特開 2023-124631 血管判定装置、血管判定方法、及び血管判定プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023124631

(43)【公開日】2023-09-06

(54)【発明の名称】血管判定装置、血管判定方法、及び血管判定プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/107 20060101AFI20230830BHJP

【ＦＩ】

A61B5/107

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022028510

(22)【出願日】2022-02-25

(71)【出願人】

【識別番号】308033711

【氏名又は名称】ラピスセミコンダクタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】藤原 和則

【テーマコード（参考）】

4C038

【Ｆターム（参考）】

4C038VA04

4C038VB40

4C038VC05

(57)【要約】

【課題】画像に写る血管を簡易に判定すること。
【解決手段】血管判定装置１８は、身体の一部に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得する。そして、血管判定装置１８は、取得された画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

身体の一部に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する判定部と、
を備える血管判定装置。

【請求項2】

前記判定部は、輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定し、前記輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する、
請求項１に記載の血管判定装置。

【請求項3】

前記取得部により取得された前記画像を構成する複数の画素の輝度値を昇順に並び替える並び替え部を更に備え、
前記判定部は、前記並び替え部によって並び替えられた複数の画素の輝度値に基づいて、前記輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定し、前記輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する、
請求項２に記載の血管判定装置。

【請求項4】

前記身体の一部は指である、
請求項１～請求項３の何れか１項に記載の血管判定装置。

【請求項5】

前記取得部は、所定時間区間内に撮像された複数の前記画像を取得し、
複数の前記画像に含まれる各位置の画素の輝度値を平均化することにより、複数の前記画像が平均化された平均化画像を生成する平均部を更に備え、
前記判定部は、前記平均部により生成された前記平均化画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定し、 前記輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する、
請求項２又は請求項３に記載の血管判定装置。

【請求項6】

前記判定部は、
第１の閾値よりも大きい輝度値を有する画素のうちの、輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定し、
第２の閾値よりも小さい輝度値を有する画素のうちの、輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する、
請求項１～請求項５の何れか１項に記載の血管判定装置。

【請求項7】

身体の一部に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得し、
取得された前記画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する、
処理をコンピュータが実行する血管判定方法。

【請求項8】

身体の一部に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得し、
取得された前記画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する、
処理をコンピュータが実行させるための血管判定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、血管判定装置、血管判定方法、及び血管判定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

非侵襲で手のひら等の血管を観察することを可能とする装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

【0003】

特許文献１に開示されている処理装置は、被検体の血管を含む部位の複数の画像からなる第１の画像群において、各画像の一部の輝度値の変化から、血管の血流の変化が大きく輝度値の変化態様が所定の条件を満たす変化範囲を特定する。そして、この処理装置は、変化範囲に含まれる複数の画像を選択することで第２の画像群を生成し、第２の画像群の画像を含む複数の画像の信号に対して演算処理する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１７‐２０９３１５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記特許文献１に開示されている処理装置のように、複数の画像に基づいて画像から血管の位置を抽出する場合には、高度な画像処理を画像に対して実行する必要がある。このような高度な手法を用いる場合、マイコンへの処理負荷が大きくなる。このため、画像から血管を抽出する際に、上記特許文献１に開示されているような手法を用いる場合には、その処理負荷に対応し得るマイコンを用意する必要があり、血管の判定処理をする際のコストが高くなるといった問題があった。

【0006】

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、画像に写る血管を簡易に判定することができる血管判定装置、血管判定方法、及び血管判定プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明に係る血管判定装置は、身体の一部に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する判定部と、を備える血管判定装置である。

【0008】

本発明に係る血管判定方法は、身体の一部に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得し、取得された前記画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する、処理をコンピュータが実行する血管判定方法である。

【0009】

本発明に係る血管判定プログラムは、身体の一部に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得し、取得された前記画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する、処理をコンピュータが実行させるための血管判定プログラムである。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、画像に写る血管を簡易に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態に係る血管判定システムの構成の一例を示す図である。

【図2】実施形態に係る血管判定装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。

【図3】指の画像の輝度値分布を表すヒストグラムの一例を示す図である。

【図4】ライトから出力された光が指を透過せずに画像に写り込んだ状態を説明するための図である。

【図5】画像処理結果の一例を示す図である。

【図6】画像処理結果の一例を示す図である。

【図7】実施形態に係る血管判定装置のコンピュータの構成例を示す図である。

【図8】実施形態に係る血管判定装置で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、図面を参照して、本発明に係る実施形態について詳細に説明する。

【0013】

［実施形態］
図１は、実施形態に係る血管判定システム１０の構成の一例を示す図である。図１に示されるように、血管判定システム１０は、ライト１２と、レンズ１４と、カメラ１６と、血管判定装置１８とを備えている。図１に示されるように、ライト１２とレンズ１４との間には、身体の一部の一例である指Ｆが置かれる。ライト１２から出力された近赤外光Ｌは、指Ｆに照射される。なお、近赤外光Ｌは指Ｆを透過する。ライト１２は、８００ｎｍ～１０００ｎｍ程度の近赤外光を出力するＬＥＤライトである。なお、ライト１２から出力された近赤外光を指Ｆに透過させるのでなく、近赤外光を指Ｆに反射させるようにして指Ｆの画像を取得するようにしてもよい。そして、カメラ１６は指Ｆの画像を撮像する。

【0014】

図２に示されるように、血管判定装置１８は、機能的には、画像記憶部２０と、取得部２２と、平均部２４と、並び替え部２６と、判定部２８とを備えている。血管判定装置１８は、カメラ１６によって撮像された画像に写る血管の領域を判定する。

【0015】

画像記憶部２０には、近赤外光が照射された際にカメラ１６によって撮像された指Ｆの画像が格納される。なお、画像記憶部２０には、所定時間区間内に撮像された複数の画像が格納される。

【0016】

取得部２２は、画像記憶部２０から画像を読み出すことにより指Ｆの画像を取得する。なお、取得部２２は、画像記憶部２０に格納された各時刻の画像を取得する。

【0017】

平均部２４は、取得部２２により取得された複数の画像に含まれる各位置の画素の輝度値を平均化することにより、複数の画像が平均化された平均化画像を生成する。これにより、指Ｆの画像に写る脈波等のばらつきを低減させることができる。

【0018】

並び替え部２６は、平均部２４により生成された平均化画像を構成する複数の画素の輝度値を昇順に並び替える。

【0019】

判定部２８は、並び替え部２６によって並び替えられた複数の画素の輝度値に基づいて、平均化画像を構成する画素のうち、輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定し、輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する。

【0020】

図３に、本実施形態の血管の判定方法を説明するための図を示す。図３に示されるグラフは、横軸が画像に含まれる画素の輝度値を表し、縦軸がその輝度値の出現頻度を表すヒストグラムである。なお、図３の例は、４万個の画素を有する指の画像の輝度値分布を表すヒストグラムである。図３に示されるように、指の画像の輝度値分布には２つの山が形成されている。これら２つの山を有する輝度値分布のうち、輝度値が高い方の山は血管ではない領域を表し、輝度値が低い方の山は血管の領域を表していることが推測される。

【0021】

そこで、本実施形態の判定部２８は、取得部２２により取得された画像を構成する複数の画素のうち、輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定し、輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する。例えば、４万個の画素を有する画像に関しては、血管と判定するために用いられる第１の所定数が１万、血管ではないと判定するために用いられる第２の所定数が１万と設定される。なお、第１の所定数及び第２の所定数は、予め設定される。

【0022】

また、図３に示されるように、本実施形態では、第１の閾値の一例である下閾値と、第２の閾値の一例である上閾値とが設定される。これらの各閾値は予め設定される。

【0023】

このため、具体的には、判定部２８は、下閾値よりも大きい輝度値を有する画素のうちの、輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定する。また、判定部２８は、上閾値よりも小さい輝度値を有する画素のうちの、輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管でないと判定する。これにより、あまりにも小さい輝度値を有する画素及びあまりにも大きい輝度値を有する画素が判定対象外とされるため、画像に写る血管が簡易かつ精度良く判定される。

【0024】

図３に示される例では、例えば、下閾値よりも大きい輝度値を有する第１の所定数個の画素の集合に相当する１００の領域に属する各画素は、血管であると判定される。また、上閾値よりも小さい輝度値を有する画素のうちの、輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素の集合に相当する１０２の領域に属する各画素は、血管ではないと判定される。

【0025】

図４に、画像にライト１２自体が写り込んだ場合の例を示す。図４の例は、カメラ１６からライト１２方向を見た様子を表す概念図の例である。図４に示されるように、画像内にライト１２自体が写り込んでしまった場合には、その領域の画素は高い輝度値を有する画素となる。図４に示される画像Ｉｍ１には、ライト１２自体が写り込んでしまった領域１１４が存在している。このような領域は、血管であるとも血管でないともいえない領域であるため上閾値によって除外される。具体的には、領域１１４は上閾値よりも大きい輝度値を有する画素の集合であるため、判定部２８によって血管であるとも血管でないともいえない領域であると判定される。

【0026】

図５及び図６に、本実施形態の手法によって画像内に写る血管が判定された一例を示す。なお、図５及び図６に示される例においては、画像Ｉｍ１が原画像であり、画像Ｉｍ２が処理済み画像である。図５及び図６に示される例においては、おおまかな血管の領域と血管ではない領域とが、意図したとおりに抽出されている。

【0027】

図５及び図６においては、処理済み画像Ｉｍ２に示されるように、１１０の領域が血管であると判定され１１２の領域が血管ではないと判定されている。なお、図６においては、ライト１２の光が写り込んでいる領域１１４が存在しているが、それらの領域は、処理済み画像Ｉｍ２の白色の領域に相当し、血管であるとも血管でないともいえない領域であると判定されている。

【0028】

血管判定装置１８は、例えば、図７に示すようなコンピュータ５０によって実現することができる。なお、コンピュータ５０は、いわゆるマイクロコンピュータであってもよい。コンピュータ５０は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、入出力装置等（図示省略）が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。

【0029】

記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０を機能させるためのプログラムが記憶されている。ＣＰＵ５１は、プログラムを記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、プログラムが有するプロセスを順次実行する。

【0030】

次に、実施形態の血管判定システム１０の作用について説明する。

【0031】

ライト１２から近赤外光Ｌが出力され、カメラ１６によって指Ｆの画像が撮像されると、血管判定装置１８はその画像を取得し、画像記憶部２０へ逐次格納する。そして、血管判定装置１８は、血管判定の指示信号を受け付けると、図８に示される処理ルーチンを実行する。

【0032】

ステップＳ１００において、取得部２２は、画像記憶部２０に格納された所定時間区間内の各時刻の画像を取得する。

【0033】

ステップＳ１０２において、平均部２４は、ステップＳ１００で取得された複数の画像に含まれる各位置の画素の輝度値を平均化することにより、複数の画像が平均化された平均化画像を生成する。

【0034】

ステップＳ１０４において、並び替え部２６は、ステップＳ１０２で生成された平均化画像を構成する複数の画素の輝度値を昇順に並び替える。

【0035】

ステップＳ１０６において、判定部２８は、ステップＳ１０４で並び替えられた複数の画素の輝度値に基づいて、平均化画像を構成する画素のうち、下閾値よりも大きい輝度値を有する画素であって、かつ輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定する。また、判定部２８は、平均化画像を構成する画素のうち、上閾値よりも小さい輝度値を有する画素であって、かつ輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する。

【0036】

ステップＳ１０８において、判定部２８は、ステップＳ１０６で得られた判定結果に基づいて、例えば、図５及び図６に示されるような処理済み画像Ｉｍ２を生成し、その処理済み画像Ｉｍ２を結果として出力する。

【0037】

以上説明したように、実施形態に係る血管判定装置は、指に近赤外光が照射された際に撮像された画像を取得し、その画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から所定数個の画素を血管であると判定する。より具体的には、血管判定装置１８は、画像を構成する複数の画素の各々の内、下閾値よりも大きい輝度値を有する画素のうちの輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定する。また、血管判定装置１８は、画像を構成する複数の画素の各々の内、上閾値よりも小さい輝度値を有する画素のうちの、輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管でないと判定する。これにより、画像に写る血管を簡易に判定することができる。具体的には、簡易なアルゴリズムによって血管を抽出することにより、その処理を実行する主体であるマイクロコンピュータの処理負荷の低減を可能とすることができる。

【0038】

なお、実施形態に係る血管判定装置は、所定時間区間内に撮像された複数の画像を取得し、複数の画像に含まれる各位置の画素の輝度値を平均化することにより、複数の画像が平均化された平均化画像を生成する。そして、血管判定装置は、平均化画像を構成する複数の画素の輝度値に基づいて、輝度値が小さい画素から第１の所定数個の画素を血管であると判定し、輝度値が大きい画素から第２の所定数個の画素を血管ではないと判定する。なお、平均化の処理は計算コストが比較的低い演算処理である。一方、血管が写る画像には脈波等のばらつき成分の影響が存在している。このため、複数の画像を平均化することにより、脈波等のばらつき成分の影響を低減させて血管の判定精度を向上させつつも計算コストを低減させることができる。

【0039】

また、任意の下閾値以上の輝度値を有する画素の集合を血管の領域と判定することにより、画像に指以外の物が画像に写り込んだ場合であっても下閾値によりその物が写る画素を判定対象から除外することができるため、血管を精度良く判定することができる。

【0040】

また、輝度値が小さい値から任意の画素数に相当する領域を血管と判定とすることにより、光源から出力される光量のばらつきによる血管判定の精度のばらつきを抑制することができる。

【0041】

また、任意の上閾値以下の輝度値を有する画素の集合を血管ではない領域と判定することにより、画面に指以外の物（例えば、光源自体）が画像に映り込んだ場合であっても上閾値によりその物が写る画素を判定対象から除外することができるため、血管ではない領域を精度良く判定することができる。

【0042】

また、輝度値が大きい値から任意の画素数に相当する領域を血管ではないと判定することにより、光源から出力される光量のばらつきによる血管ではない領域の判定精度のばらつきを抑制することができる。

【0043】

なお、本実施形態の血管判定装置１８により抽出された血管を表す領域の画素の輝度値の平均と血管とは異なる領域の輝度値の平均との間の差に基づいて、当該画像に写る指Ｆのユーザの血糖値の換算を計算するようにしてもよい。

【0044】

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記各実施の形態の態様に限定されるものではなく、種々の変更が可能である。

【0045】

例えば、上記実施形態では、身体の一部の一例が指である場合を例に説明したがこれに限定されるものではない。血管の判定をする対象の身体の一部は、どのようなものであってもよい。

【符号の説明】

【0046】

１０ 血管判定システム
１２ ライト
１４ レンズ
１６ カメラ
１８ 血管判定装置
５０ コンピュータ
２０ 画像記憶部
２２ 取得部
２４ 平均部
２６ 並び替え部
２８ 判定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】