JP6911998B2 - 生体情報推定装置、生体情報推定方法、及び生体情報推定プログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明の一実施例に係る生体情報推定装置100の構成を示す。生体情報推定装置は、映像入力部101、映像解析部102、生体情報推定部103、信頼度モデル記憶部104、信頼度算出部105、生体情報出力部106、および信頼度出力部107より構成される。
信頼度モデル学習装置200は、参照生体情報入力部201、生体情報推定部202、映像解析部203、教師信号算出部204、信頼度モデル学習部205、信頼度モデル記憶部206を具備する。
まず、図4Bに示されるフローチャートを参照して、信頼度モデル学習装置200の動作を説明する。信頼度モデル学習装置200において、映像解析部203は、測定対象者の映像データを解析して映像解析情報(例えば、測定対象者の顔領域や身体領域の検出情報、顔向きや視線情報、顔特徴点、顔領域の映像情報など)を生成する(ステップS11)。生体情報推定部202は、映像解析情報に基づいて測定対象者の生体情報を推定する(ステップS12)。参照生体情報入力部201は、接触型センサを用いて参照生体情報を取得する(ステップS13)。教師信号算出部204は、推定された生体情報と参照生体情報との誤差に相当する教師信号を算出する(ステップS14)。信頼度モデル学習部205は、推定された生体情報と映像解析情報を入力し、教師信号が出力されるように信頼度モデルの学習を行う(ステップS15)。その後、学習の結果得られた信頼度モデルを信頼度モデル記憶部206に記憶する(ステップS16)。
生体情報推定装置100で推定された生体情報は、人間のストレス状態の把握や病気の診断に用いられる。例えば、測定対象者の心拍値をそのまま用いるのではなく、心拍変動値(HRV:Heart Rate Variability)を人間のストレス状態や病気の診断情報として用いるものとする。心拍変動の算出方法として、非特許文献6に開示される技術(精神的ストレス検出用の心拍変動測定技術)を適用することができる。
生体情報推定装置の最小構成は、映像解析部102、生体情報推定部103、及び信頼度算出部105を具備する。映像解析部102は、測定対象者の映像データを外部から取得して、その映像データを解析して映像解析情報を生成する。生体情報推定部103は、映像解析情報に基づいて測定対象者の生体情報を推定する。信頼度算出部105は、外部の記憶装置から信頼度モデルを取得して、映像解析情報と信頼度モデルを用いて生体情報の信頼度を算出する。なお、生体情報推定部103は、推定した生体情報を外部に出力し、信頼度算出部105は、算出した信頼度を外部に出力する。
101 映像入力部
102 映像解析部
103 生体情報推定部
104 信頼度モデル記憶部
105 信頼度算出部
106 生体情報出力部
107 信頼度出力部
200 信頼度モデル学習装置
201 参照生体情報入力部
202 生体情報推定部
203 映像解析部
204 教師信号算出部
205 信頼度モデル学習部
206 信頼度モデル記憶部
1001 バイタルデータ計測部
1002 カメラ
1003 呼吸・心拍認識部
1004 動作認識部
1005 呼吸・心拍表示部
Claims (10)
- 測定対象者の映像を解析して前記測定対象者の顔領域又は身体領域を検出した映像解析情報を生成する映像解析部と、
前記映像解析情報から前記測定対象者の個別の心拍又は呼吸に係る生体情報を推定する生体情報推定部と、
前記測定対象者から直接計測した参照生体情報と、前記映像解析情報から推定された生体情報との誤差に相当する教師信号を算出する教師信号算出部と、
前記推定された生体情報と、前記映像解析情報とに基づいて、前記教師信号が出力されるように信頼度モデルの学習を行う信頼度モデル学習部と、
前記映像解析情報と、前記生体情報と、前記測定対象者の前記生体情報の誤差に基づく信頼度を算出する前記信頼度モデルとを用いて、前記生体情報の信頼度を算出する信頼度算出部と、を具備し、
前記生体情報を前記信頼度と対応付けて出力するようにした生体情報推定装置。 - 前記教師信号算出部は、前記生体情報が心拍変動値の場合、前記参照生体情報から第1の心拍変動を算出し、前記生体情報から第2の心拍変動を算出し、前記第1の心拍変動と前記第2の心拍変動との誤差を前記教師信号として算出し、
前記信頼度算出部は、心拍変動値の誤差を前記教師信号として用いて学習した前記信頼度モデルにより前記生体情報の信頼度を算出する、
請求項1に記載の生体情報推定装置。 - 測定対象者の映像データを入力する映像入力部と、
前記映像データを解析して前記測定対象者の顔領域又は身体領域を検出した映像解析情報を生成する映像解析部と、
前記映像解析情報から前記測定対象者の個別の心拍又は呼吸に係る生体情報を推定する生体情報推定部と、
前記測定対象者の前記生体情報の誤差に基づく信頼度を算出する信頼度モデルを記憶した信頼度モデル記憶部と、
前記測定対象者から直接計測した参照生体情報を入力する参照生体情報入力部と、
前記参照生体情報と、前記映像解析情報から推定された前記生体情報との誤差に相当する教師信号を算出する教師信号算出部と、
前記推定された生体情報と、前記映像解析情報とに基づいて、前記教師信号が出力されるように前記信頼度モデルの学習を行う信頼度モデル学習部と、
前記映像解析情報と、前記生体情報と、前記信頼度モデルとを用いて、前記生体情報の信頼度を算出する信頼度算出部と、
前記生体情報を前記信頼度と対応付けて出力する出力部と、
を具備した生体情報推定装置。 - 前記教師信号算出部は、前記生体情報が心拍変動値の場合、前記参照生体情報から第1の心拍変動を算出し、前記生体情報から第2の心拍変動を算出し、前記第1の心拍変動と前記第2の心拍変動との誤差を前記教師信号として算出し、
前記信頼度算出部は、心拍変動値の誤差を前記教師信号として用いて学習した前記信頼度モデルにより前記生体情報の信頼度を算出する、
請求項3に記載の生体情報推定装置。 - 前記生体情報は、測定対象者の心拍間隔又は心拍変動である、請求項1又は請求項3に記載の生体情報推定装置。
- 測定対象者の映像を解析して前記測定対象者の顔領域又は身体領域を検出した映像解析情報を生成する映像解析工程と、
前記映像解析情報から前記測定対象者の個別の心拍又は呼吸に係る生体情報を推定する生体情報推定工程と、
前記測定対象者から直接計測した参照生体情報と、前記映像解析情報から推定された前記生体情報との誤差に相当する教師信号を算出する教師信号算出工程と、
前記推定された生体情報と、前記映像解析情報とに基づいて、前記教師信号が出力されるように信頼度モデルの学習を行う信頼度モデル学習工程と、
前記映像解析情報と、前記生体情報と、前記測定対象者の前記生体情報の誤差に基づく信頼度を算出する前記信頼度モデルとを用いて、前記生体情報の信頼度を算出する信頼度算出工程と、を具備し、
前記生体情報を前記信頼度と対応付けて出力するようにした生体情報推定方法。 - 測定対象者の映像データを入力する映像入力工程と、
前記映像データを解析して前記測定対象者の顔領域又は身体領域を検出した映像解析情報を生成する映像解析工程と、
前記映像解析情報から前記測定対象者の個別の心拍又は呼吸に係る生体情報を推定する生体情報推定工程と、
前記測定対象者の前記生体情報の誤差に基づく信頼度を算出する信頼度モデルを記憶する信頼度モデル記憶工程と、
前記測定対象者から直接計測した参照生体情報と、前記映像解析情報から推定された前記生体情報との誤差に相当する教師信号を算出する教師信号算出工程と、
前記推定された生体情報と、前記映像解析情報とに基づいて、前記教師信号が出力されるように前記信頼度モデルの学習を行う信頼度モデル学習工程と、
前記映像解析情報と、前記推定された生体情報と、前記信頼度モデルとを用いて、前記生体情報の信頼度を算出する信頼度算出工程と、
前記生体情報を前記信頼度と対応付けて出力する出力工程と、
を具備した生体情報推定方法。 - 前記教師信号算出工程は、前記生体情報が心拍変動値の場合、前記参照生体情報から第1の心拍変動を算出し、前記生体情報から第2の心拍変動を算出し、前記第1の心拍変動と前記第2の心拍変動との誤差を前記教師信号として算出し、
前記信頼度算出工程は、心拍変動値の誤差を前記教師信号として用いて学習した前記信頼度モデルにより前記生体情報の信頼度を算出する、
請求項6又は請求項7に記載の生体情報推定方法。 - 測定対象者の映像を解析して前記測定対象者の顔領域又は身体領域を検出した映像解析情報を生成する映像解析工程と、
前記映像解析情報から前記測定対象者の個別の心拍又は呼吸に係る生体情報を推定する生体情報推定工程と、
前記測定対象者から直接計測した参照生体情報と、前記映像解析情報から推定された前記生体情報との誤差に相当する教師信号を算出する教師信号算出工程と、
前記推定された生体情報と、前記映像解析情報とに基づいて、前記教師信号が出力されるように信頼度モデルの学習を行う信頼度モデル学習工程と、
前記映像解析情報と、前記生体情報と、前記測定対象者の前記生体情報の誤差に基づく信頼度を算出する前記信頼度モデルとを用いて、前記生体情報の信頼度を算出する信頼度算出工程と、をコンピュータに実行させる生体情報推定プログラム。 - 前記教師信号算出工程は、前記生体情報が心拍変動値の場合、前記参照生体情報から第1の心拍変動を算出し、前記生体情報から第2の心拍変動を算出し、前記第1の心拍変動と前記第2の心拍変動との誤差を前記教師信号として算出し、
前記信頼度算出工程は、心拍変動値の誤差を前記教師信号として用いて学習した前記信頼度モデルにより前記生体情報の信頼度を算出する、
請求項9に記載の生体情報推定プログラム。
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