(57)【要約】【課題】余計なハードウェアなしに血流に関する指標を算出すること。【解決手段】血流指標算出装置１０は、第１のカメラによって第１の生体が撮像された画像から第１の生体の脈波を検出する。さらに、血流指標算出装置１０は、第２のカメラによって第１の生体とは異なる第２の生体が撮像された画像から第２の生体の脈波を検出する。さらに、血流指標算出装置１０は、第１の生体の脈波と第２の生体の脈波との時間差である遅延量を算出する。さらに、血流指標算出装置１０は、遅延量を用いて血流に関する指標を算出する。【選択図】図１
2014198198.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
第１のカメラによって第１の生体が撮像された画像から前記第１の生体の脈波を検出し、
第２のカメラによって前記第１の生体とは部位が異なる第２の生体が撮像された画像から前記第２の生体の脈波を検出し、
前記第１の生体の脈波と前記第２の生体の脈波との遅延量を算出し、
前記遅延量を用いて血流に関する指標を算出する
処理を実行させることを特徴とする血流指標算出プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
前記第１のカメラを有する端末の傾きを検出し、
前記第１のカメラによって前記第１の生体が撮像された画像から前記第１の生体と前記第１のカメラとの間の距離を算出し、
前記端末の傾き及び前記第１の生体と前記第１のカメラとの間の距離から前記第１の生体と前記第１のカメラとの間の高さの差を算出し、
前記第１の生体と前記第１のカメラとの間の高さの差に基づいて、前記血流に関する指標を補正する処理をさらに実行させることを特徴とする請求項１に記載の血流指標算出プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータに、
前記第１の生体の脈波または前記第２の生体の脈波から当該脈波の波形または当該脈波の微分波形のピークを算出し、
前記脈波の波形のピークまたは前記脈波の微分波形のピークから前記第１の生体の脈波および前記第２の生体の脈波のピークを予測する処理をさらに実行させ、
前記第１の生体の脈波を検出する処理として、
前記ピークが予測された時刻から所定の範囲内である場合に、所定の範囲外である場合に前記第１のカメラによって用いられる第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能で前記第１のカメラによって前記第１の生体が撮像された画像から前記第１の生体の脈波を検出し、
前記第２の生体の脈波を検出する処理として、
前記ピークが予測された時刻から所定の範囲内である場合に、所定の範囲外である場合に前記第２のカメラによって用いられる第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能で前記第２のカメラによって前記第２の生体が撮像された画像から前記第２の生体の脈波を検出し、
前記遅延量を算出する処理として、
前記第２の時間分解能で撮像された画像から検出された第１の生体の脈波と、前記第２の時間分解能で撮像された画像から検出された第２の生体の脈波との遅延量を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の血流指標算出プログラム。
【請求項４】
前記第１の生体の脈波を検出する処理として、
前記第１のカメラによって前記第１の生体が撮像された画像に含まれる前記第１の生体領域を抽出し、
前記第１の生体領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る周波数帯以外の特定周波数帯の成分を抽出し、
各波長成分の間で前記特定周波数帯の成分の大きさを比較することによって、各波長成分の間で前記代表値の信号の差が演算される場合に当該代表値の信号へ乗算される補正係数であって前記特定周波数帯の成分が演算後に最小化される補正係数を算出し、
各波長成分の代表値の信号のうち少なくとも一方の信号に前記補正係数を乗算し、
前記補正係数の乗算後に各波長成分の間で前記代表値の信号の差を算出することによって前記特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の血流指標算出プログラム。
【請求項５】
第１のカメラによって第１の生体が撮像された画像から第１の生体の脈波を検出する第１の波形検出部と、
第２のカメラによって前記第１の生体とは部位が異なる第２の生体が撮像された画像から第２の生体の脈波を検出する第２の波形検出部と、
前記第１の生体の脈波と前記第２の生体の脈波との遅延量を算出する遅延量算出部と、
前記遅延量を用いて血流に関する指標を算出する血流指標算出部と
を有することを特徴とする血流指標算出装置。
【請求項６】
コンピュータが、
第１のカメラによって第１の生体が撮像された画像から前記第１の生体の脈波を検出し、
第２のカメラによって前記第１の生体とは部位が異なる第２の生体が撮像された画像から前記第２の生体の脈波を検出し、
前記第１の生体の脈波と前記第２の生体の脈波との遅延量を算出し、
前記遅延量を用いて血流に関する指標を算出する
処理を実行することを特徴とする血流指標算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血流指標算出プログラム、血流指標算出装置および血流指標算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
健康管理の一環として、脈波伝播速度や血圧の測定がなされている。例えば、血圧を測定する場合には、被験者の腕にカフを装着し、カフで腕を圧迫して動脈を閉塞し、その後、カフを減圧する過程で血管壁に生じる振動を用いて血圧を測定する。
【０００３】
しかしながら、上記の血圧計は、例えば、血圧を測定する手順が多いので面倒、装置自体が大きいので常時携帯しにくい、血圧の測定時に腕が加圧されるので煩わしいといった欠点がある。
【０００４】
このことから、利便性の向上を目的として、例えば、腕時計型血圧測定装置が提案されている。腕時計型血圧測定装置には、小型で日常的に携帯される腕時計に血圧を測定する機能が組み込まれる。腕時計型血圧測定装置は、左手首に装着され、フォトトランジスタと心電波を検出する電極である心電波検出電極とが横に並んで設けられている正面部の上に右手指先が置かれる。腕時計型血圧測定装置は、心電波検出電極の上に置かれた右手指先と心電波検出電極に接触している左手首とから心電波を検出し、フォトトランジスタの上に置かれた右手指先の血流から指の脈波を検出する。そして、腕時計型血圧測定装置は、心電波が検出されてから指の脈波が検出されるまでの遅延時間を測定し、遅延時間に基づいて血圧を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平４−２００４３９号公報
【特許文献２】特開２００７−３１９２４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の技術は、余計なハードウェアなしには血圧を測定できない。
【０００７】
例えば、上記の腕時計型血圧測定装置は、心電波検出電極やフォトトランジスタなどといった一般の腕時計には組み込まれていない専用のハードウェアを用いて心電波と指の脈波との間での遅延時間を測定する。このため、腕時計型血圧測定装置は、専用のハードウェアを搭載しないと遅延時間および血圧を測定できない。
【０００８】
なお、ここでは、血圧の測定について説明したが、遅延時間から求まる脈波伝播速度についても同様に専用のハードウェアを搭載しないと測定できない。
【０００９】
１つの側面では、余計なハードウェアなしに血流に関する指標を算出できる血流指標算出プログラム、血流指標算出装置および血流指標算出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一態様の血流指標算出プログラムは、コンピュータに、第１のカメラによって第１の生体が撮像された画像から前記第１の生体の脈波を検出する処理を実行させる。さらに、前記コンピュータに、第２のカメラによって前記第１の生体とは部位が異なる第２の生体が撮像された画像から前記第２の生体の脈波を検出する処理を実行させる。さらに、前記コンピュータに、前記第１の生体の脈波と前記第２の生体の脈波との遅延量を算出する処理を実行させる。さらに、前記コンピュータに、前記遅延量を用いて血流に関する指標を算出する処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
一実施形態によれば、余計なハードウェアなしに血流に関する指標を算出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係る血流指標算出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、撮影方法の一例を示す図である。
【図３】図３は、Ｇ信号およびＲ信号の各信号のスペクトルの一例を示す図である。
【図４】図４は、Ｇ成分および補正係数ｋが乗算されたＲ成分の各信号のスペクトルの一例を示す図である。
【図５】図５は、演算後のスペクトルの一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の波形検出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、顔の脈波および指の脈波の一例を示すグラフである。
【図８】図８は、実施例１に係る血流指標算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例１に係る第１の検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例１に係る第２の検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例２に係る血流指標算出装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、顔及びインカメラの高さの差の算出方法の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例２に係る血流指標補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、複数のフレーム周波数の変更方法の一例を示すグラフである。
【図１５】図１５は、実施例１〜実施例３に係る血流指標算出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する血流指標算出プログラム、血流指標算出装置および血流指標算出方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１４】
［血流指標算出装置の構成］
まず、本実施例に係る血流指標算出装置の機能的構成について説明する。図１は、実施例１に係る血流指標算出装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す血流指標算出装置１０は、２つのカメラによって生体の異なる２つの部位が撮像された画像を用いて２つの部位の脈波を検出し、脈波間での遅延量から血流に関する指標を算出する血流指標算出処理を実行するものである。ここで言う「脈波」とは、血液の体積の変動を指し、いわゆる心拍数や心拍波形などが含まれる。
【００１５】
一態様としては、血流指標算出装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される血流指標算出プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、スマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの移動体通信網に接続可能な移動体通信端末に上記の血流指標算出プログラムをインストールさせる。また、移動体通信網に接続可能な移動体通信端末に限らず、移動体通信網に接続する能力を持たないデジタルカメラやタブレット端末に上記の血流指標算出プログラムをインストールさせてもよい。これによって、移動体通信端末やタブレット端末等の携帯端末を血流指標算出装置１０として機能させることができる。なお、ここでは、血流指標算出装置１０の実装例として携帯端末を例示したが、パーソナルコンピュータを始めとする据置き型の端末装置に血流指標算出プログラムをインストールさせることもできる。
【００１６】
図１に示すように、血流指標算出装置１０は、インカメラ１１ａと、アウトカメラ１１ｂと、第１の取得部１２ａと、第２の取得部１２ｂと、抽出部１３と、第１の波形検出部１５ａと、第２の波形検出部１５ｂとを有する。さらに、血流指標算出装置１０は、第１のピーク検出部１６ａと、第２のピーク検出部１６ｂと、遅延量算出部１７と、伝播速度算出部１８と、血圧算出部１９とを有する。なお、血流指標算出装置１０は、図１に示した機能部以外にも既知の携帯端末が有する各種の機能部を有することとしてもかまわない。例えば、血流指標算出装置１０は、タッチパネルやディスプレイなどの入出力デバイス、アンテナ、移動体通信網との接続を実行する無線通信部、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信機や加速度センサなどの機能部をさらに有していてもかまわない。
【００１７】
インカメラ１１ａおよびアウトカメラ１１ｂは、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を搭載する撮像装置である。例えば、インカメラ１１ａおよびアウトカメラ１１ｂには、Ｒ（red）、Ｇ（green）、Ｂ（blue）など３種以上の受光素子を搭載することができる。
【００１８】
このうち、インカメラ１１ａは、図示しない液晶ディスプレイのある側に搭載されているカメラであり、携帯端末の利用者は、インカメラ１１ａによって利用者自身の画像を液晶ディスプレイに映し、その写り具合を確認しながら撮影できる。一方、アウトカメラ１１ｂは、液晶ディスプレイのある側とは背面に搭載されているカメラであり、携帯端末の利用者は、アウトカメラ１１ｂによって携帯端末の裏面にある景色を液晶ディスプレイに映して確認しながら風景や人物などの対象を撮影できる。なお、インカメラ１１ａは、液晶ディスプレイが存在する側であればいずれの位置に配置されてもよく、また、アウトカメラ１１ｂは、インカメラ１１ａとは異なるカメラであればよく、インカメラ１１ａが存在する側の背面のいずれの位置に配置されてもよく、インカメラ１１ａが存在する側にインカメラと併置してもよい。
【００１９】
これらインカメラ１１ａ及びアウトカメラ１１ｂは、上記の血流指標算出プログラムが起動された場合に、撮像を並行して実行することによって異なる生体の部位を同時に撮像する。ここでは、一例として、インカメラ１１ａによって被験者の顔が第１の生体として撮影されるとともに、アウトカメラ１１ｂによって被験者の指が第２の生体として撮影される場合を想定して以下の説明を行う。
【００２０】
図２は、撮影方法の一例を示す図である。図２に示すように、インカメラ１１ａは、血流指標算出装置１０の液晶ディスプレイ側を撮像範囲に収め、その撮像範囲内に存在する被写体を撮像する。このとき、血流指標算出装置１０の液晶ディスプレイには、インカメラ１１ａが撮影する画像を表示しつつ、利用者の鼻を映す目標位置を照準として表示させることもできる。このように、利用者の目、耳、鼻や口などの顔パーツの中でも利用者の鼻が撮影範囲の中心部分に収まった画像を撮影できるようにガイダンスする。
【００２１】
一方、アウトカメラ１１ｂは、液晶ディスプレイが設けられた面の背面を撮像範囲に収め、その撮像範囲内に存在する被写体を撮像する。このとき、アウトカメラ１１ｂの撮像範囲に利用者の指が載置されるように各種のガイダンスを行うことができる。例えば、液晶ディスプレイ上でインカメラ１１ａによって撮像された利用者の顔の画像に「アウトカメラ１１ｂに指を載置して下さい」などのメッセージを重畳して表示させることもできるし、当該メッセージをスピーカから音声出力させることもできる。これによって、利用者の指が撮影範囲に収まった画像を撮影できるようにガイダンスする。
【００２２】
ここで、血流指標算出装置１０は、インカメラ１１ａ及びアウトカメラ１１ｂの間で同期して画像を撮像する。例えば、インカメラ１１ａによって撮像される画像のフレームと、アウトカメラ１１ｂによって撮像される画像のフレームとの両者がフレーム番号等を用いて対応付けられる。かかる対応付けによって、フレーム番号が同一である画像が同一の時刻に撮像された画像として以降の処理に用いられる。
【００２３】
このように、本実施例に係るインカメラ１１ａ及びアウトカメラ１１ｂは、脈波伝播速度や血圧などの血流に関する指標を算出する場合には、２つのカメラの両方を起動し、２つのカメラの各々で撮像された画像をフレームごとに対応付ける。すなわち、撮影モードの切り換えによって一方のカメラが起動し、他方のカメラが停止された状態で１つのカメラを排他的に用いる一般の使用方法とは一線を画す。
【００２４】
その後、インカメラ１１ａによって撮像された顔の画像は、後述の第１の取得部１２ａへ出力されるとともに、アウトカメラ１１ｂによって撮像された指の画像は、後述の第２の取得部１２ｂへ出力される。なお、ここでは、撮像後に顔の画像及び指の画像が第１の取得部１２ａ及び第２の取得部１２ｂへ出力される場合を例示したが、必ずしも顔の画像や指の画像を直ちに第１の取得部１２ａ及び第２の取得部１２ｂへ出力せずともよい。例えば、図示しないフラッシュメモリやハードディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードなどのリムーバブルメディアに顔の画像や指の画像を一時的に保存することもできる。
【００２５】
図１の説明に戻り、第１の取得部１２ａは、第１の生体の画像を取得する処理部である。一態様としては、第１の取得部１２ａは、インカメラ１１ａによって撮像された顔の画像を取得する。他の一態様としては、第１の取得部１２ａは、顔の画像を蓄積する補助記憶装置またはリムーバブルメディアから顔の画像を取得することもできる。更なる一態様としては、第１の取得部１２ａは、外部装置からネットワークを介して受信した顔の画像を取得することもできる。
【００２６】
第２の取得部１２ｂは、第２の生体の画像を取得する処理部である。一態様としては、第２の取得部１２ｂは、アウトカメラ１１ｂによって撮影された指の画像を取得する。他の一態様としては、第２の取得部１２ｂは、上記の第１の取得部１２ａと同様に、指の画像を蓄積する補助記憶装置またはリムーバブルメディアから指の画像を取得することもできる。更なる一態様としては、第２の取得部１２ｂは、上記の第１の取得部１２ａと同様に、外部装置からネットワークを介して受信した指の画像を取得することもできる。
【００２７】
これら第１の取得部１２ａ及び第２の取得部１２ｂは、ＣＣＤやＣＭＯＳなどの撮像素子による出力から得られる２次元のビットマップデータやベクタデータなどの画像データを用いて処理を実行する場合を例示したが、次の処理を実行させることとしてもよい。すなわち、第１の取得部１２ａおよび第２の取得部１２ｂは、１つのディテクタから出力される信号をそのまま取得して後段の処理を実行させることとしてもかまわない。
【００２８】
抽出部１３は、第１の生体の画像から脈波の検出対象とする第１の生体の領域を抽出する処理部である。一態様としては、抽出部１３は、第１の取得部１２ａによって顔の画像が取得される度に、当該画像にテンプレートマッチング等の画像処理を実行することによって所定の顔パーツ、例えば利用者の目、鼻、唇、頬や髪などを含む顔領域を抽出する。
【００２９】
上記の顔領域の抽出後に、抽出部１３は、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値に所定の統計処理を実行する。例えば、抽出部１３は、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値を波長成分ごとに平均する。この他、平均値以外にも、中央値や最頻値を計算することとしてもよく、また、加重平均以外にも任意の平均処理、例えば加重平均や移動平均などを実行することもできる。これによって、顔領域に含まれる各画素が持つ画素値の平均値が当該顔領域を代表する代表値として波長成分ごとに算出される。
【００３０】
第１の波形検出部１５ａは、抽出部１３によって抽出された領域に含まれる各画素の波長成分別の代表値の信号から、各波長成分の間で脈波が採り得る脈波周波数帯以外の特定周波数帯の成分が互いに相殺された信号の波形を検出する処理部である。
【００３１】
一態様としては、第１の波形検出部１５ａは、画像に含まれる３つの波長成分、すなわちＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分のうち血液の吸光特定が異なるＲ成分とＧ成分の２つの波長成分の代表値の時系列データを用いて、顔の脈波の波形を検出する。
【００３２】
これを説明すると、顔表面には、毛細血管が流れており、心拍により血管に流れる血流が変化すると、血流で吸収される光量も心拍に応じて変化するため、顔からの反射によって得られる輝度も心拍に伴って変化する。かかる輝度の変化量は小さいが、顔領域全体の平均輝度を求めると、輝度の時系列データには脈波成分が含まれる。ところが、輝度は、脈波以外に体動等によっても変化し、これが、脈波検出のノイズ成分、いわゆる体動アーチファクトとなる。そこで、血液の吸光特性の異なる２種類以上の波長、例えば吸光特性が高いＧ成分(５２５ｎｍ程度)、吸光特性が低いＲ成分(７００ｎｍ程度)で脈波を検出する。心拍は、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ、１分あたりに換算すれば３０ｂｐｍ〜２４０ｂｐｍの範囲であるので、それ以外の成分はノイズ成分とみなすことができる。ノイズには、波長特性は無い、あるいはあっても極小であると仮定すると、Ｇ信号およびＲ信号の間で０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ以外の成分は等しいはずであるが、カメラの感度差により大きさが異なる。それゆえ、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚ以外の成分の感度差を補正して、Ｇ成分からＲ成分を減算すれば、ノイズ成分は除去されて脈波成分のみを取り出すことができる。
【００３３】
例えば、Ｇ成分及びＲ成分は、下記の式（１）および下記の式（２）によって表すことができる。下記の式（１）における「Ｇｓ」は、Ｇ信号の脈波成分を指し、「Ｇｎ」は、Ｇ信号のノイズ成分を指し、また、下記の式（２）における「Ｒｓ」は、Ｒ信号の脈波成分を指し、「Ｒｎ」は、Ｒ信号のノイズ成分を指す。また、ノイズ成分は、Ｇ成分およびＲ成分の間で感度差があるので、感度差の補正係数ｋは、下記の式（３）によって表される。
【００３４】
Ｇａ＝Ｇｓ＋Ｇｎ・・・（１）
Ｒａ＝Ｒｓ＋Ｒｎ・・・（２）
ｋ＝Ｇｎ／Ｒｎ・・・（３）
【００３５】
感度差を補正してＧ成分からＲ成分を減算すると、脈波成分Ｓは、下記の式（４）となる。これを上記の式（１）及び上記の式（２）を用いて、Ｇｓ、Ｇｎ、Ｒｓ及びＲｎによって表される式へ変形すると、下記の式（５）となり、さらに、上記の式（３）を用いて、補正係数ｋを消し、式を整理すると下記の式（６）が導出される。
【００３６】
Ｓ＝Ｇａ−ｋＲａ・・・（４）
Ｓ＝Ｇｓ＋Ｇｎ−ｋ（Ｒｓ＋Ｒｎ）・・・（５）
Ｓ＝Ｇｓ−（Ｇｎ／Ｒｎ）Ｒｓ・・・（６）
【００３７】
ここで、Ｇ信号およびＲ信号は、吸光特性が異なり、Ｇｓ＞（Ｇｎ／Ｒｎ）Ｒｓである。したがって、上記の式（６）によってノイズが除去された脈波成分Ｓを算出することができる。
【００３８】
図３は、Ｇ信号およびＲ信号の各信号のスペクトルの一例を示す図である。図３に示すグラフの縦軸は、信号強度を指し、また、横軸は、周波数（ｂｐｍ）を指す。図３に示すように、Ｇ成分およびＲ成分は、撮像素子の感度が異なるので、両者の信号強度はそれぞれ異なる。その一方、Ｒ成分およびＧ成分は、いずれにおいても３０ｂｐｍ〜２４０ｂｐｍの範囲外、特に３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の特定周波数帯でノイズが現れることには変わりはない。このため、図３に示すように、３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の特定周波数帯に含まれる指定の周波数Ｆｎに対応する信号強度をＧｎ及びＲｎとして抽出できる。これらＧｎ及びＲｎによって感度差の補正係数ｋを導出できる。
【００３９】
図４は、Ｇ成分および補正係数ｋが乗算されたＲ成分の各信号のスペクトルの一例を示す図である。図４の例では、説明の便宜上、補正係数の絶対値を乗算した結果が図示されている。図４に示すグラフにおいても、縦軸は、信号強度を指し、また、横軸は、周波数（ｂｐｍ）を指す。図４に示すように、Ｇ成分及びＲ成分の各信号のスペクトルに補正係数ｋが乗算された場合には、Ｇ成分およびＲ成分の各成分の間で感度が揃う。特に、特定周波数帯におけるスペクトルの信号強度は、大部分においてスペクトルの信号強度が略同一になっている。その一方で、実際に脈波が含まれる周波数の周辺領域４００は、Ｇ成分およびＲ成分の各成分の間でスペクトルの信号強度が揃っていない。
【００４０】
図５は、演算後のスペクトルの一例を示す図である。図５では、脈波が現れている周波数帯の視認性を上げる観点から縦軸である信号強度の尺度を大きくして図示している。図５に示すように、Ｇ信号のスペクトルから補正係数ｋの乗算後のＲ信号のスペクトルが差し引かれた場合には、Ｇ成分およびＲ成分の間での吸光特性の差によって脈波が現れる信号成分の強度が可及的に維持された状態でノイズ成分が低減されていることがわかる。このようにしてノイズ成分だけが除去された脈波波形を検出することができる。
【００４１】
続いて、第１の波形検出部の機能的構成についてさらに具体的に説明する。図６は、第１の波形検出部の機能的構成を示すブロック図である。図６に示すように、第１の波形検出部１５ａは、ＢＰＦ（Band-Pass  Filter）１５２Ｒ及び１５２Ｇと、抽出部１５３Ｒ及び１５３Ｇと、ＬＰＦ（Low-Pass  Filter）１５４Ｒ及び１５４Ｇと、算出部１５５と、ＢＰＦ１５６Ｒ及び１５６Ｇと、乗算部１５７と、演算部１５８とを有する。なお、図３〜図５の例では、周波数空間にて脈波を検出する例を説明したが、図６では、周波数成分への変換にかかる時間を削減する観点から、時系列空間にてノイズ成分をキャンセルして脈波を検出する場合の機能的構成を図示している。
【００４２】
例えば、抽出部１３から第１の波形検出部１５ａには、顔領域に含まれる各画素が持つＲ成分の画素値の代表値を信号値とするＲ信号の時系列データが入力されるとともに、顔領域に含まれる各画素が持つＧ成分の画素値の代表値を信号値とするＧ信号の時系列データが入力される。このうち、顔領域のＲ信号は、第１の波形検出部１５ａ内のＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｒへ入力されるとともに、顔領域のＧ信号は、第１の波形検出部１５ａ内のＢＰＦ１５２Ｇ及びＢＰＦ１５６Ｇへ入力される。
【００４３】
ＢＰＦ１５２Ｒ、ＢＰＦ１５２Ｇ、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、いずれも所定の周波数帯の信号成分だけを通過させてそれ以外の周波数帯の信号成分を除去するバンドパスフィルタである。これらＢＰＦ１５２Ｒ、ＢＰＦ１５２Ｇ、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、ハードウェアによって実装されることとしてもよいし、ソフトウェアによって実装されることとしてもよい。
【００４４】
これらＢＰＦが通過させる周波数帯の違いについて説明する。ＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５２Ｇは、ノイズ成分が他の周波数帯よりも顕著に現れる特定周波数帯の信号成分を通過させる。
【００４５】
かかる特定周波数帯は、脈波が採り得る周波数帯との間で比較することによって定めることができる。脈波が採り得る周波数帯の一例としては、０．５Ｈｚ以上４Ｈｚ以下である周波数帯、１分あたりに換算すれば３０ｂｐｍ以上２４０ｂｐｍ以下である周波数帯が挙げられる。このことから、特定周波数帯の一例としては、脈波として計測され得ない０．５Ｈｚ未満及び４Ｈｚ超過の周波数帯を採用することができる。また、特定周波数帯は、脈波が採り得る周波数帯との間でその一部が重複することとしてもよい。例えば、脈波として計測されることが想定しづらい０．７Ｈｚ〜１Ｈｚの区間で脈波が採り得る周波数帯と重複することを許容し、１Ｈｚ未満及び４Ｈｚ以上の周波数帯を特定周波数帯として採用することもできる。また、特定周波数帯は、１Ｈｚ未満及び４Ｈｚ以上の周波数帯を外縁とし、ノイズがより顕著に現れる周波数帯に絞ることもできる。例えば、ノイズは、脈波が採り得る周波数帯よりも高い高周波数帯よりも、脈波が採り得る周波数帯よりも低い低周波数帯でより顕著に現れる。このため、１Ｈｚ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。また、空間周波数がゼロである直流成分の近傍には、各成分の撮像素子の感度の差が多く含まれるので、０．０５Ｈｚ以上１Ｈｚ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。さらに、人の体の動き、例えば瞬きや体の揺れの他、環境光のチラツキなどのノイズが現れやすい０．０５Ｈｚ以上０．３Ｈｚ以下の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。
【００４６】
ここでは、一例として、ＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５２Ｇが特定周波数帯として０．０５Ｈｚ以上０．３Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を通過させる場合を想定して以下の説明を行う。なお、ここでは、特定周波数帯の信号成分を抽出するために、バンドパスフィルタを用いる場合を例示したが、一定の周波数未満の周波数帯の信号成分を抽出する場合などには、ローパスフィルタを用いることもできる。
【００４７】
一方、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、脈波が採り得る周波数帯、例えば０．５Ｈｚ以上４Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を通過させる。なお、以下では、脈波が採り得る周波数帯のことを「脈波周波数帯」と記載する場合がある。
【００４８】
抽出部１５３Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。例えば、抽出部１５３Ｒは、Ｒ成分の特定周波数帯の信号成分の絶対値演算処理を実行することによって特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。また、抽出部１５３Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。例えば、抽出部１５３Ｇは、Ｇ成分の特定周波数帯の信号成分の絶対値演算処理を実行することによって特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する。
【００４９】
ＬＰＦ１５４Ｒ及びＬＰＦ１５４Ｇは、特定周波数帯の絶対強度値の時系列データに対し、時間変化に応答させる平滑化処理を実行するローパスフィルタである。これらＬＰＦ１５４Ｒ及びＬＰＦ１５４Ｇは、ＬＰＦ１５４Ｒへ入力される信号がＲ信号であり、ＬＰＦ１５４Ｇへ入力される信号がＧ信号である以外に違いはない。かかる平滑化処理によって、特定周波数帯の絶対値強度Ｒ´ｎ及びＧ´ｎが得られる。
【００５０】
算出部１５５は、ＬＰＦ１５４Ｇによって出力されたＧ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｇ´ｎを、ＬＰＦ１５４Ｒによって出力されたＲ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｒ´ｎで除する除算「Ｇ´ｎ／Ｒ´ｎ」を実行する。これによって、感度差の補正係数ｋを算出する。
【００５１】
乗算部１５７は、ＢＰＦ１５６Ｒによって出力されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分に算出部１５５によって算出された補正係数ｋを乗算する。
【００５２】
演算部１５８は、ＢＰＦ１５６Ｇによって出力されたＧ信号の脈波周波数帯の信号成分から乗算部１５７によって補正係数ｋが乗算されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分を差し引く演算「Ｇｓ−ｋ＊Ｒｓ」を実行する。このようにして得られた信号は、顔の脈波の波形に相当し、そのサンプリング周波数は画像が撮像されるフレーム周波数に対応する。なお、以下では、脈波の波形のことを「脈波波形」と記載する場合がある。
【００５３】
図１の説明に戻り、第２の波形検出部１５ｂは、第２の取得部によって取得された第２の生体の画像に含まれる各画素の波長成分の代表値の信号から、脈波周波数帯以外の特定周波数帯の成分が除去された信号の波形を検出する処理部である。一態様としては、第２の波形検出部１５ｂは、指の画像に含まれる各画素の画素値に上記の統計処理を実行することによって代表値を算出する。このとき、第２の波形検出部１５ｂは、３つの波長成分、すなわちＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分のうちＧ成分の画素値に対象を絞って上記の統計処理を実行する。その上で、第２の波形検出部１５ｂは、図示しないＢＰＦ等を用いて、指の画像のＧ成分の代表値の信号に含まれる特定周波数帯の信号成分を除去するとともに脈波周波数帯の信号成分を通過させる。これによって、脈波周波数帯の信号成分を抽出する。このように、第２の波形検出部１５ｂによって出力される脈波周波数帯の信号の時系列データは、指の脈波波形に相当する。尚、第２の波形検出部１５bは第１の波形検出部と同様にＧ成分の代表値とＲ成分の代表値から指の脈波波形を抽出しても良い。
【００５４】
第１のピーク検出部１６ａは、第１の生体の脈波波形のピークを検出する処理部である。一態様としては、第１のピーク検出部１６ａは、第１の波形検出部１５ａによって検出される顔の脈波波形を時間微分することによって顔の脈波の微分波形を算出し、微分係数の符号が正から負へ変化するゼロクロス点、すなわちピークを示す極大点を検出する。例えば、第１のピーク検出部１６ａは、顔の脈波波形の振幅値が検出される度に、１つ前のサンプリング点で検出された振幅値の微分係数がゼロであるか否かを判定する。このとき、第１のピーク算出部１６ａは、１つ前のサンプリング点で検出された振幅値の微分係数がゼロである場合に、前後のサンプリング点で振幅値の微分係数の符号が正から負へ変化するか否かをさらに判定する。この結果、第１のピーク検出部１６ａは、前後で微分係数の符号が正から負へと変化する場合に、当該微分係数がゼロであるサンプリング点を顔の脈波波形のピークとして検出し、当該ピークが出現したサンプリング点の時間を図示しない内部メモリへ登録する。なお、ピークの検出は、必ずしも脈波波形の時間微分によって実現されずともよく、顔の脈波波形そのものから検出することとしてもかまわない。
【００５５】
第２のピーク検出部１６ｂは、第２の生体の脈波波形のピークを検出する処理部である。一態様としては、第２のピーク検出部１６ｂは、上記の第１のピーク検出部１６ａと同様に、指の脈波の微分波形からゼロクロス点を検出することによって指の脈波波形のピークを検出し、ピークが出現したサンプリング点の時間を内部メモリに登録する。
【００５６】
図７は、顔の脈波および指の脈波の一例を示すグラフである。図７に示すグラフの縦軸は、信号強度（振幅）を指し、また、横軸は、時間を指す。図７に示すように、顔の脈波では、ピークがＴ１の時点に出現する一方で、指の脈波では、ピークがＴ２の時点に出現する。これら顔の脈波及び指の脈波は、ピークが出現する時点が互いに異なり、指の脈波のピークの方が顔の脈波のピークよりも遅れていることがわかる。これは、心臓から送り出される血液が生体の各々の部位へ到達するタイミングには時間差があるからである。一般に、顔よりも指の方が心臓から離れているので、先に顔へ脈波が伝搬した後に指に伝搬することになる。
【００５７】
遅延量算出部１７は、第１の生体の脈波波形及び第２の生体の脈波波形の間での遅延量を算出する処理部である。一態様としては、遅延量算出部１７は、第１のピーク検出部１６ａによって顔の脈波波形から検出されたピークの時間と、第２のピーク検出部１６ｂによって指の脈波波形から検出されたピークの時間との間で時間差を算出することによって顔と指の脈波の遅延量を算出する。例えば、図７に示す例で言えば、遅延量算出部１７は、時間Ｔ２から時間Ｔ１を減算することによって指と顔の間の遅延量を算出できる。なお、ここでは、指の脈波波形でピークが検出された時間Ｔ２から顔の脈波波形でピークが検出された時間Ｔ１を減算することとしたが、Ｔ１からＴ２を減算することとしてもよく、その場合には絶対値をとることによって同値を算出できる。
【００５８】
伝播速度算出部１８は、第１の生体及び第２の生体の間での遅延量を用いて、脈波伝播速度を算出する処理部である。ここで、速度の計算には、距離と時間が用いられるが、距離と時間のうち時間については、遅延量算出部１７によって顔に脈波が伝搬してから指に脈波が伝搬するまでの時間差である遅延量が求められている。このため、脈波の起点となる心臓から指までの距離と心臓から顔までの距離との間の距離差を予めキャリブレーションしておくことによって、下記の式（７）を用いて、脈波伝播速度を算出することができる。かかる式（７）における「Ｖｐ」は、脈波伝播速度を指し、「Ｌ」は、心臓から指までの距離と心臓から顔までの距離との間の距離差を指し、「Ｔｄ」は、遅延量を指す。
【００５９】
Ｖｐ＝Ｌ／Ｔｄ・・・（７）
【００６０】
すなわち、伝搬速度算出部１８は、遅延量算出部１７によって算出された遅延量Ｔｄおよび内部メモリ上に設定された距離差Ｌを上記の式（７）へ代入することによって脈波伝播速度Ｖｐを算出できる。かかる距離差Ｌは、一例として、血流指標算出装置１０の利用者に初期設定させることができる。例えば、図示しない入力デバイスを介して、距離差Ｌの値そのものを入力させることとしてもよいし、心臓から顔までの距離Ｌ１と心臓から指までの距離Ｌ２とを入力させることによって初期設定させることとしてもよい。また、年齢、性別及び身長などの項目の組合せごとに当該組合せに対応する距離差の統計値が対応付けられた統計データから利用者によって入力させた年齢、性別及び身長を検索することによって距離差を初期設定させることとしてもかまわない。
【００６１】
ここで、上記の脈波伝播速度は、動脈硬化の進展を診断するのに有用な指標であり、例えば、脈波伝播速度から血管年齢などを計測することもできる。このように、脈波伝播速度は動脈硬化の進展度や血管年齢を算出するアプリケーションプログラムへ出力されることによって健康管理に有用な指標を取得する情報源とすることができる。
【００６２】
血圧算出部１９は、血圧を算出する処理部である。一態様としては、血圧算出部１９は、下記の式（８）に対し、伝播速度算出部１８によって算出された脈波伝播速度を代入することによって血圧を算出する。下記の式（８）は、血圧の算出式の一例であり、目的変数である血圧が脈波伝播速度を説明変数とする一次式に近似されている。なお、下記の式（８）における「Ｐ」は、血圧を指し、「Ｖｐ」、は脈波伝播速度を指す。また、下記の式（８）における「Ａ」は、１次式の傾きを指し、「Ｂ」は、１次式の切片を指し、いずれも定数である。
【００６３】
Ｐ＝Ａ＊Ｖｐ＋Ｂ・・・（８）
【００６４】
これら傾きＡ及び切片Ｂは、個人によって異なる値が設定される。例えば、傾きＡおよび切片Ｂは、血流指標算出装置１０によって算出された脈波伝播速度とともに、当該脈波伝播速度の算出と同期して血圧計等によって測定された血圧の実測値をリファレンスとして入力させることによって導出できる。これら脈波伝播速度および血圧の実測値の間で最小二乗法などの回帰分析を実行することによって上記の式（８）の傾きＡと切片Ｂを設定できる。
【００６５】
ここで、上記の血圧は、各種の診断に有用な指標である。例えば、血圧が高い場合には、高血圧症、腎疾患、動脈硬化、高脂血症、脳血管疾患などの疾患を診断できる。一方、血圧が低い場合には、心不全、貧血、大出血などの疾患を診断することもできる。このように、血圧は、上記の各種の診断を実行するアプリケーションプログラムへ出力されることによって健康管理に有用な指標を取得する情報源とすることができる。
【００６６】
例えば、脈波伝播速度や血圧は、血流指標算出装置１０が有する図示しない表示デバイスを始め、任意の出力先へ出力することができる。例えば、脈波伝播速度を用いて血管年齢や血圧等の測定を行う測定プログラム、血圧から各種の疾患を診断する診断プログラムが血流指標算出装置１０にインストールされている場合には、測定プログラムや診断プログラムを出力先とすることができる。また、測定プログラムや診断プログラムをＷｅｂサービスとして提供するサーバ装置などを出力先とすることもできる。さらに、血流指標算出装置１０を利用する利用者の関係者、例えば介護士や医者などが使用する端末装置を出力先とすることもできる。これによって、院外、例えば在宅や在席のモニタリングサービスも可能になる。なお、測定プログラムや診断プログラムの測定結果や診断結果も、血流指標算出装置１０を始め、関係者の端末装置に表示させることができるのも言うまでもない。
【００６７】
なお、上記の機能部は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などに血流指標算出プログラムを実行させることによって実現できる。また、上記の機能部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。上記の機能部には、第１の取得部１２ａ、第２の取得部１２ｂ、抽出部１３、第１の波形検出部１５ａ、第２の波形検出部１５ｂ、第１のピーク検出部１６ａ、第２のピーク検出部１６ｂ、遅延量算出部１７、伝播速度算出部１８及び血圧算出部１９などが含まれる。
【００６８】
［処理の流れ］
続いて、本実施例に係る血流指標算出装置１０の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、血流指標算出装置１０によって実行される（１）血流指標算出処理について説明した後に、血流指標算出処理のサブルーチンとして実行される（２）第１の検出処理および（３）第２の検出処理について説明することとする。
【００６９】
（１）血流指標算出処理
図８は、実施例１に係る血流指標算出処理の手順を示すフローチャートである。この血流指標算出処理は、血流指標算出装置１０の利用者によって血流指標算出プログラムが起動された場合に、処理が起動される。
【００７０】
図８に示すように、第１の取得部１２ａ、抽出部１３及び第１の波形検出部１５ａは、インカメラ１１ａによって撮像された顔画像から顔の脈波を検出する「第１の検出処理」を実行する（ステップＳ１０１）。
【００７１】
その後、第１のピーク検出部１６ａは、ステップＳ１０１で検出された顔の脈波波形から微分係数の符号が正から負へ変化するゼロクロス点、すなわちピークを示す極大点を検出できたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。なお、顔の脈波波形からピークが検出できなかった場合（ステップＳ１０２Ｎｏ）には、ステップＳ１０３の処理は行わずにステップＳ１０４の処理へ移行する。
【００７２】
このとき、顔の脈波波形からピークが検出できた場合（ステップＳ１０２Ｙｅｓ）には、第１のピーク検出部１６ａは、ステップＳ１０２で顔の脈波のピークが出現したサンプリング点の時間を図示しない内部メモリに登録する（ステップＳ１０３）。
【００７３】
続いて、第２の取得部１２ｂおよび第２の波形検出部１５ｂは、アウトカメラ１１ｂによって撮像された指画像から指の脈波を検出する「第２の検出処理」を実行する（ステップＳ１０４）。
【００７４】
その後、第２のピーク検出部１６ｂは、ステップＳ１０４で検出された指の脈波波形から微分係数の符号が正から負へ変化するゼロクロス点、すなわちピークを示す極大点を検出できたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。なお、指の脈波からピークが検出できなかった場合（ステップＳ１０５Ｎｏ）には、ステップＳ１０３の処理は行わずにステップＳ１０１の処理へ戻り、第１の検出処理を実行する。
【００７５】
このとき、指の脈波波形からピークが検出できた場合（ステップＳ１０５Ｙｅｓ）には、遅延量算出部１７は、顔の脈波のピーク時間が内部メモリに登録済みであるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。なお、顔の脈波のピーク時間が登録済みでない場合（ステップＳ１０６Ｎｏ）にも、ステップＳ１０１の処理へ戻り、第１の検出処理を実行する。
【００７６】
ここで、顔の脈波のピーク時間が登録済みである場合（ステップＳ１０６Ｙｅｓ）には、遅延量算出部１７は、顔の脈波と指の脈波との間でのピーク時間の時間差である遅延量Ｔｄを算出する（ステップＳ１０７）。
【００７７】
続いて、伝播速度算出部１８は、ステップＳ１０７で算出された遅延量とともに、内部メモリに設定された距離差Ｌを上記の式（７）へ代入することによって脈波伝播速度Ｖｐを算出する（ステップＳ１０８）。さらに、血圧算出部１９は、ステップＳ１０８で算出された脈波伝播速度Ｖｐを上記の式（８）へ代入することによって血圧を算出する（ステップＳ１０９）。
【００７８】
その後、ステップＳ１０８で算出された脈波伝播速度Ｖｐ及びステップＳ１０９で算出された血圧Ｐを所定の出力先へ出力した上で内部メモリに登録されているピーク時間を削除し、処理を終了する（ステップＳ１１０）。なお、ここでは、ピーク時間の削除後に処理を終了する場合を例示したが、ステップＳ１０１へ戻り、脈波伝播速度Ｖｐ及び血圧Ｐの出力を繰り返し実行することとしてもかまわない。
【００７９】
図８に示したフローチャートでは、第１の検出処理を実行した後に第２の検出処理を実行する場合を例示したが、これらの処理の順序は逆であってもよいし、両者を並行して実行することとしてもよい。この場合には、顔の脈波のピーク時間と指の脈波のピーク時間が内部メモリに登録済みである場合に、ステップＳ１０７以降の処理を実行することとすればよい。
【００８０】
図８に示したフローチャートでは、脈波伝播速度および血圧の両方を算出する場合を例示したが、必ずしも両方とも算出せずともよく、いずれか一方に絞って算出することとしてもかまわない。
【００８１】
（２）第１の検出処理
図９は、実施例１に係る第１の検出処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８に示したステップＳ１０１に対応する処理であり、血流指標算出装置１０の利用者によって血流指標算出プログラムが起動された場合に、処理が起動される。
【００８２】
図９に示すように、インカメラ１１ａは、利用者の顔を撮影し（ステップＳ２０１）、第１の取得部１２ａは、ステップＳ２０１で撮影された顔の画像を取得する（ステップＳ２０２）。
【００８３】
続いて、抽出部１３は、ステップＳ２０１で取得された画像にテンプレートマッチング等の画像処理を実行することによって所定の顔パーツ、例えば利用者の目、鼻、唇、頬や髪などを含む顔領域を抽出する（ステップＳ２０３）。
【００８４】
そして、抽出部１３は、ステップＳ２０３で抽出された顔領域に含まれる各画素が持つ画素値の代表値をＧ成分およびＲ成分の波長成分ごとに算出する（ステップＳ２０４）。この結果、顔領域のＲ成分の代表値であるＲ信号がＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｒへ出力されるとともに、顔領域のＧ成分の代表値であるＧ信号がＢＰＦ１５２Ｇ及びＢＰＦ１５６Ｇへ出力されることになる。
【００８５】
続いて、ＢＰＦ１５２Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯、例えば０．０５Ｈｚ以上０．３Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を抽出する一方で、ＢＰＦ１５２Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の信号成分を抽出する（ステップＳ２０５Ａ）。
【００８６】
そして、抽出部１５３Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する一方で、抽出部１５３Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の信号成分の絶対強度値を抽出する（ステップＳ２０６）。
【００８７】
その後、ＬＰＦ１５４Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯の絶対強度値の時系列データに対し、時間変化に応答させる平滑化処理を実行する一方で、ＬＰＦ１５４Ｇは、Ｇ信号の特定周波数帯の絶対強度値の時系列データに対し、時間変化に応答させる平滑化処理を実行する（ステップＳ２０７）。
【００８８】
続いて、算出部１５５は、ＬＰＦ１５４Ｇによって出力されたＧ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｇ´ｎを、ＬＰＦ１５４Ｒによって出力されたＲ信号の特定周波数帯の絶対値強度Ｒ´ｎで除する除算「Ｇ´ｎ／Ｒ´ｎ」を実行することによって補正係数ｋを算出する（ステップＳ２０８）。
【００８９】
上記のステップＳ２０５Ａの処理に並行して、ＢＰＦ１５６Ｒは、Ｒ信号の脈波周波数帯、例えば０．５Ｈｚ以上４Ｈｚ以下の周波数帯の信号成分を抽出する一方で、ＢＰＦ１５６Ｇは、Ｇ信号の脈波周波数帯の信号成分を抽出する（ステップＳ２０５Ｂ）。
【００９０】
その後、乗算部１５７は、ステップＳ２０５Ｂで抽出されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分にステップＳ２０８で算出された補正係数ｋを乗算する（ステップＳ２０９）。その上で、演算部１５８は、ステップＳ２０５Ｂで抽出されたＧ信号の脈波周波数帯の信号成分からステップＳ２０９で補正係数ｋが乗算されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分を差し引く演算「Ｇｓ−ｋ＊Ｒｓ」を実行し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。
【００９１】
このように、上記のステップＳ２１０の演算によって得られた信号の時系列データは、顔の脈波波形に相当する。かかる顔の脈波信号の振幅値がフレーム周波数に対応するサンプリングレートで第１のピーク検出部１６ａへ入力される。
【００９２】
（３）第２の検出処理
図１０は、実施例１に係る第２の検出処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図８に示したステップＳ１０４に対応する処理であり、第１の検出処理が終了した後に、処理が起動される。なお、第２の検出処理は、第１の検出処理が終了した後に限らず、第１の検出処理より先に実行されてもよいし、第１の検出処理と同時に実行されてもよい。
【００９３】
図１０に示すように、アウトカメラ１１ｂは、利用者の指を撮影し（ステップＳ３０１）、第２の取得部１２ｂは、ステップＳ３０１で撮影された指の画像を取得する（ステップＳ３０２）。続いて、第２の波形検出部１５ｂは、ステップＳ３０２で取得された指の画像の各画素が持つ画素値のＧ成分の代表値を算出する（ステップＳ３０３）。
【００９４】
その後、第２の波形検出部１５ｂは、Ｇ成分の代表値を振幅値とするＧ信号の脈波周波数帯の信号成分を抽出する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４の抽出によって得られた信号の時系列データは、指の脈波の波形に相当する。このように、第２の波形検出部１５ｂは、指の脈波を検出し、処理を終了する。
【００９５】
［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る血流指標算出装置１０は、２つのカメラのうちインカメラ１１ａの画像から顔の脈波を検出するとともにアウトカメラ１１ｂの画像から指の脈波を検出し、２つの脈波間での遅延量から血流に関する指標を算出する。このため、本実施例に係る血流指標算出装置１０では、一般の携帯端末が有するハードウェアを流用して遅延量を始め、脈波伝播速度および血圧を算出できる。したがって、本実施例に係る血流指標算出装置１０によれば、余計なハードウェアなしに血流に関する指標を算出できる。
【００９６】
さらに、本実施例に係る血流指標算出装置１０では、インカメラ１１ａおよびアウトカメラ１１ｂによって撮像された２つの画像を用いて血流に関する指標を算出するので、一般の血圧計で血流に関する指標を測定する場合よりも装着等に伴って生じる煩わしさを抑制できる。例えば、本実施例に係る血流指標算出装置１０では、一般の血圧計のように、被験者の腕にカフを装着する手間やカフで腕が圧迫される圧迫感などの煩わしさを抑制できる。加えて、本実施例に係る血流指標算出装置１０では、余計なハードウェアを搭載せずともよいので、装置規模を常時携帯しやすい規模に抑えるとともに、装置のコストを抑えることができる。
【実施例２】
【００９７】
さて、上記の実施例１では、顔と指の間の遅延量を用いて脈波伝播速度および血圧を算出する場合を例示したが、利用者が顔画像および指画像の撮影時にとる姿勢によっては顔と指の相対的な高さが乖離し、脈波伝播速度や血圧の値が本来よりも高く算出されたり低く算出されたりする場合がある。そこで、本実施例では、顔と指との間の高さの差の大きさによって脈波伝播速度および血圧を補正する場合について説明する。
【００９８】
［血流指標算出装置の構成］
図１１は、実施例２に係る血流指標算出装置の機能的構成を示すブロック図である。図１１に示す血流指標算出装置２０は、図１に示した血流指標算出装置１０と比較して、加速度センサ２１、傾き検出部２２、距離算出部２３、高さ算出部２４及び補正部２５をさらに有する点が相違する。なお、図１１には、図１に示した機能部と同様の機能を発揮する機能部に同一の符号を付し、その説明を省略することとする。
【００９９】
加速度センサ２１は、血流指標算出装置２０の加速度を検出するセンサである。かかる加速度センサ２１の一態様としては、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向の加速度を計測する３軸加速度センサを採用できる。このように加速度センサ２１によって計測される３軸方向のセンサ値は、図示しないＡ／Ｄ変換器によってデジタル値に変換された後に傾き検出部２２へ出力される。なお、加速度の計測方式には、半導体式を始め、機械式や光学式などの任意の方式を採用できる。
【０１００】
傾き検出部２２は、血流指標算出装置２０の傾きを検出する処理部である。ここで言う「傾き」とは、鉛直方向に対するインカメラ１１ａの設置面、すなわち液晶ディスプレイ面の傾きを指す。例えば、傾きは、血流指標算出装置２０が鉛直からインカメラ１１ａの設置面の方へ向けて傾けられる場合に正の値を採り、また、鉛直からアウトカメラ１１ｂのある背面の方向へ傾けられる場合に負の値を採ることとする。一態様としては、傾き算出部２２は、加速度センサ２１によって加速度が検出される度に、当該加速度を用いて、内部メモリに記憶された傾きを更新することによって最新の傾きを内部メモリに保持させる。
【０１０１】
距離算出部２３は、第１の生体とインカメラ１１ａとの間の距離を算出する処理部である。一態様としては、距離算出部２３は、下記の式（９）を計算することによって利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の距離Ｄを算出する。
【０１０２】
Ｄ＝Ｄ０＊Ｑ／Ｑ０・・・（９）
【０１０３】
ここで、上記の式（９）における「Ｄ０」及び「Ｑ０」は、予めキャリブレーションされるパラメータである。このうち、「Ｄ０」は、顔とインカメラ１１ａの間の距離を指す。また、「Ｑ０」は、顔とインカメラ１１ａの間の距離が距離Ｄ０である場合にインカメラ１１ａによって撮像された顔画像上の複数の特徴点間の画素数を指す。例えば、特徴点には、両目のペアを始め、鼻と口のペア、両耳のペアなどのように、任意の顔パーツの組合せを採用できる。一例として、両目の特徴点間の画素数を求める場合には、両目の特徴点として右目の中心点や左目の中心点を含めて特徴点の抽出を実行できるパターンマッチングのアルゴリズムを抽出部１３に採用させる。その上で、顔とインカメラ１１ａが距離Ｄ０を隔てて撮影された顔画像から抽出された右目の中心点及び左目の中心点の間で画素数を計数することによって上記の「Ｑ０」を得ることができる。このようにしてＤ０及びＱ０が予めキャリブレーションされる。
【０１０４】
また、上記の式（９）における「Ｑ」は、顔とインカメラ１１ａの間の距離が距離Ｄである場合にインカメラ１１ａによって撮像された顔画像上の複数の特徴点間の画素数を指す。かかる「Ｑ」は、上記の「Ｑ０」のように、予めキャリブレーションされた値ではなく、脈波伝播速度および血圧を補正する場合に当該脈波伝播速度及び当該血圧の算出に用いられる顔画像から特徴点間の画素数を抽出部１３に計測させることによって得られる。
【０１０５】
このように、上記の式（９）のパラメータのうちＤ０及びＱ０は予めキャリブレーションされており、Ｑは、抽出部１３によって脈波伝播速度及び血圧の算出に用いられる顔画像から計測させることができる。よって、距離算出部２３は、抽出部１３によって顔画像から生体領域が抽出された段階で特徴点間の距離Ｑを取得し、上記の式（９）へ代入することによって顔およびインカメラ１１ａの間の距離Ｄを算出することができる。
【０１０６】
高さ算出部２４は、第１の生体とインカメラ１１ａとの間の高さの差を算出する処理部である。一態様としては、高さ算出部２４は、傾き検出部２２によって検出されたインカメラ１１ａの設置面の傾きθと距離算出部２３によって算出された距離Ｄとを用いて、顔とインカメラ１１ａとの間の高さの差Ｈを算出する。
【０１０７】
図１２は、顔及びインカメラ１１ａの高さの差の算出方法の一例を示す図である。図１２には、インカメラ１１ａが利用者の目の位置よりも高くに掲げて顔画像や指画像が撮影されるシーンが図示されているが、インカメラ１１ａが利用者の目の位置よりも低くに掲げる場合の算出方法も同様である。なお、図１２に示す「θ」は、インカメラ１１ａの設置面の傾きを指し、「Ｄ」は、利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の距離を指し、「Ｈ」は、利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の高さの差を指す。
【０１０８】
図１２に示すように、利用者が利用者自身を撮影する場合には、インカメラ１１ａの設置面を利用者の顔と正対させた上で撮影すると想定できる。この場合には、インカメラ１１ａの設置面の鉛直方向からの傾きθは、利用者の顔及びインカメラ１１ａを結ぶ直線と水平方向の直線とがなす角度と等しいとみなすことができる。したがって、利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の高さの差Ｈは、下記の式（１０）に示すように、三角比の正弦をとることによって利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の距離Ｄ及びｓｉｎθの積で表すことができる。
【０１０９】
Ｈ＝Ｄ＊Ｓｉｎθ・・・（１０）
【０１１０】
このように導出される式（１０）を用いて、高さ算出部２４は、顔とインカメラ１１ａとの間の高さの差Ｈを算出できる。すなわち、高さ算出部２４は、傾き検出部２２によって検出されたインカメラ１１ａの設置面の傾きθと距離算出部２３によって算出された距離Ｄとを上記の式（１０）へ代入することによって算出できる。例えば、利用者が寝そべりながら脈波伝播速度や血圧を測定する場合には、血流指標算出装置２０を顔よりも高く掲げた状態で顔画像を撮影することになる。この場合には、傾きθは正の値となるので、高さの差Ｈも正の値をとることになる。一方、利用者が座りながら脈波伝播速度や血圧を測定する場合には、血流指標算出装置２０を胸のあたりで持ちながら液晶ディスプレイをながめる状態で顔画像を撮影することになる。この場合には、傾きθは負の値となるので、高さの差Ｈも負の値をとることになる。
【０１１１】
補正部２５は、血流に関する指標の値を補正する処理部である。一態様としては、補正部２５は、高さ算出部２４によって算出された高さの差Ｈを用いて、血圧算出部１９によって算出された血圧の値を補正する。例えば、補正部２５は、下記の式（１１）を計算することによって血圧の値を補正できる。下記の式（１１）における「Ｐｓ」は、補正後の血圧の値を指し、「Ｐ」は、補正前の血圧の値を指す。また、「Ｃ」は、補正係数を指し、「Ｈ」は、利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の高さの差を指す。なお、補正係数「Ｃ」には、事前にキャリブレーションを行うことによって得られた値（定数）が設定される。
【０１１２】
Ｐｓ＝Ｐ＋Ｃ＊Ｈ・・・（１１）
【０１１３】
ここで、上記の式（１１）において、補正前の血圧Ｐには、血圧算出部１９によって算出された値が代入され、高さの差Ｈには、高さ算出部２４によって算出された値が代入される。また、補正係数「Ｃ」も、予め設定される既知の値である。このため、補正部２５は、上記の式（１１）によって補正後の血圧の値を算出できる。なお、ここでは、血圧の補正式を例示したが、同様の趣旨から、補正前の脈波伝播速度Ｖｐに予めキャリブレーションされた補正係数Ｅを乗算する下記の式（１２）を用いて補正後の脈波伝播速度Ｖｐｓを算出することもできる。
【０１１４】
Ｖｐｓ＝Ｖｐ＋Ｅ＊Ｈ・・・（１２）
【０１１５】
例えば、利用者が寝そべりながら脈波伝播速度や血圧を測定する場合には、血流指標算出装置２０を顔よりも高く掲げた状態で顔画像を撮影することになる。かかる状態では、顔と指の高さが同じである場合に比べて、腕の圧力が減少するので、脈波伝播速度や血圧が低く算出されることもある。かかる場合には、正の値が算出された高さの差Ｈに補正係数Ｃが乗算された値が補正前の血圧Ｐに加算されるので、顔と指の高さが同一である場合に算出された血圧と同等の値へ補正できる。また、正の値が算出された高さの差Ｈに補正係数Ｅが乗算された値が補正前の脈波伝播速度Ｖｐに加算されるので、顔と指の高さが同一である場合に算出された脈波伝播速度と同等の値へ補正できる。
【０１１６】
一方、利用者が座りながら脈波伝播速度や血圧を測定する場合には、血流指標算出装置２０を胸のあたりで持ちながら液晶ディスプレイをながめる状態で顔画像を撮影することになる。かかる状態では、顔と指の高さが同じである場合に比べて、腕の圧力が増加するので、脈波伝播速度や血圧が高く算出されることもある。かかる場合には、負の値が算出された高さの差Ｈに補正係数Ｃが乗算された値が補正前の血圧Ｐから減算されるので、顔と指の高さが同一である場合に算出された血圧と同等の値へ補正できる。また、負の値が算出された高さの差Ｈに補正係数Ｅが乗算された値が補正前の脈波伝播速度Ｖｐから減算されるので、顔と指の高さが同一である場合に算出された脈波伝播速度と同等の値へ補正できる。
【０１１７】
なお、上記の距離算出部２３と、高さ算出部２４と、補正部２５とは、ＣＰＵやＭＰＵなどに血流指標算出プログラムを実行させることによって実現できる。また、上記の各機能部は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどのハードワイヤードロジックによっても実現できる。
【０１１８】
［処理の流れ］
続いて、本実施例に係る血流指標算出装置２０の処理の流れについて説明する。なお、血流指標算出装置２０によって実行される血流指標算出処理は、実施例１に係る血流指標算出処理と同様であるので説明を省略し、血流指標算出処理後に実行される血流指標補正処理について説明することとする。
【０１１９】
図１３は、実施例２に係る血流指標補正処理の手順を示すフローチャートである。この血流指標補正処理は、血流指標算出処理によって脈波伝播速度および血圧が算出された場合に、処理が起動される。
【０１２０】
図１３に示すように、血流指標算出処理によって脈波伝播速度および血圧が算出されると、傾き検出部２２は、加速度センサ２１によって算出された加速度を用いて、インカメラ１１ａの鉛直からの傾きθを検出する（ステップＳ４０１）。その後、距離算出部２３は、抽出部１３によって顔画像から抽出された特徴点間の距離Ｑを式（９）へ代入することによって、利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の距離Ｄを算出する（ステップＳ４０２）。
【０１２１】
続いて、高さ算出部２４は、ステップＳ４０１で検出された傾きθとステップＳ４０２で算出された距離Ｄとを上記の式（１０）へ代入することによって、利用者の顔とインカメラ１１ａとの間の高さの差Ｈを算出する（ステップＳ４０３）。
【０１２２】
その後、補正部２５は、ステップＳ４０３で算出された高さの差Ｈと、補正前の脈波伝播速度Ｖｐとを上記の式（１２）へ代入することによって補正後の脈波伝播速度Ｖｐｓを算出する（ステップＳ４０４）。続いて、補正部２５は、ステップＳ４０３で算出された高さの差Ｈと、補正前の血圧Ｐとを上記の（１１）へ代入することによって補正後の血圧を算出し（ステップＳ４０５）、処理を終了する。
【０１２３】
［実施例２の効果］
上述してきたように、本実施例に係る血流指標算出装置２０は、血流指標算出装置２０の傾きと、第１の生体の画像から算出された第１の生体とインカメラ１１ａとの間の高さの差とを用いて、脈波伝播速度および血圧を補正する。このため、本実施例に係る血流指標算出装置２０では、第１の生体と第２の生体との間で高さが違う場合でも、脈波伝播速度および血圧の検出精度が劣化しない。したがって、本実施例に係る血流指標算出装置２０では、脈波伝播速度および血圧を高精度に算出できる。
【実施例３】
【０１２４】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１２５】
［遅延量の算出］
上記の実施例１及び実施例２では、一定のフレーム周波数で撮像された顔画像および指画像から遅延量を算出する場合を例示したが、可変のフレーム周波数で撮像された顔画像および指画像から遅延量を算出することもできる。
【０１２６】
すなわち、インカメラ１１ａおよびアウトカメラ１１ｂのフレーム周波数を高くするほど時間分解能が上がるので、顔および指の脈波の検出精度を向上させることができるが、その分、演算する画像の枚数も多くなるので、処理負荷も増大する。特に、携帯端末のように、据置き型の情報処理装置よりも性能が低く低消費電力で動作が必要な装置で脈波伝播速度や血圧を算出する場合には、処理負荷の増大は端末の消費電力増大につながり、ひいては端末の電池駆動時間の減少につながる。
【０１２７】
このことから、本実施例では、フレーム周波数を高くすることによって処理負荷が増大するのを抑制するために、脈波波形のうちピークが出現する近傍はフレーム周波数を高く変更する一方で、ピークの近傍以外はフレーム周波数を低く変更する。
【０１２８】
図１４は、複数のフレーム周波数の変更方法の一例を示すグラフである。図１４には、インカメラ１１ａによって撮像された画像から検出された顔の脈波波形と顔の脈波の微分波形との２つの波形が図示されている。図１４に示すグラフの縦軸は、信号強度（振幅）を指し、横軸は、時間を指す。なお、図１４の例では、インカメラ１１ａ及びアウトカメラ１１ｂが約１５Ｈｚ〜２０Ｈｚ程度の第１のフレーム周波数Ｔｃ及び約６０Ｈｚ程度の第２のフレーム周波数Ｔｆで画像を撮像する能力を有する場合を想定して以下の説明を行う。
【０１２９】
血流指標算出装置１０または２０は、将来のピークの出現を予測する準備段階として、脈波波形から連続する２つのピークを検出する。この場合には、おおよその脈波周期を予測することができればよいので、インカメラ１１ａに利用者の顔を第１のフレーム周波数Ｔｃで撮像させる。なお、脈波周期の予測には、顔の脈波または指の脈波の一方だけを検出すれば足りるので、ここでは、顔の脈波を脈波周期の予測に用いる場合について例示する。
【０１３０】
すると、血流指標算出装置１０または２０は、第１のフレーム周波数Ｔｃで撮像された顔画像から図１４に示す顔の脈波波形および顔の脈波波形の微分波形が検出される。この場合には、顔の脈波波形の微分波形のピークはＴｐ１の時点に出現した後にＴｐ２の時点に出現する。このように、少なくとも連続する２つのピークが検出された場合に、下記の式（１３）を用いて、将来にピークが出現する時間Ｔｐ３を予測する。下記の式（１３）における「Ｔｐ１」は、１番目にピークが出現する時間を指し、「Ｔｐ２」は、２番目にピークが出現する時間を指すので、「Ｔｐ２―Ｔｐ１」は、脈波周期を意味する。また、「Ｎ」は、任意の整数であり、例えば、Ｎに１を代入することによってＴｐ２の１周期後にピークが出現する時間を求めることができる。
【０１３１】
Ｔｐ３＝Ｔｐ２＋Ｎ＊（Ｔｐ２−Ｔｐ１）・・・（１３）
【０１３２】
例えば、上記の式（１３）において、第１のピーク検出部１６ａによって検出される値をＴｐ１およびＴｐ２へ代入し、Ｎには整数「１」を代入することによってＴｐ２の１周期後に出現するピークの予測出現時間Ｔｐ３を算出できる。
【０１３３】
このようにしてピークの予想出現時間Ｔｐ３が算出された後に、血流指標算出装置１０または２０は、脈波波形の振幅値を出力する度に、時間がピークの予測出現時間Ｔｐ３の所定の範囲、すなわちＴｐ３±α以内であるか否かを判定する。このとき、血流指標算出装置１０または２０は、時間がピークの予測出現時間Ｔｐ３±α以内でない場合には、インカメラ１１ａ及びアウトカメラ１１ｂに第１のフレーム周波数Ｔｃで顔画像および指画像を撮像させる。
【０１３４】
一方、血流指標算出装置１０または２０は、時間がピークの予測出現時間Ｔｐ３±α以内である場合には、インカメラ１１ａ及びアウトカメラ１１ｂに第２のフレーム周波数Ｔｆで顔画像および指画像を撮像させる。この場合には、第１のフレーム周波数Ｔｃよりも高い時間分解能で撮像された顔画像および指画像から顔の脈波および指の脈波を検出することができ、さらには、遅延量、脈波伝播速度や血圧を算出することができる。図１４に示す例で言えば、実際には、上記の式（１３）によってピークが予測された時間Ｔｐ３とは１フレーム異なる時間Ｔｐ３ｆにピークが検出されることになるが、かかる時間Ｔｐ３ｆも予測出現時間Ｔｐ３±αに含まれるので、時間分解能が高い状態でピークを検出できる。
【０１３５】
このように、脈波波形のうちピークが出現する近傍はフレーム周波数を高く変更する一方でピークの近傍以外はフレーム周波数を低く変更するので、脈波のピーク検出を高精度化するとともにフレーム周波数の向上に伴って増加する処理負荷を抑制できる。
【０１３６】
［血流指標算出プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１５を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する血流指標算出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１３７】
図１５は、実施例１〜実施例３に係る血流指標算出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１５に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、インカメラ１１０ｃと、アウトカメラ１１０ｄと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【０１３８】
ＲＯＭ１７０には、図１５に示すように、上記の実施例１で示した第１の取得部１２ａ、第２の取得部１２ｂ、抽出部１３、第１の波形検出部１５ａ、第２の波形検出部１５ｂ、血圧算出部１７、伝播速度算出部１８および血圧算出部１９と同様の機能を発揮する血流指標算出プログラム１７０ａが予め記憶される。また、ＲＯＭ１７０には、上記の実施例２で示した第１の取得部１２ａ、第２の取得部１２ｂ、抽出部１３、第１の波形検出部１５ａ、第２の波形検出部１５ｂ、遅延量算出部１７、伝播速度算出部１８、血圧算出部１９、傾き検出部２２、距離算出部２３、高さ算出部２４及び補正部２５と同様の機能を発揮する血流指標算出プログラム１７０ａが予め記憶されることとしてもかまわない。この血流指標算出プログラム１７０ａについては、図１や図１１に示した各々の機能部の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＲＯＭ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＲＯＭ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＲＯＭ１７０に格納されれば良い。
【０１３９】
そして、ＣＰＵ１５０が、血流指標算出プログラム１７０ａをＲＯＭ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１５に示すように、血流指標算出プログラム１７０ａは、血流指標算出プロセス１８０ａとして機能する。この血流指標算出プロセス１８０ａは、ＲＯＭ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、血流指標算出プロセス１８０ａは、図１や図１１に示した機能部にて実行される処理、例えば図８〜図１０や図１３に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。
【０１４０】
なお、上記の血流指標算出プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＲＯＭ１７０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるメモリーカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１４１】
１０    血流指標算出装置
１１ａ  インカメラ
１１ｂ  アウトカメラ
１２ａ  第１の取得部
１２ｂ  第２の取得部
１３    抽出部
１５ａ  第１の波形検出部
１５ｂ  第２の波形検出部
１６ａ  第１のピーク検出部
１６ｂ  第２のピーク検出部
１７    遅延量算出部
１８    伝播速度算出部
１９    血圧算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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