(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の少なくとも１つの生理学的変数を示す音響信号を供給する、音響信号供給ユニット、
前記音響信号の連続する及び重複する時間ウィンドウのスペクトル表現に基づいて、検出信号を供給するように構成される特徴抽出ユニットであり、前記検出信号は、前記スペクトル表現から抽出される特徴の時系列であり、前記検出信号は、前記音響信号の局所的な構造を簡略化した形式で示している時間領域の信号である、前記特徴抽出ユニット、
前記検出信号を少なくとも１つの検出信号成分に分解するように構成される検出信号分解ユニット、並びに
少なくとも１つの再構成される生理学的信号から前記少なくとも１つの生理学的変数を得るように構成される、生理学的変数供給ユニットであり、前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号は、前記少なくとも１つの検出信号成分に基づいている、前記生理学的変数供給ユニット、
を有する、
監視システム。
【請求項２】
前記スペクトル表現は、離散フーリエ変換又はメル周波数ケプストラム係数である、請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記スペクトル表現は、離散フーリエ変換である、及び前記スペクトル表現から抽出される特徴は、複数の周波数ビンの絶対値を平均する、又は複数の周波数ビンの二乗値を平均することにより得られる、請求項１又は２に記載の監視システム。
【請求項４】
前記スペクトル表現は、１００Ｈｚから８００Ｈｚの周波数範囲、及び５Ｈｚのビン分解能を指定して計算される離散フーリエ変換である、請求項１乃至３の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項５】
前記検出信号は、サンプリングされる時間ウィンドウ毎に１つの特徴を含む、請求項１乃至４の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項６】
前記検出信号分解ユニットは、前記検出信号の分解がデータ駆動であるように前記検出信号を分解するように構成される、請求項１乃至５の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項７】
前記検出信号分解ユニットは、特異スペクトル解析及び／又は経験的モード分解の少なくとも一方を行うように構成される、請求項１乃至６の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項８】
前記監視システムは、少なくとも１時間、１０時間及び／又は１日の時間期間にわたり前記被験者を監視するように構成される、請求項１乃至７の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項９】
前記音響信号供給ユニットは、前記音響信号を取得するように構成される、目立たないように置かれるセンサを有する、請求項１に記載の監視システム。
【請求項１０】
前記監視システムはさらに、前記少なくとも１つの検出信号成分を前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号に割り当てるように構成される較正ユニットを有し、前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号は、（i）流量推定信号、（ii）呼吸信号及び／又は（iii）心臓信号の少なくとも１つを有する、及び／又は前記較正ユニットは、生理学的信号及び生理学的信号の特徴に関する先験的知識に基づいて、前記少なくとも１つの検出信号成分を前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号に割り当てるように構成される、
請求項１乃至９の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項１１】
前記監視システムはさらに、前記音響信号を受信するように構成される前処理ユニットを有し、前記前処理ユニットは、前記音響信号にダウンサンプリングステップを行うように構成され、前記前処理ユニットは、前記ダウンサンプリングステップから得られる信号にハイパスフィルタを適用するように構成されるハイパスフィルタユニットを有する、請求項１乃至１０の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項１２】
前記監視システムはさらに、前記音響信号、前記少なくとも１つの検出信号成分及び／又は前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号の少なくとも１つを表示するように構成される表示ユニットを有する、請求項１乃至１１の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項１３】
前記監視ユニットはさらに、前記音響信号、前記少なくとも１つの検出信号成分及び／又は前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号の少なくとも１つを記憶するように構成される記憶装置ユニットを有する、請求項１乃至１２の何れか一項に記載の監視システム。
【請求項１４】
監視システムによる監視方法であり、前記監視システムは、音響信号供給ユニット、特徴抽出ユニット、検出信号分解ユニット及び生理学的変数供給ユニットを有し、
前記音響信号供給ユニットが、被験者の少なくとも１つの生理学的変数を示す音響信号を供給するステップ、
前記特徴抽出ユニットが、前記音響信号の連続する及び重複する時間ウィンドウのスペクトル表現に基づいて、検出信号を供給するステップであり、前記検出信号は、前記連続する及び重複する時間ウィンドウに対し抽出される特徴の時系列であり、前記検出信号は、前記音響信号の局所的な構造を簡略化した形式で示している時間領域の信号である、前記検出信号を供給するステップ、
前記検出信号分解ユニットが、前記検出信号を少なくとも１つの検出信号成分に分解するステップ、及び
前記生理学的変数供給ユニットが、少なくとも１つの再構成される生理学的信号から前記少なくとも１つの生理学的変数を得るステップであり、前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号は、前記少なくとも１つの検出信号成分に基づいている、前記少なくとも１つの生理学的変数を得るステップ、
を有する、
監視方法。
【請求項１５】
監視するコンピュータプログラムであり、前記コンピュータプログラムが請求項１乃至１３の何れか一項に記載の監視システムを制御するコンピュータ上で実行されるとき、前記コンピュータプログラムは、前記監視システムに請求項１４に記載の監視方法のステップを行わせるためのプログラムコード手段を有する、監視するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視システム、監視方法及び監視するコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
入院期間及び長期の入院を減らすための必要性は、病院で患者を監視することから家環境へのパラダイムシフトと呼ばれる。故に、介護人の遠隔指導の下で、家で患者の監視及び管理を可能にする新しい技術及びサービスを展開することが望ましい。例えば、家でＣＯＰＤ患者を監視すること及び適切な初期介入は、急性増悪及び病院に入院する数を減らし、医療費全体のコストの削減につながる。さらに、遠隔監視(telemonitoring)の利用可能性は、患者を病院から早期に退院させることの安心感の増大を介護人に与える。結果的に、患者が病院で過ごす日数を減らすことができる。加えて、目立たない及び着用可能なセンサの使用は、疾患の病態生理学のさらなる知識及び疾患の傾向の良好な理解を生じさせる患者の生命(vital)データの毎日の変化の連続する監視を提供する。
【０００３】
I. Yildirim他著の文献"Automated respiratory phase and onset detection using only chest sound signal", Engineering in Medicine and Biology Society, IEEE(2008)において、正常な肺音の相の開始を検出する問題が研究された。胸音からの時間及び周波数の両方に関する事前の信号情報が利用され、その音の肺成分を切り離し、その短期間のエネルギーの準周期性は、呼吸相の開始を推定するために、非線形フィルタ及びバンドパスフィルタの形状を開発するのに使用されてきた。胸音は、心音、肺音及びバックグラウンドノイズの合計並びにそれに応じて設計されるフィルタとしてモデル化される。しかしながら、例えば肺疾患に関する音のような追加の音成分の存在下において、フィルタリングブロックが再設計される必要がある。この方法は、例えば嚥下中のように可変の呼吸パターンを扱うように、同様に修正されなければならない。呼吸相及び呼吸の開始に関する情報は零交差において取り込まれる。信号がフローティングである場合、これはロバストではない。その上、この方法は信号の短期間のエネルギーに大きく依存しているので、層をセグメント化した結果は、入力信号の振幅により大きく影響される。
【０００４】
米国特許公開番号US 2014/0275809 A1は、準周期性信号におけるパターンを突き止めるための方法を開示している。準周期性信号のレート又は周波数が推定され、調査ウィンドウが規定され、調査ウィンドウにおける準周期性信号の部分は、制御器により新しいスタート地点として規定される第２の最大を生成するように合致されるべきテンプレート信号パターンと相互相関される。この新しいスタート地点が記憶される。
【０００５】
米国特許番号US 8,641,631 B2は、患者の呼吸音を記録するステップ、複数の呼吸速度推定方法を用いて、記録された音から複数の呼吸速度を得るステップ、及び得られた複数の呼吸速度に発見的方法(heuristic)を適用するステップを有する患者の呼吸速度を推定するための方法並びに装置を開示し、この発見的方法は、導出された呼吸速度の１つを選択することである。この選択された呼吸速度が推定される呼吸速度である。
【０００６】
米国特許公開番号US 2012/0242501 A1は、１つ以上のワイヤレスノートを含む人間の心臓を監視するシステム、及びこの１つ以上のワイヤレスノートと通信する着用可能な機器を開示し、この機器が生命兆候を監視している。
【０００７】
中国特許番号CN 102 302 373 Aは、多重解像度ウェーブレット変換を多重化することに基づいて、心音信号の特徴点を検出する方法を開示している。
【０００８】
Ghaderi F.他著、"Localizing Heart Sounds in Respiratory Signals Using Singular Spectrum Analysis", IEEE Transactions on biomedical engineering. IEEE Service Center, Piscathway, NJ, USA, vol. 58, no. 12, 12 December 2011, pp. 3360-3367は、特異スペクトル解析を用いて呼吸信号における心音と突き止めるための方法を開示している。
【０００９】
米国特許公開番号 US 2011/0295138 A1は、音響生理学的信号に対する吸気対呼気比を簡単に推定するための方法及びシステムを開示している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
さらに適切なアルゴリズム及び技術は依然として、自動化方式で呼吸及び心臓パラメタを連続して監視するために胸音を利用する必要がある。特に、さらに適切な技術は依然として、低い信号対ノイズ比、異なる呼吸音の強度、相の期間、可変呼吸パターン、非生物学的な音による干渉（電磁干渉、運動アーチファクト、環境ノイズ等）及び生物学的な音による干渉、例えば心拍、異常な肺音、嚥下、咳、会話として問題に取り組むことが必要である。
【００１１】
その上、実世界の応用において、呼吸モニタを利用するために、患者に着用される及びスマートフォンのような普通に毎日使用される取得システムと互換性があるようにするために、軽量でなければならない。例えば、プロ用の聴診器のカップのかさばり及び不便さは、実世界の応用において理想的ではない。その上、目に見える及び認識可能である医療システムの使用は、患者の毎日の生活において、患者によってあまり容認されそうにない。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の目的は、改善される監視システム、改善される監視方法及び改善されるコンピュータプログラムを提供することである。特に、音響信号を解析するために、分解ステップを使用することにより現在の手法を改善させることが望ましい。
【００１３】
本発明のある態様において、被験者の少なくとも１つの生理学的変数を示す音響信号を供給する音響信号供給ユニット、前記音響信号のスペクトル解析に基づいて、検出信号を供給するように構成される特徴抽出ユニットであり、前記検出信号は、前記音響信号の局所的な構造を簡略化した形式で示している時間領域の信号である、特徴抽出ユニット、前記検出信号を少なくとも１つの検出信号成分に分解するように構成される検出信号分解ユニット、及び少なくとも１つの再構成される生理学的信号から前記少なくとも１つの生理学的変数を得るように構成される生理学的変数供給ユニットであり、前記再構成される生理学的信号は、前記少なくとも１つの検出信号成分に基づいている、生理学的変数供給ユニット、を有する監視システムを提供している。
【００１４】
本発明は、呼吸及び心臓変数を間接的に監視することの実行可能性を考察している。ある実施例において、呼吸及び心臓変数を間接的に監視することは、音響信号を解析することにより行われる。特に、本発明は、被験者の胸音信号から抽出される特徴の時系列に関する分解技術を使用することの理解に関する。専用のソフトウェアツールは、多数の生理学的変数、例えば呼吸速度、吸気及び呼気マーカー、心臓に関する変数及び流量推定の推定を計算する。咳及び無呼吸の検出、副雑音(adventitious sound)の認識、行われる活動及び監視される被験者の状態に関する情報も得られる。
【００１５】
ある実施例において、前記検出信号分解ユニットは、データ駆動型のアルゴリズムを用いて検出信号を分解するように構成される。言い換えると、このアルゴリズムは、バンドパスフィルタリング方法を利用するのではなく、信号が分解される方法をその場限りで又はその場の判断で決定し、ここで帯域は予め指定される。アルゴリズムは、このアルゴリズムが検出信号を分解する方法に関して事前に固定されないので、本発明は、信号の異常成分に関してあまり敏感ではない。このような異常成分は特に、病気の患者ではよく起こる。異常成分のもう１つの原因は、音響センサが被験者の胸部に連続して置かれるという事実により発生し、ここで被験者は、監視期間にわたり安静位を保たずに、その代わりに自由に動き回っている。
【００１６】
ある実施例において、前記検出信号分解ユニットは、前記検出信号の分解がデータ駆動されるように、前記検出信号を分解するように構成される。その意味では、分解は、事前に固定されないと言ってもよい。上述したように、データ駆動型のアルゴリズムは、検出信号を分解する方法に関し事前に固定されず、代わりに分解を規定するために信号の特徴を使用しているため、並びに有意ではない成分の除去を可能にするランキングに基づく段階を一般に含むので、本発明は、信号の異常成分に対しあまり敏感ではない。特に、このランキングに基づく段階は、固定されていないが、入力信号の特性に基づいている多数の成分を戻す。
【００１７】
ある実施例において、前記検出信号分解ユニットは、特異スペクトル解析（ＳＳＡ）及び/又は経験的モード分解（ＥＭＤ）の少なくとも一方を行うように構成される。特異スペクトル解析は、一般的に応用可能である及び自動手続きにおいて使い易いという利点を持つ。一般に、上に挙げたアルゴリズムは、解析が２段階の手法を考えるという共通の特徴を持つ。第１のステップにおいて、データのある特徴が集められる。これらに基づいて、実際の分解が行われる。ＳＳＡにおいて、これらの特徴は、検出信号を投影するためにその後に使用されるラグ共分散行列(lag-covariance matrix)から得られる経験的直交関数である。ＥＭＤにおいて、極値は特徴として働き、これらの極値に基づいて成分を抽出するために反復法が用いられる。
【００１８】
ある実施例において、前記検出信号分解ユニットは、前記検出信号を少なくとも１つの再構成される生理学的信号（例えば肺音信号、心音信号）と複数の再構成されるノイズ信号との合計に分解するように構成される。特に、この実施例は、２つ以上の再構成されるノイズ信号が考慮されるように前記検出信号を分解することを提案している。これに関して、この実施例は、再構成されるノイズ信号も考慮し、これら信号自身は、特定の時間依存構造（例えば周期性）を持つ。
【００１９】
ある実施例において、前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号及び/又は前記複数のノイズ信号は、前記検出信号分解ユニットにより用いられる分解アルゴリズムからの複数の検出信号成分に基づき、前記複数の検出信号成分における検出信号成分の数は、事前に固定されない。
【００２０】
ある実施例において、前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号は、複数の検出信号成分に対応し、ここで前記再構成される生理学的信号は、前記複数の検出信号成分に基づいている。特に、この実施例は、生理学的変数の決定に影響を及ぼす２つ以上の再構成される生理学的信号を持つ可能性を予測している。２つ以上の再構成される生理学的信号を同じ生理学的変数供給ユニットの入力として持つことは、システムのロバスト性（及び精度）を増大させる。
【００２１】
ある実施例において、前記監視システムは、少なくとも１時間、１０時間及び/又は１日の時間期間にわたり被験者を監視するように構成される。結果的に、この実施例は、単に抜き取り検査測定を行うことが可能であることよりも、被験者を連続して監視することが可能である監視システムを特定している。
【００２２】
ある実施例において、前記音響信号供給ユニットは、前記音響信号を取得するように構成される、目立たないように置かれるセンサを有する。ある実施例において、前記音響信号供給ユニットは、被験者の胸部に置かれるセンサを有する。衣服の下で被験者の胸部に前記センサを置くことにより、センサは目に見えず、患者の毎日の任務を邪魔しないので、患者は、センサを着用することに応じる可能性が高い。このようにして、連続する監視が促進される。
【００２３】
ある実施例において、前記音響信号供給ユニットは、着用可能な音響トランスデューサを有する。この着用可能な音響トランスデューサは、例えば着用可能なマイクでもよい。
【００２４】
ある実施例において、前記音響信号供給ユニットは、前記音響信号を受信するように構成される入力ユニットを有する。マイク又は他の如何なる音響トランスデューサを用いて前記音響信号を取得するよりも、音響信号は、予め記録又は検出され、他の解析のために監視システムに送信されてもよい。結果的に、前記システムは、例えばスマートフォンのような装置に記憶されるソフトウェアソリューションとして実現されてもよく、患者は単に胸部のセンサの出力部を前記装置に結合することだけを必要とする。
【００２５】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記少なくとも１つの検出信号成分を前記再構成される生理学的信号に割り当てるように構成される較正ユニットを有する。この再構成される生理学的信号は、（i）流量推定信号、（ii）呼吸信号及び/又は(iii)心臓信号の少なくとも１つを有する。分解ユニットの出力は、使用される分解アルゴリズムに依存しているので、その出力は、夫々の信号と１対１で対応せず、追加の較正ステップは、様々な生理学的変数を得るために使用される信号を特定することが望ましい。較正ユニットは、較正ステップを行う。この較正ユニットは別のユニットにより行われる較正手続きの結果を単に利用するために、較正パラメタを受信してもよい。較正ユニットは、より一般的に単なるマッピングユニットと呼ばれると理解される。特に、"較正ユニット"という言葉は、検出信号成分と再構成される生理学的信号との１：１のマッピングを排除しない。
【００２６】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、生理学的信号及びその信号の特徴に関する先験的知識に基づいて、前記少なくとも１つの検出信号成分を前記再構成される生理学的信号に割り当てるように構成される較正ユニットを有する。この先験的知識は、例えば信号の強度及び周波数のような特徴を含む。信号の強度及び周波数は、夫々の信号成分の性質を決定するのに適した変数である。その程度まで、心拍及び呼吸速度が異なる、例えば心拍及び呼吸速度に対する一般的な範囲は、夫々毎分６０−１００回の鼓動、及び毎分１６−２０回の呼吸であるという事実を使用する。さらに、心臓からの音が呼吸からの音とは異なる振幅を持つという事実を使用する。
【００２７】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記検出信号を供給するために構成される特徴抽出ユニットを有する。ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記検出信号を供給するために構成される特徴抽出ユニットを有し、ここで前記特徴抽出ユニットは、離散フーリエ変換を行うように構成される。呼吸信号の時間的発達を観察するとき、開始の発生は通常、信号の振幅の増加を伴うことが分かる。胸音信号は、付加的（肺、心音及び互いに隠すのではなく互いに重畳する）及び振動的の両方である。故に、元の信号を単に時間領域で微分することにより変化を探すことは不可能である。元の信号の局所的な構造を簡略化した形式で示している多数の中間信号又は特徴ｆｉ（ｔ）は、さらなる処理のために計算される必要がある。前記さらなる処理の結果は、検出信号ｆ（ｔ）である。この実施例において、特徴抽出ユニットは、音声信号のＤＦＴとしてｆｉ（ｔ）を供給するが、それは、もう１つの計算モジュールによるＤＦＴ演算により置き換えることにより、如何なる検出信号とも置き換えられることができる。例えば、メル周波数ケプストラム係数(Mel Frequency Cepstral Coefficients)のような他のスペクトル表現も同様に使用されてよい。
【００２８】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記検出信号を供給するように構成される特徴抽出ユニットを有し、前記特徴抽出ユニットは、離散フーリエ変換を行うように構成され、前記特徴抽出ユニットは、複数の周波数ビンの絶対値を平均するように構成され、前記複数の周波数ビンは、前記離散フーリエ変換を行うことにより得られる。
【００２９】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記検出信号を供給するように構成される特徴抽出ユニットを有し、前記特徴抽出ユニットは、離散フーリエ変換を行うように構成され、前記特徴抽出ユニットは、複数の周波数ビンの絶対値を平均するように構成され、前記複数の周波数ビンは、前記離散フーリエ変換を行うことにより得られる。
【００３０】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記音響信号を受信するように構成される前処理ユニットを有する。ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記音響信号を受信するように構成される前処理ユニットを有し、前記前処理ユニットは、前記音響信号にダウンサンプリングステップを行うように構成される。前記音響信号は、他のステップの計算上の複雑さを減らすために前処理ユニットにより前処理されてもよい。例として、４４ｋＨｚで取得された音声信号がダウンサンプリングユニットにより４ｋＨｚまでダウンサンプリングされる。
【００３１】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記音響信号を受信するように構成される前処理ユニットを有し、前記前処理ユニットは、前記音響信号に基づいて信号にハイパスフィルタリングを適用するように構成されるハイパスフィルタユニットを有する。ハイパスフィルタリングを適用することにより、例えば５０Ｈｚより低い周波数（電力線のハムノイズ、電気ノイズ、歩行中の被験者の足音）を持つ低い周波数信号が減衰する。
【００３２】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記音響信号を受信するように構成される前処理ユニットを有し、前記前処理ユニットは、前記音響信号にダウンサンプリングステップを行うように構成される。
【００３３】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記前処理ユニットは、前記音響信号にダウンサンプリングステップを行うように構成され、前記前処理ユニットは、前記ダウンサンプリングステップから得られた信号にハイパスフィルタリングを適用するように構成されるハイパスフィルタを有する。ハイパスフィルタリングを適用することにより、例えば５０Ｈｚより低い周波数（電力線のハムノイズ、電気ノイズ、歩行中の被験者の足音）を持つ低い周波数信号が減衰する。
【００３４】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記音響信号及び前記少なくとも１つの信号成分の少なくとも一方を表示するように構成される表示ユニットを有する。
【００３５】
ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記音響信号及び前記少なくとも１つの信号成分の少なくとも一方を記憶するように構成される記憶装置ユニットを有する。
【００３６】
ある実施例において、前記監視システムは、前記少なくとも１つの再構成される生理学的又はノイズ信号を供給するように構成される再構成される生理学的又はノイズ信号供給ユニットを有する。ある実施例において、前記監視システムはさらに、前記少なくとも１つの再構成される生理学的又はノイズ信号を供給するように構成される再構成される生理学的又はノイズ信号供給ユニットを有し、前記再構成される生理学的又はノイズ信号供給ユニットは、出力ユニットを有する。
【００３７】
本発明のもう１つの態様において、監視方法は、被験者の少なくとも１つの生理学的変数を示す音響信号を供給するステップ、前記音響信号のスペクトル解析に基づいて、検出信号を供給するステップであり、前記検出信号は、前記音響信号の局所的な構造を簡略化した形式で示している時間領域の信号である、前記検出信号を供給するステップ、前記検出信号を少なくとも１つの検出信号成分に分解するステップ、及び少なくとも１つの再構成される生理学的信号から前記少なくとも１つの生理学的変数を得るステップであり、前記少なくとも１つの再構成される生理学的信号は、前記少なくとも１つの生理学的信号成分に基づいている、前記少なくとも１つの生理学的変数を得るステップ、を有する。
【００３８】
本発明のもう１つの態様において、監視するコンピュータプログラムが提供され、前記コンピュータプログラムは、このコンピュータプログラムが監視システムを制御するコンピュータ上で実行されるとき、前記監視システムに前記監視方法のステップを行わせるためのプログラムコード手段を有する。
【００３９】
請求項１に記載の監視システム、請求項１３に記載の監視方法及び請求項１４に記載の監視するコンピュータプログラムは、特に従属請求項において規定される同様の及び/又は特定の好ましい実施例を有することが理解される。
【００４０】
本発明の好ましい実施例は、従属請求項の如何なる組み合わせ又は夫々の独立請求項を持つ上記実施例とすることもできることが理解される。
【００４１】
本発明のこれら及び他の態様は、以下に説明される実施例から明らかであり、これら実施例を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】監視システムの実施例を概略的及び例示的に示す。
【図２】監視システムの他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図３】監視システムの他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図４】監視システムの他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図５】監視システムの他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図６】監視システムの他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図７】監視システムの他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図８】監視方法の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図９】監視方法の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図１０】監視方法の他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【図１１】再構成される生理学的信号を音響信号及び基準信号と一緒に概略的及び例示的に示す。
【図１２】再構成される生理学的信号を音響信号及び基準信号と一緒に概略的及び例示的に示す。
【図１３】検出信号を音響信号と一緒に概略的及び例示的に示す。
【図１４】監視システムの他の実施例を概略的及び例示的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
入院期間及び長期の入院を減らす必要性は、病院で患者を監視することから家環境へのパラダイムシフトを強く求めている。故に、介護人の遠隔指導の下で、家で患者の監視及び管理を可能にする新しい技術及びサービスを開発することが望まれる。
【００４４】
例えば、家でＣＯＰＤ患者を監視すること及び適切な初期介入は、急性増悪及び病院に入院する数を減らし、医療費全体のコストの削減につながる。さらに、遠隔監視の利用可能性は、患者を病院から早期に退院させることの安心感の増大を介護人に与える。結果的に、患者が病院で過ごす日数を減らすことができる。
【００４５】
加えて、目立たない及び着用可能なセンサの使用は、疾患の病態生理学のさらなる知識及び疾患の傾向の良好な理解を生じさせる患者の生命データの毎日の変化の連続する監視を提供する。
【００４６】
呼吸中に肺に生じる複雑な超音波信号は、生理学的及びレントゲン学的情報を示す。これら信号の臨床相関及び測定値の非侵襲的性質は、R. Loudon他著の文献"Lung sounds", American Review of Respiratory Disease, Volume 130(4),pages 663 to 673 (1984)に開示されるように、歴史を通じてこれらを診断及び患者監視のための強力及び魅力的なツールを検討してきた。
【００４７】
流量が気流の形状に対するレイノルズ数に関連付けられるしきい値を超えるとき、呼吸音は、大きな気道（気管気管支）で発生する。この環境において、空気の速度及び乱流は、このとき肺組織及び胸壁を介して表面へ送られる、気道壁における振動を誘発し、これらは、聴診器の助けを借りて簡単に聞かれる。
【００４８】
終末細気管支及び肺胞を進む空気も呼吸音の一因となることは、ありがちな誤解である。しかしながら、全断面積が非常に大きいので、このレベルでの空気の速度は、遅すぎて大きな乱れ及び音波を生じることができない。それにもかかわらず、肺末梢で聞かれる音は、これらの音が肺組織を通り肺末梢に行につれて変化する。肺疾患も音質を変えること及び疾患した組織の音の通過を増やす若しくは減らすことの何れかにより、表面で聞かれる呼吸音を変更する。
【００４９】
音特性と共に、呼吸は一般にタイミング及び交換されるフローに関して評価される。例えば、高い呼吸速度、低い吸気時間割合又は低い吸気−呼気時間比は、被験者の気道の閉塞を示す（M. Nield他著、文献"Comparison of breathing patterns during exercise in patients with obstructive and restrictive ventilator abnormalities", Journal of Rehabilitation Research and Development, volume 40(5), pages 407 to 414 (2003)参照）。
【００５０】
毎分換気量（ＶＥ）、呼吸数（ｆＲ）、一回呼吸量（ＶＴ）、吸気時間（ＴＩ）、呼気時間（ＴＥ），吸気−呼気時間比（ＴＩ／ＴＥ）、総呼吸時間（ＴＴＯＴ）、吸気時間割合（ＴＩ／ＴＴＯＴ）、平均吸気流、平均呼気流及び呼気流に対する平均吸気流は、臨床診療において一般的に測定される変数である。
【００５１】
慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）において、換気は、死腔換気の増大、ガス交換障害並びに体調不良及び末梢筋肉の機能不全に関連する換気要求の増大が原因により、予想されるよりもしばしば高い（L. Nici他著、文献"American thoracic society/European respiratory society statement on pulmonary rehabilitation", American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, volume 15(3), pages 324 to 336 (1960)参照）。
【００５２】
ＣＯＰＤを患う患者における速い呼吸速度は、呼吸器系の時定数を短くする準拠(compliance)に関し比例して大きくなる低下も意味する（J. Mead著、論文"Control of respiratory frequency", Journal of Applied Physiology, volume 15(3), pages 325 to 336 (1960)参照）。
【００５３】
その上、トレーニング運動中と同様に毎日の生活行動中も、閉塞性肺疾患を患う患者の呼吸パターン成分を監視することはさらに、しばしば患者を最も悩ます症状である呼吸困難の発生である動的肺過膨張が果たす役割に関する洞察を提供する。
【００５４】
運動時に悪化する、流量制限が原因による呼気中に肺が正常に空になることの遅れは、呼吸数の増加に関する動的肺過膨張につながる（B. Johnson他著、論文"Emerging concepts in the evaluation of ventilator limitation during exercise", Chest, volume 116(2), page 448 to 503 (1999)参照）。これは、呼吸作業の増大、呼吸筋肉への負荷の増大及び呼吸苦の割合の増大となる。
【００５５】
高いＴＩ／ＴＥは、監視される患者の状態に関する他の情報を提供し、例えば被験者が現在いびきをかいている又は話していることを示してもよい。呼吸速度及びＴＩ／ＴＥ比の傾向は、呼吸方策を教えることに関し、幾つかの応用において有益でもある。呼吸パラメタ（特に呼気時間）に直に重点を置くことは、吸気時間に比べ長期の呼気時間が空気の綴じ込み(air trapping)を減らす、並びに閉塞性の換気障害を患う患者に対する動的肺過膨張を減少させ、呼吸困難の緩和をもたらしそうであるので、ＶＴを増大させる又はｆＲを遅くするための通常の教育的指導に比べより効果的である。
【００５６】
A. Silva他著、論文"Aerobic exercise training improves autonomic nervous control in patients with COPD", volume 103(10), page 1503 to 1510 (2009) において、呼吸困難の減少及びＶＴの改善と同時に、呼吸速度（呼吸数）が身体トレーニング後に減少することが観察される。呼吸パターンにおけるこれらの調節は、トレーニング後の副交感神経の活動の改善を説明するのに役立つ。さらに、このとき、低いレベルの運動中及び肺リハビリトレーニング後の呼吸パターンのタイミング成分の操作の調査は必須である。その上、動的肺過膨張を直接測定することが難しいので、非侵襲測定の使用、例えばＴＩ／ＴＥ及びＴＩ／ＴＴＯＴのタイミング成分の使用が有用である。
【００５７】
連続する呼吸の監視を行うという明らかな利点があるにもかかわらず、呼吸の成分全てを連続して監視するための正確で、非侵襲的で、邪魔ではない方法の検索は、長く、上手く行かないことを証明している。この臨床的な隔たりを埋めようとする試みに関し幾つかの技術が開発されているが、標準的治療となるのに十分な医師の信頼が得られるものはなかった。これに関して、誘導プレチスモグラフィー、光ファイバー加湿及びカプノグラフィー(capnography)は、とりわけ最も人気のある技術である。これらの各々は、利点及び欠点を有しているが、連続して監視するのに明らかに優れている及び適していることは証明されていない。
【００５８】
肺音の聴診は、自然な呼吸のパターンに影響を及ぼさない、侵襲性ではない及び高価ではないため、この聴診は様々な呼吸パラメタを検出するのに重要及び簡単な方法である。
【００５９】
音響手段を使用する呼吸変数の推定は、例えば呼吸音信号の非定常性及び非線形性の性質、非生物学的信号（６０Ｈｚ、環境ノイズ、動作不良等）及び生物学的信号（心拍、嚥下、咳、話す等）の干渉、並びに低い信号対ノイズ（Ｓ／Ｎ）比のような幾つかの要因により妨害される。もう１つの問題は、呼吸相の１つが他の相よりもかなり強い、及び異常なパターンが肺疾患により引き起こされるときに生じる。
【００６０】
米国特許公開公報2012/0253216号は、本体に取り付けた音響トランデューサに頼る音響信号及びピーク解析内において呼吸相を隔離するための既知の技術を開示している。この音響トランデューサは一般に、その領域において取り込まれる肺音が一般に高い信号対ノイズ比及びフローの変化に高い感度を持つので、一般に頸切痕(suprasternal notch)の上又は咽頭に近い側頸に置かれる（J. Chuah他著、文献"Automated Respiratory Phase Detection by Acoustical Means", Proc. SCI, page 228 to 231 (2000)参照）。
【００６１】
加えて、金属の前胸部にある聴診器のカップに置かれる、並びに咽頭のすぐ下及び頸切痕のすぐ上に両面テープを用いて頸部に取り付けられるマイクを用いて音響信号が記録される音響的呼吸モニタが開発される（B. Hill著、論文"Development of an Acoustic Respiratory Monitor", Department of Electrical and Computer Engineering, University of Utah, 2011参照）。使用されるこの聴診器のカップは、このカップ内で検出される信号を増幅するため及びこのカップに入ってくる外部信号を減衰させるように設計される重量のある前胸部にある金属カップであった。
【００６２】
聴診器のカップの音質は、皮膚上のカップの配置、カップ内にある皮膚の厚さ及びシステムの性能に影響する気管上の聴診器のカップの配置に応じて変化する（P. Ertel他著、論文"Stethoscope acoustics. II. Transmission and filtration patterns", Circulation, volume 34, pages 899 to 909 (1996)参照）。気管の音を解析するのに使用されるこのシステム及び方法は、使用されるマイクにも敏感である。実際に、実験中、１つのデータセットは、他の記録用とは別のマイクを用いて記録されたので、それが処分される。
【００６３】
厚い金属の聴診器のカップの使用は、周囲の音の減衰に役立つが、重量のある聴診器はかさばる。この重ねられたカップの重量及び欠点は、実世界のアプリケーションにおいて理想的ではない。
【００６４】
米国特許番号US 8,641,631号は、圧電フィルムをトランスデューサとして気管上で使用することを提案している。この装置は、従来のパルスオキシメータと共に使用される。聴診器のカップの内部にある従来のマイクではなく圧電フィルムを使用することは、この装置により低い周波振動を受けさせる。特に、圧電フィルムを使用する場合、信号対ノイズ比は、音響雑音の多い環境では上手く動作しない結果を伴う聴診器のカップの内部に従来のマイクを使用するのに比べそれ程高くない。呼吸速度（ＲＲ）を検出する方法は、記録される音における無音期間の周波数の検出に基づく。その方法は、静かで、安定した静止状態（例えば麻酔、睡眠）で実施されるが、連続する監視のためではない。この装置はさらに、パルスオキシメータと共に使用される場合、その組み合わせに大きく依存する。
【００６５】
今のところ説明されるシステムは、バックグラウンドノイズ及び他の身体の音（例えば心臓の音）の存在下では信頼性はない、又は専用のフィルタの性能に大きく依存する。その上、気管に基づくセンサは見ることができ、実生活の状況における連続する監視には最適ではない。
【００６６】
I. Yildirim他著、文献"Automated respiratory phase and onset detection using only chest sound signal", Engineering in Medicine and Biology Society, IEEE(2008)において、正常な肺音の相の開始を検出する問題が研究された。胸音からの時間及び周波数の両方に関する事前の信号情報が利用され、その音の肺成分を切り離し、その短期間のエネルギーの準周期性は、前記呼吸相の開始を推定するために、非線形フィルタ及びバンドパスフィルタの形状を開発するのに使用されてきた。胸音は、心音、肺音及びバックグラウンドノイズの合計並びにそれに応じて設計されるフィルタとしてモデル化される。しかしながら、例えば肺疾患に関する音のような追加の音成分の存在下において、フィルタリングブロックが再設計される必要がある。この方法は、例えば嚥下中のように可変の呼吸パターンを扱うように、同様に修正されなければならない。呼吸相及び呼吸の開始に関する情報は零交差において取り込まれる。前記信号がフローティングである場合、これはロバストではない。その上、前記方法は、信号の短期間のエネルギーに大きく依存しているので、前記相をセグメント化した結果は、入力信号の振幅により大きく影響される。
【００６７】
I. Lin他著、文献"A signal-noise separation algorithm for the estimation of respiratory rate from breath sound", ICICS(International Conference on Information, Communications and Signal Processing) 2011, Singapore, 13 to 16 December 2011において、呼吸音は、胸壁の右側の上で記録され、呼吸をバックグラウンドノイズから分離するしきい値に基づく方法を用いて呼吸速度を推定するのに使用される。予想通りに、アルゴリズムの性能は、非常に雑音の多いバックグラウンドに対しては推定の精度が落ちるので、記録する状況に大きく依存する。その上、呼吸の開始及びその後の呼吸のタイミングが監視されることができない。
【００６８】
健康な被験者を用いた制御される検査中に呼吸相の認識及び呼吸の開始の検出に関して、拘束されていない状況において患者を連続して監視する性能結果が入手可能である。呼吸の開始の検出における誤りは、推定される開始と、対応する実際の呼吸の開始との間における差の平均及び標準偏差として通常は報告される。胸音及び気管の音の両方を使用する完全に自動化されたシステムにとって、呼吸相の認識に対し９３％（±７％）の精度が報告されている一方、平均の開始の検出の誤りは、１１８±３９ｍｓである。データの１つのチャンネル（胸音データ）だけ及びより複雑な検出アルゴリズムを使用するとき、低流量に対する呼気の開始における推定誤りは、７４±２１．９ｍｓであり、中流量に対しては、８８．３±２９．４ｍｓである。低流量に対する吸気の開始における推定誤りは、９４．１±５６．９ｍｓであり、中流量に対しては、６９．８±１９．９ｍｓである。実施される検査手順及び参照システムは、信号のパターン及び音響特性の両方を変更することも述べなければならない。被験者は、自分の呼吸を定速で保つことを求められる一方、オシロスコープのディスプレイ上で自分の呼吸が監視される。信号の音響特徴は、参考として用いられる口に取り付けられる流量トランスデューサにより変更される。
【００６９】
本明細書に開示されるシステム及び方法は、理想的な音響信号を取得することが焦点ではないという事実にかかわらず、ばらつきのない同程度の性能を示す。呼吸の開始の正確な検出は、流量パラメタを推定するため、心臓−呼吸の連係（すなわち、心拍と呼吸の開始との間における一定時間の関係への傾向）、心臓−換気の結合（すなわち、心拍と吸気の開始との位置合わせ）及び相の同期（すなわち、呼気サイクルの相における心拍の位置合わせ）を調査する必要がある。その上、相の期間の正確な検出は、呼吸タイミングパラメタの変化が心肺疾患により影響される患者の疾患状態の変化と相関しているかを学ぶのに使用される。
【００７０】
呼吸パターン及びパラメタの正確な測定は、例えば呼吸気流計のような肺活量測定により又は圧力トランスデューサに接続される鼻カニューレの組み合わされる使用により達成される。これら直接の測定が正確であったとしても、これらは、自然な呼吸のパターンに影響を及ぼす機構（すなわち密にフィットするフェースマスク）又は口呼吸の検出を逸する機構（すなわち鼻カニューレ）を採用する。
【００７１】
その上、閉塞性肺疾患で苦しんでいる患者を扱うとき、口又は鼻の周りにマスク又は鼻カニューレを利用することは非常に嫌悪である。実際に、これらのシステムは、呼吸困難による不快を増大させ、評価を妨害するかなりの動揺を引き起こす。これらは、連続する、毎日の測定には適していない。
【００７２】
パルスオキシメトリは、連続して血液酸素飽和度を測定する及び患者の心拍を測定する能力により、非常に一般的で有用なモニタである。血液酸素飽和度を測定したとしても、それの応答遅延のせいで直接の呼吸の監視に置き換えることはできない。その上、最も一般的な応用モードにおいて、センサは通常、患者の指の上に置かれ、手の使用を制限する。胸郭インピーダンスプレチスモグラフィは、胸郭インピーダンスの変化を測定するために、ＥＣＧ電極を胸部の上で使用する。呼吸インダクタンスプレチスモグラフィ（ＲＩＰ）は、あまり一般的ではなく、これは、胸部及び腹部に置かれるゴムバンド内に縫い込まれたワイヤーのインダクタンスの変化を見つけることにより測定される。両方の技術は、患者の身体の動きにより損なわれ得る。ＲＩＰ又は圧電胸部ベルトの使用は、呼吸インダクタンスのバンドの安定した位置を保証するのを難しくする、下手な姿勢制御での被験者において挑戦的である。ベルトは、息切れで苦しむ患者には使用を制限する胸部圧迫の感覚ももたらす。
【００７３】
呼吸音の解析は、一部では低コスト、目立たない及び測定値の入手のし易さを理由に、一般的な臨床診療に大いに用いられる方法である。呼吸の音響解析は一般に、聴診器を用いて胸部の聴診と関連付けられる。この技術は通常、連続して監視するのではなく、抜き取り検査(spot check)測定をする及び患者のスクリーニングに使用される。実際に、患者の呼吸を聞くのは、困難であり、練習及びトレーニングを必要とする。
【００７４】
呼吸音は、呼吸パラメタを検出するためにコンピュータアルゴリズムを使用して電子的に解析及びモデル化されている。音響トランスデューサは通例、気管音を取り込むために、患者の首の上に置かれる。一旦音響信号が生成されると、音響信号内にある呼吸相は分離され、呼吸パラメタの推定が計算される。
【００７５】
気管音は、胸音に比べ幾つかの利点を提供する、つまり
気管音は、上気道における様々な音源から、首の表面にあるセンサまでの距離はかなり短く、肺組織の干渉も無いので、あまりフィルタリングされない、
気管音は、別個に分離可能な呼吸相を持つ、
気管音は、流量の変化に非常に敏感である、
気管音は通例、高い信号対ノイズ比を持つ、
利点を提供する。
【００７６】
他方、肺疾患の肺の大部分に影響を及ぼす拡散処理は、胸壁中で上手く聞かれやすい異常な音を生み出す。呼吸タイミングパラメタと一緒に異常な肺音を見つける及び解析することは、疾病の進行を理解するのに極めて適切であると思われる。例えば、呼吸サイクルの喘鳴(wheezing)音により占められる比率は、気道の閉塞の程度に大まかに対応している。異常音のタイミングを認識する、監視する、呼吸期間と関連付けるために、気管に基づくセンサの使用は、最良の選択肢ではない。
【００７７】
その上、胸音を取得することは、心臓に関するパラメタを心拍（ＨＲ）、心拍回復時間（ＨＲＲ）及び心拍変異度（ＨＲＶ）としても監視することにも興味がある場合、有用である。肺疾患は心臓自律神経障害としばしば関連付けられ、心疾患で苦しんでいる被験者は、心拍数及び心臓のリズムの頻出する異常を実証しているので、重要な変数である。特に、健康な人達に比べ、彼らは上昇したＨＲ、低いＨＲＲ及び減少するＨＲＶを持つ。
【００７８】
もう１つの重要な態様は、ある臨床状況の外側で呼吸及び心臓パラメタを連続して監視するためのシステムが目立たないことである。これは、システムが着用者により素早く着用される又は脱がされる、使い易く、小型、軽量であること、及びセンサが十分な忠実度で動作させるための皮膚の下準備を必要としないことを意味する。その上、毎日の生活において及び幅広い時間期間にわたり配置されるために、音響トランスデューサも目に見えることなく、可能であれば毎日の生活の物体（例えばスマートフォン）に組み込まれるべきである。これは恐らく、患者の首に取り付けられる気管センサを使用することの主なマイナス面である。洋服の下に置かれ、胸部に取り付けられるセンサの使用はこのとき、この問題を克服している。
【００７９】
現在の音響的呼吸モニタは、疾患する肺から生じる異なる音の性質を考慮していない。現在の音響的呼吸監視方法の前提は、胸音信号は、吸気とは対照的に呼気中は比較的静かであるという事実であり、故に音の強さは、呼気相を識別するための正確な指数を生成する。閉塞性疾患の存在下において、吸気相及び呼気相は共に息を吐くのに必要とされる余分な努力により生じる同様の騒々しさを持つので、これは常に正しいとは限らない。その上、疾患は、例えば心臓のアーチファクトを取り除くために採用される標準的な技術を用いてフィルタリング除去されない追加の音を生じさせる、これらの音は、呼吸の開始を検出するときに誤りの原因となる。他方、複雑及びその場限りのフィルタリング技術は、適用可能性をできる限り一般的であるように保つために避けられるべきであり、例えばセンサの配置又は干渉源（例えば心音又は嚥下事象）の存在に依存しない。
【００８０】
さらに適切なアルゴリズム及び技術は依然として、自動化方式で呼吸及び心臓パラメタを連続して監視するために胸音を利用する必要がある。特に、さらに適切な技術は依然として、低い信号対ノイズ比、異なる呼吸音の強度、相の期間、可変呼吸パターン、非生物学的な音による干渉（電磁干渉、運動アーチファクト、環境ノイズ等）及び生物学的な音による干渉、例えば心拍、異常な肺音、嚥下、咳、会話として問題に取り組むことが必要である。
【００８１】
その上、実世界の応用において、呼吸モニタを利用するために、患者に着用される及びスマートフォンのような普通に毎日使用される取得システムと互換性があるようにするために、軽量でなければならない。例えば、プロ用の聴診器のカップのかさばり及び不便さは、実世界の応用において理想的ではない。その上、目に見える及び認識可能である医療システムの使用は、患者の毎日の生活において、患者によってあまり容認されそうにない。本発明はこれらの問題を克服している。
【００８２】
本発明は例えば、低リソースの解析システムに接続される固有であり、低コストであり、ポータブルな、目に見えない平坦な音響センサを使用することにより、間接的に呼吸及び心臓変数を監視することの実行可能性を考察している。本発明は、被験者の胸部の音声信号から抽出される特徴の時系列での分解技術を用いることを理解することに関する。専用のソフトウェアツールは、例えば、呼吸速度、吸気及び呼気マーカー並びに心臓に関連する変数のような多数の生理学的変数の推定を計算する。咳及び無呼吸の検出、副雑音の認識、行われる活動及び監視される被験者の状態に関する情報も得られる。
【００８３】
図１は、監視システム１００の実施例を概略的及び例示的に示し、このシステム１００は、被験者の少なくとも１つの生理学的変数を示す音響信号を供給する音響信号供給ユニット１１０、検出信号を少なくとも１つの検出信号成分に分解するように構成される検出信号分解ユニット１２０であり、前記検出信号は前記音響信号に基づいている、ユニット１２０、並びに少なくとも１つの再構成される生理学的信号から前記少なくとも１つの生理学的変数を得るように構成される少なくとも１つの生理学的変数供給ユニット１３０であり、前記再構成される生理学的信号は、少なくとも１つの検出信号成分に基づいている、ユニット１３０を有する。音響信号供給ユニット１１０は、被験者１４０の胸部に置かれるセンサ１５０から被験者の少なくとも１つの生理学的変数を示す音響信号を受信する。その程度まで、センサ１５０は、音響信号供給ユニット１１０に含まれてもよい。もちろん、センサ１５０は単に、有線又はワイヤレス接続を介して音響信号供給ユニット１１０に音響信号を送信するのでもよい。
【００８４】
以下により詳細に説明されるように、検出信号分解ユニット１２０は、データ駆動型アルゴリズムを用いて前記検出信号を分解するように構成される。特に、検出信号分解ユニット１２０は、前記検出信号の分解がデータ駆動され、その意味では事前に固定されないように前記検出信号を分解するように構成される。この点で、以下にさらに詳細に説明されるように、検出信号分解ユニット１２０は、特異スペクトル解析及び/又は経験的モード分解の少なくとも一方を行うように構成される。検出信号分解ユニット１２０は、前記検出信号を１つ以上の再構成される生理学的信号（例えば再構成される呼吸流量信号、再構成される呼吸信号、再構成される心臓信号及び追加の事前に知らない再構成される信号）を得るのに適した１つ以上の成分に分解するように構成される。
【００８５】
少なくとも１つの再構成される生理学的又はノイズ信号は、複数の検出信号成分に対応し、これら複数の検出信号成分における検出信号成分の数は、事前に固定されない。生理学的変数供給ユニット１３０は、少なくとも１つの再構成される生理学的信号から前記少なくとも１つの生理学的変数を得るように構成される。監視システム１００は、少なくとも１時間、１０時間及び/又は１日の時間期間にわたり被験者を監視するように構成される。
【００８６】
音響信号供給ユニット１１０は、前記音響信号を取得するように構成される、目立たずに置かれるセンサを有する。特に、音響信号供給ユニット１１０は、被験者の胸部上に置かれるセンサを有する。その代わりに及び/又はそれに加えて、音響信号供給ユニット１１０は、着用可能なトランスデューサ及びマイクを有してもよい。
【００８７】
しかしながら、音響信号供給ユニット１１０は、（例えば上に提案したようなマイクを用いて）音響信号自身を取得していないことも予測される。この点で、音響信号供給ユニット１１０は、前記音響信号を受信するように構成される入力ユニットを有してもよい。
【００８８】
図２は、監視システム１００の実施例を概略的及び例示的に示し、ここで監視システム１００はさらに、前記少なくとも１つの検出信号成分を少なくとも１つの再構成される生理学的又はノイズ信号に割り当てるように構成される任意の較正ユニット２４０を有する。前記少なくとも１つの検出信号成分を少なくとも１つの再構成される生理学的信号に割り当てることは、較正信号又は較正信号の特徴と、１つの前記検出信号成分又は前記１つの検出信号成分の特徴との相関性又は類似性に基づいて行われるマッピングと理解されなければならず、ここで特徴は例えば、信号強度及び周波数とすることができる。もう１つのマッピング構成方法は、結果生じる再構成される生理学的信号又は前記結果生じる生理学的信号の特徴が較正信号又は較正信号の特徴に対し最大の類似性又は相関性を持つように多様なマッピングから検索する。
【００８９】
図３は、監視システム１００の実施例を概略的及び例示的に示し、ここで監視システム１００はさらに、前記検出信号を供給するように構成される任意の特徴抽出ユニット３５０を有する。監視システム１００は、較正ユニット２４０及び特徴抽出ユニット３５０の両方を有してもよい。
【００９０】
特徴抽出ユニット３５０は、離散フーリエ変換を行うように構成されてもよい。特徴抽出ユニット３５０はさらに、複数の周波数ビンの絶対値を平均するように構成されてもよく、前記複数の周波数ビンは、前記離散フーリエ変換を行うことにより得られる。特徴抽出ユニット３５０は、その代わりに及び/又はそれに加えて、複数の周波数ビンの二乗値を平均するように構成されてもよく、ここで前記複数の周波数ビンは、前記離散フーリエ変換を行うことにより得られる。
【００９１】
図４は、監視システム１００の実施例を概略的及び例示的に示し、ここで監視システム１００はさらに、前記音響信号を受信するように構成される任意の前処理ユニット４６０を有する。監視システム１００は、較正ユニット２４０、特徴抽出ユニット３５０及び前処理ユニット４６０の全て若しくはほんの幾つかを有してもよい。
【００９２】
前処理ユニット４６０は、前記音響信号にダウンサンプリングステップを行うように構成されてもよい。前処理ユニット４６０は、前記ダウンサンプリングステップから得られる信号にハイパスフィルタを適用するように構成されるハイパスフィルタユニットを有してもよい。
【００９３】
図５は、監視システム１００の実施例を概略的及び例示的に示し、ここで監視システム１００はさらに、前記音響信号及び前記少なくとも１つの再構成される生理学的若しくはノイズ信号の少なくとも１つを表示するように構成される任意の表示ユニット５７０を有する。監視システム１００は、較正ユニット２４０、特徴抽出ユニット３５０、前処理ユニット４６０及び表示ユニット５７０の全て若しくはほんの幾つかを有してもよい。
【００９４】
図６は、監視システム１００の実施例を概略的及び例示的に示し、ここで監視システム１００はさらに、前記音響信号及び前記少なくとも１つの信号成分の少なくとも１つを記憶するように構成される任意の記憶装置ユニット６８０を有する。監視システム１００は、較正ユニット２４０、特徴抽出ユニット３５０、前処理ユニット４６０、表示ユニット５７０及び記憶装置ユニット６８０の全て若しくはほんの幾つかを有してもよい。
【００９５】
図７は、監視システム１００の実施例を概略的及び例示的に示し、ここで監視システム１００はさらに、前記少なくとも１つの再構成される生理学的又はノイズ信号を供給するように構成される任意の再構成される生理学的又はノイズ信号供給ユニット７９０を有する。監視システム１００は、較正ユニット２４０、特徴抽出ユニット３５０、前処理ユニット４６０、表示ユニット５７０、記憶装置ユニット６８０及び再構成される生理学的又はノイズ信号供給ユニット７９０の全て若しくはほんの幾つかを有してもよい。再構成される生理学的信号供給ユニット７９０は出力ユニットを有してもよい。
【００９６】
図８は、監視方法８００の実施例の概略的及び例示的に示す。ステップ８１０において、被験者の少なくとも１つの生理学的変数を示す音響信号が供給される。ステップ８２０において、検出信号が少なくとも１つの検出信号成分に分解され、前記検出信号は、前記音響信号に基づいている。ステップ８３０において、前記少なくとも１つの生理学的変数が少なくとも１つの再構成される生理学的信号から得られ、前記再構成される生理学的信号は、前記少なくとも１つの検出信号成分に基づいている。
【００９７】
前記音響信号は、着用可能なトランスデューサを用いて被験者の胸部において取得される。例として、取り込みシステムは、シングルヘッドの低コスト聴診器のアルミニウムのチェストピース(chest piece)に置かれる小さな（２．５９×２．５９ｍｍ）円筒形状のマイクを含む。このマイクは、ＲＦＩ抑制を備えてもよい。軽量及び平坦な聴診器のチェストピースは、連続して監視するために胸部の左上側に医療用両面テープにより取り付けられてもよい。抜き取り検査測定の場合、チェストピースは、必要とされる時間、所定の位置に保持されてもよい。
【００９８】
抽出される音響信号は、
【数１】
0006721591.tif 000002
とモデル化され、ここでａ（ｔ）は、胸壁にある信号記録装置であり、ｌ（ｔ）は、肺音に関する成分であり、ｈ（ｔ）は、心音に関する成分であり、
【数２】
0006721591.tif 000003
は、生物学的干渉（喘鳴、パチパチ音(cracke)、嚥下音等）及び非生物学的干渉（６０Ｈｚ、環境ノイズ等）に関するノイズ成分であり、ｔは時間を示す。パラメタｐは、必ずしも知る必要はないことを述べておく。
【００９９】
図９は、監視装置９００の実施例を概略的及び例示的に示す。音響信号は、患者の胸部に取り付けられる１つ以上のセンサ９０５により取得され、次いで、例えば標準的な音響コネクタ９１５を介して、ダウンサンプリング及び上述したように処理される監視システム１００に送られる。監視システム１００は、元の音響信号から特徴を計算し、分解技術を用いて、元の音響信号に基づいて前記検出信号の異なる検出信号成分を示す多数の時系列を抽出する。これら異なる検出信号成分は、再構成される生理学的信号を作るために組み合わされ、これら信号は、記憶装置６８０に記憶される及び/又は監視装置９００のスクリーン５７０上に表示される生理学的変数（例えば呼吸及び心臓パラメタ）を抽出するのに使用される。
【０１００】
図１０は、監視システム１００の実施例を有する監視装置１０００の実施例を概略的及び例示的に示す。音響信号ａ（ｔ）は、被験者の胸部に置かれる音響センサ１００５により取得され、入力ポート（図示せず）を用いて監視システム１００に供給され、この実施例において、これは、上述した音響信号供給ユニット４６０の例を考慮している。音響信号ａ（ｔ）は、他のステップの計算上の複雑さを減らすために、最初に前処理ユニット４６０により前処理される。一例として、４４ｋＨｚで取得された音響信号は、ダウンサンプリングユニット４６１により４ｋＨｚまでダウンサンプリングされる。ハイパスフィルタユニット４６２は、例えば５０Ｈｚより低い周波数を持つ低い周波数信号を減衰させる。結果生じる信号は、ｄ（ｔ）と示される。
【０１０１】
呼吸信号の時間的発達を観察するとき、開始の発生は通常、信号の振幅の増大により取得されることが容易に分かる。胸音信号は、付加的（肺、心音及び干渉が互いに隠すのではなく互いに重畳する）及び振動的の両方である。故に、元の信号を単に時間領域で微分することにより変化を探すことは不可能である。元の信号の局所的な構造を簡略化した形式で示している多数の中間信号又は特徴ｆｉ（ｔ）は、さらなる処理のために計算される必要がある。前記さらなる処理の結果は、検出信号ｆ（ｔ）である。この実施例において、特徴抽出ユニットは、前記音声信号のＤＦＴとしてｆｉ（ｔ）を供給するが、それは、もう１つの計算モジュールによるＤＦＴ演算により置き換えることにより、如何なる検出信号とも置き換えられることができる。例えば、メル周波数ケプストラム係数(Mel Frequency Cepstral Coefficients)のような他のスペクトル表現も同様に使用されてよい。
【０１０２】
特徴ベクトルｆｉ（ｔ）は、時間の関数であるが、一般に、ダウンサンプリングされた音響信号のサンプリングレートよりもかなり低いサンプリングレートを持つ。例えば、デジタル化された及びダウンサンプリングされた音声信号ｄ（ｔ）の離散フーリエ変換は、連続するウィンドウ間で５０％の重複を持つ２５ｍｓのハミングウィンドウにおいてGoertzelアルゴリズムを用いて計算される。ＤＦＴは、１００から８００Ｈｚの周波数範囲及び５Ｈｚのビン分解能を指定して計算される。指定された周波数は、信号の分解能に対応した最も近いＤＦＴビンに丸められる。１００から８００Ｈｚの範囲にある１４１個の周波数ビンに対応する合計１４１個の個別の項は次いで、各ウィンドウに対し計算され、７９Ｈｚの結果生じるサンプリングレートを持つ特徴ベクトルｆｉ（ｔ）を作るために平均され、これが呼吸及び心臓信号を表すのに十分である。胸部の音声信号から抽出された特徴の時系列において、元の音響信号ａ（ｔ）の成分に関する全ての関連情報は依然として保持されている、この場合、特徴ベクトルは、１つの成分、すなわちサンプリングされる瞬間毎の１つの値に減らされ、故に指数ｉは、残りの部分で省略される。
【０１０３】
特徴ベクトルｆ（ｔ）は次いで、それを多数の付加的な時系列に分解する検出信号分解ユニット１２０により処理され、これら時系列の各々は、関心のある信号（呼吸及び心臓信号）の部分であると又は干渉の部分であると容易に特定されることができる。検出信号分解ユニット１２０は、任意の他のセンサ１０１０から情報を受信し、それを処理することを述べておく。任意の他のセンサ１０１０は、体位若しくは行われる活動を検出することが可能である加速度計、スマートフォンの内部センサ又はスマートフォン自体全てを含んでもよい。検出信号分解ユニット１２０は、任意の先験的知識ユニット１０２０から情報を受信し、それを処理することもさらに述べておく。例えば、先験的知識ユニット１０２０は、これらの検出信号成分を見つけるために、較正手続き中に取得される情報を提供し、これら成分は、呼吸信号及び/又は心臓信号を再構成するのに有用である。先験的知識ユニット１０２０はさらに、例えば被験者が休んでいる場合、呼吸は、呼気と吸気との間において休止相も示すべきであるような境界情報も提供する。検出信号成分を夫々の再構成された生理学的信号に割り当てることは、任意の較正ユニット２４０により行われてもよい。
【０１０４】
この実施例に用いられる１つの可能な分解技術は、それの一般性及び自動手続きでの使い易さにより、特異スペクトル解析（ＳＳＡ）である。実際に、ＳＳＡは、ほんの１つのパラメタ、つまり成分を計算するためのウィンドウ長Ｌの選択を必要とする。他の分解技術、例えば経験的モード分解（ＥＭＤ）が使用されてもよい。
【０１０５】
分解される信号は、さらなる解析のための有意の信号、つまり再構成される生理学的及びノイズ信号を再構成するためにグループ化され、幾つかの分解される信号成分が全て処分されてもよい。特に、再構成される生理学的信号ｓ１（ｔ）は、最大の吸気（呼気）流点に対応する正（負）のピークを持つ流量の推定を示す。呼吸マーカーに関する情報は、零交差において取り込まれる。
【０１０６】
信号の符号が正から負に変わる場合に起こる零交差は、呼気相の開始に対応し、他方、符号が負から正に変わる場合の零交差は、吸気の開始に対応している。再構成される生理学的信号ｓ２（ｔ）、ｓ３（ｔ）、ｓ４（ｔ）及びｓ６（ｔ）は、呼吸の開始をマークする最小値及び最大流量点をマークする最大値を持つ呼吸信号を示す。
【０１０７】
再構成される生理学的信号ｓ５（ｔ）は、心拍音に一致して最大が置かれる心臓信号に対応する。結果生じる信号の１つ以上は、生理学的変数供給ユニット１３０の専用の推定ユニット１３０ａ，・・・，１３０ｆに入力される。専用の推定ユニット１３０ａ，・・・，１３０ｆは、呼吸及び心臓活動に関する多数の生理学的パラメタを出力する。
【０１０８】
これらユニットは概念上、分離されているが、これらユニットが単一ユニットと認識されてもよい。ユニット１３０ａ，・・・，１３０ｆは、ブロックの幾つかは、連続監視モードで動作しているが、他のブロックは、特定の回数だけ実施される、例えばユーザ又はもう１つのトリガにより引き起こされるように構成されてもよい。
【０１０９】
推定ユニットの例は、瞬時的な呼吸速度を計算する呼吸速度（ＲＲ）ユニット１３０ａ、及び例えば吸気及び呼気の開始のための時間マーカーを計算する呼吸マーカーユニット１３０ｂである。心拍（ＨＲ）ユニット１３０ｃは、心拍及び/又は拍動間隔若しくは心拍変動性のような比較可能な若しくは得られる測定値を決定するために、再構成される生理学的信号ｓ５（ｔ）を主に使用する。咳検出ユニット１３０ｄは、咳の発生を検出するために、１つ以上の分解された信号部分をピックアップする。それは例えば咳のタイムスタンプ又は咳の回数を出力する。異常音ユニット１３０ｅは、異常な音が存在しているかを検出する。もし異常な音が存在している場合、発生を知らせる時間マーカーが生成され、これらの発生の周波数が計算され、医師による後の検査のために音の断片が記憶される。フロー推定ユニット１３０ｆは、呼吸行動に関する信号を使用することにより流速を推定する。元の音声信号及び検出関数の積分が使用されてもよい。
【０１１０】
図１１は、再構成される生理学的信号ｓ１（ｔ），ｓ２（ｔ），ｓ３（ｔ）及びｓ４（ｔ）を音響信号１１１０及び基準信号１１５０と一緒に概略的及び例示的に示す。示される例において、胸部の膨張を測定し、それにより吸気相と呼気相とを識別する基準信号１１５０が胸部バンドから得られる。示される例において、吸気相の始まりは、基準信号の最小１１５１、１１５３により示されるのに対し、吸気相の終わり（及び呼気相の始まり）は、基準信号の最大１１５２により示される。マーカー及び再構成される信号の波形から、関心のある変数、例えば呼吸速度、相の期間及び流量が推定される。特に、再構成される生理学的信号ｓ１（ｔ）における最大（最小）は、最大の吸気（呼気）流量のピークに対応している。再構成される生理学的信号ｓ２（ｔ），ｓ３（ｔ）及びｓ４（ｔ）における最小は、呼吸の開始、最大−最大流量のピークに対応している。前記再構成される生理学的信号ｓ１（ｔ），ｓ２（ｔ），ｓ３（ｔ）及びｓ４（ｔ）から、吸気相及び呼気相の夫々の開始並びに終了を得るために次々に使用されるマーカー１１００ａ，・・・，１１００ｅが決定される。示される例において、マーカー１１００ａ，・・・，１１００ｅは、再構成される生理学的信号ｓ２（ｔ），ｓ３（ｔ）及びｓ４（ｔ）の夫々最大及び最小に対応している。夫々のマーカーの場所における信号成分の振幅から、（大きい振幅に対応している）吸気相の開始又は（小さな振幅に対応している）呼気相の開始を示しているかを決定する。すなわち、音響信号１１１０からマーカー１１００ａを計算することにより、吸気相の開始が得られる。マーカー１１００ｂは、吸気流量の極大とラベルが付けられる。次いで、音響信号１１１０からマーカー１１００ｃを計算することにより、呼気相の開始が得られる。マーカー１１００ｄは、呼気流量の極大とラベルが付けられる。次いで、音響信号１１１０からマーカー１１００ｅを計算することにより、もう１つの吸気相の開始が得られる。
【０１１１】
図１２は、前記再構成される生理学的信号ｓ５（ｔ）を音響信号１１１０及び基準信号１２３０と一緒に概略的及び例示的に示す。示される例において、基準信号１２３０は、ＥＣＧを測定することにより得られる。示される例において、再構成される生理学的信号ｓ５（ｔ）の極大は、そこから心拍を推定することが可能である心音を示す。
【０１１２】
図１３は、再構成される検出関数１３４０を音響信号１１１０と一緒に概略的及び例示的に示す。約６１．３秒辺りのピークは、図１１における最大の吸気流量のピーク１１００ｂ（吸気相中で最も騒々しい瞬間）にも対応する。約６１．５及び６４．５秒辺りの検出関数の第２及び第３のピークは、半月弁を閉じたことを示すＳ２の心音に対応し、Ｔ波に一致してＥＣＧで見ることができる。
【０１１３】
図１４は、監視システム１４００の他の実施例を概略的及び例示的に示す。音声信号は、音響信号供給ユニット１４１０から出力され、特徴抽出ユニット１４５０に供給される。特徴抽出ユニット１４５０は、検出信号を抽出し、それを分解ユニット１４２０に供給する。分解ユニット１４２０は、例えばＳＳＡアルゴリズムを行う。分解ユニット１４２０は、検出信号成分を較正ユニット１４４０に供給する。較正ユニット１４４０は、再構成される生理学的及びノイズ信号を生理学的供給ユニット１４３０ａ，１４３０ｂ，・・・に供給する。生理学的供給ユニット１４３０ａ，１４３０ｂ，・・・は次いで、所望する生理学的変数を供給する。
【０１１４】
本発明の例示的応用は、如何なる胸部に基づくシステムにおいて、不健康な被験者における呼吸及び心臓パラメタの推定を計算することを意図し、検査中に音響信号に見つけられる異常を上手く処理する必要がある。本発明は同様に健康な被験者と共に使用されてよいと考える。提案されるシステム及び方法を用いて、専用及び複雑なフィルターバンクの使用の一般的な代替手段が表される。この提案されるシステム及び方法は、パラメタの最低限の設定を必要とし、取得した信号に存在する干渉の正確な数又は性質を知ることなく使用される。このシステムの長所は、その携帯性であり、最小限の妨害である。
【０１１５】
本発明の他の例示的応用は、患者の生命兆候を家で監視すること、患者の生命兆候を病院で監視すること、乳児及び子供の間で肺炎の診断を支援するためのロバスト及び入手可能な自動化される呼吸速度モニタを含む連続する患者の監視にある。
【０１１６】
本発明の他の例示的応用は、生命兆候カメラの応用、呼吸困難スコアの計算及び呼吸技術指導システムの延長線上にあるものを含む抜き取り検査での患者の監視にある。呼吸速度及びＴＩ／ＴＥ比の傾向は、幾つかの応用において、呼吸方法を指導することに関しては有益でもある。呼吸パラメタ（特に呼気時間）に直に重点を置くことは、吸気時間に対して伸びた呼気時間は、空気の取り込みを減少させ、閉塞性の換気疾患を持つ人々の動的肺過膨張を減らし、呼吸困難の軽減を提供するので、ＶＴを増大させる又はＲＲを遅くするために、普通に教える命令に比べより効果的である。
【０１１７】
本発明の他の例示的応用は、トランスデューサを接続し、専用のスマートフォンのアプリケーションをダウンロートすることを含む介護人／看護師の決定支援システムの状況にあるので、如何なるスマートフォンも低コストの電子聴診器となることができる。これは、静止した患者の最初の自動的なスクリーニングに又は看護師の意思決定を支援する（息の副雑音の表示及び分類、血圧検出システム）のに使用される。
【０１１８】
本発明の他の例示的応用は、自動的な症状の日誌（例えば咳事象、いびき事象、ＨＲ、ＲＲ等の数）を書くセルフケアの処理支援システムの状況にある。季節性の咳及び熱のようなあまり重要ではない疾患に対し、人々（特に若い人々）はしばしば、症状が数日内で治まると考えて、医師への電話を遠慮する。この行動は大部分が病院に行く時間が無いために引き起こされる。本発明は、
（１）スマートフォンに接続される聴診器を用いて、患者に（又は患者の代わりに他の人に）（胸部の異なる位置からの）呼吸音を記録することを求める；
（２）症状の形式（温度、徴候等）をまとめることを求める；
（３）取得したデータをｅメールを介して医師に送信する；
システムを開発するのに使用される。
【０１１９】
開示される実施例に対する他の変形例は、図面、明細書及び付随する特許請求の範囲の検討により、請求する本発明を実施する当業者により理解され、もたらされることができる。
【０１２０】
請求項において、"有する"と言う言葉は、それ以外の要素又はステップを排除するものではなく、複数あることを述べていなくても、それらが複数あることを排除しない。単一のユニット又は装置が請求項に挙げられる幾つかのアイテムの機能を果たしてもよい。ある方法が互いに異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの方法の組み合わせが有利に使用されることができないことを示しているのではない。
【０１２１】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される適切な媒体、例えば光学記憶媒体又はソリッドステート媒体に記憶／配布されてもよいが、他の形式、例えばインターネット又は他の有線若しくはワイヤレスの電話通信システムを介して配布されてもよい。"コンピュータプログラム"という言葉は、埋め込まれたソフトウェアにも言及される。
【０１２２】
括弧内にある如何なる参照符号もその範囲を限定すると考えるべきではない。
【０１２３】
本発明は、呼吸及び心臓変数を間接的に監視することが可能であるシステム及び方法に関する。胸部の音声信号から抽出された特徴の時系列に関する分解技術が提案される。この提案されるシステムは、着用可能なトランスデューサを用いて被験者の胸部において音響信号を取得してもよい。提案されるシステムは、多数の生理学的変数、例えば呼吸速度、吸気及び呼気マーカー並びに心臓に関する変数を推定してもよい。咳及び無呼吸の検出、副雑音の認識、行われる活動、並びに監視される被験者の状態に関する情報も同様に得られる。
【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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【図１３】
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【図１４】
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