WO2022196471A1

WO2022196471A1 - コンピュータプログラム、情報処理方法、情報処理装置及び情報処理システム

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Publication number: WO2022196471A1
Application number: PCT/JP2022/010172
Authority: WO
Inventors: 康之本間; 貴之内田; 雄太吉田
Original assignee: テルモ株式会社
Priority date: 2021-03-16
Filing date: 2022-03-09
Publication date: 2022-09-22
Also published as: JPWO2022196471A1; EP4302705A4; US20230355120A1; EP4302705A1

Abstract

生体の心臓又は血管の異常を判定する情報処理方法は、心臓又は血管により生体表面が変位する、第１方向から検出可能な変位部位を特定し、心臓又は血管により生体表面が変位する、第２方向から検出可能な変位部位を特定し、特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出し、検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する。

Description

コンピュータプログラム、情報処理方法、情報処理装置及び情報処理システム

　本発明は、コンピュータプログラム、情報処理方法、情報処理装置及び情報処理システムに関する。

　特許文献１には、高周波の電磁波を放射し、人の生体表面で散乱した反射波を検出し、生体表面の時間変動を演算することによって、脈拍等の生体情報を監視する生体情報モニタ装置が開示されている。

特開２００５－２７０５７０号公報

　しかしながら、特許文献１には、心臓又は血管の具体的な異常を判定する技術は開示されていない。

　本発明の目的は、生体の心臓又は血管の拍動を検出し、心臓又は血管の異常を判定することができるコンピュータプログラム、情報処理方法、情報処理装置及び情報処理システムを提供することにある。

　本態様に係るコンピュータプログラムは、生体の心臓又は血管の異常をコンピュータに判定させるためのコンピュータプログラムであって、心臓又は血管により生体表面が変位する、第１方向から検出可能な変位部位を特定し、心臓又は血管により生体表面が変位する、第２方向から検出可能な変位部位を特定し、特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出し、検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する処理を前記コンピュータに実行させる。

　本態様に係る情報処理方法は、生体の心臓又は血管の異常を判定する情報処理方法であって、心臓又は血管により生体表面が変位する、第１方向から検出可能な変位部位を特定し、心臓又は血管により生体表面が変位する、第２方向から検出可能な変位部位を特定し、特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出し、検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する。

　本態様に係る情報処理装置は、生体の心臓又は血管の異常を判定する情報処理装置であって、心臓又は血管により生体表面が変位する、第１方向から検出可能な変位部位を特定する第１特定部と、心臓又は血管により生体表面が変位する、第２方向から検出可能な変位部位を特定する第２特定部と、前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出する検出部と、検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する判定部とを備える。

　本態様に係る情報処理システムは、生体の心臓又は血管の異常を判定する情報処理装置及びセンサ装置を備えた情報処理システムであって、前記情報処理装置は、心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を第１方向から特定するための第１の赤外線センサ又は可視光センサと、前記生体に対して第１方向へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、前記生体の前記変位部位からの反射波を受信する第１のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサとを備え、前記センサ装置は、心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を第２方向から特定するための第２の赤外線センサ又は可視光センサと、前記生体に対して第２方向へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、前記生体の前記変位部位からの反射波を受信する第２のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサとを備え、前記第１の赤外線センサ又は可視光センサ及び第２の赤外線センサ又は可視光センサから出力される信号データに基づいて、前記変位部位を特定する特定部と、前記第１のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサ及び前記第２のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサから、前記特定部にて特定された前記変位部位へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射させ、前記第１のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサ及び前記第２のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサから出力される信号データに基づいて心臓又は血管の拍動を検出する検出部と、検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する判定部とを備える。

　上記によれば、生体の心臓又は血管の拍動を検出し、心臓又は血管の異常を判定することができるコンピュータプログラム、情報処理方法、情報処理装置及び情報処理システムを提供することができる。

実施形態１に係る情報処理システムの構成例を示す説明図である。実施形態１に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。実施形態１に係る学習モデルの一例を示す概念図である。変位部位と、心臓及び血管を示す概念図である。実施形態１に係るセンサ装置の構成例を示すブロック図である。実施形態１に係る情報処理手順を示すフローチャートである。実施形態１に係る情報処理手順を示すフローチャートである。変位部位の特定処理手順を示すフローチャートである。変位部位の特定処理手順を示すフローチャートである。実施形態１に係るセンサ装置の処理手順を示すフローチャートである。異常判定処理手順を示すフローチャートである。判定結果表示画像の一例を示す模式図である。判定結果表示画像の一例を示す模式図である。判定結果表示画像の一例を示す模式図である。実施形態２に係る情報処理手順を示すフローチャートである。実施形態３に係る情報処理手順を示すフローチャートである。実施形態４に係る情報処理システムの構成例を示す説明図である。実施形態４に係る情報処理手順を示すフローチャートである。

　本発明の実施形態に係るコンピュータプログラム、情報処理方法、情報処理装置及び情報処理システムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。

（実施形態１）
　図１は、実施形態１に係る情報処理システムの構成例を示す説明図である。情報処理システムは、実施形態１に係る情報処理装置１及びセンサ装置９を備える。情報処理装置１は、センサ装置９、第１通信端末２、第２通信端末３及びサーバ４等と無線接続されており、各種情報を送受信することができる。
　情報処理装置１は、赤外線及びミリ波を用いて、ユーザ（生体）の心臓及び血管の拍動を検出し、心臓及び血管の異常の有無を判定する装置である。情報処理装置１はユーザがいる部屋Ｒの中に設置されているものとする。センサ装置９は、情報処理装置１と同様にしてユーザ（生体）の心臓及び血管の拍動を検出し、検出結果を情報処理装置１へ送信する装置である。センサ装置９は、例えば部屋Ｒの天井に設置された照明装置Ｌに設けられている。第１通信端末２はユーザの家族が用いる通信装置である。第２通信端末３は医療関係者が用いる通信端末である。サーバ４は、気温及び湿度等、ユーザの心拍に影響を与える環境に係る情報を提供する装置である。なお、各装置を有線ケーブルで接続するように構成してもよい。
　なお、本実施形態における心臓の異常は、心臓そのものの疾患をいう。血管の異常には、動脈硬化等の血管そのものの異常、脳梗塞、足梗塞（重症下肢虚血）等の、血流の異常による臓器、器官、部位の異常が含まれる。

　図２は、実施形態１に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、処理部１１、記憶部１２、赤外線センサ１３、ミリ波センサ１４、通信部１５、操作部１６及び表示部１７を備えたコンピュータである。なお、情報処理装置１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。

　処理部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）等を有する演算処理装置である。処理部１１は、記憶部１２が記憶するコンピュータプログラムＰ１を読み出して実行することにより、ユーザの心臓及び血管の異常を判定する処理を実行する。

　記憶部１２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable　ROM）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。記憶部１２は、処理部１１が、ユーザの心臓及び血管の異常をコンピュータに判定させる処理を実行させるためのコンピュータプログラムＰ１、ユーザＤＢ１８及び学習モデル１９を記憶する。

　コンピュータプログラムＰ１は、コンピュータを本実施形態１に係る情報処理装置１として機能させ、本実施形態１に係る情報処理方法を実行するためのプログラムである。コンピュータプログラムＰ１は、ユーザの心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を特定し、特定された変位部位における生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出し、検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する処理をコンピュータに実行させるためのものである。

　なお、コンピュータプログラムＰ１は、記録媒体１０にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でも良い。記憶部１２は、図示しない読出装置によって記録媒体１０から読み出されたコンピュータプログラムＰ１を記憶する。記録媒体１０はフラッシュメモリ等の半導体メモリ、光ディスク、磁気ディスク、磁気光ディスク等である。また、通信網に接続されている図示しないプログラム提供サーバから本実施形態に係るコンピュータプログラムＰ１をダウンロードし、記憶部１２に記憶させる態様であってもよい。

　ユーザＤＢ１８は、ユーザを識別するための識別情報、各ユーザ個人を認証するための認証情報、氏名、性別、年齢等、ユーザの基本的な情報を記憶する。また、ユーザＤＢ１８は、情報処理装置１によって検出された、ユーザの脈拍及び心拍、検出日時、気温及び湿度等の環境情報を、当該ユーザの識別情報に対応付けて記憶する。更に、ユーザＤＢ１８は、情報処理装置１による判定結果、つまりユーザの心臓又は血管が正常であるか否かを示す情報を、当該ユーザの識別情報に対応付けて記憶する。なお、ユーザＤＢ１８は、クラウドデータベースであってもよい。

　赤外線センサ１３は、例えば、ＬｉＤＡＲ等の赤外線レーザ、赤外線カメラ等であり、赤外線を用いてユーザの人体の各部位、心臓又は血管の拍動により生体表面が変位する変位部位を非接触で特定するためのセンサである。赤外線センサ１３は、生体表面の変位部位を、第１方向から特定するための非接触式センサの一例である。第１方向は、例えば略水平方向である。つまり、赤外線センサ１３は、略水平方向からユーザの変位部位を特定するためのセンサである。赤外線センサ１３は空間分解能が高く、対象物の構造を捉える用途に向いている。しかし、衣服等に吸収され易く、衣服で隠れた生体表面の変位を捉えることができないというデメリットがある。
　なお、略水平方向は、厳密な水平方向では無く、直立しているユーザの正面側の部位を検出可能な方向であれば、鉛直方向及び水平面に対して斜めの方向でもよい。

　赤外線カメラは、ユーザの生体表面又は衣服で反射された赤外線を受光するレンズ及びＣＭＯＳイメージセンサを備えたカメラであり、ユーザの２次元情報として、赤外線画像データ（信号データ）を出力する。赤外線画像データは、略水平方向及び垂直方向に並ぶ複数の画素からなる画像データである。
　一方、ＬｉＤＡＲである赤外線センサ１３は、ユーザへ赤外線を照射する発光素子と、ユーザに照射され反射された赤外線を受光する受光素子を備える。発光素子は、例えば垂直共振器面発光レーザ（VCSEL:Vertical Cavity Surface Emitting LASER）等の赤外線レーザであり、縦横に並んだドットパターンをユーザへ照射する。受光素子は、例えばＣＭＯＳイメージセンサである。赤外線センサ１３は、ユーザへ向けて照射され、反射されて戻ってくるまでの往復時間に基づいて、ユーザまでに距離を算出する。赤外線センサ１３は、各ドットパターンまでの距離を算出して、ユーザの３次元情報である点群データ（信号データ）を出力する。点群データは、例えばユーザの体表面又は衣服表面上の多数の点を３次元座標で表したものである。処理部１１は、点群データをボクセルデータに変換することができる。また、処理部１１は点群データ又はボクセルデータを、２次元の赤外線画像データに変換することができる。
　以下、説明を簡単にするために、２次元の赤外線画像データを用いて、ユーザであるユーザの体の各部位、並びに心臓及び血管の拍動により生体表面が変位する変位部位を特定する例を説明する。

　ミリ波センサ１４は、ミリ波を用いて、ユーザの上記変位部位における拍動を検出するためのセンサである。ミリ波センサ１４は、赤外線センサ１３に比べると空間分解能に劣るが、ミリ波の電磁波はユーザの衣服に吸収されずに透過し、生体表面で反射される性質があるため、生体表面の変位を捉える用途に向いている。特に、ミリ波センサ１４は、第１方向からミリ波をユーザへ照射し、ユーザの変位部位からの反射波を受信することによって、当該変位部位における拍動を検出する。第１方向は略水平方向である。つまり、ミリ波センサ１４は、ミリ波をユーザに向けて略水平方向へ照射し、ユーザの変位部位からの反射波を受信することによって、当該変位部位における拍動を検出する。
　ミリ波センサ１４は、ミリ波信号を生成するシンセサイザ、送信アンテナ、受信アンテナ及びミキサ等を備える。送信アンテナはシンセサイザで生成されたミリ波の電磁波を送信する。受信アンテナは、ユーザの生体表面で反射されたミリ波の電磁波を受信する。ミキサは、送信波と受信波を混合し、中間周波信号を生成する回路である。処理部１１は、中間周波信号のデータに基づいて、ユーザまでの距離を算出することができる。処理部１１は、特に、ユーザの変位部位までの距離の変動、つまり生体表面の変位を算出することができ、当該変位部位における心臓又は血管の拍動を検出することができる。ミリ波センサ１４は、電子スキャン方式により、任意の変位部位に照準を合わせて、ミリ波を照射することができ、処理部１１は当該変位部位における拍動を検出することができる。

　通信部１５は、無線通信処理を行うための処理回路、通信回路等を含み、図示しないルータを介して、センサ装置９、第１通信端末２、第２通信端末３及びサーバ４との間で各種情報の送受信を行う。

　操作部１６は、ユーザによる情報処理装置１の操作を受け付ける入力装置である。入力装置は、例えばタッチパネル等のポインティングデバイス、キーボードである。

　表示部１７は、ユーザの心臓又は血管の異常判定結果を出力する出力装置である。出力装置は、例えば液晶ディスプレイ又はＥＬディスプレイである。

　図３は、実施形態１に係る学習モデル１９の一例を示す概念図である。学習モデル１９は、赤外線画像に含まれる所定のオブジェクトを認識するモデルである。学習モデル１９は、例えば、セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）を用いた画像認識技術を利用することにより、オブジェクトを画素単位でクラス分けすることができ、赤外線画像に含まれる人体の各部をオブジェクトとして認識することができる。具体的には、学習モデル１９は、赤外線画像における人体の顔面、右側頭部、左側頭部、右頸部、左頸部、右頸動脈三角、左頸動脈三角、右胸部、左胸部、右上腕、左上腕、右前腕、左前腕、右手根、左手根、右手掌、左手掌、右手背、左手背、右足背、左足背等を画素単位で認識する。なお、上腕、前腕、手根、手掌及び手背は上肢を構成する。

　学習モデル１９は、例えば深層学習による学習済みの畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional neural network）である。学習モデル１９は、赤外線画像データが入力される入力層１９ａと、赤外線画像の特徴量を抽出し復元する中間層１９ｂと、赤外線画像に含まれるオブジェクトを画素単位で示す部位抽出画像データを出力する出力層１９ｃとを有する。学習モデル１９は、例えばＵ－Ｎｅｔである。

　学習モデル１９の入力層１９ａは、赤外線画像データ、つまり赤外線画像を構成する各画素の画素値の入力を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された画素値を中間層１９ｂに受け渡す。中間層１９ｂは、畳み込み層（ＣＯＮＶ層）と、逆畳み込み層（ＤＥＣＯＮＶ層）とを有する。畳み込み層は、赤外線画像データを次元圧縮する層である。次元圧縮により、オブジェクトの特徴量が抽出される。逆畳み込み層は逆畳み込み処理を行い、元の次元に復元する。逆畳み込み層における復元処理により、各画素がオブジェクトのクラスに対応する画素値（クラスデータ）を有する部位抽出画像データが生成される。出力層１９ｃは、部位抽出画像データを出力する複数のニューロンを有する。部位抽出画像は、人体の部位毎にクラス分け、例えば色分けされたような画像である。

　学習モデル１９は、赤外線センサ１３にて得られる赤外線画像データと、当該赤外線画像の各画素に、対応する人体の各部の種類に応じたクラスデータを付与した部位抽出画像データとを有する訓練データを用意し、当該訓練データを用いて未学習のニューラルネットワークを機械学習させることにより生成することができる。

　このように学習された学習モデル１９によれば、図３に示すように人体を赤外線センサ１３にて得られる赤外線画像データを学習モデル１９に入力することによって、人体の各部が画素単位でクラス分けされた部位抽出画像データが得られる。

　なお、上記の例では２次元情報である赤外線画像における人体の各部位を認識する例を説明したが、ＬｉＤＡＲで得られた３次元の点群データ、又はボクセルデータにおける人体の各部を認識するように構成してもよい。処理部１１は、例えば点群データをボクセルデータに変換し、ボクセルデータに基づいて複数の２次元画像データを生成し、各２次元画像データについて上記と同様の手法で画像認識処理を行い、２次元の部位抽出画像データを複数の画像をボクセルデータ、又は点群データに逆変換することによって、３次元データにおける人体の各部位の種類をボクセル単位又は点データ単位で示したデータを得ることができる。
　また、ボクセルデータにおけるユーザの各部位を直接的に認識することができる３Ｄ　Ｕ－Ｎｅｔ等の学習モデル１９を用いて、人体の各部位の種類を認識するように構成してもよい。その他、公知の機械学習手法を用いて、３次元情報における人体の各部位を認識すればよい。

　処理部１１は、学習モデル１９を用いることによって赤外線画像におけるユーザの人体の各部位を認識することができる。生体表面には、心臓又は血管の拍動が特異的に伝播し、生体表面の周期的な変位として表れる変位部位がある。処理部１１は、学習モデル１９を用いた認識結果に基づいて、変位部位を特定する。

　図４は、変位部位と、心臓及び血管を示す概念図である。変位部位は、例えば頸部、側頭部、上腕部、手根内側の親指寄り部分、手根内側の小指寄り部分、足背又は胸部等である。頸部には頸動脈があり、側頭部には浅側頭動脈があり、上腕部には上腕動脈があり、手根内側の親指寄り部分には橈骨動脈があり、手根内側の小指寄り部分には尺骨動脈があり、足背には足背動脈があり、胸部には心臓がある。

　図５は、実施形態１に係るセンサ装置９の構成例を示すブロック図である。センサ装置９は、情報処理装置１と同様の処理部９１、記憶部９２、赤外線センサ９３、ミリ波センサ９４、通信部９５を備えたコンピュータである。

　処理部９１は、一又は複数のＣＰＵ、ＧＰＵ、ＧＰＧＰＵ、ＴＰＵ等を有する演算処理装置である。処理部９１は、記憶部９２が記憶するコンピュータプログラムＰ２を読み出して実行することにより、ユーザの心臓及び血管の拍動を検出する処理を実行する。

　記憶部９２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ等の記憶装置である。記憶部９２は、処理部９１が、ユーザの心臓及び血管の拍動を検出する処理をコンピュータに判定させる処理を実行させるためのコンピュータプログラムＰ２及び学習モデル９９を記憶する。学習モデル９９の構造は、学習モデル１９と同様である。但し、学習モデル９９は、上方からユーザを捉えた赤外線画像から、人体の各部位を認識できるように、学習させるとよい。例えば、学習モデル９９は、学習モデル１９が認識できる部位に加え、上方からみた頭部、耳部、肩部等を認識できるように構成するとよい。

　コンピュータプログラムＰ２は、コンピュータを本実施形態１に係るセンサ装置９として機能させるためのプログラムである。コンピュータプログラムＰ２は、ユーザの心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を特定し、特定された変位部位における生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出する処理をコンピュータに実行させるためのものである。

　なお、コンピュータプログラムＰ２は、記録媒体９０にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でも良い。記憶部９２は、図示しない読出装置によって記録媒体９０から読み出されたコンピュータプログラムＰ２を記憶する。記録媒体９０はフラッシュメモリ等の半導体メモリ、光ディスク、磁気ディスク、磁気光ディスク等である。また、通信網に接続されている図示しないプログラム提供サーバから本実施形態に係るコンピュータプログラムＰ２をダウンロードし、記憶部９２に記憶させる態様であってもよい。

　赤外線センサ９３は、例えば、ＬｉＤＡＲ等の赤外線レーザ、赤外線カメラ等であり、赤外線を用いてユーザの人体の各部位、心臓又は血管の拍動により生体表面が変位する変位部位を、第２方向から非接触で特定するためのセンサである。第２方向は、例えば略鉛直方向である。つまり、赤外線センサ９３は、上方からユーザの変位部位を特定するためのセンサである。赤外線センサ９３は、生体表面の変位部位を特定するための非接触式センサの一例であり、赤外線センサ９３の構造は、赤外線センサ１３と同様である。
　なお、略鉛直向は、厳密な鉛直方向では無く、直立しているユーザの部位を頭頂部側から検出可能な方向であれば、鉛直方向及び水平面に対して斜めの方向でもよい。

　ミリ波センサ９４は、ミリ波を用いて、ユーザの上記変位部位における拍動を検出するためのセンサである。ミリ波センサ９４の構造は、ミリ波センサ１４と同様である。特に、ミリ波センサ９４は、第２方向からミリ波をユーザへ照射し、ユーザの変位部位からの反射波を受信することによって、当該変位部位における拍動を検出する。第２方向は略鉛直方向である。つまり、ミリ波センサ９４は、上方から下方へミリ波をユーザへ照射し、ユーザの変位部位からの反射波を受信することによって、当該変位部位における拍動を検出する。

　通信部９５は、無線通信処理を行うための処理回路、通信回路等を含み、図示しないルータを介して、情報処理装置１との間で各種情報の送受信を行う。

　図６及び図７は、実施形態１に係る情報処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１は、任意のタイミング、例えば毎日３回、定期的に以下の処理を実行する。処理部１１は、ユーザの変位部位の特定及び拍動検出の処理を指示する指示信号を、センサ装置９へ送信する（ステップＳ１１０）。つまり、処理部１１は、上方から捉えられるユーザの変位部位及び拍動を検出し、検出された変位部位における拍動を示す拍動検出結果の情報を送信することをセンサ装置９に要求する。センサ装置９側の処理の詳細は後述する。

　処理部１１は、赤外線センサ１３を用いてユーザを赤外線検出する（ステップＳ１１１）。具体的には、赤外線センサ１３が赤外線カメラである場合、処理部１１は当該赤外線カメラを用いてユーザを撮像し、ユーザの赤外線画像データを取得する。赤外線センサ１３がＬｉＤＡＲである場合、処理部１１は、当該ＬｉＤＡＲを用いて、ユーザの点群データを取得する。処理部１１は、点群データを２次元の赤外線画像データに変換する。

　次いで、処理部１１は、赤外線検出の結果を用いた顔認証処理により個人を特定する（ステップＳ１１２）。例えば、処理部１１はユーザの赤外線画像データ又は点群データから所定の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と、ユーザＤＢ１８に登録されている認証情報とを照合することによってユーザ個人を特定する。

　次いで、処理部１１は、赤外線画像データを学習モデル１９に入力することによって、赤外線画像におけるユーザの人体の各部位を認識する（ステップＳ１１３）。そして、処理部１１は、心臓又は血管の拍動によって生体表面が周期的に変位する変位部位を特定する（ステップＳ１１４）。変位部位を特定する処理の詳細は後述する。なお、ステップＳ１１４の処理を実行する処理部１１は、心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を特定する第１特定部として機能する。

　次いで、ステップＳ１１４の特定結果に基づいて、処理部１１は特定された各変位部位に順次照準を合わせてミリ波を照射させ、反射波を受信し（ステップＳ１１５）、各変位部位における心臓又は血管の拍動を検出する（ステップＳ１１６）。
　例えば、処理部１１は、拍動の時間変化、脈拍数、心拍数、脈拍リズム、又は脈拍の振れの大きさ、拍動のピーク時点等を検出する。拍動の時間変化は、つまり変位部位の生体表面の変位量の時間変化である。脈拍数は、例えば１分当たりの動脈の拍動回数である。心拍数は、例えば１分当たりの心臓の拍動回数である。脈拍リズムは、例えば変位部位における拍動周期、又は拍動周期の規則性を示す数値である。脈拍の振れの大きさは、変位部位における生体表面の変位の振幅である。拍動のピーク時点は、変位部位における変位量が極大になる時点である。なお、変位量が極小になる時点を検出するようにしてもよい。
　なお、ステップＳ１１５～ステップＳ１１６の処理を実行する処理部１１は、特定された変位部位における生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出する検出部として機能する。

　次いで、処理部１１は検出された拍動の周期に基づいて、ユーザが安静状態にあるか否かを判定する（ステップＳ１１７）。例えば、処理部１１は、顔認証により特定された個人の過去の拍動に係る情報をユーザＤＢ１８から読み出し、現在検出されている拍動周期と、過去の拍動周期とを比較することによって、ユーザが安静状態にあるか否かを判定することができる。現在の拍動周期が、過去の拍動周期よりも極端に短い場合、安静状態に無いと判定すればよい。

　安静状態に無いと判定した場合（ステップＳ１１７：ＮＯ）、処理部１１は処理をステップＳ１１３へ戻す。安静状態にあると判定した場合（ステップＳ１１７：ＹＥＳ）、処理部１１は各変位部位の拍動を所定時間検出したか否かを判定する（ステップＳ１１８）。所定時間は、例えば平均的な心臓及び血管の拍動周期の数倍の時間である。所定時間未満であると判定した場合（ステップＳ１１８：ＮＯ）、処理部１１は処理をステップＳ１１３へ戻す。所定時間以上、拍動を検出したと判定した場合（ステップＳ１１８：ＹＥＳ）、処理部１１は、サーバ４にアクセスし、現在の気温、湿度等の環境情報を取得する（ステップＳ１１９）。

　また、処理部１１は、センサ装置９から送信される拍動検出結果の情報を受信する（ステップＳ１２０）。

　次いで、処理部１１は、各変位部位における拍動を示す拍動検出結果と、拍動の検出を行った日時と、ステップＳ１１９にて取得した環境情報とを、ユーザの識別情報に対応付けてユーザＤＢ１８に記憶する（ステップＳ１２１）。拍動検出結果には、情報処理装置１が検出した拍動検出結果と、センサ装置９が検出した拍動検出結果とが含まれる。

　次いで、処理部１１は、特定された複数の各変位部位それぞれにおける拍動の検出結果に基づいて、心臓又は血管の異常を判定する（ステップＳ１２２）。具体的には、特定された複数の変位部位それぞれにおける、拍動の時間変化、脈拍数、心拍数、脈拍リズム、又は脈拍の振れの大きさ、拍動のピーク時点等を比較することにより、心臓又は血管の異常を判定する。異常判定処理の詳細は後述する。なお、ステップＳ１２２の処理を実行する処理部１１は、検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する判定部として機能する。

　処理部１１は、心臓又は血管に異常があるか否かを判定する（ステップＳ１２３）。異常が無いと判定した場合（ステップＳ１２３：ＮＯ）、処理部１１は、所定の通知タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１２４）。正常である場合、異常判定の都度、判定結果の表示及び関係者への通知を行わなくてもよいと考えられるため、ステップＳ１２４で通知タイミングの判定を行っている。なお、判定処理の都度、表示及び通知を行ってもよい。

　通知タイミングで無いと判定した場合（ステップＳ１２４：ＮＯ）、処理を終える。通知タイミングであると判定した場合（ステップＳ１２４：ＹＥＳ）、処理部１１は、正常であることを示す判定結果表示画像１７１（図１２参照）を生成し、表示部１７に表示する（ステップＳ１２５）。そして、処理部１１は、判定結果を家族の第１通信端末２及び医療関係者の通信端末へ送信する（ステップＳ１２６）。なお、処理部１１は、ユーザの氏名、識別情報、連絡先等の情報と共に判定結果を第１通信端末２及び第２通信端末３へ送信するとよい。なお、医療関係者の第２通信端末３へは、ユーザの氏名等の個人情報を送信しないように構成してもよい。

　ステップＳ１２３において異常があると判定した場合（ステップＳ１２３：ＹＥＳ）、処理部１１は、異常があることを示す判定結果表示画像１７１（図１３、図１４参照）を生成し、表示部１７に表示する（ステップＳ１２７）。そして、処理部１１は、判定結果を家族の第１通信端末２及び医療関係者の第２通信端末３へ送信する（ステップＳ１２８）。

　医療関係者は、判定結果の情報を第２通信端末３にて受信することができ、判定結果に対する所見を示す所見情報を情報処理装置１へ送信する。

　情報処理装置１の処理部１１は、医療関係者の第２通信端末３から送信された所見情報を通信部１５にて受信し（ステップＳ１２９）、受信した医療関係者の所見情報を表示部１７に表示する（ステップＳ１３０）。また、処理部１１は、医療関係者の所見情報を家族の第１通信端末２へ送信し（ステップＳ１３１）、処理を終える。

　図８及び図９は、変位部位の特定処理手順を示すフローチャートである。処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、頸動脈三角の領域を認識したか否かを判定する（ステップＳ１５１）。頸動脈三角の領域を認識している場合（ステップＳ１５１：ＹＥＳ）、処理部１１は、当該領域を、頸動脈及び頸静脈がある変位部位として特定する（ステップＳ１５２）。

　ステップＳ１５２の処理を終えた場合、又はステップＳ１５１で頸動脈三角の領域を認識していないと判定した場合（ステップＳ１５１：ＮＯ）、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、ユーザの顔面を認識したか否かを判定する（ステップＳ１５３）。ユーザの顔面を認識したと判定した場合（ステップＳ１５３：ＹＥＳ）、処理部１１は、顔の輪郭、目、眉、鼻、口、ほうれい線、耳及び顎のいずれか一つを検出し、目等の各部の正中線からのずれ量に基づいて頸動脈がある変位部位を特定する（ステップＳ１５４）。処理部１１は、例えば、学習モデル１９を用いて、顔の輪郭、目、眉、鼻、口、ほうれい線、耳又は顎を検出する。また、赤外線画像における顔面の画像部分を抽出し、二値化、パターンマッチング処理等により、顔の目等をルールベースで検出するように構成してもよい。一方、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、体の左右の部位、例えば、右胸部及び左胸部、右上腕及び左上腕等を認識することができるため、左右の各部位を分ける直線を正中線として特定することができる。この正中線と、左右の目等の各部の位置関係から、顔が右側を向いているか、左側を向いているか、首の回転角度等を推定することができる。顔が右を向いている場合、学習モデル１９で認識した頸部の左側部分を、頸動脈がある変位部位として特定すればよい。顔が左を向いている場合、頸部の右側部分を、頸動脈がある変位部位として特定すればよい。また、首の回転量に応じて、右頸動脈又は左頸動脈に相当する部位から、変位部位を更に絞り込んで特定するように構成してもよい。

　ステップＳ１５４の処理を終えた場合、又はステップＳ１５３で顔面を認識していないと判定した場合（ステップＳ１５３：ＮＯ）、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、ユーザの側頭部を認識したか否かを判定する（ステップＳ１５５）。側頭部を認識したと判定した場合（ステップＳ１５５：ＹＥＳ）、処理部１１は、当該測定部を浅側頭動脈がある変位部位として特定する（ステップＳ１５６）。

　ステップＳ１５６の処理を終えた場合、又はステップＳ１５５で側頭部を認識していないと判定した場合（ステップＳ１５５：ＮＯ）、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、上腕部を認識したか否かを判定する（ステップＳ１５７）。上腕部を認識したと判定した場合（ステップＳ１５７：ＹＥＳ）、処理部１１は、当該上腕部を上腕動脈がある変位部位として特定する（ステップＳ１５８）。

　ステップＳ１５８の処理を終えた場合、又はステップＳ１５７で上腕部を認識していないと判定した場合（ステップＳ１５７：ＮＯ）、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、手掌を認識したか否かを判定する（ステップＳ１５９）。手掌を認識したと判定した場合（ステップＳ１５９：ＹＥＳ）、処理部１１は、手掌の画像部分から親指の位置を認識し（ステップＳ１６０）、ステップＳ１１３の処理により認識した手根の親指寄り部分を橈骨動脈がある変位部位として特定する（ステップＳ１６１）。また、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により認識した手根の小指寄り部分を尺骨動脈がある変位部位として特定する（ステップＳ１６２）。

　なお、手掌を認識している状態、つまり、手掌が赤外線センサ１３を向いている場合、学習モデル１９は、手根内側を手根として認識する。手根内側は、橈骨動脈及び尺骨動脈の拍動により生体表面が変位する部位である。なお、手背が赤外線センサ１３を向いている場合、学習モデル１９は、手根外側を手根として認識する。
　また、手根内側の親指側、手根内側の小指側及び手根外側を区別して認識するように学習モデル１９を機械学習させている場合、上記手掌の向き、親指の位置の認識処理は不要である。学習モデル１９は、直接的に橈骨動脈がある変位部位及び尺骨動脈がある変位部位を認識することができる。

　ステップＳ１６２の処理を終えた場合、又はステップＳ１５９で手掌を認識していないと判定した場合（ステップＳ１５９：ＮＯ）、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、足背を認識したか否かを判定する（ステップＳ１６３）。足背を認識したと判定した場合（ステップＳ１６３：ＹＥＳ）、処理部１１は、当該足背を足背動脈がある変位部位として特定する（ステップＳ１６４）。

　ステップＳ１６４の処理を終えた場合、又はステップＳ１６３で足背を認識していないと判定した場合（ステップＳ１６３：ＮＯ）、処理部１１は、ステップＳ１１３の処理により、胸部を認識したか否かを判定する（ステップＳ１６５）。胸部を認識していないと判定した場合（ステップＳ１６５：ＮＯ）、処理部１１は、変位部位の特定処理を終える。胸部を認識したと判定した場合（ステップＳ１６５：ＹＥＳ）、処理部１１は、当該胸部を心臓がある変位部位として特定し（ステップＳ１６６）、変位部位の特定処理を終える。

　以上の処理によれば、振動又は血管の拍動が伝播して生体表面が変位する変位部位を特定することができる。具体的には、処理部１１は、頸動脈、側頭動脈、上腕動脈、橈骨動脈、尺骨動脈、足背動脈、心臓の拍動によって生体表面が変位する変位部位を特定することができる。また、処理部１１は、頸静脈がある部位を特定することができる。

　図１０は、実施形態１に係るセンサ装置９の処理手順を示すフローチャートである。センサ装置９の処理部９１は、情報処理装置１から送信された検出指示を受信した場合、以下の処理を実行する。処理部９１は、赤外線センサ９３を用いてユーザを赤外線検出する（ステップＳ１４１）。具体的には、赤外線センサ９３が赤外線カメラである場合、処理部９１は当該赤外線カメラを用いてユーザを撮像し、ユーザの赤外線画像データを取得する。赤外線センサ９３がＬｉＤＡＲである場合、処理部９１は、当該ＬｉＤＡＲを用いて、ユーザの点群データを取得する。処理部９１は、点群データを２次元の赤外線画像データに変換する。

　次いで、処理部９１は、赤外線画像データを学習モデル９９に入力することによって、赤外線画像におけるユーザの人体の各部位を認識する（ステップＳ１４２）。そして、処理部９１は、心臓又は血管の拍動によって生体表面が周期的に変位する変位部位を特定する（ステップＳ１４３）。変位部位を特定する処理の詳細は、情報処理装置１が変位部位を特定する処理を同様である。なお、ステップＳ１４３の処理を実行する処理部９１は、心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を特定する第２特定部として機能する。

　次いで、ステップＳ１４３の特定結果に基づいて、処理部９１は特定された各変位部位に順次照準を合わせてミリ波を照射させ、反射波を受信し（ステップＳ１４４）、各変位部位における心臓又は血管の拍動を検出する（ステップＳ１４５）。
　なお、ステップＳ１４４～ステップＳ１４５の処理を実行する処理部９１は、特定された変位部位における生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出する検出部として機能する。

　次いで、処理部９１は検出された拍動の周期に基づいて、ユーザが安静状態にあるか否かを判定する（ステップＳ１４６）。

　安定状態に無いと判定した場合（ステップＳ１４６：ＮＯ）、処理部９１は処理をステップＳ１４２へ戻す。安定状態にあると判定した場合（ステップＳ１４６：ＹＥＳ）、処理部９１は各変位部位の拍動を所定時間検出したか否かを判定する（ステップＳ１４７）。所定時間は、例えば平均的な心臓及び血管の拍動周期の数倍の時間である。所定時間未満であると判定した場合（ステップＳ１４７：ＮＯ）、処理部９１は処理をステップＳ１４２へ戻す。所定時間以上、拍動を検出したと判定した場合（ステップＳ１４７：ＹＥＳ）、処理部９１は、拍動検出結果の情報を情報処理装置１へ送信し（ステップＳ１４８）、処理を終える。

　図１１は、異常判定処理手順を示すフローチャートである。処理部１１は、左頸動脈及び右頸動脈の脈拍リズムのずれ量、振れの大きさの差に基づいて、血管又は心臓の異常を判定する（ステップＳ１７１）。脈拍リズムのずれ量が所定の閾値以上である場合、処理部１１は血管又は心臓の異常を判定する。言い換えると、第１の変位部位における拍動のピーク時点と、第２の変位部位における拍動のピーク時点との時間差が所定の閾値以上である場合、処理部１１は血管又は心臓の異常を判定する。同様に、振れの大きさの差が所定の閾値以上である場合、処理部１１は血管又は心臓の異常を判定する。脈拍リズムのずれ量、脈拍の振れの大きさの差が大きい場合、動脈硬化、血管の狭窄等の異常が疑われる。例えば、処理部１１は、虚血性、出血性脳血管の異常を判定する。すなわち、処理部１１は、脳卒中、脳梗塞、脳出血に係る異常を判定する。以下、同様である。

　次いで、処理部１１は、左側頭動脈及び右側頭動脈の脈拍リズムのずれ量、振れの大きさの差に基づいて、血管又は心臓の異常を判定する（ステップＳ１７２）。例えば、処理部１１は、虚血性、出血性脳血管の異常を判定する。すなわち、処理部１１は、脳卒中、脳梗塞、脳出血に係る異常を判定する。

　処理部１１は、左上腕動脈及び右上腕動脈の脈拍リズムのずれ量、振れの大きさの差に基づいて、血管又は心臓の異常を判定する（ステップＳ１７３）。

　処理部１１は、左足背動脈及び右足背動脈の脈拍リズムのずれ量、振れの大きさの差に基づいて、血管又は心臓の異常を判定する（ステップＳ１７４）。例えば、処理部１１は、足の血管の異常を判定する。

　次いで、処理部１１は、心臓と左頸動脈間の拍動伝播速度と、心臓と右頸動脈の拍動伝播速度との差異に基づいて、血管又は心臓の異常を判定する（ステップＳ１７５）。各伝播速度の差異が所定の閾値以上である場合、心臓又は血管の何らかの異常が疑われる。例えば、処理部１１は、虚血性、出血性脳血管の異常を判定する。すなわち、処理部１１は、脳卒中、脳梗塞、脳出血に係る異常を判定する。

　次いで、処理部１１は、足背動脈の脈拍の振れの大きさに基づいて、重症下肢虚血に係る異常を判定する（ステップＳ１７６）。足背動脈の脈拍の振れが所定の閾値未満である場合、処理部１１は、重症下肢虚血の異常があると判定する。

　次いで、処理部１１は、頸動脈三角の領域の赤外線画像データを解析し、又は頸動脈三角の領域にける点群データを解析することにより、頸静脈怒張を検知する処理を実行し、頸静脈怒張の有無に基づいて心不全に係る異常を判定する（ステップＳ１７７）。

　なお、上記の説明では、主に左右の動脈の脈拍リズムのずれ量、振れの大きさの差に基づいて、心臓又は血管の異常を判定する例を説明したが、頸動脈、浅側頭動脈、上腕動脈、橈骨動脈、尺骨動脈、足背動脈の脈拍、又は心拍のいずれか２つの拍動の時間変化、脈拍数、心拍数、脈拍リズム、又は拍動のピーク時点のずれ量、振れの大きさの差等に基づいて、心臓又は血管の異常を判定してもよい。頚静脈怒張の有無については、頚静脈の膨れ上がっている大きさ、形状に基づいて、心不全に係る異常を判定してもよい。更に、上記動脈の脈拍又は心拍の振れの大きさ等と比較して、頚静脈怒張の有無と、それに基づく心不全に係る異常を判定するようにしてもよい。

　また、上記の説明では、心臓及び血管の現在の拍動に基づいて異常判定を行っているが、ユーザＤＢ１８が記憶するユーザの過去の拍動の情報と、現在の拍動の情報とを比較することによって、心臓又は血管の異常を判定するように構成してもよい。例えば、処理部１１はユーザの心拍数の増加又は減少を、心臓又は血管の異常として判定するようにしてもよい。更に、現在の環境と類似の環境で検出された過去の拍動に係る情報と、現在の拍動に係る情報とを比較するとよい。より精度良く、心臓又は血管の異常を判定することができる。

　図１２、図１３及び図１４は、判定結果表示画像１７１の一例を示す模式図である。処理部１１は、ステップＳ１２５及びステップＳ１２７の処理により図１２～図１４に示すような判定結果表示画像１７１を生成する。判定結果表示画像１７１は、例えば人体と、検出対象である各種動脈及び心臓を描いた人体画像１７２を表示する。人体画像１７２は、各種動脈の名称を示す文字画像「（１）側頭動脈」、「（２）頸動脈」、「（３）上腕動脈」、「（４）橈骨動脈」、「（５）尺骨動脈」、「（６）足背動脈」を含む。
　処理部１１は、拍動を検出できた動脈に対応する文字画像と、拍動を検出できなかった動脈に対応する文字画像とを異なる態様で表示するとよい。例えば、処理部１１は、拍動を検出できた動脈に対応する文字画像をハイライト表示し、拍動を検出できなかった動脈に対応する文字画像を薄文字で表示するとよい。

　判定結果表示画像１７１は、複数の動脈の拍動の時間変化を示すグラフ１７３ａ，１７３ｂを含む。図１２～図１４に示す例では、頸動脈と橈骨動脈の拍動の時間変化を示す２つのグラフ１７３ａ，１７３ｂが表示されている。グラフ１７３ａ，１７３ｂは、拍動の様子をリアルタイムで表示してもよいし、一定期間の拍動の様子を静的に表示してもよい。
　なお、各動脈の拍動を示す複数のグラフ１７３ａ，１７３ｂは、各動脈及び心臓に対応する既定の画面位置に表示してもよいし、検出できた動脈の拍動を示すグラフ１７３ａ，１７３ｂのみを表示するようにしてもよい。処理部１１は、操作部１６にて表示するグラフの選択を受け付け、選択された動脈の拍動を示すグラフ１７３ａ，１７３ｂを表示するようにしてもよい。また、拍動のピークをゼロ点にして表示するとよい。

　判定結果が正常である場合、処理部１１は、図１２に示すように、代表的な１又は複数の動脈の拍動状態を示すグラフ１７３ａ，１７３ｂを表示すればよい。例えば、頸動脈と、橈骨動脈の拍動状態を示すグラフ１７３ａ，１７３ｂを表示する。また、処理部１１は、グラフ表示している動脈に対応する文字画像を他の文字画像と異なる態様で表示するとよい。例えば、ハイライト表示するとよい。

　判定結果が異常である場合、処理部１１は、図１３及び図１４に示すように、異常判定の根拠になった２つの動脈の拍動の時間変化を示すグラフ１７３ａ，１７３ｂを判定結果表示画像１７１に表示する。また、処理部１１は、異常判定の根拠になった動脈を示す文字画像を、正常な状態と異なる態様を強調表示するとよい。例えば、処理部１１は、正常判定時は検出された動脈を示す文字画像を緑色でハイライト表示し、異常判定時の根拠になった動脈を赤色でハイライト表示するとよい。

　更に、判定結果表示画像１７１は、図１２及び図１３に示すように、判定結果が正常であったか否かを示すメッセージ画像１７４を含む。

　更にまた、医療関係者の所見情報を受信している場合、判定結果表示画像１７１は、図１４に示すように、所見情報を示す所見メッセージ画像１７５を含む。

　図１２～図１４に示すような判定結果表示画像１７１により、ユーザは心臓及び血管の拍動状態、心臓又は血管が正常であるか否かを知ることができる。なお、言うまでも無く、判定結果表示画像１７１を判定結果として、第１通信端末２及び第２通信端末３へ送信してもよい。

　なお、上記の判定結果表示画像１７１は一例であり、その他の情報を表示するように構成してもよい。例えば、１日前、１週間前、又は１年前における心臓又は血管の拍動の時間変化を示すグラフを、現在のグラフと比較可能に並べて、又は重畳させて表示してもよい。また、心拍数、脈拍数等の情報を表示してもよい。

　以上の通り、本実施形態１に係る情報処理システム等によれば、ユーザの心臓又は血管の拍動を検出し、心臓又は血管の異常を判定することができる。具体的には、処理部１１は、複数の変位部位における脈拍数、心拍、脈拍リズム、振れの大きさ等を比較することにより、動脈硬化、狭窄等の心臓又は血管の異常を判定することができる。より具体的には、頸動脈と橈骨動脈、あるいは対をなす左右の動脈の拍動のピーク時点の時間差、振れの大きさの差に基づいて、心臓又は血管の異常を判定することができる。また、側頭動脈、頸動脈等の振れの大きさに基づいて、虚血性、出血性脳血管の異常を判定することができる。すなわち、脳卒中、脳梗塞、脳出血に係る異常を判定することができる。また、足背動脈の振れの大きさに基づいて、重症下肢虚血の異常の有無を判定することができる。更に、頸静脈怒張を検出することによって、心不全に係る異常を判定することができる。

　また、赤外線センサ１３を用いて、変位部位を特定した上で、ミリ波を当該変位部位へ照射する構成であるため、より精度良く、効率的に当該変位部位における血管及び心臓の拍動を検出することができる。赤外線センサ１３によれば、ミリ波に比べて精度良く変位部位を特定することができる。一方、ミリ波センサ１４によれば、赤外線センサ１３では検出できないような、衣服で隠れている変位部位における拍動も検出することができる。このように赤外線センサ１３及びミリ波センサ１４の長所と短所とを補い合うことによって、精度良く効率的に各種動脈及び心臓の拍動を検出することができ、血管及び心臓の異常を判定することができる。

　更に、情報処理システムは、異なる２方向からユーザの体の各部位を認識し、当該２方向からミリ波センサを照射することによって、心臓及び血管の拍動を検出することができるため、より精度良く心臓又は血管の異常を検出することができる。

　更にまた、情報処理装置１は、赤外線センサ１３にて特定された変位部位に照準を合わせてミリ波を照射し、拍動を検出する構成であるため、効率的かつ精度良く、心臓又は各動脈の拍動を検出することができる。

　更にまた、本実施形態１によれば、判定結果を家族又は医療関係者へ通知することができる。また情報処理装置１は、心臓又は血管に異常があり、医療関係者の所見情報がある場合、医療関係者の所見情報を表示部１７に表示することができる。また、医療関係者の所見情報を家族の第１通信端末２へ送信することができる。従って、心臓又は血管の異常を早期に検出した上で、医療関係者による信頼性に高い情報をユーザ及び家族に通知することができる。

　なお、本実施形態１では、赤外線センサ１３，９３にてユーザの人体の各位部及び変位部位を認識する例を説明したが、赤外線センサ１３，９３に代えて可視光にてユーザを撮像する撮像装置を備えてもよい。処理部１１は、可視光にて撮像されたユーザの画像データに基づいて、同様にして人体の各部位を認識し、変位部位を特定することができる。

　また、ミリ波センサ１４，９４を用いて、人体の変位部位における拍動を検出する例を説明したが、テラヘルツ帯の電磁波を送受信するセンサを備えてもよい。テラヘルツ帯の電磁波を変位部位へ照射し、当該変位部位からの反射波を受信することによって、ミリ波センサ１４，９４と同様にして、変位部位における拍動を検出することができる。

　更に、赤外線センサ１３，９３及びミリ波センサ１４，９４を備える情報処理装置１を説明したが、赤外線センサ１３，９３又はミリ波センサ１４，９４は有線又は無線で外部接続される機器であってもよい。

　更にまた、本実施形態１では、水平方向及び鉛直方向から赤外線センサ１３，９３及びミリ波センサ１４，９４を用いてユーザの体における変位部位及び拍動を検出する例を説明したが、検出方向は一例であり、水平面に対して斜め方向からユーザの変位部位及び拍動を検出するように構成してもよい。

　更にまた、本実施形態１では、２方向から赤外線センサ１３，９３及びミリ波センサ１４，９４を用いてユーザの体における変位部位及び拍動を検出する例を説明したが、検出方向は２方向に限定されるものでは無く、３方向以上から変位部位を特定し、拍動を検出するように構成してもよい。

　更にまた、本実施形態１では、宅内のコンピュータが本実施形態１に係るコンピュータプログラムＰ１，Ｐ２を実行する例を説明したが、クラウドコンピュータが、本実施形態１に係るコンピュータプログラムＰ１，Ｐ２を実行し、情報処理方法を実施するように構成してもよい。また、言うまでも無く、コンピュータプログラムＰ１，Ｐ２は、複数のサーバコンピュータにおいて分散して実行されてもよい。

　更にまた、本実施形態１では、情報処理装置１及びセンサ装置９が処理を分担して実行しているが、コンピュータプログラムＰ１に基づく処理の全部又は一部をセンサ装置９が実行してもよいし、コンピュータプログラムＰ２に基づく処理の全部又は一部を情報処理装置１が実行してもよい。
　本実施形態１では、情報処理装置１が第１特定部、検出部及び判定部を備え、センサ装置９が第２特定部及び検出部を備える構成を説明したが、各部の配置は一例である。第１特定部、第２特定部、検出部及び判定部を情報処理装置１及びセンサ装置９のいずれか一方に又は双方に適宜設ければよい。

（実施形態２）
　実施形態２に係る情報処理システムは、情報処理手順が実施形態１と異なる。情報処理システムのその他の構成は、実施形態１に係る情報処理システムと同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

　図１５は、実施形態２に係る情報処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１は、任意のタイミングで以下の処理を実行する。処理部１１は、実施形態１と同様、ユーザの変位部位の特定及び拍動検出の処理を指示する指示信号を、センサ装置９へ送信し（ステップＳ２１０）、赤外線センサ１３を用いてユーザを赤外線検出し（ステップＳ２１１）、赤外線検出の結果を用いた顔認証処理により個人を特定し（ステップＳ２１２）、赤外線画像データを学習モデル１９に入力することによって、赤外線画像におけるユーザの人体の各部位を認識する（ステップＳ２１３）。つまり、処理部１１は、略水平方向からみたユーザの人体の各部位を認識する。言い換えると、処理部１１は、赤外線センサ１３を用いて略水平方向から検出して得られる赤外線画像におけるユーザの各部位を画像認識する。

　一方、センサ装置９の処理部９１は、情報処理装置１から送信された指示信号を受信する（ステップＳ２１４）。指示信号を受信した処理部９１は、赤外線センサ９３を用いてユーザを赤外線検出し（ステップＳ２１５）、赤外線画像データを学習モデル９９に入力することによって、赤外線画像におけるユーザの人体の各部位を認識する（ステップＳ２１６）。つまり、処理部１１は、上からみたユーザの人体の各部位を認識する。言い換えると、処理部１１は、赤外線センサ１３を用いて略鉛直上方から検出して得られる赤外線画像におけるユーザの各部位を画像認識する。
　そして、処理部９１は、ステップＳ２１６の処理による認識結果の情報を通信部９５にて情報処理装置１へ送信する（ステップＳ２１７）。

　情報処理装置１の処理部１１は、センサ装置９から送信された認識結果の情報を通信部１５にて受信する（ステップＳ２１８）。そして、処理部１１は、情報処理装置１によるユーザの各部位の認識結果と、センサ装置９によるユーザの各部位の認識結果とに基づいて、心臓又は血管の拍動によって生体表面が周期的に変位する変位部位を特定する（ステップＳ２１９）。

　処理部１１は、情報処理装置１による認識結果のみを用いて、一の変位部位を特定してもよいし、センサ装置９による認識結果のみを用いて一の変位部位を特定してもよい。変位部位の特定方法は実施形態１と同様である。

　例えば、情報処理装置１は足背を認識できず、センサ装置９が足背を認識できた場合、処理部１１は、センサ装置９が認識した足背を、背側動脈がある変位部位として特定する。この場合、処理部１１は、背側動脈の拍動を検出できるのはセンサ装置９であることを示す情報を一時記憶する。
　逆に、情報処理装置１が側頭部を認識でき、センサ装置９が側頭部を認識できなかった場合、処理部１１は、情報処理装置１が認識した側頭部を、浅側頭動脈がある変位部位として特定する。この場合、処理部１１は、浅側頭動脈の拍動を検出できるのは情報処理装置１であることを示す情報を一時記憶する。
　このように処理部１１は、拍動を検出したい動脈がある変位部位に相当する部位を情報処理装置１及びセンサ装置９の一方が認識できた場合、情報処理装置１又はセンサ装置９のいずれかが認識した部位を、当該変位部位として特定することができる。処理部１１は、当該部位を認識できた情報処理装置１又はセンサ装置９を示す情報を、当該部位の拍動を検出できる装置として一時記憶する。

　なお、情報処理装置１及びセンサ装置９の双方が認識できた部位については、情報処理装置１の認識結果に基づいて、変位部位を特定すればよい。また、情報処理装置１が認識できた部位の大きさと、センサ装置９が認識できた対応する部位の大きさとを比較し、より大きな部位を認識できた装置の認識結果を用いて、変位部位を特定してもよい。

　更に、情報処理装置１は、情報処理装置１及びセンサ装置９の認識結果の双方を用いて変位部位を特定してもよい。例えば、頸動脈がある変位部位は、双方の認識結果を用いて認識することができる。実施形態１のステップＳ１５４においては、顔の各位部位の正中線からのずれ量に基づいて、首のねじれ量を推定し、頸動脈がある変位部位を特定していたが、実施形態２では、センサ装置９によって認識したユーザの頭部又は耳部と、肩部又は胸部との認識結果に基づいて、首のねじれ量を直接的に推定し、当該ねじれ量に基づいて、情報処理装置１が認識した頸部における変位部位を特定することができる。
　ここでは頸動脈がある変位部位の認識方法を例示したが、適宜、情報処理装置１及びセンサ装置９の認識結果を組み合わせて、変位部位を特定すればよい。

　ステップＳ２１９の処理を終えた処理部１１は、センサ装置９が拍動を検出すべき変位部位を示す情報を、通信部１５にてセンサ装置９へ送信する（ステップＳ２２０）。

　そして、処理部１１は、ステップＳ２１９の特定結果に基づいて、情報処理装置１側で拍動を検出すべき部位として特定された各変位部位に順次照準を合わせてミリ波を照射させ、反射波を受信し（ステップＳ２２１）、各変位部位における心臓又は血管の拍動を検出する（ステップＳ２２２）。

　一方、センサ装置９は、変位部位を示す情報を通信部９５にて受信する（ステップＳ２２３）。当該情報を受信したセンサ装置９は、当該情報に基づいて、センサ装置９側で拍動を検出すべき部位として特定された各変位部位に順次照準を合わせてミリ波を照射させ、反射波を受信し（ステップＳ２２４）、各変位部位における心臓又は血管の拍動を検出する（ステップＳ２２５）。そして、処理部９１は、検出された各変位部位における拍動を示す拍動検出結果の情報を、通信部９５にて情報処理装置１へ送信する（ステップＳ２２６）。

　情報処理装置１は、センサ装置９から送信された拍動検出結果の情報を通信部１５にて受信する（ステップＳ２２７）。以下、実施形態１で説明したステップＳ１２１～ステップＳ１３１と同様の処理を実行することにより、ユーザの心臓及び血管の異常を判定し、通知する処理を実行すればよい。

　実施形態２に係る情報処理システム等によれば、情報処理装置１によるユーザの体の各位部位の認識結果と、センサ装置９によるユーザの体の各部位の認識結果との双方を用いて、ミリ波を照射すべき変位部位を特定し、各変位部位における拍動を検出し、ユーザの心臓又は血管の異常を判定することができる。

　実施形態２によれば、情報処理装置１側で拍動を検出すべき変位部位と、センサ装置９側で拍動を検出すべき変位部位とを特定するように構成してあるため、効率的に各位部の拍動を検出することができる。つまり、情報処理装置１及びセンサ装置９は、それぞれが自装置で検出すべき変位部位における拍動を認識し、選択的に当該変位部位の拍動を検出する構成であるため、効率的に各位部の拍動を検出することができる。

（実施形態３）
　実施形態３に係る情報処理システムは、情報処理手順が実施形態１と異なる。情報処理システムのその他の構成は、実施形態１に係る情報処理システムと同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

　本実施形態３に係る赤外線センサ１３及び赤外線センサ９３は、ユーザの体表面及び衣服表面を３次元的に検出できる装置、例えばＬｉＤＡＲ等の赤外線レーザであるものとする。また、情報処理装置１は、ユーザの体の各部位を３次元情報、つまり点群データ又はボクセルデータを用いて３次元で認識するものとする。

　図１６は、実施形態３に係る情報処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１は、任意のタイミングで以下の処理を実行する。処理部１１は、実施形態１及び２と同様、ユーザの変位部位の特定及び拍動検出の処理を指示する指示信号を、センサ装置９へ送信し（ステップＳ３１０）、赤外線センサ１３を用いてユーザを赤外線検出し（ステップＳ３１１）、赤外線検出の結果を用いた顔認証処理により個人を特定する（ステップＳ３１２）。

　一方、センサ装置９の処理部９１は、情報処理装置１から送信された指示信号を受信する（ステップＳ３１３）。指示信号を受信した処理部９１は、赤外線センサ９３を用いてユーザを赤外線検出し（ステップＳ３１４）、赤外線センサ９３から出力される赤外線信号データを通信部９５にて情報処理装置１へ送信する（ステップＳ３１５）。赤外線信号データは、例えば、ユーザの３次元情報である点群データである。

　情報処理装置１の処理部１１は、センサ装置９から送信された赤外線信号データを通信部１５にて受信する（ステップＳ３１６）。そして、処理部１１は、赤外線センサ１３から出力される赤外線信号データと、ステップＳ３１６で受信した赤外線信号データとを統合する（ステップＳ３１７）。
　赤外線センサ１３にて得られる点群データは、当該赤外線センサ１３の位置を基準にした座標系において、ユーザの体表面又は衣服表面上の多数の点の位置を３次元座標で表したものである。赤外線センサ９３にて得られる点群データは、当該赤外線センサ９３の位置を基準にした座標系において、ユーザの体表面又は衣服表面上の多数の点の位置を３次元座標で表したものである。赤外線センサ１３にて得られる点群データ及び赤外線センサ９３にて得られる点群データは異なる座標系で表されたデータであるが、両方の赤外線センサ１３，９３で検出される複数の点を合致させるように座標変換すれば、各点群データを統合することができ、ユーザの生体表面又は衣服表面のより詳細な３次元情報が得られる。

　そして、処理部１１は、ステップＳ３１７で得られた点群データを用いて、ユーザの体の各部位を認識する（ステップＳ３１８）。処理部１１は、ステップＳ３１８において、ユーザの体の各部位を２次元で認識するようにしてもよいし、３次元で認識してもよい。処理部１１は、例えば点群データを、３次元のボクセルデータ又は２次元の赤外線画像に変換し、変換されたボクセルデータ又は赤外線画像を学習モデル１９に入力することによって、ユーザの体の各部位を認識することができる。２次元の赤外線画像は、赤外線センサ１３を用いて略水平方向からユーザを検出したときに得られるような画像と、赤外線センサ９３を用いて略鉛直方向からユーザを検出したときに得られるような画像である。

　次いで、処理部１１は、情報処理装置１によるユーザの各部位の認識結果に基づいて、心臓又は血管の拍動によって生体表面が周期的に変位する変位部位を特定する（ステップＳ３１９）。

　以下、処理部１１は、実施形態２のステップＳ２２０～ステップＳ２２７、及び実施形態１で説明したステップＳ１２１～ステップＳ１３１と同様の処理を実行することにより、ユーザの心臓及び血管の異常を判定し、通知する処理を実行すればよい。

　実施形態３に係る情報処理システム等によれば、赤外線センサ１３及び赤外線センサ９３から出力される赤外線信号データを統合してユーザの体の各部を認識し、変位部位を特定し、各変位部位における拍動を検出する構成であるため、より精度良く、ユーザの心臓又は血管の異常を判定することができる。

　なお、赤外線センサ１３及び赤外線センサ９３を用いて検出して３次元的に認識した変位部位の情報と、ミリ波センサ１４による検出結果と、ミリ波センサ９４による検出結果とを用いて、変位部位における体表面の拍動を３次元で検出するように構成してもよい。より精度良く当該変位部位における心臓又は血管の拍動を検出することができる。

（実施形態４）
　実施形態４に係る情報処理装置１は、加速度センサ５及び接触式センサ６を用いて、ユーザの体動及び拍動を検出する点が実施形態１～３と異なる。情報処理装置１のその他の構成は、実施形態１～３に係る情報処理装置１と同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

　図１７は、実施形態４に係る情報処理システムの構成例を示す説明図である。実施形態４に係る情報処理システムは、実施形態１～３と同様の情報処理装置１を備え、更に、ユーザに取り付けられた加速度センサ５と、心臓又は血管の拍動を検出する接触式センサ６とを備える。加速度センサ５は、ユーザの体の動きに応じた加速度を示す加速度信号データを情報処理装置１へ送信する。接触式センサ６は、心臓又は血管の拍動によって生体表面が変位する部位に取り付けられ、拍動を示す拍動信号データを情報処理装置１へ送信する。接触式センサ６は、情報処理装置１からミリ波が照射されにくい部位に取り付けるとよい。

　図１８は、実施形態４に係る情報処理手順を示すフローチャートである。情報処理装置１の処理部１１は、所定の監視タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ４４１）。所定の監視タイミングは、任意のタイミングであり、ユーザが適宜設定することができる。監視タイミングで無いと判定した場合（ステップＳ４４１：ＮＯ）、処理部１１は処理をステップＳ４４１に戻して待機する。

　監視タイミングであると判定した場合（ステップＳ４４１：ＹＥＳ）、処理部１１は、加速度センサ５から送信された加速度信号データを受信し（ステップＳ４４２）、接触式センサ６から送信された拍動信号データを受信する（ステップＳ４４３）。

　次いで、処理部１１は、加速度信号データに基づいて、体動の大きさが所定値未満であるか否かを判定することによって、ユーザが安静状態にあるか否かを判定する（ステップＳ４４４）。体動の大きさが所定値以上であり、安静状態に無いと判定した場合（ステップＳ４４４：ＮＯ）、処理部１１は処理をステップＳ４４２へ戻す。

　体動の大きさが所定値未満であり、安静状態にあると判定した場合（ステップＳ４４４：ＹＥＳ）、処理部１１は、実施形態１～３と同様の処理手順で変位部位を特定し、心臓及び血管の拍動を検出し、心臓及び血管の異常判定処理を実行する。ただし、実施形態４に係る処理部１１は、非接触式センサであるミリ波センサ１４を用いて検出される拍動と、接触式センサ６から送信された拍動信号データが示す拍動とを用いて、心臓又は血管の異常を判定する。

　以上の通り、本実施形態４に係る情報処理システム等によれば、接触式センサ６を、ミリ波センサ１４が照射されにくい場所に取り付けることによって、より多くの部位の動脈の拍動に基づいて、心臓又は血管の異常を検知することができる。例えば、接触式センサ６を脇の下に取り付けることによって腋窩動脈の拍動を検出することができる。また、接触式センサ６を、太ももの付け根、膝の裏、内くるぶしの後に取り付けることによって、大腿動脈、膝窩動脈、後脛骨動脈等の拍動を検出することができ、より精度良く、心臓又は血管の異常を判定することができる。

　更に、加速度センサ５を用いてユーザの安静状態を確認した上で、変位部位の特定及び拍動の検出を行うため、効率的に異常判定処理を実行することができる。

　１　情報処理装置
　２　第１通信端末
　３　第２通信端末
　４　サーバ
　５　加速度センサ
　６　接触式センサ
　９　センサ装置
　１０，９０　記録媒体
　１１，９１　処理部
　１２，９２　記憶部
　１３，９３　赤外線センサ
　１４，９４　ミリ波センサ
　１５，９５　通信部
　１６　操作部
　１７　表示部
　１８　ユーザＤＢ
　１９，９９　学習モデル
　１９ａ　入力層
　１９ｂ　中間層
　１９ｃ　出力層
　１７１　判定結果表示画像
　Ｐ１，Ｐ２　コンピュータプログラム
　Ｒ　部屋
　Ｌ　照明装置

Claims

　生体の心臓又は血管の異常をコンピュータに判定させるためのコンピュータプログラムであって、
　心臓又は血管により生体表面が変位する、第１方向から検出可能な変位部位を特定し、
　心臓又は血管により生体表面が変位する、第２方向から検出可能な変位部位を特定し、
　特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出し、
　検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
　複数の前記変位部位を特定し、
　特定された複数の前記変位部位それぞれにおける脈拍数、脈拍リズム、又は振れの大きさを比較することにより、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１に記載のコンピュータプログラム。
　複数の前記変位部位を特定し、
　第１の前記変位部位における拍動のピークと、第２の前記変位部位における拍動のピークとの時間差が閾値以上である場合、心臓又は血管に異常があると判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１又は請求項２に記載のコンピュータプログラム。
　非接触式センサから出力される信号データに基づいて前記変位部位を特定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　赤外線又は可視光にて前記変位部位を特定し、
　ミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、前記生体の前記変位部位からの反射波により、心臓又は血管の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　前記生体に対して前記第１方向を向く第１の赤外線センサ又は可視光センサから出力される信号データに基づいて前記変位部位を特定し、
　前記生体に対して前記第２方向を向く第２の赤外線センサ又は可視光センサから出力される信号データに基づいて前記変位部位を特定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　前記生体に対して前記第１方向を向く第１の赤外線センサ又は可視光センサから出力される信号データと、前記生体に対して前記第２方向を向く第２の赤外線センサ又は可視光センサから出力される信号データとに基づいて前記変位部位を特定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　前記生体に対して前記第１方向へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、前記生体の前記変位部位からの反射波を受信する第１のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサから出力される信号データに基づいて、心臓又は血管の拍動を検出し、
　前記生体に対して前記第２方向へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、前記生体の前記変位部位からの反射波を受信する第２のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサから出力される信号データに基づいて、心臓又は血管の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　前記第１方向は略水平方向であり、前記第２方向は略鉛直方向である
　請求項１から請求項８のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　特定された前記変位部位に照準を合わせてミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、該変位部位からの反射波により、心臓又は血管の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　少なくとも一つの前記変位部位における心臓又は血管の拍動を、前記生体に取り付けられた接触式センサから出力される信号データに基づいて検出し、少なくとも一つの前記変位部位における心臓又は血管の拍動を非接触式センサから出力される信号データに基づいて検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　前記生体に取り付けられた加速度センサから出力される信号データに基づいて、体動の大きさが所定値未満であるか否かを判定し、
　体動の大きさが所定値未満である場合、特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　前記変位部位は、頸部、側頭部、上肢、足背又は胸部であり、前記頸部における頸動脈、前記側頭部における浅側頭動脈、前記上肢における上腕動脈、橈骨動脈若しくは尺骨動脈、前記足背における足背動脈又は前記胸部における心臓の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　頸動脈三角の領域を前記変位部位として特定し、
　頸動脈の脈拍を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
　顔の輪郭、目、眉、鼻、口、ほうれい線、耳及び顎のいずれか一つを検出し、
　検出された部位の正中線からのずれ量に基づいて、頸動脈がある前記変位部位を特定し、
　頸動脈の脈拍を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３又は請求項１４のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　上腕を前記変位部位として特定し、上腕動脈の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項１５のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　手根内側の親指寄り部分を前記変位部位として特定し、橈骨動脈の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項１６のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　手根内側の小指寄り部分を前記変位部位として特定し、尺骨動脈の拍動を検出する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項１７のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　頸動脈、浅側頭動脈、上腕動脈、橈骨動脈、尺骨動脈、足背動脈の脈拍、又は心拍のいずれか２つに基づいて、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項１８のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　頸動脈、浅側頭動脈、上腕動脈、橈骨動脈、尺骨動脈、又は足背動脈の脈拍と、心拍とに基づいて、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項１９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　頸動脈、浅側頭動脈、上腕動脈、橈骨動脈、尺骨動脈、又は足背動脈の脈拍のピークのずれに基づいて、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項２０のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　足背動脈の振れの大きさに基づいて、重症下肢虚血に係る異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項２１のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　左頸動脈の脈拍と、右頸動脈の脈拍とに基づいて、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項２２のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　左側頭動脈の脈拍と、右側頭動脈の脈拍とに基づいて、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項２３のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　左上腕動脈の脈拍と、右上腕動脈の脈拍とに基づいて、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項２４のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　左足背動脈の脈拍と、右足背動脈の脈拍とに基づいて、心臓又は血管の異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１３から請求項２５のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　頸動脈三角の領域を前記変位部位として特定し、
　頸静脈怒張を検出し、
　心不全に係る異常を判定する
　処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１から請求項２６のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
　生体の心臓又は血管の異常を判定する情報処理方法であって、
　心臓又は血管により生体表面が変位する、第１方向から検出可能な変位部位を特定し、
　心臓又は血管により生体表面が変位する、第２方向から検出可能な変位部位を特定し、
　特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出し、
　検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する
　情報処理方法。
　生体の心臓又は血管の異常を判定する情報処理装置であって、
　心臓又は血管により生体表面が変位する、第１方向から検出可能な変位部位を特定する第１特定部と、
　心臓又は血管により生体表面が変位する、第２方向から検出可能な変位部位を特定する第２特定部と、
　前記第１特定部及び前記第２特定部にて特定された前記変位部位における前記生体表面の変位に基づいて、心臓又は血管の拍動を検出する検出部と、
　検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する判定部と
　を備える情報処理装置。
　生体の心臓又は血管の異常を判定する情報処理装置及びセンサ装置を備えた情報処理システムであって、
　前記情報処理装置は、
　心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を第１方向から特定するための第１の赤外線センサ又は可視光センサと、
　前記生体に対して第１方向へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、前記生体の前記変位部位からの反射波を受信する第１のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサと
　を備え、
　前記センサ装置は、
　心臓又は血管により生体表面が変位する変位部位を第２方向から特定するための第２の赤外線センサ又は可視光センサと、
　前記生体に対して第２方向へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射し、前記生体の前記変位部位からの反射波を受信する第２のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサと
　を備え、
　前記第１の赤外線センサ又は可視光センサ及び第２の赤外線センサ又は可視光センサから出力される信号データに基づいて、前記変位部位を特定する特定部と、
　前記第１のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサ及び前記第２のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサから、前記特定部にて特定された前記変位部位へミリ波又はテラヘルツ帯の電磁波を照射させ、前記第１のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサ及び前記第２のミリ波センサ又はテラヘルツ帯センサから出力される信号データに基づいて心臓又は血管の拍動を検出する検出部と、
　検出された心臓又は血管の拍動に係る情報に基づいて心臓又は血管の異常を判定する判定部と
　を備える情報処理システム。