JP2023072246A - 呼吸数計数装置、計数方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】呼吸数を適切に計数する。【解決手段】呼吸数計数装置（１０）は、呼吸音を含む生体音情報を取得する取得手段（１１）と、生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成手段（１２）と、周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出手段（１２）と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、生体の呼吸数を計数する呼吸数計数装置、計数方法、コンピュータプログラム及び記録媒体の技術分野に関する。

この種の装置として、例えば、被験者の脇の下に挿入可能な棒状体の先端部に設けられた体響音により取得された音響信号から、被験者の音響心拍数及び音響呼吸数を求める装置が提案されている（特許文献１参照）。

特開２０１８－１２６５１１号公報

上述した特許文献１に記載の技術では、呼吸数を検知する際に、被験者の呼吸数をあらかじめ確認してパラメータを調整しなければならないため、患者の状態が常に変化する臨床の現場では活用しにくいといった技術的問題点があった。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、呼吸数を適切に計数することができる呼吸数計数装置、計数方法、コンピュータプログラム及び記録媒体を提供することを課題とする。

本発明に係る呼吸数計数装置は、呼吸音を含む生体音情報を取得する取得手段と、前記生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成手段と、前記周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、前記周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出手段と、を備える。

本発明に係る計数方法は、呼吸数計数装置における計数方法であって、前記呼吸数計数装置が、呼吸音を含む生体音情報を取得する取得工程と、前記呼吸数計数装置が、前記生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成工程と、前記呼吸数計数装置が、前記周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、前記周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出工程と、を含む。

本発明に係るコンピュータプログラムは、呼吸数計数装置が備えるコンピュータを、呼吸音を含む生体音情報を取得する取得手段と、前記生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成手段と、前記周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、前記周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出手段と、として機能させる。

本発明に係る記録媒体は、上述した本発明に係るコンピュータプログラムが記録されている。

本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施するための形態から明らかにされる。

実施例に係る呼吸数計数装置の構成を示すブロック図である。 周波数スペクトルの一例を示す図である。 実施例に係る呼吸数計数装置の動作を示すフローチャートである。

本発明に係る実施形態について説明する。

（呼吸数計数装置の実施形態）
実施形態に係る呼吸数計数装置は、取得手段、生成手段及び算出手段を備える。取得手段は、生体の呼吸音を含む生体音情報を取得する。取得手段は、例えばマイクロフォン等の音響機器により構成されていてもよいし、例えば、音響機器から出力される電気信号を受信可能なコンピュータ等の電子機器により構成されていてもよい。

生成手段は、生体音情報から、例えば呼吸音等の生体音を示す音波に含まれる周波数に関する周波数スペクトルを生成する。算出手段は、周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて強度閾値を決定する。算出手段は、該強度閾値に基づいて、周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する。

生体の呼吸には、正常な呼吸態様（例えば成人の場合、１分間に１２～３０回程度）と、例えば、正常な呼吸態様よりも呼吸数の少ない徐呼吸や、正常な呼吸態様よりも呼吸数の多い頻呼吸等の異常な呼吸態様とがある。本願発明者の研究によれば、呼吸態様によって、周波数スペクトルのノイズレベルが比較的大きく変化することが判明している。このため、何らの対策も採らなければ、ノイズの影響によって誤った呼吸数が算出される可能性がある。

そこで本願発明者は、周波数スペクトルにおいてピークが出現する周波数（又は周波数帯域）が呼吸態様によって異なることに着目し、一又は複数のピークの周波数に応じて強度閾値を決定するように算出手段を構成した。そして、強度閾値を決定することにより、呼吸態様によって変化するノイズの影響を抑制しつつ、呼吸に対応するピークを適切に特定することができる。従って、当該呼吸数計数装置によれば、呼吸数を適切に計数することができる。

尚、強度閾値は、周波数スペクトルに含まれる最大のピークの周波数に応じて決定されてよい。或いは、強度閾値は、周波数スペクトルに含まれる複数のピークが集中している帯域の周波数に応じて決定されてよい。複数のピークが集中している帯域は、例えば次のように特定すればよい。即ち、予め規定された複数の周波数帯域各々に含まれるピークの数に基づいて、最も多くのピークが含まれる周波数帯域を、複数のピークが集中している帯域とすればよい。

当該呼吸計数装置の一態様では、生成手段は以下の手順で周波数スペクトルを生成してよい。即ち、生成手段は、先ず、生体音情報から所定の周波数帯域に該当する音成分を抽出して、音成分のパワーの時間変化を示すパワースペクトルを生成する。生成手段は、次に、パワースペクトルに対して平滑化処理を施して、平滑化パワースペクトルを生成する。生成手段は、次に、平滑化パワースペクトルに対して微分処理を施して、微分スペクトルを生成する。生成手段は、次に、微分スペクトルに対して周波数変換処理を施して、周波数スペクトルを生成する。このように構成すれば、生体音情報から周波数スペクトルを生成する過程におけるノイズの影響を低減することができ、実用上非常に有利である。

上記「所定の周波数帯域」は、例えば４００ヘルツ～６００ヘルツ等であり、生体の呼吸に起因する音が取り得る周波数の帯域として設定すればよい。

（計数方法の実施形態）
実施形態に係る計数方法は、呼吸数計数装置における計数方法である。当該計数方法は、取得工程、生成工程及び算出工程を含む。取得工程では、呼吸数計数装置が、呼吸音を含む生体音情報を取得する。生成工程では、呼吸数計数装置が、生体音情報から周波数スペクトルを生成する。算出工程では、呼吸数計数装置が、周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する。当該計数方法によれば、上述した実施形態に係る呼吸数計数装置と同様に、呼吸数を適切に計数することができる。

（コンピュータプログラムの実施形態）
実施形態に係るコンピュータプログラムは、呼吸数計数装置が備えるコンピュータを、呼吸音を含む生体音情報を取得する取得手段と、生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成手段と、周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出手段と、として機能させる。

当該コンピュータプログラムによれば、当該コンピュータプログラムを格納するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（ＤＶＤ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体から、当該コンピュータプログラムを、呼吸数計数装置を構成するコンピュータに読み込んで実行させれば、或いは、当該コンピュータプログラムを、通信手段を介してダウンロードした後に実行させれば、上述した実施形態に係る呼吸数計数装置を比較的容易にして実現することができる。これにより、上述した実施形態に係る呼吸数計数装置と同様に、呼吸数を適切に計数することができる。

尚、当該コンピュータプログラムが記録された、例えばＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等の記録媒体が、記録媒体に係る実施形態の一例に相当する。

呼吸数計数装置に係る実施例について図１乃至図３を参照して説明する。図１において、呼吸数計数装置１０は、その内部に論理的に実現される論理ブロックとして又は物理的に実現される処理回路として、取得部１１、処理部１２及び出力部１３を有する。

取得部１１は、センサ２０から出力される生体音情報を取得する。ここで、センサ２０について説明する。センサ２０は、例えば振動センサを有するマイクロフォンである。センサ２０は、例えば被検体（即ち、生体）の頸部に取り付けられてよい。この場合、センサ２０は、被験者が呼吸するときに生じる音を主に検出して、呼吸音を含む生体音情報を生成する。尚、取得部１１は、上述した実施形態に係る「取得手段」の一例に相当する。

処理部１２は、取得部１１により取得された生体音情報から周波数スペクトルを生成する。処理部１２は、該生成された周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する。

周波数スペクトルの生成方法について具体的に説明する。生体音情報は、例えば、センサ２０の出力値（例えば電圧値、電流値等）の時間変化を示す情報であってよい。この場合、生体音情報は、横軸が時間を示し、縦軸が出力値を示すグラフとして表すことができる。「時間」は「フレーム数」と言い換えられてよい。

処理部１２は、このような生体音情報に、例えばフーリエ変換を施して、単位時間毎（又は、フレーム毎）の周波数とパワーとの関係を示す周波数データを複数生成する。処理部１２は、複数の周波数データ各々から、所定の周波数帯域（例えば４００ヘルツ～６００ヘルツ等）のデータを抽出する。処理部１２は、抽出されたデータに基づいて、上記所定の周波数帯域のパワーの平均値を算出する。処理部１２は、上記複数の周波数データから夫々抽出された複数のデータに基づいて算出されたパワーの平均値を時系列で並べることにより、パワーの平均値の時間変化を示すパワースペクトルを生成する。

処理部１２は、上記パワースペクトルに平滑化処理を施して、平滑化されたパワースペクトルを生成する。処理部１２は、平滑化されたパワースペクトルに微分処理を施して、微分スペクトルを生成する。尚、平滑化処理及び微分処理には、既存の各種態様を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。

処理部１２は、上記微分スペクトルに、例えばフーリエ変換等の周波数変換処理を施して、周波数と強度との関係を示す周波数スペクトルを生成する。周波数スペクトルの一例を図２に示す。図２（ａ）は、徐呼吸に対応する周波数スペクトルの一例である。図２（ｂ）は、通常の呼吸態様に対応する周波数スペクトルの一例である。図２（ｃ）は、頻呼吸に対応する周波数スペクトルの一例である。

徐呼吸に対応する周波数スペクトル（図２（ａ）参照）では、ノイズ成分が比較的少ない（即ち、Ｓ／Ｎ比が比較的大きい）。他方で、通常の呼吸態様に対応する周波数スペクトル（図２（ｂ）参照）や、頻呼吸に対応する周波数スペクトル（図２（ｃ）参照）では、ノイズ成分が比較的多い（即ち、Ｓ／Ｎ比が比較的小さい）。つまり、呼吸態様によって、周波数スペクトルのノイズ成分（又はノイズレベル）が変化する。このため、何らの対策も採らなければ、ノイズの影響によって誤った呼吸数が算出される可能性がある。

そこで処理部１２は、周波数スペクトルに対してピーク探索を行う。尚、ピーク探索の方法には、既存の各種態様を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。次に、処理部１２は、ピーク探索により検出された一又は複数のピークのうち、例えば強度が最大であるピークの周波数に応じて、或いは、例えば複数のピークが集中している帯域の周波数に応じて、強度閾値を決定する。

「強度閾値」は、周波数スペクトルにおいて、ノイズ成分であるか否かを決定するための値である。「強度閾値」は、例えば強度が最大であるピークの周波数に応じて、或いは、例えば複数のピークが集中している帯域の周波数に応じて、変化する可変値である。このような「強度閾値」は、実験的若しくは経験的に又はシミュレーションによって、例えば、周波数スペクトルにおいて強度が最大であるピークの周波数と、ノイズレベルとの関係を求め、或いは、例えば、周波数スペクトルにおいて複数のピークが集中している帯域の周波数と、ノイズレベルとの関係を求め、該求められた関係に基づいて、ノイズレベルの最大値に所定のマージンを加えた値として設定すればよい。

例えば、周波数スペクトルにおいて強度が最大であるピークの周波数、又は、複数のピークが集中している帯域の周波数が１０未満である場合、処理部１２は、強度閾値を「閾値１」に決定する。例えば、周波数スペクトルにおいて強度が最大であるピークの周波数、又は、複数のピークが集中している帯域の周波数が１８より大きい場合、処理部１２は、強度閾値を、「閾値１」より大きい「閾値３」に決定する。例えば、周波数スペクトルにおいて強度が最大であるピークの周波数、又は、複数のピークが集中している帯域の周波数が１０以上且つ１８以下である場合、処理部１２は、強度閾値を、「閾値１」より大きく且つ「閾値３」より小さい「閾値２」に決定する。

処理部１２は、例えば、予め規定された複数の周波数帯域各々に含まれるピークの数に基づいて、最も多くのピークが含まれる周波数帯域を、複数のピークが集中している帯域として特定してよい。

処理部１２は、上述の如く決定された強度閾値に基づいて、例えばピーク探索により検出された一又は複数のピークのうち、強度閾値より小さいピークをノイズとして除去する。処理部１２は、上記一又は複数のピークのうち、除去されなかったピークから呼吸に対応するピークを特定する。図２（ａ）～（ｃ）各々では、黒丸が付されたピークが、呼吸に対応するピークの一例である。

処理部１２は、該特定されたピークの周波数に基づいて、呼吸数を算出する。尚、呼吸に対応するピークの特定方法には、既存の各種態様を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。出力部１３は、処理部１２により算出された呼吸数を、表示装置３０に出力する。この結果、表示装置３０の画面上に呼吸数が表示される。尚、処理部１２は、上述した実施形態に係る「生成手段」及び「算出手段」の一例に相当する。

呼吸数計数装置１０の動作について図３のフローチャートを参照して説明を加える。図３において、処理部１２は、生体音情報に、例えばフーリエ変換を施して、単位時間毎の周波数とパワーとの関係を示す周波数データを複数生成する。つまり、処理部１２は、スペクトル変換処理を行う（ステップＳ１０１）。処理部１２は、複数の周波数データ各々から、所定の周波数帯域（例えば４００ヘルツ～６００ヘルツ等）のデータを抽出する（ステップＳ１０２）。

処理部１２は、抽出されたデータに基づいて、上記所定の周波数帯域のパワーの平均値を算出する。処理部１２は、上記複数の周波数データから夫々抽出された複数のデータに基づいて算出されたパワーの平均値を時系列で並べることにより、パワーの平均値の時間変化を示すパワースペクトルを生成する。処理部１２は、上記パワースペクトルに平滑化処理を施して、平滑化されたパワースペクトルを生成する（ステップＳ１０３）。

処理部１２は、平滑化されたパワースペクトルに微分処理を施して、微分スペクトルを生成する（ステップＳ１０４）。処理部１２は、該微分スペクトルに、例えばフーリエ変換等の周波数変換処理を施して、周波数と強度との関係を示す周波数スペクトルを生成する（ステップＳ１０５）。

処理部１２は、周波数スペクトルに対してピーク探索を行う（ステップＳ１０６）。処理部１２は、ピーク探索により検出された一又は複数のピークのうち、例えば強度が最大であるピークの周波数に応じて、或いは、例えば複数のピークが集中している帯域の周波数に応じて、強度閾値を決定する。処理部１２は、決定された強度閾値に基づいて、周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定する。処理部１２は、該特定されたピークの周波数に基づいて、呼吸数を算出する（ステップＳ１０７）。

（技術的効果）
当該呼吸数計数装置１０では、周波数スペクトルにおいて、例えば強度が最大であるピークの周波数に応じて、或いは、例えば複数のピークが集中している帯域の周波数に応じて、強度閾値が決定される。そして、強度閾値に基づいて、周波数スペクトルから呼吸に対応するピークが特定される。このため、当該呼吸数計数装置１０によれば、呼吸態様によって変化するノイズの影響を抑制しつつ、呼吸に対応するピークを適切に特定することができる。従って、当該呼吸数計数装置１０によれば、呼吸数を適切に計数することができる。

当該呼吸数計数装置１０では、処理部１２により強度閾値が自動的に決定される。このため、例えばユーザが周波数スペクトルの波形を観察して、上記強度閾値に相当する閾値を決定する比較例に比べて、呼吸数の算出に要する時間を短縮することができる。つまり、当該呼吸数計数装置１０によれば、生体の呼吸数をリアルタイムに算出することができる。このため、当該呼吸数計数装置１０は、例えば医療現場における患者（即ち、生体）の呼吸数モニタリング等に、適用可能である。

当該呼吸数計数装置１０では、吸気と呼気との両方が行われると一呼吸として計数される。しかしながら、一呼吸をどのように規定するかは任意である。吸気に係る音の大きさと呼気に係る音の大きさとが、同程度であることもあるし、顕著に異なることもある。処理部１２は、強度閾値を決定するときに、例えば、周波数スペクトルにおいて強度が最大であるピークの周波数又は複数のピークが集中している帯域の周波数に加えて、吸気に係る音の大きさと呼気に係る音の大きさとの関係を考慮してよい。

当該呼吸数計数装置１０では、上述の如く、強度閾値に基づいて周波数スペクトルから特定された呼吸に対応するピークの周波数から呼吸数が算出される。信頼性の比較的高い呼吸数を算出するために、当該呼吸数計数装置１０は、典型的には、センサ２０により生体の呼吸音の検出が開始されてから、所定時間（例えば十数秒）が経過した後に、即ち、センサ２０から所定時間分の生体音情報が出力された後に、最初の呼吸数を出力する。

生体音情報が、例えば、センサ２０の出力値（例えば電圧値、電流値等）の時間変化を示す情報であるとき、センサ２０の出力値の変動周期は、呼吸態様に応じて変化する。例えば頻呼吸の場合、上記変動周期は比較的短くなる。他方で、例えば徐呼吸の場合、上記変動周期は比較的長くなる。そこで、当該呼吸数計数装置１０は、例えば、生体音情報により示されるセンサ２０の出力値が所定値を超えた回数が所定回数に達したときに、最初の呼吸数を出力（即ち、最初の呼吸数を算出）するように構成されてよい。このように構成すれば、例えば頻呼吸の場合に、センサ２０により生体の呼吸音の検出が開始されてから最初の呼吸数が出力されるまでに要する時間を短縮することができる。

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う呼吸数計数装置、計数方法、コンピュータプログラム及び記録媒体もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

１０…呼吸数計数装置、１１…取得部、１２…処理部、１３…出力部、２０…センサ、３０…表示装置

Claims (7)

1. 呼吸音を含む生体音情報を取得する取得手段と、
   前記生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成手段と、
   前記周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、前記周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出手段と、
   を備えることを特徴とする呼吸数計数装置。
2. 前記生成手段は、（ｉ）前記生体音情報から所定の周波数帯域に該当する音成分を抽出して、前記音成分のパワーの時間変化を示すパワースペクトルを生成し、（ｉｉ）前記パワースペクトルに対して平滑化処理を施し平滑化パワースペクトルを生成し、（ｉｉｉ）前記平滑化パワースペクトルに対して微分処理を施して微分スペクトルを生成し、（ｉｖ）前記微分スペクトルに対して周波数変換処理を施して前記周波数スペクトルを生成することを特徴とする請求項１に記載の呼吸数計数装置。
3. 前記強度閾値は、前記周波数スペクトルに含まれる最大のピークの周波数に応じて決定されることを特徴とする請求項１又は２に記載の呼吸数計数装置。
4. 前記強度閾値は、前記周波数スペクトルに含まれる複数のピークが集中している帯域の周波数に応じて決定されることを特徴とする請求項１又は２に記載の呼吸数計数装置。
5. 呼吸数計数装置における計数方法であって、
   前記呼吸数計数装置が、呼吸音を含む生体音情報を取得する取得工程と、
   前記呼吸数計数装置が、前記生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成工程と、
   前記呼吸数計数装置が、前記周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、前記周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出工程と、
   を含むことを特徴とする計数方法。
6. 呼吸数計数装置が備えるコンピュータを、
   呼吸音を含む生体音情報を取得する取得手段と、
   前記生体音情報から周波数スペクトルを生成する生成手段と、
   前記周波数スペクトルに含まれる一又は複数のピークの周波数に応じて決定される強度閾値に基づいて、前記周波数スペクトルから呼吸に対応するピークを特定して、呼吸数を算出する算出手段と、
   として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
7. 請求項６に記載のコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。

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