JP7132816B2 - 関節状態判定システム - Google Patents

Description

本発明は、対象者の関節の状態を判定する関節状態判定システムの技術に関する。

従来より、対象者の関節の状態の判定に係る技術は公知となっている。例えば、特許文献１に記載の如くである。

特許文献１には、変形性膝関節症及び足部の診断のため、Ｘ線撮影台を用いて立位荷重時の膝及び足部のレントゲン撮影（Ｘ線撮影）を行うことが記載されている。

しかしながら、レントゲン撮影では、骨の異常は分かるが、膝関節を動かして初めてわかる箇所（可動域に関わる箇所、例えば、筋肉や、腱、神経など）の異常は分からない。また、膝の痛みの程度については、問診や膝関節を動かしての診察によって判断することが多いが、人によって痛みに強かったり弱かったりする等、どうしても主観的なものとなり、客観的なデータを得ることができない。

特開平１１－８９８３１号公報

本発明は以上の如き状況に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、客観的に対象者の関節の状態を判定することができる関節状態判定システムを提供することである。

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

即ち、請求項１においては、対象者の関節の状態を判定する関節状態判定システムであって、対象者の関節を動かしたときに生じる音情報を取得する音取得部と、前記音取得部によって取得された前記音情報を解析し、判定の対象となる判定対象データを取得する解析部と、比較データを記憶するデータベースと、前記解析部によって取得された前記判定対象データと、前記データベースに記憶された前記比較データとを照合し、照合結果により前記対象者の関節の状態を判定する判定部と、を具備し、前記解析部は、前記音取得部によって取得された前記音情報を所定時間ごとに複数の区間に細分化したデータを解析することで複数の前記判定対象データを取得し、前記判定部は、複数の前記判定対象データと前記比較データとの近似の程度によって、関節の状態を判定し、前記判定には、複数の前記判定対象データのうち、前記比較データと最も近似するものから順に所定の数だけ抽出した前記判定対象データの平均値が用いられるものである。

請求項２においては、前記解析部は、前記音取得部によって取得された前記音情報のうち時間的に中間の部分を抽出し、抽出した前記部分を解析することで前記判定対象データを取得するものである。

請求項３においては、前記解析部は、前記音取得部によって取得された前記音情報から複数の部分を抽出し、抽出した複数の前記部分を解析することで複数の前記判定対象データを取得するものである。

請求項４においては、前記解析部は、前記音取得部によって取得された前記音情報から、判定に不要な音情報を除外したうえで、前記判定対象データを取得するものである。

請求項５においては、前記判定部は、前記判定対象データと前記比較データとの近似の程度によって、関節の状態を判定するものである。

請求項６においては、当該関節状態システムによる判定以外の方法により判明した関節の実際の状態を入力する入力部を具備し、前記データベースは、前記入力部に入力された前記関節の実際の状態を元に学習を行い、前記比較データを更新するものである。

本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。

請求項１においては、客観的に対象者の関節の状態を判定することができる。

請求項２においては、判定に不要な音が判定対象データから除外され易くなるので、判定の精度を向上させることができる。

請求項３においては、複数の判定対象データによって判定が行われるので、判定の精度を向上させることができる。

請求項４においては、判定に不要な音が判定対象データから除外されるので、判定の精度を向上させることができる。

請求項５においては、客観的に対象者の関節の状態を判定することができる。

請求項６においては、データベースに記憶された比較データの精度を向上させることができ、ひいては判定の精度を向上させることができる。

本発明の一実施形態に係る関節状態判定システムの構成を示す図。 本発明の一実施形態に係る関節状態判定システムの判定制御を示すフローチャート。 （ａ）音データの全体波形を示した図。（ｂ）音データの細分化及び窓関数をかける処理の内容を示した図。 音データの振幅スペクトルを示した図。 （ａ）音データの圧縮された振幅スペクトルを示した図。（ｂ）音データの圧縮された対数振幅スペクトルを示した図。 音データのメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を示した図。 （ａ）比較データ_ＢＡＤ１を示した図。（ｂ）比較データ_ＢＡＤ２を示した図。 （ａ）比較データ_ＢＡＤ３を示した図。（ｂ）比較データ_ＢＡＤ４を示した図。 （ａ）比較データ_ＢＡＤ５を示した図。（ｂ）比較データ_ＢＡＤ６を示した図。 （ａ）比較データ_ＢＡＤ７を示した図。（ｂ）比較データ_ＢＡＤ８を示した図。 （ａ）比較データ_{ＧＯＯＤ１}を示した図。（ｂ）比較データ_{ＧＯＯＤ２}を示した図。 （ａ）比較データ_{ＧＯＯＤ３}を示した図。（ｂ）比較データ_{ＧＯＯＤ４}を示した図。 （ａ）比較データ_{ＧＯＯＤ５}を示した図。（ｂ）比較データ_{ＧＯＯＤ６}を示した図。 （ａ）比較データ_{ＧＯＯＤ７}を示した図。（ｂ）比較データ_{ＧＯＯＤ８}を示した図。 判定対象データ（ＭＦＣＣ）と比較データ（ＭＦＣＣ）との照合結果の一例を示した図。 判定対象データ（ΔＭＦＣＣ）と比較データ（ΔＭＦＣＣ）との照合結果の一例を示した図。 判定対象データ（ΔΔＭＦＣＣ）と比較データ（ΔΔＭＦＣＣ）との照合結果の一例を示した図。

まず、図１を用いて、本発明の一実施形態に係る関節状態判定システム１の構成の概要について説明する。

関節状態判定システム１は、対象者（関節の状態の判定対象となる者）の関節の状態を判定するためのシステムである。判定の対象には、膝や肘などのあらゆる関節が含まれる。本実施形態においては、関節状態判定システム１は、膝関節の状態（以下、単に「関節状態」ということもある）を判定するために用いられる。関節状態判定システム１は、主に家、病院、老人ホーム等で使用される。関節状態判定システム１は、音取得装置１０、制御装置２０、入力部３０及び判定結果表示部４０を具備する。

音取得装置１０は、音情報を取得するものである。音取得装置１０としては、例えば聴診器型のマイクロフォンが使用される。以下、音取得装置１０をマイクロフォン１０と称することとする。

マイクロフォン１０は、膝内部の音を増幅し、かつ外部のノイズをできるだけ除去するように構成される。マイクロフォン１０は、対象者の膝（対象患部）に押し当てられた状態で使用される。より詳細には、マイクロフォン１０は、対象者の太腿脛骨関節部又は膝蓋骨上に設置された状態で使用される。マイクロフォン１０は、このように設置されることで、対象者の関節を動かしたときに生じる音情報（膝の曲げ伸ばし（屈伸）時の関節音）を取得する。以下、対象者の関節を動かしたときに生じる音情報を、単に「関節音」ということもある。マイクロフォン１０は、取得した関節音を電気信号に変換し、音データ（関節音の波形データ）を取得する。

制御装置２０は、データの格納や分析等を行うものである。制御装置２０は、ＲＡＭやＲＯＭ等の記憶部や、ＣＰＵ等の演算処理部等により構成される。前記記憶部には、マイクロフォン１０によって取得された音情報が時系列に記憶（蓄積）される。制御装置２０は、マイクロフォン１０によって取得された音情報を用いて各種の解析を行う。また、前記記憶部は、関節状態の判定に用いる比較データが記憶されたデータベースを有している。比較データの詳細については後述する。

制御装置２０は、マイクロフォン１０によって取得された音情報（関節音の波形データ）に対して、ノイズ除去、認識部分の判断（波形データのどの時間帯の部分を判定に用いるかの判断）等の前処理を行う。そして、制御装置２０は、前処理されたデータから、関節状態の判定の対象となる判定対象データを取得する。

制御装置２０は、取得した当該判定対象データと、前記データベースに記憶された比較データとを照合し、照合結果により対象者の関節状態を判定する。

入力部３０は、当該関節状態判定システム１による判定以外の方法により判明した関節の実際の状態を入力するものである。関節状態の判定を行った後、手術などによって膝関節の実際の状態が判明した場合、当該膝関節の実際の状態を入力部３０に入力することができる。入力部３０に入力された膝関節の実際の状態は、データベースに記憶された比較データの更新に用いられる。

判定結果表示部４０は、制御装置２０による関節状態の判定結果を表示するものである。判定結果表示部４０としては、例えば液晶モニタが使用される。判定結果表示部４０は、制御装置２０と電気的に接続され、制御装置２０による関節状態の判定結果を表示することができる。判定結果表示部４０に表示された判定結果は、プリンタ等によって適宜出力することができる。

以下、図２を参照して、関節状態の判定に係る制御（判定制御）について説明する。

ステップＳ１０において、制御装置２０は、データの前処理を行う。この処理において、制御装置２０は、マイクロフォン１０によって取得された対象者の関節音の波形データの前処理を行う。より詳細には、制御装置２０は、「波形データの切り出し」、「波形データの細分化」、「窓関数をかける」、「ノイズ除去」等の処理を行う。以下、具体的に説明する。

まず、制御装置２０は、「波形データの切り出し」を行う。この処理において、制御装置２０は、図３（ａ）に示す波形データの全体波形から、その一部を切り出す。この切出し部分は、任意の部分とすることができるが、全体波形の始まりと終わりはノイズが含まれ易いため、時間的に中間の部分とすることが望ましい。また、当該切出し部分の時間は、任意の時間とすることができる。本実施形態においては、始まりから１秒経過時から始まりから２秒経過時までの１秒間のデータ（図３（ａ）において楕円で囲った部分）を切り出すものとする。

なお、この処理において、制御装置２０は、波形データの全体波形から複数の部分を切り出すようにしてもよい。この場合、切り出した複数の部分それぞれが、全体波形の始まりと終わりを除く中間の部分であることが望ましい。

次に、制御装置２０は、「波形データの細分化」を行う。この処理において、制御装置２０は、図３（ｂ）の左図に示すように、前記切出し部分（切り出した１秒間のデータ）を複数の区間に細分化する。本実施形態においては、前記切出し部分を０．２秒間ごとに５分割する。

次に、制御装置２０は、「窓関数をかける」処理を行う。この処理において、制御装置２０は、細分化したデータ（０．２秒間のデータ）に窓関数をかける。この窓関数をかけることで、図３（ｂ）の右図に示すように、細分化したデータの両端部分（１～１．２秒のデータにおいては、１秒及び１．２秒の部分）の振幅がおおよそ０となるデータとすることができる。

次に、制御装置２０は、「ノイズ除去」処理を行う。この処理において、制御装置２０は、マイクロフォン１０によって取得された対象者の関節音の波形データから、関節状態の判定に不要な音情報を除去する。判定に不要な音情報には、膝関節の症状が良い場合及び悪い場合の両方で発生する音（例えば、「ポキッ」となる関節音、マイクや衣服のこすれ音等）が含まれる。

以上によりステップＳ１０の処理が終了する。制御装置２０は、当該ステップＳ１０の処理を行った後、ステップＳ１１に移行する。

ステップＳ１１において、制御装置２０は、振幅スペクトルを求める処理を行う。この処理において、制御装置２０は、ステップＳ１０で前処理された波形データを高速フーリエ変換（ＦＦＴ）する。これにより、前処理されたデータ（０．２秒間のデータ）の振幅スペクトルが得られる（図４参照）。制御装置２０は、当該ステップＳ１１の処理を行った後、ステップＳ１２に移行する。

ステップＳ１２において、制御装置２０は、各帯域のスペクトル成分の取り出し処理を行う。この処理において、制御装置２０は、ステップＳ１１で得られた振幅スペクトル（図４参照）にフィルタバンク（メルフィルタバンク）をかけて、各帯域のスペクトル成分を取り出す。制御装置２０は、当該ステップＳ１２の処理を行った後、ステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１３において、制御装置２０は、各帯域の振幅スペクトルの和をとり、圧縮する。この処理において、制御装置２０は、フィルタバンクの帯域の個数と同じ次元に振幅スペクトルを圧縮する。本実施形態においては、２０次元に振幅スペクトルを圧縮する（図５（ａ）参照）。制御装置２０は、当該ステップＳ１３の処理を行った後、ステップＳ１４に移行する。

ステップＳ１４において、制御装置２０は、対数振幅スペクトルを求める処理を行う。この処理において、制御装置２０は、２０次元に圧縮された振幅スペクトルの対数をとり、対数振幅スペクトルにする（図５（ｂ）参照）。制御装置２０は、当該ステップＳ１４の処理を行った後、ステップＳ１５に移行する。

ステップＳ１５において、制御装置２０は、２０次元に圧縮された対数振幅スペクトルをケプストラムに変換する処理を行う。この処理において、制御装置２０は、ステップＳ１４で得られた対数振幅スペクトルに対して、離散コサイン変換（ＤＣＴ）を行い、ケプストラムに変換する。これにより、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）が求められる（図６参照）。制御装置２０は、当該ステップＳ１５の処理を行った後、ステップＳ１６に移行する。

ステップＳ１６において、制御装置２０は、判定対象データの抽出処理を行う。この処理において、制御装置２０は、ステップＳ１５で得られたＭＦＣＣから必要な部分を抜き出す処理を行い、この抜き出した部分を、関節状態の判定の対象となる判定対象データ（ＭＦＣＣ）とする。この判定対象データにおいては、各ケフレンシー（ＭＦＣＣの周波数）において、ステップＳ１０で細分化した５つのデータ（１～１．２秒のデータ、１．２～１．４秒のデータ、１．４～１．６秒のデータ、１．６～１．８秒のデータ及び１．８～２秒のデータ）によって得られた５つの点（ＭＦＣＣ）が示されている。制御装置２０は、当該ステップＳ１６の処理を行った後、ステップＳ１７に移行する。

ステップＳ１７において、制御装置２０は、関節状態の判定処理を行う。この処理において、制御装置２０は、まず、ステップＳ１６で得られた判定対象データと、当該制御装置２０のデータベースに記憶された比較データとを照合する。

制御装置２０の記憶部に記憶された比較データには、膝関節の症状（状態の良し悪し）の程度がそれぞれ異なる複数のデータを含んでいる。本実施形態においては、比較データには、関節の状態が悪い人の比較データ_ＢＡＤ（図７から図１０）と、関節の状態が良い人の比較データ_ＧＯＯＤ（図１１から図１４）とが含まれている。当該比較データは、対象者の判定対象データ（図６参照）と対応する形式（ＭＦＣＣ）として示されている。比較データは、図２に示すステップＳ１０からＳ１６までの処理と同様の方法によって得られたものである。

本実施形態においては、関節の状態が悪い人の比較データ_ＢＡＤには、比較データ_ＢＡＤ１及び比較データ_ＢＡＤ２（図７）、比較データ_ＢＡＤ３及び比較データ_ＢＡＤ４（図８）、比較データ_ＢＡＤ５及び比較データ_ＢＡＤ６（図９）、並びに比較データ_ＢＡＤ７及び比較データ_ＢＡＤ８（図１０）が含まれている。また、関節の状態が良い人の比較データ_ＧＯＯＤには、比較データ_{ＧＯＯＤ１}及び比較データ_{ＧＯＯＤ２}（図１１）、比較データ_{ＧＯＯＤ３}及び比較データ_{ＧＯＯＤ４}（図１２）、比較データ_{ＧＯＯＤ５}及び比較データ_{ＧＯＯＤ６}（図１３）、並びに比較データ_{ＧＯＯＤ７}及び比較データ_{ＧＯＯＤ８}（図１４）が含まれている。

関節の状態が悪い人の比較データ_ＢＡＤ（図７から図１０）と、関節の状態が良い人の比較データ_ＧＯＯＤ（図１１から図１４）とは、異なる傾向を示している。例えば、関節の状態が悪い人の比較データ_ＢＡＤ（図７から図１０）は、関節の状態が良い人の比較データ_ＧＯＯＤ（図１１から図１４）に比べて、ＭＦＣＣの周波数（ケフレンシー）の違いによってばらつきが大きい傾向にある。

制御装置２０は、対象者の判定対象データ（図６参照）と、各比較データ（図７から図１４）とを照合し、対象者の判定対象データ（図６参照）がどの比較データと近似するかを判定する。より詳細には、制御装置２０は、対象者の判定対象データ（図６参照）と、各比較データ（図７から図１４）とを重ね合わせ、同一のケフレンシーにおいて、対象者の判定対象データが示す点と、比較データが示す点との間の距離を測定する。そして、制御装置２０は、測定した距離の最小値及び平均値を算出し、当該最小値及び平均値に基づいて判定対象データが示す点の間の距離が最も近い比較データ（算出した距離の最小値及び平均値が最も小さい比較データ）を決定する。そして、制御装置２０は、当該距離が最も近い比較データが示す関節の症状の程度に基づいて関節の状態を判定する。

具体的には、制御装置２０は、対象者の判定対象データ（図６参照）が、制御装置２０の記憶部に記憶された比較データ（図７から図１４）のうち関節状態の良い人の比較データ_ＧＯＯＤ（図１１から図１４）に最も近似する（距離が近い）場合は、対象者の関節状態は良いと判定する。一方、対象者の判定対象データ（図６参照）が、制御装置２０の記憶部に記憶された比較データ（図７から図１４）のうち関節状態の悪い人の比較データ_ＢＡＤ（図７から図１０）に最も近似する（距離が近い）場合は、対象者の関節状態は悪いと判定する。

図１５は、対象者の判定対象データと比較データとの照合結果の一例を示すものである。図１５においては、判定対象データ１及び判定対象データ２と、比較データ_ＢＡＤ１及び比較データ_ＢＡＤ５、並びに比較データ_{ＧＯＯＤ１}及び比較データ_{ＧＯＯＤ５}との照合結果のみを示しており、他の比較データとの照合結果は省略している。なお、データ分割番号１、２・・・５は、１秒間の波形データを０．２秒間ごとに細分化（５分割）し、当該細分化したデータのＭＦＣＣそれぞれに付されたものである。図１５においては、２つの判定対象データ（判定対象データ１及び判定対象データ２）それぞれが示す点と、比較データが示す点との間の距離を示している。また、「最小値」は、データ分割番号１～５それぞれの値（距離）のうち最も小さい値を示している。また、「平均値」は、データ分割番号１～５の値の平均値を示している。また、「最小２つの平均値」は、データ分割番号１～５の値のうち小さいものから順に抽出した２つのデータの平均値を示している。また、「最小３つの平均値」は、データ分割番号１～５の値のうち小さいものから順に抽出した３つのデータの平均値を示している。

図１５に示すように、判定対象データ１が示す点は、複数の比較データのうち比較データ_ＢＡＤ５が示す点との距離が、最小値、平均値、最小２つの平均値及び最小３つの平均値ともに最も近い。この場合、制御装置２０は、判定対象データ１と最も近似する比較データは比較データ_ＢＡＤ５であると判定（決定）する。そして、制御装置２０は、判定（決定）した比較データ_ＢＡＤ５が示す関節の症状（関節の状態の良し悪し）の程度に基づいて、判定対象データ１の対象者の関節状態は悪いと判定する。

一方、図１５に示すように、判定対象データ２が示す点は、複数の比較データのうち比較データ_{ＧＯＯＤ５}が示す点との距離が、最小値、平均値、最小２つの平均値及び最小３つの平均値ともに最も近い。この場合、制御装置２０は、判定対象データ２と最も近似する比較データは比較データ_{ＧＯＯＤ５}であると判定（決定）する。制御装置２０は、判定（決定）した比較データ_{ＧＯＯＤ５}が示す関節の症状（関節の状態の良し悪し）の程度に基づいて、判定対象データ２の対象者の関節状態は良いと判定する。

なお、制御装置２０は学習機能を有している。制御装置２０は、入力部３０に入力された結果（当該関節状態判定システム１による判定とは異なる別の方法（手術など）によって判明した膝関節の実際の状態）に基づいて、制御装置２０のデータベースに記憶された比較データを更新する。例えば、ある比較データが、関節の状態が悪いことを示す比較データ_ＢＡＤとして記憶されている場合であっても、前記別の方法によって、膝関節の実際の状態がそれほど悪くないことが判明した場合（当該比較データがむしろ関節の状態が良いことを示す比較データ_ＧＯＯＤとする方が適切である場合）には、当該比較データは比較データ_ＧＯＯＤとして上書きされる。また、前記別の方法によって、判定対象データの対象者の膝関節の実際の状態が判明した場合にも、当該判定対象データは、制御装置２０のデータベースに比較データとして記憶される。これにより、比較データの精度を向上させることができ、ひいては、後述する関節状態の判定の精度を向上させることができる。制御装置２０は、当該ステップＳ１７の処理を行った後、ステップＳ１８に移行する。

ステップＳ１８において、制御装置２０は、判定結果の表示処理を行う。この処理において、制御装置２０は、ステップＳ１７における膝関節の状態の判定結果を、判定結果表示部４０に表示させる。制御装置２０は、当該ステップＳ１８の処理を行った後、図２に示す判定制御を終了する。

このように本実施形態に係る関節状態判定システム１においては、膝関節を動かしたときに生じる音に基づいて膝関節の状態を判定するため、レントゲン撮影ではわからない膝関節を動かして初めてわかる箇所（可動域に関わる箇所、例えば、筋肉や、腱、神経など）の異常を発見することができる。

また、問診や膝関節を動かしての診察では、膝の痛みの程度を指標として関節状態を判断することとなるが、人によって痛みに強かったり弱かったりするため、関節状態の客観的なデータを得ることができない。これに対して、本実施形態に係る関節状態判定システム１においては、膝関節を動かしたときに生じる音という客観的指標に基づいて関節状態を判定するため、客観的に関節状態を判定することができる。

また、レントゲン撮影に用いるような大規模な装置が必要ないため、簡易に関節状態の判定を行うことができる。

また、データの前処理（ステップＳ１０）において、マイクロフォン１０によって取得された音情報から、関節状態の判定に不要な音情報を除去するため、当該音情報に判定に必要な関節音のみが含まれるようにすることができる。このため、関節状態の判定の精度を向上させることができる。

以上の如く、本実施形態に係る関節状態判定システム１は、対象者の関節の状態を判定する関節状態判定システム１であって、対象者の関節を動かしたときに生じる音情報を取得するマイクロフォン１０（音取得部）と、前記マイクロフォン１０によって取得された前記音情報を解析し、判定の対象となる判定対象データを取得する制御装置２０（解析部）と、比較データを記憶する制御装置２０（データベース）と、前記制御装置２０（解析部）によって取得された前記判定対象データと、前記制御装置２０（データベース）に記憶された前記比較データとを照合し、照合結果により前記対象者の関節の状態を判定する制御装置２０（判定部）と、を具備するものである。
このように構成することにより、客観的に対象者の関節の状態を判定することができる。

また、前記制御装置２０（解析部）は、前記マイクロフォン１０によって取得された前記音情報のうち時間的に中間の部分を抽出し、抽出した前記部分を解析することで前記判定対象データを取得するものである。
このように構成することにより、判定に不要な音が判定対象データから除外され易くなるので、判定の精度を向上させることができる。

また、前記制御装置２０（解析部）は、前記マイクロフォン１０によって取得された前記音情報から、判定に不要な音情報を除外したうえで、前記判定対象データを取得するものである。
このように構成することにより、判定に不要な音が判定対象データから除外されるので、判定の精度を向上させることができる。

また、前記制御装置２０（判定部）は、前記判定対象データと前記比較データとの近似の程度によって、関節の状態を判定するものである。
このように構成することにより、客観的に対象者の関節の状態を判定することができる。

また、前記比較データは、関節の症状の程度がそれぞれ異なる複数のデータを含んでおり、前記制御装置２０（判定部）は、前記判定対象データと最も近似する比較データを決定し、当該比較データが示す関節の症状の程度に基づいて関節の状態を判定するものである。
このように構成することにより、客観的に対象者の関節の状態を判定することができる。

また、本実施形態に係る関節状態判定システム１は、当該関節状態判定システム１による判定以外の方法により判明した関節の実際の状態を入力する入力部３０を具備し、前記制御装置２０（データベース）は、前記入力部３０に入力された前記関節の実際の状態を元に学習を行い、前記比較データを更新するものである。
このように構成することにより、制御装置２０のデータベースに記憶された比較データの精度を向上させることができ、ひいては判定の精度を向上させることができる。

なお、本実施形態に係る音取得装置１０（マイクロフォン１０）は、音取得部の実施の一形態である。
また、本実施形態に係る制御装置２０は、解析部、判定部及びデータベースの実施の一形態である。

以上、本発明の一実施形態を説明したが、本発明は上記構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変更が可能である。

例えば、本実施形態においては、膝関節の状態を判定するものとしたが、判定の対象はこれに限定されるものではなく、膝や肘などのあらゆる関節の状態を判定するものとすることができる。また、判定の対象には、人工関節も含まれる。関節状態判定システム１を人工関節にも適用することにより、人工関節の経年劣化を検出することができ、人工関節の交換時期の目安とすることができる。また、人工関節の位置の不具合（人工関節がうまくフィットしていない等の不具合）の検出を図ることもできる。

また、本実施形態においては、関節状態の判定（ステップＳ１７）において、対象者の判定対象データと、当該対象者とは異なる人の比較データとを比較（照合）するものとしたが、同一の対象者のデータ同士を比較するものであってもよい。例えば、対象者の現在のデータを判定対象データとし、当該対象者の過去のデータを比較データとして、両者を比較（照合）し、両者の近似の程度を算出することにより、当該対象者の関節状態の経年変化を把握することができる。ひいては、麻痺の進行などを判断することも可能となる。また、対象者の右膝（左膝）のデータを判定対象データとし、当該対象者の左膝（右膝）のデータを比較データとして、両者を比較（照合）することにより、左右のバランスを把握することができる。特に、片側の膝だけ人工関節を入れた対象者の場合、左右の膝のデータの比較により、左右のバランスが悪く歩き難い等の不具合の解消を図ることができる。

また、本実施形態においては、関節状態の判定（ステップＳ１７）において、判定対象データが最も近似する比較データを決定し、当該比較データが示す関節の症状の程度に基づいて関節の状態を判定するものとしたが、関節状態の判定の方法はこれに限定されるものではない。例えば、判定対象データと関節の状態が悪いことを示す比較データ_ＢＡＤとを比較（照合）し、判定対象データと比較データ_ＢＡＤとの近似の程度（判定対象データが示す点と比較データ_ＢＡＤが示す点との間の距離）が閾値以内である場合に、対象者の関節状態は悪いと判断するようにしてもよい。又は、判定対象データと関節の状態が良いことを示す比較データ_ＧＯＯＤとの近似の程度（判定対象データが示す点と比較データ_ＧＯＯＤが示す点との間の距離）が閾値以内である場合に、対象者の関節状態は良いと判断するようにしてもよい。

また、本実施形態においては、関節状態の判定（ステップＳ１７）において、図６に示すＭＦＣＣ同士を照合するものとしたが、照合対象の形式はこれに限定されるものではなく、例えば図５（ｂ）に示す２０次元に圧縮された対数振幅スペクトル同士を照合してもよい。又は、図１６に示すように、ＭＦＣＣの変化量であるΔＭＦＣＣ同士を照合するものであってもよく、図１７に示すように、ΔＭＦＣＣの変化量であるΔΔＭＦＣＣ同士を照合するものであってもよい。また、照合対象の形式は、ＭＦＣＣとは異なる他の形式であってもよい。

また、本実施形態においては、対象者の関節音の波形データを取得した後、その全体波形から必要部分（時間的に中間の部分）を切り出して判定対象データとし、当該判定対象データに基づいて関節状態の判定を行うものとしたが、対象者の関節音の波形データの取得時にリアルタイムで（波形データの取得と並行して）関節状態の判定を行うものとしてもよい。

また、本実施形態においては、比較データは、関節の状態が悪いことを示す比較データ_ＢＡＤと、関節の状態が良いことを示す比較データ_ＧＯＯＤとの２種類に分類されるものとしたが、関節の症状（状態の良し悪し）の程度に応じて段階的に（３段階以上に）分類されるものとしてもよい。これにより、関節状態の判定（ステップＳ１７）において、関節状態が良い又は悪いの２通りだけではなく、関節状態をより詳細に判定することが可能となる。

また、本実施形態においては、制御装置２０は、音データの全体波形から１つの部分を切り出す（抽出する）ものとしたが、複数の部分を切り出すものとすることができる。これにより、複数の判定対象データが得られるため、判定の精度を向上させることができる。

以上の如く、前記制御装置２０（解析部）は、前記マイクロフォン１０によって取得された前記音情報から複数の部分を抽出し、抽出した複数の前記部分を解析することで複数の前記判定対象データを取得するものである。
このように構成することにより、複数の判定対象データによって判定が行われるので、判定の精度を向上させることができる。

１ 関節状態判定システム
１０ 音取得装置（マイクロフォン）
２０ 制御装置
３０ 入力部

Claims (6)

1. 対象者の関節の状態を判定する関節状態判定システムであって、
   対象者の関節を動かしたときに生じる音情報を取得する音取得部と、
   前記音取得部によって取得された前記音情報を解析し、判定の対象となる判定対象データを取得する解析部と、
   比較データを記憶するデータベースと、
   前記解析部によって取得された前記判定対象データと、前記データベースに記憶された前記比較データとを照合し、照合結果により前記対象者の関節の状態を判定する判定部と、
   を具備し、
   前記解析部は、
   前記音取得部によって取得された前記音情報を所定時間ごとに複数の区間に細分化したデータを解析することで複数の前記判定対象データを取得し、
   前記判定部は、
   複数の前記判定対象データと前記比較データとの近似の程度によって、関節の状態を判定し、
   前記判定には、
   複数の前記判定対象データのうち、前記比較データと最も近似するものから順に所定の数だけ抽出した前記判定対象データの平均値が用いられる、
   関節状態判定システム。
2. 前記解析部は、
   前記音取得部によって取得された前記音情報のうち時間的に中間の部分を抽出し、抽出した前記部分を解析することで前記判定対象データを取得する、
   請求項１に記載の関節状態判定システム。
3. 前記解析部は、
   前記音取得部によって取得された前記音情報から複数の部分を抽出し、抽出した複数の前記部分を解析することで複数の前記判定対象データを取得する、
   請求項１又は請求項２に記載の関節状態判定システム。
4. 前記解析部は、
   前記音取得部によって取得された前記音情報から、判定に不要な音情報を除外したうえで、前記判定対象データを取得する、
   請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の関節状態判定システム。
5. 前記比較データは、
   関節の症状の程度がそれぞれ異なる複数のデータを含んでおり、
   前記判定部は、
   前記判定対象データと最も近似する比較データを決定し、当該比較データが示す関節の症状の程度に基づいて関節の状態を判定する、
   請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の関節状態判定システム。
6. 当該関節状態システムによる判定以外の方法により判明した関節の実際の状態を入力する入力部を具備し、
   前記データベースは、
   前記入力部に入力された前記関節の実際の状態を元に学習を行い、前記比較データを更新する、
   請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の関節状態判定システム。

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