(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】P2023129991
(43)【公開日】2023-09-20
(54)【発明の名称】毛細血管画像確認装置
(51)【国際特許分類】
A61B 5/107 20060101AFI20230912BHJP
A61B 5/026 20060101ALI20230912BHJP
【ＦＩ】
A61B5/107 800
A61B5/026 120
【審査請求】未請求
【請求項の数】2
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022034391
(22)【出願日】2022-03-07
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 令和３年３月９日～１１日に開催されたＴｈｅ ２０２１ ＩＥＥＥ ３ｒｄ Ｇｌｏｂａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＬｉｆｅＴｅｃｈ ２０２１）にて、発表した。また、令和３年６月１５日～１７日に開催された第６０回日本生体医工学会大会にて、発表した。
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和３年度、国立研究開発法人科学技術振興機構研究成果展開事業 センター・オブ・イノベーションプログラム『運動の生活カルチャー化により活力ある未来をつくるアクティブ・フォー・オール拠点』委託研究開発、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】593006630
【氏名又は名称】学校法人立命館
(74)【代理人】
【識別番号】100154014
【弁理士】
【氏名又は名称】正木 裕士
(74)【代理人】
【識別番号】100154520
【弁理士】
【氏名又は名称】三上 祐子
(72)【発明者】
【氏名】岡田 志麻
(72)【発明者】
【氏名】辻 涼平
【テーマコード（参考）】
4C017
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C017AA11
4C017AB02
4C017AC27
4C017FF05
4C038VA04
4C038VB22
4C038VC05
(57)【要約】
【課題】毛細血管の状態を画像で確認することができる毛細血管画像確認装置を提供する。
【解決手段】カメラにて撮像された人体の画像データを取得する画像データ取得手段（ステップＳ１、ステップＳ２）と、
画像データ取得手段にて取得した人体の画像データにおけるＲＧＢの画素値を算出する算出手段（ステップＳ７）と、
算出手段にて算出したＲＧＢの画素値に基づいて、人体の画像データのＧ／Ｒ値を抽出する抽出手段（ステップＳ７）と、
抽出手段にて抽出したＧ／Ｒ値の画像に変換する画像変換手段（ステップＳ８）と、を有してなる。
【選択図】図２
【解決手段】カメラにて撮像された人体の画像データを取得する画像データ取得手段（ステップＳ１、ステップＳ２）と、
画像データ取得手段にて取得した人体の画像データにおけるＲＧＢの画素値を算出する算出手段（ステップＳ７）と、
算出手段にて算出したＲＧＢの画素値に基づいて、人体の画像データのＧ／Ｒ値を抽出する抽出手段（ステップＳ７）と、
抽出手段にて抽出したＧ／Ｒ値の画像に変換する画像変換手段（ステップＳ８）と、を有してなる。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
人体を撮像可能なカメラと、
前記カメラにて撮像された人体の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データ取得手段にて取得した前記人体の画像データにおけるＲＧＢの画素値を算出する算出手段と、
前記算出手段にて算出したＲＧＢの画素値に基づいて、前記人体の画像データのＧ／Ｒ値を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段にて抽出した前記Ｇ／Ｒ値の画像に変換する画像変換手段と、を有してなる毛細血管画像確認装置。
前記カメラにて撮像された人体の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データ取得手段にて取得した前記人体の画像データにおけるＲＧＢの画素値を算出する算出手段と、
前記算出手段にて算出したＲＧＢの画素値に基づいて、前記人体の画像データのＧ／Ｒ値を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段にて抽出した前記Ｇ／Ｒ値の画像に変換する画像変換手段と、を有してなる毛細血管画像確認装置。
【請求項2】
前記画像データ取得手段にて取得した前記人体の画像データの一部を切り出す切り出し手段と、
前記切り出し手段にて切り出した前記人体の画像データの一部におけるＲＧＢ色空間を、色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）と輝度（Ｖ）で表現するＨＳＶ色空間に変換する第１変換手段と、
前記第１変換手段にて変換したＨＳＶ色空間のうち、輝度（Ｖ）を削除する削除手段と、
前記削除手段にて輝度（Ｖ）を削除したＨＳＶ色空間をＲＧＢ色空間に変換する第２変換手段と、をさらに有し、
前記算出手段は、前記第２変換手段にて変換したＲＧＢ色空間におけるＲＧＢの画素値を算出してなる請求項１に記載の毛細血管画像確認装置。
前記切り出し手段にて切り出した前記人体の画像データの一部におけるＲＧＢ色空間を、色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）と輝度（Ｖ）で表現するＨＳＶ色空間に変換する第１変換手段と、
前記第１変換手段にて変換したＨＳＶ色空間のうち、輝度（Ｖ）を削除する削除手段と、
前記削除手段にて輝度（Ｖ）を削除したＨＳＶ色空間をＲＧＢ色空間に変換する第２変換手段と、をさらに有し、
前記算出手段は、前記第２変換手段にて変換したＲＧＢ色空間におけるＲＧＢの画素値を算出してなる請求項１に記載の毛細血管画像確認装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、毛細血管画像確認装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、サーモグラフィによる血管の収縮拡張（血液は温度も伝えるため、収縮すると温度が下がり、拡張すると温度が上がる）の計測手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【0003】
上記の計測手法は、非接触であるものの、外気の温度の影響、例えば、風が少し吹くだけでも表面温度が変わるなどノイズに対してとても弱く、さらに、時定数が長く、分単位での変化しか見れないという問題があった。
【0004】
そこで、本出願人は、上記のような問題を解決すべく、新たな計測手法で自律神経系活動の評価を行うことができる技術を提案している（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０１６－８７３０７公報
【特許文献2】特開２０２０－１９２０５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、上記のような技術は、非接触で簡単容易に自律神経系活動の評価を行うことができるものの、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管の収縮と拡張が確認できる毛細血管画像を取得しようとすると、不鮮明な画像しか取得することができず、もって、毛細血管の状態を画像で確認することができないという問題があった。
【0007】
そこで、本発明は、上記問題に鑑み、毛細血管の状態を画像で確認することができる毛細血管画像確認装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記本発明の目的は、以下の手段によって達成される。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。
【0009】
請求項１に係る毛細血管画像確認装置は、人体（Ｍ）を撮像可能なカメラ（２）と、
前記カメラ（２）にて撮像された人体（Ｍ）の画像データを取得する画像データ取得手段（ステップＳ１、ステップＳ２）と、
前記画像データ取得手段（ステップＳ１、ステップＳ２）にて取得した前記人体（Ｍ）の画像データにおけるＲＧＢの画素値を算出する算出手段（ステップＳ７）と、
前記算出手段（ステップＳ７）にて算出したＲＧＢの画素値に基づいて、前記人体（Ｍ）の画像データのＧ／Ｒ値を抽出する抽出手段（ステップＳ７）と、
前記抽出手段（ステップＳ７）にて抽出した前記Ｇ／Ｒ値の画像に変換する画像変換手段（ステップＳ８）と、を有してなることを特徴としている。
前記カメラ（２）にて撮像された人体（Ｍ）の画像データを取得する画像データ取得手段（ステップＳ１、ステップＳ２）と、
前記画像データ取得手段（ステップＳ１、ステップＳ２）にて取得した前記人体（Ｍ）の画像データにおけるＲＧＢの画素値を算出する算出手段（ステップＳ７）と、
前記算出手段（ステップＳ７）にて算出したＲＧＢの画素値に基づいて、前記人体（Ｍ）の画像データのＧ／Ｒ値を抽出する抽出手段（ステップＳ７）と、
前記抽出手段（ステップＳ７）にて抽出した前記Ｇ／Ｒ値の画像に変換する画像変換手段（ステップＳ８）と、を有してなることを特徴としている。
【0010】
請求項２に係る毛細血管画像確認装置は、上記請求項１に記載の毛細血管画像確認装置において、前記画像データ取得手段（ステップＳ１、ステップＳ２）にて取得した前記人体（Ｍ）の画像データの一部を切り出す切り出し手段（ステップＳ３）と、
前記切り出し手段（ステップＳ３）にて切り出した前記人体（Ｍ）の画像データの一部におけるＲＧＢ色空間を、色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）と輝度（Ｖ）で表現するＨＳＶ色空間に変換する第１変換手段（ステップＳ４）と、
前記第１変換手段（ステップＳ４）にて変換したＨＳＶ色空間のうち、輝度（Ｖ）を削除する削除手段（ステップＳ５）と、
前記削除手段（ステップＳ５）にて輝度（Ｖ）を削除したＨＳＶ色空間をＲＧＢ色空間に変換する第２変換手段（ステップＳ６）と、をさらに有し、
前記算出手段（ステップＳ７）は、前記第２変換手段（ステップＳ６）にて変換したＲＧＢ色空間におけるＲＧＢの画素値を算出してなることを特徴としている。
前記切り出し手段（ステップＳ３）にて切り出した前記人体（Ｍ）の画像データの一部におけるＲＧＢ色空間を、色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）と輝度（Ｖ）で表現するＨＳＶ色空間に変換する第１変換手段（ステップＳ４）と、
前記第１変換手段（ステップＳ４）にて変換したＨＳＶ色空間のうち、輝度（Ｖ）を削除する削除手段（ステップＳ５）と、
前記削除手段（ステップＳ５）にて輝度（Ｖ）を削除したＨＳＶ色空間をＲＧＢ色空間に変換する第２変換手段（ステップＳ６）と、をさらに有し、
前記算出手段（ステップＳ７）は、前記第２変換手段（ステップＳ６）にて変換したＲＧＢ色空間におけるＲＧＢの画素値を算出してなることを特徴としている。
【発明の効果】
【0011】
次に、本発明の効果について、図面の参照符号を付して説明する。なお、括弧内は、後述する実施形態の参照符号を付したものであるが、本発明はこれに限定されるものではない。
【0012】
請求項１に係る発明によれば、人体（Ｍ）の画像データにおけるＲＧＢの画素値を算出し、算出したＲＧＢの画素値に基づいて、人体（Ｍ）の画像データのＧ／Ｒ値を抽出し、そして、抽出したＧ／Ｒ値の画像に変換するようにしている。これにより、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管（ＭＫ）の収縮と拡張を確認することができる鮮明な毛細血管（ＭＫ）の画像を取得することができ、もって、毛細血管（ＭＫ）の状態を画像で確認することができる。
【0013】
請求項２に係る発明によれば、切り出した人体（Ｍ）の画像データの一部におけるＲＧＢ色空間を、色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）と輝度（Ｖ）で表現するＨＳＶ色空間に変換し、その変換したＨＳＶ色空間のうち、輝度（Ｖ）を削除し、輝度（Ｖ）を削除したＨＳＶ色空間をＲＧＢ色空間に変換するようにしている。このようにすれば、室内の照明等撮影環境に左右されないデータを抽出することができ、もって、より鮮明な毛細血管（ＭＫ）の画像を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】本発明に係る毛細血管画像確認装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図2】同実施形態に係る毛細血管画像確認装置の制御手順を示すフローチャート図である。
【図3】（ａ）は切り出した人体の一部の画像例を示し、（ｂ）は（ａ）に示す画像例を、抽出したＧ／Ｒ値の画像に変換した場合の画像例を示す図である。
【図4】（ａ）は、光の３原色が皮膚のどこまで浸透するのかを説明する説明図、（ｂ）は、ヘモグロビンの吸光度を示すグラフ図である。
【図5】（ａ）は、毛細血管収縮時の赤色及び緑色の光の反射量を示す説明図、（ｂ）は、毛細血管拡張時の赤色及び緑色の光の反射量を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下、本発明に係る毛細血管画像確認装置の一実施形態を、図面を参照して具体的に説明する。なお、以下の説明において、上下左右の方向を示す場合は、図示正面から見た場合の上下左右をいうものとする。
【0016】
本実施形態に係る毛細血管画像確認装置は、人体を撮像し、撮像した画像からＧ（Ｇｒｅｅｎ）とＲ（Ｒｅｄ）値の比を抽出することによって、毛細血管画像を確認できるようにするものである。
【0017】
この点、より詳しく説明すると、毛細血管画像を確認できるようになれば、毛細血管の収縮と拡張を確認することができ、もって、自律神経系の活動評価などに応用することができる。そこで、本発明者らは、毛細血管に着目することとした。すなわち、図４（ａ）に示すように、人体の皮膚ＭＨは、表皮ＭＨａと、真皮ＭＨｂと、皮下組織ＭＨｃと、で構成されており、真皮ＭＨｂには、毛細血管ＭＫが存在している。そして、光の３原色のうち、青色の光ＬＢは、毛細血管ＭＫまで浸透せず、緑色の光ＬＧ及び赤色の光ＬＲは、毛細血管ＭＫまで浸透する特性がある。
【0018】
一方、人体の血液中に見られる赤血球の中に存在するタンパク質であるヘモグロビンは、図４（ｂ）に示すように、４９０ｎｍ～５５０ｎｍの波長の光、すなわち、緑色の光ＬＧを吸収しやすく、６４０ｎｍ～７７０ｎｍの波長の光、すなわち、赤色の光ＬＲを吸収しにくく、反射しやすいという特性がある。
【0019】
かくして、このような特性に着目すると、以下のような特性があることが分かる。すなわち、人体がストレス等を感じ交感神経が働いている時、図５（ａ）に示すように、毛細血管ＭＫは収縮することとなるから、ヘモグロビン量が減少することとなる。しかして、このような状態で、図５（ａ）に示すように、赤色の光ＬＲが照射されると、ヘモグロビン量が減少していることから、反射される光の量が減少し、もって、反射される赤色の光ＬＲは少なくなる（図示、赤色の反射光ＬＲａ参照）。一方、緑色の光ＬＧが照射されると、ヘモグロビン量が減少していることから、緑色の光ＬＧの吸収量が減少し、もって、照射された多くの緑色の光ＬＧが反射（図示、緑色の反射光ＬＧａ参照）されることとなる。
【0020】
他方、人体がリラックスしている等副交感神経が働いている時、図５（ｂ）に示すように、毛細血管ＭＫは拡張することとなるから、ヘモグロビン量が増大することとなる。しかして、このような状態で、図５（ｂ）に示すように、赤色の光ＬＲが照射されると、ヘモグロビン量が増大していることから、照射された多くの赤色の光ＬＲが反射（図示、赤色の反射光ＬＲｂ参照）されることとなる。一方、緑色の光ＬＧが照射されると、ヘモグロビン量が増加していることから、緑色の光ＬＧの吸収量が増大し、もって、反射される緑色の光ＬＧは少なくなる（図示、緑色の反射光ＬＧｂ参照）。
【0021】
かくして、本発明者らは、このような特性に鑑み、人体を撮像し、そして、その撮像した画像のＧ（Ｇｒｅｅｎ）値に着目し、吸収されにくいＲ（Ｒｅｄ）値で正規化すれば、従来の技術では取得できなかった、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管ＭＫの収縮と拡張が確認できる鮮明な毛細血管画像を取得できるのではないかという考えに至り、図１に示すような毛細血管画像確認装置１を発明するに至ったものである。以下、図面を参照し、毛細血管画像確認装置１の内容について詳しく説明することとする。
【0022】
図１に示すように、毛細血管画像確認装置１は、人体Ｍを撮像可能なカメラ２と、画像処理装置３と、で構成されている。
【0023】
カメラ２は、デジタルカメラ、Ｗｅｂカメラ、或いは、スマートフォンやノートパソコン等に内蔵されているカメラ等、透視投影モデルに基づいたカメラ等からなるもので、人体Ｍの動画や静止画を撮像可能なものである。
【0024】
画像処理装置３は、ＣＰＵ３０と、マウスやキーボード、タッチパネル等にて外部から所定データを画像処理装置３に入力することができる入力部３１と、画像処理装置３外に所定データを出力することができる出力部３２と、所定のプログラム等を格納した書込み可能なフラッシュＲＯＭ等からなるＲＯＭ３３と、作業領域やバッファメモリ等として機能するＲＡＭ３４と、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等からなる表示部３５と、で構成されている。
【0025】
かくして、上記のような毛細血管画像確認装置１を使用するにあたっては、作業者が、図１に示す画像処理装置３の入力部３１を用いて、ＲＯＭ３３内に格納されているプログラムの起動を指示する。これにより、画像処理装置３のＣＰＵ３０（図１参照）は、図２に示すような処理を行う。以下、図２を参照して説明する。なお、図２に示すプログラムの処理内容はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。
【0026】
まず、ＣＰＵ３０（図１参照）は、カメラ２で撮像された人体Ｍの動画データを取得すると、その取得した動画データを１秒毎の画像データに分割する（ステップＳ１）。
【0027】
次いで、ＣＰＵ３０（図１参照）は、分割した１秒毎の画像データの中から１つの画像データを取得する（ステップＳ２）。
【0028】
次いで、ＣＰＵ３０（図１参照）は、取得した１つの画像データからＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）画像を切り出す（ステップＳ３）。具体例を用いて説明すると、図１に示すような人体Ｍから、図３（ａ）に示すように、人体Ｍの一部（図３（ａ）では、腕Ｍａを例示している）の画像を切り出すようにする。
【0029】
次いで、ＣＰＵ３０（図１参照）は、切り出したＲＯＩ画像をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間へ変換する（ステップＳ４）。ＲＧＢ色空間とは、赤、緑、青の三原色を混合することにより構成される色空間であり、ＨＳＶ色空間とは、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ・Ｃｈｒｏｍａ）、輝度（Ｖａｌｕｅ）によって構成される色空間である。なお、色空間の変換は、従来公知の方法により行うことができるため、その詳細な説明は省略することとする。
【0030】
次いで、ＣＰＵ３０（図１参照）は、ＨＳＶ色空間へ変換したＲＯＩ画像の輝度（Ｖａｌｕｅ）を削除する処理を行う（ステップＳ５）。
【0031】
次いで、ＣＰＵ３０（図１参照）は、輝度（Ｖａｌｕｅ）を削除したＲＯＩ画像をＨＳＶ色空間からＲＧＢ色空間へ変換する（ステップＳ６）。なお、色空間の変換は、従来公知の方法により行うことができるため、その詳細な説明は省略することとする。
【0032】
次いで、ＣＰＵ３０（図１参照）は、ＲＧＢ色空間へ変換したＲＯＩ画像中のＲ（Ｒｅｄ）値、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）値、Ｂ（Ｂｌｕｅ）値の画素値を全て算出し、算出した画素値から、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｒ（Ｒｅｄ）値を抽出する（ステップＳ７）。
【0033】
次いで、ＣＰＵ３０（図１参照）は、ＲＧＢ色空間へ変換したＲＯＩ画像を、抽出したＧ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｒ（Ｒｅｄ）値の画像に変換する（ステップＳ８）。これにより、図３（ａ）に示す人体Ｍの一部（図３（ａ）では、腕Ｍａを例示している）を示すＲＯＩ画像が、図３（ｂ）に示すような画像に変換されることとなる。しかるに、このようにすれば、図３（ｂ）に示すように、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管ＭＫの収縮と拡張を確認することができる鮮明な毛細血管ＭＫの画像を取得することができることとなり、もって、毛細血管ＭＫの状態を画像で確認することができる。
【0034】
ところで、本実施形態においては、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）値だけを抽出せず、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｒ（Ｒｅｄ）値を抽出しているが、これは、値の正規化を行うためである。このようにすれば、室内の照明等撮影環境が値に及ぼす影響を低減させることができ、もって、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管ＭＫの収縮と拡張を確認することができる鮮明な毛細血管ＭＫの画像を取得することができる。
【0035】
他方、従来の技術のように、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｂ（Ｂｌｕｅ）値を抽出することも考えられるが、上記説明したように、青色の光ＬＢは、毛細血管ＭＫまで浸透していないことから、毛細血管ＭＫに関係の無いＢ（Ｂｌｕｅ）値で正規化してしまうと、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管ＭＫの収縮と拡張を確認することができない不鮮明な画像しか取得することができなくなり、もって、毛細血管の状態を画像で確認することができないという問題が生じる。そこで、本実施形態においては、毛細血管ＭＫまで浸透し、且つ、ヘモグロビンに吸収されにくく反射されやすいＲ（Ｒｅｄ）値で正規化することにより、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管ＭＫの収縮と拡張を確認することができる鮮明な毛細血管ＭＫの画像を取得するようにしている。
【0036】
しかして、以上説明した本実施形態によれば、人体Ｍの一部（図３（ａ）では、腕Ｍａを例示している）を示すＲＯＩ画像中のＲ（Ｒｅｄ）値、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）値、Ｂ（Ｂｌｕｅ）値の画素値を全て算出し、算出した画素値から、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｒ（Ｒｅｄ）値を抽出し、そして、上記ＲＯＩ画像を、抽出したＧ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｒ（Ｒｅｄ）値の画像に変換するようにしている。これにより、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管ＭＫの収縮と拡張を確認することができる鮮明な毛細血管ＭＫの画像を取得することができるから、毛細血管ＭＫの状態を画像で確認することができる。
【0037】
また、本実施形態においては、室内の照明等撮影環境の影響をより低減させるために、切り出したＲＯＩ画像をＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間へ変換し、輝度（Ｖａｌｕｅ）を削除した上で、再び、ＲＧＢ色空間へ変換するようにしている。このようにすれば、室内の照明等撮影環境に左右されないデータを抽出することができ、もって、より鮮明な毛細血管ＭＫの画像を取得することができる。
【0038】
なお、本実施形態において示した形状等はあくまで一例であり、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、本実施形態においては、人体Ｍの動画データをカメラ２にて撮像する例を示したが、静止画データでも良い。
【0039】
また、本実施形態においては、ＲＯＩ画像を切り出す例を示したが、それに限らず、ＲＯＩ画像を切り出さなくとも、人体Ｍの画像中のＲ（Ｒｅｄ）値、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）値、Ｂ（Ｂｌｕｅ）値の画素値を全て算出し、算出した画素値から、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｒ（Ｒｅｄ）値を抽出し、そして、上記画像を、抽出したＧ（Ｇｒｅｅｎ）／Ｒ（Ｒｅｄ）値の画像に変換するようにしても良い。このようにしても、自律神経の変動に伴って起こる毛細血管ＭＫの収縮と拡張を確認することができる鮮明な毛細血管ＭＫの画像を取得することができるから、毛細血管ＭＫの状態を画像で確認することができる。
【0040】
また、本実施形態においては、カメラ２と画像処理装置３を別々に設ける例を示したが、それに限らず、画像処理装置３にカメラ２を内蔵し、一体にしても良い。
【符号の説明】
【0041】
１ 毛細血管画像確認装置
２ カメラ
３ 画像処理装置
３０ ＣＰＵ
Ｍ 人体
Ｍａ 腕
ＭＨ 皮膚
ＭＨａ 表皮
ＭＨｂ 真皮
ＭＨｃ 皮下組織
ＭＫ 毛細血管
ＬＢ 青色の光
ＬＧ 緑色の光
ＬＲ 赤色の光
２ カメラ
３ 画像処理装置
３０ ＣＰＵ
Ｍ 人体
Ｍａ 腕
ＭＨ 皮膚
ＭＨａ 表皮
ＭＨｂ 真皮
ＭＨｃ 皮下組織
ＭＫ 毛細血管
ＬＢ 青色の光
ＬＧ 緑色の光
ＬＲ 赤色の光
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
