(57)【要約】  生体音解析装置は、生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得手段（１００）と、生体音情報に基づいて、第１期間（ｔ〜ｔ＋ｗ１）における生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報（Ｖｗ１（ｔ））を算出する第１算出手段（２１０）と、生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間（ｔ〜ｔ＋ｗ２）における生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報（Ｖｗ２（ｔ））を算出する第２算出手段（２２０）と、第１情報及び第２情報に基づいて、生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力手段（２３０，２４０）とを備える。これにより、生体音に含まれる雑音を好適に解析することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得手段と、  前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出手段と、  前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出手段と、  前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力手段と  を備えることを特徴とする生体音解析装置。
【請求項２】
前記第１期間は、前記第２期間内に含まれる期間であり、  前記出力手段は、前記第１情報を前記第２情報で除算することで得られる第３情報に基づいて、前記雑音情報を出力する  ことを特徴とする請求項１に記載の生体音解析装置。
【請求項３】
前記生体音情報は、生体の呼吸音を示す呼吸音情報であり、  前記雑音は、前記呼吸音に含まれる副雑音である  ことを特徴とする請求項１又は２に記載の生体音解析装置。
【請求項４】
前記出力手段は、前記第３情報が第１閾値以上である場合に、前記第１期間の生体音に断続性ラ音が含まれていることを示す前記雑音情報を出力することを特徴とする請求項３に記載の生体音解析装置。
【請求項５】
前記出力手段は、１呼吸周期における前記第３情報が第１閾値以上となる期間の割合を算出し、前記割合が第２閾値以上である場合に、前記第１期間の生体音に断続性ラ音が含まれていることを示す前記雑音情報を出力することを特徴とする請求項３に記載の生体音解析装置。
【請求項６】
生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得工程と、  前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出工程と、  前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い前記第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出工程と、  前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力工程と  を備えることを特徴とする生体音解析装置。
【請求項７】
生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得工程と、  前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出工程と、  前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い前記第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出工程と、  前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力工程と  をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、雑音が含まれ得る生体音を解析する生体音解析装置及び生体音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】  この種の装置として、電子聴診器等によって検出される生体の呼吸音について、そこに含まれる副雑音（即ち、正常な呼吸音とは異なる音）の音種を判別するものが知られている。例えば特許文献１では、生体音のスペクトル情報を解析して異常音を検出するという技術が提案されている。また特許文献２では、ヒルベルト変換を利用して異常音を検出するという技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−０６６０４５号公報
【特許文献２】特開２００９−１０６５７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  上述した特許文献１に記載されている技術では、生体音のスペクトル情報から異常音を検出しようとしているが、一部の異常音（例えば、断続性ラ音等）は、スペクトル上に特徴が現れ難いという特性を有している。このため、生体音に含まれる異常音の種類によっては、スペクトル情報を解析したとしても、異常音に関する情報を正確に検出できないという技術的問題点がある。また、特許文献２に記載されている技術では、ヒルベルト変換を利用しているため、装置の処理負荷が大きくなるという技術的問題点がある。【０００５】  本発明が解決しようとする課題には、上記のようなものが一例として挙げられる。本発明は、生体音に含まれる雑音を好適に解析可能な生体音解析装置及び生体音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  上記課題を解決するための生体音解析装置は、生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得手段と、前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出手段と、前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出手段と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力手段とを備える。【０００７】  上記課題を解決するための生体音解析方法は、生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得工程と、前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出工程と、前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出工程と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力工程とを備える。【０００８】  上記課題を解決するためのコンピュータプログラムは、生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得工程と、前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出工程と、前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出工程と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力工程とをコンピュータに実行させる。【０００９】  上記課題を解決するための記録媒体は、上述したコンピュータプログラムが記録されている。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施例に係る生体音解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】水泡音のスペクトログラムの一例を示す図である。
【図３】水泡音を含む生体音のスペクトログラム一例を示す図である。
【図４】本実施例にかかる生体音解析装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】呼吸音信号の時間軸波形の一例を示すグラフである。
【図６】第１分散値及び第２分散値の算出方法を示す概念図である。
【図７】呼吸音信号の波形例を示すグラフである。
【図８】呼吸音信号から算出されるパルス度合の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】  ＜１＞  本実施形態に係る生体音解析装置は、生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得手段と、前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出手段と、前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出手段と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力手段とを備える。
【００１２】  本実施形態に係る生体音解析装置によれば、その動作時には、先ず取得手段によって生体音情報が取得される。なお、「生体音」とは、生体が発する音であり、典型的には呼吸音である。また、「生体音情報」とは、生体音の経時的な変化を示す情報であり、例えば生体音を示す時間軸波形として取得される。
【００１３】  なお、生体音には、正常な生体音には含まれない雑音（例えば、副雑音である断続性ラ音等）が含まれることがある。このため、生体音を示す生体音情報には、雑音を示す雑音情報が含まれ得る。
【００１４】  生体音情報が取得されると、第１算出手段によって第１情報が算出される。第１情報は、第１期間における生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合（分散値）を示す情報である。ここで「第１期間」は、第１情報を算出するために予め設定される期間であり、例えば生体音に含まれ得る雑音の発生間隔に応じた期間として設定される。また「第１基準値」は、ばらつき度合を算出するための基準として設定される値であり、この値を基準とした場合のばらつき度合をパルス度合として検出できるような値として都度設定される。
【００１５】  生体音情報が取得されると更に、第２算出手段によって第２情報が算出される。第２情報は、第１期間よりも長い第２期間における生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合（分散値）を示す情報である。ここで「第２期間」は、第２情報を算出するために予め設定される期間であり、例えば生体音に含まれ得る雑音の発生間隔に応じた期間として設定される。また「第２基準値」は、ばらつき度合を算出するための基準として設定される値であり、この値を基準とした場合のばらつき度合をパルス度合として検出できるような値として都度設定される。
【００１６】  第１情報及び第２情報が算出されると、それらの情報に基づいて、出力手段から雑音を示す雑音情報が出力される。具体的には、出力手段では第１情報及び第２情報を利用して、生体音情報のパルス度合が算出される。そして、その生体音のパルス度合に基づいて、生体音に雑音が含まれているか否かが判定されると共に、雑音と判定された音に関する情報が雑音情報として出力される。
【００１７】  本実施形態では特に、雑音情報を出力するために、生体音のばらつき度合を示す第１情報及び第２情報を用いている。このため、断続的に発生するパルス状の雑音（例えば、断続性ラ音等）を好適に検出することが可能となる。なお、このようなパルス状の雑音は、例えば生体音のスペクトル解析では正確に検出することが難しい。具体的には、パルス状の雑音に関する情報は、時間周波数解析等の過程で埋もれてしまうことがある。よって、生体音のばらつき度合を利用して雑音情報を出力する本実施形態は、正確な雑音情報を得るのに極めて有効であると言える。
【００１８】  また、第１情報及び第２情報を算出して雑音情報を出力する処理は、比較的負荷の小さい処理であり、例えばヒルベルト変換やＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）等を利用する場合と比べると、処理負荷を効果的に低減できる。
【００１９】  ＜２＞  本実施形態に係る生体音解析装置の他の態様では、前記第１期間は、前記第２期間内に含まれる期間であり、前記出力手段は、前記第１情報を前記第２情報で除算することで得られる第３情報に基づいて、前記雑音情報を出力する。
【００２０】  この態様によれば、第１情報を第２情報で除算することで、局所的なばらつき度合（言い換えれば、パルス度合）を顕著に示す第３情報が算出される。具体的には、第１期間においては大きなばらつきが生じているが、それ以外の期間（即ち、第２期間における第１期間以外の期間）でのばらつき度合が小さい場合には、第３情報は大きな値として算出される。
【００２１】  この第３情報を利用すれば、生体音に含まれる断続的に発生するパルス状の雑音を好適に判別できる。従って、より正確な雑音情報を出力することが可能である。
【００２２】  ＜３＞  本実施形態に係る生体音解析装置の他の態様では、前記生体音情報は、生体の呼吸音を示す呼吸音情報であり、前記雑音は、前記呼吸音に含まれる副雑音である。
【００２３】  この態様によれば、取得した呼吸音情報を解析することで、呼吸音に含まれる副雑音（特に、断続性ラ音）に関する雑音情報を、好適に出力することが可能である。
【００２４】  ＜４＞  上述した呼吸音に含まれる雑音情報を出力する態様では、前記出力手段は、前記第３情報が第１閾値以上である場合に、前記第１期間の生体音に断続性ラ音が含まれていることを示す前記雑音情報を出力してもよい。
【００２５】  この場合、第３情報（即ち、第１情報を第２情報で除算することで得られる情報）と第１閾値とを比較することで、容易かつ的確に断続性ラ音が生体音に含まれているか否かを判定できる。なお、「第１閾値」は、断続性ラ音とそれ以外の音を判別するための閾値として設定される値であり、第３情報が第１閾値以上である音が断続性ラ音と判定され、第１閾値未満である音が断続ラ音以外の音と判定される。
【００２６】  上述した判定結果を利用すれば、断続性ラ音に関する正確な雑音情報を出力することが可能となる。＜５＞  或いは、呼吸音に含まれる雑音情報を出力する態様では、前記出力手段は、１呼吸周期における前記第３情報が第１閾値以上となる期間の割合を算出し、前記割合が第２閾値以上である場合に、前記第１期間の生体音に断続性ラ音が含まれていることを示す前記雑音情報を出力してもよい。
【００２７】  この場合、１呼吸周期における第３情報が第１閾値以上となる期間の割合と、第２閾値との比較結果に応じて、断続性ラ音であるか否かが判定される。なお、「第２閾値」は、断続性ラ音とそれ以外の音を判別するための閾値として設定される値であり、算出された割合が第２閾値以上である音が断続性ラ音と判定され、第１閾値未満である音が断続ラ音以外の音と判定される。
【００２８】  上述したように１呼吸周期における割合を利用すれば、瞬間的な情報を利用する場合と比べて、パルス度合を正確に把握することができる。従って、断続性ラ音に関するより正確な雑音情報を出力することが可能となる。
【００２９】  ＜６＞  本実施形態に係る生体音解析方法は、生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得工程と、前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出工程と、前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出工程と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力工程とを備える。
【００３０】  本実施形態に係る生体音解析方法によれば、上述した本実施形態に係る生体音解析装置と同様に、正確な雑音情報を出力することができる。
【００３１】  なお、本実施形態に係る生体音解析方法においても、上述した本実施形態に係る生体音解析装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。
【００３２】  ＜７＞  本実施形態に係るコンピュータプログラムは、生体音の経時的な変化を示す生体音情報を取得する取得工程と、前記生体音情報に基づいて、第１期間における前記生体音の第１基準値を基準としたばらつき度合を示す第１情報を算出する第１算出工程と、前記生体音情報に基づいて、前記第１期間よりも長い第２期間における前記生体音の第２基準値を基準としたばらつき度合を示す第２情報を算出する第２算出工程と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記生体音に含まれる雑音を示す雑音情報を出力する出力工程とをコンピュータに実行させる。
【００３３】  本実施形態に係るコンピュータプログラムによれば、上述した本実施形態に係る生体音解析方法と同様の処理をコンピュータに実行させることができるため、正確な雑音情報を出力することができる。
【００３４】  なお、本実施形態に係るコンピュータプログラムにおいても、上述した本実施形態に係る生体音解析装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。
【００３５】  ＜８＞  本実施形態に係る記録媒体は、上述したコンピュータプログラムが記録されている。
【００３６】  本実施形態に係る記録媒体によれば、上述したコンピュータプログラムをコンピュータにより実行させることにより、正確な雑音情報を出力することができる。
【００３７】  本実施形態に係る生体音解析装置及び生体音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の作用及び他の利得については、以下に示す実施例において、より詳細に説明する。
【実施例】
【００３８】  以下では、生体音解析装置及び生体音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下では、呼吸音の解析を行う生体音解析装置を例に挙げて説明する。【００３９】  ＜装置構成＞  先ず、本実施例に係る生体音解析装置の構成について、図１を参照して説明する。ここに図１は、本実施例に係る生体音解析装置の構成を示すブロック図である。【００４０】  図１において、本実施例に係る生体音解析装置は、呼吸音取得部１００と、処理部２００と、結果表示部３００とを備えて構成されている。【００４１】  呼吸音取得部１００は、生体の呼吸音を呼吸音信号として取得可能に構成されたセンサである。呼吸音取得部１００は、例えばＥＣＭ（Electret Condenser Microphone）やピエゾを利用したマイク、振動センサ等で構成されている。また、呼吸音取得部１１０は、生体の呼吸音を呼吸音信号として取得可能に構成されたセンサだけでなく、センサからの呼吸音信号を取得するものを含んでいてもよい。呼吸音取得部１００で取得された呼吸音信号は、処理部２００における第１分散値算出部２１０及び第２分散値算出部２２０に出力される構成となっている。なお、呼吸音取得部１００は、「取得手段」の一具体例である。【００４２】  処理部２００は、複数の演算回路やメモリ等を含んで構成されている。処理部２００は、第１分散値算出部２１０と、第２分散値算出部２２０と、パルス度合算出部２３０と、断続性ラ音判定部２４０とを備えて構成されている。【００４３】  第１分散値算出部２１０は、呼吸音取得部１００で取得された呼吸音情報を用いて、期間ｔ〜ｔ＋ｗ１における呼吸音情報のばらつきを示す第１分散値を算出する。具体的には、第１分散値算出部２１０は、呼吸音情報として取得された呼吸音信号における一部の期間を各時刻ｔを基準とした期間幅ｗ１の期間として設定し、基準値2017130415.tif 000003
を基準として時刻t〜ｔ＋ｗ1期間における第１分散値Ｖｗ１（ｔ）を算出する。第１分散値算出部２１０で算出された第１分散値Ｖｗ１（ｔ）は、パルス度合算出部２３０に出力される構成となっている。なお、第１分散値算出部２１０は、「第１算出手段」の一具体例である。また、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）は、「第１情報」の一具体例である。【００４４】  第２分散値算出部２２０は、呼吸音取得部１００で取得された呼吸音情報を用いて、期間ｗ２における呼吸音情報のばらつきを示す第２分散値を算出する。具体的には、第２分散値算出部２２０は、呼吸音情報として取得された呼吸音信号における一部の期間（時刻ｔ〜ｔ＋ｗ１の期間を含む期間）を各時刻ｔを基準とした期間幅ｗ２の期間として設定し、呼吸音信号ｆ（ｔ）より時刻t〜t＋ｗ２期間における第２分散値Ｖｗ２（ｔ）を算出する。第２分散値算出部２２０で算出された第２分散値Ｖｗ２（ｔ）は、パルス度合算出部２３０に出力される構成となっている。なお、第２分散値算出部２２０は、「第２算出手段」の一具体例である。また、第２分散値Ｖｗ２（ｔ）は、「第２情報」の一具体例である。【００４５】  ちなみに、第１分散値算出部２１０及び第２分散値算出部２２０は、別々の演算回路として設けられる必要はなく、共通の演算回路として構成されてもよい。即ち、１つの分散値算出部が、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）及び第２分散値Ｖｗ２（ｔ）をそれぞれ算出するようにしてもよい。【００４６】  パルス度合算出部２３０は、第１分散値算出部２１０で算出された第１分散値Ｖｗ１（ｔ）、及び第２分散値算出部２２０で算出された第２分散値Ｖｗ２（ｔ）を用いて、呼吸音情報のパルス度合Ｐ（ｔ）を算出する。具体的には、パルス度合算出部２３０は、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）を、第２分散値Ｖｗ２（ｔ）で除算することで、パルス度合Ｐ（ｔ）を算出する。パルス度合算出部２３０で算出された呼吸音情報のパルス度合Ｐ（ｔ）は、断続性ラ音判定部２４０に出力される構成となっている。【００４７】  断続性ラ音判定部２４０は、パルス度合算出部２３０で算出された呼吸音情報のパルス度合Ｐ（ｔ）に基づいて、呼吸音に断続性ラ音が含まれているか否かを判定する。なお、断続性ラ音判定部２４０における具体的な判定方法については、後述の動作に関する説明において詳しく述べる。断続性ラ音判定部２４０における判定結果は、断続性ラ音に関する情報として結果表示部４００に出力される構成となっている。【００４８】  なお、パルス度合算出部２３０及び断続性ラ音判定部２４０は、「出力手段」の一具体例である。【００４９】  以上のように、処理部２００は、呼吸音取得部１００で取得された呼吸音情報に基づいて、生体音に断続性ラ音が含まれているか否かを判定することが可能とされている。また、処理部２００は、生体音に断続性ラ音が含まれているか否かだけでなく、断続性ラ音の強度等を出力可能に構成されてもよい。【００５０】  結果表示部４００は、例えば液晶モニタ等のディスプレイとして構成されており、処理部２００から出力される各種情報を画像データとして表示する。【００５１】  ＜断続性ラ音の特性＞  次に、本実施例に係る生体音解析装置において判別される断続性ラ音の特性に��いて、図２及び図３を参照して詳細に説明する。ここに図２は、水泡音のスペクトログラムの一例を示す図である。また図３は、水泡音を含む生体音のスペクトログラム一例を示す図である。【００５２】  なお、図２及び図３に示すスペクトログラムは、呼吸音波形に対してＦＦＴ等の時間周波数解析処理を行ったものであるが、このようなスペクトログラムを取得する処理は、本実施形態に係る生体音解析装置において必要なものではない。【００５３】  図２に示すように、断続性ラ音の一種である水泡音は、断続的に発生する異常音である。水泡音は、断続性ラ音の中でも、比較的低い周波数帯で発生する異常音である。【００５４】  図３に示すように、生体音のスペクトログラムとして見た場合、水泡音は正常な生体音に埋もれてしまうおそれがある。この場合、水泡音を抽出することが難しくなるだけでなく、生体音に水泡音が含まれているか否かを判定することも難しい。【００５５】  以上のように、水泡音に代表される断続性ラ音は、スペクトログラムを利用した解析では判別することが難しい。これに対し、本実施形態に係る生体音解析装置は、以下に詳述する処理を実行することにより、生体音に含まれる断続性ラ音を好適に判別する。【００５６】  ＜動作説明＞  次に、本実施例に係る生体音解析装置の動作について、図４から図８を参照して説明する。ここに図４は、本実施例に係る生体音解析装置の動作の流れを示すフローチャートである。また図５は、呼吸音信号の時間軸波形の一例を示すグラフであり、図６は、第１分散値及び第２分散値の算出方法を示す概念図である。図７は、呼吸音信号の波形例を示すグラフであり、図８は、呼吸音信号から算出されるパルス度合の一例を示すグラフである。【００５７】  図４において、本実施例に係る生体音解析装置の動作時には、先ず呼吸音取得部１００において、生体の呼吸音を示す呼吸音信号が取得される（ステップＳ１０１）。呼吸音信号は、呼吸音の時間的な変動を示す波形として取得される（図５参照）。【００５８】  呼吸音信号が取得されると、第１分散値算出部２１０において、算出対象区間である期間幅ｗ１の期間が設定される（ステップＳ１０２）。そして、第１分散値算出部２１０では、各時刻ｔを基準とした期間幅ｗ１の期間における呼吸音信号のばらつきが第１分散値Ｖｗ１（ｔ）として算出される（ステップＳ１０３）。【００５９】  同様に、第２分散値算出部２２０においては、算出対象区間である期間幅ｗ２の期間が設定される（ステップＳ１０４）。そして、第２分散値算出部２２０では、各時刻ｔを基準とした期間幅ｗ２の期間における呼吸音信号のばらつきが第２分散値Ｖｗ２（ｔ）として算出される（ステップＳ１０５）。【００６０】  第１分散値Ｖｗ１（ｔ）及び第２分散値Ｖｗ２（ｔ）が算出されると、パルス度合算出部２３０において、パルス度合Ｐ（ｔ）が算出される（ステップＳ１０６）。【００６１】  以下では、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）、第２分散値Ｖｗ２（ｔ）、及びパルス度合Ｐ（ｔ）の算出方法について、より具体的に説明する。【００６２】  図６に示すように、期間ｔ〜ｔ＋ｗ２は、期間ｔ〜ｔ＋ｗ１を含む期間として設定される。なお、本実施例では、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）��算出するための基準値2017130415.tif 000004
及び第２分散値Ｖｗ２（ｔ）を算出するための基準値2017130415.tif 000005
が異なる値であるが、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）を算出するための基準値と、第２分散値Ｖｗ２（ｔ）を算出するための基準値とは共通の値であっても構わない。ただし、後述するパルス度合Ｐ（ｔ）を適切な値とするためには、２つの基準値が大きく乖離することは避けるのが好ましい。【００６３】  パルス度合Ｐ（ｔ）は、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）を、第２分散値Ｖｗ２（ｔ）で除算することで算出される。具体的には、以下の数式（１）〜（３）を用いて算出することができる。【００６４】
【数１】
2017130415.tif 000006
【００６５】
【数２】
2017130415.tif 000007
【００６６】
【数３】
2017130415.tif 000008
【００６７】  なお、上記数式はあくまで一例であり、第１分散値Ｖｗ１（ｔ）、第２分散値Ｖｗ２（ｔ）、及びパルス度合Ｐ（ｔ）は異なる数式を用いて算出することもできる。【００６８】  より具体的には、図７に示すような呼吸音信号が取得された場合、図８に示すようなパルス度合Ｐ（ｔ）が算出される。図を見ても分かるように、呼吸音信号が大きく変動する部分において、パルス度合Ｐ（ｔ）も大きくなっていることが分かる。このことから、パルス度合Ｐ（ｔ）は、局所的な信号パワーの変動を示す値であると言える。【００６９】  図４に戻り、パルス度合Ｐ（ｔ）が算出されると、断続性ラ音判定部２４０において、断続性ラ音傾向Ｄが算出される（ステップＳ１０７）。【００７０】  断続性ラ音傾向Ｄの算出には、以下の数式（４）で示される関数ｇ（ｔ）が用いられる【００７１】
【数４】
2017130415.tif 000009
【００７２】  上記数式からも分かるように、関数ｇ（ｔ）は、パルス度合Ｐ（ｔ）が閾値Ｐｔｈｒｅ以上である場合に“１”、閾値Ｐｔｈｒｅ未満である場合に“０”の値をとる。なお、閾値Ｐｔｈｒｅは、呼吸音が断続性ラ音を含んでいると判断できる程度にパルス度合Ｐ（ｔ）が高いか否かを判定するための閾値であり、事前に適切な値が求められ設定されている。閾値Ｐｔｈｒｅは、「第１閾値」の一具体例である。【００７３】  断続性ラ音傾向は、関数ｇ（ｔ）を用いて、以下の数式（５）から算出することができる。【００７４】
【数５】
2017130415.tif 000010
【００７５】  なお、Ｔは１呼吸周期時間である。【００７６】  断続性ラ音傾向Ｄは、１呼吸周期時間において、パルス度合Ｐ（ｔ）が閾値Ｐｔｈｒｅ以上となる割合を示す値である。算出された断続性ラ音傾向Ｄは、断続性ラ音判定部２４０において、閾値Ｄｔｈｒｅ以上であるか否かが判定される（ステップＳ１０８）。なお、閾値Ｄｔｈｒｅは、呼吸音が断続性ラ音を含んでいると判断できる程度に断続性ラ音傾向Ｄが高いか否かを判定するための閾値であり、事前に適切な値が求められ設定されている。閾値Ｄｔｈｒｅは、「第２閾値」の一具体例である。【００７７】  断続性ラ音判定部２４０では、断続性ラ音傾向Ｄが閾値Ｄｔｈｒｅ以上である場合（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、呼吸音は断続性ラ音を含んでいると判定される（ステップＳ１０９）。一方で、断続性ラ音傾向Ｄが閾値Ｄｔｈｒｅ未満である場合（ステップＳ１０８：ＮＯ）、呼吸音は断続性ラ音を含んでいないと判定される（ステップＳ１１０）。【００７８】  なお、本実施例では断続性ラ音傾向Ｄを用いて、呼吸音に断続性ラ音が含まれるか否かを判定しているが、パルス度合Ｐ（ｔ）が閾値Ｐｔｈｒｅ以上であると判定された時点で、断続性ラ音を含むと判定してもよい。【００７９】  以上説明した、断続性ラ音に関する判定結果は、結果表示部３００に出力される（ステップＳ１１１）。これにより、結果表示部３００では、呼吸音に断続性ラ音が含まれているか否かが画像データとして表示される。【００８０】  ＜実施例の効果＞  最後に、本実施例に係る生体音解析装置によって得られる技術的効果について詳細に説明する。【００８１】  本実施例に係る生体音解析装置によれば、既に説明したように、呼吸音信号のパルス度合Ｐ（ｔ）及び断続性ラ音傾向Ｄを用いて、呼吸音に断続性ラ音が含まれているか否かが判定される。【００８２】  このような判定手法によれば、例えばスペクトログラム解析では埋もれてしまうような音であっても、正確に判別することが可能となる。また、比較的簡単な処理で判定が行えるため、処理負荷を効果的に低減することも可能である。【００８３】  ちなみに、断続性ラ音以外の音であっても、同様の傾向を示す音（即ち、取得される信号のパルス度合に特徴のある音）であれば、本実施例による生体音解析装置において判別することができる。【００８４】  本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う生体音解析装置及び生体音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８５】  １００  呼吸音取得部  ２００  処理部  ２１０  第１分散値算出部  ２２０  第２分散値算出部  ２３０  パルス度合算出部  ２４０  断続性ラ音判定部  ３００  結果表示部  ｗ１  第１期間幅  ｗ２  第２期間幅  Ｖｗ１（ｔ）  第１分散値  Ｖｗ２（ｔ）  第２分散値  Ｐ（ｔ）  パルス度合  Ｄ  断続性ラ音傾向
【図１】
2017130415.tif 000011
【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】
2017130415.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成30年5月22日(2018.5.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
この場合、１呼吸周期における第３情報が第１閾値以上となる期間の割合と、第２閾値との比較結果に応じて、断続性ラ音であるか否かが判定される。なお、「第２閾値」は、断続性ラ音とそれ以外の音を判別するための閾値として設定される値であり、算出された割合が第２閾値以上である音が断続性ラ音と判定され、第２閾値未満である音が断続ラ音以外の音と判定される。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
呼吸音取得部１００は、生体の呼吸音を呼吸音信号として取得可能に構成されたセンサである。呼吸音取得部１００は、例えばＥＣＭ（Electret Condenser Microphone）やピエゾを利用したマイク、振動センサ等で構成されている。また、呼吸音取得部１００は、生体の呼吸音を呼吸音信号として取得可能に構成されたセンサだけでなく、センサからの呼吸音信号を取得するものを含んでいてもよい。呼吸音取得部１００で取得された呼吸音信号は、処理部２００における第１分散値算出部２１０及び第２分散値算出部２２０に出力される構成となっている。なお、呼吸音取得部１００は、「取得手段」の一具体例である。
【国際調査報告】
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