(57)【要約】組織を区別するためのシステムおよび方法。この方法では、ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の音響信号ｓi(t)が身体表面上のＭ個の位置から得られる。ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、Ｎ×Ｍ個の信号ｓij(t)を生成するようにＮ個の信号がＮ個のバンドパスフィルタを使用してバンドパスフィルタ処理を行われる。その後、Ｋ≦Ｎ、ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至ＮとしてＫ個のイメージＩ1乃至ＩKが信号ｓij(t)を使用して生成される。画素はイメージＩ1乃至ＩKを使用して１からＬまでの予め定められた数ＬのカテゴリーＣLに分割される。１からＬまでの各カテゴリーＣLに対して、および各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣLに割当てる確率ｐLが決定される。その後、この確率ｐLを使用して１つのイメージが生成されることができる。【選択図】図１
2007519466.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の音響信号ｓi(t)を身体表面上のＭ個の位置から獲得し、
（ｂ）ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、Ｎ個の周波数帯域のそれぞれに対して、および信号ｓi(t)のそれぞれに対して、Ｎ×Ｍ個の信号ｓij(t)を生成するようにＮ個のバンドパスフィルタを使用して信号ｓi(t)をバンドパスフィルタ処理し、
（ｃ）Ｋ≦Ｎ、ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、信号ｓij(t)を使用してＫ個のイメージＩ1乃至ＩKを生成し、
（ｄ）ｌ＝１乃至Ｌとして、イメージＩ1乃至ＩKを使用して予め定められた数ＬのカテゴリーＣlに画素を分割し、
（ｅ）ｌ＝１乃至Ｌとする各カテゴリーＣlに対して、および各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣlに割当てる確率ｐlを計算するステップを含んでいる組織区別方法。
【請求項２】
（ａ）Ｉ＝１乃至Ｍとして、Ｎ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを生成し、ここでＩ’Jは信号ｓij(t)を使用して得られ、
（ｂ）Ｎ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを使用してＫ個の固有イメージおよびＫ個の固有値を生成するステップを含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項３】
身体表面は胸部または背中である請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
音響信号は心臓の音または呼吸管の音を示している請求項１記載の方法。
【請求項５】
ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の信号Ｐ（ｘi，ｔ）から１つのイメージが得られ、信号Ｐ（ｘi，ｔ）は、この信号Ｐ（ｘi，ｔ）を使用して第１の時間ｔ1から第２の時間ｔ2までの１つの時間インターバルにわたる少なくとも１つの位置ｘにおける平均音響エネルギ〜Ｐ（ｘ，ｔ1，ｔ2）を決定することにより身体表面上の位置ｘiにおける圧力波を示している請求項１記載の方法。
【請求項６】
さらに、確率ｐlを使用して１以上のイメージを生成するステップを含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項７】
（ａ）ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の音響信号ｓi(t)を身体表面上のＭ個の位置から獲得するように構成されたＭ個の音響トランスデューサと、
（ｂ）ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、各バンドパスフィルタがＮ×Ｍ個の信号ｓij(t)を生成するように信号ｓi(t)のそれぞれを受取るように構成されているＮ個のバンドパスフィルタと、
（ｃ）Ｋ≦Ｎ、ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、信号ｓij(t)を使用してＫ個のイメージＩ1乃至ＩKを生成するように構成された第１のイメージ生成装置と、
（ｄ）ｌ＝１乃至Ｌとして、イメージＩ1乃至ＩKを使用して予め定められた数ＬのカテゴリーＣlに画素を分割するように構成された神経ネットワークと、
（ｅ）ｌ＝１乃至Ｌとする各カテゴリーＣlに対して、および各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣlに割当てる確率ｐlを計算するように構成された分類装置とを備えている組織区別用システム。
【請求項８】
さらに、（ａ）Ｉ＝１乃至Ｍとして第１のイメージ生成装置により生成されたＮ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを受取り、ここでイメージＩ’Jは信号ｓij(t)を使用して得られ、
（ｂ）Ｎ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを使用してＫ個の固有イメージおよびＫ個の固有値を生成するように構成された単一値分解プロセッサを備えている請求項７記載のシステム。
【請求項９】
身体表面は胸部または背中である請求項６乃至８のいずれか１項記載のシステム。
【請求項１０】
音響信号は心臓の音または呼吸管の音を示す請求項７または８記載のシステム。
【請求項１１】
第１のイメージ生成装置は、ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の信号Ｐ（ｘi，ｔ）から１つのイメージを生成するように構成されており、信号Ｐ（ｘi，ｔ）は、この信号Ｐ（ｘi，ｔ）を使用して第１の時間ｔ1から第２の時間ｔ2までの１つの時間インターバルにわたる少なくとも１つの位置ｘにおける平均音響エネルギ〜Ｐ（ｘ，ｔ1，ｔ2）を決定することにより身体表面上の位置ｘiにおける圧力波を示す請求項７記載のシステム。
【請求項１２】
さらに、確率ｐlを使用して１以上のイメージを生成するように構成された第２のイメージ生成装置を備えている請求項７記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組織を分類する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
身体の音をその身体表面上の複数の位置で同時に記録するために複数のマイクロホンを身体表面上に適用することが知られている。たとえば、米国特許第 6,139,505号明細書には、マイクロホンが患者の胸部の周囲に配置され、そのマイクロホンの記録がスクリーン上に表示されるか、あるいは紙に印刷されるシステムが開示されている。Kompis氏他による文献(Chest 120(4):2001)には、記録中に検出された音の肺中におけるその音源の位置を決定するために解析される肺の音を記録するためにマイクロホンが患者の胸部上に配置されているシステムが開示されている。
【０００３】
２００３年１月９日に出願された本出願人の別出願であり、米国公開特許番号US 2003-0139679を有する米国特許出願第10/338,742号には、身体の音を解析する方法およびシステムが開示されている。複数のマイクロホンは、個人の胸部または背中に取付けられている。記録された音響信号は、胸部上の複数の位置における平均音響エネルギを決定するために解析される。その後、決定された音響エネルギは呼吸管のイメージを形成するために使用される。
【０００４】
学習神経ネットワークは、エレメントの性質に関して前に入力された情報に基づいてそのエレメントを分類するために使用されるアルゴリズムである。Mah氏他による米国特許第 6,109,270号明細書には、脳組織を正常または異常のいずれかであるとして分類するための学習神経ネットワークの使用が開示されている。Veltri氏他による米国特許第 6,463,438号明細書には、正常な細胞と癌細胞とを区別するための神経ネットワークの使用が開示されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、組織を区別する方法およびシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
個人の背中または胸部のような身体表面上にＭ個のマイクロホンを配置することにより１つの時間インターバル中にＭ個の音響信号が得られる。そのＭ個の音響信号についてそれぞれＮ個の周波数帯域フィルタにより周波数帯域フィルタ処理を行われる。各フィルタに対して、フィルタからのＭ個の出力は、第１のイメージプロセッサに入力される。この第１のイメージプロセッサはそのフィルタのＭ個の出力を使用して１つのイメージを生成する。そのイメージは、音響信号からイメージを生成する任意の方法により得られることができる。たとえば、イメージはKompis氏他(supra)の方法によって得られてもよい。本発明の好ましい１実施形態において、イメージは、本出願人の国際特許第03/057037号明細書に開示されている方法によって生成される。この国際特許第03/057037号明細書の方法では、第１の時間ｔ1から第２の時間ｔ2までの時間インターバルにわたる１つの位置ｘにおける平均音響エネルギ〜Ｐ（ｘ，ｔ1，ｔ2）を決定することにより、ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の信号Ｐ（ｘi，ｔ）からイメージが得られる（ここで、信号Ｐ（ｘi，ｔ）は身体表面上の位置ｘiにおける圧力波を示す）。なお、明細書において平均音響エネルギは〜Ｐ（ｘ，ｔ1，ｔ2）で表され、これは以下のように定義されている：
【数１】
2007519466.tif 000003
【０００７】
Ｎ個のイメージは、以下に詳細に説明されるＳＶＤ（特異値分解）プロセッサにより変換されることが好ましいが、それが必須ではない。ＳＶＤプロセッサの出力は、自己編成マップ神経ネットワークおよび分類装置に入力される。自己編成マップ神経ネットワークは、それが教師の識別を伴う外部ベクトルを含む学習フェーズを必要とせず、また、エレメントの性質に関する前に獲得された情報の入力を必要としない点で、学習神経ネットワークとは異なっている。この神経ネットワークの出力はＬ個のＮ次元ベクトルから構成され、ここでＬは関心を払われているカテゴリーの予め定められた数である。神経ネットワークからの出力は分類装置に入力される。
【０００８】
各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、分類装置は、画素をＬ個のカテゴリーのそれぞれに割当てる確率を計算するように構成されている。その後、分類装置からの出力に基づいて第２のイメージプロセッサにより１以上のイメージが生成されることができる。
【０００９】
したがって、本発明は、その第１の特徴において、組織を区別する方法を提供し、この方法は、
（ａ）ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の音響信号ｓi(t)を身体表面上のＭ個の位置から獲得し、
（ｂ）ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、Ｎ個の周波数帯域のそれぞれに対して、および信号ｓi(t)のそれぞれに対して、Ｎ×Ｍ個の信号ｓij(t)を生成するようにＮ個のバンドパスフィルタを使用して信号ｓi(t)をバンドパスフィルタ処理し、
（ｃ）Ｋ≦Ｎ、ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、信号ｓij(t)を使用してＫ個のイメージＩ1乃至ＩKを生成し、
（ｄ）ｌ＝１乃至Ｌとして、イメージＩ1乃至ＩKを使用して予め定められた数ＬのカテゴリーＣlに画素を分割し、
（ｅ）ｌ＝１乃至Ｌとする各カテゴリーＣlに対して、および各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣlに割当てる確率ｐlを計算するステップを含んでいる。
【００１０】
本発明は、その第２の特徴において、組織を区別するシステムを提供し、このシステムは、
（ａ）ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の音響信号ｓi(t)を身体表面上のＭ個の位置から獲得するように構成されたＭ個の音響トランスデューサと、
（ｂ）ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、各バンドパスフィルタがＮ×Ｍ個の信号ｓij(t)を生成するように信号ｓi(t)のそれぞれを受取るように構成されているＮ個のバンドパスフィルタと、
（ｃ）Ｋ≦Ｎ、ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、信号ｓij(t)を使用してＫ個のイメージＩ1乃至ＩKを生成するように構成された第１のイメージ生成装置と、
（ｄ）ｌ＝１乃至Ｌとして、イメージＩ1乃至ＩKを使用して予め定められた数ＬのカテゴリーＣlに画素を分割するように構成された神経ネットワークと、
（ｅ）ｌ＝１乃至Ｌとする各カテゴリーＣlに対して、および各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣlに割当てる確率ｐlを計算するように構成された分類装置とを備えている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明を認識し、それが実際にはどのようにして行われるかを理解するために、以下、添付図面を参照して非制限的な例により好ましい１実施形態を説明する。  
図１は、本発明の方法の１実施形態を行うシステムの概略図を示している。Ｍ個の音響信号Ｓ1(t)乃至ＳM(t)は、個人の背中または胸部のような身体表面（示されていない）上にＭ個のマイクロホンを配置することによりある時間インターバル中に得られる。Ｍ個の音響信号はそれぞれ、Ｎ個の周波数帯域フィルタＦ1乃至ＦNによって周波数帯域フィルタ処理を行われる。ｊ＝１乃至Ｎである各フィルタＦjに対して、ｉ＝１乃至ＭであるフィルタＦjからのＭ個の出力Ｓij(t)は第１のイメージプロセッサに入力される。第１のイメージプロセッサは、ｊ＝１乃至ＮとしてＮ個のイメージＩjを生成し、ここで各イメージＩjはフィルタＦjのＭ個の出力を使用して得られる。イメージＩjは、音響信号からイメージを生成する任意の方法によって得られることができる。たとえば、イメージはKompis氏他(supra)の方法によって得られてもよい。本発明の好ましい１実施形態においては、イメージは、本出願人の国際特許第03/057037号明細書に開示されている方法によって生成される。この国際特許第03/057037号明細書の方法では、第１の時間ｔ1から第２の時間ｔ2までの時間インターバルにわたる少なくとも１つの位置ｘにおける平均音響エネルギ〜Ｐ（ｘ，ｔ1，ｔ2）を決定することにより、ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の信号Ｐ（ｘi，ｔ）からイメージが得られる（ここで、信号Ｐ（ｘi，ｔ）は身体表面上の位置ｘiにおける圧力波を示している）。
【００１２】
ｊ＝１乃至ＮとしてＮ個のイメージはＳＶＤ（特異値分解）プロセッサにより変換されることが好ましいが、それは必須ではない。ｊ＝１乃至Ｎとして、このＳＶＤプロセッサはＮ個の固有イメージＥＩjおよび対応したＮ個の固有値λjを計算し、ここでＮ個の固有値λjは、λ1≦λ2…≦…≦λj≦…λNであるように順序づけられる。その後、ＳＶＤプロセッサは整数Ｋ≦Ｎを決定し、ここでＫは以下の式に対する最小の整数であり、このときａは予め定められたしきい値である：
【数２】
2007519466.tif 000004
【００１３】
ＳＶＤプロセッサの出力はＫ個の固有イメージＥＩ1乃至ＥＩKである。このようにして、このプロセッサの学習フェーズは完了する。
【００１４】
ＳＶＤプロセッサの出力は、自己編成マップ神経ネットワークに入力される。この神経ネットワークの出力はＬ個のＮ次元ベクトルＣ1，…ＣLから構成され、ここでＬは関心を払われているカテゴリーの予め定められた数である。分類フェーズは入力することにより行われる。神経ネットワークからの出力は、ＳＶＤの出力と共に分類装置に入力される。したがって、分類装置はＳＶＤから入力としてＫ個の固有イメージＥＩ1乃至ＥＩK（あるいは、ＳＶＤプロセッサが使用されない場合にはＮ個のイメージＩ1乃至ＩN）を受取ると共に、Ｌ個のベクトルＣ1，…ＣLを神経ネットワークから受取る。
【００１５】
各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、分類装置は、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣjに割当てる確率ｐjを計算するように構成されている。その後、分類装置からの出力に基づいて第２のイメージプロセッサにより１以上のイメージが生成されることができる。たとえば、各カテゴリーＣjに対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）が、その画素がカテゴリーｊに属する確率に比例したグレーレベルを有するイメージが生成されることができる。別の例においては、各カテゴリーは異なったカラーを割当てられることができ、また、各画素が、その画素に対する最大確率を有するカテゴリーのカラーで着色されたイメージが生成される。イメージのさらに別の例において、イメージは、たとえば３つのカテゴリーを選択し、そのイメージをＲＧＢ（赤緑青）カラー表示スクリーン上に表示することにより生成されることができる。この例においては、各画素に対して、赤、緑および青の強度はその画素が第１、第２および第３のカテゴリーに属する確率にそれぞれ比例する。現場の医師は、それら生成されたイメージを使用してイメージ中の異なった組織タイプを識別することができる。生成されたイメージは、イメージを解析してそれらイメージ中の組織タイプを識別するためにその医師によりあるいは神経ネットワークにより自動学習用のデータベースを形成するために使用されることができる。
【００１６】
例
例１：心臓の映像
個人の心臓領域内における背中の上に４０個のマイクロホンを配置することによりその個人の心臓から生じた４０個の音響信号Ｓi(t)が０．０４秒の期間中に獲得された。その４０個の音響信号のそれぞれが３つの周波数帯域フィルタにより周波数帯域フィルタ処理を行われた。各フィルタについて、フィルタからの４０個の出力は、暫定米国特許出願第60/474,595号に開示されているように１つのイメージに処理された。３つのイメージが自己編成マップ神経ネットワーク中に入力された。神経ネットワークの出力は５つの３次元ベクトルＣ1…Ｃ5から構成され、このとき５が関心を払われているカテゴリーの予め定められた数であった。神経ネットワークからの出力は分類装置に入力された。
【００１７】
各画素に対して、分類装置は画素をカテゴリーＣjに割当てる確率ｐjを計算し、このときｊは１乃至５であった。その後、画素（ｘi，ｙi）は、その画素がそのカテゴリーに属する確率に比例したグレーレベルを有するイメージが３つのカテゴリーのそれぞれに対して生成された。図２には５つのイメージが示されている。
【００１８】
例２：肺の映像
個人の肺を覆っている背中に４０個のマイクロホンを配置することによりその個人の肺から生じた４０個の音響信号Ｓi(t)が０．１秒の期間中に獲得された。その４０個の音響信号のそれぞれが３つの周波数帯域フィルタにより周波数帯域フィルタ処理を行われた。各フィルタについて、フィルタからの４０個の出力は、米国公開特許番号2003 01 3967を有する本出願人の米国特許出願第10/338,742号に開示されているように１つのイメージに処理された。３つのイメージは自己編成マップ神経ネットワーク中に入力された。神経ネットワークの出力は３つの３次元ベクトルＣ1…Ｃ3から構成され、このとき３が関心を払われているカテゴリーの予め定められた数であった。神経ネットワークからの出力は分類装置に入力された。
【００１９】
各画素に対して、分類装置は画素をカテゴリーＣjに割当てる確率ｐjを計算し、このときｊは１乃至３であった。その後、以下のように１つのカラーイメージが生成された。３つのカテゴリーのそれぞれを示すために異なったカラー（赤、緑および青）が使用された。このカラーイメージにおいて、各画素ｐ（ｘ，ｙ）は、その画素が第１、第２および第３のカテゴリーに属する確率にそれぞれ比例した赤、緑および青レベルを有している。図３のａにはカラーイメージの黒と白の表現が示されている。図３のｂには、米国公開特許番号2003 01 3967を有する本出願人の米国特許出願第10/338,742号に開示されているように元の音響信号から（周波数フィルタ処理をせずに）得られた個人の肺のイメージが示されている。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の１実施形態にしたがって本発明の方法を行うシステムの概略図。
【図２】本発明の１実施形態にしたがって得られた心臓の５つのイメージを示す概略図。
【図３】本発明の１実施形態にしたがって得られた個人の肺のイメージおよびバンドパスフィルタ処理なしで得られた同じ肺のイメージを示す概略図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【手続補正書】
【提出日】平成18年8月29日(2006.8.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の音響信号ｓi(t)を身体表面上のＭ個の位置から獲得し、
（ｂ）ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、Ｎ個の周波数帯域のそれぞれに対して、および信号ｓi(t)のそれぞれに対して、Ｎ×Ｍ個の信号ｓij(t)を生成するようにＮ個のバンドパスフィルタを使用して信号ｓi(t)をバンドパスフィルタ処理し、
（ｃ）Ｋ≦Ｎ、ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、信号ｓij(t)を使用してＫ個のイメージＩ1乃至ＩKを生成し、
（ｄ）ｌ＝１乃至Ｌとして、イメージＩ1乃至ＩKを使用して予め定められた数ＬのカテゴリーＣlに画素を分割し、
（ｅ）ｌ＝１乃至Ｌとする各カテゴリーＣlに対して、および各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣlに割当てる確率ｐlを計算するステップを含んでいる組織区別方法。
【請求項２】
（ａ）ｉ＝１乃至Ｍとして、Ｎ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを生成し、ここでＩ’Jは信号ｓij(t)を使用して得られ、
（ｂ）Ｎ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを使用してＫ個の固有イメージおよびＫ個の固有値を生成するステップを含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項３】
身体表面は胸部または背中である請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
音響信号は心臓の音または呼吸管の音を示している請求項１または２記載の方法。
【請求項５】
ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の信号Ｐ（ｘi，ｔ）から１つのイメージが得られ、信号Ｐ（ｘi，ｔ）は、この信号Ｐ（ｘi，ｔ）を使用して第１の時間ｔ1から第２の時間ｔ2までの１つの時間インターバルにわたる少なくとも１つの位置ｘにおける平均音響エネルギ〜Ｐ（ｘ，ｔ1，ｔ2）を決定することにより身体表面上の位置ｘiにおける圧力波を示している請求項１記載の方法。
【請求項６】
さらに、確率ｐlを使用して１以上のイメージを生成するステップを含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項７】
（ａ）ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の音響信号ｓi(t)を身体表面上のＭ個の位置から獲得するように構成されたＭ個の音響トランスデューサと、
（ｂ）ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、各バンドパスフィルタがＮ×Ｍ個の信号ｓij(t)を生成するように信号ｓi(t)のそれぞれを受取るように構成されているＮ個のバンドパスフィルタと、
（ｃ）Ｋ≦Ｎ、ｉ＝１乃至Ｍ、ｊ＝１乃至Ｎとして、信号ｓij(t)を使用してＫ個のイメージＩ1乃至ＩKを生成するように構成された第１のイメージ生成装置と、
（ｄ）ｌ＝１乃至Ｌとして、イメージＩ1乃至ＩKを使用して予め定められた数ＬのカテゴリーＣlに画素を分割するように構成された神経ネットワークと、
（ｅ）ｌ＝１乃至Ｌとする各カテゴリーＣlに対して、および各画素ｐ（ｘ，ｙ）に対して、画素ｐ（ｘ，ｙ）をカテゴリーＣlに割当てる確率ｐlを計算するように構成された分類装置とを備えている組織区別用システム。
【請求項８】
さらに、（ａ）ｉ＝１乃至Ｍとして第１のイメージ生成装置により生成されたＮ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを受取り、ここでイメージＩ’Jは信号ｓij(t)を使用して得られ、
（ｂ）Ｎ個のイメージＩ’1乃至Ｉ’Nを使用してＫ個の固有イメージおよびＫ個の固有値を生成するように構成された単一値分解プロセッサを備えている請求項７記載のシステム。
【請求項９】
身体表面は胸部または背中である請求項７または８記載のシステム。
【請求項１０】
音響信号は心臓の音または呼吸管の音を示す請求項７または８記載のシステム。
【請求項１１】
第１のイメージ生成装置は、ｉ＝１乃至ＭとしてＭ個の信号Ｐ（ｘi，ｔ）から１つのイメージを生成するように構成されており、信号Ｐ（ｘi，ｔ）は、この信号Ｐ（ｘi，ｔ）を使用して第１の時間ｔ1から第２の時間ｔ2までの１つの時間インターバルにわたる少なくとも１つの位置ｘにおける平均音響エネルギ〜Ｐ（ｘ，ｔ1，ｔ2）を決定することにより身体表面上の位置ｘiにおける圧力波を示す請求項７記載のシステム。
【請求項１２】
さらに、確率ｐlを使用して１以上のイメージを生成するように構成された第２のイメージ生成装置を備えている請求項７記載のシステム。
【国際調査報告】
2007519466.tif 000008
2007519466.tif 000009
2007519466.tif 000010