血压估计装置、血压估计方法以及血压估计程序与流程

1.本发明涉及血压估计装置、血压估计方法以及血压估计程序。


背景技术：

2.以往，将接触式传感器佩戴于身体来测量血压。然而，这样的以往的方法由于传感器的佩戴麻烦，需要有意识地进行血压测量，因此难以使血压测量习惯化，并且无法测量传感器佩戴者以外的非特定人的血压。
3.与此相对，近年来，提出了根据由摄像机拍摄身体而得到的视频信号，远程/非接触地得到脉搏波信号的方法(专利文献1以及非专利文献1)。具体而言，该方法通过对涉及多个帧的身体视频信号的亮度值进行信号处理来提取视频脉搏波信号，并计算与血压相关的数值。特别是，根据专利文献1的方法，计算身体中的离心脏近的部位(近位部)的视频脉搏波信号与离心脏远的部位(远位部)的视频脉搏波信号之间的相位差作为与血压相关的值。另外，根据非专利文献1的方法，计算身体的任意部位的从视频脉搏波的舒张期到收缩期的边界时刻与赋予该视频脉搏波的基波的极值的时刻之间的差作为与血压相关的值。
4.现有技术文献
5.专利文献
6.专利文献1：日本专利第6072893号公报
7.非专利文献
8.非专利文献1：norihiro sugita,makoto yoshizawa,makoto abe,akira tanaka,noriyasu homma,tomoyuki yambe:contactless technique for measuring blood-pressure variability from one region in video plethysmography,journal of medical and biological engineering.pp.1-10,(2018)https://doi.org/10.1007/s40846-018-0388-8.


技术实现要素：

9.发明所要解决的课题
10.在上述文献的技术中，即使都能够求出与血压相关的值，为了根据血压的相关值来估计血压的绝对值，也需要求出给出两者的回归式的参数(回归系数、偏差)。这里所说的“绝对值”不是指与距原点的距离对应的数值这样的数学上的意义，而是指作为“相对值”的反义词而具有测量量的本来的单位的值。然而，这些参数按每个对象者而不同，并且为了求出这些参数，需要在每个对象者通过某种方法产生血压变动的状况下，基于使用以往的接触式传感器得到的真正的血压值来进行估计，处理步骤较多而复杂。
11.另外，在使用脉搏波的脉搏波传播速度的方法中，为了求出时间差、相位差，需要时间轴方向的信息，但为了取得时间信息，需要高性能的cpu、解析脉搏波的复杂的程序处理，难以取得正确的值。
12.本发明的血压估计装置、血压估计方法以及血压估计程序是鉴于上述那样的课题
而完成的，提供一种即使没有脉搏波的相位差等的时间轴方向的信息，也能够根据脉搏波信号直接估计血压的绝对值的新的血压估计装置、血压估计方法以及血压估计程序。
13.用于解决课题的手段
14.在此公开的血压估计装置包括：第1脉搏波信息检测部，其在生物体的第1位置检测第1脉搏波信息；第2脉搏波信息检测部，其在该生物体的与该第1位置在铅垂方向上隔着距离的第2位置检测第2脉搏波信息；以及血压估计部，其基于由该第1脉搏波信息检测部得到的该第1脉搏波信息与由该第2脉搏波信息检测部得到的该第2脉搏波信息的比较值信息(优选为脉搏波振幅信息)，估计该生物体的血压。
15.另外，公开了与上述相关的血压估计方法、能够执行上述血压估计方法的血压估计程序。
16.发明效果
17.根据公开的血压估计装置、血压估计方法以及血压估计程序，基于在生物体的第1位置检测出的第1脉搏波信息与在生物体的与第1位置在铅垂方向上隔着距离的第2位置检测出的第2脉搏波信息的比较值信息(优选为脉搏波振幅信息)来估计生物体的血压，由此无需求出依赖于时间的相位差等，能够以较少的处理步骤根据脉搏波信号直接估计血压的绝对值，并且能够提高血压估计的精度。
附图说明
18.图1是例示了作为实施方式的血压估计装置的硬件结构的框图。
19.图2是例示了作为实施方式的血压估计装置的功能结构的框图。
20.图3是表示血压估计步骤的流程图。
21.图4是说明实施方式的图。
22.图5是说明实施方式的图。
23.图6是表示在本实施方式中得到的脉搏波信号的图，(a)表示高处的脉搏波信号，(b)表示低处的脉搏波信号。
24.图7是说明其他实施方式的图。
具体实施方式
25.参照附图，对作为实施方式的血压估计装置、血压估计方法以及血压估计程序进行说明。以下所示的实施方式只不过是例示，并没有排除在以下的实施方式中未明示的各种变形、技术的应用的意图。实施方式的各结构能够在不脱离它们的主旨的范围内进行各种变形来实施。另外，能够根据需要进行取舍选择，或者能够适当组合。
26.[1.硬件结构]
[0027]
首先，参照图1，对实施方式的血压估计装置的硬件结构例进行说明。如图1所例示，实施方式的血压估计装置1具备视频取得装置2、信息处理装置3以及输出装置4。视频取得装置2以及输出装置4均与信息处理装置3以能够通过有线或无线相互通信的方式连接。血压估计装置1还可以具备鼠标、键盘或操作按钮等输入装置(省略图示)。
[0028]
《视频取得装置》
[0029]
视频取得装置2是用于以非接触状态拍摄生物体(以下，也称为对象者)的身体的
规定部位并取得按时间序列连续的视频信息(视频信号)的装置。在实施方式中，例示了搭载摄影镜头和接收可见光的可见光用摄像元件的可见光照相机，但不限于此，也可以使用红外光线照相机等。视频取得装置2将取得的视频信号输出到信息处理装置3。
[0030]
视频取得装置2还可以具备照明装置2a，照明装置2a根据摄像元件的种类来选择。
[0031]
作为视频取得装置2对对象者的身体的摄影部位的规定部位没有特别限定，通常，根据皮肤表面的露出的多少而优选容易摄影的部位，例如，可以举出手、脸等。其中，从拍摄区域的宽度出发，优选使用手掌、前额部、脸颊。特别是从容易取得信号的s/n比高的视频脉搏波的观点出发，优选在血压上升时细动脉受到交感神经的支配而使末梢血管阻力上升的部位。这样的部位可列举手、腿等四肢等末梢的部位，其中，优选手，进一步优选手掌。
[0032]
视频取得装置2的台数没有特别限定。可以从来自1台视频取得装置2的视频中提取所需的规定部位，也可以由多台视频取得装置2拍摄所需的规定部位。在使用多台视频取得装置2的情况下，照明装置2a能够附设于各个视频取得装置2，或者也能够设为在各视频取得装置2中共用照明装置2a。
[0033]
《信息处理装置》
[0034]
信息处理装置3由pc(personal computer：个人计算机)、服务器等计算机构成。信息处理装置3对从视频取得装置2接收到的视频信号进行处理，并输出到输出装置4。信息处理装置3具备cpu(central processing unit：中央处理单元)3a、存储器3b、存储部3c以及接口部3d。它们经由总线以能够相互通信的方式连接。
[0035]
《cpu》
[0036]
cpu3a是进行各种控制、运算的运算处理装置(处理器)的一例。cpu3a通过在存储器3b中展开并执行后述的存储部3c中存储的血压估计程序，能够实现血压估计装置1的功能。
[0037]
这里所说的血压估计程序是使计算机(cpu3a)执行如下处理的程序：在生物体(对象者)的第1位置检测第1脉搏波信息，在生物体的沿铅垂方向与第1位置隔着距离的第2位置检测第2脉搏波信息，基于这些第1脉搏波信息与第2脉搏波信息的比较值信息，估计生物体的血压。
[0038]
此外，关于上述生物体的第1位置以及第2位置、第1脉搏波信息以及第2脉搏波信息、以及比较值信息的实施方式，将在后面叙述。
[0039]
《存储器》
[0040]
存储器3b以及存储部3c是存储各种数据、程序的存储装置。
[0041]
上述的存储器3b或存储部3c能够存储实现信息处理装置3的各种功能的全部或一部分的血压估计程序等。
[0042]
接口(if)部3d是基于有线或者无线的网络、信息处理装置3、视频取得装置2以及输出装置4等之间的连接以及通信的控制等的通信接口。此外，血压估计程序也可以经由该if从网络(省略图示)下载到cpu3a，并存储于存储部3c。
[0043]
if部3d也可以具备读取记录于记录介质3f的数据、程序的读取部(省略图示)。读取部可以包括能够连接或插入计算机可读取的记录介质3f的连接端子或装置。
[0044]
另外，也可以在记录介质3f中存储血压估计程序。
[0045]
《输出装置》
[0046]
输出装置4是主要用于通过视觉来提供信息的装置。输出装置4显示由视频取得装置2取得的视频、由信息处理装置3处理后的结果等。
[0047]
作为输出装置4，也可以使用智能手机等移动终端。在该情况下，从信息处理装置3经由if部3d，经由通信网络向移动终端发送来自信息处理装置3的输出，在移动终端的显示器上显示输出结果。
[0048]
[2.原理]
[0049]
在生物体中，身体各处的血压与心脏的搏动同步地变动。由于该变动，在每次搏动中产生脉压(最大血压与最小血压之差)。该脉压严格来说根据各处的血管的硬度而不同，但无论在高处还是低处，都能够假定为脉压在身体的各处大致相等。
[0050]
另一方面，在生物体中，由于心脏的搏动，身体各处的脉搏波也与搏动同步地变动。由于该变动，产生每次波动的最大值与最小值之差(最大值的峰值与最小值的谷值之差，以下简称为“脉搏波振幅”)。该脉搏波振幅根据身体的铅垂位置而不同。另外，如后所述，还已知血压相对于与脉搏波振幅相关联的血管截面积的关系能够通过具有与血管的特性相关联的偏差系数的指数函数来近似。
[0051]
基于上述见解，本技术的发明人进行了深入研究，结果能够导出与血压相关的、与脉搏波振幅变化的曲率相关的系数由身体各处的铅垂位置决定。虽然作为该导出中的唯一的未知数的偏差系数根据个人而不同，但是在文献值中已知大致的值，如果使用该值，则能够估计大致的血压，是不需要对象者的血压的真值的划时代的值。另外，即使在求出与各对象者对应的精度更高的准确的偏差系数的情况下，只要有一个血压的真值，就能够求出，即使不对对象者赋予血压变动也能够求出血压。
[0052]
基于上述内容，利用了任意的在铅垂方向上具有高低差的至少2个部位的测量位置的高度信息与在该位置测量出的脉搏波信号的脉搏波振幅j之间的关系性，能够根据脉搏波直接估计血压的绝对值。
[0053]
以下，具体地记载原理以及基于该原理构建的本实施方式。
[0054]
《血压p与血管截面积a的关系》
[0055]
根据在先研究(benjamin gavish:arterial stiffness:going a step beyond,american journal of hypertension(2016))，已知血管的压力p[mmhg]和血管的截面积a[cm2]为
[0056]
[式1]
[0057]
p＝α γe
βa
[0058]
的关系。在此，α是与血管的特性相关的偏差系数，β是表示脉搏波的失真方式(与容积脉搏波增加量相关)的强弱的值，γ是将α与β相关联的权重系数，α、β、γ是常数，但根据血管的特性而变化。关于血管的特性，特别是动脉硬化依赖于年龄，因此如表1那样具有年龄依赖性。认为即使是年龄以外的主要原因，血管的特性也发生变化，即使是相同的年龄，个人差异也较大，即使是相同的个人，也会根据一天内变动、运动、心理紧张等各种状况而发生变化。以下，将式(1)称为基本函数。即，该基本函数包含依赖于生物体的年龄的偏差系数α，能够称为表示生物体的血压p与血管截面积a的关系的函数。
[0059]
[表1]
[0060]
表1基本函数的参数α、β、γ的平均的值
[0061] 年轻人(年龄28-31)老年人(年龄71-78)α[mmhg]5343β[cm-2
]1.433.42γ[mmhg]1.071.05
[0062]
《视频脉搏波的信号值i与血管截面积a的关系》
[0063]
从视频信号得到的脉搏波(视频脉搏波；videoplethysmogram：vpg)利用血液中所含的血红蛋白良好地吸收绿色光这样的性质等，从拍摄皮肤而得到的视频信号得到血管中的脉动信息。动脉血管内的血红蛋白量随着心脏的搏动而周期性地增减，与动脉血管的容积成比例。由于血红蛋白的量是视频脉搏波的生成主要原因，因此认为视频脉搏波也同样与动脉血管的容积(血管截面积a)成比例。该性质在红外光中也是同样的。因此，视频脉搏波的信号值i与血管截面积a的关系如下，
[0064]
[式2]
[0065]
i＝kβa
ꢀꢀꢀ
(2)
[0066]
这样，能够使用比例常数kβ来表示(k是包含对脉搏波信号造成影响的各种因素的常数(测量时的照明环境等))。将式(2)变形，代入式(1)，则能够变形为
[0067]
[式3]
[0068][0069]
《血压p与脉搏波振幅j的关系》
[0070]
若取式(3)的自然对数，则为
[0071]
[式4]
[0072][0073]
若图示式(4)的关系，则为如图4的细实线所示。
[0074]
如果用p对式(4)进行微分，则成为
[0075]
[式5]
[0076][0077]
视频脉搏波的信号值的基于血压的微分也可以利用收缩期及扩张期的脉搏波信号值的差分(脉搏波振幅)相对于收缩期及扩张期的血压的差分(脉压)之比来近似。即，若将各个搏动的收缩期血压(最大血压)设为ps，将舒张期血压(最小血压)设为pd，将收缩期与舒张期的压力梯度(脉压)设为d＝ps～pd，进而，将与血压对应的收缩期及舒张期的脉搏波信号值分别设为is、id，将脉搏波信号的收缩期与舒张期的差分(搏动内的最大值与最小值之差、即脉搏波振幅)设为j＝is－id，则能够近似为
[0078]
[式6]
[0079][0080]
根据式(5)与式(6)相等的假定而得到
[0081]
[式7]
[0082][0083]
可以假定为式(7)与测量部位的高低无关，在任意部位的血压p与脉搏波振幅j之间成立。
[0084]
《收缩期血压ps与脉搏波振幅j的关系》
[0085]
另一方面，若将脉压d＝ps－pd变形并代入式(3)，则为式(8)、式(9)。
[0086]
[式8]
[0087][0088]
[式9]
[0089][0090]
若使用脉搏波信号的收缩期(最大值)与扩张期(最小值)之差、即脉搏波振幅j＝is－id，将式(9)除以式(8)，则得到
[0091]
[式10]
[0092][0093]
若对其进行变形，则为
[0094]
[式11]
[0095][0096]
在此，血管的截面积的变化量是微小的，因此当假定为血管的截面积能够近似为式(12)，
[0097]
[式12]
[0098][0099]
则根据式(12)，得到
[0100]
[式13]
[0101][0102]
式(13)也不依赖于位置，在任意位置处的收缩期血压ps与在该位置处测量出的脉搏波振幅j之间成立。
[0103]
根据上述式(7)以及式(13)，能够确认血压p与脉搏波振幅j之间存在一定的关系。然而，j能够根据视频信号进行检测，但k以及d是未知数。
[0104]
因此，考虑测量位置存在高低差的情况。为了简单起见，在此对收缩期展开式子。若将式(13)分为高处和低处，并分别附加下标h和l来进行区别，则式(14)、式(15)成立。
[0105]
[式14]
[0106][0107]
[式15]
[0108][0109]
此时，若假设在高处和低处双方的情况下脉压不变，即dh＝d
l
，则由于式(14)和式(15)相等，因此，为式(16)，
[0110]
[式16]
[0111]
(p
sh-α)jh＝(p
sl-α)j
l
ꢀꢀꢀ
(16)
[0112]
d和k被消除。将低处与高处的手的局部收缩期血压之差设为式(17)，
[0113]
[式17]
[0114]
δp＝p
sl-p
sh
ꢀꢀꢀ
(17)
[0115]
若对式(16)进行变形，则成为式(18)。
[0116]
[式18]
[0117]
(p
sl-δp-α)jh＝(p
sl-α)j
l
ꢀꢀꢀ
(18)
[0118]
进一步地，在式(19)中，
[0119]
[式19]
[0120][0121]
若对式(18)进行变形，则得到式(20)。
[0122]
[式20]
[0123][0124]
式(20)中的脉搏波信号的振幅(脉搏内的最大值与最小值之差)的低处相对于高处的比信息r＝j
l
/jh能够直接测量。因此，除了r之外，如果知道高处与低处的局部收缩期血压之差δp和α的值，则能够根据式(20)计算低处的收缩期血压的绝对值p
sl
[mmhg]。
[0125]
δp是高处和低处的压力梯度，因此如果知道铅垂距离，则由于血液的密度与水大致相等，因此认为接近于该部分的水柱压力(每1cm为0.735mmhg)。因此，设q＝0.735[mmhg/cm]、铅垂距离为h[cm]时，为式(21)，
[0126]
[式21]
[0127]
δp＝qh
ꢀꢀꢀ
(21)
[0128]
因此，式(20)能够标准化为式(22)。
[0129]
[式22]
[0130][0131]
以下，将式(22)称为血压函数。即，可以说该血压函数是从上述基本函数导出的，并且是以比较值信息(振幅比信息)为变量，还包含偏差系数α的函数。
[0132]
此外，使用上述式(14)～(22)，也能够同样地导出低处舒张期血压p
dl
、高处收缩期
血压p
sh
、高处舒张期血压p
dh
。另外，能够以拍摄在视频中的手、脸的长度等为基准，仅根据视频来估计铅垂距离h。
[0133]
另外，通过水的密度来计算q，但若通过血液的密度来计算q，则精度提高。进一步提高精度的方法将在后面叙述。
[0134]
图5是说明式(22)的关系的图。若着眼于与曲线线性近似的直线的斜率，则高处与低处相比斜率平缓。这是因为血管相对于血管内压的弹性变化。
[0135]
这样，认为通过利用高处和低处的脉搏波信号的振幅，基于能够直接测量的视频脉搏波信号的振幅(脉搏内的最大值与最小值之差)的低处相对于高处的比信息r＝j
l
/jh、高处与低处的局部收缩期血压之差δp＝qh、偏差系数α的值，能够以较少的步骤计算低处收缩期血压的绝对值即p
sl
[mmhg]。换言之，通过将从视频信号检测出的值直接代入式(22)，能够无需应用回归式而简便地估计具有测量量的本来的单位[mmhg]的绝对值血压p。
[0136]
实施方式的血压估计装置1基于上述原理，基于表示视频信号的亮度值的时间变化的视频脉搏波的信号值(视频脉搏波信号)的脉搏波振幅的低处相对于高处的比信息r＝j
l
/jh和高低差h来估计血压。以下，关于血压估计装置1的处理，列举各构成要素依次说明从视频信号检测测量位置的处理、从视频信号检测脉搏波信息的处理、以及根据检测出的脉搏波信息估计血压的处理。
[0137]
[3.功能结构]
[0138]
参照图2，对实施方式的血压估计装置1的功能结构例进行说明。此外，在图2的例子中，省略了图1所示的信息处理装置3中的一部分装置、线缆等。如图2所例示，血压估计装置1的功能主要由信息处理装置3实现。进而，信息处理装置3在功能上构成为具备处理部31和存储部32。
[0139]
[3-1.处理部]
[0140]
处理部31从对象者的规定部位的视频信息(视频信号)，检测对象者的高处及低处各测量位置(对象者的高处的测量位置相当于所述生物体的第1位置或第2位置，对象者的低处的测量位置相当于所述生物体的第2位置或第1位置)的铅垂方向的距离，检测各个位置的视频脉搏波信号(脉搏波信息)，基于检测出的各个视频脉搏波信号(高处测量位置的视频脉搏波信号相当于所述生物体的第1位置的第1脉搏波信息或第2位置的第2脉搏波信息，低处测量位置的视频脉搏波信号相当于所述生物体的第2位置的第1脉搏波信息或第1位置的第2脉搏波信息)的脉搏波振幅的比较值信息来估计血压。
[0141]
[3-2.处理部的各功能]
[0142]
处理部31是由cpu3a进行运算处理的功能部位，各功能构成为单独的程序。如图2所示，处理部31构成为具备视频信号取得部311、测量区域检测部312、脉搏波信息检测部313以及血压估计部314。
[0143]
《视频信号取得部》
[0144]
视频信号取得部311经由视频取得装置2取得表示对象者的身体的规定部位的视频的视频信号。视频信号取得部311将取得的对象者的视频信号输出到测量区域检测部312和脉搏波信息检测部313。另外，视频信号取得部311也可以通过读出在后述的存储部32的视频信息存储部321中存储的视频信号信息来取得视频信号。另外，视频信号取得部311也可以通过经由网络或电气线路等接收包含视频信号的数据来取得存储于外部的通信终端
或外部的存储装置中的视频信号。
[0145]
《测量区域检测部》
[0146]
测量区域检测部312检测由视频取得装置2取得的视频信号的视频中包含的对象者的规定部位的区域。在实施方式中，检测脸部区域、手掌区域、脚、脚掌区域、根据需要检测心脏区域(基准位置)。作为检测各测量部位的方法，例如能够使用基于图案匹配的方法、或者使用判别器的方法等，该判别器通过使用了人物的脸部、手的多个样本图像的学习而得到。另外，也可以在rom中预先登记对象者的脸部，在检测到对象者后进行脸部识别，由此识别特定的脸部。另外，关于心脏区域，也可以将位于距脸部区域一定范围内的位置识别为心脏区域。
[0147]
进而，测量区域检测部312还进行特定部位的皮肤区域的检测。在基于视频中的颜色信息自动地提取皮肤区域的情况下，能够通过从视频中提取表示肤色的区域来提取对象者的皮肤区域。具体而言，测量区域检测部312提取在视频的2维坐标中表示与肤色相当的颜色(亮度值)的全部坐标(像素的坐标)，并提取将在提取出的坐标中连续的坐标的像素汇总而成的区域作为皮肤区域。这样，测量区域检测部312通过提取将连续的坐标的像素汇总而成的区域，能够提取与对象者的身体的特定部位相当的皮肤区域。
[0148]
测量区域检测部312也可以将规定部位的区域作为追踪区域进行追踪处理。作为实施方式的一例，在间隔着时间仅使用单手采用高处和低处这2个位置的情况下，在使单手从低处(第1位置)向高处(第2位置)移动时进行追踪处理。追踪处理例如从当前帧图像中搜索前帧图像内的追踪区域中的图像的特征量与当前帧图像的追踪候选区域中的图像的特征量的类似度最高的区域(该区域成为原帧图像中的追踪区域)。
[0149]
测量区域检测部312对构成视频的各帧分别执行上述的检测处理，将各帧中的区域的坐标依次发送到脉搏波信息检测部313。
[0150]
规定部位只要具有铅垂方向的高低差即可，可以是任意部位。例如，任意地选择放置在心脏附近的手和脸、脸部的额头和颚、具有高低差的状态的右手和左手、右脚脚掌和左脚脚掌等。
[0151]
另外，也可以使规定部位的一方在测量中移动到高处或低处。例如，作为规定部位，也可以最开始将双手放置在相同高度的位置进行测量，将一只手固定在该位置之后，使另一只手沿铅垂方向移动来进行测量。
[0152]
另外，作为规定部位，例如在选择了脸的情况下，也可以最开始在坐着的状态下测量脸的规定部位，接着，站起来使脸在铅直方向上移动，进行该规定部位的测量。
[0153]
在本实施方式中，手掌区域使用双手，左手设定在低处(l：第1位置)，右手设定在高处(h：第2位置)。若将两个手掌区域分别设为规定部位，则从心脏到规定部位的血管的内源性要素大致相同的可能性较高，因此血管的内源性的影响较少，能够期待较高的测量精度，因此优选。
[0154]
《脉搏波信息检测部》
[0155]
脉搏波信息检测部(第1脉搏波信息检测部、第2脉搏波信息检测部)313根据由测量区域检测部312检测出的对象者的特定部位的皮肤区域的视频信号，检测表示每个测量位置的亮度值的时间变化的视频脉搏波信号。在实施方式中，从在低处取得的视频信号中检测视频脉搏波信号(第1脉搏波信息)，从在高处取得的视频信号中检测视频脉搏波信号
(第2脉搏波信息)。脉搏波信息检测部313将检测出的脉搏波信息信号(脉搏波信息)输出到血压估计部314。
[0156]
若例示检测在视频脉搏波中通常使用的绿色光的亮度值的情况，则脉搏波信息检测部313对视频的各帧的皮肤区域施加绿色的滤波，或者利用“g(绿色)”的亮度值来检测绿色光的亮度值。然后，脉搏波信息检测部313按照每帧计算绿色光的亮度值的平均值，检测作为时间变化曲线的视频脉搏波。脉搏波信息检测部313也可以在根据视频信号进行绿色光的亮度值的检测之前，进行图像的平滑化，除去在作为视频取得装置2的照相机自身中产生的人工性的脉冲性噪声。另外，在利用红外光的情况下，直接使用所得到的红外光的亮度值即可。
[0157]
在图6的(a)、图6的(b)中示出在本实施方式中检测出的视频脉搏波信号。图6的(a)表示高处的手掌区域的视频脉搏波信号ih，图6的(b)表示低处的手掌区域的视频脉搏波信号i
l
。由图6的(a)、图6的(b)可知，在高处和低处的视频脉搏波信号ih、i
l
中观察到显著的差异，观察到高处的脉搏波振幅jh大于低处的脉搏波振幅j
l
的特征。
[0158]
《血压估计部》
[0159]
血压估计部314是基于式(22)来估计血压p的绝对值的部位。在实施方式中，需要取得铅垂方向的差h、低处的脉搏波振幅相对于高处的比r以及偏差系数α。铅垂方向的差可以预先规定铅垂方向的差hv，也可以根据视频求出。在根据视频求出时，作为一例，基于从测量区域检测部312输入的测量区域的坐标，由血压估计部314计算脸部区域的大小hf，基于该大小计算高处以及低处的重心点的铅垂方向的差(距离hv)。对于低处的脉搏波振幅相对于高处的比，根据从脉搏波信息检测部313输入的高处和低处的手掌区域各自的脉搏波信息(第1脉搏波信息和第2脉搏波信息)计算脉搏波振幅j
l
、jh，计算视频脉搏波信号的振幅的低处相对于高处的比较值信息即比(振幅比信息)r。
[0160]
r也可以通过将高处及低处的视频脉搏波信号按照每1拍切出，分别求出拍内的最大值与最小值之差，并求出其比来计算。但是，由于视频脉搏波的噪声较多，因此，也可以暂时分别按时间序列求出高处以及低处的视频脉搏波信号的功率谱，在与脉搏波相关的频率的范围内，分别求出最大的频率成分的平方根，并求出其比，从而进行计算。
[0161]
偏差系数α是利用表1所示的文献值或者袖带式血压计等对对象者进行测量而求出的，从后述的存储部32取得。
[0162]
血压估计部314将上述计算、取得的铅垂方向的差h、低处的脉搏波振幅相对于高处的比r以及偏差系数α代入到式(22)来估计血压的绝对值。
[0163]
[3-3.存储部]
[0164]
存储部32使用存储器3b，通过文件系统或数据库系统存储各种数据。存储部32预先保存程序，通过使cpu3a执行该程序而使cpu3a分别发挥所述处理部31的功能要素的功能。另外，将这些程序统称为本发明的程序(上述血压估计程序)。此外，作为存储部32，也可以使用图1所示的存储部3c。
[0165]
[3-4.存储部的各功能]
[0166]
如图2所示，存储部32构成为具备视频信息存储部321、测量结果存储部322、估计结果存储部323以及参照信息存储部324。
[0167]
《视频信息存储部》
[0168]
视频信息存储部321存储视频信号。具体而言，视频信息存储部321存储由视频取得装置2取得的对象者的视频信号。例如，视频信息存储部321存储表示包含对象者的规定部位的视频的视频信号。视频信息存储部321将视频信号与拍摄对象者的时间信息对应起来进行存储。
[0169]
《测量结果存储部》
[0170]
测量结果存储部322存储血压估计部314计算出的脸部区域的大小hf、高处以及低处的手掌区域的重心点的铅垂方向的距离hv、脉搏波信息信号的脉搏波振幅j
l
、jh、以及脉搏波振幅的低处相对于高处的比较值信息即比(振幅比信息)r。此时，测量结果存储部322按每个对象者存储将估计日期时间与测量结果关联起来的测量信息。在预先知道铅直方向的距离hv的情况下，也可以不需要脸部区域的大小hf。
[0171]
《估计结果存储部》
[0172]
估计结果存储部323存储由血压估计部314估计出的估计血压值。此时，估计结果存储部323按每个对象者存储将估计日期时间与测量结果关联起来的测量信息。
[0173]
《参照信息存储部》
[0174]
参照信息存储部324将由血压估计部314在估计处理中参照的参照信息存储为偏差系数α以及水柱压力q。参照信息可以是文献值，也可以通过对象者定期地利用袖带式血压计等进行测量来更新。
[0175]
[4.流程图]
[0176]
图3是例示了在血压估计装置1中实施上述处理的内容的流程图。
[0177]
首先，通过视频取得装置2拍摄对象者，取得视频信号，将取得的视频信号输入到信息处理装置3的视频信号取得部311(步骤s1)。
[0178]
接着，信息处理装置3的测量区域检测部312从视频信号取得部311接收在步骤s1中取得的视频信号，检测对象者的脸部区域以及低处的手掌区域、脚掌等(第1位置)(步骤s2)。接着，脉搏波信息检测部313接收在步骤s1中取得的视频信号和在步骤s2中检测出的第1位置信息，基于它们检测第1位置处的视频脉搏波信号(第1脉搏波信息)(步骤s3)。
[0179]
同样地，信息处理装置3的测量区域检测部312根据在步骤s1中取得的视频信号，检测对象者的高处的手掌区域、脚掌等(第2位置)(步骤s4)。接着，信息处理装置3的脉搏波信息检测部313接收在步骤s1中取得的视频信号和在步骤s4中测量区域检测部312检测出的第2位置信息，并基于它们来检测第2位置处的视频脉搏波信号(第2脉搏波信息)(步骤s5)。
[0180]
接着，信息处理装置3的血压估计部314根据在步骤s2和s4中检测出的第1位置信息和第2位置信息，计算2个位置的距离hv(步骤s6)。此外，在预先知道铅垂方向的距离hv的情况下，也可以从存储有该距离hv信息的存储部32读出距离hv信息。接着，血压估计部314基于在步骤s3和s5中检测出的第1脉搏波信息和第2脉搏波信息，计算脉搏波振幅的比较值信息(振幅比信息)(步骤s7)。
[0181]
进而，信息处理装置3的血压估计部314从参照信息存储部324取得必要的参数q以及α(步骤s8)，基于式(22)估计血压(步骤s9)。血压估计部314将估计结果输出到估计结果存储部323和输出装置4(步骤s10)。
[0182]
另外，步骤s2～s5的处理可以按照从高处到低处的顺序进行，也可以使各步骤的
顺序相反，也可以同时进行。
[0183]
[5.本实施方式的结果]
[0184]
在本实施方式的血压估计装置1中，将左手设定为低处(l：第1位置)，将右手设定为高处(h：第2位置)，由视频取得装置2进行拍摄，由处理部31基于式(22)估计血压p的绝对值。
[0185]
在通过拍摄求出基于视频脉搏波的血压p的同时，作为比较血压的精度的真值，使用连续血压计(finometer midi；finapres medical systems)测量血压，并进行了比较。
[0186]
测量进行60秒，在该测量过程中，为了赋予血压变动，用aeromoke(注册商标)进行了蹬脚动作。在左手低处、右手高处得到的视频脉搏波信号如图6的(a)、图6的(b)所示。
[0187]
右手、左手的高度差为h＝50cm，偏差系数α使用表1的文献值α＝40mmhg、q＝0.735[mmhg/cm](血液的密度＝水的密度)。将基于式(22)求出血压p时的结果作为与连续血压计的血压(以下，称为真值血压)之间的相关系数和均方根误差rmse(root mean squared error)示于表2。
[0188]
[表2]
[0189]
表2血压的相关性和误差(估计低处的收缩期血压的结果)
[0190] 相关系数rmse[mmhg]对象者10.5731.7对象者20.6154.6对象者30.5351.2对象者40.897.15对象者50.6168.8
[0191]
观察到血压的估计值与实测值有比较高的相关性，但存在rmse较大的对象者和较小的对象者。
[0192]
在本实施方式中，偏差系数α使用了文献值，但认为偏差系数α依赖于个人差异、被检者状况而变化。若各对象者使偏差系数α适当地变化，则分别为不同的值时，rmse比表2改善，在多数对象者中最佳值小于10mmhg。
[0193]
以上，证实了在本实施方式的血压估计装置1中能够进行血压的估计值，示出了如果准确地求出偏差系数α的值，则能够高精度地估计血压的可能性。
[0194]
[6.作用和效果]
[0195]
如上所述，实施方式的血压估计装置1能够基于根据由视频取得装置2取得的视频信号计算或检测出的、测量区域检测部312检测出的对象者的特定部位的高处和低处的测量位置、以及脉搏波信息检测部313检测出的高处和低处的脉搏波信息的脉搏波振幅的比信息，容易地估计血压。另外，如果也不需要相位差等与时间相关的信息，则实施方式的血压估计装置1不对仅能够根据视频信号检测的值应用回归式而直接进行血压估计，因此能够以较少的步骤估计血压。
[0196]
此外，在上述血压估计中，在脉搏波测量中使用了视频脉搏波，但式(22)不限于来自视频的信号，只要能够得到生物体的高处和低处的脉搏波信号，就能够估计血压p，因此也能够通过光电脉搏波计等检测脉搏波的装置来测量具有高低差的规定位置，从而估计血压。
[0197]
[7.变形例]
[0198]
[7-1.血压估计的变形例]
[0199]
在上述的实施方式中，例示了基于视频脉搏波信号的脉搏波振幅比信息来估计血压的情况，但也可以基于视频脉搏波信号的脉搏波振幅的差信息来估计血压。
[0200]
若对低处(l)和高处(h)考虑式(7)，则低处的情况下的收缩期血压p
sl
如下。
[0201]
[式23]
[0202][0203]
另外，高处的情况下的收缩期血压p
sh
如下。
[0204]
[式24]
[0205][0206]
进而，若从式(23)减去式(24)，则由于为如下式(25)，
[0207]
[式25]
[0208]
p
sl-p
sh
＝δp≈kd(j
l-1-j
h-1
)
ꢀꢀꢀ
(25)
[0209]
因此，得到式(26).
[0210]
[式26]
[0211][0212]
将式(26)代入式(23)，为式(27)，
[0213]
[式27]
[0214][0215]
根据式(19)，为
[0216][0217]
因此，式(27)成为式(28)，
[0218]
[式28]
[0219][0220]
该式(28)成为与式(20)相同的结果。
[0221]
若假设δp＝qh成立，并将其代入式(26)，则得到式(29)。
[0222]
[式29]
[0223][0224]
式(29)的右边能够实测，因此kd是已知的。若将该值表示为g＝kd，则则根据式
(7)，得到式(30)。
[0225]
[式30]
[0226][0227]
式(30)的g是视频脉搏波信号的脉搏波振幅j的差信息，能够直接测量。以下，将式(30)也称为血压函数。即，可以说该血压函数是从上述基本函数导出的，并且是以比较值信息(差信息)为变量，还包含偏差系数α的函数。
[0228]
另外，上述变形例的处理相当于图3的流程图中的计算差信息的处理(步骤s7
′
)。在使用该差信息的方法中，步骤s2～s5的处理也可以按照从高处到低处的顺序进行，各步骤的顺序也可以相反，也可以同时进行。
[0229]
[7-2.变形例利用参数映射]
[0230]
在实施方式、变形例中，基于式(22)、式(30)通过运算来估计血压，但也可以使用预先存储于存储部32中的信息来估计血压。即，在该情况下，在以检测位置的高低差h成为预先决定的位置的方式例如使手固定的情况下，式(22)的qh成为常数，因此如图7所示，在参照信息存储部324中，作为映射m1，预先存储通过常数qh与多个模式的r的组合计算出的qh/(1～r)的值p
′
，并且作为映射m2，预先存储相当于对象者的偏差系数α。与此相对，在从脉搏波信号检测出r的情况下，也可以读出与该检测出的r对应的p
′
和α，基于简易的运算式p＝p
′
α来估计血压。
[0231]
同样地，在存储部32中，作为映射m1
′
，也可以存储j和g＝kd的组合，并且作为映射m2，存储与对象者对应的偏差系数α。与此相对，在从脉搏波信号检测到j的情况下，也可以读出与该检测到的j对应的p
″
，基于简易的运算式p＝p
″
α来估计血压。此外，同样地，也可以针对每个不同的α准备多个映射等。
[0232]
[7-3.偏差系数的变形例]
[0233]
在上述实施方式中，偏差系数α使用了表1所示的范围43～53mmhg的文献值，但如上所述，认为根据个人、状况而变化。因此，以下记载校正α的方法。
[0234]
首先，在手对准与心脏的高度相等的位置(基准位置)的状态下，利用血压计测量血压的真值p0。根据此时的视频而测量j0。若将α作为未知数，将p0以及j0代入式(30)，则成为式(31)。
[0235]
[式31]
[0236][0237]
若将如式(31)那样决定的α设为α
*
，则能够如式(32)那样估计任意的血压。
[0238]
[式32]
[0239][0240]
在基于式(32)的情况下，需要测量的值为如下4个：
[0241]
i)从视频测量的低处的j
l
[0242]
ii)从视频测量的比低处高hcm的高处的jh[0243]
iii)从视频测量的心脏的位置处的j0[0244]
iv)与由血压计测量出的iii)对应的血压的真值p0。
[0245]
在使用式(22)的情况下，需要计算在相互存在hcm的高低差的2个部位的手的脉搏波振幅j
l
和jh。另一方面，在基于式(32)的方法中，如果暂时将j
l
和jh代入式(29)来决定g＝kd，将j0和p0代入式(31)来决定α
*
，则之后能够使用式(32)更容易地根据脉搏波振幅j来估计血压p。
[0246]
另外，在j
l
位于心脏的位置的情况下，即j0＝j
l
的情况下，也可以使用j
l
来代替j0。
[0247]
另外，α
*
有可能根据对象者的状态等而变化，因此优选定期地计算，更新参照信息存储部324中存储的值。处理部31还具备偏差系数决定部315，进行决定上述偏差系数α
*
的处理。
[0248]
在上述变形例中，由测量区域检测部312检测从视频测量的心脏的位置。并且，按每个对象者将作为使用式(32)的前提而测量的值、从视频测量的心脏的位置处的j0以及与由血压计测量出的j0对应的血压的真值p0存储于测量结果存储部322。另外，按每个对象者将基于式(32)计算出的偏差系数α
*
存储于参照信息存储部324。
[0249]
[7-4.使用每个人的正确的q的变形例]
[0250]
在上述的方法中，对于q，设为血液的密度与水的密度大致相等而使用水的密度。但是，如果使用血液的密度，则精度进一步提高。但是，血液的密度各个人存在偏差，如果能够简便地求出每个人的血液的密度，则能得到精度的提高。
[0251]
以下，示出简便地求出血液的密度的方法。
[0252]
首先，将对象者的规定部位置于低处，此时，测量该规定部位的血压p
l
。接着，在该状态下，使该规定部位上升到铅垂距离h的高处，测量该规定部位的血压ph。
[0253]
此时，如果参照式(17)、(21)，则低处的血压p
l
与高处的血压ph之差用式(33)表示。
[0254]
[式33]
[0255]
δp＝qh＝p
l-phꢀꢀꢀ
(33)
[0256]
通过将该求出的局部血压δp用于式(22)，能够作为对象者所固有的值使用，能够高精度地估计血压。
[0257]
此时使用的血压测量能够使用袖带式血压计、连续血压计等公知的血压计。此外，在使用连续血压计的情况下，也可以对在规定的时间内得到的低处、高处的连续血压值分别求为平均值，求出低处平均血压与高处平均血压之差。
[0258]
另外，如利用前述的参数映射所提及的那样，通过预先将局部血压δp相对于多个铅垂距离h的关系设为映射，能够简便且高精度地估计血压。
[0259]
[7-5.参数计算的变形例]
[0260]
另外，还提出了使用大量的数据来求出式(30)的未知参数的方法。假设式(30)总是成立的情况下，通过赋予某种血压变动而得到了由血压计测量的k(≥2)个不同的血压pk和脉搏波振幅jk(k＝1，2，
···
k)。此时，式(32)的未知参数的估计值g(带帽)、α(带帽)能够通过最小平方法得到。即，在式(34)时，
[0261]
[式34]
[0262][0263]
此时，g(带帽)、α(带帽)作为设模型式(35)的残差的范数式(36)为最小的正规方程式的解，成为式(37)。
[0264]
[式35]
[0265]
y＝ax ε
ꢀꢀꢀ
(35)
[0266]
[式36]
[0267]
ε
t
ε＝(y-ax)
t
(y-ax)
ꢀꢀꢀ
(36)
[0268]
[式37]
[0269][0270]
此时所需的最小的数据数为如下4个：
[0271]
i)从视频测量的不同的2个脉搏波振幅j1、j2[0272]
ii)由血压计测量出的不同的2个血压p1、p2[0273]
但是，需要以使2个血压不同的方式施加某种血压变动。
[0274]
若进一步使式(30)一般化，则针对不同的血压pk和脉搏波振幅jk(k＝1，2，
···
k)，如果假定式(38)成立，
[0275]
[式38]
[0276][0277]
则考虑将式(36)扩展为n(≤k)次的模型(极其普通的重回归模型)
[0278]
[式39]
[0279]
y＝ax ε (39)
[0280]
此处，为式(40)。
[0281]
[式40]
[0282][0283]
得到估计参数如式(41)。
[0284]
[式41]
[0285]
x＝(a
t
a)-1atyꢀꢀꢀꢀ
(41)
[0286]
此时所需的最小的数据数为如下2n个：
[0287]
i)从视频测量的不同的n个脉搏波振幅jk(k＝1，2，
···
n)
[0288]
ii)由血压计测量的不同的n个血压pk(k＝1，2，
···
n)
[0289]
在上述多个变形例中，除了计算出的值不同这一点以外，起到与实施方式相同的
效果。
[0290]
[7-6.使用各部位的校正系数的变形例]
[0291]
在本发明的方法中，如果在相同高度测量生物体的不同的规定部位，则计算出相等值的脉搏波振幅j。然而，例如，当将右手和左手放置在相同高度的位置并测量各自的脉搏波振幅j时，可知存在一些偏差。
[0292]
认为这是因为右手和左手的血管的特性等未必完全相同。当然，如果是手、脸等血管特性明显不同的部位，则即使在相同的高度进行测量，各个脉搏波振幅j也不会成为相等的值。若脉搏波振幅j在每个部位不同，则当然也会对血压的估计造成影响。因此，需要对每个部位进行校正。
[0293]
以下，以使用双手、将右手设定为高处、将左手设定为低处的情况为例，示出对每个部位进行校正的方法。
[0294]
假设在相同高度的位置测量的右手和左手的脉搏波振幅δj
left
、δj
right
不同。
[0295]
此时，若导入左右的脉搏波振幅比(每个部位的脉搏波振幅比)r
lr
，则成为式(42)。
[0296]
[式42]
[0297]rlr
＝δj
left
/δj
right (42)
[0298]
如果r
lr
为常数，则能够校正在右手的脉搏波振幅δj
right
与左手的脉搏波振幅δj
left
之间原本存在的偏差(差)。式(42)能够变形为式(43)。
[0299]
[式43]
[0300]
δj
left
＝r
lr
·
δj
right
ꢀꢀ
(43)
[0301]
因此，根据式(22)、低处相对于高处的比信息r＝j
l
/jh、以及式(42)，排除了脉搏波振幅的左右的差(每个部位的差)的影响的血压估计式得到为式(44)。
[0302]
[式44]
[0303][0304]
因此，r
lr
也可以说是对不同部位彼此的脉搏波信息进行校正的系数(校正系数)。
[0305]
这样，能够简便地测量左右的脉搏波振幅比(每个部位的脉搏波振幅比)r
lr
。
[0306]
在右手和左手的情况下，通过将双手固定在相同高度的位置，使用视频脉搏波或光电脉搏波测量各自的脉搏波振幅而得到r
lr
。为了进一步提高r
lr
的精度，可以通过多次进行该测量并求出r
lr
的平均值来实现。
[0307]
通过使用简便地得到的每个部位的脉搏波振幅比r
lr
来校正每个部位的脉搏波振幅，能够更高精度地估计血压。另外，通过利用每个部位的脉搏波振幅比将多个部位关联起来，仅测量1个部位，就能够校正其他部位的脉搏波振幅，能够减轻测量的负担。
[0308]
[8.其它]
[0309]
在实施方式中，作为摄像元件，主要例示了彩色图像或单色图像，但不限于此。如上所述，由于视频脉搏波的信号值i与血管截面积a成比例，因此只要能够得到反映该关系的信息即可。因此，摄像元件可以使用红外线图像，也可以使用超声波。
[0310]
在实施方式中，例示了计算脸部区域的大小hf，并基于该大小来计算高处以及低处的手掌区域的重心点在铅垂方向上的差(距离hv)的方法，但也可以计算脸部区域以外的部位的大小，另外，也可以不基于手掌区域而基于手的手指中最长的手指的指尖来计算高
处以及低处的位置在铅垂方向上的差(距离h)。此外，计算距离hv的基准也可以是生物体以外的基准。
[0311]
在实施方式中，公开了不使用相位信息等与时间相关的信息(脉搏波传播速度)来估计血压，但为了提高精度，并不妨碍使用上述信息。也可以对在实施方式中求出的血压信息使用由脉搏波传播速度估计的血压、与脉搏波传播速度相关的参数等来进行校正等。另外，相反地，也可以利用实施方式的参数、血压值对由脉搏波传播速度估计的血压进行校正。
[0312]
标号说明
[0313]
1 血压估计装置
[0314]
2 视频取得装置
[0315]
2a 照明装置
[0316]
3 信息处理装置
[0317]
3a cpu
[0318]
3b 存储器
[0319]
3c 存储部
[0320]
3d 接口(if)部
[0321]
3f 记录介质
[0322]
4 输出装置
[0323]
31 处理部
[0324]
311 视频信号取得部
[0325]
312 测量区域检测部
[0326]
313 脉搏波信息检测部
[0327]
314 血压估计部
[0328]
315 偏差系数确定部
[0329]
32 存储部
[0330]
321 视频信息存储部
[0331]
322 测量结果检测部
[0332]
323 估计结果存储部
[0333]
324 参照信息存储部。