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生体血流情報のユビキタス計測 大学 システム 学コース

生体血流情報のユビキタス計測 - Osaka Universityoshiro.bpe.es.osaka-u.ac.jp/thesis/bachelor/2004/horio.pdf · カメラを用い、 秒間連続的に 枚計測した。計測した各画像から血管部分

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����年度 卒業論文

生体血流情報のユビキタス計測

����年 �月 ��日

大阪大学 基礎工学部システム科学科 生物工学コース

堀尾秀之

主査�            日付�     

副査�            日付�     

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概 要

ユビキタスとは「何時でも、何処でも、簡単に」ということを指し示す言葉である。社会がユ

ビキタス化することで我々の生活はもっと便利になると考えれている。生活環境を向上させるこ

とが出来るユビキタス化は今後情報管理の分野でも進んでいるが、他の分野ではあまり進められ

ていない。特に生体情報の計測のユビキタス化が進むことで健康維持に多大な貢献が出来ると考

えられる。

本研究では、計測対象を個人で計測が可能であり、現在は拘束状態でしか計測出来ない血流情

報を計測対象とした。非拘束での計測を行なうため、非拘束での計測が可能なカメラによる画像

の連続撮影による画像計測を用いた。また、光源には血液中の赤血球に含まれるヘモグロビンに

よる吸光率が高い近赤外線を使用した。

画像計測を行なうために計測対象の指が計測時に出来るだけ動かないように計測台を作製した。

画像計測は ���カメラを用い、��秒間連続的に ���枚計測した。計測した各画像から血管部分

を抽出するために �枚目の画像を基準とした閾値を用い、閾値処理を行なった。計測した画像に

は計測時の手のブレによる誤差がある。この誤差を取り除くために位置合わせを行なった。位置

合わせは各画像の血管部分の細線化により中心線を抽出し、中心線の分岐点をランドマークとし

て、ランドマークを基準に行なった。位置合わせした各画像の血管部分の画素数を計測し、フー

リエ解析を行なうことで太さ変化を解析した。

フーリエ解析によって太さ変化には �����のピークがあることが解かった。�����は �回分

であり、脈拍数に相当すると考えられる。更に同一の被検者に本研究の方法と血圧計 �オシロメト

リック法�での計測を繰り返し行ない、比較評価した結果、本研究の方法で血圧計と同程度の脈拍

数を得ることが出来た。この結果から本研究の方法で脈拍を計測出来ることが解かった。

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��������

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��&���

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目 次

第 �章 はじめに �

��� ユビキタス社会 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

��3 ユビキタス生体計測 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

��� 本研究の目的 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � 4

第 �章 生体計測 �

3�� 電磁波計測 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � (

3�3 近赤外線計測 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

第 �章 循環器系 ��

��� 血液循環 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � ��

��3 血管の拍動 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � ��

��� 拍動測定方法 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �3

第 �章 血流情報の画像計測 ��

��� 画像計測機器 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � ��

��3 血管の動的変化の評価 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

��� 脈拍情報の定量的評価 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � ��

第 �章 まとめ ��

謝辞 ��

参考文献 ��

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第�章 はじめに

��� ユビキタス社会

現代社会はパソコン・5�2�5����� & ��#�� & 2����� ����等を通じ、様々な情報の送受信が可能

なネットワーク社会である。ネットワーク社会はさらに進化し、場所や時間を問わず、必要な情報

を入手したり管理することが可能なユビキタス社会になりつつある。ユビキタス社会になること

で我々はどのような状況でもネットワークを通じて様々な機器や製品を誰でも特に意識せず、簡

単に利用したり、情報を取得出来るようになる。

たとえば、家庭のなかでは無線タグに個人認証用の情報等を記憶させ、タグの認証確認で部屋

の入退室を管理するセキュリティや無線タグに家電やものの位置や情報を記憶させ管理する住宅

管理システム 6�7が進められている。

個人認証

無線タグ

アンテナ

管理システム

扉などセキュリティー装置

テレビ等の家電

図 ���8 無線タグ等による住宅管理システム

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また製品管理の分野では食品や製品にタグを添付し、材料から加工・輸送までの情報を蓄積・管

理することにより産地や製品の安全性を確認出来る生産・流通履歴管理システム �トレーサービリ

ティー・システム�6376�7がある。

管理システム

アンテナ

読み書き装置

製造情報や製品情報

無線タグ

製品

アンテナ

読み書き装置

製造情報や製品情報

無線タグ

製品

無線タグ

製品

アンテナ

読み書き装置

製造工場の情報製品情報

工場A

工場B

出荷

図 ��38 製品情報のワイヤレス管理

また医療分野では薬品にタグを添付する薬品管理や患者にタグを割り当て、患者の投薬履歴や

治療履歴を管理する患者認証・投薬管理システム 6�7等もある。

個人認証及び治療履歴

無線タグ

読み取り機

管理システム

薬品患者

読み取り機

無線タグ

薬品情報

図 ���8 無線タグを利用した、患者認証及び投薬管理システム

以上の様に各分野でユビキタス化が進められている。このように製品・個人それぞれの情報を個

別に管理しながら、かつ必要であればいつでも・どこでも利用できることで利便性は向上し、個

人の情報を自分自身で記憶に頼らず管理することで安全性・正確性も向上している。今後、高い

利便性や正確性を持つユビキタス化は情報管理以外の分野でも進んでいくと考えられる。

現代社会のかかえる大きな問題として、高齢化問題や癌・脳卒中等の生活習慣病の増加といった

医療問題が挙げられる。これらに伴う在宅医療・定期検診の必要性は格段に高くなっている。こ

れらの問題の解決の為に健診・体調管理の手法は変わり、患者・薬品の情報管理だけでなく計測の

分野にも小型化・ユビキタス化は必要になると考えられる。

3

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��� ユビキタス生体計測

近年、急激な高齢化や生活習慣病 �糖尿病・脳卒中・高脂血症等�の患者増加により、在宅医療や

病気の早期発見・早期治療は重要になっている。このためには定期的な病院での検診以外に、個

人で出来る体調管理の必要性も高い。現存する様々な計測可能な生体情報のなかで医師等の指導

なしに個人で計測できる生体情報を以下にまとめる。

体重目的:糖尿病や肥満の予防・体調管理

主な計測機器:体重計

主な計測手法:重量に比例して長さがかわるフックの法則を利用して計測 697

図 ���8 体重計 �はかりやカネコ ��*�3��647

体脂肪率目的:糖尿病や肥満の予防・体調管理

主な計測機器:体脂肪計

主な計測手法:体に微弱な電流を流し電気抵抗値から体脂肪率を算定するインピーダンス法 697

図 ��98 体脂肪計 �:;<:= オムロン体脂肪計 �>)*��3�6(7

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血圧

目的:動脈硬化や脳卒中の原因にもなる高血圧等の管理

主な計測機器:血圧計

主な計測手法:血管を一旦圧迫し、その後減圧しながら心臓の拍動に同調した圧力の急激に変動によって計測するオシロメトリック法と、減圧中の血管音発生の開始と終了で計測するリバロッチ・コロトコフ法 6��7

図 ��48 血圧計 �:;<:= オムロン血圧計 �,;*�����6(7

動脈酸素飽和度

目的:無呼吸症候群・呼吸状態のモニタリング

主な計測機器:パルスオキシメータ

主な計測手法:動脈血中の赤血球に含まれる酸化ヘモグロビンと酸素を放出した後の還元ヘモグロビン各々の近赤外線に対する吸光スペクトルの差を利用した計測 697

図 ��(8 パルスオキシメータ �コニカミノルタセンシング パルソックス 3�67

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脈拍

目的:左右の脈拍差・頻脈・徐脈等を発見し、動脈硬化などの前兆の発見

主な計測機器:血圧計・パルスオキシメータ

主な計測手法:血圧計では圧力変動リズムで計測するオシロメトリック法と血管音で計測するリバロッチ・コロトコフ法、パルスオキシメターでは赤外線と赤色光線を交互に一定の早さで発光して、動脈の拍動を血液量の変動に伴うパルスとして計測 6976��7

図 ��8 脈拍計 �?2%,@ ハートレートモニター ?2�*99A��6B7

体温

目的:体調管理

主な計測機器:水銀体温計・電子体温計等

主な計測手法:水銀体温計では水銀の熱膨張を利用した測定、電子体温計では熱電素子が温度によって抵抗値が変わることを利用したサーミスタ式 697。

などがある。これらの情報は身体の状態を知る上で基本、かつ重要であり、日頃から計測し管理していく必要がある。

図 ��B8 体温計 �:;<:= オムロン電子体温計 けんおんくん ;�*4�3�6(7

9

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��� 本研究の目的

今後、体調管理・生体計測の分野でも「いつでも・どこでも」可能になると考えられる。しかし、個人で計測出来る計測機器は小型化・高性能化は進んでいるが、体重計では計測器の上に乗る必要があることや、他の計測機器でもプローブなどを手首や指に挟んだり捲いたりなどの拘束感があるなどの問題点がある。今後計測方法を変更し、より簡単で、何処でも気軽に計測出来る機器を開発していく必要があると考えられる。個人で計測できる生体情報の中で血流情報 �血圧、脈拍等�は無拘束での計測が難しい情報である。血流情報は生活習慣病の高血圧・動脈硬化・脳梗塞との関係も深く、また医療分野以外でも運動中の肉体管理などでも計測される利用価値の高い情報である。本研究では血流情報を従来のプローブなどで拘束する計測とは違い、より簡単に計測可能な計測にするために無拘束での計測を目指した。無拘束での計測を行なう為にカメラを使った画像計測を用い、撮影は連続的に行なった。光源に酸化ヘモグロビンの吸光率が高い近赤外線を利用することで血管部分を強調した画像を計測することが出来た。計測した画像に対し、様々な画像処理を行うことで太さの変化を計測することが出来た。更に太さの変化をフーリエ解析で評価することにより脈拍情報をえた。

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第�章 生体計測

��� 電磁波計測

現代の科学は、その範囲を臓器スケールから微小の �=2スケールヘと幅を拡げた。その中で、電磁波を利用した計測・分析はその非接触・高い空間分析・高感度・高い波長選択性等によって超ミクロから超マクロまで適用範囲は拡がっている 6��7。電磁波の波長は ����!から ���× �����!

まで多岐にわたる。

X線

紫外線可視光線

赤外線 マイクロ波 ラジオ電波宇宙線

0.1n

m

10nm

380n

m75

0nm

1.5×

10 n

m

1.1×

10

nm

1.0×

10

nm

5 10 12

50-10 -5

波長(10 m)-x

x

図 3��8 電磁波の波長帯

機器毎に使用される電磁波領域や計測原理、計測対象は異なる。以下に代表的な電磁波計測機器を示す。

レントゲン装置

使用領域:@線領域

計測原理:対象物に @線を照射し、対象物を透過した @線量を計測

計測対象:臓器構造

(

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ビデオカメラ

使用領域:可視領域等、

計測原理:人工の光源や日光等の環境光が対象物で反射した量を計測

計測対象:顏や皮膚の色

サーモグラフィ

使用領域:赤外線領域

計測原理:対象物が放出した赤外線量を波長毎に計測

計測結果:体温

��� 近赤外線計測

近赤外線は可視光線長端((9��!)から赤外域短波長端(3�9���!)までの領域で、さらにこれらは大まかに領域 1群 �(9�~������!)、領域 2 群 ������~�����!)、領域 3 群 �����~3�9���!)の �領域に分けられる。

領域1

領域2

領域3

近赤外線中赤外線

遠赤外線

赤外線

750n

m

1100

nm

1800

nm

2500

nm

1.5×

10 n

m5

波長

図 3�38 赤外線の波長帯

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領域 �群では人体内の酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンに対する吸光率が波長に依存して変化する。波長に対する吸光率の変化を図 3�3に示す。吸光率の変化を利用し、血中の酸素飽和度や静脈形状の計測が行なわれている 6�376�47。

図 3��8 近赤外線のヘモグロビンに対する吸光率 6�(7

近赤外線で血管の形状計測、血液の吸光率の変化計測等が行なわれているが、血管の太さ変化の計測は行なわれていない。動脈の太さ変化を評価することで血流情報が得られると考えた。

B

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第章 循環器系

��� 血液循環

心臓は血液を全身に酸素・栄養を供給し、個々の臓器や組織を維持している。血液の成分は赤血球、血小板、白血球の細胞成分が �4%、血漿が 9�%を占める。細胞成分である赤血球は酸素運搬を行ない。��%のタンパク質を含む細胞膜である。赤血球は酸素が透過できる半透過性を持つ。赤血球のタンパク質のほとんどがヘモグロビンで、ヘモグロビンが酸化することにより酸素の運搬が行なわれる 6�37。酸素と結合したヘモグロビンを酸化ヘモグロビン、酸素を分離したヘモグロビンを還元ヘモグロビンという。血液の通り道となる血管は血液の通る粘弾性管血管壁に被われておりある程度の伸縮性を持つ。太さも様々で太い大動脈は直径 ��!あり、細い毛細血管は ������!と多様である 6��7。

外膜内膜(平滑筋)

内膜(内弾性板)

内皮細胞

図 ���8 動脈血管の模式図

血管には各臓器や組織で血管網があり、部位によって血管網や太さにも違いがある。たとえば、腎臓では尿の漉すという目的に最適な球状ネットワークを構成し、手など筋肉の血管は筋繊維の並びにあわせて直線的に平行に走っている 6��7。血液は心臓の拍動によって循環し、循環には血液を全体へ供給する体循環と肺へ供給する肺循環がある。

��

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��� 血管の拍動

心臓の拍動数は年齢によっての基礎代謝の違いから変化する �表 ����。また拍動数は日常生活でも睡眠時や入浴時等で変化する。

表 ���8 年齢による循環機能の変化 6�97

年齢 脈拍数 �回分�

新生児 �3�~���

乳児 ���~���

幼児 ���~���

学童 �~B�

成人 (�~�

心臓の拍動による血液の圧の変化は様々な部位の血管網での同期した圧変化を引き起こし、血管網での圧変化を知ることにより心臓の拍動リズムを知ることがで出来る。拍動リズムを計る方法には血管音で計測する聴診法と血管の拍動を計測する触診法等がある 6��7。脈拍の測定には首の頚動脈、上腕や手首、指等の動脈が計測対象とされている。これらの計測対象の中で首や腕等は衣服で覆われており、気楽に計測出来ない。これに対し指は日常生活でも露出度の高く、気楽に計測出来る部位である。

上腕の動脈

手首の動脈

指の動脈

首の頚動脈

中指第1関節

中指第2関節

動脈

指骨

� � ���

図 ��38 脈拍計測場所� �上半身の模式図 ���手の模式図

��

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��� 拍動測定方法

主な血流情報の測定方法を以下に示す。

リバロッチ・コロトコフ法

計測方法:カフで加圧することで血流を止め、徐々に圧力を弱めて血液を流す。この判定はコルトコフ音と呼ばれる血管音で行い。コルトコフ音のリズムを計測することで脈拍を計測する。

長所:コルトコフ音の時間的変化を計ることで血流バランスがわかる。コルトコフ音が鳴り始めた圧力と鳴り止んだ圧力から最高血圧と最低血圧が計測できる。

短所:周囲の雑音に影響されやすい。計測部分を加圧後、減圧しながら計測するので計測部分に負荷がかかる。

オシロメトリック法

計測方法:カフで加圧することで血流を止め、徐々に圧力を弱めて血液を流す。この判定は拍動によるカフの圧力変動の計測で行なわれる。圧力変動のリズムを計測することで脈拍を測定する。

長所:再現性が高く、自動化しやすい。圧力変動が始まる圧力と消失する圧力で最高血圧と最低血圧が計測できる。

短所:最高血圧と最低血圧間の圧変化を計測しにくい、計測部分を加圧後、減圧しながら計測するので計測部分に負荷がかかる。

吸光度計測法

計測方法:プローブの発光部から赤外線と赤色光線を交互に発光して、動脈の拍動を血液量の変動に伴うパルスとして感知し拍動数を決められる。

長所:組織や静脈における吸光度との違いを利用して動脈血の吸光度を計測することで血液の酸素飽和度も計測できる。

短所:吸光度の計測時に発光部からの光線以外を除くためにプローブを指等に挟む必要がある。

以上のように上記 �種類の拍動計測にはカフによる圧迫が必要、もしくは外部光からの影響の除外が必要なので無拘束計測が行なえない。

�3

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第章 血流情報の画像計測

��� 画像計測機器

計測対象を撮影するためにカメラの固定が可能な計測台、照明器を作製した。以下に計測システムの概観を示す。

カメラキャプチャボード

PC

LED近赤外線

計測対象

計測台

フィルタ

図 ���8 システムの概観

カメラ及び ��接続

計測対象の撮影には �;:A���!�&�!��� �� ;�� & :0��� A�!�����������よりも受光感度の高い������ �#� ����&�� �������白黒ビデオカメラ �東京電子工業株式会社製 �A4����を用い、フィルタは $<フィルタ �富士フィルム製 $<(4�を用いた。5�との接続には 2"$キャプチャボード �メルコ製 �>5*2" 5�$バス�を使用し、画像を 5��5�*2%互換機 �5 �,<,<:= 3�4C���

メインメモリ 3� ;>�に保存した。計測は ��秒間連続で行ない、���枚の連続画像 ��3�× 3���

��

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を得ることが出来た。��秒間で ���枚の計測をおこなったことから画像の時間解像度は ������

となる。また、画像全体で ��!× ��!の部分の画像を ��3�× 3���のサイズで撮影できたことから1画素に �!!× �!!の空間解像度となる。心臓の拍動は第 �章で示したように (�~�

回なので時間解像度は十分である。また、指の太い血管の直径は �!!を超えるので空間解像度も十分である。

� � ���

図 ��38 ���カメラ� �全体図 ������カメラ拡大図

計測台

中指第1関節と第2関節の間を計測対象としたが、計測中の対象のブレを比較的小さくするために手のひら全体置くことの出来る計測台を製作し、カメラ固定器を取り付けた。

カメラ固定器

照明穴

カメラ

� � ���

図 ���8 計測台� �イメージ図 ���実際に作製した計測台

��

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近赤外線照明機

光源には、波長が (��!である近赤外線 +,��+�#�� ,!�����# ������を 個使用した。+,�

は基板上に以下の回路図のように配置した。計測対象に光が可能なかぎり均一に照射するように+,�を配置した。また計測対象である指は人によって太さが違う。太さによって必要となる光量も変化するので可変抵抗を組込み、光の強度を計測毎に変更出来るようにした。

LED 100Ω

5V

LED 100Ω

LED 100Ω

LED 100Ω

50Ω

100Ω LED

100Ω LED

100Ω LED

100Ω LED

図 ���8 近赤外線照明器回路図

LED

抵抗電源コネクタ

スイッチ

可変抵抗

図 ��98 近赤外線照明器

�9

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使用機器スペック

使用した機器のスペックを以下に示す。

表 ���8 使用機器のスペック使用機器 スペック

���カメラ 有効画素数 (4���× �B��"�

$<フィルタ カット波長 (4��! 分光特性は図 ���� �に示す近赤外線 +,� 波長 (��!� 出力光度 ������� 相対放射強度特性は図 ������に示す

2"$キャプチャボード 有効解像度 �3�× 3�� フレームレート ��'��

5� �5 �,<,<:= 3�4C��� メインメモリ 3� ;>

0

20

40

60

80

100

600 650 700 750 800 850 900 950 1000

吸光率

(%)

波長(nm)

50

760 0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

相対放射強度

波長(nm) 830 650 870 890 910

� � ���

図 ��48 波長特性グラフ� �$<フィルタの分光特性 ���近赤外線 +,�の相対放射強度特性

�4

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計測装置全体

作製した各装置を組み立て、計測を行なった。以下に計測装置の外観と計測時の写真を以下に示す。

� � ���

図 ��(8 装置全体� �計測装置、���計測時の様子

�(

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��� 血管の動的変化の評価

計測した画像に行なった画像処理方法をまず示し、各節では各処理について方法と結果を示す。

N枚の連続計測画像(i=0~N-1)

閾値処理

膨脹・縮退

細線化

ランドマークの決定

膨脹・縮退後の画像を位置合わせ

i番目の太さを計測

次の画像へ(i+1)

i番目の画像を選択

N枚

補正値の入力

最初の画像 を選択(i=0)

注目部分の決定閾値の計算

脈拍計測

i=N-1

i<N-1

図 ��8 血管の動的変化の評価方法

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計測対象である指は第1関節付近よりも第2関節付近のほうが太くなっており、近赤外線の透過距離も第1関節付近よりも第2関節付近の方が長くなっている。そのため、第 �関節付近の濃淡値は比較的高く、第2関節の濃淡値は比較的低くなる。よって、同じ閾値での閾値処理を画像全体に施すことは難いことから画像全体から注目部分を抜きだした。位置補整を行なうためには目印となるランドマークの決定が必要となる。ランドマークの設定方法には対象物目印などを直接張りつけ、ランドマークにする方法等があるが、本研究では対象物に直接目印を付けるのではなく、抽出した血管部分の構造特長である分岐点からランドマークを決定した。注目部分は分岐点を含むように決定した。分岐点は以後の位置合わせに利用でき、また分岐点

は血流の合流または分岐点であることか血管の太さの変化も分岐点以外とくらべ大きいと考えた。計測した画像の注目部分には血管部分以外に細胞部分等も存在する。血管部分の太さ変化を評価する為に計測画像の注目部分から血管部分を抽出する必要がある。血管部分が細胞部分よりも閾値が高いことを利用し、閾値処理を行うことで血管部分を抽出する。さらに指のシワの部分は濃淡値が比較的高くなるので閾値処理だけでは、上部にシワのある血管部分が白色部分となってしまう。この問題の解決のため、黒色部分の膨脹・縮退処理を行いシワの部分を取り除いた。計測時の手のブレは測定した太さの数値に誤差を与えるので生じた誤差を取り除く必要がある。計測時に計測対象がブレを起こさないようことは不可能であるので計測した画像に位置合わせを行ない、誤差の補正を行った。位置合わせの方法として、まず画像のランドマークを決定し、各々の画像のランドマークを利用して位置合わせを行なった。

�B

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����� 注目部分の抜き出し

注目部分の抜きだしは全体に処理を行なうよりも計算回数が減り、処理速度の向上につながる。本研究では血管部分の分岐点が �箇所以上含むに十分であり、かつ画像処理速度の向上の為に小さい領域を注目部分とした。計測画像のなかから画像サイズの4分の1を抜き出した。

注目部分

�a� �b�

図 ��B8 注目部分の抜き出し�a�計測画像 �b�注目部分を設定した画像

����� 閾値処理

画像から血管部分を抽出する為に閾値処理を行った。閾値処理は画像から対象物を抽出するのに有効な処理である。図 ����の �a�の画像は各画素に黒色 �0�から白色 �255�の濃淡値が与えられている。各画素を濃淡値の類似性から2つの部分に分けた。以下に処理方法を示す。

(a)£ø

£ł

£ø

(b)

199

148

204 190

193

45

55

67

65

155

165

190

182

135

160

210

145

164

65

57

57

57

57

58

65

70

70

70

154

151 75

45

70

198

217

218

219

200

199

205

35

205

255

255

255 255

255 255

255

255

255

255

255

255

255

255

255

255 255

2550

0 0

00

00

255

255

255

255

255

255

£ł

図 ����8 閾値処理を行なう様子�a�入力画像 �b�閾値処理を行なった画像

3�

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入力画像部分の各画素に注目し。注目画素の濃淡値が一定の値 �閾値�より低い濃淡値をもつ画素の濃淡値を0 �黒色�とし、高い濃淡値をもつ画素の濃淡値255 �白色�とした。本研究の閾値は人によって指の太さが違うことから、血管部分と血管以外の部分を別ける閾値を全ての人に一定に出来ない。対象となった人の代表的なサンプルとして1枚目の画像を選び、注目部分にある各画素の濃淡値の平均+5を閾値とした、なお図 ����では平均値130+5で閾値処理を行なった様子である。式で示すと以下のようになる。

� D 9 E�������

�������

���� ����� � � � �����

��� �� D

�� ���� �� � �

399 ���� �� ����3�

式 �����において �は閾値、���� ��は入力画像の座標 ��� ��における濃淡値、�、� はそれぞれ画像の �軸方向、�軸方向の画素数を示す。式 ���3�において ���� ��と ��� ��は各々入力画像と閾値処理後の座標 ��� ��における濃淡値を示す。本研究では ��� �� D �の領域を血管部分、��� �� D 399

の領域をそれ以外の部分とした。入手画像に閾値処理を行なった結果、図 ����となった。図 �����b�のように対象部分に閾値処理を施すことにより白色部分を血管部分以外、血管部分

を黒色の部分として抽出した。

�a� �b�

図 ����8 閾値処理前後の画像�a�入力画像 �b�注目部分に閾値処理を行なった画像

3�

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図 ���38 図 �����b�を拡大した画像

血管の形状から図 ���3の上部にある凹みは血管上部の皮膚にあるシワの影響と考えられる。太さの評価の為にシワで取り除かれた部分を補う必要がある。欠落した部分を補い、シワを取り除く処理を以下に示す。

����� ノイズ除去

上部の皮膚にシワのある血管部分は背景部分とされている。本研究ではシワによるノイズの除去に膨脹・縮退を使い欠落部分を補った。以下に �軸方向への処理方法を示す。

(a)y y

(b)

255

255

255 255

255 255

255

255

255

255

255

255

255

255

255

255 255

2550

0 0

00

00

255

255

255

255

255

255

255

255255 255

255 255

2550

0 0 0

00

00

255

255

255

255

255

255

255 255

255 255

255

255

255

255

255

255 255

2550

0 0

00

00

255

255

255

255

255

255

0 0

0 0

(c)

図 ����8 膨脹・縮退処理を行なう様子�a�入力画像 �b�aに膨脹処理を行なった画像 �c�bに縮退処理を行なった画像

まず閾値処理した各画素に注目し、その画素の �軸方向に一定幅以内の画素が対象物 �本研究では濃淡値0の画素�の時、注目した画素を対象物とした �膨脹処理�。その後、再び各画素に注目し、その画素の �軸方向に一定幅以内の画素が背景 �本研究では濃淡値255の画素�の時、注目

33

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した画素を背景とする �縮退処理�。この処理を式で示すと以下の様になる。

��� �� D

�� �' ���E �� �� D � ��� � � � ��

399 ��������������

��� �� D

�399 �' ��E �� �� D 399 ��� � � � ��

� ��������������

式 �����は膨脹処理の式を示し、���� ��、��� ��は各々入力画像、aは任意の画素幅、膨脹処理後の画像の座標 ��� ��の濃淡値を示し、対象物の濃淡値は �、背景の濃淡値は 399。式 �����は縮退処理の式を示し、 ��� ��は縮退処理後の座標 ��� ��の濃淡値を示す。本研究では �軸方向に2画素幅、�軸方向に2画素幅の膨脹・縮退処理を行なった。図 ����の注目部分に膨脹・縮退処理を行なった画像を図 ���(に示す。この処理により、皮膚のシワによって欠落していた血管部分を補うことができた。

�a� �b�

��� ���

図 ����8 膨脹・縮退処理前後の画像�a�入力画像 �b�注目部分に膨脹・縮退処理を行なった画像

���� �の拡大画像、������の拡大画像

3�

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����� ランドマークの決定

ランドマークは画像上の特長点を示し、各画像が同じ特長点を持つ時、位置合わせ等を行なうことができる。ランドマークには計測対象自体にマークとなる物を取り付ける方法もあるが、本研究では簡単な計測を目指しているので、マークの張りつけ等を行なわず、血管部部分の特長からランドマークを発見した。計測した画像から抽出した部分のなかで血管部分と背景との境界線は変動するのでランドマークとしては使用できない。変動しない部分は血管部分の中心線であると考えられるので血管部分に細線化を行い、血管部分の中心線を取得した。さらに中心線のなかで縦横方向に補整の行ないやすい分岐点をランドマークとした。

細線化処理

血管部分の中心線 �1画素幅�を得るために血管部分と背景の境界部分から血管部分の連結が途切れないように血管部分を1画素幅になるまで削った。この処理を細線化といい、いくつかの方法があるが本研究では他の細線化アルゴリズムと比較して単純な ��&�����の方法を用いた。��&�����

の方法による細線化とは、注目画素が以下の6条件を全てを満たしたとき削除する 6�7。

近傍画素の集合:

≡{ }

≡{ }

, , , , , , ,

, , ,P5

P4 P3 P2

P1

P8P7P6

P0

N8 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8

P1 P3 P5 P7Nodd

図 ���98 注目画素 ��及びその 近傍

��D �� �� 3�…� � �× � � ��は注目画素を示し � � �× � � �は画像サイズを示す。�����:画素 ��の濃淡値。対象画素の濃淡値を1、背景画素の濃淡値を0とする。�����:削除マーク。削除条件を満たした図形画素であることを示す。

処理1:全画素の削除マークを0にする ������ D ��。

処理2:全画素について、削除条件を調べる。全ての条件を満足する場合、削除マークをつける����� D �。

3�

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条件1: ��が対象物の画素である条件

����� D � ���9�

条件2: ��が境界画素である条件 �������

����� � � ���4�

式 ���4�は、��の近傍画素 ��、��、��、��のうちすくなくとも1つの画素が0でなければならないことを示す。すなわち画素の連結性を8連結としているので、これらの近傍画素のうち1つが0であれば ��は境界画素である。

条件3:端点を削除しない条件 �����

����� � 3 ���(�

式 ���(�は端点を保持するための条件である。この条件により、細線化の過程で線は短縮されない。

条件4:孤立点を保存する条件�����

�� � �

�� D

�� �' ����� D �

������ D �

� ���������

����

条件5:連結性を保存する条件

������ D �

ただし、������ D�

������

�������� ��������������������

����� D �������

���B�

条件5は画素に連結する成分の数が1でなければならないことを示す。成分の数が1であるとき、画素 ��を削除しても近接画素の成分の数は同じく1であり連結性は損なわれることはない。

条件6:線の幅が2の場合は線分の片側だけを削除する条件

����� �D � �� ����� D �とした時の����� D ��

ただし、� � ��

������

式 ����で �����を0としたときの条件5で定められる画素 ��の連結数である。この条件は、��の8近傍でー1である画素と ��を同時に削除しても連結成分数がなお1でなければならないことを表す。

処理3:削除マーク ����� D ���の付いた画素を背景画素 �濃淡値= ��にする。同時に削除マークの付いている画素数を数える。

39

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処理4:削除マークが付いている画素の数が0になるまで以上の1~3の処理を繰り返し、0になった場合処理を終了する。

図 ����の �c�に細線化を行なった過程と結果を以下に示す。なお、対象物の濃淡値を0、背景の濃淡値を255とする。

元画像y y

条件1を満足する画素

255 255

255 255

255

255

255

255

255

255 255

2550

0 0

00

00

255

255

255

255

255

255

255 255

255 255

255

255

255

255

255

255 255

2550

0 0

00

00

255

255

255

255

255

255

255 255

255 255

255

255

255

255

255

255 255

2550

0 0

00

00

255

255

255

255

255

255

00

0 0

255 255

255 255

255

255

255

255

255

255 255

2550

0 0 00

255

255

255

255

255

255

0255

255 255

255

255 255

255 255 255 255

255

条件2、3、4、5、6を満足する画素

y y

削除マークの付いた画素を背景の階調値にする

図 ���48 細線化を行なう様子

以上のような細線化を行なうことで血管部分の中心線をえることが出来た。以下に図 ���(���に細線化を行なった結果を示す。

34

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�a� �b�

図 ���(8 細線化処理前後の画像�a�入力画像 �b�注目部分に細線化処理を行なった画像

分岐点の決定

血管部分の細線化により、血管部分の中心線を得ることが出来た。本研究では血管の中心線全てをランドマークにするのではなく、中心線のなかの分岐点に注目した。以下に細線化された画像から分岐点を捜し、ランドマークを決定する方法を示す。細線化された画像に対し、先ず全ての分岐点をランドマーク候補点とし、候補点が複数あった場合は各点の座標を軸毎に大きい順番に並び換え、中央の値を持つ点をランドマークとした。並び換えには候補点の数が少ないこととアルゴリズムが理解しやすいことから >���&� ����を使用した。>���&� ����はデータを前から順に 3個づつ大小を比較し、より大きいデータが前になるように並び換えるソーティングアルゴリズムである 6�B7。以下の処理方法を示す。

処理18以下の2つの条件を満たす点を候補点とする。同時に候補点の数を数える。

3(

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近傍画素の集合:

≡{ }, , , , , , ,P5

P4 P3 P2

P1

P8P7P6

P0N8 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8

図 ���8 注目画素 ��及び近接画素の集合

�����8画素 ��の濃淡値。線画素の濃淡値を �、背景の濃淡値を �とする。

条件18注目画素が線の画素である。�����= � ������

条件28注目画素の8近傍に3つ以上線画素が存在する。�����

��� � � ����3�

処理28各々の軸で各候補点の座標を大きい順に並び換えを行ない、中間の値を持つ点をランドマークとする。

�' ����E �� ����� �� D �� �� 3�…� � ��

������ D ����E ��

����E �� D �����

�' ����E �� ����� �� D �� �� 3�…� � ��

������ D ����E ��

����E �� D �����

������

�� D �����3�

�� D �����3�������

位置合わせ

各画像で決定したランドマークの座標が1枚目の画像のランドマークと一致するように画像の黒色部分と白色部分を平行移動し位置合わせを行い、移動前の座標が存在しない場合は背景の濃淡値である 399を移動後の濃淡値とした。この処理を式で表すと以下のようになる。

� D �� � ��

� D �� � ������9�

3

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���� �� D

�����

����� �� � ��� �'

�� � �� � � �

� � � �� � �

399 ���������

����4�

式 ����9�において ���� ���、���� ���はそれぞれ1枚目と �枚目のランドマークの �座標、�座標を示す、よって �����は �枚目の画像と �枚目の画像のズレを示す。式 ����4�において ��は入力画像の座標 ��� ��における濃淡値、�は出力画像の座標 ��� ��における濃淡値を示し、�、� は各々入力画像の �軸方向、�軸方向の幅を示す。

����� 血管の太さ計測

太さの評価は位置合わせを行なった画像の �軸に平行な一列の画素に血管部分の画素が何個あるかは数え、太さとした。太さ計測の処理を以下に示す。

���� D ���� E � �' �����3� �� D � �� � � � � � ����(�

式 ����(�において ����は �番目の画像での太さを表す画素数を示し、����� ��は �番目の画像の座標 ��� ��での濃淡値を示し、�、� は各々注目部分の �軸方向 �軸方向の幅を示す。位置合わせを行なった ���枚の画像に対して太さ計測を行なった結果を以下に示す。

46

48

50

52

54

56

58

60

62

64

0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0

計測時間(sec)

太さ

(pixe

l)

図 ���B8 計測した太さの変化

3B

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����� フーリエ解析

フーリエ解析は連続したデータの周波数成分をえることができる解析方法である。フーリエ変換は間数をフーリエ級数展開した式の極限をとる変換で、以下に一次元でのフーリエ変換の式を示す 63�7。

���� D

��

��

��������� �����

式 �����において各々、�は虚数単位、�は周波数、����は時間 �におけるデータを示す。更に����が離散データ �6�7�� D �� �� 3~…� � ��であるとき式 �����は

� 6�7 D�����= �

�6�7������

� ����B�

式 ����B�において � は離散データの数を示す。となる。本研究では ��秒間に ���枚連続に計測していることから � は ���、�は �����の倍数となる。フーリエ変換した複素数の値の強度のグラフを以下に示す。

0

20

40

60

80

100

120

0 2 4 6 8 10 12 14

周波数[ Hz]

強度

1.4Hz

図 ��3�8 図 ���Bをフーリエ変換した強度グラフ

図 ��3�から直流成分の他に �����刻みでピークが得られた。�����にピークを得たことから �

回分の拍動を計測することが出来た。画像は男性 �23歳�から計測した、成人の標準脈拍数は第�章で示したように (�~�回分なので標準脈拍数の範囲内に入っていると考えられる。

��

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��� 脈拍情報の定量的評価

��3節で示したように、連続的に計測した画像から得たデータで脈拍数を計測出来た。更に今回の計測方法が脈拍数を定量的に測定出来ているかを評価するために以下の実験を行なった。被験者 �23歳、男性�の左手中指の第1関節と第2関節の間で本研究での脈拍計測を行ない、同時に右手で血圧計 �オシロメトリック法�での脈拍を測定した。同一被検者、同一部位で間隔をあけ、繰り返し計測し、計測結果を血圧計での脈拍数との比較を行なった。

血圧計による計測

本研究での計測

図 ��3�8 評価実験時の様子

評価実験の結果を以下に示す。

血圧計での脈拍数 ( 回/分 )

本研究での脈拍数

(回/分

)

65

70

75

80

85

90

65 70 75 80 85 90

図 ��338 評価結果

��

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図 ��33に示したように脈拍数の値を計測することが出来た。血圧計の計測では脈拍数を �回

分刻みで計測している。それに対し、本研究では計測時間が ��秒間であることからフーリエ解析では �����単位での解析しか出来ない。そのため、本計測による脈拍数は 4回分刻みでしか計測出来なかった。また画像によっては1枚目に画像で決定した閾値処理では途中から血管部分の抽出が出来なくなる場合もあった。これは計測時のブレにより +,�と指の距離が変化したため全体の濃淡値分布が変化したことが原因と考えられる。この計測時のブレによる誤差を除くために閾値の決定方法を改善する必要がある。

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第�章 まとめ

本研究では血流情報を無拘束で計測することを目指し、血流情報の画像計測を行なった。まず、光源に近赤外線を利用し、血管部分が強調された画像を連続的に計測した。つぎに、計測した画像に対し様々な画像処理を行なうことで血管の太さ変化のデータを得ることが出来た。太さ変化のデータにフーリエ解析を施すことで脈拍情報を得ることが出来た。最後に血圧計と比較して妥当性を確認した。今回は変化データの解析方法としてフーリエ変換を用いたが短時間で高解像度の脈拍数を計測

するためにはデータ解析方法を改良する必要があると考えられる。また、脈拍情報のみが得られたが、太さの変化量や変化の加速度などは血圧の高さにも関係すると考えられるので、これらのデータを解析することで血圧情報等も得られるのではないかと考えれらる。生体情報は個人が自宅で簡単に計測出来るものから、特別な施設で専門家に計測してもらうし

かないものまで多岐にわたり、様々な計測方法がある。個人で計測出来る生体情報を日頃から計測することは、肉体・健康等を管理していくうえで重要である。これらの生体情報の計測がさらに「何時でも、何処でも、簡単に」計測出来るようなることが必要になってくると考える。今後ユビキタス計測の開発はさらに進み様々な情報を簡単に計測出来るようになると考えられる。

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謝 辞

本研究は大阪大学基礎工学部で行なったものである。本研究を進め、更には本論文をまとめるにあたり、画像処理や光学計測・生体情報について全くの無知であった私に終始暖かくご指導頂いた大阪大学大学院 基礎工学研究科 大城 理教授に深く感謝するとともに厚く御礼申し上げます。本研究をまとめるにあたり、指導して頂きました大阪大学大学院 基礎工学研究科 野村 泰伸教授に深く感謝するとともに厚く御礼申し上げます。実験方法や結果に関して議論し、日頃から共に頑張ってきた 大城研究室の勝原慎介氏、森下裕太氏に感謝いたします。

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