JP2015188517A - 心疾患判定装置、プログラム、媒体及び心疾患判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】心疾患判定装置が、呼吸センサと、心音センサとを必要とする。これにより、心疾患判定装置の構成及び制御が、複雑になるといった課題がある。【解決手段】心疾患判定装置は、生体の心音の複数のＩＩ音データを取得する心音データ取得部と、前記複数のＩＩ音データのそれぞれに含まれる２つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、複数の前記分裂幅データの順序統計量に基づいて、前記生体の正常または異常を判定する判定部とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、心疾患判定装置、プログラム、媒体及び心疾患判定方法に関する。

心音における、大動脈弁と肺動脈弁の閉鎖によって発生するＩＩ音の分裂状態に基づいて、生体の心疾患の有無を判定する装置が知られている（例えば、特許文献１の段落００６１等参照）。
特許文献１ 特開２０１２−１５７５５８号公報

上述の装置では、呼吸センサと心音センサとを有し、呼吸センサの情報に基づいて、呼吸の周期を判断して、呼気及び吸気のＩＩ音に含まれる２つの音の分裂の有無及び２つの音の分裂時間等に基づいて、生体の心疾患の有無を判断している（特許文献１の段落００６１等参照）。このように上述の判定装置は、呼吸センサと、心音センサとを必要とするので、構成及び制御が複雑になるといった課題がある。

本発明の第１の態様においては、生体の心音の複数のＩＩ音データを取得する心音データ取得部と、前記複数のＩＩ音データのそれぞれに含まれる２つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、複数の前記分裂幅データの順序統計量に基づいて、前記生体の正常または異常を判定する判定部とを備える心疾患判定装置、プログラム、媒体及び心疾患判定方法を提供する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

心疾患判定装置１０の全体構成図である。 人間の心臓２００の概略図である。 心音の波形である。 心疾患判定装置１０による判定処理のフローチャートである。 心音データの処理を説明する図である。 ＩＩ音の抽出処理を説明する図である。 正常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。 異常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。 本実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、心疾患判定システム１００の全体構成図である。心疾患判定システム１００は、心音におけるＩＩ音に含まれる２つの音が分裂した分裂音の時間幅に基づいて、生体ＢＤ、例えば、人間の正常及び異常を判定する。心疾患判定システム１００は、心音センサ１０２と、入力信号処理部１０４と、心疾患判定装置１０と、表示部１０６とを備える。

心音センサ１０２は、生体ＢＤの胸部を伝播する心音振動を検出する。心音センサ１０２は、検出した心音振動を電気信号の心音データに変換する。心音センサ１０２は、マイクロフォン型、加速度センサ型、圧力センサ型等の振動に応じた電気信号を出力できるセンサを適用できる。心音センサ１０２は、入力信号処理部１０４へ心音データを出力する。

入力信号処理部１０４は、心音センサ１０２が検出した心音データに対して所定の信号処理を行って心音データを心疾患判定装置１０へ出力する。例えば、入力信号処理部１０４は、フィルタ回路、増幅器およびＡ／Ｄ変換器を有する。フィルタ回路は、心音のＩＩ音の解析に不要な周波数を取り除く。例えば、フィルタ回路は、１６０Ｈｚ以上の高周波数帯域のデータを透過させる。また、増幅器は、Ａ／Ｄ変換器の入力レンジに合わせて心音信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換器は、増幅器が増幅した心音データをデジタル信号に変換して、心疾患判定装置１０へ出力する。

心疾患判定装置１０の一例は、入力信号処理部１０４を介して、心音センサ１０２から心音データを取得して信号処理等を実行するコンピュータである。心疾患判定装置１０は、制御部１２と、記憶部１４とを備える。心疾患判定装置１０は、心音センサ１０２、入力信号処理部１０４及び表示部１０６とデータを送受信可能に接続されている。尚、心疾患判定装置１０が、心音センサ１０２、入力信号処理部１０４及び表示部１０６を有していてもよい。

制御部１２の一例は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含む演算処理装置である。制御部１２は、心音データ取得部２０と、分裂幅算出部２２と、判定部２４とを有する。例えば、制御部１２は、記憶部１４またはネットワークから判定用プログラムを読み込み実行することによって、心音データ取得部２０、分裂幅算出部２２、及び、判定部２４として機能するように構成してもよい。尚、心音データ取得部２０、分裂幅算出部２２、及び、判定部２４の一部または全部を回路等のハードウェアとして構成してもよい。

心音データ取得部２０は、入力信号処理部１０４を介して、心音センサ１０２から生体の心音の複数の心音データを取得する。心音データは、心音の強度と時刻とを関連付けたデータである。具体的には、心音データ取得部２０は、心音センサ１０２及び入力信号処理部１０４から人間の心音の複数心拍分の心音データを取得する。複数心拍の一例は、少なくとも呼気と吸気とを含む３０心拍以上である。心音データ取得部２０は、取得した心音データから複数のＩＩ音データを抽出して取得する。心音データ取得部２０は、取得したＩＩ音データを分裂幅算出部２２へと出力する。尚、心音データ取得部２０は、心音センサ１０２及び入力信号処理部１０４から心音データを直接取得する代わりに、予め測定されて、外部の記憶装置等に記憶された複数の心音データを取得してもよい。

分裂幅算出部２２は、心音データ取得部２０から複数心拍分のＩＩ音データを取得する。分裂幅算出部２２は、複数心拍分のＩＩ音データのそれぞれに含まれる２つの極大点間の時間幅である分裂幅データΔＴを算出する。分裂幅算出部２２は、算出した複数の分裂幅データΔＴを判定部２４へと出力する。

判定部２４は、分裂幅算出部２２から複数の分裂幅データΔＴを取得する。判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴの順序統計量に基づいて、生体の正常または異常を判定する。ここでいう、順序統計量は、例えば、標本値を小さい順または大きい順に並べ替えたものから得られる統計量である。従って、本実施形態では、順序統計量は、分裂幅データΔＴを長さの順に配列した場合における、Ｎ番目の分裂幅データΔＴに基づくものである。従って、判定部２４は、分裂幅データΔＴの全てを実際に配列することなく、Ｎ番目の分裂幅データΔＴを抽出して順序統計量に基づいて判定してもよい。判定部２４は、判定結果を画像情報に変換して表示部１０６へと出力する。また、判定部２４は、判定結果を記憶部１４へ出力して記憶させてもよい。

記憶部１４は、制御部１２が判定処理に必要なデータを記憶する。例えば、記憶部１４は、判定処理用のプログラムを記憶する。また、記憶部１４は、判定処理用のプログラムの実行に必要な閾値を記憶する。尚、閾値は、ネットワークを介して、取得してもよい。

表示部１０６は、判定部２４から取得した画像情報に基づいて、判定結果等を示す画像及びテキストの少なくとも一方を表示する。

次に、人間の心臓２００及び心音のＩ音及びＩＩ音について説明する。図２は、人間の心臓２００を正面から見た概略図である。図３は、心音の波形である。図３において、横軸は時刻、縦軸は強度を示す。図３の上図は、一心拍以上の心音の波形である。図３の下図は、ＩＩ音近傍の心音の波形である。

図２に示すように、人間の心臓２００は、右心室２０２と、左心室２０４と、右心房２０６と、左心房２０８と、肺動脈弁２１０と、大動脈弁２１２と、三尖弁２１４と、僧帽弁２１６とを有する。肺動脈弁２１０は、右心室２０２と肺動脈２１８との間に開閉可能に設けられている。大動脈弁２１２は、左心室２０４と大動脈２２０との間に開閉可能に設けられている。三尖弁２１４は、右心室２０２と右心房２０６との間に開閉可能に設けられている。僧帽弁２１６は、左心室２０４と左心房２０８との間に開閉可能に設けられている。

図３に示すように、心臓２００は、一心拍内において、Ｉ音とＩＩ音とを発生させる。Ｉ音は、右心室２０２及び左心室２０４の血液を身体と肺とに送り出す収縮開始時に、右心室２０２と右心房２０６とを隔てる三尖弁２１４と、左心室２０４と左心房２０８とを隔てる僧帽弁２１６とが閉鎖するときに発生する音である。ＩＩ音は、身体及び肺から右心室２０２及び左心室２０４に血液を貯めこむ拡張開始時に、右心室２０２と肺動脈２１８とを隔てる肺動脈弁２１０と、左心室２０４と大動脈２２０とを隔てる大動脈弁２１２とが閉鎖するときに発生する音である。ここで、ＩＩ音に含まれる肺動脈弁２１０及び大動脈弁２１２が閉じる音の時間的なずれによる時間幅が、分裂幅となる。心疾患判定装置１０は、当該分裂幅に基づいて生体が健常である正常及び生体が心疾患を有する異常を判定する。

次に、心疾患判定装置１０による生体の正常及び異常の判定処理について説明する。図４は、心疾患判定装置１０による判定処理のフローチャートである。制御部１２は、記憶部１４に記憶された判定用のプログラムを読み込むことによって判定処理を実行する。図５は、心音データの処理を説明する図である。図６は、ＩＩ音の抽出処理を説明する図である。図７は、正常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。図８は、異常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。

図４に示すように、判定処理では、まず、心音データ取得部２０が、心音センサ１０２及び入力信号処理部１０４から生体の心音の強度と時刻とを関連付けた心音データを取得する（Ｓ１０）。例えば、心音センサ１０２は、生体の心音振動を加速度センサの心音センサ１０２で検出して電気信号に変換した図５の最上図に示す心音データを入力信号処理部１０４へ出力する。心音データの長さは、呼気時と吸気時を含める必要があり、１０秒以上が好ましい。入力信号処理部１０４は、１６０Ｈｚ以上の周波数成分を透過するハイパスフィルタによって当該心音データをフィルタ処理する。入力信号処理部１０４は、更に、心音データを２ｋＨｚでサンプリング処理して、１６ビットでデジタル化処理して、図５の上から２段目に示す心音データを生成して、心音データ取得部２０へ出力する。尚、入力信号処理部１０４は、フィルタ処理、サンプリング処理、及び、デジタル化処理の順序を適宜変更してよい。また、心音データ取得部２０が、フィルタ処理、サンプリング処理、及び、デジタル化処理の一部または全部を実行してもよい。

次に、心音データ取得部２０は、取得した心音データからＩＩ音データを抽出して取得する（Ｓ１２）。ＩＩ音データの抽出では、心音データ取得部２０は、心音データ中にＩＩ音データの特徴を示す所定の条件に合致するデータが存在するか否かを判定する。そして、心音データ取得部２０は、合致するデータが存在する場合、そのデータをＩＩ音データとして抽出する。ＩＩ音データの特徴として、例えば、心音データ中に繰り返される２種類の突発音のうち高周波成分を含むものが挙げられる。

なお、上記ＩＩ音データの抽出方法としては、上記の方法に限らない。例えば、心音の特徴を隠れマルコフモデルでモデル化し、ビタビアルゴリズムを用いて心音データからＩＩ音データを認識して抽出してもよく、ＩＩ音データを抽出できれば方法は何でも良い。

次に、図５の上から２段目に示す心音データの強度をｓ（ｔ）とした場合、例えば、心音データ取得部２０は、次の式（１）に基づいて、図５の上から３段目に示すエネルギー系列ｅ（ｔ）を算出する。尚、エネルギー系列の代わりに、心音データの強度の絶対値を用いてもよい。
ｅ（ｔ）＝ｓ（ｔ）^２
心音データ取得部２０は、算出したエネルギー系列ｅ（ｔ）を平滑化して、図５の最下段に示すエネルギー系列の概形を算出する。

次に、図６に示すように、心音データ取得部２０は、平滑化した心音データのＩＩ音のエネルギー系列からエネルギーが極大となる極大点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のエネルギーの大きさ及び時刻を抽出する。尚、ここでいうエネルギーの大きさは、０からの絶対的な値であってもよく、隣接する谷からの大きさであってよい。例えば、心音データ取得部２０は、平滑化したエネルギー系列の微分係数を算出して、当該微分係数が正から負に変化する点を極大点として抽出する。

心音データ取得部２０は、複数の極大点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３から大動脈弁２１２及び肺動脈弁２１０の閉鎖音を抽出する。例えば、心音データ取得部２０は、複数の極大点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３からエネルギーの大きさが最大となる点を抽出する。ここでは、心音データ取得部２０は、エネルギーの大きさが最大となる点として極大点Ｐ１を抽出する。次に、心音データ取得部２０は、エネルギーの大きさが最大となる極大点との時間差が時間差閾値Ｔｈａ未満の極大点をノイズとして除去する。時間差閾値Ｔｈａの一例は、２０ｍｓである。また、心音データ取得部２０は、エネルギーの大きさが最大となる極大点に対する比率が比率閾値Ｔｈｂ未満の極大点をノイズとして除去する。比率閾値Ｔｈｂの一例は、０．１である。従って、心音データ取得部２０は、エネルギーの大きさが最大となる極大点のエネルギーの大きさをＳｍａｘとすると、０．１×Ｓｍａｘ未満のエネルギーの極大点をノイズとする。

本実施形態では、心音データ取得部２０は、極大点Ｐ２をノイズとして除去して、極大点Ｐ１、Ｐ３をＩＩ音によるものとして抽出する。心音データ取得部２０は、複数のＩＩ音に対して、同じ処理を実行して、それぞれのＩＩ音による２つの極大点を抽出する。心音データ取得部２０は、各ＩＩ音の２つの極大点の時刻を対応付けたＩＩ音データのそれぞれにＩＤを付与して分裂幅算出部２２へと出力する。心音データ取得部２０は、１つのＩＩ音に１つの極大点しか抽出できない場合、１つの極大点を時刻と対応付けたＩＩ音データを出力する。１つの極大点しか抽出できない場合とは、微分係数が正から負に変化する点が１つしか抽出できなかった場合、及び、他の複数の極大点がノイズと判定された場合等に相当する。尚、心音データ取得部２０は、ネットワークを介して、心音データまたはＩＩ音データを外部装置から取得してもよい。

分裂幅算出部２２は、各ＩＩ音の２つの極大点の時刻を取得すると、各ＩＩ音の分裂音の時間幅である分裂幅データを算出する（Ｓ１４）。ＩＩ音の２つの極大点の時刻をＴ１、Ｔ２とすると、分裂幅算出部２２は、分裂音の分裂幅データΔＴを次式に基づいて算出する。
ΔＴ＝｜Ｔ１−Ｔ２｜
分裂幅算出部２２は、各ＩＩ音に対して分裂幅データΔＴを算出して、判定部２４へと出力する。尚、分裂幅算出部２２は、１つの分裂音に１つの極大点しかない場合、分裂なしとして、ΔＴ＝０と算出する。

判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴの順序統計量に基づいて、生体の正常または異常を判定する（Ｓ１６）。生体が異常である場合の一例は、心房中隔欠損症である。判定部２４による生体の正常または異常を判定する複数の判定方法について具体的に説明する。尚、後述する複数の判定方法は、要求される生体の正常及び異常の判定精度に応じて、１つの心疾患判定装置１０で切換可能に構成してもよい。

（判定方法１）
判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎと、第１の閾値Ｔｈ１とを比較して、生体が異常か否かを判定する。Ｎ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎの一例は、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎから２５％タイル値に相当する分裂幅データΔＴ_Ｎである。尚、Ｎ番目は、測定時のノイズ等を考慮して、適宜変更してよい。２５％タイル値に相当する分裂幅データΔＴ_Ｎとは、例えば、分裂幅データΔＴが１００個の場合、２５番目の分裂幅データである。第１の閾値Ｔｈ１の一例は、２９ｍ秒である。判定部２４は、Ｎ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎが第１の閾値Ｔｈ１未満の場合、生体が正常と判定する。一方、判定部２４は、Ｎ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎが第１の閾値Ｔｈ１以上の場合、生体が異常と判定する。この判定は、生体が異常の場合、分裂幅データΔＴが定常的に大きくなり、Ｎ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎであっても２９ｍ秒以上になる傾向が強いことに基づく。

（判定方法２）
判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎと第１の閾値Ｔｈ１とを比較するとともに、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎと第２の閾値Ｔｈ２とを比較して、生体が異常か否かを判定してもよい。尚、Ｎは２以上とする。第２の閾値Ｔｈ２の一例は、１５ｍ秒である。具体的には、判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎが第１の閾値Ｔｈ１未満、且つ、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎが第２の閾値Ｔｈ２未満であれば、生体を正常と判定する。判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎが第１の閾値Ｔｈ１以上、または、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎが第２の閾値Ｔｈ２以上であれば、生体を異常と判定する。この判定は、生体が異常の場合、分裂幅データΔＴが定常的に大きくなり、Ｎ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎであっても２９ｍ秒以上になるか、または、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎであっても１５ｍ秒以上となる傾向が強いことに基づく。

（判定方法３）
判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎと第１の閾値Ｔｈ１とを比較して、且つ、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎと第２の閾値Ｔｈ２とを比較して、生体が異常か否かを判定してもよい。尚、Ｎは２以上とする。第２の閾値Ｔｈ２の一例は、１５ｍ秒である。具体的には、判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎが第１の閾値Ｔｈ１未満、または、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎが第２の閾値Ｔｈ２未満であれば、生体を正常と判定する。判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎが第１の閾値Ｔｈ１以上、且つ、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎが第２の閾値Ｔｈ２以上であれば、生体を異常と判定する。この判定は、生体が異常の場合、分裂幅データΔＴが全体的に大きくなり、Ｎ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎであっても２９ｍ秒以上になり、且つ、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎであっても１５ｍ秒以上となる傾向が強いことに基づく。

（判定方法４）
判定部２４は、長さの短い順で配列した複数の分裂幅データΔＴの傾きＳＬに基づいて、生体が異常か否かを判定してもよい。例えば、判定部２４は、次の式で傾きＳＬを算出する。尚、この判定方法は、次の式から分裂幅データΔＴを短い順から配列して、１番目の分裂幅データと、最後の分裂幅データΔＴとによって、生体の異常を判定しているといえる。
ＳＬ＝（ΔＴｍａｘ−ΔＴｍｉｎ）／Ｎｓｐ
ΔＴｍａｘ：分裂幅データΔＴの最大値
ΔＴｍｉｎ：分裂幅データΔＴの最小値
Ｎｓｐ：分裂幅データΔＴのサンプル数
従って、図７の場合、判定部２４は、傾きＳＬを（４７−０）／３２＝１．４７と算出する。また、図８の場合、判定部２４は、傾きＳＬを（４３−２３）／３３＝０．６１と算出する。判定部２４は、算出した傾きＳＬと傾き閾値Ｔｈｓとを比較して、生体が異常か否かを判定する。傾き閾値Ｔｈｓの一例は、１．０である。尚、傾き閾値Ｔｈｓは、サンプル数に応じて変更してもよい。判定部２４は、傾き閾値Ｔｈｓ以上の傾きＳＬを有する生体を正常と判定する。一方、判定部２４は、傾き閾値Ｔｈｓ未満の傾きＳＬを有する生体を異常と判定する。従って、判定部２４は、図７に示す生体を正常と判定して、図８に示す生体を異常と判定する。尚、判定部２４は、一部または全ての分裂幅データΔＴに対して最小二乗法を適用して、傾きＳＬを算出してもよい。この判定は、生体が正常の場合、呼気時の分裂幅データΔＴと、吸気時の分裂幅データΔＴとの差が大きくなることに伴って、傾きが大きくなることに基づく。尚、本判定方法において、分裂幅データΔＴを長い順に配列する場合、傾きの大小関係は逆転する。従って、判定部２４は、傾きの大きさ、即ち、傾きの絶対値で判定してもよい。

（判定方法５）
判定部２４は、長さの短い順で配列した複数の分裂幅データΔＴにおける隣接するデータの差分の最大値である差分最大値Ｄｍａｘに基づいて、生体が異常か否かを判定してもよい。Ｍ番目の分裂幅データΔＴをΔＴ_Ｍとすると、判定部２４は、分裂幅データΔＴの隣接するデータの差分Ｄを次の式で算出する。
Ｄ＝ΔＴ_Ｍ−ΔＴ_Ｍ＋１
図７の場合、判定部２４は、差分最大値ＤｍａｘをΔＴ_２２−ΔＴ_２１＝１４と算出する。図８の場合、判定部２４は、差分最大値ＤｍａｘをΔＴ_６−ΔＴ_５＝２と算出する。尚、差分を算出する場合、０の分裂幅データΔＴは、差分を算出する対象としなくてもよい。判定部２４は、算出した差分Ｄのうち、最大となった差分最大値Ｄｍａｘと差分閾値Ｔｈｄとを比較して、生体が異常か否かを判定する。差分閾値Ｔｈｄの一例は、１０である。判定部２４は、差分閾値Ｔｈｄ以上の差分最大値Ｄｍａｘを有する生体を正常と判定する。判定部２４は、差分閾値Ｔｈｄ未満の差分最大値Ｄｍａｘを有する生体を異常と判定する。従って、判定部２４は、図７に示す生体を正常と判定して、図８に示す生体を異常と判定する。この判定は、生体が正常な場合、呼気と吸気との間で分裂音に大きな差があることに基づく。

（判定方法６）
判定部２４は、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎと第２の閾値Ｔｈ２とを比較して、生体が異常か否かを判定してもよい。第２の閾値Ｔｈ２の一例は、２５ｍ秒である。この判定は、生体が正常な場合、最小の分裂幅データΔＴｍｉｎが極めて小さいことに基づく。

（判定方法７）
判定部２４は、複数の分裂幅データΔＴのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎ及び最小の分裂幅データΔＴｍｉｎが、次の式を満たす場合、当該生体を異常と判定してもよい。
ΔＴｍｉｎ＞α×ΔＴ_Ｎ＋β
尚、αの一例は、負の値である。βの一例は、４５である。α、βは適宜変更してよい。

判定部２４は、生体に関する判定結果を画像情報に変換して表示部１０６へ出力するとともに、判定結果を記憶部１４へ出力して記憶させる（Ｓ１８）。

上述したように、心疾患判定装置１０は、順序統計量に基づいて、複数の分裂幅データΔＴのうち、例えば、Ｎ番目に小さな分裂幅データΔＴ_Ｎに基づいて、生体が異常か否かを判定している。これにより、心疾患判定装置１０は、心音データに基づいて、生体の正常及び異常を判定できるので、呼吸センサ等を省略して構成及び制御を簡略化できる。

上述した各実施形態の構成の機能、個数及び閾値等の数値、接続関係等は適宜変更してよい。また、上述した各実施形態における判定方法等は適宜組み合わせてもよい。

例えば、上述の実施形態では、呼吸センサを省略できるとしたが、呼吸センサ及び心電センサ等を心疾患判定装置１０の構成としてもよい。

上述の実施形態では、取得したＩＩ音データの分裂幅データΔＴを全て使用する例を示したが、分裂幅データΔＴのうち、外れ値を外して、生体の正常及び異常を判定してもよい。尚、外れ値は、既知の方法に基づいて、決定すればよい。例えば、判定部２４は、中央値、２５％タイル値及び７５％タイル値に基づいて、外れ値を決定してもよい。例えば、判定部２４は、中央値と２５％タイル値との差の１．５倍から３倍を、中央値から引いた値、例えば、８ｍｓを外れ値の下限としてもよい。また、判定部２４は、中央値と７５％タイル値との差（例えば、２０ｍ秒）の１．５倍から３倍（例えば、３０ｍ秒以上）を中央値に加えた値を外れ値の上限としてもよい。

図９は、本実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、心疾患判定装置１０の一例である。コンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示部２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、及び、ハードディスクドライブ２０４０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、メモリドライブ２０５０及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部とを備える。

ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示部２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用する表示プログラム等のプログラム及びデータを格納する。

また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、メモリドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。メモリドライブ２０５０は、メモリカード２０９０から例えば表示プログラム等のプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、メモリドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続すると共に、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。

ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、メモリカード２０９０、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。表示プログラム等のプログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。

コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を心疾患判定装置１０として機能させるプログラムは、心音データ取得モジュール、分裂幅算出モジュール及び、判定モジュールとを備える。これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、心音データ取得モジュール、分裂幅算出モジュール及び、判定モジュールとしてそれぞれ機能させる。

これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である心音データ取得モジュール、分裂幅算出モジュール及び、判定モジュールとして機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の心疾患判定装置１０が構築される。

一例として、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、又はメモリカード２０９０等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。

また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、メモリドライブ２０５０（メモリカード２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０および外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。

また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすかどうかを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。

以上に示したプログラム又はモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、メモリカード２０９０の他に、ＤＶＤ又はＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１９００に提供してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ 心疾患判定装置、 １２ 制御部、 １４ 記憶部、 ２０ 心音データ取得部、 ２２ 分裂幅算出部、 ２４ 判定部、 １００ 心疾患判定システム、 １０２ 心音センサ、 １０４ 入力信号処理部、 １０６ 表示部、 ２００ 心臓、 ２０２ 右心室、 ２０４ 左心室、 ２０６ 右心房、 ２０８ 左心房、 ２１０ 肺動脈弁、 ２１２ 大動脈弁、 ２１４ 三尖弁、 ２１６ 僧帽弁、 ２１８ 肺動脈、 ２２０ 大動脈、 １９００ コンピュータ、 ２０００ ＣＰＵ、 ２０１０ ＲＯＭ、 ２０２０ ＲＡＭ、 ２０３０ 通信インターフェイス、 ２０４０ ハードディスクドライブ、 ２０５０ メモリドライブ、 ２０７０ 入出力チップ、 ２０７５ グラフィック・コントローラ、 ２０８０ 表示部、 ２０８２ ホスト・コントローラ、 ２０８４ 入出力コントローラ、 ２０９０ メモリカード

Claims (13)

1. 生体の心音の複数のＩＩ音データを取得する心音データ取得部と、
   前記複数のＩＩ音データのそれぞれに含まれる２つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、
   複数の前記分裂幅データの順序統計量に基づいて、前記生体の正常または異常を判定する判定部と
   を備える心疾患判定装置。
2. 前記判定部は、複数の前記分裂幅データのうち、予め定められたＮ番目に小さな分裂幅データと、第１の閾値とを比較して、前記生体が異常か否かを判定する
   請求項１に記載の心疾患判定装置。
3. 前記判定部は、
   前記Ｎ番目に小さな分裂幅データが前記第１の閾値未満であれば、前記生体が正常と判定して、
   前記Ｎ番目に小さな分裂幅データが前記第１の閾値以上であれば、前記生体が異常であると判定する
   請求項２に記載の心疾患判定装置。
4. 前記Ｎは、２以上であり、
   前記判定部は、複数の前記分裂幅データのうち、最小の分裂幅データと第２の閾値とを比較して、前記生体が異常か否かを判定する
   請求項２または３に記載の心疾患判定装置。
5. 前記判定部は、
   前記Ｎ番目に小さな分裂幅データが前記第１の閾値未満、且つ、前記最も小さな分裂幅データが前記第２の閾値未満であれば、前記生体が正常であると判定して、
   前記Ｎ番目に小さな分裂幅データが前記第１の閾値以上、または、前記最も小さな分裂幅データが前記第２の閾値以上であれば、前記生体が異常であると判定する
   請求項４に記載の心疾患判定装置。
6. 前記判定部は、
   前記Ｎ番目に小さな分裂幅データが前記第１の閾値未満、または、前記最小の分裂幅データが前記第２の閾値未満であれば、前記生体が正常であると判定して、
   前記Ｎ番目に小さな分裂幅データが前記第１の閾値以上、且つ、前記最小の分裂幅データが前記第２の閾値以上であれば、前記生体が異常であると判定する
   請求項４に記載の心疾患判定装置。
7. 前記判定部は、長さ順で配列した前記複数の分裂幅データの傾きに基づいて、前記生体が異常か否かを判定する
   請求項１から６のいずれか１項に記載の心疾患判定装置。
8. 前記判定部は、
   前記傾きが傾き閾値以上であれば、前記生体を正常と判定して、
   前記傾きが前記傾き閾値未満であれば、前記生体を異常と判定する
   請求項７に記載の心疾患判定装置。
9. 前記判定部は、
   長さ順で配列した前記複数の分裂幅データにおける隣接するデータの差分の最大値に基づいて、前記生体が異常か否かを判定する
   請求項１から８のいずれか１項に記載の心疾患判定装置。
10. 前記判定部は、
    前記差分の最大値が差分閾値以上であれば、前記生体を正常と判定して、
    前記差分の最大値が前記差分閾値未満であれば、前記生体を異常と判定する
    請求項９に記載の心疾患判定装置。
11. 生体の心音の複数のＩＩ音データを取得する心音データ取得部と、
    前記複数のＩＩ音データのそれぞれに含まれる２つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、
    複数の前記分裂幅データの順序統計量に基づいて、前記生体が異常か否かを判定する判定部と
    してコンピュータを機能させるプログラム。
12. 請求項１１のプログラムを記憶した媒体。
13. 生体の心音の複数のＩＩ音データを取得すること、
    前記複数のＩＩ音データのそれぞれに含まれる２つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出すること、
    複数の前記分裂幅データの順序統計量に基づいて、前記生体が異常か否かを判定すること
    を有する心疾患判定方法。