WO2023022131A1 - 判定装置、判定方法、及び判定プログラム - Google Patents

判定装置、判定方法、及び判定プログラム Download PDF

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WO2023022131A1
WO2023022131A1 PCT/JP2022/030892 JP2022030892W WO2023022131A1 WO 2023022131 A1 WO2023022131 A1 WO 2023022131A1 JP 2022030892 W JP2022030892 W JP 2022030892W WO 2023022131 A1 WO2023022131 A1 WO 2023022131A1
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WO
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subject
factor
health condition
determination
image
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Application number
PCT/JP2022/030892
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English (en)
French (fr)
Inventor
秀樹 清水
Original Assignee
シチズン時計株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow

Definitions

  • the present invention relates to a device for judging the health condition of a subject, a judging method, and a judging program.
  • a fingernail-pressing blood flow recovery measuring device that grasps/manages a health condition by means of the fingernail pressure (for example, Patent Literature 1).
  • the fingernail pressure blood flow restoration measuring device described in Patent Document 1 automatically measures the time required for the pressed fingernail portion to return to the pre-pressing state stored in the storage unit. It is possible to accurately measure the restoration of blood flow in a constant state without variation, and to grasp and manage the health condition relatively accurately.
  • the fingernail-pressing blood flow restoration measuring device described in Patent Document 1 is considered to observe an acute health condition.
  • the health condition of the called person is judged based on the reading result of the nail reader that reads the condition of the called person's nails, and the judgment result is displayed on the display unit.
  • Patent Document 2 the judgment result is displayed on the display device while the roll call support process is being executed. This makes it possible for the person performing the roll call to recognize the health condition of the called person more easily than before, without the need for determination.
  • the case of health condition shown in FIG. 4 is an example of determination of chronic health condition.
  • Patent Documents 1 and 2 there are devices that observe either acute health conditions or chronic health conditions. However, for example, when there are no subjective symptoms, the subject may not know which device to use. In addition, since the methods of coping with these two health conditions are significantly different, in consideration of ease of use and coping with daily use, it is necessary to create a single product that can easily treat both health conditions. A grasping device is required.
  • the present disclosure aims to provide a determination device, a determination method, and a determination program that make it possible to easily determine whether or not a subject is in a health condition that poses a risk.
  • a determination device includes an image acquisition unit that acquires an image of a nail of a subject, information on the appearance of the nail from the image acquired by the image acquisition unit, and changes in the images acquired in time series.
  • the present invention is characterized by comprising a determination unit that determines whether or not a subject is in a health condition at risk based on each piece of acquired information, and an output unit that outputs the determination result of the determination unit.
  • the determination unit determines whether or not the health condition of the subject is at risk based on a predetermined first factor, based on the change in the image.
  • the first factor may be an acute factor and the second factor may be a chronic factor.
  • the first factor determination unit utilizes the pulse wave detected from the change in the image, and the amplitude of the pulse wave decreased by pressing the finger is It may be determined whether or not the health condition of the subject is at risk due to an acute factor, based on the time from release to return to the pre-compression state.
  • the first factor determination unit measures the period of the pulse wave detected from the change in the image, and based on the measured pulse wave period, the health condition of the subject is an acute factor It may be determined whether the condition is at risk based on
  • the first factor determination unit determines whether the health condition of the subject has a risk based on an acute factor. and the second factor determination unit may determine whether or not the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • the first factor determination unit determines whether or not the health condition of the subject is at risk based on acute factors, based on a plurality of images acquired over time. Based on the pulse wave detected from the change in the image, after the first factor determining unit performs the operation of determining whether or not the health condition of the subject is in a state having a risk based on the acute factor, the second factor The determination unit may determine whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • the first factor determination unit determines whether or not the health condition of the subject is in a state of having a risk based on an acute factor. Based on the comparison with the image, after the second factor determination unit determines whether the health condition of the subject is at risk based on chronic factors, the first factor determination unit determines whether the subject A determination operation may be performed to determine whether the health condition of the individual is at risk based on an acute factor.
  • the output unit when the first factor determination unit determines that the health condition of the subject is at risk based on an acute factor, the output unit outputs the information that the health condition of the subject is chronic
  • the determination result may be output in a manner different from that in the case where it is determined that there is a risk based on the factors.
  • whether or not the health condition of the subject has a risk based on an acute factor and whether the health condition of the subject has a risk based on a chronic factor are determined by one measurement operation.
  • the image used to determine whether the subject's health condition is at risk based on acute factors It may be an image acquired before finger pressure for determining whether or not or an image acquired after blood flow recovery from finger pressure.
  • the image acquired after blood flow recovery from finger pressure is an image after blood flow recovery is detected, or an image after a predetermined time has elapsed since finger pressure, and good.
  • the image acquisition unit acquires an image of the nail by outputting a nail imaging instruction to the subject
  • the output unit acquires the image of the nail in the image of the nail.
  • an image acquisition unit acquires an image of a nail of a subject
  • a processor acquires information on the appearance of the nail from the image acquired by the image acquisition unit, and acquires in time series determining whether or not the subject is at risk based on each of the information obtained from the image changes, and outputting the determination result of whether or not the subject is at risk.
  • a determination program includes, in a computer, an image acquisition unit acquiring an image of a subject's nail; a step of determining whether or not the subject is at risk based on each of information obtained from changes in images obtained in time series; and an output unit determining whether or not the subject is at risk. and a step of outputting the determination result.
  • a determination device, a determination method, and a determination program according to an embodiment of the present disclosure make it possible to easily determine whether or not a subject is in a health condition that poses a risk.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing how a nail state is observed using a determination device according to an embodiment of the present disclosure; An image of the nail is captured using the determination device according to Embodiment 1, and whether or not the health condition of the subject has a risk based on an acute factor, and whether the health condition of the subject has a risk based on a chronic factor. It is a figure which shows the example which displayed the determination result of whether it is in a state.
  • 1 is a block diagram showing the configuration of a determination device according to Embodiment 1; FIG.
  • the determination device according to Embodiment 1 whether or not the subject's health condition is at risk due to acute factors and whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors is determined from the image of the nail. It is a flow chart for explaining the procedure of determining whether or not.
  • FIG. 4 is a sequence diagram for explaining a procedure for determining whether or not the subject's health condition is at risk based on chronic factors.
  • 4 is a diagram showing an example of an imaging screen including a guide displayed on the output unit 4.
  • FIG. 7 is a graph showing an example of determining whether a subject has tachycardia or bradycardia from pulse waves detected from changes in nail images.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a screen displayed on the output unit 4 when it is determined whether the subject has tachycardia or bradycardia.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a determination device according to Embodiment 2; (A) to (E) are examples of nail images captured using the determination device according to Embodiment 2, and are diagrams showing an example of a series of flows from anemia to return to a healthy state. 10 is a flowchart for explaining a procedure for calculating a response time from anemia state to a healthy state from an imaged nail image using the determination device according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a determination device according to Embodiment 3;
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a determination device according to Embodiment 4;
  • the image of the nail captured by the terminal is uploaded to the server side, which is the determination device, and the program is executed in the determination device, and the health condition of the subject is at risk based on an acute factor.
  • FIG. 10 is a sequence diagram for explaining the procedure for determining whether or not there is a risk and whether or not the subject's health condition is at risk based on chronic factors.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a determination device according to Embodiment 5;
  • FIG. 14 is a diagram showing a display example of an acute mode execution button and a chronic mode execution button in the determination device according to Embodiment 5;
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing how a determination device 101 according to an embodiment of the present disclosure observes the state of a nail 201.
  • a determination device 101 such as a smartphone is fixed to a stand 301 .
  • the subject holds the hand 200 in front of the camera (not shown) of the determination device 101 .
  • the determination device 101 captures an image of the nail 201 and displays the image of the nail 201 on the image display section 41 of the output section 4 .
  • the determination device 101 determines the health condition of the subject from the captured image of the nail 201 and displays the determination result on the determination result display section 42 .
  • an "acute factor” is an immediate short-term factor that affects a subject's state of health.
  • a subject with an acute factor is likely to have a sudden change in health condition in a relatively short period of time, and the acute factor is also a factor requiring emergency treatment.
  • a "chronic factor” is a long-term factor that affects a subject's state of health.
  • Subjects with chronic factors have gradual changes in their health status over relatively long periods of time, and chronic factors are also factors that do not require urgent treatment compared to acute factors. For example, when an elderly person who has difficulty communicating symptoms accurately presents a symptom, the cause of the symptom may be acute or chronic, depending on whether it is acute or chronic. Each person has a different way of coping.
  • dehydration i.e., increased blood viscosity, etc.
  • anemia Cerebral anemia
  • fatigue or autonomic nervous system disease
  • hypertension or diabetes
  • An increase in blood viscosity which is an acute factor, may be caused by red blood cell abnormality.
  • the nail is suitable as a site for observing whether the subject's health condition is at risk due to acute factors or whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors. Since there is almost no melanin in the nail, it is possible to determine whether the health condition of the subject is at risk based on acute factors from the blood flow under the nail without being affected by the skin condition. This is because the state of blood flow for determination can be easily observed. In addition, since regular appearance features such as unevenness and streaks on the nails reflect chronic factors on a scale of several weeks, observing the appearance of the nails indicates that the health condition of the subject may be at risk due to chronic factors. It is also possible to determine whether or not Therefore, it is possible to determine both whether the subject's health condition is at risk due to acute factors and whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors, from the nail image. is.
  • a method for determining whether the subject's health condition is at risk based on an acute factor from the image of the nail there is a method for determining from the recoloration of the nail. For example, when the finger is compressed, blood vessels passing under the nail are compressed, blood flow is reduced, and the color of the nail changes from pink to white. Then, when the pressure on the finger is released, the blood flow returns to the original color, and the nail returns to its original pink color. At this time, if the subject is not dehydrated, the blood is in a dry state because there is enough water in the blood. thought to return. On the other hand, when the subject is dehydrated, the blood is muddy due to the low water content in the blood. it is conceivable that.
  • the viscous state of the blood can be known and the presence or absence of dehydration can be determined by detecting the "return time" after the pressure on the finger is released and the blood flow returns to the state before the pressure on the finger.
  • it is difficult to quantitatively evaluate nail color so it is preferable to detect pulse waves that fluctuate in response to changes in nail color, as will be described later. Since the pulse wave is not easily affected by the external features of the nail, regardless of whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors, the subject's health status is at risk due to acute factors. It can be determined based on the pulse wave whether or not.
  • AI artificial intelligence
  • a trained model is used in which features of normal and abnormal nails are learned in advance from images of nails in various disease states using deep learning or the like. If the subject is in a healthy state, the nail is pink. For example, if the subject is anemic, the nail is white, and if the subject is heart disease, the nail is purple. In addition, vertical streaks may appear on the nail due to aging of the subject, and horizontal streaks may appear on the nail reflecting the past poor physical condition of the subject. In this way, it is possible to determine from the image of the subject's nail whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • FIG. 1 illustrates the case where the determination device 101 is a smartphone, it is not limited to such an example, and the determination device 101 may be a portable terminal such as a notebook computer, a desktop computer, or the like.
  • the imaging unit which is a camera that captures an image of the nail, may be built in these devices or may be externally attached.
  • FIG. 1 shows an example in which the determination device 101 is fixed to the stand 301, the present invention is not limited to such an example. You can hold it with your hand.
  • FIG. 1 shows an example in which the determination device 101 captures an image of the nail 201 of the thumb of the hand 200, but the present invention is not limited to such an example. 203, the nail of the ring finger 204, or the nail of the little finger 205 may be captured.
  • FIG. 2 shows whether the determination device 101 according to Embodiment 1 captures an image of the nail 201, whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is based on chronic factors.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of displaying a determination result as to whether or not the person is in a risky state;
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the determination device 101 according to the first embodiment.
  • a determination device 101 according to the first embodiment has a control unit 10 and an output unit 4 , which are connected by a bus 7 .
  • the control unit 10 includes an image acquisition unit 1 , an acute factor determination unit 2 and a chronic factor determination unit 3 .
  • the acute factor determination unit 2 is an example of a first factor determination unit and determination unit
  • the chronic factor determination unit 3 is an example of a second factor determination unit and determination unit.
  • the determination device 101 may further include an imaging unit 11 , a storage unit 5 and a communication unit 6 .
  • the image acquisition unit 1, acute factor determination unit 2, and chronic factor determination unit 3 are functional modules implemented by firmware or software executed by a control unit 10 such as a processor (computer).
  • the imaging unit 11 captures an image of the nail 201 of the subject.
  • the imaging unit 11 is a camera, a video camera, or the like.
  • the image acquisition unit 1 acquires an image of the nail captured by the imaging unit 11 .
  • the image acquisition unit 1 may acquire the nail image from outside the determination device 101 .
  • the image acquisition unit 1 acquires the image of the nail from outside the determination device 101 via the communication unit 6 .
  • the image of the nail may include an animation of the nail.
  • the acute factor determination unit 2 which is the first factor determination unit, determines from the image acquired by the image acquisition unit 1 whether or not the subject is in a health condition with a risk based on a predetermined first factor.
  • the acute factor determination unit 2 determines whether the health condition of the subject is at risk based on a predetermined first factor, based on information acquired from changes in the images acquired in time series by the image acquisition unit 1. judge.
  • the first factor may be an acute factor.
  • the acute factor determination unit 2 has a nail pulse wave response detection unit 21 and a pulse wave response time determination unit 22 . A method for determining whether or not the subject's health condition is at risk due to an acute factor will be described later.
  • the chronic factor determination unit 3 which is the second factor determination unit, determines from the image acquired by the image acquisition unit 1 whether or not the subject has a health condition with a risk based on a second factor different from the first factor.
  • Chronic factor determination unit 3 determines that the subject's health condition is at risk based on a predetermined second factor including a factor different from the first factor, based on the still image included in the image acquired by image acquisition unit 1. It is determined whether or not.
  • a second factor may be a chronic factor.
  • the chronic factor determination unit 3 has a nail appearance case determination unit 31 . A method for determining whether or not the subject's health condition is at risk due to chronic factors will be described later.
  • the first factor is an acute factor and the second factor is a chronic factor.
  • the still image included in the image acquired by the image acquisition unit 1 is an example of information regarding the appearance of the nail.
  • the control unit 10 further includes an image recognition unit 12 and a measurement adequacy determination unit 13.
  • the image recognition unit 12 determines whether or not the image acquired by the image acquisition unit 1 includes an image of a nail by image recognition using an image recognition trained model. However, the image recognition unit 12 may be omitted if it is possible to determine whether or not the image acquired by the image acquisition unit 1 includes an image of a nail without using an image recognition trained model. For example, the image recognition unit 12 may be omitted if a finger is marked in advance and the position of the finger can be detected by detecting the mark.
  • the measurement suitability determination unit 13 determines whether the captured image of the nail is suitable for measurement. For example, when a finger enters the frame of the imaging unit 11, which is a camera, the measurement appropriateness determination unit 13 may simply determine whether the captured image is suitable for measurement. When a camera is used, if strong specular reflection occurs, the image may become white and an image suitable for measurement may not be captured. Therefore, the measurement adequacy determination unit 13 first determines whether or not the captured image of the nail is appropriate based on the presence or absence of halation or the like. Furthermore, as will be described later, when a pulse wave is detected from an image, the measurement adequacy determination unit 13 can simply detect the pulse wave by image recognition and detect the pulse wave from the captured image. It may be determined whether
  • the image recognition unit 12 and the measurement adequacy determination unit 13 are functional modules realized by firmware or software executed by the control unit 10 such as a processor (computer).
  • the output unit 4 outputs the determination result by the acute factor determination unit 2, which is the first factor determination unit, and the determination result by the chronic factor determination unit 3, which is the second factor determination unit, that is, whether or not the subject has a health condition at risk. do.
  • the output unit 4 is a display device such as a liquid crystal display device or an organic EL display device.
  • the output unit 4 displays an image based on the display data supplied from the control unit 10.
  • the output section 4 includes an image display section 41 and a determination result display section 42 . For example, as shown in FIG. 2 , the output unit 4 displays “normal” 401, “normal” 401, “ Each icon of "slightly dehydrated” 402 and "dehydrated” 403 may be displayed.
  • the output unit 4 may display the icon corresponding to the determination result more prominently than other icons.
  • the output unit 4 causes the determination result display unit 42 to display “aging”, “anemia”, “fatigue”, and Bars 421-424 indicating the degree of "healthy” may be displayed.
  • the length of the hatched portions of bars 421-424 indicates the degree of "aging”, “anemia”, “fatigue”, and "health”. For example, as shown in FIG. 2, when vertical streaks 201a are observed on the nail 201, aging is presumed to be the cause. In this case, the output unit 4 may display the degree of aging by adjusting the length of the hatched portions of the bars 421 to 424 according to the degree of vertical streaks.
  • the output unit 4 may include an audio output unit (not shown).
  • the audio output section outputs audio based on the audio data supplied from the control section 10 . For example, if the result of determining whether or not the health condition of the subject is at risk due to an acute factor is "dehydration," the output unit 4 outputs, via the voice output unit, "Exercise is prohibited. Let's drink water immediately.”, the advice for improving the dehydration state may be output by voice.
  • the output unit 4 Advice for improving the state of anemia such as "Let's be conscious of iron content in your daily diet” may be output by voice via the voice output unit.
  • the output unit 4 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • Various advices for improving these factors may be output by voice according to the determination result of each of the presence or absence.
  • the output unit 4 may display various pieces of advice on the determination result display unit 42 using characters or the like.
  • the storage unit 5 has an image storage unit 51 and a trained model storage unit 52.
  • the storage unit 5 is a storage device such as a hard disk or semiconductor memory.
  • the image storage unit 51 can store images captured by the imaging unit 11 .
  • the learned model storage unit 52 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, or whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • a trained model for can be stored.
  • the learned model storage unit 52 may store a learned model downloaded from the outside each time measurement is performed, or may store a learned model in advance before measurement.
  • the storage unit 5 stores a program for determining whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • a program can be stored for performing the determination of whether or not.
  • the determination device 101 uses the pulse wave detected from the image of the subject's nail to determine whether the health condition of the subject is at risk due to an acute factor. That is, the acute factor determination unit 2 uses the subject's pulse wave detected from the change in the image. The acute factor determining unit 2 determines whether the subject's health condition is an acute factor based on the time it takes for the amplitude of the pulse wave, which has decreased due to the pressure on the finger, to return to the state before pressure is released after the pressure on the finger is released.
  • FIGS. 4A and 4B are graphs showing an example of determining whether or not the subject is dehydrated from the pulse wave detected from the nail image by the determination device 101 according to the first embodiment.
  • FIG. 4A is a diagram showing an example in which the subject is not dehydrated
  • FIG. 4B is a diagram showing an example in which the subject is dehydrated.
  • nail pulse wave response detector 21 starts detecting pulse wave w1.
  • the pulse wave can be detected from the temporal change in the green (G) signal among the RGB signals in the image of the predetermined region R of the nail (see FIG. 2). This is based on the fact that the G signal intensity changes according to the amount of hemoglobin contained in blood flowing through arteries.
  • the subject ischemia of the finger.
  • the period from time t1 to t2 (for example, 3 seconds) is the state before the finger is pressed, and the mean of the envelope curve of the peak value of the pulse wave detected by the nail pulse wave response detection unit 21 during this period
  • the value ca1 is defined as a "return reference value”.
  • the output unit 4 outputs an announcement prompting pressure on the finger, such as "Please press your finger", by voice or text display.
  • the subject presses the finger in response to this announcement. Compression of the finger causes ischemia in the finger and decreases the amplitude of the pulse wave. Note that in the example shown in FIG. 4A, the amplitude increases immediately after pressing the finger. This is considered to be due to the so-called water hammer phenomenon.
  • the output unit 4 outputs an announcement prompting release of the finger, such as "Please loosen your finger", by voice or text display.
  • the subject releases the finger pressure in response to this announcement. Therefore, the period from time t2 to t3 is the period during which the finger is pressed, and this period is, for example, 10 seconds.
  • the average value cv1 of the envelope curve of the peak values of the pulse waves detected by the nail pulse wave response detection unit 21 during the three seconds immediately before the time t3 when the finger is released is defined as the "pressing peak value average value".
  • the pulse wave response time determination unit 22 determines the intersection of the pulse peak value envelope at that time and the line of cv1′, which is the value obtained by increasing the pulse peak value average value during compression by 20%, as the “return start point” ts11. Next, the pulse wave response time determining unit 22 determines the time from ts11 to the "return completion point" ts12 at which the peak value envelope reaches the line of the pre-compression peak value average value ca1 as the "return time" Ts1. do. Since FIG. 4A shows an example in which the subject is not dehydrated, the return time Ts1 is short, for example, within 2 seconds.
  • FIG. 4(B) shows an example of pulse waves when the subject is dehydrated.
  • the average value cv2 of the envelope curve of the peak values of the pulse waves detected by the nail pulse wave response detection unit 21 during the three seconds immediately before the time t3 when the finger is released is peak value average value”.
  • the pulse wave response time determination unit 22 determines cv2, which is a value obtained by increasing the pulse peak value envelope when the subject actually releases the finger after the announcement prompting the release of the finger, and the average pulse peak value during compression by 20%. ' is determined as the "return start point" ts21.
  • the pulse wave response time determination unit 22 measures the time from ts21 to the "return completion point" ts22 at which the peak value envelope reaches the line of the pre-compression peak value average value ca2 as the "return time” Ts2. Since FIG. 4B shows an example in which the subject is dehydrated, the return time Ts2 is long, for example, 3 seconds or longer.
  • the acute factor determination unit 2 determines whether or not the subject's health condition is dehydrated, which is an example of a state with a risk based on an acute factor, by measuring the return time. For example, if the return time is less than 2 seconds, the acute factor determination unit 2 determines that the subject is in a "normal" state, not dehydrated. If the return time is 2 seconds or more and less than 3 seconds, the acute factor determination unit 2 determines that the subject is in a "slightly dehydrated" state. If the return time is 3 seconds or more, the acute factor determination unit 2 determines that the subject is in a "dehydrated" state.
  • the reference time for determining whether the subject is dehydrated or not is merely an example, and is not limited to these values.
  • the acute factor determination unit 2 determines whether the health condition of the subject is at risk due to an acute factor, based on the image acquired during one measurement operation.
  • the chronic factor determination unit 3 determines whether or not the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • FIG. 5 shows that the determination device 101 according to the first embodiment determines whether the subject's health condition is at risk due to acute factors and whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors from the image of the nail. 4 shows a flowchart for explaining a procedure for determining whether or not a state exists. In the flowchart shown in FIG. 5, one measurement operation is performed from step S104 to step S112.
  • step S101 the determination device 101 such as a smartphone accesses a predetermined website.
  • step S102 the determination device 101 downloads an acute factor determination program from a predetermined server via a predetermined website.
  • step S103 parallel to step S102, the determination device 101 transmits, via a predetermined website, from a predetermined server a chronic factor determination program and a state in which the health condition of the subject has a risk based on a chronic factor.
  • a trained model for determining whether a subject's health condition is at risk based on chronic factors has a large file size and may take a long time to download.
  • the determination device 101 determines in the first half of the operation procedure whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and determines whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. A determination of whether or not is performed in the second half of the operation procedure. As a result, the time required to determine whether the subject's health condition is at risk due to acute factors and the time required to determine whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors The total judgment time including time is shortened.
  • step S104 the determination device 101 starts determining whether or not the health condition of the subject is at risk due to acute factors.
  • the determination device 101 activates the imaging unit 11, which is a camera.
  • step S105 the determination device 101 waits for a predetermined wait time.
  • the wait time is, for example, approximately 5 seconds. This wait time is set to ensure that the deformation of the nail due to pressure from the finger returns to its original state when the measurement is continuously performed a plurality of times.
  • step S106 the determination device 101 outputs an instruction to photograph the nail and issues an announcement prompting the subject to press/release the finger.
  • the imaging unit 11 captures an image of the fingernail over time at a frame rate of, for example, 30 [fps].
  • the image acquiring unit 1 acquires nail images in time series from the imaging unit.
  • Nail pulse wave response detector 21 detects the intensity of the green signal contained in each image.
  • the nail pulse wave response detection unit 21 detects the pulse wave from the temporal change of the green signal that accompanies the change of each image acquired in time series.
  • the nail pulse wave response detection unit 21 detects the intensity of the green signal at intervals of 33 [msec], and changes every 33 [msec]. The pulse wave is detected based on the strength of the green signal.
  • the pulse wave response time determining unit 22 measures the return time Ts from the detected pulse wave. The method of measuring the return time from the pulse wave is as described above. From the magnitude of the return time, it is determined whether or not the health condition of the subject is at risk due to acute factors. In this way, the pulse wave response time determination unit 22 generates a determination result as to whether or not the health condition of the subject is at risk due to acute factors.
  • step S108 the determination device 101 completes downloading the chronic factor determination program and the learned model.
  • step S109 the determination device 101 waits for a predetermined wait time.
  • the wait time is, for example, approximately 5 seconds. With this wait time, after the measurement for determining whether the subject's health condition is at risk due to acute factors, continuously, the subject's health condition is at risk due to chronic factors.
  • the measurement for determining whether or not the nail is in the state is performed, it is ensured that the deformation of the nail due to pressure on the subject's finger returns to its original state.
  • step S110 the determination device 101 outputs the nail imaging instruction again to the subject.
  • the image captured here is the image after the pressure on the finger is released and the blood flow is restored.
  • This image is an image after blood flow restoration is detected, or an image after a predetermined time has elapsed since finger pressure was applied. That is, in step S107, the pulse wave response time determination unit 22 measures the return time Ts, and it is confirmed that the pulse wave has returned to its original state. can be said to be an image after is detected.
  • a wait time is set to ensure that the blood flow has returned to normal, so the image captured in step S110 is an image after a predetermined time has elapsed since the finger was pressed.
  • the predetermined time after finger pressing may be set in advance as a fixed time for a person who needs a long time for the pulse wave to return to normal after finger pressing.
  • step S111 the nail appearance case determination unit 31 uses the downloaded learned model to determine whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • the nail appearance case determination unit 31 generates a determination result as to whether or not the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • step S112 the output unit 4 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. and advice corresponding to the determination result are displayed on the determination result display section 42 . Advice according to the determination result may be output by voice.
  • step S ⁇ b>113 the determination device 101 ends the operation of the imaging unit 11 . With this, a series of operation procedures is completed.
  • the acute factor determining unit 2 determines whether or not the health condition of the subject is at risk based on an acute factor. Based on the pulse wave detected from the change in the image of the image.
  • the chronic factor determining unit 3 determines whether the health condition of the subject is at risk due to an acute factor after the acute factor determining unit 2 has performed the operation of determining whether the subject's health condition is at risk due to an acute factor. A determination operation is performed to determine whether or not there is a state of having the state.
  • the determination device according to the first embodiment determines whether the subject's health condition is at risk due to acute factors, and whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors, based on the nail image of the subject. Both determinations of whether or not there is can be easily performed.
  • the determination device 101 downloads the measurement program and the learned model from the server 501 each time measurement is performed, and the determination device 101 side determines whether the health condition of the subject has a risk based on an acute factor. It employs a web application format that utilizes web technology-based application software to perform the determination of whether the subject's health status is at risk based on chronic factors or not.
  • the determination device 101 downloads the program from the server 501, executes the program, and determines whether the subject's health condition is at risk based on acute factors, and whether the subject's
  • FIG. 4 shows a sequence diagram for explaining the procedure for determining whether or not the health condition is at risk based on chronic factors.
  • the server 501 stores a trained model for image identification, a chronic factor determination program, and an acute factor determination program, respectively.
  • step S204 the server 501 transmits the chronic factor determination program, the acute factor determination program, and the learned model to the determination device 101, respectively.
  • step S205 the determination device 101 executes the acute factor determination program.
  • the download may not be completed.
  • step S206 the determination device 101 captures the subject's nail image, and in step 207, determines whether or not the subject's health condition is at risk due to an acute factor.
  • Steps S205-S207 correspond to steps S104-S107 of the operation procedure shown in FIG.
  • Step S209 the determination device 101 executes the chronic factor determination program, and in step S210, it is determined whether or not the health condition of the subject is at risk due to chronic factors using the learned model. make a judgment. Steps S209-S210 correspond to steps S109-S111 of the operation procedure shown in FIG.
  • step S211 the determination device 101 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. display the judgment result.
  • the determination device 101 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. Execute the judgment program. Therefore, the determination device 101 is equipped with a device for determining whether the subject's health condition is at risk due to acute factors, and whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors. There is an advantage that the processing load of is prevented from concentrating on the server 501 . On the other hand, the determination device 101 needs to download the acute factor determination program, the chronic factor determination program, and the learned model at the start of measurement. Since the trained model has a relatively large file size, it may take several minutes to download. The determination device 101 first determines whether the health condition of the subject is at risk based on acute factors, and downloads the trained model in parallel, thereby shortening the overall measurement time. .
  • the output unit 4 may display a guide that defines how the nail is captured in the image, such as the position, size, direction, and the like.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of an imaging screen including a guide displayed on the output unit 4.
  • the imaging screen is an image when the camera, which is the imaging unit 11, is activated in step S104 of the operation procedure of the determination device 101 shown in FIG. It is displayed by the acquisition unit 1 controlling the output unit 4 .
  • the image display unit 41 of the output unit 4 displays the image of the nail 201 captured by the imaging unit 11 in real time, and also displays the guide H superimposed on the image of the nail 201. be done.
  • the guide H includes a guide figure H1 and character information H2.
  • the guide graphic H1 is displayed so as to surround a predetermined area of the image display section 41 .
  • the predetermined region is a nail that is suitable when the nail pulse wave response detection unit 21 detects the predetermined region R (see FIG. 2) of the nail in S106, or when the nail appearance case determination unit 31 performs image determination in S111. , which is the central area of the image display section 41, for example.
  • the character information H2 displays a character string for instructing the subject how the nail should appear. In the example shown in FIG. 7, the character information H2 indicates that the nail 201 should be positioned inside the guide graphic H1, and that the fingertip should face upward from the image display section 41 as the direction of the nail 201.
  • the subject adjusts the position or the like of the determination device 101 or the nail 201 so that the nail is captured according to the instruction of the character information H2, and takes an image of the nail.
  • the output unit 4 of the determination device 101 according to Modification 1 displays a guide that defines how the position, size, direction, etc. of the nail appear in the image. This improves the detection accuracy when the nail pulse wave response detection unit 21 detects the predetermined region R (see FIG. 2) of the nail and the determination accuracy when the nail appearance case determination unit 31 performs image determination. Whether or not the health condition is at risk is measured with high accuracy.
  • the output unit 4 may output a voice corresponding to the character information H2 from the voice output unit.
  • Whether or not the subject's health condition is at risk based on an acute factor may be determined by determining whether the subject has tachycardia or bradycardia. Tachycardia and bradycardia, which are arrhythmias, are classified as acute factors because they cause dizziness, which is an acute physical condition. Therefore, based on whether the subject has tachycardia or bradycardia, it is determined whether or not the subject's health condition is at risk due to an acute factor.
  • FIG. 8 is a graph showing an example of determining whether a subject has tachycardia or bradycardia based on pulse waves detected from changes in nail images.
  • the nail pulse wave response detector 21 measures the period of the pulse wave.
  • the period of the pulse wave is the time from the time when the amplitude value of the pulse wave becomes minimum to the time when the amplitude value of the pulse wave becomes minimum next time.
  • the pulse wave period is not limited to this example, and may be the time from the time when the pulse wave amplitude value reaches its maximum to the next time when the pulse wave amplitude value reaches its maximum.
  • the nail pulse wave response detection unit 21 measures the cycle of the pulse wave a plurality of times.
  • nail pulse wave response detector 21 measures the pulse wave period three times or more.
  • the nail pulse wave response detector 21 measures the pulse wave period three times, and the periods a1, a2 and a3 are obtained as the measurement results.
  • Tachycardia refers to a pulse rate of more than 100 beats per minute
  • bradycardia refers to a pulse rate of less than 50 beats per minute.
  • the nail pulse wave response detection unit 21 calculates the subject's pulse rate per minute based on the measured pulse wave period. For example, the nail pulse wave response detection unit 21 calculates an average value of pulse wave periods measured a plurality of times. In the example shown in FIG. 8, the nail pulse wave response detector 21 calculates the average value of the periods a1, a2 and a3. The nail pulse wave response detection unit 21 calculates a value obtained by dividing 60 seconds by the calculated average value as the pulse rate for one minute. Note that the nail pulse wave response detection unit 21 may calculate an arbitrary representative value such as a median value instead of the average value of the pulse wave cycles.
  • the nail pulse wave response detection unit 21 determines whether the subject has tachycardia, bradycardia, or neither tachycardia nor bradycardia based on the pulse for one minute. For example, the nail pulse wave response detection unit 21 determines that the subject has tachycardia when the calculated pulse rate per minute exceeds 100 times. Further, the nail pulse wave response detection unit 21 determines that the subject has bradycardia when the pulse rate is less than 50 beats per minute. Further, the nail pulse wave response detection unit 21 determines that the subject has neither tachycardia nor bradycardia when the pulse rate per minute is 50 or more and 100 or less.
  • the measurement of the pulse wave period described above is performed during the wait time of step S105 of the operation procedure in FIG. Since the period of the pulse wave is usually within the range of 0.5 seconds to 1.5 seconds, the nail pulse wave response detector 21 measures the period of the pulse wave at least three times during the wait time of about 5 seconds. can do.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a screen displayed on the output unit 4 when it is determined whether the subject has tachycardia or bradycardia.
  • the output unit 4 displays whether the subject has tachycardia, bradycardia, or neither tachycardia nor bradycardia.
  • the determination result display unit 42 of the output unit 4 displays, in addition to the screen shown in FIG.
  • a bradycardia icon 405 is displayed to indicate whether or not there is.
  • the tachycardia icon 404 is displayed in different display modes depending on whether the subject has tachycardia.
  • the bradycardia icon 405 is displayed in different display modes depending on whether the subject has bradycardia.
  • the tachycardia icon 404 is highlighted and the bradycardia icon 405 is displayed without highlighting, indicating that the subject has tachycardia.
  • the acute factor determination unit 2 determines whether or not the subject has tachycardia and whether or not the subject has bradycardia.
  • the determination device 101 according to Modification 2 makes it possible to determine whether or not the health condition of the subject is at risk due to an acute factor from a viewpoint different from dehydration.
  • the determination device 101 determines both whether the subject is dehydrated and whether the subject has tachycardia or bradycardia. Examples are not limited. The determination device 101 may determine only whether the subject has tachycardia or bradycardia.
  • FIG. 10 shows a block diagram showing the configuration of the determination device 102 according to the second embodiment.
  • the determination device 102 according to the second embodiment differs from the determination device 101 according to the first embodiment in that the acute factor determination unit 2 determines whether the health condition of the subject is at risk due to an acute factor. is based on comparison between each changing image and a reference image, and the chronic factor determination unit 3 determines whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. 2, the acute factor determination unit 2 performs a determination operation as to whether or not the health condition of the subject is in a state of having a risk based on the acute factor.
  • the acute factor determination unit 2 of the determination device 102 uses information obtained by comparing each changing image with a reference image as information acquired from changes in the images acquired in time series by the image acquisition unit 1.
  • the acute factor determination unit 2 of the determination device 102 according to the second embodiment includes a frame rate acquisition counting unit 23 and a nail appearance dynamic determination unit 24 .
  • Other configurations of the determination device 102 according to the second embodiment are the same as corresponding configurations of the determination device 101 according to the first embodiment, so detailed descriptions thereof will be omitted.
  • FIGS. 11A to 11E are images of the nail captured using the determination device 102 according to the second embodiment, showing a series of flow from the anemic state to the healthy state.
  • FIG. 12 shows a flowchart for explaining the procedure for calculating the recovery time from the anemia state to the healthy state by the determination device 102 according to the second embodiment from the captured image of the nail.
  • the determination device 102 uses a pulse wave response to determine whether the health condition of the subject is in a state of having a risk based on an acute factor. Based on the comparison between each changing image and the reference image, it is determined whether or not the health condition of the subject is at risk due to acute factors.
  • the determination device 102 according to the second embodiment utilizes the fact that the image of the nail when the finger is pressed and avascular is equivalent to the image of the nail when anemic.
  • the determination device 102 performs the same AI determination of the nail image as determination of whether the health condition of the subject is at risk based on chronic factors for each frame of the video, presses the finger, After that, the return time is measured from the number of frames until the anemia state returns to normal when released, and based on the return time, it is determined whether the subject's health condition is in a state of risk based on acute factors. is characterized by Therefore, unlike the determination device 101 according to the first embodiment that uses a pulse wave response, it is premised that the initial state before pressing the finger is in a normal (healthy) state.
  • the determination device 102 first determines whether the subject's health condition is at risk based on chronic factors, and determines that it is normal (healthy) with a reliability of a predetermined value or more. In this case, it is preferable to determine whether the health condition of the subject is at risk based on acute factors.
  • the determination device 102 calculates the return time from the image frame rate.
  • the frame rate acquisition and counting unit 23 acquires the video frame rate of the imaging unit 11 while the terminal is executing determination using the learned model.
  • the frame rate acquisition and counting unit 23 counts the number of moving image frames from when the pressure on the finger is released to when the original state is restored.
  • the frame rate acquisition and counting unit 23 calculates the actual return time from the acquired video frame rate and the number of frames counted. For example, when the normal frame rate is 30 [fps], when the video frame rate is reduced to 10 [fps] by executing the image determination using the trained model, the frame rate acquisition counting unit 23 uses this frame rate to convert the time per frame to 100 [msec].
  • step S301 the frame rate acquisition and counting unit 23 determines whether or not the subject's nails are in a healthy initial state.
  • FIG. 11A shows an example of the determination result of the initial state of the nail.
  • an image of the captured nail is displayed in an image display section 41 in the upper portion of the output section 4, which is a display device, and a determination result display section 42 in the lower section of the output section 4 indicates that the health condition of the subject is a chronic factor.
  • the judgment result of whether or not the state has a risk based on is displayed.
  • each determination result of "aging”, “anemia”, “fatigue”, and “healthy” are displayed as bars 421 to 424 representing .
  • This degree corresponds to the reliability of image recognition with the trained model.
  • a bar 425 may be displayed to indicate the degree of halation or the degree of "unknown” indicating that the image is not subject to image recognition, such as when the finger is not displayed in the captured image.
  • step S301 the frame rate acquisition and counting unit 23 can confirm that the nail is in a healthy initial state.
  • step S302 the determination device 102, which is a smart phone, issues an announcement to encourage ischemia, such as "Please press your finger.”
  • the determining device 102 takes an image of the nail and determines whether or not the health condition of the subject is at risk due to chronic factors, as shown in FIG. A bar 422 indicating is extended and displayed.
  • the degree of anemia is 70% or more.
  • the frame rate acquisition and counting unit 23 confirms that "the degree of anemia is 70% or more" due to ischemia.
  • the determination device 102 which is a smartphone, issues an announcement ⁇ Please loosen your fingers'' to encourage release.
  • the subject released the pressure on the finger according to this announcement, the ischemia in the lower part of the nail was released, and the finger tried to return from the anemic state to its original state.
  • FIG. 11C shows an image of the nail captured immediately after releasing the finger and the result of determining the anemia state from the imaged nail image.
  • the length of the bar 422 indicating the degree of anemia is shortened, and the degree of anemia is reduced to about 60%.
  • the length of the bar 424 indicating the degree of health is longer, and the degree of health is about 30%.
  • step S305 the frame rate acquisition and counting unit 23 starts counting the number of frames with a 10% decrease from "the anemia level of 70% or more".
  • a frame in which the anemia level has decreased by 10% from the "70% or more anemia level” is a frame in which an anemia level that is 10% or more lower than the anemia level in the frame where the anemia level is confirmed to be 70% or more in step S303 is observed for the first time.
  • the frame rate acquisition counting unit 23 determines that the degree of anemia, which is 10% less than this value, reaches 70%. start counting the number of frames.
  • the percentage of "anemia level” further decreases as shown in FIG. 11(D) (step S306).
  • the percentage indicating the degree of health is about 50%, and since the state of health has not returned to the original state, the number of frames is continued to be counted.
  • step S307 the frame rate acquisition and counting unit 23 determines that the original state of "80% or more health" has been restored, and ends the counting of the number of frames.
  • step S308 the frame rate acquisition counting unit 23 calculates the return time from the number of frames from steps S305 to S307. For example, when the video frame rate is 10 [fps] and the number of frames is 20, the return time is 2 seconds.
  • the acute factor determining unit 2 determines whether or not the health condition of the subject is in a state of risk based on an acute factor. and a comparison with a reference image.
  • step S401 the determination device 102, which is a smartphone, accesses a predetermined website.
  • step S402 the determination device 102 announces the wait time and the content of the measurement to the subject.
  • the determination device 102 determines whether or not the subject's health condition is at risk due to chronic factors, and determines whether the subject's health condition is at risk due to acute factors.
  • a trained model is used for both judgments. Therefore, it takes a certain amount of time to download trained models. The subject is then notified that a predetermined waiting time will occur.
  • step S403 the determination device 102 downloads the chronic factor determination program, the acute factor determination program, and the learned model. This download takes, for example, 1-2 minutes.
  • step S404 it starts to determine whether or not the health condition of the subject is at risk due to chronic factors, and the camera, which is the imaging unit 11, is activated.
  • the determination device 102 according to the second embodiment determines whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors, and determines whether the subject's health condition is at risk due to acute factors. Execute before judgment. As described above, the determination device 102 according to the second embodiment determines whether or not the subject's health condition is in a state of risk based on an acute factor. From the image of the nail, the time it takes for the nail color to return to its original color after the release of Therefore, it is essential that the subject's pre-ischemic nail color be a healthy color that is clearly distinguishable from the nail color under pressure.
  • the determination device 102 determines whether the health condition of the subject has a risk based on a chronic factor prior to the determination. It is determined whether the subject is in a healthy state or not.
  • the determination device 101 uses the pulse wave detected from the change in the image of the nail for determination from release of the ischemic state after finger pressure to return to the original state.
  • the nail color has no substantial effect on determination of the state of health unless the change is so extreme that a pulse wave cannot be detected. Therefore, the determination apparatus 101 according to the first embodiment determines whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. It is not used as a precondition for determining whether or not
  • step S405 the determination device 101 waits for a predetermined wait time.
  • the wait time is, for example, approximately 5 [sec].
  • step S406 the determination device 102, which is a smartphone, issues an announcement prompting the subject to instruct the imaging of the nail.
  • the test subject takes an image of the nail using the camera of the smartphone according to the announcement.
  • step S407 the chronic factor determination unit 3 inputs the captured image to the learned model to determine whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • step S408 the determination device 102 determines whether or not the subject is in a healthy state based on the determination result as to whether or not the subject's health is at risk based on chronic factors.
  • the subject's health condition is determined to be unhealthy as a result of the determination of whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors
  • the subject's health condition is at risk due to acute factors.
  • the condition that the subject's nails are in a healthy state which is a precondition for executing the determination of whether or not, is not satisfied. Therefore, determination of whether or not the subject's health condition is at risk based on acute factors is not performed.
  • the output unit 4 displays only the determination result as to whether or not the health condition of the subject is at risk based on chronic factors, and also displays whether the health condition of the subject is at risk based on chronic factors. Advice is issued to the subject according to the determination result of whether or not the subject is in the state of having the subject.
  • the determination device 102 terminates the operation of the imaging unit 11. FIG. With this, a series of operation procedures is completed.
  • the determination device 102 determines whether the subject's Begin determining whether a health condition is an at-risk condition based on an acute factor. In step S411, the determination device 102 waits for a predetermined wait time.
  • the wait time is, for example, approximately 5 [sec].
  • step S412 the determination device 102 outputs an instruction to photograph the nail to the subject, and issues an announcement prompting the subject to press and release the finger.
  • step S413 the frame rate acquisition and counting unit 23 calculates the return time Ts from the ischemic state to the original state based on the change in the nail image. measure.
  • step S414 the output unit 4 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. are displayed, and advice according to these determination results is issued to the subject. If it is determined by one measurement operation whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors, the subject
  • the image used for determining whether the health condition of the subject is at risk based on chronic factors is the image of finger pressure for determining whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors. It is preferably an image acquired before (eg, the image in FIG. 11(A)) or an image acquired after blood flow recovery from finger pressure (eg, the image in FIG. 11(E)). This is because these images are in a state in which the finger is not pressed and are suitable for determining whether or not the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • step S415 the operation of the imaging unit 11 ends. With this, a series of operation procedures is completed.
  • the determination device 102 can easily obtain the return time by measuring the return time from the number of frames until the anemic state returns to the healthy (normal) state.
  • FIG. 14 shows a block diagram showing the configuration of the determination device 103 according to the third embodiment.
  • the determining device 103 according to the third embodiment differs from the determining device 101 according to the first embodiment in that the acute factor determination unit 2 determines that the health condition of the subject is at risk due to an acute factor.
  • the output unit 4 outputs the determination result in a manner different from the case where the health condition of the subject is determined to be at risk based on chronic factors. For example, in step S112 of FIG. 5 or step S414 of FIG. 13, the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • the determination device 103 according to Embodiment 3 may include the emergency notification unit 8 . Furthermore, the determination device 103 according to the third embodiment may be connected to the management center 300 via the Internet 400 . Since other configurations of the determination device 103 according to the third embodiment are the same as those of the determination device 101 according to the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
  • the output unit 4 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is a chronic factor. In addition to displaying the judgment result as to whether or not the subject is in a state with a risk based on acute factors, the health condition of the subject is reported in a more comprehensible manner in order to inform the subject that it is in a state with a risk based on an acute factor. is preferred. For example, as an example of a case where the health condition of the subject is at risk based on an acute factor, when the subject is determined to be dehydrated, the output unit 4 outputs "Please refrain from exercising immediately.
  • the output unit 4 outputs "a well-balanced diet and get enough rest every day.” to indicate that it is not an emergency.
  • the determination device 103 preferably includes an emergency notification unit 8 for notifying that the health condition of the subject is at risk due to an acute factor.
  • the emergency notification unit 8 is, for example, an alarm buzzer or the like that notifies the surroundings of an abnormality. For example, when the health condition of the subject is determined to be at risk due to acute factors, the emergency notification unit 8 emits an alarm buzzer, indicating that the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. If it is determined that this is the case, the emergency notification unit 8 may not emit an alarm buzzer.
  • the determination device 103 communicates with an external management center 300 that cares for the subject, a medical institution, etc., via a communication network such as the Internet 400, in a state where the health condition of the subject has a risk based on an acute factor. You can let us know something. On the other hand, if the health condition of the subject is at risk due to chronic factors, the determination device 103 may not notify the management center 300 or the medical institution.
  • the determination device 103 can quickly notify the caregiver, management center, etc. that the health condition of the subject is at risk due to an acute factor. Therefore, it is possible to quickly respond to the fact that the subject's health condition is at risk due to an acute factor.
  • the determination device 101 which is a mobile terminal such as a smartphone, determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • the example of executing the determination of whether or not the state has been described, it is not limited to such an example, and the subject's nail image is captured in a mobile terminal or the like, and the captured image is transmitted to a server or the like, and the server It may be determined whether the subject's health condition is at risk due to acute factors and whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors. .
  • FIG. 15 shows a block diagram showing the configuration of the determination device 502 according to the fourth embodiment.
  • a determination device 502 according to the fourth embodiment has a control unit 110 , a storage unit 15 and a communication unit 16 , which are connected by a bus 17 .
  • Control unit 110 has image acquisition unit 111 , acute factor determination unit 120 , and chronic factor determination unit 130 .
  • the terminal 104 has an imaging unit 11 , an output unit 4 and a communication unit 6 .
  • the control unit 110 of the determination device 502 may further include an image recognition unit 112 and a measurement adequacy determination unit 113.
  • the acute factor determination unit 120 has a nail pulse wave response detection unit 121 and a pulse wave response time determination unit 122 .
  • the chronic factor determination unit 130 has a nail appearance case determination unit 131 . Since the functions of the acute factor determination unit 120 and the chronic factor determination unit 130 in the fourth embodiment are the same as the functions of the acute factor determination unit 2 and the chronic factor determination unit 3 in the first embodiment, detailed description is given. omitted.
  • the storage unit 15 has an image storage unit 151 and a trained model storage unit 152 .
  • FIG. 16 is a sequence diagram for explaining the procedure for determining whether or not and whether or not the subject's health condition is at risk based on chronic factors.
  • step S501 the terminal 104 captures an image of the nail of the subject, and in step S502, the terminal 104 transmits the captured image data to the determination device 502 such as a server.
  • the determination device 502 such as a server.
  • the determination device 502 stores the trained model for image identification, the chronic factor determination program, and the acute factor determination program in the storage unit 15, respectively.
  • the trained model for image recognition, the chronic factor determination program, and the acute factor determination program may be stored in advance in the storage unit 15 .
  • step S506 the determination device 502 executes the acute factor determination program.
  • step S507 the determination device 502 determines whether or not the health condition of the subject is at risk due to an acute factor.
  • step S508 the determination device 502 executes the chronic factor determination program.
  • step S509 the determination device 502 determines whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors.
  • step S510 the determination device 502 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. to the terminal 104 .
  • step S511 the terminal 104 displays the determination result received from the determination device 502 on the output unit 4.
  • the determination device 502 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors in the first half, and determines whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. Although the determination of whether or not is executed in the second half, the present invention is not limited to such an example. The determination device 502 determines whether the health condition of the subject is at risk based on chronic factors in the first half, and determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors. Judgment may be performed in the second half. This is because the determination device 502 stores the trained model for image recognition and does not need to be downloaded from outside the determination device 502 .
  • the determination device 502 according to the fourth embodiment does not require waiting time for downloading the trained model for image recognition from the outside. Even if the determination of whether or not the patient is in a state of risk based on chronic factors is performed in the first half, there is no possibility that the measurement time will be prolonged.
  • the terminal 104 only captures an image of the nail using the imaging unit 11, and transmits video data to the determination device 502 as a file or streaming.
  • the determination device 502 performs all measurements and determinations, and returns only determination results to the terminal 104 .
  • the determination device 502 has a certain degree of processing capability and the communication speed of video data from the terminal 104 to the determination device 502 is permissibly high.
  • the terminal 104 determination for determining whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors Since it does not execute programs, the terminal 104 does not necessarily need to have high processing power.
  • an inexpensive smartphone or the like can be used as the terminal 104 .
  • the determination device determines whether or not the subject's health condition is at risk due to acute factors during one measurement operation, and whether the subject's health condition is at risk due to chronic factors. Although the example of determining both whether or not has been described, the present invention is not limited to such an example. The determination device determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors and whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. may be run independently.
  • FIG. 17 shows a block diagram showing the configuration of the determination device 105 according to the fifth embodiment.
  • FIG. 18 shows a display example of the acute mode execution button 43 and the chronic mode execution button 44 in the determination device 105 according to the fifth embodiment.
  • the determination device 105 determines whether the health condition of the subject is at risk due to acute factors, and determines whether the health condition of the subject is at risk due to chronic factors. It has a mode operation unit 9 for individually executing the determination of whether or not.
  • the mode operation unit 9 may cause the output unit 4 to display the acute mode execution button 43 and the chronic mode execution button 44 .
  • the subject presses the acute mode execution button 43 a determination is made as to whether or not the subject's health condition is at risk due to an acute factor, and the subject presses the chronic mode execution button 44. determines whether or not the health condition of the subject is at risk based on chronic factors.
  • Necessary determination can be executed according to the request of the subject.

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Abstract

被験者がリスクを有する健康状態か否かを簡便に測定することを可能とする判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供する。　一実施形態に係る判定装置は、被験者の爪の画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した画像から、爪の外観に関する情報と、時系列に取得した画像の変化から取得した情報のそれぞれに基づいて、被験者がリスクを有する健康状態か否かを判定する判定部と、判定部による判定結果を出力する出力部と、を有する。

Description

判定装置、判定方法、及び判定プログラム
　本発明は、被験者の健康状態の判定装置、判定方法、及び判定プログラムに関する。
　爪はメラニンがなく皮膚のような個人差が少ないため、健康状態を観察し易く、爪下の即時的血液状態も監視し易いという特徴を有する。爪は、例えば数か月等、比較的長期間かけて形成されているものであるため、普段の食生活が爪の凹凸や筋に現れる等、比較的長期間に渡る健康状態を反映していると考えられる。そのため、爪の形状や色から、比較的長期間に渡る健康状態である慢性的な健康状態を知ることができる。これは、比較的短期間には急変し難い健康状態である。これに対して、爪下の血液の状態は、数時間から数日間等、比較的短期間の血液の状態を反映したものであると考えられる。そのため、爪下の血液状態から、比較的短期間に急変し易い健康状態である急性的な健康状態を知ることができる。従って、爪の状態を観察することで、急性的な健康状態と慢性的な健康状態の両方を読み取ることができる。
　そこで、これまでに、爪の状態から健康状態を把握する装置として、指の爪部分を押圧して末端の血流を遮断した後、指の爪部分が押圧前の状態に戻るのを測定することで健康状態を把握／管理する指爪押圧血流復帰計測装置が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の指爪押圧血流復帰計測装置は、押圧された指の爪部分が、記憶部で記憶された押圧前の状態に戻る時間を自動的に計測することにより、使用者によるバラツキがなく常に一定の状態で正確に血流の復帰を計測することができ、比較的正確に健康状態を把握し管理することができるというものである。特許文献１に記載の指爪押圧血流復帰計測装置は、急性的な健康状態を観察していると考えられる。
　さらに、被点呼者の健康状態を判定するシステムとして、被点呼者の爪の状態を読み取る爪リーダーによる読み取り結果に基づいて被点呼者の健康状態の判定を実行して、判定の結果を表示部に表示させる点呼支援システムが知られている（例えば、特許文献２）。特許文献２に記載の点呼支援システムによれば、判定の結果を点呼支援処理の実行中に表示デバイスに表示させるので、読取デバイスによる読み取り結果に基づいて被点呼者の健康状態を点呼執行者が判定する必要がなく、被点呼者の健康状態を点呼執行者に従来より容易に認識させることができるというものである。特許文献２に記載の点呼支援システムにおいて、図４に示されている健康状態の症例は、慢性的な健康状態の判定の例である。また、心筋梗塞や脳梗塞の判定の例も示されてはいるが、これらも、説明内容や判定用の爪色等の記載を参照すると、定常状態の爪色だけに基づいて、これらに至る可能性がある段階であること、すなわち、慢性的な健康状態を推測していると考えられる。
特開平１０－０５７３２９号公報 特開２０１８－００５２６８号公報
　特許文献１，２のように、急性的な健康状態及び慢性的な健康状態のうちの一方を観察する装置はある。しかしながら、例えば自覚症状が無い場合、被験者はどちらの装置を使用すべきかわからない場合がある。また、これらの２つの健康状態は、対処方法が大きく異なることから、日常的に使用するためには、使いやすさや対処のしやすさを考慮して、１つで両方の健康状態を簡便に把握する装置が求められる。
　本開示は、被験者がリスクを有する健康状態か否かを簡便に測定することを可能とする判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供することを目的とする。
　本開示の一実施形態に係る判定装置は、被験者の爪の画像を取得する画像取得部と、画像取得部が取得した画像から、爪の外観に関する情報と、時系列に取得した画像の変化から取得した情報のそれぞれに基づいて、被験者がリスクを有する健康状態か否かを判定する判定部と、判定部による判定結果を出力する出力部と、を有することを特徴とする。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、判定部は、画像の変化に基づいて、被験者の健康状態が、所定の第１要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する第１要因判定部と、爪の外観に関する情報に基づいて、被験者の健康状態が、第１要因とは異なる要因を含む所定の第２要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する第２要因判定部とを有してよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、第１要因は、急性要因であり、第２要因は、慢性要因であってよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、第１要因判定部は、画像の変化から検出した脈波を利用して、指を圧迫することにより減少した脈波の振幅が、指の圧迫を解除してから、圧迫前の状態に戻るまでの時間に基づいて、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定してよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、第１要因判定部は、画像の変化から検出した脈波の周期を測定し、測定した脈波の周期に基づいて、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定してよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、１回の測定動作中に取得した画像に基づいて、第１要因判定部は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定し、かつ、第２要因判定部は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定してよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、第１要因判定部は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、経時的に取得した複数の画像による画像の変化から検出される脈波に基づいて行い、第１要因判定部が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行った後に、第２要因判定部が、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行ってよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、第１要因判定部は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、変化するそれぞれの画像と基準となる画像との比較に基づいて行い、第２要因判定部が、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行った後に、第１要因判定部が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行ってよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、第１要因判定部が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であると判定した場合は、出力部は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であると判定した場合とは異なる態様で判定結果を出力してよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、１回の測定動作により、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かと被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かとを判定する場合、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定に用いる画像は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のための指圧迫の前に取得した画像、又は、指圧迫から血流回復の後に取得した画像であってよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、指圧迫から血流回復の後に取得した画像は、血流回復が検出された後の画像、又は、指圧迫から所定時間経過後の画像であってよい。
　本開示の一実施形態に係る判定装置において、画像取得部は、被験者に対して爪の撮像指示を出力することにより、爪の画像を取得し、出力部は、爪の画像における爪の映り方を規定するガイドを表示してよい。
　本開示の一実施形態に係る判定方法は、画像取得部が、被験者の爪の画像を取得し、プロセッサが、画像取得部が取得した画像から、爪の外観に関する情報と、時系列に取得した画像の変化から取得した情報のそれぞれに基づいて、被験者がリスクを有する健康状態か否かを判定し、被験者がリスクを有する健康状態か否かの判定結果を出力する、ことを含むことを特徴とする。
　本開示の一実施形態に係る判定プログラムは、コンピュータに、画像取得部が、被験者の爪の画像を取得するステップと、判定部が、画像取得部が取得した画像から、爪の外観に関する情報と、時系列に取得した画像の変化から取得した情報のそれぞれに基づいて、被験者がリスクを有する健康状態か否かを判定するステップと、出力部が、被験者がリスクを有する健康状態か否かの判定結果を出力するステップと、を実行させることを特徴とする。
　本開示の一実施形態に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムは、被験者がリスクを有する健康状態か否かを簡便に測定することを可能とする。
本開示の一実施形態に係る判定装置を用いて爪の状態を観察する様子を示す概略図である。 実施形態１に係る判定装置を用いて、爪の画像を撮像し、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を表示した例を示す図である。 実施形態１に係る判定装置の構成を示すブロック図である。 実施形態１に係る判定装置を用いて、爪の画像から取得した脈波から、被験者が脱水状態であるか否かを判定する例を示すグラフであり、（Ａ）は、被験者が脱水状態ではない場合の例を示す図であり、（Ｂ）は、被験者が脱水状態である場合の例を示す図である。 実施形態１に係る判定装置を用いて、爪の画像から被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する手順を説明するためのフローチャートである。 実施形態１に係る判定装置において、サーバ側から判定装置にプログラムをダウンロードし、判定装置側でプログラムを実行して、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う手順を説明するためのシーケンス図である。 出力部４に表示される、ガイドを含む撮像画面の例を示す図である。 爪の画像の変化から検出した脈波から、被験者が頻脈であるか徐脈であるかを判定する例を示すグラフである。 被験者が頻脈であるか徐脈であるかが判定された場合において、出力部４に表示される画面の例を示す図である。 実施形態２に係る判定装置の構成を示すブロック図である。 （Ａ）～（Ｅ）は、実施形態２に係る判定装置を用いて撮像した爪の画像の例であり、貧血状態から健康な状態へ戻るまでの一連の流れの例を示す図である。 実施形態２に係る判定装置を用いて、撮像した爪の画像から、貧血状態から健康な状態へ戻るまでの応答時間を算出する手順を説明するためのフローチャートである。 実施形態２に係る判定装置を用いて、測定プログラムをダウンロードしてから、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を出力するまでの手順を説明するためのフローチャートである。 実施形態３に係る判定装置の構成を示すブロック図である。 実施形態４に係る判定装置の構成を示すブロック図である。 実施形態４に係る判定装置において、端末で撮像した爪の画像を判定装置であるサーバ側にアップロードし、判定装置においてプログラムを実行して、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う手順を説明するためのシーケンス図である。 実施形態５に係る判定装置の構成を示すブロック図である。 実施形態５に係る判定装置における急性モード実行用ボタン及び慢性モード実行用ボタンの表示例を示す図である。
　以下、図面を参照して、本開示の一実施形態に係る判定装置、判定方法、及び判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。
　図１は、本開示の一実施形態に係る判定装置１０１が爪２０１の状態を観察する様子を示す概略図である。例えばスマートフォン等である判定装置１０１は、スタンド３０１に固定される。被験者は、判定装置１０１のカメラ（図示せず）の前に手２００をかざす。判定装置１０１は、爪２０１の画像を撮像して出力部４の画像表示部４１に爪２０１の画像を表示する。判定装置１０１は、撮像した爪２０１の画像から被験者の健康状態を判定し、判定結果を判定結果表示部４２に表示する。
　ここで、被験者の健康状態を左右する要因は、急性要因と慢性要因とに大別される。「急性要因」とは、被験者の健康状態を左右する直近の短期的な要因である。急性要因を有する被験者は、健康状態が比較的短期間に急変し易く、急性要因は緊急処置が必要な要因でもある。「慢性要因」とは被験者の健康状態を左右する長期的な要因である。慢性要因を有する被験者は、健康状態が比較的長期間に渡って徐々に変化し、慢性要因は急性要因と比較すると緊急処置を必要としない要因でもある。例えば、症状を的確に伝達することが難しい高齢者がある症状を呈した場合、症状の原因には急性要因または慢性要因の可能性があり、急性要因であるか慢性要因であるかに応じて対処の仕方がそれぞれ異なる。
　例えば、被験者の症状が「めまい・失神」である場合、急性要因として、脱水、即ち、血液粘性の上昇等が考えられ、慢性要因として、貧血（脳貧血）、疲労（または、自立神経疾患）、あるいは、高血圧（または、糖尿）等が考えられ、それぞれ対処の仕方が異なる。従って、被験者の現在の健康状態が、急性要因に基づくリスクを有する状態であるのか、慢性要因に基づくリスクを有する状態であるのかを正確に把握し、的確に対処することが重要である。なお、急性要因である血液粘性の上昇は、赤血球異常が原因である場合も考えられる。
　被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、または被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを観察する部位として、爪が適している。これは、爪にはメラニンがほとんど無いために、皮膚の状態に影響を受けることなく、爪の下部の血流から、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定するための血流の状態を容易に観察できるからである。また、爪の凹凸やスジ等の定常的な外観的特徴は数週間単位の慢性要因を反映しているため、爪の外観を観察することにより被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定することもできる。従って、爪の画像から、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの両方が判定可能である。
　爪の画像から被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する方法として、爪の色戻りから判定する方法がある。例えば、指が圧迫されると爪の下側を通る血管が圧迫されて血流が減少することにより爪の色がピンク色から白色に変化する。そして、指の圧迫が解除されると血流が元に戻るため爪の色が元のピンク色に戻る。このとき、被験者が脱水状態ではない場合には、血液中の水分が十分にあるために血液がサラサラの状態であるから、指の圧迫が解除された際に、血流が短時間で元に戻ると考えられる。一方、被験者が脱水状態である場合には、血液中の水分が少ないために血液がドロドロの状態であるから、指の圧迫が解除された際に、血流は長時間をかけて元に戻ると考えられる。すなわち、血流が元に戻る時間は、血液中の水分が少ない程、長期化すると考えられる。従って、指の圧迫が解除されてから、指が圧迫される前の血流に戻る「戻り時間」を検出することにより、血液の粘性状態が分かり、脱水の有無を判定することができる。実際には、爪の色を定量的に評価することは難しいため、後述するように、爪の色の変化に対応して変動する脈波が検出されることが好ましい。脈波は爪の外形的特徴に影響を受けにくいため、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かに関わらず、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを脈波に基づいて判定することができる。
　また、爪の画像から被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する方法として、人工知能（ＡＩ）を用いた画像判定を行う方法がある。この方法では、ディープラーニング等を用いて、予め種々の疾病状態の爪の画像から正常な爪と異常な爪の特徴を学習した学習済みモデルが用いられる。被験者が健康な状態であれば爪はピンク色を呈しているが、例えば、被験者が貧血状態等であれば白色を呈し、心臓病等であれば紫色を呈する。また、被験者の老化等により爪に縦筋が現れ、被験者の過去の体調不良等を反映して爪に横筋が現れる場合がある。このようにして、被験者の爪の画像から被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定することができる。
　図１には、判定装置１０１がスマートフォンである場合を例示したが、このような例には限定されず、判定装置１０１はノートパソコン等の携帯端末や、デスクトップパソコン等でもよい。爪の画像を撮像するカメラである撮像部は、これらの機器に内蔵されていてもよく、外付けであってもよい。また、図１には、判定装置１０１がスタンド３０１に固定される例を示したが、このような例には限られず、被験者が判定装置１０１を、爪が撮像される手２００とは反対側の手で把持してもよい。また、図１では、判定装置１０１が手２００の親指の爪２０１の画像を撮像する例を示したが、このような例には限られず、判定装置１０１は、人差し指の爪２０２、中指の爪２０３、薬指の爪２０４、あるいは、小指の爪２０５の画像を撮像してもよい。
［実施形態１］
（判定装置の構成）
　図２は、実施形態１に係る判定装置１０１が爪２０１の画像を撮像し、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を表示した例を示す図である。図３に、実施形態１に係る判定装置１０１の構成を表すブロック図である。実施形態１に係る判定装置１０１は、制御部１０と、出力部４と、を有し、これらはバス７により接続されている。制御部１０は、画像取得部１、急性要因判定部２及び慢性要因判定部３を備える。急性要因判定部２は、第１要因判定部及び判定部の一例であり、慢性要因判定部３は第２要因判定部及び判定部の一例である。以下の説明において、第１要因判定部は急性要因判定部２であり、第２要因判定部は慢性要因判定部３である場合を例に説明する。判定装置１０１は、さらに、撮像部１１と、記憶部５と、通信部６と、を備えてよい。画像取得部１、急性要因判定部２及び慢性要因判定部３は、プロセッサ（コンピュータ）等である制御部１０によって実行されるファームウエアまたはソフトウエアによって実現される機能モジュールである。
　撮像部１１は、被験者の爪２０１の画像を撮像する。撮像部１１は、カメラやビデオカメラ等である。画像取得部１は、撮像部１１が撮像した爪の画像を取得する。画像取得部１は、判定装置１０１の外部から爪の画像を取得してもよい。このとき、画像取得部１は通信部６を介して、判定装置１０１の外部から爪の画像を取得する。爪の画像は、爪の動画を含んでよい。
　第１要因判定部である急性要因判定部２は、画像取得部１が取得した画像から、被験者が所定の第１要因に基づくリスクを有する健康状態か否かを判定する。急性要因判定部２は、画像取得部１が時系列に取得した画像の変化から取得した情報に基づいて、被験者の健康状態が、所定の第１要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する。第１要因は、急性要因であってよい。急性要因判定部２は、爪脈波応答検出部２１と、脈波応答時間判定部２２と、を有する。被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定方法については後述する。
　第２要因判定部である慢性要因判定部３は、画像取得部１が取得した画像から、被験者が第１要因とは異なる第２要因に基づくリスクを有する健康状態か否かを判定する。慢性要因判定部３は、画像取得部１が取得した画像に含まれる静止画像に基づいて、被験者の健康状態が、第１要因とは異なる要因を含む所定の第２要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する。第２要因は、慢性要因であってよい。慢性要因判定部３は、爪外観症例判定部３１を有する。被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定方法については後述する。以下の説明において、第１要因は急性要因であり、第２要因は慢性要因である場合を例に説明する。なお、画像取得部１が取得した画像に含まれる静止画像は、爪の外観に関する情報の一例である。
　制御部１０は、さらに、画像認識部１２と、測定適正判定部１３と、を有する。画像認識部１２は、画像取得部１が取得した画像に爪の画像が含まれているか否かを、画像認識学習済みモデルを用いて画像認識により判断する。ただし、画像認識学習済みモデルを用いることなく、画像取得部１が取得した画像に爪の画像が含まれているか否かを判定できる場合には、画像認識部１２は省略されてよい。例えば、予め指にマークを付しておき、このマークを検出することにより指の位置を検出することができるような場合には、画像認識部１２は省略されてよい。
　測定適正判定部１３は、撮像した爪の画像が測定に適しているか否かを判定する。例えば、測定適正判定部１３は、カメラである撮像部１１のフレーム内に指が入った場合に、撮像した画像が測定に適しているか否かを簡易的に判定してよい。カメラを用いた場合、強い鏡面反射が生じると画像が白くなって測定に適した画像を撮像できない場合が生じうる。そのため、測定適正判定部１３は、まず、撮像した爪の画像が適正であるか否かをハレーションの有無等により判定する。さらに、後述するように画像から脈波が検出される場合には、測定適正判定部１３は、画像認識により脈波を簡易的に検出して、撮像した画像から脈波を検出することが可能か否かを判定してもよい。
　画像認識部１２及び測定適正判定部１３は、プロセッサ（コンピュータ）等である制御部１０によって実行されるファームウエアまたはソフトウエアによって実現される機能モジュールである。
　出力部４は、第１要因判定部である急性要因判定部２による判定結果及び第２要因判定部である慢性要因判定部３による判定結果、すなわち被験者がリスクを有する健康状態か否かを出力する。出力部４は、液晶表示装置や有機ＥＬ表示装置等の表示装置である。出力部４は、制御部１０から供給された表示データに基づいて画像を表示する。出力部４は、画像表示部４１および判定結果表示部４２を含む。例えば、図２に示すように、出力部４は、判定結果表示部４２に、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果として、「正常」４０１、「やや脱水」４０２、「脱水」４０３の各アイコンを表示してもよい。また、出力部４は、判定結果に対応したアイコンを他のアイコンよりも目立つように表示してよい。また、出力部４は、判定結果表示部４２に、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果として、「老化」、「貧血」、「疲労」、及び「健康」の度合を示すバー４２１～４２４を表示してよい。バー４２１～４２４のハッチング部分の長さにより、「老化」、「貧血」、「疲労」、及び「健康」の度合が示される。例えば、図２に示すように、爪２０１に縦筋２０１ａが観察される場合には、老化が原因と推定される。この場合、出力部４は、縦筋の度合に応じてバー４２１～４２４のハッチングした部分の長さを調整することにより、老化の度合を表示してよい。
　出力部４は、音声出力部（図示せず）を備えてもよい。音声出力部は、制御部１０から供給された音声データに基づいて音声を出力する。例えば、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果が「脱水」である場合は、出力部４は、音声出力部を介して、「運動は禁止して下さい。直ちに水分を取りましょう。」といった脱水状態を改善するためのアドバイスを音声により出力してよい。また、例えば、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果が「貧血」であり、その確実性が８０％以上である場合には、出力部４は、音声出力部を介して、「日頃の食事は鉄分を意識しましょう。」といった貧血状態を改善するためのアドバイスを音声により出力するようにしてよい。ただし、これらの例には限定されず、出力部４は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かのそれぞれの判定結果に応じて、これらの要因を改善するための種々のアドバイスを音声により出力してよい。あるいは、出力部４は、判定結果表示部４２に、種々のアドバイスを文字等により表示するようにしてもよい。
　記憶部５は、画像記憶部５１と、学習済みモデル記憶部５２と、を有する。記憶部５は、ハードディスクや半導体メモリ等の記憶装置である。画像記憶部５１は、撮像部１１が撮像した画像を記憶することができる。また、学習済みモデル記憶部５２は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、または被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のための学習済みモデルを記憶することができる。学習済みモデル記憶部５２は、測定の都度、外部からダウンロードされた学習済みモデルを記憶してもよく、測定前に予め学習済みモデルを記憶しておくようにしてもよい。さらに、記憶部５は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行するためのプログラム、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行するためのプログラムを記憶することができる。
（脈波を用いた、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定）
　実施形態１に係る判定装置１０１は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、被験者の爪の画像から検出した脈波を用いて行う。即ち、急性要因判定部２は、画像の変化から検出した被験者の脈波を利用する。急性要因判定部２は、指が圧迫されることにより減少した脈波の振幅が、指の圧迫が解除されて圧迫前の状態に戻るまでの時間に基づいて、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する。ここで、「圧迫前の状態」は、脈波の振幅が完全に圧迫前の状態に戻る場合には限られず、脈波の振幅がほぼ圧迫前の状態に戻ったとみなせる場合を含む。即ち、「圧迫前の状態」は、脈波の振幅が１００％圧迫前の状態に戻るような場合には限定されず、例えば、脈波の振幅が圧迫前の状態の９０％に戻るような場合を含む。図４（Ａ）、（Ｂ）は、実施形態１に係る判定装置１０１が、爪の画像から検出した脈波から、被験者が脱水状態であるか否かを判定する例を示すグラフである。図４（Ａ）は、被験者が脱水状態ではない場合の例を示す図であり、図４（Ｂ）は、被験者が脱水状態である場合の例を示す図である。
　まず、図４（Ａ）を用いて、脈波から、判定装置１０１が、被験者が脱水状態ではないと判定する場合の例について説明する。時刻ｔ１において、爪脈波応答検出部２１が、脈波ｗ１の検出を開始する。脈波は、爪の所定領域Ｒ（図２参照）の画像のＲＧＢの信号のうち、緑色（Ｇ）の信号の時間的変化から検出することができる。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。
　時刻ｔ２において、被験者は、指を阻血する。例えば、机等の固定物に指を押し当てると、爪下の血流が圧迫により阻血される。従って、時刻ｔ１からｔ２までの期間（例えば、３秒間）は、指を圧迫する前の状態であり、この期間において爪脈波応答検出部２１が検出した脈波の波高値の包絡線の平均値ｃａ１を「戻り基準値」と定める。
　時刻ｔ２において、出力部４は、「指を押し付けてください」といった指の圧迫を促すアナウンスを音声または文字表示により出力する。被験者は、このアナウンスに応じて指を圧迫する。指を圧迫することにより指が阻血され、脈波の振幅が減少する。なお、図４（Ａ）に示す例では、指を圧迫した直後に振幅が増加している。これは、所謂、ウォーターハンマー現象によるものと考えられる。
　次に、時刻ｔ３において、出力部４は、「指を緩めてください。」といった指の解放を促すアナウンスを音声または文字表示により出力する。被験者は、このアナウンスに応じて指の圧迫を解除する。従って、時刻ｔ２からｔ３の期間が、指が圧迫されている期間であり、この期間は、例えば１０秒間である。このとき、指を解放する時刻ｔ３の直前３秒間において爪脈波応答検出部２１が検出した脈波の波高値の包絡線の平均値ｃｖ１を「圧迫時波高値平均値」とする。
　指の解放を促すアナウンスの後、実際に被験者が指を解放すると脈波の波高値が増加する。脈波応答時間判定部２２は、その時の波高値包絡線と、圧迫時波高値平均値を２０％増加させた値であるｃｖ１´のラインとの交点を「戻り開始点」ｔｓ１１と判定する。次に、脈波応答時間判定部２２は、ｔｓ１１から、波高値包絡線が、圧迫前波高値平均値ｃａ１のラインに到達する「戻り完了点」ｔｓ１２までの時間を「戻り時間」Ｔｓ１と判定する。図４（Ａ）は、被験者が脱水状態ではない場合の例を示しているため、戻り時間Ｔｓ１は短く、例えば、２秒以内である。
　図４（Ｂ）は、被験者が脱水状態である場合の脈波の例を示している。上記と同様に、脈波ｗ２を用いて、指が解放される時刻ｔ３の直前３秒間において爪脈波応答検出部２１が検出した脈波の波高値の包絡線の平均値ｃｖ２を「圧迫時波高値平均値」とする。脈波応答時間判定部２２は、指の解放を促すアナウンスの後、実際に被験者が指を解放した時の波高値包絡線と、圧迫時波高値平均値を２０％増加させた値であるｃｖ２´のラインとの交点を「戻り開始点」ｔｓ２１と判定する。脈波応答時間判定部２２は、ｔｓ２１から、波高値包絡線が、圧迫前波高値平均値ｃａ２のラインに到達する「戻り完了点」ｔｓ２２までの時間を「戻り時間」Ｔｓ２として測定する。図４（Ｂ）は、被験者が脱水状態である場合の例を示しているため、戻り時間Ｔｓ２は長く、例えば、３秒以上である。
　以上のように、急性要因判定部２は、戻り時間を測定することにより、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態の一例である脱水状態であるか否かを判定する。例えば、戻り時間が２秒未満であれば、急性要因判定部２は、被験者は脱水状態ではない「正常」な状態であると判定する。戻り時間が２秒以上３秒未満であれば、急性要因判定部２は、被験者は「やや脱水」状態であると判定する。戻り時間が３秒以上であれば、急性要因判定部２は、被験者は「脱水」状態であると判定する。ただし、上記のような、被験者が脱水状態であるか否かを判定するために基準とする時間は一例にすぎず、これらの値には限定されない。
（動作手順）
　次に、実施形態１に係る判定装置１０１の動作手順について説明する。実施形態１に係る判定装置１０１は、１回の測定動作中に取得した画像に基づいて、急性要因判定部２が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定し、かつ、慢性要因判定部３が、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する。図５に、実施形態１に係る判定装置１０１が、爪の画像から、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する手順を説明するためのフローチャートを示す。図５に示したフローチャートにおいて、１回の測定動作はステップＳ１０４から、ステップＳ１１２にわたって実行される。
　まず、ステップＳ１０１において、スマートフォン等である判定装置１０１は、所定のＷｅｂサイトにアクセスする。次に、ステップＳ１０２において、判定装置１０１は、所定のＷｅｂサイトを経由して、所定のサーバから、急性要因判定用プログラムをダウンロードする。また、ステップＳ１０２と並行するステップＳ１０３において、判定装置１０１は、所定のＷｅｂサイトを経由して、所定のサーバから、慢性要因判定用プログラム及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定するための学習済みモデルのダウンロードを開始する。被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定するための学習済みモデルはファイルサイズが大きく、ダウンロードに時間がかかる場合がある。したがって、判定装置１０１が被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行している間に学習済みモデルのダウンロードを完了することが好ましい。この場合、判定装置１０１は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を動作手順の前半に実行し、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を動作手順の後半に実行する。これにより、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定に要する時間と、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定に要する時間とを合わせた合計の判定時間が短縮される。
　次に、ステップＳ１０４において、判定装置１０１は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を開始する。判定装置１０１は、カメラである撮像部１１を起動する。次に、ステップＳ１０５において、判定装置１０１は、所定のウェイト時間だけ待機する。ウェイト時間は、例えば約５秒間である。このウェイト時間は、測定を連続して複数回実行するような場合に、指の圧迫による爪の変形が確実に元の状態に戻ることを担保するために設定される。
　次に、ステップＳ１０６において、判定装置１０１は、被験者に対して、爪の撮像指示を出力するとともに、指の圧迫／解放を促すアナウンスを発する。被験者がスマートフォンのカメラに爪をかざし、判定装置１０１が爪を認識すると、撮像部１１は、爪の画像を例えば３０［ｆｐｓ］のフレームレートで経時的に撮像する。画像取得部１は、撮像部から爪の画像を時系列に取得する。爪脈波応答検出部２１は、各画像に含まれる緑色信号の強度を検出する。そして、爪脈波応答検出部２１は、時系列に取得した各画像の変化にともなう緑色信号の時間的変化から脈波を検出する。撮像部１１が爪の画像を３０［ｆｐｓ］のフレームレートで撮像した場合、爪脈波応答検出部２１は、３３［ｍｓｅｃ］間隔で緑色信号の強度を検出し、３３［ｍｓｅｃ］毎に変化する緑色信号の強度に基づいて脈波を検出する。次に、ステップＳ１０７において、脈波応答時間判定部２２は、検出した脈波から戻り時間Ｔｓを計測する。脈波から戻り時間を計測する方法は上述したとおりである。戻り時間の大きさから、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かが判定される。このようにして、脈波応答時間判定部２２は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を生成する。
　次に、ステップＳ１０８において、判定装置１０１は、慢性要因判定用プログラム及び学習済みモデルのダウンロードを完了する。次に、ステップＳ１０９において、判定装置１０１は、所定のウェイト時間だけ待機する。ウェイト時間は、例えば約５秒間である。このウェイト時間により、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のための測定が実行された後に、連続して被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のための測定が実行される場合に、被験者の指の圧迫による爪の変形が確実に元の状態に戻ることが担保される。
　次に、ステップＳ１１０において、判定装置１０１は、被験者に対して、再度、爪の撮像指示を出力する。ここで撮像される画像は、指の圧迫を解除して血流が回復した後の画像である。この画像は、血流回復が検出された後の画像、又は、指圧迫から所定時間経過後の画像である。即ち、ステップＳ１０７において、脈波応答時間判定部２２が戻り時間Ｔｓを計測しており、脈波が元に戻ったことが確認されているため、ステップＳ１１０において撮像された画像は、血流回復が検出された後の画像ということができる。また、ステップＳ１０９において、血流が元に戻っていることを担保するためにウェイト時間が設定されているため、ステップＳ１１０において撮像された画像は、指圧迫から所定時間経過後の画像である。即ち、ステップＳ１０６において、被験者の指が圧迫から解放されており、さらにステップＳ１０９でウェイト時間が設定されているため、ステップＳ１１０においては、指圧迫から所定時間が経過している。したがって、このときに撮像される画像は、血流が元に戻っている状態の画像であることが担保される。また、指圧迫からの所定時間は、指圧迫時から脈波が元に戻るまでに長い時間を要する人に合わせて、固定時間として予め設定されてもよい。
　次に、ステップＳ１１１において、爪外観症例判定部３１は、ダウンロードされた学習済みモデルを用いて、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行する。爪外観症例判定部３１は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を生成する。次に、ステップＳ１１２において、出力部４は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果、及び判定結果に応じたアドバイスを判定結果表示部４２に表示する。判定結果に応じたアドバイスは、音声により出力されてもよい。
　次に、ステップＳ１１３において、判定装置１０１は、撮像部１１の動作を終了する。以上で、一連の動作手順が終了する。
　以上のように、実施形態１に係る判定装置１０１において、急性要因判定部２は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、経時的に取得した複数の画像による画像の変化から検出される脈波に基づいて行う。慢性要因判定部３は、急性要因判定部２が被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行った後に、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行う。実施形態１に係る判定装置は、被験者の爪の画像から、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの両方の判定を簡便に実行することができる。
（サーバの構成）
　実施形態１に係る判定装置１０１は、測定の都度、サーバ５０１から測定用プログラム及び学習済みモデルをダウンロードし、判定装置１０１側で被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行する、ウェブ技術を基盤としたアプリケーションソフトウェアを利用するＷｅｂアプリ形式を採用している。
　図６に、実施形態１に係る判定装置１０１が、サーバ５０１からプログラムをダウンロードし、プログラムを実行して、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う手順を説明するためのシーケンス図を示す。
　まず、ステップＳ２０１～Ｓ２０３において、サーバ５０１が、画像識別用学習済みモデル、慢性要因判定用プログラム、及び急性要因判定用プログラムをそれぞれ記憶する。
　次に、ステップＳ２０４において、サーバ５０１が、判定装置１０１に対して、慢性要因判定用プログラム、急性要因判定用プログラム、及び学習済みモデルをそれぞれ送信する。
　次に、ステップＳ２０５において、判定装置１０１が、急性要因判定用プログラムを実行する。このとき、画像識別用学習済みモデルはファイルサイズが比較的大きいため、ダウンロードは完了していない場合があり得る。
　次に、ステップＳ２０６において、判定装置１０１が、被験者の爪画像を撮像し、ステップ２０７において、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う。ステップＳ２０５～Ｓ２０７は、図６に示した動作手順のステップＳ１０４～Ｓ１０７に対応する。
　被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のためには所定の測定時間を要するため、ステップＳ２０８において、判定装置１０１は、学習済みモデルのダウンロードを完了する。次に、ステップＳ２０９において、判定装置１０１が、慢性要因判定用プログラムを実行し、ステップＳ２１０において、学習済みモデルを用いて被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う。ステップＳ２０９～Ｓ２１０は、図６に示した動作手順のステップＳ１０９～Ｓ１１１に対応する。
　次に、ステップＳ２１１において、判定装置１０１が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を表示する。
　実施形態１に係る判定装置１０１は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かのそれぞれの判定用プログラムを実行する。したがって、判定装置１０１には、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のための処理負荷がサーバ５０１に集中することが防止されるという利点がある。その一方で、判定装置１０１は、測定開始時に急性要因判定用プログラム、慢性要因判定用プログラム及び学習済みモデルをダウンロードする必要がある。学習済みモデルはファイルサイズが比較的大きいために、ダウンロードには数分程度の時間がかかる場合がある。判定装置１０１が最初に被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行し、並行して学習済みモデルをダウンロードすることにより、全体の測定時間が短縮される。
　判定装置１０１において、次に述べるような変形例が適用されてもよい。
　［変形例１］
　爪の画像が撮像されるときに、画像における爪の位置、大きさ及び方向等の映り方を規定するガイドが出力部４に表示されるようにしてもよい。
　図７は、出力部４に表示される、ガイドを含む撮像画面の例を示す図である。撮像画面は、図５に示す判定装置１０１の動作手順のステップＳ１０４において撮像部１１であるカメラが起動されたとき、及びステップＳ１１０において被験者に対して爪の撮像指示が出力されたときに、画像取得部１が出力部４を制御することによって表示される。図７に示すように、出力部４の画像表示部４１には、撮像部１１によって撮像されている爪２０１の画像がリアルタイムに表示されるとともに、爪２０１の画像に重畳してガイドＨが表示される。
　ガイドＨは、ガイド図形Ｈ１及び文字情報Ｈ２を含む。ガイド図形Ｈ１は、画像表示部４１の所定の領域を囲むように表示される。所定の領域は、Ｓ１０６において爪脈波応答検出部２１が爪の所定領域Ｒ（図２参照）を検出する際、またはＳ１１１において爪外観症例判定部３１が画像判定をする際に好適となる爪の位置を含む領域であり、例えば画像表示部４１の中央の領域である。文字情報Ｈ２は、被験者に対して爪の映り方を指示するための文字列を表示する。図７に示す例では、文字情報Ｈ２は、爪２０１がガイド図形Ｈ１の内部に位置すべきこと、及び爪２０１の方向として、指先が画像表示部４１の上方を向くべきことを示している。被験者は、文字情報Ｈ２の指示に従った爪の映り方となるように、判定装置１０１または爪２０１の位置等を調整して、爪の画像を撮像する。
　このように、変形例１に係る判定装置１０１の出力部４は、画像における爪の位置、大きさ及び方向等の映り方を規定するガイドを表示する。これにより、爪脈波応答検出部２１が爪の所定領域Ｒ（図２参照）を検出する際の検出精度及び爪外観症例判定部３１が画像判定をする際の判定精度が向上し、被験者の健康状態がリスクを有する状態であるか否かが高精度に測定される。
　なお、出力部４は、文字情報Ｈ２を表示することに代えて、又はこれに加えて、文字情報Ｈ２に対応する音声を音声出力部から出力してもよい。
　［変形例２］
　被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定として、被験者が頻脈であるか徐脈であるかを判定してもよい。不整脈である頻脈及び徐脈は、急性的な体調不良であるめまいの要因となるため、急性要因に分類される。したがって、被験者が頻脈であるか徐脈であるかに基づいて、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かが判定される。
　図８は、爪の画像の変化から検出した脈波から、被験者が頻脈であるか徐脈であるかを判定する例を示すグラフである。脈波ｗ１の検出が開始された時刻ｔ１から指が阻血される時刻ｔ２までの間に、爪脈波応答検出部２１は、脈波の周期を測定する。図８に示す例では、脈波の周期は、脈波の振幅値が極小となった時刻から、その次に脈波の振幅値が極小となった時刻までの時間である。このような例に限られず、脈波の周期は、脈波の振幅値が極大となった時刻から、その次に脈波の振幅値が極大となった時刻までの時間でもよい。また、爪脈波応答検出部２１は、脈波の周期を複数回測定する。好ましくは、爪脈波応答検出部２１は、脈波の周期を３回以上測定する。図８に示す例では、爪脈波応答検出部２１は脈波の周期を３回測定しており、測定結果として周期ａ１、ａ２及びａ３が得られている。
　頻脈とは、１分間の脈拍数が１００回を超えることをいい、徐脈とは、１分間の脈拍数が５０回を下回ることをいう。爪脈波応答検出部２１は、測定した脈波の周期に基づいて被験者の１分間の脈拍数を算出する。例えば、爪脈波応答検出部２１は、複数回にわたって測定した脈波の周期の平均値を算出する。図８に示す例では、爪脈波応答検出部２１は周期ａ１、ａ２及びａ３の平均値を算出する。爪脈波応答検出部２１は、６０秒を算出された平均値で除した値を、１分間の脈拍数として算出する。なお、爪脈波応答検出部２１は、脈波の周期の平均値に代えて、中央値等の任意の代表値を算出してもよい。
　爪脈波応答検出部２１は、１分間の脈拍に基づいて、被験者が頻脈であるか、徐脈であるか、または頻脈と徐脈とのいずれでもないかを判定する。例えば、爪脈波応答検出部２１は、算出された１分間の脈拍数が１００回を超える場合に被験者が頻脈であると判定する。また、爪脈波応答検出部２１は、１分間の脈拍数が５０回を下回る場合に被験者が徐脈であると判定する。また、爪脈波応答検出部２１は、１分間の脈拍数が５０回以上１００回以下である場合に、被験者が頻脈と徐脈とのいずれでもないと判定する。
　上述した脈波の周期の測定は、図５の動作手順のステップＳ１０５のウェイト時間に行われる。脈波の周期は、通常、０．５秒～１．５秒の範囲に含まれるから、爪脈波応答検出部２１は、約５秒間のウェイト時間に、脈波の周期を少なくとも３回測定することができる。
　図９は、被験者が頻脈であるか徐脈であるかが判定された場合において、出力部４に表示される画面の例を示す図である。出力部４は、被験者が頻脈であるか、徐脈であるか、または頻脈と徐脈とのいずれでもないかを表示する。図９に示す例では、出力部４の判定結果表示部４２には、図２に示した画面に加えて、被験者が頻脈であるか否かを示す頻脈アイコン４０４及び被験者が徐脈であるか否かを示す徐脈アイコン４０５が表示される。頻脈アイコン４０４は、被験者が頻脈であるか否かに応じて異なる表示態様で表示される。徐脈アイコン４０５は、被験者が徐脈であるか否かに応じて異なる表示態様で表示される。図９に示す例では、頻脈アイコン４０４が強調して表示されており、徐脈アイコン４０５は強調されることなく表示されているため、被験者が頻脈であることが示されている。
　このように、変形例２に係る判定装置１０１において、急性要因判定部２は、被験者が頻脈であるか否か、及び徐脈であるか否かを判定する。これにより、変形例２に係る判定装置１０１は、脱水症状とは異なる観点から被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定することを可能とする。
　上述した説明では、変形例２に係る判定装置１０１は、被験者が脱水状態であるか否かと、被験者が頻脈または徐脈であるか否かとの両方を判定するものとしたが、このような例に限られない。判定装置１０１は、被験者が頻脈または徐脈であるか否かのみを判定してもよい。
［実施形態２］
　図１０に、実施形態２に係る判定装置１０２の構成を表すブロック図を示す。実施形態２に係る判定装置１０２が、実施形態１に係る判定装置１０１と異なっている点は、急性要因判定部２が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、変化するそれぞれの画像と基準となる画像との比較に基づいて行う点、及び、慢性要因判定部３が、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行った後に、急性要因判定部２が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行う点である。すなわち、判定装置１０２の急性要因判定部２は、画像取得部１が時系列に取得した画像の変化から取得した情報として、変化するそれぞれの画像と基準となる画像との比較により得られた情報を用いる。そのために、実施形態２に係る判定装置１０２の急性要因判定部２は、フレームレート取得計数部２３と、爪外観動的判定部２４と、を備えている。実施形態２に係る判定装置１０２の他の構成は、実施形態１に係る判定装置１０１の対応する構成と同様であるため、詳細な説明を省略する。
　次に、実施形態２に係る判定装置１０２が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、変化するそれぞれの画像と基準となる画像との比較に基づいて行う手順について説明する。図１１（Ａ）～（Ｅ）に、実施形態２に係る判定装置１０２を用いて撮像した爪の画像であって、貧血状態から健康な状態へ戻るまでの一連の流れを表す図を示す。また、図１２に、実施形態２に係る判定装置１０２が、撮像した爪の画像から、貧血状態から健康な状態へ戻るまでの戻り時間を算出する手順を説明するためのフローチャートを示す。
　実施形態２に係る判定装置１０２は、脈波応答を利用して被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する実施形態１に係る判定装置１０１とは異なり、変化するそれぞれの画像と基準となる画像との比較に基づいて被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行っている。即ち、実施形態２に係る判定装置１０２は、指を圧迫して阻血したときの爪の画像が、貧血時の爪の画像と等価である事を利用している。実施形態２に係る判定装置１０２は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定と同じ爪画像のＡＩ判定を映像のフレーム毎に行い、指を圧迫し、その後に解放したときの貧血状態から正常に戻るまでのフレーム数から戻り時間を計測し、戻り時間に基づいて被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する点を特徴としている。従って、実施形態１に係る判定装置１０１のように脈波の応答を用いた場合と異なり、指を圧迫する前の初期状態が正常（健康）な状態であることを前提としている。
　そこで、実施形態２に係る判定装置１０２は、最初に被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定し、所定値以上の信頼度をもって正常（健康）と判断された場合に、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行することが好ましい。
　実施形態２に係る判定装置１０２は、画像のフレームレートから戻り時間を算出する。しかしながら、判定装置１０２にスマートフォン等の汎用端末を用いた場合には、端末の性能によっては、学習済みモデルを用いた判定を実行している間のフレームレートが変化する場合がある。そこで、フレームレート取得計数部２３は、端末が学習済みモデルを用いた判定を実行している間の撮像部１１の映像フレームレートを取得する。フレームレート取得計数部２３は、指の圧迫が解放された時から元の状態に復帰した時までの動画像のフレーム数をカウントする。フレームレート取得計数部２３は、取得した映像フレームレートとカウントしたフレーム数から、実際の戻り時間を算出する。例えば、通常のフレームレートが３０［ｆｐｓ］である場合において、学習済みモデルを用いた画像判定を実行することにより映像フレームレートが１０［ｆｐｓ］に低下した場合には、フレームレート取得計数部２３は、このフレームレートを用いて１フレーム当たりの時間を１００［ｍｓｅｃ］に換算する。
　まず、ステップＳ３０１において、フレームレート取得計数部２３は、被験者の爪の初期状態が健康な状態であるか否かを判定する。図１１（Ａ）に、爪の初期状態の判定結果の例を示す。図１１（Ａ）において、表示装置である出力部４の上部の画像表示部４１に撮像した爪の画像が表示され、出力部４の下部の判定結果表示部４２に被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果が表示される。被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果の例として、「老化」、「貧血」、「疲労」、「健康」のそれぞれの判定結果が、それぞれの度合を表すバー４２１～４２４として表示される。この度合は、学習済みモデルで画像認識したときの信頼度に相当する。その他に、ハレーションの程度や、撮像した画像に指が表示されていない場合等、画像認識の対象とならないことを表す「ｕｎｋｎｏｗｎ」の程度を示すバー４２５を表示するようにしてもよい。
　図１１（Ａ）においては、「健康」状態に対応したバー４２４の表示から、健康の度合（健康度）が９０％以上であることが示されている。したがって、ステップＳ３０１において、フレームレート取得計数部２３は、爪の初期状態が健康な状態であることを確認することができる。
　次に、ステップＳ３０２において、スマートフォンである判定装置１０２が、「指を押し付けてください」といった阻血を促すアナウンスを発する。このアナウンスに従って被験者が指を机等に押し付けると、爪の下部が阻血され、貧血状態となる。このとき、判定装置１０２が爪の画像を撮像して被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行うと、図１１（Ｂ）に示すように、貧血状態を示すバー４２２が伸びて表示される。図１１（Ｂ）に示す例では、貧血の度合（貧血度）が７０％以上となっている。このとき、ステップＳ３０３において、フレームレート取得計数部２３は、阻血により「貧血度７０％以上」となったことを確認する。
　次に、スマートフォンである判定装置１０２が、「指を緩めて下さい」という解放を促すアナウンスを発する。このアナウンスに従って被験者が指の圧迫を解放すると、爪の下部の阻血が解除され、指が貧血状態から元の状態に戻ろうとする。図１１（Ｃ）は、指を解放した直後に撮像した爪の画像と、撮像した爪の画像から貧血状態を判定した結果を示す。貧血の度合を示すバー４２２の長さが短くなっており、貧血度は６０％程度に減少している。また、健康の度合を示すバー４２４の長さが長くなっており、健康度が３０％程度となっている。
　次に、ステップＳ３０５において、フレームレート取得計数部２３は、「貧血度７０％以上」から１０％低下したフレームでフレーム数のカウントを開始する。「貧血度７０％以上」から１０％低下したフレームとは、ステップＳ３０３で貧血度が７０％以上であることが確認されたフレームにおける貧血度よりも１０％以上小さい貧血度が初めて観測されたフレームをいう。例えば、図１１（Ｂ）に示すように、阻血時における貧血の度合が８０％である場合には、フレームレート取得計数部２３は、この値から１０％減少した貧血の度合が７０％に達した時点でフレーム数のカウントを開始する。
　図１１（Ｃ）の状態からさらに時間が経過すると、図１１（Ｄ）に示すように、「貧血度」のパーセンテージが更に低下する（ステップＳ３０６）。このとき、健康度を示すパーセンテージは５０％程度であり、元の健康な状態には戻っていないため、フレーム数のカウントを継続する。
　図１１（Ｄ）の状態からさらに時間が経過すると、図１１（Ｅ）に示すように、健康度を示すパーセンテージが８０％以上となる。そこで、ステップＳ３０７において、フレームレート取得計数部２３は、元の「健康度８０％以上」の状態に戻ったものと判断し、フレーム数のカウントを終了する。
　次に、ステップＳ３０８において、フレームレート取得計数部２３は、ステップＳ３０５からＳ３０７までのフレーム数から戻り時間を算出する。例えば、映像のフレームレートが１０［ｆｐｓ］である場合において、フレーム数が２０枚であれば、戻り時間は２秒となる。以上のようにして、実施形態２に係る判定装置１０２において、急性要因判定部２が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、変化するそれぞれの画像と基準となる画像との比較に基づいて行うことができる。
　次に、実施形態２に係る判定装置１０２の動作手順について説明する。図１３に実施形態２に係る判定装置１０２を用いて、測定プログラムをダウンロードしてから、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を出力するまでの手順を説明するためのフローチャートを示す。図１３に示したフローチャートにおいて、１回の測定動作はステップＳ４０４から、ステップＳ４１４にわたって実行される。
　まず、ステップＳ４０１において、スマートフォンである判定装置１０２は、所定のＷｅｂサイトにアクセスする。次に、ステップＳ４０２において、判定装置１０２は、ウェイト時間と測定内容を被験者に対してアナウンスする。実施形態２に係る判定装置１０２は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定、及び被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定の両者で学習済みモデルを用いる。したがって、学習済みモデルのダウンロードに一定の時間を必要とする。そこで、所定のウェイト時間が生じることが被験者に通知される。
　次に、ステップＳ４０３において、判定装置１０２は、慢性要因判定用プログラム、急性要因判定用プログラム及び学習済みモデルをダウンロードする。このダウンロードには、例えば、１～２分を要する。
　次に、ステップＳ４０４において、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を開始し、撮像部１１であるカメラを起動する。実施形態２に係る判定装置１０２は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定より先に実行する。上述したように、実施形態２に係る判定装置１０２は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、指を圧迫して阻血状態にしたのち、阻血状態を解放してから爪の色が元に戻るまでの時間を爪の画像から判定する。したがって、被験者の阻血前の爪の色は圧迫時の爪の色とは明確に識別可能な健康な状態の色であることが必須である。そこで、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定の前提条件として、判定装置１０２は、その判定よりも先に被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定し、被験者が健康な状態であることを確認する。
　これに対し、実施形態１に係る判定装置１０１は、指圧迫後の阻血状態を解放してから元の状態に戻るまでの判定に、爪の画像の変化から検出した脈波を利用する。この場合、爪の色は、脈波が検出できない程度の極端な変色でない限り、健康状態の判定への実質的な影響は無い。従って、実施形態１に係る判定装置１０１は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定の前提条件としていない。
　次に、ステップＳ４０５において、判定装置１０１は、所定のウェイト時間だけ待機する。ウェイト時間は、例えば約５［ｓｅｃ］である。このようにウェイト時間を設けることにより、指の圧迫による爪の変形が確実に元の状態に戻っていることが担保される。
　次に、ステップＳ４０６において、スマートフォンである判定装置１０２が、被験者に対して爪部の撮像指示を促すアナウンスを発する。被験者は、アナウンスに従って、爪の画像をスマートフォンのカメラを用いて撮像する。
　次に、ステップＳ４０７において、慢性要因判定部３が、撮像した画像を学習済みモデルに入力することにより、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する。
　次に、ステップＳ４０８において、判定装置１０２は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果から、被験者が健康な状態であるか否かを判定する。
　被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定の結果、被験者が健康な状態ではないと判定された場合は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行するための前提条件である、被験者の爪の状態が健康な状態であるという条件が満たされない。したがって、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定は実行されない。この場合、ステップＳ４０９において、出力部４は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果のみを表示すると共に、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果に応じたアドバイスを被験者に対して発する。その後、ステップＳ４１０において、判定装置１０２は撮像部１１の動作を終了する。以上で、一連の動作手順が終了する。
　一方、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果から、被験者の爪の状態が健康な状態であると判定された場合は、判定装置１０２は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を開始する。ステップＳ４１１において、判定装置１０２は、所定のウェイト時間だけ待機する。ウェイト時間は、例えば約５［ｓｅｃ］である。これにより、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のために指が圧迫された状態が完全に解除されていることが担保される。
　次に、ステップＳ４１２において、判定装置１０２は、被験者に対して、爪の撮像指示を出力するとともに、指の圧迫・解放を促すアナウンスを発する。
　次に、ステップＳ４１３において、図１１及び図１２に示したように、フレームレート取得計数部２３は、爪の画像の変化に基づいて、阻血した状態から元の状態に戻るまでの戻り時間Ｔｓを計測する。
　次に、ステップＳ４１４において、出力部４は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かのそれぞれの判定結果を表示すると共に、これらの判定結果に応じたアドバイスを被験者に対して発する。１回の測定動作により、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かと被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かとが判定される場合、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定に用いられる画像は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のための指圧迫の前に取得した画像（例えば、図１１（Ａ）の画像）、又は、指圧迫から血流回復の後に取得した画像（例えば、図１１（Ｅ）の画像）であることが好ましい。これらの画像は、指の圧迫がされていない状態であり、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定に適しているためである。
　その後、ステップＳ４１５において、撮像部１１の動作を終了する。以上で、一連の動作手順が終了する。
　実施形態２に係る判定装置１０２は、貧血状態から健康（正常）な状態に戻るまでのフレーム数から戻り時間を計測することにより、戻り時間を容易に求めることができる。
［実施形態３］
　次に、実施形態３に係る判定装置１０３について説明する。図１４に、実施形態３に係る判定装置１０３の構成を表すブロック図を示す。実施形態３に係る判定装置１０３が、実施形態１に係る判定装置１０１と異なっている点は、急性要因判定部２が被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であると判定した場合に、出力部４が被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であると判定した場合とは異なる態様で判定結果を出力する点である。例えば、図５のステップＳ１１２、あるいは、図１３のステップＳ４１４において、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態である場合と、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態である場合とで、判定結果が互いに異なる態様で表示されることが好ましい。そのために、実施形態３に係る判定装置１０３は、緊急報知部８を備えてよい。さらに、実施形態３に係る判定装置１０３は、インターネット４００を介して、管理センター３００に接続されてよい。実施形態３に係る判定装置１０３におけるその他の構成は、実施形態１に係る判定装置１０１における構成と同様であるため、詳細な説明を省略する。
　高齢者の極度の脱水等の急性的健康状態は人命に関わるため、出力部４は被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定結果を表示するだけでなく、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であることを被験者に伝えるために、より分かりやすい態様で報知することが好ましい。例えば、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態である場合の例として、被験者が脱水状態にあると判定された場合には、出力部４は、「運動は禁止して下さい。直ちに水分を取りましょう。」といった緊急事態であることを示す文言を表示することが好ましい。一方、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態である場合の例として、被験者が疲労している状態にあると判定された場合には、出力部４は、「バランスの良い食事を取り、毎日十分な休養を取りましょう」といった緊急事態ではないことを示す文言を表示することが好ましい。
　また、実施形態３に係る判定装置１０３は、出力部４の他に、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であることを報知するための緊急報知部８を備えることが好ましい。緊急報知部８は、例えば、周囲に異変を知らせる警報ブザー等である。例えば、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であると判定された場合には、緊急報知部８は警報ブザーを発し、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であると判定された場合には、緊急報知部８は警報ブザーを発しないようにしてもよい。
　さらに、高齢者等が自力で外部機関に連絡することが難しい場合も想定される。そこで、判定装置１０３は、インターネット４００等の通信網等を経由して、被験者のケアを行う外部の管理センター３００や、医療機関等に、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であることを報知してもよい。一方、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態である場合には、判定装置１０３は、管理センター３００や、医療機関等に通知を行わないようにしてもよい。
　このようにすることで、判定装置１０３は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であることを迅速に介護者や管理センター等に報知することができる。したがって、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であることに対して迅速な対応ができる。
［実施形態４］
　次に、実施形態４に係る判定装置について説明する。実施形態１においては、スマートフォン等の携帯端末等である判定装置１０１において被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行する例について説明したが、このような例には限られず、携帯端末等において被験者の爪の画像を撮像し、撮像した画像をサーバ等に送信し、サーバ等において被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を実行するようにしてもよい。実施形態４においては、サーバ等を判定装置として動作させる例について説明する。図１５に、実施形態４に係る判定装置５０２の構成を示すブロック図を示す。実施形態４に係る判定装置５０２は、制御部１１０と、記憶部１５と、通信部１６と、を有し、これらはバス１７により接続されている。制御部１１０は、画像取得部１１１と、急性要因判定部１２０と、慢性要因判定部１３０と、を有する。一方、端末１０４は、撮像部１１と、出力部４と、通信部６と、を有する。
　判定装置５０２の制御部１１０は、さらに、画像認識部１１２と、測定適正判定部１１３と、を有してよい。
　急性要因判定部１２０は、爪脈波応答検出部１２１と、脈波応答時間判定部１２２と、を有する。慢性要因判定部１３０は、爪外観症例判定部１３１を有する。実施形態４における急性要因判定部１２０及び慢性要因判定部１３０のそれぞれの機能は、実施形態１における急性要因判定部２及び慢性要因判定部３のそれぞれの機能と同様であるため、詳細な説明を省略する。
　記憶部１５は、画像記憶部１５１と、学習済みモデル記憶部１５２と、を有する。
　図１６に、端末１０４が、撮像した爪の画像をサーバ等である判定装置５０２にアップロードし、判定装置５０２がプログラムを実行して、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う手順を説明するためのシーケンス図を示す。
　まず、ステップＳ５０１において、端末１０４が被験者の爪の画像を撮像し、ステップＳ５０２において、端末１０４が、撮像した映像データをサーバ等である判定装置５０２に送信する。
　次に、ステップＳ５０３～Ｓ５０５において、判定装置５０２が、画像識別用学習済みモデル、慢性要因判定用プログラム、及び急性要因判定用プログラムをそれぞれ記憶部１５に記憶する。なお、画像識別用学習済みモデル、慢性要因判定用プログラム、及び急性要因判定用プログラムは、あらかじめ記憶部１５に記憶されていてもよい。
　次に、ステップＳ５０６において、判定装置５０２が急性要因判定用プログラムを実行する。ステップＳ５０７において、判定装置５０２が被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う。
　次に、ステップＳ５０８において、判定装置５０２が慢性要因判定用プログラムを実行する。ステップＳ５０９において、判定装置５０２が被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行う。
　次に、ステップＳ５１０において、判定装置５０２が、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かのそれぞれの判定結果を端末１０４に送信する。
　次に、ステップＳ５１１において、端末１０４が、判定装置５０２から受信した判定結果を出力部４に表示する。
　以上の説明においては、判定装置５０２は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を前半に実行し、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を後半に実行したが、このような例には限られない。判定装置５０２は、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を前半に実行し、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を後半に実行してもよい。これは、判定装置５０２は、画像識別用学習済みモデルを記憶しており、判定装置５０２の外部からダウンロードする必要が無いためである。即ち、実施形態４に係る判定装置５０２においては、実施形態１に係る判定装置１０１のように、画像識別用学習済みモデルを外部からダウンロードするために待ち時間が必要無いため、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を前半に実行しても測定時間が長期化する恐れが無い。
　以上説明したように、実施形態４において、端末１０４は、撮像部１１を用いて爪の画像の撮像のみを行い、映像データをファイル又はストリーミングで判定装置５０２に送信する。判定装置５０２は、全ての測定及び判定を行い、判定結果のみを端末１０４に返信する。この場合、判定装置５０２にある程度の処理能力があり、端末１０４から判定装置５０２への映像データの通信速度が許容可能な程度に高いことが好ましい。また、端末１０４では、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定するための判定プログラムを実行しないため、端末１０４には高度な処理能力は必ずしも必要ではない。例えば、端末１０４として、安価なスマートフォン等を用いることができる。
［実施形態５］
　以上の説明においては、判定装置が、１回の測定動作中に被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの両者の判定を行う例について説明したが、このような例には限られない。判定装置は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を行うそれぞれの測定動作を独立して実行するようにしてもよい。図１７に実施形態５に係る判定装置１０５の構成を表すブロック図を示す。図１８に実施形態５に係る判定装置１０５における急性モード実行用ボタン４３及び慢性モード実行用ボタン４４の表示例を示す。
　急性要因は、健康状態に重大な影響を与える場合があるから、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かがこまめにチェックされることが好ましい。これに対して、慢性要因は食生活等の長期的な体調変化を反映したものであるため、急性要因ほどの短時間では変化しないと考えられる。したがって、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かのみが日常的に判定され、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かは、例えば週に１回程度の頻度で判定されてもよい。
　また、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定においては、指を机等に押し付ける動作を行うため、机等が無い場合においてはそのような判定ができない場合もある。このような場合には、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のみを実行するケースもある。そこで、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定をするモードと、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定をするモードとが設けられてもよい。そして、被験者がボタン等の操作を行うことにより、モードが切換えられるようにしてもよい。
　そこで、実施形態５に係る判定装置１０５は、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定をそれぞれ個別に実行するためのモード操作部９を有している。モード操作部９は、出力部４に急性モード実行用ボタン４３及び慢性モード実行用ボタン４４を表示させるようにしてよい。被験者が急性モード実行用ボタン４３を押下することにより、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定が実行され、被験者が慢性モード実行用ボタン４４を押下することにより、被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定が実行される。
　実施形態５に係る判定装置１０５によれば、被験者の健康状態が急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否か、及び被験者の健康状態が慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かのそれぞれの判定を被験者の要求に応じて必要な判定を実行することができる。
　１　　画像取得部
　２　　急性要因判定部
　３　　慢性要因判定部
　４　　出力部
　５　　記憶部
　６　　通信部
　７　　バス
　８　　緊急報知部
　９　　モード操作部
　１０　　制御部
　１１　　撮像部
　２１　　爪脈波応答検出部
　２２　　脈波応答時間判定部
　２３　　フレームレート取得計数部
　２４　　爪外観動的判定部
　３１　　爪外観症例判定部
　４１　　画像表示部
　４２　　判定結果表示部
　４３　　急性モード実行用ボタン
　４４　　慢性モード実行用ボタン
　５１　　画像記憶部
　５２　　学習済みモデル記憶部
　１０１　　判定装置
　３００　　管理センター
　４００　　インターネット
　５０１　　サーバ

Claims (14)

  1. 　被験者の爪の画像を取得する画像取得部と、
    　前記画像取得部が取得した画像から、前記爪の外観に関する情報と、時系列に取得した画像の変化から取得した情報のそれぞれに基づいて、前記被験者がリスクを有する健康状態か否かを判定する判定部と、
    　前記判定部による判定結果を出力する出力部と、
    　を有することを特徴とする判定装置。
  2. 　前記判定部は、前記画像の変化に基づいて、前記被験者の健康状態が、所定の第１要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する第１要因判定部と、前記爪の外観に関する情報に基づいて、前記被験者の健康状態が、前記第１要因とは異なる要因を含む所定の第２要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する第２要因判定部とを有する、
    　請求項１に記載の判定装置。
  3. 　前記第１要因は、急性要因であり、前記第２要因は、慢性要因である、請求項２に記載の判定装置。
  4. 　前記第１要因判定部は、前記画像の変化から検出した脈波を利用して、指を圧迫することにより減少した脈波の振幅が、指の圧迫を解除してから、圧迫前の状態に戻るまでの時間に基づいて、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する、請求項３に記載の判定装置。
  5. 　前記第１要因判定部は、前記画像の変化から検出した脈波の周期を測定し、前記測定した脈波の周期に基づいて、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する、請求項３又は４に記載の判定装置。
  6. 　１回の測定動作中に取得した画像に基づいて、
    　前記第１要因判定部は、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定し、かつ、
    　前記第２要因判定部は、前記被験者の健康状態が前記慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かを判定する、
    　請求項３又は４に記載の判定装置。
  7. 　前記第１要因判定部は、被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、経時的に取得した複数の画像による画像の変化から検出される脈波に基づいて行い、
    　前記第１要因判定部が、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行った後に、前記第２要因判定部が前記被験者の健康状態が前記慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行う、
    　請求項３乃至６のいずれか一項に記載の判定装置。
  8. 　前記第１要因判定部は、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定を、変化するそれぞれの画像と基準となる画像との比較に基づいて行い、
    　前記第２要因判定部が、前記被験者の健康状態が前記慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行った後に、前記第１要因判定部が前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定動作を行う、
    　請求項３乃至６のいずれか一項に記載の判定装置。
  9. 　前記第１要因判定部が、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であると判定した場合は、
    　前記出力部は、前記被験者の健康状態が前記慢性要因に基づくリスクを有する状態であると判定した場合とは異なる態様で判定結果を出力する、
    　請求項３乃至８のいずれか一項に記載の判定装置。
  10. 　１回の測定動作により、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かと前記被験者の健康状態が前記慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かとを判定する場合、前記被験者の健康状態が前記慢性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定に用いる画像は、前記被験者の健康状態が前記急性要因に基づくリスクを有する状態であるか否かの判定のための指圧迫の前に取得した画像、又は、指圧迫から血流回復の後に取得した画像である、請求項６に記載の判定装置。
  11. 　指圧迫から血流回復の後に取得した画像は、血流回復が検出された後の画像、又は、指圧迫から所定時間経過後の画像である、請求項１０に記載の判定装置。
  12. 　前記画像取得部は、前記被験者に対して爪の撮像指示を出力することにより、前記爪の画像を取得し、
    　前記出力部は、前記爪の画像における爪の映り方を規定するガイドを表示する、
    　請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の判定装置。
  13. 　画像取得部が、被験者の爪の画像を取得し、
    　プロセッサが、
    　　前記画像取得部が取得した画像から、前記爪の外観に関する情報と、時系列に取得した画像の変化から取得した情報のそれぞれに基づいて、前記被験者がリスクを有する健康状態か否かを判定し、
    　　前記被験者がリスクを有する健康状態か否かの判定結果を出力する、
    　ことを含むことを特徴とする判定方法。
  14. 　コンピュータに、
    　　画像取得部が、被験者の爪の画像を取得するステップと、
    　　判定部が、前記画像取得部が取得した画像から、前記爪の外観に関する情報と、時系列に取得した画像の変化から取得した情報のそれぞれに基づいて、前記被験者がリスクを有する健康状態か否かを判定するステップと、
    　　出力部が、前記被験者がリスクを有する健康状態か否かの判定結果を出力するステップと、
    　を実行させることを特徴とする判定プログラム。
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