JP2012522537A

JP2012522537A - 健康状態監視方法および健康状態監視システム

Info

Publication number: JP2012522537A
Application number: JP2011542601A
Authority: JP
Inventors: シュ，ジンピン; ディーパックアヤガリ; フ，ヨンジ
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2009-04-03
Filing date: 2010-03-11
Publication date: 2012-09-27
Also published as: EP2413801A1; US20100256505A1; WO2010113649A1; CN102365053A

Abstract

健康状態監視方法およびシステムは、共有された音響信号の異なる周波数成分を使って、患者の呼吸数および心拍数を推定する。患者の呼吸数および心拍数を推定するために、共通の音響信号を使うことによって、より経済的で単純な健康状態の監視が可能となる。

Description

本発明は、健康状態の監視に関するものである。より具体的には、より効率的で簡単な方法により、患者の呼吸数および心拍数を測定する健康状態監視方法および健康状態監視システムに関するものである。本発明は、歩行用の監視への応用において、携帯型のシステムに特に有用である。

救命救急診療施設や喘息などの慢性の病気を患う患者の移動モニタリングにおいて、呼吸数および心拍数は、患者の健康状態の監視に用いられる重要なパラメータである。従来の健康状態監視システムでは、異なるデータ取得技術を使った、完全に相互に独立して動作するシステムが、これら２つの鍵となるパラメータを推定して出力する。

患者の呼吸数の推定には、いくつかの異なるシステムが使われている。いくつかの呼吸数推定システムは、エアフローシステムである。エアフローシステムでは、患者の口を通過する空気の流れを計測する装置を通して患者は呼吸し、その呼吸数は当該空気の流れから推定される。他のシステムでは、患者の容積（volume）、動作、または組織中濃度が計測される。例えば、呼吸器インダクタンスプレチスモグラフィー（respiratory inductance plethysmography；ＲＩＰ）システムにおいては、患者は第１のインダクタンスバンドを胸部周りに装着し、第２のインダクタンスバンドを腹部周りに装着する。患者が呼吸するたびに胸部および腹部の容積が変化し、コイルのインダクタンスが変わるため、患者の呼吸数はインダクタンスの変化に基づいて推定される。一方、他のシステムは肺音システムである。肺音システムでは、音響変換器が患者の呼吸数を推定する音響信号を生成する。Ayyagariらによる下記の特許文献１（ＵＳ−２００９−０１１２１１４Ａ１、“Method and System for Self-Monitoring of Environment-Related Respiratory Ailments”と題された）では、局所的に採集された環境的および生理的なセンサデータおよび患者の背景情報を使って呼吸器の健康状態の情報が生成され、携帯可能なハンドセットが当該情報をリアルタイムに出力するシステムについて述べられている。

患者の心拍数の推定に使われるシステムは、患者の呼吸数の推定に使われるものとは異なる。パルス酸素濃度計（pulse oximeter、ＳｐＯ２）として知られる心拍数推定システムは、光検出を利用する。ＳｐＯ２システムでは、酸化および脱酸素化ヘモグロビンを計測することによる血中の酸素飽和度に基づいて、患者の心拍数が推定される。他のシステムでは、心電計（electrocardiograph；ＥＣＧ）に基づいて心拍数が計測される。他のシステムでは、頸動脈パルスまたは他の部位のパルスがカウントされる。気管や胸郭といった身体の各部位で検出された心音を使って、心拍数を推定するシステムもある。

患者の呼吸数および心拍数を推定して出力するために、異なるデータ取得技術を使った、完全に相互に独立して動作するシステムに依存すれば、コンポーネントおよびインターフェースコストや、健康状態監視システムの複雑さを上げることになる。

米国特許出願第１１／９９９，５６９号明細書（２００９年４月３０日公開）

本願発明は、基本的な特徴として、身体から取得された共有の音響信号の異なる周波数成分を使って患者の呼吸数および心拍数を推定する、健康状態監視方法およびシステムを提供する。患者の呼吸数および心拍数を推定するために、共通の音響信号を使うことによって、より経済的で単純な健康状態の監視が可能となる。

本発明の１つの側面において、健康状態監視システムは、音響変換器と、前記音響変換器と通信可能に結合された信号プロセッサと、前記信号プロセッサと通信可能に結合された出力インターフェースとを備え、前記信号プロセッサは、前記音響変換器によって検出された音響に基づく音響信号を受信し、前記音響信号の第１の周波数成分を使って呼吸数データを生成し、前記音響信号の第２の周波数成分を使って心拍数データを生成し、前記呼吸数データおよび前記心拍数データを前記出力インターフェースへ送信する。

いくつかの実施形態において、前記出力インターフェースは、前記呼吸数データおよび前記心拍数データが表示されるユーザインターフェースを含む。

いくつかの実施形態において、前記第１の周波数成分は、呼吸系列の近似からなる。

いくつかの実施形態において、前記信号プロセッサは、前記音響信号に第１のバンドパスフィルタを適用することによって、前記第１の周波数成分を分離する。

いくつかの実施形態において、前記第１のバンドパスフィルタは、前記音響信号に対して、ハイパスカットオフ周波数１００Ｈｚ、およびローパスカットオフ周波数９００Ｈｚにより適用する。

いくつかの実施形態において、前記信号プロセッサは、前記第１の周波数成分に対する自己相関エンベロープのピーク解析を使って、前記呼吸数を決定する。

いくつかの実施形態において、前記第２の周波数成分は、パルス系列の近似からなる。

いくつかの実施形態において、前記信号プロセッサは、前記音響信号に第２のバンドパスフィルタを適用することによって、前記第２の周波数成分を分離する。

いくつかの実施形態において、前記第２のバンドパスフィルタは、前記音響信号に対して、ローパスカットオフ周波数を１００Ｈｚで適用する。

いくつかの実施形態において、前記信号プロセッサは、前記第２の周波数成分に対する自己相関エンベロープのピーク解析を使って、前記心拍数を決定する。

いくつかの実施形態において、前記呼吸数データは平均呼吸数からなり、前記心拍数データは平均心拍数からなる。

いくつかの実施形態において、前記信号プロセッサは、前記呼吸数データおよび前記心拍数データを前記出力インターフェースへ実時間で送信する。

本発明の他の側面において、健康状態監視方法は、検出した音響に基づく音響信号を生成するステップと、前記音響信号の第１の周波数成分を使って呼吸数データを生成するステップと、前記音響信号の第２の周波数成分を使って心拍数データを生成するステップと、前記呼吸数データおよび前記心拍数データを出力するステップとを含む。

本願発明のこれらおよび他の側面は、以下を端的に表現する図面とあわせて以下の詳細な説明を参照することにより、さらに良く理解されるだろう。添付の請求項によって本発明が定義されることは当然である。

本発明のいくつかの実施形態における健康状態監視システムを表す。本発明のいくつかの実施形態において、呼吸数データを生成する呼吸数ロジックにより実行される健康状態監視方法の各ステップを表す。本発明のいくつかの実施形態において、心拍数データを生成する心拍数ロジックにより実行される健康状態監視方法の各ステップを表す。生音響信号の一例を表す。図４で示した信号にバンドパスフィルタを適用した後の、音響信号の一例を表す。図５で示した信号にエンベロープ検出器およびスムージングモジュールを適用した後の、音響信号エンベロープの一例を表す。図６で示した信号に自己相関モジュールを適用した後の、音響信号エンベロープの一例を表す。図４で示した信号にバンドパスフィルタを適用した後の、音響信号の一例を表す。図８で示した信号にエンベロープ検出器およびスムージングモジュールを適用した後の、音響信号エンベロープの一例を表す。図９で示した信号に自己相関モジュールを適用した後の、音響信号エンベロープの一例を表す。

図１は、本発明のいくつかの実施形態における健康状態監視システムを表す。当該システムは、監視対象となる患者の身体に配置される音響変換器１０５を含む。変換器１０５は、前置増幅器１１０、増幅器１１５、およびアナログデジタル（Ａ／Ｄ）変換器１２０を含むデータ取得モジュール１０６と直列に通信可能に結合されている。Ａ／Ｄ変換器１２０は、変換器１０５から集められ、増幅器１１０、１１５によって補正された生音響信号を、信号プロセッサ１９０へ常に送信する。信号プロセッサ１９０は、生音響信号の異なる周波数成分を使って呼吸数データおよび心拍数データを常に生成し、当該呼吸数データおよび心拍数データを、信号プロセッサ１９０と通信可能に結合された出力インターフェース１９５へ常に送信する。構成１１０−１２０はデータ取得モジュール１０６上に配置されて示され、構成１２５−１７０は信号プロセッサ１９０上に配置されて示されているが、他の実施形態において、図１に示された各構成は、図１に示される、異なる構成とともに配置されてもよいし、単独の構成であってもよい。さらに、配置されていない構成が互いに近接して、または離れて配置されていてもよく、有線または無線接続を介して通信可能に結合されていてもよい。いくつかの実施形態において、信号プロセッサ１９０および出力インターフェース１９５は、携帯型の電子機器に配置されている。これらの実施形態においては、当該機器は、例えば患者の被服に（例えばクリップで留められて）密着している、または患者によって持ち運ばれる手持ちの機器である。さらに、いくつかの実施形態においては、呼吸数データおよび心拍数データは、複数の出力インターフェースに出力されてもよい。

気管や胸郭といった患者の身体の部位で、変換器１０５は音響を検出する。変換器１０５は、肺音のバンドにおいて、高い感度、高い信号ノイズ比、および一般に一定の周波数応答を提供する。いくつかの実施形態において、変換器１０５は、適当な深さと直径とを有する空気室に格納された、全方向の圧電セラミックのマイクロホンを備える。例えば、部品ＢＬ−２１７８５としてノールズアコースティクス（Knowles Acoustics）から市販されているマイクロホンを使用してよい。変換器１０５は、検出した音響に基づいて、生音響信号をデータ取得モジュール１０６の前置増幅器１１０へ、１０−２００ｍＶの範囲にあるアナログ電圧として出力する。

データ取得モジュール１０６において、前置増幅器１１０は、変換器１０５から受信した生音響信号に対してインピーダンス整合を行い、当該生音響信号を増幅する。例えば、プレソナスオーディオエレクトロニクスからボリュームユニット（ＶＵ；Volume Unit）メータ付きチューブプレシングルチャネルマイクロホンプレアンプ（TubePre Single Channel Microphone Preamp）として市販されている前置増幅器を使用してよい。

増幅器１１５は、増幅器１１０から受信した生音響信号を、＋／−１Ｖの範囲へさらに増幅する。

Ａ／Ｄ変換器１２０は、増幅器１１５から受信した生音響信号にＡ／Ｄ変換を行い、解析のために当該生音響信号を信号プロセッサ１９０へ送信する。

信号プロセッサ１９０は、データ取得モジュール１０６から受信された当該生音響信号に対して信号処理を実行するための、ソフトウェア実行ファイルを備えたマイクロプロセッサである。信号プロセッサ１９０において、生音響信号は分割され、当該生音響信号の２つのインスタンスは、それぞれ呼吸数ロジック１８０および心拍数ロジック１８５によって処理される。そして、それぞれで平均呼吸数および平均心拍数が生成され、リアルタイムで出力インターフェース１９５へ送信される。他の実施形態において、信号プロセッサ１９０の全部または一部の機能は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（application specific integrated circuits；ＡＳＩＣ）のような、カスタム論理において実行されてもよい。

呼吸数ロジック１８０は、バンドパスフィルタ１２５（第１のバンドパスフィルタ）、エンベロープ検出器１３０、スムージングモジュール１３５、自己相関モジュール１４０、および呼吸数計算器１４５を含む。本発明のいくつかの実施形態において、呼吸数データを生成するために呼吸数ロジック１８０によって実行される健康状態監視方法の各ステップは、図２に示される。これを、図４−７を参照して説明する。

最初に、生音響信号が、データ取得モジュール１０６から受信される（２０５）。図４は、生音響信号の一例を表す。当該生音響信号はノイズが多く、パルス系列は呼吸系列と混ざっている。

次に、呼吸系列（respiratory sequence；ＲＳ）に近い当該信号の第１の周波数成分を分離するために、バンドパスフィルタ１２５は、ハイパスカットオフ周波数を１００Ｈｚで、およびローパスカットオフ周波数を９００Ｈｚで当該音響信号に対して適用する（２１０）。図５は、結果信号の一例を表す。パルス系列は除去され、ノイズ除去によって呼吸系列がよく現れている。

次に、スムーズＲＳエンベロープを生成するために、エンベロープ検出器１３０およびスムージングモジュール１３５がＲＳ音響信号に適用される（２１５）。スムージングモジュール１３５は、ＲＳ音響信号から追加ノイズを除去し、信号の質を改善する。いくつかの実施形態において、スムージングモジュール１３５は、８００から１２００の範囲にあるオーダーのスムーズＦＩＲフィルタ（例えば、１０００のオーダーのハニング窓）を、ＲＳ音響信号に適用する。図６は、スムーズＲＳエンベロープの結果の一例を表す。

いくつかの実施形態においては、サンプルされたデータ長を短くし、計算資源を節約するために、この時点でダウンサンプラー（図示せず）がより低いサンプリング周期でスムーズＲＳエンベロープをダウンサンプリングする。

次に、データの基本となる周期性を特定するために、自己相関モジュール１４０が当該スムーズＲＳエンベロープに適用される（２２０）。図７は、自己相関スムーズＲＳエンベロープの結果の一例を表す。時間遅延ゼロで最大のピークがある。両方向に類似の振幅をもつ隣接ピークまでの時間的距離が、複数の周期にまたがる平均呼吸期に対応する。

次に、呼吸数計算器１４５は、自己相関スムーズＲＳエンベロープのピーク解析を使って平均呼吸期を測定する（２２５）。当該平均呼吸期は、自己相関スムーズＲＳエンベロープに含まれる、最も高いピークと正または負の方向にある類似した振幅をもつ次のピークとの間にある、ピークからピークへの時間差分として特定される。図７に示す例では、最も高いピークと、正または負の方向にある類似した振幅をもつ次のピークとの時間差分は、２．９５８秒である。これは平均呼吸期として特定され、適用される。

次に、呼吸数計算器１４５は、平均呼吸期に基づいて平均呼吸数を測定する（２３０）。１分ごとの呼吸に対する平均呼吸数は、平均呼吸期によって分割される６０である。図７で示した例に戻ると、平均呼吸数は６０／２．９５８、すなわち１分ごとに２０．２８４呼吸である。

最後に、信号プロセッサ１９０は、平均呼吸数を出力インターフェース１９５に送信する（２３５）。いくつかの実施形態において、出力インターフェース１９５は、平均呼吸数データをリアルタイムで患者に提示するためのユーザインターフェースである。いくつかの実施形態において、出力インターフェース１９５は、呼吸数データをさらに処理する計算システムである。

心拍数ロジック１８５は、バンドパスフィルタ１５０（第２のバンドパスフィルタ）、エンベロープ検出器１５５、スムージングモジュール１６０、自己相関モジュール１６５、および心拍数計算器１７０を含む。本発明のいくつかの実施形態において、心拍数データを生成するために心拍数ロジック１８５によって実行される健康状態監視方法の各ステップが図４に示される。これを、図８−１０を参照して説明する。

最初に、生音響信号が、データ取得モジュール１０６から受信される（３０５）。図４は、生音響信号の一例を表す。当該生音響信号はノイズが多く、パルス系列は呼吸系列と混ざっている。

次に、パルス系列（pulse sequence；ＰＳ）に近い当該信号の第２の周波数成分を分離するために、バンドパスフィルタ１５０は、ローパスカットオフ周波数を１００Ｈｚで当該音響信号に対して適用する（３１０）。図８は、結果信号の一例を表す。呼吸系列は除去され、ノイズ除去によってパルス系列がよく現れている。

次に、スムーズＰＳエンベロープを生成するために、エンベロープ検出器１５５およびスムージングモジュール１６０がＰＳ音響信号に適用される（３１５）。スムージングモジュール１６０は、ＰＳ音響信号から追加ノイズを除去し、信号の質を改善する。いくつかの実施形態において、スムージングモジュール１６０は、８００から１２００の範囲にあるオーダーのスムーズＦＩＲフィルタ（例えば、１０００のオーダーのハニング窓）を、ＰＳ音響信号に適用する。図９は、スムーズＰＳエンベロープの結果の一例を表す。

いくつかの実施形態においては、サンプルされたデータ長を短くし、計算資源を節約するために、この時点でダウンサンプラー（図示せず）がより低いサンプリング周期でスムーズＰＳエンベロープをダウンサンプリングしてもよい。

次に、データの基本となる周期性を特定するために、自己相関モジュール１６５が当該スムーズＰＳエンベロープに適用される（３２０）。図１０は、自己相関スムーズＰＳエンベロープの結果の一例を表す。時間遅延ゼロで最大のピークがある。両方向において類似の振幅をもつ隣接ピークまでの時間的距離が、複数の周期にまたがる平均パルス期に対応する。

次に、心拍数計算器１７０は、自己相関スムーズＰＳエンベロープのピーク解析を使って平均パルス期を測定する（３２５）。当該平均パルス期は、自己相関スムーズＰＳエンベロープに含まれる、最も高いピークと正または負の方向にある類似した振幅をもつ次のピークとの間にある、ピークからピークへの時間差分として特定される。図１０に示す例では、最も高いピークと、正または負の方向にある類似した振幅をもつ次のピークとの時間差分は、０．６４６３秒である。これは平均パルス期として特定され、適用される。

次に、心拍数計算器１７０は、平均パルス期に基づいて平均心拍数を測定する（３３０）。１分ごとの拍に対する平均心拍数は、平均パルス期によって分割される６０である。図１０で示した例に戻ると、平均心拍数は６０／０．６４６３、すなわち１分ごとに９２．８３６拍である。

最後に、信号プロセッサ１９０は、さらなる処理かつ／または提示のために、平均心拍数を出力インターフェース１９５に送信する（３３５）。

いくつかの実施形態において、出力インターフェース１９５はユーザインターフェースである。これらの実施形態では、出力インターフェース１９５は、直近の平均呼吸数と平均心拍数とを患者に示す液晶ディスプレイ（liquid crystal display；ＬＣＤ）、または発光ダイオード（light emitting diode；ＬＥＤ）パネルであってよい。現在の平均呼吸数および平均心拍数は共有された音響信号から生成され、ほとんど同時に同じユーザインターフェースへ出力されるため、インターフェースおよび同期の複雑さは回避される。

本発明は、その思想または本質的な性質から乖離することなく、他の特定の形態で実施可能であることを当業者は理解するだろう。したがって、本記載は説明されたすべての事項として考慮され、限定的なものではない。本発明の技術的範囲は、添付の請求項のみならず、ここに包含されることが意図された等しい事項の意味および範囲から得られるすべての変形例によって示唆される。

Claims

音響変換器と、
前記音響変換器と通信可能に結合された信号プロセッサと、
前記信号プロセッサと通信可能に結合された出力インターフェースとを備え、
前記信号プロセッサは、
前記音響変換器によって検出された音響に基づく音響信号を受信し、
前記音響信号に第１パスフィルタを適用することにより、前記音響信号の第１の周波数成分を分離し、
前記音響信号に第２パスフィルタを適用することにより、前記音響信号の第２の周波数成分を分離し、
前記第１の周波数成分に第１のエンベロープ検出器および第１のスムージングモジュールを適用することにより、スムーズ呼吸系列エンベロープを生成し、
前記第２の周波数成分に第２のエンベロープ検出器および第２のスムージングモジュールを適用することにより、スムーズパルス系列エンベロープを生成し、
前記スムーズ呼吸系列エンベロープおよび前記スムーズパルス系列エンベロープの自己相関エンベロープのピーク解析を決定し、
前記音響信号の前記第１の周波数成分を使って呼吸数データを生成し、
前記音響信号の前記第２の周波数成分を使って心拍数データを生成し、
前記呼吸数データおよび前記心拍数データを前記出力インターフェースへ送信する
ことを特徴とする健康状態監視システム。
前記出力インターフェースは、前記呼吸数データおよび前記心拍数データが表示されるユーザインターフェースを含むことを特徴とする請求項１に記載の健康状態監視システム。
前記第１の周波数成分は、呼吸系列の近似からなることを特徴とする請求項１に記載の健康状態監視システム。
前記第１パスフィルタは、前記音響信号に対して、ハイパスカットオフ周波数１００Ｈｚ、およびローパスカットオフ周波数９００Ｈｚにより適用することを特徴とする請求項１に記載の健康状態監視システム。
前記第２の周波数成分は、パルス系列の近似からなることを特徴とする請求項１に記載の健康状態監視システム。
前記第２パスフィルタは、前記音響信号に対して、ローパスカットオフ周波数を１００Ｈｚで適用することを特徴とする請求項１に記載の健康状態監視システム。
前記呼吸数データは平均呼吸数からなり、前記心拍数データは平均心拍数からなることを特徴とする請求項１に記載の健康状態監視システム。
前記信号プロセッサは、前記呼吸数データおよび前記心拍数データを前記出力インターフェースへ実時間で送信することを特徴とする請求項１に記載の健康状態監視システム。
検出した音響に基づく音響信号を生成するステップと、
前記音響信号に第１パスフィルタを適用することにより、前記音響信号の第１の周波数成分を分離するステップと、
前記音響信号に第２パスフィルタを適用することにより、前記音響信号の第２の周波数成分を分離するステップと、
前記第１の周波数成分に第１のエンベロープ検出器および第１のスムージングモジュールを適用することにより、スムーズ呼吸系列エンベロープを生成するステップと、
前記第２の周波数成分に第２のエンベロープ検出器および第２のスムージングモジュールを適用することにより、スムーズパルス系列エンベロープを生成するステップと、
前記スムーズ呼吸系列エンベロープおよび前記スムーズパルス系列エンベロープの自己相関エンベロープのピーク解析を決定するステップと、
前記音響信号の前記第１の周波数成分を使って呼吸数データを生成するステップと、
前記音響信号の前記第２の周波数成分を使って心拍数データを生成するステップと、
前記呼吸数データおよび前記心拍数データを送信するステップとを含むことを特徴とする健康状態監視方法。