JP6393984B2 - 脈拍計測装置、脈拍計測方法及び脈拍計測プログラム - Google Patents
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Description
まず、本実施例に係る脈拍計測装置の機能的構成について説明する。図1は、実施例1に係る脈拍計測装置の機能的構成を示すブロック図である。図1に示す脈拍計測装置10は、太陽光や室内光などの一般の環境光の下で生体に計測器具を接触させずに、被験者が撮影された画像を用いて被験者の脈拍数を計測する脈拍計測処理を実行するものである。
Ra=Rs+Rn・・・(2)
k=Gn/Rn・・・(3)
S=Gs+Gn−k(Rs+Rn)・・・(5)
S=Gs−(Gn/Rn)Rs・・・(6)
v(i-1)>=0 and v(i)<0・・・(8)
次に、本実施例に係る脈拍計測装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、脈拍計測装置10によって実行される(1)波形検出処理について説明した後に、(2)脈拍計測処理について説明することとする。
図8は、実施例1に係る波形検出処理の手順を示すフローチャートである。この波形検出処理は、カメラ11から画像を取得する度に処理を起動し、画像が取得されなくなるまで繰り返し実行される処理である。なお、図示しない入力デバイス等を介して中断操作を受け付けた場合には、波形検出処理を中止することもできる。
図9は、実施例1に係る脈拍計測処理の手順を示すフローチャートである。この脈拍計測処理は、波形検出部15から出力される脈波波形に基づいて被験者の脈拍数を計測する処理である。
上述してきたように、本実施例に係る脈拍計測装置10は、被験者が撮影された画像から検出した脈拍波形との間の一致度が最大となるsin波のモデル波形を算出し、かかるモデル波形の周期から脈拍数を計算する。このため、本実施例に係る脈拍計測装置10では、分解能能力が向上し、表現できる脈拍数が離散的でなくなる。したがって、本実施例に係る脈拍計測装置10によれば、脈拍数を精度よく計測することができる。
上記の実施例1では、波形検出部15によって検出された脈拍波形に基づいて設定された基準窓を用いて脈拍数を計測する場合を例示したが、かかる基準窓は更新してもよい。例えば、設定部16は、算出部17によってモデル波形のパラメータが更新されるたびに、基準窓の窓幅をモデル波形がm周期分入る長さに更新する。
上記の実施例1では、算定部18によって算定された一致度が所定の閾値以上の場合に
脈拍数を計測する場合を例示したが、脈拍数を計測する条件は一致度の大きさに限定されない。具体的には、計測部19は、最終的なモデル波形のパラメータが所定の範囲内にある場合に脈拍数を計測してもよい。例えば、計測部19は、得られる心拍数が人の一般的な心拍数の範囲内である40bpm〜200bpmに含まれる場合のみ脈拍数を計算する。他の例では、計測部19は、モデル波形の位相γnの絶対値が所定の閾値(例えばπ/4)より小さい場合のみ脈拍数を計算する。これにより、脈拍計測装置10は、ノイズを含む脈拍波形から誤った脈拍数を計算する可能性を減らすことができる。
上記の実施例1では、モデル波形をsin波とする場合を例示したが、かかるモデル波形はsin波に限定されない。例えば、算出部17は、三角波など他の周期的な波形をモデル波形としてもよい。また、算出部17は、複数の周期的な波形の和で構成される合成波をモデル波形としてもよい。
上記の実施例1及び実施例2では、入力信号としてR信号およびG信号の二種類を用いる場合を例示したが、異なる複数の光波長成分を持つ信号であれば任意の種類の信号および任意の数の信号を入力信号とすることができる。例えば、R、G、B、IRおよびNIRなどの光波長成分が異なる信号のうち任意の組合せの信号を2つ用いることもできるし、また、3つ以上用いることもできる。
上記の実施例1では、脈拍計測装置10が上記の脈拍計測処理をスタンドアローンで実行する場合を例示したが、クライアントサーバシステムとして実装することもできる。例えば、脈拍計測装置10は、脈拍計測処理を実行するWebサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって脈拍計測サービスを始めとするサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。このように、脈拍計測装置10がサーバ装置として動作する場合には、スマートフォンや携帯電話機等の携帯端末装置やパーソナルコンピュータ等の情報処理装置をクライアント端末として収容することができる。これらクライアント端末からネットワークを介して被験者の顔が映った画像が取得された場合に波形検出処理を実行し、その脈波波形を用いて脈拍計測処理を実行した上でその検出結果やその検出結果を用いてなされた診断結果をクライアント端末へ応答することによって脈波検出サービス及び診断サービスを提供できる。
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、設定部16、算出部17、算定部18または計測部19を脈拍計測装置10の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、設定部16、算出部17、算定部18または計測部19を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の脈拍計測装置10の機能を実現するようにしてもよい。
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図12を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する脈拍計測処理プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
11 カメラ
13 取得部
14 抽出部
15 波形検出部
16 設定部
16a 転換判定部
16b 極値判定部
16c 窓幅設定部
17 算出部
18 算定部
19 計測部
Claims (8)
- 被験者の生体が撮影された画像から前記被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された信号に含まれる振幅値の正負が転換すると判定された転換点の数が脈波の周期の整数倍と対応する個数になるまで遡った区間の長さの幅を持つ基準窓を設定する設定部と、
前記設定部によって設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出する算出部と、
前記算出部によって算出されたモデル波形と前記基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定する算定部と、
前記算定部によって算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、前記モデル波形に含まれるパラメータに基づいて前記被験者の脈拍数を計測する計測部と
を有することを特徴とする脈拍計測装置。 - 前記算出部は、
前記基準窓の時間幅と当該基準窓の時間幅に含まれる前記モデル波形の周期数とに基づいて前記モデル波形に含まれる初期のパラメータを演算し、前記一致度がより大きくなるように前記パラメータの更新を複数回繰り返して一致度が最大のモデル波形を算出することを特徴とする請求項1に記載の脈拍計測装置。 - 前記設定部は、
前記モデル波形に含まれるパラメータが更新された場合に、前記モデル波形が所定の周期数含まれるように前記基準窓の時間幅を更新することを特徴とする請求項2に記載の脈拍計測装置。 - 前記計測部は、
前記一致度が最大のモデル波形に含まれるパラメータのうちの周期から前記脈拍数を計測することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の脈拍計測装置。 - 前記算出部は、
前記設定部によって設定された基準窓に基づいて正弦波のモデル波形を算出することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の脈拍計測装置。 - 前記計測部は、
前記モデル波形に含まれるパラメータが所定の範囲内にある場合に、当該パラメータに基づいて前記脈拍数を計測することを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の脈拍計測装置。 - コンピュータが、
被験者の生体が撮影された画像から前記被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出し、
検出された信号に含まれる振幅値の正負が転換すると判定された転換点の数が脈波の周期の整数倍と対応する個数になるまで遡った区間の長さの幅を持つ基準窓を設定し、
設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出し、
算出されたモデル波形と前記基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定し、
算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、前記モデル波形に含まれるパラメータに基づいて前記被験者の脈拍数を計測する
処理を実行することを特徴とする脈拍計測方法。 - コンピュータに、
被験者の生体が撮影された画像から前記被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出し、
検出された信号に含まれる振幅値の正負が転換すると判定された転換点の数が脈波の周期の整数倍と対応する個数になるまで遡った区間の長さの幅を持つ基準窓を設定し、
設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出し、
算出されたモデル波形と前記基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定し、
算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、前記モデル波形に含まれるパラメータに基づいて前記被験者の脈拍数を計測する
処理を実行させることを特徴とする脈拍計測プログラム。
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