2023-018753

特願２０２１－５１８４２３「医療診断用の画像収集および寸法分析のための方法及びシステム」拒絶査定不服審判事件〔令和 １年 ８月２２日国際公開、ＷＯ２０１９／１６１３１６、令和 ３年 ８月２６日国内公表、特表２０２１－５２０９８２〕について、次のとおり審決する。

結 論 本件審判の請求は、成り立たない。

理 由 理由 第１ 手続の経緯 本願は、２０１９年（平成３１年）２月１６日（パリ条約による優先権主張 ２０１８年２月１９日 米国（ＵＳ）、２０１９年２月１６日 米国（ＵＳ））を国際出願日とする出願であって、その手続の経緯は以下のとおりである。 令和 ４年１２月２０日付け：拒絶理由通知書（最初） 令和 ５年 ４月１０日 ：意見書、手続補正書の提出 同年 ６月２８日付け：拒絶査定（以下、「原査定」という。） 同年１１月 ６日 ：審判請求書、手続補正書の提出 令和 ６年１１月１９日付け：拒絶理由通知書（最初） 令和 ７年 ５月２２日 ：意見書、誤訳訂正書の提出 第２ 本願発明について １ 本願発明 本願の請求項１に係る発明（以下「本願発明」という。）は、令和７年５月２２日に提出された誤訳訂正書により訂正された特許請求の範囲の請求項１に記載された次の事項により特定されるとおりのものと認める。 ここで、記号「Ａ」から「Ｄ」は、分説するために当審が付したものであり、記号「Ａ」から「Ｄ」に対応する発明特定事項を、以下「構成Ａ」から「構成Ｄ」という。 「 【請求項１】 Ａ ポータブル型画像ベース医療診断システムであって、 Ｂ 人間ユーザの複数の画像を撮像するように構成された撮像装置と、 Ｃ 上記複数の画像それぞれにおいて識別可能な基準寸法の既知の値に少なくとも部分的に基づいて、上記複数の画像それぞれに関連する上記人間ユーザの１以上の寸法を推定し、上記１以上の寸法は耳たぶにおける斜めのしわの寸法を含み、かつ、上記１以上の寸法または上記１以上の寸法における変化が潜在的な医療緊急事態を示す所定の閾値を超えるかどうかを判定するように構成されたプロセッサと、 Ｄ 上記耳たぶにおける斜めのしわの寸法または上記耳たぶにおける斜めのしわの寸法における変化が上記所定の閾値を超えると、外部のエンティティに警告メッセージを通信するように構成された通信インターフェースと、を備え、 Ｃ－１ 上記基準寸法は、安定した顔面寸法、または、上記複数の画像それぞれにおいて識別可能なマーキングのセットを含んでおり、 Ｃ－２ 上記複数の画像それぞれに関連付けられた上記１以上の寸法の推定は、上記基準寸法に関連付けられており、かつ、それぞれの画像内に位置する一組の基準特徴間の画素数の決定と、上記一組の基準特徴間の既知の距離および決定された上記画素数に基づくスケーリング係数の推定と、を含む、 Ａ ポータブル型画像ベース医療診断システム。」 第３ 当審における拒絶の理由 令和６年１１月１９日付けで当審において通知した拒絶理由（以下「当審拒絶理由」という。）のうち、請求項１に対する理由１（進歩性）の概要は、次のとおりである。 理由１：（進歩性）本願発明は、その最先の優先日前に日本国内又は外国において、頒布された刊行物又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった、下記引用文献１に記載された発明、下記引用文献２に記載された周知な事項に基づいて、本願の最先の優先日前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法２９条２項の規定により特許を受けることができない。 記 引用文献１．米国特許出願公開第２００８／０２９４０１２号明細書 引用文献２．「What is Frank’s Sign? Diagonal Earlobe Crease (DELC)」，[online]，２０１５年７月２日，［２０２４年１１月１１日検索］，インターネット＜ＵＲＬ：https://stanfordmedicine25.stanford.edu/blog/archive/2015/what-is-the-name-of-this-sign.html＞ 第４ 引用文献の記載及び引用発明 １ 引用文献１ （１）引用文献１の記載事項 当審における拒絶の理由で引用され、本願の最先の優先日前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった文献である引用文献１には、次の記載がある。（なお、引用発明の認定等に用いた箇所に下線を付し、当該箇所の翻訳文を括弧内に示した。） 「[0039] The basic functionality of the hardware portion of physiological monitoring system 300 is shown in FIG. 1, wherein a user 10 faces an electronic imaging device 100. Generally speaking, electronic imaging device 100 provides image capture, and can provide image and data display, or both image capture and image and data display. In the instance of FIG. 1, electronic imaging device 100 is illustrated as a “display that sees” device that includes both an image display 110 and one or more cameras 120.The display 110 can be a computer display (desk-top or laptop), a television, an electronic book, or other electronic display device. As a particular example, electronic imaging device 100 can include a computer equipped with a video camera, which can be a web-camera. Web-cams are commercially available from numerous companies, including Creative Laboratories (Singapore) and Logitech (Switzerland). As shown in FIG. 1, electronic imaging device 100 provides an output of display light 230 from display 110 in the direction of user 10. Ambient light 200, which can be natural lighting or room lighting also illuminates user 10. A portion of this light becomes capture light 220, which is collected by camera 120 and focused by a lens (not shown) onto an internal sensor array (not shown). If the ambient light 200 is insufficient or sub-standard electronic imaging device 100 can supply illumination light 210 from an illumination light source 215 to illuminate user 10. [0040] In a broader context, the hardware for physiological monitoring system 300 can be understood via FIG. 2a. The primary elements of physiological monitoring system 300 are the electronic imaging device 100, which includes at least one camera 120, and possibly a display 110.Electronic imaging device 100 is interconnected to image processing electronics 320, a system controller 330, a computer 340, memory or data storage 345, a communications controller 355, and a network 360. The image processing electronics 320 potentially serve multiple purposes, including improving the quality of image capture of the camera 120 associated with a local electronic imaging device 100, improving the quality of images displayed at a local display 110, and processing the captured images to aid the derivation of metrics relative to physiological conditions. Computer 340 coordinates control of the image processing electronics 320 and system controller 330. Computer 340 also manipulates and accesses data from memory 345, display 110, image processing electronics 320, and network 360. Both image processing electronics 320 and computer 340 can access various databases (which will be discussed subsequently), many of which are stored in memory 345. System controller provides various control and driver functions for a local electronic imaging device 100, including display driver and image capture control functions. A variety of detectors can be provided, including an ambient light detector 140, a motion detector 142, and various secondary detectors 144 that can be used for measuring ambient light or other physiological or environmental parameters. These detectors are interconnected with computer 340 or controller 330. Communication controller 355 acts as interface to a communication channel, such as a wireless or wired network 360, for transferring image and other data from one site to the other.」 （下線部当審訳：電子撮像デバイス100は、画像ディスプレイ110と1つ以上のカメラ120の両方を含む「見るディスプレイ」として図示されている。ディスプレイ110は、コンピュータディスプレイ（デスクトップ又はラップトップ）、テレビ、電子ブック、又は他の電子ディスプレイ装置とすることができる。・・・ ・・・生理学的モニタリングシステム300の主要要素は、少なくとも1つのカメラ120、及び場合によってはディスプレイ110を含む電子撮像デバイス100である。電子撮像デバイス100は、画像処理エレクトロニクス320、システムコントローラ330、コンピュータ340、メモリ又はデータ記憶装置345、通信コントローラ355、及びネットワーク360に相互接続されている。・・・通信コントローラ355は、一方のサイトから他方のサイトへ画像及びその他のデータを転送するための、無線又は有線ネットワーク360などの通信チャネルへのインターフェースとして機能する。） 「[0048] Thus, the system 300 is intended to enable the collection of a record of physiological data for one or more individuals. To enable this, the system 300 is provided with a dual-purpose device, and in particular an electronic imaging device 100 that unobtrusively captures images of a user or subject via one or more cameras 120. Electronic imaging device 100 can be a computer monitor, television, cell phone, mirror, or other display that sees the subject (with a camera 120) while the subject (user 10) is looking into the device. As shown in FIG. 1, electronic imaging device 100 is a computer, such as desktop or laptop system. The camera 120 can be mounted at the display edge (as shown), or be integrated into electronic imaging device 100, such that it looks through the display 110 at a user 10. Whereas, the electronic imaging device 100 shown in FIGS. 2a and 2b includes a mirror 136 integrated with a camera 120 and (optionally) a display 110. A camera 120 typically includes an imaging lens 122 that provides an image onto an image sensor array 124, through a spectral filter 126. In this case, camera 120 can look through an aperture A, for example provided by a semi-transparent mirror 134. To aid in hiding the camera 120 and aperture A, semi-transparent mirror 134 can have a gradient reflectance, with the lowest reflectance in the center of aperture A. The semi-transparent mirror 134 can also be a flickering device that is driven electronically to switch between reflecting and transmitting states. Alternately aperture A can be an optical pinhole (#0.5 mm diameter), making camera 120 a pinhole camera. In any case, cameras 120 are preferably hidden within device 100, and not generally visible to the users. As shown in FIG. 3, physiological monitoring system 300 can be networked, and utilize several electronic imaging devices 100 within a residence, including both the computer monitor and mirror types. In principal, the intention is that the physiological images are unobtrusively collected while the subject or subjects look into the mirror or display, which they are already doing to view themselves, or to view information, communications, or entertainment. These captured images can be acquired day after day, month after month, and year after year, resulting in a rich image-based representation of the subjects over long periods of time.」 （下線部当審訳：・・・撮像デバイス100は、デスクトップコンピュータやラップトップシステムなどである。・・・これらのキャプチャ画像は、毎日、毎月、毎年取得することができ、その結果、長期にわたって被写体の豊富な画像ベースの表現が得られる。） 「[0055] Once the well-being image capture process 550 concludes a capture event with the capture of one or more images that satisfy the target conditions, the system operation progresses (see FIG. 5a) into an image normalization process or structure 500. This process step principally corrects the newly captured images for color errors and sizing errors, so that any changes that are subsequently observed in the newly captured images can be correctly attributed to physiological changes, as the variable factors of image capture are compensated for. In particular, the image normalization process 500 is tasked to overcome a number of problems that an unobtrusive system will encounter (changes in room light, distance and direction of the user from the capture device). As shown in FIG. 5a, the overall operational process for physiological monitoring system 300 then progresses to a step of calculating and updating wellness parameters 410 and capture parameters 415. The wellness parameters 410 are principally physiological metrics, which can be input by users 10, or derived from the image data captured by cameras 120, or calculated during subsequent analyses.Generally the wellness parameters 410 quantify various wellness, health, and medical conditions or attributes. Once these wellness parameters 410 are calculated and stored to a memory 345, an inference engine 400 (which is functionally supported by a computer 340) is utilized in the subsequent step to assess the status of physiological conditions. The inference engine 400, which can be algorithm based, or utilize artificial intelligence (AI) or learning methods, is tasked to follow and assess previously identified physiological trends for its subjects (users 10). It is also intended to look for changes, in the physiological data (wellness parameters 410), subtle or otherwise, that might be indicative of previously unidentified physiological changes. Inference engine 400 also looks to reduce errors (reduce false positives) by using a health database 460 and the semantics information database 420 to identify potential causes of apparent changes. As an example, the inference engine 400 can anticipate potential external changes that impact measured parameters that are not indicative of a real concern (e.g. skin tone－exertion level, sun and wind effects, or makeup). Should inference engine 400 conclude that a new issue or concern has arisen, there are several actions it can initiate, including providing alert signals 350 to users 10.」 （下線部当審訳：ウェルネスパラメータ410は主に生理学的測定基準であり、ユーザー10によって入力されるか、カメラ120によって撮影された画像データから導出されるか、その後の分析中に算出される。一般的にウェルネスパラメータ410は、様々なウェルネス、健康、医学的条件や属性を定量化する。これらのウェルネスパラメータ410が計算され、メモリ345に保存されると、推論エンジン400（これはコンピュータ340によって機能的にサポートされる）が、生理学的状態のステータスを評価するために次のステップで利用される。） 「[0058] The subject data and environmental data acquired during the auto-setup process is analyzed (step 522d) to derive target values to be used during subsequent system operation. During this auto-setup process 520, the physiological monitoring system 300 can also create one or more reference images 365 for each subject (step 522e). For example, most commonly, a head and shoulders image of an individuals face 25 seen direct on, will be the primary reference image (see FIG. 7). The mouth 60, hair 65, eyes 30, and other facial features should be clearly visible. Other reference images, such as direct-on views of the head and torso can be generated. The baseline reference images, and the baseline data derived from the reference images, can be established by various criteria (based on pose and lighting, for example) and can be obtained from (selectively) averaged data acquired during the duration of the auto-setup process 520. Although the reference images themselves can be stored in memory 345 as system data in step 522f (or as capture parameter data 415), reference image parameters (including physiological metrics) can also be derived and stored as accessible capture parameters 415 or wellness parameters 410 in the appropriate databases to aid the image capture process. The reference image parameters generally quantify physical attributes or reference features 367 of the subjects. Most reference features relate to physiological attributes that can be expected to be nominally stable or static for relatively long periods of time (such as months or years). For example, the distance between the eyes represents a reference feature 367, that when quantified, is stable in adults, but which can also be used to scale an image or to monitor the growth of a child. The reference images 365 can be broadly used by the system 300, during subject identification, well-being image capture, image normalization, wellness assessment and inference, and wellness reporting. Facial reference images, or metrics related to reference feature 367 derived there from, can also be used as semantic data to support subject identification (via process 510).」 （下線部当審訳：ほとんどの基準特徴は、比較的長い期間（例えば数か月や数年）にわたって名目上安定または静的であると予想される生理学的属性に関連している。例えば、眼と眼の間の距離は、定量化された場合、成人では安定しているが、画像をスケーリングするため、又は子供の成長を監視するために使用することもできる基準特徴367を表す。基準画像365は、システム300によって、被験者識別、ウェルビーイング画像キャプチャ、画像正規化、ウェルビーイング評価及び推論、ウェルビーイング報告中に広く使用することができる。） 「[0059] Normalization correction factors, which can be derived from the reference images 365, and which can relate to capture parameters 415 also derived from the reference images 365, are also useful to the system 300. As an example, for the reference feature 367 of eye-to-eye distance, the associated wellness parameter 410 would contain the known physical distance, the associated capture parameters 420 would contain a range of acceptable sizes (related to subject distance) and head poses that would be suitable for a capture event, and the associated normalization correction factors would contain scaling factors, based on distance and pose to adjust newly captured images to the same scale as the reference images 365.Nominally the normalization scaling factor or transform in the case of size would be a multiplying factor to adjust the reference feature size in the image captured by the camera to equal the real physical size. In addition to obtaining baseline normalization transforms, the auto set-up process 520 can be used to acquire baseline normalization confidence values, which are statistical metrics of the quality of the normalization. The confidence values (or confidence levels) are a measure of confidence assigned to the value of an attribute (in this case, a normalization transform), which are often expressed as a percentage (0-100%) or a probability (0-1). These transforms can for example be implemented by a variety of image processing operations that can include but are not limited to point based image processing techniques such as shifts, multiplies, matrix operations, polynomial operations and single or multi-dimensional lookup tables. Of course a variety of normalization transforms may be applicable to one or more types of input data. For example, if the sounds captured are to be normalized to remove environmental factors that were present at the time of capture (such as a baby crying or a train passing) frequency based normalization may be useful. In the case that multi-spectral or non-visible data image or point data has been captured similar normalization transforms and confidence values will be calculated.」 （下線部当審訳：一例として、眼と眼の距離の基準特徴367について、関連するウェルネスパラメータ410は、既知の物理的距離を含み、関連するキャプチャパラメータ420は、キャプチャイベントに適している許容可能なサイズ（被写体距離に関連する）及び頭部ポーズの範囲を含み、関連する正規化補正係数は、距離及びポーズに基づいて、新たにキャプチャされた画像を基準画像365と同じスケールに調整するためのスケーリング係数を含むであろう。サイズの場合の正規化スケーリング係数又は変換は、カメラによってキャプチャされた画像内の基準特徴サイズを実際の物理的サイズと等しくなるように調整するための乗算係数である。） 「[0060] Baseline values or metrics for various other reference features 367, beyond just the eye-to-eye distance, can be established during the auto set-up process 520. For example, a baseline metric for the distance from the eye-to-eye centerline to a line crossing the upper edges of the nostrils (nares) can be measured to provide a vertical size scaling and stored as a wellness parameter 410. Baseline values for wellness parameters 410 can be established for other physiological attributes, such as skin color, color (whiteness) of the sclera 32, weight, posture, body-mass index, using imaging or other sensing means, as appropriate.」 （下線部当審訳：自動設定プロセス520において、単に両眼間距離だけでなく、その他の様々な基準特徴367の基準値または測定値を設定することができる。例えば、両眼中心線から鼻孔（鼻孔）の上縁を通る線までの距離の基準測定値を測定し、垂直方向のサイズスケーリングを提供するとともに、ウェルネスパラメータ410として保存することができる。） 「[0079] As one example of calculating wellness parameters 410, a color corrected image can be analyzed spatially to look for both localized and macro regions of common or related colors. In particular, one standard wellness parameter 410 can be the average color of the skin 40 of the individual's face 25, or within one or more areas of the face 25. A further wellness parameter 410 can be a slope of the average skin color for an area over a period of time, as a means of looking for trend-line type changes. It is expected that system 300 will have a set of both standard and individualized wellness parameters 410 that it checks for each subject. Other facial standard wellness parameters can include the skin color below the eyes, the location of hairline, or the facial width across the horizon lines of the cheeks. Standard wellness parameters 410 can also be derived for other parameters such as weight and posture, relative tiredness, emotional state, personal care or hygiene, or dental care, depending on the image capture and algorithms being used. As an example, personal care can be tracked with a wellness parameter that combined measures of hair care (length, neatness), dental care (cleanliness, tooth brushing activity), skin care (cleanliness), and clothing state (neatness, quality). Other standard wellness parameters 410 can relate to tracking longitudinal changes in any of the wellness parameters 410. Some wellness parameters 410 can be tags to identify known or suspected user conditions, such as tracking or identifying that a given subject 10 has diabetes or Alzheimer's. Additionally, customized or individualized wellness parameters 410 might include tracking localized color changes related to acne, rashes, or wounds (acute or chronic). Other customized wellness parameters 410 can relate to known familial genetic conditions or historical tendencies, as well as monitoring for proper use of some medications. Wellness monitoring, and the accompanying wellness parameters 410 can also be provided for tracking the effect of skin treatments and cosmetics on the color, texture, moisture levels, or sub-surface structure of skin.」 （下線部当審訳：・・・他の顔の標準ウェルネスパラメータには、目の下の肌の色、髪の生え際の位置、頬の水平線を横切る顔の幅を含めることができる。・・・） 「[0088] If the inference engine 400 concludes a capture data assessment process with a determination that it has potentially detected a meaningful trend or change for a given particular individual, then physiological monitoring system 300 can notify a local or remote user 10, a clinician, or other party. Most simply, the system can provide a local alert 350, using an audio or visual cue, for example provided through a display 110 that is built into an electronic image device 100. Physiological monitoring system 300 can also send an e-mail alert to one or more pre-determined e-mail addresses. Alerts and reports can be provided with varying degrees of urgency, ranging from ”please take vitamins" or "please get less sun exposure" to harder recommendations, such as "please discuss with your physician next time you see them" to "please see your physician now". As another option, a user 10 can be asked to position themselves in front of a system camera 120, so that additional images can be obtained.」 （下線部当審訳：推論エンジン400が、所与の特定の個人について意味のある傾向又は変化を潜在的に検出したと判定してキャプチャデータ評価プロセスを終了した場合、生理学的モニタリングシステム300は、ローカル又はリモートのユーザ10、臨床医、又は他の関係者に通知することができる。・・・生理学的モニタリングシステム300はまた、1つ以上の予め決められた電子メールアドレスに電子メールによる警告を送ることもできる。・・・） 「[0102] The physiological monitoring system 300 of the present invention has been generally discussed with respect to the system being used to monitor a range of wellness conditions, such as nutrition, weight, or posture. As shown in Table 2, there is a wide range of wellness, health, and medical conditions that can potentially be monitored using this system, using one or more wellness parameters 410 (see Table 1). Of course, as many physiological changes can be attributed to more than one potential cause, the problem of false or misdirected positive results is not insignificant. Although the inference engine 400 can access health or medical databases 460 in order to screen data and provide informative alerts, physiological monitoring system 300 is best considered to be a diagnostic aid. Considering Table 2, skin color changes and localized or mottled skin color changes can be detected if camera 120 has color specific detection devices. For example, cameras 120 can have an image sensor array 124 (commonly a CCD or CMOS) including sensing pixels overlaid with a patterned color filter array (often RGB). To some extent, the native resolution of the camera 120 will impact the ability to image some of the conditions on Table 2. Simply equipping a camera 120 with a zoom lens will enhance the localized resolution and enable better imaging of the sclera 32, or skin 40 or skin texture, and other features.」 （下線部当審訳：推論エンジン400は、データをスクリーニングし、有益な警告を提供するために、健康又は医療データベース460にアクセスすることができる） 「[0112] The present invention has been previously described as typically including an electronic imaging device 100 which includes a camera 120 and a display 110, various sensors, controller 330, and a computer 340 and memory 345, which together support a variety of databases, image processing electronics 320, and inference engine 400. Considering the privacy issues, it can be anticipated that some consumers would prefer that the inference engine 400 and these various databases, including the semantics database 430, the privacy settings database 440, and the wellness parameters database 440, would exist within their residence. However, it can also be anticipated that some consumers would want these data periodically stored in a secure site off their own premises, which can be accomplished by a secure data transfer through the network 360 (which can include the Internet) to an entity specializing in retaining such data.」 （下線部当審訳：しかしながら、一部の消費者は、これらのデータが、自身の敷地外の安全なサイトに定期的に保存されることを望むことも予想され、これは、ネットワーク360（インターネットを含むことができる）を介して、そのようなデータを保持することを専門とする事業体への安全なデータ転送によって達成することができる。） ［図：0001432395000001.jpg］ （２）引用文献１に記載の発明 （１）で摘記した事項から引用文献１には、次の発明が記載されていると認められる。 「少なくとも1つのカメラ120、及びディスプレイ110を含むラップトップシステムである電子撮像デバイス100を主要要素とする生理学的モニタリングシステム300であって、（[0039]、[0048]） 電子撮像デバイス100は、画像処理エレクトロニクス320、システムコントローラ330、コンピュータ340、メモリ又はデータ記憶装置345、通信コントローラ355を備え、ネットワーク360に相互接続され、（[0039]） カメラ120によって撮影された画像データから導出されるウェルネスパラメータ410は生理学的測定基準であり、様々なウェルネス、健康、医学的条件や属性を定量化するものであり、これらのウェルネスパラメータ410が計算され、メモリ345に保存されると、推論エンジン400（これはコンピュータ340によって機能的にサポートされる）が、生理学的状態のステータスを評価するために利用され、([0055]) 推論エンジン400は、データをスクリーニングし、有益な警告を提供するために、健康又は医療データベース460にアクセスすることができ、（[0102]） 推論エンジン400が、所与の特定の個人について意味のある傾向又は変化を潜在的に検出したと判定してキャプチャデータ評価プロセスを終了した場合、生理学的モニタリングシステム300は、ローカル又はリモートのユーザ10、臨床医、又は他の関係者に通知することができ、１つ以上の予め決められた電子メールアドレスに電子メールによる警告を送ることもでき、（[0088]） 基準特徴は、比較的長い期間（例えば数か月や数年）にわたって名目上安定または静的であると予想される生理学的属性に関連しているものであり、例えば、眼と眼の間の距離であり、（[0058]） 眼と眼の距離の基準特徴367について、関連するウェルネスパラメータ410は、既知の物理的距離を含み、関連するキャプチャパラメータ420は、キャプチャイベントに適している許容可能なサイズ（被写体距離に関連する）及び頭部ポーズの範囲を含み、関連する正規化補正係数は、距離及びポーズに基づいて、新たにキャプチャされた画像を基準画像365と同じスケールに調整するためのスケーリング係数を含み、サイズの場合の正規化スケーリング係数又は変換は、カメラによってキャプチャされた画像内の基準特徴サイズを実際の物理的サイズと等しくなるように調整するための乗算係数であり、（[0059]） 両眼間距離だけでなく、両眼中心線から鼻孔（鼻孔）の上縁を通る線までの距離の基準測定値を測定し、垂直方向のサイズスケーリングを提供するとともに、ウェルネスパラメータ410として保存することができ、（[0060]） 顔の標準ウェルネスパラメータには、目の下の肌の色、髪の生え際の位置、頬の水平線を横切る顔の幅を含まれる、（[0079]） 生体学的モニタリングシステム。」（以下「引用発明」という。） ２ 引用文献２ （１）引用文献２の記載事項 当審における拒絶の理由で引用され、本願の最先の優先日前に頒布された又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった文献である引用文献２には、次の記載がある。（翻訳文を括弧内に示し、周知事項の認定に用いた箇所に下線を付した。） 「What is Frank’s Sign? Diagonal Earlobe Crease (DELC)」 （当審訳：フランク徴候とは？ 斜め耳たぶしわ（ＤＥＬＣ）） 「1. What eponym is associated with this sign? Answer: Frank’s - named after Dr Sanders T. Frank observed this crease in 20 patients with angina (2). 2. What are the associations? After the initial identification in patients with coronary artery disease there have been larger studies documenting the presence of DELC in coronary artery disease (3), peripheral vascular disease (4) as well as cerebrovascular disease (5).」 （当審訳：１．この徴候に関連する命名者は誰か？ 回答：フランク徴候 - サンダース・T・フランク博士にちなんで命名された。同博士は狭心症患者２０例においてこのしわを観察した(2)。 ２．関連疾患は何か？ 冠動脈疾患患者における初期発見後、大規模研究により冠動脈疾患(3)、末梢血管疾患(4)、脳血管疾患(5)におけるＤＥＬＣの存在が確認されている。） 「5. Is there a grading system for the sign? Yes, as it typical with many physical signs, observation is only the first step in accurate examination. When you find the sign, it has a grading system that has been linked to incidence of cardiovascular events based on length, depth, bilateralism, and inclination (6).」 （当審訳：５．この徴候には重症度分類はあるか？ はい、多くの身体徴候と同様に、観察は正確な検査の第一歩に過ぎない。この徴候が認められた場合、その長さ、深さ、両側性、傾斜度に基づいて心血管イベントの発生率と関連付けられた重症度分類が存在する(6)。） （２）引用文献２を周知例とする周知事項の認定 引用文献２には、斜め耳たぶしわ（ＤＥＬＣ）と血管疾患の関係について多数の論文を元にして紹介するblog記事であり、「冠動脈疾患患者における初期発見後、大規模研究により冠動脈疾患(3)、末梢血管疾患(4)、脳血管疾患(5)におけるＤＥＬＣの存在が確認されている。」という記載から、耳たぶの斜めのしわと心血管疾患に関連があることが、本願の最先の優先日前において周知であり、その具体的な関連について、「その長さ、深さ、両側性、傾斜度に基づいて心血管イベントの発生率と関連付けられた重症度分類が存在する」という記載があることから、斜め耳たぶしわの長さ等が、重症度分類に用いられることも周知であったと認められる。 第５ 対比 １ 本願発明と引用発明との対比 本願発明と引用発明を対比する。 （１）構成Ａについて 引用発明の「生態学的モニタリングシステム」は、「少なくとも１つのカメラ120、及びティスプレイ110を含むラップトップシステムの電子撮像デバイス100を主要要素とする」ものであるから、ポータブル型のシステムであり、また、「カメラ120によって撮影された画像データから導出されるウェルネスパラメータ410」を用いて「生理学的状態のステータスを評価する」ものであるから、本願発明の構成Ａの「ポータブル型画像ベース医療診断システム」に相当する。 （２）構成Ｂについて 引用発明の「カメラ120」は、「基準画像365」と、「生理学的状態のステータスを評価する」ための画像を撮像すること、及び人を対象としていることは明らかであるから、本願発明の構成Ｂの「人間ユーザの複数の画像を撮像するように構成された撮像装置」に相当する。 （３）構成Ｃ、Ｃ－１、Ｃ－２について 引用発明は、「ウェルネスパラメータ410は、既知の物理的距離を含み」、「顔の標準ウェルネルパラメータ」として「頬の水平線を横切る顔の幅」を含むものであるから、「顔の」「ウェルネスパラメータ」は、顔の寸法を含むことは明らかであり、本願発明の「人間ユーザの１以上の寸法」に相当する。 引用発明は、「比較的長い期間（例えば数か月や数年）にわたって名目上安定または静的であると予想される生理学的属性に関連している」「基準特徴」として「眼と眼の距離の基準特徴367」を挙げるとともに、「眼と眼の距離の基準特徴367」以外にも「垂直方向のサイズスケーリング」のために「両眼中心線から鼻孔（鼻孔）の上縁を通る線までの距離の基準測定値」を用いるものであり、これらは、本願発明の「識別可能な基準寸法」に相当し、特に、「両眼中心線から鼻孔（鼻孔）の上縁を通る線までの距離の基準測定値」は、「安定した顔面寸法」に相当する。そして、引用発明は、「カメラによってキャプチャされた画像内の基準特徴サイズを実際の物理的サイズと等しくなるように調整する乗算係数」を画像の正規化に用いるものであるから、この「乗算係数」を求めることは明らかであり、「乗算係数」を得るためには、画像内の「基準特徴サイズ」と「実際の物理的サイズ」が把握される必要がある。そして、「乗算係数」に基づいて、顔の物理的サイズである「顔の」「ウェルネスパラメータ」を求めるものである。そうすると、引用発明は、本願発明の構成Ｃ－２の「複数の画像それぞれに関連付けられた上記１以上の寸法の推定は、上記基準寸法に関連付けられており、かつ、それぞれの画像内に位置する一組の基準特徴間の画素数の決定と、上記一組の基準特徴間の既知の距離および決定された上記画素数に基づくスケーリング係数の推定」に相当する構成、及び構成Ｃの「上記複数の画像それぞれにおいて識別可能な基準寸法の既知の値に少なくとも部分的に基づいて、上記複数の画像それぞれに関連する上記人間ユーザの１以上の寸法を推定」する構成を具備するといえる。 また、引用発明の「コンピュータ340」は、画像やウェルネスパラメータなどのデータを処理するものであるから、本願発明の「プロセッサ」に相当する部材を具備することは明らかである。 （４）構成Ｄについて 引用発明は、「ウェルネスパラメータ410」が「推論エンジン400」により「生理学的状態の状態を評価するために利用され」、「推論エンジン400」は、「データをスクリーニングし、有益な警告を提供する」から、本願発明と、「警告」を提供する点で共通する。 また、引用発明の「通信コントローラ355」は、ネットワークに相互接続するためのものであるから、本願発明の構成Ｄの「通信インターフェイス」に相当する。そして、引用発明において、「電子メールによる警告を送る」ための通信を、「通信コントローラ355」が担うことは明らかであるから、引用発明は、本願発明の構成Ｄの「外部のエンティティに警告メッセージを通信するように構成された通信インターフェース」に相当する構成を備えるものである。 ２ 一致点・相違点 上記１の対比から、本願発明と引用発明の一致点及び相違点は次のとおりである。 （１）一致点 「 ポータブル型画像ベース医療診断システムであって、 人間ユーザの複数の画像を撮像するように構成された撮像装置と、 上記複数の画像それぞれにおいて識別可能な基準寸法の既知の値に少なくとも部分的に基づいて、上記複数の画像それぞれに関連する上記人間ユーザの１以上の寸法を推定するプロセッサと、 外部のエンティティに警告メッセージを通信するように構成された通信インターフェースと、を備え、 上記基準寸法は、安定した顔面寸法、または、上記複数の画像それぞれにおいて識別可能なマーキングのセットを含んでおり、 上記複数の画像それぞれに関連付けられた上記１以上の寸法の推定は、上記基準寸法に関連付けられており、かつ、それぞれの画像内に位置する一組の基準特徴間の画素数の決定と、上記一組の基準特徴間の既知の距離および決定された上記画素数に基づくスケーリング係数の推定と、を含む、 ポータブル型画像ベース医療診断システム。」 （２）相違点 相違点１：「上記人間ユーザの１以上の寸法」について、本願発明は、「上記１以上の寸法は耳たぶにおける斜めのしわの寸法を含」むのに対して、引用発明は、これを含むか不明である点。 相違点２：プロセッサについて、本願発明は、「上記１以上の寸法または上記１以上の寸法における変化が潜在的な医療緊急事態を示す所定の閾値を超えるかどうかを判定する」のに対して、引用発明は、そのような構成を具備していない点。 相違点３：相違点１及び相違点２と関連して、警告について、本願発明は、「上記耳たぶにおける斜めのしわの寸法または上記耳たぶにおける斜めのしわの寸法における変化が上記所定の閾値を超えると外部のエンティティに警告メッセージを通信する」のに対して、引用発明は、警告を提供する具体的な態様が不明である点。 第６ 判断 １ 相違点について 第５ ２（２）の相違点１～３について検討する。 耳たぶの斜めのしわと心血管疾患に関連があり、その長さ等が、重症度分類に用いられることは、前記第４ ２（２）で示したように本願の最先の優先日前において周知である。そして、引用文献１には、第４ １（１）で摘記した「Ｔａｂｌｅ ２」にみられるように、画像的特徴から心臓疾患についても判断しようとすることが示唆されているから、引用発明の「顔のウェルネスパラメータ」（本願発明の「人間ユーザの１以上の寸法」に相当）として上記周知事項の「耳たぶにおける斜めのしわの長さ」を採用し、キャプチャした画像から耳たぶの斜めのしわの長さを特定・判定し、長さが閾値以上の場合にリモートのユーザ10、臨床医、又は他の関係者に通知する電子メールによる警告を送るようにすること、つまり、本願発明の上記相違点１～３に係る構成を具備させることは当業者が容易に想到しうることである。 そして、本願発明が奏する効果は、引用発明及び上記周知事項から当業者が十分に予想しうる範囲内である。 したがって、本願発明は、引用発明及び上記周知事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものである。 ２ 請求人の主張について （１）請求人の主張 請求人は、令和７年５月２２日提出の意見書において次の主張をしている。 主張１：「引用文献１では、安定した基準寸法（例：安定した顔面寸法）を選択するという具体的な事項について何ら言及されていません。したがって、引用文献１では、当該基準寸法に関連するスケーリング係数を算出するという具体的な事項についても何ら言及されていません。加えて、貴合議体もご理解の通り、引用文献１では、耳たぶにおける斜めのしわの寸法を推定するという具体的な事項についても何ら言及されていません。」 主張２：「引用文献２は、耳たぶにおける斜めのしわの実世界における寸法を導出するための、画像ベースの画素の測定、スケーリング（あるいは変換）に関するいかなるヒントを当業者に与えるものではありません。また、引用文献２は、スケーリングによって導出された当該寸法を閾値と関連付けて、当該閾値をトリガとした何らかのアラート（例：潜在的な医療緊急事態を示すアラート）を行わせるようにプロセッサを構成することについても、何ら言及していません。」 主張３：「審判請求人としては、たとえ当業者が引用発明１に引用発明２を組み合わせとしても、当業者は、引用文献２に示されている医学的なヒントに基づいて、画像における耳たぶにおける斜めのしわを単に視覚的に確認することを高々考慮できるにすぎないと考えております。」 （２）請求人の主張についての見解 ア 主張１について 引用文献１には、上記第４ １（１）で摘記したとおり、［0058］に「基準特徴は、比較的長い期間（例えば数か月や数年）にわたって名目上安定または静的であると予想される生理学的属性に関連している」、[0059]に「一例として、眼と眼の距離の基準特徴367について、関連するウェルネスパラメータ410は、既知の物理的距離を含み、関連するキャプチャパラメータ420は、キャプチャイベントに適している許容可能なサイズ（被写体距離に関連する）及び頭部ポーズの範囲を含み、関連する正規化補正係数は、距離及びポーズに基づいて、新たにキャプチャされた画像を基準画像365と同じスケールに調整するためのスケーリング係数を含むであろう。サイズの場合の正規化スケーリング係数又は変換は、カメラによってキャプチャされた画像内の基準特徴サイズを実際の物理的サイズと等しくなるように調整するための乗算係数である。」と記載されており、［0060］には、「単に両眼間距離だけでなく、その他の様々な基準特徴367の基準値または測定値を設定することができる。例えば、両眼中心線から鼻孔（鼻孔）の上縁を通る線までの距離の基準測定値を測定し、垂直方向のサイズスケーリングを提供するとともに、ウェルネスパラメータ410として保存することができる。」と記載されている。「両眼中心線から鼻孔（鼻孔）の上縁を通る線までの距離の基準測定値」は、「両眼間距離」と並び挙げられているものであるから、「基準特徴」であり、「比較的長い期間（例えば数か月や数年）にわたって名目上安定または静的であると予想される生理学的属性」であるといえるので、本願発明の「安定した顔面寸法」に相当するものである。 そして、引用発明は、基準特徴である「既知の物理的距離」と「スケーリング係数」である「乗算係数」を用いて、「実際の物理的サイズと等しくなるように」スケールを調整するものである。 また、耳たぶにおける斜めのしわの寸法を推定することについては、上記１で検討したとおり、当業者が引用発明に周知事項を組み合わせて容易に想到しうることである。 よって、主張１は採用できない。 イ 主張２について 引用文献２には、耳たぶにおける斜めのしわの実世界における寸法を導出するための、画像ベースの画素の測定、スケーリング（あるいは変換）に関することは記載されていない。しかし、画像から寸法の測定を行うことは、引用発明が具備している構成であり、引用発明において、引用文献２にみられる周知事項である耳たぶにおける斜めのしわの長さ等に基づいて重症度分類を行えるようにすることは、上記１で検討したように当業者にとって容易であり、その際に、重症度が高いとされた場合（つまり、閾値を超えた場合）には、引用発明が具備している臨床医等に警告を送る機能と関連付けて、警告を送るようにすることは当業者が適宜なし得ることに過ぎない。 よって、主張２は採用できない。 ウ 主張３について 上記１で説示したように、耳たぶにおける斜めのしわの長さ等に基づいて重症度分類を行うことは周知であるから、引用発明にこの周知事項を適用した際には、「像における耳たぶにおける斜めのしわを単に視覚的に確認すること」にとどまらず、耳たぶにおける斜めのしわの長さ等を求めることは当業者が容易になし得ることであるので、主張３は採用できない。 第７ むすび 以上のとおり、本願発明は、引用発明及び上記周知事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。 したがって、本願発明はその余の請求項について論及するまでもなく拒絶すべきものである。 よって、結論のとおり審決する。