(57)【要約】【課題】呼気吸気における特徴的な連続性ラ音を検出するとともに聴感と一致する特徴をとらえ、その特徴がわかりやすいシンプルな表現で表示する呼吸音分析装置を提供する。【解決手段】呼吸音分析装置１００は、呼吸音信号における呼吸境界を分析する呼吸境界分析部１２０と、人間の聴感および連続性ラ音の特徴に基づく所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出する第1フィルタ処理部１４０と、前記分析対象信号に対して連続性ラ音に関する特徴の分析を行う連続性ラ音分析部１５０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸音信号が入力される信号入力部と、
前記信号入力部から入力された前記呼吸音信号における呼吸境界を分析する呼吸境界分析部と、
前記信号入力部から入力された前記呼吸音信号に対して、人間の聴感および連続性ラ音の特徴に基づく所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出する第1フィルタ処理部と、
前記呼吸境界分析部において分析された呼吸境界に基づいて、前記第１フィルタ処理部において抽出された分析対象信号に対して、連続性ラ音に関する特徴の分析を行う連続性ラ音分析部と、を備える
ことを特徴とする呼吸音分析装置。
【請求項２】
前記呼吸境界分析部は、
所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出する第２フィルタ処理部と、
前記第２フィルタ処理部により抽出された信号に対し、振幅の包絡線を算出する包絡線算出部と、
前記包絡線算出部より出力された包絡線に基づいて境界を求める境界抽出部と、を備える
ことを特徴とする、請求項１に記載の呼吸音分析装置。
【請求項３】
前記第1フィルタ処理部は、
人間が知覚する音の大きさに関する聴覚特性に一致したA特性に表される周波数帯域のみの信号を抽出するフィルタと、
連続性ラ音の特徴に基づいて所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出するフィルタと、を備える
ことを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の呼吸音分析装置。
【請求項４】
前記連続性ラ音分析部は、
所定時間フレーム毎にスペクトル分析を行い、所定のレベル以上の周波数のみ抽出する周波数分析部と、
前記周波数分析部にて抽出された周波数の出現頻度を算出する頻度算出部と、
前記周波数分析部での抽出結果および前記頻度算出部での算出結果に基づいて、信号のレベル順、周波数の大きさ順および出現頻度順の少なくともいずれか一つに基づいてデータをソートするソート機能部と、
前記周波数分析部での抽出結果、前記頻度算出部での算出結果および前記ソート機能部でのソート結果の少なくともいずれか一つに基づいて、前記周波数の出現が連続的であるか否かを分析する連続度分析部と、を備える
ことを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の呼吸音分析装置。
【請求項５】
前記周波数分析部は、所定時間フレーム毎にスペクトル分析を行い、さらに平滑化したスペクトルを算出し、前記スペクトル分析によるスペクトルと前記平滑化したスペクトルとの比が所定の値以上の時間周波数成分のみを抽出する
ことを特徴とする、請求項４に記載の呼吸音分析装置。
【請求項６】
前記連続性ラ音分析部は、さらに、
前記連続度分析部での分析結果の組み合わせに応じて連続性ラ音を分類する特徴分類部を備える
ことを特徴とする、請求項４または請求項５に記載の呼吸音分析装置。
【請求項７】
連続性ラ音の特徴を決定づけた前記周波数のレベル、時間位置および連続性の特徴のうちの少なくもいずれか一つを表示画面上の色の変化によって表現させる表示情報を生成する表示情報生成部をさらに備える
ことを特徴とする、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の呼吸音分析装置。
【請求項８】
連続性ラ音の特徴に基づいて呼吸音に連続性ラ音が含まれているか否かを検出しうる連続性ラ音検出部をさらに備え、
前記連続性ラ音検出部は、
ピーク周波数を予備的に抽出するピーク抽出部と、
前記ピーク抽出部にて抽出したピーク周波数を連続性ラ音の特徴に基づいて訂正する誤検出訂正部と、
前記誤検出訂正部にて単位時間当たりのピーク周波数の個数が所定数以上である場合に連続音と判定する連続音判定部と、を備える
ことを特徴とする、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の呼吸音分析装置。
【請求項９】
入力された呼吸音信号における呼吸境界を分析し、
入力された前記呼吸音信号に対して、人間の聴感および連続性ラ音の特徴に基づく所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出し、
呼吸境界に基づいて、前記分析対象信号に対して、連続性ラ音に関する特徴の分析を行う
ことを特徴とする呼吸音分析方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力された呼吸音信号に対して呼吸境界を分析する呼吸境界分析部と、
入力された前記呼吸音信号に対して、人間の聴感および連続性ラ音の特徴に基づく所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出する第1フィルタ処理部と、
前記呼吸境界分析部において分析された呼吸境界に基づいて、前記第１フィルタ処理部において抽出された分析対象信号に対して、連続性ラ音に関する特徴の分析を行う連続性ラ音分析部と、して機能させる
ことを特徴とする呼吸音分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、呼吸音を分析し、呼吸音から特徴的な箇所を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
呼吸音には様々な情報が含まれている。医師は聴診器を用いて呼吸音を聴くことで異常の有無およびその種類を診断する。近年、在宅医療の拡充が望まれているところ、医師のような専門的技量を必要としない診断機器が必要になってきている。そこで、呼吸音分析をコンピュータ等の機器に実行させ、異常の有無およびその種類を判定できれば、在宅医療の拡充につなげることができる。
【０００３】
特許文献１（特開２００５−０６６０４５号公報）には、呼吸音に含まれる異常音を検出するための音データ処理装置が開示されている。特許文献１おいては、まず、呼吸音を所定のサンプリング間隔でデジタル化することによって音データとし、この音データを予め設定された複数の異なる長さの時間区分に基づいてＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理する。これにより、この音データに係るパワースペクトルを含む複数のスペクトル情報を算出する。そして、スペクトル情報に基づいて、異常音を特徴付ける優勢な周波数成分（フォルマント）を検出する。この検出されたフォルマントが所定時間継続して発生しているか否かを判定することによって、異常音を検出する。
【０００４】
特許文献２には、呼吸音を分析する方法が開示されている。特許文献２では、第１のステップにおいて、初期スクリーニングとして呼吸音を複数の第１の基準と比較して暫定的な識別をする。そして、第２のステップにおいて、暫定的に識別された信号が所与の種類の呼吸音の特性を示す第２の基準を満たすかどうかで前記識別を検証する。
【０００５】
特許文献３には、経験の浅い医師のための訓練用としてあるいは判断のためのサポート用としての音情報判定支援方法が開示されている。特許文献３においては、判定対象の音情報と、その音と一番類似した正常音の音情報と、一番類似した異常音の音情報と、をそれぞれ順番に再生することにより、判定音がどちらに近いのかを聞くことができ、的確な判定を支援している。
【０００６】
また、本発明者らは、実際の環境で呼吸音を記録した場合に個々人の病状によってノイズ等の影響が入るという問題を解決するため、特許文献４に記載の方法を発明し出願している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−０６６０４５号公報
【特許文献２】特表２００１−５０５０８５号公報
【特許文献３】ＷＯ２０１０／０４４４５２号公報
【特許文献４】特願２０１１−２３８４２１
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】ＣＤによる聴診トレーニング  ＜呼吸音編＞  川城  丈夫  （著），  菊池  功次  （著），  阿部  直  （著），  米丸  亮  （著），  石原  恒夫  （監修）  南江堂  （１９９３／０４）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
これまでにも特許文献１から特許文献４のように呼吸音信号をコンピュータで解析するための各種方法が開発されてきた。特に特許文献４では、異常音の特徴をより良くとらえるために呼吸音信号から所定の周波数帯域のみの信号を抽出し、予備的に断続性ラ音または連続性ラ音の可能性があるピークを抽出したあと、誤検出訂正を行っていた。このような分析結果は精度が高いものであるので呼吸音の異常判定に多大な貢献をもたらすものであるが、さらにユーザの利便性を向上させることを考えた場合には、この分析結果が聴感と一致しさらに視覚的にもその特徴がすぐにわかるような表示があると望ましいと本発明者らは考えた。あわせて、連続性ラ音を詳細に分類する技術の提供が期待されている。
【００１０】
そこで本発明の目的は、呼気吸気における特徴的な連続性ラ音を高精度に検出するとともに、聴感と一致する特徴をとらえ、その特徴が視覚的にわかりやすいシンプルな表現で表示できる呼吸音分析装置、呼吸音分析方法および呼吸音分析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の呼吸音分析装置（１００）は、
呼吸音信号が入力される信号入力部（１１０）と、
前記信号入力部（１１０）から入力された前記呼吸音信号における呼吸境界を分析する呼吸境界分析部（１２０）と、
前記信号入力部（１１０）から入力された前記呼吸音信号に対して、人間の聴感および連続性ラ音の特徴に基づく所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出する第1フィルタ処理部（１４０）と、
前記呼吸境界分析部（１２０）において分析された呼吸境界に基づいて、前記第1フィルタ処理部（１４０）において抽出された分析対象信号に対して、連続性ラ音に関する特徴の分析を行う連続性ラ音分析部（１５０）と、を備える
ことを特徴とする。
【００１２】
本発明の呼吸音分析方法は、
入力された呼吸音信号における呼吸境界を分析し、
入力された前記呼吸音信号に対して、人間の聴感および連続性ラ音の特徴に基づく所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出し、
呼吸境界に基づいて、前記分析対象信号に対して、連続性ラ音に関する特徴の分析を行う
ことを特徴とする。
【００１３】
本発明の呼吸音分析プログラムは、
コンピュータを、
入力された呼吸音信号に対して呼吸境界を分析する呼吸境界分析部（１２０）と、
入力された前記呼吸音信号に対して、人間の聴感および連続性ラ音の特徴に基づく所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出する第1フィルタ処理部（１４０）と、
前記呼吸境界分析部（１２０）において分析された呼吸境界に基づいて、前記第1フィルタ処理部（１４０）において抽出された分析対象信号に対して、連続性ラ音に関する特徴の分析を行う連続性ラ音分析部（１５０）と、して機能させる
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、呼気吸気における特徴的な連続性ラ音を高精度に検出するとともに、聴感と一致する特徴をとらえ、その特徴がわかりやすいシンプルな表現で表示する呼吸音分析装置および呼吸音分析プログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態において、呼吸音分析装置のブロック図。
【図２】呼吸境界分析部のブロック図。
【図３Ａ】周波数重み付け特性の一例を示す図。
【図３Ｂ】周波数重み付け特性の一例を示す図。
【図４】連続性ラ音分析部１５０のブロック図。第１実施形態において、連続性ラ音分類部を示す機能ブロック図。
【図５】データＦｔｈの一例を示す図。
【図６】任意の時刻における時間−周波数データをグラフにプロットした一例を示す図。
【図７】閾値ｔｈ以上かつピーク位置である箇所を抽出したデータの一例を示す図。
【図８】データＦｐＬｖの一例を示す図。
【図９】データＦｐＦｒｅｑの一例を示す図。
【図１０Ａ】データＦｔｈに基づいて各周波数の出現頻度を算出したデータの一例を示す図。
【図１０Ｂ】データＦｐに基づいて各周波数の出現頻度を算出したデータの一例を示す図。
【図１１】分析作業に必要なデータと分析結果を表すフラグとを一覧にした図。
【図１２】第２高域を分析する場合の動作手順を示すフローチャート。
【図１３】高音性か低音性かを分析する場合の動作手順を示すフローチャート。
【図１４】第１高域を分析する場合の動作手順を示すフローチャート
【図１５】第１高域を分析する場合の動作手順を示すフローチャート。
【図１６】低域を分析する場合の動作手順を示すフローチャート。
【図１７】スクォークの分析を行う場合の動作手順を示すフローチャート。
【図１８】識別フラグの組み合わせによる分類パターンをまとめた図。
【図１９】表示例を示す図。
【図２０】表示例を示す図。
【図２１】第２実施形態において、呼吸音分析装置のブロック図。
【図２２】第３実施形態において、連続性ラ音およびその他のノイズ成分の時間周波数成分を示した図。
【図２３Ａ】連続性ラ音の時間周波数成分を示した図。
【図２３Ｂ】断続性ラ音の時間周波数成分を示した図。
【図２３Ｃ】呼吸音の時間周波数成分を示した図。
【図２４Ａ】連続性ラ音を含む周波数分布を示した図。
【図２４Ｂ】断続性ラ音を含む周波数分布を示した図。
【図２４Ｃ】呼吸音を含む周波数分布を示した図。
【図２５Ａ】平滑化した連続性ラ音を含む周波数分布と元信号との比を示した図。
【図２５Ｂ】平滑化した断続性ラ音を含む周波数分布と元信号との比を示した図。
【図２５Ｃ】平滑化した呼吸音を含む周波数分布と元信号との比を示した図。
【図２６】呼吸音の振幅の包絡線および包絡線の平均化微分値を符合反転した値との比を示した図。
【図２７】呼吸音の振幅の包絡線および包絡線の２階微分値を符合反転した値との比を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
（第１実施形態）
本発明の呼吸音分析装置に係る第１実施形態を説明する。
図１は、本実施形態である呼吸音分析装置１００のブロック図である。
呼吸音分析装置１００は、信号入力部１１０と、呼吸境界分析部１２０と、フィルタ処理部１４０と、連続性ラ音分析部１５０と、表示情報生成部１６０と、を備える。
信号入力部１１０は、入力された呼吸音信号を、呼吸境界分析部１２０と、フィルタ処理部１４０と、に出力する。
【００１７】
呼吸境界分析部１２０のブロック図を図２に示す。
呼吸境界分析部１２０は、呼吸音信号の各呼吸周期の境界となる箇所を検出する。
呼吸境界分析部１２０は、フィルタ処理部１２１と、包絡線算出部１２２と、境界抽出部１２３と、呼吸数算出部１２４と、を備える。
フィルタ処理部１２１は、所定の周波数帯域のみの信号を分析対象信号として抽出する。また、定常騒音と呼ばれる空調騒音やハムノイズなどの低い周波数帯域の信号を同時に除去するのが望ましい。この場合、カットオフ周波数が６０Ｈｚ以上であるＨＰＦを用いるのが望ましい。また、他のノイズ除去処理を実施したり、入力信号のサンプリングレートに応じてダウンサンプリングしたりしてもよい。
【００１８】
包絡線算出部１２２は、フィルタ処理部１２１によって抽出された信号の振幅の包絡線を算出する。包絡線を算出する方法としてはヒルベルト変換が例として挙げられるが、その他の平滑化処理等を用いてもよい。
【００１９】
境界抽出部１２３は、包絡線算出部によって算出された包絡線の自己相関値を算出し、各呼吸周期の境界を求める。呼吸周期を求めても良いが、呼吸周期は人間の意志によって変動させることが可能であるため、各呼吸周期の境界を求めるのが望ましい。各呼吸周期の境界を求めるにあたっては、自己相関値が極大値となる時刻を各呼吸周期の境界とする。呼吸の早さは人それぞれであるが、一般的には年齢に応じて、新生児では３５〜５０回／分、乳児では３０〜４０回／分、幼児では２０〜３０回／分、学童では２０回／分、成人では１６〜１８回／分と言われている。したがって、自己相関値が極大値となる時刻を探索するにあたっては、少なくとも３．７５秒以上の長さを持つ分析区間を設定する必要がある。
本実施例では包絡線の自己相関値を用いているが、所定の閾値を用いて振幅レベルを二値化した信号を用いて境界を求める等、包絡線に基づいて境界を求める方法ならばその方法は限定しない。
【００２０】
呼吸数算出部１２４は、自己相関値の極大値が出現する回数、または、呼吸周期に基づいて、呼吸回数を算出する。
以上の処理により求めた各呼吸境界と呼吸数とは、連続性ラ音分析部１５０に入力される。
【００２１】
フィルタ処理部１４０は、Ａ特性によるフィルタで補正を行った後、バンドパスフィルタにより連続性ラ音が現れやすい周波数帯域成分の抽出を行う。Ａ特性とは、人間の耳の感覚を考慮した周波数に対する重み付け特性である。Ａ特性のフィルタによって呼吸音信号を補正すると、その補正値は人間の耳で聞いた音の感度を反映した値となる。図３Ａおよび図３Ｂは周波数重み付け特性の一例である。これは騒音計の周波数重み付け特性として知られているものである。図３ＡはＡ特性のフィルタのグラフであり、図３Ｂは図３Ａのグラフから読み取った数値データをテーブルに表したものである。そして、連続性ラ音が現れやすい周波数帯域はおおよそ３０〜２ｋＨｚであることから、前記バンドパスフィルタとしてはこの３０〜２ｋＨｚの周波数帯域を通過させるようにすればよい。Ａ特性補正フィルタおよびバンドパスを通過した呼吸音信号（の大きさ）は、連続性ラ音を含む呼吸音を医師が聴診器で聴いたときの感覚と同等であると言える。
【００２２】
連続性ラ音分析部１５０について説明する。
連続性ラ音分析部１５０は、連続性ラ音信号を総合的に分析し、分析結果に基づいて連続性ラ音信号をいくつかの決められたパターンに分類する。分析区間としては一呼吸を一単位とする必然性は必ずしもないが、ここでは、一呼吸毎に特徴分析を行って前記分類を実行するとする。一呼吸の境界としては、呼吸境界分析部１２０によって求められた各呼吸周期の境界を利用すればよい。
以下、一呼吸を分析区間とする。
ここでは、最終的には、連続性ラ音を図１８に示す６つのパターンに分類する。
すなわち６つのパターンとは、（１）  低音性単音、（２）低音性多音、（３）高音性単音、（４）高音性多音、（５）スクォークおよび（６）低音及び高音性多音である。
【００２３】
連続性ラ音分析部１５０のブロック図を図４に示す。
連続性ラ音分析部１５０は、周波数分析部１５１と、ソート機能部１５２Ａと、頻度算出部１５２Ｂと、連続度分析部１５３と、特徴分類部１５４と、を備える。
周波数分析部１５１は、フィルタ処理部１４０でフィルタリングされた信号を用いて、連続性ラ音の分類に用いる分析信号を生成し、さらに、連続性ラ音を分類するための特徴量を算出する。
周波数分析部１５１は、まず、短時間離散ＦＦＴ等の処理を用いて所定の時間長毎の各周波数成分のレベルを示す時間−周波数データを算出する。そして、最大値を０ｄＢとして、正規化処理を行う。正規化処理はデータ全体で行っても良いし、所定の時間長毎に行ってもよい。
【００２４】
ここで、前記正規化した時間−周波数データのうち、所定の閾値以上となる箇所の周波数を抽出し、データＦｔｈとする。閾値を設ける理由は聴感上、大きな音が特徴として現れやすいからである。前記閾値は−２５ｄＢ〜−２０ｄＢの値とするのが望ましいが限定するものではない。図５は、データＦｔｈの例である。値が０より大きい値である箇所が閾値より大きいと検出された箇所であり、その値は当該箇所の周波数である。（言い換えると、閾値以下の周波数については、その値を０に置き換えたということである。）
【００２５】
次に、前記時間−周波数データから、各時間における周波数軸上のピーク位置を検出する。図６は、任意の時刻における前記時間−周波数データをグラフにプロットした図である。横軸は周波数であり、縦軸は各周波数のパワー（ｄＢ）である。図６のように、閾値ｔｈ以上かつピーク位置である箇所は、ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４の四箇所が検出される。こうして算出したデータの例を図７に示す。先に図５において閾値より大きいものとして検出された値のうち、さらにピーク位置に該当するものが図７に残っていることがわかるであろう。こうして求めたデータをデータＦｐとする。
【００２６】
ソート機能部１５２Ａは、データＦｐをソートしたデータを生成する。すなわち、各時間においてデータＦｐの各値に対応するレベル値に基づいてソートを実施したデータをデータＦｐＬｖとする。データＦｐＬｖを図８に示す。一方、各時間においてデータＦｐの各値に対応する周波数に基づいてソートを実施したデータをデータＦｐＦｒｅｑとする。データＦｐＦｒｅｑを図９に示す。
【００２７】
頻度算出部１５２Ｂは、前記データＦｔｈおよびデータＦｐを用いて分析区間における各周波数の出現頻度を算出し、必要に応じて帯域別に合計したり、それらの比較を行う。データＦｔｈに基づいて各周波数の出現頻度を算出すると、図１０Ａのようになる。また、データＦｐに基づいて各周波数の出現頻度を算出すると、図１０Ｂのようになる。
【００２８】
さらに、帯域別に出現頻度を求めると次のようになる。
例えば、２５０Ｈｚ以下という低域における各周波数の出現頻度の合計値（合計頻度）をＤ＿Ｌｏｗとする。
２５０Ｈｚ以上という高域における各周波数の出現頻度の合計値（合計頻度）をＤ＿Ｈｉｇｈとする。
すると、Ｄ＿ＬｏｗおよびＤ＿Ｈｉｇｈはそれぞれ以下の式で算出される。
ここで、Ｄｉは各離散周波数における出現頻度である。
【００２９】
【数１】
2014050672.tif 000003
【００３０】
ただし、Ｆｓをサンプリング周波数として、ｍはＦｓ／２であり、ｎ1は２５０／（Ｆｓ×ＦＦＴ分析幅）。
【００３１】
また、このように算出した頻度のデータをソート機能部１５２Ａに送り、出現頻度順にソートしてもよい。
【００３２】
連続度分析部１５３は、データＦｔｈまたはデータＦｐのように抽出した周波数のデータを用い、所定条件の下で抽出される周波数が最大でどれぐらい連続して出現するかを分析する。例えば、図７（または図１０Ｂも同じである）において、抽出された周波数が時間軸方向で連続するフレーム数を数えてみる。
すると、１００Ｈｚは最大で３フレーム連続している。
１１０Ｈｚは最大で３フレーム連続している。
１３０Ｈｚは最大で３フレーム連続している。
１４０Ｈｚは最大で６フレーム連続している。
【００３３】
ここで、連続性ラ音は通常２５０ｍｓｅｃ（サンプリング周波数Ｆｓが８ｋＨｚの場合は１５フレームに相当する）以上、連続性ラ音の中でも特殊なスクォークは１００ｍｓｅｃ（同、６フレーム）前後、音が続くといわれている。したがって、例えば、２５０ｍｓｅｃを閾値として設定したり、あるいは１００ｍｓｅｃを閾値として設定する。そして、抽出された周波数が前記閾値以上に連続していれば、その信号は連続性ラ音の特徴を有していると判断する。
【００３４】
また、低音性ラ音の場合は、聴感上は連続的に聴こえていてもデータ上では断続的に現れる場合がある。これは、周波数分析部１５１においてレベルが閾値以上のものだけを抽出しているためである。そこで、連続度分析部１５３において内部で移動平均を行い、聴感との対応を図るようにしてもよい。
【００３５】
特徴分類部１５４は、頻度算出部１５２や連続度分析部１５３による分析結果に基づいて、連続性ラ音信号を６パターンに分類する。すなわち、頻度算出部１５２および連続度分析部１５３による分析で得られた結果ごとに識別フラグが立てられ、特徴分類部１５４は、図１８のように、識別フラグの組み合わせに基づいて連続性ラ音を６つのパターンに分類する。
【００３６】
（動作説明）
連続性ラ音分析部１５０による分析作業の流れを図１２から図１７のフローチャートを用いて説明する。また、図１１は、分析作業に必要なデータと、分析結果を表すフラグと、を一覧にした図であるので適宜参照されたい。
【００３７】
連続性ラ音分析部１５０においては、これまでに説明したように周波数分析部１５１にてデータＦｔｈおよびデータＦｐを求め、さらに、頻度算出部１５２にて周波数ごとに出現頻度を算出する。この際、データを帯域毎、すなわち、低域、第１高域、第２高域などに分けて、帯域ごとに分析作業を実行する。ここでは周波数帯域を３つに分割し、２５０Ｈｚ未満を低域、２５０〜５００Ｈｚ未満を第１高域，５００〜１ｋＨｚ未満を第２高域とするが、分割の仕方はこれに限られるものではない。図１１の最下段に周波数を三つの帯域に分割し、低域、第１高域および第２高域の関係を示した。
【００３８】
本実施形態では一例として以下の流れで分析作業を行う。
（１）第２高域の分析
（２）高音性か低音性の予備チェック
（３）第１高域の分析
（４−１）低域の分析
（４−２）スクォークの分析
【００３９】
（１）第２高域の分析
図１２は、連続性ラ音分析部１５０において、第２高域を分析する場合の動作手順を示すフローチャートである。
第２高域の分析にあたっては、まず、周波数分析部１５１により、５００Ｈｚ以上の周波数を対象として、−２５ｄＢ以上かつピーク位置となる周波数のデータＦｐを生成する（ＳＴ１００）。このデータＦｐをデータ３と称する。さらに、このデータ３を出現頻度順にソートする（Ｓ１１０）。すなわち、頻度算出部１５２Ｂにおいて各周波数の出現頻度を求め、さらに、ソート機能部１５２Ａによって出現頻度順にソートする。出現頻度が高い周波数こそが連続音の特徴をよく表しているからである。この出現頻度順に５番目までの周波数について、連続度分析部１５３にて連続度を算出する（ＳＴ１２０）。具体的にはその周波数が連続して何フレーム出現しているかを数えていく。５つの周波数のうち一つでも２５０ｍｓｅｃ以上連続していれば（ＳＴ１３０：ＹＥＳ）、識別フラグｈｉｇｈ２＿ｍｏｎｏを１に設定する（ＳＴ１４０）。２５０ｍｓｅｃ以上連続している周波数がなければ（ＳＴ１３０：ＮＯ）、識別フラグｈｉｇｈ２＿ｍｏｎｏを０に設定する（ＳＴ１５０）。
【００４０】
（２）高音性か低音性かの分析
図１３は、連続性ラ音分析部１５０において、高音性か低音性かを分析する場合の動作手順を示すフローチャートである。
まず、周波数分析部１５１により、２５０Ｈｚ以下の周波数を対象として、−２５ｄＢ以上となる周波数のデータＦｔｈ（データ１）を生成する（ＳＴ２００）。さらに、頻度算出部１５２Ｂにより、データ１における各周波数の出現頻度の合計値（合計頻度）Ｄ＿Ｌｏｗ（データ４）を算出する（ＳＴ２１０）。
【００４１】
また、周波数分析部１５１により、２５０Ｈｚ以上５００Ｈｚ以下の周波数を対象として、−２５ｄＢ以上となる周波数のデータＦｔｈ（データ２）を生成する（ＳＴ２２０）。さらに、頻度算出部１５２Ｂにより、データ２における各周波数の出現頻度の合計値（合計頻度）Ｄ＿Ｈｉｇｈ（データ５）を算出する（ＳＴ２３０）。そして、Ｄ＿Ｌｏｗ（データ４）とＤ＿Ｈｉｇｈ（データ５）との大小を比較する（ＳＴ２４０）。Ｄ＿Ｌｏｗ（データ４）＜Ｄ＿Ｈｉｇｈ（データ５）である場合（ＳＴ２４０：ＹＥＳ）、識別フラグｓｕｍ＿ｈｉｇｈを１に設定する（ＳＴ２５０）。すなわち、高音性の連続性ラ音が多いということである。一方、Ｄ＿Ｌｏｗ（データ４）≦Ｄ＿Ｈｉｇｈ（データ５）である場合（ＳＴ２４０：ＮＯ）、識別フラグｓｕｍ＿ｈｉｇｈを０に設定する（ＳＴ２６０）。すなわち、低音性の連続性ラ音が多いということである。
【００４２】
（３）第１高域の分析
図１４、図１５は、連続性ラ音分析部１５０において、第１高域を分析する場合の動作手順を示すフローチャートである。
第１高域の分析にあたっては、−２５ｄＢ以上かつピーク位置となる周波数のデータＦｐ（データ６）を周波数分析部１５１にて生成する（ＳＴ３００）。そして、ソート機能部１５２Ａにより、前記データ６をレベルの大きい順にソートしてデータＦｐＬｖを生成する（ＳＴ３１０）。（なお、以後の説明のため、このデータＦｐＬｖをデータ８と称する。データ８は後にスクォーク分析でも使用する。）
また、ソート機能部１５２Ａにより、前記データ６を周波数が高い順にソートしてデータＦｐＦｒｅｑを生成する（ＳＴ３２０）。（以後の説明のため、このデータＦｐＦｒｅｑをデータ９と称する。データ９は後にスクォーク分析でも使用する。）
【００４３】
次に、連続度分析部１５３において、データＦｐＬｖとデータＦｐＦｒｅｑとでそれぞれの第１位となった周波数が一致し、かつ、第１高域に属する周波数であるかどうか見る。そして、それぞれの第１位となった周波数が一致し、かつ、それが第１高域に属する周波数である場合には、それが連続的であるかどうかを見る（ＳＴ３３０）。連続的であるかどうかの閾値としては、１６０ｍｓｅｃ（１０フレーム）とし、１６０ｍｓｅｃ（１０フレーム）以上連続している場合は（ＳＴ３３０：ＹＥＳ）、識別フラグｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏを１に設定する（ＳＴ３３１）。すなわち、連続性ラ音は、単音性であるということである。なお、連続的であるかの判断は１６０ｍｓｅｃとすることが望ましいがこれに限定するものではない。
【００４４】
一方、ＳＴ３３０の判定でいずれかの条件を満たさない場合（ＳＴ３３０：ＮＯ）、さらなる分析が必要である。
第１高域に属する周波数を対象として、周波数の出現頻度を見る。すなわち、第１高域に属する周波数を対象として、−２５ｄＢ以上の周波数のデータＦｔｈ（データ２）を求め、さらに、これをソート機能部１５２Ａにより周波数の出現頻度順にソートする（ＳＴ３４０）。そして、出現頻度順の１０番目までの周波数について、それらの連続性を連続度分析部１５３にて算出する（ＳＴ３５０）。さらに、出現頻度順の１０番目までの周波数のなかで２５０ｍｓｅｃ以上連続するかものがいくつあるかをカウントし、１０個の周波数のうちで２５０ｍｓｅｃ以上連続する周波数が１つである場合は（ＳＴ３６０：ＹＥＳ）、識別フラグｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏを１に設定する（ＳＴ３３１）。すなわち、連続性ラ音は、単音性であるということである。
【００４５】
ＳＴ３６０において、２５０ｍｓｅｃ以上連続する周波数が１つではない場合（ＳＴ３６０：ＮＯ）、連続音が０コであるか、２つ以上あるか、ということである。連続する周波数が２つ以上ある場合には（ＳＴ３７０：ＹＥＳ）、識別フラグｈｉｇｈ＿ｐｏｌｙを１に設定する（ＳＴ３７１）。すなわち、連続性ラ音は多音性であるということである。
【００４６】
連続する周波数が０コの場合（ＳＴ３７０：ＮＯ）、識別フラグｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏも識別フラグｈｉｇｈ＿ｐｏｌｙも０に設定する（ＳＴ３７２）。
【００４７】
ここで、単音性の連続性ラ音が第１高域に有るか無いかを判定するにあたってＳＴ３３０とＳＴ３６０とのように二段階で判断するようにしている。これは、高域の単音性連続性ラ音には、周波数が一定なものと、徐々に低くなるものと、の二種類があり得るからである。周波数が徐々に低くなるものについても検出漏れがないようにしなければならない。（単純に、ある周波数が２５０ｍｓｅｃ以上連続しているかどうかだけでは、周波数が徐々に低くなるものを漏らしてしまう。）そこで、周波数が徐々に低くなる単音性の連続ラ音についても、レベル順のソート（ＳＴ３１０）と周波数順のソート（ＳＴ３２０）とをうまく複合的に利用して、ＳＴ３３０において周波数が徐々に低くなるものも検出できるようにしている。
【００４８】
（４−１）低域の分析
図１６は、連続性ラ音分析部１５０において、低域を分析する場合の動作手順を示すフローチャートである。
低域の分析にあたって、まず、データ１を出現頻度の多い順にソートしたものを用意する（ＳＴ４００）。なお、データ１は、−２５ｄＢ以上の周波数のデータであるところ、これは上記（２）高音性か低音性かの分析において既に求めてある（ＳＴ２００）。したがって、このデータ１をメモリ等から呼び出せばよい。
【００４９】
また、データ１について周波数ごとに移動平均をとる（ＳＴ４１０）。このデータ１について移動平均をとったものをデータ７とする。低音性ラ音は、聴感上では連続的に聴こえていてもデータとしては断続的に現れる場合がある。これは周波数分析部１５１においてレベルが閾値以上となる周波数だけを抽出しているからである。そこで移動平均をとることにより、閾値以下で値が０となっていた時間においても何らかの値が入り、連続的に音があるようにデータが並ぶ。移動平均を生成する時間長は、６４ｍｓｅｃ程度が望ましい。試験的に雑音（ピンクノイズ）の間に６４ｍｓｅｃの無音をところどころ挿入した音を聴取したところ、よほど注意深く聴かない限り連続的に聴こえた。６４ｍｓｅｃを超える無音では断続的な特徴が現れて、連続的に聴こえるとは感じなかったためである。このようにして聴感との対応を図ることができる。
【００５０】
出現頻度と移動平均とが求まったところで、次に、出現頻度順に１０番目までの周波数について、連続度分析部１５３により連続性を検証する（ＳＴ４２０）。連続性の検証には、データ７を用いる。そして、１０個の周波数のうちで２５０ｍｓｅｃ以上連続している周波数が１つであれば（ＳＴ４３０：ＹＥＳ）、識別フラグｌｏｗ＿ｍｏｎｏを１に設定する（ＳＴ４３１）。連続性ラ音は低域であってかつ単音性であるということである。
【００５１】
ＳＴ４３０において、２５０ｍｓｅｃ以上連続している周波数が一つではない場合は（ＳＴ４３０：ＮＯ）、連続音が０コであるか、２つ以上あるか、ということになる。連続する周波数が２つ以上ある場合（ＳＴ４４０：ＹＥＳ）、識別フラグｌｏｗ＿ｐｏｌｙを１に設定する（ＳＴ４４１）。連続性ラ音は低域であってかつ多音性であるということである。連続する周波数が０コである場合（ＳＴ４４０：ＮＯ）、識別フラグｌｏｗ＿ｍｏｎｏも識別フラグｌｏｗ＿ｐｏｌｙも０に設定する（ＳＴ４４２）。低域には、単音性の連続性ラ音も多音性の連続性ラ音も無いということである。
【００５２】
（４−２）スクォークの分析
図１７は、連続性ラ音分析部１５０において、スクォークの分析を行う場合の動作手順を示すフローチャートである。
スクォークは断続性ラ音に後続して発生することが多く、また、高音性の連続性ラ音と同時には発生しにくい特徴がある。従って、低域の分析の際にスクォークの分析を行うと効率が良い。スクォークは高音性の連続ラ音と違って連続時間が短いので、高音性ラ音であるときにスクォークの分析を行うと、豊富に高音が含まれているため「スクォークあり」との誤判断をしてしまう可能性があるからである。
スクォークの分析にあたって、データ８を呼び出す（ＳＴ５００）。データ８は、第１高域の分析において既に生成済みのデータである（ＳＴ３１０参照）。データ８は、すなわち、−２５ｄＢ以上かつピーク位置となる周波数のデータＦｐをレベル順にソートしたデータＦｐＬｖである。
また、データ９を呼び出す（ＳＴ５１０）。データ９についても、第１高域の分析において既に生成済みのデータである（ＳＴ３２０参照）。データ９は、すなわち、−２５ｄＢ以上かつピーク位置となる周波数のデータＦｐを周波数の高い順にソートしたデータＦｐＦｒｅｑである。
【００５３】
そして、このデータ８とデータ９とを用いてスクォークの有無を判定する。すなわち、連続度分析部１５３において、データＦｐＬｖ（データ８）とデータＦｐＦｒｅｑ（データ９）とでそれぞれの第１位となった周波数が一致し、かつ、それが第１高域に属する周波数であるかどうか見る。そして、それぞれの第１位となった周波数が一致し、かつ、それが第１高域に属する周波数である場合には、それが連続的であるかどうかを見る（ＳＴ５２０）。連続的であるかどうかの閾値としては、１００ｍｓｅｃ（６フレーム）とし、１００ｍｓｅｃ（６フレーム）以上連続している場合は（ＳＴ５２０：ＹＥＳ）、識別フラグｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏを３に設定する（ＳＴ５３０）。
【００５４】
なお、スクォークについて連続性の判断を１００ｍｓｅｃと設定したが、呼吸が早い人の場合はスクォークも短くなるため、呼気吸気の時間周期によって可変することが望ましい。すなわち、呼吸数算出部１２４で算出した呼吸数に基づいて単位時間あたりの呼気吸気時間周期を求めて、その大小によって連続性を判断するための時間を調整するようにする。
【００５５】
以上ですべての周波数分析は終了である。
次は、これまでに設定された識別フラグの組み合わせに基づいて特徴分類部１５４により連続性ラ音を６つのパターンに分類する。
【００５６】
以上の分析を行った後、特徴分類部１５４はそれぞれから出力された識別フラグを用いて６パターンの連続性ラ音に分類する。
識別フラグの組み合わせによる分類パターンを図１８にまとめている。図１８中において、フラグの肩に乗っているアルファベットは、ＯＲ条件であることを表している。すなわち、同じアルファベットが付されたフラグのうちで少なくともいずれか一方が"１"であることが必要であることを示す。
【００５７】
図１８による条件の組み合わせと分類とを順に列挙すると次のようになる。
（１）ｌｏｗ＿ｍｏｎｏ＝１かつｓｕｍ＿ｈｉｇｈ＝０であれば、低音性単音。
（２）ｌｏｗ＿ｐｏｌｙ＝１かつｓｕｍ＿ｈｉｇｈ＝０であれば、低音性多音。
（３）ｈｉｇｈ２＿ｍｏｎｏ＝１またはｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏ＝１、かつ、ｓｕｍ＿ｈｉｇｈ＝１であれば、高音性単音。
（４）ｈｉｇｈ＿ｐｏｌｙ＝１かつｓｕｍ＿ｈｉｇｈ＝１であれば、高音性多音。
（５）ｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏ＝３、かつ、ｓｕｍ＿ｈｉｇｈ＝０であれば、スクォーク。
（６）ｌｏｗ＿ｍｏｎｏ＝１またはｌｏｗ＿ｐｏｌｙ＝１であり、かつ、ｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏ＝１またはｈｉｇｈ＿ｐｏｌｙ＝１であれば、低音及び高音性多音。
【００５８】
ちなみに、「（６）ｌｏｗ＿ｍｏｎｏ＝１またはｌｏｗ＿ｐｏｌｙ＝１であり、かつ、ｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏ＝１またはｈｉｇｈ＿ｐｏｌｙ＝１」を満たすケースとしては、ｌｏｗ＿ｍｏｎｏ＝ｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏ＝１、かつ、ｌｏｗ＿ｐｏｌｙ＝ｈｉｇｈ＿ｐｏｌｙ＝０というケースがある。この場合、低域に一つ、第１高域に一つの連続音があるということで、それぞれの音域をみると単音であるが、低域に一つの連続音があり、さらに、第１高域に一つの連続音があるということは少なくとも合計二つ以上の連続音が低域から第１高域の範囲にあるということになる。したがって、この場合、低音及び高音性多音と称している。
【００５９】
表示情報生成部１６０は、一見して前記６パターンを判断可能な形式で表示するためのデータを生成する。たとえば、上記６パターンを分類するために用いたピーク周波数のレベル、時間位置および連続性等の特徴に基づいて色彩等を変化させることで視認性に優れた表示情報とすることができる。
【００６０】
表示部２００は、表示情報生成部１６０で生成したデータに基づいて、呼吸音から検出及び分類した連続性ラ音の情報を表示する。
表示例を図１９および図２０に示す。
図１９は、低音および高音性多音を表示した例である。図中で、ハッチングの領域は呼気を示し、ハッチングが無い領域は吸気を示す。また、実線は低域で検出されたラ音を示し、破線は第１高域で検出されたラ音を示す。図２０は高音性単音を表示した例である。
一点鎖線は第２高域で検出されたラ音を示す。
なお、特許図面という制約上カラーを用いた例を示すことができないが、ハッチングや線種ではなく、色分けすればより視認性に優れたものにできることは理解されるであろう。
【００６１】
上記構成を備えた本実施形態によれば次の効果を奏することができる。
（１）本実施形態はフィルタ処理部１４０を備えており、フィルタ処理部１４０によって呼吸音信号をまずＡ特性によるフィルタで補正している。このように呼吸音信号を人間の聴感に合うように補正してからその後の分析を行うようにしている。すなわち、連続性ラ音分析部１５０でより詳細に呼吸音信号を分析するにあたっては人の耳で感じるのと同じ特徴を用いるようにしている。その結果、これまで医師が聴感で捉えていた音の特徴を今回の連続性ラ音分析部１５０での分析でも同じように捉えることができる。これまで聴感で捉えられていた音の特徴（低音性、高音性あるいはスクォークなど）は各種の症状と関連付けられているところ、今回の連続性ラ音分析部１５０での分析結果も同じようにして症状の分類に用いることができる。つまり、医師のように耳の訓練をしていない人でも、今回の分析結果を用いることで症状の診断ができるようになるということである。
【００６２】
（２）本実施形態では、呼吸境界分析部１２０を備えているので一呼吸の単位で分析を実行することができる。そして、当然ながら分析結果も一呼吸ごとに得られる。例えば最初を吸気と決めておいて患者には最初に吸ってもらうようにしておけば、吸気と呼気とは交互に表れることになる。あるいは、高音性単音性の連続ラ音は呼気に現れるという特徴を利用し、図１８（３）に該当すると判断された場合には音のある部分に呼気であることを示すハッチングをかけてもよい。したがって、分析結果として得られたラ音が吸気と呼気とのいずれに生じているのかを簡単に決定でき、表示部２００にもそのことを分かりやすく表示させることができる。呼吸音に異常があったとしても、その異常音が呼気に含まれるものか吸気に含まれるものかによって疑われる病気が異なってくるところ（例えば非特許文献１）、本実施形態によれば病気の診断にあたって非常に有益な情報が得られる。また、操作者による手入力や固有の波形データとの比較によって呼気と吸気とを区別するというようなこと（例えば特許文献１）を必要としないので、手間がかかることもなく、呼吸の個人差によらず正確な判定を行うことができる。
【００６３】
（３）本実施形態ではソート機能部１５２Aを備えており、周波数分析部１５１で得られた時間−周波数データをレベル順、周波数順、あるいは、出現頻度順にソートすることができる。そして、レベル順、周波数順および出現頻度順にソートした結果を統合的に組み合わせて利用する。すなわち、ソート結果の組み合わせと各種の異常音の特徴とをうまく利用して異常音を抽出するようにしている。例えば各種異常音を抽出するためのテンプレートを用意しておいてパターンマッチングを行うことも考えうるが（例えば特許文献２）、検出したい異常音の種類や個人差を考慮した場合、かなり膨大なテンプレートを用意する必要がある。この点、本実施形態はソート機能部１５２Aというシンプルな方法で上記問題を解決した。
【００６４】
（３）従来の医療現場では低音性連続ラ音、高音性連続ラ音およびスクォークの３種類程度が主として用いられてきた。単音性や多音性といった特徴は症状との関連付けが行われておらず、あまり用いられてこなかった。（単音性と多音性との区別を人の耳で行うには意識的な訓練を長く積む必要があると予想される。）
本実施形態では、これまで聴感で捉えられてこなかった単音性や多音性といった特徴についても詳細に分類することができる。したがって、連続性ラ音分析部１５０での分析結果を利用することにより、単音性や多音性といったラ音の特徴と各種病気の症状との間に関連があるかないかを改めて検証することができる。そして、仮に、単音性や多音性といったラ音の特徴と各種病気の症状との間に関連があることがわかれば、表示部２００の表示を参考にして聴感を訓練することができる。連続性ラ音分析部１５０での分析は聴感に合わせてあるので、意識的に訓練すれば人の耳でも連続性ラ音分析部１５０と同じ分類が可能になるはずである。連続性ラ音分析部１５０での分析にあたって、人間が聞き取れないような周波数やレベルを用いているわけではないからである。
【００６５】
（４）本実施形態では、高域を第１高域と第２高域との二つに分割し、それぞれに対して分析および分類を行っている。これは、高音性連続ラ音においては周波数の違い（第１高域、第２高域）によって単音性ラ音および多音性ラ音の出現に違いがあると考えられるためである。すなわち、高域の中でも比較的低い周波数側（第１高域）では単音性と多音性との両方が見られるので両方を対象にした分析を実行する。一方、高域の中でも比較的高い周波数側（これを第２高域と定義）では笛声音（ピーピー音）がほとんどであるので、単音性を対象にした分析を実行する。（言い換えると、第２高域においては多音性の有無に関する検証をスキップしている。）
【００６６】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態を説明する。
図２１に第２実施形態の機能ブロック図を示す。
第２実施形態が第１実施形態と異なる点は、連続性ラ音検出部１３０を備えている点にある。連続性ラ音検出部１３０は、入力された呼吸音信号から連続性ラ音を検出する。この検出方法としては、すでに本発明者らが開発した特許文献４（特願２０１１−２３８４２１）に記載の方法を用いることができるが、限定されるものではない。
一例として、連続性ラ音検出部１３０は、
ピーク周波数を予備的に抽出するピーク抽出部と、
前記ピーク抽出部にて抽出したピーク周波数を連続性ラ音の特徴に基づいて訂正する誤検出訂正部と、
前記誤検出訂正部にて単位時間当たりのピーク周波数の個数が所定数以上である場合に連続音と判定する連続音判定部と、を備えるようにしてもよい。
【００６７】
連続性ラ音分析部１５０によって詳細な分析を行うのであるが、連続性ラ音分析部１５０による詳細な分析の前に連続性ラ音検出部１３０によって異常音（ラ音）の有無を調べておく。そして、呼吸音に連続性ラ音が含まれることが判明した場合には、連続性ラ音分析部１５０による詳細な分析に進めばよい。一方、呼吸音に連続性ラ音が含まれていなければ、連続性ラ音分析部１５０による詳細な分析はスキップすればよい。
【００６８】
また、連続性ラ音検出部１３０によって連続性ラ音が検出された場合には、さらに、「連続性ラ音が検出された区間（時間情報）」や「存在の確からしさ」の情報を連続性ラ音分析部１５０に提供するようにしてもよい。そして、連続性ラ音分析部１５０においては、連続性ラ音が検出された区間（時間情報）を優先的に分析するようにしてもよい。これにより、分析に要する時間を短縮することができる。また、「存在の確からしさ」の情報に基づいて分析に用いるパラメータを適宜調整するようにしてもよい。
【００６９】
また、連続性ラ音検出部１３０によって連続性ラ音に相当する周波数を求めておいてもよい。そして、連続性ラ音分析部１５０による詳細な分析および分類の結果と前記連続性ラ音検出部１３０による検出結果とが一致しない場合には再度詳細に検討するようにしてもよい。
【００７０】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
上記実施形態では一呼吸を分析区間として分析したが、呼気、吸気それぞれについて分析すればなお精度の高い分類ができることは言うまでもない。例えば、低音及び高音性多音は、呼気で低音性多音、吸気で高音性単音というように、細かい分類が可能となる。
【００７１】
上記実施計形態におけるスクォーク分析においてＨｉｇｈ＿ｍｏｎｏを３に設定する工程（図１７、ＳＴ５３０）を説明した。
ここで、ＳＴ５３０よりも先に図１４のＳＴ３３１においてＨｉｇｈ＿ｍｏｎｏを１に設定する工程があるが、仮にＳＴ３３１においてＨｉｇｈ＿ｍｏｎｏを１に設定していた場合には、ＳＴ５３０ではＨｉｇｈ＿ｍｏｎｏを３に上書きするとする。
ただし、高音性連続性ラ音とスクォークとは同時発生しない特徴があるので、実際には上書きが発生する可能性は低い。
なお、Ｈｉｇｈ＿ｍｏｎｏを３に設定することに代えて、スクォークの有無を示すフラグを別途に用意してもよい。
【００７２】
呼吸音分析装置の各機能部は、各種論理素子等からなる専用のハードウェアで構成されてもよいし、あるいは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備えたコンピュータに呼吸音分析プログラムを組み込んで各機能部として動作させてもよい。プログラムをインストールするには、コンピュータにメモリカードやＣＤ−ＲＯＭ等を直接差し込んで行ってもよいし、これらの記憶媒体を読み取る機器を外付けで接続してもよい。さらには、有線または無線の通信によってプログラムをコンピュータに供給してインストールしてもよい。なお、各種記録媒体や通信手段等で供給されるプログラムとしては、本発明に係る呼吸音分析プログラムが含まれていればよく、それ以外の制御などを行うプログラムが含まれていてもよい。
【００７３】
（第３実施形態）
本発明の呼吸音分析装置１００に係る第３実施形態を説明する。第３実施形態における呼吸音分析装置１００の構成は、第１実施形態の構成と同一であり、第１実施形態とは、図４に示す周波数分析部１５１の処理が異なる。以下、周波数分析部１５１における処理について、図２２から図２５を用いて説明する。なお、本実施形態は、第２実施形態に適用することも可能である。
【００７４】
第１実施形態の記載による周波数分析部１５１における処理は、多くの場合において精度よく連続性ラ音成分の時間周波数成分を抽出することができる。実際に信号入力部１１０に入力される呼吸音信号は、ラ音以外の呼気音や吸気音からなる呼吸音や断続性ラ音、その他の外因性ノイズも同時に入力されている。このような呼吸音信号において、連続性ラ音以外の音の振幅が極端に大きい場合、連続性ラ音の振幅は相対的に小さくなるため、連続性ラ音が検出されない可能性が生じる。
【００７５】
本実施形態においては、連続性ラ音以外の音の振幅が極端に大きい場合であっても、周波数分析部１５１において連続性ラ音の時間周波数成分を抽出する。
【００７６】
図２２は、連続性ラ音と突発的なノイズ成分を含む時間周波数成分の一例を示している。図２２における実線および破線は連続性ラ音の時間周波数成分であり、突発的なノイズ成分の時間周波数成分はｎとして示す。破線は、振幅値の大きいノイズ成分ｎの時間周波数成分を０ｄＢとする正規化処理によって所定の閾値未満となった連続性ラ音の時間周波数成分である。このように、連続性ラ音を振幅の大きい時間周波数成分により正規化すると、連続性ラ音の時間周波数成分は所定の閾値未満となってしまい、連続性ラ音として検出されない。
【００７７】
図２３は、連続性ラ音、断続性ラ音および呼吸音の時間周波数成分の一例である。図２３Ａに示す連続性ラ音は、含まれる周波数成分の帯域幅が狭く、帯域幅が広い場合であっても数十Ｈｚ程度の帯域幅をピークとして有する信号である。図２３Ｂに示す断続性ラ音は、含まれる周波数成分の帯域幅が広く、数百Ｈｚ程度の帯域幅をピークとして持つ信号である。また、図２３Ｃに示す呼吸音は、大きな振幅を持つ周波数成分はランダムに含むものの、連続性ラ音のように時間的に連続するピークや、断続性ラ音のように周波数的に連続するピークは持たない信号である。
【００７８】
図２４は、連続性ラ音、断続性ラ音および呼吸音を含む任意の時間フレームにおける周波数分布を示している。図２４の各々における実線は、任意の時間フレームにおける周波数分布であり、破線は、実線を例えば移動平均、メディアンフィルタ、各種ＬＰＦ等により平滑化したものである。図２４Ａに示す連続性ラ音の周波数分布は、周波数軸方向における急峻なピークが存在する。図２４Ｂに示す断続性ラ音の周波数分布は、緩やかなピークとして表される。図２４Ｃに示す呼吸音の周波数分布は、ピークとなる箇所は存在しない。
【００７９】
図２４において実線で示される各周波数分布を元信号として、破線で示される元信号を平滑化した周波数分布との比を算出すると、図２５に示される曲線が得られる。図２５Ａは、連続性ラ音の周波数分布の比に基づく曲線であり、大きなピークが存在する。周波数分布を平滑化することで、急峻なピークが抑制されるため、その周波数において比が大きくなるためである。図２５Ｂは、断続性ラ音の周波数分布の比に基づく曲線であり、図２５Ｃは、呼吸音の周波数分布の比に基づく曲線である。いずれにおいても、図２４に示す波形に急峻なピークを含まないために、比が大きな値をとることはない。
【００８０】
このような処理に基づき、周波数分析部１５１は、所定時間フレーム毎に図２５に示すような周波数分布とそれを平滑化した比が所定以上の時間周波数成分として、連続性ラ音に比べて著しく振幅値が大きい他の時間周波数成分が含まれる呼吸音信号であっても、連続性ラ音部分を強調し、その他の振幅値が大きい箇所を抑制することにより、精度良く連続性ラ音の時間周波数成分を抽出する。
【００８１】
本処理においては、時間周波数成分は、第１実施形態および第２実施形態のようにｄＢ値ではなく比の値となる。また、時間周波数成分を抽出する所定以上の値を定義する閾値として、データの全時間周波数成分から各時間周波数成分の比の値について偏差値を算出し、７０〜８０程度の値を閾値とするのが望ましい。これは、連続性ラ音の時間周波数成分は呼吸音全体の上位わずかの割合であるため、平均から標準偏差２〜３程度分大きい値を閾値とすることで、概ね抽出することが可能であるためである。他にも、上位９０％以上の時間周波数成分の比の値、などといった条件で抽出するなど、全体に対する所定の順位以上の時間周波数成分を抽出する方法ならば、限定はしない。このような抽出方法の場合、連続性ラ音以外の時間周波数成分も当然ながら一部抽出することはあるが、その後の時間連続性の検証により除外することができるため、特段の問題は生じない。
【００８２】
（第４実施形態）
本発明の呼吸音分析装置１００に係る第４実施形態を説明する。第４実施形態における呼吸音分析装置１００の構成は、第１実施形態の構成と同一であり、第１実施形態とは、図２に示す境界抽出部１２３の処理が異なる。なお、本実施形態は、第２、第３実施形態へも適用が可能である。
【００８３】
第１実施形態では境界抽出部１２３において、包絡線算出部１２２で算出した入力信号の振幅の包絡線から自己相関値を算出し、その極大値に基づいて呼吸周期の境界を求めている。入力信号において呼気吸気の境界が明確に聴取可能である場合は当該方法で精度よく検出が可能である。しかしながら、聴診位置や被験者の呼吸状態等によって、入力信号の呼気吸気の境界が曖昧である場合もあり、特に呼気が小さい入力信号に対しては、当該方法では、吸気から呼気へ変化する境界が検出できないケースが存在する。本実施形態では、このような入力信号であっても、精度よく呼気吸気の境界を検出可能な方法について説明する。
【００８４】
図２６および図２７の実線は、包絡線算出部１２２において算出した、入力信号の振幅の包絡線の一例であり、図２６および図２７共に同一である。また、図２６および図２７の下部に記載された「呼気」および「吸気」の区間は、当該包絡線の対応する区間（時間）が、呼気部分または吸気部分のいずれかであるかを示すものである。
【００８５】
図２６および図２７の実線で表される吸気（１）〜（３）の開始時は、いずれも振幅の変化が大きいため、呼気から吸気へと切り替わる境界は種々の方法で識別が可能である。一方、呼気部分については、呼気（１）のように、小さいながらも振幅の変化がピークとして得られる場合と、呼気（２）のように殆ど平坦であると言えるような場合などがあり、このようなデータにおいて包絡線から直接に境界を求めるのは困難である場合がある。
【００８６】
図２６の破線は、実線（振幅の包絡線）の平滑化微分値である。この値においては、１秒程度の長さに対応した長いタップ数を用いて平滑化を実施しながら微分値を算出しており、振幅の局所的な変化にとらわれず、呼吸の変化の概形が捉えられていることがわかる。
【００８７】
図２７の破線は、実線（振幅の包絡線）の平均化微分値である図２６破線に対して、さらに平滑化微分値を算出し、符号反転した値である。すなわち実線（振幅の包絡線）の二階微分値の符号反転した値である。図２６の微分値算出の場合と同等程度の平滑化をさらに実施しながら微分値を算出することで、呼吸の変化に追従しながら振幅の包絡線を近似した曲線となっていることがわかる。これは、三角関数（正弦、余弦）の二階微分は符号反転した元の三角関数となる（正確には係数がつくが）ところ、入力信号は三角関数（正弦、余弦）の合成であると言えることから、その二階微分値を符号反転した値の集合は、原波形の形状を追従すると考えられるためである。
【００８８】
また、図２７において、呼気と吸気との境界に注目すると、いずれも破線の極小値と極大値との概ね中間に位置していることがわかる。当該位置は、微分値の極大値、すなわち呼吸に変化が生じている箇所に対応していると言える。これは、呼気から吸気へ変化する境界では大きな振幅の変化に対応した急峻な極大値であり、一方、吸気から呼気へ変化する境界では小さな振幅の変化に対応した緩やかな極大値（又は、振幅変化が非常に小さい場合は平坦な一定に近い値）となっていることに由来する。
【００８９】
以上のように、振幅包絡線の大局的な変化に注目し、平滑化微分を用いた曲線近似することで、単に振幅包絡線の概形を捉えた近似曲線を求めるよりも、呼気と吸気との境界が特別に強調された図２７の破線のような近似曲線が得られことがわかる。この曲線に基づいた検出によって、データの特徴に依存することなく、呼気吸気の境界を精度よく求めることが可能である。
【符号の説明】
【００９０】
１００・・・呼吸音分析装置、１１０・・・信号入力部、１２０・・・呼吸境界分析部、１２１・・・フィルタ処理部、１２２・・・包絡線算出部、１２３・・・境界抽出部、１２４・・・呼吸数算出部、１３０・・・連続性ラ音検出部、１４０・・・フィルタ処理部、１５０・・・連続性ラ音分析部、１５１・・・周波数分析部、１５２・・・頻度算出部、１５２A・・・ソート機能部、１５２Ｂ・・・頻度算出部、１５３・・・連続度分析部、１５４・・・特徴分類部、１６０・・・表示情報生成部、２００・・・表示部。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２３Ｃ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２４Ｃ】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２５Ｃ】
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【図２６】
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【図２７】
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