(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
振動モデルのモデルパラメータを設定することと、
心音を検出しそれにより心音データを得ることと、
得られた心音データに対して、設定されたモデルパラメータの下で特徴値波形データを生成することと、
閾値（ＴＨＶ）に対して、前記特徴値波形データのピークの時間幅及び時間間隔を示す評価指数を求めることと、
該評価指数からファジーメンバー関数（ｗｉ，ｊ）を用いて規定されるデータ集合の中心（ｖｉ）を求めることと、
評価指数及びデータ集合の中心から評価指数の分散の状況を表す評価関数Ｊｍ（Ｗ，Ｖ）を求めることと、
反復計算により該評価関数が最小となるようにデータ集合の中心を決定することと、
所定範囲のＴＨＶに対する最小評価関数値（Ｊｍ）の依存性を求め、その範囲でＪｍが最小となるＴＨＶを選定することと、
選定されたＴＨＶに対して求められた評価指数及びデータ集合の中心の分布状態を表示することと、
の各ステップからなる異常心音検出のための心音解析を行うことを特徴とする聴診心音信号の処理方法。
【請求項２】
前記評価指数がＴＨＶに対する特徴値波形データにおけるＩ音及びＩＩ音の時間幅（Ｔ１、Ｔ２）と時間間隔（Ｔ１１、Ｔ１２）であり、Ｗ＝｛ｗｉ，ｊ｝、Ｖ＝｛ｖｉ｝とし、ｄｉ，ｊ＝‖ｖｉ−ｚｋ，ｊ‖がデータ集合の中心とデータ位置との間のユークリッド距離であるとして、前記評価関数が
【数７】
0004848524.tif 000013
で表されることを特徴とする請求項１に記載の聴診心音信号の処理方法。
【請求項３】
振動モデルのモデルパラメータを設定する手段と、
心音を検出しそれにより心音データを得るための心音検出手段と、
得られた心音データに対して、設定されたモデルパラメータの下で特徴値波形データを生成する手段と、
閾値（ＴＨＶ）に対して、前記特徴値波形データのピークの時間幅及び時間間隔を示す評価指数を求める手段と、
前記評価指数からファジーメンバー関数（ｗｉ，ｊ）を用いて規定されるデータ集合の中心（ｖｉ）を求める手段と、
前記評価指数及びデータ集合の中心から評価指数の分散の状況を表す評価関数Ｊｍ（Ｗ，Ｖ）を求める手段と、
該評価関数が最小になるように反復計算によりデータ集合の中心を決定する手段と、
前記評価関数が最小となる最小評価関数値Ｊｍを求める手段と、
所定範囲のＴＨＶに対するＪｍの依存性を求め、その範囲で（Ｊｍ）が最小となるＴＨＶを選定する手段と、
前記選定されたＴＨＶに対して求められた評価指数及びデータ集合の中心の分布状態を表示する手段と、
からなる異常心音検出のための心音信号解析を行う心音解析処理部を備えることを特徴とする聴診装置。
【請求項４】
前記評価指数がＴＨＶに対する特徴値波形データにおけるＩ音及びＩＩ音の時間幅（Ｔ１、Ｔ２）と時間間隔（Ｔ１１、Ｔ１２）であり、Ｗ＝｛ｗｉ，ｊ｝、Ｖ＝｛ｖｉ｝とし、ｄｉ，ｊ＝‖ｖｉ−ｚｋ，ｊ‖がデータ集合の中心とデータ位置との間のユークリッド距離であるとして、前記評価関数が
【数７】
0004848524.tif 000014
で表されることを特徴とする請求項３に記載の聴診装置。
【請求項５】
振動モデルのモデルパラメータを設定して振動モデルを形成することと、
心音を検出して心音信号を得ることと、
得られた心音信号を前記振動モデルに与えて出力された特徴値波形データを得ることと、
前記心音信号またはそれから高周波成分のノイズを除去したものを心音データとして、前記心音データと前記特徴値波形データとの相互相関をとって位相遅れを算出し、前記心音データと前記特徴値波形データとの間に実質的に位相差がないように該位相遅れの分だけ前記特徴値波形データの位相をずらすことと、
前記心音データと前記位相遅れの分だけ位相をずらした特徴値波形データとの積として出力心音データを得ることと、
の各ステップからなる聴診における音質向上のための心音信号処理を行うことを特徴とする聴診心音信号の処理方法。
【請求項６】
前記心音信号を前記振動モデルに与える前に前記心音信号を正規化することを特徴とする請求項５に記載の聴診心音信号の処理方法。
【請求項７】
心音検出手段により検出された心音信号またはそれから高周波成分のノイズをフィルタ手段により除去したものを心音データとして入力することにより該心音データに対応する特徴値波形データを出力する振動モデルと、
該振動モデルにより出力された特徴値波形データと前記心音データとの相互相関をとって前記心音データに対する特徴値波形データの位相遅れを算出する位相遅れ算出部と、
前記心音データと前記特徴値波形データとの間に実質的に位相差がないように前記位相遅れの分だけ位相をずらした特徴値波形データと前記心音データとの積をとる乗算変換部と、
からなる異常心音検出のための心音信号処理を行う心音信号処理部を備えることを特徴とする聴診装置。
【請求項８】
前記振動モデルに入力する前に心音信号を正規化するための正規化手段をさらに有することを特徴とする請求項７に記載の聴診装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、聴診心音信号の処理方法及び聴診装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本国内で心臓病による死亡率は高く、１９８５年には脳卒中を抜いて第２位になっている。心臓病のうちでは心不全や虚血性心疾患といわれる心筋梗塞が多く、そのほか原因不明の急性死が３割を占めている。心血管障害のような生活習慣病は病状の変化が緩やかであるため、長期間にわたり定量的な経過観察をしなければ的確に診断されず、発見されないケースが多いと言われている。
【０００３】
近年、家庭や会社で健康管理・診断を行うシステムの開発が進められており、体重計、体温計、血圧計などとともに聴診器が心音や呼吸音などを聴診するものとして普及してはいるが、それほど聴診器が活用されているとは言えない。その理由として、聴診音の診断が熟練を必要とし、困難であることがあげられる。聴診器を当てる部位は聴診に大きく影響するものであり、熟練した医師は聴診器を当てる部位を変えながら心音が最もよく聞こえる部位で心音が正常か異常かの判別を行う。このように熟練を要する聴診技術は、熟練度の低い一般的ユーザにとって修得し難いものである。
【０００４】
単純な聴診器は検出された心音をイヤフォンで聴取し、心音の正常・異常を判別するものであるが、心音のより精密な検査を行うための聴診装置としては、プローブで心音を検出し、検出された心音信号を心音データとして収録する。検出された心音あるいはさらに収録された心音はイヤフォンで聴取され、また収録された心音データは解析処理を行って、心音の正常・異常の判別に利用される。また、収録された心音信号は、回線を介して伝送し、遠隔位置にいる専門医が心音の検査を行うような形でも利用される。
【０００５】
収録された心音を聴取する上で、また心音信号について精度よく解析処理を行う上で、心音の収録音量レベルを適切に設定することが重要である。再生音質の面からは収録音量レベルを高くする方が有利ではあるが、そのように収録された心音信号でも、専門医が聴診する場合に音声信号にノイズが含まれて聞き取りづらいことが多い。一般的なノイズ削除ないし低減の手段を講じても、医師が通常聞き慣れた音と異なったり、有用な情報が削除されることがある。
【０００６】
また、収録された心音信号を聴取することのほかに、心音データについての心音解析を行い、心疾患診断の補助とするというコンピュータ支援による手法が用いられる。このような心音解析を用いた心疾患診断システムとして、専門家向けの専用システムは大規模のものになり、一般的ユーザには利用し難いものである。また、一般的ユーザ向けのより簡易で小規模のものでは、心音の異常を的確に判別し難いものとなっていた。
聴診器ないし聴診装置に関して、次のような特許文献に開示されている。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００５−５２５２１号公報
【特許文献２】
特表平１０−５０４７４８号公報
【特許文献３】
特開昭６１−２９０９３６号
【特許文献４】
特開平５−３０９０７５号
【０００８】
特許文献１には、マイクにより取得した音を電気信号に変換し、この電気信号のうち心音に対応する周波数範囲の信号と呼吸音に対応する周波数範囲の信号とを選択的に増強し、他の周波数範囲の信号を選択的に減衰させるようにイコライザの周波数特性を設定した電子聴診器について記載されている。
この電子聴診器において、心音データの特性はある程度個人差があるため、場合によっては心音として増強されるべきものが減衰されることがあり、ノイズを効果的に減少させられるとは限らない事態も生じ得るものであった。
【０００９】
特許文献２には、プリエンファシス、聴力損失の補償等のためのデジタルフィルタを備え、観測される信号中の反復信号を抑制し雑音を除去するためのパターン認識手段を有する電子聴診器について記載されている。
しかしながら、これらの電子聴診器において、インパルス伝達関数を確率するフィルタ手段、プリエンファシスを行うためパターン認識手段等の要素を備えるために、装置が煩雑になり、心音の個人差によりフィルタ手段、パターン認識手段によって効果的にノイズが減少させられない場合も生じるものである。
【００１０】
特許文献３では、心音検出プローブにより検出された心音波形信号を信号変換装置においてゲイン調整し、ＡＤ変換して汎用パーソナルコンピュータの入力信号とし、汎用パーソナルコンピュータで目的に応じた演算処理を行う心音計について開示されている。特許文献３に示される心音計は、家庭用のような一般的ユーザ向けの心音計として、汎用パーソナルコンピュータを用いた簡易な構成により心音波形の信号を利用し得るようにしたものである。ところで、心音プローブにより検出される心音にはノイズが含まれており、心音変換装置においてどの程度にゲイン調整を行うかによって送出される心音を聴取する際、あるいは心音データを送信、受信して解析処理を行う上での信頼性に大きな影響が与えられるのであるが、特許文献３においては、心音解析を行う上で検出された心音波形信号をどのようにゲイン調整するのがよいかという点について考慮してはおらず、心音解析を的確に行う上では不十分なものであった。
【００１１】
特許文献４において、判定基準を設けることなく正確に心音データを判定するために、心音の振幅を経過時間とともに記憶し、記憶された振幅のうち所定箇所の特徴を描出し、その結果に基づいてニューラルネットワークにより所定の認識を行い、認識の程度を出力し、心音の異常の程度を表示するようにした心音解析装置が開示されている。
この心音解析装置により、心臓検診の一次検診で求められる精密検診の必要性の判断におけるボーダーラインの設定がなされるものではあるが、ニューラルネットワークを用いているため、構成が簡易ではなく、一般ユーザには利用し易いものではなかった。
【００１２】
また、本発明者は、一般的ユーザに用いられる簡易な構成で心音診断が可能なデジタル聴診解析システムの発明について、先行する特許出願（特願２００５−８０７２０号）として出願した。この先行する発明における心音解析の手法は、鼓膜の振動モデルを用いて測定された心音データから振動応答を求め、ピーク値となるＩ音及びＩＩ音の時間幅を解析、評価することによって心音の異常を検出するものである。この心音解析の手法は、振動応答から得られ時間幅を解析、評価することにより、心音の異常性を確認することがなされるが、心音データ、振動応答の形は心音異常の種類、特徴に応じて多様になるため、この解析手法によっては、多様な心音の異常の特性に対して、心音の異常を的確に把握できないことがあった
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
前述のように、従来技術の聴診装置においては、多様な特性をもち得る心音信号について効率的でノイズを有効に除去し音質を向上させて聞き易いものにすること、心音の収録レベルを適切にして収録された心音の聴取、判別を精度よくし、さらに心音信号を遠隔地に伝送して利用に供せられるようにすることにおいて不十分であり、装置が煩雑で、高価なものになるという難点があった。
また、収録された心音信号を解析し、多様な心音の異常特性について、心音の正常・異常を精度よく定量的に判別する上で有効なものではなく、解析処理を用いた心疾患診断システムとして規模が大きくなり、一般的なユーザが利用し難いものであった。
【００１４】
そのため、安価な方法、装置により、心音聴診音の音質を向上させノイズが少なく聞き易い心音聴診音とし、心音信号の収録レベルを適切に設定し、また、心音の正常・異常を精度よく定量的に判別できるように心音信号の解析処理を行うことが望まれていた。また、心音の聴取、心音信号の処理、解析を行う上で検出された心音信号を適切な音量に調節することが望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、前述した課題を解決すべくなしたものであり、本発明による異常心音検出のための心音解析を行う聴診心音信号の処理方法は、振動モデルのモデルパラメータを設定することと、心音を検出しそれにより心音データを得ることと、得られた心音データに対して、設定されたモデルパラメータの下で特徴値波形データを生成することと、閾値（ＴＨＶ）に対して、前記特徴値波形データのピークの時間幅及び時間間隔を示す評価指数を求めることと、該評価指数からファジーメンバー関数（ｗｉ，ｊ）を用いて規定されるデータ集合の中心（ｖｉ）を求めることと、評価指数及びデータ集合の中心から評価指数の分散の状況を表す評価関数Ｊｍ（Ｗ，Ｖ）を求めることと、反復計算により該評価関数が最小となるようにデータ集合の中心を決定することと、所定範囲のＴＨＶに対する最小評価関数値（Ｊｍ）の依存性を求め、その範囲でＪｍが最小となるＴＨＶを選定することと、選定されたＴＨＶに対して求められた評価指数及びデータ集合の中心の分布状態を表示することと、の各ステップからなるものである。
【００１６】
前記評価指数がＴＨＶに対する特徴値波形データにおけるＩ音及びII音の時間幅（Ｔ１、Ｔ２）と時間間隔（Ｔ１１、Ｔ１２）であり、Ｗ＝｛ｗｉ，ｊ｝、Ｖ＝｛ｖｉ｝とし、ｄｉ，ｊ＝‖ｖｉ−ｚｋ，ｊ‖がデータ集合の中心とデータ位置との間のユークリッド距離であるとして、前記評価関数が
【数７】
0004848524.tif 000002
で表されるようにしてもよい。
【００１７】
本発明による聴診装置は、振動モデルのモデルパラメータを設定する手段と、心音を検出しそれにより心音データを得るための心音検出手段と、得られた心音データに対して、設定されたモデルパラメータの下で特徴値波形データを生成する手段と、閾値（ＴＨＶ）に対して、前記特徴値波形データのピークの時間幅及び時間間隔を示す評価指数を求める手段と、前記評価指数からファジーメンバー関数（ｗｉ，ｊ）を用いて規定されるデータ集合の中心（ｖｉ）を求める手段と、前記評価指数及びデータ集合の中心から評価指数の分散の状況を表す評価関数Ｊｍ（Ｗ，Ｖ）を求める手段と、該評価関数が最小になるように反復計算によりデータ集合の中心を決定する手段と、前記評価関数が最小となる最小評価関数値Ｊｍを求める手段と、所定範囲のＴＨＶに対するＪｍの依存性を求め、その範囲で（Ｊｍ）が最小となるＴＨＶを選定する手段と、前記選定されたＴＨＶに対して求められた評価指数及びデータ集合の中心の分布状態を表示する手段と、からなる異常心音検出のための心音信号解析を行う心音解析処理部を備えるものである。
【００１８】
前記評価指数がＴＨＶに対する特徴値波形データにおけるＩ音及びII音の時間幅（Ｔ１、Ｔ２）と時間間隔（Ｔ１１、Ｔ１２）であり、Ｗ＝｛ｗｉ，ｊ｝、Ｖ＝｛ｖｉ｝とし、ｄｉ，ｊ＝‖ｖｉ−ｚｋ，ｊ‖がデータ集合の中心とデータ位置との間のユークリッド距離であるとして、前記評価関数が
［数７］
0004848524.tif 000003
で表されるようにしてもよい。
［００１９］
また、本発明による聴診における音質向上のための心音信号処理を行う聴診心音信号の処理方法は、振動モデルのモデルパラメータを設定して振動モデルを形成することと、心音を検出して心音信号を得ることと、得られた心音信号を前記振動モデルに与えて出力された特徴値波形データを得ることと、前記心音信号またはそれから高周波成分のノイズを除去したものを心音データとして、前記心音データと前記特徴値波形データとの相互相関をとって位相遅れを算出し、前記心音データと前記特徴値波形データとの間に実質的に位相差がないように該位相遅れの分だけ前記特徴値波形データの位相をずらすことと、前記心音データと前記位相遅れの分だけ位相をずらした特徴値波形データとの積として出力心音データを得ることと、の各ステップからなるものである。
［００２０］
前記心音信号を前記振動モデルに与える前に前記心音信号を正規化するようにしてもよい。
本発明による聴診装置は、心音検出手段により検出された心音信号またはそれから高周波成分のノイズをフィルタ手段により除去したものを心音データとして入力することにより該心音データに対応する特徴値波形データを出力する振動モデルと、該振動モデルにより出力された特徴値波形データと前記心音データとの相互相関をとって前記心音データに対する特徴値波形データの位相遅れを算出する位相遅れ算出部と、前記心音データと前記特徴値波形データとの間に実質的に位相差がないように前記位相遅れの分だけ位相をずらした特徴値波形データと前記心音データとの積をとる乗算変換部と、からなる異常心音検出のための心音信号処理を行う心音信号処理部を備えるものとしてもよい。
前記振動モデルに入力する前に心音信号を正規化するための正規化手段をさらに有するようにしてもよい。
［００２１］
［００２２］
発明の効果
［００２３］
本発明によれば、心音データと振動モデルを用いて得られた心音特徴値波形と心音信号とを、実質的に位相差をなくしてから積をとって出力心音データとすることにより、もとの心音データに対して、ピーク部分の心音が強調され、ノイズ部分が弱められることになり、再生した場合に聞き易い音質となり、安価な方法、装置により、効率的で正確に心音聴診音の音質を向上させることができ、心音の正常・異常を正確に判別するのに寄与することができる。
［００２４］
また、本発明によれば、振動モデルを用いて心音データから生成した特徴値波形に対し、評価指数、データ集合の中心を規定し、それにより表される評価関数が最小になるようにデータ集合の中心を決定して評価指数、データ集合の中心についての処理結果を得るものであって、一般的ユーザにおいて利用し易いように簡易な形態をとり、かつ、多様な心音の異常の特性に対して、心音の正常・異常を精度よく、定量的に判別できるものである
［００２５］
発明を実施するための最良の形態
［００２６］
本発明においては、収録された心音信号について、心音の正常・異常を判別できるように心音信号の解析処理を行うという形で用い、さらには収録された心音信号を聴取し、あるいは遠隔地に伝送された心音信号を聴取するという形で用いるような心疾患診断システムでの心音信号の扱いを考えるものである。その際、収録された心音信号の処理において、鼓膜の振動モデルに基づいた特徴値波形を用いた心音信号の処理を行う。そこで、本発明の特徴について、（Ａ）振動モデルによる特徴値波形、（Ｂ）異常心音検出のための心音信号の解析処理、（Ｃ）聴診における音質向上のための心音信号処理、（Ｄ）心音収録音量の自動調整、（Ｅ）聴診装置の形態、という面に分けて説明する。
［００２７］
（Ａ）振動モでルによる特徴値波形
心臓は左心房、左心室、右心房、右心室の４つの部分に分かれており、全体で収縮と弛緩を繰り返して血液を全身に循環させるポンプの役割を担っている。左心房の入口に僧帽弁、左心室の入口に大動脈弁、右心室の入口に三尖弁、右心房の入口に肺動脈弁があり、これらの弁膜が血液の逆流を防止しており、心音はこれらの弁膜が閉じる際に発する音である。
［００２８］
聴診による心音が正常か、異常かを正確に聞き分けるのには専門的な知識、経験を要するが、一般の者でも比較的簡単に聞き分けられるものもある。これは、鼓膜が聴診器からの音波で拍動された際に発生する低次モードの振動を人間の耳で感じ取り易いためと考えられる。この発想から、鼓膜の振動をモデル近似し、聴診器から採取した心音と振動モデルの振動応答との関係から心音信号の処理を行うのが有効であると考えられる。
【００２９】
図１は鼓膜の振動モデルを示す概念図である。図１において、１は鼓膜に相当する等価質量がｍの物体であり、２は一端が鼓膜に相当する物体１に他端が固定部に取り付けられているばねであり、３は一端が鼓膜に相当する物体１に相当する物体に他端が固定部に取り付けられているダンパーである。鼓膜に相当する物体１の等価質量をｍ、ばね２のばね定数をＫｈ、ダンパー３の粘性減衰係数をＣｈ、聴診器からの心音をＳとすると、鼓膜の振動応答ｘは式（１）から算出される。
【数１】
0004848524.tif 000004
式（１）の両辺をｍで割り、さらに心音信号入力値を
【数２】
0004848524.tif 000005
とし、固有振動数をｐ、減衰比係数をξとすると、式（１）は
【数３】
0004848524.tif 000006
となる。このことから固有振動数ｐ及び減衰比係数ξを設定すると、式（２）から鼓膜の振動応答ｘを求めることができ、この固有振動数ｐおよび減衰比係数ξはモデルパラメータとして振動モデルの特徴を示すものである。振動モデルは等価質量ｍ、機械的ダンパーＣｈ、ばね定数Ｋｈからなる機械的振動系の代わりに、インダクタンスＬ、抵抗Ｒ、電気容量Ｃからなる電気的振動系としてもよい。
【００３０】
（Ｂ）異常心音検出のための心音信号の解析処理
図２（ａ）は、（Ａ）で説明した鼓膜の振動モデルに基づいて正常心音から振動応答ｘを求めた結果を示し、図２（ｂ）は鼓膜の振動モデルに基づいて僧帽弁閉鎖不全心音から振動応答を求めた結果を示している。心音データは市販の心音聴診トレーニング教材に収録されたものを使用しており、式（３）のパラメータｐは１０Ｈｚ、ξは０．７０７としたものである。図２（ａ）、（ｂ）において、灰色の波形は心音Ｓの原波形である。実線の波形は振動応答を示すものであり、この振動応答を示す波形を特徴値波形という。図２（ａ）の波形は「ドック、ドック」と聞こえる正常心音を表し、図２（ｂ）は「グー、グー」と聞こえる僧帽弁閉鎖不全心音を表している。図２（ａ）、（ｂ）の波形は正負の振幅をもつ特徴値波形となっているが、正負いずれかの波形部分について解析を行えばよい。
【００３１】
図３（ａ）は特徴値波形の解析を行うに際し、正の振幅の特徴値波形部分を示したものである。一般に正常な心音の波形では、Ｉ音及びＩＩ音と呼ばれるピークが繰り返し現れることが知られている。このＩ音は僧帽弁及び三尖弁の閉鎖によって生じ、ＩＩ音は大動脈弁及び肺動脈弁の閉鎖並びに緊張によって生じるのであり、心音の正常、異常を判断するためには、Ｉ音及びＩＩ音の持続時間（ピークの時間幅）を解析、評価するのが有効であると考えられる。
【００３２】
図３（ａ）において、縦軸は心音の強度、横軸は時間を示し、測定時間における２秒間分を示しており、Ｉ音ピーク４８及びＩＩ音ピーク４９がそれぞれ２本ずつ抽出されている。図３（ａ）において、最大強度の５０％を閾値として、この閾値ラインが特徴値波形と交叉する点から、Ｉ音ピーク４８及びＩＩ音ピーク４９の持続時間（時間幅）を求め、それぞれ評価指数Ｔ１、Ｔ２とする。また、心臓弁の閉鎖不全等によりＩ音とＩＩ音との間に持続的な雑音が現れることを考慮するために、Ｉ音ピーク４８の開始からそれに続くＩＩ音ピーク４９の終了までの持続時間を評価指数Ｔ１２とし、さらに、不整脈や心拍の乱れによりＩ音間の間隔が変化することを考慮するために、ＩＩ音ピーク４８の開始から次のＩ音ピーク４８の開始までの持続時間を評価指数Ｔ１１とする。心音解析には、これらの評価指数Ｔ１、Ｔ２、Ｔ１２、Ｔ１１を適宜組み合わせて用いる。
【００３３】
Ｉ音ピーク４８及びＩＩ音ピーク４９の１組毎に評価指数Ｔ１、Ｔ２、Ｔ１２、Ｔ１１が１組規定され、複数の組についての評価指数をプロットする。図３（ｂ）は横軸をＴ１、Ｔ１１、縦軸をＴ２、Ｔ１２として、（Ｔ１，Ｔ２）、（Ｔ１１，Ｔ１２）が示す点をプロットしたものであり、この図から視覚的に心音の正常、異常が判断される。すなわち、正常な心音では、図３（ｂ）のように評価指数の表す点がそれぞれ点線で囲まれた範囲に集まる傾向にある。このことから、正常値範囲の領域に評価指数の表す点が入る場合に心音が正常であり、この領域に入っていない場合に心音が異常であると判断できる。ただし、心音データには個人差があるので、正常値の範囲は、多数の健常者についてのデータを取得して統計的に決定するのが望ましい。
【００３４】
図３（ｃ）では、横軸を評価指数の種類として、縦軸を測定時間である１０秒間における各評価指数の頻度として、棒グラフで示したものであり、これにより各評価指数の出現頻度を比較できる。例えば、評価指数Ｔ１よりもＴ２の方が明らかに少なければ、ＩＩ音ピーク４９が欠損して観測されない不整脈の可能性があり、また、Ｔ１１が複数の棒で表される場合に、この評価指数の値にばらつきがあることが視覚的に判断される。
【００３５】
先行する特許出願の発明においては、このような評価指数を用いて心音の異常を判断し、必要に応じてモデルパラメータｐ、ξを変更しているが、図２（ａ）、（ｂ）に示される波形は、心音の異常の種類により多様な形になるため、異常の種類、程度によっては、心音の異常が的確に判断し難いこともあり得た。
【００３６】
これについて考えると、先行する特許出願（特願２００５−８０７２０号）の発明においては、評価指数Ｔ１、Ｔ２、Ｔ１１、Ｔ１２を規定する際の閾値（ＴＨＶ）を５０％としており、このＴＨＶについてはそれ以外に考慮していなかった。ところが、さらに検討したところ、心音の異常の判断に際して、その結果が閾値の設定に大きく依存し、ＴＨＶの設定が心音解析に重要な要素になること、閾値の設定は聴診器ハードウェアや録音時の条件、測定対象者の個体差等により大きな影響を受けることがわかった。原理的には、閾値は０〜１００％の範囲で設定可能であるが、実際の状況からすれば、１０〜７０％の範囲が妥当なところである。
【００３７】
図４（ａ）は、ＴＨＶをそれぞれ１５％、３０％、６０％とした場合の心音特徴値波形とＴＨＶとの関係を示し、図４（ｂ）、（ｃ）は、それぞれのＴＨＶについて求めた評価指数（Ｔ１，Ｔ２）、（Ｔ１１，Ｔ１２）の示す点の分布図である。図４（ｂ）、（ｃ）で、ＴＨＶ＝１５％（□で示す）、ＴＨＶ＝６０％（○で示す）の場合には、（Ｔ１，Ｔ２）または（Ｔ１１，Ｔ１２）の分布がかなり広がりを見せているが、ＴＨＶ＝３０％（▲で示す）の場合には集中している。これは、図４（ａ）でみた場合に、ＴＨＶ＝３０％の閾値ラインは全ての心音特徴値波形のピークと交差しているのに対し、ＴＨＶ＝６０％では一部のピーク波形と交差しない部分があり、ＴＨＶ＝１５％では特徴値波形の下側のノイズ部分とも交差する部分があることと関連するものと考えられる。
【００３８】
このように、同じ心音の特徴値波形を解析をするに際しても、ＴＨＶの設定により評価指数の示す点の分布の集中の度合いが異なる。この例では、ＴＨＶ＝１５％、ＴＨＶ＝６０％より、ＴＨＶ＝３０％の方が良好であると言える。しかしながら、この状況は、心音の異常の種類によっては、特徴値波形が多様な形状になるので、心音解析に良好なＴＨＶはそれらの異なる状況に応じて設定するのがよいと考えられる。
【００３９】
図４（ａ）のような特徴値波形に対し、ＴＨＶの設定に応じて図４（ｂ）、（ｃ）のように評価指数の分布が異なるのであるが、心音異常をより良好に判断するためには、同じ特徴値波形については、評価指数の散らばり方が少ないのがよいと考えられる。このことから、本発明においては、データグルーピングの手法として、ファジーＣミーンズ（ＦＣＭ）データクラスタリングの手法を用いる。ＦＣＭは種々提案されているデータクラスタリング法の１つであり、概略次のようなものである。
【００４０】
例えば、データの集合
【数４】
0004848524.tif 000007
がＣ個のグループに群がっているとする。この場合ｉ番目に群がっているグループの中心位置ｖｉを
【数５】
0004848524.tif 000008
と定義する。ここに、ｗｉ，ｊは
【数６】
0004848524.tif 000009
を満足する０と１の間のファジーメンバー関数である。またｍ∈［１，∽）はウェイティング・エクスポネントと言い、一般的にはｍ＝２と設定するのがよい。ｉ番目のクラスター中心位置ｖｉとｊ番目のデータ位置ｚｋ，ｊとの間のユークリッド距離ｄｉ，ｊを
ｄｉ，ｊ＝‖ｖｉ−ｚｋ，ｊ‖                    ・・・・・（６）
と定義する。ＦＣＭクラスタリングのための評価関数が
【数７】
0004848524.tif 000010
と表される。ここで、Ｗ＝｛ｗｉ，ｊ｝、Ｖ＝｛ｖｉ｝である。評価関数Ｊｍ（Ｗ，Ｖ）はデータの散らばり具合を表すものであり、評価関数Ｊｍ（Ｗ，Ｖ）が小さいほど散らばり方が少ないと言える。データの散らばり方を最小にするには、評価関数が反復計算により最小になるように、クラスターの中心位置｛ｖｉ｝を決める。具体的には、まずファジー理論によりメンバー関数マトリックス｛ｗｉ，ｊ｝の初期値を設定し、式（４）によりクラスター中心位置｛ｖｉ｝を計算する。式（６）によりユークリッド距離ｄｉ，ｊを求め、式（７）に代入する。評価関数が最小でなければ、ｗｉ，ｊを、前段階計算で得たユークリッド距離ｄｉ，ｊを用いて次のように再計算する。
【数８】
0004848524.tif 000011
ＦＣＭクラスタリング法はメンバー関数ｗｉ，ｊの初期値に依存するため、初期値の異なるメンバー関数を用いて上記のアルゴリズムを実行するのがよいとされる。
【００４１】
このようなＦＣＭクラスタリングの手法を心音解析に適用するのであるが、その際、心音特徴値波形により求めたデータ集合［Ｔ１，Ｔ２，Ｔ１１，Ｔ１２］ｊを式（３）におけるデータ集合［ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４］ｊとして、ＦＣＭクラスタリングのアルゴリズムを適用する。
【００４２】
［Ｔ１，Ｔ２，Ｔ１１，Ｔ１２］ｊを（Ｔ１，Ｔ２）ｊと（Ｔ１１，Ｔ１）ｊに分け、それらを分散図として示すと、図５（ａ）、（ｂ）のようになる。式（４）から（Ｔ１，Ｔ２）の表す点の分布の中心（ｖ１，ｖ２）と、（Ｔ１１，Ｔ１２）の表す点の分布の中心（ｖ３，ｖ４）とがそれぞれ求められ、これらの中心をそれぞれ〈Ａ〉、〈Ｂ〉と表す。また、正常な心音について得られたデータから求められた閾値（ＴＨＶ）、評価関数Ｊｍ（Ｗ、Ｖ）の最小表関数値Ｊｍ、データ集合の中心［ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４］の値を表１に示し、表１における最小表関数値ＪｍはＴＨＶに応じて図５（ｃ）に示すように変化する。ＴＨＶが１０％から７０％の範囲で１０％ずつ増加した場合に、ＴＨＶが３０％〜６０％の範囲で最小評価関数値Ｊｍが特に小さい値になり、この範囲で図５（ｃ）に示すように谷底状態になっている。また、ＴＨＶが１０％から７０％の範囲で１０％ずつ増加する際にそれぞれ得られた（Ｔ１，Ｔ２）、（Ｔ１１，Ｔ１２）の分布を図６（ａ）、（ｂ）に示し、３０％〜６０％の範囲で求めたデータについて図６（ｃ）、（ｄ）に示す。ＴＨＶが１０％〜７０％の範囲のものでは、データがかなりばらついているが、ＴＨＶが３０％〜６０％の範囲のものではデータのばらつきが少なく、まとまっていることがわかる。このように、表１及び図６（ａ）〜（ｄ）から判断して、表１においてＪｍが０．０１より小さくなるＴＨＶ（３０％〜６０％）が有効値であると言える。
【００４３】
データ集合の中心ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４や最小評価関数値ＪｍのＴＨＶに対する依存性は、正常の心音についてもある程度異なり、ＴＨＶの有効閾値の範囲も若干異なってくるが、一般的に正常心音の場合には、Ｊｍの値が極小となる、あるいは図７のように谷底状態となるＴＨＶの範囲が存在し、その範囲でＪｍが非常に０．０１程度の小さい値になると言える。
【００４４】
次に、異常心音のデータに対してＦＣＭクラスタリングの手法を適用した場合について考える。図７は、それぞれ心房細動と心房粗動（ＡＦ、不整脈）、僧帽弁狭窄症（ＭＳ）、大動脈閉鎖不全症（ＡＲ）の心音のデータから得られた閾値（ＴＨＶ）に対する最小評価関数値（Ｊｍ）の依存性（ａ〜ｃ）と、ＴＨＶに対するデータ集合の中心［ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４］の依存性（ｄ〜ｆ）を示している。この図で最小評価関数値Ｊｍが小さくなるということから、図７（ａ）のＡＦについては有効閾値範囲が１６％〜４６％、図７（ｂ）のＭＳについては有効閾値範囲が４５％〜６６％、図７（ｃ）のＡＲについては有効閾値範囲が１０％〜２２％となる。
【００４５】
図７の結果に基づき、ＡＦ、ＭＳ、ＡＲの場合についてＴＨＶを有効閾値範囲内の値に設定して求められた評価指数（Ｔ１，Ｔ２）、（Ｔ１１，Ｔ１２）の表す点をプロットすると、図８のようになる。図８で、それぞれ（ａ）、（ｂ）はＡＦの場合、（ｃ）、（ｄ）はＭＳの場合、（ｅ）、（ｆ）はＡＲの場合についての（Ｔ１，Ｔ２）、（Ｔ１１，Ｔ１２）の分布を示している。図８におけるＡＦ、ＭＳ、ＡＲの場合の評価指数の表す点の分布は、図６（ｃ）、（ｄ）に示されるような正常心音の場合と明らかにことなるものであることがわかり、このような評価指数の表す点の分布の図から、心音の正常・異常が精度よく判別される。
【００４６】
このように、最小評価関数値Ｊｍ、データ集合の中心［ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４］、有効閾値の範囲内に閾値を設定して求められた評価指数［Ｔ１，Ｔ２，Ｔ１１，Ｔ１２］の表す点の分布状況をもとに、正常心音と異常心音とを判別することが可能になる。正常心音の場合、有効閾値においてＪｍは０．０２より低い値になり、データ集合の中心、評価指数の表す点の分布がある程度の範囲内にあるが、異常心音の場合には、これらの値の中に、少なくとも１つ以上が正常心音の場合に比べてきわめて高い値をもつ。例えば、ＡＦとＭＳの場合、それらのデータ集合の中心は正常心音の場合と同程度であるが、有効閾値の範囲内での最小評価関数値Ｊｍは０．４というように正常心音の場合に比して２０倍程度になり、また、ＡＲの場合には、有効閾値の範囲内でのＪｍの値は小さいが、データ集合の中心を示す値が正常心音の場合よりも非常に大きくなっている。
【００４７】
正常心音、異常心音のいずれの場合にも最小評価関数値Ｊｍが極小になる、あるいは谷底状態となる有効閾値の範囲があり、心音解析のためには、このような有効閾値の範囲内の１つのＴＨＶの値を適宜選定すればよい。
【００４８】
以上の本発明によるＦＣＭクラスタリングの手法を用いた心音解析は、図９のフローで示すような形でなされる。
（１）モデルパラメータ（ξ、ｐ）を設定する。
（２）心音を検出しそれにより心音データを得る。
（３）得られた心音データに対して、設定されたモデルパラメータの下で特徴値波形データを生成する。
（４）ＴＨＶに対して、評価指数Ｔ１，Ｔ２，Ｔ１１，Ｔ１２を求める。
（５）評価指数Ｔ１，Ｔ２，Ｔ１１，Ｔ１２からメンバー関数を用いて規定されるデータ集合の中心ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４を求める。
（６）評価指数及びデータ集合の中心から評価指数の分散の状況を表す評価関数Ｊｍ（Ｗ，Ｖ）を求める。
（７）反復計算により評価関数が最小となるようにデータ集合の中心を決定する。
（８）所定範囲のＴＨＶに対する最小評価関数値（Ｊｍ）の依存性を求め、その範囲でＪｍが最小となるＴＨＶを選定する。
（９）選定されたＴＨＶに対して求められた評価指数及びデータ集合の中心の分布状態を表示する。
ここで、（８）において、Ｊｍが最小になるのは１点のＴＨＶとは限らず、ある範囲で実質的に最小になる場合があり（ＴＨＶのある範囲で谷底状になる場合）、そのような場合には、ＴＨＶの範囲を選定し、その範囲内からＴＨＶを適宜選定すればよい。
このようにＦＣＭクラスタリングの手法を用いた心音解析の結果により、心音の正常、異常の判別を簡易な構成により、精度よく行うことが可能になる。
【００４９】
（Ｃ）聴診における音質向上のための心音信号処理
心音信号を聴取して心音の正常・異常を判別する上で、収録された信号のノイズを少なくし、聴取し易いものにするため、また収録された心音信号を遠隔位地に伝送して利用する際に心音信号の劣化を少なくするために、（Ａ）で説明した振動モデルに基づいた特徴値波形を用いた信号の処理を行う。振動モデル型の変換回路はデジタル回路を用いるのが有利であり、聴診心音はこの変換回路に入力する前にまずＡ／Ｄ変換を行ってデジタル信号化された心音信号としておくのがよい。また、信号処理の効率化の面からすれば、信号の値を最大値に対する比で表す正規化を行うのが好ましい。
【００５０】
図１０は振動モデルに対し、心音信号を与えて振動応答ｘを求めた結果を示しており、図３と同様のものである。横軸は時間を表すが、時間ｔについて、サンプリング周期Δｔを基準にして表し、ｔ＝ｉΔｔとして、離散的変数ｉで時間を示しており、心音信号をＹ（ｉ）、振動応答をｘ（ｉ）というように表す。縦軸は信号の強度を示す。
【００５１】
心音信号Ｙ（ｉ）は正負の値をもつが、振動の作用をみる上でＹ（ｉ）の絶対値をとったＳ（ｉ）（Ｓ（ｉ）＝｜Ｙ（ｉ）｜）を心音データとして考えればよい。また、式（１）、（２）との関係から、以下ではＳ（ｉ）／ｍを改めてＳとする。図１０において灰色の波形は入力される心音データＳ（ｉ）の原波形である。また、実線の波形は振動応答ｘ（ｉ）の波形を示しており、この波形のデータを特徴値波形データという。
【００５２】
図１０における心音データ波形Ｓ（ｉ）、特徴値波形データｘ（ｉ）では、ピークとして示される部分が心音に相当し、ピーク間の値の低い部分にはノイズが含まれている。特に最初に得られた心音信号において高周波成分のノイズが含まれることが多いので、心音データＹ（ｉ）からウェーブレット解析により５ｋＨｚ以上または２．５ｋＨｚ以上の高周波成分を抽出し削除したＳＷ（ｉ）を求め、これを心音データとして用いるのが好ましい。
【００５３】
本発明では、心音データＳ（ｉ）と特徴値波形データｘ（ｉ）とを、ピーク同士を合わせるようにしてそれらの積をとることにより、心音データにおけるノイズを弱め、心音自体を強調することにより、最終的にノイズの少ない心音データとすることを考える。
【００５４】
ところで、図１０における特徴値波形データｘ（ｉ）は、心音データＳＷ（ｉ）に対して位相遅れ（ｋ）がある。そのために、位相遅れｋを求め、この位相遅れ分だけｘ（ｉ）の波形の位相をずらし、すなわち、ＳＷ（ｉ）の位相と合わせてから積をとる必要がある。位相遅れｋは
【数９】
0004848524.tif 000012
から、ρ（ｉ）が最大となる時のｉの値として位相差ｋが求められる。ここで、ρ（ｉ）は相互相関関数の数列であり、ＳＷａｖｇ、ｘａｖｇはそれぞれ平均値を表す。このｋを数列ρ（ｉ）が最大となる時のｉの値として用いる。演算上ではｋを用いて実質的に位相差をなくすことができる。
【００５５】
位相遅れｋの分だけ特徴値波形データｘ（ｉ）の波形をずらすと、図１１に示すように、心音データ波形ＳＷ（ｉ）と特徴値波形ｘ（ｉ）とはピーク部分が実質的に重なるようになる。その上で心音データ波形ＳＷ（ｉ）と特徴値波形η（ｉ）から位相遅れ分をずらしたｘ（ｋ＋ｉ）との積をとる変換を行う。ＳＷ（ｉ）とｘ（ｉ）とを、それぞれ
ＳＷ（ｉ）＝［ＳＷ（１）ＳＷ（２）・・・・ＳＷ（Ｎ−ｋ）］
ｘ（ｋ＋ｉ）＝［  ｘ（ｋ＋１）ｘ（ｋ＋２）・・・・  ｘ（Ｎ）］
のように行列で表した場合に、心音データＳＷ（ｉ）と位相をずらした特徴値波形データｘ（ｋ＋ｉ）との積の変換は行列演算として
ＴＳ（ｉ）＝ＳＷ（ｉ）・ｘ（ｋ＋ｉ）Ｔ
で表される。ただし、上式で、ｘ（ｋ＋ｉ）Ｔは転置行列である。
【００５６】
このようにして得られたＴＳ（ｉ）の出力心音データは、もとの心音データに対して、ピーク部分の心音が強調され、ノイズ部分が弱められることになり、再生した場合に聞き易い音質となり、また心音の解析を行うにも精度よくなされるものである。このように、本発明により心音を強調し、ノイズを弱める心音信号の処理方法をフロー図として示すと図１２のようになる。
【００５７】
（Ｄ）心音収録音量の自動調整
聴診装置において、心音を電気信号に変換するマイクロフォンで心音信号に変換し、この心音信号をイヤフォンで聴取して心音の正常・異常を判別し、また、（Ｂ）、（Ｃ）で説明したような心音信号の処理として、心音解析を行い、あるいは心音の音質を向上させる処理を行うというような形態があるが、このように心音信号を利用する上で、最初に心音を収録する段階で心音の音量を適切なレベルにすることが重要である。
【００５８】
プローブで収録した心音信号を自動音量調整収録部において音量調整を行って収録し、さらに送信を行うというような聴診システムにおいて心音の収録音量を調整するのには、
（ｉ）プローブのチェストピースに組み込まれたマイクロフォンの増幅音量を最大にし、デジタル制御型オーディオアッテネータを用いて適切なレベルに減衰させる
（ｉｉ）プローブのチェストピースに組み込まれたマイクロフォンの音量を検出し、ゲイン可調整アンプにより適切なレベルに増幅する
というような方法がある。（ｉ）の方法は心音特徴数値解析に適しているが、音量を下げて適切なレベルに設定するものであるので、増幅はできない。（ｉｉ）の方法では、音量の上げ下げは可能であるが、入力信号があまり小さいと、Ａ／Ｄ変換した後のデータから音量レベルを決定することが難しくなる。
【００５９】
本発明では、Ａ／Ｄ変換した後のデータから心音の信号の増幅度の制御を行い、また、得られた心音データに関し心音解析を行うことを考慮していることから、（ｉ）の方法を用いる。すなわち、プローブにおける増幅度を最大にした上で音量調整部に送出するように設定しておく。
【００６０】
本発明による心音の収録音量の調整の基本的な考え方は、最初の比較的短い時間Ｔａの間にゲイン調整のためのデータを取得し、それに続くより長い時間Ｔｂの間の心音の信号を適切に増幅して用いるようにする、ということである。このように、利用する心音を増幅する前の短い時間に、どの程度心音の信号を増幅するかを設定することにより、適切なゲイン調整がなされる。ゲイン調整のためデータを取得する時間Ｔａは、１〜３秒程度であり、２秒程度が最も妥当である。これは、通常の心拍周期が０．８〜１秒であり、２周期分ほどの心音が採取できればゲイン調整のためのデータとして利用できると考えられることによる。利用する心音を増幅する時間Ｔｂは４〜１２秒程度である。これは、心音特徴値波形解析では、約１０周期分のデータがあれば、妥当な解析結果が得られることによるもので、標準的には特に８〜１０秒程度が適当である。
【００６１】
このような心音の収録音量の調整についての基本的な考え方に基づいて次のような手順により心音の収録音量の調整を行う。この音量の調整は検出された心音信号をＡＤ変換したものに対してマイコンの動作により次の手順でなされる。その際、前述したゲイン調整のためデータを取得する時間Ｔａ（１〜３秒）及び利用する心音を増幅する時間Ｔｂ（４〜１２秒）を設定しておき、また、ゲイン調整のために取得されたデータに応じて利用する心音を増幅する際に必要なアップゲインをゲイン参照テーブルとして設定しておく。
【００６２】
＜心音の収録音量の調整の手順＞
（１）検出された心音信号に対して信号調整を行いＡ／Ｄコンバータで８ビット（１０ビット、１２ビットでもよい）のデジタルデータに変換し、このデジタルデータを時間Ｔａの間に取り込む。
（２）時間Ｔａの間におけるＮ個の心音の大きさを示すｘ（ｉ）の平均値Ｙ（Ｙ＝［Σｘ（ｉ）］／Ｎ）を求める。
（３）Ｙの値をゲイン参照テーブルと対比させ、アップゲインを決定する。
（４）ゲインをコントロールアンプにセットし、時間Ｔａに続く時間Ｔｂの間の心音の信号をセットされたアップゲインにより増幅し、適切な音量として収録する。
ただし、（２）において、平均値Ｙを求める際に、ノイズ部分を除外するのが適切であり、心音の大きさｘ（ｉ）に対して閾値ｘ０を規定しておき、時間Ｔａの間においてｘ（ｉ）＞ｘ０となるｘ（ｉ）の個数をＮとして平均を取るのがよい。
【００６３】
以上の（１）〜（４）の手順を少なくとも１回行うが、通常は数回（２〜５）回反復するのがよい。（１）〜（４）の手順での心音の収録音量の自動調整はマイコン２３の制御によりなされる。マイコン２３はこのような制御に必要なプログラム、ゲイン参照テーブル等を保持している。
【００６４】
図１３は（１）〜（４）の手順により心音を収録する場合の心音の信号の状態を示す図である。図１３で（ａ）は元の心音波形信号を示し、（ｂ）はゲインを算出するための時間Ｔａの間の心音波形信号を示し、（ｃ）は（ｂ）の信号により得られたアップゲインにより（ａ）の心音波形信号のうち、各時間Ｔａに続く時間Ｔｂの間に増幅されて収録された心音波形信号を示している。このように心音を収録する前の時間Ｔａの間に取り込んだ心音の信号に基づいてアップゲインを決定し、それに応じて心音の信号を適切な音量にまで増幅するので、図１３の（ｃ）の段階で収録される心音は適切な音量になる。
【００６５】
図１４は、（１）〜（４）の手順により心音の収録音量を自動調整した場合と、このような心音の収録音量の自動調整を行わずに心音を収録した場合のＮ／Ｓ比を対比して示すものであり、横軸は何回目の心音収録かを示している。図１４において、○は心音の収録音量の自動調整を全く行わない場合、□はＴｂ＝１０秒として（１）〜（４）の手順による心音の自動調整を行った場合、◆はＴｂ＝１２秒として（１）〜（４）の手順による心音の自動調整を行った場合をそれぞれ示している。このように（１）〜（４）の手順による心音の自動調整を行うことにより、Ｎ／Ｓ比が向上し、聴診音をモニターする上で有利になり、心音の解析を行う上でも精度よくなされることになる。
【００６６】
（Ｅ）聴診装置の形態
図１５は、本発明による聴診装置の形態について概略的に示しており、全体としてみると、聴診装置は心音を検出する聴診プローブａ、プローブａで検出された心音信号の音量を適切な大きさに調整し心音信号を収録する自動音量調整収録部ｂ、自動音量調整収録部ｂにより音量調整がなされ収録された心音信号について心音の強調、ノイズ低下の処理を行う心音信号処理部ｃ、自動音量調整収録部ｂにより音量調整がなされ収録された心音信号について心音解析処理を行い心音の正常・異常の判別に供するデータを生成する心音解析処理部ｄ、受信部ｅを有する。
【００６７】
自動音量調整収録部ｂで音量調整され収録された心音信号、あるいはさらに心音信号処理部ｃで心音の強調、ノイズ低下の処理がなされた心音信号はモニター手段により聴取できるものであり、また、送信手段により遠隔位置に送信される。自動音量調節部ｂで音量調節されて収録された心音信号について心音解析処理部ｄにおいて解析処理された結果は、モニターにより表示され、あるいは解析処理の結果のデータが送信手段により送信される。受信部ｅでは、送信された心音信号や解析処理されたデータを受信し、心音の正常・異常の判別に利用し、あるいはさらに受信された信号、データについて処理を行うようにすることができる。図１５に示すのは構成形態の一例であり、プローブａのほかは必要に応じて組み合わせた形態が可能である。以下、図１５の装置形態における要素部分について各別に説明する。
【００６８】
＜自動音量調整収録部＞
図１６は、図１５の聴診装置における聴診プローブａ、自動音量調整収録部ｂ、受信部ｅの要素部分を示している。この場合、音量調整がなされ収録された心音信号を送信し、受信部ｅで受信しているが、図１５における心音信号処理部ｃにより心音の強調、ノイズ低下の処理を行ってから送信する形態、あるいは送信された心音を受信部ｅにおいて受信してから心音信号処理部ｃにより心音の強調、ノイズ低下の処理を行うという形態が考えられる。
【００６９】
図１６において、聴診プローブａは、心音を検出し電気信号に変換するマイクロフォンを組み込んだチェストピース１１、検出された心音の信号を増幅する増幅部１２、増幅された心音を聴取するヘッドセットを有している。増幅部１２はプリアンプ、フィルタ、パワータアンプを含み、適当なレベルに増幅されて心音の信号が音量自動調整送信モジュール１０に送出される。
【００７０】
自動音量調整収録部ｂは、信号調整部２１，Ａ／Ｄ変換部２２、マイコン２３、ハイパスフィルタ２４、増幅調整部２５、送信器２６を有している。信号調整部２１はハイパスフィルタ、信号調整回路を含み、聴診プローブａの増幅部１２から受け取った心音の信号を調整して、Ａ／Ｄ変換部２２及に送出し、また、ハイパスフィルタ２４を介して増幅部２５に送る。増幅調整部２５は信号調整部２１のシグナルコンディショナからハイパスフィルタ２４を介して送出された心音の信号をマイコンからの指令を受けて適切なゲインとなるように増幅するコントロールアンプ、シグナルコンディショナ、ハイパスフィルタを含む。
【００７１】
Ａ／Ｄ変換部２２に送られた心音の信号は、８ビット（１０ビット、１２ビットでもよい）のデジタルデータに変換されてマイコン２３により処理され、マイコン２３ではそれに基づいて、前述したように心音の信号の増幅の制御を行う。すなわち、あらかじめゲイン調整のためのデータを取得する時間Ｔａ（１〜３秒）と利用する心音を増幅する時間Ｔｂ（４〜１２秒）とを設定しておき、またマイコン２３においては増幅時のアップゲインを与える参照テーブルを保持するようにしておく。聴診プローブａで得られた心音信号の時間Ｔａの間における平均強度に基づいて心音の信号を増幅する際に適切な音量になるように参照テーブルからアップゲインを求め心音の信号の増幅制御を行うマイコン制御部と、該マイコン制御部による制御を受けて前記求められたアップゲインに応じて前記時間Ｔａに続く時間Ｔｂの間の心音の信号を増幅し、メモリー２７に一時的に収録するとともに、心音信号を取り出してイヤフォンにより聴取し、また、増幅調整部２５において増幅・調整して送信器２６により送信できるようにしてある。
【００７２】
受信部ｅは自動音量調整収録部ｂの送信器２６から送信された心音信号を受信する受信器３１、調整部３２、増幅部３３を有し、調整部３２から送出される心音の信号はイヤフォンでモニターされ、あるいは、コンピュータにより心音解析処理を行うのに利用される。さらに、増幅部で増幅してアナログ出力として取り出すこともできる。自動音量調整収録部ｂ側から受信部ｅ側への送信は、アンテナを介してワイヤレス送信を行うものでも、あるいは、ケーブルを介して送信するものでもよい。
【００７３】
＜心音信号処理部＞
図１７（ａ），（ｂ）は、心音信号処理部ｃの構成を示すものである。図１７（ａ）は心音信号処理部を全体的に示しており、心音信号処理部ｃには、聴診プローブａの心音検出部で得られた後自動音量調整収録部ｂのＡ／Ｄ変換部でデジタル信号に変換された信号Ｙ（ｉ）が入力される。Ａ／Ｄ変換された心音信号Ｙ（ｉ）の絶対値をとり正規化等の処理を行う信号調整部４３、信号調整部４３からの信号Ｓ（ｉ）を入力して特徴値波形ｘ（ｉ）を形成する振動モデル４４、信号調整部４３からの信号から高周波成分のノイズを除去し心音データＳＷ（ｉ）として出力するフィルタ部４５，フィルタ部４５からの心音データと振動モデル４４からの特徴値波形データとを入力して信号処理を行い心音が強調されノイズが弱められた心音データＴＳ（ｉ）として出力するための変換回路部４６とで構成されている。ここで、信号調整部Ｓ（ｉ）からの信号Ｓ（ｉ）を振動モデル４４に入力しているが、フィルタ部４５において高周波成分のノイズを除去した心音データＳＷ（ｉ）とした後に振動モデル１４に入力するようにしてもよく、その場合、同じ心音データＳＷ（ｉ）を変換回路部４６にも入力することになる。４７は振動モデル４４におけるパラメータを設定するためのパラメータ設定部である。
【００７４】
図１７（ｂ）は図１７（ａ）における変換回路部４６の部分をより詳細に示すものであり、変換回路部４６は、位相遅れ演算部５１と積算変換部２２とを備えて構成されている。心音データＳＷ（ｉ）と特徴値波形データｘ（ｉ）とは、それぞれ位相遅れ演算部５１と乗算変換部５２との両方に入力され、位相遅れ演算部５１において求められた位相遅れｋの値は乗算変換部５２に入力される。乗算変換部５２においては、位相遅れｋの分だけｘ（ｉ）をずらしてｘ（ｋ＋ｉ）とし、ＳＷ（ｉ）との積を演算して出力する。
【００７５】
図１７（ａ）、（ｂ）に示される心音信号処理部は、Ａ／Ｄ変換部１２においてデジタル化された信号を処理する部分、心音信号を収録するメモリーを含み、小規模のデジタル回路として構成とし、聴診装置に組み込んだ形とするか、また、収録された心音信号を用いて信号を処理する独自の装置として形成してもよい。
【００７６】
＜心音解析処理部＞
図１８は心音解析処理部ｄの構成を示している。ａは心音検出部、ｂは心音検出部ａで検出された心音信号をＡ／Ｄ変換し音量調整を行う自動音量調整収録部であり、Ａ／Ｄ変換され音量調整された心音データが心音処理解析処理部ｄに入力される。
心音解析処理部ｄは、振動モデルのモデルパラメータを設定するパラメータ設定部６１、設定されたモデルパラメータの下で心音データの特徴値波形データを生成する特徴値波形生成手段６２、閾値（ＴＨＶ）に対して評価指数を求める手段６３、評価指数からメンバー関数を用いて規定されるデータ集合の中心を求める手段６４、評価指数及びデータ集合の中心から評価関数を求める手段６５、反復計算により評価関数が最小になるようにデータ集合の中心を決定する手段６６、所定範囲のＴＨＶに対して最小評価関数値（Ｊｍ）が最小となるＴＨＶを決定する手段６７、選定されたＴＨＶに対する評価指数、データ集合の中心等の表示データを表示部７０に送出する手段６８を有している。６２〜６７の部分は、設定されたパラメータに応じて入力されたデータに対して演算処理を行う部分であり、これらの演算処理を行いメモリーを含む専用回路として形成してもよく、あるいは図９のフローによる演算処理を行うためのプログラムを備えたパーソナルコンピュータにより実行する形態としてもよい。
【００７７】
表示部７０は、心音解析の結果として得られたデータを表示するものであり、液晶パネル等の画面を有するものを用いるのがよい。表示内容は、評価指数、データ集合の中心の分布状況を数値ないしグラフで表示する。このような心音データの表示により心音の正常、異常が精度よく、定量的に把握できる。心音解析処理部ｄでの演算処理により得られた結果は、表示データとして表示部７０に表示する以外に、送信手段により遠隔位置の受信部に送信できるようにしてもよい。
心音解析処理部ｄにおいては、心音データの解析に必要な定義式等の必要事項を蓄積保持する手段が必要であり、さらに、実際に心音解析により得られた実績データをデータベース化して保持する手段を備えることにより、新たに心音解析を行う際の比較データとして利用できるようにもなる。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明は、心音収録音量の自動調整、心音信号の音質の向上、心音信号の解析処理をそれぞれ独自に行うものとして利用することができ、また、それらを組み合わせた形の聴診装置として利用することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】鼓膜の振動モデルを示す概念図である。
【図２】（ａ）は鼓膜の振動モデルに基づいて正常心音から振動応答ｘを求めた結果を示す図であり、（ｂ）は鼓膜の振動モデルに基づいて僧帽弁閉鎖不全心音から振動応答を求めた結果を示す図である。
【図３】（ａ）は正常心音の場合における評価指数の求め方を示す図であり、（ｂ）は評価指数の相関関係を示す図であり、（ｃ）は評価指数の頻度を示す図である。
【図４】（ａ）は振動応答を表す特徴値波形と閾値との関係を示す図であり、（ｂ）、（ｃ）は評価指数の相関関係が閾値により異なる状況を示す図である。
【図５】（ａ）、（ｂ）は評価指数の相関関係についてＰＣＭクラスタリング法によりデータ集合の中心を規定する例を示す図あり、（ｃ）はＰＣＭクラスタリング法により得られた最小評価関数値の閾値に対する依存性を示す図である。
【図６】（ａ）、（ｂ）は閾値が１０％〜７０％の範囲で示した評価指数の相関関係を示す図であり、（ｃ）、（ｄ）は閾値が３０％〜６０％の範囲で示した表か指数の相関関係を示す図である。
【図７】（ａ）は不整脈（ＡＦ）の場合、（ｂ）は僧帽弁狭窄症（ＭＳ）の場合、（ｃ）は大動脈閉鎖不全症（ＡＲ）の場合について、それぞれ閾値に対する最小評価関数値の依存性を示す図であり、（ｄ）は不整脈（ＡＦ）の場合、（ｅ）は僧帽弁狭窄症（ＭＳ）の場合、（ｆ）は大動脈閉鎖不全症（ＡＲ）の場合について、それぞれ閾値に対するデータ集合の中心の依存性を示す図である。
【図８】（ａ）、（ｂ）は不整脈（ＡＦ）の場合、（ｃ）、（ｄ）は僧帽弁狭窄症（ＭＳ）の場合、（ｅ）、（ｆ）は大動脈閉鎖不全症（ＡＲ）の場合について、それぞれ評価指数の相関関係を示す図である。
【図９】本発明による心音解析のフローを示す図である。
【図１０】心音データと振動モデルによる振動応答としての特徴値波形を示す図である。
【図１１】図１０のうち特徴値波形を位相遅れ分だけずらして示した図である。
【図１２】心音信号の処理のフローを示す図である。
【図１３】心音を収録する場合の心音の信号の状態を示す図である。
【図１４】本発明により心音の収録音量を自動調整した場合と自動調整を行わずに心音を収録した場合とのＮ／Ｓ比を対比して示す図である。
【図１５】本発明による聴診装置の概略的構成を示す図である。
【図１６】図１５の構成のうち、自動音量調整収録部、受診部を示す図である。
【図１７】（ａ）図１５の構成のうち心音信号処理部を示す図である。  （ｂ）（ａ）のうち特に変換回路部について示す図である。
【図１８】図１５の構成のうち心音解析処理部を示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
ａ  聴診プローブ
ｂ  自動音量調整収録部
ｃ  心音信号処理部
ｄ  心音解析処理部
ｅ  受診部
１  物体
２  ばね
３  ダンパー
１１  チェストピース
１２  増幅部
２１  信号調整部
２２  Ａ／Ｄ変換部
２３  マイコン
２５  増幅部
２６  送信器
４３  信号調整部
４４  振動モデル
４５  フィルタ部
４６  変換回路部
４７  パラメータ設定部
５１  演算部
５２  乗算変換部
６１  パラメータ設定部
６２  特徴値波形生成手段
６３  評価指数を求める手段
６４  データ集合の中心を求める手段
６５  評価関数を求める手段
６６  評価関数最小化手段
６７  最小評価関数値が最小の範囲を決定する手段
７０  表示部
【図１】
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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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図１０】
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【図１１】
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