(57)【要約】【課題】一呼吸の流量及び／又は流速（或いは、呼吸時間及び／又は呼吸音強度。）が規格化された呼吸音データを、流量計を用いることなく取得でき、当該呼吸音データを解析して効果的な診断支援を可能とする、小型且つシンプルな構成の呼吸音データ処理装置と、当該呼吸音データ処理装置を制御して呼吸音データを解析するためのプログラムとを提供する。【解決手段】一呼吸音抽出手段１３１により一呼吸分の呼吸音データを取得し、一呼吸音規格化手段１３２により当該取得された一呼吸分の呼吸音データから呼吸時間及び呼吸音強度を算出し、当該呼吸時間及び呼吸音強度に基づいて一呼吸の流量及び／又は流速を算出し、当該流量及び／又は流速が規格化されたか否かを判定し、副雑音検出手段１３３により、当該規格化された流量及び／又は流速の呼吸音データに基づいて呼吸音に含まれる副雑音の有無等を検出する。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸音を表す呼吸音データを解析処理するための呼吸音データ処理装置であって、
前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する一呼吸音抽出手段と、
前記一呼吸分の呼吸音データから呼吸時間及び呼吸音強度を算出し、当該算出した呼吸時間及び呼吸音強度に基づいて当該一呼吸音分の呼吸音データを規格化する一呼吸音規格化手段と、
を備えたことを特徴とする呼吸音データ処理装置。
【請求項２】
呼吸音を表す呼吸音信号を取得する呼吸音信号取得手段と、
前記呼吸音信号取得手段により取得される呼吸音信号を呼吸音データにデジタル化するＡ／Ｄ変換手段と、
を更に備え、
前記一呼吸音抽出手段は、
前記Ａ／Ｄ変換手段によりデジタル化された呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出することを特徴とする請求項１に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項３】
前記一呼吸音抽出手段は、
前記呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが予め設定された閾値を超える際のタイミングを連続して二つ検出すると、当該検出した二つのタイミングを用いて一呼吸を特定して前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項４】
前記一呼吸音抽出手段は、
前記呼吸音データと、予め設定された一呼吸分のサンプル呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて当該呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項５】
前記一呼吸音抽出手段は、
一呼吸分の呼吸時間及び／又は呼吸音強度が互いに異なる複数の予め設定されたサンプル呼吸音データを用いて前記相関値を算出し、当該算出した複数の相関値に基づいて一呼吸分のデータを抽出することを特徴とする請求項４に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項６】
呼吸音を表す呼吸音信号を取得する第１〜第ｎ（ｎは２以上の自然数。）の呼吸音信号取得手段を備え、
前記Ａ／Ｄ変換手段は、
前記第１〜第ｎの呼吸音信号取得手段により取得される複数の呼吸音信号の各々を呼吸音データにデジタル化することを特徴とする請求項１に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項７】
前記一呼吸音抽出手段は、
前記第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段に応じて予め設定された所定閾値を超える際のタイミングを検出した後、前記第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段のうち少なくとも一つを介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段の各々に応じて予め設定された所定閾値の各々を超え、その後、前記第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段の前記閾値を再び超える際のタイミングを検出すると、当該二つのタイミングを用いて前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出することを特徴とする請求項６に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項８】
前記一呼吸音抽出手段は、
呼気、吸気の各開始タイミングを所定の時間間隔毎に交互に生成して報知し、呼気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを呼気に対応する呼吸音データとし、吸気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを吸気に対応する呼吸音データとして一呼吸分の呼吸音データを取得することを特徴とする請求項１に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項９】
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸時間と呼吸音強度とに基づいて一呼吸分の流量及び／又は流速を算出する流量・流速算出手段を更に備え、当該算出された流量及び／又は流速に基づいて一呼吸音分の呼吸音データを規格化することを特徴とする請求項１〜８のうち何れか一項に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１０】
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸時間に呼吸音強度を乗じて当該一呼吸分の流量を算出することを特徴とする請求項９に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１１】
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸音強度を呼吸時間で割って当該一呼吸分の流速を算出することを特徴とする請求項９又は１０に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１２】
前記一呼吸音規格化手段は、
前記流量及び／又は流速を、被験者毎の個人情報を用いて補正することを特徴とする請求項９〜１１のうち何れか一項に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１３】
前記一呼吸音規格化手段は、
被験者の身長、体重、性別、肥満度、病歴、肺活量のうち少なくとも一つを含む個人情報を用いて前記流量及び／又は流速を補正することを特徴とする請求項１２に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１４】
前記一呼吸音規格化手段は、
前記流量・流速算出手段により算出される流量及び／又は流速が、予め設定された規格化の基準となる流量及び／又は流速に合致するか否かを判定し、合致しない場合には、その旨を報知することを特徴とする請求項９〜１３のうち何れか一項に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１５】
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する呼吸音強度規格化手段と、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸時間を規格化する呼吸時間規格化手段と、
を備え、
前記呼吸音強度規格化手段と前記呼吸時間規格化手段とを用いて前記一呼吸分の呼吸音データを規格化することを特徴とする請求項１〜８のうち何れか一項に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１６】
前記呼吸音強度規格化手段は、
前記一呼吸分の呼吸音データを、呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データとに分別して当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データと前記高周波呼吸音データとを合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化することを特徴とする請求項１５に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１７】
前記呼吸音強度規格化手段は、
前記一呼吸分の呼吸音データから予め分別された呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データのうち、当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データを前記高周波呼吸音データに合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化することを特徴とする請求項１５に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１８】
前記呼吸時間規格化手段は、
一呼吸分の呼吸音データに対し、ダイナミックタイムワーピング法を用いて呼吸時間の規格化を行うことを特徴とする請求項１５〜１７のうち何れか一項に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項１９】
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データから当該呼吸音に含まれる副雑音を検出する副雑音検出手段を更に備えたことを特徴とする請求項１〜１８のうち何れか一項に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項２０】
前記副雑音検出手段は、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データに対しＦＦＴ（Fast Fourie Transformation）処理を施して当該呼吸音データに係るスペクトル情報を取得し、当該スペクトル情報に対し隠れマルコフ過程を適用して副雑音の検出を行うことを特徴とする請求項１９に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項２１】
前記副雑音検出手段は、
同じ被験者から二つの異なる時期に取得された一呼吸分の規格化された二つの呼吸音データ間の相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行うことを特徴とする請求項１９に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項２２】
前記副雑音検出手段は、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データと、予め設定された副雑音を含まないサンプル用呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行うことを特徴とする請求項１９に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項２３】
前記相関値は相互相関値又は残差二乗和であることを特徴とする請求項４、５、９〜２２のうち何れか一項に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項２４】
呼吸音を表す呼吸音データを解析処理するためのコンピュータに、
前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能と、
前記一呼吸分の呼吸音データから呼吸時間及び呼吸音強度を算出し、当該算出した呼吸時間及び呼吸音強度に基づいて当該一呼吸音分の呼吸音データを規格化する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項２５】
前記コンピュータに、
前記呼吸音データに係る呼吸音の大きさが予め設定された閾値を超える際のタイミングを連続して二つ検出すると、当該検出した二つのタイミングを用いて一呼吸を特定して前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるための請求項２４に記載のプログラム。
【請求項２６】
前記コンピュータに、
前記呼吸音データと、予め設定された一呼吸分のサンプル呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて当該呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるための請求項２４に記載のプログラム。
【請求項２７】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸時間及び／又は呼吸音強度が互いに異なる複数の予め設定されたサンプル呼吸音データを用いて前記相関値を算出し、当該算出した複数の相関値に基づいて一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるための請求項２４に記載のプログラム。
【請求項２８】
前記コンピュータに、
第１〜第ｎの呼吸音信号取得手段を介して取得される各呼吸音データのうち、第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段に応じて予め設定された所定閾値を超える際のタイミングを検出した後、前記第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段のうち少なくとも一つを介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段の各々に応じて予め設定された所定閾値の各々を超え、その後、前記第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段の前記閾値を再び超える際のタイミングを検出すると、当該検出した二つのタイミングを用いて前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるための請求項２４に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記コンピュータに、
呼気、吸気の各開始タイミングを所定の時間間隔毎に交互に生成して報知し、呼気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを呼気に対応する呼吸音データとし、吸気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを吸気に対応する呼吸音データとして一呼吸分の呼吸音データを取得する機能を更に実現させるための請求項２４に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸時間と呼吸音強度とに基づいて一呼吸分の流量及び／又は流速を算出する流量・流速算出手段を更に備え、当該算出された流量及び／又は流速に基づいて一呼吸音分の呼吸音データを規格化する機能を更に実現させるための請求項２４〜２９のうち何れか一項に記載のプログラム。
【請求項３１】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸時間に呼吸音強度を乗じて当該一呼吸分の流量を算出する機能を更に実現させるための請求項３０に記載のプログラム。
【請求項３２】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音強度を呼吸時間で割って当該一呼吸分の流速を算出する機能を更に実現させるための請求項３０又は３１に記載のプログラム。
【請求項３３】
前記コンピュータに、
前記流量及び／又は流速を、被験者毎の個人情報を用いて補正する機能を更に実現させるための請求項３０〜３２のうち何れか一項に記載のプログラム。
【請求項３４】
前記コンピュータに、
被験者の身長、体重、性別、肥満度、病歴、肺活量のうち少なくとも一つを含む個人情報を用いて前記流量及び／又は流速を補正する機能を更に実現させるための請求項３３に記載のプログラム。
【請求項３５】
前記コンピュータに、
前記流量・流速算出手段により算出される流量及び／又は流速が、予め設定された規格化の基準となる流量及び／又は流速に合致するか否かを判定し、合致しない場合には、その旨を報知する機能を更に実現させるための請求項３０〜３４のうち何れか一項に記載のプログラム。
【請求項３６】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する機能と、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸時間を規格化する機能と、
を更に実現させるための請求項２４〜２９のうち何れか一項に記載のプログラム。
【請求項３７】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データを、呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データとに分別して当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データと前記高周波呼吸音データとを合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する機能を更に実現させるための請求項３６に記載のプログラム。
【請求項３８】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データから予め分別された呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データのうち、当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データを前記高周波呼吸音データに合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する機能を更に実現させるための請求項３６に記載のプログラム。
【請求項３９】
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データに対し、ダイナミックタイムワーピング法を用いて呼吸時間の規格化を行う機能を更に実現させるための請求項３６〜３８のうち何れか一項に記載のプログラム。
【請求項４０】
前記コンピュータに、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データから当該呼吸音に含まれる副雑音を検出する機能を更に実現させるための請求項２４〜３９のうち何れか一項に記載のプログラム。
【請求項４１】
前記コンピュータに、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データに対しＦＦＴ処理を施して当該呼吸音データに係るスペクトル情報を取得し、当該スペクトル情報に対し隠れマルコフ過程を適用して副雑音の検出を行う機能を更に実現させるための請求項４０に記載のプログラム。
【請求項４２】
前記コンピュータに、
同じ被験者から二つの異なる時期に取得された一呼吸分の規格化された二つの呼吸音データ間の相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行う機能を更に実現させるための請求項４０に記載のプログラム。
【請求項４３】
前記コンピュータに、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データと、予め設定された副雑音を含まないサンプル用呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行う機能を更に実現させるための請求項４０に記載のプログラム。
【請求項４４】
前記相関値は相互相関値又は残差二乗和であることを特徴とする請求項２６、２７、３０〜４３のうち何れか一項に記載のプログラム。
【請求項４５】
前記二つ呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を表示する、及び／又は当該二つの呼吸音を再生する出力手段を更に備えたことを特徴とする請求項２１又は２２に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項４６】
前記出力手段は、
前記二つの呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を並べて表示することを特徴とする請求項４５に記載の呼吸音データ処理装置。
【請求項４７】
前記コンピュータに、
前記二つ呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を表示する、及び／又は当該二つの呼吸音を再生する機能を更に実現させるための請求項４２又は４３に記載のプログラム。
【請求項４８】
前記コンピュータに、
前記二つの呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を並べて表示する機能を更に実現させるための請求項４７に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、呼吸音を表す呼吸音データを解析処理するための呼吸音データ処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、臨床医は、聴診器を介して直接聞き取った呼吸音に基づいて各種診断を行っている。ここで、「呼吸音（respiratory sounds）」は、呼吸運動に伴って生じ、胸部において聴診され得る音の総称であり、気道・肺胞に生じる気流の音としての「呼吸音（breath sounds）」と、異常音である「副雑音（adventitious sounds）」とに大別される。以下、「呼吸音」を上記「respiratory sounds」の意に用いる。
【０００３】
最近、呼吸音をデジタルデータ（以下、呼吸音データという）として保存し、後の診断に有効活用する技術が種々考案されている（例えば、特許文献１、２を参照。）。このような呼吸音データを解析するためには一呼吸の流量及び／又は流速、或いは、一呼吸の呼吸時間及び／又は呼吸音強度が一定に保たれている（以下、規格化という。）のが好ましい。流量及び／又は流速を規格化するための機器として、従来より、流量計が一般に用いられている。
【０００４】
このように一呼吸の流量及び／又は流速（或いは、一呼吸の呼吸時間及び／又は呼吸音強度。）が規格化されている呼吸音データを用いることによって正確な解析が実現可能となる。
【特許文献１】特開平５−７３０９３号公報
【特許文献２】特表２００２−５１１２９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記したような流量計を用いて一呼吸の流量及び／又は流速の規格化を行う技術には、次のような問題点がある。すなわち、流量計を用いて呼吸音データを解析するための呼吸音データ処理装置は、流量計を具備することにより、規模が大きく複雑なものとなる。また、流量計を用いずに、一呼吸の流量及び／又は流速（或いは、一呼吸の呼吸時間及び／又は呼吸音強度）を測定可能な呼吸音データ処理装置は、現在考案されていない。
【０００６】
本発明の課題は、一呼吸の流量及び／又は流速（或いは、呼吸時間及び／又は呼吸音強度。）が規格化された呼吸音データを、流量計を用いることなく取得でき、当該呼吸音データを解析して効果的な診断支援を可能とする、小型且つシンプルな構成の呼吸音データ処理装置と、当該呼吸音データ処理装置を制御して呼吸音データを解析するためのプログラムとを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
呼吸音を表す呼吸音データを解析処理するための呼吸音データ処理装置であって、
前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する一呼吸音抽出手段と、
前記一呼吸分の呼吸音データから呼吸時間及び呼吸音強度を算出し、当該算出した呼吸時間及び呼吸音強度に基づいて当該一呼吸音分の呼吸音データを規格化する一呼吸音規格化手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００８】
更に、請求項２に記載の発明のように、請求項１に記載の発明において、
呼吸音を表す呼吸音信号を取得する呼吸音信号取得手段と、
前記呼吸音信号取得手段により取得される呼吸音信号を呼吸音データにデジタル化するＡ／Ｄ変換手段と、
を更に備え、
前記一呼吸音抽出手段は、
前記Ａ／Ｄ変換手段によりデジタル化された呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出するのが好ましい。
【０００９】
更に、請求項３に記載の発明のように、請求項１又は２に記載の発明において、
前記一呼吸音抽出手段は、
前記呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが予め設定された閾値を超える際のタイミングを連続して二つ検出すると、当該検出した二つのタイミングを用いて一呼吸を特定して前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出するのが好ましい。
【００１０】
更に、請求項４に記載の発明のように、請求項１又は２に記載の発明において、
前記一呼吸音抽出手段は、
前記呼吸音データと、予め設定された一呼吸分のサンプル呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて当該呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出するのが好ましい。
【００１１】
更に、請求項５に記載の発明のように、請求項４に記載の発明において、
前記一呼吸音抽出手段は、
一呼吸分の呼吸時間及び／又は呼吸音強度が互いに異なる複数の予め設定されたサンプル呼吸音データを用いて前記相関値を算出し、当該算出した複数の相関値に基づいて一呼吸分のデータを抽出するのが好ましい。
【００１２】
更に、請求項６に記載の発明のように、請求項１に記載の発明において、
呼吸音を表す呼吸音信号を取得する第１〜第ｎ（ｎは２以上の自然数。）の呼吸音信号取得手段を備え、
前記Ａ／Ｄ変換手段は、
前記第１〜第ｎの呼吸音信号取得手段により取得される複数の呼吸音信号の各々を呼吸音データにデジタル化するのが好ましい。
【００１３】
更に、請求項７に記載の発明のように、請求項６に記載の発明において、
前記一呼吸音抽出手段は、
前記第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段に応じて予め設定された所定閾値を超える際のタイミングを検出した後、前記第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段のうち少なくとも一つを介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段の各々に応じて予め設定された所定閾値の各々を超え、その後、前記第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段の前記閾値を再び超える際のタイミングを検出すると、当該二つのタイミングを用いて前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出するのが好ましい。
【００１４】
更に、請求項８に記載の発明のように、請求項１に記載の発明において、
前記一呼吸音抽出手段は、
呼気、吸気の各開始タイミングを所定の時間間隔毎に交互に生成して報知し、呼気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを呼気に対応する呼吸音データとし、吸気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを吸気に対応する呼吸音データとして一呼吸分の呼吸音データを取得するのが好ましい。
【００１５】
更に、請求項９に記載の発明のように、請求項１〜８のうち何れか一項に記載の発明において、
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸時間と呼吸音強度とに基づいて一呼吸分の流量及び／又は流速を算出する流量・流速算出手段を更に備え、当該算出された流量及び／又は流速に基づいて一呼吸音分の呼吸音データを規格化するのが好ましい。
【００１６】
更に、請求項１０に記載の発明のように、請求項９に記載の発明において、
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸時間に呼吸音強度を乗じて当該一呼吸分の流量を算出するのが好ましい。
【００１７】
更に、請求項１１に記載の発明のように、請求項９又は１０に記載の発明において、
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸音強度を呼吸時間で割って当該一呼吸分の流速を算出するのが好ましい。
【００１８】
更に、請求項１２に記載の発明のように、請求項９〜１１のうち何れか一項に記載の発明において、
前記一呼吸音規格化手段は、
前記流量及び／又は流速を、被験者毎の個人情報を用いて補正するのが好ましい。
【００１９】
更に、請求項１３に記載の発明のように、請求項１２に記載の発明において、
前記一呼吸音規格化手段は、
被験者の身長、体重、性別、肥満度、病歴、肺活量のうち少なくとも一つを含む個人情報を用いて前記流量及び／又は流速を補正するのが好ましい。
【００２０】
更に、請求項１４に記載の発明のように、請求項９〜１３のうち何れか一項に記載の発明において、
前記一呼吸音規格化手段は、
前記流量・流速算出手段により算出される流量及び／又は流速が、予め設定された規格化の基準となる流量及び／又は流速に合致するか否かを判定し、合致しない場合には、その旨を報知するのが好ましい。
【００２１】
更に、請求項１５に記載の発明のように、請求項１〜８のうち何れか一項に記載の発明において、
前記一呼吸音規格化手段は、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する呼吸音強度規格化手段と、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸時間を規格化する呼吸時間規格化手段と、
を備え、
前記呼吸音強度規格化手段と前記呼吸時間規格化手段とを用いて前記一呼吸分の呼吸音データを規格化するのが好ましい。
【００２２】
更に、請求項１６に記載の発明のように、請求項１５に記載の発明において、
前記呼吸音強度規格化手段は、
前記一呼吸分の呼吸音データを、呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データとに分別して当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データと前記高周波呼吸音データとを合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化するのが好ましい。
【００２３】
更に、請求項１７に記載の発明のように、請求項１５に記載の発明において、
前記呼吸音強度規格化手段は、
前記一呼吸分の呼吸音データから予め分別された呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データのうち、当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データを前記高周波呼吸音データに合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化するのが好ましい。
【００２４】
更に、請求項１８に記載の発明のように、請求項１５〜１７のうち何れか一項に記載の発明において、
前記呼吸時間規格化手段は、
一呼吸分の呼吸音データに対し、ダイナミックタイムワーピング法を用いて呼吸時間の規格化を行うのが好ましい。
【００２５】
更に、請求項１９に記載の発明のように、請求項１〜１８のうち何れか一項に記載の発明において、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データから当該呼吸音に含まれる副雑音を検出する副雑音検出手段を更に備えるのが好ましい。
【００２６】
更に、請求項２０に記載の発明のように、請求項１９に記載の発明において、
前記副雑音検出手段は、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データに対しＦＦＴ処理を施して当該呼吸音データに係るスペクトル情報を取得し、当該スペクトル情報に対し隠れマルコフ過程を適用して副雑音の検出を行うのが好ましい。
【００２７】
更に、請求項２１に記載の発明のように、請求項１９に記載の発明において、
前記副雑音検出手段は、
同じ被験者から二つの異なる時期に取得された一呼吸分の規格化された二つの呼吸音データ間の相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行うのが好ましい。
【００２８】
更に、請求項２２に記載の発明のように、請求項１９に記載の発明において、
前記副雑音検出手段は、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データと、予め設定された副雑音を含まないサンプル用呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行うのが好ましい。
【００２９】
更に、請求項２３に記載の発明のように、請求項４、５、９〜２２のうち何れか一項に記載の発明において、
前記相関値は相互相関値又は残差二乗和であるのが好ましい。
【００３０】
また、上記課題を解決するため、請求項２４に記載の発明は、
呼吸音を表す呼吸音データを解析処理するためのコンピュータに、
前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能と、
前記一呼吸分の呼吸音データから呼吸時間及び呼吸音強度を算出し、当該算出した呼吸時間及び呼吸音強度に基づいて当該一呼吸音分の呼吸音データを規格化する機能と、
を実現させる。
【００３１】
更に、請求項２５に記載の発明のように、請求項２４に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記呼吸音データに係る呼吸音の大きさが予め設定された閾値を超える際のタイミングを連続して二つ検出すると、当該検出した二つのタイミングを用いて一呼吸を特定して前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３２】
更に、請求項２６に記載の発明のように、請求項２４に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記呼吸音データと、予め設定された一呼吸分のサンプル呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて当該呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３３】
更に、請求項２７に記載の発明のように、請求項２４に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸時間及び／又は呼吸音強度が互いに異なる複数の予め設定されたサンプル呼吸音データを用いて前記相関値を算出し、当該算出した複数の相関値に基づいて一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３４】
更に、請求項２８に記載の発明のように、請求項２４に記載の発明において、
前記コンピュータに、
第１〜第ｎの呼吸音信号取得手段を介して取得される各呼吸音データのうち、第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段に応じて予め設定された所定閾値を超える際のタイミングを検出した後、前記第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段のうち少なくとも一つを介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第２〜第ｎの呼吸音信号取得手段の各々に応じて予め設定された所定閾値の各々を超え、その後、前記第１の呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データに係る呼吸音の大きさが当該第１の呼吸音信号取得手段の前記閾値を再び超える際のタイミングを検出すると、当該検出した二つのタイミングを用いて前記呼吸音データから一呼吸分のデータを抽出する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３５】
更に、請求項２９に記載の発明のように、請求項２４に記載の発明において、
前記コンピュータに、
呼気、吸気の各開始タイミングを所定の時間間隔毎に交互に生成して報知し、呼気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを呼気に対応する呼吸音データとし、吸気の開始タイミングに応じて取得された呼吸音データを吸気に対応する呼吸音データとして一呼吸分の呼吸音データを取得する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３６】
更に、請求項３０に記載の発明のように、請求項２４〜２９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸時間と呼吸音強度とに基づいて一呼吸分の流量及び／又は流速を算出する流量・流速算出手段を更に備え、当該算出された流量及び／又は流速に基づいて一呼吸音分の呼吸音データを規格化する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３７】
更に、請求項３１に記載の発明のように、請求項３０に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸時間に呼吸音強度を乗じて当該一呼吸分の流量を算出する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３８】
更に、請求項３２に記載の発明のように、請求項３０又は３１に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音強度を呼吸時間で割って当該一呼吸分の流速を算出する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００３９】
更に、請求項３３に記載の発明のように、請求項３０〜３２のうち何れか一項に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記流量及び／又は流速を、被験者毎の個人情報を用いて補正する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４０】
更に、請求項３４に記載の発明のように、請求項３３に記載の発明において、
前記コンピュータに、
被験者の身長、体重、性別、肥満度、病歴、肺活量のうち少なくとも一つを含む個人情報を用いて前記流量及び／又は流速を補正する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４１】
更に、請求項３５に記載の発明のように、請求項３０〜３４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記流量・流速算出手段により算出される流量及び／又は流速が、予め設定された規格化の基準となる流量及び／又は流速に合致するか否かを判定し、合致しない場合には、その旨を報知する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４２】
更に、請求項３６に記載の発明のように、請求項２４〜２９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する機能と、
一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸時間を規格化する機能と、
を更に実現させるのが好ましい。
【００４３】
更に、請求項３７に記載の発明のように、請求項３６に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データを、呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データとに分別して当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データと前記高周波呼吸音データとを合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４４】
更に、請求項３８に記載の発明のように、請求項３６に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データから予め分別された呼吸音周波数が所定の基準周波数以下の低周波呼吸音データと当該基準周波数を超える高周波呼吸音データのうち、当該低周波呼吸音データの呼吸音強度を規格化し、当該規格化後の低周波呼吸音データを前記高周波呼吸音データに合成して当該一呼吸分の呼吸音データに係る呼吸音強度を規格化する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４５】
更に、請求項３９に記載の発明のように、請求項３６〜３８のうち何れか一項に記載の発明において、
前記コンピュータに、
一呼吸分の呼吸音データに対し、ダイナミックタイムワーピング法を用いて呼吸時間の規格化を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４６】
更に、請求項４０に記載の発明のように、請求項２４〜３９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データから当該呼吸音に含まれる副雑音を検出する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４７】
更に、請求項４１に記載の発明のように、請求項４０に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データに対しＦＦＴ処理を施して当該呼吸音データに係るスペクトル情報を取得し、当該スペクトル情報に対し隠れマルコフ過程を適用して副雑音の検出を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４８】
更に、請求項４２に記載の発明のように、請求項４０に記載の発明において、
前記コンピュータに、
同じ被験者から二つの異なる時期に取得された一呼吸分の規格化された二つの呼吸音データ間の相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００４９】
更に、請求項４３に記載の発明のように、請求項４０に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記規格化された一呼吸分の呼吸音データと、予め設定された副雑音を含まないサンプル用呼吸音データとの相関値を算出し、当該算出した相関値に基づいて副雑音の検出を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００５０】
更に、請求項４４に記載の発明のように、請求項２６、２７、３０〜４３のうち何れか一項に記載の発明において、
前記相関値は相互相関値又は残差二乗和であるのが好ましい。
【００５１】
更に、請求項４５に記載の発明のように、請求項２１又は２２に記載の発明において、
前記二つ呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を表示する、及び／又は当該二つの呼吸音を再生する出力手段を更に備えるのが好ましい。
【００５２】
更に、請求項４６に記載の発明のように、請求項４５に記載の発明において、
前記出力手段は、
前記二つの呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を並べて表示するのが好ましい。
【００５３】
更に、請求項４７に記載の発明のように、請求項４２又は４３に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記二つ呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を表示する、及び／又は当該二つの呼吸音を再生する機能を更に実現させるのが好ましい。
【００５４】
更に、請求項４８に記載の発明のように、請求項４７に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記二つの呼吸音データが表す呼吸音波形の各々を並べて表示するのが好ましい。
【発明の効果】
【００５５】
従って、流量計を用いることなく、呼吸音信号取得手段を介して取得される呼吸音データのみに基づいて一呼吸分の流量及び／又は流速、或いは、一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度が規格化されるとともに、当該流量及び／又は流速（或いは、一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度。）が規格化された呼吸音データが解析（副雑音の検出等。）されるので、正確な診断支援が行える小型且つシンプルな構成を有する呼吸音データ処理装置が実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５６】
図面を参照して本発明を適用した呼吸音データ処理装置１００について詳細に説明する。
図１に示すように、呼吸音データ処理装置１００は、呼吸音信号取得手段１１、Ａ／Ｄ変換手段１２、データ処理手段１３、出力手段１４を備えて構成される。
【００５７】
呼吸音信号取得手段１１は、聴診用のマイク（図示せず。）を一つ備え、当該マイクにより集音される呼吸音をアナログ形式の呼吸音信号（すなわち、呼吸音の波形信号。）に変換してＡ／Ｄ変換手段１２に出力する。Ａ／Ｄ変換手段１２は、呼吸音信号取得手段１１から入力される呼吸音信号を所定のサンプリング周波数に基づいてデジタル化して呼吸音データに変換し、当該呼吸音データをデータ処理手段１３の一呼吸音抽出手段１３１に出力する。
【００５８】
データ処理手段１３は、一呼吸音抽出手段１３１、一呼吸音規格化手段１３２、副雑音検出手段１３３を備え、一呼吸音規格化手段１３２は、流量・流速算出手段１３２１を備える。
【００５９】
データ処理手段１３は、一呼吸音抽出手段１３１〜副雑音検出手段１３３を用いて図２、図３のフローチャートに示す呼吸音データ処理を実行する。また、データ処理手段１３は、この呼吸音データ処理に必要な画像情報や音情報、或いは、処理結果を表す画像情報や音情報等を出力手段１４に出力する。
【００６０】
なお、一呼吸音抽出手段１３１〜副雑音検出手段１３３は、ハードウェアであってもよいし、又は、データ処理手段１３により実行されるプログラムが有する機能を表すものであってもよい。ここで、当該プログラムは、図２、図３のフローチャートに各々示す呼吸音データ処理を行うためのプログラムであり、データ処理手段１３の内蔵メモリ（図示せず。）に予め格納されているものとする。
【００６１】
一呼吸音抽出手段１３１〜副雑音検出手段１３３の動作の詳細については、図２、図３のフローチャートに基づいて後に詳述する。
【００６２】
出力手段１４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置やスピーカ（何れも、図示せず。）等を備え、データ処理手段１３から入力される各種画像情報や音情報を上記表示装置に表示したり上記スピーカから放音する。
【００６３】
次に、図２、図３を参照して、呼吸音データ処理装置１００の動作を説明する。
【００６４】
まず、図２を参照して、データ処理手段１３によって行われる呼吸音データ処理について詳細に説明する。
一呼吸音抽出手段１３１は、まず、後述する図３のフローチャートに示す呼吸音データ処理を実行してＡ／Ｄ変換手段１２から入力された呼吸音データから一呼吸分の呼吸音データを抽出する（ステップＳ１０）。一呼吸音抽出手段１３１は、更に、当該抽出した一呼吸分の呼吸音データを一呼吸音規格化手段１３２の流量・流速算出手段１３２１に出力する。
【００６５】
ステップＳ１０の後、流量・流速算出手段１３２１は、一呼吸音抽出手段１３１から入力される一呼吸分の呼吸音データに基づいて一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度を算出し、以下に示す数式１に基づいて当該一呼吸に係る流量及び／又は流速を算出する（ステップＳ１１）。以下、呼吸音強度とは、例えば、一呼吸における呼吸音の平均強度や最大強度等である。
【００６６】
【数１】
2005066044.tif 000003
【００６７】
ステップＳ１１の後、一呼吸音規格化手段１３２は、流量・流速算出手段１３２１により算出された一呼吸分の流量及び／又は流速が、予め設定された規格化の基準となる流量及び／又は流速に合致するか否か、すなわち、流量及び／又は流速が規格化されたものであるか否かを判定する（ステップＳ１２）
【００６８】
ステップＳ１２の段階で、一呼吸音規格化手段１３２は、上記算出された流量及び／又は流速が上記規格化の基準となる流量及び／又は流速に合致しない場合（規格化されていない場合）には（ステップＳ１２；Ｎｏ）、その旨を被験者に報知して上記基準に合致する流量及び／又は流速で呼吸をするよう指示するための画像情報又は音情報を出力手段１４に出力し（ステップＳ１３）、上記算出された流量及び／又は流速が上記規格化の基準となる流量及び／又は流速に合致する場合（規格化されている場合）には（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、当該一呼吸分の呼吸音データを副雑音検出手段１３３に出力する。
【００６９】
ステップＳ１２；Ｙｅｓの分岐の後、副雑音検出手段１３３は、一呼吸音規格化手段１３２から入力された、流量及び／又は流速が規格化された一呼吸分の呼吸音データに基づいて、当該呼吸音に含まれている副雑音の検出を行う（ステップＳ１４）。
【００７０】
すなわち、副雑音検出手段１３３は、呼吸音データを、呼気、吸気に対応する２つの呼吸音データに分別し、呼気に対応する呼吸音データと、吸気に対応する呼吸音データとに対して別々に副雑音の検出を行う。ここで、一呼吸分の呼吸音データを呼気に対応する呼吸音データと吸気に対応する呼吸音データとに分別する方法は、例えば、一呼吸分の呼吸音データを時間方向に略二等分する方法や、一呼吸音抽出手段１３１において、予め、呼気から吸気（或いは、吸気から呼気）に変化するタイミングを示すデータを呼吸音データに含ませておく方法等がある。当該タイミングを示すデータは、例えば、臨床医等の操作者によって手入力されたり、又は、呼吸音データにおける呼気、吸気の波形の違いに基づいて自動的に生成される。
【００７１】
次に、図３を参照して、一呼吸音抽出手段１３１によって行われる呼吸音データ処理について詳細に説明する。
【００７２】
第１の呼吸音信号取得手段１１１は、被験者の身体の所定部（例えば、気管支付近。）に配置されているものとする。
【００７３】
一呼吸音抽出手段１３１は、呼吸音信号取得手段１１及びＡ／Ｄ変換手段１２を介して呼吸音データを取得し（ステップＳ２０）、当該呼吸音データが表す呼吸音の大きさが、予め設定された閾値Ｔｈ１を超えたか否か（すなわち、一呼吸が開始されたか否か）を監視する（ステップＳ２１）。
【００７４】
呼吸音の大きさが閾値Ｔｈ１を超えると（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、一呼吸音抽出手段１３１は、この時（すなわち、一呼吸の開始時）のタイミングＴ１を検出する（ステップＳ２２）。当該検出されたタイミングＴ１を示すデータは上記内蔵メモリに一時格納される。
【００７５】
ステップＳ２２の後、一呼吸音抽出手段１３１は、当該呼吸音の大きさが、予め設定された閾値Ｔｈ２より小さくなったか否か（すなわち、一呼吸の最中であるか否か）を監視し（ステップＳ２３）、呼吸音の大きさが閾値Ｔｈ２より小さくなると（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、この時のタイミングＴ２を検出する（ステップＳ２４）。当該検出されたタイミングＴ２を示すデータは上記内蔵メモリに一時格納される。
【００７６】
ステップＳ２４の後、一呼吸音抽出手段１３１は、当該呼吸音の大きさが、再度、閾値Ｔｈ１を超えたか否か（すなわち、一呼吸が終了されたか否か）を監視し（ステップＳ２５）、呼吸音の大きさが閾値Ｔｈ１を再度超えると（ステップＳ２５；Ｙｅｓ）、この時（すなわち、一呼吸の終了時）のタイミングＴ１'を検出する（ステップＳ２６）。
【００７７】
ステップＳ２６の後、一呼吸音抽出手段１３１は、上記タイミングＴ１、Ｔ１'によって一呼吸を特定する（ステップＳ２７）。すなわち、一呼吸が開始するタイミングがＴ１であり、当該一呼吸が終了するタイミングがＴ１'である。
上記のようにして、一呼吸分の呼吸音データが取得される。
【００７８】
以上説明したように、呼吸音データ処理装置１００は、一呼吸音抽出手段１３１によって、一呼吸分の呼吸音データを取得し、一呼吸音規格化手段１３２によって、当該取得された一呼吸分の呼吸音データから、呼吸時間及び呼吸音強度を算出し、当該呼吸時間及び呼吸音強度に基づいて一呼吸分の流量及び／又は流速を算出し、当該流量及び／又は流速が規格化されたか否かを判定し、更に、副雑音検出手段１３３によって、当該規格化された流量及び／又は流速の呼吸音データに基づいて、呼吸音に含まれる副雑音の有無等を検出する。
【００７９】
従って、流量計を用いることなく、呼吸音信号取得手段１１を介して取得される呼吸音データのみに基づいて一呼吸分の流量及び／又は流速（或いは、一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度。）が規格化されるとともに、当該流量及び／又は流速、或いは、一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度が規格化された呼吸音データが解析（副雑音の検出等。）されるので、正確な診断支援が行える小型且つシンプルな構成を有する呼吸音データ処理装置１００が実現できる。
【００８０】
なお、本実施の形態における記述は、本発明に係る呼吸音データ処理装置及びプログラムの一例を示すものであり、これに限定されるものではない。本実施の形態における呼吸音データ処理装置１００の細部構成および詳細動作に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【００８１】
例えば、一呼吸音抽出手段１３１は、一呼吸分の呼吸音データを取得する際、呼気、吸気の各開始タイミングを所定の時間間隔毎に交互に生成し、当該各開始タイミングを被験者に報知するための情報（画像や音）を出力手段１４に出力するようにしてもよい。この場合、当該各開始タイミングに応じた呼気、吸気に係る呼吸音データが、一呼吸分の呼吸音データとして取得されるので、一呼吸分の呼吸音データが正確に取得できる。
【００８２】
また、一呼吸音抽出手段１３１は、第１の呼吸音信号取得手段１１１等を介して取得された呼吸音データと、予め設定された一呼吸分のサンプル呼吸音データとの間の相関値を相互相関又は残差二乗和等により算出し、当該算出した相関値に基づいて一呼吸分の呼吸音データを取得するようにしてもよい。また、一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度が異なる複数のサンプル呼吸音データを用いて各相関値を算出し、当該算出した複数の相関値に基づいて一呼吸の呼吸音データを取得するようにしてもよい。
以下、相関値は、相互相関値又は残差二乗和等を意味する。
【００８３】
ここで、上記相互相関について説明する。
まず、一呼吸音の波形をＸ（ｔ）、過去の同一人の一呼吸の波形をＹ（ｔ）とし、Ｘ（ｔ）と、Ｙ（ｔ＋ｓ）との相互共分散ＲXY（ｓ）を算出する（ｔ、ｓは時間を表す。）。
【００８４】
【数２】
2005066044.tif 000004
【００８５】
μX、μYは、それぞれ、Ｘ（ｔ）、Ｙ（ｔ）の時間平均値である。また、相互共分散ＲXY（ｓ）は、ｓのみの関数となっている。
【００８６】
次いで、相互共分散ＲXY（ｓ）を正規化し、相互相関関数ρXYを得る。
【００８７】
【数３】
2005066044.tif 000005
【００８８】
ＲXX、ＲYYは自己共分散関数であり、以下のようにして算出される。
【００８９】
【数４】
2005066044.tif 000006
【００９０】
本実施の形態においては、Ｘ（ｔ）、Ｙ（ｔ）は共に同じ大きさに合わせられているため、上記相互相関関数ρXYではｓ＝０である。
【００９１】
更に、上記残差二乗和とは、所定時刻ｔにおける二つの呼吸音の強度の差を二乗し、一呼吸分の和を算出することである。
【００９２】
また、副雑音検出手段１３３は、一呼吸に対し「隠れマルコフ過程」を適用することによって副雑音の検出を行うようにしてもよい。
【００９３】
ここで、上記「隠れマルコフ過程」を一呼吸に適用して副雑音を検出するとは、まず、検出された一呼吸分の呼吸音データに対し各時間区分毎にＦＦＴ処理を施して当該呼吸音データに対するスペクトル情報を算出し、次いで、当該スペクトル情報を用いて各時間区分毎（例えば、呼気前期、呼気中期、呼気後期、吸気前期、吸気中期、吸気後期等。）にスペクトログラムを算出し、次いで、ＥＭアルゴリズムに基づいて、予め設定された学習用データ、すなわち、異なる種類の副雑音を含む複数の呼吸音データに対するサンプル用スペクトログラム（以下、異常学習データという。）と、副雑音を含まない複数の呼吸音データとに対するサンプル用スペクトログラム（以下、正常学習データという。）とを用いて状態遷移行列及び出現確率を各々算出し、異常学習データを用いた場合と、正常学習データを用いた場合とで、最も当てはまりが良い方に当該検出された一呼吸分の呼吸音データを分類することによって、副雑音の特定（検出）を行うことである。例えば、異常学習データを用いた場合の方が当てはまりが良い場合には、呼吸音データは、当該異常学習データに係る副雑音を含んだ呼吸音データとして分類される。
【００９４】
また、各被験者の過去の呼吸音データを上記内蔵メモリ（或いは、図示しない外設の専用データべース等。）に予め複数格納し、副雑音検出手段１３３は、当該過去の呼吸音データと、同一被験者の現在の呼吸音データとに基づいて、当該現在の呼吸音データに対する副雑音の検出（すなわち、副雑音の有無や、副雑音によって表される異常の程度等。）を行うようにしてもよい。この場合、例えば、同一被験者の過去・現在の呼吸音データに対し、単位時間当たりの断続的ラ音（副雑音の一種。）の発生回数が算出され、当該発生回数に係る相関値が算出されたり、又は、両呼吸音データの差分が算出されたりする等して、副雑音の検出が行われる。
【００９５】
また、副雑音を含まないサンプル用呼吸音データを上記内蔵メモリ（或いは、上記専用データベース等。）に予め格納し、副雑音検出手段１３３は、当該サンプル用データと、実際に取得された呼吸音データとに基づいて、副雑音の検出（すなわち、副雑音の有無や、副雑音によって表される異常の程度等。）を行うようにしてもよい。すなわち、上記両呼吸音データの差分が算出され、当該算出した差分に基づいて副雑音の検出が行われる。
【００９６】
ここで、上記互いに比較される二つの呼吸音データが表す呼吸音波形が、表示画面に並べて表示されるようにしてもよいし、当該二つの呼吸音の各々が、例えば、ステレオの「Ｌ（Left）」と「Ｒ（Right）」に分けて再生されるようにしてもよい。
【００９７】
また、被験者の個人情報（例えば、身長、体重、性別、肥満度、病歴、肺活量等の情報。）を上記内蔵メモリ（或いは、上記専用データベース等。）に予め格納し、一呼吸音規格化手段１３２は、当該個人情報に基づいて一呼吸の流量及び／又は流速を補正するようにしてもよい。この場合、例えば、肥満度が高い被験者に対しては、第１の呼吸音信号取得手段１１１により集音される呼吸音が体内の脂肪が原因で大きく減衰されるので、流量・流速算出手段１３２１により算出される当該被験者の一呼吸の流量及び／又は流速は、肥満度に応じた所定量分だけ増やすよう補正される。
【００９８】
＜変形例１＞
また、上呼吸音データ処理装置１００は、呼吸音信号取得手段１１を用いて呼吸音信号を取得し、当該呼吸音信号に基づいて一呼吸分の呼吸音データが取得されるとしたが、これに限らず、図４に示す呼吸音データ処理装置１０１ように、複数個（ｎ個；ｎは２以上の自然数。）の同一機能を有する第１の呼吸音信号取得手段１１１〜第ｎの呼吸音信号取得手段１１ｎを用いて呼吸音信号を取得し（すなわち、ｎ個のマイクから呼吸音を取得し）、当該取得した複数の呼吸音信号に基づいて一呼吸分の呼吸音データを取得するようにしてもよい。
【００９９】
以下、図４、図５を参照して、第１の呼吸音信号取得手段１１１〜第ｎの呼吸音信号取得手段１１ｎを用いて一呼吸分の呼吸音データを取得する呼吸音データ処理について説明する。図４に本変形例１の呼吸音データ処理装置１０１の内部構成を示し、図５に、本変形例１の呼吸音データ処理を説明するためのフローチャートを示す。
【０１００】
ここで、図４に示す呼吸音データ処理装置１０１の各構成部は呼吸音データ処理装置１００の各構成部と同じであり、簡略化のため同一符号を付して説明を省略する。
【０１０１】
また、第１の呼吸音信号取得手段１１１〜第ｎの呼吸音信号取得手段１１ｎは、被験者の身体の所定部に配置されているものとする。例えば、第１の呼吸音信号取得手段１１１、第２の呼吸音信号取得手段１１２が用いられる場合には、第１の呼吸音信号取得手段１１１が気管支付近に配置され、第２の呼吸音信号取得手段１１２が肺の下葉付近に配置されていてもよいし、第１の呼吸音信号取得手段１１１〜第５の呼吸音信号取得手段１１５が用いられる場合には、第１の呼吸音信号取得手段１１１が気管支付近に配置され、第２の呼吸音信号取得手段１１２、第３の呼吸音信号取得手段１１３がそれぞれ肺の左右上葉付近に配置され、第４の呼吸音信号取得手段１１４、第５の呼吸音信号取得手段１１５がそれぞれ肺の左右下葉付近に装着されていてもよい。
【０１０２】
次に、図５のフローチャートを参照して、本変形例１における呼吸音データ処理について説明する。
【０１０３】
データ処理手段１３は、一呼吸音抽出手段１３１を用いて図５のフローチャートに示す呼吸音データ処理をプログラム又はハードウェアにより実行する。
【０１０４】
まず、一呼吸音抽出手段１３１は、第１の呼吸音信号取得手段１１１〜第ｎの呼吸音信号取得手段１１ｎ及びＡ／Ｄ変換手段１２を介して複数の呼吸音データを取得し（ステップＳ３０）、第１の呼吸音信号取得手段１１１を介して取得された呼吸音データが表す呼吸音の大きさが、予め設定された閾値Ｔｈ１を超えたか否か（すなわち、一呼吸が開始されたか否か）を監視する（ステップＳ３１）。
【０１０５】
呼吸音の強度が閾値Ｔｈ１を超えると（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、一呼吸音抽出手段１３１は、この時（すなわち、一呼吸の開始時）のタイミングＴ１を検出する（ステップＳ３２）。当該検出されたタイミングＴ１を示すデータは上記内蔵メモリに一時格納される。
【０１０６】
ステップＳ３２の後、一呼吸音抽出手段１３１は、第２の呼吸音信号取得手段１１２〜第ｎの呼吸音信号取得手段１１ｎの各々から取得された各呼吸音データが表す複数の呼吸音の大きさのうち、所定数の呼吸音（例え、二つ以上でもよいし、設定は自由である。）が、各々対応する閾値Ｔｈ２〜Ｔｈｎを超えたか否か（すなわち、一呼吸の最中であるか否か）を監視する（ステップＳ３３）。
【０１０７】
上記複数の呼吸音のうち所定数の呼吸音の大きさが、各々対応する閾値Ｔｈ２〜Ｔｈｎを超えた場合（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、一呼吸音抽出手段１３１は、この時のタイミングＴ２を検出する（ステップＳ３４）。当該検出されたタイミングＴ２を示すデータは上記内蔵メモリに一時格納される。
【０１０８】
ステップＳ３４の後、一呼吸音抽出手段１３１は、第１の呼吸音信号取得手段１１１を介して取得された呼吸音データが表す呼吸音の大きさが、再度、閾値Ｔｈ１を超えたか否か（すなわち、一呼吸が終了されたか否か）を監視し（ステップＳ３５）、当該呼吸音の大きさが閾値Ｔｈ１を再度超えると（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）、この時（すなわち、一呼吸の終了時）のタイミングＴ１'を検出する（ステップＳ３６）。
【０１０９】
ステップＳ３６の後、一呼吸音抽出手段１３１は、上記タイミングＴ１、Ｔ１'によって一呼吸を特定する（ステップＳ３７）。すなわち、一呼吸が開始するタイミングがＴ１であり、当該一呼吸が終了するタイミングがＴ１'である。
上記のようにして、一呼吸分の呼吸音データが取得される。
【０１１０】
以上のように、被験者の身体の複数箇所から得られる複数の呼吸音データに基づいて一呼吸が特定されるので、一つの呼吸音データだけ用いる場合に比べ、より正確かつ確実に一呼吸分のデータが抽出可能になる。
【０１１１】
＜変形例２＞
また、上記呼吸音データ処理装置１００、１０１は、流量及び／又は流速を規格化することにより、一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度を規格化していたが、これに限らず、図６に示す呼吸音データ処理装置１０２のように、一呼吸分の呼吸時間及び呼吸音強度を直接且つ自動的に規格化するようにしてもよい。
【０１１２】
以下、図６、図７を参照して、本変形例３における呼吸音データ処理装置１０２について詳細に説明する。図６に本変形例２の呼吸音データ処理装置１０１の内部構成を示し、図７に本変形例２の呼吸音強度規格化処理を説明するフローチャートを示す。
【０１１３】
ここで、図６に示す呼吸音データ処理装置１０２の各構成部のうち、データ処理手段１３ａを除く各部は呼吸音データ処理装置１００、１０１の各構成部と同じであり、簡略化のため同一符号を付して説明を省略する。さらに、データ処理手段１３ａのうち、一呼吸音規格化手段１３２ａを除く各構成部は、呼吸音データ処理装置１００、１０１のデータ処理手段１３が備える各構成部と同じであり、簡略化のため同一符号を付して説明を省略する。
【０１１４】
図６に示すように、一呼吸音規格化手段１３２ａは、呼吸音強度規格化手段１３２１ａ、呼吸時間規格化手段１３２１ｂを備え、呼吸音強度規格化手段１３２１ａは、図７のフローチャートに示す呼吸音データ処理を行って、一呼吸音抽出手段１３１から入力される一呼吸分の呼吸音データから当該呼吸音強度を規格化し、呼吸時間規格化手段１３２１ｂは、ダイナミックタイムワーピング（ＤＴＷ；Dynamic Time Warping）と称する時間正規化法を用いて、一呼吸音抽出手段１３１から入力される一呼吸分の呼吸音データから呼吸時間を規格化する。
【０１１５】
ここで、一呼吸音規格化手段１３２ａは、一呼吸音抽出手段１３１、副雑音検出手段１３３と同様に、ハードウェアであってもよいし、又は、データ処理手段１３ａにより実行されるプログラムが有する機能を表すものであってもよい。ここで、当該プログラムは、図７のフローチャートに示す呼吸音データ処理を行うためのプログラムであり、データ処理手段１３ａの内蔵メモリ（図示せず。）に予め格納されているものとする。
【０１１６】
また、上記ＤＴＷを用いて呼吸時間を規格化するとは、実際に取得された呼吸音データの時間区分を表す時間情報（例えば、呼気前期（更に、前期、中期、後期に分けてもよい。以下同様）、呼気中期、呼気後期、吸気前期、吸気中期、吸気後期等の複数の時間区分。）が、当該時間区分毎に、予め設定された規格化用のサンプル時間情報に合致するよう、当該呼吸音データの波形を整形することである。
【０１１７】
次に、図７のフローチャートを参照して、本変形例２における呼吸音データ処理について説明する。
呼吸音強度規格化手段１３２１ａは、入力された一呼吸分の呼吸音データを、図示しないＬＰＦ（Low Pass Filter）を用いて、所定の基準周波数以下の低周波に対応する低周波呼吸音データと、それ以外の高周波に対応する高周波呼吸音データとに分別する（ステップＳ４０）。ここで、上記ＬＰＦは、ロジック回路若しくはプログラムである。
【０１１８】
次に、呼吸音強度規格化手段１３２１ａは、予め設定された規格化用の呼吸音データの低周波成分の強度に合致するように、上記分離した低周波呼吸音データに係る呼吸音の強度を調整（規格化）する（ステップＳ４１）。
【０１１９】
なお、呼吸音信号取得手段１１から取得される呼吸音信号に対し低周波成分と高周波成分とに分離するＬＰＦを、呼吸音信号取得手段１１の後段に設けるようにしてもよい。
【０１２０】
この場合、呼吸音強度規格化手段１３２１ａでは、デジタルデータ化された呼吸音データを低周波呼吸音データと高周波呼吸音データとに分別する必要がなくなるので、呼吸音強度規格化手段１３２１ａにおけるデータ処理時間の短縮化が図られる。
【０１２１】
その後、呼吸音強度規格化手段１３２１ａは、当該高周波成分と、上記規格化された低周波成分とを合成する（ステップＳ４２）。
上記のようにして、呼吸音データの強度が規格化される。
【０１２２】
以上、呼吸音データ処理装置１００、１０１、１０２について説明したが、これらを個別に実現するようにしても良く、また、互いに組み合わせて実現するようにしてもよい。
【０１２３】
また、上記呼吸音データ処理を行うためのプログラムや呼吸音データは、ＣＤ（Compact Disk）などの各種記録媒体に予め格納されているものであってもよいし、ネットワークを介して外部機器から取得できるようにしてもよい。この場合、呼吸音データ処理装置１００、１０１、１０２は、何れも、当該記録媒体との間でデータの読み込み／書き込みを自在に行うための専用ドライバや、ネットワークに接続してデータの送受信を行うための通信装置を備える（何れも図示せず。）。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】本発明を適用した呼吸音データ処理装置の内部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明を適用した呼吸音データ処理装置による呼吸音データ処理を説明するフローチャートである。
【図３】本発明を適用した呼吸音データ処理装置による呼吸音データ処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明を適用した他の呼吸音データ処理装置の内部構成を示すブロック図である。
【図５】図４に示す呼吸音データ処理装置による呼吸音データ処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明を適用した他の呼吸音データ処理装置の内部構成を示すブロック図である。
【図７】図６に示す呼吸音データ処理装置による呼吸音データ処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２５】
１１  呼吸音信号取得手段
１１１〜１１ｎ  第１〜第ｎの呼吸音信号取得手段
１２  Ａ／Ｄ変換手段
１３、１３ａ  データ処理手段
１４  出力手段
１００〜１０２  呼吸音データ処理装置
１３１  一呼吸音抽出手段
１３２、１３２ａ  一呼吸音規格化手段
１３３  副雑音検出手段
１３２１  流量・流速算出手段
１３２１ａ  呼吸音強度規格化手段
１３２１ｂ  呼吸時間規格化手段
【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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