JP7189526B2 - 嚥下機能判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、被験者の嚥下機能に関する判定を行う嚥下機能判定装置に関する。

近年、肺炎での死亡者が増加しており、厚生労働省の発表によると、平成２３年以降の死因の３位は肺炎である。そして、肺炎のうちの約７割を誤嚥性肺炎が占める。誤嚥性肺炎は、老人等の体力の弱った人が、食物をうまく飲み込めず、食物が、食道ではなく、（気管を通って）肺に入ることで、肺の炎症を引き起こす病気である。この誤嚥性肺炎を防ぐためには、嚥下の能力を向上させることが重要であり、そのためには、嚥下の機能を定量的に評価する必要がある。

嚥下機能を評価する試みとして、頸部（首）に電極を装着し、嚥下に伴う頸部周辺の筋肉の伸縮を生体インピーダンスで計測する技術（インピーダンス咽頭図（Impedance Pharyngoraphy）（ＩＰＧ））を用いた嚥下機能の評価法がある。このＩＰＧを用いた嚥下機能の評価法については、岡山大学の研究グループから、論文（例えば、非特許文献１及び２）が発表されている。これらの論文では、繰り返し採取した被験者自身のＩＰＧ波形を平均化した波形と、複数の健常者から繰り返し採取したＩＰＧ波形を平均化した波形（基準ＩＰＧ波形）との類似度を求めて、この類似度という尺度を用いて嚥下機能を評価し得ることが述べられている。

ここで、嚥下機能の劣化は、喉の筋肉の萎縮が原因の一つとされており、喉の筋肉が委縮した被験者のＩＰＧ波形は、健常者のＩＰＧ波形と異なる。このため、上記非特許文献１に示されるような、被験者のＩＰＧ波形を平均化した波形と、健常者のＩＰＧ波形を平均化した波形（基準ＩＰＧ波形）との類似度に基づいて、被験者の嚥下機能を評価することは可能である。

楠原俊昌、他５名、「インピーダンス咽頭図（ＩＰＧ）を用いた加齢による嚥下機能減退の定量的評価法」、岡山大学医学部保健学科紀要、岡山大学医学部保健学科、２００４年１２月１５日、第１５巻、第１号、ｐ．１－７ 山本尚武、他５名、「嚥下活動の計測のための頸部電気インピーダンス」、電気学会論文誌Ａ、一般社団法人電気学会、平成１０年、第１１８巻、第３号、ｐ．２１０－２１７

しかしながら、被験者のＩＰＧ波形が、健常者のＩＰＧ波形と異なる場合でも、嚥下に関する筋肉（特に、首の筋肉）が十分に発達している被検者については、嚥下機能に問題が無い場合がある。ここで、上記従来の嚥下機能の評価方法では、基準ＩＰＧ波形と被験者のＩＰＧ波形との類似度のみに基づいて、被験者の嚥下機能を評価しているので、被験者のＩＰＧ波形が、健常者のＩＰＧ波形と異なっている場合には、被験者の嚥下に関する筋肉（特に、首の筋肉）の発達度合いが十分に考慮されることなく、被験者の嚥下機能に問題があると判定してしまう。

本発明は、上記課題を解決するものであり、被験者の嚥下に関する筋肉の状態を考慮して、被験者の嚥下機能を正確に判定することが可能な嚥下機能判定装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の嚥下機能判定装置は、被験者の首の筋肉のインピーダンスを取得するインピーダンス取得手段と、前記インピーダンス取得手段により取得したインピーダンスに基づく、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータを用いて、前記被験者の嚥下機能に関する判定を行う嚥下機能判定手段とを備える。

この嚥下機能判定装置において、前記被験者の首の筋肉に所定の高周波数の交流電流を流した時に前記インピーダンス取得手段により取得した高周波インピーダンスと、前記被験者の首の筋肉に所定の低周波数の交流電流を流した時に前記インピーダンス取得手段により取得した低周波インピーダンスとの比である第１の筋肉状態パラメータ、又は前記インピーダンス取得手段により取得したインピーダンスにおける抵抗成分とリアクタンス成分との比である第２の筋肉状態パラメータを算出する筋肉状態パラメータ算出手段をさらに備え、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータには、前記筋肉状態パラメータ算出手段により算出した、前記第１の筋肉状態パラメータ又は前記第２の筋肉状態パラメータが含まれるようにしてもよい。

この嚥下機能判定装置において、前記インピーダンス取得手段により取得したインピーダンスに基づいて、嚥下活動中における前記被験者の首の筋肉のインピーダンスの波形である被験者ＩＰＧ波形を求めるＩＰＧ波形取得手段をさらに備え、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータには、同一被験者による前記被験者ＩＰＧ波形の再現性に関する指標が含まれるようにしてもよい。

この嚥下機能判定装置において、前記インピーダンス取得手段により取得したインピーダンスに基づいて、嚥下活動中における前記被験者の首の筋肉のインピーダンスの波形である被験者ＩＰＧ波形を求めるＩＰＧ波形取得手段をさらに備え、前記嚥下機能判定手段は、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータと、基準となるＩＰＧ波形と前記被験者ＩＰＧ波形との類似性に関する指標と、を用いて前記被験者の嚥下機能に関する判定を行うようにしてもよい。

この嚥下機能判定装置において、前記嚥下機能判定手段は、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータと、基準となるＩＰＧ波形と前記被験者ＩＰＧ波形との類似性に関する指標と、を用いて前記被験者の嚥下機能に関する判定を行うようにしてもよい。

本発明によれば、被験者の嚥下に関する筋肉のうち、主要部分を成す首の筋肉の状態に関するパラメータを用いて、被験者の嚥下機能に関する判定を行うようにした。これにより、被験者の嚥下に関する筋肉の状態を考慮して嚥下機能を判定することができるので、被験者の嚥下機能を正確に判定することができる。

本発明の一実施形態における嚥下機能判定装置の概略構成を示す図。 同嚥下機能判定装置の電気的ブロック構成図。 同嚥下機能判定装置のＣＰＵにより実現される機能ブロック構成図。 同嚥下機能判定装置において、被験者ＩＰＧ波形の類似度のみに基づいて、被験者の嚥下機能を判定する場合における、閾値の設定方法の例を説明したグラフ。 筋組織を含む人体の組織の電気的等価回路を示す図。 筋萎縮が生じた時の筋組織に占める細胞外液の増加を示す、筋組織の断面の説明図。 同嚥下機能判定装置を用いた被験者のＩＰＧの測定処理と、同嚥下機能判定装置が行う嚥下機能判定処理のフローチャート。 同嚥下機能判定装置で測定した被験者ＩＰＧ波形の平均波形又は比較波形の例を示すグラフ。 同嚥下機能判定装置における、被験者の嚥下機能の判定方法の一例を説明したグラフ。 同嚥下機能判定装置における、被験者の嚥下機能の判定方法の他の例を説明したグラフ。 喉頭侵入、咽頭残留、及び誤嚥の説明図。 同嚥下機能判定装置で動的時間伸縮法（ＤＴＷ）を用いた場合における、平均波形（の時系列データ）ｆの各点と、比較波形（の時系列データ）ｇの各点との対応付けの例を示す説明図。 動的時間伸縮法を用いた、比較波形（の時系列データ）ｇと平均波形（の時系列データ）ｆとの類似度の算出方法の説明図。 体積とインピーダンスとの関係の説明図。

以下、本発明を具体化した実施形態による嚥下機能判定装置について、図面を参照して説明する。図１に示されるように、本実施形態による嚥下機能判定装置１は、測定部２と本体部３とを備えている。測定部２と本体部３との間では、赤外線、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）等の無線通信により、各種のデータやコマンドの送受信が行われる。なお、測定部２と本体部３との間を有線で接続してもよいし、測定部２と本体部３とを一体化した装置にしてもよい。

図1に示すように、測定部２は、被験者の首に接触させて使用される。測定部２における、首に接触する側の面には、測定時に被験者の喉の周辺に接触させられる一対の電圧測定用電極４、５と、これらの電圧測定用電極４、５の外側に位置する一対の電流印加用電極６、７とが設けられている。

また、本体部３は、嚥下機能判定装置１による判定結果等を表示するための表示部８と、被験者等のユーザからの指示入力等の各種入力操作に用いられる入力部９とを備えている。

次に、図２を参照して、上記嚥下機能判定装置１の測定部２と本体部３の電気的構成について説明する。図２に示すように、測定部２は、上記の電圧測定用電極４、５と電流印加用電極６、７とに加えて、電流印加部２１と、電圧測定部２２と、インタフェース部２３と、電源部２４とを備えている。

電流印加部２１は、電流印加用電極６と電流印加用電極７との間に、所定の周波数の交流電流を印加することにより、被験者の嚥下に関する首の筋肉に電流を流す。この電流印加部２１から印加される交流電流の周波数は、例えば５０ｋＨｚに設定される。ただし、この交流電流の周波数は、被験者の嚥下に関係する首の筋肉に交流電流を流すことが可能な周波数であればよく、５ｋＨｚ～５００ｋＨｚの周波数であれば好ましい。

インタフェース部２３は、本体部３との無線通信用の通信インタフェースとして機能し、電流印加部２１及び電圧測定部２２に接続されている。このインタフェース部２３は、本体部３から受信した測定開始を指示する指令を電流印加部２１と電圧測定部２２に出力する一方、電圧測定部２２で測定された電圧値を本体部３に送信する。

本体部３は、上記の表示部８と入力部９に加えて、ＣＰＵ３０と、インタフェース部３１と、メモリ３２と、電源部３３とを備えている。ＣＰＵ３０は、嚥下機能判定装置１全体の制御を行う。インタフェース部３１は、測定部２との無線通信用の通信インタフェースとして機能し、ＣＰＵ３０に接続されている。メモリ３２は、各種のプログラムとデータを記憶するＲＯＭと、ＲＡＭとを含んでいる。メモリ３２に記憶されているプログラムには、後述する嚥下機能判定処理用のプログラムが含まれる。電源部３３は、本体部３の各部に電力を供給する。

図３は、上記の本体部３のＣＰＵ３０により実現される機能ブロックを示す。ＣＰＵ３０内の各ブロック（インピーダンス取得回路４１、筋肉状態パラメータ算出回路４２、ＩＰＧ波形取得回路４３、類似度算出回路４４、嚥下機能判定回路４５）の機能は、ＣＰＵ３０がメモリ３２に格納された、嚥下機能判定処理用のプログラムを実行することにより実現される。ただし、この構成に限られず、例えば、符号４１～４５のブロックの機能の少なくとも一つを、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等によって構成される個別のハードウェアによって実現してもよい。インピーダンス取得回路４１、筋肉状態パラメータ算出回路４２、ＩＰＧ波形取得回路４３、及び嚥下機能判定回路４５は、それぞれ、請求項におけるインピーダンス取得手段、筋肉状態パラメータ算出手段、ＩＰＧ波形取得手段、及び嚥下機能判定手段に相当する。

図３におけるインピーダンス取得回路４１は、被験者の（嚥下に関係する筋肉を含む）首の筋肉のインピーダンスを取得する。

次に、本実施形態における上記インピーダンスの測定方法について説明する。ＣＰＵ３０のインピーダンス取得回路４１は、被験者の首の筋肉のインピーダンス測定時に、電圧測定部２２で測定された交流アナログ信号の形式の測定電圧値を、本体部３から受信すると、この電圧値のアナログ信号に対して、サンプリング処理を行って、デジタル信号に変換する。そして、インピーダンス取得回路４１は、上記のデジタル信号形式の測定電圧に対して、離散フーリエ変換（ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理を行うことにより、インピーダンスの抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘとを求める。

より具体的に説明すると、ＣＰＵ３０は、上記の首の筋肉のインピーダンス測定前に、電流印加部２１からの電流が、測定部２内の参照抵抗に流れるように、電流経路を切り替えた上で、この参照抵抗に電流印加部２１からの電流を流して、この時の電圧測定部２２による（アナログ信号形式の）測定電圧にサンプリング処理を行って、デジタル信号に変換する。そして、ＣＰＵ３０は、この参照抵抗に電流を流した時の（デジタル信号形式の）測定電圧に対して、ＤＦＴ処理を行って、処理結果Ｓ_ｒｅｆを得る。この処理結果Ｓ_ｒｅｆは、実部と虚部とを有する複素数である。

ＣＰＵ３０は、上記のＤＦＴ処理結果Ｓ_ｒｅｆを、メモリ３２に記憶しておく。そして、ＣＰＵ３０（のインピーダンス取得回路４１）は、被験者の首の筋肉のインピーダンス測定時に、電流印加部２１からの電流が、一対の電圧測定用電極４、５（に接する被験者の首）に流れるように、電流経路を切り替えた上で、電流印加部２１からの電流を流して、この時の電圧測定部２２による測定電圧にサンプリング処理を行って、デジタル信号に変換する。そして、ＣＰＵ３０（のインピーダンス取得回路４１）は、この（デジタル信号形式の）測定電圧に対して、ＤＦＴ処理を行って、処理結果Ｓ_ｏｂｊを得る。この処理結果Ｓ_ｏｂｊは、実部と虚部とを有する複素数である。

ここで、上記の参照抵抗への電流印加時に電流印加部２１から印加される電流と、被験者の首の筋肉のインピーダンス測定時に電流印加部２１から印加される電流とは、同じ値に設定されている。このことを利用し、ＣＰＵ３０（のインピーダンス取得回路４１）は、上記のＳ_ｏｂｊと、メモリ３２に記憶しておいたＳ_ｒｅｆとの比を変数とする項を含む算出式を用いて、被験者の首の筋肉のインピーダンスＺを求める。

Ｓ_ｏｂｊ及びＳ_ｒｅｆは、上述したように複素数なので、インピーダンスＺも、複素数となる。そして、この（被験者の首の筋肉の）インピーダンスＺの実数部分と虚数部分が、それぞれ、インピーダンスの抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘである。インピーダンス取得回路４１は、上記のようにして、被験者の首の筋肉のインピーダンスＺの抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘとを求める。

また、ＣＰＵ３０のインピーダンス取得回路４１は、上記の被験者の首の筋肉のインピーダンスＺの抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘとを用いて、下記の式（１）により、被験者の首の筋肉のインピーダンスの絶対値｜Ｚ｜を算出する。

筋肉状態パラメータ算出回路４２は、インピーダンス取得回路４１により取得した（首の筋肉のインピーダンスＺにおける）、抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘとの比の絶対値｜Ｘ／Ｒ｜（請求項における「第２の筋肉状態パラメータ」に相当）を算出する。ＩＰＧ波形取得回路４３は、インピーダンス取得回路４１により取得したインピーダンスの絶対値｜Ｚ｜に基づいて、嚥下活動中における被験者の首の筋肉のインピーダンスの波形（正確に言うと、インピーダンスの絶対値｜Ｚ｜の波形）である被験者ＩＰＧ波形を求める。類似度算出回路４４は、ＩＰＧ波形取得回路４３により３回繰り返して求めた被験者ＩＰＧ波形に基づいて、同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓ（請求項における「同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の再現性に関する指標」に相当）を算出する。

嚥下機能判定回路４５は、インピーダンス取得回路４１により取得したインピーダンスに基づく、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータを用いて、被験者の嚥下機能に関する判定を行う。嚥下機能判定回路４５は、類似度算出回路４４により算出した、首の筋肉の状態に関するパラメータの一種である被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓのみに基づいて、被験者の嚥下機能に関する判定を行うようにしてもよい。具体的には、被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓが閾値より大きい場合は、当該被験者の嚥下機能が正常である（健常）と判定し、逆に、被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓが閾値より小さい場合は、当該被験者の嚥下機能が正常でない（障害あり）と判定する。この閾値には、例えば、予め嚥下機能が健常であることが分かっている複数の被験者と、予め嚥下機能に障害があることが分かっている複数の被験者とにおける、被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓの集計データが用いられて、設定されてもよい。この閾値の設定の仕方について、図４を参照して説明する。図４には、予め嚥下機能が健常であると分かっている複数の被験者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥと、予め嚥下機能に障害があると分かっている複数の被験者Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ及びＪとにおける、被験者毎の被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓが示されている。また、図４には、各被験者について、被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓによって嚥下機能が正常であるか否かを判断するという観点から導出された判別線が示されている。図４に示される集計データを用いた例では、図４中の判別線が示す（通る）類似度Ｓの値が閾値として設定される。

ここで、被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓは、被験者の嚥下動作の安定性を表わすものであるから、被験者の首の筋肉の発達度合いと相関する指標である。被験者の嚥下に関する筋肉のうち、主要部分を成す首の筋肉が十分に発達している場合(首の筋肉の萎縮が小さい場合)には、被験者の嚥下動作は安定したものとなる。そのため、類似度Ｓが高くなるにつれて被験者の首の筋肉の発達が大きくなる傾向がある。その一方で、被験者の嚥下に関する筋肉のうち、主要部分を成す首の筋肉が十分に発達してない場合(首の筋肉の萎縮が大きい場合)には、被験者の嚥下動作にばらつきが生じる。そのため、類似度が低くなるにつれて被験者の首の筋肉の発達度合いが小さい（首の筋肉が萎縮している）傾向がある。

また、嚥下機能判定回路４５は、筋肉状態パラメータ算出回路４２により算出した、首の筋肉の状態に関するパラメータである抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）のみに基づいて、被験者の嚥下機能に関する判定を行うようにしてもよい。具体的には、筋肉状態パラメータ算出回路４２により算出した抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）が閾値より大きい場合は、当該被験者の嚥下機能が正常である（健常）と判定し、逆に、筋肉状態パラメータ算出回路４２により算出した抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）が閾値より小さい場合は、当該被験者の嚥下機能が正常でない（障害あり）と判定する。

上記の｜Ｘ／Ｒ｜は、被験者の首の筋肉の状態を表す指標（請求項における「被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータ」）であり、この値が小さい程、筋肉が衰えていると考えられる。この理由について、図５及び図６を参照して説明する。

図５に示すように、筋組織を含む人体の組織の電気的等価回路は、細胞内液抵抗Ｒｉ及び細胞膜容量Ｃｍから成る直列部と、細胞外液抵抗Ｒｅとの並列回路により表される。ここで、図６に示すように、筋組織は細胞内液を細胞膜で覆った筋細胞（筋線維）と、筋細胞の外側に存在する細胞外液とを有する。細胞内液及び細胞外液は抵抗として機能する。また、細胞膜は脂質二重層で形成されるため容量性を有することから、直流電流に近い低周波数の電流の場合は電気的に絶縁体となり、細胞内液に電流は流れない。しかし、周波数を高くしていくと細胞膜を通して細胞内液にも電流が流れる。よって、図５では、細胞膜をコンデンサ、細胞内液及び細胞外液を抵抗とみなして、筋組織を含む人体の組織をモデル化した。

そして、加齢や疾病により筋肉が劣化した（筋細胞が萎縮した）場合には、筋組織における細胞外液の割合が増加し、抵抗成分Ｒが大きくなる一方で、筋細胞は萎縮して小さくなるため、又は萎縮が進行して細胞の一部が消失して数が減るため、細胞膜の容量成分の影響は小さくなって、リアクタンス成分Ｘが小さくなる。従って、上記の｜Ｘ／Ｒ｜の値が小さい程、筋肉が衰えていると考えられるのである。

また、嚥下機能判定回路４５は、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータである被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓと、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータである抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）とに基づいて、被験者の嚥下機能に関する判定を行うようにしてもよい。この判定方法については、図７のフローチャートを参照して後述する。

本体部３のＣＰＵ３０は、上記の嚥下機能判定回路４５による判定結果を、表示部８に表示することにより、被験者等のユーザに、上記の判定結果を報知する。

次に、図７のフローチャートを参照して、この嚥下機能判定装置１を用いた被験者のＩＰＧの測定処理と、このＩＰＧの測定時に嚥下機能判定装置１が行う嚥下機能判定処理について説明する。被験者が、図１に示すように、電圧測定用電極４、５及び電流印加用電極６、７を有する測定部２を首に装着して（図７のＳ１）、安静状態にした上で（Ｓ２）、入力部９を用いてＩＰＧ測定の開始を指示すると（Ｓ３）、ＣＰＵ３０は、１回目の被験者のＩＰＧの測定（１回目の被験者ＩＰＧ波形の取得）を開始する。そして、被験者が水を飲むと（Ｓ４）、ＣＰＵ３０のＩＰＧ波形取得回路４３は、インピーダンス取得回路４１により取得したインピーダンスに基づいて、被験者の水の嚥下活動中における首の筋肉のインピーダンスの絶対値｜Ｚ｜の波形（１回目の被験者ＩＰＧ波形）を求める。ただし、この被験者ＩＰＧ波形は、上記のように、元々は、インピーダンスの絶対値｜Ｚ｜の波形であるが、インピーダンスの平均値が０となるようにレベルシフトした波形である。そして、被験者が、嚥下活動後、再び安静状態になった後に（Ｓ５）、上記Ｓ２乃至Ｓ５の処理を、さらに２回繰り返すと（３回のＩＰＧ測定を完了すると）、嚥下機能判定装置１のＣＰＵ３０は、図７における嚥下機能判定の処理を行う。

嚥下機能判定装置１のＣＰＵ３０（の筋肉状態パラメータ算出回路４２）は、上記の３回のＩＰＧ測定で取得した抵抗成分Ｒの平均値とリアクタンス成分Ｘの平均値とを計算した上で（Ｓ６）、これらの平均値に基づいて、｜Ｘ／Ｒ｜を算出する（Ｓ７）。すなわち、筋肉状態パラメータ算出回路４２は、リアクタンス成分Ｘの平均値を抵抗成分Ｒの平均値で除することにより、｜Ｘ／Ｒ｜を求める。

上記Ｓ７の処理が完了すると、嚥下機能判定装置１のＣＰＵ３０（の類似度算出回路４４）は、上記Ｓ１～Ｓ５のＩＰＧ測定処理において、ＩＰＧ波形取得回路４３により３回繰り返して求めた被験者ＩＰＧ波形に基づいて、同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓを算出する（Ｓ８）。具体的には、ＣＰＵ３０（の類似度算出回路４４）は、３回分の被験者ＩＰＧ波形を平均化した波形（以下、「平均波形」という）ｆと、３回分の被験者ＩＰＧ波形のうちの一つのＩＰＧ波形（以下、「比較波形」という）ｇとの類似度Ｓを、下記の式（２）により求める。ただし、上記の平均波形ｆと比較波形ｇは、いずれも、図８に示すような、インピーダンスの平均値が０となるようにレベルシフトしたＩＰＧ波形である。

上記式（２）におけるｆ_ｉとｇ_ｉ（１≦ｉ≦ｊ）は、それぞれ、ｊ個の時系列データから構成されるｆとｇの第ｉ番目の値を表す。

上記の比較波形ｇには、例えば、３回分の被験者ＩＰＧ波形のうち、上記の平均波形との差が最も大きいものが用いられる。ただし、比較波形ｇとして、３回分の被験者ＩＰＧ波形のうち、上記の平均波形との差が２番目に最も大きい波形を用いてもよいし、上記の平均波形との差が最も小さい波形を用いてもよい。

上記式（２）で算出される類似度Ｓの値は、比較波形ｇが平均波形ｆに似ている程、大きくなる。類似度Ｓの値は、比較波形ｇと平均波形ｆとが同じ波形の時には１になり、比較波形ｇと平均波形ｆとが逆相の波形の時には－１になる。従って、－１≦Ｓ≦１となる。被験者の嚥下に関する筋肉のうち、主要部分を成す首の筋肉が衰えている場合には、被験者の嚥下動作にばらつきが生じるために、（比較波形ｇと平均波形ｆとの）類似度Ｓの値は、小さくなる。

次に、ＣＰＵ３０の嚥下機能判定回路４５は、図９に示すように、上記Ｓ７で算出した｜Ｘ／Ｒ｜とＳ８で求めた類似度Ｓを、グラフの縦軸と横軸にとった場合における、判別式ｙ＝ｗｘ＋ａを用いて、被験者の嚥下機能が正常か否かを判別するための｜Ｘ／Ｒ｜の閾値ｙを算出する（Ｓ９）。なお、上記の判別式において、ｙは、上記の嚥下機能が正常か否かを判別するための｜Ｘ／Ｒ｜の閾値であり、ｗ及びａは、判別用の係数であり、ｘは、類似度Ｓである。なお、上記の係数ｗ及びａは、予め得られた嚥下動作（嚥下機能）が正常時と異常時の｜Ｘ／Ｒ｜と類似度Ｓのデータから決定した係数である。

ＣＰＵ３０の嚥下機能判定回路４５は、上記Ｓ７で求めた｜Ｘ／Ｒ｜が、上記Ｓ８で求めた類似度Ｓを上記の判別式に代入して求めた閾値ｙ以上の場合には（Ｓ１０でＹＥＳ）、被験者の嚥下機能が正常であると判定する（Ｓ１１）。これに対して、上記Ｓ７で求めた｜Ｘ／Ｒ｜が、上記の閾値ｙ未満の場合には（Ｓ１０でＮＯ）、ＣＰＵ３０の嚥下機能判定回路４５は、被験者の嚥下機能が異常であると判定する（Ｓ１２）。

上記のように、本実施形態の嚥下機能判定装置１によれば、被験者の嚥下に関する筋肉のうち、主要部分を成す首の筋肉の状態に関するパラメータを用いて、被験者の嚥下機能に関する判定（嚥下機能が正常であるか否かの判定）を行うようにした。これにより、被験者の嚥下に関する筋肉の状態を考慮して、嚥下機能を判定することができるので、被験者の嚥下機能を正確に判定することができる。

また、本実施形態の嚥下機能判定装置１によれば、上記の被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータには、被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓが含まれるようにした。上述したように、被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓは、被験者の嚥下動作の安定性を表わすものであり、被験者の首の筋肉の発達度合いと相関する指標である。そのため、このように被験者ＩＰＧ波形の類似度Ｓに基づいて被験者の嚥下機能を判定することにより、被験者の嚥下に関する筋肉の状態を考慮して、嚥下機能を判定することができるので、被験者の嚥下機能を正確に判定することができる。

また、本実施形態の嚥下機能判定装置１によれば、首の筋肉の状態に関するパラメータには、抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）が含まれるようにした。上述したように、被抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）は、筋組織の状態を表すものであり、被験者の首の筋肉の発達度合いと相関する指標である。そのため、このように抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）に基づいて被験者の嚥下機能を判定することにより、被験者の嚥下に関する筋肉の状態を考慮して、嚥下機能を判定することができるので、被験者の嚥下機能を正確に判定することができる。

また、本実施形態の嚥下機能判定装置１によれば、上記の首の筋肉の状態に関するパラメータには、上記の抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）に加えて、同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の再現性に関する指標である類似度Ｓが含まれるようにした。この場合には、筋組織の状態と、被験者の嚥下動作の安定性との双方を考慮して、嚥下機能を判定することができるので、被験者の嚥下機能を、より正確に判定することができる。

変形例：
なお、本発明は、上記の各実施形態の構成に限られず、発明の趣旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。次に、本発明の変形例について説明する。

変形例１：
上記の実施形態では、１つの判別式（判別線）ｙ＝ｗｘ＋ａを用いて、被験者の嚥下機能が正常か異常かを判定した。けれども、本発明における嚥下機能の判定（嚥下機能に関する判定）は、これに限られず、例えば、図１０に示すように、ｙ＝ｗ１ｘ＋ａ１と、ｙ＝ｗ２ｘ＋ａ２の２つの判別式（判別線）を用いて、被験者の嚥下機能が、正常か、軽度異常（咽頭残留又は喉頭侵入の疑いあり）か、重度異常（誤嚥の疑いあり）かを、判定するようにしてもよい。

ここで、図１１を参照して、上記の喉頭侵入、咽頭残留、及び誤嚥について、説明する。被験者が、水等の食物を飲み込んだ時に、嚥下動作が正常に行われた場合には、図１１の矢印Ａに示すように、食物は、被験者の食道を通って、胃に送られる。ところが、被験者の嚥下に関する筋肉（特に、首の筋肉）が衰えている場合には、図１１の矢印Ｂ及びＣに示すように、食物は、被験者の気管（声帯）の方向に向かう場合がある。このように、食物が気管の方向に向かう場合のうち、図１１の矢印Ｂに示すように、嚥下動作中に食物が喉頭蓋の底に侵入してしまうことを、喉頭侵入と言い、被験者が食物を飲み込んだ後も、食物が咽頭（主に、喉頭蓋の底）に残留することを、咽頭残留と言う。また、図１１の矢印Ｃに示すように、食物が、被験者の気管内に侵入してしまうことを、誤嚥と言う。

変形例２：
また、上記の実施形態では、相関係数（標本相関係数）の公式を利用して、ＩＰＧ波形（平均波形ｆと比較波形ｇ）の類似度Ｓを求めた。けれども、類似度（請求項における「同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の再現性に関する指標」）の求め方は、上記の方法に限られず、例えば、ＩＰＧ測定処理において取得したＩＰＧ波形（例えば、平均波形ｆと比較波形ｇ）の時系列データに対して、高速フーリエ変換処理を行って、周波数スペクトルを求め、この周波数スペクトルの類似度を、ＩＰＧ波形間の類似度として用いてもよい。

また、複数のＩＰＧ波形（の時系列データ）間の類似度を、以下のように、動的時間伸縮法（ＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ）を利用して求めてもよい。ここで、動的時間伸縮法は、複数の時系列データにおける、同じ時間の時系列データにはずれがあるが、これらの時系列データの波形の周期や、データの動きが似通っている場合に、これらの類似度を大きくするように工夫した類似度の算出方法である。この動的時間伸縮法では、ある時系列データにおける１点のデータを、他の時系列データにおける複数点のデータに対応付けることができるため、２つの時系列データの変動に時間的なばらつきがあったり、２つの時系列データにおける計測データの数が異なる場合でも、求めた類似度を、人間の直感に合致したものにすることができる。

上記の動的時間伸縮法（ＤＴＷ）を、上記の比較波形ｇ（の時系列データ）と平均波形ｆ（の時系列データ）との類似度の算出に用いた場合には、図１２に示すように、比較波形ｇにおける１点のデータを、平均波形ｆにおける複数点のデータに対応付けることも、平均波形ｆにおける１点のデータを、比較波形ｇにおける複数点のデータに対応付けることも、可能である。

図１３は、上記の動的時間伸縮法を用いた、比較波形ｇ（の時系列データ）と平均波形ｆ（の時系列データ）との類似度の算出方法を示す。動的時間伸縮法では、２つの時系列データの比較したい２点間の距離（比較波形ｇのある点におけるデータ値と、平均波形ｆのある点におけるデータ値との差）を計算する。例えば、図１３に示すような距離行列６０の（２，２）の要素についての２点間の距離の計算では、平均波形ｆ（の時系列データ）の２つ目の点（ｆ［２］）のデータ値３と、比較波形ｇ（の時系列データ）の２つ目の点（ｇ［２］）のデータ値２との差（｜３－２｜＝１）を計算する。そして、計算した２点間の距離（（２，２）の要素の場合は、１）を、左側、左下、下にある（距離行列６０の）要素の値のうち、一番小さい値（（２，２）の要素の場合は、左側（２，１）、左下（１，１）、下（１，２）要素の値のうち、一番小さい値である０）に加算して、この加算結果の値（（２，２）の要素の場合は、１）を、その時点（要素）におけるＤＴＷ距離にする。

そして、上記のような平均波形ｆの各点と比較波形ｇの各点との間のＤＴＷ距離、すなわち、距離行列６０の各要素（ｉ，ｊ）におけるＤＴＷ距離を求める処理を、図１３に示すような距離行列６０の（１，１）の要素（最初の要素）から、一番右上の要素（最後の要素）（図１３の例では、（８，８）の要素）まで、繰り返す。

上記の処理により得られた最後の（一番右上の）要素（図１３の例では、（８，８）の要素）におけるＤＴＷ距離が、比較波形ｇ（の時系列データ）と平均波形ｆ（の時系列データ）との類似度を表す。従って、図１３の例では、これらの波形（の時系列データ）の類似度は、７である。なお、動的時間伸縮法（ＤＴＷ）により求めた類似度の値は、その値が大きい程、比較される２つの時系列データが似ていないので、動的時間伸縮法により求めた類似度は、非類似度と言った方が正確である。また、図１３に示すように、距離行列６０の最後の（一番右上の）要素から、左側、左下、下にある要素の値のうち、一番小さい値の要素に破線を引いていくと、比較波形ｇ（の時系列データ）における各点と、平均波形ｆ（の時系列データ）における各点との対応関係を示す、ワーピングパス６１を得ることができる。

変形例３：
上記の実施形態では、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータ（以下、「筋肉状態パラメータ」と略す）として、抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）を用いた場合の例を示した。けれども、被験者の嚥下機能の判定に用いる筋肉状態パラメータは、これに限られず、例えば、被験者の首の筋肉に所定の高周波数の交流電流を流した時に取得した高周波インピーダンスと、被験者の首の筋肉に所定の低周波数の交流電流を流した時に取得した低周波インピーダンスとの比（Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数）であってもよい。

上記の高周波インピーダンスと低周波インピーダンスとの比（Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数）が大きい程、筋肉が衰えていると考えられる。この理由について、上記図５及び図６を参照して説明する。図５に示した筋組織の回路モデルにおいて、直流電流を用いた場合には、一点鎖線で示すように、細胞外液抵抗Ｒｅを電流経路とするために、計測値にも細胞外液の情報が反映される。しかし、交流電流を用いた場合には、二点鎖線で示すように、細胞外液抵抗Ｒｅと細胞膜容量Ｃｍと細胞内液抵抗Ｒｉを電流経路とするために、計測値にも細胞外液と細胞内液の情報が反映される。周波数が高くなるにつれ、細胞膜容量Ｃｍの影響が低下するため、細胞内液抵抗Ｒｉの情報がより多く反映されることになる。従って、電流の周波数を高くするに伴い、求めるインピーダンスへの筋細胞の反映度合が高くなる。

インピーダンスＺの定義は、図１４に示すような体積Ｖ、抵抗率ρΩｍ、断面積Ａ、長さＬの物質のモデルを考えると、インピーダンスＺ＝ρ×Ｌ／Ａとなる。ここで、体積ＶはＡ×Ｌで表されるので、体積Ｖ＝Ａ×Ｌ＝ρ×Ｌ^２／Ｚで表される。上述したように、生体に交流電流を供給する場合、低周波数領域においては、脂質二重層で形成される細胞膜によるコンデンサ（細胞膜容量Ｃｍ）には電流が流れず、生体に供給される電流はそのほとんどが細胞外液を流れる。すなわち、低周波数で計測された生体電気インピーダンス値を上記の体積の式に当てはめた場合には、得られる体積の値は、細胞外液の体積の値であると言える。一方、高周波数領域においては、細胞膜によるリアクタンス成分（コンデンサ）は無視することができる。したがって、高周波数で計測された生体電気インピーダンス値を前記体積の式に当てはめた場合には、その値は細胞内液を含む全組織の体積の値であると言える。

ここで、筋萎縮と呼ばれる筋細胞が細くなる現象が生じると、図６に示す筋組織の断面モデル図から分かるように、筋組織に占める細胞内液量が減少し、細胞外液量が増加する。つまり、筋組織全体に占める筋細胞の体積の比率が低下することになる。

ここで、上記の体積の式を変形して、Ｚ＝ρ×Ｌ^２／Ｖとし、この式を用いて、上記の高周波インピーダンスと低周波インピーダンスとの比（Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数）を求めると、下記の式（３）になる。
Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数＝（ρ_高周波数×Ｌ^２／Ｖ_高周波数）／（ρ_低周波数×Ｌ^２／Ｖ_低周波数）＝（ρ_高周波数×Ｖ_低周波数）／（ρ_低周波数×Ｖ_高周波数）・・・（３）

上述したように、高周波数領域の場合にはインピーダンスは組織全体のインピーダンス値となり、低周波数領域の場合にはインピーダンスは細胞外液のインピーダンス値となるので、低周波数の場合の抵抗率と高周波数の場合の抵抗率がほぼ同じとすると、上記式（３）は、以下の式（４）で表すことができる。
Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数≒（ρ_組織全体×Ｖ_細胞外液）／（ρ_細胞外液×Ｖ_組織全体）
≒Ｖ_細胞外液／Ｖ_組織全体・・・（４）
ただし、０＜Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数＜１

つまり、低周波数と高周波数で計測した生体電気インピーダンス値の比（Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数）は、対象組織全体に占める細胞外液量の比率と、ほぼ同じになることが分かる。筋萎縮が進むと、上述したように細胞外液量が増加する。このため、筋萎縮が進んだ（筋肉が衰えた）被験者の高周波インピーダンスと低周波インピーダンスとの比（Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数）は、１に近づく（健常者に比べて大きくなる）と考えられる。よって、上記のように、高周波インピーダンスと低周波インピーダンスとの比（Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数）が大きい程、筋肉が衰えていると考えられるのである。

変形例４：
上記の実施形態では、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータ（｜Ｘ／Ｒ｜）に加えて、同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の類似度を用いて、被験者の嚥下機能に関する判定を行った。けれども、これに限られず、例えば、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータに加えて、基準となるＩＰＧ波形と被験者ＩＰＧ波形との類似度（請求項における「基準となるＩＰＧ波形と被験者ＩＰＧ波形との類似性に関する指標」に相当）を用いて、被験者の嚥下機能に関する判定を行ってもよい。上記の「基準となるＩＰＧ波形」としては、例えば、複数の健常者から繰り返し採取したＩＰＧ波形を平均化した波形であって、図８に示す平均波形ｆと同様に、インピーダンスの平均値が０となるようにレベルシフトした波形が考えられる。

また、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータに加えて、同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の類似度と、上記の基準となるＩＰＧ波形と被験者ＩＰＧ波形との類似度とを用いて、被験者の嚥下機能に関する判定を行ってもよい。

また、被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータ（例えば、抵抗成分とリアクタンス成分との比の絶対値（｜Ｘ／Ｒ｜）と、高周波インピーダンスと低周波インピーダンスとの比（Ｚ_高周波数／Ｚ_低周波数））のみを用いて、被験者の嚥下機能に関する判定を行ってもよい。

変形例５：
上記の実施形態では、電圧測定部２２で測定した電圧値に対してＤＦＴ処理を行うことで、インピーダンスの抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘとを求めたが、抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘの算出方法は、これに限られず、例えば、以下の方法で、抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘを求めてもよい。すなわち、（１）まず、電流印加部内の出力電流検出回路で検出した交流電流の電流値と、電圧測定部で測定した電圧値とに基づいて、首の筋肉の（生体電気）インピーダンスの絶対値｜Ｚ｜を算出する。（２）次に、上記の出力電流検出回路で検出した電流波形と、電圧測定部で測定した電圧波形から、電流に対する電圧の位相のずれ量である位相角（インピーダンス角）φを求める。（３）そして、上記のインピーダンスの絶対値｜Ｚ｜と位相角φとに基づいて、抵抗成分Ｒとリアクタンス成分Ｘとを算出する。

変形例６：
上記の実施形態では、嚥下機能判定装置１が、測定部２と本体部３から構成される装置である場合の例を示したが、本体部３の代わりに、ＰＣ（Personal Computer）、及びスマートフォン等のモバイル端末等の情報処理装置を用いてもよい。この構成においては、嚥下機能判定装置は、測定部と上記の情報処理装置とから構成される。

１ 嚥下機能判定装置
４１ インピーダンス取得回路（インピーダンス取得手段）
４２ 筋肉状態パラメータ算出回路（筋肉状態パラメータ算出手段）
４３ ＩＰＧ波形取得回路（ＩＰＧ波形取得手段）
４５ 嚥下機能判定回路（嚥下機能判定手段）
Ｓ 類似度（同一被験者による被験者ＩＰＧ波形の再現性に関する指標）

Claims (6)

1. 被験者の首の筋肉のインピーダンスを取得するインピーダンス取得手段と、
   前記インピーダンス取得手段により取得したインピーダンスに基づく、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータを用いて、前記被験者の嚥下機能に関する判定を行う嚥下機能判定手段と、
   前記インピーダンス取得手段により取得したインピーダンスに基づいて、嚥下活動中における前記被験者の首の筋肉のインピーダンスの波形である被験者ＩＰＧ波形を求めるＩＰＧ波形取得手段とを備える、嚥下機能判定装置において、
   前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータには、同一被験者による前記被験者ＩＰＧ波形の類似度が含まれる、嚥下機能判定装置。
2. 前記被験者の首の筋肉に所定の高周波数の交流電流を流した時に前記インピーダンス取得手段により取得した高周波インピーダンスと、前記被験者の首の筋肉に所定の低周波数の交流電流を流した時に前記インピーダンス取得手段により取得した低周波インピーダンスとの比である第１の筋肉状態パラメータ、又は前記インピーダンス取得手段により取得したインピーダンスにおける抵抗成分とリアクタンス成分との比である第２の筋肉状態パラメータを算出する筋肉状態パラメータ算出手段をさらに備え、
   前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータには、前記筋肉状態パラメータ算出手段により算出した、前記第１の筋肉状態パラメータ又は前記第２の筋肉状態パラメータが含まれることを特徴とする請求項１に記載の嚥下機能判定装置。
3. 前記同一被験者による前記被験者ＩＰＧ波形の類似度を、動的時間伸縮法を用いて算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の嚥下機能判定装置。
4. 前記嚥下機能判定手段は、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータと、基準となるＩＰＧ波形と前記被験者ＩＰＧ波形との類似性に関する指標と、を用いて前記被験者の嚥下機能に関する判定を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の嚥下機能判定装置。
5. 被験者の首の筋肉のインピーダンスを取得する工程と、
   前記インピーダンスを取得する工程で取得したインピーダンスに基づいて、嚥下活動中における前記被験者の首の筋肉のインピーダンスの波形である被験者ＩＰＧ波形を求める工程と、
   前記インピーダンスを取得する工程で取得したインピーダンスに基づく、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータを用いて、前記被験者の嚥下機能に関する判定を行う工程とを備える嚥下機能判定方法において、
   前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータには、同一被験者による前記被験者ＩＰＧ波形の類似度が含まれる、嚥下機能判定方法。
6. 被験者の首の筋肉のインピーダンスを取得する工程と、
   前記インピーダンスを取得する工程で取得したインピーダンスに基づいて、嚥下活動中における前記被験者の首の筋肉のインピーダンスの波形である被験者ＩＰＧ波形を求める工程と、
   前記インピーダンスを取得する工程で取得したインピーダンスに基づく、前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータを用いて、前記被験者の嚥下機能に関する判定を行う工程と、をコンピュータに実行させるための嚥下機能判定プログラムにおいて、
   前記被験者の首の筋肉の状態に関するパラメータには、同一被験者による前記被験者ＩＰＧ波形の類似度が含まれる、嚥下機能判定プログラム。

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