WO2022196820A1 - 血圧情報推定装置、血圧情報推定方法、及び血圧情報推定プログラム - Google Patents

Abstract

本発明は、簡便に血圧情報を推定することができる血圧情報推定装置を提供することを目的とする。本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置は、生体の所定部位内において所定距離だけ離間した第１領域及び第２領域における脈波の遅延時間を検出するために、所定部位を第１フレームレートで撮像された動画像を取得する動画取得部と、取得された動画像を第１フレームレートよりフレームレートが低い第２フレームレートで再生する動画再生部と、再生した動画像に基づいて、第１領域における第１脈波、及び第２領域における第２脈波を抽出する脈波抽出部と、第１脈波及び第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び所定距離から脈波伝搬速度を算出する脈波伝搬速度算出部と、算出された脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定する血圧情報推定部と、推定された血圧情報を出力する出力部と、を有することを特徴とする。

Description

血圧情報推定装置、血圧情報推定方法、及び血圧情報推定プログラム

　本発明は、血圧情報推定装置、血圧情報推定方法、及び血圧情報推定プログラムに関する。

　人体の血圧を測定する方法として、上腕部にカフを巻き付けるカフ式血圧計が一般的に用いられている。しかしながら、被験者にカフを巻き付ける操作を強いることは、簡便に血圧チェックを行う場合には好ましくない。そこで簡便に血圧を測定することができる、いわゆるカフレス式の血圧計が報告されている。

　カフレス式の血圧推定方法として、人体の異なる部位における画像から脈波を検出し、脈波の時間差に基づいて脈波伝播速度を算出し、脈波伝搬速度から血圧等を推定する方法が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の方法においては、脈波伝搬の時間差を識別し易くする目的で、顔と手といった所定の距離が得られる部位を利用し、１００ミリ秒程度の時間差から血圧を推定している。

国際公開第２０１４／１３６３１０号

　しかしながら、従来の顔の映像を用いて測定する方法では、化粧等によって皮膚表面の色情報を正確に読み取れなかったり、顔がマスク等で覆われることにより皮膚表面が露出している面積が限定されたりすることによって、正確な脈波波形を取得することが難しい場合が生じうるという欠点があった。

　本開示の実施形態に係る発明は、簡便に血圧情報を推定することができる血圧情報推定装置を提供することを目的とする。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置は、生体の所定部位内において所定距離だけ離間した第１領域及び第２領域における脈波の遅延時間を検出するために、所定部位を第１フレームレートで撮像した動画像を取得する動画取得部と、取得された動画像を第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生する動画再生部と、再生された動画像に基づいて、第１領域における第１脈波、及び第２領域における第２脈波を抽出する脈波抽出部と、第１脈波及び第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び所定距離から脈波伝搬速度を算出する脈波伝搬速度算出部と、算出された脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定する血圧情報推定部と、推定された血圧情報を出力する出力部と、を有することを特徴とする。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、取得された動画像を非圧縮形式の動画像に変換する動画変換部をさらに有することが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、取得された動画像から第１脈波及び第２脈波を抽出するための矩形波相関フィルタの帯域を制御するフィルタ制御部をさらに有することが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、動画取得部が、第１フレームレートで撮像された動画像を取得する前に、動画取得部が取得した第２フレームレートの動画像から所定部位の画像を認識する画像認識部をさらに有することが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、画像認識部は、画像認識学習済みモデルを用いて、取得された動画像から所定部位の画像を認識することが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、動画取得部が、第１フレームレートで撮像された動画像を取得する前に、動画取得部が取得した第２フレームレートの動画像から脈波を検出できるか否かを判定する画像判定部をさらに有することが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、画像判定部は、取得された動画像から脈波を検出できない場合は警告を発することが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、血圧情報には、血圧、血管年齢、動脈硬化度のうちの少なくとも１つに関する情報が含まれることが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、所定部位は手であることが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置において、血圧を測定する被験者の性別に関する情報及び身長の値を入力する入力部と、性別に関する情報及び身長の値から推定される手長に基づいて、所定距離を算出する所定距離算出部と、をさらに有することが好ましい。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定方法は、動画取得部が、生体の所定部位内において所定距離だけ離間した第１領域及び第２領域における脈波の遅延時間を検出するために、所定部位を第１フレームレートで撮像した動画像を取得し、動画再生部が、取得された動画像を第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生し、脈波抽出部が、再生された動画像に基づいて、第１領域における第１脈波、及び第２領域における第２脈波を抽出し、脈波伝搬速度算出部が、第１脈波及び第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び所定距離から脈波伝搬速度を算出し、血圧情報推定部が、算出された脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定し、出力部が、推定された血圧情報を出力する、ことを特徴とする。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定プログラムは、コンピュータに、生体の所定部位内において所定距離だけ離間した第１領域及び第２領域における脈波の遅延時間を検出するために、所定部位を第１フレームレートで撮像した動画像を取得し、取得された動画像を第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生し、再生された動画像に基づいて、第１領域における第１脈波、及び第２領域における第２脈波を抽出し、第１脈波及び第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び所定距離から脈波伝搬速度を算出し、算出された脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定し、推定された血圧情報を出力する、各ステップを実行させることを特徴とする。

　本開示の実施形態に係る血圧情報推定装置によれば、簡便に血圧情報を推定することができる。

本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置を用いた測定の概要を説明するための図である。 本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置の構成を示すブロック図である。 本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。 本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置によって得られた脈波の例を示すグラフである。 脈波伝搬速度と血圧との関係を示すグラフである。 本開示の第２実施形態に係る血圧情報推定装置を用いた測定の概要を説明するための図である。 本開示の第２実施形態に係る血圧情報推定装置の構成を示すブロック図である。 本開示の第２実施形態に係る血圧情報推定装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。 本開示の第３実施形態に係る血圧情報推定装置の構成を示すブロック図である。 日本人の男子の身長と手長との関係を示すグラフである。 日本人の女子の身長と手長との関係を示すグラフである。 被験者の手長と所定距離との関係を示す図である。

　以下、図面を参照して、本発明に係る血圧情報推定装置、血圧情報推定方法、及び血圧情報推定プログラムについて説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態には限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。

［第１実施形態］
　まず、本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置について説明する。図１に、本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置を用いた測定の概要を説明するための図を示す。第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００においては、被験者３００の手３０１の画像を用いて血圧等の血圧情報を推定する場合を例にとって説明する。手３０１は、携帯端末２００のカメラを用いて容易に撮像することが可能であり、人の顔のように化粧の影響によって皮膚表面の色の観察が困難であったり、マスク等により覆われていたりすることがない。さらに、手の平は日焼け等によって皮膚の色が変色することにより皮膚の色の観察が困難となることも少ないと考えられる。ただし、このような例には限られず、皮膚の色が容易に観察できれば手以外の部位を所定部位として血圧情報を推定してもよい。

　図１に示す例では、まず、被験者３００の手３０１の動画像４００を携帯端末２００を用いて撮像する。撮像された動画像４００は携帯端末２００の表示部２０１に表示される。携帯端末２００は、撮像された動画像４００のデータを、通信ネットワーク１０００を介して他の携帯端末である血圧情報推定装置１００に送信する。血圧情報推定装置１００は、受信された動画像のデータから被験者３００の血圧情報を推定する。ここで、「動画像」とは、一定の時間間隔で複数の画像が連続して再生されるものをいう。従って、複数の静止画の集合であっても、一定の時間間隔で再生されるものであれば、動画像に含まれる。

　携帯端末２００で撮像された被験者３００の手３０１の動画像４００は有線または無線通信により血圧情報推定装置１００に送信される。図１には、血圧情報推定装置１００の表示部４０に、受信された手の動画像５００が表示される例を示している。しかしながら、このような例には限られず、血圧情報推定装置１００が受信した動画像５００は表示部４０に表示させずに再生（処理）するようにしてもよい。血圧情報推定装置１００は、受信した手の動画像５００を再生して、手の根元の第１領域５０１の動画像の色の時間的変化から第１脈波６０１を抽出する。さらに、同じ動画像を再度再生して、手の指先の第２領域５０２の動画像の色の時間的変化から第２脈波６０２を抽出する。第１領域５０１と第２領域５０２は所定距離ｄだけ離隔している。所定距離ｄは、第１領域５０１の中心の位置と第２領域５０２の中心の位置との間の距離とすることができる。図１に示した例では、第１領域５０１を手の根元の領域とし、第２領域５０２を中指の第１関節近傍の領域とした例を示しているが、このような例には限られず、第１領域５０１及び第２領域５０２をそれぞれ、他の指の所定の部位と手の平の根元近傍以外の部位としてもよく、あるいは、手以外の他の部位における２つの領域としてもよい。

　第１領域５０１及び第２領域５０２の動画像のＲＧＢの色信号のうち、緑色（Ｇ）の信号の強度が脈波に応じて変化する。これは、動脈を流れる血に含まれるヘモグロビンの量に応じて、Ｇの信号強度が変化することに基づいている。

　第２領域５０２を指先の領域とし、第１領域５０１を手の根元の領域とした場合、第２領域５０２は、第１領域５０１よりも心臓から遠い位置にあるため、第２領域５０２において観察される第２脈波６０２は第１領域５０１において観察される第１脈波６０１よりも遅れて伝搬する。そこで、第１脈波６０１と第２脈波６０２との間の時間的な遅れ、及び第１領域５０１と第２領域５０２と間の所定距離ｄから脈波伝搬速度を算出することができる。脈波伝搬速度と血圧との間には、収縮期血圧の上昇により血管壁張力が増し、血管としての弾力性がなくなり脈波伝搬速度が高くなる関係にある。この関係を利用して、脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定することができる。

　図１に示した例では、第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００は、被験者３００の手３０１の動画像のデータを外部から受信している。そのため、血圧情報推定装置１００自体が被験者３００の動画像を撮像する必要はない。その結果、被験者３００の所在地に関わらず、被験者３００の所定部位の動画像データを携帯端末２００から受信することにより血圧情報推定装置１００は被験者３００の血圧情報を推定することができる。

　なお、通信ネットワーク１０００を介さずに携帯端末２００から血圧情報推定装置１００へ直接、動画像データを送信するようにしてもよい。また、被験者３００が手３０１の動画像を予め携帯端末２００で撮像し保存しておき、保存した動画像データを血圧情報推定装置１００に送信するようにしてもよい。

　図２に本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００の構成を表すブロック図を示す。血圧情報推定装置１００は、制御部１０と、通信部２０と、記憶部３０と、表示部４０と、を有し、これらは、内部バス６０により接続されている。血圧情報推定装置１００には、スマートフォンや、タブレット端末等の携帯端末、ノートＰＣ等を用いることができる。

　制御部１０は、動画取得部１と、動画変換部２と、動画再生部３と、フィルタ制御部４と、脈波抽出部５と、脈波伝搬速度算出部６と、血圧情報推定部７と、を有する。制御部１０に含まれる各要素は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを含む血圧情報推定装置１００内のコンピュータにより、ソフトウエア（プログラム）として実現される。

　通信部２０は、血圧情報推定装置１００の外部の機器と通信を行うための送受信モジュールを備えている。通信部２０は、外部から被験者３００の所定部位の動画像データを受信する。

　記憶部３０は、例えば半導体メモリであり、動画記憶部３１と、フレームレート記憶部３２と、第１脈波ピーク時間記憶部３３と、第２脈波ピーク時間記憶部３４と、を有する。

　表示部４０は、出力部の一例である。表示部４０は、液晶表示装置等により構成され、取得した被験者の所定部位の動画像を表示したり、検出した脈波や、推定した血圧情報等を表示したりすることができる。なお、出力部として音声出力装置を備え、推定された血圧情報等を音声により出力するようにしてもよい。

　動画取得部１は、生体の所定部位内において所定距離ｄだけ離間した第１領域５０１及び第２領域５０２における脈波の遅延時間を検出するために、所定部位を第１フレームレートで撮像した動画像を取得する。第１フレームレートは、動画像を再生する第２フレームレートより高いフレームレートである。例えば、第２フレームレートを３０ＦＰＳ（Frame Per Second）とした場合、第１フレームレートを２４０ＦＰＳとすることができる。ただし、このような例には限られず、第１及び第２フレームレートとして他の値のフレームレートを採用するようにしてもよい。
　また、動画取得部１は、後述する第２実施形態では、第２フレームレートで撮像した動画像の取得も可能である。

　第１領域５０１及び第２領域５０２の位置は、記憶部３０に予め記憶しておくようにしてもよい。例えば、記憶部３０は、手の平の手首側最下部及び指先最上部のそれぞれの座標位置を第１領域５０１及び第２領域５０２の各測定枠の座標位置として記憶するようにしてもよい。

　動画記憶部３１は、生体の所定部位を第１フレームレートで撮像した動画像を保存する。例えば、第１フレームレートを２４０ＦＰＳとすることができる。この第１フレームレートの値は、フレームレート記憶部３２に記憶しておくことができ、動画取得部１は、フレームレート記憶部３２を参照することにより通信部２０から取得した動画像が第１フレームレートで撮像された動画像であるか否かを判定することができる。

　動画変換部２は、取得された動画像を非圧縮形式の動画像に変換する。非圧縮形式として、例えば、Ｂａｓｅ６４形式とすることができる。ただし、このような例には限られず、他の非圧縮形式の動画像に変換するようにしてもよい。取得された動画像がＭＰ４形式の場合、動画像データが圧縮されているため再生抜けが生じる場合があり、波形の歪みが生じる恐れがある。そこで、第１フレームレートで撮像された動画像をスロー再生する前に非圧縮形式に変換することが好ましい。

　動画再生部３は、取得された動画像を第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生する。尚、「再生」とは、第２フレームレートで、時系列に変化するそれぞれの画像を取得することであり、取得した時系列毎の画像を表示部に表示しなくてもよい。なぜなら、第２フレームレートで取得した動画像は、視聴することが目的ではなく、後述する脈波抽出部５が脈波の抽出に用いることが目的だからである。動画再生部３には、一般的な携帯端末に設けられている動作を再生するための回路を用いて、動画像を再生することができる。ただし、動画再生部３は動画像を表示部４０に表示させずに処理すれば十分であり、動画像を表示部４０に表示する再生を行う必要はない。ただし、動画再生部３は動画像を表示部４０に表示すると共に、動画像を処理してもよい。即ち、本明細書において、動画像を「再生」することには、動画像を表示部４０に表示させる場合と、動画像を表示部４０に表示させない場合とが含まれる。

　ここで、第１領域５０１及び第２領域５０２の動画像のデータからノイズを除去するために矩形波相関フィルタを用いて第１領域５０１及び第２領域５０２の動画像を処理することが好ましい。さらに、矩形波相関フィルタの帯域をフレームレートに応じて切り替えることが好ましい。そこで、第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００は、取得された動画像から第１脈波及び第２脈波を抽出するための矩形波相関フィルタの帯域を制御するフィルタ制御部４をさらに有することが好ましい。ここで、矩形波相関フィルタは、基本的にはデジタルフィルタの１種である。脈波の波形は、プラス側とマイナス側の両方に信号を伝える波形になっており、中央がプラス側に大きく上昇したような形になっている。矩形波相関フィルタは、このような脈波の時系列の形を取り出すものである。例えば、３０ＦＰＳで再生する場合では、脈波は人に依存したり、条件によって多少変化したりする。そのため、脈波の時間的変化をカバーできるように、２８サンプルの全体の形が入るような矩形波相関と、２４サンプルの矩形波相関と、もう１つの２０サンプルの矩形波相関の３つくらいを多重に掛けて再生することが好ましい。ただし、これらのサンプル数は、３０ＦＰＳのときの時間幅に合わせる場合の例であり、２４０ＦＰＳでスロー再生するときは時間密度が上がるため、それに応じてそれぞれを８倍にしてレンジを切り変えることが好ましい。即ち、フレームレートを制御するのと同時に再生側のノイズ除去の矩形波相関の時間の関係も切り替えることが好ましい。

　脈波抽出部５は、再生された動画像に基づいて、第１領域５０１における第１脈波、及び第２領域５０２における第２脈波を抽出する。図１に示すように、第１領域５０１を手の根元近傍の領域とし、第２領域５０２を指先近傍の領域とした場合、第２領域５０２は第１領域５０１よりも距離ｄだけ心臓から遠い位置にあるため、この距離ｄに対応して第２脈波は第１脈波より遅延して検出される。従って、この遅延時間Δｔと距離ｄから脈波伝搬速度ｐｗｖ（Pulse Wave Velocity）を算出することができる。

　脈波伝搬速度算出部６は、第１脈波及び第２脈波のそれぞれのピークの時間差Δｔ及び所定距離ｄから脈波伝搬速度ｐｗｖ（＝ｄ／Δｔ）を算出する。

　血圧情報推定部７は、算出された脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定する。ここで、血圧情報には、血圧、血管年齢、動脈硬化度のうちの少なくとも１つに関する情報が含まれることが好ましい。脈波伝搬速度から血圧を推定する方法については後述する。脈波伝搬速度が速いほど血管が硬くなっていると考えられることから、脈波伝搬速度を動脈硬化度の指標とすることができる。また、算出された脈波伝搬速度を各年齢の健常者の脈波伝搬速度の平均値と比較することにより、血管年齢を算出することができる。

　表示部４０は、推定された血圧情報を出力する。例えば、表示部４０は、推定された血圧値を表示するようにしてもよい。

（第１フレームレートを高速フレームレートとする理由）
　ここで、第２フレームレートより高い第１フレームレートで撮像された動画像を用いて脈波を検出する理由について説明する。第１領域５０１で検出される脈波と第２領域５０２で検出される脈波の時間的な遅れは、できるだけ大きくした方が脈波伝搬速度を正確に測定するうえで有利である。従来の非接触の血圧検出装置では顔と手のように１［ｍ］程度離れた２点間の遅延時間と距離から脈波伝搬速度を算出していた。

　しかしながら、所定部位を手とし、第１領域５０１を手の根元の領域とし、第２領域５０２を指先の領域とした場合、第１領域５０１と第２領域５０２との間の距離は１５［ｃｍ］程度であり、脈波の遅延時間は２［ｍｓｅｃ］程度である。通常、録画に用いられるＭＰ４での再生フレームレートである３０ＦＰＳでは、サンプリング時間は３３［ｍｓｅｃ］であり、補間したとしても分解能は１０［ｍｓｅｃ］程度であるため、３０ＦＰＳで撮像された動画像を処理しても２つの脈波の遅延時間を正確に求めることは難しい。

　そこで、本実施形態に係る血圧情報推定装置１００においては、サンプリング時間を短くするために、第２フレームレートよりも高速の第１フレームレートで動画像の撮像を行うことにより、脈波の遅延時間を正確に検出するようにしている。例えば、第１フレームレートを２４０ＦＰＳとすることにより、サンプリング時間を４．１７［ｍｓｅｃ］とすることができ、補間を行うことにより１［ｍｓｅｃ］程度の分解能を得ることができ、脈波の遅延時間である約２［ｍｓｅｃ］に対応することができる。

（第２フレームレートを第１フレームレートより低くする理由）
　本実施形態に係る血圧情報推定装置をスマートフォン等の携帯端末を用いて実現しようとした場合に、第１フレームレートで撮像を行うことができたとしても、携帯端末では画像処理能力が低いために第１フレームレートで２点同時に脈波解析を行うことは難しいという問題がある。

　そのため、リアルタイムで解析を行うのではなく、動画像の撮像時のフレームレートを第１フレームレートとし、脈波の再生時のフレームレートを第１フレームレートより低い第２フレームレート（例えば、３０ＦＰＳ）とすることが好ましい。そのために、本実施形態に係る血圧情報推定装置１００においては、動画フォーマットを例えば、ＭＰ４形式からＢａｓｅ６４形式に変換（フッテージ変換）して保存し、第１フレームレートで撮像された動画像を第２フレームレートでスロー再生するようにしている。

　人間の視覚特性上、違和感を覚えない動画の再生フレームレートは３０ＦＰＳと言われており、３０ＦＰＳで動画を再生する機能が一般的な携帯端末に備えられている。第２フレームレートを３０ＦＰＳとした場合、第１フレームレートである２４０ＦＰＳで撮像された動画像を３０ＦＰＳで再生することにより、１／８倍のスロー再生を実現することができる。このようにスロー再生を行うことにより、脈波の微小な変動を精密に検出することができ、第１領域５０１と第２領域５０２との間で生じる脈波の遅延時間を正確に検出することができる。

　ここでは、第２フレームレートを３０ＦＰＳとし、第１フレームレートを２４０ＦＰＳとする場合を例示したが、このような例には限定されない。即ち、ここに例示したフレームレート以外のフレームレートであっても、２つの脈波の遅延時間を正確に検出することができれば、第１フレームレート及び第２フレームレートを他の値のフレームレートに設定してもよい。

　次に、本開示の実施形態に係る血圧情報推定方法について説明する。図３に本開示の第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００の動作手順を説明するためのフローチャートを示す。

　まず、ステップＳ１０１において、通信部２０が血圧情報推定装置１００の外部から動画像データを受信することにより、撮像された所定部位である手の動画像を外部から入力する。即ち、動画取得部１が、生体の所定部位内において所定距離ｄだけ離間した第１領域５０１及び第２領域５０２における脈波の遅延時間を検出するために、所定部位を第１フレームレートで撮像した動画像を取得する。入力された動画像のファイルは、動画取得部１が取得し動画記憶部３１に保存する。

　ここで、動画取得部１が取得する動画像はＭＰ４形式の動画像である場合を例にとって説明するが、他の形式の動画像であってもよい。また、被験者の所定部位の動画像は携帯端末２００に内蔵されたカメラによって撮影される場合だけでなく、その他の端末で撮影された動画像ファイルであってもよい。また、所定部位は手である場合を例にとって説明する。

　ここで、予め撮像した動画像は、例えば、第２フレームレート（例えば、３０ＦＰＳ）より高い第１フレームレート（例えば、２４０ＦＰＳ）で撮像されているものとする。ただし、このような例には限られず、９６０ＦＰＳ等、他のフレームレートで撮像された動画像を用いるようにしてもよい。

　次に、ステップＳ１０２において、取得された所定部位のＭＰ４形式の動画像を動画変換部２で非圧縮形式の動画像に変換する。非圧縮形式として、例えばＢａｓｅ６４形式の動画像に変換することができる。ただし、ＭＰ４形式の動画像を他の非圧縮形式の動画像に変換するようにしてもよい。

　ここで、ＭＰ４形式の動画像をＢａｓｅ６４形式等の非圧縮形式の動画像に変換する理由は以下の通りである。即ち、ＭＰ４形式は、端末の動作環境によって動画品質を落として再生される形式であるため、通常のＭＰ４のストリーミングビデオ再生では動作環境によって再生刻みが一定とならず、撮像した動画像を再生した場合に、脈波に時間的なズレが生じる性質がある。本実施形態に係る血圧情報推定装置１００においては、動画像から精密に脈波を検出する必要があるが、ＭＰ４形式の動画像をそのまま再生した場合には、脈波のピークが現れる時間を正確に検出することができない恐れがある。そこで、例えば、ＭＰ４形式の動画像を非圧縮動画形式であるＡＳＣＩＩコードデータブロック形式のＢａｓｅ６４形式に変換保存して一定間隔で再生させる。Ｂａｓｅ６４形式は動画をＡＳＣＩＩコードの文字情報に変換する形式であり、ＡＳＣＩＩコードのブロック毎に時刻ズレの無い再生を可能とする。このような正確なブロック再生刻みを利用して、保存動画を２回再生して２点間の脈波の時間差を検出するようにしている。このようにフレームレートを切り替えて動画像を録画する場合であっても、撮影自体による被験者の拘束時間は５～６秒程度で済むため、被験者に対する負担は小さいと考えられる。

　次に、ステップＳ１０３において、動画再生部３が、第１フレームレートで撮像された動画像を第２フレームレートでスロー再生する。即ち、動画再生部３が、取得した動画像を第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生する。具体的には、動画再生部３が、第１フレームレートである２４０ＦＰＳで記録された動画像を低速モードの第２フレームレート（例えば、３０ＦＰＳ）で再生する。従って、この場合、再生速度は３０／２４０＝１／８倍となり、超スロー映像として再生される。

　次に、ステップＳ１０４において、脈波抽出部５が、１／８倍速のスロー再生画像から第１領域５０１である手の根元の領域の脈波波形を抽出する。即ち、脈波抽出部５が、再生された動画像に基づいて、第１領域５０１における第１脈波、及び第２領域５０２における第２脈波を抽出する。ここで、手の平の動画像のうち、第１領域５０１である手の根元の領域の位置座標は記憶部３０に記憶されている。第１領域５０１の動画像において、ＲＧＢの各成分のうち、Ｇ（緑色成分）の輝度変化を脈波として抽出する。抽出した脈波の波形を図４に示す。

　このとき、第１フレームレート（２４０ＦＰＳ）から第２フレームレート（３０ＦＰＳ）に変換された動画の波形には、通常の３０ＦＰＳの動画の８倍の情報量が含まれており、検出された波形は８倍周期の波形となる。そのため、フィルタ制御部４は、通常時の８倍の長さの波形に対応するように矩形波相関フィルタの帯域を制御する。脈波抽出部５は、矩形波相関フィルタによってノイズが除去された波形を用いて脈波を抽出する。矩形波相関フィルタの帯域制御に関しては後述する。

　次に、ステップＳ１０５において、脈波抽出部５が、第１領域５０１の脈波から第１領域の脈波ピーク時間を検出し、第１脈波ピーク時間記憶部３３に記憶する。例えば、図４の上側の第１領域の脈波のグラフに示すように、検出された波形に３つのピークが現れた場合には、それぞれのピークが現れた時間をｔ₁₁、ｔ₁₂、ｔ₁₃として第１脈波ピーク時間記憶部３３に記憶する。

　次に、ステップＳ１０６において、動画再生部３が、動画像を０［ｓｅｃ］の位置に戻して最初からリピート再生させる。リピート再生時において、脈波抽出部５は、第２領域５０２に測定枠を切り換える。ここで、手の平の動画像のうち、第２領域５０２である手の指先の領域の位置座標は記憶部３０に記憶されている。

　次に、ステップＳ１０７において、脈波抽出部５が、第２領域５０２の脈波から第２領域の脈波ピーク時間を検出し、第２脈波ピーク時間記憶部３４に記憶する。例えば、図４の下側の第２領域の脈波のグラフに示すように、検出された波形に３つのピークが現れた場合には、それぞれのピークが現れた時間をｔ₂₁、ｔ₂₂、ｔ₂₃として第２脈波ピーク時間記憶部３４に記憶する。

　次に、ステップＳ１０８において、脈波伝搬速度算出部６が、第１領域及び第２領域の各脈波ピーク時間差の平均値と手の平の長さの平均値から脈波伝搬速度を算出する。即ち、脈波伝搬速度算出部６が、第１脈波及び第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び所定距離ｄから脈波伝搬速度を算出する。具体的には、脈波伝搬速度算出部６が、第１脈波ピーク時間記憶部３３から第１領域５０１の脈波のピーク時間ｔ₁₁、ｔ₁₂、ｔ₁₃を読み出し、第２脈波ピーク時間記憶部３４から第２領域５０２の脈波のピーク時間ｔ₂₁、ｔ₂₂、ｔ₂₃を読み出し、それぞれの脈波の時間差Δｔ₁＝ｔ₁₁－ｔ₂₁、Δｔ₂＝ｔ₁₂－ｔ₂₂、Δｔ₃＝ｔ₁₃－ｔ₂₃を算出し、これら３つの値の平均値（Δｔ）を算出する。ただし、複数の脈波の時間差の平均値を算出する場合は、３つの値の平均値を算出する場合に限られず、２つまたは４つ以上の値の平均値を算出するようにしてもよい。

　また、第１領域５０１と第２領域５０２との間の所定距離ｄは平均的な値である１５［ｃｍ］を用いることができる。ただし、このような例には限られず、後述するように、被験者の性別に合わせて男女の手の平の長さの平均値に基づいて、所定距離ｄを調整するようにしてもよいし、被験者の手の平の実測値に基づいて、所定距離ｄを調整するようにしてもよい。脈波伝搬速度ｐｗｖは、所定距離ｄを、算出された脈波ピーク時間差の平均値Δｔで除算（ｄ／Δｔ）することにより算出することができる。

　次に、ステップＳ１０９において、血圧情報推定部７が、脈波伝搬速度と最高血圧値の相関関係から最高血圧値を推定する。即ち、血圧情報推定部７が、算出された脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定する。記憶部３０は、脈波伝搬速度と最高血圧値（収縮期血圧値）との間の統計的な相関関係に関する情報を記憶していることが好ましい。なお、脈波伝搬速度から最低血圧（拡張期血圧）を算出するようにしてもよい。図５に脈波伝搬速度と血圧との関係を示す（「血圧のバイオフィードバックのための血圧測定法の開発と応用」，バイオフィードバック研究，１９８２年，９巻，ｐ．２８－３１）。図５に示したグラフは大きく３つの領域に分けることができる。

　第１の領域は、脈波伝搬速度ｐｗｖが５．０［ｍ／ｓ］未満の領域である。この領域において、血圧Ｐ₀は以下の式（１）により算出することができる。
　　　Ｐ₀＝（５０．０×ｐｗｖ）－１５０　　　（１）

　第２の領域は、脈波伝搬速度ｐｗｖが５．０～１７．０［ｍ／ｓ］の領域である。この領域において、血圧Ｐ₁は以下の式（２）により算出することができる。
　　　Ｐ₁＝９．４×ｐｗｖ　　　　　　　　　　（２）

　第３の領域は、脈波伝搬速度ｐｗｖが１７．０［ｍ／ｓ］以上の領域である。この領域において、血圧Ｐ₂は以下の式（３）により算出することができる。
　　　Ｐ₂＝（１７．５×ｐｗｖ）－１５０　　　（３）

　ここで、手の平のような短距離間の脈波伝搬速度に対して、高速撮影した動画像をスロー再生する理由について説明する。フレームレートが３０ＦＰＳ程度の通常撮影の場合、サンプリング時間は３３［ｍｓｅｃ］程度であり、補間した場合は１０［ｍｓｅｃ］程度となる。

　一方、図５に示した脈波伝搬速度と血圧との関係のグラフから、通常の血圧の測定範囲である９０～１８０［ｍｍＨｇ］に対応する脈波伝搬速度は、約６～２４［ｍ／ｓ］である。このとき、手の平の平均的な長さを１５［ｃｍ］とすると、脈波のピーク時間差の識別範囲は６．２５～２５［ｍｓｅｃ］となる。このとき、血圧５［ｍｍＨｇ］を目標分解能とすると、脈波において約２［ｍｓｅｃ」程度の時間差を検出することが求められる。

　しかしながら、通常のフレームレートである３０ＦＰＳでは補間したとしても１０［ｍｓｅｃ］程度の分解能しか得られない。そこで、スマートフォン等に予め備わっている第１フレームレートでの撮影機能を利用すると、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）では２４０ＦＰＳの高速撮影が可能であり、サンプリング時間４．１７［ｍｓｅｃ］が得られ、補間すれば１［ｍｓｅｃ］程度の分解能が得られる。

　同様に、アンドロイド（登録商標）の中級機以上であれば、９６０ＦＰＳの高速撮影が可能であり、サンプリング時間１．０４［ｍｓｅｃ］が得られ、補間すれば０．３［ｍｓｅｃ］程度の分解能が得られる。

　また、特定の機種では、７６８０ＦＰＳの高速撮影が可能であり、サンプリング時間０．１３［ｍｓｅｃ］が得られ、補間すれば０．０４［ｍｓｅｃ］程度の分解能が得られる。

　このように、３０ＦＰＳ程度のフレームレートで撮像した動画像では、手の平のような１５［ｃｍ］程度離間した２つの領域における脈波の遅延時間を正確に検出することは難しいが、手の平のような小さい部位であっても第１フレームレートで撮像された動画像を用いることにより、２つの領域における脈波の遅延時間を正確に検出することができ、脈波伝搬速度を正確に算出することができる。

　次に、第１フレームレートである２４０ＦＰＳの動画像と第２フレームレートである３０ＦＰＳの動画像における矩形波相関フィルタの切り換えについて説明する。標準的な脈拍数は５０～１００［拍／分］であり、これを測定するために、３０ＦＰＳの動画像に対しては、窓幅２０，２４，２８サンプルの矩形波相関フィルタを重ねてバンドパス型とすることが好ましい。矩形波相関フィルタを通すと、バンドパスフィルタであるため直流成分がカットされ、脈波は０を基準として正負に変動することになる。

　これに対して、第１フレームレートである２４０ＦＰＳで撮像された動画像を３０ＦＰＳの第２フレームレートで再生する場合は、周期が８倍に拡大されるため、矩形波相関フィルタのそれぞれの窓幅を８倍に切り換えることが好ましい。具体的には、３０ＦＰＳの場合の上記の窓幅（２０，２４，２８）をそれぞれ（１６０，１９２，２２４）に切り替える。このように、フレームレートの変更に合わせて窓幅を切り替えることにより、スロー再生された動画像に対して適切な矩形波相関フィルタを用いることができ、適切にノイズを除去することができる。

　以上説明したように、第１実施形態に係る血圧情報推定装置によれば、外部から入力された被験者の所定部位の動画像を用いて、簡便に血圧情報を推定することができる。

［第２実施形態］
　上述した第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００においては、外部から入力された動画像ファイルを用いて血圧情報を推定する場合の例について説明したが、第２実施形態に係る血圧情報推定装置はこれとは異なり、血圧情報推定装置自体が被験者の所定部位の動画像を撮像する点を特徴としている。

　図６に本開示の第２実施形態に係る血圧情報推定装置を用いた測定の概要を説明するための図を示す。第２実施形態に係る血圧情報推定装置１０２は、被験者３００の手３０１の動画像を撮像し、撮像された動画像５００を用いて血圧情報を推定する。

　図７に本開示の第２実施形態に係る血圧情報推定装置１０２の構成を示すブロック図を示す。第２実施形態に係る血圧情報推定装置１０２は、図２に示した第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００に加えて、画像認識部８、画像判定部９、撮影速度制御部１１、学習済みモデル記憶部３５、及びカメラ５０を備えている。

　図８に本開示の第２実施形態に係る血圧情報推定装置１０２の動作手順を説明するためのフローチャートを示す。まず、ステップＳ２０１において、アプリケーションプログラム（アプリ）を起動し、カメラ５０は、第２フレームレートで被験者３００の手３０１の動画像を撮像する。カメラ５０は、まず、手の画像を認識するために、第２フレームレート（３０ＦＰＳ）で撮像を行う。ここで、手の画像認識を行う場合の動画像の録画を低速の第２フレームレートで行うことが好ましい。これは、手の画像認識はリアルタイムで実行することが好ましいが、高速の第１フレームレートで録画を実行すると、携帯端末である血圧情報推定装置１０２ではＣＰＵの処理能力を考慮するとリアルタイムでの処理が難しいためである。

　次に、ステップＳ２０２において、手の画像を認識する。カメラ５０の前に手３０１をかざすと、画像認識部８は、学習済みモデル記憶部３５に記憶された画像認識学習済みモデルを用いて、取得された動画像から所定部位である手の画像を認識する。即ち、本実施形態においては、画像認識部８は、後述するように動画取得部１が、第１フレームレートで撮像された動画像を取得する（ステップＳ２０８）前に、動画取得部が取得した第２フレームレートの動画像から所定部位の画像を認識する。

　次に、ステップＳ２０３において、手３０１の認識が終了したか否かを判断し、手の認識が終了していない場合は、ステップＳ２０２に戻って手の画像の認識を再度実行する。手３０１の認識が終了した場合は脈波の測定が開始される。

　次に、ステップＳ２０４において、手の認識結果に基づいて、第１領域５０１である手の平の手首側最下部と、第２領域５０２である指先最上部のそれぞれの特徴点を測定枠として画像内の座標位置を記憶部３０に記憶する。

　次に、ステップＳ２０５において、画像判定部９が、手の画像の撮像が適正に行えたか否かを判定する。即ち、画像判定部９は、動画取得部１が、第１フレームレートで撮像した動画像を取得する前に、動画取得部１が取得した第２フレームレートの動画像から脈波を検出できるか否かを判定する。判定項目として、例えば、鏡面反射の有無、及び脈波の有無を判定する。具体的には、第１領域５０１及び第２領域５０２の２つの測定枠内の皮膚映像をそのまま第２フレームレート（３０ＦＰＳ）で取得し、画像判定部９により、鏡面反射の有無と、脈波の有無を簡易的に調べる。

　ここで、測定枠内のＲＧＢ合算値が所定値以上の場合は、鏡面反射が生じていると判断する。鏡面反射が生じていると、皮膚表面の色の変化を検出することが難しいため判定結果を「ＮＧ」とする。

　また、脈波の有無に関しては、ＲＧＢの色信号のうち、緑色成分Ｇの周期的な輝度変化が検出できているか否かを判断し、検出できない場合は脈波を検出することができないため判定結果を「ＮＧ」とする。

　ここで、脈波の有無は３０ＦＰＳで撮像された動画像を用いているため、フィルタ制御部４が、３３．３［ｍｓｅｃ］のサンプリング時間に合わせた矩形波相関フィルタの帯域段数を制御し、脈波を抽出する。

　ステップＳ２０６において、判定結果が「ＮＧ」であるか「ＯＫ」であるかを判定し、「ＮＧ」の場合は、ステップＳ２０７において、「照明との位置を変えて撮影して下さい。」等とアナウンス（警告）することにより、適正撮影を催促する。

　画像判定部９で「ＯＫ」と判定された場合は、ステップＳ２０８において、撮影速度制御部１１が、フレームレート記憶部３２に記憶された第１フレームレートの設定値を読出し、手の平の動画像の撮像を第１フレームレートである２４０ＦＰＳで実行する。

　次に、ステップＳ２０９において、所定時間の手の平の動画像を保存する。具体的には、カメラ５０を用いて、ＭＰ４フォーマットで、第１フレームレートで約５［ｓｅｃ］程度撮影し、動画記憶部３１に動画像を記録する。

　以上のようにして撮像した手の平の動画像を用いて、脈波伝搬速度を算出し、算出された脈波伝搬速度から血圧情報を推定する。カメラ５０が撮像した動画像を用いて血圧情報を推定する手順は第１実施形態に係る血圧情報推定装置１００と同様であるので詳細な説明は省略する。

［第３実施形態］
　上述した実施形態に係る血圧情報推定装置においては、第１領域５０１の中心の位置と第２領域５０２の中心の位置との間の距離である所定距離ｄとして、日本人の男子の平均的な値（例えば、１５［ｃｍ］）を用いる例を示した。しかしながら、所定距離ｄは、被験者の身長に応じて変化する。従って、血圧を測定するための脈波の動画像を撮像する部位を手とした場合には、手における脈波伝搬速度ｐｗｖの絶対精度を高めるには、正確な伝搬時間ｔと共に脈波の伝搬経路となる所定距離を正確に求める必要がある。

　携帯端末を用いて手の大きさを簡易に計測することは困難であるが、通常、被験者は自身の身長の値を把握しており、身長の値から所定距離を推定することができる。例えば、身長と手の長さ（手長）との相関性は、ＡＩＳＴの統計データ等で知られている（例えば、河内まき子、２０１２：ＡＩＳＴ日本人の手の寸法データ。https://www.airc.aist.go.jp/dhrt/hand/index.html）。ここで、「手長」とは、手を（指と手掌を）のばした状態での、手首の皺から中指の先端までの直線距離をいう。

　そこで、第３実施形態に係る血圧情報推定装置においては、被験者の身長値と性別を入力し、身長値から手長を推定し、手長から推定された所定距離を用いて血圧を算出する点を特徴としている。

　図９に、本開示の第３実施形態に係る血圧情報推定装置１０３の構成を示すブロック図を示す。第３実施形態に係る血圧情報推定装置１０３が、第２実施形態に係る血圧情報推定装置１０２と異なっている点は、血圧を測定する被験者の性別に関する情報及び身長の値を入力する入力部７０と、性別に関する情報及び身長の値から推定される手長に基づいて、所定距離を算出する所定距離算出部１２と、をさらに有する点である。第３実施形態に係る血圧情報推定装置１０３におけるその他の構成は、第２実施形態に係る血圧情報推定装置１０２における構成と同様であるため、詳細な説明は省略する。

　入力部７０は、表示部４０に表示された、性別（男子または女子）を入力するためのアイコンと、身長の値を入力するためのアイコンを含んでよい。性別を入力する方法として、例えば、「男子」または「女子」の文字を直接、表示部４０に表示されたアイコンに入力してよい。あるいは、表示部４０に表示された男子または女子の別を選択するためのアイコンに触れることで、男子または女子のいずれかを選択するようにしてもよい。

　また、身長の値を入力する方法として、例えば、身長の値を直接、表示部４０に表示されたアイコンに入力してよい。あるいは、表示部４０に表示されたアイコンに触れることで、身長の値をスクロールさせて身長の値を選択するようにしてもよい。

　あるいは、入力部７０は音声認識により被験者の性別及び身長の値を識別して入力するようにしてよい。

　また、被験者の手の動画像を外部から入力して利用する場合は、動画ファイル名に性別を識別するための情報及び身長の値に関する情報を含ませてよい。例えば、被験者が男子の場合は、男子であることを示す「Ｍ」の文字を動画ファイル名に含ませることにより被験者が男子であることを識別するようにしてよい。また、被験者の身長が１７０ｃｍの場合は、動画ファイル名に「１７０」の文字を含ませるようにとしてよい。ただし、動画ファイルに含ませる文字は、これらの例には限定されず、他の文字をファイル名に含ませることによって、性別及び身長に関する情報を入力するようにしてよい。

　入力部７０によって、被験者の性別及び身長の値を入力するタイミングは、血圧情報推定部７が被験者の血圧を算出する前に行う必要がある。例えば、入力部７０は、被験者の手の動画像を撮像する前に被験者の性別及び身長の値を入力するようにしてよい。そこで、例えば、カメラ５０によって被験者の手の動画像を撮像する前に、表示部４０に被験者の性別及び身長の値を入力部７０に入力するように促す表示を行ったり、音声ガイダンスで性別及び身長の値を入力部７０に入力するように促す音声を出力したりするようにしてよい。

（身長と手長の関係）
　下記の表１に日本人の男子の身長と手長の関係の例を示し、表２に日本人の女子の身長と手長の関係の例を示す。

　図１０Ａに、日本人の男子の身長と手長との関係を示すグラフを示す。図１０Ｂに、日本人の女子の身長と手長との関係を示すグラフを示す。図１０Ａ及び図１０Ｂは、それぞれ表１及び２に示したデータをプロットしたものである。図１０Ａ及び図１０Ｂからわかるように、身長の最小値から最大値までの範囲に渡って、手長は身長の値と線形の関係にある。例えば、図１０Ａに示した直線は、手長をｙ［ｍｍ］、身長をｘ［ｍｍ］とすると、最小二乗法により、下記の式（４）で近似できる。
　　　ｙ＝０．１２１７ｘ－２６．０６８　　　（４）

　従って、式（４）を用いれば、最小値から最大値までの任意の身長値から手長を算出することができる。ただし、身長の値から手長を算出する式は、上記の式（４）には限定されない。

　上記の式（４）は記憶部３０に記憶しておくことができる。所定距離推定部１２は、入力部７０から身長の値を取得し、記憶部３０から読み出した式（４）を用いて、手長を算出することができる。

　ただし、所定距離推定部１２が身長の値から手長を推定する方法は式（４）のような数式を用いる場合に限定されない。例えば、身長の値と手長とを対応させたデータベースを記憶部３０に記憶しておき、所定距離推定部１２は、入力部７０から取得した身長の値に対応した手長の値を選択するようにしてもよい。

（手長に基づく脈波伝搬経路の算出）
　上記のように身長の値から手長を求めることができる。ここで、本実施例において脈波の伝搬速度を算出するために用いている所定距離は手長とは一致していない。これは、血流に応じて変化する皮膚の画像を取り出すために所定の面積が必要であるが、皺の部分は平坦ではなく、指先は脈波を検出するために十分な面積を確保できないため、第１領域５０１及び第２領域５０２の位置を皺及び指先よりも内側の位置としているためである。

　図１１に、被験者の手長ｙと所定距離ｄ´との関係を示す。図１１に示すように、第１領域５０１の中心位置は、皺５００ａから第１補正値ａだけ指先側に移動させた位置としている。また、第２領域５０２の中心位置は、指先５００ｂから第２補正値ｂだけ手の根元側に移動させた位置としている。従って、所定距離ｄ´と手長ｙとの間には下記の式（５）の関係がある。
　　　ｄ´＝ｙ－ａ－ｂ　　　　（５）

　上記の式（４）及び式（５）を用いて、入力部７０に入力された身長の値から、所定距離ｄ´を算出することができる。一例として、被験者が男性であり、身長が１７００［ｍｍ］の場合について説明する。また、例えば、第１補正値ａを２０［ｍｍ］、第２補正値ｂを１０［ｍｍ］とする。そうすると、まず、手長ｙは式（４）を用いて、以下のようにして算出することができる。
　　　ｙ＝（０．１２１７×１７００）－２６．０６８＝１８０．８２２［ｍｍ］

　また、所定距離ｄ´は式（５）を用いて、以下のように算出することができる。
　　　ｄ´＝１８０．８２２－２０－１０＝１５０．８２２［ｍｍ］

　以上のように、第３実施形態に係る血圧情報推定装置１０３によれば、被験者の性別及び身長の値に基づいて、所定距離を正確に算出することができるため、血圧情報をより正確に算出することができる。

　以上の説明において、人間の血圧情報を推定する場合を例にとって説明したが、心臓から血液を体内に循環させる生物であれば、人間には限定されず他の生物にも本実施形態に係る血圧情報推定装置を用いることができる。

　本実施形態に係る血圧情報推定装置によれば、施設に入居する老人や、工事現場等で働く重労働作業者の体調管理を行うためのスクリーニングを目的として血圧のチェックを簡便に行うことができる。

　従来のカフ式血圧計では、測定毎に上腕や手首にカフを巻き付けるために腕まくりをする必要があり、被験者に面倒な作業が強いられていたが、本実施形態に係る血圧情報推定装置によれば、単に手等の所定部位を携帯端末等のカメラに向けるだけでよく、カフを巻いたりする必要がないため、非接触で簡便に血圧測定を行うことができる。

　さらに、従来の血圧計では被験者に直接、装置を装着させて測定を行う必要があったが、本実施形態に係る血圧情報推定装置によれば、手の平を５～１０秒間撮影した動画ファイルを送信するだけで、受信側で血圧を測定できるため、血圧計を備えていない被験者や、被災地あるいは遠隔地にいる被験者の健康チェックを行うことができる。

　また、脳をトレーニングするためのエクササイズは高血圧気味の高齢者では緊張による血圧上昇によって、脳卒中のリスクが増大する恐れがある。本実施形態に係る血圧情報推定装置によれば、脳のトレーニングを行いながら同時に簡易に血圧チェックを行うことができるため、血圧を管理しながら適切に脳のトレーニングを行うことができる。

　また、マインドフルネス等によってもたらされる自律神経のバランスを改善させる効果は、血圧の変化で見ると判りやすいが、マインドフルネス実施後にカフによる血圧測定を行うと、せっかくの改善状態が元に戻ってしまう場合がある。本実施形態に係る血圧情報推定装置によれば、被験者に負担をかけることなく血圧測定を行うことができるため、マインドフルネスの効果を血圧の変化の観点から正しく評価することができる。

Claims (12)

1. 　生体の所定部位内において所定距離だけ離間した第１領域及び第２領域における脈波の遅延時間を検出するために、前記所定部位を第１フレームレートで撮像した動画像を取得する動画取得部と、
   　取得された前記動画像を前記第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生する動画再生部と、
   　再生した前記動画像に基づいて、前記第１領域における第１脈波、及び前記第２領域における第２脈波を抽出する脈波抽出部と、
   　前記第１脈波及び前記第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び前記所定距離から脈波伝搬速度を算出する脈波伝搬速度算出部と、
   　算出された前記脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定する血圧情報推定部と、
   　推定された前記血圧情報を出力する出力部と、
   　を有することを特徴とする血圧情報推定装置。
2. 　取得された前記動画像を非圧縮形式の動画像に変換する動画変換部をさらに有する、請求項１に記載の血圧情報推定装置。
3. 　取得された前記動画像から前記第１脈波及び前記第２脈波を抽出するための矩形波相関フィルタの帯域を制御するフィルタ制御部をさらに有する、請求項１または２に記載の血圧情報推定装置。
4. 　前記動画取得部が、前記第１フレームレートで撮像された前記動画像を取得する前に、前記動画取得部が取得した前記第２フレームレートの動画像から前記所定部位の画像を認識する画像認識部をさらに有する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の血圧情報推定装置。
5. 　前記画像認識部は、画像認識学習済みモデルを用いて、取得された前記動画像から前記所定部位の画像を認識する、請求項４に記載の血圧情報推定装置。
6. 　前記動画取得部が、前記第１フレームレートで撮像された前記動画像を取得する前に、前記動画取得部が取得した前記第２フレームレートの動画像から脈波を検出できるか否かを判定する画像判定部をさらに有する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の血圧情報推定装置。
7. 　前記画像判定部は、取得された前記動画像から脈波を検出できない場合は警告を発する、請求項６に記載の血圧情報推定装置。
8. 　前記血圧情報には、血圧、血管年齢、動脈硬化度のうちの少なくとも１つに関する情報が含まれる、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の血圧情報推定装置。
9. 　前記所定部位は手である、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の血圧情報推定装置。
10. 　血圧を測定する被験者の性別に関する情報及び身長の値を入力する入力部と、
    　前記性別に関する情報及び身長の値から推定される手長に基づいて、前記所定距離を算出する所定距離算出部と、
    　をさらに有する請求項９に記載の血圧情報推定装置。
11. 　動画取得部が、生体の所定部位内において所定距離だけ離間した第１領域及び第２領域における脈波の遅延時間を検出するために、前記所定部位を第１フレームレートで撮像された動画像を取得し、
    　動画再生部が、取得された前記動画像を前記第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生し、
    　脈波抽出部が、再生した前記動画像に基づいて、前記第１領域における第１脈波、及び前記第２領域における第２脈波を抽出し、
    　脈波伝搬速度算出部が、前記第１脈波及び前記第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び前記所定距離から脈波伝搬速度を算出し、
    　血圧情報推定部が、算出された前記脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定し、
    　出力部が、推定された前記血圧情報を出力する、
    　ことを特徴とする血圧情報推定方法。
12. 　コンピュータに、
    　生体の所定部位内において所定距離だけ離間した第１領域及び第２領域における脈波の遅延時間を検出するために、前記所定部位を第１フレームレートで撮像された動画像を取得し、
    　取得された前記動画像を前記第１フレームレートより低い第２フレームレートで再生し、
    　再生した前記動画像に基づいて、前記第１領域における第１脈波、及び前記第２領域における第２脈波を抽出し、
    　前記第１脈波及び前記第２脈波のそれぞれのピークの時間差及び前記所定距離から脈波伝搬速度を算出し、
    　算出された前記脈波伝搬速度に基づいて血圧情報を推定し、
    　推定された前記血圧情報を出力する、
    　各ステップを実行させることを特徴とする血圧情報推定プログラム。

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