JP7001806B2 - 呼吸音解析装置、呼吸音解析方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents
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Description
本実施形態に係る呼吸音解析装置は、呼吸音のスペクトルの強度の極小値に関する情報を検出する検出手段と、前記極小値に関する情報に基づいて、前記呼吸音に含まれる正常呼吸音と水泡音とに関する情報を別々に出力する出力手段とを備える。
本実施形態に係る呼吸音解析装置の一態様では、前記出力手段は、前記呼吸音に含まれる前記正常呼吸音と前記水泡音との割合を出力する。
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記検出手段は、呼吸音のスペクトルの強度の第1時間間隔毎の最小値に関する情報を前記極小値に関する情報として検出する。
上述した第1時間間隔毎の最小値に関する情報を検出する態様では、前記第1時間間隔を変更する変更手段を更に備えてもよい。
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記出力手段は、複数の前記極小値に関する情報から前記極小値の包絡線を算出して、前記包絡線の上側の領域に対応する部分に基づいて前記正常呼吸音に関する情報を出力すると共に、前記包絡線の下側の領域に対応する部分に基づいて前記水泡音に関する情報を出力する。
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記出力手段は、前記水泡音に関する情報を、第2時間間隔毎の平均値又は中央値として出力する。
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、呼吸音のスペクトルを、前記呼吸音を分類する基準となる基準スペクトルに基づいて分解する分解手段を備え、前記検出手段は、前記分解手段により分解された前記呼吸音のスペクトルの強度の極小値に関する情報を検出し、前記出力手段は、前記分解手段により分解された呼吸音に含まれる正常呼吸音と水泡音とに関する情報を別々に出力する。
上述した分解手段を備える態様では、前記基準スペクトルは、前記正常呼吸音と前記水泡音とに対応するものを含んでいてもよい。
本実施形態に係る呼吸音解析方法は、呼吸音のスペクトルの強度の極小値に関する情報を検出する検出工程と、前記極小値に関する情報に基づいて、前記呼吸音に含まれる正常呼吸音と水泡音とに関する情報を別々に出力する出力工程とを備える。
本実施形態に係るコンピュータプログラムは、呼吸音のスペクトルの強度の極小値に関する情報を検出する検出工程と、前記極小値に関する情報に基づいて、前記呼吸音に含まれる正常呼吸音と水泡音とに関する情報を別々に出力する出力工程とをコンピュータに実行させる。
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。
先ず、本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、本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。
次に、本実施例に係る呼吸音解析装置の動作について、図1に加えて図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。ここでは、本実施例に係る呼吸音解析装置が実行する処理の全体的な流れを把握するための簡単な説明を行う。各処理の詳細については、後述する。
先ず、呼吸音信号の周波数解析処理について、図3及び図4を参照して詳細に説明する。ここに図3は、周波数解析方法の一例を示すグラフであり、図4は、周波数解析結果の一例を示す図である。
次に、結合係数の算出処理について、図5から図8を参照して詳細に説明する。ここに図5は、正常呼吸音の結合係数の一例を示すグラフであり、図6は、水泡音の結合係数の一例を示すグラフである。また図7は、結合係数の算出方法を示す概念図であり、図8は、スペクトルと、基底及び結合係数との関係を示す図である。
次に、最小値フィルタの作成処理について、図9から図11を参照して詳細に説明する。ここに図9は、極小値の包絡線を用いた分離方法を示す概念図であり、図10は、結合係数の変動幅を示すグラフである。また図11は、最小値フィルタ幅の変更方法を示す概念図である。
次に、信号強度の算出処理について、図12を参照して詳細に説明する。ここに図12は、最小値フィルタの出力に基づく分離方法を示す概念図である。
次に、解析結果の表示処理について、図13及び図14を参照して詳細に説明する。ここに図13は、解析結果の表示方法の一例を示す図である。また図14は、水泡音成分の出力方法を示す概念図である。
120 周波数解析部
130 結合係数算出部
140 フィルタ作成部
150 信号強度算出部
160 解析結果出力部
200 表示領域
y スペクトル
h(f) 基底
u 結合係数
Claims (8)
- 呼吸音のスペクトルと所定の基底とに基づいて、前記呼吸音に含まれる音種の割合を示す値を算出する算出部と、
前記値の極小値に関する情報を検出する検出手段と、
前記極小値に関する情報に基づいて、前記呼吸音に含まれる正常呼吸音と水泡音とに関する情報を別々に出力する出力手段と
を備え、
前記出力手段は、複数の前記極小値に関する情報から前記極小値の包絡線を算出して、前記包絡線の上側の領域に対応する部分に基づいて前記水泡音に関する情報を出力すると共に、前記包絡線の下側の領域に対応する部分に基づいて前記正常呼吸音に関する情報を出力する
ことを特徴とする呼吸音解析装置。 - 前記出力手段は、前記呼吸音に含まれる前記正常呼吸音と前記水泡音との割合を出力することを特徴とする請求項1に記載の呼吸音解析装置。
- 前記検出手段は、呼吸音のスペクトルの強度の第1時間間隔毎の最小値に関する情報を前記極小値に関する情報として検出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。
- 前記第1時間間隔を変更する変更手段を更に備えることを特徴とする請求項3に記載の呼吸音解析装置。
- 前記出力手段は、前記水泡音に関する情報を、第2時間間隔毎の平均値又は中央値として出力することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の呼吸音解析装置。
- 呼吸音のスペクトルと所定の基底とに基づいて、前記呼吸音に含まれる音種の割合を示す値を算出する算出工程と、
前記値の極小値に関する情報を検出する検出工程と、
前記極小値に関する情報に基づいて、前記呼吸音に含まれる正常呼吸音と水泡音とに関する情報を別々に出力する出力工程と
を備え、
前記出力工程では、複数の前記極小値に関する情報から前記極小値の包絡線を算出して、前記包絡線の上側の領域に対応する部分に基づいて前記水泡音に関する情報を出力すると共に、前記包絡線の下側の領域に対応する部分に基づいて前記正常呼吸音に関する情報を出力する
ことを特徴とする呼吸音解析方法。 - 呼吸音のスペクトルと所定の基底とに基づいて、前記呼吸音に含まれる音種の割合を示す値を算出する算出工程と、
前記値の極小値に関する情報を検出する検出工程と、
前記極小値に関する情報に基づいて、前記呼吸音に含まれる正常呼吸音と水泡音とに関する情報を別々に出力する出力工程と
を備え、
前記出力工程では、複数の前記極小値に関する情報から前記極小値の包絡線を算出して、前記包絡線の上側の領域に対応する部分に基づいて前記水泡音に関する情報を出力すると共に、前記包絡線の下側の領域に対応する部分に基づいて前記正常呼吸音に関する情報を出力する呼吸音解析方法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。 - 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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020217330A JP7001806B2 (ja) | 2020-12-25 | 2020-12-25 | 呼吸音解析装置、呼吸音解析方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2020217330A JP7001806B2 (ja) | 2020-12-25 | 2020-12-25 | 呼吸音解析装置、呼吸音解析方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2019093506A Division JP2019150641A (ja) | 2019-05-17 | 2019-05-17 | 呼吸音解析装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JP2021053460A JP2021053460A (ja) | 2021-04-08 |
JP7001806B2 true JP7001806B2 (ja) | 2022-01-20 |
Family
ID=75272271
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2020217330A Active JP7001806B2 (ja) | 2020-12-25 | 2020-12-25 | 呼吸音解析装置、呼吸音解析方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
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JP (1) | JP7001806B2 (ja) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050033198A1 (en) | 2001-04-18 | 2005-02-10 | Georges Kehyayan | Device for assistance in the analysis of adventitious sounds |
JP2012120688A (ja) | 2010-12-08 | 2012-06-28 | Sony Corp | 呼吸状態分析装置、呼吸状態表示装置およびそれらにおける処理方法ならびにプログラム |
JP2012125367A (ja) | 2010-12-15 | 2012-07-05 | Sony Corp | 呼吸信号処理装置およびその処理方法ならびにプログラム |
JP2013521833A (ja) | 2010-03-18 | 2013-06-13 | シャープ株式会社 | 軽量な喘鳴検出方法およびシステム |
-
2020
- 2020-12-25 JP JP2020217330A patent/JP7001806B2/ja active Active
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JP2021053460A (ja) | 2021-04-08 |
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