WO2015186374A1 - 呼吸運動測定装置 - Google Patents

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WO2015186374A1
WO2015186374A1 PCT/JP2015/052675 JP2015052675W WO2015186374A1 WO 2015186374 A1 WO2015186374 A1 WO 2015186374A1 JP 2015052675 W JP2015052675 W JP 2015052675W WO 2015186374 A1 WO2015186374 A1 WO 2015186374A1
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respiratory motion
body surface
region
respiratory
measuring device
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義満 青木
仁優 田村
文生 里宇
清水　克己
良仁 滝
竹村　安弘
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株式会社イデアクエスト
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Priority to EP15802863.9A priority patent/EP3001950A4/en
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    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity

Definitions

  • the present invention relates to a technique for performing three-dimensional measurement of a target object.
  • a respiratory motion measuring device that measures the three-dimensional measurement of a target object, especially the respiratory motion of a subject.
  • the subject's body is differentiated into predetermined regions, and the respiratory motion in each region is measured and evaluated.
  • one such device that is commonly used is an overnight polysomnography device used to diagnose sleep breathing disorders.
  • this device there is a device in which a band sensor is wound around the chest and abdomen of a subject and the respiratory motion of each part is measured.
  • FG fiber grating
  • Patent Document 4 Other studies include fiber grating (FG) respiratory motion measurement, where the chest and abdomen are automatically segmented into multiple straight lines to detect respiratory motion in each segmented area (Patent Document 4) and motion capture. Some have used it to observe the movement of each point on the body of the subject (Patent Document 2).
  • FG fiber grating
  • a typical measurement method using a conventional band sensor is an inductive plethysmograph (RIP) that detects a change in inductance due to a change in the cross-sectional area (outer cross-sectional area) of the body. A change in the outer circumference is detected.
  • RIP inductive plethysmograph
  • Non-Patent Document 2 discloses a method of projecting a plurality of line lights and measuring the height distribution of the measurement area. Here, however, the measurement area is divided into respiratory motions for each divided region. The concept of measuring is not considered.
  • the present invention in order to grasp the difference between the respiratory motion status of the subject and the normal respiratory motion, or over time of the respiratory motion status of the same subject In order to grasp the change, the area to be evaluated is easily and reproducibly in a respiratory motion measuring device that divides the subject's chest abdomen into multiple regions and obtains respiratory motion waveforms indicating the amount of activity in each region. It is an object of the present invention to provide a dividing method and a respiratory motion measuring apparatus using the dividing method that can be set with good division.
  • the left and right dividing lines of the subject's body, between the chest and abdomen A plurality of mark positions (Merckmar) are set on the body surface of the subject in consideration of the dividing line.
  • an index (mark) made of a material having a reflectance (or absorption rate) different from that of the body surface with respect to the wavelength of the light beam used for observation is arranged, and an image of the subject including the index image To get.
  • the image of the subject is divided into a plurality of regions, with a line having the position of these index images as a connecting point as a boundary line.
  • the body surface is irradiated with a light beam having a non-uniform intensity distribution, and changes in the height of individual parts of the body surface over time are detected based on the reflected light from the body surface, and respiratory motion is performed.
  • the respiratory motion measuring device that obtains respiratory motion signals corresponding to the above, an imaging device that images the body surface and outputs an observation image of the body surface is arranged, and a plurality of Merckmars that are mark positions are set on the body surface.
  • An index for example, a reflector having a reflectance (or absorptance) different from that of the body surface is arranged on each Merckmar in the wavelength region received by the imaging device, and passes through images of a plurality of indices on the observation image.
  • the body surface is divided into a plurality of regions by dividing lines, and the temporal change in height of each part is totaled or averaged for each divided region to obtain a respiratory motion signal of each divided region.
  • the area to which each part belongs is detected by image processing, and the measured height or height of each part is measured.
  • Region information is added to the change information to determine the amount of change for each region.
  • the Merckmar preferably includes at least three points: a point on the sternum, a point near the umbilicus, and a point near the midpoint of the left and right anterior iliac spines.
  • the Merckal preferably includes at least one of the position of the rib on the sternum or sternum, the intersection of the rib and the axillary line, and the intersection of the rib and the midclavicular line.
  • the respiratory motion signal is obtained by averaging the amount of change corresponding to the height change with time of a plurality of points on the body surface for each region.
  • This height change may be a height change with respect to a reference height, or may be a height change at regular time intervals.
  • an individual reflectance (or absorptance) distribution is given to an index placed at each mark position (Merckmar), or the shape and size of the index are set individually, and each index image is displayed on the observation image. Can be easily identified. Based on this specification, the dividing line is automatically set according to a predetermined rule.
  • the reflector has a retroreflective element disposed on the surface thereof, and includes a wavelength region in which the imaging device has substantially sensitivity in a direction close to the direction of the imaging device when viewed from the body surface. It is also possible to install a light source.
  • the respiratory motion signal of each region can be obtained based on this. This makes it possible to accurately compare the areas of the subjects and temporal comparison of the same areas of the same subject. Moreover, even if different examiners place an index and perform measurement, the same comparable results can always be obtained.
  • the points on the ribs and sternum, the intersections of the ribs and the axillary line, and the intersections of the ribs and the midline of the collarbone are equally visible and easy to palpate, and are always clear even if the body is deformed. is there. Therefore, a desired dividing line can be obtained with high reproducibility based on these positions and intersections.
  • a region to be evaluated and compared is set simply and effectively, and measurement, observation, and comparison for each region are facilitated.
  • an index at a mark position (Merckmar) on the body surface, it is clearly displayed at which position on the measured image the image should be divided, and it is possible to divide the region with high reproducibility.
  • a respiratory motion signal corresponding to each divided region can be obtained. Therefore, the subject's measurement region is divided and the respiratory motion of each divided region is measured. It is suitable for evaluation and comparison.
  • FIG. 3 shows an outline of the overall configuration of a respiratory motion measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram showing the whole respiratory motion measuring apparatus to which the present invention is applied.
  • the subject 31 lies on the bed 33 with the body surface 32 facing up.
  • a projector 34 which is a light source that irradiates a light beam with a non-uniform intensity distribution on the body surface 32
  • a camera 35 which is an imaging device that detects reflected light from the body surface
  • the light flux has a light quantity distribution having a plurality of intensity peaks in a two-dimensional array, for example, and forms a plurality of bright spots on the body surface 32.
  • the output of the camera 35 is signal-processed by an information processing apparatus provided in the vicinity, for example, a PC (personal computer) 36, and the processing result is displayed on the screen of the display unit of the PC 36.
  • Reference numeral 37 denotes an example of the displayed screen, which shows images of a plurality of bright spots.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing an index (mark) as a mark position (Merckmar), for example, a position where reflectors and markers are arranged, and division of regions.
  • the mark position (Merckmar) include the sternum pattern 1, the left and right hip projections 0, 2, the point 4 on the sternum at the height of the fourth rib 4, the left and right armpits 3, 5, the xiphoid process 7, the lower left and right ribs, and the clavicle It includes the positions of the midline intersection points 6 and 8, the umbilicus 9, the midpoint 11 of the left and right anterior iliac spines, and the left and right anterior iliac spines 10 and 12.
  • an index having a reflectance (or absorptance) different from that of the body surface is used in the wavelength region received by the imaging device.
  • a reflector or marker is used as an index
  • a reflector or marker having a predetermined size is attached to a mark position (Merckmar) on the body surface.
  • a paint made of a material having a reflectance (or absorption rate) different from that of the body surface in the wavelength range received by the imaging device may be applied to a mark position (Merckmar) on the body surface with a predetermined size. good.
  • the region a is divided by each line segment connecting the mark positions 0-1-4-3, and is divided by each line segment connecting the mark positions 2-1-4-5.
  • a region e divided by each line segment connecting 9-11-10 and a region f divided by each line segment connecting mark positions 8-7-9-11-12 are formed.
  • a respiratory motion signal can be obtained for each region.
  • FIG. 5 is a block diagram of a respiratory motion measuring apparatus employing the present invention.
  • a light beam from a projector 34 which is a light source irradiated toward the body surface 32 of the subject 31, has a predetermined intensity pattern.
  • a two-dimensional bright spot is formed on the body surface.
  • the reflected light from the body surface is detected by a camera 35 that is an imaging device.
  • the illumination light for obtaining the index image by the camera 35 may illuminate the entire room.
  • another light source 38 is viewed from the body surface in the direction of the imaging device. It shall be placed in the near direction and near the camera 35. That is, as shown in FIG. 3, the light source 38 is disposed adjacent to the camera 35.
  • the light source 38 may be composed of a plurality of light sources, and the plurality of light sources may be arranged around the tip of the camera 35 in a ring shape or a donut shape.
  • the other light source 38 includes an incandescent lamp, a discharge lamp, a fluorescent lamp, an LED bulb, and the like including a wavelength region in which the camera 35 is substantially sensitive.
  • a marker having a retroreflective function when used as an index, a large amount of light is reflected from the marker in the direction of the camera 35 even with a small amount of illumination, and the contrast with a portion other than the marker increases. Therefore, together with the marker, there is an effect that the bright spot array can be clearly distinguished from other parts of the body surface without being obstructed by illumination of another light source 38.
  • the output signal from the camera 35 is introduced into the mark position detector 51 and the area information adder 53.
  • the imaging device of the camera 35 has a sensitivity in a wavelength range from visible light to near infrared, for example, but a band that passes only the peripheral wavelength of the bright spot array wavelength so that unnecessary light does not enter as much as possible.
  • a pass filter is installed on the object (subject) side from the image sensor.
  • the wavelength range in which the camera 35 is substantially sensitive is a wavelength range that passes through the band-pass filter at the angle of view of the camera 35.
  • the near-infrared wavelength region is employed for the purpose of preventing the subject from feeling glare and reducing the influence of sunlight.
  • FIG. 4 is an example of an output signal from the camera 35 and is an image photograph showing an output image of the camera.
  • a large white circle is an image of a marker arranged at a mark position (Merckmar), and a small white circle is a bright spot image.
  • the output signal from the camera 35 is grayscaled and smoothed in the same manner as the bright spot detection, and the obtained smoothed image is subtracted from the original image and then binarized. Thereafter, for example, the binarized image is subjected to, for example, contraction processing three times and expansion processing three times, and only the bright spot is erased to leave an image at the mark position (Merckmar).
  • the mark position detector 51 performs contour extraction and ellipse fitting on the obtained mark position (Merckmal) image, and the major axis and the minor axis are, for example, 9 pixels or more from the detected ellipse image.
  • the center position or centroid position of an object is output as the final mark position (Merckmar).
  • the output signal from the mark position detector 51 is introduced into the region divider 52, and is classified according to a predetermined order or the size and shape of the marker image on the detected mark position (Merckmar).
  • the method divides the image into a plurality of areas and determines area dividing lines.
  • the output signal of the mark position detector 51 is sent to the area information adder 53.
  • the area information adder 53 classifies the bright spot information sent from the camera 35 for each area using the information from the area divider 52. Specifically, for each bright spot, it is determined to which area the bright spot belongs, and identification information (ID) unique to the area is attached. That is, for all the bright spots, the relationship between the bright spot and each area outline is examined, and if it is inside a certain area, a unique ID of that area is assigned.
  • ID identification information
  • the output signal of the area information adder 53 is sent to the bright spot information processing device 54.
  • the bright spot information processing device 54 the movement amount of each bright spot is calculated, and the movement amounts of all bright spots included in each area are added together to determine the respiration rate for each area.
  • FIG. 6 is a graph illustrating the respiratory motion signal waveforms 41 to 46 for each of the divided regions a to f obtained as described above.
  • the vertical axis indicates the value of each respiratory motion, that is, the respiration rate
  • the horizontal axis indicates the elapsed time.
  • the horizontal line in each waveform 41 to 46 indicates the average reference level.
  • S indicates the latest amplitude of the waveform 41.
  • the respiration rate refers to an average displacement in the direction of respiration motion of the body surface for each region due to respiration motion or a volume change obtained by multiplying this by the area of the region.
  • the displacement may be a displacement from a reference position obtained from a position at a certain point in time or a time average for a certain period, or may be a displacement at intervals of a certain time during exercise.
  • the mark position detector 51, the region divider 52, the region information adder 53, the bright spot information processor 54, and the result output device 55 have been described as hardware, but these functions operate on the PC 36. It is also possible to realize it as software.
  • FIG. 7 is an example of a flowchart when the functions of the units 51 to 55 in FIG. 5 are realized as software.
  • a captured image is acquired from the camera 35 (step S1), converted into a gray scale (step S2), smoothed (step S2), and the obtained smoothed image is subtracted from the original image (original pixel). -Smoothed image) (step S4), and then binarization (step S5).
  • the contraction process is performed three times and the expansion process is performed three times on the binarized image (steps S6 and S7), and the contour of the mark position (Merckmar) image is extracted (step S8).
  • step S9 an image of the mark position (Merckmar) is output (step S10).
  • step S11 an image of the mark position (Merckmar) image
  • step S12 an image of the mark position (Merckmar) is output (step S10).
  • step S11 an area dividing line is determined based on the mark position (Merckmar) image
  • step S12 a corresponding area ID is assigned to each of the bright spot images obtained from the camera 35
  • step S13 the movement amount of each bright spot is calculated
  • step S13 the movement amounts of all the bright spots included in each region are added to determine the respiration rate for each region, and the respiration rate for each region is determined.
  • An exercise waveform (respiration rate graph) is generated (step S14).
  • step S2 gray scale conversion
  • step S2 an area ID is assigned to each bright spot in advance, but without assigning an ID, the bright spot included in each area is searched and the amount of movement is calculated. They may be added together in the region to determine the respiration rate for each region.
  • the luminous flux from the projector 34 generates the bright spot array.
  • other patterns can be used instead of the bright spot array as long as it is a predetermined intensity pattern. is there.
  • a light beam having a random pattern or a partial pattern locally different from other positions is irradiated obliquely to the camera 35, and the camera captures the reflected light to detect the position of the partial pattern. That is, if the partial pattern is a pattern different from other parts, the location of the partial pattern can be specified.
  • the partial pattern image can be processed in the same manner as the bright spot image to detect the height of the position of the partial pattern or the amount corresponding to the height change, and these can be aggregated within the area.
  • the respiratory volume of each region can be calculated. For example, such a technique is disclosed in US Patent Publication No. 2009/0059241.
  • the luminous flux itself from the projector 34 does not have a specific intensity distribution pattern as in the bright spot array, but each pixel of the image sensor has a distance detection function by measuring the time of flight of light. May be. That is, by measuring the time from when the illumination light is emitted until the imaging device receives the reflected light, the distance that the light propagates (ie, twice the distance to the object) based on the traveling speed of the light. ) Can be detected. In this case, it is also possible to detect the height corresponding to the height of each individual body surface or an amount corresponding to a change in height, and calculating the respiration rate of each region by summing them within the region. Can do. For example, such a technique is disclosed in “Larry Li, Time-of-Flight Camera-An Introduction”, Texas Instruments, Technical White Paper, SLOA 1908, January 2014.
  • FIG. 8 shows an example in which region segmentation based on the mark position (Merckmar) is applied to a subject with body deformation.
  • FIG. 8 is a plan view showing a divided area in a subject different from the previous embodiment. Even if the body is deformed in this way, the region can be clearly divided.
  • Table 1 shows the average value of intra-class correlation coefficient for each region when respiratory motion waveforms were measured for a total of 13 subjects: 5 healthy subjects, 3 stroke patients, 3 muscular dystrophy patients, and 2 cerebral palsy patients. Show. That is, for each region 1-6, the amplitude was measured from a single respiratory motion waveform measurement, and the intraclass correlation coefficient was calculated for them (from ICC (1, 1) and 10 respiratory motion waveform measurements). The result of measuring the amplitude and obtaining the intraclass correlation coefficient for the average value (ICC (1, 10)) is shown.
  • the intra-class correlation coefficient ICC (1, 10) for the average value of 10 times is 0.9 or more in any region, indicating that the reproducibility is good. This indicates that the respiratory motion measurement according to the present invention can be used not only for comparison by a single subject but also for comparative measurement among a plurality of subjects.
  • Table 2 shows the results of performing a Land-Altman analysis on the respiratory motion amplitude for 5 minutes during the measurement of the same patient (subject) by the same examiner once every different day.
  • data A to data D are: Data A: 95% confidence interval of measured value difference average Data B: correlation coefficient between average and difference (r) Data C: t-value data in uncorrelated test D: t-value at n-2 degrees of freedom and significance level 5%.
  • the respiratory motion can be measured by dividing the region with high reproducibility, including patients with various diseases, using the respiratory motion measuring device of the present invention.
  • the respiratory movement measurement principle used here is that the infrared beam is divided into a number of two-dimensionally arranged light beams by a two-dimensional diffraction grating, and the body of the subject is separated from the FG projector 34. Irradiate toward the surface 32. Accordingly, a large number of bright spots generated in the target area are imaged by the video camera 35, and the movement of the subject is detected from the movement of each bright spot.
  • FG fiber grating
  • it is called an FG breathing monitor (see, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-175582 (corresponding US Pat. No. 7,431,700)).
  • An example of the bright spot image obtained is indicated by reference numeral 37.
  • the average movement of the area can be detected by summing up (average) the movements of the bright spots included in the area to be detected. By summing up the entire moving area on the body, the average motion of the whole can be detected, and by summing up within the divided areas, the movement of that area can be detected.
  • the respiratory motions of the chest side and the ventral side of the body can be compared. it can. In this way, arbitrary parts can be combined and compared, and it is possible to grasp the state of respiratory motion at various parts in the body.
  • comparisons of individual regions or regions that combine several regions include the motion amplitude (respiration volume). ) And periodic respiratory motion phase (timing).
  • each Merckmar is pointed in turn with a pointing device, and the correspondence of the order of the Merckmals to be linked is determined and stored in, for example, the memory in the PC 36. It is also possible to automatically create an area boundary line.
  • each Merckmar may be specified on the observation image by making the reflectance unique to each Merckmar index or by capturing a unique pattern.
  • the maximum likelihood method can be used even if the individual Merckmar is pointed out as described above, or the individual Merckmar can be identified on the observation image so that the positional relationship between the individual Merckmars cannot be identified.
  • the connection of each Merckmar can be automatically generated by using a least square method, a genetic algorithm, a calculation technique used for estimation such as a neural network, or the like.
  • the positions of the left and right throat protrusions are set as Merckal 0 and 2, respectively, but this is not restrictive. That is, a position that is easy to understand between the position of the left and right hip protrusions and the left and right shoulder peaks, for example, “left and right shoulder peaks” or “middle point between the left and right hip protrusions and shoulder peaks” may be designated as Merck Mar 0 and 2, respectively.
  • the positions of the left and right axilla are set as Merckal 3 and 5
  • the intersection of either the left or right second rib to the tenth rib and the axillary line for example, “the intersection of the left and right third rib and the axillary line” You may set as follows.
  • the position on the sternum at the height of the fourth rib is set as the Merckmar 4, but the position on the sternum at any height of the first to seventh ribs, for example, “the third rib It may be specified as “position on the sternum at a height”.
  • the position of the intersection of the lower left and right ribs and the midline of the collarbone is set, but any position may be specified in the range of the lower ribs, for example, “the lowest point of the lower ribs” .
  • the sternum pattern 1 any point 0, 2 on the left and right heel processes to the left and right ridges, the point 4 on the sternum at the height of the fourth rib, the fourth on the left and right sides Intersections 13 and 14 between the ribs and clavicle midline, intersections 3 and 5 between the left and right fourth ribs and the axillary line 7, intersections 15 and 16 between the right and left fifth ribs and the axillary line, and the sixth and right and sixth ribs Intersections 17 and 18 with the clavicle midline, intersections 19 and 20 between the left and right eighth ribs and the axillary line, intersections 21 and 22 between the right and left tenth ribs and the clavicle midline, and an intersection 6 between the lower left and right ribs and the axillary line 6, 8, the umbilicus 9, the midpoint 11 of the left and right anterior iliac spines, and the positions 10 and 12 of the left and
  • the present invention it is possible to measure and evaluate the respiratory motion, which has been difficult to measure with the conventional apparatus, for each predetermined region. It is possible to accurately compare each other's areas and temporally compare the same areas of the same subject. In addition, even if different examiners place an index and perform measurements, the same results can always be obtained, so that the rehabilitation effect of the subject can be quantitatively grasped in addition to the measurement of respiratory volume. This will also promote the use in new fields that were not possible in the past.

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Abstract

　評価すべき領域を，簡便かつ再現性良く分割設定して、各領域の呼吸運動信号を得ることができる呼吸運動測定装置を提供する。　被検者（３１）の体表面（３２）に光束を照射して、その反射光をカメラ（３５）で捉え、被検者の呼吸量を計測する呼吸運動測定装置であって、被検者の体表面上にさらに目印位置であるメルクマールを設定し，これらのメルクマールに，反射率が前記体表面と異なる指標を配置し，観察画像上で，前記指標の像を通る分割線により前記体表面を複数の領域に分割して，分割された各領域毎の輝点の反射を集計して呼吸運動信号を得る。

Description

呼吸運動測定装置
　本発明は，対象物体の三次元計測を行う技術に関する。
　対象物体の三次元計測，特に被検者の呼吸運動について測定する呼吸運動測定装置であって，被検者の身体を決められた領域ごとに分化して、各領域の呼吸運動を測定・評価する方法・装置はこれまでほとんど存在しない。強いて言えば，一般に用いられているそのような装置としては，睡眠呼吸障害診断に用いる終夜睡眠ポリグラフ装置がある。該装置においては，被検者の胸部と腹部にバンドセンサを巻いて，各部の呼吸運動を測定するものがある。
　他の研究としては，ファイバグレーティング（ＦＧ）呼吸運動測定において、胸部と腹部をそれぞれ直線で複数に自動分割して，各分割領域の呼吸運動を検出するものや（特許文献４），モーションキャプチャを用いて，被検者の身体上の複数のポイント毎の動きを観察するもの（特許文献２）がある程度だった。
特表２０１３－５０４３４０（米国特許公開第２０１１／０６６０６３号） 特開２００５－００３３６６（米国特許第７５４５２７９号） 特開２００５－２４６０３３ 特開２００２－１７５５８２（米国特許第７４３１７００号） 米国特許公開第２００９／００５９２４１号
科学研究費助成事業（科学研究費補助金）研究成果報告書　　　　　　　　　課題番号：２２５００４７２（平成２５年６月１０日） Ｉｓａｂｅｌｌａ Ｒｏｍａｇｎｏｌｉ他、"Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ　ｈａｓ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｏｕｒ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｐａｔｈｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ"、Ｓｅｎｓｏｒｓ ２００８、８、ｐｐ．７９５１－７９７２ Ｋｌｅｍｅｎ　Ｐｏｖｓｉｃ他、"Ｌａｓｅｒ３－Ｄ　ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｒｅａｌ―ｔｉｍｅ ｖｉｓｕａｌ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｆｏｒ ｔｅａｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ｂｒｅａｔｈｉｎｇ"、Ｊｕｏｒｎａｌ　ｏｆ　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｏｐｔｉｃｓ，Ｍａｒｃｈ　２０１２，　Ｖｏｌ　１７（３）
　従来のバンドセンサを用いた代表的な測定方式は，身体の断面積（外周断面積）変化によるインダクタンスの変化を検出するインダクティブプレチスモグラフ（ＲＩＰ）であり，その他の測定方式も，張力変化などにより身体外周の変化を検出するものである。これらのものでは原理的に身体の左右の対称性評価をすることができない。また，被検者の上半身の変形が大きい症例ではこの測定方式は使用不可能である。
　モーションキャプチャを使ったものは，装置構成が大掛かりで，被検者への適用の簡便性やコストなどの面で臨床の現場で使用するには大きな困難が伴っていた。特に、非特許文献２に示されているように、多数のマーカを身体に正確に貼る必要があり、被検者への適用の簡便性やコストなどの面で臨床現場における実用性に問題がある。また、非特許文献３では、複数のライン光を投影して、測定エリアの高さ分布を測定する方法が開示されているが、ここでは、測定エリアを分割して、分割領域毎の呼吸運動を測定する概念は検討されていない。
　このような課題を解決すべく、本願発明においては、被検者の呼吸運動状況について，正常な呼吸運動との相違を把握するため，あるいは，同じ被検者の呼吸運動状況の継時的な変化を把握するために，被検者の胸部腹部を複数の領域に分割し，各領域における活動量を示す呼吸運動波形を取得する呼吸運動測定装置において，評価すべき領域を，簡便かつ再現性良く分割設定することができる分割方法およびそれを用いた呼吸運動測定装置を提供するものである。
　被検者の領域設定作業の簡便性と解剖学的に明確かつ再現性のよい体表面上の分割領域の特定の為に，被検者の身体の左右の分割線，胸部と腹部との間の分割線を考慮して被検者の体表面に複数の目印位置（メルクマール）を設定する。この複数の目印位置の各々に，観察に使用する光束の波長に関して体表面と反射率（又は吸収率）が異なる材料よりなる指標（マーク）を配置し，指標の画像を含む被検者の画像を取得する。このようにして得られた観察画像上で，これらの指標画像の位置を連結点とする線を境界線として，被検者の画像を複数領域に分割する。
　典型的な具体例としては，体表面に強度分布が一様でない光束を照射して該体表面からの反射光に基づき体表面の個々の部位の経時的な高さ変化を検知し，呼吸運動に対応する呼吸運動信号を得る呼吸運動測定装置において，体表面を撮像して体表面の観察画像を出力する撮像装置を配置し，体表面上に目印位置である複数のメルクマールを設定し，これらの各メルクマール上に，撮像装置が受光する波長域において，反射率（又は吸収率）が体表面と異なる指標（例えば、反射体）を配置し，観察画像上で，複数の指標の像を通る分割線により体表面を複数の領域に分割して，個々の部位の経時的な高さ変化を，分割された領域毎に集計または平均化して，分割された各領域の呼吸運動信号を得る。
　ここで，個々の部位の経時的な高さ変化を，分割された領域ごとに計算する際には，前記各部位が属する領域を画像処理により検出し，測定した各部位の高さ又は高さ変化の情報に，領域情報を付加して，各領域毎の変化量を求める。
　前記メルクマールは，好ましくは、少なくとも胸骨上の点，臍部近傍の点および左右前腸骨棘の中点近傍の点の３点を含む。
　前記メルクマールは，好ましくは、胸骨柄または胸骨上の肋骨の位置，肋骨と腋窩線との交点，および肋骨と鎖骨中線との交点，のうちの少なくとも１点を含む。
　前記呼吸運動信号は，体表面上の複数の点の経時的な高さ変化に対応する変化量を領域ごとに平均化して得る。なお、この高さ変化は、基準の高さに対する高さ変化でも良いし、一定の時間間隔毎の高さ変化でも良い。
　複数に分割された領域のうち，特定の隣接する領域を合併し，分割した数より少ない数の領域の呼吸運動信号を表示する。
　観察画像上で，決められた順番で指標画像を連結（及び延長）することにより，各領域の分割線を設定する。
　また別の例では，各目印位置（メルクマール）に配置する指標に個別の反射率（又は吸収率）分布を与えるか，指標の形状や大きさを個別のものとして，観察画像上で各指標画像を容易に特定できるようにする。この特定に基づき、決められた規則により自動的に分割線を設定する。
　前記指標としての、例えば反射体は，表面に再帰反射素子を配置したものであり，体表面から見て撮像装置の方向に近い方向に，撮像装置が実質的に感度を持つ波長域を含む別の光源を設置することも可能である。
　上記構成により，被検者の身体（特に背骨）に変形がある場合でも，背骨の変形に沿って各目印位置（メルクマール）の指標画像が取り込まれる。これらの目印位置（メルクマール）は被検者の体表面上の視認性の良い場所に存在し，しかも，観察者が触診しやすいので，精度，再現性ともに良好に所望の分割線を得ることができる。
　分割線を再現性良く得ることができるため，これに基いて，各領域の呼吸運動信号を求めることができる。これは被検者の領域相互の比較や，同じ被検者の同じ領域の時間的な比較を精度よく行うことができる。また，異なる検者が指標を配置して測定を行っても，常に同様の比較可能な結果を得ることができる。
　また，肋骨及び胸骨上の点，肋骨と腋窩線との交点，肋骨と鎖骨中線の交点は，いずれも同様に視認性が良いとともに触診がしやすく，身体の変形があっても常に明瞭である。従って，これらの位置、交点に基づき、再現性良く所望の分割線を得ることができる。
　したがって，本発明によれば簡便かつ有効に評価，比較したい領域を設定し，領域ごとの測定，観察，比較が容易となる。特に，体表面上の目印位置（メルクマール）に指標を配置することで，測定した画像上のどの位置で分割すべきかが明確に表示され，再現性の高い領域分割が可能である。それによって，上記同様，領域ごとの測定，観察，比較や同じ領域での時間的な比較が可能となる。
　本発明の呼吸運動測定装置を用いることにより，分割した各領域に応じた呼吸運動信号を得ることができるので，被検者の測定領域を分割して，それぞれの分割領域の呼吸運動を測定・評価・比較するのに好適である。
　これらの分割領域の中から任意の領域の呼吸運動を明瞭に特定して表示し，比較することで，特定の部位や領域の呼吸運動の比較・評価を明確に行うことができる。従って，呼吸器疾患の診断やリハビリテーション効果の評価に、より有用なデータを提供できることが期待される。
被検者の体表面上の目印位置の例を示す概念図である。 被検者の体表面上の目印位置の画像を直線で連結して分割領域を決定した例を示す平面図である。 本発明の一実施例による呼吸運動測定装置の全体構成を示す概念図である。 本発明の一実施例におけるカメラの出力画像を示す図である。 本発明の一実施例による呼吸運動測定装置のブロック図である。 本発明の一実施例における、分割領域ごとの呼吸運動信号の出力波形を示すタイミングチャートである。 本発明の一実施例による呼吸運動測定動作を説明するフローチャートである。 図２の例とは別の被検者の、体表面上の分割領域の例を示した平面図である。 図１の例に比べ、目印位置及び分割領域を多くした他の例を示した平面図である。
　以下，本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
　まず，図３に本発明の一実施例による呼吸運動測定装置の全体構成の概要を示す。図３は本発明を適用した呼吸運動測定装置全体を示す概念図である。被検者３１は，体表面３２を上にして，ベッド３３上に横たわっている。被検者３１の上方に，体表面３２に強度分布が一様でない光束を照射する光源である投光器３４と，該体表面からの反射光を検出する撮像装置であるカメラ３５が設けられる。この光束（ｌｉｇｈｔ ｆｌｕｘ）は、例えば、２次元アレイ状に複数の強度ピークを持つ光量分布をしており、該体表面３２上に複数の輝点を形成する。カメラ３５の出力は近傍に設けられた情報処理装置、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）３６で信号処理され，処理結果はＰＣ３６の表示部の画面上に表示される。３７は表示された画面の例であり，複数の輝点の画像を示す。
　図１は目印位置（メルクマール）としての指標（マーク）、例えば、反射体やマーカーの配置位置と領域の分割を示す概念図である。前記目印位置（メルクマール）として，例えば、胸骨柄１，左右烏口突起０，２，第４肋骨の高さの胸骨上の点４，左右腋窩３，５，剣状突起７，左右肋骨下部と鎖骨中線の交点６，８，臍部９，左右前腸骨棘の中点１１，左右前腸骨棘１０，１２の位置を含む。指標としては、撮像装置が受光する波長域において，反射率（又は吸収率）が体表面と異なるものを用いる。指標として反射体やマーカーを用いた場合は、所定の大きさの反射体やマーカーを体表面の目印位置（メルクマール）に貼る。又は、指標として、撮像装置が受光する波長域において，反射率（又は吸収率）が体表面と異なる材料からなる塗料を、所定の大きさで体表面の目印位置（メルクマール）に塗布しても良い。
　ここでは，例えば、図２に示すように，目印位置０－１－４－３を結んだ各線分によって区分された領域ａ，目印位置２－１－４－５を結んだ各線分によって区分された領域ｂ，３－４－７－６を結んだ各線分によって区分された領域ｃ，目印位置５－４－７－８を結んだ各線分によって区分された領域ｄ，目印位置６－７－９－１１－１０を結んだ各線分によって区分された領域ｅ，目印位置８－７－９－１１－１２を結んだ各線分によって区分された領域ｆが形成される。これにより、図６に示すように，それぞれの領域ごとに呼吸運動信号を得ることができる。
　なお，目印位置７－６を結ぶ線分，７－８を結ぶ線分，目印位置１１－１０を結ぶ線分，目印位置１１－１２を結ぶ線分など，体表の内側（左右中心線側）から外側へ結ぶ線分は，適宜体表の外側へ向かって延長して，体表上の領域を体表の側方へ向かって拡張することができる。
　図５は本発明を採用した呼吸運動測定装置のブロック図である。被検者３１の体表面３２に向けて照射された光源である投光器３４からの光束は，あらかじめ定められた強度パターンを持つものであり，本実施例では，体表面上で二次元の輝点列（アレイ）を生成する。該体表面からの反射光は撮像装置であるカメラ３５で検出される。
　その際，カメラ３５で指標の画像を得るための照明光は室内全体を照明するようなものでもよいが，本実施例では，別の光源３８を、体表面から見て前記撮像装置の方向に近い方向に、かつカメラ３５の近くに置くものとする。即ち、図３に示すように、光源３８は、カメラ３５に隣接して配置される。又は、光源３８を複数の光源で構成し、これら複数の光源をカメラ３５の先端部の周囲にリング状又はドーナツ状に配置するようにしても良い。この別の光源３８は，白熱灯や放電ランプ，蛍光灯，ＬＥＤ電球などのうち，カメラ３５が実質的に感度を有する波長域を含むものである。指標として，例えば、表面が再帰反射の機能を持つマーカーを用いると，小さい照明光量でもマーカーからはカメラ３５の方向に多くの光が反射してきて，マーカー以外の部位とのコントラストが大きくなる。従って、前記マーカーとともに，輝点列を，別の光源３８の照明に阻害されずに、体表の他の部分から明瞭に区別して検出できる効果がある。
　カメラ３５からの出力信号は目印位置検出器５１と領域情報付加器５３に導入される。ここで，カメラ３５の撮像素子は，例えば、可視光から近赤外の波長域に感度を有するが，できるだけ不要な光が入らないように，輝点アレイの波長の周辺波長以外は通さないバンドパスフィルタを撮像素子より物体（被検者）側に設置する。それによって，前記カメラ３５が実質的に感度を有する波長域は、前記カメラ３５の画角においてバンドパスフィルタを通る波長域となる。本実施例では被検者がまぶしさを感じないことや，太陽光の影響が少ないことを目的として近赤外の波長域を採用している。
　図４はカメラ３５からの出力信号の例であり、カメラの出力画像を示す画像写真である。この画像で，大きい白丸が目印位置（メルクマール）に配置されたマーカーの画像であり，小さい白丸が輝点画像である。
　目印位置検出器５１では，カメラ３５からの出力信号を輝点検出と同じように，グレースケール化，平滑化し、得られた平滑化画像を元の画像から減算し，その後２値化を行う。その後，更に、２値化した画像に対して、例えば、収縮処理を３回，膨張処理を３回行い，輝点のみを消去して目印位置（メルクマール）の画像を残す。
　目印位置検出器５１では，続いて、得られた目印位置（メルクマール）の画像に対して輪郭抽出，楕円フィッテングを行い，検出された楕円画像の中から，長軸・短軸が例えば９ピクセル以上あるものの中心位置または重心位置を最終的な目印位置（メルクマール）として出力する。
　目印位置検出器５１からの出力信号は，領域分割器５２に導入され，ここで予め定められた順序，あるいは検出された目印位置（メルクマール）上のマーカー画像の大きさ，形状等で分類された方法で，複数の領域に分割し，領域分割線を決定する。また、目印位置検出器５１の出力信号は領域情報付加器５３へ送られる。
　領域情報付加器５３では，カメラ３５から送られてきた輝点情報を領域分割器５２からの情報を使って領域毎に分類する。具体的には輝点毎に，その輝点がどの領域に属するかを判定し、領域固有の識別情報（ＩＤ）を付す。即ち、全ての輝点に対して，輝点と各領域輪郭線との関係を調べ，ある領域の内側にあれば，その領域の固有のＩＤを付す。
　領域情報付加器５３の出力信号は輝点情報処理装置５４に送られる。輝点情報処理装置５４では、各輝点の移動量を計算し、各領域毎にそれに含まれる全ての輝点の移動量を合算して，各領域毎の呼吸量を決定する。
　各領域の呼吸量は結果出力装置５５で，例えばＰＣ３６の画面上に表示される。図６はこのようにして得られた各分割領域ａ～ｆ毎の呼吸運動信号波形４１～４６を例示したグラフである。図６で縦軸は各呼吸運動の値、即ち、呼吸量を，横軸は経過時間を示す。なお、各波形４１～４６における横の線は平均基準レベルを示す。またＳは波形４１の最新の振幅を示す。ここで、呼吸量とは、呼吸運動による領域毎の体表面の呼吸運動方向の平均的変位またはこれに領域の面積を乗じた体積変化を指す。なお、前述の通り、変位とは、ある時点の位置や一定期間の時間平均から求めた基準位置からの変位でもよいし、運動中の一定時間間間隔ごとの変位でもよい。
　上記実施例では，目印位置検出器５１，領域分割器５２，領域情報付加器５３，輝点情報処理器５４，結果出力装置５５はそれぞれハードウエアとして説明したが，これらの機能はＰＣ３６上で動作するソフトウエアとして実現することも可能である。
　図７は図５の各部５１－５５の機能をソフトウエアとして実現した場合のフローチャート例である。先ず、カメラ３５から撮像画像を取得し（ステップＳ１）、それをグレースケール化（ステップＳ２）し、平滑化し（ステップＳ２）、更に、得られた平滑化画像を元の画像から減算（元画素　－　平滑化画像）を行い（ステップＳ４）、その後２値化を行う（ステップＳ５）。更に、２値化した画像に対して、例えば、収縮処理を３回，膨張処理を３回行い（ステップＳ６，Ｓ７）、目印位置（メルクマール）の画像の輪郭を抽出する（ステップＳ８）。その後、抽出された輪郭に対して楕円フィッテングを行い（ステップＳ９），目印位置（メルクマール）の画像を出力する（ステップＳ１０）。次に、目印位置（メルクマール）の画像に基づき領域分割線を決定し（ステップＳ１１），カメラ３５から得られた輝点画像の各々に対して対応する領域のＩＤを割当てる（ステップＳ１２）。その後、各輝点の移動量を計算し（ステップＳ１３）、各領域毎にそれに含まれる全ての輝点の移動量を合算して、各領域毎の呼吸量を決定し、各領域毎の呼吸運動波形（呼吸量グラフ）を生成する（ステップＳ１４）。なお、グレースケール化（ステップＳ２）は，ステップＳ１で得られた画像信号が元々グレースケールの信号である場合は不要である。また、ここでは、予め各輝点に領域のＩＤを割り当てているが、ＩＤの割り当てを行わずに、各領域毎に、そこに含まれる輝点を探索して、その移動量を計算し、それらを領域内で合算して、領域毎の呼吸量を決定してもよい。
　また，上記実施例では，投光器３４からの光束が輝点アレイを生成するものとしたが，予め定められた強度パターンであれば，輝点アレイに代えて他のパターンを採用することも可能である。例えば，ランダムなパターンや局所的に他の位置と異なる部分パターンを持つ光束を、カメラ３５に対して斜めに照射して，その反射光をカメラが撮像して部分パターンの位置を検出する。即ち、その部分パターンが他の部分と異なるパターンであれば、その部分パターンの場所を特定できる。この部分パターンの画像を，輝点画像と同様に処理して、部分パターンの位置の高さあるいは高さ変化に相当する量を検出することが可能であり，それらを前記領域内で集計して，各領域の呼吸量を算出できる。例えば、このような技術は米国特許公開第２００９／００５９２４１号に開示されている。
　あるいは，投光器３４からの光束自体には，輝点アレイのような特定の強度分布パターンを持たせずに，撮像素子の個々の画素に，光の飛行時間計測による距離検出機能を持たせるようにしても良い。即ち、照明光が発光してから，撮像素子がその反射光を受光するまでの時間を計測することにより，光の進行速度に基づき，光が伝播した距離（すなわち対象物までの距離の２倍）を検出できる。この場合，個々の体表面上の位置の高さあるいは高さ変化に相当する量を検出することも可能であり，それらを前記領域内で集計することでも，各領域の呼吸量を算出することができる。例えば、このような技術は“Ｌａｒｒｙ　Ｌｉ，Ｔｉｍｅ－ｏｆ－Ｆｌｉｇｈｔ　Ｃａｍｅｒａ－Ａｎ　Ｉｎｔｏｄｕｃｔｉｏｎ”、Ｔｅｘａｓ　Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｗｈｉｔｅ　Ｐａｐｅｒ，ＳＬＯＡ１９０８、Ｊａｎｕａｒｙ　２０１４“に開示されている。
　身体の変形がある被検者に，目印位置（メルクマール）による領域分割を適用した例を図８に示す。図８は先の実施例とは別の被検者での分割領域を示した平面図である。このように身体に変形があっても，明確に領域を分割することができる。
　表1は，健常者５名，脳卒中患者３名，筋ジストロフィー患者３名，脳性まひ患者２名の合計１３名について呼吸運動波形を測定した場合の、領域ごとの級内相関係数の平均値を示す。即ち，各領域１－６について単回の呼吸運動波形測定からその振幅を測定し，それらに対する級内相関係数を求めた結果（ＩＣＣ（１，１）、及び１０回の呼吸運動波形測定からその振幅を測定し，それらの平均値に対する級内相関係数を求めた結果（ＩＣＣ（１，１０）を示す。
　表１　単回と１０回の呼吸での領域ごとの級内相関係数
 
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001

 
　特に，筋ジストロフィー患者や脳性まひ患者では，身体の変形が認められる。１０回の平均値に対する級内相関係数ＩＣＣ（１，１０）は，どの領域についても０．９以上であり，再現性が良好であることが示されている。これは，本発明による呼吸運動測定が被検者単独での比較だけでなく，複数の被検者間での比較測定にも利用できること示すものである。
　表２は，同じ検者が同じ患者（被検者）の測定を，異なる日に１回ずつ行い，その中の５分間の呼吸運動振幅についてＢｌａｎｄ－Ａｌｔｍａｎ分析を行った結果を示す。
　表２ Ｂｌａｎｄ－Ａｌｔｍａｎ分析での加算誤差と比例誤差の検討
 
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002

 
ここでデータＡからデータＤとは，
データＡ：測定値差平均の９５％信頼区間
データＢ：平均と差の相関係数（ｒ）
データＣ：無相関検定でのｔ値
データＤ：自由度ｎ－２，有意水準５％でのｔ値
である。
　表２に示される測定結果では，測定値差平均の９５％信頼区間がいずれの領域についても０を跨いでいる。即ち、いくつかの測定値の差が０を中心に均等に分布し、測定値差平均が０の付近にあるということから，有意な加算誤差が認められないことが確認された。また，相関分析から，各領域に有意な比例誤差が認められないことも示された。
　以上のように，本発明の呼吸運動測定装置を用いて，さまざまな疾患を持つ患者を含めて，再現性良く領域を分割し，呼吸運動を測定できることが確認された。
　なお，ここで用いた呼吸運動測定原理は，図３に示すように，赤外線ビームを二次元の回折格子により，二次元に配列した多数の光ビームに分け，ＦＧ投光器３４から被検者の体表面３２へ向けて照射する。それによって，対象領域中に生じた多数の輝点をビデオカメラ３５によって撮像して，各輝点の動きから被検者の動きを検出するものである。特に，回折格子としてファイバグレーティング（ＦＧ）素子を用いて測定を行った場合，ＦＧ呼吸モニタと呼ばれている（例えば、特開２００２－１７５５８２（対応米国特許第７４３１７００号）参照）。なお、得られる輝点の画像の例を符号３７に示す。
　この測定原理を用いた場合，検出したい領域に含まれる輝点について，動きを集計（平均）することにより，その領域の平均的な動きを検出することができる。身体上の動いている領域全体について集計すれば，全体の平均的な動きが検出でき，分割した領域内で集計すれば，その領域の動きを検出することができる。
　以上の実施例では，体表面上に，６つの領域が形成され，それぞれの領域の呼吸運動が検出された。これは一例であり、胸部と腹部あるいは右半身と左半身など，より少ない領域に分けて、各領域の呼吸運動を検出することもできる。また，体表面をより細かい領域に分割して各領域の測定を行うことも可能である。
　また，例えば，本実施例の領域ａ，c，ｅの移動量を加算した信号と，領域ｂ，ｄ，ｆの移動量を加算した信号を生成すれば，身体の左側と右側の呼吸運動を比較することができる。
　同様に，領域ａ，ｂ，ｃ，ｄの移動量を加算した信号と，領域ｅ，ｆの移動量を加算した信号を生成すれば，身体の胸側と腹側の呼吸運動を比較することができる。このようにして，任意の部位を組み合わせて比較することができ，身体の中のさまざまな部位における呼吸運動の状況を把握することが可能である。
　なお，前述の左側と右側の呼吸運動の比較あるいは胸側と腹側の呼吸運動の比較など，個々の領域同志や，いくつかの領域をまとめた領域同志の比較としては，動きの振幅（呼吸量）の比較や，周期的な呼吸運動の位相（タイミング）の比較が可能である。それによって，動きの悪い部位や，閉塞の有無などが明確になったり，呼吸リハビリテーションにおける各領域の動きかたの目標を数値設定することができるようになる。
　観察画像上で，各メルクマールを連結して分割線を引く（指定する）場合，観察画像上の各メルクマールを結ぶ線や延長線をマウス等のポインティングデバイスで画像上に描画したり、互いに結ぶメルクマールの近傍をマウス等で指し示したりすることにより分割線を指定することも可能である。
　別の実施例として，予め、ポインティングデバイスで各メルクマールの近傍を順番に指し示し，どの順番に指し示されたメルクマール同志を連結するかの対応を決めて、例えばＰＣ３６内のメモリに記憶させておくことによって，領域の境界線を自動的に作成することも可能である。
　また，各メルクマールの指標毎にその反射率を固有のものにしたり，固有のパターンが撮像されるようにしたりすることによって，個々のメルクマールが観察画像上で特定できるようにしても良い。この場合，上記と同様に，あらかじめ，どのメルクマール同志を連結するかの対応を決めておくことによって，領域の境界線を自動的に作成することも可能である。さらに、前述のように個々のメルクマールを指し示したり、個々のメルクマールを観察画像上で特定できるようにしたりして、個々のメルクマールの位置関係を識別できるようにしておかなくても、最尤法、最小二乗法、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークなどの推論や推定に用いられる計算技法などを利用して、各メルクマールの連結を自動的に生成することもできる。
　図１に示した実施例においては，メルクマール０，２として，左右烏口突起の位置をそれぞれ設定しているが，これに限らない。即ち、左右烏口突起の位置から左右肩峰の間でわかりやすい位置，たとえば「左右肩峰」や「左右烏口突起と肩峰との中間点」をメルクマール０，２としてそれぞれ指定してもよい。
　また，メルクマール３，５として，左右腋窩の位置を設定しているが，左右第２肋骨～第１０肋骨のいずれかと腋窩線との交点，たとえば，「左右第３肋骨と腋窩線との交点」のように設定してもよい。
　さらに，メルクマール４として，第４肋骨の高さの胸骨上の位置を設定しているが，第１肋骨～第７肋骨のいずれかの高さの胸骨上の位置，たとえば，「第３肋骨の高さの胸骨上の位置」のように指定してもよい。
　メルクマール６，８として，左右肋骨下部と鎖骨中線の交点の位置を設定しているが，たとえば，「肋骨下部の最下点」など，肋骨下部の範囲で任意の位置を指定してもよい。
　前記目印位置（メルクマール）として，図９に示すように，胸骨柄１，左右烏口突起～左右肩峰の任意の点０，２，第４肋骨の高さの胸骨上の点４， 左右第４肋骨と鎖骨中線との交点１３，１４，左右第4肋骨と腋窩線との交点３，５，剣状突起７，左右第５肋骨と腋窩線との交点１５，１６，左右第６肋骨と鎖骨中線との交点１７，１８，左右第８肋骨と腋窩線との交点１９，２０， 左右第１０肋骨と鎖骨中線との交点２１，２２，左右肋骨下部と腋窩線との交点６，８，臍部９，左右前腸骨棘の中点１１，左右前腸骨棘の位置１０，１２を含むものとする。このように分けることで，肺の上葉，中葉，下葉に対応する部分と，横隔膜の運動に対応する部分の動きを検出することができ，それぞれの機能に結び付けて評価ができるので，特に好適である。
　上記記載は実施例についてなされたが、本発明はそれに限らず、本発明の精神と添付の請求の範囲の範囲内で種々の変更および修正をすることができることは当業者に明らかである。
　本発明によれば，従来装置では計測困難だった，呼吸運動を、決められた領域ごとに分化して測定・評価することが可能となる。被検者の領域相互の比較や，同じ被検者の同じ領域の時間的な比較を精度よく行うことができる。また，異なる検者が指標を配置して測定を行っても，常に同様の結果を得ることができるので，呼吸量の測定用途だけでなく，被検者のリハビリテーションの効果を定量的に把握するような，従来はできなかった新たな分野での利用も促進するものである。
　１　胸骨柄
　２，０　左右烏口突起～左右肩峰の任意の点
　３，５　左右第4肋骨と腋窩線との交点
　４　第４肋骨の高さの胸骨上の点
　６，８　左右肋骨下部と腋窩線との交点
　７　剣状突起
　９　臍部
　１０，１２　左右前腸骨棘の位置
　１１　左右前腸骨棘の中点
　１３，１４　左右第４肋骨と鎖骨中線との交点
　１５，１６　左右第５肋骨と腋窩線との交点
　１７，１８　左右第６肋骨と鎖骨中線との交点
　１９，２０　左右第８肋骨と腋窩線との交点
　２１，２２　左右第１０肋骨と鎖骨中線との交点
　３１　被検者
　３２　体表面
　３３　ベッド
　３４　投光器
　３５　カメラ
　３６　ＰＣ
　３７　ＰＣの画面
　５１　目印位置検出器
　５２　領域分割器
　５３　領域情報付加器
　５４　輝点情報処理装置
　５５　結果出力装置

Claims (10)

  1. 　光源より光束を体表面に照射して該体表面からの反射光により該体表面の複数の位置それぞれにおける経時的な高さ変化を検知し、呼吸運動に対応する呼吸運動信号を得る呼吸運動測定装置において，
    　前記体表面を撮像し、前記体表面の観察画像を出力する撮像装置と，
    　前記体表面上に設定された目印位置である複数のメルクマールの各々の上に配置された，前記撮像装置が受光する波長域において，反射率が前記体表面と異なる指標と，
    　前記撮像装置から出力される前記観察画像上で，前記各指標の像を通る分割線に基づき前記体表面を複数の領域に分割する領域分割部と，
    　前記撮像装置から出力される観察画像に基づき、分割された各領域の呼吸運動信号を得る処理部と、を備えることを特徴とする呼吸運動測定装置。
  2. 　前記光源は，強度分布が一様でない光束を前記体表面に照射することを特徴とする請求項１に記載の呼吸運動測定装置。
  3. 　前記メルクマールは，少なくとも胸骨上の点、臍部近傍の点および左右前腸骨棘の中点近傍の点の３点を含むことを特徴とする請求項２に記載の呼吸運動測定装置。
  4. 　前記メルクマールは，胸骨柄または胸骨上の肋骨の位置と、肋骨と腋窩線との交点、および肋骨と鎖骨中線との交点、のうちの少なくとも１点を含むことを特徴とする請求項２に記載の呼吸運動測定装置。
  5. 　前記各領域の呼吸運動信号は，体表面上の複数の位置の高さ変化に対応する変化量を前記領域ごとに平均化することにより得ることを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の呼吸運動測定装置。
  6. 　前記複数に分割された各領域のうち、特定の領域を合併し、分割した数より少ない数の領域の各々で前記呼吸運動信号を得ることを特徴とする請求項２から請求項５のいずれかに記載の呼吸運動測定装置。
  7. 　前記指標の各々は，表面に再帰反射素子を配置したものであり，体表面から見て前記撮像装置の方向に近い方向に，前記撮像装置が実質的に感度を持つ波長域を含む別の光源を設置したことを特徴とする請求項２から請求項６のいずれかに記載の呼吸運動測定装置。
  8. 　前記処理部は、前記体表面からの反射光により該体表面の複数の位置それぞれにおける経時的な高さ変化を検知し、該検知結果に基づき、前記分割された各領域の呼吸運動信号を得ることを特徴とする請求項２に記載の呼吸運動測定装置。
  9. 　前記処理部は、前記体表面の複数の位置の画像それぞれに対して、該位置の画像が属する固有の識別情報を付し、それに基づき前記分割された各領域内の各位置画像の移動量を計算し、各領域毎にそれに含まれる全ての位置画像の移動量を合算して，各領域毎の呼吸量を決定する、ことを特徴とする請求項８に記載の呼吸運動測定装置。
  10. 　前記処理部からの各領域の呼吸運動信号を表示する表示部を、更に備えることを特徴とする請求項２に記載の呼吸運動測定装置。
     
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