(57)【要約】【課題】被検者の咳漱状態の変化を判断すること。【解決手段】薬を投与した日の前日における所定時間帯の被検者の咳漱回数と、薬を投与した日における同じ時間帯の被検者の咳漱回数と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する。また判断した被検者の咳漱状態の変化を表示部２７に表示する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の対象日における所定時間帯の被検者の咳漱情報と、第２の対象日における前記所定時間帯と同じ時間帯の被検者の咳漱情報と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とする咳漱解析装置。
【請求項２】
前記第１の対象日は被検者に薬を投与した日の前日であり、前記第２の対象日は被検者に薬を投与した日であることを特徴とする請求項１に記載の咳漱解析装置。
【請求項３】
複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報を日数で平均化したものと、前記複数の対象日と異なる対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とする咳漱解析装置。
【請求項４】
前記複数の対象日と異なる対象日は、被検者に薬を投与した日であり、前記複数の対象日は、前記複数の対象日と異なる対象日以前の複数の日であることを特徴とする請求項３に記載の咳漱解析装置。
【請求項５】
咳漱状態の変化を示す状態変化テーブルを複数記憶する記憶部を有し、
前記判断部は、前記記憶部に記憶された複数の前記状態変化テーブルと前記比較結果を照合し、照合した前記比較結果に合致する前記状態変化テーブルを複数の前記状態変化テーブルの中から選択し、選択された前記状態変化テーブルに基づいて被検者の咳漱状態の変化を判断することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の咳漱解析装置。
【請求項６】
複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報を用いて所定の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報を予測する咳漱情報予測部と、
当該咳漱情報予測部により予測した被検者の咳漱情報と、前記所定の対象日における実際の被検者の咳漱情報と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とする咳漱解析装置。
【請求項７】
前記所定の対象日は被検者に薬を投与した日であり、前記複数の対象日は前記所定の対象日以前の複数の日であることを特徴とする請求項６に記載の咳漱解析装置。
【請求項８】
第１の複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報群と、第２の複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報群と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とする咳漱解析装置。
【請求項９】
前記判断部は、被検者の咳漱情報群を検定を用いて比較することを特徴とする請求項８に記載の咳漱解析装置。
【請求項１０】
前記第１の複数の対象日は、被検者に薬を投与した日以前の複数の日であり、前記第２の複数の対象日は、被検者に薬を投与した日以後の複数の日であることを特徴とする請求項８又は９に記載の咳漱解析装置。
【請求項１１】
前記判断部は、複数の前記比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の咳漱解析装置。
【請求項１２】
被検者の咳漱情報を検出する検出部を有し、
前記判断部は、前記検出部により検出された被検者の咳漱情報に基づいて被検者の咳漱状態の変化を判断することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の咳漱解析装置。
【請求項１３】
前記判断部により判断した被検者の咳漱状態の変化を表示する表示部を有することを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の咳漱解析装置。
【請求項１４】
前記表示部は、時間毎の被検者の咳漱状態を表示することを特徴とする請求項１３に記載の咳漱解析装置。
【請求項１５】
前記咳漱情報は、被検者の咳漱の回数に関する情報であることを特徴とする請求項１乃至１４の何れか１項に記載の咳漱解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、咳漱解析装置に関する。
【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。咳漱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漱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、睡眠中の咳漱については、咳漱が激しい、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、咳漱の客観的な評価を行うため、被検者が発する音声情報により咳漱を検出する技術（特許文献１参照）や、被検者の喉等の動作により咳漱を検出する技術（特許文献２参照）などが提供されている。
【０００４】
特許文献１に記載された技術は、被検者の胸骨付近にマイクロフォンを取り付け、マイクロフォンから入力された音声信号から咳漱による音声信号を識別及び抽出することにより、咳漱の検出を行う技術である。
【０００５】
また、特許文献２に記載された技術は、被検者の喉部に加速度センサを取り付け、加速度センサから得られる信号を予め登録された咳漱の信号と照合することにより、咳漱か否かを判断するという技術である。
【特許文献１】特開平７−３７６号公報
【特許文献２】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】
【０００６】
しかし、従来の技術において咳漱を検出することは可能であるが、咳漱の経時変化を観察し、その観察結果に基づいて咳漱の傾向を判断する技術は提唱されていなかった。被検者に薬を投与した前後において咳漱の傾向を判断出来れば、投薬効果を確認することができて望ましい。
【０００７】
従って、本発明の目的は、被検者の咳漱状態の変化を判断する咳漱解析出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成すべく、本発明に係る咳漱解析装置は、
第１の対象日における所定時間帯の被検者の咳漱情報と、第２の対象日における前記所定時間帯と同じ時間帯の被検者の咳漱情報と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明に係る咳漱解析装置は、
複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報を日数で平均化したものと、前記複数の対象日と異なる対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明に係る咳漱解析装置は、
複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報を用いて所定の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報を予測する咳漱情報予測部と、
当該咳漱情報予測部により予測した被検者の咳漱情報と、前記所定の対象日における実際の被検者の咳漱情報と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明に係る咳漱解析装置は、
第１の複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報群と、第２の複数の対象日における同じ時間帯の被検者の咳漱情報群と、を比較し、比較結果から被検者の咳漱状態の変化を判断する判断部を有することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る咳漱解析装置によれば、被検者の咳漱状態の変化を判断できるため、医師等は被検者の咳漱の傾向を容易に把握することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１は本発明に係る咳漱解析装置の構成図であり、代表的な構成を示している。
【００１４】
咳漱解析装置１は、音声取得部１０と咳漱解析部２０から構成され、音声取得部１０は、通信媒体Ｌを介して咳漱解析部２０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、不要な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。
【００１５】
音声取得部１０は被検者が発する音声を取得するものである。
【００１６】
検出部として機能する音声取得部１０は、入力される音声を音声信号に変換するマイクロフォン１１、マイクロフォン１１により変換された音声信号を増幅する増幅器１２、増幅器１２により増幅された音声信号を平滑化する平滑回路１３、平滑回路１３により平滑化された音声信号を音圧データに変換するＡ／Ｄ変換器１４、及びＡ／Ｄ変換器１４により変換された音圧データを咳漱解析部２０に送信するＩ／Ｆ１５から構成されている。
【００１７】
本実施形態のようにマイクロフォン１１を用いて音声を取得する場合には、人体や衣服とマイクロフォンが接触するとノイズが発生するので、接触しないように設けることが好ましい。但し、人体から遠ざけすぎると外部のノイズ音の影響が大きくなるので、できるだけ近接して設けることが好ましい。
【００１８】
マイクロフォンとしてはピエゾマイクを使用する事も可能である。また、ピエゾ素子や加速度計を用い、咽頭部等に接触させて設け振動により音を検出することも可能である。
【００１９】
咳漱解析部２０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。
【００２０】
判断部、咳漱情報予測部として機能するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２２は咳漱解析装置１全体の動作を制御するものであり、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２３やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２４等に接続されている。ＣＰＵ２２は、ＲＯＭ２３に格納されている各種プログラムを読み出してＲＡＭ２４に展開し、各部の動作を制御する。また、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４に展開したプログラムに従って各種処理を実行し、その処理結果をＲＡＭ２４に格納するとともに、表示部２７に表示させる。そして、ＲＡＭ２４に格納した処理結果を所定の保存先に保存させる。
【００２１】
記憶部として機能するＲＯＭ２３は、プログラムやデータ等を予め記憶しており、この記録媒体は磁気的、光学的記録媒体、若しくは半導体メモリで構成されている。
【００２２】
外部記憶装置２５は、ＣＰＵ２２での処理結果等をハードディスク、ＤＶＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ等に保存するものである。
【００２３】
入力部２６は、咳漱解析部２０にデータを入力する機能を有する。
【００２４】
咳漱解析部２０は、音声取得部１０からの音圧データをＩ／Ｆ２１で受信し、ＣＰＵ２２がＩ／Ｆ２１で受信された音圧データをプログラムに従って処理する。
【００２５】
図２は被検者が発した音声に関する音圧曲線の波形を示した図である。
【００２６】
咳嗽は、その音圧曲線の波形から、乾性咳嗽と湿性咳漱に分類できる。図２（ａ）は一般的な乾性咳嗽の音圧曲線の波形を示し、図２（ｂ）は一般的な湿性咳嗽の音圧曲線の波形を示す。これらの波形の特徴に着目して、咳漱候補となる領域（イベント）の持続時間、最大音圧位置、波形の立ち上がり勾配、及び波形の尖度を用いて咳嗽を検出する。
【００２７】
ここで、イベントの持続時間とは、音圧がスライスレベルに達してから、スライスレベル未満になるまでの時間であり、咳嗽候補とするイベントの持続時間は、通常、この持続時間が４０ミリ秒以上１秒以下、好ましくは４０ミリ秒以上８００ミリ秒以下とする。
【００２８】
イベント中の最大音圧位置（ＴＴ）とは、イベント持続時間に対する、イベントが開始してから（すなわち、音圧がスライスレベルに達してから）最大音圧に達するまでにかかった時間の割合である。
【００２９】
また、立ち上がり勾配（ＳＬＰ）とは、イベント持続時間に対する、イベントが開始してから（すなわち、音圧がスライスレベルに達してから）最大音圧の５０％の値に達するまでにかかった時間の割合である。なお、立ち上がり勾配を示す指標として、イベントが開始してから最大音圧に達するまでの音圧曲線の微分値を用いてもよい。
【００３０】
尖度（ＳＨＰ）とは、イベント持続時間（又はイベント中の全データ数）に対する、最大音圧の４０〜５０％（好ましくは４０％）以上の音圧であった時間（又はデータ数）の割合である。
【００３１】
乾性咳嗽を検出する場合、例えば、咳嗽候補となる領域における最大音圧位置を測定し、立ち上がり勾配が所定の上限値（通常１０〜１６０ミリ秒、好ましくは１０〜４０ミリ秒、より好ましくは３０ミリ秒）以下であり、尖度が上限値（３０〜４０％、好ましくは４０％）以下であり、最大音圧位置が所定の上限値（４０〜６０％、好ましくは５０％）以下である咳嗽候補を乾性咳嗽であると判断する。
【００３２】
湿性咳嗽を検出する場合、例えば、咳嗽候補となる領域内の波形が二以上のピークを有し、立ち上がり勾配が所定の上限値（通常５〜１００ミリ秒、好ましくは５〜２５ミリ秒、より好ましくは１５ミリ秒）以下であり、尖度が所定の下限値（３０〜４０％、好ましくは４０％）以上、所定の上限値（５５〜６０％、好ましくは５５％）以下である咳嗽音候補を湿性咳嗽であると判断する。
【００３３】
なお、ここでピークとは、波形が上昇を開始した位置Ａ（図２（ｂ）ではＡ１〜Ａ３として図示）の音圧が所定レベル（イベント中の最大音圧の１０〜５０％、好ましくは２０％）以下であり、その後上昇から下降に転じた位置Ｂ（図２（ｂ）ではＢ１〜Ｂ３として図示）の音圧が所定レベル（イベント中の最大音圧の１０〜５０％、好ましくは３３％）以上であって、Ａから次のＡに至るまでの時間が所定の下限値（通常１０〜１６０ミリ秒、好ましくは１０〜４０ミリ秒、より好ましくは３０ミリ秒）より長い波形領域をいう。
【００３４】
以上のように咳漱解析部２０が音圧曲線の波形に基づき、被検者の咳漱の種類を判断する。また音圧曲線の波形を観察し、被検者の咳漱の回数を算出する。
【００３５】
次に咳漱解析装置１を使用して被検者の咳漱状態の変化を判断する実施態様を説明する。
【００３６】
図３は被検者に薬を投与した前後の日を示した模式図である。
【００３７】
図３に示すように被検者に薬を投与した前の１日と後の１日で被検者の咳漱状態がどのように変化したのか、咳漱解析装置１を使用して判断する。薬を投与した前後の日で咳漱状態の変化を判断すれば、投薬効果を容易に確認することが出来る。
【００３８】
被検者に薬を投与した時間であるが、説明の便宜上、午前０時に薬を投与したものとする。なお、被検者に薬を投与した日とは、被検者に薬を投与した時から後の２４時間をいい、被検者に薬を投与した日の前日とは、被検者に薬を投与した時より前の２４時間をいう。
【００３９】
図４は咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【００４０】
図４に示す一連の動作は、ＲＯＭ２３内の所定のプログラムに基づいて、ＣＰＵ２２により実行される。予め入力部２６により被検者を特定するＩＤ等が入力されているものとする。
【００４１】
まず、ＣＰＵ２２は、入力部２６から咳漱検出の開始が指示されたか否かを判断する（ステップＳ１）。咳漱検出の開始が指示されたと判断すると（ステップＳ１；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２２は、被検者の音声情報に基づき、咳漱を検出する動作を実行する（ステップＳ２）。咳漱を検出する動作は、前述したように音圧曲線の波形の特徴に着目して、咳漱候補となる領域（イベント）の持続時間、最大音圧位置、波形の立ち上がり勾配、及び波形の尖度を用いて実行される。
【００４２】
そして咳漱の検出結果をＲＡＭ２４を経由して外部記憶装置２５に保存する（ステップＳ３）。咳漱検出の終了が指示されていないと判断すると（ステップＳ４；Ｎｏ）、ステップＳ２に戻り、咳漱の検出動作を継続する。なお咳漱検出の終了の指示は、ユーザによる終了指示の信号入力や、装置からの終了信号の発生により行われる。
【００４３】
咳漱検出の終了の指示があった場合は（ステップＳ４；Ｙｅｓ）、一連の咳漱を検出する動作を終了し（ステップＳ５）、咳漱状態を判断する動作に移る。
【００４４】
まず、解析期間が設定される（ステップＳ６）。解析期間とは、咳漱状態を解析する期間のことであり、図３で示す態様でいえば、薬を投与した日の前日と薬を投与した日の２日間が解析期間として設定される。この解析期間は日を単位とする他、週や年を単位としてもよい。また、ステップＳ１の前に解析期間の設定がなされてもよい。
【００４５】
次に解析対象の咳漱の種類が設定される（ステップＳ７）。具体的にいうと解析対象が乾性咳漱音か、湿性咳漱音か、が入力部２６を通じて設定される。入力部２６により設定された情報に基づき、乾性咳漱音等の解析が実行される。
【００４６】
解析対象の咳漱の種類が設定されると、被検者に薬を投与した日の前日（第１の対象日）における咳漱の回数（咳漱情報）を算出する（ステップＳ８）。ステップＳ８では咳漱の検出結果をもとに１時間毎に２４時間分の咳漱の回数を算出する。例えばステップＳ７で解析対象の咳漱の種類が乾性咳漱音と設定されると、咳漱の検出結果から乾性咳漱のデータを抽出し、薬を投与した日の前日における乾性咳漱の回数を算出する。０時から１時までの１時間に○回、１時から２時までの１時間に△回というように１時間毎に２４時間分の回数を算出する。咳漱の回数の算出は所定のプログラムによりＣＰＵ２２が実行する。
【００４７】
次に、被検者に薬を投与した日（第２の対象日）における咳漱の回数（咳漱情報）を算出する（ステップＳ９）。ステップＳ８と同様に、咳漱の検出結果をもとに１時間毎に２４時間分の咳漱の回数を算出する。
【００４８】
両方の日における咳漱の回数を算出すると、両方の日における咳漱の回数を比較し、差分回数（比較結果）を算出する（ステップＳ１０）。１時間毎に２４時間分の咳漱の回数に関して比較が行われるので、差分回数は複数算出され、複数の差分回数から被検者の咳漱状態の変化が判断されることになる。差分回数に関して図５をもとに詳しく説明する。
【００４９】
図５は１時間毎の咳漱の回数（２４時間分）を棒グラフで示した図であり、縦軸は咳漱の回数を示している。左端の棒グラフＸは０時から１時までの１時間における咳漱の回数を示し、右端の棒グラフＹは２３時から０時までの１時間における咳漱の回数を示し、１時間毎の棒グラフが順々に２４時間分並んでいる。
【００５０】
図５（ａ）は薬を投与した日における２４時間分の咳漱の回数を示しており、この咳漱の回数は図４のステップＳ９で算出した咳漱の回数である。図５（ｂ）は薬を投与した日の前日における２４時間分の咳漱の回数を示しており、この咳漱の回数は図４のステップＳ８で算出した咳漱の回数である。
【００５１】
図４のステップＳ１０で算出する差分回数は、薬を投与した日と薬を投与した日の前の日における同じ時間帯に着目した咳漱の回数の差である。例えば両方の日における０時から１時までの１時間（所定時間帯の一例である）に着目し、その１時間における咳漱の回数の差を差分回数として算出する。１時間毎に差分回数を算出するため、差分回数のデータとしては２４時間分の２４個のデータとなる。
【００５２】
図５（ｃ）は２４時間分の差分回数を示している。左端の棒グラフαは０時から１時までの１時間における差分回数を示し、右端の棒グラフβは２３時から０時までの１時間における差分回数を示し、１時間毎の棒グラフが順々に２４時間分並んでいる。ここで示す差分回数は薬を投与した日の咳漱の回数から、薬を投与した日の前日における咳漱の回数を引いた値となっている。
【００５３】
同じ時間帯（例えば０時から１時までの１時間）の咳漱の回数を比較して、薬を投与した日の前日より薬を投与した日の方が減少した場合、差分回数はマイナスの値となり、増加した場合、差分データはプラスの値となる。
【００５４】
図４に戻ってフローチャートの説明を継続する。
【００５５】
ステップＳ１０で差分回数を算出すると、薬を投与した前後における咳漱状態の変化を判断するために、算出した差分回数（比較結果）と状態変化テンプレート（状態変化テーブル）を照合する（ステップＳ１１）。複数の状態変化テンプレートはＲＯＭ２３に記憶されており、所定のプログラムによって差分回数と複数の状態変化テンプレートが照合される。状態変化テンプレートの例を図６〜図８に示す。
【００５６】
図６に示す４つの状態変化テンプレートは１時間毎に２４時間分の咳漱の傾向を示したものである。各状態変化テンプレートにおける左端の棒グラフＸは０時から１時までの咳漱の度合いを示し、右端の棒グラフＹは２３時から０時までの咳漱の度合いを示し、１時間毎の咳漱の度合いが順々に２４時間分並んでいる。
【００５７】
状態変化テンプレートにおいてマイナス値が大きいものほど、その時間帯において咳漱の回数が大きく減少したことを示し、プラス値が大きいものほど、その時間帯において咳漱の回数が大きく増加したことを示す。各状態変化テンプレートの最大値は±１．０としている。
【００５８】
図６（ａ）に示す状態変化テンプレートは、０時から１時までの咳漱の度合いから時間が経過するにつれ順々にマイナス値から減少し、また１６時から１７時までの咳漱の度合いから時間が経過するにつれ順々にマイナス値が増加している。つまり、この状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「夜間に咳漱が減少」である。
【００５９】
また、図６（ｂ）に示す状態変化テンプレートでは、昼間にマイナス値が大きくなっているため、この状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「昼間に咳漱が減少」である。
【００６０】
同じように状態変化テンプレートをみていくと、図６（ｃ）の状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「深夜と早朝に咳漱が減少」であり、図６（ｄ）の状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「深夜に咳漱が減少し、昼間に咳漱が増加」である。
【００６１】
図７に示す４つの状態変化テンプレートは、咳漱が増加する傾向を示す状態変化テンプレートである。
【００６２】
図７に示す４つの状態変化テンプレートは、図６で示した状態変化テンプレートと同じ形態となっている。各状態変化テンプレートにおける左端の棒グラフＸは０時から１時までの咳漱の度合いを示し、右端の棒グラフＹは２３時から０時までの咳漱の度合いを示し、１時間毎の咳漱の度合いが順々に２４時間分並んでいる。
【００６３】
各状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化をみると、図７（ａ）の状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「夜間に咳漱が増加」であり、図７（ｂ）の状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「昼間に咳漱が増加」である。また、図７（ｃ）の状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「深夜と早朝に咳漱が増加」であり、図７（ｄ）の状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「深夜に咳漱が増加し、昼間に咳漱が減少」である。
【００６４】
図８に示す２つの状態変化テンプレートは、２４時間を通じて咳漱の傾向が変化していない。従って図８（ａ）と図８（ｂ）の状態変化テンプレートが示す咳漱状態の変化は「咳漱の傾向は変化なし」である。
【００６５】
ステップＳ１１では以上説明したような複数の状態変化テンプレートと差分回数を照合し、薬を投与した前後の咳漱状態の変化に最も合致する状態変化テンプレートを選択する（ステップＳ１２）。
【００６６】
具体的に合致する状態変化テンプレートを選択する動作について以下に説明する。
【００６７】
以下に説明する一連の選択動作はＲＯＭ２３内の所定のプログラムに基づいて、ＣＰＵ２２により実行される。
【００６８】
まず、差分データ（２４個）のうち１時間における最大の咳漱回数（絶対値）を抽出し、２４個各々の差分回数をその最大の咳漱回数で除算する。そして各１時間における差分回数をその除算値に置き換える。例えば１時間における最大の咳漱回数が５回であれば、１時間における差分回数が５回のものは１．０（５÷５）に置き換え、１時間における差分回数が２回のものは０．４（２÷５）に置き換える。
【００６９】
そして置き換えられた値と、ＲＯＭ２３に記憶されているすべての状態変化テンプレートとを同じ時間帯毎に照合し、以下の（１）式により各状態変化テンプレートに対して「類似度」を算出する。
【００７０】
類似度＝１．０／（１．０＋差分和）      ・・・（１）
まず同じ時間帯（例えば０時から１時までの１時間）における置き換えられた値と状態変化テンプレートの値の差（絶対値）を算出する。例えば０時から１時までの１時間における置き換えられた値が「０．２」で、照合する状態変化テンプレートの０時から１時までの値が「−０．２」であれば、その時間帯における値の差は０．２−（−０．２）＝０．４となる。この差を２４時間分（１時間毎に一つの差の値が算出されるので差は２４個算出される）算出し、算出した値の総和を上記（１）式における差分和に入れ、類似度を算出する。すべての状態変化テンプレートに対して類似度を算出し、類似度が「１．０」に最も近い値の状態変化テンプレートを選択する。
【００７１】
そして選択した状態変化テンプレートに基づいて、咳漱状態の変化を判断する（ステップＳ１３）。図６〜図８で説明したように各状態変化テンプレートには「深夜に咳漱が減少」、「昼間に咳漱が増加」等の咳漱状態の変化が対応付けられているため、選択した状態変化テンプレートに対応付けられた咳漱状態の変化が、ステップＳ１３で判断される咳漱状態の変化となる。
【００７２】
そして判断された咳漱状態の変化を表示部２４に表示し（ステップＳ１４）、医師や被検者等に知らせるのである。
【００７３】
図９は表示部２７に表示した咳漱状態の変化を示す説明図である。
【００７４】
右上の「咳漱の傾向」として図４におけるステップＳ１４で判断された咳漱状態の変化が表示され、医師や被検者等が把握すること出来る。
【００７５】
他には薬を投与した日の前の日と、薬が投与された日の２４時間分の咳漱の回数がグラフとして表示されている（つまり表示部２７は時間毎の被検者の咳漱状態を表示している）。グラフの横軸における「１」は０時から１時までの１時間を示し、「２」とは１時から２時までの１時間を示す。また、薬投与日時や薬投与前日等の情報も表示されており、これらの情報も容易に把握することが出来る。
【００７６】
以上説明したように咳漱解析装置を使用すれば、被検者の咳漱状態の変化（例えば薬を投与した前後における咳漱状態の変化）を判断することが出来るため、医師等は被検者の咳漱の傾向を容易に把握することが出来る。
【００７７】
なお、図４に示すフローチャートでは薬を投与した日の前日と薬を投与した日を比較したが、図１０に示すように薬を投与した前の日の４日間（複数の対象日であり、且つ複数の対象日と異なる対象日より前の複数の日である）における同じ時間帯（例えば０時から１時までの１時間）の咳漱の回数（咳漱情報）を日数で平均化したものと、薬を投与した日（複数の対象日と異なる対象日）における同じ時間帯（例えば０時から１時までの１時間）の咳漱の回数（咳漱情報）と、を比較しても良い。このように平均化した咳漱の回数を用いることにより、薬を投与した前における正確な咳漱状態を用いて咳漱状態の変化を判断することができるため、咳漱の傾向をより正確に把握することが出来る。
【００７８】
次に咳漱解析装置１を使用して１日毎に被検者の咳漱状態の変化を判断する実施態様を説明する。
【００７９】
図１１は被検者に薬を投与した前後の日を示した模式図である。
【００８０】
図１１に示すように薬を投与した日以前の４日間（ａ〜ｄ）と、薬を投与した日以後の４日間（ｅ〜ｆ）で被検者の咳漱状態がどのように変化したのか、咳漱解析装置１を使用して判断する。被検者に薬を投与した時間は、説明の便宜上、午前０時に薬を投与したものとする。また「４日間」という日数はあくまで一例であり、４日間以外の複数の日数でも構わない。
【００８１】
図１２は咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【００８２】
図１２に示すステップＳ２１〜Ｓ２５の動作は、図４に示すステップＳ１〜Ｓ５の動作と同様であるため、詳しい説明は省略する。
【００８３】
ステップＳ２６では解析期間が設定される。図１１で示す態様でいえば、薬を投与した日以前の４日間と、薬を投与した日以後の４日間が解析期間として設定される。
【００８４】
次に解析対象の咳漱の種類が設定される（ステップＳ２７）。具体的にいうと解析対象が乾性咳漱音が、湿性咳漱音か、が入力部２６を通じて設定される。入力部２６により設定された情報に基づき、乾性咳漱音等の解析が実行される。
【００８５】
解析対象の咳漱の種類が設定されると、解析期間における所定の対象日における咳漱の回数を算出する（ステップＳ２８）。解析期間の所定の対象日は、まず図１１における「ａ」の日となる。ステップＳ２８では咳漱の検出結果をもとに１時間毎に２４時間分の咳漱の回数を算出する。例えばステップＳ２７で解析対象の咳漱の種類が乾性咳漱音と設定されると、咳漱の検出結果から乾性咳漱のデータを抽出し、図１１における「ａ」の日における乾性咳漱の回数を算出する。０時から１時までの１時間に○回、１時から２時までの１時間に△回というように１時間毎に２４時間分の回数を算出する。咳漱の回数の算出は所定のプログラムによりＣＰＵ２２が実行する。
【００８６】
次に上記所定の対象日の次の日における咳漱の回数を算出する（ステップＳ２９）。上記所定の対象日は、まず図１１における「ｂ」の日となる。ステップＳ２８と同様に、咳漱の検出結果をもとに１時間毎に２４時間分の咳漱の回数を算出する。
【００８７】
両方の日における咳漱の回数を算出すると、両方の日における咳漱の回数を比較し、差分回数を算出する（ステップＳ３０）。この差分回数のデータは図５（ａ）や図５（ｂ）のような形態となる。
【００８８】
ステップＳ３０で差分回数を算出すると、咳漱状態の変化を判断するために、算出した差分回数（比較結果）と状態変化テンプレート（状態変化テーブル）を照合し（ステップＳ３１）、合致した状態変化テンプレートを選択する（ステップＳ３２）。照合及び選択する動作は図４におけるステップＳ１１とステップ１２で説明した動作と同様にして行う。
【００８９】
そして選択した状態変化テンプレートに基づいて、咳漱状態の変化を判断する（ステップＳ１３）。選択した状態変化テンプレートに対応付けられた咳漱状態の変化が、ステップＳ１３で判断される咳漱状態の変化となる。判断された咳漱状態の変化が図１１における「ａ」の日と「ｂ」の日との咳漱状態の変化として確定し、ＲＡＭ２４上に一時的に保存される。
【００９０】
次に他に比較する日があるかどうか判断する（ステップＳ３４）。図１１に示す例では解析期間として合計８日間と設定され、図１１におけるｂとｃ、ｃとｄ、ｄとｅ、ｅとｆ、ｆとｇ、ｇとｈがそれぞれ順々に比較され、比較する日がある場合はステップＳ２８〜Ｓ３３までの動作が繰り返される。そして比較した日の咳漱状態の変化がＲＡＭ上に一時的に保存される。
【００９１】
そして比較する対象日がない場合（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、判断した咳漱状態の変化を表示部２４に表示し（ステップＳ３５）、医師や被検者等に知らせるのである。
【００９２】
図１３は表示部２７に表示した咳漱状態の変化を示す説明図である。
【００９３】
薬を投与した日以前の４日間と薬を投与した日以後の４日間において、隣り合う日でどのように咳漱状態の変化が生じたのか表示されている。グラフの横軸における「−４」は薬を投与した日より４日前の日を示し、「１」とは薬を投与した日を示す。グラフにおける「◆」のマークが咳漱状態の変化を示し、「−４」と「−３」の間にある「◆」が薬を投与した日より４日前の日と３日前の日の変化を示している。また、薬投与日時や薬投与前期間等の情報も表示されており、これらの情報も容易に把握することが出来る。
【００９４】
以上説明したように咳漱解析装置を使用すれば、１日毎に被検者の咳漱状態の変化を判断することが出来るため、医師等は被検者の咳漱の傾向を容易に把握することが出来る。
【００９５】
次に咳漱解析装置１を使用して被検者の咳漱の回数を予測し、予測した咳漱の回数と実際の咳漱の回数を比較して被検者の咳漱状態の変化を判断する実施態様を説明する。
【００９６】
図１４は被検者に薬を投与した前後の日を示した模式図である。
【００９７】
図１４で示すように薬を投与した日以前の４日間（複数の対象日）について被検者の咳漱の回数を検出し、この４日間の咳漱の回数から薬を投与した日（所定の対象日）の咳漱の回数を予測する。そして予測した咳漱の回数と、薬を投与した日の咳漱の回数を比較し、被検者の咳漱状態が薬を投与した後でどのように変化したのか判断する。被検者に薬を投与した時間は、説明の便宜上、午前０時に薬を投与したものとする。また、図１４では薬を投与した日以前の４日間の咳漱の回数を用いて薬を投与した日の咳漱の回数を予測しているが、４日間以外の複数日（例えば１０日間）に基づいて薬を投与した日の咳漱の回数を予測してもよい。
【００９８】
図１５は咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【００９９】
図１５に示すステップＳ４１〜Ｓ４５の動作は、図４に示すステップＳ１〜Ｓ５の動作と同様であるため、詳しい説明は省略する。
【０１００】
ステップＳ４６では解析期間が設定される。図１４で示す態様でいえば、薬を投与した日以前の４日間と、薬を投与した日が解析期間として設定される。
【０１０１】
次に解析対象の咳漱の種類が設定される（ステップＳ４７）。具体的にいうと解析対象が乾性咳漱音が、湿性咳漱音か、が入力部２６を通じて設定される。入力部２６により設定された情報に基づき、乾性咳漱音等の解析が実行される。
【０１０２】
そして薬を投与した日より前の４日間における同じ時間帯の被検者の咳漱回数（咳漱情報）を算出する（ステップＳ４８）。例えばステップＳ４７で解析対象の咳漱の種類が乾性咳漱音と設定されると、０時から１時までの１時間における咳漱の検出結果から乾性咳漱のデータが抽出され、４日間の当該１時間における乾性咳漱の回数を算出する（１日毎に乾性咳漱の回数が算出されるため、乾性咳漱の回数は４つ算出される）。
【０１０３】
同じ時間帯における被検者の咳漱回数が算出されると、薬を投与した日（所定の対象日）における同じ時間帯の被検者の咳漱回数を予測する（ステップＳ４９）。一連の予測動作はＲＯＭ２３内の所定のプログラムに基づいて、ＣＰＵ２２により実行される。
例えばステップＳ４８において算出した０時から１時までの１時間における咳漱回数（１日毎の４つのデータ）から、薬を投与した日における０時から１時までの１時間の咳漱回数を予測する。
【０１０４】
咳漱の回数の予測は算出した４つの咳漱回数を用いて適応線形予測により算出する。具体的に述べると、薬を投与した日の咳漱回数の予測値をＸ0とすると、以下の（２）式により算出する。
【０１０５】
Ｘ0＝ω1Ｘ1＋ω2Ｘ2＋ω3Ｘ3＋ω4Ｘ4      ・・・（２）
Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3、Ｘ4は４日間の各々の咳漱回数であり、ω1、ω2、ω3、ω4は重み係数である。４日間の各々の咳漱回数に基づいて薬を投与した日の咳漱回数を予測しているため上記（２）式により咳漱回数を予測することになるが、薬を投与する前の日数をＮとすると、一般式として
Ｘ0＝ω1Ｘ1＋ω2Ｘ2＋ω3Ｘ3＋ω4Ｘ4＋・・・＋ωNＸN      ・・・（３）
となる。
【０１０６】
実際に薬を投与した日の咳漱回数を得たとき、予測がどれだけ正しかったのかが分かり、その予測誤差をｅ0＝Ｘ0−Ｘ0’（Ｘ0’：実際の咳漱の回数）と表す。この予測誤差の自乗誤差ｅ02が小さくなるように、重み係数（ω1，ω2，ω3，ω4）を調整し、予測値が最適になるようにする。
【０１０７】
ステップＳ４９で薬を投与した日における咳漱回数の予測値が算出されると、次に咳漱回数の予測値と同じ時間帯における実際の咳漱回数（例えば０時から１時までの１時間における実際の咳漱回数）を比較し、差分回数（比較結果）を算出する。（ステップＳ５０）。この差分回数はＲＡＭ２４上に一時的に保存される。
【０１０８】
そして他に比較する時間帯があるかどうか判断する（ステップＳ５１）。最初に０時から１時までの１時間において咳漱回数の予測値と実際の咳漱回数が比較されると、次に１時から２時までの１時間に関して比較する。そして１時間毎に２４時間分の比較が終了するまで、ステップＳ４８〜Ｓ５０までの動作が繰り返される。最終的に１時間毎の２４個の差分回数が算出される。
【０１０９】
２４時間分の差分回数が算出されると、１日における差分回数に基づいて咳漱状態の変化を判断する（ステップＳ５２）。差分回数が大きいものは咳漱状態が大きく変化したものと判断し、差分回数が小さいものは咳漱状態があまり変化しなかったものと判断する。より具体的に説明すると、差分回数が所定値より大きい場合、その時間帯（例えば０時から１時までの１時間）は「咳漱は変化あり」と判断し、変化ありと判断した時間帯を例えば「深夜」「早朝」「昼間」「夕方」「夜」等に分類する。
【０１１０】
咳漱状態の変化を判断すると、判断した咳漱状態の変化を表示部２７に表示する（ステップＳ５３）。表示形態は例えば図１６に示すような形態であり、咳漱の傾向の欄に「深夜と早朝に咳漱が変化あり」と咳漱状態の変化を表示する。また時間毎に咳漱の差分回数を表示する。
【０１１１】
以上説明したように態様では、予測値に基づいて被検者の咳漱状態の変化を判断することが出来るため、医師等は被検者の咳漱の傾向を容易に把握することが出来る。
【０１１２】
次に検定を用いて被検者の咳漱状態の変化を判断する実施態様を説明する。
【０１１３】
ここでは、図１１で示すように薬を投与した日以前の４日間（第１の複数の対象日）と、薬を投与した日以前の４日間（第２の複数の対象日）で被検者の咳漱状態がどのように変化したのか判断する。被検者に薬を投与した時間は、説明の便宜上、午前０時に薬を投与したものとする。なお、被検者に薬を投与した日の前後４日間という日数は一例であり、４日間以外の複数日（例えば１０日間）でも良い。
【０１１４】
図１７は咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【０１１５】
図１７に示すステップＳ６１〜Ｓ６５の動作は、図４に示すステップＳ１〜Ｓ５の動作と同様であるため、詳しい説明は省略する。
【０１１６】
ステップＳ６６では解析期間が設定される。ここでは、薬を投与した日以前の４日間と、薬を投与した日以後の４日間が解析期間として設定される。
【０１１７】
次に解析対象の咳漱の種類が設定される（ステップＳ６７）。具体的にいうと解析対象が乾性咳漱音が、湿性咳漱音か、が入力部２６を通じて設定される。入力部２６により設定された情報に基づき、乾性咳漱音等の解析が実行される。
【０１１８】
そして薬を投与した日以前の４日間における同じ時間帯の被検者の咳漱回数（咳漱情報）を算出する（ステップＳ６８）。例えばステップＳ６７で解析対象の咳漱の種類が乾性咳漱音と設定されると、０時から１時までの１時間における咳漱の検出結果から乾性咳漱のデータが抽出され、４日間の当該１時間における乾性咳漱の回数を算出する（１日毎に乾性咳漱の回数が算出されるため、乾性咳漱の回数は４つ算出される）。
【０１１９】
また同じように薬を投与した日以後の４日間における同じ時間帯の被検者の咳漱回数（咳漱情報）を算出する（ステップＳ６９）。この咳漱回数の算出はステップＳ６８と同様に行われる。
【０１２０】
ステップＳ６８とＳ６９で各々の日数の咳漱回数が算出されると、２つの咳漱回数群（１つは薬を投与した日以前の４日間における咳漱回数群（咳漱情報群）であり、もう一つは薬を投与した日以後の４日間における咳漱回数群（咳漱情報群）である）を検定により比較し（ステップＳ７０）、検定結果（比較結果）を用いてその時間帯における優位性を判断する（ステップＳ７１）。例えば複数の咳漱回数から正規性を判断し、正規性がある場合はパラメトリックの検定を行い、正規性がない場合はノンパラメトリックの検定を行う。優位性がある場合は投薬効果があったものと判断でき、優位性がない場合は投薬効果がなかったものと判断できる。
【０１２１】
そして他に比較する時間帯があるかどうか判断する（ステップＳ７２）。最初に０時から１時までの１時間に関して検定により優位性が判断されると、次に１時から２時までの１時間に関して優位性が判断される。そして１時間毎に２４時間分の優位性判断が終了するまで、ステップＳ６８〜Ｓ７１までの動作が繰り返される。
【０１２２】
２４時間分の優位性判断がなされると、１日における咳漱状態の変化を判断する（ステップＳ７３）。優位性があると判断された時間帯を例えば「深夜」「早朝」「昼間」「夕方」「夜」等に分類し、２４時間分のデータをもとに咳漱状態の変化を判断する。
【０１２３】
咳漱状態の変化を判断すると、判断した咳漱状態の変化を表示部２７に表示する（ステップＳ７４）。
【０１２４】
図１８は表示部２７に表示した咳漱状態の変化を示す説明図である。
【０１２５】
咳漱の傾向の欄には、咳漱解析部２０で判断された咳漱状態の変化が表示される。また時間帯毎に優位性のあり、なしが表示される。「あり」と表示されているものは優位性がありと判断されたものであり、「なし」と表示されているものは優位性がないと判断されたものである。
【０１２６】
以上説明したように態様では、検定に基づいて被検者の咳漱状態の変化を判断することが出来るため、医師等は被検者の咳漱の傾向を容易に把握することが出来る。
【０１２７】
なお、本発明は当該実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における変更や追加があっても本発明に含まれる。
【０１２８】
説明した実施態様では、１時間毎の咳漱の回数を用いて咳漱状態の変化を判断しているが、１時間単位ではなく、所定時間単位（例えば２時間単位）に咳漱の回数を算出して咳漱状態の変化を判断してもよい。また、ある所定の時間帯（例えば４時から６時までの２時間）における咳漱の回数のみで咳漱状態の変化を判断してもよい。
【０１２９】
図１に示す咳漱解析装置１は音声取得部１０により被検者の咳漱を検出しているが、本発明は音声情報により検出することに限定されることはなく、音声情報以外の情報（例えば被検者の喉の動きの情報等）により被検者の咳漱を検出してもよい。
【０１３０】
また、図１に示す咳漱解析装置１は音声取得部１０を有し、咳漱を検出する部分を内部に設けているが、咳漱を検出する部分を内部に設けず、外部の咳漱検出装置に咳漱解析部２０を接続する態様であってもよい。
【０１３１】
また、判断した咳漱状態の変化を表示部２７に表示させず、シート等に出力させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】本発明に係る咳漱解析装置の構成図である。
【図２】被検者が発した音声に関する音圧曲線の波形を示した図である。
【図３】被検者に薬を投与した前後の日を示した模式図である。
【図４】咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【図５】１時間毎の咳漱の回数（２４時間分）を棒グラフで示した図である。
【図６】状態変化テンプレートの例を示す説明図である。
【図７】状態変化テンプレートの例を示す説明図である。
【図８】状態変化テンプレートの例を示す説明図である。
【図９】表示部２７に表示した咳漱状態の変化を示す説明図である。
【図１０】被検者に薬を投与した前後の日を示した模式図である。
【図１１】被検者に薬を投与した前後の日を示した模式図である。
【図１２】咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【図１３】表示部２７に表示した咳漱状態の変化を示す説明図である。
【図１４】被検者に薬を投与した前後の日を示した模式図である。
【図１５】咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【図１６】表示部２７に表示した咳漱状態の変化を示す説明図である。
【図１７】咳漱の検出を開始してから咳漱状態の変化を表示するまでの動作を示したフローチャート図である。
【図１８】表示部２７に表示した咳漱状態の変化を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３３】
１  咳漱解析装置
１０  音声取得部
２０  咳漱解析部
２１  ＣＰＵ
２３  ＲＯＭ
２４  ＲＡＭ
２７  表示部
【図１】
2008178635.tif 000003
【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】
2008178635.tif 000011
【図１０】
2008178635.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2008178635.tif 000014
【図１３】
2008178635.tif 000015
【図１４】
2008178635.tif 000016
【図１５】
2008178635.tif 000017
【図１６】
2008178635.tif 000018
【図１７】
2008178635.tif 000019
【図１８】
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