JP6716712B2 - 画像解析装置および生体情報生成システム - Google Patents

Description

以下の開示は、生体の脈波を検出する脈波検出装置および画像解析装置、並びに当該脈波検出装置が検出した生体の脈波に基づいて生体の生体情報を生成する生体情報生成システムに関する。

心臓の血液駆出に伴う血管の拍動を表現する波形を意味する脈波を検出する脈波検出装置が知られている。このような脈波検出装置によって検出された脈波から、ストレスレベルや血圧などの生体情報を取得することができる。

脈波検出装置として、接触式の脈波検出装置が知られている。しかしながら、接触方式の脈波検出装置では、被測定者が測定を意識した状態になり、かつ、被測定者の測定箇所が脈波検出装置と接触することによる血管の変形が生じるため、脈波を正確に検出することが困難である。

上記問題点を解決することができる非接触式の脈波検出装置が知られており、例えば、特許文献１に開示されている。特許文献１に開示されている脈波検出装置では、カメラで被測定者を撮像した画像から当該画像内での被測定者の顔の脈波の検出領域の位置を算出し、当該検出領域において脈波を検出している。

また、特許文献１の脈波検出装置では、カメラに、Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の３種の受光素子が搭載されており、カメラで撮像した画像に含まれる３つの波長成分、すなわちＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分のうち血液の吸光特性が異なるＲ成分とＧ成分の２つの波長成分の代表値の時系列データを用いて、脈波を検出している。すなわち、特許文献１の脈波検出装置では、可視光波長領域の光の強度を用いて脈波を検出している。

日本国公開特許公報「特開２０１４−１９８２０１号公報（２０１４年１０月２３日公開）」

しかしながら、特許文献１の脈波検出装置では、上述したように、可視光波長領域の光の強度を用いて脈波を検出している。可視光波長領域の光の強度を用いて脈波を検出する場合、可視光は生体内部への透過深度が浅いため、被測定者の表面にある毛細血管における脈波しか検出することができない。その結果、特許文献１の脈波検出装置では、脈波を精度高く検出できないという問題がある。

また、被測定者が動いた場合には、脈波を検出する精度が低下するという問題がある。

本開示の一態様に係る脈波検出装置および画像解析装置は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、生体の脈波を精度高く検出することにある。

上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る脈波検出装置は、生体を撮像した画像を解析することにより、前記生体の脈波を検出する脈波検出装置であって、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１フィルタを通して前記生体を複数回撮像する撮像部と、前記撮像部によって撮像された複数の前記生体の画像を解析することにより前記生体の脈波を検出する画像解析部とを備え、前記画像解析部は、前記複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出することにより前記脈波を検出する。

上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る画像解析装置は、生体を撮像した画像を解析することにより、前記生体の脈波を検出する画像解析装置であって、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１フィルタを通して前記生体を撮像した画像を複数取得する取得部と、前記取得部が取得した複数の前記生体の画像を解析することにより前記生体の脈波を検出する画像解析部とを備え、前記画像解析部は、前記複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出することにより前記脈波を検出する。

上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る画像解析装置は、生体を撮像した画像を解析することにより、前記生体の脈波を検出する画像解析装置であって、前記生体を撮像した画像を解析することにより前記生体の脈波を検出する画像解析部と、前記生体の動作を検出する動作センサーによって検出された前記生体の動作に基づいて、前記画像解析部が検出した脈波の補正を行う補正部とを備える。

本開示の一態様によれば、生体の脈波を精度高く検出するという効果を奏する。

本開示の実施形態１に係る生体情報生成システムの主要部の構成を示すブロック図である。 上記生体情報生成システムが備えるカメラの構成を示す概略図である。 上記カメラが備える赤色フィルタ、第１緑色フィルタ、青色フィルタ、および赤外光フィルタの光透過率を示すグラフである。 上記生体情報生成システムが備える検出領域設定部による検出領域の設定を説明するための図である。 上記生体情報生成システムによって算出したストレスレベルと、従来の装置によって算出したストレスレベルとの相関を示すものであり、（ａ）は積分値ＬＦの相関を示すグラフであり、（ｂ）は積分値ＨＦの相関を示すグラフであり、（ｃ）はＬＦ／ＨＦの値の相関を示すグラフである。 上記生体情報生成システムにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。 上記生体情報生成システムの変形例としての生体情報生成システムの主要部の構成を示すブロック図である。 上記生体情報生成システムの他の変形例としての生体情報生成システムの主要部の構成を示すブロック図である。 上記生体情報生成システムのさらなる変形例としての生体情報生成システムの主要部の構成を示すブロック図である。 本開示の実施形態２に係る生体情報生成システムの主要部の構成を示すブロック図である。 上記生体情報生成システムが備えるカメラの構成を示す概略図である。 上記カメラが備える赤色フィルタ、第１緑色フィルタ、青色フィルタ、および第２緑色フィルタの光透過率を示すグラフである。 本開示の実施形態３に係る生体情報生成システムの主要部の構成を示すブロック図である。 上記生体情報生成システムが備えるカメラの構成を示す概略図である。 上記カメラが備える赤色フィルタ、第１緑色フィルタ、青色フィルタ、およびシアンフィルタの光透過率を示すグラフである。 本開示の実施形態４に係る生体情報生成システムの主要部の構成を示すブロック図である。 上記生体情報生成システムにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。 酸化ヘモグロビンおよび還元ヘモグロビンの光吸収係数を示すグラフである。

本開示の実施形態について、図面に基づいて説明すれば以下の通りである。なお、以下の各実施形態においては、人を撮像することにより得られた画像からその人の脈波を検出する脈波検出装置および画像解析装置について説明するが、本開示はこれに限定されない。すなわち、人以外の生体（心臓を有する任意の生体）を撮像することにより得られた動画像からその生体の脈波を検出する脈波検出装置および画像解析装置も本開示の範疇に含まれる。なお、脈波とは、心臓の血液駆出に伴う血管の拍動を表現する波形を意味する。

〔実施形態１〕
以下、本開示の実施形態１における生体情報生成システム１Ａについて、図１〜図６を参照しながら詳細に説明する。

（生体情報生成システム１Ａの構成）
生体情報生成システム１Ａの構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、生体情報生成システム１Ａの主要部の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、生体情報生成システム１Ａは、脈波検出装置２Ａと、生体情報生成装置３Ａとを備えている。

（脈波検出装置２Ａ）
図１に示すように、脈波検出装置２Ａは、カメラ（撮像部、撮像装置）１０Ａと、画像解析部（画像解析装置）２０Ａとを備えている。

（カメラ１０Ａ）
カメラ１０Ａについて、図２を参照しながら説明する。図２は、カメラ１０Ａの構成を示す概略図である。

図２に示すように、カメラ１０Ａは、複数の受光素子を含むイメージセンサー（不図示）を備えており、各受光素子に、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ（第１フィルタ、第２フィルタ）１２、青色フィルタ１３、および赤外光フィルタ（第１フィルタ）１４のいずれかが備えられている。カメラ１０Ａは、これら赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、青色フィルタ１３、および赤外光フィルタ１４をそれぞれ透過した光の強度（輝度）を検出し、撮像画像を生成する。上述の４種類のフィルタのいずれかが設けられた受光素子によって、撮像画像における各画素が形成される。

赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、青色フィルタ１３、および赤外光フィルタ１４の透過特性（感度特性）について、図３を参照しながら説明する。図３は、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、青色フィルタ１３、および赤外光フィルタ１４の光透過率を示すグラフである。図３に示すように、赤色フィルタ１１は、約６００ｎｍ〜約７００ｎｍの赤色の可視光波長領域の光を透過させる。第１緑色フィルタ１２は、約５００ｎｍ〜約６００ｎｍの緑色の可視光波長領域の光、および約８０５ｎｍ以上の近赤外線領域の波長の光を透過させる。青色フィルタ１３は、約４００ｎｍ〜約５００ｎｍの青色の可視光波長領域の波長の光を透過させる。赤外光フィルタ１４は、約８０５ｎｍ以上の近赤外線領域の波長の光を透過させる。

カメラ１０Ａは、赤色フィルタ１１を透過した光の強度、第１緑色フィルタ１２を透過した光の強度、青色フィルタ１３、および赤外光フィルタ１４を透過した光の強度に基づいて、所定の時間間隔で被写体（生体）を複数回撮像し、その結果生成した複数の撮像画像を画像解析部２０Ａへ出力する。以下の説明では、カメラ１０Ａは、複数の撮像画像を含む動画像を画像解析部２０Ａへ出力するものとする。

（画像解析部２０Ａ）
画像解析部２０Ａは、カメラ１０Ａから出力された動画像に含まれる複数の撮像画像を解析することにより生体の脈波を検出する。画像解析部２０Ａは、上記動画像に含まれる複数の撮像画像（フレーム）のうちの一部のみを用いて脈波を検出してもよい。画像解析部２０Ａは、図１に示すように、検出領域設定部（取得部）２１Ａと、画素値算出部２２Ａと、脈波検出部２３Ａとを備えている。

検出領域設定部２１Ａは、カメラ１０Ａから出力された生体の動画像を取得し（すなわち、検出領域設定部２１Ａは、カメラ１０Ａから出力された画像を複数取得する取得部としての機能を有する）、当該動画像に含まれる撮像画像のそれぞれにおいて、脈波を検出する検出領域を設定する。なお、検出領域は、撮像画像において、生体の肌が撮像されている領域から選択される必要がある。これは、脈波は、被測定者の肌の色の時間的な変化を用いて検出されるためである。

図４は、検出領域設定部２１Ａによる検出領域の設定を説明するための図である。具体的には、検出領域設定部２１Ａは、図４に示すように、まず、カメラ１０Ａから出力された生体の動画像の所定のフレームごとに生体の顔領域Ｆを検出する。生体の顔領域Ｆの検出は、公知の技術を用いることができる。次に、検出領域設定部２１Ａは、検出した生体の顔領域Ｆにおいて額領域Ｄを検出領域として設定する。検出領域として額領域Ｄを設定する場合、顔領域Ｆの左から１／５〜４／５の幅であり、かつ、顔領域Ｆの上から０〜１／５の領域を検出領域とすればよい。検出領域として、額領域Ｄ以外にも、鼻または頬の領域を設定してもよい。額、鼻、頬には動脈があり、また、額、鼻、頬は生体の顔がカメラ１０Ａを向いているときに検出しやすい領域であるため、検出領域として好ましい。また、生体がカメラ１０Ａに対して横を向いている場合には、首を検出領域としてもよい。

画素値算出部２２Ａは、撮像画像に含まれる各画素を表現するための各色（Ｒ、Ｇ、ＢおよびＩＲ（Infrared））の画素値（階調値）を用いて、検出領域（例えば、額領域Ｄ）における各色の画素値の演算値を算出する。当該演算値とは、撮像画像における検出領域に含まれる複数の画素の画素値に対して所定の演算を行うことによって得られる値であり、当該検出領域に含まれる画素の画素値の大きさを反映した値である。画素値算出部２２Ａは、例えば、額領域Ｄにおける各色の画素値の平均（平均画素値）を、額領域Ｄにおける画素値の演算値として算出してもよい。また、画素値算出部２２Ａは、例えば、額領域Ｄの中心に近い画素の画素値の重みづけを大きくし、額領域Ｄの中心から離れた画素の画素値の重みづけを小さくして算出された統計値を、額領域Ｄにおける画素値の演算値として算出してもよい。以降の説明では、画素値算出部２２Ａが、額領域Ｄにおける各色の平均画素値を、額領域Ｄにおける画素値の演算値として算出するものとして説明する。

画素値算出部２２Ａは、平均画素値の時間変化を取得するため、上記動画像における所定の時間（例えば、３０秒間）分のフレームについて平均画素値の算出を行う。画素値算出部２２Ａは、算出した各色の平均画素値を脈波検出部２３Ａへ出力する。

ここで、生体の血液に含まれる、酸化ヘモグロビンおよび還元ヘモグロビンによる光の吸収について、図１８を参照しながら説明する。図１８は、酸化ヘモグロビンおよび還元ヘモグロビンの光吸収係数を示すグラフである。図１８に示すように、４５３ｎｍ〜４９９ｎｍ、５２９〜５４６ｎｍ、５６９〜５８４ｎｍ、および８０５ｎｍ〜１３００ｎｍの波長領域では、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい。

したがって、５２９〜５４６ｎｍ、５６９〜５８４ｎｍ、および８０５ｎｍ〜１３００ｎｍの波長領域に光透過特性を有する第１緑色フィルタ１２を透過した光の強度に基づいて算出した平均画素値は、生体の血液中における酸化ヘモグロビンの濃度の情報を有している。また、近赤外線領域である８０５ｎｍ〜１３００ｎｍの波長領域に光透過特性を有する赤外光フィルタ１４を透過した光の強度に基づいて算出した平均画素値も同様に、生体の血液中における酸化ヘモグロビンの濃度の情報を有している。

脈波検出部２３Ａは、画素値算出部２２Ａが算出した各色の平均画素値の変化を検出することにより生体の脈波を算出する。上述したように、画素値算出部２２Ａが算出した各色の平均画素値のうち、第１緑色フィルタ１２または赤外光フィルタ１４を透過した光の強度に基づいて算出した平均画素値は、生体の血液中における酸化ヘモグロビンの濃度の情報を有している。そこで、脈波検出部２３Ａは、上記酸化ヘモグロビンの濃度変化に基づいて生体の脈波を算出する。

具体的には、脈波検出部２３Ａは、まず、画素値算出部２２Ａが算出した各色の平均画素値に対して独立成分分析を行い、色数と同じ数（すなわち、４つ）の独立成分を取り出す。次に、脈波検出部２３Ａは、取り出した４つの独立成分に対して、０．７５〜３．０Ｈｚのデジタルバンドパスフィルタを用いて、低周波成分および高周波成分をそれぞれ除去する。次に、脈波検出部２３Ａは、低周波成分および高周波成分を除去した４つの独立成分に対して、高速フーリエ変換を行い、各独立成分の周波数のパワースペクトルを算出する。次に、脈波検出部２３Ａは、算出した各独立成分の周波数のパワースペクトルの０．７５〜３．０Ｈｚにおけるピーク値を算出し、各独立成分のピーク値のうち最もピーク値の大きいピークを有する独立成分を脈波として検出する。そして、脈波検出部２３Ａは、検出した脈波を生体情報生成装置３Ａへ出力する。

なお、画素値算出部２２Ａが算出した平均画素値の時間に対する変動が大きい場合、脈波検出部２３Ａは、各色の平均画素値に対してそれぞれトレンド除去を行い（IEEE TransBiomed Eng, 2002 Feb;49(2):172-175参照）、上記変動を除去した後の各色の平均画素値に対して、独立成分分析を行ってもよい。

なお、画像解析部２０Ａ（検出領域設定部２１Ａ、画素値算出部２２Ａおよび脈波検出部２３Ａ）は、生体を撮像した画像を解析することにより、生体の脈波を検出する画像解析装置として機能するとも言える。

（生体情報生成装置３Ａ）
生体情報生成装置３Ａは、脈波検出装置２Ａが検出した脈波に基づいて、生体の生体情報を生成する。また、生体情報生成装置３Ａは、生成した生体情報に基づいて、外部装置（他の装置）９０に対して制御命令を生成する。生体情報生成装置３Ａは、図１に示すように、ストレスレベル算出部３１と、心拍数算出部３２と、血圧算出部３３Ａと、制御命令生成部３４Ａとを備えている。

ストレスレベル算出部３１は、脈波検出装置２Ａから出力された脈波に基づいて生体のストレスレベルを算出する。なお、本実施形態における「ストレス」とは、交感神経および副交感神経の活性のバランスを意味する。具体的には、交感神経が副交感神経に比べて活性状態である場合を、「ストレス状態」と称する。他方、副交感神経が交感神経に比べて活性状態である場合を、「リラックス状態」と称する。

具体的には、ストレスレベル算出部３１は、まず、脈波検出装置２Ａから出力された脈波から脈波のピークを検出する。次に、ストレスレベル算出部３１は、あるピークが検出された時間と当該あるピークの次にピークが検出された時間との間に対して高速フーリエ変換を行い、周波数のパワースペクトルを算出する。次に、ストレスレベル算出部３１は、算出した周波数のパワースペクトルにおいて、０．０４〜０．１５Ｈｚにおけるパワースペクトルの積分値ＬＦ、および０．１５〜０．４Ｈｚにおけるパワースペクトルの積分値ＨＦをそれぞれ算出する。次に、ストレスレベル算出部３１は、積分値ＬＦを積分値ＨＦで除した値（ＬＦ／ＨＦの値）を算出し、算出したＬＦ／ＨＦの値を制御命令生成部３４Ａへ出力する。

なお、積分値ＬＦは交感神経の活性度を示す指標であり、積分値ＨＦは副交感神経の活性度を示す指標である。また、ＬＦ／ＨＦの値が小さい（低い）ことは、生体がリラックス状態にあることを示し、他方、当該ＬＦ／ＨＦの値が大きい（高い）ことは、生体がストレス状態にあることを示すことが知られている。

ここで、本実施形態の生体情報生成システム１Ａによって算出した積分値ＬＦ、積分値ＨＦ、およびＬＦ／ＨＦの値と、指先に検出器を接触させて脈波算出する従来の装置によって算出した積分値ＬＦ、積分値ＨＦ、およびＬＦ／ＨＦの値との相関について、図５を参照しながら説明する。図５は、生体情報生成システム１Ａによって算出したストレスレベルと、従来の装置によって算出したストレスレベルとの相関を示すものであり、（ａ）は積分値ＬＦの相関を示すグラフであり、（ｂ）は積分値ＨＦの相関を示すグラフであり、（ｃ）はＬＦ／ＨＦの値の相関を示すグラフである。図５の（ａ）〜（ｃ）に示すように、生体情報生成システム１Ａが算出した積分値ＬＦ、積分値ＨＦ、およびＬＦ／ＨＦの値と、従来の装置が算出した積分値ＬＦ、積分値ＨＦ、およびＬＦ／ＨＦの値とは、高い相関が得られていることがわかる。

心拍数算出部３２は、脈波検出装置２Ａから出力された脈波に基づいて生体の心拍数を算出する。具体的には、心拍数算出部３２は、所定の時間（例えば、３０秒）における、脈波検出装置２Ａから出力された脈波のピークの数をカウントすることにより、生体の心拍数を算出する。次に、心拍数算出部３２は、算出した生体の心拍数を制御命令生成部３４Ａへ出力する。

血圧算出部３３Ａは、脈波検出装置２Ａから出力された脈波に基づいて生体の血圧を算出する。具体的には、血圧算出部３３Ａは、まず、脈波検出装置２Ａから出力された脈波を２回微分することにより加速度脈波を導出する。次に、血圧算出部３３Ａは、導出した加速度脈波からａ波〜ｅ波を特定し、ａ波〜ｅ波から各特徴量（具体的には、ａ波〜ｅ波の振幅、ａ波の振幅に対するｂ波〜ｅ波の振幅の比、およびａ波からｂ波〜ｅ波までの時間間隔）を算出する。上記の各特徴量は、脈波伝搬速度と相関関係があることが知られており、また、脈波伝搬速度と血圧とは相関関係があることが知られている。すなわち、上記の各特徴量と血圧とは相関関係がある。そこで、予め、上記各特徴量のデータおよび血圧のデータを取得し、例えば、これらのデータを用いて重回帰分析を行うことにより、血圧の算出式を作成しておく。そして、血圧算出部３３Ａは、上記特徴量を上記算出式に当てはめることにより、生体の血圧を算出する。次に、血圧算出部３３Ａは、算出した生体の血圧を制御命令生成部３４Ａへ出力する。

制御命令生成部３４Ａは、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力された生体情報に基づいて、外部装置９０に対して制御命令を生成する。外部装置９０として、ロボット、テレビ、パソコン、冷暖房装置などの電子機器を挙げることができる。外部装置９０がロボットである場合、制御命令生成部３４Ａは、ユーザの生体情報に応じて、ユーザがリラックスできるような発話やジェスチャーを行うようにロボットに対して制御命令を出す。外部装置９０がテレビまたはパソコンである場合、制御命令生成部３４Ａは、ユーザの生体情報に応じて、ユーザがリラックスできるような画像や音声を出力するようにテレビまたはパソコンに対して制御命令を出す。外部装置９０が冷暖房装置である場合、制御命令生成部３４Ａは、ユーザの生体情報に対応させた温度調整や風量・風向きの調整を行うように冷暖房装置に対して制御命令を出す。

なお、制御命令生成部３４Ａは、ストレスレベル算出部３１から出力されたユーザのストレスレベル、心拍数算出部３２から出力されたユーザの心拍数、および血圧算出部３３Ａから出力されたユーザの血圧の生体情報の少なくとも１つに基づいて、外部装置９０に対して制御命令を生成すればよく、必ずしもストレスレベル、心拍数、および血圧のすべての生体情報に基づいて制御命令を生成する必要はない。

（生体情報生成システム１Ａの動作）
次に、生体情報生成システム１Ａの動作について、図６を参照しながら説明する。図６は、生体情報生成システム１Ａにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、生体情報生成システム１Ａは、まず、カメラ１０Ａにより生体を撮像し（Ｓ１）、撮像した生体の動画像を画像解析部２０Ａへ出力する。

次に、検出領域設定部２１Ａが、カメラ１０Ａから出力された生体の動画像において、生体の顔領域Ｆを検出する（Ｓ２）。

次に、検出領域設定部２１Ａが、検出した生体の顔領域Ｆのうち、額領域Ｄを設定する（Ｓ３）。

次に、画素値算出部２２Ａが、カメラ１０Ａから出力された動画像によって示される、各画素についての各色の光強度（画素値）を用いて、額領域Ｄにおける各色の平均画素値を算出する。（Ｓ４）。

次に、画素値算出部２２Ａは、平均画素値を所定時間算出したかどうかを判定する（Ｓ５）。平均画素値を所定時間算出していない場合（Ｓ５でＮＯ）、ステップＳ２へ戻る。一方、平均画素値を所定時間算出した場合（Ｓ５でＹＥＳ）、画素値算出部２２Ａは、算出した各色の平均画素値を脈波検出部２３Ａへ出力する。

次に、脈波検出部２３Ａは、画素値算出部２２Ａが算出した各色の平均画素値から、脈波を検出し（Ｓ６）、検出した脈波を生体情報生成装置３Ａへ出力する。

次に、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａが、脈波検出部２３Ａ（画像解析部２０Ａ）から出力された脈波に基づいて、生体情報を生成し（Ｓ７）、生成した生体情報を制御命令生成部３４Ａへ出力する。

次に、制御命令生成部３４Ａがストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力された生体情報に基づいて、外部装置９０に対して制御命令を生成し（Ｓ８）、外部装置９０に対して制御命令を出力する（Ｓ９）。

以上のように、本実施形態に係る脈波検出装置２Ａは、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１緑色フィルタ１２または赤外光フィルタ１４を通して、生体を複数回撮像するカメラ１０Ａと、カメラ１０Ａによって撮像された複数の前記生体の画像を解析することにより生体の脈波を検出する画像解析部２０Ａとを備えている。そして、画像解析部２０Ａは、前記複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出することにより脈波を検出する。

上記の構成によれば、画像解析部２０Ａは、第１緑色フィルタ１２または赤外光フィルタ１４を通してカメラ１０Ａによって撮像した生体の複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出する。近赤外光は生体内部への透過深度が深いため、カメラ１０Ａによって撮像した生体の複数の画像は、生体の自律神経に応じて収縮・弛緩し、血流量が変化する細動脈などの生体深部の血管の情報を含んでいる。したがって、カメラ１０Ａによって撮像した生体の複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出することによって生体の脈波を検出する脈波検出装置２Ａは、可視光波長領域の光の強度の変化を検出することにより脈波を検出する従来の脈波検出装置に比べて、生体の脈波をより精度高く検出することができる。

また、近赤外光が測定時における周囲の様々な光環境や、生体の顔の化粧などの外乱の影響を受けにくいため、脈波検出装置２Ａは、生体の脈波をさらに精度高く検出することができる。

また、生体情報生成システム１Ａは、脈波検出装置２Ａと、脈波検出装置２Ａが検出した生体の脈波に基づいて、生体の生体情報を生成する生体情報生成装置３Ａと備えている。

上記の構成によれば、生体情報生成装置３Ａが、脈波検出装置２Ａにより精度高く検出された脈波を用いて生体の生体情報を生成する。これにより、生体情報生成システム１Ａは、生体の生体情報をより正確に生成することができる。

また、生体情報生成システム１Ａは、生体情報生成装置により生成された生体の生体情報に基づいて、外部装置９０を制御する制御命令を生成する制御命令生成部を備えている。これにより、生体情報生成システム１Ａは、生体の状況に対応させて外部装置９０を動作させることができる。

また、身長、体重、年齢などのユーザのデータを生体情報生成システム１Ａに予め記録させておくことにより、生体情報をより正確に算出させることもできる。

また、カフ式の血圧計によって測定した血圧と、生体情報生成システム１Ａによって算出した血圧とを同時に測定し、測定した２つ血圧間から算出した補正係数を生体情報生成システム１Ａに予め記録させておき、生体情報生成システム１Ａによって算出した血圧を当該補正係数により補正することで血圧をより正確に算出させることもできる。

＜変形例１＞
次に、生体情報生成システム１Ａの変形例としての生体情報生成システム１Ｂについて説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

（生体情報生成システム１Ｂの構成）
生体情報生成システム１Ｂの構成について、図７を参照しながら説明する。図７は、生体情報生成システム１Ｂの主要部の構成を示すブロック図である。

図７に示すように、生体情報生成システム１Ｂは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａおよび生体情報生成装置３Ａに代えて、脈波検出装置２Ｂおよび生体情報生成装置３Ｂを備えている。また、生体情報生成システム１Ｂは、生体情報生成システム１Ａの構成に加えて、測距センサー４を備えている。

脈波検出装置２Ｂは、生体情報生成システム１Ａの脈波検出装置２Ａにおける画像解析部２０Ａに代えて、画像解析部２０Ｂを備えている。画像解析部２０Ｂは、画像解析部２０Ａにおける検出領域設定部２１Ａ、画素値算出部２２Ａ、および脈波検出部２３Ａに代えて、検出領域設定部２１Ｂと、画素値算出部２２Ｂと、脈波検出部２３Ｂとを備えている。

検出領域設定部２１Ｂは、カメラ１０Ａから出力された生体の動画像を構成する各撮像画像において、脈波を検出するための検出領域を２箇所設定する。例えば、検出領域設定部２１Ｂは、額と鼻とを検出領域としてもよい。検出領域の設定の方法は、検出領域設定部２１Ａと同様にして行うことができる。

画素値算出部２２Ｂは、検出領域設定部２１Ｂが設定した２箇所の検出領域において、各色の平均画素値を算出する。平均画素値の算出の方法は、画素値算出部２２Ａと同様にして行うことができる。

脈波検出部２３Ｂは、画素値算出部２２Ｂが算出した２箇所の平均画素値から、それぞれ脈波を算出する。脈波の算出の方法は、脈波検出部２３Ａと同様にして行うことができる。

測距センサー４は、検出領域設定部２１Ｂにおいて設定された２箇所の検出領域間の距離を測定する（すなわち、上記２箇所の検出領域間の距離を検出する）。本変形例の測距センサー４は、距離変化による受光素子の結像位置の変化に基づいて距離を算出する三角測距式の測距センサーにてなっているが、これに限られるものではない。測距センサーは、例えば、測距センサーから光が照射されてから受光されるまでの時間を測定し、測定した時間に基づいて距離を算出するタイム・オブ・フライト式の測距センサーであってもよい。測距センサー４は、測定した上記２箇所の検出領域間の距離を血圧算出部３３Ｂに出力する。

生体情報生成装置３Ｂは、生体情報生成システム１Ａの生体情報生成装置３Ａにおける血圧算出部３３Ａに代えて、血圧算出部３３Ｂを備えている。

血圧算出部３３Ｂは、脈波検出装置２Ｂから出力された２箇所における脈波と、測距センサー４によって測定された上記２箇所の間の距離とに基づいて生体の血圧を算出する。

具体的には、血圧算出部３３Ｂは、まず、脈波検出装置２Ｂから出力された２箇所における脈波を用いて、脈波伝搬速度を算出する。より詳細には、血圧算出部３３Ｂは、測距センサー４によって測定された上記２箇所の間の距離を、上記２箇所における脈波の立ち上がりの時間差で除することにより脈波伝搬速度を算出する。

ここで、上述したように、脈波伝搬速度と血圧とは相関関係がある。そこで、予め、脈波伝搬速度のデータおよび血圧のデータを取得し、例えば、これらのデータを用いて回帰分析を行うことにより、血圧の算出式を作成しておく。そして、血圧算出部３３Ｂは、上記脈波伝搬速度を上記算出式に当てはめることにより、生体の血圧を算出する。

以上のように、生体情報生成システム１Ｂは、測距センサー４を備え、測距センサー４が検出した上記２箇所の間の距離と、脈波検出装置２Ｂが検出した脈波とに基づいて、生体の血圧を算出する（生体情報を生成する）ので、生体の血圧をより正確に算出することができる。

また、例えば、本開示の一態様に係る生体情報生成システムをスマートフォンに搭載し、当該スマートフォンが有する機能を用いて脈波伝搬速度を算出することにより、生体の血圧を測定することができる。ここでは、スマートフォンがメインカメラと、該メインカメラに隣接して設けられた白色ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）と、ユーザの顔を撮像するインカメラ（サブカメラ）を備えているものとする。まず、ユーザの人差し指を上記メインカメラおよび上記白色ＬＥＤに接触させることにより、ユーザの人差し指から脈波を検出する。また、同時に上記インカメラにより、ユーザの顔から脈波を検出する。そして、ユーザの人差し指から検出した脈波と、ユーザの顔から検出した脈波とに基づいて脈波伝搬速度を検出し、上記算出式に当てはめることにより、生体の血圧を算出することもできる。

＜変形例２＞
次に、生体情報生成システム１Ａの他の変形例としての生体情報生成システム１Ｃについて説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

（生体情報生成システム１Ｃの構成）
生体情報生成システム１Ｃの構成について、図８を参照しながら説明する。図８は、生体情報生成システム１Ｃの主要部の構成を示すブロック図である。

図８に示すように、生体情報生成システム１Ｃは、生体情報生成システム１Ａにおける生体情報生成装置３Ａに代えて、生体情報生成装置３Ｃを備えている。また、生体情報生成システム１Ｃは、生体情報生成システム１Ａの構成に加えて、心電信号検出装置５を備えている。

心電信号検出装置５は、生体の心電信号を検出する心電計である。心電信号検出装置５は、検出した生体の心電信号を、後述する血圧算出部３３Ｃへ出力する。

生体情報生成装置３Ｃは、生体情報生成システム１Ａの生体情報生成装置３Ａにおける血圧算出部３３Ａに代えて、血圧算出部３３Ｃを備えている。

血圧算出部３３Ｃは、脈波検出装置２Ａから出力された脈波と、心電信号検出装置５によって検出した生体の心電信号とに基づいて生体の血圧を算出する。

具体的には、血圧算出部３３Ｃは、まず、心電信号検出装置５によって検出した生体の心電信号におけるピーク（または、ピークの立ち上がり）の時間と、脈波検出装置２Ａから出力された脈波におけるピーク（または、ピークの立ち上がり）の時間との時間差から脈波伝搬時間を算出する。ここで、脈波伝搬時間と血圧とは相関関係がある。そこで、予め、脈波伝搬時間のデータおよび血圧のデータを取得し、例えば、これらのデータを用いて回帰分析を行うことにより、血圧の算出式を作成しておく。そして、血圧算出部３３Ｃは、算出した脈波伝搬時間を上記算出式に当てはめることにより、生体の血圧を算出する。

以上のように、生体情報生成システム１Ｃは、心電信号検出装置５を備え、心電信号検出装置５が検出した心電信号と、脈波検出装置２Ａが検出した脈波とに基づいて、生体の血圧を算出する（生体情報を生成する）ので、生体の血圧をより正確に算出することができる。

なお、生体情報生成システム１Ｂにおける血圧算出部３３Ｂは、脈波検出装置２Ｂから出力された２箇所において検出した脈波の立ち上がりの時間差から脈波伝搬時間を求めることにより、生体情報生成システム１Ｃにおける血圧算出部３３Ｃと同様に（すなわち、心電信号から脈波伝搬時間を算出する場合と同様に）、生体の血圧を算出することができる。

＜変形例３＞
次に、生体情報生成システム１Ａの他の変形例としての生体情報生成システム１Ｄについて説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

生体情報生成システム１Ｄの構成について、図９を参照しながら説明する。図９は、生体情報生成システム１Ｄの主要部の構成を示すブロック図である。

図９に示すように、生体情報生成システム１Ｄは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａに代えて、脈波検出装置２Ｃを備えている。

脈波検出装置２Ｃは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａの構成に加えて、さらに近赤外光照射装置１９を備えている。

近赤外光照射装置１９は、近赤外光を照射する照射装置であり、カメラ１０Ａにより生体の動画像を撮像する際に、生体に対して近赤外光を照射する。

以上のように、脈波検出装置２Ｃは、近赤外光照射装置１９を備えている。これにより、カメラ１０Ａによって生体内部への透過深度が深い近赤外光の反射光をより強く検出することができるので、画像解析部２０Ａにおいて生体の脈波をより精度高く検出することができる。

〔実施形態２〕
本開示の他の実施形態について、図１０〜図１２に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

本実施形態の生体情報生成システム１Ｅは、カメラ１０Ｂの構成が実施形態１の生体情報生成システム１Ａのカメラ１０Ａと異なっている。

（生体情報生成システム１Ｅの構成）
生体情報生成システム１Ｅの構成について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、生体情報生成システム１Ｅの主要部の構成を示すブロック図である。

図１０に示すように、生体情報生成システム１Ｅは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａに代えて、脈波検出装置２Ｄを備えている。

脈波検出装置２Ｄは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａのカメラ１０Ａに代えてカメラ１０Ｂを備えている。カメラ１０Ｂについて、図１１を参照しながら説明する。図１１は、カメラ１０Ｂの構成を示す概略図である。

図１１に示すように、カメラ１０Ｂには、イメージセンサー（不図示）が備える複数の受光素子のそれぞれに、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、青色フィルタ１３、および第２緑色フィルタ（第２フィルタ）１５のいずれかが備えられている。カメラ１０Ｂは、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、青色フィルタ１３、および第２緑色フィルタ１５をそれぞれ透過した光の強度（輝度）を検出し、撮像画像を生成する。上述の４種類のフィルタのいずれかが設けられた受光素子によって、撮像画像における各画素が形成される。

第２緑色フィルタ１５の透過特性（感度特性）について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、第２緑色フィルタ１５の光透過率を示すグラフである。なお、図１２には、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、および青色フィルタ１３の光透過率を併せて示している。図１２に示すように、第２緑色フィルタ１５は、第１緑色フィルタ１２と同様に、約５００ｎｍ〜約６００ｎｍの緑色の可視光波長領域の光、および約８０５ｎｍ以上の近赤外線領域の波長の光を透過させる。

カメラ１０Ｂは、赤色フィルタ１１を透過した光の強度、第１緑色フィルタ１２を透過した光の強度、青色フィルタ１３、および第２緑色フィルタ１５を透過した光の強度に基づいて、被写体（生体）を撮像した動画像を生成し、生成した動画像を画像解析部２０Ａへ出力する。

画像解析部２０Ａにおける脈波検出のための画像処理方法は、実施形態１のそれと同様であるため、その説明を省略する。

以上のように、本実施形態における脈波検出装置２Ｄは、第１緑色フィルタ１２を通して撮像された画像と共に、緑色波長領域に光透過特性を有する第２緑色フィルタ１５を通して撮像された画像を用いて生体の脈波を検出する。上述したように、緑色波長領域は、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい、５２９〜５４６ｎｍおよび５６９〜５８４ｎｍの波長領域を含んでいる。したがって、脈波検出装置２Ｄは、第１緑色フィルタ１２を通して撮像された画像と共に、緑色波長領域に光透過特性を有する第２緑色フィルタ１５を通して撮像された画像を用いて生体の脈波を検出するので、生体の血管の情報をより多く検出することができるため、生体の脈波を精度高く検出することができる。

〔実施形態３〕
本開示の他の実施形態について、図１３〜図１５に基づいて説明すれば、以下のとおりである。

本実施形態の生体情報生成システム１Ｆは、カメラ１０Ｃの構成が実施形態１の生体情報生成システム１Ａのカメラ１０Ａと異なっている。

（生体情報生成システム１Ｆの構成）
生体情報生成システム１Ｆの構成について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、生体情報生成システム１Ｆの主要部の構成を示すブロック図である。

図１３に示すように、生体情報生成システム１Ｆは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａに代えて、脈波検出装置２Ｅを備えている。

脈波検出装置２Ｅは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａのカメラ１０Ａに代えてカメラ１０Ｃを備えている。カメラ１０Ｃについて、図１４を参照しながら説明する。図１４は、カメラ１０Ｃの構成を示す概略図である。

図１４に示すように、カメラ１０Ｃは、イメージセンサー（不図示）が備える複数の受光素子のそれぞれに、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、青色フィルタ１３、およびシアンフィルタ（第２フィルタ）１６のいずれかが備えられている。カメラ１０Ｃは、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、青色フィルタ１３、およびシアンフィルタ１６をそれぞれ透過した光の強度（輝度）を検出し、撮像画像を生成する。上述の４種類のフィルタのいずれかが設けられた受光素子によって、撮像画像における各画素が形成される。

シアンフィルタ１６の透過特性（感度特性）について、図１５を参照しながら説明する。図１５は、シアンフィルタ１６の光透過率を示すグラフである。なお、図１５には、赤色フィルタ１１、第１緑色フィルタ１２、および青色フィルタ１３の光透過率を併せて示している。図１５に示すように、シアンフィルタ１６は、約４５０ｎｍ〜約５５０ｎｍの緑色の可視光波長領域の光、および約８０５ｎｍ以上の近赤外線領域の波長の光を透過させる。

カメラ１０Ｃは、赤色フィルタ１１を透過した光の強度、第１緑色フィルタ１２を透過した光の強度、青色フィルタ１３、およびシアンフィルタ１６を透過した光の強度に基づいて、被写体（生体）を撮像した動画像を生成し、生成した動画像を画像解析部２０Ａへ出力する。

以上のように、本実施形態における脈波検出装置２Ｅは、第１緑色フィルタ１２を通して撮像された画像と共に、シアン波長領域に光透過特性を有するシアンフィルタ１６を通して撮像された画像を用いて生体の脈波を検出する。ここで、シアンの波長領域は、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい、４５３ｎｍ〜４９９ｎｍおよび５２９〜５４６ｎｍの波長領域を含んでいる。したがって、脈波検出装置２Ｅは、第１緑色フィルタ１２を通して撮像された画像と共に、シアンの波長領域に光透過特性を有するシアンフィルタ１６を通して撮像された画像を用いて生体の脈波を検出するので、生体の血管の情報をより多く検出することができるため、生体の脈波を精度高く検出することができる。

〔実施形態４〕
本開示の他の実施形態について、図１６および図１７に基づいて説明すれば、以下のとおりである。

生体の脈波は、生体の動作によって変化する。そこで、本実施形態における生体情報生成システム１Ｇでは、動作センサー６を備え、動作センサー６によって検出した生体の動作に基づいて、脈波の補正、および外部装置９０に対する制御命令の生成を行う点が、生体情報生成システム１Ａとは異なっている。

（生体情報生成システム１Ｇの構成）
生体情報生成システム１Ｇの構成について、図１６を参照しながら説明する。図１６は、生体情報生成システム１Ｇの主要部の構成を示すブロック図である。

図１６に示すように、生体情報生成システム１Ｇは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａおよび生体情報生成装置３Ａに代えて、脈波検出装置２Ｆおよび生体情報生成装置３Ｄを備えている。また、生体情報生成システム１Ｇは、生体情報生成システム１Ａの構成に加えて動作センサー（ジェスチャーセンサー）６を備えている。

動作センサー６は、生体の動作（ジェスチャー）を検出するセンサーである。動作センサー６は、近赤外光を照射する照射部（不図示）と、当該照射部から照射され生体に反射された近赤外光を検出するカメラ（不図示）と、当該カメラにより検出した近赤外光の強度の変化に基づいて生体の動作を検出する検出部（不図示）とを備えている。動作センサー６は、検出した生体の動作を示す情報を、後述する脈波補正部２４および制御命令生成部３４Ｂへ出力する。

脈波検出装置２Ｆは、生体情報生成システム１Ａにおける脈波検出装置２Ａの画像解析部２０Ａに代えて、画像解析部２０Ｃを備えている。画像解析部２０Ｃは、画像解析部２０Ａの構成に加えて、脈波補正部（補正部）２４を備えている。

脈波補正部２４は、動作センサー６によって検出された生体の動作に基づいて、脈波検出部２３Ａが検出した脈波の補正を行う。

例えば、頭の上下動や体を傾かせるなどの動作により生体の顔が垂直方向に移動する場合、生体の血管にかかる圧力が変化するために、脈波が変化する。そこで、脈波補正部２４は、生体の特定の動作に関する脈波の補正量を予め設定して置き、動作センサー６によって検出された生体の動作に基づいて、脈波検出部２３Ａが検出した脈波を上記補正量によって補正し、生体情報生成装置３Ｄへ出力する。これにより、脈波検出装置２Ｆは、より精度高く生体の脈波を検出することができる。

また、例えば、両手を激しく動かしたり、体を左右に揺らすなど生体の体の動きが所定の動きよりも大きい場合、脈波が乱れるため、その期間の脈波は、検出する意味がない脈波である。そこで、脈波補正部２４は、動作センサー６によって検出された生体の動作が所定の動きよりも大きい場合、脈波検出部２３Ａが検出した脈波を生体情報生成装置３Ｄへ出力しない。これにより、脈波検出装置２Ｆが検出する脈波の検出誤差が大きくなることを抑制することができる。

生体情報生成装置３Ｄは、生体情報生成システム１Ａの生体情報生成装置３Ａにおける制御命令生成部３４Ａに代えて、制御命令生成部３４Ｂを備えている。

制御命令生成部３４Ｂは、動作センサー６が検出した生体の動作と、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力された生体情報とに基づいて、外部装置９０に対して制御命令を生成する。

具体的には、外部装置９０がロボットである場合、制御命令生成部３４Ｂは、ユーザがロボットに対して手を振っていることを動作センサー６により検出すると、発話やジェスチャーを開始させるようにロボットに対して制御命令を出す。さらに、制御命令生成部３４Ｂは、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力されたユーザの生体情報に応じて、ユーザがリラックスできるような発話やジェスチャーを行うようにロボットに対して制御命令を出す。外部装置９０がテレビまたはパソコンである場合、制御命令生成部３４Ｂは、ユーザが手を広げるまたは狭める動作を動作センサー６により検出すると、表示を拡大または縮小させるようにテレビまたはパソコンに対して制御命令を出す。さらに、制御命令生成部３４Ｂは、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力されたユーザの生体情報に応じて、ユーザがリラックスできるような画像や音声を出力するようにテレビまたはパソコンに対して制御命令を出す。外部装置９０が冷暖房装置である場合、制御命令生成部３４Ｂは、ユーザが暑がっている、寒がっているなどの動作を動作センサー６により検出すると、冷暖房装置に対して冷暖房の制御命令を出す。さらに、制御命令生成部３４Ｂは、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力されたユーザの生体情報に応じて、温度調節、風量、風向きなどの更に詳細な制御命令を冷暖房装置に対して出す。

（生体情報生成システム１Ｇの動作）
次に、生体情報生成システム１Ｇの動作について、図１７を参照しながら説明する。図１７は、生体情報生成システム１Ｇにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１７のフローチャートにおいて、Ｓ１〜Ｓ６は、実施形態１の図６に示すＳ１〜Ｓ６と同様であるため、説明を省略する。

生体情報生成システム１Ｇでは、脈波検出部２３Ａが脈波を検出した後（Ｓ６）、脈波補正部２４が、動作センサー６によって検出された生体の動作に基づいて、脈波検出部２３Ａが検出した脈波の補正を行い（Ｓ１１）、補正した脈波を生体情報生成装置３Ｄへ出力する。

次に、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａが、脈波補正部２４（画像解析部２０Ｃ）から出力された脈波に基づいて、生体情報を生成し（Ｓ７）、生成した生体情報を制御命令生成部３４Ｂへ出力する（Ｓ７）。

次に、制御命令生成部３４Ｂが、動作センサー６が検出した生体の動作と、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力された生体情報とに基づいて、外部装置９０に対して制御命令を生成し（Ｓ１２）、外部装置９０に対して制御命令を出力する（Ｓ９）。

以上のように、画像解析装置としての画像解析部２０Ｃは、生体を撮像した画像を解析することにより生体の脈波を検出する画像解析部としての、検出領域設定部２１Ａ、画素値算出部２２Ａおよび脈波検出部２３Ａと、生体の動作を検出する動作センサー６によって検出された生体の動作に基づいて、検出領域設定部２１Ａ、画素値算出部２２Ａおよび脈波検出部２３Ａが検出した脈波の補正を行う脈波補正部２４とを備えている。これにより、画像解析部２０Ｃは、より精度高く生体の脈波を検出することができる。

また、生体情報生成システム１Ｇは、生体を撮像するカメラ１０Ａと、生体の動作を検出する動作センサー６と、画像解析部２０Ｃと、画像解析部２０Ｃが検出した脈波に基づいて、生体の生体情報を生成する生体情報生成装置３Ｄと備える。これにより、生体情報生成システム１Ｇは、画像解析部２０Ｃによって検出された詳細な脈波に基づいて、生体の生体情報をより精度高く生成することができる。

さらに、生体情報生成システム１Ｇは、動作センサー６が検出した生体の動作と、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａが生成した生体情報とに基づいて、他の装置を制御する制御命令を生成する制御命令生成部を備えている。これにより、生体情報生成システム１Ｇは、生体の体外に現れる情報（動作センサー６が検出した生体の動作）と、生体の体内の情報（ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、および血圧算出部３３Ａから出力された生体情報）とをともに用いて、外部装置９０を制御する制御命令を生成することができる。その結果、生体情報生成システム１Ｇは、生体の状況により対応させて外部装置９０を動作させることができる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
脈波検出装置２Ａ〜２Ｆの制御ブロック（特に、画像解析部２０Ａ〜２０Ｃ）および生体情報生成装置３Ａ〜３Ｄの制御ブロック（特に、ストレスレベル算出部３１、心拍数算出部３２、血圧算出部３３Ａ〜３３Ｃ、および制御命令生成部３４Ａ・３４Ｂ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、脈波検出装置２Ａ〜２Ｆおよび生体情報生成装置３Ａ〜３Ｄは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本開示の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本開示の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

〔まとめ〕
本開示の態様１に係る脈波検出装置（２Ａ〜２Ｆ）は、生体を撮像した画像を解析することにより、前記生体の脈波を検出する脈波検出装置であって、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１フィルタ（第１緑色フィルタ１２、赤外光フィルタ１４）を通して前記生体を複数回撮像する撮像部（カメラ１０Ａ〜１０Ｃ）と、前記撮像部によって撮像された複数の前記生体の画像を解析することにより前記生体の脈波を検出する画像解析部（２０Ａ〜２０Ｃ）とを備え、前記画像解析部は、前記複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出することにより前記脈波を検出する。

上記の構成によれば、画像解析部は、近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１フィルタを通して撮像した生体の複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出する。ここで、近赤外光波長領域の光の強度は、生体の表皮近傍に存在する毛細血管の情報だけでなく、細動脈などの生体深部の血管の情報を含んでおり、細動脈は、生体の自律神経に応じて収縮・弛緩し、血流量が変化する。そのため、脈波検出装置は、生体の脈波を精度高く検出することができる。

本開示の態様２に係る脈波検出装置（２Ａ〜２Ｆ）は、上記態様１において、前記撮像部は、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの可視光波長領域に光透過特性を有する第２フィルタ（第１緑色フィルタ１２、第２緑色フィルタ１５、シアンフィルタ１６）を通して前記生体を複数回撮像し、前記画像解析部は、前記第１フィルタを通して撮像された画像と共に、前記第２フィルタを通して撮像された画像を用いて前記脈波を検出する構成であってもよい。

上記の構成によれば、第１フィルタを通して撮像された画像と共に、視光波長領域に光透過特性を有する第２フィルタを通して撮像された画像を用いて脈波を検出する。これにより、表皮表面の毛細血管の情報をさらに考慮に入れて脈波を検出するので、より精度高く生体の脈波を検出することができる。

本開示の態様３に係る脈波検出装置（２Ｄ）は、上記態様２において、前記撮像部は、前記第２フィルタとして、緑色波長領域に光透過特性を有するフィルタ（第２緑色フィルタ１５）を備えている構成であってもよい。

上記の構成によれば、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの緑色波長領域に光透過特性を有するフィルタを通して撮像された画像を用いて脈波を検出することができる。

本開示の態様４に係る脈波検出装置（２Ｅ）は、上記態様２において、前記撮像部は、前記第２フィルタとして、シアンの波長領域に光透過特性を有するフィルタ（シアンフィルタ１６）を備えている構成であってもよい。

上記の構成によれば、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちのシアンの波長領域に光透過特性を有するフィルタを通して撮像された画像を用いて脈波を検出することができる。

本開示の態様５に係る脈波検出装置（２Ａ〜２Ｆ）は、上記態様１〜４のいずれかにおいて、前記画像解析部は、前記生体の画像における前記生体の顔領域を特定し、該顔領域の少なくとも一部から前記生体の脈波を検出する構成であってもよい。

上記の構成によれば、画像解析部は、顔領域において生体の画像を用いて脈波を検出することができる。

本開示の態様６に係る脈波検出装置（２Ａ〜２Ｆ）は、上記態様５において、前記顔領域の少なくとも一部は、前記生体の鼻、額、頬の少なくとも１つを含む構成であることが好ましい。

上記の構成によれば、生体の鼻、額、頬には、動脈があるため、脈波をより精度高く検出することができる。

本開示の態様７に係る脈波検出装置（２Ｃ）は、上記態様１〜６のいずれかにおいて、近赤外光を照射する照射装置（近赤外光照射装置１９）をさらに備える構成であることが好ましい。

上記の構成によれば、照射装置により近赤外光を照射するので、撮像部により生体内部への透過深度が深い近赤外光の反射光を多く検出することができる。その結果、脈波をより精度高く検出することができる。

本開示の態様８に係る生体情報生成システム（１Ａ〜１Ｇ）は、上記態様１〜７のいずれかの脈波検出装置と、前記脈波検出装置が検出した生体の脈波に基づいて、前記生体の生体情報を生成する生体情報生成装置（３Ａ〜３Ｄ）と備える。

上記の構成によれば、生体情報生成システムは、上記脈波検出装置によって検出された詳細な脈波に基づいて、生体の生体情報をより精度高く生成することができる。

本開示の態様９に係る生体情報生成システム（１Ｃ）は、上記態様８において、心電信号を検出する心電信号検出装置（５）をさらに備え、前記生体情報生成装置（３Ｃ）は、前記心電信号検出装置が検出した心電信号と、前記脈波検出装置で検出した生体の脈波とに基づいて、前記生体情報を生成する構成であってもよい。

上記の構成によれば、脈波検出装置が検出した脈波と、心電信号検出装置が検出した心電信号とに基づいて脈波伝搬時間を算出し、当該脈波伝搬時間を用いて生体情報を生成する。これにより、生体情報をより正確に生成することができる。

本開示の態様１０に係る生体情報生成システム（１Ｂ）は、上記態様８において、測距センサー（４）をさらに備え、前記測距センサーが検出した距離と、前記脈波検出装置が検出した脈波とに基づいて、前記生体情報を生成する構成であってもよい。

上記の構成によれば、脈波検出装置が検出した脈波と、測距センサーが検出した距離とに基づいて脈波伝搬速度を算出し、当該脈波伝搬速度を用いて生体情報を生成する。これにより、生体情報をより正確に生成することができる。

本開示の態様１１に係る生体情報生成システム（１Ａ〜１Ｇ）は、上記態様８〜１０のいずれかにおいて、前記生体情報とは、心拍数、血圧、ストレスレベルの少なくとも１つに関わる情報であってもよい。

本開示の態様１２に係る生体情報生成システム（１Ａ〜１Ｇ）は、上記態様８〜１１のいずれかにおいて、前記生体情報生成装置は、前記生体情報に基づいて、他の装置を制御する制御命令を生成する制御命令生成部（３４Ａ・３４Ｂ）を備えている構成であってもよい。

上記の構成によれば、生体の状況に対応させて他の装置を動作させることができる。

本開示の態様１３に係る画像解析装置（画像解析部２０Ａ〜２０Ｃ）は、生体を撮像した画像を解析することにより、前記生体の脈波を検出する画像解析装置であって、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１フィルタを通して前記生体を撮像した画像を複数取得する取得部（検出領域設定部２１Ａ・２１Ｂ）と、前記取得部が取得した複数の前記生体の画像を解析することにより前記生体の脈波を検出する画像解析部（検出領域設定部２１Ａ・２１Ｂ、画素値算出部２２Ａ・２２Ｂ、脈波検出部２３Ａ・２３Ｂ）とを備え、前記画像解析部は、前記複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出することにより前記脈波を検出する。

上記の構成によれば、画像解析部は、近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１フィルタを通して撮像した生体の複数の画像によって示される、近赤外光波長領域の光の強度の変化を検出する。ここで、近赤外光波長領域の光の強度は、生体の表皮近傍に存在する毛細血管の情報だけでなく、細動脈などの生体深部の血管の情報を含んでおり、細動脈は、生体の自律神経に応じて収縮・弛緩し、血流量が変化する。そのため、画像解析装置は、生体の脈波を精度高く検出することができる。

本開示の態様１４に係る画像解析装置（画像解析部２０Ｃ）は、生体を撮像した画像を解析することにより、前記生体の脈波を検出する画像解析装置であって、前記生体を撮像した画像を解析することにより前記生体の脈波を検出する画像解析部（検出領域設定部２１Ａ・２１Ｂ、画素値算出部２２Ａ・２２Ｂ、脈波検出部２３Ａ・２３Ｂ）と、前記生体の動作を検出する動作センサーによって検出された前記生体の動作に基づいて、前記画像解析部が検出した脈波の補正を行う補正部（脈波補正部２４）とを備える。

上記の構成によれば、補正部により動作センサーによって検出された前記生体の動作に基づいて、前記画像解析部が検出した脈波の補正を行うことができるので、生体の脈波を精度高く検出することができる。

本開示の態様１５に係る生体情報生成システム（１Ｇ）は、生体を撮像する撮像装置（カメラ１０Ａ）と、前記生体の動作を検出する動作センサー（６）と、上記態様１４の画像解析装置と、前記画像解析装置が検出した脈波に基づいて、前記生体の生体情報を生成する生体情報生成装置（３Ｄ）と備える。

上記の構成によれば、生体情報生成システムは、上記画像解析装置によって検出された詳細な脈波に基づいて、生体の生体情報をより精度高く生成することができる。

本開示の態様１６に係る生体情報生成システム（１Ｇ）は、上記態様１５において、前記生体情報生成装置は、前記動作センサーが検出した動作と、前記生体情報とに基づいて、他の装置を制御する制御命令を生成する制御命令生成部（３４Ｂ）を備えている構成であることが好ましい。

上記の構成によれば、生体の体外に現れる情報と、生体の体内の情報とをともに用いて、他の装置を制御する制御命令を生成することができる。その結果、生体の状況により対応させて他の装置を動作させることができる。

本開示の各態様に係る脈波検出装置および生体情報生成装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記脈波検出装置または生体情報生成装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記脈波検出装置または生体情報生成装置をコンピュータにて実現させる脈波検出装置または生体情報生成装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。

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、異なる実施形態にそれぞれ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開示の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ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。

（関連出願の相互参照）
本出願は、2016年11月10日に出願された日本国特許出願：特願2016-219887に対して優先権の利益を主張するものであり、それを参照することにより、その内容の全てが本書に含まれる。

１Ａ〜１Ｇ 生体情報生成システム
２Ａ〜２Ｆ 脈波検出装置
３Ａ〜３Ｄ 生体情報生成装置
４ 測距センサー
５ 心電信号検出装置
６ 動作センサー
１０Ａ〜１０Ｃ カメラ（撮像部、撮像装置）
１２ 第１緑色フィルタ（第１フィルタ、第２フィルタ）
１４ 赤外光フィルタ（第１フィルタ）
１５ 第２緑色フィルタ（第２フィルタ）
１６ シアンフィルタ（第２フィルタ）
１９ 近赤外光照射装置（照射装置）
２０Ａ〜２０Ｃ 画像解析部（画像解析装置）
２１Ａ、２１Ｂ 検出領域設定部（取得部、画像解析部）
２２Ａ、２２Ｂ 画素値算出部（画像解析部）
２３Ａ、２３Ｂ 脈波検出部（画像解析部）
２４ 脈波補正部（補正部）
３４Ａ、３４Ｂ 制御命令生成部
９０ 外部装置（他の装置）

Claims (4)

1. 生体を撮像した画像を解析することにより、前記生体の脈波を検出する画像解析装置であって、
   酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの近赤外光波長領域に光透過特性を有する、または、酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの可視光波長領域および近赤外光波長領域に光透過特性を有する第１フィルタと、
   酸化ヘモグロビンの光吸収係数が還元ヘモグロビンの光吸収係数よりも大きい波長領域のうちの可視光波長領域および近赤外光波長領域に光透過特性を有する第２フィルタと、を通して前記生体を撮像した画像を複数取得する取得部と、
   前記取得部が取得した複数の前記生体の画像を解析することにより前記生体の脈波を検出する画像解析部とを備え、
   前記画像解析部は、前記第１フィルタを通して撮像された画像と共に、前記第２フィルタを通して撮像された画像を用いて前記脈波を検出し、
   前記生体の動作を検出する動作センサーによって検出された前記生体の動作に基づいて、前記画像解析部が検出した脈波の補正を行う補正部を備えることを特徴とする画像解析装置。
2. 生体を撮像する撮像装置と、
   前記生体の動作を検出する動作センサーと、
   請求項１に記載の画像解析装置と、
   前記画像解析装置が検出した脈波に基づいて、前記生体の生体情報を生成する生体情報生成装置と備えることを特徴とする生体情報生成システム。
3. 前記生体情報生成装置は、前記動作センサーが検出した動作と、前記生体情報とに基づいて、他の装置を制御する制御命令を生成する制御命令生成部を備えていることを特徴とする請求項２に記載の生体情報生成システム。
4. 前記補正部は、前記生体の特定の動作に関する脈波の補正量により補正することを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。

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