(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に装着されて、膝関節からの音を計測する音計測部材と、
前記被験者に装着されて、膝の関節角度を計測する角度計測部材と、
前記音計測部材で計測された音のデータを、ウェーブレット変換を使用して時間周波数解析を行う解析手段と、
前記解析手段での解析結果において、ウェーブレット係数が最大になった時点の関節角度と、予め設定された閾値とに基づいて、前記被験者が膝関節症患者であるか否かを判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする膝関節症診断システム。
【請求項２】
被験者の膝の脛骨部に対応して配置された前記音計測部材、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の膝関節症診断システム。
【請求項３】
被験者に装着されて、膝関節からの音を計測する音計測部材と、
前記音計測部材で計測された音のデータを、ウェーブレット変換を使用して時間周波数解析を行う解析手段と、
予め区分された周波数帯域において前記解析手段で解析されたウェーブレット係数の割合と、予め設定された閾値とに基づいて、前記被験者が膝関節症患者であるか否かを判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする膝関節症診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、膝関節症診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
変形性膝関節症（knee osteoarthritis：膝OA）などの関節疾患の診断方法として、Ｘ線検査やＭＲＩ検査などの医用画像による評価診断が一般的に行われている。あるいは、関節液検査や関節鏡検査などの侵襲的な（身体の一部を傷つける）検査も行われている。
現状では、このような画像診断が主であるが、より簡便な診断を行うことを目指し、関節部で発生する振動や音（関節音）を測定する診断手法の研究、開発も行われている。
このような技術として、特許文献１，２に記載の技術が従来公知である。
【０００３】
特許文献１（国際公開２０１１／０９６４１９号公報）には、被検査者の関節近傍の皮膚上に生体用音響センサと角度センサを取り付け、被検査者の関節の屈伸時の加速度を加重計で測定すると共に、音響データと角度データも測定して、音響データの波形をフーリエ解析で周波数解析して、周波数スペクトル特性データを生成し、予め準備していたスペクトル特性パターンと比較して、最も相関関係のあるパターンに対応する症状グレードを、被検査者の膝関節症の症状グレードと診断する技術が記載されている。
【０００４】
特許文献２（特開２００４−２６１５２５号公報）には、対象者の脛骨や踵に装着された加速度センサで検出された加速度データの波形を波形解析して、波形のピークの間の時間やパワースペクトルの比と、閾値を比較して、健常状態か膝ＯＡかを判定する技術が記載されている。特許文献２では、パワースペクトルを算出する際に、高速フーリエ変換を行って、加速度の周波数成分を解析している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開２０１１／０９６４１９号公報（「００８５」〜「００９８」）
【特許文献２】特開２００４−２６１５２５号公報（「００４３」〜「０１０６」）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
(従来技術の問題点)
前述のＸ線検査は、被曝の問題があり、ＭＲＩなどの医用画像も時間や費用がかかり、装置も大規模なものとなるため、簡便に利用することができない問題がある。また、医用画像上に拠る所見と患者自身が訴える痛みとは必ずしも相関しないなどの問題もある。
特許文献１，２のように、関節音や加速度を利用した方法は、医用画像を利用する場合と比較して簡便ではあるものの、診断精度が十分ではない問題がある。特に、特許文献１，２に記載の技術のように、周波数解析で一般的に使用されるフーリエ変換を使用して周波数特性を求めると、時間領域の情報が失われてしまうため、時間の推移の中で、時々刻々、信号の周波数特性がどのように変化しているかわからない。例えば、ある周波数の信号が、関節の曲げ始めで観測されたか、曲げ終わりで観測されたかがわからず、関節の曲げ始めで関節音が観測された場合も、関節の曲げ終わりで間節音が観測された場合も、同じ解析結果となってしまい、動作と対応した解析ができず、診断精度を上げることが困難である。
【０００７】
本発明は、簡便かつ高精度な膝関節症を診断する手法を提供することを技術的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記技術的課題を解決するために、請求項１に記載の発明の膝関節症診断システムは、
被験者に装着されて、膝関節からの音を計測する音計測部材と、
前記被験者に装着されて、膝の関節角度を計測する角度計測部材と、
前記音計測部材で計測された音のデータを、ウェーブレット変換を使用して時間周波数解析を行う解析手段と、
前記解析手段での解析結果において、ウェーブレット係数が最大になった時点の関節角度と、予め設定された閾値とに基づいて、前記被験者が膝関節症患者であるか否かを判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の膝関節症診断システムにおいて、
被験者の膝の脛骨部に対応して配置された前記音計測部材、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
前記技術的課題を解決するために、請求項３に記載の発明の膝関節症診断システムは、
被験者に装着されて、膝関節からの音を計測する音計測部材と、
前記音計測部材で計測された音のデータを、ウェーブレット変換を使用して時間周波数解析を行う解析手段と、
予め区分された周波数帯域において前記解析手段で解析されたウェーブレット係数の割合と、予め設定された閾値とに基づいて、前記被験者が膝関節症患者であるか否かを判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１，３に記載の発明によれば、時間周波数解析が可能なウェーブレット変換を使用しない従来の構成に比べて、簡便かつ高精度な膝関節症を診断する手法を提供することができる。
請求項２に記載の発明によれば、脛骨部以外の位置で音を計測する場合に比べて、診断の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は本発明の実施例１の膝関節症診断システムの説明図である。
【図２】図２は実施例１の膝関節症診断システムにおける端末の本体の機能ブロック図である。
【図３】図３は実施例１の膝関節症診断処理のフローチャートの説明図である。
【図４】図４は実施例１のピーク時判別処理の説明図であり、図３のＳＴ６の処理の説明図である。
【図５】図５は実施例１の統計判別処理の説明図であり、図３のＳＴ７の処理の説明図である。
【図６】図６は測定された波形データの一例の説明図である。
【図７】図７は膝ＯＡ患者における関節音のウェーブレット変換結果の一例（脛骨部）の説明図であり、図７Ａは関節角度の波形のグラフ、図７Ｂは関節音の波形のグラフ、図７Ｃはウェーブレット変換の結果を示すコンター図である。
【図８】図８は横軸に関節角度を取り縦軸に周波数を取った実験結果のグラフであり、図８Ａは内側部のグラフ、図８Ｂは膝蓋部のグラフ、図８Ｃは外側部のグラフ、図８Ｄは脛骨部のグラフである。
【図９】図９は横軸に周波数を取り縦軸に発生率を取った実験結果のグラフであり、図９Ａは内側部のグラフ、図９Ｂは膝蓋部のグラフ、図９Ｃは外側部のグラフ、図９Ｄは脛骨部のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例（以下、実施例と記載する）を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
なお、以下の図面を使用した説明において、理解の容易のために説明に必要な部材以外の図示は適宜省略されている。
【実施例１】
【００１４】
図１は本発明の実施例１の膝関節症診断システムの説明図である。
図１において、実施例１の膝関節症診断システムＳは、被験者に装着される音計測部材１を有する。実施例１の音計測部材１は、被験者の脛骨の外側の皮膚上に接触した状態でサポータ２で保持可能な聴診器３と、前記聴診器３から延びるチューブ４の端に支持されて聴診器３で集音された音を計測するマイクロホン６とを有する。なお、実施例１では、聴診器３を介してマイクロホン６で音を計測する技術を例示したが、これに限定されず、例えば、マイクロホン６を直接皮膚に接触させたり、マイクロホン以外の音を計測可能な任意の計測装置を採用可能である。
【００１５】
また、実施例１では、被験者には、膝の角度を計測する角度計測部材７が装着されている。実施例１の角度計測部材７は、腰と踵と膝の側部に装着されたマーカー７ａと、マーカー７ａを撮影することで膝の関節角度を計測するカメラ７ｂとを有する。なお、実施例１では、マーカー７ａとカメラ７ｂとで関節角度を計測したが、これに限定されず、例えば、ポテンショメータ、加速度計など、回転角度を直接または間接的に計測可能な装置や、光学式モーションキャプチャ装置等任意の計測装置を採用可能である。なお、関節角度の計測装置は、実施例１のような非接触な構成だけではなく、ポテンショメータのようなウェアラブルな構成とすることも可能である。
なお、実施例１では、膝関節症の診断は、被験者が椅子に座った状態から立ち上がる動作中の関節音を計測して、診断を行う。なお、実施例１では、椅子から立ち上がる動作を例示したが、これに限定されず、階段昇降や歩行などの日常生活動作中の動きを評価することも可能である。なお、過大な動き（大きな動作や激しい動作）は、ノイズとなる恐れがあるため、あまり好ましくない。
【００１６】
前記マイクロホン６とカメラ７ｂとは、通信ケーブル１０を介して、端末の一例としてのパーソナルコンピュータ１１に接続されている。パーソナルコンピュータ１１は、コンピュータ本体１２と、表示部の一例としてのディスプレイ１３と、入力部の一例としてのキーボード１４およびマウス１５と、を有する。なお、実施例１では、パーソナルコンピュータ１１と音計測部材１、角度計測部材７とをケーブル１０で接続する構成を例示したが、これに限定されず、携帯電話回線やBluetooth（登録商標）、無線ＬＡＮ等、任意の無線通信方式で情報の送受信を行うことも可能である。
【００１７】
（実施例１のコンピュータ本体１２の制御部の説明）
図２は実施例１の膝関節症診断システムにおける端末の本体の機能ブロック図である。
図２において、実施例１のコンピュータ本体１２の制御部４１は、外部との信号の入出力および入出力信号レベルの調節等を行うＩ／Ｏ（入出力インターフェース）、必要な起動処理を行うためのプログラムおよびデータ等が記憶されたＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、必要なデータ及びプログラムを一時的に記憶するためのＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ等に記憶された起動プログラムに応じた処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）ならびにクロック発振器等を有するコンピュータ装置により構成されており、前記ＲＯＭ及びＲＡＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
制御部４１には、基本動作を制御する基本ソフト、いわゆる、オペレーティングシステムＯＳ、アプリケーションプログラムの一例としての膝関節症診断プログラムＡＰ１、その他の図示しないソフトウェアが記憶されている。
【００１８】
（実施例１の制御部４１に接続された要素）
制御部４１には、キーボード１４やマウス１５、マイクロホン６、カメラ７ｂ等の信号出力要素からの出力信号が入力されている。
また、実施例１の制御部４１は、ディスプレイ１３等の被制御要素へ制御信号を出力している。
【００１９】
（制御部４１の機能）
実施例１の制御部４１の膝関節症診断プログラムＡＰ１は、下記の機能手段（プログラムモジュール）５１〜５６を有する。
【００２０】
関節音の計測手段５１は、音計測部材１からの信号に基づいて膝関節からの音（関節音ｓ０）を計測する。実施例１の関節音の計測手段５１は、関節音ｓ０の履歴のデータを計測する。なお、得られた関節音ｓ０の波形は、ノイズの程度に応じて、適宜バンドパスフィルターなどを用いて、高周波成分や低周波のノイズを除去することが望ましい。
関節角度の計測手段５２は、角度計測部材７からの信号に基づいて、膝関節の回転角度θ０を取得する。実施例１の関節角度の計測手段５２は、関節角度θ０の履歴データを計測する。なお、実施例１では、関節角度θ０の計測は、関節音ｓ０の計測と同時に開始される。すなわち、関節音ｓ０の波形データと関節角度θ０の波形データのタイミングとを合わせている。
計測終了用の閾値記憶手段５３は、関節音ｓ０および関節角度θ０の計測を終了する閾値ｔｚを記憶する。実施例１では、閾値ｔｚは、関節音ｓ０等の計測開始からの時間として、ｔｚ＝５秒を記憶している。
【００２１】
解析手段５４は、ウェーブレット変換手段５４ａと、関節角度の算出手段５４ｂと、周波数の算出手段５４ｃと、係数合計値算出手段５４ｄと、帯域割合算出手段５４ｅと、を有し、計測された音のデータを、ウェーブレット変換を使用して時間周波数解析を行う。なお、実施例１の解析手段５４では、ウェーブレット係数が最大（ピーク）の場合の周波数および関節角度に基づく解析と、統計的な解析と、を行う。
ウェーブレット変換手段５４ａは、関節音ｓ０の履歴データ（波形データ）に対してウェーブレット変換を行う。実施例１のウェーブレット変換手段５４ａは、以下の式（１）に基づいて、ウェーブレット変換を行う。
【数１】
0006512636.tif 000002
なお、式（１）において、Ｗ（ａ，ｂ）はウェーブレット係数、ｘ（ｔ）は信号、Ψ（・）は複素共役、ａはスケールパラメータ（ウェーブレットの周期をａ倍）、ｂはシフトパラメータ（ウェーブレットを時間方向にｂだけシフト）である。なお、ウェーブレット変換は、短い波の重ね合わせで信号を表現するものであり、周波数に応じて解析する窓幅を変化させることによって合理的な時間周波数解析を行えるようにしたものである。
【００２２】
関節角度の算出手段５４ｂは、ウェーブレット変換手段５４ａでの結果に基づいて、ウェーブレット係数が最大の時点での関節角度θ１を算出する。
周波数の算出手段５４ｃは、ウェーブレット変換手段５４ａでの結果に基づいて、ウェーブレット係数が最大の周波数成分（周波数ｓ１）を算出する。
係数合計値算出手段５４ｄは、ウェーブレット変換手段５４ａでの結果に基づいて、解析範囲全体におけるウェーブレット係数の合計値Ｔ０を算出する。なお、実施例１では、ウェーブレット変換手段は、１００〜２０００Ｈｚの範囲で解析が行われている。
【００２３】
帯域割合算出手段５４ｅは、ウェーブレット変換手段５４ａでの結果に基づいて、予め区分された周波数帯域におけるウェーブレット係数の割合を算出する。すなわち、時間・周波数・ウェーブレット係数の３次元データのうち、周波数・ウェーブレット係数の２次元のデータとなるように、３次元データを時間軸方向に投影する。このようにすることで、全計測時間帯における周波数とウェーブレット係数との関係が求まり、さらに、所定の周波数帯域ごとの平均ウェーブレット係数を求める。実施例１の帯域割合算出手段５４ｅでは、一例として、１００Ｈｚ〜２００Ｈｚが第１の帯域、２００Ｈｚ〜３００Ｈｚが第２の帯域、３００Ｈｚ〜４００Ｈｚが第３の帯域、４００Ｈｚ〜５００Ｈｚが第４の帯域、５００Ｈｚ〜１０００Ｈｚが第５の帯域、１０００Ｈｚ〜２０００Ｈｚが第６の帯域に区分けされている。そして、各帯域ごとのウェーブレット係数の平均値Ｔ１〜Ｔ６が、全体のウェーブレット係数の合計値Ｔ０に対する割合Ｒ１（＝Ｔ１／Ｔ０）〜Ｒ６（＝Ｔ６／Ｔ０）を算出する。
【００２４】
判別条件の記憶手段５５は、角度判別閾値の記憶手段５５ａと、周波数判別閾値の記憶手段５５ｂと、割合閾値の記憶手段５５ｃと、を有し、膝関節症の患者か否かの判別を行うための判別条件を記憶する。なお、実施例１では、判別条件として閾値を使用しているが、閾値に限定されず、例えば、実験等で予め導出された関数を使用することも可能である。
角度判別閾値の記憶手段５５ａは、関節角度の算出手段５４ｂで算出された関節角度θ１に基づいて判別を行う場合に使用する角度判別閾値θａを記憶する。実施例１では、角度判別閾値θａの一例として、θａ＝１３０度を記憶する。なお、このような判別閾値は、以下のようにして定める。まず、Ｘ線画像等、何等かの方法により、膝ＯＡと診断がついている患者のデータと膝ＯＡでない健常者のデータを集める。このデータ群に対して、適当な閾値を定め、その閾値を用いて、感度（実際の膝ＯＡである被検査者を膝ＯＡであると診断できる割合）と特異度（実際の膝ＯＡ患者でない被検査者を患者でないと診断できる割合）を求める。この感度と特異度のいずれもが高くなるように閾値を様々に変更し、最適な値を得る。
【００２５】
周波数判別閾値の記憶手段５５ｂは、周波数の算出手段５４ｃで算出された周波数ｓ１に基づいて判別を行う場合に使用する周波数判別閾値ｓａを記憶する。実施例１では、周波数判別閾値ｓａの一例として、ｓａ＝１１０Ｈｚを記憶する。
割合閾値の記憶手段５５ｃは、帯域割合算出手段５４ｅで算出された割合Ｒ１〜Ｒ６に基づいて判別を行う場合に使用する帯域割合用の判別閾値Ｒａ，Ｒｂを記憶する。実施例１では、帯域割合用の判別閾値Ｒａ，Ｒｂの一例として、第１帯域用の判別閾値Ｒａ＝８０％、第２帯域用の判別閾値Ｒｂ＝１１％を記憶する。
【００２６】
膝関節症の判別手段５６は、解析手段５４での解析結果において、ウェーブレット係数Ｗ（ａ，ｂ）が最大になった時点の関節角度θ１および周波数ｓ１と、予め設定された閾値θａ，ｓａとに基づいて、被験者が膝関節症患者であるか否かを判別する。また、実施例１の膝関節症の判別手段５６は、予め区分された周波数帯域の一例としての第１帯域および第２帯域において、解析手段５４で解析されたウェーブレット係数Ｗ（ａ，ｂ）の割合Ｒ１，Ｒ２と、予め設定された閾値Ｒａ，Ｒｂとにも基づいて、被験者が膝関節症患者であるか否かを判別する。具体的には、実施例１の膝関節症の判別手段５６は、関節角度θ１が角度判別閾値θａ以上且つ周波数ｓ１が周波数判別閾値ｓａ以上の場合に、第１帯域の割合Ｒ１が閾値Ｒａ以下且つ第２帯域の割合Ｒ２が閾値Ｒｂ以上であれば、「膝ＯＡ」と判別する。また、実施例１の膝関節症の判別手段５６は、関節角度θ１が角度判別閾値θａ未満または周波数ｓ１が周波数判別閾値ｓａ未満の場合に、第１帯域の割合Ｒ１が閾値Ｒａより大きいまたは第２帯域の割合Ｒ２が閾値Ｒｂ未満であれば、「健常者」と判別する。さらに、実施例１の膝関節症の判別手段５６は、関節角度θ１が角度判別閾値θａ未満または周波数ｓ１が周波数判別閾値ｓａ未満の場合に、第１帯域の割合Ｒ１が閾値Ｒａ以下且つ第２帯域の割合Ｒ２が閾値Ｒｂ以上であれば、「疑膝ＯＡ」と判別する。また、実施例１の膝関節症の判別手段５６は、関節角度θ１が角度判別閾値θａ以上且つ周波数ｓ１が周波数判別閾値ｓａ以上の場合に、第１帯域の割合Ｒ１が閾値Ｒａより大きいまたは第２帯域の割合Ｒ２が閾値Ｒｂ未満であれば、「疑膝ＯＡ」と判別する。
【００２７】
（実施例１の流れ図の説明）
次に、実施例１の膝関節症診断システムにおける制御の流れを流れ図、いわゆるフローチャートを使用して説明する。
【００２８】
（フローチャートの説明）
図３は実施例１の膝関節症診断処理のフローチャートの説明図である。
図３のフローチャートの各ステップＳＴの処理は、コンピュータ本体１２に記憶されたプログラムに従って行われる。また、この処理はコンピュータ本体１２の他の各種処理と並行して実行される。
図３に示すフローチャートは、コンピュータ本体１２において、膝関節症診断プログラムＡＰ１が起動された場合に開始される。
【００２９】
図３のＳＴ１において、キーボード１４やマウス１５から計測開始の入力がされたか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１を繰り返す。
ＳＴ２において、次の処理（１）〜（３）を実行し、ＳＴ３に進む。
（１）関節音ｓ０の計測（波形データの取得）を開始する。
（２）関節角度θ０の計測を開始する。
（３）計測時間ｔ０の計測を開始する。
ＳＴ３において、計測時間ｔ０が計測終了用の閾値ｔｚ（実施例では、一例としてｔｚ＝５秒に設定）以上になったか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ４に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３を繰り返す。
【００３０】
ＳＴ４において、次の処理（１），（２）を実行して、ＳＴ５に進む。
（１）関節音ｓ０の計測（波形データの取得）を終了する。
（２）関節角度θ０の計測を終了する。
ＳＴ５において、関節音ｓ０の波形データをウェーブレット変換（時間周波数解析）を行う。そして、ＳＴ６に進む。
ＳＴ６において、ウェーブレット係数が最大（ピーク）の時点における関節音の周波数ｓ１と関節角度θ０とに基づく判別処理であるピーク時判別処理（後述する図４のフローチャート参照）を実行して、ＳＴ７に進む。
ＳＴ７において、区分けされた帯域のウェーブレット係数の合計値Ｒ１，Ｒ２に基づく判別処理である統計判別処理（後述する図５のフローチャート参照）を実行して、ＳＴ８に進む。
【００３１】
ＳＴ８において、第１フラグＦＬ１が「１」であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ９に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１０に進む。
ＳＴ９において、第２フラグＦＬ２が「１」であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１１に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１２に進む。
ＳＴ１０において、第２フラグＦＬ２が「１」であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ１２に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ１３に進む。
【００３２】
ＳＴ１１において、被験者を「膝ＯＡ」と判定（診断）する。そして、ＳＴ１４に進む。
ＳＴ１２において、被験者を「疑膝ＯＡ」と判定（診断）する。そして、ＳＴ１４に進む。
ＳＴ１３において、被験者を「健常者」と判定（診断）する。そして、ＳＴ１４に進む。
ＳＴ１４において、判定結果をディスプレイ１３に表示する。そして、ＳＴ１に戻る。
【００３３】
（ピーク時判別処理）
図４は実施例１のピーク時判別処理の説明図であり、図３のＳＴ６の処理の説明図である。
図４のＳＴ２１において、ウェーブレット係数Ｗ（ａ，ｂ）が最大となった時点の関節角度θ１と周波数ｓ１とを算出する。そして、ＳＴ２２に進む。
ＳＴ２２において、関節角度θ１が角度判別閾値θａ以上であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２３に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２５に進む。
ＳＴ２３において、周波数ｓ１が周波数判別閾値ｓａ以上であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ２４に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ２５に進む。
ＳＴ２４において、第１フラグＦＬ１を「１」とする。そして、ピーク時判別処理を終了して、図３の処理に戻る。
ＳＴ２５において、第１フラグＦＬ１を「０」とする。そして、ピーク時判別処理を終了して、図３の処理に戻る。
【００３４】
（統計判別処理）
図５は実施例１の統計判別処理の説明図であり、図３のＳＴ７の処理の説明図である。
図５のＳＴ３１において、ウェーブレット変換の解析範囲全体（１００〜２０００Ｈｚ）におけるウェーブレット係数の合計値Ｔ０を算出する。そして、ＳＴ３２に進む。
ＳＴ３２において、各周波数帯毎に合計値に対する割合Ｒ１〜Ｒ６を算出する。そして、ＳＴ３３に進む。
ＳＴ３３において、第１帯域の割合Ｒ１が第１帯域判別閾値Ｒａ以下であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３４に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３６に進む。
ＳＴ３４において、第２帯域の割合Ｒ２が第２帯域判別閾値Ｒｂ以上であるか否かを判別する。イエス（Ｙ）の場合はＳＴ３５に進み、ノー（Ｎ）の場合はＳＴ３６に進む。
ＳＴ３５において、第２フラグＦＬ２を「１」とする。そして、統計判別処理を終了して、図３の処理に戻る。
ＳＴ３６において、第２フラグＦＬ２を「０」とする。そして、統計判別処理を終了して、図３の処理に戻る。
【００３５】
（実施例１の作用）
前記構成を備えた実施例１の膝関節症診断システムＳでは、被験者の膝の関節音ｓ０と関節角度θ０とが計測され、関節音ｓ０が時間領域の情報も残したウェーブレット変換で時間周波数解析が行われる。そして、ウェーブレット変換後のデータに基づいて、被験者が膝ＯＡの患者か否かの判定（診断）がされる。
したがって、実施例１では、時間周波数解析が可能、すなわち、時間領域の情報も含まれるウェーブレット変換を使用して、診断が行われる。よって、膝関節の屈伸時に、どのような周波数の関節音ｓ０が、いつ発生したのかを解析することが可能である。したがって、関節音ｓ０が、関節角度θ１のどの角度で顕著だったか、例えば、関節が伸び始めた時期に発生したのか、関節が伸び終わる時期に発生したのか、あるいは中頃で発生したのか等に基づいて解析、診断が行われる。そのため、ウェーブレット係数Ｗ（ａ，ｂ）が最大、すなわち、最も関節音が顕著な時点の関節角度θ１と周波数ｓ１との関係により、診断が行われる。
【００３６】
ここで、従来の周波数解析では、関節音ｓ０の周波数のみで解析が行われており、膝関節の動きと周波数の変化について解析ができなかった。したがって、例えば、膝の関節が変形している膝ＯＡの患者と健常者とでは、膝を伸ばす際に発生する関節音の周波数帯が異なるだけでなく、関節音ｓ０が発生する時期も異なることが、本発明者らの実験等で確認された。したがって、周波数帯だけで診断を行う従来技術では、精度が十分に上げられない問題があった。
これに対して、実施例１では、膝関節の動き（関節角度θ０）と周波数ｓ１の変化に基づいて解析がされており、関節音の発生する時期も考慮されて診断が行われている。したがって、実施例１の膝関節症診断システムＳは、従来技術に比べて、膝関節症患者の診断の精度が向上可能である。
【００３７】
次に、実施例１の膝関節症診断システムの効果を確認するために、実験を行った。
実験では、健常者１６名、膝ＯＡ患者１７名（内側型、Ｘ線画像により診断）を対象とした。健常者群の年齢は２２．０±１．８［歳］、身長は１．５７±０．０５［ｍ］、体重５４．５±５．４［ｋｇ］であった。また、膝ＯＡ群の年齢は６７．８±６．８［歳］、身長は１．５３±０．０６［ｍ］、体重６０．６±９．７［ｋｇ］であった。
立ち上がり動作は、高さ４００ｍｍの椅子を用いて約２秒で実施した。サンプリング周波数は５０［ｋＨｚ］で、一人３回ずつ計測した。
また、関節音を観測する位置は、脛骨の位置だけでなく、膝の内側部、外側部、膝蓋部の位置でも関節音を計測した。また、ウェーブレット変換を使用する解析は、ＭＡＴＬＡＢのWavelet Toolboxを用い、マザーウェーブレットにはモルレーウェーブレットを使用し、解析範囲は１００〜２０００Ｈｚとした。
【００３８】
図６は測定された波形データの一例の説明図である。
実験では、図６に一例を示すように、膝ＯＡの患者において、関節音ｓ０や関節角度θ０が測定された。
図７は膝ＯＡ患者における関節音のウェーブレット変換結果の一例（脛骨部）の説明図であり、図７Ａは関節角度の波形のグラフ、図７Ｂは関節音の波形のグラフ、図７Ｃはウェーブレット変換の結果を示すコンター図である。
なお、図６、図７では、横軸に時間を取り、図６の最下段および図７Ａは縦軸に関節角度［ｄｅｇ］、図６の１〜４段目および図７Ｂは縦軸に振幅［ｍＶ］、図７Ｃは縦軸に周波数［Ｈｚ］を取ったグラフである。また、図７Ｃでは、赤色がウェーブレット係数（最大値の大きさが１になるように正規化して表示）が最も大きく、黄色、緑色、青色となるに従ってウェーブレット係数は小さくなる。
【００３９】
図８は横軸に関節角度を取り縦軸に周波数を取った実験結果のグラフであり、図８Ａは内側部のグラフ、図８Ｂは膝蓋部のグラフ、図８Ｃは外側部のグラフ、図８Ｄは脛骨部のグラフである。
図８において、被験者が座った状態から立ち上がる動作中にウェーブレット係数が最大になった際の関節角度θ１とその周波数ｓ１とがプロットされている。図８の結果から、健常者は、立ち上がり動作の前半かつ低周波域（おおよそ関節角度が９０度〜１４０度で周波数が１００〜２００Ｈｚ付近）の部分にデータが分布している傾向が見られる。一方、膝ＯＡ患者では、立ち上がり動作の後半かつ高周波域（おおよそ関節角度が１３０度〜１８０度で周波数が２００〜５００Ｈｚ付近）の部分にデータが分布している傾向が見られる。したがって、膝ＯＡ患者は健常者よりも立ち上がり動作の後半に周波数の高い音が強く発生しているという傾向が見られる。
【００４０】
立ち上がり動作に伴い、膝関節が伸展していくと、体重によって関節面に作用する荷重が増加するために関節の隙間はより狭くなっていく。また、膝が伸展する直前には瞬間的に膝が後方に引っ込むような現象（滑り現象）がおきる。特に、膝ＯＡ患者では軟骨が編成して関節が変形しているため、このような現象の影響を受けてさらに関節面同士が強く擦れやすくなり、結果として立ち上がり動作の後半に高周波数の音が強く発生するという傾向が見られたと考えられる。以上のように、関節運動（関節角度）と関節音との関係を見ることが膝ＯＡの有効な診断指標となりうる。
【００４１】
図８Ａ〜図８Ｄにおいて、内側部、外側部、膝蓋部での解析結果に比べて、脛骨部での観測結果では、健常者と膝ＯＡの患者とで、分布がより明確で、解析がし易いことが見て取れる。よって、実施例１では、脛骨部で関節音ｓ０を計測しており、他の部位で測定する場合に比べて、より診断精度が向上している。
また、図８Ｄに示す脛骨部のグラフにおいて、角度判別閾値θａ＝１３０度、周波数判別閾値ｓａ＝１１０Ｈｚとした場合、感度９４％、特異度１００％で区別できるといえる。すなわち、膝関節症患者を診断した場合、９４％の確率で膝ＯＡと診断され、健常者（非関節症患者）を診断した場合では、１００％の確率で膝関節症ではないと診断される。
【００４２】
図９は横軸に周波数を取り縦軸に発生率を取った実験結果のグラフであり、図９Ａは内側部のグラフ、図９Ｂは膝蓋部のグラフ、図９Ｃは外側部のグラフ、図９Ｄは脛骨部のグラフである。
図９において、解析範囲全体（１００〜２０００Ｈｚ）におけるウェーブレット係数の合計値Ｔ０を求め、第１の帯域〜第６の帯域毎にその平均値Ｔ１〜Ｔ６に対する割合Ｒ１〜Ｒ６をそれぞれ算出して正規化を行い、周波数帯域毎に健常者群と膝ＯＡ患者群とで比較した。なお、図９において、棒グラフが平均値、エラーバーが標準偏差を示している。図９Ａ〜図９Ｄのグラフを見ると、観測位置（内側部、外側部、膝蓋部、脛骨部）が異なっても、全ての観測位置で、膝ＯＡ群は、健常群と比較して、第１の帯域の割合Ｒ１が低くなり、第２〜第６の帯域の割合Ｒ２〜Ｒ６が高くなるといった傾向が見られることが確認された。検定の結果、全ての観測位置の全周波数成分において有意差が認められた。
【００４３】
これに応じて、実施例１では、第１、第２の帯域の割合Ｒ１，Ｒ２を使用し、第１帯域用の判別閾値Ｒａ＝８０％、第２帯域用の判別閾値Ｒｂ＝１１％、で診断を行っている。よって、十分な精度で膝ＯＡの診断がされる。
なお、図９の結果から、２００Ｈｚを境として、周波数成分の増減を解析することで、膝関節症の診断に有益な指標が提供できることが確認されており、実施例１のように第１、第２の帯域の割合Ｒ１，Ｒ２で、閾値Ｒａ，Ｒｂを使用して診断する場合に限定されず、例えば、割合Ｒ２／Ｒ１を使用したり、第１〜第６の間での割合の差分（割合の増減）、第３〜第６の帯域の割合Ｒ３〜Ｒ６を使用したり、あるいは、３つ以上のパラメータを使用して比較する等、各周波数帯の割合Ｒ１〜Ｒ６そのもの、あるいは、割合Ｒ１〜Ｒ６に基づく指標に基づいて診断を行うことが可能である。
ウェーブレット変換では該当信号の時々刻々の周波数特性がわかることが特徴であるが、図９に示すデータは先に述べたように時間軸方向に投影し、周波数とウェーブレット係数の関係のみに注目したものであり、通常の高速フーリエ変換などで得られる周波数特性と大きくは異ならない。しかし、通常のフーリエ変換では計測時間全体の加算的・平均的な周波数特性が得られるのに対して、本手法では、計測時間全体における、ピーク値を抽出した周波数特性が得られる。関節音波形は一般的に定常的な信号ではなく、過渡的、パルス的な波形である。このような過渡的、パルス的な波形をフーリエ変換すると、その特性は時間幅に依存し、パルス的な波形の特性は把握しにくくなる。これに対してウェーブレット変換に基づけば、測定の時間幅に依存せず、かつパルス的な波形の特性を捉えることができる。
【００４４】
（変更例）
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例（Ｈ01）〜（Ｈ05）を下記に例示する。
（Ｈ01）前記実施例において、関節音ｓ０を観測する位置として、脛骨部を例示したが、これに限定されず、膝関節の関節音ｓ０が観測可能な任意の位置とすることが可能である。このとき、観測する位置は、皮膚や筋の影響が少ない部分であることが望ましい。よって、内側部や外側部とすることも可能であるが、筋肉の影響がでやすい内側部や外側部よりも、骨に近い位置で観測可能な脛骨部や膝蓋部の方がより好ましい。また、測定位置でずれないようにするためにサポータ２を使用する構成を例示したが、テープ等、ずれないようにすることが可能な任意の構成を採用可能である。
【００４５】
（Ｈ02）前記実施例において、例示した各閾値θａ，ｓａ，Ｒａ，Ｒｂは、例示した具体的な数値に限定されず、マイクロホン６等の測定機器の感度や、実験条件の違い（例えば、椅子からの立ち上がりでなく、階段昇降に変更した場合）等に応じて、実験等で観測された適切な数値に変更可能である。また、閾値として、例示した具体的な数値を使用するのではなく、関数や分布曲線のようなものを閾値として使用することも可能である。
（Ｈ03）前記実施例において、ウェーブレット係数Ｗ（ａ，ｂ）が最大の場合の関節角度θ１および周波数ｓ１に基づく判定と、各帯域の割合Ｒ１，Ｒ２に基づく判定とを組み合わせた構成を例示したが、これに限定されない。たとえば、関節角度θ１および周波数ｓ１に基づく判定のみとしたり、各帯域の割合Ｒ１，Ｒ２に基づく判定のみとしたり、さらに別の判定法も組み合わせることも可能である。
【００４６】
（Ｈ04）前記実施例において、ウェーブレット係数が最大の時の関節角度θ１と周波数ｓ１とに基づいて判定を行う構成を例示したがこれに限定されない。例えば、要求される精度等によっては、関節角度θ１のみに基づいて判定を行う構成とすることも可能である。
（Ｈ05）前記実施例において、健常者、膝ＯＡ、疑膝ＯＡの３つの判定結果としたが、これに限定されず、疑膝ＯＡをなくし、健常者と膝ＯＡの２つの判定結果のみとしたり、他の判定結果（例えば、疑陽性、疑陰性）を追加することも可能である。
【符号の説明】
【００４７】
１…音計測部材、
７…角度計測部材、
５４…解析手段、
５６…判別手段、
Ｒ１，Ｒ２…割合、
Ｓ…膝関節症診断システム、
ｓ０，ｓ１…膝関節の音、
Ｗ（ａ，ｂ）…ウェーブレット係数、
θ０，θ１…膝の関節角度、
θａ，ｓａ，Ｒａ，Ｒｂ…閾値。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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