JP2021500182A - 冠動脈疾患のリスク判定 - Google Patents

Abstract

提案された技術は、冠動脈疾患のリスクを示す方法に関する。複数の心拍をカバーする音声記録を取得し（１００）、音声記録内の複数の心音を識別し（２００）、音声記録から複数のセグメントを取得する（３００）。拡張期における期間の第１の周波数窓の信号強度に基づいて、周波数パワー測定値を決定し（４００）、複数の心音および複数のセグメントに基づいて、第４の心音の振幅を決定し（５００）、複数の心音に基づいて、心拍変動の指標を決定する（６００）。続いて、周波数パワー測定値、第４の心音の振幅、および心拍変動の指標に基づいて、冠動脈疾患のリスクの指標を決定する（７００）。【選択図】図２

Description

提案される技術は、概して、冠動脈疾患（ＣＡＤ）の疑いを診断する分野に関し、特に、非侵襲性の冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示すためのデバイスまたは装置に関する。

冠動脈疾患（ＣＡＤ）の疑いの診断には、かなりの医療財源が必要である。今日、一般的に侵襲的冠動脈造影（ＩＣＡ）が使用されているが、費用がかかり、かつ合併症のリスクがある。ＣＡＤの診断に利用可能な非侵襲的な技術がある。例えば、音センサ技術、アナリティクス能力、およびデータフィルタリングにおける最近の進歩により、音響検出を使用して、閉塞性ＣＡＤに起因する冠動脈内の乱流を診断できるようになった。そのような音響ベースの技術は、非侵襲的であり、放射線がなく、かつ経済的に有利である。通常、これらは、低〜中程度のリスク集団の主要なリスク層別化に使用可能である。従って、これらの技術の精度の向上は、日常の診療において非常に重要である。

提案された技術は、上述したニーズを満たすこと、特に、ＣＡＤの疑いを診断するための音響ベースの技術の診断精度を改善することを目的としている。

提案される技術の第１の態様において、少なくとも主要な目的は、人の冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示す方法によって達成される。この方法は、複数の心拍をカバーする音声記録を取得するステップと、音声記録内の複数の心音（Ｓ）を識別するステップと、各セグメントが心臓サイクルの少なくとも一部をカバーする、複数のセグメントを複数の心音（Ｓ）に基づく音声記録から取得するステップと、を含む。本方法は、更に、複数のセグメントのうちの第１の数のセグメントの拡張期における期間の第１の周波数窓の信号強度に基づいて、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップと、複数の心音（Ｓ）および複数のセグメントに基づいて、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップと、を含む。

ここで、第１の周波数窓の信号強度は、第１の周波数窓の振幅または第１の周波数窓のエネルギーを包含すると理解され、また、拡張期における期間は、拡張期における間隔を包含すると理解される。この方法は、更に、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）および第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）に基づいて、冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標を決定するステップを含む。この方法は、更に、複数の心音（Ｓ）に基づいて心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップを含み、冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標を決定するステップは、更に、心拍変動（ＨＲＶ）の指標に基づき得る。

提案された技術の第１の態様による方法は、電子聴診器または冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示すためのシステムによって実行することができる。音声記録は、マイクロフォンによって取得することができ、残りのステップまたは他のステップは、プロセッサによって実行することができる。

第２の態様によれば、上記の目的は、人の冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示すためのシステムによって達成される。このシステムは、人の心臓から音声を取得するために人の胸部に配置されるように構成されたマイクロフォンと、マイクロフォンに動作可能に接続されており、第１の態様による方法を実行するように構成されたプロセッサとを備える。

第２の態様によれば、上記の目的は、人の心臓から音声を取得するために人の胸部に配置されるように構成されたマイクロフォンと、マイクロフォンに動作可能に接続されたプロセッサとを含むシステムにおいて使用されるコンピュータプログラム製品によって達成される。コンピュータプログラム製品は、システムのプロセッサによって実行されると、プロセッサに第１の態様による方法を実行させるように構成されたプログラムコード命令を含む。

ここで、マイクロフォンは、音声記録を取得するのに適したトランスデューサを包含すると理解される。

提案される技術の代替案では、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）および第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）のうちの一方だけが決定され、冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標の決定に使用される。例えば、冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標の決定は、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）または第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）と、心拍変動（ＨＲＶ）の指標とに基づいてもよい。

音声記録のセグメンテーションに関連する多数の特性が、提案された技術に対して有利であることが判明している。

複数の心音（Ｓ）は、複数の第１の特定の心音（ＳＳ１）を含むことができ、音声記録から複数のセグメントを取得するステップは、複数の第１の特定の心音（ＳＳ１）に基づいて、音声記録を複数のセグメントに分割するステップを含み得る。各セグメントは完全な心臓サイクルをカバーしてもよい。

複数の第１の特定の心音（ＳＳ１）は、それぞれが大動脈弁閉鎖（ＡＣ）に関連している第２の心音（Ｓ２）を含むことができる。複数のセグメントは、それぞれが少なくとも第２の心音（Ｓ２）および単一の心拍の後続の拡張期をカバーする、第１の数のセグメントを含むことができる。複数の第１の特定の心音（ＳＳ１）は、それぞれが僧帽弁閉鎖（ＭＣ）に関連する、第１の心音（Ｓ１）を含むことができる。複数のセグメントは、それぞれが心室壁の膨張の弾性限界に関連する少なくとも第４の心音（Ｓ４）および単一の心拍の後続の第１の心音（Ｓ１）をカバーする、第２の数のセグメントを含むことができる。

周波数パワー測定値（ＦＰＭ）に関連する多数の特性が有利であり、提案された技術の精度向上に貢献していることが判明している。

周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップは、更に、各セグメントの拡張期における期間または間隔の第２の周波数窓の信号強度に基づいてもよく、第２の周波数窓は、第１の周波数窓の高域カットオフを超える低域カットオフを有する。ここで、第２の周波数窓の信号強度は、第２の周波数窓における振幅または第２の周波数窓のエネルギーを包含すると理解される。周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップは、更に、第１の数のセグメントの第１の周波数窓におけるエネルギーの合計に基づいて第１の合計を決定するステップと、第１の数のセグメントの第２の周波数窓におけるエネルギーの合計に基づいて第２の合計を決定するステップとを含む。ここで、合計は平均を含むと理解される。次に、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）の決定は、第１の合計と第２の合計との間の比率（ＦＰＲ）、または第１の合計および第２の合計の相対的な大きさに基づいてもよい。

第１の周波数窓は、２０〜４０Ｈｚの範囲、または３０Ｈｚの低域カットオフを有し得る。付加的または代替的に、第１の周波数窓は、８０〜１００Ｈｚの範囲、または９０Ｈｚの高域カットオフを有し得る。第２の周波数窓は、１８０〜２２０Ｈｚの範囲、または２００Ｈｚの低域カットオフを有し得る。付加的または代替的に、第２の周波数窓は、２５０〜８００Ｈｚの範囲、２８０〜３２０Ｈｚの範囲、または３００Ｈｚの高域カットオフを有し得る。

複数の心音（Ｓ）は、複数の第２の特定の心音（ＳＳ２）を含むことができ、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップは、セグメント内の第２の特定の心音（ＳＳ２）に対する第１の数のセグメントのそれぞれの拡張期における期間の時間的位置を決定するステップを含む。第２の特定の心音（ＳＳ２）は、大動脈弁閉鎖（ＡＣ）に関連する第２の心音（Ｓ２）であり得る。第２の心音（Ｓ２）の時間的位置は、第２の心音（Ｓ２）の開始またはピークに対応し得る。

期間または間隔の時間的位置を決定するステップは、第１の数のセグメントのそれぞれにおける第２の心音（Ｓ２）の時間的位置を決定するステップと、各セグメントの拡張期における期間または間隔を、セグメントの第２の心音（Ｓ２）の時間的位置の後に、１６０〜１９０ミリ秒後、または１７５ミリ秒後に開始し、かつセグメントの第２の心音（Ｓ２）の時間的位置の後に、４３０〜４７０ミリ秒前、または４５０ミリ秒前に終了する期間または間隔として決定するステップと、を含むことができる。

第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）に関連する多くの特性が有利であり、かつ提案された技術の改善された精度に寄与することが判明している。

複数の心音（Ｓ）は、複数の第３の特定の心音（ＳＳ３）を含むことができ、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップは、複数の第３の特定の心音（ＳＳ３）に基づいて、複数のセグメントの第２の数のセグメントを整列するステップと、整列された第２の数のセグメントに基づいて平均セグメントを計算するステップと、平均セグメントにおける第４の心音（Ｓ４）のエネルギーに基づいて、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップと、を含み得る。ここで、平均セグメントは、セグメントの合計を包含すると理解され、また、第４の心音（Ｓ４）のエネルギーは、第４の心音（Ｓ４）での信号強度または第４の心音（Ｓ４）のピーク振幅を包含すると理解される。

第３の特定の心音（ＳＳ３）は、僧帽弁閉鎖（ＭＣ）に関連する第１の心音（Ｓ１）であり得る。第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップは、平均セグメントにおける第１の心音（Ｓ１）の時間的位置を決定するステップと、第１の心音（Ｓ１）の時間的位置の前に、１００〜１４０ミリ秒の範囲、または１２０ミリ秒で開始し、かつ第１の心音（Ｓ１）の時間的位置の前に、２０〜１０ミリ秒の範囲、または１５ミリ秒で終了する、平均セグメントにおける第４の心音の期間または間隔を決定するステップと、第４の心音の期間または間隔のエネルギー、または第４の心音の期間または間隔での信号強度、または第４の心音の期間または間隔のピーク振幅に基づいて、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップと、を含み得る。ここで、第４の心音の期間または間隔のエネルギーは、第４の心音期間での信号強度、または第４の心音期間のピーク振幅を包含すると理解される。

第１の心音（Ｓ１）の時間的位置は、第１の心音（Ｓ１）の開始またはピークに対応し得る。

心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するための２つの異なるアプローチが有利であり、かつ提案された技術の精度の向上に貢献していることが判明している。

第１の手法では、心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップは、複数の心音（Ｓ）のうちの複数の第４の特定の心音（ＳＳ４）の時間的位置を決定するステップと、各心拍持続時間（ＨＢＤ）が、２つの連続する第４の特定の心音（ＳＳ４）の時間的位置の間の時間または差異である、複数の心拍持続時間（ＨＢＤ）を決定するステップと、複数の心拍持続時間（ＨＢＤ）の変動に基づいて心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップと、を含み得る。ここで、複数の心拍持続時間（ＨＢＤ）の変動は、複数の心拍持続時間（ＨＢＤ）の分散または標準偏差を包含すると理解される。

複数の第４の特定の心音（ＳＳ４）のうちの第４の特定の心音（ＳＳ４）の時間的位置は、第４の特定の心音（ＳＳ４）の開始またはピークに対応し得る。複数の第４の特定の心音（ＳＳ４）はそれぞれ、僧帽弁閉鎖（ＭＣ）に関連する第１の心音（Ｓ１）であり得る。

第２の手法では、心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップは、複数の心拍の少なくとも一部をカバーする音声記録の期間または間隔の第３の周波数窓であって、２Ｈｚ未満または１Ｈｚ未満の高域カットオフを有する第３の周波数窓の信号強度を決定するステップと、第３の周波数窓の信号強度に基づいて、心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップとを含み得る。ここで、第３の周波数窓の信号強度は、第３の周波数窓における振幅または第３の周波数窓のエネルギーを包含すると理解される。

第３の周波数窓は、０．００１Ｈｚを超える低域カットオフを有し得る。付加的または代替的に、第３の周波数窓は、０．００１〜０．００５Ｈｚの範囲、または０．００３Ｈｚの低域カットオフ、および０．０２〜０．０６の範囲、または０．０４Ｈｚの高域カットオフ、または０．０２〜０．０６Ｈｚの範囲、または０．０４Ｈｚの低域カットオフ、および０．１〜０．２の範囲、または０．１５Ｈｚの高域カットオフ、または０．１〜０．２Ｈｚの範囲、または０．１５Ｈｚの低域カットオフ、および０．３〜０．５の範囲、または０．４Ｈｚの高域カットオフを有し得る。

心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップは、更に、音声記録の期間または間隔における第４の周波数窓であって、２Ｈｚ未満、または１Ｈｚ未満の高域カットオフを有し、かつ第３の周波数窓にオーバーラップしない、または部分的にオーバーラップする第４の周波数窓の信号強度を決定するステップを含むことができる。また、心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップは、更に、第４の周波数窓の信号強度に基づくことができる。ここで、第４の周波数窓の信号強度は、第４の周波数窓における振幅または第４の周波数窓のエネルギーを包含すると理解される。

第４の周波数窓は、０．００１Ｈｚを超える低域カットオフを有する。付加的または代替的に、第４の周波数窓は、０．００１〜０．００５Ｈｚの範囲、または０．００３Ｈｚの低域カットオフ、および０．０２〜０．０６の範囲、または０．０４Ｈｚの高域カットオフ、または０．０２〜０．０６Ｈｚの範囲、または０．０４Ｈｚの低域カットオフ、および０．１〜０．２の範囲、または０．１５Ｈｚの高域カットオフ、または０．１〜０．２Ｈｚ、または０．１５Ｈｚの低域カットオフ、および０．３〜０．５の範囲、または０．４Ｈｚの高域カットオフを有し得る。

実際のリスク指標を決定するための有利な手法が特定されている。冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標を決定するステップは、更に、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）および第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を含む訓練された線形判別分析（ＬＤＡ）に基づいてもよい。訓練された線形判別分析（ＬＤＡ）は、更に、心拍変動（ＨＲＶ）の指標を含み得る。

提案された技術の更なる利点および特性は、以下の実施形態の詳細な説明から明白になるであろう。

提案された技術の上述した、並びに他の特徴および利点のより完全な理解は、添付の図面と併せて実施形態の以下の説明から明白になるであろう。

提案されたシステムの一実施形態の概略図である。 提案された方法の一実施形態を示す概略的なフローチャートである。 セグメンテーションを取得するためのステップの一実施形態を示す概略的なフローチャートである。 周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するためのステップの一実施形態を示す概略的なフローチャートである。 第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するためのステップの一実施形態を示す概略的なフローチャートである。 心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するためのステップの一実施形態を示す概略的なフローチャートである。 心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するためのステップの代替的な実施形態を示す概略的なフローチャートである。 典型的な平均セグメントの一例を示すグラフである。

図１は、人１８の冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示すためのシステム１２の一実施形態を概略的に示す。システム１２は、人１８の心臓から音声を取得するために人１８の胸部１６に配置可能なマイクロフォン１４を有する。プロセッサ２０は、マイクロフォン１４に接続されている。プロセッサ２０は、マイクロフォン１４から受信した信号を記憶することができる一時的メモリ２２を有し、その信号によってプログラムコード命令を実行することができる。システム１２は、マイクロフォン１４を支持するサポート２６と、プロセッサ２０を収容するハウジング２８とを有する。システム１２は、プロセッサ２０のためのプログラムコード命令を格納する非一時的メモリ２４も有する。例えば、システム１２は、全体としてスマートフォンの一体部品であることができ、または、マイクロフォン１４およびサポート２６を除く全ての部分が、スマートフォンの一部を形成することができる。一実施形態では、マイクロフォン１４は、スマートフォンの一体型マイクロフォンである。

システム１２の一実施形態では、システム１２は、プロセッサ２０に動作可能に接続されたインジケータ３０を更に有する。インジケータ３０は、例えば、数値等のＣＡＤのリスクを示すプロセッサ２０からの出力情報を表示可能なＬＣＤディスプレイ等を有することができる。

非一時的メモリ２４内のプログラムコード命令は、プロセッサ２０に図２に示される方法を実行させる。マイクロフォン１４は、人１８の胸部１６に配置され、信号を記録する。このようにして、人の胸部に配置されたマイクロフォンによって記録された複数の心拍をカバーする音声記録が取得される１００。一実施形態では、信号は最初にデータベースに格納され、その後プロセッサによってデータベースから読み出される。

続いて、持続時間に依存する隠れマルコフモデルに基づいて、複数の心音（Ｓ）が音声記録内にて識別される２００。

複数の心音（Ｓ）は、僧帽弁閉鎖（ＭＣ）によって生成される第１の心音（Ｓ１）の形態で複数の第１の特定の心音（ＳＳ１）を含む。次に、図３に示されているように、音声記録を第１の心音（Ｓ１）に基づいて複数のセグメントに分割する３０２ことによって、それぞれが完全な心臓サイクルの一部をカバーする、複数のセグメントが音声記録から取得される３００。セグメンテーションは、公知の持続時間に依存する隠れマルコフモデルを使用して実行され、複数のセグメントは、第１の心音（Ｓ１）、第２の心音（Ｓ２）、拡張期、および収縮期を個別にカバーする期間を含む。

本方法の次のステップでは、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）が決定され（４００）、図４に詳細が示されている。複数の心音（Ｓ）は、大動脈弁閉鎖（ＡＣ）によって生成される第２の心音（Ｓ２）の形態で、複数の第２の特定の心音（ＳＳ２）を含む。最初に、各セグメントにおける期間の時間的位置が決定される４０２。これは、第２の心音（Ｓ２）を含むセグメント内の第２の心音（Ｓ２）の時間的位置を決定する４０４ことによって実行され、ここで、時間的位置は、各セグメントにおける第２の心音（Ｓ２）である。これに続いて、セグメントの第２の心音（Ｓ２）の時間的位置の後から１７５ミリ秒後に開始し、かつセグメントの第２の心音（Ｓ２）の時間的位置の後から４５０ミリ秒前に終了する間隔として期間を決定する４０６。このようにして、各セグメントの拡張期における期間が決定される。

各セグメントについて第１の合計が決定され４０８、ここで、第１の合計は、セグメントの上述した期間の第１の周波数窓におけるエネルギーの合計である。第１の周波数窓は、３０Ｈｚの低域カットオフおよび９０Ｈｚの高域カットオフを有する。同様に、各セグメントについて第２の合計が決定され４１０、ここで、第２の合計は、セグメントの上述した期間の第２の周波数窓におけるエネルギーの合計である。第２の周波数窓は、２００Ｈｚの低域カットオフおよび３００Ｈｚの高域カットオフを有する。次に、周波数パワー測定値（ＦＰＲ）が、第１の合計と第２の合計との間の比率に基づいて決定される４１２。

一実施形態では、上記は、期間を、周波数パワースペクトルを提供するフーリエ変換にかけられる１２８ミリ秒の７５％オーバーラップしているサブウィンドウに分割することによって達成される。周波数パワースペクトルの平方根が計算され、次に各サブウィンドウの平均スペクトルが推定される。中間スペクトルは、セグメント全体の中間スペクトルを計算することによって推定される。次に、周波数パワー測定値（ＦＰＲ）が、３０〜９０Ｈｚ帯域の振幅の合計と２００〜３００Ｈｚ帯域の振幅の合計との間の比率として決定される。

要約すると、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）は、拡張期における期間の第１の周波数窓および第２の周波数窓の信号強度に基づいて決定され４００、ここで、第２の周波数窓は、第１の周波数窓の高域カットオフを超える低域カットオフを有する。

本方法の次のステップでは、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）が決定され５００、これは図５に詳細に示されている。複数の心音（Ｓ）は、僧帽弁閉鎖（ＭＣ）によって生成される第１の心音（Ｓ１）の形態で、複数の第３の特定の心音（ＳＳ３）を含む。第１の心音（Ｓ１）を含むセグメントは、第１の心音（Ｓ１）の開始に基づいて整列される５０２。これらのセグメントは、先行する第４の心音（Ｓ４）も含む。一実施形態では、整列は、他の全ての拍動に対する遅れを推定するための各心拍の相互相関を含む大まかな整列と、他の心音に対する遅れの平均に従った各拍動の変化とに基づく。それは、更に、中央心拍に対する各心拍の相互相関と、中央心拍に対する遅れに従った各心拍の変化とを含む微調整に基づく。

平均セグメントは、整列されたセグメントに基づいて計算される５０４。次に、かくして整列から効果的に認識される第１の心音（Ｓ１）の開始である、平均セグメント内の第１の心音（Ｓ１）の時間的位置が決定される５０８。平均セグメント内の第４の心音期間は、第１の心音（Ｓ１）の時間的位置の１２０ミリ秒前に開始し、かつ第１の心音（Ｓ１）の時間的位置の１５ミリ秒前に終了する期間として決定される５１０。次に、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）が、第４の心音期間のピーク振幅に基づいて決定される５１２。これは、エネルギーが振幅に関係している故に、平均セグメントにおける第４の心音（Ｓ４）のエネルギーに基づいて、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）が効果的に決定された５０６ことを意味する。第４の心音期間３２、第１の心音（Ｓ１）の開始３４、および第４の心音（Ｓ４）のピーク振幅３６は、図７に示す平均セグメント３８に示されている。

本方法の次のステップでは、心拍変動（ＨＲＶ）の指標が決定され６００、これは図６ａに詳細に示されている。複数の心音（Ｓ）は、僧帽弁閉鎖（ＭＣ）によって生成される第１の心音（Ｓ１）の形態で、複数の第４の特定の心音（ＳＳ４）を含む。第１の心音（Ｓ１）のそれぞれの時間的位置は、第１の心音（Ｓ１）の開始として決定される。複数の心拍持続時間（ＨＢＤ）は、連続する第１の心音（Ｓ１）の時間的位置の間の持続時間として決定される。次に、心拍変動（ＨＲＶ）の指標が、残りの心拍持続時間（ＨＢＤ）の標準偏差として決定される６０６。これは、心拍変動（ＨＲＶ）の指標が複数の心音（Ｓ）に基づいて効果的に決定されたことを意味する。

代替的な実施形態として、心拍変動（ＨＲＶ）を決定するステップ６００が図６ｂに示されている。６０を超える心拍をカバーする音声記録の期間における、０．００３Ｈｚ〜０．０４Ｈｚの範囲の第３の周波数窓におけるエネルギーが決定される６１０。一実施形態では、第３の周波数窓は、０．０４Ｈｚ〜０．１５Ｈｚの範囲である。更に、同じ期間の０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚの範囲の第４の周波数窓におけるエネルギーが決定される６１２。

一実施形態では、上記は、複数の心音（Ｓ）から取得される、心拍の全ての隣接する第１の心音（Ｓ１）間の分離が同じになるように期間をリサンプリングし、リサンプリングされた期間のフーリエ変換によって周波数パワースペクトルを生成することによって達成される。次に、０．００３Ｈｚ〜０．０４Ｈｚの間、および０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚの間のエネルギーが、周波数パワースペクトルから決定される。次に、心拍変動（ＨＲＶ）の指標が、０．００３Ｈｚ〜０．０４Ｈｚの周波数窓のエネルギーと、０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚの周波数窓との間の比率として決定される６１４。事実上、これは、心拍変動（ＨＲＶ）の指標が、第３の周波数窓および第４の周波数窓の信号強度に基づいて決定されたこと６１４、および複数の心音（Ｓ）に基づいて決定されたこと６００を意味する。

本方法の次のステップでは、決定された周波数パワー測定値（ＦＰＭ）、決定された第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）、および決定された心拍変動（ＨＲＶ）の指標に基づいて、冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標が決定される７００。これは、訓練された線形判別分析（ＬＤＡ）で決定された測定値を使用して達成される。

コンセプトの証明
７２２人の非ＣＡＤ被験者および１５３人のＣＡＤ被験者を含む研究において、提案された技術の一実施形態を採用した。受信者動作曲線（ＲＯＣ）を生成し、曲線下面積（ＡＵＣ）を決定した。結果が表１に示されており、心拍変動（ＨＲＶ）により曲線下面積（ＡＵＣ）が約１．１％向上することが示されている。心拍変動（ＨＲＶ）が、提案された技術によって達成される音響スコアにおいて重要な分類性能を有すると結論付けることができる。更なる音響に由来する測定値が使用された場合、分類性能が改善され得ることが想定される。

Claims (15)

1. 人の冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示すための、電子聴診器または冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示すためのシステムによって実行される方法であって、
   人の胸部に配置されたマイクロフォンによって記録された複数の心拍をカバーする音声記録を取得するステップ（１００）と、
   前記音声記録内の複数の心音（Ｓ）を識別するステップ（２００）と、
   各セグメントが心臓サイクルの少なくとも一部をカバーする、複数のセグメントを、前記複数の心音（Ｓ）に基づく音声記録から取得するステップ（３００）と、
   前記複数のセグメントのうちの第１の数のセグメントの拡張期における期間の第１の周波数窓の信号強度に基づいて、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップ（４００）と、
   前記複数の心音（Ｓ）および前記複数のセグメントに基づいて、第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップ（５００）と、
   前記複数の心音（Ｓ）に基づいて、心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップ（６００）と、
   前記周波数パワー測定値（ＦＰＭ）、前記第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）、および前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標に基づいて、冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標を決定するステップ（７００）と、
   を含む、方法。
2. 前記周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップは、更に、拡張期における期間の第２の周波数窓の信号強度に基づいており、前記第２の周波数窓は、前記第１の周波数窓の高域カットオフを超える低域カットオフを有し、前記周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップ（４００）に、
   前記第１の数のセグメントの第１の周波数窓におけるエネルギーの合計に基づいて、第１の合計を決定するステップ（４０８）と、
   前記第１の数のセグメントの第２の周波数窓におけるエネルギーの合計に基づいて、第２の合計を決定するステップ（４１０）と、
   前記第１の合計と前記第２の合計との間の比率（ＦＰＲ）、または前記第１の合計および前記第２の合計の相対的な大きさに基づいて、前記周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップ（４１２）と、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の周波数窓は、２０〜４０Ｈｚの範囲、または３０Ｈｚの低域カットオフを有し、前記第１の周波数窓は、８０〜１００Ｈｚの範囲、または９０Ｈｚの高域カットオフを有し、前記第２の周波数窓は、１８０〜２２０Ｈｚの範囲、または２００Ｈｚの低域カットオフを有し、前記第２の周波数窓は、２５０〜８００Ｈｚの範囲、２８０〜３２０Ｈｚの範囲、または３００Ｈｚの高域カットオフを有する、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数の心音（Ｓ）は複数の第２の特定の心音（ＳＳ２）を含み、周波数パワー測定値（ＦＰＭ）を決定するステップ（４００）に、
   前記セグメント内の前記第２の特定の心音（ＳＳ２）に対する前記第１の数のセグメントのそれぞれの拡張期における期間の時間的位置を決定するステップ（４０２）を含み、前記第２の特定の心音（ＳＳ２）が大動脈弁閉鎖（ＡＣ）に関連する前記第２の心音（Ｓ２）であり、前記第２の心音（Ｓ２）の時間的位置が前記第２の心音（Ｓ２）の開始またはピークに対応しており、
   前記期間の時間的位置を決定するステップ（４０８）に、
   前記第１の数のセグメントのそれぞれにおける第２の心音（Ｓ２）の時間的位置を決定するステップ（４０４）と、
   各セグメントの拡張期における期間を、前記セグメントの第２の心音（Ｓ２）の時間的位置の後に、１６０〜１９０ミリ秒後、または１７５ミリ秒後に開始し、かつ前記セグメントの第２の心音（Ｓ２）の時間的位置の後に、４３０〜４７０ミリ秒前、または４５０ミリ秒前に終了する期間として決定するステップ（４０６）と、
   を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記複数の心音（Ｓ）は複数の第３の特定の心音（ＳＳ３）を含み、前記第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップ（５００）に、
   前記複数の第３の特定の心音（ＳＳ３）に基づいて、前記複数のセグメントの第２の数のセグメントを整列するステップ（５０２）と、
   前記整列された第２の数のセグメントに基づいて、平均セグメントを計算するステップ（５０４）と、
   前記平均セグメントにおける第４の心音（Ｓ４）のエネルギーに基づいて、前記第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップ（５０６）と、
   を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記第３の特定の心音（ＳＳ３）は、僧帽弁閉鎖（ＭＣ）に関連する前記第１の心音（Ｓ１）であり、
   前記第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップ（５００）は、
   平均セグメントにおける前記第１の心音（Ｓ１）の時間的位置を決定するステップ（５０８）と、
   前記第１の心音（Ｓ１）の時間的位置の前に、１００〜１４０ミリ秒の範囲、または１２０ミリ秒で開始し、かつ前記第１の心音（Ｓ１）の時間位置の前に、２０〜１０ミリ秒の範囲、または１５ミリ秒で終了する、前記平均セグメントにおける第４の心音（Ｓ４）の期間を決定するステップ（５１０）と、
   前記第４の心音（Ｓ４）の期間のエネルギーに基づいて、前記第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）を決定するステップ（５１２）と、
   を含み、
   前記第１の心音（Ｓ１）の時間的位置は、前記第１の心音（Ｓ１）の開始またはピークに対応する、請求項５に記載の方法。
7. 前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップ（６００）は、
   前記複数の心音（Ｓ）のうちの複数の第４の特定の心音（ＳＳ４）の時間的位置を決定するステップ（６０２）と、
   各心拍持続時間（ＨＢＤ）が、２つの連続する第４の特定の心音（ＳＳ４）の時間的位置の間の時間である、複数の心拍持続時間（ＨＢＤ）を決定するステップ（６０４）と、
   前記複数の心拍持続時間（ＨＢＤ）の変動に基づいて、前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップ（６０６）と、
   を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記複数の第４の特定の心音（ＳＳ４）のうちの第４の特定の心音（ＳＳ４）の時間的位置が、前記第４の特定の心音（ＳＳ４）の開始またはピークに対応する、請求項７に記載の方法。
9. 前記複数の第４の特定の心音（ＳＳ４）はそれぞれ、前記僧帽弁閉鎖（ＭＣ）に関連する前記第１の心音（Ｓ１）である、請求項７または８に記載の方法。
10. 前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップ（６００）は、
    前記複数の心拍の少なくとも一部をカバーする音声記録の期間の第３の周波数窓であって、２Ｈｚ未満、または１Ｈｚ未満の高域カットオフを有する前記第３の周波数窓の信号強度を決定するステップ（６１０）と、
    前記第３の周波数窓の信号強度に基づいて、前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップ（６１４）と
    を含み、
    前記第３の周波数窓が、０．００１Ｈｚを超える低域カットオフを有する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記第３の周波数窓は、０．００１〜０．００５Ｈｚの範囲、または０．００３Ｈｚの低域カットオフ、および０．０２〜０．０６の範囲、または０．０４Ｈｚの高域カットオフ、または０．０２〜０．０６Ｈｚの範囲、または０．０４Ｈｚの低域カットオフ、および０．１〜０．２の範囲、または０．１５Ｈｚの高域カットオフ、または０．１〜０．２Ｈｚの範囲、または０．１５Ｈｚの低域カットオフ、および０．３〜０．５の範囲、または０．４Ｈｚの高域カットオフを有する、請求項１０に記載の方法。
12. 前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップ（６００）に、
    前記音声記録の期間における第４の周波数窓であって、２Ｈｚ未満、または１Ｈｚ未満の高域カットオフを有し、かつ前記第３の周波数窓にオーバーラップしない、または部分的にオーバーラップする前記第４の周波数窓の信号強度を決定するステップ（６１２）を含み、
    前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標を決定するステップ（６１４）は、更に、前記第４の周波数窓の信号強度に基づき、
    前記第４の周波数窓は、０．００１Ｈｚを超える低域カットオフを有する、請求項１０または１１に記載の方法。
13. 冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクの指標を決定するステップは、更に、前記周波数パワー測定値（ＦＰＭ）、前記第４の心音の振幅（Ｓ４Ａｍｐ）、および前記心拍変動（ＨＲＶ）の指標を含む訓練された線形判別分析（ＬＤＡ）に基づく、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 人の冠動脈疾患（ＣＡＤ）のリスクを示すシステムであって、
    人の心臓から音声を取得するために人の胸部に配置されるように構成されたマイクロフォンと、
    前記マイクロフォンに動作可能に接続され、かつ請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されたプロセッサと
    を含む、システム。
15. 人の心臓から音声を取得するために人の胸部に配置されるように構成されたマイクロフォンと、前記マイクロフォンに動作可能に接続されたプロセッサとを含むシステムで使用されるコンピュータプログラム製品であって、前記システムのプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法を実行させるように構成されたプログラムコード命令を含む、コンピュータプログラム製品。