(57)【要約】【課題】被験者より測定された呼吸音を個人差および疾患の状態に応じて分類する。【解決手段】特徴値抽出部３は、測定した呼吸音データに基づいて算出した周波数スペクトルの包絡線を求め、当該包絡線を少なくとも１つモデル波形（ガウス波形）に近似して、モデル波形の特徴値を抽出する。呼吸音分類部４は、その特徴値に基づいて、測定した呼吸音データを分類する。【選択図】図１
2013123495.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の呼吸音を解析する呼吸音解析装置であって、
前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも１つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出手段と、
抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類手段とを備えていることを特徴とする呼吸音解析装置。
【請求項２】
前記特徴値抽出手段は、
前記呼吸音データから所定の区間を抽出する区間抽出手段と、
抽出された前記区間の前記呼吸音データの周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と、
算出された前記周波数スペクトルの包絡線を算出する包絡線算出手段と、
算出された前記包絡線を前記モデル波形としてのガウス波形に近似させることにより、当該ガウス波形に基づいて前記特徴値を算出する特徴値算出手段とを有していることを特徴とする請求項１に記載の呼吸音解析装置。
【請求項３】
前記特徴値算出手段は、前記ガウス波形に基づいて、各ガウス波形によるピーク数および各ガウス波形の分散値を前記特徴値として算出し、
前記呼吸音分類手段は、前記ピーク数および前記分散値のうちの最大の分散値に基づいて呼吸音を分類することを特徴とする請求項２に記載の呼吸音解析装置。
【請求項４】
前記呼吸音分類手段による分類結果を表示する分類結果表示手段を備えていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の呼吸音解析装置。
【請求項５】
前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音データの波形を表示することを特徴とする請求項４に記載の呼吸音解析装置。
【請求項６】
前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する疾患名を表示することを特徴とする請求項５に記載の呼吸音解析装置。
【請求項７】
前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音における呼気および吸気のタイミングを表示することを特徴とする請求項５に記載の呼吸音解析装置。
【請求項８】
コンピュータを請求項１から７のいずれか１項に記載の呼吸音解析装置における前記特徴値抽出手段および前記呼吸音分類手段として機能させることを特徴とする呼吸音解析プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の呼吸音解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
被験者の呼吸音を解析する呼吸音解析方法であって、
前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも１つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出工程と、
抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類工程とを備えていることを特徴とする呼吸音解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子的に測定された呼吸音を解析する呼吸音解析装置および呼吸音解析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
聴診器は、被験者の生体音（呼吸音、心音など）を聞くことによって異常の有無を診断する診断器具である。従来、聴診器を用いた診断は、医師の技量や経験に基づいており、誰でも簡単に行うことができない。特に、呼吸音は呼吸器系の疾患の有無や状態を診断する上で重要な情報となるので、呼吸音からの情報をわかりやすい形態で抽出することができれば、呼吸音に基づく診断を専門的な技量や経験によらず容易にすることができる。
【０００３】
このような診断を自動的に行うには、呼吸音をデータとして扱えることが必要である。近年、生体音をデジタル化する電子聴診器が実用化されていることから、電子聴診器によって測定された呼吸音のデータを利用することができる。呼吸音がデータ化されていれば、そのデータを解析し、解析結果に基づいて呼吸音を分類することにより、呼吸器系の疾患を自動診断することが可能である。
【０００４】
特許文献１は、このような呼吸音を分類する装置を開示している。具体的には、特許文献１は、呼吸音の周波数スペクトルから求めた局所分散値がある閾値レベルを超えたと判定された場合、呼吸音が連続性ラ音であると判断することを開示している。
【０００５】
また、特許文献２は、ラ音の検出を精度良く行うことができる呼吸音解析装置を開示している。具体的には、特許文献２には、呼吸音データをヒルベルト変換して解析信号を算出し、解析信号から包絡線を算出して、その包絡線からラ音の候補となるピークを抽出することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４-３５７７５８号公報（２００４年１２月２４日公開）
【特許文献２】特開２００９−１０６５７４号公報（２００９年５月２１日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、周波数スペクトルのピークは、個人差および疾患の状態に応じて変化する。これに対し、特許文献１に開示された分類方法では、予め設定した周波数付近の局所分散値を求めるので、個人差および疾患の状態に応じて呼吸音を分類することができない。
【０００８】
また、特許文献２は、ラ音の検出について記載しているが、断続性ラ音と連続性ラ音との分類については記載していない。このため、特許文献２に開示された方法を用いても個人差および疾患の状態に応じて呼吸音を分類することができない。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、被験者より測定された呼吸音を個人差および疾患の状態に応じて分類することができる呼吸音解析装置および呼吸音解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の呼吸音解析装置は、上記の課題を解決するために、被験者の呼吸音を解析する呼吸音解析装置であって、前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも１つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出手段と、抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類手段とを備えていることを特徴としている。
【００１１】
また、本発明の呼吸音解析方法は、上記の課題を解決するために、前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも１つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出工程と、抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類工程とを備えていることを特徴としている。
【００１２】
呼吸音は、被験者の気管の状態で異なり、狭窄や液体膜の存在により異なる周波数スペクトルを示す。例えば、複数の狭窄が気管に生じている場合、狭窄部分の気管の広さが異なるので、呼吸音は、それに応じて異なるピークを有する周波数スペクトルを示す。また、液体膜が気管に生じている場合、呼吸によって液体膜が破裂するために周波数スペクトルのサイドローブが広くなる。
【００１３】
そこで、上記の構成では、特徴値抽出手段（特徴値抽出工程）によって、周波数スペクトルをモデル波形に近似して、このモデル波形についての特徴値を抽出することにより、呼吸音の特徴を抽出することができる。そして、呼吸音分類手段（呼吸音分類工程）によって、抽出された特徴値に基づいて呼吸音を分類することにより、上記の気管の状態を反映させた分類を行うことができる。
【００１４】
前記呼吸音解析装置において、前記特徴値抽出手段は、前記呼吸音データから所定の区間を抽出する区間抽出手段と、抽出された前記区間の前記呼吸音データの周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と、算出された前記周波数スペクトルの包絡線を算出する包絡線算出手段と、算出された前記包絡線を前記モデル波形としてのガウス波形に近似させることにより、当該ガウス波形に基づいて前記特徴値を算出する特徴値算出手段とを有していることが好ましい。
【００１５】
上記の構成では、区間抽出手段によって、呼吸音データから所定の区間が抽出される。これにより、分類に必要な最小限の呼吸音のサンプルが抽出される。周波数スペクトル算出手段によって、抽出された呼吸音データに基づいて、周波スペクトルが算出される。すると、包絡線算出手段によって、算出された周波数スペクトルの包絡線が算出される。この包絡線は、特徴値算出手段によってガウス波形に近似されることで、当該ガウス波形に基づいて特徴値が算出される。
【００１６】
ガウス波形は、呼吸音の周波数スペクトルを近似させるモデル波形として適しており、その近似化の手法として混合ガウス分布を用いることができる。それゆえ、効率的に特徴値を抽出することができる。
【００１７】
前記呼吸音解析装置において、前記特徴値算出手段は、前記ガウス波形に基づいて、各ガウス波形によるピーク数および各ガウス波形の分散値を前記特徴値として算出し、前記呼吸音分類手段は、前記ピーク数および前記分散値のうちの最大の分散値に基づいて呼吸音を分類することが好ましい。
【００１８】
ピーク数は、測定した呼吸音に複数の呼吸音が含まれていることを表している。また、分散値は、ガウス波形の広がりの度合い（周波数スペクトルのサイドローブ）を表している。したがって、ピーク数が多いほど、呼吸音に異常が生じているといえる。また、ガウス波形の広がりの度合いによって、呼吸音が連続性ラ音であるか否かを判定することができる。
【００１９】
そこで、特徴値算出手段によって算出されたピーク数および最大の分散値が特徴値に基づいて、呼吸音分類手段によって呼吸音が分類することにより、最小限の特徴値を用いて呼吸音を分類することができる。
【００２０】
前記呼吸音解析装置は、前記呼吸音分類手段による分類結果を表示する分類結果表示手段を備えていることが好ましい。
【００２１】
これにより、分類結果を容易に確認することができる。
【００２２】
前記呼吸音解析装置において、前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音データの波形を表示することが好ましい。
【００２３】
これにより、分類結果を呼吸音データの波形と照らし合わせて検証することができる。例えば、分類結果だけでは詳細な疾患の診断が難しい場合に、当該波形に応じた乱れを参照することによって、異常の判断がしやすくなる。
【００２４】
前記呼吸音解析装置において、前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する疾患名を表示することが好ましい。
【００２５】
これにより、呼吸音に基づいた疾患の有無を容易に診断することができる。
【００２６】
また、前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音における呼気および吸気のタイミングを表示することが好ましい。
【００２７】
これにより、呼気または吸気のいずれに呼吸音の乱れが多いかといったことを呼吸音データの波形と組み合わせることで、疾患の種別などの判断がしやすくなる。
【００２８】
本発明の呼吸音解析プログラムは、前記呼吸音解析装置における前記特徴値抽出手段および前記呼吸音分類手段として機能させるためのプログラムである。また、本発明の記録媒体は、前記呼吸音解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。これらの呼吸音解析プログラムおよび記録媒体も本発明の技術的範囲に含まれる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明に係る半導体装置の電圧測定方法および呼吸音解析装置は、上記のように構成されることにより、個人差および疾患の状態に応じて呼吸音の分類が可能となる。したがって、本発明を採用することにより、肺雑音の分類精度を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施形態に係る呼吸音解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記呼吸音解析装置における生体音測定部により測定された呼吸音の波形を示す波形図である。
【図３】上記呼吸音解析装置における周波数スペクトル算出部によって算出された呼吸音の周波数スペクトルを示す図である。
【図４】上記呼吸音解析装置における周波数スペクトル平滑部によって平滑化された周波数スペクトルを示す図である。
【図５】上記呼吸音解析装置におけるピーク検出部による周波数スペクトルのピーク検出を説明するための図である。
【図６】上記呼吸音解析装置における特徴値算出部による周波数スペクトルの混合ガウス分布への近似化の概念を示す図である。
【図７】（ａ）および（ｂ）は連続性ラ音が生じる気管の状態を示す図であり、（ｃ）はこの気管で生じる呼吸音についての周波数スペクトルの混合ガウス分布を示す図である。
【図８】（ａ）は断続性ラ音が生じる気管の状態を示す図であり、（ｂ）はこの気管で生じる呼吸音についての周波数スペクトルの混合ガウス分布を示す図である。
【図９】上記呼吸音解析装置における分類結果表示部によって表示される呼吸音の分類結果を含む表示画面を示す図である。
【図１０】上記呼吸音分類部による呼吸音の分類を処理する手順を示すフローチャートである。
【図１１】呼吸音分類部によって呼吸音をピーク数および最大分散値に基づいて分類した場合の分布図である。
【図１２】呼吸音分類部によって呼吸音をピーク数および最大分散値に基づいて分類した各呼吸音に対応する周波数スペクトル（測定波形）および混合ガウス分布におけるガウス波形（ガウス近似波形）の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明に係る一実施形態について、図１〜図１２を参照して説明すると、以下の通りである。
【００３２】
［呼吸音解析装置の構成］
図１は、本実施形態に係る呼吸音解析装置１の構成を示すブロック図である。
【００３３】
図１に示す呼吸音解析装置１は、呼吸音を解析し、その結果に基づいて呼吸音を分類し、かつ表示する装置である。呼吸音解析装置１は、生体音測定部２と、特徴値抽出部３と、呼吸音分類部４と、分類結果表示部５とを備えている。また、呼吸音解析装置１は、各部の処理の結果によって得られたデータや、各部の処理中に生じるデータの一時的な記憶領域として、メモリなどからなる記憶部（図示せず）を備えている。
【００３４】
〔生体音測定部の構成〕
生体音測定部２は、被験者の生体音（特に呼吸音）を測定し、測定値をデジタルのデータとして出力するために設けられており、聴診器（電子聴診器、集音装置など）によって構成されている。例えば、電子聴診器は、生体音を受けて生じるダイアフラムの振動を振動センサによって検出して電気信号に変換し、さらにその電気信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングしてデジタルデータに変換する。
【００３５】
〔特徴値抽出部の構成〕
特徴値抽出部３（特徴値抽出手段）は、生体音測定部２により測定された呼吸音のデータ（呼吸音データ）から、呼吸音の周波数スペクトルを複数のガウス波形が混合された混合ガウス分布に近似させることにより特徴値を抽出する。この特徴値抽出部３は、特徴値を抽出するために、区間抽出部３１、周波数スペクトル算出部３２、周波数スペクトル平滑部３３、ピーク検出部３４および特徴値算出部３５を有している。
【００３６】
〈区間抽出部の構成〉
図２は、生体音測定部２により測定された呼吸音の波形を示す波形図である。
【００３７】
区間抽出部３１（区間抽出手段）は、生体音測定部２により測定された呼吸音のデータ（呼吸音データ）から任意の呼吸１周期の区間を分割して、当該区間の呼吸音データ、または当該区間における呼気もしくは吸気のいずれ一方の呼吸音データを抽出して、記憶部に記憶する。吸気または呼気の呼吸音データを個別に抽出するのは、吸気と呼気とで周波数スペクトルが異なることから、吸気と呼気とを区別するためである。
【００３８】
呼吸１周期の区間の判別としては、呼吸音データ（呼吸音波形）に基づいて判別する方法と、生体音測定部２からの情報に基づいて判別する方法がある。
【００３９】
呼吸音波形に基づいて判別する方法は、呼吸音波形の振幅の大きさを所定の閾値と比較することで呼吸１周期を判別する。図２に示すように、呼吸１周期における呼気の開始時には、呼吸音の振幅が大きく変化する。これに比べて吸気の開始時には、呼気の開始時ほど振幅が大きく変化しない。この振幅の相違を捉えるように、呼気の開始時の振幅変化を判別できる第１の閾値と、吸気の開始時の振幅変化を判別できる第２の閾値とを用意しておく。第１の閾値によって呼気の開始を比較判別することで、ある呼気の開始から次の呼気の開始までを呼吸１周期の区間として特定することができる。さらに、第２の閾値によって吸気の開始を比較判別することで、呼吸１周期における吸気の期間を特定することができる。
【００４０】
この方法を用いる場合、区間抽出部３１が上記の判別を行ってもよいし、他の判別手段が上記の判別を行って、その判別結果を区間抽出部３１に与えるようにしてもよい。
【００４１】
生体音測定部２からの情報に基づいて判別する方法は、例えば、生体音測定部２として電子聴診器を用いる場合、電子聴診器のチェストピースに加速度センサを内蔵させておき、加速度センサによって呼吸時の胸壁の動きを捉えることで呼吸１周期または呼吸１周期における呼気および吸気の期間を特定することができる。具体的には、呼気時には胸郭が収縮するので、その収縮に伴って移動する胸壁の移動方向を加速度センサで検出する。一方、吸気時には胸郭が拡張するので、その拡張に伴って移動する胸壁の移動方向を（収縮時と逆方向）を加速度センサで検出する。これにより、呼気の開始と吸気の開始とを特定することができる。
【００４２】
この方法を用いる場合、区間抽出部３１は、生体音測定部２から呼吸音データと同時に与えられる加速度センサの検出結果に基づいて、呼吸１周期を分割して、その区間の呼吸音データを抽出する。
【００４３】
〈周波数スペクトル算出部の構成〉
図３は、周波数スペクトル算出部３２によって算出された呼吸音の周波数スペクトルを示す図である。
【００４４】
周波数スペクトル算出部３２（周波数スペクトル算出手段）は、区間抽出部３１によって抽出された区間の呼吸音データに基づいて、呼吸音の周波数スペクトルを算出して、記憶部に記憶する。この周波数スペクトル算出部３２は、上記の呼吸音データに高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を施すという一般的な時間関数−周波数関数変換処理を行うことにより、図３に示すような周波数スペクトルを求める。この周波数スペクトルは、呼吸音データ（呼吸音）の周波数分布を表している。
【００４５】
〈周波数スペクトル平滑部の構成〉
図４は、周波数スペクトル平滑部３３によって平滑化された周波数スペクトルを示す図である。
【００４６】
図３に示すように、周波数スペクトルは、パワースペクトルの変動が大きく、このままではピーク検出部３４によるピークの検出が難しい。そこで、周波数スペクトル平滑部３３（包絡線算出手段）は、周波数スペクトル算出部３２によって算出された周波数スペクトルを図４に示すように平滑化して、記憶部に記憶する。これにより、周波数スペクトルの包絡線を得ることができる。
【００４７】
周波数スペクトル平滑部３３としては、移動平均フィルタ、ケプストラムフィルタ、Savitzky-Golayフィルタなどを用いることができる。このうち、平均移動フィルタは、最も簡単に構成することができ、波形の平滑化には好適である。平均移動フィルタは、直近のｎ個のデータを平均し、その平均値を代表値として用いるフィルタであり、一種のローパスフィルタである。
【００４８】
〈ピーク検出部の構成〉
図５は、ピーク検出部３４による周波数スペクトルのピーク検出を説明するための図である。
【００４９】
後述するように、特徴値算出部３５が混合ガウス近似処理を行うためには、周波数スペクトル平滑部３３によって平滑化された周波数スペクトルのピーク周波数、ピークおよびピーク振幅値が必要である。そこで、ピーク検出部３４は平滑化された周波数スペクトルのピークを検出し、当該ピークについてのピーク周波数およびピーク数を仮の値として特定する。このため、ピーク検出部３４は、平滑化された周波数スペクトルを微分して、その微分波形におけるゼロクロス点を周波数スペクトルのピークとして検出する。また、ピーク検出部３４は、検出したピークについてのピーク周波数、ピーク数およびピーク振幅値を特定して、これらを仮のピークパラメータとして記憶部に記憶する。例えば、図５に示す例では、検出されたピークについて、ピーク周波数ｆ１〜ｆ３、ピーク数３およびピーク振幅値ｍ１〜ｍ３が特定される。
【００５０】
〈特徴値算出部の構成〉
図６は、特徴値算出部３５による周波数スペクトルの混合ガウス分布への近似化の概念を示す図である。
【００５１】
後述するように、呼吸音は、１つまたは複数の呼吸音からなるので、周波数スペクトルにもそれらの呼吸音の周波数成分が含まれている。そこで、周波数スペクトルを１つのまたは複数のモデル波形に近似させることにより、周波数スペクトルに含まれる呼吸音を近似的に特定することができる。モデル波形は、規定のモデル式で表すことができる波形である。周波数スペクトルからモデル波形が特定されることにより、そのモデル式よりモデル波形の特徴値を得ることができる。
【００５２】
図６に示す特徴値算出部３５（特徴値算出手段）は、上記の原理を利用しており、周波数スペクトル平滑部３３によって平滑化された周波数スペクトル（包絡線）を、公知のカーブフィッティング法を用いて少なくとも１のモデル波形に近似する。具体的には、特徴値算出部３５は、前述のピークパラメータを仮の値に当てはまるようにモデル式の分散値を変化させていき、仮の値と推定した周波数スペクトルのピークパラメータとの差分値が最小となるようにモデル式のパラメータを変化させて、最小値をとるときのピークパラメータおよび分散値を特徴値として特定する。
【００５３】
特徴値算出部３５は、モデル波形としてガウス波形を用いた場合、ピーク検出部３４によって特定された仮のピークパラメータを用いて、周波数スペクトルを式（１）で表される混合ガウス分布に上記のようにしてカーブフィッティング（近似）する。また、特徴値算出部３５は、カーブフィッティングにより、ピーク毎の分散値およびピークパラメータを式（１）によって算出して、記憶部に記憶する。
【００５４】
混合ガウス分布を構成するガウス波形は式（２）によって表される。式（１）および式（２）において、ｎ，μ１〜μｎ，σは、それぞれピーク数、平均、分散を表している。
【００５５】
例えば、仮のピーク数が３である場合、特徴値算出部３５は、式（１）におけるｎを３として式（３）を得て、平滑化された周波数スペクトルを式（３）によって表される混合ガウス分布に近似する。これにより、特徴値算出部３５は、式（３）における平均μ１〜μ３および分散値σ１〜σ３およびピーク周波数ｆ１〜ｆ３を特定する。
【００５６】
【数１】
2013123495.tif 000003
【００５７】
【数２】
2013123495.tif 000004
【００５８】
【数３】
2013123495.tif 000005
【００５９】
なお、上記のモデル波形は、ガウス波形に限定されない。
【００６０】
〔呼吸音分類部の構成〕
呼吸音分類部４（呼吸音分類手段）は、周波数スペクトルが、特徴値算出部３５によって混合ガウス分布に近似化された近似化波形を形成するガウス波形のピーク数、ピーク周波数、ピーク振幅値および分散値に基づいて、測定された呼吸音を正常呼吸音、連続性ラ音および断続性ラ音のいずれか１つに分類する。また、呼吸音分類部４は、正常呼吸音、連続性ラ音および断続性ラ音の分類結果を、それぞれ“１”，“２”および“３”の分類値として出力する。
【００６１】
呼吸音分類部４による呼吸音の分類は、次の原理にしたがって行われる。
【００６２】
〈呼吸音分類の原理〉
図７（ａ）および（ｂ）は連続性ラ音が生じる気管の状態を示す図であり、図７（ｃ）はこの気管で生じる呼吸音についての周波数スペクトルの混合ガウス分布を示す図である。図８（ａ）は断続性ラ音が生じる気管の状態を示す図であり、図８（ｂ）はこの気管で生じる呼吸音についての周波数スペクトルの混合ガウス分布を示す図である。
【００６３】
図７（ａ）および（ｂ）に示すように、気管Ｔに狭窄Ｓが生じている場合、気管Ｔの内径と気流速度とに応じて呼吸音の周波数成分が異なる。図７（ｃ）に示すように、周波数スペクトルが近似化された混合ガウス分布は、気管Ｔが、異なる箇所に生じた狭窄Ｓによって、大きい内径、中程度の内径、小さい内径を有する場合、それぞれの内径に応じて、低域のピークＰ１、中域のピークＰ２、高域のピークＰ３を有する。このような場合は、呼吸音を喘息などによる連続性ラ音と判別（分類）することができる。
【００６４】
一方、図８（ａ）に示すように、気管Ｔに液体膜Ｍが生じている場合、液体膜Ｍが呼吸によって破裂するので、破裂音が生じる。図８（ｂ）に示すように、混合ガウス分布は、気管Ｔに生じた液体膜Ｍによって、サイドローブが広がる形状を有する。このような場合は、呼吸音を肺炎などによる断続性ラ音と判別（分類）することができる。
【００６５】
〔分類結果表示部の構成〕
図９は、分類結果表示部５によって表示される呼吸音の分類結果を含む表示画面１０１を示す図である。
【００６６】
分類結果表示部５（分類結果表示手段）は、呼吸音分類部４によって呼吸音が分類された結果を表示する。具体的には、分類結果表示部５は、呼吸音解析装置１に設けられているルックアップテーブルを参照して、上記の分類値に対応する呼吸音の種類を読み出して表示する。ルックアップテーブルには、分類値“１”、分類値“２”、分類値“３”に対して、それぞれ「正常呼吸音」、「連続性ラ音」および「断続性ラ音」が対応付けられている。
【００６７】
また、分類結果表示部５は、生体音測定部２から与えられる呼吸音の測定波形を表示するとともに、呼気および吸気のタイミングを表示する。このため、分類結果表示部５は、表示画面１０１を呼吸音解析装置１に設けられた図示しない表示パネルに表示する。
【００６８】
表示画面１０１は、診断特定情報１０２と、測定波形１０３と、呼吸タイミング１０４と、分類結果１０５とを含んでいる。
【００６９】
診断特定情報１０２は、被験者ＩＤ、被験者名、被験者の年齢および診断の日付からなる。これにより、被験者や診断日が特定される。
【００７０】
測定波形１０３は、呼吸音の分類に用いられた波形である。呼吸タイミング１０４は、区間抽出部３１によって特定された呼気および吸気の期間を矩形波で表している。
【００７１】
分類結果１０５は、呼吸音の種類である「正常呼吸音」、「連続性ラ音」および「断続性ラ音」のいずれかである。また、分類結果１０５は、分類された呼吸音に対応する疾患名を含んでいてもよい。例えば、連続線ラ音に対応する代表的な疾患名としては喘息が挙げられる。また、断続性ラ音に対応する代表的な疾患名としては肺炎が挙げられる。
【００７２】
〔呼吸音解析装置による呼吸音の解析〕
続いて、上記のように構成される呼吸音解析装置１による呼吸音の解析の処理（呼吸音解析方法）について説明する。
【００７３】
〔呼吸音解析装置による呼吸音の解析〕
続いて、上記のように構成される呼吸音解析装置１による呼吸音の解析（呼吸音解析方法）について説明する。
【００７４】
図１０は、呼吸音分類部４による呼吸音の分類を処理する手順を示すフローチャートである。図１１は、呼吸音分類部４によって呼吸音をピーク数および最大分散値に基づいて分類した場合の分布図である。図１２（ａ）〜（ｃ）は、呼吸音分類部４によって呼吸音をピーク数および最大分散値に基づいて分類した各呼吸音に対応する周波数スペクトル（測定波形）および近似化された混合ガウス分布におけるガウス波形（ガウス近似波形）の具体例を示す図である。
【００７５】
《呼吸音の特徴値の抽出》
まず、生体音測定部２により測定された被験者の呼吸音が特徴値抽出部３に与えられると、特徴値抽出部３によって呼吸音の特徴値が抽出される。
【００７６】
特徴値抽出部３においては、区間抽出部３１によって、生体音測定部２からの呼吸音のデータから呼吸１周期の区間（必要に応じて呼気または吸気の呼吸音のデータ）が分割されて抽出される（特徴値抽出工程）。
【００７７】
抽出された呼吸音のデータは、周波数スペクトル算出部３２によって、周波数スペクトルに変換される。この周波数スペクトルは、周波数スペクトル平滑部３３によって、平滑化される。これにより、振幅の変動が大きい周波数スペクトルを滑らかな形状に成形して、周波数スペクトルの包絡線を得ることができる。
【００７８】
ピーク検出部３４によって、このようにして得られた包絡線のピークが検出され、そのピークについて、ピーク周波数、ピーク数およびピーク振幅値（ピークパラメータ）が仮に求められる。さらに、特徴値算出部３５によって、ピークパラメータの仮の値および前述の式（１）に基づいて、包絡線が混合ガウス分布にカーブフィッティングされる。これにより、特定された混合ガウス分布について、ピーク数、ピーク周波数、ピーク振幅値および分散値が求められる。これらの値は、特徴値として呼吸音分類部４に提供される。
【００７９】
《呼吸音の分類》
〈分類の処理手順〉
呼吸音分類部４においては、測定された呼吸音が、上記の特徴値に基づいて分類される（呼吸音分類工程）。ここでは、特徴としてピーク数および分散値を用いて呼吸音を分類する場合について、図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００８０】
図１０に示すように、まず、ピーク数ｎが判定基準となる基準ピーク数Ｎ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１）。ここで、ピーク数ｎが基準ピーク数Ｎ以下であると判定した場合、混合ガウス分布を形成する少なくとも１つのガウス波形の分散値のうち最大となる最大分散値σmaxが、判定基準となる基準分散値Σより小さいか否かを判定する（ステップＳ２）。ここで、最大分散値σmaxが基準分散値Σより小さいと判定した場合、測定された呼吸音を正常呼吸音と判定する（ステップＳ３）。
【００８１】
また、ステップＳ２において、最大分散値σmaxが基準分散値Σ以上であると判定した場合、測定された呼吸音を断続性ラ音と判定する（ステップＳ４）。さらに、ステップＳ１において、ピーク数ｎが基準ピーク数Ｎより大きいと判定した場合、最大分散値σmaxが基準分散値Σより小さいか否かを判定する（ステップＳ５）。ここで、最大分散値σmaxが基準分散値Σより小さいと判定した場合、測定された呼吸音を連続性ラ音と判定する（ステップＳ６）。また、ステップＳ５において、最大分散値σmaxが分散値Σより小さいと判定した場合、判別すべき呼吸音の種類が存在しないので、エラー処理を行う（ステップＳ７）。
【００８２】
〈分類結果の分布〉
ここで、基準ピーク数Ｎを２とし、最大分散値σmaxを１５０とした場合の呼吸音分類部４による呼吸音の分類例について図１１を参照して説明する。
【００８３】
まず、基準ピーク数Ｎが２以下であり、かつ最大分散値σmaxが１５０未満であれば、ステップＳ１，Ｓ２の判定結果に基づいて、呼吸音が正常呼吸音であると判定される。正常呼吸音は、図１１において○にて示すようにピーク数が少なく（ｎ＝１）、かつ最大分散値が小さい範囲で分布している。
【００８４】
また、基準ピーク数Ｎが２より大きく（３以上）、かつ最大分散値σmaxが１５０未満であれば、ステップＳ１，Ｓ５の判定結果に基づいて、呼吸音が連続性ラ音であると判定される。連続性ラ音は、図１１において△にて示すようにピーク数が多く、かつ最大分散値が小さい範囲で分布している。
【００８５】
さらに、基準ピーク数Ｎが２以下であり、かつ最大分散値σmaxが１５０以上であれば、ステップＳ１，Ｓ２の判定結果に基づいて、呼吸音が断続性ラ音であると判定される。断続性ラ音は、図１１において×にて示すようにピーク数が少なく（ｎ＝２）、かつ最大分散値が大きい範囲で分布している。
【００８６】
〈分類結果の具体例〉
引き続き、上記のように、基準ピーク数Ｎを２とし、基準分散値Σを１５０とした場合の呼吸音分類部４による呼吸音の分類結果と周波数スペクトルとの関係について、図１２を参照して説明する。
【００８７】
まず、図１２（ａ）に示す例は、呼吸音が正常呼吸音と判定された例である。この場合、ピーク数ｎが１であり、ピーク周波数および分散値が表１に示す値である。
【００８８】
呼吸音が正常呼吸音である場合、図７（ａ），（ｂ）に示すような狭窄Ｓや図８（ａ）に示すような液体膜Ｍが気管Ｔに生じていないので、被験者の気管Ｔの太さに応じた呼吸音が発生する。
【００８９】
【表１】
2013123495.tif 000006
【００９０】
また、図１２（ｂ）に示す例は、呼吸音が連続性ラ音と判定された例である。この場合、ピーク数ｎが５であり、各ピークのピーク周波数および分散値が表２に示す値である。
【００９１】
呼吸音が連続性ラ音である場合、図７（ａ），（ｂ）に示すような狭窄Ｓが気管Ｔに生じているので、被験者の気管Ｔの太さに応じた呼吸音以外に、狭窄Ｓによって狭められた気管Ｔの太さに応じた呼吸音が発生する。
【００９２】
【表２】
2013123495.tif 000007
【００９３】
さらに、図１２（ｃ）に示す例は、呼吸音が断続性ラ音と判定された例である。この場合、ピーク数ｎが２であり、各ピークのピーク周波数および分散値が表３に示す値である。
【００９４】
呼吸音が断続性ラ音である場合、図８（ａ）に示すような液体膜Ｍが気管Ｔに生じているので、呼吸音は、液体膜Ｍが呼吸によって破裂するために、分散値が大きくなる。
【００９５】
【表３】
2013123495.tif 000008
【００９６】
《分類結果の表示》
上記のようにして分類された呼吸音の種類は、分類結果表示部５によって、表示画面１０１に分類結果１０５として表示される。このとき、ルックアップテーブルから前述の分類値に対応する呼吸音の種類が読み出されて、表示画面１０１に表示される。
【００９７】
また、呼吸音の分類結果１０５が、被験者の呼吸音の測定波形１０３（呼吸音データの波形）や呼吸タイミング１０４などと同時に表示画面１０１に表示される。これにより、単に呼吸音の分類結果１０５を確認するだけでなく、分類結果１０５を呼吸音波形と照らし合わせて検証することができる。例えば、分類結果だけでは詳細な疾患の診断が難しい場合に、当該波形に応じた乱れを参照することによって、異常の判断がしやすくなる。また、呼吸タイミング１０４を併せて表示することにより、呼気または吸気のいずれに呼吸音の乱れが多いかといったことを測定波形と組み合わせることで、疾患の種別などの判断がしやすくなる。
【００９８】
なお、分類結果表示部５は、表示画面１０１に、分類結果１０５として呼吸音の種類を表示するが、分類された呼吸音の種類に対応する診断結果（疾患名）も併せて表示される。例えば、分類結果１０５が連続性ラ音である場合は、診断結果として「喘息」を表示し、分類結果１０５が断続性ラ音である場合は、診断結果として「肺炎」を表示する。
【００９９】
〔実施形態の効果〕
以上のように、本実施形態の呼吸音解析装置１は、生体音測定部２が被験者の呼吸音を電子的に測定し、特徴値抽出部３が、その呼吸音データから呼吸音の分類に必要な特徴値を抽出し、呼吸音分類部４が、その特徴値に基づいて測定した呼吸音を分類する。特徴値抽出部３は、呼吸音データに基づいて得られた周波数スペクトルを平滑化して包絡線を求め、当該包絡線のピークに関する各値を取得し、これらの値を用いて当該包絡線を少なくとも１のモデル波形に近似することにより、特徴値を抽出する。
【０１００】
これにより、被験者の気管の状態に応じた呼吸音の特徴が、包絡線のモデル波形への近似化の結果として得られる。それゆえ、個人差および疾患の状態に応じて呼吸音の相違を捉えて、分類することができる。したがって、従来の方法と比べて、肺雑音の分類精度を向上させることができる。
【０１０１】
また、ガウス波形は、呼吸音の周波数スペクトルを近似させるモデル波形として適しており、その近似化の手法として混合ガウス分布を用いることができる。それゆえ、モデル波形としてガウス波形を用いることにより、効率的に特徴値を抽出することができる。
【０１０２】
［呼吸音解析装置の実現形態］
呼吸音解析装置１において、少なくとも、特徴値抽出部３および呼吸音分類部４の各ブロックは、以下のようにＣＰＵを用いてソフトウェア（呼吸音解析プログラム）によって実現される。あるいは、上記の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成されてもよいし、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）を用いたプログラムによる処理で実現されてもよい。
【０１０３】
上記のソフトウェアのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）は、コンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体に記録されてもよい。本発明の目的は、当該記録媒体を呼吸音解析装置１に供給し、ＣＰＵが記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出して実行することによっても達成することが可能である。
【０１０４】
上記の記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＢＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０１０５】
また、呼吸音解析装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記のプログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１０６】
［付記事項］
前述の実施形態では、ピーク数および最大分散値を用いて呼吸音を分類する例について説明したが、呼吸音の分類に用いる特徴値は、これらには限定されない。特徴値としては、これらとピーク周波数、ピーク振幅値などとを適宜組み合わせ、その組み合わせを用いて呼吸器を分類してもよい。
【０１０７】
例えば、このような分類方法としては、予め各特徴値（ピーク数、最大分散値、ピーク周波数、ピーク振幅値など）と対応付けられた呼吸音の分類（連続性ラ音、断続性ラ音など）のデータベースを用いる方法が挙げられる。この方法では、データベースにおける対応付けに基づいて、一般的な機械学習のアルゴリズムによって各疾患を分類するための判別式を求め、その判別式によって呼吸音を分類する。上記の機械学習アルゴリズムとしては、k-means法、サポートベクトルマシーン、ニューラルネットワークなどが利用できる。
【０１０８】
また、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本発明に係る呼吸音解析装置は、呼吸音の測定波形のデータから得られた周波数スペクトルの包絡線のピークから呼吸音に関する特徴値を得て、その特徴値に基づいて呼吸音を分類するので、呼吸音に基づいて呼吸器系の疾患を診断することに好適に利用できる。
【符号の説明】
【０１１０】
１  呼吸音解析装置
２  生体音測定部
３  特徴値抽出部（特徴抽出手段）
４  呼吸音分類部（呼吸音分類手段）
５  分類結果表示部
３１  区間抽出部(区間抽出手段)
３２  周波数スペクトル算出部
３３  周波数スペクトル平滑部（包絡線算出手段）
３４  ピーク検出部
３５  特徴値算出部（特徴値算出手段）
１０１  表示画面
１０３  測定波形
１０４  呼吸タイミング
１０５  分類結果
ｆ１〜ｆ３  ピーク周波数
ｍ１〜ｍ３  ピーク振幅値
σ１〜σ３  分散値
【図１】
2013123495.tif 000009
【図２】
2013123495.tif 000010
【図３】
2013123495.tif 000011
【図４】
2013123495.tif 000012
【図５】
2013123495.tif 000013
【図６】
2013123495.tif 000014
【図７】
2013123495.tif 000015
【図８】
2013123495.tif 000016
【図９】
2013123495.tif 000017
【図１０】
2013123495.tif 000018
【図１１】
2013123495.tif 000019
【図１２】
2013123495.tif 000020