計rJlJ自動学会東北支部第 272凹研究集会 (2012.
5.
30)
資料番号 272‑
7

暗視カメラの近赤外画像情報とレーザセンサを用いた 3次元情報の統合による静脈注射支援システムの位置制御

Positio
ncont
ro
lo
fi
ntr
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si
n
jectio
nsu
ppor
ts
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men
siona
li
n
for
mationu
si
n
gal
ase
rsen
so
randimagei
nformationofthenear‑infrarednightv
isioncamera
0片 岸 渉 ， 萩 原 由 香 里 ， ア デ ル ジ ャ ン イ ミ テ ィ ， 萩 原 義 裕 ， 三 好 扶
OWataruKatagishi，YukariH
agihara，AdiljanYimit，
YoshihiroHagihara，TasukuM
iyoshi岩手大学

IwateUniversity
キーワード:血管 (BloodVesseI)，静脈注射 Gntravenous ini.
ection)，Computel'AidedSystem)，位置制御 (PositionControl)
コンビュータ支援システム (連絡先:干 020・5881 岩手県盛岡市上回 4・3・5 国立大学法人岩手大学工学部機械システム工学科萩原義裕，

TE
L.:(019)621・6400，FAX.:(019)621・6400，E‑ma
辻:心lag@iw
ate‑u.
ac.
jp

1. 緒言

本研究の目的は，静脈注射を支援するシス

近年，医療従事者の不足と業務への従事時テムを構築しこうした医療従事者への負担間の増加が問題となっている.この問題は医を軽減することである.災害時や集団検診な師だけでなく，患者や看護に携わるものにとと一刻を争う多くの患者を扱うケースには，って大きな負担となっており，地方の医療現多数の注射支援システムが必要となるため，場では特に深刻である.こうした問題に対処一台あたりのコストは比較的小さいことがするため，手術支援システムや診断システム，要求される.こうした背景を踏まえて，我々教育支援システムなど様々な取り組みが行は，安価な光学カメラとロボットによる静脈われている O.

注射支援システムの構築を目指して基礎検討を重ねてきた 2)

血液採取や薬剤投与などに利用される静脈注射は，投与した薬剤の効果が他の注射方

本稿では，静脈注射支援システム用に開発式に比べて最も早く，また確実に現れ，救急したセンサとアクチュエータについて述べ，時の緊急処置の目的などで利用されている.

基準位置検出およびアクチュエータの制御，しかし災害時や検診時など，時を争い多数

血管抽出， 3次元空間上での目標への移動手の患者等を扱う場合，採血・静脈への薬剤投順を示す.また，これらに関する基礎実験を与・点滴など静脈注射実施による医療従事者行った結果を示す.

への負担は大きく，患者等への影響も少なくない.
‑1・

3. 静脈血管の抽出及び穿刺位置の決定2. システムの概要

3.
1 近赤外カメラによる画像取得

穿刺する対象である静脈は人体組織であり，正確な位置への針の誘導が求められる.

本研究では近赤外線(約 850nm)を照射す

本研究の注射用アクチュエータは，ステッピる LEDを対象部位に照射し，赤外線領域をングモータおよび送りネジ機構に基づく 3

撮影可能な WEB カメラを利用して撮影を自由度の制御によって針を正確な位置へ誘行っている.これは，近赤外領域である約導する.

760nm の波長の光を還元へモグ、ロビンが吸収するため，肉眼では確認しづらい静脈も抽本システムは 3次元的な位置を把握する出可能という理由からである.

ためのエリア型距離センサと皮下の血管を抽出するための近赤外カメラ(暗視カメラ)

3.
2 静脈抽出を用いている.この 2台のセンサより得られ静脈抽出は本システムにおいて最初に行る画像を基に位置を制御する.
エリア型距離センサは，針先端と目標物でう処理である.それゆえ，本システムの性能ある静脈の高さを調整するのに用いる.画像を左右する最も重要な部分である.以下に概の座標を指定することにより，その座標に映要と詳細な手順を述べる.

し出されている物体までの距離を計測する

3.
2.
1 抽出方法の概要

ことが可能である.座標の指定にはテンプレートマッチングを用いる.針先端にマークを

近赤外カメラから得られる画像を基に静設置しその箇所を検出する.

脈抽出を行う.原画像をグレイスケールへ変XY軸方向の制御及び静換した後，処理速度と抽出性能を向上させる

脈の抽出に用いる.エリア型距離センサ同様，ためマスク処理を行う.そして，静脈を強調

針先端部に設置されているマークを基にテさせるため DoGフィルタを用いた後， 2値ンプレートマッチングをかけ，検出した箇所化で血管部を残す.最後に画像中のノイズの座標を表示する.また，抽出された穿刺位を除去し静脈抽出画像を作成する.使用する

置も座標として表示する.その後，針先端部静脈の抽出手法のアウトラインを図 2 に示と穿刺位置との距離の差分を制御する.

す.

近赤外カメラは，(原画i
像の入力v〉

グレイスケール化
~

マスク作成

v

DOGブイノレタv
2値化
ノイズ除去

〈Fig.
l 静脈注射支援システム

V

静脈抽出画像〉

Fig.
2 静脈注射の抽出手法‑2・

に比べて暗く(輝度値が小さく)写っている

3.
2.
2 グレイスケール変換

RGB撮影した画像はまず，グレイスケーが，背景に比べて十分に明るいため静脈部がルへ変換を行う.これは本研究で使用する赤マスクとなる可能性はほとんどありえない.

外線画像が，可視光のようにある程度の波長また，手や腕と背景の境界エッジも輝度値ごとに画像情報に反映されるのではなく，セが比較的低いため，ここにマスクをかけるこンサー(受光素子)の反応領域内の波長をすとで誤抽出を低減する効果も期待される.

べて赤外線単色光としてデータ化するため

3.
2.
4 DoGフイノレタであることと，扱うデータ量の圧縮，処理の簡略化のためである.静脈抽出に用いる赤外本研究では，ガウシアン差分フィルタ

線画像では静脈と皮膚での吸収率の違いで(Di飴renceofGaussianfilter:
DoG臼 ter)

静脈を抽出する.そのため，グレイスケールを利用して静脈抽出を行う.ガウシアン差分化を行っても，結果にほとんど影響はない.

はガウス関数のスケール空間の異なるガウ

グレイスケール変換の方法は様々だが，本研

シアンフィルタにより平滑化された画像の究では NTSC係数による加重平均法を利用差をとる処理である.

する.よってグレイスケール化の輝度値の値

Gaussianfilter)はガウシアンフイノレタ (は YIQ表色系の Y (輝度)にあたる.以下

ノイズ低減のために利用される平滑化フィRGB) からグレイスケーに，カラー画像 (ルタの一種である.光学カメラ等で撮影されル画像への変換式を示す.

た画像には，外乱の影響等による様々なノイズが存在している.そこで，平滑化を行うこGray(x，y)=0.2989360212937xr(x，y)とでこれらのノイズを低減する手法が多く+0.58704307445112xg(x，y)+0.11402090425510xb(x，y) (1)

研究，利用されている.
ガウシアンフィルタは線型空間フィルタの一種であり，円対称で式(2)に示されるガ

ここで、 Gray(x，y)は作成されるグレイスケ(x，y)，g(x，y)，b(x，y)はール画像の輝度値， rウス関数にしたがって変化する重み付きのカーネルを利用する.

それぞれカラー画像の RGB値である.

古叶7)

パx，y)
3.
2.
3 マスク作成
画像の処理速度と抽出性能向上のために，(2)

ここで， f(x，y)はガウス関数に沿った重み，マスク処理を行う.マスクを生成することでO は標準偏差，画像中の背景を無視しかっ静脈のコントラ位置である.ガウシアンフィルタには，ローストが十分に得られていない可能性が高い

パスフィルタと同様の効果があり，画像全体領域の削除を行う.赤外線画像において，背を滑らかにする効果があるが，同時に画像の景部は比較的小さい輝度値を有している.まエッジ情報を損なうとしづ特徴がある.

x，y はフィルタカーネル内のた，静脈血管とそれ以外の部位のコントラス

赤外線画像における静脈部と皮膚部のマトが良好になるのは反射が大きい部分のたクロ的なコントラストはある程度強いもの

め，関値処理により輝度値が大きい部位をマの，ミクロ的にはその境界は滑らかで，暖昧スク部とした.このとき，静脈部は近傍画素であることが多い.そのためカーネルサイズ‑3・が小さいエッジ抽出フィルタでは静脈部のまず，ノイズ除去のためにヲ 2値化した静抽出が困難で、ある.また，単純な関値処理を脈画像にラベリング処理を行う.ここで述べ適用しただけでは，照明ムラ等により皮膚部ている 2値化画像でのラベリング処理とは，の誤抽出が多くなってしまう.そこで本手法

連結成分ごとに区別された記号(ラベル:では，血管径が手の甲や腕に対して十分に小label)を各画素に入れた画像により，個々さいことから，静脈部が輝度変化の滑らかなの連結成分を区別するものである.このラベエッジであるとし， DoG フィルタを利用しリングにより，各連結成分のピクセル単位でて静脈抽出を行う. DoG フィルタはガウシの面積計算等が可能になる.静脈抽出画像上

アンフィルタのフィルタサイズ等のスケーに存在するノイズの面積は，血管部の面積にルの組み合わせを変化させることで，一般的対して比較的小さいものが多い.また，血管なエッジ抽出よりも，滑らかな変化のエッジ部であっても抽出されている範囲が小さい部を抽出することが可能となる. DoG フィ

場合は，穿刺を行うことが難しい可能性が高3) 式で表される.
ルタは (いため，穿刺候補から外しておきたい.よって一定の面積以下のパターンを削除するこ=

gDoG(X，y)とで，上記のような問題部を削除する.ラベ

ネz叫一等)一志叫一手)(3)

リング処理には 4近傍でラベリングを行う
ものと 8近傍でラベリングを行うものがあるが，本研究ではノイズ低減が主な目的のため， 4近傍のラベリングを行う.

本研究では oe=O.8493218と oi=5のものを適用し，カーネルサイズはそれぞれ 5と 15とした.

また，血管部補間のために，モルフォロジー演算の一種であるクロージング処理とオープニング処理を利用した .2値化を行った
静脈画像における静脈部は DoGフィルタに3.
2.
5 2値化
ここでは，静的 2値化で血管部を残す.

よって暖昧なエッジ領域が強調，抽出されてDoG フィルタを適用した画像上ではエッジし、るため，静脈形状が滑らかではない.この部と認識された部位の輝度値，すなわち静脈ことは後の穿刺部位の決定にも大きく影響

候補部の輝度値はほぼ 0となっている.そのするので，補間処理を行うことは必要である.

ため，輝度値 0の部分を抽出する 2値化を行うことで静脈候補部の抽出を行う.

3.
3 穿刺位置の決定

医療従事者が静脈注射において穿刺を行
3.
2.
6 ノイズ除去と血管の補間

う血管は，穿刺針の太さや長さといった情報

静脈抽出を行う際の画像中には様々なノを基に選択している.そこで，本研究では抽イズが存在する.その結果， 2値化を行った出した静脈において，一定以上直線的な長さ画像にも少なからずノイズが存在している.

を保ち，血管の枝分かれが付近になく，血管これらのノイズまたは誤抽出した部分を低径が可能な限り大きい位置を静脈注射の穿減し，静脈部の抽出をより正確なものとする

刺位置とする.ここで，静脈幅は静脈を横切ために，ラベリング処理とモルフォロジー演る複数の線分中で最も小さい長さと定義す算を用いてノイズ除去と静脈の補聞を行う.

る.最適注射位置の算出では，始めに抽出し‑4・た静脈画像に対し， Hilditchの方式を用いて4. 針先端部の検出細線化を行う.その後，穿刺対象血管を選定

4.
1 テンプレートマッチングするために，血管交差部，抽出長さの短い血

本研究では，針先端部の検出にテンプレー管の削除を行い，静脈幅を算出する.

トマッチングを用いている.テンプレートマ

静脈各部の幅を比較する際，一枚の画像にッチングとは，あらかじめ標準パターンをテおいて複数の静脈幅情報が必要である.しかンプレートとして用意しておき，このテンプし静脈の形状，位置，太さは人により異なレートを用いて入力画像とのマッチングをるため一概に静脈幅のサンプノレ点を決定で、行うこと 3)である.また，テンプレートマッ

きない.静脈注射が比較的容易にできるようチングには I
ntelによって開発された，画像な皮膚が薄い領域は，個人差はあるものの一処理ライブラリ OpenCVを使用している.

般的にさほど広くないことを考慮し静脈がテンプレートマッチングの評価尺度を決確認できる全ての位置の静脈幅情報の抽出定するため， OpenCVで使用可能な輝度差を行い，幅を比較することにする.算出されの 2乗和，相互相関，相関係数を比較した.

た全ての静脈 I
lljを比較し最大幅を求める.

比較結果の一部を以下に示す.
なお，実験は各 5回ずつ行った.その結果，最大幅となる線分の中心線上の点が穿刺位

相関係数が 5 固とも目標物の有無で、検出結置である.

果に変化が見られず適切な位置を示した.これより，本研究では相関係数を評価尺度に使用すーることにした.

口背景ピクセル白血管‑測定方向一ー最短距離Fig.
3 血管径計測方法a)輝度差目標物なしb)輝度差目標物ありc)相互相関目標物なしd)相互相関目標物ありe)相関係数目標物なし

O相関係数目標物あり

3.
4 制御プログラムとの統合
本研究では，位置制御を行う他に，静脈抽出と制御プログラムとの統合を行った.現時
点で，実験までに至ってはいないが，穿刺位置の座標表示，注射角度表示が可能である.

Fig.
5各評価尺度での実験結果

Fig.
4 穿刺位置の表示‑5・5. アクチュエータの制御

6.
2 実験材料本システムはモータの位置，回転数を検知

検出画像とテンプレート画像を図 7 に示するセンサ類は設置されていない.そのため，す.なお，テンプレート画像は検出画像から実験を行う際にはカメラを用いて目的位置必要箇所を切り抜いて使用した.

を検出する.
テンプレートマッチングにより現地点のマークの座標を取得し，目的となる座標と比較することにより制御を行う.また，高さ方

icrosoft社製Kinect
向を計測するのには M盟を用いている. Ki
nect とは赤外線レーザを用いた距離画像センサである .PCとは USBによって接続でき比較的簡単に距離データ1:a)Kinect用b)近赤外カメラ用
Fig.
7 検出画像とテンプレート画像を取得できる.また， RGBカメラも装着されており，このカメラより取得した画像に，

7. 事前実験

テンプレートマッチングを行うことで検出

7.
1 事前実験の目的したい箇所の距離を取得する.

原点から目的位置に移動するのに，位置検出から得られた画像の XY座標の原点座標と目的位置の座標の差を使用する.そこで，移動距離と画素座標の変化の関係を明らかにすることがこの実験の目的である.

7.
2 事前実験の方法

Fig.
6 K
inectより得られる RGB画像

本システムの駆動部を 1""'5mmで X軸方0回ずつ， Y方向には 8回ずつ制御
向には 16. 実験準備

し， 1mmあたりの画素の変化を調べる実験

6.
1 実験の概要を行い，各々の平均を出した.なお，高さ方

まず，位置検出と制御プログラムの統合の向である Z軸が変化すると， 1mmあたりのために，画像上の位置と実際の位置の関係を画素変化に違いがみられる.そこで， Z軸方計測する.次にそのバラメータを用いた時の向も固定台より 30‑‑110mmの範囲で 10mmアクチュエータの移動精度を評価する.そのずつ移動させ、各地点で同様の実験を行った.

後，誤差を調整するため，誤差を考慮、に入れ

7.
3 事前実験の結果て再度計測を行う.移動精度を高精度に測定するために，カメラを移動させるのではなく，実験結果を表 1に示す.各地点での平均にカメラを固定してテンプレートと同じ形状ばらつきが見られたため，最小 2乗法により，のマークを針先端部に設置し移動させ，移動最適な 1mmあたりの画素変化を求めた.こする際の誤差を測定する.の結果を基に，位置検出と制御プログラムの統合を行った.
ここで，画素とは本来 XY軸とも同様の幅‑6・を持つはずで、ある.しかし，本研究では実験になると X 軸で最大 5pixe，l Y 軸で最大データを基に 1画素あたりの幅を算出した

4pixelの誤差が検出された(表 2). なお，表ため XY軸で違いが見られた.そこで，誤差2において負符号は，目的地点に達しておらの評価には， XY軸で幅の大きい方を選択すず噌正符号は目的地点を通り過ぎたことを意

0.189mm と 0.196mm ではることにした (味する.

0.196mmを選択する).
Tlable2各高さにおける最大誤差
Table1 実験結果
高さ[mm]

高さ [mm]pixe1l
最大誤差 [X軸方向 Y軸方向

lmmあたりの1画素あたり

pixell画素 [のI
幅[mm]30+2‑4y40‑
2+3XyX

30.
285.
5
12 0.
286 03.
497 350‑3+240.
269.
7
11 0.
269 03.
721 360‑
4‑250.
254 0.
2
563.
9443.
9
1
1 070

‑
5‑
160.
2
434.
1
684.
1
10 0.
2
40 0

80

‑
5‑
170.
2
2
8 0.
2
324.
3
92 4.
3
1
0 0

90

‑
5+1

80

4.
6
1
5 4.
5
1
0 0.
2
1
7 0.
2
2
2

100

‑
4+290.
2
1
24.
8
394.
7
0
9 0.
2
0
7 0

1
10

‑
4+3100.
1
9
8 0.
2
0
45.
0
63 4.
9
0
9 0

110

5.
2
86 5.
1
0
8 0.
189 0.
1966.
3 移動精度に関する考察
誤差が見られたのは， 1mmあたりの画素8. アクチュエータの移動精度の測定変化を算出する際に，本システムの特性を無8.
1 移動精度の測定方法視し，最小 2乗法により計測値のばらつきを位置検出によって得られた画像から目的一定にしたことが原因だと考えられる.

位置まで移動するまでの精度を計測する.そ

最大誤差を m m に換算すると X 軸 でのため，得られた目的位置と実際移動した後1.1381nm，Y軸で1.139llllllとしづ結果を得の目的位置を比較する実験を行った.

た.実際に穿刺する血管の太さは 2'""3mm

針先端部に設置したマークを基に，原点との範囲である.血管の太さが 2mmのところ設定したところからアクチュエータを制御を対象とすると，針が血管の中におさまらずし，目的位置まで移動させ，誤差を測定した.

穿刺失敗となる可能性がある.そこで，誤差

なお，目的位置は XY座標とも位置を変え各をもとに再度調整を行うことにした.

5回ずつの計 50回測定した.また，z軸も30，.110の範囲で 10mmずつ変化させ，同様9. 誤差を考慮に入れた実験の実験を行った

9.
1 実験方法測定の結果， 1回の制御では針先端部と目

8.
2 移動精度の測定結果的位置との間に大きな誤差が見られた.その測定した結果，原点から目的位置までの距ため，調整が必要である.調整には，各高さ離が短いと誤差はごくわずかであり，長い距離1mmあたりの画素変化を用いた. 1回目の‑7・

9.
3 考察

制御をした後，新たにテンプレートマッチン
グをかけ，針先端部の現在位置と目的位置を静脈注射に使用される針の径は 0.
65‑‑‑比較し差を算出する.そして，その距離分0.8mmである.血管の太さが 2mmのとこを再度制御する.これを針先端部と目的位置ろを対象としたとして，血管の中心を穿刺位が一致するまで繰り返す.この時，調整によ置とするため，画素の幅が 0.572mmあったって目的位置を通り越し逆方向に戻る場合，としても問題ないといえる.したがって，カ同じ動作を防ぐため，制御距離を 0.05mm

メラから逐次抽出しながら動作をさせれば減らすことにした.

針が血管から外れる誤差にはならず，静脈注射に使用する水準を満たしていると考えら

9.
2 実験結果れる.

実験結果の一部を表 3に示す.実験の結果，

10. 問題点一回の調整で誤差が最大 lpixel となった.
これを m mに換算すると 0.196‑‑‑0.286mm

本研究では，最初に近赤外カメラから取得である.ここで，画素において誤差が O
pixel

画像を基に制御を行っている.そのため，移画素中には 0.
196‑‑‑

動中にカメラが動いてしまったり，目標物が0.286mmの幅があるということになる.し多少なりとも動くものであれば，移動前の目たがって， lpixelの誤差でも 2倍の 0.
392‑‑‑

的位置と移動後の目標位置が変化してしま0.572mmの幅が存在する.

う.その結果，アクチュエータを正確に目的である場合でも位置まで移動させることができない.この問

Table3 110mm地点での実験結果

題を解決するためにも，目標物の固定方法を調整前誤差調整後誤差考える必要がある.また， K
inect の分解能

[pixell[pixellは最小 lmm程度であり，穿刺するには精度xXyが足りない.そのため，新たに分解能が高い

移動距離[pixelly

距離計調]
1
センサが必要であると考える.

10。。。。
。。

‑
1O20‑
2‑
111. 結言30‑
2‑
140‑250‑360‑
470‑
3+1+180‑
3+2+1+190‑
3+2+1+1

今後の課題は，マークのみの実験を本来の目

100‑
4+3+1+1的である静脈抽出に置き換えての実験，腕の固1+1+1。 。
。
。。。
。
O+1

ステッピングモータからなるアクチュエー+1+1タを使用し，カメラを用いて位置検出を行い，+1

そのデータから制御するプログラムの統合を行った.そして，実際の動きの精度の検証を行い，その有用性を示した.また，静脈抽出の流れを示した.

定方法，誤差を考慮に入れたフィードバック制
御の取り入れ，町村度の距離計測機器の導入で、ある.

‑8・参考文献1) 尾上守夫，医療画像処理，朝倉書庖， 1982

12) 中川俊明，畑中裕司，林佳典，青山陽2) アデルジャン・イミティ他，静脈注射支援等，眼底画像におけるモルフォロジーフィル

システムのための血管抽出，日本機械学会 2009 年 次 大 会 議 演 論 文 集 ，タを用いた血管抽出および視神経乳頭部の

7‑
4 ，377/378(2009)‑1602・2認識，電子情報通信学会技術研究報告 .P聞U，

7/71
パターン認識・メディア理解， 105・62，63) 奥富正敏他，ディジタル画像処理，(2005)

203/383，財団法人画像情報教育振興協会(2004)
4) 呉宗，孟宗，張儀中，静脈注射装置，特開2005‑663105) 後関哲也， C言語による PICプログラミ
2002)
ング入門，株式会社技術評論社， (，i Adria
nKaehler，松田晃一，
6)GrayBradsk
詳細 OpenCV‑コンビュータビジョンラ
イブラリを使った画像処理・認識，

219/609，オイラリー・ジャパン (2009)7) 立成育医療センター，

http://w
w
w.
ncchd.
go.
jp8) 藤田広志，コンピュータ支援診断 (CAD)

研究一過去から未来へー，

日本放射線技術学会雑誌， 59・1
1 ，1327/1337(2003)9)NaotoMiura，AkioNagasaka，Takafumi
王e， FeatureMiyatalextr
actionoffinger
‑v
einp
atter
n
sbasedonrepeatedlinetrackin
g and itsapplicationtopersonali
dentification，MachineVision2004)
andApplications15，194/203(.
J.
Delp， The analysisof10) J.Song ， E
mor
phological filters with mu
ltiplestructu
ringelements，ComputerV
ision
Graphics Image Process，50，308/328(1990)
11)石田隆行，大倉保彦，青山正人，川下郁生，言語で学ぶ医用画像処理，オーム社，(2006)‑9・