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WO2017188121A1 - 推定装置 - Google Patents

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WO2017188121A1
WO2017188121A1 PCT/JP2017/015908 JP2017015908W WO2017188121A1 WO 2017188121 A1 WO2017188121 A1 WO 2017188121A1 JP 2017015908 W JP2017015908 W JP 2017015908W WO 2017188121 A1 WO2017188121 A1 WO 2017188121A1
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WO
WIPO (PCT)
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wavelength
living body
signal
color difference
optical information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2017/015908
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
潔 山本
祥宏 野口
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Asahi Kasei Corp
Asahi Chemical Industry Co Ltd
Original Assignee
Asahi Kasei Corp
Asahi Chemical Industry Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Asahi Kasei Corp, Asahi Chemical Industry Co Ltd filed Critical Asahi Kasei Corp
Priority to EP17789404.5A priority Critical patent/EP3449825A1/en
Priority to JP2018514550A priority patent/JP6821662B2/ja
Publication of WO2017188121A1 publication Critical patent/WO2017188121A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Priority to US16/172,841 priority patent/US20190069780A1/en
Ceased legal-status Critical Current

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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
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    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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    • A61B5/7225—Details of analogue processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
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    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681—Wristwatch-type devices

Definitions

  • the present invention relates to an estimation device.
  • Non-Patent Document 1 Ufuk Bal, “Non-contact estimation of heart rate and oxygen saturating using ambient light, USA, The Optical Society, Bio-America 86, USA. 6, Issue 1, pp. 86-97
  • the conventional estimation device detects the peak and bottom of the pulse wave in order to estimate the blood oxygen concentration from the RGB signals.
  • an estimation device for estimating blood oxygen concentration in a living body an acquisition unit that acquires optical information from the living body, and a signal included in the optical information are converted into a first color difference signal.
  • An estimation device includes a conversion unit and a calculation unit that calculates a blood oxygen concentration of a living body based on a first color difference signal.
  • summary of a structure of the estimation apparatus 100 is shown.
  • summary of a structure of the estimation system 200 which concerns on Example 1 is shown.
  • 3 is an example of a flowchart illustrating an operation of the estimation apparatus 100 according to the first embodiment.
  • summary of the estimation method of the estimation apparatus 100 which concerns on Example 1 is shown.
  • An example of the RGB signal which the acquisition part 20 acquired is shown.
  • An example of each YCbCr signal acquired by the acquisition unit 20 is shown.
  • the correct value of SpO 2 detected from the living body 110 is shown.
  • the estimated value of the blood oxygen concentration which the estimation apparatus 100 estimated is shown.
  • An example of the structure of the estimation apparatus 100 which concerns on Example 2 is shown.
  • An example of the structure of the estimation apparatus 100 which concerns on Example 2 is shown.
  • wavelength of irradiation light when the irradiation light of the light source 10 contains the wavelength of visible light is shown.
  • wavelengths other than visible light is shown.
  • FIG. 1 shows an outline of the configuration of the estimation device 100.
  • the estimation apparatus 100 of this example includes an acquisition unit 20, a conversion unit 30, and a calculation unit 40.
  • the estimation device 100 estimates the blood oxygen concentration of the living body 110.
  • the blood oxygen concentration is the oxygen concentration in the blood of the living body 110, and in one example, refers to oxygen saturation (SpO 2 ). For example, if SpO 2 is estimated, it becomes an index for determining the respiratory state of the living body 110.
  • the living body 110 of this example is a human, but is not limited thereto.
  • the living body 110 only needs to have the estimation target of the estimation apparatus 100 in the blood.
  • the living body 110 may be an animal other than a human.
  • SpO 2 indicates the ratio of oxygenated hemoglobin HbO 2 to reduced hemoglobin Hb in the blood of the living body 110.
  • Oxygenated hemoglobin HbO 2 is hemoglobin bound to oxygen
  • reduced hemoglobin Hb is hemoglobin not bound to oxygen. That is, SpO 2 indicates the rate at which hemoglobin is bound to oxygen.
  • the degree of absorption of light by oxyhemoglobin HbO 2 and reduced hemoglobin Hb differs.
  • reduced hemoglobin Hb absorbs light having a red wavelength than oxyhemoglobin HbO 2 . By utilizing this property, SpO 2 is calculated.
  • the acquisition unit 20 acquires information related to the living body 110.
  • the acquisition unit 20 acquires optical information of the living body 110 as information regarding the living body 110.
  • the acquisition unit 20 may acquire optical information of the whole body of the living body 110 or may acquire optical information of a single part of the living body 110.
  • the optical information is optical information regarding the living body 110 acquired by a camera or an optical element.
  • the optical information may be image data such as a still image or a moving image.
  • the acquisition unit 20 acquires pulse wave information from the optical information of the living body 110.
  • the pulse wave information is information related to a pulse wave indicating a time waveform due to pulsation of a blood vessel of the living body 110.
  • the conversion unit 30 converts a signal included in the optical information acquired by the acquisition unit 20 into a color difference signal. In one example, the conversion unit 30 converts a part of the image data signal into a color difference signal. The conversion unit 30 converts the signal included in the optical information into a first color difference signal and a second color difference signal different from the first color difference signal. The conversion unit 30 may convert a part of the image data signal into a luminance signal. For example, the conversion unit 30 converts the optical information of the living body 110 into a luminance signal Y and color difference signals Cb and Cr.
  • the calculation unit 40 calculates the feature amount of the living body 110 from the optical information acquired by the acquisition unit 20.
  • the calculation unit 40 calculates the blood oxygen concentration of the living body 110 based on the first color difference signal and the second color difference signal converted by the conversion unit 30.
  • the calculation unit 40 calculates the blood oxygen concentration of the living body 110 using the ratio between the first color difference signal and the second color difference signal. Further, the calculation unit 40 may calculate the blood oxygen concentration based on the difference between the first color difference signal and the second color difference signal.
  • the calculation unit 40 calculates SpO 2 from the Cb signal.
  • the calculation unit 40 is a semiconductor device such as a large-scale integrated circuit (LSI: Large-Scale Integration).
  • the feature amount of the living body 110 is a numerical value of a feature related to the state of the living body.
  • the feature amount of the living body 110 particularly refers to the blood oxygen concentration of the living body 110.
  • the feature quantity of the living body 110 may include a feature quantity related to the pulse wave of the living body 110, a feature quantity related to the blood pressure of the living body 110, a feature quantity related to the age of the living body 110, a feature quantity related to the motion of the living body 110, and the like.
  • FIG. 2 illustrates an outline of a configuration of the estimation system 200 according to the first embodiment.
  • the estimation system 200 includes a light source 10 and an estimation device 100.
  • the estimation apparatus 100 of this example includes an acquisition unit 20, a conversion unit 30, a calculation unit 40, and an extraction unit 50. Note that the estimation device 100 may include the light source 10.
  • the light source 10 irradiates the living body 110 with irradiation light having a predetermined wavelength.
  • the irradiation light emitted by the light source 10 may include a plurality of wavelengths.
  • the irradiation light emitted by the light source 10 includes visible light.
  • the light source 10 may irradiate irradiation light including light having a wavelength other than visible light.
  • the light source 10 is a white light source.
  • the white light source may be ambient light, a fluorescent lamp, an LED bulb, sunlight, or the like.
  • the acquisition unit 20 has a camera.
  • the acquisition unit 20 of this example acquires optical information related to the living body 110 by photographing the living body 110 with a camera.
  • the acquisition unit 20 acquires the color difference signal acquired from the optical information of the living body 110 as the pulse wave information of the living body 110.
  • the acquisition unit 20 acquires image information in addition to pulse wave information from optical information.
  • the acquisition unit 20 acquires the age, sex, and the like of the living body 110 estimated from the image of the living body 110 as the image information.
  • the optical information may be image data such as a still image or a moving image.
  • the extraction unit 50 identifies a target region (ROI) of the living body 110 and extracts a part of the optical information according to the ROI.
  • the extraction unit 50 identifies the ROI of the living body 110 based on the optical information acquired by the acquisition unit 20 or the signal converted by the conversion unit 30. In one example, the extraction unit 50 identifies the ROI of the living body 110 from the image captured by the acquisition unit 20.
  • the extraction unit 50 may detect the ROI of the living body 110 from the luminance signal converted by the conversion unit 30. For example, the extraction unit 50 specifies the position of the face of the living body 110 based on the luminance signal obtained from the optical information, and extracts image data corresponding to the face from the optical information.
  • the conversion unit 30 converts the face image data signal into a color difference signal.
  • the extraction unit 50 of this example identifies the position of the nose of the living body 110 based on the optical information, and extracts image data corresponding to the nose of the living body 110 from the optical information. Note that the extraction unit 50 may specify the ROI from the gray scale image of the living body 110 instead of the luminance signal.
  • the conversion unit 30 converts the optical information extracted by the extraction unit 50 into a color difference signal.
  • the conversion unit 30 of this example converts a signal of image data of the nose of the living body 110 into a color difference signal.
  • the calculation unit 40 calculates the feature amount of the living body 110 based on the color difference signal of the nose of the living body 110.
  • FIG. 3 is an example of a flowchart illustrating the operation of the estimation apparatus 100 according to the first embodiment.
  • FIG. 4 illustrates an example of an outline of an estimation method of the estimation apparatus 100 according to the first embodiment.
  • step S100 the acquisition unit 20 acquires optical information of the living body 110.
  • the acquisition unit 20 of this example acquires optical information of a human being who is the living body 110.
  • the acquisition unit 20 has a camera and acquires image data of the living body 110.
  • the extraction unit 50 identifies the ROI of the living body 110 from the optical information.
  • the extraction unit 50 of this example identifies the ROI of the living body 110 from the camera image.
  • the extraction unit 50 identifies the region of the nose 112 as the ROI.
  • the acquisition unit 20 extracts an ROI image corresponding to the identified region of the nose 112.
  • the extraction unit 50 of this example specifies the position of the nose 112 of the living body 110 by image recognition of the camera image of the living body 110. Further, the extraction unit 50 may specify the position of the nose 112 of the living body 110 by detecting the luminance signal.
  • step S104 the conversion unit 30 performs color conversion of the ROI image.
  • the conversion unit 30 of this example converts the ROI image into a YCbCr image.
  • the YCbCr signal is expressed by the following equation. Note that the conversion formula of the YCbCr signal in this example is an example, and the present invention is not limited to this.
  • the conversion unit 30 acquires a Cb image and a Cr image from the extracted ROI image.
  • Y 0.30R + 0.59G + 0.11B
  • step S106 the calculation unit 40 performs filter processing on the Cb image and the Cr image.
  • the calculation unit 40 smoothes the Cb image and the Cr image by filter processing.
  • the calculation unit 40 of this example applies a Gaussian filter to the Cb image and the Cr image.
  • the Gaussian distribution of this example is shown by the following equation.
  • step S108 the calculation unit 40 calculates the average of the pixel values of the color difference signal image.
  • the calculation unit 40 of this example calculates the average of the pixel values of the Cb image and the Cr image.
  • the calculation unit 40 improves the estimation accuracy of the blood oxygen concentration by calculating the average of the Cb image and the Cr image.
  • step S110 the calculation unit 40 calculates the ratio of the color difference signals. Thereby, the calculation unit 40 can estimate the blood oxygen concentration of the living body 110.
  • the calculation unit 40 of this example calculates the ratio of the Cb signal and the Cr signal.
  • the calculation unit 40 may calculate the difference between the Cb signal and the Cr signal in addition to the ratio between the Cb signal and the Cr signal.
  • FIG. 5 shows an example of the RGB signal acquired by the acquisition unit 20.
  • the vertical axis represents the signal intensity of each signal of RGB, and the horizontal axis represents time [s].
  • RGB signals from time 0 seconds to 300 seconds are shown.
  • the signal intensity of the R signal, G signal, and B signal have similar waveforms. That is, at substantially the same time, the waveform has peaks and valleys. For example, in the vicinity of 150 seconds, a trough occurs in the waveform according to the decrease in blood volume. That is, the signal intensity of the R signal, the G signal, and the B signal changes according to the blood volume of the living body 110. Therefore, only by observing the signal intensity of the R signal, the G signal, and the B signal, the change according to the blood volume becomes dominant, and it is difficult to acquire the change in the blood oxygen concentration.
  • FIG. 6 shows an example of each YCbCr signal acquired by the acquisition unit 20.
  • the vertical axis represents the signal intensity of each YCbCr signal, and the horizontal axis represents time [s].
  • a YCbCr signal from time 0 to 300 seconds is shown.
  • the signal strengths of the Y signal, Cb signal, and Cr signal have waveforms with different behaviors.
  • the Y signal has a trough of signal strength around 150 seconds.
  • the Cb signal has a peak of signal strength around 150 seconds.
  • the Cr signal does not have peaks and valleys of signal intensity around 150 seconds. That is, the estimation apparatus 100 can separate and process the Y signal, which is a luminance signal that is dominated by the influence of blood volume, and the Cb signal and Cr signal, which are color difference signals that are not dominated by the influence of blood volume. Further, the estimation apparatus 100 considers absorption other than blood as constant, focusing only on arterial blood fluctuations.
  • the estimation apparatus 100 can estimate the blood oxygen concentration of the living body 110 by calculation using the Cb signal and the Cr signal. Therefore, it is not necessary to use the AC component of the pulse wave of the living body 110 for the estimation of the blood oxygen concentration by calculation using the YCbCr signal. Moreover, the estimation apparatus 100 according to the present specification can estimate the blood oxygen concentration of the living body 110 without using a plurality of types of light.
  • the signal intensity of the RGB signal of FIG. 5 changes with the same tendency according to the blood volume of the living body 110.
  • the brightness (luminance) of the RGB signal has changed. Therefore, the Y signal that is the luminance signal in FIG. 6 changes in the same way as the RGB signal, and the influence of the blood volume becomes a dominant signal.
  • the blood oxygen saturation level changes, the amount of light absorption varies depending on the wavelength of light, so that the influence appears predominantly in the Cb signal and Cr signal.
  • the estimation apparatus 100 is not the influence of the blood volume in the Cb signal and the Cr signal, and the influence of the blood oxygen saturation is dominant. Therefore, the estimation apparatus 100 is not an AC component of the pulse wave of the living body 110, The blood oxygen concentration can be estimated using at least one bias component of the Cb signal or the Cr signal.
  • the influence of the blood volume cannot be removed from the bias component of the RGB signal, and it is difficult to estimate the blood oxygen concentration from the bias component of the RGB signal. is there.
  • the estimation apparatus 100 can estimate the blood oxygen concentration without using the AC component of the pulse wave of the living body 110 by using the YCbCr signal. In other words, the estimation apparatus 100 can estimate the blood oxygen concentration without using the ratio between the peak and bottom of the pulse wave of the living body 110.
  • FIG. 7 shows the correct value of SpO 2 detected from the living body 110.
  • the vertical axis represents SpO 2 [%], and the horizontal axis represents time [s].
  • FIG. 8 shows an estimated value of the blood oxygen concentration estimated by the estimating apparatus 100.
  • the horizontal axis indicates time [s].
  • the blood oxygen concentration is estimated at 0 to 300 seconds.
  • the correct value of SpO 2 in FIG. 7 is measured using a pulse oximeter.
  • the pulse oximeter calculates the blood oxygen concentration of the living body 110 using light of red and infrared wavelengths.
  • the blood oxygen concentration in FIG. 8 is estimated from the optical information of the living body 110 acquired by the estimation device 100 using a color difference signal.
  • the estimation apparatus 100 estimates the blood oxygen concentration having a waveform close to the correct value.
  • FIG. 7 there is a SpO 2 valley near 180 [s]
  • FIG. 8 there is a blood oxygen concentration valley near 150 [s].
  • the reason why the waveforms in FIGS. 7 and 8 are shifted in this way is that a time shift has occurred due to the signal processing of the pulse oximeter in FIG. Therefore, it can be seen that the estimating apparatus 100 can estimate the change in the blood oxygen concentration waveform in the same manner as the correct value measured by the pulse oximeter.
  • the value on the vertical axis in FIG. 8 is not the same as the value of SpO 2 in FIG. 7, but the value output by the estimation apparatus 100 and SpO 2 are the same as those performed by other SpO 2 measuring instruments.
  • a value corresponding to the SpO 2 value is output by checking the correspondence relationship between the correct answer values in advance.
  • FIG. 9 illustrates an exemplary configuration of the estimation apparatus 100 according to the second embodiment.
  • the estimation apparatus 100 of this example includes a light emitting unit 12 as the light source 10.
  • the estimation apparatus 100 includes a light receiving unit 22 as the acquisition unit 20.
  • the estimation apparatus 100 acquires optical information based on reflected light or transmitted light from the living body 110.
  • the estimation apparatus 100 acquires optical information of the living body 110 by detecting light corresponding to the light emitted from the light emitting unit 12 with the light receiving unit 22.
  • the estimation device 100 is provided in a wearable terminal.
  • the light emitting unit 12 includes a light emitting diode (LED) that irradiates the living body 110 with light having a predetermined wavelength.
  • the light emitting unit 12 may include a plurality of LEDs, and each may irradiate the living body 110 with light having a single wavelength.
  • the light emitting unit 12 irradiates the living body 110 with irradiation light having a plurality of wavelengths in the visible light region.
  • the light emitting unit 12 may irradiate the living body 110 with irradiation light including a wavelength other than the visible light region.
  • the light emitting unit 12 irradiates the living body 110 with irradiation light having the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light emitting unit 12 emits light having a wavelength having a larger absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 of blood of the living body 110 as the first wavelength ⁇ 1 .
  • the light emitting unit 12 emits light having a wavelength that has a smaller absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 of blood of the living body 110 as the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light emitting unit 12 emits irradiation light having blue and red wavelengths.
  • the light emitting unit 12 may irradiate the living body 110 with irradiation light having both the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light emitting unit 12 may irradiate the living body 110 with irradiation light of the first wavelength ⁇ 1 , the second wavelength ⁇ 2 , and the third wavelength ⁇ 3 .
  • the light emitting unit 12 emits light having a green wavelength between the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 as the third wavelength ⁇ 3 .
  • the light emitting unit 12 irradiates the living body 110 with white irradiation light.
  • the light emission part 12 irradiates the biological body 110 with the irradiation light of a some wavelength simultaneously.
  • the light emitting unit 12 may sequentially irradiate the living body 110 with irradiation light having a plurality of wavelengths.
  • the light emitting unit 12 may include a filter unit that removes light in a partial wavelength region from the irradiation light.
  • the light receiving unit 22 is an optical element that detects reflected light or transmitted light of the light emitted from the light emitting unit 12.
  • the light receiving unit 22 may include an image sensor such as a CCD image sensor or a CMOS image sensor.
  • the light receiving unit 22 of the present example receives reflected light that is reflected from the irradiation light from the living body 110.
  • the light receiving unit 22 may receive reflected light based on irradiation light with a plurality of wavelengths simultaneously irradiated from the light emitting unit 12 to the living body 110.
  • the light receiving unit 22 may detect the transmitted light that the light emitting unit 12 irradiates the skin of the living body 110 with infrared light (IR) and transmits the living body 110. Thereby, the acquisition unit 20 acquires the optical information of the living body 110.
  • IR infrared light
  • FIG. 10 illustrates an exemplary configuration of the estimation apparatus 100 according to the second embodiment.
  • the estimation device 100 is a wearable device including the light source 10 and the light receiving unit 22.
  • the estimation apparatus 100 of this example is attached to the wrist of the living body 110.
  • the light emitting unit 12 irradiates the living body 110 with irradiation light having the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light emitting unit 12 emits light having a wavelength having a larger absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 of blood of the living body 110 as the first wavelength ⁇ 1 .
  • the light emitting unit 12 emits light having a wavelength that has a smaller absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 of blood of the living body 110 as the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light emitting unit 12 emits irradiation light having blue and red wavelengths.
  • the light emitting unit 12 may irradiate the living body 110 with irradiation light having both the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light emitting unit 12 may irradiate the living body 110 with irradiation light of the first wavelength ⁇ 1 , the second wavelength ⁇ 2 , and the third wavelength ⁇ 3 .
  • the light emitting unit 12 emits light having a green wavelength between the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 as the third wavelength ⁇ 3 .
  • the light emitting unit 12 irradiates the living body 110 with white irradiation light.
  • the light receiving unit 22 detects reflected light or transmitted light from the living body 110 of the irradiation light of the light source 10.
  • the light receiving unit 22 of this example includes a light receiving element that receives reflected light from the living body 110.
  • the estimation apparatus 100 of this example includes an extraction unit 50 and processes the output of the light receiving unit 22 as an ROI.
  • the estimation apparatus 100 of the present example can easily estimate the blood oxygen concentration of the living body 110 by being attached to the wrist of the living body 110. Thereby, the estimation apparatus 100 can easily estimate the blood oxygen concentration for a long time. Moreover, the estimation apparatus 100 may measure the activity amount of the living body 110 in addition to the blood oxygen concentration by providing an acceleration sensor. In this case, the estimation apparatus 100 can acquire information in which the blood oxygen concentration and the feature amount of the living body 110 are combined.
  • FIG. 11 shows an example of the wavelength of the irradiation light when the irradiation light of the light source 10 includes the wavelength of visible light.
  • the light source 10 of this example irradiates irradiation light having three wavelengths, a first wavelength ⁇ 1 , a second wavelength ⁇ 2, and a third wavelength ⁇ 3 .
  • the light source 10 irradiates light having a first wavelength ⁇ 1 having a larger absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 in blood of the living body 110.
  • the light source 10 of this example selects a wavelength between 575 nm and 800 nm as the first wavelength ⁇ 1 .
  • the light source 10 irradiates light having a second wavelength ⁇ 2 having a smaller absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 in blood of the living body 110.
  • the light source 10 of this example selects a wavelength between 450 nm and 500 nm as the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light source 10 emits light having a third wavelength ⁇ 3 between the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light source 10 of this example selects a wavelength from 500 nm to 580 nm as the third wavelength ⁇ 3 .
  • the estimation apparatus 100 of the present example can select wavelengths having different absorption coefficients between oxidized hemoglobin HbO 2 and reduced hemoglobin Hb even using irradiation light including only the wavelength of visible light.
  • the estimation apparatus 100 can estimate the blood oxygen concentration of the living body 110 if it can select wavelengths having different absorption coefficients for the oxygenated hemoglobin HbO 2 and the reduced hemoglobin Hb.
  • the irradiation light of the estimation apparatus 100 may have only the wavelength of visible light.
  • FIG. 12 shows an example of the wavelength of the irradiation light when the irradiation light of the light source 10 includes a wavelength other than visible light.
  • the light source 10 of this example irradiates irradiation light having three wavelengths, a first wavelength ⁇ 1 , a second wavelength ⁇ 2, and a third wavelength ⁇ 3 .
  • the light source 10 irradiates light having a first wavelength ⁇ 1 having a larger absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 in blood of the living body 110.
  • the light source 10 of this example selects a wavelength between 575 nm and 800 nm as the first wavelength ⁇ 1 .
  • the light source 10 irradiates light having a second wavelength ⁇ 2 having a smaller absorption coefficient of reduced hemoglobin Hb than oxyhemoglobin HbO 2 in blood of the living body 110.
  • the light source 10 of this example selects a wavelength between 800 nm and 1000 nm as the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light source 10 emits light having a third wavelength ⁇ 3 between the first wavelength ⁇ 1 and the second wavelength ⁇ 2 .
  • the light source 10 of this example selects a wavelength from 775 nm to 825 nm as the third wavelength ⁇ 3 .
  • the estimation apparatus 100 of the present example has wavelengths with different absorption coefficients between oxygenated hemoglobin HbO 2 and reduced hemoglobin Hb even when using irradiation light including wavelengths other than visible light in addition to the wavelength of visible light. You can choose.
  • the estimation apparatus 100 can estimate the blood oxygen concentration of the living body 110 if it can select wavelengths having different absorption coefficients for the oxygenated hemoglobin HbO 2 and the reduced hemoglobin Hb.
  • the irradiation light of the estimation apparatus 100 may have a wavelength other than visible light.

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Abstract

生体の血中酸素濃度を推定する推定装置であって、生体からの光学情報を取得する取得部と、光学情報が有する信号を第１色差信号に変換する変換部と、第１色差信号に基づいて、生体の血中酸素濃度を算出する算出部とを備える推定装置を提供する。また、取得部は、生体からの反射光に基づいて、光学情報を取得してよい。さらに、変換部は、光学情報が有する信号を、第１色差信号と異なる第２色差信号に変換し、算出部は、第１色差信号および第２色差信号に基づいて、血中酸素濃度を算出してよい。

Description

推定装置
　本発明は、推定装置に関する。
　従来、ＲＧＢ信号から生体の血中酸素濃度を推定する推定装置が知られている（例えば、非特許文献１、特許文献１－４参照）。
　［非特許文献］
　非特許文献１　Ｕｆｕｋ　Ｂａｌ，　"Ｎｏｎ－ｃｏｎｔａｃｔ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｅａｒｔ　ｒａｔｅ　ａｎｄ　ｏｘｙｇｅｎ　ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ａｍｂｉｅｎｔ　ｌｉｇｈｔ"，　ＵＳＡ，　Ｔｈｅ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｓｏｃｉｅｔｙｏｆ　Ａｍｅｒｉｃａ，　Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ　Ｏｐｔｉｃｓ　Ｅｘｐｒｅｓｓ　８６，　Ｊａｎｕａｒｙ　１，　２０１５，　Ｖｏｌ．　６，　Ｉｓｓｕｅ　１，　ｐｐ．　８６－９７　
　［特許文献］
　特許文献１　特開２０１２－１４３３９９号公報
　特許文献２　特開２０１２－１２５５０１号公報
　特許文献３　特開平６－２８５０５０号公報
　特許文献４　特表２０１４－５２９４３９号公報
解決しようとする課題
　しかしながら、従来の推定装置は、ＲＧＢ信号から血中酸素濃度を推定するために、脈波のピークおよびボトムを検出していた。
一般的開示
　本発明の第１の態様においては、生体の血中酸素濃度を推定する推定装置であって、生体からの光学情報を取得する取得部と、光学情報が有する信号を第１色差信号に変換する変換部と、第１色差信号に基づいて、生体の血中酸素濃度を算出する算出部とを備える推定装置を提供する。
　なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
推定装置１００の構成の概要を示す。 実施例１に係る推定システム２００の構成の概要を示す。 実施例１に係る推定装置１００の動作を示すフローチャートの一例である。 実施例１に係る推定装置１００の推定方法の概要の一例を示す。 取得部２０が取得したＲＧＢ信号の一例を示す。 取得部２０が取得したＹＣｂＣｒの各信号の一例を示す。 生体１１０から検出されるＳｐＯ２の正解値を示す。 推定装置１００が推定した血中酸素濃度の推定値を示す。 実施例２に係る推定装置１００の構成の一例を示す。 実施例２に係る推定装置１００の構成の一例を示す。 光源１０の照射光が可視光の波長を含む場合の照射光の波長の一例を示す。 光源１０の照射光が可視光以外の波長を含む場合の照射光の波長の一例を示す。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
　図１は、推定装置１００の構成の概要を示す。本例の推定装置１００は、取得部２０、変換部３０および算出部４０を備える。
　推定装置１００は、生体１１０の血中酸素濃度を推定する。血中酸素濃度とは、生体１１０の血中の酸素濃度であり、一例において、酸素飽和度（ＳｐＯ２）を指す。例えば、ＳｐＯ２を推定すれば、生体１１０の呼吸状態を判断する指標となる。本例の生体１１０は、ヒトであるがこれに限られない。生体１１０は、推定装置１００の推定対象を血中に有するものであればよい。例えば、生体１１０は、ヒト以外の動物等であってよい。
　ＳｐＯ２は、生体１１０の血液中における、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２と還元ヘモグロビンＨｂとの比を示す。酸化ヘモグロビンＨｂＯ２は、酸素と結合したヘモグロビンであり、還元ヘモグロビンＨｂは、酸素と結合していないヘモグロビンである。つまり、ＳｐＯ２は、ヘモグロビンが酸素と結合している割合を示す。波長ごとに、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２と還元ヘモグロビンＨｂが光を吸収する度合いが異なる。例えば、還元ヘモグロビンＨｂは、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２よりも赤色の波長の光を吸収する。この性質を利用することにより、ＳｐＯ２が算出される。
　取得部２０は、生体１１０に関する情報を取得する。一例において、取得部２０は、生体１１０に関する情報として、生体１１０の光学情報を取得する。取得部２０は、生体１１０の全身の光学情報を取得しても、生体１１０の単一部位の光学情報を取得してもよい。光学情報とは、カメラ又は光学素子により取得された生体１１０に関する光学的な情報である。光学情報は、静止画又は動画等の画像データであってよい。また、取得部２０は、生体１１０の光学情報から脈波情報を取得する。脈波情報とは、生体１１０の血管の脈動による時間波形を示す脈波に関する情報である。
　変換部３０は、取得部２０が取得した光学情報が有する信号を色差信号に変換する。一例において、変換部３０は、画像データの一部の信号を色差信号に変換する。変換部３０は、光学情報が有する信号を、第１色差信号および第１色差信号と異なる第２色差信号に変換する。また、変換部３０は、画像データの一部の信号を、輝度信号に変換してもよい。例えば、変換部３０は、生体１１０の光学情報を、輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ，Ｃｒに変換する。
　算出部４０は、取得部２０が取得した光学情報から、生体１１０の特徴量を算出する。算出部４０は、変換部３０が変換した第１色差信号および第２色差信号に基づいて、生体１１０の血中酸素濃度を算出する。算出部４０は、第１色差信号および第２色差信号の比を用いて、生体１１０の血中酸素濃度を算出する。また、算出部４０は、第１色差信号および第２色差信号の差分に基づいて、血中酸素濃度を算出してよい。一例において、算出部４０は、Ｃｂ信号からＳｐＯ２を算出する。例えば、算出部４０は、大規模集積回路（ＬＳＩ：Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の半導体装置である。
　ここで、生体１１０の特徴量とは、生体の状態に関する特徴を数値化したものである。本明細書において、生体１１０の特徴量とは、特に、生体１１０の血中酸素濃度を指す。但し、生体１１０の特徴量には、生体１１０の脈波に関する特徴量、生体１１０の血圧に関する特徴量、生体１１０の年齢に関する特徴量、生体１１０の運動に関する特徴量等が含まれてよい。
　［実施例１］
　図２は、実施例１に係る推定システム２００の構成の概要を示す。推定システム２００は、光源１０および推定装置１００を備える。本例の推定装置１００は、取得部２０、変換部３０、算出部４０および抽出部５０を備える。なお、推定装置１００は、光源１０を備えてもよい。
　光源１０は、生体１１０に予め定められた波長の照射光を照射する。光源１０が照射する照射光には、複数の波長が含まれてよい。一例において、光源１０が照射する照射光は、可視光を含む。但し、光源１０は、可視光以外の波長の光を含む照射光を照射してよい。例えば、光源１０は、白色光源である。白色光源は、環境光、蛍光灯、ＬＥＤ電球、太陽光等であってよい。
　取得部２０は、カメラを有する。本例の取得部２０は、カメラで生体１１０を撮影することにより、生体１１０に関する光学情報を取得する。例えば、取得部２０は、生体１１０の脈波情報として、生体１１０の光学情報から取得された色差信号を取得する。取得部２０は、カメラを有する場合、光学情報から脈波情報に加えて、画像情報を取得する。例えば、取得部２０は、画像情報として、生体１１０の画像から推定された生体１１０の年齢、性別等を取得する。なお、光学情報は、静止画又は動画等の画像データであってよい。
　抽出部５０は、生体１１０の対象領域（ＲＯＩ）を特定し、ＲＯＩに応じて光学情報の一部を抽出する。抽出部５０は、取得部２０が取得した光学情報又は変換部３０が変換した信号に基づいて、生体１１０のＲＯＩを特定する。一例において、抽出部５０は、取得部２０が撮影した画像から生体１１０のＲＯＩを特定する。また、抽出部５０は、変換部３０が変換した輝度信号から生体１１０のＲＯＩを検出してよい。例えば、抽出部５０は、光学情報から得た輝度信号に基づいて生体１１０の顔の位置を特定し、光学情報から顔に応じた画像データを抽出する。この場合、変換部３０は、顔の画像データの信号を色差信号に変換する。本例の抽出部５０は、光学情報に基づいて生体１１０の鼻の位置を特定し、光学情報から生体１１０の鼻に応じた画像データを抽出する。なお、抽出部５０は、輝度信号ではなく、生体１１０のグレースケール画像からＲＯＩを特定してもよい。
　変換部３０は、抽出部５０が抽出した光学情報を色差信号に変換する。本例の変換部３０は、生体１１０の鼻の画像データの信号を色差信号に変換する。これにより、算出部４０は、生体１１０の鼻の色差信号に基づいて、生体１１０の特徴量を算出する。
　図３は、実施例１に係る推定装置１００の動作を示すフローチャートの一例である。図４は、実施例１に係る推定装置１００の推定方法の概要の一例を示す。
　ステップＳ１００において、取得部２０は、生体１１０の光学情報を取得する。本例の取得部２０は、生体１１０であるヒトの光学情報を取得する。取得部２０は、カメラを有し、生体１１０の画像データを取得する。
　ステップＳ１０２において、抽出部５０は、光学情報から生体１１０のＲＯＩを特定する。本例の抽出部５０は、カメラ画像から生体１１０のＲＯＩを特定する。抽出部５０は、ＲＯＩとして鼻１１２の領域を特定する。取得部２０は、特定した鼻１１２の領域に対応するＲＯＩ画像を抽出する。本例の抽出部５０は、生体１１０のカメラ画像の画像認識により生体１１０の鼻１１２の位置を特定する。また、抽出部５０は、輝度信号を検出することにより、生体１１０の鼻１１２の位置を特定してもよい。
　ステップＳ１０４において、変換部３０は、ＲＯＩ画像の色変換を実行する。本例の変換部３０は、ＲＯＩ画像をＹＣｂＣｒ画像に変換する。例えば、ＲＧＢ画像からＹＣｂＣｒ画像に変換する場合、ＹＣｂＣｒ信号は、次式で示される。なお、本例のＹＣｂＣｒ信号の変換式は一例であり、これに限定されない。変換部３０は、抽出したＲＯＩ画像からＣｂ画像およびＣｒ画像を取得する。
　Ｙ＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ
　Ｃｂ＝－０．１７Ｒ－０．３３Ｇ＋０．５０Ｂ
　Ｃｒ＝０．５０Ｒ－０．４２Ｇ－０．０８Ｂ
　ステップＳ１０６において、算出部４０は、Ｃｂ画像およびＣｒ画像にフィルタ処理を施す。算出部４０は、フィルタ処理により、Ｃｂ画像およびＣｒ画像を平滑化する。本例の算出部４０は、Ｃｂ画像およびＣｒ画像にガウシアンフィルタを施す。
　本例のガウス分布は、次式で示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ステップＳ１０８において、算出部４０は、色差信号の画像の各画素値の平均を算出する。本例の算出部４０は、Ｃｂ画像およびＣｒ画像の各画素値の平均を算出する。算出部４０は、Ｃｂ画像およびＣｒ画像の平均を算出することにより、血中酸素濃度の推定精度を向上させる。
　ステップＳ１１０において、算出部４０は、色差信号の比を算出する。これにより、算出部４０は、生体１１０の血中酸素濃度を推定できる。本例の算出部４０は、Ｃｂ信号とＣｒ信号の比を算出する。算出部４０は、Ｃｂ信号とＣｒ信号の比の他に、Ｃｂ信号とＣｒ信号の差分を算出してもよい。
　図５は、取得部２０が取得したＲＧＢ信号の一例を示す。縦軸はＲＧＢの各信号の信号強度を示し、横軸は時間［ｓ］を示す。本例では、時間０秒から３００秒までのＲＧＢ信号を示している。
　Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号の信号強度は、類似した波形を有する。即ち、略同一の時刻において、波形の山と谷を有する。例えば、１５０秒付近で血液量の低下に応じて波形に谷が生じている。つまり、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号の信号強度は、生体１１０の血液量に応じて変化している。そのため、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号の信号強度を観測するだけでは、血液量に応じた変化が支配的になり、血中酸素濃度の変化を取得することが困難である。Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号を用いて血中酸素濃度を取得するためには、血液量の影響を一定にするために、生体１１０の脈拍の一定のタイミングで取得した信号を比較する必要がある。例えば、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号を用いて血中酸素濃度を推定するためには、脈拍のピークおよびボトムの信号を比較する必要がある。よって、ＲＧＢ信号を用いた演算による血中酸素濃度の推定には、生体１１０の脈波のＡＣ成分を用いる必要がある。
　図６は、取得部２０が取得したＹＣｂＣｒの各信号の一例を示す。縦軸はＹＣｂＣｒの各信号の信号強度を示し、横軸は時間［ｓ］を示す。本例では、時間０秒から３００秒までのＹＣｂＣｒ信号を示している。
　Ｙ信号、Ｃｂ信号、Ｃｒ信号の信号強度は、互いに挙動の異なる波形を有する。例えば、Ｙ信号は、１５０秒付近で信号強度の谷を有する。一方、Ｃｂ信号は、１５０秒付近において、信号強度の山を有する。Ｃｒ信号は、１５０秒付近において、信号強度の山および谷を有さない。即ち、推定装置１００は、血液量の影響が支配的な輝度信号であるＹ信号と、血液量の影響が支配的でない色差信号であるＣｂ信号およびＣｒ信号を分離して処理できる。また、推定装置１００は、動脈血の変動にのみ着目して血液以外の吸収について一定とみなしている。これにより、推定装置１００は、Ｃｂ信号およびＣｒ信号を用いた演算により、生体１１０の血中酸素濃度を推定できる。よって、ＹＣｂＣｒ信号を用いた演算による血中酸素濃度の推定には、生体１１０の脈波のＡＣ成分を用いる必要がない。また、本明細書に係る推定装置１００は、複数種類の光を用いなくても、生体１１０の血中酸素濃度を推定できる。
　生体１１０の血液量が変化すると、Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号の吸光量が同時に変化する。このため、図５のＲＧＢ信号の信号強度は、生体１１０の血液量に応じて同じような傾向で変化している。これは、ＲＧＢ信号の明るさ（輝度）が変化している事になる。そのため、図６の輝度信号であるＹ信号がＲＧＢ信号と同じように変化し、血液量の影響が支配的な信号となる。一方、血中酸素飽和度が変化すると、光の波長ごとに吸光量が異なる変化を示すので、その影響がＣｂ信号、Ｃｒ信号に支配的に表れる。このように、推定装置１００は、Ｃｂ信号およびＣｒ信号において血液量の影響が支配的ではなく、血中酸素飽和度の影響が支配的であるため、生体１１０の脈波のＡＣ成分ではなく、Ｃｂ信号またはＣｒ信号の少なくとも１つのバイアス成分を用いて血中酸素濃度を推定できる。一方、血液量の影響が支配的であるＲＧＢ信号を用いた場合、ＲＧＢ信号のバイアス成分から血液量の影響を除去できず、ＲＧＢ信号のバイアス成分から血中酸素濃度を推定することが困難である。
　以上の通り、推定装置１００は、ＹＣｂＣｒ信号を用いることにより、生体１１０の脈波のＡＣ成分を用いずに血中酸素濃度を推定できる。言い換えると、推定装置１００は、生体１１０の脈波のピークとボトムとの比を用いずに、血中酸素濃度を推定できる。
　図７は、生体１１０から検出されるＳｐＯ２の正解値を示す。縦軸はＳｐＯ２［％］を示し、横軸は時間［ｓ］を示す。図８は、推定装置１００が推定した血中酸素濃度の推定値を示す。横軸は時間［ｓ］を示す。本例では、０秒～３００秒において血中酸素濃度が推定されている。
　図７のＳｐＯ２の正解値は、パルスオキシメーターを用いて測定されている。パルスオキシメーターは、赤色および赤外の波長の光を用いて、生体１１０の血中酸素濃度を算出する。
　図８の血中酸素濃度は、推定装置１００が取得した生体１１０の光学情報から、色差信号を用いて推定されている。
　図７と図８とを比較すると、推定装置１００は、正解値に近い波形の血中酸素濃度を推定していることが分かる。なお、図７では１８０［ｓ］付近にＳｐＯ２の谷を有するのに対して、図８では１５０［ｓ］付近に血中酸素濃度の谷を有する。このように、図７と図８とでの波形がずれているのは、図７のパルスオキシメーターの信号処理により時間のずれが生じているからである。したがって、推定装置１００は、パルスオキシメーターで測定した正解値と同様に血中酸素濃度の波形の変化を推定できていることが分かる。
　なお、図８の縦軸の値は、図７のＳｐＯ２の値と同じものではないが、他のＳｐＯ２測定器が行っているのと同様に、推定装置１００が出力する値とＳｐＯ２の正解値の対応関係を事前に調べる事で、ＳｐＯ２値に対応する値が出力される。
　［実施例２］
　図９は、実施例２に係る推定装置１００の構成の一例を示す。本例の推定装置１００は、光源１０として発光部１２を備える。また、推定装置１００は、取得部２０として受光部２２を備える。
　推定装置１００は、生体１１０からの反射光又は透過光に基づいて、光学情報を取得する。推定装置１００は、発光部１２が発光した光に応じた光を受光部２２で検出することにより、生体１１０の光学情報を取得する。一例において、推定装置１００は、ウェアラブル端末に設けられる。
　発光部１２は、生体１１０に予め定められた波長の光を照射する発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する。発光部１２は、複数のＬＥＤを有し、それぞれ単一波長の光を生体１１０に照射してもよい。発光部１２は、第１波長λ１、および第１波長λ１と異なる第２波長λ２の照射光を生体１１０に照射する。一例において、発光部１２は、可視光領域の複数の波長の照射光を生体１１０に照射する。また、発光部１２は、可視光領域以外の波長を含む照射光を生体１１０に照射してよい。
　また、発光部１２は、第１波長λ１および第２波長λ２の照射光を生体１１０に対して照射する。一例において、発光部１２は、第１波長λ１として、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が大きい波長の光を照射する。また、発光部１２は、第２波長λ２として、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が小さい波長の光を照射する。例えば、発光部１２は、青色および赤色の波長を有する照射光を照射する。発光部１２は、第１波長λ１および第２波長λ２の両方の波長を有する照射光を生体１１０に照射してよい。また、発光部１２は、第１波長λ１、第２波長λ２、第３波長λ３の照射光を生体１１０に照射してよい。一例において、発光部１２は、第３波長λ３として、第１波長λ１と第２波長λ２の間にある緑色の波長の光を照射する。例えば、発光部１２は、白色の照射光を生体１１０に照射する。
　なお、発光部１２は、複数の波長の照射光を生体１１０に同時に照射する。また、発光部１２は、複数の波長の照射光を逐次的に生体１１０に照射してもよい。一例において、発光部１２は、照射光から一部の波長領域の光を除去するフィルタ部備えてよい。
　受光部２２は、発光部１２の発光した光の反射光又は透過光を検出する光学素子である。受光部２２は、ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサなどの撮像素子を有してよい。本例の受光部２２は、生体１１０から照射光が反射した反射光を受光する。受光部２２は、生体１１０に対して発光部１２から同時に照射された複数の波長の照射光に基づく反射光を受光してよい。また、受光部２２は、発光部１２が赤外光（ＩＲ）を生体１１０の皮膚に照射し、生体１１０を透過した透過光を検出してよい。これにより、取得部２０は、生体１１０の光学情報を取得する。
　図１０は、実施例２に係る推定装置１００の構成の一例を示す。推定装置１００は、光源１０および受光部２２を備えるウェアラブル装置である。本例の推定装置１００は、生体１１０の手首に取り付けられる。
　また、発光部１２は、第１波長λ１および第２波長λ２の照射光を生体１１０に対して照射する。一例において、発光部１２は、第１波長λ１として、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が大きい波長の光を照射する。また、発光部１２は、第２波長λ２として、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が小さい波長の光を照射する。例えば、発光部１２は、青色および赤色の波長を有する照射光を照射する。発光部１２は、第１波長λ１および第２波長λ２の両方の波長を有する照射光を生体１１０に照射してよい。また、発光部１２は、第１波長λ１、第２波長λ２、第３波長λ３の照射光を生体１１０に照射してよい。一例において、発光部１２は、第３波長λ３として、第１波長λ１と第２波長λ２の間にある緑色の波長の光を照射する。例えば、発光部１２は、白色の照射光を生体１１０に照射する。
　受光部２２は、光源１０の照射光の生体１１０からの反射光又は透過光を検出する。本例の受光部２２は、生体１１０からの反射光を受光する受光素子を有する。本例の推定装置１００は、抽出部５０を備え、受光部２２の出力をＲＯＩとして処理する。
　本例の推定装置１００は、生体１１０の手首に取り付けられることにより、生体１１０の血中酸素濃度を簡易に推定できる。これにより、推定装置１００は、長時間の血中酸素濃度の推定が容易である。また、推定装置１００は、加速度センサを備えることにより、血中酸素濃度に加えて、生体１１０の活動量等を測定してよい。この場合、推定装置１００は、血中酸素濃度と生体１１０の特徴量とが組み合わされた情報を取得できる。
　図１１は、光源１０の照射光が可視光の波長を含む場合の照射光の波長の一例を示す。本例の光源１０は、第１波長λ１、第２波長λ２および第３波長λ３の３つの波長を有する照射光を照射する。
　光源１０は、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が大きい第１波長λ１の光を照射する。本例の光源１０は、第１波長λ１として、５７５ｎｍから８００ｎｍの間の波長を選択する。また、光源１０は、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が小さい第２波長λ２の光を照射する。本例の光源１０は、第２波長λ２として、４５０ｎｍから５００ｎｍの間の波長を選択する。また、光源１０は、第１波長λ１と第２波長λ２の間の第３波長λ３の光を照射する。本例の光源１０は、第３波長λ３として、５００ｎｍから５８０ｎｍの波長を選択する。
　以上の通り、本例の推定装置１００は、可視光の波長のみを含む照射光を用いても、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２と還元ヘモグロビンＨｂとで吸収係数の異なる波長を選択できる。推定装置１００は、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２と還元ヘモグロビンＨｂとで吸収係数の異なる波長を選択できれば、生体１１０の血中酸素濃度を推定できる。このように、推定装置１００の照射光は、可視光の波長のみを有してよい。
　図１２は、光源１０の照射光が可視光以外の波長を含む場合の照射光の波長の一例を示す。本例の光源１０は、第１波長λ１、第２波長λ２および第３波長λ３の３つの波長を有する照射光を照射する。
　光源１０は、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が大きい第１波長λ１の光を照射する。本例の光源１０は、第１波長λ１として、５７５ｎｍから８００ｎｍの間の波長を選択する。また、光源１０は、生体１１０の血液の酸化ヘモグロビンＨｂＯ２より還元ヘモグロビンＨｂの吸収係数の方が小さい第２波長λ２の光を照射する。本例の光源１０は、第２波長λ２として、８００ｎｍから１０００ｎｍの間の波長を選択する。また、光源１０は、第１波長λ１と第２波長λ２の間の第３波長λ３の光を照射する。本例の光源１０は、第３波長λ３として、７７５ｎｍから８２５ｎｍの波長を選択する。
　以上の通り、本例の推定装置１００は、可視光の波長に加えて、可視光以外の波長を含む照射光を用いても、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２と還元ヘモグロビンＨｂとで吸収係数の異なる波長を選択できる。推定装置１００は、酸化ヘモグロビンＨｂＯ２と還元ヘモグロビンＨｂとで吸収係数の異なる波長を選択できれば、生体１１０の血中酸素濃度を推定できる。このように、推定装置１００の照射光は、可視光以外の波長を有してよい。
　以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。
　請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
１０・・・光源、１２・・・発光部、２０・・・取得部、２２・・・受光部、３０・・・変換部、４０・・・算出部、５０・・・抽出部、１００・・・推定装置、１１０・・・生体、１１２・・・鼻、２００・・・推定システム

Claims (18)

  1. 　生体の血中酸素濃度を推定する推定装置であって、
    　前記生体からの光学情報を取得する取得部と、
    　前記光学情報が有する信号を第１色差信号に変換する変換部と、
    　前記第１色差信号に基づいて、前記生体の血中酸素濃度を算出する算出部と
    　を備える推定装置。
  2. 　前記取得部は、前記生体からの反射光に基づいて、前記光学情報を取得する
    　請求項１に記載の推定装置。
  3. 　前記変換部は、前記光学情報が有する信号を、前記第１色差信号と異なる第２色差信号に変換し、
    　前記算出部は、前記第１色差信号および前記第２色差信号に基づいて、前記血中酸素濃度を算出する
    　請求項１又は２に記載の推定装置。
  4. 　前記算出部は、前記第１色差信号および前記第２色差信号の比に基づいて、前記血中酸素濃度を算出する
    　請求項３に記載の推定装置。
  5. 　前記算出部は、前記第１色差信号および前記第２色差信号の差分に基づいて、前記血中酸素濃度を算出する
    　請求項３又は４に記載の推定装置。
  6. 　前記光学情報に基づいて前記生体の顔の位置を特定し、前記光学情報から前記顔に応じた画像データを抽出する抽出部を更に備え、
    　前記変換部は、前記顔の画像データの信号を前記色差信号に変換する
    　請求項１から５のいずれか一項に記載の推定装置。
  7. 　前記光学情報から得た輝度信号に基づいて前記生体の顔の位置を特定し、前記光学情報から前記顔に応じた画像データを抽出する抽出部を更に備え、
    　前記変換部は、前記顔の画像データの信号を前記色差信号に変換する
    　請求項６に記載の推定装置。
  8. 　前記光学情報に基づいて前記生体の鼻を特定し、前記光学情報から前記鼻に応じた画像データを抽出する抽出部を更に備え、
    　前記変換部は、前記鼻の画像データの信号を前記色差信号に変換する
    　請求項１から７のいずれか一項に記載の推定装置。
  9. 　前記光学情報から得た輝度信号に基づいて前記生体の鼻を特定し、前記光学情報から前記鼻に応じた画像データを抽出する抽出部を更に備え、
    　前記変換部は、前記鼻の画像データの信号を前記色差信号に変換する
    　請求項７に記載の推定装置。
  10. 　前記生体に予め定められた波長の照射光を照射する光源を更に備える
    　請求項１から９のいずれか一項に記載の推定装置。
  11. 　前記光源は、第１波長と、前記第１波長と異なる第２波長とを含む前記照射光を照射する
    　請求項１０に記載の推定装置。
  12. 　前記光源は、前記第１波長として、５７５ｎｍから８００ｎｍの間の波長でかつ、前記生体の血液の酸化ヘモグロビンより還元ヘモグロビンの吸収係数の方が大きい波長の光を照射し、前記第２波長として、前記生体の血液の酸化ヘモグロビンより還元ヘモグロビンの吸収係数の方が小さい波長の光を照射する
    　請求項１１に記載の推定装置。
  13. 　前記光源は、前記第１波長、前記第２波長のいずれとも異なる第３波長を含む、前記照射光を照射する
    　請求項１１又は１２に記載の推定装置。
  14. 　前記第３波長は、前記第１波長と前記第２波長の間にある波長の光を含む
    　請求項１３に記載の推定装置。
  15. 　前記光源は、前記第１波長および前記第２波長を含む照射光を、前記生体に対して同時に照射する
    　請求項１１から１４のいずれか一項に記載の推定装置。
  16. 　前記光源は、前記第１波長、前記第２波長および前記第３波長を含む照射光を、前記生体に対して同時に照射する
    　請求項１３又は１４に記載の推定装置。
  17. 　前記光源は、白色の前記照射光を前記生体に照射する
    　請求項１０から１６のいずれか一項に記載の推定装置。
  18. 　前記取得部は、カメラを有し、前記生体を撮影することにより、前記光学情報を取得する
    　請求項１から１７のいずれか一項に記載の推定装置。
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