(57)【要約】【課題】咳と咳払いを区別することにより咳症状をその原因とする現象まで踏み込んで診断するために必要な情報を提供する。【解決手段】咳の発生を検出する咳検出部と、咳払いを検出する咳払い検出部とを有する信号処理部を備えた生体信号解析装置とする。【選択図】図３
2009060937.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体信号を検出する生体センサと、
前記生体センサが検出した生体信号に対して信号処理を行う信号処理部と、を備えた生体信号解析装置であって、
前記信号処理部は、咳の発生を検出する咳検出部と、咳払いを検出する咳払い検出部とを有することを特徴とする生体信号解析装置。
【請求項２】
前記信号処理部は、生体信号の時間に対する強度分布又は生体信号の周波数分布の少なくとも一方を解析することにより咳と咳払いとを検出することを特徴とする請求項１に記載の生体信号解析装置。
【請求項３】
表示部を有し、
前記信号処理部は該表示部に、前記咳検出部が検出した咳の発生頻度の変化と、前記咳払い検出部が検出した咳払いの発生頻度の変化とを一覧表示させることを特徴とする請求項１又は２に記載の生体信号解析装置。
【請求項４】
前記信号処理部は前記表示部に、前記咳検出部が検出した咳の発生頻度の変化と、前記咳払い検出部が検出した咳払いの発生頻度の変化を時系列的に一覧表示させることを特徴とする請求項３に記載の生体信号解析装置。
【請求項５】
入力部を有し、
前記入力部から入力した咳及び咳払いに影響を及ぼす行為を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の生体信号解析装置。
【請求項６】
生体信号を検出する生体センサと、
前記生体センサが検出した生体信号に対して信号処理を行う信号処理部と、を備えた生体信号解析装置のプログラムであって、
咳の発生を検出する咳検出ステップと、
咳払いを検出する咳払い検出ステップと、
を有することを特徴とする信号処理部に実行させる生体信号解析装置のプログラム。
【請求項７】
前記咳検出ステップ及び前記咳払い検出ステップは、
生体信号の時間に対する強度分布又は生体信号の周波数分布の少なくとも一方を解析することにより咳と咳払いとを検出することを特徴とする請求項６に記載の生体信号解析装置のプログラム。
【請求項８】
前記生体信号解析装置は表示部を有し、
咳検出ステップで検出した咳の発生頻度の変化と、前記咳払い検出ステップで検出した咳払いの発生頻度の変化とをに前記表示部に表示させる表示ステップを有することを特徴とする請求項６又は７に記載の生体信号解析装置のプログラム。
【請求項９】
前記生体信号解析装置は表示部を有し、
咳検出ステップで検出した咳の発生頻度と、前記咳払い検出ステップで検出した咳払いの発生頻度とを時系列的に前記表示部に一覧表示させる表示ステップを有することを特徴とする請求項８に記載の生体信号解析装置のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体から発生する咳及び咳払いを検出する生体信号解析装置及び生体信号解析装置のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
咳は、呼吸器系の疾患（特に、喘息、慢性閉塞性肺疾患、気管支炎等）に多く見受けられる症状である。咳の診断は問診に頼っているのが現状であるが、患者は診察時に必ずしも咳をしているとはかぎらず、この場合には医師は患者からの主観に頼った自覚症状を聞くしかない。また、患者も日中の覚醒時には症状を記憶していても、睡眠中の咳については、咳が激しい、眠れない等の表現に留まってしまう。そのため、客観的な評価が行えず有効な治療を行えないという問題があった。
【０００３】
そこで、特許文献１には、咳の評価を客観的に行うために、被検体の喉部に取り付けた加速度センサから得られる信号を予め登録された咳パターンと照合することにより、咳か否かを判断し、咳に基づく信号を認識する咳検出装置が記載されている。
【特許文献１】特開平９−９８９６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
咳は本来、気道内異物を排除するために肺や気道から空気を強制的に排出させる防御機能である。異物としては外部から吸い込んだ物と、内部から生じた痰その他の分泌物の場合がある。
【０００５】
痰が発生することによる咳症状は特に湿性の咳（湿性咳嗽ともいう）と称され、その痰を除去するために生理反射的に「咳」が生じる場合と、患者が意識的に痰を除去するために「咳払い」を生じさせる場合とがある。
【０００６】
咳は重要な防御機能であるが、過剰に発生した場合には咳そのものにより気道の炎症を促進したり、睡眠不足、体力の消耗、集中力の低下、等患者の生活に悪影響を及ぼしたりする。またウイルス等の感染症を原因とする咳の場合には、咳により感染源を周囲にまき散らすという問題もある。
【０００７】
そのため治療法としては原因療法として抗ウイルス薬を投与したり、対症療法として
鎮咳薬、去痰薬、気管支拡張薬等により咳の発生を抑えたり、痰をきれやすくしたり、気管支や気道を拡張させて痰を対外に排出しやすくしたりすることが行われる。これらの治療は複合的に行われることが多い。
【０００８】
咳症状を有する患者が治療を受けた際にその治療が奏功したか否かは、そのほとんどは、患者本人の主観にゆだねられている。また乳児や幼児の場合には患者本人ではなく保護者の観察に頼ることとなる。
【０００９】
しかしながら、このような場合には、咳をどのようなタイミングで、どのような頻度で行ったかは、その都度克明に記録でもしない限りは定量的に評価することはできず、実際には、その多くは主観により感覚的に評価されてしまうことになる。
【００１０】
特に、湿性の咳においては治療による症状改善が、痰の減少によるものか、痰は発生するが排出が容易になっているのか等を、切り分けて治療の効果を評価することは、治療を継続するか否かの判断においては重要である。しかし主観により感覚的に評価している現状では実際には困難である。特に高齢者や乳児、幼児においては望むべくもない。
【００１１】
しかし、複合的に行われた治療のうち、どの治療が奏功したか否かを判断することは、その後の治療方針を決める上で非常に重要な知見である。特許文献１に記載の咳検出装置では、咳の発生を検知することができるが、咳と咳払いとを区別しているものではない。
【００１２】
本願発明は上記問題に鑑み、咳と咳払いを区別することにより咳症状をその原因とする現象まで踏み込んで診断するために必要な情報を得ることが可能な生体信号解析装置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】
【００１３】
上記の目的は、下記に記載する発明により達成される。
【００１４】
（１）生体信号を検出する生体センサと、
前記生体センサが検出した生体信号に対して信号処理を行う信号処理部と、を備えた生体信号解析装置であって、
前記信号処理部は、咳の発生を検出する咳検出部と、咳払いを検出する咳払い検出部とを有することを特徴とする生体信号解析装置。
【００１５】
（２）前記信号処理部は、生体信号の時間に対する強度分布又は生体信号の周波数分布の少なくとも一方を解析することにより咳と咳払いとを検出することを特徴とする（１）に記載の生体信号解析装置。
【００１６】
（３）表示部を有し、
前記信号処理部は該表示部に、前記咳検出部が検出した咳の発生頻度の変化と、前記咳払い検出部が検出した咳払いの発生頻度の変化とを一覧表示させることを特徴とする（１）又は（２）に記載の生体信号解析装置。
【００１７】
（４）前記信号処理部は前記表示部に、前記咳検出部が検出した咳の発生頻度の変化と、前記咳払い検出部が検出した咳払いの発生頻度の変化を時系列的に一覧表示させることを特徴とする（３）に記載の生体信号解析装置。
【００１８】
（５）入力部を有し、
前記入力部から入力した咳及び咳払いに影響を及ぼす行為を前記表示部に表示させることを特徴とする（１）乃至（４）のいずれか１項に記載の生体信号解析装置。
【００１９】
（６）生体信号を検出する生体センサと、
前記生体センサが検出した生体信号に対して信号処理を行う信号処理部と、を備えた生体信号解析装置のプログラムであって、
咳の発生を検出する咳検出ステップと、
咳払いを検出する咳払い検出ステップと、
を有することを特徴とする信号処理部に実行させる生体信号解析装置のプログラム。
【００２０】
（７）前記咳検出ステップ及び前記咳払い検出ステップは、
生体信号の時間に対する強度分布又は生体信号の周波数分布の少なくとも一方を解析することにより咳と咳払いとを検出することを特徴とする（６）に記載の生体信号解析装置のプログラム。
【００２１】
（８）前記生体信号解析装置は表示部を有し、
咳検出ステップで検出した咳の発生頻度の変化と、前記咳払い検出ステップで検出した咳払いの発生頻度の変化とをに前記表示部に表示させる表示ステップを有することを特徴とする（６）又は（７）に記載の生体信号解析装置のプログラム。
【００２２】
（９）前記生体信号解析装置は表示部を有し、
咳検出ステップで検出した咳の発生頻度と、前記咳払い検出ステップで検出した咳払いの発生頻度とを時系列的に前記表示部に一覧表示させる表示ステップを有することを特徴とする（８）に記載の生体信号解析装置のプログラム。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、咳と咳払いを区別することにより咳症状をその原因とする現象まで踏み込んで診断するために必要な情報を得ることが可能な生体信号解析装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明を実施の形態に基づいて説明するが、本発明は該実施の形態に限られない。
【００２５】
図１は、生体信号解析装置の使用例を示す模式図である。同図に示す例では二つの生体信号解析装置１の生体センサ１０を被検体の生体面Ｈに取り付けた状態を示している。生体信号解析装置１により、被検体が発する咳、咳払い、嚥下音、発生音、その他の音声情報を取得するものである。取得した音声情報は後述の信号処理部２０に送信する。
【００２６】
図２は、実施形態に係る生体信号解析装置の概略構成を示すブロック図である。生体信号解析装置１は、生体センサ１０と信号処理部２０から構成され、生体センサ１０は、通信媒体Ｌを介して信号処理部２０に接続されている。この通信媒体Ｌは、有線であっても無線であってもよい。無線により接続すれば、不要なノイズを与えてしまう機会を減らすことができるとともに、被検体の行動の制約を少なくすることができる。
【００２７】
［生体センサ１０］
生体センサ１０は、いわゆるコンデンサマイクロホン方式の集音ユニットである。入力された音声を音声信号に変換するマイクロホン１１、マイクロホン１１により変換された音声信号を増幅する増幅器１２、増幅器１２により増幅された音声信号を平滑化する平滑回路１３、平滑回路１３により平滑化された音声信号を音圧データに変換するＡ／Ｄ変換器１４、及びＡ／Ｄ変換器１４により変換された音圧データを信号処理部２０に送信するＩ／Ｆ１５、時刻検出部（不図示）から構成されている。から構成されている。
【００２８】
本実施形態のようにマイクロホン１１を用いて音声を取得する場合には、人体や衣服とマイクロホンが接触するとノイズが発生するので、接触しないように設けることが好ましい。但し、人体から遠ざけすぎると外部のノイズ音の影響が大きくなるので、できるだけ近接して設けることが好ましい。
【００２９】
またマイクロホンとしては、コンデンサマイクロホン方式ではなくピエゾマイクを使用する事も可能である。また、ピエゾ素子や加速度計を用い、咽頭部等に接触させて設け振動により音を検出するようにしてもよい。
【００３０】
［信号処理部］
信号処理部２０は、専用の情報処理装置で構成されていてもよいし、汎用のパーソナルコンピュータで構成されていてもよい。更にパーソナルコンピュータであれば、持ち運びが容易にできる携帯情報端末（ＰＤＡ）であることが好ましい。当該信号処理部２０が咳検出部及び咳払い検出部として機能する。
【００３１】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２２は生体信号解析装置１全体の動作を制御するものであり、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２３やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２４等に接続されている。ＣＰＵ２２は、ＲＯＭ２３に格納されている各種プログラムを読み出してＲＡＭ２４に展開し、各部の動作を制御する。また、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４に展開したプログラムに従って各種処理を実行し、その処理結果をＲＡＭ２４に格納するとともに、表示部２７に表示させる。そして、ＲＡＭ２４に格納した処理結果を所定の保存先に保存させる。
【００３２】
記憶部として機能するＲＯＭ２３は、プログラムやデータ等を予め記憶しており、この記録媒体は磁気的、光学的記録媒体、若しくは半導体メモリで構成されている。
【００３３】
記憶装置２５は、ＣＰＵ２２での処理結果等をＵＳＢメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ等に保存するものである。
【００３４】
入力部２６は、信号処理部２０に表示部における表示設定等のデータを入力する機能を有する。表示部２７としては、例えば液晶ディスプレイを用いることができる。設定に関してはマウスあるいはキーボートの入力部２６を用いることにより後述の表示設定条件を変更可能としている。なお液晶ディスプレイにタッチスクリーンを重ねて配置させたタッチパネルを用い、これを入力部２６及び表示部２７として用いてもよい。
【００３５】
信号処理部２０は、生体センサ１０からの音圧データをＩ／Ｆ２１で受信し、ＣＰＵ２２がＩ／Ｆ２１で受信された音圧データをプログラムに従って処理する。
【００３６】
図３は、実施形態に係る生体信号解析装置の処理を説明するフローチャートである。当該フローチャートは、信号処理部２０のＣＰＵ２２とＲＯＭ２３に記憶されているプログラムの協働によるソフトウエア処理により実行される処理である。
【００３７】
まず、生体センサ１０により被検体から生体信号としての音圧データを取得する（ステップＳ１１）。
【００３８】
次に信号処理部２０では、ステップＳ１１で取得した音圧データに対して波形解析を行う（ステップＳ１２）。波形解析の方法としては、（１）音圧データからノイズを除去するフィルタ処理、（２）ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理による周波数解析、（３）所定の周期の周期波形除去する周期波形除去処理、（４）不定期な波形を抽出する波形切り出し処理、等がある。
【００３９】
ここで、音圧データの例について説明する。図４（ａ）は咳の波形の一例であり、図４（ｂ）は咳払いの波形の一例である。図４（ａ）、（ｂ）の横軸は時間を表し、縦軸は音圧データを示す。
【００４０】
「咳」とは患者が意識せずに反射による行われるものであり、その動作は肺に息を溜め喉の声帯を閉じてから胸腔内圧力を上昇させたところで、声帯を瞬時に開放して一気に息を吐き出す。この際に場合によってはもう一度声帯を閉めるという動作を続ける。一方「咳払い」とは患者が意識して行う動作であり、その動作は肺に息を溜め声帯を一旦閉めるかあるいは完全には閉めない状態から、声帯を狭めた状態で肺から息を制御しながらは吐き出すものである。
【００４１】
このような違いから、図４（ａ）に示すように咳の波形は、図４（ｂ）に示す咳払いの波形に比べてその外形が、立ち上がりが急峻で時間に対する音圧強度分布が先頭部に偏っていることがわかる。また「咳」の周波数分布は「咳払い」のそれよりも低周波から高周波領域まで広い帯域に分布しており、音声フォルマントがあまり含まれず、特定の周波数に偏りが少なくあらゆる周波数の音が満遍なく含まれるホワイトノイズ的な分布となっている。
【００４２】
図３のステップＳ１３（咳検出部：咳検出工程）、ステップＳ１４（咳払い検出部：咳払い検出工程）では、前述のような特徴量をとらえるため、音圧データ（生体信号）の時間に対する強度分布又は生体信号の周波数分布を解析することにより「咳」と「咳払い」とをそれぞれ検出する。
【００４３】
ステップＳ１５では、ステップＳ１３、ステップＳ１４で検出した「咳」および「咳払い」を発生時刻等の時間情報とともに記憶装置２５に記憶させる。次のステップＳ１６では、記憶装置２５に記憶した咳と咳払いの検出結果を表示部に表示させる処理を行う。
【００４４】
表示させる処理およびその表示例について図５〜図７に基づいて説明する。図５は、ステップＳ１６の表示処理のサブルーチンを示す図である。図６、図７は表示部２７における表示例である。
【００４５】
ステップＳ１６１では、表示条件の選択を行う。表示条件とは（１）頻度の算出処理を行う際の単位時間、例えば５分毎、（２）横軸の表示スケール、等である。表示条件の選択は、入力部２６のキーボード、マウス等により入力する。
【００４６】
ステップＳ１６２では、比較対象の選択を行う。比較対象の選択とは、咳の発生頻度の変化と、咳払い検出部が検出した咳払いの発生頻度の変化を算出するために、その基準と比較対象となる区間（時刻）を選択するものである。例えば基準を「現在の時刻」、比較対象を「一日前（２４時間前）」とすることができる。
【００４７】
ステップＳ１６３では、ステップＳ１６２で選択した、基準における咳及び咳払いの発生頻度と、比較対象における咳及び咳払いの発生頻度との差分処理を行う。
【００４８】
ステップＳ１６４では、ステップＳ１６３の差分処理の結果に基づいて表示処理を行う。
【００４９】
図６、図７は、ステップＳ１６４の表示処理を行った表示例である。図６は、表示部２７に、信号処理部２０（咳検出部及び咳払い検出部）が検出した基準時（基準欄ａ２）及び比較対象時（比較欄ａ１）の咳と咳払いの発生頻度と、比較対象に対する基準時での「発生頻度の変化」（差分欄ａ３）とを一覧表示させている。
【００５０】
同図に示す例では、比較対象の一日前の時点での発生頻度に比べて基準の現在における発生頻度の変化は、「咳」は差分欄ａ３でマイナス傾向の表示を示しているので一日前に比べて現在の発生頻度は減少していることがわかる。一方、「咳払い」は増加傾向となっている。
【００５１】
このような表示結果をもとに、医師はどの治療が奏功したか否かを判断することが可能となる。例えば図６に示す、経時変化により痰は切れにくい状態（一日前）から切れやすい状態（現在）に変化していることがわかる。また咳と咳払いの合計は、それほど変化していないことから、痰の発生そのものは変化が少ないと判断することができる。
【００５２】
このとき、生体信号を記録する装置に、咳及び咳払いに影響を及ぼす行為を行った際、被験者がその行為を時刻とともに入力部２６から入力して記録しておき、咳及び咳払いと共に一覧表示させることは有用である。影響を及ぼす行為とは、投薬、睡眠、飲食等である。例えば、ある時点で治療薬を服薬し、痰が切れやすくなったとすると、その治療薬は効を奏したと判断できる。このような症状を及ぼす行為を予め、メニュー設定しておき、時刻だけでなく、行為も記録して表示することはさらに好ましい。
【００５３】
図７は、他の例として、二日前（欄ａ４）、一日前（欄ａ５）、４時間前（欄ａ６）と複数の比較対象に対する基準時（現在）の咳及び咳払いの「発生頻度の変化」を一覧表示させたものである。これにより変化の経時変化を容易に確認することができるので、咳と咳払いを区別することにより咳症状をその原因とする現象まで踏み込んで診断するために必要な情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】生体信号解析装置の使用例を示す模式図である。
【図２】実施形態に係る生体信号解析装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態に係る生体信号解析装置の処理を説明するフローチャートである。
【図４】図４（ａ）は咳の波形の一例である。図４（ｂ）は咳払いの波形の一例である。
【図５】ステップＳ１６の表示処理のサブルーチンを示す図である。
【図６】表示部２７に咳と咳払いの発生頻度の変化を一覧表示させた図である。
【図７】表示部２７に咳と咳払いの発生頻度の変化を時系列的に一覧表示させた図である。
【符号の説明】
【００５５】
１  生体信号解析装置
１０  生体センサ
２０  信号処理部
２２  ＣＰＵ
２３  ＲＯＭ
２４  ＲＡＭ
２５  記憶装置
２７  表示部
【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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