WO2020246615A1 - 判定システム - Google Patents

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WO2020246615A1
WO2020246615A1 PCT/JP2020/022516 JP2020022516W WO2020246615A1 WO 2020246615 A1 WO2020246615 A1 WO 2020246615A1 JP 2020022516 W JP2020022516 W JP 2020022516W WO 2020246615 A1 WO2020246615 A1 WO 2020246615A1
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subject
body surface
change information
unit
determination system
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PCT/JP2020/022516
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後藤　尚志
英希 橋詰
喬弘 平山
聡 松原
潤一郎 新井
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ダイキン工業株式会社
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    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate

Definitions

  • the determination system of the first viewpoint includes a face change information acquisition unit, a motion detection unit, and a physiological state determination unit.
  • the face change information acquisition unit acquires body surface change information indicating a time-series change of body surface data obtained from a part of the body surface of the subject.
  • the motion detection unit detects the motion of the target person.
  • the physiological state determination unit determines the mental or physical physiological state of the subject based on the body surface data when the movement of the subject is detected.
  • the judgment system of the second viewpoint is the judgment system of the first viewpoint
  • the body surface data is the data obtained from the face of the subject.
  • the judgment system of the third viewpoint is the judgment system of the first viewpoint, and the body surface data is the data related to the complexion of the subject.
  • the judgment system of the fourth viewpoint is the judgment system of the first viewpoint, and the body surface data is the data obtained from the surface of the fingertip of the subject.
  • the judgment system of the fifth viewpoint is a judgment system of the first viewpoint, and further includes a first shooting unit that shoots a part of the body surface without touching the target person.
  • the body surface data is the first photographed image data photographed by the first photographing unit.
  • This judgment system can reduce the burden on the measurer and the target person.
  • the judgment system of the sixth viewpoint is any of the judgment systems from the first viewpoint to the fifth viewpoint, and the body surface change information acquisition unit performs a color separation process for decomposing the body surface change information into predetermined components. It has a color space processing unit.
  • the judgment system of the seventh viewpoint is the judgment system of the sixth viewpoint, and the color space processing unit receives the body surface change information in the color separation processing into three color components of R component, G component, and B component. Disassemble into.
  • the judgment system of the eighth viewpoint is the judgment system of the sixth or seventh viewpoint, and the body surface change information acquisition unit is based on the color components contained in the body surface change information that has been color-separated by the color space processing unit. , The component that shows the characteristics of the physiological state, and / or the converted value is acquired.
  • the judgment system of the ninth viewpoint is the judgment system of the first viewpoint, and the movement of the target person is a movement including a change in the height of the head or the like of the target person.
  • the tenth viewpoint determination system is a first viewpoint determination system, and further includes a second photographing unit that photographs the target person without touching the target person.
  • the motion detection unit detects the motion of the target person based on the second captured image data captured by the second photographing unit.
  • the determination system of the eleventh viewpoint is any of the determination systems from the first viewpoint to the fifth viewpoint, and the motion detection unit detects the movement of the target person based on the body surface data.
  • the judgment system of the twelfth viewpoint is the judgment system of the first viewpoint, and the physiological state includes the blood pressure, pulse, heartbeat, and decrease or increase of the autonomic nervous system of the subject.
  • This judgment system can judge various physiological states.
  • Diagram showing the judgment system Diagram showing the operation of the target person in the processing of the control unit Flowchart showing the processing flow of the control unit
  • the figure which shows an example of the measurement result The figure which shows an example of the measurement result
  • the figure which shows an example of the measurement result The figure which shows an example of the measurement result
  • Flowchart showing the processing flow of the control unit The figure which shows an example of the measurement result Diagram showing other examples of measurement results Diagram showing other examples of measurement results Diagram showing other examples of measurement results Diagram showing other examples of measurement results Diagram showing other examples of measurement results
  • FIG. 1 shows the determination system 1 according to the first embodiment.
  • the determination system 1 determines the mental or physical physiological state using image data (body surface data) obtained from a part of the body surface of the subject to be determined.
  • the determination system 1 includes a control unit 100, a face recording camera 200, and a face position recording camera 300.
  • the control unit 100 includes a face change information acquisition unit 110, a motion detection unit 120, and a physiological state determination unit 130.
  • control unit 100 can be realized by a computer including a control arithmetic unit and a storage device (both not shown).
  • the control arithmetic unit is a processor such as a CPU or GPU.
  • the control arithmetic unit reads the control program stored in the storage device and performs each process according to the control program. Further, the control arithmetic unit can write the arithmetic result to the storage device and read the information stored in the storage device according to the control program.
  • the first captured image data is input from the face recording camera 200 to the face change information acquisition unit 110.
  • the second captured image data is input from the face position recording camera 300 to the motion detection unit 120.
  • the face change information acquisition unit 110 is a body surface change information acquisition unit that acquires face change information indicating time-series changes in the face data of the subject.
  • the facial change information acquisition unit 110 sometimes uses the first captured image data, which is a captured image of the subject captured by the face recording camera 200, as facial data, which is body surface data related to the complexion of the subject.
  • the facial change information which is the body surface change information indicating the time-series change of the facial data, is acquired by recording along the series.
  • the face change information acquisition unit 110 may use the image data around the paranasal sinuses of the subject and / or the forehead portion included in the first captured image data as the face data.
  • the face change information acquisition unit 110 has a color space processing unit 140.
  • the color space processing unit 140 performs color separation processing for decomposing facial change information into three color components, R component, G component, and B component.
  • the face change information acquisition unit 110 acquires a component showing the characteristics of the physiological state and / or a converted value from the color component included in the face change information that has been color-separated by the color space processing unit 140.
  • the motion detection unit 120 detects the movement of the target person based on the height and movement of the feature points of the predetermined portion included in the second captured image data.
  • the movement of the subject is a change in the height of the head when the relative height of the heart and the head does not change (for example, from a sitting position to a standing position), and the movement in which the relative height of the heart and the head changes. In the case of (for example, a head-up tilt test with a fixed head), it is a change in the height of the heart.
  • the feature points of the subject's face included in the second captured image data move and stand still. It is detected that the subject has stood up due to the change in the height of the subject's head.
  • the physiological state determination unit 130 determines the mental or physical physiological state of the subject based on the facial data when the motion detection unit 120 detects the movement of the subject. More specifically, the physiological state determination unit 130 determines the mental or physical physiological state of the subject based on the component showing the characteristics of the physiological state acquired by the facial change information acquisition unit 110 and / or the converted value. To do. Physiological conditions include a subject's blood pressure, pulse, heart rate, and decreased or increased autonomic nervous system.
  • the face recording camera 200 is a first photographing unit that photographs the target person without touching (non-contacting) the target person.
  • the face recording camera 200 inputs the captured first captured image data to the face change information acquisition unit 110.
  • the face position recording camera 300 is a second photographing unit that photographs the target person without touching (non-contacting) the target person.
  • the face position recording camera 300 inputs the captured first captured image data to the face change information acquisition unit 110.
  • FIG. 2A shows an example of the operation of the target person who makes a determination by the determination system 1.
  • the determination process performed by the determination system 1 will be described by taking the case where the subject performs the operation shown in FIG. 2A as an example.
  • the subject sits in a chair and rests for 30 seconds (sitting position).
  • the measurer gives an instruction to stand up to the subject
  • the subject stands up in about 3 seconds (standing motion).
  • the subject is left standing and rested for 60 seconds (standing position).
  • FIG. 2B shows the processing flow of the control unit 100.
  • the subject At the start of processing of the control unit 100, the subject is sitting on a chair placed in front of the face recording camera 200 and the face position recording camera 300 (sitting position).
  • the control unit 100 starts the process, the first captured image data of the face of the target person is input from the face recording camera 200 to the face change information acquisition unit 110.
  • the second captured image data of the subject is input from the face position recording camera 300 to the motion detection unit 120.
  • the motion detection unit 120 detects the movement of the subject based on the second captured image data input from the face position recording camera 300 to the motion detection unit 120. Detect (step S111).
  • the face change information acquisition unit 110 outputs the face change information indicating the time-series change of the face data of the target person. Acquire (step S112).
  • the face change information acquisition unit 110 uses, for example, image data around the paranasal sinuses of the subject and / or the forehead portion included in the first captured image data as the face data.
  • the color space processing unit 140 of the face change information acquisition unit 110 converts the face change information into three color components such as an R component (Red component), a G component (Green component), and a B component (Blue component). Performs color separation processing to separate.
  • the face change information acquisition unit 110 analyzes the acquired face change information (step S113).
  • the facial change information acquisition unit 110 includes a G component that shows the characteristics of the physiological state, and / or an erythema index, a hemoglobin component, and the like from the color components contained in the facial change information that has been color-separated by the color space processing unit 140. Get the converted value of.
  • the erythema index is an index expressing the degree of "redness" of the skin using the absorbance of the skin, and is an index obtained from RGB information by the formula shown in Equation 1 below.
  • the hemoglobin component is a value linked to the amount of hemoglobin estimated from the RGB information of the skin when the skin is assumed to be a two-layer model of a melanin layer and a hemoglobin layer.
  • the physiological state determination unit 130 determines the physiological state of the target person based on the facial data when the movement of the target person is detected (step S114).
  • the physiological state determination unit 130 determines the blood pressure of the subject based on the component showing the characteristics of the physiological state acquired from the facial data by the facial change information acquisition unit 110 before and after the movement of the subject and / or the converted value. It is possible to determine the physiological state of the subject's mind or body, such as pulse, heart rate, and decrease or increase of the autonomic nervous system.
  • control unit 100 outputs the determination result of the mental or physical physiological state of the subject by the physiological state determination unit 130 to the output unit (not shown) (step S115), and ends the process.
  • the control unit 100 included in the determination system 1 includes a face change information acquisition unit 110, a motion detection unit 120, and a physiological state determination unit 130.
  • the face change information acquisition unit 110 acquires face change information indicating a time-series change of the face data of the target person.
  • the motion detection unit 120 detects the motion of the target person.
  • the physiological state determination unit 130 determines the mental or physical physiological state of the subject based on the facial data when the movement of the subject is detected.
  • the physiological state of the subject's mind or body can be easily determined. Further, in this determination system, for example, it is possible to inexpensively determine the mental or physical physiological state of the subject without using an expensive device such as a continuous blood pressure monitor.
  • the facial change information acquisition unit 110 acquires image data of the area around the paranasal sinuses of the subject and / or the forehead portion as facial data.
  • the physiological state of the subject's mind or body can be easily determined by acquiring the data of the region where a particularly large blood vessel exists on the face.
  • the facial data is data related to the complexion of the subject.
  • the face change information acquisition unit 110 performs color space processing that decomposes the face change information of the target person into three color components, R component, G component, and B component. It has a part 140.
  • the physiological state of the subject's mind or body can be determined.
  • the face change information acquisition unit 110 converts the G component and / or the conversion value such as the erythema index and the hemoglobin component from the color component contained in the color-separated face change information. get.
  • the physiological state of the subject's mind or body can be easily determined by using the color component of the photographed image data that makes it easy to detect the change in the subject's complexion.
  • the movement of the target person is a movement including a change in the height of the head or the like of the target person.
  • the movement of the subject can be easily detected, so that the physiological state of the subject's mind or body can be easily determined.
  • the face recording camera 200 captures the subject in a non-contact manner.
  • the physiological state includes a decrease or increase in blood pressure, pulse, heart rate, and autonomic nervous system of the subject.
  • This determination system 1 can determine various physiological states.
  • Modification example (5-1) Modification example 1A
  • the first captured image data and the second captured image data were obtained by using two cameras, a face recording camera 200 and a face position recording camera 300, but one camera May be used to obtain the first captured image data and the second captured image data.
  • the face recording camera 200 may be an infrared camera.
  • the first captured image data can be obtained regardless of the brightness of the external environment.
  • the process proceeds to step S113 without executing step S112.
  • the color space processing unit 140 transmits the facial change information to one or more predetermined wavelength band components included in the infrared wavelength band. Perform a decomposition process that decomposes into.
  • step S113 the face change information acquisition unit 110 acquires a component that shows the characteristics of the physiological state from the predetermined wavelength band component included in the face change information generated by the decomposition process.
  • step S114 the blood pressure, pulse, heart rate, and autonomic nervous system of the subject are lowered based on the components showing the characteristics of the physiological state acquired from the facial data by the facial change information acquisition unit 110 before and after the movement of the subject.
  • the determination system 1 further includes a guide unit capable of maintaining a constant distance between the face recording camera 200 and at least one of the face position recording camera 300 and the subject by contacting the subject. You may. As a result, the subject can be photographed at a constant distance, so that the determination accuracy of the determination system 1 is improved.
  • FIG. 6 is a diagram showing the determination system 2.
  • the difference between the determination system 1 and the determination system 2 is that the determination system 2 uses image data on the surface of the fingertip of the subject to determine the physiological state of the subject or body.
  • the same reference numerals are given to the configurations corresponding to each embodiment, and the description thereof will be omitted.
  • the determination system 2 includes a control unit 101 and a fingertip recording camera 400.
  • the control unit 101 includes a fingertip change information acquisition unit 111, a motion detection unit 121, and a physiological state determination unit 130.
  • the fingertip recording camera 400 captures an image of the surface of the fingertip of the target person and inputs it to the fingertip change information acquisition unit 111 and the motion detection unit 121 as the third captured image data.
  • the fingertip change information acquisition unit 111 is a body surface change information acquisition unit that acquires fingertip change information indicating a time-series change of the fingertip data of the target person. Specifically, the fingertip change information acquisition unit 111 uses the third captured image data captured by the fingertip recording camera 400 as fingertip data which is body surface data relating to the color of the fingertip surface of the subject in chronological order. The fingertip change information, which is the fingertip change information indicating the time-series change of the fingertip data, is acquired by recording.
  • the fingertip change information acquisition unit 111 has a color space processing unit 140 like the face change information acquisition unit 110.
  • the color space processing unit 140 performs color separation processing for decomposing fingertip change information into three color components, R component, G component, and B component.
  • the fingertip change information acquisition unit 111 acquires a component showing the characteristics of the physiological state and / or a conversion value from the color component included in the fingertip change information that has been color-separated by the color space processing unit 140.
  • the motion detection unit 121 detects the movement of the target person based on the third captured image data. Specifically, the motion detection unit 121 includes a predetermined pattern indicating the movement of the target person in the color component and / or the conversion value that shows the characteristics of the physiological state acquired by the fingertip change information acquisition unit 111. Whether or not it is detected, and when a predetermined pattern is detected, it is determined that the subject has moved.
  • the motion detection unit 121 can use, for example, a pattern in which the R component decreases by a predetermined amount or more within a predetermined time. This pattern indicates that a phenomenon in which the blood flow at the fingertips physically decreases before the autonomic nerves act with the standing motion occurs.
  • the motion detection unit 121 can determine that the subject has moved (standing motion) by detecting this pattern from the R component.
  • the physiological state determination unit 130 determines the mental or physical physiological state of the subject based on the fingertip data when the movement detection unit 121 detects the movement of the subject. More specifically, the physiological state determination unit 130 determines the mental or physical physiological state of the subject based on the component showing the characteristic of the physiological state acquired by the fingertip change information acquisition unit 111 and / or the converted value. To do. Physiological conditions include a subject's blood pressure, pulse, heart rate, and decreased or increased autonomic nervous system.
  • the fingertip recording camera 400 is a third photographing unit that photographs the surface of the fingertip of the subject.
  • the fingertip recording camera 400 includes a sensor 401, a lens 402, and an illumination 403.
  • the sensor 401 acquires an image of the fingertip surface via the lens 402.
  • the fingertip recording camera 400 inputs the image acquired by the sensor 401 to the fingertip change information acquisition unit 111 and the motion detection unit 121.
  • the illumination 403 irradiates the subject's finger with light when taking an image.
  • the lens 402 and the illumination 403 are arranged adjacent to each other so that the fingertips can come into contact with each other at the same time.
  • FIG. 7 is a schematic view showing a state in which the surface of the fingertip of the subject is photographed by the fingertip recording camera 400.
  • the fingertip recording camera 400 acquires the third captured image data
  • the subject brings the fingertip surface into contact with the lens 402 and the illumination 403 as shown in FIG. 7.
  • the light emitted from the illumination 403 passes through the surface of the fingertip and is acquired by the sensor 401 via the lens 402.
  • a digital camera with a flash (lighting) attached to a smartphone may be used as the fingertip recording camera 400.
  • the flash is used as the illumination 403.
  • FIG. 8 shows the processing flow of the control unit 101.
  • the subject At the start of processing of the control unit 101, the subject is sitting on a chair with the fingertip surface in contact with the fingertip recording camera 400 (sitting position).
  • the control unit 101 starts processing, the third captured image data is input from the fingertip recording camera 400 to the fingertip change information acquisition unit 111 and the motion detection unit 121.
  • the motion detection unit 121 detects the motion of the target person (step S211).
  • the fingertip change information acquisition unit 111 outputs the fingertip change information indicating the time-series change of the fingertip data of the target person.
  • Acquire step S212.
  • the color space processing unit 140 of the fingertip change information acquisition unit 111 performs color separation processing for decomposing the fingertip change information into three color components such as R component, G component, and B component.
  • the fingertip change information acquisition unit 111 analyzes the acquired fingertip change information (step S213).
  • the fingertip change information acquisition unit 111 includes an R component that shows the characteristics of the physiological state, and / or an erythema index, a hemoglobin component, and the like from the color components contained in the fingertip change information that has been color-separated by the color space processing unit 140. Get the converted value of.
  • the physiological state determination unit 130 determines the physiological state of the target person based on the fingertip data when the movement of the target person is detected (step S214). Specifically, the physiological state determination unit 130 is based on a component showing the characteristic of the physiological state acquired from the fingertip data by the fingertip change information acquisition unit 111 before and after the movement of the subject, and / or a conversion value. It is possible to determine the physiological state of the subject's mind or body, such as blood pressure, pulse, heartbeat, and decrease or increase of the autonomic nervous system.
  • control unit 101 outputs the determination result of the mental or physical physiological state of the subject by the physiological state determination unit 130 to the output unit (not shown) (step S215), and ends the process.
  • the body surface data is data obtained from the surface of the subject's fingertips.
  • the determination result of the physiological state of the mind or body can be obtained by a simple operation.
  • fingertip data can be acquired by bringing the fingertip recording camera 400 into contact with the fingertip.
  • the influence of ambient light and the movement of the target person or the like can be suppressed, and fingertip data can be obtained by a simple operation.
  • the motion detection unit 121 detects the motion of the target person based on the fingertip data.
  • the judgment system 2 does not require a camera for recording the position of the target person, the structure is simple and the manufacturing cost is suppressed.
  • the color component acquired from the fingertip change information by the fingertip change information acquisition unit 111 in step S213 is an R component. This is because the R component has the property of easily transmitting through the living body and being easily detected by the sensor 401 even when the amount of light of the illumination 403 is insufficient.
  • the color component acquired by the fingertip change information acquisition unit 111 from the fingertip change information is the R component. It may be a G component or a B component other than the above.
  • the fingertip recording camera 400 may be an infrared camera like the face recording camera 200.
  • the subject was made to perform the operation shown in FIG. 2A, and the physiological state was determined by the determination system 1 according to the first embodiment.
  • the blood pressure and the heart rate were measured simultaneously by the continuous sphygmomanometer.
  • Finapres' BP Monitor Ohmeda was used as the measuring device for the continuous sphygmomanometer.
  • a digital oscilloscope DL1640 manufactured by Yokogawa Electric was used as the recording device.
  • For the face recording camera 200 a Panasonic camera A1H was used.
  • a Watec camera WAT-01U2 was used as the face position recording camera 300.
  • the continuous sphygmomanometer is a contact type.
  • FIGS. 3A to 3D show an example of the measurement results of this test.
  • the target person is a healthy person whose age is 34 years old and whose gender is male.
  • FIG. 3A shows the result of measuring the blood pressure of the subject with a continuous sphygmomanometer.
  • the vertical axis represents blood pressure (mmHg) and the horizontal axis represents time (seconds).
  • FIG. 3B shows the result of estimating the heart rate of the subject from the pulse rate.
  • the vertical axis shows the heart rate (times / minute), and the horizontal axis shows the time (seconds).
  • FIG. 3C shows the change in the complexion of the subject obtained by the control unit 100.
  • the vertical axis shows the Green component obtained by color-separating the facial change information obtained from the first captured image data input from the face recording camera 200.
  • the vertical axis shows the Green component included in the facial data
  • the horizontal axis shows the time (seconds).
  • the Green component is the average of the pixel values (gradations) of the Green component in a plurality of pixels included in a predetermined range of the first captured image data.
  • FIG. 3D shows the change in the height of the subject's face obtained by the determination system 100.
  • the vertical axis shows the height coordinates of the face in the second captured image data taken by the face position recording camera 300 in the second captured image data with 0 seconds as the origin.
  • the horizontal axis indicates time (seconds).
  • the sitting time is 0 seconds and the face height is 0.
  • the height of the face remains 0 because the subject sits in a chair and rests for 0 to 30 seconds.
  • the height of the face becomes about 900 pixels.
  • the height of the face remains about 900 pixels for 30 to 90 seconds.
  • the vertical line about 30 seconds after the start of measurement indicates the timing when the subject stands up from the state of sitting on the chair.
  • the subject stood up 30 seconds after the start of measurement, and the blood pressure decreased within 30 to 40 seconds. After that, the blood pressure increased between 40 seconds and 50 seconds, and returned to the same level as the blood pressure when sitting for 0 to 30 seconds.
  • the Green component of the complexion decreased once and increased again within 40 to 50 seconds.
  • the green component of the complexion returns to the same level as in the sitting position for 0 to 30 seconds.
  • the blood pressure, heart rate, and complexion changed at the timing when the subject's face height changed in this way.
  • the determination system 1 of the present embodiment is effective for detecting, for example, non-contact and inexpensive orthostatic hypotension.
  • the physiological state determination unit 130 determines the time from the increase of the green component of the complexion due to the standing motion of the subject to the return to the same level as the sitting position based on the facial change information. And compare this with a given reference time.
  • the physiological state determination unit 130 can determine that the subject may have orthostatic hypotension when the time required for the green component of the complexion to return to the same level as the sitting position is longer than the reference time.
  • FIGS. 4A to 4D show other examples of the measurement results of this test.
  • the target person is a healthy person whose age is 33 years old and whose gender is male.
  • the measurement results of the subjects of FIGS. 4A to 4D were almost the same as those of FIGS. 3A to 3D.
  • FIGS. 5A to 5D show other examples of the measurement results of this test.
  • the target person is a healthy person whose age is 52 years old and whose gender is male.
  • the measurement results of the subjects of FIGS. 5A to 5D were almost the same as those of FIGS. 3A to 3D.
  • the physiological state was determined by the determination system 2 according to the second embodiment. At the same time, blood pressure was measured by a continuous sphygmomanometer for the evaluation of the determination system 2.
  • the subject sits in a chair and rests for 60 seconds (sitting position), and when the measurer gives an instruction to stand up, the subject stands up and rests for 60 seconds (standing position). The operation was performed 5 times. Between each round, the subject took a sufficient break.
  • BP Monitor Ohmeda manufactured by Finapres was used as a continuous sphygmomanometer as a measuring device.
  • a digital oscilloscope DL1640 manufactured by Yokogawa Electric was used as the recording device.
  • the digital camera attached to the Apple iPhone (registered trademark) 6s was used.
  • the continuous sphygmomanometer is a contact type.
  • the front of the fingertip recording camera 400 next to the lens was turned on.
  • the camera application installed as standard on the iPhone 6s was used for shooting with the fingertip recording camera 400.
  • the fingertip recording camera 400 was held by the subject at heart level during the determination.
  • the erythema index was obtained from the formula shown in Equation 1 using the R component, the G component, and the B component.
  • the target person is a healthy person whose age is 34 years old and whose gender is male.
  • FIGS. 9A-9E show blood pressure, R component, G component, B component, and erythema index in order from the top.
  • Blood pressure is the result of measuring the blood pressure of the subject with a continuous sphygmomanometer, and the vertical axis indicates blood pressure (mmHg) and the horizontal axis indicates time (seconds).
  • the R component, G component, and B component are values obtained by the fingertip change information acquisition unit 111 from the fingertip data obtained by the fingertip recording camera 400, and the vertical axis represents each color component and the horizontal axis represents time (seconds). ) Is shown.
  • Each color component is the average of the pixel values (gradations) of each color component in a plurality of pixels included in a predetermined range of the third captured image data.
  • the erythema index is a value obtained from the R component, the G component, and the B component by the fingertip change information acquisition unit 111, and the vertical axis represents the erythema index and the horizontal axis represents the time (seconds).
  • Example 4 By the test of Example 4, it was confirmed that the data based on the fingertip data obtained by the fingertip recording camera 400 and the data obtained by measuring the blood pressure by the contact method match. Further, it was confirmed that the determination system 2 can also be used to determine the orthostatic hypotension as in the determination system 1.
  • the detected value of the G component was close to zero except for the second test shown in FIG. 9B. It is considered that this is because the G component other than the R component and the B component do not easily pass through the living body, and a sufficient amount of light did not reach the sensor 401.
  • Control unit 110 Face change information acquisition unit (body surface change information acquisition unit) 111 Fingertip change information acquisition unit (body surface change information acquisition unit) 120 Motion detection unit 130 Physiological condition determination unit 140 Color space processing unit 200 Face recording camera (first imaging unit) 300 Face position recording camera (2nd shooting section) 400 Fingertip recording camera

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Abstract

血圧のような身体の生理状態を簡易に判定することが求められている。判定システム（１）では、体表面変化情報取得部（１１０）と、動き検知部（１２０）と、生理状態判定部（１３０）と、を備える。体表面変化情報取得部（１１０）は、対象者の体表面データの時系列変化を示す体表面変化情報を取得する。動き検知部（１２０）は、対象者の動きを検知する。生理状態判定部（１３０）は、対象者の動きを検知した時の体表面データに基づいて、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。

Description

判定システム
　判定システムに関する。
　起立性低血圧を検出するためには体位変化時の血圧の変化を測定する必要があり、従来、接触式の装置で血圧を測定していた（特許文献１（実用新案登録３１２１８４２号公報）参照）。また、その他に、接触式で血圧の変化を時系列で測定できる連続血圧計などがある。
　体位変化時の血圧の変化を測定するのは測定作業が煩雑であり、測定作業を簡便にすることが求められているという課題がある。また、連続血圧計は高価なため、心拍数変化の測定で代替されているという課題がある。このように、血圧のような身体の生理状態を簡易に判定することが求められている。
　第１観点の判定システムは、顔面変化情報取得部と、動き検知部と、生理状態判定部と、を備える。顔面変化情報取得部は、対象者の体表面の一部から得られる体表面データの時系列変化を示す体表面変化情報を取得する。動き検知部は、対象者の動きを検知する。生理状態判定部は、対象者の動きを検知した時の体表面データに基づいて、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。
　この判定システムでは、対象者の精神又は身体の生理状態を簡易に判定することができる。
　第２観点の判定システムは、第１観点の判定システムであって、体表面データは、前記対象者の顔面から得られるデータである。
　第３観点の判定システムは、第１観点の判定システムであって、体表面データは、対象者の顔色に関するデータである。
　第４観点の判定システムは、第１観点の判定システムであって、体表面データは、対象者の指先の表面から得られるデータである。
　第５観点の判定システムは、第１観点の判定システムであって、対象者に接することなく体表面の一部を撮影する第１撮影部をさらに備える。体表面データは、第１撮影部が撮影した第１撮影画像データである。
　この判定システムでは、測定者及び対象者の負担を軽減できる。
　第６観点の判定システムは、第１観点から第５観点のいずれかの判定システムであって、体表面変化情報取得部は、体表面変化情報を、所定の成分に分解する色分解処理を行う色空間処理部を有する。
　この判定システムでは、非接触で対象者の精神又は身体の生理状態を判定することができる。
　第７観点の判定システムは、第６観点の判定システムであって、色空間処理部は、色分解処理において、体表面変化情報を、Ｒ成分、Ｇ成分、および、Ｂ成分の３つの色成分に分解する。
　第８観点の判定システムは、第６または第７観点の判定システムであって、体表面変化情報取得部は、色空間処理部により色分解処理をされた体表面変化情報に含まれる色成分から、前記生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値を取得する。
　第９観点の判定システムは、第１観点の判定システムであって、対象者の動きは、対象者の頭部等の高さ変化を含む動きである。
　第１０観点の判定システムは、第１観点の判定システムであって、対象者に接することなく対象者を撮影する第２撮影部をさらに備える。動き検知部は、第２撮影部が撮影した第２撮影画像データに基づいて対象者の動きを検知する。
　第１１観点の判定システムは、第１観点から第５観点のいずれかの判定システムであって、動き検知部は、体表面データに基づいて前記対象者の動きを検知する。
　第１２観点の判定システムは、第１観点の判定システムであって、生理状態は、対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進を含む。
　この判定システムでは、様々な生理状態を判定できる。
判定システムを示す図 制御部の処理における対象者の動作を示す図 制御部の処理の流れを示すフローチャート 測定結果の一例を示す図 測定結果の一例を示す図 測定結果の一例を示す図 測定結果の一例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 判定システムを示す図 体表面記録用カメラにより対象者の指先表面を撮影する様子を示す概略図 制御部の処理の流れを示すフローチャート 測定結果の一例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図 測定結果の他の例を示す図
　＜第１実施形態＞
　（１）全体構成
　第１実施形態に係る判定システム１を図１に示す。
　判定システム１は、判定対象である対象者の体表面の一部から得られる画像データ（体表面データ）を用いて、精神又は身体の生理状態を判定する。判定システム１は、制御部１００と、顔面記録用カメラ２００と、顔位置記録用カメラ３００とを備えている。制御部１００は、顔面変化情報取得部１１０と、動き検知部１２０と、生理状態判定部１３０とを備えている。
　なお、制御部１００は、制御演算装置と、記憶装置と（いずれも不図示）、を備えるコンピュータにより実現することができる。制御演算装置は、ＣＰＵ又はＧＰＵといったプロセッサである。制御演算装置は、記憶装置に記憶されている制御プログラムを読み出し、この制御プログラムに従って各処理を行う。さらに、制御演算装置は、制御プログラムに従って、演算結果を記憶装置に書き込んだり、記憶装置に記憶されている情報を読み出したりすることができる。
　顔面記録用カメラ２００から顔面変化情報取得部１１０に、第１撮影画像データが入力される。顔位置記録用カメラ３００から動き検知部１２０に、第２撮影画像データが入力される。
　（２）詳細構成
　（２－１）顔面変化情報取得部
　顔面変化情報取得部１１０は、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する体表面変化情報取得部である。具体的には、顔面変化情報取得部１１０は、顔面記録用カメラ２００により撮影された対象者の撮影画像である第１撮影画像データを、対象者の顔色に関する体表面データである顔面データとして時系列に沿って記録し、顔面データの時系列変化を示す体表面変化情報である顔面変化情報を取得する。
　また、顔面変化情報取得部１１０は、顔面データとして、第１撮影画像データに含まれる対象者の副鼻腔周辺、および／または、前額部の画像データを用いてもよい。
　また、顔面変化情報取得部１１０は、色空間処理部１４０を有する。色空間処理部１４０は、顔面変化情報を、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の３つの色成分に分解する色分解処理を行う。
　顔面変化情報取得部１１０は、色空間処理部１４０により色分解処理をされた顔面変化情報に含まれる色成分から、生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値を取得する。
　（２－２）動き検知部
　動き検知部１２０は、第２撮影画像データに含まれる所定の部位の特徴点の高さと動きに基づいて、対象者の動きを検知する。対象者の動きとは、心臓と頭部の相対高さが変わらない動き（例えば坐位から立位）の場合には頭部の高さ変化であり、心臓と頭部の相対高さが変わる動き（例えば頭部固定型のヘッドアップティルト試験（Head-up tilt test））の場合には心臓の高さ変化である。
　たとえば対象者が椅子に座った状態から立ち上がると、第２撮像画像データに含まれる対象者の顔面の特徴点が動いて静止する。対象者の頭部の高さが変化したことで、対象者が立ち上がったことが検知される。
　（２－３）生理状態判定部
　生理状態判定部１３０は、動き検知部１２０が対象者の動きを検知した時の顔面データに基づいて、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。より詳細には、生理状態判定部１３０は、顔面変化情報取得部１１０が取得した生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値に基づいて、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。生理状態は、対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進を含む。
　（２－４）顔面記録用カメラ
　顔面記録用カメラ２００は、対象者に接することなく（非接触で）対象者を撮影する第１撮影部である。顔面記録用カメラ２００は、撮影した第１撮影画像データを顔面変化情報取得部１１０に入力する。
　（２－５）顔位置記録用カメラ
　顔位置記録用カメラ３００は、対象者に接することなく（非接触で）対象者を撮影する第２撮影部である。顔位置記録用カメラ３００は、撮影した第１撮影画像データを顔面変化情報取得部１１０に入力する。
　（３）全体動作
　図２Ａは、判定システム１が判定を行う対象者の動作の一例を示す。以下では、対象者が図２Ａに示した動作をした場合を例に、判定システム１が行う判定処理について説明する。まず、対象者が椅子に座り、３０秒間安静にする（坐位）。次に、測定者が対象者に起立指示をすると、対象者は約３秒間で起立する（起立動作）。次に、対象者は立ったまま、６０秒間安静にする（立位）。
　図２Ｂは、制御部１００の処理の流れを示す。
　制御部１００の処理開始時に、対象者は、顔面記録用カメラ２００と顔位置記録用カメラ３００の前に置かれた椅子に座っている（坐位）。制御部１００が処理を開始すると、顔面記録用カメラ２００から顔面変化情報取得部１１０に、対象者の顔面の第１撮影画像データが入力される。顔位置記録用カメラ３００から動き検知部１２０に、対象者の第２撮影画像データが入力される。
　対象者が椅子に座った状態から立ち上がると（起立動作）、顔位置記録用カメラ３００から動き検知部１２０に入力される第２撮影画像データに基づき、動き検知部１２０が、対象者の動きを検知する（ステップＳ１１１）。
　次に、顔面記録用カメラ２００から顔面変化情報取得部１１０に入力される第１撮影画像データに基づき、顔面変化情報取得部１１０が、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する（ステップＳ１１２）。この際、顔面変化情報取得部１１０は、顔面データとして、例えば、第１撮影画像データに含まれる対象者の副鼻腔周辺、及び／又は、前額部の画像データを用いる。また、顔面変化情報取得部１１０の色空間処理部１４０は、顔面変化情報を、Ｒ成分（Ｒｅｄ成分）、Ｇ成分（Ｇｒｅｅｎ成分）、および、Ｂ成分（Ｂｌｕｅ成分）の３つの色成分等に分解する色分解処理を行う。
　次に、顔面変化情報取得部１１０は、取得された顔面変化情報を解析する（ステップＳ１１３）。顔面変化情報取得部１１０は、色空間処理部１４０により色分解処理をされた顔面変化情報に含まれる色成分から、前記生理状態の特徴が表れるＧ成分、および／または、紅斑指数、ヘモグロビン成分などの変換値を取得する。
　紅斑指数とは、皮膚の“赤み”の程度を皮膚の吸光率を用いて表した指数であり、たとえばＲＧＢ情報から以下の数１に示した計算式で求められる指数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ヘモグロビン成分とは、皮膚をメラニン層とヘモグロビン層の２層モデルと仮定した際に、皮膚のＲＧＢ情報から推定したヘモグロビン量と連動する値である。
　次に、対象者の動きを検知した時の顔面データに基づいて、生理状態判定部１３０が、対象者の生理状態を判定する（ステップＳ１１４）。生理状態判定部１３０は、対象者の動きの前後における、顔面変化情報取得部１１０が顔面データから取得した生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値に基づいて、対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進などの、対象者の精神又は身体の生理状態を判定することができる。
　次に、制御部１００は、生理状態判定部１３０による対象者の精神又は身体の生理状態の判定結果を出力部（不図示）に出力して（ステップＳ１１５）、処理を終了する。
　（４）特徴
　（４－１）
　本実施形態に係る判定システム１に含まれる制御部１００は、顔面変化情報取得部１１０と、動き検知部１２０と、生理状態判定部１３０と、を備える。顔面変化情報取得部１１０は、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。動き検知部１２０は、対象者の動きを検知する。生理状態判定部１３０は、対象者の動きを検知した時の顔面データに基づいて、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。
　この判定システム１では、対象者の精神又は身体の生理状態を簡易に判定することができる。また、この判定システムでは、例えば、高価な連続血圧計などの機器を使用しなくても、安価に対象者の精神又は身体の生理状態を判定することができる。
　（４－２）
　本実施形態に係る判定システム１では、顔面変化情報取得部１１０は、顔面データとして、対象者の副鼻腔周辺、および／または、前額部の画像データを取得する。
　この判定システム１では、顔面で特に大きな血管が存在する領域のデータを取得することで、対象者の精神又は身体の生理状態を簡易に判定することができる。
　（４－３）
　本実施形態に係る判定システム１では、顔面データは、対象者の顔色に関するデータである。
　この判定システム１では、対象者の顔色がわかることで、対象者の精神又は身体の生理状態を簡易に判定することができる。
　（４－４）
　本実施形態に係る判定システム１では、顔面変化情報取得部１１０は、対象者の顔面変化情報を、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の３つの色成分に分解する色分解処理を行う色空間処理部１４０を有する。
　この判定システム１では、対象者の精神又は身体の生理状態を判定することができる。
　（４－５）
　本実施形態に係る判定システム１では、顔面変化情報取得部１１０は、色分解処理をした顔面変化情報に含まれる色成分から、Ｇ成分、および／または、紅斑指数、ヘモグロビン成分などの変換値を取得する。
　この判定システム１では、対象者の顔色の変化を検出しやすい撮影画像データの色成分を用いることで、対象者の精神又は身体の生理状態を簡易に判定することができる。
　（４－６）
　本実施形態に係る判定システム１では、対象者の動きは、対象者の頭部等の高さ変化を含む動きである。
　この判定システム１では、対象者の動作が検知しやすくなることで、対象者の精神又は身体の生理状態を簡易に判定することができる。
　（４－７）
　本実施形態に係る判定システム１では、顔面記録用カメラ２００は、非接触で対象者を撮影する。
　この判定システム１では、測定者及び対象者の負担を軽減できる。
　（４－８）
　本実施形態に係る判定システム１では、生理状態は、対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進を含む。
　この判定システム１では、様々な生理状態を判定できる。
　（５）変形例
　（５－１）変形例１Ａ
　判定システム１では、顔面記録用カメラ２００と、顔位置記録用カメラ３００との２台のカメラを用いて第１撮影画像データ、および、第２撮影画像データを得ていたが、１台のカメラを用いて第１撮影画像データ、および、第２撮影画像データを得るようにしてもよい。
　（５－２）変形例１Ｂ
　本実施形態において顔面記録用カメラ２００は赤外線カメラであっても良い。これにより外部環境の明暗によらずに、第１撮影画像データを得ることができる。この場合、赤外線カメラからのデータは、波長帯が一つなので、ステップＳ１１２は実行せずに、ステップＳ１１３に進む。なお、赤外線カメラが、複数波長カメラの場合は、波長帯が複数なので、ステップＳ１１２において、色空間処理部１４０は、顔面変化情報を、赤外線波長帯に含まれる１つ以上の所定の波長帯成分に分解する分解処理を行う。
　そして、ステップＳ１１３において、顔面変化情報取得部１１０は、分解処理により生成された、顔面変化情報に含まれる所定の波長帯成分から、前記生理状態の特徴が表れる成分を取得する。
　さらにステップＳ１１４において、対象者の動きの前後における、顔面変化情報取得部１１０が顔面データから取得した生理状態の特徴が表れる成分に基づいて、対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進などの、対象者の精神又は身体の生理状態を判定することができる。
　（５－３）変形例１Ｃ
　判定システム１は、顔面記録用カメラ２００、および、顔位置記録用カメラ３００の少なくともいずれかと、対象者と、に接触することで、両者の距離を一定に保つことができるガイド部をさらに備えていてもよい。これにより、対象者を一定の距離で撮影することができるため、判定システム１の判定精度が向上する。
　＜第２実施形態＞
　次に、第２実施形態に係る判定システム２について、判定システム１との相違を中心に説明をする。図６は、判定システム２を示す図である。判定システム１と判定システム２との相違点は、判定システム２が、精神又は身体の生理状態の判定に、対象者の指先表面の画像データを用いる点である。なお、各実施形態の間で対応する構成には、同一の参照符号を付して説明を省略する。
　（１）全体構成
　判定システム２は、制御部１０１と、指先記録用カメラ４００とを備えている。制御部１０１は、指先変化情報取得部１１１と、動き検知部１２１と、生理状態判定部１３０とを備えている。
　指先記録用カメラ４００は、対象者の指先の表面の画像を撮影し、第３撮影画像データとして指先変化情報取得部１１１、および、動き検知部１２１に入力する。
　（２）詳細構成
　（２－１）指先変化情報取得部
　指先変化情報取得部１１１は、対象者の指先データの時系列変化を示す指先変化情報を取得する体表面変化情報取得部である。具体的には、指先変化情報取得部１１１は、指先記録用カメラ４００により撮影された第３撮影画像データを、対象者の指先表面の色に関する体表面データである指先データとして時系列に沿って記録し、指先データの時系列変化を示す指先変化情報である指先変化情報を取得する。
　また、指先変化情報取得部１１１は、顔面変化情報取得部１１０と同様に色空間処理部１４０を有する。色空間処理部１４０は、指先変化情報を、Ｒ成分、Ｇ成分、および、Ｂ成分の３つの色成分に分解する色分解処理を行う。
　指先変化情報取得部１１１は、色空間処理部１４０により色分解処理をされた指先変化情報に含まれる色成分から、生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値を取得する。
　（２－２）動き検知部
　動き検知部１２１は、第３撮影画像データに基づいて対象者の動きを検知する。具体的には、動き検知部１２１は、指先変化情報取得部１１１が取得した生理状態の特徴が表れる色成分、および／または、変換値に、対象者の動きを示す所定のパターンが含まれるか否か検知し、所定のパターンが検知された場合に対象者の動きがあったものと判断する。
　ここで、対象者の動きを示す所定のパターンとして、動き検知部１２１は、例えば、所定時間内でＲ成分が所定量以上の減少するパターンを用いることができる。このパターンは、起立動作にともない自律神経が作用する前に物理的に指先の血流量が減少する現象が発生したことを示すものである。動き検知部１２１は、このパターンがＲ成分から検知されることにより、対象者の動き（起立動作）があったものと判断できる。
　（２－３）生理状態判定部
　生理状態判定部１３０は、動き検知部１２１が対象者の動きを検知した時の指先データに基づいて、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。より詳細には、生理状態判定部１３０は、指先変化情報取得部１１１が取得した生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値に基づいて、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。生理状態は、対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進を含む。
　（２－４）指先記録用カメラ
　指先記録用カメラ４００は、対象者の指先表面を撮影する第３撮影部である。指先記録用カメラ４００は、センサ４０１と、レンズ４０２と、照明４０３と、を備える。
　センサ４０１は、レンズ４０２を介して指先表面の画像を取得する。指先記録用カメラ４００は、センサ４０１により取得された画像を指先変化情報取得部１１１、および、動き検知部１２１に入力する。照明４０３は、画像撮影に際して、対象者の指に光を照射する。レンズ４０２と照明４０３とは、指先が同時に接触できる位置に隣接して配置される。
　図７は、指先記録用カメラ４００により対象者の指先表面を撮影する様子を示す概略図である。指先記録用カメラ４００が第３撮影画像データを取得する際には、対象者は、図７に示されるように、指先表面をレンズ４０２、および、照明４０３に接触させる。これにより、照明４０３から照射された光は、指先表面を透過した後、レンズ４０２を介してセンサ４０１により取得される。
　スマートフォンに付属するフラッシュ（照明）付きのデジタルカメラが、指先記録用カメラ４００として用いられてもよい。この場合、フラッシュが、照明４０３として用いられる。
　（３）全体動作
　図２Ａに示した対象者の動作を例にして制御部１０１の処理について説明する。
　図８は、制御部１０１の処理の流れを示す。
　制御部１０１の処理開始時に、対象者は、指先表面を指先記録用カメラ４００に接触させた状態で椅子に座っている（坐位）。制御部１０１が処理を開始すると、指先記録用カメラ４００から指先変化情報取得部１１１、および、動き検知部１２１に第３撮影画像データが入力される。
　指先表面を指先記録用カメラ４００に接触させた状態のまま、対象者が椅子に座った状態から立ち上がると（起立動作）、指先記録用カメラ４００から動き検知部１２１に入力される第３撮影画像データに基づき、動き検知部１２１が、対象者の動きを検知する（ステップＳ２１１）。
　次に、指先記録用カメラ４００から指先変化情報取得部１１１に入力される第３撮影画像データに基づき、指先変化情報取得部１１１が、対象者の指先データの時系列変化を示す指先変化情報を取得する（ステップＳ２１２）。指先変化情報取得部１１１の色空間処理部１４０は、指先変化情報を、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の３つの色成分等に分解する色分解処理を行う。
　次に、指先変化情報取得部１１１は、取得された指先変化情報を解析する（ステップＳ２１３）。指先変化情報取得部１１１は、色空間処理部１４０により色分解処理をされた指先変化情報に含まれる色成分から、前記生理状態の特徴が表れるＲ成分、および／または、紅斑指数、ヘモグロビン成分などの変換値を取得する。
　次に、対象者の動きを検知した時の指先データに基づいて、生理状態判定部１３０が、対象者の生理状態を判定する（ステップＳ２１４）。具体的には、生理状態判定部１３０は、対象者の動きの前後における、指先変化情報取得部１１１が指先データから取得した生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値に基づいて、対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進などの、対象者の精神又は身体の生理状態を判定することができる。
　次に、制御部１０１は、生理状態判定部１３０による対象者の精神又は身体の生理状態の判定結果を出力部（不図示）に出力して（ステップＳ２１５）、処理を終了する。
　（４）特徴
　（４－１）
　判定システム２では、体表面データは、対象者の指先の表面から得られるデータである。
　このため、判定システム２では、簡単な操作により精神又は身体の生理状態の判定結果を得ることができる。
　（４－２）
　判定システム２では、指先記録用カメラ４００を指先に接触させることで指先データを取得することができる。
　このため、判定システム２では、環境光や対象者等の動きの影響を抑制でき、簡単な操作により指先データを得ることができる。
　（４－３）
　判定システム２では、動き検知部１２１は、指先データに基づいて対象者の動きを検知する。
　判定システム２は、対象者の位置記録用のカメラが不要であるため、構造がシンプルとなり、製造コストが抑制される。
　（５）変形例
　（５－１）変形例２Ａ
　判定システム２では、ステップＳ２１３において、指先変化情報取得部１１１が指先変化情報から取得する色成分は、Ｒ成分とした。これは、Ｒ成分が、生体を透過しやすく、照明４０３の光量が十分でない場合でもセンサ４０１での検出がしやすいという性質を有するためである。
　このため、光量を十分に確保できるといった、Ｒ成分を用いなくてもセンサ４０１での検出が可能である場合には、指先変化情報取得部１１１が指先変化情報から取得する色成分は、Ｒ成分以外のＧ成分やＢ成分であってもよい。
　（５－２）変形例２Ｂ
　指先記録用カメラ４００は、顔面記録用カメラ２００と同様に赤外線カメラであってもよい。
　図２Ａに示した動作を対象者に行わせて、第１実施形態に係る判定システム１により、生理状態の判定を行った。あわせて、判定システム１の評価のために、連続血圧計による血圧、および、心拍数の測定を同時に行った。
　今回のテストでは、測定機器として、連続血圧計には、Finapres製のBP Monitor Ohmedaを使用した。記録装置には、横河電気製のデジタルオシロDL1640を使用した。顔面記録用カメラ２００には、Panasonic製 カメラ A1Hを使用した。顔位置記録用カメラ３００には、Watec製 カメラ WAT-01U2を使用した。連続血圧計は接触式である。
　なお、連続血圧計は、今回のテストで用いているが、図１の全体システムの構成要件ではない。
　図３Ａ～図３Ｄは、今回のテストの測定結果の一例を示す。
　対象者は、年齢が３４歳、性別が男性の健常者である。
　図３Ａは、連続血圧計で対象者の血圧を測定した結果を示す。縦軸が血圧（ｍｍＨｇ）、横軸が時間（秒）を示す。
　図３Ｂは、脈拍数から対象者の心拍数を推定した結果を示す。縦軸が心拍数（回／分）、横軸が時間（秒）を示す。
　図３Ｃは、制御部１００により得られた対象者の顔色の変化を示す。縦軸が、顔面記録用カメラ２００から入力された第１撮影画像データから得た顔面変化情報を色分解処理することにより得られたＧｒｅｅｎ成分を示す。縦軸が顔面データに含まれるＧｒｅｅｎ成分、横軸が時間（秒）を示す。Ｇｒｅｅｎ成分は、第１撮影画像データの所定範囲に含まれる複数の画素における、Ｇｒｅｅｎ成分の画素値（階調）の平均である。
　図３Ｄは、判定システム１００により得られた対象者の顔の高さの変化を示す。縦軸が、顔位置記録用カメラ３００が撮影した第２撮像画像データにおける顔の、０秒を原点とした第２撮像画像データ中の高さ座標を示す。横軸が時間（秒）を示す。
　図３Ｄに示すように、坐位時間が０秒で顔の高さは０である。次に測定が開始されると、時間０～３０秒まで対象者が椅子に座り安静にしているので、顔の高さは０のままである。測定が開始されて３０秒後に、対象者が起立動作をすると、顔の高さは約９００画素になる。その後、対象者は立ったまま６０秒間安静にしているので、時間３０～９０秒の間、顔の高さは約９００画素のままである。
　図３Ａ～図３Ｃで、測定開始後３０秒前後の縦線は、対象者が椅子に座った状態から立ち上がったタイミングを示す。
　図３Ａに示すように、対象者が測定開始から３０秒経過後に立ち上がって、時間３０～４０秒までの間に血圧が低下している。その後４０秒から５０秒の間に血圧が上昇し、時間０～３０秒の坐位の時の血圧と同程度に戻っている。
　図３Ｂに示すように、対象者が測定開始から３０秒経過後に立ち上がって、時間３０～５０秒までの間に心拍数が上昇している。その後測定開始から５０秒経過後に心拍数が減少し、時間０～３０秒の坐位の時の心拍数と同程度に戻っている。
　図３Ｃに示すように、対象者が測定開始から３０秒経過後に立ち上がって、時間３０～４０秒までの間に顔色のＧｒｅｅｎ成分が増加方向に変化している。これは、対象者が椅子に座った状態から立ち上がると、血圧が低下して、顔色が青くなっていることを示す。その後４０秒から５０秒の間に顔色のＧｒｅｅｎ成分が一旦減少し、再度増加している。測定開始から５０秒以上経過すると、顔色のＧｒｅｅｎ成分は時間０～３０秒の坐位の時と同程度に戻っている。
　このように対象者の顔の高さが変化したタイミングで、血圧、心拍数、顔色が変化している。
　今回のテストで、顔面記録用カメラ２００で得られた顔面データに基づく顔色に関するデータと、血圧や心拍数を接触式で測定したデータとが合致することが確認された。
　図３Ｃに示すように、健常者は椅子に座った状態から立ち上がると、顔色のＧｒｅｅｎ成分が増加して顔色が変化するが、その後すぐに顔色のＧｒｅｅｎ成分が減少して顔色が元に戻っている。
　ここで、起立性低血圧の検出では、体位変化時の血圧の変化を測定する必要がある。健常者では体位変化によって、血圧は一時的に低下し短時間で元に戻る。この生理的な反応によりいわゆる「立ちくらみ」が防止される。また心拍数は逆に上昇し徐々に元に戻る。それに対して顔色は血圧とほぼ同じ変化をするので、本実施形態の判定システム１は、例えば、非接触で安価な起立性低血圧の検出として有効である。具体的には、判定システム１では、生理状態判定部１３０は、顔面変化情報に基づいて、顔色のＧｒｅｅｎ成分が対象者の起立動作により増加してから坐位と同程度へ戻るまでの時間を求めて、これを所定の基準時間と比較する。生理状態判定部１３０は、顔色のＧｒｅｅｎ成分が坐位と同程度へ戻るまでの時間が、基準時間よりも長い場合に、対象者に起立性低血圧のおそれがあることを判定ができる。
　図４Ａ～図４Ｄは、今回のテストの測定結果の他の例を示す。
　対象者は、年齢が３３歳、性別が男性の健常者である。図４Ａ～図４Ｄの対象者の測定結果は、図３Ａ～図３Ｄとほぼ同じ測定結果が得られた。
　図５Ａ～図５Ｄは、今回のテストの測定結果の他の例を示す。
　対象者は、年齢が５２歳、性別が男性の健常者である。図５Ａ～図５Ｄの対象者の測定結果は、図３Ａ～図３Ｄとほぼ同じ測定結果が得られた。
　第２実施形態に係る判定システム２により、生理状態の判定を行った。あわせて、判定システム２の評価のために、連続血圧計による血圧の測定を同時に行った。
　判定システム２の判定で、対象者は、椅子に座り６０秒間安静にし（坐位）、測定者が起立指示をすると、起立動作を経た後、立った状態で６０秒間安静にする（立位）という動作を５回行った。それぞれの回の間では、対象者は十分な休憩をとった。
　実施例４に係るテストでは、測定機器として、連続血圧計には、Finapres製のBP Monitor Ohmedaを使用した。記録装置には、横河電気製のデジタルオシロDL1640を使用した。指先記録用カメラ４００には、Apple製 iPhone（登録商標） 6sに付属するデジタルカメラを使用した。連続血圧計は接触式である。
　撮影時は、指先記録用カメラ４００のレンズ横の正面をＯＮとした。また、指先記録用カメラ４００での撮影には、iPhone 6sに標準でインストールされているカメラアプリを用いた。撮影条件は720p、240fpsとし、コーデックはH.264（可逆圧縮）とした。指先記録用カメラ４００は、判定の間、対象者が心臓の高さに保持した。
　実施例４に係る判定システム２では、Ｒ成分、Ｇ成分、および、Ｂ成分を用いて数１に示した式から紅斑指数を求めた。
　なお、連続血圧計は、今回のテストで用いているが、判定システム２の構成要件ではない。　図９Ａ～９Ｅは、実施例４のテストの１～５回目の測定結果を示す。
　対象者は、年齢が３４歳、性別が男性の健常者である。
　図９Ａ～９Ｅはそれぞれ、上から順に、血圧、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分、紅斑指数を示す。
　血圧は、連続血圧計で対象者の血圧を測定した結果であり、縦軸が血圧（ｍｍＨｇ）、横軸が時間（秒）を示す。
　Ｒ成分、Ｇ成分、および、Ｂ成分は、指先記録用カメラ４００で得られた指先データから指先変化情報取得部１１１により得られた値であり、縦軸が各色成分、横軸が時間（秒）を示す。各色成分は、第３撮影画像データの所定範囲に含まれる複数の画素における、各色成分の画素値（階調）の平均である。
　紅斑指数は、Ｒ成分、Ｇ成分、および、Ｂ成分から指先変化情報取得部１１１により得られた値であり、縦軸が紅斑指数、横軸が時間（秒）を示す。
　図９Ａ～９Ｅに示されるように、対象者が測定開始から６０秒経過後に立ち上がると、血圧は、時間６０～７０秒までの間に低下している。その後、血圧は、７０秒～８０秒の間に上昇し、時間０～６０秒の坐位の時と同程度に戻っている。
　図９Ａ～９Ｅに示されるように、対象者が測定開始から６０秒経過後に立ち上がって、時間６０～７０秒までの間にＲ成分が増加方向に変化している。これは、対象者が椅子に座った状態から立ち上がると、血圧が低下して、指先の色が赤くなっていることを示す。その後７０秒から８０秒の間にＲ成分が一旦減少し、再度増加している。測定開始から９０秒を経過すると、Ｒ成分は時間０～６０秒の坐位の時と同程度に戻っている。そして、Ｒ成分、Ｇ成分、および、Ｂ成分から得られた紅斑指数についても同様の傾向がみられた。
　実施例４のテストにより、指先記録用カメラ４００で得られた指先データに基づくデータと、血圧を接触式で測定したデータとが合致することが確認された。また、これにより、判定システム２を用いても、判定システム１と同様に、起立性低血圧の判定が可能であることが確認された。
　なお、実施例４のテストでは、図９Ｂに示された、第２回のテストを除いてＧ成分の検出値がゼロに近い値となった。これは、Ｒ成分以外のＧ成分、および、Ｂ成分が生体を透過しにくく、十分な量の光がセンサ４０１まで達しなかったためと考えられる。
　以上、本開示の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
１、２　判定システム
１００、１０１　制御部
１１０　顔面変化情報取得部（体表面変化情報取得部）
１１１　指先変化情報取得部（体表面変化情報取得部）
１２０　動き検知部
１３０　生理状態判定部
１４０　色空間処理部
２００　顔面記録用カメラ（第１撮影部）
３００　顔位置記録用カメラ（第２撮影部）
４００　指先記録用カメラ
実用新案登録３１２１８４２号公報

Claims (12)

  1. 　対象者の体表面の一部から得られる体表面データの時系列変化を示す体表面変化情報を取得する体表面変化情報取得部（１１０）と、
    　前記対象者の動きを検知する動き検知部（１２０）と、
    　前記対象者の動きを検知した時の体表面データに基づいて、前記対象者の精神又は身体の生理状態を判定する生理状態判定部（１３０）と、
    　を備える判定システム（１）。
  2. 　前記体表面データは、前記対象者の顔面から得られるデータである、
    請求項１に記載の判定システム。
  3. 　前記体表面データは、前記対象者の顔色に関するデータである、
    請求項１に記載の判定システム。
  4. 　前記体表面データは、前記対象者の指先の表面から得られるデータである、
    請求項１に記載の判定システム。
  5. 　前記対象者に接することなく前記体表面を撮影する第１撮影部（２００）をさらに備え、
    　前記体表面データは、前記第１撮影部が撮影した第１撮影画像データである、
    請求項１に記載の判定システム。
  6. 　前記体表面変化情報取得部は、前記体表面変化情報を、所定の色成分に分解する色分解処理を行う色空間処理部（１４０）を有する、
    請求項１から５のいずれかに記載の判定システム。
  7. 　前記色空間処理部は、前記色分解処理において、前記体表面変化情報を、Ｒ成分、Ｇ成分、および、Ｂ成分の３つの色成分に分解する、
    請求項６に記載の判定システム。
  8. 　前記体表面変化情報取得部は、前記色空間処理部により前記色分解処理をされた前記体表面変化情報に含まれる色成分から、前記生理状態の特徴が表れる成分、および／または、変換値を取得する、
    請求項６または７に記載の判定システム。
  9. 　前記対象者の動きは、前記対象者の頭部または心臓の高さ変化を含む動きである、
    請求項１に記載の判定システム。
  10. 　前記対象者に接することなく前記対象者を撮影する第２撮影部（３００）をさらに備え、
    　前記動き検知部は、前記第２撮影部が撮影した第２撮影画像データに基づいて前記対象者の動きを検知する、
    請求項１に記載の判定システム。
  11. 　前記動き検知部は、前記体表面データに基づいて前記対象者の動きを検知する、
    請求項１から５のいずれかに記載の判定システム。
  12. 　前記生理状態は、前記対象者の血圧、脈拍、心拍、自律神経系の低下又は亢進を含む、
    請求項１に記載の判定システム。
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