(57)【要約】【課題】水泡音、捻髪音等の副雑音の分析支援装置を提供する。【解決手段】本発明は、副雑音を特徴付ける一群の係数により副雑音を時間／周波数スペクトル表現上に位置し、パラメータで表すことを特徴とする。一群の係数はデータベースを構築するストレージユニットに格納され、当該データベースから検索されたパラメータに基づき呼吸音と比較される。【選択図】図６
2004531309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸音を表わす信号サンプルの格納が可能な作動メモリ（２）と、信号（１１４）の時間および周波数の変換を実行するために前記作動メモリと協働可能なコンピューティングモジュール（４、３）とを備えたタイプの呼吸音の分析支援装置において、
さらに変換された信号内で副雑音（Ｓｉ；ＦＣｉ；ＣＣｉ）に関する少なくとも一の要素を識別する手段（４、３、１２０）を含み、かつ前記コンピューティングモジュールが、この副雑音を特徴付ける一群のパラメータ（Ａｉ、ω0；Ｈ、Ｌ）を前記変換信号から抽出するよう設計されることを特徴とする装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置であって、
前記手段が前記変換信号の周波数および時間表現（図３、図４、図５）において副雑音を表現する要素を識別するよう設計されることを特徴とする装置。
【請求項３】
請求項２に記載の装置であって、
取得部材（９２、９３）を含み、前記要素を識別する前記手段が手動であることを特徴とする装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の装置であって、
前記コンピューティングモジュールがさらに、前記要素を識別するために前記変換信号の連続強度の値を比較する（１２０）ことができることを特徴とする装置。
【請求項５】
請求項４に記載の装置であって、
前記コンピューティングモジュール（１２０）が
識別される副雑音が一群の連続性ラ音である場合に、種々の連続的瞬間に対する強度の周波数走査と、
識別される副雑音が一群の断続性ラ音である場合に、種々の周波数に対する強度の時間走査とを実行することにより、前記強度の値を比較するよう設計されることを特徴とする装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置であって、
一群の断続性ラ音を特徴付ける前記パラメータが、識別される断続性ラ音の数と、各断続性ラ音についての時間セグメント（Ｌ）および好ましくはこの時間セグメントの平均強度とを含むことを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項６に記載の装置であって、
前記パラメータがさらに、各々の識別される断続性ラ音が位置する周波数範囲（Ｈ）を含むことを特徴とする装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の装置であって、
一群の連続性ラ音を特徴付ける前記パラメータが、各連続性ラ音に対し連続性ラ音の安定相（Ｓｉ２）全体の平均周波数と、連続性ラ音の開始（Ｓｉ１）および／または終了（Ｓｉ３）の周波数の少なくとも１つの線形変動係数を含むことを特徴とする装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の装置であって、
一群の連続性ラ音を特徴付ける前記パラメータが、最低周波数（Ｓ１、Ｓ４）の基本連続性ラ音の数を含むことを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の装置であって、
一群の連続性ラ音を特徴付ける前記パラメータが、各基本連続性ラ音（Ｓ４）およびその調波連続性ラ音（Ｓ２、Ｓ３）に対し、調波連続性ラ音の数および前記基本波の強度に対する前記調波の強度の平均比（Ａｉ）を含むことを特徴とする装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の装置であって、
前記コンピューティングモジュールがさらに、前記パラメータを命令されるメモリ（ＲＯＭ）に予め記憶させた値と比較するように設計され、前記メモリがパラメータの群のデータを備えており、各群は少なくとも一の副雑音を特徴付けるものであり、前記装置がさらに前記比較により作動するか否かに関し適した警報モジュールを含むことを特徴とする装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の装置であって、
前記副雑音が命令されるメモリ（４）に連続的に格納されることを特徴とする装置。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載の装置であって、
前記命令メモリ（４）がデータベースとして構成されることを特徴とする装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の装置であって、
前記データベースによる離れた診察のために電気通信モジュール（ＭＯＤＥＭ）をさらに含むことを特徴とする装置。
【請求項１５】
請求項１〜１４のいずれか一項に記載の装置の読取器（５）と協働するように意図された着脱可能な媒体であって、
前記コンピューティングモジュールを使用するためのプログラム用のデータを含むことを特徴とする媒体。
【請求項１６】
請求項１４に記載の着脱可能な媒体であって、
副雑音を特徴付けるパラメータ（Ａｉ、ω0；Ｈ、Ｌ）の予め記録されたデータをさらに含むことを特徴とする媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、連続性ラ音、水泡音、捻髪音等を含む副雑音等の呼吸音を処理するための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本願の参照による引用として考慮されるべき公開済み国際特許出願ＷＯ  ００／００７３６号公報には、この種の音を表わす信号を時間および周波数で表現するために、この種の呼吸音の処理装置が開示されている。上記国際出願において強調されるように、この変換により呼吸音を「表示」することが可能になる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、こうして得られた時間−周波数スペクトルの分析は、技術的適格者にのみ適するものである。
【０００４】
本発明の目的は、出願ＷＯ  ００／００７３６号公報に開示された装置を改良し、とりわけ最終使用者、特に単独で診断ができる医療者とのインタフェースを改善することにある。
【０００５】
こうした改良は特に、緊急時の使用に適した簡便かつ迅速な診断の支援を提供するために、本装置を自動化するのに必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、この目的のため、呼吸音を表わす信号のサンプルの格納が可能な作動メモリと、信号の時間−周波数変換を実行するために作業メモリと協働可能なコンピューティングモジュールとを備えたタイプの呼吸音の分析支援装置を提供する。
【０００７】
本発明の特徴を概略すれば、本発明は、変換された信号内で副雑音に関する少なくとも一の要素を識別する手段をさらに含み、コンピューティングモジュールは、変換信号からこの副雑音を特徴付ける一群のパラメータを抽出するように設計される。
【０００８】
前記手段は、有利には副雑音を変換信号の周波数および時間表現で表わす要素を識別するよう設計される。
【０００９】
一実施形態では、本装置は取得部材を含む一方、要素を識別する手段は手動である。
【００１０】
補足的に、または変形例として、コンピューティングモジュールはさらに、前記要素を識別するために、変換信号の連続の強度値を比較することができる。
【００１１】
この実施形態では、コンピューティングモジュールは、
識別される副雑音が一群の連続性ラ音である場合に、種々の連続的瞬間に対する強度の周波数走査と、
識別される副雑音が一群の断続性ラ音である場合に、種々の周波数に対する強度の時間走査とを実行することにより、強度値を比較するよう設計される。
【００１２】
一群の断続性ラ音を特徴付けるパラメータは、識別される断続性ラ音の数と、各断続性ラ音の時間セグメントおよび好ましくはこの時間セグメントの平均強度を含む。
【００１３】
さらに、これらのパラメータが識別される各断続性ラ音が位置する周波数範囲をも含むようにするための措置を講じる。
【００１４】
さらに、一群の連続性ラ音を特徴付けるパラメータは、各連続性ラ音に対し、連続性ラ音の安定相全体の平均周波数と、連続性ラ音の始点および／または終点の周波数の少なくとも１つの線形変動係数を含むことが好ましい。
【００１５】
一群の連続性ラ音を特徴付けるパラメータは、最低周波数の基本連続性ラ音の数を含むことが好ましい。
【００１６】
特にポリフォニックな連続性ラ音を特徴付けるために、一群の連続性ラ音を特徴付けるパラメータが、各基本連続性ラ音およびその調波連続性ラ音に対し、調波連続性ラ音の数および基本波の強度に対する調波の強度の平均比を含む。
【００１７】
好適な実施の形態では、コンピューティングモジュールはさらに、前記パラメータを命令されるメモリ内に予め記憶させた値と比較するように設計され、該メモリはパラメータの群のデータを備えており、各群は少なくとも１つの副雑音を特徴付けるものであり、装置はさらに、比較に応じて作動するか否かに関し適した警報モジュールを含む。
【００１８】
この実施形態の変形例では、副雑音を特徴付けるパラメータは、順序メモリに順番に格納され、この命令メモリはデータベースとして構成されることが好ましい。
【００１９】
有利な実施形態では、装置はさらに、データベースによる離れた診察のための電気通信モジュールを含む。
【００２０】
例えば本装置の読出し専用メモリに格納されたコンピューティングモジュールは、場合に応じて本発明に係る装置に含まれるプロセッサにより使用されるよう意図される。それはまた着脱可能な読取り装置から本装置のメモリ内にロードすることのできるコンピュータプログラム形式としてもよい。
【００２１】
これに関して、本発明の目的はまた、上記タイプの本装置の読取り装置と協働するように意図され、かつコンピューティングモジュールを使用するためのプログラム用のデータを含む着脱可能な媒体を提供することにある。
【００２２】
有利な実施形態では、着脱可能な媒体はさらに、副雑音を特徴付けるパラメータの予め記録されたデータを含む。
【００２３】
本発明の他の効果および特徴は、以下の詳細な説明および添付の図面を検討することにより、明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図面は多くの部分で特定の性質を示す要素を含むものである。図面は単に本発明の明確な理解に役立つだけではなく、場合に応じて定義付けにも寄与する。
【００２５】
本明細書の読者はまず、本発明に係る呼吸音を分析するための装置を示す例として、図１を参照されたい。全体的にこの装置は、中央処理装置に接続された周辺装置９０〜９７を備えた処理装置（中央処理装置１０）を含む。図１に示した例では、分析装置は、モニタ（スクリーン９０）、プリンタ９１、入力キーボード９３、およびスクリーン選択部材（またはマウス９２）を装備したコンピュータを含む。
【００２６】
さらに、患者ＰＡが装着するハーネス９５は、複数のセンサ９４（説明する例では６個のセンサ）を取り付けた電子聴診器を含む。これらのセンサは、患者ＰＡの拍動から生じる音およびハーネス９５等から生じる摺接音をも拾ってしまうのを回避するのに、選択された周波数帯で動作するよう設計される。概してこの周波数帯は１００Ｈｚ〜約２ｋＨｚにわたる。帯域フィルタ９６がこの機能を象徴するものである。変形例として、センサ９４はより広範囲の周波数帯にわたり動作することができるが、センサ９４と中央処理装置１０間のリンクに、あるいは中央処理装置自体が約１００Ｈｚ〜２ｋＨｚ間の制限された周波数帯内でフィルタリングする手段を含む。次いで、音響センサ９４は音響（呼吸音）を時間的電子信号（矢印Ｓ）に変換するように設計される。
【００２７】
呼吸流量プローブ９７（説明する例ではニューモタコグラフ）を設けることもでき、これは例えば患者ＰＡの顔の上に配置するマスク内に取り付けられる。したがってプローブ９７は、呼吸流量Ｑのサインの変化から、例えば患者ＰＡによる吸息と呼息間で呼吸開始の瞬間を識別することができる。
【００２８】
中央処理装置１０は、時間的信号Ｓをサンプリングする目的で、センサ９４に接続されたサンプラＳａｍｐ（例えばサウンドカード上に存在する）を備えたインタフェース１を含む。特に、シャノンの定理に従ってエイリアシング現象を抑制するために、有用な信号の最大周波数の二倍のサンプリング周波数を使用することが好ましい。次いで信号Ｓ（上述した多数の強度）のサンプルは、それらを上記種類の処理モジュールにより処理するために、ランダムアクセスメモリ２（ＲＡＭ）に格納される。前記モジュールは中央処理装置１０に含まれる読出し専用メモリ４（ＲＯＭ）に記録されている。
【００２９】
中央処理装置１０は、サンプルを計算により処理するためにマイクロプロセッサ３（μＰ）を備えている。このマイクロプロセッサは、有利には１５０ＭＨｚ程度またはそれ以上の計算速度で動作することができるものである。処理の結果得られるスペクトルは、読出し専用メモリ４を含む中央処理装置１０のハードディスク、あるいはフロッピーディスク、書込み可能ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等の着脱可能な媒体５に記録することができる。ランダムアクセスメモリ２の内容（処理済みスペクトル）をデータ分析用のステーション（図示せず）等のリモートステーションに送信するために、ＭＯＤＥＭリンク付き通信インタフェース７を設けることもできる。通信インタフェース７はさらに、離れた患者（図示せず）からの呼吸音をデジタル化することにより生じる時間的信号Ｓのサンプルまたはすでに処理済みのスペクトルを分析するために受信することもできる。
【００３０】
次いで、中央処理装置１０のモデム７とランダムアクセスメモリ２間のリンク７２、あるいはサウンドカード１とランダムアクセスメモリ２間のリンク１２が、この実施例における上記分析装置の入力を形成する。
【００３１】
また分析装置に備えられるモニタ９０およびプリンタ９１により、上記処理の結果得られたスペクトルを表示することができる。入力キーボード９３およびマウス９２は、示されたスペクトルの時間および周波数のスケールを修正し、あるいは上記重み係数の選択を改善する。
【００３２】
概して中央処理装置１０の種々の素子間のリンクの大部分、および周辺装置間のリンクは、マザーボード８（ＭＢ）により制御される。図１を明瞭にすべくマザーボード８と中央処理装置１０の素子間のリンクについては図示しない。しかし、モニタ９０は通常の方法によりグラフィックカード６（リンク２６）を介し中央処理装置１０に接続されることに注意されたい。
【００３３】
サウンドカード１は、それがサンプル化した時間的信号を受け取るように駆動される。読出し専用メモリはコンピューティングモジュールを含むので、プロセッサは読出し専用メモリと協働して、サンプル化された信号の時間−周波数の変換を評価するように設計される。この変換は出願ＷＯ  ００／００７３６号公報に記載されたタイプのものである。
【００３４】
したがって、この出願ＷＯ  ００／００７３６号をあらゆる有用な目的で参照としてここに引用する。
【００３５】
ここで図２を参照すると、図２は正常な肺胞音（非病理学的呼吸音）のような「時間−周波数」変換から得られたスペクトルを示す。種々のハッチング（斜めハッチング、水平ハッチング、およびクロスハッチング）は、時間的値が維持されｘ軸に示される実時間スケールおよびｙ軸に示される周波数スケールの関数として、変換された（それぞれ増加する）強度の範囲を表わす。したがって特定のスペクトル事象は認められない。
【００３６】
対照的に、図３の「時間−周波数」スペクトルは実質的に４つの連続性ラ音を例示し、それは概して１２５ｍｓ以上の持続時間を有する連続音である。すなわち、
１．１５ｋＨｚ付近に安定周波数を有する、約０〜０．７ｓまでの第１曲線Ｓ１と、
０．７５ｋＨｚ付近の平均周波数を有する、１．４ｓ〜２．７ｓ間の第２曲線Ｓ２と、
０．５５ｋＨｚ付近の平均周波数を有する、約１．６ｓ〜２．５ｓに及ぶ第３曲線Ｓ３と、
０．２０ｋＨｚ付近の平均周波数を持つ、２ｓ〜２．５ｓ間の第４曲線Ｓ４である。
【００３７】
この種のラ音は、それらが１つ（モノフォニック）の周波数から形成されるか、それとも幾つか（ポリフォニック）の周波数から形成されるかによって、２つの部類に分けられる。したがって、０〜０．７ｓ間（図７のスペクトルの左側の部分）の呼吸音のスペクトル表現はモノフォニックな連続性ラ音を示し、１．３ｓ〜２．５ｓ間のスペクトル表現はポリフォニックな連続性ラ音を示す（図示したスペクトルには３つの周波数がある）。
【００３８】
別の種類の副雑音（またはラ音）は断続性ラ音に関するものであり、それは断続的副雑音である。一般的にこれらの音の持続時間はめったに２０ｍｓを越えない。
【００３９】
図４および５は、捻髪音（図４）および水泡音（図５）を示す。図４では、１ｋＨｚの領域に最大周波数を持つ、ほぼ垂直傾向のパルスＦＣ１〜ＦＣ６が見てとれる。これらの時間的に短いイベントは捻髪音に相応する。図５では、約６００Ｈｚに制限された周波数および実質的により長い持続時間（約２０ｍｓ）を有するパルスＣＣ１〜ＣＣ８が見てとれる。これらのパルスは耳には一般的にパチパチ音のように聞こえる。
【００４０】
図９を参照すると、本発明の目的とするプロセスは、ステップ１００で格納された未加工のサンプルデータ（ＤＡＴＡ  Ｉ）を入力することから始まる。ステップ１０２および１０４において、拍動からの音を除去できるようにしておくのが好ましい。この目的のために、低域フィルタ１０２に（数Ｈｚ程度の）非常に低い周波数を通過させる一方、アナライザ１０４で拍動の周波数を識別し、そこからの信号を再構成する。この信号は、ステップ１２４で未加工データ信号ＤＡＴＡ  Ｉから減算される。
【００４１】
ステップ１０６では、場合によっては副雑音を含む（かつ拍動の音を含まない）呼吸音を表わす信号を、好ましくは５０〜２０００Ｈｚ間の帯域フィルタによりフィルタリングする。
【００４２】
ステップ１０８では、信号検出器は呼吸サイクルを標準サイクルに対して調整し、その持続時間は、特に患者の特徴（年齢、性別等）に従って予め定められている。このような調整により、一般的に可変である吸息および呼息の持続時間による周波数の変化を抑制することを可能にする。したがって、後述する吸息開始ＩＳおよび呼息終了ＥＥが検出される。
【００４３】
ステップ１１０では、ダイナミックレンジコンプレッサ／エキスパンダが、選択された時定数（好ましくは０．１〜０．５秒）で、ゲインＧを局所レベルに応じて調整する。その後のプロセスで得られるスペクトルを充実させるために、この時定数は比較的短くするのが好ましい。したがってこの機能により、小さい信号のダイナミックレンジを増大して、信号の定性分析を促進することが可能になる。また、測定された信号の低振幅パッセージに対する「ズーム効果」を得ることも可能になる。他方、高い時定数を選択した場合、コントラストの高いスペクトル信号が得られる。したがって、最初の分析では、充実したスペクトルを得るために、比較的短い時定数を選択することができ、２回目の処理ステップでは（特に副雑音の種類が識別された場合）、得られたスペクトル内の特定の副雑音を表わす顕著な信号のみを得るために、より長い時定数を選択することができる。
【００４４】
ゲインＧを変更するステップの後、ステップ１１２でデータＤＡＴＡ  ＩＩが復元され、このデータが再処理される。
【００４５】
図１０を参照すると、この再処理されたデータは、本出願人による出願ＷＯ  ００／００７３６公報に記載された種類の時間−周波数変換を実行する目的で、本装置のメモリに格納される。この変換ステップ１１４の後、本装置は有利な実施の形態においてステップ１１４の後で得られたスペクトル内で識別されそうな副雑音を自動的に認識するモジュール１２０を含む。好ましくは、モジュール１２０は本装置の読出し専用メモリに格納されたコンピュータプログラム形式であり、
断続性ラ音（水泡音または捻髪音）を識別するために、時間の関数として、定周波数で、かつ
連続性ラ音を識別するために、周波数の関数として、一定時間に、最大強度を識別する目的でプロセッサにより実行することができる。
【００４６】
したがって、モジュール１２０は、連続性ラ音を識別するために連続的周波数走査を実行し、かつ、断続性ラ音を識別するために時間走査を実行する。
【００４７】
より簡単な変形例としては、ステップ１１４で得られたスペクトルを本装置のスクリーンに表示することができる一方、取扱者はスクリーンにスペクトルを表示することにより副雑音が連続性ラ音と断続性ラ音のいずれに関連づけられるかを決定する。
【００４８】
得られたスペクトルが連続性ラ音の存在を示した場合、処理はステップ１１６に続くことになる。ステップ１１６では、必要であればステップ１１０の時定数より長い時定数を用いて、図９の前処理ステップを新たな呼吸音データに基づき繰り返すことが好ましく（矢印１２２）、これは、例えば平均５つのスペクトルにおける連続性ラ音の存在を示すスペクトルを平均化するために行なわれる。よってステップ１１６で行なわれるこの平均化は、得られたスペクトルを円滑にならし、かつ測定された連続性ラ音が変化する周波数範囲の識別を可能にする。
【００４９】
勿論より簡単な変形例においてステップ１１４で得られた単一のスペクトルにおける連続性ラ音を識別することができる。しかしスペクトログラムの平均は非定常現象を減衰するために使用されるが、定常現象（連続性ラ音など）は確認される。
【００５０】
さらに、ステップ１１８および断続性ラ音（水泡音または捻髪音）が識別された場合には、必要に応じてステップ１１４で得られたスペクトルと対比するために、図９の前処理操作をより高い時定数で例えば１回だけ繰り返すことができる。この場合、観察された非定常現象の回数、例えば断続性ラ音の回数、周波数に関するそれらの高さ、それらの時間幅、それらの強度等を定量化するよう試みられる。
【００５１】
図６は、図３のスペクトルに現れた連続性ラ音のモデル化を表わす。ステップ１１６で幾つかのスペクトルを平均化すると、非定常現象は除去され、連続性ラ音だけが維持される。これらの連続性ラ音は、従来の図形処理操作を用いて手動で「線形化」される。
【００５２】
より進んだ変形例では、統計処理によりこれら連続性ラ音の周波数変動の線形回帰を時間の関数として、好ましくは以下で示す６つの時間的範囲内で確立する。
【００５３】
ステップ１０８では、図３を参照すると、ＩＥとＥＳの間に検出される信号の強度は突然の低下を示すので、吸息開始の瞬間ＩＳおよび呼息終了の瞬間ＥＥを決定することにより、吸息終了の瞬間ＩＥおよび呼息開始の瞬間ＥＳを決定することもでき、有利である。
【００５４】
各々の時間的範囲ＩＳ−ＩＥおよびＥＳ−ＥＥで、上述の統計処理（例えばステップ１１４で算出された時間／周波数データを統計的に管理することのできるコンピュータプログラム）により、第１線形回帰Ｓ１１、Ｓ２１、Ｓ３１、Ｓ４１、およびこの回帰の標準偏差の関数であるしきい値（例えば標準偏差の倍数）を確立する。統計処理で（前述のしきい値により）回帰の著しく外側に位置する多数の連続点が検出される場合、第２線形回帰Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ３２、Ｓ４２を算出する。再度この線形回帰の標準偏差に依存するしきい値が、この線形回帰に関連付けられる。前の線形回帰の著しく外側に連続点が位置する場合、第３線形回帰Ｓ１３、Ｓ２３、Ｓ３３、Ｓ４３を計算することにより処理が続行される。
【００５５】
勿論、上記しきい値は、第１、第２、および第３線形回帰により異なるものとしてもよい。一般的に、吸息または呼息の開始時（Ｓ１１、Ｓ２１、Ｓ３１、Ｓ４１）に、連続性ラ音の周波数が時間と共に突然変化することを医師は認識している。この周波数は次いで、時間の経過と共に比較的安定してくる（安定期Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ３２、Ｓ４２）。吸息または呼息の終了時（Ｓ１３、Ｓ２３、Ｓ３３、Ｓ４３）に、この周波数は再び時間と共に突然変化する（一般的に急速に減少する）。
【００５６】
統計処理により、検出される様々な連続性ラ音のこれら３つの相を識別することを可能にするのが、有利である。図６に示した例では、吸息相は、３つの明瞭な吸息開始相、周波数安定化相および吸息終了相（連続性ラ音の周波数は低下する）を有する単一連続性ラ音を示す。これは呼息相に関し３つの連続性ラ音を示し、周波数は最初に低下し、次に周波数は安定し、呼息の終了時に周波数は低下する。
【００５７】
より正確には、呼息相は、基本周波数の連続性ラ音Ｓ４および調波周波数の２つの連続性ラ音Ｓ２およびＳ３を持つ、単一のポリフォニック連続性ラ音を示す。
【００５８】
連続性ラ音は従来、次の型のフーリエ級数に分解することができる。
【００５９】
Ｓ（ｔ）＝ｓｉｎ（ω0.ｔ）＋ΣＡi.ｓｉｎ（ｉ.ω0.ｔ）
この式で、ω0は時間の関数である。図６に示す例では、連続性ラ音の周波数変動のモデル化は優先的には線形であるため、この関数は線形であり実質的に直線的な周波数増加または減少相および周波数がほぼ一定の相を有する。
【００６０】
本発明に係る装置によるプロセスでは、連続性ラ音の各々の吸息相または呼息相の周波数の線形変動係数を有利に評価する。これらの線形変動パラメータは、以下に示すように、医師による患者の病理に関する診断にとって重要なデータとなる。
【００６１】
比較的安定な周波数相Ｓｉ２において、これら平均周波数を格納するために連続性ラ音のそれぞれの周波数を平均化する一方、他の相Ｓｉ１およびＳｉ２の周波数を線形変動モデルでパラメータ化し得るようにしておくのが好ましい。
【００６２】
最低基本周波数を有する連続性ラ音（示した例ではＳ１およびＳ４）の数は、副雑音を表わすパラメータとして格納される。
【００６３】
別の重要なパラメータとして、ポリフォニック連続性ラ音が持つ調波の数およびそれらの強度の比（フーリエ級数の各パラメータＡiの平均値）がある。本発明に係る装置によるプロセスは、例えば本装置の表示画面に表示することにより、これらのパラメータの数値を示す。
【００６４】
データベースを構成するために、これらのパラメータを本装置の読出し専用メモリに格納するように装備する。これらのパラメータに基づき、サウンドカード１は、上述した方法で算出されデータベースに格納されたパラメータを含む音響信号を復元する目的で、プロセッサおよびこの読出し専用メモリと協働することができる。
【００６５】
例えば、正常な肺胞音のサンプルデータを格納し、その上に上述のデータベースから取り出されたパラメータ音を重ね合わせるように構成してもよい。
【００６６】
パラメータが本装置の読出し専用メモリＲＯＭに格納される場合、このメモリは上述したデータベースに従って配設および構成され、１組の格納されたパラメータは対応付けられる病理を表わし、さらに詳細には医師に公知のこの病理の発達における段階を表わす。
【００６７】
ここで断続性ラ音（図７における捻髪音および図８における水泡音）のモデル化を説明するために、図７および図８を参照する。
【００６８】
１１８のステップの最後に、各断続性ラ音の測定強度での周波数最大値およびこの断続性ラ音が位置する時間的範囲に対応する断続性ラ音の平均幅Ｌを識別し得る処理モジュールを本装置に設ける。したがって、各断続性ラ音は、肺胞音（約３００Ｈｚの背景雑音）に対するその周波数の高さＨに従って、かつこの断続性ラ音が位置し「水泡音」または「捻髪音」に関して特徴付けることを可能にする時間的範囲Ｌによりモデル化される。
【００６９】
有利には、断続性ラ音の数は手動または自動的に検出される。
【００７０】
医師はここで再びこれらのデータ（呼吸サイクルにおける断続性ラ音の数、断続性ラ音の平均幅、および周波数高さ）に基づき診断を行なう。
【００７１】
加えてこれらの断続性ラ音のパラメータ（幅Ｌおよび高さＨ）はデータベースに格納し、「捻髪音」または「水泡音」として分類してもよい。
【００７２】
図７および８に示す断続性ラ音をモデル化した矩形において、各断続性ラ音に平均強度を割り当て、この平均値をパラメータＬおよびＨと共にデータベースに格納するのが好ましい。
【００７３】
逆にこのデータベースに格納されたパラメータを用いて「断続性ラ音」型（それらの幅、それらの高さ、およびそれらの数に従ってパラメータ化される）副雑音を含む呼吸音を再生することが可能であり、それは正常な肺胞音上に、かつ、複合呼吸音を聞きたい場合には必要に応じて、モデル化された連続性ラ音上に重ねられる。
【００７４】
勿論、家庭にいる患者のために本装置を操作することによる他の特定の有利な応用としては、上述の方法で測定呼吸音から抽出されたパラメータ（連続性ラ音の周波数変動、調波の強度の比、断続性ラ音の幅、高さ、および数）が、インターネット型ネットワークの通信リンクを介し診断装置に送信することができる場合がある。したがって診断装置は、このようにパラメータ化された音を再構成する処理モジュールを備え、医師はその診断を下すためにこの音を聞く。
【００７５】
この実施形態では、送信されるデータ（副雑音パラメータ）は、医師が聞くためにこれまで送信されていた未処理音データと比較してずっと少ないため、通信リンクを介し高速で送信することができるであろう。
【００７６】
変形例では、本装置は、測定パラメータを本装置のメモリが持つデータベースに格納されたパラメータと比較することができる一方、この比較により病理が進行段階にあることが明らかになった場合、このケースが危機に面している場合に応じて警報モジュール（例えば音響信号または画面上に表示される視覚的信号）を作動させる。
【００７７】
データベースは、特にスペシャリストおよび／または専門家の管理下で徐々に追加されていく多数の呼吸音を網羅する共用参照システムとして構成してもよい。
【００７８】
勿論、本発明は上記で例として説明された実施の形態には限定されず、むしろ本発明は他の変形例にも及ぶものであり、それは特許請求の範囲の記載により定義されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】間接聴診法から結果的に得られる音を分析するための本発明に係る装置を示す模式図である。
【図２】正常な呼吸音（または「肺胞音」）の時間−周波数の表現を示す図である。
【図３】「連続性ラ音」型の副雑音を含む呼吸音の時間−周波数の表現を示す図である。
【図４】「捻髪音」型の副雑音を含む呼吸音の時間−周波数の表現を示す図である。
【図５】「水泡音」型の副雑音を含む呼吸音の時間−周波数の表現を示す図である。
【図６】図３のスペクトルに現れた連続性ラ音のモデル化を表わす図である。
【図７】断続性ラ音（捻髪音）のモデル化を示す図である。
【図８】断続性ラ音（水泡音）のモデル化を示す図である。
【図９】本装置における処理手順を示す図である。
【図１０】本装置における処理手順を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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