JP2013034670A - Cardiac sound information processor, cardiac sound information processing method, and cardiac sound information processing program - Google Patents

Cardiac sound information processor, cardiac sound information processing method, and cardiac sound information processing program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a cardiac sound information processor capable of accurately detecting all characteristic parts from cardiac sound signals without omission, without being affected by noise or the like.SOLUTION: The cardiac sound information processor includes: a peak position detection part 311 for detecting a plurality of peak positions from the cardiac sound signals for which sound of the heart is collected; an accuracy determination part 312 for determining whether or not the detection of the peak positions by the peak position detection part 311 is accurate; and a correction processing part 313 for performing correction processing of correcting the detection of the peak positions when it is determined that the detection of the peak positions by the peak position detection part 311 is not accurate by determination by the accuracy determination part 312. The accuracy determination part 312 determines the accuracy of the peak position detection on the basis of the result of clustering the peak positions on the basis of a time length between the detected peak positions. The correction processing part 313 repeatedly executes the correction processing according to a determination result by the accuracy determination part 312.

Description

本発明は、心音を分析し、心音から特徴的な箇所を検出する技術に関する。   The present invention relates to a technique for analyzing a heart sound and detecting a characteristic part from the heart sound.

心音には様々な情報が含まれており、医師は聴診器を用いて心音を聴くことで、異常の有無、および、その種類を診断する。しかし、聴診器を用いての診断には特殊な技量や訓練が必要であり、一般の人が行うことは極めて難しい(例えば非特許文献1)。そこで、コンピュータを用いて心音を分析し、異常の有無、および、その種類を判定できれば、在宅医療の拡充につなげることができると考えられる。   Various information is contained in the heart sound, and the doctor diagnoses the presence and type of abnormality by listening to the heart sound using a stethoscope. However, diagnosis using a stethoscope requires special skills and training, and it is extremely difficult for ordinary people to perform (for example, Non-Patent Document 1). Therefore, if it is possible to analyze heart sounds using a computer and determine the presence or absence and type of abnormality, it is considered that this can be used to expand home medical care.

ここで、特許文献1(特表2004-529720号公報)には、心臓からの音声信号を記録してピーク位置を検出し、クラスタ分析によって、前記ピーク位置を各種心音や心雑音に分類し、前記音声信号に含まれる心音や心雑音の種類の組み合わせから、異常の有無、および、その種類を判定するシステムが記載されている。   Here, in Patent Document 1 (Japanese Patent Publication No. 2004-529720), an audio signal from the heart is recorded to detect a peak position, and the peak position is classified into various heart sounds and heart noises by cluster analysis. A system is described in which the presence / absence of an abnormality and the type thereof are determined from combinations of types of heart sounds and heart noises included in the audio signal.

また、特許文献2(特表2009-535106号公報)には、心臓からの音信号を解析した結果を画面表示することで、臨床医の診断の助けとなるデバイスが記載されている。   Patent Document 2 (Japanese Patent Publication No. 2009-535106) describes a device that assists clinicians in diagnosis by displaying the results of analyzing sound signals from the heart on the screen.

特表2004-529720号公報Special Table 2004-529720 特表2009-535106号公報Special table 2009-535106

CDによる聴診トレーニング〈心音編〉 改訂第2版、沢山 俊民 (著)、南江堂; (1994/02)Auscultation training by CD <heart sound edition> 2nd revised edition, Toshimi Sawayama (Author), Nanedo; (1994/02)

実際の環境で心音を録音した場合、ノイズ等の影響を避けることはできない。このようなノイズ混じりの心音を単純に周波数解析しても、ノイズに大いに影響されてしまう結果、正しいピーク位置だけを、しかも漏れなく総て検出できるとは限らない。
特許文献1では一回のクラスタリングで全種類の心音を検出および分類するとしているが、現実的にはノイズの影響が無視できないので無理である。
特殊な専門的知識を有しかつ訓練を積んだオペレータが特別なフィルタ調整等を行えばノイズカットできる可能性もあるが、このような複雑な操作を必要としていては、一般の人の在宅医療に貢献することはできない。
When heart sounds are recorded in an actual environment, the effects of noise and the like cannot be avoided. Even if such a heartbeat with noise is simply subjected to frequency analysis, it is greatly influenced by the noise, and as a result, not all correct peak positions can be detected without omission.
In Patent Document 1, all types of heart sounds are detected and classified by a single clustering, but in reality, the influence of noise cannot be ignored.
Noise reduction may be possible if a specially crafted operator with special expertise performs special filter adjustments, etc., but if such complicated operations are required, home medical care for ordinary people Can't contribute.

また、特許文献2の装置は、心音を分析した結果を画面に表示して提示しているのであるが、心音がそのまま時間波形として表示されている。医療の専門的知識があれば、心音の波形を見てその意味を汲み取ることができるであろう。
しかし、一般の人にとっては心音の複雑な波形だけをただ画面表示されても何が正常で何が異常なのかさっぱり判断がつかない。従って、医療に関する専門的知識がないユーザーは、画面に表示された内容をみてもその内容を読み取ることができず、被験者の身体状態を把握することはできない。
Further, the apparatus of Patent Document 2 displays the result of analyzing the heart sound on the screen, and the heart sound is displayed as it is as a time waveform. If you have medical expertise, you will be able to see the meaning of the heart waveform.
However, for ordinary people, even if only a complex waveform of heart sounds is displayed on the screen, it is difficult to judge what is normal and what is abnormal. Therefore, a user who does not have specialized knowledge regarding medical care cannot read the content displayed on the screen and cannot grasp the physical condition of the subject.

そこで、本発明の目的は、ノイズを含む心音信号からでも、正しいピーク位置のみを総て漏れなく正確に検出できる心音情報処理装置を提供することにある。
また、さらに、本発明の第2の目的は、心音の特徴を医療知識が無い人にも分かるようにわかりやすく表示する心音情報処理装置を提供することにある。
Accordingly, an object of the present invention is to provide a heart sound information processing apparatus capable of accurately detecting all correct peak positions without omission even from a heart sound signal including noise.
A second object of the present invention is to provide a heart sound information processing apparatus that displays the characteristics of heart sounds in an easy-to-understand manner so that even people without medical knowledge can understand.

本発明の心音情報処理装置は、
心臓の音を採取した心音信号から複数のピーク位置を検出するピーク位置検出部と、
前記ピーク位置検出部によるピーク位置の検出が正確であるか否かを判定する正確度判定部と、
前記正確度判定部による判定によって前記ピーク位置検出部によるピーク位置の検出が正確ではないと判定された場合にピーク位置の検出を訂正する訂正処理を行う訂正処理部と、を備え、
前記正確度判定部は、検出されたピーク位置同士の間の時間長に基づいてピーク位置をクラスタリングした結果に基づいてピーク位置検出の正確度を判定し、
前記訂正処理部は、前記正確度判定部による判定結果に応じて、訂正処理を繰り返し実行する
ことを特徴とする。
The heart sound information processing apparatus of the present invention
A peak position detector for detecting a plurality of peak positions from a heart sound signal obtained by collecting heart sounds;
An accuracy determination unit that determines whether or not the detection of the peak position by the peak position detection unit is accurate;
A correction processing unit that performs correction processing to correct the detection of the peak position when it is determined by the determination by the accuracy determination unit that the detection of the peak position by the peak position detection unit is not accurate,
The accuracy determination unit determines the accuracy of peak position detection based on a result of clustering peak positions based on a time length between detected peak positions,
The correction processing unit repeatedly performs correction processing according to a determination result by the accuracy determination unit.

本発明では、
前記正確度判定部は、
各クラスタのヒストグラムのバラツキを示す値に基づいてピーク位置検出の正確度を判定する
ことが好ましい。
In the present invention,
The accuracy determination unit
It is preferable to determine the accuracy of peak position detection based on a value indicating the variation in the histogram of each cluster.

本発明では、
前記正確度判定部は、
各クラスタの要素数の差または比に基づいてピーク位置検出の正確度を判定する
ことが好ましい。
In the present invention,
The accuracy determination unit
It is preferable to determine the accuracy of peak position detection based on the difference or ratio of the number of elements in each cluster.

本発明では、
前記正確度判定部は、
隣り合うピーク位置が所属するクラスタが同じか異なるかに基づいてピーク位置検出の正確度を判定する
ことが好ましい。
In the present invention,
The accuracy determination unit
It is preferable to determine the accuracy of peak position detection based on whether the clusters to which adjacent peak positions belong are the same or different.

本発明では、
前記正確度判定部による正確度判定と前記訂正処理部による訂正処理には、上限回数が設定されている
ことが好ましい。
In the present invention,
It is preferable that an upper limit number is set for the accuracy determination by the accuracy determination unit and the correction processing by the correction processing unit.

本発明では、
前記訂正処理部は、
前記各クラスタの要素の最頻値ではないピーク位置が2つ以上連続している場合、前後の時間間隔が両方ともクラスタの最頻値から外れたピーク位置を誤検出ピーク位置として削除する
ことが好ましい。
In the present invention,
The correction processing unit
When two or more peak positions that are not mode values of the elements of each cluster are consecutive, peak positions whose time intervals before and after both deviate from the mode value of the cluster may be deleted as false detection peak positions. preferable.

本発明では、
前記訂正処理部は、
同じクラスタに所属するピーク位置が2つ以上連続し、かつ、その前後に前記各クラスタの要素の最頻値ではないピーク位置が隣り合う場合、前記最頻値ではないピーク位置と隣り合う前記同じクラスタに所属するピーク位置を削除する
ことが好ましい。
In the present invention,
The correction processing unit
When two or more peak positions belonging to the same cluster are continuous and the peak positions that are not the mode values of the elements of each cluster are adjacent to each other before and after that, the same adjacent to the peak position that is not the mode value It is preferable to delete the peak positions belonging to the cluster.

本発明では、
前記訂正処理部は、
時間長が長い方のクラスタの最頻値より時間長が長いピーク位置とその次のピーク位置との間の区間でピーク位置を再探索する
ことが好ましい。
In the present invention,
The correction processing unit
It is preferable to re-search the peak position in a section between the peak position having a longer time length than the mode value of the cluster having the longer time length and the next peak position.

本発明では、
前記正確度判定部によってピーク位置検出が正確であると判定された後に、前記検出されたピーク位置を基準にしてさらに心音の特徴的な箇所を検出する特徴箇所検出部をさらに備える
ことが好ましい。
In the present invention,
It is preferable that the image processing apparatus further includes a feature location detection unit that further detects a characteristic location of the heart sound based on the detected peak position after the accuracy determination unit determines that the peak position detection is accurate.

本発明では、
前記ピーク位置検出部と前記特徴箇所検出部とによって検出された心音の特徴箇所を表示部に表示するための表示情報を生成する表示情報生成部をさらに備え、
前記表示情報生成部は、心音要素が心雑音である場合に心雑音の形状を分類する形状判定部と、
分類結果に基づく模式的な表示情報を生成する模式化部と、を備える
ことが好ましい。
In the present invention,
A display information generating unit for generating display information for displaying the characteristic location of the heart sound detected by the peak position detection unit and the characteristic location detection unit on a display unit;
The display information generation unit, a shape determination unit for classifying the shape of heart noise when the heart sound element is heart noise,
It is preferable to include a schematic unit that generates schematic display information based on the classification result.

本発明では、
前記形状判定部は、心雑音の区間の心音の微分係数に基づいて心雑音の形状を分類する
ことが好ましい。
In the present invention,
Preferably, the shape determination unit classifies the shape of the heart noise based on a differential coefficient of the heart sound in the heart noise section.

本発明では、
前記表示情報生成部は、心雑音と、心音のI音・II音と、の相対位置関係に基づいて心雑音をさらに分類する
ことが好ましい。
In the present invention,
It is preferable that the display information generation unit further classifies the heart noise based on a relative positional relationship between the heart noise and the I sound / II sound of the heart sound.

本発明では、
前記模式化部は、さらに、心雑音の形状分類と、心雑音の音量と、に基づいて模式的な表示情報を生成する
ことが好ましい。
In the present invention,
It is preferable that the schematic unit further generates schematic display information based on a shape classification of heart noise and a volume of heart noise.

本発明では、
さらに、前記ピーク位置検出部と前記特徴箇所検出部とによって検出された心音の特徴箇所を正常音と異常音とに分類する心音分類部を備える
ことが好ましい。
In the present invention,
Furthermore, it is preferable to further include a heart sound classification unit that classifies the feature locations of the heart sounds detected by the peak position detection unit and the feature location detection unit into normal sounds and abnormal sounds.

本発明では、
心音分類部は、さらに、被験者の年齢情報、被験者の体型情報、および、被験者を聴診するときの聴診位置の情報、の少なくとも一つを判断基準に加えて正常音と異常音とに分類する
ことが好ましい。
In the present invention,
The heart sound classification unit further classifies normal sound and abnormal sound by adding at least one of the subject's age information, the subject's body shape information, and the information of the auscultation position when auscultating the subject to the judgment criteria. Is preferred.

本発明では、
前記表示情報生成部は、検出された心音の特徴箇所の数を種類ごとにカウントする
ことが好ましい。
In the present invention,
It is preferable that the display information generation unit counts the number of detected feature points of the heart sound for each type.

本発明では、
前記表示情報生成部は、心音の特徴箇所ごとに、種類、大きさ、発音時間の長さ、心雑音であればその形状およびI音・II音との位置関係、の少なくとも一つ以上の情報に基づいて係数を設定し、この係数を用いてカウントを実行する
ことが好ましい。
In the present invention,
The display information generation unit includes at least one piece of information on the type, size, length of sounding time, and shape of the heart and the positional relationship with the sound I and sound II for each feature location of the heart sound. It is preferable to set a coefficient based on the above and perform counting using this coefficient.

本発明では、
前記模式化部は、心音および心雑音の種類毎に色分けをする
ことが好ましい。
In the present invention,
The schematic unit preferably performs color coding for each type of heart sound and heart noise.

本発明では、
前記表示情報生成部は、心音を再生出力する際に、再生中の心音に該当する心音の特徴箇所を指し示す再生箇所図示記号を前記表示部に表示させる
ことが好ましい。
In the present invention,
When the display information generating unit reproduces and outputs the heart sound, it is preferable that the display unit displays a reproduction part indicating symbol indicating a characteristic part of the heart sound corresponding to the heart sound being reproduced.

本発明では、
前記表示情報生成部は、心音の特定の区間を繰り返し再生出力する際に、繰り返し区間を指し示す記号を前記表示部に表示させる
ことが好ましい。
In the present invention,
The display information generation unit preferably displays a symbol indicating the repeated section on the display unit when the specific section of the heart sound is repeatedly reproduced and output.

本発明では、
前記表示情報生成部は、心音の特徴箇所を前記表示部に表示させる際に、あわせて、表示中の心音の特徴箇所の説明を表示させる
ことが好ましい。
In the present invention,
The display information generation unit preferably displays a description of the feature location of the heart sound being displayed when displaying the feature location of the heart sound on the display unit.

本発明では、
前記表示情報生成部は、心音を再生出力する際に、再生中の心音に該当する心音の特徴箇所を模式化した模式図を前記表示部に表示させる
ことが好ましい。
In the present invention,
When the display information generating unit reproduces and outputs a heart sound, the display information generating unit preferably displays on the display unit a schematic diagram schematically illustrating a characteristic portion of the heart sound corresponding to the heart sound being reproduced.

本発明の心音情報処理方法は、
心臓の音を採取した心音信号から複数のピーク位置を検出する工程と、
検出されたピーク位置同士の間の時間長に基づいてピーク位置をクラスタリングする工程と、
前記クラスタリングした結果に基づいてピーク位置検出の正確度を判定する工程と、
前記正確度の判定によって前記ピーク位置の検出が正確ではないと判定された場合にピーク位置の検出を訂正する工程と、を備え、
前記ピーク位置の検出を訂正する工程は、前記正確度の判定結果に応じて、繰り返し実行される
ことを特徴とする。
The heart sound information processing method of the present invention comprises:
Detecting a plurality of peak positions from a heart sound signal obtained by collecting heart sounds;
Clustering the peak positions based on the time length between the detected peak positions;
Determining the accuracy of peak position detection based on the clustered results;
Correcting the detection of the peak position when the determination of the accuracy determines that the detection of the peak position is not accurate, and
The step of correcting the detection of the peak position is repeatedly performed according to the accuracy determination result.

本発明の心音情報処理プログラムは、
コンピュータを、
心臓の音を採取した心音信号から複数のピーク位置を検出するピーク位置検出部と、
検出されたピーク位置同士の間の時間長に基づいてピーク位置をクラスタリングした結果に基づいてピーク位置検出の正確度を判定し正確度判定部と、
前記正確度判定部による判定結果に応じて、ピーク位置の検出を訂正する訂正処理を行う繰り返し実行する訂正処理部と、して機能させる
ことを特徴とする。
The heart sound information processing program of the present invention includes:
Computer
A peak position detector for detecting a plurality of peak positions from a heart sound signal obtained by collecting heart sounds;
An accuracy determination unit that determines the accuracy of peak position detection based on the result of clustering the peak positions based on the time length between detected peak positions,
According to the determination result by the accuracy determination unit, the correction unit is configured to function as a correction processing unit that repeatedly executes correction processing for correcting detection of peak positions.

本発明において、ピーク位置検出部によって心音信号からピーク位置の検出した後、さらに、正確度判定と訂正処理とを繰り返し実行する。
これにより、仮に心音信号にノイズ等が含まれていたとしても、ノイズの影響に関わらず、繰り返しの訂正処理によって誤検出や検出漏れを訂正し、ピーク位置を正確に検出することができる。
このような信号解析によって心音の特徴を正確に検出することができるようになるので、特殊な医療知識や技量に頼らなくても例えば在宅医療で被験者の身体状況を把握できるようになる。
In the present invention, after the peak position is detected from the heart sound signal by the peak position detection unit, the accuracy determination and the correction process are repeatedly executed.
As a result, even if the heart sound signal includes noise or the like, it is possible to correct the erroneous detection or the omission of detection by repeated correction processing and accurately detect the peak position regardless of the influence of the noise.
Such signal analysis makes it possible to accurately detect the characteristics of the heart sound, so that the physical condition of the subject can be grasped, for example, by home medical care without relying on special medical knowledge or skill.

心音情報処理装置に係る第1実施形態の構成を示す図。The figure which shows the structure of 1st Embodiment which concerns on a heart sound information processing apparatus. 第1実施形態の処理手順を示すフローチャート。6 is a flowchart illustrating a processing procedure according to the first embodiment. ピーク位置検出における閾値算出例を示す図。The figure which shows the example of a threshold value calculation in peak position detection. ピーク位置検出における閾値算出例を示す図。The figure which shows the example of a threshold value calculation in peak position detection. 第1実施形態において、繰り返し訂正処理(ST130)の処理手順を示すフローチャート。6 is a flowchart showing a processing procedure of iterative correction processing (ST130) in the first embodiment. 第1実施形態において、繰り返し訂正処理(ST130)の処理手順を示すフローチャート。6 is a flowchart showing a processing procedure of iterative correction processing (ST130) in the first embodiment. ピーク位置の検出例を示す図。The figure which shows the example of detection of a peak position. クラスタリング結果の一例を示す図。The figure which shows an example of a clustering result. クラスタリング結果の一例を示す図。The figure which shows an example of a clustering result. 誤検出ピーク位置の削除条件を説明するための図。The figure for demonstrating the deletion conditions of a false detection peak position. 検出漏れピーク位置の再探索条件を説明するための図。The figure for demonstrating the re-search condition of a detection omission peak position. II音分裂の検出例を示す図。The figure which shows the example of a detection of II sound division. III音の検出例を示す図。The figure which shows the example of a III sound detection. IV音の検出例を示す図。The figure which shows the example of a detection of IV sound. クリック音の検出例を示す図。The figure which shows the example of a detection of click sound. 心雑音の検出例を示す図。The figure which shows the example of a heart noise detection. 第2実施形態の構成を示す図。The figure which shows the structure of 2nd Embodiment. 第2実施形態の処理手順を示すフローチャート。10 is a flowchart showing a processing procedure of the second embodiment. 第2実施形態において、表示情報生成工程(ST200)の処理手順を示すフローチャート。9 is a flowchart showing a processing procedure of a display information generation step (ST200) in the second embodiment. 心雑音の形状パターンを示す図。The figure which shows the shape pattern of a heart murmur. 第2実施形態において、心雑音の形状判定(ST235)の処理手順を示すフローチャート。9 is a flowchart showing a processing procedure of heart noise shape determination (ST235) in the second embodiment. 第2実施形態において、心雑音の形状判定(ST235)の処理手順を示すフローチャート。9 is a flowchart showing a processing procedure of heart noise shape determination (ST235) in the second embodiment. 心雑音の「増減切り替わり箇所」を示す図。The figure which shows the "increase / decrease switching part" of heart noise. 模式化の例を示す図。The figure which shows the example of schematic. 模式化の例を示す図。The figure which shows the example of schematic. 模式化の例を示す図。The figure which shows the example of schematic. 表示画面の例を示す図。The figure which shows the example of a display screen. 第3実施形態の構成を示す図。The figure which shows the structure of 3rd Embodiment. 第3実施形態の処理手順を示すフローチャート。10 is a flowchart showing a processing procedure of the third embodiment. 第3実施形態において、心音分類(ST150)の処理手順を示すフローチャート。9 is a flowchart showing a processing procedure of heart sound classification (ST150) in the third embodiment. 第3実施形態において、表示情報生成工程(ST260)の処理手順を示すフローチャート。9 is a flowchart showing a processing procedure of a display information generation step (ST260) in the third embodiment. 画面表示一例を示す図。The figure which shows an example of a screen display. 画面表示一例を示す図。The figure which shows an example of a screen display. 画面表示一例を示す図。The figure which shows an example of a screen display.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
本発明に係る心音情報処理装置の実施形態を以下に説明するが、まず第1実施形態としては、心音信号からピーク位置を正しく検出するため構成および処理工程について説明する。
続いて、第2実施形態として、心音の特徴をわかりやすく表示するための構成および処理工程について説明する。第3実施形態は、第2実施形態の変形例である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
An embodiment of a heart sound information processing apparatus according to the present invention will be described below. First, as a first embodiment, a configuration and processing steps for correctly detecting a peak position from a heart sound signal will be described.
Subsequently, as a second embodiment, a configuration and processing steps for displaying features of heart sounds in an easy-to-understand manner will be described. The third embodiment is a modification of the second embodiment.

(第1実施形態)
図1は、本発明の心音情報処理装置に係る第1実施形態の構成を示す図である。
心音情報処理装置100は、信号入力部110と、演算処理部120と、表示部150と、入力手段160と、を備える。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a first embodiment according to the heart sound information processing apparatus of the present invention.
The heart sound information processing apparatus 100 includes a signal input unit 110, an arithmetic processing unit 120, a display unit 150, and an input unit 160.

演算処理部120は、周波数分析部200と、心音検出部300と、表示情報生成部400と、を備える。
周波数分析部200は、その内部要素として、対象信号抽出部210を有する。
The arithmetic processing unit 120 includes a frequency analysis unit 200, a heart sound detection unit 300, and a display information generation unit 400.
The frequency analysis unit 200 includes a target signal extraction unit 210 as its internal element.

また、心音検出部300は、I音・II音検出部310と、特徴箇所検出部370と、を備える。
I音・II音検出部310は、ピーク位置検出部311と、正確度判定部312と、訂正処理部313と、を備える。
The heart sound detection unit 300 includes an I sound / II sound detection unit 310 and a characteristic location detection unit 370.
The I / II sound detection unit 310 includes a peak position detection unit 311, an accuracy determination unit 312, and a correction processing unit 313.

特徴箇所検出部370は、II音分裂検出部320と、III音検出部330と、IV音検出部340と、クリック音検出部350と、心雑音検出部360と、を備える。   The feature location detection unit 370 includes an II sound division detection unit 320, a III sound detection unit 330, an IV sound detection unit 340, a click sound detection unit 350, and a heart noise detection unit 360.

各機能部の動作については、フローチャートおよび例示を参照しながら後述する。   The operation of each functional unit will be described later with reference to flowcharts and examples.

また、演算処理部120の各機能部は、各種論理素子等からなる専用のハードウェアで構成されてもよいし、あるいは、CPU、ROM、RAMを備えたコンピュータに心音情報処理プログラムを組み込んで各機能部として動作させてもよい。
プログラムをインストールするには、コンピュータにメモリカードやCD−ROM等を直接差し込んで行ってもよいし、これらの記憶媒体を読み取る機器を外付けで接続してもよい。さらには、有線または無線の通信によってプログラムをコンピュータに供給してインストールしてもよい。なお、各種記録媒体や通信手段等で供給されるプログラムとしては、本発明に係る心音情報処理プログラムが含まれていればよく、それ以外の制御などを行うプログラムが含まれていてもよい。
In addition, each functional unit of the arithmetic processing unit 120 may be configured by dedicated hardware including various logic elements or the like, or each heartbeat information processing program is incorporated in a computer having a CPU, ROM, and RAM. It may be operated as a functional unit.
To install the program, a memory card, CD-ROM or the like may be directly inserted into the computer, or a device for reading these storage media may be connected externally. Furthermore, the program may be supplied to the computer and installed by wired or wireless communication. It should be noted that the program supplied by various recording media, communication means, and the like is only required to include the heart sound information processing program according to the present invention, and may include a program for performing other control.

本実施形態における心音情報処理装置の動作を図2、図3のフローチャートを用いて説明する。
所定のマイク等で集音した心音信号は信号入力部110に入力され、信号入力部110から周波数分析部200に順次入力される。
The operation of the heart sound information processing apparatus in this embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
A heart sound signal collected by a predetermined microphone or the like is input to the signal input unit 110 and sequentially input from the signal input unit 110 to the frequency analysis unit 200.

心音信号が周波数分析部200に入力されると、周波数分析部200により、分析対象信号sの抽出を行う(ST100)。すなわち、周波数分析部200は、入力信号を所定の時間長(例えば30ms)のフレームで分割し、フレームごとに入力信号を周波数領域に変換する。そして、所定の帯域(0〜300Hz)のパワーの和をフレーム毎に算出していく。この値を順に対象信号抽出部210により分析対象の信号sとして抽出する(ST101)。
このように抽出された対象信号sは、分析対象信号sとして心音検出部300に送られる。
When the heart sound signal is input to the frequency analysis unit 200, the frequency analysis unit 200 extracts the analysis target signal s (ST100). That is, the frequency analysis unit 200 divides the input signal into frames having a predetermined time length (for example, 30 ms), and converts the input signal into the frequency domain for each frame. Then, the sum of power in a predetermined band (0 to 300 Hz) is calculated for each frame. These values are sequentially extracted as the analysis target signal s by the target signal extraction unit 210 (ST101).
The target signal s extracted in this manner is sent to the heart sound detection unit 300 as the analysis target signal s.

ここで、フレームの時間長としては30msとすることが例として挙げられるが、これに限らないことはもちろんである。また、主に0〜300Hzの各周波数成分のパワーの和を抽出し、これを分析対象の信号sとしたが、分析対象信号sとしては、必ずしも前述の周波数成分(0〜300Hz)を用いなくても良いし、複数の周波数成分を用いてもよい。   Here, the time length of the frame is 30 ms as an example, but it is needless to say that the time length is not limited thereto. Moreover, the sum of the power of each frequency component of 0 to 300 Hz is mainly extracted and used as the analysis target signal s. However, the analysis target signal s does not necessarily use the above-described frequency component (0 to 300 Hz). Alternatively, a plurality of frequency components may be used.

心音検出部300において、まず、I音・II音検出部310により、対象信号からI音・II音の検出が行われる(ST110)。
I音・II音検出工程(ST110)は、ピーク位置検出(ST120)と、繰り返し訂正処理(ST130)と、からなる。
In heart sound detection unit 300, first, I sound / II sound detection unit 310 detects I sound / II sound from the target signal (ST110).
The I sound / II sound detection step (ST110) includes peak position detection (ST120) and repetitive correction processing (ST130).

ピーク位置検出(ST120)においては、ピーク位置検出部311により、分析対象信号sからピーク位置の検出を行う。
ここで、ピーク位置の検出方法には複数の方法があり、単独もしくは複数の組み合わせで用いることができる。
以下に、ピーク位置を検出する方法の例を挙げる。
In the peak position detection (ST120), the peak position detection unit 311 detects the peak position from the analysis target signal s.
Here, there are a plurality of methods for detecting the peak position, and these can be used alone or in combination.
Below, the example of the method of detecting a peak position is given.

(ピーク位置を検出する第1方法)
ピーク位置を検出する第1方法としては、微分係数に基づいて極大値となるフレームを求め、これをピーク位置とすることが挙げられる。
例えば、公知のSavitzky-Golay法を用い、分析対象信号sを平滑化して微分係数を算出する。そして、前記微分係数から極大値となるフレームを求め、ピーク位置として検出する。
(First method to detect peak position)
As a first method for detecting the peak position, a frame having a maximum value is obtained based on the differential coefficient, and this is used as the peak position.
For example, the differential coefficient is calculated by smoothing the analysis target signal s using a known Savitzky-Golay method. Then, a frame having a maximum value is obtained from the differential coefficient and detected as a peak position.

なお、平滑化の方法はSavitzky-Golay法以外でももちろんよい。さらには、平滑化処理自体を行わなくても良い。極大値フレームの検出方法も限定されない。
例えば、分析対象信号sの隣接するフレーム毎にパワーの差分を算出して微分係数とし、その係数の極大値をピーク位置として検出するなどしてもよい。
Of course, the smoothing method may be other than the Savitzky-Golay method. Furthermore, the smoothing process itself may not be performed. The detection method of the maximum value frame is not limited.
For example, a power difference may be calculated for each adjacent frame of the analysis target signal s to obtain a differential coefficient, and a maximum value of the coefficient may be detected as a peak position.

(ピーク位置を検出する第2方法)
ピーク位置を検出する第2方法としては、所定閾値よりも大きいパワーのフレームをピーク位置とすることが挙げられる。例えば、所定数のフレーム毎にパワーの平均値AVEと標準偏差SDとを求める。そして、所定値Cと前記標準偏差SDとの積SD'(=C×SD)を求める。
平均値AVEと積SD'との和(=AVE+SD')を閾値とし、この和より大きいパワーのフレームをピーク位置として検出する。
(Second method to detect peak position)
As a second method for detecting the peak position, a frame having a power larger than a predetermined threshold is used as the peak position. For example, the average value AVE and the standard deviation SD of the power are obtained for every predetermined number of frames. Then, a product SD ′ (= C × SD) of the predetermined value C and the standard deviation SD is obtained.
The sum (= AVE + SD ′) of the average value AVE and the product SD ′ is used as a threshold value, and a frame having a power larger than this sum is detected as a peak position.

前記閾値を次のように、パワーのヒストグラムに基づいて決定してもよい。すなわち、図3A、図3Bに示すように、分析対象信号sの所定数のフレーム毎にパワーのヒストグラムを求める。そして、このヒストグラムに基づいて閾値を定める。
図3Aでは、ヒストグラムの面積を所定の比で分割する値を閾値とする例である。
また、図3Bは、ヒストグラムが所定の傾きとなる値を閾値とする例である。
The threshold may be determined based on a power histogram as follows. That is, as shown in FIGS. 3A and 3B, a power histogram is obtained for each predetermined number of frames of the analysis target signal s. Then, a threshold value is determined based on this histogram.
FIG. 3A is an example in which a value obtained by dividing the area of the histogram by a predetermined ratio is used as the threshold value.
FIG. 3B is an example in which the threshold value is a value at which the histogram has a predetermined slope.

なお、ヒストグラムに基づく閾値の決定方法についても上記の例に限定されるものではない。
また、「所定数のフレーム」としては、数秒程度に該当するフレーム数でも、全フレーム数でも良く、フレーム数は限定されない。
The threshold value determination method based on the histogram is not limited to the above example.
The “predetermined number of frames” may be the number of frames corresponding to several seconds or the total number of frames, and the number of frames is not limited.

ここで、ピーク位置を検出する第1方法と、ピーク位置を検出する第2方法と、は併用されてもよい。
例えば、第1方法で求めた極大値であり、かつ、第2方法で求めた閾値を超えるフレームをピーク位置とするなどが例として挙げられるが、併用の仕方はこれに限定されない。
Here, the first method for detecting the peak position and the second method for detecting the peak position may be used in combination.
For example, the peak position is a frame that is the maximum value obtained by the first method and exceeds the threshold value obtained by the second method, but the method of using the combination is not limited to this.

このように検出されたピーク位置の情報は、正確度判定部312に送られる。   Information on the peak position detected in this way is sent to the accuracy determination unit 312.

一旦ピーク位置の検出ができたところで、次に、ピーク位置の検出を正しく訂正するための繰り返し訂正処理(ST130)を実行する。
繰り返し訂正処理(ST130)の詳細を図4A、図4Bのフローチャートを参照して説明する。
図4A、図4Bのフローチャートに示すように、繰り返し訂正処理(ST130)は、正確度判定(ST131)と、誤り訂正処理(ST140)と、からなる。
以下、具体的に説明する。
Once the peak position has been detected, the iterative correction process (ST130) for correctly correcting the peak position detection is next executed.
Details of the iterative correction process (ST130) will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 4A and 4B.
As shown in the flowcharts of FIGS. 4A and 4B, the iterative correction process (ST130) includes an accuracy determination (ST131) and an error correction process (ST140).
This will be specifically described below.

まず、図4Aを参照して、正確度判定(ST131)を実行する。
正確度判定(ST131)においては、まず、ピーク間隔を算出する(ST132)。すなわち、ピーク位置毎に次のピーク位置との時間間隔(ms)を算出し、各ピーク位置の時間間隔とする。
例えば、図5に示すようにピーク位置が検出されているとする。
図中の縦太線が検出されているピーク位置である。
このとき、各ピーク位置の右側の両端矢印の長さが時間間隔となる。つまり、ピーク位置P1に対しては、P1の次にあるピーク位置P2までの時間間隔t1をとる。
同じように、ピーク位置P2に対しては、P2の次にあるピーク位置P3までの時間間隔t2をとる。
以降、「ピーク位置の時間間隔」は、次のピーク位置との時間間隔を示すものとする。
First, referring to FIG. 4A, accuracy determination (ST131) is performed.
In the accuracy determination (ST131), first, a peak interval is calculated (ST132). That is, for each peak position, a time interval (ms) from the next peak position is calculated and set as the time interval of each peak position.
For example, it is assumed that the peak position is detected as shown in FIG.
The vertical thick line in the figure is the detected peak position.
At this time, the length of the double-ended arrow on the right side of each peak position is the time interval. That is, for the peak position P1, the time interval t1 to the peak position P2 next to P1 is taken.
Similarly, for the peak position P2, a time interval t2 to the peak position P3 next to P2 is taken.
Hereinafter, the “time interval between peak positions” indicates the time interval with the next peak position.

次に、ST133において、算出された時間間隔をクラスタリングし、2つのクラスタに分類する。クラスタリングの方法としては、公知のk-means法が例として挙げられるが、その他のクラスタリング方法でもよい。
図6にクラスタリング結果の一例を示す。
クラスタリング結果は、時間間隔のヒストグラムを用いて図6のように可視化できる。
図6において、一点鎖線の左側にある時間間隔が短い階級の要素511、521がクラスタ1に属する要素であり、同様に一点鎖線の右側にある時間間隔が長い階級の要素522、512、513がクラスタ2に属する要素である。
Next, in ST133, the calculated time intervals are clustered and classified into two clusters. An example of a clustering method is a known k-means method, but other clustering methods may be used.
FIG. 6 shows an example of the clustering result.
The clustering result can be visualized as shown in FIG. 6 using a time interval histogram.
In FIG. 6, class elements 511 and 521 with short time intervals on the left side of the alternate long and short dash line are elements belonging to cluster 1, and similarly, class elements 522, 512 and 513 with long time intervals on the right side of the alternate long and short dash line are included. It is an element belonging to cluster 2.

次に、ST134において、クラスタごとにバラツキ度を求める。すなわち、クラスタ1のヒストグラムのバラツキ度を求めるとともに、クラスタ2のヒストグラムのバラツキ度を求める。   Next, in ST134, the degree of variation is obtained for each cluster. That is, the degree of variation of the histogram of cluster 1 is obtained, and the degree of variation of the histogram of cluster 2 is obtained.

ここで、バラツキ度としては、代表的には分散値をとることが例と挙げられるが、この他、平均値と中央値との差や、最大値と最小値との差、ヒストグラムの度数が1以上の階級の数など、クラスタ毎のヒストグラムのバラツキを示せる値であればよい。   Here, typical examples of the degree of variation include taking a variance value, but in addition, the difference between the average value and the median value, the difference between the maximum value and the minimum value, and the frequency of the histogram Any value can be used as long as it indicates the variation of the histogram for each cluster, such as the number of classes of 1 or more.

次に、ST135において、前記求められた各バラツキ度を所定閾値と対比し、各バラツキ度が所定値以上であるかどうかを判定する。
例えば、図6では、各クラスタに複数の階級が存在している。
本来的には各クラスタには一つの階級のみが存在しているべきであるにも関わらず、一つのクラスタに複数の階級が含まれるのは、ノイズをピーク位置として拾ってしまったなど正しいピーク位置の検出が行われていない可能性が高い。
この場合、誤検出のピーク位置を削除したり、検出漏れのピーク位置を再探索する必要がある。
ここで、各クラスタに複数の階級が存在している場合にはクラスタごとに求めたバラツキ度が大きくなる。
一方、図7のように、各クラスタでひとつの階級のみに要素が分布している場合はピーク位置の検出に誤りが無いと考えられる。この場合、クラスタごとのバラツキ度は小さくなる。したがって、バラツキ度を基準にしてピーク位置が正しく検出されているかどうかが判定できるわけである。
Next, in ST135, each obtained variation degree is compared with a predetermined threshold value, and it is determined whether or not each variation degree is a predetermined value or more.
For example, in FIG. 6, a plurality of classes exist in each cluster.
Although each cluster should have only one class in nature, multiple clusters are included in one cluster because the noise is picked up as a peak position. There is a high possibility that the position is not detected.
In this case, it is necessary to delete the erroneously detected peak position or to search again for the detection-missing peak position.
Here, when a plurality of classes exist in each cluster, the degree of variation obtained for each cluster increases.
On the other hand, as shown in FIG. 7, when the elements are distributed in only one class in each cluster, it is considered that there is no error in the detection of the peak position. In this case, the degree of variation for each cluster is small. Therefore, it can be determined whether or not the peak position is correctly detected based on the variation degree.

クラスタごとのバラツキ度が所定値未満である場合(ST135:NO)、さらに、クラスタ間の要素数の差を求め(ST136)、この差を所定閾値と対比する(ST137)。
ピーク位置の検出においてI音・II音が正しく検出されていれば、各クラスタの要素数は等しくなるはずである。したがって、クラスタ間で要素数に大きな差がある場合、正しくピーク位置が検出されていないと考えられる。
例えば、クラスタ1の要素数がクラスタ2の要素数の1/2未満であったり、2倍以上であったりする場合、ピーク位置の検出は正しくないと判定できる。
When the variation degree for each cluster is less than a predetermined value (ST135: NO), a difference in the number of elements between the clusters is further obtained (ST136), and this difference is compared with a predetermined threshold (ST137).
If the I and II sounds are correctly detected in the peak position detection, the number of elements in each cluster should be equal. Therefore, when there is a large difference in the number of elements between clusters, it is considered that the peak position is not correctly detected.
For example, when the number of elements in cluster 1 is less than half of the number of elements in cluster 2 or more than twice, it can be determined that peak position detection is not correct.

さらに、クラスタ間の要素数差が所定閾値未満である場合(ST137:NO)、連続するピーク位置の所属クラスタを判定する(ST138)。
ピーク位置の検出においてI音・II音が正しく検出されていれば、連続するピーク位置の所属クラスタは交互になるはずである。したがって、連続するピーク位置が同じ所属クラスタに存在すれば(ST138:YES)、ピーク位置が正しく検出されていないと考えられる。
Further, if the difference in the number of elements between the clusters is less than the predetermined threshold (ST137: NO), the cluster to which the continuous peak position belongs is determined (ST138).
If the I and II sounds are correctly detected in the peak position detection, the clusters to which the continuous peak positions belong should be alternated. Therefore, if consecutive peak positions exist in the same cluster (ST138: YES), it is considered that the peak positions are not correctly detected.

バラツキ度が所定値以上か(ST135:YES)、クラスタ間の要素数差が所定値以上か(ST137:YES)、連続するピーク位置が同じクラスタに含まれている場合(ST138:YES)、訂正処理部313による誤り訂正処理(ST140)に移行する。
誤り訂正処理(ST140)においては、まず、検討対象となる一つの要素(ピーク位置)を選択する(ST141)。そして、この検討対象の時間間隔をクラスタ2(時間間隔が長い方のクラスタ)の最頻値と対比する(ST142)。検討対象の時間間隔がクラスタ2の最頻値よりも長いか短いかで必要な訂正処理が異なってくるからである。
Whether the variation degree is greater than or equal to a predetermined value (ST135: YES), whether the difference in the number of elements between clusters is greater than or equal to a predetermined value (ST137: YES), or if consecutive peak positions are included in the same cluster (ST138: YES) The processing shifts to error correction processing (ST140) by the processing unit 313.
In the error correction process (ST140), first, one element (peak position) to be examined is selected (ST141). Then, the time interval to be examined is compared with the mode value of cluster 2 (the cluster having the longer time interval) (ST142). This is because the necessary correction processing differs depending on whether the time interval to be examined is longer or shorter than the mode value of cluster 2.

検討対象の時間間隔がクラスタ2の最頻値よりも短い場合(ST142:YES)、この周辺で誤検出されているピーク位置がある可能性があるので、これを削除する。すなわち、クラスタ2の最頻値より時間間隔が短いピーク位置と、その周辺のピーク位置の時間間隔と、に基づいて、ピーク位置を削除するか否かを決定する。   When the time interval to be examined is shorter than the mode value of cluster 2 (ST142: YES), there is a possibility that there is a peak position erroneously detected in the vicinity, and this is deleted. That is, whether or not to delete the peak position is determined based on the peak position whose time interval is shorter than the mode value of cluster 2 and the time intervals of the surrounding peak positions.

このことを図8を参照して説明する。
図8において、ピーク位置P631、ピーク位置P632、および、ピーク位置P633は、正しいピーク位置の間で誤検出されてしまったピーク位置である。
ここで、これらのひとつ前のピーク位置P641、P642、P643について考える。すると、仮にこれらが正しく検出されていたとしても、次のピーク位置が余計なところで検出されているために、ピーク位置P641、P642、P643の"時間間隔"を算出してみると、これら時間間隔はクラスタの最頻値から外れたものになってしまっている。
This will be described with reference to FIG.
In FIG. 8, a peak position P631, a peak position P632, and a peak position P633 are peak positions that are erroneously detected between correct peak positions.
Here, the immediately preceding peak positions P641, P642, and P643 are considered. Then, even if these are detected correctly, the next peak position is detected in an extra place, so when calculating the "time interval" of the peak positions P641, P642, P643, these time intervals Is out of the mode of the cluster.

従って、第1の削除条件は、クラスタの最頻値から外れたピーク位置が2つ以上続いた場合、前後の時間間隔が両方ともクラスタの最頻値から外れたピーク位置を誤検出ピーク位置として削除する、である。
例えば、ピーク位置P632に注目すると、ピーク位置P632の時間間隔t632はクラスタの最頻値から外れている。
さらに、その前の時間間隔であるピーク位置P642の時間間隔t642もクラスタの最頻値から外れている。したがって、ピーク位置P632を、誤検出ピーク位置として削除する。
同様に判断すると、ピーク位置P631およびピーク位置P633も削除対象となる。
Therefore, when two or more peak positions deviating from the mode value of the cluster continue, the first deletion condition is that a peak position whose time interval before and after deviates from the mode value of the cluster is regarded as a false detection peak position. To delete.
For example, when focusing on the peak position P632, the time interval t632 of the peak position P632 deviates from the mode value of the cluster.
Furthermore, the time interval t642 of the peak position P642, which is the previous time interval, also deviates from the mode value of the cluster. Therefore, the peak position P632 is deleted as an erroneously detected peak position.
If judged similarly, the peak position P631 and the peak position P633 are also to be deleted.

また、正しいピーク位置P644とピーク位置P645との間でピーク位置P634が誤検出されている場合を考える。
さらに、ここでは、偶然、誤検出ピーク位置P634の時間間隔t634とその次の正しいピーク位置P645の時間間隔t645とが同じになっていたとする。この場合、誤検出ピーク位置P634の時間間隔t634が正しいピーク位置P645の時間間隔t645と同じであるということは、誤検出ピーク位置P634の時間間隔t634がクラスタの最頻値に含まれてしまうということになる。
その一方、正しく検出されているピーク位置P644の時間間隔t644の方がクラスタの最頻値から外れている。
この場合、ピーク位置P644の時間間隔t644がクラスタの最頻値から外れているが、削除すべきはピーク位置P634である。
Consider a case where the peak position P634 is erroneously detected between the correct peak position P644 and the peak position P645.
Furthermore, it is assumed here that the time interval t634 of the erroneously detected peak position P634 and the time interval t645 of the next correct peak position P645 are coincidentally coincident. In this case, the time interval t634 of the erroneously detected peak position P634 is the same as the time interval t645 of the correct peak position P645, which means that the time interval t634 of the erroneously detected peak position P634 is included in the mode value of the cluster. It will be.
On the other hand, the time interval t644 of the correctly detected peak position P644 is out of the mode value of the cluster.
In this case, the time interval t644 of the peak position P644 is out of the mode value of the cluster, but the peak position P634 should be deleted.

従って、第二の削除条件は、クラスタの最頻値から外れたピーク位置(PeakErrとする)の前後に、同じクラスタに所属するピーク位置が連続する場合は、前記連続するピーク位置のうちPeakErrに隣接するピーク位置を削除する、である。
図8の場合、ピーク位置P644がPeakErrとなり、ピーク位置P644の後ろにピーク位置P634とピーク位置P645とが同じクラスタに属している。
したがって、PeakErrであるピーク位置P644に隣接するピーク位置P634を削除対象とする。
これにより、誤検出ピーク位置P634が削除される。
Therefore, when the peak positions belonging to the same cluster are consecutive before and after the peak position deviating from the mode value of the cluster (referred to as PeakErr), the second deletion condition is that PeakErr of the continuous peak positions is set to PeakErr. The adjacent peak position is deleted.
In the case of FIG. 8, the peak position P644 is PeakErr, and the peak position P634 and the peak position P645 belong to the same cluster behind the peak position P644.
Therefore, the peak position P634 adjacent to the peak position P644 that is PeakErr is set as the deletion target.
As a result, the false detection peak position P634 is deleted.

ここで、上記第1削除条件および第2削除条件に従ってピーク位置を削除していった場合、I音、II音の正しいピーク位置を削除してしまうことも有り得る。
しかし、本実施形態では、この後でピーク位置の再探索を行い、かつ、繰り返しの誤り訂正処理を実施するので、最終的にI音、II音の正確な位置を漏れなく検出することができ、問題はない。
繰り返しの処理が増えてしまう問題はあるが、誤検出ピーク位置を確実に削除することでノイズに影響されない正確な心音分析を確実に達成できる利点の方が遙かに有益である。
また、II音の分裂や、III音、IV音も誤検出ピークとして一旦削除してしまうことにもなるが、本実施形態では、この後でさらにピーク位置を探索するので問題ない。
Here, when the peak positions are deleted according to the first deletion condition and the second deletion condition, the correct peak positions of the I sound and the II sound may be deleted.
However, in this embodiment, since the peak position is re-searched after this and repeated error correction processing is performed, the exact positions of the I and II sounds can be finally detected without omission. ,No problem.
Although there is a problem that the number of repetitive processes increases, the advantage that accurate heart sound analysis that is not affected by noise can be reliably achieved by reliably deleting the false detection peak position is much more beneficial.
Further, the division of the II sound and the III sound and the IV sound are also temporarily deleted as false detection peaks. However, in this embodiment, there is no problem because the peak position is further searched after this.

本実施形態では、前述の第1削除条件および第2削除条件を例示したが、これ以外の削除条件を用いてもよい。   In the present embodiment, the first deletion condition and the second deletion condition described above are exemplified, but other deletion conditions may be used.

一方、ST142において、選択した要素の時間間隔がクラスタ2の最頻値以上である場合(ST142:NO)、この周辺で検出から漏れているピーク位置があり得るので検出漏れピーク位置の再探索を行う(ST144)。
このことを図9を用いて説明する。
ピーク位置の再探索(ST144)は、クラスタ2の最頻値以上の時間間隔をもつピーク位置とその次のピーク位置との間で実行される。
検出漏れがある場合、検出されなかったピーク位置周辺では前後の時間間隔が長くなる。
On the other hand, in ST142, when the time interval of the selected element is equal to or greater than the mode value of cluster 2 (ST142: NO), there may be a peak position leaking from the detection in this vicinity. Perform (ST144).
This will be described with reference to FIG.
The peak position re-search (ST144) is executed between a peak position having a time interval equal to or greater than the mode value of cluster 2 and the next peak position.
When there is a detection omission, the time interval before and after the peak position that was not detected becomes longer.

例えば、図9において、ピーク位置P651、P652、P653、P654を検出漏れしていたとする。すると、ピーク位置P661の時間間隔t661、ピーク位置P663の時間間隔t663、ピーク位置P665の時間間隔t665が長くなってしまっている。従って、ピーク位置P661、ピーク位置P663およびピーク位置P665と、これらの直後のピーク位置との間の区間でピーク位置を再探索する。   For example, assume that peak positions P651, P652, P653, and P654 are not detected in FIG. Then, the time interval t661 of the peak position P661, the time interval t663 of the peak position P663, and the time interval t665 of the peak position P665 become longer. Accordingly, the peak position is searched again in the section between the peak position P661, the peak position P663, the peak position P665, and the peak position immediately after these.

ピーク位置の再探索(ST144)は、ST120のピーク位置検出工程で説明したピーク位置を検出する第1方法および第2方法を用いてもよい。
だたし、第2方法を用いる場合、「所定数のフレーム」としては探索範囲内のフレームとする。
また、ST120のときとは条件を変えてもよい。
例えば、第1方法において平滑化の長さを変えてもよい。
また、第2方法において閾値を算出するにあたり、標準偏差SDに乗算する所定値Cの値を変えてもよい。
また、第2方法において、パワーのヒストグラムに基づいて閾値を算出するにあたり、ヒストグラムの面積を分割する比の値を変えてもよい。
For the peak position re-search (ST144), the first method and the second method for detecting the peak position described in the peak position detection step of ST120 may be used.
However, when the second method is used, the “predetermined number of frames” is a frame within the search range.
Also, the conditions may be changed from those in ST120.
For example, the length of smoothing may be changed in the first method.
In calculating the threshold value in the second method, the value of the predetermined value C multiplied by the standard deviation SD may be changed.
Further, in the second method, when the threshold value is calculated based on the power histogram, the ratio value for dividing the area of the histogram may be changed.

またあるいは、前後のピーク位置の所属クラスタに基づいて探索範囲を絞っても良い。例えば、図9においてピーク位置P663の前にあるピーク位置P662はクラスタ1に所属している。I音とII音とは交互になるはずであるので、ピーク位置P663はクラスタ2に所属すると推測できる。従って、ピーク位置P663からクラスタ2の最頻値の時間間隔分離れた位置の付近に正しいピーク位置があるはずであると目当てをつけて、この付近に限定して探索する。   Alternatively, the search range may be narrowed based on the cluster to which the front and rear peak positions belong. For example, the peak position P662 in front of the peak position P663 in FIG. Since the sound I and sound II should alternate, it can be estimated that the peak position P663 belongs to the cluster 2. Accordingly, the search is limited to the vicinity of the peak position P663 with the aim that there should be a correct peak position in the vicinity of the position of the mode 2 time interval separated from the mode 2.

誤検出ピーク位置の削除(ST143)または検出漏れピーク位置の再探索(ST144)のあと、すべての要素について誤り訂正処理を行ったか判断し(ST145)、まだ訂正処理をしていない要素があれば(ST145:NO)、ST141に戻って次の要素に対する訂正処理を実行する。
すべての要素について誤り訂正処理を行った場合(ST145:YES)、もう一度正確度判定(ST131)の先頭に戻ってピーク間隔の算出(ST132)から行う。すなわち、ST135、ST137、ST138の判定を再び行う。そして、ST135、ST137、ST138の判定条件をすべてクリアしていた場合、I音・II音を正しく検出できていると判断し、次の工程に進む。
このように、ST135、ST137、ST138の判定条件をすべてクリアするまで誤り訂正処理(ST140)を繰り返すことにより、検出漏れや誤検出を訂正し、I音・II音のピーク位置を正確に検出することができる。
After deleting the false detection peak position (ST143) or re-searching the detection omission peak position (ST144), determine whether error correction processing has been performed for all elements (ST145). If there are elements that have not been corrected yet (ST145: NO), returning to ST141, the correction process for the next element is executed.
When error correction processing has been performed for all elements (ST145: YES), the process returns to the beginning of accuracy determination (ST131) once again and calculation is performed from the calculation of the peak interval (ST132). That is, the determination of ST135, ST137, and ST138 is performed again. If all the determination conditions of ST135, ST137, and ST138 have been cleared, it is determined that the I / II sound has been correctly detected, and the process proceeds to the next step.
In this way, by repeating the error correction process (ST140) until all the determination conditions of ST135, ST137, and ST138 are cleared, detection omissions and false detections are corrected, and peak positions of I and II sounds are accurately detected. be able to.

なお、ST135、ST137、ST138の判定条件をすべてクリアするまで誤り訂正処理(ST140)を繰り返す場合を例に挙げたが、誤り訂正処理(ST140)の実行回数に上限を設けておき、この上限回数に達したら繰り返し訂正処理(ST130)を終了することとしてもよい。   In addition, although the case where error correction processing (ST140) is repeated until all the determination conditions of ST135, ST137, and ST138 are cleared is given as an example, an upper limit is set for the number of executions of error correction processing (ST140). If the value reaches, the repeated correction process (ST130) may be terminated.

I音・II音が正確に漏れなく検出できたところで、これらI音・II音のピーク位置に基づいてその他の心音の検出を行う。すなわち、まず、ST150において、II音分裂検出部320によるII音分裂の検出を行う。
II音分裂の検出(ST150)は、既に検出されているI音・II音に基づいて行う。
図10中において、破線で示したP701からP705がII音の分裂の例であり、II音の直後に聴こえる場合が多い。そこで、例えば、II音の位置から0.12秒後までの区間でピーク位置を探索することが例として挙げられるが、このような探索区間の長さは必要に応じて適宜設定されうる。あるいは、探索区間の時間を固定せず、I音とII音との間の時間間隔に基づいてその都度探索区間を算出してもよい。
When the I and II sounds can be accurately detected without omission, other heart sounds are detected based on the peak positions of these I and II sounds. That is, first, in ST150, II sound division detection unit 320 detects II sound division.
The detection of II sound splitting (ST150) is performed based on the already detected I and II sounds.
In FIG. 10, P701 to P705 indicated by broken lines are examples of the division of the II sound and are often heard immediately after the II sound. Thus, for example, searching for the peak position in the section from the position of the II sound to 0.12 seconds later can be cited as an example, but the length of such a search section can be appropriately set as necessary. Alternatively, the search interval may be calculated each time based on the time interval between the sound I and the sound II without fixing the time of the search interval.

この探索でピーク位置が検出された場合、「II音分裂」とする。II音分裂を検出するためのピーク位置探索の方法は、前記ST144で説明したピーク位置の再探索と同様の方法を用いてもよい。   If the peak position is detected in this search, it is determined as “II sound split”. As a peak position search method for detecting II sound splitting, a method similar to the peak position re-search described in ST144 may be used.

次に、ST160において、III音検出部330によるIII音の検出を行う。
III音の検出(ST160)は、既に検出されているI音・II音に基づいて行う。
図11において、破線で示した位置がIII音であり、II音の約0.15秒後に聴こえる場合が多い。そこで、例えば、II音の0.13秒後〜0.17秒後の区間でピーク位置を探索することが例として挙げられるが、このような探索区間の長さは必要に応じて適宜設定されうる。あるいは、探索区間の時間を固定せず、I音とII音との間の時間間隔に基づいてその都度探索区間を算出してもよい。
Next, in ST160, the III sound detection unit 330 detects the III sound.
The detection of the III sound (ST160) is performed based on the already detected I and II sounds.
In FIG. 11, the position indicated by the broken line is the III sound, which is often heard about 0.15 seconds after the II sound. Thus, for example, searching for the peak position in the section of 0.12 seconds to 0.17 seconds after the II sound can be cited as an example. The length of such a search section is appropriately set as necessary. sell. Alternatively, the search interval may be calculated each time based on the time interval between the sound I and the sound II without fixing the time of the search interval.

この探索でピーク位置が検出された場合、III音とする。III音を検出するためのピーク位置探索の方法は、前記ST144で説明したピーク位置の再探索と同様の方法を用いてもよい。   If the peak position is detected in this search, the sound is III. The peak position search method for detecting the III sound may be the same method as the peak position re-search described in ST144.

続いて、ST170において、IV音検出部340によるIV音の検出を実行する。
IV音の検出(ST170)は、既に検出されているI音・II音に基づいて行う。
図12において、破線で示した位置がIV音であり、I音の直前に聴こえる場合が多い。そこで、例えば、I音の0.10秒前からI音までの区間でピーク位置を探索することが例として挙げられるが、このような探索区間の長さは必要に応じて適宜設定されうる。あるいは、探索区間の時間を固定せず、I音とII音と間の時間間隔に基づいてその都度探索区間を算出してもよい。
Subsequently, in ST170, the IV sound detection unit 340 performs detection of the IV sound.
The detection of the IV sound (ST170) is performed based on the already detected I and II sounds.
In FIG. 12, the position indicated by the broken line is the IV sound, which is often heard immediately before the I sound. Thus, for example, searching for a peak position in a section from 0.10 seconds before the I sound to the I sound can be cited as an example, but the length of such a search section can be appropriately set as necessary. Alternatively, the search interval may be calculated each time based on the time interval between the sound I and the sound II without fixing the time of the search interval.

この探索でピーク位置が検出された場合、IV音とする。IV音を検出するためのピーク位置探索の方法は、前記ST144で説明したピーク位置の再探索と同様の方法を用いてもよい。   If the peak position is detected in this search, the sound is an IV sound. The peak position search method for detecting the IV sound may be the same method as the peak position re-search described in ST144.

さらに続いて、ST180において、クリック音検出部350によるクリック音の検出を実行する。クリック音の検出(ST180)は、既に検出されているI音・II音に基づいて行う。図13において、破線で示した位置がクリック音であり、II音の直前に聴こえる場合が多い。そこで、例えば、II音の0.10秒前からII音までの区間でピーク位置を探索することが例として挙げられるが、このような探索区間の長さは必要に応じて適宜設定されうる。
あるいは、探索区間の時間を固定せず、I音とII音との間の時間間隔に基づいてその都度探索区間を算出してもよい。
Subsequently, in ST180, the click sound detection unit 350 detects the click sound. The click sound is detected (ST180) based on the already detected I and II sounds. In FIG. 13, the position indicated by the broken line is the click sound, which is often heard immediately before the II sound. Thus, for example, searching for the peak position in the section from 0.10 seconds before the II sound to the II sound is given as an example, but the length of such a search section can be appropriately set as necessary.
Alternatively, the search interval may be calculated each time based on the time interval between the sound I and the sound II without fixing the time of the search interval.

この探索でピーク位置が検出された場合、クリック音とする。クリック音を検出するためのピーク位置探索の方法は、前記ST144で説明したピーク位置の再探索と同様の方法を用いてもよい。   When a peak position is detected in this search, a click sound is set. The peak position search method for detecting the click sound may be the same method as the peak position re-search described in ST144.

最後に、ST190において、心雑音検出部360による心雑音の検出を実行する。
心雑音の検出(ST190)は、既に検出されているI音・II音に基づいて行う。
心雑音は、図14(A)および(B)中の斜線で例示するように、I音とII音との間や、II音の後などに聴こえる場合が多い。そこで、I音とII音との間、および、II音とI音との間で、所定の閾値よりパワーが大きいフレームを検出する。
所定閾値よりパワーが大きいフレームが所定数以上連続した場合、心雑音とする。
Finally, in ST190, the heart noise detection unit 360 detects heart noise.
Detection of heart noise (ST190) is performed based on the already detected I and II sounds.
The heart noise is often heard between the I sound and the II sound or after the II sound, as exemplified by the hatched lines in FIGS. 14 (A) and (B). Therefore, a frame having a power higher than a predetermined threshold is detected between the I sound and the II sound and between the II sound and the I sound.
If a predetermined number or more of frames having power greater than the predetermined threshold continues, it is determined as cardiac noise.

前記所定閾値としては、I音のパワーとII音のパワーとの平均値に所定値(0.5など)を乗算した値とすることが例として挙げられるが、閾値はこれに限定されず適宜変更されうる。
「所定閾値よりパワーが大きいフレームが所定数以上連続した場合」における「所定数」としては、0.1秒に相当する長さ分とすることが例として挙げられるが、これも限定されるものではない。
Examples of the predetermined threshold value include a value obtained by multiplying an average value of the power of the I sound and the power of the II sound by a predetermined value (such as 0.5), but the threshold value is not limited to this and is appropriately set. Can be changed.
An example of the “predetermined number” in the case where “a predetermined number or more of frames whose power is greater than the predetermined threshold continues” is given as a length corresponding to 0.1 seconds, but this is also limited. is not.

以上の工程により、心音信号から、I音、II音、II音分裂、III音、IV音および心雑音が総て正確に検出された。
この検出結果は、表示情報生成部400に送られ、各心音を画面表示できるように画像情報が生成させる。生成された画像情報が表示部130にて表示される。
ユーザーは、表示部に表示された心音の情報を見て、身体の状態を把握することができる。演算処理部120による解析によって心音が種類ごとに分類されて検出されているので、医療の専門的知識が無くても、心音の分析結果を見て身体状況を把握することができる。
Through the above process, I sound, II sound, II sound splitting, III sound, IV sound and heart noise were all accurately detected from the heart sound signal.
This detection result is sent to the display information generation unit 400 to generate image information so that each heart sound can be displayed on the screen. The generated image information is displayed on the display unit 130.
The user can grasp the state of the body by looking at the heart sound information displayed on the display unit. Since the heart sounds are classified and detected for each type by the analysis by the arithmetic processing unit 120, it is possible to grasp the body condition by looking at the analysis results of the heart sounds without medical expertise.

このような第1実施形態によれば、次の効果を奏することができる。
本実施形態では、ピーク位置の検出(ST120)の後、繰り返し訂正処理(ST130)を行うこととしている。
これにより、仮にノイズ等の影響でピーク位置の検出に誤りがあったとしても、繰り返しの訂正処理によって誤検出や検出漏れを訂正し、I音およびII音について正確に検出することができる。そして、このように正確に検出したI音・II音に基づいて他の特徴的箇所についても正確に検出することができる。
このような信号解析によって心音の特徴を正確に検出することができるようになるので、特殊な医療知識や技量に頼らなくても例えば在宅医療で被験者の身体状況を把握できるようになる。
According to such a first embodiment, the following effects can be achieved.
In the present embodiment, iterative correction processing (ST130) is performed after peak position detection (ST120).
Thereby, even if there is an error in the detection of the peak position due to the influence of noise or the like, it is possible to correct the erroneous detection and the omission of detection by repeated correction processing, and accurately detect the I sound and the II sound. Then, other characteristic portions can be accurately detected based on the accurately detected I / II sounds.
Such signal analysis makes it possible to accurately detect the characteristics of the heart sound, so that the physical condition of the subject can be grasped, for example, by home medical care without relying on special medical knowledge or skill.

本実施形態では、繰り返しの訂正処理を行ったり、訂正処理の過程でII音分裂やIII音等の特徴箇所を一旦削除してしまうなど、処理工程が増える面も有るが、ノイズ等があってもI音・II音を正確に検出できるので心音分析の正確度を格段に向上させている。
このように、正確な心音分析を確実に達成できるようにすることで被験者の身体状況を正確に把握することができるようになり、在宅医療の拡充に多大な貢献ができる。
In this embodiment, there is an aspect in which processing steps increase, such as performing repeated correction processing, or deleting characteristic portions such as II sound splits and III sounds once in the process of correction processing, but there are noises etc. However, the accuracy of heart sound analysis is greatly improved because I and II sounds can be detected accurately.
Thus, by making it possible to reliably achieve accurate heart sound analysis, it becomes possible to accurately grasp the physical condition of the subject, which can greatly contribute to the expansion of home medical care.

(変形例)
なお、上記第1実施形態では、正確度判定において、ST135、ST137およびST138のすべての条件を組み合わせたが、すべてではなく、例えば、ST135(バラツキ度)だけで正確度を判定することとしてもよい。
(Modification)
In the first embodiment, in the accuracy determination, all the conditions of ST135, ST137, and ST138 are combined. However, the accuracy may be determined only by, for example, ST135 (variation degree). .

(第2実施形態)
本発明の心音情報処理装置に係る第2実施形態について説明する。
第2実施形態においては、心音の特徴をわかりやすく画面表示するための構成および処理工程に特徴を有する。
第2実施形態の構成を図15に示す。
図15において、第2実施形態では表示情報生成部400が形状判定部410と模式化部420とを有している。そして、表示情報生成部は、心音検出部300で検出された心音をパターンに分けて、各特徴に応じた模式的表示をするための画像情報を生成する。模式的表示をするための画像情報とは、例えば表示する位置や大きさ、形状、色等であるが、具体例は後述する。
(Second embodiment)
A second embodiment according to the heart sound information processing apparatus of the present invention will be described.
The second embodiment is characterized by the configuration and processing steps for displaying the features of heart sounds in an easy-to-understand manner.
The configuration of the second embodiment is shown in FIG.
In FIG. 15, in the second embodiment, the display information generating unit 400 includes a shape determining unit 410 and a schematic unit 420. Then, the display information generation unit divides the heart sound detected by the heart sound detection unit 300 into patterns, and generates image information for performing a typical display according to each feature. The image information for the schematic display is, for example, the display position, size, shape, color, and the like. Specific examples will be described later.

周波数分析部200や心音検出部300については、第1実施形態と同じでもよく、あるいは別の方法でI音、II音等の心音を検出するようにしてもよい。   The frequency analysis unit 200 and the heart sound detection unit 300 may be the same as those in the first embodiment, or may detect heart sounds such as I sound and II sound by another method.

図16は、第2実施形態の処理手順を示すフローチャートであるが、周波数分析ST100、分析対象信号の抽出ST101、心音検出ST102は、第1実施形態と同じであるので説明は省略する。
なお、心音検出工程(ST102)としては第1実施形態のST110-ST190を利用することが望ましいが、心音を検出して分類できればその具体的手段(工程)は限定しない。
FIG. 16 is a flowchart showing the processing procedure of the second embodiment, but the frequency analysis ST100, the analysis target signal extraction ST101, and the heart sound detection ST102 are the same as those of the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
Although it is desirable to use ST110-ST190 of the first embodiment as the heart sound detection step (ST102), the specific means (step) is not limited as long as heart sounds can be detected and classified.

表示情報生成部400による表示情報生成工程(ST200)について説明する。
ST102で分析対象信号sに含まれる心音を種類毎に分類して検出したところ、ST200においては前記分類された結果から表示情報を生成する。
表示情報生成工程(ST200)の詳細を図17のフローチャートに示す。
まず、表示対象となる心音要素を順に一つ選択する(ST231)。時間軸に沿って順に一つずつ心音要素を選択すればよい。例えば、順に、I音、II音、I音、II音、II音分裂・・・のように先頭から選んでいく。
The display information generation process (ST200) by the display information generation unit 400 will be described.
When the heart sounds included in the analysis target signal s are classified and detected for each type in ST102, display information is generated from the classified results in ST200.
Details of the display information generation step (ST200) are shown in the flowchart of FIG.
First, one heart sound element to be displayed is selected in order (ST231). The heart sound elements may be selected one by one along the time axis. For example, in order, I sound, II sound, I sound, II sound, II sound splitting ...

選択した心音要素が心雑音でなければ(ST232:NO)、そのまま表示情報を生成すればよい。
ここで、選択した心音要素が心雑音である場合(ST232:YES)、心雑音をさらに形状判定(ST235)によって分類する特別なステップに移行する。具体的には、心雑音を図18に示すように、一定形状401、漸増漸減形状402、漸増形状403、漸減形状404、漸減漸増形状405、の5種類の形状に分類する。
If the selected heart sound element is not heart noise (ST232: NO), display information may be generated as it is.
Here, when the selected heart sound element is heart noise (ST232: YES), the process proceeds to a special step of further classifying the heart noise by shape determination (ST235). Specifically, as shown in FIG. 18, the heart noise is classified into five types of shapes: a constant shape 401, a gradually increasing and decreasing shape 402, a gradually increasing shape 403, a gradually decreasing shape 404, and a gradually decreasing and gradually increasing shape 405.

(心雑音の形状判定の方法その1)
形状判定部410による心雑音の形状判定(ST235)の工程を図19のフローチャートを参照して説明する。
まず、心雑音と分類されている区間を移動平均等を用いて平滑化し(ST301)、さらに、その部分の微分係数を算出する(ST302)。微分係数の算出にあたっては、前後フレームの差分を微分係数としても良いし、公知のSavitzky-Golay法などを用いて算出してもよく、その方法は限定されない。
(Method for determining the shape of heart noise, part 1)
The process of heart noise shape determination (ST235) by the shape determination unit 410 will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, a section classified as cardiac noise is smoothed using a moving average or the like (ST301), and a differential coefficient of that portion is calculated (ST302). In calculating the differential coefficient, the difference between the previous and next frames may be used as the differential coefficient, or may be calculated using a known Savitzky-Golay method, and the method is not limited.

次に、算出した各フレームの微分係数を結んで得られる導関数が時間軸と交差するか否かを判断する(ST303)。
導関数が時間軸と交差しない場合(ST303:NO)、次に導関数の符号を見る(ST304)。そして、導関数が常に正である場合(ST304:YES)、心雑音は漸増形状403である(ST305)。
また、導関数が常に負である場合(ST304:NO、ST306:YES)、心雑音は漸減形状404である(ST307)。
Next, it is determined whether or not a derivative obtained by connecting the calculated differential coefficients of each frame intersects the time axis (ST303).
If the derivative does not intersect the time axis (ST303: NO), then the sign of the derivative is viewed (ST304). When the derivative is always positive (ST304: YES), the heart noise has a gradually increasing shape 403 (ST305).
When the derivative is always negative (ST304: NO, ST306: YES), the heart noise is a gradually decreasing shape 404 (ST307).

一方、ST306で導関数が負ではない場合(ST306:NO)、それはすなわち導関数が常にゼロであるということなので、心雑音の形状は一定形状401である(ST308)。   On the other hand, if the derivative is not negative in ST306 (ST306: NO), that is, that the derivative is always zero, the shape of the heart noise is a constant shape 401 (ST308).

また、ST303において導関数が時間軸と交差する場合には(ST303:YES)、さらに、導関数が時間軸と交差するのは一ヵ所のみか否かを判断する(ST309)。
導関数と時間軸との交差が一カ所である場合(ST309:YES)、その交差点が増加と減少の切り替わりポイントとなる。
したがって、時間軸と導関数との交差前に導関数が0より小さいか否かを判断し(ST310)、減少から増加に変化する場合、心雑音は漸減漸増形状405である(ST311)。
逆に増加から減少に転じている場合、心雑音は漸増漸減形状402である(ST312)。
導関数が時間軸と交差するのが一ヵ所ではなく複数箇所である場合、導関数は何度もゼロになり、ゼロ付近で遷移すると推定されるので、この場合心雑音は一定形状401であるとする(ST308)。
If the derivative crosses the time axis in ST303 (ST303: YES), it is further determined whether or not the derivative crosses the time axis only at one place (ST309).
When there is only one intersection between the derivative and the time axis (ST309: YES), the intersection is a switching point between increase and decrease.
Therefore, it is determined whether or not the derivative is smaller than 0 before the intersection of the time axis and the derivative (ST310). If the derivative changes from decreasing to increasing, the heart noise has a gradually increasing shape 405 (ST311).
On the other hand, when the frequency is changed from increasing to decreasing, the heart noise has a gradually increasing and decreasing shape 402 (ST312).
If the derivative crosses the time axis in multiple places instead of one, the derivative is assumed to be zero many times and transition around zero, so the heart noise is a constant shape 401 in this case (ST308).

(心雑音の形状判定の方法その2)
ここで、心雑音の形状判定(ST235)の工程は、図19のフローチャートに代えて、次のようにしてもよい。すなわち、導関数が時間軸と交差するか否かではなく、微分係数が正である領域の割合と微分係数が負である領域の割合とを考慮する。
これを図20のフローチャートを参照して説明する。
平滑化処理(ST301)と微分係数の算出(ST302)は同じである。
(Method for determining the shape of heart noise, part 2)
Here, the heart noise shape determination (ST235) may be performed as follows instead of the flowchart of FIG. That is, the ratio of the area where the derivative is positive and the ratio of the area where the derivative is negative are considered, not whether or not the derivative intersects the time axis.
This will be described with reference to the flowchart of FIG.
The smoothing process (ST301) and the calculation of the differential coefficient (ST302) are the same.

ここで次に、ST321において、微分係数が0より大きい部分(領域)と微分係数が0より小さい部分(領域)との割合を求める。そして、この割合が0.1以下であったり、あるいは0.9以上であるなど、極端に偏っている場合(ST322:YES)、それは、わずかに上がり下がりがあるとしても、全体として見れば形状はほぼ単調増加か、または単調減少であるといえる。したがって、前記割合が0.9以上であれば(ST323:YES)、形状は漸増403であり(ST305)、前記割合が0.1以下であれば(ST323:NO)、形状は漸減404である(ST307)。   Here, next, in ST321, the ratio between the portion (region) where the differential coefficient is greater than 0 and the portion (region) where the differential coefficient is less than 0 is obtained. And if this ratio is extremely less than 0.1 or 0.9 or more (ST322: YES), even if there is a slight rise and fall, the shape increases almost monotonically as a whole Or it can be said that it is monotonously decreasing. Therefore, if the ratio is 0.9 or more (ST323: YES), the shape is gradually increased 403 (ST305), and if the ratio is 0.1 or less (ST323: NO), the shape is gradually decreased 404 (ST307).

ST322において、前記割合が0.1から0.9の間にあるなど、それほど極端に偏っていない場合、形状は一定401か、漸減漸増405か、漸増漸減402のいずれかであると考えられる。そこで、導関数と時間軸との交差回数が所定回数(例えば3回)以下であるか否かを判定する(ST324)。
導関数と時間軸との交差回数が所定回数(例えば3回)を越えるような場合(ST324:NO)、導関数は何度もゼロになり、ゼロ付近で遷移すると推定されるので、心雑音は一定形状401である(ST308)。
In ST322, when the ratio is between 0.1 and 0.9, it is considered that the shape is either constant 401, gradually increasing 405, or gradually increasing 402. Therefore, it is determined whether or not the number of intersections between the derivative and the time axis is a predetermined number (for example, 3 times) or less (ST324).
If the number of crossings between the derivative and the time axis exceeds a certain number (eg, 3 times) (ST324: NO), the derivative will be zero many times and estimated to transition near zero. Is a fixed shape 401 (ST308).

一方、ST324において導関数と時間軸との交差回数が所定回数(例えば3回)以下である場合(ST324:YES)、次に、「増減切り替わり箇所」を特定する。
「増減切り替わり箇所」とは、同符号の微分係数が最も長く連続する区間の境界(端点)であり、図21でいうと、矢印1001や矢印1002が指す箇所である。
増減切り替わり箇所を境にして、減少から増加に転じている場合には、形状は漸減漸増405であり(ST311)、増加から減少に転じている場合には、形状は漸増漸減402である(ST312)。
On the other hand, when the number of intersections between the derivative and the time axis is equal to or less than a predetermined number (for example, 3 times) in ST324 (ST324: YES), next, “increase / decrease switching location” is specified.
The “increase / decrease switching location” is the boundary (end point) of the section where the differential coefficient with the same sign is the longest and continuous, and in FIG. 21, it is the location indicated by the arrow 1001 or the arrow 1002.
The shape is a gradual increase 405 (ST311) when the increase / decrease change point is changed, and the shape is a gradual increase 405 (ST311), and the shape is a gradual increase 402 (ST312). ).

上記のように、心雑音の形状判定の方法その1とその2において、心雑音の形状を5タイプに分類する場合を例示したが、さらに関数の凹凸を含めて分類するなど、さらに細かく分類しても良い。
例えば、心雑音がI音の後であってII音の前にあるのか、II音の後であってI音の前にあるのか、など、心雑音とI音・II音との位置関係に着目して心雑音を分類してもよい。
As described above, in the method 1 and 2 of determining the shape of the heart noise, the case where the shape of the heart noise is classified into five types has been illustrated, but it is further classified, for example, by including the unevenness of the function. May be.
For example, whether the heart noise is after the I sound and before the II sound, or after the II sound and before the I sound, the positional relationship between the heart noise and the I sound / II sound The heart noise may be classified by paying attention.

図17のフローに戻って、次に、表示情報の生成を行う(ST233)。
これは、心音検出(ST102)で検出した心音の種類(I音、II音・・など)と、前記形状判定(ST235)で判定分類した心雑音の形状と、に基づいて、これらを模式的に表示するための情報を生成する。
心雑音以外の音、すなわち、I音、II音、II音分裂、III音、IV音およびクリック音などの場合、例えば、開始位置(開始時刻)と音量とを表示情報とすることが例示されるが、さらに、発音時間の長さなど他の情報を追加してもよい。
Returning to the flow of FIG. 17, next, display information is generated (ST233).
This is based on the type of heart sound (I sound, II sound, etc.) detected by heart sound detection (ST102) and the shape of heart noise determined and classified by the shape determination (ST235). Generate information for display on
In the case of sounds other than heart noise, that is, I sound, II sound, II sound splitting, III sound, IV sound, click sound, etc., for example, the display position is exemplified as the start position (start time) and volume. However, other information such as the length of the pronunciation time may be added.

心雑音の場合、発音時間と、音量と、形状と、に基づいて次のように表示情報を生成する。
心雑音が一定形状401(図18参照)の場合、音量の平均値を求め、発音時間の間この平均値で一定であるとする。
心雑音が漸増漸減の形状402の場合、両端で音量が最小値であり、さらに、前記ST309またはST325で求めた切り替わり箇所で音量が最大値であるとし、その間をそれぞれ補間する。
心雑音が漸増形状403の場合、左端で音量の最小値であり、右端で音量の最大値であるとし、その間を補間する。
心雑音が漸減形状404の場合、左端で音量の最大値であり、右端で音量の最小値であるとし、その間を補間する。
心雑音が漸減漸増の形状405の場合、両端で音量の最大値であり、切り替わり箇所で音量が最小値であるとし、その間をそれぞれ補間する。
補間の方法としては線形補間が例として挙げられるが、他の補間方法であってもよい。
In the case of cardiac noise, display information is generated as follows based on the sound generation time, volume, and shape.
When the heart noise has a constant shape 401 (see FIG. 18), the average value of the volume is obtained and is assumed to be constant at the average value during the sound generation time.
In the case of the shape 402 in which the heart noise gradually increases and decreases, the sound volume is the minimum value at both ends, and further, the sound volume is the maximum value at the switching portion obtained in ST309 or ST325.
When the heart noise is a gradually increasing shape 403, the minimum value of the sound volume is assumed at the left end, and the maximum value of the sound volume is assumed at the right end.
When the heart noise is a gradually decreasing shape 404, the maximum value of the sound volume is assumed at the left end and the minimum value of the sound volume is assumed at the right end, and the interval is interpolated.
In the case of the shape 405 in which the heart noise is gradually decreased and gradually increased, it is assumed that the volume is the maximum value at both ends and the volume is the minimum value at the switching point, and the interval is interpolated.
As an interpolation method, linear interpolation is given as an example, but other interpolation methods may be used.

すべての要素(心音、心雑音)について表示情報を生成したところで(ST234:YES)、表示情報の生成(ST200)が完了する。   When display information is generated for all elements (heart sound, heart noise) (ST234: YES), display information generation (ST200) is completed.

図16のフローに戻って、模式化部420により、表示情報の模式化を行う(ST400)。すなわち、ST200で生成した表示情報を模式化する。模式化の例を図22、図23、図24に示す。   Returning to the flow of FIG. 16, the schematic unit 420 performs schematic display information (ST400). That is, the display information generated in ST200 is schematically shown. Examples of the schematic are shown in FIG. 22, FIG. 23, and FIG.

図22(A)はII音分裂がある場合、図22(B)はIII音がある場合、図22(C)はIV音がある場合、図22(D)はクリック音がある場合である。この例では、各音の開始位置に各音の音量に応じた長さ(高さ)の線分を表示するようにしている。
なお、線分に代えて、少し幅を持つ短冊状の矩形としてもよく、見やすいように表示できればよい。また、心音の種類毎に、色や線種を替えても良い。
22A shows a case where there is a II sound split, FIG. 22B shows a case where there is a III sound, FIG. 22C shows a case where there is an IV sound, and FIG. 22D shows a case where there is a click sound. . In this example, a line segment having a length (height) corresponding to the volume of each sound is displayed at the start position of each sound.
In addition, it may replace with a line segment and may be a strip-like rectangle with a little width, and it should just be displayed so that it may be easy to see. Moreover, you may change a color and a line type for every kind of heart sound.

図23(A)-(D)および図24(A)-(D)は心雑音が含まれる場合の模式化の例である。
図23(A)と図24(A)とは心雑音が一定形状の場合、図23(B)と図24(B)とは心雑音が漸増漸減形状の場合、図23(C)と図24(C)とは心雑音が漸増形状の場合、図23(D)と図24(D)とは心雑音が漸減形状の場合、である。
このように、心雑音区間とその類型が判別可能な表示ならば、その模式化の形状(形態)は限定されない。
FIGS. 23 (A)-(D) and FIGS. 24 (A)-(D) are schematic examples in the case where cardiac noise is included.
23 (A) and FIG. 24 (A) show the case where the heart noise has a constant shape, and FIG. 23 (B) and FIG. 24 (B) show the case where the heart noise has a gradually increasing and decreasing shape. 24 (C) is when the heart noise has a gradually increasing shape, and FIGS. 23 (D) and 24 (D) are when the heart noise has a gradually decreasing shape.
As described above, the shape (form) of the schematic view is not limited as long as it is a display in which the cardiac noise interval and its type can be distinguished.

上記のように模式化した情報を画面に表示する(ST500)。
図25は、表示画面の例である。
この表示画面の例で操作の一例を説明する。
まず、開くボタン801から、心音信号を選択する。録音済の心音ファイルを選択してもよく、あるいは、リアルタイムに入力される心音を選択できるようにしてもよい。
再生ボタン802を押すことで、分析された心音を聴くことができる。停止ボタン803を押すと、心音再生が停止される。
The information modeled as described above is displayed on the screen (ST500).
FIG. 25 is an example of a display screen.
An example of the operation will be described with an example of this display screen.
First, a heart sound signal is selected from the open button 801. A recorded heart sound file may be selected, or a heart sound input in real time may be selected.
By pressing the play button 802, the analyzed heart sounds can be heard. When the stop button 803 is pressed, the heart sound reproduction is stopped.

繰り返し再生ボタン804を押し、続いて、心音表示領域805上で繰り返し再生区間807を指定する。すると、指定された区間が繰り返し再生される。再生位置表示バー806は、心音再生時の再生箇所を図示する。   A repeat playback button 804 is pressed, and then a repeat playback section 807 is designated on the heart sound display area 805. Then, the designated section is reproduced repeatedly. A reproduction position display bar 806 shows a reproduction position at the time of heart sound reproduction.

拡大縮小ボタン808は、心音表示領域805の縮尺を変更する。
情報表示領域809は、心音、心雑音の模式表示部分についての詳細情報を表示する。
詳細情報としては、心音、心雑音の名称や形状、正常音か異常音か、などが例として挙げられるが、その他の内容を表示するようにしてもよいことはもちろんである。
前記詳細情報を表示するための操作としては、マウスオーバーやクリック、画面タッチなどが例として挙げられるが、機器に適した操作であればよい。
詳細情報を表示する表示方法や位置についても、図25のような吹き出しの他、例えば矢印を用いて指し示したり、画面下部等に特定の表示領域を設けて表示したりしてもよい。
The enlargement / reduction button 808 changes the scale of the heart sound display area 805.
The information display area 809 displays detailed information about a schematic display portion of heart sounds and heart noises.
Examples of the detailed information include heart sounds, names and shapes of heart sounds, normal sounds and abnormal sounds, and the like. Of course, other contents may be displayed.
Examples of the operation for displaying the detailed information include mouse over, click, screen touch, and the like, but any operation suitable for the device may be used.
The display method and position for displaying the detailed information may also be indicated by using, for example, an arrow in addition to the balloon as shown in FIG. 25, or may be displayed by providing a specific display area at the bottom of the screen.

このような第2実施形態によれば、次の効果を奏する。
すなわち、心音から特徴的箇所を正確に検出した上で、さらに、それらをユーザーにわかるように模式化して表示することができる。したがって、医療知識が十分ではないユーザーでも模式的表示を見て心音に含まれている特徴を簡単に把握でき、被験者の身体状態を把握することができる。
According to such a second embodiment, the following effects are obtained.
That is, it is possible to accurately detect characteristic portions from the heart sounds and further display them in a schematic manner so that the user can understand them. Therefore, even a user with insufficient medical knowledge can easily grasp the characteristics included in the heart sound by looking at the schematic display, and can grasp the physical condition of the subject.

(第3実施形態)
次に、第3実施形態について説明する。
第3実施形態の基本的構成は第2実施形態と同様であるが、第3実施形態においては心音種類の分類に加えて、正常音と異常音とを区分する点に特徴を有する。
図26は、第3実施形態に係る心音情報処理装置の構成を示す図である。
第3実施形態においては、心音分類部500を備え、心音検出部で検出された心音が正常か異常かを分類する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment will be described.
The basic configuration of the third embodiment is the same as that of the second embodiment, but the third embodiment is characterized in that normal sounds and abnormal sounds are classified in addition to the classification of heart sound types.
FIG. 26 is a diagram showing a configuration of a heart sound information processing apparatus according to the third embodiment.
In the third embodiment, a heart sound classification unit 500 is provided to classify whether the heart sound detected by the heart sound detection unit is normal or abnormal.

図27は、第3実施形態の全体の工程を示すフローチャートである。
第3実施形態では、ST102の心音検出の後、心音が正常であるか異常であるかを分類する心音分類(ST150)を行う。
心音分類(ST150)を図28のフローチャートを参照して説明する。
FIG. 27 is a flowchart showing overall steps of the third embodiment.
In the third embodiment, after the heart sound is detected in ST102, heart sound classification (ST150) for classifying whether the heart sound is normal or abnormal is performed.
Heart sound classification (ST150) will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、心音要素を順に一つ選択し(ST151)、それがI音かまたはII音であるかを判定する(ST152)。
I音かまたはII音であり(ST152:YES)、さらに、それが分裂音、減弱、亢進のいずれにも該当しなければ(ST153:NO)、その心音要素は正常音とする(ST154)。
ここで、分裂音か否かについては、既に心音検出(ST102)の段階で判断済である。
First, one heart sound element is selected in order (ST151), and it is determined whether it is an I sound or an II sound (ST152).
If the sound is an I sound or II sound (ST152: YES), and if it does not fall into any of the division sound, attenuation, or enhancement (ST153: NO), the heart sound element is a normal sound (ST154).
Here, whether or not it is a split sound has already been determined at the stage of heart sound detection (ST102).

減弱、亢進については、例えば、他方の心音とのパワー対比で判断することが例として挙げられる。すなわち、選択されている心音がI音の場合はII音と対比し、選択されている心音がII音の場合はI音と対比して、パワーが著しく小さい場合(例えば50%未満の場合)は減弱と判断し、逆に、パワーが著しく大きい場合(例えば150%以上の場合)は亢進と判断する。あるいは、所定の閾値で減弱・亢進を判定するようにしてもよく、その方法は限定されるものではない。   As for the attenuation and enhancement, for example, judgment is made by comparing the power with the other heart sound. That is, when the selected heart sound is I sound, it is compared with the II sound, and when the selected heart sound is II sound, it is compared with the I sound, and when the power is extremely small (for example, less than 50%). Is determined to be attenuated, and conversely, if the power is extremely high (for example, 150% or more), it is determined to be enhanced. Alternatively, attenuation / enhancement may be determined based on a predetermined threshold, and the method is not limited.

また、聴診位置によってI音とII音の音量バランスは変化するので、ユーザーが使用時に聴診位置を入力し、その位置情報を減弱/亢進の判断に加えてもよい。また、体型によっても変わるので、身長や体重の情報を減弱/亢進の判断に加えてもよい。   Further, since the volume balance of the I sound and the II sound changes depending on the auscultation position, the user may input the auscultation position at the time of use, and add the position information to the determination of attenuation / enhancement. Further, since it varies depending on the body shape, information on height and weight may be added to the determination of attenuation / enhancement.

一方、ST153において、I音またはII音であるが、それが分裂音、減弱および亢進のいずれかに該当する場合(ST153:YES)、その心音要素は異常音とする(ST158)。
また、I音またはII音ではない場合(ST152:NO)、それがIII音であるか否かを判断する(ST156)。I音でもII音でもIII音でもない場合(ST156:NO)、その心音は異常とする(ST158)。
III音である場合(ST156:YES)、被験者が所定年齢未満(ST157)、例えば40歳未満であれば、III音があることは異常ではないので、その心音要素は正常音とする(ST154)。
On the other hand, in ST153, if it is an I sound or an II sound, and it falls into any one of splitting sound, attenuation and enhancement (ST153: YES), the heart sound element is an abnormal sound (ST158).
If it is not the I sound or the II sound (ST152: NO), it is determined whether or not it is the III sound (ST156). If it is not an I, II, or III sound (ST156: NO), the heart sound is considered abnormal (ST158).
If it is a III sound (ST156: YES), if the subject is under a predetermined age (ST157), for example, under 40 years of age, it is not abnormal to have a III sound, so the heart sound element is a normal sound (ST154) .

順次選んだ心音要素を正常音(ST154)か異常音(ST158)に分類していき、すべての心音要素を分類し終わったところで(ST155:YES)、心音分類の工程(ST150)は終了する。   The selected heart sound elements are classified into normal sounds (ST154) or abnormal sounds (ST158), and when all the heart sound elements have been classified (ST155: YES), the heart sound classification process (ST150) ends.

図27に戻って、心音分類(ST150)が終了したので、次に、表示情報を生成する(ST260)。
図29を参照して、表示情報生成工程(ST260)について説明する。
心音要素を選択して(ST231)、心雑音については形状判定を行う(ST235)。形状判定(ST235)については第1実施形態と同じである。
Returning to FIG. 27, since the heart sound classification (ST150) is completed, next, display information is generated (ST260).
With reference to FIG. 29, the display information generation step (ST260) will be described.
A heart sound element is selected (ST231), and the shape of the heart noise is determined (ST235). The shape determination (ST235) is the same as in the first embodiment.

次に、ST261において、正常音と異常音とをそれぞれカウントしていく。すなわち、選択された心音(ST231)がST150で正常音に分類されたものであれば、正常音の個数を一つカウントアップする。
選択された心音(ST231)がST150で異常音に分類されたものであれば、異常音の個数を一つカウントアップする。
このカウントによって、分析対象である心音信号のなかに正常音が何回あるか、異常音が何回あるか、がそれぞれカウントされることになる。
Next, in ST261, normal sounds and abnormal sounds are counted. That is, if the selected heart sound (ST231) is classified as a normal sound in ST150, the number of normal sounds is counted up by one.
If the selected heart sound (ST231) is classified as an abnormal sound in ST150, the number of abnormal sounds is counted up by one.
By this count, the number of normal sounds and the number of abnormal sounds in the heart sound signal to be analyzed are counted.

なお、異常音については、種類、大きさ、発音時間の長さ、心雑音であればその形状、I音・II音との位置関係、などにそれぞれ所定の係数を設定し、これら係数を用いてカウント(ST261)を行ってもよい。   For abnormal sounds, set specific coefficients for the type, size, duration of sound generation, shape of heart noise, positional relationship with I and II sounds, and so on. Count (ST261).

これまでの情報を基にして表示情報を生成する(ST262)。すべての心音要素について表示情報を生成し(ST234:Yes)、模式化(ST400)したうえで画面表示を行う(ST500)。画面表示の例を図30、図31、図32を参照して説明する。   Display information is generated based on the information so far (ST262). Display information is generated for all the heart sound elements (ST234: Yes), modeled (ST400), and then displayed on the screen (ST500). Examples of screen display will be described with reference to FIG. 30, FIG. 31, and FIG.

図30から図32において、1101から1106は、異常音と正常音とのカウント数を示すグラフ表示の例である。
図30、図31において、横軸をカウント数として、異常音のカウント数1101、1103と、正常音のカウント数1102、1104と、を画面に表示している。
図32においては、異常音の割合1105と、正常音の割合1106と、を画面に表示している。
図30から図32に示すように、音の種類(I〜IV音、クリック音、各心雑音)に応じて色や塗り方(斜線、ドット等)を替え、音の分布がわかりやすいようにすることが好ましい。
In FIGS. 30 to 32, reference numerals 1101 to 1106 denote examples of graph display indicating the count numbers of abnormal sounds and normal sounds.
In FIG. 30 and FIG. 31, the horizontal axis represents the number of counts, and abnormal sound counts 1101 and 1103 and normal sound counts 1102 and 1104 are displayed on the screen.
In FIG. 32, an abnormal sound ratio 1105 and a normal sound ratio 1106 are displayed on the screen.
As shown in Fig. 30 to Fig. 32, the color and painting method (diagonal lines, dots, etc.) are changed according to the type of sound (I-IV sound, click sound, heart noise) so that the sound distribution is easy to understand. It is preferable.

なお、軸の向きを変えたり、パワーや発音時間などの軸を追加したり、他の形状のグラフ(円グラフやバブルチャートなど)を用いたりするなど、画面表示の方法については種々変更可能である。   The screen display method can be changed in various ways, such as changing the direction of the axes, adding axes such as power and pronunciation time, and using graphs of other shapes (such as pie charts and bubble charts). is there.

表示画面において、特徴的な音が再生されている時に、領域1107、1109、1111にその音を模式的に表示してもよい。
表示内容としては、元の波形をそのまま表示しても良く、図23、図24のような模式表示でも良い。
さらに、模式表示した特徴的な音の説明と、異常音か正常音かを領域1108、1110、1112に示すようにしてもよい。
When a characteristic sound is being reproduced on the display screen, the sound may be schematically displayed in the areas 1107, 1109, and 1111.
As the display content, the original waveform may be displayed as it is, or a schematic display as shown in FIGS.
Further, a description of the characteristic sound schematically displayed and whether it is an abnormal sound or a normal sound may be shown in regions 1108, 1110, and 1112.

このような第3実施形態によれば、第2実施形態と同様に、医療知識が十分ではないユーザーでも模式的表示を見て心音に含まれている特徴を簡単に把握でき、被験者の身体状態を把握することができる。   According to such a third embodiment, similarly to the second embodiment, even a user with insufficient medical knowledge can easily grasp the characteristics included in the heart sound by looking at the schematic display, and the physical condition of the subject Can be grasped.

100…心音情報処理装置、110…信号入力部、120…演算処理部、150…表示部、160…入力手段、200…周波数分析部、210…対象信号抽出部、300…心音検出部、310…I音・II音検出部、311…ピーク位置検出部、312…正確度判定部、313…訂正処理部、320…II音分裂検出部、330…III音検出部、340…IV音検出部、350…クリック音検出部、360…心雑音検出部、370…特徴箇所検出部、400…表示情報生成部、410…形状判定部、500…心音分類部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Heart sound information processing apparatus, 110 ... Signal input part, 120 ... Operation processing part, 150 ... Display part, 160 ... Input means, 200 ... Frequency analysis part, 210 ... Target signal extraction part, 300 ... Heart sound detection part, 310 ... I / II sound detection unit, 311 ... peak position detection unit, 312 ... accuracy determination unit, 313 ... correction processing unit, 320 ... II sound division detection unit, 330 ... III sound detection unit, 340 ... IV sound detection unit, 350 ... click sound detection unit, 360 ... heart noise detection unit, 370 ... characteristic location detection unit, 400 ... display information generation unit, 410 ... shape determination unit, 500 ... heart sound classification unit.

Claims (24)

心臓の音を採取した心音信号から複数のピーク位置を検出するピーク位置検出部と、
前記ピーク位置検出部によるピーク位置の検出が正確であるか否かを判定する正確度判定部と、
前記正確度判定部による判定によって前記ピーク位置検出部によるピーク位置の検出が正確ではないと判定された場合にピーク位置の検出を訂正する訂正処理を行う訂正処理部と、を備え、
前記正確度判定部は、検出されたピーク位置同士の間の時間長に基づいてピーク位置をクラスタリングした結果に基づいてピーク位置検出の正確度を判定し、
前記訂正処理部は、前記正確度判定部による判定結果に応じて、訂正処理を繰り返し実行する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
A peak position detector for detecting a plurality of peak positions from a heart sound signal obtained by collecting heart sounds;
An accuracy determination unit that determines whether or not the detection of the peak position by the peak position detection unit is accurate;
A correction processing unit that performs correction processing to correct the detection of the peak position when it is determined by the determination by the accuracy determination unit that the detection of the peak position by the peak position detection unit is not accurate,
The accuracy determination unit determines the accuracy of peak position detection based on a result of clustering peak positions based on a time length between detected peak positions,
The heartbeat information processing apparatus, wherein the correction processing unit repeatedly executes correction processing according to a determination result by the accuracy determination unit.
請求項1に記載の心音情報処理装置において、
前記正確度判定部は、
各クラスタのヒストグラムのバラツキを示す値に基づいてピーク位置検出の正確度を判定する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to claim 1,
The accuracy determination unit
A heart sound information processing apparatus, wherein accuracy of peak position detection is determined based on a value indicating a variation in a histogram of each cluster.
請求項1または請求項2に記載の心音情報処理装置において、
前記正確度判定部は、
各クラスタの要素数の差または比に基づいてピーク位置検出の正確度を判定する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to claim 1 or claim 2,
The accuracy determination unit
A heart sound information processing apparatus, wherein accuracy of peak position detection is determined based on a difference or ratio of the number of elements in each cluster.
請求項1から請求項3のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記正確度判定部は、
隣り合うピーク位置が所属するクラスタが同じか異なるかに基づいてピーク位置検出の正確度を判定する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The accuracy determination unit
A heart sound information processing apparatus, wherein accuracy of peak position detection is determined based on whether clusters to which adjacent peak positions belong are the same or different.
請求項1から請求項4のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記正確度判定部による正確度判定と前記訂正処理部による訂正処理には、上限回数が設定されている
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4,
An upper limit number of times is set for the accuracy determination by the accuracy determination unit and the correction processing by the correction processing unit.
請求項1から請求項5のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記訂正処理部は、
前記各クラスタの要素の最頻値ではないピーク位置が2つ以上連続している場合、
前後の時間間隔が両方ともクラスタの最頻値から外れたピーク位置を誤検出ピーク位置として削除する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
The correction processing unit
When two or more peak positions that are not mode values of the elements of each cluster are continuous,
A heart sound information processing apparatus, wherein a peak position where both of the preceding and following time intervals deviate from the mode value of the cluster is deleted as an erroneously detected peak position.
請求項1から請求項6のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記訂正処理部は、
同じクラスタに所属するピーク位置が2つ以上連続し、かつ、その前後に前記各クラスタの要素の最頻値ではないピーク位置が隣り合う場合、
前記最頻値ではないピーク位置と隣り合う前記同じクラスタに所属するピーク位置を削除する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6,
The correction processing unit
When two or more peak positions belonging to the same cluster are continuous, and peak positions that are not the mode values of the elements of each cluster are adjacent to each other before and after that,
A heart sound information processing apparatus, wherein a peak position belonging to the same cluster adjacent to a peak position that is not the mode value is deleted.
請求項1から請求項7のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記訂正処理部は、
時間長が長い方のクラスタの最頻値より時間長が長いピーク位置とその次のピーク位置との間の区間でピーク位置を再探索する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7,
The correction processing unit
A heart sound information processing apparatus characterized by re-searching a peak position in a section between a peak position having a longer time length than a mode value of a cluster having a longer time length and the next peak position.
請求項1から請求項8のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記正確度判定部によってピーク位置検出が正確であると判定された後に、前記検出されたピーク位置を基準にしてさらに心音の特徴的な箇所を検出する特徴箇所検出部をさらに備える
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8,
And a feature location detection unit that further detects a characteristic location of the heart sound based on the detected peak location after the accuracy determination unit determines that the peak location detection is accurate. Heart sound information processing device.
請求項9に記載の心音情報処理装置において、
前記ピーク位置検出部と前記特徴箇所検出部とによって検出された心音の特徴箇所を表示部に表示するための表示情報を生成する表示情報生成部をさらに備え、
前記表示情報生成部は、心音要素が心雑音である場合に心雑音の形状を分類する形状判定部と、
分類結果に基づく模式的な表示情報を生成する模式化部と、を備える
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to claim 9,
A display information generating unit for generating display information for displaying the characteristic location of the heart sound detected by the peak position detection unit and the characteristic location detection unit on a display unit;
The display information generation unit, a shape determination unit for classifying the shape of heart noise when the heart sound element is heart noise,
A heart sound information processing apparatus comprising: a schematic unit that generates schematic display information based on a classification result.
請求項10に記載の心音情報処理装置において、
前記形状判定部は、心雑音の区間の心音の微分係数に基づいて心雑音の形状を分類する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to claim 10,
The heart sound information processing apparatus, wherein the shape determination unit classifies the shape of heart noise based on a differential coefficient of heart sounds in a heart noise section.
請求項10または請求項11に記載の心音情報処理装置において、
前記表示情報生成部は、心雑音と、心音のI音・II音と、の相対位置関係に基づいて心雑音をさらに分類する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to claim 10 or claim 11,
The display information generating unit further classifies heart noise based on a relative positional relationship between heart noise and heart sounds I and II sounds.
請求項10から請求項12のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記模式化部は、さらに、心雑音の形状分類と、心雑音の音量と、に基づいて模式的な表示情報を生成する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 12,
The schematic unit further generates schematic display information based on a shape classification of heart noise and a volume of heart noise.
請求項10から請求項13のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
さらに、前記ピーク位置検出部と前記特徴箇所検出部とによって検出された心音の特徴箇所を正常音と異常音とに分類する心音分類部を備える
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 13,
The heart sound information processing apparatus further comprises a heart sound classification unit that classifies the characteristic locations of the heart sounds detected by the peak position detection unit and the characteristic location detection unit into normal sounds and abnormal sounds.
請求項14に記載の心音情報処理装置において、
心音分類部は、さらに、被験者の年齢情報、被験者の体型情報、および、被験者を聴診するときの聴診位置の情報、の少なくとも一つを判断基準に加えて正常音と異常音とに分類する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to claim 14,
The heart sound classification unit further classifies normal sound and abnormal sound by adding at least one of the subject's age information, the subject's body shape information, and the information of the auscultation position when auscultating the subject to the judgment criteria. A heart sound information processing apparatus characterized by
請求項10から請求項15のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記表示情報生成部は、検出された心音の特徴箇所の数を種類ごとにカウントする
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 15,
The said display information generation part counts the number of the characteristic location of the detected heart sound for every kind. The heart sound information processing apparatus characterized by the above-mentioned.
請求項16に記載の心音情報処理装置において、
前記表示情報生成部は、心音の特徴箇所ごとに、種類、大きさ、発音時間の長さ、心雑音であればその形状およびI音・II音との位置関係、の少なくとも一つ以上の情報に基づいて係数を設定し、この係数を用いてカウントを実行する
ことを特徴とする心音情報処理装置。
The heart sound information processing apparatus according to claim 16,
The display information generation unit includes at least one piece of information on the type, size, length of sounding time, and shape of the heart and the positional relationship with the sound I and sound II for each feature location of the heart sound. A heart sound information processing apparatus characterized in that a coefficient is set based on, and counting is performed using the coefficient.
請求項10から請求項17のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記模式化部は、心音および心雑音の種類毎に色分けをする
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 17,
The heart sound information processing apparatus, wherein the schematic unit performs color coding for each type of heart sound and heart noise.
請求項10から請求項18のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記表示情報生成部は、心音を再生出力する際に、再生中の心音に該当する心音の特徴箇所を指し示す再生箇所図示記号を前記表示部に表示させる
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 18,
The heartbeat information processing apparatus, wherein when the heartbeat sound is played back and output, the display information generation section displays a playback location symbol indicating a feature location of the heartbeat corresponding to the heartbeat being played on the display portion.
請求項10から請求項19のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記表示情報生成部は、心音の特定の区間を繰り返し再生出力する際に、繰り返し区間を指し示す記号を前記表示部に表示させる
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 19,
The display information generating unit displays a symbol indicating a repeated section on the display unit when repeatedly reproducing and outputting a specific section of the heart sound.
請求項10から請求項20のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記表示情報生成部は、心音の特徴箇所を前記表示部に表示させる際に、あわせて、表示中の心音の特徴箇所の説明を表示させる
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 20,
The display information generating unit displays a description of the feature location of the heart sound being displayed when the feature location of the heart sound is displayed on the display unit.
請求項10から請求項21のいずれかに記載の心音情報処理装置において、
前記表示情報生成部は、心音を再生出力する際に、再生中の心音に該当する心音の特徴箇所を模式化した模式図を前記表示部に表示させる
ことを特徴とする心音情報処理装置。
In the heart sound information processing apparatus according to any one of claims 10 to 21,
The heartbeat information processing apparatus, wherein when the heartbeat sound is reproduced and output, the display information generation portion causes the display portion to display a schematic diagram schematically showing a feature portion of the heartbeat corresponding to the heartbeat being reproduced.
心臓の音を採取した心音信号から複数のピーク位置を検出する工程と、
検出されたピーク位置同士の間の時間長に基づいてピーク位置をクラスタリングする工程と、
前記クラスタリングした結果に基づいてピーク位置検出の正確度を判定する工程と、
前記正確度の判定によって前記ピーク位置の検出が正確ではないと判定された場合にピーク位置の検出を訂正する工程と、を備え、
前記ピーク位置の検出を訂正する工程は、前記正確度の判定結果に応じて、繰り返し実行される
ことを特徴とする心音情報処理方法。
Detecting a plurality of peak positions from a heart sound signal obtained by collecting heart sounds;
Clustering the peak positions based on the time length between the detected peak positions;
Determining the accuracy of peak position detection based on the clustered results;
Correcting the detection of the peak position when the determination of the accuracy determines that the detection of the peak position is not accurate, and
The heart sound information processing method, wherein the step of correcting the detection of the peak position is repeatedly executed according to the accuracy determination result.
コンピュータを、
心臓の音を採取した心音信号から複数のピーク位置を検出するピーク位置検出部と、
検出されたピーク位置同士の間の時間長に基づいてピーク位置をクラスタリングした結果に基づいてピーク位置検出の正確度を判定し正確度判定部と、
前記正確度判定部による判定結果に応じて、ピーク位置の検出を訂正する訂正処理を行う繰り返し実行する訂正処理部と、して機能させる
ことを特徴とする心音情報処理プログラム。
Computer
A peak position detector for detecting a plurality of peak positions from a heart sound signal obtained by collecting heart sounds;
An accuracy determination unit that determines the accuracy of peak position detection based on the result of clustering the peak positions based on the time length between detected peak positions,
A heart sound information processing program that functions as a correction processing unit that repeatedly executes correction processing that corrects detection of a peak position in accordance with a determination result by the accuracy determination unit.
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