WO2015098977A1 - 脈波測定装置、携帯機器、医療機器システム、及び生体情報コミュニケーションシステム - Google Patents

Abstract

　生体と非接触で生体から血圧情報を出力する。生体の部位から、脈波情報を光学的に取得する脈波情報取得部と、脈波情報に基づいて、脈波特徴量を算出する脈波特徴量算出部とを備える脈波測定装置、脈波測定装置と属性情報と健康情報のうち少なくともいずれかを表示するディスプレイとを備える携帯機器、脈波測定装置と健康情報に基づき制御される医療機器とを備える医療機器システム、及び脈波測定装置を用いた生体情報コミュニケーションシステムを提供する。

Description

脈波測定装置、携帯機器、医療機器システム、及び生体情報コミュニケーションシステム

　本発明は、脈波測定装置、携帯機器、医療機器システム、及び生体情報コミュニケーションシステムに関する。

　従来、人間の血圧を測定する血圧測定装置において、空気圧で膨張するカフと呼ばれるシートを用いていた。カフは、人間の腕に巻かれて、空気圧で膨張して腕に大きな圧力をかける。従来の血圧測定装置は、圧力をかけたときの腕の中の血管の反発力から血圧を測定するものであった（例えば、特許文献１参照）。
　特許文献１　特開２０１０－９４４１０号公報

　しかしながら、従来の血圧測定装置は、カフにより生体へ大きな圧力をかけるので、生体への負担が大きい。

　本発明の第１の態様においては、生体の部位から、脈波（Ｃａｒｄｉａｃ　Ｐｕｌｓｅ　Ｗａｖｅｆｏｒｍ）情報を光学的に取得する脈波情報取得部と、脈波情報に基づいて、脈波特徴量を算出する脈波特徴量算出部とを備える脈波測定装置を提供する。

　本発明の第２の態様においては、第１の態様における脈波測定装置と、属性情報と健康情報のうち少なくともいずれかを表示するディスプレイとを備える携帯機器を提供する。

　本発明の第３の態様においては、第１の態様における脈波測定装置と、健康情報に基づき制御される医療機器とを備える医療機器システムを提供する。

　本発明の第４の態様においては、第１の態様における脈波測定装置を複数有し、複数の脈波測定装置で算出される複数の脈波特徴量または健康情報の各相関を判定する相関判定部を備え、相関判定部は、各相関のうち予め定められた値よりも高い相関がある場合に、複数の脈波特徴量のうち対応する脈波特徴量を算出する脈波測定装置に、相関が予め定められた値よりも高いことを示す情報を送信する生体情報コミュニケーションシステムを提供する。

　なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

実施形態１に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態２に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態３に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態４に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態５に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態６に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態７に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態８に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態９に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態１０に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態１１に係る血圧情報出力装置１００を示す。 実施形態１２に係る血圧情報出力装置１００を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 ディスプレイ３５の表示形態の一例を示す。 ディスプレイ３５の表示形態の一例を示す。 ライブ血圧情報出力装置１０１の構成の一例を示す。 ライブ血圧情報出力装置１０１の構成の一例を示す。 ライブ血圧情報出力装置１０１の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。 生体１０の映像を抽出する様子を示す。 脈拍数検出アルゴリズムの一例を示す。 脈拍数ＨＲの検出結果を示す。 脈波時間情報４６の算出アルゴリズムの一例を示す。 ステップＳ２０１で得られた脈波成分信号の波形を示す。 ステップＳ２０２で得られた脈波成分信号の波形を示す。 Ｃｂ＋Ｃｒトレース強度の１階微分との比較を示す。 スプライン補間後の出力波形とその１階微分した波形の拡大波形を示す。 血圧ＢＰと時間情報ＴＲ、ＴＦとの相関を示す。 パラメータａ～ｄの算出アルゴリズムを説明するための図である。 最高血圧ＳＢＰの推定方法の一例を示す。 最低血圧ＤＢＰの推定方法の一例を示す。 時間ドメインの独立特徴量の設定方法の一例を示す。 最高血圧ＳＢＰの特徴量選定の方法を説明するための図である。 最低血圧ＤＢＰの特徴量選定の方法を説明するための図である。 時間ドメインの脈波特徴量を使用した推定式を示す。 時間ドメインの脈波特徴量を使用した推定式を示す。 血圧推定方法２と血圧推定方法３との比較結果を示す。 トップピーク及びボトムピークに基づいた曲率の導出例を示す。 トップピーク及びボトムピークに基づいた曲率の導出例を示す。 脈波特徴量の算出方法の一例を示す。 微分脈波を用いた特徴量の算出方法の一例を示す。 無次元の脈波特徴量と最高血圧ＳＢＰとの相関の一例を示す。 無次元の脈波特徴量と最低血圧ＤＢＰとの相関の一例を示す。 生体１０の最高血圧ＳＢＰの推定結果を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 ウィンドウ信号の切出し方法の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波特徴量７１の算出方法の一例を示す。 脈波特徴量算出部７０の構成の一例を示す。 脈拍数算出部２０の信号処理のアルゴリズムの一例を示す。 ハニング窓関数の一例を示す。 カイザー・ベッセル派生窓関数の一例を示す。 照明を用いた固定リサンプリングの一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 実施形態１３に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。 実施形態１４に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。 測定対象者の年齢の推定方法を示す。 測定対象者の年齢の推定方法を示す。 実施形態１５に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。 実施形態１６に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 実施形態１７に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 実施形態１８に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 実施形態１９に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 実施形態２０に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。 実施形態２１に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。 実施形態２２に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 実施形態２３に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 実施形態２４に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。 共感検出システム５００の構成の一例を示す。 共感検出システム５００の構成の一例を示す。 共感検出システム５００の構成の一例を示す。 共感検出システム５００の動作の一例を示す。 共感検出システム５００の構成の一例を示す。 共感検出システム５００の動作の一例を示す。 共感検出システム５００の構成の一例を示す。 共感検出システム５００の動作の一例を示す。 共感検出システム５００の構成の一例を示す。 共感検出システム５００の構成の一例を示す。 生体情報コミュニケーションシステム６１０の構成の一例を示す。 脈波の波長と皮膚導電率による情動モニターを示す。 実施形態２５に係る共感検出システム５００の一例を示す。 実施形態２６に係る共感検出システム５００の一例を示す。 実施形態２７に係る共感検出システム５００の一例を示す。 実施形態２８に係る共感検出システム５００の一例を示す。 実施形態２９に係る共感検出システム５００の一例を示す。 コンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。

　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

（実施形態１）
　図１は、実施形態１に係る血圧情報出力装置１００を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、スマートフォン内に実装されている。血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０及び血圧情報出力部３０を備える。

　映像入力部２０には、生体１０の単一部位の映像が入力される。映像入力部２０は、カメラを備えており、生体１０の映像を撮影する。本例の映像入力部２０は、生体１０における単一部位を含む映像を取得する。これにより、生体１０の脈波情報を有する映像が映像入力部２０へ光学的に入力される。脈波とは、生体１０の部位における血管の脈動を示す時間波形である。脈波情報とは、当該時間波形に関する情報である。例えば脈波情報は、脈波がピークを示すタイミングに関する情報を含む。本例では、生体１０の鼻１１の映像がカメラを介して映像入力部２０へ入力される。なお、本明細書において、「生体１０の映像」と記載した場合、生体１０における単一部位を含む映像を指す。これは、映像があらかじめ収録された動画等の場合も同様である。

　血圧情報出力部３０は、映像入力部２０に入力された映像に基づいて、生体１０の血圧情報を出力する。血圧情報出力部３０は、血圧情報を表示するディスプレイを備える。ここで、血圧情報とは、血圧ＢＰ（Ｂｌｏｏｄ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）、高血圧状態、正常血圧状態、低血圧状態、動脈硬化等の血管の状態、血管年齢、または脳卒中体質等、血圧ＢＰに関する情報である。本例において、血圧情報出力部３０には生体１０の最高血圧（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ　Ｂｌｏｏｄ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ：最高１３０ｍｍＨｇ）、平均血圧（平均１０７ｍｍＨｇ）、最低血圧（Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ　Ｂｌｏｏｄ　Ｐｒｅｓｓｕｒｅ：最低８５ｍｍＨｇ）が表示されている。

　生体１０の血液は、ヘモグロビン濃度に応じて、光のＲＧＢ成分のうちＧ成分（緑色成分）の吸光特性が変化する。脈波は、血流量の変動に対応するので、生体１０を透過または反射した光のＧ成分の変動の周期は、生体１０の脈波の周期に対応する。すなわち、本例における生体１０の鼻１１の映像には、脈波に応じたＧ成分の変動波形が含まれている。

　血圧情報出力装置１００は、鼻１１の映像から鼻１１の血管の脈波成分信号を抽出する。脈波成分信号は、脈波情報を含む映像のＲＧＢ信号もしくは、ＹＣｂＣｒ信号である。血圧情報出力装置１００は、生体１０の映像から、生体１０の脈拍数ＨＲと生体１０の脈波の時間情報を算出する。時間情報とは、脈波の立ち上がり時間ＴＲや立ち下がり時間ＴＦを指す。そして、血圧情報出力装置１００は、予め算出された脈拍数ＨＲと脈波の時間情報と血圧ＢＰとの関係式、及び脈拍数ＨＲと脈波の時間情報から血圧ＢＰを推定して出力する。

　映像入力部２０は、生体１０における単一部位の動きを検出して、当該部位に追従して撮影してよい。映像入力部２０は、脈波を検出している間に、生体１０の単一部位がカメラの撮像領域外に向かって移動している場合に、カメラのパン、チルト、ズーム等を制御して、単一部位がカメラの撮像領域内となるように制御してよい。また、血圧情報出力装置１００は、単一箇所の部位の移動速度が所定の値以下である期間に取得した脈波情報に基づいて、脈拍情報を算出してよい。

　本例の血圧情報出力装置１００は、生体１０の鼻１１の映像を用いているが、生体１０の指先の映像を用いてもよい。例えば、血圧情報出力装置１００は、スマートフォンの裏面に設けられた光学式指紋センサを用いて、指先の映像を取得する。また、血圧情報出力装置１００は、鼻１１と指先に限らず、生体１０における単一部位の映像を取得してよい。鼻１１及び指先は、毛細血管が集中しているため、ヘモグロビン濃度が高くなる。このため、鼻１１の映像と指先の映像を用いると、脈波情報の抽出感度と脈拍情報の算出精度が高くなる。更に、脈波情報は、指先に装着された単一の光電容積脈波計を用いて抽出されてもよい。

　このように、本例の血圧情報出力装置１００は、光学的に脈波情報を抽出して血圧情報を出力するので生体１０への負担が小さい。また、血圧情報出力装置１００は、カフを用いた場合の加圧及び減圧のための時間が不要なので、ライブ血圧情報を出力できる。ライブ血圧情報とは、予め定められた期間毎に連続的に検出されたリアルタイムの血圧情報を指す。更に、本例の血圧情報出力装置１００は、映像から脈波情報を抽出する構成であるため、生体と非接触かつ非拘束で血圧情報を推定できる。なお、血圧情報出力装置１００は、カメラの映像内に複数人存在すれば、複数人の血圧情報を同時に推定できる。

　（実施形態２）
　図２は、実施形態２に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０と血圧情報出力部３０とを備える。本例の血圧情報出力装置１００は、トレッドミル２００の内部に実装される。トレッドミル２００は、フィットネスジム等におけるランニングマシン、ウォーキングマシン、エアロバイク等の運動機器である。本例のトレッドミル２００は、ランニングマシンである。

　映像入力部２０は、カメラを備えており、トレッドミル２００上で運動をしている生体１０の鼻１１の映像を撮影する。血圧情報出力部３０は、ディスプレイを備えており、血圧情報をディスプレイに表示する。これにより、生体１０は運動しながら自らの血圧情報を確認できる。なお、血圧情報出力部３０は、血圧情報に加えて脈拍数ＨＲを表示してもよい。

　（実施形態３）
　図３は、実施形態３に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０と血圧情報出力部３０とを備える。血圧情報出力装置１００は、洗面台の鏡に実装される。

　映像入力部２０は、カメラを備えており、洗面台で手洗いや歯磨き等をしている生体１０の鼻１１の映像を撮影する。血圧情報出力部３０は、ディスプレイを備えており、映像入力部２０が撮影した映像に応じた生体１０の血圧情報をディスプレイに表示する。これにより、生体１０は、手洗いや歯磨き等をしながら自らの血圧情報を知ることができる。本例の血圧情報出力装置１００は、簡単でさりげない血圧情報の測定ができるので、恒常的に血圧ＢＰをモニターできる。

　（実施形態４）
　図４は、実施形態４に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０、血圧情報出力部３０、情報入力装置５０及びＰＣ本体２１０を備える。血圧情報出力装置１００は、パーソナルコンピューター（ＰＣ）内に実装されて、スクリーンセーバーに血圧情報を表示するヘルスケアスクリーンセーバーコンピューターとして機能する。

　映像入力部２０は、カメラ２５を備え、ＰＣを操作する生体１０の映像を撮影する。情報入力装置５０は、マウス５１及びキーボード５２を備える。生体１０は、マウス５１及びキーボード５２を操作して、ＰＣ本体２１０に命令を送信したり、情報を入力したりする。

　ＰＣ本体２１０は、映像入力部２０、血圧情報出力部３０、情報入力装置５０に接続される。ＰＣ本体２１０は、映像入力部２０から入力された映像に基づいて血圧情報を推定する。また、ＰＣ本体２１０は、情報入力装置５０から入力された情報に基づいて、血圧情報出力部３０に推定した血圧情報を表示するか否かを決定する。

　血圧情報出力部３０は、モニタディスプレイ２１１を備える。モニタディスプレイ２１１は、ＰＣ本体２１０から送られた生体１０の操作に応じた情報を表示する。また、モニタディスプレイ２１１は、スクリーンセーバーとして、血圧情報表示する。つまり、モニタディスプレイ２１１は、血圧情報表示ディスプレイとして機能する。

　図４（ａ）は、生体１０が情報入力装置５０を操作している場合の血圧情報出力装置１００を示す。ＰＣ本体２１０は、生体１０が情報入力装置５０を操作しているとき、ＰＣの動作に応じた情報を血圧情報出力部３０に送信する。つまり、ＰＣ本体２１０は、生体１０が情報入力装置５０を操作している場合、通常のＰＣ動作に応じた情報を血圧情報出力部３０に出力する。

　図４（ｂ）は、生体１０が予め定められた時間、情報入力装置５０を操作していない場合の血圧情報出力装置１００を示す。ＰＣ本体２１０は、生体１０による情報入力装置５０の操作が予め定められた時間なかった場合、生体１０の映像に基づいて、生体１０の血圧情報を推定して血圧情報出力部３０へ送信する。血圧情報出力部３０は、血圧情報をモニタディスプレイ２１１に表示する。

　例えば、モニタディスプレイ２１１は、生体１０の鼻１１の映像に基づく脈波、脈拍数（Ｈｅａｒｔ　Ｒａｔｅ：　７２　ｂｐｍ）、最高血圧ＳＢＰ（最高１０９ｍｍＨｇ）、最低血圧ＤＢＰ（最低８０ｍｍＨｇ）を表示する。また、モニタディスプレイ２１１は、脈拍数ＨＲや血圧ＢＰに限らず、血管年齢や動脈硬化等の情報を表示してもよい。その後、血圧情報出力装置１００は、生体１０が情報入力装置５０操作した場合、モニタディスプレイ２１１に表示する内容を図４（ｂ）の画面から図４（ａ）の画面に戻して、血圧情報の出力を終了する。

　（実施形態５）
　図５は、実施形態５に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、「ＧＯＯＧＬＥ　ＧＬＡＳＳ」（登録商標）等のＨＭＤ２２０（ヘッドマウントディスプレイ）、スマートフォン２３０及び腕時計２４０を備える。

　ＨＭＤ２２０は、ＨＭＤカメラ２２１及びディスプレイ用グラス２２２（血圧情報表示部）を備える。ＨＭＤ２２０は、生体１０の映像をＨＭＤカメラ２２１から取得する。つまり、ＨＭＤカメラ２２１は、映像入力部２０の一例である。ＨＭＤ２２０は、無線で取得した映像または脈波情報をスマートフォン２３０へ送信する。本例のスマートフォン２３０は、映像入力部２０を映像受信部として機能させて、ＨＭＤ２２０からの映像を受信してもよい。

　スマートフォン２３０は、ローカルサーバーとして機能する。スマートフォン２３０は、受信した映像または脈波情報に基づいて、ライブの血圧情報を推定する。推定された血圧情報は、血圧情報出力部３０に表示される。また、スマートフォン２３０は、ＨＭＤ２２０及び腕時計２４０に血圧情報を送信してよい。

　腕時計２４０は、時間等を表示する時計表示ディスプレイ２４１（血圧情報表示部）を備える。また、腕時計２４０は、スマートフォン２３０から送信された血圧情報を時計表示ディスプレイ２４１にライブで表示する。ＨＭＤ２２０は、スマートフォン２３０から送信された血圧情報をディスプレイ用グラス２２２上にライブで血圧情報を表示する。

　スマートフォン２３０及び腕時計２４０は、ＨＭＤ２２０の代わりに、脈波情報取得部として機能するカメラや光電容積脈波計を有してもよい。腕時計２４０がカメラもしくは光電容積脈波計を有する場合、スマートフォン２３０は、脈波情報受信部を内蔵することにより、腕時計２４０から生体１０の映像または脈波情報を受信する。スマートフォン２３０は、受信した映像または脈波情報に基づいて、血圧情報を推定してＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線ネットワークを通じて腕時計２４０及びＨＭＤ２２０に送信する。

　つまり、血圧情報出力装置１００は、ＨＭＤ２２０、スマートフォン２３０及び腕時計２４０のいずれから生体１０の映像を取得してもよい。また、血圧情報出力装置１００は、ディスプレイ用グラス２２２、血圧情報出力部３０及び時計表示ディスプレイ２４１のいずれにおいても脈波情報を表示してよい。これにより、ユーザーは状況を問わず気軽に脈波情報を確認できる。なお、血圧情報出力装置１００は、ＨＭＤ２２０もしくは腕時計２４０に、ローカルサーバーとして機能させてもよい。

　（実施形態６）
　図６は、実施形態６に係る血圧情報出力装置１００を示す。実施形態６の血圧情報出力装置１００は、スマートフォン２３０がローカルサーバーとして機能せずにネットワーク通信処理の中継部として機能する点で図５の実施例と異なる。スマートフォン２３０は、映像送信部を備えて、映像または脈波情報をネットワークサーバー２３１（クラウドサーバー）に送信する。

　ネットワークサーバー２３１は、受信した映像または脈波情報に基づいて、ライブの血圧情報を推定する。スマートフォン２３０は、血圧情報受信部を備えて、ネットワークサーバー２３１が推定した血圧情報を受信する。

　スマートフォン２３０は、血圧情報をライブでＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線ネットワークを通じて腕時計２４０に送信する。腕時計２４０は、時間が表示される時計表示ディスプレイ２４１に血圧情報をライブで表示する。なお、スマートフォン２３０は、腕時計２４０に限らずＨＭＤ２２０に送信してもよい。

　（実施形態７）
　図７は、実施形態７に係る血圧情報出力装置１００を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、ＨＭＤに実装されている。血圧情報出力装置１００は、ＨＭＤカメラ２２１及びムード表示部３３を備える。本例の血圧情報出力装置１００は、目の前にいる生体１０のムードを検出して表示するムードモニターとして機能する。

　ＨＭＤカメラ２２１は、映像入力部２０として機能して、ユーザー１３の目の前にいる生体１０の映像を撮影する。血圧情報出力装置１００は、ＨＭＤカメラ２２１が撮影した映像に基づいて血圧情報を推定する。ムード表示部３３は、推定された血圧情報を表示する。

　本例の血圧情報出力装置１００は、ＨＭＤカメラ２２１から目の前にいる生体１０の映像を取得して、目の前にいる生体１０の脈拍数ＨＲや血圧ＢＰとその変化傾向（上昇または下降）を推定する。例えば、血圧情報出力装置１００は、映像に複数の生体１０がいる場合は、複数の生体１０の血圧情報を推定する。

　例えば、ムード表示部３３は、左側の生体１０の脈拍数ＨＲが７２ｂｐｍで下降傾向にあり、最高血圧ＳＢＰが１０９ｍｍＨｇで維持傾向にあり、最低血圧ＤＢＰが８０ｍｍＨｇで維持傾向にあることを示す。また、ムード表示部３３は、右側の生体１０の脈拍数ＨＲが７２ｂｐｍで上昇傾向にあり、最高血圧ＳＢＰが１０９ｍｍＨｇで上昇傾向にあり、最低血圧ＤＢＰが８０ｍｍＨｇで上昇傾向にあることを表示する。これにより、ユーザー１３は、目の前にいる生体１０との会話におけるムードを知ることができる。

　（実施形態８）
　図８は、実施形態８に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、手鏡に実装される。血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０及び血圧情報出力部３０を備える。

　映像入力部２０は、カメラ等により生体１０の鼻１１の映像を撮影して、撮影した映像を血圧情報出力部３０に出力する。血圧情報出力部３０は、入力された映像に基づいて、鏡上にライブの血圧情報を出力する。本例の血圧情報出力装置１００は、手鏡を使っている生体１０の脈拍数ＨＲ、最高血圧ＳＢＰ、最低血圧ＤＢＰ及びその変化傾向（上昇または下降）を推定して、鏡上に血圧情報を表示する。

　（実施形態９）
　図９は、実施形態９に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、ベッドに備え付けられた映像入力部２０とスマートフォン２３０で構成される。血圧情報出力装置１００は、ベッドに備え付けられたカメラ２５からベッドに寝ている生体１０の映像を取得する。血圧情報出力装置１００は、取得した映像を、ユーザー１３のスマートフォン２３０へ無線で送信する。本例の血圧情報出力装置１００は、生体１０の健康等を管理するヘルスモニターとして動作する。

　スマートフォン２３０は、取得した映像に基づいて、ライブの血圧情報を推定する。例えば、スマートフォン２３０は、ベッドに寝ている生体１０（赤ちゃん、老人、病人等）の脈拍数ＨＲや血圧情報をライブで表示する。血圧情報出力装置１００は、脈拍数ＨＲや血圧ＢＰが異常であるときに、自動的にユーザー１３（保護者、介護者、医師、看護師等）の電子機器（スマートフォン２３０）に異常であることを示す情報を送信する。

　（実施形態１０）
　図１０は、実施形態１０に係る血圧情報出力装置１００を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、運転手監視システムとして機能する。血圧情報出力装置１００は、鉄道の車両内運転操縦室に備え付けられたカメラ２５とアラーム出力部２５２、及び、運行監視センターの運行監視コンピュータ２５０と運行監視ディスプレイ２５１とで構成される。本例のカメラ２５は、運転操縦室カメラとして機能する。また、運行監視コンピュータ２５０及び運行監視ディスプレイ２５１は、体調情報出力コンピュータとして機能する。

　カメラ２５は、生体１０である運転手の映像を取得して、運行監視コンピュータ２５０に送信する。運行監視コンピュータ２５０は、カメラ２５から受信した映像に基づいて、運転手のライブの血圧情報を推定する。運行監視コンピュータ２５０は、生体１０である運転手の脈拍数ＨＲや血圧ＢＰ等が異常であるときに、運行監視ディスプレイ２５１に生体１０の体調が異常である車両の情報を表示する。

　アラーム出力部２５２は、運転手の脈拍数ＨＲや血圧ＢＰ等が異常であるときに、運行監視センターのコンピュータは、生体１０の体調が異常であることを示す情報をアラーム出力部２５２に送信する。アラーム出力部２５２は、異常が通知された場合、音や光でアラームする。なお、本例の血圧情報出力装置１００は、鉄道だけではなく、自動車、飛行機、船舶等にも同様に適用できる。

　（実施形態１１）
　図１１は、実施形態１１に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、ゲームプレーヤーの健康状態を監視するプレーヤーモニターシステムとして機能する。血圧情報出力装置１００は、生体１０であるゲームプレーヤーの状態を脈拍数ＨＲや血圧ＢＰの変化から推定して、インタラクティブ（双方向）にゲームの進行をコントロールする。血圧情報出力装置１００は、カメラ２５、ゲームコントローラー２６０、ゲーム機本体２６１及びネットワークゲームサーバー２６２で構成される。

　カメラ２５は、生体１０の映像を取得する。ゲームコントローラー２６０は、ゲーム機本体２６１に生体１０から操作された情報を出力するとともに、カメラ２５から得られた映像を出力する。ゲーム機本体２６１は、ゲームコントローラー２６０が出力した映像情報に基づいてライブの血圧情報を推定する。

　ネットワークゲームサーバー２６２は、ゲーム機本体２６１が推定した血圧情報から生体１０の興奮状態やムードを推定する。ネットワークゲームサーバー２６２は、推定した興奮状態やムードに応じて、ゲーム機本体２６１が処理するゲームの進行速度をコントロールする。つまり、ネットワークゲームサーバー２６２は、ゲーム機本体２６１にゲームの進行速度を速くしたり遅くしたりすることを指示する。

　（実施形態１２）
　図１２は、実施形態１２に係る血圧情報出力装置１００を示す。血圧情報出力装置１００は、視聴者モニターシステムとして機能する。血圧情報出力装置１００は、カメラ２５及びテレビ２７０を備える。本例の血圧情報出力装置１００は、カメラ２５が取得した映像に基づいて、コンテンツの表示を制御するコンテンツ表示制御テレビとして機能する。

　カメラ２５は、テレビ２７０に備え付けられて、生体１０である視聴者の映像を取得する。例えば、カメラ２５は、テレビ２７０の上部に取り付けられる。また、カメラ２５は、テレビ２７０に内蔵されてもよい。

　テレビ２７０は、カメラ２５が取得した生体１０の映像に基づいて、ライブの血圧情報を推定する。テレビ２７０は、推定した血圧情報から光過敏性発作の検出及び健康管理を行う。例えば、テレビ２７０は、生体１０の血圧情報から光過敏性発作を検出したときに、自動的にシャットダウンする。また、テレビ２７０は、生体１０が光過敏性発作を起こすようなコンテンツが送られてきた場合に、自動的にシャットダウンしてよい。

　実施形態１～１２に係る血圧情報出力装置１００は、生体１０の単一部位の映像から非接触で血圧情報を推定できる。そのため、血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０の設置場所を自由に設定できる。血圧情報出力装置１００のユーザーは、自然な動作で生体１０の血圧情報等をライブでモニターできる。

　図１３は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０及び血圧情報出力部３０を備える。血圧情報出力装置１００は、入力された生体１０の単一部位の映像から、血圧ＢＰを推定して出力する。なお、本例の血圧情報出力装置１００の構成は、実施形態１～１２のいずれの場合においても、利用できる。

　映像入力部２０には、生体１０の単一部位の映像である単一部位映像２６が入力される。映像入力部２０は、単一部位映像２６を血圧情報出力部３０に出力する。

　血圧情報出力部３０は、単一部位映像２６に基づいて、生体１０の血圧情報を推定する。例えば、血圧情報出力部３０は、単一部位映像２６から血圧情報推定値３６を算出する。血圧情報出力部３０は、算出した血圧情報推定値３６を血圧情報として出力する。

　図１４は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０がカメラ２５を備えた点で図１３の実施例と異なる。映像入力部２０は、カメラ２５により生体１０の単一部位の映像を取得する。

　カメラ２５は、生体１０の単一部位の映像を撮影する。カメラ２５は、ＣＣＤセンサもしくはＣＭＯＳセンサ等を撮像素子として備える。カメラ２５は、撮影した単一部位の映像を血圧情報出力部３０に出力する。

　図１５は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。本例の血圧情報出力装置１００は、血圧情報出力部３０がディスプレイ３５を備えている点で図１３の実施例と異なる。

　ディスプレイ３５は、血圧情報推定値３６に基づいて血圧情報を表示する。ディスプレイ３５は、血圧情報推定値３６から得られた血圧情報の全ての情報を表示してもよく、血圧情報の一部の情報を表示してもよい。

　例えば、血圧情報出力部３０は、ディスプレイ３５の替わりにスピーカーを備えて音声信号として血圧情報を出力する。また、血圧情報出力部３０は、ディスプレイ３５の替わりに無線または有線により血圧情報をＰＣ等の電子機器もしくは病院等の医療機関のデータベースに送信する。

　図１６は、ディスプレイ３５の表示形態の一例を示す。図１６に記載されたディスプレイ３５の表示形態は、実施形態１～１２のいずれにおいても利用できる。

　図１６（ａ）は、生体１０の血圧そのものではなく、生体１０の血圧ＢＰが高血圧であるか、正常血圧であるか、低血圧であるか等の血圧状態を表示する例である。図１６（ｂ）は、算出した脈波伝搬情報または推定した血圧ＢＰに基づいて、動脈硬化があるかどうかを表示した例である。図１６（ｃ）は、算出した脈波伝搬情報または推定した血圧ＢＰに基づいて、血管年齢の推定結果を表示した例である。つまり、図１６（ｂ）及び（ｃ）は、血管状態を示す。

　上記図１６（ａ）～（ｃ）の絶対評価の表示に加えて、ディスプレイ３５は、個人ごとの平均値と比較した相対評価を表示してもよい。また、血圧情報出力装置１００は、その内部に記憶部を設け、過去に推定した血圧情報を記憶部に記憶してよい。この場合、血圧情報出力装置１００は、過去の血圧情報と現在の血圧情報を合わせてディスプレイ３５に出力してよい。

　図１６（ｄ）は、血管の硬さ、血管年齢、ユーザーへのアドバイス、及び血管の硬さと血管年齢との関係を示すグラフである。実線は、年齢毎の平均的な血管の硬さである平均値ラインを示す。ユーザーは、グラフから、平均値ラインより高いか低いかを知ることができる。その他、例えば、「今回のあなたの血圧は、通常よりも高血圧です。」、「今回のあなたの血圧は、通常よりも低血圧です。」、「今回のあなたの血圧は、通常です。」等の情報を表示してよい。

　図１６（ｅ）は、生体１０が脳卒中体質であるかどうかをディスプレイ３５が表示する例である。脳卒中体質かどうかの判定は、定常時の血圧と、非常に低負荷な運動後の血圧の変動を調べることで行うことができる。ユーザーは、ディスプレイ３５の表示から、脳卒中体質かどうかを知ることができる。

　図１７は、ライブ血圧情報出力装置１０１の構成の一例を示す。ライブ血圧情報出力装置１０１は、特に生体１０の顔映像２７からライブの血圧情報を出力する場合の血圧情報出力装置１００の一例である。ライブ血圧情報出力装置１０１は、顔映像入力部２３及びライブ血圧情報出力部３１を備える。

　ライブ血圧情報出力装置１０１は、入力された生体１０の顔映像２７から、血圧ＢＰを推定して出力する。なお、本例のライブ血圧情報出力装置１０１の構成は、実施形態１～１２のいずれの場合においても、利用できる。

　顔映像入力部２３には、生体１０の顔１２の映像が顔映像２７として入力される。例えば、顔映像２７は、生体１０の鼻１１の映像である。顔映像入力部２３は、入力された顔映像２７をライブ形式でライブ血圧情報出力部３１に出力する。

　ライブ血圧情報出力部３１は、入力された顔映像２７に基づいて、生体１０のライブ血圧情報推定値３７を算出する。例えば、ライブ血圧情報出力部３１は、ライブ血圧情報推定値３７をライブ血圧情報として出力する。本例のライブ血圧情報出力装置１０１は、時々刻々と変化する生体１０の顔１２の情報を取得して、ライブ血圧情報出力部３１からライブ血圧情報を出力する。

　図１８は、ライブ血圧情報出力装置１０１の構成の一例を示す。本例のライブ血圧情報出力装置１０１は、顔映像入力部２３がカメラ２５を備えた点で図１７の実施例と異なる。顔映像入力部２３は、カメラ２５により生体１０の顔１２の映像を取得する。カメラ２５の構成は、図１４のカメラ２５の構成と同じであり、カメラ２５は、取得した顔映像２７をライブ血圧情報出力部３１に出力する。

　図１９は、ライブ血圧情報出力装置１０１の構成の一例を示す。本例のライブ血圧情報出力装置１０１は、ライブ血圧情報出力部３１がディスプレイ３５を備える点で図１７の実施例と異なる。ディスプレイ３５は、図１５のディスプレイ３５と同じ構成であり、ライブ血圧情報出力部３１において、顔映像２７に基づくライブ血圧情報を表示する。ディスプレイ３５の表示形態は、図１６（ａ）～（ｅ）と同じであってよい。

　例えば、ライブ血圧情報出力部３１は、ディスプレイ３５の替わりにスピーカーを備えて音声信号としてライブ血圧情報を出力する。また、ライブ血圧情報出力部３１は、ディスプレイ３５の替わりに無線または有線により血圧情報をＰＣ等の電子機器もしくは病院等の医療機関のデータベースに送信する。

　図２０は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。血圧情報出力装置１００は、脈波情報取得部２１、脈拍情報算出部４０及び血圧情報出力部３０を備える。

　脈波情報取得部２１は、生体１０の単一部位の光学信号から脈波情報２８を光学的に取得する。例えば、脈波情報取得部２１は、発光ダイオード（ＬＥＤ）が出力した光の透過光もしくは反射光をフォトダイオード（ＰＤ）により検出することで脈波情報を取得する光電容積脈波計である。

　脈拍情報算出部４０は、抽出された脈波情報２８から脈拍情報を算出する。具体的には、脈拍情報算出部４０は、脈波情報２８の周波数分析により、脈拍数４５を算出する。また、脈拍情報算出部４０は、抽出した単一部位の脈波情報２８に基づいて、生体１０の脈波時間情報４６を算出する。脈波時間情報４６とは、例えば、脈波の立ち上がり時間ＴＲや立ち下がり時間ＴＦ等である。

　周波数分析は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）や離散フーリエ変換（ＤＦＴ）等のフーリエ分析やハール変換やドベシー変換等のウェーブレット分析であってよい。脈拍数４５は、周波数分析を用いることにより、長い時間領域における平均演算等をすることなく、安定して平均的な脈拍数４５を短時間で求められる。また、脈拍情報算出部４０は、安定した脈拍数４５に更に基づいて、生体１０の脈波の時間情報を算出してよい。

　血圧情報出力部３０は、脈拍数４５と脈波時間情報４６に基づいて、血圧情報推定値３６を算出する。血圧情報出力部３０は、算出した血圧情報推定値３６を血圧情報として出力する。

　図２１は、血圧情報出力装置１００の構成の一例を示す。血圧情報出力装置１００は、映像入力部２０、脈拍情報算出部４０及び血圧情報出力部３０を備える。本例の血圧情報出力装置１００は、生体１０の映像を取得する映像入力部２０を備える点で図２０の実施例と異なる。

　映像入力部２０は、生体１０の単一部位映像２６を取得する。ここで、単一部位映像２６の取得は、周知の画像認識技術により実現できる。例えば、映像入力部２０は、カメラ２５により生体１０の映像を取得する。

　脈拍情報算出部４０は、取得された単一部位映像２６から脈拍情報を算出する。具体的には、脈拍情報算出部４０は、単一部位映像２６の周波数分析により脈拍数４５を算出する。また、脈拍情報算出部４０は、抽出した単一部位映像２６に基づいて、生体１０の脈波時間情報４６を算出する。本例の周波数分析は、図２０の実施例において、脈拍情報算出部４０に脈波情報２８が入力される場合の周波数分析と同様であってよい。

　図２２は、生体１０の映像を抽出する様子を示す。例えば、単一部位映像２６は、生体１０の鼻１１の映像である。映像入力部２０は、画像認識技術により、撮影した映像の中から鼻１１の映像を含む領域を特定する。また、映像入力部２０は、特定した領域から鼻１１の映像を抽出する。

　図２３は、脈拍数検出アルゴリズムの一例を示す。本例のアルゴリズムを用いることで、生体１０の映像から脈拍数ＨＲを検出できる。脈波波形の安定的な抽出は、血圧ＢＰを推定するために必要な基盤技術である。例えば、血圧情報出力装置１００は、対象領域ＲＯＩとして、毛細血管の密集する鼻領域を選択することにより、高いＳ／Ｎ比を有する脈波を検出できる。

　ステップＳ１００において、血圧情報出力装置１００は、測定対象者の映像を取得する。その後、血圧情報出力装置１００は、取得した測定対象者映像から、ＲＧＢ信号を抽出する。一例では、測定対象者映像は、６４０×４８０画素である。

　ステップＳ１０１において、血圧情報出力装置１００は、抽出したＲＧＢ信号をＹＣｂＣｒ信号に変換する。ここで、Ｙは輝度信号であり、Ｃｂ、Ｃｒは色差信号である。

　ステップＳ１０２において、血圧情報出力装置１００は、輝度信号Ｙから顔領域及び対象領域ＲＯＩを検出する。対象領域ＲＯＩは、輝度信号Ｙに基づいて特定される。ここで、対象領域ＲＯＩは、脈波情報を含む色差信号の変化が検出できる程度に血管が集中している領域であれば、鼻領域に限定されない。

　ステップＳ１０３において、血圧情報出力装置１００は、ステップＳ１０２で特定した対象領域ＲＯＩを抽出する。また、血圧情報出力装置１００は、抽出された対象領域ＲＯＩにおけるＣｂ＋Ｃｒ信号を取得する。

　ステップＳ１０４において、血圧情報出力装置１００は、取得したＣｂ＋Ｃｒ信号に基づいて、対象領域ＲＯＩをガウシアンフィルタリングする。ガウシアンフィルタリングとは、対象領域ＲＯＩの中心部分の強度を大きくして、対象領域ＲＯＩの周辺部を抑え込む処理のことである。

　例えば、対象領域ＲＯＩが、５０×５０画素の領域とした場合、対象領域ＲＯＩの周辺部は、生体１０の動作に伴い対象領域ＲＯＩ以外の領域の信号が混入する。ガウシアンフィルタリングは、信頼性の低い対象領域ＲＯＩの周辺の信号をフィルタリングする。

　ステップＳ１０５において、フィルタリングされた信号に基づいて、任意の時刻の値をプロットしたＣｂ＋Ｃｒトレース信号を作成する。Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号を採用することにより、演算量を低減して、脈波波形を安定的に抽出できる。例えば、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号は、各画素のＣｂ＋Ｃｒを対象領域ＲＯＩ全域において合計された値である。あるいはＣｂ＋Ｃｒトレース信号は、各画素のＣｂ＋Ｃｒ信号の平均であってよい。これにより、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号は、対象領域ＲＯＩにおいて一つの値が得られる。

　ステップＳ１０６において、バンドパスフィルタＢＰＦを通して０．７５Ｈｚ～４Ｈｚの波長領域以外がカットされる。一般的な生体１０の脈拍数ＨＲは、０．７５Ｈｚ～４Ｈｚ（脈拍数４５～２４０）の範囲に対応するため、脈拍の帯域以外のノイズをカットできる。

　ステップＳ１０７において、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号の周波数分析を行う。ステップ１０６でノイズがカットされたＣｂ＋Ｃｒトレース信号には、外部環境もしくは生体１０の運動に対応する低い周波数の信号と、脈拍数ＨＲに対応する高い周波数の信号が含まれる。血圧情報出力装置１００は、周波数分析により不要な信号を除去して、脈拍数ＨＲを検出する。

　図２４は、脈拍数ＨＲの検出結果を示す。各グラフは、時刻［秒］（横軸）に対する脈拍数ＨＲ（縦軸）の変化を示す。実線は、カメラ映像からの脈拍数検出値であり、プロットは、光電式脈波モニター測定値 （正解値）である。図２４に示されたグラフは、時刻０秒における脈拍数ＨＲの大きさが異なる。例えば、図２４（ａ）、（ｂ）では、測定開始前に運動することによって、時刻０秒における脈拍数ＨＲを上げている。図２４（ｃ）～（ｆ）は、測定開始時点において、ほぼ平常状態の脈拍数ＨＲである。

　測定開始後の期間において、運動を停止してから平常時の値に落ち着く脈拍数ＨＲが測定される。本実施形態に係る脈拍検出方法は、光電式の脈波モニターの測定結果と誤差が少なく、脈拍数ＨＲの時間に対する変化をとらえている。つまり、脈拍数ＨＲは、カメラ映像からでも精度良く検出される。

　図２５は、脈波時間情報４６の算出アルゴリズムの一例を示す。本例の脈拍情報算出部４０は、脈波成分信号抽出部４１、脈拍数算出部４２及び時間情報算出部４３を備える。脈拍情報算出部４０は、生体１０の鼻領域から抽出した映像のＲＧＢ信号に基づいて、脈拍数ＨＲ、脈波の立ち上がり時間ＴＲ、脈波の立ち下がり時間ＴＦを算出する。

　ステップＳ２００において、映像入力部２０は、生体１０の映像から鼻１１の領域を抽出する。映像入力部２０は、取得した鼻１１領域の抽出映像から、ＲＧＢ信号を抽出する。

　ステップＳ２０１において、脈波成分信号抽出部４１は、抽出されたＲＧＢ信号を輝度成分と色差成分からなるＹＣｂＣｒ信号に変換して、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号を生成する。Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号を生成することにより、脈波成分の振幅が大きくなる。

　ステップＳ２０２において、脈波成分信号抽出部４１は、バンドパスフィルタＢＰＦにＣｂ＋Ｃｒ信号を入力して、脈波成分信号を抽出する。例えば、バンドパスフィルタＢＰＦは、脈波の周波数に対応する帯域（０．７５Ｈｚ～４Ｈｚ）を通過させる。

　ステップＳ２０３において、脈拍数算出部４２は、抽出された脈波成分信号を周波数分析して脈拍数ＨＲを算出する。例えば、周波数分析は、ＦＦＴやＤＦＴ等のフーリエ解析やハール変換やドベシー変換等のウェーブレット解析である。脈拍数ＨＲは、周波数分析により、予め定められたポイント数で平均的な周波数成分が求まり、脈拍数ＨＲに対応するピークを検出することにより導出される（ステップＳ２０４）。

　ステップＳ２０５において、時間情報算出部４３は、カメラ映像（３０Ｈｚ）から抽出された脈波成分信号をスプライン補間して、１ｋＨｚの連続データに変換する。つまり、スプライン補間は、サンプリングレートを３０Ｈｚから１ｋＨｚに上げる（インターポレーション）。スプライン補間は、微分演算の精度を高くして、誤差を小さくする。なお、補間方法は、スプライン補間に限らず、ラグランジュ補間でもよく、線形補間でもよいが、スプライン補間は演算量が小さくかつ精度が良いため好ましい。

　ステップＳ２０６において、時間情報算出部４３は、スプライン補間した脈波成分信号の１階微分を演算することにより、脈波の立ち上がり時間ＴＲを算出する。具体的には、時間情報算出部４３は、正の傾きでゼロクロスしてから負の傾きでゼロクロスするまでの時間を計測することで脈波の立ち上がり時間ＴＲを算出する（ステップＳ２０７）。

　ステップＳ２０８において、時間情報算出部４３は、立ち上がり時間ＴＲ及び脈拍数算出部４２で算出された脈拍数ＨＲから立ち下がり時間ＴＦを算出する。時間情報算出部４３は、脈拍数ＨＲの逆数から脈波の周期を求め、脈波の周期から立ち上がり時間ＴＲを引くことで、脈波の立ち下がり時間ＴＦを算出する。なお、脈波の立ち下がり時間ＴＦは、脈波成分信号の１階微分信号が負の傾きでゼロクロスしてから正の傾きでゼロクロスするまでの時間を計測することでも導出される。また、脈拍数ＨＲは、周波数分析により脈波成分信号を周波数領域に変換せずに、時間領域で周期を算出して逆数をとってもよい。つまり、脈拍数ＨＲは、１階微分信号が正の傾きまたは負の傾きでゼロクロスしてから正の傾きまたは負の傾きでゼロクロスするまでの時間を計測することにより求まる。

　本例の周波数分析を用いた脈拍数ＨＲの算出方法は、１周期内において脈波の傾きが何度もゼロとなる場合にも、脈拍数ＨＲが誤って算出されるのを防止できる。また、立ち上がり時間ＴＲ及び立ち下がり時間ＴＦは、周波数分析と１階微分とを組み合わせることにより、精度良く算出される。

　ステップＳ２０９において、血圧情報出力部３０は、脈拍数ＨＲ、立ち上がり時間ＴＲ、立ち下がり時間ＴＦに基づいて血圧情報を推定する。血圧情報出力部３０は、血圧情報の推定値を血圧情報として出力する。

　図２６は、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号生成ステップ（ステップＳ２０１）で得られた脈波成分信号の波形を示す。具体的には、映像入力部２０で取得された鼻領域の脈波成分信号の波形を示す。横軸は、フレーム数を示して、縦軸は、Ｃｂ＋Ｃｒ信号のトレース強度を示す。各フレームは、１秒間の間に３０回フレームが更新される（３０ｆｐｓ）。

　図２７は、脈波帯域抽出ステップ（ステップＳ２０２）で得られた脈波成分信号の波形を示す。本例のＣｂ＋Ｃｒ信号は、バンドパスフィルタＢＰＦを通過しているため、図２６のＣｂ＋Ｃｒ信号と比較して、ノイズが低減されている。つまり、ステップＳ２０１で生成されたトレース信号から脈波帯域以外の不要な帯域が除去されている。横軸はフレーム数を示して、縦軸はＣｂ＋Ｃｒ信号のトレース強度を示す。各フレームは、１秒間に３０回フレームが更新される（３０ｆｐｓ）。

　図２８は、Ｃｂ＋Ｃｒトレース強度の１階微分との比較を示す。横軸はサンプル（サンプリング周波数１ｋＨｚ）を示して、縦軸はＣｂ＋Ｃｒトレース信号の強度を示す。

　図２８（ａ）は、ステップＳ２０５で得られた鼻領域のスプライン補間後のＣｂ＋Ｃｒトレース信号強度の出力波形を示す。図２８（ｂ）は、ステップＳ２０６で得られたＣｂ＋Ｃｒトレース信号の１階微分の波形を示す。図２８（ａ）において、傾きがゼロとなるサンプルにおいて、図２８（ｂ）では、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号の強度の１階微分がゼロクロスする。

　図２９は、スプライン補間後の出力波形とその１階微分した信号波形を拡大した波形である。横軸はサンプル（サンプリング周波数１ｋＨｚ）を示す。図２９（ａ）は、ステップＳ２０５で得られた鼻領域のスプライン補間後のＣｂ＋Ｃｒトレース強度の出力波形を示す。図２９（ｂ）は、ステップＳ２０６で得られたＣｂ＋Ｃｒトレース強度の１階微分の波形を示す。Ｃｂ＋Ｃｒトレース１階微分強度は、鼻１１領域の脈波成分信号のボトムとピークの時刻において、ゼロクロスする。

　脈波の立ち上がり時間ＴＲは、最高血圧ＳＢＰと相関がある１周期のバイアスボトム（Ｂｉａｓ　Ｂｏｔｔｏｍ）からトップ（１ｓｔ　Ｓｙｓｔｏｌｉｃ　Ｐｅａｋ）までの時間である。脈波の立ち下がり時間ＴＦは、最低血圧ＤＢＰと相関があるトップから再びバイアスボトムに下がるまでの時間である。なお、脈拍数ＨＲを用いると、脈波の立ち上がり時間ＴＲ及び立ち下がり時間ＴＦの和（ＴＲ＋ＲＦ）は、６０／ＰＲで表される。

（血圧推定方法１）
　図３０は、血圧ＢＰと時間情報ＴＲ、ＴＦとの相関を示す。図３０（ａ）は、最高血圧ＳＢＰと立ち上がり時間ＴＲとの相関を示す。最高血圧ＳＢＰは、立ち上がり時間ＴＲの２乗と強い相関がある。また、図３０（ｂ）は、最低血圧ＤＢＰと立ち下がり時間ＴＦとの相関を示す。最低血圧ＤＢＰは、立ち下がり時間ＴＦの２乗と強い相関がある。以下、最高血圧ＳＢＰと立ち上がり時間ＴＲとの関係式、及び最低血圧ＤＢＰと立ち下がり時間ＴＦとの関係式について説明する。

　映像として抽出される生体１０の鼻領域の面積をＳ［ｍ^２］、鼻領域の毛細血管を１つの血管に集約したと仮定したときの血管の深さをＤ（ｔ）［ｍ］、単位体積あたりの血液質量をｍ［ｋｇ／ｍ^３］、ヘモグロビン濃度に関する比例定数をｋ、脈波強度をＩ（ｔ）としたときに、脈波強度Ｉ（ｔ）は、次式で表すことができる。
　［数１］
　Ｉ（ｔ）＝ｋｍＳＤ（ｔ）　・・・　（１）
　力をＦ、運動量をｐ（ただし、質量Ｍ、速度ｖとすると、ｐ＝Ｍｖ）としたときに、次のニュートンの運動方程式が成立する。
　［数２］
　Ｆ＝ｄｐ／ｄｔ＝Ｍｖ　・・・　（２）
　式（１）を式（２）に代入すると次式が得られる。

　式（３）から血管の圧力Ｐは、次式で表される。

　式（１）を式（４）に代入すると次式が得られる。

　ここで、最高血圧ＳＢＰは、血管が拡張して脈波強度がボトムからトップまで上がっていく時間において、血液が血管を圧迫する平均的な圧力であるため、最高血圧ＳＢＰは、次のように導出される。

　ここで、Ｉ（ＴＲ）＝Ｉ_{ｐｅａｋ１}（脈波強度のトップ値：１ｓｔ　Ｓｙｓｔｏｌｉｃ　Ｐｅａｋ）とし、ｄＩ（ＴＲ）／ｄｔを平均変化率Ｉ_{ｐｅａｋ１}／ＴＲで近似すると、式（６）は次式となる。

　式（７）より最高血圧ＳＢＰが立ち上がり時間ＴＲの２乗と強い相関があることがわかる。

　更に、Ｉ_{ｐｅａｋ１}が脈拍数ＨＲに比例するとし、式（７）に係る比例定数を全て１つの比例定数Ｋ１で置き換えると、次式が得られる。

　式（８）を式変形して対数近似の形式に書き換えると、次式が得られる。

　なお、図３０（ａ）の破線は、ａ、ｂに予め定められた値を代入したときの式（９）のグラフであり、各測定プロットに沿った曲線となっていることがわかる。

　最低血圧ＤＢＰは、血管が収縮して脈波強度がトップからボトムまで下がっていく時間において、血液が血管を圧迫する平均的な圧力である。最低血圧ＤＢＰの関係式は、最高血圧ＳＢＰと同様に導出される。

　ここで、ｄＩ（ＴＦ）／ｄｔを平均変化率－Ｉ_{ｐｅａｋ１}／ＴＦで近似すると式（１０）は次式となる。

　式（１１）より最低血圧が立ち下がり時間ＴＦの２乗と強い相関があることがわかる。

　更に、Ｉ_{ｐｅａｋ１}が脈拍数ＨＲに比例するとし、式（１１）に係る比例定数を全て１つの比例定数Ｋ２で置き換えると、次式が得られる。

　式（１２）を式変形して対数スケールの形式に書き換えると、次式が得られる。

　なお、図３０（ｂ）の破線は、ｃ、ｄに所定の値を代入したときの式（１３）のグラフであり、各測定プロットに沿った曲線となっていることがわかる。式（９）と式（１３）は、対数近似しているが、近似の方法はどのような方法でも良く、近似の方法に応じた数式を用いればよい。

　図３１は、式（９）及び式（１３）のパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）の算出アルゴリズムを説明するための図である。血圧情報出力部３０は、鼻領域の映像と血圧計による真の血圧ＢＰ（正解血圧）を予め同期して収録する。血圧情報出力部３０は、鼻１１領域の映像から算出した脈波の時間情報ＴＲ、ＴＦと脈拍数ＨＲと血圧ＳＢＰ、ＤＢＰの組み合わせ群が得られる。血圧情報出力部３０は、脈波の時間情報ＴＲ、ＴＦと脈拍数ＨＲと血圧ＢＰの組み合わせ群から、複数の連立方程式を解いてパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を算出する。

　本例では、収録したカメラ映像から時間情報ＴＲ、ＴＦ及び脈拍数ＨＲを算出して、正解値ＳＢＰ、ＤＢＰと合わせて、データ２組ごとにパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を算出する。また、算出されたパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）からそれぞれの平均値を算出する。

　本例で算出したパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）は、以下の通りである。
　ａ＝－１５６．７５
　ｂ＝９３４．０３
　ｃ＝－０．０２４６７
　ｄ＝０．１５０２８

　血圧情報出力部３０は、取得した映像から時間情報ＴＲ、ＴＦと脈拍数ＨＲを算出して、血圧ＢＰを推定できる。つまり、血圧情報出力部３０は、時間情報ＴＲ、ＴＦと脈拍数ＨＲが算出されると、予め算出されたパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）、式（９）、及び式（１３）に基づいて、血圧ＳＢＰ、ＤＢＰを推定できる。

　なお、パラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）は、最小二乗法で求められてよい。また、血圧情報出力部３０は、複数の連立方程式からパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）の数ごとに連立方程式を解き、解いた各パラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）の重心または中心値をそれぞれのパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）としてもよい。

　パラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）は、分散が生じるものの、まとまった分布となる。また、血圧情報出力部３０は、顔画像から性別及び年齢等を割出して、性別及び年齢等に応じたパラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を選択してもよい。これにより、血圧推定の精度が向上する。

　（血圧推定方法２）
　図３２は、最高血圧ＳＢＰの推定方法の一例を示す。本例の最高血圧ＳＢＰの推定式では、特徴量としてＴＲ^２／ＨＲ及びＨＲを用いる。縦軸は最高血圧ＳＢＰ［ｍｍＨｇ］であり、横軸は

　である。最高血圧ＳＢＰは、脈拍数ＨＲ及び立ち上がり時間ＴＲを用いた推定式に対して相関を有する。

　図３３は、最低血圧ＤＢＰの推定方法の一例を示す。本例の最低血圧ＤＢＰの推定式では、脈波特徴量としてＨＲ^２及びＴＦ^２を用いる。縦軸は最低血圧ＤＢＰ［ｍｍＨｇ］であり、横軸は

　である。最低血圧ＤＢＰは、脈拍数ＨＲ及び立ち下がり時間ＴＦを用いた推定式に対して相関を有する。

　（血圧推定方法３）
　図３４は、時間ドメインの脈波特徴量の設定方法の一例を示す。図３４（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ脈波及び脈波速度を示す。また、図３４（ｃ）及び（ｄ）は、サンプル数１０００～２０００付近の脈波及び脈波速度の拡大図である。本例では、サンプル数１０００～２０００の脈波を処理ウィンドウ中のｎ番目の脈波とする。

　時間ドメインの脈波特徴量とは、例えば、図中のＰｗｎ、ＴＲｎ、ＴＦｎ、Ｔ１ｎ、Ｔ２ｎ、Ｔ３ｎ、Ｔ４ｎである。時間ドメインの脈波特徴量は、振幅ドメインの脈波特徴量と比較してカメラの撮影環境の影響を受けにくい。そのため、生体１０から光学的に脈波情報を取得する場合、時間ドメインの脈波特徴量を含むことが好ましい。

　Ｐｗｎ、ＴＲｎ、ＴＦｎは、処理ウィンドウ中のｎ番目の脈波の特徴量である。Ｐｗｎは、ｎ番目の脈波のパルス幅を示す。即ち、Ｐｗｎは、ｎ番目の脈波における、脈波速度の立ち上がりゼロクロスポイントと次の立ち上がりゼロクロスポイントとの間の時間である。なお、パルス幅は、脈波と脈波速度とで等しくなる。

　ＴＲｎは、ｎ番目の脈波の立ち上がり時間ＴＲを示す。即ち、ＴＲｎは、ｎ番目の脈波における、脈波速度の立ち上がりゼロクロスポイントから次の立ち下がりゼロクロスポイントまでの時間である。また、ＴＦｎは、ｎ番目の脈波の立ち下がり時間ＴＦを示す。即ち、ＴＦｎは、ｎ番目の脈波における、脈波速度の立ち下がりゼロクロスポイントから次の立ち上がりゼロクロスポイントまでの時間である。

　Ｔ１ｎは、脈波速度の立ち上がりゼロクロスポイントから次のトップピークまでの時間である。また、Ｔ２ｎは、脈波速度のトップピークから次の立ち下がりゼロクロスポイントまでの時間である。Ｔ３ｎは、脈波速度の立ち下がりゼロクロスポイントから次のボトムピークまでの時間である。また、Ｔ４ｎは、脈波速度のボトムピークから次の立ち上がりゼロクロスポイントまでの時間である。なお、脈波のトップピーク及びボトムピークは、脈波速度が０になる点である。

　血圧推定方法３において、時間ドメインの脈波特徴量Ｐｗｎ、ＴＲｎ、ＴＦｎ、Ｔ１ｎ、Ｔ２ｎ、Ｔ３ｎ、Ｔ４ｎは、それぞれ独立に算出された脈波特徴量である。本明細書において、脈波特徴量を独立に算出するとは、２以上の脈波特徴量が従属関係にならないように算出することを指す。即ち、互いに独立な脈波特徴量とは、一方の脈波特徴量が、他方の脈波特徴量の関数とならない関係を指す。なお、互いに独立な脈波特徴量は、互いに完全に独立している場合だけでなく、互いの相関関係が弱い場合を含んでよい。例えば、Ｔ１ｎ及びＴ４ｎを脈波特徴量として用いる場合は、ＴＲｎ及びＴＦｎを脈波特徴量として用いる場合よりも独立性が高い。一方、脈拍数ＨＲ、立ち上がり時間ＴＲ及び立ち下がり時間ＴＦは、ＴＦ＝６０／ＨＲ－ＴＲの関係を有する。したがって、最高血圧ＳＢＰ及び最低血圧ＤＢＰの推定に、脈拍数ＨＲ、立ち上がり時間ＴＲ及び立ち下がり時間ＴＦ等の互いに依存した推定式を用いると、最高血圧ＳＢＰと最低血圧ＤＢＰとが連動した挙動を示す。

　互いに独立な脈波特徴量を最高血圧ＳＢＰ及び最低血圧ＤＢＰの推定に用いる場合、一方が最高血圧ＳＢＰの推定式に用いられ、他方が最高血圧ＳＢＰの推定式に用いられることが好ましい。これにより、最高血圧ＳＢＰと最低血圧ＤＢＰとが強制連動することなく、それぞれ独立に推定できる。

　なお、脈波特徴量は、独立性の観点に加えて、推定精度の観点など様々な観点から選定されてよい。つまり、脈波特徴量は、用途に応じて適宜変更され得る。

　図３５は、最高血圧ＳＢＰの脈波特徴量選定の方法を説明するための図である。時間ドメインの抽出脈波特徴量（Ｔ１～Ｔ４）をベースに、様々な脈波特徴量のバリエーションを試した。その中から最高血圧ＳＢＰとの相関の高い脈波特徴量を選定した。

　本例では、横軸に最高血圧ＳＢＰを取り、縦軸にそれぞれＰＷ、ＴＲ、ＴＦ、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、ＴＲ／ＰＷ、ＴＲ^２／ＰＷ、ＴＦ／ＰＷ、ＴＦ^２／ＰＷ、Ｔ１／ＰＷ、Ｔ１^２／ＰＷ、Ｔ２／ＰＷ、Ｔ２^２／ＰＷ、Ｔ３／ＰＷ、Ｔ３^２／ＰＷ、Ｔ４／ＰＷ、Ｔ４^２／ＰＷを取った。それぞれのグラフを比較すると、ＴＲ及びＴ１^２／ＰＷが最高血圧ＳＢＰと最も相関が高い結果となった。

　図３６は、最低血圧ＤＢＰの脈波特徴量選定の方法を説明するための図である。最高血圧ＳＢＰの場合と同様に、時間ドメインの抽出脈波特徴量（Ｔ１～Ｔ４）をベースに、様々な脈波特徴量のバリエーションを試した。その中から最低血圧ＤＢＰとの相関の高い脈波特徴量を選定した。

　本例では、横軸に最低血圧ＤＢＰを取り、縦軸にそれぞれＰＷ、ＴＲ、ＴＦ、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、ＴＲ／ＰＷ、ＴＲ^２／ＰＷ、ＴＦ／ＰＷ、ＴＦ^２／ＰＷ、Ｔ１／ＰＷ、Ｔ１^２／ＰＷ、Ｔ２／ＰＷ、Ｔ２^２／ＰＷ、Ｔ３／ＰＷ、Ｔ３^２／ＰＷ、Ｔ４／ＰＷ、Ｔ４^２／ＰＷを取った。それぞれのグラフを比較すると、Ｔ４及びＴＦ^２／ＰＷが最低血圧ＤＢＰと最も相関が高い結果となった。

　図３７は、時間ドメインの脈波特徴量を使用した場合の最高血圧ＳＢＰの推定式を示す。図３５で比較した結果から最高血圧ＳＢＰの推定式に、ＴＲ及びＴ１^２／ＰＷを用いる。本例の最高血圧ＳＢＰは、選択した脈波特徴量の多重線形結合により推定式を導出する。即ち、最高血圧ＳＢＰの推定式は、以下の式で表される。

　ここで、それぞれの係数値ａ、ｂ、ｃは重回帰分析により算出される。本例の係数値は、ａ＝１７７．６、ｂ＝－０．２４０５、ｃ＝０．７７２９となる。

　図３７において、縦軸は最高血圧ＳＢＰ［ｍｍＨｇ］を示し、横軸は

　を示す。本例の推定式では、図３２の場合と比較して最高血圧ＳＢＰの推定精度が向上している。

　図３８は、時間ドメインの脈波特徴量を使用した場合の最低血圧ＤＢＰの推定式を示す。図３６で比較した結果から最低血圧ＤＢＰの推定式に、Ｔ４及びＴＦ^２／ＰＷを用いる。本例の最低血圧ＤＢＰは、選択した脈波特徴量の多重線形結合により推定式を導出する。即ち、最低血圧ＤＢＰの推定式は、以下の式で表される。

　ここで、それぞれの係数値ｄ、ｅ、ｆは重回帰分析により算出される。本例の係数値は、ｄ＝４４．０７、ｅ＝－０．０７９６、ｆ＝０．１８６７となる。

　図３８において、縦軸は最低血圧ＤＢＰ［ｍｍＨｇ］を示し、横軸は

　を示す。本例の推定式では、図３３の場合と比較して最低血圧ＤＢＰの推定精度が向上している。

　図３９は、血圧推定方法２と血圧推定方法３との比較結果を示す。図３９（ａ）は、血圧推定方法２を用いた場合の推定結果を示す。図３９（ｂ）は、血圧推定方法３を用いた場合の推定結果を示す。本例では、血圧推定の精度向上評価を複数人に対して複数回測定した。破線は、推測値と測定値が一致する場合を示す。即ち、プロットされた点が破線に近ければ近い程、血圧の推定精度が高い。図３９（ａ）及び（ｂ）を比較すると、血圧推定方法３を用いた場合の最高血圧ＳＢＰは、血圧推定方法２を用いた場合よりも、破線に沿ってプロットされていることが分かる。即ち、血圧推定方法３は、最高血圧ＳＢＰの推定精度が高い。

　血圧推定方法３は、最高血圧ＳＢＰと最低血圧ＤＢＰの強制連動を解消した。言い換えると、最高血圧ＳＢＰの脈波特徴量と最低血圧ＤＢＰの脈波特徴量とは、同一の脈拍数及び立ち上がり時間を含まない。また、本例の最高血圧ＳＢＰ及び最低血圧ＤＢＰの推定には、変動の大きな脈拍数ＨＲを用いないので、脈拍数ＨＲに対する依存性が解消される。

　以下では、血管の伸縮性を考慮することにより、血圧の推定精度を向上させる方法について説明する。例えば、血管の伸縮性は、脈波波形または１階以上の微分脈波波形の、トップピークα_ＰＴまたはボトムピークα_ＰＢ近傍の曲率と相関がある。よって、当該曲率に相当する脈波特徴量に基づいて血圧を推定すれば、血管の伸縮性を考慮した血圧の推定が可能となる。

　図４０は、トップピークα_ＰＴ及びボトムピークα_ＰＢに基づいた曲率の導出方法の一例を示す。トップピークα_ＰＴまたはボトムピークα_ＰＢのうち、いずれか２点間を振幅、時間及び脈波の軌跡に関して区切った点を脈波特徴点としてよい。例えば、隣接するトップピークα_ＰＴとボトムピークα_ＰＢとの２点間の振幅に関して区切る場合、ボトムピークα_ＰＢから１０％、３０％、５０％、７０％、９０％の点をそれぞれ脈波特徴点α_Ｒ１０、α_Ｒ３０、α_Ｒ５０、α_Ｒ７０、α_Ｒ９０とする。また、ボトムピークα_ＰＢ１の時間から脈波特徴点α_Ｒ１０、α_Ｒ３０、α_Ｒ５０、α_Ｒ７０、α_Ｒ９０までのそれぞれの時間Ｔ_Ｒ１０、Ｔ_Ｒ３０、Ｔ_Ｒ５０、Ｔ_Ｒ７０、Ｔ_Ｒ９０を脈波特徴量としてもよい。

　図４１は、トップピークα_ＰＴ１及びボトムピークα_ＰＢ２に基づいた曲率の導出方法の一例を示す。例えば、トップピークα_ＰＴ１からボトムピークα_ＰＢ２までを振幅に関して区切り、１０％、３０％、５０％、７０％、９０％の点をそれぞれ脈波特徴点α_Ｆ１０、α_Ｆ３０、α_Ｆ５０、α_Ｆ７０、α_Ｆ９０とする。また、ボトムピークα_ＰＴ１から脈波特徴点α_Ｆ１０、α_Ｆ３０、α_Ｆ５０、α_Ｆ７０、α_Ｆ９０までのそれぞれの時間Ｔ_Ｆ１０、Ｔ_Ｆ３０、Ｔ_Ｆ５０、Ｔ_Ｆ７０、Ｔ_Ｆ９０を脈波特徴量としてもよい。

　本例では、脈波の曲率を導出する場合について説明したが、微分脈波の曲率を導出する場合も、脈波の場合と同様に曲率を導出してよい。例えば、脈波特徴量は、１階微分脈波のトップピークα_１ＰＴ、ボトムピークα_１ＢＴ、２階微分脈波のトップピークα_２ＰＴ、ボトムピークα_２ＢＴなどである。

　図４２は、脈波特徴量の設定方法の一例を示す。本例の脈波特徴量は、脈波特徴点の振幅、脈波特徴点の時間間隔、脈波の周波数、及び脈波の位相の少なくとも１つに基づいて算出される。例えば、脈波のボトムピークα_ＰＢ１から直後のトップピークα_ＰＴ１までの立ち上がり振幅Ｈ_Ｒ、及び立ち上がり時間Ｔ_Ｒを脈波特徴量としてよい。また、脈波のトップピークα_ＰＴ１から直後のボトムピークα_ＰＢ２までの立ち下がり振幅Ｈ_Ｆ、及び立ち下がり時間Ｔ_Ｆを脈波特徴量としてよい。

　図４３は、微分脈波を用いた脈波特徴量の算出方法の一例を示す。例えば、脈波特徴量は、１階微分脈波のボトムピークα_１ＰＢ１から直後のトップピークα_１ＰＴ１までの立ち上がり振幅Ｈ_１Ｒ、立ち上がり時間Ｔ_１Ｒ、あるいは脈波のトップピークα_１ＰＴ１から直後のボトムピークα_１ＰＢ２までの立ち下がり振幅Ｈ_１Ｆ、立ち下がり時間Ｔ_１Ｆ、２階微分脈波のボトムピークα_２ＰＢ１から直後のトップピークα_２ＰＴ１までの立ち上がり振幅Ｈ_２Ｒ、立ち上がり時間Ｔ_２Ｒ、あるいは脈波のトップピークα_２ＰＴ１から直後のボトムピークα_２ＰＢ２までの立ち下がり振幅Ｈ_２Ｆ、立ち下がり時間Ｔ_２Ｆである。

　なお、生体１０の脈波を微分した微分脈波は、生体１０の脈波と同様に周期関数である。また、微分脈波の振幅は、０を基準に上下変動を繰り返す。よって、１階微分脈波の脈波特徴量は、１階微分脈波のトップピークα_１ＰＴの振幅Ｈ_１ＰＴ又はボトムピークα_１ＰＢの振幅Ｈ_１ＰＢであってよい。同様に、２階微分脈波の脈波特徴量は、２階微分脈波のトップピークα_２ＰＴの振幅Ｈ_２ＰＴ、ボトムピークα_２ＰＢの振幅Ｈ_２ＰＢであってよい。

　さらに、脈波特徴量は、生体１０の脈波の脈波特徴量、１階微分脈波の脈波特徴量、２階微分脈波の脈波特徴量、及びｎ階微分の脈波特徴量の累乗であってよい。また、脈波特徴量は、生体１０の脈波の脈波特徴量、１階微分脈波の脈波特徴量、２階微分脈波の脈波特徴量、及びｎ階微分の脈波特徴量の少なくとも１つを組み合わせた和、差、積、比であってよい。

　脈波特徴量は、所定の時間内あるいは所定の拍数内における脈波特徴量に基づいて算出されてよい。より具体的には、脈波特徴量は、所定の時間内あるいは所定の拍数内における脈波特徴量の平均、合計、分散、共分散、標準偏差、中央値である。また、１０秒間の中央値を脈波特徴量とする場合、さらに１秒経過ごとに中央値を再計算してもよい。その結果、１秒ごとに脈波特徴量を更新することができるので、連続的に血圧情報を推定できる。

　なお、脈波のトップピークα_ＰＴ近傍の曲率を表す脈波特徴量は、（ＨＲ＋ＨＦ）／Ｈ_２ＰＢ、Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｆ９０、Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｆ７０、Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｆ５０、Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｆ３０、Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｆ１０、Ｔ_Ｒ＋Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｒ９０－Ｔ_Ｆ９０、Ｔ_Ｒ＋Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｒ７０－Ｔ_Ｆ７０、Ｔ_Ｒ＋Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｒ５０－Ｔ_Ｆ５０、Ｔ_Ｒ＋Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｒ３０－Ｔ_Ｆ３０、Ｔ_Ｒ＋Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｒ１０－Ｔ_Ｆ１０で表すのが好ましい。また、脈波のボトムピークα_ＰＴ近傍の曲率を表す脈波特徴量は、（ＨＲ＋ＨＦ）／Ｈ_２ＰＴ、Ｔ_Ｒ１０、Ｔ_Ｒ３０、Ｔ_Ｒ５０、Ｔ_Ｒ７０、Ｔ_Ｒ９０、Ｔ_Ｒ１０＋Ｔ_Ｆ１０、Ｔ_Ｒ３０＋Ｔ_Ｆ３０、Ｔ_Ｒ５０＋Ｔ_Ｆ５０、Ｔ_Ｒ７０＋Ｔ_Ｆ７０、Ｔ_Ｒ９０＋Ｔ_Ｆ９０で表すのが好ましい。

　脈波のピーク近傍の曲率を表す脈波特徴量を用いる場合、脈波特徴量は、脈波のピーク近傍の曲率を表す脈波特徴量の累乗であってもよい。また、脈波のピーク近傍の曲率を表す脈波特徴量から、複数を組み合わせた和、差、積、比を脈波特徴量としてもよい。特に、脈波のトップピークα_ＰＴ近傍の曲率を表す脈波特徴量と脈波のボトムピークα_ＰＴ近傍の曲率を表す脈波特徴量との比は、最高血圧ＳＢＰ及び最低血圧ＤＢＰとの相関が高いので好ましい。

　図４４は、無次元の脈波特徴量と最高血圧ＳＢＰとの相関の一例を示す。本例の最高血圧ＳＢＰの推定式には、無次元の脈波特徴量として振幅比を用いる。横軸は無次元の脈波特徴量（Ｔ_Ｒ＋Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｒ９０－Ｔ_Ｆ９０）／（（Ｈ_Ｒ＋Ｈ_Ｆ）／Ｈ_２ＰＴ）^１／２であり、縦軸は最高血圧ＳＢＰ［ｍｍＨｇ］である。ここで、脈波特徴量をＸとすると、最高血圧ＳＢＰ＝ａＸ＋ｂで表される。係数ａ及びｂは任意の値である。

　本例の脈波特徴量は、脈波特徴量同士の比を計算することによって規格化された無次元の脈波特徴量である。よって、無次元の脈波特徴量は、脈拍数の大小による影響を低減できる。

　図４５は、無次元の脈波特徴量と最低血圧ＤＢＰとの相関の一例を示す。本例の最低血圧ＤＢＰの推定式には、無次元の脈波特徴量として振幅比を用いる。横軸は無次元の脈波特徴量（Ｔ_Ｆ－Ｔ_Ｆ９０）／（Ｔ_Ｒ１０＋Ｔ_Ｆ１０）であり、縦軸は最低血圧ＤＢＰ［ｍｍＨｇ］である。ここで、脈波特徴量をＸとすると、最低血圧ＤＢＰ＝ｃＹ＋ｄで表される。係数ｃ及びｄは任意の値である。

　本例の脈波特徴量は、脈波特徴量同士の比を計算することによって規格化された無次元の脈波特徴量である。よって、最高血圧ＳＢＰ及び最低血圧ＤＢＰの推定式に、無次元の脈波特徴量をそれぞれ用いることにより脈拍数の大小による影響を低減した血圧の推定が可能になる。

　図４６は、生体１０の最高血圧ＳＢＰと最低血圧ＤＢＰの推定結果を示す。横軸は測定回数（回）を示しており、縦軸は、血圧ＢＰ［ｍｍＨｇ］を示す。実線が本例のカメラ映像からの最高血圧推定値と最低血圧推定値［ｍｍＨｇ］を示し、破線が血圧計の最高血圧測定値と最低血圧測定値［ｍｍＨｇ］を示す。ここで、正解値は、血圧計により測定した血圧ＢＰである。

　図４６（ａ）～（ｃ）は、脈拍数算出部４２の周波数分析が離散時間分析の１つであるＦＦＴを用いた場合を示す。図４６（ａ）は、周波数分析において入力される脈波成分信号のポイント数が５１２ポイント（≒１７．０７ｓｅｃ）の場合を示して、図４６（ｂ）が１２８ポイント（≒４．２７ｓｅｃ）、図４６（ｃ）が６４ポイント（≒２．１４ｓｅｃ）の場合を示す。図４６（ａ）～（ｃ）のいずれもカフと同程度の精度のよい血圧推定ができている。特に、図４６（ｂ）、（ｃ）のように、ポイント数が高々１２８程度であれば、測定対象者の映像入力後５秒弱で血圧情報が出力され、その後はポイント数をオーバーラップさせながらずらしていくことで連続して血圧情報が出力される。これにより、ライブで血圧情報が出力される。

　血圧情報出力装置１００は、光学的に脈波情報を抽出して血圧情報を出力するようにしたので、生体１０への負担が少ない。また、血圧情報出力装置１００は、カフによる加圧及び減圧が不要なので、連続的に血圧情報を取得できる。特に血圧情報出力装置１００は、映像から生体１０の脈波情報を抽出する場合、生体１０と非接触かつ非拘束で血圧情報を推定できる。

　なお、本例では、ＲＧＢ成分を有する映像に基づいて、血圧情報を出力する血圧情報出力装置１００を示した。しかし、入力される映像は、ＲＧＢ成分を有する映像に限られず、グレースケールの映像であってよい。例えば、血圧情報出力装置１００は、近赤外線カメラからのグレースケール映像からＧ成分に対応する濃淡成分を抽出する。これにより、本例の血圧情報出力装置１００と同様に血圧情報を出力できる。更に、血圧情報出力装置１００は、２×２ピクセルや１×２ピクセルのアレーセンサの映像から脈波情報を取得してよい。

（動脈硬化の推定）
　血圧情報出力装置１００は、算出した血圧ＢＰから動脈硬化を推定できる。閉塞性動脈硬化症は、血管壁が肥厚し、硬く、狭くなった症状を指す。閉塞性動脈硬化症は、抹消動脈硬化が進んだ状態で、血管の搾取が高度になると脈波が伝搬されにくくなり、脈波の立ち上がり時間ＴＲ及び立ち下がり時間ＴＦが短くなる。すなわち、立ち上がり時間ＴＲ及び立ち下がり時間ＴＦは、動脈硬化が進んで血管壁が肥厚し、硬く、狭くなった血管ほど小さくなる。よって、立ち上がり時間ＴＲ及び立ち下がり時間ＴＦに基づいて、血圧ＢＰのみならず、動脈硬化の推定を手軽に行える。

（血管年齢の推定）
　また、血圧情報出力装置１００は、血管の硬さの統計データからあてはまる年齢を割り出して、動脈硬化の推定結果を推定血管年齢として表示する。これにより、血圧情報出力装置１００の表示は、ユーザーにとってより分かりやすくなる。

（脳卒中体質の推定）
　血圧情報出力装置１００は、算出した血圧ＢＰから脳卒中体質を推定できる。脳卒中は、血圧の変動が原因で起こる。これは、太い血管に直結して血流の圧を受けやすい血管が、血圧の変動によって詰まったり破れたりしてしまう穿通枝（せんつうし）によって起こる。つまり、定常時の血圧と、非常に低負荷な運動後の血圧の変動を調べることで、脳卒中体質かどうかの判定を行うことができる。例えば、座って測定した血圧値と、一度立ち上がって再び座って測定した血圧値との差が約１５ｍｍＨｇ以上あるかどうかで、脳卒中体質の判定を行うことができる。よって、血圧情報出力装置１００は、非接触で連続的な血圧測定により、定常時と低負荷運動後の血圧変動を連続してライブに測定できるため、脳卒中体質判定を非常に手軽に行える。

　図４７は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。脈波測定装置１０２は、生体の部位１４に基づいて、生体の脈波を測定する。脈波測定装置１０２は、脈波情報取得部６０及び脈波特徴量算出部７０を備える。

　脈波情報取得部６０は、生体の部位１４から脈波情報６１を取得する。例えば、生体の部位１４は、生体の前腕部、手首、足首、顔、耳、及び鼻のいずれかである。中でも、鼻は毛細血管が密集しているので、高いＳ／Ｎ比を実現できる。脈波情報６１は、脈波トレース信号であることが好ましい。

　脈波特徴量算出部７０は、脈波情報６１に基づいて脈波特徴量７１を算出する。脈波特徴量７１は、脈波の形状の特徴的な部分を数値化したものである。また、脈波特徴量７１は、脈波の強度及び時間に関する情報を含んでよい。例えば、脈波特徴量７１は、脈波トレース信号に基づいて取得した、脈波、速度脈波、及び加速度脈波の少なくとも１つに基づいて算出される。

　図４８は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波情報６１は、生体の部位１４から取得した映像情報６２に基づく。

　脈波情報取得部６０は、生体の部位１４から映像情報６２を取得する。映像情報６２とは、脈波情報取得部６０が生体の部位１４から光学的に撮影した画像または動画である。脈波測定装置１０２は、映像情報６２に基づいて脈波情報６１を取得するので、生体にかける負担が少ない。

　図４９は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波情報取得部６０は、カメラ６３を備える点で図４７の脈波情報取得部６０と異なる。

　カメラ６３は、生体の部位１４から映像情報６２を取得する。例えば、カメラ６３は、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサを有する。また、カメラ６３は、情報端末用のカメラでもよい。情報端末用のカメラは、デスクトップＰＣ、ラップトップＰＣ、タブレットＰＣ、携帯電話、スマートフォン、腕時計型端末、テレビ、ゲーム機に内蔵または外付けして使用する。なお、カメラ６３は、映像情報６２を保持する映像情報記憶媒体を備え、過去に取得した映像情報６２を出力してよい。

　図５０は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。脈波情報取得部６０は、映像情報６２から映像信号を取得する。本例の脈波情報取得部６０は、ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部６４、脈波トレース信号検出部６５、ＢＰＦ６６及びサンプリングレート変更部６７を備える。

　ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部６４は、生体の部位１４から取得した映像情報６２を、映像信号に変換する。例えば、映像信号は、ＲＧＢ信号、ＣＭＹＫ信号、ＹＣｂＣｒ信号である。Ｙは輝度信号、Ｃｂ、Ｃｒは色差信号を示す。ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部６４は、映像信号を任意の形式に変換してもよい。例えば、ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部６４は、ＲＧＢ信号をＹＣｂＣｒ信号に変換することができ、その逆変換もできる。

　また、ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部６４は、映像信号のうち、いずれか１つの信号または複数の信号の組み合わせに基づいて、顔領域及び対象領域ＲＯＩを検出してもよい。例えば、対象領域ＲＯＩは、ＹＣｂＣｒ信号のうち、Ｙ信号のみに基づいて検出できる。

　更に、ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部６４は、映像信号から映像脈波信号を取得することができる。映像脈波信号は、映像信号のうち、いずれか１つの信号または複数の信号を組み合わせた信号である。映像脈波信号は、信号の安定性が高いＣｂ＋Ｃｒ信号であることが好ましい。Ｃｂ＋Ｃｒ信号は、ＹＣｂＣｒ信号のうち、Ｃｂ及びＣｒの和に基づく信号である。なお、ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部６４は、映像脈波信号を、映像領域に基づいてガウシアンフィルタリングしてもよい。

　脈波トレース信号検出部６５は、映像脈波信号に基づいて、任意の時刻の値をプロットした脈波トレース信号を検出する。脈波トレース信号を検出することにより、演算量を低減して、脈波波形を安定的に抽出できる。例えば、脈波トレース信号は、各画素の映像脈波信号を映像領域全域において合計された信号である。また、脈波トレース信号は、各画素の映像脈波信号の平均でもよい。この場合、脈波トレース信号は、映像領域ごとに一つの値となる。

　ＢＰＦ６６は、脈波トレース信号をフィルタリングする。ＢＰＦ６６は、予め定められた波長領域以外をカットする。これにより、ＢＰＦ６６は、脈波情報６１に用いる波長域以外の雑音をカットできる。

　サンプリングレート変更部６７は、ＢＰＦ６６がフィルタリングした信号のサンプリングレートを変更する。例えば、サンプリングレート変更部６７は、映像情報６２から取得した３０Ｈｚの脈波トレース信号を補間して、１ｋＨｚの脈波トレース信号に変更する。補間方法は、スプライン補間、ラグランジュ補間、線形補間などであってよい。中でも、精度が高いスプライン補間が好ましい。

　図５１は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波情報取得部６０は、脈波トレース信号検出部６５、ＢＰＦ６６、サンプリングレート変更部６７及び発光部、受光部６８を備える。

　発光部、受光部６８は、生体の部位１４に光を照射する発光部、及び、生体の部位１４からの反射光または透過光を受光する受光部を備える。例えば、発光部は、発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する。発光部は、生体の部位１４の血液に含まれるヘモグロビンが緑色の波長領域に吸収特性を持つので、緑色ＬＥＤであることが好ましい。また、受光部は、フォトダイオード（ＰＤ）、フォトトランジスタを有してよい。受光部は、生体の血流の変化に伴う、発光部が発光した光量の変化を検出する。

　脈波トレース信号検出部６５は、受光部が検出した光量に基づいて、予め定められた時刻における値をプロットした脈波トレース信号を作成できる。本例の脈波情報取得部６０は、フィルタリング及び／またはサンプリングレートの変更ができる。

　図５２は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波情報取得部６０は、ウィンドウ切出し部６９をさらに備える点で図５１の構成と異なる。

　ウィンドウ切出し部６９は、トレース信号を予め定められたウィンドウ・サイズで切出す。切出されたトレース信号を本明細書では、ウィンドウ信号と称する。また、ウィンドウ・サイズとは、ウィンドウ信号の時間幅を指す。ウィンドウ切出し部６９は、予め定められた間隔でウィンドウ信号を切り出す。ウィンドウ切出し部６９は、切出したウィンドウ信号をＢＰＦ６６に出力する。

　図５３は、ウィンドウ信号の切出し方法の一例を示す。ウィンドウ切出し部６９は、Ｃｂ＋Ｃｒトレース信号から、予め定められた時間間隔でオーバーラップするように複数のウィンドウ信号を切り出す。第１のウィンドウ信号は、直近のウィンドウ信号である。第１のウィンドウ信号と隣接するウィンドウ信号をそれぞれ第２～第４のウィンドウ信号とする。本明細書において、隣接するウィンドウ信号同士のずれを、オーバーラップ・シフト時間と称する。

　オーバーラップ・シフト時間は、脈拍情報取得部６０が脈拍数を算出する周期に等しい。即ち、脈拍情報取得部６０は、オーバーラップ時間のシフト量ごとに脈拍数を算出する。本例のオーバーラップ・シフト時間は互いに等しい時間である。

　図５４は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波特徴量算出部７０は、脈拍情報算出部７２を更に備える。

　脈拍情報算出部７２は、脈波情報６１に基づいて、生体の脈拍数７３及び生体の脈波の時間情報７４を算出する。脈拍情報算出部７２は、図２５で示した脈波時間情報４６の算出アルゴリズムを用いて、脈拍数７３及び時間情報７４を算出してよい。

　脈拍数７３は、脈波の特徴点の時間間隔から算出するほか、安定性の高い周波数分析で算出することもできる。例えば、周波数分析は、フーリエ分析、ウェーブレット分析である。フーリエ分析は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）のいずれかであってよい。また、ウェーブリット分析は、ハール変換、ドベシー変換のいずれかであってよい。

　時間情報７４は、脈波の立ち上がり時間及び前記脈波の立ち下がり時間の少なくとも１つを含む情報である。時間情報７４は、脈波情報６１及び脈拍数７３に基づいて算出されてもよい。また、時間情報７４は、図４０から図４３で説明した時間ドメインの特徴量を含んでよい。

　例えば、時間情報７４が第１の時間と、第１の時間と異なる第２の時間とを含む場合、脈拍情報算出部７２は、第１の時間と第２の時間とを独立に算出する。この場合、最高血圧ＳＢＰは、脈拍情報算出部７２が出力した脈拍数７３と第１の時間とに基づいて推定されてよい。また、最低血圧ＤＢＰは、脈拍情報算出部７２が出力した脈拍数７３と第２の時間とに基づいて推定されてよい。このように、最高血圧ＳＢＰと最低血圧ＤＢＰを推定するために使用する時間ドメインの特徴量を独立に取ることにより、最高血圧ＳＢＰと最低血圧ＤＢＰの強制連動の問題を解決できる。

　また、時間情報７４が立ち上がり時間ＴＲと、立ち下がり時間ＴＦとを含む場合、脈拍情報算出部７２は、立ち上がり時間ＴＲと立ち下がり時間ＴＦとを独立に算出する。この場合、最高血圧ＳＢＰは、脈拍情報算出部７２が出力した脈拍数７３と立ち上がり時間ＴＲとに基づいて推定されてよい。最低血圧ＤＢＰは、脈拍情報算出部７２が出力した脈拍数７３と立ち下がり時間ＴＦとに基づいて推定されてよい。

　さらに、時間情報７４は、脈波の１拍分の１階微分信号における立ち上がりゼロクロスポイントからトップピークまでの間の時間と、ボトムピークから立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とを含んでよい。また、脈拍情報算出部７２は、脈波の１拍分の１階微分信号における立ち上がりゼロクロスポイントからトップピークまでの間の時間と、ボトムピークから立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とを独立に算出する。この場合、最高血圧ＳＢＰは、脈拍情報算出部７２が出力した脈拍数７３と脈波の１拍分の１階微分信号における立ち上がりゼロクロスポイントからトップピークまでの間の時間とに基づいて推定されてよい。最低血圧ＤＢＰは、脈拍情報算出部７２が出力した脈拍数７３とボトムピークから立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とに基づいて推定されてよい。

　図５５は、脈波特徴量７１の算出方法の一例を示す。図５５の（Ａ）～（Ｃ）は、それぞれ（Ａ）脈波、（Ｂ）速度脈波、（Ｃ）加速度脈波を示す。速度脈波及び加速度脈波はそれぞれ、脈波の１階微分及び２階微分である。

　脈波特徴量７１は、脈拍数、脈波の特徴点の時間間隔、脈波の特徴点の振幅のうち、いずれか単独でもよく、複数の組み合わせでもよい。脈波特徴量算出部７０が算出する脈波特徴量７１の数に制限はない。例えば、脈波特徴量算出部７０は、脈波の特徴点を３点（ａ、ｂ、ｃ）取得する。ａ－ｂ間、ｂ－ｃ間の時間間隔をそれぞれＴａｂ、Ｔｂｃとし、点ａ、ｂ、ｃそれぞれの振幅をＰａ、Ｐｂ、Ｐｃとする。この場合、脈波特徴量７１は、Ｔａｂ、Ｔｂｃ、Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃのうち、いずれか１つ、または、いずれかの累乗であってよい。また、脈波特徴量７１は、Ｔａｂ、Ｔｂｃ、Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃから２つ以上を組み合わせた和、差、積、商でもよい。脈波特徴量７１は、脈拍数、及び脈波の特徴点の時間間隔のうち、いずれか１つまたは複数の組み合わせであることが好ましい。脈拍数、及び脈波の特徴点の時間間隔は、測定環境によるバラツキが小さく精度が高いからである。

　例えば、脈波の特徴点は、脈波、速度脈波、加速度脈波それぞれの極大点、極小点、及び予め定められた区間内における脈波、速度脈波、加速度脈波それぞれの最大点、最小点の少なくとも１つである。また、脈波の特徴点は、脈波、速度脈波、加速度脈波それぞれの振幅が予め定められた条件を満たす点であってよい。脈波の特徴点は、他の特徴点から予め定められた時間経過後の脈波、速度脈波、加速度脈波それぞれの点であってよい。

　なお、脈波特徴量７１は、更新することができる。更新は、所定拍数ごとでもよく、所定時間ごとでもよい。所定時間ごとに更新する場合、好ましくは３０秒以内、より好ましくは１０秒以内、更に好ましくは５秒以内、もっとも好ましくは１秒以内に更新する。一方、所定拍数ごとに更新する場合、好ましくは３０拍以内、より好ましくは１０拍以内、更に好ましくは５拍以内、もっとも好ましくは１拍ごとに更新する。更新する時間を短くすることにより、脈波の急変を出力に反映することができる。また、更新する時間を短くすることにより、脈波の詳細な変動を測定することができる。更新による脈波特徴量の変動を脈波特徴量７１としてもよい。また、脈波特徴量が所定の条件を満たした回数を脈波特徴量７１としてもよい。所定回数は、所定の時間または所定の拍数内の回数でよい。

　図５６は、脈波特徴量算出部７０の構成の一例を示す。脈波特徴量算出部７０は、窓関数掛け算部７５、統合出力部７６及び離散周波数変換部７７を備える。本例の脈波特徴量算出部７０には、脈波情報６１として所定のウィンドウ・サイズで切出された処理ウィンドウ脈波が入力される場合について説明する。

　窓関数掛け算部７５は、入力された処理ウィンドウ脈波に予め定められた窓関数を掛ける。窓関数は、ハニング窓、カイザー・ベッセル派生窓、ガウス窓、ハミング窓、テューキー窓、ブラックマン窓等の信号処理に一般的に用いられる関数であってよい。窓関数掛け算部７５は、窓関数を掛けて処理した処理ウィンドウ脈波をウィンドウ処理脈波として統合出力部７６に出力する。

　統合出力部７６は、入力されたウィンドウ処理脈波にサンプルデータを統合した統合ウィンドウ信号を生成する。サンプルデータは、窓関数の掛けられたウィンドウ信号の前、後、または前後に統合されてよい。例えば、統合出力部７６がウィンドウ処理脈波のゼロ拡張を行う場合、サンプルデータは零である。ウィンドウ処理脈波のゼロ拡張を行うことにより、ウィンドウ処理脈波の解像度が上がる。統合出力部７６は、生成した統合ウィンドウ信号を離散周波数変換部７７に出力する。

　離散周波数変換部７７は、統合出力部７６が出力した統合ウィンドウ信号を離散周波数変換して、脈波特徴量を算出する。離散周波数変換部７７は、統合ウィンドウ信号に対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を実行することにより得られるＦＦＴスペクトラムを算出する。例えば、離散周波数変換部７７は、高解像度の統合ウィンドウ信号から得られたＦＦＴスペクトラムにより、高分解能な脈拍数を算出する。

　図５７は、脈拍数算出部２０の信号処理のアルゴリズムの一例を示す。本例の脈波特徴量算出部７０に入力された処理ウィンドウ脈波は、脈波情報取得部６０により不要な成分が除去された信頼性の高い脈波である。脈波特徴量算出部７０は、切出された処理ウィンドウ脈波を用いて、正確な脈拍数を算出するためにステップＳ２０１～２０３の処理を施す。

　ステップＳ２０１において、窓関数掛け算部７５は、処理ウィンドウ脈波に、ハニング窓関数又はカイザー・ベッセル派生窓関数を用いてウィンドウ処理を実行する。これにより、時間的な重み付けが可能になる。また、処理ウィンドウ脈波の両端のパルス強度が等しくなるように窓関数を選択してよい。

　ステップＳ２０２において、統合出力部７６は、ウィンドウ処理脈波の後ろにサンプルデータを統合して統合ウィンドウ信号を生成する。例えば、サンプルデータは、窓関数が掛けられた後の処理ウィンドウ脈波の両端のパルス強度と等しいデータである。この場合、本例のサンプルデータは零である。また、統合ウィンドウ信号のサイズは、２のべき乗サイズになるようにゼロ拡張される。ゼロ拡張することにより、サンプルデータの統合前と比較して分解能を上げることができる。

　ステップＳ２０３において、離散周波数変換部７７は、統合ウィンドウ信号にＦＦＴを実行し、ＦＦＴスペクトラムを算出する。ＦＦＴの周波数分解能Δｆは、サンプル数Ｎ及びサンプリングレートｆｓによって、Δｆ＝ｆｓ／Ｎで決まる。したがって、サンプル数Ｎが多いほど、分解能Δｆが改善する。

　例えば、ポイント数１２８のウィンドウ信号をゼロ拡張せずにそのままＦＦＴによる周波数分析をした場合、周波数分解能は０．２３Ｈｚである。脈拍数で表すと１４ｂｐｍであるため、それより小さい脈拍数の変動を検出することができない。一方、同じポイント数１２８のウィンドウ信号に対して、ゼロの信号を８９６個加え、サンプル数を１０２４にすると、周波数分解能は０．０２９Ｈｚになる。脈拍数で表すと１．７ｂｐｍである。ゼロ拡張後のサンプル数に制限はないが、２のべき乗であることが好ましく、２５６、５１２、１０２４、２０４８、４０９６がより好ましい。

　以上の通り、脈波特徴量算出部７０は、３０Ｈｚという低いサンプリングレートの処理ウィンドウ脈波から、統合ウィンドウ信号を算出する。そのため、脈波信号を光学的に取得する場合に、サンプリング周波数をアップサンプリングすることなく、高分解能の脈拍数変動を測定することができる。

　図５８は、ハニング窓関数を示す。ハニング窓関数はＦＦＴ用窓関数の一例である。ハニング窓関数は、フレームの両端が零となるような窓関数である。また、ハニング窓関数ｗ（ｎ）は下記の式（１４）により表される。

　ここで、ｎはサンプル要素を示し、Ｎはサンプル数を示す。

　ハニング窓関数は、ウィンドウ中心時間（フレーム数６４付近）に重みがある関数である。そのため、ウィンドウ中心時間における脈波を中心として、脈拍数を測定することとなる。例えば、３０Ｈｚのフレームレートにおいて、ウィンドウ・サイズを１２８サンプル数としてＦＦＴから脈拍数測定を行う場合、ハニング窓では約４秒前の脈波を中心にした脈拍数測定が行われる。即ち、脈拍数測定時間から、中心時間までの時間差によって、レスポンス・タイムが生じる場合がある。

　図５９は、カイザー・ベッセル派生窓関数（ＫＢＤ：Ｋａｉｓｅｒ－Ｂｅｓｓｅｌ－Ｄｅｒｉｖｅｄ　Ｗｉｎｄｏｗ）の一例を示す。ＫＢＤ窓関数は、ハニング窓関数と同様に、フレームの両端が零となるような窓関数である。

　ＫＢＤ窓関数ｄ_ｋは、カイザー窓ｗ_ｋの項で公式を用いて下記の式（１５）により表される。

　（数２）式は、長さ２ｎの窓を定義している。ここで、ｄ_ｋは、変形離散コサイン変換（ＭＤＣＴ：ｍｏｄｉｆｉｅｄ　ｄｉｓｃｒｅｔｅ　ｃｏｓｉｎｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）に対する次のプリンセン・ブラッドレイ条件を満たす。即ち、ｄ_ｋは、ｗ_ｎ－ｋ＝ｗ_ｋの場合に、ｄ_ｋ ^２＋ｄ_ｋ＋ｎ ^２＝１で表される。また、ＫＢＤ窓は、もう１つのＭＤＣＴ条件である対象性ｄ_ｋ＝ｄ_{２ｎ－１－ｋ}も満たす。

　ＫＢＤ窓関数は、フレーム数が４０から９０付近における重み付けが大きい。一方、ハニング窓関数は、フレーム数が６４付近の所に集中して重み付けがある。よって、ＫＢＤ窓関数は、ハニング窓関数と比較して、より最新の抽出サンプルに近い脈波に対する重み付けが高い。そのため、ＫＢＤ窓は、より最新の抽出サンプルに近い脈波の値が反映しやすくなるので、呼吸状態推定のレスポンスを向上できる。

　図６０は、照明を用いた固定リサンプリングの一例を示す。脈波情報取得部６０は、取得した映像を固定リサンプリングすることにより、脈波の検出精度を高めることができる。図６０において、〇印は固定サンプリングレートを示し、×印は映像サンプリングレートを示す。

　固定サンプリングレートとは、脈波情報取得部６０が映像を取得する理想的な周波数を指す。例えば、脈波情報取得部６０は、３０Ｈｚの固定サンプリングレートで映像を取得する。

　映像サンプリングレートとは、脈波情報取得部６０が取得する実際のサンプリングレートを指す。例えば、脈波情報取得部６０がスマートフォン等の携帯端末に搭載された場合、映像サンプリングレートに揺らぎが生じる。そのため、映像サンプリングレートと固定サンプリングレートとの間にずれが生じる。また、映像サンプリングレートに揺らぎが生じると、取得した脈拍数の正確な時間が分からなくなる。

　一方、交流電源により駆動されている照明が発する光は、人の目によって知覚されないが一定の輝度周波数で正確に動作する。また、脈波情報取得部６０が取得した映像には、照明の位相を算出するのに必要な情報が含まれる。照明の位相は、予め定められた領域の照明の反射光の強度から算出できる。予め定められた領域とは、映像に含まれる物体の一部の領域であってよい。予め定められた領域は、移動しないことが好ましい。また、脈波情報取得部６０は、照明の反射光でなくとも、照明の光を直接撮影してもよい。例えば、脈波情報取得部６０は、予め定められた領域の反射光の最大強度及び最小強度を事前に算出する。これにより、脈波情報取得部６０は、予め定められた領域の反射光の強度を測定し、映像から照明の位相を算出できる。即ち、映像サンプリングレートが目標とする位相とずれていた場合、その映像の位相を照明の位相から補正できる。このように、脈波情報取得部６０は、映像サンプリングレートの揺らぎを、照明の輝度周波数で補正することにより、呼吸情報の推定精度を向上できる。言い換えると、脈波情報取得部６０は、画像に写り込んだ照明を基準クロックとして用いることができる。

　このような方法により、血圧情報出力装置１００は、図２３のステップＳ１０５あるいは図２５のステップＳ２０１において、映像のサンプリングレート揺らぎを補正してよい。測定対象者の映像と関連付けて取得したタイムスタンプ（時刻情報）に基づき、スプライン補間により固定サンプリングレートに補正することができる。なお、補間方法は、スプライン補間に限らず、ラグランジュ補間でもよく、線形補間でもよいが、スプライン補間は演算量が小さくかつ精度が良いため好ましい。

　図６１は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、ユーザー情報取得部８０を更に備える。

　ユーザー情報取得部８０は、映像情報６２からユーザーを特定する。ユーザー情報取得部８０は、特定したユーザーのユーザー情報８１を取得する。ユーザー情報取得部８０は、映像情報６２から測定対象者の顔の特徴を抽出することにより、ユーザーを識別する。ユーザーの識別には、顔のパーツの相対位置や大きさ、目や鼻やほお骨やあごの形を特徴として利用してよい。ユーザー情報取得部８０は、予め登録された既存ユーザーの映像情報６２と、取得した映像情報６２を比較して、特徴が一致するユーザーを特定する。ユーザー情報取得部８０は、ユーザーを特定できなかった場合、新規ユーザーとして登録する。ユーザー情報８１には、識別情報、確認情報及び周辺情報が含まれる。例えば、識別情報には、名前、ＩＤ、定型文がある。確認情報には、スケジュール、連絡事項、備忘録がある。周辺情報には、測定履歴情報、他のユーザーに関する情報がある。

　例えば、医療機関、家庭、学校、職場において、装置を複数のユーザーが使用する場合、測定結果をユーザーごとに記録・管理する。この場合、名前及びＩＤ等の個人を特定する情報を別途入力する必要がない。ユーザー情報８１があれば、ユーザーの入室時刻、退出時刻、在室時間、外出時間を管理できる。

　図６２は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、ユーザー情報取得部８０の代わりに属性情報取得部８２を備える点で図６１の例と異なる。

　属性情報取得部８２は、映像情報６２から属性情報８３を推定する。属性情報取得部８２は、映像情報６２から測定対象者の顔の特徴を抽出することにより、属性を識別することができる。属性の識別には、顔のパーツの相対位置や大きさ、目や鼻やほお骨やあごの形を特徴として利用してよい。属性情報取得部８２は、予め登録された属性ごとのモデルと、取得した属性情報８３とを比較し、特徴が一致する属性を特定する。例えば、属性情報８３は、性別、年齢、世代、血液型、出身地、国籍、母国語、人種及び体格の少なくとも１つを含む。

　図６３は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、健康情報推定部８５を更に備える点で、図４７の例と異なる。

　健康情報推定部８５は、脈波特徴量７１に基づいて健康情報８６を推定する。例えば、脈波特徴量７１をａとすると、健康情報８６は予め設定された関数ｆ（ａ）を用いて推定できる。但し、脈波特徴量７１が複数ある場合は、ａは複数の要素を含む行列で表すことができる。

　例えば、健康情報推定部８５は、リラックス状態であるか否かを示す健康情報８６を推定する。健康情報８６は、周波数分析によって算出した脈拍数を脈波特徴量７１とした場合、脈拍数が小さいほど精神的にリラックス状態であることを示す。また、健康情報８６は、脈波の極小点ｂから直後の極大点ｃまでの時間Ｔｂｃを脈波特徴量７１とした場合、Ｔｂｃが大きいほど高血圧症の傾向があることを示す。

　健康情報８６は、脈拍関連情報、血圧関連情報、呼吸関連情報、精神関連情報、推薦情報のうち少なくとも１つを含んでよい。血圧関連情報は、血圧情報、血流情報、血管情報、血液情報、心機能情報、循環器情報のいずれかである。例えば、血圧情報は、最高（収縮期）血圧、最低（拡張期）血圧、平均血圧、脈圧のいずれかである。血圧情報はｍｍＨｇの単位を使ってもよい。血圧情報は、高血圧、正常血圧、低血圧の３段階評価のような段階的な評価であってよい。

　例えば、血流情報は、血流速度、血流量である。また、血管情報は、血管径、血管壁厚、動脈硬化レベル、ヤング率、血管年齢である。血液情報は、血中酸素濃度、血液組成、ヘモグロビン濃度、血液粘性であってよい。脈拍関連情報は、脈拍数、脈波伝搬時間、脈波伝搬速度であってよい。脈拍数は、ｂｐｍ、Ｈｚの単位を使うことができる。精神関連情報は、緊張度、ストレスレベル、覚醒レベル、集中度、感情であってよい。推薦情報は、薬、医療機関、サプリメント、運動メニュー、睡眠方法、フィットネスクラブ、飲食物、飲食店、料理、書籍、音楽、映像、インターネットサイト、健康アドバイス、健康リスクであってよい。

　図６４は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、脈波情報取得部６０、脈波特徴量算出部７０、ユーザー情報取得部８０、属性情報取得部８２、健康情報推定部８５及び情報出力部９０を備える。

　健康情報推定部８５は、脈波特徴量７１に加えてユーザー情報８１に基づいて健康情報８６を推定する。例えば、脈波特徴量７１及びユーザー情報８１をそれぞれａ、ｂとすると、健康情報８６は予め設定された関数ｆ（ａ、ｂ）を用いて推定できる。なお、脈波特徴量７１及びユーザー情報８１がそれぞれ複数ある場合、ａ、ｂはそれぞれ複数の要素を含む行列で表すことができる。

　また、健康情報推定部８５は、ユーザー情報８１とユーザーの測定履歴とを比較して健康情報８６を推定してもよい。健康情報推定部８５は、ユーザー情報８１を反映させて、健康情報８６を推定するので、健康情報８６の推定精度が向上する。また、健康情報推定部８５は、健康情報８６をユーザーごとに補正することにより、推定精度を高くできる。

　健康情報推定部８５は、脈波特徴量７１に加えて属性情報８３に基づいて健康情報８６を推定してもよい。例えば、脈波特徴量７１及び属性情報８３をそれぞれａ、ｃとすると、健康情報８６は関数ｆ（ａ、ｃ）を用いて推定できる。なお、脈波特徴量７１及び属性情報８３がそれぞれ複数ある場合は、ａ、ｃはそれぞれ複数の要素を含む行列で表すことができる。この場合、健康情報推定部８５は、属性ごとの統計的な測定結果を参照できる。即ち、健康情報推定部８５は、統計的な測定結果に基づいて健康情報８６を推定できる。

　健康情報推定部８５は、属性情報８３を反映させて、健康情報８６を推定するので、健康情報８６の推定精度が向上する。また、健康情報推定部８５は、健康情報８６を属性ごとに補正することにより、推定精度を高くできる。なお、健康情報推定部８５は、情報出力部９０を含む構成としてもよい。

　健康情報推定部８５は、推定した健康情報８６と、特定の属性の統計的な健康情報８６との相関を算出できる。更に、健康情報推定部８５は、脈波特徴量７１及び属性情報８３に加えて、環境情報及びユーザー情報８１のいずれか、または両方に基づいて健康情報８６を推定してよい。

　情報出力部９０は、健康情報推定部８５が推定した健康情報８６に基づいて出力情報９１を出力する。例えば、情報出力部９０は、ランプ、ディスプレイ及びスピーカーのうち、いずれか１つまたは複数を備える。ランプは、光の強度または光の波長で出力情報９１を表してよい。ディスプレイは、文字及び画像のうち、１つまたは複数を組み合わせて、出力情報９１を表してよい。文字は、例えば、数字、英字、ギリシャ文字、アラビア文字、ひらがな、カタカナ、漢字のいずれかである。画像は、例えば、グラフ、静止画、動画である。静止画は、例えば、映像情報６２を編集・加工したイラストや顔画像である。動画は、例えば、脈波、推定値、血管、血流の変動を表すイメージ映像である。スピーカーは、音声で出力情報９１を表してよい。情報出力部９０は、圧力、電流、形状で出力情報９１を表してよい。情報出力部９０は、無線または有線のネットワークで接続した周辺機器またはデータベースに出力情報９１を送信してよい。

　また、情報出力部９０は、出力情報９１に基づいて周辺機器を操作・制御してよい。周辺機器は、例えば、健康器具、医療機器、車両、その他の装置である。健康器具は、例えば、ランニングマシン、エアロバイク、加圧バンド、マッサージチェアである。医療機器は、例えば、除細動器、人工透析装置、点滴装置、輸血装置、採血装置、人工呼吸器である。車両は、例えば、ロケット、航空機、鉄道、バス、乗用車、遊具、自転車である。その他の装置は、空調設備、暖房機器、冷房機器、乾燥機、加湿器、除湿器、換気扇、照明器具、音響装置、携帯音楽プレイヤー、調理機器、デスクトップＰＣ、ラップトップＰＣ、タブレットＰＣ、携帯電話、スマートフォン、腕時計型端末、テレビ、ゲーム機、ドアであってよい。

　図６５は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、図６４の脈波測定装置１０２の構成に加えて、環境情報取得部８７を更に備える。

　環境情報取得部８７は、映像情報６２から環境情報８８を取得する。環境情報８８は、例えば、測定日、測定時刻、測定場所、気温、湿度、気圧である。本例の脈波測定装置１０２は、脈波特徴量７１に加えて環境情報８８に基づいて健康情報８６を推定する。また、健康情報８６は、脈波特徴量算出部７０に加えて、ユーザー情報８１、属性情報８３及び環境情報８８の少なくとも１つに基づいて推定されてよい。

　健康情報８６は、関数を用いて推定できる。例えば、脈波特徴量７１及び環境情報８８をそれぞれａ、ｄとすると、健康情報８６は関数ｆ（ａ、ｄ）を用いて推定できる。なお、脈波特徴量７１及び環境情報８８がそれぞれ複数ある場合は、ａ、ｄはそれぞれ複数の要素を含む行列で表すことができる。

　また、脈波測定装置１０２は、脈波特徴量７１に加えて、ユーザー情報８１、属性情報８３及び環境情報８８の少なくとも１つに基づいて、健康情報８６を推定してよい。例えば、脈波特徴量７１、ユーザー情報８１、属性情報８３及び環境情報８８をそれぞれａ、ｂ、ｃ、ｄとすると、健康情報８６は予め定められた関数ｆ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を用いて推定できる。

　図６６は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の情報出力部９０は、健康情報８６に加えて、映像情報６２、脈波情報６１、ユーザー情報８１及び属性情報８３のうち、少なくとも１つの情報に基づいて情報を出力する。なお、脈波測定装置１０２は、環境情報取得部８７を備えることにより、環境情報８８に基づいて、出力情報９１を出力してよい。

　図６７は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、記憶部８９を備える。

　記憶部８９は、ユーザー情報８１及び属性情報８３を記憶する。また、記憶部８９は、過去の健康情報８６を記憶してもよい。本例ではユーザー情報８１及び属性情報８３を合わせて個人識別情報と称する。記憶部８９は、記憶した個人識別情報とユーザー情報取得部８０及び属性情報取得部８２が取得する個人識別情報とが一致するときに、個人識別情報を健康情報推定部８５に送信する。一方、記憶部８９は、記憶部８９に記憶された個人識別情報とユーザー情報取得部８０及び属性情報取得部８２が取得する個人識別情報が一致しないときに、個人識別情報を健康情報推定部８５に送信しない。即ち、脈波測定装置１０２は、個人識別情報が予め記憶した個人識別情報と一致した場合にのみ、健康情報８６を推定する。

　本明細書において開示された脈波測定装置１０２は、生体が身に着ける衣類やアクセサリーであってよい。アクセサリーは、例えば、指輪、首輪、ネックレス、髪飾り、ピアス、イヤリング、耳栓、イヤホン、ヘッドホン、メガネ、ゴーグル、アイマスク、リストバンド、ミサンガ、腕時計、マスク、帽子、手袋、ヘルメット、靴、サンダルである。また、脈波測定装置１０２は、生体の皮膚に貼るシールやパッチであってよい。

　（実施形態１３）
　図６８は、実施形態１３に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、携帯情報端末２８０に実装され、ユーザー情報８１を取得する。脈波測定装置１０２には、携帯情報端末２８０が備えるカメラ６３により取得された３０ｆｐｓの映像情報６２が入力される。本例の携帯情報端末２８０は、入力された映像情報６２に基づいて、ユーザー名、健康判定結果、最高血圧、最低血圧及び脈波を表示する。このように、ユーザーは手軽に健康情報８６の判定結果を参照できる。

　図６９は、実施形態１３に係る脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、ステップＳ３０１からステップＳ３１４を実行する。

　ステップＳ３０１において、カメラ６３は、３０ｆｐｓの映像情報６２を取得する。ステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で取得した映像情報６２のＲＧＢ信号を、Ｙ信号及びＣｂ＋Ｃｒ信号に変換する。ステップＳ３０３において、変換したＹ信号に基づいて顔領域を検出する。また、ステップＳ３０４において、検出した顔領域から対象領域ＲＯＩを特定する。

　ステップＳ３０５において、顔領域の画像から顔の特徴を抽出して個人を識別し、ユーザー情報８１を取得する。ステップＳ３０６において、対象領域ＲＯＩのＣｂ＋Ｃｒ信号に基づいて３０Ｈｚの脈波トレース信号を作成する。ステップＳ３０７において、脈波トレース信号をバンドパスフィルタＢＰＦに通したのち、ステップＳ３０８において、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって周波数分析を施し、脈拍数を算出する。

　一方で、ステップＳ３０９において、バンドパスフィルタＢＰＦに通した脈波トレース信号をスプライン補間して１ｋＨｚの脈波にアップサンプリングする。ステップＳ３１０において、アップサンプリングした１ｋＨｚの脈波から脈波特徴量を算出する。ステップＳ３１１において、脈波特徴量７１及びユーザー情報８１に基づいて血圧情報を推定する。

　ステップＳ３１２において、血圧情報、ユーザー情報８１、脈拍数に基づいて、ユーザーの健康情報を判定する。ステップＳ３１２では、ユーザー情報８１に基づき、測定対象者の過去の測定データと比較して補正を加えることができるので、血圧情報の推定精度が向上する。

　ステップＳ３１３において、ユーザー名、脈波情報、血圧情報及び健康情報をディスプレイに表示する。その一方で、ステップＳ３１４において、ユーザーの健康情報をユーザー情報８１として記録する。これにより、脈波測定装置１０２は、手軽にユーザーごとの健康を管理できる。

　（実施形態１４）
　図７０は、実施形態１４に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、携帯機器の一例である携帯情報端末２８０に実装され、属性情報８３を取得する。脈波測定装置１０２には、携帯情報端末２８０が備えるカメラ６３により取得された３０ｆｐｓの映像情報６２が入力される。本例の携帯情報端末２８０は、入力された映像情報６２に基づいて、性別、年齢等の属性情報８３、健康判定結果、最高血圧、最低血圧及び脈波を表示する。このように、ユーザーは手軽に健康情報８６の判定結果を参照できる。

　図７１は、実施形態１４に係る脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、ステップＳ４０１からステップＳ４１３を実行する。

　ステップＳ４０１からステップＳ４１３は、基本的にステップＳ３０１からステップＳ３１３と同様の流れで実行される。本例では、ステップＳ３０１からステップＳ３１３と異なる箇所について主に説明する。

　ステップＳ４０１からステップＳ４０４は、ステップＳ３０１からステップＳ３０４に対応する。ステップＳ４０５において、ステップＳ４０３で検出した顔領域の画像から顔の特徴を抽出して属性を判定する。即ち、ステップＳ４０５では、属性情報８３を取得する。

　また、ステップＳ４０６からステップＳ４１０は、ステップＳ３０６からステップＳ３１０に対応する。ステップＳ４１１では、脈波特徴量７１及び属性情報８３に基づいて、血圧情報を推定する。本例の脈波測定装置１０２は、属性情報８３に基づいて、属性ごとに定められた補正を加えることができる。そのため、血圧情報の推定精度が高い。ステップＳ４１２において、血圧情報、属性情報８３及び脈拍数に基づいて、測定対象者の健康情報８６を判定する。ステップＳ４１３において、属性情報８３、脈波情報６１、血圧情報及び健康情報８６をディスプレイに表示する。これにより、脈波測定装置１０２は、属性ごとの健康を手軽に管理できる。

　図７２は、測定対象者の年齢に基づいた最低血圧情報の推定方法を示す。ｍ５０は５０歳代の男性、ｍ３０は３０歳代の男性、ｆ３０は３０歳代の女性を示す。曲線はそれぞれのプロットについての対数近似である。縦軸は脈拍周波数ＨＲ（Ｈｚ）の２乗と最低血圧ＤＢＰ［ｍｍＨｇ］の比、横軸は立ち下がり時間ＤＦ（ｍｓｅｃ）の２乗である。最低血圧ＤＢＰの推定式はプロットから導出できる。例えば、年齢によって近似曲線が異なるので、測定対象者の年齢によって最低血圧ＤＢＰの推定式を切り替えてもよい。同様に測定対象者の性別によって最低血圧ＤＢＰの推定式を切り替えてもよい。このように、測定対象者ごとに最低血圧ＤＢＰの推定式を切り替えることにより、脈波測定装置１０２の最低血圧ＤＢＰ推定精度が向上する。

　図７３は、測定対象者の年齢に基づいた最高血圧情報の推定方法を示す。ｍ５０は５０歳代の男性、ｍ３０は３０歳代の男性、ｆ３０は３０歳代の女性である。図中の曲線はそれぞれのプロットについての対数近似である。縦軸は脈拍数ＨＲ（Ｈｚ）と最高血圧ＳＢＰ［ｍｍＨｇ］の積、横軸は立ち上がり時間ＴＲ（ｍｓｅｃ）の２乗と脈拍数ＨＲ（Ｈｚ）の比である。最高血圧ＳＢＰの推定式はプロットから導出することができる。例えば、年齢によって近似曲線が異なるので、測定対象者の年齢によって最高血圧の推定式を切り替えてもよい。同様に測定対象者の性別によって推定式を切り替えてもよい。このように、測定対象者ごとに最高血圧ＳＢＰの推定式を切り替えることにより、脈波測定装置１０２の最高血圧ＳＢＰ推定精度が向上する。

　（実施形態１５）
　図７４は、実施形態１５に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、ドア２９０に実装される。ドア２９０は、実施形態１３に係る携帯情報端末２８０と同様に血圧情報を推定し、ディスプレイ２９１に表示できる。更に、ドア２９０を通過できるユーザーのユーザー情報８１を登録しておけば、ユーザー情報８１に基づいて、生体の認証を行える。また、ドア２９０は、ドアロックの解錠及びユーザーの入退出時刻を記録してもよい。

　図７５は、脈波測定装置１０２の構成の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、脈波情報取得部６０及び脈波特徴量算出部７０に加えて、ライブネス推定部９５を備える。脈波測定装置１０２は、生体認証システムまたは生体の個人識別情報を取得する個人識別情報取得部として利用できる。

　ライブネス推定部９５は、脈波特徴量７１に基づいて、ライブネス情報９６を推定する。例えば、ライブネス推定部９５は、脈波特徴量７１が予め定められた範囲にあれば、その被撮像物は生体であると推定する。また、ライブネス推定部９５は、脈波特徴量７１が予め定められた範囲になければ、その被撮像物は生体でないと推定する。なお、ライブネス推定部９５は、映像情報６２の代わりに健康情報８６に基づいて、生体のライブネス情報９６を推定してもよい。

　ライブネス情報９６は、脈波情報取得部６０が取得した映像情報６２が、生体の写真や画像などではなく、生身の生体の部位１４を取得したか否かを示す。即ち、ライブネス情報９６は、生体認証情報、生存性情報または活性情報として用いられる。

　本例の脈波測定装置１０２は、ライブネス情報９６に基づいて、生体認証を行う。脈波測定装置１０２は、算出した脈波特徴量７１などから非撮像物の個体認識を行えば、セキュリティーと利便性のより高いシステムを構築できる。例えば、脈波測定装置１０２は、カメラを用いた画像認証により個人を識別してドアを開錠する、携帯機器の操作ロックを外す、ＡＴＭなどで本人を認証する等に利用される。脈波測定装置１０２は、瞬きをする、画面の表示の方向に体を動かす等のユーザーに負荷のかかる作業を強いる必要をなくすことができる。また、本例の脈波測定装置１０２は、暗証番号の入力等が不要なので、あまり時間をかけずに、ライブネス情報９６の認証を完了できる。

　（実施形態１６）
　図７６は、実施形態１６に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、インターホン２９５に実装される。脈波測定装置１０２は、実施形態１３の場合と同様に血圧情報を推定し、ユーザー情報８１に基づいてドアロックの解錠及び入退出時刻を記録できる。例えば、インターホン２９５は、測定対象者のユーザー情報８１が予め登録してあれば自動的に解錠し、測定対象者のユーザー情報８１が予め登録してなければマニュアルで解錠する。

　（実施形態１７）
　図７７は、実施形態１７に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、体組成計３００に実装される。脈波測定装置１０２は、実施形態１３の場合と同様に血圧情報を推定し、ディスプレイ３０１に表示できる。脈波測定装置１０２は、血圧情報に加えて、同時に測定した体重、体脂肪率に基づいて総合的な健康情報８６を推定してもよい。推定された健康情報８６は、ディスプレイ３０１に表示される。

　（実施形態１８）
　図７８は、実施形態１８に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、接客カウンター３１０に実装される。脈波測定装置１０２は、実施形態１４の場合と同様に血圧情報を推定し、ディスプレイ３１１に表示できる。また、脈波測定装置１０２は、血圧情報及び属性情報８３に基づいて、顧客に適した商品に関する推薦情報を判定する。脈波測定装置１０２は、判定した推薦情報をディスプレイ３１１に表示して、商品を顧客に提案する。このように、脈波測定装置１０２は、カメラ６３が顧客を撮影するだけで、顧客に最適な商品を提案できる。なお、顧客が会員である場合には、さらにユーザー情報８１に基づいて推薦情報を判定してもよい。

　（実施形態１９）
　図７９は、実施形態１９に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、入場ゲート３２０に実装される。脈波測定装置１０２は、実施形態１４と同様に、カメラ６３で取得した映像情報６２から健康情報８６を判定できる。脈波測定装置１０２は、健康情報８６に基づいて入場ゲート３２０の開閉を制御し、入場を制限できる。

　（実施形態２０）
　図８０は、実施形態２０に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、人工透析システム３３０に設けられる。

　人工透析患者が座るリクライニングチェア３３１は、３０ｆｐｓの映像情報を取得するカメラ３３２を備える。３０ｆｐｓの映像情報は、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）等で人工透析装置本体３３３に送信する。なお、リクライニングチェア３３１と人工透析装置本体３３３との通信は、有線及び無線を問わず、既知の方式により通信されてよい。

　人工透析装置本体３３３は、カメラ３３２が取得した映像情報に基づいて、健康情報８６を算出する。また、人工透析装置本体３３３は、算出した健康情報８６に基づいて、透析流量をリアルタイムで制御する。算出した健康情報８６は、ディスプレイに表示されてよい。

　図８１は、実施形態２０に係る脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、ステップＳ５０１からステップＳ５１５を実行する。

　ステップＳ５０１からステップＳ５１１は、基本的に、ステップＳ３０１からステップＳ４１２及びステップＳ４０１からステップＳ４１２と同様である。但し、本例の脈波測定装置１０２は、ステップＳ３０５の個人識別及びステップＳ４０５の属性判定を実行しない。そのため、ステップＳ５１０では、脈波特徴量７１のみに基づいて血圧情報を推定する。また、ステップＳ５１１において、血圧情報及び脈拍数に基づいて、人工透析患者の健康情報８６を判定する。

　ステップＳ５１２において、脈拍数、血圧情報及び血圧情報の推移を表したグラフをディスプレイに表示する。ステップＳ５１３において、血圧情報をネットワークで接続された医療機関３３４に送信する。これにより、遠隔地の医療従事者に、人工透析患者の血圧情報を知らせることができる。医療機関３３４は、データ管理システムに接続されてよい。

　ステップＳ５１４において、血圧情報に基づいて人工透析装置を制御する。例えば、人工透析中に患者の血圧が急降下する場合がある。しかし、カフ式の血圧測定装置は、血管の圧迫による患者の負担が大きく、連続的に血圧変動をモニタリングすることができない。本例の人工透析システム３３０は、透析中の血圧変動を圧迫することなく非侵襲で、患者の負担が小さい。そのため、本例の脈波測定装置１０２は、患者の血圧変動を連続的にモニタリングすることができる。これにより、本例の人工透析システム３３０は、人工透析患者に対する負荷を軽減するように、透析流量をリアルタイムに制御できる。

　本例の人工透析システム３３０は、健康情報８６が予め定められた範囲にないときに、健康情報８６またはアラームを医療機関３３４のデータ管理システムに送信してよい。一方、健康情報８６が予め定められた範囲にあるときに、健康情報８６またはアラームを医療機関３３４のデータ管理システムに送信しなくてよい。医療機関３３４のデータ管理システムは、健康情報８６またはアラームを受信したときに、アラームを出力する。なお、本実施形態では、人工透析システム３３０を例に示した。しかし、脈波測定装置１０２は、除細動器、点滴装置、輸血装置、採血装置、人工呼吸器においても同様に、患者の血圧変動を非侵襲かつ連続的にモニタリングできる。

　（実施形態２１）
　図８２は、実施形態２１に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、人工透析システム３３０に設けられる。人工透析患者が手首に装着するリストバンド３３６に備えられた発光部と受光部で取得した３０Ｈｚの脈波トレース信号を、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）で人工透析装置本体３３３に送信して入力する。人工透析装置本体３３３及び医療機関３３４は、実施形態２０の場合と同様に機能してよい。

　図８３は、実施形態２１に係る脈波測定装置１０２の信号処理の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、ステップＳ６０１からステップＳ６１１を実行する。

　ステップＳ６０１において、リストバンド３３６に備えられた発光部が発光した光を、受光部が受光する。これにより、リストバンド３３６は、３０Ｈｚの脈波を検出できる（ステップＳ６０２）。ステップＳ６０３からステップＳ６１１は、基本的にステップＳ５０６からステップＳ５１４と同様のステップを実行する。本例の人工透析システム３３０は、リストバンド３３６を人工透析患者の手首に巻くという簡単な構成で、人工透析患者の血圧推移を随時モニタリングすることができる。

　（実施形態２２）
　図８４は、実施形態２２に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、作業者管理システム３４０に設けられる。作業者管理システム３４０は、ヘルメット３４１及び管理コンピュータ３４３で構成される。作業者管理システム３４０は、工事現場等の作業者の健康情報を管理する。

　測定対象者が着用するヘルメット３４１に備えられたカメラ３４２で取得した３０ｆｐｓの映像情報を、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）で管理コンピュータ３４３に送信する。管理コンピュータ３４３は、映像情報６２を用いて、測定対象者の健康情報８６を判定する。判定された健康情報８６は、ディスプレイ３４４に表示される。なお、複数の測定対象者がそれぞれヘルメット３４１を着用している場合、管理コンピュータ３４３は、複数の測定対象者の健康情報８６を一括してディスプレイ３４４に表示してよい。

　（実施形態２３）
　図８５は、実施形態２３に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、乗客管理システム３５０に設けられる。乗客管理システム３５０は、座席３５１及び管理コンピュータ３５３を備える。

　測定対象者の前の座席３５１のヘッドレストに備えられたカメラ３５２で取得した３０ｆｐｓの映像情報は、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）で管理コンピュータ３５３に送信して入力される。管理コンピュータ３５３は、映像情報６２を用いて、測定対象者の健康情報８６を判定する。判定された健康情報８６は、ディスプレイ３５４に表示される。なお、複数の測定対象者がそれぞれ座席３５１に座っている場合、管理コンピュータ３４３は、複数の測定対象者の健康情報８６を一括してディスプレイ３４４に表示してよい。

　（実施形態２４）
　図８６は、実施形態２４に係る脈波測定装置１０２の一例を示す。本例の脈波測定装置１０２は、マッサージチェア３６０に実装される。

　マッサージチェア３６０は、発光部と受光部３６２を有するアームレスト３６１を備える。発光部と受光部３６２は、測定対象者の前腕の皮膚表面から脈波トレース信号を取得する。マッサージチェア３６０は、脈波トレース信号を用いて、健康情報８６を判定する。マッサージチェア３６０は、健康情報８６に基づいて、マッサージの負荷を調整できる。ここではマッサージチェア３６０の例を示したが、例えばリクライニングベッドに本発明の脈波測定装置１０２を備えれば、健康情報８６に基づいてリクライニング角度を操作できる。

　以上の通り、脈波測定装置１０２は、生体の血管を圧迫しない非侵襲な方法で血圧を高精度に推定する。そのため、人間が利用する様々な道具、装置等に、脈波測定装置１０２を実装することにより、自然な形で人間の脈波を測定できる。

　図８７は、共感検出システム５００の構成の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、第１生体センサ５１０、第２生体センサ５１５、無線接続部５２０、信号判定部５３０及び共感判定部５４０を備える。生体センサは、２人以上の被験者それぞれに１つずつ装着される。本例では、第１被験者に第１生体センサ５１０が装着され、第２被験者に第２生体センサ５１５が装着される。信号判定部５３０及び共感判定部５４０は、第１生体信号取得部５１１及び第２生体信号取得部５１６とネットワークで繋がれたサーバーに設置されてもよい。

　共感検出システム５００は、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５を連携させ、それぞれの生体センサが同時あるいは一定時間内に有意な信号を出力したか否かを判定する。これにより、共感検出システム５００は、複数の被験者間の共感を検出する。

　第１生体センサ５１０は、第１生体信号取得部５１１及び第１共感通知部５１２を備える。第１生体信号取得部５１１は、生体の部位１４から第１生体信号を取得する。例えば、第１生体信号は、第１被験者の脈波情報６１である。脈波情報６１は、映像情報６２から取得されても、皮膚導電率の測定によって取得されてもよい。

　第２生体センサ５１５は、第２生体信号取得部５１６及び第２共感通知部５１７を備える。第２生体信号取得部５１６は、生体の部位１４から第２生体信号を取得する。例えば、第２生体信号は、第２被験者の脈波情報６１である。本例の第２生体信号は、第１生体信号と同様の測定方法によって測定されるが、第１生体信号と異なる測定方法によって測定されてもよい。

　無線接続部５２０は、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５との間で信号を無線通信する。また、無線接続部５２０は、第１生体信号取得部５１１及び第２生体信号取得部５１６に接続される。無線接続部５２０には、第１生体信号取得部５１１が取得した第１生体信号及び第２生体信号取得部５１６が取得した第２生体信号が入力される。無線接続部５２０は、第１生体信号及び第２生体信号を信号判定部５３０に送信する。

　信号判定部５３０は、第１生体信号及び第２生体信号が有意な信号か否かを判定し、第１判定結果及び第２判定結果を得る。例えば、有意な信号とは、ノイズによって生じた信号でないことを指す。また、有意な信号とは、被験者の感情の変化によって生じた信号を指す。信号判定部５３０は、第１判定結果及び第２判定結果を共感判定部５４０に送信する。

　共感判定部５４０は、第１判定結果及び第２判定結果に基づいて、第１被験者と第２被験者との間に共感が発生したか否かを判定する。具体的には、共感判定部５４０は、第１判定結果及び第２判定結果が予め定められた期間内に２つ以上発生するか否かを判定することにより、共感が発生したか否かを判定する。例えば、予め定められた期間内に２つ以上発生するとは、第１生体信号取得部５１１から有意な信号が発生し続けている間に、第２生体信号取得部５１６から有意な信号が発生することを指す。共感判定部５４０は、判定した共感発生情報を無線接続部５２０に送信する。無線接続部５２０は、共感発生情報を第１共感通知部５１２及び第２共感通知部５１７に送信する。

　第１共感通知部５１２は、共感発生情報を第１被験者に送信し、第２共感通知部５１７は、共感発生情報を第２被験者に通知する。例えば、共感検出システム５００は、第１生体センサ５１０または第２生体センサ５１５のいずれかの生体センサが有意でない信号を検知した場合、被験者の共感が発生していないと判断する。また、共感検出システム５００は、複数の被験者の有意な信号が同時に検知された場合に、複数の被験者間の共感を検出する。複数の被験者が生体センサを装着した場合、全ての被験者の共感を通知してもよいし、共感した被験者の共感のみを通知してもよい。

　図８８は、共感検出システム５００の構成の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、第１生体センサ５１０、第２生体センサ５１５及び解析機能付センサ５５０を備える。例えば、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５は、スマートウォッチ（子機）であり、解析機能付センサ５５０は、スマートフォン（親機）であってよい。それぞれのスマートウォッチ及びスマートフォンは無線接続部を備える。また、図８７に示した共感検出システム５００と同一の構成は、図８７の例と同様に動作する。

　第１生体センサ５１０は、第１生体信号取得部５１１、第１共感通知部５１２及び第１無線接続部５２１を備える。第１無線接続部５２１は、第１生体信号取得部５１１が取得した第１生体信号を解析機能付センサ５５０に送信する。本例の第１無線接続部５２１は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）で通信されるが、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）によるインターネット通信であってもよい。

　第２生体センサ５１５は、第２生体信号取得部５１６、第２共感通知部５１７及び第２無線接続部５２２を備える。第２無線接続部５２２は、第２生体信号取得部５１６が取得した第２生体信号を解析機能付センサ５５０に送信する。本例の第２無線接続部５２２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）で通信されるが、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）によるインターネット通信であってもよい。

　解析機能付センサ５５０は、第３無線接続部５２３、信号判定部５３０及び共感判定部５４０を備える。第３無線接続部５２３は、第１生体信号及び第２生体信号を受信して、信号判定部５３０に送信する。また、第３無線接続部５２３は、共感判定部５４０が判定した共感発生情報を受信し、第１無線接続部５２１及び第２無線接続部５２２に送信する。

　本例の第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５は、それぞれ無線接続部を備えるので、スマートフォンとスマートウォッチが互いに通信することができる。そのため、本例の共感検出システム５００は、アプリケーションへの応用範囲が広い。

　図８９は、共感検出システム５００の構成の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、解析機能付センサ５５０及び第２生体センサ５１５で構成される。解析機能付センサ５５０はスマートウォッチの親機であり、第２生体センサ５１５はスマートウォッチ子機である。

　解析機能付センサ５５０は、第１生体信号取得部５１１、第１共感通知部５１２、第１無線接続部５２１、信号判定部５３０及び共感判定部５４０を備える。これにより、解析機能付センサ５５０は、生体信号の取得、判定、共感判定、及び共感通知の全てを実行できる。図８７の例で示した構成は、図８７と同様に動作する。

　本例の解析機能付センサ５５０は、スマートウォッチに実装される。そのため、本例の共感検出システム５００は、スマートフォンを用いずに、スマートウォッチのみでユーザーに共感情報を通知できる。

　図９０は、共感検出システム５００の動作の一例を示す。共感判定部５４０は、ステップＳ７０１からステップＳ７０６を実行することにより、共感を判定する。

　ステップＳ７０１において、信号判定部５３０は、第１生体信号取得部５１１が取得した第１生体信号を受信する。ステップＳ７０２において、信号判定部５３０は、第１生体信号が有意な信号か否かを判定する。信号判定部５３０が第１生体信号を有意な信号であると判定した場合、ステップＳ７０３に進む。一方、信号判定部５３０が第１生体信号を有意な信号でないと判定した場合、ステップＳ７０１に戻る。

　ステップＳ７０３において、信号判定部５３０は、第２生体信号取得部５１６の第２生体信号を受信する。ステップＳ７０４において、信号判定部５３０は、第２生体信号が有意な信号か否かを判定する。信号判定部５３０が第２生体信号を有意な信号であると判定した場合、ステップＳ７０５に進む。一方、信号判定部５３０が第２生体信号を有意な信号でないと判定した場合、ステップＳ７０１に戻る。

　ステップＳ７０５において、共感判定部５４０は、第１生体信号及び第２生体信号が同時に発生したか否かを判定する。共感判定部５４０が第１生体信号及び第２生体信号の発生が同時であると判定した場合、ステップＳ７０６に進む。一方、共感判定部５４０が第１生体信号及び第２生体信号の発生が同時でないと判定した場合、ステップＳ７０１に戻る。ステップＳ７０６において、第１無線接続部５２１及び第２無線接続部５２２に共感発生情報を通知する。基本的にステップＳ７０６が終了するとステップＳ７０１に戻り、ステップＳ７０１からステップＳ７０６を繰り返す。但し、共感検出システム５００を動作させる必要がなくなった場合は任意のタイミングで終了してもよい。

　図９１は、共感検出システム５００の構成の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、図８８に示した構成に加えて第Ｎ生体センサ５６０を更に備える。

　第Ｎ生体センサ５６０は、第Ｎ生体信号取得部５６１、第Ｎ共感通知部５６２及び第Ｎ無線接続部５２６を備える。第Ｎ生体信号取得部５６１は、第Ｎ生体信号を取得する。第Ｎ無線接続部５２６は、第Ｎ生体信号を第３無線接続部５２３に送信する。

　第３無線接続部５２３は、第１から第Ｎ生体信号を信号判定部５３０に送信する。信号判定部５３０は、第１から第Ｎ生体信号を有意であるか否かを判定した第１から第Ｎ判定結果を共感判定部５４０に送信する。共感判定部５４０は、第１から第Ｎ判定結果に基づいて共感の有無を判定し、共感発生情報を生成する。

　例えば、第１生体センサ５１０を装着した第１被験者と、第２生体センサ５１５を装着した第２被験者が共感し、第Ｎ生体センサ５６０を装着した第Ｎ被験者が共感しなかった場合、第３無線接続部５２３は、第１無線接続部５２１及び第２無線接続部５２２には、共感発生情報を送信する一方で、第Ｎ無線接続部５２６に共感発生情報を送信しない。このように、本例の共感検出システム５００は、共感した被験者のみに共感発生情報を通知することができるので、共感していない被験者に知らせることなく共感者に知らせることができる。なお、共感判定部５４０は、第１生体センサ５１０、第２生体センサ５１５及び第Ｎ生体センサ５６０のそれぞれに設けられてもよい。

　図９２は、共感検出システム５００の動作の一例を示す。共感検出システム５００は、ステップＳ８０１からステップＳ８１０を実行する。

　ステップＳ８０１において、第３無線接続部５２３は、第１生体信号取得部５１１から第１生体信号を受信する。ステップＳ８０２において、第３無線接続部５２３は、第２生体信号取得部５１６から第２生体信号を受信する。ステップＳ８０３において、第３無線接続部５２３は、第Ｎ生体信号取得部５６１から第Ｎ生体信号を受信する。

　ステップＳ８０４において、信号判定部５３０は、第１から第Ｎ信号の内、有意な信号を判定し、第１から第Ｎ判定結果を算出する。また、共感判定部５４０は、第１から第Ｎ判定結果に基づいて、有意かつ同時に発生した信号が２つ以上あるか否かを判定する。

　ステップＳ８０５において、共感判定部５４０は、第１生体信号が共感した信号であるか否かを判定する。第１生体信号が共感した信号である場合、ステップＳ８０６に進む。一方、第１生体信号が共感した信号でない場合、ステップＳ８０７に進む。ステップＳ８０６において、第３無線接続部５２３は、第１無線接続部５２１に共感発生情報を通知する。

　ステップＳ８０７において、共感判定部５４０は、第２生体信号が共感した信号であるか否かを判定する。第２生体信号が共感した信号である場合、ステップＳ８０８に進む。一方、第２生体信号が共感した信号でない場合、ステップＳ８０９に進む。ステップＳ８０８において、第３無線接続部５２３は、第２無線接続部５２２に共感発生情報を通知する。

　ステップＳ８０９において、共感判定部５４０は、第Ｎ生体信号が共感した信号であるか否かを判定する。第２生体信号が共感した信号である場合、ステップＳ８１０に進む。一方、第２生体信号が共感した信号でない場合、ステップＳ８０１に戻る。ステップＳ８１０において、第３無線接続部５２３は、第Ｎ無線接続部５２６に共感発生情報を通知する。基本的にステップＳ８１０が終了するとステップＳ８０１に戻り、ステップＳ８０１からステップＳ８１０を繰り返す。但し、共感検出システム５００を動作させる必要がなくなった場合は任意のタイミングで終了してもよい。

　図９３は、共感検出システム５００の構成の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５を備える。第１生体センサ５１０は、第１スマートウォッチに実装され、第２生体センサ５１５は、第２スマートウォッチに実装される。

　第１生体センサ５１０は、第１生体信号取得部５１１、第１共感通知部５１２、第１無線接続部５２１、第１信号判定部５３１及び第１共感判定部５４１に加えて、無線強度判定部５７０、パートナー位置情報表示部５８０、第１位置情報取得部５８１及び第４無線接続部５２４を備える。一方、第２生体センサ５１５は、第２生体信号取得部５１６、第２共感通知部５１７、第２無線接続部５２２、第２信号判定部５３２及び第２共感判定部５４２に加えて、第５無線接続部５２５及び第２位置情報取得部５８２を備える。

　無線強度判定部５７０は、第１無線接続部５２１から無線強度情報が入力される。例えば、無線強度情報とは第１生体信号取得部５１１と第２生体信号取得部５１６とが無線で接続されているか否かを示す情報である。また、無線強度情報は、第１無線接続部５２１と第２無線接続部５２２との無線の強さが予め定められた閾値以上であるか否かを示す。無線強度判定部５７０は、無線強度情報に基づいて、無線強度判定結果を算出する。本例の無線強度判定部５７０は、第１生体センサ５１０のみに設けられるが、第２生体センサ５１５にも無線強度判定部５７０が設けられてよい。

　パートナー位置情報表示部５８０は、無線強度判定結果に応じて、パートナー位置情報を表示するか否か決定する。より具体的には、パートナー位置情報表示部５８０は、無線強度判定結果が予め定められた範囲内である場合、パートナー位置情報を表示しない。一方、パートナー位置情報表示部５８０は、無線強度判定結果が予め定められた範囲内でない場合、パートナー位置情報を表示する。

　パートナー位置情報表示部５８０は、パートナー位置情報を表示する場合、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５の位置情報に基づいて、第１生体センサ５１０から第２生体センサ５１５までの距離及び方向を表示する。また、パートナー位置情報は、第１生体信号取得部５１１から第２生体信号取得部５１６までの距離及び方向であってよい。距離は気圧差を含んでよく、方向は方位でも上下前後左右であってもよい。

　第１位置情報取得部５８１は、第１生体センサ５１０の位置情報を示す第１位置情報を取得する。例えば、第１位置情報とは、衛星測位システムを用いた情報、無線基地局を用いた情報、気圧センサを用いた情報の少なくとも１つの情報である。

　第４無線接続部５２４は、第２生体センサ５１５の位置情報を示す第２位置情報を、第２生体センサ５１５から受信する。第４無線接続部５２４は、第２位置情報をパートナー位置情報表示部５８０に送信する。本例の第４無線接続部５２４は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）によるインターネット通信であるが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）による通信であってもよい。

　第２位置情報取得部５８２は、第２位置情報を取得する。例えば、第２位置情報とは、第２生体センサ５１５に関する、衛星測位システムを用いた情報、無線基地局を用いた情報、気圧センサを用いた情報の少なくとも１つの情報である。

　図９４は、共感検出システム５００の動作の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、ステップＳ９０１からステップＳ９０４を実行する。ステップＳ９０１からステップＳ９０４を実行することにより、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５が繋がっていない場合に、位置情報をパートナー位置情報表示部５８０に表示する。これにより、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５のユーザーは、生体センサが繋がる位置に近付くことができる。

　ステップＳ９０１において、無線強度判定部５７０は、第１無線接続部５２１と第２無線接続部５２２とが繋がっているか否かを判定する。第１無線接続部５２１と第２無線接続部５２２とが繋がっている場合には、ステップＳ９０２に進まない。無線強度判定部５７０は、予め定められた期間経過後、再度ステップＳ９０１の実行を開始する。一方、第１無線接続部５２１と第２無線接続部５２２とが繋がっていない場合、ステップＳ９０２に進む。

　ステップＳ９０２において、パートナー位置情報表示部５８０は、第１位置情報取得部５８１から第１位置情報を取得する。ステップＳ９０３において、第４無線接続部５２４を用いて、第５無線接続部５２５から第２位置情報を取得する。ステップＳ９０４において、パートナー位置情報表示部５８０は、第１位置情報及び第２位置情報に基づいて、第１生体信号取得部５１１から第２生体信号取得部５１６までの距離及び方向を表示する。

　なお、基本的にステップＳ９０４が終了するとステップＳ９０１に戻り、ステップＳ９０１からステップＳ９０４を繰り返す。但し、共感検出システム５００を動作させる必要がなくなった場合、または、無線強度判定部５７０が無線強度を判定する必要がなくなった場合等、任意のタイミングで終了してもよい。

　図９５は、共感検出システム５００の構成の一例を示す。本例の共感発生地図部５８５は、第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５に加えて、サーバー５８３に設けられた共感発生地図部５８５を更に備える。サーバー５８３は、第４無線接続部５２４とネットワークで繋がれる。

　共感発生地図部５８５は、取得した位置情報を用いて共感が発生した地点を地図上にプロットする。プロットする地図は、一般的な地図に加えて、施設平面図であってもよい。共感発生地図部５８５は、共感が発生した地点を地図にプロットする際に、ユーザー情報で分類できる。

　図９６は、共感検出システム５００の構成の一例を示す。本例の第１生体センサ５１０及び第２生体センサ５１５は、第１ユーザー情報登録部５１３及び第２ユーザー情報登録部５１８をそれぞれ備える。

　第１ユーザー情報登録部５１３は、第１生体センサ５１０のユーザーのユーザー情報８１を予め登録する。第１ユーザー情報登録部５１３にユーザー情報８１を登録することにより、信号判定及び共感判定の精度が向上する。また、第１ユーザー情報登録部５１３は、ペアとなる第２生体センサ５１５のユーザーのユーザー情報８１を登録してもよい。

　共感検出システム５００は、共感の発生をユーザー情報８１で分類してもよい。これにより、どのようなユーザー情報８１を持ったユーザー同士が共感するかといった傾向を知ることができる。例えば、ユーザー情報８１は、年齢、世代、性別、人種、国籍及び母国語の少なくとも１つを含む。

　図９７は、生体情報コミュニケーションシステム６１０の構成の一例を示す。生体情報コミュニケーションシステム６１０は、複数の脈波測定装置１０２と相関判定部６１１で構成される。

　生体情報コミュニケーションシステム６１０は、相関の強い脈波測定装置１０２のユーザー同士がコミュニケーションするために用いられる。これにより、互いに気が合うユーザー同士のコミュニケーションを促進できる。

　相関判定部６１１は、複数の脈波測定装置１０２で算出される複数の脈波特徴量７１または健康情報８６の各相関を判定する。相関判定部６１１は、判定した各相関のうち予め定められた値よりも高い相関がある場合に、複数の脈波特徴量７１のうち対応する脈波特徴量を算出する脈波測定装置１０２に、相関が予め定められた値よりも高いことを示す情報を送信する。

　脈波測定装置１０２の少なくとも１つは、相関判定部６１１を備える構成であってもよい。その場合、相関判定部６１１を備える脈波測定装置１０２は、他の脈波測定装置１０２で算出される脈波特徴量７１の相関を判定する。そして、相関判定部６１１を備える脈波測定装置１０２は、相関が予め定められた値よりも高い場合に、相関が予め定められた値よりも高いことを示す情報を出力してよい。

　図９８は、脈波の波長と皮膚導電率による情動モニターを示す。本例の被験者は、右手首の甲側に脈波センサを装着し、左手首の内側に皮膚導電率センサを装着する。グラフ（Ａ）は脈波センサにより測定した脈波の波長を示し、グラフ（Ｂ）は測定した皮膚導電率の一次微分を示す。グラフ（Ａ）及び（Ｂ）の横軸は２０Ｈｚサンプリングのサンプル数を示し、縦軸はそれぞれの信号指標を示す。

　被験者は、それぞれのセンサを装着した状態で、才能発掘コンテストに合格した女性歌手のムービーを鑑賞する。グラフ（Ａ）において、脈波の波長が徐々に短くなる期間は、脈拍数が徐々に上昇する期間に相当する。グラフ（Ａ）及び（Ｂ）を参照すると、脈拍数が徐々に上昇する期間と皮膚導電率が徐々に高まる期間とが一致する。即ち、いずれのセンサにおいても、同じタイミングで変化しており、それぞれのセンサで被験者の情動を検出したと言える。よって、本明細書において、脈拍を測定するために使用した脈波センサは、皮膚導電率の測定に置き換えることができる。

　（実施形態２５）
　図９９は、実施形態２５に係る共感検出システム５００の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、リストバンド３３６内に実装される。

　１つのリストバンド３３６（スマートウォッチを含む）に情動センサと振動器と通信器を実装し、ユーザー２名にリストバンド３３６をそれぞれ装着する。２つの情動センサが同時に情動を検出したら振動器を振るわせてユーザーに通知することで、ユーザー２名の共感をモニターする。情動センサは、脈波信号の波長や拍数の変化、更には脈波信号から計算される血圧の変化をモニターしてもよいし、皮膚導電率の一次微分の変化をモニターしてもよい。運動によっても脈波は変化し、深呼吸によっても皮膚導電率は変化し、また接触不良によってもこれらの情動センサの信号は変化する。しかし、本例の共感検出システム５００は、共感のみをモニターすることにより、情動以外の要因による誤判定を削減できる。

　振動器は携帯電話のマナーモードのバイブレータや家庭用ゲーム機のコントローラに用いられるバイブレータと同様の振動子を用いて実現できる。通信器は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）によって２台のリストバンド３３６を直接接続する。なお、通知手段は振動を主とするが、その他、触覚、光、音及び温度等、いずれの手段を用いて通知してもよい。

　また、通信器は、１台のスマートフォンに２台のリストバンド３３６をＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）で接続し、スマートフォンを介して２台のリストバンド３３６を間接的に接続することもできる。あるいはリストバンド１台とスマートフォン１台とをＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）で接続し２台のスマートフォンをＷｉ－Ｆｉ（登録商標）経由のインターネットで接続することで２台のリストバンドを間接的に接続することもできる。

　本実施例は、ユーザーを２名に限定するものではなくユーザーが３名以上でも実施可能である。その場合、共感発生通知は、共感検出に寄与したユーザーにのみに通知しても、無線で接続可能な全員に同時に通知してもよい。例えば、ユーザーの性別を予め登録しておくか、性別毎に専用のリストバンドを用意して、同性同士の共感の発生を無視する工夫もできる。

　共感が発生した位置を地図や施設平面図にプロットすることで、ノイズの少ない情動マップを作成することもできる。また、２台のリストバンド３３６を接続する無線の強度をモニターすることにより、相手との距離を判定し、ユーザー２名が離れ離れになって迷子になることを防ぐべく、相手までの距離と方向を示すアプリケーションに展開できる。

　（実施形態２６）
　図１００は、実施形態２６に係る共感検出システム５００の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、テレビ電話５９０内に実装される。

　テレビ電話５９０は、通信相手の顔画像と自らのカメラで撮像した顔画像のそれぞれから脈波信号を検出する。また、テレビ電話５９０は、脈波信号の波長、拍数、あるいは血圧の変化をモニターして同時に情動が検出されたか否かを判定する。テレビ電話５９０は、判定された情動を画面に表示して、ユーザーに共感の発生を通知する。判定された情動は、スマートフォンが備えるバイブレータによってユーザーに共感の発生を通知してもよい。また、スマートフォンのスピーカーから共感の発生を声やサウンドアイコン（チャイム）で通知してもよい。なお、テレビ電話５９０は、映像と音声に加えて、通知情報を重畳して送信することで、共感の発生を通信相手と共有することもできる。

　（実施形態２７）
　図１０１は、実施形態２７に係る共感検出システム５００の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、スマートフォン５９５内に実装される。

　スマートフォン５９５は、インカメラ５９６を備える。スマートフォン５９５は、インカメラ５９６により撮像した顔画像から脈波信号を検出する。脈波信号から、脈波信号の波長、拍数、あるいは血圧の変化をモニターし、情動発生情報が検出される。スマートフォン５９５は、ソーシャルネットワーク・メッセージ交換アプリケーション（例：ＬＩＮＥ（登録商標）、Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ（登録商標））において、検出した情動の発生を送信する。スマートフォン５９５は、自らの情動発生情報と相手から送信されてきた情動派生情報とから共感の発生を検出し、メッセージ交換アプリケーションのお囃子機能（例：ＬＩＮＥ（登録商標）スタンプ、絵文字）を用いてユーザーに共感の発生を通知する。

　本実施形態において、互いの情動は必ずしも時間的に同時である必要はない。例えば、ユーザーの一方がメッセージの編集中に情動が発生したことをメッセージと共に相手に送信し、その返信メッセージをもう一方のユーザーが編集中に情動が発生した場合を共感の発生として取り扱うこともできる。

　（実施形態２８）
　図１０２は、実施形態２８に係る共感検出システム５００の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、カメラ６００に実装される。

　カメラ６００は、複数の被写体を撮影しているときに、それぞれの被写体の顔画像から脈波信号を検出する。カメラ６００は、脈波信号の波長、拍数、あるいは血圧の変化をモニターして、共感が発生したペアを特定する。特定されたペアは、写真または動画に共感の発生とそのペアを指し示す画像を重畳するものである。カメラ６００は、シャッターが押されたか否かによらず、共感発生のタイミングで自動的に撮像してもよい。

　（実施形態２９）
　図１０３は、実施形態２９に係る共感検出システム５００の一例を示す。本例の共感検出システム５００は、アウトカメラ６０６及びインカメラ６０７を備えたスマートフォン６０５に実装される。

　スマートフォン６０５は、アウトカメラ６０６で撮像した被写体の顔画像とインカメラ６０７で撮像したユーザーの顔画像のそれぞれから脈波信号を検出する。被写体は、人に限らずペットの犬猫でもよく、被写体の顔画像は、ペットの鼻や舌を含んでよい。スマートフォン６０５は、脈波信号の波長、拍数、あるいは血圧の変化をモニターして同時に情動が検出されたか否かを判定する。スマートフォン６０５が備えるバイブレータによってユーザーに共感の発生を通知する。共感発生の通知は、撮像した写真やムービーにユーザーとの共感の証をアイコンや音声（ガイダンスまたはサウンドアイコン）で記録してもよい。あるいは共感が発生した時だけインカメラ６０７のユーザーの顔写真をアウトカメラ６０６の画像の一部に重畳してもよい。

　本明細書に開示された共感検出システム５００は、複数のユーザーが同じ刺激を受ければ同時に同じ生体反応を引き起こす現象を利用して、ノイズによる誤判定を削減する。例えば、同時に同じ生体反応を引き起こす現象とは、映画館で同じ場面で泣いたり、テーマパークで突然の人気キャラクターの出現に感動したり、電話で会話する離れた二人が一緒に感動することである。

　本明細書に開示された共感検出システム５００により、互いの表情を見たり会話を交わしたりといった意思疎通ができない状況下にあっても、互いの共感をリアルタイムに確認することができるようになる。例えば、映画館に複数人で行った場合、映画鑑賞中は互いの顔は見えないし話し掛けることもはばかられるので共感したシーンか否かを互いに確認することはできないが、生体センサを備えたリストバンドをそれぞれの手首に装着して共感したことを検知し、同じくリストバンドに備えた振動器を用いて通知すれば、他の観客に迷惑を掛けることなく互いの共感をリアルタイムに確認することができる。

　図１０４は、本実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＣＤ－ＲＯＭドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部を備える。

　ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

　入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ－ＲＯＭドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ－ＲＯＭドライブ２０６０は、ＣＤ－ＲＯＭ２０９５からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。

　また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／または、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ２０５０は、フレキシブルディスク２０９０からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続すると共に、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。

　ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ－ＲＯＭ２０９５、またはＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。

　コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を血圧情報出力装置として機能させるプログラムは、映像入力モジュール、血圧情報出力モジュール、脈拍情報算出モジュールとを備える。これらのプログラムまたはモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、血圧情報出力装置としてそれぞれ機能させる。

　これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である脈波情報取得部２１、血圧情報出力部３０及び脈拍情報算出部４０として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算または加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の血圧情報出力装置１００、及びライブ血圧情報出力装置１０１が構築される。

　また、コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を脈波測定装置として機能させるプログラムは、脈波情報取得モジュール、脈波特徴量算出モジュール、健康情報推定モジュールとを備える。これらのプログラムまたはモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、脈波測定装置としてそれぞれ機能させる。

　これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である脈波情報取得部６０、脈波特徴量算出部７０及び健康情報推定部８５として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算または加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の脈波測定装置１０２が構築される。

　一例として、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フレキシブルディスク２０９０、またはＣＤ－ＲＯＭ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置または通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０または記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。

　また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ－ＲＯＭドライブ２０６０（ＣＤ－ＲＯＭ２０９５）、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０（フレキシブルディスク２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０及び外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／または記憶装置に含まれるものとする。

　また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすかどうかを判断し、条件が成立した場合（または不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。

　また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。

　また、請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

　以上に示したプログラムまたはモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ－ＲＯＭ２０９５の他に、ＤＶＤまたはＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステムに設けたハードディスクまたはＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１９００に提供してもよい。

　以上、説明した実施態様を以下に記す。
　［実施態様１］
　生体の部位から、脈波情報を光学的に取得する脈波情報取得部と、
　前記脈波情報に基づいて、前記生体の脈拍数を周波数分析により算出し、前記脈波情報に基づいて、前記生体の脈波の時間情報を算出する脈拍情報算出部と、
　前記脈拍数と前記時間情報とに基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部と、
　を備える血圧情報出力装置。
　［実施態様２］
　前記時間情報は、
　前記脈波の立ち上がり時間、及び前記脈波の立ち下がり時間のうち、少なくとも１つである実施態様１に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３］
　前記部位は、
　前記生体の鼻である実施態様１または２に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様４］
　前記部位は、
　前記生体の指先である実施態様１または２に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様５］
　前記血圧情報出力部は、
　前記時間情報の２乗に基づいて、前記血圧情報を推定して出力する実施態様２から４のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様６］
　前記血圧情報は、
　血圧、血圧状態、動脈硬化、血管年齢、脳卒中体質のうち、少なくとも１つを示す実施態様１から５のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様７］
　前記脈拍情報算出部は、
　前記周波数分析により算出した前記脈拍数と前記脈波情報とに基づいて、前記時間情報を算出する実施態様１から６のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様８］
　生体の部位の映像を入力する映像入力部と、
　前記映像に基づいて、前記生体の脈拍数と前記生体の脈波の時間情報とを算出する脈拍情報算出部と、
　前記脈拍数と前記時間情報とに基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部と、
　を備える血圧情報出力装置。
　［実施態様９］
　前記時間情報は、
　前記脈波の立ち上がり時間、及び前記脈波の立ち下がり時間のうち、少なくとも１つである実施態様８に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１０］
　前記脈拍情報算出部は、
　前記映像から前記生体の脈波成分信号を抽出する脈波成分信号抽出部と、
　前記脈波成分信号から前記生体の脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
　前記脈波成分信号から前記立ち上がり時間、及び前記立ち下がり時間のうち、少なくとも１つを算出する時間情報算出部と、
　を備える実施態様９に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１１］
　前記脈拍数算出部は、
　周波数分析に基づいて、前記脈拍数を算出する実施態様１０に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１２］
　前記周波数分析は、離散時間分析であり、前記離散時間分析において入力される前記脈波成分信号のポイント数は、１ウィンドウあたり１２８ポイントである実施態様１１に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１３］
　前記周波数分析は、
　ＦＦＴ分析である実施態様１２に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１４］
　前記周波数分析は、
　ウェーブレット分析である実施態様１２に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１５］
　前記時間情報算出部は、
　前記脈波成分信号の１階微分に基づいて、前記時間情報を算出する実施態様１０から１４のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１６］
　前記部位は、
　前記生体の鼻である実施態様８から１５のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１７］
　前記部位は、
　前記生体の指先である実施態様７から１５のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１８］
　前記血圧情報出力部は、
　前記時間情報の２乗に基づいて、前記血圧情報を推定して出力する実施態様８から１７のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様１９］
　前記血圧情報は、
　血圧、血圧状態、動脈硬化、血管年齢、脳卒中体質のうち、少なくとも１つを示す実施態様８から１８のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様２０］
　前記生体が情報を前記血圧情報出力装置に入力する際に用いられる情報入力装置を更に備え、
　前記血圧情報出力部は、
　ディスプレイを備え、前記情報入力装置への入力が予め定められた時間なかった場合に、前記血圧情報を前記ディスプレイに表示する実施態様８から１９のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様２１］
　前記血圧情報出力部は、
　前記情報入力装置へ情報が入力された場合に、前記血圧情報を前記ディスプレイの表示を中止する実施態様２０に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様２２］
　前記情報入力装置は、
　キーボードまたはマウスである実施態様２０または２１に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様２３］
　前記血圧情報出力部は、
　ディスプレイを備え、スクリーンセーバーとして、前記血圧情報を前記ディスプレイに表示する実施態様８から１９のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様２４］
　コンピュータを、実施態様８から実施態様２３のいずれか一項に記載の血圧情報出力装置として機能させる血圧情報出力プログラム。
　［実施態様２５］
　実施態様２４に記載の血圧情報出力プログラムを有する媒体。
　［実施態様２６］
　生体の単一の部位の映像を取得することと、
　前記映像に基づいて、前記生体の脈拍数と前記生体の脈波の時間情報を算出することと、
　前記脈拍数と前記時間情報とに基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力することと、
　を備え、これらをコンピュータにより実行する血圧情報出力方法。
　［実施態様２７］
　生体の単一の部位の映像を入力する映像入力部と、
　前記映像に基づいて、前記生体の血圧情報を出力する血圧情報出力部と、
　を備える血圧情報出力装置。
　［実施態様２８］
　前記映像入力部は、
　前記映像を撮影するカメラを備える実施態様２７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様２９］
　前記血圧情報出力部は、
　前記血圧情報を表示するディスプレイを備える実施態様２７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３０］
　前記生体が情報を入力する情報入力装置を更に備え、
　前記血圧情報出力部は、
　前記情報入力装置への入力が予め定められた時間なかった場合に、前記血圧情報を前記ディスプレイに表示する実施態様２９に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３１］
　前記血圧情報出力部は、
　前記情報入力装置へ情報が入力された場合に、前記血圧情報を前記ディスプレイの表示を中止する実施態様３０に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３２］
　前記情報入力装置は、
　キーボードまたはマウスである実施態様３０に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３３］
　前記血圧情報出力部は、
　スクリーンセーバーとして、前記血圧情報を前記ディスプレイに表示する実施態様２９に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３４］
　前記血圧情報出力部は、
　前記血圧情報を出力するスピーカーを備える実施態様２７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３５］
　前記血圧情報出力部は、
　前記血圧情報を電子機器に送信する実施態様２７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３６］
　前記血圧情報出力部は、
　前記血圧情報を医療機関のデータベースに送信する実施態様２７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３７］
　前記映像は、
　前記生体の鼻の映像である実施態様２７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３８］
　前記映像は、
　前記生体の指先の映像である実施態様２７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様３９］
　コンピュータを、実施態様２７に記載の血圧情報出力装置として機能させるプログラムを有する媒体。
　［実施態様４０］
　生体の単一の部位の映像を入力することと、
　前記映像に基づいて、前記生体の血圧情報を出力することと、
　を備え、これらをコンピュータにより実行する血圧情報出力方法。
　［実施態様４１］
　前記映像をカメラより取得することを更に備える実施態様４０に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４２］
　前記血圧情報をディスプレイに表示させることを更に備える実施態様４０に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４３］
　前記表示させることは、
　情報入力装置へ前記生体が情報を予め定められた時間入力しなかった場合に、前記血圧情報を前記ディスプレイに表示させることである実施態様４２に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４４］
　前記情報入力装置へ情報が入力された場合に、前記血圧情報を前記ディスプレイの表示を中止する実施態様４３に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４５］
　前記情報入力装置は、
　キーボードまたはマウスである実施態様４３に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４６］
　前記表示させることは、
　スクリーンセーバーとして、前記血圧情報を前記ディスプレイに表示させることである実施態様４２に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４７］
　前記血圧情報を電子機器に送信することを更に備える実施態様４０に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４８］
　前記血圧情報を医療機関のデータベースに送信することを更に備える実施態様４０に記載の血圧情報出力方法。
　［実施態様４９］
　生体の顔映像を入力する顔映像入力部と、
　前記顔映像に基づいて、前記生体のライブ血圧情報を出力するライブ血圧情報出力部と、
　を備えるライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５０］
　前記顔映像入力部は、
　前記顔映像を撮影するカメラを備える実施態様４９に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５１］
　前記ライブ血圧情報出力部は、
　前記ライブ血圧情報を表示するディスプレイを備える実施態様４９に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５２］
　前記生体が情報を入力する情報入力装置を更に備え、
　前記ライブ血圧情報出力部は、
　前記情報入力装置への入力が予め定められた時間なかった場合に、前記ライブ血圧情報を前記ディスプレイに表示する実施態様５１に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５３］
　前記ライブ血圧情報出力部は、
　前記情報入力装置へ情報が入力された場合に、前記ライブ血圧情報を前記ディスプレイの表示を中止する実施態様５２に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５４］
　前記情報入力装置は、
　キーボードまたはマウスである実施態様５２に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５５］
　前記血圧情報出力部は、
　スクリーンセーバーとして、前記ライブ血圧情報を前記ディスプレイに表示する実施態様５１に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５６］
　前記ライブ血圧情報出力部は、
　前記ライブ血圧情報を出力するスピーカーを備える実施態様４９に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５７］
　前記ライブ血圧情報出力部は、
　前記ライブ血圧情報を電子機器に送信する実施態様４９に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５８］
　前記ライブ血圧情報出力部は、
　前記ライブ血圧情報を医療機関のデータベースに送信する実施態様４９に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様５９］
　前記顔映像は、
　前記生体の鼻の映像である実施態様４９に記載のライブ血圧情報出力装置。
　［実施態様６０］
　コンピュータを、実施態様４９に記載のライブ血圧情報出力装置として機能させるプログラムを有する媒体。
　［実施態様６１］
　生体の顔映像を入力することと、
　前記顔映像に基づいて、前記生体のライブ血圧情報を出力することと、
　を備え、これらをコンピュータにより実行するライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６２］
　前記顔映像をカメラより取得することを更に備える実施態様６１に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６３］
　前記ライブ血圧情報をディスプレイに表示させることを更に備える実施態様６２に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６４］
　前記表示させることは、
　情報入力装置へ前記生体が情報を予め定められた時間入力しなかった場合に、前記ライブ血圧情報を前記ディスプレイに表示させることである実施態様６３に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６５］
　前記情報入力装置へ情報が入力された場合に、前記ライブ血圧情報の表示を中止することを更に備えた実施態様６４に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６６］
　前記情報入力装置は、
　キーボードまたはマウスである実施態様６４に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６７］
　前記表示させることは、
　スクリーンセーバーとして、前記ライブ血圧情報を前記ディスプレイに表示させることである実施態様６３に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６８］
　前記ライブ血圧情報を電子機器に送信することを更に備える実施態様６１に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様６９］
　前記ライブ血圧情報を医療機関のデータベースに送信することを更に備える実施態様６１に記載のライブ血圧情報出力方法。
　［実施態様７０］
　生体の顔映像を入力する顔映像入力部と、
　前記顔映像に基づいて、前記生体の血圧情報をスクリーンセーバー表示する血圧情報表示ディスプレイと、
　を備えるヘルスケアスクリーンセーバーコンピューター。
　［実施態様７１］
　生体の映像を入力する映像入力部と、
　前記映像に基づいて、血圧情報を表示する血圧情報表示部と、
　を備えるヘッドマウントディスプレイ。
　［実施態様７２］
　生体の脈波情報を取得する脈波情報取得部と、
　前記脈波情報に基づいて、血圧情報を表示する血圧情報表示部と、
　を備える腕時計。
　［実施態様７３］
　ヘッドマウントディスプレイが取得した生体の映像を受信する映像受信部と、
　前記映像に基づいて、血圧情報を無線通信で出力する血圧情報出力部と、
　を備える血圧情報出力装置。
　［実施態様７４］
　前記無線通信は、
　ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）である実施態様７３に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様７５］
　前記無線通信は、
　Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）である実施態様７４に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様７６］
　腕時計が取得した生体の脈波情報を受信する脈波情報受信部と、
　前記脈波情報に基づいて、血圧情報を無線通信で出力する血圧情報出力部と、
　を備える血圧情報出力装置。
　［実施態様７７］
　前記無線通信は、
　ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）である実施態様７６に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様７８］
　前記無線通信は、
　Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）である実施態様７７に記載の血圧情報出力装置。
　［実施態様７９］
　生体の映像を入力する映像入力部と、
　前記映像をネットワークサーバーに送信する映像送信部と、
　前記ネットワークサーバーから血圧情報を受信する血圧情報受信部と、
　前記血圧情報を出力する血圧情報出力部と、
　を備える血圧情報出力装置。
　［実施態様８０］
　生体の映像を入力する映像入力部と、
　前記映像に基づいて、前記生体のムード情報を表示するムード表示部と、
　を備えるムードモニター。
　［実施態様８１］
　前記映像入力部は、
　複数の生体の映像を入力し、
　前記ムード表示部は、
　前記複数の生体のムード情報を表示する実施態様８０に記載のムードモニター。
　［実施態様８２］
　生体の映像を入力する映像入力部と、
　前記映像に基づいて、前記生体の血圧情報を表示する血圧情報表示部と、
　を備える鏡。
　［実施態様８３］
　ベッドの生体の映像を取得するカメラと、
　前記映像を受信して前記生体の血圧情報を出力する携帯機器と、
　を備えるヘルスモニター。
　［実施態様８４］
　車両の運転手の映像を取得する運転操縦室カメラと、
　前記映像を受信して前記運転手の体調情報を出力する体調情報出力コンピュータと、
　を備える運転手監視システム。
　［実施態様８５］
　前記体調情報を受信してアラームを出力するアラーム出力部を更に備える実施態様８４に記載の運転手監視システム。
　［実施態様８６］
　ゲームプレーヤーの映像を取得するカメラを有するゲームコントローラーと、
　前記映像を受信して前記ゲームプレーヤーの情報をネットワークゲームサーバーに送信し、前記ネットワークゲームサーバーによりゲーム進行がコントロールされるゲーム機本体と、
　を備えるプレーヤーモニターシステム。
　［実施態様８７］
　視聴者の映像を入力するカメラと、
　前記映像に基づいて、コンテンツの表示を制御するコンテンツ表示制御テレビと、
　を備える視聴者モニターシステム。
　［実施態様８８］
　前記コンテンツ表示制御テレビは、
　前記視聴者が光過敏性発作を起こしているときに、シャットダウンする実施態様８７に記載の視聴者モニターシステム。
　［実施態様８９］
　前記コンテンツ表示制御テレビは、
　前記視聴者が光過敏性発作を起こすようなコンテンツが送られてきたときに、シャットダウンする実施態様８７に記載の視聴者モニターシステム。

　以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。

１０・・・生体、１１・・・鼻、１２・・・顔、１３・・・ユーザー、１４・・・生体の部位、２０・・・映像入力部、２１・・・脈波情報取得部、２３・・・顔映像入力部、２５・・・カメラ、２６・・・単一部位映像、２７・・・顔映像、２８・・・脈波情報、３０・・・血圧情報出力部、３１・・・ライブ血圧情報出力部、３３・・・ムード表示部、３５・・・ディスプレイ、３６・・・血圧情報推定値、３７・・・ライブ血圧情報推定値、４０・・・脈拍情報算出部、４１・・・脈波成分信号抽出部、４２・・・脈拍数算出部、４３・・・時間情報算出部、４５・・・脈拍数、４６・・・脈波時間情報、５０・・・情報入力装置、５１・・・マウス、５２・・・キーボード、６０・・・脈波情報取得部、６１・・・脈波情報、６２・・・映像情報、６３・・・カメラ、６４・・・ＲＧＢ／ＹＣｂＣｒ変換部、６５・・・脈波トレース信号検出部、６６・・・ＢＰＦ、６７・・・サンプリングレート変更部、６８・・・発光部、受光部、６９・・・ウィンドウ切出し部、７０・・・脈波特徴量算出部、７１・・・脈波特徴量、７２・・・脈拍情報算出部、７３・・・脈拍数、７４・・・時間情報、７５・・・窓関数掛け算部、７６・・・統合出力部、７７・・・離散周波数変換部、８０・・・ユーザー情報取得部、８１・・・ユーザー情報、８２・・・属性情報取得部、８３・・・属性情報、８５・・・健康情報推定部、８６・・・健康情報、８７・・・環境情報取得部、８８・・・環境情報、８９・・・記憶部、９０・・・情報出力部、９１・・・出力情報、９５・・・ライブネス推定部、９６・・・ライブネス情報、１００・・・血圧情報出力装置、１０１・・・ライブ血圧情報出力装置、１０２・・・脈波測定装置、２００・・・トレッドミル、２１０・・・ＰＣ本体、２１１・・・モニタディスプレイ、２２０・・・ＨＭＤ、２２１・・・ＨＭＤカメラ、２２２・・・ディスプレイ用グラス、２３０・・・スマートフォン、２３１・・・ネットワークサーバー、２４０・・・腕時計、２４１・・・時計表示ディスプレイ、２５０・・・運行監視コンピュータ、２５１・・・運行監視ディスプレイ、２５２・・・アラーム出力部、２６０・・・ゲームコントローラー、２６１・・・ゲーム機本体、２６２・・・ネットワークゲームサーバー、２７０・・・テレビ、２９０・・・ドア、２９１・・・ディスプレイ、２９５・・・インターホン、３００・・・体組成計、３０１・・・ディスプレイ、３１０・・・接客カウンター、３１１・・・ディスプレイ、３２０・・・入場ゲート、３３０・・・人工透析システム、３３１・・・リクライニングチェア、３３２・・・カメラ、３３３・・・人工透析装置本体、３３４・・・医療機関、３３６・・・リストバンド、３４０・・・作業者管理システム、３４１・・・ヘルメット、３４２・・・カメラ、３４３・・・管理コンピュータ、３４４・・・ディスプレイ、３５０・・・乗客管理システム、３５１・・・座席、３５２・・・カメラ、３６０・・・マッサージチェア、３６１・・・アームレスト、３６２・・・発光部、受光部、５００・・・共感検出システム、５１０・・・第１生体センサ、５１１・・・第１生体信号取得部、５１２・・・第１共感通知部、５１３・・・第１ユーザー情報登録部、５１５・・・第２生体センサ、５１６・・・第２生体信号取得部、５１７・・・第２共感通知部、５１８・・・第２ユーザー情報登録部、５２０・・・無線接続部、５２１・・・第１無線接続部、５２２・・・第２無線接続部、５２３・・・第３無線接続部、５２４・・・第４無線接続部、５２５・・・第５無線接続部、５２６・・・第Ｎ無線接続部、５３０・・・信号判定部、５３１・・・第１信号判定部、５３２・・・第２信号判定部、５４０・・・共感判定部、５４１・・・第１共感判定部、５４２・・・第２共感判定部、５５０・・・解析機能付センサ、５６０・・・第Ｎ生体センサ、５６１・・・第Ｎ生体信号取得部、５６２・・・第Ｎ共感通知部、５７０・・・無線強度判定部、５８０・・・パートナー位置情報表示部、５８１・・・第１位置情報取得部、５８２・・・第２位置情報取得部、５８３・・・サーバー、５８５・・・共感発生地図部、５９０・・・テレビ電話、５９５・・・スマートフォン、５９６・・・インカメラ、６００・・・カメラ、６０５・・・スマートフォン、６０６・・・アウトカメラ、６０７・・・インカメラ、６１０・・・生体情報コミュニケーションシステム、６１１・・・相関判定部、１９００・・・コンピュータ、２０００・・・ＣＰＵ、２０１０・・・ＲＯＭ、２０２０・・・ＲＡＭ、２０３０・・・通信インターフェイス、２０４０・・・ハードディスクドライブ、２０５０・・・フレキシブルディスク・ドライブ、２０６０・・・ＣＤ－ＲＯＭドライブ、２０７０・・・入出力チップ、２０７５・・・グラフィック・コントローラ、２０８０・・・表示装置、２０８２・・・ホスト・コントローラ、２０８４・・・入出力コントローラ、２０９０・・・フレキシブルディスク、２０９５・・・ＣＤ－ＲＯＭ

Claims (54)

1. 　生体の部位から、脈波情報を光学的に取得する脈波情報取得部と、
   　前記脈波情報に基づいて、脈波特徴量を算出する脈波特徴量算出部と
   　を備える脈波測定装置。
2. 　前記脈波情報取得部は、
   　前記脈波情報から第１のサンプルデータを含むウィンドウ信号を出力し、
   　前記脈波特徴量算出部は、
   　前記ウィンドウ信号の前、後、または前後に第２のサンプルデータが統合された統合ウィンドウ信号を出力する統合出力部と、
   　前記統合ウィンドウ信号を離散周波数変換して前記脈波特徴量を算出する離散周波数変換部と、
   　を備える請求項１に記載の脈波測定装置。
3. 　前記脈波特徴量算出部は、
   　前記ウィンドウ信号に窓関数を掛ける窓関数掛け算部をさらに備え、
   　前記統合出力部は、
   　前記窓関数が掛けられた前記ウィンドウ信号の前、後、または前後に前記第２のサンプルデータが統合された前記統合ウィンドウ信号を出力する
   　請求項２に記載の脈波測定装置。
4. 　前記窓関数は、ハニング窓である請求項３に記載の脈波測定装置。
5. 　前記第２のサンプルデータは、零である請求項２から４のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
6. 　前記統合出力部は、
   　前記第１のサンプルデータのサンプル数と前記第２のサンプルデータのサンプル数の合計が２のべき乗となるように、前記第２のサンプルデータを前記第１のサンプルデータに統合した前記統合ウィンドウ信号を出力し、　前記離散周波数変換部は、前記ウィンドウ信号に対してＦＦＴを実行する
   　請求項２から５のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
7. 　前記脈波情報取得部は、
   　予め定められた時間間隔でそれぞれオーバーラップするように前記ウィンドウ信号を出力する
   　請求項２から６のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
8. 　前記統合出力部が出力した前記統合ウィンドウ信号は、等しい値のサンプルデータを両端に有する請求項３から７のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
9. 　前記脈波情報取得部は、
   　前記生体の部位の映像を入力する映像入力部を備え、
   　時間を示す基準信号に基づいて、前記映像から予め定められたサンプリングレートに固定した前記ウィンドウ信号を出力する
   　請求項２から８のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
10. 　前記基準信号は、前記映像を構成するフレームに含まれるタイムスタンプである請求項９に記載の脈波測定装置。
11. 　前記映像は、交流電源により駆動されている照明が発する光を含み、
    　前記基準信号は、前記照明の輝度周波数に応じた信号である
    　請求項９に記載の脈波測定装置。
12. 　前記脈波特徴量は、脈拍数、脈波の特徴点の時間間隔、及び脈波の特徴点の振幅の少なくとも１つを含む
    　請求項１から１１のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
13. 　前記脈波特徴量に基づいて、前記生体の健康情報を推定する健康情報推定部を更に備える請求項１から１２のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
14. 　前記脈波特徴量算出部は、
    　前記脈波情報に基づいて、前記生体の脈拍数を周波数分析により算出し、前記脈波情報に基づいて、前記生体の脈波の時間情報を算出する脈拍情報算出部を備え、
    　前記健康情報推定部は、
    　前記脈拍数と前記時間情報とに基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部を備える
    　請求項１３に記載の脈波測定装置。
15. 　前記時間情報は、
    　前記脈波の立ち上がり時間、前記脈波の立ち下がり時間、及び、前記脈波の１拍分の１階微分信号における立ち上がりゼロクロスポイントと立ち下がりゼロクロスポイントとトップピークとボトムピークのいずれか２点の間の時間のうち、少なくとも１つを含む請求項１４に記載の脈波測定装置。
16. 　前記時間情報は、前記立ち上がり時間及び前記立ち下がり時間のうち少なくともいずれかを含み、
    　前記血圧情報出力部は、
    　前記時間情報の２乗に基づいて、前記血圧情報を推定して出力する請求項１５に記載の脈波測定装置。
17. 　前記脈拍情報算出部は、
    　前記周波数分析により算出した前記脈拍数と前記脈波情報とに基づいて、前記時間情報を算出する請求項１４から１６のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
18. 　前記時間情報は、
    　第１の時間と、前記第１の時間と異なる第２の時間とを含み、
    　前記脈拍情報算出部は、
    　前記第１の時間と前記第２の時間とを独立に算出する
    　請求項１５または１６に記載の脈波測定装置。
19. 　前記血圧情報出力部は、
    　前記脈拍数と前記第１の時間とに基づいて、前記生体の最高血圧を推定し、
    　前記脈拍数と前記第２の時間とに基づいて、前記生体の最低血圧を推定し、
    　前記血圧情報として前記推定した前記最高血圧と前記推定した前記最低血圧とを示す情報を出力する
    　請求項１８に記載の脈波測定装置。
20. 　前記時間情報は、
    　前記立ち上がり時間及び前記立ち下がり時間を含み、
    　前記脈拍情報算出部は、
    　前記立ち上がり時間と前記立ち下がり時間とをそれぞれ独立に算出する
    　請求項１５、１６、１８、または１９のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
21. 　前記血圧情報出力部は、
    　前記脈拍数と前記立ち上がり時間とに基づいて、前記生体の最高血圧を推定し、
    　前記脈拍数と前記立ち下がり時間とに基づいて、前記生体の最低血圧を推定し、
    　前記血圧情報として前記推定した前記最高血圧と前記推定した前記最低血圧とを示す情報を出力する
    　請求項２０に記載の脈波測定装置。
22. 　前記脈拍情報算出部は、
    　前記脈波情報に基づいて、前記脈波の１拍分の１階微分信号における立ち上がりゼロクロスポイントからトップピークまでの間の時間とボトムピークから立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とをさらに算出し、
    　前記血圧情報出力部は、
    　前記立ち上がりゼロクロスポイントから前記トップピークまでの間の時間と前記ボトムピークから前記立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とにさらに基づいて、前記血圧情報を推定して出力する
    　請求項１５から２１のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
23. 　前記血圧情報出力部は、
    　前記脈拍数と前記立ち上がり時間と前記立ち上がりゼロクロスポイントから前記トップピークまでの間の時間とに基づいて、前記生体の最高血圧を推定し、
    　前記脈拍数と前記立ち下がり時間と前記ボトムピークから前記立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とに基づいて、前記生体の最低血圧を推定し、
    　前記血圧情報として前記推定した前記最高血圧と前記推定した前記最低血圧とを示す情報を出力する
    　請求項２２に記載の脈波測定装置。
24. 　前記脈波情報取得部は、
    　前記生体の部位の映像を入力する映像入力部を備え、
    　前記脈波特徴量算出部は、
    　前記映像に基づいて、前記生体の脈拍数と前記生体の脈波の時間情報とを算出する脈拍情報算出部を備え、
    　前記健康情報推定部は、
    　前記脈拍数と前記時間情報とに基づいて、前記生体の血圧情報を推定して出力する血圧情報出力部を備える
    　請求項１３に記載の脈波測定装置。
25. 　前記時間情報は、
    　前記脈波の立ち上がり時間、及び前記脈波の立ち下がり時間のうち、少なくとも１つを含む請求項２４に記載の脈波測定装置。
26. 　前記脈拍情報算出部は、
    　前記映像から前記生体の脈波成分信号を抽出する脈波成分信号抽出部と、
    　前記脈波成分信号から前記生体の脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
    　前記脈波成分信号から前記立ち上がり時間、及び前記立ち下がり時間のうち、少なくとも１つを算出する時間情報算出部と
    　を備える請求項２５に記載の脈波測定装置。
27. 　前記脈拍数算出部は、
    　前記脈波成分信号を周波数分析した結果に基づいて、前記脈拍数を算出する請求項２６に記載の脈波測定装置。
28. 　前記周波数分析は、離散時間分析であり、前記離散時間分析において入力される前記脈波成分信号のポイント数は、１ウィンドウあたり１２８ポイントである請求項２７に記載の脈波測定装置。
29. 　前記周波数分析は、
    　ＦＦＴ分析またはウェーブレット分析である請求項２７または２８に記載の脈波測定装置。
30. 　前記時間情報算出部は、
    　前記脈波成分信号の１階微分に基づいて、前記時間情報を算出する請求項２６から２９のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
31. 　前記時間情報は、
    　第１の時間と、前記第１の時間と異なる第２の時間とを含み、
    　前記脈拍情報算出部は、
    　前記第１の時間と前記第２の時間とを独立に算出する
    　請求項２６から３０のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
32. 　前記血圧情報出力部は、
    　前記脈拍数と前記第１の時間とに基づいて、前記生体の最高血圧を推定し、
    　前記脈拍数と前記第２の時間とに基づいて、前記生体の最低血圧を推定し、
    　前記血圧情報として前記推定した前記最高血圧と前記推定した前記最低血圧とを示す情報を出力する
    　請求項３１に記載の脈波測定装置。
33. 　前記時間情報は、
    　前記立ち上がり時間及び前記立ち下がり時間を含み、
    　前記脈拍情報算出部は、
    　前記立ち上がり時間と前記立ち下がり時間とをそれぞれ独立に算出する
    　請求項２６から３２のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
34. 　前記血圧情報出力部は、
    　前記脈拍数と前記立ち上がり時間とに基づいて、前記生体の最高血圧を推定し、
    　前記脈拍数と前記立ち下がり時間とに基づいて、前記生体の最低血圧を推定し、
    　前記血圧情報として前記推定した前記最高血圧と前記推定した前記最低血圧とを示す情報を出力する
    　請求項３３に記載の脈波測定装置。
35. 　前記脈拍情報算出部は、
    　前記脈波成分信号の１拍分の１階微分信号における立ち上がりゼロクロスポイントからトップピークまでの間の時間とボトムピークから立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とをさらに算出し、
    　前記血圧情報出力部は、
    　前記立ち上がりゼロクロスポイントから前記トップピークまでの間の時間と前記ボトムピークから前記立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とにさらに基づいて、前記血圧情報を推定して出力する
    　請求項２６から３４のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
36. 　前記血圧情報出力部は、
    　前記脈拍数と前記立ち上がり時間と前記立ち上がりゼロクロスポイントから前記トップピークまでの間の時間とに基づいて、前記生体の最高血圧を推定し、
    　前記脈拍数と前記立ち下がり時間と前記ボトムピークから前記立ち上がりゼロクロスポイントまでの間の時間とに基づいて、前記生体の最低血圧を推定し、
    　前記血圧情報として前記推定した前記最高血圧と前記推定した前記最低血圧とを示す情報を出力する
    　請求項３５に記載の脈波測定装置。
37. 　前記血圧情報出力部は、
    　前記時間情報の２乗に基づいて、前記血圧情報を推定して出力する請求項２４から３６のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
38. 　前記部位は、
    　前記生体の鼻である請求項１４から３７のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
39. 　前記部位は、
    　前記生体の指先である請求項１４から３７のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
40. 　前記血圧情報は、
    　血圧、血圧状態、動脈硬化、血管年齢、脳卒中体質のうち、少なくとも１つを示す請求項１４から３９のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
41. 　前記脈波情報または前記生体の部位の映像から前記生体の属性情報を取得する属性情報取得部を更に備え、
    　前記健康情報推定部は、
    　前記属性情報と前記脈波特徴量に基づいて、前記生体の健康情報を推定する
    　請求項１３から４０のいずれか一項に記載の脈波測定装置。
42. 　前記属性情報は、性別、年齢、世代、血液型、出身地、国籍、母国語、人種及び体格の少なくとも１つを含む請求項４１に記載の脈波測定装置。
43. 　請求項４１または４２に記載の脈波測定装置と、
    　前記属性情報と前記健康情報のうち少なくともいずれかを表示するディスプレイと
    　を備える携帯機器。
44. 　前記脈波測定装置は、前記映像から前記生体の個人識別情報を取得する個人識別情報取得部を更に備え、
    　前記個人識別情報と、前記生体の過去の健康情報を記憶する記憶部を更に備え、
    　前記記憶部に記憶された個人識別情報と前記個人識別情報取得部が取得する個人識別情報が一致するときに、前記生体の健康情報を推定し、
    　前記記憶部に記憶された個人識別情報と前記個人識別情報取得部が取得する個人識別情報が一致しないときに、前記生体の健康情報を推定しない、
    　請求項４３に記載の携帯機器。
45. 　請求項１３から４２のいずれか一項に記載の脈波測定装置と、
    　前記健康情報に基づき制御される医療機器と
    　を備える医療機器システム。
46. 　前記医療機器は、前記健康情報に基づいて、透析流量を制御する人工透析装置である請求項４５に記載の医療機器システム。
47. 　前記脈波測定装置は、
    　前記健康情報に基づいて、前記人工透析装置の透析流量を制御する請求項４６に記載の医療機器システム。
48. 　前記健康情報は、血圧情報である請求項４６または４７に記載の医療機器システム。
49. 　前記脈波測定装置または前記人工透析装置は、前記健康情報を医療機関のデータ管理システムに送信する請求項４６から４８のいずれか一項に記載の医療機器システム。
50. 　前記脈波測定装置または前記人工透析装置は、前記健康情報が予め定められた範囲にないときに、前記健康情報またはアラームを前記データ管理システムに送信し、
    　前記健康情報が予め定められた範囲であるときに、前記健康情報またはアラームを前記データ管理システムに送信しない
    　請求項４９に記載の医療機器システム。
51. 　前記データ管理システムは、前記健康情報または前記アラームを受信したときに、アラームを出力する請求項５０に記載の医療機器システム。
52. 　前記人工透析装置は、
    　前記健康情報を表示するディスプレイを備える請求項４６から５０のいずれか一項に記載の医療機器システム。
53. 　請求項１３から４２のいずれか一項に記載の脈波測定装置を複数有し、
    　複数の前記脈波測定装置で算出される複数の脈波特徴量または健康情報の各相関を判定する相関判定部
    　を備え、
    　前記相関判定部は、前記各相関のうち予め定められた値よりも高い相関がある場合に、前記複数の脈波特徴量のうち対応する脈波特徴量を算出する脈波測定装置に、相関が予め定められた値よりも高いことを示す情報を送信する生体情報コミュニケーションシステム。
54. 　請求項１３から４２のいずれか一項に記載の脈波測定装置を２つ有し、
    　前記２つの脈波測定装置の少なくとも１つは、
    　前記２つの脈波測定装置で算出される２つの脈波特徴量の相関を判定し、前記相関が予め定められた値よりも高い場合に、前記相関が予め定められた値よりも高いことを示す情報を出力する生体情報コミュニケーションシステム。

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