(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
接触しない最小侵襲性の呼吸測定環境における呼気中の二酸化炭素濃度を画像に基づいて決定する方法であって、
二酸化炭素の赤外線吸収帯域に調整された少なくとも１つの光フィルタを有する中波赤外線カメラシステムを使用して捕捉されると共に、それぞれ測定された強度値を有する画素のアレイを部分的に備え且つ関心のある被検体の呼気流の少なくとも１つのＩＲ画像を受信すること、
前記ＩＲ画像における背景、前記被検体の鼻及び顔の領域、及び前記呼気流と関連づけられる領域の画素を隔離すると共に前記被検体の鼻及び顔の前記領域のデジタル強度値ＩBB、前記背景のデジタル強度値ＩＯ、及び前記呼気流のデジタル強度値ＩＣＯ2を取得するように、プロセッサが前記ＩＲ画像を処理すること、
前記デジタル強度値ＩBＢ及び前記デジタル強度値ＩＯの各々から、前記背景の放射輝度ＲＯ及び前記被検体の鼻及び顔の放射輝度ＲＢＢを決定すること、
前記放射輝度ＲＢＢ、前記放射輝度ＲＯ、前記デジタル強度値ＩＯ、前記デジタル強度値ＩBＢ、及び前記デジタル強度値ＩＣＯ2に基づいて、前記被検体の前記呼気流の放射輝度ＲＣＯ2を決定すること、
前記決定された前記放射輝度ＲＣＯ2に基づいて、前記被検体の前記呼気流の二酸化炭素濃度レベルを決定すること、
を含む、方法。
【請求項２】
前記中波赤外線カメラシステムが、二酸化炭素分子から発せられた光を回転振動放射によって収集するように設計され、
前記中波赤外線カメラシステムは、
４．０μｍ〜４．５μｍを含む感度帯域を有する赤外線カメラと、
前記二酸化炭素から発せられた前記光が前記赤外線カメラのレンズに入ることを可能にするスペクトル帯域通過フィルタと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記光フィルタは、前記背景の放射輝度ＲＯに対する二酸化炭素のコントラストを増加させる狭帯域通過フィルタを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記二酸化炭素濃度レベルを、メモリ、記録装置、グラフィカルディスプレイ、電話によるメッセージングシステム、及びコンピュータワークステーションの何れかに送信することを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記放射輝度ＲＣＯ2は、以下の式から計算される、請求項１に記載の方法。
【数１】
0005919151.tif 000015
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像ベースで患者の呼吸機能をモニタリングためのシステムおよび方法に関し、これにより、呼気中の二酸化炭素（ＣＯ２）濃度および呼吸速度を、接触しない低侵襲性の環境において決定できる。
【背景技術】
【０００２】
ヒトの呼吸機能をモニタリングするための方法は、数例列挙すると、医薬、睡眠の研究、ポリグラフテストにおいて多くの用途を有する。そのようなシステムは、ワイヤ、および電極、または被検体に接触するので被検体の回復期を妨げ得る物理的に侵襲性の他の装置を使用する。モニタリングされることが所望される１つの重要な呼吸機能は、ＣＯ２の濃度である。ＣＯ２の欠乏は、数例列挙すると、倦怠感、衰弱、疲労、吐き気、および意識不明を含む、息切れ、胸の痛み、窒息感、しびれ、不整脈などの病状を引き起こすか、または悪化させ得る。ＣＯ２濃度および呼吸速度の評価は、ヒトが呼吸亢進（過呼吸もしくは低炭酸症）または低換気（減呼吸もしくは高炭酸症）にかかっているか否かを医療専門家がより良く診断するのを助ける。呼吸評価に関する１つの問題は、患者が呼吸をモニタリングされていることを気づくと、患者は通常の呼吸パターンを無意識で変える傾向があるということである。時には、これが、患者の呼吸機能に関して信頼性のある評価を得ることを困難にする。患者が参加することなく、または患者が知ることさえなく、患者の呼吸機能の評価を容易にすることが出来る目立たない測定システムが非常に望ましい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
開示されるものは、呼気の画像中の二酸化炭素濃度を決定するための新たなシステムおよび方法、ならびに患者の呼吸速度を決定するための新たなシステムおよび方法である。本システムおよび本方法は、ＣＯ２のＩＲ吸収波長に設定された狭帯域フィルタを利用して、患者の呼気流の画像を捕捉するために中波赤外線カメラを利用する。本明細書においてさらに完全に開示されるように、アルゴリズムおよび較正方法が提供される。本明細書の教示は、接触しない低侵襲性の方式で患者の呼吸機能の評価を実現する。
【０００４】
例示的な一実施形態において、呼気中の二酸化炭素（ＣＯ２）濃度に関する画像ベースの決定のための本方法は、以下を含む。第１に、関心のある被検体の呼気流の画像が受信される。ＣＯ２の赤外線吸収帯域に変えられた少なくとも１つの光フィルタを有する中波赤外線カメラシステムを使用して画像が捕捉される。この光フィルタは、背景の黒体の放射に対するＣＯ２のコントラストを増加させる狭帯域フィルタである。受信された画像のそれぞれが、少なくとも部分的には、ＣＯ２の所望の吸収帯域において取得されるそれぞれの強度値を有する画素のアレイを備える。画像は呼気流を含む画素の領域を隔離するために前処理され、識別された領域における画素の強度値が、既知の放射輝度の値、例えば、被検体の鼻または顔の放射輝度の値によって正規化される。本明細書においてさらに完全に開示される方式においては、ＣＯ２濃度に画素の強度値を関連付ける較正曲線を使用して、呼気流のＣＯ２濃度レベルを決定するために、画像が解析される。較正曲線は、ｍｍＨｇ単位でＣＯ２濃度に対して画素の強度を関連付ける物理学ベースのパラメータ化されたモデルを使用して導かれる。ＣＯ２濃度レベルが決定されると、メモリ、ストレージデバイス、グラフィカルディスプレイ、および／またはコンピュータワークステーションに通信される。
【０００５】
上記の方法に関する多くの特徴と多くの利点とが、以下の詳細な記載と添付の図面とから容易に明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、ＣＯ２のＩＲスペクトル（４．０ｋＰａの全圧）を示す図である。
【図２】図２は、ＣＯ２の気体状サンプルの赤外スペクトルを示す図である。
【図３】図３は、ＣＯ２の分子の様々な振動モデル（図３Ａ〜図３Ｄ）と、エタンの分子のねじれモデル（図３Ｅ）とを説明する図である。
【図４】図４は、呼吸中のＣＯ２濃度の画像ベースの決定のための本方法の例示的な一実施形態を説明する流れ図である。
【図５Ａ】図５Ａは、顔領域を説明する図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、呼気の噴霧を含む領域を説明する図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、関心のあるＣＯ２領域に対するデジタル計数の時系列データを説明する図である。
【図６】図６は、カメラによって検知された観察可能な異なる放射輝度経路を説明する図である。
【図７】図７は、３４℃における鼻または顔による黒体の輝度を示す図である。
【図８】図８は、関連する表のパラメータに従った、被検体１と被検体２とに対する伝達関数を描く図である。
【図９】図９は、ＲＣＯ２をｍｍＨｇに変換するための、被検体１に対する伝達関数を示す図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、第１の被検体を示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、第１の被検体の測定の条件のために計算された呼気中のＣＯ２の分圧を示す図である。
【図１０Ｃ】図１０Ｃは、図１０Ｂの時系列データのパワースペクトルを示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、第２の被検体を閉めず図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、第２の被検体の測定の条件のために計算された、呼気中のＣＯ２の分圧を示す図である。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、図１１Ｂの時系列データのパワースペクトルを示す図である。
【図１２】図１２は、呼吸速度（Ｙ軸）に対する、呼気中のＣＯ２レベル（Ｘ軸）を描く図である。
【図１３】図１３は、図４の流れ図に関して記載されたような本方法の様々な局面を実装することが出来る例示的なネットワーク化された呼吸モニタリングシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
「関心のある被検体」は、本明細書において使用されるように、呼吸機能が本明細書の教示に従った呼吸機能評価のためにモニタリングされることを意図されるヒトを指す。「ヒト」、「人間」、または「患者」という用語は、この文章全体を通して使用され得るが、呼吸機能に対してモニタリングされることを意図された関心のある被検体は、動物、爬虫類、またはさらに昆虫や植物などの、ヒト以外の何かであってもよい。従って、「人間」または「患者」という用語の説明のための使用は、添付の特許請求の範囲の領域を人類に限定すると考えられるべきではない。
【０００８】
「呼吸器系」は、臓器の内部に呼吸気体を導入し、気体の交換を行い、そして、周囲の環境に戻すように排泄気体を吐き出す解剖学的な生物の部分である。哺乳類においては、哺乳類の呼吸器系の解剖学的な特徴は、気道と、肺と、呼吸筋とを含む。昆虫、爬虫類、および両生類などの他の種は、単純な解剖学的な特徴を有する呼吸器系を有する。一部のものにおいては、それらの皮膚が呼吸の役割を果たす。植物もまた、気孔として知られる、葉の裏側の孔などの解剖学的な特徴を含む呼吸器系を有するが、気体交換の方向性は、動物における気体交換の方向性とは反対である傾向がある。呼吸の間、酸素の分子と二酸化炭素の分子とが、気体状の外部環境と臓器との間で拡散によって受動的に交換される。ヒトにおいては、二酸化炭素は血液供給の自己調節のメディエータのうちの１つである。すなわち、ＣＯ２レベルが高い場合には、組織の周りの毛細血管が、その組織への血流をさらに多くすることを可能にするために拡張する。呼吸中枢は４０ｍｍＨｇの動脈ＣＯ２圧を維持しようとする。体は代謝のために酸素を必要とするが、低い酸素レベルは、通常、呼吸を刺激しない。むしろ、呼吸は高い二酸化炭素濃度によって刺激される。結果として、酸素を全く伴わない圧力の低い空気または気体混合物（例えば、純粋な窒素）を呼吸することは、体が高い二酸化炭素濃度を検知しないので、空気飢餓感を経験することさえなく意識消失を引き起こし得る。呼吸亢進を伴うと、動脈血のＣＯ２含有量は、１０ｍｍＨｇ〜２０ｍｍＨｇまで低下され得、呼吸刺激が小さくされる。これが、人が呼吸亢進を伴わないよりも呼吸亢進の後に呼吸をより長く止めることが出来る理由であるが、これが、人が再び呼吸をする必要を感じる前に生じる気絶の危険性を伴う。これが、呼吸亢進がフリーダイビングの前に特に危険な理由である。
【０００９】
「呼吸機能」は、吸入と、気体交換と、呼気とからなる。吸入は横隔膜筋と支持された肋膜筋との動きによって開始される。通常の条件下では、横隔膜が吸入の一次駆動体である。横隔膜が収縮した時に、胸郭が拡張し、腹部の内容物が下方向に動かされる。これが、胸腔の内側において、より大きな胸部容積と、（大気圧に対する）負圧とをもたらす。胸部の圧力が下落すると、空気が伝導区域の中へと動き、そこで、入ってくる空気が温められて加湿される。気体交換は、呼吸器系の主要な機能である。気体の分子が外部環境と生物組織との間で交換される。この交換が、血液の酸素化と、血液からの二酸化炭素および他の代謝排泄物の除去とを容易にする。ガス交換が生じると、体の酸ベースのバランスが維持される。細胞機構の気体交換が圧力差という単純な減少によって行われる。大気圧が外側で低い時には、肺からの空気が環境へと流れ出る。空気圧が肺の中で低い時には、反対のことが生じる。呼気は、概して、肺組織の自然な弾性による受動的なプロセスであり、肺組織は吸入の伸張から肺を跳ね返らせることにより、胸部の圧力と外側の大気の圧力とが平衡に到達するまで空気を外に押しやる。ロウソクを吹き消す時のような、強制された呼気の間、腹筋や内肋間筋を含む呼吸筋が、肺から空気を押しやる腹圧と胸圧とを生成する。深呼吸をする時のような、強制された吸入の間、外肋間筋と副筋とが胸腔を拡張させるのを補助する。（毎分３５回の呼吸を超える速度での）強制的な吸入の間、または迫り来る呼吸器不全において、首の胸鎖乳突筋、広頸筋、中斜角筋などの副筋だけでなく、呼吸運動に関する胸筋および広背筋が支持のために採用される。
【００１０】
「呼吸速度」は、特定の時間に被検体が行う呼吸の数（典型的には１分当たりの呼吸数）である。正常な呼吸呼気は、人間１人当たり一日に約２．３ポンド（１ｋｇ）の二酸化炭素を生成する。速度を増して体が酸素化を必要とする時の身体運動の間に、呼吸速度は増加する。呼吸速度は、例えば発熱または他の医学的条件により身体活動を伴うことなく増加し得る。
【００１１】
「ＩＲ画像」はＩＲカメラを使用して取得される関心のある被検体の赤外線画像である。完全実装ＩＲ画像は画素からなり、各画素は所望のスペクトル帯域における強度値を有する。ＩＲ画像は、被検体の呼気流が画像中で捕捉されて、本明細書の教示に従って処理されることが出来るように、被検体の頭および顔の先端に狙いを定められた中波赤外線カメラを使用して、中間赤外線（ＩＩＲ）領域とも呼ばれる、赤外線スペクトルの中波領域（約３μｍ〜８μｍ）で捕捉される。
【００１２】
「中波赤外線（ＭＷＩＲ）カメラ」はＩＲ画像を捕捉することが出来る画像化システムである。そのようなカメラは様々な商業の流れにおいて購入することが出来る。製造供給元はＸｅｎｉｃｓやＦＬＩＲを含む。多くのＭＷＩＲビデオカメラは、高い温度感度と、短い積分時間と、高い空間分解能とを提供する。一部のカメラは、数例を列挙すると、高分解能トラッキングと、放射計データ収集と、高速画像化とを含む広い範囲の様々な用途を可能にする密封された筐体に統合された高感度６４０ｘ５１２方式ＨｇＣｄＴｅ赤外線検知器を組み込む。本明細書において使用される、赤外線カメラシステムとフィルタとは、回転振動放射によって放射される光をＣＯ２分子から収集するように設計される。二酸化炭素は４．１μｍと４．４μｍとの間で非常に吸収するので、これが関心のある帯域である。ＩＲカメラは背景の黒体の放射に対するＣＯ２放射のコントラストを増加させるためにスペクトル帯域通過フィルタを含む。本発明者らは回転振動放射からＣＯ２放射を検知しているので、照明源は必要とされない。そういうものとして、画像は完全に暗く低温の部屋で取得されることが出来る。
【００１３】
「画像を前処理すること」は、画像中の呼気流の位置を隔離することを意味する。呼吸機能と関連付けられる顔の特徴を識別する１つの方法は、Ｘｕ  ｅｔ  ａｌによる、上で組み込まれた参考文献「Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ  Ｗｉｔｈ  Ａ  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ」に開示される。
【００１４】
「呼吸と関連付けられる顔の特徴」は、被検体の呼吸器系が、吸入の間には酸素化された空気を肺の中に受け入れると共に、呼気の間にはＣＯ２が豊富な空気を肺から吐き出す空気通路を指す。ヒトにおいては、呼吸と関連付けられる顔の特徴は鼻と口とである。
【００１５】
「二酸化炭素（化学式はＣＯ２、単にＣＯ２とも記載される）」は、炭素原子に共有結合された２つの酸素原子から構成される化合物である。二酸化炭素は、標準温度と標準気圧とにおいて単位体積当たり約０．０３９％の濃度で地球の大気に存在する自然発生の気体である。ＣＯ２は高濃度では有毒である。１％の濃度（１０，０００ｐｐｍ）は、人々を眠くさせたり、疲労させたり、気分を悪くさせたりする。７％〜１０％の濃度は、さらされる程度に応じて数分以内で、めまい、頭痛、視覚や聴覚の機能障害、および意識喪失を引き起こす。ＣＯ２は赤外部において非常に吸収する。ＣＯ２のＩＲスペクトル（４．０ｋＰａの全圧）が図１に示される。圧力＝１気圧、温度＝４００°Ｋ、距離Ｌ＝１０ｃｍ、およびＶＭＲ＝０．１に対する、二酸化炭素（ＣＯ２）吸収線（４０１における上部区画）と、放射輝度スペクトル（４０２における下部区画）。ＶＭＲは体積混合比である。ＶＭＲ＝０．１は、関心のある気体のうちの１０％の分子と等しく、気体のうちの残りの分子は、計算の目的のために光学的に不活性である。各分子のＩＲスペクトルは一意であるので、そのＩＲスペクトルは分子を識別するための特徴またはフィンガープリントとして働くことが出来る。図２は二酸化炭素のサンプルの別の赤外線スペクトルを示す。伝達される光の強度は、サンプルが２３４９ｃｍ−１（４．２６μｍ）および６６７ｃｍ−１（１５．００μｍ）において吸収する場合を除いていずれの場合においても１００％に近いことを留意されたい。
【００１６】
ＣＯ２は３つ以上の原子を有するので、ＣＯ２は異なる方法で振動することが出来る。これらの異なる種類の運動は異なる周波数で生じる。これらの回転振動運動の周波数は、含まれる原子の質量と、それらの結合の強さとに基づいて計算されてもよい。ＣＯ２は線形の分子であるので、（３ｘ３）−５＝４振動を有する。図３において、これらの振動モデルは、矢印が運動の方向を示す条件で示される。振動（図３Ａ）および（図３Ｂ）は、結合の伸縮を表し、一方は、両方のＣ＝Ｏ結合が（同相で）共に伸びたり縮んだりする対称的な方法（図３Ａ）であり、他方は、一方の結合が短くなるが他方が伸びる非対称的な方法（図３Ｂ）である。非対称的な伸縮は赤外活性である。なぜならば、振動の間に分子双極子モーメントの変化が存在するからである。「活性」であることは、振動を励起する光子の吸収が量子力学の法則によって可能にされることを意味する。赤外線選択法則は、赤外線スペクトルにおいて（活性であると）観察される特定の振動モードに関して、そのモードは分子の双極子モーメントの変化を含まなければならないことを提示する。２３４９ｃｍ−１（４．２６μｍ）における赤外線放射は、この特定の振動を励起する。対称的な伸縮は赤外活性ではないので、この振動はＣＯ２の赤外線スペクトルにおいては観察されない。ＣＯ２における２つの等エネルギー屈曲振動（図３Ｃ）および（図３Ｄ）は同一であるが、１つの屈曲モードが図面の平面上にあり、１つが図面の平面から外に延伸する点で異なる。６６７ｃｍ−１（１５．００μｍ）における赤外線放射は、これらの振動を励起する。
【００１７】
結合伸縮と結合屈曲とに加えて、揺動やよじれなどの回転振動が、分子の隣接する部分の間で生じる。ねじれは２面角の変化を含む。結合は伸縮されず、結合角は変化しないが、隣接する２つの原子のそれぞれに付着された原子間の空間的な関係が変化させられる。エタンの分子に対するねじれモードが（図３Ｅ）において例として説明される。本質的に、結合が強くなると、さらなるエネルギーが伸縮振動を励起するために必要とされる。これは、３重結合に対する伸縮が２重結合（Ｃ＝Ｃ、Ｃ＝Ｎ、Ｃ＝Ｏ）に対する伸縮よりも高い周波数で生じる有機化合物で見られ、その２重結合は、同様に、単結合（Ｃ−Ｃ、Ｃ−Ｎ、Ｃ−Ｈ、Ｏ−Ｈ、またはＮ−Ｈ）よりも周波数が高い。概して、原子が重いほど、その原子を含む振動に対する周波数は低い。
【００１８】
１つの例示的な実施形態の流れ図
ここで図４の流れ図を参照すると、図４は、呼気中の二酸化炭素（ＣＯ２）濃度の画像ベースの決定のための本方法の１つの例示的な実施形態を説明する。流れの処理はステップ４００において開始し、直ぐにステップ４０２に進む。
【００１９】
ステップ４０２において、ＣＯ２の赤外線吸収帯域に変化させられた少なくとも１つの光フィルタを有する中波赤外線カメラシステムを使用して捕捉された関心のある被検体の呼気流のＩＲ画像を受信する。先に考察されたように、カメラシステムはＣＯ２分子中の原子の振動によってもたらされる放射の放射率を収集するように設計される。受信された画像のそれぞれは、少なくとも部分的には、ＣＯ２の吸収帯域において取得されたそれぞれの強度値を有する画素のアレイを備える。ＩＲ画像は呼気流を含む領域を隔離するために前処理され、この領域における画素の強度値は、（図５の５０２において例として示された）関心のある被検体の鼻または顔の識別された領域の放射輝度の値などの既知の放射輝度の値によって正規化される。捕捉された画像は、時系列データが保持されるように、フレームごとに処理される。前処理に関する一実施形態において、呼吸と関連付けられる顔の特徴を位置決めする画素が識別される。識別された顔の特徴の位置から、被検体の呼気流（図５の５０３）を画定する範囲の画素が隔離されて処理されることが出来る。識別された呼気流の範囲における画素強度のヒストグラムが、ＣＯ２が放射された放射輝度が最も高い値である領域を選択するために解析される。この画素強度の最大値は、呼気気体の濃度が最も高い、呼気流の中心部または中核部に対応する。吸入処理が起こるフレームにおいて、ＣＯ２の放射輝度は背景の放射輝度に等しい。なぜならば、吸入の間には呼気流が存在しないからである。これは、被検体が息を吸ったり吐いたりするにつれてフレームごとに観察される画素強度のヒストグラムの解析によって容易に確認される。呼吸と関連付けられる被検体の顔の特徴の大きさおよび形状と、呼気噴霧の領域とは、感度解析を行なった後に固定されることが出来るので、これらの領域が、捕捉されたビデオシーケンスにおいて容易に隔離され、背景および顔の特徴の検知を介して自動的に抽出され、そして、画素がそれに応じて処理されることが出来る。図５Ｃは、本明細書において以下でさらに詳細に述べられるように、ＣＯ２呼気に対するデジタル計数の時系列データ（その例においては、鼻の平均値は１９３．４２である）を描く。
【００２０】
ステップ４０４において、ＣＯ２濃度に画素の強度値を関連付ける較正曲線を使用して、呼気流におけるＣＯ２濃度レベルを決定する。較正曲線は、ｍｍＨｇ単位のＣＯ２濃度と画素の強度を関連付ける物理学ベースのパラメータ化されたモデルを使用して導き出される。あるいは、較正は実験的な方法によって導き出される。時系列画像のビデオストリームが受信される例において、呼吸速度がまた関心のある被検体に対して決定される。
【００２１】
ステップ４０６において、コンピュータシステムにＣＯ２濃度レベルを通信する。他の実施形態において、ＣＯ２濃度レベルは、メモリ、ストレージデバイス、グラフィカルディスプレイ、メッセージングシステム、セル方式デバイスに通信されるか、または格納もしくはさらなる処理のためにネットワークによって遠隔デバイスに通信される。その後、図４の実施形態においては、さらなる処理は停止する。
【００２２】
本明細書の流れ図は例示であることを理解されたい。流れ図において説明された動作ステップのうちの１つ以上が、異なる順序で行なわれてもよい。例えば、他の動作が、追加、改変、強化、簡略化、統合されたり、それらのステップと併合されたりしてもよい。そのような変化形は添付の特許請求の範囲の領域に該当することを意図される。流れ図の全部または一部が、機械で実行可能な命令と共に部分的にまたは完全にハードウェアに実装されてもよい。
【００２３】
ＣＯ２濃度の決定
観察のスペクトル窓におけるＣＯ２の放射輝度は、いくつかの要因に依存する。大気圧（Ｐ）、温度（ケルビン度でのＴ）、体積混合比（ｖｍｒ）、およびサンプルの深度（Ｌ）である。分子の放射輝度は圧力による背景の分子との衝突により大きくされるので、大気圧は明らかにされる必要がある。大気圧は海面において１バール（１０１３．２５ミリバール）である。温度は分子振動の大きさを決定する。熱エネルギーは、（図３における例によって示される）様々な分子回転振動方式を駆動し、それらが蛍光を発することを可能にして、カメラを用いて観察されることが出来る放射輝度を発する。体積混合比（ｖｍｒ）は、体積中のある種の分子の分数である。実際には、ｖｍｒは、対応する係数で単に乗算することによって、ｐｐｍまたはｍｍＨｇなどの、分容積に関するその他任意の単位に変換されることが出来る、関心のある気体の割合である。個々のｖｍｒと、それらの合計とは、０と１との間でなければならない。ｖｍｒの合計が１未満である場合には、セル中の気体の残りは、光学的に透明であると考えられる。ｖｍｒが１未満の分子に対する線の形状は空気で広げられる。例示的なサンプルの深度は、Ｌ２（図６の６１４）で示される。より深い深度で呼気噴霧が検知されると、呼気噴霧が自己吸収によって飽和する限界まで、より高い放射輝度を呼気噴霧が発する。ＣＯ２の絶対測定に対しては、深度が高い精度で測定されることを必要とする。
【００２４】
ここで図６を参照すると、図６は、４．２μｍ〜４．４μｍの帯域通過フィルタを有するＩＲカメラ６０１によって検知された観察可能な異なる放射輝度経路を説明する。被検体が呼吸サイクルを続けると、異なる強度レベルが観察されることが出来る。
【００２５】
部屋６００は関心のある被検体６０２の顔または鼻の輪郭のＩＲ画像を捕捉するように配置されたカメラ６０１を有する。被検体はカメラの視野６０４内の壁６０３の前に立っている。放射輝度経路６０５、６０６、および６０７に沿った放射輝度は、被検体６０２の鼻／顔、呼気流６０８、および壁６０３のそれぞれからのものである。放射輝度経路は例示であることを理解されたい。部屋６００内の、いくつかの異なる領域６０９、６１０、および６１１が、概略的に識別されることが出来る。領域６１２は被検体６０２によって遮られる。放射輝度経路６０５に沿った放射輝度ＲＯは、被検体６０２の鼻／顔の側面からのものである。被検体の鼻は放射率（ｅｓｋｉｎ）を有する。皮膚の放射率は人のあらゆる種類の皮膚とほぼ同じである（≒０．９７）。被検体の鼻は、カメラ６１５までの距離に関して補正された時の、黒体の放射輝度ＲＢＢと、周囲のＣＯ２濃度と、周囲の大気圧と、周囲の温度とを与える温度（Ｔｎｏｓｅ）を有する。放射輝度経路６０６に沿った放射輝度ＲＣＯ２は、呼気流噴霧６０８からのものである。空気が肺から吐き出されているのではなく肺に引き込まれので、呼気噴霧６０８が存在しない時である吸入の間に、放射輝度経路６０７に沿った放射輝度ＲＯは、壁６０３と背景に存在する他の物体とから発せられる。ＲＯは、カメラに対する距離６１３、６１４、６１５と、周囲のＣＯ２濃度と、周囲の大気圧と、周囲の温度とに関して既に補正された値である。壁は、放射率（ｅｗａｌｌ）と温度（Ｔｗａｌｌ）とを有する。デジタル強度ＩＯ、ＩＢＢ、およびＩＣＯ２は、（散乱光とカメラのノイズの他の供給源とによる画像ノイズに加えて）それらが表す物体によって発せられるそれらそれぞれの放射輝度（ＲＯ、ＲＢＢ、ＲＣＯ２）によるものである。壁の温度（Ｔｗａｌｌ）と鼻の温度（Ｔｎｏｓｅ）とは、ＣＯ２測定のために使用された同じカメラの検温機能によって測定されることが出来る。画像におけるデジタル強度は放射輝度に対して較正されないので、既知の放射輝度が、局所的な放射輝度に対するカメラのデジタル強度を較正するための基準として使用される。較正のための１つの基準は被検体の鼻の温度である。なぜならば、鼻の温度は、Ｋで表された時には狭い温度範囲（３０７°Ｋ＋／−３°Ｋ）を有するほぼ一定の温度（３４℃＋／−３℃）であるからである。
【００２６】
放射輝度は、Ａｔｏｍｉｃ  ａｎｄ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｐｈｙｓｉｃｓ  Ｄｉｖｉｓｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈａｒｖａｒｄ−Ｓｍｉｔｈｓｏｎｉａｎ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ａｓｔｒｏｐｈｙｓｉｃｓによって維持されるＨｉｇｈ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ  Ｄａｔａｂａｓｅ  （ＨＩＴＲＡＮ）から取得される分子スペクトル情報を使用して容易に計算されることが出来る。ＨＩＴＲＡＮは、大気中の光の伝達および放出を予測および刺激するために様々なコンピュータコードが使用する分光パラメータの編集物である。データベースはＨａｒｖａｒｄのウェブサイト［ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｆａ．ｈａｒｖａｒｄ．ｅｄｕ／ｈｉｔｒａｎ／］からダウンロード可能である。図７は３４℃において鼻または顔の皮膚から発せられた黒体の放射輝度７０１を示す。領域７０２は帯域通過フィルタによってカメラに伝達されるスペクトル領域を画定する。被検体の後ろの壁は同様な黒体放射パターンを有する。ノイズのレベルＮは、図６の領域６０９、６１０、および６１１のそれぞれに共通であることを想定すると、強度と、計算された／実際の放射輝度との間の関係は、以下によって表されることが出来る。
【数１】
0005919151.tif 000002
【数２】
0005919151.tif 000003
【数３】
0005919151.tif 000004
ここで、αはカメラの利得である。未知のものは、α、Ｎ、およびＲＣＯ２である。
【００２７】
ＣＯ２濃度の計算
吐き出されたＣＯ２領域に対応する、カメラにおける強度ＩＣＯ２の認識は、本発明者らが呼吸のＣＯ２濃度ＲＣＯ２を計算することを可能にする。ＲＣＯ２は、ＲＣＯ２に関して方程式（１）〜方程式（３）を解くことによって決定されることが出来、それが、以下を生成する。
【数４】
0005919151.tif 000005
【００２８】
ＲＯとＲＢＢとはＨＩＴＲＡＮデータベースを使用して既知のパラメータから計算される。
【数５】
0005919151.tif 000006
【数６】
0005919151.tif 000007
【００２９】
ここで、上記のパラメータは、呼吸ＣＯ２濃度レベルの認識を伴うことなく理解され、ＲＣＯ２は、
【数７】
0005919151.tif 000008
によって与えられる伝達関数を介して呼吸のＣＯ２濃度（ＶＭＲＣＯ２−ｂｒｅａｔｈ）を決定するために使用される。
【００３０】
ここで、（ＶＭＲＣＯ２−ｂｒｅａｔｈ）は未知であり、ＲＣＯ２は、方程式（７）の括弧の内側に列挙された既知のパラメータと、ＶＭＲＣＯ２−ｂｒｅａｔｈとの関数である。方程式（７）は、ｍｍＨｇで（または割合の点で）記載されることが出来るＶＭＲＣＯ２−ｂｒｅａｔｈにＲＣＯ２を関連付ける伝達関数を与える。
【００３１】
図８は、関連付けられる表のパラメータに従って、被検体１と被検体２とに対する伝達関数を描く。被検体１と被検体２とに対する伝達関数は異なる。なぜならば、測定に含まれる、距離、温度および様々な特質が異なるからである。例えば、被検体２が口（４ｃｍ）を介して呼吸していた一方で被検体１が鼻（３ｃｍ）を介して呼吸していた。カメラまでの距離と壁までの距離ともまた異なった。図８のデータは伝達関数を作成するためにｍｍＨｇに変換されることが出来る。
【００３２】
図９は、ＲＣＯ２をｍｍＨｇに変換するための、被検体１に対する伝達関数を描く。ＲＣＯ２は、デジタル画像と既知のパラメータとからの情報を使用して計算された、ＣＯ２呼気ガスの放射輝度である。例えば、被検体１に関して、前処理されたデジタル計数が図８Ｃから引き出され、ここで、表中の点のうちの１つが表であることに関して、
【数８】
0005919151.tif 000009
であり、図８Ａの識別された領域８０２から、本発明者らは強度
【数９】
0005919151.tif 000010
を取得する。
【００３３】
この例におけるパラメータは図８の表に従う。これらの値は他の手段によって正確に測定されることが出来ることを理解されたい。
【００３４】
図８の表の入力を有する分光モデル（例えば、Ｓｐｅｃｔｒａ  Ｃａｌｃ）を使用して、以下が容易に決定されることが出来る。
【数１０】
0005919151.tif 000011
【数１１】
0005919151.tif 000012
【００３５】
方程式（８）、（９）、（１０）、および（１１）の値を方程式（４）に入力することが、
【数１２】
0005919151.tif 000013
を生成する。
【００３６】
（方程式（１２）において導き出された）ＲＣＯ２の値は、方程式（８）、（９）、（１０）、および（１１）の値を使用して、ｍｍＨｇでの呼気におけるＣＯ２の割合、すなわち３２．５６ｍｍＨｇを決定するために（図８において作成された）伝達関数において使用される。
【００３７】
呼吸速度の決定
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ベースの方法が、ＲＲ時系列データを使用してヒトの呼吸速度を評価するために使用されることが出来る。時系列データのパワースペクトルは優位周波数を示す。図１０において、第１の被検体（図１０Ａ）は、図５に示された同じデータを使用して、第１の被検体の測定の条件に対して計算された呼気中のＣＯ２分圧（図１０Ｂ）を有する。図１０Ｃは、図１０Ｂの時系列データのパワースペクトル（優位周波数：１２．３ｃｐｍ）を示す。
【００３８】
図１１において、第２の被検体（図１１Ａ）は、第２の被検体の測定の条件に対して計算された呼気におけるＣＯ２分圧（図１１Ｂ）を有する。図１１Ｃは（図１１Ｂ）の時系列データのパワースペクトル（優位周波数１５．５ｃｐｍ）を示す。表Ａは結果を示す。
【表１】
0005919151.tif 000014
【００３９】
表Ａの結果は文字データと比較されることが出来る。図１２において、呼気中のＣＯ２レベル（Ｘ軸）が呼吸速度（Ｙ軸）に対して描かれる。図１２の調査は、取得された値（すなわち、３２．５６ｍｇＨｇ）は、正常な範囲と矛盾がないことを示す。
【００４０】
例示的な画像処理システム
ここで図１３を参照すると、図１３は、図４の流れ図に関して記載されたような本方法の様々な局面を実装するための１つの例示的な呼吸モニタリングシステムのブロック図である。
【００４１】
図１３において、中波赤外線カメラ１３０２は、頭と顔とがカメラの視野１３０３内にある関心のある被検体に関する１つ以上のＩＲ画像を捕捉する。捕捉された画像は、処理するために受信された画像を待ち行列に入れるためのバッファ１３０６を備えて示される画像処理システム１３０４に通信される。バッファ１３０６はさらに、データと、数式と、本発明の様々な実施形態に従って画像を処理するために必要であるような表示とを格納する。信号プロセッサ１３０８は、カメラ１３０２から画像信号を受信し、画素の強度値を処理することにより、これらの値が所定の範囲内にあることを確実にし、所与の画像フレーム内の画像範囲と画素強度を関連付ける。画像スタビライザ１３１０は、カメラの動きまたは被検体の動きのいずれかからの、ビデオシーケンスにおけるノイズが、例えば画像セグメンテーションおよび点特徴トラッキングを使用するために補償される必要があるシステムに提供される。そのような技術は画像処理技術において周知である。処理された画像データが、被検体の頭および顔の先端を識別する先端ロケータ１３１２に提供される。顔特徴位置モジュール１３１６は、先端ロケータモジュール１３１２からの識別された頭および顔の先端を受信し、位置関係がデータベース１３１４から引き出され、呼吸と関連付けられる被検体の顔特徴、例えば、被検体の鼻および口の位置を決定するために使用される。ＣＯ２濃度モジュール１３１８は、本明細書の教示に従って、被検体の呼気のＣＯ２濃度を決定する。呼吸速度プロセッサ１３２２は、本明細書の教示に従って、被検体の呼吸速度を決定する。生成された値はメモリ１３２０に格納される。警告信号発生器１３２４は、呼吸速度または決定されたＣＯ２濃度のいずれかが、所定のしきい値レベルから外れた場合には、信号１３２６を出力する。
【００４２】
中波赤外線カメラ１３０２によって捕捉されたＩＲ画像の様々な部分は、メモリ１３２０および／またはストレージデバイス１３１４に格納されてもよく、または格納もしくは処理のためにワークステーション１３２８に通信されてもよい。システム１３０４のモジュールまたは処理ユニットのいずれかによって行われる機能のうちの一部または全部が、全体的に、または部分的にワークステーション１３２８によって行われることが出来ることを理解されたい。ワークステーション１３２８は、通信インタフェース（図示せず）を介してネットワーク１３３０と通信する。ワークステーション１３２８は、情報を表示するための、そして、ユーザの入力または選択を実行するためのディスプレイモニタ１３３２を備えて示される。プロセッサシステム１３０４および／またはカメラシステム１３０２によって取得された画像がモニタディスプレイで見られることが出来るように、ディスプレイ１３３２は画像プロセッサシステム１３０４および／またはカメラシステム１３０２と通信するように配置されてもよい。図１３のシステムのユーザまたは技術者は、関心のある領域を識別し、パラメータを設定し、画素、フレーム、画像、および／または処理するための画像の領域を選択するために、例えばキーボード１３３４やマウス１３３６などのワークステーション１３２８のグラフィカル・ユーザ・インタフェースを使用してもよい。画素、フレーム、画像、および／または処理するための画像の領域は、コンピュータ読取り可能な媒体１３４０に格納されてもよく、および／または格納媒体１３３８から引き出されてもよい。媒体１３４０に格納された情報は、コンピュータケース１３４２の内側に位置決めされた、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブなどの媒体リーダによって引き出されることが出来る。図１３のモジュールおよび処理ユニットのうちの任意のものが、データベース１３３８と通信して配置されることが出来、そして、それらの意図された機能を行うために必要とされる、データ、変数、記録、パラメータ、機能、機械読取り可能なプログラム命令／機械実行可能なプログラム命令をそこに格納してもよく、それらをそこから引き出してもよい。さらに、システム１３０４のモジュールのそれぞれが、ネットワーク１３３０によって、１つ以上のデバイスと通信して配置されてもよい。
【００４３】
様々なモジュールが、意図された機能を行うように設計されたソフトウェアおよび／またはハードウェアを同様に備えてもよい１つ以上のコンポーネントを示してもよいこともまた理解されたい。複数のモジュールが全体的に１つの機能を行なってもよい。各モジュールが、機械読み取り可能なプログラム命令を実行することが出来る専門のプロセッサを有してもよい。モジュールは、ＡＳＩＣ、電子回路、または専用プロセッサなどの単一のハードウェアを備えてもよい。複数のモジュールが、単一の専用コンピュータシステム、または並列で動作する複数の専用コンピュータシステムのいずれかによって実行されてもよい。モジュール間の接続は、物理接続と論理接続との両方を含む。モジュールはさらに、オペレーティングシステム、ドライバ、デバイスコントローラ、および他の装置をさらに備えてもよい１つ以上のソフトウェア／ハードウェアのモジュールをさらに含んでもよく、それらのうちの一部または全部が、ネットワークを介して接続されてもよい。
【図１】
0005919151.tif 000016
【図２】
0005919151.tif 000017
【図３】
0005919151.tif 000018
【図４】
0005919151.tif 000019
【図５Ｃ】
0005919151.tif 000020
【図６】
0005919151.tif 000021
【図７】
0005919151.tif 000022
【図８】
0005919151.tif 000023
【図９】
0005919151.tif 000024
【図１０Ｂ】
0005919151.tif 000025
【図１０Ｃ】
0005919151.tif 000026
【図１１Ｂ】
0005919151.tif 000027
【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図１０Ａ】
0005919151.tif 000033
【図１１Ａ】
0005919151.tif 000034