(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼気流量ベースの肺機能データを生成するように構成されたモバイルデバイスであって、前記モバイルデバイスは、
被検体の強制呼気操作音をデジタルデータファイルに変換するように動作可能なマイクロホンであって、前記被検体の強制呼気操作音は、前記被検体の強制呼気操作の間において前記被検体の口から出される音を含む、マイクロホンと、
前記マイクロホンと動作可能に結合されたプロセッサと、
前記プロセッサと動作可能に結合されたデータ記憶デバイスであって、前記データ記憶デバイスは、命令を記憶し、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記デジタルデータファイルを処理させて、前記被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成させ、前記呼気流量ベースの肺機能データを生成することは、前記被検体の声道の推定されたモデルと、前記被検体の頭部の周囲の音の推定された反響とに基づいて少なくとも１つの流量率を計算することを含む、データ記憶デバイスと
を備え、
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記被検体と前記マイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定された圧力損失を補償することを含む、モバイルデバイス。
【請求項２】
前記被検体の強制呼気操作音は、前記被検体の口と前記モバイルデバイスとの間の接触を伴わずに、前記デジタルデータファイルに変換される、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項３】
前記被検体は、前記被検体の強制呼気操作の間、マウスピースを通して呼息し、前記被検体の強制呼気操作音は、前記マウスピースと前記モバイルデバイスとの間の接触を伴わずに、前記デジタルデータファイルに変換される、請求項２に記載のモバイルデバイス。
【請求項４】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）強制肺活量（ＦＶＣ）、（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）、（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣ、（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）、および（５）ＦＶＣの２５％〜７５％の強制呼気流量（ＦＥＦ（２５−７５））から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定パラメータを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項５】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）ＦＶＣ、（２）ＦＥＶ１、（３）ＰＥＦ、および（４）ＦＥＦ（２５−７５）から成る群のうちの少なくとも１つに基づく少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定計量を含む、請求項４に記載のモバイルデバイス。
【請求項６】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）流量対時間（ＦＴ）、（２）容量対時間（ＶＴ）、および（３）流量対容量（ＦＶ）から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定関係を含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項７】
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記強制呼気操作の気流によって生成される余剰音をモデル化および除去することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項８】
前記余剰音は、（１）前記被検体の声道、（２）前記被検体の口、および（３）前記被検体の周囲環境から成る群のうちの少なくとも１つを通して、前記強制呼気操作の気流によって生成される、請求項７に記載のモバイルデバイス。
【請求項９】
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記強制呼気操作の気流に関連する少なくとも１つの音を単離し、前記単離された少なくとも１つの音の強度を査定することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項１０】
前記単離された少なくとも１つの音は、（１）ウィンドシア、（２）声道共鳴、（３）ウィーズ、および（４）鼻腔共鳴から成る群のうちの少なくとも１つからの音を含む、請求項９に記載のモバイルデバイス。
【請求項１１】
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記強制呼気操作音の反響および反射のうちの少なくとも１つを補償することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項１２】
前記デジタルデータファイルを処理することは、逆放射モデル化を使用して、（１）前記被検体と前記マイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定された圧力損失を補償すること、および（２）前記強制呼気操作音の反響および反射のうちの少なくとも１つを補償することから成る群のうちの少なくとも１つを行うことを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項１３】
前記デジタルデータファイルを処理することは、（１）信号パワー、（２）周波数特性、および（３）前記被検体の声道のモデルから成る群のうちの少なくとも１つを使用することによって、ＡＣ結合の影響を除去することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項１４】
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記デジタルデータファイルに基づいて、少なくとも２つの流量近似値を組み合わせることによって、非線形性を除去することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項１５】
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる強制呼気操作の間に記録された音の複数のデジタルデータファイルに基づくグローバルモデルを使用することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項１６】
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作のピーク呼気流量（ＰＥＦ）率のグローバルモデルを使用することによって、ＰＥＦを生成することを含む、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１７】
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作の強制肺活量（ＦＶＣ）値のグローバルモデルを使用することによって、ＦＶＣを生成することを含む、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１８】
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作の１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）値のグローバルモデルを使用することによって、ＦＥＶ１を生成することを含む、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１９】
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記被検体の口を通る流速および前記被検体の口の流量面積を推定することによって、前記被検体の口を通して排出された流量体積を計算することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項２０】
前記デジタルデータファイルを処理することは、特定の被検体に対して前記モバイルデバイスによって生成された呼気流量ベースの肺機能データを、別のデバイスによって生成される前記特定の被検体に対する呼気流量ベースの肺機能データに対して較正することによって作成される、前記特定の被検体に対する個人化モデルを使用することを含む、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項２１】
呼気流量ベースの肺機能データを生成する方法であって、前記方法は、
モバイルデバイスを介して被検体の強制呼気操作音のデジタルデータファイルを受信することであって、前記被検体の強制呼気操作音は、前記被検体の強制呼気操作の間において前記被検体の口から出される音を含む、ことと、
前記デジタルデータファイルを処理して、前記被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成することであって、前記呼気流量ベースの肺機能データを生成することは、前記被検体の声道の推定されたモデルと、前記被検体の頭部の周囲の音の推定された反響とに基づいて少なくとも１つの流量率を計算することを含む、ことと
を含み、
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記被検体と前記モバイルデバイスのマイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定された圧力損失を補償することを含む、方法。
【請求項２２】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）強制肺活量（ＦＶＣ）、（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）、（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣ、（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）、および（５）ＦＶＣの２５％〜７５％の強制呼気流量（ＦＥＦ（２５−７５））から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定パラメータを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）流量対時間（ＦＴ）、（２）容量対時間（ＶＴ）、および（３）流量対容量（ＦＶ）から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定関係を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
呼気流量ベースの肺機能データを遠隔で生成するためのシステムであって、前記システムは、通信ネットワークと通信可能に結合されたサーバを備え、前記サーバは、プロセッサと、モバイルデバイスのマイクロホンと動作可能に結合された前記プロセッサと動作可能に結合されたデータ記憶デバイスとを含み、前記データ記憶デバイスは、命令を記憶し、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、被検体の強制呼気操作によって生成される音のデジタルデータファイルを処理させ、前記被検体の強制呼気操作音は、前記被検体の強制呼気操作の間において前記被検体の口から出される音を含み、前記デジタルデータファイルは、前記サーバによって、前記通信ネットワークを介して受信され、前記デジタルデータファイルは、前記被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成するように処理され、前記呼気流量ベースの肺機能データを生成することは、前記被検体の声道の推定されたモデルと、前記被検体の頭部の周囲の音の推定された反響とに基づいて少なくとも１つの流量率を計算することを含み、前記デジタルデータファイルが処理されることは、前記被検体と前記マイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定された圧力損失を補償することを含む、システム。
【請求項２５】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）強制肺活量（ＦＶＣ）、（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）、（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣ、（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）、および（５）ＦＶＣの２５％〜７５％の強制呼気流量（ＦＥＦ（２５−７５））から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定パラメータを含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）流量対時間（ＦＴ）、（２）容量対時間（ＶＴ）、および（３）流量対容量（ＦＶ）から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定関係を含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２７】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、遠隔デバイス上に表示するために、前記通信ネットワークを経由して、前記遠隔デバイスに伝送される、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２８】
前記呼気流量ベースの肺機能データは、ウェブサイトを介して閲覧される、請求項２４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（相互参照）
本出願は、２０１２年５月１０日に出願された米国仮出願第６１／６４５，１７６号の利益を主張する。上記文献は、参照することによって本明細書において援用される。
【背景技術】
【０００２】
（背景）
肺活量測定は、最も広範に採用されている肺機能の客観的測定値であって、喘息、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、および嚢胞性線維症等の慢性肺疾患の診断ならびに管理の中心となっている。既存の肺活量測定試験の間、患者は、瞬間流量および累積呼息容量を測定する、流量監視デバイス（例えば、チューブまたはマウスピースを通して）を通して、強制的に呼息する。肺活量測定は、典型的には、従来の肺活量計を使用して、診療所および医院において行われる。しかしながら、携帯用デバイスを使用して行われる肺活量測定が、徐々に受け入れられつつある。携帯用デバイスを用いて行われる肺活量測定は、患者および／または医師が、傾向に関して患者の肺機能をより定期的に監視し、評価および／または治療を必要とし得る、肺機能の変化を検出することを可能にする。携帯用デバイスを用いて行われる肺活量測定は、損なわれた肺機能の早期診断につながり得、それによって、増悪の早期治療、より急速な回復、医療費の削減、および／または転帰の改善をもたらし得る。
【０００３】
標準的肺活量計は、空気がマウスピースを通して通過するにつれて、その流量率を測定する。測定された流量は、積分され、呼気の流量対時間（ＦＴ）、容量対時間（ＶＴ）、および／または流量対容量（ＦＶ）プロットをもたらすことができる。例示的ＦＶプロットが、図１に示され、また、以下の肺活量測定パラメータも図示する。
【０００４】
（１）強制肺活量（ＦＶＣ）は、呼気の間の総排出容量であって、
【０００５】
（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）は、１秒間に呼息された容量であって、
【０００６】
（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣは、前述のパラメータの単純比率であって、
【０００７】
（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）は、試験の間に到達した最大流速である。
【０００８】
最も一般的に臨床報告される測定値は、ＦＥＶ１、ＦＶＣ、およびＦＥＶ１／ＦＶＣであって、喘息、ＣＯＰＤ、および嚢胞性線維症等の慢性肺疾患における気流制限度を定量化するために使用される。一般に、健康な結果は、身長、年齢、および性別に基づいて予測される値の＞８０％である（例えば、Ｋｎｕｄｓｏｎ，  Ｒ．Ｊ．，  Ｓｌａｔｉｎ，  Ｒ．Ｃ．，  Ｌｅｂｏｗｉｔｚ，  Ｍ．Ｄ．，  ａｎｄ  Ｂｕｒｒｏｗｓ，  Ｂ．  Ｔｈｅ  ｍａｘｉｍａｌ  ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ  ｆｌｏｗ−ｖｏｌｕｍｅ  ｃｕｒｖｅ．  Ｎｏｒｍａｌ  ｓｔａｎｄａｒｄｓ，  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，  ａｎｄ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ａｇｅ．  Ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ  １１３，  ５（１９７６）参照）。異常値として、以下が挙げられる（例えば、Ｍｉｌｌｅｒ，  Ｍ．Ｒ．，  Ｈａｎｋｉｎｓｏｎ，  Ｊ．，  Ｂｒｕｓａｓｃｏ，  Ｖ．，  ｅｔ  ａｌ．  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｓａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｐｉｒｏｍｅｔｒｙ．Ｔｈｅ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ２６，  ２（２００５）参照）。
【０００９】
軽度の肺機能不全：６０−７９％
【００１０】
中程度の肺機能不全：４０−５９％
【００１１】
重度の肺機能不全：４０％を下回る
【００１２】
しかしながら、肺活量測定ベースの診断は、単純ベンチマーキングより複雑である。加えて、流量曲線の形状は、流量対容量曲線の降下部分（すなわち、図１におけるＰＥＦ後の部分）を検査する、呼吸器科医によって主観的に評価される。第１のＦＶプロット１２によって図示される線形勾配は、気流制限（すなわち、正常な肺機能）の不在を示す。第２のＦＶプロット１４によって図示される凹状または「えぐれた」勾配は、肺の異なる部分において呼息された空気の異なる時間定数による気流制限を示す（例えば、喘息またはＣＯＰＤ）。第３のＦＶプロット１６は、呼吸筋力低下または肺線維症によって生じるもの等の拘束性肺疾患を示唆する。これは、曲線のわずかな反り、プラトー、および／またはＦＶＣの低下として認められ得る。
【００１３】
既存の肺活量測定デバイス
【００１４】
既存の肺活量計は、概して、流量ベースであって、瞬間呼息流量（例えば、リットル／秒）を測定する。呼吸気流計、タービン、流量率計、および超音波の４つの一般的タイプの流量ベースの肺活量計が存在する。ニューモタコは、被検体が呼息するにつれて、膜にわたっての圧力差を測定する。これらのデバイスは、湿度および温度によって影響を受け、毎日較正を要求する。ニューモタコは、その精度のため、診療所および医院における最も一般的肺活量計である。
【００１５】
高度臨床肺活量計は、＄５０００ＵＳＤ以上のコストがかかり、小型冷蔵庫に匹敵するサイズであり得る。患者は、湿度、温度、および酸素レベルを制御する、封入体の内側に着座する。携帯用ＡＴＳ承認肺活量計（ラップトップ程度のサイズ）は、概して、＄１，０００〜＄４，０００ＵＳＤのコストであって、その対応物と比較して、比較的に携帯可能であるが、依然として、嵩張り、複雑なデバイスである（例えば、図２参照）。
【００１６】
低コストピーク流量計は、＄１０〜＄５０ＵＳＤのコストであり得るが、典型的には、ＰＥＦしか測定することができない。そのような低コストの計器は、概して、野球のボール程度のサイズであって、典型的には、いかなる電子機器も伴わない、機械装置を使用する。しかしながら、呼吸器科医によって、概して、ＰＥＦ単独では意味がないと見なされる（例えば、Ｐｅｓｏｌａ，  Ｇ．，  Ｏ’Ｄｏｎｎｅｌｌ，  Ｐ．，  ａｎｄ  Ｊｒ，  Ｇ．Ｐ．  Ｐｅａｋ  ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ  ｆｌｏｗ  ｉｎ  ｎｏｒｍａｌｓ：  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｍｉｎｉ  Ｗｒｉｇｈｔ  ｖｅｒｓｕｓ  ｓｐｉｒｏｍｅｔｒｉｃ  ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  ｐｅａｋ  ｆｌｏｗｓ．  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｓｔｈｍａ，  ４（２００９）参照）。ＦＥＶ１のみを報告する、デジタル式の家庭用肺活量計もまた、市販されている（＄５０〜＄２００ＵＳＤ）。これらの計器の機能性は、結果の報告および達成に関して、大きく変動する。例えば、いくつかのデジタル式の家庭用肺活量計は、患者に、手動で結果をログに記録することを要求する、またはＵＳＢデスクトップ接続を有する。いくつかの最近のデジタル式の家庭用肺活量計は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を介して、携帯電話またはラップトップに接続することができるが、典型的には、より高価である（例えば、＄９００〜＄３５００ＵＳＤ）。最近では、いくつかの低コスト（約＄１００〜＄２００ＵＳＤ）Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）肺活量計が、モバイルヘルスコミュニティにおいて人気を得ている（例えば、Ｓａｋｋａ，  Ｅ．Ｊ．，  Ａｇｇｅｌｉｄｉｓ，  Ｐ．，  ａｎｄ  Ｐｓｉｍａｒｎｏｕ，  Ｍ．  Ｍｏｂｉｓｐｉｒｏ：  Ａ  Ｎｏｖｅｌ  Ｓｐｉｒｏｍｅｔｅｒ．  Ｉｎ  ＭＥＤＩＣＯＮ  ’１０．  ２０１０参照）が、その寄与は、主に、既存のハードウェアおよびＡｎｄｒｏｉｄプラットフォームの結合においてであって、ＡＴＳによって承認されていない。
【００１７】
加えて、肺機能の側面を測定することを謳ったいくつかのアプリケーションが、最近、スマートフォンプラットフォーム上に出現している。しかしながら、これらのスマートフォンアプリケーションは、ゲームとして広告されており、医療査定のために使用しないことという注意事項を設けている。
【００１８】
携帯電話ベースの健康感知
【００１９】
外部センサがスマートフォンに接続されている、いくつかの健康管理用感知システムが存在する。例えば、Ｐｏｈらは、耳たぶに装着され、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データをスマートフォン上に提供する、電気光学センサを含有するシステムを開発している（Ｐｏｈ，  Ｍ．−Ｚ．，  Ｓｗｅｎｓｏｎ，  Ｎ．Ｃ．，  ａｎｄ  Ｐｉｃａｒｄ，  Ｒ．Ｗ．  Ｍｏｔｉｏｎ−Ｔｏｌｅｒａｎｔ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｅａｒｒｉｎｇ  Ｓｅｎｓｏｒ  ａｎｄ  Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｅａｒｐｉｅｃｅ  ｆｏｒ  Ｗｅａｒａｂｌｅ  Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ．  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ｉｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃｉｎｅ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  １４，  ３（２０１０）参照）。一部の研究者はまた、複数のセンサが、どのように外部回路基板を介してスマートフォンに接続され、生理学的情報を収集し得るかについて評価を行っている（例えば、Ｂｒｕｎｅｔｔｅ，  Ｗ．，  Ｓｏｄｔ，  Ｒ．，  Ｃｈａｕｄｈｒｉ，  Ｒ．，  ｅｔ  ａｌ．  Ｔｈｅ  Ｏｐｅｎ  Ｄａｔａ  Ｋｉｔ  Ｓｅｎｓｏｒｓ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ：  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｌｅｖｅｌ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｄｒｉｖｅｒｓ  ｆｏｒ  Ａｎｄｒｏｉｄ．  ＭｏｂｉＳｙｓ，（２０１２）参照。また、例えば、Ｍａｊｃｈｒｚａｋ，  Ｔ．  ａｎｄ  Ｃｈａｋｒａｖｏｒｔｙ，  Ａ．  Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ  ｏｆ  Ｔｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ａｎ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｓｙｓｔｅｍ．  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，（２０１２）参照）。Ｂｉｓｈａｒａらは、既存のデバイス搭載カメラを修正し、レンズフリーホログラフィー顕微鏡法を行うことに成功している（Ｂｉｓｈａｒａ，  Ｗ．，  Ｓｕ，  Ｔ．−Ｗ．，  Ｃｏｓｋｕｎ，  Ａ．Ｆ．，  ａｎｄ  Ｏｚｃａｎ，  Ａ．  Ｌｅｎｓｆｒｅｅ  ｏｎ−ｃｈｉｐ  ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ  ｏｖｅｒ  ａ  ｗｉｄｅ  ｆｉｅｌｄ−ｏｆ−ｖｉｅｗ  ｕｓｉｎｇ  ｐｉｘｅｌ  ｓｕｐｅｒ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．  Ｏｐｔ．  Ｅｘｐｒｅｓｓ  １８，１１（２０１０）参照）。Ｐａｍｐｌｏｎａらは、レンズのような単純光学構成要素とスマートフォンの高分解能ＬＣＤ画面を組み合わせ、ヒトの眼の障害を検出するシステムである、ＮＥＴＲＡを開発している（Ｐａｍｐｌｏｎａ，  Ｖ．Ｆ．，  Ｍｏｈａｎ，  Ａ．，  Ｏｌｉｖｅｉｒａ，  Ｍ．Ｍ．，  ａｎｄ  Ｒａｓｋａｒ，  Ｒ．  ＮＥＴＲＡ：  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  ｄｉｓｐｌａｙ  ｆｏｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｒｅｆｒａｃｔｉｖｅ  ｅｒｒｏｒｓ  ａｎｄ  ｆｏｃａｌ  ｒａｎｇｅ．  ＳＩＧＧＲＡＰＨ’１０，  ＡＣＭ（２０１０）参照）。
【００２０】
ある研究者はまた、ハードウェアの修正を要求しない解決策を模索している。例えば、Ｇｒｉｍａｌｄｉらは、スマートフォンのカメラおよびＬＥＤフラッシュライトを採用し、フォトプレチスモグラフィを使用して、指先からパルスの測定を行った（Ｇｒｉｍａｌｄｉ，  Ｄ．，  Ｋｕｒｙｌｙａｋ，  Ｙ．，  Ｌａｍｏｎａｃａ，  Ｆ．，  ａｎｄ  Ｎａｓｔｒｏ，  Ａ．  Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｂｙ  ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ’ｓ  ｖｉｄｅｏｃａｍｅｒａ．  ＩＤＡＡＣＳ，（２０１１）参照）。これは、ユーザがデバイスと接することを要求するが、Ｐｏｈらは、タブレットのカメラおよびカラーチャネルのブラインド音ソース分離を使用して、ある距離を置いてパルスを測定する（Ｐｏｈ，  Ｍ．−Ｚ．，  ＭｃＤｕｆｆ，  Ｄ．Ｊ．，  ａｎｄ  Ｐｉｃａｒｄ，  Ｒ．Ｗ．  Ｎｏｎ−ｃｏｎｔａｃｔ，  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｃａｒｄｉａｃ  ｐｕｌｓｅ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ｖｉｄｅｏ  ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ｂｌｉｎｄ  ｓｏｕｒｃｅ  ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ．  Ｏｐｔ．  Ｅｘｐｒｅｓｓ  １８，  １０（２０１０）参照）。
【００２１】
オーディオベースの健康感知
【００２２】
また、マイクロホンを使用して、医療関連の量を感知する、いくつかの技術も存在する。例えば、インイヤ型マイクロホンを使用して、ある研究者らは、人が食事を行っている時（および、時として、食している物）を検出することができることを示している（例えば、Ａｍｆｔ，  Ｏ．  ａｎｄ  Ｌｕｋｏｗｉｃｚ，  Ｐ．  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｃｈｅｗｉｎｇ  ｓｏｕｎｄｓ  ｆｏｒ  ｄｉｅｔａｒｙ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．  ＵｂｉＣｏｍｐ  ’０５，（２００５）参照。また、例えば、Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ，  Ｊ．  ａｎｄ  Ｋｕｒｏｄａ，  Ｔ．  Ｅａｔｉｎｇ  ｈａｂｉｔｓ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｗｅａｒａｂｌｅ  ｉｎ−ｅａｒ  ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ．  ＩＳＷＰＣ  ２００８，（２００８）参照）。空気中および咽喉マイクロホンを用いたウィーズ検出が、喘息の重症度を診断する際、有用な結果を示している（例えば、Ｈｏｍｓ−Ｃｏｒｂｅｒａ，  Ａ．  ａｎｄ  Ｆｉｚ，  Ｊ．  Ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｗｈｅｅｚｅｓ  ｄｕｒｉｎｇ  ｆｏｒｃｅｄ  ｅｘｈａｌａｔｉｏｎ．  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ５１，  １（２００４）参照）。呼吸数は、典型的には、身体装着型（例えば、Ａｌｓｈａｅｒ，  Ｈ．，  Ｆｅｒｎｉｅ，  Ｇ．Ｒ．，  ａｎｄ  Ｂｒａｄｌｅｙ，  Ｔ．Ｄ．  Ｐｈａｓｅ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｂｒｅａｔｈｉｎｇ  ｃｙｃｌｅ  ｉｎ  ｓｌｅｅｐｉｎｇ  ｓｕｂｊｅｃｔｓ  ｂｙ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｄａｔａ．  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  １１，  ３（２０１０）参照）またはベッドサイドマイクロホン（例えば、Ｋｒｏｕｔｉｌ，  Ｊ．  ａｎｄ  Ｌａｐｏｓａ，  Ａ．  Ｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｄｕｒｉｎｇ  ｓｌｅｅｐｉｎｇ．  ＩＳＡＢＥＬ  ’１１，（２０１１）参照）を用いて感知される別のバイタルサインである。いくつかのシステムは、単純な低コストマイクロホンを利用して、心拍数および咳等の信号を分析している。携帯電話を使用して心拍数を抽出する、多くのシステムが存在し（例えば、Ｎｅｕｍａｎ，  Ｍ．Ｒ．  Ｖｉｔａｌ  Ｓｉｇｎｓ：  Ｈｅａｒｔ  Ｒａｔｅ．  Ｐｕｌｓｅ，  ＩＥＥＥ  １，  ３（２０１０）参照。また、例えば、Ｏｌｍｅｚ，  Ｔ．  ａｎｄ  Ｄｏｋｕｒ，  Ｚ．  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｈｅａｒｔ  ｓｏｕｎｄｓ  ｕｓｉｎｇ  ａｎ  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ．  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｌｅｔｔｅｒｓ  ２４，  １−３（２００３）参照）、より高度なマイクロホンを用いて、いくつかのシステムは、実際に、コロトコフ音と称される高血圧のある可聴兆候を検出するために使用されることができる（例えば、Ａｌｌｅｎ，  Ｊ．  ａｎｄ  Ｍｕｒｒａｙ，  Ａ．  Ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｋｏｒｏｔｋｏｆｆ  ｓｏｕｎｄｓ．  ＩＥＥ  Ｓｅｍｉｎａｒ  Ｄｉｇｅｓｔｓ  １９９７，  ６（１９９７）参照）。Ｕｂｉｃｏｍｐ学会もまた、このような研究のうちのいくつか��承認している。Ｕｂｉｃｏｍｐ２０１１では、携帯電話上のマイクロホンを使用して、咳を検出および計数する解決策が提案された（例えば、Ｌａｒｓｏｎ，  Ｅ．Ｃ．，  Ｌｅｅ，  Ｔ．，  Ｌｉｕ，  Ｓ．，  Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ，  Ｍ．，  ａｎｄ  Ｐａｔｅｌ，  Ｓ．Ｎ．  Ａｃｃｕｒａｔｅ  ａｎｄ  Ｐｒｉｖａｃｙ  Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  Ｃｏｕｇｈ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｌｏｗ−Ｃｏｓｔ  Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ．  ＵｂｉＣｏｍｐ  ’１１，（２０１１）参照）。
【００２３】
家庭用肺活量測定は、肺疾患の増悪を検出し、慢性の肺の病気の転帰を改善するその能力のため、医学界で徐々に受け入れられつつあるが、既存の家庭用肺活量計デバイスの制限は、その広範な採用を妨げている。例えば、家庭用肺活量測定が現在直面している課題として、過剰コスト、患者コンプライアンス、有用性、および医師に結果をアップロードする能力が挙げられる（例えば、Ｆｉｎｋｅｌｓｔｅｉｎ  Ｊ，  Ｃａｂｒｅｒａ  ＭＲ，  Ｈ．Ｇ．  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ−ｂａｓｅｄ  ｈｏｍｅ  ａｓｔｈｍａ  ｔｅｌｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ：ｃａｎ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｈａｎｄｌｅ  ｔｈｅ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｃｈｅｓｔ  １１７，  １（２０００）参照。また、例えば、Ｇｒｚｉｎｃｉｃｈ，  Ｇ．，  Ｇａｇｌｉａｒｄｉｎｉ，  Ｒ．，  ａｎｄ  Ｂｏｓｓｉ，  Ａ．  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｈｏｍｅ  ｔｅｌｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｓｅｒｖｉｃｅ  ｆｏｒ  ａｄｕｌｔ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｃｙｓｔｉｃ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ：ａ  ｐｉｌｏｔ  ｓｔｕｄｙ．  Ｊ．  ｏｆ  Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ，（２０１０）参照）。明白なこととして、診療室ベースの肺活量測定は、典型的には、訓練された技術者によって指導されるが、現在の家庭用肺活量計は、容認可能な測定を保証するための指導、フィードバック、または品質制御機構を有していない。故に、家庭用肺活量測定を達成するための改良された方法およびデバイスが有益となるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００２４】
（要約）
音ベースの肺活量測定デバイス、システム、および方法が、提供される。多くの実施形態では、被検体の肺活量測定呼気操作音のデジタルオーディオファイルが、処理され、被検体の肺機能を査定するために使用される、呼気流量ベースの肺機能データを生成する。多くの実施形態では、デジタルオーディオファイルは、被検体が、被検体の口から離れた距離に保持されたマイクロホンに向かって、被検体の全肺活量を呼息することによって作成される。本明細書に開示される音ベースの流量率推定は、例えば、マイクロホンを有する既存の携帯用デバイス（例えば、スマートフォン）を使用して、遠隔肺活量測定試験を可能にする。故に、そのような遠隔肺活量測定試験は、肺の機能不全の早期診断を可能にし、それによって、早期の関連付けられた治療を可能にすることができる。
【００２５】
したがって、一側面では、患者の肺機能を査定するために使用されることができる、呼気流量ベースの肺機能データを生成するように構成される、モバイルデバイスが、提供される。本デバイスは、マイクロホンと、プロセッサと、データ記憶デバイスとを含む。マイクロホンは、被検体の強制呼気操作音をデジタルデータファイルに変換するように動作可能である。プロセッサは、マイクロホンと動作可能に結合される。データ記憶デバイスは、プロセッサと動作可能に結合され、命令を記憶し、命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、デジタルデータファイルを処理し、被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成させる。
【００２６】
呼気流量率の推定は、被検体の呼気操作によって産生される音に基づくため、被検体の口とモバイルデバイスとの間の接触は、要求されない。故に、多くの実施形態では、被検体の強制呼気操作音は、被検体の口とモバイルデバイスとの間の接触を伴わずに、デジタルデータファイルに変換される。しかしながら、被検体は、呼気操作の間、マウスピースを通して呼息することができ、被検体の呼気操作音は、マウスピースとモバイルデバイスとの間の接触を伴わずに、デジタルデータファイルに変換されることができる。
【００２７】
多くの実施形態では、被検体の口における呼気流速は、デジタルデータファイルを処理することによって推定される。推定された呼気流速は、次いで、被検体の口の断面流量面積の推定値と併用され、排出された流量体積を計算することができる。
【００２８】
被検体の肺機能を査定する治療専門家によって現在依拠される任意のデータ等、任意の好適な呼気流量ベースの肺機能データが、生成されることができる。例えば、呼気流量ベースの肺機能データは、（１）強制肺活量（ＦＶＣ）、（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）、（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣ、（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）、および（５）ＦＶＣの２５〜７５％の強制呼気流量（ＦＥＦ（２５−７５））から成る群から選択される、少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定パラメータを含むことができる。呼気流量ベースの肺機能データは、（１）ＦＶＣ、（２）ＦＥＶ１、（３）ＰＥＦ、および（４）ＦＥＦ（２５−７５）から成る群のうちの少なくとも１つに基づく、少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定計量を含むことができる。例えば、呼気流量ベースの肺機能査定計量は、ＦＥＶ１値が、健康範囲（例えば、身長、年齢、および性別に基づいて予測される値の８０％を上回る）、軽度肺機能不全範囲（例えば、予測される値の６０−７９％）、中程度肺機能不全範囲（例えば、予測される値の４０−５９％）、または重度肺機能不全範囲（例えば、予測される値の４０％を下回る）内であるかどうかであることができる。
【００２９】
多くの実施形態では、余剰音が、デジタルデータファイルの処理の間、モデル化および除去される。例えば、デジタルデータファイルを処理することは、強制呼気操作の気流によって生成される余剰音をモデル化および除去することを含むことができる。多くの実施形態では、余剰音は、（１）被検体の声道、（２）被検体の口、および（３）被検体の周囲環境から成る群のうちの少なくとも１つを通して、強制呼気操作の気流によって生成される。
【００３０】
多くの実施形態では、デジタルデータファイルの処理は、流量関連音の単離および分析を含む。例えば、多くの実施形態では、デジタルデータファイルを処理することは、強制呼気操作の気流に関連する少なくとも１つの音を単離し、単離された少なくとも１つの音の強度を査定することを含む。多くの実施形態では、単離された少なくとも１つの音は、（１）ウィンドシア、（２）声道共鳴、（３）ウィーズ、および（４）鼻腔共鳴から成る群のうちの少なくとも１つからの音を含む。
【００３１】
多くの実施形態では、デジタルデータファイルを処理することは、環境誘発圧力変動を補償することを含む。例えば、デジタルデータファイルを処理することは、（１）被検体とマイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定される圧力損失を補償すること、および（２）強制呼気操作音の反響および反射のうちの少なくとも１つを補償することから成る群のうちの少なくとも１つを含むことができる。多くの実施形態では、デジタルデータファイルを処理することは、逆放射モデル化を使用して、（１）被検体とマイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定される圧力損失を補償すること、および（２）強制呼気操作音の反響および反射のうちの少なくとも１つを補償することから成る群のうちの少なくとも１つを行うことを含む。
【００３２】
多くの実施形態では、デジタルデータファイルの処理は、ＡＣ結合の影響を除去することを含む。例えば、デジタルデータファイルを処理することは、（１）信号パワー、（２）周波数特性、および（３）被検体の声道のモデルから成る群のうちの少なくとも１つを使用することによって、ＡＣ結合の影響を除去することを含むことができる。
【００３３】
多くの実施形態では、デジタルデータファイルの処理は、非線形性を除去することを含む。例えば、デジタルデータファイルを処理することは、デジタルデータファイルに基づいて、少なくとも２つの流量近似値を組み合わせることによって、非線形性を除去することを含むことができる。
【００３４】
デジタルデータファイルを処理することは、異なる強制呼気操作の間に記録された音圧レベルの複数のデジタルデータファイルに基づく、グローバルモデルを使用することを含むことができる。例えば、デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作のＰＥＦ率のグローバルモデルを使用することによって、ピーク呼気流量（ＰＥＦ）を生成することを含むことができる。デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作のＦＶＣ値のグローバルモデルを使用することによって、強制肺活量（ＦＶＣ）を生成することを含むことができる。デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作のＦＥＶ１値のグローバルモデルを使用することによって、１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）を生成することを含むことができる。
【００３５】
多くの実施形態では、モバイルデバイスは、モバイルデバイスが、特定の被検体に対して較正されることができるように構成される。例えば、デジタルデータファイルを処理することは、特定の被検体に対してモバイルデバイスによって生成された呼気流量ベースの肺機能データを別のデバイス（例えば、治療専門家の診療室におけるＡＴＳ承認肺活量計）によって生成される特定の被検体に対する呼気流量ベースの肺機能データに対して較正することによって作成される、特定の被検体に対する個人化モデルを使用することを含むことができる。
【００３６】
別の側面では、被検体の肺機能を査定するために使用されることができる、呼気流量ベースの肺機能データを生成する方法が、提供される。本方法は、被検体の強制呼気操作音のデジタルデータファイルを受信することを含む。本方法はさらに、デジタルデータファイルを処理し、被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成することを含む。
【００３７】
呼気流量ベースの肺機能データを生成する方法の多くの実施形態では、開示される音ベースの肺活量測定デバイスおよびシステム、例えば、前述のようなモバイルデバイスに関して、本明細書に説明される作用および／または側面のいずれかに類似する、付加的作用および／または側面が、含まれる。
【００３８】
別の側面では、被検体の肺機能を査定するために使用されることができる、呼気流量ベースの肺機能データを遠隔で生成するためのシステムが、提供される。本システムは、通信ネットワークと通信可能に結合されるサーバを含む。サーバは、プロセッサと、プロセッサと動作可能に結合されるデータ記憶デバイスとを含む。データ記憶デバイスは、命令を記憶し、命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、被検体の強制呼気操作によって生成される音のデジタルデータファイルを処理させる。デジタルデータファイルは、通信ネットワークを介して、サーバによって受信される。デジタルデータファイルは、被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成するように処理される。
【００３９】
呼気流量ベースの肺機能データを遠隔で生成するためのシステムの多くの実施形態では、開示される音ベースの肺活量測定デバイスおよびシステム、例えば、前述のようなモバイルデバイスに関して、本明細書に説明される作用および／または側面のいずれかに類似する、付加的作用および／または側面が、含まれる。
【００４０】
多くの実施形態では、呼気流量ベースの肺機能データを遠隔で生成するためのシステムは、通信ネットワークを採用し、情報をユーザに転送する。例えば、本システムは、呼気流量ベースの肺機能データが、遠隔デバイス上に表示するために、通信ネットワークを経由して、遠隔デバイスに伝送されるように構成されることができる。本システムは、呼気流量ベースの肺機能データが、ウェブサイトを介して閲覧可能であるように構成されることができる。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
呼気流量ベースの肺機能データを生成するように構成されたモバイルデバイスであって、前記モバイルデバイスは、
被検体の強制呼気操作音をデジタルデータファイルに変換するように動作可能なマイクロホンと、
前記マイクロホンと動作可能に結合されたプロセッサと、
前記プロセッサと動作可能に結合されたデータ記憶デバイスであって、前記データ記憶デバイスは、命令を記憶し、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記デジタルデータファイルを処理し、前記被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成させる、データ記憶デバイスと
を備える、モバイルデバイス。
（項目２）
前記被検体の強制呼気操作音は、前記被検体の口と前記モバイルデバイスとの間の接触を伴わずに、前記デジタルデータファイルに変換される、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目３）
前記被検体は、前記被検体の強制呼気操作の間、マウスピースを通して呼息し、前記被検体の強制呼気操作音は、前記マウスピースと前記モバイルデバイスとの間の接触を伴わずに、前記デジタルデータファイルに変換される、項目２に記載のモバイルデバイス。
（項目４）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）強制肺活量（ＦＶＣ）、（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）、（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣ、（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）、および（５）ＦＶＣの２５〜７５％の強制呼気流量（ＦＥＦ（２５−７５））から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定パラメータを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目５）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）ＦＶＣ、（２）ＦＥＶ１、（３）ＰＥＦ、および（４）ＦＥＦ（２５−７５）から成る群のうちの少なくとも１つに基づく少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定計量を含む、項目４に記載のモバイルデバイス。
（項目６）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）流量対時間（ＦＴ）、（２）容量対時間（ＶＴ）、および（３）流量対容量（ＦＶ）から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定関係を含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目７）
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記強制呼気操作の気流によって生成される余剰音をモデル化および除去することを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目８）
前記余剰音は、（１）前記被検体の声道、（２）前記被検体の口、および（３）前記被検体の周囲環境から成る群のうちの少なくとも１つを通して、前記強制呼気操作の気流によって生成される、項目７に記載のモバイルデバイス。
（項目９）
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記強制呼気操作の気流に関連する少なくとも１つの音を単離し、前記単離された少なくとも１つの音の強度を査定することを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目１０）
前記単離された少なくとも１つの音は、（１）ウィンドシア、（２）声道共鳴、（３）ウィーズ、および（４）鼻腔共鳴から成る群のうちの少なくとも１つからの音を含む、項目９に記載のモバイルデバイス。
（項目１１）
前記デジタルデータファイルを処理することは、（１）前記被検体と前記マイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定される圧力損失を補償すること、および（２）前記強制呼気操作音の反響および反射のうちの少なくとも１つを補償することから成る群のうちの少なくとも１つを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目１２）
前記デジタルデータファイルを処理することは、逆放射モデル化を使用して、（１）前記被検体と前記マイクロホンとの間の距離にわたって持続される推定される圧力損失を補償すること、および（２）前記強制呼気操作音の反響および反射のうちの少なくとも１つを補償することから成る群のうちの少なくとも１つを行うことを含む、項目１１に記載のモバイルデバイス。
（項目１３）
前記デジタルデータファイルを処理することは、（１）信号パワー、（２）周波数特性、および（３）前記被検体の声道のモデルから成る群のうちの少なくとも１つを使用することによって、ＡＣ結合の影響を除去することを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目１４）
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記デジタルデータファイルに基づいて、少なくとも２つの流量近似値を組み合わせることによって、非線形性を除去することを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目１５）
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる強制呼気操作の間に記録された音の複数のデジタルデータファイルに基づくグローバルモデルを使用することを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目１６）
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作のピーク呼気流量（ＰＥＦ）率のグローバルモデルを使用することによって、ＰＥＦを生成することを含む、項目１５に記載のモバイルデバイス。
（項目１７）
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作の強制肺活量（ＦＶＣ）値のグローバルモデルを使用することによって、ＦＶＣを生成することを含む、項目１５に記載のモバイルデバイス。
（項目１８）
前記デジタルデータファイルを処理することは、異なる呼気操作の１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）値のグローバルモデルを使用することによって、ＦＥＶ１を生成することを含む、項目１５に記載のモバイルデバイス。
（項目１９）
前記デジタルデータファイルを処理することは、前記被検体の口を通る流速および前記被検体の口の流量面積を推定することによって、前記被検体の口を通して排出された流量体積を計算することを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目２０）
前記デジタルデータファイルを処理することは、特定の被検体に対して前記モバイルデバイスによって生成された呼気流量ベースの肺機能データを、別のデバイスによって生成される前記特定の被検体に対する呼気流量ベースの肺機能データに対して較正することによって作成される、前記特定の被検体に対する個人化モデルを使用することを含む、項目１に記載のモバイルデバイス。
（項目２１）
呼気流量ベースの肺機能データを生成する方法であって、前記方法は、
被検体の強制呼気操作音のデジタルデータファイルを受信することと、
前記デジタルデータファイルを処理し、前記被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成することと
を含む、方法。
（項目２２）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）強制肺活量（ＦＶＣ）、（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）、（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣ、（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）、および（５）ＦＶＣの２５〜７５％の強制呼気流量（ＦＥＦ（２５−７５））から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定パラメータを含む、項目２１に記載の方法。
（項目２３）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）流量対時間（ＦＴ）、（２）容量対時間（ＶＴ）、および（３）流量対容量（ＦＶ）から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定関係を含む、項目２１に記載の方法。
（項目２４）
呼気流量ベースの肺機能データを遠隔で生成するためのシステムであって、前記システムは、通信ネットワークと通信可能に結合されたサーバを備え、前記サーバは、プロセッサと、前記プロセッサと動作可能に結合されたデータ記憶デバイスとを含み、前記データ記憶デバイスは、命令を記憶し、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、被検体の強制呼気操作によって生成される音のデジタルデータファイルを処理させ、前記デジタルデータファイルは、前記サーバによって、前記通信ネットワークを介して受信され、前記デジタルデータファイルは、前記被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成するように処理される、システム。
（項目２５）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）強制肺活量（ＦＶＣ）、（２）１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）、（３）ＦＥＶ１／ＦＶＣ、（４）ピーク呼気流量（ＰＥＦ）、および（５）ＦＶＣの２５〜７５％の強制呼気流量（ＦＥＦ（２５−７５））から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定パラメータを含む、項目２４に記載のシステム。
（項目２６）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、（１）流量対時間（ＦＴ）、（２）容量対時間（ＶＴ）、および（３）流量対容量（ＦＶ）から成る群から選択される少なくとも１つの呼気流量ベースの肺機能査定関係を含む、項目２４に記載のシステム。
（項目２７）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、前記遠隔デバイス上に表示するために、前記通信ネットワークを経由して、遠隔デバイスに伝送される、項目２４に記載のシステム。
（項目２８）
前記呼気流量ベースの肺機能データは、ウェブサイトを介して閲覧される、項目２４に記載のシステム。
【００４１】
（参照による組み込み）
本明細書で記述される全ての出版物、特許、および特許出願は、各個別出版物、特許、または特許出願が、参照することにより組み込まれるように特異的かつ個別に示された場合と同程度に、本明細書に組み込まれる。
【００４２】
本発明の新規の特徴が、特に添付の請求項で記載される。本発明の特徴および利点のより良好な理解は、本発明の原理が利用される、例証的実施形態を記載する、以下の発明を実施するための形態を参照して得られるであろう。添付図面は、以下の通りである。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】図１は、正常、閉塞性、および拘束性肺機能を伴う被検体の肺活量測定呼気操作に対する例示的流量対容量プロットおよび関連肺機能パラメータを示す。
【図２】図２は、例示的携帯用米国胸部学会（ＡＴＳ）承認肺活量計を示す。
【図３】図３は、被検体によって使用される、多くの実施形態による、スマートフォンベースの肺活量計を示す。
【図４】図４Ａは、多くの実施形態による、スマートフォンベースの肺活量計によって生成および表示される、例示的呼気流量率曲線を示す。図４Ｂは、図４Ａの例示的スマートフォンベースの流量率曲線との比較のために、既存の肺活量計によって生成される例示的呼気流量率曲線を示す。
【図５】図５は、多くの実施形態による、呼気操作を通して被検体を指導するために、スマートフォンベースの肺活量計上に表示されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）画面を示す。
【図６】図６Ａ−６Ｄは、多くの実施形態による、唇の構えおよびマイクロホンまでの距離の変動の影響を査定するために使用される、４つの異なる試験構成を示す。
【図７Ａ】図７Ａは、多くの実施形態による、被検体の呼気操作音のデジタルオーディオファイルを処理し、複数の流量率近似値をもたらすために使用される、処理作用を図式的に図示する。
【図７Ｂ】図７Ｂは、多くの実施形態による、被検体の呼気操作音のデジタルオーディオファイルにおける圧力の例示的測定値ｐ（ｔ）を図示する。
【図７Ｃ】図７Ｃは、多くの実施形態による、（１）マイクロホンにおける圧力の測定値ｐ（ｔ）、（２）被検体の口における圧力の推定される測定値ｐ＿ｌｉｐｓ（ｔ）、および（３）被検体の口における流量の推定される測定値ｕ＿ｌｉｐｓ（ｔ）のうちの１つの例示的ヒルベルト・エンベロープを図示する。
【図７Ｄ】図７Ｄは、多くの実施形態による、（１）マイクロホンにおける圧力の測定値ｐ（ｔ）、（２）被検体の口における圧力の推定される測定値ｐ＿ｌｉｐｓ（ｔ）、および（３）被検体の口における流量の推定される測定値ｕ＿ｌｉｐｓ（ｔ）のうちの１つの例示的振幅スペクトログラムを図示する。
【図７Ｅ】図７Ｅは、多くの実施形態による、図７Ｄの振幅スペクトログラムを処理することによって生成される共鳴のプロットを示す。
【図７Ｆ】図７Ｆは、多くの実施形態による、図７Ｄの振幅スペクトログラムを処理することによって生成される平均共鳴強度を示す。
【図７Ｇ】図７Ｇは、多くの実施形態による、図７Ａの処理作用を通じてｐ（ｔ）を処理することによって生成される例示的結果として生じる流量率近似値を示す。
【図７Ｈ】図７Ｈは、多くの実施形態による、図７Ａの処理作用を通じてｐ＿ｌｉｐｓ（ｔ）を処理することによって生成される例示的結果として生じる流量率近似値を示す。
【図７Ｉ】図７Ｉは、多くの実施形態による、図７Ａの処理作用を通じてｕ＿ｌｉｐｓ（ｔ）を処理することによって生成される例示的結果として生じる流量率近似値を示す。
【図８】図８は、多くの実施形態による、最終流量対容量曲線および対応する最終肺機能パラメータＰＥＦ、ＦＥＶ１、およびＦＶＣを生成するために、図７Ｇから７Ｉの流量率近似値を処理するために使用される処理作用を図式的に図示する。
【図９】図９は、多くの実施形態による、被検体の強制呼気操作音のデジタルオーディオファイルを処理することによって、呼気流量ベースの肺機能データを生成する方法の作用の簡略化されたブロック図である。
【図１０】図１０は、多くの実施形態による、被検体の呼気操作音のデジタルオーディオファイルを処理し、肺活量測定曲線および／または関連肺機能パラメータを生成するための方法の作用の簡略化されたブロック図である。
【図１１】図１１は、多くの実施形態による、モバイルデバイスベースの肺活量計を図式的に図示する。
【図１２】図１２は、多くの実施形態による、被検体の呼気操作音のデジタルオーディオファイルを遠隔で処理し、患者の肺機能を査定するために使用されるデータを生成するためのシステムを図式的に図示する。
【図１３−１】図１３Ａ−１３Ｄは、多くの実施形態による、スマートフォンベースの肺活量計のための累積パーセンテージ誤差プロットである。
【図１３−２】図１３Ａ−１３Ｄは、多くの実施形態による、スマートフォンベースの肺活量計のための累積パーセンテージ誤差プロットである。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
（詳細な説明）
多くの実施形態では、その全肺容量を強制的に呼息する患者の音を記録することによって生成されたデジタル化されたオーディオファイルが、処理され、被検体の肺機能を査定するために使用されることができる、呼気流量ベースの肺機能データを生成する。本明細書で使用されるように、呼気流量ベースの肺機能データは、肺活量測定プロットおよび／または肺活量測定パラメータ（例えば、呼気の流量対時間（ＦＴ）、容量対時間（ＶＴ）、および／または流量対容量（ＦＶ）プロット；強制肺活量（ＦＶＣ）；１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）；ＦＥＶ１／ＦＶＣ；ピーク呼気流量（ＰＥＦ））等、被検体の肺機能を査定するために使用されることができる、任意の好適な呼気流量ベースのデータおよび／または情報、ならびに前述の肺活量測定プロットおよび／または肺活量測定パラメータに基づく任意の好適な計量等の任意の好適な呼気流量ベースの計量を含むことができる。マイクロホンを含む、携帯用デバイス等の任意の好適なデバイスが、デジタル化されたオーディオファイルを生成するために使用されることができる。例えば、携帯用デバイスは、スマートフォンの内蔵マイクロホンを使用して、肺機能を測定するように構成される、スマートフォンであることができる。多くの実施形態では、携帯用デバイスは、プロセッサと、デジタル化されたオーディオファイルを処理し、肺活量測定プロットおよび／または肺活量測定パラメータを生成するために、プロセッサによって実行可能な命令を記憶する、メモリとを含む。多くの実施形態では、デジタル化されたオーディオファイルは、通信ネットワークを経由して転送され、プロセッサと、デジタル化されたオーディオファイルを処理し、肺活量測定プロットおよび／または肺活量測定パラメータを生成するために、プロセッサによって実行可能な命令を記憶する、メモリとを含む、サーバ等の好適に構成されたシステムによって、携帯用デバイスから遠隔で処理される。サーバによって遠隔で生成された結果として生じる肺活量測定プロットおよび／または肺活量測定パラメータは、（１）ユーザに表示するために、通信ネットワークを経由して、携帯用デバイスに逆転送される、（２）評価のために、医療専門家（任意の好適な様式において、例えば、通信ネットワークを経由して）に通信される、および（３）例えば、将来の参考のために、および／または類似デジタルオーディオファイルを処理する際に使用するために、メモリ内に記憶される、のうちの少なくとも１つが行われることができる。
【００４５】
非限定的実施例として、スマートフォン上に実装されると、ユーザは、ユーザの口から離れた好適な距離にスマートフォンを保持し（例えば、図３に図示されるように）、その全肺容量まで吸息し、次いで、ユーザの全肺容量が排出されるまで、スマートフォンのマイクロホンに強制的に呼息することができる。スマートフォンのマイクロホンは、呼息によって産生される音を記録する。結果として生じるデジタルオーディオファイルは、スマートフォンによって処理され、呼息された流量率を計算する。多くの実施形態では、呼息された流量率の計算は、ユーザの声道のモデルを推定し、ユーザの頭部の周囲の音の反響を推定することを含む。呼息された流量率の計算は、時間ドメイン内の音のエンベロープを計算し、周波数ドメイン内の共鳴追跡を行い、線形予測を通して、白色雑音利得を測定することを含むことができる。スマートフォンは、自宅用または臨床肺活量計において見出されるものに類似する流量率およびグラフを計算および提供するように構成されることができる。例えば、図４Ａは、本明細書に説明されるアプローチを使用して、スマートフォンベースの肺活量計によって生成される肺活量測定流量率の結果として生じるディスプレイを図示し、図４Ｂは、既存の肺活量計によって生成される肺活量測定流量率の例示的ディスプレイを図示する。任意の付加的ハードウェアを伴わない、任意の好適なコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン等の任意の好適な携帯用コンピューティングデバイス）が、肺の健康の臨床測定値を得るために使用されることができる。
【００４６】
肺活量測定を行うための本明細書に開示される方法、デバイス、およびシステムは、既存の肺活量計と比較して、重要な利点を提供する。例えば、スマートフォン等の既存の携帯用コンピューティングデバイスの低コストおよび固有の可搬性は、家庭用肺活量測定よりはるかに優れた性能を可能にする。肺活量計として機能するように構成される、携帯用コンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン）は、内蔵指導およびフィードバック機構を有し、現在の家庭用肺活量計に決定的に欠けている測定容認性を最大限にすることができる。肺活量計として機能するように構成される、携帯用コンピューティングデバイスは、容易なデータアップロード能力を提供し、それによって、長期的結果の追跡および瞬間アラートを可能にすることができる。肺活量計として機能するように構成される、携帯用コンピューティングデバイスは、症状スコア、咳感知、および／または酸素測定法等の評価と結合され、包括的疾患自己管理ツールを提供することができる。
【００４７】
米国胸部学会（ＡＴＳ）によって承認された臨床肺活量計に対して、肺活量測定を行うための本明細書に開示される方法、デバイス、およびシステムの精度の比較が、行われた。５２名の被検体を含む研究を通して、スマートフォン肺活量計は、肺機能の最も一般的測定値に対して、平均誤差５．１％を有し、いかなるユーザ特異的訓練または較正も伴わずに、直接、追加設定なしで使用されることができることが示された。また、スマートフォン肺活量計の性能は、特定のユーザに対する較正を通して改善され、それによって、肺機能の推定における平均誤差を４．６％まで低下させることができることも示された。５名の呼吸器科医からの診断の差異の比較も、スマートフォン肺活量計および臨床肺活量計から生成された測定値およびグラフを使用して行われた。スマートフォン肺活量計は、異常肺機能だけではなく、また、閉塞の程度も診断するために効果的であることが示された。
【００４８】
データ収集
【００４９】
スマートフォン肺活量計の設計を評価および報告するために、オーディオサンプルのデータセットが作成された。５２名の有志者が、４５分間の研究セッションに参加した。表１は、５２名の有志者に対する人口統計情報を表す。
【００５０】
表１．研究参加者の人口統計情報。
【表１】
0006272308.tif 000002
【００５１】
全研究参加者は、肺病を有していないか、または軽度にすぎないと自己同定した。スマートフォン用のカスタムデータ収集アプリケーションが作成され、スマートフォンの内蔵マイクロホン（３２ｋＨｚで）を使用して、被検体の呼息音を記録し、フィードバックを被検体に提供し、肺活量測定法を通して被検体を指導するために使用された。測定値はまた、ＡＴＳ認定標準的臨床肺活量計（ｎＳｐｉｒｅ  ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ）を使用して、同一のセッションの間に得られた。ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計は、ニューモタコ肺活量計であって、各セッション前に、３Ｌ注射器を用いて較正された。
【００５２】
肺活量測定は、完全に強制依存性であって、患者は、訓練された技術者によって、肺活量測定法を通して、指導される。臨床肺活量計を使用している間、参加者は、口頭で、およびジェスチャを用いての両方で指導された。スマートフォン肺活量計では、口頭プロンプトがオーディオ記録に干渉するであろうため、参加者は、スマートフォンの画面上のテキストプロンプトおよびジェスチャのみを用いて指導された。
【００５３】
図５は、呼気操作を通して試験被検体を指導するために、スマートフォン上に表示されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）画面２０を示す。多くの実施形態では、ＧＵＩ画面２０は、誘因グラフィック２２、流量のリアルタイム推定値２４（後述のＬＰＣ利得を使用して）、テキストプロンプト２６、および少なくとも１つのタッチスクリーン制御領域２８を含む。図示される実施形態では、誘因グラフィック２２は、呼息の強度に比例して、円柱３２内で垂直に変位されるボール３０を含む。典型的には、初期呼息バースト後、ボール３０は、円柱３２の底部へとゆっくりと降下し、それによって、試験の終了を示す。流量のリアルタイム推定値２４が、リアルタイム可視化として表示される。テキストプロンプト２６は、命令を試験被検体に提供する。少なくとも１つのタッチスクリーン制御領域２８は、例えば、図示される画面構成では、試験を停止するためのユーザ入力を受信するために使用されることができる。ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計と同様に、スマートフォン肺活量計も、強制呼気操作終了時に、推定される流量対容量曲線を表示する（例えば、図１に示されるように）。呼息された容量の推定値は、時間に対して推定される流量を積分することによって計算される。
【００５４】
強制呼気操作について参加者に説明され、ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計を使用して練習するように求められた。参加者が、再現性のために、ＡＴＳ基準に従って、容認可能呼気操作を行うことが可能となると（例えば、Ｍｉｌｌｅｒ，  Ｍ．Ｒ．，  Ｈａｎｋｉｎｓｏｎ，  Ｊ．，  Ｂｒｕｓａｓｃｏ，  Ｖ．，  ｅｔ  ａｌ．  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｓａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｐｉｒｏｍｅｔｒｙ．Ｔｈｅ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ２６，  ２（２００５）参照）、ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計を使用して、３回、強制呼気操作が記録された。ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計からの未加工流量および容量測定値が、ＵＳＢ接続およびカスタムソフトウェアを使用して得られた。参加者は、次いで、スマートフォン肺活量計について導入が行われた。
【００５５】
研究の間、参加者は、スマートフォン肺活量計を保持する距離ならびにその唇の構えを非意図的に変動させ、潜在的に、望ましくない変動性を導入していることが観察された。これらの非意図的変動の影響を査定するために、参加者は、無作為順序において、以下の４つの構成でスマートフォン肺活量計を使用するように指示された。（１）図６Ａに示されるように、マウスピース３４およびつり帯３６なし（それによって、距離および唇の構えに変動をもたらす）、（２）図６Ｂに示されるように、マウスピース３４あり（唇の構えを維持するために）、（３）図６Ｃに示されるように、つり帯３６あり（距離を維持するために）、および（４）図６Ｄに示されるように、マウスピース３４およびつり帯３６あり（距離および唇の構えの両方を維持するために）。特定の呼気操作は、ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計およびスマートフォン肺活量計実施形態の両方を使用して測定されることができないため、スマートフォン肺活量計実施形態を使用して測定された各呼気操作は、同一のセッションの間に得られたＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計から無作為に選択された容認可能曲線の１つと関連付けられた。信号は、ＫｏＫｏ  Ｌｅｇｅｎｄ肺活量計に対するＰＥＦおよびスマートフォン肺活量計からのオーディオストリームにおける最大振幅を基準点として使用して整合された。オーディオストリームは、最大オーディオ振幅の１秒前に開始し、６秒後に終了するように、自動的にセグメント化された。
【００５６】
１０名の参加者が、より長い期間にわたってスマートフォン肺活量計からの測定の一貫性の査定を可能にするように、さらに２つのデータ収集セッション（最大２週間空けて２日間）のために呼び戻すために選択された。１０名の参加者は、具体的人口統計、すなわち、等数の男性および女性ならびに等数の正常なおよび異常形状肺活量測定曲線に基づいて選択された。異常形状肺活量測定曲線は、必ずしも、低下した肺機能測定値を呈さなかった。総合して、データは、２４８回の臨床肺活量計の使用および８６４回のスマートフォン肺活量計の使用から収集された。
【００５７】
興味深いことに、６名の被検体が、気付いていない病気から異常形状曲線を有することが見出された。肺の病気を報告した１３名中８名の被検体が、予期された肺機能測定値より低いが、正常形状曲線をもたらした。
【００５８】
アルゴリズムおよび動作理論
【００５９】
音は、圧力で測定された。音はまた、被検体の強制呼気操作の間、結果として生じる呼気気流によって生成される。例えば、音は、被検体の声道を通して、被検体の口を通して、および被検体を取り囲む環境を通して通過するにつれて、呼気気流によって生成される。本明細書に開示される音ベースの肺活量測定デバイス、システム、および方法では、被検体の強制呼気操作の間に生成される音のデジタルオーディオファイルが、処理され、患者の肺機能を査定するために使用されることができる、呼気流量ベースの肺機能データを生成する。デジタルオーディオファイルは、例えば、多くの既存の携帯用デバイス内に含まれるような任意の好適なマイクロホンを使用して生成されることができる。
【００６０】
マイクロホンにおける被検体の強制呼気操作音は、被検体の肺からの空気の流量率によって影響され、例えば、呼気気流が、被検体の声道を通して、被検体の口を通して、および被検体の周囲環境を通して通過するにつれて、呼気気流によって生成される余剰音を含む。多くの実施形態では、呼気気流によって生成される１つ以上の余剰音は、音記録からモデル化および除去され、それによって、音記録を修正し、直接、呼気気流率に関係がない圧力変動を除去する。これらのモデル化され、除去された余剰音は、本明細書では、第１のクラスの特徴と称される。
【００６１】
マイクロホンにおける被検体の強制呼気操作音はまた、付加的音の強度が、気流率に関連するため、多くの実施形態において、呼気流量率を推測するために使用される、付加的音を含む。そのような付加的音として、ウィンドシア、声道共鳴、ウィーズ、および鼻腔共鳴等の項目が挙げられる。多くの実施形態では、そのような付加的音のうちの１つ以上は、単離され、付加的音の強度は、特徴として使用される。
【００６２】
多くの実施形態では、被検体の口とマイクロホンとの間を音が進行するにつれて生じる音圧低下および／または被検体の環境内の音の反響は、デジタルオーディオファイルの処理の際、考慮される。例えば、多くの実施形態では、逆放射モデル化（例えば、無限平面における球状バッフルのモデル−また、フラナガンの音生成モデルとしても知られる）が、被検体の口とマイクロホンとの間を音が進行するにつれて生じる音圧低下および／または被検体の環境内の音の反響を考慮するために使用される。多くの実施形態では、距離は、ユーザの身長および腕の長さから近似化され、加速度計からの示度値によって調節されることができる（例えば、マイクロホンおよび加速度計を含むモバイルデバイスが、より近くに移動される場合）。
【００６３】
多くの実施形態では、呼気空気流量率（距離／時間−例えば、メートル／秒）が、ノンパラメトリック回帰を使用して、組み合わせられた特徴からモデル化される。以下の表２は、多くの実施形態において使用される特徴カテゴリを要約したものである。多くの実施形態では、呼気気流の容量は、被検体の口が開いた状態の面積を推定し、流量を積分することによって計算される。例えば、空気の流量率は、ｍ／秒で測定されることができる。被検体の口が開いた状態の推定される面積は、空気の流量率を容量流量率（例えば、リットル／秒）に変換するために使用されることができる。容量流量率は、直接、容量を求めるために積分されることができる。
【００６４】
表２．例示的特徴カテゴリの概要
【表２】
0006272308.tif 000003
【００６５】
データ収集は、スマートフォン肺活量計からデジタル化されたオーディオサンプルのデータセットをもたらした。これらのオーディオサンプルは、スマートフォン肺活量計のマイクロホンにおける圧力の較正されていないＡＣ結合測定値ｐ（ｔ）である。多くの実施形態では、デジタル化されたオーディオサンプルは、処理され、ユーザの口からマイクロホンに音が進行するにつれて、圧力損失を補償し、圧力値を流量の近似値に変換し、ＡＣ結合の影響を除去する。多くの実施形態では、圧力損失は、ユーザの頭部の周囲の音反響の逆モデルを使用して近似化される。固定開口部（例えば、ユーザの口）を通して通過するにつれた乱気流は、多くの実施形態において、圧力を流量に変換するために使用される、特徴的圧力降下を有する。多くの実施形態では、（１）信号パワーおよび周波数特性、ならびに（２）声道のモデルのうちの少なくとも１つが、ＡＣ結合の影響を除去し、流量近似値を精緻化するために使用される。
【００６６】
多くの実施形態では、回帰が、これらの流量近似値を組み合わせ、非線形性を除去するために使用される。多くの実施形態では、デジタル化されたオーディオサンプルの処理は、補償および特徴抽出（図７Ａから７Ｉに図示されるように）および機械学習回帰（図８に図示されるように）を含む。
【００６７】
距離および流量補償
【００６８】
多くの実施形態では、デジタル化されたオーディオサンプル（例えば、スマートフォン肺活量計によって得られる）を処理する際の第１の段階は、逆放射モデル化を使用して、ユーザの口からマイクロホンまでの距離にわたって持続される圧力損失ならびにユーザの身体内およびその周囲で生じる反響／反射を補償することである。任意の好適な逆放射モデル化が、使用されることができる。例えば、マイクロホンからユーザの口までの伝達関数は、無限平面における球状バッフルに対応する、式１によって近似化されることができる。
【００６９】
【数１】
0006272308.tif 000004
【００７０】
式中、Ｄａｒｍは、腕の長さ（例えば、ユーザの身長から近似化される）であって、
【００７１】
Ｃｈｅａｄは、頭部円周（例えば、ユーザの身長から近似化される）であって、
【００７２】
ｃは、音速である。
【００７３】
伝達関数の逆数が、それを時間ドメインｈｉｎｖ（ｔ）に変換し、着信オーディオ用いた有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ処理を使用することによって、適用される。適用されると、出力は、唇における圧力の近似値ｐｌｉｐｓ（ｔ）となる。
【００７４】
唇における圧力（ｐｌｉｐｓ（ｔ））は、次いで、流量率に変換される。乱気流の場合、式（２）は、唇にわたる圧力降下を、唇を通した流量率に変換するために使用されることができる、非線形式である。
【００７５】
【数２】
0006272308.tif 000005
【００７６】
式中、ｒｌｉｐｓは、ユーザの口が開いている状態の半径である（周波数にわたって一定の抵抗）。
いくつかのスケーリング定数が、式（１）および（２）のそれぞれから除去され、式は、比例的にすぎない。スケーリング定数は、ｐ（ｔ）が較正されないため、除去され、したがって、ｕｌｉｐｓ（ｔ）は、実際の流量率のみに比例する。さらに、これらの式（１）および（２）が、近似値Ｄａｒｍ、Ｃｈｅａｄ、およびｒｌｉｐｓを使用するとき、どのように機能し、マイクロホンにおける非線形性が、逆モデル化にどのような影響を及ぼすかは不明である。したがって、多くの実施形態では、各測定値ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ）は、特徴抽出のために使用され、回帰が、どの特徴が最も安定するかを判定するために使用される。
【００７７】
特徴抽出
【００７８】
図７Ａを参照すると、各測定値ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ）は、別個の容量流量率が近似化される、高周波数ＡＣ結合信号である。多くの実施形態では、これらの信号からの容量流量率の近似化は、これらの信号の３つの変換、すなわち、（１）エンベロープ検出、（２）スペクトログラム処理、および（３）線形予測符号化（ＬＰＣ）の使用を含む。信号（ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ））の各エンベロープは、低周波数における全体的信号パワー（または、振幅）の測定値であるため、流量率の合理的近似値であると仮定されることができる。スペクトログラム処理は、共鳴を抽出するために使用される。周波数ドメインでは、共鳴は、声道および開いている状態の口内の反射によって励起される振幅であると仮定され、したがって、それらを生じさせる流量率に比例するはずである。線形予測が、次いで、流量近似値として使用される。線形予測は、信号が、ソースおよび成形フィルタに分割されることができると仮定し、ソースパワーおよび成形フィルタ係数を推定する。「フィルタ」とは、この場合、声道の近似値である（例えば、Ｗａｋｉｔａ，  Ｈ．  Ｄｉｒｅｃｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｖｏｃａｌ  ｔｒａｃｔ  ｓｈａｐｅ  ｂｙ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｓｐｅｅｃｈ  ｗａｖｅｆｏｒｍｓ．  Ａｕｄｉｏ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｏａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ  ２１，  ５（１９７３），４１７−４２７参照）。「ソース分散」は、声道フィルタを励起させる白色雑音プロセスの推定値であって、肺からの流量率のパワーの近似値である。各段階の実装は、以下に順に説明される。
【００７９】
エンベロープ検出：これらの特徴は、異なるフレームにわたって、各オーディオファイル内のデータのエネルギーを測定する。信号の低周波数エンベロープ（ここでは、パワーに比例する）が、信号を２乗し、サブ１Ｈｚカットオフにおいて低域通過フィルタ処理することによって抽出されることができる。時間ドメインエンベロープもまた、ヒルベルト・エンベロープを使用して求めることができる。信号のヒルベルト変換３８が、行われ、オリジナル信号に組み入れることができる。低域通過フィルタ処理４０が、次いで、使用され、継続二次系フィルタを使用して、エンベロープを抽出することができる（例示的エンベロープは、図７Ｃに示される）。各信号（ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ））は、スペクトログラムおよび線形予測モデルと同一のサンプリングレートを有するように、下方サンプリング４２されることができる。エンベロープの異なる推定が、２乗データおよびヒルベルト変換データに若干異なる低域通過フィルタを使用して確認されることができる。一実施形態では、１２の特徴が、使用される。
【００８０】
スペクトログラム処理：多くの実施形態では、強制呼息の間、電話からのオーディオは、３０ｍｓフレームにバッファ４４される（フレーム間に５０％重複を伴う）。肺活量測定呼息は、典型的には、４〜７秒続き、呼息あたり２５０〜５００フレームをもたらす。各フレームは、次いで、ハミング窓を使用して、窓関数処理されることができ、高速フーリエ変換｜ＦＦＴ｜ｄＢ４６が行われ、信号の振幅スペクトログラムをもたらす（その実際例は、図７Ｄに図示される）。共鳴は、スライディングウィンドウにわたって計算される各ＦＦＴフレーム内の極大値を使用して抽出されることができる（共鳴追跡４８）（例えば、図７Ｅ参照）。好適な閾値を上回る任意の極大、例えば、最大値の２０％が、保存されることができる。大きくかつ比較的に長い共鳴のみ保存するために、全フレームが処理された後、３００ｍｓ未満のいかなる共鳴も、雑音として破棄されることができる。最後に、各フレーム内の平均共鳴強度が、計算され（平均５０）、保存される（例えば、図７Ｆ参照）。
【００８１】
線形予測処理（５２）：多くの実施形態では、オーディオ信号は、再び、３０ｍｓ重複フレームに窓関数処理される。フレーム毎に、いくつかのＬＰＣモデルが、例えば、フィルタ順序２、４、８、１６および３２（声道の複雑性を増加させる）を用いて、求められることができる。フィルタを励起させる近似化された「ソースパワー」が、流量率の近似値として、フレーム毎に保存されることができる。ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ）を使用したＬＰＣの実施例は、それぞれ、図７Ｇ、図７Ｈ、および図７Ｉに示される。ＬＰＣ順序の種々の組み合わせは、声道のある異なる推定値として使用されることができる。一実施形態では、これは、３４の異なる推定値をもたらす。オーディオ信号は、ウィンドシア等の無作為雑音からの雑音のみを残す、逆ＬＰＣモデルによって処理されることができる。加えて、ＬＰＣモデルからの最大共鳴の帯域幅および強度が、信号の別のスペクトル推定値として計算および使用されることができる。異なるＬＰＣモデルを用いて、４００〜９００Ｈｚの共鳴を単離することによって、唇が、典型的には、本周波数範囲内で共鳴するため、唇の反響が、推定されることができる。一実施形態では、これは、スペクトル特徴数を増加させ、合計５０となる。
【００８２】
事後特徴処理：多くの実施形態では、近似化された流量率が返されると、それらは、次数３およびサイズ１１（低域通過フィルタ５４）のサビツキ−ゴーレイ多項式フィルタを使用して、雑音除去される（例えば、Ｓａｖｉｔｚｋｙ，  Ａ．  ａｎｄ  Ｇｏｌａｙ，  Ｍ．Ｊ．Ｅ．  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄａｔａ  ｂｙ  Ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ．  Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ３６，８（１９６４）参照）。三次多項式は、移動窓の内側で適合されることができ、最も顕著な信号の相対的形状をそのまま保ちながら、多くのタイプの雑音に対してロバストである。フィルタ処理された信号およびフィルタ処理されていない信号の両方が、後続回帰段階への特徴としてフィードされる。
【００８３】
機械学習回帰
【００８４】
前述の特徴抽出は、流量率のいくつかの較正されていない近似値をもたらす。図８を参照すると、これらの特徴は、２つの異なる回帰において使用されることができ、１つ目は、具体的肺機能測定値を得るものであって、２つ目は、曲線の相対的形状を得るためのものである。
【００８５】
畳み込み：データセット内の参加者は、いくつかの訓練サブセットに畳み込まれ、組み合わせられ、グローバルモデルを作成し得る、いくつかの多様なモデルを提供することができる。例えば、あるサブセットは、無作為に、参加者を１０集団に等しく分割する。別のサブセットは、ウィーズを伴う参加者をともに１０集団に分割する。別のサブセットは、データセットを１０集団に分割するが、照準を合わせる等数の異常および正常な曲線が存在することを確実にする。さらに他のサブセットは、被検体が咳払いを有するかどうかに基づいて、またはその閉塞レベルに基づいて、作成されることができる。各サブセットは、異なる回帰モデルを作成するために使用され、その集合は、１つの決定を形成するようにともにクラスタ化されることができる。任意のサブセットに対して、試験集団内の参加者は、訓練集団において使用されないことに留意されたい。さらに、モデルの「個人化」を調査するために、反復セッションからのデータ（例えば、数日間にわたって３つのセッションを行った１０名の被検体に対して）を含有する、拡張集団が作成された。このように、「個人化」モデルは、一般モデルからのデータと混合された同一の参加者（但し、異なる日）からのデータを使用して訓練される。一般および個人化モデルは、別個に評価される。加えて、異なる患者の過去の特徴は、新しい曲線が、所与の特徴に対するその実験平均と比較され得るように保存されることができる。特徴は、次いで、所与の参加者に対する実験平均によってそれらを除算することによってスケーリングされることができる。これは、参加者に対する肺活量計からの曲線を必要とせずに、新しい「個人化」特徴をモデルに追加する（すなわち、半監視学習）。
【００８６】
肺機能回帰：特徴抽出は、経時的に流量率を近似化する、１５ｍｓ時間ステップでいくつかの特徴を作成する。図８を参照すると、各特徴を流量率として扱うことによって、回帰が使用され、直接、ＰＥＦ、ＦＥＶ１、およびＦＶＣをもたらすことができる。例えば、ＰＥＦは、単回呼気操作強制において到達した最大流量として定義される。したがって、所与の集団内の曲線に対して、各特徴の極大が使用され、ＰＥＦに回帰することができる。時間に対して流量を積分することによって、呼息された空気の容量を求める。したがって、ＦＶＣの場合、各特徴の積分が達成される。ＦＥＶ１の場合、１秒間の特徴の積分が、使用される。これらの新しい特徴は、性別および年齢、体重、ならびに身長範囲等の他の人口統計特徴と組み合わせられることができる。これらの特徴は、過剰適合を防止するように、離散範囲に対して量子化されることができる。
【００８７】
多くの実施形態では、回帰は、バギングされた決定木および平均二乗誤差を使用して実装される。１００本のツリーが、各フォレスト内で使用される。各訓練サブセットは、所与の試験インスタンスに対する肺機能を予測するために使用され、予測集合をもたらすことができる。最終決定は、ｋ−平均（ｋ＝２）を使用して集団をクラスタ化することによって行われることができる。大部分のインスタンスを伴うクラスタの重心は、ＰＥＦ、ＦＥＶ１、および／またはＦＶＣの最終予測であることができる。
【００８８】
曲線形状回帰：曲線の形状は、より困難であって、回帰を伴う。曲線毎に回帰するための単回測定の代わりに、流量率および容量が、曲線のフレーム（例えば、１５ｍｓフレーム）毎に測定されることができる。好ましくは、回帰は、時間的に近接する流量率がまた、値的にも近接するはずであるため、特徴値だけではなく、また、経時的相関も使用すべきである。これを利用するために、条件付き確率場（ＣＲＦ）（例えば、Ｌａｆｆｅｒｔｙ，  Ｊ．，  ＭｃＣａｌｌｕｍ，  Ａ．，  ａｎｄ  Ｐｅｒｅｉｒａ，  Ｆ．  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｉｅｌｄｓ：  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｌａｂｅｌｉｎｇ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｄａｔａ．  Ｐｒｏｃ．  Ｉｎｔ．  Ｃｏｎｆ．  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，（２００１）参照）およびバギングされた決定木回帰が採用されることができる。しかしながら、ＣＲＦは、時系列をクラス（かつ、連続値ではない）に分類するために使用されるため、流量率は、０．５Ｌ単位に切り上げることによって、１１のクラスに分割される（０〜０．２５Ｌは、クラス「０」となり、０．２５〜０．７５Ｌは、クラス「１」等となる）。各集団内の曲線毎に、ＣＲＦは、１セグメントとして、曲線全体に実行される。各インスタンスの結果として生じるＣＲＦ対数尤度は、オリジナル特徴と組み合わせられ、フレーム毎に新しいインスタンスベクトルを形成する（すなわち、スタッキング）。
【００８９】
ＣＲＦベースの回帰の複雑性を低減するために、正規化された流量−体積曲線が、曲線の正確な形状を得る支援として生成されることができる。多くの実施形態では、各特徴が、正規化される。最後に、バギングされた決定木回帰が、各時間ステップにおいて流量率を得るために使用される。曲線の形状は、本回帰の主要な目的である。形状が得られると、曲線は、肺機能回帰段階からの測定値によってスケーリングされる。本プロセスは、次いで、容量に対して繰り返されることができる（すなわち、各特徴が、積分され、容量曲線が、流量曲線の代わりに、回帰される）。これは、別個に計算された流量および容量曲線をもたらす。肺機能測定のための回帰とほぼ同様に、異なるサブセットからの曲線が、ｋ−平均（ｋ＝２）を使用してクラスタ化される（この場合、曲線下面積が、クラスタ化するために使用される）。クラスタ化前に、外れ値が、除去されることができ、物理的に不可能な曲線は、破棄されることができる（例えば、容量は、単調に増加することができない）。最後に、最大クラスタ内の曲線の平均が、最終流量対容量曲線として求められることができる。
【００９０】
方法およびシステム
【００９１】
前述の説明は、スマートフォン肺活量計に照らして提示されたが、被検体の強制呼気操作によって産生される音のデジタルオーディオファイルを処理し、呼気流量ベースの肺機能データを生成する、例えば、推定値呼気流量率および／または対応する肺機能パラメータを測定および／または推定することを含む、本明細書に開示されるアプローチは、任意の好適な方法（例えば、本明細書に説明される方法１００および１１０）、デバイス、および／またはシステムにおいて具現化されることができる。例えば、図９は、呼気流量ベースの肺機能データを生成する、多くの実施形態による、方法１００の作用の簡略化された略図である。
【００９２】
方法１００は、被検体の強制呼気操作音のデジタルデータファイルを受信することを含む（作用１０２）。方法１００はさらに、デジタルデータファイルを処理し、被検体の肺機能を査定するための呼気流量ベースの肺機能データを生成することを含む（作用１０４）。本明細書に説明される好適なアプローチのいずれかが、デジタルデータファイルを処理し、呼気流量ベースの肺機能データを生成するために使用されることができる。
【００９３】
図１０は、呼気容量流量率および／または対応する肺機能パラメータを測定および／または推定する、多くの実施形態による、方法１１０の作用の簡略化された略図である。
【００９４】
方法１１０は、肺活量測定呼気操作によって産生される音のデジタルオーディオファイルを作成または受信することを含む（作用１１２）。最も一般的肺活量測定呼気操作は、基本強制容量肺活量（ＦＶＣ）試験である。概して、ＦＶＣ試験の間、被検体は、可能な限り深く吸息し、次いで、可能な限り長い間、好ましくは、少なくとも６秒間、可能な限り強く呼息するように指示される。方法１１０の多くの実施形態では、デジタルオーディオファイルは、被検体が、デジタルオーディオファイルを作成するために使用されるマイクロホンに向かって呼息することを介して、本明細書に説明されるように作成される。デジタルオーディオファイルは、マイクロホンにおける圧力の較正されていないＡＣ結合測定値ｐ（ｔ）を含有する。デジタルオーディオファイルは、任意の好適な方式で作成または受信されることができる。例えば、デジタルオーディオファイルは、遠隔場所で作成され、次いで、インターネット等の任意の好適な通信ネットワークを経由して、伝送を介して受信されることができる。
【００９５】
方法１１０はさらに、圧力の測定値ｐ（ｔ）を処理し、被検体の口における圧力の対応する測定値（ｐ＿ｌｉｐｓ（ｔ））を推定することを含む（作用１１４）。例えば、ｐ（ｔ）は、例えば、本明細書に説明されるような任意の好適な逆放射モデル化の使用を含む、任意の好適なアプローチを使用して、処理され、ｐ＿ｌｉｐｓ（ｔ）を生成することができる。
【００９６】
被検体口における圧力の推定される測定値（ｐｌｉｐｓ（ｔ））は、次いで、処理され、被検体の口における流量率推定値（ｕｌｉｐｓ（ｔ））を生成する（作用１１６）。例えば、ｐｌｉｐｓ（ｔ）は、本明細書に説明されるような式（２）を使用して処理されることができる。
【００９７】
ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ）のうちの少なくとも１つが、次いで、処理され、対応する少なくとも１つの容量流量率曲線を生成する（作用１１８）。例えば、多くの実施形態では、ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ）はそれぞれ、別個に処理され、対応する流量率曲線を生成する。任意の好適なアプローチが使用され、ｐ（ｔ）、ｐｌｉｐｓ（ｔ）、およびｕｌｉｐｓ（ｔ）を処理し、例えば、本明細書に説明されるような（１）エンベロープ検出、（２）スペクトログラム処理、および（３）線形予測符号化（ＬＰＣ）を含む、対応する容量流量曲線を生成することができる。
【００９８】
別個に計算された流量率曲線は、次いで、処理され、肺活量測定呼気操作に対する１つ以上の結果として生じる肺活量測定曲線および／または関連肺機能パラメータを生成する（作用１２０）。例えば、別個に計算された流量率曲線は、肺活量測定呼気操作に対する結果として生じる肺活量測定曲線および／または関連肺機能パラメータを生成するために使用される、最大クラスタ内の曲線の平均を用いたｋ−平均（ｋ＝２）を使用して計算されることができる。
【００９９】
図１１は、多くの実施形態による、モバイルデバイス２００の簡略化された概略図である。モバイルデバイス２００は、マイクロホン２０２、ディスプレイ２０４、プロセッサ２０６、およびメモリ２０８を含む。マイクロホン２０２、ディスプレイ２０４、およびメモリ２０８は、プロセッサ２０６と通信可能に結合される。メモリ２０８は、例えば、示されるようなランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２１０および読取専用メモリ（ＲＯＭ）２１２を含む、有形記憶媒体の任意の好適な構成を含むことができる。多くの実施形態では、メモリ２０８は、プロセッサに、被検体の肺活量測定呼気操作に対する１つ以上の肺活量測定曲線および／または１つ以上の関連肺機能パラメータを生成するように、本明細書に説明されるようなアプローチのいずれかを使用して、被検体の肺活量測定呼気操作によって産生される音のマイクロホン２０２によって作成されたデジタルオーディオファイルを処理させるためのプロセッサ２０６によって実行可能な命令を記憶する。結果として生じる肺活量測定曲線および／または関連肺機能パラメータは、次いで、ディスプレイ２０４上に表示されることができる。
【０１００】
図１２は、被検体の肺活量測定呼気操作に対する１つ以上の肺活量測定曲線および／または１つ以上の関連肺機能パラメータを生成するように、遠隔デバイス２２４から受信された被検体の肺活量測定呼気操作音のデジタルオーディオファイルを遠隔で処理するように構成される、サーバ２２２を含む、肺活量測定システム２２０の簡略化された概略図である。サーバ２２０は、プロセッサ２２６およびメモリ２２８を含む。多くの実施形態では、メモリ２２８は、プロセッサに、被検体の肺活量測定呼気操作に対する１つ以上の肺活量測定曲線および／または１つ以上の関連肺機能パラメータを生成するように、本明細書に説明されるアプローチのいずれかを使用して、デジタルオーディオファイルを処理させるために、プロセッサ２２６によって実行可能な命令を記憶する。結果として生じる肺活量測定曲線および／または関連肺機能パラメータは、次いで、任意の好適な方式で利用されることができる。結果として生じる肺活量測定曲線および／または関連肺機能パラメータは、次いで、（１）通信ネットワーク（例えば、インターネット２３０）を経由して、将来的参照のための表示および／または記憶のために、遠隔デバイス２２４に伝送される、（２）通信ネットワークを経由して、任意の他の好適なデバイス、例えば、治療専門家によってアクセスされる遠隔デバイスに伝送される、（３）将来的参照のために、および／または他の類似デジタルオーディオファイルを処理する際に使用するために、メモリ２２８内に記憶される、および（４）ウェブサイトを介して閲覧される、のうちの少なくとも１つが行われることができる。
【０１０１】
実験結果および考察
【０１０２】
スマートフォン肺活量計の性能は、推定される肺機能測定値および偽陽性対偽陰性示度値の精度の観点から、臨床肺活量計と比較された。距離を制御するために、唇の構えおよび／またはつり帯を制御するためのマウスピースを用いずに、スマートフォン肺活量計を使用する能力が、査定された。スマートフォン肺活量計によって生成された曲線の精度が、査定された。また、スマートフォン肺活量計を使用して行われた肺活量測定試験および臨床肺活量計を使用して行われた肺活量測定試験に基づいた呼吸器科医の診断間の比較も行われた。前述の査定および比較の結果に基づいて、スマートフォン肺活量計は、家庭用肺機能監視の必要性を満たすであろうと結論付けられた。
肺機能測定値の推定
【０１０３】
スマートフォン肺活量計および臨床肺活量計からの測定の比較は、パーセント誤差がどのように分布するかと、これが、各測定値において、容認される臨床分散にどの程度適合するかによって分化された。
【０１０４】
肺機能測定値におけるパーセント誤差の分布
【０１０５】
図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃ、および図１３Ｄは、それぞれ、ＦＶＣ、ＦＥＶ１、ＰＥＦ、およびＦＥＶ１／ＦＶＣに対する累積パーセンテージ誤差プロットを示す。上部の水平軸は、実際値と予測値との間のパーセント誤差を示す。垂直軸は、そのパーセント誤差内の肺機能測定値のパーセンタイルを示す。故に、左上に急速に接近する曲線は、被検体のパーセンテージが大きいほど、より正確である。結果は、正常被検体２３２、異常被検体２３４、およびそのモデルが個人化された異常被検体２３６別に分類される。
【０１０６】
全肺機能測定値に対して、本明細書に開示される肺活量測定アプローチは、正常被検体において最も良好な性能を示し、異常分布は、より長いテールを有する傾向にある。平均パーセント誤差は、それぞれ、ＦＶＣ、ＦＥＶ１、ＰＥＦ、およびＦＥＶ１／ＦＶＣに対して、５．２％、４．８％、６．３％、および４．０％である。個人化が使用されるとき、平均パーセント誤差は、５．０％、３．５％、４．６％、および３．６％まで改善する。個人化モデルは、異常被検体に対するＦＥＶ１、ＰＥＦ、およびＦＥＶ１／ＦＶＣを有意に改善するが（残差分散のＦ−検定に基づく、ｐ＜０．０５）、ＦＶＣを有意に改善しない。正常被検体に対する個人化モデル（図示せず）は、統計的に有意ではない。
【０１０７】
スマートフォン肺活量計は、個人化を伴わなくても、他の手持式肺活量計と一貫した結果をもたらす（例えば、Ｒｅｂｕｃｋ，  Ｄ．  ａ．，  Ｈａｎａｎｉａ，  Ｎ．  ａ．，  Ｄ’Ｕｒｚｏ，  ａ．  Ｄ．，  ａｎｄ  Ｃｈａｐｍａｎ，  Ｋ．Ｒ．  Ｔｈｅ  Ａｃｃｕｒａｃｙ  ｏｆ  ａ  Ｈａｎｄｈｅｌｄ  Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｓｐｉｒｏｍｅｔｅｒ．Ｃｈｅｓｔ  １０９，  １（１９９６）；ａｎｄ  Ｗａｌｔｅｒｓ，  Ｊ．，  Ｗｏｏｄｉｂａｋｅｒ，  Ｒ．，  ａｎｄ  Ｗａｌｌｓ，  Ｊ．  Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＥａｓｙＯｎｅ  ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ  ｓｐｉｒｏｍｅｔｅｒ  ｆｏｒ  ｕｓｅ  ｉｎ  ｇｅｎｅｒａｌ  ｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｒｅｓｐｉｒｏｌｏｇｙ  １１，  ３（２００６）参照）。スマートフォン肺活量計の精度は、正常被検体と比較して、異常被検体に対して低下するが、個人化によって、正常被検体にはるかに近い異常被検体に対する誤差分散をもたらすことが分かる。
【０１０８】
肺機能測定値の精度
【０１０９】
棒グラフ２４２、２４４、２４６もまた、それぞれ、正常、異常、および異常個人化によって分類された各測定値の「精度」を表示するために、図１３Ａ、図１３Ｂ、図１３Ｃ、および図１３Ｄに示される。ＦＶＣ、ＦＥＶ１、およびＰＥＦの場合、精度は、ある臨床関連範囲内にある測定値の数を見つけることによって計算された。範囲は、測定値の「実際の値」が、具体的に既知ではないため使用される。前述のように、被検体は、同時に、肺活量計およびスマートフォン肺活量計を使用することができず、したがって、実際のグラウンドトルースは、達成不可能である。「再現可能」肺機能測定値を構成する範囲は、ＡＴＳ基準を使用して計算された。例えば、被検体のＦＶＣ値は、短期間にわたって、一貫して、０．０５Ｌ以内または７％以内であり得る。
【０１１０】
スマートフォン肺活量計の精度から、正常な個人の場合、ＦＶＣは、ほぼ８０％の確率で、ＦＥＶ１およびＰＥＦは、９０％を上回る確率で予期される変動性範囲内にあることが明白である。しかしながら、異常肺機能を伴う患者には、有意な精度降下が存在する。ほとんどの被検体は、ほぼ常時、スマートフォン肺活量計または臨床肺活量計の使用にかかわらず、類似ＦＥＶ１およびＰＥＦをもたらすであろう。異常が検出されると、個人化が、医院において行われ、性能を向上させることができる。ＦＶＣは、最も精度が低く、個人化がほとんど影響していないことが明らかである。
【０１１１】
本発明の好ましい実施形態が本明細書で示され、説明されているが、そのような実施形態は一例のみとして提供されることが、当業者に明白となるであろう。ここで、多数の変動、変更、および置換が、本発明から逸脱することなく当業者に思い浮かぶであろう。本明細書で説明される本発明の実施形態の種々の代替案が、本発明を実践する際に採用されてもよいことを理解されたい。以下の請求項が本発明の範囲を定義し、それによって、これらの請求項およびそれらの同等物の範囲内の方法および構造が対象となることが意図される。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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【図７Ｇ】
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【図７Ｈ】
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【図７Ｉ】
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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１３−１】
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【図１３−２】
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