(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を取得する取得部と、
前記画像を分割する分割部と、
前記画像が分割されたブロックごとに当該ブロック内の輝度信号から生体反応を検出する検出部と、
前記生体反応が検出された１つまたは複数のブロックを含む生体領域を生体ごとに分類する分類部と、
同一の生体に分類された複数の生体領域の間で当該生体領域内の輝度信号から互いの部位を識別する識別部と、
識別された部位の間で得られる輝度信号の時間差から脈波伝搬速度を算出する算出部と
を有することを特徴とする脈波伝搬速度算出システム。
【請求項２】
前記識別部は、同一の生体に分類された第１の生体領域及び第２の生体領域の間で前記第１の生体領域内の輝度信号を基準とし、前記第２の生体領域の輝度信号を所定の時間幅にわたってシフトさせて互いの輝度信号の波形の相関係数が最大となるシフト量を算出し、当該シフト量の符号によって前記第１の生体領域及び前記第２の生体領域の部位を識別することを特徴とする請求項１に記載の脈波伝搬速度算出システム。
【請求項３】
前記検出部は、前記生体反応として、脈拍数、呼吸数または脈波間隔の周波数成分に関する低周波成分と高周波成分の比を検出することを特徴とする請求項１に記載の脈波伝搬速度算出システム。
【請求項４】
コンピュータが、
画像を取得し、
前記画像を分割し、
前記画像が分割されたブロックごとに当該ブロック内の輝度信号から生体反応を検出し、
前記生体反応が検出された１つまたは複数のブロックを含む生体領域を生体ごとに分類し、
同一の生体に分類された複数の生体領域の間で当該生体領域内の輝度信号から互いの部位を識別し、
識別された部位の間で得られる輝度信号の時間差から脈波伝搬速度を算出する
処理を実行することを特徴とする脈波伝搬速度算出方法。
【請求項５】
コンピュータに、
画像を取得し、
前記画像を分割し、
前記画像が分割されたブロックごとに当該ブロック内の輝度信号から生体反応を検出し、
前記生体反応が検出された１つまたは複数のブロックを含む生体領域を生体ごとに分類し、
同一の生体に分類された複数の生体領域の間で当該生体領域内の輝度信号から互いの部位を識別し、
識別された部位の間で得られる輝度信号の時間差から脈波伝搬速度を算出する
処理を実行させることを特徴とする脈波伝搬速度算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脈波伝搬速度算出システム、脈波伝搬速度算出方法及び脈波伝搬速度算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓から駆出される血液の体積の変動、いわゆる脈波がバイタルサインを表す重要な指標であることはもちろん、脈波伝搬速度からも有用な情報を得ることができる。例えば、脈波伝搬速度は、動脈硬化の進行を診断する場合にも有用な指標であり、脈波伝搬速度から血管年齢などを計測することもできる。また、脈波伝搬速度は、収縮期血圧とも関係を有しており、脈波伝搬速度を血圧の推定に用いることもできる。
【０００３】
例えば、画像から脈波を検出する技術の一例として、次に説明する個体識別装置などが挙げられる。かかる個体識別装置は、所定フレーム数の撮像画像を用いて、ユーザの身体の撮像領域から周期的に変動する生命徴候、すなわち心拍や呼吸などのバイタルサインの信号列を検出する。その上で、個体識別装置は、第１の身体の撮像領域の生命徴候の信号列と第２の身体の撮像領域の生命徴候の信号列との相関が所定の閾値よりも大きいか否かによって第１の身体の撮像領域と第２の身体の撮像領域が同一人物に属するか否かを判定する。また、個体識別装置は、コントローラに装備されたセンサ等から入力を受け付けた生命徴候の信号列と、身体の撮像領域から検出された生命徴候の信号列との相関を求める。これによって、個体識別装置は、当該身体の撮像領域がコントローラの操作者に属するものであるか否かを判定すること等を目指す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−０９０８４７号公報
【特許文献２】特開２０１２−１０５６３１号公報
【特許文献３】特開２０１２−１９４１６８号公報
【特許文献４】特開２０１０−１２３０１９号公報
【特許文献５】特開２００９−１６９５１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の技術では、次に説明するように、画像から脈波伝搬速度を算出するのが困難である。
【０００６】
すなわち、上記の個体識別装置は、あくまで身体の撮像領域の間で互いが同一人物の生体に関するものであるか否かを同定するものに過ぎない。このため、上記の個体識別装置では、第１の身体の撮像領域及び第２の身体の撮像領域が生体に含まれるいずれの部位であるのかを判定することはできない。このように生体の部位が特定できない場合、互いの部位の間で脈波が伝搬する時間差、いわゆる遅延時間を測定することもできない。したがって、上記の個体識別装置では、脈波伝搬速度を算出することもできない。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、画像から脈波伝搬速度を算出できる脈波伝搬速度算出システム、脈波伝搬速度算出方法及び脈波伝搬速度算出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】
【０００８】
一態様の脈波伝搬速度算出システムは、画像を取得する取得部と、前記画像を分割する分割部と、前記画像が分割されたブロックごとに当該ブロック内の輝度信号から生体反応を検出する検出部と、前記生体反応が検出された１つまたは複数のブロックを含む生体領域を生体ごとに分類する分類部と、同一の生体に分類された複数の生体領域の間で当該生体領域内の輝度信号から互いの部位を識別する識別部と、識別された部位の間で得られる輝度信号の時間差から脈波伝搬速度を算出する算出部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
画像から脈波伝搬速度を算出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係るＰＷＶ算出システムに含まれるＰＷＶ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、画像の取得から生体領域の分類までの処理内容の一例を示す図である。
【図３】図３は、心臓から顔及び手までの脈波の伝搬経路の一例を示す図である。
【図４】図４は、心臓から駆出される血液が顔と手に伝搬する時間の一例を示す図である。
【図５】図５は、顔及び手の輝度信号の一例を示す図である。
【図６】図６は、顔及び手の脈拍数の関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、距離記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、ブロックＩＤの採番方法の一例を示す図である。
【図９】図９は、ブロック管理表の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、生体反応管理表の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、ブロック組合せ管理表の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、ブロック組合せ管理表の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、ブロック組合せ管理表の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例１に係る脈波伝搬速度の算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、ＬＦ／ＨＦの検出方法の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例１及び実施例２に係る脈波伝搬速度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】
【００１１】
以下に添付図面を参照して本願に係る脈波伝搬速度算出システム、脈波伝搬速度算出方法及び脈波伝搬速度算出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】
【００１２】
［ＰＷＶ算出装置の構成］
まず、本実施例に係るＰＷＶ算出システム１の機能的構成について説明する。図１は、実施例１に係るＰＷＶ算出システム１に含まれるＰＷＶ算出装置１０の機能的構成を示すブロック図である。図１に示すＰＷＶ算出装置１０は、太陽光や室内光などの一般の環境光の下で人体に計測器具を接触させずに、撮像装置２０によって撮像される画像を用いて、画像に含まれる生体の脈波伝搬速度、いわゆるＰＷＶ（Pulse  Wave  Velocity）を算出する脈波伝搬速度の算出処理を実行するものである。
【００１３】
図１に示すように、ＰＷＶ算出装置１０は、所定のネットワークを介して、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２０と接続される。かかるネットワークには、有線または無線を問わず、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの構内通信網を始め、インターネット（Internet）などの任意の種類の通信網を採用できる。
【００１４】
一実施形態として、撮像装置２０は、撮像装置２０単体でＰＷＶ算出装置１０に接続されることとしてもよい。この場合、例えば、撮像装置２０には、Ｗｅｂカメラやネットワークカメラを採用することができる。他の実施形態として、撮像装置２０を搭載するユニットがＰＷＶ算出装置１０に接続されることとしてもかまわない。例えば、撮像装置２０を搭載する携帯端末装置がＰＷＶ算出装置１０に接続される場合、携帯端末装置が搭載するインカメラやアウトカメラを撮像装置２０として用いることができる。なお、ここで言う「携帯端末装置」は、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、タブレット端末やスレート端末などをその範疇に含む。
【００１５】
上記の撮像装置２０を用いて所定の被写体が撮影される。例えば、撮影後の画像から脈波伝搬速度を算出する場合、複数の部位の間で脈波が伝搬する時間差、いわゆる遅延時間を測定できるように、少なくとも１体の生体に関する複数の部位を被写体に含めて撮影が行われる。例えば、人体を撮影する場合には、衣服を着用する場合でも肌が露出する「顔」や「手」を被写体として含めることができる。これら顔や手は、あくまで例示であり、顔や手以外の部位、例えば胸部、腹部や脚部などを被写体として撮影できることは言うまでもない。例えば、時期的な要因、例えば夏、あるいは環境的な要因、例えば土足厳禁などによって服装や履き物などの装着に制限がある場合には、大腿部または膝から足首までの肌、あるいは裸足を被写体に含めることができる。以上のように、１体の生体に関する複数の部位が被写体に含まれていれば、１体の生体に関する３つ以上の部位が含まれていてもよく、異なる生体に関する任意の数の部位が被写体に含まれていてもかまわない。
【００１６】
図１に示すＰＷＶ算出装置１０は、上記の脈波伝搬速度の算出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波伝搬速度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。一実施形態として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ホストマシンや分散システムなどの各種の情報処理装置に上記の脈波伝搬速度算出プログラムをインストールさせる。これによって、情報処理装置をＰＷＶ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、一例として、ＰＷＶ算出装置１０が据置き型の情報処理装置として実装される場合を例示して以下の説明を行うが、携帯端末装置に上記の脈波伝搬速度算出プログラムをインストールさせることもできる。
【００１７】
図１に示すように、ＰＷＶ算出装置１０は、取得部１１と、分割部１２と、検出部１３と、分類部１４と、識別部１５と、距離記憶部１６ａと、算出部１６とを有する。なお、ＰＷＶ算出装置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、ＰＷＶ算出装置１０が据置き型の情報処理装置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。
【００１８】
取得部１１は、画像を取得する処理部である。
【００１９】
一実施形態として、取得部１１は、撮像装置２０によって撮像される画像を取得する。他の実施形態として、取得部１１は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）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を経由して画像を取得することもできる。更なる実施形態として、取得部１１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画像を取得することもできる。なお、取得部１１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取得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。
【００２０】
分割部１２は、画像を分割する処理部である。
【００２１】
一実施形態として、分割部１２は、取得部１１によって画像が取得される度に、当該画像を複数の領域に分割する。ここでは、一例として、画像を格子状に分割することとし、以下、画像が格子状に分割された各領域のことを「ブロック」と記載する場合がある。なお、分割部１２が画像を分割するブロックの幅や高さは、撮像装置２０が撮像する画像の解像度に合わせて自動的に設定することもできる。例えば、脈波伝搬速度算出プログラムの設計者、ＰＷＶ算出装置１０の製造元や販売者、ＰＷＶ算出装置１０の購入者、ＰＷＶ算出装置１０が提供するサービスを受けるエンドユーザによって手動により設定させることもできる。
【００２２】
検出部１３は、画像が複数に分割された領域から生体反応を検出する処理部である。ここで言う「生体反応」とは、生体の肌が撮像された部分画像から検出することができる反応であれば任意のものでよく、例えば、脈拍数、呼吸数やＬＦ（Low  Frequency）／ＨＦ（Hi  Frequency）などが挙げられる。
【００２３】
一実施形態として、検出部１３は、分割部１２によって画像が分割されたブロックごとに、当該ブロック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、検出部１３は、ブロック内の各画素のＧ成分の輝度値を平均する。この他、平均以外にも、中央値や最頻値を計算することとしてもよく、また、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。また、Ｇ成分以外のＲ成分またはＢ成分の輝度値を用いることとしてもよいし、ＲＧＢの各波長成分の輝度値を用いることとしてもかまわない。これによって、画像の各ブロックごとにブロックを代表するＧ成分の代表輝度値が得られる。その後、検出部１３は、前回に輝度信号が生成されてから所定の期間にわたってＧ成分の代表輝度値が算出されたか否かを判定する。このとき、所定の期間にわたってＧ成分の代表輝度値が算出された場合、Ｇ成分の代表輝度値の時系列データが輝度信号として各ブロックごとに得られる。
【００２４】
その上で、検出部１３は、各ブロックごとに得られた輝度信号から生体反応、ここでは一例として「脈拍数」を検出する。例えば、検出部１３は、輝度信号の波形のピーク検出、例えば微分波形のゼロクロス点の検出などを実行することによって脈拍数を計算することができる。例えば、検出部１３は、輝度信号から得られるピーク、すなわち極大点を特徴点とし、各特徴点の間隔を求めることによって心拍間隔を特徴点間ごとに算出することができる。その上で、検出部１３は、特徴点間ごとに算出された心拍間隔の各々を所定の単位、例えばＨｚやｂｐｍ（beats  per  minute）などの単位に換算することによって脈拍数の時系列データを算出することができる。なお、ここでは、ピーク間隔によって脈拍数を検出する場合を例示したが、輝度信号を周波数成分へ変換することによって脈波に対応する周波数帯、すなわち４０ｂｐｍ以上１５０ｂｐｍ以下でピークをとる周波数から脈拍数を検出することもできる。
【００２５】
分類部１４は、ブロックを生体ごとに分類する処理部である。
【００２６】
一実施形態として、分類部１４は、分割部１２によって画像が分割されるブロックのうち検出部１３によって生体反応が検出されたブロックを抽出する。例えば、分類部１４は、検出部１３によって検出された脈拍数の時系列データが所定の範囲、例えば４０ｂｐｍ以上１５０ｂｐｍ以下であるブロックを抽出する。これによって、脈波に相当する輝度変化がないブロック、すなわち画像上で生体が存在しない可能性が高い背景部分に対応するブロックが除外される。さらに、脈拍数の時系列データが所定の範囲内であっても脈拍数が所定の期間にわたって一定である場合には、当該ブロックを除外することもできる。これによって、背景に１Ｈｚ（６０ｂｐｍ）で点滅する光源があったとしても、脈波のピーク間隔が一定であれば、生物としてありえない振る舞いだと判り、生体による輝度変化と光源による輝度変化を切り分けることができる。そして、分類部１４は、生体反応が存在するブロックのうち互いが隣接するブロック同士をグループ化する。このとき、隣接するブロック同士であっても互いの脈拍数の時系列データが非類似である場合には、異なる生体に関する部位である公算が高い。このため、分類部１４は、隣接するブロックであり、かつ互いの脈拍数の時系列データの類似度が所定の閾値以上であるブロック同士をグループ化することもできる。以下、グループ化が行われたブロックの集まりのことを「生体領域」と記載する場合がある。その後、分類部１４は、各生体領域の間で互いの脈拍数の時系列データの類似度を算出する。このとき、分類部１４は、生体領域に含まれる各ブロックの脈拍数の時系列データに所定の統計処理を実行することによって得られた脈拍数の時系列データを各々の生体領域の代表として類似度の算出に用いることができる。その上で、分類部１４は、互いの脈拍数の時系列データの類似度が所定の閾値以上である生体領域同士を同一の生体へ分類する。なお、上記の類似度の算出には、一例として、相関係数などを算出することができる。
【００２７】
図２は、画像の取得から生体領域の分類までの処理内容の一例を示す図である。図２に示すように、撮像装置２０が時間経過にしたがって撮像する画像が連続して取得される（Ｓ１）。このようにして取得された各画像は、格子状に分割することによってブロックへ分割される（Ｓ２）。そして、ブロックごとに当該ブロックの輝度信号から生体反応が検出される（Ｓ３）。図２には、生体反応が検出されたブロックに丸印が示されている。すなわち、ブロックの中でも人体の肌が含まれる割合が高いブロックには生体反応が検出される一方で、人体の肌が含まれる割合が低いブロックや人体の肌が含まれないブロックには生体反応が検出されない。その後、生体反応が検出されたブロックのうち互いに隣接するブロックをグループ化する（Ｓ４）。これによって、画像が含む全ブロックから顔の肌を含む生体領域Ｅ１及び手の平の肌を含む生体領域Ｅ２が得られる。これら生体領域Ｅ１及び生体領域Ｅ２の間では、同一の女性の顔と手であり、互いの脈拍数の時系列データも相関を有するので、互いが同一の生体に分類される。
【００２８】
識別部１５は、同一の生体に分類された生体領域の間で互いの部位を識別する処理部である。
【００２９】
一実施形態として、識別部１５は、同一の生体に分類された生体領域のうち一方の生体領域を代表する輝度信号を基準とし、他方の生体領域の輝度信号を所定の時間幅にわたってシフトさせて互いの輝度信号の波形の類似度、例えば相関係数が最大となるシフト量を算出する。以下では、同一の生体に分類された生体領域のうち基準とする生体領域のことを「第１の生体領域」と記載するとともに、時間方向へシフトさせる生体領域のことを「第２の生体領域」と記載する場合がある。
【００３０】
その上で、識別部１５は、相関係数が最大であるシフト量の正負の符号によって各生体領域の部位を識別する。例えば、第１の生体領域に対応する輝度信号に対し、第２の生体領域に対応する輝度信号を後方向、すなわち未来方向へシフトさせる場合の符号を「正」とし、第２の生体領域に対応する輝度信号を前方向、すなわち過去方向へシフトさせる場合の符号を「負」とする場合を想定する。このような前提の下、相関係数が最大であるシフト量の符号が「正」である場合には、第１の生体領域の方が第２の生体領域よりも先に脈波が伝搬していることがわかる。この場合、識別部１５は、画像上で肌が服装に依らず露出する顔及び手のうち心臓からの距離が短い顔を第１の生体領域と識別するとともに、心臓からの距離が長い手を第２の生体領域と識別する。一方、相関係数が最大であるシフト量の符号が「負」である場合には、第２の生体領域の方が第１の生体領域よりも先に脈波が伝搬していることがわかる。この場合、識別部１５は、画像上で肌が服装に依らず露出する顔及び手のうち心臓からの距離が短い顔を第２の生体領域と識別するとともに、心臓からの距離が長い手を第１の生体領域と識別する。
【００３１】
ここで、第２の生体領域に対応する輝度信号をシフトさせる時間幅について説明する。例えば、上記の時間幅は、心臓から顔へ脈波が到達した後に心臓からの脈波が手へ到達するまでの遅延時間の統計値を基準に設定できる。
【００３２】
図３は、心臓から顔及び手までの脈波の伝搬経路の一例を示す図である。図４は、心臓から駆出される血液が顔と手に伝搬する時間の一例を示す図である。図５は、顔及び手の輝度信号の一例を示す図である。図６は、顔及び手の脈拍数の関係の一例を示す図である。図５に示すグラフの縦軸は、輝度信号の振幅値を指し、横軸は、時刻を指す。図６に示すグラフの縦軸は、脈拍数を指し、横軸は、時刻を指す。
【００３３】
図３及び図４では、心臓から顔へ駆出される血液の流れを実線で示すと共に、心臓から手へ駆出される血液の流れを破線で示す。図３に示すように、心臓から顔までの距離よりも心臓から手までの距離は長い。図４に示すように、心臓から手までの距離をΔＬ１、心臓から駆出された血液が手まで届く時間をΔｔ１とする一方で、心臓から顔までの距離をΔＬ２、心臓から駆出された血液が顔まで届く時間をΔｔ２とする。この場合、心臓から顔までの距離と心臓から手までの距離との距離差をΔＬとしたとき、ΔＬは「ΔＬ１−ΔＬ２」と表すことができる。さらに、心臓から顔へ脈波が到達した後に心臓からの脈波が手へ到達するまでの遅延時間、いわゆる脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ：Pulse  Wave  Transit  Time）をΔｔとしたとき、Δｔは「Δｔ１−Δｔ２」と表すことができる。これらのことから、脈波伝搬速度は、下記の式（１）によって表すことができる。
【００３４】
ＰＷＶ＝ΔＬ／ＰＷＴＴ＝ΔＬ／Δｔ・・・（１）
【００３５】
ここで、一被験者をモデルとし、ΔＬ１＝７５０ｍｍ、ΔＬ２＝２００ｍｍと仮定する。かかる仮定の下、“著者：藤本ら「脈波伝搬速度計測における加速度脈波の応用」、人間工学  vol.48,No.6(‘12)”から心臓−額のＰＷＶ及び心臓−指尖のＰＷＶをさらに引用する。すなわち、心臓−額のＰＷＶは、下記の式（２）の通り引用できると共に、心臓−指尖のＰＷＶは、下記の式（３）の通り引用できる。
【００３６】
心臓−額のＰＷＶ＝3.5〜4［m/sec］＝3500〜4000［mm/sec］・・・（２）
心臓−指尖のＰＷＶ＝2.0〜2.2［m/sec］＝2000〜2200［mm/sec］・・・（３）
【００３７】
上記の式（２）及び式（３）を近似値として用いると、Δｔ１及びΔｔ２は、下記の式（４）及び式（５）の通り逆算できる。
【００３８】
Δｔ１＝750/(3500〜4000)［mm/sec］≒(0.19〜0.21[sec])・・・（４）
Δｔ２＝200/(2000〜2200)［mm/sec］≒(0.09〜0.1[sec])・・・（５）
【００３９】
これらのことから、Δｔ１及びΔｔ２には、約０．１ｓｅｃ程度の時間差が統計的に存在することがわかる。一方で、時間差は、血圧によってばらつくことがある。
【００４０】
図５及び図６では、顔の脈波に関するグラフを「実線」で示すと共に、手の脈波に関するグラフを「破線」で示す。例えば、図５に示すように、脈拍数の算出に脈波の山のピーク値を特徴量として使うと以下のようになる。すなわち、脈波から０．１［ｓ］刻みに脈拍数を算出すれば、脈拍数は０．１［ｓ］のズレが生じる。また、１［ｓ］刻みで脈拍数を算出したとしても、図５に示す黒丸での算出ならば、図６に示すように、顔での脈拍数は最新の脈拍数を算出できるが、手の脈拍数は過去の脈拍数で計算される。よって、“心臓−手”と“心臓−顔”の脈拍数は一致しない。
【００４１】
以上のことから、心臓から顔へ脈波が到達した後に心臓からの脈波が手へ到達するまでの遅延時間の統計値である０．１［ｓ］を基準に血圧に連動するばらつきとしてマージン０．１［ｓ］として組み込み、上記の時間幅を±０．２［ｓ］に設定する。これによって、第１の生体領域に対応する輝度信号から脈波の周期、すなわち０．５［ｓ］〜１．５［ｓ］もしくはその整数倍にわたって第２の生体領域に対応する輝度信号をシフトさせることによって当該シフト量が相関係数の最大値として算出されるのを抑制できる。それ故、第１の生体領域及び第２の生体領域の間で心臓から駆出される血液が到達する順序を一意に識別できる結果、同一の生体に関する生体領域の部位を識別する精度を高めることができる。
【００４２】
図１の説明に戻り、算出部１６は、同一の生体に分類された生体領域の各部位の輝度信号の時間差からＰＷＶを算出する処理部である。
【００４３】
一実施形態として、算出部１６は、識別部１５によって同一の生体に分類された生体領域の各部位が識別されると、距離記憶部１６ａを参照して脈波伝搬速度の算出を開始する。かかる距離記憶部１６ａは、部位間の区間および距離などの項目が対応付けられたデータを記憶する。図７は、距離記憶部１６ａに記憶される情報の一例を示す図である。図７に示す例では、心臓から顔中央までの距離が２００ｍｍであるとともに、心臓から手の平の中央までの距離が７５０であることを意味する。その上で、算出部１６は、上記の式（１）にしたがってＰＷＶを算出する。すなわち、距離記憶部１６ａに記憶された心臓−顔中央の距離と心臓−手の平中央の距離とからΔＬをΔＬ１−ΔＬ２＝７５０−２００＝５５０と計算した上で、当該ΔＬと、識別部１５によって相関係数が最大であると算出されたシフト量、すなわちΔｔ（ＰＷＴＴ）とを上記の式（１）へ代入することによってＰＷＶを算出することができる。
【００４４】
このようにして得られる脈波伝搬速度は、ＰＷＶ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、脈波伝搬速度から血圧及び／又は血管年齢を診断したりする診断プログラムがＰＷＶ算出装置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、撮像装置２０を搭載する携帯端末装置を出力先とすることもできる。さらに、撮像装置２０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。なお、診断プログラムの測定結果や診断結果も、ＰＷＶ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。
【００４５】
なお、上記の取得部１１、分割部１２、検出部１３、分類部１４、識別部１５及び算出部１６は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などに上記の脈波伝搬速度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（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。
【００４６】
また、上記の距離記憶部１６ａや各機能部がワークエリアとして使用する内部メモリには、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、フラッシュメモリ（Flash  Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic  Random  Access  Memory）やＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）などが挙げられる。また、記憶装置の一例としては、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。
【００４７】
［具体例］
続いて、図８〜図１３を用いて、脈波伝搬速度の算出に関する具体例を説明する。図８は、ブロックＩＤ（IDentification）の採番方法の一例を示す図である。図９は、ブロック管理表の一例を示す図である。図１０は、生体反応管理表の一例を示す図である。図１１〜図１３は、ブロック組合せ管理表の一例を示す図である。これら図８〜図１３の例では、説明の便宜上、撮像装置２０のフレームレートを２０ｆｐｓ（frame  per  second）とし、ＰＷＶをｓｅｃで測定する場合を例示するが、各パラメータは任意に変更できる。例えば、ＰＷＶは、ｍｓｅｃで測定することができる。この場合には、分解能を上げるために、撮像装置２０に高速カメラを採用したり、Ｇ成分の代表輝度値の時系列データにスプライン補間等を実行することによってリサンプリングすることもできる。
【００４８】
図２を用いて説明した通り、撮像装置２０によって撮像された画像が連続して取得されると、各画像は、格子状に分割することによってブロックへ分割される。かかるブロックには、一例として、図８に示すブロックＩＤが採番されているものとする。図８に示すように、各画像は、縦６×横７、すなわち６行７列の４２個のブロックに分割される。これらの各ブロックには、最上段の左端のブロックからラスタスキャン等の走査順に、「１」〜「４２」の識別情報が付与される。
【００４９】
そして、各画像は、ブロックへ分割されると、ブロックごとに当該ブロックを代表するＧ成分の代表輝度値が算出される。このようにブロックごとに算出されたＧ成分の代表輝度値は、図９に示すように、内部メモリに記憶されたブロック管理表へ保存される。図９には、ブロック１〜ブロック４２のうちブロック１〜ブロック３が抜粋して示されている。そして、ブロック１〜ブロック３は、図８に示した通り、肌が含まれず、Ｇ成分が含まれない背景等の部分であるので、ブロック管理表のいずれの画像ＩＤにおいてもブロック１〜ブロック３のＧ成分の代表輝度値にはゼロが保存される。なお、肌が含まれるブロック１９を始めとする各ブロックにはＧ成分の代表輝度値が保存されるのは言うまでもない。
【００５０】
その後、所定期間、例えば数十秒間にわたってＧ成分の代表輝度値がブロック管理表に登録されると、当該ブロック管理表へ登録されたＧ成分の代表輝度値の時系列データ、すなわち輝度信号から生体反応の一例として脈拍数がブロックごとに算出される。このようにブロックごとに算出された脈拍数は、図１０に示すように、内部メモリに記憶された生体反応管理表へ保存される。図１０には、図９と同様、ブロック１〜ブロック４２のうちブロック１〜ブロック３が抜粋して示されている。そして、ブロック１〜ブロック３は、図９に示した通り、いずれもＧ成分の輝度代表値が０であるので、当然のことながらいずれの経過秒数においてもブロック１〜ブロック３の脈拍数にはゼロが保存される。なお、肌が含まれるブロック１９を始めとする各ブロックには脈拍数が保存されるのは言うまでもない。
【００５１】
続いて、図１０に示した生体反応管理表から脈拍数の時系列データが所定の範囲、例えば４０ｂｐｍ以上１５０ｂｐｍ以下であるブロックが抽出されると共に、脈拍数の時系列データが所定の範囲内であっても脈拍数が所定の期間にわたって一定であるブロックは除外される。この結果、図１０に示した生体反応管理表から生体反応が存在するブロックのブロックＩＤが抽出されることになる。そして、生体反応が存在するブロックのうち互いが隣接するブロック同士がグループ化された上で、グループ化されたブロックのブロックＩＤの組合せが図１１に示すブロック組合せ管理表におけるブロック組合せ番号の欄へ登録される。すなわち、図２を用いて説明した通り、ブロックの中でも人体の肌が含まれている割合が高いブロックには生体反応が検出される。具体的には、顔の肌が映るブロック１８、１９、２０、２５〜２７、３２〜３４及び４０の組合せと、手の肌が映るブロック２９、３０及び３７の組合せとが図１１に示すブロック組合せ管理表におけるブロック組合せ番号の欄へ登録される。これ以外のブロック、例えば人体の肌が含まれる割合が低いブロック１２、１３、２４、２８、２２及び２３、さらには、人体の肌が含まれないブロック１〜３、８及び９などのブロックは図１１に示すブロック組合せ管理表に登録されない。
【００５２】
このとき、各ブロック組合せ番号によって定義される生体領域の間で互いの脈拍数の時系列データの類似度が算出される。このとき、生体反応管理表に含まれる各ブロックの脈拍数の時系列データに所定の統計処理を実行することによって得られた脈拍数の時系列データを各々の生体領域の代表として類似度の算出に用いることができる。その上で、互いの脈拍数の時系列データの類似度が所定の閾値以上である生体領域同士が同一の生体へ分類される。本例では、図２に示した顔の肌を含む生体領域Ｅ１を形成するブロック組合せ番号「１８、１９、２０、２５〜２７、３２〜３４及び４０」と、図２に示した手の平の肌を含む生体領域Ｅ２を形成するブロック組合せ番号「２９、３０及び３７」とが類似していると判定される結果、両者のブロック組合せ番号が同一の生体に分類される。なお、上記の類似度は、類似度の算出に用いる脈拍数の時系列データを長くするほどその算出精度を高めることができる。
【００５３】
その後、ブロック組合せ番号ごとに当該ブロック組合せ番号を代表するＧ成分の代表輝度値が算出される。この場合、一例として、ブロック組合せ番号に含まれる各ブロックＩＤのＧ成分の代表輝度値を図９に示したブロック管理表を探索することによって取得した上で上記の統計処理を実行することによってブロック組合せ番号、すなわち生体領域を代表するＧ成分の代表輝度値を算出すればよい。このようにしてブロック組合せ番号ごとに算出されたＧ成分の代表輝度値は、図１１に示すように、内部メモリに記憶されたブロック組合せ管理表へ保存される。
【００５４】
このようにブロック組合せ番号ごとにＧ成分の代表輝度値がブロック組合せ管理表へ登録されると、同一の生体に分類されたブロック組合せ番号のうち一方のブロック組合せ番号を代表する輝度信号を基準とし、他方のブロック組合せ番号の輝度信号を所定の時間幅、上述のように±０．２［ｓ］にわたってシフトさせて互いの輝度信号の波形の類似度、例えば相関係数が最大となるシフト量が算出される。
【００５５】
図１１の例で言えば、ブロック組合せ番号「１８、１９、２０、２５〜２７、３２〜３４及び４０」が第１の生体領域に対応し、ブロック組合せ番号「２９、３０及び３７」が第２の生体領域に対応する。これら第１の生体領域及び第２の生体領域の間で輝度信号を比較する互いの窓Ｗ１及び窓Ｗ２の時間長に、少なくとも人体が採りうる１拍の最大時間、すなわち４０ｂｐｍに対応する１．５［ｓ］以上の長さを設定する。このような設定の下、ブロック組合せ番号「１８、１９、２０、２５〜２７、３２〜３４及び４０」に対応する輝度信号に設定された窓Ｗ１を基準とし、ブロック組合せ番号「２９、３０及び３７」に対応する輝度信号に設定する窓Ｗ２を上記のシフトの時間幅、すなわち±０．２［ｓ］にわたって、例えば、フレーム間に対応する時間、すなわち０．０５［ｓ］ずつシフトさせる。そして、ブロック組合せ番号「２９、３０及び３７」に対応する輝度信号の波形上で窓Ｗ２がシフトされる度に、窓Ｗ１内の輝度信号の波形と窓Ｗ２内の輝度信号の波形との間で相関係数が算出される。
【００５６】
この結果、相関係数が最大となるシフト量、すなわちΔｔが「＋０．１［ｓ］」と算出される。図１２には、相関係数が最大となるシフト量でシフトさせた場合の窓Ｗ２が示されている。図１２に示すように、２フレーム分、すなわち０．１［ｓ］にわたって窓Ｗ２を後方向へシフトさせた場合には、窓Ｗ１内の輝度信号の波形と窓Ｗ２内の輝度信号の波形とが一致しており、相関係数が最大となる。この場合、シフト量の符号が「正」であるので、ブロック組合せ番号「１８、１９、２０、２５〜２７、３２〜３４及び４０」に対応する生体領域の方がブロック組合せ番号「２９、３０及び３７」に対応する生体領域よりも先に脈波が伝搬していることがわかる。よって、ブロック組合せ番号「１８、１９、２０、２５〜２７、３２〜３４及び４０」に対応する生体領域が「顔」と識別されると共に、ブロック組合せ番号「２９、３０及び３７」に対応する生体領域が「手」と識別される。
【００５７】
その上で、上記の式（１）にしたがってＰＷＶが算出される。すなわち、距離記憶部１６ａに記憶された心臓−手の平中央の距離と心臓−顔中央の距離とからΔＬをΔＬ１−ΔＬ２＝７５０［ｍｍ］−２００［ｍｍ］＝５５０［ｍｍ］と計算した上で、当該ΔＬ（＝５５０［ｍｍ］）と、相関係数が最大であると算出されたシフト量、すなわちΔｔ（＝０．１［ｓ］）とを上記の式（１）へ代入することによってＰＷＶを「５．５ｍｍ／ｍｓ（＝５５０［ｍｍ］／１００［ｍｓ］）」と算出することができる。
【００５８】
なお、ここでは、生体領域を生体ごとに分類した後で同一の生体に関する複数の生体領域の間で部位を識別して脈波伝搬速度を算出する場合を例示したが、必ずしも生体領域を生体ごとに分類せずとも脈波伝搬速度を算出することもできる。この場合、ブロック組合せ管理表に登載されたブロック組合せ番号のペアごとに上記の相関係数を算出する処理を実行すればよい。
【００５９】
例えば、図１３に示すブロック組合せ管理表のように、ＩＤ群１〜ＩＤ群４の４つのブロック組合せ番号が存在する場合を想定する。この場合、ブロック組合せ番号「ＩＤ群１」〜「ＩＤ群４」の全てのペアの間で相関係数が最大となるシフト量が算出される。例えば、全てのペアのうち、ブロック組合せ番号「ＩＤ群１」とブロック組合せ番号「ＩＤ群２」のペア、ブロック組合せ番号「ＩＤ群１」とブロック組合せ番号「ＩＤ群３」のペア、ブロック組合せ番号「ＩＤ群１」とブロック組合せ番号「ＩＤ群４」のペアの４つのペアについて相関係数を算出する場合を例示すると、ブロック組合せ番号「ＩＤ群１」を第１の生体領域とし、他のブロック組合せ番号「ＩＤ群２〜ＩＤ群４」を第２の生体領域とし、窓Ｗ１を基準に窓Ｗ２、窓Ｗ３または窓Ｗ４をシフトさせて相関係数が最大となるシフト量をペアごとに算出する。この４つのペアの場合、各ペアごとに算出された相関係数が最大となるシフト量のうちペア間で最大の相関係数を持つシフト量を探索することによってブロック組合せ番号「ＩＤ群１」と同一の生体に属する生体領域をブロック組合せ番号「ＩＤ群２〜ＩＤ群４」から特定するとともに互いの生体領域の部位が顔または手であることを識別し、脈波伝搬時間を算出することができる。ここでは、ブロック組合せ番号「ＩＤ群１」と同一の生体に属する生体領域の間で脈波伝搬時間を算出する場合を例示したが、残りのペアについても同様にして相関係数の算出を実行することによって、画像に含まれる生体ごとに当該生体と同一の生体である生体領域が存在すればその脈波伝搬時間を算出し、ひいては脈波伝搬速度を算出することができる。
【００６０】
［処理の流れ］
図１４は、実施例１に係る脈波伝搬速度の算出処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、取得部１１によって画像が取得される限り、繰返し実行されるものである。図１４に示すように、取得部１１によって画像が取得されると（ステップＳ１０１）、分割部１２は、ステップＳ１０１で取得された画像を格子状に分割する（ステップＳ１０２）。
【００６１】
続いて、検出部１３は、ステップＳ１０２で画像が格子状に分割されたブロックごとに、当該ブロックを代表するＧ成分の代表輝度値を算出する（ステップＳ１０３）。そして、検出部１３は、所定の期間にわたってＧ成分の代表輝度値が継続して算出されたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。なお、所定の期間にわたってＧ成分の代表輝度値が継続して算出されていない場合（ステップＳ１０４Ｎｏ）、上記のステップＳ１０１の処理に移行する。
【００６２】
その後、所定の期間にわたってＧ成分の代表輝度値が継続して算出された場合（ステップＳ１０４Ｙｅｓ）には、検出部１３は、Ｇ成分の代表輝度値の時系列データ、すなわち輝度信号から生体反応をブロックごとに検出する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
そして、分類部１４は、全ブロックのうちステップＳ１０５で生体反応が検出されたブロックを抽出する（ステップＳ１０６）。さらに、分類部１４は、ステップＳ１０６で生体反応が検出されたブロックのうち互いが隣接するブロック同士をグループ化する（ステップＳ１０７）。かかるグループ化によって生体領域が得られる。その上で、分類部１４は、互いの生体反応の類似度が所定の閾値以上である生体領域同士を同一の生体へ分類する（ステップＳ１０８）。
【００６４】
続いて、識別部１５は、ステップＳ１０８で同一の生体へ分類された生体領域の間で互いの部位を識別する（ステップＳ１０９）。その後、算出部１６は、同一の生体に分類された生体領域の各部位の輝度信号の時間差からＰＷＶを算出する（ステップＳ１１０）。
【００６５】
そして、同一の生体へ分類された複数の生体領域が残っている限り（ステップＳ１１１Ｎｏ）、上記のステップＳ１０９〜ステップＳ１１０の処理を繰返し実行する。その後、同一の生体へ分類された複数の生体領域について脈波伝搬速度を全て算出した場合（ステップＳ１１１Ｙｅｓ）、上記のステップＳ１０１の処理へ移行する。
【００６６】
［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係るＰＷＶ算出システム１は、生体反応が検出された生体領域を生体ごとに分類し、同一の生体に分類された複数の生体領域の間で部位を識別して部位間の輝度信号の時間差から脈波伝搬速度を算出する。したがって、本実施例に係るＰＷＶ算出システム１によれば、画像から脈波伝搬速度を算出できる。
【実施例２】
【００６７】
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。
【００６８】
［呼吸数］
上記の実施例１では、生体反応の一例として、脈拍数を検出する場合を例示したが、生体反応はこれに限定されない。例えば、上記の脈拍数以外にも、呼吸を検出することができる。この場合、ブロックごとに当該ブロックを代表する輝度信号を周波数成分へ変換し、人の呼吸数が採り得る値として想定される周波数の区間、例えば下限値１０回／分及び上限値６０回／分に対応する周波数の区間でピークを持つ周波数を呼吸数として算出することができる。
【００６９】
［ＬＦ／ＨＦ］
また、上記の呼吸数以外にも、生命反応として、ＬＦ／ＨＦを検出することとしてもよい。図１５は、ＬＦ／ＨＦの検出方法の一例を示す図である。図１５に示すように、画像に含まれる生体領域を代表する輝度信号のピーク値もしくはボトム値や立ち上がり値等を用い、図１５上段に示すように、脈波間隔を求め、スペクトル解析することでＬＦ／ＨＦを算出することができる。例えば、図１５中段に示すように、時系列の脈波間隔を周波数領域に変換し、図１５下段に示すように、０．０４Ｈｚ〜０．１５Ｈｚのパワースペクトルの積分値をＬＦ、０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚのパワースペクトルの積分値をＨＦ、これらＬＦとＨＦの比を算出することによってＬＦ／ＨＦをえることができる。なお、上記のＬＦやＨＦの周波数範囲は、あくまで一例であり、任意に変更できることは言うまでもない。
【００７０】
［入力信号］
上記の実施例１では、入力信号としてＲＧＢ信号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、ＨＳＶ信号を用いることとしてもよいし、あるいはＩＲおよびＮＩＲなどの信号を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。
【００７１】
［他の実装例］
上記の実施例１では、ＰＷＶ算出装置１０及び撮像装置２０が上記の脈波伝搬速度算出処理をクライアントサーバシステムで実行される場合を例示したが、必ずしもクライアントサーバシステムを構築せずともかまわない。例えば、撮像装置２０を搭載する携帯端末装置がＰＷＶ算出装置１０の代わりに取得部１１、分割部１２、検出部１３、分類部１４、識別部１５及び算出部１６を有することによってスタンドアローンで実装することもできる。
【００７２】
［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おらずともよい。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、取得部１１、分割部１２、検出部１３、分類部１４、識別部１５または算出部１６の一部を撮像装置２０または撮像装置２０を搭載する携帯端末装置に持たせることとしてもよい。一例としては、撮像装置２０または撮像装置２０を搭載する携帯端末装置に画像の取得から生体反応の検出までを実行させ、各ブロックの輝度信号及び生体反応をＰＷＶ算出装置１０へ送信させることによって生データである画像の授受を抑制することもできる。
【００７３】
［脈波伝搬速度算出プログラム］
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１６を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する脈波伝搬速度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。
【００７４】
図１６は、実施例１及び実施例２に係る脈波伝搬速度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１６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。
【００７５】
ＨＤＤ１７０には、図１６に示すように、上記の実施例１で示した取得部１１、分割部１２、検出部１３、分類部１４、識別部１５及び算出部１６と同様の機能を発揮する脈波伝搬速度算出プログラム１７０ａが予め記憶される。この脈波伝搬速度算出プログラム１７０ａについては、図１に示した各々の取得部１１、分割部１２、検出部１３、分類部１４、識別部１５及び算出部１６の各構成要素と同様、適宜統合又は分離してもよい。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、必ずしも全てのデータがＨＤＤ１７０に格納されておらずともよく、処理に用いるデータのみがＨＤＤ１７０に格納されればよい。
【００７６】
そして、ＣＰＵ１５０が、脈波伝搬速度算出プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１６に示すように、脈波伝搬速度算出プログラム１７０ａは、脈波伝搬速度算出プロセス１８０ａとして機能する。この脈波伝搬速度算出プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データをＲＡＭ１８０上の脈波伝搬速度算出プロセス１８０ａ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、脈波伝搬速度算出プロセス１８０ａは、図１に示した取得部１１、分割部１２、検出部１３、分類部１４、識別部１５及び算出部１６にて実行される処理、例えば図１４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、必ずしも全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作せずともよく、処理に用いる処理部のみが仮想的に実現されればよい。
【００７７】
なお、上記の脈波伝搬速度算出プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておかずともよい。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】
【００７８】
１    ＰＷＶ算出システム
１０    ＰＷＶ算出装置
１１    取得部
１２    分割部
１３    検出部
１４    分類部
１５    識別部
１６    算出部
１６ａ  距離記憶部
２０    撮像装置
【図１】
0006331952.tif 000002
【図２】
0006331952.tif 000003
【図３】
0006331952.tif 000004
【図４】
0006331952.tif 000005
【図５】
0006331952.tif 000006
【図６】
0006331952.tif 000007
【図７】
0006331952.tif 000008
【図８】
0006331952.tif 000009
【図９】
0006331952.tif 000010
【図１０】
0006331952.tif 000011
【図１１】
0006331952.tif 000012
【図１２】
0006331952.tif 000013
【図１３】
0006331952.tif 000014
【図１４】
0006331952.tif 000015
【図１５】
0006331952.tif 000016
【図１６】
0006331952.tif 000017