JP6036242B2 - Heart sound information processing apparatus, heart sound information processing method and program - Google Patents
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Description
本発明は、心音を分析し、心音から適切に各種特徴的箇所を検出する、心音情報処理装置、心音情報処理方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a heart sound information processing apparatus, a heart sound information processing method, and a program that analyze a heart sound and appropriately detect various characteristic portions from the heart sound.
心音には様々な情報が含まれており、医師は聴診器を用いて心音を聴くことで、異常の有無、およびその種類を診断する。しかし、聴診器を用いての診断には特殊な技量や訓練が必要であり、一般の人が行うことは極めて難しい(例えば非特許文献1)。そこで、コンピュータを用いて心音を分析し、異常の有無、および、その種類を判定できれば、在宅医療の拡充につなげることができると考えられる。 Various information is included in the heart sound, and the doctor diagnoses the presence and type of abnormality by listening to the heart sound using a stethoscope. However, diagnosis using a stethoscope requires special skills and training, and it is extremely difficult for ordinary people to perform (for example, Non-Patent Document 1). Therefore, if it is possible to analyze heart sounds using a computer and determine the presence or absence and type of abnormality, it is considered that this can be used to expand home medical care.
特許文献1には、心臓からの音声信号を記録してピーク位置を検出し、クラスタ分析によって、前記ピーク位置を各種心音や心雑音に分類し、前記音声信号に含まれる心音や心雑音の種類の組み合わせから、異常の有無、および、その種類を判定するシステムが開示されている。また、特許文献2には、検出した心音を可視化する技術が開示されている。
In
実際の環境において検出される心音は、体内や外部からのノイズ等の影響があり、これらノイズを含む心音をそのまま周波数解析しても、正しい心音検出結果が得られないため、例えば、在宅医療の現場において専門技術を有さない人は、ノイズをカットするフィルタ操作などを行うことができず、正しい情報を得ることができない。 Heart sounds detected in the actual environment are affected by noise from the inside and outside of the body, and even if the heart sounds containing these noises are subjected to frequency analysis as they are, correct heart sound detection results cannot be obtained. A person who does not have expertise in the field cannot perform a filter operation to cut noise and cannot obtain correct information.
本発明の目的は、ノイズを含む心音信号から、適切に心音における各種特徴的箇所を検出する、心音情報処理装置、心音情報処理方法およびプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide a heart sound information processing apparatus, a heart sound information processing method, and a program for appropriately detecting various characteristic portions in a heart sound from a heart sound signal including noise.
上記目的を達成するために、本発明に係る心音情報処理装置(100)は、心音を構成する心雑音を分析するための心雑音分析信号を生成する心雑音分析信号生成部(210)、前記心雑音分析信号生成部(210)が生成した心雑音分析信号に基づき心雑音を検出する心雑音検出部(310)を備え、前記心雑音検出部(310)は、前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出部(311)、および前記心雑音発音区間における心雑音の概形により前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定部(312)を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, a heart sound information processing apparatus (100) according to the present invention includes a heart noise analysis signal generation unit (210) that generates a heart noise analysis signal for analyzing heart noise constituting a heart sound, A cardiac noise detection unit (310) that detects cardiac noise based on the cardiac noise analysis signal generated by the cardiac noise analysis signal generation unit (210), and the cardiac noise detection unit (310) uses the cardiac noise analysis signal. A heart noise sounding interval detection unit (311) for detecting a heart noise sounding interval, and a heart noise outline for determining whether or not the heart noise analysis signal is a heart noise based on a rough shape of the heart noise in the heart noise sounding interval. A shape determination unit (312) is provided.
また、本発明に係る心音情報処理方法は、心音を構成する心雑音を分析するための心雑音分析信号を生成する心雑音分析信号生成ステップ、前記心雑音分析信号生成ステップにおいて生成された前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出ステップ、前記心雑音発音区間検出ステップにおいて検出された心雑音発音区間における心雑音の概形により前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定ステップ、を備えることを特徴とする。 The heart sound information processing method according to the present invention includes a heart noise analysis signal generation step for generating a heart noise analysis signal for analyzing heart noise constituting heart sounds, and the heart noise analysis signal generation step. A heart noise sounding interval detection step for detecting a heart noise sounding interval using a noise analysis signal, and the heart noise analysis signal is converted into a heart noise according to an outline of the heart noise detected in the heart noise sounding interval detection step. A cardiac noise outline determining step for determining whether or not
また、本発明に係るプログラムは、心雑音情報処理装置(100)が備えるコンピュータ(120)に、心音を構成する心雑音を分析するための心雑音分析信号を生成する心雑音分析信号生成ステップ、前記心雑音分析信号生成ステップにおいて生成された前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出ステップ、前記心雑音発音区間検出ステップにおいて検出された心雑音発音区間における心雑音の概形により前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定ステップ、を実行させることを特徴とする。 Further, a program according to the present invention includes a heart noise analysis signal generation step for generating a heart noise analysis signal for analyzing heart noise constituting heart sounds in a computer (120) included in the heart noise information processing apparatus (100). A heart noise sounding interval detection step for detecting a heart noise sounding interval using the heart noise analysis signal generated in the heart noise analysis signal generation step, and a heart in the heart noise sounding interval detected in the heart noise sounding interval detection step. A cardiac noise outline determining step for determining whether or not the cardiac noise analysis signal is a cardiac noise based on the outline of the noise is performed.
本発明によれば、ノイズを含む心音信号から、適切に心音における各種特徴的箇所を検出することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the various characteristic location in a heart sound can be detected appropriately from the heart sound signal containing noise.
以下、図面を参照して本発明の実施形態における心音情報処理装置100について説明する。心音情報処理装置100は、汎用のPC(Personal Computer)や各種情報端末、専用の装置等どのような形態であってもよく、各種装置が備えるコンピュータが実行可能なプログラムを動作させることにより、心音情報処理装置100を実現してもよい。
Hereinafter, a heart sound
図1は、心音情報処理装置100の構成要素を示すブロック図であり、心音情報処理装置100は、信号入力部110、演算処理部120、表示部130、記憶部140から構成される。
FIG. 1 is a block diagram showing components of the heart sound
信号入力部110は、心音信号の入力を受け付けるインターフェースであり、例えば音声入力端子や増幅装置等から構成される。入力される心音信号は、マイクロフォン等により取得した心音信号が入力されてもよく、録音された心音信号であってもよい。また、入力される心音信号は、アナログ信号であってもデジタルデータであってもよい。入力される心音信号がアナログ信号である場合、信号入力部110はA/D(Analog to Digital)コンバータを備えていてもよい。また、入力される心音信号が録音されたデータであり記憶部140に記憶されている場合は、信号入力部110は、記憶部140における心音信号の入力を受け付ける。
The
演算処理部120は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、DSP(Digital Signal Processor)等によりにより構成され、ROMに記憶された各種プログラムが実行されることにより心音情報処理装置100を構成する各部の動作制御や各部より入力された信号やデータの処理または演算、ファイルの処理等を行う。
The
表示部130は、例えば液晶表示素子や有機EL(Electro Luminescence)表示素子、およびそれらを駆動する回路ユニット等からなり、演算処理部120の制御により各種表示内容や表示形態が表示される。
The
記憶部140は、例えば各種メモリやHDD(Hard Disk Drive)より構成され、心音情報処理装置100に必要な各種データや、信号入力部110から入力された心音信号のデータ、演算処理部120により生成または検出された各種データが記憶され、演算処理部120の処理によって記憶動作や読み出し動作が行われる。記憶部140は心音情報処理装置100に内蔵されるものに限らず、所定のインターフェースによって接続される外部の記憶デバイスであってもよい。外部の記憶デバイスの一例としては、USB(Universal Serial Bus)端子に接続されるUSBメモリや外部HDD装置、所定のメモリカードスロットにより接続されるメモリカードなどである。また、記憶部140は、録音された心音信号を記憶してもよい。
The
演算処理部120は、プログラムが実行されることにより、分析信号生成部200、心音検出部300および表示情報生成部400を実現する。
The
分析信号生成部200は、心音を構成する各種要素の分析信号を生成する処理を行う。具体例としては、心雑音分析信号生成部210、I音II音分析信号生成部220、III音分析信号生成部230を備える。これら分析信号生成部200を構成する各要素は、分析対象の心音に基づき適宜備えられていればよく、これら以外にも、IV音分析信号生成部、拡張期雑音分析信号生成部、クリック音分析信号生成部などを備えていてもよい。
The analysis
心雑音分析信号生成部210は、心音に含まれる心雑音を分析するための分析信号を生成する。同様に、I音II音分析信号生成部220は、心音に含まれるI音およびII音を分析するための分析信号を生成し、III音分析信号生成部230は、心音に含まれるIIIを分析するための分析信号を生成する。
The heart noise analysis signal generator 210 generates an analysis signal for analyzing heart noise included in the heart sound. Similarly, the I sound II sound analysis
これらの各分析信号を生成する具体的手法の例としては、入力された心音信号を所定の時間で分割し、分割したフレーム毎にFFT処理等により周波数分布に変換し、各フレームの所定の周波数帯域成分における和を算出することにより生成される。または、所定の通過帯域を有するバンドパスフィルタを用いて、入力された心音信号をフィルタリングし、さらにその信号をヒルベルト変換し、その包絡線を分析信号とするなど、手法は限定されない。 As an example of a specific method for generating each analysis signal, an input heart sound signal is divided at a predetermined time, converted into a frequency distribution by FFT processing or the like for each divided frame, and a predetermined frequency of each frame It is generated by calculating the sum of the band components. Alternatively, the method is not limited, such as filtering an input heart sound signal using a bandpass filter having a predetermined pass band, further converting the signal into a Hilbert transform, and using the envelope as an analysis signal.
また、各分析信号の生成は、入力される心音信号から生成されるのみではなく、分析信号生成部200を構成するいずれかの要素において生成された分析信号に基づき、分析信号を生成してもよい。例えば、いずれかの分析信号に基づき、自己相関値の算出、平滑化処理、ダウンサンプリングやアップサンプリング等により求めるなどである。
In addition, each analysis signal is generated not only from the input heart sound signal, but also based on the analysis signal generated in any element constituting the analysis
心音検出部300は、分析信号生成部200において生成した各種分析信号および信号入力部110から入力された心音信号に基づいて、心音に含まれる各種特徴音を分析する処理を行う。具体例としては、心雑音検出部310、I音II音検出部320、III音検出部330を備える。これら心音検出部300を構成する要素は、分析対象の心音に基づき適宜備えられていればよく、これら以外にも、IV音検出部、拡張期雑音検出部、クリック音検出部などを備えていてもよい。
The heart
また、分析信号生成部200および心音検出部300を構成する各構成要素は、心音分析の目的に応じてモジュール的に組み込まれてもよい。例えば、心雑音分析信号生成部210と心雑音検出部310からなる心雑音分析モジュール410を心雑音分析目的時に用いる。また、I音II音分析信号生成部220とI音II音検出部320からなるI音II音分析モジュール420をI音II音分析目的時に用いるなどである。同様に、III音分析信号生成部230とIII音検出部330からなるIII音分析モジュール430をIII音検出時に用いる。これら以外にも、IV音分析モジュール、クリック音分析モジュール、さらには、拡張期雑音分析モジュール、大動脈弁閉鎖不全症分析モジュール、僧帽弁閉鎖不全症分析モジュールなど、任意に構成可能である。また、各モジュールの各々はハードウェア的に組み合わせて構成されるモジュールであってもよく、また、可搬型の記録媒体によるソフトウェアとして構成されるモジュールであってもよい。
Each component constituting analysis
図2は、心雑音検出部310の構成を示すブロック図であり、心雑音検出部310は、演算処理部120により実行される機能として構成される心雑音発音区間検出部311および心雑音概形判定部312を備える。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the cardiac
心雑音発音区間検出部311は、心雑音分析信号生成部210により生成された心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する。
The heart noise sounding
心雑音概形判定部312は、心雑音発音区間検出部311において検出された心雑音発音区間における心雑音の概形により、心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する。
The cardiac noise
次に、図3から図18を用いて、心雑音を検出する心雑音検出処理について説明する。心音情報処理装置100における各種心音分析の基本的な処理は、分析信号生成部200において分析対象の心音に対応する分析信号を生成する分析信号検出処理を行い、その分析信号に基づき心音検出部300において心音を検出する心音検出処理を行う。心雑音の検出も同様であり、心雑音分析信号生成部210において心雑音の分析信号を生成し、心雑音分析信号に基づき心雑音検出部310において心雑音を検出する。図3の処理を実行する場合、心音情報処理装置100は、心雑音分析モジュール410が装着または実行可能となっている。
Next, heart noise detection processing for detecting heart noise will be described with reference to FIGS. The basic processing of various heart sounds analysis in the heart sound
図3のフローチャートにおいては、ステップS100が分析信号検出処理に対応し、ステップS110からステップS120が心音検出処理に対応する。 In the flowchart of FIG. 3, step S100 corresponds to the analysis signal detection process, and steps S110 to S120 correspond to the heart sound detection process.
先ず、心雑音分析信号生成部210は、信号入力部110から入力された心音信号より、心雑音分析信号を生成する(ステップS100)。 First, the heart noise analysis signal generation unit 210 generates a heart noise analysis signal from the heart sound signal input from the signal input unit 110 (step S100).
ステップS100における心雑音分析信号生成処理は、本出願人が特願2012−160252として出願した技術に基づく。先ず、分析信号生成部200により、信号入力部110に入力された心音信号の周波数帯域毎の時間変化による特徴を示す信号が生成される。例えば、入力された心音信号に短時間FFT等の処理を実施して時間周波数成分を算出し、各時間における所定の周波数範囲の周波数成分の和を算出する。分析信号生成部200は、例えば0〜200Hzのいずれかの周波数成分を含む信号と、100〜2000Hzのいずれかの周波数成分を含む信号と、の少なくとも2つの信号を生成する。前者は主に心音の時間変化による特徴を示す信号であり、後者は主に心雑音の時間変化による特徴を示す信号である。この2つの信号に限らず、3以上の信号を生成しても構わないし、また、各信号の周波数成分は排他的であっても重複部分があっても構わない。
The cardiac noise analysis signal generation processing in step S100 is based on the technology filed by the present applicant as Japanese Patent Application No. 2012-160252. First, the analysis
次に、分析信号生成部200は、ここまでで得られた各信号を曲線で近似する。例えば、心雑音分析信号生成部210として機能する場合は、上述した心雑音の時間変化による特徴を示す信号に対して、近似曲線を求める。ここで求める近似曲線は、ひとつの信号から複数の近似曲線を得ることが好ましい。
Next, the analysis
図4および図5は、心音信号から近似曲線を求め、さらにピーク区間情報を得るまでの処理を示した概念図である。図4(A)および図5(A)は、近似曲線を求める前の元となる信号である。近似曲線は、近似に使用する曲線の次数や近似に用いる区間など、パラメータの違いによって結果が異なる。図4(B)および図5(B)における実線は、図4(A)および図5(A)の近似曲線を示す。図4(B)は次数の高い曲線を用いた近似曲線を示し、図5(B)は次数が低い曲線を用いた近似曲線を示している。また、近似曲線の次数が同じでも、近似曲線を求める区間を狭くした場合は図4(B)のように近似され、区間を広くした場合は図5(B)のように近似される。このように、図4(B)の近似曲線は元の信号に近い近似曲線となり、図5(B)の近似曲線は元の信号の大まかな傾向をよく表している。 4 and 5 are conceptual diagrams showing processing from obtaining an approximate curve from a heart sound signal to obtaining peak section information. FIG. 4A and FIG. 5A are signals that are the basis before obtaining the approximate curve. The result of the approximate curve varies depending on the difference in parameters such as the order of the curve used for the approximation and the interval used for the approximation. The solid lines in FIGS. 4B and 5B indicate the approximate curves of FIGS. 4A and 5A. 4B shows an approximate curve using a high-order curve, and FIG. 5B shows an approximate curve using a low-order curve. Even if the order of the approximate curve is the same, when the interval for obtaining the approximate curve is narrowed, the approximation is performed as shown in FIG. 4B, and when the interval is widened, the approximation is performed as shown in FIG. 5B. As described above, the approximate curve in FIG. 4B is an approximate curve close to the original signal, and the approximate curve in FIG. 5B well represents a rough tendency of the original signal.
なお、近似曲線を求める区間は、50〜200msの範囲から一つと、200〜500msの範囲から一つと、の少なくとも二つの値を用いるのが好ましい。また、前記区間および近似曲線の個数は、信号毎に異なっていても構わない。こうして得られた各近似曲線を分析信号生成部200の出力である分析信号とし、特に心雑音の時間変化による特徴を示す信号に基づいた心雑音分析信号生成部210の出力を心雑音分析信号とする。
It should be noted that it is preferable to use at least two values for the interval for obtaining the approximate curve, one from the range of 50 to 200 ms and one from the range of 200 to 500 ms. The number of sections and approximate curves may be different for each signal. Each approximate curve obtained in this way is used as an analysis signal that is an output of the analysis
次に、ステップS100において生成された心雑音分析信号に基づき、心雑音発音区間検出部311は、心雑音を検出する対象となる心雑音発音区間を検出する(ステップS110)。
Next, based on the cardiac noise analysis signal generated in step S100, the cardiac noise sounding
ステップS110における心雑音発音区間検出処理は、先ず、ステップS100において生成された心雑音分析信号である近似曲線に対して、二階微分値を算出し、二階微分値が0より大きい値である区間(下に凸)と0以下である区間(上に凸)とに二値化することで、心雑音を検出する対象となる区間とその他の区間とを識別する。 In the heart noise sounding section detection process in step S110, first, a second-order differential value is calculated for the approximate curve that is the heart-noise analysis signal generated in step S100, and the second-order differential value is a value that is greater than zero ( By binarizing into a section (convex downward) and a section that is 0 or less (upward convex), a section that is a target for detecting cardiac noise and another section are identified.
図4(B)および図5(B)において、心雑音分析信号の例に対する二値化した例を示す。図中の矩形波形における下側の点線は二階微分値が0より大きい値である区間であり、上側の一点鎖線は二階微分値が0以下である区間である。 4B and 5B show examples of binarization with respect to the example of the cardiac noise analysis signal. The lower dotted line in the rectangular waveform in the figure is a section where the second order differential value is greater than 0, and the upper one-dot chain line is a section where the second order differential value is 0 or less.
次に、図4(B)および図5(B)のように示される二値化された矩形波形における一点鎖線で示したピーク区間情報を基に、ピーク区間に心雑音が含まれるか否かの判定に用いる評価値を算出する。先ず、図4(B)および図5(B)における一点鎖線部分の各々の長さによって表されるピーク区間の持続時間(以下、ピーク持続時間とする)の長さを算出する。次に、ピーク区間情報毎に、算出された各ピーク持続区間の和をSUMとし、心雑音分析信号の時間長をLENとする。 Next, based on the peak section information indicated by the alternate long and short dash line in the binarized rectangular waveform shown in FIGS. 4B and 5B, whether or not cardiac noise is included in the peak section. An evaluation value used for the determination is calculated. First, the length of the peak section duration (hereinafter referred to as the peak duration) represented by the length of each of the alternate long and short dash lines in FIGS. 4B and 5B is calculated. Next, for each peak section information, the sum of the calculated peak duration sections is SUM, and the time length of the cardiac noise analysis signal is LEN.
次に、ピーク区間情報毎に、SUMとLENとの比RATIO(=SUM/LEN)、ピーク持続時間の平均値AVE、およびピーク持続時間の標準偏差SDをそれぞれ算出する。さらに、各ピーク区間情報のSUM、AVE,SDの比として、rSUM,rAVE,rSDをそれぞれ算出する。 Next, the ratio RATIO (= SUM / LEN) of SUM and LEN, the average value AVE of the peak duration, and the standard deviation SD of the peak duration are calculated for each peak section information. Further, rSUM, rAVE, and rSD are respectively calculated as the ratio of SUM, AVE, and SD of each peak section information.
ここで、例えば任意のピーク区間情報PEAK(m)およびPEAK(n)からそれぞれSUM(m)とSUM(n)とを算出したとする。この場合、rSUMとは、rSUM(m,n)=SUM(m)/SUM(n)によって求められる値である。また、rAVE,rSDについてもrSUMと同様にして求められる。さらに、各ピーク区間情報の相関値CORRを求めても良い。 Here, for example, it is assumed that SUM (m) and SUM (n) are calculated from arbitrary peak section information PEAK (m) and PEAK (n), respectively. In this case, rSUM is a value obtained by rSUM (m, n) = SUM (m) / SUM (n). Further, rAVE and rSD are also obtained in the same manner as rSUM. Further, the correlation value CORR of each peak section information may be obtained.
このようにして得られた各ピーク区間情報のRATIO、AVE,SD,および、各ピーク区間情報の組み合わせによるrSUM,rAVE,rSD、CORRをそれぞれ評価値とする。 RATIO, AVE, SD of each peak section information obtained in this way, and rSUM, rAVE, rSD, CORR by a combination of each peak section information are set as evaluation values.
次に、算出した評価値に基づいて心雑音の有無についての判定を行う。評価値の傾向に基づく心雑音の有無を判定する方法はいくつか考えられるが、ここでは以下の方法を例示する。 Next, the presence / absence of cardiac noise is determined based on the calculated evaluation value. Several methods for determining the presence or absence of cardiac noise based on the tendency of the evaluation value are conceivable. Here, the following method is exemplified.
心雑音の有無の判定例としては、各評価値を順番に確認し、心雑音を含む特徴がある場合には判定値をカウントアップし、そうでない場合には判定値のカウントアップをしないという処理を評価値ごとに実施する。例えば、RATIOが所定の値より大きい場合は判定値に1を加算し、小さい場合は加算しない(0を加算する)。このような処理によって、心雑音を含むデータでは判定値が高くなり、心雑音を含まないデータでは判定値が低くなる。すなわち、この判定値に基づいて心雑音の有無を判断することができる。心雑音が有ると判断できた場合には、分析信号を二値化して生成されたピーク区間情報に基づいて心雑音発音区間を検出する。 As an example of determination of the presence or absence of cardiac noise, each evaluation value is checked in order, and if there is a feature including cardiac noise, the determination value is counted up, and if not, the determination value is not counted up For each evaluation value. For example, when RATIO is larger than a predetermined value, 1 is added to the determination value, and when RATIO is smaller, it is not added (0 is added). By such processing, the determination value is high for data including cardiac noise, and the determination value is low for data not including cardiac noise. That is, the presence or absence of cardiac noise can be determined based on this determination value. If it can be determined that there is heart noise, a heart noise sounding section is detected based on peak section information generated by binarizing the analysis signal.
次に、ステップS110において検出した心雑音発音区間に対して、心雑音概形判定部312は、心雑音概形判定処理を行う(ステップS120)。ステップS120における心雑音概形判定処理とは、心雑音発音区間に対して、その周波数成分が心雑音である概形であるか否かを判定し、心雑音である心雑音発音区間を抽出する処理である。
Next, the cardiac noise
心雑音概形判定部312において用いる心雑音の概形について、図6および図7を用いて説明する。図6は心雑音の周波数成分を表しており、図7は心雑音ではないノイズの周波数成分を表している。これらの周波数成分は類似しているため、心雑音発音区間検出部311においては双方を心雑音区間として検出する可能性がある。このため、心雑音概形判定部312においては、図6に示す心雑音の周波数成分および図7に示す心雑音ではないノイズの周波数成分の概形に基づき心雑音を検出する。
The outline of the heart noise used in the heart noise
図6および図7に示す周波数成分は、周波数が高くなるほどパワーが減少する特徴がある。このため、所定の閾値を用いることで、周波数成分の上限となる境界線を求めることができる。この境界線の形状を周波数成分の概形であると定義する。 The frequency component shown in FIG. 6 and FIG. 7 has a characteristic that the power decreases as the frequency increases. For this reason, the boundary line used as the upper limit of a frequency component can be calculated | required by using a predetermined threshold value. The shape of this boundary line is defined as the approximate shape of the frequency component.
心雑音概形判定部312による心雑音概形判定処理について図8を用いて説明する。先ず、心雑音概形判定部312は心雑音発音区間検出部311が検出した心雑音発音区間のフレーム毎に周波数成分の割合を算出する(ステップS121)。次に、ステップS121において算出された周波数成分の割合から概形を検出する(ステップS122)。
The cardiac noise outline determining process by the cardiac noise
ステップS122の処理においては、例えば図6に示す心雑音の周波数成分は周波数が1000Hzに近づくにつれ周波数成分が小さくなる。さらに、心雑音ではないノイズの周波数成分の上限周波数以上においては、周波数成分の割合の変化量は少なくなる。心雑音概形判定部312は、この特性を利用し、心雑音発音区間のフレーム毎に所定の閾値より周波数成分の小さい割合が所定の回数続いた場合に、その箇所を境界線と判定する。さらに、ここで判定された境界線に基づき心雑音発音区間の概形を求める。この場合における所定の回数とは、具体例としては5回などであるが限定はされない。
In the process of step S122, for example, the frequency component of the heart noise shown in FIG. 6 becomes smaller as the frequency approaches 1000 Hz. Furthermore, the amount of change in the ratio of frequency components is small above the upper limit frequency of the frequency components of noise that is not cardiac noise. The heart noise
ステップS120における心雑音概形検出処理については、上述した例に限定されない。他の例としては、心雑音発音区間のフレーム毎に周波数成分の二乗値を求め、周波数成分の差が所定の閾値以上であれば境界線とする手法なども適用可能である。 The cardiac noise outline detection process in step S120 is not limited to the above-described example. As another example, a method in which a square value of a frequency component is obtained for each frame of a cardiac noise sounding interval and a boundary line is used when the difference between the frequency components is equal to or larger than a predetermined threshold value can be applied.
次に、心雑音概形判定部312はステップS122において検出された概形に基づき、心雑音発音区間の周波数成分が心雑音であるか否かを判断する(ステップS123)。
Next, based on the outline detected in step S122, the cardiac noise
ステップS123においては、ステップS122で検出した心雑音発音区間の概形を三次の近似曲線で表すことにより、心雑音発音区間の周波数成分が心雑音であるか否かを判断する。図9は、心雑音である場合の近似曲線であり、凸型の曲線となっている。図10は心雑音ではない場合の近似曲線であり、凹凸型の曲線となっている。 In step S123, it is determined whether or not the frequency component of the heart noise sounding section is heart noise by expressing the outline of the heart noise sounding section detected in step S122 with a cubic approximation curve. FIG. 9 shows an approximate curve in the case of cardiac noise, which is a convex curve. FIG. 10 shows an approximate curve when there is no cardiac noise, and is an uneven curve.
このように、三次の近似曲線として表した概形に基づき隣接するフレームとの差分値を算出すると、近似曲線が凹凸の部分で差分値の符号が変化するため、図9においては差分値の符号の変化は1ヶ所で変化し、図10においては2箇所において変化する。このように、差分値の符号の変化が1ヶ所であれば心雑音であると判断し、2箇所以上であれば心雑音ではないと判断する。 As described above, when the difference value with the adjacent frame is calculated based on the outline expressed as the cubic approximate curve, the sign of the difference value changes in the approximate curve where the approximate curve is uneven. Changes at one place, and changes at two places in FIG. Thus, if there is only one change in the sign of the difference value, it is determined as heart noise, and if there are two or more locations, it is determined not as heart noise.
ステップS123における心雑音であるか否かの判断は、上述したものに限定されず、例えば、ステップS122で検出した心雑音発音区間の概形を所定のフレーム数に正規化し、正規化された概形の差分値により判断する手法も可能である。 The determination of whether or not the heart noise is in step S123 is not limited to the above-described one. For example, the outline of the heart noise sounding section detected in step S122 is normalized to a predetermined number of frames, and the normalized outline is obtained. It is also possible to make a determination based on the difference value of the shape.
正規化された概形の差分値によるステップS123の処理は、先ず、ステップS122で検出した心雑音発音区間の概形の隣接したフレームの差分値を算出する。この場合、心雑音発音区間のフレーム数は心雑音の箇所によって異なり一定とはならない。したがって、概形の特徴を比較するために正規化を行う。 In the process of step S123 based on the normalized outline difference value, first, a difference value between adjacent frames of the outline of the cardiac noise sounding section detected in step S122 is calculated. In this case, the number of frames in the heart noise sounding interval differs depending on the location of the heart noise and is not constant. Therefore, normalization is performed to compare features of outlines.
正規化の方法としては、概形の中心となるフレームから予め決められているフレーム数で統一する方法がある。例えば心雑音の発音時間は一般的には300ms〜500msとされているので、その発音時間分のフレームでまとめるといった方法が考えられる。このようにまとめた概形の正規化情報を用いて結果判定を行う。 As a normalization method, there is a method of unifying with a predetermined number of frames from the frame which is the center of the outline. For example, since the sound generation time of heart noise is generally set to 300 ms to 500 ms, a method of consolidating the frames for the sound generation time can be considered. The result is determined using the generalized normalization information summarized in this way.
このような正規化手法を、図11を用いて説明する。例えば図11における(A)のように、心雑音発音区間の概形のフレーム数がnフレームである場合、隣接したフレームとの差分値は(B)のようにn−1フレームとなる。ここで、予め決められているフレーム数uに統一するために、n−1をuで割り切れるフレーム数とする。このために、(C)のように(B)におけるn−1の隣接するフレーム同士の平均を求め、このフレーム数をaのフレーム数ずつ加算してuで割り切れるフレーム数とする。正規化の方法は1つの例であって、これに限定されない。 Such a normalization method will be described with reference to FIG. For example, as shown in FIG. 11A, when the approximate number of frames of the heart noise sounding section is n frames, the difference value from adjacent frames is n−1 frames as shown in FIG. Here, in order to unify the predetermined number of frames u, n−1 is the number of frames divisible by u. For this purpose, as in (C), the average of n-1 adjacent frames in (B) is obtained, and this number of frames is added by the number of frames a to obtain the number of frames divisible by u. The normalization method is an example, and the present invention is not limited to this.
図12および図13は、心雑音発音区間の概形が正規化された情報を示すグラフである。図12は心雑音である心雑音発音区間を正規化した情報であり、図13は心雑音ではない心雑音発音区間を正規化した情報である。図12においては凹形状の曲線となっており、図13においては凹形状とはなっていない。この形状の違いを利用して心雑音発音区間の周波数成分が心雑音であるか否かを判断する。 FIG. 12 and FIG. 13 are graphs showing information obtained by normalizing the outline of the cardiac noise sounding interval. FIG. 12 shows information obtained by normalizing a heart noise sounding interval that is a heart noise, and FIG. 13 shows information obtained by normalizing a heart noise sounding interval that is not a heart noise. In FIG. 12, it is a concave curve, and in FIG. 13, it is not a concave shape. Using this difference in shape, it is determined whether or not the frequency component in the heart noise sounding section is heart noise.
例えば、図12において正規化情報の隣接する差分を算出した場合、2番目の値から1番目の値を引くとマイナスの値となる。同様に5番目まで算出すると、マイナス、マイナス、プラス、プラスとなり、凹形状の曲線であることが判断できる。このように、正規化された情報が凹形状であれば、心雑音発音区間の周波数成分が心雑音であり、そうでなければ心雑音ではないという判断を行うことができる。 For example, when the difference between adjacent normalized information in FIG. 12 is calculated, subtracting the first value from the second value results in a negative value. Similarly, when calculating up to the fifth, it becomes minus, minus, plus, plus, and it can be determined that it is a concave curve. In this way, if the normalized information is concave, it can be determined that the frequency component of the heart noise sounding section is heart noise, otherwise it is not heart noise.
さらに、正規化情報に対するバラつきの差異を利用した判断手法も可能である。バラつきの比較は、統計値や確立変数の散らばり具合を表す数値である標準偏差や変動係数を利用する。バラつきの差異を利用した判断手法について、図14から図15を用いて説明する。 Furthermore, a determination method using the difference in variation with respect to the normalized information is also possible. For the comparison of variations, a standard deviation or a coefficient of variation, which is a numerical value indicating the degree of dispersion of statistical values or established variables, is used. A determination method using the difference in variation will be described with reference to FIGS.
図14は、心雑音である心雑音発音区間を正規化した情報を、隣接するフレームの差分値を横軸とし度数を縦軸としたグラフである。図15は、心雑音ではない心雑音発音区間を正規化した情報を、隣接するフレームの差分値を横軸とし度数を縦軸としたグラフである。図14は、心雑音のバラつきが標準偏差値50の周辺に集まっており、図15は、心雑音のバラつきが広がっていることが分かる。
FIG. 14 is a graph of information obtained by normalizing a cardiac noise sound generation interval, which is cardiac noise, with the difference value between adjacent frames as the horizontal axis and the frequency as the vertical axis. FIG. 15 is a graph of information obtained by normalizing a cardiac noise sounding section that is not cardiac noise, with the difference value between adjacent frames as the horizontal axis and the frequency as the vertical axis. FIG. 14 shows that the variation of the heart noise is gathered around the
図16は、心雑音である心雑音発音区間の正規化情報および心雑音ではない心雑音発音区間の正規化情報の標準偏差を求めたグラフである。図16においては、心雑音ある心雑音発音区間の標準偏差は約20であり、心雑音ではない心雑音発音区間の標準偏差は約45であるため、心雑音ではない心雑音発音区間の方が正規化情報のバラつきが大きく、例えば標準偏差30を閾値とした閾値thを境に分類することができる。つまり、正規化情報の標準偏差が閾値thよりも低い値であれば心雑音であり、高い値であれば心雑音ではないという判断ができる。
FIG. 16 is a graph in which the standard deviation of the normalized information of the heart noise sounding interval that is the heart noise and the normalized information of the heart noise sounding interval that is not the heart noise is obtained. In FIG. 16, the standard deviation of a heart noise sounding interval that is a heart noise is about 20, and the standard deviation of a heart noise sounding interval that is not a heart noise is about 45. The variation of the normalized information is large, and for example, the threshold value th with the
図8に戻り、ステップS123において心雑音ではないと判断された場合(ステップS123:No)、心雑音ではないと判断された心雑音発音区間のデータを削除する(ステップS124)。心雑音であると判断された場合(ステップS123:Yes)、心雑音概形判定部312は心雑音の判定が終了したか否かを判断する(ステップS125)。
Returning to FIG. 8, when it is determined in step S123 that it is not cardiac noise (step S123: No), the data of the cardiac noise sounding section determined not to be cardiac noise is deleted (step S124). If it is determined that the heart noise is present (step S123: Yes), the heart noise
ステップS125において、心雑音の判定が終了していないと判断された場合(ステップS125:No)、つまり心雑音であるか否かの判断対象となる心雑音発音区間が存在する場合は、対象となる心雑音発音区間に対してステップS121からの処理を実行する。心雑音の判定が終了したと判断された場合(ステップS125:Yes)、本処理を終了する。 In step S125, if it is determined that the determination of cardiac noise has not ended (step S125: No), that is, if there is a cardiac noise sounding section that is a determination target of whether or not it is cardiac noise, The processing from step S121 is executed for the heart noise sounding section. When it is determined that the determination of the cardiac noise has been completed (step S125: Yes), this process ends.
このように、心雑音概形判定部312において心雑音を心雑音発音区間の概形に基づき判定するため、入力された心音信号に心雑音以外の雑音が含まれていても、正確に心雑音を検出することができる。このため、適切な判断を求められる医療現場や在宅医療において、精度よく心雑音を検出することが可能となる。
As described above, since the heart noise
図3に戻り、ステップS120において心雑音であると判定された心雑音発音区間のデータを元に、表示情報生成部400は、心雑音のデータを表示部130に表示させる表示情報を生成する(ステップS130)。ステップS130における表示情報生成処理は、本出願人が特願2011−173291として出願した内容に開示された技術と同様である。
Returning to FIG. 3, the display
具体例としては、図17に示すように、時間軸上の心雑音発音区間に心雑音を示す表示情報501を生成し、心音の状態を模式化する。心雑音の表示情報は501に示すものに限らず、心雑音の大きさや発音位置の違いによって変更してもよい。
As a specific example, as shown in FIG. 17,
また、生成された表示情報は、表示部130に表示される。表示部130における表示画面800の例を図18に示す。図18に示す表示画面800は、操作を行うためのGUI(Graphical User Interface)を含んでおり、これらGUIの操作は、キーボードやマウス、タッチパネル等により操作が受け付けられる。また、図18に示す表示画面800は一例であり、心雑音を含む心音の各種特長的箇所が適切に判別可能であればよい。
In addition, the generated display information is displayed on the
図18において、開くボタン801は操作されることによって信号入力部110に入力される心音信号を選択する。ここで選択される心音信号は、例えばマイクロフォン等によりリアルタイムに入力される心音信号、または記憶部140に記憶されている録音された心音信号である。
In FIG. 18, an
再生ボタン802は、操作されることによって分析対象の心音の再生を行う。再生される分析対象の心音とは、心音入力部110に心音がリアルタイムに入力されている場合は、その心音の出力を開始し、録音されている心音である場合は、再生対象となる録音データの再生を開始する。また、再生ボタン802の操作によって再生される心音は、マイクロフォン等により入力された各種特徴的箇所やノイズ成分が全て含まれた心音ではなくとも、心音検出部300において検出された各種特徴的箇所のみであってもよい。
The
停止ボタン803は、操作されることにより、心音の再生が停止される。繰り返しボタン804は、操作されることにより、所定の繰り返し期間を繰り返して再生する。
When the
心音表示領域805は、再生対象となる心音信号を時間軸に沿って表示する。また、心音表示領域上には、再生位置表示バー806および再生区間807が表示されている。再生位置表示バー806は、心音表示領域805における現在再生中の位置を示す。再生区間807は、心音表示領域805における再生対象となる区間を指定することができる。また、再生区間807は、繰り返しボタン804の操作による繰り返し再生区間でもある。
The heart
拡大縮小ボタン808は、操作されることにより、心雑音表示領域805の縮尺を変更する。拡大縮小ボタン808によって操作される縮尺は、心雑音表示領域805の時間軸(横軸)方向であっても振幅軸(縦軸)方向のいずれに対しても可能である。
The enlargement /
情報表示領域809は、模式的に表示された各心音の特徴的箇所に対する詳細情報を表示する。具体例としては、I音やII音など心音を構成する特徴的箇所の名称や、心雑音が含まれている場合は、心雑音であることや、心雑音の名称や形状などである。
The
上述したような処理によって、心雑音であるか否かが明確ではない音声成分に対しても、心雑音の概形判定を行うことにより、精度良く心雑音が検出される。また、検出した心雑音等を上述したように表示することによって、ユーザは入力された心音の状態を容易且つ適切に確認することが可能となる。 Through the above-described processing, the heart noise is detected with high accuracy by performing the outline determination of the heart noise even for the speech component in which it is not clear whether or not it is the heart noise. Further, by displaying the detected heart noise and the like as described above, the user can easily and appropriately confirm the state of the input heart sound.
次に、III音分析信号生成部230およびIII音検出部430によるIII音分析処理について説明する。図19は、III音検出部330の構成を示すブロック図であり、III音検出部330は、演算処理部120により実行される機能として構成されるIII音検出区間判定部331およびIII音発音区間検出部332を備える。
Next, the III sound analysis processing by the III sound analysis
次に、図20から図28を用いて、III音を検出するIII音検出処理について説明する。III音検出処理については、III音分析信号生成部230においてIII音の分析信号を生成し、III音分析信号に基づきIII音検出部330においてIII音を検出する。図20の処理を実行する場合、心音情報処理装置100は、III音分析モジュール430が装着または実行可能となっている。また、III音の検出にI音II音の検出結果を用いる場合は、さらにI音II音分析モジュール420が装着または実行可能となっている。
Next, the III sound detection process for detecting the III sound will be described with reference to FIGS. With respect to the III sound detection process, the III sound analysis
図20のフローチャートにおいては、ステップS200が分析信号検出処理に対応し、ステップS210からステップS240が心音検出処理に対応する。 In the flowchart of FIG. 20, step S200 corresponds to the analysis signal detection process, and steps S210 to S240 correspond to the heart sound detection process.
先ず、III音分析信号生成部230は、信号入力部110から入力された心音信号より、III音分析信号を生成する(ステップS200)。ステップS200における処理は、先ず信号入力部110から入力された心音信号を所定の時間長のフレームで分割する。この場合の所定の時間長とは、一例としては12msであるが、II音とIII音のピーク位置を分別することができればこの値に限定されない。
First, the III sound analysis
次に、所定の時間長のフレームで分割された心音信号を、FFT等を用いて周波数領域に変換し、各フレームで周波数成分毎のパワーを算出する。本実施形態において、主に0〜300Hzの各周波数成分のパワーの和を抽出し、III音分析信号とする。 Next, the heart sound signal divided in a frame of a predetermined time length is converted into a frequency domain using FFT or the like, and the power for each frequency component is calculated in each frame. In the present embodiment, the sum of the power of each frequency component of 0 to 300 Hz is mainly extracted and used as the III sound analysis signal.
次に、III音検出部330は、I音II音検出部320が検出したI音およびII音の検出情報より、I音およびII音の発音位置に基づく時間間隔を検出する(ステップS210)。
Next, the III
ここで、I音、II音およびIII音の時間間隔について、図21から図24を用いて説明する。図21は、うっ血性心不全における心音の例を示しており、図22は、急性心筋梗塞における心音の例を示している。また、図23は、うっ血性心不全における心音の1周期分を示したグラフであり、図24は、急性心筋梗塞における心音の1周期分を示したグラフである。図21および図23に示すうっ血性心不全の心音は、I音、II音およびIII音のピークが明確であるが、図22および図24に示す急性心筋梗塞の心音は、II音とIII音の時間間隔が短いために、II音とIII音とが明確に分離できず、III音を誤ってII音として取得する可能性がある。 Here, the time intervals of the I, II, and III sounds will be described with reference to FIGS. FIG. 21 shows an example of a heart sound in congestive heart failure, and FIG. 22 shows an example of a heart sound in acute myocardial infarction. FIG. 23 is a graph showing one cycle of heart sounds in congestive heart failure, and FIG. 24 is a graph showing one cycle of heart sounds in acute myocardial infarction. The heart sounds of congestive heart failure shown in FIG. 21 and FIG. 23 have clear peaks of I sound, II sound and III sound, but the heart sounds of acute myocardial infarction shown in FIG. 22 and FIG. Since the time interval is short, the II sound and the III sound cannot be clearly separated, and the III sound may be erroneously acquired as the II sound.
次に、III音検出部330はステップS210において検出したI音およびII音の時間間隔に対してクラスタリングを行う(ステップS220)。クラスタリングの手法は、公知のk−means法など各種手法が適用可能である。
Next, the III
次に、III音検出区間判定部331は、ステップS220におけるクラスタリングの結果に基づいて、III音検出区間を判定する(ステップS230)。ステップS220におけるクラスタリングは、検出した時間間隔のヒストグラムを用いて、例えば図25や図26のように可視化することができる。図25は、うっ血性心不全の心音に基づくクラスタリング結果の例であり、図26は、急性心筋梗塞の心音に基づくクラスタリング結果の例である。
Next, the III sound detection
図25および図26は、破線で示す閾値thより左側を、時間間隔が短い階級のクラスタであるクラスタ1とし、右側を時間間隔が長い階級のクラスタであるクラスタ2とする。図25に示すうっ血性心不全の心音に基づくクラスタリング結果は、I音、II音、のピークが明瞭であり、各クラスタの度数はほぼ等しく最頻値をとる。このため、II音の後がIII音検出区間であると判断することができる。図26に示す急性心筋梗塞の心音に基づくクラスタリング結果は、I音とII音との時間間隔が最頻値では無い箇所は、III音をII音と判断している可能性がある。このため、最頻値から外れている箇所はII音の前をIII音検出区間とする。
In FIG. 25 and FIG. 26, the left side of the threshold value th indicated by the broken line is the
図20に戻り、ステップS230において判定されたIII音検出区間の結果に基づき、III音発音区間検出部332は、III音発音区間を検出する(ステップS240)。一般的に、III音はII音の後0.15秒前後に聞こえるとされている。このため、本実施形態においては、ステップS230におけるIII音検出区間判定処理の結果に基づき、II音の前後0.13秒から0.17秒の区間をIII音発音区間の検出対象範囲とする。
Returning to FIG. 20, based on the result of the III sound detection section determined in step S230, the III sound generation
ステップS240の処理においては、III音分析信号を用いて検出対象範囲となったII音の前後0.13秒から0.17秒の区間にてIII音を検出する。ここでIII音分析信号を使用する理由に関して図27を用いて説明する。図27は図22の急性心筋梗塞の信号をIII音分析信号で表した折れ線グラフである。図22に示す急性心筋梗塞の信号をIII音分析信号よりも長いフレーム長で作成した分析信号で表した折れ線グラフ図24ではII音とIII音の間隔が短い為、ピーク位置がII音なのかIII音なのかわからなかったが、III音分析信号は細かい時間長のフレームなので、図27のようにII音とIII音のピークを判別することが可能である。 In the process of step S240, the III sound is detected in the interval from 0.13 seconds to 0.17 seconds before and after the II sound that is the detection target range using the III sound analysis signal. Here, the reason for using the III sound analysis signal will be described with reference to FIG. FIG. 27 is a line graph showing the acute myocardial infarction signal of FIG. 22 as a III sound analysis signal. In FIG. 24, the acute myocardial infarction signal is represented by an analysis signal created with a frame length longer than the III sound analysis signal. In FIG. 24, the interval between the II sound and the III sound is short. Although it was not known whether it was a III sound, since the III sound analysis signal is a frame having a fine time length, the peaks of the II sound and the III sound can be discriminated as shown in FIG.
このように、細かい時間長のフレームで算出されたIII音分析信号を使用することで、II音とIII音の位置が近くてもピーク位置を検出することが可能になる為、III音分析信号を利用する。III音分析信号を用いて、II音の前にピークが検出された場合は、その検出されたピークをII音発音区間であると判断し、I音II音検出部320において検出されたII音をIII音と修正する。また、II音の後にピークが検出された場合は、その検出されたピークをIII音であると判断する。
In this way, by using the III sound analysis signal calculated in a frame with a fine time length, it becomes possible to detect the peak position even if the positions of the II sound and the III sound are close, so the III sound analysis signal Is used. When a peak is detected before the II sound using the III sound analysis signal, it is determined that the detected peak is the II sound generation section, and the II sound detected by the I sound II
次に、表示情報生成部400は、III音のデータを表示部130に表示させる表示情報を生成する(ステップS250)。ステップS250の処理および表示画面は、図3のステップS130において説明した内容と同様である。図28に、III音を表した模式図を示す。図28においては、I音、II音の後にIII音601を表している。この様にI音、II音、III音を表示することにより、III音の位置を把握することができる。
Next, the display
以上のように、III音のピークが明確ではない場合であっても、精度良くIII音を検出し、ユーザはIII音の状態を適切に把握することができる。また、これらの手法は、III音の検出に限らず、心音を構成する他の特徴音の検出にも適用可能である。 As described above, even when the peak of the III sound is not clear, the III sound is detected with high accuracy, and the user can appropriately grasp the state of the III sound. Further, these methods are not limited to the detection of the III sound but can be applied to the detection of other characteristic sounds constituting the heart sound.
Claims (5)
前記心雑音分析信号生成部が生成した心雑音分析信号に基づき心雑音を検出する心雑音検出部を備え、
前記心雑音検出部は、前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出部、および前記心雑音発音区間における心雑音の時間変化を示す概形により前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定部を備える、
ことを特徴とする心音情報処理装置。 A heart noise analysis signal generator for generating a heart noise analysis signal for analyzing heart noise constituting the heart sound;
A cardiac noise detection unit for detecting cardiac noise based on the cardiac noise analysis signal generated by the cardiac noise analysis signal generation unit;
The cardiac noise detection unit includes a cardiac noise sounding interval detection unit that detects a cardiac noise sounding interval using the cardiac noise analysis signal, and the cardiac noise analysis according to a rough shape indicating a temporal change of the cardiac noise in the cardiac noise sounding interval. A cardiac noise outline determining unit that determines whether the signal is cardiac noise;
A heart sound information processing apparatus characterized by that.
前記心雑音分析信号生成部が生成した心雑音分析信号に基づき心雑音を検出する心雑音検出部を備え、
前記心雑音検出部は、前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出部、および前記心雑音発音区間における心雑音の概形により前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定部を備え、
前記心雑音概形判定部は、前記心雑音発音区間における心雑音の周波数成分と心雑音が存在しない周波数成分の境界部分の概形に基づき、前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する
ことを特徴とする心音情報処理装置。 A heart noise analysis signal generator for generating a heart noise analysis signal for analyzing heart noise constituting the heart sound ;
A cardiac noise detection unit for detecting cardiac noise based on the cardiac noise analysis signal generated by the cardiac noise analysis signal generation unit;
The cardiac noise detector includes a cardiac noise sounding interval detector that detects a cardiac noise sounding interval using the cardiac noise analysis signal, and the cardiac noise analysis signal is converted into a cardiac noise according to a rough shape of the cardiac noise in the cardiac noise sounding interval. Comprising a cardiac noise outline determining unit for determining whether or not
The cardiac noise outline determination unit determines whether the cardiac noise analysis signal is cardiac noise based on the outline of a boundary between a frequency component of cardiac noise and a frequency component in which no cardiac noise exists in the cardiac noise sounding section. heart sound information processing apparatus wherein the determining.
前記心雑音分析信号生成部が生成した心雑音分析信号に基づき心雑音を検出する心雑音検出部を備え、
前記心雑音検出部は、前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出部、および前記心雑音発音区間における心雑音の概形により前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定部を備え、
前記心雑音概形判定部は、前記心雑音発音区間における心雑音の周波数成分と心雑音が存在しない周波数成分の境界部分の正規化情報のバラつきに基づき、前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する
ことを特徴とする心音情報処理装置。 A heart noise analysis signal generator for generating a heart noise analysis signal for analyzing heart noise constituting the heart sound ;
A cardiac noise detection unit for detecting cardiac noise based on the cardiac noise analysis signal generated by the cardiac noise analysis signal generation unit;
The cardiac noise detector includes a cardiac noise sounding interval detector that detects a cardiac noise sounding interval using the cardiac noise analysis signal, and the cardiac noise analysis signal is converted into a cardiac noise according to a rough shape of the cardiac noise in the cardiac noise sounding interval. Comprising a cardiac noise outline determining unit for determining whether or not
The cardiac noise outline determination unit is based on a variation in normalized information at a boundary between a frequency component of cardiac noise and a frequency component in which no cardiac noise exists in the cardiac noise sounding section, and the cardiac noise analysis signal is cardiac noise heart sound information processing apparatus you wherein the determining whether.
心音を構成する心雑音を分析するための心雑音分析信号を生成する心雑音分析信号生成ステップ、
前記心雑音分析信号生成ステップにおいて生成された前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出ステップ、
前記心雑音発音区間検出ステップにおいて検出された心雑音発音区間における心雑音の周波数成分と心雑音が存在しない周波数成分の境界部分の概形に基づき、前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定ステップ、
を実行させることを特徴とするプログラム。 On your computer,
A heart noise analysis signal generation step for generating a heart noise analysis signal for analyzing the heart noise constituting the heart sound;
A cardiac noise sounding interval detection step for detecting a cardiac noise sounding interval using the cardiac noise analysis signal generated in the cardiac noise analysis signal generation step;
Whether or not the cardiac noise analysis signal is cardiac noise based on the outline of the boundary between the frequency component of cardiac noise and the frequency component in which cardiac noise does not exist in the cardiac noise speech zone detected in the cardiac noise speech zone detection step A cardiac noise outline judging step for judging whether
A program characterized by having executed.
心音を構成する心雑音を分析するための心雑音分析信号を生成する心雑音分析信号生成ステップ、
前記心雑音分析信号生成ステップにおいて生成された前記心雑音分析信号を用いて心雑音発音区間を検出する心雑音発音区間検出ステップ、
前記心雑音発音区間検出ステップにおいて検出された心雑音発音区間における心雑音の周波数成分と心雑音が存在しない周波数成分の境界部分の正規化情報のバラつきに基づき、前記心雑音分析信号が心雑音であるか否かを判定する心雑音概形判定ステップ、
を実行させることを特徴とするプログラム。
On your computer,
A heart noise analysis signal generation step for generating a heart noise analysis signal for analyzing the heart noise constituting the heart sound;
A cardiac noise sounding interval detection step for detecting a cardiac noise sounding interval using the cardiac noise analysis signal generated in the cardiac noise analysis signal generation step;
Based on the variation of the normalized information at the boundary between the frequency component of the cardiac noise and the frequency component in which no cardiac noise exists in the cardiac noise generation interval detected in the cardiac noise generation interval detection step, the cardiac noise analysis signal is a cardiac noise. A cardiac noise outline determining step for determining whether or not there is,
A program characterized by having executed.
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