JP5935498B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システムに関する。

近年、健康志向の高まりにつれ、皮下脂肪厚等の体組成を非侵襲で測定可能な装置が開発されるようになってきている。例えば、以下の特許文献１及び特許文献２では、測定ユニットを体表面に押し付けた状態で当該測定ユニットを体表面に対して移動させることで、広範囲にわたって体組成を非侵襲で測定可能な測定装置について開示されている。

特開２００２−１９１５７８号公報 特開２０１１− ６７３５０号公報

ところで、測定部位である体表面には、体毛や色素変化が存在する可能性があり、生体内部には、血管等が存在している。そのため、上記特許文献１及び特許文献２に記載されているような光を用いて体組成の測定を行う装置では、体毛、色素変化、血管等によって光が影響を受けてしまい、正確に体組成を測定することができない。

そこで、本開示では、上記事情に鑑みて、より正確に体組織や生体成分を測定することが可能な、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システムを提案する。

本開示によれば、複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部と、前記測定データに対して処理を行うデータ処理部と、を備え、前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有する情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部と、前記測定データに対して処理を行うデータ処理部と、を備え、前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部と、複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成部と、を有し、前記マップ生成部は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成することと、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正することと、を含む情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成することと、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正することと、複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成することと、を含み、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と通信可能なコンピュータに、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理機能を実現させるためのプログラムが提供される。

また、本開示によれば、複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と通信可能なコンピュータに、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理機能と、複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成機能と、を実現させ、前記マップ生成機能は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、プログラムが提供される。

また、本開示によれば、複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と、前記測定データに対して処理を行うデータ処理部を備える情報処理装置と、を備え、前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有する情報処理システムが提供される。

本開示によれば、測定された測定データのうち生体内における一の深度に対応するデータである第１データが、測定データのうち一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正される。

以上説明したように本開示によれば、より正確に体組織や生体成分を測定することが可能である。

本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示したブロック図である。 同実施形態に係る測定部の一例について説明するための説明図である。 同実施形態に係る測定部の一例について説明するための説明図である。 同実施形態に係る測定部の一例について説明するための説明図である。 同実施形態に係る測定部の一例について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置が備えるデータ処理部の構成の一例を示したブロック図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係るデータ処理について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示した流れ図である。 同実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示した流れ図である。 同実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示した流れ図である。 同実施形態に係る情報処理装置の第１変形例を示した説明図である。 本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示したブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は、以下の順序で行うものとする。
（１）第１の実施形態
（１−１）情報処理装置の全体構成について
（１−２）測定部について
（１−３）人体の皮膚構造モデルについて
（１−４）データ処理部の構成について
（１−５）測定結果のフィードバックについて
（１−６）情報処理方法について
（１−７）第１変形例について
（２）本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について

（第１の実施形態）
＜情報処理装置の全体構成について＞
まず、図１を参照しながら、本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置の全体構成について、説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示したブロック図である。

本実施形態に係る情報処理装置１０は、図１に例示したように、測定部１０１と、測定制御部１０３と、データ取得部１０５と、データ処理部１０７と、データ出力部１０９と、表示制御部１１１と、記憶部１１３と、を主に備える。

本実施形態に係る測定部１０１は、生体の少なくとも一部を測定する測定プローブとして機能するものである。本実施形態に係る測定部１０１は、生体の少なくとも一部に対して所定波長の光を照射して、当該生体をエリアセンサにより撮像し、生体による光の吸収・反射・散乱の度合いを測定する。

この測定部１０１は、所定波長を有する測定光を、測定対象である生体Ｂに向かって射出する光源部と、複数のセンサが所定の配置で規則的に配設されており、光源部から射出され生体内部を通過した測定光を当該複数のセンサで検出する検出部と、を有している。

測定部１０１の光源部は、所定波長の光を入射光として生体の一部（測定部位）に照射して、測定部位の生体画像を撮像する。入射光が皮膚に照射されると、入射光は生体内で反射・散乱した後に、生体表面から出射光として出射し、エリアセンサを有する検出部により検出される。このとき、入射光は、動脈、静脈、色素、脂肪、その他の生体組織によって一部吸収されたり散乱されたりするため、出射光の光量は入射光の光量よりも減少している。検出部は、出射光の光量の分布を測定して、測定部位に関する測定データとする。

ここで、測定部位を撮影するための光学系としては、エリアセンサの位置ずれや、生体との距離変化の影響を避けるため、体表面に密着して撮影ができるような光学系が望ましい。このような光学系の一例として、以下で説明するようなマイクロレンズアレイ（ＭＬＡ）光学系を挙げることができる。ＭＬＡ光学系を適切な波長の入射光と組み合わせて用いると、測定部を体表面に密着させた状態で、生体内の撮影が可能となる。

この測定部１０１の具体的な構成については、以下で詳述する。

測定制御部１０３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信装置等により実現される。測定制御部１０３は、測定部１０１に設けられた光源部や検出部等の駆動制御を行うことにより、測定部１０１における生体の測定処理全般を統括する。より詳細には、測定制御部１０３は、所定の同期信号等に基づいて、検出部に用いられたイメージセンサの走査タイミングや、情報を取得するイメージセンサの画素の選択等といったセンサの駆動制御を行う。また、測定制御部１０３は、光源部に対しても、測定光の射出タイミングや強度に関する駆動制御を行う。

測定制御部１０３が以上のような駆動制御を行うことで、測定部１０１の光源部は、時分割で異なる波長の測定光を射出することが可能となるとともに、測定部１０１の検出部は、イメージセンサ上の任意の位置の測定データを時分割で取得することが可能となる。

測定制御部１０３により駆動制御された測定部１０１によって測定された測定データは、後述する測定データ取得部１０５へと出力されて、測定データの解析処理が実施される。

ここで、測定制御部１０３は、測定部１０１の制御を行うにあたり、後述する記憶部１１３等に記録されている各種のプログラムやパラメータやデータベース等を参照することが可能である。

データ取得部１０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。データ取得部１０５は、測定部１０１により生成され、測定部１０１から出力された測定データを取得して、後述するデータ処理部１０７に出力する。また、データ取得部１０５は、測定制御部１０３と連携することで、測定データの取得タイミング等を特定することが可能である。データ取得部１０５が所定のタイミング毎に測定部１０１から出力される測定データを順次取得することで、後述するデータ処理部１０７は、測定データの時間変化を把握することが可能となる。

なお、測定データ取得部１０５は、取得した測定データを、当該データを取得した日時等に関する時刻情報と関連付けて、履歴情報として後述する記憶部１１３に格納してもよい。

データ処理部１０７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。データ処理部１０７は、データ取得部１０５から出力された測定データに基づいて、この測定データを画像データへと変換するとともに、得られた画像データに対して、様々なデータ処理を実施する。また、データ処理部１０７によるデータ処理結果は、後述するデータ出力部１０９や表示制御部１１１に出力される。また、データ処理部１０７によるデータ処理結果は、測定制御部１０３へとフィードバックされて、測定処理の制御に利用されてもよい。

ここで、データ処理部１０７は、各種のデータ処理を行うにあたり、後述する記憶部１１３等に記録されている各種のアルゴリズム（プログラム）やパラメータやデータテーブルやデータベース等を参照することが可能である。

このデータ処理部１０７の構成については、以下で詳述する。

データ出力部１０９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置、通信装置等により実現される。データ出力部１０９は、データ処理部１０７によるデータ処理の結果を表す各種データを出力する。データ出力部１０９は、処理結果を表す各種データを、後述する表示制御部１１１を介して情報処理装置１０が備えるディスプレイ等の出力装置に出力してもよいし、プリンタ等を利用して紙媒体としてユーザに出力してもよい。また、データ出力部１０９は、得られた各種データを、情報処理装置１０の外部に設けられたディスプレイや各種の情報処理装置等に出力してもよい。

データ出力部１０９が、データ処理の結果得られた各種のデータを出力することで、本実施形態に係る情報処理装置１０のユーザは、測定結果やデータ処理結果を把握することが可能となる。

表示制御部１１１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置、通信装置等により実現される。表示制御部１１１は、情報処理装置１０が備えるディスプレイ等の表示装置や、情報処理装置１０と通信可能な、情報処理装置１０の外部に設けられたディスプレイ等の表示装置における表示画面の表示制御を行う。データ出力部１０９は、表示制御部１１１を介して測定結果やデータ処理結果を表示させることで、ユーザに、測定結果やデータ処理結果をグラフィカルに提示することが可能となる。

記憶部１１３は、本実施形態に係る情報処理装置１０に設けられたＲＡＭやストレージ装置等により実現される。記憶部１１３には、情報処理装置１０における各種の処理で用いられる各種のデータベース／データテーブルやルックアップテーブル等が格納されている。また、記憶部１１３には、本実施形態に係る測定部１０１により測定された測定データや、本実施形態に係る情報処理装置１０が実施する処理に用いられる各種のアルゴリズム、プログラムやパラメータやデータ等が記録されていてもよい。また、記憶部１１３には、これらのデータ以外にも、情報処理装置１０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等を適宜記憶することが可能である。この記憶部１１３は、測定部１０１、測定制御部１０３、データ取得部１０５、データ処理部１０７、データ出力部１０９、表示制御部１１１等の各処理部が、自由にアクセスし、データを書き込んだり読み出したりすることができる。

以上、図１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０の全体構成について説明した。

＜測定部１０１について＞
続いて、図２及び図３を参照しながら、本実施形態に係る測定部１０１の構成について、具体的に説明する。
まず、図２を参照しながら、本実施形態に係る測定部１０１の一例であるマイクロレンズアレイ光学系の構成について、具体的に説明する。

［光源について］
光源１２１は、生体に存在する体組織や生体内成分を測定するために用いられ、所定の波長帯域に属する測定光を、測定対象である生体Ｂに向かって射出する。この光源１２１は、測定光の射出面が生体Ｂと対向するように、所定のフレームＦに配設される。具体的には、光源１２１は、図２上段に示したように、マイクロレンズアレイの周囲に配設されてもよい。また、光源１２１は、図２上段に示したマイクロレンズアレイの短辺（ｙ軸方向）に沿って設けられているのみでもよいし、マイクロレンズアレイの長辺（ｘ軸方向）に沿って設けられているのみでもよい。また、光源１２１は、マイクロレンズアレイの何れか１つの辺に沿って設けられているのみでもよい。光源１２１を、例えばマイクロレンズアレイの周囲等といった複数の位置に配設することで、後述する補正処理の精度を向上させることができ、より正確に阻害オブジェクトによる影響を除去することが可能となる。

光源１２１は、本実施形態に係る情報処理装置１０で着目する体組織や生体内成分を測定するために適した波長の光を射出するものであり、１又は複数の光を射出することができる。

光源１２１が射出する測定光の波長は、着目する体組織や生体内成分に応じて適宜設定することができる。例えば、光源１２１が９４０ｎｍ、９５０ｎｍのような波長の光を射出することで、皮下組織に存在する脂肪に関する知見を得ることができる。また、光源１２１が５６８ｎｍ、５８０ｎｍ、６６０ｎｍ、８９０ｎｍのような波長の光を射出することで、酸化・還元ヘモグロビン等に関する血中成分やメラニン色素に関する知見を得ることができる。また、光源１２１が１４００ｎｍ〜２２００ｎｍの波長の光を射出することで、グルコースに関する知見を得ることができる。このような複数の波長の光は、例えば、光源１２１から時分割で射出されてもよいし、測定部１０１に対して分光機構を設けることが可能なのであれば、同時に射出されてもよい。

なお、前述の各種波長は、あくまでも一例であって、本実施形態に係る情報処理装置１０の光源１２１が射出する光が、上記の例に限定されるわけではない。

このような光源１２１としては、例えば、発光ダイオード（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ：ＬＥＤ）や小型のレーザ等を利用可能であり、このような発光デバイスが、光源１２１として１又は複数個設けられる。

また、光源１２１は、測定制御部１０３により、上記測定光の射出タイミングや射出される測定光の強度等が制御される。

なお、光源１２１の配設されるフレームＦの形状は特に限定されるわけではないが、光源１２１と、後述する検出部との間に図２に示したような壁部を設けることで、このような壁部を、光源１２１から射出される光が検出部に入射することを防止する遮光壁として用いることが可能となる。

［検出部について］
本実施形態に係る情報処理装置１０が備える検出部には、複数のセンサが所定の配置で規則的に配設されており、光源１２１から射出され生体Ｂを通過した測定光を、複数のセンサで検出する。換言すれば、本実施形態に係る検出部は、いわゆるマルチタップセンサにより構成されている。図２では、このような検出部の一例として、マイクロレンズアレイ（Ｍｉｃｒｏ Ｌｅｎｓ Ａｒｒａｙ：ＭＬＡ）を利用したエリアセンサを示している。

本実施形態に係る測定装置１０が備える検出部１１３は、図３に示したように、例えば、光源１２１から射出された測定光が属する波長帯域の光を透過可能な透明基板１２３と、第１遮光体１２５と、マイクロレンズアレイ１２７と、第２遮光体１３１と、センサ１３３と、を主に備える。

透明基板１２３は、測定対象である生体Ｂの一部が配設される部分である。この透明基板１２３は、測定処理で利用される波長の光を透過可能な基板を用いて形成される。光源１２３から射出され、生体Ｂの内部を通過してきた測定光は、透明基板１２３を透過すると、第１遮光体１２５によって指向性が制御される。

第１遮光体１２５は、透明基板１２３を透過した測定光の指向性を制御する指向性制御板として機能するものであり、後述するマイクロレンズアレイ１２７において互いに隣り合うマイクロレンズ１２９の境界部に設けられている。このような第１遮光体１２５を設けることにより、各マイクロレンズ１２９に入射する測定光の指向性を制御することが可能となり、より高精度な測定を行うことが可能となる。第１遮光体１２５を通過した測定光は、マイクロレンズアレイ１２７へと導光される。

マイクロレンズアレイ１２７は、図２上段に示したように、受光レンズである複数のマイクロレンズ１２９から構成されており、各マイクロレンズ１２９は、所定の基板上にｘ方向及びｙ方向に沿って格子状に配列されている。各マイクロレンズ１２９は、マイクロレンズ１２７に入射した測定光を、後述するセンサ１３３へと導光する。マイクロレンズアレイ１２７は、像面湾曲が少なく深さ方向のひずみがないレンズアレイであるため、このようなマイクロレンズアレイ１２７を用いることで、良好な測定データを得ることができる。なお、マイクロレンズアレイ１２７を構成する各マイクロレンズ１２９の被写界深度は、本実施形態に係る情報処理装置１０で着目する皮膚構造を包括するように（例えば、体表から１０ｍｍ程度の深さの範囲までがフォーカスされるように）設定される。

なお、本実施形態に係るマイクロレンズアレイ１２７に配設されるマイクロレンズ１２９の個数は、図２上段に示した例に限定されるわけではない。本実施形態に係るマイクロレンズアレイ１２７に配設されるマイクロレンズ１２９の個数は、撮像したい生体の大きさや、センサ１３３の大きさに応じて、自由に設定することが可能である。

マイクロレンズアレイ１２７に入射した測定光は、マイクロレンズ１２９により集光されて、後述するセンサ１３３へと結像されることとなる。

ここで、マイクロレンズアレイ１２７におけるセンサ１３３側に位置する面では、互いに隣り合うマイクロレンズ１２９の境界部に、第２遮光体１３１が設けられる。この第２遮光体１３１により、マイクロレンズアレイ１２７を透過した測定光の指向性を制御することが可能となり、各マイクロレンズ１２９に入射した光を、隣接するマイクロレンズ１２９に入射した光と分離することができる。これにより、本実施形態に係る情報処理装置１０では、センサ１３３に集光される測定光を選択することが可能となる。

センサ１３３は、図２上段に示したｘｙ平面の各位置における測定光の強度を検出する。このセンサ１３３は、光検出器（Ｐｈｏｔｏ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ：ＰＤ）等により受光した測定光の強度を電気信号に変換して、後述するデータ取得部１０５へと出力する。このセンサ１３３としては、フォトダイオードや、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅｓ）型画像センサ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型画像センサ、有機ＥＬを受光素子としたセンサ、ＴＦＴ（Ｔｈｉｎ Ｆｉｌｍ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）型画像センサや等の２次元エリアセンサを利用することができる。

このセンサ１３３は、測定制御部１０３により走査タイミング等が制御され、例えば図２上段における任意の位置の検出強度をデータ取得部１０５に出力することができる。

なお、このような測定部１０１において、複数波長の光を測定光として利用する場合には、複数波長の光を照射した１回の測定を行って、測定後に波長毎のデータに分離を行ってもよく、波長毎の測定を複数回実施してもよく、波長毎に異なるエリアセンサ１３３を配置してもよい。また、複数のエリアセンサ１３３を配置して、より広範囲の測定を一度に実施できるようにしてもよい。

以上、図２を参照しながら、本実施形態に係る測定部１０１の構成について、詳細に説明した。

［測定部により測定されるデータについて］
次に、図３を参照しながら、本実施形態に係る測定部１０１により測定されるデータ（測定データ）について、詳細に説明する。

人体は、光を極めて良く散乱させる媒質であるため、光源１２１から射出され生体Ｂに入射した測定光は、生体Ｂの内部を拡散しながら進行して、ある位置に設けられた検出部により検出されることとなる。この際、図３に模式的に示したように、光源１２１からの位置が離れた位置に存在する検出部ほど、より深い位置まで散乱して体表へと戻ってきた測定光を検出することができる。すなわち、図３において、光源１２１から離れた位置に存在するセンサほど、より深くまで浸透した測定光を検出することができる。

測定光は、この光が進んだ距離（光学的距離）の長さに応じて、その光路上に存在する各種の体組成や生体内成分により特定の波長のエネルギーが吸収され、その強度が減衰していく。

本実施形態に係る情報処理装置１０では、このような光の特徴に基づき、図３に示した異なる位置に存在するセンサからの出力（測定データ）を利用して、図４に示したように、各センサ位置における光の散乱や減衰の度合いを測定し、モデル化する。

＜人体の皮膚構造モデルについて＞
ここで、測定されたデータを解析するにあたっては、人体の皮膚構造をどのようにモデル化するかが重要となってくる。このような人体の皮膚構造モデルの例としては、図５に示したような４層モデルが存在する。

図５に示した４層モデルは、皮膚の角質層より下部に位置する皮下組織を、表皮層、真皮層、皮下脂肪層、筋肉層の４つの層にモデル化したものである。この４層モデルにおいて、角質層は、個人差はあるものの体表から内部方向に０．０１〜０．０２ｍｍ程度に相当し、表皮層は、体表から０．０４〜０．１５ｍｍ程度に相当し、真皮層は、体表から１〜４ｍｍ程度に相当し、皮下脂肪層は、体表から数ｍｍ〜数ｃｍ程度に相当する。

このような皮膚構造において、メラニンという体内成分は、主に表皮層に存在している。また、真皮層には毛細血管が存在しており、この毛細血管の内部には、酸化ヘモグロビン、還元ヘモグロビンや、各種の血中成分が存在している。また、皮下脂肪層には、主に脂肪細胞が存在している。従って、上記のような成分を非侵襲の光学測定により計測する場合には、どのような皮膚構造モデルを考慮するかが重要になるのである。

ここで、人体の皮膚構造や、皮膚構造に含まれる各種体内成分は、被測定者本人の経年変化、肥満、日焼け、人種の差、性別、体質等により変動するものであり、個人差も大きいものである。このため、皮膚構造モデルに基づく体内成分の非侵襲計測では、図５に示したような皮膚構造モデルの変動の影響を強く受けるものであると言える。

一方、以上説明したようなマイクロレンズアレイ光学系では、それぞれのマイクロレンズは、直下にある受光素子アレイの小領域に小さな像を結ぶ。これらの像は周囲の像と重複部分があるため、不要な部分を除いて再構成を行うことにより、重複のない１枚の完全な画像を得ることができる。また、ＭＬＡ光学系の画像処理においては、この再構成を行う際に、元画像から取り出す領域を変化させることで、異なる距離に焦点を合わせた画像を生成できるという特徴がある。そのため、本実施形態に係る情報処理装置１０のデータ処理部１０７では、ある一つの測定データに基づいて、表皮層に焦点を合わせた画像、真皮層に焦点を合わせた画像、皮下脂肪層に焦点を合わせた画像等といった、複数種類の画像を、１つの測定データから生成する。

また、本実施形態に係る情報処理装置１０のデータ処理部１０７は、生成した複数種類の画像を利用して補正処理を行い、補正処理後の画像を利用して体組織や体内成分に関する特徴量を算出する。

以下では、図６〜図１３を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０が備えるデータ処理部１０７の構成について、詳細に説明する。

＜データ処理部の構成について＞
図６は、本実施形態に係る情報処理装置１０が備えるデータ処理部１０７の構成の一例を示したブロック図である。本実施形態に係るデータ処理部１０７は、図６に示したように、データ変換部１５１と、パターン抽出部１５３と、補正処理部１５５と、算出処理部１５７と、マップ生成部１５９と、を主に備える。

データ変換部１５１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。データ変換部１５１は、データ取得部１０５から出力された測定データを利用して、当該測定データを、生体表面や生体内などの様々な深度に焦点を合わせた場合の複数の画像データへと変換する。この際、データ変換部１５１は、記憶部１１３等に格納されている各種のデータテーブルやアルゴリズム等を利用することが可能である。

以下では、データ変換部１５１によるデータ変換処理について、図７〜図１０Ｂを参照しながら、具体的に説明する。図７〜図１０Ｂは、本実施形態に係るデータ変換処理について説明するための説明図である。

図７に示したように、本実施形態に係る情報処理装置１０の測定部１０１では、測定対象である生体Ｂの測定領域を複数のサブ領域に区分し、サブ領域毎に測定を実施していく。ここで、測定部１０１は、複数のサブ領域がオーバーラップするように、生体Ｂの測定を行っていく。

また、本実施形態に係る測定部１０１では、１つのマイクロレンズによって測定されるセンシングエリアがマイクロレンズアレイにおける各マイクロレンズの配設状況に応じて互いに接続されることで、マイクロレンズアレイに対応するサブ領域が規定される。１つのマイクロレンズに対応するセンシングエリアは、図７下段に示したように、エリアセンサを構成する複数の画素に対応している。

本実施形態に係るデータ変換部１５１は、図８に示したように、１つのマイクロレンズによって測定された測定データそれぞれに対して、像の反転等といった各種の画像処理を実施する。その後、データ変換部１５１は、得られた画像処理後のデータを、マイクロレンズアレイにおける各マイクロレンズの配設状況に応じて互いに接続していくことで、１つの画像データを生成する。

マイクロレンズアレイを利用して測定された測定データには、図９上段に示したように、生体の様々な深度を測定したデータが含まれており、体表面に焦点を合わせることで表皮の画像を生成することができ、浅い深度に焦点を合わせることで真皮層の画像を生成することができ、深い深度に焦点を合わせることで皮下脂肪層の画像を生成することができる。

１つの測定データから様々な深度における画像データを生成する方法については、ライトフィールド（Ｌｉｇｈｔ Ｆｉｅｌｄ）と呼ばれる各種の公知技術を利用することができる。

例えば図１０Ａの左側の図に示したように、斜線で示した中央の１画素に対応するデータをサンプリングして得られる画像と、図１０Ｂの右側の図に示したように、斜線で示した中央部分の９画素に対応するデータをサンプリングして得られる画像とは、異なる焦点位置の画像データに対応している。このように、データ変換部１５１は、１つのマイクロレンズに対応する複数の画素のうち、どの画素のデータを用いてサンプリング処理を行うかを制御することによって、様々な焦点位置での画像を再構成することができる。

また、１つのマイクロレンズに対応する複数の画素では、画素の存在位置に応じて視差が生じている。そこで、図１０Ｂに示したように、１つのマイクロレンズに対応する複数の画素のうち、画素位置の異なる２種類の画素のデータをそれぞれ利用することで、視差情報が付加された２種類の画像を得ることができる。例えば図１０Ｂに示したように、斜線で示した位置の画素データをサンプリングして得られた画像（左眼用画像）と、ハッチングで示した位置の画素データをサンプリングして得られた画像（右眼用画像）と、を用いることで、撮像された内容の立体認識が可能となる。

データ変換部１５１は、このような公知技術を利用し、ターゲットとなる焦点位置のデータを利用して、生成したい画像の再構成を行う。これにより、ターゲット焦点位置の部分画像を得ることができる。データ変換部１５１は、このような部分画像の再構成処理をマイクロレンズアレイ全域に対して実施することによって、ターゲット焦点位置の画像を生成する。

データ変換部１５１は、様々なターゲット焦点位置（換言すれば、様々な深度）での画像データを生成すると、これらの画像データを、後述するパターン抽出部１５３及び補正処理部１５５に出力する。また、データ変換部１５１は、生成した各種の画像データに、当該画像データを生成した日時等に関する時刻情報を関連付けて、記憶部１１３に履歴情報として格納してもよい。

パターン抽出部１５３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。パターン抽出部１５３は、データ変換部１５１により生成された様々な焦点位置における画像データから、様々なパターン画像を抽出する。パターン抽出部１５３がパターン画像を抽出するための技術については、公知の方法を利用することが可能であり、例えば、各種のフィルタを用いたフィルタリング処理を利用することができる。また、パターン抽出部１５３は、記憶部１１３等に格納されている各種のデータテーブルやアルゴリズム等を利用することが可能である。

パターン抽出部１５３は、例えば図１１に示したように、表皮の画像から体表面に存在する体毛のパターン画像（体毛パターン画像）を抽出することができる。また、パターン抽出部１５３は、表皮の画像から色素変化に関する知見を得ることも可能である。また、パターン抽出部１５３は、例えば図１１に示したように、血管の存在する層に焦点を合わせた画像から、血管の走行パターンに関するパターン画像（血管パターン画像）を抽出することができる。また、パターン抽出部１５３は、血管の存在していない真皮層に焦点を合わせた画像から、真皮層のパターンを得ることも可能である。

パターン抽出部１５３は、このようにして抽出した各種のパターン画像を、後述する補正処理部１５５や、マップ生成部１５９に出力する。また、パターン抽出部１５３は、生成した各種のパターン画像データに、当該画像データを生成した日時等に関する時刻情報を関連付けて、記憶部１１３に履歴情報として格納してもよい。

補正処理部１５５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。補正処理部１５５は、測定データのうち生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、測定データのうち一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する。

以下では、皮下脂肪層に焦点を合わせた場合の画像データを上記第１データとし、表皮層や、血管の存在する層や、真皮層等に焦点を合わせた場合の画像データを上記第２データとする場合を例にとって説明を行う。このようなデータの組み合わせは、皮下脂肪層に関する知見（例えば、皮下脂肪層の厚み等）を得たい場合のデータの組み合わせである。しかしながら、第１データと第２データとの組み合わせは上記の例に限定されるわけではなく、測定対象に応じて、第１データと第２データとの組み合わせを適宜設定すればよい。例えば、血中成分に関する知見を得たい場合には、血管パターン画像を第１データとし、その他の画像を第２データとすればよい。

補正処理部１５５は、第２データから抽出される、生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定する。このような身体特徴パターンとして、上記の体毛パターン画像、色素変化パターン画像、血管パターン画像、真皮層パターン画像等を挙げることができる。その上で、補正処理部１５５は、第１データのうち身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、他のデータを利用する。

すなわち、補正処理部１５５は、皮膚構造の各層にて検出した情報を用いて、着目する体組織や生体成分の測定を阻害する情報を検出して、阻害するものを回避又は補正する処理を実施して、体組織や生体成分の測定に用いられる画像を最適化する。本説明では、着目する体組織や生体成分が皮下脂肪に対応し、測定を阻害するものが体毛、色素変化、血管、真皮層等に対応する。

補正処理部１５５は、第１データのうち身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、第１データのうち身体的な特徴物の存在位置の近傍の画素に対応するデータを利用することが可能である。すなわち、補正処理部１５５は、第２データに対応する画像データを参照し、体毛、色素変化、血管等の阻害オブジェクトの存在位置を特定した後、阻害オブジェクトに近い位置のデータを利用する。この場合、補正処理部１５５は、検出した阻害オブジェクトに近い位置を測定位置として補正（換言すれば、阻害オブジェクトを避けるように測定位置を補正）してもよいし、阻害オブジェクトに対応する位置の近隣のデータを利用（換言すれば、阻害オブジェクトに対応する位置のデータを、近隣のデータで補正）してもよい。

また、補正処理部１５５は、第１データのうち身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、当該第１データを測定したレンズに隣接するレンズにより測定されたデータを利用してもよい。すなわち、補正処理部１５５は、データ変換部１５１と連携しながら、異なるマイクロレンズ（例えば、隣接するマイクロレンズ）で別角度から取得したデータを用いて、阻害オブジェクトに対応する位置のデータを補正（例えば、別角度から取得したデータの値を、阻害オブジェクトに対応する位置のデータとして利用）する。

補正処理部１５５は、このような補正処理を行うことで、例えば第１データとして利用される皮下脂肪層に関する画像データを、その他の画像データを利用して補正することができる。このような補正処理は、本実施形態に係る情報処理装置１０の測定部１０１が、マイクロレンズアレイを用いた光学系を有しているために可能となるものである。

また、補正処理部１５５は、真皮層パターン画像や血管パターン画像等の不変情報を用いて抽出されるパターン画像と、皮下脂肪層を画像処理して算出されるパターン画像と、を用いて、測定した位置に関する位置情報を特定することも可能である。また、補正処理部１５５は、不変情報として、体表面に存在する指紋等の模様や、生成された画像に写り込む骨等を利用し、測定した位置に関する位置情報を特定してもよい。本実施形態に係る情報処理装置１０では、このような位置情報を特定することで、測定部位、ひいては生体そのもののアドレス付けを行うことが可能となる。

補正処理部１５５は、以上のような補正処理を施した第１データ（補正後の第１データ）や、測定位置に関する情報を、後述する算出処理部１５７や、マップ生成部１５９に出力する。補正処理部１５５は、これらの情報を測定制御部１０３に出力して、測定部１０１による測定処理にフィードバックしてもよい。

また、補正処理部１５５は、これらの情報に、これらの情報を生成した日時等に関する時刻情報を関連付けて、記憶部１１３等に履歴情報として格納してもよい。

算出処理部１５７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。算出処理部１５７は、補正後の第１データを利用して、着目する体組織や生体成分に関する特徴量を算出する。例えば、第１データとして、皮下脂肪層に関する画像データが用いられる場合には、算出処理部１５７は、補正後の皮下脂肪層に関する画像データを用いて、測定位置の皮下脂肪厚等といった皮下脂肪層に関する特徴量を算出する。

特徴量の算出の際、算出処理部１５７は、記憶部１１３等に予め格納されているデータテーブルを利用したり、算出アルゴリズム等を利用したりすることができる。また、算出処理部１５７は、記憶部１１３等に格納されているデータテーブルや算出アルゴリズムを適宜組み合わせて使用してもよい。

また、算出処理部１５７は、算出した体組織や生体成分に関するデータ（特徴量データ）と、測定位置に関する位置情報と、を組み合わせることで、測定部位を特定した特徴量データを得ることが可能である。

算出処理部１５７は、補正処理がなされた画像データを利用して体組織や生体成分に関する特徴量を算出すると、算出した特徴量に関する情報を、データ出力部１０９や表示制御部１１１に出力する。また、算出処理部１５７は、算出した特徴量に関するデータに、当該データを算出した日時等に関する時刻情報を関連付けて、記憶部１１３等に履歴情報として格納してもよい。

マップ生成部１５９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。マップ生成部１５９は、複数箇所の測定位置における身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成する。

より詳細には、マップ生成部１５９は、少しずつ測定位置をずらしながら生成された皮下脂肪厚等といった特徴量データや、真皮層や皮下脂肪層等から得られたパターン画像を互いに接続していくことにより、測定対象の位置を示すマップを作成する。

図１２は、マップ生成部１５９によるマップ生成処理の一例を示した説明図である。図１２では、算出した皮下脂肪厚に関する特徴量データと、血管パターンと、を利用して、血管パターンのマップを生成する場合について図示している。例えば図中の×印で示した測定位置での皮下脂肪厚が６．７ｍｍであった場合、マップ生成部１５９は、血管パターンを利用して位置ズレ量を算出し、２つの血管パターン画像の位置情報をマッチングする。２つの血管パターン画像間の位置ズレ量を算出すると、マップ生成部１５９は、算出した位置ズレ量を利用して、２つの血管パターン画像を接続する。マップ生成部１５９は、生成した複数の隣接部を有するマップ同士を接続していくことで、１つのマップに統合することも可能である。

このように、測定部１０１を体表面上で滑らせるようにして複数の測定位置で測定処理を行った上で、マップ生成部１５９は、得られた測定データを利用することで、皮下のマップを作成することができる。例えば、測定対象である腕のマップを作成する場合には、測定部１０１を腕の表面にて滑らせてデータを取得しつつ、生成したパターン画像を接続していくことで、腕のマップを生成することができる。また、測定部位の構造が複雑な場合、マップ生成部１５９は、部分的にマップを作成して、作成した部分的なマップを後ほど接続するようにしてもよい。

なお、本実施形態に係る情報処理装置１０において、マップを作成する際に連続した測定を行う場合、マップ生成処理の終了は、例えば次のような条件で判定することができる。なお、下記に示したマップ生成処理の終了条件はあくまでも一例であって、本実施形態に係るマップ生成処理の終了条件が下記の例に限定されるわけではない。

・測定部のデータ保持容量が所定の閾値を超えた時点で終了する。
・測定開始から所定の時間が経過した時点で終了する。
・作成したマップが所定のサイズを超えた時点で終了する。
・作成しているマップに占めるパターン取得面積カバー率が所定の割合を超えた時点で終了する。

マップ生成部１５９は、このようにして生成したマップに関するデータを、データ出力部１０９や、補正処理部１５５や算出処理部１５７に出力する。また、マップ生成部１５９は、このようにして生成したマップに関するデータに、当該データを生成した日時等に関する時刻情報を関連付けて、記憶部１１３に履歴情報として格納してもよい。

このようなマップを生成しておくことで、本実施形態に係る情報処理装置１０では、新たに測定対象を測定した場合に、取得したパターン情報とマップのパターンとを用いてマッチングを行い、測定位置を推定することが可能となる。また、本実施形態に係る情報処理装置１０は、マップを生成することによって、生成したマップを用いて測定位置を指定してマップの位置と関連付けて測定したり、関連付けられた測定データをマップ的に利用したりすることが可能となる。また、本実施形態に係る情報処理装置１０において、測定ポイントを指定した測定を実施する場合には、推定された位置から指定された測定ポイントまでの位置ズレを特定し、特定したズレをユーザに提示することも可能となる。

なお、マップ生成部１５９は、例えば図１３に示したように、測定対象を撮像した写真を利用し、写真と各種パターンマップとの位置合わせを行ってこれらを互いに組み合わせることで、ユーザによってより分かり易いパターンマップに拡張してもよい。

また、本実施形態に係る情報処理装置１０に、十分な記憶装置が備わっておらず、有線や無線での通信手段が存在する場合には、外部処理装置に測定データを送信し、外部処理装置にてマップを生成してもよい。

以上、図６〜図１３を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０が備えるデータ処理部の構成について、詳細に説明した。

以上、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

また、図１に示した例では、測定制御部１０３、データ取得部１０５、データ処理部１０７、データ出力部１０９、表示制御部１１１、及び、記憶部１１３からなる演算処理・制御ユニットと、測定部１０１と、が一体となっているかのように図示されているが、測定部１０１と、演算処理・制御ユニットとは、一体に構成されていてもよく、別体で構成されていてもよい。測定部１０１と、演算処理・制御ユニットとが別体で構成される場合には、かかる測定部１０１を有する測定機器と、演算処理・制御ユニットを備える装置と、からなる情報処理システムが形成されることとなる。また、演算処理・制御ユニットに含まれる各処理部の一部は、測定部１０１からなる測定機器（測定ユニット）に実装されていてもよいし、複数の装置に分散して実装されていてもよい。

また、図６に示した例では、データ処理部１０７がマップ生成部１５９を有している場合にについて図示しているが、データ処理部１０７は、マップ生成部１５９を有していなくとも良い。

＜測定結果のフィードバックについて＞
続いて、図１４Ａ〜図１４Ｃを参照しながら、本実施形態に係る情報処理層位置１０のデータ出力部１０９及び表示制御部１１１で実施される、測定結果のフィードバック処理の一例について具体的に説明する。図１４Ａ〜図１４Ｃは、本実施形態に係る情報処理装置における測定結果のフィードバック処理について説明するための説明図である。

本実施形態に係る情報処理装置１０のデータ出力部１０９は、例えば、測定制御部１０３や、データ処理部１０７や、表示制御部１１１等と互いに連携することで、測定データの品質、処理の実行状況、又は、生体の測定位置の少なくとも何れかに関する情報を表示させて、ユーザに対してこれらの情報をフィードバックすることができる。

［測定時のフィードバック］
まず、図１４Ａを参照しながら、測定時におけるユーザへのフィードバック処理の一例について説明する。

本実施形態に係る情報処理装置１０では、測定したデータの品質を評価し、得られた評価結果をユーザにフィードバックすることが可能である。測定データの品質をユーザにフィードバックすることによって、ユーザは、測定データの品質が上がるように操作方法の最適化を考慮することが可能となる。

ここで、測定データの品質を評価する方法については、公知のあらゆる方法を利用することが可能であり、例えば、検出した阻害オブジェクトの量に基づいて品質を評価することができる。

また、ユーザへのフィードバック方法は、公知のあらゆる方法を利用することが可能である。かかる方法としては、例えば、図１４Ａに示したように、インジケータを利用して品質を段階的に示したり、情報処理装置１０の表示画面の画像表示エリアに検出した阻害オブジェクトやアニメーションを表示したり、テキストを表示したりすることが考えられる。また、得られた品質に応じて、異なる音や振動を発することで示したり、通信を用いて異なる装置に上記のようなフィードバックを出力させたりしてもよい。

［マップ生成時のフィードバック］
次に、図１４Ｂを参照しながら、マップ生成時におけるユーザへのフィードバック処理の一例について説明する。

本実施形態に係る情報処理装置１０では、マップを生成する際に、マップの生成状況をユーザにフィードバックすることが可能である。

例えば、測定部１０１に設けられたエリアセンサよりも大きなエリアのマップを生成する場合には、図１４Ｂに示したように、測定したデータから抽出したパターンと、マップの接続状況と、を画像表示エリアに表示することが可能である。このような表示を行うことで、ユーザに対してカバーエリアを提示することが可能となる。

また、本実施形態に係る情報処理装置１０は、図１４Ｂに示したように、目標面積に対する現在面積の数値を、表示画面中にテキストで表示したり、目標面積に対する現在面積をインジケータ等で表示したりしてもよい。

更に、本実施形態に係る情報処理装置１０は、マップを生成する際に、未測定領域にユーザをガイドするために、測定部を動かす方向を画像表示エリアやインジケータに示したり、方向を音や音声で示したり、動かすべき方向を振動で伝えたりしてもよい。

また、本実施形態に係る情報処理装置１０は、マップの生成が終了した場合においても、同様のフィードバックを行うことが可能である。

なお、本実施形態に係る情報処理装置１０は、通信を用いて異なる装置に上記のようなフィードバックを出力してもよい。

［定点測定時のフィードバック］
次に、図１４Ｃを参照しながら、定点測定時におけるユーザへのフィードバック処理の一例について説明する。

本実施形態に係る情報処理装置１０では、皮下脂肪厚等といった体組織や生体成分に関する特徴量データを定点測定する際に、設定した測定ポイントに関する情報をユーザへフィードバックすることができる。

例えば、現在測定している部位が設定されている測定ポイントと異なる場合、情報処理装置１０は、現在測定している位置情報を表示画面に表示させて、現在の状況をユーザにフィードバックすることができる。また、情報処理装置１０は、生成したマップ情報に基づいて測定位置を特定し、画像表示エリアにマップ中の位置を表示することによって、測定位置をユーザにフィードバックすることができる。

情報処理装置１０は、マップ情報を表示しない場合には、同等のアニメーション等を画像表示エリアに表示してもよい。また、情報処理装置１０は、インジケータを利用して、現在の測定位置が、設定された測定ポイントであるか否かを示してもよい。

なお、本実施形態に係る情報処理装置１０は、測定部１０１にエリアセンサを用いているため、ユーザは測定ポイントに対して測定部を高精度に位置合わせしなくともよく、測定ポイントをエリアセンサ内に捉えておき、情報処理装置１０の内部で位置合わせを行うことで、測定位置の最適化を図ることができる。

更に、情報処理装置１０は、ユーザを設定された測定ポイントに導く方法として、上記と同様の方法でフィードバックを行うことができる。

以上、図１４Ａ〜図１４Ｃを参照しながら、本実施形態に係る情報処理層位置１０のデータ出力部１０９及び表示制御部１１１で実施される、測定結果のフィードバック処理の一例について具体的に説明した。

＜情報処理方法について＞
続いて、図１５〜図１７を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０で実施される各種の情報処理方法について、その流れの一例を簡単に説明する。図１５〜図１７は、本実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を示した流れ図である。

［情報処理方法の流れ］
まず、図１５を参照しながら、本実施形態に係る情報処理方法の流れの一例を説明する。
情報処理装置１０の測定制御部１０３は、測定部１０１に設けられた光源１２１に対して所定の制御信号を送信して、光源１２１から測定対象である生体に向かって測定光を照射させる（ステップＳ１０１）。測定部１０１に設けられたエリアセンサ１３３は、生体を通過した測定光を検出して、測定したマイクロレンズアレイデータ（ＭＬＡデータ）を取得し（ステップＳ１０３）、データ取得部１０５へと出力する。

データ取得部１０５は、測定部１０１のエリアセンサ１３３から出力された測定データ（すなわち、ＭＬＡデータ）を取得すると、このＭＬＡデータをデータ処理部１０７のデータ変換部１５１に出力する。データ変換部１５１は、ＭＬＡデータを様々な深度に対応した複数の画像データへと変換し（ステップＳ１０５）、得られた画像データを、パターン抽出部１５３及び補正処理部１５５へと出力する。

パターン抽出部１５３は、データ変換部１５１により生成された画像データから、体毛パターン、色素変化パターン、血管パターン等といった身体的な特徴物のパターン情報を抽出し（ステップＳ１０７）、補正処理部１５５へと出力する。

補正処理部１５５は、パターン抽出部１５３から出力されたパターン情報を参照して、測定されたデータに含まれる不要なオブジェクトを検出し（ステップＳ１０９）、検出結果に基づいて、特徴量の算出に利用される画像データを補正する（ステップＳ１１１）。その後、補正処理部１５５は、補正後の画像データを、算出処理部１５７に出力する。

算出処理部１５７は、必要に応じて、記憶部１１３等に格納されているデータテーブルやアルゴリズムを利用しながら、補正後の画像データを利用して、体組織や生体成分に関する特徴量を算出する（ステップＳ１１３）。その後、算出処理部１５７は、得られた算出結果を、データ出力部１０９に出力する。

データ出力部１０９は、データ処理部１０７の算出処理部１５７から出力された特徴量の算出結果を取得すると、取得した特徴量の算出結果を出力する（ステップＳ１１５）。これにより、情報処理装置１０のユーザは、特徴量の測定結果を把握することが可能となる。

［繰り返し測定時の情報処理方法の流れ］
次に、図１６を参照しながら、繰り返し測定を行う場合における情報処理方法の流れの一例について説明する。
情報処理装置１０の測定制御部１０３は、測定部１０１に設けられた光源１２１に対して所定の制御信号を送信して、光源１２１から測定対象である生体に向かって測定光を照射させる（ステップＳ１２１）。測定部１０１に設けられたエリアセンサ１３３は、生体を通過した測定光を検出して、測定したマイクロレンズアレイデータ（ＭＬＡデータ）を取得し（ステップＳ１２３）、データ取得部１０５へと出力する。

データ取得部１０５は、測定部１０１のエリアセンサ１３３から出力された測定データ（すなわち、ＭＬＡデータ）を取得すると、このＭＬＡデータをデータ処理部１０７のデータ変換部１５１に出力する。データ変換部１５１は、ＭＬＡデータを様々な深度に対応した複数の画像データへと変換し（ステップＳ１２５）、得られた画像データを、パターン抽出部１５３及び補正処理部１５５へと出力する。

パターン抽出部１５３は、データ変換部１５１により生成された画像データから、体毛パターン、色素変化パターン、血管パターン等といった身体的な特徴物のパターン情報を抽出する（ステップＳ１２７）。続いて、パターン抽出部１５３は、前回測定時に抽出されたパターンを例えば記憶部１１３等の格納領域から取得して、前回測定時のパターンと、今回抽出したパターンとのマッチング処理を行う（ステップＳ１２９）。次に、パターン抽出部１５３は、前回測定時のパターンと今回抽出したパターンとが一致するか否かの判断を行う（ステップＳ１３１）。

前回測定時のパターンと今回抽出したパターンとが一致しなかった場合、パターン抽出部１５３は、一致しなかった旨を測定制御部１０３に出力する。その結果、本実施形態に係る情報処理装置１０では、ステップＳ１２３に戻って測定処理が繰り返されることとなる。なお、エリアセンサでのＭＬＡデータの取得と連動して光源のオン・オフが制御されている場合には、ステップＳ１２１に戻って測定処理を繰り返しても良い。

一方、前回測定時のパターンと今回抽出したパターンとが一致した場合、パターン抽出部１５３は、得られたパターンに関する情報を、補正処理部１５５へと出力する。

補正処理部１５５は、パターン抽出部１５３から出力されたパターン情報を参照して、測定されたデータに含まれる不要なオブジェクトを検出し、検出結果に基づいて、特徴量の算出に利用される画像データを補正する（ステップＳ１３３）。その後、データ処理部１０７は、所定の終了判定条件に基づいて、繰り返し測定処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１３５）。

繰り返し測定処理を継続する場合には、ステップＳ１２３に戻って測定処理が繰り返されることとなる。また、繰り返し測定処理を終了する場合には、補正処理部１５５は、補正後の画像データ又は画像データ群を、算出処理部１５７に出力する。

算出処理部１５７は、必要に応じて、記憶部１１３等に格納されているデータテーブルやアルゴリズムを利用しながら、補正後の画像データ又は画像データ群を利用して、体組織や生体成分に関する特徴量を算出する（ステップＳ１３７）。その後、算出処理部１５７は、得られた算出結果を、データ出力部１０９に出力する。

データ出力部１０９は、データ処理部１０７の算出処理部１５７から出力された特徴量の算出結果を取得すると、取得した特徴量の算出結果を出力する（ステップＳ１３９）。これにより、情報処理装置１０のユーザは、特徴量の測定結果を把握することが可能となる。

［マップ生成方法の流れ］
次に、図１７を参照しながら、マップ生成方法の流れの一例について説明する。
情報処理装置１０の測定制御部１０３は、測定部１０１に設けられた光源１２１に対して所定の制御信号を送信して、光源１２１から測定対象である生体に向かって測定光を照射させる（ステップＳ１４１）。測定部１０１に設けられたエリアセンサ１３３は、生体を通過した測定光を検出して、測定したマイクロレンズアレイデータ（ＭＬＡデータ）を取得し（ステップＳ１４３）、データ取得部１０５へと出力する。

データ取得部１０５は、測定部１０１のエリアセンサ１３３から出力された測定データ（すなわち、ＭＬＡデータ）を取得すると、このＭＬＡデータをデータ処理部１０７のデータ変換部１５１に出力する。データ変換部１５１は、ＭＬＡデータを様々な深度に対応した複数の画像データへと変換し（ステップＳ１４５）、得られた画像データを、パターン抽出部１５３及び補正処理部１５５へと出力する。

パターン抽出部１５３は、データ変換部１５１により生成された画像データから、体毛パターン、色素変化パターン、血管パターン等といった身体的な特徴物のパターン情報を抽出する（ステップＳ１４７）。その後、パターン抽出部１５３は、得られたパターン情報を、補正処理部１５５及びマップ生成部１５９に出力する。

続いて、マップ生成部１５９は、前回測定時に抽出されたパターンを例えば記憶部１１３等の格納領域から取得して、前回測定時のパターンと、今回抽出したパターンとのマッチング処理を行う（ステップＳ１４９）。次に、マップ生成部１５９は、前回測定時のパターンと今回抽出したパターンとが一致するか否かの判断を行う（ステップＳ１５１）。

前回測定時のパターンと今回抽出したパターンとが一致した場合、マップ生成部１５９は、データ変換部１５１から出力された画像データを、位置ズレ量を利用して補正し（ステップＳ１５３）、保持しているマップに接続する（ステップＳ１５５）。その後、マップ生成部１５９は、後述するステップＳ１５９を実施する。

一方、前回測定時のパターンと今回抽出したパターンとが一致しなかった場合、マップ生成部１５９は、今回抽出したパターンを一時保存又は破棄した上で（ステップＳ１５７）、後述するステップＳ１５９を実施する。

その後、マップ生成部１５９は、所定の終了判定条件に基づいて、マップ生成処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１５９）。

マップ生成処理を継続する場合には、ステップＳ１４３に戻って測定処理が繰り返されることとなる。また、繰り返し測定処理を終了する場合には、マップ生成部１５９は、マップ生成処理を終了する。これにより、情報処理装置１０のユーザに固有な各種のパターンマップが生成されることとなる。

以上、図１５〜図１７を参照しながら、本実施形態に係る情報処理方法の流れの一例について簡単に説明した。

＜第１変形例について＞
次に、図１８を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０の第１変形例について簡単に説明する。図１８は、本実施形態に係る情報処理装置の第１変形例について示した説明図である。

本実施形態に係る情報処理装置１０は、測定されたデータ（測定データ）に対するデータ処理の一部又は全てを、情報処理装置１０と相互に通信可能な外部の演算処理装置で実施させることも可能である。以下、本実施形態に係る情報処理装置１０と、外部に設けられた演算処理装置２０とが互いに連携しながら、上記のような各種のデータ処理を実施する場合について、図１８を参照しながら簡単に説明する。

本変形例に係る情報処理システムは、図１及び図６に示したような構成を有する情報処理装置１０と、情報処理装置１０と相互に通信可能な演算処理装置２０と、を含む。演算処理装置２０は、情報処理装置１０に対して有線又は無線通信によるネットワークを介して接続されていてもよく、情報処理装置１０に直接接続されていてもよい。

ここで、図１８では、情報処理装置１０の備える処理部として、図１に示した情報処理装置１０の構成の一部のみを便宜的に示している。
本変形例に係る情報処理装置１０では、測定部１０１により測定されたデータが、上記のようなデータ処理がなされることなく、データ出力部１０９を介して演算処理装置２０に出力されてもよい。また、測定部１０１により測定されたデータに対して、上記のようなデータ処理の一部が実施され、その後、データ出力部１０９を介して、一部のデータ処理が実施された測定データが演算処理装置２０に出力されてもよい。また、本変形例に係る情報処理装置１０では、測定データに基づく特徴量の算出結果を、演算処理装置２０に出力するようにしてもよい。

ここで、先だって説明した各種のデータ処理のうち、どのような処理までを情報処理装置１０で実施するかについては、情報処理装置１０の備える演算資源（リソース）に応じて、適宜決定することが可能である。

また、演算処理装置２０は、図１８に例示したように、データ取得部２０１と、データ処理部２０３と、データ出力部２０５と、記憶部２０７と、を主に備える。

データ取得部２０１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。データ取得部２０１は、情報処理装置１０のデータ出力部１０９から出力された各種データを取得して、後述するデータ処理部２０３及びデータ出力部２０５に出力する。

データ処理部２０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。データ処理部２０３は、図６に示した第１の実施形態に係る情報処理装置１０が有するデータ処理部１０７と同様の機能を実現する処理部である。図１８に示した情報処理装置１０のデータ処理部１０７と、演算処理装置２０のデータ処理部２０３とは、互いが連携することによって、上記第１の実施形態で説明した各種データ処理を実現する。データ処理部２０３が実施可能なデータ処理については、先だって説明した第１の実施形態に係るデータ処理と同様であるため、以下では詳細な説明は省略する。

データ出力部２０５及び記憶部２０７は、第１の実施形態に係る情報処理装置１０が備えるデータ出力部１０９及び記憶部１１３と同様の構成を有し、同様の効果を奏するものである。従って、以下では詳細な説明は省略する。

図１８に示したように、情報処理装置１０と演算処理装置２０とが連携して処理を行うことで、情報処理装置１０がデータ処理を行う際の負荷を低減させることが可能となる。また、情報処理装置１０及び演算処理装置２０が互いに連携して処理を行うことで、例えば、在宅医療や遠隔医療や遠隔地からの見守りサービス等、各種のサービスを提供することが可能となる。

以上、図１８を参照しながら、第１の実施形態に係る情報処理装置１０の第１変形例について、簡単に説明した。

（ハードウェア構成について）
次に、図１９を参照しながら、本開示の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図１９は、本開示の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

情報処理装置１０は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、情報処理装置１０は、更に、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、センサ９１４、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３および通信装置９２５を備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置１０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。

ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。

センサ９１４は、例えば、ユーザに固有の生体情報、または、かかる生体情報を取得するために用いられる各種情報を検出する検出手段である。このセンサ９１４として、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の各種の撮像素子を挙げることができる。また、センサ９１４は、生体部位を撮像するために用いられるレンズ等の光学系や光源等を更に有していてもよい。また、センサ９１４は、音声等を取得するためのマイクロフォン等であってもよい。なお、センサ９１４は、上述のもの以外にも、温度計、照度計、湿度計、速度計、加速度計などの様々な測定機器を備えていてもよい。

入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、情報処理装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、情報処理装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１７は、例えば、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。

ストレージ装置９１９は、情報処理装置１０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種データなどを格納する。

ドライブ９２１は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２７は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。

接続ポート９２３は、機器を情報処理装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置１０は、外部接続機器９２９から直接各種データを取得したり、外部接続機器９２９に各種データを提供したりする。

通信装置９２５は、例えば、通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。

以上、本開示の実施形態に係る情報処理装置１０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部と、
前記測定データに対して処理を行うデータ処理部と、
を備え、
前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有する、情報処理装置。
（２）
前記補正処理部は、
前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、
前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、他のデータを利用する、（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記補正処理部は、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置の近傍の画素に対応するデータを利用する、（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記補正処理部は、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、当該第１データを測定したレンズに隣接するレンズにより測定されたデータを利用する、（２）又は（３）の何れかに記載の情報処理装置。
（５）
前記身体的な特徴物は、前記生体に存在する血管、色素、又は、体毛の少なくとも何れかである、（２）〜（４）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（６）
前記データ処理部は、互いに異なる前記深度に対応する前記測定データからそれぞれ抽出された、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、前記生体の測定位置を特定する、（２）〜（５）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（７）
前記データ処理部は、複数箇所の測定位置における前記身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成部を更に備え、
前記マップ生成部は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、（２）〜（６）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（８）
前記データ処理部は、一つの前記測定データを互いに異なる前記深度での画像データへと変換するデータ変換部を更に備え、
前記補正処理部は、複数の前記画像データを利用して補正処理を実施する、（１）〜（７）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（９）
前記測定部は、前記生体に対して所定波長の光を照射する光源を複数備え、
前記生体に対して複数の方向から前記所定波長の光が照射される、（１）〜（８）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（１０）
前記データ処理部は、前記測定データに対する処理結果を出力するデータ出力部を更に備え、
前記データ出力部は、前記測定データの品質、処理の実行状況、又は、前記生体の測定位置の少なくとも何れかに関する情報を表示させる、（１）〜（９）の何れか１つに記載の情報処理装置。
（１１）
複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部と、
前記測定データに対して処理を行うデータ処理部と、
を備え、
前記データ処理部は、
前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部と、
複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成部と、
を有し、
前記マップ生成部は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、情報処理装置。
（１２）
複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成することと、
前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正することと、
を含む、情報処理方法。
（１３）
複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成することと、
前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正することと、
複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成することと、
を含み、
互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、情報処理方法。
（１４）
複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と通信可能なコンピュータに、
前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理機能
を実現させるためのプログラム。
（１５）
複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と通信可能なコンピュータに、
前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理機能と、
複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成機能と、
を実現させ、
前記マップ生成機能は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、プログラム。
（１６）
複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と、
前記測定データに対して処理を行うデータ処理部を備える情報処理装置と、
を備え、
前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有する、情報処理システム。

１０ 情報処理装置
１０１ 測定部
１０３ 測定制御部
１０５ データ取得部
１０７ データ処理部
１０９ データ出力部
１１１ 表示制御部
１１３ 記憶部
１５１ データ変換部
１５３ パターン抽出部
１５５ 補正処理部
１５７ 算出処理部
１５９ マップ生成部

Claims (17)

1. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部と、
   前記測定データに対して処理を行うデータ処理部と、
   を備え、
   前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有し、
   前記補正処理部は、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置の近傍の画素に対応するデータを利用する、情報処理装置。
2. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部と、
   前記測定データに対して処理を行うデータ処理部と、
   を備え、
   前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有し、
   前記補正処理部は、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、当該第１データを測定したレンズに隣接するレンズにより測定されたデータを利用する、情報処理装置。
3. 前記身体的な特徴物は、前記生体に存在する血管、色素、又は、体毛の少なくとも何れかである、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記データ処理部は、互いに異なる前記深度に対応する前記測定データからそれぞれ抽出された、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、前記生体の測定位置を特定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
5. 前記データ処理部は、複数箇所の測定位置における前記身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成部を更に備え、
   前記マップ生成部は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
6. 前記データ処理部は、一つの前記測定データを互いに異なる前記深度での画像データへと変換するデータ変換部を更に備え、
   前記補正処理部は、複数の前記画像データを利用して補正処理を実施する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
7. 前記測定部は、前記生体に対して所定波長の光を照射する光源を複数備え、
   前記生体に対して複数の方向から前記所定波長の光が照射される、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
8. 前記データ処理部は、前記測定データに対する処理結果を出力するデータ出力部を更に備え、
   前記データ出力部は、前記測定データの品質、処理の実行状況、又は、前記生体の測定位置の少なくとも何れかに関する情報を表示させる、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
9. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部と、
   前記測定データに対して処理を行うデータ処理部と、
   を備え、
   前記データ処理部は、
   前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部と、
   複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成部と、
   を有し、
   前記マップ生成部は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、情報処理装置。
10. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成することと、
    前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正することと、
    を含み、
    前記第１データを前記第２データを利用して補正する際には、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置の近傍の画素に対応するデータを利用する、情報処理方法。
11. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成することと、
    前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正することと、
    を含み、
    前記第１データを前記第２データを利用して補正する際には、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、当該第１データを測定したレンズに隣接するレンズにより測定されたデータを利用する、情報処理方法。
12. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用した複数の画素を有するセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成することと、
    前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正することと、
    複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成することと、
    を含み、
    互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、情報処理方法。
13. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と通信可能なコンピュータに、
    前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理機能
    を実現させ、
    前記補正処理機能は、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置の近傍の画素に対応するデータを利用する、プログラム。
14. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と通信可能なコンピュータに、
    前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理機能
    を実現させ、
    前記補正処理機能は、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、当該第１データを測定したレンズに隣接するレンズにより測定されたデータを利用する、プログラム。
15. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と通信可能なコンピュータに、
    前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理機能と、
    複数箇所の測定位置における、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを利用して、当該身体特徴パターンに対応する前記身体的な特徴物の分布状況を示すマップを生成するマップ生成機能と、
    を実現させ、
    前記マップ生成機能は、互いに異なる深度に対応する前記マップを重畳させて表示させる、プログラム。
16. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と、
    前記測定データに対して処理を行うデータ処理部を備える情報処理装置と、
    を備え、
    前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有し、
    前記補正処理部は、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置の近傍の画素に対応するデータを利用する、情報処理システム。
17. 複数のレンズが格子状に規則的に配設されたマイクロレンズアレイを利用したセンサにより生体から射出した光を検出して、検出した前記光に関する測定データを生成する測定部を備える測定機器と、
    前記測定データに対して処理を行うデータ処理部を備える情報処理装置と、
    を備え、
    前記データ処理部は、前記測定データのうち前記生体内における一の深度に対応するデータである第１データを、前記測定データのうち前記一の深度とは異なる他の深度に対応するデータである第２データを利用して補正する補正処理部を有し、
    前記補正処理部は、前記第２データから抽出される、前記生体内での身体的な特徴物の分布を表した身体特徴パターンを参照して、当該身体的な特徴物の存在位置を特定し、前記第１データのうち前記身体的な特徴物の存在位置に対応するデータに代えて、当該第１データを測定したレンズに隣接するレンズにより測定されたデータを利用する、情報処理システム。

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