JP2011519289A - 気道音の定量化方法およびシステム - Google Patents

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Abstract

本発明は気道音を分析するためのシステムと方法を提供する。音響トランデューサは、胸部の皮膚上に固定され、これはトランデューサの位置の圧力波を表す信号を生成する。信号の処理は信号のイベント検索を実行するステップと、この検索で検出されたイベントのイベントパラメータを測定するステップとを含む。
【選択図】図３

Description

本発明は、医療機器と方法に関し、特に体音を分析するための機器と方法に関する。
体音は、様々な病気の診断で医師によって日常的に用いられる。医師は人の胸または背中に聴診器をあて、異常または予期しない肺音を検出するために患者の呼吸をモニタリングするであろう。
さらに、被験者の胸または背中上に１以上のマイクロホンを固定し、肺音を記録することが知られている。米国特許第６，１３９，５０５号明細書は、複数のマイクロホンが患者の胸のまわりに配置されるシステムを開示している。吸気と呼気中のマイクロホンの記録はスクリーンに表示されるか、または紙に印刷される。次いでこの記録は、患者の肺障害を検出するために医師によって視覚的に調べられる。
本出願の譲受人に譲渡された米国特許第５，８８７，２０８号明細書は、人の気道音を分析するための方法とシステムを開示している。トランスデューサは胸部上に固定される。各トランスデューサはトランスデューサの位置の圧力波を表す信号を生成する。次いで各位置の音響エネルギ信号が、記録された圧力波から測定される。音響エネルギ信号は、補間処理を掛けてトランスデューサがない胸部上の位置の音響エネルギ信号を得ることができる。１以上の呼吸サイクルにおける様々な時間の音響エネルギ信号は、観察および視覚分析のためスクリーンに表示することができる。
慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は、臨床的にゆっくり症状を進行させる中年発症によって明示される肺疾患であり、これは、慢性咳と痰生成、進行性で持続性の呼吸困難と喘鳴を含み、肥満と長い経歴の喫煙によって悪化する。ＣＯＰＤの診断は、気管支拡張薬を投与し、次いで肺活量測定によって１秒間強制呼気容量（ＦＥＶ１）と強制肺活量（ＦＶＣ）を測定することによって一般に行われる。気管支拡張薬後のＦＥＶ１／ＦＶＣ比率＜０．７は、完全に可逆的ではない気流許容量であって、これによりＣＯＰＤを表す気流許容量の確認として通常取得される。気流の完全な可逆性はＣＯＰＤ（ＦＥＶ１の上昇＞４００ｍＬ）を否定するのに有用である。
喘息は、気管壁が炎症を起こし、アレルゲンと刺激物に応じて収縮する傾向がある肺疾患である。喘息の症状は、呼吸困難、喘鳴、咳嗽および胸苦しさを含む。痰の生成も増える。
ＣＯＰＤとは対照的に、喘息は、アレルギおよび運動などを引き金に、一時的な喘鳴と呼吸困難などの間欠的で反応的な症状の早期発症の疾病である。喘息は、その疾病の家系に関係している。気管支拡張薬後の肺活量計によって測定されるように、喘息は通常気管支拡張薬に反応する。少なくとも２００ｍＬのＦＥＶ１の絶対的な上昇を伴う１２％の上昇は、気管支可逆性を示唆する考えられる。このように、ＣＯＰＤと喘息との間の鑑別診断はまず、患者の病歴と共に、肺活量計の検査に基づいている。しかしながら、ＣＯＰＤと喘息の患者の肺活量計のデータの顕著な生理学的重複により、気管支可逆性は、肺活量計によって測定されるので、２つの疾病の鑑別診断の明白な基準を提供していない。胸部Ｘ線、吐き出された酸化窒素レベルおよび痰分析などの追試が、診断を確証するために行われるであろう。しかしながら、さらに同様にこれらの検査に対する患者反応に顕著な重複がある。
以下の記載と特許請求の範囲のセットでは、２つの変数が互いに比例するとき、２つの明示的に記載された変数、計算可能な変数、または測定可能な変数は互いに等しいとみなされる。
第１の態様では、本発明は気道音を分析するためのシステムを提供する。本発明のシステムは、人の胸または背中の皮膚の実質的に平らな領域に適用されるよう構成されている１以上の音響トランスデューサを含む。各トランスデューサは、本発明の方法に係るプロセッサによって処理されるトランスデューサに到来する圧力波を表すアナログ電圧信号を生成する。
本発明の方法の一実施形態では、プロセッサが何れかの１つの信号のイベント検索を実行する。別の実施形態では、プロセッサが２以上の信号を時間平均することによって代表的な信号を計算し、代表的な信号のイベント検索を実行するよう構成されている。次いでプロセッサは、イベントが発生した時間、イベントの強度、イベントに関連するピーク高さ、この高さの半分でのピーク幅、立ち上がり時間の半分、立ち下がり時間の半分、またはピーク下の面積などのイベント検索によって検出されたイベントの１以上のパラメータを測定する。
一の好適な実施形態では、トランスデューサが２以上のセットのトランスデューサに分けられる。各セットは、好ましくはトランスデューサアレイ内で隣接するトランスデューサのセットであり、これにより体表面の別個の領域上に横たわっている。例えば、トランスデューサは２つのセットに分けられてもよく、このうち一方は左肺上に横たわる１以上のトランスデューサで構成される一方で、他方は右肺上に横たわる１以上のトランスデューサで構成される。別の実施例として、各肺上に横たわるトランスデューサが３つのサブセット（肺の頂部、中央および底部上に横たわる）に分けられる場合、トランスデューサは６つのセットに分けられるであろう。トランスデューサの２以上のセットのそれぞれについて、上記で説明されたように、プロセッサが代表的な信号を計算し、代表的な信号のそれぞれでイベント検索を実行する。次いでプロセッサは、検索によって検出されたイベントの１以上のパラメータを測定する。プロセッサはさらに、トランスデューサのセットの１つについて測定されたパラメータの何れか１以上の値を、他のトランスデューサのセットの何れか１以上について測定されたパラメータの値と比較してもよい。例えば、プロセッサは２つのセットの対応するピークの発生間の時間遅延を計算してもよい。プロセッサはさらに、特定の種類のイベントの繰り返される発生間の時間遅延を測定してもよい。プロセッサはさらに、人に治療薬を投与する前後に様々なイベントパラメータの値の比較を計算するよう構成されていてもよい。プロセッサはさらに、この比較の何れか１以上に基づいて診断を行うよう構成されていてもよい。例えば、プロセッサは喘息またはＣＯＰＤを診断するよう構成されてもよい。
このように、第１の態様では、本発明は、人の気道の少なくとも一部の音を分析するためのシステムであって、
（ａ）整数Ｎ個のトランスデューサであって、各トランスデューサは胸部上の人の表面に固定されるよう構成されており、ｉ番目のトランスデューサが位置ｘｉに固定され、所定時間間隔中に時間ｔで前記位置ｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）の圧力波を表す信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を生成するトランスデューサと、
（ｂ）前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を受信し、前記信号を処理するように構成されたプロセッサとを具え、前記処理が少なくとも１つのイベント検索を実行するステップと、イベント検索で検出された１以上のイベントについて１以上のイベントパラメータを測定するステップとを含むことを特徴とするシステムを提供する。
イベント検索は、前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）の１以上または１以上の信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）について実行されてもよく、前記信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）は、フィルタリング、ノイズ除去、平滑化、エンベロープ抽出、および数学的変換の適用により選択された信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）の１以上について１以上の手順を実行した後に得られる。代わりにまたはさらに、前記トランスデューサが１以上のサブセットに分けられてもよく、前記処理が、前記１以上のサブセットのそれぞれについて、前記サブセット内のトランスデューサから得られた信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）または信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）の１以上から代表的な信号を計算するステップと、前記代表的な信号の１以上について１以上のイベント検索を実行するステップとを含むことを特徴とする。前記トランスデューサのサブセットの代表的な信号は例えば、前記サブセット内のトランスデューサによって得られた信号の加算信号または平均信号でもよい。
イベントは例えば、呼吸周期全体、呼吸周期の吸気相、または呼吸周期の呼気相でもよい。イベント検索はピーク検索、自己相関、所定の関数による相互相関、およびフーリエ変換の何れか１以上を実行することを特徴とする。
前記１以上のイベントパラメータは例えば、イベントが発生した時間と、イベントの持続時間と、イベントの振幅と、イベントに関連するピーク高さと、ピーク高さの半分で信号内のイベントに関連するピーク幅と、信号内のイベントに関連するピークの立ち上がり時間の半分と、ピークの立ち下がり時間の半分と、ピーク下の面積と、イベント中の信号の最大値と、呼気相中の最大値と吸気相中の最大値の比率と、呼気相の持続時間と吸気相の持続時間の比率と、イベント中の信号の形態とでもよい。
このシステムのプロセッサはさらに、イベントパラメータの値と所定の閾値または値の範囲との間の１以上の比較を計算するよう構成されていてもよい。プロセッサはさらに、第１の代表的な信号と第２の代表的な信号の１以上のペアのそれぞれについて、第１の代表的な関数で計算されたイベントパラメータの値と第２の代表的な関数で計算されたイベントパラメータの値との間の１以上の比較を計算するよう構成されていてもよい。プロセッサはさらに、１以上の比較に基づいて診断を行うよう構成されていてもよい。
本発明の好適な実施形態では、前記プロセッサが、
（ａ）１以上の初期のイベントパラメータの値を測定し、
（ｂ）１以上の終期のイベントパラメータの値を測定し、
（ｃ）前記初期のイベントパラメータの値を前記終期のイベントパラメータと比較するよう構成されている。
この実施形態では、前記プロセッサがさらに、前記比較に基づいて診断を行うよう構成されていてもよい。前記トランスデューサが１以上のセットに分けられてもよく、イベントパラメータは各セットの代表的な信号内でイベントが発生した時間である。この場合、前記比較が２つの信号間の同期の程度を判定することに関係する。代わりにまたはさらに、イベントパラメータは一周期に渡る信号の平均振幅である。この場合、前記比較が２つの別個の周期中に得られる２つの信号の振幅の違いを測定することに関係してもよい。前記プロセッサは鑑別診断を行うよう構成されていてもよい。特に、前記プロセッサは前記比較に基づいて喘息および／またはＣＯＰＤを診断するよう構成されていてもよい。
最も好適な実施形態では、前記プロセッサがＣＯＰＤと喘息の鑑別診断をするよう構成されており、
前記１以上の初期のイベントパラメータが、
（ｉ）前記所定時間間隔に渡る信号の初期の平均値であるｈ０であって、気管支拡張薬の投与前にトランスデューサの第１サブセットで得られた代表的な信号について計算されたｈ０と；
（ｉｉ）気管支拡張薬の投与前に、第２トランスデューサセットについて計算された信号内のピーク時間と、第３トランスデューサセットについて計算された対応するピーク時間との間の初期の時間遅延

Figure 2011519289
とであり、
前記１以上の終期のイベントパラメータが、
（ｉ）前記所定時間間隔に渡る信号の終期の平均値であるｈ１であって、前記気管支拡張薬の投与後にトランスデューサの第１サブセットで得られた代表的な信号について計算されたｈ１と、
（ｉｉ）前記気管支拡張薬の投与後に、第２トランスデューサセットについて計算された信号内のピーク時間と、第３トランスデューサセットについて計算された対応するピーク時間との間の終期の時間遅延
Figure 2011519289
とであり、
前記処理が、
（ａ）ｈの変化であるΔｈ（Δｈ＝ｈ１−ｈ０）を計算するステップと、
（ｂ）
Figure 2011519289
の変化である
Figure 2011519289
（
Figure 2011519289
）を計算するステップと、
（ｃ）
Figure 2011519289
（ｄ１は所定の第１閾値）の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
（ｄ）（ｉ）
Figure 2011519289
かつ（ｉｉ）
Figure 2011519289
の場合に喘息の鑑別診断を行うステップと、
（ｅ）（ｉ）
Figure 2011519289
かつ（ｉｉ）Δｈ≦０の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
（ｆ）（ｉ）Δｈ≧０かつ（ｉｉ）
Figure 2011519289
（ｄ２は所定の第２閾値）の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
（ｇ）（ｉ）Δｈ≧０かつ（ｉｉ）
Figure 2011519289
の場合に喘息の鑑別診断を行うステップとを含むことを特徴とする。
別の態様において、本発明は、人の気道の少なくとも一部の音を分析するための方法であって、
（ａ）所定時間間隔中に時間ｔで胸部上の位置ｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）の圧力波を表す整数Ｎの信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を得るステップと、
（ｂ）前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を処理するステップであって、前記処理が少なくとも１つのイベント検索を実行するステップを含むステップと；
（ｃ）イベント検索で検出された１以上のイベントについて１以上のイベントパラメータを測定するステップと、を含む方法を提供する。
本発明を理解し、かつ実際にどのようにそれを実行するかを理解するため、好適な実施形態が本書に記載され、添付図面を参照して限定しない実施例のみにより説明されるであろう。
図１は、本発明の一実施例に係る分析する体音を得るためのシステムである。 図２は、本発明の一実施例に係る体音を分析する方法を実行するためのフローチャートである。 図３は、本発明の一実施例に係る喘息とＣＯＰＤの鑑別診断を行う方法のフローチャートである。 図４は、人の肺に渡る音響トランスデューサの配置を示す図である。 図５ａ，図５ｂおよび図５ｃは、第１の人から得られた信号を示す図である。 図６ａ，図６ｂおよび図６ｃは、第２の人から得られた信号を示す図である。 図７ａ，図７ｂおよび図７ｃは、第３の人から得られた信号を示す図である。 図８ａ，図８ｂおよび図８ｃは、第４の人から得られた信号を示す図である。 図９ａ，図９ｂおよび図９ｃは、第５の人から得られた信号を示す図である。 図１０ａ，図１０ｂおよび図１０ｃは、第６の人から得られた信号を示す図である。
図１は、本発明の一実施形態に係る気道音を分析する符号１００で示されたシステムを一般的に示している。整数Ｎ個の音響トランスデューサ１０５は、このうち４つが示されており、人１１０の胸または背中の皮膚の平らな領域に適用される。トランスデューサ１０５は、例えば接着剤、吸引、または固定ストラップを用いて、この分野で既知の任意の手段によって被験者に適用されてもよい。各トランスデューサ１０５は、トランスデューサに到達する圧力波を表すアナログ信号１１５を生成する。アナログ信号１１５は、多重チャンネルのＡＤ変換器１２０によってデジタル化される。デジタルデータ信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）１２５は、時間ｔでｉ番目のトランスデューサ（ｉ＝１〜Ｎ）の位置ｘｉの圧力波を表わす。データ信号１２５は、記憶部１３０へ入力される。記憶部１３０へのデータ入力は、データ信号１２５を処理するよう構成されたプロセッサ１３５によってアクセスされる。信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）１２５は、例えばフィルタリング、ノイズ除去、平滑化、およびエンベロープ抽出によって処理されてもよい。変形された信号
Figure 2011519289
を得るために、処理された信号
Figure 2011519289
は、数学的な変換Ｆを適用してもよい。信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）は、表示部１５０に表示されてもよい。
コンピュータのキーボード１４０またはマウス１４５などの入力部は、人１１０の個人詳細情報など検査に関する関連情報を入力するのに用いられる。入力部１４０はさらに、信号が記録される間か、または分析される間に時間ｔ１とｔ２の値を入力するのに用いられてもよい。あるいは、時間ｔ１とｔ２は、プロセッサ１３５によって実行された信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）の呼吸相分析で自動的に測定されてもよい。
本発明の一実施例では、プロセッサ１３５は、サブセットＳの信号
Figure 2011519289
の少なくとも１つの代表的な信号
Figure 2011519289
を計算するように構成されており、例えば、ＲＳは単一信号
Figure 2011519289
と等しくすることができ、またはＲＳはセットＳ内の信号
Figure 2011519289
を時間平均することによって計算することができる。ＲＳは表示部１５０に表示される。プロセッサはさらに、ＲＳにイベント検索を実行するよう構成されている。イベントは、例えば吸気相、呼気相、またはこれらの副区間などの呼吸周期の所定の区間の何れか１以上でよい。イベントは、代表的な信号ＲＳの特徴的な形態によって特定されてもよい。例えば、イベントは、１以上の所定の特徴を有する代表的な信号ＲＳのピークの存在によって規定されてもよい。さらなる実施例として、イベントは、極大、極小、変曲点、または任意の次数の導関数もしくは所定値以上あるいは所定値以下の曲率半径によって特定されてもよい。イベントは全て記録することができる。次いでプロセッサ１３５は、イベントが発生した時間、イベントに関連するピークのパラメータの値、立ち上がり時間の半分、立ち下がり時間の半分、またはイベント中の信号の面積、イベント中の信号の平均値、最大値あるいは最小値などのイベント検索によって検出されたイベントの１以上のパラメータを測定する。プロセッサ１３５は、表示部１５０に代表的な信号ＲＳあるいは測定されたパラメータの何れか１つを表示してもよい。
一実施例では、トランスデューサ１０５は２以上のセットのトランスデューサに分けられる。各セットは、好ましくはトランスデューサアレイの隣接するトランスデューサのセットであり、これにより体表面の別個の領域上に横たわる。例えば、トランスデューサは２つのセットに分けられてもよく、この一方は左肺上に横たわる１以上のトランスデューサで構成される一方で、他方は右肺上に横たわる１以上のトランスデューサで構成されている。別の実施例として、各肺上に横たわるトランスデューサが３つのサブセット（肺の頂部、中央および底部上に横たわる）に分けられる場合、トランスデューサは６つのセットに分けられるであろう。トランスデューサの２以上のセットの各々について、上記で説明されるように、プロセッサ１３５が代表的な信号を計算し、代表的な信号の各々にイベント検索を実行する。次いでプロセッサは、検索によって検出されたイベントの１以上のパラメータを測定する。プロセッサ１３５は、表示部１５０にパラメータの何れか１つを表示してもよい。プロセッサ１３５はさらに、１つのトランスデューサのセットについて測定された任意の１以上のパラメータの値を、少なくとも１つの代表的な信号について他のトランスデューサのセットの１以上について測定されたパラメータの値と比較してもよい。例えば、プロセッサは、２つのデジタルデータ信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）間の２つのセットの対応するイベントの発生間の時間遅延を計算してもよい。別の実施例では、プロセッサは、Ｚｋ（ｘｉ，ｔ）内の繰り返し発生するイベントの発生間の時間遅延を計算してもよい。
図２は、一実施例に係る本発明の方法を実行するためのフローチャートを示している。ステップ２００では、信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）が、体表面の１〜Ｎのｉについて、所定の位置ｘｉに配置されたＮ個のトランスデューサから得られ、Ｎ個のトランスデューサが２以上のセットＳｉに分けられてもよい。ステップ２０５では、ｔ１とｔ２の値が入力部１４０または１４５の一方または双方を用いてプロセッサ１３５へ入力されるか、あるいはプロセッサによって測定される。ステップ２１０では、各トランスデューサのセットについて、トランスデューサのセットの代表的な信号が計算される。ステップ２１５では、１以上の代表的な信号が表示部１５０に表示される。ステップ２２０では、各代表的な信号について、イベント検索が代表的な信号について実行される。ステップ２２５では、各代表的な信号について、信号のイベント検索で検出されたイベントの１以上のパラメータの値、例えばイベントが発生した時間あるいはイベント中の代表的な信号の平均値などが測定される。ステップ２３０では、測定されたパラメータの値が表示部に表示される。最後にステップ２３５では、１以上のパラメータのそれぞれについて、代表的な信号のそれぞれについて測定された１以上のパラメータの値が処理され、ステップ２４０では、処理の結果が表示部１５０に表示される。
本発明の一実施例では、吸気相、呼気相、および所定時間間隔に渡る全信号の３つのイベント種類が用いられる。イベントの吸気相と呼気相については、イベントパラメータは、イベントの各発生に関連するピーク時間τである。所定時間間隔に渡る全信号で構成されるイベントについては、パラメータは所定時間間隔に渡る信号の平均値ｈである。パラメータτについては、この処理が、時間遅延Δτ＝｜τ１−τ２｜を計算するステップで構成され、τ１が第１の代表的な信号のピーク時間であり、τ２が第２の代表的な信号の対応するピーク時間である。Δτは、２つの代表的な信号が互いに同期する程度の基準である。代表的な信号が１以上の呼吸周期をカバーする場合、Δτの平均
Figure 2011519289
が計算されてもよい。
別の態様では、本発明がＣＯＰＤと喘息の鑑別診断の方法を提供する。本発明のこの態様では、上記で説明されたように、気管支拡張薬の投与前に、ｈが単一の代表的な信号について計算され、
Figure 2011519289
が２つの代表的な信号について計算される。図３は、本発明のこの態様に係るＣＯＰＤと喘息の鑑別診断の方法のフローチャートを示している。ステップ３００では、初期のｈであるｈ０が図２に関して上記で説明されたように計算される。ステップ３０５では、初期の
Figure 2011519289
である
Figure 2011519289
が上記に説明されるように計算される。ステップ３１０では、気管支拡張薬が人に投与される。ステップ３１５では、終期のｈであるｈ１が上記で説明されたように計算される。ステップ３２０では、上記で説明されたように終期の
Figure 2011519289
である
Figure 2011519289
が計算される。ステップ３２５では、ｈの変化であるΔｈ（Δｈ＝ｈ１−ｈ０）が気管支拡張薬の投与後に計算される。ステップ３３０では、
Figure 2011519289
の変化である
Figure 2011519289
（
Figure 2011519289
）が気管支拡張薬の投与後に計算される。
ステップ３３５では、
Figure 2011519289
が所定の第１閾値ｄ１と比較される。
Figure 2011519289
の場合、気管支拡張薬の投与の結果として２つの代表的な信号の同期の程度が低下しており、ステップ３４０ではＣＯＰＤの鑑別診断がなされ、この処理は終了する。ステップ３３５で
Figure 2011519289
がｄ１を超えないと判定された場合、ステップ３４５で
Figure 2011519289
かどうかが判定される。そうでない場合（すなわち
Figure 2011519289
）、気管支拡張薬の投与の結果として２つの代表的な信号の同期の程度が上昇しており、ステップ３５０では喘息の鑑別診断がなされる。ステップ３４５で
Figure 2011519289
と判定される場合、気管支拡張薬の投与の結果として代表的な信号の同期は顕著に変化せず、この処理はステップ３５５に続いて記号Δｈが判定される。Δｈ≦０の場合、気管支拡張薬の投与に続いてｈが低下し、ステップ３６０ではＣＯＰＤの鑑別診断がなされる。ステップ３５５でΔｈ≧０と判定される場合、ｈは気管支拡張薬の投与後に上昇し、この処理はステップ３６５に続いて
Figure 2011519289
が所定の第２の閾値ｄ２と比較される。ステップ３６５で
Figure 2011519289
と判定される場合、ステップ３７０でＣＯＰＤの鑑別診断がなされる。ステップ３６５で
Figure 2011519289
と判定される場合、ステップ３７５で喘息の鑑別診断がなされ、この処理は終了する。
実施例
本発明のシステムと方法は、ＣＯＰＤと喘息の鑑別診断に用いられた。
後述された場合では、４０個のトランスデューサが、図４の円４００によって示された位置で肺に渡って被験者の背中に配置された。曲線４０５ａと４０５ｂは、被験者の左肺と右肺の推定された輪郭をそれぞれ示している。理解できるように、トランスデューサは正直交格子に配置され、トランスデューサ間の間隔は水平方向および垂直方向で５ｃｍである。次いで幾つかの呼吸周期に渡って信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）が記録された。信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）から信号
Figure 2011519289
を生成する処理は、１５０〜２５０Ｈｚ間のバンドパスフィルタと、エンベロープ抽出と、トランスデューサの飽和レベルに比例するデシベルへの変換とを含む。パラメータτに関して、トランスデューサは２０個のトランスデューサの２セットに分けられた。「トランスデューサの左のセット」として本書で参照される一方のセットは、図４に示される輪郭４０５ａ内の左肺上に横たわるトランスデューサで構成された。「トランスデューサの右のセット」として本書で参照される他方のセットは、図４に示される輪郭４０５ｂ内の右肺上に横たわるトランスデューサで構成された。代表的な信号は、セット内のトランスデューサによって得られた信号
Figure 2011519289
の平均として、トランスデューサの２つのセットのそれぞれについて計算された。パラメータｈについては、４０個のトランスデューサの全セットがトランスデューサの単一のセットとして用いられ、代表的な信号はこのセット内のトランスデューサによって得られた信号
Figure 2011519289
の平均として計算された。
代表的な信号は、気管支拡張薬の投与前に得られ、２つの代表的な信号の初期の平均値Δτである
Figure 2011519289
が、上記で説明されたように初期のｈ０と共に計算された。次いで、投与量２．５ｍｇの気管支拡張性アルブテロールがネブライザによって被験者に投与された。気管支拡張薬の投与後１５分に、終期の
Figure 2011519289
およびｈ１が計算された。ｈの変化であるΔｈのように、気管支拡張薬の投与後にΔτの変化である
Figure 2011519289
がさらに計算された。
症例１
図５ａは、気管支拡張薬の投与前に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図５ｂは、気管支拡張薬の投与後に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図５ｃは、気管支拡張薬の投与前（曲線ａ）と投与後（曲線ｂ）の両肺のデシベルの平均音響レベルを示している。全結果は、表１に要約されている。
Figure 2011519289
非常に負の
Figure 2011519289
によって示されるように気管支拡張薬の投与後に２つの肺の同期が顕著に上昇した。この観察に基づいて、この症例は喘息と診断され、この診断は肺活量測定と病歴によって確認された。
症例２
図６ａは、気管支拡張薬の投与前に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図６ｂは、気管支拡張薬の投与後に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図６ｃは、気管支拡張薬の投与前（曲線ａ）と投与後（曲線ｂ）の両肺のデシベルの平均音響レベルを示している。この症例について得られた結果は、表２に要約されている。
Figure 2011519289
非常に正の
Figure 2011519289
によって示されるように気管支拡張薬の投与後に２つの肺の同期が顕著に上昇した。この観察に基づいて、この症例はＣＯＰＤと診断され、この診断は肺活量測定と病歴によって確認された。
症例３
図７ａは、気管支拡張薬の投与前に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図７ｂは、気管支拡張薬の投与後に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図７ｃは、気管支拡張薬の投与前（曲線ａ）と投与後（曲線ｂ）の両肺のデシベルの平均音響レベルを示している。この症例について得られた結果は、表３に要約されている。
Figure 2011519289
この場合、
Figure 2011519289
に変化が観察されなかった。しかしながら、Δｈの減少が観察された。このためＣＯＰＤの診断がなされ、これは肺活量測定と病歴によって確認された。
症例４
図８ａは、気管支拡張薬の投与前に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図８ｂは、気管支拡張薬の投与後に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図８ｃは、気管支拡張薬の投与前（曲線ａ）と投与後（曲線ｂ）の両肺のデシベルの平均音響レベルを示している。この症例について得られた結果は、表４に要約されている。
Figure 2011519289
この場合、２つの肺の同期もｈの値も気管支拡張薬の投与によって変わらなかった。このためＣＯＰＤの診断がなされ、これは肺活量測定と病歴によって確認された。
症例５
図９ａは、気管支拡張薬の投与前に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図９ｂは、気管支拡張薬の投与後に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図９ｃは、気管支拡張薬の投与前（曲線ａ）と投与後（曲線ｂ）の両肺のデシベルの平均音響レベルを示している。この症例について得られた結果は、表５に要約されている。
Figure 2011519289
この場合、２つの肺の同期は変わらず、ｈの値は気管支拡張薬の投与に続いて増加した。気管支拡張薬の投与前に、２つの肺は同期しなかった。このためＣＯＰＤの診断がなされ、これは肺活量測定と病歴によって確認された。
症例６
図１０ａは、気管支拡張薬の投与前に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図１０ｂは、気管支拡張薬の投与後に得られた被験者の左肺（曲線ａ）と右肺（曲線ｂ）について上記のように得られた代表的な信号を示している。図１０ｃは、気管支拡張薬の投与前（曲線ａ）と投与後（曲線ｂ）の両肺のデシベルの平均音響レベルを示している。この症例について得られた結果は、表６に要約されている。
Figure 2011519289
この場合、２つの肺の同期は変わらず、ｈの値は気管支拡張薬の投与に続いて増加した。気管支拡張薬の投与前に、２つの肺は同期した。このため喘息の診断がなされ、これは肺活量測定と病歴によって確認された。

Claims (42)

  1. 人の気道の少なくとも一部の音を分析するシステムにおいて、
    （ａ）整数Ｎ個のトランスデューサであって、各トランスデューサが胸部上の人の表面に固定されるよう構成されており、ｉ番目のトランスデューサが位置ｘｉに固定され、所定時間間隔中に時間ｔで前記位置ｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）の圧力波を表す信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を生成するトランスデューサと、
    （ｂ）前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を受信し、前記信号を処理するよう構成されたプロセッサとを具え、前記処理が少なくとも１つのイベント検索を実行するステップと、イベント検索で検出された１以上のイベントについて１以上のイベントパラメータを測定するステップとを含むことを特徴とするシステム。
  2. 請求項１に記載のシステムにおいて、イベント検索が前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）の１以上について実行されることを特徴とするシステム。
  3. 請求項１に記載のシステムにおいて、イベント検索が１以上の信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）について実行され、前記信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）は、フィルタリング、ノイズ除去、平滑化、エンベロープ抽出、数学的変換の適用により選択された信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）の１以上について１以上の手順を実行した後に得られることを特徴とするシステム。
  4. 請求項１に記載のシステムにおいて、前記トランスデューサが１以上のサブセットに分けられ、前記処理が、前記１以上のサブセットのそれぞれについて、前記サブセット内のトランスデューサから得られた信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）または信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）の１以上から代表的な信号を計算するステップと、前記代表的な信号の１以上について１以上のイベント検索を実行するステップとを含むことを特徴とするシステム。
  5. 請求項１乃至４の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記１以上のイベントが、呼吸周期全体と、呼吸周期の吸気相と、呼吸周期の呼気相とから選択されることを特徴とするシステム。
  6. 請求項５に記載のシステムにおいて、前記トランスデューサのサブセットの代表的な信号が、前記サブセット内のトランスデューサによって得られた信号の加算信号または平均信号であることを特徴とするシステム。
  7. 請求項１乃至６の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記イベント検索がピーク検索、自己相関、所定の関数による相互相関、およびフーリエ変換の何れか１以上を実行することを特徴とするシステム。
  8. 請求項１乃至７の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記１以上のイベントパラメータが、イベントが発生した時間と、イベントの持続時間と、イベントの振幅と、イベントに関連するピーク高さと、ピーク高さの半分で信号内のイベントに関連するピーク幅と、信号内のイベントに関連するピークの立ち上がり時間の半分と、ピークの立ち下がり時間の半分と、ピーク下の面積と、イベント中の信号の最大値と、呼気相中の最大値と吸気相中の最大値の比率と、呼気相の持続時間と吸気相の持続時間の比率と、イベント中の信号の形態とを含む群から選択されることを特徴とするシステム。
  9. 請求項１乃至８の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記プロセッサがさらに、イベントパラメータの値と所定の閾値もしくは値の範囲との間の１以上の比較を計算するよう構成されていることを特徴とするシステム。
  10. 請求項４に記載のシステムにおいて、前記プロセッサがさらに、第１の代表的な信号と第２の代表的な信号の１以上のペアのそれぞれについて、第１の代表的な関数で計算されたイベントパラメータの値と第２の代表的な関数で計算されたイベントパラメータの値との間の１以上の比較を計算するよう構成されていることを特徴とするシステム。
  11. 請求項９または１０に記載のシステムにおいて、前記プロセッサがさらに、前記比較の１以上に基づいて診断を行うよう構成されていることを特徴とするシステム。
  12. 請求項１乃至１１の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記プロセッサが、
    （ａ）１以上の初期のイベントパラメータの値を測定し、
    （ｂ）１以上の終期のイベントパラメータの値を測定し、
    （ｃ）前記初期のイベントパラメータの値を前記終期のイベントパラメータと比較するよう構成されていることを特徴とするシステム。
  13. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記プロセッサがさらに、前記比較に基づいて診断を行うよう構成されていることを特徴とするシステム。
  14. 請求項１２または１３の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記トランスデューサが１以上のセットに分けられ、イベントパラメータは各セットの代表的な信号内でイベントが発生した時間であり、前記比較が２つの信号間の同期の程度を判定することに関係していることを特徴とするシステム。
  15. 請求項１２乃至１４の何れか１項に記載のシステムにおいて、イベントパラメータは一周期に渡る信号の平均振幅であることを特徴とするシステム。
  16. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記プロセッサが鑑別診断を行うよう構成されていることを特徴とするシステム。
  17. 請求項１３乃至１６の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記プロセッサが前記比較に基づいて喘息を診断するよう構成されていることを特徴とするシステム。
  18. 請求項１３乃至１７の何れか１項に記載のシステムにおいて、前記プロセッサが前記比較に基づいてＣＯＰＤを診断するよう構成されていることを特徴とするシステム。
  19. 請求項１乃至１８の何れか１項に記載のシステムがさらに表示部を含むことを特徴とするシステム。
  20. 請求項１９に記載のシステムにおいて、前記プロセッサがさらに、前記プロセッサによってなされた計算、診断または判定の結果を前記表示部に表示するよう構成されていることを特徴とするシステム。
  21. 請求項９に記載のシステムにおいて、前記プロセッサがＣＯＰＤと喘息の鑑別診断をするよう構成されており、
    （ａ）前記１以上の初期のイベントパラメータが、
    （ｉ）前記所定時間間隔に渡る信号の初期の平均値ｈであるｈ０であって、気管支拡張薬の投与前にトランスデューサの第１サブセットで得られた代表的な信号について計算されたｈ０と、
    （ｉｉ）前記気管支拡張薬の投与前に、第２トランスデューサセットについて計算された信号内のピーク時間と、第３トランスデューサセットについて計算された対応するピーク時間との間の初期の時間遅延
    Figure 2011519289
    とであり、
    （ｂ）前記１以上の終期のイベントパラメータが、
    （ｉ）前記所定時間間隔に渡る信号の終期の平均値ｈであるｈ１であって、前記気管支拡張薬の投与後にトランスデューサの第１サブセットで得られた代表的な信号について計算されたｈ１と、
    （ｉｉ）前記気管支拡張薬の投与後に、第２トランスデューサセットについて計算された信号内のピーク時間と、第３トランスデューサセットについて計算された対応するピーク時間との間の終期の時間遅延
    Figure 2011519289
    とであり、
    前記処理が、
    ｉ）ｈの変化であるΔｈ（Δｈ＝ｈ１−ｈ０）を計算するステップと、
    ｉｉ）
    Figure 2011519289
    の変化である
    Figure 2011519289
    （
    Figure 2011519289
    ）を計算するステップと、
    ｉｉｉ）
    Figure 2011519289
    （ｄ１は所定の第１閾値）の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
    ｉｖ）（ｉ）
    Figure 2011519289
    かつ（ｉｉ）
    Figure 2011519289
    の場合に喘息の鑑別診断を行うステップと、
    ｖ）（ｉ）
    Figure 2011519289
    かつ（ｉｉ）Δｈ≦０の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
    ｖｉ）（ｉ）Δｈ≧０かつ（ｉｉ）
    Figure 2011519289
    （ｄ２は所定の第２閾値）の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
    ｖｉｉ）（ｉ）Δｈ≧０かつ（ｉｉ）
    Figure 2011519289
    の場合に喘息の鑑別診断を行うステップとを含むことを特徴とするシステム。
  22. 人の気道の少なくとも一部の音を分析する方法であって、
    （ａ）所定時間間隔中に時間ｔで胸部上の位置ｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）の圧力波を表す整数Ｎ個の信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を得るステップと、
    （ｂ）前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）を処理するステップであって、前記処理が少なくとも１つのイベント検索を実行するステップと、
    （ｃ）イベント検索で検出された１以上のイベントについて１以上のイベントパラメータを測定するステップとを含むことを特徴とする方法。
  23. 請求項２２に記載の方法において、イベント検索が前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）の１以上について実行されることを特徴とする方法。
  24. 請求項２２に記載の方法において、イベント検索が１以上の信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）について実行され、前記信号Ｐ（ｘｉ，ｔ）が、フィルタリング、ノイズ除去、平滑化、エンベロープ抽出、数学的変換の適用から選択された前記信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）の１以上について１以上の手順を実行した後に得られることを特徴とする方法。
  25. 請求項２２に記載の方法において、前記トランスデューサが１以上のサブセットに分けられ、前記処理が、前記１以上のサブセットのそれぞれについて、前記サブセット内のトランスデューサから得られた信号Ｚ（ｘｉ，ｔ）またはＰ（ｘｉ，ｔ）の１以上から代表的な信号を計算するステップと、前記代表的な信号の１以上について１以上のイベント検索を実行するステップとを含むことを特徴とする方法。
  26. 請求項２２乃至２５の何れか１項に記載の方法において、前記１以上のイベントは、呼吸周期全体と、呼吸周期の吸気相と、呼吸周期の呼気相とから選択されることを特徴とする方法。
  27. 請求項２６に記載の方法において、前記トランスデューサのサブセットの代表的な信号が、前記サブセット内のトランスデューサによって得られた信号の加算信号または平均信号であることを特徴とする方法。
  28. 請求項２２乃至２４の何れか１項に記載の方法において、前記イベント検索がピーク検索、自己相関、所定の関数による相互相関、およびフーリエ変換の何れか１以上を実行するステップを含むことを特徴とする方法。
  29. 請求項２２乃至２８の何れか１項に記載の方法において、前記１以上のイベントパラメータが、イベントが発生した時間と、イベントの持続時間と、イベントの振幅と、イベントに関連するピーク高さと、ピーク高さの半分での信号内のイベントに関連するピーク幅と、信号内のイベントに関連するピークの立ち上がり時間の半分と、ピークの立ち下がり時間の半分と、ピーク下の面積と、イベント中の信号の最大値と、呼気相中の最大値と吸気相中の最大値の比率と、呼気相の持続時間と吸気相の持続時間の比率と、イベント中の信号の形態とを含む群から選択されることを特徴とする方法。
  30. 請求項２２乃至２９の何れか１項に記載の方法がさらに、イベントパラメータの値と所定の閾値または値の範囲との間の１以上の比較を計算するステップを含むことを特徴とする方法。
  31. 請求項２５に記載の方法がさらに、前記プロセッサがさらに、第１の代表的な信号と第２の代表的な信号の１以上のペアのそれぞれについて、第１の代表的な関数で計算されたイベントパラメータの値と第２の代表的な関数で計算されたイベントパラメータの値との間の１以上の比較を計算するステップを含むことを特徴とする方法。
  32. 請求項３０または３１に記載の方法がさらに、前記比較の１以上に基づいて診断を行うステップを含むことを特徴とする方法。
  33. 請求項２２乃至３２の何れか１項に記載の方法がさらに、
    （ａ）１以上の初期のイベントパラメータの値を測定するステップと、
    （ｂ）１以上の終期のイベントパラメータの値を測定するステップと、
    （ｃ）前記初期のイベントパラメータの値を前記終期のイベントパラメータと比較するステップとを含むことを特徴とする方法。
  34. 請求項３３に記載の方法がさらに、前記初期のイベントパラメータを測定した後に人の治療を行うステップを含むことを特徴とする方法。
  35. 請求項３４に記載の方法において、前記治療が気管支拡張薬を投与するステップを含むことを特徴とする方法。
  36. 請求項３３乃至３５の何れか１項に記載の方法が、前記比較に基づいて診断を行うステップを含むことを特徴とする方法。
  37. 請求項３３乃至３６の何れか１項に記載の方法において、前記トランスデューサが１以上のセットに分けられ、イベントパラメータは各セットの代表的な信号内でイベントが発生した時間であり、前記比較が２つの信号間の同期の程度を判定することに関係していることを特徴とする方法。
  38. 請求項３３乃至３６の何れか１項に記載の方法において、イベントパラメータは一周期に渡る信号の平均振幅であることを特徴とする方法。
  39. 請求項３１に記載の方法がさらに、鑑別診断を行うステップを含むことを特徴とする方法。
  40. 請求項３４乃至３９の何れか１項に記載の方法がさらに、前記比較に基づいて喘息を診断するステップを含むことを特徴とする方法。
  41. 請求項３４乃至４０の何れか１項に記載の方法がさらに、前記比較に基づいてＣＯＰＤを診断するステップを含むことを特徴とする方法。
  42. 請求項３６に記載の方法において、前記鑑別診断がＣＯＰＤと喘息の鑑別診断であり、
    （ａ）前記１以上の初期のイベントパラメータが、
    （ｉ）前記所定時間間隔に渡る前記信号の初期の平均値ｈであるｈ０であって、気管支拡張薬の投与前にトランスデューサの第１サブセットで得られた代表的な信号について計算されたｈ０と、
    （ｉｉ）前記気管支拡張薬の投与前に、第２トランスデューサセットについて計算された信号内のピーク時間と、第３トランスデューサセットについて計算された対応するピーク時間との間の初期の時間遅延
    Figure 2011519289
    とであり、
    （ｂ）前記１以上の終期のイベントパラメータが、
    （ｉ）前記所定時間間隔に渡る信号の終期の平均値ｈであるｈ１であって、前記気管支拡張薬の投与後にトランスデューサの第１サブセットで得られた代表的な信号について計算されたｈ１と、
    （ｉｉ）前記気管支拡張薬の投与後に、第２トランスデューサセットについて計算された信号内のピーク時間と、第３トランスデューサセットについて計算された対応するピーク時間との間の終期の時間遅延
    Figure 2011519289
    とであり、
    前記処理が、
    ａ）ｈの変化であるΔｈ（Δｈ＝ｈ１−ｈ０）を計算するステップと、
    ｂ）
    Figure 2011519289
    の変化である
    Figure 2011519289
    （
    Figure 2011519289
    ）を計算するステップと、
    ｃ）
    Figure 2011519289
    （ｄ１は所定の第１閾値）の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
    ｄ）（ｉ）
    Figure 2011519289
    かつ（ｉｉ）
    Figure 2011519289
    の場合に喘息の鑑別診断を行うステップと、
    ｅ）（ｉ）
    Figure 2011519289
    かつ（ｉｉ）Δｈ≦０の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
    ｆ）ｉ）Δｈ≧０かつ（ｉｉ）
    Figure 2011519289
    （ｄ２は所定の第２閾値）の場合にＣＯＰＤの鑑別診断を行うステップと、
    ｇ）（ｉ）Δｈ≧０かつ（ｉｉ）
    Figure 2011519289
    の場合に喘息の鑑別診断を行うステップと、を含むことを特徴とする方法。
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