(57)【要約】  本発明は、検出された特性信号から情報を抽出するデバイス及び方法に関する。被検者１０によって放射又は反射された電磁放射線２０から導出可能なデータストリーム２６が受け取られる。データストリーム２６は、検出される所望の被検者動作を示す生理学的情報３０を含む連続的又は離散的特性信号６８を含み、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な関心生体信号を抽出するために使用される。複数の特性指標要素６０が、次元削減６６を介してデータストリーム２６から導出される。複数の特性指標要素６０は、所望の被検者動作を示す基準動作方向４１と実質的に揃えられた決定された向きを有する外乱低減された指標要素４０に関連付けられた方向性動作成分７０を含む。したがって、次元削減されたデータを利用して関心生体信号を検出する。
2014510601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出された特性信号から情報を抽出するデバイスであって、
被検者によって放射又は反射された電磁放射線から導出可能なデータストリームを受け取るインターフェースと、
前記データストリームから生理学的情報を抽出する抽出器手段と、
を含み、
前記データストリームは、所望の被検者動作を示す前記生理学的情報を含む連続的又は離散的特性信号を含み、前記生理学的情報は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号を表し、
前記抽出器手段は、次元削減を介して前記データストリームから複数の特性指標要素を導出し、前記複数の特性指標要素は、外乱低減された指標要素に関連付けられた方向性動作成分を含み、前記外乱低減された指標要素は、基準動作方向に実質的に揃えられた決定された向きを有し、前記複数の特性指標要素は、前記生理学的情報を含む派生信号フォームを示す、デバイス。
【請求項２】
前記派生信号フォームは、残存妨害信号成分を更に示し、前記デバイスは更に、前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号を示す前記派生信号フォームの所望の被検者動作成分を強調することによって、かつ、残存妨害信号成分を抑制することによって、前記派生信号フォームを変換する変換器手段を含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記派生信号フォームの時間変動、又は、前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号に対応する前記所望の被検者動作成分を決定する解析手段を更に含む、請求項１又は２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記データストリームは、画像フレームのシーケンスを含み、各単一の特性指標要素は、対応する画像フレームから導出される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項５】
前記データストリームからの前記生理学的情報の前記抽出は、前記所望の被検者動作を高度に示す関心部を決定することによって捕捉されたデータストリームシーケンスを処理することを更に含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項６】
可視光、赤外光、及び紫外線からなる群から選択される少なくとも１つの特定の波長範囲内の電磁放射線を検出し、前記インターフェースに接続可能であるセンサ手段を更に含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項７】
前記次元削減は、前記データストリームに含まれる前記画像フレームの各サブエンティティに関連付けられたデータストリーム特性を、前記外乱低減された指標要素に集積及び投影することを含み、これにより、対応する前記特性指標要素が得られる、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
前記抽出器手段は更に、前記基準動作方向を考慮して前記外乱低減された指標要素の前記向きを決定する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項９】
前記派生信号フォームの前記変換は、前記派生信号フォーム、又は、前記派生信号フォームに埋め込まれた前記所望の被検者動作成分を処理することを更に含み、前記処理は、動き補償、フィルタリング、ウィンドウイング、クリッピング、エッジ強調、及びエッジぼかしからなる群から選択される、請求項２に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記抽出器手段又は前記変換器手段は更に、少なくとも１つの対応する特性指標要素に積分変換を適用し、これにより、所望の前記生体信号を示す前記所望の被検者動作成分を示すスペクトル情報を得る、請求項７に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記抽出器手段又は前記変換器手段は、所望の前記少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号を示すマグニチュードレンジのシーケンスが得られるように、対応する特性指標要素にフーリエ変換を適用する、請求項１０に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記抽出器手段は更に、所望の前記生体信号を示さない被検者動作に関する、又は、前記被検者と前記センサ手段との間の全体的な相対動作に関する妨害動作を補償する、請求項６に記載のデバイス。
【請求項１３】
前記派生信号フォームの前記時間変動、又は、所望の前記生体信号を示す前記所望の被検者動作成分の前記決定は、少なくとも、特性指標要素と先行若しくは後続の特性指標要素との間の相対オフセット、又は、少なくとも、同じ特性指標要素の特性投影データストリーム特性間の距離を考慮して決定される、請求項３に記載のデバイス。
【請求項１４】
検出された特性信号から情報を抽出する方法であって、
被検者によって放射又は反射された電磁放射線から導出可能なデータストリームを受け取るステップと、
次元削減を介して前記データストリームから複数の特性指標要素を導出することによって前記データストリームから生理学的情報を抽出するステップと、
を含み、
前記データストリームは、所望の被検者動作を示す前記生理学的情報を含む連続的又は離散的特性信号を含み、前記生理学的情報は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号を表し、
前記複数の特性指標要素は、外乱低減された指標要素に関連付けられた方向性動作成分を含み、前記外乱低減された指標要素は、基準動作方向に実質的に揃えられた決定された向きを有し、前記複数の特性指標要素は、前記生理学的情報を含む派生信号フォームを示す、方法。
【請求項１５】
コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると請求項１４に記載される方法のステップを前記コンピュータに実行させる、プログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特性信号から情報を抽出するデバイス及び方法に関する。特性信号は電磁放射線から得られるデータストリームに埋め込まれ、特にデータストリームは、被検者運動によって示される関心被検者の少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体サインを示す生理学的情報を含む連続的又は離散的信号を含む。
【背景技術】
【０００２】
米国特許出願公開第２０１０／００６１５９６Ａ１号は、生理学的運動の一部との類似性を判断する方法を開示し、当該方法は、
被検者の第１の画像を獲得するステップと、
当該被検者の第２の画像を獲得するステップと、
当該第１及び第２の画像間の類似性のレベルを判断するステップと、
当該第１及び第２の画像間の判断された類似性のレベルを、当該生理学的運動の一部と相関させるステップと、
を含む。
【０００３】
この文献は更に、当該方法の幾つかの改良点を開示する。計算性能の分野はかなり進歩しているが、所望の生体信号の即時の、いわば、オンラインの検出を可能にする即時画像認識及び画像処理を提供することは依然として困難である。このことは、通常十分な計算能力がないモバイルデバイスアプリケーションについて特に言える。
【０００４】
所望の信号の検出のために考慮されなければならない幾つかの制約からも更なる課題が生じる。一般に、検出品質は、例えばモニタリングされる被検者にマーカーを付与する場合である、強制的な（obtrusive）測定を適用することによって高められる。しかし、例えば人体に取付けられるベルト又はセンサを使用する強制的測定は、不快で落ち着かないと考えられる。
【０００５】
更に、捕捉された反射又は放射電磁放射線といった記録データ、特に記録画像フレームは、そこから抽出されるべき所望の信号に加えて、外乱全般（例えば輝度条件を変更したことによるノイズ又は観察被検者の妨害動作）から得られる更なる信号成分を常に含むため、所望の信号のきめ細かくて正確な抽出には、当該データの処理について、依然として大きな問題がある。更に、被検者運動に関連する信号は、関心被検者が例えば衣服や毛布で覆われている場合には減衰される。
【０００６】
最終的には、このことは、特に妨害信号成分の振幅及び／又は公称値が、抽出される所望の信号成分の振幅及び／又は公称値よりもかなり大きい場合に言える。潜在的には、各成分間の差の大きさは数オーダーを含むとさえ予想される。
【０００７】
この問題に対する可能なアプローチは、所望の信号成分が埋め込まれている関心信号を捕捉する際に、妨害信号成分が当該信号に重なることを最小限とするように、十分に準備されかつ安定した周囲条件を提供することに関する。しかし、このような実験室での条件を日常の現場応用に移すことは、かなりの努力と準備作業が必要となるため、できない。
【０００８】
必要とされる準備には、例えば幾つかの標準的な光源、更には、より大きなノイズレベルの原因となる妨害動作を回避するために観察被検者を固定する手段の設置及び位置付けが含まれる。しかし、これらの手段は、例えば外来又は臨床患者のモニタリングである日常での応用、又は、スポーツ及びフィットネスのモニタリングといったライフスタイルへの応用にでさえ適用されるのは現実的ではないと考えられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、本発明は、検出された特性信号から情報を抽出するデバイス及び方法であって、努力をほぼ必要とすることなく、特に計算及び演算要件を少なくして所望の信号を得ることを容易にする更なる改良点を提供する、当該デバイス及び方法を提供することを目的とする。
【００１０】
処理及び解析される捕捉信号に影響を及ぼす外乱の影響を受けにくいデバイスを提供することが更に有利であろう。
【００１１】
また、例えば小さい信号対ノイズ比、変動する輝度条件、及び／又は、所望の関心動作パターンとは異なる観察被検者の妨害動作といったかなり劣悪な周囲条件下でも、所望信号の抽出を可能にするデバイスを提供することが有利であろう。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の態様では、検出された特性信号から情報を抽出するデバイスが提示される。当該デバイスは、
被検者によって放射又は反射された電磁放射線から導出可能なデータストリームを受け取るインターフェースと、
データストリームから生理学的情報を抽出する抽出器手段と、
を含み、
データストリームは、所望の被検者動作を示す生理学的情報を含む連続的又は離散的特性信号を含み、当該生理学的情報は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号を表し、
抽出器手段は、次元削減を介してデータストリームから複数の特性指標要素を導出し、当該複数の特性指標要素は、外乱低減された指標要素に関連付けられた方向性動作成分を含み、当該外乱低減された指標要素は、基準動作方向に実質的に揃えられた決定された向きを有し、当該複数の特性指標要素は、当該生理学的情報を含む派生信号フォーム（形状）を示す。
【００１３】
本発明は、所望の生体信号の抽出を目的とする場合、一般に、悪い信号対ノイズ比を考慮しなければならないという見識に基づいている。基本的に、この比は、特に、所望の被検者動作のレベルと、被検者又は更なる動作源によって引き起こされる妨害動作のレベルとの差が著しいことを示すものと考えられる。更に、所望の被検者動作は、例えば被検者が衣服又は毛布によって覆われる場合、ある程度隠される。更に、単に動作によって引き起こされたものではないデータストリーム成分の特性変化（例えば変動輝度条件）によって生じる外乱も予想されなければならない。更に、これらの外乱の大きさは、所望の生体信号を示す所望の被検者動作よりもかなり大きい。
【００１４】
しかしながら、所望の信号の検出は、データストリームに固有の外乱を、いわば、「許容」することによって容易にされる。更に、所望の生体信号は、外乱全般から一般に区別される特定の特性によって特徴付けられることを考慮すると、信号検出は、著しく向上される。例えば上記の特定の特性は、特定の周波数帯、共通の優先方向、及び予想される振幅帯を含み、これらはすべて、共通の外乱に関して、経時的な変化はかなり小さいと想定される。
【００１５】
本発明のデバイスは、したがって、次に限定されないが、被検者の呼吸速度、呼吸速度変動、又はそれらの派生物の検出に典型的に使用される。このような生体サインは、ある程度まで容易に想定できる特性を含む。検出は、依然として、更なる少なくとも部分的に周期的な生体信号が、次元削減のために引き出される各方向性動作パターンに少なくとも何らかの形で関連付けられることを想定して、それらの生体信号に関する。
【００１６】
つまり、例えば被検者の現在の呼吸速度の抽出を目的とした場合、息を吸い込み吐くサイクルは人体の胸部の特徴のある上げ下げによって表されると考えられる。言うまでもなく、呼吸は、被検者の腹部又は顔部（例えば鼻又は口）の特徴のある動作によっても表される。この被検者動作は、それに関連する、例えば呼吸数、かなり小さい呼吸振幅、及び人体の各部位の脈動の特徴のある方向（即ち、基準動作方向）といった生理学的情報を何らかの形で表す。逆もまた同様に、データストリームから抽出された被検者動作から、所望の生体信号が導出される、又は、より正確には回復される。
【００１７】
したがって、基準動作方向を検討すると、一方でデータストリーム情報の大幅な削減を可能にし、他方で所望の生体信号の検出が依然として可能である。したがって、必要となる計算能力を削減できる。更に、次元削減は、所望の被検者動作方向に関連しない動作といった不所望の外乱を、データストリームから大幅に取り除くことができるので、信号品質を際立たせる。
【００１８】
つまり、例えば２次元に配置されたエンティティをそれぞれ有する画像フレームのシーケンスである入力データストリーム（エンティティは更に、例えば輝度、色相、及び彩度である色空間に関連付けられる色特性といった追加の画像特性を含む）は、次元削減された要素、つまり、特性指標要素のシーケンスに変換される。特性指標要素は、更なる色関連又は一般データストリーム関連の情報を依然として含む。要するに、所望の生体信号は、特徴指標要素のシーケンスに固有の経時変化に反映される。
【００１９】
本発明では、特性指数要素は、基準動作方向に揃えられるが、いわば、介在的（mediate）に揃えられる。データストリームの所望の成分は高められる一方で、それに主に直交に向けられた外乱成分は減少又は除去される。したがって、ノイズ低減及び信号品質における大幅な改善が達成される。
【００２０】
このコンテキストにおいて、特性指標要素の基準動作方向とのアライメントは、基準動作方向が被検者の実際の真の瞬間呼吸動作を表す単なる理想ベクトルと見なされる点で「介在的」と考えられることに留意されたい。つまり、基準動作方向は、被検者に生じ、データストリームに残存するほんの少しの外乱によって経時的に変動する。各特性指標要素を対応する基準動作方向に完全に一致させることは意図していない。完全に一致させるには、計算に膨大な努力が必要となる。そうではなく、特性指標要素の導出は、好適には基準動作方向により密接に揃えられた外乱低減された指標要素に基づく。
【００２１】
言うまでもなく、（理論上の）基準動作方向からの小さい偏差（例えば１５°未満、好適には１０°未満、更に好適には５°未満）も、著しい信号損失又は破損につながらない。このコンテキストにおいて、例示的な用途（例えば呼吸速度又は呼吸速度変動の決定）では、最も所望される関心信号は、周期動作の絶対振幅ではなくその頻度であることが想起される。外乱低減された指標要素の決定のための例示的なアプローチが以下に提示される。
【００２２】
導出された特性指標要素はシーケンスにされ、離散的シーケンスは、連続的シーケンスに変換される。またその反対も可能である。この配列は、最終的には派生信号フォームを直接的又は間接的にもたらす。
【００２３】
情報を抽出するデバイスの一実施形態では、データストリームは、画像フレームのシーケンスを含み、単一の特性指標要素は、それぞれ、対応する画像フレームから導出される。
【００２４】
情報を抽出するデバイスの更なる実施形態では、デバイスは、可視光、赤外光、及び紫外線からなる群から選択される少なくとも１つの特定の波長範囲内の電磁放射線を検出するセンサ手段を含み、当該センサ手段はインターフェースに接続可能である。
【００２５】
代替案では、既に捕捉され記憶されているデータは、デバイスによってインターフェースに供給されて処理される。特に動物、又は、より具体的には人間である生物を観察する場合、生体信号は、放射された放射線（例えば赤外光）及び／又は反射された放射線（例えば可視光及び紫外線）における僅かな変動から導出される。日常での応用では、実質的に可視の光が検出されて解析されることが好適である。このために、一般的な自然又は人工光源以外に、解析時に、更なる放射源は必要とされない及び／又は考慮される必要はない。
【００２６】
この実施形態は、センサ手段が、ＲＧＢ、ｓＲＧＢ、Ｒｇ色度、ＨＳＶ、ＨＳＬ、ＣＭＹＫ、ＹＰｂＰｒ、ＹＣｂＣｒ、ｘｖＹＣＣ、及びこれらの組み合わせからなる群から選択される信号空間内で信号を捕捉するカメラを含む点で更に改良される。言うまでもなく、変動する照明条件によってあまり影響を受けない信号を得るために、正規化手段をデータストリームに適用してもよい。
【００２７】
つまり、十分な色深度を提供するビデオカメラ、いわゆるウェブカムでさえも、関心被検者を観察し、解析されるべきデータストリームを記録するために使用してもよい。言うまでもなく、ｌｏｇＲＧＢといった上記の信号空間タイプの派生物を使用してもよい。必要とされる解析処理により広いスペクトル基準を提供するために、少なくとも部分的に幾つかの異なる信号空間を組み合わせることも考えられる。
【００２８】
このコンテキストにおいて、代替案として、可視光及び赤外光の波長範囲を含む信号空間も考えられる。このようにして、デバイスは、輝度条件における大きい変化、又は、昼夜の変化といった変動する全体条件に対し適切に適応される。昼夜の変化とは、特に寝ている生物がモニタリングされる場合に当てはまる。このコンテキストにおいて、可視光に基づく照明は、健康への悪影響を暗示するか、又は、更には所望の生体信号に影響を及ぼすことがある。例えば昼夜の変化を伴う長期間のモニタリングを可能とするために、通常のＲＧＢカメラを暗視カメラと組み合わせてもよい。
【００２９】
これに加えて、加速度センサをセンサ手段又は対応する筐体に付与することも更に考えられる。このようにして、モニタリングされる領域に対するカメラの大域的動作が補償される。加速度センサはあらゆる空間方向におけるセンサ手段の動作を検出することが好適である。加速度センサは更に、センサ手段動作又は加速度に関する閾値が超過されると停止信号を供給する。不所望の動作が終了すると、即ち、加速度センサはモニタリングを再開又は継続してもよいことを示すと、対応する開始信号が供給される。
【００３０】
有利な実施形態では、抽出器手段は更に、基準動作方向を考慮して外乱低減された指標要素の向きを決定する。
【００３１】
このようにすると、妨害動作を表す基準方向も追加的に決定される。基本的に、この基準方向は、外乱低減された指標要素と実質的に直交に方向付けられる。妨害動作基準方向に揃えられた動作は、所望の信号を実質的に示さないと見なされ、したがって、複数の特性指標要素を導出する際には無視される。
【００３２】
外乱低減された指標要素の決定は、基準動作方向の向きの基礎知識を考慮して行われる。この決定は、計算資源を節約する方法で行われる。
【００３３】
このようにして、一般的なハードウェアコンポーネント、又はモバイルデバイスでさえも使用してデータストリームのオンザフライ（on-the-fly）処理が可能となる。基本的に、信号抽出は、瞬間又は準瞬間モードで行われる。
【００３４】
初期設定では、基準動作パターンに関する知識が使用される。例えば患者がベッドに寝ている場合、呼吸に関連付けられた胸部の上下動作が、基本的に垂直に方向付けられた外乱低減された指標要素をもたらす。
【００３５】
少なくとも、「静的」（例えば寝ている）被検者のモニタリングの初期段階の間、「設定」された外乱低減された指標要素を使用することが考えられる。より「動的」な観察被検者を有する別の応用では、初期外乱低減された指標要素の事前決定が行われる。このために、捕捉されたシーケンスは、生体信号（既知の周波数帯、振幅範囲、及び優先方向）を示す動作パターンを見つけるべく走査される。基礎的生理学的知識も適用される。例えばモニタリングされる被検者は、異常な姿勢を取っている（例えば逆立ちしている）よりも寝ている、座っている、又は歩いている可能性が高い。このパターンは、基本的な画像認識ステップを適用すると検出される。言うまでもなく、初期外乱低減された指標要素の事前決定は、初期状態時の計算要件を増加する場合がある。しかし、外乱低減された指標要素を検出した後は、デバイスは、計算要件を大幅に削減する次元削減を含む標準動作モードに切り替わる。
【００３６】
動作時、検出された外乱低減された指標要素のほぼ定期的な検証が適用される。例えば外乱低減された指標要素を検出するために移動平均が検討される。決定のために離散的画像ストリームが使用される場合、外乱低減された指標要素の決定時に幾つかの画像をスキップすることが更に考えられる。このようにして、外乱低減された指標要素の向きの更新又は調節が必要となる外乱被検者動作（例えばベッドで寝返りを打つ）が検出される。このために、例えば１５°、１０°、又は、更には５°の偏差に相当する閾値が設定される。この閾値が超過されると、外乱低減された指標要素は更新される。
【００３７】
デバイスの更なる実施形態では、抽出器手段は、対応する画像フレームの指標部を検出し、当該指標部は、所望の被検者動作を高度に示すものである。
【００３８】
したがって、センサ手段の向き及びアライメントと、捕捉されるフレームサイズの検出とは単純化される。好適には、センサ手段によって観察されるフレームサイズは、被検者動作が予想される領域全体を対象とする。したがって、センサ手段の向きの再決定（例えば追加のカメラワーク）は低減又は回避される。
【００３９】
幾つかの実施形態では、いわゆる非指標領域の検出及び記録も、外乱低減された指標要素の向きの決定のために、所望の信号を示さない基準パターンが引き出される点で、生体信号抽出に貢献する。このようにして、基準データが得られる。基準パターンを利用したアプローチが以下に提示される。
【００４０】
更に有利な実施形態では、情報を抽出するデバイスは、派生信号フォームの時間変動、又は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号に対応する所望の被検者動作成分を決定する解析手段を含む。
【００４１】
所望の生体信号は、派生信号フォーム又はその所望の被検者動作成分に明らかに反映される。例えば呼吸速度、呼吸速度変動、又はそれらの更なる派生物である所望の信号を抽出するために信号処理方法が利用される。
【００４２】
情報を抽出するデバイスの好適な実施形態では、派生信号フォームは、残存外乱信号成分を更に示し、当該デバイスは更に、生体信号を示す派生信号フォームの所望の被検者動作成分を高めることによって、かつ、残存妨害信号成分を抑制することによって、派生信号フォームを変換する変換器手段を含む。
【００４３】
特性指標要素が、所望の信号に重なる外乱（例えば外乱低減された指標要素と偶然一致する大域的動作）を依然として含む場合、信号対ノイズ比は、残存外乱を抑制することによって向上される。このために、幾つかの信号補正及び回復ステップが適用される。
【００４４】
例えば変換器手段は、派生信号フォームをクリッピング又はソフトクリッピングする。ソフトクリッピングは、妨害動作又はノイズを示す可能性が高い信号フォームにおける不所望の異常値を減衰することに関する。このようにして、データ処理のための瞬間又は準瞬間制御回路が提供される。例えば信号フォームから抽出される所望の生体信号をひどく悪化させることなく信号フォームを滑らかにするように、先行信号の値がバッファリングされ、後続値のクリッピング計算に適用される。クリッピングには、各信号値の対数を取ることが含まれる。
【００４５】
これに代えて又はこれに加えて、データストリームから少なくとも１つの制御パターンが導出される。例えば病院における患者の呼吸速度を検出する例を再び参照すると、一般的な大域的動作を示すパターン及び／又は所望の信号を示さない被検者動作を示すパターンが、所望の動作を高度に示す関心部に加えて考慮されることが考えられる。例えば大域的動作パターンは、経時的に不動、即ち、静止していると考えられる更なる物体である。このパターンは、モニタリングされている画像フレームの被検者に対して、例えばカメラであるセンサ手段の妨害動作を検出するために引き出される。その一方で、例えば脚や腕の動作といった所望の信号を示さない被検者動作パターンは、呼吸によってもたらされたものではない物体動作を決定するために使用される。このようにして、ベッドで寝返りを打つ場合でも、患者はモニタリングされて満足のいく結果が得られる。
【００４６】
更に、検出された妨害動作パターンは、上述したように、外乱低減された指標要素を追跡及び調節するために使用される。これに加えて、これらのパターンは、何らかの形で派生信号フォームに反映される。これに関連して、検出された妨害パターンも、外乱低減された指標要素を考慮して、上記の次元削減によって処理されることが考えられる。このようにして、派生信号フォームにおいて所望の被検者動作成分に重なることが予想される残存妨害信号成分が決定される。信号分離手段を適用することによって、残存妨害信号成分は、派生信号フォームから取り去られる。したがって、所望の信号は明確に検出され、外乱はより大幅に抑制される。
【００４７】
抽出器手段及び変換器手段には幾つかの実施形態がある。第１の非常に簡単な実施形態では、検出器手段及び変換器手段は共に、それぞれの論理コマンドによって駆動される処理ユニット、特にパーソナルコンピュータの処理ユニットによって具現化される。このような処理ユニットは、適切な入力及び出力インターフェースも含んでよい。
【００４８】
しかし、代替案では、抽出器手段及び変換器手段は、それぞれ、対応するコマンドによって駆動される又は導出可能な別個の処理ユニットによって具現化される。したがって、対応する処理ユニットはそれぞれその特殊用途に適合される。
【００４９】
したがって、タスクの分配が適用される。ここでは異なるタスクが例えばマルチプロセッサ処理ユニットの単一のプロセッサ上で実行されて処理されるか、又は、パーソナルコンピュータを再び参照して、画像処理関連タスクが画像プロセッサ上で実行される一方で、他の演算タスクが中央処理演算ユニット上で実行される。
【００５０】
解析手段も、論理コマンドによって駆動される処理ユニットによって具現化される。このために、別個の処理ユニット、又は、抽出器手段、変換器手段、及び解析手段に共通の処理ユニットが使用されてもよい。
【００５１】
処理ユニットは、変換器手段及び解析手段以外に、抽出器手段も具現化することが更に考えられる。センサ手段も、デバイスの一体コンポーネントであってよい。これに加えて、無線又は有線に基づく通信手段を介してインターフェースに接続可能な遠隔センサ手段が使用されてもよい。
【００５２】
有利な実施形態では、次元削減は、データストリームに含まれる画像フレームの各サブエンティティに関連付けられたデータストリーム特性を、外乱低減された指標要素に集積及び投影することを含み、これにより、対応する特性指標要素が得られる。
【００５３】
このようにして、データストリームに提供される多次元情報が、外乱低減された指標要素に実質的に平行に方向付けられた信号情報を損失することなく、圧縮される。したがって、抽出されるべき所望の信号を示す動作情報は、結果として得られる特性指標要素内に依然として含まれている。
【００５４】
つまり、例えば画像フレームのシーケンスからの１つの画像フレームを処理する場合、例えば行列状に配列されたピクセルエンティティである画像の２次元解像度は、１次元情報に変換される。簡単にするために、外乱低減された指標要素は、列方向に揃えられていると想定される。別の方法では、画像座標系を外乱低減された指標要素と揃えるために座標変換が画像に適用される。この場合、行毎のデータストリーム特性を外乱低減された指標要素に投影して、画像を特徴付ける対応する特性指標要素が得られる。
【００５５】
例えばデータストリーム特性は、平均ピクセル値、ピクセル値標準偏差、コントラスト比、輝度特性、それらの組み合わせ、及びそれらの派生物からなる群から選択される。更に、更なる色空間又は画像フレーム関連特性が、行毎の集積のために引き出される。例えば一行の対応する特性指標要素値の決定は、当該行の全ピクセルに亘っての合計ピクセル値の計算を含む。このようにして、例えば当該行全体の合計された色値が、特性指標要素の１つのエンティティになる。ピクセル標準偏差を使用する場合、行毎の集積は、隣接行に埋め込まれた周囲情報の考慮を含んでもよい。
【００５６】
次元削減アプローチの大きな利点は、所望の信号のいわゆる介在検出（mediate detection）でさえも可能となる点である。これは、特に例えば被検者が何らかの形で覆われている場合（例えば衣服を着ているか又は毛布等で覆われている場合）のコントラストが悪い条件下に当てはまる。モニタリングされる被検者のエッジ又は形状のこのような「ぼかし（softening）」は、信号検出への悪影響を暗示するものではない。特にソフトエッジ（例えば衣服又は毛布のしわ又は折り目）もまた、関心信号を示す生理学的動作の影響を受ける。隣接ピクセル間の小さい偏差は、行毎に集積する際に合計偏差に反映されるので、各ピクセル特性を総計することは、やはり、これらのはっきりとしないエッジを強調する。
【００５７】
これに関連して、対照的に、一般的な画像認識方法は、単一の２次元画像のそれぞれにおけるシャープエッジの検出に依存する。上記のソフトエッジは、単にエッジ検出を目的とした場合、これらの方法では大きな問題となる。したがって、データ処理及び信号検出を実行可能とするためには、標準光源又は特殊マーカーといった人工的な条件が適用されなければならない。このコンテキストにおいて、エッジ検出は、単一の画像フレームのそれぞれに適用されやすい一方で、本明細書に提示するアプローチでは、圧縮データセット、即ち、特性指標要素のシーケンスだけを処理すればよく、これにより、その中に埋め込まれている所望の信号が検出されることを強調したい。
【００５８】
つまり、画像フレームのシーケンスは、画像フレーム「部分（slices）」のシーケンスによって置換される。しかし、各「部分（slice）」は、信号検出に必要なすべての情報を依然として含んでいる。
【００５９】
情報を抽出するデバイスの更なる実施形態では、派生信号フォームの変換は、派生信号フォーム、又は、そこに埋め込まれた所望の被検者動作成分を処理することを更に含み、当該処理は、動き補償、フィルタリング、ウィンドウイング、クリッピング、エッジ強調、及びエッジぼかしからなる群から選択される。
【００６０】
基本的に、派生信号フォームは、特性指標要素を配列することによって得られる。このようにして、所望の信号を高度に示す動作プロファイルが得られる。この動作プロファイルは、空間周波数情報、即ち、データストリーム特性を集積する（例えば画像ピクセル値を行毎に総計する）ことによって決定される顕著（prominent）要素を含む。特にデータストリームに生じるコントラストの高いエンティティは、動作プロファイルにおいて顕著要素として表される。最終的には、所望の信号を決定するために、特定の所与の空間周波数帯（所望の被検者動作によって決定される）が指定される。
【００６１】
動作プロファイルは、信号対ノイズ比を更に向上させるために処理される。例えばバンドパスフィルタ又はウィンドウイング手段が使用される。このコンテキストにおいて、更なる実施形態では、解析手段は更に、派生信号フォーム又は所望の被検者動作成分をフィルタリングし、０．２Ｈｚ乃至１０Ｈｚ、好適には０．５Ｈｚ乃至３．５Ｈｚの帯域幅において信号成分を高めることが好適である。
【００６２】
呼吸速度の検出の例を再び参照すると、各特性指標要素上の呼吸動作を示す顕著要素は、多数の特性指標要素を配列する際に、特定の空間脈動を経験する。対照的に、呼吸動作を示さない顕著要素（例えば時間が経過しても不変のエッジを表す）は、通常、特性指標要素のシーケンスでは、時間が経過しても基本的に真っ直ぐな線を形成する。更に、呼吸動作を示さない顕著要素ではあるが、ランダムな動作（例えば腕又は脚の動作）の影響を受ける要素は、特性指標要素のシーケンスにより形成される動作プロファイルでは、対応してランダムに湾曲した線によって表される。これらの見識を考慮することによって所望の信号は更に高められる。
【００６３】
動作プロファイルにおけるコントラストを高めるために更なる処理が適用される。所望の生体信号によってもたらされたと考えられる顕著曲線又はエッジを選択することによって、経時的に脈動する単一のグラフとして理解される派生信号フォームが最終的にもたらされる。
【００６４】
つまり、派生信号フォームは、少なくとも、特性指標要素と先行若しくは後続の特性指標要素との間の相対オフセット、又は、少なくとも、同じ特性指標要素の特性投影データストリーム特性間の距離（即ち、所望の動作を示す顕著エンティティと所望の動作を示さない顕著エンティティとの間の距離）を表す。
【００６５】
これに加えて又はこれに代えて、位相面相関（又は派生信号フォームグラフが動作プロファイルから既に導出されている場合には位相線相関）が、獲得されたデータに適用される。このようにして、データストリーム情報の代替の抽象的な「可視化」が、周期的な動作パターンの検出を容易にする。
【００６６】
更に、動作プロファイルにおいて強調されるべきエッジとぼかすべきエッジとを決定するために、画像合成の知識が使用される。例えば最初の画像において高いコントラストのエッジを示す動作プロファイルにおけるシャープエッジ（外乱低減された指標要素に実質的に揃えられる）は、生体信号を示す被検者動作によって引き起こされたものではないことが適正に推測される。可能性としては、これらのエッジは、例えば家具、窓等である静止したエッジであることが突き止められる。ぼかすことによってこれらのエッジの影響を減らすことが考えられる。その一方で、ソフトであるため動作ファイルではあまり強く表されない所望の動作を示すエッジは強調される。このことは、特に被検者が毛布又は衣服を着用していることによって覆われ、被検者の動作が布の折り目によって主に表される場合に当てはまる。
【００６７】
更なる実施形態では、当該デバイスは、少なくとも１つの対応する特性指標要素に積分変換を適用し、これにより、所望の生体信号を示す所望の被検者動作を示すスペクトル情報を得る。
【００６８】
このようにして、信号対ノイズ比を高める更なる処理ステップが、動作プロファイルを形成する前に特性指標要素に適用される。このために、例えばスペクトル解析が実行される。したがって、特性指標要素は、そこに埋め込まれている優位周波数を示す情報によって補完又は置換される。このコンテキストにおいて、この手段によって獲得された周波数ピークは、独立して考えた場合に、所望の信号を示すものではないことに留意されたい。しかし、それぞれ対応する特性指標要素から導出される複数のスペクトル解析を見た場合、所望の信号が検出される。
【００６９】
この実施形態は、当該デバイスが、所望の生体信号を示すマグニチュードレンジのシーケンスが得られるように、対応する特性指標要素にフーリエ変換を適用する点で更に改良される。
【００７０】
この実施形態は、マグニチュードスペクトルにあるピークも、関心信号を示す所望の動作によって移動するという見識に依存する。したがって、マグニチュードスペクトルのシーケンスは、動作関連周波数を示す脈動を見つけるべく解析される。最後に、そこから導出される派生信号フォームも、所望の生体信号を表す経時的に脈動する単一のグラフとして理解される。
【００７１】
スペクトル解析アプローチは、位置に関連する集積データストリーム特性を示す特性指標要素のシーケンスに依存するアプローチに代えて又はそれに加えて使用されてよい。
【００７２】
上述したように、情報を抽出するデバイスの有利な実施形態では、当該デバイスは更に、所望の生体信号を示さない被検者動作に関する、又は、被検者とセンサ手段との間の全体的な相対動作に関する妨害動作を補償することが好適である。
【００７３】
この補償は、例えば画像フレームシーケンスへの前処理によって、又は、例えば特性指標要素のシーケンスにより形成される得られた動作プロファイルへの後処理によって行われる。代替案では、所望の外乱低減された指標要素を決定又は調節する際も何らかの動き補償が行われる。言うまでもなく、動き補償のためにこれらのアプローチを組み合わせてもよい。
【００７４】
本発明のデバイスは、例えば非強制的な（unobtrusive）臨床又は外来患者のモニタリングといったヘルスケア、又は、更には睡眠研究の分野に使用される。更なる応用分野としては、ライフスタイルプロダクト及びエクササイズ並びにトレーニングでのモニタリングといったスポーツが挙げられる。
【００７５】
有利には、観察される被検者は、信号検出に影響を及ぼすことなくある程度の動作の自由を享受できる。これは、特に外乱減少された指標要素、したがって関心領域が頻繁に更新される場合に当てはまる。したがって、被検者は、モニタリングの間も「追跡」される。
【００７６】
したがって、例えば非強制的な臨床又は外来患者のモニタリングといったヘルスケア、又は、更には睡眠研究の分野において更なる利用価値が見出される。これに関連して、本発明のデバイスは、いわゆる乳幼児突然死又は同様の疾病に関する監視にも対処できる。更なる応用分野としては、ライフスタイルプロダクト及びエクササイズ並びにトレーニングでのモニタリングといったスポーツが挙げられる。更に別の応用分野としては、画像処理が挙げられる。例えば衣服を着用していて又は毛布を掛けてベッドで寝ている場合にある程度覆われている被検者であっても、非強制的にモニタリングされることを強調したい。
【００７７】
本発明の更なる態様では、検出された特性信号から情報を抽出する方法が提示される。当該方法は、
被検者によって放射又は反射された電磁放射線から導出可能なデータストリームを受け取るステップと、
次元削減を介してデータストリームから複数の特性指標要素を導出することによってデータストリームから生理学的情報を抽出するステップと、
を含み、
データストリームは、所望の被検者動作を示す生理学的情報を含む連続的又は離散的特性信号を含み、当該生理学的情報は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号を表し、
複数の特性指標要素は、外乱低減された指標要素に関連付けられた方向性動作成分を含み、当該外乱低減された指標要素は、基準動作方向に実質的に揃えられた決定された向きを有し、当該複数の特性指標要素は、当該生理学的情報を含む派生信号フォームを示す。
【００７８】
当該方法は、本発明の情報を抽出するデバイスを使用して実行されることが有利である。
【００７９】
本発明の更なる態様では、コンピュータプログラムが提示される。当該コンピュータプログラムは、コンピュータ又はモバイルデバイス上で実行されると、本発明の情報を抽出する方法のステップを当該コンピュータに実行させるプログラムコード手段を含む。
【００８０】
本発明の好適な実施形態は、従属請求項に定義される。クレームされた方法は、クレームされたデバイスと同様及び／又は同一で、従属請求項に定義されるとおりの好適な実施形態を有することが理解されるべきである。
【００８１】
本発明のこれらのおよび他の態様は、以下に説明する実施形態を参照することにより明らかとなり、また、当該実施形態を参照することにより説明される。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】図１は、例示的な生体信号を示す被検者の動作の概略図を示す。
【図２】図２は、本発明を使用できるデバイスの一般的なレイアウトの概略図を示す。
【図３】図３は、モニタリングされる被検者の配置の概略図を示す。
【図４】図４は、特性指標要素が導出される例示的なデータストリームフレームの概略図を示す。
【図５】図５は、複数の特性指標要素が導出される概略的かつ例示的なデータストリームフレームのシーケンスを示す。
【図６】図６は、更なる概略的かつ例示的なデータストリームフレームと、そこから導出される次元削減された特性指標要素とを示す。
【図７】図７は、図６の特性指標要素の例示的な導出を示す。
【図８】図８は、特性指標要素の簡易化された概略シーケンスを示す。
【図９】図９は、図８の特性指標要素の簡易化された概略シーケンスの拡大詳細を示す。
【図１０】図１０は、積分変換が適用された特性指標要素の概略シーケンスと、結果として得られるマグニチュードレンジシーケンスの例示図とを示す。
【図１１】図１１は、派生信号フォームの概略図を示す。
【図１２】図１２は、妨害信号成分の例示的な補償が適用される派生信号フォームの更なる概略図を示す。
【図１３】図１３は、本発明による方法の一実施形態の幾つかのステップを表す例示的なブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００８３】
図１は、関心信号を示す動作を経験する被検者１０の概略図を示す。被検者１０は、呼吸によって指標部１２の特徴のある動作を経験する。呼吸時、肺の拡張及び収縮によって、生物の特徴のある部分の僅かな動作（例えば胸部の上げ下げ）がもたらされる。更に、腹式呼吸によって、被検者の体の各部位の特徴のある動作がもたらされる。生理学的過程よりもたらされる少なくとも部分的に周期的な動作パターンは多くの生物、特に人間又は動物に生じる。
【００８４】
矢印１６によって示されるように、時間の経過と共に、指標部１２は、参照符号１２ａ、１２ｃによって示される収縮位置と、１２ｂによって示される抽出位置との間で移動する。原則的に、この動作パターンに基づいて、例えば呼吸速度又は呼吸速度変動が評価できる。指標部１２は時間の経過と共に脈動する一方で、非指標部１４は実質的に静止している。確かに、非指標部１４も時間の経過と共に様々な動作を経験する。しかし、これらの動作は、指標部１２の周期的な脈動に対応しない。
【００８５】
このコンテキストにおいて、図２を参照すると、情報を抽出するデバイスが例示され、参照符号１８によって示される。デバイス１８は、被検者１０を表す画像フレームを記録するために使用される。画像フレームは、被検者１０によって放射又は反射された電磁放射線２０から導出される。例えば画像フレームのシーケンスである記録データから情報を抽出するには、被検者１０の規定部分がセンサ手段２２によって観察される。センサ手段２２は、例えば電磁放射線２０のスペクトル成分に少なくとも属する情報を捕捉するカメラによって具現化される。言うまでもなく、デバイス１８は、既に事前に記録され、その間に記憶又はバッファリングされた入力信号、つまり入力データストリームも処理する。上述したように、電磁放射線２０は、少なくとも１つの少なくとも部分的に周期的な生体信号を高度に示す連続的又は離散的特性信号を含む。
【００８６】
このような生体信号を獲得する既知の方法は、触覚呼吸速度モニタリング、又は、関心被検者に付与されたマーカーに依存する遠隔呼吸速度モニタリングを含む。しかし、このためには、強制的な（obtrusive）モニタリングが必要である。上述したように、代替アプローチは、画像処理方法を利用した非強制的（unobtrusive）遠隔測定に関する。
【００８７】
連続的又は離散的特性信号を含むデータストリーム２６は、センサ手段２２からインターフェース２４に供給される。言うまでもなく、センサ手段２２とインターフェース２４との間にバッファ手段が置かれてもよい。インターフェース２４の下流には、インターフェース２４が受け取った、伝わってきたデータストリーム２６’から所望の生理学的情報（つまり、そこから導出される特性指標要素に埋め込まれている）を抽出する抽出器手段２８が設けられる。生理学的情報３０は抽出によって獲得されるが、妨害信号成分を依然として含む。更に、抽出器手段２８によって導出された生理学的情報３０を処理する変換器手段３２が次に続く。抽出器手段２８によって抽出された前処理済み信号は、依然として大きいノイズを示す成分を含む。これに関連して、変換器手段３２は、変換器手段に供給された信号全体から、関心生体信号を示す所望の信号成分を分離して向上させるために適用される。
【００８８】
変換された信号成分３４が抽出されると、解析手段３６によってデータの更なる後処理が行われる。このために、後処理は、クリッピング、帯域幅フィルタリング、及び／又はフーリエ解析を含む。例えば連続的又は離散的特性信号における優位呼吸速度を示す周波数ピークである所望の関心信号の一層向上された検出に貢献する、更なる後処理手段も考えられる。
【００８９】
抽出器手段２８、変換器手段３２、及び解析手段３６は、例えば単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを有する中央処理演算ユニットである共通の処理ユニット３８によって合わせて具現化されてもよい。インターフェース２４も、各サブコンポーネントを収容する共通の処理デバイス内で共通処理ユニットに接続される。例えば処理デバイス３８は、各論理コマンドによって駆動されるパーソナルコンピュータによって具現化される。センサ手段２２もハードウェアによってインターフェース２４に合せて接続される場合、捕捉ユニットが各サブコンポーネントを収容する。例えば、本発明の一実施形態を実行するために、例えばスマートホンであるモバイルデバイス、又は、カメラを含むか若しくはカメラに接続可能であるモバイルヘルスモニタリングデバイスを使用できる。
【００９０】
しかし、代替手段では、別個のセンサ手段２２を処理デバイス３８と組み合わせることも考えられる。この接続は、ケーブルリンク又はワイヤレスリンクによって確立される。センサ手段２２の代わりに、既に記録されたデータを含む記憶手段が処理デバイス２８に接続されてもよい。
【００９１】
図３を参照すると、非強制的生体信号検出及びモニタリングが主な問題に直面する一般的な状況が示される。例えばベッドで寝ている患者である被検者１０が、支持体３９上に休んでいる。非指標部１４を含む被検者の頭部は露出され枕に乗っているが、指標部１２は毛布４５によって覆われている。したがって、指標部１２の動作によりもたらされる信号は減衰される。したがって、非強制的信号検出はかなり困難である。センサ手段２２は、指標部１２を観察するように位置決めされている。このために、例示的な座標系が、呼吸を示す動作が予想される方向を表す。この方向は、外乱低減された指標要素４０によって示される。更に、直交する指標要素４２は、呼吸を示す動作がほとんど又は全く予想されない方向を表す。
【００９２】
所望の脈動は単一の基準方向に方向付けられると仮定すると、直交指標要素４２は、外乱低減された指標要素４０に直交する平面全体を対象とすることが理解される。
【００９３】
基本的に、センサ手段２２は、外乱低減された指標要素４０に沿った被検者の動作が十分に捕捉できる限り、任意の方向に置かれてよい。これに関連して、センサ手段２２は、外乱低減された指標要素４０に実質的に直交に方向付けられることが好適である。しかし、所望の信号の検出が依然として可能である間に、著しい偏差が生じることもある。このようにすると、例えばベッドで寝返りを打つといったかなりの被験者動作も補償される。実際、センサ手段２２を外乱低減された指標要素４０に実質的に平行に置くと、信号検出に大きく影響を及ぼす。図３に提供される一般的な配置を再び参照すると、幾つかの可能性のあるセンサ手段の向きについて、例えばセンサ手段を支持体３９の長辺の側方に置く場合、これらの悪条件が生じることが予想されることが理解される。したがって、ベッドで寝返りを打つと、低減された指標要素４０も回転し、これにより、センサ手段の向きと低減された指標要素４０との間の有効角度が減少して、信号レベルが減少する。
【００９４】
このコンテキストでは、外乱低減された指標要素４０の全ての可能な向きを追跡可能とする、いわば、ステレオメトリックモニタリングを可能とするように、被検者１０に対して２つ又はそれより多くのセンサ手段を個別の位置に配置することが考えられる。
【００９５】
図４は、フレーム全体の指標部４８における被検者１０の表現を示す例示的な捕捉画像フレーム４４を示す。指標部４８は、前処理段階時のこの早い段階で検出されることで視野の削減を可能にし、したがって、データストリーム量を減少させる。後続の処理を簡単にするために、処理済み画像フレーム４４’に座標変換が適用される。このようにすると、元の捕捉画像フレーム４４に内在する座標系５２と、外乱低減された指標要素４０及び直交指標要素４２を示す座標系５４との偏差を補償することができる。
【００９６】
更に、図４は、画像フレーム４４の基準部５０を示す。基準部は、動き補償のための基準パターンとして取り出される静止画像被検者を表す。画像フレーム４４のそれ以外の部分４６は、マスキングされて、後続のデータ解析では無視されてよい。
【００９７】
図５は、図１に既に示された被検者１０の呼吸動作を表す画像フレーム４４ａ、４４ｂ、４４ｃのシーケンスを示す。所望の関心生体信号は、矢印３０によって、つまり、胸部の上げ下げによって示される生理学的情報によって表される。抽出される生理学的情報３０は、外乱低減された指標要素４０と揃えられる。外乱低減された指標要素４０に直交に方向付けられた直交指標要素４２と揃えられる動作は、関心信号を表すものではないと考えられる。万全を期すために、図５には、基準動作方向４１と直交基準方向４３も示される。上述したように、例えば各画像フレームについて別個に、外乱低減された指標要素４０の瞬間判定には大きな問題が伴う。このコンテキストにおいて、外乱低減された指標要素４０と基準動作方向４１との間にかなりの偏差があっても、それは顕著な信号損失にはならないことに留意されたい。したがって、すべてのイベントにおいて、外乱低減された指標要素４０を高精度で正確に判定する必要がない。
【００９８】
したがって、外乱低減された指標要素４０と基準動作方向４１との間の小さい偏差は許容される。これにより、計算処理要件をかなり少なくできる。更に、検出される生体信号の予想周波数と画像処理に使用される一般的なフレームレートとの比率を考慮する場合、外乱低減された指標要素４０の判定には、多数の画像フレームがスキップされてよく、例えば５枚又は１０枚もの画像フレームのうち１枚だけを考慮すればよいことが理解される。例えば制御回路が確立されてよく、その場合、許容偏差を表す閾値が設定される。当該閾値が超過された場合、外乱低減された指標要素４０は調節される。最終的に、新しい閾値が決定される。
【００９９】
図６及び図７を参照すると、方向性動作情報を表す特性指標要素６０の例示的な導出が説明される。図６は、画像フレームの指標部４８を示す。例えば単独ピクセルである画像エンティティの位置を表す座標が、参照符号５６、５８によって示される。ここでは、軸５６がＸ座標を示し、軸５８がＹ座標を示す。座標変換（図４及び５を参照）によって、外乱低減された指標要素４０は、軸５８と揃えられる。次元削減を適用する際、その目的は、画像フレーム特性を、関心生体信号を示す所望の生理学的情報３０に関して著しく信号が損失されることなく、単一の特性指標要素６０にまとめることである。
【０１００】
このコンテキストにおいて、図７は、サブエンティティ６２、６４の外乱低減された指標要素４０への集積（agglomeration）及び投影を説明する。サブエンティティ６２ａ、６２ｂ、…、６２ｎ、及び６４ａ、６４ｂ、…、６４ｎは、画像フレーム中の各ピクセル位置を表す。生理学的情報３０が、軸５８に沿った動作によって適正に表される場合、各ピクセル値の行毎の集積（line by line agglomeration）が、特性指標要素６０上の単一のエンティティにおいて各行の関連情報を集約する。この変換は矢印６６によって示される。例えば行６２ａ及び６２ｂは、胸部である指標部１２の形状が呼吸動作を経ている顕著なエッジを形成するので、所望の信号を高度に示すものと考えられる。その一方で、被検者１０の背中側を表示する行６２ｎはあまり示さないと適正に想定することができる。上述したように、単なるピクセル値に加えて、更なる画像特性も集積のために引き出される。
【０１０１】
図８及び図９は、複数の特性指標要素６０ａ、６０ｂ、…、６０ｎを経時的に配列する（画像フレームのシーケンスを表す）ことによって得られる例示的な動作プロファイルを示す。離散的な要素の統合は、準連続又は連続波形をもたらす。可視化のために、動作プロファイルはかなり単純化されて表されているものと理解されるべきである。様々なハッチング線は、様々な行毎の集積の結果を示す。更に、動作プロファイルにあるエッジは、（それらが外乱低減された指標要素４０に実質的に直交である限り）元の画像フレームにおいてコントラストが強いエッジを表す。エッジの時間的な脈動は、所望の生体信号を高度に示すと理解されるべきである。
【０１０２】
図８の全体的な動作プロファイルは、次元削減を介して画像シーケンスから導出可能な連続的又は離散的特性信号６８の全体を表すプロファイルを含む。更に、そのサブセット、つまり、動作を示す成分７０が、更なる解析のために選択される。このために、内在する生体信号に関して基本仮定が適用される。例えば動作を示す成分７０は、胸部の呼吸動作によって僅かに周期的な動作を経ると想定される。この脈動の周波数は、特定の周波数帯内であることが予想される。このようにすると、非指標エッジ７４が検出され、更なる解析ステップ時に無視される。その一方で、指標エッジ７６は更なる処理のために引き出されるか又はより一層向上される。
【０１０３】
軸７２が動作情報の方向を示す一方で、矢印１６が時間を示す。なお、軸７２は、定性的又は定量的動作情報を含む。一般に、公称位置に依存する情報は、例えば縦方向の動作を表す尺度がない場合、定性的情報からは引き出すことができない。しかし、周波数情報は定性的信号から抽出可能である。これに関連して、定量的動作検出を目的とする場合、動作の定量的判定を許可する例えば基準尺度である実際の被検者も、少なくとも初期設定時に、モニタリングされることが好適である。
【０１０４】
一般に、動作プロファイルは、列毎と行毎とで見た場合、共に、様々な変動及び多数の変化を示し、はるかにより複雑であると予想される。例えば動作プロファイルは、経時変化するスペクトルプロファイルに似ている。しかし、この実施形態では、周波数帯が示されていない。代わりに、周波数情報は、図８及び９に提供される表現から導出される。
【０１０５】
図９は、動作プロファイルの動作を示す成分７０の拡大表現を示す。指標エッジ７６は適宜向上されている。多数の指標エッジが動作プロファイル内にあると想定される場合、更なる相関手段を適用し信号品質を向上させることができる。これは、例えば被検者を覆う毛布における複数のしわや折れ目である、実際の画像における幾つかのエッジが呼吸によって動く場合に当てはまる。
【０１０６】
指標エッジ７４は、エッジ検出手段を介して選択され、更に強調される。最後に、所望の信号を高度に示す単一の波形が得られる。この関連で、図１１及び図１２の派生信号フォーム８６も参照されたい。
【０１０７】
代替案では、図１０を参照すると、単一の特性指標要素６０は、それぞれ、動作プロファイルとなるように配列され転送される前に処理される。図１０では、幾つかの連続的な特性指標要素６０ａ、６０ｂ、６０ｃが示され、それぞれ、データストリーム特性７８ａ、…、７８ｎを含み、それぞれ、単一画像フレームの集積かつ投影された行を表す。図６及び７も参照されたい。複数の集積されたデータストリーム特性７８を統合することによって、連続的又は準連続的波形を有する特性指標要素６０ｎが得られる。
【０１０８】
更に、特にフーリエ変換である積分変換が、各特性指標要素６０ａ、６０ｂ、６０ｃに適用される。変換は８０ａ、８０ｂ、８０ｃと示される。したがって、各特性指標要素６０は、そのマグニチュードレンジによって置換される又は補完される。このようにすると、動作に基づく表現ではなく、周波数領域に基づく表現が可能になる。特性指標要素からもたらされる処理済み信号は、関心のマグニチュードレンジ８４を得るために、経時的に配列される。マグニチュード軸８２が表現に内在する周波数を示す。基本的に、このアプローチは、定量的動作情報を示さない定性的波形に基づいて所望の生体信号を検出することを目的とする。
【０１０９】
積分変換８０を適用することによって、画像特性（同時に捕捉されるが）は、顕著な相関又は周波数を見つけるべく走査される。これらの顕著なエンティティも、変換された特性指標要素６０が配列されると、経時的に脈動することが認識できる。ここでもエッジ検出手段を適用し、所望の生体信号を高度に示す派生信号フォーム８６が得られる。図１０の尺度８８は、特性指標要素６０に積分変換を適用することにより得られた派生信号フォーム８６から定量的動作情報を抽出することを目的としていない点で定性的と考えられる。最終的には、特性指標要素６０が更に処理されるか否かに関わらず、高度に示唆的な派生信号フォーム８６が得られる。
【０１１０】
図１１は、更なる例示的な派生信号フォーム８６の図を示す。脈動信号の振幅がいくらか不安定ではあるが、多くの努力を必要とすることなく、既知の方法を用いて、内在する周波数を得ることができる。したがって、劣悪な周囲条件下であっても、例えばモニタリングされる患者の呼吸速度である所望の生体信号は、非強制的に最初のデータストリームから抽出される。
【０１１１】
図１１の派生信号フォーム８６が、動作関連信号を周波数帯関連信号に変換することなく特性指標要素６０を配列することによって得られる場合、尺度８８は、絶対又は相対位置情報か又は一般に動作情報を示す定量的尺度と考えられる。このようにすると、例えば胸部の動作量を表す振幅でさえも検出される。
【０１１２】
図１２も、データのモニタリング及び処理を介して得られた例示的な派生信号フォーム８６ａを示す。図１１とは対照的に、派生信号フォーム８６ａは、大きい残存妨害成分を依然として含む。これは特に、所望の被検者動作に、例えば被検者がベッドで寝返りを打つことによるかなりの妨害動作又は大域的動作が重なる場合に生じる。この場合、基準動作パターンに基づいた信号分解が考えられる。このために、メインの関心被検者に加えて基準被検者がモニタリングされる。図４の基準部５０も参照されたい。基準部画像フレームを処理することによって、残存妨害信号成分８７と呼ばれる基準信号がもたらされる。この成分は、例えば派生信号フォーム８６ａから差し引かれて純粋動作成分９０がもたらされる。図１２では、大域的動作を示す残存妨害信号成分８７ａと、妨害被検者動作を示す残存妨害信号成分８７ｂとが、各々の基準部５０ａ、５０ｂによって考慮及び示される。最終的には、例えば参照符号９２によって示されるその極値を検出することによって、純粋動作成分９０の脈動に内在する周波数が検出される。
【０１１３】
本発明が対象とする幾つかの代替的かつ例示的なアプローチを説明したが、図１３を参照して、特性信号から情報を抽出する方法を概略的に説明する。
【０１１４】
まず、ステップ１００では、幾つかのデータストリームフレーム４４ａ、４４ｂ、４４ｃを含む入力データストリームが受け取られる。このデータストリームは、センサ手段２２、データバッファ、又は記憶手段から供給される。データストリームは、例えば経時変化する（参照符号１６参照）画像フレームのシーケンスによって具現化される。
【０１１５】
次のステップ１０２では、入力データストリームから導出された関心信号が、選択され、かつ、前処理される。幾つかの前処理アプローチを上述した。情報を著しく損失することなくデータベースを小型化するために、データストリームに色正規化及び／又は輝度正規化を適用してもよい。選択には、関心領域４８ａ、４８ｂ、４８ｃ（一般には所望の被検者動作又は更には基準動作を示す領域）の検出が含まれる。
【０１１６】
更なるステップ１０４では、次元削減が各データストリームフレーム、又は、少なくともその指標部に適用される。次元削減は、データストリーム特性を、最終的には抽出される生体信号を示す被検者動作の優先方向を表す外乱低減された指標要素に集積及び投影することを含む。このようにして、多次元画像フレームは、次元削減された画像フレーム情報に変換されるが、特性指標要素６０は、所望の被検者動作を依然として示す。
【０１１７】
任意選択的なサブステップ（図示せず）では、積分変換手段が特性指標要素６０に適用される。これに関連して、図１０とその関連の説明部分とを参照されたい。
【０１１８】
更に、ステップ１０６では、ステップ１０４において得られた複数の特性指標要素６０ａ、６０ｂ、６０ｃは、動作を示す成分７０を含む連続的又は離散的特性信号６８を得るために経時的に配列される。
【０１１９】
次に、ステップ１０８では、所望の被検者動作によって引き起こされる可能性のある顕著パターンを検出するために、パターン検出手段が適用される。パターン検出は、エッジ検出、エッジ強化、又はエッジぼかし（de-emphasizing）も含む。このようにすると、派生信号フォーム８６が得られる。派生信号フォーム８６は、所望信号を示す脈動信号波形からなる。しかし、残存妨害信号成分が依然として含まれている。
【０１２０】
更に別のステップ１１０では、残存妨害信号成分によってあまり影響を受けていない純粋動作成分９０の抽出を目的として、派生信号フォーム８６に後処理が適用される。
【０１２１】
最終的には、解析ステップ１１２において、関心生体信号が検出される。関心生体信号は、周波数に基づいた情報又は位置に基づいた情報を含む。より具体的には、関心生体信号は、被検者の呼吸速度又は呼吸速度変動を表す。最終的には、このように変更された光信号が、出力インターフェースにおいて利用可能となり、更なる使用のために分配される。
【０１２２】
言うまでもなく、本発明による方法の一実施形態では、提供されているステップのうちの幾つかは異なる順序で又は同時に実行されてもよい。更に、ステップのうちの幾つかは、本発明の範囲から逸脱することなく省略されてもよい。このことは、幾つかの信号処理ステップについて特に当てはまる。
【０１２３】
本発明は、図面及び上記説明において詳細に例示かつ説明されたが、このような例示及び説明は、例示であって限定と考えられるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態への他の変更は、図面、開示内容及び添付の特許請求の範囲の検討から、クレームされた発明を実施する際に、当業者によって理解かつ実現される。
【０１２４】
請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、また、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数形を排除するものではない。単一の要素又は他のユニットが、請求項に記載される幾つかの項目の機能を満たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるからと言って、それらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。
【０１２５】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光記憶媒体又は固体媒体といった適切な非一過性の媒体に記憶／分散配置されるが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介する他の形態で分散配置されてもよい。
【０１２６】
請求項における任意の参照符号は、範囲を限定すると解釈されるべきではない。
【図１】
2014510601.tif 000003
【図２】
2014510601.tif 000004
【図３】
2014510601.tif 000005
【図４】
2014510601.tif 000006
【図５】
2014510601.tif 000007
【図６】
2014510601.tif 000008
【図７】
2014510601.tif 000009
【図８】
2014510601.tif 000010
【図９】
2014510601.tif 000011
【図１０】
2014510601.tif 000012
【図１１】
2014510601.tif 000013
【図１２】
2014510601.tif 000014
【図１３】
2014510601.tif 000015
【国際調査報告】
2014510601.tif 000016
2014510601.tif 000017
2014510601.tif 000018