JP7397801B2 - 呼吸障害を有する被験者を検出する装置及び呼吸障害を有する被験者を検出する装置の作動方法 - Google Patents

Description

本開示は、呼吸障害のある被験者を検出する装置及び装置の作動方法に関する。

呼吸障害（例えば、睡眠呼吸障害）は、被験者の気道の閉塞に起因して呼吸中に生じる音から識別されることができる。様々なタイプの閉塞が、通常、解剖学的又は生理学的な意味で区別可能であり、様々なタイプの音を生成することができる。障害のある呼吸によって引き起こされる音の顕著な特徴(feature)は、そのスペクトル特徴(spectral signature)である。例えば、口蓋鼾は、１００Ｈｚ～２００Ｈｚの範囲内の低周波数スペクトルと関連付けられるが、喘鳴は、より一層高い周波数と関連付けられる。

重い鼾の場合、鼾エピソードは、強度、エネルギ、大きさのパターンから容易に特定されることができる。その結果、鼾エピソードは、他のエピソードから分離されることができ、鼾エピソードの共通の特徴付けは、フーリエ変換（ＦＴ）、パワースペクトル密度関数（ＰＳＤ）、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）、又は推定線形予測（ＬＰ）システムの合成フィルタの伝達関数のような、任意の便利な周波数表現によって行われることができる。特許文献１は、音声信号が鼾の特性(characteristics)を含むと決定されるときに鼾が検出される例示的な方法を開示している。

しかしながら、既存の技法に従った呼吸障害の検出には困難がある。何故ならば、呼吸障害が検出される環境には１人よりも多くの人がいる可能性が常にあるからである。例えば、複数の被験者が同じ環境内で同時に鼾をかいていることがある場合がある。これはそのような状況で分析される音から不正確な結論が引き出されることに帰する。現在、呼吸障害を有する複数の被験者の存在に対処できる健全な分析システムはない。これは、システムが、複数の被験者の存在の下では一般的に使用されないこと、或いは、環境内に呼吸障害を有する１人よりも多くの被験者が存在する可能性の故に、環境からの音を分析することによって導出される知見（例えば、総鼾時間、鼾音レベル、又はそのスペクトル特徴のような鼾特性）がかなり不正確であると単純に仮定されることを意味する。

既存の技法は、典型的には、呼吸障害を検出するために、１つ又はそれよりも多くの特徴と共に音のレベルを使用する。しかしながら、呼吸障害を有する１人よりも多くの被験者が存在し、これを解決する適切な方法が現在ないときには、これらの特徴の全てが損なわれる(compromised)。例えば、障害のある呼吸を検出するために、音響信号の音レベルが音響信号の反復率と共に使用される場合、（通常、約数秒である）観察時間は、複数の反復周波数が分解される(resolved)ことができる範囲まで拡張されることができる。しかしながら、観察時間は、それが分のオーダであるように延長される必要があり、それは分解される反復パターンが本質的にドリフトによって妨げられることを意味する。これは特定される反復率の精度の損失につながり、よって、障害のある障害の検出における不正確さにつながる。同様に、音レベルを分解するために独立成分分析（ＩＣＡ）が使用されるならば、分析が適切に機能させるために必要とされる観察時間は、呼吸障害のある単一の被験者についての音レベルの推定される定常性(stationarity)と矛盾する。よって、結果の所望の精度を提供する既存の技法は存在しない。

上述のように、呼吸障害分析のための既存の技法の限界は、呼吸障害を有する複数の被験者が同じ環境内に存在する場合に、その技法が正確な結果を生み出すことができないことである。よって、既存の技法で限界に対処することは価値がある。

従って、第１の態様によれば、呼吸障害を有する被験者を検出する装置が提供される。装置は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを含み、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、環境中の音響センサから音響信号を取得し、取得される音響信号から複数の音響信号成分を決定し、複数の音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ（包絡線）又はエネルギ信号を決定し、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析して、環境中に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかを検出する、ように構成される。

幾つかの実施形態において、複数の音響信号成分は、決定される複数の音響信号成分を互いに区別する音響信号成分の異なる特徴のためにあってよい。幾つかの実施形態において、複数の音響信号成分は、異なる周波数範囲、異なるメル周波数ケプストラム係数、異なる音響レベル、異なる時間特性、及び異なるスペクトル特徴のうちの任意の１つ又はそれよりも多くのためにあってよい。

幾つかの実施形態において、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析することは、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを特定すること、及び特定する反復パターンの各々についての反復間隔を特定することを含んでよい。

幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を比較し、類似する信号エンベロープ又はエネルギ信号を結合させ、結合させられる信号エンベロープ又はエネルギ信号における反復パターンを特定する、ように構成されてよい。

幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、独立成分分析、主成分分析、多変量特異スペクトル分析、又はクラスタリングアルゴリズム分析を用いて、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析して、二次的な複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定するように構成されてよい。これらの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、二次的な複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号における反復パターンを特定するように構成されてよい。

幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、特定される反復間隔及び関連付けられる反復パターンを呼吸障害に典型的な基準データと比較して、呼吸障害に関連する特定される反復間隔及び関連付けられる反復パターンを抽出するように構成されてよい。幾つかの実施形態において、呼吸障害に典型的な基準データは、呼吸障害に典型的な呼吸数範囲を含んでよい。

幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、特定される反復間隔及び関連付けられる反復パターンを分析して、取得される音響信号を部分にセグメント化し、取得される音響信号の各部分について、部分中の実質的に異なる呼吸パターンの数を特定し、部分にラベルを割り当てる、ように構成されてよい。これらの実施形態において、ラベルは、部分中の実質的に異なる呼吸パターンの特定される数を示してよい。

幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、１人の被験者についての呼吸障害エピソードに対応する取得される音響信号の部分を特定し、取得される音響信号の特定される部分の少なくとも１つの特性を分析して、前記被験者を特定する、ように構成されてよい。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、少なくとも１つの対応する特性が関係する被験者の同一性を用いて、取得される音響信号の特定される部分の少なくとも１つの特性を、メモリ中に格納される少なくとも１つの対応する特性と一致させ、被験者を、少なくとも１つの対応する特性が関係する被験者として特定することによって、取得される音響信号の特定される部分の少なくとも１つの特性を分析するように構成されてよい。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、取得される音響信号の特定される部分を分析して、特定される被験者の呼吸障害に関する情報を決定するように構成されてよい。

幾つかの実施形態において、呼吸障害は、鼾、喘息、喘鳴、及び無呼吸のうちのいずれか１つ又はそれよりも多くを含んでよい。

第２の態様によれば、呼吸障害を有する被験者を検出する装置の作動方法が提供される。方法は、環境中の音響センサから音響信号を取得すること、取得される音響信号から複数の音響信号成分を決定すること、音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定すること、及び決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析して、環境中に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかを決定することを含む。

第３の態様によれば、コンピュータ可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータ可読媒体は、その中に具現されるコンピュータ可読コードを有し、コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行されると、コンピュータ又はプロセッサに前述の方法を実行させるように構成される。

上述の態様及び実施形態によれば、既存の技法の限界が対処される。特に、上述の態様及び実施形態は、環境中に呼吸障害を有する１人の被験者又は１人よりも多くの被験者がいるかどうかの検出を可能にする。このようにして、あらゆる後続の処理が環境中に呼吸障害を有する１つ又はそれよりも多くの被験者がいることを説明するため適切に適合されることができるように、現在の状況についての評価が行われる。これはより正確な結果が提供されることを可能にする。従って、前記で議論した既存の技法と関連付けられる制約は、上述の態様及び実施形態によって対処される。

これらの及び他の態様は、以下に記載する（複数の）実施形態から明らかであり、それ（それら）を参照して解明されるであろう。

次に、ほんの一例として、以下の図面を参照して、例示的な実施形態を記載する。

ある実施形態に従った装置のブロック図である。 ある実施形態に従った方法のブロック図である。 別の実施形態に従った方法のブロック図である。 ある実施形態に従った例示的な信号の例示である。 別の実施形態に従った方法のブロック図である。

呼吸障害を有する被験者を検出する装置及び装置の作動方法が本明細書において提供される。「呼吸障害(disordered breathing)」という用語は、障害のある呼吸のあらゆる形態を包含すると理解される。一般的に、被験者の気道が閉塞（又は遮断）されるとき、被験者は呼吸障害を示す。被験者の気道は様々な方法で閉塞されることがある。例えば、被験者の気道は、被験者の舌が気道を遮断することによって、部分的もしくは完全な上気道閉塞（上気道が虚脱する場合）によって、又は任意の他のタイプの閉塞によって、又は閉塞の任意の組み合わせによって閉塞されることがある。呼吸障害の例は、鼾、喘息、喘鳴、無呼吸、又は任意の他のタイプの呼吸障害、又は呼吸障害のタイプの任意の組み合わせを含む。幾つかの実施形態において、本明細書で言及する呼吸障害は、被験者が睡眠中に呼吸障害を示す睡眠障害呼吸（ＳＤＢ）を含むことがある。

図１は、ある実施形態に従った呼吸障害のある被験者を検出する装置１００のブロック図を例示している。図１に例示するように、装置１００は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２を含む。簡潔には、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、環境内の音響（又はオーディオ）センサから音響（又はオーディオ）信号を取得し、取得した音響信号から複数の音響信号成分を決定し、音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定する、ように構成される。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、また、決定した複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析して、１人又はそれよりも多くの呼吸障害を有する被験者が環境中にいるかどうかを検出するように構成される。

本明細書で言及する「信号エンベロープ(signal envelope)」は、信号のエンベロープ（包絡線）であることが理解されよう。より具体的には、信号エンベロープは、振動信号(oscillating signal)の両端の輪郭を描く(outlining)曲線であることができる。例えば、信号エンベロープは、振動信号の最大の輪郭を描く曲線であることができ、別の信号エンベロープは、振動信号の最小の輪郭を描く曲線であることができる。この開示において、複数の音響信号成分は、振動信号とみなされる。よって、本明細書において、複数の信号エンベロープは、複数の音響信号成分についての信号エンベロープである。

本明細書で言及する「エネルギ信号(energy signal)」は、音響信号成分の特定の部分についての音響信号成分のエネルギを表す信号であることも理解されるであろう。音響信号成分の特定の部分についての音響信号成分のエネルギは、音響信号成分のその部分における振幅の二乗の和として定義されることができる。幾つかの実施形態において、音響信号成分の特定の部分についての音響信号成分のエネルギは、音響信号成分の部分の長さによって正規化されてよい。

１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、本明細書に記載する様々な機能を実行するために、ソフトウェア及び／又はハードウェアを用いて、様々な方法で実装されることができる。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２の各々は、本明細書に記載する方法の個別の又は複数のステップを実行するように構成されることができる。例えば、幾つかの実施形態では、単一のプロセッサ１０２が、環境内の音響センサから音響信号を取得し、取得した音響信号から複数の音響信号成分を決定し、音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定し、環境内に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかを検出するために決定した複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析する、ように構成されてよい。他の実施形態において、１つのプロセッサ１０２は、環境内の音響センサから音響信号を取得し、取得した音響信号から複数の音響信号成分を決定し、音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定する、ように構成されてよく、別のプロセッサ１０２は、環境内に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかを検出するために、決定した複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析する、ように構成されることができる。

特定の実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数のソフトウェア及び／又はハードウェアモジュールを含むことができ、各モジュールは、本明細書に記載する方法の個別の又は複数のステップを実行するように構成されるか、或いは実行するためにある。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、本明細書に記載する様々な機能を実行するよう（例えば、ソフトウェア又はコンピュータプログラムコードを使用して）構成又はプログラムされてよい、１つ又はそれよりも多くのマイクロプロセッサ、１つ又はそれよりも多くのマルチコアプロセッサ、及び／又は１つ又はそれよりも多くのデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つ又はそれよりも多くの処理ユニット、及び／又は（１つ又はそれよりも多くのマイクロコントローラのような）１つ又はそれよりも多くのコントローラを含んでよい。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、幾つかの機能を実行するための専用ハードウェア（例えば、増幅器、前置増幅器、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）及び／又はデジタルアナログ変換器（ＤＡＣ））と、他の機能を実行するための１つ又はそれよりも多くのプロセッサ（例えば、１つ又はそれよりも多くのプログラムされたマイクロプロセッサ、ＤＳＰ及び関連する回路構成）との組み合わせとして実装されてよい。

図１に例示するように、幾つかの実施形態において、装置１００は、メモリ１０４を含んでよい。代替的に又は追加的に、装置１００（又は、より具体的には、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２）は、装置１００の外部の（すなわち、装置１００と別個の又は装置１００から遠隔の）メモリ１０４と通信及び／又は接続するように構成されてよい。メモリ１０４は、ランダムアクセス記憶装置（ＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、読出し専用記憶装置（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能なＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、及び電気的に消去可能なＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）のような揮発性及び不揮発性コンピュータメモリを含む、キャッシュ又はシステムメモリのような、任意のタイプの非一時的な機械可読媒体を含んでよい。幾つかの実施形態において、メモリ１０４は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２を本明細書に記載の方法で作動させるよう、装置１００の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって実行されることができる、プログラムコードを格納するように構成されることができる。

代替的に又は追加的に、幾つかの実施形態において、メモリ１０４は、本明細書に記載する方法から生じる或いは本明細書に記載する方法で使用される情報を格納するように構成されることができる。例えば、幾つかの実施形態において、メモリ１０４は、環境中の音響センサから取得される音響信号、取得される音響信号から決定される複数の音響信号成分、音響信号成分に基づいて決定される複数の信号エンベロープもしくはエネルギ信号、環境中で検出される呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかの表示、又は本明細書に記載する方法から生じる或いは本明細書に記載する方法で使用される任意の他の情報もしくは情報の任意の組み合わせを格納するように構成されてよい。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、本明細書に記載する方法から生じる或いは本明細書に記載する方法で使用される情報を格納するようメモリ１０４を制御するように構成されることができる。

図１に例示するように、幾つかの実施形態において、装置１００は、ユーザインターフェース１０６を含んでよい。代替的に又は追加的に、装置１００（又は、より具体的には、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２）は、装置１００の外部の（すなわち、装置とは別個の又は装置から遠隔の）ユーザインターフェース１０６と通信及び／又は接続するように構成されてよい。ユーザインターフェース１０６は、本明細書に記載する方法から生じる或いは本明細書に記載する方法で使用される情報をレンダリングする（或いは出力、表示、又は提供する）ように構成されることができる。例えば、幾つかの実施形態において、ユーザインターフェース１０６は、環境中の音響センサから取得される音響信号、取得される音響信号から決定される複数の音響信号成分、音響信号成分に基づいて決定される複数の信号エンベロープもしくはエネルギ信号、環境中で検出される呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかの表示、又は本明細書に記載する方法から生じる或いは本明細書に記載する方法で使用される任意の他の情報もしくは情報の任意の組み合わせのうちの任意の１つ又はそれよりも多くをレンダリングする（或いは出力、表示、又は提供する）ように構成されてよい。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、本明細書に記載する方法から生じる或いは本明細書に記載する方法で使用される情報をレンダリングするようユーザインターフェース１０６を制御するように構成されることができる。代替的に又は追加的に、ユーザインターフェース１０６は、ユーザ入力を受信するように構成されることができる。例えば、ユーザインターフェース１０６は、ユーザが情報又は命令を手動で入力すること、装置１００と相互作用(対話)すること、及び／又は装置１００を制御することを可能にしてよい。

よって、ユーザインターフェース１０６は、情報のレンダリング（又は出力、表示、もしくは提供）を可能にする、代替的に又は追加的に、ユーザがユーザ入力を提供することを可能にする、任意のユーザインターフェースであってよい。例えば、ユーザインターフェース１０６は、１つ又はそれよりも多くのスイッチ、１つ又はそれよりも多くのボタン、キーパッド、キーボード、マウス、（例えば、タブレット、スマートフォン又は任意の他のスマートデバイスのような、スマートデバイスにある）タッチスクリーン又はアプリケーション、ディスプレイ又はディスプレイスクリーン、タッチスクリーンのようなグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）、又は任意の他の視覚的コンポーネント (構成要素)、１つ又はそれよりも多くのスピーカ、１つ又はそれよりも多くのマイクロホン又は任意の他のオーディオコンポーネント、１つ又はそれよりも多くの（発光ダイオードＬＥＤライトのような）ライト、（振動機能又は任意の他の触覚フィードバック成分のような）触覚又は触覚フィードバックを提供するコンポーネント、（拡張現実メガネ又は任意の他の拡張現実デバイスのような）拡張現実デバイス、（スマートミラー、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチ又は任意の他のスマートデバイスのような）スマートデバイス、又は任意の他のユーザインターフェース、又はユーザインターフェースの組み合わせを含んでよい。幾つかの実施形態において、情報をレンダリングするように制御されるユーザインターフェースは、ユーザがユーザ入力を提供することを可能にするユーザインターフェースと同じユーザインターフェースであってよい。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、本明細書に記載する方法で作動するようにユーザインターフェース１０６を制御するように構成されることができる。

図１に例示するように、幾つかの実施形態において、装置１００は、それ自体、音響信号を取得する音響センサ１０８を含んでよい。これらの実施形態において、音響センサ１０８を含む装置１００は、よって、環境中にあってよい。代替的に又は追加的に、装置１００（又は、より具体的には、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２）は、装置１００の外部の（すなわち、装置１００と別個の又は装置１００から遠隔の）音響センサ１０８と通信及び／又は接続するように構成されてよい。これらの実施形態の一部では、ある品目（例えば、標準ミラー、スマートミラー、ウェイクアップライトのようなライト、又は任意の他の品目）又はデバイス（例えば、携帯デバイス、携帯電話、スマートフォン、タブレット、又は任意の他のデバイス）が、音響センサ１０８を含んでよい。よって、音響センサ１０８は、例えば、幾つかの実施形態に従って環境中の品目又はデバイスに統合されることができる。他の実施形態において、音響センサ１０８は、環境中の独立型(スタンドアローン)音響センサであってよい。例えば、幾つかの実施形態において、音響センサ１０８は、環境中のユニット又は壁のような表面に取り付けられてよい。音響センサ１０８は、音響信号を取得するのに適した任意のセンサであることができる。音響（又はオーディオ）センサ１０８の例は、マイクロホン、加速度計、レーザドップラー振動計、振動ピックアップセンサ、又は任意の他のタイプの音響センサ、又は音響（又はオーディオ）信号を取得するのに適した音響センサの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。

幾つかの実施形態において、音響センサ１０８は、それ自体、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２を含んでよい。これらの実施形態において、音響センサ１０８の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、音響センサ１０８から音響信号を取得し、取得した音響信号から複数の音響信号成分を決定し、音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定する、ように構成されることができる。これらの実施形態の一部において、音響センサ１０８の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、次に、本明細書に記載する方法で分析するために、決定した複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を装置１００の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２に送信するように構成されることができる。

図１に例示するように、幾つかの実施形態において、装置１００は、通信インターフェース（又は通信回路構成）１１０を含んでよい。通信インターフェース１１０は、装置１００（又は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２、メモリ１０４、ユーザインターフェース１０６、音響センサ１０８、及び／又は装置１００の任意の他のコンポーネントのような、装置１００の任意のコンポーネント）が、他のセンサ、インターフェース、デバイス、メモリなどのような、１つ又はそれよりも多くの他のコンポーネントと通信及び／又は接続することを可能にするためのものであることができる。通信インターフェース１１０は、装置１００（又は装置１００の任意のコンポーネント）が、任意の適切な方法で通信及び／又は接続することを可能にしてよい。例えば、通信インターフェース１１０は、装置１００（又は装置１００の任意のコンポーネント）が、無線式に、有線接続を介して、又は任意の他の通信（又はデータ転送）機構を介して、通信及び／又は接続することを可能にしてよい。幾つかの無線実施形態において、例えば、通信インターフェース１１０は、装置１００（又は装置１００の任意のコンポーネント）が、無線周波数（ＲＦ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は任意の他の無線通信技術を使用して通信及び／又は接続することを可能にしてよい。

図１に例示していないが、装置１００は、装置１００に給電するためのバッテリもしくは他の電源、又は装置１００を本線電源に接続する手段を含んでよい。また、装置１００は、本明細書に記載するコンポーネントに対する任意の他のコンポーネント又はコンポーネントの任意の組み合わせを含んでよいことも理解されよう。

図２は、ある実施形態に従った呼吸障害を有する被験者を検出するために（図１を参照して前述したような）装置１００を作動させる方法２００を例示している。前述のように、装置１００は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２を含む。図２に例示する方法２００は、一般的に、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって又はその（それらの）制御の下で実行されることができる。図３は、ある実施形態に従った１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって実行される方法をより詳細に例示している。

図２及び図３を参照すると、図２のブロック２０２及び図３のブロック３０２で、音響（又はオーディオ）信号が、環境中の音響（又はオーディオ）センサ１０８から取得される。より具体的には、音響信号は、環境中の音響センサ１０８から１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって取得される。前述のように、音響センサ１０８は、装置１００自体の音響センサ、又は装置１００の外部の（すなわち、装置１００と別個の又は装置１００から遠隔の）音響センサであることができる。

図２のブロック２０４及び図３のブロック３０４で、複数の音響信号成分が、取得された音響信号から決定される。より具体的には、複数の音響信号成分は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって、取得された音響信号から決定される。よって、実際には、取得された音響信号は、複数の音響信号成分に分割されることができる。幾つかの実施形態において、取得された音響信号から決定される複数の音響信号成分は、図２のブロック２０４及び図３のブロック３０４においてダウンサンプリングされて(down-sampled)よい。このようにして、後続の方法の計算の複雑性を低減させることができ、それは計算資源及び電力を節約することができる。

幾つかの実施形態において、図２のブロック２０４及び図３のブロック３０４で決定される複数の音響信号成分は、決定される複数の音響信号成分を互いに区別する音響信号成分の異なる特徴(features)と関連付けられてよい。例えば、複数の音響信号成分は、異なる周波数範囲（又は異なる周波数帯域）、異なるメル周波数ケプストラム係数(Mel-frequency cepstral coefficients)（ＭＦＣＣ）、異なる音響レベル（又は異なる音レベル）、異なる時間的特性(temporal characters)（例えば、異なる呼吸数(breathing rates)）、異なるスペクトル特徴(spectral signatures)（例えば、異なる優性周波数範囲(dominant frequency ranges)）、又は決定される複数の音響信号成分を互いに区別する任意の他の特徴(feature)又は特徴の任意の組み合わせのうちの任意の１つ又はそれよりも多くのためにあることができる。例は、決定される複数の音響信号成分を互いに区別することができる音響信号成分の異なる特徴について提供されているが、複数の音響信号成分は、それらの音響信号成分を互いに区別するのに適した任意の他の特徴、又は特徴の任意の組み合わせと関連付けられてよく、当業者は、使用されることがあるそのような他の特徴に気付いていることが理解されるであろう。

ある例において、複数の音響信号成分は、異なる周波数範囲と関連付けられる。例えば、音響信号成分の各々は、異なる（又は特定の）周波数範囲を示すことがある。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、バンドスプリッタ(band splitter)を使用して、取得される音響信号から複数の音響信号成分を決定するように構成されてよい。使用されてよいバンドスプリッタの例は、オクターブバンドスプリッタ、又は任意の他の適切なバンドスプリッタを含むが、これらに限定されない。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、周波数範囲選択のための適応的方法、又は取得される音響信号から複数の音響信号成分を決定するデータ駆動方法(data-driven method)を実装してよい。使用されてよいデータ駆動方法の例は、特異スペクトル分析（ＳＳＡ）、経験的モード分解（ＥＭＤ）、又は任意の他の適切なデータ駆動方法を含むが、これらに限定されない。

図２のブロック２０６及び図３のブロック３０６で、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号が、音響信号成分に基づいて決定される。より具体的には、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号は、音響信号成分に基づいて１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって決定される。よって、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号が、音響信号成分から作り出される。実際には、図２のブロック２０４及び２０６（並びに、同様に、図３のブロック３０４及び３０６）の組み合わせは、単一の取得される音響信号から複数の信号を作り出す。より具体的には、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号が作り出される。作り出されるこれらの複数の信号は、取得される音響信号の音響的特徴とみなされることができる。当業者は、音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定するために使用されることができる様々な技法に気付いているであろう。例えば、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、各音響信号成分について、信号値に対する二乗演算と、後続の平均化演算及び非線形マッピング（例えば、対数マッピング又はデシベルマッピング）を使用することによって、音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定するように構成されてよい。幾つかの実施形態において、音響信号成分に基づいて決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号は、図２のブロック２０６及び図３のブロック３０６でダウンサンプリングされてよい。このようにして、後続の方法の計算の複雑性を低減させることができ、それは計算資源及び電力を節約することができる。

図２のブロック２０８及び図３のブロック３０８で、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号は分析されて、環境中に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかが検出される。より具体的には、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって分析されて、環境中に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかが検出される。幾つかの実施形態において、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析することは、信号エンベロープ又はエネルギ信号における事象（又は同時事象）の任意の同時発生を識別することを含んでよい。そのような同時事象は、例えば、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号のサブセットにおける同時の増加及び／又は減少であってよい。幾つかの実施形態において、決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析することは、決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号における反復パターンを識別することを含んでよい。より具体的には、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、幾つかの実施形態に従って、決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号における反復パターンを識別するように構成されてよい。例えば、決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析することは、信号エンベロープ又はエネルギ信号における事象（又は同時事象）の任意の同時発生を特定すること、及び幾つかの実施形態に従ってこれらの事象の繰返しパターンを特定することを含むことができる。特定される反復パターンの数は、環境中の呼吸障害を有する異なる被験者の数を示すことができる。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、信号エンベロープ又はエネルギ信号の自己相関関数（ＡＣＦ）を決定して、信号エンベロープ又はエネルギ信号における反復パターンを特定するように構成されてよい。

より詳細には、例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号の各々の信号エンベロープ又はエネルギ信号の自己相関関数（ＡＣＦ）を決定するように構成されることができる。決定される自己相関関数（ＡＣＦ）の各々から、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、信号エンベロープ又はエネルギ信号に反復を示すものがあるかどうかを確認するように構成されてよい。このようにして、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを識別するように構成されることができる。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を互いに比較するように構成されてよい。よって、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号が異なる周波数範囲と関連付けられる音響信号成分に基づいて決定される場合、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号の互いの比較は、異なる周波数範囲と関連付けられる信号エンベロープ又はエネルギ信号の比較であることができる。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、識別された反復パターンが１つ又はそれよりも多くの（例えば、本質的に）異なる信号エンベロープ又はエネルギ信号を示すかどうかを決定するために、（例えば、発見的ルールを組み込んだ）判定エンジン(decision engine)を実装してよい。

他の実施形態によれば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を比較し、類似する信号エンベロープ又はエネルギ信号を結合（例えば、併合）する、ように構成されてよい。信号エンベロープ又はエネルギ信号は、別の信号エンベロープ又はエネルギ信号に類似してよく、その場合、それらの信号エンベロープ又はエネルギ信号は、所定の度数又は値よりも小さいか、或いはは所定の数よりも多くの特性を共通して有する。類似の信号エンベロープ又はエネルギ信号が結合される実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、結合された信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを特定するように構成されることができる。これらの実施形態の一部において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、結合された信号エンベロープ又はエネルギ信号についての自己相関関数（ＡＣＦ）を決定して、結合された信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを特定するように構成されてよい。

より詳細には、例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を互いに比較するように構成されてよい。比較に基づいて、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号が（例えば、本質的に）異なる信号エンベロープ又はエネルギ信号であるかどうかを決定するように構成されることができる。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、類似する信号エンベロープ又はエネルギ信号を結合（例えば、併合）するように構成されることができる。例えば、類似のパターンを有する信号エンベロープ又はエネルギ信号を組み合わせることができる。この例において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、結合された信号エンベロープ又はエネルギ信号の自己相関関数（ＡＣＦ）を決定するように構成されることができる。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、反復パターンについて結合された信号エンベロープ又はエネルギ信号の自己相関関数（ＡＣＦ）を確認するように構成されてよい。このようにして、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを特定するように構成されることができる。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定された反復パターンが１つ又はそれよりも多くの（例えば、本質的に）異なる信号エンベロープ又はエネルギ信号を示すかどうかを決定するために、（例えば、発見的ルールを組み込んだ）判定エンジンを実装してよい。

他の実施形態によれば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、独立成分分析（ＩＣＡ）、主成分分析（ＰＣＡ）、多変量特異スペクトル分析（ＭＳＳＡ）、又はクラスタリングアルゴリズム分析を用いて、決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析して、二次的な複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定するように構成されてよい。これらの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、二次的に決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを特定するように構成されることができる。これらの実施形態の一部において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、二次的に決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号についての自己相関関数（ＡＣＦ）を決定して、二次的に決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを特定するように構成されてよい。

より詳細には、例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号をアルゴリズムに入力して、基礎を成す構造を見つけ出すように構成されてよい。例えば、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号は、独立成分分析（ＩＣＡ）、主成分分析（ＰＣＡ）、多変量特異スペクトル分析（ＭＳＳＡ）、又はクラスタリングアルゴリズムを用いて分析されて、二次的な複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号が決定さえてよい。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、二次的な複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を自己相関関数（ＡＣＦ）機構に入力するように構成されてよい。このようにして、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、二次的に決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号についての自己相関関数（ＡＣＦ）を決定して、二次的に決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号中の反復パターンを特定するように構成されることができる。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定された反復パターンが１つ又はそれよりも多くの（例えば、本質的に）異なる信号エンベロープ又はエネルギ信号を示すかどうかを決定するために、（例えば、発見的ルールを組み込んだ）判定エンジンを実装してよい。

反復パターンが特定される本明細書に記載する実施形態のいずれにおいても、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、任意的に、特定される反復パターンの各々についての反復間隔を特定するように更に構成されてよい。例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定される反復パターンについての反復の基本的な間隔を決定するように構成されてよい。自己相関関数（ＡＣＦ）が決定される実施形態において、特定される反復パターンについての反復間隔は、幾つかの実施形態に従った自己相関関数（ＡＣＦ）におけるピークから特定されることができる。自己相関関数（ＡＣＦ）は、反復パターンを特定するために決定されてよい関数の一例として本明細書中に提供されているが、任意の他のタイプの関数（例えば、変換）が反復パターンを特定するために使用されてよく、当業者は使用されてよい他のタイプの関数に気付いていることが理解されるであろう。

再び図３に戻ると、反復間隔が、図３のブロック３１０で、特定された反復パターンについて特定される、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定された反復間隔及び関連する反復パターンを基準データと比較して、呼吸障害に関連する特定された反復間隔及び関連する反復パターンを抽出するように構成されてよい。このようにして、特定された反復間隔及び関連する反復パターンを検証することができる。より具体的には、呼吸障害に関する特定された反復間隔及び関連する反復パターンを記載の方法で抽出することによって、スプリアスな（例えば、偶発的に発見された）及び／又は重要でない反復パターン及びそれらの関連する反復間隔を排除することが可能である。よって、特定された反復間隔及び関連する反復パターンのうちのより適切なものが抽出される。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定された反復間隔及び関連する反復パターンを参照データと比較するために、特定された反復間隔及び関連する反復パターンを検証ユニット(validation unit)に入力してよい。

幾つかの実施形態においては、比較のために使用される基準データは、幾つかの実施形態によれば、呼吸障害に典型的な基準データであることができる。例えば、基準データは、呼吸障害について典型的な呼吸数の範囲、又は呼吸障害について典型的な他の任意のタイプの範囲を含んでよい。呼吸障害について典型的な範囲は、幾つかの実施形態によれば、１人又はそれよりも多くの被験者に個別化された範囲であってよい。基準データは、先験的知識に基づいて及び／又は特定された反復間隔及び関連する反復パターンに対するその関連性に基づいて取得されるデータを含んでよい。

幾つかの実施形態において、比較のために使用される基準データは、音響センサ１０８から取得された元の音響信号を含むことができる。例えば、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、音響センサ１０８から取得される（例えば、フルバンドの）音響信号から、又は音響センサから取得される音響信号をフィルタリングすることによって得られる励起信号から、基準信号エンベロープ又はエネルギ信号を作り出すように構成されてよい。音響信号をフィルタリングするために使用されてよいそのようなフィルタリングの例は、低域フィルタリング、線形予測分析フィルタリング、又は類似のものを含むが、これらに限定されない。次に、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、作り出された基準信号エンベロープ又はエネルギ信号を特定された反復パターンに分解するように構成されてよい。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定された反復パターンが作り出された基準信号エンベロープ又はエネルギ信号において実際に有意なパターンであるかどうかを確認するように構成されることができる。例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、作り出された基準信号エンベロープ又はエネルギ信号中の特定された反復パターンの相対的な重要性の決定要素として分解の係数を使用してよい。よって、他のものと比較して無視し得る反復パターンを排除することができる。

前述のように、特定される反復パターンの数は、環境中の呼吸障害を有する異なる被験者の数を示すことができる。よって、呼吸障害に関連する特定された反復間隔及び関連する反復パターンが抽出される実施態様では、特定される反復パターンの数、故に、環境中の呼吸障害を有する異なる被験者の数を検証することができる。幾つかの実施形態に従った１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２の出力（例えば、図３のブロック３１０での出力）は、呼吸障害を有する被験者の数、又は呼吸障害を有する被験者の検証された数であることができる。代替的に又は追加的に、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２の出力（例えば、図３のブロック３１０での出力）は、決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号のうちの１つ又はそれよりも多くについての決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号及び／又は特定された反復パターンのうちの１つ又はそれよりも多くであってよい。

図２又は図３に例示していないが、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定された反復間隔及び関連する反復パターンを分析して、取得された音響信号を部分にセグメント化するように更に構成されてよい。これらの実施形態の一部において、取得された音響信号の各部分について、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、部分内の異なる（又は実質的に異なる）呼吸パターンの数を特定するように構成されてもよい。この数は、環境中の呼吸障害を有する異なる被験者の数を示すことができる。幾つかの実施形態によれば、取得された音響信号の各部分について、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、その部分にラベル（例えば、メタデータ）を割り当てるように構成されてよい。幾つかの実施形態において、ラベルは、部分内の特定された数の異なる（又は実質的に異なる）呼吸パターンを示してよい。例えば、ラベルは、部品内にゼロ、１つ、又は複数の異なる（又は実質的に異なる）呼吸パターンがあることを示してよい。

取得された音響信号が部分にセグメント化される幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、１人の被験者についての呼吸障害エピソード(episode)（又は画期的な出来事(epoch)）に対応する取得された音響信号の部分を特定するように構成されてよい。よって、単一の被験者についての呼吸障害エピソードに対応する取得された音響信号の部分を特定することができる。これらの実施形態の一部において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、取得された音響信号の特定された部分を分析して、被験者の呼吸障害に関する情報を決定するように更に構成されてよい。被験者の呼吸障害に関する情報は、例えば、被験体の呼吸障害の持続時間、被験体の呼吸障害の強度、被験体の呼吸障害に関するスコア、又は被験者の呼吸障害に関する任意の他の情報、又は情報の任意の組み合わせのうちの１つ又はそれよりも多くを含むことができる。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、取得された音響信号の特定された部分にラベル（例えば、メタデータ）を適用して、それが単一の被験者に関することを示すように構成されることができ且つ／或いは被験者の呼吸障害に関する決定された情報を示すように構成されることができる。

１人の被験者についての呼吸障害エピソードに対応する取得された音響信号の一部が特定される幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、取得された音響信号のうちの特定された部分の少なくとも１つの特性(characteristic)を分析して、被験者を特定するように構成されてよい。例えば、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、少なくとも１つの対応する特性が関係する被験者の同一性(identity)を用いて、取得された音響信号の特定された部分の少なくとも１つの特性を、メモリ１０４内に格納される少なくとも１つの対応する特性に一致させ、少なくとも１つの対応する特性が関係する被験者として被験者を特定することによって、取得された音響信号の特定された部分の少なくとも１つの特性を分析するように構成されることができる。少なくとも１つの特性は、特定の被験者に特異な任意の１つ又はそれよりも多くの特性であることができる。少なくとも１つの特性の例は、呼吸数、呼吸強度、スペクトル特徴、又は任意の他の特性、又は特定の被験体に特異な特性の任意の組み合わせのうちの任意の１つ又はそれよりも多くを含むが、これらに限定されない。

代替的に又は追加的に、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、装置１００のユーザについての要求を出力して、ユーザインターフェース１０６を介して被験者を特定することによって、被験者を特定するように構成されることができる。これらの実施形態において、被験者の同一性は、次に、ユーザインターフェース１０６で受信されてよい。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２が被験者に特異な少なくとも１つの特性についての知識を有するまで、装置１００のユーザについての要求を出力して、ユーザインターフェース１０６を介して被験者を特定することによって、被験者を特定するように構成されることができる。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、少なくとも１つの特性がひとたび知られると、少なくとも１つの特性が、被験者を特定するために前述の方法で引き続き使用されることができるように、少なくとも１つの特性をメモリ１０４に格納するように構成されることができる。このようにして、ラベル表示(labelling)のためのユーザへの更なる要求は不要となる。

被験者が特定される幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、取得された音響信号の特定された部分を分析して、特定された被験者の呼吸障害に関する情報を決定するように構成されてよい。特定された被験者の呼吸障害に関する情報は、例えば、特性された被験者の呼吸障害の持続時間、特性された被験者の呼吸障害の強度、特性された被験者の呼吸障害についてのスコア、又は特定された被験者の呼吸障害に関するその他の情報、又は情報の任意の組み合わせのうちの任意の１つ又はそれよりも多くを含むことができる。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、取得された音響信号の特定された部分にラベル（例えば、メタデータ）を適用して、それが特定された被験者に関連することを示すように構成されることができ（例えば、被験者の同一性が、適用されるラベルに提供されてよく）、且つ／或いは特定された被験者の呼吸障害に関する決定された情報を示すように構成されることができる。

ある実施形態によれば、例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、特定された反復間隔及び関連する反復パターンを分析（又は解釈）することによって、取得された音響信号を部分にセグメント化して、（例えば、音測定の開始から終了まで）全夜の時間軸を部分に細分するように構成されてよい。これらの部分は、部分内の呼吸障害を有する被験者の数を示すために、０、１、又は２のようにラベル付けされることができる。代替的に又は追加的に、取得された音響信号は、呼吸障害を有する２人の被験者Ａ及びＢの場合、呼吸障害が検出されない間隔、被験者Ａの呼吸障害が検出される間隔、被験者Ｂの呼吸障害が検出される間隔、又は被験者Ａ及びＢの両者の呼吸障害が検出される間隔に細分されることができる。この細分は、夜間の呼吸障害の関連する概要が、適切な間隔から呼吸障害を有する被験者の各々について取得されることを可能にする。

例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、１人の被験者についての呼吸障害エピソードに対応する、１としてラベル付けされた取得された音響信号の部分を特定してよい。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、被験者及び前記部品内の変動性を特定することがある１つ又はそれよりも多くの特性について、１としてラベル付された特定の部品を分析するように構成されることができる。次に、このデータは、１としてラベル付けされた全ての他の部分のデータとの比較のための基準として使用されることができ、その場合、類似性測定基準は、変動性から導き出されることができる。１としてラベル付けされた部分は、２つのセットに細分されてよく、１つのセットは、基準と同一であり、他のセットは、類似性測定基準に従って基準と同一でない。セットは、それぞれ、１Ａ及び１Ｂとしてラベル付けされてよい。１として特定される十分な部品の場合には、クラスタリング法を適用して、１としてラベル付けされた部品のセットを２つのセットに分割してよい。

１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、１Ａ及び１Ｂとしてラベル付けされた特定された部分を分析して、特定された被験者の呼吸障害に関する情報を決定するように構成されることができる。例えば、被験者Ａの呼吸障害の全体的な持続時間は、１Ａ及び２とラベル付けされた部分の合計として決定されることができ、被験者Ｂの呼吸障害の全体的な持続時間は、１Ｂ及び２とラベル付けされた部分の合計として決定されることができる。被験者１Ａ及び１Ｂの１つ又はそれよりも多くの特性は、例えば、１Ａ又は１Ｂとしてラベル付けられた部分のスペクトル分析から取得されることができる。最も単純な形態において、２としてラベル付けされた部分は、被験者１Ａ及び１Ｂの両方の測定値の外挿であると仮定されてよい。

図４は、ある実施形態に従った幾つかの例示的な信号を例示している。より詳細には、図４（ａ）は、（異なる陰影の灰色によって示された）複数の異なる音響信号成分に分割された、時間の経過に亘って取得された音響信号を例示している。複数の異なる音響信号成分は、本明細書に記載する方法で取得された音響信号から決定される。図４（ａ）の垂直軸は、フルスケールｄＢＦＳ（フルスケールは１）に対する取得された音響信号の振動(oscillations)をデシベル単位で表している。図４（ａ）の水平軸は、時間を秒単位で表している。よって、図４（ａ）において、複数の異なる音響信号成分は、時間の経過に亘って例示されている。前述のように、複数の音響信号成分は、振動信号(oscillating signal)とみなされる。図４（ａ）の例示される例示的な実施形態において、複数の異なる音響信号成分は、異なる周波数範囲（又は異なる周波数帯域）のためのものである。例えば、取得された音響信号は、図４（ａ）に例示される複数の異なる音響信号成分を決定するために、異なる周波数範囲にフィルタリングされてよい。

図４（ｂ）は、本明細書に記載の方法で図４（ａ）の音響信号成分に基づいて決定された（異なる陰影の灰色で示された）複数の信号エンベロープを例示している。より具体的には、図４（ｂ）の例示的な実施形態において、複数の信号エンベロープは、異なる周波数範囲のためのものである。図４（ｂ）の垂直軸は、フルスケールｄＢＦＳ（フルスケールは１）に対する音響信号成分のデシベル単位の包絡線(エンベロープ)を表している。図４（ｂ）の水平軸は、時間を秒単位で表している。よって、図４（ｂ）にこいて、複数の信号エンベロープは、時間の経過に亘って例示されている。図４（ｂ）の複数の信号エンベロープは、環境中に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかを検出するために、本明細書に記載の方法で分析される。図４（ｃ）は、この検出の出力を例示している。

図４（ｃ）に例示するように、この例示的な実施形態によれば、環境中に呼吸障害を有する２人の被験者がいることが検出される。図４（ｃ）に例示された出力は、（５００として印される灰色の陰影で例示される）第１の被験者の呼吸障害が環境中で検出される時間、（５０２として印される灰色の陰影で例示される）第２の被験者の呼吸障害が環境中で検出される時間、及び第１の被験者及び第２の被験者の呼吸障害が検出されないか或いは（５０４として印される灰色の陰影で例示される）同時に検出される時間を特定する。

図５は、ある実施形態に従った被験者についての呼吸障害エピソードに対応する取得された音響信号の部分のラベル付け部分に関する方法を例示している。方法は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって或いは１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２の制御の下で実行されることができる。図５のブロック４０２への入力は、１人の被験者についての呼吸障害エピソードに対応する取得された音響信号の１つ又はそれよりも多くの特定された部分である。図５のブロック４０２で、取得された音響信号の１つ又はそれよりも多くの特定された部分が分析されて、取得された音響信号の各々の特定された部分についての特徴のセットが生成される。

図５のブロック４０４で、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、１つ又はそれよりも多くの特定された部品について生成された特徴のセットに基づいて、１つ又はそれよりも多くの特定された部品を少なくとも２つのクラスタにクラスタ化するように構成されることができる。このようにして、ユーザとの相互作用(対話)を減少させることができる。例えば、同じ又は類似のセットの特徴を有する特定された部分がクラスタを形成してよい。幾つかの実施形態では、図２のブロック４０４で、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、過去のラベル付けに基づいてメモリ１０４に格納される少なくとも２つのクラスタについてのラベル付けに関する情報を含むメモリ１０４からの入力を受信するように構成されることができる。このようにして、可能な場合には、音響信号の特定された部分に、過去のラベル付けに基づいてラベルを割り当てられることができる。図５のブロック４０６で、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、クラスタを表す各クラスタの少なくとも１つの特性（例えば、代表的な事象）を特定するように構成されることができる。

図５のブロック４０８で、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、図５のブロック４０８から下向き矢印によって例示されるように、ラベル（例えば、メタデータ）についての要求を出力するように構成されることができる。よって、実際には、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、ラベル（例えば、メタデータ）の必要性を装置１００のユーザに信号で伝えて、被験者を特定するように構成されることができる。例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、ユーザについての要求でクラスタについての少なくとも１つの特定された特性をユーザに再生して、少なくとも１つの特性の起源である被験者を特定するラベル（例えば、メタデータ）を提供するように構成されてよい。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、メッセージングユニットを制御して、ラベルについての要求を出力するように構成されることができる。また、図５のブロック４０８で、ラベルは、図５のブロック４０８に上向き矢印によって例示するように、ユーザインターフェース１０６を介した要求に応答して、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって受信されることができる。よって、クラスタは、ラベルを備えることができる。幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、このようにして、全てのクラスタ（又は、より具体的には、取得された音響信号の全ての部分）をラベル付けするように構成されることができる。幾つかの実施形態において、図５のブロック４０８は、ラベルを備えない或いは過去のラベル付けに基づいて割り当てられた不明確な（又は曖昧な）ラベルを備える音響信号の一部がある場合にのみ実行されてよい。

図５のブロック４１０で、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、受信したラベルを備える各々の特定された被験者についての個別の概要を作り出すように構成されてよい。図５のボックス４１０の右への矢印によって例示されるように、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、各々の特定された被験者について作り出された個別の概要を出力するように構成されることもできる。特に、図５のブロック４１０で、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、図５のブロック４１０に下向き矢印によって例示されるように、取得された音響信号及び／又はラベル（例えば、メタデータ）を受信するように構成されることができ、そこから、各々の特定された被験者についての概要が作り出されることができる。幾つかの実施形態において、概要は、特定された被験者が所定の時間期間（例えば、夜間）の間に呼吸障害を示した総持続時間、特定された被験者についての呼吸障害の平均レベル、特定された被験者についてのスペクトル特性、又は特定された被験者の呼吸障害に関して決定された任意の他の情報もしくは情報の任意の組み合わせのような、特定された被験者の呼吸障害に関して決定された情報を含んでよい。

幾つかの実施形態において、前述の決定された複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号の分析は、より精緻化された分析に拡張されることができる。例えば、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２が信号エンベロープ又はエネルギ信号の時間軸をより詳細な記述に分割するように構成される場合、被験者の呼吸サイクル（例えば、呼吸サイクルの部分）に関するより多くの洞察が得られることがある。１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、１人又はそれよりも多くの被験体の吸気相と呼気相とを区別するためのオプションを備えるように構成されてもよい。これは、例えば、前述の検証ユニットの拡張である。これらの実施形態の一部において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、決定された数の呼吸障害のある被験者及び呼吸障害を有する被験者が吸気相及び呼気相で更に特徴付けられるかどうかを出力するように構成されることができる。

幾つかの実施形態において、本明細書に記載する方法は、環境中の少なくとも１つの他の音響（又はオーディオ）センサ１０８から取得される少なくとも１つの他の音響（又はオーディオ）信号に関して実行されてもよい。よって、本明細書に記載する方法は、幾つかの実施形態に従った環境中の少なくとも２つの異なる音響センサ１０８から取得される音響信号に関して実行されることができる。よって、方法は、複数のセンサシステムにシームレスに拡張されることができる。幾つかの実施形態において、少なくとも２つの音響センサ１０８は、環境中の異なる位置に配置されてよい。このようにして、少なくとも１つの他の複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定することができる。実際には、これらの実施形態によれば、信号エンベロープ又はエネルギ信号の１つよりも多くのセットが決定される。よって、信号エンベロープ又はエネルギ信号の１つよりも多くのセットは、幾つかの実施形態に従った本明細書に記載する方法で分析されてよい。信号エンベロープ又はエネルギ信号の１つよりも多くのセットが決定される幾つかの実施形態において、信号エンベロープ又はエネルギ信号のセットは、本明細書に記載する方法における分析のために単一のセットに統合されてよい。

幾つかの実施形態において、音響信号は、音響センサ１０８の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって取得されてよく、複数の音響信号成分は、音響センサ１０８の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって決定されてよく、複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号は、音響センサ１０８の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって決定されてよい。これらの実施形態の一部では、前述の方法が、環境中の少なくとも１つの他の音響センサ１０８から取得される少なくとも１つの他の音響信号に関しても実行される場合、音響センサ１０８の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２によって決定される信号エンベロープ又はエネルギ信号は、１つの音響センサ１０８から他の音響センサ１０８に送信されてよい。幾つかの実施形態において、他の音響センサ１０８から信号エンベロープ又はエネルギ信号を受信する音響センサ１０８は、受信する信号エンベロープ又はエネルギ信号を、それ自体の信号エンベロープ又はエネルギ信号と同期させるように、構成されることができる。このようにして、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、同期される信号エンベロープ又はエネルギ信号を取得し、これらの同期される信号エンベロープ又はエネルギ信号を本明細書に記載の方法で分析することができる。代替的に、幾つかの実施形態において、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、音響センサ１０８から同期されない信号エンベロープ又はエネルギ信号を取得してよく、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２は、取得する音響信号を同期させるように構成されることができる。

幾つかの実施形態において、少なくとも１つの他の複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号は、前述の複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号と類似の方法で決定されることができる。より具体的には、幾つかの実施形態によれば、少なくとも１つの他の取得される音響信号から決定される複数の音響信号成分は、前述の複数の音響信号成分と同じタイプの特徴に関連付けられてよい。例えば、前述の音響信号から決定される複数の音響信号成分が異なる周波数範囲と関連付けられる場合、少なくとも１つの他の取得される音響信号から決定される複数の音響信号成分も、異なる周波数範囲と関連付けられてよい。

本明細書に記載する実施形態のいずれにおいても、１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２が実行するように構成されるステップのうちの少なくとも１つ又はすべては自動化されることができる。

コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品も提供される。コンピュータ可読媒体は、その中に具現されるコンピュータ可読コードを有する。コンピュータ可読コードは、（装置１００の１つ又はそれよりも多くのプロセッサ１０２又は任意の他のプロセッサのような）適切なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、コンピュータ又はプロセッサに本明細書に記載の方法を実行させるように構成される。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータプログラム製品を担持することができる任意の実体又は装置であってよい。例えば、コンピュータ可読媒体は、（ＣＤ－ＲＯＭ又は半導体ＲＯＭのような）ＲＯＭ又は（ハードディスクのような）磁気記録媒体のような、データ記憶装置を含んでよい。更に、コンピュータ可読媒体は、電気又は光ケーブルを介して或いは無線又は他の手段によって伝達されてよい、電気又は光信号のような、送信可能なキャリアであってよい。コンピュータプログラム製品がそのような信号において具現される場合、コンピュータ可読媒体は、そのようなケーブル又は他のデバイス又は手段で構成されてよい。代替的に、コンピュータ可読媒体は、コンピュータプログラム製品が埋め込まれる集積回路であってよく、集積回路は、本明細書に記載する方法を実行するように適合されるか、或いはその実行において使用される。

よって、本明細書では、既存の技法に関連する制限に対処する装置、方法、及びコンピュータプログラム製品が提供される。

当業者は、本明細書に記載する原理及び技法を実施する際に、図面、本開示及び添付の請求項の研究から、開示の実施形態に対する変更を理解し、実施することができる。請求項において、「含む」という誤は、他の要素又はステップを除外せず、単数形の表現は、複数を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に引用される幾つかの項目の機能を充足することがある。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせを有利に使用し得ないことを示さない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体のような適切な媒体に格納又は分散されてよいが、インターネット又は他の有線もしくは無線通信システムのような他の形態で分散されてもよい。請求項中の如何なる参照符号も、その範囲を限定するものと解釈されてはならない。

米国特許出願公開２０１６／０３３１３０３号明細書

Claims (13)

1. 呼吸障害を有する被験者を検出する装置であって、
   当該装置は、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを含み、
   該１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
   環境中の音響センサから音響信号を取得することと、
   該取得される音響信号から複数の音響信号成分を決定することであって、前記複数の音響信号成分は、少なくとも１つの信号特徴又は特性に関して互いに異なる、決定することと、
   該複数の音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定することであって、少なくとも１つの信号エンベロープは、前記音響信号成分の各々から導き出される、決定することと、
   前記環境中に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかを検出するために、前記決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析することと、
   を実行するように構成され、
   前記分析することは、前記決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号における反復パターンを特定し、該特定される反復パターンの数及び前記反復パターンの各々についての反復間隔を特定することと、前記特定される前記反復間隔及び関連付けられる反復パターンを呼吸障害に典型的な基準データと比較することとを含む、
   装置。
2. 前記複数の音響信号成分は、
   異なる周波数範囲、
   異なるメル周波数ケプストラム係数、
   異なる音響レベル、
   異なる時間特性、及び
   異なるスペクトル特徴
   のうちの任意の１つ又はそれよりも多くのためにある、
   請求項１に記載の装置。
3. 前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
   前記決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を比較することと、
   類似する信号エンベロープ又はエネルギ信号を結合させることと、
   結合させられる信号エンベロープ又はエネルギ信号における前記反復パターンを特定することと、
   を実行するように構成される、
   請求項１又は２に記載の装置。
4. 前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
   独立成分分析、主成分分析、多変量特異スペクトル分析、又はクラスタリングアルゴリズム分析を用いて、前記決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析して、二次的な複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定することと、
   該二次的な複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号における前記反復パターンを特定することと、
   を実行するように構成される、
   請求項１又は２に記載の装置。
5. 前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
   前記特定される反復間隔及び関連付けられる反復パターンを呼吸障害に典型的な基準データと比較して、呼吸障害に関連する前記特定される反復間隔及び関連付けられる反復パターンを抽出すること、
   を実行するように構成される、
   請求項１乃至４のうちのいずれか１項に記載の装置。
6. 呼吸障害に典型的な前記基準データは、呼吸障害に典型的な呼吸数範囲を含む、請求項５に記載の装置。
7. 前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
   前記特定される反復間隔及び関連付けられる反復パターンを分析して、前記取得される音響信号を部分にセグメント化することと、
   前記取得される音響信号の各部分について、
   前記部分中の実質的に異なる呼吸パターンの数を特定することと、
   前記部分にラベルを割り当てることと、
   を実行するように構成され、
   前記ラベルは、前記部分中の実質的に異なる呼吸パターンの前記特定される数を示す、
   請求項１乃至６のうちのいずれか１項に記載の装置。
8. 前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
   １人の被験者についての呼吸障害エピソードに対応する前記取得される音響信号の部分を特定することと、
   前記取得される音響信号の前記特定される部分の少なくとも１つの特性を分析して、前記被験者を特定することと、
   を実行するように構成される、
   請求項７に記載の装置。
9. 前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
   少なくとも１つの対応する特性が関係する被験者の同一性を用いて、前記取得される音響信号の前記特定される部分の前記少なくとも１つの特性を、メモリ中に格納される前記少なくとも１つの対応する特性と一致させることと、
   前記被験者を、前記少なくとも１つの対応する特性が関係する被験者として特定することによって、
   前記取得される音響信号の前記特定される部分の前記少なくとも１つの特性を分析することと、
   を実行するように構成される、
   請求項８に記載の装置。
10. 前記１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、
    前記取得される音響信号の前記特定される部分を分析して、前記特定される被験者の前記呼吸障害に関する情報を決定すること、
    を実行するように構成される、
    請求項８又は９に記載の装置。
11. 前記呼吸障害は、鼾、喘息、喘鳴、及び無呼吸のうちのいずれか１つ又はそれよりも多くを含む、請求項１乃至１０のうちのいずれか１項に記載の装置。
12. 呼吸障害を有する被験者を検出する装置の作動方法であって、
    環境中の音響センサから音響信号を取得することと、
    該取得される音響信号から複数の音響信号成分を決定することであって、前記複数の音響信号成分は、少なくとも１つの信号特徴又は特性に関して互いに異なる、決定することと、
    該音響信号成分に基づいて複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を決定することであって、少なくとも１つの信号エンベロープは、前記音響信号成分の各々から導き出される、決定することと、
    前記環境中に呼吸障害を有する１人又はそれよりも多くの被験者がいるかどうかを検出するために、前記決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号を分析することと、を含み、
    前記分析することは、前記決定される複数の信号エンベロープ又はエネルギ信号における反復パターンを特定し、該特定される反復パターンの数及び前記反復パターンの各々についての反復間隔を特定することと、前記特定される前記反復間隔及び関連付けられる反復パターンを呼吸障害に典型的な基準データと比較することとを含む、
    方法。
13. コンピュータ可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品であって、
    前記コンピュータ可読媒体は、その中に具現されるコンピュータ可読コードを有し、該コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行されると、前記コンピュータ又はプロセッサに請求項１２に記載の方法を実行させるように構成される、
    コンピュータプログラム製品。

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