JP4151839B2 - Clogging detection device - Google Patents

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JP4151839B2 JP2003058023A JP2003058023A JP4151839B2 JP 4151839 B2 JP4151839 B2 JP 4151839B2 JP 2003058023 A JP2003058023 A JP 2003058023A JP 2003058023 A JP2003058023 A JP 2003058023A JP 4151839 B2 JP4151839 B2 JP 4151839B2
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  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する分野】
本発明は、病人の喉に痰が詰まったことを検知する技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
体力が弱った病人にとって、痰が喉に詰まることは非常に危険である。詰まった痰を自力で排除することが出来ないので、呼吸困難に陥り、危険な状態に陥ってしまうからである。
【0003】
そのため、痰を自力で排除できない程度に体力が弱った病人には、24時間に亘って介護の者がつき、患者が痰詰まり状態となった際には直ちに医師或いは看護婦等の医療スタッフに連絡して、患者の喉から痰を排除するのに必要な処置を施す必要があった。
【0004】
ここで患者の近傍に24時間に亘って誰かが付き添い、患者の状態が急変しないか否かを観察することは、付き添いをするべきものにとって、体力的、精神的に非常な負担を強いることとなる。
係る負担を軽減するため、付添い人に頼ること無く、痰の詰りを的確に検出することの出来る技術が望まれている。
【0005】
しかし、患者の痰詰り状態を正確に検出することが出来る技術は、実用化がされていないというのが現状である。
【0006】
たとえば、呼吸状態をモニタリングする技術は提案されているが(非特許文献1参照)、呼気における二酸化炭素量の計測を目的とするものであり、患者の痰詰り状態を検出することは出来ない。
【0007】
【非特許文献】
医薬の門2001年 VOL41 第47頁〜第51頁
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、人手によること無く、患者の痰詰りの有無を正確に検出することが出来る痰の詰り検出装置の提供を目的としている。
【0009】
【課題を解決するための手段】
発明者は種々研究の結果、痰が詰まった状態では、呼吸音に特有の乱れが生じると共に、痰を排出しようとして胸郭部に特有の動きが発生することに着目した。
【0010】
本発明の痰の詰り検出装置(A)によれば、患者(1)の呼吸音を計測する呼吸音センサ(例えば、マイクロフォン等の音声センサ2)と、患者(1)の胸郭部の運動における加速度を検出する加速度センサ(3)と、呼吸音センサ(2)及び加速度センサ(3)の計測結果に基いて患者(1)が痰詰り状態であるか否かを判断する制御手段(コントロールユニット4)とを備え、該制御手段(4)は、呼吸音センサ(2)及び加速度センサ(3)の計測結果から求められた音量データ、周波数データ、加速度データ、音量閾値、周波数閾値、加速度閾値を記憶する記憶手段(データベース10)と、当該音量閾値、周波数閾値、加速度閾値の各々を決定する閾値決定手段(11)とを備えており、該閾値決定手段(11)は、記憶手段(データベース10)を介して入力される音量データ、周波数データ、加速度データを痰詰り時データと通常時データとに分類するデータ分別部(11a)と、痰詰り時データに分類された音量データ、周波数データ、加速度データを記憶する痰詰り時データ記憶部(11b)と、通常時データに分類された音量データ、周波数データ、加速度データを記憶する通常時データ記憶部(11c)と、痰詰り時データに分類されたデータと通常時データに分類されたデータとを比較する比較部(11d)と、該比較部(11d)の比較結果に基いて音量閾値、周波数閾値、加速度閾値を決定する決定部(11e)、とを有しており、そして閾値決定手段(11)により閾値が決定される以前の段階で、痰詰り時或いは通常時の何れかに操作され、前記データ分別部に対して信号を出力する様に構成された外部入力手段(20)を有している。
【0014】
係る構成を具備する本発明によれば、呼吸音センサ(2)により、呼吸音或いは咳き込む音の音量、周波数が計測できるので、計測された音量及び周波数を各々閾値と比較して、音量が喉詰り時の音量範囲内であり(例えば、音量が音量閾値以上である場合)、且つ、周波数が喉詰り時の周波数範囲内にあれば(例えば、周波数が周波数閾値以下である場合)、通常の呼吸ではなく、痰詰り状態である可能性が高い。
それと共に、例えば患者(1)の胸郭部(1b)に取り付けた加速度センサ(3)により、患者(1)の胸郭の運動が穏やかであるか急激であるかを計測する。ここで、痰が詰まって咳き込んだり、もがいたりすれば、患者(1)の胸郭部の運動は激しくなり、その加速度も大きい。従って、例えば加速度が加速度閾値以上であれば、計測された加速度が痰詰り状態である可能性が高い。
この様に、呼吸音及び胸郭の動きの両面から、痰詰りの有無が確認できるので、人手によらなくても、痰詰りの有無を確実に検出することが出来る。
【0015】
ここで、痰詰り状態であるか否かは、患者毎の個人差が多い。従って、上述した音量、周波数、加速度のそれぞれについての閾値は、画一的には求めることが出来ない。
しかし、本発明では、呼吸音センサ及び加速度センサで計測したデータを、痰詰り時データと通常時データとに分類し、両者を比較した上で閾値を決定している。
すなわち、本発明によれば、患者一人毎に決定される閾値は別個の数値となる。そのため、患者毎に、或いは、ケース・バイ・ケースで、最も適切な閾値が設定され、誤判定の恐れが少なくなる。
【0016】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
【0017】
図1において、全体を符号Aで示す痰詰まり検出装置は、患者1の咽喉1aに装着された呼吸音センサ(音声センサ)2と、胸郭部1bに貼り付けられた加速度センサ3と、痰詰まりであるか否かを判定するコントロールユニット4、とから構成されている。
【0018】
前記コントロールユニット4は、各患者個別の呼吸音の音量の閾値及び周波数の閾値と患者の胸郭部の加速度の閾値を記憶したデータベース10と、外部入力手段によって前記各閾値を決定する閾値決定手段11とを有している。
更にコントロールユニット4は、前記音声センサ2からの情報に基づき患者1の発する音量を決定する音量決定ユニット12と、その決定された異常時、また通常時の音量と前記データベース10に記憶された音量閾値とを比較する音量比較ユニット13と、前記音声センサ2からの情報に基づき患者1の発する音の周波数を決定する周波数決定ユニット14と、その決定された異常時、また通常時の周波数と前記データベース10に記憶された周波数閾値とを比較する周波数比較ユニット15と、前記加速度センサ3からの情報に基づき患者1の胸郭1bの加速度を決定する加速度決定ユニット16と、その決定された異常時、また通常時の胸郭1bの加速度と前記データベース10に記憶された加速度閾値とを比較する加速度比較ユニット17と、各比較ユニット13、15、17からの比較情報に基づき、患者が異常であるか否かを判定する判定ユニット18と、異常があった場合に異常であることを警報する警報手段19とを有している。
【0019】
前記閾値決定手段11は、図2に示すように、データ分析部11aと、痰詰まり時のデータを記憶する痰詰まり時データ記憶部11bと、通常時のデータを記憶する通常時データ記憶部11cと、痰詰まり時データと、通常時のデータを比較する比較部11dと、比較した結果に基づいて、音量閾値、周波数閾値及び加速度閾値を決定する決定部11eとから構成されている。
【0020】
すなわち、データ分別部11aで、データベース10経由で送出された音量データ、周波数データ、加速度データを、通常時のデータと、痰詰り時のデータとに分別する。
【0021】
閾値を決定する以前の段階では、患者1にはオペレータ(図示せず)が付き添っており、患者1が痰を詰まらせたことをオペレータが確認したならば、外部入力手段5(図1、図2参照)を操作して、データ分別部11aへ信号を送る。すると、データ分別部11aは、外部入力手段5から信号がある場合のデータが、痰詰り時のデータと認識して、当該データを痰詰り時データ記憶手段11bに記憶させる。
【0022】
或いは、上記とは逆に、通常時のみ、オペレータが外部入力手段5を操作し、データ分別部11aへ信号を送ってもよい。すなわち、データ分別部11aは、外部入力手段5から信号がある場合のデータが、通常時のデータと認識して、当該データを通常時データ記憶手段11cに記憶させる。そして、外部入力手段5から信号が無い場合は痰詰り時のデータと認識して、当該データを痰詰り時データ記憶手段11cに記憶させる。
【0023】
比較部11d及び決定部11eでは、分別された通常時のデータと、痰詰り時のデータとを比較して、閾値を決定する。
係る比較、決定については、ソフトウェア技術における従来・公知の手法をそのまま適用すれば良い。
【0024】
ここで、痰が詰まっても通常時であると判断することが無い様に、痰詰り時のデータが全て包含されるという条件で、音量閾値、周波数閾値、加速度閾値をそれぞれ決定する。これにより、誤判断の可能性を可能な限り小さくする。
【0025】
さらに安全性を向上するために、音量、周波数、加速度の全てについて、痰詰り時のデータが全て包含されるのみならず、それ以外の音量、周波数、加速度であっても痰詰りの範囲内であると判断するように閾値を設定して、安全係数を増加させることが好ましい。
ただし、ここの閾値については、患者1の状態に対応してケース・バイ・ケースで決定されるべきである。
【0026】
決定された音量閾値、周波数閾値、加速度閾値の各々は、データベース10で記憶される。
【0027】
音量閾値、周波数閾値、加速度閾値の各々が、データベース10で記憶された後、オペレータが患者1の傍に居なくても、患者1が痰詰り状態となったか否かの判断が可能となる。
以下、図4のフローチャート及び図1をも参照して閾値決定の手順について更に詳しく説明する。
【0028】
先ず、音声センサ2及び加速度センサ3の計測結果をコントロールユニット4に入力し(ステップS1)、前記音量決定ユニット13、周波数決定ユニット15、加速度決定ユニット17によって夫々音量、周波数、加速度を決定した(ステップS2)後、その値をデータベース10に記録する。
【0029】
次に、データ分別部11aにおいて、決定された音量、周波数、加速度のデータと痰詰まりのデータとに分類し(ステップS3)、通常時のデータと痰詰まり時のデータとを比較する(ステップS4)。
【0030】
次に、音量、周波数、加速度の各々について閾値を決定し(ステップS5)、決定された閾値をデータベース10へ発信し(ステップS6)、更にコントロールユニット4はデータベース10の閾値を更新するか否かを判断し(ステップS7)、更新するのであれば(ステップS7のYES)、再びステップS1以下を繰返し、更新しないのであれば(ステップS7のNO)、制御を終了する。
以下、図1及び図5を参照して、痰詰まりを検出する手順を説明する。
【0031】
図3で示す様に患者1の咽喉部1aに取り付けられた音声センサ2から検出された信号がコントロールユニット4の音量決定ユニット12及び周波数決定予ニット14に入力され(ステップS11)、(呼吸音或いは咳き込む音の)音量、周波数が決定される(ステップS12)。
【0032】
その決定された音量、周波数を各々データベースで記憶された閾値と比較して、音量が喉詰り時の音量範囲内であり(例えば、音量が音量閾値以上である場合)、且つ、周波数が喉詰り時の周波数範囲内にある(例えば、周波数が周波数閾値以下である場合)か否かを判定する(ステップS13)。判定の結果、音量が音量閾値以上であり、且つ周波数が閾値を上回れば(ステップS13のNO)、ステップS11から再び繰り返す。
【0033】
それと共に、患者1の胸郭部1bに取り付けた加速度センサ3により、患者1の胸郭の運動が穏やかであるか急激であるかを計測し、その計測結果がコントロールユニット4の加速度決定ユニット16に入力され(ステップS14)、加速度の大きさが決定される(ステップS15)。
決定された加速度はデータベース10に記憶された加速度の閾値と比較される(ステップS16)。
【0034】
通常の呼吸時であれば、共各部の動きは緩やかであり、計測される加速度は小さい。痰が詰まって咳き込んだり、もがいたりすれば、患者の胸郭部の運動は激しくなり、その加速度も大きい。
従って、例えば加速度が加速度閾値以上であれば(ステップS16のYES)、計測された加速度が痰詰り時の加速度範囲にあると推定して、すなわち痰詰まりが発生していると判断して、警告手段19を作動させてオペレータ又は介護人に警告を与えた(ステップS17)後、制御を終了する。
尚、加速度が閾値よりも小さければ(ステップS16のNO)、患者1に痰詰まりは発生していないと判断して、再度ステップS14以下を繰り返す。
【0035】
図示の実施形態では、痰詰り以外の状態を痰詰り状態であると判定してしまうことを防止するため、音量、周波数、加速度の全てが痰詰り範囲にある場合にのみ、患者が痰詰り状態になったと判定して、警報を発生する。
【0036】
ここで、警報(警告手段)については、ブザーその他の音声発生手段による警報音の発生、非常用ランプの点灯、管理用ディスプレイによる表示等の手法をとることが出来る。勿論、その他の手法を採用しても良い。
【0037】
上述した実施形態の痰詰まり検出装置によれば、呼吸音センサ2により、呼吸音或いは咳き込む音の音量、周波数が計測出来るので、計測された音量及び周波数を各々閾値と比較して、音量が喉詰り時の音量範囲内であり(例えば、音量が音量閾値以上である場合)、且つ、周波数が喉詰り時の周波数範囲内にあれば(例えば、周波数が周波数閾値以下である場合)、通常の呼吸ではなく、痰詰り状態である可能性が高い。
それと共に、例えば患者1の胸郭部1bに取り付けた加速度センサ3により、患者1の胸郭の運動が穏やかであるか急激であるかを計測する。ここで、痰が詰まって咳き込んだり、もがいたりすれば、患者1の胸郭部の運動は激しくなり、その加速度も大きい。従って、例えば加速度が加速度閾値以上であれば、計測された加速度が痰詰り状態である可能性が高い。
この様に、呼吸音及び胸郭の動きの両面から、痰詰りの有無が確認出来るので、人手によらなくても、痰詰りの有無を確実に検出することが出来る。
【0038】
ここで、痰詰り状態であるか否かは、患者毎の個人差が多い。従って、上述した音量、周波数、加速度のそれぞれについての閾値は、画一的には求めることが出来ない。
しかし、本実施形態では、呼吸音センサ2及び加速度センサ3で計測したデータを、痰詰り時データと通常時データとに分類し、両者を比較した上で閾値を決定している。
すなわち、本実施形態によれば、患者一人毎に決定される閾値は別個の数値となる。そのため、患者毎に、或いは、ケース・バイ・ケースで、最も適切な閾値が設定され、誤判定の恐れが少なくなる。
【0039】
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではない旨を付記する。
【0040】
【発明の効果】
本発明の作用効果を以下に列挙する。
(1) 呼吸音センサによって呼吸音及び胸郭の動きの両面から、痰詰りの有無が確認出来るので、人手によらなくても、痰詰りの有無を確実に検出することが出来る。
(2) 詰り状態であるか否かは、患者毎の個人差が多く、呼吸センサの検出した音量、周波数、加速度のそれぞれについての閾値は、画一的には求めることが出来ない。しかし、本発明では、呼吸音センサ及び加速度センサで計測したデータを、痰詰り時データと通常時データとに分類し、両者を比較した上で閾値を決定してので、患者一人毎に決定される閾値は別個の数値となる。そのため、患者毎に、或いは、ケース・バイ・ケースで、最も適切な閾値が設定され、誤判定の恐れが少なくなる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態における全体の構成を示すブロック図。
【図2】本発明の実施形態における閾値決定手段の構成を示すブロック図。
【図3】本発明の実施形態において音声センサの取付の一態様を示す図。
【図4】本発明の実施形態における閾値を決定する手順を示すフローチャート。
【図5】本発明の実施形態における痰の詰りを検出する手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
A・・・痰詰まり検出装置
1・・・患者
2・・・音声センサ/呼吸音センサ
3・・・加速度センサ
4・・・コントロールユニット/制御手段
5・・・外部入力手段
10・・・データベース
11・・・閾値決定手段
12・・・音量決定ユニット
13・・・音量比較ユニット
14・・・周波数決定ユニット
15・・・周波数比較ユニット
16・・・加速度決定ユニット
17・・・加速度比較ユニット
18・・・判定ユニット
19・・・警報手段
[0001]
[Field of the Invention]
The present invention relates to a technique for detecting clogging of a sick person's throat.
[0002]
[Prior art]
It is very dangerous for a sick person with weak physical strength to have a clogged throat. This is because the clogged sputum cannot be eliminated on its own, resulting in difficulty breathing and a dangerous situation.
[0003]
For this reason, a sick person whose physical strength is weak enough to eliminate sputum on his own is accompanied by a caregiver for 24 hours. It was necessary to contact and take the necessary treatment to remove the sputum from the patient's throat.
[0004]
Observing whether or not the patient's condition has changed suddenly for 24 hours in the vicinity of the patient is a very physical and mental burden for those who should be accompanied. Become.
In order to reduce such a burden, there is a demand for a technique that can accurately detect clogging of a cocoon without relying on an attendant.
[0005]
However, there is currently no technology that can accurately detect the clogged state of a patient.
[0006]
For example, although a technique for monitoring a respiratory state has been proposed (see Non-Patent Document 1), it is intended to measure the amount of carbon dioxide in exhaled breath and cannot detect a clogged state of a patient.
[0007]
[Non-patent literature]
Pharmaceutical Gate 2001 VOL41 Pages 47-51 [0008]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention has been proposed in view of the above-described problems of the prior art, and aims to provide a clogging detection device capable of accurately detecting the presence or absence of clogging of a patient without human intervention. Yes.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
As a result of various studies, the inventor has paid attention to the fact that in a state where the heel is clogged, a disorder specific to the breathing sound is generated and a movement specific to the rib cage is generated in an attempt to drain the heel.
[0010]
According to the clogging detection device (A) of the present invention, the respiratory sound sensor (for example, the voice sensor 2 such as a microphone) that measures the respiratory sound of the patient (1) and the movement of the thorax of the patient (1) Acceleration sensor (3) for detecting acceleration and control means (control unit) for determining whether patient (1) is clogged based on the measurement results of respiratory sound sensor (2) and acceleration sensor (3) 4), and the control means (4) includes volume data, frequency data, acceleration data, volume threshold, frequency threshold, acceleration threshold obtained from the measurement results of the respiratory sound sensor (2) and the acceleration sensor (3). Storage means (database 10), and threshold value determination means (11) for determining each of the sound volume threshold value, the frequency threshold value, and the acceleration threshold value. Data classification unit (11a) for classifying volume data, frequency data, and acceleration data input via the database 10) into clogging data and normal data, and volume data and frequency classified into clogging data Data storage unit (11b) for storing data and acceleration data, normal data storage unit (11c) for storing volume data, frequency data, and acceleration data classified as normal data, and data for plugging The comparison unit (11d) that compares the data classified into the normal data and the data classified as normal data, and the determination unit that determines the volume threshold, the frequency threshold, and the acceleration threshold based on the comparison result of the comparison unit (11d) (11e), and at a stage before the threshold value is determined by the threshold value determination means (11), it is operated either at the time of clogging or at the normal time, It has the configured external input means so as to output a signal (20) to the chromatography data separating unit.
[0014]
According to the present invention having such a configuration, the respiratory sound sensor (2) can measure the volume and frequency of the breathing sound or the coughing sound. If it is within the volume range at the time of clogging (for example, if the volume is above the volume threshold) and the frequency is within the frequency range at the time of clogging (for example, if the frequency is below the frequency threshold), It is likely that you are in a clogged state, not breathing.
At the same time, for example, the acceleration sensor (3) attached to the thorax (1b) of the patient (1) measures whether the movement of the thorax of the patient (1) is gentle or abrupt. Here, if the phlegm is clogged, coughing or struggling, the movement of the thorax of the patient (1) becomes intense and the acceleration is large. Therefore, for example, if the acceleration is equal to or greater than the acceleration threshold, the measured acceleration is highly likely to be clogged.
In this manner, since the presence or absence of clogging can be confirmed from both the breathing sound and the movement of the thorax, the presence or absence of clogging can be reliably detected without relying on human hands.
[0015]
Here, there are many individual differences for every patient whether it is a clogged state. Therefore, the threshold values for the above-described volume, frequency, and acceleration cannot be determined uniformly.
However, in the present invention, the data measured by the respiratory sound sensor and the acceleration sensor are classified into clogging data and normal data, and the threshold is determined after comparing the two.
That is, according to the present invention, the threshold value determined for each patient is a separate numerical value. Therefore, the most appropriate threshold is set for each patient or on a case-by-case basis, and the risk of erroneous determination is reduced.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
[0017]
In FIG. 1, a clogging detection device, indicated as a whole by reference symbol A, includes a respiratory sound sensor (voice sensor) 2 attached to the throat 1a of a patient 1, an acceleration sensor 3 attached to the thorax 1b, and clogging. It is comprised from the control unit 4 which determines whether it is.
[0018]
The control unit 4 includes a database 10 that stores a threshold value of a sound volume and a frequency threshold value of each patient and a threshold value of acceleration of a patient's thorax, and a threshold value determination unit 11 that determines each threshold value by an external input unit. And have.
Further, the control unit 4 determines the volume generated by the patient 1 based on the information from the voice sensor 2, the determined abnormal or normal volume, and the volume stored in the database 10. Volume comparison unit 13 that compares the threshold value, frequency determination unit 14 that determines the frequency of sound emitted by patient 1 based on information from voice sensor 2, the determined abnormal or normal frequency, and the frequency A frequency comparison unit 15 that compares frequency threshold values stored in the database 10; an acceleration determination unit 16 that determines the acceleration of the rib cage 1b of the patient 1 based on information from the acceleration sensor 3; Further, an acceleration comparison unit for comparing the normal acceleration of the rib cage 1b with the acceleration threshold value stored in the database 10. 17 and a determination unit 18 for determining whether or not the patient is abnormal based on the comparison information from each of the comparison units 13, 15, and 17, and alarm means 19 for warning that there is an abnormality when there is an abnormality And have.
[0019]
As shown in FIG. 2, the threshold value determining means 11 includes a data analysis unit 11a, a clogging time data storage unit 11b for storing clogging data, and a normal time data storage unit 11c for storing normal data. And a comparison unit 11d that compares the clogging data with the normal data, and a determination unit 11e that determines the volume threshold value, the frequency threshold value, and the acceleration threshold value based on the comparison result.
[0020]
That is, the data sorting unit 11a sorts the volume data, frequency data, and acceleration data sent via the database 10 into normal data and clogged data.
[0021]
Prior to the determination of the threshold value, the patient 1 is accompanied by an operator (not shown), and if the operator confirms that the patient 1 has clogged the heel, the external input means 5 (FIG. 1, FIG. 2) to send a signal to the data sorting unit 11a. Then, the data classification unit 11a recognizes the data when there is a signal from the external input unit 5 as data at the time of clogging, and stores the data in the clogging time data storage unit 11b.
[0022]
Alternatively, contrary to the above, the operator may operate the external input means 5 and send a signal to the data sorting unit 11a only during normal times. That is, the data classification unit 11a recognizes the data when there is a signal from the external input unit 5 as normal data, and stores the data in the normal data storage unit 11c. If there is no signal from the external input means 5, it is recognized as clogging data, and the data is stored in the clogging data storage means 11c.
[0023]
The comparison unit 11d and the determination unit 11e determine the threshold value by comparing the sorted normal data and the clogged data.
For such comparison and determination, conventional and known methods in software technology may be applied as they are.
[0024]
Here, the volume threshold value, the frequency threshold value, and the acceleration threshold value are respectively determined on the condition that all data at the time of clogging are included so that it is not determined that the normal time is reached even if clogged. This minimizes the possibility of erroneous determination as much as possible.
[0025]
In order to further improve safety, not only the data at the time of clogging is included for all of the volume, frequency, and acceleration, but also other volume, frequency, and acceleration are within the range of clogging. It is preferable to increase the safety factor by setting a threshold value so as to determine that there is.
However, the threshold value here should be determined on a case-by-case basis corresponding to the condition of the patient 1.
[0026]
Each of the determined volume threshold, frequency threshold, and acceleration threshold is stored in the database 10.
[0027]
After each of the volume threshold, the frequency threshold, and the acceleration threshold is stored in the database 10, it is possible to determine whether or not the patient 1 is in a clogged state even if the operator is not near the patient 1.
Hereinafter, the threshold value determination procedure will be described in more detail with reference to the flowchart of FIG. 4 and FIG.
[0028]
First, the measurement results of the voice sensor 2 and the acceleration sensor 3 are input to the control unit 4 (step S1), and the volume, frequency, and acceleration are determined by the volume determination unit 13, the frequency determination unit 15, and the acceleration determination unit 17, respectively ( After step S2), the value is recorded in the database 10.
[0029]
Next, the data classification unit 11a classifies the determined volume, frequency, and acceleration data into clogged data (step S3), and compares normal data with clogged data (step S4). ).
[0030]
Next, a threshold value is determined for each of volume, frequency, and acceleration (step S5), the determined threshold value is transmitted to the database 10 (step S6), and the control unit 4 further determines whether or not to update the threshold value of the database 10. (Step S7), if it is updated (YES in step S7), repeat step S1 and subsequent steps again, and if not updated (NO in step S7), the control is terminated.
Hereinafter, a procedure for detecting clogging will be described with reference to FIGS. 1 and 5.
[0031]
As shown in FIG. 3, the signal detected from the audio sensor 2 attached to the throat 1a of the patient 1 is input to the volume determination unit 12 and the frequency determination unit 14 of the control unit 4 (step S11) (respiratory sound). Alternatively, the volume and frequency of the coughing sound are determined (step S12).
[0032]
The determined volume and frequency are respectively compared with the threshold values stored in the database, and the volume is within the volume range when the throat is clogged (for example, when the volume is equal to or higher than the volume threshold) and the frequency is throat clogged. It is determined whether it is within the frequency range of the hour (for example, when the frequency is equal to or lower than the frequency threshold) (step S13). As a result of the determination, if the volume is equal to or higher than the volume threshold and the frequency exceeds the threshold (NO in step S13), the process is repeated from step S11.
[0033]
At the same time, the acceleration sensor 3 attached to the thoracic portion 1b of the patient 1 measures whether the thoracic movement of the patient 1 is gentle or abrupt, and the measurement result is input to the acceleration determining unit 16 of the control unit 4. (Step S14), and the magnitude of acceleration is determined (Step S15).
The determined acceleration is compared with an acceleration threshold value stored in the database 10 (step S16).
[0034]
During normal breathing, the movement of each part is slow and the measured acceleration is small. If the phlegm is clogged, coughing or struggling, the movement of the patient's thorax will become intense and the acceleration will be great.
Therefore, for example, if the acceleration is equal to or greater than the acceleration threshold value (YES in step S16), it is estimated that the measured acceleration is within the acceleration range at the time of clogging, that is, it is determined that clogging has occurred, and a warning is given. After the means 19 is activated to give a warning to the operator or caregiver (step S17), the control is terminated.
If the acceleration is smaller than the threshold (NO in step S16), it is determined that no clogging has occurred in the patient 1, and step S14 and subsequent steps are repeated again.
[0035]
In the illustrated embodiment, in order to prevent a state other than clogging from being determined as a clogged state, the patient is clogged only when the volume, frequency, and acceleration are all within the clogged range. It is determined that it has become, and an alarm is generated.
[0036]
Here, for the alarm (warning means), methods such as generation of an alarm sound by a buzzer or other sound generation means, lighting of an emergency lamp, display on a management display, and the like can be employed. Of course, other methods may be employed.
[0037]
According to the clogging detection device of the above-described embodiment, the respiratory sound sensor 2 can measure the volume and frequency of the breathing sound or coughing sound. If it is within the volume range at the time of clogging (for example, if the volume is above the volume threshold) and the frequency is within the frequency range at the time of clogging (for example, if the frequency is below the frequency threshold), It is likely that you are in a clogged state, not breathing.
At the same time, for example, the acceleration sensor 3 attached to the thoracic portion 1b of the patient 1 measures whether the movement of the thoracic portion of the patient 1 is gentle or rapid. Here, if the phlegm is clogged, coughing or struggling, the movement of the thorax of the patient 1 becomes intense and the acceleration is also large. Therefore, for example, if the acceleration is equal to or greater than the acceleration threshold, the measured acceleration is highly likely to be clogged.
In this manner, since the presence or absence of clogging can be confirmed from both the breathing sound and the movement of the thorax, the presence or absence of clogging can be reliably detected without using human hands.
[0038]
Here, there are many individual differences for every patient whether it is a clogged state. Therefore, the threshold values for the above-described volume, frequency, and acceleration cannot be determined uniformly.
However, in this embodiment, the data measured by the respiratory sound sensor 2 and the acceleration sensor 3 are classified into clogging data and normal data, and the threshold is determined after comparing the two.
That is, according to this embodiment, the threshold value determined for each patient is a separate numerical value. Therefore, the most appropriate threshold is set for each patient or on a case-by-case basis, and the risk of erroneous determination is reduced.
[0039]
It should be noted that the illustrated embodiment is merely an example, and is not a description to limit the technical scope of the present invention.
[0040]
【The invention's effect】
The effects of the present invention are listed below.
(1) Since the presence or absence of clogging can be confirmed from both the breathing sound and the movement of the rib cage by the breathing sound sensor, it is possible to reliably detect the presence or absence of clogging without using human hands.
(2) Whether there is a clogged state has many individual differences for each patient, and the threshold values for the volume, frequency, and acceleration detected by the respiration sensor cannot be determined uniformly. However, in the present invention, the data measured by the respiratory sound sensor and the acceleration sensor is classified into clogging data and normal data, and the threshold value is determined after comparing both, so that it is determined for each patient. The threshold value is a separate number. Therefore, the most appropriate threshold is set for each patient or on a case-by-case basis, and the risk of erroneous determination is reduced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration in an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of threshold value determining means in the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a view showing an aspect of attachment of the sound sensor in the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart showing a procedure for determining a threshold in the embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart showing a procedure for detecting clogging of a bag in the embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
A ... clogging detection device 1 ... patient 2 ... voice sensor / breathing sound sensor 3 ... acceleration sensor 4 ... control unit / control means 5 ... external input means 10 ... database DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Threshold value determination means 12 ... Volume determination unit 13 ... Volume comparison unit 14 ... Frequency determination unit 15 ... Frequency comparison unit 16 ... Acceleration determination unit 17 ... Acceleration comparison unit 18 ... Determination unit 19 ... Alarm means

Claims (1)

患者の呼吸音を計測する呼吸音センサと、患者の胸郭部の運動における加速度を検出する加速度センサと、呼吸音センサ及び加速度センサの計測結果に基いて患者が痰詰り状態であるか否かを判断する制御手段とを備え、該制御手段は、呼吸音センサ及び加速度センサの計測結果から求められた音量データ、周波数データ、加速度データ、音量閾値、周波数閾値、加速度閾値を記憶する記憶手段と、当該音量閾値、周波数閾値、加速度閾値の各々を決定する閾値決定手段とを備えており、該閾値決定手段は、記憶手段を介して入力される音量データ、周波数データ、加速度データを痰詰り時データと通常時データとに分類するデータ分別部と、痰詰り時データに分類された音量データ、周波数データ、加速度データを記憶する痰詰り時データ記憶部と、通常時データに分類された音量データ、周波数データ、加速度データを記憶する通常時データ記憶部と、痰詰り時データに分類されたデータと通常時データに分類されたデータとを比較する比較部と、該比較部の比較結果に基いて音量閾値、周波数閾値、加速度閾値を決定する決定部、とを有しており、そして閾値決定手段により閾値が決定される以前の段階で、痰詰り時或いは通常時の何れかに操作され、前記データ分別部に対して信号を出力する様に構成された外部入力手段を有することを特徴とする痰詰り検出装置。  A respiratory sound sensor for measuring the respiratory sound of the patient, an acceleration sensor for detecting acceleration in the movement of the thorax of the patient, and whether the patient is clogged based on the measurement results of the respiratory sound sensor and the acceleration sensor. Control means for determining, the control means for storing volume data, frequency data, acceleration data, volume threshold, frequency threshold, acceleration threshold obtained from the measurement results of the respiratory sound sensor and the acceleration sensor; Threshold value determining means for determining each of the volume threshold value, the frequency threshold value, and the acceleration threshold value, and the threshold value determining means stores the volume data, frequency data, and acceleration data input via the storage means as clogging data. Data classification part that classifies data into normal data, and data at clogging that stores volume data, frequency data, and acceleration data classified as data at clogging Compare the memory, the normal data storage unit that stores the volume data, frequency data, and acceleration data classified as normal data, and the data classified as clogged data and the data classified as normal data And a determination unit that determines a volume threshold value, a frequency threshold value, and an acceleration threshold value based on a comparison result of the comparison unit, and before the threshold value is determined by the threshold value determination unit, An apparatus for detecting clogging, comprising an external input means that is operated either during clogging or during normal operation and configured to output a signal to the data sorting unit.
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CN100423693C (en) * 2005-06-29 2008-10-08 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 Antijamming respiratory wave acquiring method and device
JP2007125360A (en) * 2005-10-05 2007-05-24 Konica Minolta Medical & Graphic Inc Cough detecting device
RU2515404C2 (en) * 2008-05-14 2014-05-10 Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. Respiration monitors and methods of respiration monitoring
WO2009153681A1 (en) * 2008-06-17 2009-12-23 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Acoustical patient monitoring using a sound classifier and a microphone
JP5417779B2 (en) * 2008-09-18 2014-02-19 オムロンヘルスケア株式会社 Activity meter
US20140249378A1 (en) * 2013-03-02 2014-09-04 Isonea Limited Systems, methods and kits for measuring cough and respiratory rate using an accelerometer
KR101455087B1 (en) * 2014-02-28 2014-10-27 강정길 Portable suction pump with cathether reel of artificial intelligence type
JP6608229B2 (en) * 2015-09-28 2019-11-20 株式会社アニモ Information processing method and apparatus
JP7041911B2 (en) * 2017-07-20 2022-03-25 パイオニア株式会社 Respiratory sound processing device, respiratory sound processing method, and computer program
CN109847160B (en) * 2019-01-14 2020-06-02 东北大学 Lung breathing assistance control device and breathing machine

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