JP6430138B2 - Heart disease assessment apparatus, programs, media and heart disease determination method - Google Patents

Heart disease assessment apparatus, programs, media and heart disease determination method Download PDF

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Description

本発明は、心疾患判定装置、プログラム、媒体及び心疾患判定方法に関する。 The present invention, heart disease assessment apparatus, a program, a medium and heart disease determination method.

心音における、大動脈弁と肺動脈弁の閉鎖によって発生するII音の分裂状態に基づいて、生体の心疾患の有無を判定する装置が知られている(例えば、特許文献1の段落0061等参照)。 In heart sound, based on the division state of the II sound generated by the closing of the aortic valve and pulmonary valve, apparatus for determining the presence or absence of a biological heart disease are known (see, for example, paragraph 0061 and the like of Patent Document 1).
特許文献1 特開2012−157558号公報 Patent Document 1 JP 2012-157558 Patent Publication

上述の装置では、呼吸センサと心音センサとを有し、呼吸センサの情報に基づいて、呼吸の周期を判断して、呼気及び吸気のII音に含まれる2つの音の分裂の有無及び2つの音の分裂時間等に基づいて、生体の心疾患の有無を判断している(特許文献1の段落0061等参照)。 In the apparatus described above, and a respiration sensor and the heart sound sensor, based on the information of the respiration sensor, to determine the period of breathing, the division of the two notes in the II sound of expiration and inspiration presence and two based on the division time of the sound, and determines the presence or absence of the biological heart disease (see paragraph 0061 etc. of Patent Document 1). このように上述の判定装置は、呼吸センサと、心音センサとを必要とするので、構成及び制御が複雑になるといった課題がある。 Thus the above-mentioned determination apparatus, a respiration sensor, because it requires a heart sound sensor, there is a problem configuration and control become complicated.

本発明の第1の態様においては、生体の心音の複数のII音データを取得する心音データ取得部と、前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、複数の前記分裂幅データの順序統計量に基づいて、前記生体の正常または異常を判定する判定部とを備える心疾患判定装置、プログラム、媒体及び心疾患判定方法を提供する。 In a first aspect of the present invention, a heart sound data obtaining unit for obtaining a plurality of sound II data of biological heart sound, the time width between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data division a split width calculation unit that calculates a width data, based on order statistics of the plurality of the split width data, heart disease assessment apparatus comprising a determining unit normal or abnormal in the living, programs, media, and heart disease to provide a determination method.

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。 The summary of the invention does not enumerate all of the features of the present invention. また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。 The sub-combinations of the features may become the invention.

心疾患判定装置10の全体構成図である。 It is an overall configuration diagram of a heart disease assessment apparatus 10. 人間の心臓200の概略図である。 It is a schematic view of a human heart 200. 心音の波形である。 It is a waveform of the heart sounds. 心疾患判定装置10による判定処理のフローチャートである。 It is a flowchart of a determination process by heart disease assessment apparatus 10. 心音データの処理を説明する図である。 Is a view illustrating processing of the heart sound data. II音の抽出処理を説明する図である。 It is a diagram illustrating a process of extracting sound II. 正常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。 Is a graph having an array of split width data of the normal living body length order. 異常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。 The split width data abnormal biological graphs arranged in a length order. 本実施形態に係るコンピュータ1900のハードウェア構成の一例を示す。 It shows an example of a hardware configuration of a computer 1900 according to this embodiment.

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。 The present invention will be described below through an embodiment of the invention, the following embodiments are not intended to limit the invention according to the claims. また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。 Further, all combinations of features described in the embodiments are not necessarily essential to the invention.

図1は、心疾患判定システム100の全体構成図である。 Figure 1 is an overall configuration diagram of a cardiac disease determination system 100. 心疾患判定システム100は、心音におけるII音に含まれる2つの音が分裂した分裂音の時間幅に基づいて、生体BD、例えば、人間の正常及び異常を判定する。 Heart disease assessment system 100 determines based on the time width of the split sound two notes in the II sound is split in heart, biological BD, for example, human normal and abnormal. 心疾患判定システム100は、心音センサ102と、入力信号処理部104と、心疾患判定装置10と、表示部106とを備える。 Heart disease assessment system 100 includes a heart sound sensor 102, an input signal processing unit 104, a heart disease assessment apparatus 10, and a display unit 106.

心音センサ102は、生体BDの胸部を伝播する心音振動を検出する。 Heart sound sensor 102 detects a heart sound vibrations propagating chest of a living body BD. 心音センサ102は、検出した心音振動を電気信号の心音データに変換する。 Heart sound sensor 102 converts the detected heart sound vibrations to heart sound data of an electrical signal. 心音センサ102は、マイクロフォン型、加速度センサ型、圧力センサ型等の振動に応じた電気信号を出力できるセンサを適用できる。 Heart sound sensor 102 can be applied microphone type, an acceleration sensor type, a sensor capable of outputting an electric signal corresponding to vibration of the pressure sensor type. 心音センサ102は、入力信号処理部104へ心音データを出力する。 Heart sound sensor 102 outputs a heart sound data to the input signal processing section 104.

入力信号処理部104は、心音センサ102が検出した心音データに対して所定の信号処理を行って心音データを心疾患判定装置10へ出力する。 Input signal processing unit 104, to the heart sound data heart sound sensor 102 detects by performing predetermined signal processing and outputs the heart-sound data to the Cardiac decision unit 10. 例えば、入力信号処理部104は、フィルタ回路、増幅器およびA/D変換器を有する。 For example, the input signal processing unit 104 includes a filter circuit, amplifier and A / D converter. フィルタ回路は、心音のII音の解析に不要な周波数を取り除く。 The filter circuit removes unwanted frequency analysis of heart sounds sound II. 例えば、フィルタ回路は、160Hz以上の高周波数帯域のデータを透過させる。 For example, the filter circuit, and transmits the data over a high frequency band 160 Hz. また、増幅器は、A/D変換器の入力レンジに合わせて心音信号を増幅する。 Further, the amplifier amplifies the heart sound signal according to the input range of the A / D converter. A/D変換器は、増幅器が増幅した心音データをデジタル信号に変換して、心疾患判定装置10へ出力する。 A / D converter converts the heart sounds data amplifier is amplified to a digital signal, and outputs the Cardiac decision unit 10.

心疾患判定装置10の一例は、入力信号処理部104を介して、心音センサ102から心音データを取得して信号処理等を実行するコンピュータである。 An example of a cardiac disease assessment apparatus 10 via the input signal processing unit 104 is a computer that processes signals and the like to obtain a heart sound data from the heart sound sensor 102. 心疾患判定装置10は、制御部12と、記憶部14とを備える。 Heart disease assessment apparatus 10 includes a control unit 12, a storage unit 14. 心疾患判定装置10は、心音センサ102、入力信号処理部104及び表示部106とデータを送受信可能に接続されている。 Heart disease assessment apparatus 10, the heart sound sensor 102, and is capable of transmitting and receiving connecting the input signal processing unit 104 and the display unit 106 data. 尚、心疾患判定装置10が、心音センサ102、入力信号処理部104及び表示部106を有していてもよい。 Incidentally, heart disease determination device 10, the heart sound sensor 102, may have an input signal processing unit 104 and the display unit 106.

制御部12の一例は、CPU(Central Processing Unit)等を含む演算処理装置である。 One example of controller 12 is a processing unit including a CPU (Central Processing Unit) or the like. 制御部12は、心音データ取得部20と、分裂幅算出部22と、判定部24とを有する。 Control unit 12 includes a heart sound data obtaining unit 20, a split width calculating unit 22, a determining section 24. 例えば、制御部12は、記憶部14またはネットワークから判定用プログラムを読み込み実行することによって、心音データ取得部20、分裂幅算出部22、及び、判定部24として機能するように構成してもよい。 For example, the control unit 12, by reading executing the determination program from the storage unit 14 or the network, heart sound data obtaining unit 20, the split width calculator 22, and may be configured to function as a determination unit 24 . 尚、心音データ取得部20、分裂幅算出部22、及び、判定部24の一部または全部を回路等のハードウェアとして構成してもよい。 Incidentally, heart sound data obtaining unit 20, the split width calculator 22, and a part or all of the determination unit 24 may be configured as a hardware circuit.

心音データ取得部20は、入力信号処理部104を介して、心音センサ102から生体の心音の複数の心音データを取得する。 Heart sound data obtaining unit 20 via the input signal processing unit 104 acquires a plurality of heart sound data of the biological heart sounds from the heart sound sensor 102. 心音データは、心音の強度と時刻とを関連付けたデータである。 Heart sound data is data associating the intensity of heart sounds and time. 具体的には、心音データ取得部20は、心音センサ102及び入力信号処理部104から人間の心音の複数心拍分の心音データを取得する。 Specifically, heart sound data obtaining unit 20 obtains a plurality heartbeats heart sound data of the human heart from the heart sound sensor 102 and the input signal processing unit 104. 複数心拍の一例は、少なくとも呼気と吸気とを含む30心拍以上である。 An example of a plurality of heartbeats is 30 heartbeats least comprising an intake at least exhalation. 心音データ取得部20は、取得した心音データから複数のII音データを抽出して取得する。 Heart sound data obtaining unit 20 obtains and extracts a plurality of sound II data from the acquired heart sound data. 心音データ取得部20は、取得したII音データを分裂幅算出部22へと出力する。 Heart sound data obtaining unit 20 outputs the acquired sound II data to split width calculator 22. 尚、心音データ取得部20は、心音センサ102及び入力信号処理部104から心音データを直接取得する代わりに、予め測定されて、外部の記憶装置等に記憶された複数の心音データを取得してもよい。 Incidentally, heart sound data obtaining unit 20, instead of the heart sound sensor 102, and the input signal processing unit 104 obtains the heart sound data directly measured in advance, to obtain a plurality of heart sound data stored in an external storage device such as a it may be.

分裂幅算出部22は、心音データ取得部20から複数心拍分のII音データを取得する。 Split width calculating unit 22 obtains the II sound data of a plurality heartbeats from heart sound data obtaining unit 20. 分裂幅算出部22は、複数心拍分のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データΔTを算出する。 Split width calculating unit 22 calculates the split width data ΔT is a time interval between the two maximum points included in each of the II sound data of a plurality of heartbeats. 分裂幅算出部22は、算出した複数の分裂幅データΔTを判定部24へと出力する。 Split width calculating unit 22 outputs a plurality of split width data ΔT calculated to decision unit 24.

判定部24は、分裂幅算出部22から複数の分裂幅データΔTを取得する。 Determining unit 24 acquires a plurality of split width data ΔT from split width calculator 22. 判定部24は、複数の分裂幅データΔTの順序統計量に基づいて、生体の正常または異常を判定する。 Determining unit 24 on the basis of the order statistics of a plurality of split width data [Delta] T, judge the normality or abnormality of the organism. ここでいう、順序統計量は、例えば、標本値を小さい順または大きい順に並べ替えたものから得られる統計量である。 Here, order statistics, for example, a statistical amount obtained from those sorted sample values ​​in ascending order or descending order. 従って、本実施形態では、順序統計量は、分裂幅データΔTを長さの順に配列した場合における、N番目の分裂幅データΔTに基づくものである。 Accordingly, in the present embodiment, the order statistics, in the case of arranging the split width data [Delta] T in the order of length, is based on the N-th split width data [Delta] T. 従って、判定部24は、分裂幅データΔTの全てを実際に配列することなく、N番目の分裂幅データΔTを抽出して順序統計量に基づいて判定してもよい。 Accordingly, the determination unit 24, without actually arranged all split width data [Delta] T, may be determined on the basis of the order statistics to extract N-th split width data [Delta] T. 判定部24は、判定結果を画像情報に変換して表示部106へと出力する。 Determination unit 24 outputs to the display unit 106 converts the determination result to the image information. また、判定部24は、判定結果を記憶部14へ出力して記憶させてもよい。 The determination unit 24, the determination result may be output to and stored in the storage unit 14.

記憶部14は、制御部12が判定処理に必要なデータを記憶する。 Storage unit 14, the control unit 12 stores the data required for the determination process. 例えば、記憶部14は、判定処理用のプログラムを記憶する。 For example, the storage unit 14 stores a program for determining process. また、記憶部14は、判定処理用のプログラムの実行に必要な閾値を記憶する。 The storage unit 14 stores a threshold value required for executing the program for the determination process. 尚、閾値は、ネットワークを介して、取得してもよい。 The threshold is, via a network, may be acquired.

表示部106は、判定部24から取得した画像情報に基づいて、判定結果等を示す画像及びテキストの少なくとも一方を表示する。 The display unit 106, based on the acquired image information from the determination unit 24, and displays at least one of the image and text indicating the determination result or the like.

次に、人間の心臓200及び心音のI音及びII音について説明する。 Next, a description will be given sound I and sound II of the human heart 200 and heart sounds. 図2は、人間の心臓200を正面から見た概略図である。 Figure 2 is a schematic view of the human heart 200 from the front. 図3は、心音の波形である。 Figure 3 is a waveform of the heart sounds. 図3において、横軸は時刻、縦軸は強度を示す。 3, the horizontal axis represents time and the vertical axis represents the intensity. 図3の上図は、一心拍以上の心音の波形である。 Top view of FIG. 3 is one heartbeat or heart sound waveform. 図3の下図は、II音近傍の心音の波形である。 The lower part of FIG. 3 is a waveform of the heart sounds in the vicinity of sound II.

図2に示すように、人間の心臓200は、右心室202と、左心室204と、右心房206と、左心房208と、肺動脈弁210と、大動脈弁212と、三尖弁214と、僧帽弁216とを有する。 As shown in FIG. 2, human heart 200 includes a right ventricle 202, left ventricle 204, right atrium 206, the left atrium 208, the pulmonary valve 210, the aortic valve 212, and tricuspid 214, monk and a mitral valve 216. 肺動脈弁210は、右心室202と肺動脈218との間に開閉可能に設けられている。 Pulmonary valve 210 is provided to be opened and closed between the right ventricle 202 and pulmonary artery 218. 大動脈弁212は、左心室204と大動脈220との間に開閉可能に設けられている。 Aortic valve 212 is openably provided between the left ventricle 204 and the aorta 220. 三尖弁214は、右心室202と右心房206との間に開閉可能に設けられている。 Tricuspid 214 is provided to be opened and closed between the right ventricle 202 and right atrium 206. 僧帽弁216は、左心室204と左心房208との間に開閉可能に設けられている。 The mitral valve 216 is openably provided between the left ventricle 204 and left atrium 208.

図3に示すように、心臓200は、一心拍内において、I音とII音とを発生させる。 As shown in FIG. 3, the heart 200, in the one heartbeat, thereby generating the I sound and sound II. I音は、右心室202及び左心室204の血液を身体と肺とに送り出す収縮開始時に、右心室202と右心房206とを隔てる三尖弁214と、左心室204と左心房208とを隔てる僧帽弁216とが閉鎖するときに発生する音である。 I sound, the shrinkage start to pump blood in the right ventricle 202 and left ventricle 204 to the body and lungs, separating the tricuspid valve 214 separating the right ventricle 202 and right atrium 206, the left ventricle 204 and left atrium 208 and mitral valve 216 is a sound that occurs when the closure. II音は、身体及び肺から右心室202及び左心室204に血液を貯めこむ拡張開始時に、右心室202と肺動脈218とを隔てる肺動脈弁210と、左心室204と大動脈220とを隔てる大動脈弁212とが閉鎖するときに発生する音である。 II sound, the extension start Komu accumulated blood into the right ventricle 202 and left ventricle 204 from body and lungs, and the pulmonary artery valve 210 separating the right ventricle 202 and pulmonary artery 218, aortic valve separates the left ventricle 204 and the aorta 220 212 bet is a sound that occurs when the closure. ここで、II音に含まれる肺動脈弁210及び大動脈弁212が閉じる音の時間的なずれによる時間幅が、分裂幅となる。 Here, the time width by time deviation of the pulmonary valve 210 and the aortic valve 212 is closed sound is included in the II sound, the split width. 心疾患判定装置10は、当該分裂幅に基づいて生体が健常である正常及び生体が心疾患を有する異常を判定する。 Heart disease assessment apparatus 10 determines normal and biological subject based on the split width is healthy is an abnormality with heart disease.

次に、心疾患判定装置10による生体の正常及び異常の判定処理について説明する。 Next, a description from heart disease assessment apparatus 10 for normal and abnormal determination process of a living body. 図4は、心疾患判定装置10による判定処理のフローチャートである。 Figure 4 is a flowchart of a determination process by heart disease assessment apparatus 10. 制御部12は、記憶部14に記憶された判定用のプログラムを読み込むことによって判定処理を実行する。 The controller 12 executes a determination process by reading a program for determination stored in the storage unit 14. 図5は、心音データの処理を説明する図である。 Figure 5 is a drawing describing the processing of the heart sound data. 図6は、II音の抽出処理を説明する図である。 Figure 6 is a diagram for explaining the process of extracting sound II. 図7は、正常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。 Figure 7 is a graph having an array of split width data of the normal living body length order. 図8は、異常な生体の分裂幅データを長さ順に配列したグラフである。 Figure 8 is a graph having an array of split width data abnormal living body length order.

図4に示すように、判定処理では、まず、心音データ取得部20が、心音センサ102及び入力信号処理部104から生体の心音の強度と時刻とを関連付けた心音データを取得する(S10)。 As shown in FIG. 4, in the determination process, first, heart sound data obtaining unit 20 obtains the heart sound data associated with the intensity and time of the biological heart sounds from the heart sound sensor 102, and the input signal processing unit 104 (S10). 例えば、心音センサ102は、生体の心音振動を加速度センサの心音センサ102で検出して電気信号に変換した図5の最上図に示す心音データを入力信号処理部104へ出力する。 For example, the heart sound sensor 102 outputs a heart sound data shown in the top view of FIG. 5 which has been converted into an electric signal of heart sounds vibrations of the living body is detected by the heart sound sensor 102 of the acceleration sensor to the input signal processing section 104. 心音データの長さは、呼気時と吸気時を含める必要があり、10秒以上が好ましい。 The length of the heart sound data needs to include the time of expiration when the intake, preferably not less than 10 seconds. 入力信号処理部104は、160Hz以上の周波数成分を透過するハイパスフィルタによって当該心音データをフィルタ処理する。 Input signal processing section 104 filters the heart sound data by a high-pass filter which transmits frequency components above 160 Hz. 入力信号処理部104は、更に、心音データを2kHzでサンプリング処理して、16ビットでデジタル化処理して、図5の上から2段目に示す心音データを生成して、心音データ取得部20へ出力する。 Input signal processing unit 104 further heart sounds data by sampling treated with 2 kHz, and treated digitized at 16 bit, and generates a heart sound data shown in the second row from the top in FIG. 5, heart sound data obtaining unit 20 to output to. 尚、入力信号処理部104は、フィルタ処理、サンプリング処理、及び、デジタル化処理の順序を適宜変更してよい。 The input signal processing unit 104, filtering, sampling, and may be appropriately change the order of the digitization process. また、心音データ取得部20が、フィルタ処理、サンプリング処理、及び、デジタル化処理の一部または全部を実行してもよい。 Also, heart sound data obtaining unit 20, filtering, sampling, and may perform some or all of the digitization process.

次に、心音データ取得部20は、取得した心音データからII音データを抽出して取得する(S12)。 Then, heart sound data obtaining unit 20 obtains extracts II sound data from the acquired heart sound data (S12). II音データの抽出では、心音データ取得部20は、心音データ中にII音データの特徴を示す所定の条件に合致するデータが存在するか否かを判定する。 The extraction of the II sound data, heart sound data obtaining unit 20 determines whether the data which meets a predetermined condition indicating characteristics of II sound data during heart sound data exists. そして、心音データ取得部20は、合致するデータが存在する場合、そのデータをII音データとして抽出する。 The heart sound data obtaining unit 20, when the matching data exists, extracts the data as sound II data. II音データの特徴として、例えば、心音データ中に繰り返される2種類の突発音のうち高周波成分を含むものが挙げられる。 As a feature of the II sound data, for example, those including a high frequency component of the two types of the sudden sound to be repeated during heart sound data.

なお、上記II音データの抽出方法としては、上記の方法に限らない。 As a method extracting the II sound data is not limited to the above method. 例えば、心音の特徴を隠れマルコフモデルでモデル化し、ビタビアルゴリズムを用いて心音データからII音データを認識して抽出してもよく、II音データを抽出できれば方法は何でも良い。 For example, modeled by Hidden Markov Model features heart sounds may be extracted recognize II sound data from the heart sound data using a Viterbi algorithm, method if extracting II sound data can be anything.

次に、図5の上から2段目に示す心音データの強度をs(t)とした場合、例えば、心音データ取得部20は、次の式(1)に基づいて、図5の上から3段目に示すエネルギー系列e(t)を算出する。 Then, when the intensity of heart sounds data shown in the second row from the top in FIG. 5 and s (t), for example, heart sound data obtaining unit 20, based on the following equation (1), from the top in FIG. 5 energy sequence e shown in the third row (t) is calculated. 尚、エネルギー系列の代わりに、心音データの強度の絶対値を用いてもよい。 Instead of energy sequence may be used absolute value of the intensity of heart sounds data.
e(t)=s(t) e (t) = s (t ) 2
心音データ取得部20は、算出したエネルギー系列e(t)を平滑化して、図5の最下段に示すエネルギー系列の概形を算出する。 Heart sound data obtaining unit 20, the calculated energy sequence e (t), is smoothed, and calculates the envelope of the energy sequence shown at the bottom of FIG.

次に、図6に示すように、心音データ取得部20は、平滑化した心音データのII音のエネルギー系列からエネルギーが極大となる極大点P1、P2、P3のエネルギーの大きさ及び時刻を抽出する。 Next, as shown in FIG. 6, heart sound data obtaining unit 20, extracts the size and time of the energy of the maximum point P1, P2, P3 of energy from the energy sequence of II sound of cardiac sound data smoothing is maximum to. 尚、ここでいうエネルギーの大きさは、0からの絶対的な値であってもよく、隣接する谷からの大きさであってよい。 The size of the energy here may be an absolute value from 0, and may be a size from adjacent valleys. 例えば、心音データ取得部20は、平滑化したエネルギー系列の微分係数を算出して、当該微分係数が正から負に変化する点を極大点として抽出する。 For example, heart sound data obtaining unit 20 calculates the derivative of the energy sequence smoothed, extracts a point where the differential coefficient changes from positive to negative as the maximum point.

心音データ取得部20は、複数の極大点P1、P2、P3から大動脈弁212及び肺動脈弁210の閉鎖音を抽出する。 Heart sound data obtaining unit 20 extracts the closing sound of the aortic valve 212 and the pulmonary valve 210 from a plurality of local maximum points P1, P2, P3. 例えば、心音データ取得部20は、複数の極大点P1、P2、P3からエネルギーの大きさが最大となる点を抽出する。 For example, heart sound data obtaining unit 20, the magnitude of the energy from a plurality of local maximum points P1, P2, P3 extracts a point where the maximum. ここでは、心音データ取得部20は、エネルギーの大きさが最大となる点として極大点P1を抽出する。 Here, heart sound data obtaining unit 20, the size of the energy is extracted maximum point P1 as a point where the maximum. 次に、心音データ取得部20は、エネルギーの大きさが最大となる極大点との時間差が時間差閾値Tha未満の極大点をノイズとして除去する。 Then, heart sound data obtaining unit 20, the time difference between the maximum point size of the energy is maximized to remove a maximum point of less than the time difference threshold value Tha as noise. 時間差閾値Thaの一例は、20msである。 An example of a time difference threshold Tha is 20 ms. また、心音データ取得部20は、エネルギーの大きさが最大となる極大点に対する比率が比率閾値Thb未満の極大点をノイズとして除去する。 Also, heart sound data obtaining unit 20, the ratio maximum point size of the energy is maximized to remove a maximum point of less than the ratio threshold Thb as noise. 比率閾値Thbの一例は、0.1である。 An example of a ratio threshold value Thb is 0.1. 従って、心音データ取得部20は、エネルギーの大きさが最大となる極大点のエネルギーの大きさをSmaxとすると、0.1×Smax未満のエネルギーの極大点をノイズとする。 Therefore, heart sound data obtaining unit 20, the magnitude of the energy and Smax the magnitude of the energy of the maximum point having the maximum, and the noise energy maximum point of less than 0.1 × Smax.

本実施形態では、心音データ取得部20は、極大点P2をノイズとして除去して、極大点P1、P3をII音によるものとして抽出する。 In this embodiment, heart sound data obtaining unit 20 removes the local maximum point P2 as noise, and extracts local maximum points P1, P3 as by sound II. 心音データ取得部20は、複数のII音に対して、同じ処理を実行して、それぞれのII音による2つの極大点を抽出する。 Heart sound data obtaining unit 20, to the plurality of sound II, running the same process, to extract the two maximum points by the respective sound II. 心音データ取得部20は、各II音の2つの極大点の時刻を対応付けたII音データのそれぞれにIDを付与して分裂幅算出部22へと出力する。 Heart sound data obtaining unit 20 outputs the imparted an ID to each of the II sound data that associates time of two maximum points to split width calculating section 22 of the II sound. 心音データ取得部20は、1つのII音に1つの極大点しか抽出できない場合、1つの極大点を時刻と対応付けたII音データを出力する。 Heart sound data obtaining unit 20, when it is not possible to extract only one maximum point to a single sound II, and outputs the sound II data associated with time one maximum point. 1つの極大点しか抽出できない場合とは、微分係数が正から負に変化する点が1つしか抽出できなかった場合、及び、他の複数の極大点がノイズと判定された場合等に相当する。 And when it is not possible to extract only one maximum point, when the differential coefficient that changes from positive to negative can not be extracted only one and corresponds to a case or the like other plurality of maximum points is determined to be noise . 尚、心音データ取得部20は、ネットワークを介して、心音データまたはII音データを外部装置から取得してもよい。 Incidentally, heart sound data obtaining unit 20, via the network, may be acquired heart sound data or sound II data from the external device.

分裂幅算出部22は、各II音の2つの極大点の時刻を取得すると、各II音の分裂音の時間幅である分裂幅データを算出する(S14)。 Split width calculating unit 22 obtains the time of the two maximum points of the II sound, calculates the split width data is a time width of splitting sound of each sound II (S14). II音の2つの極大点の時刻をT1、T2とすると、分裂幅算出部22は、分裂音の分裂幅データΔTを次式に基づいて算出する。 When the two times of the maximum point of the II sound and T1, T2, split width calculating section 22 calculates on the basis of the split width data ΔT division sound following equation.
ΔT=|T1−T2| ΔT = | T1-T2 |
分裂幅算出部22は、各II音に対して分裂幅データΔTを算出して、判定部24へと出力する。 Split width calculating unit 22 calculates the split width data ΔT relative to each sound II, and outputs it to the determining unit 24. 尚、分裂幅算出部22は、1つの分裂音に1つの極大点しかない場合、分裂なしとして、ΔT=0と算出する。 Incidentally, split width calculator 22, if there is only one maximum point to a single division sound, as no division, it calculates the [Delta] T = 0.

判定部24は、複数の分裂幅データΔTの順序統計量に基づいて、生体の正常または異常を判定する(S16)。 Determining unit 24 on the basis of the order statistics of a plurality of split width data [Delta] T, judge the normality or abnormality of biological (S16). 生体が異常である場合の一例は、心房中隔欠損症である。 An example of a case where the living body is abnormal, is in atrial septal defect. 判定部24による生体の正常または異常を判定する複数の判定方法について具体的に説明する。 Specifically described plurality of determination methods for determining the normality or abnormality of biological by the determination section 24. 尚、後述する複数の判定方法は、要求される生体の正常及び異常の判定精度に応じて、1つの心疾患判定装置10で切換可能に構成してもよい。 The plurality of determination method will be described later, depending on the required normal and abnormal determination accuracy of a living body, it may be switchably configured with one heart disease assessment apparatus 10.

(判定方法1) (Determination method 1)
判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT と、第1の閾値Th1とを比較して、生体が異常か否かを判定する。 Determining unit 24 determines, among the plurality of split width data [Delta] T, and a small split width data [Delta] T N to N-th predetermined, by comparing the first threshold value Th1, organism or abnormal or not. N番目に小さな分裂幅データΔT の一例は、最小の分裂幅データΔTminから25%タイル値に相当する分裂幅データΔT である。 An example of a small split width data [Delta] T N to N th is a split width data [Delta] T N corresponding from the smallest split width data ΔTmin 25 percentile value. 尚、N番目は、測定時のノイズ等を考慮して、適宜変更してよい。 Incidentally, N-th, in consideration of the noise or the like at the time of measurement may be suitably changed. 25%タイル値に相当する分裂幅データΔT とは、例えば、分裂幅データΔTが100個の場合、25番目の分裂幅データである。 The split width data [Delta] T N corresponding to 25 percentile value, for example, if the split width data [Delta] T is 100, a 25-th split width data. 第1の閾値Th1の一例は、29m秒である。 An example of the first threshold value Th1 is 29m seconds. 判定部24は、N番目に小さな分裂幅データΔT が第1の閾値Th1未満の場合、生体が正常と判定する。 Determining unit 24, when a small split width data [Delta] T N to N th is less than the first threshold value Th1, judges vivo is normal. 一方、判定部24は、N番目に小さな分裂幅データΔT が第1の閾値Th1以上の場合、生体が異常と判定する。 On the other hand, the determination unit 24, when a small split width data [Delta] T N to N th is equal to or larger than the first threshold value Th1, the biological judges as abnormal. この判定は、生体が異常の場合、分裂幅データΔTが定常的に大きくなり、N番目に小さな分裂幅データΔT であっても29m秒以上になる傾向が強いことに基づく。 This determination is, in the case of biological abnormality, split width data [Delta] T is constantly increases, N-th equal to or greater than 29m seconds even small split width data [Delta] T N tends is based on stronger.

(判定方法2) (Determination method 2)
判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT と第1の閾値Th1とを比較するとともに、最小の分裂幅データΔTminと第2の閾値Th2とを比較して、生体が異常か否かを判定してもよい。 Determining unit 24, among the plurality of split width data [Delta] T, as well as compared with the small split width data [Delta] T N to N-th predetermined a first threshold value Th1, the minimum division width data ΔTmin a second threshold by comparing the Th2, the biological may determine whether abnormal or not. 尚、Nは2以上とする。 Incidentally, N represents a 2 or more. 第2の閾値Th2の一例は、15m秒である。 An example of the second threshold value Th2 is 15m seconds. 具体的には、判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT が第1の閾値Th1未満、且つ、最小の分裂幅データΔTminが第2の閾値Th2未満であれば、生体を正常と判定する。 Specifically, the determination unit 24, among the plurality of split width data [Delta] T, predetermined N-th small split width data [Delta] T N is less than the first threshold value Th1, and the minimum split width data ΔTmin is first if it is less than second threshold Th2, determine biological normal. 判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT が第1の閾値Th1以上、または、最小の分裂幅データΔTminが第2の閾値Th2以上であれば、生体を異常と判定する。 Determining unit 24, among the plurality of split width data [Delta] T, predetermined N-th small split width data [Delta] T N is the first threshold value Th1 or more, or the minimum split width data ΔTmin second threshold Th2 or more if judges biological abnormality. この判定は、生体が異常の場合、分裂幅データΔTが定常的に大きくなり、N番目に小さな分裂幅データΔT であっても29m秒以上になるか、または、最小の分裂幅データΔTminであっても15m秒以上となる傾向が強いことに基づく。 This determination is, in the case of biological abnormality, split width data [Delta] T is constantly increased, whether even small split width data [Delta] T N to N-th equal to or greater than 29m seconds, or, at a minimum of disruption width data ΔTmin It tends to be equal to or greater than 15m seconds even if there is based on the strong things.

(判定方法3) (Determination method 3)
判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT と第1の閾値Th1とを比較して、且つ、最小の分裂幅データΔTminと第2の閾値Th2とを比較して、生体が異常か否かを判定してもよい。 Determining unit 24, among the plurality of split width data [Delta] T, it is compared with the small split width data [Delta] T N to N-th predetermined a first threshold value Th1, and a minimum of disruption width data ΔTmin and second by comparing the threshold value Th2, the biological may determine whether abnormal or not. 尚、Nは2以上とする。 Incidentally, N represents a 2 or more. 第2の閾値Th2の一例は、15m秒である。 An example of the second threshold value Th2 is 15m seconds. 具体的には、判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT が第1の閾値Th1未満、または、最小の分裂幅データΔTminが第2の閾値Th2未満であれば、生体を正常と判定する。 Specifically, the determination unit 24, among the plurality of split width data [Delta] T, a small split width data [Delta] T N to N-th predetermined is less than the first threshold value Th1, or the minimum split width data ΔTmin first if it is less than second threshold Th2, determine biological normal. 判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT が第1の閾値Th1以上、且つ、最小の分裂幅データΔTminが第2の閾値Th2以上であれば、生体を異常と判定する。 Determining unit 24, among the plurality of split width data [Delta] T, predetermined N-th small split width data [Delta] T N is the first threshold value Th1 or more, and the minimum split width data ΔTmin second threshold Th2 or more if judges biological abnormality. この判定は、生体が異常の場合、分裂幅データΔTが全体的に大きくなり、N番目に小さな分裂幅データΔT であっても29m秒以上になり、且つ、最小の分裂幅データΔTminであっても15m秒以上となる傾向が強いことに基づく。 This determination is, in the case of biological abnormality, split width data [Delta] T is overall increased, even small split width data [Delta] T N to N-th result above 29m seconds, and, met the minimum split width data ΔTmin tends to be equal to or greater than 15m seconds is based on a strong thing.

(判定方法4) (Determination method 4)
判定部24は、長さの短い順で配列した複数の分裂幅データΔTの傾きSLに基づいて、生体が異常か否かを判定してもよい。 Determining unit 24 on the basis of the slope SL of the plurality of split width data ΔT which are arranged in ascending order of length, the biological may determine whether abnormal or not. 例えば、判定部24は、次の式で傾きSLを算出する。 For example, the determination unit 24 calculates the SL inclination by the following equation. 尚、この判定方法は、次の式から分裂幅データΔTを短い順から配列して、1番目の分裂幅データと、最後の分裂幅データΔTとによって、生体の異常を判定しているといえる。 The determination method is by arranging a split width data [Delta] T from the ascending order from the following equation, and the first split width data, by the end of the split width data [Delta] T, it can be said that to determine the abnormality of the biological .
SL=(ΔTmax−ΔTmin)/Nsp SL = (ΔTmax-ΔTmin) / Nsp
ΔTmax:分裂幅データΔTの最大値 ΔTmin:分裂幅データΔTの最小値 Nsp:分裂幅データΔTのサンプル数 従って、図7の場合、判定部24は、傾きSLを(47−0)/32=1.47と算出する。 .DELTA.Tmax: maximum value of the split width data [Delta] T? Tmin: minimum Nsp division width data [Delta] T: the number of samples of split width data [Delta] T Thus, in the case of FIG. 7, the determination unit 24, the slope SL (47-0) / 32 = 1.47 and calculated. また、図8の場合、判定部24は、傾きSLを(43−23)/33=0.61と算出する。 Further, in the case of FIG. 8, the determination unit 24 calculates the inclination SL and (43-23) /33=0.61. 判定部24は、算出した傾きSLと傾き閾値Thsとを比較して、生体が異常か否かを判定する。 Determining unit 24, calculated by comparing the slope SL and the slope threshold Ths, determines whether a biological abnormality. 傾き閾値Thsの一例は、1.0である。 An example of a gradient threshold Ths is 1.0. 尚、傾き閾値Thsは、サンプル数に応じて変更してもよい。 Note that the slope threshold Ths may be changed according to the number of samples. 判定部24は、傾き閾値Ths以上の傾きSLを有する生体を正常と判定する。 Determining unit 24 determines that the normal biological having a slope threshold Ths or slope SL. 一方、判定部24は、傾き閾値Ths未満の傾きSLを有する生体を異常と判定する。 On the other hand, the determination unit 24 determines that abnormal biological having a slope SL below slope threshold Ths. 従って、判定部24は、図7に示す生体を正常と判定して、図8に示す生体を異常と判定する。 Accordingly, the determination unit 24 determines that the normal biological shown in FIG. 7, it is determined that abnormal biological shown in FIG. 尚、判定部24は、一部または全ての分裂幅データΔTに対して最小二乗法を適用して、傾きSLを算出してもよい。 The determination unit 24 applies the least squares method with respect to some or all of the split width data [Delta] T, may be calculated slope SL. この判定は、生体が正常の場合、呼気時の分裂幅データΔTと、吸気時の分裂幅データΔTとの差が大きくなることに伴って、傾きが大きくなることに基づく。 This determination, if the biological is normal, the split width data ΔT during exhalation, with the difference between the split width data ΔT during inspiration with that increase, based on the inclination increases. 尚、本判定方法において、分裂幅データΔTを長い順に配列する場合、傾きの大小関係は逆転する。 In the present determination method, when arranging the split width data ΔT in descending order, the gradient magnitude relation is reversed. 従って、判定部24は、傾きの大きさ、即ち、傾きの絶対値で判定してもよい。 Accordingly, the determination unit 24, the slope of magnitude, i.e., may be determined by the absolute value of the slope.

(判定方法5) (Determination method 5)
判定部24は、長さの短い順で配列した複数の分裂幅データΔTにおける隣接するデータの差分の最大値である差分最大値Dmaxに基づいて、生体が異常か否かを判定してもよい。 Determining unit 24 on the basis of the maximum difference Dmax is the maximum value of the difference between adjacent data in a plurality of split width data ΔT which are arranged in ascending order of length, the biological may determine whether abnormal or not . M番目の分裂幅データΔTをΔT とすると、判定部24は、分裂幅データΔTの隣接するデータの差分Dを次の式で算出する。 When the M-th split width data [Delta] T and [Delta] T M, the determination unit 24 calculates the difference D between adjacent data divisions width data [Delta] T by the following equation.
D=ΔT −ΔT M+1 D = ΔT M -ΔT M + 1
図7の場合、判定部24は、差分最大値DmaxをΔT 22 −ΔT 21 =14と算出する。 For Figure 7, the determination unit 24 calculates a maximum difference Dmax and ΔT 22 -ΔT 21 = 14. 図8の場合、判定部24は、差分最大値DmaxをΔT −ΔT =2と算出する。 For Figure 8, the determination unit 24 calculates a maximum difference Dmax and ΔT 6 -ΔT 5 = 2. 尚、差分を算出する場合、0の分裂幅データΔTは、差分を算出する対象としなくてもよい。 In the case of calculating the difference, split width data ΔT 0, it may not be subject to calculate the difference. 判定部24は、算出した差分Dのうち、最大となった差分最大値Dmaxと差分閾値Thdとを比較して、生体が異常か否かを判定する。 Determining unit 24, among the calculated difference D, is compared with the maximum difference Dmax and difference threshold Thd became maximum, biological determines whether abnormal or not. 差分閾値Thdの一例は、10である。 One example of a difference threshold Thd is 10. 判定部24は、差分閾値Thd以上の差分最大値Dmaxを有する生体を正常と判定する。 Determining unit 24 determines biometric having difference threshold Thd or more maximum difference Dmax normal. 判定部24は、差分閾値Thd未満の差分最大値Dmaxを有する生体を異常と判定する。 Determining unit 24 determines that abnormal biological having a maximum difference Dmax of less than difference threshold Thd. 従って、判定部24は、図7に示す生体を正常と判定して、図8に示す生体を異常と判定する。 Accordingly, the determination unit 24 determines that the normal biological shown in FIG. 7, it is determined that abnormal biological shown in FIG. この判定は、生体が正常な場合、呼気と吸気との間で分裂音に大きな差があることに基づく。 This determination, if the biological is normal, based on the fact that there is a large difference in division sound between the exhalation and the intake.

(判定方法6) (Determination method 6)
判定部24は、最小の分裂幅データΔTminと第2の閾値Th2とを比較して、生体が異常か否かを判定してもよい。 Determination unit 24 compares the minimum division width data ΔTmin a second threshold value Th2, the biological may determine whether abnormal or not. 第2の閾値Th2の一例は、25m秒である。 An example of the second threshold value Th2 is 25m seconds. この判定は、生体が正常な場合、最小の分裂幅データΔTminが極めて小さいことに基づく。 This determination, if the biological is normal, the minimum division width data ΔTmin is based on very small.

(判定方法7) (Determination method 7)
判定部24は、複数の分裂幅データΔTのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データΔT 及び最小の分裂幅データΔTminが、次の式を満たす場合、当該生体を異常と判定してもよい。 Determining unit 24, among the plurality of split width data [Delta] T, predetermined N-th small split width data [Delta] T N and the minimum of disruption width data ΔTmin is, if it meets the following formula to determine the biological abnormal it may be.
ΔTmin>α×ΔT +β ΔTmin> α × ΔT N + β
尚、αの一例は、負の値である。 Incidentally, an example of α is a negative value. βの一例は、45である。 An example of a β is 45. α、βは適宜変更してよい。 α, β may be appropriately changed.

判定部24は、生体に関する判定結果を画像情報に変換して表示部106へ出力するとともに、判定結果を記憶部14へ出力して記憶させる(S18)。 Determination unit 24 outputs the determination result related to biometric is converted into image information to the display unit 106, and stores and outputs the judgment result to the storage unit 14 (S18).

上述したように、心疾患判定装置10は、順序統計量に基づいて、複数の分裂幅データΔTのうち、例えば、N番目に小さな分裂幅データΔT に基づいて、生体が異常か否かを判定している。 As mentioned above, heart disease assessment apparatus 10, based on order statistics, among the plurality of split width data [Delta] T, for example, based on the N-th small split width data [Delta] T N, organism or abnormal or not it is determined. これにより、心疾患判定装置10は、心音データに基づいて、生体の正常及び異常を判定できるので、呼吸センサ等を省略して構成及び制御を簡略化できる。 Thus, heart disease assessment apparatus 10 based on the heart sounds data, it can be determined the normal and abnormal biological, the configuration can be simplified and control is omitted breathing sensor.

上述した各実施形態の構成の機能、個数及び閾値等の数値、接続関係等は適宜変更してよい。 Configuration feature of the embodiments described above, numerical values ​​such as the number and the threshold, the connection relationship, etc. may be appropriately changed. また、上述した各実施形態における判定方法等は適宜組み合わせてもよい。 Also, the determination method or the like in the above embodiments may be appropriately combined.

例えば、上述の実施形態では、呼吸センサを省略できるとしたが、呼吸センサ及び心電センサ等を心疾患判定装置10の構成としてもよい。 For example, in the embodiment described above, and to be able to omit the respiration sensor may respiration sensor and an electrocardiograph sensor such as a heart disease assessment apparatus 10.

上述の実施形態では、取得したII音データの分裂幅データΔTを全て使用する例を示したが、分裂幅データΔTのうち、外れ値を外して、生体の正常及び異常を判定してもよい。 In the above embodiment, an example of using all of the split width data [Delta] T of the acquired sound II data, among the split width data [Delta] T, remove the outliers, may determine the normal and abnormal biological . 尚、外れ値は、既知の方法に基づいて、決定すればよい。 Incidentally, outliers, based on the known method, may be determined. 例えば、判定部24は、中央値、25%タイル値及び75%タイル値に基づいて、外れ値を決定してもよい。 For example, the determination unit 24, the median, based on 25% tile value and 75 percentile values ​​may be determined outliers. 例えば、判定部24は、中央値と25%タイル値との差の1.5倍から3倍を、中央値から引いた値、例えば、8msを外れ値の下限としてもよい。 For example, the determination unit 24, a 3-fold from 1.5 times the difference between the median and the 25% tile value, a value obtained by subtracting from the median, for example, may be a lower limit of the value out of 8 ms. また、判定部24は、中央値と75%タイル値との差(例えば、20m秒)の1.5倍から3倍(例えば、30m秒以上)を中央値に加えた値を外れ値の上限としてもよい。 The determination unit 24, the median and the difference between the 75% tile value (e.g., 20 m sec) maximum 3 times (e.g., more than 30m sec) outlier value obtained by adding to the median value from 1.5 times it may be.

図9は、本実施形態に係るコンピュータ1900のハードウェア構成の一例を示す。 Figure 9 shows an example of a hardware configuration of a computer 1900 according to this embodiment. 本実施形態に係るコンピュータ1900は、心疾患判定装置10の一例である。 The computer 1900 according to this embodiment is an example of heart disease assessment apparatus 10. コンピュータ1900は、ホスト・コントローラ2082により相互に接続されるCPU2000、RAM2020、グラフィック・コントローラ2075、及び表示部2080を有するCPU周辺部と、入出力コントローラ2084によりホスト・コントローラ2082に接続される通信インターフェイス2030、及び、ハードディスクドライブ2040を有する入出力部と、入出力コントローラ2084に接続されるROM2010、メモリドライブ2050及び入出力チップ2070を有するレガシー入出力部とを備える。 Computer 1900, CPU 2000 are connected to each other by a host controller 2082, RAM 2020, a communication interface is connected to the CPU peripheral section having a graphic controller 2075 and a display unit 2080, by input controller 2084 to the host controller 2082 2030 , and includes an input-output unit having a hard disk drive 2040, ROM 2010 are connected to the input-output controller 2084, and a legacy input-output section having a memory drive 2050 and an input-output chip 2070.

ホスト・コントローラ2082は、RAM2020と、高い転送レートでRAM2020をアクセスするCPU2000及びグラフィック・コントローラ2075とを接続する。 The host controller 2082 connects the RAM 2020, CPU 2000 and graphic controller 2075 accessing the RAM 2020 at a high transfer rate. CPU2000は、ROM2010及びRAM2020に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。 CPU2000 operates based on programs stored in ROM2010 and RAM 2020, and controls each part. グラフィック・コントローラ2075は、CPU2000等がRAM2020内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示部2080上に表示させる。 The graphic controller 2075 acquires image data or the like CPU2000 is generated on a frame buffer provided in the RAM 2020, and displays on the display unit 2080. これに代えて、グラフィック・コントローラ2075は、CPU2000等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。 Alternatively, the graphic controller 2075 may include therein a frame buffer for storing image data generated by the CPU 2000, may be included therein.

入出力コントローラ2084は、ホスト・コントローラ2082と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス2030、ハードディスクドライブ2040を接続する。 Output controller 2084 connects the host controller 2082 to the communication interface 2030 that are a comparatively fast input-output apparatus, the hard disk drive 2040. 通信インターフェイス2030は、ネットワークを介して他の装置と通信する。 The communication interface 2030 communicates with other devices via a network. ハードディスクドライブ2040は、コンピュータ1900内のCPU2000が使用する表示プログラム等のプログラム及びデータを格納する。 The hard disk drive 2040 stores programs and data such as display program CPU2000 in the computer 1900 uses.

また、入出力コントローラ2084には、ROM2010と、メモリドライブ2050、及び入出力チップ2070の比較的低速な入出力装置とが接続される。 Further, the input-output controller 2084, a ROM 2010, a memory drive 2050, and a relatively high speed input and output devices of the input and output chip 2070 are connected. ROM2010は、コンピュータ1900が起動時に実行するブート・プログラム、及び/又は、コンピュータ1900のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 ROM2010 a boot program performed when the computer 1900 starts up, and / or stores a program depending on hardware of the computer 1900. メモリドライブ2050は、メモリカード2090から例えば表示プログラム等のプログラム又はデータを読み取り、RAM2020を介してハードディスクドライブ2040に提供する。 Memory drive 2050 reads a program or data, for example, the display program and the like from the memory card 2090, and provides it to the hard disk drive 2040 via the RAM 2020. 入出力チップ2070は、メモリドライブ2050を入出力コントローラ2084へと接続すると共に、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ2084へと接続する。 Output chip 2070, input and output as well as connecting the memory drive 2050 to output controller 2084, a parallel port, a serial port, a keyboard port, various input and output devices via a mouse port controller 2084 to connect to.

RAM2020を介してハードディスクドライブ2040に提供されるプログラムは、メモリカード2090、又はICカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。 The programs provided to the hard disk drive 2040 via the RAM2020 is provided by a user is stored in a recording medium such as a memory card 2090, or an IC card. 表示プログラム等のプログラムは、記録媒体から読み出され、RAM2020を介してコンピュータ1900内のハードディスクドライブ2040にインストールされ、CPU2000において実行される。 Programs such as the display program is read from the recording medium, installed in the hard disk drive 2040 in the computer 1900 via the RAM 2020, executed in CPU 2000.

コンピュータ1900にインストールされ、コンピュータ1900を心疾患判定装置10として機能させるプログラムは、心音データ取得モジュール、分裂幅算出モジュール及び、判定モジュールとを備える。 The programs installed in the computer 1900 to the computer 1900 to function as a heart disease assessment apparatus 10 includes heart sound data acquisition module, split width calculation module and a determining module. これらのプログラム又はモジュールは、CPU2000等に働きかけて、コンピュータ1900を、心音データ取得モジュール、分裂幅算出モジュール及び、判定モジュールとしてそれぞれ機能させる。 These programs and modules prompt the CPU2000 like, the computer 1900, heart sound data acquisition module, split width calculation module and to function respectively as a judgment module.

これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ1900に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である心音データ取得モジュール、分裂幅算出モジュール及び、判定モジュールとして機能する。 Processing described in these programs, by being read into the computer 1900, software and heart sound data acquisition module is a specific means of hardware resources of the various described above is cooperate split width calculation module and, to function as a determination module. そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ1900の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の心疾患判定装置10が構築される。 Then, These specific means to implement a calculation or processing of information in accordance with the intended use of the computer 1900 in the present embodiment, the specific heart disease assessment apparatus 10 in accordance with the intended use are constructed.

一例として、コンピュータ1900と外部の装置等との間で通信を行う場合には、CPU2000は、RAM2020上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス2030に対して通信処理を指示する。 As an example, when communication is performed between the computer 1900 and an external apparatus or the like, CPU 2000 executes a communication program loaded on the RAM 2020, on the basis of the described processing contents to the communication program, a communication interface to instruct the communication processing against 2030. 通信インターフェイス2030は、CPU2000の制御を受けて、RAM2020、ハードディスクドライブ2040、又はメモリカード2090等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。 The communication interface 2030, under the control of the CPU 2000, RAM 2020, sends to the network reads the transmission data stored in the transmission buffer area or the like provided in the hard disk drive 2040, or a memory card 2090 such as a memory device on or writes the data received from the network to a receiving buffer area on the memory device. このように、通信インターフェイス2030は、DMA(ダイレクト・メモリ・アクセス)方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、CPU2000が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス2030からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス2030又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。 Thus, the communication interface 2030, DMA may forward the received data with the storage device by (direct memory access) method, instead of this, the storage device CPU2000 is the transfer source or the communication interface 2030 reading data from, it may transfer the received data by writing the data to the destination communication interface 2030 or a storage device.

また、CPU2000は、ハードディスクドライブ2040、メモリドライブ2050(メモリカード2090)等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をDMA転送等によりRAM2020へと読み込ませ、RAM2020上のデータに対して各種の処理を行う。 Further, CPU2000 a hard disk drive 2040, to read from such stored files or database in an external storage device such as a memory drive 2050 (memory card 2090), to RAM2020 all or necessary portion by the DMA transfer or the like, It performs various kinds of processing on the data on the RAM2020. そして、CPU2000は、処理を終えたデータを、DMA転送等により外部記憶装置へと書き戻す。 Then, CPU2000 the data having been subjected to the processing written back to the external storage device by the DMA transfer and the like. このような処理において、RAM2020は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはRAM2020および外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。 In such a process, RAM2020 is considered to be a section that temporarily stores the content of the external storage device, the RAM2020 and external storage device in this embodiment a memory, collectively referred to as a storage unit or storage device. 本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。 Various programs in the present embodiment, data tables, various kinds of information such as databases are stored in such a storage device on, the target of processing. なお、CPU2000は、RAM2020の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。 Incidentally, CPU2000 holds a portion of the RAM2020 in the cache memory, it is also possible to read and write in the cache memory. このような形態においても、キャッシュメモリはRAM2020の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもRAM2020、メモリ、及び/又は記憶装置に含まれるものとする。 In such embodiment, the cache memory serves part of the function of RAM 2020, in this embodiment, except when a distinction, as that is also included in the cache memory RAM 2020, a memory, and / or storage device to.

また、CPU2000は、RAM2020から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、RAM2020へと書き戻す。 Further, CPU2000 is various, including on the read data from the RAM 2020, specified by the instruction sequence of a program, computation of the various described in the present embodiment, the processing of the information, the condition determination, search and replace of information performs processing, written back to the RAM2020. 例えば、CPU2000は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすかどうかを判断し、条件が成立した場合(又は不成立であった場合)に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。 For example, CPU2000, in case of performing the conditional judgment, various variables shown in this embodiment, as compared with other variables or constants, large, small, or more, less, or not satisfying an equal or the like determines, if the condition is satisfied (or were not satisfied), branches to a different instruction sequence, or call a subroutine. また、CPU2000は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。 Further, CPU2000 can search for files or information stored in a database or the like in the storage device.

以上に示したプログラム又はモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。 More programs and modules shown may be stored in an external recording medium. 記録媒体としては、メモリカード2090の他に、DVD又はCD等の光学記録媒体、MO等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ICカード等の半導体メモリ等を用いることができる。 As the recording medium, in addition to the memory card 2090 may be used an optical recording medium such as a DVD or CD, a magneto-optical recording medium such as an MO, a tape medium, a semiconductor memory such as an IC card. また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はRAM等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ1900に提供してもよい。 Also, a storage device such as a hard disk or a RAM provided in a server system connected to a dedicated communication network or Internet may be used as a recording medium to provide the program to the computer 1900 via the network.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。 Although the present invention has been described with the embodiment, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiment. 上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。 To the embodiments described above, it is apparent to those skilled in the art can be added to various modifications and improvements. その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 It is apparent from the appended claims that embodiments with such modifications also belong to the technical scope of the present invention.

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。 Claims, specification, and an apparatus, operation of the system, programs, and methods, procedures, steps, and the execution order of the processes in the steps or the like, particular "earlier", "prior to "not explicitly and the like, also, unless used in subsequent processing the output of the previous process, it should be noted that can be realized in any order. 特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。 Claims, specification, and the process flow in the drawing, for convenience "first" or "next", etc. even when described using means it is essential to implement in this order not.

10 心疾患判定装置、 12 制御部、 14 記憶部、 20 心音データ取得部、 22 分裂幅算出部、 24 判定部、 100 心疾患判定システム、 102 心音センサ、 104 入力信号処理部、 106 表示部、 200 心臓、 202 右心室、 204 左心室、 206 右心房、 208 左心房、 210 肺動脈弁、 212 大動脈弁、 214 三尖弁、 216 僧帽弁、 218 肺動脈、 220 大動脈、 1900 コンピュータ、 2000 CPU、 2010 ROM、 2020 RAM、 2030 通信インターフェイス、 2040 ハードディスクドライブ、 2050 メモリドライブ、 2070 入出力チップ、 2075 グラフィック・コントローラ、 2080 表示部、 2082 ホスト・コントローラ、 2084 入出力コントローラ、 2 10 Heart disease assessment apparatus 12 control unit, 14 storage unit, 20 heart sound data obtaining unit, 22 split width calculating section, 24 determination unit, 100 heart disease assessment system, 102 heart sound sensor, 104 input signal processing unit, 106 display unit, 200 heart 202 right ventricle 204 left ventricle 206 right atrium 208 left atrium 210 pulmonary valve, 212 aortic valve 214 tricuspid, 216 mitral valve, 218 pulmonary artery 220 aorta, 1900 computer, 2000 CPU, 2010 ROM, 2020 RAM, 2030 a communication interface, 2040 hard drive, 2050 memory drive, 2070 output chip, 2075 graphic controller, 2080 display portion, 2082 host controller 2084 output controller, 2 90 メモリカード 90 memory card

Claims (10)

  1. 生体の心音の複数のII音データを取得する心音データ取得部と、 A heart sound data obtaining unit for obtaining a plurality of sound II data heart of a living body,
    前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、 A split width calculation unit for calculating a split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    複数の前記分裂幅データのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データと、第1の閾値とを比較して、前記N番目に小さな分裂幅データが前記第1の閾値未満であれば、前記生体が正常と判定して、前記N番目に小さな分裂幅データが前記第1の閾値以上であれば、前記生体が異常であると判定する判定部と を備える心疾患判定装置。 Among the plurality of the split width data, a small split width data N-th predetermined, by comparing the first threshold value, small split width data to said N-th is less than the first threshold value the living body is determined to be normal, the long N-th small split width data of the first threshold value or more, heart disease assessment apparatus comprising a determination unit and the living body is abnormal.
  2. 生体の心音の複数のII音データを取得する心音データ取得部と、 A heart sound data obtaining unit for obtaining a plurality of sound II data heart of a living body,
    前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、 A split width calculation unit for calculating a split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    長さの短い順で配列した複数の前記分裂幅データの傾きと傾き閾値とを比較して、前記傾きが前記傾き閾値以上であれば前記生体を正常であると判定して、前記傾きが前記傾き閾値未満であれば前記生体を異常であると判定すること、および、長さ順で配列した前記複数の分裂幅データの傾きの絶対値と傾き閾値とを比較して、前記傾きの絶対値が前記傾き閾値以上であれば前記生体を正常であると判定して、前記傾きの絶対値が前記傾き閾値未満以上であれば前記生体を異常であると判定すること、のうちの少なくとも何れかを行う判定部と を備える心疾患判定装置。 By comparing the slope and the slope threshold plurality of the split width data arranged in ascending order of length, it is determined that the inclination is normal the biological equal to or greater than the slope threshold, the slope is the it is judged to be abnormal the biometric is less than the slope threshold, and compares the absolute value and the gradient threshold value of the slope of the plurality of split width data sequence length sequence, the absolute value of the slope There was determined the living body is normal if the above said tilt threshold, the absolute value of the slope is to determined to be abnormal the biological if more than the slope threshold, at least one of heart disease assessment apparatus and a determination unit that performs.
  3. 生体の心音の複数のII音データを取得する心音データ取得部と、 A heart sound data obtaining unit for obtaining a plurality of sound II data heart of a living body,
    前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出する分裂幅算出部と、 A split width calculation unit for calculating a split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    長さ順で配列した複数の前記分裂幅データにおける隣接するデータの差分の最大値が差分閾値以上であれば、前記生体を正常と判定して、前記差分の最大値が前記差分閾値未満であれば、前記生体を異常と判定する判定部と を備える心疾患判定装置。 If the maximum value of the difference between adjacent data is more than the difference threshold in a plurality of the split width data sequence length sequence, to determine the biological normal, maximum value of the difference is less than the difference threshold there if, heart disease assessment apparatus and an abnormality and determination unit for determining the biological.
  4. コンピュータが、生体の心音の複数のII音データを取得するステップと、 And step computer, acquiring a plurality of sound II data of biological heart sounds,
    コンピュータが、前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出するステップと、 And step computer, which calculates the split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    コンピュータが、複数の前記分裂幅データのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データと、第1の閾値とを比較して、前記N番目に小さな分裂幅データが前記第1の閾値未満であれば、前記生体が正常と判定して、前記N番目に小さな分裂幅データが前記第1の閾値以上であれば、前記生体が異常であると判定するステップと を有するコンピュータによる心疾患判定方法。 Computer, among a plurality of the split width data, a small split width data N-th predetermined, by comparing the first threshold value, small split width data to said N-th is less than the first threshold value if the living body is determined to be normal, if a small split width data to said N-th said first threshold value or more, heart disease assessment by a computer having determining that the biological is abnormal Method.
  5. 生体の心音の複数のII音データを取得するステップと、 Obtaining a plurality of sound II data heart of a living body,
    前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出するステップと、 Calculating a split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    複数の前記分裂幅データのうち、予め定められたN番目に小さな分裂幅データと、第1の閾値とを比較して、前記N番目に小さな分裂幅データが前記第1の閾値未満であれば、前記生体が正常と判定して、前記N番目に小さな分裂幅データが前記第1の閾値以上であれば、前記生体が異常であると判定するステップと をコンピュータに実行させるためのプログラム。 Among the plurality of the split width data, a small split width data N-th predetermined, by comparing the first threshold value, small split width data to said N-th is less than the first threshold value the living body is determined to be normal, if a small split width data to said N-th said first threshold value or more, the program for executing the determining that the biological is abnormal to the computer.
  6. コンピュータが、生体の心音の複数のII音データを取得するステップと、 And step computer, acquiring a plurality of sound II data of biological heart sounds,
    コンピュータが、前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出するステップと、 And step computer, which calculates the split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    コンピュータが、長さの短い順で配列した複数の前記分裂幅データの傾きと傾き閾値とを比較して、前記傾きが前記傾き閾値以上であれば前記生体を正常であると判定して、前記傾きが前記傾き閾値未満であれば前記生体を異常であると判定すること、および、長さ順で配列した前記複数の分裂幅データの傾きの絶対値と傾き閾値とを比較して、前記傾きの絶対値が前記傾き閾値以上であれば前記生体を正常であると判定して、前記傾きの絶対値が前記傾き閾値未満以上であれば前記生体を異常であると判定すること、のうちの少なくとも何れかを行うステップと を有するコンピュータによる心疾患判定方法。 Computer compares the slope and the slope threshold plurality of the split width data arranged in ascending order of length, it is determined that the inclination is normal the biological equal to or greater than the slope threshold, the determining the inclination is abnormal the biometric is less than the slope threshold, and compares the absolute value and the gradient threshold value of the slope of the plurality of split width data sequence length sequence, the slope the absolute value is judged to be normal to the biological equal to or greater than the slope threshold, the absolute value of the slope is to determined to be abnormal the biological if more than the slope threshold, of heart disease determination method by a computer and a step of performing at least one.
  7. 生体の心音の複数のII音データを取得するステップと、 Obtaining a plurality of sound II data heart of a living body,
    前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出するステップと、 Calculating a split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    長さの短い順で配列した複数の前記分裂幅データの傾きと傾き閾値とを比較して、前記傾きが前記傾き閾値以上であれば前記生体を正常であると判定して、前記傾きが前記傾き閾値未満であれば前記生体を異常であると判定すること、および、長さ順で配列した前記複数の分裂幅データの傾きの絶対値と傾き閾値とを比較して、前記傾きの絶対値が前記傾き閾値以上であれば前記生体を正常であると判定して、前記傾きの絶対値が前記傾き閾値未満以上であれば前記生体を異常であると判定すること、のうちの少なくとも何れかを行うステップと をコンピュータに実行させるためのプログラム。 By comparing the slope and the slope threshold plurality of the split width data arranged in ascending order of length, it is determined that the inclination is normal the biological equal to or greater than the slope threshold, the slope is the it is judged to be abnormal the biometric is less than the slope threshold, and compares the absolute value and the gradient threshold value of the slope of the plurality of split width data sequence length sequence, the absolute value of the slope There was determined the living body is normal if the above said tilt threshold, the absolute value of the slope is to determined to be abnormal the biological if more than the slope threshold, at least one of program for executing the steps on a computer to perform.
  8. コンピュータが、生体の心音の複数のII音データを取得するステップと、 And step computer, acquiring a plurality of sound II data of biological heart sounds,
    コンピュータが、前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出するステップと、 And step computer, which calculates the split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    コンピュータが、長さ順で配列した複数の前記分裂幅データにおける隣接するデータの差分の最大値が差分閾値以上であれば、前記生体を正常と判定して、前記差分の最大値が前記差分閾値未満であれば、前記生体を異常と判定するステップと を有するコンピュータによる心疾患判定方法。 Computer, if the maximum value of the difference between adjacent data is more than the difference threshold in a plurality of the split width data sequence length sequence, to determine the biological normal, maximum value of the difference is the difference threshold if it is less than, heart disease determination method by a computer and a step of determining the biological abnormality.
  9. 生体の心音の複数のII音データを取得するステップと、 Obtaining a plurality of sound II data heart of a living body,
    前記複数のII音データのそれぞれに含まれる2つの極大点間の時間幅である分裂幅データを算出するステップと、 Calculating a split width data is a time interval between the two maximum points included in each of the plurality of II sound data,
    長さ順で配列した複数の前記分裂幅データにおける隣接するデータの差分の最大値が差分閾値以上であれば、前記生体を正常と判定して、前記差分の最大値が前記差分閾値未満であれば、前記生体を異常と判定するステップと をコンピュータに実行させるためのプログラム。 If the maximum value of the difference between adjacent data is more than the difference threshold in a plurality of the split width data sequence length sequence, to determine the biological normal, maximum value of the difference is less than the difference threshold there if a program for executing the biological and determining that an abnormality in the computer.
  10. 請求項およびの何れか一項に記載のプログラムを記憶する媒体。 Medium for storing the program according to any one of claims 5, 7 and 9.
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