(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から取得された第１の信号からパルス性成分を検出するパルス性成分検出部と、
生体から取得された呼吸音を含む第２の信号から前記検出されたパルス性成分を除去するパルス性成分除去部と
を具備し、
前記第１および第２の信号は同一の呼吸音を計測した計測呼吸信号であり、
前記パルス性成分検出部は、
前記第１の信号における極大値を含む区間をパルス性成分候補区間として検出するパルス性成分候補検出部と、
前記パルス性成分候補区間についてパルスらしさのスコアを計算するスコア計算部と、
前記パルスらしさのスコアが所定の閾値を満たす前記パルス性成分候補区間を検出区間として当該検出区間に含まれる信号を前記パルス性成分として判定するパルス性判定部とを備える
呼吸信号処理装置。
【請求項２】
前記パルス性成分除去部は、
前記検出されたパルス性成分を前記第１の信号において低減させる信号低減部と、
前記検出区間の近傍の信号から合成波形を生成する波形合成部と、
前記合成波形を前記第１の信号に加算する波形加算部とを備える
請求項１記載の呼吸信号処理装置。
【請求項３】
生体から取得された第１の信号からパルス性成分を検出するパルス性成分検出部と、
生体から取得された呼吸音を含む第２の信号から前記検出されたパルス性成分を除去するパルス性成分除去部と
を具備し、
前記第１の信号は生体の心拍波形を計測した計測心拍信号であり、
前記第２の信号は生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号であり、
前記計測呼吸信号と前記計測心拍信号とを同期させる時間同期部をさらに具備し、
前記パルス性成分検出部は、前記計測心拍信号から心拍音を推定することにより前記パルス性成分を検出し、
前記パルス性成分除去部は、前記同期した計測呼吸信号から前記推定された心拍音を除去することにより前記パルス性成分を除去する
呼吸信号処理装置。
【請求項４】
前記心拍音推定部は有限インパルス応答フィルタであり、
前記心拍音が除去された計測呼吸信号に基づいて呼吸区間を検出する呼吸区間検出部と、
前記計測心拍信号に基づいて心拍区間を検出する心拍区間検出部と、
前記呼吸区間に該当せず且つ前記心拍区間に該当する期間において前記有限インパルス応答フィルタにおけるフィルタ係数を更新する係数更新部と
をさらに具備する
請求項３記載の呼吸信号処理装置。
【請求項５】
生体から取得された第１の信号からパルス性成分を検出するパルス性成分検出部と、
生体から取得された呼吸音を含む第２の信号から前記検出されたパルス性成分を除去するパルス性成分除去部と、
前記パルス性成分が除去された第２の信号を変換して時間毎の周波数スペクトル信号を生成する時間周波数変換部と、
前記周波数スペクトル信号からトーン性成分を検出するトーン性成分検出部と、
前記周波数スペクトル信号から前記検出されたトーン性成分を除去するトーン性成分除去部と、
前記トーン性成分が除去された周波数スペクトル信号を逆変換する周波数時間変換部と
を具備し、
前記第１および第２の信号は同一の呼吸音を計測した計測呼吸信号であり、
前記パルス性成分検出部は、
前記第１の信号における極大値を含む区間をパルス性成分候補区間として検出するパルス性成分候補検出部と、
前記パルス性成分候補区間についてパルスらしさのスコアを計算するスコア計算部と、
前記パルスらしさのスコアが所定の閾値を満たす前記パルス性成分候補区間を検出区間として当該検出区間に含まれる信号を前記パルス性成分として判定するパルス性判定部とを備え、
前記トーン性成分検出部は、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを検出するスペクトルピーク検出部と、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを時間にまたがって追跡するスペクトルピーク追跡部と、
前記ピークの追跡結果に応じて前記トーン性成分の存在の有無を判定するトーン性判定部とを備える
呼吸信号処理装置。
【請求項６】
生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号を変換して時間毎の周波数スペクトル信号を生成する時間周波数変換部と、
前記周波数スペクトル信号からトーン性成分を検出するトーン性成分検出部と、
前記周波数スペクトル信号から前記検出されたトーン性成分を除去するトーン性成分除去部と、
前記トーン性成分が除去された周波数スペクトル信号を逆変換する周波数時間変換部と
を具備し、
前記トーン性成分検出部は、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを検出するスペクトルピーク検出部と、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを時間にまたがって追跡するスペクトルピーク追跡部と、
前記ピークの追跡結果に応じて前記トーン性成分の存在の有無を判定するトーン性判定部とを備える
呼吸信号処理装置。
【請求項７】
生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号における極大値を含む区間をパルス性成分候補区間として検出するパルス性成分候補検出手順と、
前記パルス性成分候補区間についてパルスらしさのスコアを計算するスコア計算手順と、
前記パルスらしさのスコアが所定の閾値を満たす前記パルス性成分候補区間を検出区間として当該検出区間に含まれる信号を前記パルス性成分として判定するパルス性判定手順と、
前記計測呼吸信号において前記検出されたパルス性成分を低減させる信号低減手順と、
前記検出区間の近傍の信号から合成波形を生成する波形合成手順と、
前記合成波形を前記計測呼吸信号に加算することにより前記検出されたパルス性成分を除去する波形加算手順と
を具備する呼吸信号処理方法。
【請求項８】
生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号を変換して時間毎の周波数スペクトル信号を生成する時間周波数変換手順と、
前記周波数スペクトル信号からトーン性成分を検出するトーン性成分検出手順と、
前記周波数スペクトル信号から前記検出されたトーン性成分を除去するトーン性成分除去手順と、
前記トーン性成分が除去された周波数スペクトル信号を逆変換する周波数時間変換手順と
を具備し、
前記トーン性成分検出手順は、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを検出するスペクトルピーク検出手順と、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを時間にまたがって追跡するスペクトルピーク追跡手順と、
前記ピークの追跡結果に応じて前記トーン性成分の存在の有無を判定するトーン性判定手順とを備える
呼吸信号処理方法。
【請求項９】
生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号と生体の心拍波形を計測した計測心拍信号とを同期させる時間同期手順と、
前記計測心拍信号から心拍音を推定する心拍音推定手順と、
前記同期した計測呼吸信号から前記推定された心拍音を除去する心拍音除去手順と
を具備する呼吸信号処理方法。
【請求項１０】
生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号における極大値を含む区間をパルス性成分候補区間として検出するパルス性成分候補検出手順と、
前記パルス性成分候補区間についてパルスらしさのスコアを計算するスコア計算手順と、
前記パルスらしさのスコアが所定の閾値を満たす前記パルス性成分候補区間を検出区間として当該検出区間に含まれる信号を前記パルス性成分として判定するパルス性判定手順と、
前記計測呼吸信号において前記検出されたパルス性成分を低減させる信号低減手順と、
前記検出区間の近傍の信号から合成波形を生成する波形合成手順と、
前記合成波形を前記計測呼吸信号に加算することにより前記検出されたパルス性成分を除去する波形加算手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号を変換して時間毎の周波数スペクトル信号を生成する時間周波数変換手順と、
前記周波数スペクトル信号からトーン性成分を検出するトーン性成分検出手順と、
前記周波数スペクトル信号から前記検出されたトーン性成分を除去するトーン性成分除去手順と、
前記トーン性成分が除去された周波数スペクトル信号を逆変換する周波数時間変換手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記トーン性成分検出手順は、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを検出するスペクトルピーク検出手順と、
前記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを時間にまたがって追跡するスペクトルピーク追跡手順と、
前記ピークの追跡結果に応じて前記トーン性成分の存在の有無を判定するトーン性判定手順とを備える
プログラム。
【請求項１２】
生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号と生体の心拍波形を計測した計測心拍信号とを同期させる時間同期手順と、
前記計測心拍信号から心拍音を推定する心拍音推定手順と、
前記同期した計測呼吸信号から前記推定された心拍音を除去する心拍音除去手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、呼吸信号処理装置に関し、特に人間等の生体の呼吸音を含む時系列の呼吸信号から特定の信号を除去する呼吸信号処理装置、および、その処理方法ならびに当該方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から生体状態の確認のため、聴診器等により呼吸音を聴取することが広く行われている。また、呼吸音を継続的にモニタリングすることは、医療現場において有用である。しかしながら、呼吸音をモニタリングする際には、呼吸音以外の雑音が混入することが多く、そのような雑音を適切に除去する必要がある。このような雑音としては、被験者の心拍音のような体内音に加え、音声、音楽、他の医療機器の動作音やアラーム音などの外来環境音などが想定される。
【０００３】
そのため、従来は、フィルタを用いて雑音成分を除去する手法が採られていた。例えば、信号の通過許容範囲を３００乃至６００Ｈｚに設定したバンドパスフィルタによって濾波することにより、心拍音に対応する成分や他の信号成分を除去する呼吸数モニタ装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第２６２８６９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、実際の心拍音は呼吸音と同程度の周波数帯域の成分も含み、さらにその成分が呼吸音より大きいことも頻繁にあるため、フィルタだけでは必ずしも十分な低減効果は得られず、呼吸音検出のために必要な信号も低減させるおそれがある。しかも、心拍音は個人差も大きく、周波数、振幅および位相が絶えず変動し続けるため、固定係数のフィルタでは十分な性能を得ることが困難である。
【０００６】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、生体の呼吸音を含む時系列の呼吸信号から雑音を除去する際に、生体信号に固有の情報を利用して雑音を除去することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その第１の側面は、生体から取得された第１の信号からパルス性成分を検出するパルス性成分検出部と、生体から取得された呼吸音を含む第２の信号から上記検出されたパルス性成分を除去するパルス性成分除去部とを具備する呼吸信号処理装置およびその処理方法ならびにプログラムである。これにより、生体信号に固有の情報を利用して、呼吸音を含む信号からパルス性成分を除去するという作用をもたらす。
【０００８】
また、この第１の側面において、上記第１および第２の信号は同一の呼吸音を計測した計測呼吸信号であり、上記パルス性成分検出部は、上記第１の信号における極大値を含む区間をパルス性成分候補区間として検出するパルス性成分候補検出部と、上記パルス性成分候補区間についてパルスらしさのスコアを計算するスコア計算部と、上記パルスらしさのスコアが所定の閾値を満たす上記パルス性成分候補区間を検出区間として当該検出区間に含まれる信号を上記パルス性成分として判定するパルス性判定部とを備えてもよい。これにより、パルスらしさのスコアに基づいてパルス性成分を検出するという作用をもたらす。また、この場合において、上記パルス性成分除去部は、上記検出されたパルス性成分を上記第１の信号において低減させる信号低減部と、上記検出区間の近傍の信号から合成波形を生成する波形合成部と、上記合成波形を上記第１の信号に加算する波形加算部とを備えてもよい。これにより、パルス性成分を計測呼吸信号から違和感を与えることなく除去するという作用をもたらす。
【０００９】
また、この第１の側面において、上記第１の信号は生体の心拍波形を計測した計測心拍信号であり、上記第２の信号は生体の呼吸音を計測した計測呼吸信号であり、上記計測呼吸信号と上記計測心拍信号とを同期させる時間同期部をさらに具備し、上記パルス性成分検出部は、上記計測心拍信号から心拍音を推定することにより上記パルス性成分を検出し、上記パルス性成分除去部は、上記同期した計測呼吸信号から上記推定された心拍音を除去することにより上記パルス性成分を除去するようにしてもよい。これにより、計測心拍信号から推定された心拍音を計測呼吸信号から除去するという作用をもたらす。また、この場合において、上記心拍音推定部は有限インパルス応答フィルタであり、上記心拍音が除去された計測呼吸信号に基づいて呼吸区間を検出する呼吸区間検出部と、上記計測心拍信号に基づいて心拍区間を検出する心拍区間検出部と、上記呼吸区間に該当せず且つ上記心拍区間に該当する期間において上記有限インパルス応答フィルタにおけるフィルタ係数を更新する係数更新部とをさらに具備するようにしてもよい。これにより、心拍音を推定する有限インパルス応答フィルタの係数を呼吸の状況に応じて更新するという作用をもたらす。
【００１０】
また、この第１の側面において、上記パルス性成分が除去された第２の信号を変換して時間毎の周波数スペクトル信号を生成する時間周波数変換部と、上記周波数スペクトル信号からトーン性成分を検出するトーン性成分検出部と、上記周波数スペクトル信号から上記検出されたトーン性成分を除去するトーン性成分除去部と、上記トーン性成分が除去された周波数スペクトル信号を逆変換する周波数時間変換部とをさらに具備してもよい。これにより、生体信号に固有の情報を利用して、呼吸音を含む信号からトーン性成分を除去するという作用をもたらす。また、この場合において、上記トーン性成分検出部は、上記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを検出するスペクトルピーク検出部と、上記周波数スペクトル信号における時間毎のピークを時間にまたがって追跡するスペクトルピーク追跡部と、上記ピークの追跡結果に応じて上記トーン性成分の存在の有無を判定するトーン性判定部とを備えてもよい。これにより、周波数スペクトル信号における時間毎のピークに基づいてトーン性成分を検出するという作用をもたらす。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、生体信号に固有の情報を利用することにより、生体の呼吸音を含む時系列の呼吸信号から効果的に雑音を除去することができるという優れた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施の形態における呼吸状態表示システムの一構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態において想定する呼吸信号の波形と周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における呼吸音計測器１０の一構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における呼吸音計測器１０を生体の表面に密着させた例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における呼吸音計測器１０の他の構成例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における雑音低減器２０の一構成例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態におけるパルス性成分候補検出部１３１によるパルス性成分候補区間の検出およびパルス性スコア計算部１３２によるパルスらしさのスコア計算の例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態における特徴量生成のための心拍音波形の一例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態におけるパルス性成分除去処理の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態において時間周波数変換された時間周波数信号の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態において時間周波数変換された時間周波数信号を模式的に表した例を示す図である。
【図１２】本発明の第１の実施の形態におけるスペクトルピーク検出部１６１によるピーク追跡処理の一例を示す図である。
【図１３】本発明の第１の実施の形態におけるトーン性成分除去部１７０による周波数特性の一例を示す図である。
【図１４】本発明の第１の実施の形態における雑音低減器２０の全体処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１５】本発明の第１の実施の形態におけるパルス性成分検出処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１６】本発明の第１の実施の形態におけるパルス性成分除去処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１７】本発明の第１の実施の形態におけるトーン性成分検出処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１８】本発明の第２の実施の形態における呼吸状態表示システムの一構成例を示す図である。
【図１９】本発明の第２の実施の形態における雑音低減器２０の一構成例を示す図である。
【図２０】本発明の第２の実施の形態における雑音低減器２０の処理の概要を示す図である。
【図２１】本発明の第２の実施の形態における時間同期器３４０の一構成例を示す図である。
【図２２】本発明の第２の実施の形態における時間同期バッファ３３０の一構成例を示す図である。
【図２３】本発明の第２の実施の形態における心拍区間検出器３７０の一構成例を示す図である。
【図２４】本発明の第２の実施の形態における呼吸区間検出器３８０の一構成例を示す図である。
【図２５】本発明の第２の実施の形態における雑音低減器２０の全体処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【図２６】本発明の第２の実施の形態におけるフィルタ更新処理の流れを示すフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施の形態と称する）について説明する。説明は以下の順序により行う。
１．第１の実施の形態（呼吸音からパルス性またはトーン性成分を抽出して除去する例）
２．第２の実施の形態（心拍波形から心拍音を推定して呼吸音から除去する例）
【００１４】
＜１．第１の実施の形態＞
［呼吸状態表示システムの構成］
図１は、本発明の第１の実施の形態における呼吸状態表示システムの一構成例を示す図である。この呼吸状態表示システムは、呼吸音計測器１０と、雑音低減器２０と、呼吸状態分析装置３０と、表示装置４０とを備えている。
【００１５】
呼吸音計測器１０は、人間等の生体の呼吸音を含む時系列の呼吸信号を計測するものである。この呼吸音計測器１０としては聴診器を用いることができるが、のど近傍に配置されたマイクロフォンや、のどや胸の皮膚に接触させた圧力センサもしくは加速度センサ等により計測を行うようにしてもよい。この呼吸音計測器１０の好適な例については後述する。
【００１６】
雑音低減器２０は、呼吸音計測器１０によって計測された呼吸信号について雑音低減処理を行うものである。想定される雑音としては、生体の周囲の環境音や、生体の心拍音などが考えられる。この雑音低減器２０の好適な例については後述する。
【００１７】
呼吸状態分析装置３０は、雑音低減器２０を通過した呼吸信号に含まれる呼吸音から、その呼吸状態を分析するものである。ここにいう呼吸状態としては、呼吸が正常であるか異常であるかを示す呼吸異常性や、単位時間あたりの呼吸回数などが想定される。
【００１８】
表示装置４０は、呼吸状態分析装置３０によって分析された呼吸状態を表示するモニタである。この表示装置４０としては、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などが想定される。
【００１９】
図２は、本発明の実施の形態において想定する呼吸信号の波形と周波数スペクトルの一例を示す図である。図２（ａ）は、呼吸信号の波形の一例であり、横方向に時間、縦方向に信号の強度が示されている。この呼吸信号は生体から計測された状態のものを想定しており、呼吸音の他に上述のような雑音が含まれている。パルス状の波形部分は、心拍による鼓動を示している。
【００２０】
図２（ｂ）は、呼吸信号の周波数スペクトルの一例であり、横方向に時間、縦方向に周波数成分が示されている。この周波数スペクトルによれば、心拍による鼓動のタイミングでは１００Ｈｚ付近に強い周波数成分が表れていることがわかる。また、呼吸区間に相当するタイミングでは２ＫＨｚ付近に強い周波数成分が表れていることがわかる。このような周波数スペクトルによる解析の適用例については後述する。
【００２１】
［呼吸音計測器の構成］
図３は、本発明の実施の形態における呼吸音計測器１０の一構成例を示す図である。図３（ａ）は、生体に接する正面から見た呼吸音計測器１０の外形図の例である。図３（ｂ）は、呼吸音計測器１０の側面の断面図である。この呼吸音計測器１０は、マイクロフォン２１０と、スポンジ膜２２０と、柔弾性体２３０と、硬質ケース２４０とを備えている。皮膚への密着を考慮すると、全体で直径数ミリメートルから数十ミリメートル程度の大きさとなるのが望ましい。
【００２２】
マイクロフォン２１０としては、例えば、コンデンサマイクロフォンやＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）マイクロフォンなど、一般的なマイクロフォンを用いることができる。マイクロフォン２１０からの出力信号線は硬質ケース２４０に設けられたコネクタ２５０を介して外部の配線２６０に接続している。
【００２３】
スポンジ膜２２０は、マイクロフォン２１０の生体側の収音面に付着されるものである。このスポンジ膜２２０の厚みとしては数ミリメートル程度以上のものが想定される。柔弾性体２３０は、マイクロフォン２１０およびスポンジ膜２２０の周囲を覆う円筒状の部材である。この柔弾性体２３０の材料としては、例えばゴムなどが想定される。スポンジ膜２２０および柔弾性体２３０が、皮膚表面の形状に合わせて変形することにより、生体との密着を図ることができる。
【００２４】
硬質ケース２４０は、柔弾性体２３０の外側を覆う蓋付きの円筒状のケースである。この硬質ケース２４０は、呼吸音計測器１０としての形状を維持するとともに、遮音効果を有する。
【００２５】
図４は、本発明の実施の形態における呼吸音計測器１０を生体の表面に密着させた例を示す図である。呼吸音の計測のためには、例えば、のどや胸部などの皮膚表面に呼吸音計測器１０を密着されるのが望ましい。スポンジ膜２２０および柔弾性体２３０は容易に変形するため、皮膚の形状に合わせて密着する。強めに接触させてもスポンジ膜２２０が無限には縮小しないため、マイクロフォン２１０の収音面が直接皮膚に密着するようなことはなく、音波が採取できなくなるようなことはない。また、スポンジ膜２２０は空気を含むため、音波を容易に通過させるが、柔弾性体２３０は特に高い周波数成分に対して遮音特性に優れるため、外来雑音は呼吸音に比べて十分小さく抑制される。
【００２６】
また、この構造によれば、呼吸音計測器１０の上面を平坦に加工することが容易であり、例えば医療用粘着テープ（サージカルテープ）などによって皮膚に対して容易に固定することができる。
【００２７】
図５は、本発明の実施の形態における呼吸音計測器１０の他の構成例を示す図である。図５（ａ）は、生体に接する正面から見た呼吸音計測器１０の外形図の例である。図５（ｂ）は、呼吸音計測器１０の側面の断面図である。この呼吸音計測器１０の他の構成例では、図３の構造の外側に、ビニールなどの柔らかい膜２７０を、空気を漏らさないように付属させている。さらに、膜２７０の両側を貫通するように減圧ピストン２８０を設けている。
【００２８】
皮膚に密着させる際には、減圧ピストン２８０を用いて皮膚と呼吸音計測器１０の間を少し減圧する。これにより、呼吸音計測器１０と皮膚が密着するよう空気圧がかかるため、生体に動きがあるなどのようにサージカルテープなどでは十分な密着が困難な場合であっても、この呼吸音計測器１０によれば十分な密着を確保することができる。
【００２９】
［雑音低減器の構成］
図６は、本発明の第１の実施の形態における雑音低減器２０の一構成例を示す図である。この第１の実施の形態における雑音低減器２０は、パルス性成分検出部１３０と、パルス性成分除去部１４０と、時間周波数変換部１５０と、トーン性成分検出部１６０と、トーン性成分除去部１７０と、周波数時間変換部１８０とを備えている。
【００３０】
パルス性成分検出部１３０は、呼吸音計測器１０によって計測された計測呼吸信号からパルス性成分を検出するものである。ここで、パルス性成分とは、他の信号成分よりも極端に大きな極大値を有する信号成分であり、心拍音や他の治療装置の雑音の混入が主たる要因と考えられる。後述するように、パルス性成分検出部１３０は、計測呼吸信号における極大値を有する区間についてパルスらしさのスコアを計算することにより、パルス性成分として扱うべきか否かを判定する。
【００３１】
パルス性成分除去部１４０は、パルス性成分検出部１３０によって検出されたパルス性成分を計測呼吸信号から除去するものである。後述するように、パルス性成分除去部１４０は、検出されたパルス性成分を低減させるとともに、近傍の信号から生成した合成波形を加算することによりパルス性成分を除去する。
【００３２】
時間周波数変換部１５０は、パルス性成分除去部１４０によってパルス性成分が除去された呼吸信号を時間周波数変換するものである。後述するように、時間周波数変換部１５０は、例えば短時間フーリエ変換により時間周波数スペクトルに変換する。
【００３３】
トーン性成分検出部１６０は、時間周波数変換部１５０によって変換された時間周波数スペクトルからトーン性成分を検出するものである。ここで、トーン性成分とは、例えば音声の母音や楽音のように、短時間的には周期性を有するとみなすことができる信号成分を意味する。後述するように、トーン性成分検出部１６０は、時間周波数スペクトルの時間毎のピーク値を追跡することにより、トーン性成分として扱うべきか否かを判定する。
【００３４】
トーン性成分除去部１７０は、トーン性成分検出部１６０によって検出されたトーン性成分を時間周波数スペクトルから除去するものである。後述するように、トーン性成分除去部１７０は、検出されたトーン性成分をカットするような特定周波数成分除去フィルタにより実現される。
【００３５】
周波数時間変換部１８０は、トーン性成分除去部１７０によってトーン性成分が除去された時間周波数スペクトルに対して周波数時間変換を施すものである。後述するように、周波数時間変換部１８０は、例えば短時間逆フーリエ変換により周波数時間変換を行う。
【００３６】
［パルス性成分検出部の機能］
パルス性成分検出部１３０は、パルス性成分候補検出部１３１と、パルス性スコア計算部１３２と、パルス性判定部１３３とを備えている。パルス性成分候補検出部１３１は、呼吸音計測器１０によって計測された計測呼吸信号における極大値を含む区間をパルス性成分候補区間として検出するものである。パルス性スコア計算部１３２は、パルス性成分候補検出部１３１によって検出されたパルス性成分候補区間について「パルスらしさのスコア」を計算するものである。なお、このパルス性スコア計算部１３２は、特許請求の範囲に記載のスコア計算部の一例である。パルス性判定部１３３は、パルス性スコア計算部１３２によって計算されたパルスらしさのスコアが所定の閾値を満たすパルス性成分候補区間を検出区間として、その検出区間に含まれる信号をパルス性成分として判定するものである。
【００３７】
図７は、本発明の第１の実施の形態におけるパルス性成分候補検出部１３１によるパルス性成分候補区間の検出およびパルス性スコア計算部１３２によるパルスらしさのスコア計算の例を示す図である。図７（ａ）は、計測呼吸信号の例である。この計測呼吸信号には、呼吸音波形６０１とともに、パルス性成分６０２が含まれている。
【００３８】
パルス性成分候補検出部１３１は、例えば、数十ミリ秒程度の区間毎に信号の振幅６０３を計算し、図７（ｂ）のように、振幅６０３が十分に大きな極大値６０４となっている位置を検出する。そして、図７（ｃ）のように、この極大値６０４の近傍において所定の閾値６０５を超える区間をパルス性成分候補区間６０６として検出する。
【００３９】
パルス性スコア計算部１３２は、パルス性成分候補区間６０６の信号より、含まれる信号成分が除去すべきパルス性雑音であるか否かを示す「パルスらしさのスコア」を計算する。例えば、図７（ｄ）のように、パルス性成分候補区間６０６の最大振幅値６０７（ｘ0）、区間幅６０８（ｘ1）、最大値の両側における振幅の変化率６１１（ｘ2）および６１２（ｘ3）、零交差回数６１３（ｘ4）を特徴量として計算する。また、図７（ｅ）のように、パルス性成分候補区間６０６の短時間パワースペクトル６２０の係数（ｘ5乃至ｘ8）を特徴量として計算する。この例では、これら特徴量は９次元の特徴ベクトルｘ＝［ｘ0, ｘ1,・・・, ｘ8］となる。
【００４０】
この特徴ベクトルｘに含まれる特長量を統合することにより、パルスらしさのスコアＳが算出される。例えば、予め定められた荷重係数ｗ＝［ｗ0, ｗ1,・・・, ｗ8］を用いて次式のように荷重和をとることにより、パルスらしさのスコアＳが計算される。
【数１】
0005605204.tif 000002
【００４１】
荷重係数ｗを求めるためには、ヒューリスティックな方法としては、荷重係数ｗを変えながら多数のデータを処理し、結果が適正な程度になるよう経験的に定めていく方法が考えられる。また、学習による方法としては、集めたサンプルデータに「パルス性成分」または「それ以外」のラベルを付与し、「パルス性成分」グループのスコアを大きくしつつ、「それ以外」のグループのスコアが小さくなるよう荷重係数ｗを学習する方法が考えられる。学習法として最急降下法を用いる場合を例示すると、まずサンプルデータの番号をｋとし、そのサンプルデータのラベルをｚkとする。このとき、「パルス性成分」グループであれば「１」、「それ以外」グループであれば「−１」とする。そして、そのサンプルデータから得られるスコアをＳkとすると、シグモイド関数Ｓｉｇｍ（ｘ）を用いて、次式により示される評価関数Ｊ（ｗ）を最小にするように最急降下法により荷重係数ｗを決定する。
Ｊ（ｗ）＝Σk（ｚk − Ｓｉｇｍ（Ｓk））2
なお、上式において総和Σの範囲は、全サンプルデータである。
【００４２】
そして、パルス性判定部１３３は、以下のように所定の閾値Ｔを用いて、パルス性成分候補区間の信号成分がパルス性雑音であるか否かを判定する。パルス性雑音を含むパルス性成分候補区間は、パルス性成分の検出区間となる。
Ｓ≧Ｔ；  パルス性雑音
Ｓ＜Ｔ；  非パルス性雑音
【００４３】
なお、上述の例では線形荷重和によりパルスらしさのスコアＳを計算したが、非線形関数を用いて計算しても構わない。例えば、ｘnに対して、指数、対数、平方根、２乗などの非線形関数を適用したものをｘ'nとし、ｘ'nに対して上述の数１の式のような荷重和を計算する。その際、どのような非線形関数がよいかは、上述の場合と同様に多数のサンプルデータを集めてラベルを付与し、適正に区別できるような関数を経験的に決定することになる。
【００４４】
さらに、主たるパルス性雑音の要因が心拍によるものである場合、上述の特徴量に加えて、以下のような特徴量を利用することにより検出精度を向上させることができる。まず、図８（ａ）のような典型的な心拍信号の波形６３１を予め用意しておく。これは、例えば多数の心拍信号を採取し、それらの平均値を計算することにより得られる。パルス性雑音検出時には、パルス成分候補区間の極大値６０４の位置と、図８（ａ）の典型的な心拍信号の波形６３１の最大値６３２の位置を合わせる。そして、図８（ｂ）乃至（ｅ）のように典型的な心拍信号の波形６３１をいくつかのスケールに伸縮させて、それぞれのスケールでの心拍信号と入力信号との相関を取り、相関係数を生成する。これらの相関係数を特徴量として上述の特徴ベクトルｘに追加する。入力信号を時間ｔの関数ｆ（ｔ）とし、パルス性成分候補区間の端点をｔsおよびｔeとすると、相関係数ｒkは次式により計算される。この例では４つの相関係数
【数２】
0005605204.tif 000003
【００４５】
［パルス性成分除去部の機能］
パルス性成分除去部１４０は、信号低減部１４１と、波形合成部１４２と、波形加算部１４３とを備えている。信号低減部１４１は、パルス性成分検出部１３０によって検出された検出区間のパルス性成分の信号を計測呼吸信号において低減するものである。波形合成部１４２は、検出区間の近傍の信号から合成波形を生成するものである。波形加算部１４３は、波形合成部１４２によって生成された合成波形を計測呼吸信号に加算するものである。
【００４６】
信号低減部１４１は、図９（ａ）の検出区間のパルス性成分の信号を低減する際に、図９（ｂ）のように検出区間とその外側に設けられる遷移区間に対して低減のための荷重関数を乗じる。図９（ｂ）において、αは、典型的には０．０から０．１程度の小さな定数である。これにより、図９（ｃ）のように、検出区間のパルス性成分が低減された波形が得られる。
【００４７】
波形合成部１４２は、図９（ｃ）のパルス性成分が低減された波形において、検出区間を補償するために、図９（ｅ）のような合成波形を生成する。これは例えば、該当区間の前後の前区間および後区間より、検出区間と前後の遷移区間の合計長と同じ長さの信号を抽出し、それぞれに図９（ｄ）のような荷重関数を乗じた後に加算することにより得られる。すなわち、図９（ｃ）の前区間には図９（ｄ）の前区間に対応する荷重関数を乗じ、図９（ｃ）の後区間には図９（ｄ）の後区間に対応する荷重関数を乗じる。より具体的には、入力される信号波形を常に適切な長さのバッファに保存しながら処理していき、パルス性成分が検出された場合に、前区間および後区間に相当する位置の信号をそれぞれ別のバッファにコピーすることが考えられる。ここにいう適切な長さのバッファは、論理的にはパルス性成分の最大長の数倍程度、具体的には数秒程度に相当する容量を有することを想定する。
【００４８】
また、前区間および後区間の波形を上述のものよりも長めに抽出し、例えばそれらの相互相関値が最小となるように位相合わせを行い、位相が最もよく合う区間の波形を利用して、上述のような方法で合成波形を生成してもよい。
【００４９】
波形加算部１４３は、波形合成部１４２により生成された合成波形を、パルス性成分が低減された波形に加算することにより、図９（ｆ）のようなパルス成分除去波形を生成する。これは例えば、図９（ｇ）のような加算のための荷重関数を乗じてから加算することにより実現される。なお、図９（ｇ）の加算のための荷重関数は、図９（ｂ）の低減のための荷重関数と加えると常に１となる関数であり、互いに補完し合う関係にある。
【００５０】
［時間周波数変換部の機能］
時間周波数変換部１５０は、パルス性成分除去部１４０から供給された呼吸信号を時間周波数変換して、時間周波数信号Ｘ（ｔ，ｋ）として生成する。ここで、時間周波数変換としては、短時間フーリエ変換を用いることができる。これは、振幅成分と位相成分に分離して表現される。
【００５１】
時間周波数変換部１５０によって時間周波数変換された時間周波数信号は、例えば図１０のように表される。時間ｔは離散時間であり、周波数ｋは離散周波数である。時間ｔと周波数ｋの交点が時間周波数信号Ｘ（ｔ，ｋ）を示している。濃淡の濃さが時間周波数信号の強弱を示しており、濃い部分が強く、薄い部分が弱くなっている。すなわち、ある時間ｔを想定すると、時間周波数信号は周波数ｋに応じてある起伏を示している。そして、その起伏は時間の経過に応じて変化している。
【００５２】
時間周波数信号を模式的に表すと図１１のようになり、トーン性成分が横方向の線状の成分として現れることがわかる。したがって、トーン性成分は、時間毎の周波数スペクトルの極大値を追跡することにより検出することができる。
【００５３】
［トーン性成分検出部の機能］
トーン性成分検出部１６０は、時間周波数スペクトルの時間毎のピーク値（極大値）を追跡することにより、トーン性成分を検出する。トーン性成分検出部１６０は、スペクトルピーク検出部１６１と、スペクトルピーク追跡部１６２と、トーン性判定部１６３とを備えている。
【００５４】
スペクトルピーク検出部１６１は、時間周波数スペクトルの時間毎の極大値を検出する。例えば、図１２（ａ）のような時間周波数信号では、時刻Ａ乃至Ｄにおける振幅スペクトルは同図（ｂ）乃至（ｅ）のようになる。すなわち、時刻Ａではトーン性成分が含まれておらず、有意なピークは検出されず、なだらかな波形となる。時刻Ｂでは新たに１つのトーン性成分が発生し、対応する１個所の周波数の波形が極大値を示している。時刻Ｃでは新たにもう１つのトーン性成分が発生しており、対応する２個所の周波数の波形が極大値を示している。また、時刻Ｄでは１つのトーン性成分が消滅し、残ったトーン性成分に対応する１個所の周波数の波形が極大値を示している。
【００５５】
スペクトルピーク追跡部１６２は、スペクトルピーク検出部１６１によって検出された極大値の追跡を行う。スペクトルピーク検出部１６１が時刻ｔにおいて所定の閾値以上の極大値を検出した場合、スペクトルピーク追跡部１６２は直前の時刻ｔ−１において検出された極大値との対応関係を決定する。例えば、周波数の差が所定範囲内に収まり、かつ、振幅の差も所定範囲内に収まる場合には、対応関係があるものとする。
【００５６】
トーン性判定部１６３は、スペクトルピーク追跡部１６２によって対応づけられた極大値の信号成分がトーン性成分であるか否かを判定する。すなわち、スペクトルピーク追跡部１６２によって対応づけられた極大値が一定以上の時間に亘って連続している場合にはトーン性成分であると判定する。
【００５７】
［トーン性成分除去部の機能］
トーン性成分除去部１７０は、トーン性成分検出部１６０によって検出されたトーン性成分を時間周波数スペクトルから除去する。検出されたトーン性成分は図１２の太線にて示すものであり、簡単には、各時刻において図１３のようなトーン性成分の周波数を除去する特定周波数成分除去フィルタにより、該当する周波数成分のみを除去もしくは低減することができる。
【００５８】
［周波数時間変換部の機能］
周波数時間変換部１８０は、トーン性成分除去部１７０によってトーン性成分が除去された時間周波数スペクトルに対して周波数時間変換を施す。これは、例えば短時間逆フーリエ変換により実現することができる。これにより、当初の計測呼吸信号からトーン性成分が除去された信号が得られる。
【００５９】
［雑音低減器の動作］
図１４は、本発明の第１の実施の形態における雑音低減器２０の全体処理の流れを示すフローチャートの一例である。まず、呼吸音計測器１０によって計測された計測呼吸信号が取得される（ステップＳ８１１）。そして、パルス性成分検出部１３０によってパルス性成分が検出され（ステップＳ８２０）、その検出されたパルス性成分がパルス性成分除去部１４０によって除去される（ステップＳ８３０）。
【００６０】
また、パルス性成分が除去された信号が時間周波数変換部１５０によって時間周波数変換され、時間周波数スペクトルが得られる（ステップＳ８１４）。時間周波数スペクトルにおいてトーン性成分検出部１６０がトーン性成分を検出し（ステップＳ８５０）、検出されたトーン性成分をトーン性成分除去部１７０が除去する（ステップＳ８１６）。その後、周波数時間変換部１８０によって周波数時間変換が行われ（ステップＳ８１７）、当初の計測呼吸信号からトーン性成分が除去された信号が得られる。
【００６１】
図１５は、本発明の第１の実施の形態におけるパルス性成分検出処理（ステップＳ８２０）の流れを示すフローチャートの一例である。計測呼吸信号が入力されると（ステップＳ８２１）、パルス性成分候補検出部１３１は計測呼吸信号の振幅を計算し（ステップＳ８２２）、十分大きな極大値が得られるまでこれを繰り返す（ステップＳ８２３）。十分大きな極大値が得られると、パルス性成分候補検出部１３１は極大値の近傍において所定の閾値を超える区間をパルス性成分候補区間として検出する。
【００６２】
パルス性スコア計算部１３２は、パルス性成分候補区間について特徴量を計算する（ステップＳ８２４）。そして、計算された複数の特徴量を統合することにより、パルスらしさのスコアを算出する（ステップＳ８２５）。
【００６３】
パルス性判定部１３３は、パルスらしさのスコアが所定の閾値を超えていれば（ステップＳ８２６）パルス性成分であると判定し（ステップＳ８２７）、そのパルス性成分候補区間は検出区間となる。そうでなければ非パルス性成分であると判定される（ステップＳ８２８）。
【００６４】
図１６は、本発明の第１の実施の形態におけるパルス性成分除去処理（ステップＳ８３０）の流れを示すフローチャートの一例である。計測呼吸信号が入力されるとともにパルス性成分が検出されると（ステップＳ８３１）、信号低減部１４１は検出区間における信号を低減する（ステップＳ８３２）。
【００６５】
波形合成部１４２は、パルス性成分が低減された波形において検出区間を補償するために、検出区間の前後の前区間および後区間の波形を抽出し（ステップＳ８３３）、合成波形を生成する（ステップＳ８３４）。
【００６６】
そして、波形加算部１４３は、生成された合成波形を、パルス性成分が低減された波形に加算することにより（ステップＳ８３５）、パルス成分除去波形を生成する。
【００６７】
図１７は、本発明の第１の実施の形態におけるトーン性成分検出処理（ステップＳ８５０）の流れを示すフローチャートの一例である。スペクトルピーク検出部１６１によって時刻ｔにおける時間周波数スペクトルの周波数軸上のピークが検出されると（ステップＳ８５１）、スペクトルピーク追跡部１６２は直前の時刻ｔ−１において検出されたピークとの対応関係を決定する（ステップＳ８５２）。
【００６８】
時刻ｔにて新たに発生したピークがある場合（ステップＳ８５３）、そのピークの長さカウンタが用意され、その長さカウンタはゼロにリセットされる（ステップＳ８５４）。時刻ｔにて継続中のピークがある場合（ステップＳ８５５）、そのピークの長さカウンタが１つインクリメントされる（ステップＳ８５６）。
【００６９】
また、時刻ｔにて消滅したピークがある場合（ステップＳ８５７）、トーン性判定部１６３は、そのピークの長さカウンタの値が所定の閾値以上であれば（ステップＳ８５８）、トーン性成分であったと判定する（ステップＳ８５９）。一方、そのピークの長さカウンタの値が所定の閾値未満であれば（ステップＳ８５８）、トーン性成分でなかったと判定される。
【００７０】
この一連の動作を進めながら（ステップＳ８６１）続けることで、有意な長さを有するトーン性成分が検出されていくことになる。
【００７１】
このように、本発明の第１の実施の形態によれば、計測呼吸信号に含まれるパルス性成分およびトーン性成分が除去され、雑音の低減された呼吸信号を供給することができ、呼吸信号から呼吸状態を分析することが容易になる。
【００７２】
なお、この第１の実施の形態ではパルス性成分およびトーン性成分の両者を除去しているが、必要に応じて何れか一方のみを除去するように構成してもよい。すなわち、パルス性成分検出部１３０およびパルス性成分除去部１４０を省略してトーン性成分のみを除去するようにしてもよい。また、時間周波数変換部１５０、トーン性成分検出部１６０、トーン性成分除去部１７０および周波数時間変換部１８０を省略してパルス性成分のみを除去するようにしてもよい。
【００７３】
＜２．第２の実施の形態＞
［呼吸状態表示システムの構成］
図１８は、本発明の第２の実施の形態における呼吸状態表示システムの一構成例を示す図である。この第２の実施の形態における呼吸状態表示システムは、呼吸音計測器１０と、雑音低減器２０と、呼吸状態分析装置３０と、表示装置４０と、心拍波形計測器５０とを備えている。すなわち、第１の実施の形態における呼吸状態表示システムに心拍波形計測器５０を加えた構成となっている。呼吸音計測器１０、呼吸状態分析装置３０および表示装置４０については、第１の実施の形態において説明したものと同様のものであるため、説明を省略する。
【００７４】
心拍波形計測器５０は、生体の心拍波形を計測する計測器である。この心拍波形計測器５０は、例えば、パルスオキシメータや心電計、または、心拍音を採取するための加速度センサ等により実現することができる。
【００７５】
第２の実施の形態における雑音低減器２０は、心拍波形計測器５０において計測された心拍波形である計測心拍信号に基づいて、計測呼吸信号に含まれる心拍音を推定して、その心拍音を削減する。計測呼吸信号と計測心拍信号は同一の生体から取得されたものであり、計測心拍信号から推定された心拍音を計測呼吸信号から減算することにより、パルス性成分の雑音としての心拍音を削減する。
【００７６】
［雑音低減器の構成］
図１９は、本発明の第２の実施の形態における雑音低減器２０の一構成例を示す図である。この雑音低減器２０は、時間同期バッファ３３０と、時間同期器３４０と、心拍音推定器３５０と、減算器３６０と、心拍区間検出器３７０と、呼吸区間検出器３８０と、係数更新器３９０とを備えている。信号線１９には呼吸音計測器１０からの計測呼吸信号が入力される。信号線５９には心拍波形計測器５０からの計測心拍信号が入力される。
【００７７】
時間同期器３４０は、計測呼吸信号と計測心拍信号とのズレ量を計測して両者の同期を図るものである。時間同期バッファ３３０は、時間同期器３４０により計測されたズレ量に基づいて計測呼吸信号と計測心拍信号とを同期させるためのバッファである。この時間同期バッファ３３０によって同期化された呼吸信号は、信号線３３９を介して減算器３６０に供給される。なお、これら時間同期バッファ３３０および時間同期器３４０は、特許請求の範囲に記載の時間同期部の一例である。
【００７８】
心拍音推定器３５０は、計測呼吸信号に含まれる心拍音を計測心拍信号に基づいて推定するものである。すなわち、この心拍音推定器３５０は、電気的波形として得られた心拍波形を音に近い形に変化させるフィルタとしての役割を有する。この心拍音推定器３５０によって推定された心拍音は、信号線３５９を介して減算器３６０に供給される。この心拍音推定器３５０は、例えば、ＦＩＲ（Finite Impulse Response：有限インパルス応答）型フィルタにより実現することができる。このＦＩＲ型フィルタは、サンプル数をｎとし、計測心拍信号をｐ（ｎ）、推定心拍音をｐ＾（ｎ）、フィルタ係数をｆ（ｎ）、フィルタ係数のタップ長をＫとして、タップ番号ｋについて次式のように総和演算を行う。なお、タップ番号ｋは、０からＫ−１の整数値を示す。
【数３】
0005605204.tif 000004
【００７９】
減算器３６０は、計測呼吸信号から推定心拍音を減算するものである。ここで、時間同期バッファ３３０から供給された計測呼吸信号をｘ（ｎ）、心拍音推定器３５０によって推定された推定心拍音をｐ＾（ｎ）とすると、減算器３６０から出力される心拍音低減呼吸信号ｅ（ｎ）は次式により表される。
【数４】
0005605204.tif 000005
【００８０】
心拍区間検出器３７０は、計測呼吸信号において心拍音が含まれる区間である心拍区間を、計測心拍信号に基づいて検出するものである。心拍区間であるか否かの情報は、信号線３７９を介して係数更新器３９０に供給される。呼吸区間検出器３８０は、計測呼吸信号において呼吸音が含まれる区間である呼吸区間を、減算器３６０から出力された心拍音低減呼吸信号に基づいて検出するものである。呼吸区間であるか否かの情報は、信号線３８９を介して係数更新器３９０に供給される。なお、心拍区間検出器３７０は、特許請求の範囲に記載の心拍区間検出部の一例である。また、呼吸区間検出器３８０は、特許請求の範囲に記載の呼吸区間検出部の一例である。
【００８１】
係数更新器３９０は、心拍音推定器３５０におけるフィルタの係数を更新するものである。フィルタの係数の更新は、フィルタ出力である推定心拍音ｐ＾（ｎ）と計測呼吸信号ｘ（ｎ）との二乗平均誤差が最小となるように行われる。すなわち、推定心拍音ｐ＾（ｎ）と計測呼吸信号ｘ（ｎ）の差ｅ（ｎ）の二乗平均誤差を評価関数Ｊとして、次式により定義される。
【数５】
0005605204.tif 000006
【００８２】
上述の数３に数５を代入して、ｆを定数として偏微分すると、以下のように係数ｆを更新するための式が得られる。
ｆ（ｎ＋１）＝ｆ（ｎ）＋μｅ（ｎ）ｘ（ｎ−ｋ）
ここで、μは収束定数であり、経験的に定数を定めてもよく、また、学習同定法を用いて入力信号の状態に合わせて変化させるようにしてもよい。また、ｘ（ｎ−ｋ）は呼吸音のない心拍音である。生体において呼吸を意識的に数秒程度止めることにより、呼吸音を含まない心拍音信号を採取可能であり、これを初期値としてフィルタ係数を生成することができる。
【００８３】
この係数更新器３９０は、非呼吸区間かつ心拍区間の信号を利用してフィルタ係数の更新を行う。そのため、心拍区間検出器３７０および呼吸区間検出器３８０からの情報を受け、呼吸区間ではなく、かつ、心拍区間であるタイミングでフィルタ係数の更新を行う。これにより、呼吸音と心拍音が重なっていない信号部分を利用して計数を更新することができ、心拍音推定器３５０においてより雑音の少ない心拍音推定を実現することができる。なお、この係数更新器３９０は、特許請求の範囲に記載の係数更新部の一例である。
【００８４】
［雑音低減器の処理概要］
図２０は、本発明の第２の実施の形態における雑音低減器２０の処理の概要を示す図である。
【００８５】
心拍波形計測器５０から信号線５９を介して入力された計測心拍信号は、心拍音推定器３５０によって心拍音が推定され、信号線３５９を介して減算器３６０に供給される。呼吸音計測器１０から信号線１９を介して入力された計測呼吸信号は、時間同期バッファ３３０および時間同期器３４０によって同期化されて信号線３３９を介して減算器３６０に供給される。減算器３６０では、同期化呼吸信号から推定心拍音が減算されて、心拍音の低減された呼吸信号が出力される。
【００８６】
［時間同期器の構成］
図２１は、本発明の第２の実施の形態における時間同期器３４０の一構成例を示す図である。この時間同期器３４０は、絶対値生成部３４１および３４２と、ローパスフィルタ３４３および３４４と、可変遅延部３４５と、減算器３４６と、最小値探索部３４７とを備えている。
【００８７】
絶対値生成部３４１は、時間同期バッファ３３０から信号線３３９を介して供給された計測呼吸信号の絶対値を生成するものである。ローパスフィルタ３４３は、絶対値生成部３４１の出力の低周波数成分のみを通過させるフィルタである。これにより、計測呼吸信号から高周波成分を除去した波形が得られる。
【００８８】
絶対値生成部３４２は、心拍波形計測器５０から信号線５９を介して入力された計測心拍信号の絶対値を生成するものである。ローパスフィルタ３４４は、絶対値生成部３４２の出力の低周波数成分のみを通過させるフィルタである。これにより、計測心拍信号から高周波成分を除去した波形が得られる。
【００８９】
可変遅延部３４５は、最小値探索部３４７からの指示に従ってローパスフィルタ３４４の出力を遅延させるものである。また、この可変遅延部３４５は、遅延させた時間に相当する時間ズレ量を、信号線３４９を介して時間同期バッファ３３０に供給する。
【００９０】
減算器３４６は、ローパスフィルタ３４３の出力と可変遅延部３４５によって遅延されたローパスフィルタ３４４の出力との差分を生成するものである。
【００９１】
最小値探索部３４７は、減算器３４６によって生成された差分が最小値になる時間ズレ量を探索するものである。すなわち、この最小値探索部３４７が、可変遅延部３４５に対して指示する遅延時間を順次変化させ、減算器３４６によって生成された差分が最小値になった際に、その遅延時間が可変遅延部３４５から時間ズレ量として出力される。
【００９２】
［時間同期バッファの構成］
図２２は、本発明の第２の実施の形態における時間同期バッファ３３０の一構成例を示す図である。この時間同期バッファ３３０は、複数段のＦＩＦＯバッファ３３１と、選択器３３８とを備える。
【００９３】
ＦＩＦＯバッファ３３１は、呼吸音計測器１０から信号線１９を介して入力された計測呼吸信号を順次保持する先入れ先出し（ＦＩＦＯ：First-In First-Out）型バッファである。このＦＩＦＯバッファ３３１には所定の時間間隔毎に計測呼吸信号が入力され、新たな計測呼吸信号が入力される度に１段ずつシフトされていく。したがって、ＦＩＦＯバッファ３３１の各段には、所定の時間間隔の定数倍の遅延を有する計測呼吸信号が保持される。このＦＩＦＯバッファ３３１は各段から値を読み出すことができるように構成されており、それらの値は選択器３３８に供給される。
【００９４】
選択器３３８は、ＦＩＦＯバッファ３３１の各段に保持されている値の何れか１つを選択するものである。この選択器３３８には時間同期器３４０から信号線３４９を介して時間ズレ量が供給されており、この時間ズレ量に対応するＦＩＦＯバッファ３３１の段に保持されている値が選択され、信号線３３９に出力される。すなわち、時間同期器３４０によって指示された時間ズレ量の遅延を有する計測呼吸信号が信号線３３９を介して出力される。
【００９５】
［心拍区間検出器の構成］
図２３は、本発明の第２の実施の形態における心拍区間検出器３７０の一構成例を示す図である。この心拍区間検出器３７０は、絶対値生成部３７２と、ローパスフィルタ３７３と、区間検出部３７４とを備えている。
【００９６】
絶対値生成部３７２は、心拍波形計測器５０から信号線５９を介して入力された計測心拍信号の絶対値を生成するものである。ローパスフィルタ３７３は、絶対値生成部３７２の出力の低周波数成分のみを通過させるフィルタである。これにより、計測心拍信号から高周波成分を除去した波形が得られる。
【００９７】
区間検出部３７４は、ローパスフィルタ３７３から出力された心拍信号において所定の閾値を超える区間を検出するものである。すなわち、この区間検出部３７４は、所定の閾値を超えてから再び所定の閾値を下回るまでの区間を心拍区間として検出する。ここで、所定の閾値は、例えば、平均的なピーク値に対して１割程度を想定することができる。この区間検出部３７４によって検出された心拍区間か否かの情報は信号線３７９を介して係数更新器３９０に供給される。
【００９８】
［呼吸区間検出器の構成］
図２４は、本発明の第２の実施の形態における呼吸区間検出器３８０の一構成例を示す図である。この呼吸区間検出器３８０は、バンドパスフィルタ３８１と、絶対値生成部３８２と、ローパスフィルタ３８３と、区間検出部３８４とを備えている。
【００９９】
バンドパスフィルタ３８１は、減算器３６０から信号線３６９を介して出力された心拍音低減呼吸信号のうち所定の周波数帯域の信号成分を通過させるフィルタである。ここで、呼吸音の帯域が２ＫＨｚ程度までであり、心拍音が１００Ｈｚ以下であることを考慮すると、所定の周波数帯域としては、例えば１００Ｈｚから２ＫＨｚの周波数帯域が想定される。
【０１００】
絶対値生成部３８２は、バンドパスフィルタ３８１を通過した信号の絶対値を生成するものである。ローパスフィルタ３８３は、絶対値生成部３８２の出力の低周波数成分のみを通過させるフィルタである。このローパスフィルタ３８３において通過される基準となる周波数としては、生体の呼吸頻度を考慮すると、例えば５Ｈｚ程度を想定することができる。これにより、心拍音低減呼吸信号から呼吸区間検出に必要な成分を抽出した波形が得られる。
【０１０１】
区間検出部３８４は、ローパスフィルタ３８３から出力された呼吸信号において所定の閾値を超える区間を検出するものである。すなわち、この区間検出部３８４は、所定の閾値を超えてから再び所定の閾値を下回るまでの区間を心拍区間として検出する。ここで、所定の閾値は、例えば、平均的なピーク値に対して１割程度を想定することができる。この区間検出部３８４によって検出された呼吸区間か否かの情報は信号線３８９を介して係数更新器３９０に供給される。
【０１０２】
［雑音低減器の動作］
図２５は、本発明の第２の実施の形態における雑音低減器２０の全体処理の流れを示すフローチャートの一例である。まず、呼吸音計測器１０によって計測された計測呼吸信号が取得される（ステップＳ９１１）。また、心拍波形計測器５０によって計測された計測心拍信号が取得される（ステップＳ９１２）。そして、時間同期バッファ３３０および時間同期器３４０によって、計測呼吸信号と計測心拍信号とが時間同期化される（ステップＳ９１３）。
【０１０３】
また、心拍音推定器３５０が、計測呼吸信号に含まれる心拍音を計測心拍信号に基づいて推定して、推定心拍音を出力する（ステップＳ９１４）。そして、減算器３６０が、計測呼吸信号から推定心拍音を減算する（ステップＳ９１５）。これにより、心拍音低減呼吸信号が得られる。
【０１０４】
図２６は、本発明の第２の実施の形態におけるフィルタ更新処理の流れを示すフローチャートの一例である。まず、呼吸区間検出器３８０が、計測呼吸信号における呼吸区間を心拍音低減呼吸信号に基づいて検出する（ステップＳ９２１）。また、心拍区間検出器３７０が、計測呼吸信号における心拍区間を計測心拍信号に基づいて検出する（ステップＳ９２２）。
【０１０５】
そして、心拍区間であり、かつ、非呼吸区間である場合において（ステップＳ９２３）、係数更新器３９０が、心拍音推定器３５０におけるフィルタの係数を更新する（ステップＳ９２４）。
【０１０６】
これらフィルタ更新処理は、上述の雑音低減器２０の全体処理と並行して常時繰り返される。これにより、生体からの呼吸信号取得の際に、生体の状態に合わせて心拍音を除去することができる。
【０１０７】
このように、本発明の第２の実施の形態によれば、計測呼吸信号に含まれる心拍音が除去され、雑音の低減された呼吸信号を供給することができ、呼吸信号から呼吸状態を分析することが容易になる。
【０１０８】
なお、本発明の実施の形態は本発明を具現化するための一例を示したものであり、本発明の実施の形態において明示したように、本発明の実施の形態における事項と、特許請求の範囲における発明特定事項とはそれぞれ対応関係を有する。同様に、特許請求の範囲における発明特定事項と、これと同一名称を付した本発明の実施の形態における事項とはそれぞれ対応関係を有する。ただし、本発明は実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において実施の形態に種々の変形を施すことにより具現化することができる。
【０１０９】
また、本発明の実施の形態において説明した処理手順は、これら一連の手順を有する方法として捉えてもよく、また、これら一連の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム乃至そのプログラムを記憶する記録媒体として捉えてもよい。この記録媒体として、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＭＤ（MiniDisc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、メモリカード、ブルーレイディスク（Blu-ray Disc（登録商標））等を用いることができる。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  呼吸音計測器
２０  雑音低減器
３０  呼吸状態分析装置
４０  表示装置
５０  心拍波形計測器
１３０  パルス性成分検出部
１３１  パルス性成分候補検出部
１３２  パルス性スコア計算部
１３３  パルス性判定部
１４０  パルス性成分除去部
１４１  信号低減部
１４２  波形合成部
１４３  波形加算部
１５０  時間周波数変換部
１６０  トーン性成分検出部
１６１  スペクトルピーク検出部
１６２  スペクトルピーク追跡部
１６３  トーン性判定部
１７０  トーン性成分除去部
１８０  周波数時間変換部
２１０  マイクロフォン
２２０  スポンジ膜
２３０  柔弾性体
２４０  硬質ケース
２５０  コネクタ
２７０  膜
２８０  減圧ピストン
３３０  時間同期バッファ
３３１  ＦＩＦＯバッファ
３３８  選択器
３４０  時間同期器
３４１、３４２、３７２、３８２  絶対値生成部
３４３、３４４、３７３、３８３  ローパスフィルタ
３４５  可変遅延部
３４６  減算器
３４７  最小値探索部
３５０  心拍音推定器
３６０  減算器
３７０  心拍区間検出器
３７４、３８４  区間検出部
３８０  呼吸区間検出器
３８１  バンドパスフィルタ
３９０  係数更新器
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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