JP6298340B2 - 呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、例えば連続性ラ音を含む呼吸音を解析する呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びに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、電子聴診器等によって検出される生体の呼吸音について、含まれている複数の音種（例えば、正常呼吸音と異常呼吸音）を夫々判別するものが知られている。例えば特許文献１では、スペクトル上の局所分散値に基づいて、正常呼吸音と連続性ラ音との判別を行うという手法が提案されている。

特開２００４−３５７７５８号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載されているような技術では、連続性ラ音を笛声音と類鼾音とに分類することができない。即ち、呼吸音を正常呼吸音と異常呼吸音である連続性ラ音とに分離できたとしても、連続性ラ音について更なる分離を行えないという技術的問題点がある。

本発明が解決しようとする課題には、上記のようなものが一例として挙げられる。本発明は、呼吸音に含まれる連続性ラ音を好適に解析可能な呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びに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。

上記課題を解決するための呼吸音解析装置は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得手段と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得手段と、前記所定の時間間隔ごとに、前記所定の特徴に対応する周波数と所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定手段と、前記判定手段による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整手段とを備える。

上記課題を解決するための呼吸音解析方法は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とを備える。

上記課題を解決するためのコンピュータプログラムは、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とをコンピュータに実行させる。

上記課題を解決するための記録媒体は、上述したコンピュータプログラムが記録されている。

第１実施例に係る呼吸音解析装置の全体構成を示すブロック図である。 第１実施例に係る呼吸音解析装置の動作を示すフローチャートである。 比較例に係る連続性ラ音判定における問題点を示す概念図である。 第１実施例に係る閾値の初期値を示すグラフである。 第１実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフ（その１）である。 第１実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフ（その２）である。 第１実施例に係る連続性ラ音判定結果の表示例を示すグラフ（その１）である。 第１実施例に係る連続性ラ音判定結果の表示例を示すグラフ（その２）である。 第１実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により笛声音を解析する例を示す概念図である。 第１実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により類鼾音を解析する例を示す概念図である。 第２実施例に係る閾値の調整方法を示す図である。 第２実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフである。 第３実施例に係る閾値の初期値を示すグラフである。

＜１＞
本実施形態に係る呼吸音解析装置は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得手段と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得手段と、前記所定の時間間隔ごとに、前記所定の特徴に対応する周波数と所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定手段と、前記判定手段による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整手段とを備える。

本実施形態に係る呼吸音解析装置によれば、その動作時には、先ず呼吸音から連続性ラ音を含む呼吸音成分が取得される。具体的には、正常呼吸音や異常呼吸音等の様々な音を含む呼吸音から、周知の技術等を利用して、連続性ラ音を含む呼吸音成分が抽出される。ただし、ここで取得される呼吸音成分は、連続性ラ音のみを含む呼吸音成分に限定されるものではない。即ち、取得される呼吸音成分は、連続性ラ音以外の音を含んでいても構わない。

呼吸音成分が取得されると、呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数が取得される。なお、ここでの「所定の特徴」とは、呼吸音成分に含まれる音種に応じて特定の周波数に発生する特徴を意味しており、例えば周波数解析された信号に現れるピーク等である。

所定の特徴に対応する周波数が取得されると、取得した周波数と所定の閾値との関係に基づいて、呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とが判定される。即ち、連続性ラ音を含む呼吸音成分に、連続性ラ音である笛声音成分及び類鼾音成分が含まれているか否かが判定される。なお、ここでの判定は、呼吸音成分中の笛声音成分及び類鼾音成分の存在に関する判定であれば特に限定されるものではない。例えば、呼吸音成分に、笛声音成分及び類鼾音成分のいずれが含まれているか、又は両方が含まれているのかを判定するものであってもよい。或いは、笛声音成分及び類鼾音成分がどのような割合で含まれているのかを判定するものであってもよい。また、笛声音成分及び類鼾音成分が含まれる可能性を判定するものであっても構わない。

本実施形態では特に、上述した判定が所定の時間間隔で行われる。即ち、連続性ラ音に笛声音成分及び類鼾音成分が含まれているか否かの判定は、連続して複数回実行される。そして本発明では更に、過去の判定結果に基づいて所定の閾値が調整される。よって、調整後の所定の閾値を用いた判定では、過去の判定結果を考慮して判定を行うことができる。このため、変化しない単一の閾値を用いる場合と比べて、好適に笛声音成分と類鼾音成分との判定が行える。

なお、閾値の調整に用いる過去の判定結果は、典型的には直前の判定結果（即ち、直前の時間間隔での判定結果）であるが、複数の判定結果が存在する場合いずれの判定結果を用いても構わない。また、複数回の判定結果を夫々利用して（即ち、複数個の判定結果を利用して）調整を行ってもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る呼吸音解析装置によれば、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することが可能である。

＜２＞
本実施形態に係る呼吸音解析装置の一態様では、前記所定の特徴は、極大値である。

この態様によれば、例えば呼吸音を示す信号に対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）等による周波数解析が実行され、解析結果の極大値（即ち、ピーク）に対応する周波数に関する情報が取得される。なお、周波数に関する情報は、極大値の位置に対応するものとして取得されるが、極大値の位置と完全に一致する周波数でなくとも、極大値の近傍位置に対応する周波数に関する情報として取得されてもよい。

上述したように、呼吸音における所定の特徴として極大値を利用することで、より容易且つ的確に周波数を取得できる。

＜３＞
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記判定手段は、前記呼吸音成分に含まれる前記笛声音成分と前記類鼾音成分との割合を判定する。

この態様によれば、呼吸音成分に、笛声音成分と類鼾音成分とがどのような割合で含まれているかが判定される。よって、例えば呼吸音に基づく健康状態の診断等を適切に行うことが可能となる。なお、笛声音成分及び類鼾音成分以外の成分についても割合を判定するようにしてもよい。

＜４＞
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記調整手段は、前記過去の判定結果に近い判定結果となる方向に、前記閾値を調整する。

この態様によれば、閾値の調整により、過去の判定結果に近い判定結果が出やすくなる。例えば、過去の判定において連続性ラ音が笛声音成分を含むと判定されていた場合には、その後の判定においても笛声音成分と判定されやすくなる（言い換えれば、類鼾音成分を含むと判定され難くなる）。これにより、例えば取得した周波数の一時的な変動により、笛声音成分であるものが類鼾音成分として判定されたり、類鼾音成分であるものが笛声音成分として判定されたりすることを防止できる。即ち、誤った判定結果が出てしまうことを防止できる。

＜５＞
上述した過去の判定結果に近い判定結果となるように閾値を調整する態様では、前記調整手段は、前記過去の判定結果が前記笛声音成分である場合には、前記所定の閾値が低くなるように調整し、前記過去の判定結果が前記類鼾音成分である場合には、前記所定の閾値が高くなるように調整してもよい。

この場合、過去の判定結果が笛声音成分である場合には、所定の閾値が低くなるように調整されるため、類鼾音より周波数が高い傾向にある笛声音成分であると判定され易くなる。同様に、過去の判定結果が類鼾音成分である場合には、所定の閾値が高くなるように調整されるため、笛声音より周波数が低い傾向にある類鼾音成分であると判定され易くなる。従って、一時的な周波数変動に起因する誤判定を好適に防止できる。

＜６＞
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する。

この態様によれば、一度の判定結果に基づいて所定の閾値を変更する場合と比べて、より適切な調整が行える。例えば、直前の判定結果に基づいて所定の閾値を変更する場合には、仮に直前の判定結果が誤ったものである場合、その後も誤った判定結果が出やすくなってしまう。このような場合においても、複数回の過去の判定結果を用いれば、より多くの判定結果を利用することで、過去の判定結果の全体的な傾向を正確に把握することができる。よって、適切な閾値の調整が行え、結果として好適な判定を実行することが可能となる。

＜７＞
上述した複数回の過去の判定結果に基づいて閾値を調整する態様では、前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果について、過去のものであるほど影響が小さくなるように重み付けを行ってもよい。

この場合、複数回の過去の判定結果のうち、比較的過去の判定結果は影響が小さいものとして扱われ、比較的近い時間での判定結果は影響が大きいものとして扱われる。これにより、複数回の過去の結果を単純に平均化して利用する場合と比べて、より適切に閾値を調整することが可能となる。

＜８＞
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記所定の閾値は、前記所定の特徴に対応する周波数に応じて変動するものである。

この態様によれば、所定の特徴に対応する周波数と、所定の特徴に対応する周波数に応じて変動する閾値との関係に基づいて判定が行われる。閾値は、例えば取得された周波数が高いほど、類鼾音よりも笛声音と判定する割合が大きくなるように変動する。このように、周波数に応じて閾値を変動させれば、固定値である閾値を用いる場合と比べて、より適切に笛声音及び類鼾音を判別することができる。なお、閾値をどのように変動させるかは、実験結果等に基づいて予め設定しておけばよい。また、閾値の変動特性を、被測定対象である生体の性別、年齢、身長、体重等に応じて決定するようにしてもよい。

＜９＞
本実施形態に係る呼吸音解析方法は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とを備える。

本実施形態に係る呼吸音解析方法によれば、上述した本実施形態に係る呼吸音解析装置と同様に、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することができる。

なお、本実施形態に係る呼吸音解析方法においても、上述した本実施形態に係る呼吸音解析装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。

＜１０＞
本実施形態に係るコンピュータプログラムは、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とをコンピュータに実行させる。

本実施形態に係るコンピュータプログラムによれば、上述した本実施形態に係る呼吸音解析方法と同様の処理をコンピュータに実行させることができるため、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することができる。

なお、本実施形態に係るコンピュータプログラムにおいても、上述した本実施形態に係る呼吸音解析装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。

＜１１＞
本実施形態に係る記録媒体は、上述したコンピュータプログラムが記録されている。

本実施形態に係る記録媒体によれば、上述したコンピュータプログラムをコンピュータにより実行させることにより、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することができる。

本実施形態に係る呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の作用及び他の利得については、以下に示す実施例において、より詳細に説明する。

以下では、図面を参照して呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の実施例について詳細に説明する。

＜第１実施例＞
第１実施例に係る呼吸音解析装置について、図１から図１０を参照して説明する。

＜全体構成＞
先ず、第１実施例に係る呼吸音解析装置の全体構成について、図１を参照して説明する。ここに図１は、第１実施例に係る呼吸音解析装置の全体構成を示すブロック図である。

図１において、第１実施例に係る呼吸音解析装置は、主な構成要素として、生体音センサ１１０と、信号記憶部１２０と、信号処理部１２５と、音声出力部１３０と、表示部１４０と、処理部２００とを備えて構成されている。

生体音センサ１１０は、生体の呼吸音を検出可能に構成されたセンサである。生体音センサ１１０は、例えばＥＣＭ（Electret Condenser Microphone）やピエゾを利用したマイク、振動センサ等で構成されている。

信号記憶部１２０は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等のバッファとして構成されており、生体音センサ１１０で検出された呼吸音を示す信号（以下、適宜「呼吸音信号」と称する）を一時的に記憶する。信号記憶部１２０は、記憶した信号を、音声出力部１３０及び処理部２００に夫々出力可能に構成されている。

信号処理部１２５は、生体音センサ１１０で取得した音を加工して音声出力部１３０に出力する。信号処理部１２５は、例えばイコライザーやフィルターとして機能し、取得した音を人が聴き易い状態に加工する。

音声出力部１３０は、例えばスピーカやヘッドホンとして構成されており、生体音センサ１１０で検出され、信号処理部１２５で加工された呼吸音を出力する。

表示部１４０は、例えば液晶モニタ等のディスプレイとして構成されており、処理部２００から出力される画像データを表示する。

処理部２００は、複数の演算回路やメモリ等を含んで構成されている。処理部２００は、周波数解析部２１０、連続性ラ音検出部２２０、ピーク周波数検出部２３０、笛声音／類鼾音判定部２４０、判定結果保持部２５０、閾値関数選択部２６０及び画像生成部２７０を備えている。

処理部２００の各部の動作については後に詳述する。

＜動作説明＞
次に、第１実施例に係る呼吸音解析装置の動作について、図２を参照して説明する。ここに図２は、本実施例に係る呼吸音解析装置の動作を示すフローチャートである。

図２において、本実施例に係る呼吸音解析装置の動作時には、先ず生体音センサ１１０において呼吸音が検出され、処理部２００による呼吸音信号の取得が行われる（ステップＳ１０１）。

呼吸音信号が取得されると、周波数解析部２１０において周波数解析（例えば、高速フーリエ変換）が実行される（ステップＳ１０２）。周波数解析が実行されると、その結果を用いて、連続性ラ音検出部２２０において、呼吸音信号に含まれる連続性ラ音を含む成分が検出される（ステップＳ１０３）。なお、連続性ラ音を検出する処理は、連続性ラ音以外の呼吸音（例えば、正常呼吸音や、他の異常呼吸音等）を検出する処理と並行して行われてもよい。ここまでの各処理については、周知の技術を利用して行うことが可能であるため、詳細な説明は省略する。

連続性ラ音が検出されると（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、周波数ピーク検出部２３０において、連続性ラ音に対応する成分のピーク（極大値）の検出が実行され、ピーク位置に対応する周波数がピーク周波数として検出される（ステップＳ１０５）。ピーク検出する場合には、例えば所定の時間間隔（例えば、ＦＦＴをかける時間間隔等）で、周波数特性の領域において最大値をとる周波数を求めればよい。

本実施例に係る呼吸音解析装置は、ここで検出されたピーク周波数に基づいて、連続性ラ音が笛声音であるか、又は類鼾音であるかを判定する。具体的には、ピーク周波数と、所定の閾値との大小を比較して、ピーク周波数が所定の周波数より高い場合には笛声音であると判定し、ピーク周波数が所定の周波数より低い場合には類鼾音であると判定する。ただし、本実施例では特に、笛声音及び類鼾音を判定するための閾値として、過去の判定結果に基づいて調整された閾値を利用する。このため本実施例では、ピーク周波数が検出されると、笛声音及び類鼾音の判定に先立って、過去の判定結果に基づく閾値関数が選択される（ステップＳ１０６）。具体的には、判定結果保持部２５０に保持されている過去の判定結果を用いて、閾値関数選択部２６０による閾値関数の選択が実行される。

ここで、上述した閾値関数の選択方法について、図３から図６を参照して具体的に説明する。ここに図３は、比較例に係る連続性ラ音判定における問題点を示す概念図である。また図４は、第１実施例に係る閾値の初期値を示すグラフであり、図５及び図６は夫々、第１実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフである。なお、図３に示されるスペクトルは、正常呼吸音に加えて笛声音を顕著に含む呼吸音のスペクトルである。

図３において、笛声音は高音性連続性ラ音、類鼾音は低音性連続性ラ音と呼ばれるように、笛声音と類鼾音とは音の高さ（即ち、周波数）で判別することが可能である。しかしながら、笛声音及び類鼾音は、ピーク周波数が時間的に変化する。このため、図に示すような単一の閾値（即ち、値が変動しない一つの閾値）を利用して笛声音及び類鼾音を判定しようとする比較例では、時間の経過により、判定結果が変化してしまうことがある。例えば、図中に示す笛声音成分のように、ピーク周波数が判定閾値を跨ぐように変化してしまうと、それまでは正確に笛声音と判定されていたものが、誤って類鼾音として判定されることになってしまう。このため本実施例に係る呼吸音解析装置では、過去の判定結果に基づいて閾値を調整する。

図４に示すように、第１実施例に係る閾値関数は、閾値である２５０Ｈｚを境にして判定結果が変化するものとして設定されている。具体的には、ピーク周波数が２５０Ｈｚ以上である場合には、連続性ラ音は笛声音成分を１００％含んでおり、類鼾音は含んでいないと判定される。一方、ピーク周波数が２５０Ｈｚ未満である場合には、連続性ラ音は類鼾音成分を１００％含んでおり、笛声音は含んでいないと判定される。

図５に示すように、第１実施例に係る呼吸音解析装置では、直前の判定において笛声音成分を１００％含むものであると判定された場合、閾値が２２０Ｈｚとなる閾値関数が選択される。この場合、閾値が２５０Ｈｚから２２０Ｈｚへと低くされることになる。よって、笛声音成分を１００％含むものとして判定され易くなる。具体的には、ピーク周波数が２３０Ｈｚの場合を考えると、初期の閾値関数（図４参照）によれば類鼾音と判定されることになるが、調整後の閾値関数（図５参照）によれば笛声音と判定される。

図６に示すように、第１実施例に係る呼吸音解析装置では、直前の判定において類鼾音成分を１００％含むものであると判定された場合、閾値が２８０Ｈｚとなる閾値関数が選択される。この場合、閾値が２５０Ｈｚから２８０Ｈｚへと高くされることになる。よって、類鼾音成分を１００％含むものとして判定され易くなる。具体的には、ピーク周波数が２７０Ｈｚの場合を考えると、初期の閾値関数（図４参照）によれば笛声音と判定されることになるが、調整後の閾値関数（図６参照）によれば類鼾音と判定される。

上述したように閾値を調整すれば、図３で示したような場合に発生し得る誤判定を好適に防止することができる。即ち、本実施例に係る呼吸音解析装置では、笛声音及び類鼾音を判定するための閾値が過去の判定結果に基づいて適切なものへと調整されるため、例えば調整されない単一の閾値を用いる場合と比較して、より正確な判定が行える。

図２に戻り、笛声音／類鼾音判定部２４０では、上述したように調整後の閾値を用いて、連続性ラ音が笛声音であるのか、又は類鼾音であるのかが判定される（ステップＳ１０７）。なお、このような判定は、所定の時間間隔（例えば、ＦＦＴにおける時間区間）ごとに行われる。笛声音／類鼾音判定部２４０による判定結果は、判定結果保持部２５０において記憶される（ステップＳ１０８）。なお、判定結果保持部２５０は、複数回の判定結果を記憶可能に構成されていてもよい。判定結果保持部２５０に記憶された判定結果は、次回の判定において、閾値関数選択部２６０による閾値の選択に用いられる。

また、笛声音／類鼾音判定部２４０による判定結果は、画像生成部２７０にも出力される。画像生成部２７０では判定結果に基づく画像が生成され、表示部１４０において判定結果が表示される（ステップＳ１０９）。なお、解析結果を表示した後は、解析を継続するか否かが判定される（ステップＳ１１０）。解析を継続すると判定された場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、上述した処理がステップＳ１０１から再開される。一方、解析を継続しないと判定された場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、一連の処理は終了する。

ここで、表示部１４０における解析結果の表示について、図７及び図８を参照して具体的に説明する。ここに図７及び図８は夫々、第１実施例に係る連続性ラ音判定結果の表示例を示すグラフである。

図７に示すように、解析結果である笛声音及び類鼾音の割合は、棒グラフとして表示部１５０に表示される。なお、ここでは、連続性ラ音が１００％笛声音成分であると判定された場合の結果を示している。ただし、この表示方法は一例であり、他の表示態様で表示を行ってもよい。例えば、笛声音及び類鼾音の割合を円グラフとして表示してもよい。或いは、笛声音及び類鼾音の強度を数値化して表示してもよい。

図８に示すように、笛声音及び類鼾音以外の音種（例えば、正常呼吸音、水泡音、捻髪音等）についても判定可能な場合には、それらの音種の割合も合わせて表示するようにしてもよい。

なお、上述した画像としての出力に代えて或いは加えて、音声データによる出力も可能である。具体的には、笛声音と類鼾音とで別々に音声を出力することができる。或いは、笛声音及び類鼾音の一方だけを強調して音声を出力することができる。

＜判定結果の具体例＞
次に、図９及び図１０において解析結果の具体例を挙げて、本実施例の利点について詳細に説明する。ここに図９は、第１実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により笛声音を解析する例を示す概念図である。また図１０は、第１実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により類鼾音を解析する例を示す概念図である。なお、以下では、変動する閾値（図５及び図６を参照）を用いる本実施例に係る呼吸音解析装置、と、単一閾値（２５０Ｈｚ）を用いる比較例に係る呼吸音解析装置とで、笛声音及び類鼾音の各々スペクトルを解析する場合を考える。なお、笛声音及び類鼾音の判定は、時刻ｔ１〜ｔ７で行われるものとする。

図８に示すように、ピーク周波数が約３５０Ｈｚから約２００Ｈｚまで低下するような笛声音が解析対象であるとする。この場合、比較例に係る呼吸音解析装置では、時刻ｔ１からｔ６においては、解析対象である連続性ラ音が笛声音であると正確に判定されている。しかしながら、時刻ｔ７においては、笛声音のスペクトルのピーク周波数が低下している（即ち、閾値である２５０Ｈｚを下回っている）ため、類鼾音と誤って判定されている。

一方、本実施例に係る呼吸音解析装置では、時刻ｔ１からｔ７の全ての判定において、解析対象である連続性ラ音が１００％笛声音であると正確に判定されている。特に、比較例では誤った判定がなされた時刻ｔ７においては、直前の時刻ｔ６での判定における判定結果が笛声音であるため、閾値が笛声音と判定され易いものに変更されている（図５参照）。このため、ピーク周波数が２５０Ｈｚを下回る時刻ｔ７においても、笛声音という正確な判定結果を得ることができる。

図９に示すように、ピーク周波数が約２４０Ｈｚから約２６０Ｈｚまで上昇し、その後約１８０Ｈｚまで低下するような類鼾音が解析対象であるとする。この場合、比較例に係る呼吸音解析装置では、時刻ｔ１、及びｔ４からｔ７において、解析対象である連続性ラ音が類鼾音であると正確に判定されている。しかしながら、時刻ｔ２及びｔ３においては、類鼾音のスペクトルのピーク周波数が一時的に上昇している（即ち、閾値である２５０Ｈｚを上回っている）ため、笛声音と誤って判定されている。

一方、本実施例に係る呼吸音解析装置では、時刻ｔ１からｔ７の全ての判定において、解析対象である連続性ラ音が１００％類鼾音であると正確に判定されている。特に、比較例では誤った判定がなされた時刻ｔ２及びｔ３においては、直前の時刻ｔ１での判定における判定結果が類鼾音であるため、閾値が類鼾音と判定され易いものに変更されている（図６参照）。このため、ピーク周波数が２５０Ｈｚを上回る時刻ｔ２及びｔ３においても、類鼾音という正確な判定結果を得ることができる。

以上説明したように、第１実施例に係る呼吸音解析装置によれば、直前の判定結果に基づいて閾値が調整されるため、より好適に笛声音及び類鼾音を判定することができる。

＜第２実施例＞
続いて、第２実施例に係る呼吸音解析装置について、図１１及び図１２を参照して説明する。ここに図１１は、第２実施例に係る閾値の調整方法を示す図である。また図１２は、第２実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフである。なお、第２実施例は、上述した第１実施例と比べて一部の動作が異なるのみであり、その構成や他の動作については概ね同様である。このため、以下では既に説明した第１実施例と異なる部分について詳細に説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

図１１において、第２実施例に係る呼吸音解析装置では、閾値の調整に複数回の過去の結果が用いられる。具体的には、時刻ｔ（ｎ）の判定において、過去５回の判定結果（具体的には、時刻ｔ（ｎ−１）、時刻ｔ（ｎ−２）、時刻ｔ（ｎ−３）、時刻ｔ（ｎ−４）、及び時刻ｔ（ｎ−５）の各々での判定結果）が用いられる。なお、複数回の過去の判定結果として、５回未満或いは６回以上の判定結果を用いることができることは言うまでもない。

図１１（ａ）に示すように、時刻ｔ（ｎ−１）における判定結果は笛声音であり、時刻ｔ（ｎ−２）における判定結果は笛声音であり、時刻ｔ（ｎ−３）における判定結果はその他の音（即ち、笛声音及び類鼾音以外の音）であり、時刻ｔ（ｎ−４）における判定結果は類鼾音であり、時刻ｔ（ｎ−５）における判定結果は類鼾音であったとする。

図１１（ｂ）において、第２実施例では特に、複数回の過去の判定結果の各々に対して、過去のものであるほど影響が小さくなるように（言い換えれば、直前のものほど影響が大きくなるように）重み付けが行われる。具体的には、時刻ｔ（ｎ−１）における判定結果には重み０．５が適用され、時刻ｔ（ｎ−２）における判定結果には重み０．２５が適用され、時刻ｔ（ｎ−３）における判定結果には重み０．１５が適用され、時刻ｔ（ｎ−４）における判定結果には重み０．０７が適用され、時刻ｔ（ｎ−５）における判定結果には重み０．０３が適用される。

図１２において、過去の判定結果が５回とも笛声音の場合には閾値関数を２０Ｈｚ分小さくし、過去の判定結果が５回とも類鼾音の場合には閾値関数を２０Ｈｚ分大きくするものとすると、図１１で示した例での閾値関数の移動量は、０．０３×２０＋０．０７×２０＋０．１５×０＋０．２５×（−２０）＋０．５×（−２０）＝−１３Ｈｚとして求められる。従って、閾値は、図に示すように１３Ｈｚ分小さくされ、２３７Ｈｚとされる。

以上説明したように、第２実施例に係る呼吸音解析装置によれば、複数回の過去の判定結果を用いるため、直前の判定結果しか用いない場合と比べて、より適切な判定を行うことが可能となる。また、複数回の過去の判定結果に対して重み付けを行うことにより、各々の判定結果を適切に考慮した調整が行える。

＜第３実施例＞
続いて、第３実施例に係る呼吸音解析装置について、図１３を参照して説明する。ここに図１３は、第３実施例に係る閾値の初期値を示すグラフである。なお、第３実施例は、上述した第１及び第２実施例と比べて一部の動作が異なるのみであり、その構成や他の動作については概ね同様である。このため、以下では既に説明した第１及び第２実施例と異なる部分について詳細に説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。

図１３において、第３実施例に係る呼吸音解析装置では、閾値関数がピーク周波数に応じてなめらかに変動するものとして設定されている。このような閾値関数を用いる判定では、例えばピーク周波数が２００Ｈｚの場合には、笛声音が７％含まれ、類鼾音が９３％含まれると判定する。ピーク周波数が２５０Ｈｚの場合には、笛声音が５０％含まれ、類鼾音が５０％含まれると判定する。ピーク周波数が２８０Ｈｚの場合には、笛声音が７８％含まれ、類鼾音が２２％含まれると判定する。なお、ここでの具体的な数値はあくまで一例であり、異なる値を設定してもよい。また、測定対象である生体の性別、年齢、身長、体重等によって異なる変動特性を有するようにしてもよい。

過去の判定結果に基づいて上述の閾値を調整する場合には、図に示すグラフを判定結果に応じて右方向又は左方向にシフトさせればよい。また、シフトに代えて、閾値関数の曲線の傾きを変更したり、特性自体を変更したりするようにしても構わない。即ち、判定結果に基づく変更の態様は特に限定されるものではなく、過去の判定結果を考慮してより適切な判定が行えるような調整であればよい。

以上説明したように、第３実施例に係る呼吸音解析装置によれば、過去の判定結果に基づく調整に加えて、笛声音及び類鼾音を判定するための閾値がピーク周波数に応じて適切な値にとなるよう変動するため、より一層正確な判定が行える。

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音解析装置及び呼吸音解析方法、並びに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。

１１０ 生体音センサ
１２０ 信号記憶部
１２５ 信号処理部
１３０ 音声出力部
１４０ 表示部
２００ 処理部
２１０ 周波数解析部
２２０ 連続性ラ音検出部
２３０ ピーク周波数検出部
２４０ 笛声音／類鼾音判定部
２５０ 判定結果保持部
２６０ 閾値関数選択部
２７０ 画像生成部

Claims (8)

1. 呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得手段と、
   前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得手段と、
   前記所定の時間間隔ごとに、前記所定の特徴に対応する周波数と所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定手段と、
   前記判定手段による過去の判定結果が笛声音成分である場合には、前記閾値が低くなるように調整し、前記判定手段による過去の判定結果が類鼾音成分である場合には、前記閾値が高くなるように調整する調整手段と
   を備えることを特徴とする呼吸音解析装置。
2. 前記所定の特徴は、極大値であることを特徴とする請求項１に記載の呼吸音解析装置。
3. 前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整することを特徴とする請求項１又は２に記載の呼吸音解析装置。
4. 前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果について、過去のものであるほど影響が小さくなるように重み付けを行うことを特徴とする請求項３に記載の呼吸音解析装置。
5. 呼吸音信号を周波数解析して、所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得手段と、
   前記所定の特徴に対応する周波数が所定の閾値よりも高い場合には、前記呼吸音信号に含まれる連続性ラ音の成分が笛声音であると判定し、前記所定の特徴に対応する周波数が前記所定の閾値よりも低い場合には、前記呼吸音信号に含まれる連続性ラ音の成分が類鼾音であると判定する判定手段と、
   所定時間前の前記判定手段の判定結果が笛声音であった場合には、前記閾値が低くなるように調整し、前記所定時間前の前記判定手段の判定結果が類鼾音であった場合には、前記閾値が高くなるように調整する調整手段と、
   を備えることを特徴とする呼吸音解析装置。
6. 呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、
   前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、
   前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、
   前記判定工程による過去の判定結果が笛声音成分である場合には、前記閾値が低くなるように調整し、前記判定手段による過去の判定結果が類鼾音成分である場合には、前記閾値が高くなるように調整する調整工程と
   を備えることを特徴とする呼吸音解析方法。
7. 呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、
   前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、
   前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、
   前記判定工程による過去の判定結果が笛声音成分である場合には、前記閾値が低くなるように調整し、前記判定手段による過去の判定結果が類鼾音成分である場合には、前記閾値が高くなるように調整する調整工程と
   をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
8. 請求項７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。