顔の動画像解析による脈波の多点抽出と皮下の血行動態の評価法の開発
福島大学共生システム理工学類

田中明

In recent years, video plethysmography (vPPG) which is pulse wave derived from the skin video image has attracted
attention as a non-contact heart rate measurement technique. vPPG may be used to evaluate not only heart rate but also local
hemodynamics by simultaneously obtaining vPPG from multiple regions. In this study, a two-dimensional evaluation of facial subcutaneous hemodynamics was performed by means of the features of vPPG. The facial video and ear PPG were measured before and after facial massage in experiments. The facial video was divided into small grid regions of interest (ROI),and vPPGs were extracted at each ROI using repetitive periodic component analysis (r-PiCA). PiCA is a technique to extract
the most periodic components from a set of multichannel recordings. The three features which were crest time, the time toreach 50% of the pulse wave area and lag of vPPG from PPG were calculated from vPPG of each ROI. The feature values
wave changed significantly with facial massage. The results indicate the possibility to evaluate of subcutaneous hemodynamics aspects of face using vPPG.

1．緒

評価対象の肌表面内を細かく分割してそれらの部分で脈波言を抽出する必要があるが、抽出が比較的容易な顔であって近年、通常のカラーカメラで撮影された顔などの人の肌も、内部散乱光の状態は部位によって異なり、信号の SNの映像から、皮膚の色の変化を解析することによって脈波比も場所によって大きく異なる。さらに、脈波の抽出精度成分（映像脈波 ; Video Plethysmography（vPPG））が抽出は、照明、カメラの性能や体動などの影響を大きく受ける可能であり、そこから心拍数や脈波伝播時間などの生理指ことなど、血行動態を解析するためには、脈波の形を維持標を得る手法が提案され、様々な応用が期待されている。

した安定的な抽出法の開発が必要である。

これは、皮下の光の吸収量の特性を利用したものであり、本研究では、周期成分分析（PiCA）を応用した、vPPG 抽

特に RGB 成分のうち、ヘモグロビンによる吸収量の多い出方法を顔の映像に適用し、得られた vPPG の特徴量を利緑成分（G）は皮下の血液容積の変化の影響を強く受けて変用した顔表面の皮下の血行動態解析を目的とした。

化するため、緑成分の時間変化に対して簡単な帯域通過フ

2. 方

ィルタを適用するだけで平均心拍数などの情報を得ること

法

2. 1. 周期成分分析を利用した脈波抽出が可能である 1）。
vPPG はその計測の原理から、臨床や健康分野で利用さ上述したように、RGB 信号で記録された肌の映像にはれている接触式の容積脈波に近い情報を含んでいることが脈波成分が含まれており、それを抽出することによって容期待できることから、もし映像脈波が精度よく得られれば、積脈波に近い情報を得られる可能性がある。それはあたか脈波から得られる様々な生理指標が非接触で得られ、血行も無数の脈波センサを皮膚表面に設置していることに相当動態の評価に利用できる可能性がある。また、vPPG の利し、異なる部位の脈波を同時に得られることで、脈波の伝点は、非接触計測が可能なだけでなく、映像に写っている播特性や部位の違いを積極的に活用した新たな血行動態解複数の部位の脈波を同時に得られることであり、心拍数だ析の可能性もある。

けでなく、複数の関心領域（ROI）間の脈波の伝播特性や脈しかし、vPPG はその撮影環境や部位、さらには体動な波形状の部位による違いといった血行動態に関する新たなどのアーチファクトの影響を大きく受けるため、ノイズ除情報が抽出できる可能性もある。

去などの信号処理は不可欠であるが、狭帯域の帯域通過フ

しかし、肌の皮下の血行動態を面で評価するためには、ィルタなどのように過度なフィルタ操作は波形を歪ませてしまい、脈の立ち上がり点の位置や波形そのものに含まれExtraction of multipoint pulse wave
a nd eva luat ion of subcut a neous
hemodynamics by analysis of facial
videosAkira Tanaka
Faculty of Symbiotic Systems Science,
Fukushima Universityる有用な情報が失われてしまう可能性がある。したがって、脈波解析に利用できる精度で vPPG を得るためには、脈波の高調波成分をできる限り維持して抽出する必要がある。
帯域通過フィルタ以外の脈波抽出法として、これまでに、クロミナンスに着目し RGB 信号に対する線形変換を用いるもの 2）、RGB 信号に対して独立成分分析を適用して脈波− 201 −コスメトロジー研究報告 Vol. 30, 2022

成分を抽出する方法 3）などが報告されている。
本研究では、周期成分分析を利用した方法を用いてvPPG を抽出する。周期成分分析（PiCA）とは、既知の位相情報を基に、同時に記録された多チャンネルの信号に対して適当な変換行列を適用させることによって、既知あるいは想定される周期に近い周期成分を多く含む信号から順に分離する手法である 4）。Reza らは PiCA を用いて妊婦から得た複数チャンネルの心電図波形から母体と胎児の双方の心電図波形を分離できること、ICA（JADE 法）における一般的な問題である分離信号の順序の不定性を回避できることを報告している 5）。
周期成分分析は疑似周期信号に対して適用可能ではあるが、あらかじ位相情報、すなわち拍毎の心周期の情報が必要である。そこで本研究では、初めに仮の心周期を算出し、

図1

PiCA による脈波抽出と心周期情報の更新を繰り返し実行

繰り返しPiCAによる映像脈波抽出手順

することによって最終的に vPPG を得る、繰り返し周期成分分析（r - PiCA）を用いて抽出する 5）。
本手法の手順を図 1 に示す。まず、関心領域（ROI）の平均 RGB 信号について、G 信号のパワースペクトルから推定される平均心拍数を中心周波数とする帯域通過フィルタによって脈波信号を抽出し、心周期を拍毎に求め、それを仮の心周期とする。次に、ROI を複数の領域（subROI）に分割し、それぞれの subROI における RGB 信号で観測信号ベクトルを構成する。したがって信号のチャンネル数はsubROI の数× 3 となる。初めに求めた仮の心周期を利用

図2

して PiCA を行い、得られた変換信号の中から心周期の成基線を除した映像脈波と特徴量分を最も多く含む系列を選択し、それを vPPG とする。得time）。

られた脈波を基に再計算された心周期情報を用いて再び（2）脈波面積が半分になる時間（TG）

PiCA によって脈波を更新する。これを心周期のばらつき

図 2 に示す脈波において、立ち上がりから脈波の積分値がある程度収束するまで繰り返して最終的な vPPG を算出が一拍の脈波面積の半分に達するまでの時間。

する。

（3）耳朶の脈波との伝播時間差（ΔT）
耳朶に取り付けた接触式の光電容積脈波（PPG）と vPPG

2. 2. 顔の映像脈波による皮下の血行動態の評価方法との相互相関関数から算出される映像脈波の遅れ時間。

顔表面の血行動態を評価するために、まず、顔の映像を格子状に分割し、その中の肌の部位を関心領域（ROI）とし、各 ROI の RGB 信 号 に つ い て 繰 り 返 し PiCA を 使 用 し てvPPG を抽出する。

2. 3. 顔のマッサージを利用した検証実験
実験対象は 21 歳から 22 歳までの健常者 10 名（男性 4 名、女性 6 名、平均年齢 21 . 6 ± 0 . 5 歳）であり、それぞれに左得られた脈波は輝度情報に含まれる脈動成分から抽出さ頬をマッサージする試行と右頬をマッサージする試行の 2れるため、その振幅は照明、肌の吸光特性、肌の表面反射種類の実験を実施した。実験の概要を図 3 に示す。被験者やカメラの感度などの影響を受ける。したがって、vPPGは椅子に座り、顔を顎台に乗せて安静にしてもらい、12の波高値の情報を用いて血行動態を評価する場合には注意秒を 1 セットとして計測を行った。計測量は、マッサージが必要である。本研究では脈波の形状における時間情報に側の耳朶容積脈波（PPG）および顔映像であり、PPG はサン着目する。すなわち、図 2 に示す vPPG の各拍の脈の立ちプリング周波数 1 kHz で記録した。顔映像はカラーカメラ

上がり点を結んだ基線を除去した波形について、以下の３を用いて、フレームレート 100 fps で撮影した。

つの特徴量を算出する。

まず、実験当日の体調確認のため上腕で血圧を計測し、（1）立ち上がり時間（TC）

センサを装着した後、マッサージ前の安静状態を計測した。

脈波の立ち上がりから最初の極大点までの時間（crest

その後、図 4 に示すように、片側の頬のみをマッサージロ− 202 −

顔の動画像解析による脈波の多点抽出と皮下の血行動態の評価法の開発

図3

図4 マッサージ位置と特徴量の左右比較をしたROI の位置

実験の概要

ーラで、口元から目の下の位置を上下に 2 分間マッサージ

図 6（a）～（c）は各特徴量の頬の部分の平均値の左右差を行った。マッサージは強さ（押圧）を任意とし、一往復当（マッサージしていない方を基準とした差）の変化を示した

たりおよそ 2 秒で行うよう指示した。マッサージ後、再びものである。マッサージ終了直後から時間の経過とともに顎台に顔を乗せてもらい、マッサージ終了後 1 分から 1 分減少傾向を示しており、マッサージ直後よりも数分後のほおきに５回の計測を行った。さらに、異なる日に反対側のうがマッサージ前に比べて優位に値が減少している。これ頬をマッサージする同様の実験を行った。

は、マッサージが皮下の血行動態を変化させたこと、血行得られた映像の格子状の各 ROI で上述の特徴量を算出動態がマッサージ終了後も変化し続けていることを示してし、各セット（12 秒間）の平均値を求めた。また、マッサいる。しかし、本実験結果からは、この変化がどの程度継ージの効果を明確にするために、図 4 に示すように、左右続するかは不明であった。の目の下方に約 3 cm × 3 cm の ROI を設け、特徴量の平均4. 考値を算出し、マッサージをした側からしていない側の値を減じた左右差を計算し、この値のマッサージ前からの変化量を評価した。

察

図 5 の結果は、顔の皮下の局所的な血行動態が捉えられていることを示しており、マッサージ前の安静状態であっ3. 結ても特徴量は局所的に異なる値になっており、もともとの果皮下の血流の偏りなどを捉えられる可能性がある。マッサ

図 5 はある被験者のマッサージ前後の TC、TG およびージの効果では、マッサージローラの押圧などの違いと思ΔT の顔表面の分布を示したものである。マッサージ前のわれる変化も現れており、適切なマッサージとその効果の結果では、TC、TG および ΔT は両頬のあたりで値が低く、評価が行える可能性がある。

額で大きな値になっており、脈が各 ROI に至るまでの血図 5 および図 6 の結果から、マッサージによって、TC、管インピーダンスおよび脈波伝播時間が反映されている。

TG および ΔT の減少が生じた。一般にマッサージの効果と特に ΔT は心臓からの距離にも依存するため、額で高値として血行が良くなることが挙げられるが、脈の伝播特性をなっていると考えられる。また、本被験者では、マッサー

RC 回路による集中定数型の電気回路モデル（ローパスフィ

ジ前であってもすでに左右差や局所的な指標の違いが見てルタ）で表現できると仮定すると、本結果が、末梢組織に取れることから、各 ROI の支配血管の特性や組織の血管至る血管抵抗が減少し、立ち上がり時間の減少（時定数の床の特性の違いが現れていると考えられる。

減少）とカットオフ周波数の増加によって生じたと考える

マッサージ後はそれぞれの特徴量がマッサージ側で減少ことと矛盾しない。

しており、特にあご付近で減少量が大きい結果となった。

一方、本研究で採用した特徴量は、末梢の血行動態だけ

これは、あご付近でマッサージローラの押圧が最も高くなでなく、心機能や血圧などの影響も受けることから、顔内っていること、骨と顔表面との間の組織の厚みなどの影響の相対的な違いは末梢の血行動態の違いとして評価できるであると考えられる。また、マッサージ後数分経っても変が、特徴量の絶対値から組織の血行動態を表することは困化は元に戻らない、あるいはさらに変化が大きくなる傾向難である。今後、脈波の 2 階微分値である加速度脈波解析が見てとれる。

による反射波の解析の応用や、姿勢変化などなんらかの刺− 203 −コスメトロジー研究報告 Vol. 30, 2022

図5

顔の映像脈波から算出された特徴量のマッサージ前後の変化

図6

頬の特徴量の左右差の経時的変化（ (a) TC, (b) TG, (c) ΔT）

激あるいは負荷に対する応答で評価するなどの工夫が必要

ジ前であっても顔の部位によって指標に特徴的な違いがあである。

り、血管の支配や特性の違いも評価できる可能性も示され

5. 総た。しかし、脈波形状は末梢血管特性だけでなく、心機能、括組織までの血管性状および血圧なども影響すると考えられ

本研究では、顔を対象とした映像脈波 vPPG による 2 次
元的な皮下の血行動態解析を目的とし、顔のマッサージにるため、今後、値の相対的な評価だけでなく、脈の伝播の物理モデルを考慮した解析が必要である。

よる血行動態の変化を、顔を細かい ROI に分割し、r-PiCAを用いて抽出した vPPG の脈波波形から皮下の血行動態を（引用文献）評価した。評価指標として、vPPG の立ち上がり時間、脈1） M. Yoshizawa, N. Sugita, et al.: Blood perfusion

波面積の 50 ％となる時刻、耳朶の容積脈波との脈波伝播

display based on video pulse wave, Proc. 38th Annual

時間差を用いて評価したところ、マッサージによって各特Conference of IEEE Engineering in Medicine Biology

徴量が有意に減少し、vPPG 解析によって皮下の血管抵抗

Society 2016, 4763-4767（2016）．の変化を評価できる可能性が示唆された。また、マッサー

2） G. de Haan and V. Jeanne: Robust Pulse Rate From− 204 −

顔の動画像解析による脈波の多点抽出と皮下の血行動態の評価法の開発

Chrominance-Based rPPG, IEEE Transactions on4） S. Reza, et al.: Multichannel Electrocardiogram

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Decomposition Using Periodic Component Analysis,3） M. Poh, et al.: Non-contact, automated cardiac pulse

IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 55（8），measurements using video imaging and blind source
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1935-1940（2008）．
5） A. Tanaka, M. Kumagai and M. Yoshizawa: Non-

4） L. K. Saul and J. B. Allen: Periodic component

contact Assessment of Peripheral Hemodynamics byanalysis: An eigenvaluemethod for representing

Using Video Plethysmography, Proc. IEEE 8th Global

periodic structure in speech, Proc. Advances in Neural

Conference on Consumer Electronics（GCCE），1 3 1-

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813（2000）．

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