(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-12-19
(45)【発行日】2022-12-27
(54)【発明の名称】画像分析装置、画像分析方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 50/80 20180101AFI20221220BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20221220BHJP
G08B 25/00 20060101ALI20221220BHJP
【ＦＩ】
G16H50/80
G06T7/00 660B
G08B25/00 510M
【請求項の数】
3
(21)【出願番号】P 2020175076
(22)【出願日】2020-10-19
(65)【公開番号】P2022066627
(43)【公開日】2022-05-02
【審査請求日】2020-10-19
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100109313
【弁理士】
【氏名又は名称】机 昌彦
(74)【代理人】
【識別番号】100149618
【弁理士】
【氏名又は名称】北嶋 啓至
(72)【発明者】
【氏名】森内 哲
【審査官】谷川 智秀
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－０８３３９５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－１６００１５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－１３７７５４（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／０３８２７１（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１０－２３８９７６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００
Ｇ０６Ｔ ７／００
Ｇ０８Ｂ ２５／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
病院又は医療関連施設に入院又は通院している感染者の、予め登録された顔画像データを用いて、時系列の画像データに写る任意の人物の顔と、予め登録された前記顔画像データに写る前記感染者の顔とを照合することによって、前記時系列の画像データから、前記感染者の顔が映る画像データを検出し、さらに、前記感染者の顔が映る前記画像データから、前記感染者と一定の距離内に一定時間以上にわたって滞在した人物を、前記感染者と接触した接触者として検出する顔検出手段と、前記感染者の顔が映り、かつ、前記接触者が検出された前記画像データにおいて、前記感染者の顔の領域からマスクを検出し、前記感染者の顔の領域からマスクが検出されない場合、前記接触者が前記感染者と濃厚接触したと判定する濃厚接触判定手段と、
前記感染者との濃厚接触又はその可能性があることを通知するサービスの利用者登録を行ったユーザに関する情報である利用者情報に含まれる前記ユーザの顔の情報を用いて、前記利用者情報に含まれる前記ユーザの顔と、前記接触者の顔とを照合することによって、前記感染者と濃厚接触したと判定された前記接触者のうち、前記サービスのユーザを特定する特定手段と、
前記ユーザの前記利用者情報に含まれる前記ユーザの電話番号またはメールアドレスを用いて、前記感染者と濃厚接触したと判定された前記接触者のうち、前記サービスの利用者登録を行った前記ユーザに対し、前記ユーザが感染症に感染した可能性があることを通知する通知手段とを備えた
画像分析装置。
【請求項2】
病院又は医療関連施設に入院又は通院している感染者の、予め登録された顔画像データを用いて、時系列の画像データに写る任意の人物の顔と、予め登録された前記顔画像データに写る前記感染者の顔とを照合することによって、前記時系列の画像データから、前記感染者の顔が映る画像データを検出し、さらに、前記感染者の顔が映る前記画像データから、前記感染者と一定の距離内に一定時間以上にわたって滞在した人物を、前記感染者と接触した接触者として検出し、前記感染者の顔が映り、かつ、前記接触者が検出された前記画像データにおいて、前記感染者の顔の領域から、マスクを検出し、前記感染者の顔の領域からマスクが検出されない場合、前記接触者が前記感染者と濃厚接触したと判定し、
前記感染者との濃厚接触又はその可能性があることを通知するサービスの利用者登録を行ったユーザに関する情報である利用者情報に含まれる前記ユーザの顔の情報を用いて、前記利用者情報に含まれる前記ユーザの顔と、前記接触者の顔とを照合することによって、前記感染者と濃厚接触したと判定された前記接触者のうち、前記サービスのユーザを特定し、
前記ユーザの前記利用者情報に含まれる前記ユーザの電話番号またはメールアドレスを用いて、前記感染者と濃厚接触したと判定された前記接触者のうち、前記サービスの利用者登録を行った前記ユーザに対し、前記ユーザが感染症に感染した可能性があることを通知する
画像分析方法。
【請求項3】
病院又は医療関連施設に入院又は通院している感染者の、予め登録された顔画像データを用いて、時系列の画像データに写る任意の人物の顔と、予め登録された前記顔画像データに写る前記感染者の顔とを照合することによって、前記時系列の画像データから、前記感染者の顔が映る画像データを検出し、さらに、前記感染者の顔が映る前記画像データから、前記感染者と一定の距離内に一定時間以上にわたって滞在した人物を、前記感染者と接触した接触者として検出することと、前記感染者の顔が映り、かつ、前記接触者が検出された前記画像データにおいて、前記感染者の顔の領域から、マスクを検出し、前記感染者の顔の領域からマスクが検出されない場合、前記接触者が前記感染者と濃厚接触したと判定することと、
前記感染者との濃厚接触又はその可能性があることを通知するサービスの利用者登録を行ったユーザに関する情報である利用者情報に含まれる前記ユーザの顔の情報を用いて、前記利用者情報に含まれる前記ユーザの顔と、前記接触者の顔とを照合することによって、前記感染者と濃厚接触したと判定された前記接触者のうち、前記サービスのユーザを特定することと、
前記ユーザの前記利用者情報に含まれる前記ユーザの電話番号またはメールアドレスを用いて、前記感染者と濃厚接触したと判定された前記接触者のうち、前記サービスの利用者登録を行った前記ユーザに対し、前記ユーザが感染症に感染した可能性があることを通知することと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像分析装置、画像分析方法、およびプログラムに関し、特に、画像データを分析する画像分析装置、画像分析方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１に記載の関連する技術において、ナビゲーション装置が取得する経路情報に基づいて、ユーザが感染症などの疫病に罹患した人物と接触した可能性があることをユーザに通知する。例えば、特許文献１に記載の関連する技術では、ユーザが感染症の患者と濃厚接触した可能性があることを記載したメッセージを、ナビゲーション装置の画面に表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特許第５４７４０７５号
【文献】特開２００３－６３４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載の関連する技術では、ナビゲーション装置が備えたＧＰＳ（Global Positioning System）受信機能によって、経路情報を取得する。しかしながら、例えば病院又は医療関連施設内において、ＧＰＳ受信機能はＯＦＦにされる場合が多いため、特許文献１に記載の関連する技術を病院又は医療関連施設内で利用することができない。
【0005】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、感染症の拡大を防止することに貢献することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様に係わる画像分析装置は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する接触検出手段と、前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定する濃厚接触判定手段と、前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する通知手段とを備えている。
【0007】
本発明の一態様に係わる画像分析方法は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出し、前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定し、前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する。
【0008】
本発明の一態様に係わるプログラムは、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出し、前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定し、前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知することをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一態様によれば、感染症の拡大を防止することに貢献できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】実施形態１に係わる画像分析装置の構成を示すブロック図である。
【図2】感染者と接触者との間の距離および接触の時間の基準の一例を示す。
【図3】パラメータおよびその指標の具体例を示す。
【図4】実施形態１に係わる画像分析装置の各部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図5】実施形態２に係わるシステムの構成を示すブロック図である。
【図6】実施形態２に係わるシステムが備えた管理サーバ及び画像分析装置のそれぞれの動作を示すシーケンス図である。
【図7】実施形態３に係わるシステムの構成を示すブロック図である。
【図8】実施形態１から３のいずれかの一変形例を説明する図である。
【図9】実施形態１から３のいずれかのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、いくつかの実施形態について説明する。
【0012】
〔実施形態１〕
図１から図４を参照して、実施形態１について説明する。病院での診察により、患者が感染症に罹患していることが判明したとき、感染症の拡大を防止するため、感染症の患者が接触していた人物に連絡し、検査を受けるよう、当該人物に勧告する必要がある。本実施形態１では、画像データを分析することによって、感染症の患者が濃厚接触していた人物を特定する画像分析装置１００について説明する。
図１から図４を参照して、実施形態１について説明する。病院での診察により、患者が感染症に罹患していることが判明したとき、感染症の拡大を防止するため、感染症の患者が接触していた人物に連絡し、検査を受けるよう、当該人物に勧告する必要がある。本実施形態１では、画像データを分析することによって、感染症の患者が濃厚接触していた人物を特定する画像分析装置１００について説明する。
【0013】
（画像分析装置１００）
図１は、本実施形態１に係わる画像分析装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像分析装置１００は、接触検出部１１０、濃厚接触判定部１２０、および通知部１３０を備えている。
図１は、本実施形態１に係わる画像分析装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像分析装置１００は、接触検出部１１０、濃厚接触判定部１２０、および通知部１３０を備えている。
【0014】
接触検出部１１０は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。接触検出部１１０は、接触検出手段の一例である。一例では、接触検出部１１０は、病院内の各所の天井に設置された監視カメラにより取得された画像データを、例えば病院の管理サーバ（図示せず）から取得する。
【0015】
接触検出部１１０は、管理サーバから取得された画像データの中から、患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。一例では、接触検出部１１０は、時系列の画像データから、感染症の患者（以下、感染者と呼ぶ）の顔を検出する。このとき、接触検出部１１０は、病院の管理サーバ（図示せず）に格納された患者情報から、予め登録された感染者の顔画像データを取得し、時系列の画像データに写る任意の人物の顔と、管理サーバに登録された感染者の顔とを照合する。これにより、接触検出部１１０は、時系列の画像データにおいて、感染者が写る画像データを特定する。その後、接触検出部１１０は、感染者が写る画像データから、感染者と一定の距離内に一定時間以上にわたって滞在した人物を接触者として検出する。上記の一例は、直接接触に相当する。
【0016】
図２は、接触検出部１１０が画像データから接触者を検出する際に参照する基準の一例を示す。図２に示す一例では、感染者と接触者との「距離」の基準が１ｍに設定されている。また、感染者と接触者とが接触した「時間」の基準が１分に設定されている。この場合、接触検出部１１０は、感染者から１ｍの距離内に１分以上にわたり滞在した人物を接触者として検出する。
【0017】
例えば、接触検出部１１０は、感染者の頭部の大きさまたは目の間の距離が既知または平均的であると仮定する。接触検出部１１０は、既知または平均的な頭部の大きさまたは目の間の距離の情報を参照し、感染者が写る画像データにおける感染者の頭部の大きさまたは目の間の距離に基づいて、感染者と人物との距離を計測してもよい。
【0018】
他の一例では、接触検出部１１０は、時系列の画像データから、感染者が日常的に使用することが多い特定の物体と密着（つまり距離ゼロで接触）した人物を、接触者として検出する。特定の物品は、例えば椅子、ベッド、室内履き用靴などである。特定の物品は、予め決められていて、接触検出部１１０は、画像データに写る特定の物体を検出する。接触検出部１１０が特定の物品を検出するために、特定の物品を識別する識別器の学習など、周知のオブジェクト検出の技法が用いられてよい。上記の他の一例は、間接接触に相当する。直接接触及び間接接触は上記の例に限定されない。
【0019】
接触検出部１１０は、画像データから検出した接触者の情報を、濃厚接触判定部１２０へ出力する。接触者の情報は、接触者が写る画像データと、接触者が感染者と直接接触したか、それとも間接接触したかを示す情報とを含む。
【0020】
濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。濃厚接触判定部１２０は、濃厚接触判定手段の一例である。一例では、濃厚接触判定部１２０は、接触検出部１１０から、接触者の情報を受信する。濃厚接触判定部１２０は、接触者の情報と、接触者または患者の行動または状態に関係するパラメータとに基づいて、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。
【0021】
図３は、濃厚接触判定部１２０が参照するパラメータの一例を示す。図３に示す一例では、パラメータとして、体温、マスクの装着の有無、除菌作業の有無、および（部屋に）仕切り板の有無が挙げられている。あるいは、別のパラメータは、接触者が患者と接触していた場所（例えば、病室、食堂、待合室など）に関係していてもよい。
【0022】
一例では、パラメータは、接触者が患者と直接接触していたとき、患者および接触者がマスクを装着していたか否かを示す第１の指標を含む。本例では、濃厚接触判定部１２０は、まず、接触者が写る画像データから、感染者の顔を検出する。このとき、濃厚接触判定部１２０は、病院の管理サーバ（図示せず）に格納された患者情報から、予め登録された感染者の顔画像データを取得する。そして、濃厚接触判定部１２０は、画像データに写る（接触者本人以外の）任意の人物の顔と、登録された感染者の顔とを照合する。これにより、濃厚接触判定部１２０は、接触者が写る画像データにおいて、感染者の顔を検出する。そして、濃厚接触判定部１２０は、検出した感染者の顔の領域から、マスクを検出する。マスクを検出するために、マスクを識別する識別器の学習など、周知のオブジェクト検出の技法が用いられる。また、濃厚接触判定部１２０は、接触者が写る画像データにおいて、接触検出部１１０により検出された接触者の顔の領域からも、マスクを同様に検出する。感染者の顔領域および接触者の顔領域の両方又は一方から、マスクを検出できなかった場合、濃厚接触判定部１２０は、接触者が感染者（すなわち患者）と濃厚接触したと判定する。
【0023】
他の例では、パラメータは、接触者が患者と直接接触していたとき、患者の体温が所定の閾値を超えていたか否かを示す第２の指標を含む。本例では、濃厚接触判定部１２０は、図示しない管理サーバに格納された患者情報から、接触者が感染者と接触した当日に病院で計測された感染者の体温の記録を取得する。そして、濃厚接触判定部１２０は、計測された感染者の体温と、所定の閾値とを比較する。計測された感染者の体温が所定の閾値を超えていた場合、濃厚接触判定部１２０は、接触者が感染者（すなわち患者）と濃厚接触したと判定する。
【0024】
さらに他の例では、パラメータは、接触者が患者と接触したのち、接触者が除菌作業を行ったか否かを示す第３の指標を含む。本例では、濃厚接触判定部１２０は、図示しない管理サーバに格納された利用者情報から、接触者が患者と接触した当日に、接触者がチェックシートに入力した訪問後の除菌作業の有無の記録を取得する。利用者情報とは、感染者との濃厚接触またはその可能性があることを通知するサービスのユーザに関する情報である。あるいは、利用者情報とは、病院又は医療関連施設を訪問する訪問者（以下では、訪問者もユーザと呼ぶ場合がある）に関する情報であってもよい。接触者が感染者の訪問後に除菌作業を行ったことを確認できない場合、濃厚接触判定部１２０は、接触者が感染者（すなわち患者）と濃厚接触したと判定する。
【0025】
濃厚接触判定部１２０は、図３に例示されたこれらのパラメータのうち少なくとも１つに基づいて、接触者が患者と濃厚接触をしたか否かを判定してよい。一例では、パラメータが上述の第２の指標を含む場合、濃厚接触判定部１２０は、まず、接触者の情報に基づいて、接触者が感染者と直接接触したことを特定する。次に、濃厚接触判定部１２０は、患者情報に含まれる感染者の体温の記録に基づいて、接触者が患者と直接接触していたとき、感染者の体温が３７．５度（所定の閾値の一例）を超えていたか否かを判定する。そして、感染者の体温が３７．５度を超えていた場合、濃厚接触判定部１２０は、接触者が濃厚接触をしたと判定する。
【0026】
一変形例において、図３に例示するパラメータには、それぞれ優先度（レベル）が設定されている。この場合、感染症の拡大の危機の段階、または、感染症の患者の数に応じて、濃厚接触判定部１２０は、どの優先度のパラメータを用いて、濃厚接触の判定を行うかを決定してもよい。
【0027】
濃厚接触判定部１２０は、患者と濃厚接触したと判定した接触者の情報を、通知部１３０に出力する。以下、濃厚接触判定部１２０が患者と濃厚接触したと判定した接触者のことを、患者（あるいは感染者）と濃厚接触した接触者、あるいは濃厚接触者と呼ぶ場合がある。
【0028】
通知部１３０は、患者と濃厚接触した接触者にアラートを通知する。通知部１３０は、通知手段の一例である。アラートが通知される接触者は、患者と濃厚接触した接触者全員あるいは接触者のうち、接触通知のサービスを利用する利用者であってもよい。一例では、通知部１３０は、利用者情報を格納した図示しない管理サーバを参照して、画像データから検出した接触者を特定する。
【0029】
通知部１３０は、利用者情報に含まれるそれぞれのユーザの顔と、画像データから検出した接触者の顔とを照合することによって、接触者を特定してもよい。そして、通知部１３０は、利用者情報に含まれるユーザ（つまり濃厚接触者）の個人情報（例えば、電話番号、メールアドレス）を用いて、ユーザが感染した可能性があることをユーザに通知する。例えば、通知部１３０は、ユーザの電話番号を宛先として、ＳＮＳ（social networking service）メッセージを送信する。
【0030】
【0031】
図４に示すように、接触検出部１１０は、画像データから、感染症の患者（以下、感染者と呼ぶ場合がある）と直接または間接に接触した接触者を検出する（S１）。一例では、病院の管理サーバの患者情報に、感染症に罹患した患者の情報が新規登録されたことをトリガとして、接触検出部１１０は、ステップＳ１に示す処理を実行する。
【0032】
ここで、感染者は、入院中であっても、通常、施設内を動き回ったり、訪問者に会ったりするため、さまざまな人々と直接または間接に接触しうる。このため、接触者は１人とは限らない。接触検出部１１０は、画像データから検出した１または複数の接触者の情報を、濃厚接触判定部１２０へ出力する。
【0033】
次に、濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する（S2）。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かの判定結果を、通知部１３０に出力する。接触者が患者と濃厚接触していた場合（S２でYes）、通知部１３０は、感染者と濃厚接触した接触者に任意の手段でアラートを通知する（S３）。
【0034】
以上で、本実施形態１に係わる画像分析装置１００の動作は終了する。
【0035】
（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、接触検出部１１０は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。通知部１３０は、患者と濃厚接触した接触者にアラートを通知する。患者と濃厚接触した接触者は、アラートの通知を受け取る。通知を受けた濃厚接触者は、病院又は医療関連施設での検査などで、自分が感染症に罹患しているか否かを確認したり、その他の適切な対応を行ったりする。これにより、画像分析装置１００は、感染症の拡大を防止することに貢献することができる。
本実施形態の構成によれば、接触検出部１１０は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。通知部１３０は、患者と濃厚接触した接触者にアラートを通知する。患者と濃厚接触した接触者は、アラートの通知を受け取る。通知を受けた濃厚接触者は、病院又は医療関連施設での検査などで、自分が感染症に罹患しているか否かを確認したり、その他の適切な対応を行ったりする。これにより、画像分析装置１００は、感染症の拡大を防止することに貢献することができる。
【0036】
【0037】
【0038】
図５に示すように、本実施形態２に係わるシステム１が備えた画像分析装置１００は、接触検出部１１０、濃厚接触判定部１２０、および通知部１３０を備えている。本実施形態２に係わる画像分析装置１００の構成は、前記実施形態１に係わる画像分析装置１００の構成と同じである。本実施形態２では、画像分析装置１００の構成に関する説明を省略する。
【0039】
管理サーバ１０は、患者情報１１、画像データ１２、および利用者情報１３を記憶及び管理している。患者情報１１は、病院又は医療関連施設に入院または通院している患者の情報である。患者情報１１には、患者の病歴、患者の連絡先、及び患者の顔画像が含まれる。画像データ１２は、病院又は医療関連施設内に設置された監視または見守りのための１台以上のカメラが取得したものである。例えば、画像データ１２は、現時点から一定時間前までの直近の一定期間において、１台以上のカメラからそれぞれ取得した時系列の画像データである。利用者情報１３は、感染者との濃厚接触またはその可能性があることを通知するサービスの受用者に関する情報である。あるいは、利用者情報１３は、病院又は医療関連施設などの施設を訪問する訪問者（以下では、訪問者もユーザと呼ぶ）に関する情報である。
【0040】
（システム１の動作）
図６は、本実施形態２に係わるシステム１が備えた管理サーバ１０および画像分析装置１００のそれぞれの動作を示すシーケンス図である。
図６は、本実施形態２に係わるシステム１が備えた管理サーバ１０および画像分析装置１００のそれぞれの動作を示すシーケンス図である。
【0041】
図６に示すように、管理サーバ１０は、患者情報１１を画像分析装置１００に送信する（P１）。また、管理サーバ１０は、画像データ１２を画像分析装置１００に送信する（P２）。
【0042】
次に、画像分析装置１００の接触検出部１１０は、管理サーバ１０から画像データ１２を取得する。接触検出部１１０は、取得した画像データ１２から患者と直接または間接に接触した接触者を検出する（P３）。
【0043】
次に、濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する（P４）。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かの判定結果を、通知部１３０に出力する。一方、管理サーバ１０は、利用者情報１３を画像分析装置１００へ送信する（P５）。
【0044】
接触者が患者と濃厚接触していた場合（P4でYes）、通知部１３０は、利用者情報１３を参照して、感染者と濃厚接触した接触者に任意の手段でアラートを通知する（P６）。例えば、通知部１３０は、利用者情報１３に含まれる電話番号を参照して、「感染の可能性がある」ことを記載したＳＮＳメッセージを、接触者の携帯電話宛てに送信する。
【0045】
以上で、本実施形態２に係わるシステム１の動作は終了する。
【0046】
（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、接触検出部１１０は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。通知部１３０は、患者と濃厚接触した接触者にアラートを通知する。患者と濃厚接触した接触者は、アラートの通知を受け取る。通知を受けた濃厚接触者は、病院又は医療関連施設での検査などで、自分が感染症に罹患しているか否かを確認したり、その他の適切な対応を行ったりする。これにより、画像分析装置１００は、感染症の拡大を防止することに貢献することができる。
本実施形態の構成によれば、接触検出部１１０は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。通知部１３０は、患者と濃厚接触した接触者にアラートを通知する。患者と濃厚接触した接触者は、アラートの通知を受け取る。通知を受けた濃厚接触者は、病院又は医療関連施設での検査などで、自分が感染症に罹患しているか否かを確認したり、その他の適切な対応を行ったりする。これにより、画像分析装置１００は、感染症の拡大を防止することに貢献することができる。
【0047】
〔実施形態３〕
図７を参照して、実施形態３について説明する。本実施形態３では、接触者が患者と接触したのち、接触者が感染症に罹患したか否かに基づいて、パラメータを調整する構成を説明する。
図７を参照して、実施形態３について説明する。本実施形態３では、接触者が患者と接触したのち、接触者が感染症に罹患したか否かに基づいて、パラメータを調整する構成を説明する。
【0048】
【0049】
図７に示すように、本実施形態３に係わるシステム２が備えた画像分析装置２００は、接触検出部１１０、濃厚接触判定部１２０、および通知部１３０を備えている。そして、本実施形態３に係わる画像分析装置２００は、調整部１４０をさらに備えている。本実施形態３に係わる管理サーバ１０は、患者情報１１、画像データ１２、および利用者情報１３を備えている。本実施形態３に係わる管理サーバ１０の構成は、前記実施形態２の管理サーバ１０の構成と同じである。本実施形態３では、管理サーバ１０の構成に関する説明を省略する。
【0050】
上述したように、画像分析装置２００は調整部１４０を備えている。調整部１４０は、接触者が患者と接触したのち、接触者が感染症に罹患したか否かに基づいて、実施形態１において説明したパラメータを調整する。調整部１４０は、調整手段の一例である。前記実施形態１において示したように、パラメータは、接触者または患者の行動または状態に関係する（図３）。あるいは、別のパラメータは、接触者が患者と接触していた場所に関係していてもよい。
【0051】
一例では、調整部１４０は、濃厚接触判定部１２０から、接触者が患者と濃厚接触したか否かの判定結果を受信する。また、調整部１４０は、接触者の検査結果（カルテ）のデータベース（図示せず）から、感染症の患者と濃厚接触したと判定された接触者が感染したのか否かを示す検査結果を受信する。そして、調整部１４０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かの判定結果と、患者と濃厚接触したと判定された接触者が感染したのか否かを示す検査結果とが一致するように、あるいは可能な限り一致するように、上述のパラメータを調整する。例えば、初期（オリジナル）のパラメータが、「体温」および「マスク装着」であるとする。このパラメータを「体温」および「マスク装着」および「除菌作業」に変更した場合、接触者が患者と濃厚接触したか否かの判定結果と、患者と濃厚接触したと判定された接触者が感染したのか否かを示す検査結果とが一致するとする。この場合、調整部１４０は、上述のパラメータを「体温」および「マスク装着」から、「体温」および「マスク装着」および「除菌作業」に変更する。
【0052】
このようにして、調整部１４０はパラメータを調整する。濃厚接触判定部１２０は、調整されたパラメータを用いて、感染した可能性がより高い濃厚接触者を判定することができるようになる。一変形例では、調整部１４０は、パラメータそのものを調整する代わりに、パラメータそれぞれの優先度を変更してもよい。
【0053】
（本実施形態の効果）
本実施形態の構成によれば、接触検出部１１０は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。通知部１３０は、患者と濃厚接触した接触者にアラートを通知する。患者と濃厚接触した接触者は、アラートの通知を受け取る。通知を受けた濃厚接触者は、病院又は医療関連施設での検査などで、自分が感染症に罹患しているか否かを確認したり、その他の適切な対応を行ったりする。これにより、画像分析装置１００は、感染症の拡大を防止することに貢献することができる。
本実施形態の構成によれば、接触検出部１１０は、画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する。濃厚接触判定部１２０は、接触者が患者と濃厚接触したか否かを判定する。通知部１３０は、患者と濃厚接触した接触者にアラートを通知する。患者と濃厚接触した接触者は、アラートの通知を受け取る。通知を受けた濃厚接触者は、病院又は医療関連施設での検査などで、自分が感染症に罹患しているか否かを確認したり、その他の適切な対応を行ったりする。これにより、画像分析装置１００は、感染症の拡大を防止することに貢献することができる。
【0054】
さらに、本実施形態の構成によれば、調整部１４０は、接触者が患者と接触したのち、接触者が感染症に罹患したか否かに基づいて、パラメータを調整する。これにより、調整されたパラメータを用いて、感染した可能性がより高い濃厚接触者を判定することができる。
【0055】
〔変形例〕
図８を参照して、前記実施形態１または前記実施形態２に係わる画像分析装置１００、あるいは、前記実施形態３に係わる画像分析装置２００の一変形例を説明する。
図８を参照して、前記実施形態１または前記実施形態２に係わる画像分析装置１００、あるいは、前記実施形態３に係わる画像分析装置２００の一変形例を説明する。
【0056】
【0057】
本変形例では、接触検出部１１０は接触者と直接または間接に接触した二次接触者をさらに検出する。例えば、接触検出部１１０は、感染者と直接または間接に接触した接触者を検出する手法を応用して、接触者と直接または間接に接触した二次接触者をさらに検出する。濃厚接触判定部１２０は、二次接触者が接触者と濃厚接触したか否かをさらに判定する。濃厚接触の判定の基準の具体例は、前記実施形態１で説明したとおりである。通知部１３０は、接触者と濃厚接触した二次接触者にもアラートを通知する。
【0058】
本変形例の構成によれば、接触者と濃厚接触した二次接触者にもアラートが通知される。これにより、接触者だけでなく、二次接触者にも、適切な対応を促すことができる。ひいては、感染症の拡大を防止することに貢献することができる。
【0059】
〔ハードウェア構成について〕
前記実施形態１～３で説明した画像分析装置１００，２００の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図９に示すような情報処理装置９００により実現される。図９は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
前記実施形態１～３で説明した画像分析装置１００，２００の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図９に示すような情報処理装置９００により実現される。図９は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【0060】
図９に示すように、情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。
【0061】
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
前記実施形態１～３で説明した画像分析装置１００，２００の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
前記実施形態１～３で説明した画像分析装置１００，２００の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
【0062】
〔付記〕
本発明の一態様は以下のようにも記載されうるが、以下には限られない。
本発明の一態様は以下のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【0063】
（付記１）
画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する接触検出手段と、
前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定する濃厚接触判定手段と、
前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する通知手段とを備えた
画像分析装置。
画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出する接触検出手段と、
前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定する濃厚接触判定手段と、
前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する通知手段とを備えた
画像分析装置。
【0064】
（付記２）
前記接触検出手段は、
前記患者と一定の距離内に一定時間以上にわたって滞在した人物を前記接触者として検出する
ことを特徴とする付記１に記載の画像分析装置。
前記接触検出手段は、
前記患者と一定の距離内に一定時間以上にわたって滞在した人物を前記接触者として検出する
ことを特徴とする付記１に記載の画像分析装置。
【0065】
（付記３）
前記濃厚接触判定手段は、
前記接触者または前記患者の行動または状態に関係するパラメータに基づいて、前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定する
ことを特徴とする付記１または２に記載の画像分析装置。
前記濃厚接触判定手段は、
前記接触者または前記患者の行動または状態に関係するパラメータに基づいて、前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定する
ことを特徴とする付記１または２に記載の画像分析装置。
【0066】
（付記４）
前記パラメータは、前記接触者が前記患者と接触していたとき、前記患者および前記接触者がマスクを装着していたか否かを示す第１の指標を含む
ことを特徴とする付記３に記載の画像分析装置。
前記パラメータは、前記接触者が前記患者と接触していたとき、前記患者および前記接触者がマスクを装着していたか否かを示す第１の指標を含む
ことを特徴とする付記３に記載の画像分析装置。
【0067】
（付記５）
前記パラメータは、前記接触者が前記患者と接触していたとき、前記患者の体温が所定の閾値を超えていたか否かを示す第２の指標を含む
ことを特徴とする付記３に記載の画像分析装置。
前記パラメータは、前記接触者が前記患者と接触していたとき、前記患者の体温が所定の閾値を超えていたか否かを示す第２の指標を含む
ことを特徴とする付記３に記載の画像分析装置。
【0068】
（付記６）
前記パラメータは、前記接触者が前記患者と接触したのち、前記接触者が除菌作業を行ったか否かを示す第３の指標を含む
ことを特徴とする付記３に記載の画像分析装置。
前記パラメータは、前記接触者が前記患者と接触したのち、前記接触者が除菌作業を行ったか否かを示す第３の指標を含む
ことを特徴とする付記３に記載の画像分析装置。
【0069】
（付記７）
前記接触者が前記患者と接触したのち、前記接触者が感染症に罹患したか否かに基づいて、前記パラメータを調整する調整手段をさらに備えた
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載の画像分析装置。
前記接触者が前記患者と接触したのち、前記接触者が感染症に罹患したか否かに基づいて、前記パラメータを調整する調整手段をさらに備えた
ことを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【0070】
（付記８）
前記接触検出手段は、前記患者と濃厚接触した前記接触者と直接または間接に接触した二次接触者をさらに検出し、
前記濃厚接触判定手段は、前記二次接触者が前記接触者と濃厚接触したか否かをさらに判定し、
前記通知手段は、前記接触者と濃厚接触した前記二次接触者にもアラートを通知する
ことを特徴とする付記１から７のいずれか１項に記載の画像分析装置。
前記接触検出手段は、前記患者と濃厚接触した前記接触者と直接または間接に接触した二次接触者をさらに検出し、
前記濃厚接触判定手段は、前記二次接触者が前記接触者と濃厚接触したか否かをさらに判定し、
前記通知手段は、前記接触者と濃厚接触した前記二次接触者にもアラートを通知する
ことを特徴とする付記１から７のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【0071】
（付記９）
画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出し、
前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定し、
前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する
画像分析方法。
画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出し、
前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定し、
前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する
画像分析方法。
【0072】
（付記１０）
画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出し、
前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定し、
前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する
ことをコンピュータに実行させるためのプログラム。
画像データから感染症の患者と直接または間接に接触した接触者を検出し、
前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定し、
前記患者と濃厚接触した前記接触者にアラートを通知する
ことをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【0073】
（付記１１）
前記接触検出手段は、
前記患者が写る画像の中から、前記患者と直接接触した前記接触者を検出する
ことを特徴とする付記１から８のいずれか１項に記載の画像分析装置。
前記接触検出手段は、
前記患者が写る画像の中から、前記患者と直接接触した前記接触者を検出する
ことを特徴とする付記１から８のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【0074】
（付記１２）
前記濃厚接触判定手段は、
前記接触者が前記患者と接触していた場所に関係する別のパラメータに基づいて、前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定する
ことを特徴とする付記１から８のいずれか１項に記載の画像分析装置。
前記濃厚接触判定手段は、
前記接触者が前記患者と接触していた場所に関係する別のパラメータに基づいて、前記接触者が前記患者と濃厚接触したか否かを判定する
ことを特徴とする付記１から８のいずれか１項に記載の画像分析装置。
【符号の説明】
【0075】
１００ 画像分析装置
１１０ 接触検出部
１２０ 濃厚接触判定部
１３０ 通知部
１４０ 調整部
２００ 画像分析装置
１１０ 接触検出部
１２０ 濃厚接触判定部
１３０ 通知部
１４０ 調整部
２００ 画像分析装置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】