JP2021133005A - 聴診システム及び聴診方法 - Google Patents
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Abstract
Description
また、近年増加している在宅医療・介護の現場で、医学的知識を持たない人が、聴診音から簡易に健康状態を識別するためのシステムは、現在存在していない。
一実施の形態によれば、前記学習モデルは、前記特徴量を入力して、正常又は異常の別と、症例と、を判定するものであり、前記データマップ生成部は、前記聴診音データを、前記特徴量と、前記学習モデルによる分類結果と、に基づいてマッピングしたデータマップを生成する。
一実施の形態によれば、前記データマップ生成部は、前記聴診音データの正常率又は異常率を計算し、前記データマップに少なくとも前記正常率又は前記異常率のいずれか一方を表示する。
一実施の形態によれば、前記正常率又は異常率は、正常音集団又は異常音集団の中心値と、前記特徴量と、の距離に基づいて計算される。
一実施の形態によれば、前記データマップ生成部は、前記聴診音データの症例率を計算し、前記データマップに表示する。
一実施の形態によれば、少なくとも2次元の散布図、又は、3次元のデータマップのいずれか一方の表示が選択可能に構成されている。
一実施の形態によれば、聴診システムは、前記聴診音データに対し、ノイズ処理、周波数調整または振幅調整を行うデータ前処理部をさらに含む。
一実施の形態によれば、聴診方法は、コンピュータが、デジタル聴診器により取得された聴診音データから複数の特徴量を抽出する特徴量計算ステップと、学習モデルに前記特徴量を入力して、正常又は異常に分類する分類ステップと、前記聴診音データを、前記特徴量と、前記学習モデルによる分類結果と、に基づいてマッピングしたデータマップを生成するデータマップ生成ステップと、を含む。
<実施の形態1>
図1は、実施の形態1にかかる聴診システム1000の構成を示す全体図である。聴診システム1000は、デジタル聴診器100、聴診音可視化端末(診察用)200、聴診音可視化端末(教育用)300、聴診音判定端末400、を備える。
デジタル聴診器100と該聴診音可視化端末は、USBケーブル等による有線、又はBluetooth(登録商標)等による無線通信によって接続される。
典型的には、該端末は、学生等が聴診技術を習得するための教育用であって、詳しくは後述するが、症例別の聴診音データを再生したり、再生した聴診音が何の症例かを自己テストしたりする機能を有する。
図2は、聴診音判定端末400の構成例を示すブロック図である。聴診音判定端末400は、通信部40、記憶部41、データ前処理部42、及び、機械学習部43を備える。
<実施の形態2>
本実施の形態は、本システムが聴診音を解析して正常又は異常の判定を行うだけでなく、病名の判定までを行うことを特徴とする。ここでは、実施の形態1にかかる動作例のS101からS108のうち、本実施の形態と異なる部分を説明する。
<実施の形態3>
本実施の形態は、本システムが聴診音を解析して正常又は異常の判定を行うだけでなく、複数の判定結果をデータマップに時系列で表示することを特徴とする。ここでは、実施の形態1にかかる動作例のうち、本実施の形態と異なる部分を説明する。
<実施の形態4>
以上、データマップの表示は、3次元を中心に説明してきたが、2次元の散布図によって表示してもよい。また、2次元表示と3次元表示とを、ユーザが適宜切替えることができるようにしてもよい。
<実施の形態5>
本実施の形態は、本システムがデジタル聴診器100によって聴診音を取得する際に、聴診音可視化端末(診察用)200、又は聴診音可視化端末(教育用)300の出力部に、適切な位置に聴診部を当てるためのガイド及びマーカーを表示することを特徴とする。
データマップに、正常率・異常率の表示に加えて、患者の聴診音に関わるデータの最高値、最低値、平均値等を参考数値として表示する。これによって、例えば、取得された聴診音が異常判定された場合に、それが患者自身の身体特性によるものなのか、普段とは異なる状態を示唆するものなのか、を判断する材料にすることができる。
患者の聴診音に関わるデータの最高値、最低値、平均値等を保存しておき、その値と、現在取得された聴診音の判定結果にかかる値と、が極端に異なる場合に、医療機関に受診するように促すアラート、又は、再度の聴診(ノイズの影響が想定されるため)を促すアラートを表示する。
取得した聴診音データ、判定結果、及び聴診音を記録した日時や場所に関するデータ等を、他のシステムで再生・表示可能なファイル形式に変換し、医療機関等に提供する。これによって、電子カルテにデータ一式を添付することができ、遠隔での診療に用いることが可能になる。
データマップ上の任意のプロットにかかる聴診音データ又はベクトル音波図等を再生・表示する。これによって、場所や時間を選ばずに、正常音集団及び異常音集団の聴診音データ等を手軽に再生・表示できるので、学生等が分類された聴診音の特徴を学習するのに役立つ。
データマップにプロットされている症例別の聴診音又はベクトル音波図を利用して、再生した聴診音が何の症例かを自己テストする。また、医学教育の現場で、学生等が取得する聴診音を、本システムによって教員・学生間で共有し、定量的な分析を行うことによって、聴診技術の習熟度を向上させる。
200 聴診音可視化端末(診察用)
300 聴診音可視化端末(教育用)
400 聴診音判定端末
40 通信部
41 記憶部
42 データ前処理部
43 機械学習部
43a 特徴量算出部
1 ウェーブレット変換部
2 エントロピー算出部
43b ニューラルネットワーク部
43c データマップ生成部
43d SVM判定部
500 ネットワーク
1000 聴診システム及び聴診方法
L1 異常集団の中心値と正常集団の中心値との距離
L2 入力したパラメータセットのプロット(xy座標)と正常集団の中心値(xy座標)との距離
AR 異常率
NR 正常率
RC 異常音の確率上昇係数
TH 閾値
MW マージン幅
NG1〜NG3 グルーピングされた正常集団のグループ
AG1〜AG4 グルーピングされた異常集団のグループ
Claims (8)
- デジタル聴診器により取得された聴診音データから複数の特徴量を抽出する特徴量計算部と、
前記特徴量を入力して、正常又は異常に分類する学習モデルと、
前記聴診音データを、前記特徴量と、前記学習モデルによる分類結果と、に基づいてマッピングしたデータマップを生成するデータマップ生成部と、を含む
聴診システム。 - 前記学習モデルは、前記特徴量を入力して、正常又は異常の別と、症例と、を判定するものであり、
前記データマップ生成部は、前記聴診音データを、前記特徴量と、前記学習モデルによる分類結果と、に基づいてマッピングしたデータマップを生成する
請求項1記載の聴診システム。 - 前記データマップ生成部は、前記聴診音データの正常率又は異常率を計算し、前記データマップに少なくとも前記正常率又は前記異常率のいずれか一方を表示する
請求項1記載の聴診システム。 - 前記正常率又は異常率は、正常音集団又は異常音集団の中心値と、前記特徴量と、の距離に基づいて計算される
請求項3記載の聴診システム。 - 前記データマップ生成部は、前記聴診音データの症例率を計算し、前記データマップに表示する
請求項2記載の聴診システム。 - 前記聴診音データに対し、ノイズ処理、周波数調整または振幅調整を行うデータ前処理部をさらに含む
請求項1記載の聴診システム。 - 少なくとも2次元の散布図、又は、3次元のデータマップのいずれか一方の表示が選択可能に構成されていることを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の聴診システム。
- コンピュータが、
デジタル聴診器により取得された聴診音データから複数の特徴量を抽出する特徴量計算ステップと、
学習モデルに前記特徴量を入力して、正常又は異常に分類する分類ステップと、
前記聴診音データを、前記特徴量と、前記学習モデルによる分類結果と、に基づいてマッピングしたデータマップを生成するデータマップ生成ステップと、を含む
聴診方法。
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- 2020-02-28 JP JP2020032789A patent/JP2021133005A/ja active Pending
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