CN117042680A - 心脏瓣异常检出装置、检出方法、以及计算机程序 - Google Patents

Abstract

[课题]以清楚的结果简便且高精度地检出心脏瓣的异常，尤其是重症的主动脉瓣狭窄症。[解决手段]一种心脏瓣异常检出装置，具有：心音数据取得部21，取得与心音对应的心音数据；第1处理部，基于心音数据，以心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在对象范围内的心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；以及第2处理部，在峰值频率大于或等于峰值基准値时，输出揭示重症的主动脉瓣狭窄症的可能性高的检出信号。

Description

心脏瓣异常检出装置、检出方法、以及计算机程序

技术领域

本发明涉及检出主动脉瓣狭窄症等心脏瓣的异常的一种心脏瓣异常检出装置、检出方法、以及计算机程序。

背景技术

伴随近年的高龄化，心脏瓣膜症的患者，尤其是重症的主动脉瓣狭窄症(AorticStenosis，AS)的患者增加。主动脉瓣狭窄症是随着老化而发生主动脉瓣钙化、瓣膜硬化难以打开、送往主动脉的血液量显着减少的心脏疾病。因为是导致猝死或心衰竭的严重疾病，因此，漏诊是医疗上的重大问题。据说75歳以上的高龄者有3.4％罹患重症AS，据说在日本就有56万人。

在临床现场广泛进行的听诊虽然对于瓣膜症的筛查是有利的，但是，据说听诊经验较少的非心血管专科医师的瓣膜症诊断精度低至约40～50％。作为听诊的诊断精度变低的原因，可以列举：根据瓣膜症的种类和状态而使心杂音发生的时间点、场所、音域不同，造成综合地判断这些信息的难度。

至今，提出了：分析从听诊器等获得的心音信息并检出心脏瓣的异常的技术。

在专利文献1中，公开了：从基于生物体的心音的心音数据提取第1心音信号和第2心音信号，针对第1心音信号和第2心音信号，基于特定的频率带域的振幅及功率与基准値的比较而诊断心疾病。

在专利文献2中，公开了：从收集到的心音检出心杂音，利用心杂音的区间生成分析信号，基于作为分析信号的指定频率分量的第1频率分量与作为构成其一部分的频率分量的第2频率分量的比较而分类心杂音的病例。在专利文献2的段落0026记载了：基于频率带域功率比例而判定僧帽瓣闭锁不全症或主动脉瓣狭窄症。

在专利文献3中，公开了：基于收缩期的心音数据的一部分的频率带域中的功率谱的形状而诊断是否有心疾病。

并且，提出了：为了检出心杂音，使用深度学习等的技术分析通过数字听诊器取得的音源，以检出各种的心疾病(非专利文献1)。

背景技术文献

[专利文献]

专利文献1：日本专利特开2017-12366号公开公报

专利文献2：日本专利特开2014-87543号公开公报

专利文献3：日本专利特开2015-188512号公开公报

[非专利文献]

非专利文献1：W.Reid Thompson,et al.Artificial Intelligence-AssistedAuscultation of Heart Murmurs：Validation by Virtual Clinical Trial.PediatricCardiology(2019)40：623-629

发明内容

[发明欲解决的课题]

然而，至今，仍无法通过简便的处理以更高精度诊断心脏瓣的异常，尤其是重症的AS(主动脉瓣狭窄症)。

例如，根据上述的专利文献1的情况下，因为通过将第1心音信号及第2心音信号各自的特定的频率带域的振幅及功率与基准値比较而诊断心疾病，因此，使用的检出参数数量相对较多，使演算处理的负担变大，并且容易累积误差。根据专利文献2的情况下亦同，并且只可以分类病例。并且，根据专利文献3的情况下，因为通过功率谱的形状的比较而进行诊断，因此，其判定存在模糊性，难以获得高精度，至多不过是可以判断是否有心疾病的程度。

即使具有瓣膜症，也会在没有明确的自觉症状下发展，若在重症的AS的情况下，因为治疗方法只能进行外科手术，因此，根据正确的诊断早期发现是重要的。虽然可以在大医院等的专业机构通过心超声检查而针对瓣膜症进行高准确度的重症度评分，但是，由于需要设备及专科医师，因此，在性能价格比层面而言，亦不容易在小规模的诊所等进行。

在无法通过听诊充分地进行是否需要心超声检查的筛查的现况中，期望有正确且具有可靠性并且清楚得知结果的简便的检出装置。

本发明是鉴于这些要点而完成，并且以以下为目的：以清楚的结果简便且高精度地检出心脏瓣的异常，尤其是重症的主动脉瓣狭窄症。

[用于解决课题的手段]

本发明的心脏瓣异常检出装置的第1态样具有：心音数据取得部，取得与心音对应的心音数据；第1处理部，基于所述心音数据，以所述心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在所述对象范围内的所述心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；以及第2处理部，在所述峰值频率大于或等于峰值基准値时，输出揭示重症的主动脉瓣狭窄症的可能性高的检出信号。

优选地，所述心脏瓣异常检出装置的第1态样具有：射血时间取得部，基于所述心音数据取得射血时间；除了所述峰值频率大于或等于峰值基准値的条件以外，在满足所述射血时间大于或等于射血基准値的条件时，所述第2处理部输出所述检出信号。

进一步优选地，所述心脏瓣异常检出装置的第1态样具有：检出部，用于基于所述心音数据检出所述第1心音的附近产生的射血咔哒声；除了所述峰值频率大于或等于峰值基准値的条件以外，在满足检出所述射血咔哒声的条件时，所述第2处理部输出所述检出信号。

进一步优选地，所述第1处理部通过对所述心音数据进行小波分析而取得所述峰值频率。

本发明的心脏瓣异常检出装置的第2态样具有：第1处理部，基于心音数据，以心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在所述对象范围内具有大于或等于基准强度的强度的所述心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；以及第2处理部，在所述峰值频率大于或等于峰值基准値时，输出揭示重度的心脏瓣异常的检出信号。

本发明的心脏瓣异常检出装置的第3态样具有：第1处理部，基于心音数据，以心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在所述对象范围内具有大于或等于基准强度的强度的所述心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；射血时间取得部，基于所述心音数据取得射血时间；以及第2处理部，基于将所述峰值频率与设定的频率范围比较的结果以及将所述射血时间与射血基准値比较的结果而输出揭示所述心脏瓣的异常的程度的检出信号。

[发明的效果]

根据本发明，可以以清楚的结果简便且高精度地检出心脏瓣的异常，尤其是重症的主动脉瓣狭窄症。

根据本发明的第3态样，可以以清楚的结果简便且高精度地检出心脏瓣的异常的程度。

附图说明

图1是揭示从主动脉瓣狭窄症的诊断到治疗的流程的图。

图2是揭示本发明的实施形态的心脏瓣异常诊断系统的构成的例子的方块图。

图3是揭示从心音感测器获得的心音的例子的图。

图4是示意性地揭示根据小波分析的心音的频率分量的例子的图。

图5是揭示小波分析为止的心音信号处理的流程的例子的图。

图6是概念性地揭示重症AS的峰值频率诊断的图。

图7是概念性地揭示峰值频率诊断中的AS的重症度的检出的例子的图。

图8是揭示针对正常心音的小波分析的结果的例子的图。

图9是揭示针对中症心音的小波分析的结果的例子的图。

图10是揭示针对重症心音的小波分析的结果的例子的图。

图11是揭示针对重症心音的小波分析的结果的其他例子的图。

图12是将针对重症心音的小波分析的结果的一部分放大揭示的图。

图13是用于说明针对重症心音的小波分析的结果的图。

图14是将针对正常心音的小波分析的结果的一部分放大揭示的图。

图15是将针对重症心音的小波分析的结果的第1心音的部分放大揭示的图。

图16是揭示AS中的重症度与峰值频率的相关性的例子的图。

图17是揭示峰值频率与主动脉瓣最大血流速度Vmax的相关关系的图。

具体实施例

[本发明的原理]

首先，说明本发明的原理。

图3是揭示从心音感测器获得的心音的例子的图，与心电图一同揭示AS(主动脉瓣狭窄症)的重症者的心音S1-H及健全人的心音S1-N。图4是示意性地揭示根据小波分析的心音的频率分量的例子的图，通过尺度图的轮廓线WD示意性地揭示小波(wavelet)分析的结果。

主动脉瓣狭窄症(AS)是主动脉瓣发生钙化、瓣膜变硬、使得瓣膜变得难以打开的疾病。其结果，血液花费比往常更长的时间通过狭窄的瓣开口部。此时，通过产生乱流而产生高音调的杂音。然后，由于通过变窄的管腔，因此，血液流速上升，产生高音调的白杂讯。也就是，随着变为重症而变为高音调的杂讯。在心超声检查中，使用狭窄部位的血液流速上升作为重症度指标。

在本发明中，并不根据心超声检查，而是以在听诊获得的心音作为音源，对于从心音获得的心音数据使用小波分析检出特定的区间中的频率上升(高音调音)，以检出重症AS(重症主动脉瓣狭窄症)。为了判定是否是重症AS，检出并评分特定的区间中的峰值频率。

如图3所示，着眼于重症AS在第1心音与第2心音之间产生异常心音，对此异常心音进行小波分析。通过小波分析，例如，如图4所示，在射血期的某处出现峰值频率fp。检出所述峰值频率fp，并对检出的峰值频率fp评分。

并且，着眼于伴随AS的重症化而延长血液射血时间，通过小波分析取得心脏的射血时间。对获得的射血时间评分，运用于重症AS的检出。进一步地，对从心音获得的第1心音的主要分量的频率评分，检出是否产生射血咔哒声(ejection click)。是否有射血咔哒声运用于重症AS的检出。

如此，在本发明中，利用心音含有的特异性声学形态，精度佳地检出重症AS。

为了验证根据本发明的检出的精度，因此，以重症AS的85例、以及非AS的100例作为对象组，进行根据峰值频率及射血时间的评分。其结果，可以使重症AS的检出率上升至90％。

因为找到峰值频率及射血时间对于AS的重症度的正相关关系，因此，通过进行心音的小波分析，也能够检出中症的AS。也就是，根据本发明，能够诊断AS的重症度。

目前为止，并没有只靠听诊就实现AS的重症度分类的技术。只要使用本发明的技术，即使是心杂音听取经验较少的医师，也能够简单地诊断AS的重症度。进一步地，通过患者在自家使用数字听诊器，患者本身也能够检出AS。伴随此，能够引入专业机构，期待可以减少因AS而导致突然死亡的患者。

在专业机构，为了追踪中症的AS患者，请患者为了心超声检查以半年1次的频率到机构，若根据本发明的技术，则由于能够仅靠听诊就检出AS的发展状况，因此，期待可以取代心超声检查。据此，可以抑制检查成本，减少医疗费。

本发明也能够应用于僧帽瓣闭锁不全症或主动脉瓣闭锁不全症等其他的瓣膜症。

以下，说明本发明中的实施形态。

[根据心脏瓣异常诊断系统的支援的诊断流程]

图1是揭示从主动脉瓣狭窄症的诊断到治疗的流程的图。

在图1中，例如，出院疗养中的慢性心疾病的患者在自家周边或区域生活(P1)，在出现一些症状的情况下到常去的诊所接受诊察(P2)。诊所具备心脏瓣异常检出装置，与其周边机器等一同建构心脏瓣异常诊断系统1。心脏瓣异常诊断系统1进行根据小波分析的峰值频率诊断，以高精度检出心脏瓣的异常，尤其是重症的主动脉瓣狭窄症，输出并显示检出结果。医师在进行包含使用听诊器听诊等诊察的同时，接受根据心脏瓣异常诊断系统1的支援，针对心疾病进行最终的诊断(P3)。

针对该患者，例如，若医师诊断高度怀疑为重症AS，则例如，患者去医院接受心超声检查，完成确定诊断(P4)。若重症AS的诊断确定，则患者接受人工瓣置换、瓣成形、或导管等的手术治疗(P5)。

在心脏瓣异常诊断系统1中，心脏瓣异常检出装置5通过网络连接医院或专业机构等，进行各种的信息交换。例如，把在心脏瓣异常检出装置5的检出结果发送到医院的心超声检查室及手术室并显示，并且，接收心超声检查或手术的结果，用于在心脏瓣异常检出装置5中的学习或各种参数的设定。

如此，通过以诊所等具备的心脏瓣异常检出装置为中心建构心脏瓣异常诊断系统1，可以通过听诊而简单地发现重症AS，因为可以确实地接续此后的确定诊断及治疗等的救治的流程，因此，可以大幅地提升AS患者的救治率。

[心脏瓣异常诊断系统的构成]

在图2中，揭示了本发明的实施形态的心脏瓣异常诊断系统1的构成的例子。

在图2中，心脏瓣异常诊断系统1具备：心脏瓣异常检出装置5、心音感测器6、以及心电仪7等，并且通过网络NW连接心超声检查机8等。

心音感测器6是麦克风、压电感测器、或加速度感测器等的声学―电性转换器，并且输出与患者的心音对应的心音信号S1。在心音信号S1中包含与第1心音、第2心音、以及心杂音等对应的信号。心音感测器6可以利用组装至听诊器的心音感测器。例如，心音感测器6配置于患者的胸骨右缘第2肋间、Erb区域、乳头下等，以取得心音。

心电仪7取得患者的心电图，并且输出包含P、Q、R、S、T、U、P各波的信号的电性信号(心电图信号)S2。

心超声检查机8设置于医院或专业机构，用于使用超声波取得心脏或血管的图像、以及断面图像，以调查各部分的构造或功能的异常。

心脏瓣异常检出装置5具备：心音数据取得部21、第1处理部22、第2处理部23、射血时间取得部24、检出部25、输出显示部26、以及通讯部27等。

心脏瓣异常检出装置5的各部分或一部分可以通过伺服器或个人计算机等的信息处理装置构成。以下说明的心脏瓣异常检出装置5的各功能可以通过执行计算机程序的CPU而实现，或通过所述CPU与硬件元件或仪器的协作而实现。可以从记录介质读取计算机程序，或从伺服器下载并执行所述计算机程序。输出显示部26及通讯部27可以通过信息处理装置具备的显示装置或通讯功能而实现。

[心音数据取得部]

图5是揭示小波分析为止的心音信号处理的流程的例子的图。

心音数据取得部21取得并输出与心音对应的心音数据D1，所述心音数据取得部21具备：标准化部211、杂讯去除部212、以及增幅部213。输入的心音信号S1为模拟信号或数字信号。在为模拟信号的情况下，通过适当的AD转换器转换为数字信号，以进行以后的处理。

标准化部211将心音标准化，以与心音的大小差距对应。

杂讯去除部212去除环境杂讯，所述环境杂讯包含与心音无关的周围的声音或电性杂讯等。并且，呼吸音有时作为杂讯而混入心音中，则以去除此呼吸音为进一步优选。

增幅部213增幅心音信号S1例如16倍，以使所述心音信号S1成为指定的强度水平(振幅水平)。能够调整增幅程度。据此，以与心音对应的波形揭示从心音数据取得部21输出的心音数据D1，并且，将波形含有的各种的频率分量的振幅标准化。

[第1处理部]

基于心音数据D1，第1处理部22以心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在对象范围内具有大于或等于基准强度的强度(振幅)的心音中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率fp。

在第1处理部22设有小波分析部221、基准强度存储部222、对象范围存储部223、以及峰值频率存储部224等。

小波分析部221对于输入的心音数据D1进行连续小波转换(continuous wavelettransform)，将心音数据D1的时间及频率的両个分量定位(localization)。通过连续小波转换，获得心音数据D1的时间频率的特征量，也就是频率与各频率分量相对于时间轴的强度(振幅)。例如，获得分别在x轴、y轴、z轴上揭示心音数据D1中的时间t、频率f、各频率分量的强度(振幅)dB的分析数据。如同后文说明的图8～图12等，此分析数据能够使用尺度图(scalogram)在2次元平面上揭示。在尺度图中，横轴揭示时间，纵轴揭示频率。然后，各点的亮度或颜色揭示在某个时间点的某个频率的强度(振幅)。

而且，在小波分析部221获得的各种参数或系数能够作为根据人工智能(AI)的机械学习的特征量使用。

基准强度存储部222存储用于决定峰值频率fp的基准强度ad。基准强度ad为，在取得峰值频率fp时，以其频率分量的强度大于或等于基准强度ad作为条件。基准强度ad用于去除根据心音数据D1中残留的杂讯分量或高音调波分量等的影响，以获得正确的频率分量。为了凭据经验地获得正确的频率分量，能够通过实验决定基准强度ad。只要完全没有杂讯分量或高音调波分量等，或是在可以无视的程度，则基准强度ad能够使用例如接近0的数値，或是也能够将基准强度ad从条件排除。

并且，在小波分析中获得的峰值频率的一半频率的附近有比该峰值频率还要强的信号的情况下，因为强的信号为基本波，因此以此频率作为峰值频率fp，并且将高音调波排除。另外，能够凭据经验排除可疑的峰值频率fp。

总而言之，作为峰值频率fp，获得针对强度不为0的频率分量的有效数値是重要的。

对象范围存储部223存储用于决定峰值频率fp的时间性的对象范围tr。作为对象范围tr，只要设定主动脉瓣打开并且血液在该处流动的时间范围即可。不过，因为是用于决定此时间范围中的峰值频率fp，因此，只要能够提取有效的峰值频率fp，不一定需要与血液实际流动的时间范围一致。

举例说明对象范围tr的设定方法，例如，以从作为与心室收缩期对应的范围的第1心音开始至第2心音结束为止作为对象范围tr。并且，考虑到在僧帽瓣打开的时间点第1心音较大或是实际上开始血液的流动前需要时间，以从第1心音开始经过时间t1以后作为对象范围tr。并且，考虑到产生射血时间的延长或实际上具有检出峰值频率fp可能性的时间带，以从第1心音开始经过时间t1以后并且不超过时间t2的范围作为对象范围tr。并且，在无法明确地判明第2心音的情况下，以从第1心音开始经过时间t1以后并且不超过时间t2的范围作为对象范围tr。也就是，以时间限定对象范围tr。并且，使用心电图信号S2，以从S波的位置至第2心音开始或结束为止的范围作为对象范围tr。

具体来说，例如，以100ms作为时间t1，以500ms作为时间t2，可以是从第1心音开始100ms以后并且不超过500ms的范围。也可以是在此以外的时间。只要是此设定方法，就不用使用心电图信号S2，可以仅基于心音数据D1设定对象范围tr。并且，即使是第2心音不明确，也可以订定对象范围tr。

峰值频率存储部224存储取得的峰值频率fp。在取得峰值频率fp时，虽然可以取得仅1个峰值频率fp，但是，具有提取误差等较大且并不洽当的峰值频率的可能性。也就是，心音在每个脉波(主动脉波)具有偏差，峰值频率fp也具有改变的可能性。并且，在心律不整的情况下或脉波延长的情况下，峰值的位置产生偏移。因此，为了提高峰值频率fp的可靠性，以取得复数个峰值频率并使用其平均値等为优选。

据此，为了决定作为峰值频率fp使用的代表値，例如，决定把从复数个脉波的每个脉波的对象范围tr取得的复数个峰值频率的平均値作为峰值频率fp的代表値。并且，例如，从连续的5个脉波的每个脉波的对象范围tr取得5个峰值频率，决定将5个峰值频率的平均値作为峰值频率fp的代表値。并且，在从对象范围tr取得的复数个峰值频率之中选择排行前面的n个，例如5个，通过5个峰值频率的平均决定峰值频率fp的代表値。并且，在从连续的10个脉波的每个脉波的对象范围tr取得的最大10个峰值频率中，排除最大値或最小値或者其他的特异値，决定将剩下的例如5个峰值频率的平均値作为峰值频率fp的代表値。并且，也可以不使用平均値，而使用均方根或中央値，也可以使用适当的选择演算法决定代表値。并且，在心音数据D1混入呼吸音的情况下，只要使用仅从不与呼吸音的时间重叠的对象范围tr取得的峰值频率决定代表値即可。

第1处理部22将包含据此取得的峰值频率fp的峰值数据D2输出至第2处理部23。

射血时间取得部24基于心音数据D1取得射血时间tk。取得的射血时间tk存储于射血时间存储部241，并且作为射血数据D3输出。

射血时间tk是血液从主动脉瓣流出的时间，与根据心室收缩的射血期对应。因为射血期通常是从第1心音至第2心音为止的心室收缩期之中心室内压变得比主动脉内压还要高并且主动脉瓣打开以后的期间，因此，可以通过基于心音数据D1检出主动脉瓣打开的时间点与第2心音的时间点而取得射血时间tk。

射血时间tk在健全人为约200ms，但是，随着重症化进展而增加。例如，在重症AS增加至约300ms～500ms。不太有个人的差异。

而且，因为射血时间tk是用于与射血基准値ce比较，因此，不一定要与患者实际的射血时间一致，总而言之，只要是与患者的射血时间对应的数値即可。据此，例如，可以取得从第1心音至第2心音为止的时间作为射血时间tk，并且相应于此而设定用于比较的合适的射血基准値ce的数値。

检出部25基于心音数据D1检出第1心音的主要分量，也就是第1心音的附近中强度较大的声音的频率。作为检出的频率的主要频率fm存储于主要频率存储部251。

并且，第1心音基准値cs存储于第1心音基准値存储部252。在主要频率fm大于或等于第1心音基准値cs时，将揭示产生射血咔哒声的咔哒声数据D4输出至第2处理部23。

心音中的第1心音通常是僧帽瓣关闭时的心音，在僧帽瓣关闭后，主动脉瓣立即打开。然而，若主动脉瓣硬化并且动作恶化，则主动脉瓣无法容易地打开。因此，通过心室的收缩挤出的血液撞击主动脉瓣时的冲撃而使主动脉瓣打开。此时，产生比通常的第1心音还要高音的射血咔哒声(ejection click)。也就是，射血咔哒声揭示主动脉瓣的硬化进展，并且功能正在恶化。

调查射血咔哒声的主要的频率分量后，为50～60Hz的范围。因为射血咔哒声是在第1心音后立刻产生，因此，在听诊器中可能听起来像是第1心音变高，在心音数据D1之中以与第1心音一体化的状态检出。在健全人的正常心音中，第1心音是以30Hz～40Hz的频率分量构成。并且，在重症AS的情况下，第1心音早期是以大于或等于40Hz的频率分量构成。

于此，为了检出射血咔哒声，将第1心音基准値cs设定于例如，50Hz、或55Hz、或60Hz等。在第1心音基准値cs为较低的50Hz的情况下，检出灵敏度变高，虽然增加误检出非射血咔哒声的声音的可能性，但是，因为漏检出射血咔哒声的可能性变低，因此，通过与其他的条件的与运算(AND)，提升重症AS的检出的精度。在第1心音基准値cs为较高的60Hz的情况下，虽然检出灵敏度变低，但是，在检出咔哒声数据D4的情况下，主动脉瓣的硬化进展可能性高，重症AS的可能性高。据此，可以考虑这些而决定第1心音基准値cs。并且，相应于第1心音基准値cs的数値，可以使检出重症AS中的咔哒声数据D4的权重相异。

如此，通过着眼于声音的主要分量的频率较高而检出射血咔哒声，可以以更高精度检出包含重症AS的心脏瓣的异常。

[第2处理部及峰值频率诊断]

第2处理部23基于峰值数据D2、射血数据D3、以及咔哒声数据D4而通过判定模式的选择以以下的条件1～3的组合检出心脏瓣的异常，尤其是重症AS。

(条件1)在峰值频率fp大于或等于峰值基准値cp时。

(条件2)在射血时间tk大于或等于射血基准値ce时。

(条件3)在主要频率fm大于或等于第1心音基准値cs时，也就是，检出射血咔哒声时。

在本实施形态中，在判定模式1中，在满足条件1时，判定为重症AS的可能性高，并且输出揭示此要旨的检出信号D5。在判定模式2中，在同时满足条件1及条件2时，判定为重症AS的可能性高，并且输出揭示此要旨的检出信号D5。在判定模式3中，在同时满足条件1、2、3的3个条件时，判定为重症AS的可能性高，并且输出揭示此要旨的检出信号D5。

若输出检出信号D5，则输出显示部26在画面显示AS的可能性高的要旨，在必要时发出警告音等的声音，并且通过通讯部27及网络NW发送至其他的机器。例如，在画面显示「具有重症AS的疑虑」的信息。

以下，进一步详细地说明。

在第2处理部23中，峰值基准値cp及射血基准値ce存储于各自的存储部231,232。并且，虽然省略图示，但是，可以设有用于切换判定模式的操作部或设定部等。

在判定模式1中，在峰值频率fp大于或等于峰值基准値cp时，判定为重症AS的可能性高，并且输出揭示此要旨的检出信号D5。峰值基准値cp于此例如为300Hz。也就是，在峰值频率fp大于或等于300Hz时，输出检出信号D5。

根据目前为止的病例的经验(empirical study)，在重症AS的情况下的峰值频率fp大于或等于250Hz，平均値为约320Hz并且具有正负约50Hz的偏差。据此，以300Hz作为峰值基准値cp，并且在峰值频率fp大于或等于300Hz时检出重症AS，则变得可以检出大部分的重症AS。然而，因为峰值频率fp大于或等于300Hz不一定是重症AS，因此，针对此点，需等待与其他的条件组合，或是等待超声检查等的检查。

如此，若根据判定模式1，则在重症AS的情况下着眼于峰值频率fp变高，将检出的峰值频率fp与峰值基准値cp比较。例如，在峰值频率fp大于或等于300Hz时，输出检出信号D5。据此，可以以相当大的精度检出重症AS的可能性高的患者。

而且，在峰值基准値cp为比300Hz还要高的数値，例如320Hz、340Hz等的情况下，虽然是重症AS却未检出的可能性增加，但是，非重症AS却检出重症AS的可能性变低。据此，可以考虑到这点，并且考虑到与补偿此点的其他的条件的组合而设定峰值基准値cp。

在判定模式2中，除了峰值频率fp的条件以外，进一步在射血时间tk大于或等于射血基准値ce时，判定为重症AS的可能性高，并且输出揭示此要旨的检出信号D5。射血基准値ce例如为300ms。

如上所述，在重症AS的患者中，具有射血时间的延长，作为经验上的数値(empirical values)为约300～460ms。据此，将射血基准値ce作为此较低的数値300ms，通过加上射血时间tk大于或等于300ms作为重症AS的检出的条件，在患者实际上为重症AS的情况下呈现检出信号D5的准确度变高，提升检出的可靠性。

如此，若根据判定模式2，则在满足条件1及条件2的情况下，也就是，在峰值频率fp大于或等于例如300Hz并且射血时间tk大于或等于例如300ms时，输出检出信号D5。据此，可以以更高精度检出重症AS的可能性高的患者。

而且，亦如上所述，因为在取得实际的射血时间tk时也具有误差或偏差，因此，可以相应于根据取得射血时间tk的误差或偏差，并且相应于射血时间tk的取得方法而设定与其等对应的合适的射血基准値ce。

在判定模式3中，除了峰值频率fp的条件及射血时间tk的条件以外，进一步在主要频率fm大于或等于第1心音基准値cs时，也就是，以产生射血咔哒声作为条件，判定为重症AS的可能性高，并且输出揭示此要旨的检出信号D5。

如上所述，射血咔哒声显示主动脉瓣的硬化进展并且功能恶化，在产生射血咔哒声时，怀疑具有重症AS的可能性。据此，通过在条件1及条件2以外加入产生射血咔哒声作为条件3，可以获得可靠性更加高的检出信号D5，可以以更加高精度检出重症AS的可能性高的患者。

而且，因为通过取决于第1心音基准値cs的数値改变射血咔哒声的检出精度或检出灵敏度，因此，通过亦考虑与其他的条件的关联性或兼容性而设定第1心音基准値cs，能够以极高精度检出重症AS。

除了上述的判定模式1～3以外，能够设定各种组合了条件1～3的判定模式。例如，可以考量组合条件1及条件3，并且亦可以考量组合条件2及条件3。并且，亦可以组合这些条件1～3以外的条件。

并且，可以相应于在其他的条件中取得的峰值频率fp、射血时间tk、主要频率fm的数値或判定结果等而变更该条件中的射血基准値ce、第1心音基准値cs、峰值基准値cp等的设定。在此情况下，可以设定条件1～3的各种应用顺序，也可以应用1个条件复数次。

并且，第2处理部23亦具备检出AS的重症度的判定模式4。也就是，在判定模式4中，通过将检出的峰值频率fp与设定的频率范围cf比较，以判定AS的重症度。于此，说明在重症AS时输出检出信号D5并且在中症AS时输出检出辅助信号D6的例子。

作为频率范围cf，设定用于判定重症AS的第1频率、以及用于判定中症AS的第2频率。第1频率亦可以替换为峰值基准値cp。只要峰值频率fp大于或等于第1频率，即判定为重症AS。只要峰值频率fp未达第1频率并且大于或等于第2频率，即判定为中症AS(条件4)。

例如，设定第1频率为300Hz、第2频率为180Hz。此时，第2处理部23在峰值频率fp大于或等于300Hz时输出揭示重症AS的可能性高的检出信号D5，在大于或等于180Hz并且未达300Hz时输出揭示中症AS的可能性高的检出辅助信号D6。

根据目前为止的病例的经验(empirical study)，在中症AS的情况下，峰值频率fp在180Hz～300Hz的范围。并且，在轻症AS的情况下，不会出现峰值波形。据此，在取得的峰值频率fp在180Hz～300Hz的范围的情况下，中症AS的可能性高。

并且，在判定模式4中，通过判定是否将来导致重症AS的可能性高、以及在现在的时间点是否应该进行心超声检查，能够检出AS的重症度。接着将针对此说明。

图17是针对包含轻症AS、中症AS、重症AS的全部189人的病例(患者)检出峰值频率fp并以点绘揭示的图。

在图17中，横轴揭示峰值频率fp(Hz)，纵轴揭示主动脉瓣最大血流速度Vmax(m/sec)。于此，主动脉瓣最大血流速度Vmax(以下，称为「Vmax」)是针对各病例通过连续波多普勒法测定。Vmax是在心超声检查中用于AS的重症度的评分的重要因子，相关内容详细记载于「瓣膜症治疗的指导方针」2020年改订版、日本心血管学会/日本胸部外科学会/日本血管外科学会/日本心脏血管外科学会联合指导方针(JCS/JATS/JSVS/JSCS2020Guideline onthe Management of Valvular Heart Disease)。

根据所述「瓣膜症治疗的指导方针」第5章第63页掲载的「表30根据心超声检查的AS重症度评分」，「主动脉瓣硬化」为Vmax小于或等于2.5(m/sec)，「轻症AS」为2.6～2.9，「中症AS」为3.0～3.9、「重症AS」为大于或等于4.0。在图17中，依据此评分基准，示出了「轻症AS」(mild)78人、「中症AS」(moderate)15人、「重症AS」(severe)96人的病例。而且，于此的「轻症AS」(mild)除了原本的「轻症AS」以外，也包含症状较轻的「主动脉瓣硬化」以及正常组。

根据图17，相关系数为0.84，揭示峰值频率fp与Vmax具有强的正相关关系。也就是，揭示峰值频率fp高的病例具有Vmax变大的倾向。

然后，在Vmax未达3.0(m/sec)的「轻症AS」(mild)的病例中，大部分的峰值频率fp小于或等于150Hz。并且，若使用回归直线，则与Vmax为4.0对应的峰值频率fp约为300Hz。

就这些而言，针对峰值频率fp大于或等于150Hz的病例，不能说是「轻症AS」，而可以说是为了确定重症度，应该进行心超声检查。并且，针对峰值频率fp大于或等于150Hz并且未达300Hz的病例，可以说是将来变成重症AS的可能性高。因为在变成重症AS的情况下，进行手术的可能性高，因此，这些患者可以说是将来应该考虑进行手术的对象组。

据此，在峰值频率fp大于或等于150Hz并且未达300Hz时，第2处理部23输出揭示将来变成重症的主动脉瓣狭窄症的可能性高的检出辅助信号D6a。并且，在峰值频率fp大于或等于150Hz时，第2处理部23输出揭示应该进行心超声检查的检出辅助信号D6b。

而且，虽然检出辅助信号D6、检出辅助信号D6a、以及检出辅助信号D6b包含彼此重复的内容，但是，通过使用并理解各自的含意，能够迅速并且正确地进行揭示其等信号之后的对应。

并且，为了这些重症度的检出，如下所述，不仅峰值频率fp，亦可以考虑射血时间tk或主要频率fm。

并且，通过统计性地使用这些检出辅助信号D6、D6a、D6b，可以预测将来重症AS的患者或应该进行手术的患者的大概人数或增减倾向等，能够有助于医院的人员计画或设备计画、或是国家的医疗对策等。

而且，在判定模式4中的判定亦可以组合在判定模式2、3中使用的条件2、3进行判定。在此情况下，亦可以调整条件2、3中的各参数，以相应于实际的重症度而正确地进行连续的检出。

例如，在组合判定模式2的条件的情况下，在满足条件1及条件2时判定为重症AS，在满足条件4及条件2时判定为中症AS。在此中症AS的判定时，可以使条件2中的射血基准値ce的数値比重症AS的情况下还要低。这是因为考量到，在中症AS的情况下，射血时间tk比重症AS的情况下还要小。

如此，通过进行条件1～4的组合及各参数的调整，可以通过心脏瓣异常检出装置5进行AS的重症度的检出。

并且，因为峰值频率fp、射血时间tk、主要频率fm等不仅与主动脉瓣狭窄症相关，亦与主动脉瓣闭锁不全症、僧帽瓣闭锁不全症等其他的瓣膜症或人工瓣的异常等相关，因此，能够应用于包含人工瓣的这些各种心脏瓣的异常或劣化的检出。

并且，事先将峰值频率fp、射血时间tk、主要频率fm的数值、其他的检查値、实际的症状或历程等多个数据给予人工智能学习，使用人工智能，亦能够进行重症AS的可能性或重症度的诊断、各种心脏瓣的异常的检出或异常度的判定。

图6是概念性地揭示重症AS的峰值频率诊断的例子的图，图7是概念性地揭示峰值频率诊断中的AS的重症度的检出的例子的图。

在图6中，在同时满足峰值频率fp的条件1、射血时间tk的条件2、以及主要频率fm的条件3时，判定为重症AS。与上述的判定模式3对应。在此情况下，针对满足条件1及条件2但不满足条件3的部分V1、满足条件1及条件3但不满足条件2的部分V2、满足条件1但不满足条件2、3的部分V3，只要在检出信号D5中包含显示其状态的信号即可。针对这些部分V1、V2、V3，例如，可以考量当作重症AS、或重症AS的疑似病症。

在图7中，在条件3中，虽然在峰值频率fp大于或等于例如300Hz的情况下判定为重症AS，但是，针对如何判定中症AS可以考量各种方式。例如，在峰值频率fp为180～300Hz的范围的情况下，针对同时满足射血时间tk的条件2及主要频率fm的条件3的部分M1判定为中症AS。针对缺少任一个条件的部分M2～M7，只要在检出辅助信号D6中包含揭示其状态的信号即可。针对这些部分M2～M7，例如，可以考量当作中症AS、或中症AS的疑似病症。

并且，在图7中，虽然揭示了在峰值频率fp大于或等于180Hz的情况，但是，通过将「180Hz」替换为「150Hz」，可以应用于在峰值频率fp大于或等于150Hz的情况下的AS的重症度的检出。在此情况下，例如，针对部分M1、M5～M7，判定为将来变成重症AS的可能性高，并且也可以判定为将来应该考虑进行手术。并且，也可以判定为中症AS的疑似病症。

图7的例子与上述的判定模式4对应，可以相应于部分M2～M7而揭示AS的重症度。

[根据小波分析的尺度图的说明]

接着，针对数个病例将心音数据D1进行小波分析，因为其结果在图8～图15中作为尺度图(振幅尺度图)揭示，因此，针对这些进行说明。

图8是揭示针对正常心音的小波分析的结果的例子的图，图9是揭示针对中症心音的小波分析的结果的例子的图，图10是揭示针对重症心音的小波分析的结果的例子的图，图11是揭示针对重症心音的小波分析的结果的其他例子的图，图12是将针对重症心音的小波分析的结果的一部分放大揭示的图，图13是用于说明针对重症心音的小波分析的结果的图，图14是将针对正常心音的小波分析的结果的一部分放大揭示的图，图15是将针对重症心音的小波分析的结果的第1心音的部分放大揭示的图，图16是揭示AS中的重症度与峰值频率的相关性的例子的图。

在这些图中，横轴以线形标度揭示时间(sec)，纵轴以对数标度揭示频率(kHz)。为了使视认性变佳，虽然原本以从蓝色到绿色进一步往黄色的连续变化的色阶揭示强度(振幅)，但是，于此以从黑色到白色的亮度连续变化的灰阶表示。例如，以在亮度最小的黑色的强度作为0，以在亮度最大的白色的强度作为1而标准化。在黑色与白色之间相应于亮度而以0.1、0.2、0.3…的方式标度。据此，可以说是，在附图的尺度图中以亮度揭示强度(振幅)。

例如，在揭示健全人的正常心音的尺度图的图8中，在横轴方向的约14秒间记录了约20次的脉波中的第1心音及第2心音。强度(振幅)为0的部分以黑色揭示，随着强度变大而亮度变大靠近白色。健全人的正常心音的第1心音的频率大约在30Hz～40Hz之间，作为强度约0.6～0.7的白点而出现在纵轴的此频率之间。

在图8中，从第1心音及第2心音的附近往上方可以看到强度约0.2～0.5的点组如同火炎般升起的模样。正常心音的峰值频率fp，也就是正常心音的频率分量中的频率的峰值数值为大约在90～160Hz的范围，这些点组的最高点未超过160Hz。

而且，在图8的上半部揭示5个箭头，虽然可以在这些箭头的下方看见根据强度约0.3的点组的5个波峰，但是，这些是呼吸音，与心音没有关系。据此，在取得峰值频率fp时，必须排除呼吸音。因此，虽然通过如上所述的杂讯去除部212尽可能地去除呼吸音，但是，在无法完全地去除而残留的情况下，在取得峰值频率fp时，排除与呼吸音重叠的脉波。呼吸音的周期大致固定，只要基于此波形判别呼吸音即可。

在图9揭示的针对中症心音的尺度图中，第1心音的白点比正常心音的情况下还要整体地稍微往上方移动，峰值频率fp大约超过180Hz。

在图10及图11揭示的针对重症心音的尺度图中，第1心音的白点比中症心音的情况下还要整体地进一步往上方移动，第1心音与第2心音的间隔变宽。接续在第1心音后，具有根据心杂音的频率分量的波峰，波峰的最高点是峰值频率fp，任一个峰值频率fp皆超过大约300Hz。

而且，在图9～图11中，以第1心音与第2心音之间作为对象范围tr。附图揭示的峰值频率fp以外可见的峰值是在对象范围tr外的峰值，或者是根据呼吸音等的峰值而从对象范围tr排除。并且，在图10揭示的例子中，从记录的心搏之中选择峰值频率排行前面的5个，通过5个峰值频率的平均决定峰值频率fp的代表値。在此情况下，因为峰值频率fp的代表値为304.4Hz，因此，大于或等于作为峰值基准値cp的300Hz，判定为重症AS的可能性高。

在图12及图13中，揭示了根据4个心杂音的频率分量的波峰。第1心音附近的强度最大的点(最白的点)揭示射血咔哒声。射血咔哒声在第1心音后立刻出现或与第1心音一体化出现，此主要分量的频率为约60Hz，由此可知，心杂音的频率分量所造成的波峰以约280ms～500ms的宽度扩展。此波峰是因主动脉瓣狭窄而导致血流受限的结果，造成血液的流速变快而产生频率高的心杂音，据此造成的峰值频率fp超过300Hz。同时，射血时间约变长为280ms～500ms，据此，延迟第2心音的产生。

在图14中揭示正常心音的第1心音及第2心音。可以理解，第1心音的频率为30Hz～40Hz之间。而且，在图14中，虽然心搏数为60bpm，但是，在心搏数为75bpm的例子的尺度图中，第1心音的频率亦为30Hz～40Hz之间。

在图15中揭示重症心音的第1心音，可以理解，第1心音的频率超过40Hz，到达大约60Hz。

如上所述，根据本实施形态的心脏瓣异常检出装置5，可以以清楚的结果简便且高精度地检出心脏瓣的异常，尤其是重症的主动脉瓣狭窄症。并且，可以以清楚的结果简便且高精度地检出心脏瓣的异常的程度。

并且，尤其是因为可以仅基于通过听诊获得的心音数据D1而获得结果，因此，不会增加临床现场的医师或患者的负担而可以容易地实施。因为可以通过基于心音数据D1将取得的峰值频率fp与峰值基准値cp比较(峰值频率诊断)而判定重症AS，因此，判定结果或判定理由是清楚的。因为可以通过小波分析简单地进行峰值频率fp的取得，因此，处理时间快，可以以比较低的成本实现。通过反馈心超声检查的结果等而调整峰值基准値cp或射血基准値ce等，可以更加提升检出精度。

顺带一提，如同在图16中以假说曲线CV1揭示，发现AS的重症度与峰值频率fp具有正相关关系。基于此见解，期待能够进一步以更高精度检出AS的重症度。

在上述的实施形态中，能够变更心脏瓣异常检出装置5的各种构成。例如，在第2处理部23中，不仅是「中症AS」、「重症AS」等的检出结果，也可以输出相应于峰值频率fp或射血时间tk或是主要频率fm等的重症度，也就是，AS的发展状况。并且，也可以直接输出峰值频率fp、射血时间tk、主要频率fm等。

在上述的实施形态中，能够将心脏瓣异常检出装置5实施作为小型化的家庭用健康器具及携带用器具。通过使个人计算机或智能手机执行作为心脏瓣异常检出装置5而发挥功能的计算机程序，也能够将个人计算机或智能手机实施作为心脏瓣异常检出装置。

而且，在将本发明作为心脏瓣异常检出方法实施时，例如，以上述的第1处理部22、第2处理部23、射血时间取得部24等为首，只要执行心脏瓣异常检出装置5或心脏瓣异常诊断系统1的各部分的功能即可。

另外，能够对上述的心音数据取得部21、第1处理部22、第2处理部23、射血时间取得部24、检出部25、输出显示部26、心脏瓣异常检出装置5、心脏瓣异常诊断系统1等的整体或各部分的构成、构造、形状、功能、设定値、处理内容、处理顺序、输出形式、以及检出信号D5、检出辅助信号D6等的内容、信号形态、输出的时间点等进行上述以外的各种变更。

[符号的说明]

1 心脏瓣异常诊断系统

5 心脏瓣异常检出装置

6 心音感测器

7 心电仪

21 心音数据取得部

22第1处理部

23第2处理部

24 射血时间取得部

25 检出部

26 输出显示部

211 标准化部

212 杂讯去除部

213 增幅部

D1 心音数据

D5 检出信号

D6 检出辅助信号

fp 峰值频率

cp 峰值基准値

tr 对象范围

ad 基准强度

fm 主要频率

cs第1心音基准値

tk 射血时间

ce 射血基准値

cf 频率范围

Claims (20)

1.一种心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述心脏瓣异常检出装置具有：

心音数据取得部，取得与心音对应的心音数据；

第1处理部，基于所述心音数据，以所述心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在所述对象范围内的所述心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；以及

第2处理部，在所述峰值频率大于或等于峰值基准値时，输出揭示重症的主动脉瓣狭窄症的可能性高的检出信号。

2.如权利要求1记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述峰值基准値为300Hz。

3.如权利要求2记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

在所述峰值频率大于或等于180Hz并且未达300Hz时，所述第2处理部输出揭示中症的主动脉狭窄症的可能性高的检出辅助信号。

4.如权利要求2记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

在所述峰值频率大于或等于150Hz并且未达300Hz时，所述第2处理部输出揭示将来变成重症的主动脉瓣狭窄症的可能性高的检出辅助信号。

5.如权利要求1或2记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

在所述峰值频率大于或等于150Hz时，所述第2处理部输出揭示应该进行心超声检查的检出辅助信号。

6.如权利要求1至5中的任一项记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

以从所述第1心音开始100ms以后并且不超过500ms的范围作为所述对象范围。

7.如权利要求1至6中的任一项记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

作为所述峰值频率，使用基于从复数个脉波的每个脉波的所述对象范围取得的复数个峰值频率决定的代表値。

8.如权利要求1至7中的任一项记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述心脏瓣异常检出装置具有：射血时间取得部，基于所述心音数据取得射血时间；

除了所述峰值频率大于或等于峰值基准値的条件以外，在满足所述射血时间大于或等于射血基准値的条件时，所述第2处理部输出所述检出信号。

9.如权利要求8记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述射血基准値为280ms。

10.如权利要求1至9中的任一项记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述心脏瓣异常检出装置具有：检出部，用于基于所述心音数据检出所述第1心音的附近产生的射血咔哒声；

除了所述峰值频率大于或等于峰值基准値的条件以外，在满足检出所述射血咔哒声的条件时，所述第2处理部输出所述检出信号。

11.如权利要求10记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述检出部检出主要频率，通过所述主要频率大于或等于第1心音基准値而检出所述射血咔哒声，所述主要频率为所述第1心音的主要分量的频率。

12.如权利要求11记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述第1心音基准値为50Hz。

13.如权利要求1至12中的任一项记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

在所述峰值频率的取得时，所述第1处理部以所述对象范围内具有大于或等于基准强度的强度的所述心音的频率分量作为对象。

14.如权利要求1至13中的任一项记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述第1处理部通过对所述心音数据进行小波分析而取得所述峰值频率。

15.如权利要求1至14中的任一项记载的心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述心音数据取得部具有：

标准化处理部，将所述心音标准化；

杂讯去除部，去除环境杂讯；以及

增幅部，增幅至指定的强度水平。

16.一种心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述心脏瓣异常检出装置是处理与心音对应的心音数据并且检出心脏瓣的异常的装置，

所述心脏瓣异常检出装置具有：

第1处理部，基于所述心音数据，以所述心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在所述对象范围内具有大于或等于基准强度的强度的所述心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；以及

第2处理部，在所述峰值频率大于或等于峰值基准値时，输出揭示重度的心脏瓣异常的检出信号。

17.一种心脏瓣异常检出装置，其特征在于，

所述心脏瓣异常检出装置是处理与心音对应的心音数据并且检出心脏瓣的异常的装置，

所述心脏瓣异常检出装置具有：

第1处理部，基于所述心音数据，以所述心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在所述对象范围内具有大于或等于基准强度的强度的所述心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；

射血时间取得部，基于所述心音数据取得射血时间；以及

第2处理部，基于将所述峰值频率与设定的频率范围比较的结果以及将所述射血时间与射血基准値比较的结果而输出揭示所述心脏瓣的异常的程度的检出信号。

18.一种计算机程序，其特征在于，

使计算机作为如权利要求1至17中的任一项记载的所述心脏瓣异常检出装置而发挥功能。

19.一种计算机能够读取的介质，其特征在于，

记录了如权利要求18记载的计算机程序。

20.一种心脏瓣异常检出方法，其特征在于，

所述心脏瓣异常检出方法是处理与心音对应的心音数据并且检出心脏瓣的异常的方法，

所述心脏瓣异常检出方法执行：

第1处理，基于所述心音数据，以所述心音的第1心音与第2心音之间作为对象范围，在所述对象范围内具有大于或等于基准强度的强度的所述心音的频率分量中，取得作为频率的峰值数值的峰值频率；

射血时间取得处理，基于所述心音数据取得射血时间；以及

第2处理，基于将所述峰值频率与设定的频率范围比较的结果以及将所述射血时间与射血基准値比较的结果而输出揭示所述心脏瓣的异常的程度的检出信号。