(57)【要約】【課題】良好に咳の検出を行うこと。【解決手段】被検者の血流に関する情報をパルスオキシメータ（血流検知部）１０により検知し、検知された血流に関する情報に基づいて被検者の咳を咳検出部２０で検出する。【選択図】図１
2008173280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の血流に関する情報を検知する血流検知部と、
当該血流検知部により検知された血流に関する情報に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とする咳検出システム。
【請求項２】
前記血流に関する情報は血流量に関する情報であることを特徴とする請求項１に記載の咳検出システム。
【請求項３】
前記血流検知部は、被検者に光を照射する照射部と、当該照射部により照射された光の透過光又は反射光を受光する受光部と、を有することを特徴とする請求項２に記載の咳検出システム。
【請求項４】
前記血流に関する情報は血圧に関する情報であることを特徴とする請求項１に記載の咳検出システム。
【請求項５】
被検者の心臓における活動電位の時間的変化を測定する活動電位測定部と、
当該活動電位測定部により測定された活動電位の時間的変化に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とする咳検出システム。
【請求項６】
被検者の血流に関する情報を検知する血流検知部と、
被検者から発せられる音声又は被検者の体動を検出する被検者検出部と、
前記血流検知部により検知された血流に関する情報又は前記被検者検出部により検出された結果の少なくとも一方に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とする咳検出システム。
【請求項７】
前記血流に関する情報は血流量に関する情報であることを特徴とする請求項６に記載の咳検出システム。
【請求項８】
前記血流検知部は、被検者に光を照射する照射部と、当該照射部により照射された光の透過光又は反射光を受光する受光部と、を有することを特徴とする請求項７に記載の咳検出システム。
【請求項９】
前記血流に関する情報は血圧に関する情報であることを特徴とする請求項６に記載の咳検出システム。
【請求項１０】
被検者の心臓における活動電位の時間的変化を測定する活動電位測定部と、
被検者から発せられる音声又は被検者の体動を検出する被検者検出部と、
前記活動電位測定部により測定された活動電位の時間的変化又は前記被検者検出部により検出された結果の少なくとも一方に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とする咳検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、咳検出システムに関する。
【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、咳の客観的な評価を行うため、被検者が発する音声により咳を検出する技術（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による音声信号を識別及び抽出することにより、咳の検出やモニタを行う技術である。
【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の信号と照合することにより、咳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、被検者が発する音声により咳を検出する技術では、咳に類似した音が発生した際に咳と区別することが難しく、間違って咳と検出される可能性がある。
【０００７】
また、被検者の喉等の動作により咳を検出する技術では、被検者の動作のみによって咳を正確に検出することは難しく、誤検出が生じる可能性がある。
【０００８】
そこで、本発明者らは、上記の誤検出の課題を解決し、良好な咳の検出が行える技術の提供を検討した。本発明者らは、咳をすると血流や血圧に変化が表れるため、被検者の咳を検出するためにパルスオキシメータ等が利用可能であり、良好な咳の検出が行えることを見出した。また、パルスオキシメータ等を利用して被検者の咳の客観的な評価が出来れば、マイクロフォンや加速度センサ等を被検者に取り付ける必要はなく、被検者の負担を軽減出来る。また咳を検出する被検者は患者であることが多く、パルスオキシメータ、血圧計、心電計等によりを患者の病状を確認する場合があり好都合である。
【０００９】
従って、本発明の目的は、良好に咳の検出を行うことが出来る咳検出システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成すべく、本発明に係る咳検出システムは、
被検者の血流に関する情報を検知する血流検知部と、
当該血流検知部により検知された血流に関する情報に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とするものである。
また、本発明に係る咳検出システムは、
被検者の心臓における活動電位の時間的変化を測定する活動電位測定部と、
当該活動電位測定部により測定された活動電位の時間的変化に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明に係る咳検出システムは、
被検者の血流に関する情報を検知する血流検知部と、
被検者から発せられる音声又は被検者の体動を検出する被検者検出部と、
前記血流検知部により検知された血流に関する情報又は前記被検者検出部により検出された結果の少なくとも一方に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明に係る咳検出システムは、
被検者の心臓における活動電位の時間的変化を測定する活動電位測定部と、
被検者から発せられる音声又は被検者の体動を検出する被検者検出部と、
前記活動電位測定部により測定された活動電位の時間的変化又は前記被検者検出部により検出された結果の少なくとも一方に基づいて被検者の咳を検出する咳検出部と、
を有することを特徴とするものである。
【００１３】
なお、本発明における「被検者の血流に関する情報」とは、下記の、発明を実施するための最良の形態に示している、パルスオキシメータ、心電計、血圧計などから得られる情報のように、血流自体の物理特性、血流を誘引する特性情報や、血流から誘引される特性情報などの事を表す。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る咳検出システムによれば、良好に咳の検出を行うことが出来る。
【００１５】
また、本発明に係る咳検出システムによれば、複数の検出方法を併用して咳の検出を行うことにより、咳の検出精度を向上させることが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、パルスオキシメータを用いた咳検出システムの構成図であり、代表的な構成を示している。
【００１７】
咳検出システム１は、パルスオキシメータ１０と咳検出部２０から構成され、パルスオキシメータ１０は、通信媒体Ｌを介して咳検出部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。
【００１８】
血流検知部として機能するパルスオキシメータ１０は、被検者の血流に関する情報（具体的には被検者の血流量に関する情報）を検知するものである。具体的に説明すると、パルスオキシメータ１０は波長の異なる複数の光を皮膚の表面から照射し、該複数の光の反射光若しくは該複数の光の透過光の信号を検出し、検出した信号から動脈血酸素飽和度ＳｐＯ２を算出する。咳の１回の時間は概ね１秒以下であり、パルスオキシメータにおける検出の時間的分解能は１Ｈｚ以上が好ましい（より好ましくは５Ｈｚ以上、さらに好ましくは１００Ｈｚ以上）。
【００１９】
プローブ１１は、赤外光用発光素子と赤色光用発光素子（照射部）、並びに、赤外光用受光素子と赤色光用受光素子（受光部）とを備える。プローブ１１にて、反射光もしくは透過光は電気信号に変換され、ヘッドアンプ１２に入力される。ヘッドアンプ１２から赤外ＤＣ信号及び赤色ＤＣ信号が出力される。次に、ハイパスフィルタ１４にて赤外ＡＣ成分及び赤色ＡＣ成分が抽出される。
【００２０】
赤外ＤＣ信号と赤色ＤＣ信号はアンプ１３によって、赤外ＡＣ信号と赤色ＤＣ信号はアンプ１５によってそれぞれ増幅され、増幅された各信号がＡＤ変換器１６に入力される。ＡＤ変換器１６ではアナログの電気信号がデジタルの電気信号に変換される。ＡＤ変換器１６にて変換された信号はＩ／Ｆ１７を通じて咳検出部２０に入力される。
【００２１】
咳検出部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。
【００２２】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２２は咳検出システム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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
入力部２６は、咳検出部２０にデータを入力する機能を有する。
【００２６】
Ｉ／Ｆ２１に入力された赤外ＤＣ信号、赤色ＤＣ信号、赤外ＡＣ信号、赤色ＡＣ信号はＣＰＵ２２に入力され、ＣＰＵ２２によって動脈血酸素飽和度ＳｐＯ２が算出される。算出された結果は表示部２７に表示される。
【００２７】
パルスオキシメータ１０は、被検者の血流に関する情報を検知するものであるが、被検者が咳をすると、前述した赤外ＤＣ信号や赤外ＡＣ信号等の波形に変化が生じる。この点を図２を用いて詳しく説明する。
【００２８】
図２はパルスオキシメータ１０で取得した赤外ＡＣ信号の波形を示した説明図である。
【００２９】
咳が発生していない状態での被検者の血流は安定しており、パルスオキシメータ１０で取得する赤外ＡＣ信号は図２（ａ）に示すように安定した波形となる。しかし、咳が発生すると被検者の血流は乱れ、パルスオキシメータ１０で取得する赤外ＡＣ信号は図２（ｂ）のαで示すような特異の波形を示すことになる。そこで赤外ＡＣ信号におけるこの特異な波形を検出すれば、精度良く被検者の咳を検出することが出来る。
【００３０】
咳を検出する具体的な方法としては、波形のパターン認証、波形の立ち上がり勾配、波形の時間幅、波形のピークｔｏピーク値等に基づいて検出することが考えられる。
【００３１】
なお、図２ではパルスオキシメータ１０で取得した赤外ＡＣ信号をもとに説明しているが、他の信号である赤色ＡＣ信号、赤外ＤＣ信号、赤色ＤＣ信号でも同じように波形の変化に基づいて咳を検出することが可能である。
【００３２】
図３は、咳を検出する動作に関するフローチャート図である。
【００３３】
図３に示す咳を検出する動作は、ＲＯＭ３３内の咳検出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。
【００３４】
まず、ＣＰＵ２２は、入力部２６から咳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、パルスオキシメータ１０で取得した血流の波形（例えば赤外ＡＣ信号の波形）を観察し（ステップＳ２）、咳を検出する動作を実行する。咳を検出する動作は前述したように波形のパターン認証、波形の立ち上がり勾配、波形の時間幅、波形のピークｔｏピーク値等に基づいて検出する。
【００３５】
そして咳を検出した場合は（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、検出結果をＲＡＭ２４を経由して外部記憶装置３５に保存する（ステップＳ４）。咳検出の終了が指示されていないと判断すると（ステップＳ５；Ｎｏ）、ステップＳ２に戻り血流の波形の観察を継続する。
【００３６】
咳検出の終了の指示があった場合は（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、一連の咳を検出する動作を終了する。検出動作を終了した際に、咳検出の結果が外部記憶装置２５に被検者に対応づけて記憶されているため、咳の回数、咳が発生した時間帯等により、被検者に対する適切な処置等が可能となる。
【００３７】
以上説明したように被検者の血流に関する情報に基づいて被検者の咳を検出すれば、誤検出を低減でき、良好に咳の検出を行うことが出来る。
【００３８】
次に心電計を用いて咳を検出する咳検出システムについて説明する。
【００３９】
図４は、心電計を用いた咳検出システムの構成図であり、代表的な構成を示している。
【００４０】
図４に示すように、咳検出システム２は、被検者の心臓における活動電位の時間的変化を測定する心電計（活動電位測定部）３０と、心電計３０によって検知された生体電気信号を利用して咳を検出する咳検出部２０から構成されている。
【００４１】
負電極、正電極および不関電極から構成される電極部３１は、被検者の身体の一部に接触させて被検者の心臓における活動電位を取得する。
【００４２】
電極部３１で取得した電気信号はアンプ３２に入力される。アンプ３２は入力される電気信号を増幅してハイパスフィルタ３３に出力する。ハイパスフィルタ３３は入力された電気信号におけるノイズ成分を除去してＡ／Ｄ変換器３４に出力する。Ａ／Ｄ変換器３４は入力されたアナログの電気信号（生体電気信号）をデジタルの電気信号に変換する。ＡＤ変換器３４にて変換された信号はＩ／Ｆ１７を通じて咳検出部２０に入力される。
【００４３】
心電計３０の構成は一例であり、被検者の心臓における活動電位の時間的変化が測定できるものであれば、１２誘電心電計等どのような形態でもよい。
【００４４】
図４における咳検出部２０は図１における咳検出部２０と同じ構成となっている。ＣＰＵ２２は入力されたデジタル信号をリアルタイムで解析して心電波形を作成する。この心電波形を表示部２７に表示するとともにＲＡＭ２４に一時的に記憶させていく。
【００４５】
図５は心電計３０を使用して取得した心電波形を示した説明図である。
【００４６】
咳が発生していない状態での被検者の心拍は安定しており、心電計３０を使用して取得する生体電気信号の波形は図５（ａ）に示すように安定した波形となる。しかし、咳が発生すると被検者の心拍は乱れ、心電計３０を使用して取得する生体電気信号は図５（ｂ）のβやγで示すような特異の波形を示すことになる。そこで生体電気信号の波形におけるこの特異な波形を検出すれば、精度良く被検者の咳を検出することが出来る。
【００４７】
咳を検出する具体的な方法としては、波形のパターン認証、波形の立ち上がり勾配、波形の時間幅、波形のピークｔｏピーク値等に基づいて検出することが考えられる。
【００４８】
心電計３０を用いた咳検出システム２において咳を検出する動作は、図３で示した動作と同様である。生体電気信号の波形に基づく咳の検出動作を終了した際に、咳検出の結果が外部記憶装置２５に被検者に対応づけて記憶されているため、咳の回数、咳が発生した時間帯等により、被検者に対する適切な処置等が可能となる。
【００４９】
以上説明したように、被検者の心臓における活動電位の時間的変化に基づいて被検者の咳を検出すれば、誤検出を低減でき、良好に咳の検出を行うことが出来る。
【００５０】
次に血圧計を用いて咳を検出する咳検出システムについて説明する。
【００５１】
図６は、血圧計を用いた咳検出システムの構成図であり、代表的な構成を示している。
【００５２】
血圧計４０はカテーテル４１を被検者の血管に挿入して血圧を測定するものである。
【００５３】
カテーテル４１と圧力トランスデューサ４３は圧力チューブ（図示せず）を介して接続されている。圧力チューブを介して生理的食塩水が満たされたカテーテル４１を被検者の血管に挿入し、生理的食塩水の圧力変化を圧力トランスデューサ４３により検出する。被検者の血圧値の変動はこの生理的食塩水の圧力変化として現れる。
【００５４】
フラッシュバック４２は加圧式であり、抗血栓剤であるヘパリンを添加した生理食塩水を加圧してビニールチューブ（図示せず）を経て圧力トランスデューサ４３へ供給し、圧力トランスデューサ４３における血液の凝固を防止する。
【００５５】
圧力トランスデューサ４３で検出した圧力変化はアンプ４４により電圧値に換算された後に増幅され、周波数フィルタ４５に入力される。周波数フィルタ４５では測定に必要な周波数のみを取り出し、得られた電圧値をＡ／Ｄ変換器４６に入力する。ＡＤ変換器４６では入力された電圧値をデジタル値に変換する。ＡＤ変換器４６にて変換された電圧値はＩ／Ｆ４７を通じて咳検出部２０に入力される。
【００５６】
図６における咳検出部２０は図１における咳検出部２０と同じ構成となっている。ＣＰＵ２２は入力された電圧値にもとづいて血圧値に関する波形を作成する。この血圧値に関する波形を表示部２７に表示するとともにＲＡＭ２４に一時的に記憶させていく。
【００５７】
血圧計４０を使用して取得する血圧値の波形は通常、安定した波形となるが、咳が発生すると血圧値は乱れ、前述した血流に関する波形や生体電気信号の波形と同様に特異の波形を示すことになる。そこで血圧値に関する波形におけるこの特異な波形を検出すれば、精度良く被検者の咳を検出することが出来る。
【００５８】
咳を検出する具体的な方法は血圧値に関する波形のパターン認証等に基づいて検出することができ、血圧計４０を用いた咳検出システム３において咳を検出する動作は、図３で示した動作と同様である。
【００５９】
以上説明したように、被検者の血圧に関する情報に基づいて被検者の咳を検出しても、誤検出を低減でき、良好に咳の検出を行うことが出来る。
【００６０】
ところで、咳の検出精度を更に向上させたり、咳の検出動作に支障が生じた場合を考慮し、図１、図４、図６で示した咳検出システムに被検者が発する音声や被検者の体動に基づいて咳を検出する機能を含めることも考えられる。以下、２つの波形の少なくとも一方に基づいて咳を検出する咳検出システムについて詳しく説明する。
【００６１】
図７はパルスオキシメータと音声検出部を用いた咳検出システムの構成図であり、代表的な構成を示している。
【００６２】
パルスオキシメータ１０は図１において説明した通りの構成である。
【００６３】
被検者検出部として機能する音声検出部５０は被検者が発する音声を検出するものである。
【００６４】
音声検出部５０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５１、マイクロフォン５１により変換された音声信号を増幅する増幅器５２、増幅器５２により増幅された音声信号を平滑化する平滑回路５３、平滑回路５３により平滑化された音声信号をデジタルの音声信号に変換するＡ／Ｄ変換器５４、及びＡ／Ｄ変換器５４により変換されたデジタルの音声信号を咳検出部２０に送信するＩ／Ｆ５５から構成されている。
【００６５】
マイクロフォン５１を用いて音声を検出する場合、人体や衣服とマイクロフォンと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。
【００６６】
マイクロフォン以外には、ピエゾマイクや加速度計を用い、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。この場合、人体に接触しているので、外部のノイズ音の影響は小さい。
【００６７】
咳検出部２０は図１において説明した通りの構成である。
【００６８】
咳検出部２０においてパルスオキシメータ１０で取得した赤外ＡＣ信号等の信号に基づき、咳を検出する動作は前述した通りである。その動作に加えて咳検出部２０では音声検出部５０により取得した音声信号に基づき咳を検出する。音声検出部５０からの音声信号をＩ／Ｆ２１で受信し、ＣＰＵ２２がＩ／Ｆ２１で受信された音声信号をプログラムに従って処理する。
【００６９】
図８は被検者が発した音声信号の波形を示した図である。
【００７０】
図８は、被検者が咳をしたときの音声信号Ｓｖの波形を示しており、横軸に経過時間を、縦軸に信号レベルを模式的に示している。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、短時間に強い音が発せられる。そのため、図に示すように、咳の場合には、音声信号Ｓｖの立ち上がり勾配θｖは急で時間幅Ｔｖはそれぞれ短くなる。従って立ち上がり勾配θｖと時間幅Ｔｖに基づいて被検者の発した音声が咳かどうか検出することができる。
【００７１】
咳検出システム４では、パルスオキシメータ１０で取得した血流に関する信号と、音声検出部５０で取得した音声信号の少なくともどちらかの信号に基づいて咳を検出することが考えられる。例えば音声検出部５０で取得した音声信号にノイズが生じたと判断した場合は、パルスオキシメータ１０で取得した血流に関する信号により咳を検出する。このようにすれば、パルスオキシメータ１０、音声検出部５０のどちらか一方に支障が生じた場合でも咳を検出することが出来る。
【００７２】
また、パルスオキシメータ１０で取得した血流に関する信号と、音声検出部５０で取得した音声信号の双方の信号に基づいて咳を検出することも考えられる。双方の信号に基づいて同時に咳を検出した場合に真の咳が発生したと判断すれば、咳の検出精度を向上させることが出来る。
【００７３】
次に音声信号により咳を検出するのではなく、被検者の体動信号により咳を検出するという機能を有する咳検出システムについて説明する。
【００７４】
図９はパルスオキシメータと体動検出部を用いた咳検出システムの構成図であり、代表的な構成を示している。
【００７５】
パルスオキシメータ１０は図１において説明した通りの構成である。
【００７６】
被検者検出部として機能する体動検出部６０は、被検者の体動を検出するものである。
【００７７】
体動検出部６０は、入力される体動を体動信号に変換する加速度計６１、加速度計６１により変換された体動信号を増幅する増幅器６２、増幅器６２により増幅された体動信号を平滑化する平滑回路６３、平滑回路６３により平滑化された体動信号をデジタルの体動信号に変換するＡ／Ｄ変換器６４、及びＡ／Ｄ変換器６４により変換されたデジタルの体動信号を咳検出部２０に送信するＩ／Ｆ６５から構成されている。
【００７８】
体動を検出する加速度計６１は、腹部、胸部、又は頚部に設けることが好ましく、特に腹部又は胸部に設けることが好ましい。咳をする際に、横隔膜周辺や胸部が特徴的な動きをするからである。
【００７９】
加速度計６１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、加速度計６１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。
【００８０】
咳検出部２０は図１において説明した通りの構成である。
【００８１】
咳検出部２０においてパルスオキシメータ１０で取得した赤外ＡＣ信号等の信号に基づき、咳を検出する動作は前述した通りである。その動作に加えて咳検出部２０では体動検出部６０により取得した体動信号に基づき咳を検出する。体動検出部６０からの体動信号をＩ／Ｆ２１で受信し、ＣＰＵ２２がＩ／Ｆ２１で受信された体動信号をプログラムに従って処理する。
【００８２】
図１０は被検者が発した体動信号の波形を示した図である。
【００８３】
図１０は、被検者が咳をしたときの音声信号Ｓｍの波形を示しており、横軸に経過時間を、縦軸に信号レベルを模式的に示している。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、短時間に強い音が発せられる。そのため、図に示すように、咳の場合には、音声信号Ｓｍの立ち上がり勾配θｍは急で時間幅Ｔｍはそれぞれ短くなる。従って立ち上がり勾配θｍと時間幅Ｔｍに基づいて被検者の発した音声が咳かどうか検出することができる。
【００８４】
咳検出システム５では、パルスオキシメータ１０で取得した血流に関する信号と、体動検出部６０で取得した体動信号の少なくともどちらかの信号に基づいて咳を検出することが考えられる。例えば体動検出部６０で取得した体動信号にノイズが生じたと判断した場合は、パルスオキシメータ１０で取得した血流に関する信号により咳を検出する。このようにすれば、パルスオキシメータ１０、体動検出部６０のどちらか一方に支障が生じた場合でも咳を検出することが出来る。
【００８５】
また、パルスオキシメータ１０で取得した血流に関する信号と、体動検出部６０で取得した体動信号の双方の信号に基づいて咳を検出することも考えられる。双方の信号に基づいて同時に咳を検出した場合に真の咳が発生したと判断すれば、咳の検出精度を向上させることが出来る。
【００８６】
図１１は心電計と音声検出部を用いた咳検出システム６の構成図である。
【００８７】
咳検出システム６は、図７で示したパルスオキシメータと音声検出部を用いた咳検出システム４と同様に、心電計３０で取得した生体電気信号と、音声検出部５０で取得した音声信号の少なくともどちらかの信号に基づいて咳を検出したり、双方の信号に基づいて咳を検出したりすることが出来る。
【００８８】
図１２は心電計と体動検出部を用いた咳検出システム７の構成図である。
【００８９】
咳検出システム７は、図９で示したパルスオキシメータと体動検出部を用いた咳検出システム６５と同様に、心電計３０で取得した生体電気信号と、体動検出部６０で取得した体動信号の少なくともどちらかの信号に基づいて咳を検出したり、双方の信号に基づいて咳を検出したりすることが出来る。
【００９０】
また、図１１や図１２の心電計３０の代わりに図６に示す血圧計４０を設置した咳検出システムも考えられ、図１１や図１２で示した咳検出システムと同様の効果が得られる。
【００９１】
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。
【００９２】
本発明における「咳検出システム」は、システムを構成する要素（例えばパルオキシメータ１０や咳検出部２０）が各々別体となっている態様のほかに、システムを構成する要素が一体的となり一つの装置となっている態様も考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】パルスオキシメータを用いた咳検出システムの構成図である。
【図２】パルスオキシメータで取得した赤外ＡＣ信号の波形を示した説明図である。
【図３】咳を検出する動作に関するフローチャート図である。
【図４】心電計を用いた咳検出システムの構成図である。
【図５】心電計を使用して取得した心電波形を示した説明図である。
【図６】血圧計を用いた咳検出システムの構成図である。
【図７】パルスオキシメータと音声検出部を用いた咳検出システムの構成図である。
【図８】被検者が発した音声信号の波形を示した図である。
【図９】パルスオキシメータと体動検出部を用いた咳検出システムの構成図である。
【図１０】被検者が発した体動信号の波形を示した図である。
【図１１】心電計と音声検出部を用いた咳検出システムの構成図である。
【図１２】体動検出部を用いた咳検出システムの構成図である。
【符号の説明】
【００９４】
１〜７  咳検出システム
１０  パルスオキシメータ
２０  咳検出部
３０  心電計
４０  血圧計
５０  音声検出部
６０  体動検出部
【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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【図１２】
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