(57)【要約】  方法は、ある時間の間に取得した二軸加速度測定信号を用いて、その時間のセグメントを咳又は非咳アーチファクト（例えば、休止状態、嚥下、舌運動、又は発話）として分類することができる。本方法は、二軸加速度測定信号のセグメントを、時間の各セグメントに対するメタ特徴（好ましくは、各セグメントに対する１つ以上の時間特徴、周波数特徴、時間周波数特徴、又は情報理論的特徴）として表現することを含むことができる。顕著なメタ特徴を用いて、セグメントを咳又は非咳アーチファクトとして分類することができる。好ましくは、センサに動作可能に接続された処理モジュールが、二軸加速度測定信号の処理を実行して、またセグメントを自動的に分類する。本方法及び／又はデバイスを用いて嚥下障害患者を診断又は処置することが、例えば嚥下から咳を区別することによって可能である。【選択図】  図２
2020511206.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
咳を特定する方法であって、
処理モジュール上で、被検者の喉の前後（Ａ−Ｐ）軸及び上下軸（Ｓ−Ｉ）上で外部に位置するセンサによって取得した二軸加速度測定信号を受け取ることと、
前記二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現することであって、前記処理モジュールは前記セグメントの表現を実行する、表現することと、
前記セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と休止状態である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類することであって、前記処理モジュールは前記顕著なメタ特徴に基づいて前記分類を実行する、分類することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記Ａ−Ｐ軸及び前記Ｓ−Ｉ軸のそれぞれに対して、前記顕著なメタ特徴のうちの少なくとも１つを、前記加速度測定信号の時間ドメイン特性、前記加速度測定信号の情報理論的ドメイン特性、前記加速度測定信号の周波数ドメイン特性、及び前記加速度測定信号の時間周波数ドメイン特性からなる群から選択する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記顕著なメタ特徴のうちの少なくとも１つが、平均値Ｓ−Ｉ、Ｌｅｍｐｅｌ−Ｚｉｖ複雑性Ｓ−Ｉ、最大エネルギーＡ−Ｐ、分散Ａ−Ｐ、及び歪度Ａ−Ｐからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記セグメントを前記分類することは、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）又はサポートベクターマシン（ＳＶＭ）のうちの少なくとも１つを前記顕著なメタ特徴に適用すること含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の分類は、嚥下、舌運動、及び発話からなる群から選択される少なくとも１つの非咳アーチファクトである付加的分類含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記センサは単一の二軸加速度計であり、前記方法をマイクロフォン、ビデオレコーダ、又は別の加速度計を用いることなく行う、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記二軸加速度測定信号の前記セグメントを前記メタ特徴として表現する前の前記二軸加速度測定信号の前処理であって、ノイズ除去、頭部運動抑制、ウェーブレットパケット分解による高周波ノイズフィルタリングからなる群から選択される少なくとも１つのステップを含む前処理を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の分類には、自発的咳である少なくとも１つの分類と非自発的咳である少なくとも１つの分類とを含み、前記方法は、自発的咳と非自発的咳とを区別することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
咳を特定するための装置であって、
患者の喉上に位置し、前後軸及び上下軸に対する振動データを取得するように構成されたセンサと、
前記センサに動作可能に接続された処理モジュールであって、前記二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、前記処理モジュールは前記顕著なメタ特徴を用いて、前記セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と休止状態である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、処理モジュールと、
を含む装置。
【請求項１０】
ディスプレイ、スピーカ、及びそれらの組み合わせから選択される出力コンポーネントを含み、前記処理モジュールは、前記出力コンポーネントを用いて前記セグメントの前記分類を視覚的及び／又は可聴的に示すように構成されている、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記処理モジュールは、有線接続又は無線接続のうちの少なくとも一方によって前記センサに動作可能に接続されている、請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
患者における咳の存在又は不在を診断する方法であって、
前記患者の喉の外部にセンサを位置させることであって、前記センサは、前後軸及び上下軸からなる群から選択される少なくとも１つの軸に対して振動データを取得し、前記センサは処理モジュールに動作可能に接続され、前記処理モジュールは、二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、前記処理モジュールは前記顕著なメタ特徴を用いて、前記セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と休止状態である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、位置させることと、
前記セグメントの前記分類に基づいて前記患者を処置することと、
を含む方法。
【請求項１３】
少なくとも部分的に前記セグメントの前記分類に基づいて咳頻度を決定することを含み、前記患者を処置することは、少なくとも部分的に、前記咳頻度を閾値と比較することに基づく、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記患者が、ぜんそく、鼻炎、胃食道逆流症、気管支炎、嚥下障害からなる群から選択される少なくとも１つの医学的状態に対して評価される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
患者における嚥下障害を診断又は処置する方法であって、
前記患者の喉の外部にセンサを位置させることであって、前記センサは、前後軸及び上下軸からなる群から選択される少なくとも１つの軸に対して振動データを取得し、前記センサは処理モジュールに動作可能に接続され、前記処理モジュールは、前記二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、前記顕著なメタ特徴を用いて、前記セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と嚥下である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、位置させること、
を含む方法。
【請求項１６】
前記患者は嚥下障害を有し、前記方法は更に、少なくとも部分的に前記セグメントの前記分類に基づいて前記患者の処置を調整することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記処置を調整することは、前記患者に与える給食を調整することを含み、前記給食を調整することは、前記給食の密度又は粘度を変えること、前記給食内の食品のタイプを変えること、前記患者に与える前記給食の割当てのサイズを変えること、前記患者に前記給食の割当てを与える頻度を変えること、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
嚥下障害を診断又は処置するための装置であって、
患者の喉上に位置し、前後軸及び上下軸に対する振動データを取得するように構成されたセンサと、
前記センサに動作可能に接続された処理モジュールであって、前記二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、前記処理モジュールは前記顕著なメタ特徴を用いて、前記セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と嚥下である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、処理モジュールと、
を含む装置。
【請求項１９】
嚥下を分類する方法であって、
処理モジュール上で、被検者の喉の前後（Ａ−Ｐ）軸及び上下軸（Ｓ−Ｉ）上で外部に位置するセンサによって取得した二軸加速度測定信号を受け取ることと、
前記二軸加速度測定信号に対して少なくとも１つの増大ステップを行うことであって、前記少なくとも１つの増大ステップは、
（ｉ）前記二軸加速度測定信号内の食塊レベル特徴を特定するための前記二軸加速度測定信号上での食塊長さ推定、及び
（ｉｉ）不確かな食塊を特定して前記二軸加速度測定信号から除去するためのインスタンス選択
からなる群から選択され、前記処理モジュールは前記少なくとも１つの増大ステップを実行する、行うことと、
前記二軸加速度測定信号のセグメントを第１の分類と第２の分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類することであって、前記処理モジュールは、少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの増大ステップが施された前記二軸加速度測定信号に基づいて、前記分類を実行する、分類することと、
を含む方法。
【請求項２０】
前記セグメントの各々はそれぞれ嚥下イベントを表現し、前記第１の分類は安全な壁作りイベントを示し、前記第２の分類は安全でない嚥下イベントを示す、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記嚥下安全性障害は、真声帯ひだにおける又は前記真声帯ひだの下方における気道侵襲である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記食塊長さ推定は、ノイズフロア食塊長さ推定を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記インスタンス選択は分類確率閾値バンドを用いる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
嚥下障害を選別、診断、又は処置するための装置であって、
患者の喉上に位置し、前後軸及び上下軸に対する振動データを取得するように構成されたセンサと、
前記センサに動作可能に接続された処理モジュールであって、前記振動データに対して少なくとも１つの増大ステップを実行するように構成され、前記少なくとも１つの増大ステップは、
（ｉ）前記振動データ内の食塊レベル特徴を特定するための前記振動データ上での食塊長さ推定、及び
（ｉｉ）不確かな食塊を特定して前記振動データから除去するためのインスタンス選択
からなる群から選択され、前記処理モジュールは更に、少なくとも部分的に、前記少なくとも１つの増大ステップが施された前記振動データに基づいて、前記振動データのセグメントを第１の分類と第２の分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類するように構成されている、処理モジュールと、
を含む装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[0001]本開示は全般的に、咳を特定することに関する。より具体的には、本開示は、咳加速度測定信号を他のアーチファクト（例えば、休止状態、嚥下、頭部運動、及び発話）と区別する自動咳検出及びモニタリングシステムに関する。
【０００２】
[0002]咳は、防御のための機械的応答であり、胸腔の急激な収縮によって空気の力強い急激な放出を起こして、外来の材料、流体、又は粘液を気道から取り除く。咳は、大人のぜんそく、鼻炎、及び胃食道逆流症、また子供の慢性気管支炎などの種々の呼吸状態の兆候となる可能性がある。咳は誤嚥に対する正常な反射的反応でもある。誤嚥は異物が気道内に入ることであり、嚥下障害の人々に見られる。したがって、咳重症度（強度及び頻度など）が分かっていると、根本的な問題の適切な処置に関する情報が臨床判断に与えられる場合がある。しかし、咳の臨床的評価には、症状及び症状の重症度についての主観的判断が含まれることが多く、患者間及び介護者間で症状報告に一貫性がない。咳スコア、日記、症状アンケート、及び視覚的アナログスケールでは全般的に、咳重症度を評価するためのツールとしての妥当性確認が欠けている。
【０００３】
[0003]現時点で、多くの咳モニタリング装置が市販されている。全般的に、これらのマイクロフォンベースのシステムは、真の咳を周囲騒音及び非咳患者音から区別することができず、市販の咳モニタの性能について比較分析を行ったところ被検者間で一貫性がなかった（Ｄｒｕｇｍａｎら，「Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｓｅｎｓｏｒ  ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｆｏｒ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｃｏｕｇｈ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」，Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ＩＥＥＥ  Ｊ．Ｈｅａｌｔｈ  Ｉｎｆｏｒｍ．１７（３）：６９９−７０７（２０１３））。手動で特定した咳に対して行った最近の検証では、別の市販の咳検出器が示した感度は低かった（Ｔｕｒｎｅｒら、「Ｈｏｗ  ｔｏ  ｃｏｕｎｔ  ｃｏｕｇｈｓ？Ｃｏｕｎｔｉｎｇ  ｂｙ  ｅａｒ，ｔｈｅ  ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  ｖｉｓｕａｌ  ｄａｔａ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｎ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｃｏｕｇｈ  ｍｏｎｉｔｏｒ」、Ｒｅｓｐｉｒ．Ｍｅｄ．１０８（１２）：１８０８−１８１５（２０１４））。完全に自動化された正確な咳モニタリングシステムの開発は、依然としてなかなか解決されない課題のままである。
【０００４】
[0004]前述した制限のうちのいくつかを回避するために、自動咳検出に関する最近の研究では複数のセンサを使い出している。例えば、Ｄｒｕｇｍａｎら（前述で引用）は、６つの異なるセンサを市販の咳モニタと比べて、全方位型のラペルマイクロフォンが咳に対して最も敏感であることを見出した。Ｔｕｒｎｅｒら（前述で引用）は、専門家が検出した咳のカウントと、胸部呼吸ベルトと気管及び胸部マイクロフォンとからなるセンサ組み合わせを用いて特定したものとを比較した。最近では、Ｈｉｒａｉらがマイクロフォン（第２肋間筋上）と加速度計（腹部上に位置する）とを用いて、夜通し生じる咳の数をカウントした（「Ａ  ｎｅｗ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ  ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ  ｃｈｉｌｄｈｏｏｄ  ｎｏｃｔｕｒｎａｌ  ｃｏｕｇｈ」、Ｐｅｄｉａｔｒ．Ｐｕｌｍｏｎｏｌ．，５０（５）：４６０−４６８（２０１５））。
【発明の概要】
【０００５】
[0005]本発明者らは、マルチトランスデューサアプローチを用いれば有望な結果が得られているが、センサの位置決め及び取り付けには注意が必要であることを確認した。更に、これらのアプローチのほとんどは、やはりマイクロフォンを使い続けており、雑音環境でそれらを用いることはできない。本発明者らは、代替的なアプローチが、周囲の音響ノイズに鈍感なセンサ（例えば、加速度計）だけを配置することであり得ることを確認した。結果として、本明細書では、咳及び非咳イベントの検出を、好ましくは患者の頸部に取り付けた単一の加速度計から得られる二軸加速度測定信号を用いて行うためのフレームワークの実施形態を開示する。
【０００６】
[0006]それに応じて、全般的な実施形態では、本開示によって咳を特定する方法が提供される。本方法は、処理モジュール上で、被検者の喉の前後（Ａ−Ｐ）軸及び上下軸（Ｓ−Ｉ）上で外部に位置するセンサによって取得した二軸加速度測定信号を受け取ることを含む。二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現することであって、処理モジュールはセグメントの表現を実行する、表現することと、セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と休止状態である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類することであって、処理モジュールは顕著なメタ特徴に基づいて分類を実行する、分類することと、を含む。
【０００７】
[0007]一実施形態では、Ａ−Ｐ軸及びＳ−Ｉ軸のそれぞれに対する顕著なメタ特徴の少なくとも１つは、加速度測定信号の時間ドメイン特性、加速度測定信号の情報理論的ドメイン特性、加速度測定信号の周波数ドメイン特性、及び加速度測定信号の時間周波数ドメイン特性からなる群から選択される。
【０００８】
[0008]一実施形態では、顕著なメタ特徴のうちの少なくとも１つを、平均値Ｓ−Ｉ、Ｌｅｍｐｅｌ−Ｚｉｖ複雑度Ｓ−Ｉ、最大エネルギーＡ−Ｐ、分散Ａ−Ｐ、及び歪度Ａ−Ｐからなる群から選択する。
【０００９】
[0009]一実施形態では、セグメントを分類することには、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）又はサポートベクターマシン（ＳＶＭ）のうちの少なくとも１つを顕著なメタ特徴に適用することが含まれる。
【００１０】
[0010]一実施形態では、複数の分類には、嚥下、舌運動、及び発話からなる群から選択される少なくとも１つの非咳アーチファクトである付加的分類が含まれる。少なくとも１つの非咳アーチファクトには好ましくは嚥下が含まれる。
【００１１】
[0011]一実施形態では、センサは単一の二軸加速度計であり、本方法はマイクロフォン、ビデオレコーダ、又は別の加速度計を用いることなく実施する。
【００１２】
[0012]一実施形態では、本方法は、二軸加速度測定信号のセグメントをメタ特徴として表現する前の二軸加速度測定信号の前処理であって、ノイズ除去、頭部運動抑制、及びウェーブレットパケット分解による高周波ノイズフィルタリングからなる群から選択される少なくとも１つのステップを含む前処理を含む。
【００１３】
[0013]一実施形態では、複数の分類には、自発的咳である少なくとも１つの分類と非自発的咳である少なくとも１つの分類とが含まれ、本方法には、自発的咳と非自発的咳とを区別することが含まれる。
【００１４】
[0014]別の実施形態では、本開示によって咳を特定するための装置が提供される。本装置には、患者の喉上に位置し、前後軸及び上下軸に対する振動データを取得するように構成されたセンサと、センサに動作可能に接続された処理モジュールであって、二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、処理モジュールは顕著なメタ特徴を用いて、セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と休止状態である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、処理モジュールと、が含まれる。
【００１５】
[0015]一実施形態では、装置は、ディスプレイ、スピーカ、及びそれらの組み合わせから選択される出力コンポーネントを含み、処理モジュールは、出力コンポーネントを用いてセグメントの分類を視覚的及び／又は可聴的に示すように構成されている。
【００１６】
[0016]一実施形態では、処理モジュールは、有線接続又は無線接続のうちの少なくとも一方によってセンサに動作可能に接続されている。
【００１７】
[0017]別の実施形態では、本開示によって、患者に咳が存在するか又は存在しないかを診断する方法が提供される。本方法には、患者の喉の外部にセンサを位置させることであって、センサは、前後軸及び上下軸からなる群から選択される少なくとも１つの軸に対して振動データを取得し、センサは処理モジュールに動作可能に接続され、処理モジュールは、二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、処理モジュールは顕著なメタ特徴を用いて、セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と休止状態である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、位置させることと、セグメントの分類に基づいて患者を処置することと、が含まれる。
【００１８】
[0018]一実施形態では、本方法には、少なくとも部分的にセグメントの分類に基づいて咳頻度を決定することが含まれ、患者を処置することは、少なくとも部分的に咳頻度を閾値と比較することに基づく。
【００１９】
[0019]一実施形態では、患者を、ぜんそく、鼻炎、胃食道逆流症、気管支炎、及び嚥下障害からなる群から選択される少なくとも１つの医学的状態に対して評価している。
【００２０】
[0020]別の実施形態では、本開示によって、患者の嚥下障害を診断又は処置する方法が提供される。本方法には、患者の喉の外部にセンサを位置させることであって、センサは、前後軸及び上下軸からなる群から選択される少なくとも１つの軸に対して振動データを取得し、センサは処理モジュールに動作可能に接続され、処理モジュールは、二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、処理モジュールは顕著なメタ特徴を用いて、セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と嚥下である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、位置させること、が含まれる。
【００２１】
[0021]一実施形態では、患者には嚥下障害があり、本方法には更に、少なくとも部分的にセグメントの分類に基づいて患者の処置を調整することが含まれる。処置を調整することには、患者に与える給食を調整することを含めることができ、給食を調整することは、給食の密度又は粘度を変えること、給食内の食品のタイプを変えること、患者に与える給食の割り当てのサイズを変えること、患者に給食の割り当てを与える頻度を変えること、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される。
【００２２】
[0022]別の実施形態では、本開示によって、嚥下障害を診断又は処置するための装置が提供される。装置には、患者の喉上に位置し、前後軸及び上下軸に対する振動データを取得するように構成されたセンサと、センサに動作可能に接続された処理モジュールであって、二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現するように構成され、処理モジュールは顕著なメタ特徴を用いて、セグメントを、咳である少なくとも１つの分類と嚥下である少なくとも１つの分類とを含む複数の分類のうちの１つとして分類する、処理モジュールと、が含まれる。
【００２３】
[0023]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の利点は、完全に自動化された正確な咳モニタリングシステムである。
【００２４】
[0024]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の別の利点は、咳検出に対する周知の技術の欠点を打開することである。
【００２５】
[0025]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の更なる利点は、周囲騒音を排除すること、個人及び状態間での咳の特性の変動に対応すること、長時間にわたって患者をモニタする機能が得られること（特に、自己報告が実行できない夜に）である。
【００２６】
[0026]更に本開示によって提供される１つ以上の実施形態の別の利点は、自発的及び反射的な咳の両方を考慮することである。
【００２７】
[0027]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の別の利点は、マイクロフォン、加速度計、及びビデオレコーダの組み合わせを必要とする現在の咳モニタリングシステムとは対照的に単一の加速度計のみが必要な咳検出方法である。
【００２８】
[0028]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の更なる利点は、主観的判断を伴うことなく咳を検出することである。
【００２９】
[0029]更に本開示によって提供される１つ以上の実施形態の別の利点は、健康人を含む任意の患者母集団において使用できる咳検出システムである。
【００３０】
[0030]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の別の利点は、咳検出システムであって、周囲騒音によって影響されない動作を行うため、雑音環境での日常のモニタリングに適しており、単一の加速度計のみを用いることによる単純さを有する咳検出システムである。そのため、このシステムは種々の用途で利用可能である（例えば、睡眠研究及び獣医学応用における咳頻度モニタリング）。
【００３１】
[0031]更なる特徴及び利点について本明細書で説明する。これらは、以下の発明を実施するための形態及び図面から明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】[0032]図１は、ヒトの頸部上での二軸加速度計センサの場所及び配向を示す図である。
【００３３】
【図２】[0033]図２は、動作中の咳検出デバイスの実施形態の概略図である。
【００３４】
【図３】[0034]図３は、本開示による方法の実施形態のフローチャートである。
【００３５】
【図４】[0035]図４は、本明細書で開示する実施例１における３つの嚥下（黒点線長方形）及び１つの非自発的咳（赤実線長方形）を含むＡ−Ｐ及びＳ−Ｉ信号のグラフである。
【００３６】
【図５Ａ】[0036]図５Ａ−５Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、特徴サイズが４より少ないと収束しないため、いくつかの対に対しては傾向が不完全である）。
【図５Ｂ】[0036]図５Ａ−５Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、特徴サイズが４より少ないと収束しないため、いくつかの対に対しては傾向が不完全である）。
【図５Ｃ】[0036]図５Ａ−５Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、特徴サイズが４より少ないと収束しないため、いくつかの対に対しては傾向が不完全である）。
【図５Ｄ】[0036]図５Ａ−５Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、特徴サイズが４より少ないと収束しないため、いくつかの対に対しては傾向が不完全である）。
【００３７】
【図６】[0037]図６は、本明細書で開示する実施例１から得られる自発的咳対非咳アーチファクトに対するウィルコクソン順位和ｐ値ヒートマップである（Ｎ／Ａ：非適用及びＮ／Ｓ：非有意）。
【００３８】
【図７】[0038]図７は、参加者の自発的咳（赤実線）及び嚥下（黒点線）を上部パネルにおいてＡ−Ｐ及びＳ−Ｉ信号に対して示し、本明細書で開示する実施例１における平滑化後の嚥下（左下パネル）及び咳（右下パネル）に対する２Ｄ軌跡を示すグラフである。
【００３９】
【図８Ａ】[0039]図８Ａ−８Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の非自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、４より少ない特徴サイズに対しては収束しないため、いくつかの対に対しては不完全な傾向である）。
【図８Ｂ】[0039] 図８Ａ−８Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の非自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、４より少ない特徴サイズに対しては収束しないため、いくつかの対に対しては不完全な傾向である）。
【図８Ｃ】[0039] 図８Ａ−８Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の非自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、４より少ない特徴サイズに対しては収束しないため、いくつかの対に対しては不完全な傾向である）。
【図８Ｄ】[0039] 図８Ａ−８Ｄは、本明細書で開示する実施例１から得た分類子対と特徴低減アルゴリズムとの間の非自発的咳対アーチファクト精度を比較するグラフである（弾性ネットは、４より少ない特徴サイズに対しては収束しないため、いくつかの対に対しては不完全な傾向である）。
【００４０】
【図９】[0040]図９は、参加者の非自発的咳（赤実線）及び嚥下（黒点線）を上部パネルにおいてＡ−Ｐ及びＳ−Ｉ信号に対して示し、本明細書で開示する実施例１における平滑化後の嚥下（左下パネル）及び咳（右下パネル）に対する２Ｄ軌跡を示すグラフである。
【００４１】
【図１０】[0041]図１０は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における参加者及び食塊（薄い密度又は粘度）の数を示す表である。
【００４２】
【図１１】[0042]図１１は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における食塊のノイズフロア注釈付きＡ−Ｐ及びＳ−Ｉ信号を示すグラフである。ノイズフロア閾値を上回る信号部分を薄緑でマーキングしている。
【００４３】
【図１２】[0043]図１２は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における異なる目的関数ペナルティ値（β）に対するスカラ解析を示すグラフである。垂直線はαの最適値を示す。
【００４４】
【図１３】[0044]図１３は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における事後分類確率閾値への近さに基づくインスタンス選択を示すグラフである。
【００４５】
【図１４】[0045]図１４は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における異なるスカラ（α）に対するＶＦＳＳ決定されてアルゴリズム的に推定された食塊長さのヒストグラムである。
【００４６】
【図１５】[0046]図１５は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における提案されるインスタンス選択アプローチを用いた分類性能を比較する表である。
【００４７】
【図１６】[0047]図１６は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における異なる除去キャップに対する事後確率バンドによるインスタンス選択を伴う分類に対するＡＵＣ値の箱ひげ図である。ｘ軸標示は除去キャップをテスト集合の％として示す。除去したテストケースの実際の数がカッコ内に続く。確率マージンの実際の幅（δ）を箱ひげ図の上方に示す。
【００４８】
【図１７】[0048]図１７は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における選択（赤色）及び非選択（黒色）インスタンスのＰＣＡコンポーネントのグラフである。円は安全な食塊を示し、一方でアスタリスクは安全でない食塊を示す。
【００４９】
【図１８】[0049]図１８は、本明細書で開示する実施例２で述べる研究における選択及び非選択インスタンスの平行な特徴のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
[0050]定義
【００５１】
[0051]以下、いくつかの定義を示す。しかしながら定義が以下の「実施形態」の項にある場合もあり、上記の見出し「定義」は、「実施形態」の項におけるそのような開示が定義ではないことを意味するものではない。
【００５２】
[0052]本開示及び添付の特許請求の範囲において使用するとき、単数形「１つの」（「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」）には、別段の指示がない限り、複数の参照物も含まれる。「含む（comprise）」、「含む（comprises）」、及び「含んでいる（comprising）」という用語は、排他的にではなく包含的に解釈されるべきである。同様にして、用語「含む（include）」、「含む（including）」及び「又は（or）」はすべて、このような解釈が文脈から明確に妨げられない限りは包括的なものであると解釈される。すべての実施形態において、いくつかのコンポーネントを「含む（comprising）」デバイスが開示された場合、コンポーネントが互いに物理的に取り付けられている必要はない。
【００５３】
[0053]それにもかかわらず、本明細書で開示するデバイスには、具体的に開示されていない何らかの要素が欠けている場合がある。したがって、「を含む（comprising）」という用語を用いた実施形態の開示は、特定されている構成成分「から本質的になる（consisting essentially of）」及び「からなる（consistingof）」実施形態の開示を含む。同様にして、本明細書で開示される方法には、本明細書において具体的に開示されない任意のステップが存在しない場合がある。したがって、「を含む」という用語を用いた実施形態の開示は、特定されているステップ「から本質的になる」及び「からなる」実施形態の開示を含む。
【００５４】
[0054]「Ｘ及び／又はＹ」の文脈にて使用される用語「及び／又は」は、「Ｘ」又は「Ｙ」又は「Ｘ及びＹ」と解釈されるべきである。本明細書において使用する場合、用語「例（example）」及び「などの（such as）」は、特に後に用語の掲載が続く場合は、単に例示的なものであり、かつ説明のためのものであり、排他的又は包括的なものであると判断すべきではない。別途記載のない限り、本明細書で開示される任意の実施形態を、本明細書で開示される任意の別の実施形態と組み合わせることができる。
【００５５】
[0055]用語「個人」、「被検者」、又は「患者」は、咳を経験することができる任意の動物（ヒトを含む）を意味する。実際に、これまで研究されたどの哺乳類種も、咳反射、又は気道刺激によって誘発される何らかの同様の力強い呼気反射を示している。全般的に、個人はヒト、又は鳥類、ウシ、イヌ、ウマ、ネコ、ヤギ、オオカミ、マウス、ヒツジ、若しくはブタの動物である。「コンパニオン動物」は、任意の飼いならされた動物であり、限定されないが、ネコ、イヌ、ウサギ、モルモット、フェレット、ハムスター、マウス、アレチネズミ、ウマ、ウシ、ヤギ、ヒツジ、ロバ、ブタなどが挙げられる。好ましくは、患者は哺乳動物、例えばヒト又はコンパニオンアニマル、例えば、イヌ又はネコである。
【００５６】
[0056]用語「食品」、「食品製品」、及び「食品組成物」は、ヒトなどの個体による摂取、並びにかかる個体に対する少なくとも１種の栄養分の提供が意図された、製品又は組成物を意味する。これらの用語には飲料が含まれる。本開示の組成物は、本願明細書に記載されている多くの実施形態を含み、本願明細書に開示される要素、並びに本願明細書に記載されるか又はその他の食餌療法において有用である何らかの追加の若しくは任意成分、成分又は要素を含むか、それらからなるか、又はそれらから本質的になることができる。本明細書で用いる場合、「食塊」は食品の単一の一口又は一口分である。
【００５７】
[0057]「予防」は、状態又は疾患のリスク及び／又は重症度を低減させることを含む。用語「治療」、「治療する」、「低減する」及び「緩和する」には、予防若しくは予防的治療（標的とする病態若しくは障害の発現を防止する及び／又は遅らせる）と、治癒的、治療的若しくは疾患改善的な治療の両方が含まれ、例えば、診断された病態又は障害の治癒、遅延、症状の軽減、及び／又は進行の停止のための治療的手段、並びに、疾患のリスクがある患者又は疾患に罹患する疑いのある患者、並びに体調不良の患者又は疾患若しくは医学的症状に罹患していると診断された患者の治療が含まれる。この用語は、対象が完治するまで処置されることを必ずしも意味するものではない。これらの用語はまた、疾患を患ってはいないが、不健康な状態を起こしやすい個体の健康維持及び／又は増進も意味する。これらの用語はまた、１つ以上の主たる予防的又は治療的手段の相乗作用あるいは強化を含むことを意図するものである。用語「治療」、「治療する」、「低減する」及び「緩和する」は更に、疾患若しくは症状に対する食事療法、又は疾患若しくは症状の予防（予防）若しくは予防（予防／防止）のための食事療法を含むことを意図するものである。処置は患者に関連するものであってもよく、又は医師に関連するものであってもよい。
【００５８】
[0058]実施形態
【００５９】
[0059]頸部の加速度測定は非侵襲性の非放射線評価技術であり、患者の喉頭隆起（のどぼとけとして広く知られている）の下に二軸加速度計正中線が装着される。加速度計は、前後（ＡＰ）及び上下（ＳＩ）方向の表皮振動を取り込んで、咽頭振動の日常モニタリングを容易にする。本開示の態様は、二軸加速度測定信号に基づいて、咳を休止状態、嚥下、頭部運動、及び発話と正確に識別するアルゴリズムアプローチである。
【００６０】
[0060]本開示の態様は、二軸加速度測定信号を処理して、信号の１つ以上を咳又は非咳（例えば、休止状態、嚥下、舌運動、又は発話）として分類する方法である。本開示の別の態様は、本方法の１つ以上のステップを実施するデバイスである。
【００６１】
[0061]一実施形態では、本方法には更に、各二軸加速度測定信号の分類に基づいて患者を診断及び／又は処置する（例えば、患者の臨床的評価を決定する）ことを含めることができる。例えば、咳の頻度が閾値を超えた場合には、患者には、ぜんそく、鼻炎、胃食道逆流症、気管支炎、及び／又は嚥下障害などの医学的状態があると診断することができる。患者の処置を、少なくとも部分的に各二軸加速度測定信号の分類に基づいて調整することができる。
【００６２】
[0062]いくつかの実施形態において、方法及びデバイスは以下で用いることができる。米国特許第７，７４９，１７７号（Ｃｈａｕら）に開示された装置及び／又は方法、同第８，２６７，８７５号（Ｃｈａｕら）に開示された方法及び／又はシステム、同第９，１３８，１７１号（Ｃｈａｕら）に開示されたシステム及び／又は方法、又は米国特許出願公開第２０１４／０２２８７１４号（Ｃｈａｕら）に開示された本方法及び／又はデバイス。各文献はその全体において参照により本明細書に組み込まれている。
【００６３】
[0063]後により詳しく述べるように、デバイスには、頸部の加速度測定信号（好ましくは、二軸加速度計）を生成するように構成されたセンサが含まれていてもよい。センサをヒトの頸部上の外部に、好ましくは頸部の輪状軟骨の前方に位置させてもよい。種々の手段を適用してセンサを位置決めし、またこのような位置にセンサを、例えば両面テープで保持してもよい。好ましくはセンサの位置決めは、図１に示すように、加速度の軸が前後及び上下方向に位置合わせされるように行う。
【００６４】
[0064]図２には全般的に、咳検出で用いるデバイス１００の非限定的な例を例示する。デバイス１００には、二軸加速度測定データ及び／又は信号（例えば、例示的なＳ−Ｉ加速度信号１０４）を取得するための候補の喉領域に取り付けるべきセンサ１０２（例えば、二軸加速度計）を含めることができる。加速度測定データには、限定することなく、前後軸（Ａ−Ｐ）及び／又は上下軸（Ｓ−Ｉ）に沿って取得した喉振動信号が含まれていてもよい。センサ１０２は、当業者に知られている任意の加速度計とすることができる。例えば単軸加速度計（患者上で回転して二軸振動データを取得することができる）（例えば、ＥＭＴ２５−Ｃ単軸加速度計）、又は二軸加速度計（例えば、ＡＤＸＬ３２２又はＡＤＸＬ３２７二軸加速度計）である。本開示はセンサ１０２の特定の実施形態に限定されない。
【００６５】
[0065]センサ１０２を、処理モジュール１０６に動作可能に結合することができる。処理モジュール１０６は、取得データを処理して咳検出、例えば、咳と非咳イベント（例えば、休止状態、嚥下、舌運動、及び発話）との間の区別を行うように構成されている。処理モジュール１０６は、センサ１０２に動作可能に結合されてセンサ１０２にデータを（例えば、１つ以上のデータ通信媒体（例えば、ワイヤ、ケーブル、光ファイバなど）によって、及び／又は１つ以上の無線データ転送プロトコルによって）通信する別個に実装されるデバイスとすることができる。いくつかの実施形態では、処理モジュール１０６をセンサ１０２と一体に実装してもよい。
【００６６】
[0066]全般的に、二軸加速度測定信号を処理することには、信号セグメントをメタ特徴で表現して、次に各セグメントをメタ特徴に基づいて分類することが含まれる。好ましくは、分類は自動であって、二軸加速度測定信号を処理して信号の分類に用いるのにユーザ入力が必要でない。
【００６７】
[0067]本明細書で開示する方法の非限定的な実施形態では、Ｓ−Ｉ軸及びＡ−Ｐ軸の両方に対する二軸加速度測定データを取得又は提供する。例えばセンサ１０２からの二軸加速度測定データである。いくつかの実施形態では、Ｓ−Ｉ軸及びＡ−Ｐ軸の両方に対する二軸加速度測定データを、ある時間の間、取得又は提供することができる（少なくとも１０分間、好ましくは少なくとも３０分間、より好ましくは少なくとも４５分間、最も好ましくは、少なくとも１時間、及びいくつかの実施形態では少なくとも２、３、又は４時間）。好ましくは、本方法は、マイクロフォン、ビデオレコーダ、又は別の加速度計を用いることなく行う。すなわち、二軸加速度測定データを、時間の間にマイクロフォン、ビデオレコーダ、又は別の加速度計を用いることなく取得する。
【００６８】
[0068]二軸加速度測定データを任意選択的に、加速度測定データをコンディショニングするように処理して、その結果、データの更なる処理を容易にすることができる。例えば、二軸加速度測定データをフィルタリングし、ノイズ除去し、及び／又は処理して信号アーチファクト除去を行ってもよい（「前処理済みデータ」）。一実施形態では、二軸加速度測定データにノイズ除去、頭部運動抑制、又は高周波ノイズフィルタリング（例えば、ウェーブレットパケット分解）のうちの１つ以上を施す。
【００６９】
[0069]次に加速度測定データ（未処理又は前処理済み）を別個のイベントに自動的に又は手動でセグメント化することができる。好ましくは加速度測定データを自動的にセグメント化する。一実施形態では、セグメンテーションは自動的でエネルギーベースである。別の実施形態では、米国特許第８，２６７，８７５号（Ｃｈａｕら）に開示されるように、加速度測定データを自動的にセグメント化する。なお前述したように、この文献の全体は参照により本明細書に組み込まれている。例えば、自動セグメンテーションには、データにファジィＣ平均最適化を適用して咳及び非咳セグメントのそれぞれに対する時間境界を決定することを含めることができる。それに加えて又はその代わりに、手動セグメンテーションを、例えばデータの目視検査によって適用してもよい。本明細書で開示する方法は、セグメンテーションの特定のプロセスに限定されず、セグメンテーションのプロセスを当業者に知られた任意のセグメンテーションプロセスとすることができる。
【００７０】
[0070]次に信号のメタ特徴ベースの表現を行う。例えば、各セグメント（すなわち、咳、発話、嚥下、舌運動、休止）に対する１つ以上の時間特徴、周波数特徴、時間周波数特徴、又は情報理論的特徴を、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ軸から別個に計算することができる。好適な時間ドメイン特徴の非限定的な例としては、平均値、平均絶対偏差、中央値、分散、歪度、尖度、及びメモリが挙げられる。好適な情報理論的ドメイン特徴の非限定的な例としては、エントロピ及びエントロピーレートが挙げられる。好適な周波数ドメイン特徴の非限定的な例としては、ピーク周波数、バンド幅、Ｌｅｍｐｅｌ−Ｚｉｖ複雑性、及び重心周波数が挙げられる。好適な時間周波数ドメイン特徴の非限定的な例としては、最大エネルギー、波エネルギー、及び離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）係数が挙げられる。
【００７１】
[0071]次に二軸加速度測定信号のメタ特徴表現を、入力として、また以後の特徴選択及び／又は分類における対応する標示として用いることができる。好ましくは、メタ特徴の部分集合を分類用の顕著なメタ特徴（好ましくは、以前のデータを分析することによって特定される所定の顕著なメタ特徴）として選択してもよい。
【００７２】
[0072]したがって、デバイスが、低減された特徴集合（例えば、前述したもの）から動作するように構成されている場合、この低減された特徴集合は、所定の特徴部分集合又は特徴低減基準によって特徴付けられる。例えば、メタ特徴には好ましくは、（ｉ）平均値Ｓ−Ｉ、（ｉｉ）Ｌｅｍｐｅｌ−Ｚｉｖ複雑性Ｓ−Ｉ、（ｉｉｉ）最大エネルギーＡ−Ｐ、（ｉｖ）分散Ａ−Ｐ、及び（ｖ）歪度Ａ−Ｐのうちの少なくとも１つが含まれる。このような実施形態では、メタ特徴はこれらの特徴（ｉ）−（ｖ）のうちの任意の数、例えば、これらの特徴のうちの１つ、２つ、３つ、４つ、又は５つすべてでさえとすることができ、任意選択的に他の特徴のうちの１つ以上を伴うことができる。
【００７３】
[0073]次に顕著なメタ特徴を用いて、二軸加速度測定信号のセグメント（例えば、前処理によって除去されなかった各セグメント）を、咳若しくは休止状態及び／又は咳若しくは非咳（すなわち、休止状態、嚥下、舌運動、又は発話）として分類することができる。好ましくは人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）及び／又はサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を、分類アルゴリズムとして、セグメントの顕著なメタ特徴に適用して、セグメントを分類する。
【００７４】
[0074]分類を用いてデバイス１００のユーザ（例えば、臨床医又は患者）に対して出力することができる。例えば、処理モジュール１０６及び／又は処理モジュール１０６に付随するデバイスには、画像（例えば、テキスト、アイコン、色、光のターンオン及びオフなど）を用いて分類を特定するディスプレイを含めることができる。その代わりに又はそれに加えて、処理モジュール１０６及び／又は処理モジュール１０６に付随するデバイスには、聴覚信号を用いて分類を特定するスピーカを含めることができる。本開示は出力の特定の実施形態に限定されず、出力は、デバイス１００のユーザにセグメントの分類が特定される任意の手段とすることができる。
【００７５】
[0075]出力を次に、テストした候補の選別／診断、適切な処置の提供、更なるテスト、及び／又は提案された食事若しくはそれに対する他の関連する制限において用いることを、更なる評価及び／又は処置を適用し得るまで行ってもよい。例えば、給食に対する調整を、食品の密度又は粘度若しくはタイプ並びに／又は患者に提供されている一口分のサイズ及び／若しくは頻度を変えることに基づいて行うことができる。
【００７６】
[0076]いくつかの実施形態では、本方法には任意選択的に、典型的なデータセットの処理を、各データセットが最終的に、本明細書で開示した前処理、特徴抽出、及び分類を受けるように行う検証サブルーチンを含めることができる。すべてのイベントを分類して検証した後に、将来の分類に対する出力基準の形成を、必ずしも分類基準に更なる検証を適用することなく行ってもよい。代替的に、定期的な検証を、分類基準の統計的有意性を精緻なものにするために実施してもよいし、又は再び特定の機器及び／又はプロトコル変更（例えば、特定の機器の再較正、例えば、加速度計を同じか又は異なる加速度計タイプ／モデルと交換した際、動作状態を変えた際、新しい処理モジュール、例えば、更なる前処理サブルーチン、アーチファクト除去、更なる特徴抽出／低減などの際）に対応するための指標として実施してもよい。
【００７７】
[0077]本開示の別の態様は嚥下障害を処置する方法である。嚥下障害を処置する方法には、本明細書で開示したデバイス１００の任意の実施形態を用いること及び／又は本明細書で開示した方法の任意の実施形態を行うことが含まれる。本方法には更に、患者に与える給食を分類に基づいて調整することであって、例えば、給食の密度又は粘度を変えること、給食内の食品のタイプを変えること、患者に与える給食の割当てのサイズを変えること、患者に給食の割当てを与える頻度を変えること、又はそれらの組み合わせによって行う調整することを含めてもよい。
【００７８】
[0078]一実施形態では、嚥下障害は、癌、癌化学療法、癌放射線療法、口腔癌に対する外科手術、咽喉癌に対する外科手術、脳卒中、脳損傷、進行性神経筋疾患、神経変性病、患者の高年齢、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される状態に付随する口腔咽頭嚥下障害である。本明細書で用いる場合、「高齢の」ヒトは、暦年齢が６５歳以上の人のことである。
【００７９】
[0079]いくつかの実施形態では、本明細書で開示する方法及びデバイスでは、例えば以下の文献に開示された方法におけるインスタンス選択及び／又はノイズフロア食塊長さ推定を用いることができる。米国特許第９，６８７，１９１号、発明の名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  ｆｏｒ  Ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」。なおこの文献はその全体において参照により本明細書に組み込まれている。例えば、インスタンス選択及び／又はノイズフロア食塊長さ推定を、正常な嚥下及び可能性として障害のある嚥下の一方を示す振動データ（例えば、二軸加速度測定データ）を分類する方法（好ましくは安全なイベント又は安全でないイベントを示す１つ以上の嚥下イベントを分類することによって行う）で用いることができる。インスタンス選択及びノイズフロア食塊長さ推定の非限定的な例については、本明細書の後の実施例２で述べる。
【００８０】
[0080]インスタンス選択は、所与のデータセットのボリュームを減らして学習及びテストプロセスを加速しながら、全データセットを用いて取得される分類精度を維持するか又は超えることを目的とする機械学習における一群の方法を指す。全般的に、インスタンス選択アルゴリズムによって、不明瞭なデータ点、余分なデータ点、又は雑音データ点を含む疑いがあるデータセットからインスタンスの部分集合を抽出する。目的は、抽出した部分集合によって分類性能を最適化することである。不明瞭なデータ点は、分類閾値に近い事後分類を伴うインスタンスであり、一方で、余分なデータ点は分類に何ら追加値を加えず、雑音データ点は誤った分類予測の原因となる。インスタンス選択アルゴリズムの選択は問題に特定するものであり、すべてのコンテキストにおいて、あるアルゴリズムが他よりも優れているということはない。
【００８１】
[0081]インスタンス選択アルゴリズムを、データ部分集合（すなわち、増分、減分、バッチ、混合、及び固定）、廃棄されたインスタンスのタイプ（すなわち、境界、中央、又は両方）、及び選択基準（すなわち、分類性能又は特徴量）を得るプロセスにより分類することができる。データ部分集合を得るプロセスに基づいて、インスタンス選択アルゴリズムを５つのカテゴリに構成することができる。
【００８２】
[0082]増分：インスタンス選択は空の部分集合で始まり、学習集合におけるインスタンスを分析することによってデータ点を増分的に加える。
【００８３】
[0083]減分：減分アルゴリズムは全体の学習集合で始まり、不必要又は余分である疑いがあるデータ点を取り除く。これらのデータ点は所定の選択基準を満足する。
【００８４】
[0084]バッチ：バッチインスタンス選択アルゴリズムは、すべてのデータ点が分析されるまでインスタンスを取り除かない。選択基準を満足するインスタンスをマーキングするが、すべてのデータ点を考慮するまで取り除かない。すべてのデータ点を考慮した時点で、マーキングしたインスタンスをすべて廃棄する。
【００８５】
[0085]混合：混合インスタンス選択はデータ点の予め選択した部分集合を用いて開始され、この部分集合にインスタンスを加えるか又はこの部分集合からインスタンスを取り除く。
【００８６】
[0086]固定：固定インスタンス選択アルゴリズムは、混合アルゴリズムのサブファミリーを構成する。部分集合にインスタンスを加えるか又は部分集合からインスタンスを取り除く間に、所定の部分集合サイズが維持される。
【００８７】
[0087]またインスタンス選択アルゴリズムを、廃棄データのタイプ（すなわち、決定境界からの点、境界内の「中央」の点、又はそれらの組み合わせ）に従って分類することができる。
【００８８】
[0088]圧縮：これらの方法ではクラス間の境界にあるデータ点を保持するとともに、中央の（内部の）インスタンスを除去用に選択する。これらの方法では、決定境界に近いインスタンスの方が分類プロセスにおいて重要な役割を演じ、一方で中央のデータ点が分類性能に及ぼす効果は相対的にそれほどではないと主張する。この方式によって学習精度は保持され得るが、全体的なテスト精度が悪影響を受けることが多い。中央のデータ点の数は境界インスタンスよりも大きいことが多いため、圧縮アルゴリズムは全般的に、高速のデータ低減を実現する。
【００８９】
[0089]版：これらのインスタンス選択アルゴリズムでは中央のデータ点を保持する。これらの方法の目的は、不明瞭で正しく分類されていないインスタンスを特定することである（具体的にはそれに最も近い隣によって）。しかし、これらのアルゴリズムでは、必ずしも分類に寄与しない余分な中央のデータ点は取り除かない。全般的なテスト精度は良い影響を受ける一方で、データ低減は圧縮インスタンス選択アルゴリズムと比べて比較的小さい。
【００９０】
[0090]ハイブリッド：ハイブリッドインスタンス選択アルゴリズムは、圧縮及び版アプローチを組み合わせて、境界及び中央の両インスタンスを選択し、分類精度を維持又は向上させる。
【００９１】
[0091]最後に、インスタンス選択アルゴリズムをその選択基準の点から理解することができる。ラッパーアルゴリズムは、分類子評価のプロセスにおいてインスタンス選択を埋め込む。全般的に、モデル予測に対する寄与が無視できるインスタンスを学習集合から廃棄する。ラッパーアルゴリズムの大部分は、インスタンスの誤分類の何らかの指標に基づいている。対照的に、フィルタベースのインスタンス選択は、学習アルゴリズムから独立しているが通常はインスタンスの特徴量に関係する選択基準に基づいて、インスタンスを拒否する。フィルタアプローチは、データセットの異なる部分空間から典型的なインスタンスを見出すか、又は選択をインスタンス対間の類似性に基づかせる。
【００９２】
[0092]インスタンス選択には好ましくは、ラッパーアプローチが含まれる。ラッパーアプローチでは、事後分類閾値を選択基準で用いて、対応する事後分類が調整後の閾値の付近に含まれるならば、インスタンスを除去用に選択する。ノイズフロア食塊長さ推定に関して、好ましくは、このプロセスには、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ両チャネルのノイズフロア分布に基づいて食塊信号のオンセット及びオフセットを推定することが含まれる。これらのプロセスは食塊レベルＡＵＣの改善を実現することができる。
【００９３】
[0093]図３には全般的に、本開示によりデバイス１００が行うことができる方法２００の好ましい実施形態を例示する。方法２００には、デバイス１００が以下のうちの１つ以上を行うことを含めることができる。前処理ステップ２０２、嚥下レベル分析プロセス３００、咳及び非咳アーチファクトを（例えば、指示された咳及び反射的な咳の両方に対して）区別することができる自動咳特定プロセス４００、食塊長さ推定プロセス５００、及び分類プロセス６００。
【００９４】
[0094]分類プロセス６００は、食塊長さ推定プロセス５００からの食塊レベル特徴及び／又は嚥下レベル分析プロセス３００からの嚥下レベル特徴を用いて、安全な嚥下と安全でない嚥下との間での高い感度及び特定性区別（例えば、嚥下障害を伴う患者における）とをもたらすことができる。
【００９５】
[0095]例えば、前処理ステップ２０２には、デバイス１００が以下のうちの１つ以上を行うことを含めることができる。ノイズ除去（例えば、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ−８マザーウェーブレットを伴う１０レベルウェーブレット分解）、頭部運動除去（例えば、低周波（＜５Ｈｚ）信号成分のＢ−スプライン近似）、発話除去（例えば、ピッチトラッキングによって検出された周期行動を伴う信号セグメントの除去）、又は高周波ノイズの抑制（例えば、４レベル離散Ｍｅｙｅｒウェーブレット及びシャノンエントロピを伴うウェーブレットパケット分解）。
【００９６】
[0096]好ましい実施形態では、嚥下レベル分析プロセス３００は以下に開示されるようなデバイス１００によって行われる。国際公開第２０１７／１３７８４４号、発明の名称「Ｓｉｇｎａｌ  Ｔｒｉｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  Ｆａｌｓｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｏｓｔ−Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  Ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  Ｄａｔａ」（Ｍｏｈａｍｍａｄｉら）。なおこの文献の全体は参照により組み込まれている。例えば、嚥下レベル分析プロセス３００には、二軸加速度測定データに対する自動セグメンテーション（ステップ３０２）、偽陽性低減（ステップ３０４）、論理結合（ステップ３０６）、嚥下トリミング（ステップ３０８）、又は嚥下信号特性評価（ステップ３１０）のうちの１つ以上を含めることができる。
【００９７】
[0097]二軸加速度測定データに対する自動セグメンテーション（ステップ３０２）には、セグメント化した二軸加速度測定データにファジィＣ平均アルゴリズムを適用することを含めることができる。
【００９８】
[0098]ステップ３０４における偽陽性低減では、エネルギーベースの偽陽性低減又はノイズフロアベースの偽陽性低減の一方又は両方を用いることができる。例えば、エネルギー及びノイズフロア偽陽性低減方法を、セグメント化されて前処理されたデータに対して同時に適用することができ、２つの偽陽性低減方法のうちの少なくとも一方によって妥当であると特定された候補セグメントを、ステップ３０６における論理結合において認めることができる。
【００９９】
[0099]嚥下トリミング（ステップ３０８）では、嚥下に付随する生理的振動に対応する信号部分のみを含みながら、嚥下前及び後の信号変動を除外するように、データを切り取ることができる。例えば、最大振幅の場所を見つけることができ、サイズｗの重なりウィンドウをピークの左及び右にサイズｓ単位でシフトさせることができ、各ウィンドウ内でエネルギー差を計算することができる。左右対称に、エネルギー差が閾値を下回る窓付きセグメントを候補嚥下セグメントから取り除くことができる。一実施形態では、この技術ではカーネル密度推定ベースのアルゴリズムを用いる。
【０１００】
[00100]嚥下信号特性評価（ステップ３１０）には、セグメンテーション、トリミング、及び偽陽性低減を受けた二軸加速度測定データの特性評価を含めることができる。例えば、嚥下信号特性評価によって、嚥下の数、嚥下の時間、及び／又は嚥下の時刻を決定することができるとともに、次に分類プロセス６００を施すことができる嚥下レベル特徴を特定することができる。
【０１０１】
[00101]自動咳特定プロセス４００には、二軸加速度測定信号の１つ以上のデータセットをデバイス１００によって分析することを含めることができる。自動咳特定プロセス４００の非限定的な実施形態については本明細書の後の実施例１で述べる。例えば、「指示された」データセットをステップ４０２において与えることができ、及び／又は「反射的な」データセットをステップ４０４において与えることができ、好ましくはこれらのデータセットのうちの少なくとも一方に、ステップ２０２における前処理からのデータが含まれる。それに加えて又はその代わりに、データを任意選択的に前処理することができる（ステップ４０６）。
【０１０２】
[00102]ステップ４０８において、データのメタ特徴を好ましくはＡ−Ｐ信号及びＳ−Ｉ信号から別個に表現することができる。このようなメタ特徴の非限定的な例には、Ａ−Ｐデータ又はＳ−Ｉデータの一方又は両方に対して、各セグメント（すなわち、咳、発話、嚥下、休止）に対する時間、時間周波数、周波数、情報理論的特徴が含まれる。任意選択的に、対応するＡ−Ｐ及びＳ−Ｉ信号間の相互情報量、交差エントロピーレート、及び相互相関のうちの１つ以上を計算することができる。
【０１０３】
[00103]ステップ４１０において、これらのメタ特徴を顕著なメタ特徴の集合（例えば、２進数遺伝的アルゴリズム（ＢＧＡ）、フィルタベース特徴選択、弾性ネット、又は主成分分析（ＰＣＡ）のうちの１つ以上によって顕著であると特定されるメタ特徴）まで低減することができる。顕著なメタ特徴の非限定的な例としては、平均値Ｓ−Ｉ、Ｌｅｍｐｅｌ−ＺｉｖＳ−Ｉ、最大エネルギーＡ−Ｐ、分散Ａ−Ｐ、及び歪度Ａ−Ｐが挙げられる。それに加えて又はその代わりに、デバイス１００は、情報理論的ドメイン（例えば、エントロピ及びエントロピーレート）及び／又は２つの軸の組み合わせ（例えば、相互情報量及び相互相関）から顕著な特徴を特定することができる。
【０１０４】
[00104]ステップ４１２において、デバイスは顕著なメタ特徴を用いて、咳セグメント対休止状態及びアーチファクトの分類を、例えば人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）又はサポートベクターマシン（ＳＶＭ）によって行うことができる。
【０１０５】
[00105]食塊長さ推定プロセス５００及び分類プロセス６００には、デバイス１００による二軸加速度測定信号（例えば、ステップ２０２における前処理からのデータ）の分析を含めることができる。食塊長さ推定プロセス５００及び分類プロセス６００の非限定的な実施形態については本明細書の後の実施例２で述べる。例えば、ステップ５０２において、デバイス１００は、食塊長さ推定を（好ましくは、ノイズフロア食塊長さ推定によって）実行して、食塊信号のオンセット及びオフセットの推定を、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ両チャネルのノイズフロア分布に基づいて行う。
【０１０６】
[00106]ステップ５０４において、デバイス１００は、特徴選択及び抽出を実行することが、例えば、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ軸の両方に対する時間、周波数、時間周波数、情報理論的ドメイン特徴、加えて任意選択的にチャネル組み合わせ特徴、及び好ましくは食塊及び嚥下レベルの両方を計算することによって可能である。これらの特徴をステップ６０２で与えることができ、低減された特徴集合をステップ６０４で特定することが、例えば弾性ネットを、特徴の部分集合を選択するために用いる正則化２値ロジスティック回帰として適用することによって可能である。
【０１０７】
[00107]ステップ６０６において、デバイス１００は、例えば、学習データセットの後部を用いて受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を計算することによって、閾値調整を実行することができる。ステップ６０８において、デバイス１００はインスタンス選択を実行して、不確かな食塊を特定して二軸加速度測定信号から除去することができる。インスタンス選択の好ましい実施形態では分類確率閾値バンドを用いて、例えば、対応する事後分類が調整後の閾値の付近に含まれるならば、インスタンスを除去用に選択する。ステップ６１０において、デバイス１００は分類を実行して安全な嚥下又は安全でない嚥下を判定することが、例えば線形判別分析（ＬＤＡ）分類子（例えば、ランダムホールドアウト交差検証法テストの１０００回実施にわたって評価したＬＤＡ分類子）を適用することによって可能である。デバイス１００は好ましくは、分類の出力を、例えば、視覚出力（例えば、テキスト、光、又はアイコン）及び／又はオーディオ出力によって行う。
【０１０８】
[00108]
【０１０９】
[00109]実施例
【０１１０】
[00110]以下の実験例では、本明細書で開示したように患者の頸部に付けた単一の加速度計から得た二軸加速度測定信号を用いて咳及び非咳イベントを自動検出するための自動フレームワークの実施形態を作り出してサポートする科学的データを与える。
【０１１１】
[00111]実施例１
【０１１２】
[00112]方法
【０１１３】
[00113]テストした提案されるフレームワークには、加速度信号からノイズ及び頭部運動を除去する前処理が含まれていた。次に事前処理済み信号のメタ特徴ベースの表現を計算し、それに続いて特徴選択／抽出を行って最も顕著な特徴を特定する。次に５分割交差検証法を１０回実施する間に顕著な特徴を分類した。以下のセクションでは、テストしたフレームワークについて詳細に述べる。
【０１１４】
[00114]前処理
【０１１５】
[00115]前処理にはノイズ除去が含まれていた（Ｓｅｊｄｉｃら、「Ａ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｆｏｒ  ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ  ｄｕａｌ−ａｘｉｓ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌｓ」，Ｐｈｙｓｉｏｌ．Ｍｅａｓ．３１：Ｎ１−Ｎ９（（２０１０））及び頭部運動抑制（Ｓｅｊｄｉｃら，「Ａ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｒｅｍｏｖａｌ  ｏｆ  ｌｏｗ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｈｅａｄ  ｍｏｖｅｍｅｎｔｓ  ｆｒｏｍ  ｄｕａｌ−ａｘｉｓ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌｓ」，ＰｌｏＳ  ＯＮＥ  ７（３）（２０１２）ｅ３３４６４；Ｓｅｊｄｉｃら，「Ｔｈｅ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｈｅａｄ  ｍｏｖｅｍｅｎｔ  ｏｎ  ｄｕａｌ−ａｘｉｓ  ｃｅｒｖｉｃａｌ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌｓ」，ＢＭＣ  Ｒｅｓ．Ｎｏｔｅｓ．３：２６９（２０１０））。更に、高周波ノイズを、４レベル離散Ｍｅｙｅｒウェーブレット及びシャノンエントロピを用いたウェーブレットパケット分解によってフィルタリングした（Ｍｏｈａｍｍａｄｉら、「Ｐｏｓｔ−ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌ  ｔｒｉｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓ２３（９）．１２２１−１２２５（２０１６）；Ｈ．Ｍｏｈａｍｍａｄｉ，及びＴ．Ｃｈａｕ，「Ｓｉｇｎａｌ  ｔｒｉｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｏｓｔ−ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｄａｔａ」、米国特許出願第６２／２９２，９９５号。なおこの文献はその全体において参照により組み込まれている）。
【０１１６】
[00116]信号のメタ特徴ベースの表現
【０１１７】
[00117]各セグメント（すなわち、咳、発話、嚥下、休止）に対する時間、周波数、情報理論的特徴を、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ軸から別個に計算した。顕著な特徴を特定するために、簡潔及び差別的特徴ベクトルを決定するための３つの選択アルゴリズムを考慮した。ＢＧＡ（２進数遺伝的アルゴリズム）（Ｍｉｔｃｈｅｌｌ、「Ａｎ  ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ」，ＭＩＴ  ｐｒｅｓｓ，１９９８）、弾性ネット（Ｆｒｉｅｄｍａｎら、「Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  ｐａｔｈｓ  ｆｏｒ  ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｌｉｎｅａｒ  ｍｏｄｅｌｓ  ｖｉａ  ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ  ｄｅｓｃｅｎｔ」Ｊ．Ｓｔａｔ．Ｓｏｆｔｗ．３３（１）：１−２２（２０１０））、及びフィルタベースの特徴選択（Ｋｏｕｔｒｏｕｍｂａｓら，「Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」，２ｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ  Ａｎ  ｉｍｐｒｉｎｔ  ｏｆ  Ｅｌｓｅｖｉｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ（２００３））。更に、低減された特徴集合も主成分分析（ＰＣＡ）によって得た。
【０１１８】
[00118]ＧＡベースの特徴選択を実行するために、候補特徴ベクトルをブール値の染色体としてコーディングした。各遺伝子は、対応する特徴が選択されたか否かを示す。５０の母集団サイズを２のトーナメントサイズとともに選択した。最適化を最大で１００世代の間進めた。交叉及び突然変異率としてそれぞれ、０．８及び０．１を選択した。更に、母集団プールにおいて最良解を保つために、サイズ２のエリート主義を選択した。全体の最適化を３０回繰り返した。
【０１１９】
[00119]フィルタベース特徴選択の場合、特徴のランク付けを特徴の１次元のクラス可分性スコアに基づいて行う（Ｋｏｕｔｒｏｕｍｂａｓら。前述で引用）。次に一番上のランキングの特徴を、低減された特徴ベクトルとして選択した。一番上の５から３０までの特徴を以後の分類実験において考慮した。
【０１２０】
[00120]弾性ネットは、特徴の部分集合を選択するために用いる正則化２項ロジスティック回帰である。Ｚｏｕ  ＆  Ｈａｓｔｉｅ（２００５）の弾性ネットペナルティを用いて、［０．１，１］の範囲の１０の等間隔に配置されたリッジＬＡＳＳＯペナルティ（α）値とペナルティパラメータλの１００の値との組をテストした。学習データに対して最小５分割交差検証２乗誤差を与えるα及びλ値の対を、一般化２項ロジスティック回帰モデルツールボックス（Ｑｉａｎら、「Ｇｌｍｎｅｔ  ｆｏｒ  ｍａｔｌａｂ  ２０１０」）を用いて選択した。
【０１２１】
[00121]前述の特徴選択アプローチに加えて、変換後特徴の低減された集合も主成分分析（ＰＣＡ）を用いて生成した（Ｍａｌｈｉら、「Ｆｅａｔｕｒｅ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｄｅｆｅｃｔ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ」Ｐｒｏｃ．２０ｔｈ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｆ．，１：３６−４１（２００３））。次にコンポーネントをそれらの対応する固有値に基づいて降順にソートした。次に分類を、内部交差検証においてソートしたコンポーネントの一番上から選択した異なる部分集合を用いて評価した。
【０１２２】
[00122]分類
【０１２３】
[00123]咳セグメント対嚥下信号、休止状態、及びすべてのアーチファクトを分類するために、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）及びサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を分類アルゴリズムとして実施した。
【０１２４】
[00124]２０単位の単一隠れ層と２つの出力単位とを伴うニューラルネットワークを実施した。この構成は学習性能に基づいて経験的に選択した。入力は、前述した低減された特徴部分集合からの特徴量であった。ネットワークを、平均２乗誤差基準機能を伴うＢａｙｅｓｉａｎ正則化逆伝播を用いて学習し、学習及び学習検証分割への８０〜２０分割を用いた５分割交差検証法を介して評価した。
【０１２５】
[00125]サイズ２のスケーリング因子を伴う放射基底関数（ＲＢＦ）カーネルを用いたサポートベクターマシンを実施した（Ｄｕｄａら、「Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」、Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ（２００１））。
【０１２６】
[00126]検証
【０１２７】
[00127]提案される咳検出システムを検証するために、特徴選択及び分類アプローチの対（例えば、弾性ネット＋ＳＶＭ）間の比較を、分類性能及びモデル複雑さ（例えば特徴の数）に基づいて行った。比較は、１〜３５の範囲の特徴集合サイズ（すなわち、特徴集合全体）に対して行う。
【０１２８】
[00128]特徴選択及び分類子の組合せを、５分割交差検証法を１０回実施することで評価した。モデル性能を、対の精度の平均値±標準偏差、並びに真陽性及び真陰性率に基づいて、テストケースの５分割交差検証法を１０回実施して評価した。各実施において、データセットを５分割した。各分割をテスト集合とみなす一方で、特徴選択及び分類子対を残りの４分割を用いて学習した。特徴選択及び分類子対にはテストケースは分からなかった。このプロセスを１０回繰り返した。
【０１２９】
[00129]弾性ネット及びＳＶＭハイパ−パラメータ（ＲＢＦ分散）及びＳＶＭスラックパラメータを、内部交差検証に基づいて学習データセット用いて調整した。異なる対の内部交差検証精度値を、ウィルコクソン順位和検定を用いて評価した。
【０１３０】
[00130]実験セットアップ
【０１３１】
[00131]二軸加速度測定信号の２つの異なるデータセット（本明細書では「自発的」及び「非自発的」咳データセットと言う）を用いて、咳検出アルゴリズムを検証した。１５名の被検者が自発的咳データ収集に参加した。各参加者は、それぞれ約４５分続く２つのデータ収集セッションに参加した。プロトコルは、参加している病院の研究倫理委員会によって承認された。各参加者は署名済みインフォームドコンセントを提供した。
【０１３２】
[00132]第１のセッションは、舌運動（唇をすぼめて舌を口から外に出す、舌を左右の頬の内側に別個に接触させる、及び舌を静止させる）のみからなっていた。第２のセッションには、咳をすること、水を嚥下すること、及び大きな声で「オン」又は「オフ」と言うことが含まれていた。各セッションにおいてデータ収集する前に、実験者は必要な作業を実施にやって見せて、参加者に５分間を与えて作業を行わせた。各セッション内で、ＬａｂＶＩＥＷインターフェースを通して疑似ランダム順序で作業を実行するように参加者に合図を出した。参加者に、各合図が表示された直後に４秒以内の作業を実行するように指示した。各作業をすべての参加者に対して２０回繰り返した。全体で、各作業について３００例を得た（１５名の参加者ｘ各作業／参加者の２０例）。参加者が間違った作業を行ったときを実験者が書き留めた。こうして、データセットには舌運動、咳、嚥下、及び発話に関係する加速度測定信号が含まれた。４秒間の記録の中で最大エネルギーを伴う１秒間セグメントを特定することによって、すべての信号を自動的に切り取った。詳細には、切り取った信号を、１秒間ウィンドウの中心を最大エネルギーセグメント内の信号ピークの場所に置くことによって得た。
【０１３３】
[00133]非自発的で反射的な咳が、これまでに発表されたデータセットから得られた（Ｍｏｈａｍｍａｄｉら、「Ｐｏｓｔ−ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌ  ｔｒｉｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓ  ２３（９）：１２２１−１２２５（２０１６）、前述で引用）。これらの咳は嚥下行為に対応付けられるもので誤嚥イベントを反映しており、咳反射テスト（刺激性のクエン酸を、ネブライザを通して注入して、予想される咳反射応答を観察する）で誘発される咳とは対照的である。
【０１３４】
[00134]二軸加速度測定信号を、脳卒中又は脳損傷の影響を患っているか、又は本来は嚥下障害の疑いとは無関係な１９６名の承諾年齢の成人から収集した。各参加者は、薄い液体バリウム（Ｂｒａｃｃｏ  Ｖａｒｉｂａｒの薄い液体バリウム、２０％ｗ／ｖ濃度に希釈したもの）を６回に分けて連続して飲んだ。
【０１３５】
[00135]加速度測定信号のセグメントに、表ＩＩに列記した標示を用いて手動で注釈を付けることを、信号を視覚及び聴覚的に同時に検討することを可能にしたＭＡＴＬＡＢでデザインされたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を用いて行った。ＧＵＩによって、異なるイベントの開始及び終了時間をマーキングすることができた。この手順を通して、全部で５１咳（平均時間８６２．６１±５３６．１ｍｓ）を特定した。咳検出器の開発を容易にするために、特定した咳を含む信号から、４５個の嚥下セグメント（平均時間１１９８．１７±４９３．６ｍｓ）を更に抽出した。更に、嚥下作業を開始する前の記録データの最初の数１０秒間から５１の休止セグメントを抽出した。詳細には、所与の咳に対して、同じ時間及び最小エネルギーの作業前信号セグメントを、対応する休止セグメントとして選択した。休止セグメントは、少なくとも１つの咳セグメントを含む記録のみから選択した。
【０１３６】
[00136]図４に、非自発的咳データセットにおける参加者に対する手動で注釈を付けた咳及び嚥下を例示する。この記録には３つの嚥下（黒点線の長方形で輪郭を示す）と１つの咳イベント（中実の赤長方形で示す）が含まれていた。
【０１３７】
[00137]結果
【０１３８】
[00138]自発的咳と休止状態とを区別する場合、ＳＶＭ及びＢＧＡは９９．２６±０．１２％の高精度であり、ＴＰＲ及びＴＮＲはそれぞれ、９９．９６±０．１６％及び９８．６±０．１５％であった。
【０１３９】
[00139]非自発的データセットの場合、９０±１３．９％の精度が実現され、ＳＶＭ及び弾性ネットを用いて、非自発的咳及び休止状態に対して、ＴＰＲ及びＴＮＲはそれぞれ、１００±０％及び９５±６．９％であった。
【０１４０】
[00140]より複雑な分類問題は、咳セグメントと他の非咳アーチファクト（嚥下、発話、及び頭部運動セグメントの組み合わせ）とを区別することである。
【０１４１】
[00141]自発的咳と非咳アーチファクトとの区別に対しては、ＳＶＭ及び弾性ネットの組合せがＴＰＲ、ＴＮＲを用いて先に立ち、精度はそれぞれ、９１．２±４．８％、８９±５．５％、及び９０．２±３．６％であった。
【０１４２】
[00142]非自発的咳対非咳アーチファクトに対する有力な分類及び特徴選択の対は、ＳＶＭ及びＢＧＡをＴＰＲ、ＴＲＮを用いて行うことであり、精度はそれぞれ、８０．９±１５．８％、７９．８±１８．６％、及び８０．３±１０．５％であった。
【０１４３】
[00143]考察
【０１４４】
[00144]図５Ａ〜５Ｄに、自発的咳セグメントを非咳アーチファクトから区別する精度値を示す。右下のプロットに示すように、ＳＶＭの場合、１５特徴後に学習及びテストデータのエラー率は分岐した。この分岐の原因は過学習であると考えられる。ＡＮＮの場合、図５Ａに示すように、精度結果は１１特徴後に飽和する。
【０１４５】
[00145]８分類及び特徴選択の対の間の公平な比較を得るために、その対に対してウィルコクソン順位和検定を、異なる数の特徴部分集合に対して行った。最も多い上位対を、異なる対に対して最適な顕著な特徴の部分集合のサイズにつながる順位和検定のｐ値に基づいて選択した。
【０１４６】
[00146]図６ヒートマップｐ値を、自発的データセットに対する各対の特徴の最適数に対する右側ウィルコクソン順位和検定を用いて計算した。右側ｐ値を用いて、ｙ軸上のアルゴリズム対の中央値がｘ軸上のアルゴリズム対と比べて大きいか否かを調べる。図６では、先頭対はＳＶＭ及び弾性ネットであることを示す（ｐ＜０：００１）。図７に示すように、咳セグメントの軌跡は嚥下セグメントよりも定性的に複雑であるように見える。
【０１４７】
[00147]図８Ａ〜８Ｄに示すのは、異なる特徴選択／低減及び分類方法を用いて、異なる特徴部分集合に対して、非自発的咳対非咳アーチファクトセグメントを分類した結果である。弾性ネットによって、より規則的で安定した性能が特徴についての異なる部分集合に対して実証されたが、有力な特徴低減及び分類対はＳＶＭ及びＢＧＡである（ｐ＜０：０３）。
【０１４８】
[00148]自発的及び非自発的な分類の両方に対して多くの場合に以下の５つの特徴を選択した。平均値Ｓ−Ｉ、Ｌｅｍｐｅｌ−ＺｉｖＳ−Ｉ、最大エネルギーＡ−Ｐ、分散Ａ−Ｐ、及び歪度Ａ−Ｐ。明らかに、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ軸の両方からの特徴を選択した。この知見で強調されることは、二軸加速度計によってより多くの情報信号が得られるということである。
【０１４９】
[00149]加えて、非自発的な分類に対する特有の顕著な特徴は、情報理論的ドメイン（例えば、エントロピ及びエントロピーレート）と２つの軸の組み合わせ（例えば、相互情報量及び相互相関）とから選択したが、自発的な分類に対する顕著な特徴の大部分は時間ドメインからであった（例えばメモリ及び尖度）。
【０１５０】
[00150]エントロピーレートは、確率過程を特性評価して信号の規則性を測定するものであり、嚥下加速度測定分析に適していると考えられて利用される（Ｌｅｅら、「Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｌｉｑｕｉｄ  ｓｔｉｍｕｌｉ  ｏｎ  ｄｕａｌ−ａｘｉｓ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌｓ  ｉｎ  ａ  ｈｅａｌｔｈｙ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ」Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ＯｎＬｉｎｅ９（１）：１（２０１０）、前述で引用）。エントロピ及び相互情報量によって、信号内の情報の量及び冗長性をそれぞれ測定する。更に、顕著な特徴間で相互相関が現れたら、２つのＡ−Ｐ及びＳ−Ｉ軸の間の相関関係が、自発的作業と比べて非自発的信号に対してより特徴的であることを示す。
【０１５１】
[00151]信号のメモリによって、隣接するデータサンプルの相関関係の時間範囲を測定する。信号の尖度を用いて振幅分布の尖り度を測定する（Ｌｅｅら、「Ｔｉｍｅ  ａｎｄ  ｔｉｍｅ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｕａｌ−ａｘｉｓ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌｓ」Ｐｈｙｓｉｏｌ．Ｍｅａｓ．２９（９）：１１０５（２００８）、前述で引用）。自発的信号の分類に対して、これらの特徴を一番上の顕著な特徴として選択した場合、自発的作業を非自発的信号と比べて区別するときに時間ドメイン特徴がより特徴的であることを示す。
【０１５２】
[00152]異なる顕著な特徴の部分集合により、自発的及び非自発的信号は性質が異なっており自発的信号に基づいて行う研究にはより注意が必要であることが強調される。更に、無作為に選択した参加者に対する非自発的咳及び嚥下信号の軌跡を図９に示す。咳又は嚥下信号に対して認識できる統一パターンはない。この挙動はすべての参加者において明らかであり、被検者内及び被験者間の両方のバラツキを示している。
【０１５３】
[00153]比較の大部分において、ＳＶＭはＡＮＮと比べてより良好な性能を示した（ウィルコクソン順位和ｐ＜０：０５）。この性能は、大域的最小値を見つけるＳＶＭ分類子の利点の１つに起因し得るが、ＡＮＮ分類子には複数の局所的最小解が存在することが欠点としてあり得る（Ｔａｙｌｏｒ，「Ｋｅｒｎｅｌ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｐａｔｔｅｒｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ」，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｐｒｅｓｓ（２００４））。他方で、ＳＶＭの学習はＡＮＮの場合よりも速く行った。そのため、ＳＶＭの方がオンライン分析及び分類に対して好適な候補である。
【０１５４】
[00154]提案されるシステムの利点の１つはその単純さであり、単一の加速度計のみを配置している。更に、提案されるシステムは周囲騒音に影響されないため、雑音環境における日常モニタリングに適している。結果として、睡眠研究及び獣医学応用における咳頻度モニタリングなどの潜在的応用にとって、このアルゴリズムは有益であり得る。
【０１５５】
[00155]結論
【０１５６】
[00156]自動咳検出及びモニタリングシステムを用いて、咳加速度測定信号を他のアーチファクト（例えば、休止状態、嚥下、頭部運動、及び発話）から区別した。自発的な及び非自発的咳の両方について考慮した。提案されるシステムは、咳と休止状態とを区別し、自発的及び非自発的咳に対する精度はそれぞれ９９．６４％及び９０％であった。更に、咳セグメントを非咳アーチファクトから区別して、自発的及び非自発的データセットに対する精度値は９０．２％及び８０．３％であった。
【０１５７】
[00157]実施例２
【０１５８】
[00158]データセット
【０１５９】
[00159]以下の文献で発表されたデータの拡張バージョンを分析した。Ｍｏｈａｍｍａｄｉら、「Ｐｏｓｔ−ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ｓｗａｌｌｏｗｉｎｇ  ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｒｙ  ｓｉｇｎａｌ  ｔｒｉｍｍｉｎｇ  ａｎｄ  ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ」、ＩＥＥＥ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓｓ２３（９）：１２２１−１２２５（２０１６）（前述で引用）。簡単に言えば、嚥下障害の疑いのある参加者の喉頭隆起（のどぼとけとして広く知られている）上でそのわずかに下に位置する二軸加速度計の両軸（前後（ＡＰ）及び上下（ＳＩ））から、加速度信号を収集した。加速度信号を１２ビット分解能で１０ｋＨｚで記録し、０．１Ｈｚ〜３ｋＨｚのパスバンドを用いるハードウェアにおいてフィルタリングした。デジタル化したサンプルを次に、オフライン解析用の同時ビデオ嚥下造影検査を伴うコンピュータに記憶した。患者が薄い液体バリウムを６口取る間、信号を記録した。バリウムで覆われた液体の一口を食塊と言い、１回又は複数回の嚥下で摂取することができる。食塊オンセット及びオフセットを、対応するビデオ嚥下造影検査記録の専門家の注釈に従って、加速度測定信号内にマーキングした。全部で１，６４９の使用できる食塊を特定した。食塊は、喉頭侵入誤嚥の重症度スケール（ＰＡＳ）スコアが３以上の嚥下が少なくとも１回含まれていたら安全ではないと標示し、そうでなければ安全であるという標示を与えた。この研究の目的上、薄い液体バリウムの密度又は粘度に関係する嚥下のみを考慮した。図１０にデータセットの特性をまとめる。
【０１６０】
[00160]方法
【０１６１】
[00161]前処理及び嚥下セグメンテーション
【０１６２】
[00162]Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ−８マザーウェーブレットを伴う１０レベルウェーブレット分解を用いて、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ信号をノイズ除去した。頭部運動に関係する信号アーチファクトを低周波（＜５Ｈｚ）信号成分のＢ−スプライン近似を差し引くことによって除去する一方で、ピッチトラッキングによって検出された周期行動を伴う信号セグメントを取り除くことによって発声を抑制した。チャネル固有の規格化を２変数食塊信号に適用して、信号を［０，１］にスケール変更した。
【０１６３】
[00163]Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ分散信号を、サイズ２００のデータ点（Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ信号のそれぞれに沿ってシフトして５０％オーバーラップしている）のウィンドウ内での標本分散を推定することによって計算した。次に嚥下のセグメント化を、分散信号にファジィＣ平均アルゴリズムを施すことによって行った。前述のセグメンテーションアルゴリズムは寛大すぎていて、嚥下前及び後の行為を認めると同時に、非嚥下セグメント又は偽陽性も引き起こしていた。カーネル密度推定ベースのアルゴリズムを用いて嚥下セグメントを適応的に切り取る一方で、エネルギー及びノイズフロアアルゴリズムによって偽陽性嚥下セグメントの数を減らした。
【０１６４】
[00164]特徴選択及び抽出
【０１６５】
[00165]Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ両軸に対する時間、周波数、時間周波数、情報理論的ドメイン特徴と、食塊及び嚥下レベル両方におけるチャネル組み合わせ特徴とを計算した。弾性ネットは、特徴の部分集合を選択するために用いる正則化２値ロジスティック回帰である。これは、ＬＡＳＳＯ（最小絶対値縮小選択演算子）のペナルティとリッジ回帰法とを一次結合する。
【０１６６】
[00166]ノイズフロア食塊長さ推定
【０１６７】
[00167]既存の研究の大部分は、取得した加速度信号の食塊オンセット及びオフセットの境界を定めるためにＶＦＳＳに依存している。その結果、既存のシステムは完全には自動化されておらず、外部の評価基準に基づいて、対象とする信号部分をセグメント化している。提案されるノイズフロア食塊長さ推定によって、取得した加速度信号のＶＦＳＳ依存性のレベルが、ＶＦＳＳ注釈付き食塊前後に５，０００サンプルのクッションを加えて、その後に食塊境界を再推定することによって低減される。これは、加速度計の記録は連続的であったので、可能である。ＶＦＳＳ注釈付きオンセットを左にシフトさせて、オフセットを右にシフトさせることによって、より寛大な食塊長さが選択される。次にノイズフロアアルゴリズムが、ＶＦＳＳ注釈付きオンセット及びオフセットにできるだけ近い食塊長さを自動的に推定する。
【０１６８】
[00168]食塊信号のノイズフロアを計算するために、拡大信号のＡ−Ｐ及びＳ−Ｉ両チャネルの振幅ヒストグラムを最初に計算した（図１１）。頭部運動及び発声を除去した後、残りのノイズは全般的に低エネルギーである。ノイズ信号の範囲をαｘ２σと推定した。ここでαはスカラ乗数であり、σは最初は食塊信号標準偏差である。
【０１６９】
[00169]
【数１】
2020511206.tif 000003
【０１７０】
[00170]この式によってノイズの範囲の推定値が得られる（すなわち、μ＋２ασ及びμ−２ασを伴ってノイズが存在したと想定する）。次に軸方向の閾値を次のように決定する。
【０１７１】
[00171]ＴＡＰ＝αｘ２σＡＰ、及びＴＳＩ＝αｘ２σＳＩ
【０１７２】
[00172]Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉに対する最適値を推定するために、以下の基準関数を考慮した。
【０１７３】
[00173]
【数２】
2020511206.tif 000004
【０１７４】
[00174]δ’１及びδ’２はそれぞれ、新しく推定した食塊オンセット及びオフセットであり、δ１及びδ２はそれぞれ、ＶＦＳＳオンセット及びオフセットであり、閾値スカラαの関数として表現される。パラメータ０≦β＜１を用いて目的関数を調整する。βの値が大きいほど、オンセット及びオフセットのより大きく見た見積もりとなって、すなわち、ＶＦＳＳ値から更に遠くなる。βの値が小さいほど、より控えめな見積もりとなる。最適なスカラは以下によって与えられる。
【０１７５】
[00175]
【数３】
2020511206.tif 000005
【０１７６】
[00176]考慮しているデータセットに対するαの最適値を、種々の値のβを用いて一個抜き交差検証法によって決定した。食塊オンセット及びオフセットの予測値とＶＦＳＳによって決定した値との間の差を、α＝０：８１を用いて最小限にした。この最適なαに対して、図１２に種々の値βにおける目的関数値を示す。この図において分かるように、βが０．３５において、最適なα値の付近で最小誤差（すなわち、ＶＦＳＳによる注釈付きのものに対する長さに最も近い食塊）をもたらした目的関数が得られた。α及びβを最適化したら、これらの値を、分類子評価で前述した食塊長さ推定アルゴリズムにおいて用いて、すなわち、各学習及びテスティングケースに対する食塊長さを予測した。
【０１７７】
[00177]インスタンス選択
【０１７８】
[00178]分類に対する雑音インスタンスの効果を減らすために、インスタンス選択に対するフィルタアプローチを最初に試みて、その後に、事後確率ガイド付きラッパーアプローチを提案した。
【０１７９】
[00179]単純な多次元の特徴ベースの四分位範囲フィルタを、インスタンス選択に対して提案した。１０の最も顕著な特徴を考慮した。Ｊは特徴空間の次元を示し、Ｎはインスタンスの総数を示す。ｂｉ＝［ｆｉ、１、ｆｉ、２、．．．、ｆｉ、Ｊ］は、ｉ番目の食塊に対応する単一のＪ次元の特徴ベクトルを示す。Ｑ１＝［Ｑ１１、Ｑ１２、．．．、Ｑ１Ｊ］、及びＱ３＝［Ｑ３１、Ｑ３２、．．．、Ｑ３Ｊ］はそれぞれ、Ｊの特徴に対する下方及び上方の四分位値である。ＩＱＲ＝［ＩＱＲ１、ＩＱＲ２、．．．、ＩＱＲＪ］は、Ｊの特徴の四分位範囲を示す。
【０１８０】
[00180]次に、Ｊ次元の除外されたインスタンスの集合Θを以下によって規定する。
【０１８１】
[00181]
【数４】
2020511206.tif 000006
【０１８２】
[00182]ここで、範囲外のケースの古典的定義においてδ＝１．５である。
【０１８３】
[00183]代替的に、インスタンス選択に対するラッパーベースのアプローチは、事後分類閾値を選択基準に配置することである。受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を、学習データセットの後部を用いて計算した。この曲線結果上の各点は感度及び特定性組合せを規定している。クラスアンバランス（この場合、少数ポジティブクラス）を考慮するために、６０％の分類特定性を維持しながら、事後分類閾値を各交差検証法実施において学習集合のみを用いて調整して、感度を最大にした。
【０１８４】
[00184]このアプローチでは、インスタンスを、対応する事後分類が調整後の閾値の付近に含まれたら、除去用に選択した。分類子の決定における不確かさは決定閾値において最大であり、後部の値が閾値から離れるにつれて減少して、１に向かって値が増えるか又はゼロに向かって値が減ると推論される。選択インスタンスの数を限定するために、周縁ウィンドウを設定した（図１３）。各交差検証法実施における事後分類閾値を調整した後で、閾値の中心に位置するサイズ０．０２の確率ウィンドウを考慮した。次にこのウィンドウのサイズを各方向（閾値の上下）に０．０１だけ増やして、５％の選択キャップを超えない限りもっと多くのインスタンスを入れる。次に、このマージンとともに調整後の閾値を、テストデータセットに適用した。言い換えれば、以下の条件を満足したインスタンスを除去用に選択した。
【数５】
2020511206.tif 000007
【数６】
2020511206.tif 000008
は調整後の閾値であり、δはインスタンス除去キャップに基づくマージンであり、Ｐ（Ｃ（ｘ）｜Ｘ＝ｘ）はインスタンスの事後確率であり、Ｃ（ｘ）＝｛‘ｓａｆｅ’，‘ｕｎｓａｆｅ’｝は食塊目標クラス標示である。
【０１８５】
[00185]分類及び評価
【０１８６】
[00186]線形判別分析（ＬＤＡ）分類子を、ランダムホールドアウト交差検証法テストを１，０００回実施して評価した。データセット全体を、各実施において学習及びテスト参加者に無作為に分けた（それぞれ、８０％及び２０％）。交差検証法実施は完全に独立していた。各実施において、分類子を学習参加者の食塊のみを用いて学習し、その後に、待たせておいた参加者の残り２０％を用いてテストした。学習データセットの一部としてデータが選択された参加者からの任意の食塊がテストデータセットに含まれないように、学習及びテストデータセットを参加者レベルで選択した。また、各実施における分類子には、他の実施のテスト及び学習集合は分からなかった。分類性能を、交差検証法実施にわたって感度、特定性、及び曲線下面積（ＡＵＣ）の点で評価した。ちなみに、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）及びサポートベクターマシン（ＳＶＭ）分類子も学習したが、前述の分類評価基準に関して付加的な価値は何ら実証されなかった。
【０１８７】
[00187]結果
【０１８８】
[00188]スカラ（α）値０．８１を伴うノイズフロア食塊長さ推定アルゴリズムを用いたが、分類システムの性能は、ＶＦＳＳで境界を定めた食塊に基づく分類と比べて変わらなかった。図１４に、スカラ（α）値０．８１（ｐ＝０：３６、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｆｆテスト）を用いてノイズフロア食塊長さ推定アルゴリズムを適用する前後の食塊の長さにおいて系統的バイアスがないことを示す。ＶＦＳＳ食塊長さのカーネル密度推定によって、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｆｆ適合度テストを用いて所与のαに対する食塊長さの各分布をテストした帰無仮説累積分布関数が得られた。
【０１８９】
[00189]図１５では、ホールドアウト交差検証法を１，０００回実施した後に、異なるインスタンス選択アルゴリズムを行った場合と行わなかった場合の分類性能を比較している。図示したように、薄い密度又は粘度の安全及び安全でない食塊の区別に対して最大ＡＵＣの８３．６％が実現された。５又は１０％除去キャップを伴う閾値バンドアルゴリズムを適用したときに、インスタンス選択がない場合と比べて、ＡＵＣに改善が見られる（ｐ＜０：００１、ウィルコクソン順位和検定）。これは、図１６において更にはっきりする。図では、５及び１０％インスタンス除去に対する箱ひげ図の切れ目が、デフォルトケースの箱ひげ図の切れ目と交わっていない。
【０１９０】
[00190]議論
【０１９１】
[00191]この実施例では、嚥下加速度測定分類に対する新しい要素として食塊長さ推定及びインスタンス選択を取り入れた。前者では、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ両チャネルのノイズフロア分布に基づいて、食塊信号のオンセット及びオフセットを推定しているため、ＶＦＳＳベースの注釈に対する分類子の依存性が低下する。このように手動セグメンテーションに対する依存を低下させることによって、嚥下安全性を評価するためのスタンドアローンの実用デバイスを開発する準備が整う。他方で、インスタンス選択によって、分類性能を低下させるインスタンスが客観的に特定される。前述した分類フレームワークによって、食塊レベルＡＵＣの改善が実現される。
【０１９２】
[00192]対象とする食塊のＶＦＳＳベースの決定に対する依存性の低減：図１３に示すように、ノイズフロア食塊長さ推定アルゴリズムスカラ（α）の値が大きいほど、強制的にアルゴリズムに、より短い食塊長さを推定させる。他方では、値が小さいほど食塊は長い。αの最適値（ＴＡＰ及びＴＳＩに対する前述の方程式で与えられる目的関数を最小限にすることで実現される）によって、分類性能を維持しながら、ＶＦＳＳを介して取得されるものに最も近い食塊長さが形成された。
【０１９３】
[00193]ＶＦＳＳ注釈に対する依存性を低減することによって、スタンドアローンのシステムを最終的に実現することができる。食塊の始まり及び終わりにクッションを加えることによって、オペレータがボタンを押して各食塊に関する嚥下行為にブックマークを付けることから取得し得る境界が模倣される。提案されるノイズフロアアルゴリズムによって次に、ＶＦＳＳの検討から取得し得る食塊境界の推定値が得られる。我々の知る限り、以前の嚥下加速度測定の研究はすべて、ＶＦＳＳで境界を定めた信号に基づいて特徴計算、分析、及び分類を行っていたため、独立した嚥下モニタリングシステム内でこれらのアルゴリズムが直接実施されることはなかった。
【０１９４】
[00194]インスタンス選択の値：インスタンス選択に対する多次元の特徴ベースの四分位範囲アプローチによって、極端な特徴量の食塊が廃棄された。極端なデータ点は分類学習及び性能において決定的な役割を有していたため、このアプローチは、文献では広く用いられているが、分類子の性能を増加させることはできなかった。
【０１９５】
[00195]他方で、分類確率閾値バンドを用いるインスタンス選択によって、非常に有望な結果が実証された。このアプローチでは、事後確率を通して表現される分類子の不確かさを利用した。データ点の分類確率が調整後の閾値に近かった場合、２つのクラス間の区別に不確かさがあった。調整後の閾値を囲む不確かなバンド内のインスタンスを取り除くことによって、比較的小さい割合のインスタンスのみを廃棄した（５〜１０％）場合であっても、分類アルゴリズムの全体的性能は著しく向上した。
【０１９６】
[00196]除去したケースの調査：このセクションでは、５％除去キャップのケースに対する選択インスタンスについて調べる。選択インスタンスの事後分類は周縁であったが（すなわち、決定境界に近かったが）、これらのインスタンスの特徴量は特徴クラスタの内部であった。図１７に、これらのインスタンスの最初の２つのコンポーネント（ＰＣＡを用いて得た）を示す。図示したように、選択インスタンスの大部分はクラスクラスタの内側に存在する。図１８に例示するのは、選択インスタンスに対する１０の顕著な特徴の平行座標プロットであり、この場合もやはり、選択インスタンスが特徴クラスタの内部にあるという観察を裏付けており、範囲外にあるという観察ではない。
【０１９７】
[00197]選択インスタンスの起源は以下の通りであった。２８．６％が不健康な参加者から得られ、一方で７１．４％は健康な参加者に由来するものであった。特にオリジナルのデータセットは不均衡であり、不健康及び健康な参加者のそれぞれが１７．６％及び８２．４％であった。このクラスアンバランスにもかかわらず、インスタンス選択アルゴリズムは不健康な参加者を不釣り合いにオーバーサンプリングしており、不健康な参加者から不確かなケースが生じる傾向を示唆している。オリジナルのデータセットでは、食塊の７％が安全ではなく、一方で９２．９％が安全であった。確率閾値バンドインスタンス選択アルゴリズムによって特定したインスタンスのうち、４．９％が安全でない食塊であり、９５．１％が安全な食塊であった。不健康な参加者に対するアルゴリズムのオーバーサンプリングを考慮すると、この後者の知見は、不健康な参加者の多くの安全な食塊が不確かなものとして選択されたことを示している。更に、安全でない食塊全体の３．４％及び安全な食塊全体の５．１％が、不確かなインスタンスとして選択された。これによって更に強調されるのは、選択インスタンスのほとんどが安全であり、潜在的に不健康な参加者に由来したということである。これらの安全だが不確かな食塊は、健康な参加者の安全な食塊とは非常に異なる特性を保有し得る。
【０１９８】
[00198]選択インスタンスを更に詳しく調べるために、選択インスタンスと残りの（非選択の）ケースとの間で５分割交差検証分類を行った。選択インスタンスをデータセットの残りと９８％の高精度で区別することができる。この知見によって確認されるのは、選択インスタンスが示す信号特性はデータセットの残りとは非常に異なるということである。
【０１９９】
[00199]更に、選択インスタンスの大部分は３つのサイトから収集された（３１．５２％、２２．４２％、及び２２．４２％のインスタンスがそれぞれ、サイト１、４、及び７から）。サイト特有のプロトコル準拠、並びに参加者内及び参加者間の変動について更に調査することによって、これら３つのデータ収集サイトから不確かなケースが生じる傾向についての更なる見識が得られる場合がある。
【０２００】
[00200]分類性能：この研究で実現される安全及び安全でない食塊レベルの分類性能は、文献で発表された臨床検出レートを考慮した場合に競争力がある。最近の研究によれば、臨床評価の感度及び特定性はそれぞれ、侵入に対して３９％及び８０％、誤嚥に対して５５．６％及び８０．５％であると報告されている。他の研究では、検出感度及び特定性はそれぞれ、８８±８％及び５０±１３％、並びに９３±２１％及び５６±２０％であると述べられている。
【０２０１】
[00201]結論
【０２０２】
[00202]嚥下加速度測定分類に対する向上として食塊長さ推定及びインスタンス選択を導入した。一方で、分類アルゴリズムを嚥下の手動セグメンテーションから開放し、第２に、不確かさに直面したら決定しない自由を分類子に与えた。同時に、これらの増大によって、かなり大きい臨床データ集合における安全及び安全でない嚥下を区別するときのＡＵＣが改善される。
【０２０３】
[00203]本明細書に記載されている、本発明の好ましい実施形態に対する様々な変更及び修正が、当業者には明らかであることを理解されたい。かかる変更及び修正は、本発明の主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく、かつ意図される利点を損なわずに、行うことができる。したがって、かかる変更及び修正は、添付の特許請求の範囲に包含されることが意図されている。
【図１】
2020511206.tif 000009
【図２】
2020511206.tif 000010
【図３】
2020511206.tif 000011
【図４】
2020511206.tif 000012
【図５Ａ】
2020511206.tif 000013
【図５Ｂ】
2020511206.tif 000014
【図５Ｃ】
2020511206.tif 000015
【図５Ｄ】
2020511206.tif 000016
【図６】
2020511206.tif 000017
【図７】
2020511206.tif 000018
【図８Ａ】
2020511206.tif 000019
【図８Ｂ】
2020511206.tif 000020
【図８Ｃ】
2020511206.tif 000021
【図８Ｄ】
2020511206.tif 000022
【図９】
2020511206.tif 000023
【図１０】
2020511206.tif 000024
【図１１】
2020511206.tif 000025
【図１２】
2020511206.tif 000026
【図１３】
2020511206.tif 000027
【図１４】
2020511206.tif 000028
【図１５】
2020511206.tif 000029
【図１６】
2020511206.tif 000030
【図１７】
2020511206.tif 000031
【図１８】
2020511206.tif 000032
【国際調査報告】
2020511206.tif 000033
2020511206.tif 000034
2020511206.tif 000035
2020511206.tif 000036