JP2008502386A - 嚥下活動を検出するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

嚥下活動を検出するためのシステムおよび方法が提供される。実施態様においては、方法は、加速度計からの加速信号から嚥下活動を表す電子信号を受信すること、その信号から少なくとも２つの特徴を抽出すること、抽出した特徴に基づき嚥下活動の型として信号を分類すること、および分類の出力を生成することを含む。例示の活動は嚥下、誤嚥、運動および声のアーティファクトを含む。活動が嚥下であるかあるいは誤嚥であるかを示すことによって、増加する尤度を伴って誤嚥に苦しむ患者に食事を与える方法を、摂食の間の誤嚥に代わり嚥下が達成される尤度が増加するべく調整することができる。一方これは、急性もしくは慢性傷害を伴う患者の誤嚥性肺炎のための入院を低減することができる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、概して誤嚥の診断に関し、より詳細に述べれば、嚥下および関連活動を検出するためのシステムおよび方法に関する。

嚥下障害は、嚥下の経口、咽頭、および食道段階における異常を含めたあらゆる嚥下（または飲み込み）障害を指す。嚥下障害は、たとえば脳性麻痺、脳血管障害、脳傷害、パーキンソン病、脳卒中、および多発性硬化症に起因する神経機能障害を伴う個人に一般的である。嚥下障害を有する個人は、しばしば誤嚥の危険性を有する。誤嚥は、吸気間における気道内への異物の入り込みを言う。誤嚥は、多くの異なる態様で顕在化し得る。個人は発汗し始め、顔が紅潮し始めることがある。それに代わり、個人が嚥下の後に続いて咳き込むこともある。無症候性の誤嚥は、ボーラス吸入の顕性の臨床的、もしくは容易に認識可能な徴候が存在しない。本発明は、無症候性の誤嚥を伴う個人にとって特に有用であるが、それ以外の誤嚥の徴候にも適用できる。誤嚥は、慢性的肺疾患、誤嚥性肺炎、脱水症、および栄養失調症といった重篤な健康結果を抱える。

合衆国内の嚥下障害に苦しむ人の数は、１５００万人と見積もられている。たしかな筋によれば、毎年５万人の人が誤嚥性肺炎で死亡している（ドレイ（Ｄｒａｙ）ほか、１９９８年）。嚥下障害を伴う患者における瀰漫性誤嚥細気管支炎の出現は、年齢によらず珍しくない（マツセ（Ｍａｔｓｕｓｅ）ほか、１９９８年）。無症候性誤嚥は、嚥下障害を伴う小児に特に顕著であり、その個体群の９４％に出現すると見積もられている（アーブドソン（Ａｒｖｅｄｓｏｎ）ほか、１９９４年）。脳卒中生存者の半数は嚥下に困難があり（ゾロウィッツ・アンド・ロビンソン（Ｚｏｒｏｗｉｔｚ ＆ Ｒｏｖｉｎｓｏｎ）、１９９９年）、これは合衆国内における年当たり５００，０００人に換算されるが（ブロニアトウスキ（Ｂｒｏｎｉａｔｏｗｓｋｉ）ほか、２００１年）、それらのケースの７５％で誤嚥が報告され、３２％で胸部感染症が報告されている（ペリー・アンド・ラブ（Ｐｅｒｒｙ ＆ Ｌｏｖｅ）、２００１年）。嚥下障害の発生率は、急性介護設定（２５〜４５％）、慢性介護ユニット（５０％）（フィニールス（Ｆｉｎｉｅｌｓ）ほか２００１年）、および加齢者用ホーム（６８％）（スティール（Ｓｔｅｅｌｅ）ほか、１９９７年）において特に有意である。嚥下障害は、すべての年齢の人々の生活の質を甚だしく減少させ、医療だけでなく、社会的、情動的、心理社会的に満たされた状態を損なう。

ビデオ蛍光透視を使用する調整バリウムの嚥下が、誤嚥の確認のための現在の標準的検査法である（ライト（Ｗｒｉｇｈｔ）ほか、１９９６年）。嚥下障害管理におけるその臨床的有用性は継続的に擁護されている（たとえば、マーチン‐ハリス（Ｍａｒｔｉｎ‐Ｈａｒｒｉｓ）、２０００年；スコット（Ｓｃｏｔｔ）ほか、１９９８年）。患者はバリウム・コーティングされた物質を経口摂取し、Ｘ線を介して放射線透過写真画像のビデオ・シーケンスが獲得される。調整バリウムの嚥下手順は侵襲性であり、時間ならびに労力両面に関してコストが高く（カナダにおいては、手順当たり約１，０００ドルの医療費）、また電離放射線の効果に対して患者の感受性を高くする（ベック・アンド・ゲイラー（Ｂｅｃｋ ＆ Ｇａｙｌｅｒ）、１９９１年）。

柔軟な内視鏡を下咽頭に経鼻挿入する光ファイバ内視鏡検査法は、もう１つの侵襲性テクニックであるが、それもまた術後誤嚥の診断（ブレフマー・アンド・ローベルト（Ｂｒｅｈｍｅｒ ＆ Ｌａｕｂｅｒｔ）、１９９９年）および無症候性誤嚥の臨床識別（レダー（Ｌｅｄｅｒ）ほか、１９９８年）に適用されている。光ファイバ内視鏡検査法は、概して誤嚥識別のための感度ならびに特異度に関して調整バリウム嚥下に匹敵し（たとえば、マッデン（Ｍａｄｄｅｎ）ほか２０００年；レダー・アンド・カラス（Ｌｅｄｅｒ ＆ Ｋａｒａｓ）、２０００年）、臨床評価の利点を伴う。

パルス酸素測定法は、誤嚥の臨床評価に対する非侵襲性の補助として提案された（たとえば、シャーマン（Ｓｈｅｒｍａｎ）ほか１９９９年；リム（Ｌｉｍ）ほか２００１年）。しかしながら、パルス酸素測定データをビデオ蛍光透視法（セラーズ（Ｓｅｌｌａｒｓ）ほか１９９８年）および光ファイバ内視鏡検査法（レダー（Ｌｅｄｅｒ）２０００年；コロドニィ（Ｃｏｌｏｄｎｙ）２０００年）の評価と比較したいくつかの対照試験は、動脈血酸素飽和度と誤嚥の出現の間の関係の存在に疑問を投げている。

頸部聴診は、頸部に配置される咽頭マイクロフォン、聴診器、または加速度計（ゼナー（Ｚｅｎｎｅｒ）ほか、１９９５年）を用いた咽頭近傍の呼吸音の聴診を伴う。これは、長期介護における誤嚥検出ならびに嚥下障害評価のための限定的ではあるが有用なツールとして一般に認識されている（ゼナー（Ｚｅｎｎｅｒ）ほか、１９９５年；シケロ・アンド・マードック（Ｃｉｃｈｅｒｏ ＆ Ｍｕｒｄｏｃｈ）２００２年；ストラウド（Ｓｔｒｏｕｄ）ほか、２００２年）。しかしながら標準的検査法のビデオ蛍光透視法に対照したとき、頸部聴診を伴う臨床評価は、誤嚥検出における精度が限られる（４０〜６０％）（シャーマン（Ｓｈｅｒｍａｎ）ほか、１９９９年；セリナ（Ｓｅｌｉｎａ）ほか、２００１年；セラーズ（Ｓｅｌｌａｒｓ）ほか、１９９８年）。実際、われわれの最近の研究は、頸部聴診を使用する臨床医によって識別された誤嚥が、すべての誤嚥のわずか１／４に相当するに過ぎないことを示している（チャウ、カサス、ベラル・アンド・ケニィ（Ｃｈａｕ， Ｃａｓａｓ， Ｂｅｒａｌｌ ＆ Ｋｅｎｎｙ）提出済み）。

嚥下加速度計法（レディ（Ｒｅｄｄｙ）ほか、２０００年）は、頸部聴診と緊密に関係するが、訓練を受けた臨床医に代えてディジタル信号処理および人工知能を識別ツールとして伴う。臨床研究において加速度計法は、誤嚥リスクの識別でビデオ蛍光透視法との中程度の一致を示し（レディ（Ｒｅｄｄｙ）ほか、１９９４年）、実際のところ信号の大きさが咽頭の上昇の範囲にリンクされていた（レディ（Ｒｅｄｄｙ）ほか、２０００年）。最近、ファジィ委員会（ｆｕｚｚｙ ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）のニューラル・ネットワークが、正常と「嚥下障害性」嚥下の分類において極めて高い精度を立証した（ダス（Ｄａｓ）ほか、２００１年）。しかしながら、従来技術の嚥下加速度計法は、「嚥下障害性」嚥下から正常を分類することにおいて限られた情報しか提供せず、患者の臨床状態についてより広い情報を提供することはない。

ビデオ蛍光透視法もしくは経鼻内視鏡検査法の適用は、高価な装置および放射線医、耳鼻科医、あるいは発声言語病理学者等の訓練を受けた専門家を必要とする（ソニーズ（Ｓｏｎｉｅｓ）、１９９４年）。侵襲性手順は、小児によって良好な耐容性が示されるものではなく、摂食の長い期間にわたる実際的な適用は不可能である。臨床における使用ならびに施設設定外の使用のための経済的であり、非侵襲性かつ可搬性の誤嚥検出の方法が必要とされている。

本発明は、上に明示した従来技術の欠点の少なくとも１つを除去するか、緩和する、嚥下活動を検出するための新しいシステムおよび方法を提供することを目的とする。

本発明の態様は嚥下活動を検出するための方法を提供し、当該方法は：
嚥下活動を表す電子信号を受信するステップ；
その信号から少なくとも２つの特徴を抽出するステップ；
その特徴に基づき嚥下活動の型として信号を分類するステップ；および、
その分類を表す出力を生成するステップ；
を包含する。

電子信号は、加速度計によって生成することができる。特徴は、定常性、正規性、およびばらつき率のうちの少なくとも１つを含むことができる。分類するステップは、放射基底ニューラル・ネットワークを使用して実行することができる。

嚥下活動は、嚥下および誤嚥のうちの少なくとも１つを含むことができる。

抽出するステップは、特徴の１つとして定常性を含むことが可能であり、当該定常性の抽出するステップは：
信号を複数の重複しないビンに分割するサブステップ；
平均二乗シーケンス内の逆配列（Ａ_Total）の総数が決定される総数を決定するサブステップ；
同一の長さの定常信号について期待される逆配列の平均数をμ_A、等しい長さの定常信号についての標準偏差をσ_Aとする式：
ｚ＝（Ａ_Total‐μ_A）／σ_A
に従って決定される定常性特徴（ｚ）を抽出するサブステップ；
を含む。

それぞれのビンは、長さにおいて約１ｍｓと約９ｍｓの間とすることができる。それぞれのビンは、長さにおいて約３ｍｓと約７ｍｓの間とすることができる。それぞれのビンは、長さにおいて約５ミリ秒（ｍｓ）とすることができる。

抽出するステップは、特徴の１つとして正規性を含み、当該正規性の抽出するステップは：
ゼロの平均および単位分散を有するべく信号を標準化（『ｓ』）するサブステップ、
標準化された信号をそれぞれが約０．４ボルトの複数のビン（『Ｉ』）に、（ｍａｘ（ｓ）−ｍｉｎ（ｓ））／０．４とし、かつもっとも高いビンを無限大まで広げ、もっとも低いビンを負の無限大まで広げて分割するサブステップ、
それぞれのビンについて観察される頻度（『ｎ』）を、それぞれのビン内に入った標準化された信号（『ｓ』）内の標本数を計数することによって決定するサブステップ、
それぞれのビンについて正規性の仮定の下に決定される期待される頻度：

を：

を使用するカイ二乗（Ｘ²）統計量を使用して決定するサブステップ、
正規性特徴を：

を使用して決定するサブステップ；
を含む。

抽出するステップは、特徴の１つとしてばらつき率を含み、当該ばらつき率の抽出するステップは：
信号の平均絶対偏差を：

に従って決定するサブステップ、
信号の四分位数間範囲Ｓ₂を決定するサブステップ、
ばらつき率を：
Ｓ₁／Ｓ₂
に従って抽出するサブステップ、
を含む。

本発明の別の態様は、センサから電子信号を受信するための入力デバイスを包含する嚥下活動を検出するための装置を提供する。この電子信号は、嚥下活動を表すことができる。この装置はまた、入力デバイスに接続された、その信号から少なくとも２つの特徴を抽出するべく動作できるマイクロコンピュータを包含する。このマイクロプロセッサは、さらに、それらの特徴に基づき嚥下活動の型として信号を分類するべく動作できる。またこの装置は、分類を表す出力を生成するためにマイクロコンピュータに接続された出力デバイスを含む。

以下、例示のみにより、また添付図面を参照して本発明を説明する。

ここで使用している用語『嚥下』および『侵入』は、用語『誤嚥』と区別される。ここで使用する場合の『嚥下』は、口腔から下咽頭を通り、食道へ至る食物の安全な通過である。さらに嚥下は、保護された気道内への食物の入り込みを伴わない無呼吸の期間が付随する。『侵入』は、気道内への異物の侵入であるが、吸気を伴わない。しかしながら『誤嚥』は、吸気の間における気道内への異物の入り込みである。以下に考察されている実施態様に関連して使用されるとき、用語『嚥下活動』は、嚥下もしくは誤嚥のいずれかの有無を意味するが、ほかの実施態様において『嚥下活動』が侵入を含む活動の別の型を言うことも可能である。

図１を参照すると、嚥下活動を検出するためのシステムが包括的に３０として示されている。システム３０は、患者３８の咽頭に位置決めされた加速度計３４を含む。この実施態様においては、加速度計３４が甲状切痕の下位前側に、前後の振動を測定するべく加速度計３４の軸が整列されるように配置される。またシステム３０は、リンク４６を介して加速度計３４に接続されるコンピューティング装置４２を含む。リンク４６は、希望に応じて、また加速度計３４ならびに装置４２上の適切なインターフェースに対応して有線もしくは無線とすることが可能である。したがってリンク４６は、たとえばユニバーサル・シリアル・バス（『ＵＳＢ』）、ファイヤワイヤ、ＲＳ‐２３２、赤外線、ブルートゥース、８０２．１１ならびにその別形、符号分割多重アクセス（『ＣＤＭＡ』）、直交周波数多重（『ＯＦＤＭ』）等に基づくことができる。システム３０は、患者３８の嚥下活動を反映する加速度信号を加速度計３４から受信するべく動作できる。

この実施態様においては、加速度計３８が、カナダ、オンタリオ州ミシソーガのジーメンス・カナダ（Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｃａｎａｄａ）のＥＭＴ ２５‐Ｃ単軸加速度計（以下『ＥＭＴ ２５‐Ｃ』）である。当業者には、ほかの使用可能な加速度計が思いつくであろう。

この実施態様においてはコンピューティング装置４２が、特別に構成された電子ユニットのコンピューティング環境ならびに機能を基礎とし、当該ユニットは、ユーザに出力を呈示するためのディスプレイ５４およびユーザの入力を受け取るための複数のキー５８のフレームをなすシャーシ５０を含む。したがってコンピューティング装置４２は、リンク４６を介した装置４２と加速度計３４の接続を可能にするインターフェースを含む。コンピューティング装置４２は、したがってマイクロプロセッサ、ランダム・アクセス・メモリ、不揮発性ストレージ、オペレーティング・システム等の任意の適切な構成を含む。以下に詳細を述べるとおり、コンピューティング装置４２は、加速度計３４から信号を受信し、その種の信号から嚥下活動を検出し、さらにディスプレイ５４上に出力を呈示することによってそれらの活動を報告するべく動作できる。

それらの実装のいくつかならびにシステム３０のそのほかの種々の側面の説明を補助するため、包括的に２００として示されている嚥下活動を検出するための方法を示した図２を参照する。しかしながら、システム３０および／または方法２００が多様化可能であり、かつ互いに関してここで考察されているとおりに正確に作動する必要がないこと、およびその種の変形が本発明の範囲内となることが理解されるものとする。

最初にステップ２１０から開始し、嚥下活動を表す信号が受信される。方法２００がシステム３０を用いて実装される場合には、ステップ２１０が、加速度計３４による信号の生成ならびにコンピューティング装置４２におけるそれらの信号の受信を指す。加速度計３４の使用は、患者３８の嚥下活動を表す「加速度」信号が受信されることを意味し、この実施態様に使用されるＥＭＴ ２５‐Ｃ加速度計の独特な特性に起因して、それらの信号のアピアランスに独特な特徴を見つけることができる。図３は、ＥＭＴ ２５‐Ｃを使用して受信することのできる信号の例を包括的に３００として示し、個別に３０４、３０８、および３１２として示している。非常に一般的に述べれば、信号３０４は典型的な小児の誤嚥信号の例であり、弱いまたは広い意味の定常性を描く；信号３０８は進展する分散に起因して非定常性を描く誤嚥信号である；信号３１２は、時間的に変動する頻度および分散の構造に起因して非定常性を描く誤嚥信号である。

しかしながら、信号３００は単なる生データであり、誤嚥または嚥下または運動アーティファクトを表現できることが理解される必要がある。発明者らによって、中央値の加速度の大きさの分布が、誤嚥および嚥下の両方について右方にひずむことが測定された。これらの分布のひずみのため、信号３００内の広がりおよび位置パラメータの評価にガンマ分布が使用される。特に、信号３００等の信号に関連付け可能な誤嚥および嚥下についてのガンマ分布の広がりａおよび位置ｂのパラメータを、次の表Ｉ内に要約する。

信号３００の定常性および正規性の特性を表ＩＩに要約する。定常性は、ノンパラメトリック逆配列試験によって測定され、正規性は、ヒストグラム・ビン計数のカイ二乗分布に基づくの試験によって測定された。定常性および正規性についての追加の詳細は、ジュリアスＳ．ベンダット（Ｊｕｌｉｕｓ Ｓ． Ｂｅｎｄａｔ）およびアランＧ．ピアソン（Ａｌｌａｎ Ｇ． Ｐｉｅｒｓｏｎ）著『ランダム・データ・アナリシス・アンド・メジャメント・プロシージャズ（Ｒａｎｄｏｍ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ）』第３版（ジョン・ワイリィ・アンド・サンズ・インク（Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ Ｉｎｃ．）（ｃ）２０００年、ニューヨーク）（以下『ベンダット』）に見ることができ、その内容は参照によりこれに援用される。ベンダットの第１０章は定常性のための試験について、ベンダットの第４章は正規性に関してそれぞれ論じている。

表ＩＩは、信号３００等の受信された信号の定常性ならびに正規性の特性に対してどのように誤嚥および嚥下が対応し得るかについての非常に一般的な例示の要約である。

帯域幅の分布のひずみに起因して、位置評価の決定にガンマ分布が使用される。頻度帯域幅は、離散ウェーブレット分解を１０のレベルで使用し、累積エネルギ（分解の最終レベルから開始）が全体のエネルギの８５％を超えるレベルを決定する。これは、懸案の信号について８５％の帯域幅を決定する。

約８５％の頻度帯域幅の位置評価（すなわち、『平均』値の評価）は、誤嚥信号について約７００Ｈｚと約１１００Ｈｚの間、より好ましくは約９００Ｈｚと９５０Ｈｚの間、それよりも好ましくは約９１０Ｈｚと９４０Ｈｚの間、さらに好ましくは誤嚥信号について約９２８Ｈｚとすることができる。

約８５％の頻度帯域幅の位置評価は、嚥下信号について約４００Ｈｚと約７００Ｈｚの間、より好ましくは約５００Ｈｚと６５０Ｈｚの間、それよりも好ましくは約５９０Ｈｚと６３０Ｈｚの間、さらに好ましくは嚥下信号について約６１３Ｈｚとすることができる。

ステップ２１０において信号を受信すると、方法２００がステップ２２０に進む。ステップ２２０においては、ステップ２１０において受信した信号内に現象が存在するか否かの決定がなされる。その種の決定を行うための評価基準は、特に限定されない。この実施態様においては、コンピューティング装置４２が加速度計３４から、あらかじめ決定済みの『発症』期間（この実施態様においては約３０ミリ秒（ｍｓ）内）のための『オン』スレッショルド（この実施態様においては約０．０２５ボルト（『Ｖ』））を超える大きさの信号を受信すると、現象開始が識別されて信号の記録が始まる。続く約１２，０００個の、約１．２秒（『ｓ』）に対応するデータの標本が記録される。その後、後方トリミングを行って、信号活動が実質的にいつ終了されたかを決定する。その種の後方トリミングは、記録の末尾から開始する約０．０５Ｖ未満のデータ標本の数の計数を伴う。この計数が約３０を超えると、有効な信号の終了が識別されたと考えられ、そこから信号終了が切り取られる。この実施態様においては、１２，０００個の標本が記録されるが、１５，０００個の標本（すなわち、約１．５ｓのスレッショルドを超える信号活動）を単一信号として分析のために記録することもできる。別の実施態様においては、希望に応じて別の数の標本の記録も可能である。上記の評価基準が満たされない場合には、ステップ２２０において現象が生じていないと決定されて方法２００がステップ２１０に戻る。しかしながら評価基準が満たされているときには方法２００がステップ２２０からステップ２３０に進み、ステップ２２０において記録された信号がステップ２３０における利用のために保持される。

次にステップ２３０において、記録された信号から特徴が抽出される。現在のところ好ましい実施態様においては、定常性、正規性、およびばらつき率が、抽出される３つの特徴となる。

定常性の特徴を抽出するためにベンダットの第１０章にある手順が採用される。受信された信号は、最初にそれぞれが約５ミリ秒（『ｍｓ』）の長さの重複のないビンに（すなわち、合計で５０の標本に）分割される。（しかしながら受信された信号は、約１ｍｓから約９ｍｓまでの間、より好ましくは約３ｍｓから約７ｍｓまでの間の重複のないビンに分割することが可能である。）ここでは『Ｌ』として定義する信号の長さが５０の整数倍でない場合には、信号の開始および終了において約（Ｌ ｍｏｄ ５０）／２によって信号が切り取られる。次にそれぞれの窓の中で平均二乗値が計算される。続いて、ここでＡ_Totalとして示す平均二乗シーケンス内の逆配列の総数が決定される。最後に式１に従って決定されるｚ偏差が定常性特徴としての役に供される。
ｚ＝（Ａ_Total‐μ_A）／σ_A 式１
これにおいて：
μ_Aは、同一の長さの定常信号に期待される逆配列の平均数である。
σ_Aは、等しい長さの定常信号についての標準偏差である。

正規性の特徴を抽出するためにベンダットの第４章にある手順が採用される。最初に、ゼロの平均および単位分散を有するように標準化される。標準化された信号を、ここでは『ｓ』と呼ぶ。次に、標準化された信号ｓの振幅を、それぞれが約０．４ボルトのＩ個のビンに分割するが、それにおいてＩ＝（ｍａｘ（ｓ）‐ｍｉｎ（ｓ））／０．４である。もっとも高いビンは無限大まで広げられ、もっとも低いビンは負の無限大まで広げられる。

次に、それぞれのビンについて観察される頻度ｎが、それぞれのビン内に入った標準化された信号内の標本数を計数することによって決定される。それぞれのビンについて期待される頻度：

が正規性の仮定の下に決定される。式２に示されるとおりにカイ二乗統計量が計算される。

最後に、式３に示されるとおりに正規性が計算される。

ばらつき率の特徴を決定するために、各信号の平均絶対偏差が式４に従って決定される。

次に、それぞれの信号の四分位数間範囲Ｓ₂が決定される。四分位数間範囲は、ランドＲ．ウィルコックス（Ｒａｎｄ Ｒ． Ｗｉｌｃｏｘ）著『イントロダクション・トゥ・ロバスト・エスティメイション・アンド・ハイポセシス・テスティング（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｒｏｂｕｓｔ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ ｔｅｓｔｉｎｇ）』（１９９７年、アカデミック・プレス（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ）、カリフォルニア州）の第２章に定義されている。最後に、式５に従ってばらつき率が決定される。
Ｓ₁／Ｓ₂ 式５

信号からこれらの特徴を抽出すると、方法２００がステップ２４０に進み、その時点でステップ２３０において抽出された特徴を基礎として信号が分類される。現在のところ好ましい実施態様においては、分類が、装置４２のマイクロコントローラ上に実装された放射基底関数ニューラル・ネットワークを使用して実行され、嚥下現象が、嚥下もしくは誤嚥のいずれかとしてリアルタイムで分類される。その種の放射基底関数ニューラル・ネットワークについてのさらなる詳細は、クリストファ・ビショップ（Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ Ｂｉｓｈｏｐ）著『ニューラル・ネットワークス・フォア・パターン・レコグニション（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）』（１９９５年、クラレンドン・プレス（Ｃｌａｒｅｎｄｏｎ Ｐｒｅｓｓ）、オックスフォード）の第５章（以下『ビショップ』）の中に見つけることができるが、その内容は参照により本明細書に援用される。このネットワークは、３つの抽出された特徴を入力として採用し、検出された嚥下活動の型の分類として単一の数を出力するべく動作できる。より詳細には、約０．１の出力レベルが嚥下を表し、約０．９の出力レベルが誤嚥を表すべくそれぞれ割り当てられている。このネットワークのアーキテクチャは、抽出されるそれぞれの特徴に対応する３つの入力、『ビショップ』に概説されているとおりのインタラクティブ・トレーニング手順から決定される８９の放射基底関数ユニット、および嚥下または誤嚥を表す１つの出力からなる。現在のところ８９の放射基底ユニットが好ましいが、ほかの実施態様においては、約７５から約１００までの間の放射基底ユニットの使用が可能であり、別の実施態様においては約８０から約９５までの間の放射基底ユニットの使用が可能であり、すべてが１つの出力に対応する。第１レイヤは非線形であり、第２レイヤは線形である。言い換えると、ネットワークの第１レイヤは非線形放射基底関数からなり、ネットワークの第２レイヤは放射基底関数出力の重み付け線形合計である。

ここで図４を参照すると、多数の異なる信号についてステップ２１０〜２４０を実行した結果の散布図が示されている。図４の散布図は、定常性の特徴対正規性の特徴だけを単なる２次元グラフで示している。この散布図の四角形が誤嚥の実際の発生を示し、円形が嚥下の実際の発生を示していることがわかる。この散布図は、方法２００を実行する間に、実際の嚥下活動が検証できるようにビデオ蛍光透視法を、ステップ２３０において実行される分類に抗することなく併用して生成され、その結果、ステップ２３０においてなされる分類が正確に検証されている。図４の４００に示されているラインは、嚥下および誤嚥に関連付けされる分類の間を分ける概略のラインである。散布図内のいくつかの測定量は、嚥下活動の実際の型を反映していないが、嚥下現象の大半は、実際に正確に分類されている。図４に示されている結果に対するさらなる改良が、決定の補助に第３の特徴のばらつき率を使用することによって得られる。

方法２００は、その後ステップ２５０に進み、そこでステップ２４０において実行された分類に対応する出力が生成される。したがって、特定の現象が嚥下として分類された場合には、装置４２のディスプレイ５４がメッセージ『嚥下』を呈示するべく指示されるが、その現象が誤嚥として分類された場合には、装置４２のディスプレイ５４が『誤嚥』を呈示するべく指示されることになる。装置４２によって呈示されるこの種のメッセージは、色（たとえば、嚥下に関連付けされる緑、誤嚥に関連付けされる赤）および／または聴覚信号（たとえば、嚥下についてサウンドなし、誤嚥についてビープ音）を含むこともできる。

方法２００を使用し、誤嚥を減らして嚥下を増加させるために、個別の摂食中の患者３８に対して摂食が行われる方法を調整することができる。その種の摂食に対する調整は、患者３８に提供される食物の稠度もしくはタイプ、一口分のサイズおよび／または頻度等の変化を基礎とすることができる。

ここで理解される必要があるが、方法２００が装置４２を使用して実装されるとき、方法２００に対応するソフトウエア・プログラミング・インストラクションが装置４２のマイクロコントローラに提供されることになる。

次に図５を参照すると、嚥下活動を検出するためのシステムが包括的に３０ａとして示されている。システム３０ａは、システム３０内のコンポーネントと実質的に同一の多数のコンポーネントを含む。したがってその種の類似コンポーネントは、同一の参照番号を有するが、接尾辞『ａ』が付随する。重要なことは、システム３０ａが、リンク１０４ａを経由して装置４２ａに接続されるリモート・ユニット１００ａを含む。リンク４６ａと同様に、リンク１０４ａは、有線もしくは無線のいずれかとすることが可能であり、それに関する任意の所望のプロトコルに基づくことができる。また、ユニット１００ａと装置４２ａの間を直接走っているリンク１０４ａが示されているが、有線の場合には、加速度計３４ａを通るケーブルを経由するリンク１０４ａにより装置４２ａとユニット１００ａを接続できることを認識する必要がある。

リモート・ユニット１００ａは、２つの表示器ライト１０４ａおよび１０８ａを含む。システム３０ａにおいては、方法２００のステップ２５０がユニット１００ａを用いて実行される。表示器ライト１０４ａは緑に着色されており、患者３８ａが嚥下に成功したとき、緑の光を放出するべく装置４２ａによって『オン』ポジションに賦活される。表示器ライト１０８ａは赤に着色されており、患者３８ａが嚥下に成功したとき、緑の光を放出するべく装置４２ａによって『オン』ポジションに賦活される。混乱を招くメッセージを送らないように、任意の時点において１つの表示器ライト１０４ａおよび１０８ａだけが『オン』になる。

リモート・ユニット１００ａはまた、鰐口クリップ１１２ａ（または、安全ピンもしくはその類等の別の取り付け手段）も含み、リモート・ユニット１００ａを患者３８ａの襟（または、そのほかの適切な場所）に取り付けることができる。ユニット１００ａは、多くの応用を有する。たとえば、患者３８ａが物理的にひとりで摂食可能な場合（たとえば、特定の脳卒中罹病者の場合）に患者３８ａは、摂食の出来事の間に嚥下もしくは誤嚥のいずれが発生したかについて患者３８ａ自身にフィードバックを提供するべくユニット１００ａを使用することができる。

ここで図６を参照すると、嚥下活動を検出するためのシステムが包括的に３０ｂとして示されている。システム３０ｂは、システム３０ａ内のコンポーネントと実質的に同一の多数のコンポーネントを含む。したがってその種の類似コンポーネントは、同一の参照番号を有するが、接尾辞『ａ』に代えて接尾辞『ｂ』が付随する。重要なことは、装置４２ｂが、ハードディスク・ドライブまたはフラッシュ・ランダム・アクセス・メモリ、あるいはスマート・カード等の持続性ストレージ・デバイスを含み、装置４２ｂが一定期間にわたって信号３００等の多くの信号を記録することを可能にする。したがって、その種の持続性ストレージ・デバイスの容量は、記録されることになる信号の持続期間に応じて選択される。

システム３０ｂは、リンク１２０ｂを経由して装置４２ｂに接続されるラップトップ・コンピュータ１１６ｂを含む。リンク１２０ｂは、有線もしくは無線とすることが可能であり、任意の周知のプロトコルに基づくことができる。リンク１２０ｂは、時時コンピュータ１１６ｂ上にストアされている信号をダウンロードするために使用することができる。この態様においては、臨床医もしくはそのほかの関係者がラップトップ・コンピュータ１１６ｂを使用して、その種のストアされた信号を任意の所望の目的のために分析することができる（たとえば患者の履歴；嚥下活動の異なる型を区別する処理ステップの修正もしくは最適調整等）。

リンク１２０ｂは双方向とすることも可能であり、その結果、ラップトップ・コンピュータ１１６ｂからリンク１２０ｂを経由して装置４２ｂのための更新プログラミング・インストラクションを装置４２ｂにアップロードすることが可能になる。

ここで図７および８を参照すると、装置４２ａ（およびその変形の４２ｂ）に対する変形／強化が４２ｃとして示されている。装置４２ｃは、装置４２ａ内のコンポーネントと実質的に同一の多数のコンポーネントを含む。したがってその種の類似コンポーネントは、同一の参照番号を有するが、接尾辞『ａ』に代えて接尾辞『ｃ』が付随する。装置４２ｃは、装置４２ｃの内部コンポーネントに電力を供給する再充電可能なバッテリ（図示せず）をシャーシ５０ｃ内に収容している。このバッテリは、装置４２ｃに接続可能な電源１２４ｃによって充電される。

図８を参照するともっともよくわかるとおり、装置４２ｃはクレードル１２８ｃも含み、その中にユニット１００ｃが保管される。また装置４２ｃは、信号３００等の信号を含むデータをストアすることのできる所望のフォーマットのフラッシュ・メモリ（すなわち、コンパクトフラッシュ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｌａｓｈ^TM）；ＳＤ ＲＡＭ^TM；メモリスティック（Ｍｅｍｏｒｙ Ｓｔｉｃｋ^TM）を受け入れるスロットを含んでいる。さらに装置４２ｃは、ペアのユニバーサル・シリアル・バス（『ＵＳＢ』）ポート１３６を含み、たとえばリンク１２０ｂ等のリンクのためにそれを使用することができる。

次に図９を参照すると、嚥下活動を検出するためのシステムが包括的に３０ｄとして示されている。システム３０ｄは、システム３０ａ内のコンポーネントと実質的に同一の多数のコンポーネントを含む。したがってその種の類似コンポーネントは、同一の参照番号を有するが、接尾辞『ａ』に代えて接尾辞『ｄ』が付随する。しかしながら重要なことは、システム３０ｄにおいてはセンサ３０ａが省略されてセンサ３０ａの機能が分散態様で提供されており、それにおいては純粋な加速度計２３４ｄが患者３８ｄの咽頭の正面（センサ３０ａと同じ場所）に貼り付けられ、別体のプロセッサ１４０ｄがリンク１４４ｄを介して加速度計２３４ｄに接続されている。プロセッサ１４０ｄは、生の信号を加速度計２３４ｄから受信し、それらを装置４２ｄが認識可能な信号に成形する。プロセッサ１４０ｄは、分散態様に代えて以前に提供された態様と同じ態様でリンク４６ｄを介して装置４２ｄに接続され、それによってセンサ装置４２ｄがハードディスク・ドライブもしくはフラッシュ・ランダム・アクセス・メモリあるいはスマート・カード等の持続性ストレージ・デバイスを含み、装置４２ｂが一定期間にわたって３００等の多くの信号を記録することを可能にする。したがって、その種の持続性ストレージ・デバイスの容量は、記録されることになる信号の持続期間に応じて選択される。

ここでは、本発明の種々の特徴ならびにコンポーネントの特定の組み合わせだけを述べたが、当業者には、開示された特徴およびコンポーネントの所望のサブセットおよび／またはそれらの特徴ならびにコンポーネントの代替の組み合わせを希望に応じて使用できることが明らかであろう。たとえばシステム３０、３０ａ、３０ｂ、および３０ｄ、および／または装置４２ｃのうちの１ないしは複数の特徴ならびコンポーネントのうちの一部または全部を希望に応じて組み合わせること、または相互交換することが可能である。

たとえば、加速度計３４以外の別のタイプの振動センサを、コンピューティング装置４２に対する適切な修正を伴って使用可能なことも理解されるべきである。現在のところそれほど好ましくはないが、このほかのセンサとして変位を測定するセンサ（たとえばマイクロフォン）を含めることも可能であり、一方コンピューティング装置４２には、時間にわたって変位信号を記録させることが可能である。別のタイプのセンサが速度を測定するセンサを含み、コンピューティング装置４２に時間にわたって速度信号を記録させることも可能である。その種の信号は希望により、その後加速度信号に変換し、かつ前述に従って処理すること、あるいは採用可能な受信信号の型に作用する別の特徴抽出およびその分類のテクニックに従って処理することが可能である。

別の変形として、装置４２ｃがユニット１００ｃをストアするためのクレードルを伴って示されているが、装置４２（もしくはその変形）がセンサ３４（もしくはその変形）を保管するためのクレードルを含むことも可能である。

別の変形として、方法２００の異なるバージョンを同時に装置４２（もしくはその変形）にストアし、ユーザがその種のバージョンを切り替えるための手段を装置４２に備えることができる。その種の異なるバージョンは、異なる特徴の型の抽出、および／または異なる解剖学的活動の型の検出、および／または同一結果を実行する異なる方法の採用に振り向けることができる。ユーザには、ユーザが希望するバージョンおよび／または特定の患者のニーズにもっとも適したバージョンへの切り替えのオプションを与えることができる。

追加の例として述べるが、方法２００のステップ２３０においては定常性、正規性、およびばらつき率が抽出される３つの特徴であったが、別の実施態様においては、ほかの特徴および／またはその組み合わせを抽出することも可能であり、それらを嚥下現象の検出に使用できる。たとえば、現在のところそれほど好ましくはないが、特定の嚥下現象が嚥下もしくは誤嚥として分類されるべきであるか否かについての決定を行うために、定常性、正規性、およびばらつき率のうちの任意の２つを単純に抽出することが望まれる可能性もある。

別の変形として『ファジィ・ロジック』を含むべく装置４２を構成することが可能であり、それにおいては装置４２が収集された信号を継続的に追跡し、誤嚥、もしくは嚥下、もしくはそのほかの嚥下活動が検出されたか否かについて決定するための独自の評価基準を継続的に更新することになる。

また、誤嚥ならびに嚥下等の嚥下活動に加えて、あるいはそれらに代えて頸部構造の別の解剖学的活動の型が、ここでの教示の適切な修正を使用して検出できることも理解されるべきである。たとえば、流涎、気管筋緊張、頭部の回転、発声、咳、泣くこと、いびき、無呼吸、呼吸。その種の活動は、咽頭癌、気管圧潰、乳児突然死（『ＳＩＤＳ』）症候群、および睡眠障害等の種々の状態の存在もしくは可能性の検出に使用することができる。

別の変形として装置４２を、検出される活動の型に応答する生物学的刺激を提供する出力デバイス‐‐たとえば、誤嚥が検出されたときに咳を刺激するデバイス‐‐に取り付けることができる。

また、最大ピーク頻度、中央頻度、自己相関減衰率、ひずみ、尖度、およびその類を含む、解剖学的活動の特定の型を確認するためにほかの特徴の型の抽出も可能であることも理解される必要がある。さらに、ガウス、一般回帰ネットワーク、確率的ネットワーク、多層フィードフォワード・ネットワーク、線形判別関数、ニューロ‐ファジィ・ネットワークの混合を含む、ほかの分類方法を使用することも可能である。

さらにまた、装置４２（およびその変形４２ａ、４２ｂ、４２ｃ、および４２ｄ）は、加速度計（またはそのほかのセンサ）からの信号を処理し、それらの信号を異なる嚥下活動の型として分類するべく動作可能にプログラムされ、かつ／または構成された回路を含む電子デバイスであるが、ほかの実施態様においては装置４２が、特別なソフトウエア・アプリケーションを有する携帯情報端末もしくはノートブック・コンピュータといった多様な異なるコンピュータ環境を基礎とすることが可能である。同様に、このデバイスが、単に表示器ライトのセット‐‐たとえば、１つのライトを嚥下表示用、他方を誤嚥表示用とする表示器ライトのペア‐‐だけを含むことも可能である。装置４２の形式によらず、装置４２は、パーソナル・コンピュータもしくはそのほかのコンピューティング・デバイスに対する接続のためのインターフェースを含むことも可能であり、その結果、誤嚥、嚥下、および／またはそのほかの嚥下活動の型を検出するための更新されたプログラミング・インストラクションをそれにアップロードすることが可能になる。

以上述べた本発明の実施態様には本発明の例示が意図されており、それらに対し、これに付随する特許請求の範囲によってのみ定義される本発明の範囲から逸脱することなしに当業者によって変更および修正がもたらされることがある。

本発明の実施態様に従った嚥下活動を検出するためのシステムを示した概略図である。 本発明の別の実施態様に従った嚥下活動を検出するための方法を図示したフローチャートである。 図１のシステムを使用して検出できる信号の例を示したグラフである。 図２の方法によって生成できる出力の例を示したグラフである。 本発明の代替実施態様に従った嚥下活動を検出するためのシステムを示した概略図である。 本発明の別の実施態様に従った嚥下活動を検出するためのシステムを示した概略図である。 本発明の別の実施態様に従った、図１、５、および６のシステムから嚥下活動を検出するための装置の変形を示す。 図７の装置の背面図である。 本発明の別の実施態様に従った嚥下活動を検出するためのシステムを示した概略図である。

符号の説明

３０ システム
３０ａ システム；センサ
３０ｂ システム
３０ｄ システム
３４ 加速度計；センサ
３４ａ 加速度計
３８ 患者
３８ａ 患者
３８ｄ 患者
４２ コンピューティング装置；装置
４２ａ 装置
４２ｂ 装置
４２ｃ 装置
４２ｄ 装置
４６ リンク
４６ｄ リンク
５０ シャーシ
５０ｃ シャーシ
５４ ディスプレイ
５８ キー
１００ａ リモート・ユニット；ユニット
１００ｃ ユニット
１０４ａ リンク；表示器ライト
１０８ａ 表示器ライト
１１２ａ 鰐口クリップ
１１６ｂ ラップトップ・コンピュータ
１２０ｂ リンク
１２４ｃ 電源
１２８ｃ クレードル
１３６ ＵＳＢポート
１４０ｄ プロセッサ
１４４ｄ リンク
２００ 方法
２３４ｄ 加速度計
３００ 信号
３０４ 信号
３０８ 信号
３１２ 信号

Claims (44)

1. 嚥下活動を検出するための方法であって：
   嚥下活動を表す電子信号を受信するステップ；
   前記信号から少なくとも２つの特徴を抽出するステップ；
   前記特徴に基づき嚥下活動の型として前記信号を分類するステップ；および、
   前記分類を表す出力を生成するステップ；
   を包含する方法。
2. 前記電子信号は加速度計によって生成される、請求項１に記載の方法。
3. 前記特徴は、定常性、正規性、およびばらつき率のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記分類するステップは、放射基底ニューラル・ネットワークを使用して実行される、請求項３に記載の方法。
5. 前記嚥下活動は、嚥下および誤嚥のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記抽出するステップは、前記特徴の１つとして定常性を含み、定常性の前記抽出するステップは：
   前記信号を複数の重複しないビンに分割するサブステップ；
   平均二乗シーケンス内の逆配列（Ａ_Total）の総数が決定される総数を決定するサブステップ；
   同一の長さの定常信号について期待される逆配列の平均数をμ_A、等しい長さの定常信号についての標準偏差をσ_Aとする式：
   ｚ＝（Ａ_Total‐μ_A）／σ_A
   に従って決定される前記定常性特徴（ｚ）を抽出するサブステップ；
   を含む、請求項２に記載の方法。
7. 前記ビンのそれぞれは、長さにおいて約１ｍｓと約９ｍｓの間である、請求項６に記載の方法。
8. 前記ビンのそれぞれは、長さにおいて約３ｍｓと約７ｍｓの間である、請求項６に記載の方法。
9. 前記ビンのそれぞれは、長さにおいて約５ミリ秒（ｍｓ）である、請求項６に記載の方法。
10. 前記抽出するステップは、前記特徴の１つとして正規性を含み、正規性の前記抽出するステップは：
    ゼロの平均および単位分散を有するべく前記信号を標準化（『ｓ』）するサブステップ；
    前記標準化された信号をそれぞれが約０．４ボルトの複数のビン（『Ｉ』）に、（ｍａｘ（ｓ）−ｍｉｎ（ｓ））／０．４とし、かつもっとも高いビンを無限大まで広げ、もっとも低いビンを負の無限大まで広げて分割するサブステップ；
    それぞれの前記ビンについて観察される頻度（『ｎ』）を、それぞれの前記ビン内に入った前記標準化された信号（『ｓ』）内の標本数を計数することによって決定するサブステップ；
    それぞれのビンについて正規性の仮定の下に決定される期待される頻度：
    

    

    を：
    

    

    を使用するカイ二乗（Ｘ²）統計量を使用して決定するサブステップ；
    前記正規性特徴を：
    

    

    を使用して決定するサブステップ；
    を含む、請求項２に記載の方法。
11. 前記抽出するステップは、前記特徴の１つとしてばらつき率を含み、ばらつき率の前記抽出するステップは：
    前記信号の平均絶対偏差を：
    

    

    に従って決定するサブステップ；
    前記信号の四分位数間範囲Ｓ₂を決定するサブステップ；
    前記ばらつき率を：
    Ｓ₁／Ｓ₂
    に従って抽出するサブステップ；
    を含む、請求項２に記載の方法。
12. センサから嚥下活動を表す電子信号を受信するための入力デバイス；前記入力デバイスに接続され、前記信号から少なくとも２つの特徴を抽出するべく動作できるマイクロコンピュータ；前記特徴に基づき嚥下活動の型として前記信号を分類するべくさらに動作できる前記マイクロコンピュータ；および、前記マイクロコンピュータに接続された、前記分類を表す出力を生成するための出力デバイス；を包含する嚥下活動を検出するための装置。
13. 前記センサは、加速度計、マイクロフォン、速度センサの１つである、請求項１２に記載の装置。
14. 前記特徴は、定常性、正規性、およびばらつき率のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の装置。
15. 前記分類は、放射基底ニューラル・ネットワークを使用して実行される、請求項１４に記載の装置。
16. 前記嚥下活動は、嚥下および誤嚥のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載の装置。
17. 前記抽出は、前記特徴の１つとして定常性を含み、定常性の前記抽出は：
    前記信号を複数の重複しないビンに分割すること；
    平均二乗シーケンス内の逆配列（Ａ_Total）の総数が決定される総数を決定すること；
    同一の長さの定常信号について期待される逆配列の平均数をμ_A、等しい長さの定常信号についての標準偏差をσ_Aとする式：
    ｚ＝（Ａ_Total‐μ_A）／σ_A
    に従って決定される前記定常性特徴（ｚ）を抽出すること；
    を含む、請求項１３に記載の装置。
18. 前記ビンのそれぞれは、長さにおいて約１ｍｓと約９ｍｓの間である、請求項１７に記載の装置。
19. 前記ビンのそれぞれは、長さにおいて約３ｍｓと約７ｍｓの間である、請求項１７に記載の装置。
20. 前記ビンのそれぞれは、長さにおいて約５ミリ秒（ｍｓ）である、請求項１７に記載の装置。
21. 前記抽出は、前記特徴の１つとして正規性を含み、正規性の前記抽出は：
    ゼロの平均および単位分散を有するべく前記信号を標準化（『ｓ』）すること；
    前記標準化された信号をそれぞれが約０．４ボルトの複数のビン（『Ｉ』）に、（ｍａｘ（ｓ）−ｍｉｎ（ｓ））／０．４とし、かつもっとも高いビンを無限大まで広げ、もっとも低いビンを負の無限大まで広げて分割すること；
    それぞれの前記ビンについて観察される頻度（『ｎ』）を、それぞれの前記ビン内に入った前記標準化された信号（『ｓ』）内の標本数を計数することによって決定すること；
    それぞれのビンについて正規性の仮定の下に決定される期待される頻度：
    

    

    を：
    

    

    を使用するカイ二乗（Ｘ²）統計量を使用して決定すること；
    前記正規性特徴を：
    

    

    を使用して決定すること；
    を含む、請求項１３に記載の装置。
22. 前記抽出は、前記特徴の１つとしてばらつき率を含み、ばらつき率の前記抽出は：
    前記信号の平均絶対偏差を：
    

    

    に従って決定すること；
    前記信号の四分位数間範囲Ｓ₂を決定すること；
    前記ばらつき率を：
    Ｓ₁／Ｓ₂
    に従って抽出すること；
    を含む、請求項１３に記載の装置。
23. 前記入力デバイスは、ユニバーサル・シリアル・バス（『ＵＳＢ』）ポートの入力経路である、請求項１３に記載の装置。
24. 前記出力デバイスは、表示器ライトのペアである、請求項１３に記載の装置。
25. 前記表示器ライトは、嚥下を表示するための緑色ライト、および誤嚥を表示するための赤色ライトを含む、請求項２４に記載の装置。
26. 前記出力デバイスは、リンクを介して前記装置と接続されるリモート・ユニットである、請求項１３に記載の装置。
27. 前記リモート・ユニットは、前記ユニットを患者の衣類の物品に取り付けるための取り付け手段を含む、請求項２６に記載の装置。
28. 前記リモート・ユニットは、表示器ライトのペアを含み；前記表示器ライトは、嚥下を表示するための緑色ライト、および誤嚥を表示するための赤色ライトを含む、請求項２６に記載の装置。
29. 前記リモート・ユニットが使用されていないときに前記リモート・ユニットを保管するためのクレードルをさらに含む、請求項２６に記載の装置。
30. さらに、持続性ストレージ・デバイスを含む、請求項１２に記載の装置。
31. 前記持続性ストレージ・デバイスは、複数の前記電子信号を記録するためのものである、請求項３０に記載の装置。
32. 前記持続性ストレージ・デバイスは着脱可能である、請求項３０に記載の装置。
33. 前記ストレージ・デバイスは、コンパクトフラッシュ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｌａｓｈ^TM）、ＳＤ ＲＡＭ^TM、およびメモリスティック（Ｍｅｍｏｒｙ Ｓｔｉｃｋ^TM）からなるグループから選択される、請求項３１に記載の装置。
34. 前記装置はポートを含み、それを介して前記持続性ストレージ・デバイス内にストアされたデータをダウンロードできる、請求項３０に記載の装置。
35. 前記装置はポートを含み、それを介してほかのデバイスとデータを交換できる、請求項１２に記載の装置。
36. 前記ポートは、ユニバーサル・シリアル・バス・ポート、赤外線ポート、ＲＳ‐２３２シリアル・ポート、８０２．１１ｘポート、ブルートゥース・ポートからなるグループから選択される、請求項３５に記載の装置。
37. 頸部構造の活動を検出するためのシステムであって：
    前記頸部に取り付けるため、および前記構造の活動を表す信号を生成するためのセンサ；および、
    前記センサに接続可能なコンピューティング装置であって：前記信号を受信するための入力デバイス；前記入力デバイスに接続され、前記信号から少なくとも２つの特徴を抽出するべく動作できるマイクロコンピュータ；前記特徴に基づき活動の型として前記信号を分類するべくさらに動作できる前記マイクロコンピュータ；および、前記マイクロコンピュータに接続された、前記分類を表す出力を生成するための出力デバイス；を含むコンピューティング装置；
    を包含するシステム。
38. 前記出力デバイスに関連して動作できるリモート・ユニットを包含し；前記リモート・ユニットは、前記ユニットを患者の衣類の物品に取り付けるための取り付け手段を含み；前記リモート・ユニットは、前記活動が嚥下であるときに表示するための緑色ライト、および前記活動が誤嚥であるときに表示するための赤色ライトを有する、請求項３７に記載のシステム。
39. 前記センサと前記装置の間のリンクは無線または有線である、請求項３７に記載のシステム。
40. さらに、前記コンピューティング装置上のポートに接続可能なコンピュータを包含し、それを介して前記コンピュータと前記コンピューティング装置の間において情報の交換ができる、請求項３７に記載のシステム。
41. 前記コンピューティング装置は、さらに持続性ストレージ・デバイスを含む、請求項３７に記載のシステム。
42. 前記持続性ストレージ・デバイスは、複数の前記信号をストアするべく動作できる、請求項４１に記載のシステム。
43. 前記持続性ストレージ・デバイスは、前記マイクロプロセッサが前記信号を分類するべく動作できるようにするための複数の異なるプログラミング・インストラクションを維持するためのものである、請求項４１に記載のシステム。
44. 前記デバイスは、前記プログラミング・インストラクションのいずれの１つが前記マイクロプロセッサによって実行されるかをユーザが選択できるようにするための選択手段を含む、請求項４３に記載のシステム。

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