(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生きている被検体から録音された心血管音を分類するシステムの作動方法であって、
・前記心血管音の拡張又は収縮セグメントを識別する段階と、
・前記識別された拡張又は収縮セグメントの少なくとも１つのものを、少なくとも第１サブセグメント及び少なくとも第２サブセグメントを有する複数のサブセグメントに分割する段階と、
・雑音サブセグメントを識別する段階と、
・前記雑音サブセグメントを破棄する段階と、
・前記第１サブセグメントから、前記心血管音の第１特性を特徴づける少なくとも第１信号パラメータを抽出し、且つ、前記第２サブセグメントから、前記心血管音の第２特性を特徴づける少なくとも第２信号パラメータを抽出する段階であって、前記少なくとも第１信号パラメータと、前記少なくとも第２信号パラメータとは、前記拡張又は収縮セグメントの中の少なくとも２つのサブセグメントから抽出される、段階と、
・多変量分類法において前記少なくとも第１信号パラメータ及び前記少なくとも第２信号パラメータを使用して前記心血管音を分類する段階であって、該分類は、前記生きている被検体が冠状動脈疾患（ＣＡＤ）にかかっているか否かの診断を支援するのに適合している、段階と、を備えることを特徴とするシステムの作動方法。
【請求項２】
前記少なくとも第１信号パラメータ又は前記少なくとも第２信号パラメータは、前記複数のサブセグメントの中の少なくとも２つのものから抽出される、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項３】
前記方法は、
・非静止サブセグメントを識別する段階と、
・前記第１信号パラメータを抽出する又は前記第２信号パラメータを抽出する前記段階の前に前記非静止サブセグメントを破棄する段階と、
を備える、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項４】
前記第１サブセグメントの少なくとも一部は、前記第２サブセグメントの少なくとも一部とオーバーラップしている、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項５】
前記心血管音を分類する前記段階は、
・前記複数のサブセグメントの中の少なくとも２つのものから抽出された前記第１信号パラメータ又は前記少なくとも第２信号パラメータの平均値を算出し、且つ、前記多変量分類法において前記平均値を使用する段階、
を備える、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項６】
前記心血管音を分類する前記段階は、
・前記多変量分類法において前記第１信号パラメータ及び前記第２信号パラメータを使用して前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものを分類する段階であって、前記第１信号パラメータ及び前記第２信号パラメータは、いずれも、前記複数のサブセグメントの中の前記少なくとも１つのものから抽出される、段階と、
・前記複数のサブセグメントの中の前記少なくとも１つのものを分類する前記段階に基づいて前記心血管音を分類する段階と、
を備える、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項７】
前記方法は、
・前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものをモデル化する段階と、
・前記モデルから前記第１信号パラメータ又は前記第２信号パラメータを抽出する段階と、を備える請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項８】
前記第１信号パラメータ又は前記第２信号パラメータは、前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの少なくとも１つの周波数成分の周波数レベル特性を表す周波数レベルパラメータである、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項９】
前記第１信号パラメータ又は前記第２信号パラメータは、前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの複雑性を表す複雑性パラメータである、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項１０】
前記識別された拡張又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものは、少なくとも８つのサブセグメントに分割される、請求項１に記載のシステムの作動方法。
【請求項１１】
生きている被検体から録音された心血管音を分類するシステムにおいて、
・前記心血管音の拡張又は収縮セグメントを識別する処理手段と、
・前記識別された拡張又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを、少なくとも第１サブセグメント及び少なくとも第２サブセグメントを有する複数のサブセグメントに分割する処理手段と、
・雑音サブセグメントを識別する処理手段と、
・前記雑音サブセグメントを破棄する処理手段と、
・前記第１サブセグメントから、前記心血管音の第１特性を特徴づける少なくとも第１信号パラメータを抽出し、前記第２サブセグメントから、前記心血管音の第２特性を特徴づける少なくとも第２信号パラメータを抽出する処理手段であって、前記少なくとも第１信号パラメータと、前記少なくとも第２信号パラメータとは、前記拡張又は収縮セグメントの中の少なくとも２つのサブセグメントから抽出される、処理手段と、
・多変量分類法において前記少なくとも第１信号パラメータ及び前記少なくとも第２信号パラメータを使用して前記心血管音を分類する処理手段であって、該分類は、前記生きている被検体が冠状動脈疾患（ＣＡＤ）にかかっているか否かの診断を支援するのに適合している、処理手段と、を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記第１信号パラメータを抽出する前記処理手段又は
前記第２信号パラメータを抽出する前記処理手段は、
前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものから前記第１信号パラメータ又は前記第２信号パラメータを抽出するべく適合される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムは、
・非静止サブセグメントを識別する処理手段と、
・前記第１信号パラメータの抽出又は前記第２信号パラメータの抽出の前に前記非静止サブセグメントを破棄する処理手段と、
を備える、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記識別された拡張又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを複数のサブセグメントに分割する前記処理手段は、前記第１サブセグメントの少なくとも一部を前記第２サブセグメントの少なくとも一部にオーバーラップさせるべく適合される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記心血管音を分類する前記処理手段は、前記複数のサブセグメントの中の少なくとも２つのものから抽出された前記第１信号パラメータ又は前記少なくとも第２信号パラメータの平均値を算出し、且つ、前記多変量分類法において前記平均値を使用するべく適合される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１６】
前記心血管音を分類する前記手段は、前記多変量分類法において前記第１信号パラメータ及び前記第２信号パラメータを使用して前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものを分類し、且つ、前記複数のサブセグメントの中の前記少なくとも１つのものを分類する前記段階に基づいて前記心血管音を分類するべく適合される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記システムは、
・前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものをモデル化する処理手段と、
・前記モデルから前記第１信号パラメータ又は前記第２信号パラメータを抽出する処理手段と、
を備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
前記第１信号パラメータ又は前記第２信号パラメータを抽出する前記処理手段は、前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの少なくとも１つの周波数成分の周波数レベル特性を表す少なくとも１つの周波数レベルパラメータを抽出するべく適合される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記第１信号パラメータ又は前記第２信号パラメータを抽出する前記処理手段は、前記複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの複雑性を表す少なくとも１つの複雑性パラメータを抽出するべく適合される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記識別された拡張又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを複数のサブセグメントに分割する前記処理手段は、前記識別された拡張又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを少なくとも８つのサブセグメントに分割するべく適合される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２１】
請求項１に記載の方法を処理ユニットに実行させる命令をその内部に保存したコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
・生きている被検体から心血管音を録音するべく適合された録音手段と、
・前記録音された心血管音を保存するべく適合された保存手段と、
・コンピュータ可読媒体及び処理ユニットであって、前記コンピュータ可読媒体は、請求項１に記載の方法を前記処理ユニットに実行させ、これにより、前記録音された心血管音を分類するコンピュータ可読媒体及び処理ユニットと、
を備えることを特徴とする聴診器。
【請求項２３】
通信ネットワークに接続されたサーバー装置において、
・前記通信ネットワークを通じて生きている被検体から録音された心血管音を受信するべく適合された受信手段と、
・前記受信した心血管音を保存するべく適合された保存手段と、
・コンピュータ可読媒体及び処理ユニットであって、前記コンピュータ可読媒体は、請求項１に記載の方法を前記処理ユニットに実行させ、これにより、前記受信した心血管音を分類する命令を内部に保存する、コンピュータ可読媒体及び処理ユニットと、
を備えることを特徴とするサーバー装置。
【請求項２４】
前記受信手段は、前記通信ネットワークに接続されたクライアントから前記心血管音を受信するべく適合される、請求項２３に記載のサーバー装置。
【請求項２５】
前記サーバー装置は、前記心血管音の前記分類を前記通信ネットワークに接続された少なくとも１つのクライアントユニットに送信する手段を備える、請求項２３に記載のサーバー装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生きている被検体から録音された心音を冠動脈狭窄に起因した心雑音が心音内に存在するかどうかを表す種類に分類する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
冠動脈疾患は、西洋世界における心血管疾患に起因した死亡の単一の最も一般的な原因である。心筋は、冠動脈を通じて血液の供給を受けており、アテローム性動脈硬化は、冠動脈疾患（Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ａｒｔｅｒｙ  Ｄｉｓｅａｓｅ：ＣＡＤ）を引き起こす冠動脈内において発生する最も一般的な病理生理学的プロセスである。アテローム性動脈硬化は、動脈内にプラーク（ｐｌａｑｕｅ）を蓄積するプロセスであり、従って、プラークにより、血流が、低減されるか、或いは、場合によっては、遮断される可能性がある。絶えることなく機能している心臓は、適切に機能するべく、連続的且つ効率的な血液の供給を必要としている。血液供給における異常は、非常に深刻であり、場合によっては、致命的である可能性もある。冠動脈の管腔直径の減少又は狭窄の程度の増大により、まずは、予備的な流れが制限され、次いで、安静時の流れが低減されることになり、最終的には、血管が完全に閉塞される可能性がある。
【０００３】
臨床家及びその他の医療専門家には、ＣＡＤを診断するべく冠動脈狭窄を計測／検出するというニーズが存在する。診断を実施した後に治療／処置を開始可能であろう。
【０００４】
現在、冠動脈内における狭窄の深刻さ又はその存在を計測／検出するためのいくつかの非侵襲的な技法が存在する。これは、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）、ＩＶＵＳ（Ｉｎ  Ｖｉｖｏ  Ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ  Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ）、又はＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）によって実行可能である。しかしながら、これらの技法は、いずれも、その使用が、かなり複雑且つ高価であり、従って、このような検査は、特定の症状を有する患者にのみ提供されている。この結果、検査された際に、大部分の患者は、深刻な狭窄を有している。
【０００５】
臨床家及びその他の医療専門家は、生理的状態の検出及び診断を促進するべく、長年にわたって、心血管音などの聴診音に依存してきた。例えば、臨床家は、心臓弁疾患を検出するべく、聴診器を利用して心音を監視及び録音可能である。更には、録音された心音は、後から分析するべく、デジタル化し、データファイルとして保存及び保管可能である。電子的に録音された聴診音に対してアルゴリズムを適用する装置が開発されている。一例は、自動化された血圧監視装置である。その他の例は、聴診音の分析に基づいて生理学的状態の自動検出を試みる分析システムを含む。例えば、聴診音を分析して自動診断又は示唆診断を提供する１つの可能なメカニズムとして、人工ニューラルネットワークが検討されている。これらの技法を個々の人間の違いを考慮するように適合することは非常に困難であるため、これらの従来技術を使用し、冠狭窄に応じて聴診音を分類する自動化装置を提供することは困難である。異なる二人の人間は、異なる方式によって聴診音に影響を及ぼすことになり、従って、二人の患者からの聴診音は、両方の患者が冠狭窄を患っている場合にも、異なるものとなろう。更には、リアルタイム又は擬似リアルタイムに適用して臨床家を支援可能である方式で従来技術を実装することは、しばしば、困難である。
【０００６】
多くの臨床家は、聴診器に慣れ親しんでいるため、デジタル聴診器を使用して聴診音を取得することを好むが、デジタル聴診器によって取得される聴診音の品質は、非常に多くの場合に、更に進歩したシステムによって録音された聴診音と比べて、不良である。例えば、マイクロフォンと患者の胸の間の摩擦に起因し、又は外界の雑音に起因し、録音の際に付加的な雑音が混入するため、このような聴診音の品質は、しばしば、低下する。更には、臨床家が聴診器を使用して聴診音を録音する際には、患者と臨床家の間の距離が非常に小さいため、非常に緊張した状況にあり、この結果、聴診録音は、非常に短いものになる。従って、聴診器を使用する際には、冠動脈疾患の分析を実行するのに適したデータが、わずかな量しか取得されず、従って、既知の技法によって実行される分析は、非常に多くの場合に、不正確である。
【０００７】
特許文献１は、冠動脈疾患を非侵襲的に検出する方法及びシステムを開示している。この方法は、部分的に閉塞された冠動脈内の乱れた血流と関連した低レベルの聴覚成分を識別するべく、心臓サイクルの拡張部分において患者の胸腔から検出された拡張心音を分析する段階を有する。このような聴覚成分の存在を確実に示すことができるように、これらの拡張心音をＡＲ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）、ＡＲＭＡ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｉｎｇ）、及びＥｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ法などの高度な信号処理法を使用してモデル化している。このシステムは、音響トランスデューサ、脈拍センサ装置、信号プロセッサ手段、及び診断ディスプレイを含む。更には、このシステムは、データ収集、分析、及び表示段階を自動的に一定の順序に配列するためのコントローラをも含んでおり、これにより、必要な操作者とのやり取りが最小限のものになっている。この方法及びシステムは、拡張セグメント内における雑音の量を分析し、これにより、大量の雑音を有する拡張セグメントを破棄しており、従って、これらのセグメントは、部分的に閉塞された冠動脈内の乱れた血流と関連した低レベルの聴覚成分の分析において使用されない。従って、適切な分析を実行するために、大量の拡張セグメントを録音する必要があり、この結果、音響の録音が、非常に長いか、或いは、多数回にわたって反復される必要がある。これは、多くの臨床的な状況において、特に、デジタル聴診器を使用して心音を録音する際には、不可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第５，０３６，８５７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、前述の問題点を解決することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
これは、生きている被検体から録音された心血管音を分類する方法によって実現され、この方法は、・前述の心血管音の拡張及び／又は収縮セグメントを識別する段階と、・前述の識別された拡張及び／又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを、少なくとも第１サブセグメント及び少なくとも第２サブセグメントを有する複数のサブセグメントに分割する段階と、・前述の第１サブセグメントから、前述の心血管音の第１特性を特徴とする少なくとも第１信号パラメータを抽出し、前述の第２サブセグメントから、前述の心血管音の第２特性を特徴とする少なくとも第２信号パラメータを抽出する段階と、・多変量分類法において前述の少なくとも第１信号パラメータ及び前述の少なくとも第２信号パラメータを使用して前述の心血管音を分類する段階と、を有する。
【００１１】
これにより、音響を分類するべく少量の心血管音のみを必要とする非常に安定し且つ単純な方法が提供される。この結果、短い録音に基づいて心血管音を分類可能であり、これは、聴診器によって音響を録音した際に非常に便利である。これは、心血管音の拡張及び／又は収縮セグメントをサブセグメントに分割した後に、同一の拡張又は収縮セグメントからの少なくとも２つのサブセグメントから抽出された信号パラメータに基づいて心血管音を分類することにより、実現される。この結果、心血管信号の分類を、例えば、摩擦又は背景雑音を伴わないサブセグメントなどの良好な信号対雑音比を有するサブセグメントにのみ基づいたものにすることができよう。即ち、心血管音を分類する前に、不良な信号対雑音比を有するサブセグメントを破棄可能であろう。これにより、雑音に起因して破棄することを要する部分が、録音された信号の非常に小さな部分のみとなるため、正しい分類を実現するべく必要とされるのは、わずかな量の録音された心血管音のみとなる。乱流に関係する心血管音は、動脈壁と衝突する乱れた血流によって生成される広帯域成分と、動脈壁の共鳴周波数に関係した狭帯域成分という少なくとも２つの成分を有する。従って、安定した分類を実行するには、異なる特性を表す異なる変数が必要である。更には、心血管音は、例えば、骨の構造、胸の厚さ、脂肪の量などの人間の物理的な違いに起因し、個々の人間ごとに異なることになろう。本発明は、心血管音を分類する際に、異なる信号パラメータを使用することにより、この変動を除去している。例えば、一人の人間からの複数の信号パラメータを使用して心血管音を有意に分類可能であるが、第２の人間からの同一の信号パラメータは、心血管信号の有意な分類にとって適切ではないであろう。しかしながら、この状況において、本発明による方法を使用する際には、その他の信号パラメータを使用して第２の人間からの心血管音を分類可能であろう。又、複数の信号パラメータは、人間ごとの一種類の相違点の影響を受ける可能性があり、その他の信号パラメータは、その他の種類の相違点の影響を受ける可能性がある。従って、複数の異なる信号パラメータを選択することにより、分類法が更に安定したものとなろう。異なる信号パラメータは、心血管音の異なる特徴を表し、従って、無相関関係にあり、この結果、心血管音の異なる情報を提供することになろう。異なる信号パラメータは、例えば、心血管音の拡張セグメントの持続時間、収縮心血管音の持続時間、音響の最も支配的な周波数成分、異なる周波数成分の帯域幅、２つの周波数帯域におけるエネルギー、信号の一部分のモビリティ、信号の複雑性、例えば、２つの異なるセグメント又は２つの異なる周波数帯域などの信号の異なる部分間におけるパワー比、異なるセグメント間の相関比や時間に伴う振幅変化などの形態学的特徴、信号内の転換点の数などであってよいであろう。本方法は、任意の種類のデータプロセッサユニットにおいて容易に実装可能であり、従って、心血管音を分類する際に臨床家及び医師によって使用されるソフトウェアプログラム内に統合可能であろう。更には、本方法は、デジタル聴診器内に統合可能であり、従って、患者の心血管音を分類するべく、この聴診器を使用可能であろう。医師及びその他の臨床家は聴診器と慣れ親しんでいるため、聴診器を使用して心血管音を分類する方法を彼らに容易に教授可能であろう。この結果、この分類により、医師又はその他の臨床家を支援し、患者がＣＡＤを患っているのかどうかを診断可能であろう。
【００１２】
別の実施例においては、前述の少なくとも２つの信号パラメータを前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも２つのものから抽出している。これにより、多変量分類法において使用される信号パラメータをサブセグメントのそれぞれのものから抽出可能であり、この結果、多変量分類法において多数の同一種類の信号パラメータを提供及び使用可能であろう。この結果、心血管信号の分類が更に安定したものとなる。更には、多変量分類法においてそれぞれのサブセグメントを分類することも可能であろう。
【００１３】
別の実施例においては、少なくとも第１信号パラメータ及び／又は少なくとも第２信号パラメータを前述の第１サブセグメント及び前述の第２サブセグメントの両方から抽出している。これにより、第１及び第２信号パラメータの両方を同一のサブ−サブセグメントから抽出可能であり、この結果、心血管信号を多数の信号パラメータに基づいて分類可能であり、これにより、分類の安定性が向上する。
【００１４】
別の実施例においては、本方法は、雑音の多いサブセグメントを識別する段階と、前述の第１信号パラメータを抽出する及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する前述の段階の前に、前述の雑音の多いサブセグメントを破棄する段階と、を更に有する。これにより、サブセグメントから信号パラメータを抽出する前に雑音の多いサブセグメントを破棄可能であり、且つ、これにより、信号パラメータに影響を与える音響の特徴が雑音の影響を受けなくなるため、抽出された信号パラメータの品質が劇的に改善されることになろう。雑音の多いサブセグメントは、例えば、摩擦スパイクを有するサブセグメント、背景雑音を有するサブセグメント、又は呼吸雑音などの生理的雑音を有するサブセグメントのような低い信号対雑音比を有するサブセグメントであってよいであろう。雑音の多いサブセグメントは、例えば、大部分のサブセグメントとは異なる振幅、周波数、又はエネルギー分布を有するサブセグメントとして、様々な方法において識別可能である。
【００１５】
別の実施例においては、本方法は、非静止サブセグメント（ｎｏｎ  ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ  ｓｕｂ−ｓｅｇｍｅｎｔ）を識別する段階と、前述の第１信号パラメータを抽出する及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する段階の前に前述の非静止サブセグメントを破棄する段階と、を更に有する。これにより、サブセグメントから信号パラメータを抽出する前に、非静止サブセグメントを破棄可能であろう。これにより、拡張セグメント内の非静止音響を考慮可能である。拡張期においては冠動脈内の血流が一定ではなく、この結果、狭窄に起因した心雑音は、静止状態とならないため、この非静止音響が、しばしば、発生する。複数の信号処理法（例えば、ＡＲモデル）は、静止状態の信号がモデル化されることを仮定している。短時間のサブセグメントは、静止状態にあると仮定可能である。従って、拡張セグメントをサブセグメントに分割することにより、非安定性に起因した誤差を克服可能であろう。従って、サブセグメントのＡＲモデルから抽出された信号パラメータの精度が更に正確なものとなろう。
【００１６】
本方法の別の実施例においては、前述の第１サブセグメントの少なくとも一部は、前述の第２サブセグメントの少なくとも一部とオーバーラップしている。雑音を伴わない信号部分が、短い雑音スパイクを有するサブセグメントと一緒に破棄される可能性があることから、セグメントのオーバーラップは、信号パラメータを抽出して心血管音を分類する際に、可能な限り多くの拡張／収縮セグメントが使用されることを保証している。即ち、これらの信号部分が、オーバーラップしているセグメント内に含まれることになり、この結果、信号パラメータの抽出及び心血管音の分類の際に、心血管音の相対的に大きな部分が使用されることになろう。
【００１７】
別の実施例においては、心血管音を分類する段階は、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも２つものから抽出された前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の少なくとも第２信号パラメータの平均値を算出する段階と、前述の多変量分類法において前述の平均値を使用する段階と、を有する。この結果、分類法において使用される信号パラメータを多数のサブセグメントからの信号パラメータの平均値として算出可能であり、これにより、ランダム雑音に起因した誤差が低減されることになろう。例えば、拡張セグメントの開始時点におけるサブセグメントが拡張セグメントの終了時点におけるサブセグメントよりも大きな重みを付与されるように、異なるサブセグメントを異なる方式で重み付けすることにより、平均値を更に算出することも可能であろう。これにより、心血管音を分類する際に、狭窄に起因した心雑音を相対的に聴取可能である拡張セグメントの開始時点が相対的に大きな重みを具備可能であろう。
【００１８】
別の実施例においては、心血管音を分類する段階は、前述の多変量分類法において、第１信号パラメータ及び前述の第２信号パラメータのために、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものを分類する段階であって、この場合に、前述の第１信号パラメータ及び前述の第２信号パラメータは、いずれも、前述の複数のサブセグメントの中の前述の少なくとも１つのものから抽出される、段階と、前述の複数のサブセグメントの中の前述の少なくとも１つのものを分類する前述の段階に基づいて前述の心血管音を分類する段階と、を有する。この結果、多数の分類されたサブセグメントに基づいて心血管音を分類可能であり、且つ、これにより、分類が正確である確率を判定可能である。例えば、心血管音は、例えば、サブセグメントの９９パーセントが均等に分類された場合に、正確であると見なすことができよう。
【００１９】
別の実施例においては、本方法は、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものをモデル化する段階と、前述のモデルから前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する段階と、を更に有する。モデルを使用する利点は、モデルが、例えば、エンベロープ関数又は自己回帰モデルを使用することにより、信号特性を向上させることができるという点にある。更には、モデルは、本方法がデータプロセッサにおいて実装された際に、計算プロセスを単純化及び最適化することになろう。
【００２０】
本方法の別の実施例においては、前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の第２信号パラメータは、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの少なくとも１つの周波数成分の周波数レベル特性を表す周波数レベルパラメータである。狭窄に起因した心雑音は、通常、２００〜１２００Ｈｚの支配的な周波数成分を具備するため、周波数レベルパラメータは、心血管音を分類する際に非常に有用であり、且つ、最も強力な周波数成分がこのインターバル内に存在している場合には、それは、狭窄に起因した心雑音の存在に関する良好な標識となろう。又、周波数レベル特性は、異なる周波数帯域内のエネルギー間における比率を定義することも可能であろう。
【００２１】
本方法の別の実施例においては、前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の第２信号パラメータは、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの複雑性を表す複雑性パラメータである。信号のモデル化に必要な固有関数の数が多いほど、信号の複雑性が増大するため、心血管音の複雑性は、例えば、信号をモデル化するべく使用される固有関数の数によって定義可能であろう。心血管音の複雑性は、通常、維持され、且つ、患者ごとの違いの影響を受けることにはならないであろう。複数の固有関数は、人間ごとに異なる方式で減衰することになるが、それらが心血管音から完全に除去されることはめったになく、従って、複雑性は維持される。
【００２２】
別の実施例においては、前述の識別された拡張及び／又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを少なくとも８つのサブセグメントに分割している。平均値は、サンプルの数の平方根だけ統計的に改善されるため、これにより、心血管音の分類の精度が改善される。この結果、音響を分類するべく必要とされるのは、心血管音の相対的に短い録音である。
【００２３】
本発明は、更に生きている被検体から録音された心血管音を分類するシステムに関し、このシステムは、・前述の心血管音の拡張及び／又は収縮セグメントを識別する処理手段と、・前述の識別された拡張及び／又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを、少なくとも第１サブセグメント及び少なくとも第２サブセグメントを有する複数のサブセグメントに分割する処理手段と、・前記第１サブセグメントから、前述の心血管音の第１特性を特徴づける少なくとも第１信号パラメータを抽出する処理手段及び前述の第２サブセグメントから、前述の心血管音の第２特性を特徴づける少なくとも第２信号パラメータを抽出する処理手段と、・多変量分類法において前述の少なくとも第１信号パラメータ及び前述の少なくとも第２信号パラメータを使用して前述の心血管音を分類する処理手段と、・多変量分類法を使用し、前述の少なくとも２つの信号パラメータを使用して前述の心血管音を分類する処理手段と、を有する。
【００２４】
これにより、心血管音を分類するシステムを構築可能であり、これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００２５】
別の実施例においては、前述の第１信号パラメータを抽出する処理手段及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する前述の処理手段は、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものから前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出するべく適合される。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００２６】
別の実施例においては、本システムは、雑音の多いサブセグメントを識別する処理手段と、前述の第１信号パラメータを抽出する、及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する前に、前述の雑音の多いサブセグメントを破棄する処理手段と、を更に有する。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００２７】
別の実施例においては、本システムは、非静止サブセグメントを識別する処理手段と、前述の第１信号パラメータを抽出する、及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する段階の前に、前述の非静止サブセグメントを破棄する処理手段と、を更に有する。
【００２８】
別の実施例においては、前述の識別された拡張及び／又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを複数のサブセグメントに分割する処理手段は、前述の第１サブセグメントの少なくとも一部を前述の第２サブセグメントの少なくとも一部とオーバーラップさせるべく適合される。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００２９】
別の実施例においては、前述の心血管音を分類する処理手段は、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものから抽出された前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の少なくとも第２信号パラメータの平均値を算出し、且つ、前述の平均値を前述の多変量分類法において使用するべく適合される。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００３０】
別の実施例においては、前述の心血管音を分類する手段は、前述の多変量分類法において前述の第１信号パラメータ及び前述の第２信号パラメータを使用して前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものを分類し、且つ、前述の複数のサブセグメントの中の前述の少なくとも１つのものを分類する前述の段階に基づいて前述の心血管音を分類するべく適合される。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００３１】
別の実施例においては、本システムは、前述の複数のサブセグメントの中の前述の少なくとも１つのものをモデル化する処理手段と、前述のモデルから前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する処理手段と、を有する。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００３２】
別の実施例においては、前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する処理手段は、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの少なくとも１つの周波数成分の周波数レベル特性を表す少なくとも１つの周波数レベルパラメータを抽出するべく適合される。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００３３】
別の実施例においては、前述の第１信号パラメータ及び／又は前述の第２信号パラメータを抽出する処理手段は、前述の複数のサブセグメントの中の少なくとも１つのものの複雑性を表す少なくとも１つの複雑性パラメータを抽出するべく適合される。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００３４】
別の実施例においては、前述の識別された拡張及び／又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを複数のサブセグメントに分割する処理手段は、前述の識別された拡張及び／又は収縮セグメントの中の少なくとも１つのものを少なくとも８つのサブセグメントに分割するべく適合される。
【００３５】
本発明は、更に前述の方法を処理ユニットに実行させる命令をその内部に保存したコンピュータ可読媒体に関する。これにより、前述のものと同一の利点が実現される。
【００３６】
本発明は、更に生きている被検体から心血管音を録音するべく適合された録音手段と、前述の録音された心血管音を保存するべく適合された保存手段と、コンピュータ可読媒体及び処理ユニットであって、前述のコンピュータ可読媒体は、前述の方法を前述の処理ユニットに実行させ、これにより、前述の録音された心血管音を分類する命令をその内部に保存する、コンピュータ可読媒体及び処理ユニットと、を有する聴診器に関する。これにより、本発明による方法を聴診器内において実装可能であり、この結果、前述の利点が実現される。
【００３７】
本発明は、更に生きている被検体から録音された心血管音を通信ネットワークを通じて受信するべく適合された受信手段と、前述の受信した心血管音を保存するべく適合された保存手段と、コンピュータ可読媒体及び処理ユニットであって、前述のコンピュータ可読媒体は、前述の方法を前述の処理ユニットに実行させ、これにより、前述の受信した心血管音を分類する命令をその内部に保存する、コンピュータ可読媒体及び処理ユニットと、を有する通信ネットワークに接続されたサーバー装置に関する。これにより、本発明による方法を通信ネットワークに接続されたサーバー内において実装可能である。この結果、サーバーは、前述の方法を実行可能であり、これにより、前述の利点が実現される。
【００３８】
サーバーの別の実施例においては、前述の受信手段は、更に前述の通信ネットワークに接続されたクライアントから前述の心血管音を受信するべく適合される。これにより、臨床家／医師は、心血管音をラップトップなどのクライアント装置を使用してサーバーに送信可能であろう。この後に、サーバーは、受信した心血管音を分類可能であろう。これにより、前述の利点が実現される。
【００３９】
サーバーの別の実施例においては、サーバー装置は、更に前述の心血管音の前述の分類を前述の通信ネットワークに接続された少なくとも１つのクライアントユニットに送信する手段を有する。これにより、分類の結果をクライアントに返送可能であり、この結果、臨床家／医師は、分類の結果を受信可能である。これにより、前述の利点が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】代表的な心音のグラフを示す図である。
【図２】動脈狭窄の流体力学モデルを示す図である。
【図３】本発明による方法のフローチャートの形態において概要を示す図である。
【図４ａ】本発明によるシステムの一実施例を示す図である。
【図４ｂ】本発明によるシステムの一実施例を示すフローチャートである。
【図５】本発明による方法の別の実施例を示す図である。
【図６】セグメント化法のフローチャートを示す図である。
【図７ａ】心臓サイクルのエンベロープ自己相関と心臓サイクルの間の関係を心音について示す図である。
【図７ｂ】心臓サイクルのエンベロープ自己相関と心臓サイクルの間の関係を心音について示す第１図である。
【図７ｃ】心臓サイクルのエンベロープ自己相関と心臓サイクルの間の関係を心音について示す第２図である。
【図７ｄ】心臓サイクルのエンベロープ自己相関と心臓サイクルの間の関係を心音について示す第３図である。
【図８】音響がＳ１、Ｓ２、及び雑音音響である確率を算出するベく使用されるベイズネットワークの実装を示す図である。
【図９】拡張セグメントを複数の後続のサブセグメントに分割する方法を示す図である。
【図１０】拡張セグメントをオーバーラップするサブセグメントに分割する方法を示す図である。
【図１１】図９に示された拡張期におけるパワースペクトル密度（Ｐｏｗｅｒ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  Ｄｅｎｓｉｔｙ：ＰＳＤ）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
図１は、聴診器によって録音された代表的な心音のグラフであり、ｙ軸において、音圧の振幅（Ａ）を、そして、ｘ軸において、時間（ｔ）を示している。心音は、血液の減速、血流の乱流、及び弁の閉鎖という心臓サイクルにおけるイベントを反映している。弁の閉鎖は、通常、第１（Ｓ１）心音及び第２（Ｓ２）心音という２つの異なる心音によって表現される。第１心音及び第２心音は、図示されており、Ｓ１は、心筋が縮小して血液を主要な血管内に強制的に送出する心臓サイクルの部分である収縮期（１０１）の開始時点と、心筋が弛緩して膨張する心臓サイクルの部分である拡張期の終了時点をマーキングしている。拡張期（１０２）においては、血液が心臓の各空洞を充填する。収縮セグメントの持続時間は、健康な被検体の場合には、約３００ｍｓで略一定している。脈拍が６０回／分である場合には、心臓サイクルの持続時間は、平均で１秒となり、従って、拡張期の持続時間は、７００ｍｓとなる。但し、拡張持続時間は、一定ではなく、被検体の脈拍に応じて変化することになる。又、神経系の調節及び呼吸の影響に起因し、拡張持続時間の更に小さな変動が発生する。
【００４２】
図２は、動脈狭窄の流体力学モデルを示しており、狭窄病変（２０２）を有する動脈（２０１）が示されている。矢印（２０３）は、動脈を通じた血流を示している。高速の血液が狭窄病変（２０２）から出る際に、渦（２０４）が発生することになる。これらの渦は、動脈壁（２０５）と衝突し、圧力振動に変換され、この結果、動脈が、その共鳴周波数において振動する。この結果、動脈壁の共鳴周波数に対応した周波数を有する心雑音（２０６）の形態の音波が生成され、動脈壁から放射される。動脈セグメント内における共鳴周波数は、狭窄が存在する場合に増大し、その周波数は、動脈の直径と比較した狭窄セグメントの直径に依存する。狭窄の程度の増大に伴って、共鳴周波数も増大する。部分的に閉塞された狭窄動脈の共鳴周波数は、通常、２００Ｈｚ〜１１００Ｈｚである。渦の変動強度は、血流に依存し、この結果、左冠動脈を通じた血流が最大である際に、これらの動脈からの心雑音が拡張期において最も強力になる。右冠動脈からの心雑音は、右側の各空洞に供給する右冠動脈の分岐内に狭窄が存在する場合に、拡張期において最も強力であるが、心雑音は、収縮期においても、動脈血を左心室に供給する右冠状動脈の分岐から生成されることになる。心雑音の強度は、血流のみならず、心雑音の周波数の内容にも依存する。高い心雑音周波数は、低周波数と比べて、胸壁によって更に抑圧される。動脈の振動によって発生する心雑音は、例えば、聴診器によって録音された心音のグラフに影響を付与することになろう。
【００４３】
図３は、本発明による方法のフローチャートの形態において概要を示している。本方法は、例えば、コンピュータ又は聴診器内に実装されたマイクロコントローラ上において稼働するソフトウェアプログラムとして実装可能であろう。要すれば、本方法は、初期化（３０１）において始まり、試験信号を受信し（３０２）、試験信号を適切なセグメントに分割し（３０６）、適切なセグメントをフィルタリングし（３０７）、適切なセグメント内において信号のモデルを計算／開発し（３０８）、信号及びモデルから様々なパラメータを抽出し（３０９）、抽出されたパラメータを使用して信号の分析を実行し（３１０）、１つは、狭窄に起因した心雑音を信号が含むことを示すもの（３１１）、もう１つは、狭窄に起因した心雑音を信号が含まないことを示すもの（３１２）という２つのグループに適切なセグメントを分類する。
【００４４】
本方法は、初期化が完了した後に（３０１）、試験信号をデータファイル（３０３）として受信する（３０２）。試験信号は、例えば、デジタル聴診器（３０５）などによって記録され、データファイルとしてデジタル化された人間（３０４）からの心音であろう。試験信号は、図１に示された心音と類似したものとなるが、試験信号の持続時間は、通常は、図１に示された信号よりも５〜１５倍だけ長いものとなろう。試験信号を受信した後に（３０２）、試験信号を検出してセグメントに分割するべく、セグメント化（３０６）を実行する。セグメント化プロセスは、通常、心音Ｓ１及びＳ２を検出した後に、試験信号を収縮及び拡張部分に分割することになろう。この後に、試験信号をフィルタリングするが（３０７）、フィルタリングプロセスは、信号内の白色雑音を低減する自己回帰フィルタと、４５０〜１１０Ｈｚの周波数のみを通過させる帯域通過フィルタと、を含む。この後には、試験信号は、狭窄が動脈内に存在している際には、動脈壁の振動によって発生した周波数を含むことになろう。自己回帰フィルタは、過去、現在、及び将来の状態の強力な推定器であるＫａｌｍａｎフィルタとして実装可能であり、これは、モデル化対象のシステムの正確な特性が未知である場合にも稼働可能である。心雑音の正確な組成が未知であるため、これは、雑音の影響を低減する際に、本アプリケーションにおいて望ましい機能である。１次Ｋａｌｍａｎフィルタは、更なる処理のために、白色雑音の影響を低減すると共に雑音の多い心音の録音をスムージング可能である。帯域通過フィルタは、ウェーブレットフィルタとして実装可能であろう。別の実施例においては、例えば、マイクロプロセッサ内における方法の実装を単純化すると共に、マイクロプロセッサによって実行される計算の数を低減するべく、Ｋａｌｍａｎフィルタを省略している。
【００４５】
信号のフィルタリングが完了したら（３０７）、更なる分析のために、適切なセグメントを選択する。狭窄に起因した心雑音は、恐らくは拡張セグメント内において聴取可能であることから、一実施例においては、更なる分析のために、拡張セグメントの一部を選択しており、且つ、別の実施例においては、更に、例えば、マイクロフォンと患者の胸の間の摩擦に起因した雑音を除去するべく、拡張セグメントをいくつかのサブセグメントに分割している（図５を参照されたい）。
【００４６】
この後に、選択されたセグメント内の信号の数学的モデルをデータファイル内のサンプリングされた心音を使用して算出／開発する（３０８）。モデルは、セグメント内の音響を特徴づけるパラメータを抽出するべく使用されると共に、狭窄に起因した心雑音が音響セグメント内に存在しているかどうかを分類するべく使用可能であろう。本実施例においては、ＡＲモデル（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ａｌｌ−ｐｏｌｅ  ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）を使用して信号をモデル化している。ＡＲモデルにおいては、信号のＭ個の過去の値と音響生成プロセスを駆動する現在の入力ｕの線形の組み合わせとしてデータファイルからのサンプリングされた音響信号ｙをモデル化する。このモデルは、次の式によって表現可能である。
【００４７】
【数１】
0005576116.tif 000002
【００４８】
ここで、Ｍは、モデルの次数であり、Ａpは、ＡＲ係数であり、ｎは、サンプル数である。ＡＲ係数は、自己相関を通じて、且つ、モデルと関連する誤差を最小化することにより、判定される。
【００４９】
この実施例におけるＡＲモデルを使用し、心音を表す周波数パラメータを抽出する。２次モデルＭ＝２は、心雑音が存在する心音から抽出された周波数パラメータと心雑音が存在しない心音から抽出された周波数パラメータの間の相対的に良好な分類を実行するため、２次モデルＭ＝２が好ましい。
【００５０】
この後に、信号処理法を使用し、サンプリングされた信号及びＡＲモデルから様々な信号パラメータを抽出する（３０９）。選択されたセグメント又はサブセグメントからいくつかの信号パラメータを抽出可能であろう。それぞれの信号パラメータは、選択されたセグメント／サブセグメント内の心音を特徴づけており、従って、例えば、狭窄に起因した心雑音が心音内に存在するかどうかなどのように、心血管音を分類するべく使用可能であろう。
【００５１】
信号パラメータは、例えば、心血管音の少なくとも一部の周波数ドメインにおける特徴を表す周波数パラメータであってよく、従って、周波数パラメータは、後述する多変量分類法におけるパラメータとして使用可能であろう。狭窄は、心血管音の周波数成分を変化させることになるため、周波数パラメータは、狭窄に起因した心雑音が心血管音内に存在しているかどうかを分類するための非常に良好なパラメータである。周波数パラメータは、例えば、前述の心血管音の少なくとも一部の周波数レベル特性を表す周波数レベルパラメータであってよいであろう。心雑音は、通常、心血管音の周波数レベルを変更することになり、従って、音響の周波数レベルを表すパラメータを使用することにより、心血管音の安定した分類を実現可能であろう。又、周波数レベル特性は、前述の心血管音の少なくとも一部の最も強力な周波数成分の特徴を示すことも可能であろう。狭窄に起因した心雑音は、通常、２００〜１２００Ｈｚの支配的な周波数成分を具備することから、このパラメータは、非常に有用なパラメータである。そして、最も強力な周波数成分がこのインターバル内に存在している場合には、それは、狭窄に起因した心雑音の存在に関する良好な標識となろう。又、周波数パラメータは、前述の心血管音の少なくとも一部の周波数帯域幅特性を表す周波数帯域幅パラメータであってもよいであろう。心血管音の周波数帯域幅特性を使用する利点は、心雑音が、しばしば、限られた周波数帯域幅を具備しているという点にあり、従って、周波数帯域幅パラメータは、狭窄に起因した心雑音が心血管音内に存在しているかどうかに関する良好な標識となろう。周波数帯域幅特性は、例えば、最も強力な周波数成分の帯域幅を特徴づけることができよう。
【００５２】
又、信号パラメータは、前述の心血管音の少なくとも一部の時間ドメインにおける特性を表す時間パラメータであってもよいであろう。時間及び周波数特性は、しばしば、無相関関係にあるため、時間及び周波数パラメータの両方を使用することにより、心血管音の非常に安定した分類が実現される。時間パラメータは、例えば、前述の心血管音の少なくとも一部のモビリティを特徴づける。モビリティは、狭窄に起因した心雑音が心血管音内に存在しているかどうかに関する良好な標識である。モビリティは、音響の分散を表しており、且つ、心雑音は、音響内の相対的に大きな分散を生成することになるため、モビリティは、良好な標識となろう。
【００５３】
本実施例において使用される信号パラメータは、信号の長さ当たりの転換点の数ＴＰ、信号のモビリティＭＢ、極の大きさ（Ｐｏｌｅ  Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）ＰＭ、正規化されたＡＲピーク周波数ＮＦ、及びＡＲスペクトル比ＳＲである。
【００５４】
転換点の数ＴＰは、時間ドメインにおけるサンプリング信号から抽出され、これは、信号が単位時間当たりに時間ドメインにおいて実行する転換の数を算出することによって見出される。これは、期間内の局所的な最大値を判定することによって実行可能であろう。従って、次式のとおりである。
【００５５】
【数２】
0005576116.tif 000003
【００５６】
モビリティＭＢは、時間ドメインにおけるサンプリング信号から抽出され、且つ、時間ドメインにおける信号の分散σyと、信号の１次微分係数の分散σy’を算出することによって見出される。この後に、モビリティは、次式によって見出される。
【００５７】
【数３】
0005576116.tif 000004
【００５８】
極の大きさＰＭは、ＡＲモデルをｚドメインに変換し、且つ、ＡＲスペクトルによって表されたｚドメイン内の極の大きさを算出することによって見出される。
【００５９】
正規化されたＡＲピーク周波数ＮＦは、狭窄に起因した心雑音は、恐らくは、収縮セグメントよりも拡張セグメントにおいて見出されるという仮定に基づいている。ＮＦは、ｚプレーンにおけるＡＲスペクトル内の極の角度を算出し、且つ、これを拡張セグメント及び収縮セグメントの両方の周波数に変換することによって見出される。狭窄に起因した心雑音が存在していない場合に一般的であるが、２つの間の絶対差が２５Ｈｚ未満である場合には、拡張ピーク周波数から２５Ｈｚを減算する。狭窄に起因した心雑音が存在している場合に一般的であるが、平均拡張周波数が平均収縮ピーク周波数を５０Ｈｚ超だけ上回っている場合には、平均ピーク拡張周波数に２５Ｈｚを加算する。
【００６０】
ＡＲスペクトル比ＳＲは、拡張セグメントの５００〜１０００Ｈｚという周波数レンジ内のエネルギーに対する２００〜５００Ｈｚという周波数レンジ内のエネルギーの比率を算出することによって見出される。
【００６１】
この後に、音響セグメントが狭窄に起因した心雑音を含んでいるかどうかを分類するべく、抽出されたパラメータをマルチパラメータ判別関数において使用する（３１０）。この実施例においては、線形判別関数を使用して音響セグメントを分類している。線形判別関数は、重み付けされた特徴を判別スコアｇ（ｘ）に組み合わせており、次式によって表現可能であろう。
【００６２】
【数４】
0005576116.tif 000005
【００６３】
ここで、ｘは、抽出されたパラメータから構成される特徴ベクトルであり、ｋは、特徴の数を表し、ｉは、種類を表し、ｗは、判別係数を保持する重みベクトルである。２つの種類のみの分類を要する場合には、単一の判別関数が使用される。２クラスクラシファイアは、二分器（Ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｚｅｒ）と呼ばれる。二分器は、通常、（定数Ｗ0に起因して）決定境界ｇ（ｘ）＝０により、特徴ベクトルを分類する。判別スコアｇ（ｘ）がゼロを上回る場合には、セグメントは、種類１に割り当てられ、さもなければ、種類２に割り当てられる。ｇは、線形関数ｇ（ｘ）＝０であるため、これは、多次元空間を２つの半体のサブ空間に分割するハイパープレーン決定表面を定義している。判別スコアｇ（ｘ）は、ハイパープレーンに対する代数的距離である。重みの値ｗを見出すと共に音響セグメントの安全且つ安定した分類を実行するために、判別関数をトレーニングする必要がある。システムを使用する前に、判別トレーニング手順を実行する必要があり、この手順の目的は、ハイパープレーンが特徴ベクトルを最適に分類するように、ｗの最適な重み値を見出すことにある。一実施例においては、トレーニング手順は、１８人の被験者から録音された１８個の試験音響を使用することにより、実行され、この場合に、９人の被験者は、冠狭窄を有し、９人の被験者は、冠狭窄を有してはいない。Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）用の統計ソフトウェアプログラムであるＳＰＳＳ  ｖ．１２．０（ＳＰＳＳ  ｉｎｃ．，  Ｃｈｉｃａｇｏ  ＩＬ，  ＵＳＡ）を使用することにより、判別トレーニング手順を実行する。前述のパラメータを１８個のトレーニング音響から抽出し、ソフトウェアプログラムに対する入力として使用する。結果的に得られた判別式は、次のようになろう。
【００６４】
【数５】
0005576116.tif 000006
【００６５】
ここで、ＭＢは、信号のモビリティであり、ＮＦは、ＡＲピーク周波数であり、ＰＭは、極の大きさであり、ＳＲは、ＡＲスペクトル比であり、ＴＰは、転換点の数である。
【００６６】
判別関数の結果がゼロを上回る（ｇ（ｘ）＞０）場合には、音響セグメントは、狭窄に起因した心雑音を含んではいない（３１２）。一方、判別関数がゼロを下回っている（ｇ（ｘ）＜０）場合には、音響セグメントは、狭窄に起因した心雑音を含んでいる（３１１）。
【００６７】
当業者は、心音の分類に使用可能である適切な判別関数を開発するべく、更に多くの数の又は更に少ない数のパラメータを含むように、判別関数を容易に調節可能であろう。更なるパラメータは、例えば、時間ドメインにおけるサンプリング信号の複雑性ＣＰであってよいであろう。このパラメータは、信号自体のモビリティに対する信号の１次微分係数のモビリティの比率に基づいており、ここで、ｙ’’は、フィルタリングされた心音信号の２次微分係数である。複雑性という尺度は、２次微分係数に基づいているため、雑音の多い信号の影響を相対的に受け易い。
【００６８】
【数６】
0005576116.tif 000007
【００６９】
近似エントロピー、スペクトルエントロピー、又は埋め込み空間固有スペクトルなどの信号の複雑性のその他の計測値を使用することも可能である。
【００７０】
更には、ＡＲピーク周波数（ＰＦ）を抽出し、判別関数において使用することも可能である。ＡＲピーク周波数は、ｚプレーン内におけるＡＲ極の角度を算出することによって見出すことができよう。
【００７１】
更には、パワー比（ＰＲ）は、パワースペクトル密度関数（ＰＳＤ）によって異なるセグメントから抽出可能である。ＰＳＤは、離散フーリエ変換を使用して算出可能である。パワー比は、１５０〜３５０Ｈｚにおけるエネルギー対３５０〜１０００ＨｚにおけるエネルギーとしてＰＳＤから抽出可能である。
【００７２】
判別関数において使用されるパラメータは、例えば、いくつかの異なる拡張セグメントなどの心音の異なるセグメントから抽出可能であり、この場合に、それぞれの拡張セグメントからいくつかのパラメータが抽出される。この後に、それぞれのパラメータの平均値を算出し、判別関数における入力として使用可能であろう。
【００７３】
図４ａは、本発明によるシステムの一実施例を示しており、この場合に、サーバー（４０１）は、図３に示された方法を実行するべくプログラムされている。更には、サーバーは、例えば、インターネットなどのネットワーク（４０２）に接続されており、且つ、要求に応じて心音を受信及び分析するべく適合されている。臨床家又はその他の医療専門家は、デジタル聴診器（３０５）によって患者からの心音を録音した後に、デジタル化された心音をパーソナルコンピュータ（４０３）に伝送することになろう。この後に、臨床家は、心音を分析させるべく、要求をサーバーに送信可能である。サーバーによる心音の分析が完了したら、結果が臨床家に自動的に返送される。図４ｂは、パーソナルコンピュータ（４０３）とサーバーの間におけるプロセス及び通信のフローチャートを示している。左側は、クライアント側（４１０）を表し、右側は、サーバー側（４１１）を表している。まず、クライアントは、デジタル形態の心音をサーバーに送信する（４１２）。この後に、サーバーは、図３に示された方法を実行して分析の結果をクライアントに返送し（４１３）、ここで、結果は、臨床家に対して表示される（４１４）。この後に、臨床家は、患者の正しい治療を選択するべく、結果を評価可能であろう。
【００７４】
又、本発明によるシステムは、オールインワン型のデジタル聴診器として実装することも可能であろう。従って、聴診器は、心音の録音が完了した際に、図３に示された分析を自動的に実行することになろう。これは、図３に示されている方法を聴診器の処理手段内において実装する必要があることを意味しており、この結果、分析の結果を、例えば、聴診器内に統合された小さなＬＣＤ上に表示可能であろう。この実施例の利点は、大部分の臨床家が、デジタル聴診器と慣れ親しんでおり、従って、患者が冠狭窄を具備しているかどうかを聴診器を使用して診断する方法を容易に学習可能であるという点にある。
【００７５】
図５は、図３に示された方法の別の実施例を示している。信号のフィルタリングが完了したら（３０７）、収縮及び／又は拡張セグメントなどの適切なセグメントを識別し（５０１）、この後に、適切なセグメントをサブセグメントに分割する（５０２）。段階（５０３）において、雑音の多いサブセグメントを識別及び破棄し、且つ、段階（５０４）において、更に非静止サブセグメントを識別及び破棄する。狭窄に起因した心雑音は、恐らくは、拡張セグメントにおいて聴取可能であることから、一実施例においては、更なる分析のために拡張セグメントの一部を選択している。この実施例においては、段階（５０１）において、呼吸音を有する拡張セグメントを破棄している。これは、２００〜４４０Ｈｚという周波数帯域における拡張セグメントのエネルギーレベルを算出し、このエネルギーレベルを拡張セグメント全体の中央エネルギーレベルと比較することにより、実行される。２００〜４４０Ｈｚという周波数帯域のエネルギーレベルが拡張セグメント全体におけるエネルギーレベルを１．１倍だけ上回っている場合には、拡張セグメントを破棄することになろう。
【００７６】
この後に、段階（５０２）において、残りの拡張セグメントを複数のサブセグメントに分割する。図９及び図１０は、拡張セグメントをサブセグメントに分割する方法を示している。図９及び図１０は、聴診器によって録音された代表的な心音のグラフを示しており、ｙ軸において、音圧の振幅（Ａ）を、そして、ｘ軸において、時間（ｔ）を示している。これらの図は、第１心音（Ｓ１）、第２心音（Ｓ２）、収縮セグメント（１０１）、及び拡張セグメント（１０２）を示している。２つの短い雑音スパイク（ＮＳ）が拡張セグメント内に混入している。図９は、拡張セグメント（１０２）を複数の後続のサブセグメント（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｊ、Ｉ、Ｊ）に分割する方法を示している。それぞれのサブセグメントは、段階（３０９）及び段階（３１０）の心血管音の分類において使用されるが、雑音の多いセグメント（Ｂ）及び（Ｅ）は、短い雑音スパイク（ＮＳ）に起因し、段階（５０３）において破棄され、従って、心血管音を分類する際には使用されない。
【００７７】
図１０は、拡張セグメント（１０２）を、オーバーラップするサブセグメント（ａ、ｂ．．．．．．．ｔ）に分割する方法を示している。セグメント（ｂ）の少なくとも一部がセグメント（ａ）の少なくとも一部とオーバーラップしており、且つ、セグメント（ｂ）の別の部分がセグメント（ｃ）の少なくとも一部とオーバーラップしていることを観察可能である。同様に、残りのセグメントも互いにオーバーラップしている。この結果、段階（３０９）及び段階（３１０）において心血管音を分類する際に、相対的に大きな量の拡張セグメントを使用可能である。セグメント（ｊ）は、短い雑音スパイク（ＮＳ）に起因して破棄されるが、サブセグメント（ｊ）の持続時間は、雑音スパイクの持続時間よりも大きいため、セグメント（ｊ）の最後の部分は、雑音を有してはいない。この結果、セグメント（ｊ）を破棄する際に、心血管音の分類に好適な音響が破棄されることになる。しかしながら、セグメント（ｊ）とセグメント（ｋ）は、互いにオーバーラップしているため、セグメント（ｊ）の雑音を有していない部分は、セグメント（ｋ）の一部として、分類において使用されることになろう。従って、セグメントのオーバーラップは、可能な限り多くの拡張セグメントが分類法において使用されることを保証している。
【００７８】
摩擦スパイクは、しばしば、段階（３０９）において抽出された信号パラメータを支配するほどの大きなエネルギーを有する。摩擦スパイクが、段階（３０９）において抽出された信号パラメータの値を支配し、且つ、これに影響を及ぼす様子の一例が図１１に示されている。図１１は、図９に示された拡張期のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を示しており、この場合には、摩擦スパイクを含むサブセグメントの破棄を伴う（１１０１）及び伴わない（１１０２）ｄＢを単位としたパワースペクトルマグニチュード（Ｐｏｗｅｒ  Ｓｐｅｃｔｒｕｍ  Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ：ＰＳＭ）が、Ｈｚを単位とした周波数（ｆ）の関数としてプロットされている。両方のＰＳＤプロットは、図９に示されているように、信号をサブセグメントにサブセグメント化し、次いで、それぞれのサブセグメントからパワースペクトルを算出し、次いで、それぞれのサブセグメントごとにＰＳＤを平均化してＰＳＤを算出することにより、生成されている。２つのグラフ（１１０１）及び（１１０２）の間の相違点は、摩擦スパイクを有する２つのサブセグメント（Ｂ、Ｅ）（図９を観察されたい）が、実線（１１０１）によって示された平均ＰＳＤを算出する前に除去されているという点にある。摩擦スパイクが、２００〜１６００Ｈｚという周波数領域においてＰＳＤに対して劇的な影響を及ぼしていることが観察されよう。従って、大きなエネルギーの雑音を有する短いサブセグメントを除去することにより、ハンドヘルド型の聴診器によって生成される雑音の影響を低減することが可能である。
【００７９】
サブセグメントの短い持続時間は、信号の局所的な部分のみが排除されることを保証している。２０人の患者からの心音録音の分析は、１３８個の拡張期の中のわずかに４４個（３２％）が、大きなエネルギーの雑音を伴わない２５６ｍｓの長さのセグメントを含むことを示した。これは、それぞれの拡張期からの１つの固定された２５６ｍｓのウィンドウを使用する従来技術による方法においては、録音された拡張期の６８％を拒絶する必要があり、且つ、この結果、同一数の拡張期を分析するためには、本方法よりも３倍も長い録音が必要であることを示している。
【００８０】
本実施例においては、サブセグメントの持続時間は、３７．５ｍｓであるが、その他の実施例においては、持続時間は、３７．５ｍｓよりも短いものであっても、或いは、これよりも長いものであってもよく、且つ、これらは、図１０に示されているように、オーバーラップすることも可能である。相対的に短いセグメントにおける１つの利点は、時間ドメインにおける高い分解能であり、且つ、相対的に長いセグメントの１つの利点は、しばしば、現在のサブセグメントから算出されたパラメータの相対的に良好な精度である。
【００８１】
段階（５０３）において、サブセグメントの統計的な分析を通じて雑音の多いサブセグメントを識別及び破棄する。雑音の多いサブセグメントは、摩擦スパイクを有するサブセグメント、背景雑音を有するサブセグメント、又は呼吸雑音などの生理的雑音を有するサブセグメントのように、小さな信号対雑音比を有するサブセグメントである。雑音の多いサブセグメントは、様々な方式において識別可能であり、例えば、過半数のサブセグメントとは異なる振幅、周波数、又はエネルギー分布を有するサブセグメントを雑音の多いサブセグメントとして識別可能である。
【００８２】
本実施例においては、すべてのサブセグメントにおける信号の分散を算出した後に、すべてのサブセグメントの中央分散の１．３を上回る分散を有するサブセグメントを破棄している。その他の実施例においては、雑音の多いサブセグメントは、信号を複数の周波数帯域にフィルタリングし、それぞれのサブセグメントにおいて周波数帯域の分散を算出することにより、識別可能であろう。１つ又は複数の周波数帯域の分散が残りのサブセグメントの周波数帯域の分散よりも大きいサブセグメントは、雑音が多いと見なされる。
【００８３】
この後に、段階（５０４）において、非静止性の影響を低減するべく、非静止サブセグメントを除去する。冠動脈内の血流は、拡張期においては一定ではなく、従って、狭窄に起因した心雑音は、静止状態とはならないが、ＡＲモデルなどのいくつかの信号処理法は、静止した信号がモデル化されるものと仮定している。短いサブセグメントを使用する利点は、短い時間の信号は、静止状態にあると仮定可能であるという点にある。これは、本実施例においては、サブセグメントを、３．７５ｍｓの持続時間を有するサブ−サブセグメント又は３０個のサンプルに分割した後に、それぞれのサブ−サブセグメントの分散を算出することにより、実行されている。これにより、サブセグメントの全体を通じた分散のアウトラインが構築される。次いで、アウトラインの分散を算出し、アウトラインの分散が１を上回っている場合には、サブセグメントを除去する。
【００８４】
この時点において、雑音が多く、且つ、非静止型であるサブセグメントを除去するべく、いくつかのサブセグメントの破棄が完了している。この結果、通常、約１０秒の心血管録音から３０〜１００個のサブセグメントが得られることになろう。
【００８５】
この後に、心血管信号の様々な特性を表す信号パラメータを抽出するべく、残りのサブセグメントを図３に示された段階（３０８）及び段階（３０９）において使用する。この後に、それぞれのサブセグメントからの信号パラメータの値を使用し、それぞれのパラメータの中央値を算出する（５０５）。この後に、それぞれのパラメータの中央値を図３に示されたマルチパラメータ判別関数において使用する。この実施例においては、モビリティ、パワー比、及び６次のＡＲモデルにおける３極の極−振幅という信号パラメータを使用している。平均値の精度は、サンプルの数の平方根だけ統計的に改善されるため、多くのサブセグメントからの信号パラメータの平均値として信号パラメータを算出することにより、ランダム雑音の影響が低減される。
【００８６】
それぞれの拡張期の１つのセグメントからの信号パラメータの算出と、すべての拡張期からの複数のサブセグメントの使用の間の相違点を示すべく、信号パラメータＰＲを両方の方法について算出する。それぞれの拡張期について１つの２５６ｍｓのウィンドウを使用して録音を分析した際には、９つの拡張期にわたって算出された平均ＰＲ値は、０．４８４であり、平均の９５％信頼区間は、±０．０１３４である（これは、標準誤差（ｓｔａｎｄ  ｅｒｒｏｒ）に１．９６を乗算することによって算出される）。しかしながら、同一の録音を本方法によって分析した場合には、５０個の短いサブセグメントを使用することにより、平均値の９５％信頼区間は、わずかに±０．００６４となる。それぞれの拡張期からの単一のセグメントを使用して同一の狭い信頼区間に到達するには、３９個の拡張期が必要であり、従って、非常に長い録音が必要である。
【００８７】
別の実施例においては、心血管信号の様々な特性を表す信号パラメータを抽出するべく、残りのサブセグメントを使用し、この後に、それぞれのサブセグメントからの信号パラメータをそれぞれのサブセグメントに関係する判別スコアを生成するマルチパラメータ判別関数において使用している。この結果、それぞれのサブセグメントに関係したスコアの中央値として、最終的な判別スコアを算出している。
【００８８】
図６は、心音（６０１）をサブセグメントに自動的に分割するべく使用される本発明によるセグメント化法（３０６）のフローチャートを示している。心音（６０１）は、聴診器によって録音されたものであり、この信号は、信号をデジタル的に処理するべくデジタル化されている。グラフは、時間（ｔ）の関数として音響強度の振幅（Ａ）を示している。心音は、血液の減速、血流の乱流、及び弁の閉鎖という心臓サイクルにおけるイベントを反映している。弁の閉鎖は、通常、第１（Ｓ１）心音及び第２（Ｓ２）心音という２つの異なる心音によって表現される。第１及び第２心音は、図示されており、且つ、（Ｓ１）は、心筋が収縮して主要な血管内に血液を強制的に送出する心臓サイクルの部分である収縮期の開始時点と、心筋が弛緩して膨張する心臓サイクルの部分である拡張期の終了時点をマーキングしている。拡張期においては、血液は、心臓の各空洞を充填する。
【００８９】
セグメント化法の目的は、録音された心音を収縮、拡張、及び雑音セグメントに分類することにある。図示の方法は、雑音の低減（６０２）と、これに後続するエンベロープ生成（６０３）という段階を含む。雑音の低減は、高域通過フィルタと、これに後続する録音の際の聴診器の動きなどの外部雑音に起因した高振幅の摩擦雑音スパイクの除去と、この後の低域通過フィルタとして、実装可能であろう。エンベロープ生成の目的は、信号の傾向を増強することにある。この実施例においては、次のように、信号のＳｈａｎｎｏｎエネルギーを算出することにより、エンベロープを生成している。
【００９０】
【数７】
0005576116.tif 000008
【００９１】
ここで、ｘは、信号であり、ｓｅは、Ｓｈａｎｎｏｎエネルギーである。Ｓｈａｎｎｏｎエネルギーを算出する際には、信号内の高振幅成分を低振幅成分よりも大きく重み付けする。図には、Ｓｈａｎｎｏｎエネルギーを使用して算出された心音（６０１）のエンベロープ（６１３）が示されており（６１３）、心音Ｓ１及びＳ２が増強されていることを観察可能である。
【００９２】
検出された音響を心音Ｓ１及びＳ２のいずれかの側のインターバル持続時間に基づいて収縮セグメント、拡張セグメント、及び雑音成分に分類するには、Ｓ１とＳ２の間のインターバルの長さを知る必要がある。従って、心臓サイクルの持続時間（収縮及び拡張インターバル）をエンベロープの自己相関から抽出する（６０４）。このプロセスについては、図７において詳細に説明する。
【００９３】
次いで、先程抽出した時間インターバル及びエンベロープ（６１３）に関する閾値（６１４）を使用し、候補Ｓ１及びＳ２を検出する（６０５）。検出される雑音スパイクの数を低減するべく、誤検出された雑音スパイクのいくつかを効果的に削除する最小要件を候補セグメントに対して適用する。いくつかの録音においては、Ｓ１及びＳ２音響の強度の間に大きな違いが存在する。低強度音響のいくつかを閾値によって見逃す可能性があるため、これは、問題である。従って、セグメント化法は、見逃されたＳ１及びＳ２音響について試験を実行している（６０６）。いくつかのセグメントが見逃されていると判定可能である場合には、更に小さな局所的閾値を使用し、閾値手順を再実行する（６０７）。
【００９４】
前述のように信号をセグメントに分割した後に、それぞれのセグメントのインターバルパラメータ及び周波数パラメータを抽出する（６０８）。これらのパラメータは、収縮セグメント及び拡張セグメントへの音響の分類に有用である。
【００９５】
インターバルパラメータとは、以前の音響及び次の音響への持続時間を、自己相関を使用して抽出された時間インターバルと比較することにより、それぞれの音響ごとに抽出された４つのブールパラメータである。これらのパラメータは、次のとおりである。
【００９６】
・ＡｆｔｅｒＤｉａ：これは、その音響が、拡張期の持続時間に対応する期間の後に、第２の音響によって後続される場合に、真である。
【００９７】
・ＡｆｔｅｒＳｙｓ：これは、その音響が、収縮期の持続時間に対応する期間の後に、第２の音響によって後続される場合に、真である。
【００９８】
・ＢｅｆｏｒｅＤｉａ：これは、その音響が、拡張期の持続時間に対応する期間の後に、第２の音響に後続する場合に、真である。
【００９９】
・ＢｅｆｏｒｅＳｙｓ：これは、その音響が、収縮期の持続時間に対応する期間の後に、第２の音響に後続する場合に、真である。
【０１００】
周波数パラメータは、音響の中央周波数を算出することにより、音響を低周波数音響と高周波数音響に分割する。第１心音は、低周波数音響になると予想され、且つ、第２心音は、高周波数音響になると予想されることから、これは、有用な情報である。
【０１０１】
これらのパラメータをベイズネットワークに解析し、ここで、セグメントがＳ１、Ｓ２、及び雑音音響である確率が演算される（６０９）。図には、心音（６０１）のそれぞれの音響について算出された確率のバーチャート（６１５）が示されている。それぞれの音響は、通常、音響のタイプ（Ｓ１、Ｓ２、又は雑音）を示す１つの支配的な確率を具備することになろう。これにより、すべての音響がＳ１、Ｓ２、及び雑音音響に分類される。但し、いくつかのケースにおいては、３つのタイプの確率が略等しく、従って、このようなケースにおいては、ベイズネットワークを使用して音響をＳ１、Ｓ２、又は雑音音響に分類することは不可能である。
【０１０２】
最後の段階（６１０）において、確率を使用し、心臓信号を収縮期及び拡張期セグメントに分割及び検証する。これは、識別されたＳ１及びＳ２音響の位置を使用して収縮及び拡張音響セグメントの開始時点をそれぞれマーキングすることにより、実行される。
【０１０３】
本方法の最終的な結果（６１１）は、すべての識別された収縮期及び拡張期の開始時点及び終了時点である。従って、交互に変化する収縮期（６１７）及び拡張期（６１８）の「列」（６１６）を生成可能である。収縮期及び拡張期の検証が完了したら、それらを更なるデータ処理に使用可能であり、例えば、これらのセグメントから更なるパラメータを抽出した後に、それらのパラメータを使用し、録音された心音の病状を分類する。
【０１０４】
図７は、エンベロープ自己相関と心臓サイクルの間の関係と、心音Ｓ１及びＳ２の間のインターバルを自己相関から見出す方法を示している。
【０１０５】
図７ａは、ｙ軸における正規化された自己相関（ＮＡ）とｘ軸におけるシフトされたエンベロープの変位（ｍ）により、エンベロープ自己相関を示している。
【０１０６】
図７ｂは、シフトされたエンベロープ（７０１）が、シフトされていないエンベロープ（７０２）に対応する収縮期の持続時間だけ変位した際の変位（ｍ１）を示している。ｙ軸は、エンベロープの振幅（Ａ）を示しており、ｘ軸は、時間（ｔ）を示している。変位したエンベロープにおけるＳ１にシフトしていないエンベロープにおけるＳ２を乗算することにより、結果的に、自己相関において観察される第１ピーク（７０３）が得られる。
【０１０７】
図７ｃは、シフトされたエンベロープ（７０１）が、シフトされていないエンベロープ（７０２）に対応する拡張期の持続時間だけ変位した際の変位（ｍ２）を示している。変位したＳ２にシフトしていないエンベロープにおけるＳ１を乗算することにより、結果的に、自己相関において観察される第２ピーク（７０４）が得られる。
【０１０８】
図６ｂは、シフトされたエンベロープ（７０１）が、シフトされていないエンベロープ（７０２）に対応する心臓サイクルの持続時間だけ変位した際の変位（ｍ３）を示している。変位したエンベロープにおけるＳ１にシフトしていないエンベロープにおけるＳ１を乗算し、且つ、変位したエンベロープにおけるＳ２にシフトしていないエンベロープにおけるＳ２を乗算する。これを実行した際に、自己相関における支配的なピーク（７０５）が生成される。
【０１０９】
従って、前述のように自己相関におけるピークの間の距離を計測することにより、心音間におけるインターバルを見出すことができよう。
【０１１０】
図８は、音響がＳ１、Ｓ２、及び雑音音響である確率を段階（８０９）において算出するべく使用されるベイズネットワークの実装を示している。ベイズネットワークにおける基本概念は、条件付き確率及び事後確率である。条件付き確率とは、イベントｂが付与された際のイベントａの確率を表している。
【０１１１】
【数８】
0005576116.tif 000009
【０１１２】
この式が最初の条件付き確率を表している場合には、事後確率は、次のようになろう。
【０１１３】
【数９】
0005576116.tif 000010
【０１１４】
ベイズ規則によれば、事後確率と条件付き確率の間の関係は、次のとおりである。
【０１１５】
【数１０】
0005576116.tif 000011
【０１１６】
ここで、Ｐ（ａ）は、イベントａの事後確率であり、且つ、Ｐ（ｂ）は、イベントｂの事後確率である。式［８．３］は、１つの親と１つの子の間の関係のみを表しているが、イベントａは、いくつかのイベントの組み合わせ｛ａ1，ａ2，，，，，，，ａn｝である可能性があるため、式は、次のように拡張可能である。
【０１１７】
【数１１】
0005576116.tif 000012
【０１１８】
目的は、ａ1及びａ2が判明している際のｂの異なる状態の確率を見出すことであるため、Ｐ（ａ1，ａ2，，，，，，，ａn）は、ちょうど正規化定数ｋであり、従って、［７．４］は、次のように単純化可能である。
【０１１９】
【数１２】
0005576116.tif 000013
【０１２０】
子イベント（ａ1，ａ2．．．．ａn）が条件付きで独立している場合には、式［８．５］は、次のように一般化可能である。
【０１２１】
【数１３】
0005576116.tif 000014
【０１２２】
ここで、Ｎは、既知のイベントａの数である。式［８．６］は、すべてのａイベントの状態が判明しており、且つ、すべてのａイベントが条件付きで独立している場合のイベントｂの確率を判定する際に有用である。式［８．６］に基づいたベイズネットワークは、子からの条件付きの独立を必要としているため、ネイティブベイズネットワークと呼ばれる。
【０１２３】
ベイズネットワークのタスクは、検出閾値を上回るそれぞれの検出された音響のタイプを評価することにある。これらの音響のそれぞれのものについて、Ｓ１音響、Ｓ２音響、又は雑音成分であるの事後確率を算出し、１つの親及び５つの子を使用してベイズネットワークを構築する。親は、エンベロープ閾値（８０１）を上回る音響であり、子は、周波数（８０２）、ＡｆｔｅｒＳｙｓ（８０３）、ＡｆｔｅｒＤｉａ（８０４）、ＢｅｆｏｒｅＳｙｓ（８０５）、及びＢｅｆｏｒｅＤｉａ（８０６）という前述の５つのパラメータである。特定の音響タイプの事後確率を判定する際には、音響タイプの異なる状態における事後確率Ｐ（Ｓ）及び条件付き確率、即ち、Ｓが所与のタイプである際に「ＡｆｔｅｒＳｙｓ」が所与の状態にある条件付き確率Ｐ（ＡｆｔｅｒＳｙｓ｜Ｓ）が判明していなければならない。この事後確率は、Ｐ（Ｓ）、Ｐ（ＡｆｔｅｒＳｙｓ｜Ｓ）、Ｐ（ＡｆｔｅｒＤｉａ｜Ｓ）、Ｐ（ＢｅｆｏｒｅＳｙｓ｜Ｓ）、Ｐ（ＢｅｆｏｒｅＤｉａ｜Ｓ）、及びＰ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ｜Ｓ）の定義を必要とし、この後に、式［８．６］を使用して音響が特定タイプの音響である事後確率を算出可能である。
【０１２４】
音響がＳ１、Ｓ２、又は雑音成分である事後確率は、録音ごとに変化する。雑音成分が検出されない最適な録音においては、雑音の事後確率は、ゼロであり、Ｐ（Ｓ=Noise）＝０である。これに該当し、且つ、等しい数のＳ１及びＳ２が検出された場合には、検出された音響がＳ１である事後確率は、５０％であり、Ｓ２についても同様である。従って、Ｐ（Ｓ=noise）＝０である場合には、Ｐ（Ｓ=S1）＝Ｐ（Ｓ=S2）＝０．５である。但し、この最適な状態を実際の信号について仮定することは不可能であり、雑音音響が検出されることになろう。この結果、所与の音響が雑音である事後確率が増大することになる。
【０１２５】
検出された雑音音響の数Ｎnoiseと検出された音響の合計数Ｎsoundsが判明している場合には、検出された音響が雑音である正確な確率Ｐ（Ｓ=noise）を定義可能である。例えば、４つの雑音音響が検出され、即ち、Ｎnoise＝４であり、且つ、検出された音響の合計数が２０個である場合には、検討対象の音響が雑音音響である確率は、Ｐ（Ｓ=Noise）＝４／２０である。しかしながら、大部分の信号においては、Ｎnoiseは、未知であり、従って、Ｎnoiseの推定値が必要であり、且つ、心臓サイクルの持続時間がエンベロープ自己相関（８０４）から判明しているため、この推定値は、既に入手可能な情報に基づいたものにすることができる。従って、録音の長さを心臓サイクルの長さによって除算することにより、１つの録音における心臓サイクルの予想数を算出可能である。従って、１つの録音におけるＳ１及びＳ２の数は、１つの録音内の心臓サイクルの数の２倍である。
【０１２６】
従って、音響タイプの事後確率は、次のようになろう。
【０１２７】
【数１４】
0005576116.tif 000015
【０１２８】
そして、検出された音響がＳ１又はＳ２である事後確率は、次のとおりである。
【０１２９】
【数１５】
0005576116.tif 000016
【０１３０】
Ｓ１が、収縮期の持続時間に対応するインターバルの後に、Ｓ２音響によって後続される条件付き確率Ｐ（ＡｆｔｅｒＳｙｓ｜Ｓ=S1）は、いくつかの要因に依存する。Ｓ１音響は、通常、収縮期に等しい持続時間のインターバルの後に、Ｓ２音響によって後続されることになる。又、例えば、Ｓ１が録音内における最後の音響である際や閾値によって検出されないためにＳ２が見逃された状態にある場合などには、この逸脱が発生可能である。関連する許容誤差ウィンドウ（ｔｏｌｅｒａｎｃｅ  ｗｉｎｄｏｗ）内に雑音が発生したため、脆弱な（閾値を下回る）Ｓ２が検出されるという状況も発生可能である。従って、音響がＳ１である場合に「ＡｆｔｅｒＳｙｓ」が偽である確率は、次式のように算出可能である。
【０１３１】
【数１６】
0005576116.tif 000017
【０１３２】
ここで、「ＥｎｄＳｏｕｎｄ」は、その音響が録音内の最後の音響であることを表すイベントである。「ＳｉｎｇｌｅＳｏｕｎｄ」は、次のＳ２音響が閾値未満の振幅に起因して検出されないことから、Ｓ１がＳ２によって後続されないことを表している。「ＮｏｉｓｅＩｎＷｉｎ」は、Ｓ２音響が予想されたウィンドウ内における雑音の発生を表している。検討対象の音響がＳ１音響である場合に「ＡｆｔｅｒＳｙｓ」が真である条件付き確率は、次式によって付与される。
【０１３３】
【数１７】
0005576116.tif 000018
【０１３４】
検討対象の音響がＳ２音響である場合には、拡張期の持続時間の後に次のＳ１音響が発生することなるため、収縮持続時間に対応するインターバルの後になんらかの音響が発生する可能性は大きくない。例外は、雑音音響がウィンドウ内において発生する場合Ｐ（ＮｏｉｓｅＩｎＷｉｎ）、又は収縮期及び拡張期の持続時間が等しい場合である。拡張期の持続時間が収縮期の持続時間に等しい場合には、拡張期の持続時間の後にＳ２音響に後続するＳ１音響は、収縮期許容誤差ウィンドウ及び拡張期許容誤差ウィンドウの両方に発生する。これは、被検体の心拍数が大きい場合に発生することになる。音響が両方の許容誤差ウィンドウ内において発生する（オーバーラップする）確率は、収縮期及び拡張期許容誤差ウィンドウ間におけるオーバーラップの程度に等しい。この確率は、Ｐ（Ｏｖｅｒｌａｐ）と呼ばれる。従って、検討対象の音響がＳ２音響である場合に収縮期持続時間の後にウィンドウ内に音響が発生する条件付き確率は、次式のとおりである。
【０１３５】
【数１８】
0005576116.tif 000019
【０１３６】
検討対象の音響がＳ２である場合に収縮期持続時間の後に音響が発生しない条件付き確率は、次のように、音響が発生する条件付き確率の反対である。
【０１３７】
【数１９】
0005576116.tif 000020
【０１３８】
検出された雑音音響が収縮期持続時間の後に別の音響によって後続される条件付き確率は、任意の種類の音響が、使用された許容誤差ウィンドウの長さを有するセグメント内に存在する確率に基づいている。これは、録音の長さに対する、許容誤差ウィンドウの長さに検出された音響の数を乗算したものから１を減算したものの比率から推定可能である。
【０１３９】
【数２０】
0005576116.tif 000021
【０１４０】
検出された雑音音響が収縮期持続時間の後に別の音響によって後続される条件付き確率Ｐ（ＡｆｔｅｒＳｙｓ｜Ｓ=noise）は、任意の種類の音響が、使用された許容誤差ウィンドウの長さを有するセグメント内に存在する確率に基づいている。これは、許容誤差ウィンドウの長さに検出された音響の数を乗算したものから１を減算したものと録音の長さとの比率から推定可能である。従って、雑音音響が収縮期持続時間の後に別の音響によって後続される条件付確率は、次式のとおりである。
【０１４１】
【数２１】
0005576116.tif 000022
【０１４２】
ここで、Ｎsoundは、録音における音響の数であり、Ｓｙｓtotは、収縮期の持続時間であり、且つ、ＲｅｃＬｅｎｇｔｈは、録音の長さである。雑音が収縮期インターバルの後に別の音響によって後続されない条件付き確率は、次のように、反対である。
【０１４３】
【数２２】
0005576116.tif 000023
【０１４４】
Ｐ（ＡｆｔｅｒＤｉａ｜Ｓ）、Ｐ（ＢｅｆｏｒｅＳｙｓ｜Ｓ）、及びＰ（ＢｅｆｏｒｅＤｉａ｜Ｓ）の条件付き確率は、Ｐ（ＡｆｔｅｒＳｙｓ｜Ｓ）を定義するべく使用された同一の仮定に基づいている。これの条件付き確率は、以下の表に見出すことができる。
【０１４５】
【表１】
0005576116.tif 000024
【０１４６】
【表２】
0005576116.tif 000025
【０１４７】
【表３】
0005576116.tif 000026
【０１４８】
【表４】
0005576116.tif 000027
【０１４９】
周波数パラメータは、Ｓ１音響の８６％を低周波数として分類し、Ｓ２音響の８０％を高周波数として分類したことが予め判明している。すべての雑音音響の８５％は、高周波数として分類された。この情報を、次のように、周波数パラメータ間における条件付き確率Ｐ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ｜Ｓ）として使用した。
【０１５０】
【表５】
0005576116.tif 000028
【０１５１】
すべての条件付き確率が見出された際に、ベイズネットワークにより、式［８．６］を使用し、すべての検出された音響の事後確率を算出する。このようにして、現在の音響が所与のタイプである確率を反映した３つの確率をそれぞれの音響ごとに算出する。
【０１５２】
以上の実施例は、本発明を限定するものではなく、例示するものであり、且つ、当業者は、添付の特許請求の範囲を逸脱することなしに、多数の代替実施例を提示可能であることに留意されたい。
【図１】
0005576116.tif 000029
【図２】
0005576116.tif 000030
【図３】
0005576116.tif 000031
【図４ａ】
0005576116.tif 000032
【図４ｂ】
0005576116.tif 000033
【図５】
0005576116.tif 000034
【図６】
0005576116.tif 000035
【図７ａ】
0005576116.tif 000036
【図７ｂ】
0005576116.tif 000037
【図７ｃ】
0005576116.tif 000038
【図７ｄ】
0005576116.tif 000039
【図８】
0005576116.tif 000040
【図９】
0005576116.tif 000041
【図１０】
0005576116.tif 000042
【図１１】
0005576116.tif 000043