(57)【要約】【課題】  必ずしも波形消失の確認を行う必要がなく、高精度でありながら、ＡＢＲの検査所要時間を大幅に短縮することができる聴覚閾値推定装置を提供する。【解決手段】  聴覚閾値推定装置は、音刺激が与えられた被験者から取得した電位波形を示す波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去するノイズ除去部と、ノイズ除去部によってノイズ成分が除去されたノイズ除去後波形データにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定部とを備える。閾値判定部は、ノイズ除去後波形データについて、Ｖ波成分の振幅値から刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式を求め、この２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、この１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定する。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
聴性脳幹反応検査に用いられる聴覚閾値を推定する聴覚閾値推定装置において、
音刺激が与えられた被験者から取得した電位波形を示す波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去するノイズ除去手段と、
前記ノイズ除去手段によってノイズ成分が除去されたノイズ除去後波形データにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定手段とを備え、
前記閾値判定手段は、前記ノイズ除去後波形データについて、Ｖ波成分の振幅値から刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式を求め、前記２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、前記１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定することを特徴とする聴覚閾値推定装置。
【請求項２】
前記閾値判定手段は、刺激音圧を異ならせて少なくとも２回且つ高々４回の測定によって前記被験者から取得された前記波形データに基づく複数の前記ノイズ除去後波形データに基づいて聴覚閾値の推定値を判定することを特徴とする請求項１記載の聴覚閾値推定装置。
【請求項３】
前記ノイズ除去手段は、前記波形データに含まれるトレンド成分に対応する３次多項式による近似曲線を求めて前記トレンド成分を抽出して除去するとともに、前記トレンド成分が除去された波形データに対して最大エントロピー法を適用してホワイトノイズ成分を抽出して除去することを特徴とする請求項１記載の聴覚閾値推定装置。
【請求項４】
前記被験者から取得されて所定の記録手段に記録された前記波形データに対して、予め探索した予想される波形の出現範囲且つ所定のデータ長にリサンプリングする波形リサンプリング手段を備え、
前記ノイズ除去手段は、前記波形リサンプリング手段によってリサンブリングされた波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去することを特徴とする請求項１記載の聴覚閾値推定装置。
【請求項５】
聴性脳幹反応検査に用いられる聴覚閾値を推定する聴覚閾値推定方法において、
信号処理を行うプロセッサが、音刺激が与えられた被験者から取得した電位波形を示す波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去するノイズ除去工程と、
前記プロセッサが、前記ノイズ除去工程にてノイズ成分が除去されたノイズ除去後波形データにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定工程とを備え、
前記閾値判定工程では、前記プロセッサが、前記ノイズ除去後波形データについて、Ｖ波成分の振幅値から刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式を求め、前記２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、前記１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定することを特徴とする聴覚閾値推定方法。
【請求項６】
聴性脳幹反応検査に用いられる聴覚閾値を推定するコンピュータ実行可能な聴覚閾値推定プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
音刺激が与えられた被験者から取得した電位波形を示す波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去するノイズ除去手段、及び、
前記ノイズ除去手段によってノイズ成分が除去されたノイズ除去後波形データにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定手段として機能させ、
前記閾値判定手段が、前記ノイズ除去後波形データについて、Ｖ波成分の振幅値から刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式を求め、前記２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、前記１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定するように、前記コンピュータを機能させることを特徴とする聴覚閾値推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、聴性脳幹反応（Auditory Brainstem Response；ＡＢＲ）の検査に用いて好適な聴覚閾値推定装置、聴覚閾値推定方法及び聴覚閾値推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＡＢＲとは、蝸牛神経及び脳幹部聴覚路由来の反応であり、聴覚障害の確定診断のための聴覚閾値の判定検査などに使用されている。この検査は、被験者に対して音刺激を与えて聴覚神経系を興奮させ、その音刺激から１０ｍ秒の間に発生する脳幹部での６〜７個の電位を、頭皮上に載置された導出電極経由で取得し、記録することによって行われる。具体的には、ＡＢＲに基づく測定波形は、聴神経起源のＩ波、蝸牛神経核（延髄）起源のＩＩ波、上オリーブ複合核（橋）起源のＩＩＩ波、外側毛帯（橋）起源のＩＶ波、下丘（中脳）起源のＶ波、内側膝状体起源のＶＩ波、及び、聴皮質起源のＶＩＩ波に大別される。ＡＢＲによる聴覚閾値の判定は、各波形の潜時や消失を求めることによって行うことができる。
【０００３】
このように、ＡＢＲは、各波形の起源も明らかにされており、極めて再現性のよい安定した波形を得ることができるため、診断的価値が極めて高く、難聴や脳幹障害の診断といった臨床検査及び臨床研究領域において広く普及している。また、ＡＢＲは、その波形が被験者の意識レベルや睡眠状態等の影響を受けにくく、新生児から成人まで適応範囲が広いという利点を有し、乳幼児の聴覚障害のスクリーニングにも使用される他、法的脳死判定における脳幹脳死の判定のためにも使用されている。
【０００４】
このようなＡＢＲに関する研究としては、非特許文献１のようにカルマンフィルタやウェーブレット変換を応用したものがある。しかしながら、この技術は、波形の特徴を抽出して波形の有無を判断するものであり、正確にＡＢＲに基づく波形を記録するものではない。また、刺激音圧の変化に対するＶ波潜時を求め、これに基づいて聴覚閾値を推定する手法も提案されている（非特許文献２を参照）。さらに、本願発明者も、波形に含まれるノイズ成分を解析することによって聴覚閾値を推定する手法を提案している（非特許文献３）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】井川信子、谷萩隆嗣、「カルマンフィルタを適用した最小分散推定による聴性脳幹反応波形の伝達関数の推定と特徴抽出」、Journal of Signal Processing（信号処理）、２００４年、８巻、４号、３３５〜３４９頁
【非特許文献２】横田進、榎本英雄、栗原ななみ、山田浩美、蟹川節子、飯田昌男、「聴性脳幹反応Ｖ波潜時計測値の信頼性評価」、医学検査、２０１２年、６１巻、６号、９７９〜９８５頁
【非特許文献３】大江宏康、中田晶子、奥泉祐子、中出祐介、高村利治、酒井佳夫、和田隆志、「ノイズ処理技術を応用した聴性脳幹反応(ABR)による幼児の聴覚閾値測定推定法の試み」、臨床病理、２０１０年、５８巻（補冊）、２０４頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、ＡＢＲによる聴覚閾値の検査は、一般に、ＡＢＲ波形の消失を確認して判定している。しかしながら、ＡＢＲは、刺激から反応までの伝導系路が短く、基線の動揺等の回避不可能なアーチファクトが混在し、これに起因して、波形振幅を正確に計測することができない状況が頻繁に発生するという問題がある。そのため、ＡＢＲによる検査においては、聴覚閾値を決定するために、刺激音圧を少しずつ変化させながら波形記録を何度も繰り返し行う必要があった。具体的には、この検査においては、図９に示すように、最大刺激音圧から測定を開始し、徐々に刺激音圧を下げていきながら、各刺激音圧を与えた場合における波形の消失の有無を確認するという作業によるカスケード方式の波形記録を繰り返し行い、聴覚閾値を決定していた。したがって、この検査は、３０分から１時間以上という長い所要時間を要する検査となり、例えば、健常な新生児の場合には、通常、片側の聴覚閾値を決定するためだけに、少なくとも１３回以上もの測定を繰り返し行う必要があった。また、新生児や乳幼児の聴覚障害の確定診断に適用する場合には、長い検査所要時間を鑑み、一般に睡眠剤を用いて被験者を眠らせた状態で行う必要があった。
【０００７】
さらに、ＡＢＲによる検査は、その実施や結果の判定に経験が必要であり、検査途中で被験者が覚醒してしまった場合など、検査が中断した場合には、聴覚閾値を決定することができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、必ずしも波形消失の確認を行う必要がなく、高精度でありながら、ＡＢＲの検査所要時間を大幅に短縮することができ、被験者の負担を軽減することができる聴覚閾値推定装置、聴覚閾値推定方法及び聴覚閾値推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願発明者は、波形に含まれるノイズ成分を有効に除去する数学的手法について鋭意研究を行った結果、最適にノイズ成分を除去する手法を見出し、本発明を完成させるに至った。
【００１０】
すなわち、上述した目的を達成する本発明にかかる聴覚閾値推定装置は、聴性脳幹反応検査に用いられる聴覚閾値を推定する聴覚閾値推定装置において、音刺激が与えられた被験者から取得した電位波形を示す波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去するノイズ除去手段と、前記ノイズ除去手段によってノイズ成分が除去されたノイズ除去後波形データにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定手段とを備え、前記閾値判定手段は、前記ノイズ除去後波形データについて、Ｖ波成分の振幅値から刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式を求め、前記２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、前記１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定することを特徴としている。
【００１１】
また、上述した目的を達成する本発明にかかる聴覚閾値推定方法は、聴性脳幹反応検査に用いられる聴覚閾値を推定する聴覚閾値推定方法において、信号処理を行うプロセッサが、音刺激が与えられた被験者から取得した電位波形を示す波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去するノイズ除去工程と、前記プロセッサが、前記ノイズ除去工程にてノイズ成分が除去されたノイズ除去後波形データにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定工程とを備え、前記閾値判定工程では、前記プロセッサが、前記ノイズ除去後波形データについて、Ｖ波成分の振幅値から刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式を求め、前記２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、前記１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定することを特徴としている。
【００１２】
さらに、上述した目的を達成する本発明にかかる聴覚閾値推定プログラムは、聴性脳幹反応検査に用いられる聴覚閾値を推定するコンピュータ実行可能な聴覚閾値推定プログラムにおいて、前記コンピュータを、音刺激が与えられた被験者から取得した電位波形を示す波形データに含まれるノイズ成分を抽出して除去するノイズ除去手段、及び、前記ノイズ除去手段によってノイズ成分が除去されたノイズ除去後波形データにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定手段として機能させ、前記閾値判定手段が、前記ノイズ除去後波形データについて、Ｖ波成分の振幅値から刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式を求め、前記２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、前記１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定するように、前記コンピュータを機能させることを特徴としている。
【００１３】
このような本発明にかかる聴覚閾値推定装置、聴覚閾値推定方法及び聴覚閾値推定プログラムは、ノイズ成分が除去された波形データについて、刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す所定の２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式を求め、この１次近似式に基づいて聴覚閾値を推定することから、ノイズの影響が大きく測定困難となる小刺激音圧領域においても、聴覚閾値を１次近似式によって容易に求めることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明においては、刺激音圧に対する聴覚閾値特性を示す２次多項近似式に基づく１次近似式によって聴覚閾値を求めることから、必ずしも波形消失の確認を行う必要がなく、高精度でありながら、ＡＢＲの検査所要時間を大幅に短縮することができ、被験者の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態として示す聴覚閾値推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態として示す聴覚閾値推定装置におけるノイズ除去処理の内容を説明するための図である。
【図３】ノイズ除去処理前後における聴覚閾値曲線を示す図である。
【図４】離散型Meyerのウェーブレット変換による多重解像度解析を適用した場合における聴覚閾値曲線を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態として示す聴覚閾値推定装置にて用いる２次多項近似式による聴覚閾値曲線を示す図である。
【図６】６０ｄＢＨＬ以下の範囲で４つのレベルの刺激音圧を与えたときの各被験者のＶ波成分の振幅値を刺激音圧に対してプロットした図である。
【図７】図６に示す各Ｖ波成分の振幅値の平均値を刺激音圧に対してプロットした図であり、本発明の実施の形態として示す聴覚閾値推定装置にて用いる１次近似式の例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態として示す聴覚閾値推定装置における聴覚閾値の推定手法の流れを示す図である。
【図９】異なる刺激音圧を与えたときのＡＢＲ波形の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
この実施の形態は、聴性脳幹反応（Auditory Brainstem
Response；ＡＢＲ）の検査に用いて好適な聴覚閾値推定装置である。特に、この聴覚閾値推定装置は、ＡＢＲ波形に含まれるノイズ成分を適切に除去する手法を確立し、且つ、波形のＶ波成分の刺激音圧に対する依存特性を同定したことにより、波形消失の確認を行う必要をなくし、高精度でありながら、ＡＢＲの測定回数を大幅に削減したものである。
【００１８】
図１に、本発明の実施の形態として示す聴覚閾値推定装置の処理をブロックとして表した構成を示している。すなわち、聴覚閾値推定装置は、音刺激が与えられた被験者の脳波の電位波形信号を入力して記録する入力部１と、この入力部１を介して入力されて記録された波形データをリサンプリングする波形リサンプリング部２と、この波形リサンプリング部２によってリサンブリングされた波形データに対して所定のノイズ除去処理を施すノイズ除去部３と、このノイズ除去部３によってノイズ成分が除去された波形データに基づいて聴覚閾値の推定値を判定する閾値判定部４とを備える。なお、これら各部のうち、少なくとも、波形リサンプリング部２、ノイズ除去部３及び閾値判定部４は、例えば、信号処理を行うコンピュータにおけるＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリ等のハードウェアを用いて実行可能なＤＬＬ（Dynamic Link Library）等のプログラムとして実装したり、コンピュータに装着可能な拡張ボードに搭載されたＤＳＰ（Digital Processing Unit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の専用プロセッサを用いて実装したりすることができる。
【００１９】
入力部１は、例えば、既存のＡＢＲ検査において用いられるのと同様に、音刺激が与えられた被験者の頭皮上に載置された導出電極を介して取得される脳幹部での電位を示す電位波形信号を入力する。入力部１は、入力された電位波形信号に対して例えばＡ／Ｄ変換等の処理を施し、波形データを図示しないハードディスクや任意の記録媒体といった記録手段に記録する。
【００２０】
波形リサンプリング部２は、入力部１を介して入力されて記録手段に記録された波形データを読み出し、予め探索した予想される波形の出現範囲且つ所定のデータ長にリサンプリングする。このとき、波形リサンプリング部２は、いわゆる標本化定理に則り、必要とされるデータ長の２倍長のデータをリサンプリングすることはいうまでもない。すなわち、波形リサンプリング部２は、予め探索して決定した固有の条件設定に基づいて波形データをリサンプリングすることにより、刺激音圧に由来する掃引時間ゼロでのピークパルスとＶＩ波以降の上位脳幹成分波形との混入を除去するための観測窓として機能する絶対的フィルタリングとして作用し、以後の処理の結果の精度に影響を及ぼす。
【００２１】
ノイズ除去部３は、波形リサンプリング部２によってリサンプリングされた波形データを原波形データとして、これを分解し、トレンド成分やホワイトノイズ成分を正確に抽出して同定し、原波形データから除去する。
【００２２】
具体的には、ノイズ除去部３は、まず、例えば図２（Ａ）に示すような原波形データＯＤを入力する。なお、図２（Ａ）に示す原波形データＯＤは、現実に３５ｄＢの刺激音圧によって得られた波形をリサンプリングした例を示している。このような小さい刺激音圧に対する波形は、Ｉ波〜ＶＩＩ波ともに各ピークが判別不可能な程度に低振幅電位となり、ＳＮ比がかなり低下したものとなる。ノイズ除去部３は、このような原波形データＯＤを入力すると、図２（Ｂ）に示すようなトレンド成分ＴＤを抽出し、原波形データＯＤから除去する。このトレンド成分ＴＤの抽出及び除去は、例えば、原波形データＯＤからトレンド成分ＴＤに対応する３次多項式による近似曲線を求め、この３次多項近似式を原波形データＯＤから除去することによって行うことができる。ただし、このトレンド成分ＴＤの抽出及び除去は、刺激音圧によるアーチファクトの除去を目的としていることから、この方法に限定されるものではなく、後述する最大エントロピー法による周波数解析に基づいて行ってもよい。
【００２３】
そして、ノイズ除去部３は、図２（Ｃ）に示すようなトレンド成分ＴＤが除去された波形データＭＤの周波数解析を行い、図２（Ｄ）に示すようなホワイトノイズ成分ＮＤを抽出して除去する。具体的には、ノイズ除去部３は、最大エントロピー法(Maximum Entropy Method；ＭＥＭ)という数学的手法を利用する。最大エントロピー法は、統計的なモデルである自己回帰モデルをデータ関数から推定してそのモデル係数からスペクトルを推定するものであり、データ長が短いデータから分解能の高い安定したスペクトル解析を行うことができるため、ＡＢＲ波形のようなデータ長が短いデータの解析に有利である。
【００２４】
ノイズ除去部３は、本願発明者による上述した非特許文献３に詳述されているようなBurgの最大エントロピー法アルゴリズム（自己回帰（ＡＲ）法Burgアルゴリズム）によるスペクトル解析を行い、最適次数の設定と、自己相関法による残差解析とを経ることにより、ホワイトノイズ成分を同定して除去する。すなわち、ノイズ除去部３は、同アルゴリズムに基づくスペクトル解析を行い、非線形最小二乗法によるあてはめ曲線を作成し、図２（Ｅ）に示すようなノイズが除去された波形データＰＤを再構成する。なお、最大エントロピー法の設定次数や波形再構成のためのピークパワースペクトルの選択（モード設定）は、予め探索して決定したノイズ処理に最適化された条件設定に基づいて行われる。また、ノイズ除去部３は、残差解析、すなわち、ノイズが除去された波形データＰＤの妥当性の検証として、抽出したホワイトノイズ成分ＮＤの自己相関関数を計算し、減衰振動等の過剰なフィルタリングの有無を可視化することによって行う。これにより、波形データＰＤは、全てのノイズが除去され、Ｖ波を含むＡＢＲ波形の振幅を正確に計測することが可能なものとなる。ノイズ除去部３は、生成したノイズ除去後の波形データＰＤを閾値判定部４に供給する。
【００２５】
閾値判定部４は、ノイズ除去部３によってノイズ除去処理が施された波形データＰＤに基づいて聴覚閾値を判定する。具体的には、閾値判定部４は、波形データＰＤにおけるＶ波成分の振幅の有無に基づいて、本願独自の閾値推定アルゴリズムにあてはめて聴覚閾値の推定値を判定する。
【００２６】
ここで、閾値推定アルゴリズムは、詳細は後述するが、上述したノイズ除去部３によるノイズ除去処理を行うことによって波形データＰＤのＳＮ比を極めて低くすることができたことにより、ＡＢＲ波形におけるＶ波成分と刺激音圧との関係を明らかにし、刺激音圧に対する聴覚閾値特性を同定することができたことから考えられたものである。具体的には、閾値推定アルゴリズムは、波形データＰＤについて、刺激音圧に対する聴覚閾値特性が２次多項近似式に同定することができることに基づいて構成されており、さらに、かかる刺激音圧依存特性が、ＡＢＲ波形におけるＶ波消失音圧の約７０ｄＢＨＬ以下の範囲では直線的な特性に近似できることに着目して構成されている。閾値判定部４は、このような本願独自の閾値推定アルゴリズムを用い、Ｖ波成分の振幅値から求めた２次多項近似式による聴覚閾値曲線に基づいて求められる１次近似式に基づいて、聴覚閾値の推定値を判定する。
【００２７】
以下、このような聴覚閾値推定装置を発明するに至った本願発明者による実験内容及びその実験結果を示しながら、聴覚閾値推定装置の詳細及びその有効性について説明する。
【００２８】
本願発明者は、現実に複数の被験者から取得したＡＢＲ波形に含まれるノイズ成分を解析し、計測に影響を及ぼすノイズ成分を除去した波形データから、聴覚閾値を推定する手法の確立を試みた。被験者としては、検査依頼があった健常症例、男児６例及び女児７例（平均年齢：１歳８．５か月、９５％信頼区間：１歳６．８〜１０．２か月）の合計１３例の記録を対象とした。
【００２９】
ＡＢＲ波形のノイズ除去処理としては、３次多項式近似によるトレンド成分の抽出及び除去を行うとともに、自己回帰（ＡＲ）法Burgアルゴリズム）によるスペクトル解析に基づくホワイトノイズ成分の抽出及び除去を行った。これは、上述したノイズ除去部３における処理に相当する。また、ＡＢＲ波形の詳細な解析は、Meyerのウェーブレット変換による多重解像度解析を用いた。これらの解析及び演算処理は、数値解析ソフトウェアMemCalc（諏訪トラスト社）を用いた。そして、ノイズ除去処理が施された波形の振幅最大値、振幅最小値、Ｖ波成分の振幅値、及び、最大振幅値−最小振幅値を求め、９０ｄＢＨＬから１０ｄＢＨＬまでの刺激音圧強度との関係性について検討を行い、Ｖ波成分の波形振幅値から聴覚閾値曲線を作成し、その有効性を検討した。
【００３０】
まず、図３に、ノイズ除去処理前後におけるＩ波及びＶ波成分の測定振幅値をプロットした聴覚閾値曲線を示す。図３（Ａ）に示すノイズ除去処理前の聴覚閾値曲線は、分散が極めて大きいのに対して、図３（Ｂ）に示すノイズ除去処理後の聴覚閾値曲線は、分散が収束しており、安定した計測が可能であることがわかる。すなわち、３次多項近似式によるトレンド成分の抽出及び除去と、最大エントロピー法によるホワイトノイズ成分の抽出及び除去の有効性がうかがえ、これにともない、ノイズ除去部３の有効性もわかる。しかしながら、ノイズ除去処理を行った後においても、Ｉ波及びＶ波成分の振幅値は、刺激音圧強度が低下するのにともない原点に収束しているものの、刺激音圧に対して直線性を呈してはいない。
【００３１】
ＡＢＲ波形の詳細な解析を行うために、離散型Meyerのウェーブレット変換による多重解像度解析を行った。この多重解像度解析では、図４（Ａ）に示すように、ＡＢＲ波形をＤ６、Ｄ７、Ａ７の３つのレベルに分解することができる。図４（Ｂ）に、各分解レベルにおける値−最小振幅値を用いた聴覚閾値曲線を示す。これによると、いずれの分解レベルにおいても、６０ｄＢＨＬ前後の音圧レベルにおいて、刺激音圧に対する振幅値の直線性が失われ、Ｉ波及びＶ波ともに、単回帰でのあてはめは困難であることがわかる。
【００３２】
そこで、刺激音圧との関連が比較的明確であるＶ波振幅について、多項式近次による音圧特性の同定を試みた。図５に、左耳及び右耳のＶ波振幅についての２次多項式による近似曲線を示す。このように、２次多項近似式によるあてはめは良好であり、約７０ｄＢＨＬ以下の刺激音圧範囲では、Ｖ波成分の振幅値が刺激音圧強度に対して良好な直線性を示している。一方、９０ｄＢＨＬ付近の極めて大きい刺激音圧に対するＶ波成分の振幅値の変化は緩徐である。これは、大きい刺激音圧領域では本質的にノイズの影響を受けにくい一方で、ノイズの影響が大きく測定困難となる小刺激音圧領域においては、聴覚閾値を１次近似式によって表すことができることを意味している。特に、中等度難聴の指標となる４０ｄＢＨＬ以下の範囲が直線性を呈する領域に含まれることは、測定上の意義が極めて大きい。
【００３３】
さらに、このＶ波成分の振幅値の聴覚閾値曲線を利用して聴覚閾値の推定手法の確立を試みた。図６に、６０ｄＢＨＬ以下の範囲で４つのレベルの刺激音圧を与えたときの各被験者のＶ波成分の振幅値をプロットしたものを示し、図７に、図６に示す結果の平均値をプロットしたものを示している。このように、４つのプロットで作成した回帰式によって計算した推定値は、全ての症例の実測値と一致した。また、聴覚閾値の推定曲線は、刺激音圧がゼロレベルにおいて原点に収束するものとなり、良好な正確性を有しているといえる。
【００３４】
このことは、精度を維持したまま、必ずしもＶ波成分の消失の確認を行う必要がなく、高々４回の刺激音圧の異なる測定により、聴覚閾値の推定が可能であることを示している。聴覚閾値推定装置における閾値判定部４、すなわち、閾値推定アルゴリズムは、このような検討による知見に基づいて構成されたものであり、Ｖ波成分の振幅値から２次多項近似式を求め、この２次多項近似式による聴覚閾値曲線のうち１次式によって近似できる領域を表す１次近似式をさらに求め、この１次近似式に基づいて、聴覚閾値の推定値を判定する。そして、閾値推定アルゴリズムは、刺激音圧を異ならせた高々４回の測定によって得られた高々４個の波形データに基づいて聴覚閾値の推定を可能とする。すなわち、閾値推定アルゴリズムは、１次式に近似可能な上限値である７０ｄＢＨＬから刺激音圧強度を異ならせて高々４回測定を行って得られた波形データを用いるのみで、Ｖ波成分の振幅値から求めた１次近似式に基づいて、聴覚閾値の推定を行うことができる。
【００３５】
図８に、ノイズ除去処理後のＶ波成分の振幅値を用いた聴覚閾値の推定手法の流れを示す。聴覚閾値推定装置においては、例えば６０ｄＢＨＬ程度若しくは上限値である７０ｄＢＨＬの刺激音圧から開始し、被験者の反応に応じて、現在の刺激音圧に対して大きいか又は小さい刺激音圧での測定を行い、これを繰り返すことにより、片耳について単に聴覚閾値を求めるのみであれば少なくとも２回の測定を行えばよく、また、異常の有無も確認するのであれば高々４回の測定を行えば、聴覚閾値を推定することができる。この手法は、従来の最大刺激音圧からのカスケード方式の連続記録手法と比較すると、測定回数を２分の１から３分の１回にまで削減できることになる。
【００３６】
なお、先に図３を用いて説明したように、本来はノイズ除去処理を行った後においてもＶ波成分の振幅値が刺激音圧に対して直線性を呈さないことから、２次多項近似式による聴覚閾値曲線に基づいて求められる１次近似式を用いる本手法は、単に１次式によって近似する手法とは一線を画すものである。
【００３７】
以上説明したように、本発明の実施の形態として示す聴覚閾値推定装置においては、ＡＢＲ波形のＶ波成分と刺激音圧との関係を明らかにし、聴覚閾値の刺激音圧に対する依存特性を同定したことにより、Ｖ波成分の振幅値から求めた２次多項近似式による聴覚閾値曲線に基づいて求められる１次近似式に基づいて、聴覚障害の確定診断のための聴覚閾値を推定することができる。したがって、聴覚閾値推定装置においては、必ずしも波形消失の確認を要せず、精度を維持したまま、測定回数を従来の２分の１から３分の１に削減することができ、これにともない、検査所要時間を大幅に短縮することができる。
【００３８】
また、聴覚閾値推定装置においては、検査所要時間の短縮のみならず、検査を最後まで遂行できなかった場合であっても、経過途中の記録を用いて結果を報告することができるようになる。したがって、聴覚閾値推定装置は、新生児や乳幼児に対するＡＢＲ検査に対して極めて有用であるといえる。
【００３９】
このような聴覚閾値推定装置は、入力して記録されたＡＢＲ波形をリサンプリングして解析を行うことから、ＡＢＲ検査システムにおける波形の記録装置に実装することにより、最大限に利点を発揮することができると考えられる。これにより、実際の臨床においては、図５に示した２次多項近似式や図７に示した１次近似式のデータをルックアップテーブルとしてＡＢＲ検査システムにおける所定の記録装置に記録しておき、測定して記録されている波形データを読み出して処理を行う際に、ルックアップテーブルを参照して聴覚閾値を求めるのみで、聴覚障害の是非を自動的に判定するシステムを容易に構築することが可能となる。
【００４０】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。
【００４１】
例えば、上述した実施の形態では、ノイズ除去処理として、３次多項式によるトレンド成分の除去と、最大エントロピー法によるホワイトノイズ成分の除去のみを行うものとして説明したが、本発明は、高精度にノイズ成分を除去できるのであれば、いかなる手法を適用してもよく、また、トレンド成分及びホワイトノイズ成分の除去を行った上で、さらに例えば移動平均フィルタを用いたノイズ除去処理を行うといった多段階の処理を適用してもよい。
【００４２】
また、上述した実施の形態では、入力して記録されたＡＢＲ波形をリサンプリングして解析を行うものとして説明したが、本発明は、将来的な処理の高速化が実現された場合には、被験者からの電位波形信号を略リアルタイムで直接処理するようにしてもよい。
【００４３】
さらに、上述した実施の形態では、少なくとも２回且つ高々４回の測定によって被験者から取得した複数の波形データに基づいて聴覚閾値を推定するものとして説明したが、本発明は、例えば再現性を確認するために測定回数を増加するといった対応も可能である。
【００４４】
このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００４５】
１  入力部
２  波形リサンプリング部
３  ノイズ除去部
４  閾値判定部
【図１】
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【図２】
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【図７】
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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８】
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【図９】
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