JP7450167B2 - 生体情報検出装置 - Google Patents
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Description
前記複数の第1のドットが投影された前記対象物からの第2の光を検出する複数の第1
の光検出セルを含み、前記複数の第1のドットが投影された前記対象物の第1の画像を示す第1の画像信号を生成して出力する撮像装置と、
第1演算回路と、
第2演算回路と、
を備える。
の製品が市販されている。従来のカメラを用いた遠隔生体情報センシングシステムの最大の課題は、測定の精度および安定性にある。人体をカメラで撮影する場合、カメラに入射する光の大部分は、肌の表面または表面近傍で反射された光である。皮膚最表面の角質層には血管が無く代謝も起こらないため、表面反射の成分から生体情報を取得することはできない。皮膚の内部まで透過し、血管のある表皮部で反射した光を検出する必要がある。皮膚から反射される光においては、皮膚の表面で反射された成分が支配的で、皮膚内部まで透過した光は、生体の強い光吸収によって急速に失われる。このため、反射光に占める生体情報を含む光の割合は低い。さらに、測定用の照明系をもたず、環境光を用いて画像を取得するシステムでは、周囲の環境光の変化に伴い、取得される画像信号が変化することによる不安定性が課題となっていた。
第1の光による複数の第1のドットを、生体を含む対象物に投影する第1の光源と、
前記複数の第1のドットが投影された前記対象物からの第2の光を検出する複数の第1の光検出セルを含み、前記複数の第1のドットが投影された前記対象物の第1の画像を示す第1の画像信号を生成して出力する撮像装置と、
第1演算回路と、
第2演算回路と、
を備える。
以下、生体情報の高精度な取得を可能とする生体情報検出装置の原理を説明する。
った。本開示の方法によれば、直接反射光と散乱光とを空間的に分離できるため、表面反射光の影響をより効果的に抑制することができる。
本開示の項目1に係る生体情報検出装置は、
第1の光による複数の第1のドットを、生体を含む対象物に投影する第1の光源と、
前記複数の第1のドットが投影された前記対象物からの第2の光を検出する複数の第1の光検出セルを含み、前記複数の第1のドットが投影された前記対象物の第1の画像を示す第1の画像信号を生成して出力する撮像装置と、
第1演算回路と、
第2演算回路と、
を備え、
前記第1の画像は複数の画素を含み、
前記第1演算回路は、前記第1の画像信号を用いて、前記第1の画像のうち、前記生体に対応する第1部分を検出し、
前記第2演算回路は、前記複数の画素のうち、前記第1の画像の前記第1部分内の画素のデータを用いて、前記生体に関する生体情報を算出する。
項目1に記載の生体情報検出装置において、
前記第2の光は、前記対象物の前記表面の、前記複数の第1のドットのうち少なくとも1つの第1のドットが投影された位置からの第3の光と、前記対象物の前記表面の、前記複数の第1のドットが投影された位置と異なる位置であって、前記少なくとも1つの第1のドットを囲む位置からの第4の光とを含み、
前記第1演算回路は、前記第1の画像信号のうち、前記第3の光に対応する第1の画像信号および前記第4の光に対応する第1の画像信号を用いて、前記第1の画像の前記第1部分を検出し、
前記第2演算回路は、前記第1の画像の前記第1部分内の画素のうち、前記第4の光に対応する画素のデータを用いて、前記生体に関する生体情報を算出してもよい。
項目2に記載の生体情報検出装置において、
前記第1演算回路は、前記第3の光に対応する第1の画像信号の強度と、前記第4の光に対応する第1の画像信号の強度との割合を求め、前記割合を用いて、前記第1の画像の前記第1部分を検出してもよい。
項目2に記載の生体情報検出装置において、
前記第1演算回路は、前記第3の光に対応する第1の画像信号の強度、および前記第4の光に対応する第1の画像信号の強度の標準偏差と平均値との比を用いて、前記第1の画像の前記第1部分を検出してもよい。
項目1から4のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第1の光は、650nm以上950nm以下の波長の光を含んでいてもよい。
項目1から5のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記生体情報は、前記生体の心拍数、前記生体の血圧、前記生体の血流量、および前記生体の血中酸素飽和度、前記生体の皮膚におけるメラニン色素の濃度、前記生体の皮膚におけるしみの有無、および前記生体の皮膚におけるあざの有無からなる群から選択される少なくとも1つを含んでいてもよい。
項目1から6のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記撮像装置は、
前記第2の光を透過させる第1のバンドパスフィルタと、
前記複数の第1の光検出セルが配置された撮像面を有し、前記第1のバンドパスフィルタを透過した光が前記撮像面に入射するイメージセンサと、
をさらに含んでいてもよい。
項目1から7のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第2演算回路は、前記画素のデータの少なくとも一部にローパスフィルタリング処理を施して得られる値の時間変化を用いて、前記生体の心拍数、前記生体の血圧、および前記生体の血流量からなる群から選択される少なくとも1つを前記生体情報として算出してもよい。
項目1から8のいずれかに記載の生体情報検出装置は、
第2の光による複数の第2のドットを、前記対象物に投影する第2の光源をさらに備え、
前記第1の光は、650nm以上800nm以下の波長の光を含み、
前記第2の光は、800nm以上950nm以下の波長の光を含み、
前記撮像装置は、前記複数の第2のドットが投影された前記対象物からの第5の光を検出する複数の第2の光検出セルをさらに含み、
前記撮像装置は、前記複数の第2のドットが投影された前記対象物の第2の画像を示す第2の画像信号を生成して出力してもよい。
項目9に記載の生体情報検出装置において、
前記撮像装置は、
前記複数の第1の光検出セルが配置された第1の領域と、前記複数の第2の光検出セルが配置された第2の領域とに分割された撮像面を有するイメージセンサと、
前記第1の領域に前記第1の画像を形成する第1の光学系と、
前記第2の領域に前記第2の画像を形成する第2の光学系と、
をさらに含んでいてもよい。
項目10に記載の生体情報検出装置において、
前記撮像装置は、
前記第2の光の経路上に配置され、前記第2の光を透過させる第1のバンドパスフィルタと、
前記第5の光の経路上に配置され、前記第5の光を透過させる第2のバンドパスフィルタと、
をさらに含んでいてもよい。
項目9に記載の生体情報検出装置において、
前記撮像装置は、
前記複数の第1の光検出セルおよび前記複数の第2の光検出セルが配置された撮像面と、
前記複数の第1の光検出セルに対向し前記第2の光を透過させる複数の第1のバンドパスフィルタと、
前記複数の第2の光検出セルに対向し前記第5の光を透過させる複数の第2のバンドパスフィルタと、を含むイメージセンサと、
前記撮像面に前記第1の画像および前記第2の画像を形成する光学系と、
をさらに含んでいてもよい。
項目9に記載の生体情報検出装置において、
前記撮像装置は、
前記複数の第1の光検出セル、前記複数の第2の光検出セル、および複数の第3の光検出セルが配置された撮像面と、
前記複数の第1の光検出セルに対向し前記第2の光を透過させる複数の第1のバンドパスフィルタと、
前記複数の第2の光検出セルに対向し前記第5の光を透過させる複数の第2のバンドパスフィルタと、
前記複数の第3の光検出セルに対向し可視光を透過させる複数の第3のバンドパスフィルタと、を含むイメージセンサと、
前記撮像面に前記第1の画像および前記第2の画像を形成する光学系と、
をさらに含み、
前記複数の第3のバンドパスフィルタは、互いに透過波長域の異なる複数の色フィルタを含み、
前記イメージセンサは、前記複数の第3の光検出セルを用いてカラー画像信号を生成して出力してもよい。
項目9から13のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第2演算回路は、前記第1の画像信号および前記第2の画像信号を用いて、前記生体の血中酸素飽和度を示す情報を算出してもよい。
項目9から13のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第2演算回路は、
前記第1の画像信号および前記第2の画像信号を用いて、前記生体の血流量および前記生体の血中酸素飽和度を算出し、
前記生体の血流量および前記生体の血中酸素飽和度を用いて、前記生体の体調、感情、および集中度からなる群から選択される少なくとも1つを示す情報を生成してもよい。
項目9から13のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第1の画像および前記第2の画像に、前記生体の額および鼻からなる群から選択される少なくとも1つが含まれるとき、
前記第2演算回路は、前記第1の画像信号および前記第2の画像信号を用いて、前記額および前記鼻からなる群から選択される前記少なくとも1つにおける血流量の時間変化および血中酸素飽和度の時間変化を算出し、
前記血流量の時間変化および前記血中酸素飽和度の時間変化を用いて、前記生体の体調
、感情、および集中度からなる群から選択される少なくとも1つを示す情報を生成してもよい。
項目9から13のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第1の画像および前記第2の画像に、前記生体の額および鼻が含まれるとき、
前記第2演算回路は、前記第1の画像信号および前記第2の画像信号を用いて、前記額における血流量の時間変化および血中酸素飽和度の時間変化、並びに前記鼻における血流量の時間変化および血中酸素飽和度の時間変化を算出し、
前記額における前記血流量の時間変化および前記血中酸素飽和度の時間変化と、前記鼻における前記血流量の時間変化および前記血中酸素飽和度の時間変化との比較に基づいて、前記生体の体調、感情、および集中度からなる群から選択される少なくとも1つを示す情報を生成してもよい。
項目1から17のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第1の光源は、レーザー光源であってもよい。
項目1から18のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記撮像装置は、
前記複数の第1の光検出セルが配置された撮像面を有するイメージセンサと、
前記撮像面に前記第1の画像を形成する光学系と、
前記光学系の焦点を調整する調整機構と、
をさらに含み、
前記調整機構は、前記焦点を調整することにより、前記第1の画像のコントラストを最大にしてもよい。
項目1から19のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第1演算回路は、前記第1の画像信号を用いて、前記第1の画像に前記生体の額、鼻、口、眉毛、および毛髪からなる群から選択される少なくとも1つが含まれているか否かを決定し、
前記第1の画像に前記生体の額、鼻、口、眉毛、および毛髪からなる群から選択される前記少なくとも1つが含まれていると決定されたとき、
前記第2演算回路は、前記生体に関する生体情報を算出して、もよい。
項目1から20のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第1演算回路は、さらに、前記複数の画素のうち、前記第1の画像の前記第1部分と異なる第2部分内の画素のデータを用いて、前記生体に関する他の生体情報を算出してもよい。
項目1から20のいずれかに記載の生体情報検出装置において、
前記第2演算回路は、さらに、第1の時刻における、前記第1の画像内の前記第1部分の位置と、第2の時刻における、前記第1の画像内の前記第1部分の位置とを比較することにより、前記生体が動いたか否かを決定してもよい。
の機能ブロックの全部又は一部は、半導体装置、半導体集積回路(IC)、又はLSI(large scale integration)を含む一つ又は複数の電子回路によって実行されてもよい。LSI又はICは、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、LSIまたはICと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムLSI、VLSI(very large scale integration)、若しくはULSI(ultra large scale integration)と呼ばれるものであってもよい。 LSIの製造後にプログラムされる、Field Programmable Gate Array(FPGA)、又はLSI内部の接合関係の再構成又はLSI内部の回路区画のセットアップができるreconfigurable logic deviceも同じ目的で使うことができる。
第1の実施形態として、本開示の技術を非接触の心拍計測に応用したシステムを説明する。ヘルスケア意識の高まりにより、定常的な生体情報センシングの重要性が増している。非接触で常時生体情報が測定可能なシステムは、病院だけでなく日常生活における健康管理にも重要である。本実施形態のシステムは、非接触で心拍数および心拍変動をモニタリングすることができる。
めることにより、心拍数(単位時間あたりの拍動数)を求めることができる。
る。この画像では手前に配置されている箱Bによる強い反射により、顔Fを認識することが困難である。そこで、人体を検知するために、第1演算回路22は、近赤外の画像から直接反射光と散乱光とのコントラストを計算する。
Cij = Sij / Aij
から不必要な肌表面での表面反射光成分を除去し、生体情報を含む体内散乱光を選択的に抽出することが可能になる。投影されたドットアレーの像(表面反射光)は高い画素値をもつ点として検出され、体内で散乱する成分(体内散乱光)はドットを中心に、当該ドットに比べて低い画素値として検出される。光強度に閾値を設けて、一定以上の光強度の画素のデータを除いた画素のデータを平均化することで、体内散乱光を効率的に抽出できる。このような処理により、高精度に生体情報を取得することが可能になった。
技術が重要である。
実施形態1では画像から人体領域を検知し、画像内の人体領域から生体情報を取得するシステムについて説明した。以下に第2の実施形態として、人体検知を用いた代表的な適用例を説明する。人体検知は、例えば災害現場で瓦礫等に埋もれた被災者を探知する目的で開発が進んでいる。災害後72時間以内に被災者を発見することが被災者の生存率を決定づける。このため、簡単で安定した生体検知システムが必要とされている。生体検知技術は、セキュリティ分野および交通分野でも利用される。セキュリティ分野では侵入者を発見するために、交通分野では歩行者を検知するために、生体検知技術は重要な役割を果たす。様々な構造物または物体が含まれる画像の中から生体(特に人間)を選択的に検知可能なシステムの必要性が高まっている。実施形態1における第1演算回路22の動作によって生体を検知することができるが、さらに生体が検知された領域に対し、生体情報(例えば脈動の有無)をセンシングすることで、より確実でより高度な生体検知が可能となる。以下、用途ごとに、本実施形態の動作を説明する。本実施形態における物理構成は、実施形態1における物理構成と同じである。
地震、津波、土石流などの自然災害の発生時に、瓦礫に埋もれた被災者を早期に発見することは、人命救助の観点から特に重要である。3日を越えると生存率が大幅に低下するといわれる「72時間の壁」があり、混乱した状況下で速やかに被災者を発見することが必要とされている。本実施形態のシステムを用いることにより、瓦礫が散乱するような状況の中でも撮像してリアルタイムで瓦礫に隠れた被災者を検知することが可能になる。システムが小型であるため、例えばUAV(Unmanned aerial vehicle、所謂ドローン)に搭載することもできる。これにより、2次災害の危険がありアクセスが困難な災害現場であっても、遠隔地からリモートコントロールで画像を取得し生存者を探査することが可能である。
監視カメラが広く普及し、市民生活の安全および安心に貢献している。監視カメラの台数が増えるほど、その監視カメラの映像を誰がどのように確認するかが重要になる。現状では、人が画像を常時確認することは困難であるため、画像を蓄積しておき、問題(事件)が発生した後でその画像を確認することで状況を把握するような使われ方が多い。例えば、リアルタイムの画像から問題発生の瞬間を捉え、即時に問題に対応できるような利用方法が考えられる。本開示の技術を用いることで、監視カメラの画面に人が入ってきたときにそれを認識して、担当者に警告を発してその画像をリアルタイムに確認させるようなシステムを構築できる。担当者は必ずしも監視カメラのモニタ前に待機する必要は無く、人を検知した場合に担当者のもつ携帯端末に警告が現れ、画像が表示されるようなシステムを構築することが可能である。通常人の立ち入らないような、倉庫もしくは建物の裏口、または立ち入りが制限されているような場所の監視にはこのようなシステムが適している。また、ビル等の、多数のカメラを集中的に監視しているような場所では、人を検知したカメラ映像をハイライト表示することで、異常の見逃し防止、異常の早期発見および対策に役立てることができる。
本実施形態のシステムを自動車に搭載することで、路上の歩行者を常に認識し、より安全な運転を実現することができる。人が物陰に隠れていて、視認性の悪い場合でも人を検知してドライバーに警告することが可能である。自動運転においては、ブレーキで停止ができず、左右どちらに方向転換しても事故が避けられないような局面でどちらに避けるかという問題が発生することが想定される。そのような場合、本システムで人体を検知し人を避ける方向に進路を変更することが有効になる。このような用途の場合、高い精度で高速に人体を検知することが求められるため、本実施形態のシステムは特に適している。
人体を検知して電源のオンおよびオフを切り替えるというような用途は幅広く存在する。例えば、室内の人間を検知してエアコンまたは電灯等の機器のスイッチを制御したり、自動ドアを高い精度で制御したり、横断歩道で歩行者を検知して歩行者信号を制御したり、自動販売機の照明の照度を変更したりするなどの用途が存在する。本実施形態は、それらの用途に適用可能である。本実施形態のシステムを用いて、物およびペットには反応せず人だけに感応する高機能なスイッチを実現することができる。このような用途では、本システムにおける光源、撮像装置、および演算回路を一体化した小型の人体検知センサーユニットを構成することができる。
指紋認証、虹彩認証、および静脈認証などの生体認証が個人認証の方法として広く用いられている。利用が拡大するにつれ、生体認証の成りすましの事例およびリスクが増加している。画像を用いた認証においては、これまでコピー等の画像複製技術が用いられてきた。近年、虹彩認証および3Dプリンターの利用の拡大とともに、さらに高精度な複製を用いた成りすましのリスクが拡大している。このようなリスクの対策として、2段階の認証システムが有効である。例えば、本実施形態の生体検知システムで対象が生体であることを確認したうえで、通常の生体認証を行うという方式が有効である。本システムの生体検知システムを用いて生体であることの確認を行うことで、生体認証の信頼性を高めることが可能になる。
のカメラで可視画像と近赤外画像とを取得することができる。この方法の利点は、一台のカメラで可視画像と近赤外画像とが取得可能であるため、カメラ間の視差が無く、画像の重ね合わせが容易であることである。
第3の実施形態として、人体検知と人体情報センシングとを組み合わせて用いるより具体的な応用例を説明する。前述のように、本開示のシステムによれば、人体を迅速に検出し、検出された人体領域のデータから心拍等の生体情報を高速かつ高精度に取得することができる。これを利用して、浴室、トイレ、および寝室等の個人空間における見守りシステムを実現することができる。個人空間においてはプライバシーへの配慮が特に重要である。高い解像度のカメラで常時対象者を撮影し、その画像を用いるようなシステムでは、画像の流出によるプライバシー侵害の懸念、およびカメラの存在による撮影時の心理的な負荷が発生する。このような課題は、本実施形態の見守りシステムによって解決される。
(図7Bの部分(d))が行われる。人体が検知された後、体動が無い場合、第1の警報(警報1)が例えば入浴中の本人に発せられ、注意喚起が行われる。さらに、心拍異常が検知された場合、例えば浴室外の人に、第2の警報(警報2)が発せられる。以下、図7Cのフローチャートを参照しながら、本実施形態の見守りシステムの動作をより詳細に説明する。
、撮影されているという感覚をもたれることなく見守りが可能となっている。プライバシー空間での見守りシステムでは、このようなハードウェア面での、および心理面でのプライバシー確保が特に重要である。本実施形態により、プライバシーに配慮した家庭内の見守りが可能になった。
第4の実施形態として、非接触で血中酸素飽和度を測定するシステムを説明する。血液の大きな役割は、酸素を肺から受け取って組織へと運び、組織からは二酸化炭素を受け取ってこれを肺に循環させることである。血液100mlの中には約15gのヘモグロビンが存在している。酸素と結合したヘモグロビンを酸化ヘモグロビン(HbO2)と呼び、
酸素と結合していないヘモグロビンを還元ヘモグロビン(Hb)と呼ぶ。図2に示したように、酸化ヘモグロビンおよび還元ヘモグロビンの光吸収特性は異なる。酸化ヘモグロビンは約830nmを超える波長の 赤外線を比較的よく吸収し、還元ヘモグロビンは赤色
光(例えば660nmの波長)を比較的強く吸収する。830nmの波長の近赤外線については、両者の吸収率に差異はない。そこで、本実施形態では、660nmおよび830nmのこれら2つの波長における透過光を測定する。これらの赤外光と赤色光の透過光の比率から2種類のヘモグロビンの比率(酸素飽和度)を求めることができる。酸素飽和度とは、血液中のヘモグロビンのうちどれだけが酸素と結びついているかを示す値である。酸素飽和度は、下記の数式で定義される。
酸素飽和度=C(HbO2)/[C(HbO2)+C(Hb)]×100(%)
ここで、C(Hb)は還元ヘモグロビンの濃度を、C(HbO2)は酸化ヘモグロビンの濃度を表している。
クターRPP017ESを使用できる。このレーザー光源は、830nmの近赤外レーザー光源であり、45×45°の視野角内に57446点のレーザードットパターンを投影する。光源102には、例えば米国Osela社のランダムドットパターンレーザープロジェクターRPP016ESを使用できる。このレーザー光源は、660nmの赤色レーザー光源であり、35×35°の視野角内に23880点のレーザードットパターンを投影する。
SpO2 = a+b*(log(ΔI(660)/Ii(660)))/(log(ΔI(830)/Ii(830)))
上式のa、bは、既存のパルスオキシメータの測定値との関係から決定することができる。
状態および体調を推定することが可能である。
第5の実施形態として、1台のカメラを用いて血中酸素飽和度を測定する方式について説明する。第4の実施形態では2台のカメラを用いてそれぞれのカメラで異なる光源波長の信号を取得していた。この方式は既存のカメラを流用できるというメリットがあるが、2台のカメラを連動して撮像するためシステム構成が複雑になる。取得されるデータも2台分の独立した動画データとなるため、時間を合わせたデータ処理が複雑になるという課題もある。これを避けるために、本実施形態では、1台のカメラで同時に2波長分の画像のデータを取得可能なカメラを実現した。
第6の実施形態として、1台のカメラを用いて血中酸素飽和度を測定する他の方式を説明する。第5の実施形態では1台のカメラが2つの光学系と2つのイメージセンサとを含むステレオカメラ方式の構成であった。本実施形態では、複数のレンズを用いて画像を分割することで、2波長に対応する異なる2つの画像を1つのイメージセンサで取得するシステムを採用した。本実施形態の方式を、「ステレオレンズ方式」と称する。ステレオレンズ方式のシステムについて、図14を参照しながら説明する。
は顔の部位により異なるため、カメラを用いて特定の部位の血流量の変化を測定することは特に重要である。その際、血流量の変化の少ない部位を同時に測定してリファレンスとすることで測定の精度を高めることができる。
第7の実施形態として、1台のカメラを用いて血中酸素飽和度を測定する他の方式を説明する。
ては変化する)、情動の変化は血流量を測定することによって安定に測定できる。本実施形態は、情動の変化を検知するために、顔色を計測するのではなく、顔色を変化させている酸素化ヘモグロビンおよび脱酸素化ヘモグロビンの血流量を直接測定する。実施形態5において説明したように、顔面の血流量の変化は部位によって異なる。これは、顔面の部位によって、自律神経系の影響の受け易さが異なるからである。例えば、鼻部には動静脈吻合血管が多く自律神経系の影響を受けやすいのに対し、前額部は皮膚血管収縮神経の影響を受けにくいといった特徴がある。本実施形態における演算回路22は、異なる複数の部位の血流量を演算によって求め、それらを比較することにより、高い精度で情動の変化を検知することが可能である。
第8の実施形態として、光学系で画像分割することなく1台のカメラを用いて血中酸素飽和度を測定する方式について説明する。実施形態3~7では、2つの波長に対応する2つの光源からの光を分割してセンシングし、酸素飽和度等の生体情報を演算によって求める方法を説明した。本実施形態の生体情報検出装置は、画像の分割を行わず、イメージセンサによって異なる波長の2つの画像信号を取得する。
ドパスフィルタ8が配置されている。バンドパスフィルタ8は、可視光および長波長の赤外線をカットする。バンドパスフィルタ8を透過した光は光学系5でイメージセンサ703の撮像面上に結像する。ここで用いられているイメージセンサ703は、通常のイメージセンサとは異なり、近赤外線を透過させる2種類のバンドパスフィルタを有している。
第9の実施形態として、画像を分割せずに2波長の光源に対応する2つの画像だけでなく、カラー画像も併せて取得可能な生体情報検出装置を説明する。
650nm以上の波長域の光を透過させるフィルタを用いた。これはイメージセンサ703の製造工程を簡素化するためである。ただしこれに限られず、実施形態8に示すフィルタを用いることも可能である。本実施形態のフィルタIR-1は760nmおよび830nmの両方に感度を持つ。このため、第2演算回路23は、フィルタIR-1に対向する光検出セルの信号からフィルタIR-2に対向する光検出セルの信号を引いて760nmに相当する信号を計算した上で血中酸素飽和度を求める。これにより、図20Cに示すように、イメージセンサ704から、赤・青・緑の画像(カラー画像)と、760nm、830nmの各波長の画像とが求められる。
以上、本開示の実施形態を例示したが、本開示は上記の実施形態に限定されず、多様な変形が可能である。上述した各実施形態について説明した処理は、他の実施形態においても適用できる場合がある。以下、他の実施形態の例を説明する。
2、201、202 撮像装置
3 生体
4 生体表面
5、501、502 光学系
6 カメラ筐体
7、701、702、703、704 イメージセンサ
8、801、802 バンドパスフィルタ
901、902、151、152、153、154 ミラー
11 シャッターボタン
15 筐体
16 フィルタ
20 コンピュ-タ
21 入力インタフェース
22 第1演算回路
23 第2演算回路
24 出力インタフェース
25 メモリ
26 制御回路
27 ディスプレイ
31 毛細血管
32 細動静脈
33 表皮
34 真皮
35 皮下組織
L0 光源からの光
L1 表面反射光
L2 体内散乱光
Claims (6)
- コンピュータによって実行される方法であって、
光源に、第1領域における第1の生体に向けて第1の光を出射させることと、
前記第1の光に起因して生じる第2の光をセンサに検出させることと、
前記センサが検出した前記第2の光に基づき、前記第1の生体の体動を検知することと、
前記センサが検出した前記第2の光に基づき、前記第1の生体の心拍に関する情報を含む生体情報を生成することと、
一定時間以上前記体動が無いと判定された場合、前記第1の生体に対する注意喚起を含む第1警報をスピーカーから発させることと、
一定時間以上前記体動が無いと判定された場合、かつ前記生体情報に基づき前記心拍の異常を検知した場合に、前記第1の生体の救援を依頼する第2警報を第2領域における第2の生体に対して発させるための信号を出力することと、
を含む、
方法。 - 前記第1領域は、浴室、トイレ、および寝室からなる群から選択されるいずれかの空間の内部に含まれる領域であり、
前記第2領域は、前記空間の外部に含まれる領域である、
請求項1に記載の方法。 - 前記第1の光は、複数の点像を形成し、
前記センサは、カメラに含まれるイメージセンサであり、
前記第2の光に基づいて、前記カメラは前記第1の生体を含む画像を示す画像信号を生成し、
前記生体情報は、前記画像信号に基づいて生成される、
請求項1に記載の方法。 - 前記センサが検出した前記第2の光に基づき、前記第1領域における前記第1の生体の存在を検知することをさらに含み、
前記体動を検知することは、前記存在が検知された場合に前記体動の判定を行うことを含む、
請求項1から3のいずれかに記載の方法。 - 前記存在を検知した場合、前記存在の検知に用いられた画像について、人体領域のみを残して削除することをさらに含む、
請求項4に記載の方法。 - 第1領域における第1の生体に向けて第1の光を出射する光源と、
前記第1の光に起因して生じる第2の光を検出するセンサと、
演算回路と、を備え、
前記演算回路は、
前記センサが検出した前記第2の光に基づき、前記第1の生体の体動を検知し、
前記センサが検出した前記第2の光に基づき、前記第1の生体の心拍に関する情報を含む生体情報を生成し、
一定時間以上前記体動が無いと判定した場合、前記第1の生体に対する注意喚起を含む第1警報をスピーカーから発させ、
一定時間以上前記体動が無いと判定された場合、かつ前記生体情報に基づき前記心拍の異常を検知した場合に、前記第1の生体の救援を依頼する第2警報を第2領域における第2の生体に対して発させるための信号を出力する、
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