(57)【要約】【課題】血管の異常位置の誤判定の大きな原因であった頭蓋骨などの生体からの多重反射波を減衰させ、Ｓ／Ｎを向上させることで判定率を向上させる。【解決手段】生体の複数の部位に付帯された生体振動検知手段から、この生体の内部の特定空間内に存在する血管の血流音によって生じる振動を含む音の振動を波形信号として検知する生体振動検知工程（ステップＳ１）と、検知された波形信号を、前記特定空間内における異音の発生点を特定し、その異音発生点を血管の異常位置として推定する異常位置推定工程（ステップＳ５）とを備え、この異常発生推定工程は、推定された異常位置から放射された音の波形信号のうち、異常位置から前記検知手段に直接到達した音の波形信号と、生体から反射されて遅れて到達した波形信号とを識別し、特定のトリガ信号を基準にしてこの反射波形信号を低減させるように窓掛け処理を実行する窓掛け処理工程（ステップＳ２）を備えた。【選択図】図２
2007244412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の複数の部位に付帯され、この生体の内部の特定空間内に存在する血管の血流音によって生じる振動を含む音の振動を波形信号として検知する生体振動検知手段と、
検知された波形信号に基づいて生体振動検知手段から特定の音源までの距離を算出し、前記特定空間内におけるこの音源の位置を血管の異常位置として推定する異常位置推定手段とを備え、
この異常位置推定手段は、特定の音源から放射された音の波形信号のうち、音源から前記検知手段に直接到達した音の波形信号と、生体から反射されて遅れて到達した波形信号とを識別し、特定のトリガ信号を基準にしてこの反射波形信号を減衰させるように窓掛け処理を実行する窓掛け処理手段を備えた
ことを特徴とする血管の異常診断装置。
【請求項２】
請求項１の異常診断装置において、
前記異常位置推定手段は、
前記窓掛け処理手段によって窓掛け処理された各波形信号からクロススペクトル及びコヒーレンスからなる波形信号の特性を算出する波形信号特性算出手段と、
前記特定空間内の予め定めた多数の点と各生体振動検知手段との距離を計算する距離計算手段と、
計算された距離に基づいて音源から各生体振動検知手段までの到達時間差を最小２乗法によって計算する到達時間差計算手段と、
計算された到達時間差に基づいて前記各点に対する夫々のクロススペクトルの位相の傾きを計算する傾き計算手段とを備える
ことを特徴とする血管の異常診断装置。
【請求項３】
請求項１の異常診断装置において、
前記異常位置推定手段は、生体振動検知手段が検知した波形信号を所定長の矩形窓で切り取って高速フーリエ変換（ＦＴＴ）することで、この生体振動検知手段と生体との間で発生する共振のパワースペクトルに落ち込む周波数を演算し、その周波数における位相の傾きに基づいて異常位置を推定するものであることを特徴とする血管の異常診断装置。
【請求項４】
請求項１の異常診断装置において、
さらに、
前記特定空間の周囲若しくは生体の周囲に配置され、血流音以外の雑音の振動を波形信号として検知する雑音振動検知手段と、
この雑音振動検知手段が検知した波形信号に基づいて、前記生体振動検知手段が検知した波形信号から雑音成分を除去する雑音成分除去手段と
を備えたことを特徴とする血管の異常診断装置。
【請求項５】
生体の複数の部位に付帯された生体振動検知手段から、この生体の内部の特定空間内に存在する血管の血流音によって生じる振動を含む音の振動を波形信号として検知する生体振動検知工程と、
検知された波形信号を、前記特定空間内における異音の発生点を特定し、その異音発生点を血管の異常位置として推定する異常位置推定工程と、を備え、
この異常発生推定工程は、推定された異常位置から放射された音の波形信号のうち、異常位置から前記検知手段に直接到達した音の波形信号と、生体から反射されて遅れて到達した波形信号とを識別し、特定のトリガ信号を基準にしてこの反射波形信号を低減させるように窓掛け処理を実行する窓掛け処理工程を備えた
ことを特徴とする血管の異常診断方法。
【請求項６】
請求項５の異常診断方法において、
前記異常位置推定工程は、
前記窓掛け処理工程で窓掛け処理された各波形信号からクロススペクトル及びコヒーレンスからなる波形信号の特性を算出する波形信号特性算出工程と、
前記特定空間内の予め定めた多数の点と各生体振動検知手段との距離を計算する距離計算工程と、
計算された距離に基づいて音源から各生体振動検知手段までの到達時間差を最小２乗法によって計算する到達時間差計算工程と、
計算された到達時間差に基づいて前記各点に対する夫々のクロススペクトルの位相の傾きを計算する傾き計算工程とを備える
ことを特徴とする血管の異常診断方法。
【請求項７】
請求項５の異常診断方法において、
前記異常位置推定工程は、生体振動検知手段が検知した波形信号を短い矩形窓で切り取って高速フーリエ変換（ＦＴＴ）することで、この生体振動検知手段と生体との間で発生する共振のパワースペクトルに落ち込む周波数を演算し、その周波数における位相の傾きに基づいて異常位置を推定するものであることを特徴とする血管の異常診断方法。
【請求項８】
請求項５の異常診断方法において、
さらに、
前記特定空間の周囲若しくは生体の周囲に配置され、血流音以外の雑音の振動を波形信号として検知する雑音振動検知工程と、
この雑音振動検知手段が検知した波形信号に基づいて、前記生体振動検知手段が検知した波形信号から雑音成分を除去する雑音成分除去工程と
を備えたことを特徴とする血管の異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体等の生体において例えば脳の血管の異常を検出するための血管の異常診断装置に係り、特に、血管の血流音により生じる振動を検知して血管の異常位置を特定する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、頭蓋などの生体内の血管に動脈瘤や狭窄部などの異常が発生して血液の正常な流れが妨げられると、その異常部位から微弱ながら乱流に伴う異音が発生することが知られている。そして、この可聴帯域音に着目して、脳内の血管異常を出血前に非侵襲の方法で発見するための種々の診断方法が提案されている。このような血管の異常診断方法は、一般的に、前額部に複数の高精度加速度センサを取り付け、このセンサで血管異常部から放射される音を検知し、この応答波形を所謂ビームフォーミングすることで脳内の血管異常位置を推定するように構成される。
【０００３】
一方で、このような血管の異常診断方法においては、高精度加速度センサが被験者の呼吸音や体動、周囲の雑音なども検知してしまい、これらの雑音によって診断精度が低下するという問題がある。
【０００４】
そのため本願発明者等は、下記の特許文献１において、センサが検知した波形信号から生体雑音成分や周囲の雑音成分を除去することで、血流音の波形成分を取り出してＳ／Ｎを向上させ血管の異常位置の推定精度を向上させる事が可能な血管の異常診断装置を提案した。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−８３９０６号公報
【０００６】
一方で、上記した雑音成分を除去した場合でも、依然として血管の異常位置を十分な精度で推定することは実現できていない。これは、上記した雑音成分以外に、異常位置の推定に影響を与える音が存在することが原因であると考えられる。本願発明者等は、鋭意研究を重ねた結果、生体内の反射波形がその原因であることを発見し、この反射波形を減衰（除去・低減）させることで異常位置の推定精度が飛躍的に向上することを見出した。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上記した課題を解決するためになされたもので、血管の異常位置の誤判定の大きな原因であった頭蓋骨などの生体からの多重反射波を減衰させ、Ｓ／Ｎを向上させることで判定率を飛躍的に向上させることができる血管の異常位置特定装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を解決するための本発明の技術的手段は、生体の複数の部位に付帯され、この生体の内部の特定空間内に存在する血管の血流音によって生じる振動を含む音の振動を波形信号として検知する生体振動検知手段と、検知された波形信号に基づいて生体振動検知手段から特定の音源までの距離を算出し、前記特定空間内におけるこの音源の位置を血管の異常位置として推定する異常位置推定手段とを備え、この異常位置推定手段は、推定された異常位置から放射された音の波形信号のうち、異常位置から前記検知手段に直接到達した音の波形信号と、生体から反射されて遅れて到達した波形信号とを識別し、特定のトリガ信号を基準にしてこの反射波形信号を減衰させるように窓掛け処理を実行する窓掛け処理手段を備えたことを特徴とする血管の異常診断装置及びその装置を利用して好適に実行可能な異常診断方法を提供する。
【０００９】
このような構成によれば、クロススペクトル法などを利用して、通常使用されるよりも極端に短い時間窓を用いることにより、音源（異常部位）から放射される音のうち、直接生体振動検知手段に到達する部分（直接波）を時間窓内に含め、生体（頭蓋骨等）からの反射波は時間窓に極力含まないように設定することにより、生体からの反射波を大きく減衰させ、Ｓ／Ｎを向上させることができる。これにより異常位置の判定率が向上する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、生体振動検知手段が検知した波形信号に含まれる人体からの反射波形を減衰させてＳ／Ｎを向上させることができ、血管の異常位置の推定精度を向上させることができる。即ち、本発明によれば、精度良く簡易に診断が可能になるので、多くの被験者に対して低コストで非侵襲的・非観血的かつ確実に診断を行なうことができる。特に、頭蓋内血管病変を早期かつ簡易に診断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面に基づいて、本発明の実施の形態に係る血管の異常診断装置について説明する。以下においては、生体として人体（被験者）Ｐ、血管の異常診断の対象となる特定空間ＳＰとして人体Ｐの脳を例示する。
【００１２】
図１に示すように、この実施の形態に係る血管の異常診断装置１は、人体Ｐの脳（特定空間ＳＰ）内に存在する血管の血流音により生じる振動を含む音の振動を波形信号として検知する複数の生体振動検知センサ（生体振動検知手段）２、２と、この生体振動検知センサ２が検知した各波形信号を取得し、脳内の異常音の発生点を血管の異常位置として推定して出力する診断装置本体３とから構成される。また、本実施形態では、前記人体Ｐの脳（特定空間ＳＰ）の周囲若しくは人体Ｐや診断装置本体３の周囲に配置され、人体の血流音以外の雑音の振動を波形信号として検知する雑音振動検知センサ（雑音振動検知手段）４と、被験者Ｐの心臓部位に取付けた心電センサＳＤとを備えている。雑音振動検知センサ４は、人体Ｐの呼吸音などの生体雑音を検知する生体雑音検知センサ４ａと、壁や床から伝達される周囲雑音を検知する周囲雑音検知センサ４ｂとから構成される。
【００１３】
本実施形態の各センサ２、４ａ、４ｂ、ＳＤとしては、高精度加速度型振動ピックアップセンサが好ましい。生体振動検知センサ２は、図１に示すように、被験者Ｐの左右前額部と左右こめかみ部の計４箇所に取り付けられる。センサ２は２個以上であればよく、取付け位置も任意である。これら複数のセンサ２、２の間に存在する人体の頭部（頭蓋）内が特定空間ＳＰとなる。また、生体雑音検知センサ４ａは人体Ｐの頸部などの呼吸音を容易に検知できる場所に取り付けられる。さらに、周囲雑音検知センサ４ｂは、診断装置本体３と床や壁との間の、建物を伝達してくる外部音等を容易に検知できる場所に取り付けられる。
【００１４】
診断装置本体３は、汎用のコンピュータシステムであり、図示しないＣＰＵに通信バスを介してＲＡＭ、ＲＯＭやＨＤＤなどの記憶装置、及び入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）が接続され、この入出力Ｉ／Ｆに入力装置、出力装置、通信デバイス、各種のドライブが接続された周知の構成を有する。前記センサ２は、キーボードやポインティングデバイスと共に入力装置の一部を構成する。また、後述する本発明の特徴的な機能は、記憶装置に格納されるコンピュータプログラムによって実現される。すなわち、この診断装置本体３は、医療機関の医師等が入力装置から各種のコマンドを入力したり、センサ２から血流音の波形信号を取得すると、ＣＰＵが記憶装置から所定のプログラムを読み出してＲＡＭ上に展開して実行させ、各機能を実現するものである。
【００１５】
次に、図２の機能ブロック図を参照して、上記診断装置本体３の記憶装置に格納されるコンピュータプログラムの機能について説明する。このプログラムは、主として、異常位置推定機能を実行する異常位置推定部５と、生体Ｐの血流音以外の雑音成分を除去する雑音成分除去部６と生体振動検知センサ２及び心電センサＳＤから入力された波形信号をＡ／Ｄ変換する従来周知のＡ／Ｄ変換部７とを備えている。各機能部は、実際には独立したコンピュータプログラムやそのサブルーチン等である。なお、各機能の一部又は全部を制御回路などのハードウェアで実行するようにしてもよい。
【００１６】
異常位置推定部５は、検知された波形信号に基づいて生体振動検知センサ２から特定の音源までの距離を算出し、前記特定空間内におけるこの音源の位置を血管の異常位置として推定するものである。具体的には、この異常位置推定部５は、生体振動検知センサ２が検知した波形信号を短い矩形窓で切り取って高速フーリエ変換（ＦＴＴ）することで、この生体振動検知センサ２と生体との間で発生する共振のパワースペクトルに落ち込む周波数を演算し、その周波数における位相の傾きに基づいて異常位置を推定するものである。
【００１７】
そのため、この異常位置推定部５は、窓掛け処理部８、波形信号特性算出部９、距離計算部１０、到達時間差計算部１１、傾き計算部１２、２乗和計算部１３及び出力制御部１４を備えている。
【００１８】
窓掛け処理部８は、推定された異常位置から放射された音の波形信号のうち、異常位置から前記生体振動検知センサ２に直接到達した音の波形信号と、生体から反射されて遅れて到達した波形信号とを識別し、生体振動検知センサ２が検知した各波形信号について、特定のトリガ信号（心臓部位に取付けられた心電センサ（ＥＣＧ）による心電波形信号等）を基準にしてこの反射波形信号を減衰させるように窓掛け処理を実行するものである。窓掛け処理部８の具体的な機能は後述する。
【００１９】
波形信号特性算出部９は、前記窓掛け処理部８によって窓掛け処理された各波形信号からクロススペクトル及びコヒーレンスからなる波形信号の特性を算出するものである。
また、この波形信号特性算出部９は、クロススペクトルの波形信号を多数回（例えば３０回）繰り返して算出し、この一次算出結果の平均値を演算する機能も備えている。
【００２０】
距離計算部１０は、前記特定空間内の予め定めた多数の点と各生体振動検知センサ２との距離を計算するものである。
【００２１】
到達時間差計算部１１は、計算された距離に基づいて音源から各生体振動検知センサまでの到達時間差を最小２乗法によって計算するものである。
【００２２】
傾き計算部１２は、計算された到達時間差に基づいて前記各点に対する夫々のクロススペクトルの位相の傾きを計算するものである。
【００２３】
２乗和計算部１３は、コヒーレンスの大きい周波数で各点に対する夫々のクロススペクトルの位相と実測の位相の差の２乗和を計算する機能を有する。
【００２４】
出力制御部１４は、この２乗和の最小点を異常位置として示す出力画面を生成してディスプレイ等の出力装置に表示させる機能を有する。
【００２５】
また、前記雑音成分除去部６は、前記生体雑音検知センサ４ａ及び周囲雑音検知センサ４ｂが検知した雑音の波形信号に基づいて、前記生体振動検知センサ２が検知した波形信号から雑音成分を除去するものである。具体的には、この雑音成分除去部６は、検知された雑音波形信号を、特定のトリガ信号（心電波形信号等）を基準にして窓掛け処理し、この雑音波形信号に基づいて、前記生体振動検知センサ２が検知した波形信号から雑音成分を除去し、雑音振動検知センサ４（４ａ、４ｂ）が検知し窓掛け処理された波形信号に基づいて、生体の雑音発生部位（頸部等）や被験者Ｐの周囲から発生した雑音が、生体振動検知センサ２が検知した波形信号に与える影響を雑音成分波形信号として推定し、推定された雑音成分波形信号を生体振動検知センサ２が検知した波形信号から除去するものである。この雑音成分除去の原理は、従来技術として挙げた本発明者らによる特開２０００−８３９０６号公報に詳述されている。
【００２６】
次に、図３のフロー図を参照して、本実施形態に係る異常位置の推定処理工程について説明する。
【００２７】
まず、被験者Ｐの頭部に複数の生体振動検知センサ２を付帯させ、このセンサ２から生体振動波形を取得する（ステップＳ１）。例えばサンプリング周波数を５ｋＨｚ、測定時間を５分間に設定して、生体振動の検知を行なう。各センサからの信号は、Ａ／Ｄ変換部７によってＡ／Ｄ変換され、図示しないメモリに記憶される。
【００２８】
次に、各センサからの波形信号が処理される。この場合、生体振動検知センサ２及び雑音振動検知センサ４ａ、４ｂが検知した波形信号は、心電センサＳＤによって検知された心電波形信号をトリガ信号にして窓掛け処理部８によって窓掛け処理される（ステップＳ２）。この時、雑音成分除去部６によって、生体雑音検知センサ４ａや周囲雑音検知センサ４ｂが検知した波形信号に基づいて生体振動検知センサ２が検知した波形信号から雑音成分が除去される（ステップＳ３）。この場合、生体の周囲の雑音発生部位から発生された雑音が、生体振動検知センサ２が検知した波形信号に与える影響を周囲雑音成分波形信号として推定する。
【００２９】
また、雑音成分を除去した生体振動波形には、音源からセンサ２に直接到達した振動波形と、生体の頭蓋骨に反射して遅れて到達した振動波形とが含まれている。この反射波形を含んだ生体振動波形をそのまま利用すると、音源位置の推定に大きな誤差が生じてしまう。
【００３０】
そこで、音源から発生した音が複数のセンサ２、２に到達した時間差を算出し（ステップＳ４）、この到達時間差と既知の音速と複数のセンサの位置とから音源の位置を推定する（ステップＳ５）。具体的には、雑音成分を除去した生体振動波形を８点程度の極端に短い矩形窓で切り取って高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行うと共に、最小２乗法を用いて位相回転角（傾き）ａを求めて到達時間差を算出する。頭蓋内に存在する音源（血管）から発生した音が複数の生体振動検知センサ２、２に到達するまでの時間差は非常に小さいが、クロススペクトルの位相の傾き（群遅延成分）を調べることで演算が可能である。
【００３１】
ここで、本実施形態における矩形窓の長さについて説明する。  
ＦＦＴにおいては、通常、１０２４点〜４０９６点の窓が用いられる。しかし、上記したように、到達時間差を算出して音源を推定するためには、反射波（残響）を含まないだけでなく、直接音（音源から直接センサに到達する音）に共通する信号が含まれる時間を設定しなければならない。
【００３２】
仮に、被験者の頭の直径が１５ｃｍ、音速が１５００ｍ／ｓとすると、直接音に共通する信号を含ませるためには、（１５／１００（ｍ））／（１５００ｍ／ｓ）＝０．０００１ｓ以上の長さが必要になる。サンプリング周波数が５ｋＨｚなので、この０．０００１ｓは０．５ポイント（点）に相当する。また、被験者の個体差なども考慮する必要がある。  
【００３３】
そこで本実施形態では、上記のように、矩形窓の長さを８ポイントに設定した。
【００３４】
最後に、異常位置推定部５によって異常音の発生点がスキャンされ、特定空間ＳＰ内に血管の血流音の異常音の発生点があるときに、異常音の発生点を血管の異常位置として推定する（ステップＳ６）。その推定結果は、前記出力制御部１４によって、脳の横断面において、上記のコヒーレンスの大きい周波数で各点に対する夫々のクロススペクトルの位相と実測の位相の差の２乗和の等高線がプロットされ、図示しない表示装置に表示される（ステップＳ７）。
【００３５】
次に、上記ステップＳ４、Ｓ５の到達時間差の演算及びこれに基づく異常位置の推定処理について詳細に説明する。
【００３６】
すなわち、複数の生体振動検知センサ２、２によって測定される応答波形は、これらの生体振動検知センサ２、２と音源との距離差に応じた音の到達時間差τが生じる。この到達時間差τを算出することで、既知の音速（１５００ｍ／ｓｅｃ）と複数の生体振動検知センサ２、２の位置とから、音源の位置を推定できる。なお、以下においては、複数の生体振動検知センサ２、２を、便宜上、第１のセンサと第２のセンサと表現する。
【００３７】
第１のセンサの応答＃１をχ１（ｔ）とすると、第２のセンサの応答＃２はχ１（ｔ−τ）と表すことができる。第１のセンサの応答＃１のスペクトルをΧ１（ω）とすると、第２のセンサの応答＃２のスペクトルΧ２（ω）は次式の通りとなる。
【００３８】
【数１】
2007244412.tif 000003
【００３９】
また、第１のセンサの応答＃１と第２のセンサの応答＃２のクロススペクトルは次式の通りとなる。
【００４０】
【数２】
2007244412.tif 000004
【００４１】
したがって、クロススペクトルの位相は、「−ωτ」となる。これを利用して、音源から第１、第２のセンサまでの到達時間差を推定できる。ここで、周波数は既知であるため、位相の傾きが分かればその位相の変化から２つのセンサの応答の時間差τを推定できる。すなわち、到達時間差τは、次式によって算出できる。
【００４２】
【数３】
2007244412.tif 000005
【００４３】
しかし、音場内で反射が多数発生する場合には、到達時間差を示す位相傾きが理想的な直線とはなりにくい。また、ランダム雑音やパワーの低い周波数での位相は不安定であるため、クロススペクトルの位相の傾きを精度良く求めることがより難しくなる。そのため、上記の手法によっても到達時間差τを算出することは困難である。
【００４４】
そこで、本実施形態では、観測波形からクロススペクトルの位相の傾きを求める際にコヒーレンスで重みを付けた最小２乗法を用いて到達時間差τを求めることにした。推定する位相回転角（傾き）をａとすると、位相θは、「θ＝ａω」で求められる。
【００４５】
また、離散角周波数ωiにおいて観測されるクロススペクトルの位相をθiとすると、重み付け最小２乗法による解は次式での値を最小とする傾きａとなる。
【００４６】
【数４】
2007244412.tif 000006
【００４７】
ここで、位相θは周波数ωi毎にθiと観測されるが、回帰される角度はθi＋２ｎπであるので、推定値ａを計算することが困難となる。一方で、推定すべき群遅延は、離間して配置された複数の生体振動検知センサ２、２間の距離による伝播遅延よりも小さくなる。そのため、推定値ａの範囲及びｎiは有限の範囲に限定できる。そのため、その範囲の中で誤差が最小となるｎiを用いてａ、ｂを求めることができる。このようにして求めた位相の傾きの推定値ａを上記式３に代入することで到達時間差τを算出できるため、上記したように、この到達時間差τと音速と第１、第２のセンサの位置とから、音源の位置を精度良く推定できる。
（実験例）
【００４８】
次に、図４〜図１３を参照して、本発明の実施形態に係る血管の異常診断装置を用いた実験例および比較例について説明する。
【００４９】
まず、図４を参照して、この実験例に使用した実験装置の概要を説明する。  
人体の頭部に適用して本発明の効果を確認するには、実際に脳内の血管に異常がある被験者を必要とするため、十分なデータのサンプルの入手が困難である。そこで今回の実験例では、図４に示すように、人体の頭部の代用として硬質ゴム製のタンクＴを使用して実験を行った。図４は、このタンクＴを底面から見た模式図である。硬質ゴム製のタンクＴは、意図的に血流音に似た音を発生させることができ、生体振動による信号の反射特性が人体の頭蓋骨に類似しているので、正確なデータを効率よく得ることが可能である。
【００５０】
具体的には、直径２２．２ｃｍ、高さ（深さ）２２．２ｃｍ、厚さ１．５ｃｍの円筒状のタンクＴの外周の任意の位置に各一対、合計４個のセンサ（生体振動検知センサに相当）ＳＥ１〜ＳＥ４を配置した。これらのセンサ（センサＳＥ１とＳＥ４、ＳＥ２とＳＥ３）は、各側部において夫々６ｃｍの間隔で配置した。
【００５１】
タンクＴ内には、深さ方向の略中央の水平面上に、夫々３ｃｍの間隔をおいて、３個×３個のマトリクス状に９個の音源Ｓ１〜Ｓ９を配置した。
【００５２】
各センサが測定した応答信号は、プリアンプにて一度増幅し、狭帯域(100Hz〜2000Hz)のフィルタ（ＢＦＲ）を通過させて不要な周波数成分を除去した後、Ａ／Ｄ変換ボードの入力限界までプログラムによる自動制御によってそれぞれ増幅させる。各センサから得られた応答波形は、Ａ／Ｄ変換器によってサンプリング周波数５ｋHzでＡ／Ｄ変換され、異常診断装置本体（コンピュータシステム）のディスプレイ上に表示される。
【００５３】
このような実験装置において、測定したデータに基づいて音源位置を推定しようとすると、共振によって正確な推定が困難となる。すなわち、音源Ｓから発せられた音は、直接各センサＳＥまで届くと共に、タンクＴの内壁に反射することによって共振が発生する。実際の人の頭蓋骨内でも共振が起こっており、その共振の影響で異常発生位置を正確に推定することが困難になっている。
【００５４】
これを具体的に示したのが、図５〜図８の比較例の測定結果及び推定結果である。図５は、音源からセンサへのインパルスレスポンスを示す図であり、図中破線で囲んだ部分で共振が発生している。また、このデータに基づくシミュレーション結果が図６である。このような測定データに基づいて上記した手法によってクロススペクトルの位相を算出しても、図７に示すように、理想的な傾きは得られないため、図８に示すように、音源の位置推定にも大きな誤差が生じる。図８において、「○」が演算された音源の推定位置を、「×」が実際の音源の位置を夫々示している。
【００５５】
これに対して、測定データを短い矩形窓で切り取ってＦＦＴ処理を行うことで、図９〜図１３に示すように、音源の推定精度を向上させることができる。
【００５６】
図９は、図５に示した測定データにＦＦＴをかけた結果を示している。この図から、共振のパワースペクトルが落ち込む周波数が存在することが分かる。この共振パワースペクトルが落ち込むポイントの周波数における位相の傾きを算出することで、共振の影響を減衰させた音源位置の推定が可能になる。図１０に、シミュレーション上での短い波形で切り取った場合のクロススペクトルとクロススペクトルの位相を示す。この図から、クロススペクトルの落ち込み部分の周波数において共振の影響が抑えられて、ほぼ理想のクロススペクトルの位相の値になっているのが分かる。すなわち、データを短い矩形窓で切り取ってＦＦＴ（高速フーリエ変換）をかけることによって共振のパワースペクトルに落ち込む周波数が存在し、そのような落ち込みポイントの周波数における位相の傾きを見ることによって共振の影響を抑えた音源位置推定が可能となる。
【００５７】
このシミュレーション結果を検証するため、図４に示した実験装置で測定したデータを短い矩形窓で切り取って音源位置を推定した。図１１は、タンク側面に配置した一側面の２つのセンサのクロススペクトルの位相、図１２は、他側面の２つのセンサのクロススペクトルの位相を夫々示している。これらの図から明らかなように、夫々のクロススペクトルとコヒーレントが落ち込んだ周波数において位相がほぼ理想的となっている。その周波数における位相差を使用することで、図１３に示すように、より正確な音源位置の推定が可能になる。
【００５８】
このように、音源Ｓ（異常発生位置）から発せられた音の信号波形を短い矩形窓で切り取って解析することによって、クロススペクトルの位相に共振の影響がなく理論値に近い周波数が存在し、その周波数の位相において正確な音源位置推定が可能となる。
【００５９】
なお、本発明は上記の実施の形態には限定されず、種々の変形が可能である。  
例えば、上記の実施形態においては、人体の脳の血管異常診断に用いた例で説明したが、人体の別の部位（心臓など）の診断に用いたり、人体以外の別の生体に適用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施の形態に係る血管の異常診断装置の基本構成を示す図である。
【図２】同、血管の異常診断装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図３】同、異常位置の推定処理を説明するフローチャートである。
【図４】タンクを利用した実験装置の模式図である。
【図５】比較例における、音源からセンサへのインパルスレスポンスのグラフである。
【図６】比較例における、シミュレーションのグラフである。
【図７】比較例における、クロススペクトルの位相を示すグラフである。
【図８】比較例における、音源の推定結果を示す図である。
【図９】実験例における、共振部分のパワースペクトルを示すグラフである。
【図１０】実験例における、シミュレーションのグラフである。
【図１１】実験例における、クロススペクトルの位相を示すグラフである。
【図１２】実験例における、クロススペクトルの位相を示すグラフである。
【図１３】実験例における、音源の推定結果を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
１…異常診断装置
２…生体振動検知センサ
３…診断装置本体
４…雑音振動検知センサ
４ａ…生体雑音検知センサ
４ｂ…周囲雑音検知センサ
５…異常位置推定部
６…雑音成分除去部
７…Ａ／Ｄ変換部
８…窓掛け処理部
９…波形信号特性算出部
１０…距離計算部
１１…到達時間差計算部
１２…傾き計算部
１３…２乗和計算部
１４…出力制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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