JP7068339B2 - 血圧測定装置、および、血圧測定方法 - Google Patents

Description

本開示の一態様は、血圧測定装置、および、血圧測定方法に関する。

従来、カメラを用いて血圧を測定する非接触血圧計が提案されている（例えば、特許文献１参照）。これらの非接触血圧計では、画像中の２部位（例えば手と顔）の脈波の伝わる時間差（脈波伝播時間）から血圧の推定を行う。

日本国公開特許公報「特開２０１６－１９００２２号公報（２０１６年１１月１０日公開）」

ところで、１台のカメラで撮影した画像を用いて血圧の推定を行うためには、顔の画像のみから脈波伝播時間を算出し血圧測定できることが望ましい。しかしながら、顔は限られた狭い領域であるため、脈波の伝わる距離が短く、血圧変動に伴う脈波伝播時間の変化を捉えることが難しい。よって、顔の画像のみから精度よく血圧を測定するのは難しかった。

本開示の一態様は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、精度よく血圧を測定する技術を実現することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る血圧測定装置は、対象者の体表における複数の領域のそれぞれから脈波を取得する脈波取得部と、上記脈波取得部が取得した各領域における脈波の信号品質に応じて、複数の上記領域のうちの少なくとも２つの領域を選択する領域選択部と、上記領域選択部が選択した少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報を参照して血圧情報を算出する血圧情報取得部と、を備える構成である。

上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る血圧測定方法は、対象者の体表における複数の領域のそれぞれから脈波を取得する脈波取得ステップと、上記脈波取得ステップにおいて取得した各領域における脈波の信号品質に応じて、複数の上記領域のうちの少なくとも２つの領域を選択する領域選択ステップと、上記領域選択ステップにおいて選択した少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報を参照して血圧情報を算出する血圧情報取得ステップと、を含む構成である。

本開示の一態様によれば、精度よく血圧を測定することができる。

本開示の実施形態１に係る血圧測定装置１００の概略構成を示すブロック図である。 複数の領域に分割された対象者の顔の画像の一例を示す図である。 脈波信号の周波数のパワースペクトルを示す図である。 （ａ）は、分割領域の一例を示し、（ｂ）は、各分割領域のＳＮＲを示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、脈波伝播時間の測定についてのイメージ図である。 測定者生体パラメータ入力部の一例を示す図である。 性別、年齢と収縮期血圧の関係性を示す図である。 出力部の一例を示す図である。 実施形態１に係る血圧測定装置の処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態２に係る血圧測定装置２００の概略構成を示すブロック図である。 実施形態３に係る血圧測定装置３００の概略構成を示すブロック図である。 複数領域に分割された顔の画像の一例を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、推定式と、実測血圧との適合度の例を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、実測血圧の平均血圧に対する、推定血圧による変動と、残差による変動との関係を示す図であり、（ｃ）は、最適領域のランキングを示す図である。

〔実施形態１〕
以下、本開示の実施形態１について、詳細に説明する。図１は、本開示の実施形態１に係る血圧測定装置１００の概略構成を示すブロック図である。血圧測定装置１００は、血圧測定者（対象者）の顔の画像から血圧を測定する、非接触型の血圧測定装置である。

〔血圧測定装置１００の構成〕
図１に示すように、血圧測定装置１００は、分割領域脈波取得部（脈波取得部）１２０、最適領域選択部（領域選択部）１３０、および血圧情報取得部１４０を含んでいる。また、血圧測定装置１００は、撮像部１１０、測定者生体パラメータ入力部１５０、データベース１６０、および出力部１７０を備えている。

分割領域脈波取得部１２０、最適領域選択部１３０、および血圧情報取得部１４０は、例えば１つ以上のプロセッサ（例えばＣＰＵなど）が、１つ以上のメモリ（例えばＲＡＭやＲＯＭなど）に記憶されているプログラムを実行することで血圧測定装置１００の各部を制御する制御部の機能部として構成されている。

（分割領域脈波取得部１２０の構成）
分割領域脈波取得部１２０は、顔画像取得部１２１、顔画像分割部１２２、および脈波算出部１２３を含んでいる。

顔画像取得部１２１は、対象者を撮像した撮像画像から、撮像画像に含まれる対象者の顔を抽出して取得する。顔画像取得部１２１は、対象者の顔を含む動画像からフェイストラッキングを行って、一定フレームごとに対象者の顔領域を抽出してもよい。なお、顔画像取得部１２１は、取得した対象者の顔の画像を参照して、画像認識により対象者を特定することができる構成であってもよい。

顔画像分割部１２２は、顔画像取得部１２１によって取得された対象者の顔の画像を複数の領域に分割する。図２は、顔画像分割部１２２によって複数の領域に分割された対象者の顔の画像１０の一例を示す。図２の示すように、顔画像分割部１２２は、取得した対象者の顔の画像１０に対して、目より上側の額エリア２０を縦に２分割、横に４分割するとともに、目より下側の右頬エリア３０と左頬エリア４０とをそれぞれを縦に２分割、横に２分割する。なお、顔画像分割部１２２による分割方法はこれに限られるものではない。額エリア２０と頬エリア３０，４０のそれぞれを少なくとも左右２つ以上の領域に分割すればよい。このように、顔画像分割部１２２は、対象者の顔の画像における複数の特定エリアを、それぞれ複数の領域に分割する。

脈波算出部１２３は、顔画像分割部１２２によって複数の領域に分割された画像の、各領域における脈波を、当該領域における画像を参照して算出する。詳述すると、脈波算出部１２３は、縦に２分割、横に４分割された額エリア２０、および、縦に２分割、横に２分割された左右の各頬エリア３０，４０の各領域ごとの脈波を算出する。

脈波算出部１２３は、まず、各領域の各色（ＲＧＢカメラで撮影した場合にはＲ、Ｇ、Ｂ）の輝度値の画素平均の時間変化の信号を取得する。脈波算出部１２３は、取得した信号に対して独立成分分析を行い、色数と同じ数の独立成分を取り出す。脈波算出部１２３は、これらの独立成分に対して、例えば、０．７５－４．０Ｈｚのデジタルバンドパスフィルタを用いて、低周波、高周波成分を信号から除去する。脈波算出部１２３は、バンドパスフィルタ後の信号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。脈波算出部１２３は、０．７５－４．０Ｈｚでのパワースペクトルのピーク（ＰＲ：Pulse Rate）を算出し、各独立成分のピーク値と比較して、最もピーク値が大きい独立成分を脈波信号として検出する。

このように、分割領域脈波取得部１２０は、対象者の体表において脈波検出可能な複数の領域のそれぞれから脈波を取得する脈波取得部として機能する。本実施形態では、分割領域脈波取得部１２０は、対象者を撮像した撮像画像から、対象者の体表における各領域の各色の輝度値の画素平均の時間変化を参照して、脈波を取得している。分割領域脈波取得部１２０は、これに限らず、対象者の体表において脈波検出可能な複数の領域のそれぞれに接触させて取り付けられた接触センサを用いて、脈波を取得してもよい。

（最適領域選択部１３０の構成）
最適領域選択部１３０は、脈波信号品質検出部１３１と、最適領域決定部１３２と、を含んでいる。

脈波信号品質検出部１３１は、脈波算出部１２３によって算出された各領域における脈波の信号品質を検出する。脈波信号品質検出部１３１は、例えば下記方法で算出した脈波信号のＳＮＲ（Signal-to-Noise Ratio）を脈波信号品質として検出する。

図３は、脈波信号の周波数のパワースペクトルである。脈波は心臓のポンプ作用によって動脈に伝わる波であるため、脈波信号は心拍に合わせた一定の周期を持ち、脈波信号に周波数解析を行うと１Ｈｚ前後にピークが確認できる。これを利用して、脈波信号品質検出部１３１は、図３に示すように、脈波信号の周波数のパワースペクトルにおける、ＰＲの±０．０５Ｈｚのパワー和をＳｉｇｎａｌ、０．７５－４．０ＨｚのＳｉｇｎａｌ帯域以外のパワー和をＮｏｉｓｅとし、ＳＮＲを算出する。なお、ＳｉｇｎａｌとＮｏｉｓｅの帯域幅はこれに限られるものではない。また、脈波信号品質の検出法は、従来公知の方法であり（参考：DistancePPG: Robust non-contact vital signs monitoring using a camera）、他の方法を適宜に用いてもよい。

最適領域決定部１３２は、脈波信号品質検出部１３１によって検出された信号品質に応じて少なくとも２つの領域を選択する。図４（ａ）は、例えば額エリア２０を横に２分割し、頬エリアを右頬エリア３０と左頬エリア４０とに分割した場合の各分割領域Ｉ～ＩＶの対応位置を示している。図４（ｂ）は、脈波信号品質検出部１３１で検出した各分割領域Ｉ～ＩＶのＳＮＲに基づいた最適領域の決定方法を示す表である。また顔分割について、どちらか一方のエリアでのみ（本実施例の場合、第一エリア（額エリア）あるいは第二エリア（頬エリア））脈波信号品質による領域選択をしてもよい。さらに両エリアにおいて、どちらも更なる分割を行わないような場合（顔全体で信号の取得領域が2領域しかない場合）には、どちらか一方あるいは両領域の脈波信号品質が一定の数値より低い場合には脈波伝播情報を出さないという選択をしてもよい。

図４（ａ）および（ｂ）に示すように、最適領域決定部１３２は、脈波信号品質検出部１３１で検出した各分割領域Ｉ～ＩＶのＳＮＲに基づいて、額エリア２０と、頬エリア３０，４０とのぞれぞれで、最もＳＮＲが高い領域を選択する。図４（ｂ）に示した例においては、ＳＮＲは、額エリア２０では分割領域Ｉが高く、頬エリア３０，４０では、分割領域ＩＶが高い。最適領域決定部１３２は、分割領域Ｉと、分割領域ＩＶとを、血圧推定に用いる最適領域として決定する。

上述したように、最適領域決定部１３２は、対象者の顔の画像における予め設定された複数の特定エリアのそれぞれについて、最適な領域を選択し、更に、各特定エリアにおける最適領域のうち、脈波信号品質の良い少なくとも２つの領域を、最適領域として決定する。このように、最適領域決定部１３２によって、対象者の顔の画像における予め設定された複数の特定エリアである、額エリア２０と、頬エリア３０，４０とでそれぞれ、脈波信号品質が血圧推定に用いるのに最適な１領域が選択される。そして、特定エリア毎の最適領域間で血圧推定が行われる。よって、限られた狭い顔の中でも、一定の脈波伝播距離を取ることが出来、精度良く血圧を推定することができる。

なお、脈波が血管を伝播する速度ｖは、血管のヤング率をＥ、血管壁厚をａ、血管径をＲ、血液密度をρとした場合、以下の数式（１）（Moens-Kortewegの式）で表される。

また、血管のヤング率Ｅは、血圧Ｐに対して指数関数的に変化し、Ｐ＝０における血管のヤング率をＥ_０とした場合、以下の数式（２）で表される。なお、γは血管に依存する定数である。

脈波伝播時間をＴ、血管経路の長さをＬとすると、血管経路の長さＬは、以下の数式（３）で表される。

これらの数式（１）～（３）より以下の数式（４）が導かれ、血管経路の長さが一定の場合、脈波伝播時間Ｔが血圧Ｐと相関関係を有することが従来から知られている。

（血圧情報取得部１４０の構成）
血圧情報取得部１４０は、脈波伝播情報算出部１４１と、血圧推定部１４２と、を含んでいる。

脈波伝播情報算出部１４１は、最適領域選択部１３０によって選択された少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報を算出する。図５（ａ）および（ｂ）は、脈波伝播時間の測定についてのイメージ図である。脈波伝播情報算出部１４１は、血管経路の長さがＬの、領域Ａから領域Ｂに脈波が伝播する時間を算出する。脈波伝播情報算出部１４１は、例えば図５（ｂ）に示すように、最適領域決定部１３２によって選択された領域から得られた脈波を時間方向ずらしていった時の、波形同士の相互相関係数が最大となる時間差（ずれ幅）を算出することで脈波伝播時間を算出する。また、脈波伝播情報算出部１４１は、スプライン補間等の補間によって、より細かな時間差を算出しても良い。また、脈波伝播情報算出部１４１は、最適領域決定部１３２によって選択された領域から得られた脈波の極大値や脈波の立ち上がり点などの特徴点を検出し、その時間差を算出することで、脈波伝播時間を算出してもよい。

血圧推定部１４２は、脈波伝播情報算出部１４１によって算出された脈波伝播情報を参照して、上述の数式（４）を用いて、対象者の推定血圧である血圧情報を算出する。血圧推定部１４２は、測定者生体パラメータ入力部１５０を介して入力された測定者生体パラメータに対応する血圧推定式を選択する。血圧推定部１４２は、選択した血圧推定式を用いて、脈波伝播情報算出部１４１で算出された脈波伝播時間に基づく推定血圧を算出する。血圧推定部１４２は、血圧を目的変数として血圧を推定する際に、説明変数の少なくともひとつとして、上記で得られた脈波伝播時間を用いる構成であれば良く、その他にも顔映像から得られた脈波形から得られる特徴量などを併用しても良い。

血圧推定に用いる推定式について、説明変数として1つの脈波伝播時間、あるいは1つの脈波伝播時間と脈波形から得られる特徴量の併用についてのみ説明したが、これに限らず、説明変数として脈波伝播時間を複数用いた血圧推定式でも良い。また、推定式を求める際には、最小二乗法を用いた回帰分析や、L1正則化を導入したLassoによって過学習の抑制を考慮した推定を行っても良い。

撮像部１１０は、血圧を測定する対象者の顔を含むエリアを撮像する。撮像部１１０は、血圧測定装置１００が一体に備えている構成であってもよいし、スマートフォンのインカメラや見守りロボット搭載のカメラ等であってもよい。撮像部１１０が血圧測定装置１００と別体である構成では、撮像部１１０は、血圧測定装置１００と例えば無線通信を介して通信し、撮像画像を血圧測定装置１００に供給する構成であってもよい。

撮像部１１０は、例えばＣＭＯＳやＣＣＤ等のイメージセンサと、レンズとが組み合わされたカメラであり、一般的に使われているＲＧＢのベイヤー配列のカラーフィルタ、または、ＲＧＢにＣｙ（シアン）のカラーフィルタを加えたＲＧＢＣｙやＲＧＢにＩＲ（近赤外）のカラーフィルタを加えたＲＧＢＩＲなど血液量の増減を見るのに適したカラーフィルタを備えている。カラーフィルタは、上記のフィルタに限らず、例えばＩＲカラーフィルタのみを備えていても良い。

なお、撮像部１１０は、対象者を撮影する際に、例えばスマートフォンの表示部に撮影エリアと、当該エリア内に設定された、対象者が顔を合わせる枠とを表示する構成であってもよい。設定された枠の中に対象者が顔を入れ、顔とカメラとが固定された状態で画像が撮影された場合には、顔画像取得部１２１は、フェイストラッキングを行わなくても、対象者の顔を画像から抽出することができる。

撮像部１１０は、対象者の顔を含むエリアの静止画像を所定時間毎（例えば０．１秒毎）に撮像する構成であってもよいし、対象者の顔を含むエリアの動画像を撮像する構成であってもよい。

測定者生体パラメータ入力部１５０は、ユーザによる生体パラメータの入力を受ける。ユーザは、測定者生体パラメータ入力部１５０を介して性別、年齢、ＢＭＩ等の測定者生体パラメータを入力する。ユーザは、血圧を測定する対象者本人であってもよいし、対象者に血圧を測定する旨促している、第三者であってもよい。

図６は、測定者生体パラメータ入力部１５０の一例を示す図である。図６に示すように、測定者生体パラメータ入力部１５０は、例えば、スマートフォンの表示部に表示されたパラメータ入力画面と、表示部に重畳配置されたタッチパネルとから構成されている構成とすることができる。

測定者生体パラメータ入力部１５０は、血圧推定部１４２が血圧推定に用いる推定式を選択する際に参照する対象者の性別、年齢、体重、身長等のパラメータを入力可能な構成であれば、従来公知の様々なユーザインターフェースを採用することができる。

なお、図示は省略するが、血圧測定装置１００は、例えば表示部へのメッセージの表示や、スピーカからのメッセージの音声出力等で、ユーザに生体パラメータの入力を求めることができる構成であってもよい。

図７は、従来公知の性別、年齢と収縮期血圧の関係性を示す図である（参考書籍：ＰＷＶを知るＰＷＶで診る 中山書店）。図７に示すように、収縮期血圧は、性別および年齢に応じて変化することが報告されている。データベース１６０には、性別、年齢、ＢＭＩ等の生体パラメータ別の標準的な、顔画像分割部１２２によって分割された各領域間ごとの血圧推定式が保存されている。

データベース１６０は、血圧測定装置１００が一体に備えている構成であってもよいし、血圧測定装置１００と別体である構成であってもよい。データベース１６０は、血圧測定装置１００と例えば無線通信を介して通信し、生体パラメータ別の各領域間ごとの血圧推定式を血圧測定装置１００に供給する構成であってもよい。

出力部１７０は、血圧推定部１４２によって算出された対象者の推定血圧を出力する。図８は、出力部１７０の一例を示す図である。図８に示すように、出力部１７０は、例えば、スマートフォンの表示部に、血圧推定部１４２で推定された血圧値を表示させる。出力部１７０は、対象者を特定するための、対象者の顔の画像や、対象者のアバターを、血圧推定部１４２で推定され収縮期血圧および拡張期血圧と共に表示してもよい。また、出力部１７０は、対象者の日々の血圧変動や日内変動を示す血圧変動グラフを表示しても良い。なお、図示は省略するが、血圧測定装置１００は、血圧推定部１４２で推定された血圧を記憶する記憶部を備え、出力部１７０は、記憶部に記憶された対象者の血圧の記録を参照して日々の血圧変動や日内変動を示す血圧変動グラフを生成し、出力する構成であってもよい。

また、出力部１７０は音声出力によって、血圧推定部１４２によって算出された対象者の推定血圧を、対象者が確認可能に出力してもよい。

〔血圧測定装置１００の処理の流れ〕
図９は、血圧測定装置１００の処理の流れを示すフローチャートである。

（ステップＳ１）
例えば、不図示の電源ボタンや、血圧測定開始ボタン等への操作によって、血圧測定が開始されると、まず、測定者生体パラメータ入力部１５０を介して対象者の生体パラメータを入力するようユーザに促し、ユーザによる測定対象者の生体パラメータの入力を受ける。

（ステップＳ２）
撮像部１１０により、対象者の顔を含む画像を撮影する。

（ステップＳ３）
顔画像取得部１２１の機能により、撮像部１１０の撮像画像から対象者の顔の画像を取得する。

（ステップＳ４）
顔画像分割部１２２の機能により、顔画像取得部１２１が取得した対象者の顔の画像を複数の領域に分割する。

（ステップＳ５）
脈波算出部１２３の機能により、顔画像分割部１２２が分割した各領域における脈波を、当該領域における画像を参照して算出する。

（ステップＳ６）
脈波信号品質検出部１３１の機能により、脈波算出部１２３が算出した各領域における脈波の信号品質を検出する。

（ステップＳ７）
最適領域決定部１３２の機能により、脈波信号品質検出部１３１が検出した各領域における脈波の信号品質に応じて、少なくとも２つの領域を決定する。

（ステップＳ８）
脈波伝播情報算出部１４１の機能により、最適領域決定部１３２が決定した少なくとも２つの領域間の脈波伝播情報を算出する。

（ステップＳ９）
血圧推定部１４２の機能により、脈波伝播情報算出部１４１が算出した少なくとも２つの領域間の脈波伝播情報を参照して、対象者の血圧値を算出するとともに、血圧値を含む血圧情報を取得する。

（ステップＳ１０）
出力部１７０の機能より、血圧推定部１４２の推定結果を対象者が確認可能に出力する。

以上説明したように、本実施形態による血圧測定装置１００によれば、血圧を測定する対象者の顔の画像を複数に分割し、各分割領域の脈波を算出すると共に、各領域における脈波の信号品質に応じて、少なくとも２つの領域を選択して、当該領域間の脈波伝播情報に応じて血圧を算出する。また、顔の画像を複数に分割する際に、顔の画像を額エリア２０、右頬エリア３０、左頬エリア４０と、顔の上下左右に分割すると共に、それぞれのエリアから最適な領域を選択し、その領域間での脈波伝播時間を算出する。よって、限られた狭い領域である顔の画像からでも、額と頬との間の一定の脈波伝播距離を取ることが出来る。これにより、脈波伝播時間についても出来るだけ長くとることが出来、脈波伝播時間の測定誤差を抑えることが出来る。

また、額エリア２０を左右の２つ以上に分割するとともに、頬エリアを右頬エリア３０と左頬エリア４０とに分割するため、脈波信号の品質がより良い領域を選択できる。さらに、各エリアをより小さな領域に分割して、各領域から脈波を取得するため、額や頬の各エリア全体で脈波を取得する場合に比べて、領域内での時間差も小さくすることが出来る。よって、各領域間の脈波伝播時間についてもより精度よく求めることが出来、血圧の推定精度を上げることが出来る。

また、血圧測定の度に、最適領域を都度選択するため、外光が一定ではないような撮影環境や、顔全体がきれいに撮影できていないような画像などからでも、各血圧測定時の撮影環境に応じた最適な血圧推定を行うことが出来る。また、血圧測定の度に、最適領域を都度選択することで、顔の輪郭等の個人差も考慮した血圧推定が可能となる。なお、顔画像の分割は、遠位部と、近位部とに分割する構成でも良く、額エリア２０と頬エリア３０，４０とに分割する構成に限定されるものではない。

また本実施形態では、撮像部１１０で撮像した対象者の顔の画像から脈波を算出する場合について記載したが、これに限らず、顔の各エリアに取り付けた複数の接触センサから脈波を含む生体情報を取得する構成であってもよい。この場合、複数の接触センサをエリアごとに分類し、そのエリア内の接触センサから得られた信号の中で品質が良いものを選択する。また、接触センサと画像の併用でもよい。

〔実施形態２〕
本開示の実施形態２について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態１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、その説明を繰り返さない。

図１０は、実施形態２に係る血圧測定装置２００の概略構成を示すブロック図である。図１０に示すように、血圧測定装置２００は、光源（照明光源）２１４と、照明光源調節部２１５と、リファレンス血圧取得部２８０とを備え、測定者生体パラメータ入力部１５０と、データベース１６０とを備えていない点で、実施形態１に係る血圧測定装置１００とは構成を異にする。

光源２１４は、撮像部１１０による撮像時に、対象者の顔を照明する照明光を発する。光源は可視光に限らず赤外光でも良い。

照明光源調節部２１５は、撮像部１１０による撮像時に、対象者の顔の像を含む画像を撮像するための照明光を発する光源２１４の発光強度の調節を行う。照明光源調節部２１５は、異なる撮影環境においても一定の脈波信号品質が得られるように、光源２１４が発する照明光の発光強度の調節を行うことができる。照明光源調節部２１５は、図示は省略するが、例えば露出計を備え、対象者の顔を照明する光の明るさを計り、計測結果に応じて、光源２１４の発光強度を調節してもよい。照明光源調節部２１５は、例えば、前回の撮像部１１０による撮像時に計った対象者の顔の明るさに応じて、光源２１４の発光強度を調節してもよい。

リファレンス血圧取得部２８０は、撮像部１１０による対象者の顔の像を含む画像の撮像と同じタイミングで、対象者の実測血圧を取得する。リファレンス血圧取得部２８０は、例えば、カフ式血圧計を備え、当該カフ式血圧計から得られる対象者の実測血圧（リファレンス血圧）を取得してもよい。また、リファレンス血圧取得部２８０は、カテーテルを用いた観血式血圧計を備えている構成であってもよい。

リファレンス血圧取得部２８０は、例えば、対象者が、初めて血圧を測定する対象者である場合に、実測血圧を測定する構成であってもよい。また、リファレンス血圧取得部２８０は、一定期間（例えば３か月）ごとに、対象者に実測血圧を測定するように促すことができる構成であってもよい。

血圧推定部１４２は、最適領域決定部１３２によって決定された少なくとも２つの領域間の脈波伝播情報と、リファレンス血圧取得部２８０によって取得された実測血圧とを用いて、対象者に応じた血圧推定式を作成する。なお、血圧推定部１４２は、対象者が次にリファレンス血圧を実測するまでは、作成した血圧推定式を、対象者に対応付けて記憶する。また、上述のように、一定期間ごとにリファレンス血圧を実測して、対象者に応じた血圧推定式を作成することで、対象者の血管状態の変化に対応し、血圧推定精度を精度の良い状態で維持することができる。

血圧推定部１４２は、例えば、脈波伝播情報と、リファレンス血圧とのデータセットを複数点用いて、推定式を作成してもよい。

血圧推定部１４２は、リファレンス血圧を参照して推定式を作成するキャリブレーション時に作成した推定式を用いて、対象者の血圧を推定する。血圧推定部１４２は、キャリブレーション時に作成した推定式を一定期間（例えば３か月）に亘って使用し、当該期間中に対象者が血圧測定を行った場合には、キャリブレーションを行うことなく、血圧を推定する。また、一定期間を過ぎた後に始めて、対象者が血圧測定を行った際には、血圧推定部１４２は、キャリブレーションの実行を促すメッセージを対象者に提示する構成であってもよい。

このように、血圧測定装置２００では、一定期間毎、および、対象者毎にキャリブレーションを行って、実測血圧に基づいて血圧推定式を作成するため、各対象者に合った血圧推定を行うことができ、血圧を顔の画像から精度良く推定することができる。よって、各対象者の顔の輪郭や血管の位置などの個人差を考慮した血圧推定を行うことが可能となる。

〔実施形態３〕
本開示の実施形態３について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態１または２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、その説明を繰り返さない。

図１１は、実施形態３に係る血圧測定装置３００の概略構成を示すブロック図である。図１１に示すように、血圧測定装置３００は、最適領域選択部１３０が、推定式適合度検出部３３３を更に備える点で、実施形態２とは構成を異にする。

推定式適合度検出部３３３は、血圧推定部１４２によって作成された推定式の、リファレンス血圧取得部２８０によって取得された実測血圧に対する適合度を検出する。

血圧推定部１４２は、リファレンス血圧を参照して推定式を作成するキャリブレーション時に、顔画像分割部１２２よって、対象者の顔の画像における複数の特定エリアが、それぞれ複数の領域に分割された、エリア間の各領域の組み合わせについて、推定式を作成する。

血圧情報取得部１４０は、脈波伝播情報算出部１４１の機能によって、２つの領域間の脈波伝播情報を複数の領域組合せについて算出する。図１２は、顔画像分割部１２２よって複数の特定エリアが、それぞれ複数の領域に分割された顔の画像１０の例を示す図である。図１２に示すように、例えば、額エリア２０が１０領域に、左右の頬エリア３０，４０が合わせて１２領域に分割された場合には、１０×１２＝１２０通りの各領域組合せにおいて、脈波伝播情報算出部１４１によって脈波伝播情報が算出さる。

血圧推定部１４２は、１２０通りの各領域組合せにおいて算出された脈波伝播情報と、リファレンス血圧取得部２８０によって取得された実測血圧とを参照して、１２０通りの血圧推定式を作成する。

推定式適合度検出部３３３は、作成した推定式と、実測血圧との適合度を評価するために自由度調整済み決定係数を用いる。図１３は、推定式と、実測血圧との適合度の例を示している。図１３（ａ）のグラフでは、推定式が、ひし形のプロットで示した実測血圧に良く適合しているため、推定式と、実測血圧との適合度が高いことがわかる。一方で、図１３（ｂ）のグラフでは、推定式と実測血圧との隔たりが大きく、推定式と、実測血圧との適合度が低いことがわかる。

図１４（ａ）および（ｂ）は、実測血圧の平均血圧に対する、推定血圧による変動と、残差による変動との関係を示す図である。図１４（ａ）に示すように、実測血圧値をｙ、推定血圧値をｙ＾＝ａｘ＋ｂ、実測血圧値の平均値をｍで表すと、実測血圧値ｙの平均値ｍとの差は、推定血圧値による部分と、残りの部分である残差とに分けられる。よって、総変動は、残差による変動と、推定血圧値による変動との和から算出することができる。

推定式と、実測血圧との適合度を評価するために用いる決定係数は、総変動のうち、推定式で説明できる変動の割合を示す為、決定係数Ｒ^２は、「推定血圧値による変動」÷「総変動」により算出することができる。

なお、自由度調整済み決定係数については、従来公知の方法を用いて、各変動を自由度で割ることで算出することができる（参考ページ：http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/coef_det1.htm）。

図１４（ｃ）は、各分割領域の組合せから作成した推定式の実測血圧に対する適合度に基づいた、最適領域のランキングを示す図である。推定式適合度検出部３３３は、図１４（ｃ）に示したように、血圧推定部１４２が作成した複数の推定式の自由度調整済み決定係数を算出し、自由度調整済み決定係数に基づいて、推定式の実測血圧に対する適合度にランク付けを行う。

最適領域決定部１３２は、脈波信号品質検出部１３１によって検出された脈波信号の品質に加えて、推定式適合度検出部３３３によってランキング化された推定式の実測値への適合度に基づいて最適領域を選択する。詳述すると、最適領域決定部１３２は、まず、脈波信号品質検出部１３１によって検出された脈波信号のＳＮＲがある閾値以上（例えば０．１５）の領域組合せの全てを抽出する。次に、最適領域決定部１３２は、抽出した領域組合せの中から、推定式適合度検出部３３３によって作成された各領域間における推定式の実測血圧に対する適合度のランキングを参照し、最上位の組合せを最適領域として決定する。

このように、推定式の実測血圧に対する適合度は、推定式を用いて推定した各領域間の推定血圧が、実測血圧に対してどれくらい適合（近似）しているかを示す指標であり、決定係数Ｒ^２に基づいて評価される。

これらの構成によれば、脈波信号が一定より高い精度で取得出来ている領域であって、且つ、推定式を用いて推定される推定血圧の実測血圧に対する適合度が高い領域が最適領域として決定される。よって、測定者ごとの血管の位置や顔の輪郭等の個人差を考慮するとともに、実測血圧に強い相関がある領域を選択することが出来る。これにより、個人差と撮影環境との両方を考慮した血圧推定を行うことが出来、精度良い血圧推定が可能となる。

なお、本実施形態では、最適領域決定部１３２は、脈波の信号品質と、推定式の適合度との両方のパラメータに基づいて決定したが、いずれかの指標のみで最適領域の選択を行っても良い。

また、上記実施形態１～３では主に、顔での領域選択について説明したが、顔に限らず、対象者の体表において脈波信号が取得できる領域、例えば、手のひらや腕、足の裏等の部位であればよく、また顔画像を用いて領域選択を行う場合には首を含んでも良い。さらに、顔画像を用いて脈波信号を取得する構成に限らず、対象者の、顔、首、手のひら、腕、および足の裏等の体表に接触させて取り付けた、複数の接触センサから脈波を含む生体情報を取得してもよい。

〔ソフトウェアによる実現例〕
血圧測定装置１００，２００，３００の制御ブロック（特に分割領域脈波取得部１２０、最適領域選択部１３０、および血圧情報取得部１４０）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、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、血圧測定装置１００，２００，３００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コンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば少なくとも１つのプロセッサ（制御装置）を備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な少なくとも１つの記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサ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。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、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、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。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に係る血圧測定装置は、対象者の体表における複数の領域のそれぞれから脈波を取得する脈波取得部と、上記脈波取得部が取得した各領域における脈波の信号品質に応じて、複数の上記領域のうちの少なくとも２つの領域を選択する領域選択部と、上記領域選択部が選択した少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報を参照して血圧情報を算出する血圧情報取得部と、を備える構成である。

上記の構成によれば、精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様２に係る血圧測定装置は、上記の態様１において、上記血圧情報取得部は、少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報と少なくとも１つの領域から得られる脈波形から得られる特徴量を参照して血圧情報を算出する構成としてもよい。

上記の構成によれば、対象者の脈波伝播情報と特徴量を参照して血圧情報を算出するため、精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様３に係る血圧測定装置は、上記の態様１又は２において、上記対象者の生体パラメータの入力を受ける測定者生体パラメータ入力部をさらに備え、上記血圧情報取得部は、上記測定者生体パラメータ入力部に入力された対象者の生体パラメータと、上記領域選択部が選択した少なくとも２つの領域と、に応じた血圧推定式を参照して血圧情報を取得する構成としてもよい。

上記の構成によれば、対象者の生体パラメータに応じた血圧推定を行うことができ、精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様４に係る血圧測定装置は、上記の態様１又は２において、上記対象者のリファレンス血圧を取得するリファレンス血圧取得部をさらに備え、上記血圧情報取得部は、上記リファレンス血圧取得部が取得した上記対象者のリファレンス血圧を参照して、上記血圧情報を取得する構成としてもよい。

上記の構成によれば、対象者のリファレンス血圧を参照して、血圧情報を取得するため、精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様５に係る血圧測定装置は、上記の態様１乃至４において、上脈波取得部は、上記対象者の画像を撮像する撮像部を備え、上記脈波取得部は、上記対象者を撮像した撮像画像を複数の領域に分割し、分割した各領域における脈波を、上記撮像画像を参照して算出する構成としてもよい。

上記の構成によれば、画像から精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様６に係る血圧測定装置は、上記の態様５において、上記撮像部による撮像のための照明光を発する照明光源の発光強度を調節する照明光源調節部と、をさらに備える構成としてもよい。

上記の構成によれば、異なる撮影環境においても、画像から精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様７に係る血圧測定装置は、上記の態様１乃至６において、上記脈波取得部は、上記対象者の体表に対して予め設定された複数の特定エリア毎に、当該特定エリアを複数の領域に分割する構成としてもよい。

上記の構成によれば、特定エリアを複数の領域に分割するため、精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様８に係る血圧測定装置は、上記領域選択部は、各領域の信号品質に応じて遠位部エリア、近位部エリアのそれぞれのエリアから少なくとも一つずつ抽出する構成としてもよい。

上記の構成によれば、領域選択部は、各領域の信号品質に応じて遠位部エリア、近位部エリアのそれぞれのエリアから少なくとも一つずつ抽出するため、精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様９に係る血圧測定装置は、上記の態様１から８において、上記脈波取得部は、上記対象者の体表に対して予め設定された複数の特定エリア毎に、当該特定エリアを複数の領域に分割し、上記血圧情報取得部は、上記特定エリア間の各領域の組み合わせについて上記脈波伝播情報を算出し、上記特定エリア間の各領域の組み合わせにおける上記脈波伝播情報のそれぞれに基づいて推定した推定血圧の、実測血圧への適合度を検出する推定式適合度検出部をさらに備えた構成としてもよい。

上記の構成によれば、測定者ごとの血管の位置や顔の輪郭等の個人差を考慮して、顔の画像から精度よく血圧を測定することができる。

本開示の態様１０に係る血圧測定装置は、上記の態様１から９において、上記血圧情報取得部は過去の推定血圧を記憶する記憶部と、記憶部で蓄積された過去の推定血圧値と現在の推定血圧値を出力する出力部と、をさらに備える。

上記の構成によれば、測定時の血圧だけではなく、過去の血圧と比較することが可能であり血圧変動を捉えることができる。

本開示の各態様に係る血圧測定装置は、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血圧測定装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記血圧測定装置をコンピュータにて実現させる血圧測定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、2017年12月15日に出願された日本国特許出願：特願2017-240930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。

１００、２００、３００ 血圧測定装置
１１０ 撮像部
１２０ 分割領域脈波取得部（脈波取得部）
１２１ 顔画像取得部
１２２ 顔画像分割部
１２３ 脈波算出部
１３０ 最適領域選択部（領域選択部）
１３１ 脈波信号品質検出部
１３２ 最適領域決定部
１４０ 血圧情報取得部
１４１ 脈波伝播情報算出部
１４２ 血圧推定部
１５０ 測定者生体パラメータ入力部
１６０ データベース
１７０ 出力部
２１４ 光源
２１５ 照明光源調節部
２８０ リファレンス血圧取得部
３３３ 推定式適合度検出部

Claims (11)

1. 対象者の同一部位内の体表において一定の距離を取ることができるように、互いに離れた第１特定エリアおよび第２特定エリアそれぞれに含まれる複数の領域のそれぞれから脈波を取得する脈波取得部と、
   上記脈波取得部が取得した各領域における脈波の信号品質に応じて、複数の上記領域のうちの少なくとも２つの領域を選択する領域選択部と、
   上記領域選択部が選択した少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報を参照して血圧情報を算出する血圧情報取得部と、を備え、
   上記領域選択部は、上記少なくとも２つの領域として、上記各領域における脈波の信号品質に応じて、上記第１特定エリアに含まれる第１領域と、上記第２特定エリアに含まれる第２領域とを選択することを特徴とする血圧測定装置。
2. 上記血圧情報取得部は、少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報と少なくとも１つの領域から得られる脈波形から得られる特徴量を参照して血圧情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の血圧測定装置。
3. 上記対象者の生体パラメータの入力を受ける測定者生体パラメータ入力部をさらに備え、
   上記血圧情報取得部は、上記測定者生体パラメータ入力部に入力された対象者の生体パラメータと、上記領域選択部が選択した少なくとも２つの領域と、に応じた血圧推定式を参照して血圧情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の血圧測定装置。
4. 上記対象者のリファレンス血圧を取得するリファレンス血圧取得部をさらに備え、
   上記血圧情報取得部は、上記リファレンス血圧取得部が取得した上記対象者のリファレンス血圧を参照して、上記血圧情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の血圧測定装置。
5. 上記脈波取得部は、上記対象者の画像を撮像する撮像部を備え、
   上記脈波取得部は、上記対象者を撮像した撮像画像を複数の領域に分割し、分割した各領域における脈波を、上記撮像画像を参照して算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の血圧測定装置。
6. 上記撮像部による撮像のための照明光を発する照明光源の発光強度を調節する照明光源調節部と、をさらに備える
   ことを特徴とする請求項５に記載の血圧測定装置。
7. 上記脈波取得部は、上記対象者の体表に対して予め設定された複数の特定エリア毎に、当該特定エリアを複数の領域に分割する
   ことを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載の血圧測定装置。
8. 上記領域選択部は、各領域の信号品質に応じて遠位部エリア、近位部エリアのそれぞれのエリアから少なくとも一つずつ抽出する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれかの一項に記載の血圧測定装置。
9. 対象者の同一部位内の体表における複数の領域のそれぞれから脈波を取得する脈波取得部と、
   上記脈波取得部が取得した各領域における脈波の信号品質に応じて、複数の上記領域のうちの少なくとも２つの領域を選択する領域選択部と、
   上記領域選択部が選択した少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報を参照して血圧情報を算出する血圧情報取得部と、を備え、
   上記脈波取得部は、上記対象者の体表に対して予め設定された複数の特定エリア毎に、当該特定エリアを複数の領域に分割し、
   上記血圧情報取得部は、上記特定エリア間の各領域の組み合わせについて上記脈波伝播情報を算出し、
   上記特定エリア間の各領域の組み合わせにおける上記脈波伝播情報のそれぞれに基づいて推定した推定血圧の、実測血圧への適合度を検出する推定式適合度検出部をさらに備えたことを特徴とする血圧測定装置。
10. 上記血圧情報取得部は、過去の推定血圧を記憶する記憶部と、記憶部で蓄積された過去の推定血圧値と現在の推定血圧値を出力する出力部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から９の何れか一項に記載の血圧測定装置。
11. 対象者の同一部位内の体表において一定の距離を取ることができるように、互いに離れた第１特定エリアおよび第２特定エリアそれぞれに含まれる複数の領域のそれぞれから脈波を取得する脈波取得ステップと、
    上記脈波取得ステップにおいて取得した各領域における脈波の信号品質に応じて、複数の上記領域のうちの少なくとも２つの領域を選択する領域選択ステップと、
    上記領域選択ステップにおいて選択した少なくとも２つの領域間の脈波伝播を示す脈波伝播情報を参照して血圧情報を算出する血圧情報取得ステップと、を含み、
    上記領域選択ステップでは、上記少なくとも２つの領域として、上記各領域における脈波の信号品質に応じて、上記第１特定エリアに含まれる第１領域と、上記第２特定エリアに含まれる第２領域とを選択することを特徴とする血圧測定方法。

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