WO2019124023A1

WO2019124023A1 - 生体計測装置、生体計測方法、及び判定装置

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Publication number: WO2019124023A1
Application number: PCT/JP2018/044173
Authority: WO
Inventors: 貴真安藤; 雅登鈴木
Original assignee: パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date: 2017-12-19
Filing date: 2018-11-30
Publication date: 2019-06-27
Also published as: EP3730054A4; CN111148469B; JP7386440B2; EP3730054A1; JP2024028235A; EP3730054B1; CN111148469A; CN118078291A; JPWO2019124023A1; US20200297270A1

Abstract

本開示の一態様に係る生体計測装置は、被検者の脳活動の状態を示す脳活動信号を検出して出力する第１の検出器と、信号処理回路と、を備える。前記信号処理回路は、前記脳活動信号を取得し、前記脳活動信号とは異なる、前記被検者の生体信号を取得し、前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態が、覚醒状態、睡眠状態および意識障害状態のいずれであるかを判定し、前記被検者の状態を示す信号を生成して出力する。

Description

生体計測装置、生体計測方法、及び判定装置

　本開示は、生体計測装置、生体計測方法、及び判定装置に関する。

　従来、被検者の動作、または被検者を撮影して得た画像から被検者の状態を判定する方法が知られている。例えば、特許文献１は、運転者のハンドル操作から、運転者が居眠りをしているか否かを判定する方法を開示している。また、特許文献２は、運転者をカメラで撮影して得た画像から開眼度を検出し、運転者が居眠りをしているか否かを判定する方法を開示している。

特開２００４－３１０７３８号公報特開２０１７－１４３８８９号公報

　従来の技術では、被検者の状態の検出に被検者の動作を必要としたり、判別できる状態が限定されたりしていた。

　本開示は、被検者の動作を必要とすることなく、被検者の様々な状態を判別することを可能にする新規な技術を提供する。

　本開示の包括的または具体的な態様は、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または記録媒体で実現されてもよい。あるいは、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、および記録媒体の任意の組み合わせで実現されてもよい。

　本開示の技術によれば、脳活動情報と、それ以外の生体情報とを利用することで、被検者の様々な状態を判別することができる。

図１Ａは、本開示の例示的な実施形態に係る生体計測装置を示す模式図である。図１Ｂは、イメージセンサに到達する光の強度の時間変化の例を示す図である。図１Ｃは、入力パルス光の幅を横軸に、センサ検出光量を縦軸に表した図である。図１Ｄは、イメージセンサの１つの画素の概略的な構成の例を示す図である。図１Ｅは、イメージセンサの構成の一例を示す図である。図１Ｆは、１フレーム内の動作の例を示す図である。図１Ｇは、制御回路による動作の概略を示すフローチャートである。図２は、パルス光の内部散乱成分の検出方法を説明するための図である。図３Ａは、表面反射成分を検出する場合のタイミングチャートの一例を示す図である。図３Ｂは、内部散乱成分を検出する場合のタイミングチャートの一例を示す図である。図４Ａは、人の脈拍数と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。図４Ｂは、人の発汗量と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。図４Ｃは、人の体温と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。図４Ｄは、人の呼吸数と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。図５は、自動運転中のタクシーの乗客のバイタルサインを生体計測装置で検出する様子を示す図である。図６は、生体計測装置の他の構成例を示す図である。図７は、生体計測装置の動作の例を示すフローチャートである。図８は、生体計測装置の他の応用例を示す図である。図９は、生体計測装置のさらに他の応用例を示す図である。図１０は、生体計測装置のさらに他の応用例を示す図である。図１１Ａは、生体計測装置のさらに他の応用例である、ヘッドマウントディスプレイと一体化された生体計測装置を示す図である。図１１Ｂは、図１１Ａに示す生体計測装置を被検者が使用している様子を示す図である。図１２は、生体計測装置のさらに他の応用例を示す図である。図１３は、生体計測装置のさらに他の応用例を示す図である。図１４は、生体計測装置のさらに他の応用例を示す図である。図１５は、生体計測装置のさらに他の構成例を示す図である。

　本開示は、以下の項目に記載の生体計測装置、生体計測方法、および判定装置を含む。

　［項目１］
　本開示の項目１に係る生体計測装置は、被検者の脳活動の状態を示す脳活動信号を検出して出力する第１の検出器と、
　信号処理回路と、
を備える。

　前記信号処理回路は、
　　前記脳活動信号を取得し、
　　前記脳活動信号とは異なる、前記被検者の生体信号を取得し、
　　前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態が、覚醒状態、睡眠状態および意識障害状態のいずれであるかを判定し、
　　前記被検者の状態を示す信号を生成して出力する。

　上記態様によれば、前記生体信号および前記脳活動信号の両方を利用することにより、被検者の状態を従来よりも正確に判別することができる。

　［項目２］
　項目１に記載の生体計測装置において、前記第１の検出器が、さらに、前記生体信号を検出して出力してもよい。

　［項目３］
　項目１に記載の生体計測装置は、前記生体信号を検出して出力する第２の検出器をさらに備えていてもよい。

　［項目４］
　項目１から３のいずれかに記載の生体計測装置は、前記被検者の頭部に照射されるパルス光を出射する光源と、
　制御回路と、
をさらに備え、
　前記第１の検出器は、前記頭部から戻った反射パルス光の少なくとも一部を検出し、
　前記制御回路は、
　　前記光源に前記パルス光を出射させ、
　　前記第１の検出器に、前記反射パルス光のうち、前記被検者の脳内で散乱された内部散乱成分を、前記脳活動信号として検出して出力させてもよい。

　［項目５］
　項目１から４のいずれかに記載の生体計測装置において、前記生体信号は、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温からなる群から選択される少なくとも１つの情報を含んでいてもよい。

　上記態様によれば、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温からなる群から選択される少なくとも１つの生体情報に基づく被検者の状態の判別と、脳活動信号に基づく被検者の状態の判別とを行うことができる。

　［項目６］
　項目１から５のいずれかに記載の生体計測装置において、前記脳活動信号は、前記被検者の脳血流量の変化の情報を含んでいてもよい。

　上記態様によれば、被検者の脳血流量の増減等の変化に関する情報に基づいて、被検者の脳活動状態を推定することができる。

　［項目７］
　項目１から６のいずれかに記載の生体計測装置において、前記信号処理回路は、
　前記生体信号を取得した後、前記脳活動信号を取得してもよい。

　上記態様によれば、脳活動信号以外の生体信号に基づく被検者の状態の判別をまず行い、その後、脳活動信号に基づく脳活動状態の判別を行うことができる。

　［項目８］
　項目１から７のいずれかに記載の生体計測装置において、前記信号処理回路は、前記生体信号と、前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の脈拍が徐脈であるか頻脈であるかを判定して出力してもよい。

　上記態様によれば、被検者の脈拍が徐脈であるか頻脈であるかを判別することができる。

　［項目９］
　項目１から８のいずれかに記載の生体計測装置において、前記生体信号は、前記被検者の皮膚の表面における血流の情報を含んでいてもよい。

　上記態様によれば、被検者の皮膚の表面における血流の情報に基づいて被検者の状態の判別を行うことができる。

　［項目１０］
　項目４に記載の生体計測装置において、前記制御回路は、前記第１の検出器に、
　前記反射パルス光のうち、前記被検者の皮膚の表面で反射された表面反射成分をさらに検出させ、
　前記表面反射成分の変動を示す信号を、前記生体信号として出力させてもよい。

　上記態様によれば、１つの検出器で、被検者の皮膚の表面における血流の情報と、脳血流の情報の両方を取得することができる。

　［項目１１］
　項目１０に記載の生体計測装置において、前記制御回路は、前記第１の検出器に、
　前記反射パルス光のうち、前記反射パルス光の強度が減少を開始した後の部分を検出させることにより、前記内部散乱成分を検出させ、
　前記反射パルス光のうち、少なくとも前記反射パルス光の強度が減少を開始する前の部分を検出させることにより、前記表面反射成分を検出させてもよい。

　上記態様によれば、被検者の頭部から戻ってきたパルス光の内部散乱成分と、表面反射成分とを、高いＳＮ比で検出することができる。

　［項目１２］
　項目１０または１１に記載の生体計測装置において、前記第１の検出器は、二次元的に配列された複数の画素を含むイメージセンサであり、
　前記複数の画素の各々は、
　受光した光を信号電荷に変換する光電変換素子と、
　前記表面反射成分に対応する前記信号電荷を蓄積する第１の電荷蓄積部と、
　前記内部散乱成分に対応する前記信号電荷を蓄積する第２の電荷蓄積部と、
を含んでいてもよい。

　上記態様によれば、被検者の二次元画像を取得することができる。

　［項目１３］
　項目４に記載の生体計測装置において、前記パルス光の照射開始から前記脳活動信号が取得されるまでの時間は、前記パルス光の照射開始から前記生体信号が取得されるまでの時間よりも長くてもよい。

　上記態様によれば、まず脳活動信号以外の生体信号に基づく診断を行い、その後、脳活動信号に基づく診断を行うことができる。

　［項目１４］
　項目１から１３のいずれかに記載の生体計測装置において、前記信号処理回路は、
　前記生体信号に基づいて、前記被検者の状態に関する第１の判定を行い、前記第１の判定の結果を示す第１の信号を出力し、
　前記第１の信号を出力した後、前記脳活動信号に基づいて、前記被検者の状態に関する第２の判定を行い、前記第２の判定の結果を示す第２の信号を出力してもよい。

　［項目１５］
　項目１４に記載の生体計測装置は、前記生体計測装置の外部にある外部装置との間で通信する通信回路をさらに備え、
　前記通信回路は、前記信号処理回路が、前記生体信号および前記脳活動信号からなる群から選択される少なくとも１つに基づいて、前記被検者が健常状態にないと判定した場合、前記外部装置に、前記被検者が健常状態にないことを通知してもよい。

　上記態様によれば、前記生体信号および／または前記脳活動信号に基づいて前記被検者が健常状態にないと判断した場合、例えば医療機関にある外部装置に通知することができる。このため、被検者の状態が危険な場合でも、例えば救急車を手配するなどの行動を迅速に行うことができる。

　［項目１６］
　本開示の項目１７に係る生体計測方法は、被検者の脳活動信号を取得する工程、
　前記脳活動信号とは異なる、前記被検者の生体信号を取得する工程、および
　前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態が、覚醒状態、睡眠状態および意識障害状態のいずれであるかを判定する工程、を含む。

　［項目１７］
　項目１６に記載の生体計測方法において、前記脳活動信号を取得する工程は、
　　光源、光検出器、信号処理回路、および制御回路を含む生体計測装置における前記光源を用いて、前記被検者の頭部にパルス光を照射する工程と、
　　前記光検出器を用いて、前記頭部から戻った反射パルス光のうち、前記被検者の脳内で散乱された内部散乱成分を、前記脳活動信号として検出して出力させる工程と、を含み、
　前記信号処理回路を用いて、前記判定する工程を行ってもよい。

　［項目１８］
　項目１７に記載の生体計測方法において、前記被検者の状態の判定の結果に基づいて、前記制御回路は、前記被検者への通知の出力、前記生体計測装置と異なる前記被検者の周辺の機器の制御、および前記生体計測装置の外部にある外部装置との通信のいずれかを行ってもよい。

　［項目１９］
　項目１６から１８のいずれかに記載の生体計測方法において、前記生体信号は、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温からなる群から選択される少なくとも１つの情報を含んでいてもよい。

　［項目２０］
　項目１６から１９のいずれかに記載の生体計測方法において、前記脳活動信号は、前記被検者の脳血流量の変化の情報を含んでいてもよい。

　［項目２１］
　項目１６から２０のいずれかに記載の生体計測方法において、前記生体信号を取得する工程後に、前記脳活動信号を取得する工程を行ってもよい。

　［項目２２］
　項目１６から２１のいずれかに記載の生体計測方法において、前記判定する工程は、前記被検者の脈拍が徐脈であるか頻脈であるかを判定することを含んでいてもよい。

　［項目２３］
　項目１６から２２のいずれかに記載の生体計測方法において、前記生体信号は、前記被検者の皮膚の表面における血流の情報を含んでいてもよい。

　［項目２４］
　項目１７または１８に記載の生体計測方法において、前記生体計測装置は、前記生体信号の基準値である第１基準値と、前記脳活動信号の基準値である第２基準値とを記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記生体信号を前記第１基準値と比較すること、および前記脳活動信号を前記第２基準値と比較することにより行われてもよい。

　上記態様によれば、生体信号および脳活動信号に基づく被検者の状態の判定を、異なる２つの基準値との比較によって実行することができる。

　［項目２５］
　項目１７または１８に記載の生体計測方法において、前記生体計測装置は、前記脳活動信号と、前記生体信号と、前記被検者の状態との関係を表すデータテーブルを記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記データテーブルを参照することにより行われてもよい。

　上記態様によれば、脳活動信号と、生体信号と、身体の状態との関係を表すデータテーブルを参照して評価することにより、より正確に被検者の身体状態を判定し得る。

　［項目２６］
　項目１７または１８に記載の生体計測方法は、前記生体信号および前記脳活動信号の時系列データを取得する工程をさらに含み、
　前記生体計測装置は、前記時系列データに対応する参照時系列データを記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記時系列データを前記参照時系列データと比較すること、前記時系列データの統計値を算出すること、および前記時系列データと前記被検者の状態との相関の機械学習を行うことからなる群から選択される少なくとも１つを含んでいてもよい。

　上記態様によれば、被検者の状態をより正確に判定し得る。

　［項目２７］
　項目１７または１８に記載の生体計測方法は、前記生体信号および前記脳活動信号に対応する２次元画像データを取得する工程、および
　前記２次元画像データに含まれる特徴量を抽出する工程をさらに含み、
　前記生体計測装置は、前記特徴量に対応する参照特徴量を記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記特徴量を前記参照特徴量と比較すること、前記特徴量の統計値を算出すること、および前記特徴量と前記被検者の状態との相関の機械学習を行うことからなる群から選択される少なくとも１つを含んでいてもよい。

　［項目２８］
　本開示の項目２８に係る判定装置は、１つ以上のメモリと、
　動作時に、
　　被検者の脳活動信号を取得し、
　　前記脳活動信号とは異なる、前記被検者の生体信号を取得し、かつ
　　前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態が、覚醒状態、睡眠状態および意識障害状態のいずれであるかを判定する
　回路と、を備える。

　［項目２９］
　本開示の項目２９に係る生体計測装置は、被検者の頭部に照射されるパルス光を出射する光源と、
　前記頭部から戻った反射パルス光の少なくとも一部を検出する光検出器と、
　前記光源および前記光検出器を制御する制御回路と、
　信号処理回路と、
を備える。

　前記制御回路は、
　　前記光源に前記パルス光を出射させ、
　　前記光検出器に、前記反射パルス光のうち、前記被検者の脳内で散乱された内部散乱成分を、脳活動信号として検出および出力させ、
　　前記光検出器に、前記反射パルス光のうち、前記被検者の皮膚の表面で反射された表面反射成分を、前記脳活動信号とは異なる生体信号として検出および出力させる。

　前記信号処理回路は、前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態を示す信号を生成して出力する。

　［項目３０］
　項目２９に記載の生体計測装置において、
　前記制御回路は、前記光検出器に、
　前記反射パルス光のうち、前記反射パルス光の強度が減少を開始した後の部分を検出させることにより、前記内部散乱成分を検出させ、
　前記反射パルス光のうち、少なくとも前記反射パルス光の強度が減少を開始する前の部分を検出させることにより、前記表面反射成分を検出させてもよい。

　［項目３１］
　項目２９に記載の生体計測装置において、
　前記生体信号は、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温からなる群から選択される少なくとも１つの情報を含んでいてもよい。

　以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置などは、一例であり、本開示の技術を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

　本開示において、回路、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部、又はブロック図における機能ブロックの全部又は一部は、例えば、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（ｌａｒｇｅ　ｓｃａｌｅ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む１つ又は複数の電子回路によって実行され得る。ＬＳＩ又はＩＣは、１つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、１つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩ又はＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（ｖｅｒｙ　ｌａｒｇｅ　ｓｃａｌｅ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（ｕｌｔｒａ　ｌａｒｇｅ　ｓｃａｌｅ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ　ｌｏｇｉｃ　ｄｅｖｉｃｅも同じ目的で使うことができる。

　さらに、回路、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部の機能又は操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは１つ又は複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアが処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）および周辺装置によって実行される。システム又は装置は、ソフトウエアが記録されている１つ又は複数の非一時的記録媒体、処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、および必要とされるハードウエアデバイス、例えばインターフェースを備えていてもよい。

　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。以下の説明において、同一または類似する構成要素には同一の符号を付す。

　（実施の形態）
　［１．生体計測装置］
　図１Ａから図３Ｂを参照して、本開示の例示的な実施形態に係る生体計測装置１００の構成を説明する。

　図１Ａは、本実施形態に係る生体計測装置１００を示す模式図である。生体計測装置１００は、光源１０と、イメージセンサ２０と、制御回路３０と、信号処理回路４０とを備える。イメージセンサ２０は、複数の光電変換素子２２と、複数の電荷蓄積部２４とを含む。イメージセンサ２０は、本開示における第１の検出器、第２の検出器及び光検出器の一例である。イメージセンサ２０に代えて、少なくとも１つの光電変換素子２２と、少なくとも１つの電荷蓄積部２４とを含む他の種類の光検出器を用いることも可能である。

　光源１０は、被検者５００の頭部に照射されるパルス光を出射する。イメージセンサ２０は、被検者５００の頭部から戻ってきたパルス光である反射パルス光の少なくとも一部を検出する。制御回路３０は、光源１０およびイメージセンサ２０を制御する。信号処理回路４０は、イメージセンサ２０から出力された信号を処理する。

　本実施形態では、制御回路３０は、光源１０を制御する光源制御部３２と、イメージセンサ２０を制御するセンサ制御部３４とを含む。光源制御部３２は、光源１０から出射されるパルス光の強度、パルス幅、出射タイミング、および／または波長を制御する。センサ制御部３４は、イメージセンサ２０の各画素における信号蓄積のタイミングを制御する。

　以下、各構成要素をより詳細に説明する。

　［１－１．光源１０］
　光源１０は、被検者５００の頭部（例えば額）に光を照射する。光源１０から出射されて被検者５００に到達した光は、被検者５００の表面で反射される表面反射成分Ｉ１と、被検者５００の内部で散乱される内部散乱成分Ｉ２とに分かれる。内部散乱成分Ｉ２は、生体内部で１回反射もしくは散乱、または多重散乱する成分である。被検者５００の額に光を照射する場合、内部散乱成分Ｉ２は、額の表面から奥に８ｍｍから１６ｍｍほどの部位、例えば脳に到達し、再び生体計測装置１００に戻る成分を指す。表面反射成分Ｉ１は、直接反射成分、拡散反射成分、および散乱反射成分の３つの成分を含む。直接反射成分は、入射角と反射角とが等しい反射成分である。拡散反射成分は、表面の凹凸形状によって拡散して反射する成分である。散乱反射成分は、表面近傍の内部組織によって散乱して反射する成分である。被検者５００の額に光を照射する場合、散乱反射成分は、表皮内部で散乱して反射する成分である。以降、本開示では、被検者５００の表面で反射する表面反射成分Ｉ１は、これら３つの成分を含むものとする。表面反射成分Ｉ１および内部散乱成分Ｉ２は、反射または散乱によって進行方向が変化し、その一部がイメージセンサ２０に到達する。

　まず、内部散乱成分Ｉ２の取得方法について説明する。光源１０は、制御回路３０からの指示に従い、パルス光を所定の時間間隔または所定のタイミングで複数回繰り返し発生させる。光源１０が発生させるパルス光は、例えば立ち下がり時間がゼロに近い矩形波であり得る。立ち下がり時間とは、パルス光の強度がピーク値から低下し始めてからほぼゼロになるまでの時間を指す。一般に、被検者５００に入射した光は、様々な経路で被検者５００内を伝搬し、時間差を伴って被検者５００の表面から出射する。このため、パルス光の内部散乱成分Ｉ２の後端は広がりを有する。被検部が額である場合、内部散乱成分Ｉ２の後端の広がりは、４ｎｓ程度である。このことを考慮すると、パルス光の立ち下がり時間は、例えばその半分以下である２ｎｓ以下に設定され得る。立下り時間は、さらにその半分の１ｎｓ以下であってもよい。光源１０が発生させるパルス光の立ち上がり時間は任意である。本実施形態における内部散乱成分Ｉ２の検出では、パルス光の立下り部分を使用し、立ち上がり部分を使用しないためである。パルス光の立ち上がり部分は、表面反射成分Ｉ１の検出には用いられ得る。光源１０は、例えば、パルス光の立ち下がり部分が時間軸に対して直角に近い、つまり時間応答特性が急進な、ＬＤなどのレーザであり得る。

　光源１０が発する光の波長は、例えば６５０ｎｍ以上９５０ｎｍ以下の波長範囲に含まれる任意の波長であり得る。この波長範囲は、赤色から近赤外線の波長範囲に含まれる。本明細書では、可視光のみならず赤外線についても「光」の用語を使用する。上記の波長範囲は、「生体の窓」と呼ばれており、生体内の水分および皮膚に比較的吸収されにくいという性質を有する。生体を検出対象にする場合、上記の波長範囲の光を使用することにより、検出感度を高くすることができる。本実施形態のように、被検者５００の皮膚および脳の血流変化を検出する場合、使用される光は、主に酸素化ヘモグロビン（ＨｂＯ_２）および脱酸素化ヘモグロビン（Ｈｂ）に吸収されると考えられる。酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンとで、光吸収の波長依存性が異なる。一般に、血流に変化が生じると、酸素化ヘモグロビンおよび脱酸素化ヘモグロビンの濃度が変化するため、光の吸収度合いも変化する。したがって、血流が変化すると、検出される光量も時間的に変化する。

　光源１０は、上記の波長範囲に含まれる２つ以上の波長の光を出射してもよい。そのような複数波長の光は、複数の光源からそれぞれ出射されてもよい。

　本実施形態の生体計測装置１００では、非接触で被検者５００を測定するため、網膜への影響を考慮して設計された光源１０が用いられ得る。例えば、各国で策定されているレーザ安全基準のクラス１を満足する光源１０が用いられ得る。クラス１が満足されている場合、被爆放出限界（ＡＥＬ）が１ｍＷを下回るほどの低照度の光が被検者５００に照射される。なお、光源１０自体はクラス１を満たしていなくてもよい。例えば、拡散板またはＮＤフィルタなどが光源１０の前に設置されて光が拡散あるいは減衰されることによってレーザ安全基準のクラス１が満たされていてもよい。

　従来、生体内部の深さ方向において異なる場所における吸収係数または散乱係数などの情報を区別して検出するために、ストリークカメラが使用されていた。例えば、特開平４－１８９３４９は、そのようなストリークカメラの一例を開示している。これらのストリークカメラでは、所望の空間分解能で測定するために、パルス幅がフェムト秒またはピコ秒の極超短パルス光が用いられていた。

　これに対し、本開示の生体計測装置１００は、表面反射成分Ｉ１と内部散乱成分Ｉ２とを区別して検出することができる。したがって、光源１０が発するパルス光は、極超短パルス光である必要は無く、パルス幅を任意に選択できる。

　脳血流を計測するために額に光を照射する場合、内部散乱成分Ｉ２の光量は、表面反射成分Ｉ１の光量の数千分の１から数万分の１程度の非常に小さい値になり得る。さらに、レーザの安全基準を考慮すると、照射できる光の光量が極めて小さくなり、内部散乱成分Ｉ２の検出は非常に難しくなる。その場合でも、光源１０が、比較的パルス幅の大きいパルス光を発生させれば、時間遅れを伴う内部散乱成分Ｉ２の積算量を増加させることができる。それにより、検出光量を増やし、ＳＮ比を向上させることができる。

　光源１０は、例えばパルス幅が３ｎｓ以上のパルス光を発する。一般に、脳などの生体組織内で散乱された光の時間的な広がりは４ｎｓ程度である。図１Ｂは、入力パルス光の幅が０ｎｓ、３ｎｓ、および１０ｎｓのそれぞれの場合において、イメージセンサ２０に到達する光量の時間変化の例を示している。図１Ｂに示すように、光源１０からのパルス光の幅を広げるにつれて、被検者５００から戻ったパルス光の後端部に現れる内部散乱成分Ｉ２の光量が増加する。図１Ｃは、入力パルス光の幅を横軸に、センサ検出光量を縦軸に表した図である。イメージセンサ２０は、電子シャッタを備える。図１Ｃの結果は、パルス光の後端が被検者５００の表面で反射されてイメージセンサ２０に到達した時刻から１ｎｓ経過した後に電子シャッタを開いた条件で得られた。この条件を選択した理由は、パルス光の後端が到達した直後は、内部散乱成分Ｉ２に対する表面反射成分Ｉ１の比率が高いためである。図１Ｃに示すように、光源１０が発するパルス光のパルス幅を３ｎｓ以上にすると、センサ検出光量を最大化することができる。

　光源１０は、パルス幅５ｎｓ以上、さらには１０ｎｓ以上のパルス光を発光してもよい。一方、パルス幅が大きすぎても使用しない光が増えて無駄となる。よって、光源１０は、例えば、パルス幅５０ｎｓ以下のパルス光を発生させる。あるいは、光源１０は、パルス幅３０ｎｓ以下、さらには２０ｎｓ以下のパルス光を発光してもよい。

　光源１０の照射パターンは、例えば、照射領域内において、均一な強度分布をもつパターンであってもよい。この点で、本実施形態は、例えば特開平１１-１６４８２６号公報等に開示された従来の生体計測装置とは異なる。特開平１１－１６４８２６号公報に開示された装置では、検出器と光源とを３ｃｍ程度離し、空間的に表面反射成分を内部散乱成分から分離する。このため、離散的な光照射とせざるを得ない。これに対し、本実施形態の生体計測装置１００は、時間的に表面反射成分Ｉ１を内部散乱成分Ｉ２から分離して低減できる。このため、均一な強度分布をもつ照射パターンの光源１０を用いることができる。均一な強度分布をもつ照射パターンは、光源１０が発する光を拡散板により拡散することによって形成しても良い。

　本実施形態では、従来技術とは異なり、被検者５００におけるパルス光の照射点直下においても内部散乱成分Ｉ２を検出できる。被検者５００を空間的に広い範囲にわたって光で照射することにより、測定解像度を高めることもできる。

　［１－２．イメージセンサ２０］
　イメージセンサ２０は、光源１０から出射され被検者５００で反射または散乱した光を受光する。イメージセンサ２０は、２次元に配置された複数の光検出セルを有し、被検者５００の２次元情報を一度に取得する。本明細書において、光検出セルを「画素」とも称する。イメージセンサ２０は、例えば、ＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサなどの任意の撮像素子である。

　イメージセンサ２０は、電子シャッタを有する。電子シャッタは、撮像のタイミングを制御する回路である。本実施形態では、制御回路３０におけるセンサ制御部３４が、電子シャッタの機能を有する。電子シャッタは、受光した光を有効な電気信号に変換して蓄積する１回の信号蓄積の期間と、信号蓄積を停止する期間とを制御する。信号蓄積期間は、「露光期間」または「撮影期間」と称することもできる。以下の説明において、露光期間の幅を、「シャッタ幅」と称することがある。１回の露光期間が終了し次の露光期間が開始するまでの時間を、「非露光期間」と称することがある。以下、露光している状態を「ＯＰＥＮ」、露光を停止している状態を「ＣＬＯＳＥ」と称することがある。

　イメージセンサ２０は、電子シャッタによって露光期間および非露光期間をサブナノ秒、例えば、３０ｐｓから１ｎｓの範囲で調整できる。距離測定を目的としている従来のＴＯＦ（Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラは、被写体の明るさの影響を補正するため、光源１０から出射され被写体で反射されて戻ってきた光の全てを検出する。したがって、従来のＴＯＦカメラでは、シャッタ幅が光のパルス幅よりも大きい必要があった。これに対し、本実施形態の生体計測装置１００では、被写体の光量を補正する必要が無い。このため、シャッタ幅がパルス幅よりも大きい必要はない。よって、シャッタ幅を、例えば、１ｎｓ以上３０ｎｓ以下の値に設定できる。本実施形態の生体計測装置１００によれば、シャッタ幅を縮小できるため、検出信号に含まれる暗電流の影響を低減することができる。

　被検者５００の額を光で照射して脳血流などの情報を検出する場合、内部での光の減衰率が非常に大きい。例えば、入射光に対して出射光が、１００万分の１程度にまで減衰し得る。このため、内部散乱成分Ｉ２を検出するには、１パルスの照射だけでは光量が不足する場合がある。レーザ安全性基準のクラス１での照射では特に光量が微弱である。この場合、光源１０がパルス光を複数回発光し、それに応じてイメージセンサ２０も電子シャッタによって複数回露光することで検出信号を積算して感度を向上することができる。

　以下、イメージセンサ２０の構成例を説明する。

　イメージセンサ２０は、撮像面上に２次元的に配列された複数の画素を備え得る。各画素は、例えばフォトダイオードなどの光電変換素子と、１つまたは複数の電荷蓄積部とを備え得る。以下、各画素が、光電変換によって受光量に応じた信号電荷を発生させる光電変換素子と、パルス光の表面反射成分Ｉ１によって生じた信号電荷を蓄積する電荷蓄積部と、パルス光の内部散乱成分Ｉ２によって生じた信号電荷を蓄積する電荷蓄積部とを備える例を説明する。以下の例では、制御回路３０は、イメージセンサ２０に、被検者５００の頭部から戻ってきたパルス光中の立下り開始前の部分を検出させることにより、表面反射成分Ｉ１を検出させる。制御回路３０はまた、イメージセンサ２０に、被検者５００の頭部から戻ってきたパルス光中の立下り開始後の部分を検出させることにより、内部散乱成分Ｉ２を検出させる。光源１０は２種類の波長の光を出射するものとする。

　図１Ｄは、イメージセンサ２０の１つの画素２０１の概略的な構成例を示す図である。なお、図１Ｄは、１つの画素２０１の構成を模式的に示しており、実際の構造を必ずしも反映していない。この例における画素２０１は、光電変換を行うフォトダイオード２０３と、電荷蓄積部である、第１の浮遊拡散層（Ｆｌｏａｔｉｎｇ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７と、信号電荷を排出するドレイン２０２とを含む。

　１回のパルス光の出射に起因して各画素に入射したフォトンは、フォトダイオード２０３によって信号電荷である信号エレクトロンに変換される。変換された信号エレクトロンは、制御回路３０から入力される制御信号に従って、ドレイン２０２に排出されるか、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７のいずれかに振り分けられる。

　光源１０からのパルス光の出射と、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７への信号電荷の蓄積と、ドレイン２０２への信号電荷の排出が、この順序で繰り返し行われる。この繰り返し動作は高速であり、例えば動画像の１フレームの時間（例えば約１／３０秒）内に数万回から数億回繰り返され得る。画素２０１は、最終的に、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７に蓄積された信号電荷に基づく４つの画像信号を生成して出力する。

　この例における制御回路３０は、光源１０に、第１の波長をもつ第１のパルス光と、第２の波長をもつ第２のパルス光とを、順に繰り返し出射させる。第１の波長および第２の波長として、被検者５００の内部組織に対する吸収率が異なる２波長を選択することで、被検者５００の状態を分析することができる。例えば、第１の波長として８０５ｎｍよりも長い波長を選択し、第２の波長として８０５ｎｍよりも短い波長を選択してもよい。これにより、被検者５００の血液中の酸素化ヘモグロビン濃度および脱酸素化ヘモグロビン濃度のそれぞれの変化を検出することが可能になる。

　制御回路３０は、まず、光源１０に、第１のパルス光を出射させる。制御回路３０は、第１のパルス光の表面反射成分Ｉ１がフォトダイオード２０３に入射している第１の期間に、第１の浮遊拡散層２０４に信号電荷を蓄積させる。続いて、制御回路３０は、第１のパルス光の内部散乱成分Ｉ２がフォトダイオード２０３に入射している第２の期間に、第２の浮遊拡散層２０５に信号電荷を蓄積させる。次に、制御回路３０は、光源１０に、第２のパルス光を出射させる。制御回路３０は、第２のパルス光の表面反射成分Ｉ１がフォトダイオード２０３に入射している第３の期間に、第３の浮遊拡散層２０６に信号電荷を蓄積させる。続いて、制御回路３０は、第２のパルス光の内部散乱成分Ｉ２がフォトダイオード２０３に入射している第４の期間に、第４の浮遊拡散層２０７に信号電荷を蓄積させる。

　このように、制御回路３０は、第１のパルス光の発光を開始した後、所定の時間差を空けて、第１の浮遊拡散層２０４および第２の浮遊拡散層２０５に、フォトダイオード２０３からの信号電荷を順次蓄積させる。その後、制御回路３０は、第２のパルス光の発光を開始した後、上記所定の時間差を空けて、第３の浮遊拡散層２０６および第４の浮遊拡散層２０７に、フォトダイオード２０３からの信号電荷を順次蓄積させる。以上の動作を複数回繰り返す。外乱光および環境光の光量を推定するために、光源１０を消灯した状態で不図示の他の浮遊拡散層に信号電荷を蓄積する期間を設けてもよい。第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７の信号電荷量から、上記他の浮遊拡散層の信号電荷量を差し引くことで、外乱光および環境光成分を除去した信号を得ることができる。

　なお、本実施形態では、電荷蓄積部の数を４としているが、目的に応じて２以上の複数の数に設計してよい。例えば、１種類の波長のみを用いる場合には、電荷蓄積部の数は２であってよい。また、使用する波長が１種類で、表面反射成分Ｉ１を検出しない用途では、画素ごとの電荷蓄積部の数は１であってもよい。また、２種類以上の波長を用いる場合であっても、それぞれの波長を用いた撮像を別のフレームで行えば、電荷蓄積部の数は１であってもよい。また、後述するように、表面反射成分Ｉ１の検出と内部散乱成分Ｉ２の検出とをそれぞれ別のフレームで行えば、電荷蓄積部の数は１であってもよい。

　図１Ｅは、イメージセンサ２０の構成の一例を示す図である。図１Ｅにおいて、二点鎖線の枠で囲まれた領域が１つの画素２０１に相当する。画素２０１には１つのフォトダイオードが含まれる。図１Ｅでは２行２列に配列された４画素のみを示しているが、実際にはさらに多数の画素が配置され得る。画素２０１は、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７を含む。第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７に蓄積される信号は、あたかも一般的なＣＭＯＳイメージセンサの４画素の信号のように取り扱われ、イメージセンサ２０から出力される。

　各画素２０１は、４つの信号検出回路を有する。各信号検出回路は、ソースフォロワトランジスタ３０９と、行選択トランジスタ３０８と、リセットトランジスタ３１０とを含む。この例では、リセットトランジスタ３１０が図１Ｄに示すドレイン２０２に対応し、リセットトランジスタ３１０のゲートに入力されるパルスがドレイン排出パルスに対応する。各トランジスタは、例えば半導体基板に形成された電界効果トランジスタであるが、これに限定されない。図示されるように、ソースフォロワトランジスタ３０９の入力端子および出力端子の一方（典型的にはソース）と、行選択トランジスタ３０８の入力端子および出力端子のうちの一方（典型的にはドレイン）とが接続されている。ソースフォロワトランジスタ３０９の制御端子であるゲートは、フォトダイオード２０３に接続されている。フォトダイオード２０３によって生成された信号電荷（すなわち正孔または電子）は、フォトダイオード２０３とソースフォロワトランジスタ３０９との間の電荷蓄積部である浮遊拡散層に蓄積される。

　図１Ｅには示されていないが、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７はフォトダイオード２０３に接続される。フォトダイオード２０３と、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７との間には、スイッチが設けられ得る。このスイッチは、制御回路３０からの信号蓄積パルスに応じて、フォトダイオード２０３と、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７の各々との間の導通状態を切り替える。これにより、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７の各々への信号電荷の蓄積の開始と停止とが制御される。本実施形態における電子シャッタは、このような露光制御のための機構を有する。

　第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７に蓄積された信号電荷は、行選択回路３０２によって行選択トランジスタ３０８のゲートがＯＮにされることにより、読み出される。この際、第１の浮遊拡散層２０４、第２の浮遊拡散層２０５、第３の浮遊拡散層２０６、および第４の浮遊拡散層２０７の信号電位に応じて、ソースフォロワ電源３０５からソースフォロワトランジスタ３０９およびソースフォロワ負荷３０６へ流入する電流が増幅される。垂直信号線３０４から読み出されるこの電流によるアナログ信号は、列毎に接続されたアナログ－デジタル（ＡＤ）変換回路３０７によってデジタル信号データに変換される。このデジタル信号データは、列選択回路３０３によって列ごとに読み出され、イメージセンサ２０から出力される。行選択回路３０２および列選択回路３０３は、１つの行の読出しを行った後、次の行の読み出しを行い、以下同様に、全ての行の浮遊拡散層の信号電荷の情報を読み出す。制御回路３０は、全ての信号電荷を読み出した後、リセットトランジスタ３１０のゲートをオンにすることで、全ての浮遊拡散層をリセットする。これにより、１つのフレームの撮像が完了する。以下同様に、フレームの高速撮像を繰り返すことにより、イメージセンサ２０による一連のフレームの撮像が完結する。

　本実施の形態では、ＣＭＯＳ型のイメージセンサ２０の例を説明したが、イメージセンサ２０は他の種類の撮像素子であってもよい。イメージセンサ２０は、例えば、ＣＣＤ型であっても、単一光子計数型素子であっても、増幅型イメージセンサ（例えば、ＥＭＣＣＤまたはＩＣＣＤ）であっても構わない。

　図１Ｆは、本実施形態における１フレーム内の動作の例を示す図である。図１Ｆに示すように、１フレーム内で、第１のパルス光の発光と第２のパルス光の発光とを交互に複数回切り替えてもよい。このようにすると、２種類の波長による検出画像の取得タイミングの時間差を低減でき、動きがある被検者５００であっても、ほぼ同時に第１および第２のパルス光での撮影が可能である。

　本実施形態では、イメージセンサ２０が、パルス光の表面反射成分Ｉ１と内部散乱成分Ｉ２の両方を検出する。表面反射成分Ｉ１の時間的または空間的な変化から、被検者５００の第１の生体情報を取得することができる。第１の生体情報は、例えば、被検者５００の脈拍数であり得る。一方、内部散乱成分Ｉ２の時間的または空間的な変化から、被検者５００の第２の生体情報である脳活動情報を取得することができる。

　第１の生体情報は、表面反射成分Ｉ１を検出する方法とは異なる方法によって取得してもよい。例えば、イメージセンサ２０とは異なる他の種類の検出器を利用して、第１の生体情報を取得してもよい。その場合、イメージセンサ２０は、内部散乱成分Ｉ２のみを検出する。他の種類の検出器は、例えばレーダまたはサーモグラフィであってもよい。

　第１の生体情報は、例えば、被検者の脈拍数、発汗量、呼吸数、体温の少なくとも１つであり得る。第１の生体情報は、被検者の頭部に照射されたパルス光の内部散乱成分Ｉ２を検出することにより得られる脳活動情報以外の生体情報であればよい。ここで、「脳活動情報以外」とは、第１の生体情報中に脳活動に起因する情報が一切含まれないことを意味するものではない。第１の生体情報は、脳活動とは別の生体活動に起因する生体情報が含まれていればよい。第１の生体情報は、例えば、自律的または反射的な生体活動に起因する生体情報である。

　本明細書において、第１の生体情報を示す信号を「第１の生体信号」または単に「生体信号」と称することがある。また、脳活動情報を示す信号を「脳活動信号」と称することがある。

　［１－３．制御回路３０および信号処理回路４０］
　制御回路３０は、光源１０のパルス光発光タイミングと、イメージセンサ２０のシャッタタイミングとの時間差を調整する。以下、当該時間差を「位相」または「位相遅れ」と称することがある。光源１０の「発光タイミング」とは、光源１０が発光するパルス光が立ち上がりを開始するタイミングである。「シャッタタイミング」とは、露光を開始するタイミングである。制御回路３０は、発光タイミングを変化させて位相を調整しても良いし、シャッタタイミングを変化させて位相を調整しても良い。

　制御回路３０は、イメージセンサ２０の各画素で検出された信号からオフセット成分を取り除くように構成されてもよい。オフセット成分は、太陽光もしくは蛍光灯などの環境光、または外乱光による信号成分である。光源１０が発光しない状態、つまり光源１０の駆動をＯＦＦにした状態で、イメージセンサ２０が信号を検出することで環境光、外乱光によるオフセット成分が見積もられる。

　制御回路３０は、例えばプロセッサおよびメモリの組み合わせ、またはプロセッサおよびメモリを内蔵するマイクロコントローラ等の集積回路であり得る。制御回路３０は、例えばプロセッサがメモリに記録されたプログラムを実行することにより、発光タイミングとシャッタタイミングとの調整、オフセット成分の見積り、およびオフセット成分の除去等を行う。

　信号処理回路４０は、イメージセンサ２０から出力された画像信号を処理する回路である。信号処理回路４０は、画像処理等の演算処理を行う。信号処理回路４０は、例えばデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等のプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、または中央演算処理装置（ＣＰＵ）もしくは画像処理用演算プロセッサ（ＧＰＵ）とコンピュータプログラムとの組み合わせによって実現され得る。なお、制御回路３０および信号処理回路４０は、統合された１つの回路であってもよいし、分離された個別の回路であってもよい。また、信号処理回路４０は、例えば遠隔地に設けられたサーバーなどの外部の装置の構成要素であってもよい。この場合、サーバーなどの外部の装置は通信手段を備え、光源１０、イメージセンサ２０、および制御回路３０と相互にデータの送受信を行う。

　本実施形態における信号処理回路４０は、イメージセンサ２０から出力された信号に基づき、皮膚表面の血流および脳血流の時間変化を示す動画像データを生成することができる。信号処理回路４０は、そのような動画像データに限らず、他の情報を生成してもよい。例えば、他の機器と同期させることで、脳における血流量、血圧、血中酸素飽和度、または心拍数などの生体情報を生成してもよい。

　脳血流量またはヘモグロビンなどの血液内成分の変化と、人間の神経活動との間には密接な関係があることが知られている。例えば、人間の感情の変化に応じて神経細胞の活動が変化することにより、脳血流量または血液内の成分が変化する。したがって、脳血流量または血液内成分の変化などの生体情報を計測できれば、被検者の心理状態を推定することができる。被検者の心理状態とは、例えば、気分（例えば、快、不快）、感情（例えば、安心、不安、悲しみ、憤りなど）、健康状態（例えば、元気、倦怠）、温度感覚（例えば、暑い、寒い、蒸し暑い）などを意味する。また、これに派生して、脳活動の程度を表す指標、例えば熟練度、習熟度、および集中度なども心理状態に含まれる。信号処理回路４０は、脳血流量などの変化に基づいて、被検者の集中度などの心理状態を推定し、推定結果を示す信号を出力してもよい。

　図１Ｇは、制御回路３０による動作の概略を示すフローチャートである。制御回路３０は、概略的には図１Ｇに示す動作を実行する。なお、ここでは内部散乱成分Ｉ２の検出のみを行う場合の動作を説明する。制御回路３０は、まず、光源１０に所定時間だけパルス光を発光させる（ステップＳ１０１）。このとき、イメージセンサ２０の電子シャッタは露光を停止した状態にある。制御回路３０は、パルス光の一部が被検者５００の表面で反射されてイメージセンサ２０に到達する期間が完了するまで、電子シャッタに露光を停止させる。次に、制御回路３０は、当該パルス光の他の一部が被検者５００の内部を散乱してイメージセンサ２０に到達するタイミングで、電子シャッタに露光を開始させる（ステップＳ１０２）。所定時間経過後、制御回路３０は、電子シャッタに露光を停止させる（ステップＳ１０３）。続いて、制御回路３０は、上記の信号蓄積を実行した回数が所定の回数に達したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。この判定がＮｏの場合、Ｙｅｓと判定するまで、ステップＳ１０１からＳ１０３を繰り返す。ステップＳ１０４においてＹｅｓと判定すると、制御回路３０は、各浮遊拡散層に蓄積された信号電荷に基づく画像を示す信号をイメージセンサ２０に生成させて出力させる（ステップＳ１０５）。

　以上の動作により、測定対象の内部で散乱された光の成分を高い感度で検出することができる。なお、複数回の発光および露光は必須ではなく、必要に応じて行われる。

　［１－４．その他］
　生体計測装置１００は、被検者５００の２次元像をイメージセンサ２０の受光面上に形成する結像光学系を備えてもよい。結像光学系の光軸は、イメージセンサ２０の受光面に対して略直交する。結像光学系は、ズームレンズを含んでいてもよい。ズームレンズの位置が変化すると被検者５００の２次元像の拡大率が変更し、イメージセンサ２０上の２次元像の解像度が変化する。したがって、被検者５００までの距離が遠くても測定したい領域を拡大して詳細に観察することが可能となる。

　また、生体計測装置１００は、被検者５００とイメージセンサ２０の間に光源１０から発する波長の帯域またはその近傍の光のみを通過させる帯域通過フィルタを備えてもよい。これにより、環境光などの外乱成分の影響を低減することができる。帯域通過フィルタは、多層膜フィルタまたは吸収フィルタによって構成される。光源１０の温度およびフィルタへの斜入射に伴う帯域シフトを考慮して、帯域通過フィルタの帯域幅は２０から１００ｎｍ程度の幅を持たせてもよい。

　また、生体計測装置１００は、光源１０と被検者５００との間、およびイメージセンサ２０と被検者５００との間にそれぞれ偏光板を備えてもよい。この場合、光源１０側に配置される偏光板とイメージセンサ側に配置される偏光板の偏光方向は直交ニコルの関係である。これにより、被検者５００の表面反射成分Ｉ１のうち正反射成分、すなわち入射角と反射角が同じ成分がイメージセンサ２０に到達することを防ぐことができる。つまり、表面反射成分Ｉ１がイメージセンサ２０に到達する光量を低減させることができる。

　［２．動作］
　本開示の生体計測装置１００は、表面反射成分Ｉ１から内部散乱成分Ｉ２を区別して検出することができる。被検者５００を人とし、被検部を額とした場合、検出したい内部散乱成分Ｉ２による信号強度は非常に小さくなる。前述のように、レーザ安全基準を満たす非常に小さな光量の光が照射されることに加えて、頭皮、脳髄液、頭蓋骨、灰白質、白質および血流による光の散乱および吸収が大きいためである。さらに、脳活動時の血流量または血流内成分の変化による信号強度の変化は、さらに数十分の１の大きさに相当し非常に小さくなる。したがって、本実施形態では、検出したい信号成分の数千倍から数万倍である表面反射成分Ｉ１をできるだけ混入させずに撮影される。

　以下、本実施の形態における生体計測装置１００の動作の例を説明する。

　図１Ａに示すように、光源１０が被検者５００にパルス光を照射すると、表面反射成分Ｉ１および内部散乱成分Ｉ２が発生する。表面反射成分Ｉ１および内部散乱成分Ｉ２はその一部がイメージセンサ２０に到達する。内部散乱成分Ｉ２は、光源１０から発せられてイメージセンサ２０に到達するまでに被検者５００の内部を通過するため光路長が表面反射成分Ｉ１に比べて長くなる。したがって、内部散乱成分Ｉ２は、イメージセンサ２０に到達する時間が表面反射成分Ｉ１に対して平均的に遅れる。図２は、光源１０から矩形パルス光が発せられて被検者５００から戻ってきた光がイメージセンサ２０に到達する光信号を表す図である。横軸は波形（ａ）から（ｄ）においていずれも時間（ｔ）を表し、縦軸は波形（ａ）から（ｃ）においては強度、波形（ｄ）においては電子シャッタのＯＰＥＮまたはＣＬＯＳＥの状態を表す。波形（ａ）は、表面反射成分Ｉ１を示す。波形（ｂ）は、内部散乱成分Ｉ２を示す。波形（ｃ）は表面反射成分Ｉ１と内部散乱成分Ｉ２の合算成分を示す。波形（ａ）に示すように、表面反射成分Ｉ１は矩形を維持する。一方、波形（ｂ）に示すように、内部散乱成分Ｉ２はさまざまな光路長を経た光の合算であるため、パルス光の後端で尾を引いたような（すなわち表面反射成分Ｉ１よりも立ち下がり時間が長くなる）特性を示す。波形（ｃ）の光信号から内部散乱成分Ｉ２の割合を高めて抽出するためには、波形（ｄ）に示すとおり、表面反射成分Ｉ１の後端以降（すなわち表面反射成分Ｉ１が立ち下がった時またはその後）に電子シャッタが露光を開始すれば良い。このシャッタタイミングは、制御回路３０によって調整される。上述したとおり、本開示の生体計測装置１００は表面反射成分Ｉ１と対象深部に到達した内部散乱成分Ｉ２とを区別して検出できれば良いため、発光パルス幅およびシャッタ幅は任意である。したがって、従来のストリークカメラを使用した方法と異なり簡便な構成で実現できコストを大幅に低下させることができる。

　図２における波形（ａ）では、表面反射成分Ｉ１の後端が垂直に立ち下がっている。言い換えると、表面反射成分Ｉ１が立下りを開始してから終了するまでの時間がゼロである。しかし、現実的には光源１０が照射するパルス光自体の波形の立ち上がり部分および立ち下がり部分が完全な垂直で無かったり、被検者５００の表面に微細な凹凸があったり、表皮内での散乱により、表面反射成分Ｉ１の後端が垂直に立ち下がらないことがある。また、被検者５００は不透明な物体であることから、表面反射成分Ｉ１は内部散乱成分Ｉ２よりも非常に光量が大きくなる。したがって、表面反射成分Ｉ１の後端が垂直な立下り位置からわずかにはみ出した場合であっても、内部散乱成分Ｉ２が埋もれてしまう可能性がある。また、電子シャッタの読み出し期間中の電子移動に伴う時間遅れにより、図２における波形（ｄ）に示すような理想的なバイナリな読み出しが実現できないことがある。したがって、制御回路３０は電子シャッタのシャッタタイミングを表面反射成分Ｉ１の立ち下がり直後よりやや遅らせても良い。例えば、０．５ｎｓから５ｎｓ程度遅らせてもよい。尚、電子シャッタのシャッタタイミングを調整する代わりに、制御回路３０は光源１０の発光タイミングを調整しても良い。制御回路３０は、電子シャッタのシャッタタイミングと光源１０の発光タイミングとの時間差を調整すればよい。非接触で脳活動時の血流量または血流内成分の変化を計測する場合は、あまりにもシャッタタイミングを遅らせすぎると、もともと小さい内部散乱成分Ｉ２がさらに減少してしまう。このため、表面反射成分Ｉ１の後端近傍にシャッタタイミングを留めておいてもよい。被検者５００の散乱による時間遅れが４ｎｓであるため、シャッタイミングの最大の遅らせ量は４ｎｓ程度である。

　光源１０がパルス光を複数回発光し、各パルス光に対して同じ位相のシャッタタイミングで複数回露光することで、内部散乱成分Ｉ２の検出光量を増幅しても良い。

　なお、被検者５００とイメージセンサ２０との間に帯域通過フィルタを配置することに替えて、またはそれに加えて、制御回路３０が、光源１０を発光させない状態で同じ露光時間で撮影することによってオフセット成分を見積もってもよい。見積もったオフセット成分は、イメージセンサ２０の各画素で検出された信号から差分除去される。これによってイメージセンサ２０上で発生する暗電流成分を除去することができる。

　内部散乱成分Ｉ２には、被検者５００の内部特性情報、例えば、脳血流情報が含まれる。被検者５００の脳血流量の時間的な変動に応じて血液に吸収される光の量に変化が生じ、イメージセンサ２０による検出光量も相応に増減する。したがって、内部散乱成分Ｉ２をモニタリングすることで被検者５００の脳血流量の変化から脳活動状態を推定することが可能となる。本明細書において、イメージセンサ２０から出力される信号のうち、内部散乱成分Ｉ２を示す信号を、「脳活動信号」と称することがある。脳活動信号は、被検者の脳血流の増減情報を含み得る。

　次に、表面反射成分Ｉ１の検出方法の例を説明する。表面反射成分Ｉ１には、被検者５００の表面特性情報、例えば、顔および頭皮の血流情報が含まれる。イメージセンサ２０は、光源１０が発するパルス光が被検者５００に到達し、再びイメージセンサ２０に戻る光信号のうち、表面反射成分Ｉ１を検出する。

　図３Ａは、表面反射成分Ｉ１を検出する場合のタイミングチャートの一例を示している。表面反射成分Ｉ１の検出のために、例えば、図３Ａに示すように、パルス光がイメージセンサ２０に到達する前にシャッタをＯｐｅｎにし、パルス光の後端が到達するよりも前にシャッタをｃｌｏｓｅにしてもよい。このようにシャッタを制御することで、内部散乱成分Ｉ２の混入を少なくすることができる。被検者５００の表面近傍を通過した光の割合を大きくすることができる。特に、シャッタｃｌｏｓｅのタイミングを、イメージセンサ２０への光の到達直後にしてもよい。このようにすることで、光路長が比較的短い表面反射成分Ｉ１の割合を高めた信号検出が可能となる。表面反射成分Ｉ１の信号を取得することで、被検者５００の脈拍数、または顔血流の酸素化度を検出することが可能となる。他の表面反射成分Ｉ１の取得方法として、イメージセンサ２０がパルス光全体を取得したり、光源１０から連続光を照射して検出したりしてもよい。

　図３Ｂは、内部散乱成分Ｉ２を検出する場合のタイミングチャートの一例を示している。パルスの後端部分がイメージセンサ２０に到達する期間にシャッタをＯｐｅｎにすることで、内部散乱成分Ｉ２の信号を取得することができる。

　表面反射成分Ｉ１は、内部散乱成分Ｉ２を取得する生体計測装置１００以外の装置で検出してもよい。内部散乱成分Ｉ２を取得する装置とは別体の装置、または脈波計もしくはドップラ血流計といった別デバイスを用いても良い。別デバイスを用いる場合、デバイス間のタイミング同期、光の干渉、および検出箇所の合わせこみを考慮して使用することになる。本実施形態のように、同一カメラまたは同一センサによる時分割撮像を行えば、時間的および空間的なずれが発生しにくい。同一のセンサで表面反射成分Ｉ１および内部散乱成分Ｉ２の両方の信号を取得する場合、図３Ａおよび図３Ｂに示すように、１フレームごとに取得する成分を切り替えてもよい。あるいは、図１Ｄから図１Ｆを参照して説明したように、１フレーム内で高速に取得する成分を交互に切り替えてもよい。その場合、表面反射成分Ｉ１と内部散乱成分Ｉ２の検出時間差を低減できる。

　さらに、表面反射成分Ｉ１と内部散乱成分Ｉ２のそれぞれの信号を、２つの波長の光を用いて取得してもよい。例えば、７５０ｎｍと８５０ｎｍの２波長のパルス光を利用してもよい。このようにすることで、それぞれの波長での検出光量の変化から、酸素化ヘモグロビンの濃度変化および脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化を算出することができる。表面反射成分Ｉ１と内部散乱成分Ｉ２を、それぞれ２波長で取得する場合、例えば図１Ｄから図１Ｆを参照して説明したように、４種類の電荷蓄積を１フレーム内で高速に切り替える方法が利用され得る。そのような方法により、検出信号の時間的なずれを低減できる。

　生体計測装置１００は、被検者５００の額に向けてパルス状の近赤外光または可視光を照射し、表面反射成分Ｉ１の時間的変化から、頭皮または顔の酸素化ヘモグロビン量の変化または脈拍を検出することができる。表面反射成分Ｉ１を取得するための光源１０は、近赤外光または可視光を出射する。近赤外光であれば昼夜問わず計測が可能である。脈拍を計測する場合、より感度が高い可視光を用いてもよい。日中であれば外乱光である日射または室内光源を照明代わりに使用してもよい。光量が不足する場合は専用の光源で補強してもよい。内部散乱成分Ｉ２は、脳まで到達した光成分を含む。内部散乱成分Ｉ２の時間変化を計測することで、脳血流量の時間的な増減を計測できる。

　脳まで到達した光は、頭皮および顔表面も通過するため、頭皮および顔の血流の変動も重畳されて検出される。その影響を除去または低減するために、信号処理回路４０は、イメージセンサ２０によって検出された内部散乱成分Ｉ２から表面反射成分Ｉ１を減算する処理を行ってもよい。このようにすることで、頭皮および顔の血流情報を除いた純粋な脳血流情報を取得することができる。減算方法には、例えば、内部散乱成分Ｉ２の信号から、光路長差を考慮して決定された１以上のある係数を表面反射成分Ｉ１の信号に掛けた値を減算する方法が用いられ得る。この係数は、例えば、一般的な人の頭部光学定数の平均値に基づいて、シミュレーションまたは実験によって算出され得る。このような減算処理は、同一のカメラまたはセンサを用いて、同一の波長の光を用いて計測する場合に特に容易にできる。これは、時間的および空間的なずれを低減し易く、内部散乱成分Ｉ２に含まれる頭皮血流成分と、表面反射成分Ｉ１の特性とを一致させ易いからである。

　脳と頭皮との間には頭蓋骨が存在する。このため、脳血流の２次元分布と頭皮および顔の血流の２次元分布とは独立である。したがって、イメージセンサ２０で検出される信号に基づいて、内部散乱成分Ｉ２の２次元分布と表面反射成分Ｉ１の２次元分布とを、独立成分分析または主成分分析などの統計手法を用いて分離してもよい。

　次に、上記の生体計測装置１００を用いて被検者５００のバイタルセンシングを行う例を説明する。

　図４Ａは、人の脈拍数と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。図４Ａにおける横軸は、１分あたりの脈拍数を示し、縦軸は脳活動量を示している。脳活動量は、内部散乱成分Ｉ２の信号強度の変化の大きさによって見積もられる。例えば、内部散乱成分Ｉ２の信号強度の最大値と最小値との差、または時間変化率などの指標によって脳活動量を見積もることができる。

　覚醒時には、脈拍数および脳活動量の両方が、比較的大きくなる。一方、睡眠時には、脳活動量はあまり変わらないが、脈拍数が覚醒時よりも低下する。したがって、表面反射成分Ｉ１の測定データから脈拍数を算出することで、被検者５００が覚醒しているのか睡眠中なのかを判別することができる。

　睡眠時の大脳皮質は、記憶の整理および定着のために強く活動する。これに対し、意識障害時には、脳活動量が低下する。したがって、内部散乱成分Ｉ２の測定データから脳血流量の変化を測定することで、被検者５００が睡眠中なのか意識障害の状態にあるのかを判別することができる。特に、脈拍数に関しては、覚醒、睡眠、および意識障害で重なる領域があり、脈拍数の情報だけではこれらの区別が難しい。意識障害には、徐脈の場合と頻脈の場合とがある。徐脈は、脈拍数が平常時よりも少ない状態であり、脳への血液の供給が不足するために意識障害を引き起こす。脈拍数が４０回／分以下になると、危険な状態であるといえる。一方、頻脈は、脈拍数が異常に多い状態である。脈拍数が１４０回／分以上になると、危険な状態であるといえる。徐脈の場合の意識障害は、睡眠時との区別が難しい。一方、頻脈の場合の意識障害は、覚醒時との区別が難しい。本実施形態のように、脳血流量の変化の情報も活用することで、より正確な判別が可能となる。

　また、マインドフルネスの状態の時及び意識障害の状態の時は、ともに脳活動量が低下するため、脳血流量の測定のみでは、マインドフルネスの状態と意識障害の状態とを区別することは難しい。しかし、マインドフルネスの状態の時は、意識障害の状態の時に比べて、脈拍数が正常値に近いため、脳血流量の測定に加えて、脈拍数の測定を行うことにより、マインドフルネスの状態と意識障害の状態とを区別することができる。

　脳の酸素消費量は全身の酸素消費量の約２０％であり、脳血流は全身の血流の約１５％程度である。この脳血流が低下すると脳の活動が下がり意識障害が発生する。認知に関する中枢は大脳皮質に存在する。このため、生体計測装置１００は、露出している頭部における額部の肌を通して大脳皮質における脳血流の変化を観察する。これにより、意識障害であるか覚醒状態または睡眠状態にあるかを判別することができる。

　本実施形態において利用され得る生体情報は、脈拍数に限らず、例えば発汗量、体温、または呼吸数などの他の情報であってもよい。発汗量、体温、または呼吸数だけでは判別が困難な身体状態を、脳活動情報を利用することにより、適格に判別することが可能である。

　図４Ｂは、人の発汗量と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。図４Ｃは、人の体温と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。睡眠中は、レム睡眠の場合もノンレム睡眠の場合も、覚醒時よりも発汗量が多く、体温が低い。一般に、睡眠開始時には大きな発汗作用が起こり、体温が急激に低下するとともにノンレム睡眠に入る。その約１時間後、体温が上昇し脳が覚醒に近いレム睡眠となる。その後、再び発汗が起こるとともに体温が低下し、ノンレム睡眠に移行する。このサイクルが、睡眠中、複数回繰り返される。

　図４Ｄは、人の呼吸数と脳活動量と身体の状態との関係を模式的に示す図である。レム睡眠中は覚醒時よりも呼吸数が低下する。ノンレム睡眠ではさらに１０から０％ほど呼吸数が減少する。また、徐脈時は平静時に比べ呼吸数が少なく、頻脈では酸素不足を補うために呼吸数が増加する傾向がある。

　図４Ｂから図４Ｄに示すように、脈拍数と同様に、発汗量、体温、または呼吸数によっても人が睡眠状態にあるか覚醒状態にあるかを判別できる。しかし、これらの生体情報だけでは、意識障害であるか睡眠状態にあるかを判別することは難しい。本実施形態のように、上記の生体情報に加えて、脳活動情報も利用することにより、意識障害であるか否かを判別することができる。

　生体計測装置１００が発汗量を生体情報として計測する場合、生体計測装置１００は、発汗量を計測するセンサを備え得る。生体計測装置１００が体温を生体情報として計測する場合、生体計測装置１００は、体温を計測するセンサを備え得る。生体計測装置１００が呼吸数を生体情報として計測する場合、生体計測装置１００は、呼吸数を計測するセンサを備え得る。それらのセンサは、例えば赤外線を検出するイメージセンサであってもよい。発汗量、呼吸数、または体温は、脳活動情報を取得するイメージセンサ２０により計測してもよい。また、画像処理を利用して、発汗量、体温、または呼吸数を推定してもよい。このように、生体信号は、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温の少なくとも１つの情報を含み得る。

　次に、本実施形態の生体計測装置１００の応用例を説明する。

　図５は、自動運転中のタクシーの乗客のバイタルサインを生体計測装置１００で検出する様子を示す。生体計測装置１００は車室内に設置されている。自動運転で乗客を送迎中、あるいは送迎後に、生体計測装置１００は、乗客のバイタルセンシングを行う。生体計測装置１００は、乗客の異常を検知した場合には、例えば無線通信を利用して、医療機関にあるサーバコンピュータなどの外部の装置に乗客の異常を通知する。

　図６は、本応用例における生体計測装置１００の構成例を示す図である。この例では、生体計測装置１００は、制御回路３０に接続された通信回路６０およびスピーカ７０を備える。通信回路６０は、例えば公知の無線通信規格に準拠した通信を行う。信号処理回路４０が、乗客すなわち被検者５００の異常を検知すると、制御回路３０は、通信回路６０を介して、医療機関などにある外部の装置２００に異常を通知する。

　図７は、生体計測装置１００の動作の例を示すフローチャートである。生体計測装置１００の制御回路３０は、自動運転で乗客を送迎中または送迎後、乗客に異常がないかを判断する（ステップＳ６０１）。例えば、乗客の様子がおかしい場合、または目的地に到着して一定時間が経過しても乗客が降車しない場合には、異常があると判断される。この判断は、例えばイメージセンサ２０または不図示の他のセンサの出力に基づいて行われ得る。乗客の異常が検知された場合、乗客の具合を確認するために、まずはエラー音または音声による呼びかけが行われる（ステップＳ６０２）。この呼びかけは、スピーカ７０を介して行われる。なお、スピーカ７０は、生体計測装置１００ではなく、車両に設置されていてもよい。

　次に、制御回路３０は、乗客からの反応があるかを判断する（ステップＳ６０３）。この判断は、例えばイメージセンサ２０によって取得された画像、または不図示のマイクによって検知された乗客の音声などの情報に基づいて行われ得る。応答があり、特に問題が無い場合には、目的地到着後、乗客に、自動決済または電子決済による支払い手続きを済ませ降車いただく（ステップＳ６０４）。

　音声による呼びかけに応じない場合、あるいは、うなり声を上げているような場合は、乗客が睡眠中か意識障害の可能性がある。そこで、生体計測装置１００は、初期観察を実施する（ステップＳ６０５）。まず、生体計測装置１００は、生体計測装置１００の光源１０およびイメージセンサ２０が乗客に向くように自動調整する。例えば、制御回路３０は、光源１０からのパルス光が乗客の額に入射するように光源１０およびイメージセンサ２０の向きを調整する。生体計測装置１００は、この調整を可能にするモータなどの駆動機構を備える。この状態で、生体計測装置１００は、例えば乗客の呼吸確認、顔および頭皮の表面血流に基づく血中酸素飽和度（ＳｐＯ_２）の確認、および脈拍数の確認を実施する。ＳｐＯ_２は、血液中のヘモグロビンの総量に対する酸素と結合したヘモグロビンの量の比である。生体計測装置１００は、画像を取得するカメラの機能も有している。このため、カメラ画像に映る乗客の体動から呼吸確認を行うことができる。ＳｐＯ_２の算出のために、近赤外の２波長での計測、あるいは、赤色光と近赤外光の２波長での計測が行われ得る。それぞれの検出光量の比またはＨｂＯ_２とＨｂとの比を計算することで、ＳｐＯ_２を推定できる。脈拍数は、乗客の顔または額の血流変化から測定できる。測定は、例えば１０秒または２０秒などの短い時間で行われ得る。このような短時間のスクリーニングによって基本的なバイタルデータが取得される。

　次に、制御回路３０は、乗客の脈拍数の測定値が基準範囲内か否かを判定する（ステップＳ６０６）。測定値が基準範囲内である場合は、制御回路３０は、睡眠中であって健常状態であると判断し、乗客に降車を促す（ステップＳ６０７）。例えば、制御回路３０は、スピーカ７０を介して音声によって乗客に降車を促す。脈拍数の基準範囲は、例えば５０回／分以上１００回／分以下の範囲であり得る。

　脈拍数の測定値が基準範囲外である場合、睡眠中で脈拍数が極端に低下している可能性もあるが、意識障害の可能性もある。このため、生体計測装置１００は、早急に医療機関へ連絡する（ステップＳ６０８）。例えば、制御回路３０は、通信回路６０を介して、医療機関にあるコンピュータに、乗客の脈拍数が異常値にある旨の信号またはアラートを送信する。この際、例えば車両のＩＤおよび場所などの情報も併せて送信してもよい。生体計測装置１００は、脳血流の測定を開始する（ステップＳ６０９）。

　特に、山間部および村里では救急隊の到着に時間を要するため、早い判断ができるよう即時に乗客のバイタルチェックができる環境が求められる。脳血流の測定は、生体計測装置１００が乗客の頭部に光を照射し、前頭葉で散乱された内部散乱成分Ｉ２を検出することによって行われ得る。乗客が意識障害であれば睡眠中に比べて脳血流の変動が大きく低下している可能性が高い。このため、測定された脳血流の変動状態に基づいて、睡眠中か意識障害かを判別することができる。

　ステップＳ６０９における脳血流の計測時間は、ステップＳ６０５における脈拍数の計測時間よりも長い。なぜなら、周期が比較的短い脈拍に比べ、脳血流の変化の周期は比較的長いからである。脳血流の計測は、例えば１分以上５分以下の時間にわたって行われ得る。制御回路３０は、この計測によって得たデータを、例えばリアルタイムで病院などの医療機関におけるコンピュータなどの外部の装置２００に転送する（ステップＳ６１０）。これにより、医師が即座に乗客のバイタルサインを確認できる。生体計測装置１００は、近赤外画像または可視光画像も取得できるため、その画像も送信してもよい。これにより、乗客の容態を画像で観察できるようになる。また、ステップＳ６１０において、脈拍の信号も併せて送信され得る。

　次に、生体計測装置１００の信号処理回路４０は、脳血流の変化量が基準値以上であるかを判断する（ステップＳ６１１）。脳血流の変化量は、例えば、１周期あたりの脳血流量の最大値と最小値との差、振幅、または時間変化率などの値であり得る。この値が、所定の基準値よりも小さい場合、脳血流の変動が小さいと判断され、意識障害であると判断される（ステップＳ６１３）。この場合、制御回路３０は、通信回路６０を介して救急手配を要求する信号を外部の装置２００に送信する（ステップＳ６１４）。

　以上のように、本実施形態においては、信号処理回路４０は、第１の診断である初期観察と、第２の診断である脳血流の測定とを順に行う。初期観察では、信号処理回路４０は、例えば脈拍などの、脳活動信号とは異なる生体信号に基づいて被検者の状態を推定し、推定結果を示す第１の信号を出力する。脳血流の測定では、信号処理回路４０は、脳活動信号に基づいて、被検者５００の状態を推定し、推定結果を示す第２の信号を出力する。本実施形態では、第２の診断に要する時間は、第１の診断に要する時間よりも長い。つまり、パルス光の照射開始から脳活動信号が出力されるまでの時間は、パルス光の照射開始から上記生体信号が取得されるまでの時間よりも長い。また、脈拍などの生体信号を取得してから第１の信号を出力するまでの時間よりも、脳活動信号を取得してから第２の信号を出力するまでの時間の方が長い。通信回路６０は、信号処理回路４０が、上記の生体信号および／または脳活動信号に基づいて被検者５００が健常状態にないと判断した場合、医療機関における外部の装置２００に通知する。この通知には、第１および第２の信号が含まれ得る。

　以上のような動作により、自動運転車の乗客に意識障害が生じた場合でも、現地に救急車を手配するなどの行動を迅速に行うことができる。上記の例のように、乗客が睡眠中である場合または意識不明の状態にある場合には、体動が小さい。このため、体動に起因する光源および検出器の位置の補正を行わなくても、必要な脳活動信号を得ることができる。

　図７の例において、乗客の観察過程で意識が回復しても健康状態に問題がある可能性がある。このため、遠隔での問診または全身観察を実施してもよい。遠隔での問診または全身観察は、生体計測装置１００のカメラを通して医師が乗客とコンタクトすることで実現できる。医師は、例えば乗客が低血糖である疑いが強そうであれば、乗客に手を握れるかの確認、または目（例えば、瞳孔、眼位および眼球運動、または眼振）の確認を行うことができる。あるいは、脳卒中の疑いが強ければ、強い頭痛、吐き気、めまい、視覚障害、または失語症の確認を行うことができる。

　生体計測装置１００は、異常発生の初期段階からの動画データを外部の装置２００に転送してもよい。それにより、意識障害の時間的経過（例えば持続または回復）を医師に確認してもらうことができる。また、自動運転時および乗客の降車時に限らず、自動運転での事故時の乗客のバイタルチェックにも生体計測装置１００は有効である。生体計測装置１００は、近赤外脳機能計測法（ｆＮＩＲＳ）などの従来の脳血流測定装置とは異なり、イメージセンサ２０を含むカメラを用いて非接触で計測できる。このため、被検者５００へのデバイスの取り付けが不要であり、被検者以外に人がいない状況でも計測が可能である。

　生体計測装置１００を用いたバイタルチェックは車室内に限定されず、他の環境で行ってもよい。例えば、図８に示すように、病床の患者の生体情報の計測を行ってもよい。また、図９に示すように、入浴中の人の生体情報の計測を行ってもよい。生体計測装置１００は、バイタルサインを確認したいあらゆる環境に展開可能である。

　図１０は、生体計測装置１００により、被検者５００である車両のドライバの意識障害あるいは居眠りを検出する様子を示す図である。生体計測装置１００は、表面反射成分Ｉ１をもとにドライバの脈拍数を計測し、内部散乱成分Ｉ２をもとにドライバの脳血流の変化を計測する。取得した脈拍数データ、および脳血流データをもとに、ドライバが覚醒状態、居眠り状態および意識障害状態のいずれであるかを判定する。脳血流計測においては、平常運転時のドライバの脳血流量または脳血流分布のデータベース、あるいは日々蓄積したドライバの覚醒状態の脳血流量または脳血流分布のデータベースと、計測データとを比較し、異常値ではないかを判定する。

　また、表面反射成分Ｉ１により、脈拍数以外にも、発汗量を計測してもよい。発汗量は、皮膚表面の正反射成分により計測できる。発汗があると、生体計測装置１００から照射される光がドライバの皮膚表面で正反射する成分が増加し、照かり成分として現れる。照かり成分は、周辺に対してコントラストが高い部分として画像から検出される。これにより、頻脈による発汗を検知し得る。脳血流データと発汗量データとを統合的に評価することでドライバが意識障害であるか、あるいは居眠り状態であるかの判定の精度を向上させることが可能となる。

　発汗量に加えて、室温、直射日光の状態、あるいはドライバの体形を並行してセンシングすることで、発汗が車室内環境によるものであるのか、あるいはドライバの体調不良によるものであるのかの見極め精度を高めることができる。室温、直射日光の状態、およびドライバの体形は、別途車室内に取り付けられたセンサで検出しても良い。また、直射日光の状態、およびドライバの体形は、生体計測装置１００が備えるイメージセンサ２０をカメラとして活用することにより検出してもよい。また、車体に取り付けられた別のセンシングシステムにより検出された進行進路、あるいは周囲の車に対する自車の速度状態等も考慮することで、ドライバの状態をさらに高精度で検出することが可能となる。

　皮膚血流情報、脈拍数情報、あるいは発汗情報等の生体情報、および脳血流情報をもとにドライバが意識障害であると推測される場合は、生体計測装置１００は、ドライバへの音声による呼びかけを実施する。音声による呼びかけを実施後に、再度、生体計測装置１００によるドライバの状態の検出を行う。再度、ドライバが意識障害であると推測される場合は、医療機関等へ連絡をする。車両が自動運転システムを備えている場合は、自動運転システムにより、車体を路肩に寄せて停止させる処置を取ってもよい。

　図１１Ａは、ヘッドマウントディスプレイ４００と一体化した生体計測装置１００の例を示す。図１１Ｂは、図１１Ａに示す生体計測装置１００を被検者が使用している様子を示す。ヘッドマウントディスプレイ４００は、映画の視聴あるいはゲーム等のエンターテイメントに用いられる。表面反射成分Ｉ１を検出することにより取得した脈拍情報から脈拍数の高まりを検知した場合は、緊張状態あるいは恐怖を感じている状態を示している可能性があり、脈拍数の低下を検知した場合は、リラックス状態あるいは退屈状態を示している可能性がある。また、発汗がある場合は、緊張状態あるいは興奮状態を示している可能性がある。一方、内部散乱成分Ｉ２を検出することにより取得した脳血流情報からは、被検者５００であるユーザの理解度、集中度、あるいはリラックス度を評価できる。これらの情報を統合することで、ユーザの心理状態推定の確度を向上させることが可能となる。心理状態を推定する方法としては、表面反射成分Ｉ１を検出することにより取得した生体情報と内部散乱成分Ｉ２を検出することにより取得した脳活動情報とを合わせた総合情報に対して機械学習を適応させれば良い。推定した心理状態をもとに、ヘッドマウントディスプレイ４００に表示される映像の切り替え、ストーリの切り替え、あるいは音量の調整などを行い、ユーザに与える刺激の強弱を調整しても良い。音量調整の一例として、コンテンツの恐怖度が足りないと推定された場合は、音量のコントラストを高めてもよい。

　また、ヘッドマウントディスプレイ４００は、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｒｅａｌｉｔｙ）、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　Ｒｅａｌｉｔｙ）、あるいはＭＲ（Ｍｉｘｅｄ　Ｒｅａｌｉｔｙ）などの、仮想現実、あるいは現実世界と仮想世界とを融合したものにも適用し得る。例えば、ＡＲを用いた道案内、あるいは工場作業での指示等において、表面反射成分Ｉ１を検出することにより取得した生体情報、および内部散乱成分Ｉ２を検出することにより取得した脳活動情報をもとに、ユーザの理解度を判定し、理解度に応じてリピート再生あるいはアナウンスのスピードの調整を実施しても良い。

　図１２は、家庭内あるいはオフィス内に生体計測装置１００を設置することで、日々の健康チェックに用いる例を示している。生体計測装置１００は非接触で生体情報および脳活動情報を取得できるため、例えば洗面台の鏡の裏に設置し得る。鏡は可視光を反射し、近赤外光（例えば、７００ｎｍ以上の波長の光）を透過するように干渉膜コーティングがなされている。可視光を反射させる干渉膜をコーティングすることで、鏡として、被検者５００であるユーザの姿を反射させるが、鏡の裏に設置されたカメラはユーザには見えない。一方、鏡が近赤外光を透過することで、測定光を鏡越しにユーザに向けて照射することが可能となる。したがって、カメラの存在をユーザに意識させないため、ユーザが自然な精神状態の下で、生体情報の測定および脳血流の測定を実施できる。また、ユーザの正面からの測定が可能となり、前頭部を効率的に計測できる。さらに、洗顔時では、ヘアバンド等で前髪を留めることが多いため、遮蔽物となる前髪を上げる指示をする必要が無く、ユーザの手を煩わさなくて済む。また、洗面台ではユーザは鏡の前に立つため、一定距離かつ近距離で測定が可能となり、測定の安定性が高くなる。

　生体計測装置１００の近傍には焦電センサ等の人感センサを設置しておいても良い。人感センサで人を検知すると、生体計測装置１００に信号を送信し、生体計測装置１００による人の計測が開始する。人感センサと連携することで、人がいないときは生体計測装置１００中の光源及び電気回路の駆動を停止させることができるため、消費電力を低減することができる。

　生体計測装置１００により計測した表面血流あるいは脈拍数をもとに、寝不足、疲れ、あるいは貧血等のフィジカル的な体調データを取得することが可能となる。また、同時に取得された脳血流情報により、集中状態、頭の冴え具合、あるいは気分の落ち込み等のメンタル的な体調データを検出することが可能である。このように、表面反射成分Ｉ１を検出することにより取得した生体情報と内部散乱成分Ｉ２を検出することにより取得した脳活動情報との両方を評価することにより、フィジカルとメンタルとの両面での健康状態の推定が可能となる。

　ユーザが鏡の前に立つ度に生体計測装置１００による計測を行い、取得したデータを蓄積してもよい。蓄積された日々のデータを比較して得られる相対的な変化情報から、ユーザの日常的な平常状態に対する、ある日の体調の異変を検出し得る。また、日常的な時系列のデータの測定を積み重ね、これら時系列データに時間的な移動平均処理を施すことで、一時（いっとき）のイレギュラーな体調変化を表す高周波成分を除去し、数年単位の長期的な体調の変化を表す低周波成分のモニタリングができる。その結果、脳卒中、脳腫瘍、あるいは認知症といった、循環器あるいは脳神経系の大病の早期発見に繋がり得る。この場合、気温あるいは体調の季節変動成分の影響を予め見積もっておくことにより、キャリブレーションしてもよい。気温あるいは体調の季節変動成分の影響を除去することで、検出精度を向上させることができる。

　システムが体調の変化を検出した場合は、洗面台に設置されたディスプレイ、あるいは反射ミラー上に設けられたディスプレイに、推定したユーザの健康状態を表示する。また、日々の測定結果をグラフとして出力することで、健康の改善具合を可視化し、ユーザのヘルスケアに対する改善取り組みのモチベーションを高めることが可能となる。別のデータ表示方法として、測定データをＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ　Ｄｉｒｅｃｔ（登録商標）、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、あるいはクラウド経由等でユーザのスマートフォンあるいはタブレット端末に送信し、スマートフォンあるいはタブレット端末上に表示させても良い。

　図１３は、生体計測装置１００を、被検者５００であるドライバの飲酒検知へ応用する例を示す図である。内部散乱成分Ｉ２をもとに取得した脳活動情報から、ドライバが物事を正常に考えることができているか、頭が働いているか、および運転に集中できる状態かを評価する。加えて、表面反射成分Ｉ１をもとに表面血流量、心拍数、あるいは発汗量を検出する。これらの情報を統合して評価することにより、ドライバが飲酒している可能性を判定し、可能性が高いと判定された場合は、音声またはディスプレイへの表示でその旨を告げる。加えて、エンジンを作動させない、または、作動を停止させる等の車両制御を行う。

　図１４は、生体計測装置１００を用いて室内空調を調整する例を示す図である。表面反射成分Ｉ１と内部散乱成分Ｉ２との両情報からユーザの発汗状態を検出しても良い。表面反射成分Ｉ１には、ユーザの皮膚表面の正反射成分が多く含まれるため、ユーザが発汗すると表面反射率が高まり、照かり成分として検出できる。また、内部散乱成分Ｉ２を用いて、暑さを不快と感じているかを測定する。表面反射成分Ｉ１から発汗を検出し、かつ、内部散乱成分Ｉ２から暑さを不快と感じていることを検出した際には、空気調節装置６００の温度、風量、あるいは向きを制御しても良い。

　上記のように、生体計測装置１００は、被検者５００の状態の判定結果に基づいて、被検者５００への通知の出力、被検者５００の周辺の機器の制御、および外部装置との通信のいずれかを行うことができる。被検者への通知には、被検者に視覚、聴覚、または触覚などの刺激を与えることが含まれる。被検者の周辺の機器には、被検者の周辺に配置され、被検者に視覚、聴覚、または触覚などの刺激を与え得る機器が含まれる。また、被検者の周辺の機器には、被検者が操作する機器が含まれる。外部装置との通信には、前述のように、生体計測装置１００から離れた場所に配置されたサーバーなどの装置に信号またはデータを送信することが含まれる。

　本実施形態では、図６に示すように、信号処理回路４０は、メモリ４２を備え、図４Ａから図４Ｄに示すデータに基づいて定められた複数の基準値を予めメモリ４２に記憶している。信号処理回路４０は、第１の生体情報を表す信号と第１基準値とを比較し、脳活動情報を表す信号と第２基準値とを比較する。これにより、第１の生体情報および脳活動情報を表す信号の両方に基づいて被検者の状態を判別することができる。このように、被検者の状態の判定は、第１の生体情報を表す信号および脳活動情報を表す信号を、メモリ４２に記憶された２つの基準値とそれぞれ比較することにより行われ得る。

　信号処理回路４０は、脳活動量と、第１の生体情報に関する活動量と、身体の状態との関係を示すデータテーブルをメモリ４２に記憶していてもよい。信号処理回路４０は、取得した脳活動情報を表す信号および第１の生体情報を表す信号を、当該データテーブルを参照して評価することにより、被検者の状態を判別してもよい。このように、被検者の状態の判定は、生体信号および脳活動信号を、メモリ４２に記憶されたデータテーブルを参照して評価することにより行われ得る。データテーブルは、脳活動信号と、生体信号と、身体の状態との関係を表す。

　信号処理回路４０は、脳活動情報を表す信号および第１の生体情報を表す信号の時系列変化を取得してもよい。そして、信号処理回路４０は、当該時系列変化の変化パターンまたは特徴量を、メモリ４２に記憶された参照パターンまたは参照特徴量と比較してもよい。あるいは、相関などの統計値を算出することにより、被検者の状態を判別してもよい。当該時系列変化の特徴量は、事前に大量の被検者のデータセットを読み込み、その中に含まれる特徴をディープラーニング、サポートベクターマシン、回帰木、またはベイズ推定などの教師ありの機械学習を用いて学習することにより、算出してもよい。データセットは、検出信号と被検者の状態を表す正解値とのセットである。事前に学習したこの特徴量を学習データとして、これに基づき現在の被検者の状態を機械学習により判別してもよい。被検者の測定の度に、この新たな被検者データを用いて学習データを更新してもよい。医療機関などの専門機関の詳細検査の結果、例えば図７のフローを実行して得られた判定結果が真値と異なっている場合がある。この場合、被検者の状態の正解値を修正し、機械学習に掛け直してもよい。

　また、教師あり学習を用いる以外にも、階層クラスタリング、ｋ平均法クラスタリング、自己組織化マップ、またはディープラーニングなどの教師なしの機械学習を用いて、被検者の状態を判別してもよい。

　脳活動情報を表す信号および第１の生体情報を表す信号の時系列変化以外にも、カメラまたはイメージセンサとして機能する光検出器を用いる場合、２次元データをデータセットとして用いてもよい。例えば、２次元画像データ内での脳血流信号もしくは第１の生体信号の分布、偏り、または強度が高い位置に基づき、被検者の状態の判別、パターンもしくは相関の比較、特徴量抽出、または機械学習をしてもよい。

　以上のように、被検者の状態の判定は、時系列データまたは前記２次元パターンに対し、メモリ４２に記憶された参照パターンまたは参照特徴量と比較すること、統計値を算出すること、および／または、機械学習を用いて判定すること、によって行われ得る。

　信号処理回路４０は、生体計測装置１００または他のセンサによって取得された被検者に関する情報、または事前に登録された被検者に関する情報を基に、被検者の年齢、性別、または健康状態を判別してもよい。そして、信号処理回路４０は、判別結果を基に、基準値、データテーブル、および参照パターンを更新してもよい。

　以上のように、本開示の実施形態によれば、被検者の脳活動状態に関する情報を、被検者に接触しない状態で、かつ、被検者の表面からの反射成分によるノイズを抑制した状態で測定できる。また、安価な方法で被検者のバイタルチェックを安定的に実施できる。

　（他の実施形態）
　生体計測装置１００は、脳活動情報以外の他の生体情報を、イメージセンサ２０などの光検出器とは異なる他の検出器から取得してもよい。図１５は、そのような生体計測装置１００の例を示す図である。この例における生体計測装置１００は、イメージセンサ２０とは別に、脈拍などの生体情報を計測する検出器５０を備えている。検出器５０として例えばミリ波レーダを用いれば、被検者５００の脈波または呼吸を検出することができる。検出器５０として例えばサーモグラフィを用いれば、被検者５００の発汗量および体温を計測することができる。検出器５０を用いる場合、イメージセンサ２０は、被検者５００の表面反射成分Ｉ１を検出する必要はない。検出器５０によって検出された被検者５００の生体情報に基づいて、被検者５００のバイタルチェックを行うことができる。

　前述の実施形態では、主に光検出器がイメージセンサ２０である例について説明した。しかし、本開示はそのような例に限定されない。光検出器として、例えばアバランシェフォトダイオードとメモリとの組み合わせ、またはＰＩＮフォトダイオードとメモリとの組み合わせを用いても良い。光検出器として、アバランシェフォトダイオードとメモリとの組み合わせ、またはＰＩＮフォトダイオードとメモリとの組み合わせを用いた場合であっても、例えば、反射パルス光の立ち上がり成分と立ち下がり成分とをそれぞれパルスごとに検出し、メモリに繰り返し蓄積することで十分な信号量が得られる。メモリに蓄積した信号量を用いて演算することで、皮膚血流を示す信号と脳血流を示す信号とを分離することができる。

　本開示は、生体計測装置１００のみならず、生体計測装置１００を用いた生体情報の取得方法、および生体計測装置１００を備える車両も含む。

　本開示における生体計測装置は、非接触で被検者の内部情報を取得するカメラまたは測定機器に有用である。生体計測装置は、生体または医療センシングに応用できる。

　１０　　光源
　２０　　イメージセンサ
　２２　　光電変換素子
　２４　　電荷蓄積部
　３０　　制御回路
　３２　　光源制御部
　３４　　センサ制御部
　４０　　信号処理回路
　４２　　メモリ
　５０　　検出器
　６０　　通信回路
　７０　　スピーカ
　１００　　生体計測装置
　２００　　外部装置
　４００　　ヘッドマウントディスプレイ
　５００　　被検者
　６００　　空気調節装置

Claims

　被検者の脳活動の状態を示す脳活動信号を検出して出力する第１の検出器と、
　信号処理回路と、
を備え、
　前記信号処理回路は、
　　前記脳活動信号を取得し、
　　前記脳活動信号とは異なる、前記被検者の生体信号を取得し、
　　前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態が、覚醒状態、睡眠状態および意識障害状態のいずれであるかを判定し、
　　前記被検者の状態を示す信号を生成して出力する、
生体計測装置。
　前記第１の検出器が、さらに、前記生体信号を検出して出力する、
請求項１に記載の生体計測装置。
　前記生体信号を検出して出力する第２の検出器をさらに備える、
請求項１に記載の生体計測装置。
　前記被検者の頭部に照射されるパルス光を出射する光源と、
　制御回路と、
をさらに備え、
　前記第１の検出器は、前記頭部から戻った反射パルス光の少なくとも一部を検出し、
　前記制御回路は、
　　前記光源に前記パルス光を出射させ、
　　前記第１の検出器に、前記反射パルス光のうち、前記被検者の脳内で散乱された内部散乱成分を、前記脳活動信号として検出して出力させる、
請求項１から３のいずれかに記載の生体計測装置。
　前記生体信号は、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温からなる群から選択される少なくとも１つの情報を含む、
請求項１から４のいずれかに記載の生体計測装置。
　前記脳活動信号は、前記被検者の脳血流量の変化の情報を含む、
請求項１から５のいずれかに記載の生体計測装置。
　前記信号処理回路は、
　前記生体信号を取得した後、前記脳活動信号を取得する、
請求項１から６のいずれかに記載の生体計測装置。
　前記信号処理回路は、前記生体信号と、前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の脈拍が徐脈であるか頻脈であるかを判定して出力する、
請求項１から７のいずれかに記載の生体計測装置。
　前記生体信号は、前記被検者の皮膚の表面における血流の情報を含む、
請求項１から８のいずれかに記載の生体計測装置。
　前記制御回路は、前記第１の検出器に、
　前記反射パルス光のうち、前記被検者の皮膚の表面で反射された表面反射成分をさらに検出させ、
　前記表面反射成分の変動を示す信号を、前記生体信号として出力させる、
請求項４に記載の生体計測装置。
　前記制御回路は、前記第１の検出器に、
　前記反射パルス光のうち、前記反射パルス光の強度が減少を開始した後の部分を検出させることにより、前記内部散乱成分を検出させ、
　前記反射パルス光のうち、少なくとも前記反射パルス光の強度が減少を開始する前の部分を検出させることにより、前記表面反射成分を検出させる、
請求項１０に記載の生体計測装置。
　前記第１の検出器は、二次元的に配列された複数の画素を含むイメージセンサであり、
　前記複数の画素の各々は、
　受光した光を信号電荷に変換する光電変換素子と、
　前記表面反射成分に対応する前記信号電荷を蓄積する第１の電荷蓄積部と、
　前記内部散乱成分に対応する前記信号電荷を蓄積する第２の電荷蓄積部と、
を含む、
請求項１０または１１に記載の生体計測装置。
　前記パルス光の照射開始から前記脳活動信号が取得されるまでの時間は、前記パルス光の照射開始から前記生体信号が取得されるまでの時間よりも長い、
請求項４に記載の生体計測装置。
　前記信号処理回路は、
　前記生体信号に基づいて、前記被検者の状態に関する第１の判定を行い、前記第１の判定の結果を示す第１の信号を出力し、
　前記第１の信号を出力した後、前記脳活動信号に基づいて、前記被検者の状態に関する第２の判定を行い、前記第２の判定の結果を示す第２の信号を出力する、
請求項１から１３のいずれかに記載の生体計測装置。
　前記生体計測装置の外部にある外部装置との間で通信する通信回路をさらに備え、
　前記通信回路は、前記信号処理回路が、前記生体信号および前記脳活動信号からなる群から選択される少なくとも１つに基づいて、前記被検者が健常状態にないと判定した場合、前記外部装置に、前記被検者が健常状態にないことを通知する、
請求項１４に記載の生体計測装置。
　被検者の脳活動信号を取得する工程、
　前記脳活動信号とは異なる、前記被検者の生体信号を取得する工程、および
　前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態が、覚醒状態、睡眠状態および意識障害状態のいずれであるかを判定する工程、を含む
生体計測方法。
　前記脳活動信号を取得する工程は、
　　光源、光検出器、信号処理回路、および制御回路を含む生体計測装置における前記光源を用いて、前記被検者の頭部にパルス光を照射する工程と、
　　前記光検出器を用いて、前記頭部から戻った反射パルス光のうち、前記被検者の脳内で散乱された内部散乱成分を、前記脳活動信号として検出して出力させる工程と、を含み、
　前記信号処理回路を用いて、前記判定する工程を行う、
請求項１６に記載の生体計測方法。
　前記被検者の状態の判定の結果に基づいて、前記制御回路は、前記被検者への通知の出力、前記生体計測装置と異なる前記被検者の周辺の機器の制御、および前記生体計測装置の外部にある外部装置との通信のいずれかを行う、
請求項１７に記載の生体計測方法。
　前記生体信号は、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温からなる群から選択される少なくとも１つの情報を含む、
請求項１６から１８のいずれかに記載の生体計測方法。
　前記脳活動信号は、前記被検者の脳血流量の変化の情報を含む、
請求項１６から１９のいずれかに記載の生体計測方法。
　前記生体信号を取得する工程後に、前記脳活動信号を取得する工程を行う、
請求項１６から２０のいずれかに記載の生体計測方法。
　前記判定する工程は、前記被検者の脈拍が徐脈であるか頻脈であるかを判定することを含む、
請求項１６から２１のいずれかに記載の生体計測方法。
　前記生体信号は、前記被検者の皮膚の表面における血流の情報を含む、
請求項１６から２２のいずれかに記載の生体計測方法。
　前記生体計測装置は、前記生体信号の基準値である第１基準値と、前記脳活動信号の基準値である第２基準値とを記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記生体信号を前記第１基準値と比較すること、および前記脳活動信号を前記第２基準値と比較することにより行われる、
請求項１７または１８に記載の生体計測方法。
　前記生体計測装置は、前記脳活動信号と、前記生体信号と、前記被検者の状態との関係を表すデータテーブルを記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記データテーブルを参照することにより行われる、
請求項１７または１８に記載の生体計測方法。
　前記生体信号および前記脳活動信号の時系列データを取得する工程をさらに含み、
　前記生体計測装置は、前記時系列データに対応する参照時系列データを記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記時系列データを前記参照時系列データと比較すること、前記時系列データの統計値を算出すること、および前記時系列データと前記被検者の状態との相関の機械学習を行うことからなる群から選択される少なくとも１つを含む、
請求項１７または１８に記載の生体計測方法。
　前記生体信号および前記脳活動信号に対応する２次元画像データを取得する工程、および
　前記２次元画像データに含まれる特徴量を抽出する工程をさらに含み、
　前記生体計測装置は、前記特徴量に対応する参照特徴量を記憶するメモリをさらに含み、
　前記判定する工程は、前記特徴量を前記参照特徴量と比較すること、前記特徴量の統計値を算出すること、および前記特徴量と前記被検者の状態との相関の機械学習を行うことからなる群から選択される少なくとも１つを含む、
請求項１７または１８に記載の生体計測方法。
　１つ以上のメモリと、
　動作時に、
　　被検者の脳活動信号を取得し、
　　前記脳活動信号とは異なる、前記被検者の生体信号を取得し、かつ
　　前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態が、覚醒状態、睡眠状態および意識障害状態のいずれであるかを判定する
　回路と、を備える
判定装置。
　被検者の頭部に照射されるパルス光を出射する光源と、
　前記頭部から戻った反射パルス光の少なくとも一部を検出する光検出器と、
　前記光源および前記光検出器を制御する制御回路と、
　信号処理回路と、
を備え、
　前記制御回路は、
　　前記光源に前記パルス光を出射させ、
　　前記光検出器に、前記反射パルス光のうち、前記被検者の脳内で散乱された内部散乱成分を、脳活動信号として検出および出力させ、
　　前記光検出器に、前記反射パルス光のうち、前記被検者の皮膚の表面で反射された表面反射成分を、前記脳活動信号とは異なる生体信号として検出および出力させ、
　前記信号処理回路は、前記生体信号と前記脳活動信号とに基づいて、前記被検者の状態を示す信号を生成して出力する、
生体計測装置。
　前記制御回路は、前記光検出器に、
　前記反射パルス光のうち、前記反射パルス光の強度が減少を開始した後の部分を検出させることにより、前記内部散乱成分を検出させ、
　前記反射パルス光のうち、少なくとも前記反射パルス光の強度が減少を開始する前の部分を検出させることにより、前記表面反射成分を検出させる、
請求項２９に記載の生体計測装置。
　前記生体信号は、脈拍数、発汗量、呼吸数、および体温からなる群から選択される少なくとも１つの情報を含む、
請求項２９に記載の生体計測装置。