(57)【要約】【課題】精度良く咳の検出を行うことができる咳検出装置を提供する。【解決手段】被検者の腹部の体動を測定し体動信号を出力する体動測定部と、体動測定部から出力される体動信号又は当該体動信号をデジタルデータに変換した体動データに対してフィルタリングを行うフィルタリング部と、フィルタリング部によりフィルタリングされた体動信号又は体動データに基づいて咳を検出する咳検出部と、を有し、前記フィルタリング部は、２０Ｈｚ以下のみの周波数を通過させる。【選択図】図１
2008148980.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の腹部の体動を測定し体動信号を出力する体動測定部と、
前記体動測定部から出力される体動信号又は当該体動信号をデジタルデータに変換した体動データに対してフィルタリングを行うフィルタリング部と、
前記フィルタリング部によりフィルタリングされた前記体動信号又は前記体動データに基づいて咳を検出する咳検出部と、
を有し、
前記フィルタリング部は、２０Ｈｚ以下のみの周波数を通過させることを特徴とする咳検出装置。
【請求項２】
前記フィルタリング部は、０．８Ｈｚ以上２０Ｈｚ以下のみの周波数を通過させることを特徴とする請求項１に記載の咳検出装置。
【請求項３】
前記フィルタリング部は、０．８Ｈｚ以上５Ｈｚ以下のみの周波数を通過させることを特徴とする請求項２に記載の咳検出装置。
【請求項４】
前記フィルタリング部は、デジタルフィルタ回路で構成され、前記体動データに対してフィルタリングを行うことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の咳検出装置。
【請求項５】
前記フィルタリング部は、アナログフィルタ回路で構成され、前記体動信号に対してフィルタリングを行うことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の咳検出装置。
【請求項６】
前記フィルタリング部は、コンピュータにより実行されるソフトウエアで構成され、前記体動データに対してフィルタリングを行うことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の咳検出装置。
【請求項７】
前記咳検出部は、前記フィルタリング部によりフィルタリングされた後の体動データと、前記被検者の咳を表す波形データとの相関性を表す相関値を算出することにより咳を検出することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の咳検出装置。
【請求項８】
前記相関値は、前記咳を表す波形データ、及び当該咳を表す波形データに対応する部分の前記フィルタリング部によりフィルタリングされた後の体動データに関して、互いに対応する個々データのデータレベルの差分の絶対値を総和したものであることを特徴とする請求項７に記載の咳検出装置。
【請求項９】
前記咳検出部は、前記フィルタリング部によりフィルタリングされた後の体動データに対して、前記被検者の咳を表す波形データを時間軸方向にスキャンしながら前記相関値を順次算出していき、算出した相関値が閾値以上の部分を咳として検出することを特徴とする請求項７又は８に記載の咳検出装置。
【請求項１０】
前記咳検出部は、前記フィルタリング部によりフィルタリングされた後の体動データに対してまず咳候補部分の抽出を行い、その後当該咳候補部分に対してのみ前記スキャンを行うことを特徴とする請求項９に記載の咳検出装置。
【請求項１１】
前記体動測定部は、被検者の横隔膜下部の体表面の加速度を測定することを特徴とする請求項１〜１０の何れか１項に記載の咳検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、咳検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
咳は、呼吸器系の疾患（特に、喘息、慢性閉塞性肺疾患、気管支炎等）に多く見受けられる症状である。咳の診断は問診に頼っているのが現状であるが、患者は診察時に必ずしも咳をしているとはかぎらず、医師は患者からの自覚症状を聞くしかない。また、患者も日中の覚醒時には症状を記憶していても、睡眠中の咳については、咳が激しい、眠れない等の表現に留まってしまう。そのため、客観的な評価が行えず有効な治療を行えないという問題があった。
【０００３】
そこで、特許文献１には、咳の評価を客観的に行うために、被検者の喉部に取り付けた加速度センサから得られる信号を予め登録された咳パターンと照合することにより、咳か否かを判断し、咳に基づく信号を認識する咳検出装置が記載されている。
【特許文献１】特開平９−９８９６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された咳検出装置においては、加速度センサを被検者の喉部に取り付けるので、例えば、口の中の物を飲み下す際の喉部の動きを誤って咳と検出する可能性がある。また、首を振る動作は日常的に行われる動作であり、これによっても喉部は影響を受け、誤検出の原因となる可能性がある。このように、喉部に加速度センサを取り付けた場合には、誤検出を生じる多くの要因が存在する。
【０００５】
本発明は、以上のような問題に鑑みてなされたものであり、精度良く咳の検出を行うことができる咳検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の咳検出装置は、被検者の腹部の体動を測定し体動信号を出力する体動測定部と、前記体動測定部から出力される体動信号又は当該体動信号をデジタルデータに変換した体動データに対してフィルタリングを行うフィルタリング部と、前記フィルタリング部によりフィルタリングされた前記体動信号又は前記体動データに基づいて咳を検出する咳検出部と、を有し、前記フィルタリング部は、２０Ｈｚ以下のみの周波数を通過させることを特徴としている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、喉部と比較して日常的に動きの少ない腹部の動きに基づいて咳の検出を行うとともに、腹部の動きに適した周波数帯域を用いてフィルタリングを行うので、精度良く咳の検出を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明を以下の実施形態に基づいて説明するが、当該実施形態に限定するものではない。
【０００９】
（装置構成）
図１は、本実施形態に係る咳検出装置１の構成図である。咳検出装置１は、加速度センサ２０及び情報処理部３０から構成され、加速度センサ２０は、通信媒体Ｌを介して情報処理部３０に接続されている。この通信媒体Ｌは、有線であっても無線であってもよい。無線により接続すれば、有線の場合のように加速度センサ２０に用いられているセンサに線を介して不要な振動やノイズを与えてしまう機会を減らすことができるとともに、被検者の行動の制約を少なくすることができる。情報処理部３０は、本発明の咳検出部に相当する。
【００１０】
加速度センサ２０は、入力される体動を体動信号に変換する加速度検出部２１、加速度検出部２１により変換された体動信号を増幅する増幅器２２、増幅器２２により増幅された体動信号を体動データに変換するＡ／Ｄ変換器２３、Ａ／Ｄ変換器２３により変換された体動データに対してフィルタリング処理を行うデジタルフィルタ回路２４、及びデジタルフィルタ回路２４によりフィルタリング処理された体動データを情報処理部３０に送信する通信部２５から構成されている。加速度検出部２１は、本発明の体動測定部に相当する。また、デジタルフィルタ回路２４は、本発明のフィルタリング部に相当する。
【００１１】
本実施形態の加速度センサ２０は、被検者の腹部に取り付けられる。腹部は、咳の際に特徴的な動きを示すからである。特に横隔膜下の周辺に取り付けると感度が高く微弱な咳についても検出できるので好ましい。また、腹部に取り付けた場合には、喉に取り付けた場合と比べて誤検出を生じる要因が少なく、精度良く咳の検出を行うことができる。喉部は例えば日常通常に行われる首を動かす動作や飲み下し動作等により動きが生じるが、腹部は元来動きが少ない部位であり意図的に体を捻ったりしない限りあまり動きを生じない。
【００１２】
加速度センサ２０は、皮膚に感さ性の少ない接着剤が塗布された両面テープ等により直接又は間接的に人体に貼り付けることが好ましい。また、加速度センサ２０の周囲にノイズ防止用のカバー材やクッション材を設けることが好ましい。
【００１３】
情報処理部３０は、加速度センサ２０からの体動データを受信する通信部３１、通信部３１で受信された体動データをプログラムに従って処理するＣＰＵ３２、ＣＰＵ３２での処理に必要なプログラムやデータ等を記憶するＲＯＭ３３、ＣＰＵ３２での処理に必要なプログラムやデータ等を一時的に記憶するＲＡＭ３４、ＣＰＵ３２での処理結果等のデータを保存する保存部３５、情報処理部３０にデータを入力する入力部３６、及びＣＰＵ３２での処理結果等を表示する表示部３７から構成されている。
【００１４】
情報処理部３０は、専用の情報処理装置で構成されていてもよいし、汎用のパーソナルコンピュータで構成されていてもよい。パーソナルコンピュータであれば、持ち運びが容易にできる携帯情報端末（ＰＤＡ）であることが好ましい。
【００１５】
（咳の体動データ）
図２は、デジタルフィルタ回路２４から出力される腹部（横隔膜下）の体動データの一例である。横軸に経過時間ｔを、縦軸にデータレベルを示している。データレベルは、腹部が突き出る方向の加速度を正、腹部が引っ込む方向の加速度を負としている。
【００１６】
図２（ａ）は、体動データをマクロ的に示した図である。咳は、腹部に空気を溜め、喉を閉めた後に一気に空気を呼出することにより行われる。そのため、体動データは、短時間の間に急激にデータレベルが変化することになる。図２（ａ）における急激にデータレベルが変化している部分は咳である可能性が高い。
【００１７】
図２（ｂ）は、咳による体動データの一例をミクロ的に示した図である。まず、データレベルは、Ｐ１において正方向に立ち上がり、Ｐ２において最大となる。咳の前段階として、声帯が閉じられ胸腔内圧が上昇して横隔膜が下がり腹部が突き出た状態である。その後、負方向に急激に立ち下がりＰ３、Ｐ４に達する。声帯が瞬時に開放され咳と共に呼出が行われて横隔膜が上がり腹部が引っ込んだ状態である。その後、Ｐ４から急激に正方向に立ち上がりＰ５に達する。呼出の反動により横隔膜が下がり腹部が突き出た状態である。その後、データレベルはＰ６に向けて立ち下がる。今度は逆方向の反動により横隔膜が上がり腹部が引っ込んだ状態である。このように、咳の呼出の後、横隔膜の動きは上下に反動しながら減衰していく。この図２（ｂ）に示す波形が、咳に特徴的な波形である。
【００１８】
（フィルタ回路２４の特性）
デジタルフィルタ回路２４は、周波数帯域が２０Ｈｚ以下のローパスフィルタから構成される。本実施形態では被検者の腹部に加速度センサ２０を取り付けて測定を行うが、２０Ｈｚよりも高い周波数成分を通過させると、高周波ノイズが重畳されてしまい、腹部の体動信号から咳を検出する場合に、咳に特徴的な波形をきれいに得ることができないからである。高周波ノイズは、腹部の弾性、加速度センサ２０の接着層の弾性、加速度センサ２０の腹部への密着性低下、等に起因して生じるものと考えられる。
【００１９】
また、好ましくは、デジタルフィルタ回路２４は、周波数帯域が０．８〜２０Ｈｚのバンドパスフィルタから構成される。バンドパスフィルタを用いて低周波成分をカット（０．８Ｈｚよりも低い周波数をカット）すれば、寝返りや体を起こした際の緩やかな体の動きのノイズを除去することができるからである。
【００２０】
更に好ましくは、デジタルフィルタ回路２４は、周波数帯域が０．８〜５Ｈｚのバンドパスフィルタから構成される。上限の周波数については高周波ノイズを抑制する観点からは低いほど好ましい。しかしながら、あまり上限の周波数を低くしすぎると信号が通過する周波数帯域が狭くなりすぎてしまい、得られる波形の振幅が小さくなったり、得られる波形が咳に特徴的な波形を示さなくなったりしてしまう。このため、上限は５Ｈｚ程度であることが好ましい。
【００２１】
図３は、周波数帯域を変更した場合のデジタルフィルタ回路２４の出力データ波形の一例を示している。図３（ａ）は、本発明に係る、通過周波数帯域が０．８〜５Ｈｚの場合を示している。一方、比較のために、図３（ｂ）には、通過周波数帯域が０．８〜３０Ｈｚの場合を示している。
【００２２】
図３（ａ）に示す波形Ｓ１においては、高周波ノイズが取り除かれ、図２（ｂ）で示した咳に特徴的な波形が滑らかに表現されている。波形Ｓ１においては、時刻ｔ１において咳１、時刻ｔ２において咳２、時刻ｔ３において咳３と、３つの咳に特徴的な波形が示されている。
【００２３】
一方、図３（ｂ）に示す波形Ｓ２においては、高周波ノイズが重畳されており、咳に特徴的な波形が認識しづらくなっている。
【００２４】
（咳測定処理）
図４は、本実施形態に係る咳測定処理のフロー図である。この咳測定処理フローは、情報処理部３０のＲＯＭ３３内の咳測定プログラムに基づいて、ＣＰＵ３２により実行されるフローである。予め入力部３６により被検者を特定するＩＤ等は入力されているものとする。
【００２５】
まず、ＣＰＵ３２は、入力部３６から咳測定の開始が指示されたか否かを判断する（ステップＳ１０）。咳測定の開始が指示されたと判断すると（ステップＳ１０；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３２は、加速度センサ２０からの体動データをＲＡＭ３４を経由して保存部３５に保存する動作を開始させる（ステップＳ１１）。このとき、被検者のＩＤ及び時刻に対応付けて体動データは保存される。咳測定の開始が指示されていないと判断すると（ステップＳ１０；Ｎｏ）、ステップＳ１０に戻り咳測定の開始が指示されるまで待機する。
【００２６】
次に、ＣＰＵ３２は、咳測定の終了が指示されたか否かを判断する（ステップＳ１２）。咳測定の終了が指示されたと判断すると（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３２は、加速度センサ２０からの体動データをＲＡＭ３４を経由して保存部３５に保存する動作を終了させる（ステップＳ１３）。咳測定の終了が指示されていないと判断すると（ステップＳ１２；Ｎｏ）、ステップＳ１２に戻り咳測定の終了が指示されるまで待機する。
【００２７】
（咳検出処理の概要）
本実施形態に係る咳検出処理の概要を説明する。本咳検出処理は、情報処理部３０のＲＯＭ３３内の咳測定プログラムに基づいて、ＣＰＵ３２により実行される。
【００２８】
保存部３５には、図４の咳測定処理のフローにおいて得られた被検者の体動データが保存されている。例えば、周波数帯域が０．８〜５Ｈｚのバンドパスフィルタでフィルタリングされた、図３（ａ）に示す波形Ｓ１のデータが得られたものとする。
【００２９】
また、保存部３５内には、被検者の咳を表す波形データが予め記憶されている。例えば、図５（ａ）に示す波形Ｓｒ１のデータが記憶されているものとする。横軸は経過時間ｔ、縦軸はデータレベルである。理解しやすいように、保存部３５内に記憶されている波形Ｓｒ１は、図３（ａ）に示す波形Ｓ１における咳１の波形と仮に同一であるとする。
【００３０】
本咳検出処理では、波形Ｓ１に対して波形Ｓｒ１を時間軸方向にスキャンしながら波形Ｓ１と波形Ｓｒ１との相関値Ｃを順次算出していき、相関値Ｃが閾値Ｃｔｈ以上の部分を咳として検出する。相関値Ｃは、相関値Ｃ＝１／（１＋波形Ｓｒ１に対する波形Ｓ１の各データレベルの差分値の絶対値の総和）で定義される。波形Ｓｒ１に対する波形Ｓ１のズレが小さいほど相関値は大きくなり、波形が完全に一致すれば相関値Ｃは最大の１となる。
【００３１】
図６（ａ）は、波形Ｓ１における相関値Ｃと経過時間ｔとの関係を示している。波形Ｓｒ１を時間軸方向にスキャンしていくと、上述したように仮に波形Ｓ１の咳１と同じ波形を波形Ｓｒ１として用いている為、波形Ｓｒ１の谷部が図３（ａ）の時刻ｔ１に一致すると、波形Ｓｒ１と波形Ｓ１の咳１の部分とは完全に一致する。このとき、相関値Ｃ＝１のピークＰａ１が得られる。
【００３２】
さらに、波形Ｓｒ１を時間軸方向にスキャンしていくと、波形Ｓｒ１の谷部が時刻ｔ２近傍に到達した時点で、再び相関値Ｃの高いピークＰａ２（相関値Ｃ＝０．９１）が得られる。これは、波形Ｓｒ１と波形Ｓ１の咳２の部分とがほぼ重なりあっていることを示している。
【００３３】
さらに、波形Ｓｒ１を時間軸方向にスキャンしていくと、波形Ｓｒ１の谷部が時刻ｔ３近傍に到達した時点で、再び相関値Ｃの高いピークＰａ３（相関値Ｃ＝０．８１）が得られる。これは、波形Ｓｒ１と波形Ｓ１の咳３の部分とがほぼ重なりあっていることを示している。
【００３４】
このとき、図６（ａ）に示すように、例えば、相関値Ｃの閾値Ｃｔｈ＝０．７が設定されているものとすると、ピークＰａ１が咳１、ピークＰａ２が咳２、ピークＰａ３が咳３として検出されることになる。
【００３５】
閾値Ｃｔｈを、ベース部分の相関値Ｃの最大値Ｃｂmax（図６（ａ）ではＣｂmax＝０．５８）よりも大きく、咳部分の相関値Ｃよりも小さく設定することができていれば、咳を精度良く検出することが可能となる。図６（ａ）の場合では、閾値Ｃｔｈが０．５９〜０．８１の範囲に設定されていれば、咳を精度良く検出することが可能となる。閾値Ｃｔｈのマージンとしては、０．８１−０．５９＝０．２２のマージンがある。
【００３６】
また、本実施形態のように、波形Ｓ１に対して波形Ｓｒ１を時間軸方向にスキャンしながら波形Ｓ１と波形Ｓｒ１との相関値Ｃを順次算出していき、相関値Ｃが閾値Ｃｔｈ以上の部分を咳として検出する方法を用いれば、差分値の絶対値の総和を求めるという比較的簡単な演算で咳の検出を行うことができ、咳の検出処理を高速に行うことができる。
【００３７】
一方、比較のために、周波数帯域が０．８〜３０Ｈｚのバンドパスフィルタでフィルタリングされた、図３（ｂ）の波形Ｓ２における相関値Ｃと経過時間ｔとの関係を図６（ｂ）に示す。この場合、保存部３５内に予め記憶されている被検者の咳を表す波形データとしては、図５（ｂ）に示す波形Ｓｒ２のデータが記憶されている。ここで、図５（ａ）の波形Ｓｒ１の場合と同様、波形Ｓｒ２は、図３（ｂ）に示す波形Ｓ２における咳１の波形と仮に同一であるとする。
【００３８】
図６（ｂ）においても、図６（ａ）の場合と同様に、波形Ｓｒ２を時間軸方向にスキャンしていくと、ピークＰｂ１（相関値Ｃ＝１）、ピークＰｂ２（相関値Ｃ＝０．５８）、ピークＰｂ３（相関値Ｃ＝０．５２）が順次得られる。
【００３９】
しかしながら、波形Ｓ２は高周波ノイズが重畳されているため、ピークＰｂ２（相関値Ｃ＝０．５８）、ピークＰｂ３（相関値Ｃ＝０．５２）は、咳によるピークであるにもかかわらず、相関値Ｃは低い値となっている。当該ピークＰｂ２、ピークＰｂ３の相関値Ｃは、図６（ｂ）に示すベース部分の相関値Ｃの最大値Ｃｂmax＝０．４９とほとんど変わらない。
【００４０】
このため、閾値Ｃｔｈを、ベース部分の相関値Ｃの最大値Ｃｂmaxよりも大きく、咳部分の相関値Ｃよりも小さく設定する場合に、ほとんど設定領域が存在しない。図６（ｂ）の場合では、０．５０〜０．５２の範囲に設定されている場合でないと、誤った判断を行ってしまうことになる。この場合、閾値Ｃｔｈのマージンは、０．５２−０．５０＝０．０２しかない。さらに、ここでは一例として咳１、咳２、咳３の３つの波形しか取り上げなかったが、当然毎回のように咳の波形は異なり、これを考慮するとベース部分の相関値Ｃの最大値Ｃｂmaxよりも咳部分の相関値Ｃが低くなる場合も考えられる。こうなると、咳を精度良く検出することはできない。
【００４１】
以上のように、本実施形態のようにデジタルフィルタ回路２４の周波数帯域を特定の周波数帯域に設定することにより、相関値Ｃにおけるベース部分と咳部分との差を大きくすることができ、精度良く咳の検出を行うことが可能となる。
【００４２】
（咳検出処理のフロー）
図７は、本実施形態に係る咳検出処理のフロー図である。この咳検出処理フローは、情報処理部３０のＲＯＭ３３内の咳検出プログラムに基づいて、ＣＰＵ３２により実行されるフローである。予め入力部３６により被検者を特定するＩＤ等は入力されているものとする。
【００４３】
まず、ＣＰＵ３２に、入力部３６から咳検出の指示が入力される（ステップＳ２０）。咳検出の指示が入力されると、ＣＰＵ３２は、被検者ＩＤに対応する体動データ（図３（ａ）の波形Ｓ１のデータ）を保存部３５から読み出し、ＲＡＭ３４にロードする（ステップＳ２１）。
【００４４】
次に、ＣＰＵ３２は、保存部３５内に予め記憶されている被検者の咳を表す波形データ（図５（ａ）の波形Ｓｒ１のデータ）を読み出し、ＲＡＭ３４にロードする（ステップＳ２２）。
【００４５】
次に、ＣＰＵ３２は、ＲＡＭ３４にロードされた体動データ（波形Ｓ１のデータ）に対して被検者の咳を表す波形データ（波形Ｓｒ１のデータ）を時間の基準を合わせて対応付ける（ステップＳ２３）。例えば、初期においては、波形Ｓ１の測定開始時刻のデータに対して波形Ｓｒ１のｔ＝０のデータが対応するように互いのデータを対応付ける。
【００４６】
次に、ＣＰＵ３２は、互いに対応付けられた体動データ（波形Ｓ１のデータ）及び被検者の咳を表す波形データ（波形Ｓｒ１のデータ）から上述した方法により相関値Ｃを算出し、経過時間ｔに対応付けておく（ステップＳ２４）。
【００４７】
次に、ＣＰＵ３２は、全ての体動データ（波形Ｓ１のデータ）に対して処理（相関値Ｃの算出）が終了したか否かを判断する（ステップＳ２５）。
【００４８】
全ての体動データ（波形Ｓ１のデータ）に対して処理（相関値Ｃの算出）が終了したと判断すると（ステップＳ２５；Ｙｅｓ）、ステップＳ２７に進む。
【００４９】
全ての体動データ（波形Ｓ１のデータ）に対して処理（相関値Ｃの算出）が終了していないと判断すると（ステップＳ２５；Ｎｏ）、ＣＰＵ３２は、体動データ（波形Ｓ１のデータ）に対して被検者の咳を表す波形データ（波形Ｓｒ１のデータ）を対応付ける際の時間の基準をシフトする（ステップＳ２６）。例えば、上記の例では、波形Ｓ１の測定開始時刻の次のサンプリング時刻に波形Ｓｒ１のｔ＝０を合わせるよう基準をシフトする。その後、ステップＳ２３に戻る。全ての体動データに対する処理が終了するまでステップＳ２３〜２６までの処理が繰り返されることになる。これにより、相関値Ｃと経過時間ｔとの関係を示すデータが生成される。
【００５０】
次に、ＣＰＵ３２は、保存部３５に予め保存されている相関値Ｃの閾値Ｃｔｈを読み出す（ステップＳ２７）。
【００５１】
次に、ＣＰＵ３２は、相関値Ｃと経過時間ｔとの関係を示すデータに対して読み出した閾値Ｃｔｈを適用することにより、咳部分の特定を行う（ステップＳ２８）。
【００５２】
次に、ＣＰＵ３２は、特定された咳部分に関連する情報（咳情報）を経過時間ｔ（あるいは発生時刻）とともにＩＤに対応付けて保存部３５に保存する（ステップＳ２９）。咳情報としては、相関値Ｃ、咳の強さ（体動データの振幅）、体動データの波形そのもの、等が挙げられる。
【００５３】
以上述べたように、本実施形態によれば、喉部と比較して日常的に動きの少ない腹部の動きに基づいて咳の検出を行うとともに、腹部の動きに適した周波数帯域を用いてフィルタリングを行うので、精度良く咳の検出を行うことができる。
【００５４】
本実施形態では、加速度センサ２０に設けたデジタルフィルタ回路２４をフィルタとして用いたが、Ａ／Ｄ変換器２３の前段にアナログフィルタ回路を設けることによりフィルタを構成してもよい。この場合、アナログフィルタ回路が本発明のフィルタリング部に相当する。あるいは、情報処理部３０においてソフトウエアによりフィルタを構成してもよい。この場合、ソフトウエア及び当該ソフトウエアを実行するコンピュータが本発明のフィルタリング部に相当する。また、Ａ／Ｄ変換器は、加速度センサ２０ではなく情報処理部３０に設けてもよい。この場合、加速度センサ２０からは、アナログ信号である体動信号が出力されることになる。
【００５５】
本実施形態では、測定された体動データに対して被検者の咳を表す波形データを全てスキャンすることにより相関値Ｃを算出したが、体動データからまず咳候補を抽出し、抽出した部分のみに対して被検者の咳を表す波形データをスキャンして相関値Ｃを算出するようにしてもよい。例えば、測定された体動データに対して−方向の閾値を設定し、当該閾値を超えた部分を咳候補の部分であるとして、その前後の時間部分について被検者の咳を表す波形データをスキャンさせる。このように、全ての信号に対して相関値Ｃを算出するのではなく、咳として可能性の高い部分のみをスキャンして相関値Ｃを算出するようにすれば、処理を高速に行うことが可能となる。咳候補の抽出としては、咳に特徴的な波形に似た、データレベルが０→＋→−→＋→０と推移する部分を抽出するようにしてもよい。
【００５６】
また、本実施形態では、相関値Ｃを用いて咳検出を行ったが、相関値Ｃを用いず、波形の形状を解析し、咳を検出するようにしてもよい。
【００５７】
本実施形態では、被検者の咳を表す波形データは予め保存部３５に記憶されているものとしたが、測定された体動データの中の一部を被検者の咳を表す波形データとして用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本実施形態に係る咳検出装置の構成図である。
【図２】デジタルフィルタ回路２４から出力される腹部（横隔膜下）の体動データの一例である。図２（ａ）は、体動データをマクロ的に示した図である。図２（ｂ）は、咳による体動データをミクロ的に示した図である。
【図３】通過周波数帯域を変更した場合のデジタルフィルタ回路２４の出力データ波形の一例を示している。図３（ａ）は、通過周波数帯域が０．８〜５Ｈｚの場合を示している。図３（ｂ）は、通過周波数帯域が０．８〜３０Ｈｚの場合を示している。
【図４】本実施形態に係る咳測定処理のフロー図である。
【図５】保存部３５に予め記憶されている被検者の咳を表す波形データの一例である。図５（ａ）は、通過周波数帯域が０．８〜５Ｈｚの場合のデータである。図５（ｂ）は、通過周波数帯域が０．８〜３０Ｈｚの場合のデータである。
【図６】図６（ａ）は、図３（ａ）の波形Ｓ１と図５（ａ）の波形Ｓｒ１との相関値Ｃと経過時間ｔに対する変化を示している。図６（ｂ）は、図３（ｂ）の波形Ｓ２と図５（ｂ）の波形Ｓｒ２との相関値Ｃと経過時間ｔに対する変化を示している。
【図７】本実施形態に係る咳検出処理のフロー図である。
【符号の説明】
【００５９】
１  咳検出装置
２０  加速度センサ
２１  加速度検出部
２４  フィルタ回路
３０  咳検出部
３２  ＣＰＵ
３３  ＲＯＭ
３５  保存部
【図１】
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【図２】
2008148980.tif 000004
【図３】
2008148980.tif 000005
【図４】
2008148980.tif 000006
【図５】
2008148980.tif 000007
【図６】
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【図７】
2008148980.tif 000009