点滴監視用の装置であって、a点滴筒を保持する収納筐体と、b滴下過程のビデオを撮像する、カメラなどの画像撮像機器と、c撮像されたビデオに基づき分析を行うプロセッサと、を備え、点滴監視用の方法であって、d滴下過程と同じ周期性を有する、画像シーケンスから取得された任意の測定量と、eフーリエ分析方法により滴下速度を確定することに基づく。請求項1に記載の方法と装置であって、液滴の形成及び落下過程中の垂直位置を測定し、フーリエ分析方法によりその信号から滴下速度を確定することを特徴とする。請求項2に記載の方法と装置であって、フーリエ分析により滴下速度を確定することは、以下のステップで完成され、1数秒例えばLにわたって秒毎に所定の数例えばNのフレームを撮像し、2各フレームから液滴の形成過程滴下過程中の垂直位置を表す数を抽出し、32における数を記憶するベクトルに対して離散フーリエ変換を行い、0からNL1で合計NL個のスペクトル成分をインデックスし、4平均固定部分に対応する0にあるスペクトル成分を除外し、スペクトル成分においてあるいは、対称の右半分スペクトルの絶対値において、最大複素絶対値の成分を見出し、そのインデックスをPとして記憶し、5L秒内にP個の周期滴があるという関係から、以下のような数式により1分間内或いは拡張された任意の周期内の滴数を確定し、もしステップ4においてPは対称のスペクトル絶対値の右半分から抽出されれば、上記関係は、L秒内にNLP個の周期滴があるものであり、対応する数式は、であり、6必要があれば、現有の計算方法により整数割り算によるエラーを補正し、L秒より長い周期で1-5のステップを重複することで結果の精度を高め、あるいは秒毎に異なる数Nのフレームを撮像し1-5のステップを重複し、あるいはここの6で言及した方法の組み合わせを使うことを特徴とする。請求項3に記載の方法と装置であって、請求項3のステップ2において、液滴の垂直位置を表す数を抽出することは以下のステップで完成され、1勾配方法またはその変形などの空間領域方法により、撮像された画像をシャープ化し、あるいは周波数領域においてフィルタリングし、ここで空間領域と周波数領域の方法は機能的に等価であり、22値化或いは2値化以外の方法によりステップ1においてシャープ化された或いはシャープ化されていない画像を2値画像に変換し、閾値は大津の方法などの教師なしの方法、或いは固定の所定値の使用を含むほかの方法により選択することができ、3モーフォロジー収縮により、それに続き膨張を使用し或いは使用せず、大きな連結領域を保留するとともに、2値画像内の相対的に小さなスポット領域を消去し、4ステップ2で得られた、あるいはステップ2に続きステップ3で得られた2値画像から、最大連結成分を見出しその垂直位置を表す数を算出することで、液滴の位置を認識し、その数は、最大連結成分の画素の平均縦座標であってもよいが、これに限られず、5方法1-4の全部または一部の任意組み合わせ、あるいは等価または類似する代替方法が、任意の順でロジック上の処理ステップを構成することで、液滴の垂直位置を表す数を生成することを特徴とする。請求項1に記載の方法と装置であって、液滴の形成及び落下過程中のサイズを測定し、その信号からフーリエ分析方法により滴下速度を確定することを特徴とする。請求項5に記載の方法と装置であって、フーリエ分析により滴下速度を確定することは、以下のステップで完成され、1数秒例えばLにわたって秒毎に所定の数例えばNのフレームを撮像し、2各フレームから液滴の形成過程滴下過程中のサイズを表す数を抽出し、32における数を記憶するベクトルに対して離散フーリエ変換を行い、0からNL1で合計NL個のスペクトル成分をインデックスし、4平均固定部分に対応する0にあるスペクトル成分を除外し、スペクトル成分においてあるいは、対称の右半分スペクトルの絶対値において、最大複素絶対値の成分を見出し、そのインデックスをPとして記憶し、5L秒内にP個の周期滴があるという関係から、以下のような数式により1分間内或いは拡張された任意の周期内の滴数を確定し、もしステップ4においてPは対称のスペクトル絶対値の右半分から抽出されれば、上記関係は、L秒内にNLP個の周期滴があるものであり、対応する数式は、であり、6必要があれば、現有の計算方法により整数割り算によるエラーを補正し、L秒より長い周期で1-5のステップを重複することで結果の精度を高め、あるいは秒毎に異なる数Nのフレームを撮像し1-5のステップを重複し、あるいはここの6で言及した方法の組み合わせを使うことを特徴とする。請求項6に記載の方法と装置であって、請求項6のステップ2において、液滴のサイズを表す数を抽出することは以下のステップで完成され、1勾配方法またはその変形などの空間領域方法により、撮像された画像をシャープ化し、あるいは周波数領域においてフィルタリングし、ここで空間領域と周波数領域の方法は機能的に等価であり、22値化或いは2値化以外の方法によりステップ1においてシャープ化された或いはシャープ化されていない画像を2値画像に変換し、閾値は大津の方法などの教師なしの方法、或いは固定の所定値の使用を含むほかの方法により選択することができ、3モーフォロジー収縮により、それに続き膨張を使用し或いは使用せず、大きな連結領域を保留するとともに、2値画像内の相対的に小さなスポット領域を消去し、4ステップ2で得られた、あるいはステップ2に続きステップ3で得られた2値画像から、最大連結成分を見出しそのサイズを表す数を算出することで、液滴の位置を認識し、その数は、最大連結成分の画素の合計数であってもよいが、これに限られず、5方法1-4の全部または一部の任意組み合わせ、あるいは等価または類似する代替方法が、任意の順でロジック上の処理ステップを構成することで、液滴のサイズを表す数を生成することを特徴とする。点滴過程の終了を検出する装置であって、a点滴筒を保持する収納筐体と、b滴下過程のビデオを撮像する、カメラなどの画像撮像機器と、c撮像されたビデオに基づき分析を行うプロセッサと、を備え液面を検出する方法であって、以下のステップに基づき、a一連の画像を平均化することで、落下液滴による液面の波打ち現象を消去し、b勾配方法の異なる変形、特に垂直方向上の勾配方法などの空間領域方法により、撮像された画像をシャープ化し、あるいは周波数領域においてフィルタリングし、ここで空間領域と周波数領域の方法は機能的に等価であり、c2値化或いは2値化以外の方法によりステップ1においてシャープ化された或いはシャープ化されていない画像を2値画像に変換し、閾値は大津の方法などの教師なしの方法、或いは固定の所定値の使用を含むほかの方法により選択することができ、dステップ3で得られた2値画像の各行内に最大連続画素数をカウントし、あるいは単純に画素の合計数をカウントし、カウント結果をベクトルに記憶し、e4で生成したベクトルの全部または一部の区間内に液面の位置に対応する最大要素を見出し、前記ベクトルの区間は、所定の固定値、ユーザの入力、またはバーコードから取得された情報のいずれかによって確定することができ、点滴過程の終了を検出する方法であって、ステップ5におけるベクトルの最大要素の行数と点滴筒の底部に対応する行数とを比べ、その差が充分に小さくなるときに警告を出す。バーコード付きのラベルまたは任意の印刷物であって、カメラにより読み取ることで、情報を点滴監視機器及びプログラムに提供することが可能である。請求項9に記載のラベルまたは任意の印刷物であって、バーコードにより点滴筒の種類についての情報を監視機器及びプログラムに提供することを特徴とする。請求項9に記載のラベルまたは任意の印刷物であって、バーコードにより点滴筒の物理測定量についての情報を監視機器及びプログラムに提供することを特徴とする。本発明は、1正確性、2廉価、3便利性にメリットがある。本発明は、安価のカメラだけで高い精度を実現し、安全性を確保し、患者と看護師の時間を数多く省くことができる。本発明の第1の目的は、安全性を確保することにある。医療実践では、常に滴下速度に対して要求されている。赤ちゃん、大人、心血管病と腎臓病の患者によって、異なる滴下速度が要求されている。滴下速度は処方された値からずれすぎると、悪影響が発生するおそれがある。極端の場合、命まで脅かす可能性もある。本発明の第2の目的は、効き目を確保することにある。多くの薬剤は、薬剤の投与速度に対して要求している。投与速度が遅すぎ或いは速すぎると、希望の効果を達成できなくなる。本発明の第3の目的は、看護師と患者の手間と時間を省くことにある。一般的な滴下過程において、看護師と患者両者は常に滴下速度をチェックし、偏差が発生するときにその滴下速度を調整する必要があり、このような過程は彼らの時間と注意力を多く占用している。また、点滴が終了するまでの残存時間の推定も困難であり、看護師と患者らのスケジュール策定も困難になってしまう。もちろん、輸液ポンプを使うなど、これらの問題を解決する提案がある。しかしながら、輸液ポンプの高価通常1000ドル以上により、普通治療での使用が制限され、特に開発途上国での使用が制限されている。さらに、赤外線信号により滴下速度を測定するものもある。本発明者は、その種類の機器を使ったことがないので、その性能を評価できない。その代わりに、本発明において、正確で且つコストが低い、ビデオ及び画像処理技術により滴下速度を測定する手段を提供する。本発明は、普通の医療実践に充分で且つ広い速度範囲以内に、非常に正確に滴下速度を測定できるとともに、低分解能と低フレームレートのカメラ及び低コストのプロセッサだけでよいので、経済的にも優れている。さらに、点滴筒内の液面の高さも検出することができるので、薬剤を使いきり液面が下がり始めるときに、看護師と患者に警告できることにより、通知失敗により血液がチューブへ回流することを防止できる。以下、本発明の詳細を説明する。図1―ハードウエアの1つの可能な実施例11は不透明の材料からなる収納筐体であり、これにより外部の光は中に入ることができず、カメラに対して理想的、且つ一定の照明環境を確保する。12は筐体のドアに固定されたカメラである。ドアが閉まっているときに、そのカメラは点滴筒に面する。13は自分で撮像画像を処理することができる独立のプロセッサである。14は筐体内の光源であり、カメラに対して理想的な照明を提供する。15は収納筐体のドアの外側である。LCDなどの低電力消耗の表示器に現在の滴下速度と時間情報を表示する。16は筐体内の両端に固定される点滴筒である。17はカメラにより読み取るバーコードであり、滴下過程に関する情報を提供する。18は大量の監視カメラについての、13の動作を実行することができるリモート監視ステーションである。図2-前処理此処で、分解能が320×240で、フレームレートが15fps秒毎のフレームであるカメラを利用する例を示す。他のデジタル機器上の部品として、この仕様のカメラは、中国のメーカーから何ドルだけで入手できる。図2Aは、取得されたビデオから抽出した1つの画像であり、その中で点滴筒は中部に位置する。図2Aの右側は、矩形を使って、実際の分析が行われる領域を明示している。どうして画像においてこの領域を指定する必要があるかわれわれは、1この領域が点滴口の端部から点滴筒の中部に延べること、2液面が含まれていないことに気付く。この領域を選択する理由は、最小のコストで、要求される精度を実現するためである。もしコストを考慮に入れなければ、もちろんより高い分解能とより高いフレームレートを有する先端のカメラを使用することができる。この極端の場合、実験室で高速度カメラにより物体の落下軌跡を撮像する方式と同様に液滴の運動を撮像することができる。高性能のチップと合わせて、滴下速度を含む各種のパラメータを測定することが可能である。しかしながら、このようなコストが必要となると、輸液ポンプと比べて商業的には競争力がなく、その発明が売れない可能性が大きい。低いコストに取り組むので、液滴の落下過程の全軌跡を分析することは現実的ではない。点滴筒の最大長さは一般的には5cm2インチより小さく、点滴筒内の液面の高さは一般的には1cm0.4インチを超える。したがって、液滴が点滴口から液面まで落下する残りの高さは一般的には4cm1.6インチより小さい。空気摩擦がないとすると、液滴が液面まで落下するには必要な時間はおよそ秒である。カメラのフレームレートは15であり、つまり画像は、115=0.067秒の間隔で撮像される。この間隔は、やはり液滴が液面まで落下するには必要な時間より小さいが、軌跡のぼやける画像落下速度によるを1つまたは2つ撮像することは、分析にはあまり寄与していない。もしチューブの口で液滴が小さいから大きく成長し最終的に落下する液滴の形成というより遅い過程に注意を払えば、その周期性速度を確定できる充分な情報が存在している。実際に、これこそ、本実施例で使用された手段である。もう1つの問題は、どうして液面に注意を払わないのか。液滴の落下により液体が波打ってしまい、その液面が起伏し、それは、滴下速度の確定に用いられることが可能である。このような起伏はチューブの口での液滴の形成より速いが、一般的には落下過程より遅い。この手段は可能であり、排除してはならず、周期性を確定する基本的な原理は、本実施例で用いる方法と同様である。上記分析において画像の小さいウィンドウを選択する理由を検討する。それは、液滴のの落下およびそれによる液面の波打ちと比べて、液滴の形成は相対的には遅いからであり、したがって計算上のメリットとカメラに対する低い要求から考え、その液滴の形成を選択する。後述のように、滴下速度の確定は、抽出された信号に対して離散フーリエ変換を行うことで実現される。当該信号がその画像のどの部分から抽出されることを問わず、その基本的な原理は変わっていない。したがって、分析が行われた画像の部分の選択は、限定ではなく、ただの例示として理解すべきである。ここまで依然としてもう1つの問題が存在し、つまり、画像内において如何にウィンドウの位置を確定するのか。上記実施例において、矩形の位置とサイズは手動で選択されたが、実際の製品についてはどうすれば良いか。もちろん、機器は物体認識を行い、点滴筒の各部を分析し、ウィンドウを自動的に選択することができ、それは実行できる。取得された画像のコンテンツは簡単で、且つ点滴筒は収納筐体のある位置に固定することができるので、このような認識は難しくないと考えられる。しかしながら、たとえこの種類の点滴筒を正確に認識できるだとしても、他の種類の点滴筒についてはどうすれば良いか。1つの種類について成功することは、他の種類についても成功することを確保できない。さらに重要なのは、医療分野においてミスは一般的には許されていない。この問題を解決する方法として、バーコードを利用する。図1の17を参照すると、カメラはバーコードを読み取り、これにより点滴筒のタイプを含む滴下過程の各種の情報を読み取ることができる。異なる点滴筒について異なるウィンドウが選択され、機器はそれに応じて動作する。次に、取得された画像を如何に強調するかを説明する。図2Eの第1の画像は図2Aのウィンドウ内のコンテンツである。それは階調画像であり、その位置から分かるように、上部の明るい物体は、光を反射する形成中の液滴の下部である。計算に便利なために、デジタル画像処理によりその画像を強調する。図2Bは垂直方向のソーベルの勾配演算子を示し、図2Cは垂直方向のプリウィットの勾配演算子を示し、図2Dはラプラスの演算子を示す。これらの演算子の詳細については、DigitalImageProcessing2edPrenticeHall2002GonzalezWoodsの第三章と第10.13節を参照されたい。図2Eの第2、3、4の画像はそれぞれ、ソーベル、プリウィット、及びラプラスの演算子が応用された結果である。図2Bと2Cにおいて、垂直方向のソーベルとプリウィットの演算子しか示していないが、図2Eの結果は全勾配の結果である。より具体的には、その垂直方向成分と水平方向成分の絶対値を加算することで勾配値の絶対値の近似値を算出する。これは、デジタル画像処理分野の標準手段である。その詳細についてはDigitalImageProcessing2edPrenticeHall2002GonzalezWoodsの第579ページを参照されたい。図2Eによると、ソーベル勾配結果は強度が一番大きく、プリウィット勾配の結果より明るい。ラプラス演算子は、一番弱い結果が得られる。プリウィットとラプラス両者の結果も、周波数領域をフィルタリングする他の数多くの強調技術も、それ自身の役割を有するが、それらの目的は全て画像内の顕著な特徴を強調することにある。したがって、次の説明においてソーベル勾配の結果を使用するが、画像強調技術の選択は、限定ではなく、ただの例示として理解すべきである。図3-画像から特徴を抽出する以下、如何にビデオ画像シーケンスから数値特徴を抽出できるかを示す。図3Aは4つの画像を含み、上部の2つについて、左側は原始画像であり、右側はソーベル勾配結果である。原始画像のタイトルにおいて、画像シーケンスの項数である数字がある。したがって、原始30はシーケンスにおける第30フレームを表す。下部の左側は、ソーベル勾配画像の2値化結果であり、そのタイトルにおける大津は閾値が自動的に大津法により選択されることを示し、これにより人為的介入が必要なくなる。2値化の目的は、階調レベルのソーベル勾配画像を2値画像に変換することにある。下部の右側は2値画像の収縮erosion結果である。どうして収縮を行う必要があるのか。その目的は、不要の小さい点を消去することにある。図3B3Dによると、2値化の結果はいくつかの連結成分を含み、ほとんどの最小成分は不要であり、特に図3Dでより顕著である。その基本的な原理については、液滴上の明るい反射が、画像における明るい成分の最大部分であるので、小さい部分には興味を持っていない。図3Eは収縮のカーネルを示す。もちろん、高い分解能のカメラに対して、大きいカーネルを選択する必要がある。収縮は、デジタル画像処理における基本的なモーフォロジー演算である。その詳細については、DigitalImageProcessing2edPrenticeHall2002GonzalezWoodsの第九章を参照されたい。収縮された画像のタイトルは3つの部分を含む。第1部分は、画像における連結成分の数である。この実施例において8隣接を選択するが、実際の場合は、8隣接を選択してもよいし、4隣接を選択してもよい。8隣接と4隣接は何であるかについて、DigitalImageProcessing2edPrenticeHall2002GonzalezWoodsの第2.5節を参照されたい。タイトルの第2部分は、画素数で計算するときの最大連結成分のサイズである。第3部分は、最大連結成分の重心の縦座標であり、つまりそのY座標の平均値である。例えば、図3Dの下部の右側画像のタイトルは、7;2611.77であり、それは、画像が7つの連結成分を含み、画素数で計算するときの最大連結成分のサイズが26であり、その縦座標が11.77であることを表す。図3A3Dにおける画像は、シーケンスにおける第30、33、37および38の画像であり、ここで連続する画像を示していない理由は、説明を省略するためである。第33の画像と第30の画像とを比べると、液滴のサイズが増加し且つその位置が低くなる。それは、勾配、2値化、及び収縮の結果においても明らかである。最大連結成分のサイズは11画素から17画素まで増加し、その平均Y座標は6.727から9.529まで増加し、液滴が大きくなりその位置が低くなるという事実と一致する。シーケンスにおける第37の画像である図3Cにおいて、液滴が落下し始める。重力により液滴が伸ばされ、それは勾配、2値化、及び収縮結果においても明らかである。図3Bと比べて、その最大連結成分の平均Y座標は9.529から14.76まで増加したが、そのサイズは変わっていない。図3Dはシーケンスにおける第38の画像であり、そのコンテンツはその前の図面ほど鮮明ではない。画像の中部に相対的に明るいスポットがあるが、それは落下液滴の頭部または尾部か、それとも点滴筒の表面の反射によるか判断しにくい。さらに上部に新たに形成している液滴がある。勾配、2値化、及び収縮結果も解釈しにくい。2値化結果は、いくつかの顕著なサイズの部分を含み、収縮されてもやはり多く存在し、その結果は、原始画像の視認印象と一致していないようである。この結果は、われわれのアルゴリズムが問題あることを示しているのか。これは、われわれの手段の有効性を証明できる前に答えなければならない重要な問題である。その肯定的な答えは、以下のように数学上で得ることができ:点滴は周期的過程であるので、取得された画像シーケンスも周期性を有する。アルゴリズムは、固定的且つ機械的なプロセスであり、同じ入力に対して同じ結果を出す。したがって、周期的信号に対してこの機械的なプロセスの出力も周期性を有する。この事実を符号で表すと、画像tT=画像tしたがってF画像tT=Fこれにより、たとえ抽出された信号に図3Dのようなノイズが存在しても、一定時間で収集した情報が周期的信号であることを確保できる。その周期は滴下過程と同じであり、滴下速度は、それに基づき離散フーリエ変換により算出することができる。さらに、図2に関する説明で検討したように、液滴の形成は、液滴の落下よりずっと遅いので、画像シーケンスのほとんどについては、われわれの分析アルゴリズムにより意義ある結果を抽出することができ、抽出された信号の周期は、少ない異常結果の部分によって変わることはない。上記周期性に関する数学上の検討は、根本的な重要性を有する。それは基礎から、滴下過程の周期性さえ確実にキャプチャーできれば、画像の如何なる測定量も、滴下速度の計算に用いられることが可能であることを指摘した。したがって、本実施例において、計算効率とカメラの能力を考慮に入れて、主に液滴の形成を分析したが、理論上、われわれの方法は、液滴の落下、落下による液体下の波打ち、ならびに他の数多くの考えられる測定方式に対しても分析することができる。抽出された信号も、最大成分のサイズまたは垂直方向位置に限らず、滴下過程と同じ周期性を有する全ての計算可能量まで拡張できる。例えば、もし一定領域内の全体輝度強度は液滴の反射によって周期的に変化すれば、それも滴下速度の確定に用いられることが可能である。もう1つの問題は、小さいスポットを消去するにはどうして収縮を選択するのか。他の方法ではなく収縮を選択することについては、固有の理由がなくて、それはただ画像における不要の部分を消去する方法の1つに過ぎない。本実施例において、収縮後のサイズによって連結成分をソートしたが、それは収縮しなくても実現でき、単純に小さい成分を廃棄してもよい。われわれは、本実施例における処理方法はその周期性をキャプチャーする方法の1つに過ぎず、同じ周期性をキャプチャーする他の手段も機能することについて、再び強調したい。根本的に重要なのは、抽出された信号に対して離散フーリエ変換を行うことで滴下速度を確定することである。図4-離散フーリエ変換による滴下速度の確定図3A-3Dにおいて、シーケンスビデオにおける画像毎に2つの数値を算出し:1最大連結成分のサイズ、2最大連結成分の平均縦座標である。滴下速度は、これらの何れかに基づき即座に算出できる。図4Aは180枚の画像のシーケンスについて最大連結成分の平均縦座標を示す。周期性は直観的には明らかであり、周期の数を容易にカウントすることができる。各周期において、その値は単調に増加し、液滴が重力下で落下することと一致する。如何に周期の数をカウントするのか。デジタル信号処理の知識が不足の人は、その結果における局部ピークをカウントしてみるかもしれない。ある場合、この単純な手段は成功できるが、ほとんどの場合、それは間違いやすい。標準の手段は、信号の離散フーリエ変換を計算し、その最大の非定数成分を見出すものである。図4Bは、図4Aの離散フーリエ変換DFTを示す。最大値はゼロで現れ、それは信号の固定平均値に対応し、周期性と関係がない。残る部分は対称であり、2つの半分のいずれかにおける最大値だけ見出せばよく、ここで左半分を選択する。この最大値の座標が13354であることが発見され、354は信号における最強成分のフーリエ係数であり、180枚の画像にわたって13回重複した。離散フーリエ変換の詳細については、DiscreteTimeSignalProcessing2edPrenticeHall1999OppenheimSchaferBuckの第八章を参照されたい。これにより、滴下速度は、即座に算出できる。18015フレームレート=12秒12秒内に信号が13回重複し、したがって、滴下速度は、13×65滴分となる。撮像されたビデオから、滴下過程の滴下速度をカウントした結果、67滴分である。これはわれわれの結果と実質的に同じであり、なぜなら手動でカウントしても正確に整数周期をカバーできない。速度が完全に一定であれば、12秒内に675134滴がある。離散フーリエ変換は整数x値しか計算しないので、この点から、13と13.4は同等である。図4Cは同じ画像シーケンスにわたって最大連結成分のサイズの変化を示す。概して、最大連結成分のサイズは、各周期において増加してから減少し、それは液滴の形成及び落下と一致するが、この弱い規則性は、多くの例外がある。直観的に周期をカウントすることも非常に困難となり、単純に局部ピークをカウントすることも非常に困難となる。しかしながら、図4Dにおける離散フーリエ変換はやはりわれわれに正確な決定を提供し、同じ13回の重複を認識した。したがって、図4Bと同様に65滴分の結果が得られる。図4E4Fは180枚の画像12秒のシーケンスについて、手動でカウントして得られた実際の速度が117滴分の滴下過程に対して、図4A-4Bの演算を重複し、此処で得られた結果は23×115滴分である。図4G4Hは180枚の画像12秒のシーケンスについて、手動でカウントして得られた実際の速度が26滴分の滴下過程に対して、図4A-4Bの演算を重複し、此処で得られた結果は5×25滴分である。ここでの3つの例から、われわれの方法で確定した速度は非常に正確であることが分かる。実際に、滴下速度が30滴分より低いまたは120滴分を超える場合は少なくて、われわれの方法は、このような極端の場合にも中間の場合にもうまく機能する。これらの例によると、最大連結成分のサイズと比べて、その平均縦座標が相対的に好ましい測定量である。なお、たとえ最大連結成分のサイズを使用することで直観的なカウントが困難になる場合であっても、われわれの方法はやはり正確な結果を得ることができる。実際に、2つの極端の場合26滴分と117滴分にも同様である。それは、われわれの数学上の主張を証明し、つまり滴下過程の周期性を確実にキャプチャーする如何なる測定量も、滴下速度の確定に用いられることが可能である。図4I-4Jは、測定量選択時の自由度を証明する最後の例である。この例において、画像シーケンスは、図4A-4Dで用いられたものと同じである。ここで、勾配、2値化、収縮がなく、単純にシーケンスにおける画像毎に全画素の平均階調レベルしか計算していない。図4Iに示すように、この単純な測定方法は依然として周期性を示していて、図4Jにおける離散フーリエ変換は、図4Bと4Dと全く同じ周期数を認識した。この最後の例の目的は、滴下速度計算の本質は特定の測定量ではなく、離散フーリエ変換であることを再び強調するためである。上記最大成分のサイズと位置は、1つの可能な実施案に過ぎず、限定ではなく、ただの例示として理解すべきである。われわれの目的を達成するには、広い範囲の測定量を使用することが可能である。図5-点滴が終了するときに警告するここで、本発明のほかの重要な役割を示し:滴下過程が終了するときに警告する。滴下速度の監視と比べて、これは相対的には簡単な動作である。薬液容器内の薬液を使いきるとき、点滴筒内の液面は下がり始めるので、液面の位置を検出し、下がり始めるときに警告を出す必要がある。それはエッジ検出に基づく。図5Aはビデオにおける10枚の連続する画像の平均画像である。どうして画像を平均化するのか。その理由は、もしビデオから1つの画像をランダム抽出し、その画像は液面が落下液滴により波打つ瞬間に対応する可能性があり、このとき液面は振動が存在し、検出が困難になってしまうからである。画像の平均化は、この現象を顕著に低減し、これらの連続する一連の画像がいつから始めるにかかわらず、液面は常に近似的に水平である。図5Bは図2Bの垂直方向のソーベルの勾配演算子を図5Aに応用する。水平方向のエッジしか検出していないので、垂直方向の勾配演算子だけで充分である。それ以外に、この目的を達成するには、空間領域と周波数領域のフィルタリングを含む数多くのほかの方法があるので、ここでソーベルの選択は、限定ではなく、ただの例示として理解すべきである。図5Cは図5Bを2値化し、その閾値は大津法で確定される。それは、図5Bの階調画像を図5Cの2値画像に変換し、計算に便利となる。図5Dは図5Cの各行内に最大連続点数をカウントした結果を示す。数の高い値は明らかな水平方向の線分に対応し、最高値はエッジの位置と点滴筒の底部に集中する。図において高い数がいくつかあるが、どれが液面の位置であるのか。1つの方法としては、液面が点滴筒の底部より低い可能性がないので、高いほうを選択する。このような基準はもっともらしいが、基礎が固まらない。医療実践において安全性を確保するには、より確実な基準が必要となる。点滴筒の実際のサイズが既知であるとすると、点滴筒が収納筐体に固定し図1参照カメラも固定するので、図5Cにおける点滴筒の頂部と底部の位置も分かる。したがって、これらの境界に、及び境界を超えるところに最大連続点数をカウントする必要がなく、この簡略化により図5Eが得られる。図5Eにおける単一の最高値は液面の位置に対応する。図5Fにおいて、検出された液面位置は既知の点滴筒の底部位置とともにマークされている。それらが接近するときに、機器は患者と看護師に警告する。如何に点滴筒の正確な物理サイズを知ることができるのか。この問題は、われわれに図2の説明で言及された解決されていない問題を気付かせ:如何に画像における分析が行われる小さいウィンドウの位置を確定するのか。この前、バーコードによりそれを解決することを述べたが、図6はこの問題を、此処で新たに直面する問題とともに検討する。図6-バーコードを利用する図6Aは統一商品コードUPCというバーコードの符号化方式の例を示す。黒いバーは1を表し、白いバーは0を表す。頂部、中部、底部において、それぞれ特別なビットパターン10101010と101を表す長いバーがあり、プログラムは最頂部または最底部から、単一単位バーの幅を検出することができる。基本バーより幅広い全てのバーは、単位バーの連結である。バーコードの画像は撮像されることができ、プログラムは下向きまたは上向きにスキャンし、第1の連続する黒幅を見出し、画素数で計算するときの幅を、その後の計算用の基本単位幅として使用する。そして、下向きにスキャンし続け、基本幅を単位として基本幅で割る各黒幅と白幅の長さを測定し、頂部、中部、底部のビットパターンその詳細についてはUPC規格を参照されたいを廃棄する。各10進数は7つの単位幅で表され、中間のビットパターンの前後にそれぞれ6つの10進数がある。プログラムは黒い基本幅を1に、白い基本幅を0に変換し、図6Bに示すような各10進数のビットパターンを生成する。図6Bにおけるビットパターンは、対応するバーコードの符号化方式で、それが表す10進数に復号化される。もちろん、上記例においてUPC規格の使用は、概念を説明するためであり、点滴監視に対して、専門的な符号化方式を設計してもよい。これらの10進数は任意の情報を表すことができる。1.一定の範囲以内に病院、国家、または国際輸液容器のバーコードに標準を設定し、10進数の異なる部分は、コンピュータファイル内の異なるセクションと同様に、異なる情報を表す。例えば、最初の5つの数字は薬剤の種類を表し、次の3つの数字は容積を表し、次の3つの数字は速度の要求を表す。特に、国際標準が確立されている場合、この標準はハードウエアの内部メモリに記憶することができ、モニターは中央サーバに情報を問い合わせることなく、独立に動作できる。2.病院により指定した内部で使用する非標準符号化方式を用いてもよい。この場合、より便利なやり方として、モニターはコードを中央サーバに送信し、その中央サーバから、復号化された結果を受信するラベルは、薬剤のメーカーまたは病院によりステッカーなどの表面にプリントされることができる。薬剤を投与するときにラベルを図1に示すように、筐体の内壁に配置する。ラベルは固定の領域に配置されるので、プログラムは認識アルゴリズムで、取得された画像においてラベルの位置を探す必要がない。バーコードで提供された情報により、点滴筒のタイプと正確なサイズを知ることができるので、図2と図5の説明で提出した問題を答えた。これらの情報により、機器は画像のどの部分で分析を行うべきか、どの領域で液面を検出すべきかを知ることができる。この2つの情報以外に、バーコードを使用することで薬剤の容積もプログラムに伝えることができる。滴下速度は自動的に監視され且つ容積は既知であるので、投与された薬剤量、および残存の薬剤量も算出できる。現在の滴下速度に基づき、機器は点滴が終了するまでの残存時間を推定することができる。これにより、世界中で患者と看護師の時間を数多く省くことができる。バーコードを使用することで監視プログラムに情報を提供し、現有構成の機能を強化した。さらに2Dのバーコード、ならびにほかの符号化方式を使用してもよく、それらはすべて撮像された画像により処理されることができる。したがって、図6における具体的な例は、限定ではなく、ただの例示として理解すべきである。謝辞説明するためのプログラミング環境としてTheMathworksInc社のMATLAB登録商標760324を使用したことについて、ここで声明および感謝する。本発明の実施例は、如何なる適切なプログラミング言語を使用しても、そのロジックを実現することができる。