(57)【要約】  生理学的情報を抽出する方法が提供される。この方法は、定義された期間、時間領域形式で複数の信号セグメントを抽出し、最大信号レベルに従って複数の信号セグメントのサブセットを選択し、複数の変換済み信号セグメントを生成する少なくとも前記サブセット、および複数の変換済み信号セグメントの少なくとも前記サブセットを結合して、結合信号セグメントを生成する。これには、動きの影響や照明によって引き起こされる最終結果への変化を、これらの影響を最も受ける生の信号セグメントの部分を除去することにより減らすという利点がある。
2020519332.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生理学的情報を抽出する方法であって、
予め定められた期間、時間領域形式で複数の信号セグメントを抽出するステップと、
前記複数の信号セグメントのサブセットを選択するステップであって、最大信号レベルが高いセグメントを拒否することを含むステップと、
少なくとも前記サブセットを変換して、複数の被変換信号セグメントを生成するステップと、
前記複数の被変換信号セグメントの少なくとも前記サブセットを結合して、被結合信号セグメントを生成するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記選択するステップは、閾値より大きい最大信号レベルを有するセグメントを拒否することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記選択するステップは、最大信号レベルと逆の関係を有する重みでセグメントに重み付けすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記逆の関係が、べき法則または逆指数関数の形式である、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記変換は、パワースペクトル密度関数、自己相関関数、またはフーリエ変換のうちの１つを使用して実行される、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の方法を少なくとも1回繰り返して、
各繰り返しにおいて、前記被結合信号セグメントを保存して、複数の被結合信号セグメントを生成するステップと、
前記複数の被結合信号セグメントを平均して、最終被結合信号を生成するステップと、
を有する請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の被結合信号セグメントの平均化のための設定は、以前に記憶された被結合信号セグメントから導出される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記被結合信号セグメントの補間を実行することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ビデオフレームのシーケンスを取得するステップをさらに含み、前記複数の信号セグメントの抽出は、リモートフォトプレチスモグラフィを使用して実行される、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つのパッチを選択し、前記少なくとも１つのパッチから時間領域形式で前記複数のセグメントを抽出することを含む、請求項１から請求項9のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
バイタルサインを表す生理学的情報を抽出するシステムであって、
予め定められた期間、時間領域形式で複数の信号セグメントを抽出するように構成された信号抽出ユニット、
前記複数の信号セグメントのサブセットを選択するように構成された選択ユニットであって、当該選択は、最大信号レベルが高いセグメントを拒否することを含むユニット、
少なくとも前記サブセットを変換して複数の被変換信号セグメントを生成するように構成された変換ユニット、および
前記複数の被変換信号セグメントの少なくとも前記サブセットを結合して、被結合信号セグメントを生成するように構成された結合ユニット、
を有するシステム。
【請求項１２】
前記結合ユニットは、前記被結合信号セグメントを格納し、補間設定を格納し、格納された前記補間設定を適用して後続の被結合信号セグメントを補間し、格納された被結合信号セグメントを結合するように構成された時間平均化ユニットをさらに備える、請求項11に記載のシステム。
【請求項１３】
コンピュータ可読媒体に格納され、プロセッサ上で実行されて、請求項１から１０のいずれかに記載の方法を前記プロセッサに実行させるように構成されたコンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１１および１２のいずれかに記載のシステムを含む生理学的測定機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビデオシーケンスからの情報の抽出に関し、特に、生理学的に関連する情報（しばしばバイタルサインと呼ばれる）の抽出に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体のビデオシーケンスを分析し、その生体の生理学的プロセスの結果である画像の小さな変化を検出することができる。これらの生理学的プロセスには、血流、呼吸、発汗などがある。
【０００３】
特定の生理学的プロセスは、皮膚の反射率の変化を介して観察できる。人間の皮膚は、少なくとも2つの層、1つは表皮（薄い表面層）、もう1つは真皮（表皮の下の厚い層）を持つオブジェクトとしてモデル化できる。入ってくる光線の特定の割合5％が皮膚表面で反射される。残りの光は、（二色反射モデルで説明される）身体反射と呼ばれる現象で2つの皮膚層内で散乱および吸収される。通常、表皮と真皮の境界に存在するメラニンは、主に光を吸収する光学フィルタのように作用する。真皮では、光は散乱および吸収される。吸収は血液の組成に依存するため、吸収は血流の変動に敏感である。真皮は、成人の全血管網の約10%の密な血管網を含む。これらの血管は、体内の血流に応じて収縮および拡張する。その結果、真皮の構造が変化し、皮膚層の反射率に影響する。
【０００４】
呼吸などの他の生理学的プロセスは、患者の表面の動きを引き起こす。
【０００５】
血中酸素化レベルの変動などの他の生理学的プロセスは、わずかな色の変化として現れる可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
周期的なプロセスの場合、変化に周期的な内容がある信号を検出および抽出し、それらから頻度などの結果を得ることができる。たとえば、被写体を周囲光で照らし、ビデオカメラを使用して撮影することができる。画像シーケンスのフレーム間で対応するピクセルの値の変化を分析することにより、時変信号を抽出できる。この信号は、高速フーリエ変換などを使用して周波数のような領域に変換され、周波数領域のスペクトルから、生理学的測定値として被験者の心拍数の値が得られる。これらの生理学的測定値は、しばしばバイタルサインと呼ばれる。
【０００７】
ピクセル値の変化は、小さいことが多く、多くの場合、1つのカラーチャネルにおいて他のチャネルよりも顕著である。したがって、探している信号はそれに応じて小さくなる。
【０００８】
一般的な画像の変化によるものなど、ピクセル値には他の変化がある場合があり、これらは信号と比較して大きくなる可能性がある。被写体の動き、照明の変化（フリッカなど）、画像センサのノイズ、照明の変動など、ピクセル値のランダムな変化の原因も存在する。これらはすべて、すべての意図と目的に対して、求められている信号とは無関係である。したがって、S/N比は小さく、意味のある生理学的測定値を取得することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
生理学的情報を抽出する方法であって、所定の期間の間、複数の信号セグメントを時間領域形式で抽出するステップと、前記複数の信号セグメントからサブセットを選択するステップであって、高い最大信号レベルを有するセグメントを拒絶することを含むステップと、少なくとも前記サブセットを変換して複数の被変換信号セグメントを生成するステップと、前記複数の被変換信号セグメントの少なくとも前記サブセットを結合して被結合信号セグメントを生成するステップとを含む方法が提供される。
【００１０】
これには、動きおよび／または照明によって引き起こされる変化の最終結果に対する影響を、これらの悪影響を最も受ける生の信号セグメントの部分を除去することにより低減するという利点がある。
【００１１】
一実施形態によれば、この方法は、閾値より大きい最大信号レベルを有するセグメントを拒否することを含む。これは、生理学的情報を含む関心のある信号が小さいため、大きな信号は動きまたは照明の変化によるものと見なすことができるという事実を活用している。
一実施形態によれば、選択は、最大信号レベルと逆相関を有する重みでセグメントに重み付けすることを含む。これには、満足がいくように設定するのが難しい厳格な閾値を必要としないという利点がある。
【００１２】
一実施形態によれば、逆相関は、べき法則、または、大きな信号レベルと比較して小さな信号レベルに対して強い選択性を提供するという利点を有する逆指数関数の形式である。
【００１３】
一実施形態によれば、周波数の形である生理学的情報をそこから抽出することができる周波数のような領域で信号を提供するパワースペクトル密度関数、自己相関関数またはフーリエ変換のいずれかを使用して変換が実行される。
【００１４】
一実施形態によれば、信号セグメントの結合は、信号セグメントを平均化することを含み、これは不要な成分のレベルがさらに低減された信号を提供する。  
一実施形態によれば、方法は、上記の方法を少なくとも1回繰り返し、各繰り返しで被結合信号セグメントを保存して複数の被結合信号セグメントを生成し、複数の被結合信号セグメントを平均化して最終的な被結合信号を生成することをさらに含む。これにより、不要な成分をさらに削減できる。
【００１５】
一実施形態によれば、複数の被結合信号セグメントの平均化の設定は、以前に記憶された被結合信号セグメントから導出される。これにより、適応フィルタリングまたは平均化が可能になり、不要な成分の低減に役立つ。
【００１６】
一実施形態によれば、この方法は、望ましくない成分の低減をさらに平滑化する被結合信号の補間を実行することをさらに含む。
【００１７】
一実施形態によれば、この方法はさらに、生理学的情報を表す値を抽出することを含み、この値はその後出力として提供され得る。
【００１８】
一実施形態によれば、この方法は、ビデオフレームのシーケンスを取得することをさらに含み、複数の信号セグメントの抽出は、遠隔光電式容積脈波記録法を使用して実行される。これは、分析のために信号を取得する非接触（すなわち非侵襲）の方法を提供できるという利点があり、ビデオカメラを使用して実行できる。
【００１９】
所定の期間の間、時間領域形式で複数の信号セグメントを抽出するように構成された信号抽出ユニットと、最大信号レベルが高いセグメントを拒絶すること含む、複数の信号セグメントのサブセットを選択するように構成された選択ユニットと、少なくとも前記サブセットを変換して複数の被変換信号セグメントを生成するように構成された変換ユニットと、複数の被変換信号セグメントの少なくとも前記サブセットを結合して被結合信号セグメントを生成するように構成された結合ユニットとを含む、バイタルサインを表す生理学的情報を抽出するシステムが提供される。
【００２０】
一実施形態によれば、システムの結合ユニットは、被結合信号セグメントを格納し、補間設定を格納し、それらの格納された設定を適用して後続の被結合信号セグメントを補間し、格納された被結合信号セグメントを結合するように構成される時間平均化ユニットをさらに備える。これにより、長時間にわたって平均化することによって、不要な成分を低減できる。
【００２１】
コンピュータ可読媒体に格納され、プロセッサで実行されると、本明細書で説明される方法を実行するように構成されたコンピュータプログラムが提供される。これにより、汎用コンピュータが、ビデオカメラにリンクされているときに、本明細書で説明する方法を実行できるようになる。
【００２２】
本明細書に記載のシステムを含む生理学的測定機器が提供される。
【００２３】
開示されたシステムおよび方法の追加の目的、特徴および利点と同様に、上記は、添付の図面を参照して、装置および方法の実施形態の以下の例示的かつ非限定的な詳細な説明により、よりよく理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】被験者の生理学的情報を測定するための実施形態によるセットアップを表す図。
【図２】一実施形態によるビデオシーケンス処理チェーンを表す図。
【図３】実施形態に従って測定を実行するケースを表す図。
【図４】生理学的情報を抽出する実施形態によるプロセスを表す図。
【図５】信号セグメントの振幅に適用するための実施形態による重みの曲線を表す図。
【図６】一実施形態による方法のフローを表す図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下の説明において、同じ参照符号は同様の要素を示す。
【００２６】
図１は、被験者１の生理学的プロセスを測定し、生理学的情報またはバイタルサインを抽出するためのセットアップを表す。光源2（人工でも自然でもよい）が被験者1を照らす。ビデオカメラ3はビデオフレームのシーケンスを記録し、それらを処理ユニット（PA）4に供給し、処理ユニット4はバイタルサインを抽出し、次にディスプレイ5に出力を提供する。ディスプレイ５は、信号分析ユニット４からの生理学的情報のみを単独で、またはビデオシーケンスと組み合わせて、表示することができる。
【００２７】
図２は、一実施形態による、生理学的情報を抽出するように構成された処理チェーン２０を表す。処理チェーン４０は、処理装置４の一部として都合よく実装され得る。入力（ＩＰ）２１は、ビデオシーケンスを受け取り、ビデオシーケンスのフレームをパッチ選択ユニット２２（ＲＯＩ）に渡し、パッチ選択ユニット２２は、追跡されるべきビデオシーケンスの画像内のパッチまたはＲＯＩを選択する。後続の処理のために選択される1つまたは複数のパッチが存在する場合がある。パッチ選択ユニット２２は、一連のパッチを信号抽出器２３（ＥＸ）に供給する。信号抽出器２３は、対象の時変信号に到達するために、信号に対して演算を実行する。これらの演算には、カラーチャネルの組み合わせおよび／または信号の正規化が含まれる。動き補償を実行すると有利な場合があるため、動き補償のタスクを簡単にするために、パッチのシーケンスが短いシーケンスに分割されていてもよい。次いで、抽出された時変信号は、ＤＣ成分を除去し、いくらかのクリーニングを実行できるように、信号の分解を実行する分解ユニット（ＤＣ）２４に供給される。クリーニングには、高周波ノイズの除去（ローパスフィルターによる）、妨害成分の除去（中央値フィルターによるスパイクなど）、または大きな信号の不連続性を持つ信号の除去が含まれる。次いで、クリーニングされた信号は、信号の中からさらなる処理に使用される信号を選択する信号選択ユニット（SEL）25に供給される。変換ユニット（ＣＯＮＶ）２６は、生理学的情報またはバイタルサインを表す信号の周期的特性の抽出を可能にするように、時間変動信号の変換を実行する。次に、変換された信号は結合ユニット（ＩＣ）２７に供給され、結合ユニット２７は変換された信号を単一の信号に結合し、この単一の信号をこの単一の信号から生理学的測定値を抽出する生理学的測定値抽出器（ＰＲＥ）２８に供給する。
【００２８】
したがって、時間領域形式で複数の信号セグメントを抽出するステップと、複数の信号セグメントのサブセットをそれらの最大信号レベルに従って選択するステップと、次いで、少なくとも前記サブセットを変換して複数の被変換信号セグメントを生成するステップと、次いで、複数の被変換信号セグメントの少なくとも前記サブセットを結合して被結合信号セグメントを生成するステップとを含む、時間にわたって生理学的情報を抽出する方法が存在する。
【００２９】
処理チェーン２０は、適切なソフトウェアを実行する１つ以上の汎用プロセッサに実装されてもよい。これには、既存のハードウェアで可能であり、その後の変更と調整が可能であるという利点がある。ただし、モード専用ソリューションよりも低速および/または高価なソリューションになる可能性がある。あるいは、個々のコンポーネントの一部またはすべてを、関連する機能を実装するように設計されたファームウェアを実行するマイクロコントローラーに実装することができる。生産量が十分に多い場合、このソリューションは安価になる可能性がある。さらに別の可能性は、専用ハードウェアに機能を実装することである。生産量が多いと、これは多くの場合に安価であり、ユニットコストあたりの処理速度が高くなります。
【００３０】
パッチは、いくつかの方法の1つ以上を使用して選択される。「セグメンテーション」と呼ばれることもあるプロセスが実行される。一般的な関心領域を選択することから始めるのが便利である。血流が関心のある生理学的プロセスである場合は常に顔が適しているため、顔識別アルゴリズムを使用できる。顔検出を実装するための適切なアルゴリズムは、Viola, P. and Jones, M.J., "Robust real-time object detection", Proc. of IEEE workshop on statistical and computational theories of vision, 13 July 2001に記載されている。形状と色のパターンを認識するための代替アルゴリズムも存在し、これらが顔の領域の検出に使用できる。呼吸のような他のプロセスでは、胸郭を識別する他の方法が使用できる。
【００３１】
図３は、選択された領域３０（この場合は被験者１の顔）が使用されている例示的な状況を表している。複数のパッチ３１が選択されており、そこからある期間にわたって時間変化信号３２が抽出されている。時変信号３２は名目上同時に抽出されているが、それらは完全には同期されていない。したがって、これらの時間変化信号32は同じ生理学的情報を含むが、それらを時間領域で組み合わせるのは効果的ではない。また、前述のように、動き補償の目的で、各パッチ31からの時変信号32は、これらの信号セグメントを単一の信号セグメントに結合する目的で、より長い期間にわたって一連の信号セグメントとして収集され得る。
【００３２】
図４は、上述の実施形態によるプロセスまたは方法をより詳細に表す。選択領域３０上の複数のパッチ３１ａ、３１ｂから、一連のタイムスロットｔ１、ｔ２、ｔ３にわたって、複数の一連の時変信号セグメントＳａ１−ｎ、Ｓｂ１−ｎが抽出され、収集される。時変信号Ｓａ１−ｎ、Ｓｂ１−ｎのそれぞれは、ＤＣ除去およびクリーニングを実行する分解ユニット２４によって個別に処理される。選択ユニット２５は、個々の時変信号セグメントＳａ１−ｎ、Ｓｂ１−ｎから、生理学的情報の抽出のために最終的に組み合わされる好ましい信号セグメントを選択する。
【００３３】
選択は、全体の信号対雑音比を低下させる信号セグメントを削除するように実行される。本発明者らは、問題の重要な原因は、被験者1の動きまたは照明の変化が観察可能なパッチから生じる信号セグメントであり、これらのパッチはそこから抽出される時変信号の振幅によって識別できることを発見した。本発明者らは、大きすぎる振幅は問題、特に運動または照明変動によるアーティファクトの存在を示すという驚くべき観察を行った。これは、通常、より大きな信号対雑音比の検索において、当業者がより大きな信号振幅を好み、より小さな振幅の信号を拒否するという点で、やや直感に反する。選択プロセスにはさまざまな実施形態がある。まず、パッチはいくつかの方法で評価される。そこから抽出された時変信号の振幅に関連しているため、関係する期間にわたるパッチ内のピクセル値の標準偏差を使用してもよい。別の可能性は、パッチのピクセル値の経時変化によって与えられる信号の総電力またはエネルギーを評価することである。これらの機能は、モーショントラッキングにも使用されるため、信号処理チェーンに簡単に統合できるという利点がある。さらなる可能性は、実際の時変信号セグメントの最大信号振幅を評価することであり、これはより直接的で調整がより簡単であるが、追加の機能と処理が必要である。パッチのピクセル値を調べて選択を行う場合、信号抽出の前に選択を行うことができ、処理能力をいくらか節約できる。
【００３４】
次に、評価の結果を使用して選択を行う。この選択は、最大信号レベルが低い信号セグメントを優先して、最大信号レベルが高い信号セグメントを拒否することと見なすことができる。これは、最大しきい値を選択し、これを超えるすべてのケースを拒否することができます。別の方法は、個々の時変信号セグメントに重み付けを適用することであり、この場合、重み付けは（測定または推定された）信号振幅と逆の関係を持つ。線形ではなく、次のようなべき法則形式を持つ関係を使用することもできる。
【数１】
2020519332.tif 000003
または次のような逆指数形式を使用することもできる。
【数２】
2020519332.tif 000004
【００３５】
線形スケーリング係数a、べき法則指数、指数スケーリング係数を調整して、目的の結果を得ることができる。
【００３６】
図5は、重み付けを適用する2つの便利な方法の結果を示す曲線を表す。これは、重みの値に対する振幅に対するしきい値の比率を示す。これらの方法には、次の関係がある。
【数３】
2020519332.tif 000005
そして
【数４】
2020519332.tif 000006
ここで、Tはしきい値で、Piは1〜nの信号セグメントのグループSiからのi番目の信号の振幅を反映する信号セグメントの特徴である。閾値Tより低い振幅Piの場合、重みは実質的に1に等しい。Tを超える振幅の場合、重みは振幅の関数として大幅に減少する。特徴Ｐｉは、経時的なピクセル値の変化によって与えられる信号の標準偏差または総電力などの、経時的なピクセル値の統計的特徴であってもよい。
【００３７】
しきい値は、製造時に実行される較正ルーチンによって設定できる。これには、実装が簡単でコストが低いという利点がある。別の方法は、実際のバイタルサインの結果を確認し、それに応じてしきい値を調整することによりしきい値が設定されるトレーニングルーチンまたはシーケンスをシステムが実行することである。この調整は、技術者の制御下で行うことも、システム自体の自動制御下で行うこともできる。自動制御が使用される場合、調整ルーチンは、長期間の使用の間、または、取得されたしきい値が変化しなくなったことをシステムが検出するまで、実行されることができる。
【００３８】
特に非線形関数でこの重み付け手法を使用すると、よりソフトに動作するという点で、外れ値、つまり非常に大きな値を拒否しながら、（状況や機器の特性によって異なる可能性がある）最適なパラメータを正確に決定することの困難さを軽減するという利点がある。それでも、しきい値を使用するような選択方法と、線形および/または非線形の重み付け方法とを組み合わせることも可能である。そして、この利点は、重みを計算することを必要とせずに非常に極端な結果を除外できる点において計算速度であり、それにより、時間と計算労力を節約できる。
【００３９】
次いで、選択された時変信号セグメントＳａ１−ｎ、Ｓｂ１−ｎは、変換ユニット２５によって、そこから支配的な周波数または周期性が抽出できる形式の被変換信号セグメントＴａ１−ｎ、Ｔｂ１−ｎに変換される。このような演算は、離散または高速フーリエ変換（DFTまたはFFT）のようなものを使用して、スペクトル、つまり周波数ドメインに変換することができる。スペクトルから、DC成分および帯域外と見なされる他の成分は破棄され、ピークは関連する生理学的プロセスの基本周波数に対応する。
【００４０】
N個の複素数xnのシーケンスに対して、DFTは次のように表現できる。
【数５】
2020519332.tif 000007
【００４１】
別の方法として、自己相関またはACF（相互自己相関または系列相関とも呼ばれる）関数を使用して、準周期信号を示す結果を得ることができる。単なる例示ではあるが、n個の観測が行われ、平均μ及び分散σ2の信号に対する自己相関関数のための推定の一般的な生成は、
【数６】
2020519332.tif 000008
であり、ここで、kはnより小さい整数である。
【００４２】
自己相関のピーク間のf時間差の逆数から、周期信号の周波数を導き出すことができる。
【００４３】
3番目の方法は、パワースペクトル密度関数（PSDF）を使用することである。この関数は、信号のパワーの頻度分布を表す。それは、合計期間T=NΔtの間の離散時間におけるサンプルxn = x(nΔt)である、信号のサンプルの有限時間系列xnに対して、次のように定義または表現されることができる。
【数７】
2020519332.tif 000009
ここで、nは1〜Nである。
【００４４】
生理学的情報を抽出するためのシステムにそれらを実装する場合、おそらく他の用語により、上記の式を変更したり、異なる定式化を選択したりすると便利である。
【００４５】
別の可能性は、時間領域形式から信号の周波数領域表現を取得するためにも使用できるラプラス変換である。
【００４６】
複数信号分類（MUSIC）アルゴリズム、ピッチ検出アルゴリズム（PDA）、平均振幅差関数（ADMF）、平均二乗平均差関数（ASDMF）など、他の可能性もある。それぞれYINアルゴリズムおよびMPMアルゴリズムとして知られるアルゴリズムもある。
【００４７】
複数の変換方法を使用することもできる。これにより、結果を確認し、結果の品質を判断する目的で結果を比較できる。品質が低すぎる状況では、より厳しい基準（たとえば、より低い閾値、より高い非線形性を与えるように調整された係数）を使用した再選択を実行できる。
【００４８】
最大振幅に応じて信号セグメントを選択するステップはまた、周波数領域で、すなわち変換後に行うことができることに留意されたい。これには、さもなければ拒否されるはずだったセグメントを変換する余分な計算の労力を犠牲にして、選択を少し簡素化するという利点がある。
【００４９】
次に、変換された信号セグメントＴａ１−ｎ、Ｔｂ１−ｎは、結合ユニット２７によって結合された信号セグメントＣＳ１−ｎに結合される。この時点で、前述の選択手順の間に一部の削除が発生した可能性があるという限度において、結合された信号セグメントCS1-nはそれらが来た期間t1-nにまだ対応している。時間領域表現の組み合わせを妨げる相対位相情報が変換により除去されたため、それぞれの信号セグメントを一緒に平均化できる組み合わせが可能になったことを理解されたい。これには、変換プロセスによって導入されるノイズ、歪み、アーティファクトなどの不要な成分をさらに削減できるという利点がある。
【００５０】
時間にわたって収集された被結合信号セグメントCS1-nは、最終的な結合信号41にさらに結合され、そこから支配的な周波数または周期成分を見つけることにより生理学的情報を導き出すことができる。この結合ステップでは、一定期間にわたって収集された被結合信号セグメントCSnの（重み付け）平均化によってノイズが低減される。これは、信号セグメントの要素ごとに同一の時間フィルタを実行すると見なすことができる。このフィルタは、FIRまたはIIRフィルタとして実装できる。FIRおよびIIRフィルターは異なる結果を提供し、それらの選択は異なる制約に従って行われる。たとえば、線形位相の要件は、よりFIRへとつながるだろう。そのような選択は、当業者により実現可能である。補間を実行して分解能を上げると効果的である。補間の適切な方法の例は、線形、多項式、またはスプラインである。両方のステップを組み合わせることができるため、結合ユニットは、結合信号セグメントの保存、補間値の保存、フィルタ状態の保存、および結合信号要素の組み合わせを行う時間平均化ユニットとして機能する。フィルタ設定は適応的に制御でされる。短い時定数を持つフィルタが対象の生理学的特徴（たとえば、血液量パルスの周波数または繰り返し率）の明確な指標を既に提供している場合、この設定を選択して使用できる。ただし、出力信号で対象の特徴が十分に目立たない場合は、より大きな時定数（つまり、他のフィルタ係数）を選択できる。その決定方法は、特徴に対して得られた値をしきい値と比較するのと同じくらい簡単である。たとえば、特徴がフーリエ変換の最高ピークに関連する周波数である場合、バックグラウンドレベル（環境）に対するピーク値を決定し、それを制御変数として使用できる。したがって、フィルタ設定は、使用されている関数により出力される結果内の局所コントラスト測度によって制御される。ACFの遅延を検索するときに、同様のメカニズムを利用できる。より小さな時定数を使用すると、結果をより迅速に取得する（つまり、待ち時間を短縮する）ことや、計算負荷を減らすことができるという利点がある。より長い時定数を使用すると、より正確であるか、より安定した結果が得られる。閾値は、装置の起動時に較正ルーチンを使用して選択できる。これは、より高い精度を提供する傾向があるという利点があるが、より多くの時間と機器における複雑さが必要になる。あるいは、設計または製造時に閾値を設定することもでき、これは安価である。このプロセスは、不要な成分をさらに減らすのに役立つ。
【００５１】
図６は、上記の方法をフローの形で表す。ステップ５０で、ビデオシーケンスの入力が受信される。ステップ５１で、時変信号セグメントが抽出される。ステップ５２で、時変信号セグメントがクリーニングされ、ＤＣ成分が除去される。ステップ５３では、上述のように、時変信号セグメントの中からの選択が行われる。ステップ５４では、時変信号セグメントが周波数または周期的表現に変換され、所定のタイムスロットからの変換された信号セグメントが結合される。ステップ５５で、結合された信号セグメントが保存される。ステップ５６で、補間パラメータが、結合された信号セグメントから導出され、保存される。ステップ５７で、予め保存されたパラメータを使用して、現在の変換された信号セグメントの補間が実行される。ステップ５８で、補間され記憶された信号セグメントが最終信号へと結合される。ステップ５９で、生理学的情報が最終信号から抽出される。
【００５２】
上記の実施形態は本発明を限定するものではなく、当業者は添付の特許請求の範囲から逸脱することなく多くの代替実施形態を設計することができることに留意されたい。さらに、多くの場合、代替案として提示される実施形態は、完全にまたは部分的に組み合わされてもよい。
【００５３】
特許請求の範囲において、括弧内に置かれている参照符号は、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。「comprise」という動詞およびその活用形の使用は、請求項に記載された要素またはステップ以外の要素またはステップの存在を排除するものではない。要素に先行する冠詞「a」または「an」は、複数のそのような要素の存在を排除するものではない。本発明は、いくつかの別個の要素を含むハードウェアによって、および適切にプログラムされたコンピュータまたは処理装置によって実施されることができる。いくつかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段のいくつかは、同一のハードウェアアイテムによって具体化されてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。
【００５４】
本発明の態様は、コンピュータによって実行され得るコンピュータ可読記憶装置に記憶されたコンピュータプログラム命令の集合体であり得るコンピュータプログラムにおいて実施され得る。本発明の命令は、スクリプト、解釈可能プログラム、ダイナミックリンクライブラリ（DLL）またはJavaクラスを含むが、これに限定されない任意の解釈可能または実行可能コード構造であってもよい。この命令は、完全な実行可能プログラム、部分的実行可能プログラム、既存のプログラムに対する修正（例えばアップデート）、または既存のプログラムに対する拡張（例えば、プラグイン）として提供されることができる。さらに、本発明の処理の一部は、複数のコンピュータまたはプロセッサにわたって分散されてもよい。
【００５５】
コンピュータプログラム命令を格納するのに適した記憶媒体には、EPROM、EEPROMおよびフラッシュメモリデバイス、内部および外部ハードディスクドライブなどの磁気ディスク、リムーバブルディスクおよびCD-ROMディスクを含むが、これらに限定されないすべての形態の不揮発性メモリが含まれる。コンピュータプログラムは、そのような記憶媒体上で配布されてもよく、またはHTTP、FTP、電子メールを通した、またはインターネットなどのネットワークに接続されたサーバを介したダウンロード用に提供されてもよい。
【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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【国際調査報告】
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