JP5344818B2 - 咳の監視システムおよびその方法 - Google Patents
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Description
本発明のシステムおよび方法の好ましい実施形態を以下に説明する。後段で、また、本明細書全体で、見出しを使っているのは明瞭にし、便利よくするためにすぎない。
図2は一般に、本発明の方法を例示している。簡単に説明すると、これらの方法は2種類の別個の連続する生理学的データを処理および結合して、新規な咳覚醒指数を判定する。被検体の呼吸データ、音声データ、動きデータ31は、事前処理33の後で、客観的かつ自動的な処置35で使用されて、被検体の咳の発生を検出する。被検体の脳電図(EEG)および眼電図(EOG)(一般に、選択された筋電図(EMG)データ)37は、事前処理39の後で、客観的かつ自動的な処置41で使用されて、被検体の覚醒の発生を検出する。認識された咳と覚醒の発生は互いに関連づけされて43、判定済みの咳覚醒指数および咳障害指数45が出力される。このような工程と付随するシステムは、後段でより詳細に説明される。
本発明により処理されるデータは、図1に例示されている衣服またはシャツ1のような、装着可能な監視用装置によって得ることができ、かかる衣類は十分に快適かつ突出していないため、被検体の眠りは(実質的に)妨害されることはない。このような衣服は、必要な被検体監視データを収集するためのセンサーで具現化され、または、そのようなセンサーに一体的に含まれて、一晩中もの間の家庭内の設定で睡眠中の生理学的記録を行えるようにし、かつ/または、無制限な出歩ける設定で日中に生理学的記録を行えるようにする。
図2をもう一度参照すると、処理工程37で受信されたEEG信号およびEOG信号(これに代えて、選択されたEMG信号)が処理工程39で事前処理されてから、工程41で一過性覚醒を認識するために使用される。好ましいEEGセンサー位置は、EEG技術ではありふれた位置決め表記を使って規定されるが、参照符号C4/A1またはC3/A1の中央バイポーラ設置位置と、O1/A2、O2/A1またはOZ/A1、もしくは、OZ/A2などの任意のバイポーラ後頭部基準設置位置がある。好ましいバイポーラEOG電極設置位置はLOC/A1および/またはROC/A2である。代替の実施形態では、EOG信号は顎下信号またはそれ以外EMG信号で補足され、或いは、それらと置換されてもよい。
図2を再度参照すると、工程35において認識された咳が工程41で認識されたEEG覚醒と関連して検出されるような睡眠中は、工程43で咳−覚醒事象が認識される。咳が覚醒中に発生した場合、咳と覚醒は関連があり、また、咳が覚醒を含む時間窓の範囲内で発生した場合、咳と覚醒は関連がある。好ましい時間窓は覚醒の前に先行し、約30秒の長さを保つ(または、約1分までの長さを保つ)。これ以外の好ましい時間窓は、覚醒の後に続く約30秒である(または、約1分)。これ以外の好適な時間窓は、個々の被検体ごとに判定される。覚醒期間中または覚醒に関連する時間窓の期間中に咳が発生していない場合、咳が覚醒と関連づけられることはない。
本発明のシステムおよび方法、睡眠障害の特性、および、CAIの臨床的重要性は、以下の測定によって確かめられる。
この項は、先に説明されたシステムおよび方法の更に別な詳細を説明するものである。
呼吸データは、被検体の胸郭の経時変化する断面領域を反映しているのが好ましく、また、被検体の腹部の経時変化する断面領域を反映しているのが有利である。確立された生理学的モデル(例えば、呼吸量の2成分モデルなど)を照合しながらの信号処理技術とパターン認識技術は、生理学的事象が発生した生理学的諸機能と回数の証拠すなわち測定値を与えることができる。例えば、呼吸率、一回呼吸気量の証拠、心拍血液量の証拠、呼吸が落着きを取り戻す発生回数などを入手することが好ましい。
好ましいIP技術、IP技術の衣類への配置、IP技術による処理と解釈、および、或る緊密に提携するセンサー技術の詳細は、本出願の現在の譲受人に目下譲渡されている次の米国特許および特許出願(IP特許)に見ることができる。このような特許および出願はいずれも、それぞれの全体が引例に挙げることで、あらゆる意味で本件の一部をなすものとする。IP技術と繊維および衣類へのIP技術の配置を開示している米国特許(「センサー特許および衣類特許)には、例えば、米国特許第6,551,252号、第6,341,504号、第6,047,203号、第5,331,968号、第5,301,678号、および、1989年2月28日交付の第4,807,640号(伸縮自在なIPトランスデューサー)がある。
一般に、このような方法にとりかかるのに、AB信号、RC信号、および、VT信号を含む入力呼吸パラメータから呼吸事象候補を認識し、更に任意で、音声入力から音事象候補を認識するという手段を利用する。次に、呼吸事象候補とこれに関与する音事象候補の同時発生的組合せから、咳事象が検出される。咳の種類の酷さは、呼吸事象パラメータと音事象パラメータの各値によって弁別することができる。
咳検出の第1の好ましい方法は呼吸データのみを使用し、従って、音声データが利用できない場合に有利となる。第1の咳検出方法によると、咳は、0.25秒から3秒の範囲にわたる所定の閾値よりも長い吐息期間を有する真の呼吸と認識されなければならない。有用かつ好ましい閾値は約1秒であり、これは個人ごとに違っていてもよい。次に、このような基準に合致している真の呼吸は、それぞれのピーク吐息流(PEF)が、最初の2分間の窓に基づいて定まるような、連続する中位基本水準PEF値の所定の閾値よりも高い場合には、咳と認識される。好ましいPEF閾値は、連続する中位基本水準PEF値の100%から1000%かそれより高い割合までの間にあり、大半の被検体にとって、約250%よりも高いPEF閾値は結果として、適切な咳認識を生む。閾値は、過去の監視データを利用して特定の被検体ごとに個別的に扱うことができる。
咳検出の第2の方法は咳検出の支援策として音声入力を組み入れており、音声データが利用できない場合に好ましい。この項目と添付の図面では、入力データと得られたデータは、次のような略表記で言及されることが多い。
RC 胸郭(RC)測定値(入力データ)
AB 腹部(AB)測定値(入力データ)
VT 一回呼吸気量(RC測定値とAB測定値から先に説明したようにして
抽出された方法入力データ)
HFB 高周波数帯域通過フィルタ処理されたVT(抽出データ)
LFB 低周波数帯域通過フィルタ処理されたVT(抽出データ)
FAB 高周波数帯域通過フィルタ処理されたAB(抽出データ)
MIC 喉のマイクから記録されたマイク音声信号(入力データ)
SE マイク音声信号包絡線(得られたデータ)
PITCH 選択された時間間隔のうちの最重要音声ピッチレベル(抽出データ)
PITCHm 選択された時間間隔のうちの平均音声ピッチレベル(抽出データ)
EVT 音事象と持続時間検出装置(方法工程)
CGH 咳マーカー(検出された咳が存在することを示す方法出力データ)
図12は、MFCCを算定する好ましいプロセスのフローチャートであり、この項目で説明する。1500 Hzで標本化された音声入力を処理し、標本化周波数は発話成分と咳成分を分解するように選択される。このプロセスの第1工程であるフレームブロック化工程は、連続する音声入力信号をN個の標本のフレームにブロック化し、互いに隣接し合うフレームはM個の標本で分離される(M < N)。第1フレームは第1のN個の標本から構成されている。第2のフレームは、第1フレームの後のM個の標本で始まり、N個ないしM個の標本分だけ第1フレームと重なり合う。同様に、第3フレームは第1フレームの後の2M個の標本で始まり(または、第2フレームの後のM個の標本)、N個ないし2M個の標本分だけ第1フレームと重なり合う。このプロセスは、音声信号全体が1個以上のフレームにブロック化されてしまうまで続く。好ましいブロック化のパラメータNおよびMはN=64(〜40 msec.の窓生成に等しく、高速二乗根(radix-2)FFTを容易にする)およびM=32を満たす。
で、但し、Nが各フレームの標本の個数である場合、ウインドウ化の結果は次のように表される信号である:
は値
に対応し、負の周波数
は値
に対応する。ここで、FSは標本化周波数を示している。この工程の結果はスペクトル図またはペリオドグラムとして言及されることが多い。図13Bは図13Aの信号のスペクトル図またはペリオドグラムを例示している。
(k = 1, 2, ..., K)で示される場合、MFCC、すなわち、
は、次のように算定される:
は、発話者指定情報をほとんど含んでいない入力信号の平均値を表しているので、DCTから排除されるのが有利である。
任意で、検出された咳は酷さと種類について解析される。咳の酷さの事象は、帯域通過フィルタ処理された肺活量データ、すなわち、LFB信号とHFB信号の特別な特性を抽出することにより解析される。これらの特性は、咳特性の深度または振幅と、咳特性の最後の部分の反射吸気を含んでいる。咳の病理学的原因の弁別を可能にする手段として、平静かつ落ち着いた状態の呼吸と識別された期間に1被検体あたりについて算定された平均吐息量に関する咳の深度の割合がある。これにより、咳の酷さは個々の較正に基づいて判定することができるようになり、よって、肺疾患を判定するのを助けることができる。更に、このような手段としては、咳事象の期間中の吐息量と吸気量の両方の変化率を含む。また別な手段は咳の各区分を解析し、咳事象の互いに異なる間隔の量の変化率を比較する。
多様なタイプの咳特性とそれぞれを弁別するための好ましい基準を、ここで、図14A、図14B、図15A、図15B、図16A、図16Bに関連づけて説明する。慢性閉鎖性肺疾患(COPD)は一般に、進行性傾向で悪化する呼吸機能に向かう1群の肺疾患についての言及である。肺へ送る空気流を進行性傾向で阻害するCOPDの2つのよくある原因は、気管支炎と気腫である。慢性気管支炎では、気道が遮断され、炎症を起こし、気管支の粘膜生成腺が肥大し、過剰量の粘膜が肺に分泌される。よって、この形態のCOPDは、過剰な粘膜を取除くために咳をする必要を増大させてしまう。
Claims (7)
- センサ信号の中に咳事象を認識するコンピュータシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに以下の(1)〜(5)のステップを実行させるプログラムが保存された読み取り可能コンピュータメモリと、
を含むことを特徴とするコンピュータシステム:
(1)一回呼吸気量(VT)データ及び音声データを含むセンサ信号データを受信するステップであって、前記V T データは、胸郭の寸法を反映している胸郭寸法(RC)データと腹部の寸法を反映している腹部寸法(AB)データとを組み合わせた波形データである、ステップ;
(2)受信した音包路線が選択された閾値を越えたとき、前記受信した音声データの中に音事象を認識するステップ;
(3)前記一回呼吸気量(VT)データを高周波数帯域通過フィルターで濾過する処理して高周波数帯域通過フィルター処理されたVTデータ(HFB)を得るステップ;
(4)前記一回呼吸気量(VT)データを低周波数帯域通過フィルターで濾過する処理して低周波数帯域通過フィルター処理されたVTデータ(LFB)を得るステップ;
(5)音事象の持続時間を測定し、該持続時間が所定の時間以下である場合にHFBを選択し、該持続時間が所定の時間を超える場合にLFBを選択し、選択されたデータに対して以下の処理(a)および(b)を行うステップ
(a)選択されたVTデータの振幅が、既に測定された過去のVTデータの振幅に依存して選択された閾値を越えたとき、前記選択されたVTデータの中に呼吸事象を認識する処理;および
(b)認識した呼吸事象が咳の吐息−吸気パターン特性を有し、認識した音事象が一時的に呼吸事象と重複しているとき、咳事象を認識する処理。 - 前記選択された音包絡線閾値は、バックグラウンドに基づくノイズ閾値を含む、請求項1記載のシステム。
- 前記吐息−吸気パターン特性は、吐息期間と、それに続く吸気期間を有し、それらは、一回呼吸気量(VT)最小値が音事象の中央部分に発生するように、重複する音事象中対称的に現れる請求項1記載のシステム。
- 前記吐息−吸気パターン特性は、既に測定されたピーク吐息流に依存して決定されたピーク吐息流閾値よりも大きいピーク吐息流を有する請求項1記載のシステム。
- 前記プログラムが、前記プロセッサに、メル周波数ラッピングを行うことによって、認識された音事象のピッチの測定を決定するステップを実行させるものであり、ここで、前記咳事象は、吐息−吸気パターン特性を有する呼吸事象と重複する音事象が、発話音が存在しないことを示す決定されたピッチの測定を有する場合にのみ認識されるものである、請求項1記載のシステム。
- 前記プログラムは、前記プロセッサに、最大ピッチが咳−発話閾値よりも短い場合、咳−発話閾値より低いピッチの信号出力が増加している場合、最近の最大ピッチの平均が咳−発話閾値よりも低い場合、のうちの1又は複数の場合において、重複した音事象が発話音を含んでいないことをピッチの測定が示すことを認識するステップを実行させるものである、請求項4記載のシステム。
- 前記ステップ(5)において、音事象の持続時間が約600ミリ秒よりも短い場合、HFBについて処理(a)および(b)を行い、約600ミリ秒よりも長い場合、LFBについて処理(a)および(b)を行う、請求項1に記載のシステム。
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