JP2015188638A - Respiratory sound analysis apparatus, respiratory sound analysis method, computer program, and recording medium - Google Patents

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  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To suitably analyze continuous rhonchus contained in respiratory sounds.SOLUTION: The respiratory sound analysis apparatus comprises: component acquisition means (210, 220) for acquiring at a predetermined interval a respiratory sound component which contains continuous rhonchus; frequency acquisition means (230) for acquiring the frequency corresponding to a specific characteristic contained in the respiratory sound component; determination means (240) for determining at a predetermined interval a whistling rale component and a rhonchus component contained in the respiratory sound component on the basis of a relationship between the frequency corresponding to the specific characteristic and a predetermined threshold value; and adjustment means (250, 260) for adjusting the predetermined threshold value on the basis of a past determination result of the determination means.

Description

本発明は、例えば連続性ラ音を含む呼吸音を解析する呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の技術分野に関する。   The present invention relates to a technical field of a respiratory sound analyzing apparatus and a respiratory sound analyzing method for analyzing a respiratory sound including, for example, continuous rales, a computer program, and a recording medium.

この種の装置として、電子聴診器等によって検出される生体の呼吸音について、含まれている複数の音種(例えば、正常呼吸音と異常呼吸音)を夫々判別するものが知られている。例えば特許文献1では、スペクトル上の局所分散値に基づいて、正常呼吸音と連続性ラ音との判別を行うという手法が提案されている。   As this type of device, there is known a device that discriminates a plurality of sound types (for example, normal breath sound and abnormal breath sound) included in a living body breath sound detected by an electronic stethoscope or the like. For example, Patent Document 1 proposes a method of discriminating between normal breath sounds and continuous rales based on local dispersion values on the spectrum.

特開2004−357758号公報JP 2004-357758 A

しかしながら、上述した特許文献1に記載されているような技術では、連続性ラ音を笛声音と類鼾音とに分類することができない。即ち、呼吸音を正常呼吸音と異常呼吸音である連続性ラ音とに分離できたとしても、連続性ラ音について更なる分離を行えないという技術的問題点がある。   However, with the technique described in Patent Document 1 described above, it is not possible to classify the continuous rales into whistle sounds and similar sounds. That is, there is a technical problem that even if the breathing sound can be separated into the normal breathing sound and the continuous rabble which is the abnormal breathing sound, further separation cannot be performed on the continuous rarity sound.

本発明が解決しようとする課題には、上記のようなものが一例として挙げられる。本発明は、呼吸音に含まれる連続性ラ音を好適に解析可能な呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体を提供することを課題とする。   Examples of problems to be solved by the present invention include the above. It is an object of the present invention to provide a respiratory sound analysis device and a respiratory sound analysis method, a computer program, and a recording medium that can suitably analyze a continuous rale included in a respiratory sound.

上記課題を解決するための呼吸音解析装置は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得手段と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得手段と、前記所定の時間間隔ごとに、前記所定の特徴に対応する周波数と所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定手段と、前記判定手段による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整手段とを備える。   A breathing sound analysis apparatus for solving the above-described problem corresponds to component acquisition means for acquiring a breathing sound component including a continuous rar sound at a predetermined time interval from the breathing sound, and a predetermined feature included in the breathing sound component A frequency acquisition means for acquiring a frequency to be used, and a whistle sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency corresponding to the predetermined feature and a predetermined threshold at each predetermined time interval A determination unit configured to determine a sound component; and an adjustment unit configured to adjust the predetermined threshold based on a past determination result by the determination unit.

上記課題を解決するための呼吸音解析方法は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とを備える。   A breathing sound analysis method for solving the above problem corresponds to a component acquisition step of acquiring a breathing sound component including a continuous rar sound at a predetermined time interval from the breathing sound, and a predetermined feature included in the breathing sound component A determination of determining a whistle vocal sound component and an analogy sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency acquisition step of acquiring a frequency to be performed, a frequency corresponding to the predetermined feature, and a predetermined threshold value And an adjustment step of adjusting the predetermined threshold based on past determination results of the determination step.

上記課題を解決するためのコンピュータプログラムは、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とをコンピュータに実行させる。   A computer program for solving the above problems includes a component acquisition step for acquiring a respiratory sound component including a continuous rar sound from a respiratory sound at a predetermined time interval, and a frequency corresponding to a predetermined characteristic included in the respiratory sound component. A determination step of determining a whistle sound component and an analogy sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency corresponding to the predetermined feature and a predetermined threshold value; And causing the computer to execute an adjustment step of adjusting the predetermined threshold based on the past determination result of the determination step.

上記課題を解決するための記録媒体は、上述したコンピュータプログラムが記録されている。   The above-described computer program is recorded on a recording medium for solving the above problems.

第1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。It is a block diagram which shows the whole structure of the respiratory sound analyzer which concerns on 1st Example. 第1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。It is a flowchart which shows operation | movement of the respiratory sound analyzer which concerns on 1st Example. 比較例に係る連続性ラ音判定における問題点を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the problem in the continuous rarity determination which concerns on a comparative example. 第1実施例に係る閾値の初期値を示すグラフである。It is a graph which shows the initial value of the threshold value which concerns on 1st Example. 第1実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフ(その1)である。It is a graph (the 1) which shows the value after the adjustment of the threshold value which concerns on 1st Example. 第1実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフ(その2)である。It is a graph (the 2) which shows the value after the adjustment of the threshold value which concerns on 1st Example. 第1実施例に係る連続性ラ音判定結果の表示例を示すグラフ(その1)である。It is a graph (the 1) which shows the example of a display of the continuous rarity determination result which concerns on 1st Example. 第1実施例に係る連続性ラ音判定結果の表示例を示すグラフ(その2)である。It is a graph (the 2) which shows the example of a display of the continuous rarity determination result which concerns on 1st Example. 第1実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により笛声音を解析する例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the example which analyzes a whistle voice sound with the respiratory sound analyzer which concerns on 1st Example and a comparative example. 第1実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により類鼾音を解析する例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the example which analyzes the analogy sound with the respiratory sound analyzer which concerns on 1st Example and a comparative example. 第2実施例に係る閾値の調整方法を示す図である。It is a figure which shows the adjustment method of the threshold value which concerns on 2nd Example. 第2実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフである。It is a graph which shows the value after the adjustment of the threshold value concerning 2nd Example. 第3実施例に係る閾値の初期値を示すグラフである。It is a graph which shows the initial value of the threshold value concerning 3rd Example.

<1>
本実施形態に係る呼吸音解析装置は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得手段と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得手段と、前記所定の時間間隔ごとに、前記所定の特徴に対応する周波数と所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定手段と、前記判定手段による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整手段とを備える。
<1>
The respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment includes a component acquisition unit that acquires a respiratory sound component including a continuous rar sound from a respiratory sound at predetermined time intervals, and a frequency corresponding to a predetermined feature included in the respiratory sound component. And a whistle sound component and an analogy sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency corresponding to the predetermined feature and a predetermined threshold at each predetermined time interval Determination means, and adjustment means for adjusting the predetermined threshold based on past determination results by the determination means.

本実施形態に係る呼吸音解析装置によれば、その動作時には、先ず呼吸音から連続性ラ音を含む呼吸音成分が取得される。具体的には、正常呼吸音や異常呼吸音等の様々な音を含む呼吸音から、周知の技術等を利用して、連続性ラ音を含む呼吸音成分が抽出される。ただし、ここで取得される呼吸音成分は、連続性ラ音のみを含む呼吸音成分に限定されるものではない。即ち、取得される呼吸音成分は、連続性ラ音以外の音を含んでいても構わない。   According to the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, at the time of operation, first, a respiratory sound component including a continuous rarity is acquired from the respiratory sound. Specifically, a breathing sound component including a continuous rarity is extracted from a breathing sound including various sounds such as a normal breathing sound and an abnormal breathing sound using a known technique or the like. However, the respiratory sound component acquired here is not limited to the respiratory sound component including only continuous rales. That is, the acquired respiratory sound component may include a sound other than the continuous rales.

呼吸音成分が取得されると、呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数が取得される。なお、ここでの「所定の特徴」とは、呼吸音成分に含まれる音種に応じて特定の周波数に発生する特徴を意味しており、例えば周波数解析された信号に現れるピーク等である。   When the respiratory sound component is acquired, a frequency corresponding to a predetermined feature included in the respiratory sound component is acquired. Here, the “predetermined feature” means a feature that occurs at a specific frequency according to the sound type included in the respiratory sound component, such as a peak that appears in a frequency-analyzed signal.

所定の特徴に対応する周波数が取得されると、取得した周波数と所定の閾値との関係に基づいて、呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とが判定される。即ち、連続性ラ音を含む呼吸音成分に、連続性ラ音である笛声音成分及び類鼾音成分が含まれているか否かが判定される。なお、ここでの判定は、呼吸音成分中の笛声音成分及び類鼾音成分の存在に関する判定であれば特に限定されるものではない。例えば、呼吸音成分に、笛声音成分及び類鼾音成分のいずれが含まれているか、又は両方が含まれているのかを判定するものであってもよい。或いは、笛声音成分及び類鼾音成分がどのような割合で含まれているのかを判定するものであってもよい。また、笛声音成分及び類鼾音成分が含まれる可能性を判定するものであっても構わない。   When the frequency corresponding to the predetermined feature is acquired, the whistle sound component and the analog sound component included in the respiratory sound component are determined based on the relationship between the acquired frequency and a predetermined threshold. In other words, it is determined whether or not the breathing sound component including the continuous ra sound includes the whistle vocal sound component and the analog sound component that are the continuous ra sound. Note that the determination here is not particularly limited as long as it is a determination related to the presence of the whistle voice component and the like sound component in the respiratory sound component. For example, it may be determined whether the breathing sound component includes either a whistle vocal sound component or an analogy sound component, or both. Alternatively, it may be determined at what ratio the whistle voice sound component and the analogy sound component are included. Moreover, you may determine the possibility that a whistle voice sound component and a similar sound component are included.

本実施形態では特に、上述した判定が所定の時間間隔で行われる。即ち、連続性ラ音に笛声音成分及び類鼾音成分が含まれているか否かの判定は、連続して複数回実行される。そして本発明では更に、過去の判定結果に基づいて所定の閾値が調整される。よって、調整後の所定の閾値を用いた判定では、過去の判定結果を考慮して判定を行うことができる。このため、変化しない単一の閾値を用いる場合と比べて、好適に笛声音成分と類鼾音成分との判定が行える。   Particularly in the present embodiment, the above-described determination is performed at predetermined time intervals. That is, the determination as to whether or not the continuity sound includes a whistle sound component and an analog sound component is executed a plurality of times in succession. In the present invention, the predetermined threshold is further adjusted based on the past determination result. Therefore, in the determination using the adjusted predetermined threshold value, the determination can be performed in consideration of the past determination result. For this reason, compared with the case where the single threshold value which does not change is used, a judgment with a whistle voice sound component and an analogy sound component can be performed suitably.

なお、閾値の調整に用いる過去の判定結果は、典型的には直前の判定結果(即ち、直前の時間間隔での判定結果)であるが、複数の判定結果が存在する場合いずれの判定結果を用いても構わない。また、複数回の判定結果を夫々利用して(即ち、複数個の判定結果を利用して)調整を行ってもよい。   The past determination result used for threshold adjustment is typically the immediately preceding determination result (that is, the determination result at the immediately preceding time interval), but if there are multiple determination results, You may use. Further, the adjustment may be performed by using a plurality of determination results (that is, using a plurality of determination results).

以上説明したように、本実施形態に係る呼吸音解析装置によれば、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することが可能である。   As described above, according to the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, it is possible to suitably discriminate whistle vocal sounds and analogy sounds that are continuous rales.

<2>
本実施形態に係る呼吸音解析装置の一態様では、前記所定の特徴は、極大値である。
<2>
In one aspect of the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, the predetermined feature is a maximum value.

この態様によれば、例えば呼吸音を示す信号に対して、高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform)等による周波数解析が実行され、解析結果の極大値(即ち、ピーク)に対応する周波数に関する情報が取得される。なお、周波数に関する情報は、極大値の位置に対応するものとして取得されるが、極大値の位置と完全に一致する周波数でなくとも、極大値の近傍位置に対応する周波数に関する情報として取得されてもよい。   According to this aspect, for example, a frequency analysis by a fast Fourier transform (FFT) or the like is performed on a signal indicating a respiratory sound, and information on a frequency corresponding to a maximum value (that is, a peak) of the analysis result. Is acquired. Note that the information about the frequency is acquired as corresponding to the position of the maximum value, but even if the frequency is not completely coincident with the position of the maximum value, it is acquired as information about the frequency corresponding to the position near the maximum value. Also good.

上述したように、呼吸音における所定の特徴として極大値を利用することで、より容易且つ的確に周波数を取得できる。   As described above, the frequency can be acquired more easily and accurately by using the maximum value as the predetermined feature in the respiratory sound.

<3>
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記判定手段は、前記呼吸音成分に含まれる前記笛声音成分と前記類鼾音成分との割合を判定する。
<3>
In another aspect of the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, the determination unit determines a ratio of the whistle sound component and the analogy sound component included in the respiratory sound component.

この態様によれば、呼吸音成分に、笛声音成分と類鼾音成分とがどのような割合で含まれているかが判定される。よって、例えば呼吸音に基づく健康状態の診断等を適切に行うことが可能となる。なお、笛声音成分及び類鼾音成分以外の成分についても割合を判定するようにしてもよい。   According to this aspect, it is determined at what ratio the breathing sound component contains the whistle vocal sound component and the analogy sound component. Therefore, for example, it is possible to appropriately diagnose the health condition based on the respiratory sound. Note that the ratio may be determined for components other than the whistle sound component and the similar sound component.

<4>
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記調整手段は、前記過去の判定結果に近い判定結果となる方向に、前記閾値を調整する。
<4>
In another aspect of the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, the adjustment unit adjusts the threshold value in a direction that provides a determination result close to the past determination result.

この態様によれば、閾値の調整により、過去の判定結果に近い判定結果が出やすくなる。例えば、過去の判定において連続性ラ音が笛声音成分を含むと判定されていた場合には、その後の判定においても笛声音成分と判定されやすくなる(言い換えれば、類鼾音成分を含むと判定され難くなる)。これにより、例えば取得した周波数の一時的な変動により、笛声音成分であるものが類鼾音成分として判定されたり、類鼾音成分であるものが笛声音成分として判定されたりすることを防止できる。即ち、誤った判定結果が出てしまうことを防止できる。   According to this aspect, a determination result close to a past determination result is easily obtained by adjusting the threshold value. For example, if it is determined in the past determination that the continuous rar sound includes a whistle sound component, it is likely to be determined as a whistle sound component in subsequent determinations (in other words, it is determined that an analog sound component is included). It becomes difficult to be done). Accordingly, for example, it is possible to prevent a whistle sound component from being determined as an analog sound component or an analog sound component from being determined as a whistle sound component due to, for example, a temporary change in the acquired frequency. . That is, it is possible to prevent an erroneous determination result from being output.

<5>
上述した過去の判定結果に近い判定結果となるように閾値を調整する態様では、前記調整手段は、前記過去の判定結果が前記笛声音成分である場合には、前記所定の閾値が低くなるように調整し、前記過去の判定結果が前記類鼾音成分である場合には、前記所定の閾値が高くなるように調整してもよい。
<5>
In the aspect in which the threshold value is adjusted so that the determination result is close to the past determination result described above, the adjustment unit is configured such that the predetermined threshold value is lowered when the past determination result is the whistle sound component. If the past determination result is the analog sound component, the predetermined threshold value may be adjusted to be higher.

この場合、過去の判定結果が笛声音成分である場合には、所定の閾値が低くなるように調整されるため、類鼾音より周波数が高い傾向にある笛声音成分であると判定され易くなる。同様に、過去の判定結果が類鼾音成分である場合には、所定の閾値が高くなるように調整されるため、笛声音より周波数が低い傾向にある類鼾音成分であると判定され易くなる。従って、一時的な周波数変動に起因する誤判定を好適に防止できる。   In this case, when the past determination result is a whistle sound component, the predetermined threshold value is adjusted to be low, so that it is easier to determine that the frequency is higher than the analog sound. . Similarly, when the past determination result is an analog sound component, the predetermined threshold value is adjusted to be high, so that it is easy to determine that the analog sound component tends to be lower in frequency than the whistle sound. Become. Therefore, erroneous determination due to temporary frequency fluctuations can be suitably prevented.

<6>
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する。
<6>
In another aspect of the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, the adjustment unit adjusts the predetermined threshold based on a plurality of past determination results.

この態様によれば、一度の判定結果に基づいて所定の閾値を変更する場合と比べて、より適切な調整が行える。例えば、直前の判定結果に基づいて所定の閾値を変更する場合には、仮に直前の判定結果が誤ったものである場合、その後も誤った判定結果が出やすくなってしまう。このような場合においても、複数回の過去の判定結果を用いれば、より多くの判定結果を利用することで、過去の判定結果の全体的な傾向を正確に把握することができる。よって、適切な閾値の調整が行え、結果として好適な判定を実行することが可能となる。   According to this aspect, more appropriate adjustment can be performed as compared with a case where the predetermined threshold is changed based on a single determination result. For example, when the predetermined threshold value is changed based on the immediately preceding determination result, if the immediately preceding determination result is incorrect, an erroneous determination result is likely to be obtained thereafter. Even in such a case, if a plurality of past determination results are used, the overall tendency of the past determination results can be accurately grasped by using more determination results. Therefore, an appropriate threshold value can be adjusted, and as a result, a suitable determination can be performed.

<7>
上述した複数回の過去の判定結果に基づいて閾値を調整する態様では、前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果について、過去のものであるほど影響が小さくなるように重み付けを行ってもよい。
<7>
In the aspect in which the threshold value is adjusted based on a plurality of past determination results described above, the adjustment unit weights the past determination results for a plurality of times so that the influence is reduced as the past results. Also good.

この場合、複数回の過去の判定結果のうち、比較的過去の判定結果は影響が小さいものとして扱われ、比較的近い時間での判定結果は影響が大きいものとして扱われる。これにより、複数回の過去の結果を単純に平均化して利用する場合と比べて、より適切に閾値を調整することが可能となる。   In this case, among a plurality of past determination results, a relatively past determination result is treated as having a small influence, and a determination result at a relatively short time is treated as having a large influence. As a result, it is possible to adjust the threshold value more appropriately than in the case of simply averaging a plurality of past results.

<8>
本実施形態に係る呼吸音解析装置の他の態様では、前記所定の閾値は、前記所定の特徴に対応する周波数に応じて変動するものである。
<8>
In another aspect of the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, the predetermined threshold varies depending on the frequency corresponding to the predetermined feature.

この態様によれば、所定の特徴に対応する周波数と、所定の特徴に対応する周波数に応じて変動する閾値との関係に基づいて判定が行われる。閾値は、例えば取得された周波数が高いほど、類鼾音よりも笛声音と判定する割合が大きくなるように変動する。このように、周波数に応じて閾値を変動させれば、固定値である閾値を用いる場合と比べて、より適切に笛声音及び類鼾音を判別することができる。なお、閾値をどのように変動させるかは、実験結果等に基づいて予め設定しておけばよい。また、閾値の変動特性を、被測定対象である生体の性別、年齢、身長、体重等に応じて決定するようにしてもよい。   According to this aspect, the determination is performed based on the relationship between the frequency corresponding to the predetermined feature and the threshold value that varies according to the frequency corresponding to the predetermined feature. The threshold fluctuates so that, for example, the higher the acquired frequency is, the larger the ratio of determining the whistle sound is higher than the similar sound. In this way, if the threshold value is varied according to the frequency, it is possible to discriminate the whistle voice sound and the analogy sound more appropriately than in the case of using a fixed threshold value. In addition, what is necessary is just to set beforehand how a threshold value is fluctuated based on an experimental result. Further, the variation characteristics of the threshold may be determined according to the sex, age, height, weight, etc. of the living body to be measured.

<9>
本実施形態に係る呼吸音解析方法は、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とを備える。
<9>
The respiratory sound analysis method according to the present embodiment includes a component acquisition step of acquiring a respiratory sound component including a continuous ra sound at predetermined time intervals from the respiratory sound, and a frequency corresponding to a predetermined characteristic included in the respiratory sound component. A determination step of determining a whistle sound component and an analogy sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency corresponding to the predetermined feature and a predetermined threshold value; And an adjusting step for adjusting the predetermined threshold based on a past determination result by the determining step.

本実施形態に係る呼吸音解析方法によれば、上述した本実施形態に係る呼吸音解析装置と同様に、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することができる。   According to the respiratory sound analysis method according to the present embodiment, it is possible to suitably discriminate the whistle vocal sound and the analogy sound that are continuous rales, as in the respiratory sound analysis device according to the present embodiment described above.

なお、本実施形態に係る呼吸音解析方法においても、上述した本実施形態に係る呼吸音解析装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。   In the respiratory sound analysis method according to the present embodiment, various aspects similar to the various aspects of the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment described above can be employed.

<10>
本実施形態に係るコンピュータプログラムは、呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程とをコンピュータに実行させる。
<10>
The computer program according to the present embodiment acquires a component corresponding to a predetermined feature included in the respiratory sound component, and a component acquisition step of acquiring a respiratory sound component including a continuous rar sound from the respiratory sound at predetermined time intervals. And a determination step of determining a whistle sound component and an analogy sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency acquisition step, a frequency corresponding to the predetermined feature, and a predetermined threshold value, Based on the past determination result by the determination step, the computer is caused to execute the adjustment step of adjusting the predetermined threshold.

本実施形態に係るコンピュータプログラムによれば、上述した本実施形態に係る呼吸音解析方法と同様の処理をコンピュータに実行させることができるため、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することができる。   According to the computer program according to the present embodiment, it is possible to cause the computer to execute the same processing as the respiratory sound analysis method according to the present embodiment described above. Can be determined.

なお、本実施形態に係るコンピュータプログラムにおいても、上述した本実施形態に係る呼吸音解析装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。   Note that the computer program according to the present embodiment can also adopt various aspects similar to the various aspects of the respiratory sound analyzer according to the present embodiment described above.

<11>
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。
<11>
The recording medium according to the present embodiment records the above-described computer program.

本実施形態に係る記録媒体によれば、上述したコンピュータプログラムをコンピュータにより実行させることにより、連続性ラ音である笛声音及び類鼾音を好適に判別することができる。   According to the recording medium according to the present embodiment, it is possible to suitably determine the whistle sound and the like sound that are continuous rales by causing the computer program described above to be executed by a computer.

本実施形態に係る呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の作用及び他の利得については、以下に示す実施例において、より詳細に説明する。   The breathing sound analysis apparatus and breathing sound analysis method according to the present embodiment, the operation of the computer program and the recording medium, and other gains will be described in more detail in the following examples.

以下では、図面を参照して呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の実施例について詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of a respiratory sound analysis device, a respiratory sound analysis method, a computer program, and a recording medium will be described in detail with reference to the drawings.

<第1実施例>
第1実施例に係る呼吸音解析装置について、図1から図10を参照して説明する。
<First embodiment>
A respiratory sound analysis apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIGS.

<全体構成>
先ず、第1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、第1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。
<Overall configuration>
First, the overall configuration of the respiratory sound analyzer according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of the respiratory sound analysis apparatus according to the first embodiment.

図1において、第1実施例に係る呼吸音解析装置は、主な構成要素として、生体音センサ110と、信号記憶部120と、信号処理部125と、音声出力部130と、表示部140と、処理部200とを備えて構成されている。   In FIG. 1, the respiratory sound analysis apparatus according to the first embodiment includes, as main components, a biological sound sensor 110, a signal storage unit 120, a signal processing unit 125, an audio output unit 130, and a display unit 140. The processing unit 200 is configured.

生体音センサ110は、生体の呼吸音を検出可能に構成されたセンサである。生体音センサ110は、例えばECM(Electret Condenser Microphone)やピエゾを利用したマイク、振動センサ等で構成されている。   The biological sound sensor 110 is a sensor configured to be able to detect a respiratory sound of a biological body. The biological sound sensor 110 includes, for example, an ECM (Electret Condenser Microphone), a microphone using a piezo, a vibration sensor, and the like.

信号記憶部120は、例えばRAM(Random Access Memory)等のバッファとして構成されており、生体音センサ110で検出された呼吸音を示す信号(以下、適宜「呼吸音信号」と称する)を一時的に記憶する。信号記憶部120は、記憶した信号を、音声出力部130及び処理部200に夫々出力可能に構成されている。   The signal storage unit 120 is configured as a buffer such as a RAM (Random Access Memory), for example, and temporarily stores a signal indicating a breathing sound detected by the biological sound sensor 110 (hereinafter referred to as “breathing sound signal” as appropriate). To remember. The signal storage unit 120 is configured to be able to output the stored signal to the audio output unit 130 and the processing unit 200, respectively.

信号処理部125は、生体音センサ110で取得した音を加工して音声出力部130に出力する。信号処理部125は、例えばイコライザーやフィルターとして機能し、取得した音を人が聴き易い状態に加工する。   The signal processing unit 125 processes the sound acquired by the biological sound sensor 110 and outputs the processed sound to the audio output unit 130. The signal processing unit 125 functions as, for example, an equalizer or a filter, and processes the acquired sound so that it can be easily heard by a person.

音声出力部130は、例えばスピーカやヘッドホンとして構成されており、生体音センサ110で検出され、信号処理部125で加工された呼吸音を出力する。   The audio output unit 130 is configured, for example, as a speaker or a headphone, and outputs a respiratory sound detected by the biological sound sensor 110 and processed by the signal processing unit 125.

表示部140は、例えば液晶モニタ等のディスプレイとして構成されており、処理部200から出力される画像データを表示する。   The display unit 140 is configured as a display such as a liquid crystal monitor, for example, and displays image data output from the processing unit 200.

処理部200は、複数の演算回路やメモリ等を含んで構成されている。処理部200は、周波数解析部210、連続性ラ音検出部220、ピーク周波数検出部230、笛声音/類鼾音判定部240、判定結果保持部250、閾値関数選択部260及び画像生成部270を備えている。   The processing unit 200 includes a plurality of arithmetic circuits, memories, and the like. The processing unit 200 includes a frequency analysis unit 210, a continuous rale detection unit 220, a peak frequency detection unit 230, a whistle / sound sound determination unit 240, a determination result holding unit 250, a threshold function selection unit 260, and an image generation unit 270. It has.

処理部200の各部の動作については後に詳述する。   The operation of each unit of the processing unit 200 will be described in detail later.

<動作説明>
次に、第1実施例に係る呼吸音解析装置の動作について、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。
<Description of operation>
Next, the operation of the respiratory sound analyzer according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the respiratory sound analysis apparatus according to this embodiment.

図2において、本実施例に係る呼吸音解析装置の動作時には、先ず生体音センサ110において呼吸音が検出され、処理部200による呼吸音信号の取得が行われる(ステップS101)。   In FIG. 2, during the operation of the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, first, the biological sound sensor 110 detects the respiratory sound, and the processing unit 200 acquires the respiratory sound signal (step S101).

呼吸音信号が取得されると、周波数解析部210において周波数解析(例えば、高速フーリエ変換)が実行される(ステップS102)。周波数解析が実行されると、その結果を用いて、連続性ラ音検出部220において、呼吸音信号に含まれる連続性ラ音を含む成分が検出される(ステップS103)。なお、連続性ラ音を検出する処理は、連続性ラ音以外の呼吸音(例えば、正常呼吸音や、他の異常呼吸音等)を検出する処理と並行して行われてもよい。ここまでの各処理については、周知の技術を利用して行うことが可能であるため、詳細な説明は省略する。   When the respiratory sound signal is acquired, frequency analysis (for example, fast Fourier transform) is performed in the frequency analysis unit 210 (step S102). When the frequency analysis is executed, using the result, the continuous rale detection unit 220 detects a component including the continuous rale included in the respiratory sound signal (step S103). Note that the process for detecting continuous rarity may be performed in parallel with the process for detecting breathing sounds other than continuous rarity (for example, normal breathing sounds, other abnormal breathing sounds, etc.). Since each process so far can be performed using a well-known technique, detailed description is abbreviate | omitted.

連続性ラ音が検出されると(ステップS104:YES)、周波数ピーク検出部230において、連続性ラ音に対応する成分のピーク(極大値)の検出が実行され、ピーク位置に対応する周波数がピーク周波数として検出される(ステップS105)。ピーク検出する場合には、例えば所定の時間間隔(例えば、FFTをかける時間間隔等)で、周波数特性の領域において最大値をとる周波数を求めればよい。   When the continuous rarity is detected (step S104: YES), the frequency peak detection unit 230 detects the peak (maximum value) of the component corresponding to the continuous rarity, and the frequency corresponding to the peak position is detected. It is detected as a peak frequency (step S105). In the case of detecting a peak, for example, a frequency having a maximum value in a frequency characteristic region may be obtained at a predetermined time interval (for example, time interval for applying FFT).

本実施例に係る呼吸音解析装置は、ここで検出されたピーク周波数に基づいて、連続性ラ音が笛声音であるか、又は類鼾音であるかを判定する。具体的には、ピーク周波数と、所定の閾値との大小を比較して、ピーク周波数が所定の周波数より高い場合には笛声音であると判定し、ピーク周波数が所定の周波数より低い場合には類鼾音であると判定する。ただし、本実施例では特に、笛声音及び類鼾音を判定するための閾値として、過去の判定結果に基づいて調整された閾値を利用する。このため本実施例では、ピーク周波数が検出されると、笛声音及び類鼾音の判定に先立って、過去の判定結果に基づく閾値関数が選択される(ステップS106)。具体的には、判定結果保持部250に保持されている過去の判定結果を用いて、閾値関数選択部260による閾値関数の選択が実行される。   The respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment determines whether the continuous ra sound is a whistle sound or an analog sound based on the peak frequency detected here. Specifically, the peak frequency is compared with a predetermined threshold, and when the peak frequency is higher than the predetermined frequency, it is determined that the sound is a whistle voice, and when the peak frequency is lower than the predetermined frequency, It is determined that the sound is similar. However, in this embodiment, in particular, a threshold adjusted based on past determination results is used as a threshold for determining the whistle voice sound and the like sound. Therefore, in this embodiment, when the peak frequency is detected, a threshold function based on the past determination result is selected prior to the determination of the whistle sound and the analogy sound (step S106). Specifically, threshold function selection by the threshold function selection unit 260 is executed using past determination results held in the determination result holding unit 250.

ここで、上述した閾値関数の選択方法について、図3から図6を参照して具体的に説明する。ここに図3は、比較例に係る連続性ラ音判定における問題点を示す概念図である。また図4は、第1実施例に係る閾値の初期値を示すグラフであり、図5及び図6は夫々、第1実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフである。なお、図3に示されるスペクトルは、正常呼吸音に加えて笛声音を顕著に含む呼吸音のスペクトルである。   Here, the method for selecting the threshold function described above will be specifically described with reference to FIGS. Here, FIG. 3 is a conceptual diagram showing a problem in the continuous rarity determination according to the comparative example. FIG. 4 is a graph showing the initial value of the threshold value according to the first example, and FIGS. 5 and 6 are graphs showing the adjusted value of the threshold value according to the first example, respectively. In addition, the spectrum shown by FIG. 3 is a spectrum of the respiratory sound which notably includes a whistle voice sound in addition to a normal respiratory sound.

図3において、笛声音は高音性連続性ラ音、類鼾音は低音性連続性ラ音と呼ばれるように、笛声音と類鼾音とは音の高さ(即ち、周波数)で判別することが可能である。しかしながら、笛声音及び類鼾音は、ピーク周波数が時間的に変化する。このため、図に示すような単一の閾値(即ち、値が変動しない一つの閾値)を利用して笛声音及び類鼾音を判定しようとする比較例では、時間の経過により、判定結果が変化してしまうことがある。例えば、図中に示す笛声音成分のように、ピーク周波数が判定閾値を跨ぐように変化してしまうと、それまでは正確に笛声音と判定されていたものが、誤って類鼾音として判定されることになってしまう。このため本実施例に係る呼吸音解析装置では、過去の判定結果に基づいて閾値を調整する。   In FIG. 3, the whistle sound and the analogy sound are discriminated by the pitch (that is, the frequency) so that the whistle voice sound is called a high-pitched continuous rale and the analogy sound is called a low-pitched continuous rale. Is possible. However, the peak frequency of the whistle sound and the like sound changes with time. For this reason, in the comparative example in which a single threshold value (that is, one threshold value whose value does not vary) as shown in the figure is used to determine the whistle sound and the analogy sound, the determination result is obtained as time passes. It may change. For example, if the peak frequency changes so as to cross the determination threshold, as in the whistle voice component shown in the figure, what was previously determined as a whistle voice sound is erroneously determined as a similar sound Will be done. For this reason, in the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, the threshold value is adjusted based on the past determination result.

図4に示すように、第1実施例に係る閾値関数は、閾値である250Hzを境にして判定結果が変化するものとして設定されている。具体的には、ピーク周波数が250Hz以上である場合には、連続性ラ音は笛声音成分を100%含んでおり、類鼾音は含んでいないと判定される。一方、ピーク周波数が250Hz未満である場合には、連続性ラ音は類鼾音成分を100%含んでおり、笛声音は含んでいないと判定される。   As shown in FIG. 4, the threshold function according to the first embodiment is set such that the determination result changes at the threshold of 250 Hz. Specifically, when the peak frequency is 250 Hz or more, it is determined that the continuous rale includes 100% of the whistle sound component and does not include the analogy sound. On the other hand, when the peak frequency is less than 250 Hz, it is determined that the continuous rale includes 100% of the similar sound component and does not include the whistle sound.

図5に示すように、第1実施例に係る呼吸音解析装置では、直前の判定において笛声音成分を100%含むものであると判定された場合、閾値が220Hzとなる閾値関数が選択される。この場合、閾値が250Hzから220Hzへと低くされることになる。よって、笛声音成分を100%含むものとして判定され易くなる。具体的には、ピーク周波数が230Hzの場合を考えると、初期の閾値関数(図4参照)によれば類鼾音と判定されることになるが、調整後の閾値関数(図5参照)によれば笛声音と判定される。   As shown in FIG. 5, in the respiratory sound analysis apparatus according to the first example, when it is determined that the whistle voice component is 100% in the previous determination, a threshold function with a threshold value of 220 Hz is selected. In this case, the threshold value is lowered from 250 Hz to 220 Hz. Therefore, it is easy to determine that the whistle voice component is 100%. Specifically, considering the case where the peak frequency is 230 Hz, according to the initial threshold function (see FIG. 4), it is determined as analogy, but the adjusted threshold function (see FIG. 5) According to this, it is determined as a whistle voice.

図6に示すように、第1実施例に係る呼吸音解析装置では、直前の判定において類鼾音成分を100%含むものであると判定された場合、閾値が280Hzとなる閾値関数が選択される。この場合、閾値が250Hzから280Hzへと高くされることになる。よって、類鼾音成分を100%含むものとして判定され易くなる。具体的には、ピーク周波数が270Hzの場合を考えると、初期の閾値関数(図4参照)によれば笛声音と判定されることになるが、調整後の閾値関数(図6参照)によれば類鼾音と判定される。   As shown in FIG. 6, in the respiratory sound analysis apparatus according to the first example, when it is determined that the analog sound component is 100% in the immediately preceding determination, a threshold function with a threshold value of 280 Hz is selected. In this case, the threshold value is increased from 250 Hz to 280 Hz. Therefore, it is easy to determine that the analog sound component is 100%. Specifically, considering the case where the peak frequency is 270 Hz, the initial threshold function (see FIG. 4) determines that it is a whistle sound, but the adjusted threshold function (see FIG. 6) It is determined that the sound is similar.

上述したように閾値を調整すれば、図3で示したような場合に発生し得る誤判定を好適に防止することができる。即ち、本実施例に係る呼吸音解析装置では、笛声音及び類鼾音を判定するための閾値が過去の判定結果に基づいて適切なものへと調整されるため、例えば調整されない単一の閾値を用いる場合と比較して、より正確な判定が行える。   If the threshold value is adjusted as described above, erroneous determination that may occur in the case shown in FIG. 3 can be suitably prevented. That is, in the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, the threshold value for determining the whistle voice sound and the analogy sound is adjusted to an appropriate one based on the past determination result. Compared with the case of using, more accurate determination can be performed.

図2に戻り、笛声音/類鼾音判定部240では、上述したように調整後の閾値を用いて、連続性ラ音が笛声音であるのか、又は類鼾音であるのかが判定される(ステップS107)。なお、このような判定は、所定の時間間隔(例えば、FFTにおける時間区間)ごとに行われる。笛声音/類鼾音判定部240による判定結果は、判定結果保持部250において記憶される(ステップS108)。なお、判定結果保持部250は、複数回の判定結果を記憶可能に構成されていてもよい。判定結果保持部250に記憶された判定結果は、次回の判定において、閾値関数選択部260による閾値の選択に用いられる。   Returning to FIG. 2, the whistle / sound sound determination unit 240 determines whether the continuous ra sound is a whistle sound or a similar sound using the adjusted threshold as described above. (Step S107). Such a determination is made at predetermined time intervals (for example, time intervals in FFT). The determination result by the whistle / sound sound determination unit 240 is stored in the determination result holding unit 250 (step S108). The determination result holding unit 250 may be configured to be able to store a plurality of determination results. The determination result stored in the determination result holding unit 250 is used for threshold selection by the threshold function selection unit 260 in the next determination.

また、笛声音/類鼾音判定部240による判定結果は、画像生成部270にも出力される。画像生成部270では判定結果に基づく画像が生成され、表示部140において判定結果が表示される(ステップS109)。なお、解析結果を表示した後は、解析を継続するか否かが判定される(ステップS110)。解析を継続すると判定された場合(ステップS110:YES)、上述した処理がステップS101から再開される。一方、解析を継続しないと判定された場合(ステップS110:NO)、一連の処理は終了する。   In addition, the determination result by the whistle / sound determination unit 240 is also output to the image generation unit 270. The image generation unit 270 generates an image based on the determination result, and the determination result is displayed on the display unit 140 (step S109). After displaying the analysis result, it is determined whether or not to continue the analysis (step S110). When it is determined that the analysis is to be continued (step S110: YES), the above-described processing is restarted from step S101. On the other hand, when it is determined that the analysis is not continued (step S110: NO), the series of processing ends.

ここで、表示部140における解析結果の表示について、図7及び図8を参照して具体的に説明する。ここに図7及び図8は夫々、第1実施例に係る連続性ラ音判定結果の表示例を示すグラフである。   Here, the display of the analysis result on the display unit 140 will be specifically described with reference to FIGS. 7 and 8. FIGS. 7 and 8 are graphs showing display examples of the continuous rarity determination result according to the first embodiment.

図7に示すように、解析結果である笛声音及び類鼾音の割合は、棒グラフとして表示部150に表示される。なお、ここでは、連続性ラ音が100%笛声音成分であると判定された場合の結果を示している。ただし、この表示方法は一例であり、他の表示態様で表示を行ってもよい。例えば、笛声音及び類鼾音の割合を円グラフとして表示してもよい。或いは、笛声音及び類鼾音の強度を数値化して表示してもよい。   As shown in FIG. 7, the ratio of the whistle sound and the analogy sound, which is the analysis result, is displayed on the display unit 150 as a bar graph. Here, the result is shown when it is determined that the continuous rale is a 100% whistle voice component. However, this display method is an example, and display may be performed in other display modes. For example, you may display the ratio of a whistle voice sound and an analogy sound as a pie chart. Alternatively, the intensity of the whistle voice sound and the analogy sound may be digitized and displayed.

図8に示すように、笛声音及び類鼾音以外の音種(例えば、正常呼吸音、水泡音、捻髪音等)についても判定可能な場合には、それらの音種の割合も合わせて表示するようにしてもよい。   As shown in FIG. 8, when it is possible to determine sound types other than the whistle voice sound and the like sound (for example, normal breathing sound, water bubble sound, haircut sound, etc.), the ratio of these sound types is also included. You may make it display.

なお、上述した画像としての出力に代えて或いは加えて、音声データによる出力も可能である。具体的には、笛声音と類鼾音とで別々に音声を出力することができる。或いは、笛声音及び類鼾音の一方だけを強調して音声を出力することができる。   Note that, instead of or in addition to the above-described output as an image, output by audio data is also possible. Specifically, the voice can be output separately for the whistle sound and the analogy sound. Alternatively, it is possible to emphasize only one of the whistle sound and the like sound and output the sound.

<判定結果の具体例>
次に、図9及び図10において解析結果の具体例を挙げて、本実施例の利点について詳細に説明する。ここに図9は、第1実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により笛声音を解析する例を示す概念図である。また図10は、第1実施例及び比較例に係る呼吸音解析装置により類鼾音を解析する例を示す概念図である。なお、以下では、変動する閾値(図5及び図6を参照)を用いる本実施例に係る呼吸音解析装置、と、単一閾値(250Hz)を用いる比較例に係る呼吸音解析装置とで、笛声音及び類鼾音の各々スペクトルを解析する場合を考える。なお、笛声音及び類鼾音の判定は、時刻t1〜t7で行われるものとする。
<Specific example of judgment result>
Next, the advantages of this embodiment will be described in detail with reference to specific examples of analysis results in FIGS. FIG. 9 is a conceptual diagram showing an example in which a whistle voice sound is analyzed by the respiratory sound analyzing apparatus according to the first embodiment and the comparative example. FIG. 10 is a conceptual diagram illustrating an example in which analogy sounds are analyzed by the respiratory sound analysis apparatus according to the first embodiment and the comparative example. In the following, the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment using a varying threshold (see FIGS. 5 and 6) and the respiratory sound analysis apparatus according to a comparative example using a single threshold (250 Hz), Consider the case of analyzing the spectrum of whistle sounds and similar sounds. Note that the whistle sound and the like sound are determined at times t1 to t7.

図8に示すように、ピーク周波数が約350Hzから約200Hzまで低下するような笛声音が解析対象であるとする。この場合、比較例に係る呼吸音解析装置では、時刻t1からt6においては、解析対象である連続性ラ音が笛声音であると正確に判定されている。しかしながら、時刻t7においては、笛声音のスペクトルのピーク周波数が低下している(即ち、閾値である250Hzを下回っている)ため、類鼾音と誤って判定されている。   As shown in FIG. 8, it is assumed that a whistle voice whose peak frequency decreases from about 350 Hz to about 200 Hz is an analysis target. In this case, in the breathing sound analysis apparatus according to the comparative example, it is accurately determined that the continuous rar sound to be analyzed is a whistle voice from time t1 to t6. However, at time t7, the peak frequency of the whistle voice spectrum is lowered (that is, lower than the threshold value of 250 Hz), so that it is erroneously determined as a similar sound.

一方、本実施例に係る呼吸音解析装置では、時刻t1からt7の全ての判定において、解析対象である連続性ラ音が100%笛声音であると正確に判定されている。特に、比較例では誤った判定がなされた時刻t7においては、直前の時刻t6での判定における判定結果が笛声音であるため、閾値が笛声音と判定され易いものに変更されている(図5参照)。このため、ピーク周波数が250Hzを下回る時刻t7においても、笛声音という正確な判定結果を得ることができる。   On the other hand, in the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, in all the determinations from time t1 to t7, it is accurately determined that the continuous rale to be analyzed is a 100% whistle sound. In particular, at the time t7 when an erroneous determination is made in the comparative example, the determination result in the determination at the previous time t6 is a whistle sound, so the threshold value is changed to one that is easily determined as a whistle sound (FIG. 5). reference). For this reason, even at the time t7 when the peak frequency falls below 250 Hz, it is possible to obtain an accurate determination result as a whistle voice.

図9に示すように、ピーク周波数が約240Hzから約260Hzまで上昇し、その後約180Hzまで低下するような類鼾音が解析対象であるとする。この場合、比較例に係る呼吸音解析装置では、時刻t1、及びt4からt7において、解析対象である連続性ラ音が類鼾音であると正確に判定されている。しかしながら、時刻t2及びt3においては、類鼾音のスペクトルのピーク周波数が一時的に上昇している(即ち、閾値である250Hzを上回っている)ため、笛声音と誤って判定されている。   As shown in FIG. 9, it is assumed that an analogy sound whose peak frequency increases from about 240 Hz to about 260 Hz and then decreases to about 180 Hz is an analysis target. In this case, in the breathing sound analysis apparatus according to the comparative example, it is accurately determined that the continuous rale to be analyzed is an analogy sound from time t1 and t4 to t7. However, at times t2 and t3, the peak frequency of the spectrum of the analogy sound temporarily rises (that is, exceeds the threshold value of 250 Hz), so that it is erroneously determined as a whistle sound.

一方、本実施例に係る呼吸音解析装置では、時刻t1からt7の全ての判定において、解析対象である連続性ラ音が100%類鼾音であると正確に判定されている。特に、比較例では誤った判定がなされた時刻t2及びt3においては、直前の時刻t1での判定における判定結果が類鼾音であるため、閾値が類鼾音と判定され易いものに変更されている(図6参照)。このため、ピーク周波数が250Hzを上回る時刻t2及びt3においても、類鼾音という正確な判定結果を得ることができる。   On the other hand, in the respiratory sound analysis apparatus according to the present embodiment, in all determinations from time t1 to time t7, it is accurately determined that the continuous rale to be analyzed is 100% analog sound. In particular, at the times t2 and t3 when the erroneous determination is made in the comparative example, the determination result in the determination at the immediately preceding time t1 is a similar sound, so the threshold value is changed to one that is easily determined as a similar sound. (See FIG. 6). For this reason, an accurate determination result of analogy can be obtained even at times t2 and t3 where the peak frequency exceeds 250 Hz.

以上説明したように、第1実施例に係る呼吸音解析装置によれば、直前の判定結果に基づいて閾値が調整されるため、より好適に笛声音及び類鼾音を判定することができる。   As described above, according to the respiratory sound analyzing apparatus according to the first embodiment, the threshold value is adjusted based on the immediately preceding determination result, so that it is possible to more appropriately determine the whistle sound and the like sound.

<第2実施例>
続いて、第2実施例に係る呼吸音解析装置について、図11及び図12を参照して説明する。ここに図11は、第2実施例に係る閾値の調整方法を示す図である。また図12は、第2実施例に係る閾値の調整後の値を示すグラフである。なお、第2実施例は、上述した第1実施例と比べて一部の動作が異なるのみであり、その構成や他の動作については概ね同様である。このため、以下では既に説明した第1実施例と異なる部分について詳細に説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
<Second embodiment>
Next, a respiratory sound analysis apparatus according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 11 is a diagram showing a threshold adjustment method according to the second embodiment. FIG. 12 is a graph showing values after adjustment of the threshold according to the second embodiment. The second embodiment differs from the first embodiment described above only in some operations, and the configuration and other operations are substantially the same. For this reason, below, a different part from 1st Example already demonstrated is demonstrated in detail, and description shall be abbreviate | omitted suitably about another overlapping part.

図11において、第2実施例に係る呼吸音解析装置では、閾値の調整に複数回の過去の結果が用いられる。具体的には、時刻t(n)の判定において、過去5回の判定結果(具体的には、時刻t(n−1)、時刻t(n−2)、時刻t(n−3)、時刻t(n−4)、及び時刻t(n−5)の各々での判定結果)が用いられる。なお、複数回の過去の判定結果として、5回未満或いは6回以上の判定結果を用いることができることは言うまでもない。   In FIG. 11, in the respiratory sound analysis apparatus according to the second embodiment, a plurality of past results are used for threshold adjustment. Specifically, in the determination of time t (n), the past five determination results (specifically, time t (n-1), time t (n-2), time t (n-3), The determination result at each of time t (n-4) and time t (n-5)) is used. Needless to say, a determination result of less than 5 times or 6 times or more can be used as a plurality of past determination results.

図11(a)に示すように、時刻t(n−1)における判定結果は笛声音であり、時刻t(n−2)における判定結果は笛声音であり、時刻t(n−3)における判定結果はその他の音(即ち、笛声音及び類鼾音以外の音)であり、時刻t(n−4)における判定結果は類鼾音であり、時刻t(n−5)における判定結果は類鼾音であったとする。   As shown in FIG. 11A, the determination result at time t (n−1) is a whistle sound, the determination result at time t (n−2) is a whistle sound, and at time t (n−3). The determination result is another sound (ie, a sound other than a whistle voice sound and an analog sound), the determination result at time t (n-4) is an analog sound, and the determination result at time t (n-5) is Suppose that it was similar.

図11(b)において、第2実施例では特に、複数回の過去の判定結果の各々に対して、過去のものであるほど影響が小さくなるように(言い換えれば、直前のものほど影響が大きくなるように)重み付けが行われる。具体的には、時刻t(n−1)における判定結果には重み0.5が適用され、時刻t(n−2)における判定結果には重み0.25が適用され、時刻t(n−3)における判定結果には重み0.15が適用され、時刻t(n−4)における判定結果には重み0.07が適用され、時刻t(n−5)における判定結果には重み0.03が適用される。   In FIG. 11B, particularly in the second embodiment, the influence of each past determination result of a plurality of times is reduced as it is in the past (in other words, the influence is increased in the immediately preceding one). Weighting). Specifically, weight 0.5 is applied to the determination result at time t (n−1), weight 0.25 is applied to the determination result at time t (n−2), and time t (n− A weight of 0.15 is applied to the determination result at 3), a weight of 0.07 is applied to the determination result at time t (n-4), and a weight of 0. 0 is applied to the determination result at time t (n-5). 03 applies.

図12において、過去の判定結果が5回とも笛声音の場合には閾値関数を20Hz分小さくし、過去の判定結果が5回とも類鼾音の場合には閾値関数を20Hz分大きくするものとすると、図11で示した例での閾値関数の移動量は、0.03×20+0.07×20+0.15×0+0.25×(−20)+0.5×(−20)=−13Hzとして求められる。従って、閾値は、図に示すように13Hz分小さくされ、237Hzとされる。   In FIG. 12, the threshold function is decreased by 20 Hz when the past determination results are five whistle sounds, and the threshold function is increased by 20 Hz when the past determination results are similar sounds. Then, the movement amount of the threshold function in the example shown in FIG. 11 is obtained as 0.03 × 20 + 0.07 × 20 + 0.15 × 0 + 0.25 × (−20) + 0.5 × (−20) = − 13 Hz. It is done. Therefore, the threshold value is reduced by 13 Hz as shown in the figure, and is set to 237 Hz.

以上説明したように、第2実施例に係る呼吸音解析装置によれば、複数回の過去の判定結果を用いるため、直前の判定結果しか用いない場合と比べて、より適切な判定を行うことが可能となる。また、複数回の過去の判定結果に対して重み付けを行うことにより、各々の判定結果を適切に考慮した調整が行える。   As described above, according to the respiratory sound analysis apparatus according to the second embodiment, since a plurality of past determination results are used, more appropriate determination is performed as compared with the case where only the previous determination result is used. Is possible. In addition, by weighting a plurality of past determination results, it is possible to perform adjustment in consideration of each determination result.

<第3実施例>
続いて、第3実施例に係る呼吸音解析装置について、図13を参照して説明する。ここに図13は、第3実施例に係る閾値の初期値を示すグラフである。なお、第3実施例は、上述した第1及び第2実施例と比べて一部の動作が異なるのみであり、その構成や他の動作については概ね同様である。このため、以下では既に説明した第1及び第2実施例と異なる部分について詳細に説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
<Third embodiment>
Next, a respiratory sound analysis apparatus according to the third embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a graph showing the initial value of the threshold according to the third embodiment. The third embodiment differs from the first and second embodiments described above only in part of the operation, and the configuration and other operations are substantially the same. For this reason, below, a different part from the 1st and 2nd Example already demonstrated is demonstrated in detail, and description is abbreviate | omitted suitably about another overlapping part.

図13において、第3実施例に係る呼吸音解析装置では、閾値関数がピーク周波数に応じてなめらかに変動するものとして設定されている。このような閾値関数を用いる判定では、例えばピーク周波数が200Hzの場合には、笛声音が7%含まれ、類鼾音が93%含まれると判定する。ピーク周波数が250Hzの場合には、笛声音が50%含まれ、類鼾音が50%含まれると判定する。ピーク周波数が280Hzの場合には、笛声音が78%含まれ、類鼾音が22%含まれると判定する。なお、ここでの具体的な数値はあくまで一例であり、異なる値を設定してもよい。また、測定対象である生体の性別、年齢、身長、体重等によって異なる変動特性を有するようにしてもよい。   In FIG. 13, in the respiratory sound analysis apparatus according to the third embodiment, the threshold function is set so as to vary smoothly according to the peak frequency. In the determination using such a threshold function, for example, when the peak frequency is 200 Hz, it is determined that 7% of whistle sounds are included and 93% of similar sounds are included. When the peak frequency is 250 Hz, it is determined that 50% of whistle sounds are included and 50% of similar sounds are included. When the peak frequency is 280 Hz, it is determined that 78% of whistle sounds are included and 22% of similar sounds are included. The specific numerical values here are merely examples, and different values may be set. Moreover, you may make it have a variation characteristic which changes with sex, age, height, weight, etc. of the biological body which is a measuring object.

過去の判定結果に基づいて上述の閾値を調整する場合には、図に示すグラフを判定結果に応じて右方向又は左方向にシフトさせればよい。また、シフトに代えて、閾値関数の曲線の傾きを変更したり、特性自体を変更したりするようにしても構わない。即ち、判定結果に基づく変更の態様は特に限定されるものではなく、過去の判定結果を考慮してより適切な判定が行えるような調整であればよい。   When adjusting the threshold value based on the past determination result, the graph shown in the figure may be shifted to the right or left depending on the determination result. Further, instead of the shift, the slope of the curve of the threshold function may be changed, or the characteristics themselves may be changed. That is, the mode of change based on the determination result is not particularly limited as long as it is an adjustment that allows more appropriate determination in consideration of past determination results.

以上説明したように、第3実施例に係る呼吸音解析装置によれば、過去の判定結果に基づく調整に加えて、笛声音及び類鼾音を判定するための閾値がピーク周波数に応じて適切な値にとなるよう変動するため、より一層正確な判定が行える。   As described above, according to the respiratory sound analysis apparatus according to the third embodiment, in addition to the adjustment based on the past determination result, the threshold value for determining the whistle sound and the analogy sound is appropriate according to the peak frequency. Since it fluctuates so as to become a correct value, a more accurate determination can be performed.

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う呼吸音解析装置及び呼吸音解析方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be appropriately changed without departing from the spirit or idea of the invention that can be read from the claims and the entire specification, and respiratory sound analysis accompanying such changes The apparatus, the respiratory sound analysis method, the computer program, and the recording medium are also included in the technical scope of the present invention.

110 生体音センサ
120 信号記憶部
125 信号処理部
130 音声出力部
140 表示部
200 処理部
210 周波数解析部
220 連続性ラ音検出部
230 ピーク周波数検出部
240 笛声音/類鼾音判定部
250 判定結果保持部
260 閾値関数選択部
270 画像生成部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 110 Body sound sensor 120 Signal memory | storage part 125 Signal processing part 130 Audio | voice output part 140 Display part 200 Processing part 210 Frequency analysis part 220 Continuation ra sound detection part 230 Peak frequency detection part 240 Whistle / sound sound determination part 250 Determination result Holding unit 260 Threshold function selection unit 270 Image generation unit

Claims (11)

呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得手段と、
前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得手段と、
前記所定の時間間隔ごとに、前記所定の特徴に対応する周波数と所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定手段と、
前記判定手段による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整手段と
を備えることを特徴とする呼吸音解析装置。
Component acquisition means for acquiring a respiratory sound component including a continuous rar sound at a predetermined time interval from the respiratory sound;
Frequency acquisition means for acquiring a frequency corresponding to a predetermined characteristic included in the respiratory sound component;
Determining means for determining a whistle sound component and an analog sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency corresponding to the predetermined feature and a predetermined threshold at each predetermined time interval;
A respiratory sound analysis apparatus comprising: an adjustment unit that adjusts the predetermined threshold based on a past determination result by the determination unit.
前記所定の特徴は、極大値であることを特徴とする請求項1に記載の呼吸音解析装置。   The respiratory sound analysis apparatus according to claim 1, wherein the predetermined feature is a local maximum value. 前記判定手段は、前記呼吸音成分に含まれる前記笛声音成分と前記類鼾音成分との割合を判定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。   The respiratory sound analysis apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines a ratio between the whistle vocal sound component and the analogy sound component included in the respiratory sound component. 前記調整手段は、前記過去の判定結果に近い判定結果となる方向に、前記閾値を調整することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の呼吸音解析装置。   The respiratory sound analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the adjustment unit adjusts the threshold value in a direction that provides a determination result close to the past determination result. 前記調整手段は、前記過去の判定結果が前記笛声音成分である場合には、前記所定の閾値が低くなるように調整し、前記過去の判定結果が前記類鼾音成分である場合には、前記所定の閾値が高くなるように調整することを特徴とする請求項4に記載の呼吸音解析装置。   The adjusting means adjusts the predetermined threshold to be low when the past determination result is the whistle sound component, and when the past determination result is the analog sound component, The respiratory sound analysis apparatus according to claim 4, wherein the predetermined threshold is adjusted to be high. 前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の呼吸音解析装置。   The respiratory sound analysis apparatus according to claim 1, wherein the adjustment unit adjusts the predetermined threshold based on a plurality of past determination results. 前記調整手段は、複数回の前記過去の判定結果について、過去のものであるほど影響が小さくなるように重み付けを行うことを特徴とする請求項6に記載の呼吸音解析装置。   The respiratory sound analysis apparatus according to claim 6, wherein the adjustment unit weights the past determination results a plurality of times so that the influence becomes smaller as the past determination results. 前記所定の閾値は、前記所定の特徴に対応する周波数に応じて変動するものであることを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の呼吸音解析装置。   The respiratory sound analysis apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the predetermined threshold varies depending on a frequency corresponding to the predetermined characteristic. 呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、
前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、
前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、
前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程と
を備えることを特徴とする呼吸音解析装置。
A component acquisition step of acquiring a respiratory sound component including a continuous rar sound at a predetermined time interval from the respiratory sound;
A frequency acquisition step of acquiring a frequency corresponding to a predetermined feature included in the respiratory sound component;
A determination step of determining a whistle vocal sound component and an analogy sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency corresponding to the predetermined feature and a predetermined threshold;
A respiratory sound analysis apparatus comprising: an adjustment step of adjusting the predetermined threshold based on past determination results of the determination step.
呼吸音から所定の時間間隔で連続性ラ音を含む呼吸音成分を取得する成分取得工程と、
前記呼吸音成分に含まれる所定の特徴に対応する周波数を取得する周波数取得工程と、
前記所定の特徴に対応する周波数と、所定の閾値との関係に基づいて、前記呼吸音成分に含まれる笛声音成分と類鼾音成分とを判定する判定工程と、
前記判定工程による過去の判定結果に基づいて、前記所定の閾値を調整する調整工程と
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。
A component acquisition step of acquiring a respiratory sound component including a continuous rar sound at a predetermined time interval from the respiratory sound;
A frequency acquisition step of acquiring a frequency corresponding to a predetermined feature included in the respiratory sound component;
A determination step of determining a whistle vocal sound component and an analogy sound component included in the respiratory sound component based on a relationship between a frequency corresponding to the predetermined feature and a predetermined threshold;
A computer program that causes a computer to execute an adjustment step of adjusting the predetermined threshold based on past determination results of the determination step.
請求項10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。   A recording medium on which the computer program according to claim 10 is recorded.
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