれぞれ算出する。
さらに、例えば、関心領域１１１１～関心領域１１１４について、判定指標２１６が閾値２１５より低い場合、判定指標算出部２０５は、関心領域１１１１～関心領域１１１４が分割された複数の関心領域について、判定指標２１６をそれぞれ算出する。例えば、判定指標算出部２０５は、関心領域１１２１～関心領域１１２４について、判定指標２１６をそれぞれ算出する。このように、判定指標算出部２０５は、所定の大きさ以上である判定対象の関心領域についての判定指標２１６が閾値２１５以上になるまで、分割された判定対象の関心領域について判定指標２１６を算出する。
そして、生体情報算出部２０６は、分割された判定対象の関心領域について、算出された判定指標２１６が閾値２１５以上である場合、当該分割された判定対象の関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報２１２を算出する。つまり、生体情報算出部２０６は、所定の最小の大きさ以上、且つ閾値２１５以上である判定指標２１６である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報２１２を算出する。例えば、関心領域１１２４が所定の大きさ以上であり、且つ関心領域１１２４についての判定指標２１６が閾値２１５以上である場合、関心領域１１２４に含まれる画素の画素値から生体情報２１２を算出する。
従って、本変形例に係る生体情報算出部２０６は、相対的に大きい関心領域についての判定指標２１６が閾値２１５より低い場合であっても、当該関心領域の一部であって、判定指標２１６が閾値２１５以上である関心領域に含まれる画素の画素値から、生体情報２１２を算出する。
以上より、本変形例に係る測定装置１００は、相対的に大きい関心領域についての判定指標２１６が閾値２１５より低い場合であっても、当該関心領域内において生体情報２１２を精度よく算出可能である関心領域に含まれる対象画素の画素値から、生体情報２１２を算出できる。
（第五実施形態）
第五実施形態について説明する。なお、図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。他の実施形態と実質的に共通の機能を有する構成及び処理を共通の符号で参照して説明を省略し、他の実施形態と異なる点を説明する。
本実施形態に係る測定装置１００において、所定下限値２１３、所定上限値２１４及び閾値２１５からなる群より選択される少なくともいずれかは、算出対象である生体情報２１２の種別に応じた値を有する。
本実施形態に係る記憶部２０３には、算出対象である生体情報２１２の種別に、所定下限値２１３と、所定上限値２１４と、閾値２１５とが関連付けられて記憶される。
例えば、生体情報算出部２０６が脈拍を算出する場合、関心領域内の画素に血管以外の不要な情報を含む画素が、血圧を算出する場合よりも相対的に多く含まれていても、算出される生体情報２１２の信頼性を満たすことができる傾向がある。つまり、生体情報２１２の種別が脈拍である場合、生体情報２１２の種別が血圧である場合よりも、所定上限値２１４と所定下限値２１３との差分が相対的に大きくてもよい傾向がある。同様に、生体情報２１２の種別が脈拍である場合、生体情報２１２の種別が血圧である場合よりも、閾値２１５が相対的に低くてもよい傾向がある。つまり、算出対象である生体情報の種別に応じて、求められる画素値の範囲、及び必要とされる判定指標２１６が異なる。
しかし、記憶部２０３に、算出対象である生体情報２１２の種別ごとに異なる、所定下限値２１３と、所定上限値２１４とが記憶されることで、生体情報２１２の種別に応じた基準に基づいて判定指標２１６を算出できる。さらに、記憶部２０３に、生体情報２１２の種別ごとに異なる閾値２１５が記憶されることで、生体情報算出部２０６は、生体情報２１２の種別に応じた閾値２１５に基づいて、生体情報２１２を算出するために使用される関心領域及び画像２１１を決定できる。これにより、測定装置１００は、生体情報２１２の種別に応じた基準に基づいて、関心領域に含まれる画素の画素値から、生体情報２１２を算出できる。
（第六実施形態）
第六実施形態について説明する。なお、図面については、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。他の実施形態と実質的に共通の機能を有する構成及び処理を共通の符号で参照して説明を省略し、他の実施形態と異なる点を説明する。
本実施形態に係る測定装置１００において、所定下限値２１３及び所定上限値２１４からなる群より選択される少なくとも一方は、生体１０２が属する種別に関連付けられた体表の色に応じた値を有する。例えば、生体１０２が属する種別は、生体１０２の年齢、人種等である。
例えば、幼児、青年、壮年、老年等の年齢に応じて、撮像される血管の像の色、撮像される血管の像の彩度、明度等は異なる傾向がある。しかし、記憶部２０３に、年齢に応じた所定下限値２１３と、所定上限値２１４とが関連付けられて記憶されることで、判定指標算出部２０５は、生体１０２の年齢に応じて、適切に判定指標２１６を算出できる。
以上より、測定装置１００は、生体１０２が属する種別ごとに異なる、所定下限値２１３と、所定上限値２１４とを記憶部２０３に記憶しておくことで、生体１０２が属する種別に基づいて、対象画素ＴＰを決定できる。これにより、本実施形態に係る測定装置１００は、生体１０２の年齢、人種等に応じた対象画素ＴＰの画素値から、生体情報２１２を算出できる。
（第六実施形態の変形例）
本実施形態に係る測定装置１００の変形例として、所定下限値２１３及び所定上限値２１４からなる群より選択される少なくとも一方は、生体１０２が属する種別に関連付けられた体表の色に応じた値を有し、且つ閾値２１５は、算出対象である生体情報２１２の種別に応じた値を有してもよい。その場合、本変形例に係る測定装置１００は、生体１０２が属する種別に応じた基準に基づいて、対象画素ＴＰを決定し、算出対象である生体情報２１２の種別に応じた基準に基づいて判定指標２１６を算出できる。これにより、本変形例に係る測定装置１００は、生体１０２が属する種別、及び算出対象である生体情報２１２の種別に応じた基準に基づいて、関心領域に含まれる画素の画素値から、生体情報２１２を算出できる。
上記実施形態で実行される各処理は、各実施形態で例示した処理態様に限定されない。上述した機能ブロックは、集積回路等に形成された論理回路（ハードウェア）、又はＣＰＵを用いたソフトウェアの何れを用いて実現してもよい。上記実施形態で実行される各処理は、複数のコンピュータで実行されてもよい。例えば、測定装置１００の制御部２０４の各機能ブロックで実行される処理は、他のコンピュータで一部の処理が実行されてもよいし、複数のコンピュータで全ての処理が分担して実行されてもよい。
本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態に夫々開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。更に、各実施形態に夫々開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
１００ 測定装置、１０１ 撮像部、１０２ 生体、２０１ 入力部、２０２ 出力部、２０３ 記憶部、２０４ 制御部、２０５ 判定指標算出部、２０６ 生体情報算出部、２１１ 画像、２１２ 生体情報、２１３ 所定下限値、２１４ 所定上限値、２１５ 閾値、２１６ 判定指標、５０１ 関心領域、６０１ グラフ、９０１ グラフ、１００１～１００３ 関心領域、１０１１～１０１４ 領域、１１０１ 関心領域、１１１１～１１１４ 関心領域、１１２１～１１２４ 関心領域

Claims (14)

  1. 生体を撮像して画像を取得する撮像部と、
    前記画像に含まれる関心領域について、所定下限値以上且つ所定上限値以下である画素値を有する対象画素の画素数に関する判定指標を算出する判定指標算出部と、
    前記判定指標が閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報を算出する生体情報算出部と、
    を備える測定装置。
  2. 前記所定下限値は、前記画像のダイナミックレンジの下限値に応じた値を有し、
    前記所定上限値は、前記ダイナミックレンジの上限値に応じた値を有する
    請求項１に記載の測定装置。
  3. 前記生体情報算出部は、前記判定指標が前記閾値より低い関心領域を含む条件外画像、又は前記条件外画像を含む動画像を、撮像失敗と判定する
    請求項１又は２に記載の測定装置。
  4. 前記生体情報算出部は、前記条件外画像、又は前記条件外画像を含む動画像を、前記生体情報を算出する処理から除外する
    請求項３に記載の測定装置。
  5. 前記生体情報算出部は、前記判定指標が前記閾値を超える全使用閾値以上である関心領域に含まれる全画素の画素値から前記生体情報を算出する
    請求項１～４のいずれか１項に記載の測定装置。
  6. 前記生体情報算出部は、前記判定指標が前記閾値以上である関心領域に含まれる前記対象画素の画素値から前記生体情報を算出する
    請求項１～５のいずれか１項に記載の測定装置。
  7. 前記判定指標算出部は、前記画像に含まれる複数の関心領域の各関心領域について、前記判定指標を算出し、
    前記生体情報算出部は、前記複数の関心領域のうち、前記判定指標が前記閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から前記生体情報を算出する
    請求項１～６のいずれか１項に記載の測定装置。
  8. 前記所定下限値は、ＲＧＢ色空間及びＨＳＶ色空間の少なくとも一方に基づく値を有し、
    前記所定上限値は、前記ＲＧＢ色空間及び前記ＨＳＶ色空間の少なくとも一方に基づく値を有する
    請求項１～７のいずれか１項に記載の測定装置。
  9. 前記生体情報算出部は、所定時間又は所定フレーム数継続して前記判定指標が前記閾値以上になるまで、前記生体情報を算出しない
    請求項１～８のいずれか１項に記載の測定装置。
  10. 前記撮像部は、前記判定指標が前記閾値以上になるまで、前記生体を撮像する
    請求項１～９のいずれか１項に記載の測定装置。
  11. 前記所定下限値、前記所定上限値及び前記閾値からなる群より選択される少なくともいずれかは、前記生体情報の種別に応じた値を有する
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の測定装置。
  12. 前記所定下限値及び前記所定上限値からなる群より選択される少なくとも一方は、前記生体が属する種別に関連付けられた体表の色に応じた値を有する
    請求項１～１１のいずれか１項に記載の測定装置。
  13. 生体を撮像して画像を取得する工程と、
    前記画像に含まれる関心領域について、所定下限値以上且つ所定上限値以下である画素値を有する対象画素の画素数に関する判定指標を算出する工程と、
    前記判定指標が閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報を算出する工程と、
    を含む測定方法。
  14. コンピュータに、
    生体を撮像して画像を取得する機能と、
    前記画像に含まれる関心領域について、所定下限値以上且つ所定上限値以下である画素値を有する対象画素の画素数に関する判定指標を算出する機能と、
    前記判定指標が閾値以上である関心領域に含まれる画素の画素値から生体情報を算出する機能と、
    を実行させるプログラム。
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