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赤外線・RGB顔画像から非接触心拍と呼吸計測
電気通信大学 大学院情報理工学研究科機械知能システム学専攻
助教 孫 光鎬
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Microwave radar
Cardiovascular Health Informatics: Wearable Medical Device and Flexible Biosensor for m-Health, IEEE Life Sciences Newsletter, 2014
Non-contact, without attaching electrodes, long-term monitoring
最近の非接触生体計測技術
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本研究室の研究プロジェクト
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サーモグラフィによるバイタルサイン計測---感染症スクリーニングへの応用---
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感染症の世界的な流行 --- パンデミック
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従来のシステム
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感染症スクリーニングにおけるバイタルサイン計測の重要性
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バイタルサインを用いた感染症検出
T. Matsui, et al. A novel screening method for influenza patients using a newly developed non-contact screening system. Journal of Infection. 2010; 60(4):271-7.G. Sun, et al. A novel infection screening method using a neural network and k-means clustering algorithm which can be applied for screening of unknown or unexpected infectious diseases. Journal of Infection, 2012; 65(6):591-2.
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画像処理によるバイタルサインを測定し、感染症検出へ応用
Pass
Potential Infection
判別
China
Vietnam
Japan
画像処理・判別ソフトウェア
< 概要 >• 各国の空港ですでに導入されたサーモグラフィを応用する• 画像処理を用いてバイタルサインを計測、感染症を判別する< 利点 >• 新たな機器の導入が不要• ソフトウェアの適用のみで本手法が利用可能 etc.
体温
心拍呼吸
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デバイス：赤外線カメラとCOMSカメラ一体型
赤外線カメラ
CMOS カメラ
RGB Image
Thermal Image観測温度範囲 -40～500℃最小温度分解能 0.05℃測定波長 8～14μm
測定精度
測定距離 30cm～フレームレート(最大) 1/60秒可視カメラ 640×480 CMOSセンサ測定視野角 19.4°(H)×14.6°(V)機能 イメージミキシング
TVS-500EX 仕様
対象物温度100℃未満：±2℃100℃以上：±2%
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計測原理
呼気
吸気少
多
Poh MZ, McDuff DJ, Picard RW. Advanced in Noncontact, Multiparameter Physiological Measurements Using Webcam, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, (2011)
光(緑色)の吸収量
心拍-RGB画像呼吸・体温-熱画像
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処理の流れ
Sun G: Remote sensing of multiple vital signs using a CMOS camera-equipped infrared thermography system and its clinical application inrapidly screening patients with suspected infectious diseases. International Journal of Infectious Diseases , (2017)
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実験室で計測精度の評価
呼吸 心拍
リファレンス
赤外線CMOSカメラ
Time (sec)
The respiratory rate signal obtained from CMOS-IR camera
The respiratory rate signal obtained from effort belt
Vol
tage
(V)
Time (sec)
Vol
tage
(V)
Time (sec)
Time (sec)
The heartbeat signal obtained from CMOS-IR camera
The heartbeat signal obtained from ECG
Vol
tage
(V)
Vol
tage
(V)
• 対象者： 10人 ( 23±1 歳)• 姿 勢： 座位• 距 離（カメラ-被験者）： 50cm• 室 温：25℃
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リファレンスとの相関リファレンスとの相関
Y Nakayama, G Sun, Non-contact measurement of respiratory and heart rates using a CMOS camera-equipped infrared camera for promptinfection screening at airport quarantine stations. IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments forMeasurement Systems and Applications (CIVEMSA), (2015)
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クリニックでインフルエンザ検出精度評価
< 有症者群 >• 16人• A型インフルエンザ（7人）• インフルエンザ様疾患（9人）• 11 - 67 歳
< 健康群 >• 22人• 疾患なし• 28 - 64 歳
• 高坂クリニック、福島 (2016年1月22日 – 2月25日)• 距離（カメラ-対象者）：50cm• 照度：150lx• 室 温：25℃
赤外線・CMOS カメラ画像処理ソフトウェア (PC)
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クリニックでインフルエンザ検出精度評価
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実用化に向けた課題
複数対象者の同時計測2
顔領域の自動検出1
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本技術に関する知的財産権・学術文献
Sun G: Remote sensing of multiple vital signs using a CMOS camera-equipped infrared thermography system and its clinical application inrapidly screening patients with suspected infectious diseases. International Journal of Infectious Diseases, (2017)Sun G: An infectious disease/fever screening radar system which stratifies higher-risk patients within ten seconds using a neural networkand the fuzzy grouping method. Journal of Infection, (2015)
