(57)【要約】【課題】脈拍数を精度よく計測すること。【解決手段】脈拍計測装置１０は、被験者の生体が撮影された画像から被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出する。さらに、脈拍計測装置１０は、検出された信号に対して脈拍波形を所定の周期数含む所定の幅を持つ基準窓を設定する。さらに、脈拍計測装置１０は、設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出する。さらに、脈拍計測装置１０は、算出されたモデル波形と基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定する。さらに、脈拍計測装置１０は、算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、モデル波形に含まれるパラメータに基づいて被験者の脈拍数を計測する。【選択図】図１
2015116368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生体が撮影された画像から前記被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された信号に対して脈拍波形を所定の周期数含む所定の幅を持つ基準窓を設定する設定部と、
前記設定部によって設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出する算出部と、
前記算出部によって算出されたモデル波形と前記基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定する算定部と、
前記算定部によって算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、前記モデル波形に含まれるパラメータに基づいて前記被験者の脈拍数を計測する計測部と
を有することを特徴とする脈拍計測装置。
【請求項２】
前記算出部は、
前記基準窓の幅と当該基準窓の幅に含まれる前記モデル波形の周期数とに基づいて前記モデル波形に含まれる初期のパラメータを演算し、前記一致度がより大きくなるように前記パラメータの更新を複数回繰り返して一致度が最大のモデル波形を算出することを特徴とする請求項１に記載の脈拍計測装置。
【請求項３】
前記設定部は、
前記モデル波形に含まれるパラメータが更新された場合に、前記モデル波形が所定の周期数含まれるように前記基準窓の幅を更新することを特徴とする請求項２に記載の脈拍計測装置。
【請求項４】
前記計測部は、
前記一致度が最大のモデル波形に含まれるパラメータのうちの周期から前記脈拍数を計測することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の脈拍計測装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記設定部によって設定された基準窓に基づいて正弦波のモデル波形を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の脈拍計測装置。
【請求項６】
前記計測部は、
前記モデル波形に含まれるパラメータが所定の範囲内にある場合に、当該パラメータに基づいて前記脈拍数を計測することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の脈拍計測装置。
【請求項７】
コンピュータが、
被験者の生体が撮影された画像から前記被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出し、
検出された信号に対して脈拍波形を所定の周期数含む所定の幅を持つ基準窓を設定し、
設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出し、
算出されたモデル波形と前記基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定し、
算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、前記モデル波形に含まれるパラメータに基づいて前記被験者の脈拍数を計測する
処理を実行することを特徴とする脈拍計測方法。
【請求項８】
コンピュータに、
被験者の生体が撮影された画像から前記被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出し、
検出された信号に対して脈拍波形を所定の周期数含む所定の幅を持つ基準窓を設定し、
設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出し、
算出されたモデル波形と前記基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定し、
算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、前記モデル波形に含まれるパラメータに基づいて前記被験者の脈拍数を計測する
処理を実行させることを特徴とする脈拍計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脈拍計測装置、脈拍計測方法及び脈拍計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者が撮影された画像から血液の体積の変動、いわゆる脈波を検出する技術が知られている。例えば、脈波の一態様である心拍数を検出する技術の一例としては、心電計の電極を生体に装着することによって計測された心電波形のピーク、例えばＰ波やＲ波などを用いて心拍数を検出する心電図法が挙げられる。他の一例としては、指や耳たぶなどの末梢血管に赤外線を照射し、その反射光が血流および吸光特性によって周期的に変動する光学的な変化から心拍とほぼ等価な脈拍を検出する光電脈波法が挙げられる。
【０００３】
これら心電図法や光電脈波法を用いる場合には、電極を生体に装着したり、あるいは生体に感光面を密着させたりするので、計測器具が生体に接触しないと検出が困難である上、計測器具を装着した状態で日常を生活するのは煩わしいという問題がある。
【０００４】
このことから、生体に計測器具が接触しない状態で脈波を測定するために、被験者が撮影された画像を用いた心拍測定方法が提案されている。かかる心拍測定方法では、カメラによって被験者の顔が撮影された画像の信号成分に対し、例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）や最大エントロピー法によってパワースペクトルを求め、かかるパワースペクトルの周波数のピーク値に基づいて脈拍数を計算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１３５４３４号公報
【特許文献２】特開２００５−１８５８３４号公報
【特許文献３】特開２００５−２１８５０７号公報
【特許文献４】特表平１０−５０７１１８号公報
【特許文献５】特開平８−２２４３３０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、上記の従来技術では、以下に説明するように、脈拍数を精度よく計測することができない場合がある。
【０００７】
すなわち、上記の従来技術では、表現できる脈拍数の値が離散的なので、精度よく脈拍数を計測することができない場合がある。例えば、上記の技術では、５０Ｈｚの脈拍波形をＦＦＴによってスペクトルに分解した場合には、スペクトル高が２０ｍｓｅｃ（＝１／５０Ｈｚ）ごとに計算される。この結果、ピークとなるスペクトル高が２０ｍｓｅｃの倍数となるため、表現できる脈拍数（単位ｂｐｍ）は６００００／（２０＊ｋ）＝３０００／ｋ（ｋは自然数）となる。すなわち、得られる可能性がある脈拍数は、例えば、「・・・, ５８．８,６０,６１．２,・・・,１４２．９,１５０,１５７．９,・・・」といったような離散的な値になる。このように、特に、高脈拍数領域では、脈拍数の取り得る値の間隔が大きく離散的になる傾向がある。なお、ＦＦＴに限らず、最大エントロピー法（ＭＥＭ法）でも同様に、得られる可能性がある脈波数は、離散的な値になってしまう。このため、上記の従来技術では、脈拍数を精度よく計測することができない場合がある。
【０００８】
１つの側面では、本発明は、脈拍数を精度よく計測することができるサービス品質表示プログラム、脈拍計測装置、脈拍計測方法及び脈拍計測プログラム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】
【０００９】
一態様の脈拍計測装置は、被験者の生体が撮影された画像から前記被験者の脈波に対応する周波数帯の信号を検出する検出部と、前記検出部によって検出された信号に対して脈拍波形を所定の周期数含む所定の幅を持つ基準窓を設定する設定部と、前記設定部によって設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出する算出部と、前記算出部によって算出されたモデル波形と前記基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定する算定部と、前記算定部によって算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、前記モデル波形に含まれるパラメータに基づいて前記被験者の脈拍数を計測する計測部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
一実施形態によれば、脈拍数を精度よく計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る脈拍計測装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、顔画像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、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、窓幅の設定方法の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る波形検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に係る脈拍計測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に係る脈拍計測処理の効果を説明するための説明図である。
【図１１】図１１は、基準窓更新処理を説明するための説明図である。
【図１２】図１２は、実施例１〜２に係る脈拍計測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】
【００１２】
以下に添付図面を参照して本願に係る脈拍計測装置、脈拍計測方法及び脈拍計測プログラムについて説明する。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】
【００１３】
［脈拍計測装置の構成］
まず、本実施例に係る脈拍計測装置の機能的構成について説明する。図１は、実施例１に係る脈拍計測装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す脈拍計測装置１０は、太陽光や室内光などの一般の環境光の下で生体に計測器具を接触させずに、被験者が撮影された画像を用いて被験者の脈拍数を計測する脈拍計測処理を実行するものである。
【００１４】
かかる脈拍計測装置１０は、被験者が撮影された画像から検出した脈拍波形との間の一致度が最大となるｓｉｎ波のモデル波形を算出し、かかるモデル波形の周期から脈拍数を計算する。このため、本実施例に係る脈拍計測装置１０では、分解能能力が向上し、表現できる脈拍数が離散的でなくなる。したがって、本実施例に係る脈拍計測装置１０によれば、脈拍数を精度よく計測することができる。
【００１５】
かかる脈拍計測装置１０は、一態様として、上記の脈拍計測処理が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脈拍計測処理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）などの移動体通信端末のみならず、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、タブレット端末やスレート端末を含む携帯端末装置に上記の脈拍計測処理プログラムをインストールさせる。これによって、携帯端末装置を脈拍計測装置１０として機能させることができる。なお、ここでは、脈拍計測装置１０の実装例として携帯端末装置を例示したが、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脈拍計測処理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、脈拍計測装置１０は、カメラ１１と、取得部１３と、抽出部１４と、波形検出部１５と、設定部１６と、算出部１７と、算定部１８と、計測部１９とを有する。
【００１７】
かかる脈拍計測装置１０は、図１に示した機能部以外にも既知のコンピュータ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、脈拍計測装置１０が据置き型の端末として実装される場合には、キーボード、マウスやディスプレイなどの入出力デバイスをさらに有することとしてもよい。また、脈拍計測装置１０がタブレット端末やスレート端末として実装される場合には、タッチパネルをさらに有することとしてもよい。また、脈拍計測装置１０が移動体通信端末として実装される場合には、アンテナ、移動体通信網に接続する無線通信部、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）受信機などの機能部をさらに有していてもかまわない。
【００１８】
カメラ１１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、カメラ１１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。かかるカメラ１１の実装例としては、デジタルカメラやＷｅｂカメラを外部端子を介して接続することとしてもよいし、カメラが出荷時から搭載されている場合にはそのカメラを流用できる。なお、ここでは、脈拍計測装置１０がカメラ１１を有する場合を例示したが、ネットワークまたは記憶デバイスを経由して画像を取得できる場合には、必ずしも脈拍計測装置１０がカメラ１１を有さずともよい。
【００１９】
ここで、脈拍計測装置１０は、上記の脈波検出処理を実行するアプリケーションプログラムがプリインストールまたはインストールされている場合に、カメラ１１によって脈波を検出し易い被験者の画像が撮像されるように画像の撮影操作を案内することができる。なお、以下では、上記のアプリケーションプログラムのことを「脈波検出用アプリ」と記載する場合がある。
【００２０】
かかる脈波検出用アプリは、図示しない入力デバイスを介して起動されると、カメラ１１を起動する。これを受けて、カメラ１１は、カメラ１１の撮影範囲に収容された被写体の撮影を開始する。このとき、被験者の顔が映る画像を撮影させる場合には、脈波検出用アプリは、カメラ１１が撮影する画像を図示しない表示デバイスに表示しつつ、被験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。これによって、被験者の眼、耳、鼻や口などの顔パーツの中でも被験者の鼻が撮影範囲の中心部分に収まった画像が撮影できるようにする。そして、脈波検出用アプリは、カメラ１１によって被験者の顔が撮影された画像を取得部１３へ保存する。なお、以下では、顔が映った画像のことを「顔画像」と記載する場合がある。
【００２１】
取得部１３は、画像を取得する処理部である。一態様としては、取得部１３は、カメラ１１によって撮像された顔画像を取得する。他の一態様としては、取得部１３は、顔画像を蓄積するハードディスクや光ディスクなどの補助記憶装置またはメモリカードやＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリなどのリムーバブルメディアから画像を取得することもできる。更なる一態様としては、取得部１３は、外部装置からネットワークを介して受信することによって顔画像を取得することもできる。なお、取得部１３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、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よい。
【００２２】
抽出部１４は、取得部１３によって取得された画像から生体領域を抽出する処理部である。一態様としては、顔画像から所定の顔パーツを基準とする生体領域を抽出する。例えば、抽出部１４は、顔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被験者の眼、耳、鼻や口などの顔パーツのうち特定の顔パーツ、すなわち被験者の鼻を検出する。その上で、抽出部１４は、被験者の鼻を中心とし、中心から所定の範囲に含まれる生体領域を抽出する。これによって、被験者の鼻、鼻の周辺に位置する頬の一部の顔中心部分を含んだ生体領域の画像が脈波の検出に使用する画像として抽出される。その後、抽出部１４は、原画像から抽出した生体領域の画像を波形検出部１５へ出力する。
【００２３】
図２は、顔画像の一例を示す図である。図２には、画像に映る被験者の眼、鼻及び口の一部または全部を含む領域が９つに分割されたブロックが図示されている。図２に示すブロックのうち上段の左及び右のブロックには、被験者の眼が映っている。これらのブロックの画像を検出に用いた場合には、眼の瞬きがノイズとなって心拍数の検出精度の低下を招く場合がある。また、図２に示すブロックのうち下段の３つのブロックには、被験者の口が映っている。これらのブロックの画像を検出に用いた場合には、口の動きがノイズとなって心拍数の検出精度の低下を招く場合がある。一方、図２に示す中段の真ん中のブロック、すなわち斜線の塗りつぶしが図示されたブロックは、眼や口が映るブロックから隔てられており、他のブロックに比べてノイズとなる成分が映っている可能性が低いので、良好な検出結果を期待できる。これらのことから、抽出部１４は、原画像から図２に示す中段の真ん中のブロックの画像を生体領域の画像として抽出する。
【００２４】
上記の生体領域の画像を抽出後に、抽出部１４は、生体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１４は、生体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、生体領域に含まれる各画素が持つ画素値の平均値が当該生体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。
【００２５】
波形検出部１５は、脈波の検出対象とする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。
【００２６】
一態様としては、波形検出部１５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、波形を検出する。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
Ｇａ＝Ｇｓ＋Ｇｎ・・・（１）
Ｒａ＝Ｒｓ＋Ｒｎ・・・（２）
ｋ＝Ｇｎ／Ｒｎ・・・（３）
【００３０】
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、ｋを消し、式を整理すると下記の式（６）が導出される。
【００３１】
Ｓ＝Ｇａ−ｋＲａ・・・（４）
Ｓ＝Ｇｓ＋Ｇｎ−ｋ（Ｒｓ＋Ｒｎ）・・・（５）
Ｓ＝Ｇｓ−（Ｇｎ／Ｒｎ）Ｒｓ・・・（６）
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
続いて、波形検出部１５の機能的構成についてさらに具体的に説明する。図６は、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、波形検出部１５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。
【００３７】
例えば、抽出部１４から波形検出部１５には、生体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、生体領域に含まれる各画素が持つＧ成分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、生体領域のＲ信号は、波形検出部１５内のＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｒへ入力されるとともに、生体領域のＧ信号は、波形検出部１５内のＢＰＦ１５２Ｇ及びＢＰＦ１５６Ｇへ入力される。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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、３ｂｐｍ以上６０ｂｐｍ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３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の周波数帯に特定周波数帯を絞ることもできる。
【００４１】
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。
【００４２】
一方、ＢＰＦ１５６Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｇは、脈波が採り得る周波数帯、例えば１Ｈｚ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。
【００４３】
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をべき乗する乗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をべき乗する乗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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
演算部１５８は、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から、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を差し引く演算「ｋ＊Ｒｓ−Ｇｓ」を実行する。かかる演算によって得られた信号の時系列データは、脈波波形に相当する。
【００４８】
このようにして画像の生体領域から検出された脈波波形が設定部１６へ出力される。以下では、脈波波形のｉ番目の時刻をｔ（ｉ）、脈波波形の振幅値をｖ（ｉ）と表す場合がある。さらに、最新の脈波波形のインデックスを「Ｉ」と表す場合がある。なお、脈波波形の振幅値が採取される時刻ｔ（ｉ）の間隔、すなわちフレームレートは、δで一定とする。
【００４９】
図１の説明に戻り、設定部１６は、波形検出部１５によって検出された信号に対して所定の幅を持つ基準窓を設定する処理部である。一態様としては、設定部１６は、波形検出部１５によって検出された信号に対して、脈拍波形を所定の周期数含む所定の幅を持つ基準窓を設定する。図１に示すように、設定部１６は、転換判定部１６ａ、極値判定部１６ｂおよび窓幅設定部１６ｃを有する。
【００５０】
転換判定部１６ａは、波形検出部１５によって検出される信号の振幅値の正負が転換するか否かを判定する処理部である。一態様としては、転換判定部１６ａは、波形検出部１５によって脈波波形の振幅値が出力される度に、当該脈波波形の振幅値の正負が転換するか否かを判定する。このとき、転換判定部１６ａは、下記の式（７）または下記の式（８）のいずれかを満たす場合に、当該振幅値ｖ（ｉ）の正負が転換すると判定する。このように、転換判定部１６ａは、振幅値の正負が転換する転換点の時刻Ｔ（ｊ）＝ｔ（Ｉ）を図示しない内部メモリ等へ順次記録する。なお、上記の「ｊ」は、何番目の転換点であるかを表し、このうち、最新の転換点のインデックスを「Ｊ」と表すこととする。
【００５１】
v(i-1)<0 and v(i)>=0・・・（７）
v(i-1)>=0 and v(i)<0・・・（８）
【００５２】
極値判定部１６ｂは、波形検出部１５によって検出される信号の振幅値が極値であるか否かを判定する処理部である。一態様としては、極値判定部１６ｂは、波形検出部１５によって脈波波形の振幅値が出力される度に、当該脈波波形の振幅値が出力されるよりも１つ前のインデックスを持つ脈拍波形の振幅値が極大値であるか否かを判定する。このとき、極値判定部１６ｂは、下記の式（９）を満たす場合に、当該振幅値ｖ（ｉ−１）が極大値であると判定する。このように、極値判定部１６ｂは、振幅値が極大値を採る極大点の時刻Ｍ（ｋ）＝ｔ（Ｉ−１）を内部メモリへ順次記録する。なお、上記の「ｋ」は、何番目の極大点であるかを表し、このうち、最新の極大点のインデックスを「Ｋ」と表すこととする。
【００５３】
t(i-2)<=t(i-1) and t(i-1)>t(i)・・・（９）
【００５４】
窓幅設定部１６ｃは、基準窓の時間幅を設定する処理部である。かかる基準窓には、２つの窓のうち窓内の波形を脈波の検出に用いるかどうかが判断される方の窓を指し、例えば、最新の時刻ｔ（Ｉ）から所定の時間幅を遡った区間が設定される。以下では、窓の時間幅のことを「窓幅」と記載する場合がある。かかる窓幅は、脈波波形の振幅値が取得される度に設定せずともよく、所定の基準窓の決定条件が満たされた場合に絞って窓幅を設定できる。例えば、基準窓の設定条件の一例としては、後述の算出部１７によってモデル波形が設定される度に窓幅を設定する。
【００５５】
一態様としては、窓幅設定部１６ｃは、転換判定部１６ａによって振幅値の正負が転換すると判定された転換点の数が脈波の周期の整数倍と対応する個数になるまで遡った区間の長さを基準窓の時間幅として設定する。例えば、窓幅設定部１６ｃは、最新の転換点から周期数ｍ＊２個前までを基準窓として設定するために、最新の転換点の時刻Ｔ（Ｊ）と脈波の３周期前の転換点の時刻Ｔ(Ｊ−ｍ＊２)との差を下記の式（１０）によって求め、窓幅Ｕを決定する。すなわち、窓幅設定部１６ｃは、窓の終了時刻である最新の転換点の時刻Ｔ(Ｊ)と窓の開始時刻である時刻Ｔ(Ｊ−ｍ＊２)との間の幅を窓幅Ｕとして決定する。
【００５６】
U=T(J)-T(J-m*2)・・・（１０）
【００５７】
かかる転換点を用いた窓幅の設定では、脈波波形が脈波周波数帯、例えば４２ｂｐｍ〜２４０ｂｐｍの信号成分を持ち、脈波の測定条件が安定している状況では、脈波と同期して０を中心に正負を繰り返す周期性を利用している。これによって、脈波の測定条件が安定している状況下では、およそ脈波の１周期に対応する転換点の個数ｎの整数倍、本例では２倍の転換点を基準窓に含めることができる。
【００５８】
図７は、窓幅の設定方法の一例を示す図である。図７に示す縦軸は、振幅であり、横軸は、時間を表す。図７に示すように、脈波の１周期分を遡るには、最新の転換点を除き転換点を２つ遡ることによって脈波の１周期分を遡ることができるので、脈波の３周期分を遡るには６つ（＝３＊ｎ）遡ればよいことがわかる。このように、上記の式（１０）を用いて窓幅Ｕを設定する場合には、実測の脈波の周期と近似する周期の整数倍を窓幅に設定することができるので、最低の脈拍数、例えば４２ｂｐｍよりも時間の長さが短い窓幅を設定できる結果、後述の算定部１８における計算量を削減できる。
【００５９】
他の一態様としては、窓幅設定部１６ｃは、所定のパラメータ、例えば３秒間を窓幅Ｕに設定することができる。なお、窓幅設定部１６ｃは、上記の３秒間以外にも、脈拍数が最も低い人、例えば４２ｂｐｍ以上の時間幅であれば、任意の窓幅Ｕを設定することができる。
【００６０】
図１の説明に戻り、算出部１７は、設定部１６によって設定された基準窓に基づいて周期的なモデル波形を算出する処理部である。一態様としては、算出部１７は、基準窓内に含まれる脈拍波形の周期数と同数の周期数が収まるｓｉｎ波（正弦波）をモデル波形として算出する。例えば、算出部１７は、図７の例では、基準窓内に脈拍波形が３周期分含まれているので、基準窓の両端にある転換点を起点として３周期分収まるｓｉｎ波を初期のモデル波形として算出する。すなわち、算出部１７は、窓の終了時刻Ｔ(Ｊ)および窓の開始時刻Ｔ(Ｊ−ｍ＊２)に０となり、基準窓内にｍ周期分収まるｓｉｎ波を初期のモデル波形として算出する。例えば、初期のモデル波形は、sin(β０×ｔ＋γ０) で表される。ここで、βは、ｓｉｎ波の周期を示す。γは、ｓｉｎ波の位相を示す。なお、算出部１７は、基準窓の幅とかかる基準窓の幅に含まれるモデル波形の周期数とに基づいてモデル波形に含まれる初期のパラメータを算出する。例えば、初期のモデル波形の周期であるβ０は、基準窓の幅をかかる基準窓内に含まれる脈拍波形の周期数ｍで除算することで算出される。
【００６１】
また、算出部１７は、後述の算定部１８によって算定された一致度に基づいてモデル波形を更新する。一態様としては、算出部１７は、ニュートン法によってモデル波形に含まれるパラメータを更新する。具体的には、算出部１７は、一致度がより大きくなるようにモデル波形に含まれるパラメータを反復的に更新する。なお、算出部１７は、モデル波形に含まれるパラメータの更新を所定の回数ｎ回行う。例えば、基準窓内の脈拍波形のデータ点を(ｔ１,ｘ１),(ｔ２,ｘ２),…,(ｔＮ,ｘＮ)とするとｎ反復目のｓｉｎ波は、ｓｉｎ(βｎ×t＋γｎ)で表される。そして、算出部１７は、後述のニュートン法により一致度が最大となるモデル波形のｓｉｎ波に含まれるパラメータのβn及びγnを算出する。
【００６２】
算定部１８は、算出部１７によって算出されたモデル波形と基準窓内にある脈拍波形との間の一致度を算定する処理部である。一態様としては、算定部１８は、算出部１７によって算出されたモデル波形のパラメータを用いて一致度を算定する。これにより、算定部１８は、算出部１７によって一致度が最大になるようにモデル波形のパラメータが更新されているので、最大の一致度を算定することができる。
【００６３】
例えば、脈拍波形とモデル波形との間の一致度を示す評価値は、基準窓内の脈拍波形とｓｉｎ波をそれぞれ正規化し、内積を計算した値であり、下記の（数１）の式（１１）で表される。
【００６４】
【数１】
2015116368.tif 000003
【００６５】
なお、脈拍波形とモデル波形との間の内積を計算した値は、平均を０と仮定した相関係数とみなすことができる。ここで、σ（ｘｉ）は、ｘ１〜ｘＮの標準偏差を示す。σ（ｓｉｎ（βｎｔｉ＋γｎ））は、ｓｉｎ（βｎｔ１＋γｎ）〜ｓｉｎ（βｎｔＮ＋γｎ）の標準偏差を示す。なお、モデル波形の振幅パラメータは、評価値ｅｎには影響を与えないので、上述したｓｉｎ波のモデル式では振幅パラメータを１としている。
【００６６】
σ（ｘｉ）は、同一の基準窓内では一定の値である。また、σ（ｓｉｎ（βｎｔｉ＋γｎ））は、振幅パラメータが一定のsin波の約ｍ周期分であるので、ほぼ一定であるとみなすことができる。したがって、評価値ｅｎは、式（１１）の分子部分であって下記の（数２）の式（１２）で表されるｆｎが最大のときに最大値となる。
【００６７】
【数２】
2015116368.tif 000004
【００６８】
そこで、算定部１８は、算出部１７によって算出されたパラメータβnとγnを用いてｆｎの最大値を算出する。このとき、脈波波形に含まれるノイズが小さい場合には、脈拍波形がｓｉｎ波に元々近い波形になるので、正しいβn及びγnに収束する。このため、算定部１８は、反復回数を小さい数に固定してｆｎの最大値を算出する。そして、算定部１８は、算出された最大値のｆｎを用いて評価値ｅｎを算出する。
【００６９】
ここで、算出部１７は、下記の（数３）の式（１３）と（数４）の式（１４）との両式を満たすβnとγnを算出する。
【００７０】
【数３】
2015116368.tif 000005
【００７１】
【数４】
2015116368.tif 000006
【００７２】
そして、算出部１７は、ニュートン法によって一致度が最大となるパラメータβnとγnを算出する。具体的には、算出部１７は、下記の（数５）の式（１５）及び（数６）の式（１６）を交互に繰り返し計算することで一致度が最大となるパラメータβnとγnを算出する。
【００７３】
【数５】
2015116368.tif 000007
【００７４】
【数６】
2015116368.tif 000008
【００７５】
これにより、算出部１７は、一致度が最大のモデル波形を算出する。そして、算定部１８は、一致度が最大となるモデル波形のパラメータβnとγnを用いて最大値のｆｎを算出する。その後、算定部１８は、算出された最大値のｆｎを用いて評価値ｅｎを算出する。
【００７６】
計測部１９は、被験者の脈拍数を計測する処理部である。一態様としては、計測部１９は、算定部１８によって算定された一致度が所定の閾値以上の場合に、モデル波形に含まれるパラメータに基づいて脈拍数を計測する。例えば、計測部１９は、評価値ｅｎが最大となるモデル波形の周期パラメータβnを用いて下記の式（１７）により脈拍数Ｐ（ｂｐｍ）を算出する。
【００７７】
P＝βn／2π*60・・・（１７）
【００７８】
一方、計測部１９は、算定部１８によって算定された一致度が所定の閾値未満の場合には、脈拍数の出力を行わなくてもよい。かかる脈拍数は、誤計測によって異常値が計測された可能性が高いからである。
【００７９】
このようにして得られる脈拍数や脈波波形は、脈拍計測装置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、脈拍数や脈拍周期のゆらぎから自律神経の働きを診断したり、脈波波形から心疾患等を診断したりする診断プログラムが脈拍計測装置１０にインストールされている場合には、診断プログラムを出力先とすることができる。また、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、脈拍計測装置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、診断プログラムの測定結果や診断結果も、脈拍計測装置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。
【００８０】
なお、上記の取得部１３、抽出部１４、波形検出部１５、設定部１６、算出部１７、算定部１８、計測部１９とは、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などに脈波検出プログラムや脈拍計測処理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（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。
【００８１】
また、上記の内部メモリには、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子の一例としては、ＶＲＡＭ（Video  Random  Access  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やフラッシュメモリ（flash  memory）などが挙げられる。また、メモリではなく、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置を用いることとしてもかまわない。
【００８２】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る脈拍計測装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、脈拍計測装置１０によって実行される（１）波形検出処理について説明した後に、（２）脈拍計測処理について説明することとする。
【００８３】
（１）波形検出処理
図８は、実施例１に係る波形検出処理の手順を示すフローチャートである。この波形検出処理は、カメラ１１から画像を取得する度に処理を起動し、画像が取得されなくなるまで繰り返し実行される処理である。なお、図示しない入力デバイス等を介して中断操作を受け付けた場合には、波形検出処理を中止することもできる。
【００８４】
図８に示すように、被験者が映った画像が取得されると（ステップＳ１０１）、抽出部１４は、ステップＳ１０１で取得された画像から所定の顔パーツ、例えば被験者の鼻を基準とする生体領域の画像を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００８５】
その上で、抽出部１４は、Ｒ信号の時系列データをＢＰＦ１５２Ｒ及びＢＰＦ１５６Ｒへ出力するとともに、Ｇ信号の時系列データをＢＰＦ１５２Ｇ及びＢＰＦ１５６Ｇへ出力する（ステップＳ１０３）。
【００８６】
続いて、ＢＰＦ１５２Ｒは、Ｒ信号の特定周波数帯、例えば３ｂｐｍ以上２０ｂｐｍ未満の周波数帯の信号成分を抽出するとともに、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Ｓ１０４Ａ）。
【００８７】
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とともに、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Ｓ１０５）。
【００８８】
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とともに、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Ｓ１０６）。
【００８９】
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´noise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´noiseで除する除算「Ｇ´noise／Ｒ´noise」を実行することによって補正係数ａを算出する（ステップＳ１０７）。
【００９０】
上記のステップＳ１０４Ａの処理に並行して、ＢＰＦ１５６Ｒは、Ｒ信号の脈波周波数帯、例えば４２ｂｐｍ以上２４０ｂｐｍ未満の周波数帯の信号成分を抽出するとともに、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Ｓ１０４Ｂ）。
【００９１】
その後、乗算部１５７は、ステップＳ１０４Ｂ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Ｓ１０７で算出された補正係数ａを乗算する（ステップＳ１０８）。その上で、演算部１５８は、ステップＳ１０８で補正係数ａが乗算されたＲ信号の脈波周波数帯の信号成分から、ステップＳ１０４Ｂで抽出されたＧ信号の脈波周波数帯の信号成分を差し引く演算「ａ＊Ｒsignal−Ｇsignal」を実行する（ステップＳ１０９）。
【００９２】
そして、波形検出部１５は、演算後の信号の時系列データを脈波波形として設定部１６へ出力し（ステップＳ１１０）、処理を終了する。
【００９３】
（２）脈拍計測処理
図９は、実施例１に係る脈拍計測処理の手順を示すフローチャートである。この脈拍計測処理は、波形検出部１５から出力される脈波波形に基づいて被験者の脈拍数を計測する処理である。
【００９４】
図９に示すように、まず、転換判定部１６ａ及び極値判定部１６ｂは、波形検出部１５から脈波波形の時刻および振幅値を取得する（ステップＳ２０１）。そして、転換判定部１６ａは、波形検出部１５によって出力された脈波波形の振幅値の正負が転換するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。これとともに、極値判定部１６ｂは、波形検出部１５によって出力された脈波波形の振幅値が出力されるよりも１つ前のインデックスを持つ脈拍波形の振幅値が極大値であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
【００９５】
続いて、ステップＳ２０１で取得された振幅値の正負が転換する場合（ステップＳ２０４Ｙｅｓ）には、窓幅設定部１６ｃは、振幅値の正負が転換すると判定された転換点から脈波の周期の整数倍と対応する個数になるまで転換点を遡った区間の長さを基準窓の時間幅として設定する（ステップＳ２０５）。なお、振幅値の正負が転換しない場合（ステップＳ２０４Ｎｏ）には、脈拍数の計測を実行せずにステップＳ２０１の処理へ戻る。
【００９６】
続いて、算出部１７は、窓幅設定部１６ｃによって設定された基準窓に基づいてモデル波形を算出する（ステップＳ２０６）。具体的には、算出部１７は、モデル波形となるｓｉｎ波のパラメータである周期β及び位相γを算出する。なお、算出部１７は、脈拍波形とモデル波形との間の一致度が大きくなるようにパラメータの更新を繰り返し実行してモデル波形を算出する。
【００９７】
その後、算定部１８は、算出部１７によって算出されたモデル波形に含まれるパラメータに基づいて一致度を算定する（ステップＳ２０７）。そして、計測部１９は、算定部１８によって算定された一致度が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。ここで、計測部１９は、一致度が所定の閾値以上であると判定された場合（ステップＳ２０８Ｙｅｓ）には、モデル波形に含まれるパラメータに基づいて被験者の脈拍数を計測する（ステップＳ２０９）。一方、一致度が所定の閾値未満の場合（ステップＳ２０８Ｎｏ）には、脈拍数の計測を実行せずにステップＳ２０１の処理へ戻る。
【００９８】
［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る脈拍計測装置１０は、被験者が撮影された画像から検出した脈拍波形との間の一致度が最大となるｓｉｎ波のモデル波形を算出し、かかるモデル波形の周期から脈拍数を計算する。このため、本実施例に係る脈拍計測装置１０では、分解能能力が向上し、表現できる脈拍数が離散的でなくなる。したがって、本実施例に係る脈拍計測装置１０によれば、脈拍数を精度よく計測することができる。
【００９９】
図１０は、実施例１に係る脈拍計測処理の効果を説明するための説明図である。図１０の左に示す図は、実施例１に係る脈拍計測処理によって計測された脈拍数を示す。一方、図１０の右に示す図は、従来技術であるＦＦＴ法によって計測された脈拍数を示す。図１０に示すように、本実施例に係る脈拍計測装置１０は、ＦＦＴ法によって計測された脈拍数と比較して分解能能力が高いため連続的な脈拍数を精度よく計測することができる。
【０１００】
また、本実施例に係る脈拍計測装置１０は、従来技術であるＦＦＴ法やＭＥＭ法と比較して、計算量オーダーが線形であるので、データ量が増えても少ない計算量で脈拍数を計測することができる。これにより、例えば、脈拍計測装置１０がスマートフォンに適用される場合には、脈拍計測処理による電池のエネルギー消費を軽減することができる。また、本実施例に係る脈拍計測装置１０は、一致度に対する所定の閾値を大きくしても同程度の確率で脈拍数を計測することができるので、誤計測を減らすことができる。
【実施例２】
【０１０１】
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。
【０１０２】
［基準窓の更新］
上記の実施例１では、波形検出部１５によって検出された脈拍波形に基づいて設定された基準窓を用いて脈拍数を計測する場合を例示したが、かかる基準窓は更新してもよい。例えば、設定部１６は、算出部１７によってモデル波形のパラメータが更新されるたびに、基準窓の窓幅をモデル波形がｍ周期分入る長さに更新する。
【０１０３】
図１１は、基準窓の更新処理を説明するための説明図である。図１１に示すように、初期のモデル波形の周期と比べてパラメータ更新後のモデル波形の周期が長い場合には、窓内に含まれる周期数が小さくなる。このため、脈拍計測装置１０は、脈拍数を誤計測する可能性がある。そこで、脈拍計測装置１０は、モデル波形のパラメータが更新されるたびに、更新されたモデル波形の周期に合わせて基準窓を再設定する。これにより、脈拍計測装置１０は、最新のモデル波形の正確な周期に基づいて脈拍数を計測することができるので、脈拍数を誤計測する可能性を低くすることができる。
【０１０４】
［脈拍数の計測条件］
上記の実施例１では、算定部１８によって算定された一致度が所定の閾値以上の場合に
脈拍数を計測する場合を例示したが、脈拍数を計測する条件は一致度の大きさに限定されない。具体的には、計測部１９は、最終的なモデル波形のパラメータが所定の範囲内にある場合に脈拍数を計測してもよい。例えば、計測部１９は、得られる心拍数が人の一般的な心拍数の範囲内である４０ｂｐｍ〜２００ｂｐｍに含まれる場合のみ脈拍数を計算する。他の例では、計測部１９は、モデル波形の位相γnの絶対値が所定の閾値(例えばπ／４)より小さい場合のみ脈拍数を計算する。これにより、脈拍計測装置１０は、ノイズを含む脈拍波形から誤った脈拍数を計算する可能性を減らすことができる。
【０１０５】
［モデル波形の種類］
上記の実施例１では、モデル波形をｓｉｎ波とする場合を例示したが、かかるモデル波形はｓｉｎ波に限定されない。例えば、算出部１７は、三角波など他の周期的な波形をモデル波形としてもよい。また、算出部１７は、複数の周期的な波形の和で構成される合成波をモデル波形としてもよい。
【０１０６】
［入力信号］
上記の実施例１及び実施例２では、入力信号としてＲ信号およびＧ信号の二種類を用いる場合を例示したが、異なる複数の光波長成分を持つ信号であれば任意の種類の信号および任意の数の信号を入力信号とすることができる。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ、ＩＲおよびＮＩＲなどの光波長成分が異なる信号のうち任意の組合せの信号を２つ用いることもできるし、また、３つ以上用いることもできる。
【０１０７】
［他の実装例］
上記の実施例１では、脈拍計測装置１０が上記の脈拍計測処理をスタンドアローンで実行する場合を例示したが、クライアントサーバシステムとして実装することもできる。例えば、脈拍計測装置１０は、脈拍計測処理を実行するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって脈拍計測サービスを始めとするサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。このように、脈拍計測装置１０がサーバ装置として動作する場合には、スマートフォンや携帯電話機等の携帯端末装置やパーソナルコンピュータ等の情報処理装置をクライアント端末として収容することができる。これらクライアント端末からネットワークを介して被験者の顔が映った画像が取得された場合に波形検出処理を実行し、その脈波波形を用いて脈拍計測処理を実行した上でその検出結果やその検出結果を用いてなされた診断結果をクライアント端末へ応答することによって脈波検出サービス及び診断サービスを提供できる。
【０１０８】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、設定部１６、算出部１７、算定部１８または計測部１９を脈拍計測装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、設定部１６、算出部１７、算定部１８または計測部１９を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の脈拍計測装置１０の機能を実現するようにしてもよい。
【０１０９】
［脈拍計測処理プログラム］
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パーソナルコンピュータやワークステーション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１２を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する脈拍計測処理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。
【０１１０】
図１２は、実施例１及び実施例２に係る脈拍計測処理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１２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、カメラ１１０ｃ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、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０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。
【０１１１】
ＨＤＤ１７０には、図１２に示すように、上記の実施例１で示した設定部１６、算出部１７、算定部１８及び計測部１９と同様の機能を発揮する脈拍計測処理プログラム１７０ａが予め記憶される。この脈拍計測処理プログラム１７０ａについては、図１に示した各々の設定部１６、算出部１７、算定部１８及び計測部１９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、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。
【０１１２】
そして、ＣＰＵ１５０が、脈拍計測処理プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１２に示すように、脈拍計測処理プログラム１７０ａは、脈拍計測処理プロセス１８０ａとして機能する。この脈拍計測処理プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０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、脈拍計測処理プロセス１８０ａは、図１に示した設定部１６、算出部１７、算定部１８及び計測部１９にて実行される処理、例えば図１２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。
【０１１３】
なお、上記の脈拍計測処理プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣ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】
【０１１４】
１０    脈拍計測装置
１１    カメラ
１３    取得部
１４    抽出部
１５    波形検出部
１６    設定部
１６ａ  転換判定部
１６ｂ  極値判定部
１６ｃ  窓幅設定部
１７    算出部
１８    算定部
１９    計測部
【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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