(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法であって、前記方法は、
生体用音響センサを用いて、前記関節が第１の形態から第２の形態へ変化する第１の運動期、前記関節の休止期、および前記関節が前記第２の形態から前記第１の形態へ変化する第２の運動期を少なくとも含む期間の間、前記関節が発する音響信号を取得するステップと、
取得した前記音響信号を、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示すタイムトレンドデータに変換するステップと、
前記タイムトレンドデータから、少なくとも１つの無信号期間の始期および終期を特定するステップと、
前記無信号期間におけるタイムトレンドデータから前記音響信号強度についての基礎閾値を設定して、前記基礎閾値に基づいて第１の音響情報を算出するステップと、
を含み、前記第１の音響情報が前記関節状態の指標となることを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記無信号期間の前記始期および前記終期の少なくとも一方は、それぞれ微小時間ごとの前記音響信号強度の平均変化率の絶対値が所定期間にわたって連続して所定値以下であることを条件に特定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記基礎閾値は、前記タイムトレンドデータにおける前記無信号期間における音響信号強度の平均値および標準偏差と、第１の係数とに基づいて算出される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記基礎閾値に基づいて前記第１の音響情報を算出することは、前記タイムトレンドデータにおいて、前記基礎閾値を超える音響信号強度を抽出することによって、前記第１の音響情報を算出することを含む、請求項１〜３のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
取得した前記音響信号を、前記音響信号強度と時間との関係を少なくとも示す前記タイムトレンドデータに変換することは、取得した前記音響信号を、所定のサンプリング周波数でデジタル変換することを含む、請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記所定のサンプリング周波数は、約２５Ｈｚ〜約２０００Ｈｚである、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の音響情報は、前記基礎閾値を超える前記デジタル変換された音響信号の数および／または強度である、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の音響情報は、前記タイムトレンドデータにおける前記第１の運動期に対応する音響強度から算出される、請求項１〜７のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の音響情報と、予め設定された判別閾値との比較が、前記関節状態の指標となることを特徴とする、請求項１〜８のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記音響情報を算出するステップはさらに、前記基礎閾値とは異なる信号強度の追加閾値を設定して、第２の音響情報を算出することをさらに含み、前記第１の音響情報および前記第２の音響情報の組み合わせが、前記関節状態の指標となることを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の音響情報および前記第２の音響情報の組み合わせと、予め設定された判別閾値との比較が、前記関節状態の指標となることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記タイムトレンドデータから、少なくとも１つの無信号期間の始期および終期を特定するステップは、角度センサを用いずに実行される、請求項１〜１１のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記関節は、膝関節または肘関節である、請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法に従って関節状態を検出するシステムであって、
前記システムは、
関節から音響信号を取得する生体用音響センサと、
前記生体用音響センサにより得られた前記音響信号から関節状態を検出する検出装置と
を含む、システム。
【請求項１５】
前記検出装置は、
前記生体用音響センサで取得した前記音響信号を、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示すタイムトレンドデータに変換するデータ変換部と、
前記タイムトレンドデータから、少なくとも１つの無信号期間の始期および終期を特定し、前記無信号期間におけるタイムトレンドデータから前記音響信号強度についての基礎閾値を設定する閾値設定部と
前記基礎閾値に基づいて第１の音響情報を算出する音響情報算出部と
算出された前記第１の音響情報に基づいて関節状態の指標を算出する指標算出部と
を含む、請求項１４に記載のシステム
【請求項１６】
前記システムは、角度センサを含まない、請求項１４または１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢化が進展するとともに、関節の痛みを訴える患者が増加しつつある。例えば、２００８年第５２回日本リウマチ学会における報告では、広範囲な疫学調査によると、Ｘ線上の変形所見からの変形性膝関節症の有病率が６５歳以上の男性で４４．６％、女性で６６．０％と高い有病率である。変形性膝関節症はその回復が非常に困難であることから、関節状態の中でその早期発見が特に望まれる症状の１つである。可能性のある早期発見法として、膝関節における異常音の検出が検討されている。【０００３】
関節運動時には、関節面の軟骨の変性、磨り減り等に起因した摺動抵抗が発生し、関節音を発する。この関節音を生体用音響センサによって取得し、音響信号として関節症の診断に生かすことが可能である。特許文献１には、生体用音響センサ、角度センサおよび加重計を用いた関節症診断システムが、開示されている。この診断システムでは、生体用音響センサは、関節近傍の皮膚上に取り付けられて関節の屈伸時に生じる異常音を検出し、角度センサは、関節近傍に取り付けられて関節の屈伸角度を検出し、加重計は、関節の屈伸に伴う関節に働く負荷を検出する。そして、生体用音響センサによって取得した異常音を、角度センサおよび加重計の検出結果を参照して、他のノイズと区別することで、適切に関節症の診断を行うことを可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５７５４６８９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
簡便な構成のシステムによって、関節の音響から適切に関節状態を検出する新規方法およびシステムについてのニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの局面において、本発明は、関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法を提供する。本方法は、生体用音響センサを用いて、関節が第１の形態から第２の形態へ変化する第１の運動期、関節の休止期、および関節が第２の形態から第１の形態へ変化する第２の運動期を少なくとも含む期間の間、関節が発する音響信号を取得するステップと、取得した音響信号を、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示すタイムトレンドデータに変換するステップと、タイムトレンドデータから、音響信号強度についての基礎閾値を設定して、基礎閾値に基づいて第１の音響情報を算出するステップとを含み、第１の音響情報が関節状態の指標となることを特徴とする。【０００７】
本発明に係る方法の一態様において、タイムトレンドデータから、音響信号強度についての基礎閾値を設定することは、タイムトレンドデータから少なくとも１つの無信号期間の始期および終期を特定することと、無信号期間におけるタイムトレンドデータから基礎閾値を算出することとをさらに含む。無信号期間の始期および終期の少なくとも一方は、それぞれ所定期間における音響信号強度の平均変化率の絶対値が所定値以下であることを条件に特定される。基礎閾値は、タイムトレンドデータにおける無信号期間における音響信号強度の平均値および標準偏差と、第１の係数とに基づいて算出される。【０００８】
本発明に係る方法の一態様において、基礎閾値に基づいて第１の音響情報を算出することは、タイムトレンドデータにおいて、基礎閾値を超える音響信号強度を抽出することによって、第１の音響情報を算出することを含む。【０００９】
本発明に係る方法の一態様において、取得した音響信号を、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示すタイムトレンドデータに変換することは、取得した音響信号を、所定のサンプリング周波数でデジタル変換することを含む。所定のサンプリング周波数は、約２５Ｈｚ〜約２０００Ｈｚである。第１の音響情報は、基礎閾値を超えるデジタル変換された音響信号の数および／または強度である。【００１０】
本発明に係る方法の一態様において、第１の音響情報は、タイムトレンドデータにおける第１の運動期に対応する音響強度から算出される。【００１１】
本発明に係る方法の一態様において、第１の音響情報と、予め設定された判別閾値との比較が、関節状態の指標となる。【００１２】
本発明に係る方法の一態様において、音響情報を算出するステップはさらに、基礎閾値より高い音響信号強度の追加閾値を設定して、第２の音響情報を算出することをさらに含み、第１の音響信号および第２の音響信号の組み合わせが、関節状態の指標となる。【００１３】
本発明に係る方法の一態様において、第１の音響情報および第２の音響情報の組み合わせと、予め設定された判別閾値との比較が、関節状態の指標となる。【００１４】
本発明に係る方法が適用される関節は、膝関節または肘関節であり得る。【００１５】
別の局面において、本発明はまた、本発明に係る方法に従って関節状態を検出するシステムを提供する。本システムは、関節から音響情報を取得する生体用音響センサと、生体用音響センサにより得られた音響情報の結果から関節状態を検出する検出装置とを含む。【００１６】
本発明に係るシステムの一態様において、システムは、生体用音響センサで取得した音響信号を、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示すタイムトレンドデータに変換するデータ変換部と、タイムトレンドデータから、音響信号強度についての基礎閾値を設定する閾値設定部と基礎閾値に基づいて第１の音響情報を算出する音響情報算出部と、算出された第１の音響情報に基づいて関節状態の指標を算出する指標算出部とを含む。【００１７】
本発明に係るシステムの一態様において、システムは、角度センサを含まない。
【発明の効果】
【００１８】
本発明により、生体用音響センサで取得された音響から関節状態を推定する新規方法およびそのためのシステムが提供される。これにより、被験者は、簡易に関節状態を計測することが可能であるため、被験者の関節状態のモニタリングや異常の早期発見に資することが予測される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明に係る、関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法のフローチャートである。
【図２】図２は、人間の膝関節２００の構成の正面図である。
【図３】図３は、生体用音響センサから取得された音響信号のタイムトレンドデータを、アナログ電気信号およびスペクトルレベルのデジタル信号で示す。
【図４】図４は、基礎閾値を設定する方法を示すデータ処理グラフ４００である。
【図５】図５は、図４における基礎閾値４５４によって算出された第１の音響情報から変形性膝関節症の進行期を検出する方法例を示す。
【図６】図６は、第１の音響情報に関連付けられるデータを示す。
【図７】図７は、本発明に係る、基礎閾値および追加閾値を用いて関節から得られる第１および第２の音響情報を関節状態の指標とする方法のフローチャートである。
【図８】図８は、基礎閾値および追加閾値を設定する方法を示すデータ処理グラフ８００である。
【図９】図９は、本発明に係る、関節から得られる第１、第２、第３および第４の音響情報を関節状態の指標とする方法のフローチャートである。
【図１０】図１０は、基礎閾値、第１の追加閾値、第２の追加閾値および第３の追加閾値を設定する方法を示すデータ処理グラフ１０００である。
【図１１】図１１は、関節状態検出システムの例１１００を示す。
【図１２】図１２は、肘関節の構造１２００を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明を説明する。本明細書において使用される用語は、特に言及しない限り、当該分野で通常用いられる意味で用いられることが理解されるべきである。したがって、他に定義されない限り、本明細書中で使用される全ての専門用語および科学技術用語は、本発明の属する分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。矛盾する場合、本明細書（定義を含めて）が優先する。
【００２１】
本明細書において、「約」とは、後に続く数字の±１０％の範囲内をいう。
【００２２】
本発明は、関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする新規方法およびシステムに関する。以下に図面を用いて本発明に係る実施形態を詳細に説明する。まず、第１の実施形態として、基礎閾値を用いて関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法について説明する。
【００２３】
図１は、本発明に係る、関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法のフローチャートである。まず、ステップ１０２において、生体用音響センサを被験者の測定対象物の関節の近傍の皮膚表面上に取り付ける。生体用音響センサは、人間の生体音を検出することが可能であれば任意の形態であり得る。例えば、生体用音響センサは、人間の生体音を検出する一種のマイクロフォンであり、生体音による振動を検出するセンサデバイスを備える。センサデバイスは、ボイスコイル型のマイクロフォン、コンデンサマイクロフォン、圧電素子等様々な形式のものを用いることが可能である。好ましくは、微小音を検出することが可能である圧電素子である。センサデバイスとして圧電素子を用いる場合、関節を動かした際に生じる関節音によって皮膚が振動し、その振動によって圧電素子が伸縮し、この伸縮が圧電信号として検出される。検出された圧電信号が、関節音を表す音響信号として取得される。また、生体用音響センサは、関節音を検出する際に、それ以外のノイズ、特に生体の動作により生じるノイズ音が入り込むことを抑制する構造を有していることが好ましい。１つの実施形態では、生体用音響センサは、半導体回路およびノイズ除去用アース線を用いてノイズを抑制し得る。さらに別の実施形態では、生体用音響センサは、圧電素子を囲む部材を緩衝材で覆うことで、外部からセンサデバイスに加わる振動を緩和することによって、ノイズを抑制し得る。
【００２４】
本発明における方法は、様々な関節における関節状態の検出に適用され得る。例えば、本発明が対象とし得る関節は、膝関節、肘関節、指関節、肩関節、手首関節、足首関節、股関節、顎関節等が挙げられるが、本発明はこれに限定されない。好ましい実施形態において、本発明は、通常時に主に第１の形態と第２の形態とで反復移動する膝関節、肘関節および顎関節において使用され得、さらに好ましくは関節の状態異常が音響情報として現れる傾向が他の関節に比べて多い膝関節および肘関節において使用され得、特に好ましくは膝関節において使用され得る。
【００２５】
また、本発明における生体用音響センサは、侵襲性のものであってもよいし、非侵襲性のものであってもよい。好ましくは、本発明における生体用音響センサは、簡単に測定対象となる関節近傍に装着可能な非侵襲性センサである。非侵襲性センサの関節近傍に装着する手段は任意であり得る。例えば、粘着テープによって皮膚上に貼付されてもよいし、適切なバンド具によって、被験者の関節近傍の皮膚上に固定されてもよい。
【００２６】
生体用音響センサは、関節状態を検出したい関節に対して少なくとも１つ以上で、任意の数を装着し得る。例えば、より正確な関節の状態を検出したい等の場合は、例えば、関節の上部、内側および外側の内の複数の箇所に設けるようにして、内側部分と外側部分との間の関節状態の差異等を検出するようにしてもよい。
【００２７】
生体用音響センサが取り付けられる関節近傍の場所は、関節における関節音を検知できれば任意の場所であり得るが、関節音が発生する場所に可能な限り近い位置にするのが好ましい。図２は、本発明の代表的な適用対象である人間の膝関節２００の構成の正面図である。膝関節は主に、大腿骨２０２、脛骨２０４、腓骨２０６および膝蓋骨２０８、ならびに、これらを包むようにして存在する幾重もの筋および靭帯２２０から構成される。膝関節は、関節包２１０で包まれている。大腿骨２０２と脛骨２０４が向かい合う関節面には軟骨２１４が付着しており、関節面は潤滑油としての役割を果たす滑液２１２で満たされている。膝関節を屈曲させる際に関節面の軟骨２１４同士が摺動し、この摺動が関節音を発生させる。変形性膝関節症等の関節の異常は、特に関節面の軟骨２１４同士の摺動による関節音に現れ得る。
【００２８】
従って、１つの実施形態において、生体用音響センサを膝関節近傍に設ける場合は、関節面が存在する膝蓋骨２０８の下部近傍に取り付けられることが望ましい。好ましい実施形態においては、本発明は、１つの音響センサによって、例えば大腿骨２０２と脛骨２０４が向かい合う関節面の関節音を検知し、これを関節状態の指標とすることができる。別の実施形態において、１つの音響センサによって検知される大腿骨２０２と脛骨２０４が向かい合う関節面の音響に加えて、別の１つまたは２つの音響センサによって、関節の内側および／または外側の音響も検知し、これらを組み合わせることによってさらに多くの情報を用いて総合的に精度よく関節状態を推定することもできる。
【００２９】
ステップ１０４において、生体音響センサが装着された状態で、被験者は関節を第１の形態から第２の形態へと関節を動かす。第１の形態と第２の形態との反復運動において、この第１の形態から第２の形態へと関節を動かす期間を、本明細書中では「第１運動期」と呼ぶ。例えば膝関節においては、第１の形態は膝関節が閉じた屈曲形態であり、第２の形態は膝関節が開いた伸展形態であってもよいし、または第１の形態は膝関節が開いた伸展形態であり、第２の形態は膝関節が閉じた屈曲形態であってもよい。そして、所定期間第２の形態を維持した後（本明細書中ではこの期間を関節の「休止期」と呼ぶ）、第２の形態から第１の形態へ戻すように関節を動かす。この第２の形態から第１の形態へと関節を動かす期間を、本明細書中では「第２運動期」と呼ぶ。生体音響センサは、この第１運動期の開始から、休止期を経て第２運動期が終了するまでの間（本明細書中ではこれを「一往復の関節運動期間」と呼ぶ）における関節が発する音響信号を取得する。生体音響センサによって１往復の関節運動期間の間の関節運動における音響信号（関節音）を得ることによって、本発明による関節状態の推定のために必要な関節の形態および運動を網羅することが可能となる。検出精度を高めるために、複数往復の関節運動期間における関節音を取得してもよい。
【００３０】
また、膝関節にかかる荷重の大小が、関節音の大小に影響を及ぼす。そのため、屈伸運動は、座位のまま床面に足を付けずに行う自動屈伸および座位から立位に至る荷重屈伸の両方を行って、それぞれの屈伸運動における音響信号を取得し得る。自動屈伸および荷重屈伸は、必ずしも両方実施される必要はなく、いずれか一方のみの実施であってもよい。自動屈伸に比べて荷重屈伸は、膝関節にかかる荷重が大きいため、大きな関節音が発生する。そこで、関節状態を検出しやすくするためには、強い音響信号を取得できる荷重屈伸を行うのがよい。
【００３１】
ステップ１０６において、生体音響センサによって取得した音響信号を後述する検出装置によってタイムトレンドデータに変換する。タイムトレンドデータは、取得した音響信号を時系列順に並べたデータであり、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示している。
【００３２】
図３は、タイムトレンドデータの一例を示すものであって、図３（ａ）は生体用音響センサから取得されたアナログ電気信号を時系列に順に並べたものである。図３（ｂ）は、図３（ａ）のタイムトレンドデータをスペクトルレベルのデジタル信号に変換したデータを示している。検出装置は、音響信号を数値化するために、好ましくは、このアナログ電気信号をアナログ−デジタル（ＡＤ）変換によって所定のサンプリング周波数でデジタル信号に変換し得る。ＡＤ変換は、当該分野で公知の任意の手段によって変換することができ、例えば、ＡＤ変換装置等のハードウェア、またはアプリケーション等のソフトウェアによって実施され得る。生体用音響センサは、有線通信または無線通信により、検出装置のハードウェアまたはソフトウェアへ接続される。ＡＤ変換を用いる場合には、信号数として第１の音響情報を算出して指標として利用可能にするため、サンプリング周波数は一定の値に設定されることが望ましい。もっとも、異なるサンプリング周波数で算出された指標であっても、他のサンプリング周波数の音響情報と比較する場合、音響信号数は、この指標が取得されたサンプリング周波数と比較対象のサンプリング周波数との比率を掛けることによって音響信号数を修正し得る。所定のサンプリング周波数は、約２５Ｈｚ〜約２０００Ｈｚの間で選択されるが、関節状態を適切に評価するために一定程度の音響情報として用いる音響信号数のデータを確保することが好ましく、他方で、短時間で簡便にデータ処理を行うためにはサンプリング周波数は大きすぎない方がよい。したがって、本発明におけるサンプリング周波数は、約３０Ｈｚ〜約５００Ｈｚ、より好ましくは約５０〜約３００Ｈｚ、そして約１００Ｈｚ程度が最も好ましい。図３（ｂ）に示される信号強度は、例えば、音響信号を短時間フーリエ変換処理信号として処理して得られたスペクトルレベルであり得、ｄＢ（デシベル）単位で表される。
【００３３】
ステップ１０８において、検出装置はタイムトレンドデータから基礎閾値を設定して、第１の音響情報を算出する。基礎閾値は、音響信号から関節状態の指標となる音響情報を算出する際に基準とされる音響信号強度である。基礎閾値は、予め定められた音響信号強度に設定されてもよいし、被験者ごとに取得された音響信号から算出した値に設定されてもよい。生体音響センサによって得られる関節を動かした際の音響信号強度には個人差があるため、被験者ごとに取得された音響信号から基礎閾値を算出することが好ましい。このようにすることにより、測定値の個人差のばらつきを抑制でき、関節状態の検出精度を高めることができる。
【００３４】
１つの実施形態において、基礎閾値として予め定められた音響信号強度を用いる場合には、その音響信号強度は、様々な被験者によって得られた測定結果に基づいて設定されたものである。
【００３５】
被験者ごとに基礎閾値を算出する場合、基礎閾値は、例えば、測定の全期間にわたって取得された音響信号強度の平均値に設定してもよいし、または、音響信号強度が低い信号が連続する期間における音響信号強度から算出された値に設定されてもよい。本明細書中において、音響信号強度が所定の条件よりも低い信号が連続する期間を、「無信号期間」と呼ぶ。タイムトレンドデータにおいて局所的に存在する音響信号強度の高い音響信号が、関節の運動時の骨同士の摺動による関節音を現わしていると考えられるため、精度よく関節状態の状態を検出するためには、無信号期間における信号を除いた音響信号強度から音響情報が算出されることが好ましい。例えば、関節の屈伸運動をしていない場合等は本来、生体用音響センサからは音響信号強度がゼロ値であるはずであるが、実際には様々なノイズが含まれ音響信号強度が低い信号が発生している。
【００３６】
図４は、基礎閾値を設定する方法を説明する図であって、データ処理グラフ４００を示している。グラフ４００におけるタイムトレンドデータ４０２は、図３（ｂ）と同様に、少なくとも関節の第１の運動期、休止期および第２の運動期を含む期間にわたって生体用音響センサから取得された音響信号を時系列順に並べ、スペクトルレベルのデジタル信号に変換したものである。縦軸は音響信号強度、横軸は時間を示す。タイムトレンドデータ４０２は、音響信号強度の高い信号が集中する音響信号発信期間４１０および４１０’と、強度の低い信号が連続する無信号期間４２０とからなる。関節の屈伸運動の場合、音響信号発信期間４１０および４１０’は、およそ第１の運動期および第２の運動期に対応し、無信号期間４２０は、およそ屈伸運動を休止している休止期に対応していると考えられるが、本発明は運動期および休止期を必ずしも正確に特定する必要はない点に留意されたい。例えば、関節の屈伸運動から独立して、音響信号のみから関節状態の指標となる音響情報を算出して関節状態を推定することが可能であり、音響信号発信期間４１０と実際に関節の屈伸運動が行われた期間とが一致しているのが好ましいが、必ずしも一致していることが必要ではない。
【００３７】
１つの実施形態においては、基礎閾値４５４を算出するために、まず無信号の音響信号強度を特定する。無信号の音響信号強度は、無信号期間４２０における音響信号強度を基準に算出され得る。無信号期間４２０は、例えば、その始期４２２および終期４２４を特定することによって決定されてもよいし、予め定められた信号強度の値を下回る期間として特定されてもよい。無信号期間４２０における音響信号強度のばらつきには個人差があるため、被験者ごとに無信号期間４２６の始期４２２および終期４２４が特定されることが好ましい。
【００３８】
代表的な実施形態において、無信号期間４２０の始期４２２および終期４２４は、微小時間ごとの音響信号強度の平均変化率の絶対値が所定期間４２６にわたって連続して所定値以下であることを条件に特定され得る。微小時間は、無信号期間４２０ならびに音響信号発信期間４１０および４１０’に比べて十分短い時間であり、好ましくは約０．０４秒以下であり得る。音響信号がデジタル変換される場合には、微小時間は、サンプリング周期であり得、サンプリング周波数が１００Ｈｚである場合、微小時間は０．０１秒であり得る。また、所定期間４２６は、無信号期間４２０と、音響信号発信期間４１０および４１０’とを区別でき、かつ前述の微小時間を複数含む任意の期間であり得る。例えば、微小時間が約０．０１秒である場合、所定期間４２６は、約０．２秒であり得る。
【００３９】
微小時間の音響信号強度の平均変化率の絶対値が、所定期間４２６にわたって連続して所定値以下となった場合、所定期間４２６の始期が、無信号期間４２０の始期と特定され得る。そして、微小時間の音響信号強度の平均変化率の絶対値が、所定期間４２６において所定値を上回った場合、所定期間４２６の終期が、無信号期間４２０の終期と特定され得る。所定値は、微小時間の長さおよび音響信号強度（単位）によって、適宜調整され得る。
【００４０】
図４に示すように、タイムトレンドデータ４０２において、まず、音響信号発信期間４１０では、音響信号強度の高い信号と音響信号強度の低い信号が混在しているため、微小時間の音響信号強度の平均変化率の絶対値は大きくなり、かつその値は大きく変動する。その後、音響信号強度が急激に減少し、音響信号強度の小さい音響信号が連続して現れる。この時、平均変化率の絶対値は、次第に減少し、音響信号強度の小さい信号が連続して現れるようになると、平均変化率の絶対値は０に近い値をとるようになる。したがって、平均変化率の絶対値が所定期間４２６にわたって連続して所定値を下回った時点を無信号期間４２０の始期４２２と定めることができる。その後、タイムトレンドデータは、音響信号強度の低い信号が連続して現れている状態から急激に音響信号強度の高い信号となり、これに伴って微小時間の音響信号強度の平均変化率の絶対値は大きくなる。この大きさが、所定期間４２６において所定値を上回った時点を、無信号期間４２０の終期４２４と特定することができる。
【００４１】
始期４２２と終期４２４とで特定された無信号期間内の音響信号の音響信号強度に基づいて、基礎閾値４５４を設定する。基礎閾値４５４は、例えば、無信号期間４２０内の音響信号強度の平均値か、無信号期間４２０内の音響信号強度の平均値に一定の値を加算した値か、無信号期間４２０内の音響信号強度の平均値および無信号期間４２０内の信号強度のばらつきから算出される値か、または、無信号期間４２０内の最大強度として算出され得る。無信号期間４２０内の音響信号強度にはばらつきがあり、このばらつきを適切に評価して基礎閾値４５４を設定するために、基礎閾値４５４は、無信号期間４２０内の音響信号強度の平均値および無信号期間４２０内の音響信号強度のばらつきから算出される値に設定されることが望ましい。この場合、特定された無信号期間４２０内の音響信号強度の平均値（無信号強度の平均値４５２（Ａｖｅ．））を算出し、加えて、無信号期間４２０内の音響信号強度のばらつきとして、無信号期間４２０内の音響信号強度の標準偏差値（ＳＤ）を算出する。典型的な実施形態においては、基礎閾値は、ＴＨ＝Ａｖｅ．＋αＳＤ  （式１）で算出され、標準偏差値（ＳＤ）の係数αは、任意で設定可能である。係数αは、無信号期間４２０内の音響信号の８０％以上、より好ましくは９０％以上、典型的には全てを含ませるように設定され得る。無信号期間４２０以外の音響信号（本来なら音響信号発信期間４１０または４１０’に属するべき音響信号）をなるべく含まず、かつ無信号期間４２０の音響信号を漏らさないように係数αが設定されるのが好ましい。例えば、係数αは３以上の値に設定される。経験的に、基礎閾値によって音響情報から無信号期間４２０内のほとんどすべての信号を排除しつつ、無信号期間４２０内の信号を超える強度を有する信号を可能な限り多く音響情報として抽出するためには、係数αは３に設定されることがより好ましい。
【００４２】
設定された基礎閾値４５４から、第１の音響情報が算出され得る。第１の音響情報は、基礎閾値４５４から算出可能であれば任意の形態であり得、例えば基礎閾値４５４を超える音響信号強度として抽出されるものであってもよいし、音響信号強度が基礎閾値４５４を超える時間の全測定時間に対する比率であってもよいし、基礎閾値４５４を超える信号強度の平均値であってもよいし、音響信号がデジタル信号である場合には基礎閾値を超える強度を有する信号数および／またはその強度であってもよい。
【００４３】
第１の音響情報は、タイムトレンドデータ４０２において、ｉ）関節が第１の形態から第２の形態へ変化する第１の運動期に対応する期間のみ、ｉｉ）関節が第２の形態から第１の形態へ変化する第２の運動期に対応する期間のみ、ｉｉｉ）１往復の関節運動期に対応する期間、ｉｖ）複数回往復の関節運動期に対応する期間等から算出され得る。いずれの期間を選択するかは、所望される情報に依存する。例えば、屈曲形態から伸展形態へ変化する運動期と、伸展形態から屈曲形態へ変化する運動期とでは、実際には摺動する関節面が異なり、発生する音響信号も異なる。したがって、関節運動において、音響信号強度が顕著に表れる運動期に基づいて第１の音響情報を算出するのが好ましい。例えば、被験者が、伸展形態から屈曲形態へ変化する運動においてのみ関節の痛みを感じる場合は、伸展状態から屈曲状態へ変化する運動期のみの信号の数を算出して、関節状態の検出のための指標とし得る。また、ｉ）〜ｉｖ）のそれぞれの期間の信号の数を全て算出することで、関節状態をより詳細に把握することが可能となる。
【００４４】
ステップ１１０において、得られた第１の音響情報から関節状態の指標を得る。第１の音響情報は、上記の方法で算出されたような、信号強度または信号数等を表す数値であるため、この数値によって関節状態を検出することが可能である。例えば、第１の音響情報は、変形性膝関節症、膝離断性骨軟骨炎または半月板損傷等の指標となり得る。また、疾患だけでなく、日々の関節の状態を示す指標ともなり得る。第１の音響情報が日々の関節の状態を示す指標である場合、自己の以前に算出された第１の音響情報との比較または自己の標準値との比較によって、測定日の関節の状態が良好であるか不調であるかを検出することが可能である。一方、変形性膝関節症等の疾患の状態の検出を行う場合には、第１の音響情報として算出された情報と客観的な情報とを比較するのが好ましい。
【００４５】
第１の音響情報によって疾患の状態を検出する場合には、関節状態を示す指標は、音響情報と予め設定された判別閾値との比較であり得る。図５は、図４における基礎閾値４５４によって算出された第１の音響情報から変形性膝関節症の進行期を検出する方法の一例を示す。この例では、第１の音響情報は、基礎閾値４５４を超える信号数である。判別閾値は、基準値５１０に対する比率であり得る。基準値５１０は、健常な膝関節において検出される信号数であり得る。基準値５１０は、予めシステム（例えば、検出装置）に内蔵されるか、デバイス等を介して入力されるか、または有線通信もしくは無線通信を介して設定され定期的に更新され得る。判別閾値は、例えば、変形性膝関節症の症状分類と関連付けられ得る。変形性膝関節症の症状分類として、Ｋｅｌｌｇｒｅｎ−Ｌａｗｒｅｎｃｅ分類（Ｋ−Ｌグレード）がある。Ｋ−Ｌグレードは、変形性膝関節症の重症度分類として医療現場で用いられる指標であり、被験者の膝関節のＸ線画像から関節状態を確認し分類される。Ｋ−Ｌグレードには、グレード０からグレード４（Ｇ４）までの５段階があり、グレード０（Ｇ０）は正常、グレード１（Ｇ１）は関節裂隙狭小化の疑いまたは軽度の骨棘形成が見られ、グレード２（Ｇ２）は軽度の関節裂隙狭小化または骨棘形成が見られ、グレード３（Ｇ３）は複数の骨棘形成、関節裂隙狭小化または軟骨下骨硬化が見られ、グレード４（Ｇ４）は骨棘形成、高度の関節裂隙狭小化または高度の軟骨下骨硬化が見られる。例えば、Ｇ０に対応する音響信号数が基準値５１０として設定される。そして、基準値の１．５倍の信号数を、Ｇ１相当と検出される第１の判別閾値５２０、２倍の信号数を、Ｇ２相当と検出される第２の判別閾値５２２、３倍の信号数を、Ｇ３相当と検出される第３の判別閾値５２４、４倍の信号数を、Ｇ４相当と検出される第４の判別閾値５２６とし得る。基準値５１０、ならびに第１〜第４の判別閾値５２０、５２２、５２４および５２６によると、被験者ＡはＧ１、被験者ＢはＧ２、被験者ＣはＧ３、被験者ＤはＧ４と検出される。
【００４６】
この検出は他にも、例えば、「通常」および「異常」の２段階であるか、または、「健常」、「膝関節症予備軍」および「膝関節症」の３段階であり得る。判別閾値は、蓄積された多数の被験者のデータ等を基準に設定され得る。
【００４７】
図６は、第１の音響情報に関連付けられるデータの一例を示す。関節状態の検出において、第１の音響情報は、被験者データおよび症例データと関連付けられ得る。被験者データには、被験者の年齢、性別、身長、体重、利き足、病歴、運動履歴の少なくとも１つが含まれ得る。例えば、一般に若年者に比べて高齢者は、関節面が疲労し、軟骨の磨り減り度合いが大きいため、第１の音響情報は、関節状態が異常であると検出される可能性が高い。そこで、第１の音響情報を年齢と関連付け、年齢に対応した基準値（判別閾値）と比較し得る。また、スポーツ等の運動直後には音響信号強度が強くなる傾向があり、その結果、関節の状態の検出に誤差が生じる恐れがある。そのため、第１の音響情報を運動履歴と関連付けることで、基準値（判別閾値）を運動履歴に対応したものに補正するようにしてもよいし、または時間をおいて再測定することを要求するようにしてもよい。また、症例データには、具体的な症状、Ｘ線画像、上述された症状分類が含まれ得る。他の被験者の第１の音響情報と症例データを関連付けたデータを蓄積しておくことで、第１の音響情報に対応した症例を検索することが可能となる。以上のように、本発明に係る方法から算出された第１の音響情報を、他のデータと関連付けることによって、より精密に関節状態を検出する指標を生成することが可能である。
【００４８】
本発明は、上述したとおり生体用音響センサから取得される音響信号のみを用いて、関節状態の指標となる第１の音響情報を算出することが可能である。したがって、本発明は、従来の角度センサまたは加重計等の他のセンサを用いて被験者の関節運動の進行・タイミングを検出し、音響信号のタイムトレンドデータと照らし合わせることを不要とし、簡単な装置構成で安価にすることが可能となる点で特に有用である。なお、加重計は運動加速度を計測可能な任意の形態の装置である。例えば、加速度センサとしては、振動方式、光学的方式、半導体方式があり得る。好ましくは小型化が可能な半導体方式（例えば、ピエゾ抵抗型、静電容量型）である。また、角度センサは、角度、角速度を計測可能な任意の形態の装置である。例えば、角度センサは、ロータリーセンサ、傾斜センサであってもよいし、ジャイロセンサであってもよい。なお、本発明において、角度センサ、加重計は基本的に不要であるが、必要に応じてそれらの装置を組み合わせて用いてもよい。
【００４９】
従来の関節音から関節状態を診断するシステムは、生体用音響センサのみならず、角度計および加重計を用いるものであった。この従来のシステムでは、角度センサおよび加重計によって、被験者が関節運動のために椅子から立ち上がる運動のタイミングを正確に検出し、この検出結果を参照して、生体用音響センサの検出データの運動に伴うノイズを除去する必要があった。このように、従来の診断システムは多くのセンサを必要となるため、装置の構成が複雑で高価な装置となるため、医療機関等でなければ実施できないものであった。他方、変形性膝関節症等の関節疾患は、上述のように早期発見が重要であるため、家庭等において日常的に簡便に関節状態を検出できることが望まれている。
【００５０】
本発明によれば、生体用音響センサのみを用いて家庭等で容易に実施可能な、関節の音響から適切に関節状態を検出する方法およびシステムを得ることが可能となる。本発明に係る方法およびシステムは、もちろん医療機関等においても使用され得、例えば、Ｘ線画像撮影や医師による診察と組み合わせて関節状態を診断することも可能である。
【００５１】
次に、第２の実施形態について説明する。図７は、本発明に係る、基礎閾値および追加閾値を用いて関節から得られる第１および第２の音響情報を関節状態の指標とする方法のフローチャートを示す。第２の実施形態は、第１の実施形態と比較して、第１の音響情報の他第２の音響情報を算出する点が異なる。ステップ７０２〜ステップ７０６は、第１実施形態におけるステップ１０２〜ステップ１０６と同様であるため、説明を省略し、第１実施形態とは異なるステップである、ステップ７０８とステップ７１０について説明する。
【００５２】
本実施形態においては、ステップ７０８において、タイムトレンドデータから基礎閾値および追加閾値を設定して、第１および第２の音響情報を算出する。図８は、基礎閾値および追加閾値を設定する方法を示すデータ処理グラフ８００である。図４で示したグラフ４００の場合と同様に、グラフ８００から無信号期間８２０を特定し、無信号強度の平均値８５２を算出して、基礎閾値８５４を設定し得る。本実施形態では、基礎閾値８５４に加えて追加閾値８５６を設定する。
【００５３】
追加閾値８５６は、基礎閾値８５４とは異なる音響信号強度であれば任意に設定され得、基礎閾値８５４より高い値であっても低い値であってもよい。基礎閾値８５４によって抽出される第１の音響情報を基本として、追加閾値８５６によって抽出される音響信号強度がよい高い音響信号を第２の音響情報として抽出することが、より確度の高い関節状態の指標を生成するために効果的であるため、追加閾値８５６は基礎閾値８５４よりも高い値に設定されることが好ましい。
【００５４】
追加閾値８５６の設定値は、任意であり得る。例えば、予め定められた音響信号強度に設定されてもよいし、被験者ごとに取得された音響信号から算出した値に設定されてもよい。
【００５５】
追加閾値８５６の算出の仕方は任意であり得る。１つの実施形態において、基礎閾値と同様に（式１）によって算出することが可能である。（式１）の標準偏差値（ＳＤ）の係数αの値を基礎閾値８５４を算出するのに使用した値と異ならせることによって、追加閾値８５６を算出することが可能である。例えば、基礎閾値８５４よりも高い信号強度に設定された場合には、追加閾値８５６は、同様の式における第１の係数をより高い値の第２の係数に置き換えて計算される値であり得る。このようにすることで、無信号期間８２０に加えて信号発信期間８１０および８１０’における比較的音響信号強度の高い音響信号のうちの一部をさらに排除することとなる。基礎閾値８５４から第１の音響情報が、追加閾値８５６から第２の音響情報が算出され得る。追加閾値８５６を超える強度を有する音響信号は、基礎閾値から導かれた第１の音響信号とは異なる情報を提示し得るため、第１および第２の音響情報の組み合わせることによって、より精度の高い関節状態の検出を可能とする。このような追加閾値８５６を用いる実施形態は、例えば、基礎閾値８５４を超える音響信号強度を有する信号数は少ないものの、その信号の強度が極端に大きいという特徴のある被験者の関節状態の異常を適切に検出することが可能となる。例えば、関節が極度に損傷の激しい関節面部分を有する等の関節に異常を有する場合、非常に高い音響信号強度の音が生じるため、追加閾値８５６を超える音響信号の有無およびその数等を示す第２の音響情報によって、極度に損傷の激しい関節面部分の存在の有無を検出することが可能となる。
【００５６】
ステップ７１０において、第１の音響情報および第２の音響情報の組み合わせを指標として関節状態を検出する。本実施形態においても、図５において説明された判別閾値を用いた関節状態の検出が行われ得る。これに加えて、本実施形態では、例えば、第１の音響情報によってＧ２と検出された場合であっても、第２の情報により追加閾値８５６を超える音響信号強度を有する信号が存在する場合には、進行期を１段階上げてＧ３であると検出すること等、より多面的な関節状態の推定が可能となる。また、第１の音響情報の信号数および第２の音響情報の信号数に対してそれぞれ重み付け（例えば、第１の音響情報の信号数を約１倍、第２の音響情報の信号数を約５倍に重み付け）を行うことで、より精度の高い関節状態を検出するようにしてもよい。なお、どのような条件で重み付けを行うかは、任意であり、適宜調整し得る。なお、第２の音響情報が異常に高い音響信号強度を検出する場合、この値が誤差（ノイズ）である可能性を考慮して再測定を行うことを指示してもよい。再測定によっても、依然として第２の音響情報が異常に高い音響信号強度を検出する場合は、第２の音響情報として扱うこととする。
【００５７】
次に、第３の実施形態について説明する。図９は、本発明に係る、関節から得られる第１、第２、第３および第４の音響情報を関節状態の指標とする方法のフローチャートである。第３の実施形態は、第１、２の実施形態と比較して、第３および第４の音響情報を算出する点が異なる。ステップ９０２〜ステップ９０６は、第１実施形態におけるステップ１０２〜ステップ１０６と同様であるため、説明を省略し、第１および第２の実施形態とは異なるステップである、ステップ９０８とステップ９１０について説明する。
【００５８】
ステップ９０８において、タイムトレンドデータから基礎閾値および３つの追加閾値を設定して、第１〜第４の音響情報を算出する。図１０は、基礎閾値１０５４、第１の追加閾値１０５６、第２の追加閾値１０５７および第３の追加閾値１０５８を設定する方法を示すデータ処理グラフ１０００である。グラフ１０００は、図４で示したグラフ４００における基礎閾値４５４と同様である基礎閾値１０５４に加え、第１の追加閾値１０５６、第２の追加閾値１０５７、第３の追加閾値１０５８を含む。基礎閾値１０５４、ならびに第１〜第３の追加閾値１０５６、１０５７および１０５８は、相互に異なる音響信号強度に設定される。これらの各追加閾値は、第１の実施形態に関して説明されたものと同様の方法で決定される。グラフ１０００では、第３の追加閾値１０５８、第２の追加閾値１０５７、第１の追加閾値１０５６、基礎閾値１０５４の順で高い信号強度に設定され、例えば、それぞれの閾値を超える強度を有する信号数が音響情報としてそれぞれ算出される。例えば、第１の追加閾値１０５６は、無信号強度の平均値１０５２に音響信号強度の標準偏差と第２の係数との積を加算した値であり、第２の追加閾値１０５７は、無信号強度の平均値１０５２に音響信号強度の標準偏差と第３の係数との積を加算した値であり、第３の追加閾値１０５８は、無信号強度の平均値１０５２に音響信号強度の標準偏差と第４の係数との積を加算した値であり得る。複数の追加閾値を用いることにより、基礎閾値１０５４以上第１の追加閾値１０５６未満である第１の信号強度帯１０７０、第１の追加閾値１０５６以上第２の追加閾値１０５７未満である第２の信号強度帯１０７２、第２の追加閾値１０５７以上第３の追加閾値１０５８未満である第３の信号強度帯１０７４、第３の追加閾値１０５８以上である第４の信号強度帯１０７６に、各信号が分類される。例えば、各信号強度帯の信号数を算出することで、信号数および信号強度の両方を加味した第１〜第４の音響情報が算出され得る。
【００５９】
ステップ９１０において、第１〜第４の音響情報の組み合わせを指標として関節状態を検出する。１つの実施形態において、測定結果が第１の信号強度帯１０７０の範囲内である場合には、関節状態がＧ１として検出し、第２の信号強度帯１０７２の範囲内である場合には関節状態がＧ２として検出し、第３の信号強度帯１０７４の範囲内である場合には関節状態がＧ３として検出し、第４の信号強度帯１０７６の範囲内である場合には関節状態がＧ４として検出する。このようにすることで、第１〜第４の音響情報から関節状態（例えば、変形性膝関節症の進行期）を検出することが可能となる。
【００６０】
また、第１〜第４の音響情報の信号数に対してそれぞれ重み付け（例えば、第１の音響情報の信号数を約１倍、第２の音響情報の信号数を約２倍、第３の音響情報の信号数を約３倍、第４の音響情報の信号数を約５倍に重み付け）を行うことで、より精度の高い関節状態を検出するようにしてもよい。そして、重み付けした各信号強度帯の信号数を合算した値を指標として、例えば判別閾値による症状分類が実施され得る。
【００６１】
本願はさらに、上記第１、第２または第３の実施形態の方法に従って関節状態を検出するシステムを提供する。図１１に、関節状態検出システムの一例を示す。本システムは、関節から音響情報を取得する生体用音響センサ１１１０と、生体用音響センサにより得られた音響情報の結果から関節状態を検出する検出装置１１２０とを含む。検出装置１１２０は、生体用音響センサ１１１０と有線または無線で接続される。検出装置１１２０は、本発明に係る方法を実行可能な任意のコンピュータであり得る。検出装置１１２０は、データ変換部１１２２と、閾値設定部１１２４と、音響情報算出部１１２６と、指標算出部１１２８とを含む。各々の構成要素の形態は任意であり得る。例えば、コンピュータで実施されるソフトウェアであってもよいし、各々が別個のハードウェアであってもよい。
【００６２】
データ変換部１１２２は、生体用音響センサ１１１０で取得した音響信号を、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示すタイムトレンドデータに変換する。データ変換は、上記で説明された方法で行われる。データ変換部１１２２は、変換したタイムトレンドデータを、閾値設定部１１２４へ送信する。
【００６３】
閾値設定部１１２４は、データ変換部１１２４から受信したタイムトレンドデータから、音響信号強度についての基礎閾値を設定する。閾値は、第１、第２または第３の実施形態における方法で設定される。閾値設定部１１２４は、タイムトレンドデータおよび設定した閾値を音響情報算出部１１２６へ送信する。
【００６４】
音響情報算出部１１２６は、閾値に基づいて音響情報を算出する。音響情報を算出する方法は、第１、第２または第３の実施形態における方法で設定される。音響情報算出部１１２６は、算出した音響情報を指標算出部１１２８へ送信する。
【００６５】
指標算出部１１２８は、算出された音響情報に基づいて関節状態の指標を算出する。指標を算出する方法は、第１、第２または第３の実施形態における方法によって算出される。算出された指標は、被験者の関節状態を示すものとして、任意の表示デバイスに表示されるか、任意のスピーカデバイスによって音声で伝達されるか、または任意のデータベース等に記憶され得る。
【００６６】
本実施形態は、膝関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法およびシステムついて説明されたが、本方法は、膝関節に限らず、肘関節、指関節、肩関節、手首関節、足首関節、股関節、顎関節等、他の関節にも適用され得る。例えば、図１２に、肘関節の構造１２００を示す。肘関節は、上腕骨１２０２、尺骨１２０４および橈骨１２０６の間に画定される。肘関節は、腕尺関節１２１２、腕橈関節１２１４および橈尺関節１２１６の３つの関節面を有し、それぞれの関節面には軟骨が付着している。そのため、これらの軟骨同士の摺動に伴う音響信号を取得して音響情報を生成し、関節状態の指標とすることが可能である。例えば、腕尺関節１２１２、腕橈関節１２１４および／または橈尺関節１２１６の近傍の皮膚上に音響センサを装着することで、音響信号を取得し得る。取得した音響信号から、上述されたものと同様の方法で音響情報が抽出され得る。
【実施例】
【００６７】
（実施例１）
本発明の方法に基づいて、複数の被験者の関節状態の検出試験を行った。【００６８】
被験者は、椅子を用いて座位と立位との反復運動を複数回行い、この運動中に膝関節が発する関節音を、生体用音響センサによって取得した。被験者には１つの生体用音響センサを膝蓋骨に取り付け、角度センサも加重計も他のセンサも使用しなかった。【００６９】
生体用音響センサによってアナログ電気信号として取得された音響信号を、デジタル変換のサンプリング周波数は１００Ｈｚに設定し、得られたデジタル信号を、短時間フーリエ変換を用いて、タイムトレンドデータに変換した。【００７０】
次に、タイムトレンドデータにおける無信号期間を特定した。無信号期間の始期および終期は、０．０１秒間における音響信号強度の平均変化率の絶対値が、０．２秒間連続して所定値以下であることを条件に特定した。次いで、無信号をタイムトレンドデータから排除するための基礎閾値を特定した。基礎閾値は、無信号期間における無信号の強度の平均値に、無信号の強度の標準偏差の３倍（第１の係数）を加算した値に設定した。そして、基礎閾値を超える強度の音響信号数を、音響情報として算出した。【００７１】
音響信号数によって変形性膝関節症の進行期を推定することができた。【００７２】
（実施例２）
本発明の基礎閾値および追加閾値を設定して関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法に基づいて、複数の被験者の関節状態の検出試験を行った。【００７３】
音響信号を、実施例１と同様の方法で被験者から取得し、デジタル信号のタイムトレンドデータに変換した。【００７４】
実施例１と同様の方法で無信号期間を特定し、基礎閾値を設定した。本実施例では、基礎閾値に加えてさらに追加閾値を設定した。追加閾値は、基礎閾値と同様の方法において、無信号期間の無信号の標準偏差に６倍または９倍の値（第２の係数）を乗ずることにより設定した。そして、基礎閾値を超える強度の音響信号数と、追加閾値を超える強度の音響信号数とを、音響情報として算出した。【００７５】
２つの音響情報を組み合わせることによって膝関節症の進行期を推定した。実施例１における推定に加えて、本実施例の推定方法では、特に重篤な症状を有している可能性がある被験者、また膝関節症の初期症状を有している被験者を特定することができる。【００７６】
上述のとおり、関節から得られる音響情報を関節状態の指標とする方法を用いることで、角度センサ、加重計等複雑な装置を用いなくても、生体用音響センサから取得される音響情報のみによって、良好に被験者の関節状態を検出することが可能となった。【００７７】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引用した文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載されているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明は、生体用音響センサのみを用いて家庭等で容易に実施可能な、関節の音響信号から適切に関節状態を検出する方法およびシステムを供することができるものとして有用である。
【要約】
関節の音響から適切に関節状態を検出する新規方法およびシステムを提供することを課題とする。本方法は、生体用音響センサを用いて、関節が第１の状態から第２の状態へ変化する第１の運動期、関節の休止期、および関節が第２の状態から第１の状態へ変化する第２の運動期を少なくとも含む期間の間、関節が発する音響信号を取得するステップと、取得した音響信号を、音響信号強度と時間との関係を少なくとも示すタイムトレンドデータに変換するステップと、タイムトレンドデータから、音響信号強度についての基礎閾値を設定して、基礎閾値に基づいて第１の音響情報を算出するステップとを含み、第１の音響情報が関節状態の指標となることを特徴とする。【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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【図１１】
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【図１２】
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