(57)【要約】【課題】マウスピースを使用しなくても呼吸器系の疾患を判別可能にすること。【解決手段】被検者（３）の体表からの距離を検出する第１の検出手段（６）と、第１の検出手段（６）とは異なる位置に配置され、被検者（３）の体表からの距離を検出する第２の検出手段（８）と、第１の検出手段（６）の検出結果と第２の検出手段（８）の検出結果に基づいて、体動を除いた被検者の呼吸（Ａｃ（ｔ））を計測する呼吸計測手段（Ｃ３）と、呼吸計測手段（Ｃ３）の検出結果に基づいて、被検者（３）の呼吸器系の疾患を判別する疾患判別手段（Ｃ４）とを備えた呼吸器系疾患判別装置（Ｓ）。【選択図】図１
2020092980.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の体表からの距離を検出する第１の検出手段と、
前記第１の検出手段とは異なる位置に配置され、被検者の体表からの距離を検出する第２の検出手段と、
前記第１の検出手段の検出結果と前記第２の検出手段の検出結果に基づいて、体動を除いた被検者の呼吸を計測する呼吸計測手段と、
前記呼吸計測手段の検出結果に基づいて、被検者の呼吸器系の疾患を判別する疾患判別手段と、
を備えたことを特徴とする呼吸器系疾患判別装置。
【請求項２】
前記被検者の身体を挟んで対向して配置された前記第１の検出手段および第２の検出手段、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の呼吸器系疾患判別装置。
【請求項３】
一度の呼吸における努力性肺活量に対して最初の一秒間に吐き出せた空気の量の割合に基づいて、被検者の呼吸器系の疾患を判別する前記疾患判別手段、
を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の呼吸器系疾患判別装置。
【請求項４】
呼吸における換気量と換気速度とが描く軌跡のパターン認識により、被検者の呼吸器系の疾患を判別する前記疾患判別手段、
を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の呼吸器系疾患判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＯＰＤ（慢性閉塞性肺疾患）等の呼吸器系の疾患に罹患した被検者を判別する呼吸器系疾患判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、新興国において、経済発展に伴って急激な大気汚染が進行している国がある。そのような国では、呼吸器系の疾患が問題となっており、特に、呼吸器系の疾患の一例としての慢性閉塞性呼吸器症候群（＝ＣＯＰＤ：Chronic Obstructive Pulmonary Disease）の患者が増加傾向にある。また、喫煙者の中にもＣＯＰＤの患者がみられる。ＣＯＰＤには、現在のところ根本的な治療法は確立されておらず、早期に発見し病気の進行を止める必要がある。
【０００３】
現在、ＣＯＰＤの診断には、スパイロメータと呼ばれる機器を使用することが一般的である。スパイロメータは、筒状のマウスピースを被検者が口で咥えて、息を吹き込む機器である。スパイロメータを使用して、１秒間の呼気の換気量の大きさ（＝一秒率）を求め、一秒率の大きさが小さい場合にＣＯＰＤか否かを診断することが行われている。他にも、スパイロメータを使用して、最大呼吸時の換気量（＝Ｆ）と呼気流速（＝Ｖ）の関係（＝ＦＶ−カーブ）を求めて、その形からＣＯＰＤか否かを診断することも公知である（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】O’Donnell DE et.al. “Pathophysiology of dyspnea in chronic obstructive pulmonary disease: a roundtable”, Proc Am Thorac Soc ,2007,4(2):145-68
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
（従来技術の問題点）
従来技術のようにスパイロメータを使用する場合、マウスピースを使用するため、医師や臨床検査技師の立ち合いが必須である。したがって、スパイロメータでの診断や検診は、病院でしか行うことが難しく、家庭や職場では使用が困難である。家や職場で簡易的にＣＯＰＤのスクリーニングができれば、呼吸器内科の受診を勧めることもできるが、病院に来院して診断を行う場合は、既に自覚症状があるくらいまで症状が進行してから来院することになりかねない。すなわち、ＣＯＰＤ等の呼吸器系の疾患を早期に発見するには、家庭や職場等で使用可能な機器が求められている。
【０００６】
本発明は、マウスピースを使用しなくても呼吸器系の疾患を判別可能にすることを技術的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記技術的課題を解決するために、請求項１に記載の発明の呼吸器系疾患判別装置は、
被検者の体表からの距離を検出する第１の検出手段と、
前記第１の検出手段とは異なる位置に配置され、被検者の体表からの距離を検出する第２の検出手段と、
前記第１の検出手段の検出結果と前記第２の検出手段の検出結果に基づいて、体動を除いた被検者の呼吸を計測する呼吸計測手段と、
前記呼吸計測手段の検出結果に基づいて、被検者の呼吸器系の疾患を判別する疾患判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の呼吸器系疾患判別装置において、
前記被検者の身体を挟んで対向して配置された前記第１の検出手段および第２の検出手段、
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の呼吸器系疾患判別装置において、
一度の呼吸における努力性肺活量に対して最初の一秒間に吐き出せた空気の量の割合に基づいて、被検者の呼吸器系の疾患を判別する前記疾患判別手段、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１または２に記載の呼吸器系疾患判別装置において、
呼吸における換気量と換気速度とが描く軌跡のパターン認識により、被検者の呼吸器系の疾患を判別する前記疾患判別手段、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１に記載の発明によれば、マウスピースを使用しなくても呼吸器系の疾患を判別できる。
請求項２に記載の発明によれば、第１の検出手段および第２の検出手段が被検者の体を挟んで対向して配置されていない場合に比べて、体動を除去する際の演算を容易に行うことができる。
請求項３に記載の発明によれば、一秒率に基づいて呼吸器系の疾患を判別できる。
請求項４に記載の発明によれば、ＦＶカーブのパターン認識で呼吸器系の疾患を判別できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は本発明の実施例１の呼吸器系疾患判別装置の全体説明図である。
【図２】図２は本発明の実施例１の本体部の制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
【図３】図３は実施例１の波形の一例の説明図であり、図３Ａは逆正接復調処理前の波形の説明図、図３Ｂは逆正接復調処理後の波形の説明図である。
【図４】図４は実施例の体動の除去の説明図である。
【図５】図５は一秒率の説明図である。
【図６】図６は実験例の実験結果の説明図であり、横軸に実施例１の装置での測定結果、縦軸に従来のスパイロメータでの測定結果を取ったグラフである。
【図７】図７は変更例の説明図であり、図７Ａは健常者の一例のＦＶカーブの説明図、図７ＢはＣＯＰＤ患者の一例のＦＶカーブの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例（以下、実施例と記載する）を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
なお、以下の図面を使用した説明において、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
【実施例１】
【００１４】
図１は本発明の実施例１の呼吸器系疾患判別装置の全体説明図である。
図１において、本発明の実施例１の呼吸器系疾患判別装置Ｓは、被検体の一例としての人間（被検者）の生体情報を測定する測定装置１を有する。測定装置１は、内部に図示しない電源装置や電気回路等からなる情報処理装置（＝コンピュータ装置）を内蔵する本体部２を有する。
【００１５】
本体部２の前面には、表示手段の一例としてのディスプレイ４が設けられている。実施例１のディスプレイ４は、一例として、指で触れて入力が可能なタッチパネルで構成されており、ディスプレイ４は情報の表示手段と入力手段とを兼用している。したがって、ディスプレイ４は、市販のタブレット端末を使用可能である。
【００１６】
本体部２の前面の下部には、被検者３の胸部に対面する位置に、第１の検出手段の一例としての第１ドップラーレーダ６が配置されている。また、被検者３が座る椅子７の背もたれ７ａには、第２の検出手段の一例としての第２ドップラーレーダ８が配置されている。実施例１では、第１ドップラーレーダ６と第２ドップラーレーダ８とは同じ高さに配置されており、被検者３が椅子７に座ってディスプレイ４に正対した状態では、第１ドップラーレーダ６と第２ドップラーレーダ８とが対向するように配置されている。
【００１７】
実施例１の各ドップラーレーダ６，８は、一例として、波長λ＝１２．５ｍｍ、２４ＧＨｚ、１０ｍＷのドップラーセンサーが使用されている。また、各ドップラーレーダ６，８は、互いに直交するＩチャネルとＱチャネルの信号を検出可能なものを使用している。したがって、各ドップラーレーダ６，８は、被検者３の胸部に対してマイクロ波を照射して、胸部からの反射波を測定することで、被検者３の呼吸に応じた胸部の変動を検出可能に構成されている。なお、周波数帯やセンサは、例示した構成に限定されず、胸部の変動が取得可能な任意の構成に変更可能である。例えば、ＴＯＦ（＝Time of Flight）センサ等の画像から距離を測定するセンサを使用して、胸部までのセンサからの距離を測定することで呼吸に応じた胸部の変動を測定することも可能である。また、２つの検出手段をドップラーレーダ６，８で構成する場合に限定されず、一方をドップラーレーダで構成し、他方をＴＯＦセンサで構成するといった変更も可能である。
【００１８】
（実施例１の本体部２の制御部の説明）
図２は本発明の実施例１の本体部の制御部が備えている各機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
図２において、本体部２に内蔵されたコンピュータ装置の制御部は、外部との信号の入出力および入出力信号レベルの調節等を行うＩ／Ｏ（入出力インターフェース）、必要な処理を行うためのプログラムおよびデータ等が記憶されたＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、必要なデータを一時的に記憶するためのＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ハードディスクやフラッシュメモリ、ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されたプログラムに応じた処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）、ならびにクロック発振器等を有している。
前記構成のコンピュータ装置は、ハードディスクやフラッシュメモリ、ＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
【００１９】
（コンピュータ装置に接続された信号出力要素）
コンピュータ装置には、ディスプレイ４やドップラーレーダ６，８等の信号出力要素からの出力信号が入力されている。
【００２０】
（コンピュータ装置に接続された被制御要素）
コンピュータ装置は、ディスプレイ４、その他の図示しない制御要素に接続され、各制御要素へ制御信号を出力している。
【００２１】
（呼吸器系疾患判別プログラムＡＰ１の機能）
呼吸器系疾患判別プログラムＡＰ１は、下記の機能手段（プログラムモジュール）を有する。
Ｃ１：第１変動測定手段
第１変動測定手段Ｃ１は、第１ドップラーレーダ６の測定結果に基づいて、被検者３の呼吸に伴う胸部の変動を測定する。実施例１の第１変動測定手段Ｃ１は、フィルタ処理手段Ｃ１Ａと、逆正接復調処理手段Ｃ１Ｂとを有する。実施例１の第１変動測定手段Ｃ１は、第１ドップラーレーダ６の入力信号において測定結果の時間的な変動（いわゆるプロファイル）の波形を測定する。
【００２２】
Ｃ１Ａ：フィルタ処理手段
フィルタ処理手段Ｃ１Ａは、第１ドップラーレーダ６の入力信号の波形から、０．０１５〜４０Ｈｚの信号を通過させるバンドパスフィルタの処理を行う。すなわち、０．０１５Ｈｚ未満の低周波と、４０Ｈｚより大きな高周波のノイズを除去する。
【００２３】
図３は実施例１の波形の一例の説明図であり、図３Ａは逆正接復調処理前の波形の説明図、図３Ｂは逆正接復調処理後の波形の説明図である。
Ｃ１Ｂ：逆正接復調処理手段
逆正接復調処理手段Ｃ１Ｂは、フィルタ処理手段Ｃ１Ａで処理された波形の信号に対して、逆正接復調処理を行う。図３Ａに示すように、被検者３が、意識的に最大限努力して呼吸を行った時（＝努力呼吸時）に、第１ドップラーレーダ６で観測されるレーダー波形において、複数の山、すなわち、複数回呼吸を行ったような波形が観測されることがある。これは、被検者３が第１ドップラーレーダ６の波長λ＝１２．５ｍｍと同じ動きをすると、呼吸時の変動をＶｉとし、対象の動きをｚ（＝λ）、固定位相をθ１とすると、以下の式のように、２周期分の波形となることがわかる。
Ｖｉ＝ｓｉｎ（４π×ｚ／λ＋θ１）
＝ｓｉｎ（４π＋θ１）
特に、努力呼吸時、いわゆる深呼吸時には、空気を吸い込む動き（のけぞる方向の動き）や吐き出す動き（かがむ方向の動き）のような体動が自然と伴いやすく、被検者３が動かないように努力しても、被検者３が動いてしまいがちである。したがって、１回の呼吸で図３Ａに示すように複数の山が計測されてしまう場合がある。
【００２４】
実施例１の逆正接復調処理手段Ｃ１Ｂは、第１ドップラーレーダ６で検出されるＩチャネルとＱチャネルの信号を使用して逆正接復調処理を行う。実施例１では、Ｉチャネルの出力信号をＢＩ（ｔ）とし、Ｑチャネルの出力信号をＢＱ（ｔ）とし、センサからの距離をｐ１（ｔ）とした場合に、以下の式（１）から逆正接処理を行う。
Ａ（ｔ）＝ａｒｃｔａｎ（ＢＱ（ｔ）／ＢＩ（ｔ））
＝ａｒｃｔａｎ（ｓｉｎ（θ１＋ｐ１（ｔ））／ｃｏｓ（θ１＋ｐ１（ｔ））
＝θ１＋ｐ１（ｔ）  …式（１）
なお、ｐ１（ｔ）＝４πｖｔ／λとなる。したがって、式（１）は、図３Ｂのようなグラフとなり、対象である被検者３の胸部の動きのみが抽出可能となる。
【００２５】
Ｃ２：第２変動測定手段
第２変動測定手段Ｃ２は、第２ドップラーレーダ８の測定結果に基づいて、被検者３の呼吸に伴う胸部の変動を測定する。第２変動測定手段Ｃ２も、第１変動測定手段Ｃ１と同様に、フィルタ処理手段Ｃ２Ａと、逆正接復調処理手段Ｃ２Ｂとを有する。なお、第２変動測定手段Ｃ２は、第１変動測定手段Ｃ１と比べて、入力される信号が第１ドップラーレーダ６からのものであるか第２ドップラーレーダ８からのものであるかが異なるだけであり同様の処理が実行されるので、詳細な説明は省略する。
【００２６】
図４は実施例の体動の除去の説明図である。
Ｃ３：体動除去手段
呼吸計測手段の一例としての体動除去手段Ｃ３は、第１変動測定手段Ｃ１と第２変動測定手段Ｃ２での検出結果に基づいて、体動を除去した呼吸を計測する。実施例１の体動除去手段Ｃ３は、各変動測定手段Ｃ１，Ｃ２で算出された胸部の動きＡ１（ｔ），Ａ２（ｔ）から、呼吸による動きを導出する。ここで、対象（＝被検者３）の動きの各ドップラーレーダ６，８での測定結果ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ）において、呼吸による動きをｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ）とし、体動による動きをｙ（ｔ）とすると、以下の式（２）から呼吸成分Ａｃ（ｔ）が導出される。
Ａ１（ｔ）＝４πｘ１（ｔ）／λ＋４πｙ（ｔ）／λ＋θ１
Ａ２（ｔ）＝４πｘ２（ｔ）／λ−４πｙ（ｔ）／λ＋θ１
Ａｃ（ｔ）＝Ａ１（ｔ）＋Ａ２（ｔ）
＝４π｛ｘ１（ｔ）＋ｘ２（ｔ）｝／λ＋θ１＋θ２  …式（２）
【００２７】
すなわち、呼吸時には、肺に空気を取り込んだり吐き出したりする動きになるため、被検者３の体が、いわば膨らんだり萎んだりする形となる。したがって、膨らむときには、両ドップラーレーダ６，８と胸部や背中との距離が近づき、萎むときには両ドップラーレーダ６，８との距離が遠くなる。したがって、２つのドップラーレーダ６，８での測定結果Ａ１（ｔ），Ａ２（ｔ）において、測定結果に含まれる呼吸成分ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ）は同相となる。
一方で、体動時には、被検者３の体が屈んだり仰け反ったりする動きとなる。したがって、屈むときには、第１ドップラーレーダ６と胸部とが近づき且つ第２ドップラーレーダ８と背中とが遠くなり、仰け反る際には逆の関係になる。したがって、２つのドップラーレーダ６，８での測定結果Ａ１（ｔ），Ａ２（ｔ）において、体動成分ｙ（ｔ）は逆相となる。
したがって、２つのドップラーレーダ６，８の観測結果を合成することで、体動成分を打ち消すことができ、呼吸成分Ａｃ（ｔ）のみを導出することが可能である。
【００２８】
Ｃ４：疾患判別手段
疾患判別手段Ｃ４は、平滑化手段Ｃ４Ａと、一秒率算出手段Ｃ４Ｂとを有し、体動除去手段Ｃ３で導出された呼吸成分Ａｃ（ｔ）に基づいて、被検者３の呼吸器系の疾患を判別する。平滑化手段Ｃ４Ａは、波形の移動平均から波形の平滑化を行う。
【００２９】
図５は一秒率の説明図である。
一秒率算出手段Ｃ４Ｂは、一度の呼吸における努力性肺活量に対して最初の一秒間に吐き出せた空気の量の割合である一秒率を導出する。図５において、実施例１の一秒率算出手段Ｃ４Ｂは、呼吸成分Ａｃ（ｔ）の波形において、最もピーク間の幅が大きなものを努力性肺活量（＝ＦＶＣ）とし、頂点から最初の一秒間に吐き出させた空気の量（＝ＦＥＶ１．０）を演算して、ＦＥＶ１．０％＝ＦＥＶ１．０／ＦＶＣを、一秒率として導出する。
そして、実施例１の疾患判別手段Ｃ４は、一秒率ＦＥＶ１．０％が、一例として、７０％未満の場合をＣＯＰＤと診断する。
【００３０】
（実施例１の作用）
前記構成を備えた実施例１の呼吸器系疾患判別装置Ｓは、被検者３の前方の第１ドップラーレーダ６と、椅子７の背もたれ７ａに設置された第２ドップラーレーダ８とで被検者３の動きを非接触で検出する。そして、体動成分が除去されて呼吸成分Ａｃ（ｔ）が導出され、ＣＯＰＤの診断が行われる。したがって、マウスピースを咥える従来のスパイロメータを使用する場合に比べて、簡便にＣＯＰＤの診断を行うことができる。したがって、医師や臨床検査技師の立ち合いも必要なく、家庭や職場等にも設置可能である。よって、病院までいかなくても家庭や職場で気軽にＣＯＰＤ等の呼吸器系の疾患の診察を行うことができ、疾患の早期発見にもつながる。
また、椅子７に座るだけで非接触で診断可能であるため、マウスピースを咥えるスパイロメータに比べて、被検者３への物理的負担も心理的負担も少ない。
【００３１】
（実験例）
次に実施例１の効果を確認するための実験を行った。
実験は、健常な男子大学生５名に、スパイロメータを咥えた状態で２０秒間をかけて努力呼吸を一度行ってもらって、スパイロメータで一秒率を測定しつつ、同時に、実施例１の呼吸器系疾患判別装置Ｓでの一秒率の測定も行った。この測定を、各自２回行った。
また、ＣＯＰＤ患者を疑似的に再現するために、スパイロメータのマウスピース部分にストローを装着して密閉し、ストローを咥えた状態とした以外は、同様である。すなわち、ＣＯＰＤ患者は気管支炎により軌道が狭くなるので、ストローを使用することで、ＣＯＰＤ患者を模擬することが可能である。結果を図６に示す。
【００３２】
図６は実験例の実験結果の説明図であり、横軸に実施例１の装置での測定結果、縦軸に従来のスパイロメータでの測定結果を取ったグラフである。
図６に示すように、健常者と疑似ＣＯＰＤモデルでは、強い相関が得られ、相関係数は０．９３であった。したがって、実施例１の呼吸器系疾患判別装置Ｓは、従来のスパイロメータと同等の精度でＣＯＰＤ患者の診断を行えることが確認された。
【００３３】
（変更例）
図７は変更例の説明図であり、図７Ａは健常者の一例のＦＶカーブの説明図、図７ＢはＣＯＰＤ患者の一例のＦＶカーブの説明図である。
実施例１では、疾患判別手段Ｃ４では、一秒率を使用して、疾患の判別を行ったが、これに限定されない。呼吸成分Ａｃ（ｔ）の波形、すなわち、換気量の時間変化に対して、換気量を時間で微分した換気速度を導出して、縦軸に換気速度をとり、横軸に換気量をとると、図７に示すような呼吸における換気量（＝Ｖｏｌｕｍｅ）と換気速度（＝Ｆｌｏｗ）とが描く軌跡であるＦｌｏｗ−Ｖｏｌｕｍｅカーブ（ＦＶカーブ）が導出される。図７に示すように、ＦＶカーブは、健常者とＣＯＰＤ患者では顕著な違いがある。すなわち、健常者は比較的円形に近いが、ＣＯＰＤ患者は、末端の気管が閉塞するなどして、同じ流量でも気管の断面積が狭くなって流速が早くなりがちであるため、比較的縦長あるいは、換気量が大きい側に片寄った形状になる傾向がある。よって、このＦＶカーブを導出して、ＦＶカーブのパターン認識により、被検者３の呼吸器系の疾患を判別することも可能である。なお、一秒率とＦＶカーブのパターン認識の両方を利用して疾患の判別を行うことも可能である。
【００３４】
（そのほかの変更例）
以上、本発明の実施例や変更例を詳述したが、本発明は、前記実施例や変更例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例（Ｈ01）〜（Ｈ05）を下記に例示する。
（Ｈ01）前記実施例では、被検者を人間としたが、これに限定されず、例えば、その他の動物等の生体についても本発明を適用可能である。
（Ｈ02）前記実施例において、例示した具体的な数値は、機器の個体差や測定環境、設計や仕様等に応じて適宜変更可能である。
【００３５】
（Ｈ03）前記実施例において、２つのドップラーレーダ６，８を被検者３の前後に対向して配置、すなわち、上方から見た場合に、被検者３を中心として１８０°ずれた位置に配置することが望ましいが、これに限定されない。被検者３を中心として９０°や４５°ずれた位置等とすることが可能である。このとき、式（２）は、単純に足し合わせるのではなく、設置された２つのドップラーレーダ６，８の角度に応じて、合成する必要がある。
【００３６】
（Ｈ04）前記実施例において、ドップラーレーダ６，８は２つ設置する場合を例示したが、これに限定されず、３つ以上とすることも可能である。
（Ｈ05）前記実施例において、診断を行う疾患としてＣＯＰＤを例示したが、これに限定されない。例えば、疾患時に呼吸が苦しくなる等の呼吸で診断が可能な気管支炎や気管支喘息等の診断にも活用が期待される。
【符号の説明】
【００３７】
３…被検者、
６…第１の検出手段、
８…第２の検出手段、
Ａｃ（ｔ）…呼吸、
Ｃ３…呼吸計測手段、
Ｃ４…疾患判別手段、
Ｓ…呼吸器系疾患判別装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2020092980.tif 000007
【図６】
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【図７】
2020092980.tif 000009