JP6509605B2 - 生理学的パラメータの推定 - Google Patents

Description

本発明は一般に光電式容積脈波記録法（フォトプレチスモグラフィ）に関し、詳しくはフォトプレチスモグラフィに基づく対象の推定生理学的パラメータに関するが排他的にこれに関するわけではない。

技術の進展とともに、個人の心拍数のような生理学的パラメータの測定を目的とするフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）が開発されている。ＰＰＧは、非侵入型の光学技術であって、個人の血液量の変化を測定するための光の使用を含む。当該測定に基づいて、血液量の変化を示すＰＰＧ信号を取得することができる。ＰＰＧ信号はその後、個人に関連付けられた生理学的パラメータを推定するべく使用される。

本発明は、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）を使用して、例えば個人のような対象の生理学的パラメータを決定することに関する。ＰＰＧは、対象の心拍数のような生理学的パラメータを測定するべく使用される非侵入型光技術である。

ＰＰＧでは、個人に関連付けられたＰＰＧ信号が、標準的医療グレードの機器を使用して記録される。ＰＰＧ信号は、個人の血流の体積変化を示し、かつ、当該個人の心拍数を決定するべく使用される。しかしながら、かかる医療機器は調達コストが高いので、周期的に自分の心拍数の測定を受けようとする個人は、その心拍数測定を目的としてかかる医療機器を備えた病院を繰り返し訪れる必要がある。さらに、その医療機器は、熟練者によってのみ操作されるので、当該医療機器の操作上の有益性が限られる。

技術開発に伴い、今や個人は、発光ダイオード（ＬＥＤ）フラッシュのような光源と、例えばカメラのようなビデオ画像撮影装置とを備えたスマートフォンを使用して自分の生理学的パラメータを測定することができる。スマートフォンを使用して個人の生理学的パラメータを推定するには、典型的には指である個人の身体部分のビデオ画像が、ＬＥＤフラッシュがオンとなっているスマートフォンのカメラを使用して記録される。ビデオ画像はその後、個人に関連付けられたＰＰＧ信号を抽出するべく処理される。そのＰＰＧ信号に基づいて、個人の生理学的パラメータが推定される。

ビデオ画像からＰＰＧ信号を抽出する従来型アプローチにおいては、所定寸法の中心ブロックが、ビデオ画像の各フレームから選択される。中心ブロックは、当該フレームの中心に位置するブロックとして理解してよい。その後、複数の中心ブロックそれぞれに対応する平均値に基づいてＰＰＧ信号が抽出される。カメラに対するフラッシュの位置によっては、中心ブロックに基づいて取得されるＰＰＧ信号は低品質となり得る。例えば、フラッシュは、当該フラッシュに近いフレームの画素の飽和を引き起こし得る。このため、かかる領域、例えば中心ブロック、から抽出されたＰＰＧ信号が低品質となり得る。したがって、かかるＰＰＧ信号に基づいて決定された生理学的パラメータのいずれも、当該生理学的パラメータの正確な値を反映しない可能性がある。加えて、個人の肌の色調もまた、取得されるＰＰＧ信号の品質に影響し得る。例えば、肌が白い個人の場合、ＬＥＤフラッシュからの光は大部分が反射されるので、記録されるビデオ画像は高強度となる。このため、かかるビデオ画像から抽出されるＰＰＧ信号は、低品質となり得ることから、個人の生理学的パラメータを推定するのに有用ではなくなり得る。

本発明は、対象の生理学的パラメータを推定するシステム及び方法を記述する。一側面によれば、対象の身体部分のビデオ画像に対応する複数のフレームそれぞれが、複数のブロックに分割される。その後、対象の生理学的パラメータが決定される基礎となるＰＰＧ信号を、複数のブロックの中からのピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）が最高のブロックに基づいて当該ビデオ画像から抽出することができる。高いＰＳＮＲは、当該ブロックに対応するフレームの一領域が、少なくともノイズ成分を包含することを示すので、かかるブロックに基づいて抽出されるＰＰＧ信号は良好な品質のＰＰＧ信号をもたらす。その結果、生理学的パラメータの決定精度が高められる。

ビデオ画像のフレームは、複数のブロックに分割することができる。一例では、ビデオ画像のフレームは、各ブロックが同じ所定寸法となるように分割することができる。一実装では、各ブロックに対するピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）をコンピュータ計算することができる。ＰＳＮＲは、当該ブロックに対応するフレームの一領域におけるノイズレベルを示すことができる。例えば、ＰＳＮＲが高いブロックは、当該フレームの、ノイズ成分が少ない領域を示す一方、ＰＳＮＲが低いブロックは、当該フレームの、ノイズ成分が高い領域を示す。ブロックのＰＳＮＲに基づいて、ＰＳＮＲが最高のブロックを選択することができる。

上述のように、ＰＰＧ信号は、ＰＳＮＲが最高のブロックに基づいてビデオ画像から抽出することができる。ＰＰＧ信号を抽出するべく、当該ブロックに関連付けられたブロック識別子を確定することができる。ブロック識別子は、例えば、当該フレームの一領域を示し得る当該ブロックに関連付けられたブロック数又は座標として理解することができる。一例では、ブロック識別子は既知の技術を使用して確定することができる。ブロック識別子を確定するにあたり、各ビデオ画像のフレームにおいて、当該ブロック識別子に対応する領域が識別される。かかる領域に対応するＰＳＮＲは、当該領域が当該ブロック識別子に対応するとき、高いこともあり得るので、当該ビデオ画像の、ノイズ成分が最低の領域を代表し得る。

それに引き続き、ビデオ画像のフレームの識別された領域からＰＰＧ信号を抽出することができる。上述の理由により、かかる領域から抽出されるＰＰＧ信号は、良好な品質となり、かつ、精度が高い生理学的パラメータの決定を容易とし得る。

理解できることだが、ＰＰＧ信号は周波数領域にあるので、生理学的パラメータの計算には、ＰＰＧ信号の周波数スペクトルにおける支配的なピークが使用される。一実装では、ＰＰＧ信号は、生理学的パラメータの決定精度を高めるべく強調することができる。例えば、ＰＰＧ信号は、ノイズが低減されたフィルタリング済みＰＰＧ信号を得るべく、正規化最小平均二乗（ＮＬＭＳ）フィルタのような適応フィルタを通過させることができる。その後、フィルタリング済みＰＰＧ信号を強調するべく、フィルタリング済みＰＰＧ信号に対して補間技術が適用される。補間技術の例には、線形補間及びＪａｃｏｂｓｅｎ補間が含まれるがこれらに限られない。ＰＰＧ信号の強調により、フィルタリング済みＰＰＧ信号の、細かくチューニングされた形式の周波数領域表現を得ることができる。その結果、ＰＰＧ信号の周波数スペクトルにおける支配的ピークを、強調済みＰＰＧ信号から容易に決定することができる。このようにして、生理学的パラメータの決定精度は、ＰＰＧ信号の強調によってさらに高められる。

上述の説明から明らかなように、ＰＰＧ信号を抽出するべくＰＳＮＲが最高のブロックを選択することにより、ノイズ成分が少ない良好な品質のＰＰＧ信号得ることが容易となる。その結果、かかるＰＰＧ信号から決定される生理学的パラメータは、高い精度で決定される。さらに、完全なビデオ画像からＰＰＧ信号を抽出することとは対照的に、ＰＰＧ信号は、ブロック識別子に基づいてビデオ画像から抽出することができる。その結果、ＰＰＧ信号の抽出、ひいては生理学的パラメータの決定を目的として、処理能力が低いスマートフォンのような、コンピュータ計算パワーが低い装置が実装を受けることができる。さらに、強調済みＰＰＧ信号は、対象の生理学的パラメータの決定精度をさらに高める。

本発明のこれらの及び他の利点が、以下の図面とともに詳細に説明される。記載のシステム及び方法の側面は任意数のコンピュータ計算システム、環境及び／又は構成において実装できるが、記載の実施形態は以下の装置（複数可）の文脈において記載される。

添付図を参照して詳細な説明が記載される。図において、参照番号の最も左側の数字が、当該参照番号が最初に現れる図を特定する。同じ特徴及び構成要素を参照するべく、図面全体を通じて同じ番号が使用される。

本発明の一実装に係る、対象に関連付けられた生理学的パラメータを決定する生理学的パラメータ測定装置を例示する。 本発明の一実装に係る、対象に関連付けられた生理学的パラメータを決定する方法を例示する。

図１は、本発明の一実装に係る、対象に関連付けられた生理学的パラメータを決定する生理学的パラメータ測定装置１００を例示する。生理学的パラメータ測定装置１００は、以下装置１００と称するが、ハンドヘルド装置であって、例えば、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートフォン又はタブレットパーソナルコンピュータのような任意の装置であり得る。他例では、装置１００は、対象に関連付けられた生理学的パラメータの監視又は推定を目的とする臨床設定において使用されるもののような電子装置であり得る。

一実装では、装置１００は、プロセッサ（複数可）１０２及びメモリ１０４を含む。プロセッサ（複数可）１０２は、一以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理装置、状態機械、論理回路、及び／又は、動作命令に基づいて信号を操作する任意の装置として実装することができる。その他の機能のなかでも、プロセッサ（複数可）１０２は、メモリ１０４に格納されたコンピュータ可読命令をフェッチ及び実行するように設けられる。メモリ１０４は、プロセッサ（複数可）１０２に結合されてもよく、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）及びダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）のような揮発性メモリ、並びに／又は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク及び磁気テープのような不揮発性メモリを含む当業界周知の任意のコンピュータ可読媒体を含み得る。

さらに、装置１００は、モジュール（複数可）１０６及びデータ１０８を含み得る。モジュール（複数可）１０６及びデータ１０８は、プロセッサ（複数可）１０２に結合することができる。モジュール（複数可）１０６は、とりわけ、特定のタスクを実行し又は特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。モジュール（複数可）１０６は、信号プロセッサ（複数可）、状態機械（複数可）、論理回路、及び／又は、動作命令に基づいて信号を操作する任意の他の装置若しくはコンポーネントとして実装することもできる。

一実装では、モジュール（複数可）１０６は、ビデオ画像処理モジュール１１０、信号強調モジュール１１２及び他のモジュール（複数可）１１４を含む。他のモジュール（複数可）１１４は、装置１００によって実行されるアプリケーション又は機能を補足するプログラム又はコード化された命令を含み得る。加えて、上記実装において、データ１０８は、ビデオ画像処理データ１１６、信号強調データ１１８及び他のデータ１２０を含む。他のデータ１２０は、とりわけ、モジュール（複数可）１０６における一以上のモジュールが実行された結果処理され、受信され、又は生成されたデータを格納するリポジトリとして機能し得る。データ１０８は装置１００の内部に示されるが、データ１０８は、装置１００に動作可能に結合される外部リポジトリ（図面に示さない）に存在させ得ることが理解される。したがって、装置１００には、データ１０８から情報を取得するべく外部リポジトリと通信するインタフェイス（複数可）（図示せず）を設けることができる。

動作中、生理学的パラメータの測定を開始するべく、対象、すなわち心拍数が測定される人は、身体部分１２６を装置１００のカメラ１２８に対して位置決めする。一例では、対象は、身体部分１２６をカメラ１２８のレンズに接触するように又はカメラ１２８のレンズを身体部分１２６に接触するように位置決めすることができる一方、カメラ１２８のフラッシュ光がスイッチオンされる。例えば、対象は、ビデオ画像を撮影するべく、自分の手の指先をカメラ１２８に対して位置決めすることができる。かかる位置において、実装に従い、対象の身体部分１２６のビデオ画像が、装置１００のカメラ１２８を使用して撮影される。一例では、フラッシュ光は、発光ダイオード（ＬＥＤ）型のフラッシュ光であって、さらなる処理を目的として身体部分１２６に適切な照明を与えてビデオ画像を有効に撮影することができる。一例では、装置１００のカメラ１２８は、約３０フレーム／秒（ｆｐｓ）の速度でビデオ画像を撮影することができる。撮影されたビデオ画像はその後、装置１００のビデオ画像処理データ１１６に格納される。

一例では、ビデオ画像は、対象の生理学的パラメータが推定される基礎となるＰＰＧ信号を取得するべく処理され得る。例えば、ビデオ画像処理モジュール１１０は、ビデオ画像のフレームを複数のブロックに分割することができる。一例では、ビデオ画像処理モジュール１１０は、各ブロックが同じ所定寸法となるようにフレームを分割することができる。さらに、ビデオ画像処理モジュール１１０は、各ブロックに対してブロック識別子を生成することができる。例えば、ビデオ画像処理モジュール１１０は、ブロックを識別するべく各ブロックのブロック数を生成することができる。他例では、ビデオ画像処理モジュール１１０は、各ブロックに対応する座標を生成することができる。ビデオ画像処理モジュール１１０は、将来のブロック識別を目的として、ブロック識別子をビデオ画像処理データ１１６に格納することができる。

ビデオ画像処理モジュール１１０は、フレームをブロックに分割するとき、各ブロックに対してＰＳＮＲをコンピュータ計算することができる。フレームのブロックに関連付けられたＰＳＮＲは、当該フレームの、当該ブロックに対応する一領域に存在するノイズ成分の尺度を示し得る。一例では、ビデオ画像処理モジュール１１０は、周知の従来型技術を使用してＰＳＮＲをコンピュータ計算することができる。さらに、ビデオ画像処理モジュール１１０は、ＰＳＮＲをビデオ画像処理データ１１６に格納することができる。

その後、ビデオ画像処理モジュール１１０は、ブロックに基づいてＰＰＧ信号を抽出するべく、複数のブロックの中からＰＳＮＲが最高のブロックを選択することができる。ビデオ画像処理モジュール１１０は、ＰＰＧ信号を抽出するべく、ブロックに対応するブロック識別子を最初に確定することができる。上述のように、ブロック識別子は、ビデオ画像処理データ１１６内に格納される。ビデオ画像処理モジュール１１０は、ブロックに対応するブロック識別子を確定するべく、ビデオ画像処理データ１１６にアクセスし、それに引き続き、当該ブロックに対応するブロック数を確定することができる。ビデオ画像処理モジュール１１０はその後、ビデオ画像の各フレームにおけるブロック数に対応する領域を識別して当該領域からＰＰＧ信号を抽出することができる。理解できることだが、ブロック数に対応する領域、ひいてはＰＳＮＲが最高のブロックが、高いＰＳＮＲを有し得る。その結果、対応する領域はノイズ成分が少ないので、かかる領域から取得されるＰＰＧ信号は良好な品質となり得る。ビデオ画像処理モジュール１１０は、領域の識別において、当該領域に基づいてビデオ画像からＰＰＧ信号を抽出することができる。

一実装では、信号強調モジュール１１２はＰＰＧ信号を強調することができる。例えば、信号強調モジュール１１２は、フィルタリング済みＰＰＧ信号を取得するべくＰＰＧ信号をフィルタにかけることができる。ＰＰＧ信号のフィルタリングにより、ＰＰＧ信号に存在するノイズが低減される。一例では、当該フィルタは、正規化最小平均二乗（ＮＬＭＳ）フィルタのような適応フィルタであり得る。その後、信号強調モジュール１１２は、フィルタリング済みＰＰＧ信号に補間技術を適用することができる。補間技術の適用により、周波数領域におけるピーク検出が容易となるので、生理学的パラメータの決定精度が高められる。補間技術の例には、線形補間及びＪａｃｏｂｓｅｎ補間が含まれるがこれらに限られない。

一実装では、装置１００は、例えば対象の心拍数のような生理学的パラメータを決定するべく、強調済みＰＰＧ信号、すなわち強調の後のＰＰＧ信号を使用することができる。

一実施形態では、対象の身体部分１２６のビデオ画像の記録中、カメラ１２８のフラッシュ輝度を、当該個人の肌の色調に基づいて調整することができる。例えば、ＰＰＭ装置１００のカメラ１２８のフラッシュ強度レベルであり、対象の試験ビデオ画像を撮影するための一以上のフラッシュ強度レベルにおいて、当該一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれにおいてカメラ１２８を動作させる。その後、当該一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれに対し、当該フラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像のＰＳＮＲを決定することができる。それに引き続き、当該一以上のフラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像の中からＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像を決定し、そのＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像に対応するフラッシュ強度レベルで対象のビデオ画像を撮影することができる。一例では、ビデオ画像処理モジュール１１０は、上述のようにしてフラッシュを調整することができる。

図２は、本発明の一実施形態に係る、対象の生理学的パラメータを推定する方法２００を例示する。方法２００が記載される順序は、限定として解釈されることを意図しない。記載の方法ブロックの任意数を、当該方法又は任意の代替的方法を実装するべく任意の順序で組み合わせることができる。加えて、個々のブロックは、ここに記載の発明の要旨及び範囲から逸脱することがないように当該方法から削除することができる。さらに、方法は、任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせに実装することができる。

方法は、コンピュータ実行可能命令の一般的な文脈において記載される。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行し又は特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、プロシージャ、モジュール、関数等を含み得る。方法は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理装置が機能を実行する分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、コンピュータ実行可能命令は、メモリ格納装置を含むローカル及びリモート双方のコンピュータ格納媒体に配置することができる。

一実装では、ここに記載の方法の一以上の少なくとも一部分が、非一時的コンピュータ可読媒体に埋め込まれかつ一以上のコンピュータ計算装置が実行可能な命令として実装され得る。一般に、例えばマイクロプロセッサのようなプロセッサは、例えばメモリのような非一時的なコンピュータ可読媒体からの命令を受信することによって、ここに記載の方法の一以上を含む一以上の方法を実行する。かかる命令は、周知のコンピュータ可読媒体の任意のバリエーションを使用して格納及び／又は送信することができる。

図２を参照すると、ブロック２０２において、生理学的パラメータが推定される対象のビデオ画像の複数のフレームが、複数のブロックに分割される。一例では、対象のビデオ画像は、事前記録ビデオ画像、すなわち、生理学的パラメータの推定に先立つ一瞬の時間に記録されたビデオ画像であり得る。他例では、ビデオ画像は、実時間で推定が完了しようとしているときに撮影されてもよい。例えば、ビデオ画像は、カメラ１２８を使用して撮影することができる。ビデオ画像が撮影されている間、カメラ１２８のフラッシュをスイッチオンすることができる。さらに、フラッシュ輝度は、対象の肌の色調に基づいて調整することができる。一例では、各ブロックは、同じ所定寸法である。一実装では、ビデオ画像処理モジュール１１０は、各フレームを複数のブロックに分割することができる。

ブロック２０４において、各ブロックに対するＰＳＮＲがコンピュータ計算される。一例では、ＰＳＮＲは、ビデオ画像処理モジュール１１０によってコンピュータ計算することができる。

ブロック２０６において、複数のブロックの中から、ＰＳＮＲが最高のブロックが選択される。一例では、ブロックのＰＳＮＲは、ＰＳＮＲが最高のブロックを識別するべく分析することができる。ブロックはその後、ＰＰＧ信号を抽出するべく選択される。

ブロック２０８において、ＰＰＧ信号は、ブロックに関連付けられたブロック識別子に基づいてビデオ画像から抽出される。一例では、ビデオ画像処理モジュール１１０は、図１において上述したようにして、ビデオ画像からＰＰＧ信号を抽出することができる。

ブロック２１０において、ＰＰＧ信号が強調される。強調の一部として、一例では、ＰＰＧ信号は、フィルタリング済みＰＰＧ信号を得るべくフィルタリングされる。さらに、ＰＰＧ信号のさらなる強調を目的として、フィルタリング済みＰＰＧ信号に補間技術が適用される。その後、強調が完了すると、対象の生理学的パラメータを決定することができる。

生理学的パラメータを推定する方法及びシステムの実装が記載されるが、本発明は、記載の特定の特徴又は方法に必ずしも限定されるわけではないことが理解される。特定の特徴及び方法はむしろ、生理学的パラメータの推定を目的とした実装として開示される。

Claims (14)

1. 生理学的パラメータ測定（ＰＰＭ）装置であって、
   プロセッサと、
   前記プロセッサに結合されたビデオ画像処理モジュールであって、
   生理学的パラメータが決定される対象の身体部分のビデオ画像の複数のフレームそれぞれを、複数のブロックに分割することと、
   前記複数のブロックの中から、ピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）が最高のブロックを選択することと、
   前記ブロックに関連付けられたブロック識別子に基づいて前記ビデオ画像からフォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）信号を抽出することと
   を行うビデオ画像処理モジュールと、
   前記プロセッサに結合された信号強調モジュールであって、前記対象に関連付けられた生理学的パラメータの値を決定するべく前記ＰＰＧ信号を強調することを行う信号強調モジュールと
   を含み、
   前記ビデオ画像処理モジュールはさらに、
   前記ＰＰＭ装置のカメラのフラッシュ強度レベルを、前記対象の試験ビデオ画像を撮影するための一以上のフラッシュ強度レベルにおいて、前記一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれにおいて前記カメラを動作させるように調整することと、
   前記一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれに対し、前記フラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像に対するＰＳＮＲを決定することと、
   前記一以上のフラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像の中から、ＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像を決定することと、
   前記ＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像に対応するフラッシュ強度レベルにおいて前記対象のビデオ画像を撮影することと
   を行うように構成されるＰＰＭ装置。
2. 前記ビデオ画像処理モジュールはさらに、前記複数のブロックそれぞれに対して前記ＰＳＮＲをコンピュータ計算するように構成される請求項１に記載のＰＰＭ装置。
3. 前記ビデオ画像処理モジュールはさらに、
   前記ブロックに関連付けられたブロック識別子を決定することと、
   前記ブロック識別子に基づいて前記ビデオ画像の各フレームにおける一領域を識別することと、
   前記ＰＰＧ信号を抽出するべく、前記ビデオ画像の各フレームに対応する識別された前記一領域を選択することと
   を行うように構成される請求項１に記載のＰＰＭ装置。
4. 前記信号強調モジュールはさらに、
   フィルタリング済みＰＰＧ信号を取得するべく前記ＰＰＧ信号をフィルタリングすることと、
   前記ＰＰＧ信号を強調するべく、前記フィルタリング済みＰＰＧ信号に補間技術を適用することと
   を行うように構成される請求項１に記載のＰＰＭ装置。
5. 方法であって、
   プロセッサが、生理学的パラメータが決定される対象の身体部分のビデオ画像の複数のフレームそれぞれを、複数のブロックに分割することと、
   前記複数のブロックの中から、ピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）が最高のブロックを選択することと、
   前記ブロックに関連付けられたブロック識別子に基づいて前記ビデオ画像からフォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）信号を抽出することと、
   前記対象に対する生理学的パラメータの値を決定するべく前記ＰＰＧ信号を強調することと、
   カメラのフラッシュ強度レベルを、前記対象の試験ビデオ画像を撮影するための一以上のフラッシュ強度レベルにおいて、前記一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれにおいて前記カメラを動作させるように調整することと、
   前記一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれに対し、前記フラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像に対するＰＳＮＲを決定することと、
   前記一以上のフラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像の中から、ＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像を決定することと、
   前記ＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像に対応するフラッシュ強度レベルにおいて前記対象のビデオ画像を撮影することと
   を含む方法。
6. 前記方法はさらに、前記複数のブロックそれぞれに対し前記ＰＳＮＲをコンピュータ計算することを含む請求項５に記載の方法。
7. 前記抽出することは、
   前記ブロックに関連付けられたブロック識別子を確定することと、
   前記ブロック識別子に基づいて前記ビデオ画像の各フレームにおける一領域を識別することと、
   前記ＰＰＧ信号を抽出するべく、前記ビデオ画像の各フレームに対応する前記一領域を選択することと
   を含む請求項５に記載の方法。
8. 前記ＰＰＧ信号を強調することはさらに、
   フィルタリング済みＰＰＧ信号を取得するべく前記ＰＰＧ信号をフィルタリングすることと、
   前記ＰＰＧ信号を強調するべく、前記フィルタリング済みＰＰＧ信号に補間技術を適用することと
   を含む請求項５に記載の方法。
9. 前記生理学的パラメータは、心拍数、血圧及び酸素飽和度の少なくとも一つを含む請求項５に記載の方法。
10. コンピュータプログラムが具体化された非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    前記コンピュータプログラムは、
    プロセッサが、生理学的パラメータが決定される対象の身体部分のビデオ画像の複数のフレームそれぞれを、複数のブロックに分割することと、
    前記複数のブロックの中から、ピーク信号対ノイズ比（ＰＳＮＲ）が最高のブロックを選択することと、
    前記ブロックに関連付けられたブロック識別子に基づいて前記ビデオ画像からフォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）信号を抽出することと、
    前記対象に対する生理学的パラメータの値を決定するべく前記ＰＰＧ信号を強調することと、
    カメラのフラッシュ強度レベルを、前記対象の試験ビデオ画像を撮影するための一以上のフラッシュ強度レベルにおいて、前記一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれにおいて前記カメラを動作させるように調整することと、
    前記一以上のフラッシュ強度レベルそれぞれに対し、前記フラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像に対するＰＳＮＲを決定することと、
    前記一以上のフラッシュ強度レベルにおいて撮影された試験ビデオ画像の中から、ＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像を決定することと、
    前記ＰＳＮＲが最高の試験ビデオ画像に対応するフラッシュ強度レベルにおいて前記対象のビデオ画像を撮影することと
    を含む方法を実行する非一時的コンピュータ可読媒体。
11. 前記方法はさらに、前記複数のブロックそれぞれに対し前記ＰＳＮＲをコンピュータ計算することを含む請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
12. 前記抽出することは、
    前記ブロックに関連付けられたブロック識別子を確定することと、
    前記ブロック識別子に基づいて前記ビデオ画像の各フレームにおける一領域を識別することと、
    前記ＰＰＧ信号を抽出するべく、前記ビデオ画像の各フレームに対応する前記一領域を選択することと
    を含む請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
13. 前記ＰＰＧ信号を強調することはさらに、
    フィルタリング済みＰＰＧ信号を取得するべく前記ＰＰＧ信号をフィルタリングすることと、
    前記ＰＰＧ信号を強調するべく、前記フィルタリング済みＰＰＧ信号に補間技術を適用することと
    を含む請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
14. 前記生理学的パラメータは、心拍数、血圧及び酸素飽和度の少なくとも一つを含む請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

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