JP2016045816A - 嚥下解析システム、装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】患者に余計な作業をさせることなく、服薬の有無、および正確な服薬時刻を得ることのできる技術を提供する。
【解決方法】本発明の嚥下解析システムは、測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体音センサ１０２ａ、筋電センサ１０２ｂと、前記生体情報を解析する演算回路１０３と、前記解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段としての制御回路１０１、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、嚥下解析システム、装置、方法、及びプログラムに関する。

近年、医師、および薬剤師等の服薬指示通りに患者が服薬をしない（患者の服薬不履行：non-compliance）ことによって、医療費に無駄が生じることが問題となっている。具体的には、患者が処方された医薬品を服薬せず廃棄することによってコストが増大したり、患者が服薬指示通りに服薬しないことによって治療効果が減少したりする問題が生じている。

また、製薬会社は、服薬指示通りに服薬しなかったことに起因して患者に副作用が発生する可能性があることや、本来消費されるべき医薬品が消費されないことによって事業機会を損失する可能性があることも指摘している。

さらに、近年の医療技術の進展に伴って、個々の患者の症状や体質に合わせた投薬計画を作成するなど、医薬品の治療効果を最大化する個別化医療も始まっている。このため、より正確な服薬管理が要求されてきている。

特許文献１は、薬品を保管し、かつ予め指定した時間に、保管している薬品を患者に供給する装置を開示している。

この装置は、保持枠を有し、錠剤（糖衣錠）を収容ポケットに密閉して収容する薬剤容器を保持枠内に保持する。保持枠には、複数の貫通孔が各収容ポケットの位置に対応して設けられている。錠剤の取り出しに応答する複数のセンサが、複数の貫通孔の各々に取り付けられている。

また、この装置は、信号発信器を備えている。信号発信器は、設定可能な時間が経過した後に作動する。この信号発信器と複数のセンサは、保持枠に設けられた導線により、電気的に接続されている。そして、錠剤が、収容ポケットから取り出されることによって、貫通孔に設けられたセンサの横を通過すると、電気始動パルスがセンサから信号発信器へ供給される。

このように、特許文献１に記載の技術によれば、薬品容器から錠剤を取り出したことを検知することができる。そこで、薬品容器から錠剤を取り出す行為を服薬行為とみなし、薬品容器から錠剤が取り出された時刻を服薬時刻として記録することが出来る。

特許文献２は、服薬時の嚥下運動を記録する服薬検知システムを開示している。特許文献２が開示するシステムは、患者が医師の指示に従い服薬した後ボタンを押すことで装置に服薬遂行を入力し、首部誘導プレチスモグラフの波形から嚥下運動が記録されると、システムは患者が服薬したことを認識する。

特公平２−３６２６４号公報 特許第４５５５９１９号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、薬品容器に服薬検知用の装置を取り付ける必要がある。また、薬品容器から薬品を取り出したからと言って、例えば取り出した薬品を服薬する際に紛失することも想定されるため、必ずしも服薬したとは言えない。さらに、薬品容器の開封から、実際に服薬するまでの時間には、個人差が有り、正確な服薬時刻を記録できないと言った問題がある。

特許文献２に記載の技術は、服薬時の嚥下運動を検知することから正確な服薬時間を記録することができる。しかし、患者自身が服薬を申告しなくてはならず、例えば患者が申告を失念した場合、服薬をしたにも関わらず記録されないといった問題がある。

本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、患者に余計な作業をさせることなく、服薬の有無、および正確な服薬時刻を得ることができる技術を提供することにある。

本発明の嚥下解析システムは、測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサと、前記生体情報を解析する解析手段と、前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段と、を備える。

本発明の嚥下解析装置は、測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサからの生体情報を受けて、該生体情報を解析する解析手段と、前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段と、を備える。

本発明の嚥下解析方法は、測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定し、前記生体情報を解析し、前記解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する。

本発明の嚥下解析プログラムは、コンピュータを、測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサからの生体情報を受けて、該生体情報を解析する解析手段、前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段、として動作させる。

本発明によれば、患者に余計な作業させることなく、服薬の有無、および正確な服薬時刻に関する情報を得ることができる。

本発明の第１の実施形態に係る嚥下解析システムの構成を示すブロック線図である。 本発明の第１の実施形態に係る嚥下解析システムの使用方法の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る嚥下解析システムの動作の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る嚥下解析システムにおける各種センサで得られる信号について説明するための図であって、（ａ）は、顎下に装着した筋電センサの出力値の一例である。（ｂ）は、（ａ）を時定数１０ｍｓｅｃで積分した値である。（ｃ）は、内耳に挿入された生体音センサの出力値の一例である。（ｄ）は、喉に装着した生体音センサの出力値の一例である。 本発明の第２の実施形態に係る嚥下解析システムの構成を示すブロック線図である。 本発明の第３の実施形態に係る嚥下解析システムの構成を示すブロック線図である。 本発明に係る嚥下解析システムの原理を説明するためのブロック線図である。 本発明に係る嚥下解析装置の原理を説明するためのブロック線図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、同様な内容については繰り返しの煩雑を避けるために、適宜説明を省略する。

本発明の実施形態を説明する前に、本発明の理解を容易にするために、図７を参照し本発明に係る嚥下解析システムの原理について説明する。図７は、本発明に係る嚥下解析システムの原理を説明するためのブロック線図である。図７に示した、嚥下解析システム１０は、生体センサ１１と、解析手段１２と、識別手段１３と、を備えている。

生体センサ１１は、種々の生体情報を測定する。生体センサ１１が測定する生体情報は、例えば食塊の嚥下に伴う生体音（嚥下音）、筋電等である。解析手段１２は、生体センサ１１が測定した生体情報を解析する。識別手段１３は、解析手段１２が解析した生体情報の解析結果に基づいて、嚥下した食塊が薬剤であるか否かを判定する。尚、本発明に係る嚥下解析システムは、薬剤の形態が錠剤、顆粒、粉末等を問わずに、嚥下した食塊が薬剤であるか否かを判定することができる。これは、以下で説明する本発明に係る実施形態においても同様である。

図８は、本発明に係る嚥下解析装置の構成を示すブロック線図である。本発明に係る嚥下解析装置２０は、解析手段１２と、識別手段１３と、を備える。解析手段１２は、測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定するために外部に設けられた生体センサ１１からの生体情報を受けて、該生体情報を解析する。識別手段１３は、解析手段１２による解析の結果に基づいて、測定対象者が嚥下した食塊を識別する。

なお、図７、図８において、解析手段１２、識別手段１３は、図示しないメモリにあらかじめ格納された動作制御のためのプログラムを読み出し、読み出したプログラムに基づいて制御動作を実行するコンピュータ（ＣＰＵ）により実現することもできる。これは、後述される実施形態における制御回路、演算回路についても同様である。

以下、本発明に係る実施形態について説明する。

＜第１の実施形態＞
図１を参照して、本発明の第１の実施形態に係る嚥下解析システムについて説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る嚥下解析システムの構成を示すブロック線図である。

図１を参照すると、嚥下解析システム１００は、制御回路１０１と、生体音センサ１０２aと、筋電センサ１０２ｂと、演算回路１０３と、記憶回路１０４と、電源回路１０５と、通信回路（第１の通信手段）１０６と、電池１０７と、を備えている。

制御回路１０１は、生体音センサ１０２aと、筋電センサ１０２ｂと、演算回路１０３と、記憶回路１０４と、電源回路１０５と、通信回路１０６とに電気的に接続されている。生体音センサ１０２aと、筋電センサ１０２ｂと、演算回路１０３と、記憶回路１０４と、電源回路１０５と、通信回路１０６とは、制御回路１０１からの制御にしたがって、それぞれ動作する。

生体音センサ１０２aは、例えば内耳に挿入して生体音を収集する骨伝導インナーイヤー型マイクである。生体音センサ１０２ａは、咀嚼音、および嚥下音等の生体音を収集すると共に、収集した生体音を電気信号に変換する。

筋電センサ１０２ｂは、例えば顎下に装着され、主に舌筋の筋電を収集する。筋電センサ１０２ｂは、２つの生体電位測定用電極と、増幅回路から構成されている。

演算回路１０３は、生体音センサ１０２ａ、および筋電センサ１０２ｂが収集した生体データを解析する。制御回路１０１は、演算回路１０３の解析結果に基づいて食塊が薬剤であるか否かを推定する。制御回路１０１は、時計の機能をも有し、嚥下した食塊が薬剤であると判定した場合、患者が服薬した服薬時刻を計時することができる。演算回路１０３、制御回路１０１は、それぞれ図７で説明した解析手段１２、識別手段１３に対応する。

制御回路１０１は、生体音センサ１０２ａ、および筋電センサ１０２ｂが収集した生体データと、演算回路１０３が解析した解析結果、服薬時刻等を記憶回路１０４に記録する。

電源回路１０５は、電池１０７と電気的に接続されている。電源回路１０５は、電池１０７の電力を制御回路１０１、生体音センサ１０２ａ、筋電センサ１０２ｂ、演算回路１０３、記憶回路１０４、通信回路１０６等に供給する。

通信回路１０６は、記憶回路１０４と電気的に接続されている。通信回路１０６は、記憶回路１０４に蓄積された生体データ、解析結果等を嚥下解析システム１００の外部へ送信する。

次に、図２を参照して、本発明の第１の実施形態に係る嚥下解析システム１００の使用方法の一例について説明する。図２は、患者が嚥下解析システム１００を装着した状態を示す概略図である。

図２を参照すると、嚥下解析システム１００は、生体音センサ１０２ａと、筋電センサ１０２ｂと、電子部品収納部１１０と、第１通信ケーブル１１１ａと、第２通信ケーブル１１１ｂとを備えている。

生体音センサ１０２ａは、内耳に挿入する。筋電センサ１０２ｂは、２つの生体電位測定用電極が顎下に位置するように固定する。

電子部品収納部１１０は、制御回路１０１、演算回路１０３、記憶回路１０４、電源回路１０５、通信回路１０６、および電池１０７等を収容している。電子部品収納部１１０は、弾性部材を有しており、弾性部材により患者の首を挟み込むことで患者の首に固定することができる。なお、電子部品収納部１１０は、両面テープ等で患者の体表に接着しても良いし、衣服に装着しても良い。

生体音センサ１０２ａは、通信ケーブル１１１ａを介して電子部品収納部１１０に収容した制御回路１０１と電気的に接続されている。筋電センサ１０２ｂは、通信ケーブル１１１ｂを介して電子部品収納部１１０に収容した制御回路１０１と電気的に接続されている。

次に、図３を参照して、本発明に係る第１の実施形態の嚥下解析システム１００の動作の流れについて説明する。図３は、本発明に係る嚥下解析システムの動作の流れを示すフローチャートである。

まず、嚥下解析システム１００を患者に装着し、電源回路１０５からの電力供給をオンにして、生体音センサ１０２ａ、および筋電センサ１０２ｂにより患者の生体音、および筋電を収集する（ステップＳ１０１）。

演算回路１０３は、制御回路１０１経由で筋電センサ１０２ｂから得られる筋電データを任意の時定数、例えば１０ｍｓｅｃで積分する。制御回路１０１は、任意の時間範囲で生体音、筋電、および筋電の積分値等の生体データを記憶回路１０４に記録する（ステップＳ１０２）。以降、ここで制御回路１０１が、記憶回路１０４に記録した生体データを嚥下データと呼ぶ。

次に、図４を参照して、生体音センサ１０２ａ、および筋電センサ１０２ｂが測定した生体データの一例について説明する。

図４（ａ）〜（ｄ）は、横軸が時間であり、縦軸が出力値（電圧値）である生体データの波形である。図４（ａ）〜（ｄ）に示した波形の横軸の１目盛りが５００ｍｓｅｃであり、図４（ｂ）のみ縦軸の１目盛りは０．０５０Ｖ、図４（ａ）、（ｃ）、（ｄ）の縦軸の１目盛りは０．５００Ｖである。図４（ａ）は、顎下に装着した筋電センサ１０２ｂの出力値である。図４（ｂ）は、図４（ａ）の出力値を時定数１０ｍｓｅｃで積分した値である。図４（ｃ）は、内耳に挿入された生体音センサ１０２ａの出力値である。図４（ｄ）は、喉に装着した生体音センサの出力値である。図４中、Ｔのラインは、図４（ｂ）の出力値が閾値０．１Ｖを超えた時点を示している。記憶回路１０４は、図４（ａ）〜（ｄ）の各値を、同期して記憶している。

図４（ｃ）と（ｄ）とを参照すると、出力値の大きさに違いは有るものの同様の波形が出力されていることが分かる。図４（ｄ）は波形に高周波成分が残っているのに対し、図４（ｃ）は高周波成分が除去されている。これは、人体を伝播する生体音の減衰率は、低周波成分よりも高周波成分の方が高いためである。すなわち、嚥下に伴う生体音が喉から内耳に伝搬するまでの間に、ローパスフィルタと同様の効果が働き、高周波成分が減衰する。

次に、演算回路１０３は、嚥下データから特徴的な生体データを抽出する。具体的に説明すると、嚥下行為は、主に、口腔期、咽頭期、および食道期の３つの段階に分けることができる。演算回路１０３は、主に咽頭期に現れる特徴的な生体データを抽出する。咽頭期は、口腔期から遷移した後の期間であり、図４において、Ｔのライン付近である。

図３に戻って、演算回路１０３は、筋電の嚥下データからは、その最大値となる時点を基準とし、記憶回路１０４が保持する嚥下データに基づいて、例えばその前後０．５ｓの範囲の出力値を解析データとして抽出する。一方、演算回路１０３は、生体音の嚥下データからは、その包絡線、およびエネルギーを算出し、包絡線、およびエネルギーがともに任意の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０３）。そして、演算回路１０３は、任意の閾値を超えている期間の出力値を生体音に関する解析データとして抽出する（ステップＳ１０４）。生体音センサ１０２ａは、嚥下に伴う生体音以外の様々な生体音も測定するため、測定データには様々な生体音が重畳している。したがって、演算回路１０３は、生体音の嚥下データのみでは解析対象区間の切り出すことが困難な場合もある。そこで、生体音センサ１０２ａと、筋電センサ１０２ｂとを併用することにより解析対象区間が限定されるため、演算回路１０３は、解析対象区間を容易に切り出すことができる（ステップＳ１０５）。尚、筋電の解析データの時間長さと生体音の解析データの時間長さは必ずしも一致しない。

そして、演算回路１０３は、筋電、および生体音の嚥下データの解析データから食塊を識別する為の特徴量を抽出する（ステップＳ１０６）。

演算回路１０３は、解析データから周波数フィルターによりノイズ成分、例えば２０００Ｈｚ以上の成分を除去する。その後、演算回路１０３は、例えばウェーブレット解析、あるいはＦＦＴ（Fast Fourier Transform）解析により、元の解析データを任意の複数の周波数帯域に分割する。

次に、演算回路１０３は、分割前の解析データ、および分割後の各周波数帯域の解析データから、最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、および出力値の二乗和であるエネルギーを算出する。記憶回路１０４は、算出された各値を特徴量として記録する。さらに、演算回路１０３は、筋電の解析データから算出したピーク値と、生体音の解析データから算出したピーク値との時間差（ピーク値時間差）を算出する。制御回路１０１は、算出値を特徴量として記憶回路１０４に記録する。

その後、制御回路１０１は、例えばニューラルネットワークにより食塊が薬であるかどうかの推定を行う（ステップＳ１０７）。ニューラルネットワークとは、予め取得した教師信号に基づいて、推定誤差が最少となる様に決定した重み付け係数を用いて特徴量を演算し、その演算した特徴量から食塊が薬であるかどうかを推定することのできるプロセスである。

このとき、制御回路１０１は、特徴量として、解析データの最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、エネルギー、自己回帰係数、ピーク値時間差を全て使用する必要はなく、適宜選択して使用することができる。例えば、生体音の嚥下データの解析データを用いて服薬検知を行う場合、服薬検知に関する特徴的な信号は、解析データの周波数帯域が２０Ｈｚ〜２０００Ｈｚの範囲内に出現するため、解析データはこの範囲に限定した方が良い。また、数か月程度の長期間にわたり生体音の嚥下データの解析データを用いて服薬検知を行う場合、解析データの周波数帯域を高周波成分、例えば１００Ｈｚ〜２０００Ｈｚに限定した方が良い。特徴量は、解析データの周波数成分によって影響を受けやすいパラメータが異なるためである。具体的に説明すると、１００Ｈｚよりも低い周波数帯域の特徴量は、生体組織の影響を反映しやすい。すなわち、モニタリングを長期間にわたって継続すると、例えば体調、および体重が変化し、解析データにばらつきが生じ、服薬検知の識別率が低下するためである。この１００Ｈｚは個人差、環境要因による変化を伴うことから、可変することでより正確な識別を行うことができる。

また、ステップＳ１０７での推定方法は、ニューラルネットワークに限定するものではなく重回帰分析、Ｋ平均クラスタリング法、サポートベクターマシン等、一般的な他の状態推定方法を用いても良い。

次に、制御回路１０１は、嚥下した食塊が薬であるか否かを判定する（ステップS１０８）。制御回路１０１は、嚥下した食塊が薬であると判定した場合、その時の時刻を記憶回路１０４に記録する。通信回路１０６は、制御回路１０１の制御のもと、記録された服薬時刻、必要な解析データ等を、嚥下解析システム１００の外部に送信する（ステップＳ１０９）。

尚、演算回路１０３は、生体音から嚥下音だけではなく、咀嚼音を抽出することができる。そこで、演算回路１０３は、嚥下音の直前に咀嚼音が認められた場合、そのとき嚥下した食塊は薬ではないことが明白であるため、食塊を識別するための解析を行わないようにしてもよい。

また、演算回路１０３が咀嚼音から患者の食事時間を判定できるため、例えば食後に服薬するように医師から指示が有った場合、制御回路１０１は、食後一定期間の嚥下行為に対してのみ食塊の識別を行うことで消費電力を低減することができる。また、嚥下解析システム１００にアラーム部をさらに設け、食後一定期間を過ぎると患者に対しアラーム(服薬督促)を行うことで患者の服薬履行率を上げることが出来る。

さらに、あらかじめ患者の生活パターンを記憶回路１０４に記憶しておき、この記憶情報に基づいて患者の食事時間、就寝時間、および起床時間を演算回路１０３が予測するように構成することもできる。この構成によれば、演算回路１０３は、医師から処方される様々な服薬タイミングに対応した一定期間のみ嚥下解析を行えば良いので消費電力の低減が可能である。この場合、患者の生活行動を識別する為に、生体センサとして３軸加速度センサ等を追加することが望ましい。つまり、患者が安静状態にある場合には３軸加速度センサ出力から重力加速度の方向を認識することで、例えば、立位、座位、仰臥位、背臥位などの姿勢を識別できる。また、患者が活動状態にある場合には３軸加速度センサの変化量を解析することで、歩く、走る、立つ、座るなどの行為を識別できる。この様な姿勢、行為を継続的にモニタリングし患者の生活パターンと比較することで生活行動を識別できるため、より細やかにシステムの間欠動作が可能となり、消費電力低減の効果が高まる。

この様な食塊判定を随時繰り返し行うことで患者の服薬時刻を患者が作業することなく記録することができる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態に係る嚥下解析システムについて説明する。図５は、本発明の第２の実施形態に係る嚥下解析システム３００を示すブロック線図である。第２の実施形態の嚥下解析システム３００は、第１の実施形態の嚥下解析システム１００に加え、嚥下解析システム１００と通信可能なサーバシステム（サーバ手段）２００を備える。

サーバシステム２００は、サーバ制御回路２０１と、サーバ演算回路２０２と、サーバ通信回路（第２の通信手段）２０３と、サーバ電源回路２０４と、サーバ記憶回路２０５と、を備える。

嚥下解析システム３００では、まず、通信回路１０６が、制御回路１０１の制御のもと、生体音センサ１０２a、および筋電センサ１０２ｂで収集した生体データを、サーバシステム２００が備えるサーバ通信回路２０３に送信する。

サーバ制御回路２０１は、サーバ通信回路２０３が受信した生体データをサーバ記憶回路２０５に記憶する。サーバ演算回路２０２は、サーバ記憶回路２０５が記憶した生体データに基づいて、食塊を識別するための解析を実行する。この時、サーバ演算回路２０２は、第１の実施形態において説明した演算回路１０３と同様の解析を実行する。一方、サーバ制御回路２０１は、第１の実施形態において説明した制御回路１０１と同様の識別動作を実行する。

尚、全ての生体データの解析をサーバ演算回路２０２で行う必要は無い。例えば、演算回路１０３が解析データの抽出までを行い、抽出した解析データをサーバシステム２００に送信し、サーバ演算回路２０２が特徴量の抽出のみを行っても良い。この場合、サーバ制御回路２０１は、サーバ演算回路２０２が抽出した特徴量に基づいて食塊が薬であるか否かを推定する。

また、演算回路１０３が特徴量の抽出までを行っても良い。この場合、サーバシステム２００側では、サーバ制御回路２０１が嚥下した食塊が薬であるか否かの推定のみを行う。

サーバシステム２００でデータ解析を行うことにより、解析アルゴリズムの更新が容易になり、継続的に検知システムを使用することによるデータの蓄積、及び、技術開発の進展等により、最新の解析アルゴリズムを適用することが可能となる。また、嚥下解析システム３００は、生体データの解析を分散して行うため、１箇所での情報処理量が低減され、嚥下解析システム１００に高性能のＭＣＵ（Memory Control Unit）を搭載する必要が無くなる。したがって、第２の実施形態の嚥下解析スステム３００は、第１の実施形態の嚥下解析システム１００に比べて低コスト化、消費電力低減等の効果も期待できる。

＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態に係る嚥下解析システム４００について説明する。図６は、嚥下解析システム４００の構成を示すブロック線図である。第３の実施形態の嚥下解析システム４００が第１の実施形態の嚥下解析システム１００と異なるのは、生体センサに筋電センサ１０２ｂを用いず、生体音センサ１０２ａのみを備える点である。これは、以下の理由による。

患者は、顎下に筋電センサを装着する場合、日常生活で使用するには、外観上の拒否感や、装着による不快感等を覚える。一方で、生体音センサ１０２ａは、内耳に挿入するため、患者の拒否感は少ない。したがって、患者は、第３の実施形態の嚥下解析システム４００を、第１、および第２の実施形態の嚥下解析システムに比べて、不快感や拒否感なく使用することができる。

次に、第３実施形態の嚥下解析システム４００の動作について説明する。

まず、嚥下解析システム４００を患者に装着すると、生体音センサ１０２ａが患者の生体音を収集する。

演算回路１０３は、図４（ｃ）で説明したように、生体音センサ１０２ａからの嚥下データに基づいて、その包絡線及びエネルギーを算出し、包絡線及びエネルギーがともに任意の閾値を超えた期間の出力値を解析データとして抽出する。そして、演算回路１０３は、解析データから食塊を識別する為の特徴量を抽出する。

さらに、演算回路１０３は、例えば周波数フィルターを用いて解析データからノイズ成分、例えば２０００Ｈｚ以上の成分を除去した後、ウェーブレット解析、あるいはＦＦＴ解析により、元の解析データを任意の周波数成分ごとのデータに分割する。さらにまた、演算回路１０３は、分割前の解析データ、および分割後の各周波数帯域の解析データから、最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、および、出力値の二乗和であるエネルギーと、自己回帰分析により自己回帰係数を算出する。記憶回路１０４は、演算回路１０３が算出した算出値を特徴量として記録する。以降は、第１の実施形態と同様である。

以上、本発明を第１〜第３の実施形態について説明したが、上記の各実施形態の一部、または全部は、以下のようにも記載されうる。なお、以下の付記は本発明を何等限定するものではない。

［付記１］
測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサと、
前記生体情報を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段と、
を備える、嚥下解析システム。

［付記２］
前記識別手段は、前記嚥下した食塊が薬剤であることを識別する、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記３］
前記生体センサは、筋電を測定する筋電センサ、嚥下に伴う生体音を測定する生体音センサのうち、少なくとも生体音センサを含む、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記４］
前記生体音センサは、インナーイヤー型のマイクである、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記５］
前記解析手段は、前記生体情報を複数の周波数帯域に分割し、それぞれの帯域ごとの信号成分から、最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、エネルギー、自己回帰係数、及びピーク時間差のいずれか１つ以上を抽出する、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記６］
前記複数の周波数帯域の下限を２０Ｈｚ、上限を２０００Ｈｚとした、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記７］
前記複数の周波数帯域の下限を変更することができる、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記８］
前記識別手段は、ニューラルネットワーク、重回帰分析、Ｋ平均クラスタリング法、およびサポートベクターマシンのいずれか１つ以上を用いて前記食塊を識別する、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記９］
前記解析手段は、前記嚥下行為に伴う生体音の中から、生体音の包絡線、及びエネルギーを算出し、前記包絡線、及び前記エネルギーがともに任意の閾値を超えた期間を解析対象区間とする、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記１０］
前記識別手段は、前記生体情報から患者の生活行動を識別し、食事時刻を基準にした一定期間の嚥下に対し前記食塊を識別する、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記１１］
当該嚥下解析システムは、更に、前記生体センサで得られた生体情報、又は前記生体情報から抽出した解析データを外部に送信可能な第１の通信手段を備えると共に、前記第１の通信手段と通信可能な第２の通信手段と、該第２の通信手段を介して受信した前記生体情報、又は前記生体情報から抽出した解析データを解析する別の解析手段と、前記別の解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する別の識別手段と、を含む、サーバ手段を備える、上記付記に記載の嚥下解析システム。

［付記１２］
測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサからの生体情報を受けて、該生体情報を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段と、
を備える、嚥下解析装置。

［付記１３］
前記識別手段は、前記嚥下した食塊が薬剤であることを識別する、上記付記に記載の嚥下解析装置。

［付記１４］
前記解析手段は、前記生体情報を複数の周波数帯域に分割し、それぞれの帯域ごとの信号成分から、最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、エネルギー、自己回帰係数、及びピーク時間差のいずれか１つ以上を抽出する、上記付記に記載の嚥下解析装置。

［付記１５］
前記複数の周波数帯域の下限を２０Ｈｚ、上限を２０００Ｈｚとした、上記付記に記載の嚥下解析装置。

［付記１６］
前記複数の周波数帯域の下限を変更することができる、上記付記に記載の嚥下解析装置。

［付記１７］
前記識別手段は、ニューラルネットワーク、重回帰分析、Ｋ平均クラスタリング法、及びサポートベクターマシンのいずれか１つ以上を用いて前記食塊を識別する、上記付記に記載の嚥下解析装置。

［付記１８］
前記解析手段は、前記生体情報として、前記嚥下行為に伴う生体音の中から、生体音の包絡線、及びエネルギーを算出し、前記包絡線、及び前記エネルギーがともに任意の閾値を超えた期間を解析対象区間とする、上記付記に記載の嚥下解析装置。

［付記１９］
前記識別手段は、前記生体情報から患者の生活行動を識別し、食事時刻を基準にした一定期間の嚥下に対し前記食塊を識別する、上記付記に記載の嚥下解析装置。

［付記２０］
測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定し、
前記生体情報を解析し、
前記解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する、嚥下解析方法。

［付記２１］
前記識別するステップは、前記嚥下した食塊が薬剤であることを識別する、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２２］
前記生体情報を測定するステップは、筋電、及び嚥下に伴う生体音のうち、少なくとも前記嚥下に伴う生体音を測定する、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２３］
前記嚥下に伴う生体音を、インナーイヤー型のマイクで測定する、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２４］
前記生体情報を解析するステップは、前記生体情報を複数の周波数帯域に分割し、それぞれの帯域ごとの信号成分から、最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、エネルギー、自己回帰係数、及びピーク時間差のいずれか１つ以上を抽出する、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２５］
前記複数の周波数帯域の下限を２０Ｈｚ、上限を２０００Ｈｚとした、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２６］
前記複数の周波数帯域の下限を変更することができる、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２７］
前記嚥下した食塊を識別するステップは、ニューラルネットワーク、重回帰分析、Ｋ平均クラスタリング法、及びサポートベクターマシンのいずれか１つ以上を用いて前記嚥下した食塊を識別する、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２８］
前記生体情報を解析するステップは、前記嚥下行為に伴う生体音の中から、生体音の包絡線、及びエネルギーを算出し、前記包絡線、及び前記エネルギーがともに任意の閾値を超えた期間を解析対象区間とする、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記２９］
前記嚥下した食塊を識別するステップは、前記生体情報から患者の生活行動を識別し、食事時刻を基準にした一定期間の嚥下に対し前記食塊を識別する、上記付記に記載の嚥下解析方法。

［付記３０］
コンピュータを、
測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサからの生体情報を受けて、該生体情報を解析する解析手段、
前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段、
として動作させるための嚥下解析プログラム。

［付記３１］
前記コンピュータを、前記嚥下した食塊が薬剤で有ることを識別する識別手段として動作させるための、上記付記に記載の嚥下解析プログラム。

［付記３２］
前記コンピュータを、前記生体情報を複数の周波数帯域に分割し、それぞれの帯域ごとの信号成分から、最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、エネルギー、自己回帰係数、及びピーク時間差のいずれか１つ以上を抽出する解析手段として動作させるための、上記付記に記載の嚥下解析プログラム。

［付記３３］
前記コンピュータを、ニューラルネットワーク、重回帰分析、Ｋ平均クラスタリング法、及びサポートベクターマシンのいずれか１つ以上を用いて前記食塊を識別する識別手段として動作させるための、上記付記に記載の嚥下解析プログラム。

［付記３４］
前記コンピュータを、前記嚥下行為に伴う生体音の中から、生体音の包絡線、及びエネルギーを算出し、前記包絡線、及び前記エネルギーがともに任意の閾値を超えた期間を解析対象区間とする解析手段として動作させる、上記付記に記載の嚥下解析プログラム。

［付記３５］
前記コンピュータを、前記生体情報から患者の生活行動を識別し、食事時刻を基準にした一定期間の嚥下に対し前記食塊を識別する識別手段として動作させるための、上記付記に記載の嚥下解析プログラム。

１０、１００、３００、４００・・・嚥下解析システム
１１・・・生体センサ
１２・・・解析手段
１３・・・識別手段
２０・・・嚥下解析装置
１０１・・・制御回路
１０２ａ・・生体音センサ
１０２ｂ・・筋電センサ
１０３・・・演算回路
１０４・・・記憶回路
１０５・・・電源回路
１０６・・・通信回路
１０７・・・電池
１１０・・・電子部品収納部
１１１ａ・・第１通信ケーブル
１１１ｂ・・第２通信ケーブル
２００・・・サーバ
２０１・・・サーバ制御回路
２０２・・・サーバ演算回路
２０３・・・サーバ通信回路
２０４・・・サーバ電源回路
２０５・・・サーバ記憶回路

Claims (15)

1. 測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサと、
   前記生体情報を解析する解析手段と、
   前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段と、
   を備える、嚥下解析システム。
2. 前記識別手段は、前記嚥下した食塊が薬剤であることを識別する、請求項１に記載の嚥下解析システム。
3. 前記生体センサは、筋電を測定する筋電センサ、嚥下に伴う生体音を測定する生体音センサのうち、少なくとも生体音センサを含む、請求項１または２に記載の嚥下解析システム。
4. 前記生体音センサは、インナーイヤー型のマイクである、請求項３に記載の嚥下解析システム。
5. 前記解析手段は、前記生体情報を複数の周波数帯域に分割し、それぞれの帯域ごとの信号成分から、最大値、平均値、標準偏差、歪度、尖度、エネルギー、自己回帰係数、及びピーク時間差のいずれか１つ以上を抽出する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の嚥下解析システム。
6. 前記複数の周波数帯域の下限を２０Ｈｚ、上限を２０００Ｈｚとした、請求項５に記載の嚥下解析システム。
7. 前記複数の周波数帯域の下限を変更することができる、請求項５に記載の嚥下解析システム。
8. 前記識別手段は、ニューラルネットワーク、重回帰分析、Ｋ平均クラスタリング法、およびサポートベクターマシンのいずれか１つ以上を用いて前記食塊を識別する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の嚥下解析システム。
9. 前記解析手段は、前記嚥下行為に伴う生体音の中から、生体音の包絡線、及びエネルギーを算出し、前記包絡線、及び前記エネルギーがともに任意の閾値を超えた期間を解析対象区間とする、請求項３〜８のいずれか１項に記載の嚥下解析システム。
10. 前記識別手段は、前記生体情報から患者の生活行動を識別し、食事時刻を基準にした一定期間の嚥下に対し前記食塊を識別する、請求項１〜９のいずれか１項に記載の嚥下解析システム。
11. 当該嚥下解析システムは、更に、前記生体センサで得られた生体情報、又は前記生体情報から抽出した解析データを外部に送信可能な第１の通信手段を備えると共に、前記第１の通信手段と通信可能な第２の通信手段と、該第２の通信手段を介して受信した前記生体情報、又は前記生体情報から抽出した解析データを解析する別の解析手段と、前記別の解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する別の識別手段と、を含む、サーバ手段を備える請求項１〜１０のいずれか１項に記載の嚥下解析システム。
12. 測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサからの生体情報を受けて、該生体情報を解析する解析手段と、
    前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段と、
    を備える、嚥下解析装置。
13. 測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定し、
    前記生体情報を解析し、
    前記解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する、嚥下解析方法。
14. 前記識別するステップは、前記嚥下した食塊が薬剤であることを識別する、請求項１３に記載の嚥下解析方法。
15. コンピュータを、
    測定対象者の嚥下行為に伴う生体情報を測定する生体センサからの生体情報を受けて、該生体情報を解析する解析手段、
    前記解析手段による解析の結果に基づいて、前記測定対象者が嚥下した食塊を識別する識別手段、
    として動作させるための、嚥下解析プログラム。

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