JP2002538921A

JP2002538921A - 聴診音、特に呼吸音の分析装置

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Publication number: JP2002538921A
Application number: JP2000606127A
Authority: JP
Inventors: ケイアヤン・ジョルジュ; ケアヨフ・イヴァン; ルノアール・ジェラール; アヴディシアン・クリスチャン; ルー・ブリューノ
Original assignee: ケイアヤン・ジョルジュ; ケアヨフ・イヴァン
Priority date: 1999-03-24
Filing date: 2000-03-23
Publication date: 2002-11-19
Also published as: WO2000056218A1; CA2366686A1; US6699204B1; FR2791248A1; FR2791248B1; EP1202669A1

Abstract

(57)【要約】【課題】経時的に変化する呼吸音の周波数に関する情報を改善する。【解決手段】医学的な音、特に呼吸音の分析装置に関し、選択された瞬間に各強度が結合され、この強度でサンプリングされる音響信号を受信する入力と、計算手段３に協働し所定の音響周波数に各強度が結合される変換強度のセットを推定する処理モジュールを備えた保存手段２，４，５とを含む。分析装置は、結合された周波数に対応して各変換強度を送る保存手段２と、周波数に応じた変換強度を示す手段６，９０，９１とに結合され、聴診音のスペクトル表示を得る出力２６を含む。本発明によれば、処理モジュールは、選択された各瞬間に対して変換強度のセットを推定でき、保存手段２は、結合された周波数と選択された瞬間とに応じて各変換強度を記憶する。こうして、聴診音の時間と周波数とにおける三次元表示が得られる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【本発明の属する技術分野】

本発明は、間接聴診から音響雑音を医学的に分析する分野に関する。本発明は
、特に、嚢胞性線維症、喘息その他の呼吸病を煩った患者が呼吸により発生する
音響雑音の分析装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】

嚢胞性線維症の主な症状のひとつは、気道の感染からなる。代表的な気管支音
は、一般に、このような感染を示すものである。実際、この病気にかかった患者
は、呼吸時に特殊な音を発生しながら、気道を塞ぐグレール粘液を発生する。発
生した雑音の音響周波数は、こうしたグレール粘液の寸法に依存し、場合によっ
ては、音響周波数に結合される音の強さにより、気道の閉塞度を推定することが
できる。この病気が示す危険性は、グレール粘液の寸法の速やかな変化に関連し
ており、この変化によって患者の呼吸量が徐々にかつ不可逆的に制限を受けるこ
とがある。

【０００３】従って、前述の呼吸音の変化を監視しなければならない。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】

通常の実施要領は、聴診器を介した間接聴診からなる。聴診した周波数は、気
道の閉塞に関する情報を与える。しかしながら、この情報は質に関するものであ
り、さらには主観的なものである。音を説明して、このような主観的な基準に基
づいた診断を伝えることは、しばしば難しい。

【０００５】現在、信頼性のある量的な呼吸音のスペクトル表示が望まれている。このよう
な表示の解釈により、病気の変化を検出することができる。

【０００６】最近では、フーリエ変換による処理に基づいて呼吸音をスペクトル表示するこ
とが提案されている。だが、呼吸音の音響周波数は、時間に応じて、特に呼吸位
相に応じて変化するという特性を有する。従って、主に経時的に変化する呼吸音
の周波数に関する情報は、フーリエ変換による処理によって失われる。実際、こ
のタイプの処理は、一時的に安定した信号に対してずっと適している。

【０００７】本発明は、この状況を改善するものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】

本発明は、間接聴診音、特に呼吸音の分析装置に関し、選択された瞬間に各強度が結合され、多数の強度でサンプリングされる音響雑
音を示す時間信号を受信する入力と、計算手段と協働して、所定の音響周波数に各強度が結合される変換強度のセッ
トを推定するように構成された、処理モジュールを備える保存手段とを含み、保
存手段が、さらに、前記変換強度を記憶するように構成され、結合された周波数に対応して各変換強度を送る保存手段と、周波数に応じた変
換強度を示す手段とに結合されて、聴診音のスペクトル表示を得る出力とを含む
。

【０００９】本発明の一般的な特徴によれば、処理モジュールが、選択された各瞬間に対し
て変換強度のセットを推定し、保存手段が、結合される周波数と選択された瞬間
とに応じて、各変換強度を記憶し、こうして、聴診音の時間および周波数におけ
る三次元表示が得られる。

【００１０】本発明の第二の重要な特徴によれば、処理モジュールが、選択された各瞬間に
対して変換強度のセットを推定するように構成され、これが、多数の現行の瞬間
（ｎ）について複数項の和を各周波数に対して求めることにより行われ、この複
数項が、現行の各瞬間（ｎ）に対して、選択された瞬間と現行の瞬間との和に結
合される強度と、周波数と現行の瞬間との間の純粋な想像上の積の複雑な指数関
数とを介在させる積の結果として得られる。

【００１１】本発明の第三の重要な特徴によれば、処理モジュールが、さらに、結合される
選択された瞬間と選択された開始の瞬間との隔たりに応じて、各強度に対して位
相を推定することにより、複雑な値とその組み合わせ値とを各強度に割り当てる
ように構成され、前記和の複数項が、現行の各瞬間に対して、ａ）選択された瞬間と現行の瞬間との和に結合される複雑な強度と、ｂ）選択された瞬間と現行の瞬間との差に結合される組み合わせた複雑な強度と
、ｃ）前記複雑な指数関数とを介在させる積を示すものであり、これによって、リアルタイムスケールを保持しながら聴診音のスペクトル表示
が得られる。

【００１２】本発明の有効な特徴によれば、保存手段が、各項が現行の瞬間に結合される、
前記和の複数項の選択された加重係数をさらに含む。

【００１３】有利には、本発明による装置は、モニタおよびまたはプリンタを含むタイプの
ディスプレイ手段を含み、表示手段が、結合される周波数と選択された瞬間とに
応じて、時間および周波数の三次元スペクトルを形成しながら、前記変換強度を
グラフで示す、グラフ表示モジュールを含む。

【００１４】本発明の他の長所および特徴は、以下の詳細な説明および添付図面によって明
らかになるであろう。

【００１５】

【発明の実施の形態】

図は、主に一定の特徴要素を含む。図は、本発明のいっそうの理解に役立つば
かりではなく、場合によってはその定義に貢献する。

【００１６】最初に図１を参照し、例として、本発明による呼吸音の分析装置について説明
する。分析装置は、全体として、処理装置（中央処理装置１０）を含み、処理装
置は、この処理装置に接続される周辺要素９０〜９７を備える。図１に示された
例では、分析装置が、モニタ（スクリーン９０）を備えたコンピュータと、プリ
ンタ９１と、データ入力キーボード９３と、スクリーン上の選択装置（またはマ
ウス９２）とを含む。

【００１７】さらに、患者ＰＡが支持するハーネス９５は、複数（記載した例では６個）の
センサ９４を備えた電子聴診器を含む。これらのセンサは、患者ＰＡの心臓の鼓
動によって生じる音やハーネス９５の摩擦音その他を回収しないように、選択さ
れた周波数帯域で作動する。一般に、この周波数帯域は１００Ｈｚ〜約２ｋＨｚ
に及ぶ。帯域通過フィルタ９６は、この機能を示す。変形実施形態では、センサ
９４が、これよりも広い周波数帯域で作動可能であり、一方で、センサ９４と中
央処理装置１０との間の結合、あるいは中央処理装置自体が、約１００Ｈｚ〜２
ｋＨｚの有限の周波数帯域におけるフィルタリング手段を含む。呼吸量センサ９
４は、その場合、音響雑音（呼吸音）を電気時間信号に変換するように構成され
る（矢印Ｓ）。

【００１８】さらに、たとえば患者ＰＡの顔が支持するマスクに設置する、呼吸量センサ９
７（記載された例では肺タコグラフ）を設けることができる。呼吸量センサ９７
は、たとえば患者ＰＡの給気と排気との間で、呼吸量Ｑの符号の変化から、呼吸
開始の瞬間を突き止めることができる。

【００１９】中央処理装置１０は、サンプリング装置Ｅｃｈ（たとえば子カードに存在する
）を備え、呼吸量センサ９４に接続されて時間信号Ｓをサンプリングするための
インタフェース１を含む。特に、シャノンの定理によれば、後退現象を回避する
ように、有効信号の最大周波数の２倍より大きいサンプリング信号を使用するこ
とが必要である。信号Ｓのサンプルは（前記多数の強度）、その後、ＲＡＭ２に
保存され、中央処理装置１０が含むＲＯＭ４に記録された前記タイプの処理モジ
ュールにより処理される。中央処理装置１０は、計算によりサンプル処理を行う
ために、マイクロプロセッサ３（μＰ）を備える。マイクロプロセッサは、有利
には、約１５０ＭＨｚ以上の計算実行速度で作動可能である。処理によって得ら
れるスペクトルは、ＲＯＭ４を含む中央処理装置１０のハードディスク、あるい
はフロッピー（登録商標）ディスク、登録可能なＣＤ−ＲＯＭ、磁気光学ディスクその他等の着脱式の媒体５に記録できる。さらに、データを解釈する基地（図示せず）などの遠隔基地にＲＡＭ２の内容（処理スペクトル）を伝達するためのＭＯＤＥＭ接続を備えた、通信インターフェース７を設けることができる。通信インタフェース７は、さらに、遠隔の患者（図示せず）の呼吸音をデジタル化して得られる時間信号Ｓのサンプルあるいは既に処理したスペクトルを、受信して解釈することができる。

【００２０】中央処理装置１０のモデム７とＲＡＭ２との接続線７２、あるいは子カード１
とＲＡＭ２との接続線１２は、この例では、前期分積層値の入力を形成する。

【００２１】分析装置がさらに含むモニタ９０ならびにプリンタ９１は、前記処理装置から
送られるスペクトルをディスプレイできる。データ入力キーボード９３およびマ
ウス９２は、図示されたスペクトルの時間および周波数目盛を変えることができ
、あるいは前記加重係数の選択を絞り込むことができる。

【００２２】一般に、中央処理装置１０の様々な要素間の大部分の接続、ならびに周辺との
接続は、親カード（ＣＭ）８により制御される。図１の明晰性を保つために、親
カード８と中央処理装置１０の要素との接続は、図示していない。しかし、モニ
タ９０は、通常の方法でグラフィカルカード６（接続線２６）により中央処理装
置１０に接続されている。

【００２３】子カード１は、時間信号Ｓ（ｔ）を受信し、各強度が測定の瞬間ｎに結合され
る多数の強度Ｉ（ｎ）としてこの信号をサンプリングする。これらの強度は、Ｒ
ＡＭ２（接続線１２）に記録される。それと平行して、ＲＡＭ２は、データ収集
インタフェース９７１を介して、呼吸音の測定開始（呼気の始まりまたは吸気の
始まり）の瞬間ｎ０に関する換気流量センサ９７から送られる情報を受信する。
選択された開始の瞬間ｎ₀から、処理モジュールは、各強度（またはサンプルＩ
（ｎ））に位相Φ［Ｉ（ｎ）］を割り当てる。一般に、これらの位相は、時間差
ｎ−ｎ₀に応じて推定される。こうして、処理モジュールは、強度Ｉ（ｎ）と、
これらの強度に結合される位相の指数関数との積の結果として多数の複雑な強度
Ｉ_C（ｎ）を形成する。複雑な強度は、次のように表される。

【００２４】ｉ²＝−１の時、Ｉ_C（ｎ）＝Ｉ（ｎ）ｅｘｐ｛ｉΦ［Ｉ（ｎ）］｝所定の瞬間ｎに結合される複雑な強度Ｉ_C（ｎ）から、こうした複雑な強度の
組み合わせ値Ｉ_C ^*（ｎ）を決定することが可能になる。本発明の好適な実施形態
による分析装置の処理モジュールは、次の和を求めることにより変換強度Ｉ_Tを
推定する。

【００２５】

【式１】周波数を示す整数ｋによりインデックスをつけた周波数ｆ_kは、最初に中央処
理装置のＲＯＭに記録され、変換強度Ｉ_Tを得られる計算を実施するように接続
線４２によりＲＡＭの方に転送される。

【００２６】瞬間ｎに結合される係数は、最初にＲＯＭ４に記録され、変換強度の計算のた
めに同じく接続線４２により転送される。こうした加重係数ｈ（ｎ）は、後述す
るように、処理したい呼吸音のタイプに応じて選択することができる。

【００２７】変換強度Ｉ_Tは、所定の瞬間ｍと周波数ｆ_kとは独立している。従って、処理モ
ジュールは、サンプリングされた強度の「時間−周波数」変換を実施する。たと
えばＫ個の周波数ｆ_kがＲＯＭ４に保存されている場合、処理モジュールは、各
所定の瞬間ｍに対して、Ｋ個の変換強度Ｉ_Tを推定する。平行して、信号Ｓ（ｔ
）がＮ個の所定の瞬間にサンプリングされる場合、処理モジュールは、各周波数
ｆ_kに対して変換強度Ｉ_TのＮ個の値を推定する。処理モジュールは、全部でＮ×
Ｋ個の変換強度を推定する。実際には、係数ｈ（ｎ）による加重を可能にする加
重タイムスロットまたは「短期観察スロット」（たとえばハミングのスロット）
において、２５５個の時間ドット（中央点を含む）と２５５個の周波数ドットと
を備えたスペクトログラムタイプの変換を実施する。変形実施形態では、対象と
する用途の必要性に応じて、異なるＮ個のサンプリング速度と、異なる一定数の
周波数ｆ_kとを考慮することができる。

【００２８】式１から、周波数ｆ_kと強度ｍとに応じた変換強度の変化の三次元表現が得ら
れる。たとえば、横座標に時間目盛、縦座標に周波数目盛を備える強度の広がり
（ＮＡＰＰＥ）に応じて、変換強度を三次元トポロジーで示すように構成しても
よい。もう一つ考えられる表示、擬似二次元表示を図６、７、８及び９に示した
。増加する変換強度範囲は、異なるタイプの線影（斜線、水平線、交差線）で示
されている。

【００２９】患者ＰＡが嚢胞性線維症にかかった場合、その呼吸によって発生する付随音は
、笛性ラ音（比較的高い周波数範囲の笛音）、細かい捻髪音（時間的に短いひび
割れ音）および大きい捻髪音（時間的に広がったひび割れ音）などの特別な雑音
を含む。

【００３０】図７は、笛性ラ音の時間と周波数との変化を示す。特に呼吸経過１．３秒のあ
たりから、約０．７５ｋＨｚの周波数を中心として「笛音」に対応する著しい減
り方の曲線Ｓ２があることに気づく。笛音のこうした周波数変化は、時間信号Ｓ
（ｔ）の高速フーリエ変換（「ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ
」、以下、ＦＦＴと言う）に基づく通常の処理装置では検出しにくい。

【００３１】一般に、時間信号Ｓ（ｔ）の高速フーリエ変換は、次の式によって得られる。

【００３２】

【式２】正常な呼吸音の時間信号を示す図２Ａと、高速フーリエ変換によって得られた
そのスペクトル表示を示す図２Ｂとを参照する。呼吸音が特別な病気に関連する
成分を含まない限り、呼吸音の時間信号には周期性がなく、高速フーリエ変換（
ＦＦＴ）による処理は、特別な周波数を中心とするピークを含まない。

【００３３】次に、笛性ラ音を含む呼吸音の時間信号を示す図３Ａと、この時間信号のフー
リエ変換を示す図３Ｂとを参照する。図３Ｂには、この笛性ラ音を示す約１１０
Ｈｚの周波数を中心とするピークがみられる。しかし、笛性ラ音の周波数が経時
的に変換するる場合、１秒の積分に及ぶＦＦＴ処理から笛性ラ音のピークが得ら
れ、その強度は小さく、幅は、笛性ラ音の周波数の時間変化全体に及ぶ。一般に
、このようなピークは、ＦＦＴを用いる従来の処理では検出しにくい。

【００３４】図４Ａ、４Ｂを参照すると、記載された例の１秒間の測定間隔におけるフーリ
エ変換分析では雑音しか得られない。反対に、０．４秒〜０．５秒に時間目盛を
小さくすると（図５Ａ、５Ｂ）、周期性が検出され、ＦＦＴにより得られるスペ
クトル表示が、記載された例では約４００Ｈｚでピークを有する（呼吸音から取
り出される時間信号が、大きい捻髪音を含む）。

【００３５】従って、付随音（捻髪音、笛性ラ音その他）の聴診による分析の分野では、特
に、音響周波数の高速時間変化の場合、あるいは検出音が広がる持続時間が短い
場合、高速フーリエ変換に基づいたビジュアル処理技術はあまり適さない。

【００３６】そこで、図６を参照しながら、本発明による「時間−周波数」変換によって得
られる正常な肺胞音（病気のない呼吸音）のスペクトルについて説明する。様々
なタイプの線影（斜線、水平線、交差線）は、横座標軸に時間的な値、縦座標軸
に周波数の目盛を保持するリアルタイムスケールに応じて、変換強度範囲を示し
ている。このとき、特別なスペクトル事象は全くみられない。

【００３７】反対に、図７に示した「時間−周波数」スペクトルは、一般に時間が１２５ｍ
ｓ以上の連続雑音である４個の笛性ラ音をはっきりと表している。すなわち、約１．１５ｋＨｚの周波数に安定化された、約０〜０．７秒の第一の曲線Ｓ１
と、約０．７５ｋＨｚの平均周波数の、１．４秒〜２．７秒の第二の曲線Ｓ２と、約０．５５ｋＨｚの平均周波数で、約１．６秒〜２．５秒に延びる第三の曲線
Ｓ３と、約０．２０ｋＨｚの平均周波数で、２秒〜２．５秒の第四の曲線Ｓ４とである
。

【００３８】ほぼ安定している第三の笛性ラ音に関して、ＦＦＴ処理では、この処理が１．
５秒〜２．５秒の時間目盛で行われた場合、約０．５５ｋＨｚを中心とするピー
クが得られる。反対に、第二の笛性ラ音をＦＦＴ処理すると、ピークが広げられ
、強度が約０．７５ｋＨｚに下がる。同様に図７を参照すると、第二の笛性ラ音
は、最も高い強度であることが明かになる。ところで、１．５秒〜２．５秒に含
まれる時間目盛でＦＦＴ変換処理を行うと、時間的に最も安定した笛性ラ音（第
三の笛性ラ音）に有利に働き、約０．７５ｋＨｚのピークよりも高い０．５５ｋ
Ｈｚの強度にピークが現れる。

【００３９】このタイプのラッセル音は、一つの周波数（モノフォニー）から形成されるか
、または複数の周波数（ポリフォニー）から形成されるかに応じて、二つの分類
に分割される。こうして、０〜０．７秒の間で（図７のスペクトルの左側）、呼
吸音のスペクトル表示は、モノフォニーの笛性ラ音を明確にしており、１．３秒
〜２．５秒の間で、このスペクトル表示がポリフォニーの笛性ラ音を明確にして
いる（図示されたスペクトルでは３つの周波数を有する）。

【００４０】別のタイプの付随音（またはラッセル音）は、不連続の付随音であるひび割れ
音に関する。ひび割れ音の持続時間は、一般に２０ｍｓ未満である。

【００４１】図８、９を参照しながら、細かい捻発音（図８）と大きい捻発音（図９）とに
ついて説明する。図８は、ほぼ垂直傾向で最大周波数が約１ｋＨｚであるパルス
Ｃ１〜Ｃ６を示す。時間的に短いこれらの事象は、細かい捻髪音に対応する。図
９は、周波数が約６００Ｈｚに制限された、もっと時間が長い（２０ｍｓ前後）
パルスＧＣ１〜ＧＣ８を示す。一般に、聴診時には、これらのパルスが捻髪音に
対応する。

【００４２】笛性ラ音、細かい捻髪音、大きい捻髪音等の中で様々な付随音の時間−周波数
におけるスペクトル表示を絞り込むため、分析する付随音のタイプ別にさまざま
な加重係数のセットｈ（ｎ）を中央処理装置１０のＲＯＭに保存する。

【００４３】第１回目の分析では、好適には、式１に従って設定された「擬似ウィグナー−
ビル」タイプの時間−周波数変換を用いる。だが、このタイプの変換は、周波数
および（または）時間の干渉を発生するので、時間および周波数で独立した平滑
化を実施しなければならない。「擬似マスクＣｈｏｉ−Ｗｉｌｌｉａｍｓ」タイ
プ、「Ｚｈａｏ−Ａｔｌａｓ−Ｍａｒｋｓ」タイプ、あるいは「擬似Ｂｏｒｎ−
Ｊｏｒｄａｎ」タイプの変換では、時間および周波数の周辺分布を維持しながら
ウィグナー−ビルタイプの分布のインターフェアレンス（干渉）の項を減らすこ
とができる。さらに、ガウス加重法に対応する「Ｍｏｒｌｅｔの小電波」変換は
、きわめて高い周波数ときわめて低い周波数とを同時に含む広帯域信号に特に適
している。これらの各変換は、個々のタイプの付随音の処理に合わせることがで
きる。

【００４４】こうした変換タイプと、特に、変換タイプが結合される数学的な原理は、とり
わけ以下の出版物に記載されている。

【００４５】Ｐ．Ａ．Ｃ．Ｍ．Ｃｌａａｓｅｎによる「Ｗ．Ｆ．Ｇ．Ｍｅｃｋｌｅｎ−Ｂｒ
aｕｋｅｒ」ＰＰｈｉｌｉｐｓＪ．Ｒｅｓ．、第３５巻−３、２１７〜２５０
頁、１９８０年、Ｈ．Ｉ．Ｃｈｏｉ、Ｗ．Ｊ．Ｗｉｌｌｉａｍｓによる「ＩＥＥＥＴｒａｎｓ
．ＯｎＡｃｏｕｓ．ＳｐｅｅｃｈＯｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃ．」Ａ
ＳＳＰ−３７−６巻、８６２〜８７１頁、１９８９年、Ｙ．Ｚａｏ、Ｌ．Ｅ．Ａｔｌａｓ、Ｒ．Ｊ．Ｍａｒｘによる「ＩＥＥＥＴｒ
ａｎｓ．ＯｎＡｃｏｕｓ．ＳｐｅｅｃｈＯｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃ
．」ＡＳＳＰ−３８−７巻、１０８４〜１０９１頁、１９９０年、および、Ｐ．Ｇｏｕｐｉｌｌａｕｄ、Ａ．Ｇｒｏｓｓｍａｎｎ、Ｍ．Ｍｏｒｌｅｔによ
る「Ｇｅｏｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ」第３３巻、８５〜１０２頁、Ｅｌｓｖｉｅ
ｒｓｃｉｅｎｃｅｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ、Ｂ．Ｖ．Ａｍｓｔｅｒｄａｍ、１
９８４年−１９８５年である。

【００４６】さらに、各変換タイプに対して、加重係数ｈ（ｎ）の個々のセットを選択可能
である。

【００４７】また、個々の付随音の出現に有利に働くように、患者ＰＡに対して、こうした
付随音を主に発生する個々の身体的な位置にとるように求めることができる。

【００４８】こうして、第１回目の分析の後で、変換されてＲＡＭ２に保存された強度の内
容は、グラフデータとしてグラフカード６に転送され（接続線２６）、これによ
って、モニタ９０のスクリーンに時間信号Ｓ（ｔ）の第一の時間−周波数スペク
トルをディスプレイできる。スクリーンでグラフデータを成形するために、中央
処理装置のＲＯＭに保存されるグラフ表示モジュールが設けられ、結合される周
波数と所定の瞬間とに応じて変換強度をグラフで表示し、図６〜９に示されたタ
イプのスペクトルを形成する。

【００４９】加重係数ｈ（ｎ）の選択を絞り込むために、操作者は、キーボード９３を用い
て、中央処理装置のＲＯＭに保存された適切な係数のセットを選択することがで
きる。操作者は、さらに、スペクトル表示の細部をディスプレイするために、た
とえばマウス９２を用いて、時間および（または）周波数の好適な目盛を選択で
きる。所望のスペクトル表示がスクリーンに現れると、操作者は、中央処理装置
のＲＯＭ４に、変換強度を含むＲＡＭ２の内容を保存するよう決定する（接続線
２４）。操作者は、さらに、モニタ９０が表示するスペクトル表示をプリンタ９
１によって印刷するよう決定する。従って、操作者は、（たとえば数日の間隔を
おいて）異なる時期に測定したスペクトルを、ＲＯＭ４に保存あるいはプリンタ
９１で印刷されたスペクトルと、最近得られてＲＡＭ２に保存されたスペクトル
とから、比較することが可能になる。

【００５０】また、様々な時期のスペクトル変化のフォローをバッチ処理で行うように構成
することもできる。この場合は、様々な時期に複数の時間信号Ｓ（ｔ）をサンプ
リングしてＲＯＭに保存する一方（接続線１４）で、複数の時間信号についてバ
ッチ処理でスペクトル分析を実施する。

【００５１】さらに、操作技師（運動療法士その他）の中央処理装置の変換強度に関するデ
ータを、処置医（たとえば専門医）の装置に転送したい場合、通信インタフェー
ス７（モデム）が、中央処理装置１０と結合して変換強度を示すデータを受信し
（ＲＡＭ２からモデム７への接続線２７）、このデータを医師の中央処理装置に
送る。また逆に、中央処理装置は、接続線７２（モデムからＲＡＭへ）から変換
強度を示すデータを受信し、あるいは遠隔測定された時間信号Ｓ（ｔ）のサンプ
ルを受信することができる。こうした遠隔通信を実施するには、さらに、これら
のデータを着脱式の媒体（接続線２５、５２）に保存するように構成する。こう
して、このような媒体に保存されたデータを分析装置から他の装置に転送するこ
とができる。

【００５２】さらに、操作者がサンプリング信号Ｓ（ｔ）を聞きたい場合は、中央処理装置
１０に子カード１を装備し、子カードの出力に受話装置をつなぐ一方で、図１の
接続線２１により子カード１にＲＡＭ２のサンプルを転送する。

【００５３】もちろん、本発明は、例として挙げた上記の実施形態に制限されるものではな
い。本発明は、他の変形実施形態にも及ぶ。

【００５４】従って、変換方法の選択（「時間−周波数」の平滑化、Ｍｏｒｌｅｔの小電波
その他）は、本発明による分析装置が実施する聴診音の一般処理とは独立してい
る。実際、変換タイプの選択は、好適な加重係数ｈ（ｎ）のセットにより示され
る。たとえば、加重係数ｈ（ｎ）（式２）の代わりに「１」を用いる時間−周波
数変換（時間−周波数および周波数−時間の「ダブルフーリエ変換」の実施にな
る）により、個々の付随音を既に表すスペクトル表示が得られる。

【００５５】さらに、本発明による装置の処理モジュールを簡略化する一環として、Ｉ（ｍ
＋ｎ）と複雑な指数関数との積を示す項の和を介在させる簡単な「時間−周波数
」変換に基づいて、サンプリング強度を処理することができる。その結果、以下
の式が得られる。

【００５６】

【式３】このような変換から、聴診音の第一の時間および周波数表示が速かに得られ、
患者が有する付随音のタイプを直ちに突き止めることができる。

【００５７】一般に、本発明は、当然のことながら、分析を実施可能にする分析装置の手段
（処理モジュールなど）を対象としているが、実施の結果として得られるあらゆ
る結果も対象とする（スクリーンまたは紙に印刷された様々なタイプの時間−周
波数変換によって得られるスペクトル、ならびに本発明による分析装置によって
得られるスペクトルのあらゆる比較）。

【００５８】このため、本発明はまた、異なる時期に測定した複数のスペクトルの比較を表
示可能にし、患者の状態の劣化または改善を明確化可能な分析装置を対象とする
。このため、本発明による装置は、さらに、開始の瞬間ｍ₀が異なる、ＲＡＭ２
にロードした複数スペクトルの比較モジュールを備え、変換強度と、明確にされ
た付随音の数との比較によって聴診音の変化を検出する。このようなモジュール
は、好適には、ＲＯＭ４に保存される。たとえば、異なる時期に行われた２個の
スペクトルの間に患者の状態の劣化が認められた場合、アラーム信号を発生する
ことも可能である。

【００５９】こうして、本発明の特定の実施形態では、分析装置が、たとえば一定の時間間
隔で、患者の呼吸の時間−周波数変換処理ごとに「写真」をとり、検出された付
随音の変換強度および（または）周波数を、たとえば所定の閾値と比較すること
により、患者の呼吸を連続して監視することができる。この実施形態は、肺疾患
に冒された乳児の監視に特に有利に適用される。こうした用途では、乳児の身体
に少なくとも一つの聴診器を固定する。この聴診器は、無線周波数送信機に接続
され、家庭用コンピュータの子カードにたとえば接続される受信機と通信する。
このコンピュータは、上記のタイプの連続スペクトル処理を実施し、場合によっ
ては流量センサを備えない。

【００６０】上記の例では、中央処理装置のＲＯＭに保存された処理モジュールが、好適に
は、「ＤＳＰ」言語でプログラムされ、好適には適切なバージョンの「ＭＡＴＨ
ＬＡＢ」（登録商標）計算管理プログラムと協働する。もちろん、これらの書き
込みおよび計算管理の選択により、市場で入手可能な機器の変化に応じて変形実
施形態を許容することが可能になる。中央処理装置のマイクロプロセッサもまた
、こうした変化に従うことができる。

【００６１】上記の例では、患者が支持する聴診器が６個のセンサを備える。もちろん、聴
診器のセンサの数は、異なる数であってもよい。さらに、幾つかのセンサを患者
の背中に配置することもできる。

【００６２】また、聴診器が実施するフィルタリング９６は、ここでは例として記載したに
すぎない。本発明による分析装置の他の用途、たとえば患者の心臓の鼓動の聴診
音の分析では、心臓の音に適した低い周波数帯域で受信する時間信号をフィルタ
リングできる。このため、本発明は、心臓の鼓動、あるいは他のあらゆる聴診音
から取り出される聴診音の分析に適用できる。本発明は、さらに、喘息、あるい
は他の呼吸系疾患に冒された患者の呼吸音の分析に適用できる。こうして、分析
したい聴診音のタイプに応じて、さらに、スペクトルフィルタリングを設けても
よい（式１の和における追加加重係数ｈ（ｆ_k））。

【００６３】上記の例では、本発明による分析装置は、聴音手段と、特にグラフ表示の周辺
機器とに接続されたコンピュータの形状を呈している。変形実施形態では、装置
が、たとえば上記の聴音手段（記載された例では聴診器）に接続される「ＤＳＰ
」（「ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓ」）タイプの特別用途向
けの機器の形状をとってもよい。

【００６４】加えて、本発明による分析装置の中央処理装置の構造は、上記の例では、変形
可能である。しかしながら、サンプリングの瞬間と、選択された保存周波数ｆ_k
のセットとに応じてアドレス可能な、サンプリング強度および変換強度の保存手
段（ＲＡＭおよび（または）ＲＯＭ）を維持することが好ましい。

【図面の簡単な説明】

【図１】間接聴診音の本発明による分析装置を概略的に示す図である。

【図２Ａ】正常な呼吸音の時間信号を示すグラフである。

【図２Ｂ】図２Ａの時間信号をフーリエ変換して得られるスペクトルを示すグラフである
。

【図３Ａ】「笛性ラ音」タイプの付随音を含む呼吸音の時間信号を示すグラフである。

【図３Ｂ】図３Ａの時間信号をフーリエ変換して得られるスペクトルを示すグラフである
。

【図４Ａ】「ひび割れ音」特に「大きい捻髪音」タイプの付随音を含む呼吸音の時間信号
を示すグラフである。

【図４Ｂ】図４Ａの時間信号をフーリエ変換して得られるスペクトルを示すグラフである
。

【図５Ａ】時間目盛を小さくした図４Ａの時間信号を示すグラフである。

【図５Ｂ】図５Ａの時間信号をフーリエ変換して得られるスペクトルを示すグラフである
。

【図６】図２Ａに示したタイプの正常な呼吸音を示す時間信号から、本発明による装置
が実施する分析によって得られるスペクトルを示すグラフである。

【図７】図３Ａに示したタイプの「笛性ラ音」タイプの付随音を示す時間信号から、本
発明による装置が実施する分析によって得られるスペクトルを示すグラフである
。

【図８】「細かい捻髪音」タイプの付随音を含む呼吸音を示す時間信号から、本発明に
よる装置が実施する分析によって得られるスペクトルを示すグラフである。

【図９】「大きい捻髪音」タイプの付随音を含む呼吸音を示す時間信号（図４Ａに示し
たタイプの時間信号）から、本発明による装置が実施する分析によって得られる
スペクトルを示すグラフである。

【符号の説明】

１インタフェース（子カード）２ＲＡＭ３マイクロプロセッサ（μＰ）４ＲＯＭ５媒体６グラフィカルカード（グラフカード）７モデム（通信インタフェース）８親カード１０処理装置（中央処理装置）１２接続線１４接続線２１接続線２４接続線２５接続線２６接続線２７接続線４２接続線５２接続線７２接続線９０モニタ（スクリーン）９１プリンタ９２選択装置（マウス）９３データ入力キーボード９４センサ（呼吸量センサ）９５ハーネス９６帯域通過フィルタ（フィルタリング）９７呼吸量センサ（肺タコグラ）（換気流量センサ）９７１データ収集インタフェースＰＡ患者Ｑ呼吸量Ｓ時間信号

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ケアヨフ・イヴァンフランス国、Ｆ−67000 ストラスブール、リュ・ヴァンフラン、６ (72)発明者ルノアール・ジェラールフランス国、Ｆ−75007 パリ、リュ・シャンフルーリー、６ (72)発明者アヴディシアン・クリスチャンフランス国、Ｆ−94700 メゾン・アルフォールリュ・デュ・マルシアル・ドゥラットル・ド・タシニー、39 (72)発明者ルー・ブリューノフランス国、Ｆ−94000 クルティユ、リュ・ド・マイエンヌ、19、パヴィリヨン８

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】間接聴診音、特に呼吸音の分析装置であって、選択された瞬
間（ｍ）に各強度が結合され、多数の強度（Ｉ（ｍ））でサンプリングされる音
響雑音を示す時間信号（Ｓ（ｔ））を受信する入力（１２，７２）と、計算手段（３）と協働して、所定の音響周波数（ｆ_k）に各強度が結合される
変換強度のセット（Ｉ_T（ｆ_k））を推定するように構成された、処理モジュール
を備える保存手段（２、４、５）とを含み、保存手段（２）が、さらに、前記変
換強度を記憶するように構成され、結合された周波数に対応して各変換強度を送る保存手段（２）と、周波数に応
じた変換強度を示す手段（６，９０，９１）とに結合されて、聴診音のスペクト
ル表示を得る出力（２６）とを含む装置において、処理モジュールが、さらに、結合される選択された瞬間（ｍ）と選択された開
始の瞬間（ｍ₀）との間の隔たりに応じて、各強度（Φ［Ｉ（ｍ）］）に対して
位相を推定することにより、複雑な値（Ｉ_C（ｎ））とその組み合わせ値（Ｉ_C ^*
（ｎ））とを各強度に割り当てるように構成され、処理モジュールが、さらに、選択された各瞬間（ｍ）に対して変換強度のセッ
ト（Ｉ_T（ｍ、ｆ_k））を推定するように構成され、これが、多数の現行の瞬間（
ｎ）について複数項の和を各周波数（ｆ_k）に対して求めることにより行われ、
この複数項が、現行の各瞬間（ｎ）に対して、ａ）選択された瞬間（ｍ）と現行の瞬間（ｎ）との和に結合される複雑な強度（
Ｉ_C（ｍ＋ｎ））と、ｂ）選択された瞬間と現行の瞬間との差に結合される組み合わせた複雑な強度（
Ｉ_C ^*（ｍ−ｎ））と、ｃ）周波数（ｆ_k）と現行の瞬間（ｎ）との間の純粋な想像上の積の複雑な指数
関数とを介在させる積の結果として得られ、保存手段（２）が、結合される周波数（ｆ_k）と選択された瞬間（ｍ）とに応
じて、各変換強度（Ｉ_T）を記憶し、こうして、リアルタイムスケールを保持しながら聴診音の時間（ｍ）および周
波数（ｆ_k）における三次元表示が得られることを特徴とする間接聴診音、特に
呼吸音の分析装置。
【請求項２】保存手段（４，５）は、各項が現行の瞬間に結合される、前
記和の複数項の選択された加重係数（ｈ（ｎ））を、さらに含むことを特徴とす
る請求項１に記載の間接聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項３】分析される聴診音が、笛性ラ音、大きい捻髪音、および細か
い捻髪音の集合の中の付随音であり、保存手段（４，５）が、分析音のタイプ別
の加重係数（ｈ（ｎ））のセットを含むことを特徴とする請求項２に記載の間接
聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項４】モニタ（９０）および（または）プリンタ（９１）を含むタ
イプのディスプレイ手段（９０，９１）を含み、表示手段（６）が、結合される
周波数（ｆ_k）と選択された瞬間（ｍ）とに応じて、時間および周波数の三次元
スペクトルを形成しながら、前記変換強度（Ｉ_T（ｍ、ｆ_k））をグラフで示すグ
ラフ表示モジュールを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載
の間接聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項５】さらに、時間および周波数目盛を絞り込み、および（または
）前記和の複数項の加重係数（ｈ（ｎ））の選択を絞り込むために、表示手段と
協働可能なデータ入力手段（９２，９３）を含むことを特徴とする請求項２〜４
のいずれか一項に記載の間接聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項６】前記選択された開始の瞬間（ｍ₀）を決定可能な呼吸流量セ
ンサ（９７）を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の間接
聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項７】前記保存手段（２，４，５）が、周波数（ｆ_k）と、結合さ
れる選択された瞬間（ｍ）とに応じて、前記変換強度（Ｉ_T）を整理するための
メモリゾーン（２）を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載
の間接聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項８】前記保存手段（２，４，５）が、結合される選択された瞬間
（ｍ）に応じて前記多数の強度（Ｉ）を整理するためのメモリゾーン（２）を含
むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の間接聴診音、特に呼吸
音の分析装置。
【請求項９】前記メモリゾーン（２）の内容を保存するためのハードディ
スク（４）および（または）着脱式の媒体（５）を含むことを特徴とする請求項
７または８に記載の間接聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項１０】遠隔基地に向けてメモリゾーン（２）の内容を転送するた
め、および（または）、聴診音を示す時間信号（Ｓ（ｔ））のサンプルを受信す
るため（２７）の、通信インタフェース（７）をさらに含むことを特徴とする請
求項７〜９のいずれか一項に記載の間接聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項１１】選択された異なる開始の瞬間（ｍ₀）の聴診音の複数のス
ペクトル表示を比較して前記聴診音の変化を検出するために、前記メモリゾーン
（２）と協働可能な比較モジュールを含むことを特徴とする請求項７〜１０のい
ずれか一項に記載の間接聴診音、特に呼吸音の分析装置。
【請求項１２】音響雑音を電気時間信号（Ｓ（ｔ））に変換するように構
成された、少なくとも一つの音響センサ（９４）を備える電子聴診器（９４，９
６）と、音響センサ（９４）に接続され、さらに前記入力（１２）に接続された
サンプリング装置（Ｅｃｈ）を備えるインタフェース（１）とを含むことを特徴
とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の間接聴診音、特に呼吸音の分析装
置。
【請求項１３】電子聴診器が、音響センサ（９４）の出力に時間信号の周
波数フィルタリング手段（９６）を含み、時間信号の周波数成分を有効なスペク
トル帯域に制限することを特徴とする請求項１２に記載の間接聴診音、特に呼吸
音の分析装置。
【請求項１４】間接聴診音、特に呼吸音の分析方法であって、ａ）選択された瞬間（ｍ）に各強度が結合される多数の強度（Ｉ（ｍ））で音響
雑音を示す時間信号（Ｓ（ｔ））をサンプリングするステップと、ｂ）所定の音響周波数（ｆ_k）に各強度が結合される変換強度のセット（Ｉ_T（ｆ _k ））を推定するステップと、ｃ）前記変換強度を記憶するステップと、ｄ）結合された周波数に対応して各変換強度を送り、聴診音のスペクトル表示を
得るステップとを含む方法において、ステップａ）が、さらに、開始の瞬間（ｍ₀）の選択を含み、ステップｂ）が、ｂ１）結合される選択された瞬間（ｍ）と選択された開始の瞬間（ｍ₀）との間
の隔たりに応じて、各強度（Φ［Ｉ（ｍ）］）に対して位相を推定することによ
り、複雑な値（Ｉ_C（ｎ））とその組み合わせ値（Ｉ_C ^*（ｎ））とを各強度に割
り当てる操作と、ｂ２）現行の瞬間（ｎ）に対して、選択された瞬間（ｍ）と現行の瞬間（ｎ）との和に結合される複雑な強度（Ｉ _C （ｍ＋ｎ））と、選択された瞬間と現行の瞬間との差に結合される組み合わせた複雑な強度（Ｉ _C ^* （ｍ−ｎ））と、周波数（ｆ_k）と現行の瞬間（ｎ）との間の純粋な想像上の積の複雑な指数関
数とを介在させる積を推定する操作と、ｂ３）操作ｂ２）で得られた積の結果として生じる複数項の和を、現行の多数の
瞬間（ｎ）について、各周波数（ｆ_k）に対して求めることにより、選択された
各瞬間（ｍ）に対して変換強度のセット（Ｉ_T（ｍ、ｆ_k））を推定する操作とを
含み、ステップｃ）の間、結合される周波数（ｆ_k）と選択された瞬間（ｍ）とに応
じて、各変換強度（Ｉ_T）を記憶し、ステップｄ）の間、結合される周波数（ｆ_k）と選択された瞬間（ｍ）とに対
応して各変換強度を送り、それによって、リアルタイムスケールを保持しながら
聴診音の時間（ｍ）および周波数（ｆ_k）における三次元表示が得られることを
特徴とする間接聴診音、特に呼吸音の分析方法。
【請求項１５】請求項１４に記載の間接聴診音、特に呼吸音の分析方法に
よって得られる間接聴診音の変換強度の時間および周波数を表示することを特徴
とする表示方法。