JP2016034325A - Deglutition detection method using fuzzy inference, deglutition activity monitoring system, and deglutition function evaluation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ファジィ推論を用いた嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法に関する。 The present invention relates to a swallowing detection method, a swallowing activity monitoring system, and a swallowing function evaluation method using fuzzy reasoning.
（誤嚥）
誤嚥は、嚥下時の気道保護機能の低下に伴って起こる。誤嚥の原因は、中枢神経系の疾患、例えば脳卒中、脳性麻痺、難治性の神経疾患、口腔、咽頭、喉頭の疾患等である。老化だけでも消化や嚥下機能の低下により誤嚥リスクが高まるので、誤嚥は高齢化社会での深刻な健康課題となっている。
(aspiration)
Aspiration occurs with reduced airway protection during swallowing. The causes of aspiration are diseases of the central nervous system, such as stroke, cerebral palsy, refractory neurological diseases, oral cavity, pharynx, laryngeal diseases and the like. Aging alone is a serious health problem in an aging society because the risk of aspiration increases due to reduced digestion and swallowing functions.
（嚥下障害）
嚥下障害は、栄養不良、脱水症、肺炎等のリスクとなるので、患者の罹患率や死亡率の増加、生活の質（QOL）の低下、医療費の顕著な増加等を招く。有効な予防や治療の早期介入を行わなければ、嚥下障害は重篤な病的状態に進展する。したがって、嚥下障害の迅速な診断は急務である。更に、誤嚥の危険がある嚥下障害患者を早期に同定し、各々の嚥下障害の病態と重症度を明確にしなければならない。嚥下障害の病態および重症度によって、口腔ケア、食形態の工夫、嚥下リハビリテーション、胃瘻（PEG）造設などが必要となるからである。
嚥下障害は、嚥下ビデオ造影検査(VF)、嚥下内視鏡検査(VE)、反復唾液嚥下テスト、水飲みテスト、及びフードテストによって評価される。VFとVEの長所は咽頭残留や誤嚥といった嚥下障害を正確に評価できることであるが、短所はVFの場合はX線照射により被検者のみならず検者も被曝すること、VEの場合は医師・歯科医師が施行する必要があることなどである。
(Dysphagia)
Since dysphagia is a risk of malnutrition, dehydration, pneumonia, etc., it causes an increase in morbidity and mortality of patients, a decrease in quality of life (QOL), and a significant increase in medical expenses. Without effective prevention and early treatment intervention, dysphagia develops into a serious morbidity. Therefore, rapid diagnosis of dysphagia is urgent. Furthermore, patients with dysphagia who are at risk of aspiration must be identified early and the pathology and severity of each dysphagia must be clarified. This is because oral care, devising food forms, swallowing rehabilitation, gastrostomy (PEG) construction, etc. are required depending on the pathological condition and severity of dysphagia.
Dysphagia is assessed by swallowing video contrast examination (VF), swallowing endoscopy (VE), repeated saliva swallowing test, drinking test, and food test. The advantage of VF and VE is that it can accurately evaluate dysphagia such as pharyngeal residue and aspiration, but the disadvantage is that not only the subject but also the examiner is exposed by X-ray irradiation in the case of VF, in the case of VE For example, doctors / dentists need to take action.
（先行技術）
上記誤嚥や嚥下障害を検出・検査する方法として、以下の方法が報告されている。
(Prior art)
The following methods have been reported as methods for detecting and examining the aspiration and dysphagia.
特許文献１では、「嚥下障害等の症状の診断において嚥下音を採取する嚥下音採取装置であって、該装置は、患者の嚥下時の嚥下音を採取するマイク部を含む、患者の嚥下時の情報を採取する生体情報入力部と、前記生体情報入力部が接続され、前記生体情報入力部により採取された情報を電気信号又は数値情報に変換する制御回路部と、前記制御回路部に接続され、前記制御回路部により変換された電気信号又は数値情報を視覚的及び／又は聴覚的に出力する出力部と、からなることを特徴とする嚥下音採取装置」を開示している。
しかし、特許文献１は、ファジィ推論を用いることはいっさい開示していない。
In Patent Document 1, “a swallowing sound collecting device that collects a swallowing sound in the diagnosis of symptoms such as dysphagia, the device includes a microphone unit that collects a swallowing sound during swallowing of the patient. A biometric information input unit that collects the information and the biometric information input unit, connected to the control circuit unit that converts the information collected by the biometric information input unit into an electrical signal or numerical information, and the control circuit unit And an output unit that visually and / or audibly outputs the electrical signal or numerical information converted by the control circuit unit.
However, Patent Document 1 does not disclose any use of fuzzy inference.
特許文献２では、「被検者の胸骨上窩部の運動に応じた第１の生体情報を取得する第１の情報取得部と、被検者の呼吸活動に応じた第２の生体情報を取得する第２の情報取得部と、前記第２の生体情報に基づいて被検者の呼吸活動の停止状態を検知し、検知された呼吸活動の停止状態の期間における前記第１の生体情報に基づいて被検者の嚥下活動を検知する嚥下活動検知部と、を有する嚥下活動モニタリング装置」を開示している。
しかし、特許文献２は、ファジィ推論を用いることはいっさい開示していない。
In Patent Document 2, “a first information acquisition unit that acquires first biological information corresponding to the motion of the subject's suprasternal fossa and a second biological information corresponding to the respiratory activity of the subject. Based on the second information acquisition unit to be acquired and the second biological information, a stop state of the respiratory activity of the subject is detected, and the first biological information in the period of the detected respiratory activity stop state is detected. A swallowing activity monitoring device including a swallowing activity detecting unit that detects a swallowing activity of a subject based on the information is disclosed.
However, Patent Document 2 does not disclose the use of fuzzy inference at all.
特許文献３では、「測定対象者の首に装着される装着用フレームと、該装着用フレームの内側に設けられ、前記測定対象者の嚥下動作に伴う喉頭動作音を測定する音測定部と、前記音測定部により測定された前記喉頭動作音に基づく測定結果を提示する提示部と、該音測定部により測定された前記喉頭動作音の測定データから喉頭蓋閉音、食塊通過音、喉頭蓋開音の各音データを解析する音データ解析手段と、該音データ解析手段により解析された前記喉頭蓋閉音、前記食塊通過音、前記喉頭蓋開音により食塊が食道を通過したか否かを判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果を前記提示部に提示させる制御手段と、を備えたことを特徴とする嚥下機能データ測定装置」を開示している。
しかし、特許文献３は、ファジィ推論を用いることはいっさい開示していない。
In Patent Document 3, “a mounting frame to be worn on the neck of a measurement subject, a sound measurement unit that is provided inside the wearing frame and measures a laryngeal motion sound associated with the swallowing motion of the measurement subject, A presentation unit that presents a measurement result based on the laryngeal motion sound measured by the sound measurement unit; and a measurement data of the laryngeal motion sound measured by the sound measurement unit. Sound data analyzing means for analyzing each sound data, and whether or not the esophagus has passed through the esophagus due to the sound of the epiglottis closed sound, the sound of passing the bolus analyzed by the sound data analyzing means, and the sound of the epiglottis opened There is disclosed a swallowing function data measuring device characterized by comprising a determining means for determining and a control means for causing the presenting unit to present the determination result of the determining means.
However, Patent Document 3 does not disclose any use of fuzzy inference.
特許文献４では、「嚥下活動を検出するための方法であって：嚥下活動を表す電子信号を受信するステップ；前記信号から少なくとも２つの特徴を抽出するステップ；前記特徴に基づき嚥下活動の型として前記信号を分類するステップ；および、前記分類を表す出力を生成するステップ；を包含する方法」を開示している。
しかし、特許文献４は、「ファジィ・ロジック」について言及しているが、具体的なファジィ規則をいっさい開示していない。
In Patent Document 4, “a method for detecting swallowing activity: receiving an electronic signal representing swallowing activity; extracting at least two features from the signal; as a type of swallowing activity based on the features; A method comprising: classifying the signal; and generating an output representative of the classification.
However, Patent Document 4 refers to “fuzzy logic” but does not disclose any specific fuzzy rules.
従来の誤嚥や嚥下障害を検出・検査する方法では、設定したある値を満たさなかった場合には、誤嚥や嚥下障害であると判定していた。これらの方法では、患者特有の事情を反映していなかった。 In the conventional method for detecting / inspecting aspiration and dysphagia, if a predetermined value is not satisfied, it is determined that the aspiration or dysphagia is present. These methods did not reflect patient-specific circumstances.
本発明は、ファジィ推論を用いれば、患者特有の事情を反映した嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法を提供することができることを確認して、本発明を完成した。 The present invention has been completed by confirming that the use of fuzzy reasoning can provide a swallowing detection method, a swallowing activity monitoring system, and a swallowing function evaluation method that reflect patient-specific circumstances.
本発明は以下の通りである。
「１．前件部が測定対象者の特性を示す入力変数及び入力変数メンバーシップ関数を含み、後件部が測定対象者の嚥下可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数を含む、嚥下と非嚥下とを区別するファジィ規則を設定する工程と、
測定対象者からの入力変数に関するデータ、該入力変数、該入力変数メンバーシップ関数、該出力変数、及び該出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程と、
該出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程と、及び
該非ファジィ化出力値を基にして嚥下であるか非嚥下であるかを判定する工程を含む、
嚥下の検出方法。
２．前件部が特定期間の測定対象者の特性を示す入力変数及び入力変数メンバーシップ関数を含み、後件部が測定対象者の誤嚥可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数を含む、正常嚥下と誤嚥とを区別するファジィ規則を設定する工程と、
測定対象者からの入力変数に関するデータ、該入力変数、該入力変数メンバーシップ関数、該出力変数、及び該出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程と、
該出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程と、及び
該非ファジィ化出力値を基にして正常嚥下であるか誤嚥であるかを判定する工程を含む、
嚥下活動モニタリングシステム。
３．前件部が特定期間の測定対象者の特性を示す入力変数及び入力変数メンバーシップ関数を含み、後件部が測定対象者の嚥下障害可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数を含む、嚥下障害であるか非嚥下障害であるかを区別するファジィ規則を設定する工程と、
測定対象者からの入力変数に関するデータ、該入力変数、該入力変数メンバーシップ関数、該出力変数、及び該出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程と、
該出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程と、及び
該非ファジィ化出力値を基にして嚥下障害であるか非嚥下障害であるかを判定する工程を含む、
嚥下機能評価方法。
４．前記出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程は、以下（１）〜（３）のいずれか１以上を含むことを特徴とする前項１〜３のいずれか１に記載の嚥下の検出、嚥下活動モニタリングシステム又は嚥下機能評価方法。
（１）前記ファジィ規則が１つの場合は、前記出力集合の重心を特定して前記非ファジィ化出力値を得る工程
（２）前記ファジィ規則が複数の場合は、複数の前記ファジィ規則のそれぞれから得られた前記出力集合を集計して出力和集合を得て、該出力和集合の重心を特定して前記非ファジィ化出力値を得る工程
（３）前記ファジィ規則が複数の場合は、複数の前記ファジィ規則のそれぞれから得られた前記出力集合に重みを付加して、重みを付加した出力集合を集計して出力和集合を得て、該出力和集合の重心を特定して前記非ファジィ化出力値を得る工程
５．前記入力変数は、呼吸情報、音声情報、舌骨情報を含む群から選択される少なくとも１つを含む、
前項１〜４のいずれか１に記載の嚥下の検出、嚥下活動モニタリングシステム又は嚥下機能評価方法。
６．前記入力変数は、呼吸停止情報値及び音強度値である前項１〜５のいずれか１に記載の嚥下の検出、嚥下活動モニタリングシステム又は嚥下機能評価方法。
７．前記ファジィ規則は、以下のいずれか１以上を含む前項１〜６のいずれか１に記載の嚥下の検出、嚥下活動モニタリングシステム又は嚥下機能評価方法。
Xbreath（呼吸停止情報値）と Yswallow（嚥下確定値）が相関している
Xsound（音強度値）とYswallow（嚥下確定値）が相関している
８．前記ファジィ規則は、以下のいずれか１以上を含む前項１〜７のいずれか１に記載の嚥下の検出、嚥下活動モニタリングシステム又は嚥下機能評価方法。
規則１：Xbreath（呼吸停止情報値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である
規則２：Xbreath（呼吸停止情報値）が中程度の場合には Yswallow（嚥下確定値）は中程度である
規則３：Xbreath（呼吸停止情報値）が高度の場合には Yswallow（嚥下確定値）は高度である
規則４：Xsound（音強度値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である
規則５：Xsound（音強度値）が中程度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は中程度である
規則６：Xsound（音強度値）が高度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は高度である」
The present invention is as follows.
“1. Swallowing, where the antecedent part includes input variables and input variable membership functions indicating the characteristics of the measurement subject, and the consequent part includes output variables and output variable membership functions indicating the swallowability of the measurement target person Setting fuzzy rules to distinguish between non-swallowing;
Fuzzifying the data on the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set;
Defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value; and determining whether the output set is swallowed or non-swallowed based on the defuzzified output value.
How to detect swallowing.
2. The antecedent part includes an input variable and an input variable membership function indicating the characteristics of the measurement subject for a specific period, and the antecedent part includes an output variable and an output variable membership function indicating the aspiration potential of the measurement target person. Setting fuzzy rules to distinguish between normal swallowing and aspiration;
Fuzzifying the data on the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set;
Defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value, and determining whether it is normal swallowing or aspiration based on the defuzzified output value.
Swallowing activity monitoring system.
3. The antecedent part includes an input variable and an input variable membership function indicating the characteristics of the measurement subject for a specific period, and the antecedent part includes an output variable and an output variable membership function indicating the possibility of dysphagia of the measurement target person. Setting fuzzy rules to distinguish between dysphagia and non-dysphagia;
Fuzzifying the data on the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set;
Defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value, and determining whether the dysphagia is based on the defuzzified output value.
Method for evaluating swallowing function.
4). 4. The swallowing according to any one of the preceding items 1 to 3, wherein the step of defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value includes any one or more of the following (1) to (3): Detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method.
(1) When there is one fuzzy rule, the step of specifying the centroid of the output set to obtain the defuzzified output value (2) When there are a plurality of fuzzy rules, each of the plurality of fuzzy rules The obtained output set is aggregated to obtain an output union set, and a centroid of the output union set is specified to obtain the defuzzified output value. (3) When there are a plurality of fuzzy rules, a plurality of fuzzy rules are obtained. A weight is added to the output set obtained from each of the fuzzy rules, and the output set to which the weight is added is aggregated to obtain an output union, and the centroid of the output union is specified to make the non-fuzzy Step of obtaining output value 5. The input variable includes at least one selected from the group including respiratory information, audio information, and hyoid information.
5. Swallowing detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method according to any one of items 1 to 4.
6). 6. The swallowing detection, swallowing activity monitoring system, or swallowing function evaluation method according to any one of the preceding items 1 to 5, wherein the input variables are a respiratory stop information value and a sound intensity value.
7). 7. The swallowing detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method according to any one of the preceding items 1 to 6, wherein the fuzzy rule includes any one or more of the following.
X breath (respiration stop information value) and Y swallow (definite swallowing value) are correlated
X sound (sound intensity value) and Y swallow (definite swallowing value) are correlated. 8. The swallowing detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method according to any one of the preceding items 1 to 7, wherein the fuzzy rule includes any one or more of the following.
Rule 1: Y swallow (confirmed swallowing value) is low when X breath (breathing stop information value) is low Rule 2: Y swallow when X breath (breathing stop information value) is medium (swallowing definite value) rules is fair 3: Y swallow (swallowing definite value) when X breath (cessation of breathing information value) of altitude rules are highly 4: X sound (sound intensity value) is low Y swallow (confirmed swallowing value) is low when the degree is normal Rule 5: Y swallow (confirmed swallowing value) is medium when X sound (sound intensity value) is medium Rule 6: X sound when (sound intensity value) of altitude Y swallow (swallowing definite value) is a highly "
本発明で生成したファジィ規則を用いれば、84.75％という精度の高い嚥下検出が行うことができる。 By using the fuzzy rule generated by the present invention, it is possible to detect swallowing with a high accuracy of 84.75%.
以下に、本発明のファジィ推論を用いた嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法を詳細に説明する。 Hereinafter, a swallowing detection method, a swallowing activity monitoring system, and a swallowing function evaluation method using fuzzy reasoning according to the present invention will be described in detail.
（ファジィ推論を用いた嚥下検出方法）
本発明のファジィ推論を用いた嚥下検出方法は、以下の工程を含む。
（１）前件部が測定対象者の特性を示す入力変数及び入力変数メンバーシップ関数を含み、後件部が測定対象者の嚥下可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数を含む、嚥下と非嚥下とを区別するファジィ規則を設定する工程。
（２）測定対象者からの入力変数に関するデータ、入力変数、入力変数メンバーシップ関数、出力変数、及び出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程。
（３）出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程。
（４）非ファジィ化出力値を基にして嚥下であるか非嚥下であるかを決定する工程。
本発明の嚥下検出方法により、測定対象者が嚥下を行っているかどうかを検出することができる。
(Swallowing detection method using fuzzy reasoning)
The swallowing detection method using fuzzy inference according to the present invention includes the following steps.
(1) Swallowing, in which the antecedent part includes input variables and input variable membership functions indicating the characteristics of the measurement subject, and the consequent part includes output variables and output variable membership functions indicating the swallowability of the measurement target persons Setting a fuzzy rule to distinguish between non-swallowing and non-swallowing.
(2) A step of fuzzifying the data regarding the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set.
(3) A step of defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value.
(4) A step of determining whether swallowing or non-swallowing based on the defuzzified output value.
Whether or not the measurement subject is swallowing can be detected by the swallowing detection method of the present invention.
（ファジィ推論を用いた嚥下活動モニタリングシステム）
本発明のファジィ推論を用いた嚥下活動モニタリングシステムは、以下の工程を含む。
（１）前件部が特定期間の測定対象者の特性を示す入力変数及び入力変数メンバーシップ関数を含み、後件部が測定対象者の誤嚥可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数を含む、正常嚥下と誤嚥とを区別するファジィ規則を設定する工程。
（２）測定対象者からの入力変数に関するデータ、入力変数、入力変数メンバーシップ関数、出力変数、及び出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程。
（３）出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程。
（４）非ファジィ化出力値を基にして正常嚥下であるか誤嚥であるかを決定する工程。
本発明の嚥下活動モニタリングシステムにより、測定対象者が正常嚥下であるか誤嚥であるかを決定することができ、さらに、継続的にモニタリングすることにより、嚥下機能が向上、回復、低下しているかを判定することができる。
(Swallowing activity monitoring system using fuzzy reasoning)
The swallowing activity monitoring system using the fuzzy reasoning of the present invention includes the following steps.
(1) The antecedent part includes an input variable and an input variable membership function indicating the characteristics of the measurement target person for a specific period, and the consequent part indicates an output variable and an output variable membership function indicating the aspiration potential of the measurement target person. A fuzzy rule that distinguishes between normal swallowing and aspiration.
(2) A step of fuzzifying the data regarding the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set.
(3) A step of defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value.
(4) A step of determining whether normal swallowing or aspiration based on the defuzzified output value.
With the swallowing activity monitoring system of the present invention, it is possible to determine whether the measurement subject is normal swallowing or aspiration, and further, by continuously monitoring, the swallowing function is improved, recovered, and decreased. Can be determined.
（ファジィ推論を用いた嚥下機能評価方法）
本発明のファジィ推論を用いた嚥下機能評価方法は、以下の工程を含む。
（１）前件部が特定期間の測定対象者の特性を示す入力変数及び入力変数メンバーシップ関数を含み、後件部が測定対象者の嚥下障害可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数を含む、嚥下障害であるか非嚥下障害であるかを区別するファジィ規則を設定する工程。
（２）測定対象者からの入力変数に関するデータ、入力変数、入力変数メンバーシップ関数、出力変数、及び出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程。
（３）出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程。
（４）非ファジィ化出力値を基にして嚥下障害であるか非嚥下障害であるかを決定する工程。
本発明の嚥下機能評価方法により、測定対象者が嚥下障害であるかどうかを決定することができ、さらに、継続的にモニタリングすることにより、嚥下障害が完治、改善、悪化、停滞しているかを判定することができる。
(Method of evaluating swallowing function using fuzzy reasoning)
The swallowing function evaluation method using fuzzy reasoning of the present invention includes the following steps.
(1) The antecedent part includes an input variable and an input variable membership function indicating characteristics of the measurement subject during a specific period, and the consequent part indicates an output variable and an output variable membership function indicating the possibility of dysphagia of the measurement subject. Setting fuzzy rules for distinguishing between dysphagia and non-dysphagia.
(2) A step of fuzzifying the data regarding the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set.
(3) A step of defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value.
(4) A step of determining whether the dysphagia is a dysphagia based on the defuzzified output value.
By the swallowing function evaluation method of the present invention, it is possible to determine whether or not the measurement subject has a dysphagia, and by continuously monitoring whether the dysphagia is completely cured, improved, deteriorated, or stagnant. Can be determined.
（ファジィ推論）
本発明で使用するファジィ推論とは、1965年にＵＣバークレーのＺａｄｅｈ教授によって報告された論文（L. A. Zadeh, "Fuzzy Sets," Information and Control, vol. 8, Issue. 3, pp. 338-353, 1965）で記載された内容を基にして、メンバーシップ関数を用いた情報処理を意味する。
ファジィ理論は、人間の知恵をコンピュータで利用するための道具であり、多くの制御問題に利用されている。ファジィ制御は、「もし〜〜のときには〜〜のように制御する」の形式の曖昧性を含む言語ルール（ＩＦ−Ｔｈｅｎルール）を用いて制御問題に対応できる。
そして、ファジィ推論は、曖昧さを表現できる唯一の理論であることから、明確に定義、数式化できないこと、最適解がないシステムの作成、曖昧でつかみどころのない領域で正確さを追求するようなシステムの評価系として利用されている。
(Fuzzy reasoning)
The fuzzy reasoning used in the present invention is a paper (LA Zadeh, “Fuzzy Sets,” Information and Control, vol. 8, Issue. 3, pp. 338-353, reported by Prof. Zadeh of UC Berkeley in 1965). 1965) means information processing using membership functions based on the contents described in 1965).
Fuzzy theory is a tool for using human wisdom on a computer and is used for many control problems. The fuzzy control can cope with a control problem by using a language rule (IF-Then rule) including an ambiguity in the form of “if it is ~~, control as ~~”.
And since fuzzy reasoning is the only theory that can express ambiguity, it seems that pursuing accuracy in an ambiguous and elusive area, creating a system with no optimal solution, creating a system without an optimal solution It is used as an evaluation system for simple systems.
（前件部）
本発明の「前件部」は、測定対象者の特性を示す入力変数及び入力変数メンバーシップ関数を少なくとも含む。
(Preceding part)
The “preceding part” of the present invention includes at least an input variable indicating the characteristics of the measurement subject and an input variable membership function.
（後件部）
本発明の「後件部」は、以下のいずれか１以上の組合せを少なくとも含む。
（１）測定対象者の嚥下可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数
（２）測定対象者の誤嚥可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数
（３）測定対象者の嚥下障害可能性を示す出力変数及び出力変数メンバーシップ関数
(Consecutive part)
The “consequent part” of the present invention includes at least one of the following combinations.
(1) Output variable and output variable membership function indicating the swallowability of the measurement subject (2) Output variable and output variable membership function indicating the aspiration potential of the measurement subject (3) Dysphagia of the measurement subject Output variable and output variable membership function indicating possibility
（測定対象者の特性を示す入力変数）
本発明の「測定対象者の特性を示す入力変数」は、測定対象者の嚥下検出、誤嚥、嚥下障害等を示す特性であれば特に限定されないが、例えば以下を例示することができる。
（１）呼吸情報（呼吸停止情報値）
（２）音声情報（音強度値、舌骨前方移動開始から食塊の咽頭への送り込み（squeezing）に伴う嚥下音、喉頭の隆起部の音）
（３）舌骨情報（舌骨の急速挙上開始から前方移動終了までの時間、舌骨の急速挙上開始から安静位にもどるまでの時間）
(Input variable indicating the characteristics of the person being measured)
The “input variable indicating the characteristics of the person to be measured” of the present invention is not particularly limited as long as it is a characteristic indicating swallowing detection, aspiration, dysphagia, etc. of the person to be measured.
(1) Respiration information (Respiration stop information value)
(2) Audio information (sound intensity value, swallowing sound from the start of forward movement of the hyoid bone to the pharynx of the bolus (squeezing), sound of the laryngeal ridge)
(3) Hyoid bone information (time from the start of rapid lifting of the hyoid to the end of forward movement, time from the start of rapid lifting of the hyoid to returning to the resting position)
（メンバーシップ関数）
本発明の「メンバーシップ関数」は、上記入力変数及び出力変数をファジィ化する関数であり、数式は特に限定されないが、呼吸情報及び音声情報は、下記の実施例１の数式（参照：図４）を好適に利用することができる。
(Membership function)
The “membership function” of the present invention is a function for fuzzifying the input variable and the output variable, and the mathematical formulas are not particularly limited. However, the respiratory information and the voice information are the mathematical formulas of the first embodiment (refer to FIG. 4). ) Can be suitably used.
（ファジィ化処理）
本発明の「ファジィ化処理」は、下記で示すファジィ規則を基にして、測定対象者からの入力変数に関するデータ、入力変数、入力変数メンバーシップ関数、出力変数、及び出力変数メンバーシップ関数により、出力集合（参照：下記式１２）を得ることである。
(Fuzzification process)
The `` fuzzification processing '' of the present invention is based on the fuzzy rules shown below, based on data related to input variables from the measurement subject, input variables, input variable membership functions, output variables, and output variable membership functions, It is to obtain an output set (see: Expression 12 below).
（ファジィ規則）
本発明の「ファジィ規則」は、下記の実施例１で例示することができるが、特に限定されない。さらに、ファジィ規則は、以下の知識を基にして、設定することができる。
知識１：嚥下事象が現れるのは呼吸情報に呼吸を維持するための時間（無呼吸状態）が存する時である。
知識２：嚥下事象が現れるのは音声情報が高い強度を有する時である。
知識３： 嚥下障害の程度は物性が規定された検査食嚥下時の舌骨情報（舌骨の急速挙上開始から前方移動終了までの時間、舌骨の急速挙上開始から安静位にもどるまでの時間）が、検査食毎に定められる値より大きい時である。
(Fuzzy rules)
The “fuzzy rule” of the present invention can be exemplified by the following Example 1, but is not particularly limited. Furthermore, fuzzy rules can be set based on the following knowledge.
Knowledge 1: A swallowing event appears when there is time (apnea state) for maintaining breathing in the respiratory information.
Knowledge 2: The swallowing event appears when the voice information has high intensity.
Knowledge 3: The degree of dysphagia is the hyoid information at the time of swallowing, where physical properties are defined (time from the start of rapid lifting of the hyoid to the end of forward movement, from the start of rapid lifting of the hyoid to the resting position) Is a time greater than the value determined for each test meal.
Xbreath（呼吸停止情報値）とYswallow（嚥下確定値）が相関しているので、以下のように規則を設定できる。
規則１：Xbreath（呼吸停止情報値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である。
規則２：Xbreath（呼吸停止情報値）が中程度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は中程度である。
規則３：Xbreath（呼吸停止情報値）が高度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は高度である。
なお、下記実施例１では、上記のように、３段階（程度、中程度、高度）で設定したが、特に限定されずに、２段階、４〜１００段階等まで設定することができる。
Since X breath (respiration stop information value) and Y swallow (definite swallowing value) are correlated, the rule can be set as follows.
Rule 1: Y swallow (confirmed swallowing value) is low when X breath (respiration stop information value) is low.
Rule 2: Y swallow (confirmed swallowing value) is moderate when X breath (respiration stop information value) is medium.
Rule 3: Y swallow (confirmed swallowing value) is high when X breath (respiration stop information value) is high.
In Example 1 below, as described above, it is set in three steps (about, medium, and altitude), but is not particularly limited, and can be set in two steps, 4 to 100 steps, and the like.
Xsound（音強度値）とYswallow（嚥下確定値）が相関しているので、以下のように規則を設定できる。
規則４：Xsound（音強度値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である。
規則５：Xsound（音強度値）が中程度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は中程度である。
規則６：Xsound（音強度値）が高度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は高度である。
なお、下記実施例１では、上記のように、３段階（程度、中程度、高度）で設定したが、特に限定されずに、２段階、４〜１００段階等まで設定することができる。
Since X sound (sound intensity value) and Y swallow (definite swallowing value) are correlated, the rules can be set as follows.
Rule 4: Y swallow (confirmed swallowing value) is low when X sound (sound intensity value) is low.
Rule 5: Y swallow (confirmed swallowing value) is moderate when X sound (sound intensity value) is medium.
Rule 6: If X sound (sound intensity value) is high, Y swallow (confirmed swallowing value) is high.
In Example 1 below, as described above, it is set in three steps (about, medium, and altitude), but is not particularly limited, and can be set in two steps, 4 to 100 steps, and the like.
（非ファジィ化処理）
本発明の「非ファジィ化処理」は、特に限定されないが、以下のいずかれ１の方法を利用することができる。
（１）ファジィ規則が１つの場合は、出力集合の重心を特定して非ファジィ化出力値を得る。
（２）ファジィ規則が複数の場合は、複数のファジィ規則のそれぞれから得られた出力集合を集計して出力和集合を得て、該出力和集合の重心を特定して前非ファジィ化出力値を得る。すなわち、MIN-MAX重心法を利用することができる。
（３）ファジィ規則が複数の場合は、複数のファジィ規則のそれぞれから得られた出力集合に重みを付加して、重みを付加した出力集合を集計して出力和集合を得て、該出力和集合の重心を特定して非ファジィ化出力値を得る。
(Non-fuzzification processing)
The “non-fuzzification processing” of the present invention is not particularly limited, but any one of the following methods can be used.
(1) When there is one fuzzy rule, the centroid of the output set is specified to obtain a defuzzified output value.
(2) When there are a plurality of fuzzy rules, the output set obtained from each of the plurality of fuzzy rules is aggregated to obtain an output union, the center of gravity of the output unset is specified, and the previous non-fuzzified output value Get. That is, the MIN-MAX centroid method can be used.
(3) When there are a plurality of fuzzy rules, a weight is added to the output set obtained from each of the plurality of fuzzy rules, the output set to which the weight is added is totaled to obtain an output sum set, and the output sum The centroid of the set is specified to obtain the defuzzified output value.
（判定する工程）
本発明の測定対象者が嚥下をしているかどうか、正常な嚥下であるか誤嚥であるか、及び／又は嚥下障害あるかどうかの判定工程は、非ファジィ化出力値を基にして判断する。より詳しくは、以下を例示することができるが特に限定されない。
（１）嚥下であるかどうかは、非ファジィ化出力値が特定の閾値（カットオフ値）を超えた場合には、嚥下である（嚥下の可能性が高い）と判定する。
（２）正常な嚥下であるか誤嚥であるかは、特定期間の非ファジィ化出力値が、特定の閾値を指定した回数を超えた場合には、誤嚥である（誤嚥の可能性が高い）と判定する。
（３）嚥下障害であるかどうかは、特定期間の非ファジィ化出力値が、特定の閾値を指定した回数を超えなかった場合には、嚥下障害である（嚥下障害の可能性が高い）と判定する。
(Determining process)
The determination step of whether the measurement subject according to the present invention is swallowing, normal swallowing or aspiration, and / or dysphagia is determined based on the defuzzified output value. . More specifically, the following can be exemplified, but is not particularly limited.
(1) Whether or not it is swallowing is determined to be swallowing (the possibility of swallowing is high) when the non-fuzzified output value exceeds a specific threshold value (cut-off value).
(2) Whether swallowing is normal or aspiration is aspiration if the defuzzified output value for a specific period exceeds the number of times specified by a specific threshold (possibility of aspiration) Is high).
(3) Whether or not the dysphagia is a dysphagia when the defuzzified output value for a specific period does not exceed the specified number of times of a specific threshold, and is a dysphagia (high possibility of dysphagia) judge.
（学習機能）
本発明のファジィ推論を用いた嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法では、好ましくは、学習機能を有する。
学習機能は、例えば、非ファジィ化出力値が、教師データ（過去のデータも含む）と比較して、指定した閾値に近づくような（又は、超える）ファジィ規則には、重みを増大させて、又は、指定した閾値に遠のくようなファジィ規則には、重みを減少させて、非ファジィ化出力値を最適な方向に自動調整することができる。
例えば、現在のファジィ規則では、過去のある時点の嚥下を検出できなかった場合には、教師データ（過去のデータ）を基にして、嚥下を検出できるように各入力変数の追加・変更・削減、入力変数メンバーシップ関数の修正、及び出力変数メンバーシップ関数の修正等を行うことができる。
(Learning function)
The swallowing detection method, swallowing activity monitoring system, and swallowing function evaluation method using fuzzy reasoning of the present invention preferably have a learning function.
The learning function, for example, increases the weight for a fuzzy rule in which the defuzzified output value approaches (or exceeds) a specified threshold value compared to the teacher data (including past data), Alternatively, for fuzzy rules that are far from the specified threshold, the weight can be reduced and the defuzzified output value can be automatically adjusted in the optimal direction.
For example, if the current fuzzy rule cannot detect swallowing at a certain point in the past, each input variable is added, changed, or reduced so that swallowing can be detected based on the teacher data (past data). The input variable membership function can be modified and the output variable membership function can be modified.
学習機能例は、以下を例示するが特に限定されない。
（１）各入力変数に重みをつける。
例：μbreath_Low×α + μsound_Low× (1-α)= μLow
（２）前件部の入力変数メンバーシップ関数のパラメータは教師データを基にして修正する。
例：実施例１の呼吸情報のTh（0.5）を変更して、未検出の嚥下が検出できるようにする。
例：実施例１の音声情報の「0.35×SD」の0.35を変更して、未検出の嚥下が検出できるようにする。
（３）後件部のチューニングを行う（参照：図８）。
例：実施例１の後件部を、図８のようにチューニングを行うことにより、未検出の嚥下が検出できるようにする。詳しくは、図８に記載のように、嚥下情報出力（出力値）が、目標値に近くなるように、特徴量を抽出して、さらにパラメータを調整する。次に、嚥下情報出力（出力値）が、目標値に近くなった場合には、調整したパラメータ値を後件部の出力変数メンバーシップ関数として採用する。
（４）複数の前記ファジィ規則のそれぞれから得られた出力集合に重みを付加する。
The learning function example is exemplified below, but is not particularly limited.
(1) Weight each input variable.
Example: μ breath _ Low × α + μ sound_Low × (1-α) = μ Low
(2) The parameters of the input variable membership function in the antecedent part are corrected based on the teacher data.
Example: Th (0.5) of the respiratory information of Example 1 is changed so that undetected swallowing can be detected.
Example: Change 0.35 of “0.35 × SD” in the voice information of Example 1 so that undetected swallowing can be detected.
(3) Tune the consequent part (see: Fig. 8).
Example: The consequent part of Example 1 is tuned as shown in FIG. 8 so that undetected swallowing can be detected. Specifically, as described in FIG. 8, the feature amount is extracted and the parameters are further adjusted so that the swallowing information output (output value) is close to the target value. Next, when the swallowing information output (output value) is close to the target value, the adjusted parameter value is adopted as the output variable membership function of the consequent part.
(4) A weight is added to the output set obtained from each of the plurality of fuzzy rules.
（教師データ）
本発明の教師データは、以下を例示することができるが特には限定できない。
（１）測定対象者の過去のデータ（なんらかの事情により測定がうまくいかなかったデータを除いた過去のデータでも良い）
（２）ある期間に誤嚥をしたことが特定されているデータ
誤嚥をしたことが特定されている教師データは、測定者が誤嚥したかどうかを判別することができるファジィ規則の生成に有用である。
（３）体重別、性別、年齢別、疾患別のデータ
嚥下障害を有する測定対象者のデータである教師データは、測定者が嚥下障害であるかどうかを判別することができるファジィ規則の生成に有用である。
(Teacher data)
The teacher data of the present invention can be exemplified as follows, but is not particularly limited.
(1) Past data of the measurement subject (past data excluding data that could not be measured due to some reason)
(2) Data specified to have aspiration during a certain period Teacher data specified to have aspiration is used to generate fuzzy rules that can determine whether the measurer has aspirated. Useful.
(3) Data by weight, gender, age, and disease Teacher data, which is data of measurement subjects with dysphagia, can be used to generate fuzzy rules that can determine whether the measurer has dysphagia. Useful.
（オーダーメード嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法）
本発明の嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法では、特定の測定対象者の過去のデータ（嚥下機能が正常であった又は異常であった時のデータ）及び／又は該測定対象者とプロフィールが適合する教師データ（例、同じ年齢層、同じ体重層、同じ疾患経験）を基にして、該測定対象者に最適なオーダーメード嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法を提供することできる。
これらの方法なら、特定の測定対象が、嚥下であるかどうか、誤嚥であるかどうか、嚥下障害であるかどうかを判定するだけでなく、嚥下機能が向上、回復、低下しているかを判定でき、さらには、嚥下障害が完治、改善、悪化、停滞しているかを判定することができる。
(Custom swallowing detection method, swallowing activity monitoring system and swallowing function evaluation method)
In the swallowing detection method, swallowing activity monitoring system, and swallowing function evaluation method of the present invention, past data (data when the swallowing function was normal or abnormal) and / or the measurement target of a specific measurement target person -Based swallowing detection method, swallowing activity monitoring system, and swallowing function evaluation method that are optimal for the measurement subject based on teacher data (e.g., the same age group, the same weight group, and the same disease experience) that match the person and the profile Can be provided.
These methods not only determine whether a particular measurement object is swallowing, aspiration, or dysphagia, but also determine whether the swallowing function has improved, recovered, or decreased In addition, it is possible to determine whether the dysphagia is completely cured, improved, worsened, or stagnant.
以下、本発明を実施例で説明するが、これは本発明に典型例を例示するものであって、その内容を限定解釈するものではない。 EXAMPLES Hereinafter, although an Example demonstrates this invention, this is a typical example to this invention, Comprising: The content is not interpreted limitedly.
（ファジィ規則の生成）
本実施例では、嚥下を検出することができるファジィ規則を生成した。詳細は、以下の通りである。
(Generate fuzzy rules)
In this example, a fuzzy rule that can detect swallowing was generated. Details are as follows.
本実施例では、嚥下を検出するにあたり、無呼吸状態（呼吸情報）と音声情報（音声信号）という二つの特性を有するファジィ規則を検討した。これらの特性には嚥下事象との間に高い相関係数がある。したがって、本ファジィ規則は、以下の知識１及び２を基にしている。 In this example, in detecting swallowing, fuzzy rules having two characteristics of an apnea state (breathing information) and voice information (voice signal) were examined. These characteristics have a high correlation coefficient with swallowing events. Therefore, this fuzzy rule is based on the following knowledge 1 and 2.
知識１：嚥下事象が現れるのは呼吸情報に呼吸を維持するための時間（無呼吸状態）が存する時である。
知識２：嚥下事象が現れるのは音声情報（音声信号）が高い強度を有する時である。
次に、知識１と知識２を以下の「…の場合には…である」というファジィ規則に転換した。なお、XbreathとXsoundの標記は、事象Xでの、各々「呼吸」と「音声」を表わす。Yswallowの標記は嚥下の確率を表わす。
Knowledge 1: A swallowing event appears when there is time (apnea state) for maintaining breathing in the respiratory information.
Knowledge 2: A swallowing event appears when voice information (voice signal) has high intensity.
Next, Knowledge 1 and Knowledge 2 were converted to the fuzzy rule "In the case of ...". X breath and X sound represent “breathing” and “sound” in event X, respectively. The Y swallow symbol represents the probability of swallowing.
規則１：Xbreath（呼吸停止情報値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である。
規則２：Xbreath（呼吸停止情報値）が中程度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は中程度である。
規則３：Xbreath（呼吸停止情報値）が高度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は高度である。
規則４：Xsound（音強度値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である。
規則５：Xsound（音強度値）が中程度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は中程度である。
規則６：Xsound（音強度値）が高度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は高度である。
Rule 1: Y swallow (confirmed swallowing value) is low when X breath (respiration stop information value) is low.
Rule 2: Y swallow (confirmed swallowing value) is moderate when X breath (respiration stop information value) is medium.
Rule 3: Y swallow (confirmed swallowing value) is high when X breath (respiration stop information value) is high.
Rule 4: Y swallow (confirmed swallowing value) is low when X sound (sound intensity value) is low.
Rule 5: Y swallow (confirmed swallowing value) is moderate when X sound (sound intensity value) is medium.
Rule 6: If X sound (sound intensity value) is high, Y swallow (confirmed swallowing value) is high.
図１に示すように、入力した呼吸情報のファジィメンバーシップ関数は通常の呼吸維持時間によって定義した。嚥下時の一時的無呼吸状態の継続時間は、一般に約0.5〜0.7秒である。したがって、その閾値Thは単純に0.5に定めた。縦軸は、呼吸停止情報値、横軸は嚥下確定値を意味する。
図２に示すように、入力した音声情報のファジィメンバーシップ関数は音の強度の平均値とその標準偏差（SD）によって定義した。縦軸は、音強度値、横軸は嚥下確定値を意味する。
Meanの標記は音の強度の平均値を表わす。「低度」及び「高度」のメンバーシップ関数はデータセットの標準偏差と平均値を横一列に並べた台形状の関数であり、その斜線の幅は0.35×SDであり、斜線の中点は平均値となる。
「中程度」のメンバーシップ関数は三角形状の関数であり、二等辺三角形の底辺の長さがSDであり、この底辺の中央点は平均値となる。
ファジィシングルトン関数Si(X)は、次の式（１）のように定義した。
As shown in FIG. 1, the fuzzy membership function of the input respiratory information is defined by the normal respiratory maintenance time. The duration of temporary apnea during swallowing is generally about 0.5 to 0.7 seconds. Therefore, the threshold Th is simply set to 0.5. The vertical axis represents the respiratory stop information value, and the horizontal axis represents the confirmed swallowing value.
As shown in FIG. 2, the fuzzy membership function of the input voice information is defined by the average value of the sound intensity and its standard deviation (SD). The vertical axis represents the sound intensity value, and the horizontal axis represents the swallowing confirmation value.
The Mean symbol represents the average value of the sound intensity. The membership functions of “Low” and “High” are trapezoidal functions in which the standard deviation and average value of the data set are arranged in a horizontal row, the width of the diagonal line is 0.35 × SD, and the middle point of the diagonal line is Average value.
The “medium” membership function is a triangular function, the length of the base of an isosceles triangle is SD, and the center point of this base is an average value.
The fuzzy singleton function Si (X) is defined as the following equation (1).
ファジィ所属度 μ(breath,sound)_(Low,Middle,High)は、以下の式（２）〜（７）によって計算される。 The fuzzy affiliation degree μ (breath, sound) _ (Low, Middle, High) is calculated by the following equations (2) to (7).
∧及び∨の標記はそれぞれファジィの最小値及び最大値を求める演算を表わす。後件部のファジィメンバーシップ関数は図３のように定義される。
ファジィ推論をMIN-MAX重心法で行い、さらに、本ファジィ規則の生成の流れを図４に示した。
さらに、下記式（８）〜（１０）によって、度数wLow、wMiddle及びwHighを計算した。
The symbols ∧ and 標記 represent operations for obtaining the minimum and maximum values of fuzzy, respectively. The fuzzy membership function of the consequent part is defined as shown in FIG.
Fuzzy inference is performed by the MIN-MAX centroid method, and the flow of generation of this fuzzy rule is shown in FIG.
Further, the frequencies w Low , w Middle and w High were calculated by the following formulas (8) to (10).
ファジィ推論の結果は、個々の規則をファジィにセットした集合体 M(Xswallow) として下記式（１１）により与えられ、重心は、下記式（１２）により計算した。 The result of fuzzy reasoning is given by the following equation (11) as an aggregate M (X swallow ) in which individual rules are set to fuzzy, and the center of gravity is calculated by the following equation (12).
（本実施例のファジィ規則の検出感度の確認）
本実施例では、実施例１で生成したファジィ規則が、嚥下を高感度で検出できるかどうかを確認した。詳細は、以下の通りである。
(Confirmation of detection sensitivity of fuzzy rule of this embodiment)
In this example, it was confirmed whether the fuzzy rule generated in Example 1 can detect swallowing with high sensitivity. Details are as follows.
（実験条件）
経鼻カニューレに装着した圧力差センサーを使用して呼気と吸気に伴う呼吸流に関する呼吸情報を得た（参照：図５）。また、喉頭の隆起部に装着したセンサーにより音声情報を得た（参照：図５）。なお、経鼻カニューレは細いプラスチック製のチューブであり、二つの小さな突出部を介して鼻に直接に酸素を送達するチューブに類似している。
5mlの水と三種類の食物を使用して予備テストを行った。食物の物理的性状、例えば粘度、凝集度、接着度を精密にコントロールした。
(Experimental conditions)
Respiratory information about respiratory flow associated with exhalation and inspiration was obtained using a pressure differential sensor attached to the nasal cannula (see: FIG. 5). In addition, voice information was obtained by a sensor attached to the raised part of the larynx (see: FIG. 5). Note that the nasal cannula is a thin plastic tube, similar to a tube that delivers oxygen directly to the nose through two small protrusions.
Preliminary tests were performed using 5 ml of water and three types of food. The physical properties of food, such as viscosity, cohesion and adhesion, were precisely controlled.
（実験結果）
本実験では、下記表１に示すように４人の健常な男性と1人の健常な女性（検体５）を検体とした。実験の一回の流れでは三つのテスト食物（L0、L2、L3）と５mlの水とによる4種の嚥下事象を行った。一人の検体はこの一回の実験テストの流れを３回試み、総計１２の嚥下事象を行った。
本実施例１で生成したファジィ論理を使用して、非ファジィ化出力値が0.775（閾値）を超えた場合は嚥下であると判定した。
参考例として、検体１（Subject 1）での嚥下検出結果及び非ファジィ化出力値を、それぞれ、図６及び図７に示した。
下記表１の結果から明らかなように、本実施例１で生成したファジィ論理を使用した場合には、84.75%という精度の高い嚥下検出率を得ることができた。
なお、22.03%という過剰抽出（偽陽性）率には、唾液の嚥下が多少含まれるので、真の過剰抽出率はさらに低値となる。
(Experimental result)
In this experiment, four healthy men and one healthy woman (sample 5) were used as samples as shown in Table 1 below. In one flow of the experiment, four swallowing events were performed with three test foods (L0, L2, L3) and 5 ml of water. One specimen tried this experimental test flow three times, for a total of 12 swallowing events.
Using the fuzzy logic generated in the first embodiment, when the defuzzified output value exceeds 0.775 (threshold value), it is determined that swallowing occurs.
As a reference example, the swallowing detection result and the defuzzified output value in the specimen 1 (Subject 1) are shown in FIGS. 6 and 7, respectively.
As is apparent from the results in Table 1 below, when the fuzzy logic generated in Example 1 was used, a high swallowing detection rate of 84.75% could be obtained.
Note that the overextraction (false positive) rate of 22.03% includes some saliva swallowing, so the true overextraction rate is even lower.
（総論）
本発明では、コンパクトで運搬容易な装置（システム）を用いて嚥下事象を高感度に判定することに成功した。さらに、本発明のファジィ規則は、所望の結果を産出可能であることを示すことができた。
(General)
In the present invention, a swallowing event has been successfully determined with high sensitivity using a compact and easily transportable device (system). Furthermore, the fuzzy rules of the present invention could indicate that the desired result can be produced.
本発明では、新規なファジィ推論を用いた嚥下検出方法、嚥下活動モニタリングシステム及び嚥下機能評価方法を提供することができる。 The present invention can provide a swallowing detection method, a swallowing activity monitoring system, and a swallowing function evaluation method using a novel fuzzy reasoning.
Claims (8)
測定対象者からの入力変数に関するデータ、該入力変数、該入力変数メンバーシップ関数、該出力変数、及び該出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程と、
該出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程と、及び
該非ファジィ化出力値を基にして嚥下であるか非嚥下であるかを判定する工程を含む、
嚥下の検出方法。
Swallowing and non-swallowing, where the antecedent part includes input variables and input variable membership functions that indicate the characteristics of the measurement subject, and the consequent part includes output variables and output variable membership functions that indicate the swallowability of the measurement subject Setting a fuzzy rule to distinguish between
Fuzzifying the data on the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set;
Defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value; and determining whether the output set is swallowed or non-swallowed based on the defuzzified output value.
How to detect swallowing.
測定対象者からの入力変数に関するデータ、該入力変数、該入力変数メンバーシップ関数、該出力変数、及び該出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程と、
該出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程と、及び
該非ファジィ化出力値を基にして正常嚥下であるか誤嚥であるかを判定する工程を含む、
嚥下活動モニタリングシステム。
The antecedent part includes an input variable and an input variable membership function indicating the characteristics of the measurement subject for a specific period, and the antecedent part includes an output variable and an output variable membership function indicating the aspiration potential of the measurement target person. Setting fuzzy rules to distinguish between normal swallowing and aspiration;
Fuzzifying the data on the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set;
Defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value, and determining whether it is normal swallowing or aspiration based on the defuzzified output value.
Swallowing activity monitoring system.
測定対象者からの入力変数に関するデータ、該入力変数、該入力変数メンバーシップ関数、該出力変数、及び該出力変数メンバーシップ関数をファジィ化処理して、出力集合を得る工程と、
該出力集合を非ファジィ化して非ファジィ化出力値を得る工程と、及び
該非ファジィ化出力値を基にして嚥下障害であるか非嚥下障害であるかを判定する工程を含む、
嚥下機能評価方法。
The antecedent part includes an input variable and an input variable membership function indicating the characteristics of the measurement subject for a specific period, and the antecedent part includes an output variable and an output variable membership function indicating the possibility of dysphagia of the measurement target person. Setting fuzzy rules to distinguish between dysphagia and non-dysphagia;
Fuzzifying the data on the input variable from the measurement subject, the input variable, the input variable membership function, the output variable, and the output variable membership function to obtain an output set;
Defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value, and determining whether the dysphagia is based on the defuzzified output value.
Method for evaluating swallowing function.
（１）前記ファジィ規則が１つの場合は、前記出力集合の重心を特定して前記非ファジィ化出力値を得る工程
（２）前記ファジィ規則が複数の場合は、複数の前記ファジィ規則のそれぞれから得られた前記出力集合を集計して出力和集合を得て、該出力和集合の重心を特定して前記非ファジィ化出力値を得る工程
（３）前記ファジィ規則が複数の場合は、複数の前記ファジィ規則のそれぞれから得られた前記出力集合に重みを付加して、重みを付加した出力集合を集計して出力和集合を得て、該出力和集合の重心を特定して前記非ファジィ化出力値を得る工程
4. The process according to claim 1, wherein the step of defuzzifying the output set to obtain a defuzzified output value includes at least one of the following (1) to (3): Swallowing detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method.
(1) When there is one fuzzy rule, the step of specifying the centroid of the output set to obtain the defuzzified output value (2) When there are a plurality of fuzzy rules, each of the plurality of fuzzy rules The obtained output set is aggregated to obtain an output union set, and a centroid of the output union set is specified to obtain the defuzzified output value. (3) When there are a plurality of fuzzy rules, a plurality of fuzzy rules are obtained. A weight is added to the output set obtained from each of the fuzzy rules, and the output set to which the weight is added is aggregated to obtain an output union, and the centroid of the output union is specified to make the non-fuzzy Step to obtain output value
請求項１〜４のいずれか１に記載の嚥下の検出、嚥下活動モニタリングシステム又は嚥下機能評価方法。
The input variable includes at least one selected from the group including respiratory information, audio information, and hyoid information.
The swallowing detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method according to any one of claims 1 to 4.
The swallowing detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method according to any one of claims 1 to 5, wherein the input variables are a respiratory stop information value and a sound intensity value.
（１）Xbreath（呼吸停止情報値）と Yswallow（嚥下確定値）が相関している
（２）Xsound（音強度値）とYswallow（嚥下確定値）が相関している
The swallowing detection, swallowing activity monitoring system, or swallowing function evaluation method according to any one of claims 1 to 6, wherein the fuzzy rule includes any one or more of the following.
(1) X breath (respiration stop information value) and Y swallow (swallow confirmed value) are correlated (2) X sound (sound intensity value) and Y swallow (swallow confirmed value) are correlated
規則１：Xbreath（呼吸停止情報値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である
規則２：Xbreath（呼吸停止情報値）が中程度の場合には Yswallow（嚥下確定値）は中程度である
規則３：Xbreath（呼吸停止情報値）が高度の場合には Yswallow（嚥下確定値）は高度である
規則４：Xsound（音強度値）が低度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は低度である
規則５：Xsound（音強度値）が中程度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は中程度である
規則６：Xsound（音強度値）が高度の場合にはYswallow（嚥下確定値）は高度である The swallowing detection, swallowing activity monitoring system or swallowing function evaluation method according to any one of claims 1 to 7, wherein the fuzzy rule includes any one or more of the following.
Rule 1: Y swallow (confirmed swallowing value) is low when X breath (breathing stop information value) is low Rule 2: Y swallow when X breath (breathing stop information value) is medium (swallowing definite value) rules is fair 3: Y swallow (swallowing definite value) when X breath (cessation of breathing information value) of altitude rules are highly 4: X sound (sound intensity value) is low Y swallow (confirmed swallowing value) is low when the degree is normal Rule 5: Y swallow (confirmed swallowing value) is medium when X sound (sound intensity value) is medium Rule 6: X Y swallow (confirmed swallowing value) is high when sound (sound intensity value) is high
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