JP7342190B1

JP7342190B1 - 生体情報測定装置及び生体情報測定方法並びに生体情報測定プログラム

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Publication number: JP7342190B1
Application number: JP2022074845A
Authority: JP
Inventors: 誠也横畠
Original assignee: Ｎｔｔコムエンジニアリング株式会社
Priority date: 2022-04-28
Filing date: 2022-04-28
Publication date: 2023-09-11
Anticipated expiration: 2042-04-28
Also published as: JP2023163741A

Abstract

【課題】被検者の生体情報を簡易な方法で取得することが可能な生体情報測定装置、生体情報測定方法、及び生体情報測定プログラムを提供する。
【解決手段】被検者の少なくとも一部の領域を撮像するカメラ１１と、ｗｅｂサーバ２よりダウンロードした心拍数推定プログラム２２を記憶するプログラム記憶部１３と、カメラ１１で撮像された画像に基づき、心拍数推定プログラム２２を用いて、被検者の心拍数を演算し、心拍数に基づいてＲＲＩを演算するＲＲＩ演算部１５を備える。また、ｗｅｂサーバ２に設定されているストレス値演算モジュール２３に、心拍間隔のデータを送信し、ストレス値演算モジュール２３により演算されたストレス値を取得するデータ取得部１６を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報測定装置及び生体情報測定方法並びに生体情報測定プログラムに関する。

勤労者のメンタルヘルスの不調を未然に防止するために、被検者の生体情報を定期的に測定し、ストレスをチェックすることが行われている。特許文献１には、カメラを用いて被検者の顔を撮像し、撮像した画像データに基づいて被検者の心拍数、心拍間隔（ＲＲＩ）を測定することが開示されている。心拍数或いは心拍間隔を測定することにより、被検者のストレス状態を推定することができる。

特開２０１９－１３６３５２号公報

しかし、上述した特許文献１に開示された技術では、生体情報測定のアプリケーションを使用する際にユーザ自身が端末からアプリケーションプログラムのインストール作業をする必要があり、手間がかかる。

また、ユーザ（被検者）がリモートワークで作業を行う際には、リモートワーク用の端末装置は、セキュリティ上の問題からＯＳのレジストリ領域などの設定変更が必要なアプリケーションのインストールが制限されている、或いはインストールが禁止されていることが多い。このため、リモートワークで作業するユーザは、生体情報測定用のアプリケーションをインストールすることができず、定期的な生体情報の測定を行うことが難しい。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、被検者の生体情報を簡易な方法で取得することが可能な生体情報測定装置、生体情報測定方法、及び生体情報測定プログラムを提供することにある。

本発明の一態様の生体情報測定装置は、被検者の少なくとも顔を含む領域を撮像する撮像部と、プログラム記憶部と、被検者による所定の入力操作が行われた際に、ネットワークを経由して接続されたｗｅｂサーバに心拍数推定プログラムを取得するためのリクエストを出力し、前記リクエストに対するレスポンスとして前記ｗｅｂサーバから送信される心拍数推定プログラムを受信し、前記プログラム記憶部にダウンロードするクライアント側通信制御部と、前記撮像部で撮像された画像に基づき、前記心拍数推定プログラムを用いて、前記被検者の心拍数を演算する心拍数演算部と、前記心拍数に基づいて心拍間隔を演算する心拍間隔演算部と、を備え、前記クライアント側通信制御部は、前記ｗｅｂサーバに設定されているストレス値演算モジュールに、前記心拍間隔のデータを送信し、前記ストレス値演算モジュールにより演算されたストレス値を受信し、更に、前記受信したストレス値を取得するデータ取得部と、前記ストレス値を記憶するデータ記憶部と、を備える。

本発明の一態様の生体情報測定方法は、撮像部が、被検者の顔を含む領域を撮像して画像を取得するステップと、被検者による所定の入力操作が行われた際に、クライアント側通信制御部が、ネットワークを経由して接続されたｗｅｂサーバに心拍数推定プログラムを取得するためのリクエストを出力し、前記リクエストに対するレスポンスとして前記ｗｅｂサーバから送信される心拍数推定プログラムを受信するステップと、前記クライアント側通信制御部が、前記心拍数推定プログラムをプログラム記憶部にダウンロードするステップと、心拍数演算部が、前記画像に基づき、前記心拍数推定プログラムを用いて前記被検者の心拍数を演算するステップと、心拍間隔演算部が、前記心拍数に基づいて心拍間隔を演算するステップと、前記クライアント側通信制御部が、前記心拍間隔のデータをｗｅｂサーバ側通信制御部に送信するステップと、前記ｗｅｂサーバにおけるストレス値演算モジュールが、前記心拍間隔に基づいてストレス値を演算するステップと、ｗｅｂサーバにおいて前記ストレス値を記憶せず、ｗｅｂサーバ側通信制御部が、前記ストレス値を前記クライアント側通信制御部に送信するステップと、前記クライアント側通信制御部が、前記ストレス値を受信するステップと、データ取得部が、前記ストレス値を取得してデータ記憶部に記憶するステップと、を備える。

本発明の一態様は、上記生体情報測定装置としてコンピュータを機能させるための生体情報測定プログラムである。

本発明によれば、被検者の生体情報を簡易な方法で取得することが可能になる。

図１は、実施形態に係る生体情報測定装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。図２は、心拍数推定プログラムの構成を示す機能ブロック図である。図３は、ストレス値演算モジュールの構成を示す機能ブロック図である。図４Ａは、被検者の顔画像から取得される生信号（ＲＧＢ信号）を示すグラフである。図４Ｂは、ＲＧＢ信号からトレンド成分を除去した信号を示すグラフである。図４Ｃは、トレンド成分を除去した信号を平滑化した信号を示すグラフである。図５は、被検者の心拍数の推定結果を示すグラフである。図６は、実施形態に係る生体情報測定装置を含むクライアントＰＣ及びｗｅｂシステムによる処理動作を示すシーケンス図である。図７は、データ記憶部に記憶されるストレス値のデータの例を示す説明図である。図８は、ストレス値の表示例を示す説明図である。図９は、本実施形態のハードウェア構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。図１は、実施形態に係る生体情報測定装置１を搭載したクライアントＰＣ１００、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。図２は、心拍数推定プログラムの構成を示す機能ブロック図、図３は、ストレス値演算モジュールの構成を示す機能ブロック図である。

図１に示すように、クライアントＰＣ１００（クライアント端末）は、生体情報測定装置１と、表示部４を備えている。生体情報測定装置１は、ネットワークを経由してｗｅｂサーバ２に接続されている。

生体情報測定装置１は、カメラ１１（撮像部）と、通信制御部１２と、プログラム記憶部１３と、心拍数演算部１４と、ＲＲＩ演算部１５（心拍間隔演算部）と、データ取得部１６と、データ記憶部１７を備えている。

カメラ１１は、クライアントＰＣ１００を操作するユーザ（被検者）の顔を含む画像を撮像する。カメラ１１は、撮像した画像を心拍数演算部１４に出力する。

通信制御部１２は、被検者による所定の入力操作が行われた際に、ｗｅｂサーバ２に対して心拍数推定プログラム２２（アプリケーションプログラム）を取得するための、ＨＴＴＰリクエスト（ＧＥＴメソッド）を出力する。通信制御部１２は、ＨＴＴＰリクエストに対するレスポンスとして、ｗｅｂサーバ２から送信される心拍数推定プログラム２２を受信し、プログラム記憶部１３にダウンロードする。

被検者は、アプリケーションプログラムを使えるようにするためのＯＳへの設定変更が必要なインストールの作業の必要がなく、通常ほとんどのＰＣで最初からプリインストールされ使用できる状態になっているｗｅｂブラウザ上にてプログラムを実行することができる。このため、ＯＳへのレジストリ領域などの設定変更が必要なアプリケーションの新規のインストールが禁止されているＰＣであっても、最初から利用できる状態となっている、即ち、インストール済のｗｅｂブラウザにて所望のアプリケーションプログラム（例えば、JavaScript製のアプリケーションプログラム（登録商標）のファイルの取得すなわちダウンロードをＨＴＴＰのＧＥＴにより行い、ｗｅｂブラウザ上でこれを実行させることで機能を実現することができる。「JavaScript製のアプリケーションプログラム」は、心拍数推定プログラム２２の一例である。

ｗｅｂサイトにアクセスすると、ダウンロードされたアプリケーションはｗｅｂブラウザ上にてキャッシュ（一時的に保存）される。次回ｗｅｂサイトにアクセスするとブラウザはこのキャッシュを優先的に読み取るので、円滑にダウンロードすることが可能である。

通信制御部１２は、ＲＲＩ演算部１５でＲＲＩ（詳細は後述する）が演算された際に、ＲＲＩをＨＴＴＰリクエスト（ＰＯＳＴメソッド）として、ｗｅｂサーバ２に送信する。通信制御部１２は、ｗｅｂサーバ２のストレス値演算モジュール２３（詳細は後述する）で演算されたストレス値をＨＴＴＰリクエストに対するレスポンスとして受信し、データ取得部１６に出力する。

プログラム記憶部１３は、通信制御部１２で受信された心拍数推定プログラム２２を記憶する。

図２は、心拍数推定プログラム２２の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、心拍数推定プログラム２２は、撮像指示部２２０と、顔検出部２２１と、生信号抽出部２２２と、信号処理部２２３と、心拍数推定部２２４を備えている。

撮像指示部２２０は、カメラ１１に対して被検者の顔画像を撮像する指示を出力する。

顔検出部２２１は、カメラ１１にて撮像された被検者の画像を取得する。顔検出部２２１は、被検者の画像に基づき１フレーム（例えば、１/３０sec、１/６０sec）ごとに機械学習により顔の領域をトラッキングし、被検者の顔画像を検出する。

生信号抽出部２２２は、顔検出部２２１で検出された被検者の顔画像に基づいて、生信号を抽出する。生信号は、例えば被検者の顔から発せられるＲＧＢ信号である。

信号処理部２２３は、生信号抽出部２２２で抽出された生信号に対して、トレンド除去処理、及び平滑化処理を行う。「トレンド除去処理」とは、時系列的に得られる生信号から長期的な傾向を除去する処理である。図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃはそれぞれ、生信号（ＲＧＢ信号）、トレンド除去後の信号、平滑化後の信号を示すグラフである。信号処理部２２３は、図４Ａに示す生信号にトレンド除去処理を加えることにより図４Ｂに示す信号を取得する。更に、図４Ｂに示す信号を平滑化処理して、図４Ｃに示す平滑化信号を取得する。

心拍数推定部２２４は、信号処理部２２３で処理された平滑化信号（図４Ｃ参照）に対して、周波数解析を実施する。その結果、図５に示す周波数特性のグラフが得られる。図５に示すグラフから、振幅がピークとなる周波数が検出される。心拍数推定部２２４は、振幅がピークとなる周波数Ｆ１を被検者の心拍数（ＢＰＭ）として推定する。

図１に戻って心拍数演算部１４は、カメラ１１で撮像された被検者の画像と、心拍数推定プログラムに基づいて、被検者の心拍数を演算する。

ＲＲＩ演算部１５は、心拍数演算部１４で演算された心拍数に基づいて、心電図波形に含まれるＲ波間の時間であるＲＲＩ（Ｒ－Ｒインターバル；心拍間隔）を演算する。ＲＲＩは、ＲＲＩ＝６０［sec］／ＢＰＭ［回／１分］の演算式で算出することができる。前述したようにＲＲＩ信号は、通信制御部１２によりｗｅｂサーバ２に送信される。

データ取得部１６は、ｗｅｂサーバ２に設けられたストレス値演算モジュール２３で演算されたストレス値を取得する。後述するように、ストレス値演算モジュール２３は被検者のＲＲＩに基づいて、該被検者のＬＦ/ＨＦ、ＳＤＮＮなどのストレス値を演算する。即ち、ストレス値は、被検者のＬＦ/ＨＦ及びＳＤＮＮの少なくとも一方を含む。「ＬＦ/ＨＦ」は、心拍波形における低周波領域と高周波領域とのパワー比率である。「ＳＤＮＮ」は、心拍波形におけるＲ波の間隔の標準偏差である。

データ取得部１６は、取得したストレス値のデータをデータ記憶部１７に記憶する。データ取得部１６は、取得したストレス値のデータを表示部４に出力する。データ取得部１６は、データ記憶部１７に記憶されているストレス値のデータを被検者からの要求に応じて表示部４に表示する。

ｗｅｂサーバ２は、ネットワークに接続されているサーバであり、クライアントＰＣ１００からＨＴＴＰリクエストが送信された際に、このＨＴＴＰリクエストに対するレスポンスをクライアントＰＣ１００に送信する。ｗｅｂサーバ２は、ｗｅｂシステムを提供するサーバである。「ｗｅｂシステム」とは、ｗｅｂブラウザが搭載される機器で使用可能なサービスである。被検者は、クライアントＰＣ１００にてｗｅｂブラウザを使用しｗｅｂシステムにアクセスすることにより、ＯＳへの設定変更が必要なアプリケーションプログラムのインストール作業を行う必要がない。すなわち被験者はｗｅｂシステムにアクセスすると、被験者は特に意識することがない状態で、ｗｅｂブラウザはJavaScript製のアプリケーションプログラムをダウンロードしｗｅｂブラウザ上の実行環境にて動作することができる。

ｗｅｂサーバ２は、クライアントＰＣからＨＴＴＰリクエスト（ＧＥＴメソッド）が送信された際には、所望のアプリケーションプログラムを要求元のクライアントＰＣに送信する。ｗｅｂサーバ２は、クライアントＰＣからＨＴＴＰリクエスト（ＰＯＳＴメソッド）が送信された際には、所望の演算モジュールにより演算処理を実施し、演算処理の結果を要求元のクライアントＰＣに送信する。

図１に示すようにｗｅｂサーバ２は、通信制御部２１と、記憶部Ｍ１と、ストレス値演算モジュール２３を備えている。

記憶部Ｍ１は、各種のアプリケーションプログラムを記憶している。アプリケーションプログラムは、心拍数推定プログラム２２を含む。

ストレス値演算モジュール２３は、クライアントＰＣ１００の生体情報測定装置１から送信されたＲＲＩに基づき、被検者のＬＦ/ＨＦ、ＳＤＮＮなどのストレス値を演算する。

図３に示すように、ストレス値演算モジュール２３は、ＬＦ/ＨＦ演算部２３１と、ＳＤＮＮ演算部２３２を備えている。

ＬＦ/ＨＦ演算部２３１は、被検者のＲＲＩに基づいて、被検者のＬＦ/ＨＦを演算する。前述したように「ＬＦ/ＨＦ」は、心拍波形における低周波領域と高周波領域とのパワー比率である。

ＬＦ/ＨＦは、次の（１）～（４）の手順で演算することができる。
（１）心拍間隔（ＲＲI；Ｒ-Ｒ Interval）の時系列データを取得する。
（２）ＲＲI時系列データからパワースペクトル密度（ＰＳＤ；Power Spectral Density）を推定する。
（３）推定したＰＳＤの低周波成分（ＬＦ成分；０．０４～０．１５Ｈｚ）と高周波成分（ＨＦ成分；０．１５～０．４５Ｈｚ）を算出する。
（４）ＬＦ成分とＨＦ成分の比であるＬＦ/ＨＦを算出する。

ＳＤＮＮ演算部２３２は、ＲＲＩに基づいて被検者のＳＤＮＮを演算する。前述したように「ＳＤＮＮ」は、心拍波形におけるＲ波の間隔（ＲＲI）の標準偏差である。

図１に戻って、通信制御部２１は、クライアントＰＣ１００からＨＴＴＰリクエストが送信された際に、このリクエストに対するレスポンスをクライアントＰＣ１００に送信する。具体的には、前述したようにクライアントＰＣ１００からＨＴＴＰリクエスト（ＧＥＴメソッド）が送信された際に、リクエストされたアプリケーションプログラムをクライアントＰＣ１００に送信する。クライアントＰＣ１００からＨＴＴＰリクエスト（ＰＯＳＴメソッド）が送信された際に、リクエストされた演算処理を実行し、演算結果をクライアントＰＣ１００に送信する。

次に、本実施形態に係る生体情報測定装置１及びｗｅｂサーバ２の処理手順について、図４に示すシーケンス図を参照して説明する。

初めに、ステップＳ１１において、クライアントＰＣ１００の通信制御部１２は、被検者による入力操作に応じて心拍数推定プログラムの送信をｗｅｂサーバ２に要求するためのＨＴＴＰリクエストを送信する。

ステップＳ１２において、ｗｅｂサーバ２の通信制御部２１は、ＨＴＴＰリクエストを受信する。

ステップＳ１３において通信制御部２１は、記憶部Ｍ１に記憶されている心拍数推定プログラム２２をクライアントＰＣ１００に送信する。

ステップＳ１４において通信制御部１２は、心拍数推定プログラム２２を受信し、プログラム記憶部１３にダウンロードする。

次に、心拍数演算部１４は、プログラム記憶部１３にダウンロードした心拍数推定プログラム２２によりステップＳ１５～Ｓ１９の処理を実行する。

ステップＳ１５において撮像指示部２２０（図２参照）は、カメラ１１に対して被検者の画像を撮像する指示を出力する。カメラ１１は、撮像指示部２２０による撮像指示を受けて被検者の画像を撮像する。

ステップＳ１６において顔検出部２２１（図２参照）は、被検者の画像から顔画像を検出し、検出した顔画像をトラッキングする。周知のようにトラッキングとは、テンプレートマッチングなどにより被検者及び背景を含む画像全体から被検者の顔画像を追跡する処理である。

ステップＳ１７において生信号抽出部２２２は、被検者の顔画像からＲＧＢ信号（生信号）を抽出する。例えば、図４Ａに示すように横軸を時間としたＲＧＢ信号が抽出される。

ステップＳ１８において信号処理部２２３は、ＲＧＢ信号からトレンド成分を除去する。トレンド成分を除去することにより、図４Ｂに示す信号が得られる。信号処理部２２３は、トレンド成分除去後の信号に対して平滑化処理を加える。平滑化処理することにより、図４Ｃに示す如くの平滑化信号が得られる。

ステップＳ１９において心拍数推定部２２４は、平滑化信号を周波数解析する。その結果、図５に示すように横軸を心拍数とした周波数解析信号が得られる。心拍数推定部２２４は、図５に示す周波数解析信号に基づいて、被検者の心拍数を推定する。具体的には、振幅がピークとなる周波数Ｆ１を、被検者の心拍数と推定する。

ステップＳ２０においてＲＲＩ演算部１５は、推定した心拍数に基づいてＲ波の間隔を示すＲＲＩを演算する。上述したステップＳ１５～Ｓ２０の処理は、画像の１フレームごとに行うとよい。

ステップＳ２１において通信制御部１２は、ＲＲＩ演算部１５において１分間のＲＲＩのデータが得られたか否かを判定し、１分間分のＲＲＩが得られた場合には（Ｓ２１；ＹＥＳ）、ステップＳ２２に処理を進める。

ステップＳ２２において通信制御部１２は、ＲＲＩをｗｅｂサーバ２に送信して、ストレス値の演算をリクエストする。

ステップＳ２３においてｗｅｂサーバ２の通信制御部２１は、ＲＲＩを受信する。ストレス値演算モジュール２３はＲＲＩに基づいて、被検者のストレス値を演算する。具体的には、ＬＦ/ＨＦ演算部２３１は、ＲＲＩに基づいて被検者のＬＦ/ＨＦを演算する。ＳＤＮＮ演算部２３２は、ＲＲＩに基づいて被検者のＳＤＮＮを演算する。

ステップＳ２４において通信制御部２１は、ストレス値演算モジュール２３で演算されたストレス値（ＬＦ/ＨＦ、ＳＤＮＮ）をクライアントＰＣ１００に送信する。

ステップＳ２５においてクライアントＰＣ１００の通信制御部１２は、ストレス値を受信し、データ取得部１６は受信したストレス値を取得する。

ステップＳ２６においてデータ取得部１６は、ストレス値をデータ記憶部１７に記憶する。ストレス値は、例えば図７に示すように、データ記憶部１７に設定される「Key」の欄に保存時のＵＮＩＸ時間、「Value」の欄にストレス値が記憶される。

ステップＳ２７においてデータ取得部１６は、受信したストレス値、及びデータ記憶部１７に記憶されている過去ストレス値のデータを表示部４に表示する。例えば、図８に示すように、日時、ＬＦ/ＨＦ、心拍数（ＢＰＭ）、ＳＤＮＮを表示する。被検者は、表示部４に表示された自身のストレス値を確認することができる。

このように、本実施形態に係る生体情報測定装置１は、被検者の少なくとも顔を含む領域を撮像するカメラ１１（撮像部）と、ｗｅｂサーバ２からネットワークを経由してダウンロードした心拍数推定プログラム２２を記憶するプログラム記憶部１３と、カメラ１１で撮像された画像に基づき、心拍数推定プログラム２２を用いて、被検者の心拍数を演算する心拍数演算部１４と、演算した心拍数に基づいて心拍間隔を演算するＲＲＩ演算部１５（心拍間隔演算部）と、ｗｅｂサーバ２に設定されているストレス値演算モジュール２３に、ＲＲIを送信し、ストレス値演算モジュール２３により演算されたストレス値を取得するデータ取得部１６と、を備えている。データ取得部１６で取得されたストレス値は、表示部４に表示される。

このため、クライアントＰＣ１００に心拍数測定用のアプリケーションプログラムをインストールする必要がなく、例えば、リモートワーク用のＰＣのようにアプリケーションプログラムのインストールが許可されていないＰＣであっても、被検者の心拍数を取得できる。

また、心拍数に基づいて演算されたＲＲＩに基づき、ｗｅｂサーバ２において提供されているストレス値演算モジュール２３を用いて、被検者のＬＦ/ＨＦ、ＳＤＮＮなどのストレス値を演算する。

従って、クライアントＰＣ１００では、心拍数推定プログラムをＯＳの設定変更を伴うインストール作業をすることなく、被検者のストレス値を取得することができる。このため被検者は、簡易な方法で自身のストレス値を認識することが可能になる。

本実施形態に係る生体情報測定装置１は、ストレス値を記憶するデータ記憶部１７を備えている。即ち、ストレス値は、クライアントＰＣ１００に設けられたデータ記憶部１７に記憶され、ｗｅｂサーバ２に記憶されない。このため、被検者の個人情報が意図せずに外部に流出することを回避できる。例えば、リモートワークを実施している被検者の個人情報が、被検者が勤務する企業に集計、管理されることを防止できる。

本実施形態では、カメラ１１で撮像した被検者の画像に戻づいて被検者のストレス値を推定するので、特別な測定器具を被検者に取り付けるなどの操作が不要になる。このため、汎用されているＰＣがあれば被検者のストレス値を測定できる。また、被検者は測定器具に触れないので、感染症のリスクを低減することができる。

心拍数推定プログラム２２は、ネットワーク回線により接続されたｗｅｂサーバ２からダウンロードすることができるので、操作が容易である。また、ＲＲＩに基づいてストレス値を演算する演算モジュールは、ｗｅｂサーバ２に提供されているので、この演算モジュールを使用することにより、容易にストレス値の演算を行うことが可能になる。

本実施形態では、所定時間（例えば、１分間）のＲＲＩ値が得られた際に、ストレス値を演算する。即ち、被検者の顔を含む領域を撮像してから、所定時間のデータが取得された後に、ＲＲＩ（心拍間隔）を演算するので、ストレス値の演算精度を高めることができる。

本実施形態では、被検者の顔画像を取得してこの被検者のストレス値を演算するので、被検者が長時間に亘ってリモートワークによる作業を実施している際に、ストレス値を推定でき、リアルタイムにストレス値を確認することが可能になる。

本実施形態では、簡易な方法で被検者のストレス値を取得できるので、例えば毎日の体温測定などと同じ感覚で各自のストレス値を認識することができ、メンタルケアに役立てることができる。

なお、本実施形態では被検者のストレス値としてＬＦ/ＨＦ及びＳＤＮＮを例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなくその他のストレス値を測定してもよい。

上記説明した本実施形態の生体情報測定装置１には、図９に示すように例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit、プロセッサ）９０１と、メモリ９０２と、ストレージ９０３（HDD：Hard Disk Drive、SSD：Solid State Drive）と、通信装置９０４と、入力装置９０５と、出力装置９０６とを備える汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。メモリ９０２およびストレージ９０３は、記憶装置である。このコンピュータシステムのｗｅｂブラウザの動作において、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２上にロードされた所定のプログラムを実行することにより、生体情報測定装置１の各機能が実現される。

なお、生体情報測定装置１は、１つのコンピュータで実装されてもよく、あるいは複数のコンピュータで実装されても良い。また、生体情報測定装置１は、コンピュータに実装される仮想マシンであっても良い。

なお、生体情報測定装置１用のプログラム、即ち、ｗｅｂサーバ２から心拍数推定プログラム２２をダウンロードする処理、心拍数を演算する処理、心拍間隔（ＲＲＩ）を演算する処理、ｗｅｂサーバ２に設定されているストレス値演算モジュール２３に、心拍間隔のデータを送信しストレス値演算モジュール２３により演算されたストレス値を取得する処理、を実行するプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ (Compact Disc)、ＤＶＤ (Digital Versatile Disc)などのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。

１生体情報測定装置
２ｗｅｂサーバ
４表示部
１１カメラ（撮像部）
１２通信制御部
１３プログラム記憶部
１４心拍数演算部
１５ＲＲＩ演算部（心拍間隔演算部）
１６データ取得部
１７データ記憶部
２１通信制御部
２２心拍数推定プログラム
２３ストレス値演算モジュール
２２０撮像指示部
２２１顔検出部
２２２生信号抽出部
２２３信号処理部
２２４心拍数推定部
２３１ＬＦ／ＨＦ演算部
２３２ＳＤＮＮ演算部
Ｍ１記憶部

Claims

被検者の少なくとも顔を含む領域を撮像する撮像部と、
プログラム記憶部と、
被検者による所定の入力操作が行われた際に、ネットワークを経由して接続されたｗｅｂサーバに心拍数推定プログラムを取得するためのリクエストを出力し、前記リクエストに対するレスポンスとして前記ｗｅｂサーバから送信される心拍数推定プログラムを受信し、前記プログラム記憶部にダウンロードするクライアント側通信制御部と、
前記撮像部で撮像された画像に基づき、前記心拍数推定プログラムを用いて、前記被検者の心拍数を演算する心拍数演算部と、
前記心拍数に基づいて心拍間隔を演算する心拍間隔演算部と、を備え、
前記クライアント側通信制御部は、前記ｗｅｂサーバに設定されているストレス値演算モジュールに、前記心拍間隔のデータを送信し、前記ストレス値演算モジュールにより演算されたストレス値を受信し、
更に、
前記受信したストレス値を取得するデータ取得部と、
前記ストレス値を記憶するデータ記憶部と、
を備えた生体情報測定装置。
前記ストレス値は、
被検者の心拍波形における低周波領域と高周波領域とのパワー比率「ＬＦ／ＨＦ」、及び、前記心拍波形におけるＲ波の間隔の標準偏差「ＳＤＮＮ」、の少なくとも一方を含む請求項１に記載の生体情報測定装置。
撮像部が、被検者の顔を含む領域を撮像して画像を取得するステップと、
被検者による所定の入力操作が行われた際に、クライアント側通信制御部が、ネットワークを経由して接続されたｗｅｂサーバに心拍数推定プログラムを取得するためのリクエストを出力し、前記リクエストに対するレスポンスとして前記ｗｅｂサーバから送信される心拍数推定プログラムを受信するステップと、
前記クライアント側通信制御部が、前記心拍数推定プログラムをプログラム記憶部にダウンロードするステップと、
心拍数演算部が、前記画像に基づき、前記心拍数推定プログラムを用いて前記被検者の心拍数を演算するステップと、
心拍間隔演算部が、前記心拍数に基づいて心拍間隔を演算するステップと、
前記クライアント側通信制御部が、前記心拍間隔のデータをｗｅｂサーバ側通信制御部に送信するステップと、
前記ｗｅｂサーバにおけるストレス値演算モジュールが、前記心拍間隔に基づいてストレス値を演算するステップと、
ｗｅｂサーバにおいて前記ストレス値を記憶せず、ｗｅｂサーバ側通信制御部が、前記ストレス値を前記クライアント側通信制御部に送信するステップと、
前記クライアント側通信制御部が、前記ストレス値を受信するステップと、
データ取得部が、前記ストレス値を取得してデータ記憶部に記憶するステップと、
を備えた生体情報測定方法。
前記顔を含む領域を撮像してから、所定時間が経過した後に、前記心拍間隔演算部が前記心拍間隔を演算する
請求項３に記載の生体情報測定方法。
前記ストレス値は、被検者の心拍波形における低周波領域と高周波領域とのパワー比率「ＬＦ／ＨＦ」、及び、前記心拍波形におけるＲ波の間隔の標準偏差「ＳＤＮＮ」、の少なくとも一方を含む
請求項３に記載の生体情報測定方法。
請求項１に記載の生体情報測定装置としてコンピュータを機能させる生体情報測定プログラム。