JP6692110B2 - 味覚評価診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、味覚評価診断装置に関する。

食味官能試験は、その試験を専門とする試験官（パネラー）がある種の基準に従って行うものである。非特許文献１に提示されているように、現在のところ、画一的な基準というものは存在しておらず、検査実施機関がそれぞれ独自に定めているのが実状である。

食味とは本来、感覚的なものであり、個人差が大きい。それは、検査した人間が実際に試食した際の感覚的な評価に基づくものである。また、検査対象となる食物の保存状態や調製方法などの違いが影響されることがあるため、現状ではまだまだ画一的な評価が困難と考えられている。測定方法の技術向上が望まれる。

特許文献１には、食物の飲込み時における甲状軟骨の上下運動方向に沿って配列された複数の反射型光センサを用いた連続嚥下運動測定装置が記載されている。

特許文献２には、咽頭部の筋肉の表面筋電位の波形データを周波数解析して、飲料の喉越し感を評価する方法が記載されている。

特許文献３には、頭頸部表面に対して相互に波長の異なる光を照射する３つ以上の発光手段と、頭頸部表面で反射した光を分光して、分光画像データを時系列的に取得する撮像手段と、撮像手段で取得した各分光画像データに基づいて、咀嚼運動または嚥下運動を測定する装置が記載されている。

特開２００９−１６０４５９号公報 特開２０１１−２００６６２号公報 特開２０１３−３１６５０号公報

口腔・咽頭感覚を利用した質問紙法による食品テクスチャー評価の検討(Evaluation of food texture by a questionnaire utilizing oropharyngeal sensation)：山田康平、近藤和泉、尾崎健一、角保徳、田中貴信：Japanese Journal of Comprehensive Rehabilitation Science 4(2013), Page1-6,(2014.01)

しかしながら、特許文献１〜３に記載された装置（方法）では、反射型光センサ、表面筋電位を測定するセンサ、撮像部などを用いて、嚥下運動などを解析しているが、複雑な構成の装置を要し、複雑な解析処理を要する。

本発明の味覚評価診断装置は、以下の構成を少なくとも具備するものである。
味覚評価診断装置は、体表面用動き検出部と、
前記体表面用動き検出部で得られた信号に基づいて嚥下運動に関する解析処理を行う嚥下運動解析部と、
味覚評価データを入力する入力部と、
前記入力部により入力された前記味覚評価データと前記嚥下運動解析部による解析結果とを関連付けたデータベースを記憶部に記憶するデータベース生成部と、
前記体表面用動き検出部で得られた信号、及び前記記憶部のデータベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果に基づいて味覚評価診断に関する処理を行う味覚評価診断部と、を有し、
前記体表面用動き検出部は、体表面用加速度検出部を有し、
前記嚥下運動解析部は、前記体表面用加速度検出部で得られた加速度信号に基づいて当該加速度信号の周波数成分の強度情報を算出する処理を行い、
前記データベース生成部は、前記味覚評価データ、前記加速度信号、前記加速度信号の周波数成分の強度情報を関連付けたデータベースを前記記憶部に記憶する処理を行い、
前記味覚評価診断部は、前記体表面用加速度検出部で得られた加速度信号、及び前記データベースに記憶されている前記嚥下運動解析部の解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行うことを特徴とする。

また、本発明の味覚評価診断装置は、以下の構成を少なくとも具備するものである。
味覚評価診断装置は、体表面用動き検出部と、
前記体表面用動き検出部で得られた信号に基づいて嚥下運動に関する解析処理を行う嚥下運動解析部と、
味覚評価データを入力する入力部と、
前記入力部により入力された前記味覚評価データと、前記嚥下運動解析部による解析結果とを関連付けたデータベースを記憶部に記憶するデータベース生成部と、
前記体表面用動き検出部で得られた信号、及び、前記記憶部のデータベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果に基づいて味覚評価診断に関する処理を行う味覚評価診断部と、を有し、
前記体表面用動き検出部は、体表面用撮像部を有し、
前記嚥下運動解析部は、前記体表面用撮像部により撮像された画像に基づいて特徴点を抽出する特徴点抽出処理部と、
前記特徴点抽出処理部により抽出された複数の特徴点の変位に基づいて変動部分の領域を特定する領域特定部と、
前記領域特定部により特定された領域の変位、速度、速度のパワースペクトル、加速度、加速度のパワースペクトルのうち少なくともいずれか１つを算出する嚥下変動解析部と、を有し、
前記データベース生成部は、前記味覚評価データ、前記嚥下変動解析部による解析結果を関連付けたデータベースを前記記憶部に記憶する処理を行い、
前記味覚評価診断部は、前記体表面用撮像部により撮像された画像、及び前記データベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行うことを特徴とする。

本発明によれば、簡単な構成で、飲食物に対する感覚反応である官能性を非侵襲的に味覚評価診断を行うことができる味覚評価診断装置を提供することができる。

本発明の第１実施形態に係る味覚評価診断装置の一例を示す図。 人体に貼付された体表面用加速度検出部の一例を示す概念図。 人体に貼付された体表面用加速度検出部の動作の一例を示す図、（ａ）は嚥下前の体表面用加速度検出部の状態を示す図、（ｂ）は嚥下時の体表面用加速度検出部の状態を示す図。 体表面用加速度検出部からの信号の一例を示す図、（ａ）はｘ軸方向の加速度を示す信号の一例を示す図、（ｂ）はｙ軸方向の加速度を示す信号の一例を示す図、（ｃ）はｚ軸方向の加速度を示す信号の一例を示す図。 体表面用加速度検出部からの信号の一例を示す図、（ａ）はｘ軸方向の加速度を示す信号の一例を示す図、（ｂ）は（ａ）に示した信号のパワースペクトルを示す図。 パワースペクトルと味覚評価の関係を説明するための図、（ａ）は美味しいと味覚評価した場合のパワースペクトルの一例を示す図、（ｂ）は美味しくないと味覚評価した場合のパワースペクトルの一例を示す図。 本発明の第１実施形態に係る味覚評価診断装置の動作の一例を示すフローチャート。 本発明の第２実施形態に係る味覚評価診断装置の一例を示す図。 制御部の機能ブロックの一例を示す図。 撮像部により撮像された画像の一例を示す図。 オプティカルフローの一例を示す図。 喉頭部の動きの一例を示す図。 喉頭部の凸部の動きを説明するための図、（ａ）は凸部が上部付近から下部に移動する状態、（ｂ）は凸部が下部から上部に移動する状態、（ｃ）は凸部が上部に位置する状態の一例を示す図。 被験者Ａ１により美味いと感じた場合の嚥下動作による検出信号の一例を示す図、（ａ）は変位、（ｂ）は速度、（ｃ）は加速度の一例を示す図。 被験者Ａ１により不味いと感じた場合の嚥下動作による検出信号の一例を示す図、（ａ）は変位、（ｂ）は速度、（ｃ）は加速度の一例を示す図。 被験者Ａ２により美味いと感じた場合の嚥下動作による検出信号の一例を示す図、（ａ）は変位、（ｂ）は速度、（ｃ）は加速度の一例を示す図。 被験者Ａ２により不味いと感じた場合の嚥下動作による検出信号の一例を示す図、（ａ）は変位、（ｂ）は速度、（ｃ）は加速度の一例を示す図。 パワースペクトルの一例を示す図、（ａ）は速度のパワースペクトルの一例を示す図、（ｂ）は加速度のパワースペクトルの一例を示す図。 快状態又は不快状態における吸気速度の一例を示す図。

＜第１実施形態＞
本発明の第１実施形態に係る味覚評価診断装置は、体表面用加速度検出部などの体表面用動き検出部と、前記体表面用動き検出部で得られた信号に基づいて嚥下運動に関する解析処理を行う嚥下運動解析部と、味覚評価データを入力する入力部と、前記入力部により入力された前記味覚評価データと前記嚥下運動解析部による解析結果とを関連付けたデータベースを記憶部に記憶するデータベース生成部と、前記体表面用動き検出部で得られた信号、及び前記記憶部のデータベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果に基づいて味覚評価診断に関する処理を行う味覚評価診断部と、を有することを特徴とする。
本実施形態では、嚥下運動解析部は、体表面用加速度検出部で得られた加速度信号に基づいて当該加速度信号の周波数成分の強度情報（パワースペクトル）を算出する処理を行う。また、データベース生成部は、味覚評価データ、加速度信号、加速度信号の周波数成分の強度情報を関連付けたデータベースを前記記憶部に記憶する処理を行う。また、味覚評価診断部は、体表面用加速度検出部で得られた加速度信号、及びデータベースに記憶されている嚥下運動解析部の解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行う。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。本発明の実施形態は図示の内容を含むが、これのみに限定されるものではない。なお、以後の各図の説明で、既に説明した部位と共通する部分は同一符号を付して重複説明を一部省略する。

図１に示したように、本発明の第１実施形態に係る味覚評価診断装置１００は、体表面用動き検出部としての体表面用加速度検出部１、及び情報処理装置２（コンピュータ）を有する。

体表面用加速度検出部１は、図１、図２に示すように、人体Ａの喉頭、咽頭、頸部、顔面などの所定の体表面位置に配置される。詳細には、図２に示した例では、体表面用加速度検出部１は、喉頭の前表面に、セロハンテープなどの粘着材により装着されている。食物や飲み物などを食した場合、嚥下、咀嚼、蠕動などによる人体表面の動きを体表面用加速度検出部１が検出し、検出された加速度信号を情報処理装置２に出力する。

詳細には、体表面用加速度検出部１は、加速度センサ１１（加速度検出部）、ＣＰＵ１２、及び通信部１３などを有する。
加速度センサ１１としては、静電容量型、ピエゾ抵抗型、圧電型などの３軸加速度センサを採用することができる。加速度センサ１１は、センサ自体の加速度、重力加速度を検出可能である。尚、図２に示した例では、人体Ａの上下方向をｘ軸方向、前後方向をｙ軸方向、左右方向をｚ軸方向にそれぞれ規定している。

ＣＰＵ１２は、加速度センサ１１で検出された加速度を示す信号を、通信部１３を介して出力する処理を行う。

通信部１３は、無線式又は有線式の通信路を介して、ＣＰＵ１２の制御により加速度を示す信号を情報処理装置２（コンピュータ）に送信する。

情報処理装置２は、体表面用加速度検出部１からの加速度を示す信号に基づいて味覚評価処理や、味覚評価に関するデータベースの作成処理などを行う。
図１に示したように、情報処理装置２は、通信部２１、入力部２２、表示部２３、発音部２４、記憶部２５、及び制御部２６（ＣＰＵ）などを有する。各構成要素（通信部２１、入力部２２、表示部２３、発音部２４、記憶部２５）は制御部２６（ＣＰＵ）に通信線２７を介して電気的に接続されている。

通信部２１は、制御部２６の制御により、無線式、又は有線式の通信路を介して体表面用加速度検出部１と通信を行い、体表面用加速度検出部１から加速度を示す信号を受信する。

入力部２２は、ボタン、スイッチ、キーボード、マウス、タッチパネルなどの操作入力部であり、入力に応じた信号を制御部２６に出力する。

表示部２３は、ＬＥＤ、液晶表示装置などの表示装置であり、制御部２６の制御により表示を行う。
発音部２４は、スピーカなどの発音装置であり、制御部２６の制御により発音を行う。
記憶部２５は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、磁気記録再生装置、ＳＳＤなどの記憶装置である。記憶部２５は、プログラムや各種データを記憶する。また、記憶部２５は、プログラムを実行する作業エリアとして機能する。また、記憶部２５は、予め、検索対象の味覚評価データと検索対象の周波数成分の強度情報とを関連付けたデータベースを記憶する。

制御部２６は、情報処理装置２の各構成要素を統括的に制御する。また、制御部２６は、記憶部２５に記憶されているプログラムを実行することにより、本発明に係る機能を情報処理装置２（コンピュータ）に実現する。
詳細には、制御部２６は、嚥下運動解析部２６１、データベース生成部２６２、及び味覚評価診断部２６３などを有する。

嚥下運動解析部２６１は、体表面用加速度検出部１で得られた信号に基づいて嚥下運動に関する解析処理を行う。詳細には、嚥下運動解析部２６１は、体表面用加速度検出部１から得られた加速度信号に基づいて、その加速度信号の周波数成分の強度情報を算出する。

データベース生成部２６２は、データベース生成時に、例えば、加速度信号の周波数成分の強度情報と、入力部（操作入力部）により入力された味覚評価データをそれぞれ検索対象として関連付けてデータベースＤＢに記憶することで、味覚評価データに関するデータベースＤＢを生成する処理を行う。

味覚評価診断部２６３は、体表面用加速度検出部１で加速度信号が得られた場合、嚥下運動解析部２６１の解析による加速度信号の周波数成分の強度情報と、記憶部２５のデータベースＤＢに記憶されている検索対象の周波数成分の強度情報とに基づいて特定された味覚評価データにより味覚評価診断に関する処理を行う。

また、味覚評価診断部２６３は、加速度信号の周波数成分の強度情報から算出される特徴情報（特徴パターンなど）に基づいて味覚評価データを特定する。

次に、体表面用加速度検出部１の動きの一例を説明する。
例えば、図２、図３に示したように、体表面用加速度検出部１は、粘着剤などにより人体Ａの喉頭部ＰＬなどに貼付される。被験者が食物や飲み物を食す前や嚥下前では、体表面用加速度検出部１は、図３（ａ）に示した位置に配置されている。喉頭部ＰＬの喉頭隆起は、喉の中間に位置する甲状軟骨によるものであり、嚥下時には、嚥下動作に応じて甲状軟骨や食道が動くことで、体表面の隆起位置などが変化する。

詳細には、被験者が食物や飲み物を食して、嚥下時には、図３（ｂ）に示したように、嚥下動作に応じて体表面が変位し、体表面用加速度検出部１が嚥下動作に対応して動く。体表面用加速度検出部１は、嚥下時の加速度を示す信号を情報処理装置２に送信する。つまり、嚥下運動とともに体表面用加速度検出部１の位置移動が観測され、蠕動に関するセンシングが具現化される。
飲食時の被験者の嚥下動作に応じた体表面の変位の加速度を検出しやすい位置に、体表面用加速度検出部１が配置されている。

次に、被験者が食物としてパンを食した場合、体表面用加速度検出部１で得られる加速度信号の一例を説明する。図４（ａ）〜図４（ｃ）において、横軸に時間を示し、縦軸にｘ軸方向の加速度、ｙ軸方向の加速度、ｚ軸方向の加速度を示している。
被験者がパンを食した場合、被験者の嚥下動作に応じた体表の加速度を体表面用加速度検出部１が検出し、例えば、図４（ａ）〜図４（ｃ）に示したように、ｘ軸方向の加速度、ｙ軸方向の加速度、ｚ軸方向の加速度を示す信号を出力する。つまり、体表面用加速度検出部１は、連続した嚥下運動や蠕動運動による体表面移動を高精度に検出している。

次に、被験者により食物を飲み込む時、体表面用加速度検出部による喉頭部の体表面の動き検出と、体表面用加速度検出部により検出された加速度信号のパワースペクトルに関して説明する。

図５（ａ）において、縦軸に嚥下時のｘ軸方向の加速度を示し、横軸に時間を示す。制御部２６（ＣＰＵ）の嚥下運動解析部２６１は、体表面用加速度検出部１により加速度信号に基づいて、加速度信号の周波数成分の強度情報を算出する。詳細には、図５（ａ）に示したように、加速度信号が得られた場合、制御部２６の嚥下運動解析部２６１は、フーリエ変換処理などの信号解析処理により、図５（ｂ）に示したように、加速度信号の周波数成分の強度情報を算出する。図５（ｂ）において、横軸に周波数を示し、縦軸にパワースペクトル（加速度信号の周波数成分の強度）を示している。図５（ｂ）に示した例では、パワースペクトルは、低周波成分では大きく、高周波になるほど低い値を示している。

図５（ｂ）に示したように、連続嚥下運動と蠕動運動による体表面移動が体表面用加速度検出部１により検出できている。このパワースペクトルを定量的に解析することで、甘味、塩味、苦味、旨み、美味しさなどに関して味覚評価を行うことができる。

詳細には、被験者が食物や飲み物を飲食した際、例えば、美味しいと感じた場合と、美味しくないと感じた場合とでは、連続嚥下運動や蠕動運動に違いがあり、体表面用加速度検出部１で検出された加速度信号によるパワースペクトルに違いが現れる。

本願発明者は、飲食時に被験者が美味しいと感じた場合と、美味しくないと感じた場合とで、体表面用加速度検出部１で検出された加速度信号によるパワースペクトルに差異があり、それぞれに特徴があることを実験により確認した。

詳細には、被験者が美味しいと感じた場合、体表面用加速度検出部１による加速度信号から、図６（ａ）に示したようなパワースペクトルが得られた。また、被験者が美味しくないと感じた場合、体表面用加速度検出部１による加速度信号から、図６（ｂ）に示したようなパワースペクトルが得られた。
パワースペクトルを比較すると、被験者が美味しいと感じた場合には、図６（ａ）に示したように、低周波域の周波数０．３Ｈｚ付近に大きなピークがある。

つまり、被験者が美味しいと感じた場合、低周波域の周波数０．３Ｈｚ付近に大きなピークを有するパワースペクトルとなり、被験者が美味しくないと感じた場合、低周波域の周波数０．３Ｈｚ付近に特徴的なピークのないパワースペクトルとなる。

つまり、味覚評価診断部２６３は、体表面用加速度検出部１による加速度信号を信号解析することにより、例えば、加速度信号の周波数成分の強度情報から算出される特徴情報として、パワースペクトルにおける、低周波域のピークの大きさやピークの有無を示す情報により、被験者に関する味覚評価を客観的に定量的に判断することができる。

尚、特徴情報は、上述した実施形態に限られるものではなく、例えば、体表面用加速度検出部１による加速度信号を信号解析として、非線形数理理論によるカオス解析、フラクタル次元解析、アトラクタ解析などにより得られる情報を用いてもよい。

次に、本実施形態に係る味覚評価診断装置１００の味覚評価に関するデータベースの作成時の動作の一例を説明する。

データベース作成時、図１、図２に示したように、体表面用加速度検出部１が被験者の喉頭部ＰＬ付近に装着される。被験者が食物や飲み物を食した場合、被験者が美味しく感じるか否かを示す味覚評価データを、情報処理装置２（コンピュータ）の入力部２２により入力する。情報処理装置２の制御部２６は、入力部２２から入力された味覚評価データを取得する。

また、情報処理装置２の制御部２６は、飲食時に体表面用加速度検出部１からの加速度信号を嚥下運動解析部２６１により解析し、美味しく感じるか否かにより異なる特徴パターン（特徴情報）を特定し、味覚評価データと関連付けてデータベースに記憶する。
詳細には、制御部２６は、飲食時に体表面用加速度検出部１からの加速度信号を嚥下運動解析部２６１により解析して、周波数成分の強度情報（パワースペクトル）を算出し、上記味覚評価データと関連付けて、検索対象として、記憶部２５のデータベースＤＢに記憶する。

図６に示した例では、被験者が美味しく感じることを示す味覚評価データと、低周波域の０．３Ｈｚ付近に閾値以上のピークが検出されることを示す特徴情報とが関連付けられて、データベースＤＢに記憶される。
また、被験者が美味しくないと感じることを示す味覚評価データと、低周波域の０．３Ｈｚ付近に閾値以上のピークが検出されないことを示す特徴情報とが関連付けられて、データベースＤＢに記憶される。

味覚評価に関するデータベースを作成する場合、被験者の人数が多いほど、味覚評価に関する精度が向上する。

次に、味覚評価診断時の味覚評価診断装置１００の動作の一例を説明する。記憶部２５のデータベースＤＢには、上述したデータベース作成時に得られた情報として、予め、検索対象の味覚評価データと検索対象の周波数成分の強度情報とが関連付けて記憶されている。

味覚評価診断時、体表面用加速度検出部１が被験者の喉頭に、粘着剤、両面テープ、バンド、装着部材などにより装着される。
図７に示したように、ステップＳＴ１において、飲食時、被験者に装着された体表面用加速度検出部１が被験者の咽頭部などの体表面の動きに応じた加速度を検出し、情報処理装置２に加速度信号を送信する。
制御部２６は、通信部２１により、体表面用加速度検出部１からの加速度信号を受信することで、その加速度信号を取得する。

ステップＳＴ２において、制御部２６は、加速度信号に関して信号解析を行う。詳細には、制御部２６の嚥下運動解析部２６１は、体表面用加速度検出部１で得られた加速度信号から周波数成分の強度情報を算出する。

ステップＳＴ３において、制御部２６の味覚評価診断部２６３は、体表面用加速度検出部１で得られた加速度信号の周波数成分の強度情報と、記憶部２５のデータベースＤＢに記憶されている、検索対象の周波数成分の強度情報とに基づいて味覚評価データを特定し、特定された味覚評価データに基づいて味覚評価診断処理を行う。
味覚評価診断部２６３は、図６に示した例では、加速度信号の周波数成分の強度情報から算出される特徴情報に基づいて味覚評価データを特定する。

具体的には、ステップＳＴ４において、味覚評価診断部２６３は、加速度信号から得られたパワースペクトルにて、低周波域の０．３Ｈｚ付近に所定の閾値以上のピークがあるか否かを判別し、ピークが検出された場合、被験者により美味しいと感じることを示す味覚評価データを特定し、被験者にとって美味しいと評価する（ステップＳＴ５）。制御部２６は、例えば、被験者にとって美味しいと評価されることを示す味覚評価データを表示部２３に表示する処理を行う（ステップＳＴ６）。また、制御部２６は、発音部２４により、被験者にとって美味しいと評価されることを示す音を発音する処理を行ってもよい。

ステップＳＴ４において、味覚評価診断部２６３は、加速度信号から得られたパワースペクトルにて、低周波域の０．３Ｈｚ付近に所定の閾値以上のピークがないと判断した場合、被験者により美味しくないと感じることを示す味覚評価データを特定し、被験者にとって美味しくないと評価する（ステップＳＴ７）。制御部２６は、例えば、被験者にとって美味しくないと評価されることを示す味覚評価データを表示部２３に表示する処理を行う（ステップＳＴ８）。また、制御部２６は、発音部２４により、被験者にとって美味しくないと評価されることを示す音を発音する処理を行ってもよい。

以上、説明したように、本発明の第１実施形態に係る味覚評価診断装置１００は、体表面用動き検出部としての体表面用加速度検出部１と、体表面用加速度検出部１で得られた加速度信号から周波数成分の強度情報を算出する嚥下運動解析部２６１と、予め、味覚評価データと検索対象の周波数成分の強度情報とを関連付けたデータベースＤＢを記憶した記憶部２５と、体表面用加速度検出部１で加速度信号が得られた場合、当該加速度信号の周波数成分の強度情報と、記憶部２５のデータベースＤＢに記憶されている検索対象の周波数成分の強度情報とに基づいて特定された味覚評価データにより、味覚評価診断を行う味覚評価診断部２６３と、を有する。すなわち、簡単な構成により、飲食物に対する人体の感覚反応である官能性を非侵襲的に味覚評価診断を行うことができる味覚評価診断装置１００を提供することができる。

詳細には、飲食時、被験者による「美味しいと感じる」、「美味しくないと感じる」との味覚評価に関して、味覚評価診断装置１００は、体表面用加速度検出部１で得られた加速度信号を信号解析することにより、簡単な構成で味覚評価診断を行うことができる。

また、味覚評価診断装置１００は、被験者の感覚だけに頼ることなく、具体的な物理量である頸部、咽喉部における体表面の動き、加速度などを、体表面用加速度検出部により非侵襲的に物理センシングし、各種信号解析処理、例えば、時系列曲線パターン、スペクトル解析による周波数の特徴、非線形数理理論によるカオス解析、フラクタル次元解析、情報量解析などの物理量により、定量的に、人体の感じている甘味、塩味、辛み、渋み、美味しさなどの食味、飲み込みの味、官能性、などについて定量的に診断することができる。

また、上述したように、味覚評価診断装置１００の味覚評価診断方法を提供することができる。詳細には、体表面用加速度検出部１などの体表面用動き検出部と、体表面用動き検出部で得られた信号に基づいて嚥下運動に関する解析処理を行う嚥下運動解析部と、味覚評価データを入力する入力部と、入力部により入力された味覚評価データと、嚥下運動解析部による解析結果とを関連付けたデータベースを記憶部に記憶するデータベース生成部と、体表面用動き検出部で得られた信号、及び、記憶部のデータベースに記憶されている嚥下運動解析部による解析結果に基づいて味覚評価診断を行う味覚評価診断部と、を有する味覚評価診断装置１００の味覚評価診断方法であって、体表面用動き検出部が信号を生成するステップ（ステップＳＴ１）と、味覚評価診断部が体表面用動き検出部で生成された信号、及び記憶部のデータベースに記憶されている嚥下運動解析部による解析結果に基づいて味覚評価診断に関する処理を行うステップ（ステップＳＴ４）と、を有する。
飲食物に対する感覚反応である官能性を非侵襲的に味覚評価診断を簡単な方法で行う味覚評価診断装置の味覚評価診断方法を提供することができる。

また、本発明の実施形態に係る味覚評価診断装置を応用すれば、嚥下運動や、咀嚼運動、蠕動運動の機能の診断を簡単に行うことができる。

また、本発明の実施形態に係る味覚評価診断装置を応用すれば、誤飲性肺炎などの蠕動機能障害を保持する患者の蠕動機能を非侵襲的に診断することができる。

また、本発明の実施形態に係る味覚評価診断装置を応用すれば、咽頭部がん、喉頭部がん、食道がん、気管がんなどに関する術前又は術後の、嚥下、蠕動機能の診断や、術後評価、誤飲性肺炎の患者の、嚥下、蠕動機能の評価などに、幅広く味覚評価診断装置を適用することができる。

＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態に係る味覚評価診断装置１００Ａは、体表面用動き検出部として体表面用撮像部を有し、人体の喉頭部、及びその近傍部分を撮像し、得られた画像又は動画像を解析して、味覚評価診断に関する処理を行う。

図８に示したように、本実施形態に係る味覚評価診断装置１００Ａは、体表面用撮像部２９、及び情報処理装置２Ａ（コンピュータ）を有する。

体表面用動き検出部としての体表面用撮像部２９（撮像部２９ともいう）は、人体Ａの喉頭部ＰＬやその近傍部分などの所定の部分の体表面を撮像するように設けられている。

撮像部２９としては、例えば、ＣＣＤ型撮像装置、ＣＭＯＳ型撮像装置、ＭＯＳ型撮像装置などを採用することができる。本実施形態では、撮像部２９として、距離画像を取得する距離画像撮像装置（距離画像撮像カメラ）を採用する。距離画像撮像装置の構成の詳細などについて後述する。尚、撮像部２９として、複数のカメラを用いた立体撮像装置を採用してもよい。

情報処理装置２Ａは、体表面用撮像部２９からの信号に基づいて味覚評価処理や、味覚評価に関するデータベースの作成処理などを行う。

情報処理装置２Ａ（コンピュータ）は、通信部２１Ａ、入力部２２、表示部２３、発音部２４、記憶部２５Ａ、及び制御部２６Ａ（ＣＰＵ）、インタフェース２８などを有する。各構成要素（通信部２１Ａ、入力部２２、表示部２３、発音部２４、記憶部２５Ａ、インタフェース２８）は制御部２６Ａ（ＣＰＵ）に通信線２７を介して電気的に接続されている。

通信部２１Ａは、制御部２６Ａの制御により、無線式、又は有線式の通信路を介して他のコンピュータ（不図示）とデータ通信を行う。入力部２２，表示部２３、発音部２４に関し、第１実施形態の略同じ構成であるので説明を省略する。

記憶部２５は、プログラムや各種データを記憶する。また、記憶部２５は、プログラムを実行する作業エリアとして機能する。また、記憶部２５は、美味しい評価及び不味い評価などを示す味覚評価データと、撮像部からの時系列画像を解析することで得られた解析結果を関連付けたデータベースを関連付けたデータベースを記憶する。

制御部２６Ａは、情報処理装置２Ａの各構成要素や撮像部２９を統括的に制御する。また、制御部２６Ａは、記憶部２５に記憶されているプログラムを実行することにより、本発明に係る機能を情報処理装置２Ａ（コンピュータ）に実現する。

詳細には、図８，図９に示したように、制御部２６Ａは、嚥下運動解析部２６１Ａ、データベース生成部２６２Ａ、及び味覚評価診断部２６３Ａなどを有する。

嚥下運動解析部２６１Ａは、体表面用撮像部としての撮像部２９で得られた画像などの情報を解析する。

データベース生成部２６２Ａは、データベース生成時に、嚥下運動解析部２６１Ａにより解析された結果と、入力部２２（操作入力部）により入力された味覚評価データを、それぞれ検索対象として関連付けてデータベースＤＢに記憶することで、味覚評価データに関するデータベースＤＢを生成する処理を行う。記憶部２５にはデータベースＤＢがれている

味覚評価診断部２６３Ａは、解析部１６１Ａによる撮像部２９からの画像（時系列画像）の解析の結果、及び、記憶部２５ＡのデータベースＤＢに記憶されている味覚評価データにより味覚評価診断に関する処理を行う。

次に、嚥下運動解析部２６１Ａについて詳細に説明する。
本実施形態では、図９に示したように、嚥下運動解析部２６１Ａは、特徴点抽出処理部３１、画像フィルタ処理部３２、分離処理部３３、領域特定部３４、嚥下変動解析部３５、呼吸変動解析部３６などを有する。

嚥下運動解析部２６１Ａには、撮像部２９により被験者（被験者）の喉頭部及びその近傍領域を撮像して得られた画像などが入力される。

次に、本実施形態の撮像部２９（体表面用撮像部）により撮像される画像に関して説明する。
本実施形態では、撮像部２９として、距離画像カメラを採用する。距離画像カメラは、画像の各画素毎に、撮像部と被写体（被験者）との間の距離情報を関連付けて出力する。
距離情報を取得する方式としては、例えば、タイムオブフライト（ＴＯＦ：Time Of Flight）方式、パターン照射方式などを採用することができる。本実施形態では、高解像度のＴＯＦ方式を採用する。

ＴＯＦ方式の撮像部は、通常のモノクロ画像またはＲＧＢ画像を取得する撮像センサと、撮像センサの近傍に設けられた、赤外線などを投光する投光部と、被験者で反射した赤外線などを受光する受光部とを有する。ＴＯＦ方式では、投光部から被写体（被験者）に投光した時から、被写体（被験者）で反射され、受光部で受光するまで間の時間に基づいて、撮像部と被写体（被験者）との間の距離情報を得る。詳細には、ＴＯＦ方式の位相差方式では、投光部から高速で点滅するパルス光を投光し、受光部で受光した反射光の位相遅れを計測することで、撮像部と被写体（被験者）との間の距離情報を得る。

パターン照射方式では、ランダムドットパターン、又は所定のパターンを、レーザー光により被写体（被験者）に照射し、受光部で受光した反射光のパターンの歪みやパターンの変化に基づいて、被写体（被験者）までの距離情報を取得する。

距離画像撮像装置を採用した撮像部により得られた画像の一例を図１０に示す。図１０に示した例では、撮像部は、被験者の人体Ａの喉頭部ＰＬ及び喉頭部ＰＬ近傍の領域（喉部、胸部上部）などの画像と、その画像の各画素毎に距離情報とを関連付けて出力する。図１０に示した距離画像では、喉頭部ＰＬの喉頭隆起とその他の部分とで距離が異なるので、喉頭部ＰＬの位置や動きを高精度に特定することができる。

＜特徴点抽出処理部３１＞
特徴点抽出処理部３１は、撮像部２９で得られた画像から特徴点Ｐａを抽出する。例えば、特徴点抽出処理部３１は、画像の各画素及びその近傍の画素に基づいて、輝度変化が最大となる画素などを特徴点とする。特徴点抽出処理部３１による特徴点抽出の方式としては、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）、ＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）などの各種の抽出方法を採用することができ、最適な方式を採用することで、変動する領域の抽出精度を上げることができる。また、画像と距離情報を関連付けた距離画像に基づいて、特徴点を抽出することで、変動する領域の抽出精度をさらに向上させることができる。
尚、特徴点抽出処理部３１による特徴点抽出処理を、撮像部２９に含まれる画像処理回路により行ってもよい。

図１１に示した例では、複数の時系列画像に基づいてオプティカルフロー方式によりフレーム間の画像の画素毎の変位Ｐｂ（フローベクトル）を算出する。特徴点ベースのオプティカルフロー方式では、時系列画像の特徴点に基づいて、画素毎にその移動先を特定することで、フレーム間の画像の画素毎の変位Ｐｂを算出する。このオプティカルフロー方式により生成された各画素毎の変位Ｐｂに基づいて、嚥下動作に伴う喉頭部の喉頭隆起の皮膚表面の動きを高精度に容易に特定することができる。

尚、上述した実施形態では、オプティカルフロー方式を採用したが、この形態に限られるものではなく、各種方式を採用することができる。
図１２に示した例では、撮像部により撮像された時系列画像に基づいて、喉頭部の喉頭隆起に対応する領域の動きを特定することができる。詳細には、図１２において、横軸にｘ軸（図８参照）を示し、縦軸にｚ軸（図８参照）を示し、それらを奥方向（時間軸（Ｔ））に時系列に並べて立体図を作成している。尚、時間軸Ｔの時間は、時系列画像のフレーム番号に対応する。図１２に示した凸部は、喉頭部の喉頭隆起に対応し、時間経過（フレーム番号の増加）に伴い、隆起形状が変化していることが分かる。つまり、嚥下動作に伴う喉頭部の喉頭隆起の皮膚表面の動きを高精度に特定することができる。

＜画像フィルタ処理部３２＞
画像フィルタ処理部３２（ノイズ除去処理部）は、時系列的画像の各画素や各画素の特徴点の変位に対してノイズ除去処理を施す。ノイズ除去処理としては、平滑化処理（移動平均フィルタ処理、メディアンフィルター処理など）を挙げることができる。

＜分離処理部３３＞
分離処理部３３は、画像フィルタ処理部３２から出力された画像（特徴点を含む）に基づいて、嚥下動作による嚥下周期に対応する周波数（例えば約０．５Ｈｚ）以上の動きに対応する部分と、その周波数（約０．５Ｈｚ）未満に対応する部分（体動、心拍変動成分、呼吸周波数成分などを含む）とに分離する処理を行う。
尚、呼吸変動などを抽出する必要がない場合には、分離処理部３３による分離処理を行わなくともよい。

＜領域特定部３４＞
領域特定部３４は、画像フィルタ処理部３２から出力された画像（特徴点を含む）に基づいて、嚥下動作に伴う皮膚表面の運動に対応する領域を特定する。詳細には、領域特定部３４は、喉頭部の喉頭隆起に対応する領域を特定する。
尚、領域特定部３４は、分離処理部３３により必要に応じて分離処理された画像（特徴点を含む）に基づいて、喉頭部の喉頭隆起に対応する領域を特定してもよい。具体的には、領域特定部３４は、例えば、図１１に示したオプティカルフロー方式の画像（特徴点などを含む）や、図１２に示した時系列データに基づいて、喉頭部ＰＬに対応する領域やその動きを特定する処理を行う。

図１３を参照しながら、被験者により嚥下動作が１回だけ行われた場合について説明する。
時間Ｔ１において、図１３（ａ）に示したように、時間Ｔ１では、首部の上部付近に喉頭部ＰＬが位置し、下方（図１３の下方）へ移動する。
次に、時間Ｔ２において、図１３（ｂ）に示したように、喉頭部ＰＬが、首部の中央下部位置から上方（図１３の上方）へ移動する。
時間Ｔ３において、図１３（ｃ）に示したように、喉頭部ＰＬが、首部の上部付近に位置する。
上述したように、領域特定部３４は、所定の画素及びその近傍部分の一体的な動きに基づいて、嚥下動作による喉頭部ＰＬの位置や動きを高精度に容易に特定することができる。

＜嚥下変動解析部３５＞
嚥下変動解析部３５は、領域特定部３４により特定された領域（喉頭部ＰＬに対応する領域又はその近傍領域）の変位、変位の時間微分である速度、速度のパワースペクトル、速度の時間微分である加速度、及び加速度のパワースペクトルなどを算出する。嚥下変動解析部３５により算出された結果は、データベース生成時にはデータベース生成部２６２Ａに出力され、味覚診断評価時には味覚評価診断部２６３Ａに出力される。

次に、複数の被験者（被験者Ａ１、被験者Ａ２）に食物を実際に飲食してもらい、美味しいと感じた場合、不味いと感じた場合それぞれについて、撮像部により被験者の喉頭部及びその近傍領域を撮像して得られた時系列の画像を解析した結果を示す。

図１４は被験者Ａ１が食物を美味しいと感じた場合、図１５は被験者Ａ１が食物を不味いと感じた場合の喉頭部ＰＬの動きを示すグラフである。
図１６は被験者Ａ２が食物を美味しいと感じた場合、図１６は被験者Ａ２が食物を不味いと感じた場合の喉頭部ＰＬの動きを示すグラフである。

詳細には、図１４（ａ）、図１５（ａ）、図１６（ａ）、図１７（ａ）において、縦軸に被験者の喉頭部ＰＬの変位Ｍ（基準位置を０とする）を示し、横軸に時間（ｓｅｃ）を示す。図１４（ｂ）、図１５（ｂ）、図１６（ｂ）、図１７（ｂ）において、縦軸に時間微分ｄＭ／ｄｔを示し、横軸に時間（ｓｅｃ）を示す。
詳細には、図１４（ｃ）、図１５（ｃ）、図１６（ｃ）、図１７（ｃ）において、縦軸に時間に関する２階微分ｄ²Ｍ／ｄｔ²を示し、横軸に時間（ｓｅｃ）を示す。
尚、上述した変位Ｍは、変位ベクトルのｘ成分とｙ成分（及び必要に応じてｚ成分）を考慮した、変位ベクトルの大きさである。

図１４（ａ）、図１５（ａ）、図１６（ａ）、図１６（ａ）において、下矢印は被験者の嚥下動作により喉頭部や食道が下方向に移動したタイミングを示している。複数回、下矢印が記載されている場合、喉頭部の喉頭隆起や食道が、嚥下運動により複数回、下方に動いたことを示している。嚥下挙動時間Ｔａ（嚥下動作時間）は、１回の嚥下動作に掛かる時間を示している。

実際に、被験者Ａ１，Ａ２に食品としてジュースなどを飲食してもらい、被験者Ａ１，Ａ２によりその食品が美味しいと評価、又は不味いと評価したことを示す味覚評価データが入力部から入力される。
データベース生成部２６２Ａは、味覚評価診断部データと、上記嚥下変動解析部３５による算出の結果を関連付けて、データベースＤＢとして記憶部２５Ａに記憶する。

例えば、図１４に示した例では、被験者Ａ１がジュースを飲み込む際に、嚥下動作を３回行い、そのジュースを美味しいと評価していることを示している。
図１５に示した例では、被験者Ａ１がジュースを飲み込む際に、嚥下動作を３回行い、そのジュースを不味いと評価していることを示している。

また、嚥下変動解析部３５は、図１８（ａ）に示したように、喉頭部の喉頭隆起に対応する領域の嚥下運動に伴う速度のパワースペクトルを算出する。例えば、図１４（ｂ）、図１５（ｂ）、図１６（ｂ）、図１７（ｂ）に示した速度のグラフに基づいて、フーリエ変換処理などにより、それぞれの速度のパワースペクトルが算出される。
実験の結果、被験者が美味しいと感じる場合では、嚥下動作の周期に対応する速度の周波数成分で鋭く大きいピークが得られ、不味いと感じる場合では、ピークがブロードになり、ピーク周波数が大きくなる傾向となることが分かった。

また、嚥下変動解析部３５は、図１８（ｂ）に示したように、加速度のパワースペクトルを算出する。例えば、図１４（ｃ）、図１５（ｃ）、図１６（ｃ）、図１７（ｃ）に示した加速度のグラフに基づいて、フーリエ変換処理などにより、それぞれの加速度のパワースペクトルが算出される。
実験の結果、被験者が美味しいと感じる場合では、嚥下動作の周期に対応する加速度の周波数成分で鋭く大きいピークが得られ、不味いと感じる場合では、ピークがブロードになり、ピーク周波数が大きくなる傾向となることが分かった。

上述したように、変位、速度、速度のパワースペクトル、加速度、加速度のパワースペクトルについて、美味しい評価と不味い評価とで異なる傾向がある。この傾向から、美味しい又は不味いと評価するのに重要なパラメータとしては、嚥下挙動時間Ｔａ、速度の周期性、加速度の変異係数、速度のパワースペクトル、加速度のパワースペクトルなどを挙げることができる。詳細には、表１に示したように、嚥下運動に関して分析することができる。

嚥下挙動時間Ｔａ（図１４（ａ）、図１５（ａ）、図１６（ａ）、図１７（ａ）参照）は、被験者により美味しいと評価された場合には短い傾向となり、不味いと評価された場合には長い傾向がある。

速度の周期性（速度振幅や速度周期）に関し、被験者により美味しいと評価された場合、嚥下動作の繰り返しに起因する嚥下周期（嚥下周期に対応する周波数成分）の成分が大きく、それ以外（嚥下周期に対応する周波数成分以外の成分）については、小さい傾向がある。被験者により不味いと評価された場合、嚥下動作の繰り返しに起因する嚥下周期に対応する周波数成分よりも大きい、又は小さい周波数成分が増大する傾向がある。

加速度の変異係数（ばらつきを示す指標）に関し、被験者により美味しいと評価された場合、嚥下動作に同期し、加速度のばらつきを示す変異係数が小さい傾向がある。被験者により不味いと評価された場合、嚥下挙動に非同期に加速度が増大する傾向がある。

データベース生成部２６２Ａは、味覚評価データと、撮像部で撮像された画像を解析することで、被験者による嚥下運動と味覚評価には、上述した傾向があると分析し、それらをデータベースに記録する。詳細には、データベース生成部２６２Ａは、味覚評価データ、嚥下運動解析部２６１Ａによる解析結果を関連付けたデータベースを記憶部に記憶する処理を行う。
データベースＤＢを構築する際には、被験者の人数が多いほど好ましい。被験者の人数が多いほど、美味しい評価、不味い評価それぞれで、撮像部による画像に基づいた嚥下運動に関する解析から上記傾向を明確にすることができ、味覚評価診断時の診断精度を向上させることができる。

味覚評価診断部２６３は、味覚診断時に、体表面用撮像部２９により撮像された画像、及びデータベースＤＢに記憶されている嚥下運動解析部による解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行う。

＜呼吸変動解析部３６＞
嚥下運動解析部２６１は、呼吸変動に関する解析処理を行う呼吸変動解析部３６を有していてもよい。呼吸変動解析部３６を設けることにより、味覚評価に関する診断精度を向上させることができる。
詳細には、呼吸変動解析部３６は、画像解析において、分離処理部３３により分離処理された、所定の周波数成分（約０．５Ｈｚ）未満の部分（体動、心拍変動成分、呼吸周波数成分などを含む）を解析し、例えば、呼吸周波数成分（呼吸動作に対応する周波数成分）を抽出することで、被験者の呼吸に応じた体表面の変動を検出する。
尚、体表面用撮像部２９が、撮像範囲として被験者の胸部を含めて撮像することにより、被験者の呼吸に応じた体表面の変動を、容易に高精度に検出することができる。

＜呼吸動作を考慮した美味しい又は不味い評価＞
体表面用撮像部２９により得られた時系列画像から、被験者が飲食をした場合、快状態（心地よい状態）である場合と、不快状態（心地悪い状態）とで、呼吸の吸気速度が異なる傾向を示すことが分かった（図１９参照）。詳細には、快状態（心地よい状態）の場合と比べて、不快状態（心地悪い状態）の場合には、吸気速度が大きいことが分かる。

美味しい評価又は不味い評価と、呼吸動作による快状態と不快状態都の関係を説明する。
被験者が美味しいと評価する場合には、呼吸動作に関して快状態（心地よい状態）であり、吸気速度が比較的遅い傾向となることがわかった。
また、被験者が不味いと評価する場合には、呼吸動作に関して不快状態（心地悪い状態）であり、吸気速度が比較的速い傾向となることがわかった。
データベース生成部２６２は、味覚評価データ、呼吸変動解析部３６による解析結果、嚥下変動解析部３５による解析結果を関連付けたデータベースＤＢを記憶部２５Ａに記憶する処理を行う。

味覚評価診断部２６３Ａは、体表面用撮像部２９により撮像された画像、及びデータベースに記憶されている嚥下変動解析部３５による解析結果、及び呼吸変動解析部３６による解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行う。

次に、本実施形態に係る味覚評価診断装置１００Ａの味覚評価に関するデータベースの作成時の動作の一例を説明する。

データベース作成時、図８に示したように、体表面用撮像部２９が、被験者の喉頭部ＰＬ及びその近傍部分を撮像する。被験者が食物や飲み物を食した場合、被験者が美味しく感じるか否かを示す味覚評価データを、情報処理装置２Ａ（コンピュータ）の入力部２２により入力する。情報処理装置２Ａの制御部２６Ａは、入力部２２から入力された味覚評価データを取得する。

情報処理装置２Ａの制御部２６Ａは、飲食時に体表面用撮像部２９からの画像（信号）を嚥下運動解析部２６１Ａにより解析し、美味しく感じるか否かにより異なる特徴パターン（特徴情報）を特定し、味覚評価データと関連付けて記憶部２５ＡのデータベースＤＢに記憶する。

詳細には、撮像部２９により撮像された画像に基づいて、特徴点抽出処理部３１が特徴点を抽出する処理を行う。次に、画像フィルタ処理部３２により平滑化処理などのノイズ除去処理を行う。そして、分離処理部３３により、画像処理において、嚥下動作に伴う皮膚表面の運動による高周波成分と、心拍変動や呼吸変動などの低周波成分とを分離する処理が行われる。
そして、領域特定部３４は、特徴点抽出処理部３１により抽出された複数の特徴点の変位に基づいて変動部分の領域を特定する処理を行う。次に、嚥下変動解析部３５は、領域特定部３４により特定された領域の変位、速度、速度のパワースペクトル、加速度、加速度のパワースペクトルのうち少なくともいずれか１つを算出する処理を行う。
呼吸変動解析部３６は、分離処理部３３から出力された低周波成分の画像に基づいて呼吸変動に関する解析処理を行う。
次に、データベース生成部２６２は、味覚評価データ、嚥下変動解析部による解析結果、呼吸変動解析部３６による解析結果を関連付けたデータベースＤＢを記憶部２５Ａに記憶する処理を行う。

次に、味覚評価診断時の味覚評価診断装置１００Ａの動作の一例を説明する。記憶部２５ＡのデータベースＤＢには、上述したデータベース作成時に得られた情報が記憶されている。

飲食時、体表面用撮像部２９が、被験者の喉頭部ＰＬ及びその近傍部分を撮像する。情報処理装置２Ａの制御部２６Ａは、飲食時に、体表面用撮像部２９からの画像（信号）を嚥下運動解析部２６１Ａにより解析し、その解析結果と、予めデータベースＤＢに記憶されている、嚥下変動解析部３５による解析結果、呼吸変動解析部３６による解析結果、及びそれらに関連付けられている味覚評価データに基づいて、味覚評価診断に関する処理、詳細には、被験者が美味しいと感じているか、又は不味いと感じているかを診断する処理を行う。

詳細には、撮像部２９により撮像された画像に基づいて、特徴点抽出処理部３１が特徴点を抽出する処理を行う。次に、画像フィルタ処理部３２により平滑化処理などのノイズ除去処理を行う。そして、分離処理部３３により、画像処理において、嚥下動作に伴う皮膚表面の運動による高周波成分と、心拍変動や呼吸変動などの低周波成分とを分離する処理が行われる。
そして、領域特定部３４は、特徴点抽出処理部３１により抽出された複数の特徴点の変位に基づいて変動部分の領域を特定する処理を行う。次に、嚥下変動解析部３５は、領域特定部３４により特定された領域の変位、速度、速度のパワースペクトル、加速度、加速度のパワースペクトルのうち少なくともいずれか１つを算出する処理を行う。
呼吸変動解析部３６は、分離処理部３３から出力された低周波成分の画像に基づいて呼吸変動に関する解析処理を行う。

味覚評価診断部２６３Ａは、上記体表面用撮像部２９から出力された画像を解析した結果と、予めデータベースＤＢに記憶されている、嚥下変動解析部３５による解析結果、呼吸変動解析部３６による解析結果、及びそれらに関連付けられている味覚評価データに基づいて、味覚評価診断に関する処理、詳細には、被験者が美味しいと感じているか、又は不味いと感じているかを診断する処理を行う。

以上、説明したように、本実施形態に係る味覚評価診断装置１００Ａでは、嚥下運動解析部２６１Ａは、体表面用撮像部２９により撮像された画像に基づいて特徴点を抽出する特徴点抽出処理部３１と、特徴点抽出処理部３１により抽出された複数の特徴点の変位に基づいて変動部分の領域を特定する領域特定部３４と、領域特定部３４により特定された領域の変位、速度、速度のパワースペクトル、加速度、加速度のパワースペクトルのうち少なくともいずれか１つを算出する嚥下変動解析部３５とを有する。上記データベース生成部２６２は、味覚評価データ、嚥下変動解析部３５による解析結果を関連付けたデータベースを記憶部２５Ａに記憶する処理を行う。味覚評価診断部２６３Ａは、体表面用撮像部２９により撮像された画像、及びデータベースＤＢに記憶されている嚥下変動解析部３５による解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行う。
すなわち、体表面用撮像部２９により、喉頭部ＰＬ及びその近傍を撮像することで、嚥下運動を画像解析することで、非侵襲的に味覚評価診断に関する処理を容易に行うことができる。

また、体表面用撮像部２９は、撮像された画像の各画素毎に、その体表面用撮像部２９と被写体との間の距離情報を関連付けて出力する。また、特徴点抽出処理部３１は、体表面用撮像部２９による撮像された画像及び距離情報に基づいて特徴点を抽出する。
すなわち、体表面用撮像部２９として、距離画像を生成することができる距離画像撮像装置を採用し、得られた距離画像に基づいて高精度に容易に特徴点を抽出することができる。また、領域特定部３４は、時系列の距離画像に基づいて、高精度に容易に、喉頭部の喉頭隆起に対応する領域を特定することができる。ゆえに、味覚評価診断部２６３Ａは、味覚評価に関して高精度に診断する処理を行うことができる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこれらの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれる。
また、上述の各図で示した実施形態は、その構成等に特に矛盾や問題がない限り、互いの記載内容を組み合わせることが可能である。
また、各図の記載内容はそれぞれ独立した実施形態になり得るものであり、本発明の実施形態は各図を組み合わせた一つの実施形態に限定されるものではない。

上記実施形態では、味覚評価診断装置は、体表面用動き検出部と、嚥下運動解析部と、味覚評価データを入力する入力部と、データベース生成部と、味覚評価診断部と、などを有していたが、この形態に限られるものではない。例えば、味覚評価診断装置は、少なくとも、体表面用動き検出部、嚥下運動解析部、味覚評価データを入力する入力部、味覚評価診断部を有していればよい。

１…体表面用加速度検出部（体表面用動き検出部）
２、２Ａ…情報処理装置（コンピュータ）
１１…加速度センサ（加速度検出部）
１２…ＣＰＵ
１３…通信部
２１…通信部
２２…入力部
２５、２５Ａ…記憶部
２６、２６Ａ…制御部（ＣＰＵ）
２９…体表面用撮像部（体表面用動き検出部）
３１…特徴点抽出処理部
３２…画像フィルタ処理部
３３…分離処理部
３４…領域特定部
３５…嚥下変動解析部
３６…呼吸変動解析部
１００、１００Ａ…味覚評価診断装置
２６１、２６１Ａ…解析部
２６２、２６１Ａ…データベース生成部
２６３、２６３Ａ…味覚評価診断部
ＰＬ…喉頭部

Claims (4)

1. 体表面用動き検出部と、
   前記体表面用動き検出部で得られた信号に基づいて嚥下運動に関する解析処理を行う嚥下運動解析部と、
   味覚評価データを入力する入力部と、
   前記入力部により入力された前記味覚評価データと前記嚥下運動解析部による解析結果とを関連付けたデータベースを記憶部に記憶するデータベース生成部と、
   前記体表面用動き検出部で得られた信号、及び前記記憶部のデータベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果に基づいて味覚評価診断に関する処理を行う味覚評価診断部と、を有し、
   前記体表面用動き検出部は、体表面用加速度検出部を有し、
   前記嚥下運動解析部は、前記体表面用加速度検出部で得られた加速度信号に基づいて当該加速度信号の周波数成分の強度情報を算出する処理を行い、
   前記データベース生成部は、前記味覚評価データ、前記加速度信号、前記加速度信号の周波数成分の強度情報を関連付けたデータベースを前記記憶部に記憶する処理を行い、
   前記味覚評価診断部は、前記体表面用加速度検出部で得られた加速度信号、及び前記データベースに記憶されている前記嚥下運動解析部の解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行うことを特徴とする味覚評価診断装置。
2. 体表面用動き検出部と、
   前記体表面用動き検出部で得られた信号に基づいて嚥下運動に関する解析処理を行う嚥下運動解析部と、
   味覚評価データを入力する入力部と、
   前記入力部により入力された前記味覚評価データと前記嚥下運動解析部による解析結果とを関連付けたデータベースを記憶部に記憶するデータベース生成部と、
   前記体表面用動き検出部で得られた信号、及び前記記憶部のデータベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果に基づいて味覚評価診断に関する処理を行う味覚評価診断部と、を有し、
   前記体表面用動き検出部は、体表面用撮像部を有し、
   前記嚥下運動解析部は、前記体表面用撮像部により撮像された画像に基づいて特徴点を抽出する特徴点抽出処理部と、
   前記特徴点抽出処理部により抽出された複数の特徴点の変位に基づいて変動部分の領域を特定する領域特定部と、
   前記領域特定部により特定された領域の変位、速度、速度のパワースペクトル、加速度、加速度のパワースペクトルのうち少なくともいずれか１つを算出する嚥下変動解析部と、を有し、
   前記データベース生成部は、前記味覚評価データ、前記嚥下変動解析部による解析結果を関連付けたデータベースを前記記憶部に記憶する処理を行い、
   前記味覚評価診断部は、前記体表面用撮像部により撮像された画像、及び前記データベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行うことを特徴とする味覚評価診断装置。
3. 前記体表面用撮像部は、撮像された画像の各画素毎に、当該体表面用撮像部と被写体との間の距離情報を関連付けて出力し、
   前記特徴点抽出処理部は、前記体表面用撮像部による撮像された前記画像及び前記距離情報に基づいて特徴点を抽出することを特徴とする請求項２に記載の味覚評価診断装置。
4. 前記嚥下運動解析部は、前記体表面用撮像部により撮像された画像に基づいて呼吸変動に関する解析処理を行う呼吸変動解析部を有し、
   前記データベース生成部は、前記味覚評価データ、前記呼吸変動解析部による解析結果を関連付けたデータベースを前記記憶部に記憶する処理を行い、
   前記味覚評価診断部は、前記体表面用撮像部により撮像された画像、及び前記データベースに記憶されている前記嚥下運動解析部による解析結果、及び呼吸変動解析部による解析結果に基づいて、味覚評価診断に関する処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の味覚評価診断装置。

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