本發(fā)明涉及對對象者的健康度進行判定的健康度判定裝置以及健康度判定系統(tǒng)。

背景技術：

自以往，作為對生物體(例如人)的健康狀態(tài)進行測定的方法，已知健康診斷中的生化學檢查、基于調查表的自覺癥狀的記述、體力測定等。但是，健康診斷花費費用、時間，所以不適于日常的身體狀況變化的監(jiān)視。此外，在健康診斷中，能夠判斷有無個別的疾病，但由于診斷項目被細分化，所以難以表示綜合的健康狀態(tài)。

在利用調查表的情況下，回答了自覺癥狀，所以個體差異大，難以與過去的歷史、他人進行比較。體力測定與健康診斷同樣，花費費用、時間，所以不適于日常的身體狀況變化的監(jiān)視。此外，在體力測定中，能夠對運動能力進行測定，但體力與健康狀態(tài)的關聯(lián)性不明顯，不能說一定能夠通過體力測定來掌握健康狀態(tài)。

因此，近年，提出了使用數(shù)字相機對舌頭進行攝影，使用其圖像的特征量來診斷健康度的系統(tǒng)。例如，在專利文獻1中，根據(jù)從舌頭圖像得到的大量特征量，算出1種輸出信息(具體而言馬氏距離)，從而能夠容易且客觀地進行關于具有被攝影的舌頭的人的綜合的健康度的判定。像這樣，使用馬氏距離來綜合地進行健康度判定的系統(tǒng)例如在專利文獻2中也被提出。

現(xiàn)有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：專利第4487535號公報(參照權利要求1、段落〔0006〕、〔0018〕、〔0096〕等)

專利文獻2：專利第4649965號公報(參照權利要求1、段落〔0008〕等)

技術實現(xiàn)要素：

發(fā)明要解決的課題

然而，由于遺傳的主要原因、長年的生活習慣，即使在健康時舌頭的狀態(tài)中也存在個體差異(包含年齡差)。也就是說，在健康時，也存在舌頭的顏色原本發(fā)藍的人、發(fā)紅的人等。因此，僅根據(jù)對舌頭進行攝影而得到的圖像提取舌頭的顏色作為特征量來判定健康度，在舌頭的顏色為發(fā)藍的情況下，不能判別這是由于體質的偏向(個體差異)，還是由于身體狀況(健康度)的變化。其結果，只能在包含體質的偏向的狀態(tài)下判定健康度，不能高精度地判定健康度。此外，由于不知道體質的偏向，所以也難以確認飲食療法、生活習慣的改善等長期的改善策略的效果。這樣的問題在使用馬氏距離進行多變量分析的專利文獻1以及2中也同樣產(chǎn)生。

本發(fā)明為了解決上述的問題而完成，其目的在于，提供一種能夠一邊降低體質的偏向的影響一邊高精度地判定健康度(身體狀況)，能夠容易確認體質的偏向的改善效果的健康度判定裝置以及健康度判定系統(tǒng)。

用于解決課題的手段

本發(fā)明的一側面所涉及的健康度判定裝置是對對象者的健康度進行判定的健康度判定裝置，具備：特征量輸入部，被輸入從對象者的器官的攝影圖像提取且用于健康度的判定的特征量；以及判定部，將經(jīng)由所述特征量輸入部輸入的對象者的特征量與母集團的特征量的分布進行比較，從而判定相當于與他人的個體差異的對象者的體質的偏向、和對象者的身體狀況的變化，所述判定部在判定對象者的體質的偏向的情況下，使用以他人為對象而制成的他人的特征量的分布作為所述母集團的特征量的分布，在判定對象者的身體狀況的變化的情況下，使用在對身體狀況進行評價的評價期間內匯集的對象者本人的特征量的分布作為所述母集團的特征量的分布。

發(fā)明效果

根據(jù)上述的結構，能夠一邊降低體質的偏向的影響一邊高精度地判定健康度，且能夠容易確認體質的偏向的改善效果。

附圖說明

圖1是表示本發(fā)明的實施的一方式所涉及的健康度判定系統(tǒng)的概略的結構的說明圖。

圖2是表示構成上述健康度判定系統(tǒng)的器官圖像攝影裝置的外觀的立體圖。

圖3是表示上述器官圖像攝影裝置的概略的結構的框圖。

圖4是表示相對于攝影對象的照明部和拍攝部的位置關系的說明圖。

圖5是表示舌頭的攝影圖像以及邊緣提取濾波器的一例、和使用上述濾波器提取的舌頭的輪廓線的說明圖。

圖6是表示提取舌頭的攝影圖像中的特征量的區(qū)域的說明圖。

圖7是表示舌頭的輪廓線及其近似曲線的圖表。

圖8是繪出上述輪廓線和上述近似曲線上的y坐標之差的圖表。

圖9是表示舌頭的攝影圖像和舌頭的剖面形狀的說明圖。

圖10是表示上述攝影圖像中的光澤度的檢測區(qū)域的說明圖。

圖11是表示舌頭的分光分布的圖表。

圖12是示意性地表示從上述檢測區(qū)域提取的B的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布的圖表。

圖13是表示在表面有龜裂的舌頭的攝影圖像的說明圖。

圖14是表示在舌頭表面沒有龜裂的情況和有龜裂的情況下的各頻數(shù)分布的圖表。

圖15是在舌頭薄的情況和厚的情況下表示水平方向的圖像數(shù)據(jù)的分布的圖表。

圖16是表示構成上述健康度判定系統(tǒng)的終端裝置的概略的結構的框圖。

圖17是示意性地表示上述終端裝置的判定部制成的他人的特征量的分布的說明圖。

圖18是關于患者、健康者、對象者，表示長期的身體狀況變化的影像的圖表。

圖19是關于圖18的對象者，將某評價期間中的身體狀況變化擴大表示的圖表。

圖20是表示上述健康度判定系統(tǒng)中的處理的流程的流程圖。

圖21是表示對象者的身體狀況的評價值(第一評價值)的變化的圖表。

圖22是將圖21的評價期間中的對象者的身體狀況的評價值的變化擴大表示的圖表。

圖23是表示對象者的身體狀況的評價值(第二評價值)的變化的圖表。

圖24是表示對象者的身體狀況的評價值(第一評價值)的中期的變化的圖表。

圖25是表示特征量為1變量的情況下的頻數(shù)分布的圖表。

具體實施方式

若基于附圖說明本發(fā)明的實施的一方式，如以下那樣。另外，在本說明書中，設為在將數(shù)值范圍記載為A～B的情況下，在該數(shù)值范圍中包含下限A以及上限B的值。

〔健康度判定系統(tǒng)的整體結構〕

圖1是表示本實施方式的健康度判定系統(tǒng)50的概略的結構的說明圖。健康度判定系統(tǒng)50具有器官圖像攝影裝置1和終端裝置51。器官圖像攝影裝置1對生物體的器官進行攝影，提取(檢測)健康度的診斷所需的信息(特征量、診斷項目)，例如由多功能便攜信息終端構成。終端裝置51基于由器官圖像攝影裝置1取得的信息來判定生物體的健康度，由個人計算機等構成。

器官圖像攝影裝置1和終端裝置51以能夠經(jīng)由通信線路通信的方式連接。上述的通信線路也可以是有線，也可以是無線。此外，也可以是器官圖像攝影裝置1中具有終端裝置51的至少一部分的功能，或相反地，終端裝置51具有器官圖像攝影裝置1的至少一部分的功能。以下，說明器官圖像攝影裝置1以及終端裝置51的細節(jié)。另外，以下，以生物體是人，器官是舌頭的情況為例進行說明。

〔器官圖像攝影裝置的結構〕

圖2是表示本實施方式的器官圖像攝影裝置1的外觀的立體圖，圖3是表示器官圖像攝影裝置1的概略的結構的框圖。器官圖像攝影裝置1具備照明部2、拍攝部3、顯示部4、操作部5、通信部6以及聲音輸出部7。照明部2被設置于箱體21，照明部2以外的結構(例如拍攝部3、顯示部4、操作部5、通信部6、聲音輸出部7)被設置于箱體22。箱體21和箱體22以能夠相對旋轉的方式連結，但不一定要旋轉，也可以是一方完全被固定于另一方。另外，上述的照明部2等也可以被設置于單一的箱體。

照明部2對作為攝影對象的生物體的器官(在此舌頭)進行照明，由從上方對攝影對象進行照明的照明器構成。作為照明部2的光源，為了提高顏色再現(xiàn)性，例如使用氙燈等發(fā)出日光顏色的光源。光源的明亮度根據(jù)拍攝部3的靈敏度、到攝影對象的距離而不同，但作為一例，能夠考慮攝影對象的照度成為1000～10000lx的明亮度。照明部2除了上述的光源之外，還具有點亮電路、調光電路，通過來自照明控制部11的指令來控制點亮/熄滅以及調光。

拍攝部3在照明部2的照明下，對判定健康度的對象者的器官(在此舌頭)進行攝影而取得圖像，具有拍攝透鏡和區(qū)域傳感器(拍攝元件)。拍攝透鏡的光圈(透鏡的明亮度)、快門速度、焦距被設定為焦點對到攝影對象的全部范圍上。作為一例，F(xiàn)數(shù)(Number)：16，快門速度：1/120秒，焦距：20mm。

區(qū)域傳感器例如由CCD(電荷耦合器件(Charge Coupled Device))、CMOS(互補金屬氧化物半導體(Complementary Metal Oxide Semiconductor))那樣的拍攝元件構成，設定靈敏度、分辨率等以使能夠充分地檢測攝影對象的顏色以及形狀。作為一例，靈敏度：60db，分辨率：1000萬像素。

拍攝部3的攝影通過拍攝控制部12被控制。此外，拍攝部3除了拍攝透鏡、區(qū)域傳感器之外，還具有未圖示的焦點機構、光圈機構、驅動電路以及A/D變換電路等，通過來自拍攝控制部12的指令，焦點、光圈的控制、A/D變換等被控制。在拍攝部3中，作為攝影圖像的數(shù)據(jù)，關于紅(R)、綠(G)、藍(B)的各個，例如以8比特取得0～255的數(shù)據(jù)。

圖4是表示相對于攝影對象(舌頭、面部)的照明部2和拍攝部3的位置關系的說明圖。如同圖所示，拍攝部3與攝影對象正對而配置。照明部2被配置為相對于通過攝影對象的拍攝部3的攝影光軸X，例如以0°～45°的角度A對攝影對象進行照明。另外，攝影光軸X是指拍攝部3具有的拍攝透鏡的光軸。

若照明時的角度A大，則由于上唇的影子，能夠對舌頭進行攝影的范圍變小。相反，若角度A小，則基于正反射的跳色變大。若考慮以上的情況，則照明時的角度A的優(yōu)選的范圍為15°～30°。

顯示部4具有未圖示的液晶面板、背光、點亮電路以及控制電路，顯示通過拍攝部3中的攝影而取得的圖像、由后述的特征量提取部16算出并輸出的信息。此外，顯示部4還能夠顯示后述的問診所需的項目，或顯示經(jīng)由通信部6從外部取得的信息(例如向外部的醫(yī)療機構發(fā)送信息并診斷的結果)。顯示部4中的各種信息的顯示通過顯示控制部13被控制。

操作部5是用于對拍攝部3的攝影進行指示的輸入部，由OK按鈕(攝影執(zhí)行按鈕)5a以及CANCEL按鈕5b構成。在本實施方式中，將顯示部4以及操作部5由共通的觸摸面板顯示裝置41構成，將觸摸面板顯示裝置41中的顯示部4的顯示區(qū)域和操作部5的顯示區(qū)域分開。觸摸面板顯示裝置41中的操作部5的顯示通過操作控制部14被控制。另外，操作部5也可以由觸摸面板顯示裝置41以外的輸入部構成(也可以在觸摸面板顯示裝置41的顯示區(qū)域外的位置上設置操作部5)。

此外，操作部5還作為用于回復在顯示部4中顯示的問診所需的項目的信息輸入部而發(fā)揮作用。在如上述那樣顯示部4以及操作部5由觸摸面板顯示裝置41構成的情況下，顯示部4顯示上述項目，且顯示操作者回復所需的鍵(例如數(shù)字鍵、shift鍵、OK按鈕等)，從而操作者能夠經(jīng)由所顯示的鍵輸入所需的信息。從而，在該情況下，顯示部4兼有作為操作部5的上述信息輸入部的功能。

通信部6是用于將由拍攝部3取得的圖像的數(shù)據(jù)、由后述的特征量提取部16算出并輸出的信息經(jīng)由通信線路發(fā)送至外部，或接收來自外部的信息的接口。特別是，通信部6構成將由特征量提取部16提取的對象者的特征量的信息發(fā)送給終端裝置51的發(fā)送部。通信部6中的信息的發(fā)送接收通過通信控制部18被控制。

聲音輸出部7將各種信息以聲音來輸出，例如由揚聲器構成。在以聲音來輸出的信息中，包含由終端裝置51的后述的判定部53(參照圖16)判定的結果。聲音輸出部7中的聲音輸出通過聲音輸出控制部19被控制。

此外，器官圖像攝影裝置1還具備照明控制部11、拍攝控制部12、顯示控制部13、操作控制部14、圖像處理部15、特征量提取部16、存儲部17、通信控制部18、聲音輸出控制部19以及對這些各部進行控制的整體控制部20。照明控制部11、拍攝控制部12、顯示控制部13、操作控制部14、通信控制部18以及聲音輸出控制部19如上所述，分別對照明部2、拍攝部3、顯示部4、操作部5、通信部6以及聲音輸出部7進行控制。整體控制部20例如由CPU(中央處理單元(Central Processing Unit))構成。另外，照明控制部11、拍攝控制部12、顯示控制部13、操作控制部14、通信控制部18以及聲音輸出控制部19、和整體控制部20也可以一體(例如由一個CPU)構成。

圖像處理部15進行從由拍攝部3取得的圖像提取器官的輪廓線的處理。在本實施方式中，圖像處理部15基于攝影圖像的亮度邊緣(在圖像之中明亮度劇烈地變化的部分)，提取作為器官的舌頭的輪廓線。

亮度邊緣的提取例如能夠使用圖5所示的邊緣提取濾波器來進行。邊緣提取濾波器是在進行一次微分時(在鄰接像素間取圖像數(shù)據(jù)的差分時)，對關注像素的附近的像素附加權重的濾波器。使用這樣的邊緣提取濾波器，例如，關于攝影圖像的各像素的G的圖像數(shù)據(jù)，在關注像素和附近像素中取圖像數(shù)據(jù)的差分，提取其差分值超過規(guī)定的閾值的像素，從而能夠提取成為亮度邊緣的像素。在舌頭的周圍，存在其影子引起的亮度差，所以通過如上述那樣提取成為亮度邊緣的像素，從而能夠提取舌頭的輪廓線。另外，在此，將對亮度的影響最大的G的圖像數(shù)據(jù)用于運算，但也可以使用R、B的圖像數(shù)據(jù)。

存儲部17是存儲由拍攝部3取得的圖像的數(shù)據(jù)、由圖像處理部15取得的數(shù)據(jù)、由特征量提取部16算出的數(shù)據(jù)，從外部接收到的信息等，或存儲用于使上述的各種控制部動作的程序的存儲器。

特征量提取部16從由拍攝部3取得的圖像的數(shù)據(jù)，提取用于健康度的判定的特征量。在上述的特征量中，存在舌頭的顏色、舌苔的顏色、舌苔的形態(tài)(厚度)、齒痕、濕氣(光澤度)、裂紋(龜裂)、舌頭的形態(tài)(厚度)等。這些特征量能夠例如以下那樣進行提取(檢測)。

(舌頭的顏色、舌苔的顏色、舌苔的厚度的提取)

圖6示出舌頭的攝影圖像。以下，在舌頭的攝影圖像中，設為在將在舌頭的左右方向的中央在上下方向上形成為帶狀的區(qū)域分為在上下方向上排列的三個區(qū)域時，將各自的區(qū)域稱為上部區(qū)域R1、中央?yún)^(qū)域R2、下部區(qū)域R3。另外，這些區(qū)域基于以由圖像處理部15檢測的舌頭的輪廓線包圍的區(qū)域的左右方向的幅度W、上下方向的長度H，以圖6所示的尺寸來規(guī)定，但圖示的尺寸是一例，不限定于此。

舌頭的顏色反映血液的顏色，所以在RGB的圖像數(shù)據(jù)之中，主要是R分量或B分量增減。因此，通過求得舌頭的下部區(qū)域R3中的R的比率(R/(R+G+B))或B的比率(B/(R+G+B))，能夠將舌頭的顏色定量化而提取。另外，作為上述的RGB的數(shù)據(jù)，能夠使用構成下部區(qū)域R3的多個像素間的R的圖像數(shù)據(jù)的平均值、G的圖像數(shù)據(jù)的平均值、B的圖像數(shù)據(jù)的平均值。

另外，在提取舌頭的顏色時，使用舌頭的下部區(qū)域R3的圖像數(shù)據(jù)基于以下的理由。即，這是因為在中醫(yī)學中使用的舌診中，舌頭的顏色一般由沒有舌苔的舌頭的左右端部、或舌頭的中心下部來診斷，但舌頭的左右端部由于表面的凹凸而易于在照明光的照到的地方變化而產(chǎn)生深淺，圖像數(shù)據(jù)易于從表示本來的舌頭的顏色的值變動。

舌苔的顏色由于角化組織的分量，呈現(xiàn)白至茶色，所以在RGB的圖像數(shù)據(jù)之中，主要是G分量或(G+R)分量增減。因此，通過求得舌頭的上部區(qū)域R1中的G的比率(G/(R+G+B))或(G+R)的比率((G+R)/(R+G+B))，能夠將舌苔的顏色定量化而提取。另外，作為上述的RGB的數(shù)據(jù)，能夠使用構成上部區(qū)域R1的多個像素間的R的圖像數(shù)據(jù)的平均值、G的圖像數(shù)據(jù)的平均值、B的圖像數(shù)據(jù)的平均值。

另外，在提取舌苔的顏色時，使用舌頭的上部區(qū)域R1的圖像數(shù)據(jù)，這是因為舌苔是舌頭粘膜的乳頭組織角化后的物質，存在于舌頭的上部至中央，特別是在上部較多。

若舌苔變厚則從舌頭的紅顏色變化為舌苔的白色，所以在RGB的圖像數(shù)據(jù)之中，主要是R分量或G分量增減。因此，通過求得舌頭的中央?yún)^(qū)域R2中的R的比率(R/(R+G+B))或G的比率(G/(R+G+B))，能夠將舌苔的厚度定量化而提取。另外，作為上述的RGB的數(shù)據(jù)，能夠使用構成中央?yún)^(qū)域R2的多個像素間的R的圖像數(shù)據(jù)的平均值、G的圖像數(shù)據(jù)的平均值、B的圖像數(shù)據(jù)的平均值。

另外，在提取舌苔的厚度時，使用舌頭的中央?yún)^(qū)域R2的圖像數(shù)據(jù)，這是因為舌苔如上述那樣存在于舌頭的上部，能夠通過中央?yún)^(qū)域R2的顏色是否接近于上部區(qū)域R1的顏色來判斷舌苔的厚度。另外，還能夠通過求得舌頭的上部區(qū)域R1與中央?yún)^(qū)域R2的顏色的差(例如色度差)、和中央?yún)^(qū)域R2與下部區(qū)域R3的顏色的差(例如色度差)的比率，將舌苔的厚度定量化。

(齒痕的提取)

特征量提取部16將由圖像處理部15得到的舌頭的輪廓線以近似曲線來近似，基于輪廓線與近似曲線的相關度，檢測輪廓線的凹凸(平滑度)，由此檢測舌頭的齒痕。近似曲線是沒有微小的凹凸的平滑的曲線，所以輪廓線越接近于該近似曲線，則可以說平滑且齒痕少。即，輪廓線與近似曲線的相關度越高則齒痕越少，相關度越低則齒痕越多。

從而，能夠基于相關度，檢測齒痕的狀態(tài)。例如，在相關度高的情況下，齒痕的狀態(tài)為輕度(等級1)，在相關度低的情況下，齒痕的狀態(tài)為重度(等級3)，在相關度為其中間的情況下，能夠判斷為齒痕的狀態(tài)為輕度與重度的中間(等級2)。

在此，作為表示兩者的相關度的指標，能夠使用以下的第一～第三指標。

表示相關度的第一指標是由以下的式表示的決定系數(shù)R²。

R²＝1-{(Σ(yi-fi)²)/(Σ(yi-Y)²)}

其中，

i：在xy平面上，將輪廓線或近似曲線的一端部的x坐標設為j，將另一端部的x坐標設為k時的j至k的其中一個值

yi：在xy平面上，輪廓線上的點的x坐標i中的y坐標的值

fi：在xy平面上，近似曲線上的點的x坐標i中的y坐標的值

Y：關于輪廓線上的全部點的yi的平均值。

另外，i、j、k都是整數(shù)，j＜k，j≤i≤k。此外，Σ(yi-fi)²是指將i從j變化為k時的(yi-fi)²的總和，Σ(yi-Y)²是指將i從j變化為k時的(yi-Y)²的總和。

圖7表示舌頭的輪廓線(參照實線)及其近似曲線(參照虛線)、表示近似曲線的多項式、決定系數(shù)R²。近似曲線通過最小二乘法求得，由以下的多項式表示。此時的決定系數(shù)R²是0.9942。另外，在同圖的近似曲線的系數(shù)中，“E-n”的記載表示×10^-n。

y＝5×10^-7·x⁴+6×10^-6·x³+2×10^-3·x²+6.29×10^-2·x+21.213

在齒痕為重度(輪廓線的凹凸大)的A部中，在齒痕為輕度(輪廓線的凹凸小)的B部中，輪廓線與近似曲線的差都被反映到?jīng)Q定系數(shù)R²。從而，若使用基于決定系數(shù)R²來檢測齒痕的方法，則即使在假設齒痕僅為輕度的齒痕的情況下，也能夠基于決定系數(shù)R²來檢測該輕度的齒痕，能夠提高齒痕的檢測精度。

表示相關度的第二指標是基于輪廓線與近似曲線中的坐標值(y坐標)的差而得到的值，且是|yi-fi|的最大值(以下也稱為“坐標值差的最大值”)。其中，

i：在xy平面上，將輪廓線或近似曲線的一端部的x坐標設為j，將另一端部的x坐標設為k時的j至k的其中一個值

yi：在xy平面上，輪廓線上的點的x坐標i中的y坐標的值

fi：在xy平面上，近似曲線上的點的x坐標i中的y坐標的值。

另外，i、j、k都是整數(shù)，j＜k，j≤i≤k。

圖8是繪出圖7所示的舌頭的輪廓線及其近似曲線(xy多項式)中的y坐標的差(|yi-fi|)的圖表。在齒痕為重度的A部中，在齒痕為輕度的B部中，|yi-fi|的值與沒有齒痕的部位相比都變大。從而，即使在假設齒痕僅為輕度的齒痕的情況下，通過檢測|yi-fi|的最大值，從而能夠基于該值檢測輕度的齒痕，能夠提高齒痕的檢測精度。

表示相關度的第三指標是基于輪廓線和近似曲線中的坐標值(y坐標)的差而得到的值，是由以下的式表示的系數(shù)A。即，

A＝Σ|yi-fi|

其中，

i：在xy平面上，將輪廓線或近似曲線的一端部的x坐標設為j，將另一端部的x坐標設為k時的j至k的其中一個值

yi：在xy平面上，輪廓線上的點的x坐標i中的y坐標的值

fi：在xy平面上，近似曲線上的點的x坐標i中的y坐標的值。

另外，i、j、k都是整數(shù)，j＜k，j≤i≤k。此外，Σ|yi-fi|是指將i從j變化為k時的|yi-fi|的總和(以下也稱為“坐標值差的總和”)。

通過代替坐標值差的最大值而使用坐標值差的總和，能夠進行準確地反映了微小的齒痕的影響的齒痕檢測，能夠進一步提高齒痕的檢測精度。

另外，作為相關度，也可以使用坐標值差的總和的倒數(shù)、即1/(Σ|yi-fi|)的值。

(濕氣(光澤度)的提取)

圖9示出舌頭的攝影圖像和舌頭的剖面形狀。在對舌頭進行攝影時，舌頭從口腔向前方突出。通過拍攝部3對該突出的舌頭的上唇側的表面進行攝影，所以舌頭以該上唇側的表面向拍攝部3側變凸的方式彎曲(參照C-C’剖面)。另外，也可以根據(jù)需要，在說明書、手冊中規(guī)定舌頭的伸出方式，將舌頭引導至適當?shù)臄z影位置。

若以圖4所示的照明部2以及拍攝部3的配置對舌頭進行攝影，則在舌頭的上一半產(chǎn)生正反射區(qū)域(由于照明部2相對于攝影光軸X處于上方)。另一方面，關于舌頭的左右方向，舌頭的中心和左右端都凹陷而彎曲為M字狀(參照D-D’剖面)。這樣的剖面形狀從舌頭的上部至下部大致同樣。進而，有時在舌頭的中央部E中包含龜裂引起的紋理。從而，在本實施方式中，將照明時的角度A設定為15度，將在舌頭的上一半且避開左右方向的中央部以及兩端部的剩余的區(qū)域設定為適于光澤度的檢測的檢測區(qū)域。

更具體而言，特征量提取部16從由圖像處理部15檢測到的舌頭的輪廓線，檢測舌頭的上下端以及左右端，檢測舌頭的上下的長度H以及左右的幅度W，以舌頭的輪廓線為基準而設定光澤度的檢測區(qū)域R4·R5以使成為如圖10所示的位置關系。

圖11是表示舌頭的分光分布的圖表。舌頭為粘膜構造，沒有表皮，所以作為舌頭的顏色，顯現(xiàn)血液的顏色。血液中，R分量(波長600nm～700nm)多，B分量(波長500nm以下)少。此外，在舌頭的顏色淡的情況下，R分量的比率下降，在濃的情況下R分量的比率上升。

另一方面，舌苔由角化的乳頭細胞形成，呈現(xiàn)白色至黃色。并且，在舌苔薄的情況下，顯現(xiàn)成為底色的舌頭的顏色，所以如同圖那樣R分量的比率變高，舌苔白，在濃的情況下，G分量(波長500nm～600nm)的比率上升。

由于生物體的身體狀況、個體差異，舌頭和舌苔的顏色如上述那樣變化，但B分量的變化少。因此，在本實施方式中，基于從舌頭的攝影圖像得到的B的圖像數(shù)據(jù)，如以下那樣檢測舌頭的表面的光澤度。

首先，特征量提取部16從攝影圖像的檢測區(qū)域R4/R5的各像素提取B的圖像數(shù)據(jù)，制成其頻數(shù)分布。圖12示意性地示出所提取的B的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布。另外，圖12的橫軸表示B的像素值(圖像數(shù)據(jù))，縱軸表示頻數(shù)(像素數(shù))。其中，為了簡化在此的說明，像素值設為1至100的值，像素值越大則表示越亮。

接著，特征量提取部16根據(jù)上述的頻數(shù)分布，求得與最大頻數(shù)Np對應的像素值Dp(在圖12的例子中Dp＝70)，把將該像素值Dp取1.2倍后的值設為閾值M(在圖12的例子中M＝84)，將閾值M至圖像數(shù)據(jù)的最大值(最大像素值Dm＝100)的區(qū)間中的頻數(shù)的總和進行累計作為上位像素數(shù)。另外，也可以在求得像素值Dp時，求得連續(xù)表示頻數(shù)的變化的函數(shù)，對其進行平滑，去除噪聲后，求得與最大頻數(shù)Np對應的像素值Dp。此外，也可以將進行平滑后的函數(shù)在規(guī)定的區(qū)間中積分而求得上位像素數(shù)。

在此，B的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布在攝影時沒有舌頭的表面上的正反射的情況下，僅成為接近于歸一分布的分布(第一組G1)，但在有正反射的情況下，成為對第一組G1加上了在高像素值側頻數(shù)大的分布(第二組G2)的分布。而且，B的圖像數(shù)據(jù)如上述那樣基于生物體的身體狀況、個體差異的變化少，所以第一組G1的幅度(第一組G1的最小像素值至最大像素值的幅度)與其他R、G的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布(歸一分布)相比變窄。其結果，第一組G1和第二組G2的邊界(頻數(shù)從減少轉為增加的成為極小的部分)在頻數(shù)成為最大的圖像數(shù)據(jù)的值(像素值Dp)和圖像數(shù)據(jù)的最大值(像素值Dm)之間明確地顯現(xiàn)，能夠容易地識別第一組G1和第二組G2。為了檢測光澤度，期望不是基于不包含光澤分量(正反射分量)的第一組G1，而是基于表示光澤分量的第二組G2來檢測光澤度。

因此，特征量提取部16設定比像素值Dp大的閾值M，求得該閾值M和像素值Dm之間的頻數(shù)的總和作為上位像素數(shù)，從而得到接近于第二組G2的頻數(shù)的總和的值。

特別是，在B的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布中，實驗上可知第一組G1和第二組G2的邊界在像素值Dp的1.1～1.3倍的范圍內顯現(xiàn)。因此，在本實施方式中，特征量提取部16將上述的閾值M設定為像素值Dp的1.1～1.3倍的范圍內(在圖12的例子中，1.2Dp＝84)，求得閾值M和像素值Dm之間的頻數(shù)的總和作為上位像素數(shù)。

在舌頭干燥(光澤度低)的癥例中，可知上位像素數(shù)少，在舌頭濕潤(光澤度高)的癥例中，可知上位像素數(shù)多。從而，特征量提取部16能夠基于上位像素數(shù)，將光澤度例如數(shù)值化為等級1(光澤度高)～等級3(光澤度低)而檢測。

(裂紋(龜裂)的提取)

圖13示出在表面有龜裂的舌頭的攝影圖像。在對舌頭進行攝影時，舌頭從口腔向前方突出。通過拍攝部3對該突出的舌頭的上唇側的表面進行攝影。一般來說，舌頭表面的龜裂在舌頭的中心附近產(chǎn)生得較多，所以在本實施方式中，將攝影圖像中的舌頭的上下左右的中心部(包含上下左右方向的中心的區(qū)域)設定為適于龜裂的檢測的檢測區(qū)域。

更具體而言，特征量提取部16從圖像處理部15提取的舌頭的輪廓線，檢測舌頭的上下端以及左右端，檢測舌頭的上下的長度(縱尺寸)H以及左右的幅度(橫尺寸)W，將由圖13所示的尺寸關系決定的縱H/4、橫W/4的舌頭的中心區(qū)域設定為龜裂的檢測區(qū)域D。

若在舌頭的表面有龜裂，則與沒有龜裂的情況相比，舌頭的底色更加顯現(xiàn)，所以構成底色的像素的圖像數(shù)據(jù)可取得的值的范圍，RGB都變寬。因此，在制成了攝影圖像的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布時，頻數(shù)分布的幅度變寬。特別是，底色較強地表示血液的顏色，所以關于血液的顏色中較多地包含的R、B，與沒有龜裂的情況相比頻數(shù)分布的幅度顯著地變寬。可知這樣的趨勢與舌頭表面的舌苔的厚度、龜裂的長度無關地顯現(xiàn)。

因此，在本實施方式中，特征量提取部16從舌頭的攝影圖像(特別是上述的檢測區(qū)域D的圖像)，例如制成B的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布，且作為表示該頻數(shù)分布的寬度的指標，通過運算而取得表示圖像數(shù)據(jù)的分散的標準差σ。標準差σ是在圖像數(shù)據(jù)的值取N個值x₁，x₂，…x_N時，由以下的式表示的方差σ²的正的平方根。

[數(shù)1]

其中，

圖14示意性地表示特征量提取部16制成的B的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布，上級的頻數(shù)分布示出在舌頭表面沒有龜裂的情況，下級的頻數(shù)分布表示在舌頭表面有龜裂的情況。另外，這些頻數(shù)分布的橫軸表示B的像素值(圖像數(shù)據(jù))，縱軸表示頻數(shù)(像素數(shù))。將像素值設為0至255的值，像素值越大則表示越亮。

若求得上級的頻數(shù)分布中的標準差σ1，則σ1＝13.18。相對于此，若求得下級的頻數(shù)分布中的標準差σ2，則σ2＝26.78。據(jù)此，若在舌頭表面有龜裂，則與沒有龜裂的情況相比標準差σ變大，可知頻數(shù)分布的幅度變寬。順便一提，若求得上級的頻數(shù)分布中的像素值的平均值m1，則m1＝177.71，若求得下級的頻數(shù)分布中的像素值的平均值m2，則m2＝112.75。

可知在龜裂多的癥例中，上述頻數(shù)分布的標準差大，在龜裂少的癥例中，上述頻數(shù)分布的標準差小。從而，特征量提取部16能夠基于上述頻數(shù)分布的標準差，將龜裂數(shù)值化為例如等級1(龜裂多)～等級3(龜裂少)而檢測。另外，在上述的例子中，使用B的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布來檢測龜裂，但還能夠使用其他R、G的圖像數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布來檢測龜裂。

(舌頭的厚度的提取)

圖15是表示在照明部2的照明下，由拍攝部4對舌頭的表面進行攝影時得到，并且通過舌頭表面的上下方向的大致中心的水平方向上的攝影圖像的RGB的圖像數(shù)據(jù)的分布。其中，上級的分布是在舌頭薄的情況下的分布，下級的分布是在舌頭厚的情況下的分布。另外，實線表示R的圖像數(shù)據(jù)的分布，1點劃線表示G的圖像數(shù)據(jù)的分布，虛線表示B的圖像數(shù)據(jù)的分布。

在舌頭厚的情況下，舌頭從其端部至中央部包含向上成為凸的部分。這樣的舌頭表面的凸部接近于照明部2而被照明得較亮，所以在舌頭的攝影圖像中與凸部對應的部分中，圖像數(shù)據(jù)的值增大。相反，在舌頭薄的情況下，舌頭的表面從端部至中央部大致平坦，或包含向下成為凹的部分。舌頭表面的平坦部、凹部與上述的凸部相比遠離照明部2，所以即使被照明也比凸部暗。因此，在舌頭的攝影圖像中，與表面的平坦部、凹部對應的部分中，圖像數(shù)據(jù)的值與對應于凸部的部分相比減少。這樣的趨勢關于RGB的任意圖像數(shù)據(jù)都是同樣。

因此，特征量提取部16能夠基于在照明部2的照明下得到的舌頭的攝影圖像中的RGB的其中一個顏色的水平方向的圖像數(shù)據(jù)的分布(單色的分布)的凹凸，進行舌頭是厚還是薄的檢測。也就是說，使用舌頭的攝影圖像中包含的RGB的其中一個顏色的圖像數(shù)據(jù)的水平方向的分布作為表示舌頭表面的凹凸的程度的數(shù)據(jù)分布，將凹凸的程度例如數(shù)值化為等級1(舌頭厚)～等級5(舌頭薄)，從而能夠高精度地(與舌頭的外形形狀無關地)進行舌厚的檢測。另外，數(shù)據(jù)分布的凹凸的程度例如能夠通過最小二乘法等算出近似數(shù)據(jù)分布的中央部的近似曲線(例如2次式)，觀察近似曲線的2次的系數(shù)及其絕對值從而判別。順便一提，若近似曲線的2次的系數(shù)為正，則為凹形狀，若為負則為凸形狀。

另外，作為上述圖像數(shù)據(jù)的分布，即使使用表示R的分量比(R/(R+G+B))、G的分量比(G/(R+G+B))、B的分量比(B/(R+G+B))的數(shù)據(jù)的分布，也與上述同樣，能夠高精度地檢測舌厚。

(其他)

在提取舌頭的形態(tài)、齒痕、裂紋等特征量時，也可以使用專利文獻1中記載的方法。此外，也可以如專利文獻2中記載的那樣，將舌頭的攝影圖像分割為多個區(qū)域，按各個區(qū)域的每個讀出RGB的數(shù)據(jù)而提取特征量。

〔關于終端裝置〕

接著，說明終端裝置51。圖16是表示終端裝置51的概略的結構的框圖。終端裝置51是對對象者的健康度進行判定的健康度判定裝置，具有存儲部52、判定部53、通信部54以及控制部55。

存儲部52是存儲多個他人的器官(在此舌頭)的攝影圖像的數(shù)據(jù)、從包含器官圖像攝影裝置1的外部裝置發(fā)送的數(shù)據(jù)的存儲器。通信部54是用于在與外部裝置之間進行通信的接口。特別是，在本實施方式中，通信部54構成被輸入從對象者的器官的攝影圖像提取而用于健康度的判定的特征量的特征量輸入部，此外，構成接收從外部(器官圖像攝影裝置1)發(fā)送的對象者的特征量的信息的接收部。另外，終端裝置51也可以具備從記錄了從對象者的器官的攝影圖像提取的特征量的記錄介質讀取該特征量的讀取部。在該情況下，終端裝置51能夠通過讀取部中的信息的讀取，取得特征量。從而，在該情況下，能夠使讀取部作為上述的特征量輸入部而發(fā)揮作用?？刂撇?5例如由CPU構成，對終端裝置51的各部的動作進行控制。

判定部53將從器官圖像攝影裝置1發(fā)送且經(jīng)由作為特征量輸入部的通信部54輸入的對象者的特征量與母集團的特征量的分布進行比較，從而判定相當于與他人的個體差異的對象者的體質的偏向、和對象者的身體狀況的變化。作為上述的母集團的特征量的分布，能夠使用他人的特征量的分布或對象者本人的特征量的分布。這些分布由判定部53制成。即，他人的特征量的分布從在存儲部52中存儲的他人的攝影圖像的數(shù)據(jù)通過與特征量提取部16同樣的提取方法提取特征量從而制作。對象者的特征量的分布在對身體狀況進行評價的評價期間內使用由特征量提取部16提取的特征量而制成。

圖17示意性地示出判定部53制成的他人的特征量的分布。同圖中的×記號表示各個他人的特征量的繪出位置。在此，作為例子，表示特征量為2維(Xi，Xj)的情況的分布。作為Xi，例如能夠考慮舌頭的顏色，作為Xj，例如能夠考慮舌苔的顏色。此外，橫軸的a₁以及a₂表示與相互不同的顏色對應的值，縱軸的b₁以及b₂也表示與相互不同的顏色對應的值。該特征量的分布的原點O是表示Xi的平均以及Xj的平均的點。

在同圖的例子中，在Xi以及Xj的分布中存在偏向，可知在它們之間有相關。也就是說，在Xi的值比原點O更靠近a₁側時，與b₂側相比Xj的值在b₁側的值更多，在Xi的值比原點O更靠近a₂側時，與b₁側相比Xj的值在b₂側的值更多。在特征量為3維以上的多維的情況下，認為相互產(chǎn)生某種的相關關系。

在此，在圖17中，將所輸入的對象者的特征量(例如點A)離他人的特征量的分布的原點O的距離設為身體狀況的評價值(第一評價值)。該評價值不是歐幾里得距離，而是馬氏距離。馬氏距離是考慮大量測量項目(特征量)的每個的偏差、相關關系而計算的距離的尺度。若將母集團的個數(shù)設為n，將每個測量項目的數(shù)據(jù)的平均值設為m，將標準差設為σ，將相對于表示測量項目相互的相關的相關矩陣的逆矩陣的要素設為aij，將測量項目的數(shù)設為k，則m1，m2，…mk的平均值矢量成為母集團所作成的分布(空間)的原點。在此若將標準差的矢量設為σ1，σ2，…σk，將對健康度進行判定的對象者的測量值(特征量)設為x1，x2，…xk，則馬氏距離D通過下面的數(shù)2式而求得。

[數(shù)2]

在上述的數(shù)2式中，作為母集團空間的全部對象的n個馬氏距離的平均成為“1”。由此，決定表示身體狀況的評價值的尺度的原點和距離的單位。另外，馬氏距離越小，則對象者越接近于母集團，馬氏距離越大，則越遠離母集團。

圖18是關于有疾病的患者A、健康者B、成為對健康度進行判定的對象的對象者C，表示長期的身體狀況變化的影像。另外，圖中的原點O與圖17所示的他人的特征量的分布的原點O對應，橫軸表示出生后的時間，縱軸表示上述的身體狀況的評價值。縱軸的單位量U表示離原點O的距離的單位。

在沒有特殊的疾病的情況下，生后至10幾歲為止，關于患者A、健康者B、對象者C，與身體狀況相關的個體差異都少(與原點O的距離短)。若超過20歲，則由于飲酒、吸煙、不規(guī)律的生活習慣等，在身體狀況中顯現(xiàn)個體差異，即使是健康者B，也產(chǎn)生胃腸弱、血壓高、易于感冒等引起的個體差異(與原點O的距離增大)。將這些個體差異在此定義為“體質的偏向”。

另一方面，圖19關于圖18的對象者C，將某評價期間中的身體狀況變化擴大表示。即使在同一人中，由于胃腸的狀況差，悸動、呼吸短促的因感冒而發(fā)熱等，日常的身體狀況變化。若這樣的狀態(tài)超過限度，則成為病而體顯，成為需要治療的狀態(tài)。將一定的評價期間內的對象者C的評價值的變動定義為“身體狀況的變化”。以下，還包含判定部53的判定方法而說明基本的處理的流程。

(處理的流程)

圖20是表示本實施方式的健康度判定系統(tǒng)50中的處理的流程的流程圖。在健康度判定系統(tǒng)50中，按順序進行以下的第一～第三步驟。

＜第一步驟＞

(1-1.健康者的舌頭圖像收集)

首先，通過具備閃光燈的攝影裝置(例如數(shù)字相機)，收集沒有體質的偏向的年輕的健康者(他人)的舌頭圖像。另外，上述的健康者屬于圖18的母集團P1。舌頭的樣子可以說在10幾歲大致與成人相同。在此，將不會顯現(xiàn)成人病等生活習慣引起的體質的偏向的10幾歲前半的健康者的圖像作為樣本來收集。樣本數(shù)的目標期望10～100例左右。在求得上述的馬氏距離時，需要特征量的數(shù)以上的樣本(為了運算逆矩陣)。所收集到的圖像的數(shù)據(jù)被傳送至終端裝置51而存儲至存儲部52。

(1-2.特征量的提取)

終端裝置51的判定部53從在存儲部52中存儲的他人的攝影圖像的數(shù)據(jù)，通過與特征量提取部16同樣的提取方法來提取用于健康度的判定的他人的特征量。由此，提取舌頭的顏色、舌苔的顏色、舌苔的形態(tài)(厚度)、齒痕、濕氣(光澤度)、裂紋(龜裂)、舌頭的形態(tài)(厚度)等作為他人的特征量。此外，也可以提取東洋醫(yī)學的診斷方法中使用的特征量。

(1-3.距離尺度的運算1)

接著，判定部53設定將所提取的他人的特征量設為母集團的分布(若特征量為2維則例如是圖17那樣的分布)的原點O₁和單位量U₁。原點O₁是表示他人的特征量的平均的點，單位量U₁表示離原點O₁的距離的單位。這些設定能夠通過使用了上述的馬氏距離的多變量分析來進行。作為多變量分析的方法，除此之外，存在使用線性函數(shù)的方法、使用回歸分析的方法，但使用哪個方法都可以。

(1-4.每日的攝影)

通過器官圖像攝影裝置1的拍攝部3，與上述同樣地收集對象者的每日的舌頭圖像。樣本數(shù)的目標期望上述的約2倍(20～200例左右)。特征量提取部16從對象者的舌頭圖像的數(shù)據(jù)，通過上述的方法提取舌頭顏色等特征量。由拍攝部3攝影到的圖像、以及由特征量提取部16提取的特征量的信息被發(fā)送至終端裝置51并存儲至存儲部52。

(1-5.體質的偏向的運算)

終端裝置51的判定部53將對象者的特征量和母集團的分布(他人的特征量的分布)進行比較，求得與母集團的差異(馬氏距離)，求得對于時間經(jīng)過的馬氏距離的變化作為對象者的身體狀況的評價值(第一評價值)的變化。圖21示出此時的對象者的身體狀況的評價值的變化。另外，對象者的特征量與母集團的差異相當于圖21的距離(1)。判定部53求得評價期間中的距離(1)的平均(距離M)，將該距離M判定為對象者的體質的偏向。

＜第二步驟＞

(2-1.對象者的健康時的舌頭圖像收集)

圖22將圖21的評價期間中的對象者的身體狀況的評價值的變化擴大表示。判定部53將上述的距離M設為閾值，提取在評價期間內評價值成為閾值以下的日期時間的(攝影日)的圖像。此時，也可以代替距離M，將(平均值-標準差)等作為閾值，提取評價值成為閾值以下的圖像(也可以提取健康度更高的日子的圖像)。在該情況下，期望將樣本數(shù)增加相應的量。

(2-2.距離尺度的運算2)

接著，判定部53從評價值成為閾值以下的全部日期時間的對象者本人的攝影圖像，提取對象者的特征量，設定以所提取的對象者的特征量為母集團的分布的原點O₂和單位量U₂。原點O₂是表示對象者的特征量的平均的點，單位量U₂表示離原點O₂的距離的單位。這些設定能夠通過使用了上述的馬氏距離的多變量分析來進行，此外，還能夠使用線性函數(shù)、回歸分析來進行多變量分析。

(2-3.身體狀況的變化的運算)

判定部53將判定時的對象者的特征量和母集團的分布(對象者的特征量的分布)進行比較，求得與母集團的差異(馬氏距離)，求得對于時間經(jīng)過的馬氏距離的變化作為對象者的身體狀況的評價值(第二評價值)的變化。圖23表示此時的對象者的身體狀況的評價值的變化。另外，對象者的特征量與母集團的差異相當于圖23的距離(2)。判定部53將評價期間中的距離(2)的變化判定為對象者的身體狀況的變化。將對象者本人的特征量的分布作為母集團，所以沒有基于體質的偏向的水平提高，能夠高靈敏度地測定每日的身體狀況變化。

＜第三步驟＞

(3-1.數(shù)據(jù)的更新)

圖24表示對象者的身體狀況的評價值(第一評價值)的中期的變化。若某評價期間(例如評價期間1)結束，則轉移至下一評價期間(例如評價期間2)。此時，將在對身體狀況的變化進行判定時使用的母集團、即第一評價值成為閾值以下的對象者的特征量的分布按每一定期間進行更新。在圖24的例子中，在評價期間1中，在對身體狀況的變化進行判定時，使用母集團P2(第一評價值成為距離M以下的對象者的特征量的分布)，但在評價期間2中，使用母集團P3(第一評價值成為距離N以下的對象者的特征量的分布)。另外，距離N是評價期間2中的離第一評價值的原點O₁的距離(馬氏距離)的平均。母集團的更新也可以將全部數(shù)據(jù)一次性調換，也可以是每日追加新的數(shù)據(jù)，刪除舊的數(shù)據(jù)的方法。圖24表示前者的例子。

在評價期間2中，判定部53將上述的距離N設為閾值，在評價期間2內提取第一評價值成為閾值以下的攝影日的圖像，設定對象者的特征量的分布(母集團P3的分布)的原點O₂和單位量U₂。并且，將評價期間2中的判定時的對象者的特征量與母集團P3的距離設為評價期間2中的對象者的身體狀況的變化。另外，在圖24中，Q1表示評價期間1中的身體狀況的變化的幅度，Q2表示評價期間2中的身體狀況的變化的幅度。此外，距離M與距離N的差成為評價期間1至評價期間2中的體質的改善。另外，也可以將之前的評價期間1中的與母集團P2的差異設為評價期間2中的與母集團的距離。另外，也可以不改變前述的母集團P1。

通過從母集團P2至P3的更新，距離M也被更新為距離N，但在以后的評價期間中也同樣，距離N按順序被更新。另外，圖23所示的距離(2)通過每日的攝影而被更新。

(3-2.結果的輸出)

與在評價期間中判定的體質的偏向以及身體狀況的變化相關的信息(圖22的距離M或圖24的距離N的值、圖23的距離(2)的值)從終端裝置51被發(fā)送給器官圖像攝影裝置1，并被顯示在顯示部4中。

(3-3.數(shù)據(jù)的活用)

也可以是終端裝置51將每日的距離的變動圖表化而提示給對象者(器官圖像攝影裝置1)。此外，通過表示身體狀況變化的距離(2)的增大，對象者的健康度降低，或表示體質的偏向的距離M大的情況下，也可以一并提示其改善的方法。所提示的改善的方法也可以是基于東洋醫(yī)學的方法，也可以是基于西洋醫(yī)學的方法。

此外，也可以使用特征量的貢獻度，具體示出改善方法。例如，在對健康度的降低來說舌頭顏色的貢獻大的情況下，能夠提示改善血流的處置，在舌苔的厚度的貢獻大的情況下，能夠提示改善免疫的處置等。

也可以將所求的身體狀況的變化(距離(2))與某基準進一步比較，判斷身體狀況是否良好。作為此時的基準，也可以利用本人的過去的歷史。例如，也可以是若有過去生病時的對象者的舌頭圖像，則將其發(fā)送給終端裝置51，在終端裝置51中，從舌頭圖像提取特征量而求得那時的離母集團(他人的特征量的分布)的原點的距離(生病時的舌頭圖像存在多個的情況下上述距離的平均)，將其作為上述的基準。通過使用這樣的基準來判定身體狀況的好壞，能夠判定對象者的當前的身體狀況是否接近于過去生病時的身體狀況，在接近的情況下，能夠以更準確的定時來提示身體狀況的改善方法。

也可以將所求得的對象者的體質的偏向(距離M)與某基準進一步比較，判斷體質的偏向是否大。作為此時的基準，也可以使用同年齡的其他健康者的第一評價值的平均值。例如在對象者為50幾歲的情況下，由于已知同年齡的個體差異，所以與通過與10幾歲的他人的比較來判斷體質的偏向相比，通過與同年齡的他人的比較來判斷體質的偏向能夠準確地掌握體質的偏向。

以上那樣，終端裝置51的判定部53在對對象者的體質的偏向進行判定的情況下，將他人的特征量的分布設為母集團的分布，將其設為與對象者的特征量的比較對象。將他人的特征量的分布設為比較對象，從而已知與他人的個體差異即體質的偏向，所以能夠容易確認體質的偏向的改善策略的效果。此外，判定部53在對對象者的身體狀況的變化進行判定的情況下，將在評價期間內匯集的對象者本人的特征量的分布作為母集團的分布，將其設為與對象者本人的特征量的比較對象。將對象者本人的特征量的分布設為比較對象，所以基本沒有與他人的個體差異的影響，能夠一邊降低體質的偏向的影響，一邊高精度地判定對象者本人的身體狀況(健康度)。

此外，判定部53求得所輸入的對象者的特征量的離他人的特征量的分布的原點O₁的距離作為第一評價值，將在評價期間中隨時間推移地變化的第一評價值的平均判定為對象者的體質的偏向，所以即使在評價期間內第一評價值變動或分散，也能夠適當?shù)嘏卸▽ο笳叩捏w質的偏向。

此外，判定部53將在評價期間內隨時間推移地變化的第一評價值成為閾值以下的日期時間的特征量匯集而制成對象者的特征量的分布，求得對象者的特征量的離上述分布的原點O₂的距離作為第二評價值，將在評價期間中隨時間推移地變化的第二評價值的變化判定為對象者的身體狀況的變化。上述的對象者的特征量的分布是第一評價值成為閾值以下的特征量的分布，能夠判斷為體質的偏向小。從而，將這樣的對象者的特征量的分布作為比較對象而求得第二評價值，使用第二評價值來判定身體狀況的變化，從而能夠一邊可靠地降低體質的偏向的影響，一邊判定身體狀況的變化。

此外，判定部53使用馬氏距離來進行所輸入的對象者本人的特征量與母集團的特征量的分布的比較。即使特征量為多維，通過以馬氏距離這樣的一個尺度與母集團的分布進行比較，也能夠適當?shù)嘏卸w質的偏向和身體狀況的變化。

此外，在本實施方式中，在判定部53對體質的偏向進行判定時，作為母集團的分布而使用的他人的特征量的分布成為10幾歲、也就是說10歲以上19歲以下的他人的特征量的分布。認為10幾歲的年輕人基本沒有生活習慣導致的體質的偏向，所以能夠通過使用上述分布，高精度地對對象者的體質的偏向進行判定。

特別是，10幾歲的健康的年輕人基本沒有生活習慣導致的體質的偏向，認為特征量的均勻性高，所以通過使用10歲以上19歲以下且健康的他人的特征量的分布，能夠進一步高精度地對對象者的體質的偏向進行判定。

此外，作為判定部53在對身體狀況的變化進行判定時使用的母集團的分布的對象者的特征量的分布也可以是20歲以上的對象者的特征量的分布。若對象者的年齡超過10幾歲，則產(chǎn)生體質的偏向，所以出現(xiàn)在母集團的分布中包含體質的偏向的可能性。在想要包含體質的偏向而判定對象者本人的身體狀況的變化的情況下，設為上述分布成為有效。特別是，若上述分布是20歲以上且健康的對象者的特征量的分布，則能夠以健康的狀態(tài)為基準，對包含體質的偏向的身體狀況的變化進行判定。

此外，在本實施方式中，將成為攝影對象的器官設為舌頭。在這樣對舌頭進行攝影來判定對象者的健康度的結構中，能夠得到上述的效果。另外，器官也可以是舌頭以外。例如，也可以將眼瞼等通過水分代謝的好壞而顯現(xiàn)浮腫的部位設為攝影對象，提取這樣的部位的特征量而對體質的偏向、身體狀況的變化進行判定。

此外，在本實施方式中，作為對象者的特征量，使用舌頭的顏色、舌苔的顏色、舌頭的形態(tài)(厚度)、舌苔的厚度(形態(tài))等。也就是說，在對象者的特征量中，包含關于器官的顏色以及形態(tài)的至少一方的信息。通過至少使用器官的顏色、形態(tài)的信息作為特征量，能夠對體質的偏向以及身體狀況的變化進行判定。

〔關于問診的附加〕

已知通過漢方的問診而對身體的狀態(tài)進行診斷的方法(例如，寺澤捷年，“癥例から學ぶ和漢診療學(第2版)”，醫(yī)學書院，參照1998)。也可以對圖像的特征量添加這些項目而設為健康度的指標。

例如，作為對漢方的“氣虛”進行診斷的項目，介紹以下的項目。

1.身體疲倦

2.沒有力氣

3.易于疲勞

4.白天的睡意

5.食欲不振

6.易于感冒

7.易于對物事驚恐

8.眼光/聲音無力

9.舌頭淡白紅/腫大

10.脈搏弱

11.腹力軟弱

12.內臟的遲緩

13.下腹部軟弱

14.腹瀉趨勢

作為具體的處理，在器官圖像攝影裝置1的顯示部4中，顯示問診所需的上述項目。對象者除了舌頭圖像的攝影之外，還操作操作部5，輸入對于上述項目的回復。所輸入的回復被發(fā)送給終端裝置51。終端裝置51的判定部53基于對象者的特征量與母集團的分布的比較、和經(jīng)由操作部5輸入而被發(fā)送給終端裝置51的回復結果，對對象者的體質的偏向、和對象者的身體狀況的變化進行判定。例如，在判定身體狀況變化時，參照對于項目1～5、9、10、14的回復結果，對身體狀況的變化是否大進行判定。另一方面，在判定體質的偏向時，參照對于項目6～8、11～13的回復結果，判定體質的偏向是否大。判定結果以及體質、身體狀況的改善方法被反饋給器官圖像攝影裝置1，并被顯示在顯示部4中。

像這樣，不僅基于從外部輸入的特征量與母集團的分布的比較，還基于通過操作部5對問診項目回復的結果，對體質的偏向和身體狀況的變化進行判定，從而活用漢方診斷的積累，此外還能夠考慮本人的主訴，進行更適當?shù)呐卸ā?/p>

〔關于計費服務〕

在本實施方式的健康度判定系統(tǒng)50中，也可以構筑將判定結果、改善方法提供給對象者而得到報酬的服務。在該情況下，還能夠根據(jù)所提供的內容，對款額賦予差異。例如，也可以在所提供的內容為(a)僅圖像特征量的變化，(b)對(a)添加身體狀況的變化，(c)對(b)添加體質的變化這3個模式的情況下，按(a)(b)(c)的順序將款額設定得較高。此外，也可以根據(jù)從圖像的攝影至健康度的判定結果的回答為止的時間，對款額賦予差異。

〔關于1維的特征量〕

以上，說明了特征量為多維(多變量)的情況，但特征量也可以是1維(1變量)。圖25示出特征量為1變量(例如舌頭顏色)的情況下的頻數(shù)分布。另外，縱軸的值表示舌頭顏色的圖像數(shù)據(jù)(例如R/(R+G+B))。其中，原點對應于舌頭顏色的平均值。使圖25的分布的原點與圖22以及圖23的原點對應，使圖25的±3σ(σ：標準差)與圖22以及圖23的單位量對應，從而能夠對體質的偏向、身體狀況的變化進行判定。

〔母集團的其他例〕

作為對體質的偏向進行判定時的比較對象，也可以使用從以下的圖像提取的特征量的分布。

(1)若是10幾歲的健康的他人的攝影圖像，也可以使用在健康度的判定時之前、與判定時相同的時刻、判定時之后攝影的任意圖像。例如在對象者的當前的年齡為50歲，對對象者的40歲時的健康度進行判定的情況下，也可以使用對象者的40歲時之前、相同的時刻、之后攝影的任意圖像。通過圖像的種類增加，能夠更明確地判斷健康度。

(2)若是10幾歲的不健康的他人的攝影圖像，也可以使用健康度的判定時之前、與判定時相同的時刻、判定時之后攝影的任意圖像。通過與他人的不健康狀態(tài)的特征量進行比較，能夠更明確地判斷對象者的健康狀態(tài)。

(3)也可以使用10幾歲的健康或不健康的對象者本人的攝影圖像。不需要與他人相比，因此能夠進行簡便的比較。

此外，作為對身體狀況的變化進行判定時的比較對象，也可以使用從以下的圖像提取的特征量的分布。即，在一切年齡段，只要是健康或不健康的本人的圖像，則也可以使用判定時之前或之后攝影的任意圖像。通過圖像的種類增加，與多個不健康狀態(tài)進行比較，能夠更明確地判斷健康狀態(tài)。

以上說明的健康度判定裝置以及健康度判定系統(tǒng)能夠如以下那樣表現(xiàn)，由此實現(xiàn)以下的作用效果。

以上說明的健康度判定裝置是對對象者的健康度進行判定的健康度判定裝置，具備：特征量輸入部，被輸入從對象者的器官的攝影圖像提取且用于健康度的判定的特征量；以及判定部，通過將經(jīng)由所述特征量輸入部輸入的對象者的特征量與母集團的特征量的分布進行比較，從而對相當于與他人的個體差異的對象者的體質的偏向、和對象者的身體狀況的變化進行判定，所述判定部在對對象者的體質的偏向進行判定的情況下，使用以他人為對象而制成的他人的特征量的分布作為所述母集團的特征量的分布，在對對象者的身體狀況的變化進行判定的情況下，使用在對身體狀況進行評價的評價期間內匯集的對象者本人的特征量的分布作為所述母集團的特征量的分布。

判定部通過將經(jīng)由特征量輸入部輸入的對象者的特征量與母集團的特征量的分布進行比較，從而對對象者的體質的偏向和身體狀況的變化進行判定。在此，在對對象者的體質的偏向進行判定的情況下，使用他人的特征量的分布作為母集團的特征量的分布。通過將他人的特征量的分布作為比較對象，可知與他人的個體差異、也就是說對象者的體質的偏向，所以易于確認體質的偏向的改善策略的效果。

此外，在對對象者的身體狀況的變化進行判定的情況下，使用在評價期間內匯集的對象者本人的特征量的分布作為母集團的特征量的分布。將對象者本人的特征量的分布作為比較對象，所以與他人的個體差異的影響被排除。由此，能夠一邊降低體質的偏向的影響，一邊高精度地判定對象者本人的身體狀況(健康度)。

所述判定部也可以求得經(jīng)由所述特征量輸入部輸入的對象者的特征量離所述他人的特征量的分布的原點的距離作為第一評價值，將在所述評價期間中隨時間推移地變化的所述第一評價值的平均作為對象者的體質的偏向進行判定。

將隨時間推移地變化的第一評價值的平均作為對象者的體質的偏向進行判定，所以能夠與第一評價值的變動、偏差無關地，對對象者的體質的偏向進行判定。

所述判定部也可以將在所述評價期間內隨時間推移地變化的所述第一評價值成為閾值以下的日期時間的特征量匯集而制成對象者的特征量的分布，求得經(jīng)由所述特征量輸入部輸入的對象者的特征量離所述分布的原點的距離作為第二評價值，將在所述評價期間中隨時間推移地變化的第二評價值的變化作為對象者的身體狀況的變化進行判定。

將第一評價值成為閾值以下的日期時間的特征量匯集而成的對象者的特征量的分布是能夠判斷為與他人的個體差異、也就是說體質的偏向小的特征量的分布。從而，將這樣的特征量的分布作為比較對象而求得第二評價值，使用第二評價值來判定身體狀況的變化，從而能夠一邊可靠地降低體質的偏向的影響，一邊判定身體狀況的變化。

所述判定部也可以使用馬氏距離來進行經(jīng)由所述特征量輸入部輸入的對象者的特征量與所述母集團的特征量的分布的比較。在該情況下，即使經(jīng)由特征量輸入部輸入的特征量為多維，也能夠適當?shù)嘏卸w質的偏向和身體狀況的變化。

所述他人的特征量的分布也可以是10歲以上19歲以下的他人的特征量的分布。

認為10幾歲的年輕人基本沒有生活習慣導致的體質的偏向。因此，通過使用10幾歲的他人的特征量的分布作為母集團的特征量的分布，從而能夠使用該分布高精度地對對象者的體質的偏向進行判定。

所述他人的特征量的分布也可以是10歲以上19歲以下且健康的他人的特征量的分布。

認為10幾歲的健康的年輕人基本沒有生活習慣導致的體質的偏向，特征量的均勻性也高。因此，通過使用10幾歲的健康的他人的特征量的分布作為母集團的特征量的分布，能夠使用該分布進一步高精度地對對象者的體質的偏向進行判定。

所述對象者的特征量的分布也可以是20歲以上的對象者的特征量的分布。

若對象者的年齡超過10幾歲，則產(chǎn)生體質的偏向，所以出現(xiàn)在母集團的分布中包含體質的偏向的可能性。在想要將對象者本人的身體狀況的變化包含體質的偏向來判定的情況下，使用上述分布成為有效。

所述對象者的特征量的分布也可以是20歲以上且健康的對象者的特征量的分布。

盡管出現(xiàn)在母集團的分布中包含體質的偏向的可能性，但由于將健康的對象者的特征量的分布設為比較對象(母集團的特征量的分布)，所以能夠以健康的狀態(tài)為基準，判定還包含體質的偏向的身體狀況的變化。

所述器官也可以是舌頭。在該情況下，在對舌頭進行攝影而對對象者的健康度進行判定的結構中，能夠得到上述的效果。

經(jīng)由所述特征量輸入部輸入的對象者的特征量也可以包含關于器官的顏色以及形態(tài)的至少一方的信息。通過至少使用器官的顏色、形態(tài)的信息作為特征量，從而能夠對體質的偏向以及身體狀況的變化進行判定。

所述特征量輸入部也可以由接收從外部發(fā)送的對象者的特征量的信息的接收部構成。在該情況下，在由接收部取得對象者的特征量的信息的結構中，能夠得到上述的效果。

以上說明的健康度判定系統(tǒng)將上述的健康度判定裝置、和器官圖像攝影裝置以能夠經(jīng)由通信線路通信的方式連接，所述器官圖像攝影裝置具備：拍攝部，對對象者的器官進行攝影；特征量提取部，從由所述拍攝部攝影的圖像提取用于健康度的判定的特征量；以及發(fā)送部，將由所述特征量提取部提取的對象者的特征量的信息發(fā)送給所述健康度判定裝置。在用于健康度的判定的對象者的特征量由器官圖像攝影裝置取得而發(fā)送給健康度判定裝置的系統(tǒng)中，能夠得到上述的效果。

所述器官圖像攝影裝置也可以具備顯示部，其顯示與由所述健康度判定裝置的所述判定部判定的體質的偏向以及身體狀況的變化相關的信息。與對象者的體質的偏向和身體狀況的變化相關的信息被顯示在顯示部中，所以對象者能夠基于顯示部中顯示的信息，容易地掌握體質的改善效果和身體狀況(健康度)這雙方。

也可以是所述器官圖像攝影裝置還具備：顯示部，顯示問診所需的項目；信息輸入部，用于對所述顯示部中顯示的所述項目進行回復，所述健康度判定裝置的所述判定部基于從所述器官圖像攝影裝置發(fā)送的信息中包含的對象者的特征量與所述母集團的特征量的分布的比較、和由所述信息輸入部輸入而發(fā)送給該健康度判定裝置的回復結果，對對象者的體質的偏向、和對象者的身體狀況的變化進行判定。

不僅基于所發(fā)送的對象者的特征量與母集團的特征量的分布的比較，還基于通過信息輸入部對問診項目回復的結果，對體質的偏向和身體狀況的變化進行判定，從而能夠進行更適當?shù)呐卸ā?/p>

工業(yè)上的可利用性

本發(fā)明是能夠利用于從對象者的器官的攝影圖像提取特征量而判定對象者的健康度的系統(tǒng)。

標號說明

1 器官圖像攝影裝置

3 拍攝部

4 顯示部

5 操作部(信息輸入部)

6 通信部(發(fā)送部)

16 特征量提取部

50 健康度判定系統(tǒng)

51 終端裝置(健康度判定裝置)

53 判定部

54 通信部(特征量輸入部，接收部)