(57)【要約】【課題】嚥下に関する事項の判定に用いる判定用パラメータの値の適正範囲を特定する。【解決手段】人の頸部にセンサシート１１およびマイクロフォン１２を装着して測定した測定パラメータに基づいて算出した判定用パラメータの値が適正範囲内のときの判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の適正範囲を特定する処理部１６を備え、処理部１６は、複数回測定した測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲の最小値とする第１閾値を特定し、判定用パラメータの値が第１閾値以上の範囲を適正範囲として特定する。【選択図】図１
2018029634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の頸部にセンサを装着して測定した測定パラメータに基づいて算出した判定用パラメータの値が適正範囲内のときの当該判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の当該適正範囲を特定する処理部を備え、
前記処理部は、複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第１閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第１閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定する処理装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行し、前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第１閾値を特定する請求項１記載の処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記混合ガウス分布における混合比が最大の第１分布の確率密度分布と、前記第１分布に隣接する分布であって平均値が第１分布の平均値よりも小さい第２分布の確率密度分布とが等しい前記判定用パラメータの値のうちの当該第１分布の平均値と当該第２分布の平均値との間に位置する当該判定用パラメータの値を前記第１閾値として特定する請求項２記載の処理装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記処理結果に基づいて前記適正範囲の最大値とする第２閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第１閾値以上で前記第２閾値以下の範囲を前記適正範囲として特定する請求項１から３のいずれかに記載の処理装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行し、前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第２閾値を特定する請求項４記載の処理装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記混合ガウス分布における混合比が最大の第１分布の確率密度分布の値と、前記第１分布に隣接する分布であって平均値が第１分布の平均値よりも大きい第３分布の確率密度分布の値とが等しい前記判定用パラメータの値のうちの当該第１分布の平均値と当該第３分布の平均値との間に位置する当該判定用パラメータの値を前記第２閾値として特定する請求項５記載の処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかに記載の処理装置と、当該処理装置によって特定された前記適正範囲内の前記判定用パラメータを用いて前記嚥下に関する事項を判定する判定部とを備えている判定装置。
【請求項８】
人の頸部にセンサを装着して測定した測定パラメータに基づいて算出した判定用パラメータの値が適正範囲内のときの当該判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の当該適正範囲を特定する適正範囲特定方法であって、
複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第１閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第１閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定する適正範囲特定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、適正範囲内の判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の適正範囲を特定する処理装置、およびその処理装置を備えて嚥下に関する事項を判定する判定装置、および適正範囲内の判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の適正範囲を特定する適正範囲特定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
飲食物を嚥下するときの筋活動に関する被測定量を測定する装置として、下記特許文献１において出願人が開示した嚥下活動測定装置が知られている。この嚥下活動測定装置は、センサシート、レコーダ部、測定データ分析部、筋活動分析部および記録・表示部を備えて構成されている。この嚥下活動測定装置では、被験者の前頚部に貼りつけたセンサシートに配設されている複数の筋電図電極および複数の振動ピックアップから出力される電気信号が記憶装置に保存され、その電気信号に対して測定データ分析部がフィルタ処理を行う。次いで、筋活動分析部が、測定データ分析部によってフィルタ処理された電気信号に基づき、嚥下に関連する筋群の活動継続時間や、筋群の活動開始および活動終了の順序（嚥下に関する事項の判定に用いるパラメータ）を計算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１６８４９０号公報（第７−８頁、第１図）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、上記した従来の嚥下活動測定装置には、改善すべき以下の課題がある。すなわち、この嚥下活動測定装置では、測定データ分析部が筋電図電極および振動ピックアップから出力される電気信号をフィルタ処理し、フィルタ処理した後の電気信号に基づいて活動継続時間等を計算している。この場合、フィルタ処理した後の電気信号にもノイズが含まれている。また、咀嚼等の嚥下とは異なる動作に伴う信号成分が含まれていることもある。このため、これらの影響により、嚥下に関する事項の判定に用いる活動継続時間等の判定用パラメータの値が判定用としては不適正な値となることがある。具体的には、ノイズの影響によって実際の活動継続時間よりも短い時間が活動継続時間として計算されることがある。しかしながら、従来の嚥下活動測定装置には、判定用パラメータの値の適正範囲を把握する手段が備えられていないため、不適正な値の判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項の判定を行うことによって判定結果が正確に行うことが困難なことがあり、この点の改善が望まれている。
【０００５】
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、嚥下に関する事項の判定に用いる判定用パラメータの値の適正範囲を特定し得る処理装置、判定装置および適正範囲特定方法を提供することを主目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成すべく請求項１記載の処理装置は、人の頸部にセンサを装着して測定した測定パラメータに基づいて算出した判定用パラメータの値が適正範囲内のときの当該判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の当該適正範囲を特定する処理部を備え、前記処理部は、複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第１閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第１閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定する。
【０００７】
また、請求項２記載の処理装置は、請求項１記載の処理装置において、前記処理部は、前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行し、前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第１閾値を特定する。
【０００８】
また、請求項３記載の処理装置は、請求項２記載の処理装置において、前記処理部は、前記混合ガウス分布における混合比が最大の第１分布の確率密度分布と、前記第１分布に隣接する分布であって平均値が第１分布の平均値よりも小さい第２分布の確率密度分布とが等しい前記判定用パラメータの値のうちの当該第１分布の平均値と当該第２分布の平均値との間に位置する当該判定用パラメータの値を前記第１閾値として特定する。
【０００９】
また、請求項４記載の処理装置は、請求項１から３のいずれかに記載の処理装置において、前記処理部は、前記処理結果に基づいて前記適正範囲の最大値とする第２閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第１閾値以上で前記第２閾値以下の範囲を前記適正範囲として特定する。
【００１０】
また、請求項５記載の処理装置は、請求項４記載の処理装置において、前記処理部は、前記各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を前記統計処理として実行し、前記処理結果としての前記混合ガウス分布から得た結果に基づいて前記第２閾値を特定する。
【００１１】
また、請求項６記載の処理装置は、請求項５記載の処理装置において、前記処理部は、前記混合ガウス分布における混合比が最大の第１分布の確率密度分布の値と、前記第１分布に隣接する分布であって平均値が第１分布の平均値よりも大きい第３分布の確率密度分布の値とが等しい前記判定用パラメータの値のうちの当該第１分布の平均値と当該第３分布の平均値との間に位置する当該判定用パラメータの値を前記第２閾値として特定する。
【００１２】
また、請求項７記載の判定装置は、請求項１から６のいずれかに記載の処理装置と、当該処理装置によって特定された前記適正範囲内の前記判定用パラメータを用いて前記嚥下に関する事項を判定する判定部とを備えている。
【００１３】
また、請求項８記載の適正範囲特定方法は、人の頸部にセンサを装着して測定した測定パラメータに基づいて算出した判定用パラメータの値が適正範囲内のときの当該判定用パラメータを用いて嚥下に関する事項を判定する際の当該適正範囲を特定する適正範囲特定方法であって、複数回測定した前記測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の前記判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて前記適正範囲の最小値とする第１閾値を特定し、前記判定用パラメータの値が前記第１閾値以上の範囲を前記適正範囲として特定する。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１記載の処理装置、請求項７記載の判定装置、および請求項８記載の適正範囲特定方法によれば、複数回測定した測定パラメータに基づいてそれぞれ算出した複数の判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲の最小値とする第１閾値を特定することにより、嚥下に関する事項の判定に用いる判定用パラメータの適正範囲を確実に特定することができる。このため、この処理装置、判定装置および適正範囲特定方法によれば、算出した判定用パラメータを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを判別することが困難な状況、（例えば、適正であるか否かを判別可能な熟練者が存在しない状況）においても、適正範囲と判定用パラメータとを比較することで判定用パラメータを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを確実かつ容易に判別することができる結果、嚥下に関する事項の判定を正確に行うことができる。
【００１５】
また、請求項２記載の処理装置、および請求項７記載の判定装置によれば、各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて第１閾値を特定することにより、適正範囲の最小値として信頼性の高い第１閾値を特定することができる。
【００１６】
また、請求項３記載の処理装置、および請求項７記載の判定装置によれば、混合ガウス分布における混合比が最大の第１分布の確率密度分布と、第１分布に隣接する分布であって平均値が第１分布の平均値よりも小さい第２分布の確率密度分布とが等しい判定用パラメータの値のうちの第１分布の平均値と第２分布の平均値との間に位置する判定用パラメータの値を第１閾値として特定することにより、適正範囲の最小値としてより信頼性の高い第１閾値を特定することができる。
【００１７】
また、請求項４記載の処理装置、および請求項７記載の判定装置によれば、複数の判定用パラメータを統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲の最大値とする第２閾値を特定することにより、極端に短い判定用パラメータおよび極端に長い判定用パラメータの双方を、判定に用いる判定用パラメータから除外することが可能な適正範囲を特定することができるため、判定用パラメータを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かをより確実に判別することができる。
【００１８】
また、請求項５記載の処理装置、および請求項７記載の判定装置によれば、各判定用パラメータの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて第２閾値を特定することにより、適正範囲の最大値として信頼性の高い第２閾値を特定することができる。
【００１９】
また、請求項６記載の処理装置、および請求項７記載の判定装置によれば、混合ガウス分布における混合比が最大の第１分布の確率密度分布の値と、第１分布に隣接する分布であって平均値が第１分布の平均値よりも大きい第３分布の確率密度分布の値とが等しい判定用パラメータの値のうちの第１分布の平均値と第３分布の平均値との間に位置する判定用パラメータの値を第２閾値として特定することにより、適正範囲の最大値としてより信頼性の高い第２閾値を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】判定装置１の構成を示す構成図である。
【図２】センサシート１１の構成を示す平面図である。
【図３】センサシート１１を装着した判定対象者１００（被験者３００）の装着状態を示す説明図である。
【図４】活動時間Ｔａの算出方法を説明する第１の説明図である。
【図５】活動時間Ｔａの算出方法を説明する第２の説明図である。
【図６】適正範囲Ｔｆの特定方法を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、処理装置、判定装置および適正範囲特定方法の形態について、添付図面を参照して説明する。
【００２２】
最初に、判定装置の一例としての図１に示す判定装置１の構成について説明する。判定装置１は、嚥下に関する事項を判定可能に構成されている。具体的には、判定装置１では、嚥下に関する事項として、判定対象の人（以下「判定対象者１００」ともいう）が嚥下機能低下者（嚥下の機能が低下している人）であるか嚥下機能正常者（嚥下の機能が低下していない人）であるかを嚥下に関する事項として判定（以下「嚥下機能判定」ともいう）することが可能となっている。
【００２３】
また、判定装置１は、図１に示すように、センサシート１１、マイクロフォン１２、操作部１３、記憶部１４、表示部１５および処理部１６を備えて構成されている。この場合、記憶部１４および処理部１６によって処理装置が構成される。
【００２４】
センサシート１１は、図２に示すように、粘着シート２１、複数（一例として８つ）の筋電図電極２２ａ〜２２ｈ（センサの一例であって、以下、区別しないときには「筋電図電極２２」ともいう）、および取り付け指標２３を備えて構成されている。粘着シート２１は、一面が粘着面となっている。なお、同図では、粘着シート２１の粘着面とは逆側の表面から見た状態でセンサシート１１を図示している。
【００２５】
筋電図電極２２は、飲食物を嚥下するときの筋活動に伴って生じる電圧を検出して電圧の経時変化（測定パラメータ）を示す電気信号Ｓ１を出力する。このセンサシート１１では、図２に示すように、一例として、２つの筋電図電極２２を１組とする４組（合計８つ：筋電図電極２２ａ，２２ｂの組、筋電図電極２２ｃ，２２ｄの組、筋電図電極２２ｅ，２２ｆの組、筋電図電極２２ｇ，２２ｈの組の４組）の筋電図電極２２を備えている。また、各筋電図電極２２は、粘着シート２１の粘着面に固定されている。
【００２６】
指標２３は、図３に示すように、人（判定対象者１００や後述する被験者３００）の頸部Ｎｅにセンサシート１１を貼付（装着）する際に位置合わせをするための指標（目印）であって、図２に示すように、粘着シート２１の縁部に形成された切り欠きによって構成されている。
【００２７】
この場合、このセンサシート１１では、図３に示すように、人の頸部Ｎｅにおける喉頭隆起Ｌｐ（喉仏）の近傍（外側）に指標２３が位置するように粘着シート２１を頸部Ｎｅに貼付したときに（以下、この状態を「規定状態」ともいう）、各筋電図電極２２が測定対象筋（嚥下に関与する筋）に対向するように、各筋電図電極２２および指標２３の位置が規定されている。具体的には、規定状態において、測定対象筋の一例としての胸骨甲状筋、胸骨舌骨筋、甲状舌骨筋およびオトガイ筋（いずれも図示を省略する）の各近傍に各筋電図電極２２が対向するように構成されている。より具体的には、規定状態において、筋電図電極２２ａ，２２ｂが胸骨甲状筋の近傍に対向し、筋電図電極２２ｃ，２２ｄが胸骨舌骨筋の近傍に対向し、筋電図電極２２ｅ，２２ｆが甲状舌骨筋の近傍に対向し、筋電図電極２２ｇ，２２ｈがオトガイ筋の近傍に対向するように構成されている。
【００２８】
マイクロフォン１２は、センサの他の一例であって、図３に示すように、人の頸部Ｎｅにおける喉頭隆起Ｌｐの近傍に粘着テープによって貼付され、嚥下の際に飲食物が咽頭を通過するときの音（嚥下音）を検出して、嚥下音の大きさに応じた電圧の経時変化（測定パラメータ）を示す電気信号Ｓ２を出力する。
【００２９】
操作部１３は、各種の操作が可能に構成され、操作に応じた操作信号を出力する。
【００３０】
記憶部１４は、処理部１６によって実行される後述する算出処理によって算出される活動時間Ｔａ（判定用パラメータに相当する）を記憶する。また、記憶部１４は、処理部１６によって実行される後述する特定処理によって特定される閾値Ｔｔ１（第１閾値に相当する）を記憶する。
【００３１】
表示部１５は、処理部１６の制御に従い、センサシート１１から出力される電気信号Ｓ１，Ｓ２の波形の画像や、処理部１６によって実行される判定処理の結果を表示する。
【００３２】
処理部１６は、操作部１３から出力される操作信号に従って各種の処理を行う。具体的には、処理部１６は、センサシート１１の筋電図電極２２およびマイクロフォン１２からそれぞれ出力される電気信号Ｓ１，Ｓ２によって特定される電圧の経時変化（測定パラメータ）を測定する。また、処理部１６は、測定した電圧の経時変化に基づき、嚥下に伴う筋活動の活動時間Ｔａ（判定用パラメータ）を算出する算出処理を実行する。さらに、処理部１６は、活動時間Ｔａの適正範囲Ｔｆの最小値としての閾値Ｔｔ１を特定する特定処理を実行する。また、処理部１６は、判定部として機能し、適正範囲Ｔｆ内の活動時間Ｔａを用いて嚥下機能判定（嚥下に関する事項の判定）を行う。
【００３３】
この判定装置１では、上記したように、人の頸部Ｎｅに装着した筋電図電極２２およびマイクロフォン１２から出力される電気信号Ｓ１，Ｓ２によって特定される電圧の経時変化（測定パラメータ）に基づいて算出した筋活動の活動時間Ｔａ（判定用パラメータ）を用いて判定対象者１００の嚥下機能判定（嚥下に関する事項の判定）を行うことが可能となっている。また、この判定装置１では、図４に示すように、電気信号Ｓ１によって特定される電圧の電圧値Ｖｍが基準値Ｖｓとクロスした時刻（立ち上がり時刻、および立ち下がり時刻）を開始時刻Ｔｓおよび終了時刻Ｔｅとして活動時間Ｔａを算出する。
【００３４】
ここで、電気信号Ｓ１には、一般的にノイズ含まれているため、図５に示すように、ノイズによって短時間の間に電圧値Ｖｍが基準値Ｖｓをクロスして、嚥下の際に筋が活動する実際の活動時間よりも短い時間が活動時間Ｔａとして算出されることがある。したがって、正しい判定を行うためには、活動時間Ｔａが極端に短いとき（活動時間Ｔａが適正範囲Ｔｆ外のとき）には、その活動時間Ｔａを判定に用いる活動時間Ｔａから除外する（フィルタリングを行う）必要がある。この判定装置１では、判定に用いる活動時間Ｔａの適正範囲Ｔｆを特定することが可能となっている。以下、この活動時間Ｔａの適正範囲Ｔｆの特定方法について説明する。
【００３５】
適正範囲Ｔｆの特定にあたって複数（この例では、１９人）の被験者３００を選定する。次に、各被験者３００が飲食物を嚥下するときの測定パラメータを測定して記憶させる。具体的には、図３に示すように、被験者３００の目標位置（この例では、喉頭隆起Ｌｐの左側の位置）とセンサシート１１の取り付け指標２３とが一致するようにセンサシート１１の粘着シート２１を被験者３００の頸部Ｎｅにおける前頸部Ａｎに貼付する。この際に、センサシート１１の筋電図電極２２が被験者３００の測定対象筋に対向する。また、被験者３００の頸部Ｎｅにおける喉頭隆起Ｌｐの近傍に粘着テープを用いてマイクロフォン１２を貼付する。
【００３６】
次いで、操作部１３を操作して、処理部１６に対して処理の開始を指示し、続いて、被験者３００に対して、飲食物を嚥下するよう指示する。指示に従って被験者３００が飲食物を嚥下したときには、センサシート１１の筋電図電極２２が、嚥下の際の筋活動に伴って生じる電圧を検出して、測定パラメータとしての電圧の経時変化を示す電気信号Ｓ１を出力する。また、マイクロフォン１２が、嚥下の際の嚥下音を検出して、測定パラメータとしての嚥下音の大きさに応じた電圧の経時変化を示す電気信号Ｓ２を出力する。
【００３７】
次いで、処理部１６は、筋電図電極２２およびマイクロフォン１２からそれぞれ出力された電気信号Ｓ１，Ｓ２に基づいて判定用パラメータとしての活動時間Ｔａを算出する算出処理を実行する。この算出処理では、処理部１６は、まず、電気信号Ｓ２に基づき、嚥下音が最大となった時刻（嚥下音ピーク時刻）を測定する。
【００３８】
続いて、処理部１６は、電気信号Ｓ１に基づき、電圧値Ｖｍ（筋活動に伴う電圧）を測定し、電圧値Ｖｍが予め決められた基準値Ｖｓ以上に立ち上がる立ち上がり時刻を特定する。この場合、立ち上がり時刻が複数存在するときには、各立ち上がり時刻前において電圧値Ｖｍが基準値Ｖｓ未満の時間が予め規定された規定時間Ｔｒ１以上連続する立ち上がり時刻を特定し、その中で最も嚥下音ピーク時刻に近い立ち上がり時刻を活動時間Ｔａの開始時刻Ｔｓとする。
【００３９】
また、開始時刻Ｔｓ後において電圧値Ｖｍが基準値Ｖｓ以上から基準値Ｖｓ未満に立ち下がって基準値Ｖｓ未満となっている時間が予め規定された規定時間Ｔｒ２以上連続する立ち下がり時刻を特定し、その中で開始時刻Ｔｓに最も近い立ち下がり時刻を活動時間Ｔａの終了時刻Ｔｅとする。なお、一例として、嚥下に関する反応のない時間帯における電圧値Ｖｍの平均値の２倍の値を基準値Ｖｓとすることができる。
【００４０】
次いで、処理部１６は、開始時刻Ｔｓおよび終了時刻Ｔｅから活動時間Ｔａを算出する。続いて、処理部１６は、活動時間Ｔａを記憶部１４に記憶させる。以上により、１人の被験者３００についての１つの活動時間Ｔａを算出する１回の算出処理が終了する。次いで、同じ被験者３００について、２回目の算出処理を実行する。なお、この例では、１人の被験者３００について、固さ（嚥下難易性）が異なる２種類の飲食物を嚥下させての算出処理を、飲食物毎に６回（１人の被験者３００について１２回）実行するものとする。したがって、この例では、１９人の被験者３００について合計で２２８回の算出処理を実行するものとする。
【００４１】
続いて、全ての被験者３００についての算出処理が終了したときには、操作部１３を操作して、嚥下機能判定に用いるのに適した活動時間Ｔａの適正範囲Ｔｆの最小値である閾値Ｔｔ１を特定する特定処理の実行を処理部１６に対して指示する。この特定処理では、処理部１６は、複数の被験者３００について算出した複数の活動時間Ｔａを統計処理して得た処理結果に基づいて閾値Ｔｔ１を特定する。この場合、処理部１６は、各活動時間Ｔａの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行する。
【００４２】
ここで、混合ガウス分布を求める処理によって閾値Ｔｔ１を特定するのに際して、次の３つを仮定する。第１に、あるクラスタ中の活動時間Ｔａの分布はあるパラメータの確率密度分布に従い、異なるクラスタはそれとは異なるパラメータの確率密度分布に由来すると仮定する。第２に、算出した全ての活動時間Ｔａについての全体の確率密度分布は、複数の確率密度分布の重み付き線形和で表現される混合分布に従うと仮定する。第３に、全体の分布を構成する個々の分布がいずれも正規分布であると仮定する。
【００４３】
上記の３つを仮定すると、混合分布による活動時間Ｔａの確率密度分布ｐ（ｘ）は、次に示す式（１）となる。  
ｐ（ｘ）＝Σ［ｉ＝１，ｎ］ξｉＮｉ（ｘ：μｉσｉ２）・・・（１）
ここでｘは、計算された活動時間Ｔａに対応する確率変数であり、ｎは仮定する分布数（クラスタ数）である。また、Ｎｉ（ｘ：μｉσｉ２）は、平均値がμｉで分散がσｉ２のｉ番目の分布（正規分布）である。また、ξｉはｉ番目の分布における混合比であって、確率密度分布ｐ（ｘ）におけるｉ番目の分布の寄与度合いに相当する。
また、ｎ個の分布における混合比ξｉの合計は、次に示す式（２）のように１となる。
Σ［ｎ，ｉ＝１］ξｉ＝１・・・（２）
【００４４】
この判定装置１では、処理部１６は、算出した全ての活動時間Ｔａの全体の確率密度分布ｐ（ｘ）を混合ガウス分布によって表現する上記の式（１）の各パラメータ、すなわち各正規分布の平均値μｉ、分散σｉ２、混合比ξｉをＥＭアルゴリズムにより特定する。この場合、図６に示すように、上記した算出処理によって算出した各活動時間Ｔａの確率密度分布ｐ（ｘ）は、式（１）の各パラメータによって同図に示す各曲線で表される。
【００４５】
また、処理部１６は、算出した全ての活動時間Ｔａの平均値よりも十分に小さな平均値μｉを有する分布Ｎｋ（１≦ｋ≦ｎｔｈ）に由来する活動時間Ｔａを適正範囲Ｔｆ外の活動時間Ｔａとし、それ以外の分布Ｎｋ（ｎｔｈ＋１≦ｋ≦ｎ）に由来する活動時間Ｔａを適正範囲Ｔｆ内の活動時間Ｔａと判断する。つまり、処理部１６は、分布Ｎｋ内のいずれかの活動時間Ｔａを閾値Ｔｔ１とする。
【００４６】
具体的には、処理部１６は、混合比ξｉが最大の分布（第１分布に相当し、以下、この分布を「分布ｋ」ともいう）の確率密度分布ｐ（ｘ）と、分布ｋに隣接する分布であって平均値μｋ−１が分布ｋの平均値μｋよりも小さい分布（第２分布に相当し、以下、この分布を「分布ｋ−１」ともいう）の確率密度分布ｐ（ｘ）とが等しくなる活動時間Ｔａ（つまり次に示す式（３）を満たすｘ）のうちの、分布ｋ-１の平均値μｋ−１と分布ｋ）の平均値μｋとの間のｘ（ｘに対応する活動時間Ｔａ）を閾値Ｔｔ１とする。
ξｋ−１Ｎｋ−１（ｘ：μｋ−１，σ２ｋ−１）＝ξｋＮｋ（ｘ：μｋ，σ２ｋ）・・・（３）
図６に示すように、この例では、約０．２５秒が閾値Ｔｔ１として特定される。この場合、この例では、適正範囲Ｔｆの最小値としての閾値Ｔｔ１を特定し、適正範囲Ｔｆの最大値を規定しない。したがって、この例では、閾値Ｔｔ１以上の範囲が適正範囲Ｔｆとなる。
【００４７】
次いで、処理部１６は、特定した閾値Ｔｔ１を記憶部１４に記憶させて、特定処理を終了する。
【００４８】
次に、判定装置１を用いて判定対象者１００についての嚥下機能判定を行う方法について説明する。
【００４９】
まず、被験者３００を対象とした測定パラメータの測定と同じ手順で、判定対象者１００についての測定パラメータを測定する。次いで、処理部１６に算出処理を実行させる。続いて、操作部１３を操作して、処理部１６に嚥下機能判定を実行させる。この嚥下機能判定では、処理部１６は、記憶部１４から閾値Ｔｔ１を読み出し、次いで、算出処理で算出した活動時間Ｔａが、閾値Ｔｔ１以上であるか否か（適正範囲Ｔｆ内であるか否か）を判別する。この場合、処理部１６は、活動時間Ｔａが、閾値Ｔｔ１未満である（適正範囲Ｔｆ内ではない）と判別したときには、嚥下機能判定を行うことなく、閾値Ｔｔ１未満であること（活動時間Ｔａを判別に用いることが不適切であること）を表示部１５に表示させる。
【００５０】
一方、処理部１６は、活動時間Ｔａが、閾値Ｔｔ１以上である（適正範囲Ｔｆ内である）と判別したときには、活動時間Ｔａと予め決められた判定基準時間とを比較して、判定対象者１００が嚥下機能低下者（嚥下の機能が低下している人）であるか嚥下機能正常者（嚥下の機能が低下していない人）であるかを判定する。次いで、処理部１６は、判定結果を表示部１５に表示させて、嚥下機能判定を終了する。
【００５１】
このように、この処理装置、判定装置１および適正範囲特定方法によれば、複数回測定した電圧の経時変化（測定パラメータ）に基づいてそれぞれ算出した複数の活動時間Ｔａ（判定用パラメータ）を統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲Ｔｆの最小値とする閾値Ｔｔ１を特定することにより、嚥下に関する事項の判定に用いる活動時間Ｔａの適正範囲Ｔｆを確実に特定することができる。このため、この処理装置、判定装置１および適正範囲特定方法によれば、算出した活動時間Ｔａを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを判別することが困難な状況、（例えば、適正であるか否かを判別可能な熟練者が存在しない状況）においても、適正範囲Ｔｆと活動時間Ｔａとを比較することで活動時間Ｔａを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かを確実かつ容易に判別することができる結果、嚥下に関する事項の判定を正確に行うことができる。
【００５２】
また、この処理装置、判定装置１および適正範囲特定方法によれば、各活動時間Ｔａの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて閾値Ｔｔ１を特定することにより、適正範囲Ｔｆの最小値として信頼性の高い閾値Ｔｔ１を特定することができる。
【００５３】
また、この処理装置、判定装置１および適正範囲特定方法によれば、混合ガウス分布における混合比ξｉが最大の分布ｋの確率密度分布ｐ（ｘ）と、分布ｋに隣接する分布であって平均値μｋ−１が分布ｋの平均値μｋよりも小さい分布ｋ−１の確率密度分布ｐ（ｘ）とが等しくなる活動時間Ｔａのうちの、分布ｋ−１の平均値μｋ−１と分布ｋの平均値μｋとの間に位置する活動時間Ｔａを閾値Ｔｔ１として特定することにより、適正範囲Ｔｆの最小値としてより信頼性の高い閾値Ｔｔ１を特定することができる。
【００５４】
なお、判定装置および判定方法は、上記の構成および方法に限定されず、適宜変更することができる。例えば、混合ガウス分布における混合比ξｉが最大の分布ｋの確率密度分布ｐ（ｘ）と、分布ｋに隣接する分布であって平均値μｋ−１が分布ｋの平均値μｋよりも小さい分布ｋ−１の確率密度分布ｐ（ｘ）とが等しくなる活動時間Ｔａのうちの、分布ｋ-１の平均値μｋ−１と分布ｋの平均値μｋとの間の活動時間Ｔａを閾値Ｔｔ１として特定する例について上記したが、混合ガウス分布における混合比ξｉが最大の分布ｋに隣接する分布であって平均値μｋ−１が分布ｋの平均値μｋよりも小さい分布ｋ−１の平均値μｋ−１を閾値Ｔｔ１として特定する構成および方法を採用することもできる。
【００５５】
また、混合ガウス分布を求める処理以外の他の統計処理によって閾値Ｔｔ１を特定する構成および方法を採用することもできる。例えば、算出した全ての活動時間Ｔａの平均値μと標準偏差σから計算したμ−σを閾値Ｔｔ１とする構成および方法を採用することができる。また、データ群の中のある値を対象に外れ値であるかの判断を行う手法であるＳｍｉｒｎｏｖ‐Ｇｒｕｂｂｓ（ＳＧ）Ｔｅｓｔによって閾値Ｔｔ１を特定する構成および方法を採用することもできる。
【００５６】
また、上記の構成および方法では、適正範囲Ｔｆの最小値としての閾値Ｔｔ１だけを特定しているが、複数の活動時間Ｔａを統計処理して得た処理結果に基づいて適正範囲Ｔｆの最大値としての閾値Ｔｔ２（第２閾値に相当する）を特定して、活動時間Ｔａの値が閾値Ｔｔ１以上で閾値Ｔｔ２以下の範囲を適正範囲Ｔｆとする構成および方法を採用することができる。この構成および方法によれば、極端に短い活動時間Ｔａおよび極端に長い活動時間Ｔａの双方を、判定に用いる活動時間Ｔａから除外する（フィルタリングを行う）ことが可能な適正範囲Ｔｆを特定することができる（適正範囲Ｔｆを厳格に規定することができる）ため、活動時間Ｔａを嚥下に関する事項の判定に用いることが適正であるか否かをより確実に判別することができる。
【００５７】
また、上記した閾値Ｔｔ２を特定する際に、各活動時間Ｔａの混合ガウス分布を求める処理を統計処理として実行し、処理結果としての混合ガウス分布から得た結果に基づいて閾値Ｔｔ２を特定することができる。この構成および方法によれば、適正範囲Ｔｆの最大値として信頼性の高い閾値Ｔｔ２を特定することができる。
【００５８】
また、混合ガウス分布から得た結果に基づいて閾値Ｔｔ２を特定する際に、混合ガウス分布における混合比ξｉが最大の分布ｋの確率密度分布ｐ（ｘ）と、分布ｋに隣接する分布であって平均値μｋ＋１が分布ｋの平均値μｋよりも大きい分布ｋ＋１（第３分布に相当する）の確率密度分布ｐ（ｘ）とが等しくなる活動時間Ｔａのうちの、分布ｋの平均値μｋと分布ｋ＋１の平均値μｋ＋１との間の活動時間Ｔａを閾値Ｔｔ２として特定することができる。この構成および方法によれば、適正範囲Ｔｆの最大値としてより信頼性の高い閾値Ｔｔ２を特定することができる。
【００５９】
また、閾値Ｔｔ２を特定する際に、分布ｋ＋１の平均値μｋ＋１を閾値Ｔｔ２として特定する構成および方法を採用することもできる。また、上記した閾値Ｔｔ１の特定と同様にして、混合ガウス分布を求める処理以外の他の統計処理によって閾値Ｔｔ２を特定する構成および方法を採用することもできる。例えば、算出した全ての活動時間Ｔａの平均値μと標準偏差σから計算したμ＋σを閾値Ｔｔ２とする構成および方法を採用することができる。また、Ｓｍｉｒｎｏｖ‐Ｇｒｕｂｂｓ（ＳＧ）Ｔｅｓｔによって閾値Ｔｔ２を特定する構成および方法を採用することもできる。
【００６０】
また、センサシート１１に配設する筋電図電極２２（センサ）の数は、上記した構成で例示した８つに限定されず、任意に規定することができる。また、測定パラメータとして測定した電圧の経時変化に基づいて判定用パラメータとしての活動時間Ｔａを算出する例について上記したが、センサとしての振動ピックアップを用いて測定パラメータとしての振動に基づいて判定用パラメータとしての振幅や加速度を算出する構成および方法を採用することもできる。
【００６１】
また、判定装置１を用いて嚥下に関する事項としての嚥下機能判定を行う例について上記したが、嚥下に関する事項として、判定対象の飲食物がが嚥下容易飲食物（嚥下が容易な飲食物）であるか嚥下困難飲食物（嚥下が困難な飲食物）であるかの判定を判定装置１を用いて行うこともできる。
【符号の説明】
【００６２】
１  判定装置
１２  マイクロフォン
１４  記憶部
１６  処理部
２２  筋電図電極
１００  判定対象者
３００  被験者
ｋ  分布
ｋ−１  分布
ｋ＋１  分布
Ｎｅ  頸部
ｐ（ｘ）  確率密度分布
Ｔａ  活動時間
Ｔｆ  適正範囲
Ｔｔ１  閾値
Ｔｔ２  閾値
μｉ  平均値
ξｉ  混合比
【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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