(57)【要約】  腸音を分析することにより胃腸（ＧＩ）状態の可能性を示すためのシステム（１０）であって、腸音を検出し、腸音を表す対応する信号を生成するように構成された音検出器（１２）と、対応する信号内の複数の腸音信号を識別するように構成された信号プロセッサであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、信号プロセッサとを備え、システムは、複数の腸音信号のそれぞれから少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成し、値の集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができ、システムは、少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付け、その関連付けに基づいてＧＩ状態の可能性を決定するようにさらに構成される、システム（１０）が提供される。対応する方法もまた、提供される。
2021517005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
腸音を分析することにより胃腸（ＧＩ）状態の可能性を示すためのシステムであって、
腸音を検出し、前記腸音を表す対応する信号を生成するように構成された音検出器と、
前記対応する信号内の複数の腸音信号を識別するように構成された信号プロセッサであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、信号プロセッサと
を備え、
前記システムは、前記複数の腸音信号のそれぞれから少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成し、値の前記集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、前記少なくとも１つの統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができ、
前記システムは、前記少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付け、前記関連付けに基づいて前記ＧＩ状態の前記可能性を決定するようにさらに構成される、
システム。
【請求項２】
前記少なくとも１つの統計的分布特性が、歪度および／または尖度を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記システムが、前記ＧＩ状態の前記可能性を決定するために、前記少なくとも１つの統計的分布特性と前記対応する基準パラメータとの関連付けに基づいて指標値を生成し、前記指標値をしきい値と比較するように構成される、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記システムが、式
【数１】
2021517005.tif 000033
を使用して前記指標値を生成するように構成され、式中、「ｆ」は前記指標値であり、「ｘｉ」は前記少なくとも１つの特徴のそれぞれを表し、「ｉ」は１からｎの整数であり、ｎは特徴の数であり、「ｃｉ」は、前記特徴「ｘｉ」に関連付けられた前記基準パラメータを表す、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記基準パラメータが、前記少なくとも１つの識別された特徴の前記関連する統計的分布特性に適用可能な重み値である、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記ＧＩ状態が、機能性ＧＩ障害である、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記ＧＩ状態が、ＧＩ器質性疾患である、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記ＧＩ状態が、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）であり、前記システムが、前記関連付けに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記ＧＩ状態が、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）であり、前記システムが、前記関連付けに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定するように構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ＧＩ状態が、機能性ＧＩ障害およびＧＩ器質性疾患を含み、前記少なくとも１つの統計的分布特性が、前記機能性ＧＩ障害および前記ＧＩ器質性疾患の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記システムが、前記少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとの前記関連付けに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記システムが、ＩＢＳの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計的分布特性、およびＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計的分布特性を同時に決定するようにさらに構成され、前記システムは、前記少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けに基づいて、ＩＢＳか健康な腸かの可能性、およびＩＢＤか健康な腸かの可能性を同時に決定するよう構成される、請求項１０または１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムが、前記少なくとも１つの統計的分布特性と前記対応する基準パラメータとの前記それぞれの関連付けが、ＩＢＳが健康な腸よりも可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するようにさらに構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記システムが、前記少なくとも１つの統計的分布特性と前記対応する基準パラメータとの前記それぞれの関連付けが、ＩＢＤが健康な腸よりも可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するようにさらに構成される、請求項１２または１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの特徴が、バースト量；バースト比；収縮間隔時間；高次ゼロクロッシング；帯域エネルギー比；スペクトル帯域幅２倍周波数；平坦度；スペクトル重心；エネルギー；ダイナミックレンジ；メル幅；エンベロープクレストファクタ；およびロールオフの１つまたは複数を含むか、またはそれに基づく、請求項１から１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記システムが、前記複数の腸音信号のそれぞれから複数の異なる特徴を識別し、前記異なる特徴の組み合わせに基づいて前記ＧＩ状態の前記可能性を決定するように構成される、請求項１から１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記システムが、バースト；スペクトル帯域幅；２倍周波数；収縮間隔時間；または高次ゼロクロッシングに基づく少なくとも１つの特徴を含む前記異なる特徴の第１の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの前記可能性を決定するように構成される、請求項８に従属する場合の請求項１６に記載のまたは請求項１０、１２、および１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記システムが、平坦度３０００またはスペクトル重心に基づく少なくとも１つの特徴を含む前記異なる特徴の第２の組み合わせに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの前記可能性を決定するように構成される、請求項９に従属する場合の請求項１６に記載のまたは請求項１０、１２、および１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記システムが、エンベロープクレストファクタまたはロールオフに基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第３の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの前記可能性を決定するように構成される、請求項１０から１４のいずれか一項に従属する場合の請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記システムが、前記少なくとも１つの特徴の値の前記集合の複数の異なる統計的分布特性を決定し、前記異なる統計的分布特性の組み合わせに基づいて前記ＧＩ状態の前記可能性を決定するように構成される、請求項１から１９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２１】
前記音検出器が、被験者の腹部領域からの腸音を検出するために、前記腹部領域に近接して配置可能であり、互いに離間された少なくとも２つの音響センサを備える、請求項１から２０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２２】
前記システムによって識別された各腸音信号について、前記システムが、前記腸音信号に関連付けられる前記少なくとも２つの音響センサの１つを、前記腸音信号に対応する最大振幅読み取り値をどちらのセンサが生成したかに基づいて識別するようにさらに構成される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
個々の腸音信号を識別するために、前記信号プロセッサが、前記対応する信号を複数のセグメントに分割し、各セグメントについて、次の範囲：２００Ｈｚから８００Ｈｚ；６００Ｈｚから１０００Ｈｚ；８００Ｈｚから１２００Ｈｚ；１０００Ｈｚから１６００Ｈｚ；および１６００Ｈｚから２０００Ｈｚのいずれか１つ内に信号部分があるかどうかを決定するように構成される、請求項１から２２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２４】
腸音を分析することによりＧＩ状態の可能性を示す方法であって、
腹部領域から発する複数の腸音を含む音を表す信号を取得することと、
前記信号内の複数の腸音信号を識別することであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、識別することと、
前記信号内の前記複数の腸音信号のそれぞれの少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成することと、
値の前記集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定することであって、前記統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる、決定することと、
前記少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付けることと、
前記関連付けに基づいて前記ＧＩ状態の前記可能性を決定することと
を含む、方法。
【請求項２５】
前記ＧＩ状態が、機能性ＧＩ障害である、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記ＧＩ状態が、ＧＩ器質性疾患である、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記ＧＩ状態が、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）であり、前記方法が、前記関連付けに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定することを含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記ＧＩ状態が、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）であり、前記方法が、前記関連付けに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定することを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
前記ＧＩ状態が、ＩＢＳおよびＩＢＤを含み、前記少なくとも１つの統計的分布特性が、ＩＢＳおよびＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる、請求項２４から２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記方法が、前記少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとの前記関連付けに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定することを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記方法が、ＩＢＳの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計分布特性、およびＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計分布特性を同時に決定することをさらに含み、前記方法は、前記少なくとも１つの統計分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けに基づいて、ＩＢＳか健康な腸かの可能性、およびＩＢＤか健康な腸かの可能性を同時に決定することを含む、請求項２９または３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記方法が、前記少なくとも１つの統計的分布特性と前記対応する基準パラメータとの前記それぞれの関連付けが、ＩＢＳが健康な腸より可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定することをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記方法が、前記少なくとも１つの統計的分布特性と前記対応する基準パラメータとの前記それぞれの関連付けが、ＩＢＤが健康な腸より可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定することをさらに含む、請求項３１または３２に記載の方法。
【請求項３４】
コンピューティング装置によって実行されたときに、コンピュータに請求項２４から３３のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を記憶するためのコンピュータ可読媒体。
【請求項３５】
腸音を分析することによりＧＩ状態である過敏性腸症候群（ＩＢＳ）を診断するためのシステムであって、
腸音を検出し、前記腸音を表す対応する信号を生成するように構成された音検出器と、
前記対応する信号内の複数の腸音信号を識別するように構成された信号プロセッサであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、信号プロセッサと
を備え、
前記システムが、前記複数の腸音信号のそれぞれから少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成し、値の前記集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、前記統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができ、
前記システムは、前記少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付け、前記関連付けに基づいて前記ＧＩ状態の可能性を決定するようにさらに構成される、
システム。
【請求項３６】
腸音を分析することによりＧＩ状態を診断する方法であって、
腹部領域から発する複数の腸音を含む音を表す信号を取得することと、
前記信号内の複数の腸音信号を識別することであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、識別することと、
前記信号内の前記複数の腸音信号のそれぞれの少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成することと、
値の前記集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定することであって、前記統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる、決定することと、
前記少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付けることと、
前記関連付けに基づいて前記ＧＩ状態の可能性を決定することと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、胃腸状態の可能性を示すための方法およびシステムに関し、より詳細には、限定的ではないが、過敏性腸症候群などの機能性胃腸障害の可能性、および／または炎症性腸疾患などの胃腸器質性疾患の可能性、および／または両者の区別を示すための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
過敏性腸症候群（ＩＢＳ）などの機能性胃腸（ＧＩ）障害、およびクローン病および潰瘍性大腸炎を含む炎症性腸疾患（ＩＢＤ）などのＧＩ器質性疾患は、身体を衰弱させるＧＩ状態である。これらは一般的なものである場合もあり、例えば、ＩＢＳは世界の人口の約１１％が罹患していると推定される。
【０００３】
ＩＢＳ診断の現在のゴールドスタンダードは、Ｒｏｍｅ  ＩＶ症状ベースの診断基準によるものである。これらの基準は、確定診断を提供するが、信頼性は高くない（低感度）。医師は通常、除外のプロセスを通じて、すなわちＩＢＳと症状を共有するいくつかの器質的な疾患を除外して、ＩＢＳを診断する。最初のスクリーニングは通常、感染症、セリアック病およびＩＢＤを除外するために、ベースラインの血液検査と便検査とを含む。大腸内視鏡検査が、ＩＢＳ症状を有する患者のごく一部でしかＩＢＤなどのＧＩ器質性疾患を明らかにしないとわかっていても、プライマリケア医は、通常、大腸内視鏡検査および生検も患者に紹介する。
【０００４】
これらの侵襲的検査は、医療システムの負担であり、消化器系のレビューの待機リストを長くするだけでなく、ＩＢＳに関連する財務的コストも増加させる。大腸内視鏡検査は、患者にとって不快なだけでなく、重大なリスクを伴う。これらのリスクに加えて、患者の負担は、身体的不快感、心理的苦痛、および休業による財務的コストを含む多面的なものである。さらに、ＩＢＳは内臓内の明らかな構造的または生化学的変化とは無関係であるため、これらの侵襲的手技は、ＩＢＳの確定診断を提供できない。除外的診断は、しばしば患者を混乱させ、治療に取り組むことに消極的にさせる。ＩＢＳの家族歴または症状歴を有する患者に確定診断を提供できる費用効果の高い検査が、状態の診断および全体的な管理に非常に有益となる。
【０００５】
加えて、ＩＢＤまたはセリアック病などのＧＩ器質性疾患を有する患者の場合、非侵襲的検査は、生検で確認する前の、非常に有用で費用効果の高いスクリーニングツールとなる。
【０００６】
胃腸状態のための、費用効果の高い、正確で、非侵襲的な新しい診断検査が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
非侵襲的検査が、個体がＧＩ状態を有するか、健康な腸を有するかの可能性を決定することができれば有利である。単一の非侵襲的検査が、（ｉ）健康な個体とＩＢＳなどの機能性ＧＩ障害を患う個体とを区別できる場合、（ｉｉ）健康な個体とＩＢＤなどのＧＩ器質性疾患を患う個体とを区別できる場合、および（ｉｉｉ）機能性ＧＩ障害を患う個体とＧＩ器質性疾患を患う個体とを区別できる場合、さらに有利である。したがって、単一の非侵襲的検査が、個体が機能性ＧＩ障害を有するか、健康であるかの可能性、個体がＧＩ器質性疾患を有するか、健康であるかの可能性、および個体が機能性ＧＩ障害を有するか、ＧＩ器質性疾患を有するかの可能性を示すことができれば、有利である。
【０００８】
大まかに言えば、本発明の実施形態は、患者の腸音に基づいて、患者がＧＩ状態を有し得るか、または健康な腸を有し得るかの可能性の表示を提供しようとするものである。これにより、ＩＢＳなどの機能性ＧＩ障害およびＩＢＤなどのＧＩ器質性疾患を含む、ＧＩ状態の費用効果の高い非侵襲的な診断検査を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の態様によれば、腸音を分析することにより胃腸（ＧＩ）状態の可能性を示すためのシステムであって、
腸音を検出し、腸音を表す対応する信号を生成するように構成された音検出器と、
対応する信号内の複数の腸音信号を識別するように構成された信号プロセッサであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、信号プロセッサと
を備え、
システムは、複数の腸音信号のそれぞれから少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成し、値の集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、少なくとも１つの統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができ、
システムは、少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付け、その関連付けに基づいてＧＩ状態の可能性を決定するようにさらに構成される、システムが提供される。
【００１０】
少なくとも１つの統計的分布特性は、歪度および／または尖度を含むことができる。
【００１１】
システムは、ＧＩ状態の可能性を決定するために、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとの関連付けに基づいて指標値を生成し、その指標値をしきい値と比較するように構成され得る。
【００１２】
システムは、式
【数１】
2021517005.tif 000003
を使用して指標値を生成するように構成されてもよく、式中、「ｆ」は指標値であり、「ｘｉ」は少なくとも１つの特徴のそれぞれを表し、「ｉ」は１からｎの整数であり、ｎは特徴の数であり、「ｃｉ」は、特徴「ｘｉ」に関連付けられた基準パラメータを表す。
【００１３】
基準パラメータは、少なくとも１つの識別された特徴の関連する統計的分布特性に適用可能な重み値であり得る。
【００１４】
一実施形態では、ＧＩ状態は、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）などの機能性ＧＩ障害である。システムは、関連付けに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するように構成され得る。
【００１５】
別の実施形態では、ＧＩ状態は、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）などのＧＩ器質性疾患である。システムは、関連付けに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定するように構成され得る。
【００１６】
さらなる実施形態では、ＧＩ状態は、機能性ＧＩ障害およびＧＩ器質性疾患を含み、少なくとも１つの統計的分布特性は、機能性ＧＩ障害およびＧＩ器質性疾患の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる。システムは、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとの関連付けに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成され得る。
【００１７】
システムはまた、ＩＢＳの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計的分布特性、およびＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計的分布特性を同時に決定するように構成されてもよく、システムは、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けに基づいて、ＩＢＳか健康な腸かの可能性、およびＩＢＤか健康な腸かの可能性を同時に決定するように構成される。
【００１８】
システムは、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けが、ＩＢＳが健康な腸より可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するようにさらに構成され得る。
【００１９】
代替的にまたは追加的に、システムはまた、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けが、ＩＢＤが健康な腸より可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成され得る。
【００２０】
少なくとも１つの特徴は、バースト量；バースト比；収縮間隔時間；高次ゼロクロッシング；帯域エネルギー比；スペクトル帯域幅２倍周波数；平坦度；スペクトル重心；エネルギー；ダイナミックレンジ；メル幅；エンベロープクレストファクタ；およびロールオフの１つまたは複数を含むか、またはそれに基づくことができる。
【００２１】
一実施形態では、システムは、複数の腸音信号のそれぞれから複数の異なる特徴を識別し、異なる特徴の組み合わせに基づいてＧＩ状態の可能性を決定するように構成される。
【００２２】
一実施形態では、システムは、バースト；スペクトル帯域幅２倍周波数；収縮間隔時間；または高次ゼロクロッシングに基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第１の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するように構成される。
【００２３】
別の実施形態では、システムは、平坦度３０００またはスペクトル重心に基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第２の組み合わせに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定するように構成される。
【００２４】
システムはまた、エンベロープクレストファクタまたはロールオフに基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第３の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成され得る。
【００２５】
システムは、少なくとも１つの特徴の値の集合の複数の異なる統計的分布特性を決定し、異なる統計的分布特性の組み合わせに基づいてＧＩ状態の可能性を決定するように構成され得る。
【００２６】
音検出器は、被験者の腹部領域からの腸音を検出するために、腹部領域に近接して配置可能であり、互いに離間された少なくとも２つの音響センサを備えることができる。
【００２７】
システムは、システムによって識別された各腸音信号について、システムが、腸音信号に関連付けられる少なくとも２つの音響センサの１つを、腸音信号に対応する最大振幅読み取り値をどちらのセンサが生成したかに基づいて識別するようにさらに構成され得る。
【００２８】
個々の腸音信号を識別するために、信号プロセッサは、対応する信号を複数のセグメントに分割し、各セグメントについて、次の範囲：２００Ｈｚから８００Ｈｚ；６００Ｈｚから１０００Ｈｚ；８００Ｈｚから１２００Ｈｚ；１０００Ｈｚから１６００Ｈｚ；および１６００Ｈｚから２０００Ｈｚのいずれか１つ内に信号部分があるかどうかを決定するように構成され得る。
【００２９】
本発明の第２の態様によれば、腸音を分析することによりＧＩ状態の可能性を示す方法であって、
腹部領域から発する複数の腸音を含む音を表す信号を取得することと、
信号内の複数の腸音信号を識別することであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、識別することと、
信号内の複数の腸音信号とのそれぞれの少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成することと、
値の集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定することであって、統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる、決定することと、
少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付けることと、
関連付けに基づいてＧＩ状態の可能性を決定することと
を含む、方法が提供される。
【００３０】
少なくとも１つの統計的分布特性は、歪度および／または尖度を含むことができる。
【００３１】
方法は、ＧＩ状態の可能性を決定するために、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとの関連付けに基づいて指標値を生成することと、その指標値をしきい値と比較することとを含むことができる。
【００３２】
この方法は、式
【数２】
2021517005.tif 000004
を使用して指標値を生成することを含むことができ、式中、「ｆ」は指標値であり、「ｘｉ」は少なくとも１つの特徴のそれぞれを表し、「ｉ」は１からｎの整数であり、ｎは特徴の数であり、「ｃｉ」は、特徴「ｘｉ」に関連する基準パラメータを表す。
【００３３】
基準パラメータは、少なくとも１つの識別された特徴の関連する統計的分布特性に適用可能な重み値であり得る。
【００３４】
一実施形態では、ＧＩ状態は、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）などの機能性ＧＩ障害である。方法は、関連付けに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定することを含むことができる。
【００３５】
別の実施形態では、ＧＩ状態は、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）などのＧＩ器質性疾患である。方法は、関連付けに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定することを含むことができる。
【００３６】
さらなる実施形態では、ＧＩ状態は、ＩＢＳおよびＩＢＤを含み、少なくとも１つの統計的分布特性は、ＩＢＳおよびＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる。
【００３７】
方法は、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとの関連付けに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定することを含むことができる。
【００３８】
一実施形態では、方法は、ＩＢＳの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計分布特性、およびＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる少なくとも１つの統計分布特性を同時に決定することをさらに含むことができ、方法は、少なくとも１つの統計分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けに基づいて、ＩＢＳか健康な腸かの可能性、およびＩＢＤか健康な腸かの可能性を同時に決定することを含む。
【００３９】
一実施形態では、方法は、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けが、ＩＢＳが健康な腸より可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定することをさらに含む。
【００４０】
代替的に、または追加的に、方法は、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けが、ＩＢＤが健康な腸より可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定することをさらに含む。
【００４１】
少なくとも１つの特徴は、バースト量；バースト比；収縮間隔時間；高次ゼロクロッシング；帯域エネルギー比；スペクトル帯域幅、スペクトル帯域幅２倍周波数；平坦度；スペクトル重心；周波数重心；エネルギー；ダイナミックレンジ；メル幅；エンベロープクレストファクタ；およびロールオフの１つまたは複数を含むか、またはそれに基づくことができる。
【００４２】
方法は、音検出器を使用して、複数の腸音を含む音を表す信号を取得することを含むことができる。音検出器は、被験者の腹部領域からの腸音を検出するために、腹部領域に近接して配置可能であり、互いに離間された少なくとも２つの音響センサを備えることができる。
【００４３】
方法は、各腸音信号について、腸音信号に関連付けられる少なくとも２つの音響センサの１つを、腸音信号に対応する最大振幅読み取り値をどちらのセンサが生成したかに基づいて識別することを含むことができる。
【００４４】
個々の腸音信号を識別するために、方法は、腸音の信号表現を複数のセグメントに分割することを含むことができ、各セグメントについて、次の範囲：２００Ｈｚから８００Ｈｚ；６００Ｈｚから１０００Ｈｚ；８００Ｈｚから１２００Ｈｚ；１０００Ｈｚから１６００Ｈｚ；および１６００Ｈｚから２０００Ｈｚのいずれか１つ内に信号部分があるかどうかを決定することができる。
【００４５】
方法は、複数の腸音信号のそれぞれから複数の異なる特徴を識別することと、異なる特徴の組み合わせに基づいてＧＩ状態の可能性を決定することとを含むことができる。
【００４６】
一実施形態では、方法は、バースト；スペクトル帯域幅２倍周波数；収縮間隔時間；または高次ゼロクロッシングに基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第１の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定することを含む。
【００４７】
別の実施形態では、方法は、平坦度またはスペクトル重心に基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第２の組み合わせに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定することを含む。
【００４８】
方法はまた、エンベロープクレストファクタまたはロールオフに基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第３の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定することを含むことができる。
【００４９】
方法は、少なくとも１つの特徴の値の集合の複数の異なる統計的分布特性を決定することを含み、異なる統計的分布特性の組み合わせに基づいてＧＩ状態の可能性を決定することができる。
【００５０】
本発明の第３の態様によれば、コンピューティング装置によって実行されたときに、コンピュータに第２の態様による方法を実行させる命令を記憶するためのコンピュータ可読媒体が提供される。
【００５１】
本発明の第４の態様によれば、腸音を分析することによりＧＩ状態を診断するためのシステムであって、
腸音を検出し、腸音を表す対応する信号を生成するように構成された音検出器と、
対応する信号内の複数の腸音信号を識別するように構成された信号プロセッサであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、信号プロセッサと
を備え、
システムは、複数の腸音信号のそれぞれから少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成し、値の集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができ、
システムは、少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付け、その関連付けに基づいてＧＩ状態の可能性を決定するようにさらに構成される、システムが提供される。
【００５２】
本発明の第５の態様によれば、腸音を分析することによりＧＩ状態を診断する方法であって、
腹部領域から発する複数の腸音を含む音を表す信号を取得することと、
信号内の複数の腸音信号を識別することであって、各腸音信号は個々の腸音を表す、識別することと、
信号内の複数の腸音信号のそれぞれの少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成することと、
値の集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定することであって、統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる、決定することと、
少なくとも１つの統計的分布特性を基準パラメータに関連付けることと、
関連付けに基づいてＧＩ状態の可能性を決定することと
を含む、方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
任意の他の形態が発明の概要に記載されている本開示の範囲内に含まれてよいが、特定の実施形態を次に、添付の図面を参照して例としてのみ説明する。
【００５４】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムのブロック図である。
【図２】一実施形態によるシステムの識別器のブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態によるシステムの信号プロセッサのブロック図である。
【図４】一実施形態によるシステムの決定器のブロック図である。
【図５】一実施形態によるシステムで使用することができるセンサおよび記録装置を示す上面図である。
【図６】図５に示すセンサが配置され得る位置を示す正面図である。
【図７】一実施形態によるシステムによって分析され得る腸音信号の表現である。
【図８】特定の特徴を持つ２つの信号のプロット図である。
【図９】本発明のさらなる特定の実施形態によるシステムのブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態による方法の流れ図である。
【図１１】図１０のさらなる特定の実施形態による、ＧＩ状態の可能性を決定するためのプロセスの流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
本発明の実施形態は、患者の腸音に基づいて、患者が胃腸（ＧＩ）状態を有し得るかまたは健康な腸を有し得るかの可能性を示すための、単一の非侵襲的かつ費用効果の高い検査を提供することを可能にする方法およびシステムに関する。ＧＩ状態は、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）などの機能性ＧＩ障害と、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）などのＧＩ器質性疾患とを含む。ＩＢＤは、クローン病および潰瘍性大腸炎を含む。しかし、本発明の実施形態は、周期性嘔吐症候群の機能性便秘または機能性下痢などのＩＢＳ以外の機能性ＧＩ障害状態の可能性の決定を含むことができ、セリアック病、新生物、感染性腸炎、閉塞または癌などの他のＧＩ器質性疾患の可能性の決定も含むことができることが理解されよう。
【００５６】
ＩＢＳの診断のために、医師は、スクリーニング検査または大腸内視鏡検査および生検により、ＩＢＤなどの他の疾患を除外した後、本発明の実施形態による方法およびシステムを使用することを選択することができる。本発明の実施形態による方法およびシステムを使用したＩＢＳまたは健康な腸の可能性の確定的決定または診断は、例えば、患者に確定的なＩＢＳ診断の追加の確認を提供し、ＩＢＤを除外できることを可能にする。
【００５７】
本発明の実施形態による方法およびシステムを使用する単一の検査は、例えば、患者の３つのグループ、すなわち、ＩＢＳを有する患者、ＩＢＤを有する患者、および健康な個体を区別することをさらに可能にすることができる。その後、医師は、生検を伴う大腸内視鏡検査などの他の検査を指示して、ＩＢＤなどの器質性疾患の診断を確認することを選択することができる。
【００５８】
システムの概要
図面の図１を参照すると、腸音を分析することによってＧＩ状態の可能性を示すためのシステム１０の一実施形態が示されている。一般的に言えば、システム１０は、腸音の連続的な記録に対応する信号を取得し、信号を分析し、分析に基づいて、その腸音を生成する被験者がＧＩ状態を有する可能性を決定するように構成される。
【００５９】
システムは、腸音を検出し、腸音を表す対応する信号を生成するための音検出器１２を備える。音検出器１２は、例えば、マイクロフォンまたは圧電センサであることができる。システム１０はまた、対応する信号内の複数の腸音信号を識別するように構成された信号プロセッサも備え、各腸音信号は、個々の腸音を表す。この例では、信号プロセッサは、個々の腸音を識別するための腸音識別器１４を備える。
【００６０】
システム１０は、次いで、複数の腸音信号のそれぞれから少なくとも１つの特徴を識別して、同じ少なくとも１つの特徴の値の集合を生成するように構成される。この例では、信号プロセッサは、少なくとも１つの特徴を抽出または識別するように構成された特徴抽出器１６も備える。特徴は、例えば、腸音信号の振幅および／または持続時間であり得る。好ましくは、複数の異なる特徴が腸音信号から識別され、各特徴について値の集合が取得される。好ましいおよび／または有利な特徴は、以下でより詳細に説明される。
【００６１】
複数の腸音信号から各特徴に対する複数の値が収集されるため、任意の１つの特徴の統計的分布を取得することができる。システム１０は、次いで、少なくとも１つの特徴の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、少なくとも１つの統計的分布特性は、ＧＩ状態の存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる。統計的分布特徴は、例えば歪度（skewness）または尖度（kurtosis）であり得る。
【００６２】
システム１０は、少なくとも１つの統計的分布特性を、基準データを使用して導出された対応する特徴の基準パラメータに関連付けるようにさらに構成される。システム１０は、次いで、関連付けに基づいてＧＩ状態の可能性を決定することができる。
【００６３】
この例では、システム１０は、対応する基準パラメータを記憶するための記憶装置と、関連付けに基づいて可能性を決定するためのＧＩ状態決定器１８とを備える。
【００６４】
本発明の第１の特定の実施形態によれば、システム１０は、関連に基づいて、腸音を生成する被験者が健康な腸を有するのではなくＩＢＳを有する可能性を決定するように構成され、そのＧＩ状態決定器１８は、ＩＢＳ決定器である。したがって、システム１０は、少なくとも１つの特徴の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、少なくとも１つの統計的分布特性は、ＩＢＳの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる。
【００６５】
本発明の第２の実施形態によれば、システム１０は、関連付けに基づいて、腸音を生成する被験者が健康な腸を有するのではなくＩＢＤを有する可能性を決定するように構成され、そのＧＩ状態決定器１８は、ＩＢＤ決定器である。したがって、システム１０は、少なくとも１つの特徴の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、少なくとも１つの統計的分布特性は、ＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる。
【００６６】
クローン病および潰瘍性大腸炎を有する患者はいずれも、本発明の目的のためにＩＢＤ患者としてグループ化されていることに留意されたい。
【００６７】
本発明の第３の実施形態によれば、システム１０は、関連付けに基づいて、腸音を生成する被験者がＩＢＤではなくＩＢＳを有する可能性を決定するように構成され、そのＧＩ状態決定器１８は、ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器である。したがって、システム１０は、少なくとも１つの特徴の少なくとも１つの統計的分布特性を決定するように構成され、少なくとも１つの統計的分布特性は、ＩＢＳおよびＩＢＤの存在または非存在の表示を提供することを少なくとも支援することができる。
【００６８】
したがって、システム１０は、健康な個体とＩＢＳなどの機能性ＧＩ障害を患う個体とを区別し、健康な個体とＩＢＤなどのＧＩ器質性疾患を患う個体とを区別し、ＩＢＳなどの機能性ＧＩ障害を患う個体と、ＩＢＤなどのＧＩ器質性疾患を患う個体とを区別することを可能にすることができる。
【００６９】
本発明のさらなる実施形態では、ＧＩ状態決定器１８は、ＩＢＳ決定器、ＩＢＤ決定器、およびＩＢＳ／ＩＢＤ決定器のそれぞれを含み、システム１０は、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けに基づいて、ＩＢＳか健康な腸かの可能性、およびＩＢＤか健康な腸かの可能性を同時に決定するように構成される。システム１０は、次いで、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けが、ＩＢＳが健康な腸よりも可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するようにさらに構成される。システム１０はまた、少なくとも１つの統計的分布特性と対応する基準パラメータとのそれぞれの関連付けが、ＩＢＤが健康な腸より可能性が高いことを示す場合、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成される。
【００７０】
さらに、ＧＩ状態決定器１８は、代替的に、ＩＢＳ決定器、ＩＢＤ決定器、およびＩＢＳ／ＩＢＤ決定器、ならびに／またはＩＢＳおよびＩＢＤ以外のＧＩ状態に関連する他の決定器の１つまたは複数を備えることができることが理解されよう。
【００７１】
次に、システム１０の構成要素をより詳細に説明する。
【００７２】
音検出器
特定の例によれば、音検出器１２は、ベルトに取り付け可能であるか、またはベルトによって適所に保持される振動センサのアレイを備える。図５を参照すると、この例による４つの振動センサＶ１、Ｖ２、Ｖ３およびＶ４が示される。振動センサＶ１からＶ４は、患者または被験者の皮膚に対して、腹部領域の近くで離間されて保持されるものである。この例では、センサＶ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４は、ベルト（図示せず）を使用して、図６に示すように被験者の腹部の象限に対応する位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、およびＰ４それぞれに置かれる。４つの象限は、左上象限（Ｐ１）、左下象限（Ｐ２）、右上象限（Ｐ３）、および右下象限（Ｐ４）を含んだ。ベルトは、さまざまな被験者に対応するために長さを調整することができる。例えば、ベルトは、弾性材料またはベルクロ（登録商標）フックおよびループファスナを含むことができる。あるいは、センサは、接着剤を使用して被験者の皮膚に保持されてもよい。
【００７３】
この例における各振動センサＶ１からＶ４は、圧電センサ構成要素と、検出された音を電気信号に変換するためのトランスデューサとを備える。センサＶ１からＶ４は、信号を記録するための記録装置に接続され、記録装置もまた、システム１０の音検出器１２の構成要素の一部を形成することができる。各振動センサは、ノイズの多い環境で使用される場合に能動消音を可能にするために、ダブルトランスデューサをさらに組み込むことができる。この例では、腸音は比較的静かな環境で記録され、４つの単一圧電センサおよびそれぞれのトランスデューサを使用して検出された。圧電センサは主に接触マイクであり、バックグラウンドノイズの影響を比較的受けない。記録装置はまた、デジタル信号処理の目的のためにアナログデジタル変換器を備えることができる。この例では、図５に示すように、ハンドヘルドレコーダ３６が使用されている。しかし、他の適切な記録装置が使用されてもよいことが理解されるであろう。
【００７４】
好ましくは、音検出器１２によって取得された対応する信号は、被験者の腹部領域からの腸音の約２時間またはそれを超える記録に対応する。特に、被験者が約１２時間絶食した後に腸音を２時間記録し、被験者が簡単な食事（トースト、バター、水、またはＳｕｓｔａｇｅｎ（登録商標）などのミールドリンク）をとった後にさらに約４０分記録することは、ＩＢＳの決定またはＩＢＤの決定に特に有用となり得ることが提案される。したがって、取得された信号は、「絶食状態」に対応する信号部分と、「食物摂取状態」に対応する別の部分とを有することができる。
【００７５】
腸音識別器
対応する信号が取得されると、音検出器１２は、その信号を腸音識別器１４に送信する。信号の送信は、無線または有線のデータ送信手段を介することができる。次に、腸音識別器１４は、信号を処理して、個々の腸音信号を自動的に識別する。図２を参照すると、識別器１４は、セグメンテーションモジュール２０と、信号修正器２２と、周波数帯域検出器２４とを備える。
【００７６】
セグメンテーションモジュール２０は、対応する信号を信号セグメントＸＢＳ＿１、ＸＢＳ＿２、…、ＸＢＳ＿Ｎに分割し、ここで、ＸＢＳは、腸音の時系列データである。セグメントは、例えば、約３０ｍｓの長さなど、２０〜４０ｍｓの長さであってもよい。この特定の例では、セグメンテーションモジュール２０は、約３０ｍｓのウィンドウサイズを有し得るウィンドウ関数を利用し、隣接するウィンドウ間で２０ｍｓのオーバーラップがある。腸音は通常、エネルギー対時間分布が非常に不均一である短いバーストであるため、長方形のウィンドウ関数が選択された。
【００７７】
次に、信号修正器２２は、フーリエ変換２６を信号セグメントに適用して、次のように周波数スペクトルデータＳＢＳ＿１、ＳＢＳ＿２、…、ＳＢＳ＿Ｎを取得する。
ＳＢＳ＝ＦＦＴ（ＸＢＳ）…（式１）
【００７８】
音検出器１２の周波数応答（ＳＮ）はまた、次のように、スペクトルからバックグラウンドノイズを除去する目的で評価される：
ＳＮ＝ＦＦＴ（Ｘノイズ）…（式２）
【００７９】
次に、修正器２２は、ノイズ低減２８を実行して、次のように、各信号セグメントに対応する一連の修正されたスペクトルＳＭＢＳ＿１、ＳＭＢＳ＿２、…、ＳＭＢＳ＿Ｎを取得する。
ＳＭＢＳ＝ＳＢＳ／Ｓノイズ…（式３）
【００８０】
次いで、一連の修正されたスペクトルデータＳＭＢＳ＿１、ＳＭＢＳ＿２、…、ＳＭＢＳ＿Ｎは、個々の腸音信号を識別または指定するために、腸音識別器１４の周波数帯域検出器２４に入力される。代替的または追加的に、腸音の識別の前に、能動消音を実行することができる。
【００８１】
これに関して、すべての腸音の主な周波数成分が、比較的狭い帯域幅で２００から２０００Ｈｚの間であったことが認識された。対照的に、センサに対する摩擦、肺音、心臓の鼓動などの他の汚染ノイズ要因がスペクトルデータに存在することがある。しかし、これらのノイズの周波数スペクトルは腸音と重ならないと決定された。したがって、腸音を自動的に識別するために、複数の特定の周波数帯域サブセットが選択される。この例では、次の５つの周波数帯域が使用された。
１．２００から８００Ｈｚ
２．６００から１０００Ｈｚ
３．８００から１２００Ｈｚ
４．１０００から１６００Ｈｚ
５．１６００から２０００Ｈｚ
【００８２】
本明細書では、帯域エネルギー比（ＢＥＲ）という用語は、特定の信号または信号部分が、記録内に存在する周波数の全範囲にわたって特定の周波数帯域内で有するエネルギーの比を意味するために使用される。各信号セグメントについて、周波数帯域検出器２４は、信号セグメントが特定の周波数帯域内に有するＢＥＲを算出する。検出器２４が、信号セグメントが周波数帯域の１つ内で９０％などのしきい値より高いＢＥＲを有することを識別する場合、信号セグメントは、腸音セクションとして認識される。さらに、検出器２４が、認識された腸音セクションの両側１００ｍｓの範囲内で他の腸音セクションを認識しない場合、検出器２４は、腸音セクションを個々の腸音信号として定義する。あるいは、信号セグメントの時間枠内に２つ以上の腸音セクションが認識された場合、検出器２４は、腸音セクションをグループ化し、そのグループ化を複数の成分を有する単一の腸音信号として定義する。
【００８３】
腸音の２時間を超える長さの記録では、何十万もの個々の腸音信号が識別され得ることが推定される。
【００８４】
次に、システム１０は、識別された腸音信号を特徴抽出器１６に入力する。
【００８５】
特徴抽出器
この例では、システム１０は、複数の腸音信号のそれぞれから複数の異なる特徴を識別するように構成された特徴抽出器１６を備える。異なる特徴は、例えば、バースト（バースト量またはバースト比など）、収縮間隔時間、スペクトル帯域幅２倍周波数、帯域エネルギー比、高次ゼロクロッシング、平坦度、スペクトル重心、エネルギー、ダイナミックレンジ、メル幅、エンベロープクレストファクタ、またはロールオフであってよく、これらについては、以下でより詳細に説明する。この例では、異なる特徴の組み合わせに基づいて、ＧＩ状態決定器１８は、ＧＩ状態の可能性を決定するように構成される。
【００８６】
第１の実施形態では、ＧＩ状態決定器１８のＩＢＳ決定器は、バースト、スペクトル帯域幅２倍周波数、収縮間隔時間または高次ゼロクロッシングに基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第１の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するように構成される。
【００８７】
第２の実施形態では、ＧＩ状態決定器１８のＩＢＤ決定器は、平坦度またはスペクトル重心に基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第２の組み合わせに基づいて、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定するように構成される。
【００８８】
第３の実施形態では、ＧＩ状態決定器１８のＩＢＳ／ＩＢＤ決定器は、エンベロープクレストファクタまたはロールオフに基づく少なくとも１つの特徴を含む異なる特徴の第３の組み合わせに基づいて、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成される。
【００８９】
特徴抽出器１６を詳細に説明する前に、腸音信号から抽出する好ましい特徴を選択するために行われた特定のプロセスを説明する。しかし、本発明の実施形態はそれらに限定されず、本明細書に説明するプロセスの変形が、選択された特徴に利用されてもよいことが理解されよう。
【００９０】
特徴の選択
上記で説明した音検出器１２を使用して、絶食後に参加者から２時間の長さの腸音の記録を取得して、参加者が標準的な食事をした後にさらに４０分の記録を取得した実験が行われた。故に、４つのセンサＶ１からＶ４を使用して、各参加者から１６０分の記録が得られた。図６に示すセンサの配置により、胃から小腸および大腸までの胃腸の活動に関する情報の収集が可能になり、ここで、ＩＢＳは運動性を変化させることが知られており、ＩＢＤは腸の構造に影響を与えることが知られており、これらも音生成に影響する。
【００９１】
記録は、約１６億サンプルに相当する４４．１ｋＨｚのサンプリングレートでサンプリングされた。サンプルの数を減らし、サンプルから特徴を抽出するために、信号処理が実行された。特に、腸音識別器１４によって実行されるものとして上記で説明した腸音識別プロセスが行われ、結果として、各参加者についての個々の腸音信号およびそれぞれの周波数スペクトルデータの収集が得られた。
【００９２】
最初に、いくつかの時間領域特徴および周波数領域特徴が、個々の腸音信号ごとに識別された。時間領域特徴は、次のとおりである。
【００９３】
（ａ）バースト：腸音信号内の腸音セクション（すなわち、腸音識別器によって識別される腸音セクション）の数。図７は、「バースト」を構成する腸音信号４４のセクション４２、およびバーストを構成しない信号４４のセクション４６を示す。
【００９４】
（ｂ）持続時間：腸音信号の持続時間。例えば、図７は、個々の腸音信号の持続時間「Ｄ」を示す。
【００９５】
（ｃ）バースト比：バーストにわたる持続時間。以下の方程式４を使用して決定することができる。
ＢＲ＝持続時間／バースト…（式４）
【００９６】
（ｄ）収縮間隔時間（ＣＩＴ）：後続の筋肉収縮間の時間間隔（Ｔｋ）。これは、以下の方程式５によって提供される完全な腸音のモデルを考慮することによって決定することができる。
【数３】
2021517005.tif 000005
【００９７】
（ｅ）ダイナミックレンジ：腸音信号の最大ピークトゥーピーク値
【数４】
2021517005.tif 000006
【００９８】
（ｆ）振幅：個々の腸音内の最大値。これは、以下の方程式７を使用して決定することができる。
Ａ＝ｍａｘ（ＸＢＳ）（式７）
【００９９】
（ｇ）エネルギー（Ｅｎ）：腸音のエネルギー。
【数５】
2021517005.tif 000007
【０１００】
（ｈ）エンベロープクレストファクタ（ＥＣＦ）：ピークが波形内でどれだけ大きいかを示すピーク値と平均値の比。
【０１０１】
（ｉ）高次ゼロクロッシング（ＨＯＣｎ）：波形がその符号を変更する時間と合計データ量、すなわち腸音内のサンプルポイントの量との間の比。隣接する交差点間の幅の平均値、最小値、および最大値が、特徴として抽出される。例えば、図８は、最大ＨＯＣｎ（項目４８）および最小ＨＯＣｎ（項目５０）を２つの異なるグラフで示す。
【０１０２】
参加者の複数の腸音信号から識別されたすべてのＨＯＣｎ値の平均は、次のように方程式７によって決定することができる。
【数６】
2021517005.tif 000008
式中、ｎは、０、１、２、または３に等しく、異なる微分階数を表す。
【０１０３】
（ｊ）および（ｋ）終了および開始：腸音のタイムスタンプ。
【０１０４】
周波数領域特徴は、次のものを含む。
【０１０５】
（ａ）スペクトル重心：スペクトルの中心を示し、振幅のパワーはそれぞれ１と２である。
【０１０６】
（ｂ）帯域エネルギー比（ＨＢＥＲ）：特定の周波数帯域の全周波数に対するエネルギー比。以下の方程式９で決定することができる。
【数７】
2021517005.tif 000009
式中、ｋは、１または２であり、異なる計算階数を表す。
【０１０７】
（ｃ）周波数重心（ＦＣ）
【数８】
2021517005.tif 000010
式中、ｊは、１または２であり、異なる計算階数を表す。
【０１０８】
（ｄ）スペクトル帯域幅：放射されるスペクトル量がその最大値の半分以上である波長間隔。ＳＢＷ１およびＳＢＷ２は、方程式１１による２種類の異なる帯域幅である。
【数９】
2021517005.tif 000011
【０１０９】
（ｅ）修正されたスペクトル帯域幅：スペクトル帯域幅であるが、周波数重心（ＦＣ）、すなわち周波数の中心を決定する方程式１０を使用して、以下の方程式１２に示すように２の累乗を含むように修正される。
【数１０】
2021517005.tif 000012
【０１１０】
（ｆ）スペクトル平坦度：腸音信号の周波数スペクトルの平坦度を示す尺度。
【０１１１】
（ｇ）最高エネルギー周波数（ＨＥＦ）：振幅成分が最も高い周波数。
【０１１２】
（ｈ）スペクトル歪度：スペクトルの歪度。
【０１１３】
（ｉ）スペクトル尖度：スペクトルの尖度。
【０１１４】
（ｊ）サブ帯域コントラスト：最高値（例：上部２０％）と最低値（例：下部２０％）の周波数間の振幅比を使用して音色を説明するための特徴。
【０１１５】
（ｋ）メル周波数：最大帯域（ＭｅｌＭａｘ）、特定の値を超える帯域数（ＭｅＷｄｉｔｈ）、および１３帯域のメル周波数の帯域の合計（ＭｅｌＳｕｍ）。メル周波数帯域数は、以下の方程式１３を使用して決定することができる。
【数１１】
2021517005.tif 000013
【０１１６】
（ｌ）ＭｅｌＭａｘおよびＭｅｌ−ｓｕｍは、以下の方程式１４および１５を使用して決定することができる。
【数１２】
2021517005.tif 000014
【数１３】
2021517005.tif 000015
【０１１７】
（ｍ）ＭｅｌＷｉｄｔｈ：メルスケール（式１１のメルスケール）の最大エネルギーの１０％より大きいエネルギーを有する帯域の数
ＭｅｌＷｉｄｔｈ＝（Ｓ＿Ｍｅｌ＞ｍａｘ（Ｓ＿Ｍｅｌ））  （式１７）
【０１１８】
（ｎ）ロールオフ：これは、パワースペクトルの右歪度の量の尺度である。この特徴は、信号のスペクトルエネルギーの９５％が蓄積される周波数として定義される。Ｎは、スペクトルデータポイントの数Ｎである。
【数１４】
2021517005.tif 000016
【０１１９】
（ｏ）平坦度３０００：スペクトル平坦度は、オーディオスペクトルを特徴付けるためにデジタル信号処理で使用される尺度である。
【数１５】
2021517005.tif 000017
【数１６】
2021517005.tif 000018
式中、ｊは、１または２であり、異なる計算階数を表す。
【０１２０】
上記の特徴は、腸音ライブラリを構築するために、各個々の腸音信号またはそれぞれのスペクトルから抽出された。
【０１２１】
追加的に、腸の活動をさらに特徴付けるために、個々の腸音信号は、異なる腹部の象限、Ｐ１からＰ４に配置された４つのセンサＶ１からＶ４の１つに割り当てられた。個々の腸音信号の特定の腹部の象限への割り当ては、腸音信号の振幅にしたがって、各センサの感度が同じであるという仮定に基づいて行われた。特に、複数のセンサＶ１からＶ４によって検出された腸音信号は、その腸音信号に最も強く関連付けられた象限／センサに割り当てられた。この例では、各腸音信号は、その腸音の最高の振幅読み取り値を生成したセンサＶ１からＶ４に関連付けられた。例えば、同じ腸音が２つのセンサで検出された場合、対応する腸音信号を最も高い振幅の読み取り値で登録したセンサが選択される。したがって、各腸音信号は、１つのセンサ／象限にのみ関連付けられる。追加的に、最大エネルギーの６０％の最小しきい値が、適用された。したがって、例えば、腸音が比較的中央の領域から発せられた場合、これは、しきい値を超える腸音の読み取り値を得た場合の象限にのみ割り当てられる。
【０１２２】
各参加者から数十万の腸音信号が識別されたため、各特徴について対応する量の値を抽出することができ、各特徴の統計的分布を統計的に分析することができる。特徴の統計的分布は、健康な参加者と比較してＩＢＳの参加者では異なること、また特徴の統計的分布は、健康な参加者と比較してＩＢＤの参加者では異なることがわかった。さらに、特徴の統計的分布は、ＩＢＳの参加者と比較してＩＢＤの参加者では異なっていた。３つのケースすべてで、一部の特徴の違いは、他の特徴よりも大きかった。これは、特徴の統計的分布の歪度および尖度を調べることによって明らかであった。換言すれば、特徴の分布の歪度および尖度は、参加者の分類に大きく貢献した。この理由は、変更された運動性パターンを与えられたＩＢＳ参加者から、および基礎となる運動性および構造変化が与えられたＩＢＤ参加者からの音の分布により大きなばらつきがあることであり得る。
【０１２３】
その結果、腸音信号の「ハイブリッド」特徴の集合が得られた。ハイブリッド特徴は、（ａ）特徴、例えば振幅、バースト；（ｂ）統計的分布特徴、例えば歪み、尖度；（ｃ）割り当てられたセンサ；および（ｄ）状態、例えば絶食または食物摂取を含むいくつかのコンポーネントを有する。
【０１２４】
次いで、ロジスティック回帰分析を使用して、ＧＩ状態、すなわちこの例ではＩＢＳまたはＩＢＤを有する参加者、および健康な参加者に最も強く関連付けられた、すべてのハイブリッド特徴の最適な配列またはサブセットを（関連する象限Ｐ１からＰ４を考慮に入れて）識別した。ロジスティック回帰分析は、最初に線形回帰モデルを使用し、次いで、シグモイド関数を使用してサンプルが陽性である確率を予測する。ロジスティック回帰を使用する場合、データ分布についての仮定は行われないが、各特徴間の相関係数は、安定した合理的な結果を得るために０．７より小さくなければならない。使用される特定の線形回帰モデルおよびシグモイド関数は、それぞれ方程式２０および２１に示される。
【数１７】
2021517005.tif 000019
【数１８】
2021517005.tif 000020
【０１２５】
上記の方程式２０および２１では、「ｘｉ」は特徴の１つを表し、ここで「ｉ」は１からｎまでの整数であり、ｎは特徴の総数であり、「ｃｉ」は、特徴「ｘｉ」のそれぞれに関連付けられた重み付け係数である。
【０１２６】
システム１０がＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するように構成される第１の実施形態では、次いで、腸音がＩＢＳを有する参加者に属する場合はｆ＝１、参加者がＩＢＳを有さないことを示すためにはｆ＝０となるように、コスト関数を使用して重み付け係数が調整された。コスト関数の使用により、さまざまな特徴「ｘｉ」に関するそれぞれの重み付け係数の決定が可能になり、それによって特定の係数が結果に与える「コスト」が最小限に抑えられ、したがって、結果を最適化し、すなわち、ＩＢＳに関連付けられた腸音についてはｆ＝１に向かい、ＩＢＳを示さない腸音についてはｆ＝０に向かう。重み付け係数には最初に乱数が割り当てられ、次いで、ＩＢＳか健康かに関わらず、参加者の実際の状態に適合するように調整された。係数の精度が向上しなくなるまで、これは複数回繰り返された。
【０１２７】
第２の実施形態では、線形回帰モデル（式２０）、シグモイド関数（式２１）、および仮定を含む同じ反復プロセスおよびバックグラウンドロジスティック回帰モデルを使用して、ＩＢＤ参加者および健康な参加者に最も強く関連付けられた、すべてのハイブリッド特徴の最適な配列またはサブセットを（関連する象限Ｐ１からＰ４を考慮に入れて）識別した。この場合、腸音がＩＢＤを有する参加者に属している場合はｆ＝１、参加者がＩＢＤを有さないことを示すためにはｆ＝０となるように、コスト関数を使用して重み付け係数が調整された。重み付け係数には最初に乱数が割り当てられ、次いで、ＩＢＤか健康かに関わらず、参加者の実際の状態に適合するように調整された。係数の精度が向上しなくなるまで、これは複数回繰り返された。
【０１２８】
同じ方法が、ＩＢＤおよびＩＢＳの個体を区別するために第３の実施形態でも使用された。線形回帰モデル（式２０）、シグモイド関数（式２１）、および仮定を含む同じ反復プロセスおよびバックグラウンドロジスティック回帰モデルを使用して、ＩＢＤ参加者およびＩＢＳ参加者に最も強く関連付けられた、すべてのハイブリッド特徴の最適な配列またはサブセットを（関連する象限Ｐ１からＰ４を考慮に入れて）識別した。この場合、次いで、腸音がＩＢＤを有する参加者に属している場合はｆ＝１、参加者がＩＢＳを有さないことを示すためにはｆ＝０となるように、コスト関数を使用して重み付け係数が調整された。
【０１２９】
ロジスティック回帰とともに、過剰適合を防止するために正則化が使用された。２つの一般的な正則化方法、Ｌ１およびＬ２が存在する。後者は、重みの絶対値を減らすことでモデルの一般化を高め、したがって、完全なフィッティングを妨げる可能性があるために選択された。
【０１３０】
モデルの精度を確認するために、交差検証も実行された。特に、Ｌｅａｖｅ−Ｏｎｅ−Ｏｕｔ  Ｃｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ（ＬＯＯＣＶ）方法は、パラメータの調整および特徴の選択に使用された。ＬＯＯＣＶ手順は、１つのサンプルを削除し、削除されたサンプルのエラーを計算する前に、残りのサンプルを使用してモデルをトレーニングすることを伴う。代替的または追加的に、ブートストラップが、選択された特徴およびモデルを交差検証するための別の方法となる。
【０１３１】
モデルで使用できる数千のハイブリッド特徴があるため、すべての歪度関連特徴が、特徴の最適なサブセットを決定するプロセスの開始点として最初に含まれていた。次に、各特徴が１つずつ削除され、残りの特徴のＬＯＯＣＶパフォーマンスが分析された。残りの特徴が１つずつ削除される前に、最高のＬＯＯＣＶ精度を有する特徴サブセットが、保持された。このプロセスは、精度が安定するまで繰り返された。その後、最大の精度が達成されるまで、特徴セット全体の追加特徴が１つずつモデルに追加された。
【０１３２】
加えて、特にシステム１０がＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成される第３の実施形態では、ロジスティック回帰分析は、不均衡なデータセットの問題、すなわち、ＩＢＳを有するサンプル参加者の数とＩＢＤを有するサンプル参加者の数間の相違によって影響を受ける可能性があり、これによってＩＢＤへの偏りを生み出すことがある。実際、ＩＢＤのサンプルサイズは通常、ＩＢＳのサンプルサイズよりもはるかに大きい。この偏りを補正し、特にＩＢＳとＩＢＤ間を区別するためのモデルの正確性を高めるために、オーバーサンプリングの方法が使用されて、ＩＢＳおよび健康の記録のサンプルサイズを増大させて、ＩＢＤ記録の数と一致させた。オーバーサンプリング法は、次の方程式
【数１９】
2021517005.tif 000021
を使用して新しいサンプルを生成することを伴った。式中、μは、［０，１］の範囲の乱数であり、この補間は、ｘｉとｘ｛ｚｉ｝との間のライン上にサンプルを作成する。ｘ｛ｚｉ｝は、ｘｉに最も近い。
【０１３３】
ＩＢＳと健康な腸との区別の最初の実施形態では、合計２６個の最適なまたは「最大」特徴が、ハイブリッド特徴の中から識別されて、最適モデルの一部を形成した。これらの特徴は、これらの特徴のそれぞれの重み付け係数の例とともに、以下の表１に示される。以下に示すように、
【表１】
2021517005.tif 000022
【０１３４】
ＩＢＤと健康な腸との区別の実施形態では、合計４４個の最適なまたは「最大」特徴が、ハイブリッド特徴の中から識別されて、最適モデルの一部を形成した。これらの特徴は、これらの特徴のそれぞれの重み付け係数の例とともに、以下の表２に示される。以下に示すように、
【表２−１】
2021517005.tif 000023
【表２−２】
2021517005.tif 000024
【０１３５】
ＩＢＤとＩＢＳとの区別の実施形態では、合計２６個の最適なまたは「最大」特徴が、ハイブリッド特徴の中から識別されて、最適モデルの一部を形成した。これらの特徴は、これらの特徴のそれぞれの重み付け係数の例とともに、以下の表３に示される。以下に示すように、
【表３】
2021517005.tif 000025
【０１３６】
上記の特徴およびそれぞれの重み付け係数は単なる例であり、他の実施形態では、異なる特徴および重み付け係数の値が使用されてもよいことが理解されよう。上記で述べたように、最大特徴のリストでは、４つのコンポーネントが各特徴内に表される。ここで第１のコンポーネントは、「特徴」に対応し、第２のものは「統計的尺度」に対応し、第３のものは「センサ」に対応し、第４のものは「状態」に対応する。各コンポーネントは、下線で区切られ、以下の表４にリストされているものから選択される。
【表４】
2021517005.tif 000026
【０１３７】
システム１０で使用される２６個または４４個のそれぞれの最大特徴を得るために特定の実験を上記で説明したが、当業者は、望ましい特徴および特徴の他の組み合わせを得る他の方法が、他の実施形態にしたがって選択され得ることを理解するであろう。
【０１３８】
特徴の抽出
図１に示す実施形態を続けると、腸音識別器１４が録音から複数の個々の腸音信号を識別した後、腸音信号（または対応する周波数スペクトル）は、特徴抽出器１６に入力される。
【０１３９】
各腸音信号について、特徴抽出器１６は、複数の腸音信号のそれぞれから選択された特徴を識別して、選択された特徴のそれぞれの値の集合を生成する。この例では、選択された特徴は、システム１０がＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するように構成されている場合、上記で表１にリストされている２６個の最大特徴であり、システム１０がＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定するように構成されている場合、表２で特定されている４４個の最大特徴であり、システム１０がＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するように構成されている場合、表３で特定されている２６個の最大特徴である。次いで、特徴抽出器１６は、値の集合の少なくとも１つの統計的分布特性を決定する。
【０１４０】
特徴抽出器１６は、特徴識別器３０と、信号ローカライザ３２と、統計的尺度識別器３４とを備える。
【０１４１】
ＩＢＳと健康な個体との間の区別の例では、特徴識別器３０は、腸音識別器１４から受け取った腸音信号から上記の表１（列１）にリストされた特徴を抽出するように構成される。例えば、特徴識別器３０は、上記の方程式５を利用することにより、各腸音信号からＣＩＴ特徴を抽出することができる。
【０１４２】
ＩＢＤと健康な個体との間の区別の例では、特徴識別器３０は、腸音識別器１４から受け取った腸音信号から上記の表２（列１）にリストされた特徴を抽出するように構成される。例えば、特徴識別器３０は、上記の方程式１９を利用することにより、各腸音信号から平坦度３０００特徴を抽出することができる。
【０１４３】
ＩＢＳとＩＢＤの個体間の区別の例では、特徴識別器３０は、腸音識別器１４から受け取った腸音信号から上記の表３（列１）にリストされた特徴を抽出するように構成される。例えば、特徴識別器３０は、上記の方程式１８を利用することにより、各腸音信号からエンベロープクレストファクタ特徴および／またはロールオフ特徴を抽出することができる。
【０１４４】
複数の腸音信号が被験者ごとに識別されるため、特徴識別器３０は、次いで、各特徴について集合のまたは一連の値を出力する。ほんの一例として、腸音の記録ごとに、振幅およびバーストについて次の特徴の集合が取得され得る。
【表５】
2021517005.tif 000027
【０１４５】
信号ローカライザ３２は、次いで、各腸音信号をセンサＶ１からＶ４のうちの１つに割り当てるように構成される。「特徴の選択」に関連して上記で説明したように、最大振幅を検出したセンサＶ１からＶ４に信号を割り当て、最大エネルギーの６０％の最小しきい値を適用して、腸音信号の割り当てが行われた。ほんの一例として、信号ローカライザ３２は、以下を取得することができる。
【表６】
2021517005.tif 000028
【０１４６】
次に、統計的尺度識別器３４は、特徴の値の集合の複数の異なる統計的分布特性を決定するように構成される。特に、上記の表１、２、および３を参照すると、計算される統計的分布特性は、特定の特徴および特定のセンサの値の集合の尖度および歪度を含む。例えば、表１の２６個の特徴を参照すると、識別器３４は、Ｖ３に割り当てられた信号の振幅値の集合の尖度（特徴番号１）、およびＶ３に割り当てられた信号のバースト値の集合の歪みの値（特徴番号４）についての値を計算する。さらに、統計的尺度識別器３４は、Ｖ２に割り当てられた信号のメル周波数の合計（特徴番号１５）の中央値も計算する。
【０１４７】
この例の統計的尺度識別器３４は、次の方程式を使用して歪度および尖度を識別する。
【数２０】
2021517005.tif 000029
【数２１】
2021517005.tif 000030
【０１４８】
上記の方程式２３および２４では、変数「Ｆ」は、特徴のすべての値の合計が上記の方程式で評価されるように検査される特徴の値であり、変数「ＮＢＳ」は、腸音の数を表す。したがって、上記の表１内の選択された２６個の特徴の値が、記録された腸音から取得される。
【０１４９】
同様に、表２の４４個の特徴を参照した例では、識別器３４は、Ｖ２に割り当てられた信号の平坦度３０００値の集合の尖度（特徴番号１３および１５）、およびＶ１に割り当てられた信号のスペクトル重心値の集合の歪み（特徴番号１１および１２）についての値を計算する。この例の統計的尺度識別器３４は、方程式２３および２４を使用して歪みおよび尖度を識別し、上記の表２の４４個の選択された特徴の値は、記録された腸音からこうして得られる。
【０１５０】
ＩＢＤとＩＢＳの個体を区別する第３の例では、同じ方法を使用することができる。表３の２６個の特徴を参照する例では、識別器３４は、Ｖ２に割り当てられた信号のエンベロープクレストファクタ値の集合の尖度（特徴番号７）、およびＶ４に割り当てられた信号のロールオフ値の集合の尖度（特徴番号１９）についての値を計算する。この例の統計的尺度識別器３４は、方程式２３および２４を使用して歪みおよび尖度を識別し、上記の表３の２６個の選択された特徴の値は、記録された腸音からこうして得られる。
【０１５１】
決定器
この例では、システム１０は、腸音が取得される被験者がそれぞれのＧＩ状態を有するか、健康な腸を有するかの可能性を決定するためのＧＩ状態決定器１８を備え、好ましくはその可能性を示す指標値を出力する。決定器１８は、基準値記憶装置３８および特徴抽出器１６と通信する。基準値記憶装置３８は、最大特徴のそれぞれに関連する基準パラメータを記憶する。基準パラメータは、例えば、係数、定数値、変数、または特性とすることができる。
【０１５２】
ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定する場合の例では、基準パラメータは、最適なハイブリッド特徴を選択するプロセスから導出された、上記の表１にリストされた重み付け係数である。次いで、ＩＢＳ決定器１８は、方程式２１を２６個の最大特徴の値に適用する。方程式２１は、便宜上以下にコピーされる。
【数２２】
2021517005.tif 000031
【０１５３】
そうすることで、ＩＢＳ決定器１８は、特徴抽出器１６から得られた各特徴を、（便宜上以下にコピーされる）方程式２０を使用してその特徴に関連付けられた重み付け係数（表１を参照）に関連付ける。ここで、「ｘｉ」は特徴の１つを表し、「ｉ」は１から２６の整数であり、「ｃｉ」は特徴「ｘｉ」のそれぞれに関連付けられた重み付け係数である。
【数２３】
2021517005.tif 000032
【０１５４】
ＩＢＳ決定器１８はまた、ＩＢＳ決定器が計算された「ｆ」の値と比較するためのしきい値を記憶するためのしきい値記憶装置４０を備える。この例では、しきい値記憶装置４０は０．５のしきい値を記憶し、それにより、ＩＢＳ決定器１８がｆ＞０．５であると決定した場合、被験者はＩＢＳを有する可能性が高くなり、逆にＩＢＳ決定器１８がｆ＜０．５であると決定した場合は、被験者がＩＢＳを有する可能性は低くなる。「ｆ」の値が高いほど、被験者がＩＢＳを有する可能性が高く、「ｆ」の値が低いほど、被験者がＩＢＳを有する可能性が低いことが理解される。ＩＢＳ決定器１８は、ＩＢＳの可能性を示す指標値をこうして生成する。
【０１５５】
同様に、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定する場合の例では、基準パラメータは、最適なハイブリッド特徴を選択するプロセスから導出された、上記の表２にリストされた重み付け係数である。ＩＢＤ決定器１８は、方程式２１を４４個の最大特徴の値に適用し、そうすることで、ＩＢＤ決定器１８は、特徴抽出器１６から得られた各特徴を、方程式２０を使用してその特徴に関連付けられた重み付け係数（表２を参照）に関連付ける。ここで、「ｉ」は１から４４の整数である。ＩＢＤ決定器１８はまた、ＩＢＤ決定器が計算された「ｆ」の値と比較するためのしきい値を記憶するためのしきい値記憶装置４０を備える。この例では、ＩＢＳの例と同様に、しきい値記憶装置４０は０．５のしきい値を記憶し、それにより、ＩＢＤ決定器１８がｆ＞０．５であると決定した場合、被験者はＩＢＤを有する可能性が高くなり、逆にＩＢＤ決定器１８がｆ＜０．５であると決定した場合、被験者がＩＢＤを有する可能性は低くなる。「ｆ」の値が高いほど、被験者がＩＢＤを有する可能性が高く、「ｆ」の値が低いほど、被験者がＩＢＤを有する可能性が低いことが理解される。ＩＢＤ決定器１８は、ＩＢＤの可能性を示す指標値をこうして生成する。
【０１５６】
第３の例では、ＧＩ状態決定器１８を使用して、腸音が取得される被験者がＩＢＳではなくＩＢＤを有する可能性を決定することもできる。次いで、ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８は、ＩＢＳか、ＩＢＤかのその可能性を示す指標値を出力する。基準パラメータは、最適なハイブリッド特徴を選択するプロセスから導出された、上記の表３にリストされている重み付け係数である。ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器は、方程式２１を２６個の最大特徴の値に適用し、そうすることで、ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８は、特徴抽出器１６から得られた各特徴を、方程式２０を使用してその特徴に関連付けられた重み付け係数（表３を参照）に関連付ける。ここで、「ｉ」は１から２６の整数である。ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８はまた、ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器が計算された「ｆ」の値と比較するためのしきい値を記憶するためのしきい値記憶装置４０を備える。この例では、ＩＢＳか健康であるか、およびＩＢＤか健康であるかの例と同様に、しきい値記憶装置４０は０．５のしきい値を記憶し、それにより、ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８がｆ＞０．５であると決定した場合、被験者はＩＢＤを有する可能性が高く、ＩＢＳを有する可能性が低くなり、逆にＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８がｆ＜０．５であると決定した場合、被験者がＩＢＳを有する可能性は高くなり、ＩＢＤを有する可能性は低くなる。「ｆ」の値が高いほど、被験者がＩＢＤを有する可能性が高く、「ｆ」の値が低いほど、被験者がＩＢＤを有する可能性が低く、ＩＢＳを有する可能性が高くなることが理解される。ＩＢＤ決定器１８は、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を示す指標値をこうして生成する。
【０１５７】
モデルアグリゲータ
医師は、例えば単一の決定器、つまりＩＢＳ決定器から導出された予測に基づいて、ＩＢＳなどのＧＩ状態の診断決定に到達することを選択し、便、血液、または生検検査を同時に実行することによって他の器質性疾患を除外することができる。
【０１５８】
あるいは、医師が実際に単一の検査を使用して、ＩＢＳもしくはＩＢＤを有する、または健康な腸を有する患者の可能性を示し、ＩＢＳとＩＢＤを区別することができれば有利となる。さらなる実施形態では、図９を参照すると、システム１０はしたがって、３つすべてのＩＢＳ決定器１８ａ、ＩＢＤ決定器１８ｂ、およびＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８ｃを備えるＧＩ状態決定器１８を備える。この実施形態では、特徴抽出器１６は、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するための最適モデルの一部を形成する特徴を抽出する特徴抽出器１６ａと、ＩＢＤか、健康な腸かの可能性を決定するための最適モデルの一部を形成する特徴を抽出する特徴抽出器１６ｂと、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性を決定するための最適モデルの一部を形成する特徴を抽出する特徴抽出器１６ｃとを備える。システム１０は、次いで、モデルアグリゲータ１９をさらに備え、モデルアグリゲータは、それぞれの決定器１８ａ、１８ｂ、および１８ｃからのそれぞれの出力決定の集約を容易にし、以下の予測を示す指標値を出力する：
ＩＢＳ決定器１８ａが、患者がＩＢＳを有する可能性が低いという決定を示す指標値を出力し、ＩＢＤ決定器１８が、患者がＩＢＤを有する可能性が低いという決定を示す指標値を出力する場合、モデルアグリゲータ１９は、患者が健康な状態、すなわち健康な腸を有する可能性が高いことを示す指標値を出力し、
ＩＢＳ決定器１８ａが、患者がＩＢＳを有する可能性が高いという決定を示す指標値を出力するか、またはＩＢＤ決定器１８ｂが、被験者がＩＢＤを有する可能性が高いという判定を示す指標値を出力する場合、ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８ｃは、患者がＩＢＳを有するか、ＩＢＤを有するかの可能性を決定し、
ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８ｃが、患者がＩＢＳを有する可能性が高いという決定を示す指標値を出力する場合、モデルアグリゲータ１９は、ＩＢＳの予測を示す指標値を出力し、
ＩＢＳ／ＩＢＤ決定器１８ｃが、患者がＩＢＤを有する可能性が高いという決定を示す指標値を出力する場合、モデルアグリゲータ１９は、ＩＢＤの予測を示す指標値を出力する。
【０１５９】
モデルアグリゲータ１９を備えたこのようなシステム１０は、１つの単一の検査を使用して、３つのグループ、すなわちＩＢＳ患者、ＩＢＤ患者、および健康な個体を区別する手段を提供する。これは、腸音の記録の分析の組み合わせにより、ＩＢＳとＩＢＤとの間などの同様の症状を有するＧＩ状態間、および健康な腸との間の区別を可能にする非侵襲性の単一の検査を構成し、追加の臨床的値を提示する。
【０１６０】
あるいは、医師は、最初の大腸内視鏡検査の使用を避け、診断を下す前に、ＩＢＳか健康な腸かの検査を、ＩＢＤ（糞便カルプロテクチン検査）、セリアック病（血清学）、および結腸癌（糞便潜血検査）をスクリーニングする便および血液サンプル使用する一連の簡単な研究室検査と組み合わせて利用することを選択することができる。
【０１６１】
また、患者が炎症性腸疾患の家族歴または「危険信号」を有している場合、医師は「ＩＢＤか、健康な腸か」の非侵襲性検査のみを続行することを選択することができる。この検査は、ＩＢＤまたは他の器質性疾患の診断を他の検査または生検で確認する前の、非常に有用で費用効果の高いスクリーニングツールとなる。
【０１６２】
さらに、生検、大腸内視鏡検査、または糞便カルプロテクチン検査などのスクリーニング検査の後、ＩＢＤとは診断されていない場合、医師は、「ＩＢＳか、健康な腸か」のみ、または「ＩＢＳか、ＩＢＤか」の非侵襲性検査を続行し、それによって、ＩＢＳ診断を確認するための追加の臨床情報を患者に提供し、および／または大腸内視鏡検査／生検の結果を確認して、ＩＢＤを診断として除外できるようにする。
【０１６３】
システム１０は、ベルトと、ベルトに取り付けられたセンサＶ１からＶ４などの複数のセンサと、センサと通信する処理装置とを含む単一装置上に実装されてもよく、腸音識別器１４と、特徴抽出器１６と、ＧＩ状態決定器１８とを備えることが、企図される。処理装置は、システム１０の機能を制御および調整するためのマイクロコントローラを備えることができる。処理装置は、モデルアグリゲータ１９を追加で備えることができる。
【０１６４】
あるいは、腸音識別器１４、特徴抽出器１６、およびＧＩ状態決定器１８を備えるシステム１０の一部は、センサから遠隔であってもよい。例えば、システム１０のその部分は、システム１０を操作するためにコンピューティング装置上で実行可能な命令を供給するソフトウェアプログラムを含むことができる。コンピューティング装置は、例えば、スマートフォンもしくは他のポータブル電子デバイス、またはＰＣであり得る。ソフトウェアプログラムは、コンピュータ可読媒体の形で提供され得る。
【０１６５】
方法
図１０を参照すると、本発明の一実施形態による、ＧＩ状態の可能性を示すための方法１０００が示されている。方法１０００は、本明細書で説明するシステム１０によって実行され得る。ＧＩ状態は、ＩＢＳおよびＩＢＤを含む。しかし、ＩＢＳ以外の機能性ＧＩ障害状態の可能性の決定およびＩＢＤ以外のＧＩ器質性疾患の可能性の決定もまた、本発明の範囲内であることが理解されよう。
【０１６６】
方法１０００は、腹部領域から発する複数の腸音を表す信号を取得し、記録１００２することを含む。上記で説明したように、信号は、センサＶ１からＶ４などの複数の音響センサを使用して腸音を記録することによって取得され得る。Ｖ１からＶ４までの各振動センサは、ノイズの多い環境で使用された場合に能動消音を可能にするダブルトランスデューサを組み込むことができる。次いで、記録された信号は、複数のセグメントにセグメント化１００４される。やはり、上記で説明したように、セグメントのそれぞれは、２０〜４０ｍｓの長さであり得る。
【０１６７】
次いで、信号セグメントにフーリエ変換を実行して信号の周波数スペクトルを取得することにより、セグメントが修正１００６される。好ましくは、対応する信号セグメントの結果として生じるスペクトルはまた、バックグラウンドノイズを除去するように修正される。これは、バックグラウンドノイズに基づいてセンサの周波数応答を検出し、これを信号スペクトルから除去することを含むことができる。
【０１６８】
次いで、各信号セグメントのスペクトルの帯域エネルギー比を考慮することにより、複数の個々の腸音信号が識別１００８される。上記で説明したように、これは、信号セグメントが、２００Ｈｚから８００Ｈｚ；６００Ｈｚから１０００Ｈｚ；８００Ｈｚから１２００Ｈｚ；１０００Ｈｚから１６００Ｈｚ；および１６００Ｈｚから２０００Ｈｚの周波数帯域内で有するＢＥＲを評価することを含むことができる。
【０１６９】
次いで、識別された個々の腸音信号から、上記の表２にリストされた１つまたは複数の特徴などの特徴が抽出１０１０される。このステップは複数の個々の腸音信号に対して実行されるので、各特徴の値の集合が取得される。したがって、各特徴の値の集合の統計的分布特性を取得することができる。各腸音信号はまた、信号ローカライザ３２に関連して上記で説明したように、信号に対応する最も高い振幅読み取り値を生成する特定のセンサＶ１からＶ４に信号を割り当てることによって、ローカライズ１０１４される。
【０１７０】
次いで、各特徴の値の集合の統計的分布特性が抽出１０１４される。特定の実施形態によれば、統計的分布特性は、歪度および尖度を含む。さらに、上記の表１から３の「最大特徴」の列を参照して、特定の分布特性は、選択された特定の値に対してのみ取得され、どの特徴が、第１の実施形態におけるＩＢＳか健康な腸か、第２の実施形態におけるＩＢＤか健康な腸か、および第３の実施形態におけるＩＢＳかＩＢＤかの表示に最も強く関連付けられるかに関して、事前決定がなされている。例えば、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性の決定に関する表１を参照すると、Ｖ３に割り当てられた信号の振幅値の集合の尖度（特徴番号１）、およびＶ３に割り当てられた信号のバースト値の集合の歪度（特徴番号４）が、抽出される。ＩＢＤか、健康な腸かの可能性の決定に関する表２を参照すると、Ｖ２に割り当てられた信号の平坦度３０００値の集合の尖度（特徴番号１３および１５）、およびＶ１に割り当てられた信号のスペクトル重心値の集合の歪度（特徴番号１１および１２）が、抽出される。例えば、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性の決定に関する表３を参照すると、Ｖ２に割り当てられた信号のエンベロープクレストファクタ値の集合の尖度（特徴番号７）、およびＶ４に割り当てられた信号のロールオフ値の集合の歪度（特徴番号１９）が、抽出される。上記の方程式２３および２４を使用して、歪度および尖度の値を決定することができる。その結果、ステップ１０１６において、上記の表１、２、および３にそれぞれリストされた選択された特徴に対応する値など、個々のまたは選択された特徴の複数のそれぞれの値が取得される。
【０１７１】
次いで、方程式２０に示すモデルをステップ１０１８において、ステップ１０１６で得られたそれぞれの選択された特徴のそれぞれの値に適用することができ、それによって、ＧＩ状態、すなわちＩＢＳまたはＩＢＤか、健康な腸かの可能性を示す出力１０２０を提供する。そうすることで、それぞれの特徴は、ＧＩ状態決定器１８に関連して上記で論じたように、ライブラリに記憶されたそれぞれの重み付け係数などのそれぞれの対応する基準パラメータに関連付けられる。次いで、結果は、０．５のしきい値と比較されて２値を出力１０２０する。これにより、結果が０．５より大きい場合、被験者はＧＩ状態（ＩＢＳまたはＩＢＤ）を有する可能性が高く、結果が０．５未満の場合、被験者がＧＩ状態を有する可能性は低い。あるいは、「０」と「１」の間の値を出力でき、これにより、値が「１」に近いほど、ＧＩ状態の可能性が高くなる。上記のＧＩ状態決定器１８に関連して論じたように、基準パラメータは、ＩＢＳと健康な腸との間、ＩＢＤと健康な腸との間、またはＩＢＳとＩＢＤとの間のいずれかで行われる区別に応じて変化する。
【０１７２】
本発明の精神および範囲から逸脱することなく、多くの修正を行うことができることが、本発明の当業者には理解されよう。例えば、１つまたは２つの特徴のみなど、異なる数の特徴が、特徴識別器３０によって識別され得る。このような特徴は、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性を決定するためのバースト比の尖度、バースト量の歪み、および収縮時間間隔の歪度など、比較的大きな重み付け係数を有する最大特徴を含むことができる。さらに、ハイブリッド特徴のすべてのコンポーネントを考慮する必要がない場合もある。
【０１７３】
代替的または追加的に、表１にリストされている２６個の最大特徴、表２にリストされている４４個の特徴、または表３にリストされている２６個の特徴の代わりに、特徴および統計的分布特性のそれぞれ異なる組み合わせを使用することができる。別の例として、重み付け係数の代わりに、基準歪み値および／または尖度値などの他の基準パラメータまたは特性が使用されてもよい。さらに、特徴の基準パラメータへの関連付けは、それらの特徴とそれらのそれぞれの基準パラメータとの方向比較を含むことができる。
【０１７４】
さらに、大腸内視鏡検査および生検を含む他の病理検査が胃腸の器質性疾患を除外するために同時に実施された可能性がある患者に対して、医師によりＩＢＳの単一の非侵襲的検査を実行することができるが、本発明の一実施形態は、図９に説明するモデルアグリゲータ１９を使用して、上記で説明した３つすべての実施形態の決定を集約するために決定ツリーアルゴリズムを使用する方法を提供する。具体的には、モデルアグリゲータ１９は、患者がＩＢＳを有するか、健康な腸を有するかの可能性、および患者がＩＢＤを有するか、健康な腸を有するかの可能性の同時決定を可能にし、患者がＩＢＳおよび／またはＩＢＤを有する可能性が高い場合、モデルアグリゲータ１９は、患者がＩＢＳを有するか、ＩＢＤを有するかの可能性の決定に進む。決定ツリーアルゴリズムは、次いで、図１１に示すように全体的な決定を提供し、ここで、患者がＩＢＳを有するか、健康な腸を有するかの可能性の決定および患者がＩＢＤを有するか、健康な腸を有するかの可能性の決定が、いずれも患者が健康な腸を有するという予測を提供する場合、全体的な決定および出力は、患者が健康な腸を有しているという予測となる。しかし、ＩＢＳか、健康な腸かの可能性の決定および／またはＩＢＤか、健康な腸かの可能性の決定のいずれかが、ＩＢＳまたはＩＢＤの予測を提供する場合、モデルアグリゲータは、ＩＢＳか、ＩＢＤかの可能性決定に進み、全体的な決定／出力は、患者がＩＢＤよりもＩＢＳを有する可能性が高いかどうかに関する表示を提供する。
【０１７５】
他のアルゴリズムを代わりに使用して、患者の腸音の分析を組み合わせ、患者がＩＢＳもしくはＩＢＤのいずれかを有するか、または健康な腸を有するかの可能性を示す全体的な決定を提供し、ＩＢＳとＩＢＤとの間を区別することができることが理解されよう。例えば、他のツリーベースのアルゴリズム（ランダムフォレストなど）が、使用されてもよい。また、ベクトル出力によるカーネル法、またはソフトマックス関数出力によるニューラルネットワーク法が使用されてもよい。
【０１７６】
以下の特許請求の範囲および本発明の前述の説明では、文脈が明白な言語または必要な含意のために別様に必要とする場合を除いて、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という単語または「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」もしくは「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」などの変形は、包括的意味で使用されて、すなわち、述べた特徴の存在を明示するが、本発明のさまざまな実施形態におけるさらなる特徴の存在または追加を排除しない。
【０１７７】
本明細書で先行技術の刊行物を参照する場合、そのような参照は、その刊行物がオーストラリアまたは他の国における当該分野の一般常識の一部を形成することを認めるものではないことを理解されたい。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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