JP5373010B2 - Method for extracting abdominal breathing feature function and system using this method - Google Patents
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Description
本発明は、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法、及び、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムに関し、より具体的には、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施され、人に標準的な腹式呼吸の行い方を学ばせる学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法、及び腹式呼吸の特徴を抽出するシステムに関する。 The present invention relates to a method for extracting features of abdominal breathing and a system for extracting features of abdominal breathing. More specifically, the present invention does not require a standard model of abdominal breathing, and performs abdominal breathing. An abdominal breathing feature that can be extracted prior to a method for extracting the features of an abdominal breath without performing a learning process that allows the person to learn how to perform standard abdominal breathing. The present invention relates to a method for extracting the characteristics of breathing and a system for extracting the characteristics of abdominal breathing.
近年は、腹式呼吸が、リハビリテーションやストレス解消治療に重要な役割を果たしている。しかし、心臓手術を受けようとしている患者など、腹式呼吸を行う必要がある人は、医者、又は、看護婦等の、教師に従って、ある期間、訓練を受けなければならない。その上、その人は、腹式呼吸の標準モデルを、依然として学習しなければならないので、腹式呼吸を正しく行ったかどうか等の訓練の結果を効率よく評価することが、今のところは出来ない。さらにその上、その標準モデルは、子供から高齢者までの様々な全ての範囲の人々に、必ずしも、適切とはいえない。 In recent years, abdominal breathing has played an important role in rehabilitation and stress relief treatment. However, people who need to perform abdominal breathing, such as patients who are undergoing cardiac surgery, must be trained for a period of time according to a teacher, such as a doctor or nurse. In addition, the person still has to learn the standard model of abdominal breathing, and so far it is not possible to efficiently evaluate the results of training, such as whether the abdominal breathing was done correctly. . Moreover, the standard model is not necessarily appropriate for a whole range of people, from children to the elderly.
上述の様に、標準モデルを学ぶ人に 多くの時間とある程度のコストがかかる、学習プロセスを実施しなくてはならない。とりわけ重要なことは、その人が、腹式呼吸を教える教師と同じ場所にいなければならないことであり、このことは、その人に、特に、高齢者に、移動の困難さをもたらす。 As mentioned above, the learning process must be carried out, which takes a lot of time and some cost to those who learn the standard model. Of particular importance is that the person must be in the same place as the teacher teaching abdominal breathing, which creates difficulties for the person, especially for the elderly.
結果として、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施され、呼吸する人に標準的な腹式呼吸の行い方を学ばせる、学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法、及び、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムが望まれていた。 As a result, a learning process that does not require a standard model of abdominal breathing and is performed prior to the method for extracting features of abdominal breathing, allowing breathers to learn how to perform standard abdominal breathing without carrying out a method for extracting features of abdominal breathing, and, capable of extracting features of abdominal breathing, a system for extracting a feature of abdominal breathing has been desired.
本発明の１つの目的は、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法を提供することである。 One object of the present invention is that it does not require a standard model of abdominal breathing, and without performing a learning process performed prior to the method for extracting abdominal breathing features. It is to provide a method for extracting the characteristics of abdominal breathing.
本発明の別の目的は、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスを実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能な、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムを提供することである。 Another object of the present invention is that it does not require a standard model of abdominal breathing, and without performing a learning process performed prior to the method for extracting abdominal breathing features. It is an object of the present invention to provide a system for extracting features of abdominal breathing that can extract the abdominal breathing.
その目的を達成するため、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法は、以下のステップを含む：
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に、経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；
及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、かつ複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に入るという結果が得られた時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が腹式呼吸特徴関数として定義される。
To achieve that goal, the method for extracting abdominal breathing features of the present invention includes the following steps:
Receiving an abdominal breathing signal;
Performing an empirical mode decomposition process on the abdominal respiratory signal to calculate multiple eigenmode functions;
Calculating an Euler angle function for each of the plurality of eigenmode functions based on the plurality of eigenmode functions and the result obtained after performing the Hilbert transform on the plurality of eigenmode functions;
To calculate the instantaneous frequency function of each of the plurality of eigenmode functions, taking a partial derivative of the Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions with respect to time, and a plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions Extract;
as well as,
According to a predetermined sequence, the plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions are respectively compared with the zero point threshold region, and all of the plurality of maximum values of the plurality of instantaneous frequency functions enter the zero point threshold region. When the result is obtained, an instantaneous frequency function having a plurality of maximum values is defined as an abdominal respiratory feature function.
その目的を達成するため、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するシステムは、以下を含む：
腹式呼吸信号を検出するための、検出モジュール；
腹式呼吸特徴関数を抽出するための検出モジュールと連結された計算モジュール；及び、
腹式呼吸特徴関数を出力するための計算モジュールと連結された腹式呼吸特徴出力モジュール、ここで、
計算モジュ−ルは、腹式呼吸の特徴を抽出する方法を実施することにより、腹式呼吸信号から、腹式呼吸特徴関数を抽出し、かつ
腹式呼吸の特徴を抽出する方法は、以下のステップ：
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の、瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の、複数の最大値を抽出する；及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が腹式呼吸特徴関数として定義される、
を含む。
To achieve that goal, the system for extracting abdominal breathing features of the present invention includes:
A detection module for detecting abdominal respiratory signals;
A calculation module coupled with a detection module for extracting an abdominal respiratory feature function; and
An abdominal respiratory feature output module coupled with a calculation module for outputting an abdominal respiratory feature function, wherein:
The calculation module extracts the abdominal breathing feature function from the abdominal breathing signal by executing the method for extracting the abdominal breathing feature, and the method for extracting the abdominal breathing feature is as follows. Step:
Receiving an abdominal breathing signal;
Performing an empirical mode decomposition process on the abdominal respiratory signal to calculate multiple eigenmode functions;
Calculating an Euler angle function for each of the plurality of eigenmode functions based on the plurality of eigenmode functions and the result obtained after performing the Hilbert transform on the plurality of eigenmode functions;
In order to calculate an instantaneous frequency function for each of the plurality of eigenmode functions, a partial derivative of the Euler angle function for each of the plurality of eigenmode functions with respect to time is taken, and a plurality of each of the plurality of instantaneous frequency functions is taken. Extract the maximum value; and
According to a predetermined sequence, a plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions are respectively compared with the zero point threshold region, and all of a plurality of maximum values of the plurality of instantaneous frequency functions correspond to the zero point threshold region. When the result is obtained, an instantaneous frequency function having a plurality of maximum values is defined as an abdominal respiratory feature function,
including.
腹式呼吸の特徴を抽出する方法により、受け取った腹式呼吸信号に対応する、複数の固有モード関数を計算することが出来るので、その次に、複数の固有モード関数の各々の、オイラー角関数を計算することが出来る。後で、複数の固有モード関数の各々の、時間に関する、オイラー角関数の偏導関数をとることにより、複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算することが出来る。その次に、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出し、ゼロ点閾値領域と比較することが出来る。最後に、比較の結果に関して、受け取った腹式呼吸信号に対応する腹式呼吸特徴関数を定義することが出来る。それ故、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法は、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスの実施を実施することなしに、受けた腹式呼吸信号から、直接、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能である。 Since the method for extracting the characteristics of the abdominal breathing can calculate a plurality of eigenmode functions corresponding to the received abdominal breathing signal, the Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions is then calculated. Can be calculated. Later, the instantaneous frequency function of each of the plurality of eigenmode functions can be calculated by taking a partial derivative of the Euler angle function with respect to time of each of the plurality of eigenmode functions. Then, a plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions can be extracted and compared with the zero point threshold region. Finally, an abdominal respiratory feature function corresponding to the received abdominal respiratory signal can be defined for the comparison results. Therefore, the method for extracting abdominal breathing features of the present invention does not require a standard model of abdominal breathing, and is a learning process performed prior to the method for extracting abdominal breathing features. It is possible to extract the characteristics of abdominal breathing directly from the received abdominal breathing signal without performing the implementation.
また、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法を実施する計算モジュール、腹式呼吸を受けるために使用される検出モジュール、及び、腹式呼吸特徴関数を出力するために使用される腹式呼吸特徴出力モジュールを含むことにより、本発明の腹式呼吸の特徴を抽出するシステムは、腹式呼吸の標準モデルを必要とせず、かつ腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に先だって実施される学習プロセスの実施を実施することなしに、腹式呼吸の特徴を抽出することが可能である。 Also, a calculation module that implements a method for extracting features of abdominal breathing, a detection module used to receive abdominal breathing, and abdominal breathing used to output abdominal breathing feature functions By including a feature output module, the system for extracting abdominal breathing features of the present invention does not require a standard model of abdominal breathing and is implemented prior to the method for extracting abdominal breathing features. It is possible to extract the features of abdominal breathing without performing the learning process.
本発明の他の目的、効果、及び新規の機能は、添付図面と併用すると、以下の詳細な記述から明らかになる。 Other objects, advantages and novel features of the invention will become apparent from the following detailed description when taken in conjunction with the accompanying drawings.
本発明の第１の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のフローチャートである図１に示す様に、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法は、以下のステップを含む：
（Ａ）腹式呼吸信号を受ける；
（Ｂ）複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に、経験的モード分解プロセスを実施する；
（Ｃ）複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
（Ｄ）複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；
及び、
（Ｅ）所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、かつ複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に入るという結果が得られた時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される。
As shown in FIG. 1, which is a flowchart of a method for extracting abdominal breathing features according to the first embodiment of the present invention, the method for extracting abdominal breathing features comprises the following steps: including:
(A) receiving an abdominal respiratory signal;
(B) performing an empirical mode decomposition process on the abdominal respiratory signal to calculate multiple eigenmode functions;
(C) calculating an Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions based on the plurality of eigenmode functions and the result obtained after performing the Hilbert transform on the plurality of eigenmode functions;
(D) taking a partial derivative of the Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions with respect to time in order to calculate the instantaneous frequency function of each of the plurality of eigenmode functions, and a plurality of each of the plurality of instantaneous frequency functions; Extract the maximum value of;
as well as,
(E) According to a predetermined sequence, each of the plurality of maximum values of the plurality of instantaneous frequency functions is compared with the zero point threshold region, and all of one of the plurality of maximum values of the plurality of instantaneous frequency functions are When the result of entering the region is obtained, an instantaneous frequency function having a plurality of maximum values is defined as an abdominal respiratory feature function.
以下において、腹式呼吸の特徴を抽出するための方法の上述の工程の各々の操作が、図面を伴って詳細に記述される。 In the following, the operation of each of the above steps of the method for extracting abdominal breathing features will be described in detail with reference to the drawings.
腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの斜視図である図２を参照されたい。腹式呼吸の特徴が抽出されようとしている人が、２つのベルト２１、２２を、その人の胸部と腹部周りにそれぞれ装着している。次いで、その人は、さらに指示されるまで、その人の意志で腹式呼吸及び／又は胸式呼吸を行う。
Please refer to FIG. 2, which is a perspective view of a system for extracting features of abdominal breathing. A person who is about to extract features of abdominal breathing wears two
腹式呼吸の特徴を抽出するための方法が実施されている時間内に、その人の胸部の変位と腹部の変位の双方が、２つのベルト２１、２２により、それぞれに、及び、同時に、取得される。２つのベルト２１、２２が、ＰＺＴ素子を用いることにより、その変位を対応する電気的信号に変換する。腹式呼吸信号と呼ばれる電気的信号が一旦得られると、その信号は、結線、例えば、ケーブル又は無線接続等の可能な信号伝送手段を経て、コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３に伝送される。コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３は、その記憶装置の内に、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法に対応するプログラムを保管している。
During the time that the method for extracting abdominal breathing features is being implemented, both the chest displacement and the abdominal displacement of the person are acquired by the two
一旦、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムのコンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３が、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ａ）である腹式呼吸信号を受けると、ステップ（Ｂ）が直ちに実行される。図１に示す様に、ステップ（Ｂ）において、腹式呼吸信号の各々の複数の固有モード関数を計算するため、取得された腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスが実行される。
Once the computer and / or
本実施態様において、その人が胸式呼吸と腹式呼吸のいずれかを行っている間、２つのベルト２１、２２によって取得される２つの呼吸信号がある。次いで、これらの呼吸信号の各々に、本実施態様においては、それらの２つに対応する複数の固有モード関数を計算するため、経験的モード分解プロセス、これはＥＭＤプロセスと略語化される、で処理される。
In this embodiment, there are two respiratory signals acquired by the two
例えば、図２に示す様に、一旦、ベルト２１によって取得された呼吸信号が、コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３によって受けられた時点で、胸式呼吸信号に対応する複数の固有モード関数、いわゆるＩＭＦを得るために、コンピュータ及び／又はポータブルデバイス２３は、図３Ａに示されたものなどの呼吸信号にＥＭＤプロセスを実施する。図３Ａに示される場合には、図３Ａに示された胸式呼吸信号から得られた、即ち、「分解された」、１６個のＩＭＦがある。
For example, as shown in FIG. 2, once the respiratory signal acquired by the
図３Ａに示された胸式呼吸信号に対応する、全てのＩＭＦが得られた後、これらのＩＭＦのうち、１１番目のみが、一例として、図３Ｂに示されている。注目すべきは、図３Ｂに示されるこれらのＩＭＦからどれを選択するかは、任意的であり、これらのＩＭＦからの選択は、本発明の範囲を制約するものではないことである。 After all IMFs corresponding to the thoracic respiratory signal shown in FIG. 3A have been obtained, only 11th of these IMFs are shown in FIG. 3B as an example. It should be noted that the choice from these IMFs shown in FIG. 3B is arbitrary and the choice from these IMFs does not limit the scope of the present invention.
以下の８つの図面においては、即ち、図３Ａから図６Ｂでは、４つの呼吸信号及びＥＭＤプロセスの実施後得られた４つのＩＭＦ、並びに、選択されたものが、それぞれ示されている。上述の様に、胸式呼吸を行っている人の胸部に装着されたベルト２１によって取得された胸式呼吸信号が、図３Ａに示されている。図３Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後に得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図３Ｂに示されている。
In the following eight figures, ie in FIGS. 3A to 6B, four respiratory signals and four IMFs obtained after performing the EMD process, and selected ones are shown, respectively. As described above, a chest respiratory signal acquired by the
同様に、胸式呼吸を行っている人の腹部に装着されたベルト２２によって取得された腹式呼吸信号が、図４Ａに示されており、一方、図４Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図４Ｂに示されている。その上、腹式呼吸を行っている人の胸部に装着されたベルト２１によって取得された胸式呼吸信号が、図５Ａに示されており、一方、図５Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図５Ｂに示されている。
Similarly, the abdominal breathing signal acquired by the
また、腹式呼吸を行っている人の腹部に装着されたベルト２２によって抽出された腹式呼吸信号が、図６Ａに示されており、一方、図６Ａに示された呼吸信号にＥＭＤプロセスの実施後得られたＩＭＦ、及び選択されたものが、図６Ｂに示されている。
Also, the abdominal breathing signal extracted by the
本発明の呼吸信号などの信号にＥＭＤプロセスを実施することは、この分野で、例えば、非線形及び非定常データ・プロセッシング分野で公知であり、ＥＭＤプロセスの実施に関する詳細な記述は、以下では省略される。 Performing an EMD process on a signal such as the respiratory signal of the present invention is known in the art, for example, in the field of non-linear and non-stationary data processing, and a detailed description of performing the EMD process is omitted below. The
図６に示されたものの様な、腹式呼吸信号の、複数のＩＭＦが得られた後、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ｃ）が実施される。本実施態様において、図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応する１６個のＩＭＦがある。しかし、複数のＩＭＦの数は限定されるものではなく、ＩＭＦの特性次第で、腹式呼吸信号に応じて１個から１６個のＩＭＦがあり得る。また、複数のＩＭＦの各々は、特性周波数を有し、異なったＩＭＦの特性周波数の値は互いに異なっている。 Steps of the method for extracting abdominal breathing features according to the first embodiment of the present invention after a plurality of IMFs of abdominal breathing signals, such as those shown in FIG. C) is carried out. In this embodiment, there are 16 IMFs corresponding to the abdominal respiratory signal shown in FIG. 6A. However, the number of IMFs is not limited and can be from 1 to 16 IMFs depending on the characteristics of the IMF, depending on the abdominal respiratory signal. In addition, each of the plurality of IMFs has a characteristic frequency, and the values of the characteristic frequencies of different IMFs are different from each other.
図１に示す様に、ステップ（Ｃ）において、複数のＩＭＦの各々のオイラー角関数が、複数のＩＭＦと、複数のＩＭＦにヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて計算される。本実施態様においては、１６個のＩＭＦがあるので、これらの１６個のＩＭＦに、それぞれ、ヒルベルト変換実施後、１６個の結果が得られる。それ故、ステップ（Ｃ）の実施後、１６個のオイラー角関数が得られる。 As shown in FIG. 1, in step (C), the Euler angle function of each of the plurality of IMFs is calculated based on the plurality of IMFs and the result obtained after performing the Hilbert transform on the plurality of IMFs. . In this embodiment, since there are 16 IMFs, 16 results are obtained for each of these 16 IMFs after the Hilbert transform. Therefore, 16 Euler angle functions are obtained after step (C).
関数にヒルベルト変換を実施することは、信号処理分野などの、この分野で、公知であるので、ヒルベルト変換の実施に関する詳細な記述は、以下省略される。 Implementing a Hilbert transform on a function is well known in this field, such as the signal processing field, so a detailed description of the implementation of the Hilbert transform will be omitted below.
１６個のＩＭＦの全てにヒルベルト変換を実施した後、１６個のオイラー角関数が得られる。本実施態様において、オイラー角関数は、オイラーの公式における、オイラー角と時間の間の関数関係を記述する関数である。オイラーの公式は、次の様に表わされ得る：
それ故、オイラー角関数は、固有モード関数と、ＩＭＦにヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて計算されるので、オイラー角関数は次の様に表わすことが出来る：
上述の様に、１６個のオイラー角関数は、ステップ（Ｃ）の実施後に得られる。次いで、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ｄ）において、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数を、時間に関して、取ることにより、 複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数が計算される。瞬時周波数関数は次の様に表わすことが出来る：
上述の様に、腹式呼吸を行っている人の腹部に装着されたベルト２２によって取得された呼吸信号に対応する、図６Ａに示された１６個のＩＭＦがあるので、１６個のオイラー角関数の、時間に関しての、偏導関数を取った後、１６個の瞬時周波数関数が得られる。図７Ａから図７Ｅを参照すると、そこに１６個の瞬時周波数関数の内の５個が示されている。注目すべきは、これらの５つの図面に示されるこれら５個の瞬時周波数関数のどれを選択するかは任意であり、これらの瞬時周波数関数からの選択は、本発明の範囲を制約するものではないことである。
As described above, since there are 16 IMFs shown in FIG. 6A corresponding to the respiratory signal acquired by the
これらの瞬時周波数関数の全てが得られた後、これらの瞬時周波数関数の各々の複数の最大値、本実施態様においては、それらの１６個が抽出される。その上、これらの５つの図から分かる様に、これら５つの瞬時周波数関数の各々の複数の最大値は、極大値である。 After all of these instantaneous frequency functions are obtained, a plurality of maximum values of each of these instantaneous frequency functions, in the present embodiment, 16 of them are extracted. Moreover, as can be seen from these five figures, the maximum values of each of these five instantaneous frequency functions are local maximum values.
最後に、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法のステップ（Ｅ）において、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を、ゼロ点閾値領域と、それぞれ、所定のシーケンスに従って比較する。その上、本実施態様においては、所定のシーケンスは、ＩＭＦのより高い特性周波数値を有するＩＭＦにて始まり、より低い特性周波数値を有するＩＭＦで終了するシーケンスである。換言するならば、複数の瞬時周波数関数は、対応するＩＭＦの特性周波数値に従い、配列される。 Finally, in step (E) of the method for extracting abdominal breathing features according to the first embodiment of the present invention, a plurality of maximum values of each of a plurality of instantaneous frequency functions are set to a zero threshold region. Are compared according to a predetermined sequence. Moreover, in the present embodiment, the predetermined sequence is a sequence that starts with an IMF having a higher characteristic frequency value of the IMF and ends with an IMF having a lower characteristic frequency value. In other words, the plurality of instantaneous frequency functions are arranged according to the characteristic frequency value of the corresponding IMF.
結果として、本実施態様において、最も高い特性周波数値を有するＩＭＦに対応する瞬時周波数関数の、複数の最大値が、最初に、ゼロ点閾値領域と、即ち、図７Ａに示された瞬時周波数関数と、比較される。 As a result, in this embodiment, a plurality of maximum values of the instantaneous frequency function corresponding to the IMF having the highest characteristic frequency value are initially the zero point threshold region, ie, the instantaneous frequency function shown in FIG. 7A. And compared.
図７Ａに示す様に、ゼロ点閾値領域７１は、瞬時周波数関数の値が、−０．５と０．５の間である領域である。さらに、ゼロ点閾値領域７１は、−０．５と０．５の間であるので、ゼロ点閾値領域７１は、ゼロ点閾値±０．５領域とも呼ばれる。図７Ａに明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値の大部分は、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、複数の瞬時周波数関数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
As shown in FIG. 7A, the zero point
その次に、図７Ｂに示されたものの様に、所定のシーケンスにおいて、次の瞬時周波数関数に取りかかる。図に明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値のいくつかは、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
Then, the next instantaneous frequency function is started in a predetermined sequence, as shown in FIG. 7B. As clearly shown in the figure, some of the maximum values of the instantaneous frequency function are larger than the upper limit of the zero
次に、同様な方法で、図７Ｃに示されたものの様に、所定のシーケンスにおいて、次の瞬時周波数関数に取りかかる。図に明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も大きいものは、即ち、広域（ｇｌｏｂａｌ）最大値は、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
Next, in a similar manner, the next instantaneous frequency function is started in a predetermined sequence, such as that shown in FIG. 7C. As clearly shown in the figure, the largest of the maximum values of the instantaneous frequency function, that is, the global maximum value is larger than the upper limit of the zero-
次に、同様に、図７Ｄに示されたものの様に、所定のシーケンスにおいて、次の瞬時周波数関数に取りかかる。図に明確に示されている様に、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も大きいものは、即ち、９３秒付近で上昇している広域最大値は、ゼロ点閾値領域７１の上限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果は、抽出することが出来ない。
Next, similarly, the next instantaneous frequency function is started in a predetermined sequence, as shown in FIG. 7D. As clearly shown in the figure, the largest of the plurality of maximum values of the instantaneous frequency function, that is, the wide area maximum value rising in the vicinity of 93 seconds is higher than the upper limit of the zero
しかし、図７Ｅに示されたものの様に、所定のシーケンスにおける、次の瞬時周波数関数において、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も大きいものは、ゼロ点閾値領域７１の上限より小さく、瞬時周波数関数の複数の最大値の内の最も小さいものは、ゼロ点閾値領域７１の下限より大きい。即ち、瞬時周波数関数の複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる。
However, like the one shown in FIG. 7E, in the next instantaneous frequency function in the predetermined sequence, the largest of the plurality of maximum values of the instantaneous frequency function is smaller than the upper limit of the zero
この時、即ち、複数の瞬時周波数関数の１つの、複数の最大値の全てがゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する、瞬時周波数関数は、腹式呼吸特徴関数と定義される。この実施態様において、図７Ｅに示された瞬時周波数関数は、図６Ａに示された腹式呼吸信号に対応して、腹式呼吸特徴関数と定義される。さらにその上、本実施態様において、時間次元での、腹式呼吸特徴関数の、複数の最小値の分布は、腹式呼吸の周期である。 At this time, that is, when a result is obtained that all of the plurality of maximum values of one of the plurality of instantaneous frequency functions correspond to the zero point threshold region, the instantaneous frequency function having the plurality of maximum values is abdominal breathing. It is defined as a feature function. In this embodiment, the instantaneous frequency function shown in FIG. 7E is defined as an abdominal respiratory feature function corresponding to the abdominal respiratory signal shown in FIG. 6A. Furthermore, in this embodiment, the distribution of the plurality of minimum values of the abdominal breathing feature function in the time dimension is the period of the abdominal breathing.
注目すべきは、本発明の第１の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するための方法を実施することにより、図５Ａに示す腹式呼吸信号、図６Ａに示す腹式呼吸信号等の、他の腹式呼吸信号に対応する、全ての腹式呼吸特徴関数を、それぞれ、抽出することが出来ることである。 It should be noted that the abdominal breathing signal shown in FIG. 5A and the abdominal breathing signal shown in FIG. 6A are implemented by performing the method for extracting abdominal breathing features described in the first embodiment of the present invention. All abdominal breathing feature functions corresponding to other abdominal breathing signals can be extracted.
本発明の第２の実施態様に記載の腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの模式図である、図８を参照されたい。図に示す様に、本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムは以下を含む：
検出モジュール８１、検出モジュール８１と連結されている計算モジュール８２、及び、計算モジュール８２と連結されている腹式呼吸特徴出力モジュール８３。ここで、検出モジュール８１は、腹式呼吸信号を検出するために用いられ、一方、計算モジュール８２は、腹式呼吸特徴関数を抽出するために用いられる。さらに、腹式呼吸特徴出力モジュール８３は、腹式呼吸特徴関数を出力するために用いられる。
Please refer to FIG. 8, which is a schematic diagram of a system for extracting features of abdominal breathing according to the second embodiment of the present invention. As shown in the figure, the system for extracting features of abdominal breathing according to the second embodiment of the present invention includes:
A detection module 81, a calculation module 82 connected to the detection module 81, and an abdominal breathing feature output module 83 connected to the calculation module 82; Here, the detection module 81 is used to detect an abdominal respiratory signal, while the calculation module 82 is used to extract an abdominal respiratory feature function. Further, the abdominal respiratory feature output module 83 is used to output an abdominal respiratory feature function.
さらに、計算モジュール８２は、腹式呼吸特徴を抽出する方法を実施することにより、腹式呼吸信号から、腹式呼吸特徴関数を抽出する。図９に示す様に、腹式呼吸特徴を抽出する方法は、以下のステップを含む：
（Ａ）腹式呼吸信号を受ける；
（Ｂ）複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスを実施する；
（Ｃ）複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
（Ｄ）複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；及び、
（Ｅ）所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値をゼロ点閾値領域と比較し、複数の瞬時周波数関数の１つの複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される。
Furthermore, the calculation module 82 extracts an abdominal respiratory feature function from the abdominal respiratory signal by performing a method for extracting the abdominal respiratory feature. As shown in FIG. 9, the method of extracting abdominal breathing features includes the following steps:
(A) receiving an abdominal respiratory signal;
(B) performing an empirical mode decomposition process on the abdominal respiratory signal to calculate multiple eigenmode functions;
(C) calculating an Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions based on the plurality of eigenmode functions and the result obtained after performing the Hilbert transform on the plurality of eigenmode functions;
(D) taking a partial derivative of the Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions with respect to time in order to calculate the instantaneous frequency function of each of the plurality of eigenmode functions, and a plurality of each of the plurality of instantaneous frequency functions; Extract the maximum value of; and
(E) According to a predetermined sequence, the plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions are compared with the zero point threshold value region, and all of the plurality of maximum values of the plurality of instantaneous frequency functions are all in the zero point threshold value region. When the result is true, an instantaneous frequency function having a plurality of maximum values is defined as an abdominal respiratory feature function.
本実施態様において、本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの検出モジュール８１は、ベルトに一体化される。例えば、好ましくは、腹部まわりに、人が、その人の身体に着けたベルトである。さらに、図８に示す様に、検出モジュール８１は、その人の身体の変位を抽出するための、圧電ユニット８１１、及び、圧電ユニットからのアナログ信号出力を、対応するデジタル信号に変換するため、圧電ユニットに電気的に接続された、アナログ・デジタル変換ユニット８１２を含む。その上、検出モジュールの大きさと重さを最小にするため、検出モジュールは、システムオンチップ（ＳｏＣ）である。 In this embodiment, the detection module 81 of the system for extracting abdominal breathing features described in the second embodiment of the present invention is integrated into the belt. For example, a belt that a person wears on the person's body, preferably around the abdomen. Further, as shown in FIG. 8, the detection module 81 extracts the displacement of the person's body, and converts the analog signal output from the piezoelectric unit 811 and the piezoelectric unit into a corresponding digital signal. An analog / digital conversion unit 812 is electrically connected to the piezoelectric unit. Moreover, in order to minimize the size and weight of the detection module, the detection module is a system on chip (SoC).
さらに、図８に示す様に、腹式呼吸特徴出力モジュール８３は、腹式呼吸特徴関数を、第３世代（３Ｇ）技術、又は、ワイファイ（ＷｉＦｉ）技術などの、無線接続を通じて、リモート・サーバー（図示せず）に出力するための、無線接続伝送ユニット８３１を含む。 In addition, as shown in FIG. 8, the abdominal breathing feature output module 83 converts the abdominal breathing feature function to a remote server through a wireless connection, such as third generation (3G) technology or WiFi technology. It includes a wireless connection transmission unit 831 for output to (not shown).
本発明の第２の実施態様に記載の、腹式呼吸の特徴を抽出するシステムの計算モジュール８２によって実施される、腹式呼吸の特徴を抽出する方法は、本発明の第１の実施態様に記述された、腹式呼吸の特徴を抽出する方法と同一であるので、腹式呼吸の特徴を抽出する方法の操作に関する、詳細な記述は、本実施態様の記述を簡略にするため、本明細書には、省略されている。 The method for extracting abdominal breathing features, performed by the calculation module 82 of the system for extracting abdominal breathing features according to the second embodiment of the present invention, is provided in the first embodiment of the present invention. Since the described method for extracting abdominal breathing features is the same, the detailed description of the operation of the method for extracting abdominal breathing features is described in this specification in order to simplify the description of this embodiment. It is omitted from the book.
本発明が、その好ましい実施態様に関連して説明されたが、多くの、他の、可能である、修正や変化を、本明細書に請求されている様な、本発明の精神と範囲を逸脱せずに、行うことが出来ることは当然である。 While the invention has been described in connection with preferred embodiments thereof, many other possible modifications and variations will come within the spirit and scope of the invention as claimed herein. Of course, what can be done without departing.
Claims (16)
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に、経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の、瞬時周波数関数を計算するため、時間に関する、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；
及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を、ゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、かつ複数の瞬時周波数関数の１つの、複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に入るという結果が得られた時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される：
を含む、腹式呼吸の特徴関数を抽出するための方法。 A method for extracting feature functions of abdominal breathing comprising the following steps:
Receiving an abdominal breathing signal;
Performing an empirical mode decomposition process on the abdominal respiratory signal to calculate multiple eigenmode functions;
Calculating an Euler angle function for each of the plurality of eigenmode functions based on the plurality of eigenmode functions and the result obtained after performing the Hilbert transform on the plurality of eigenmode functions;
To calculate the instantaneous frequency function of each of the plurality of eigenmode functions, take a partial derivative of the Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions with respect to time, and a plurality of maximums of each of the plurality of instantaneous frequency functions Extract values;
as well as,
According to a predetermined sequence, a plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions are respectively compared with a zero point threshold region, and one of the plurality of maximum values of the plurality of instantaneous frequency functions is all zero point threshold region When the result of entering is obtained, an instantaneous frequency function having a plurality of maximum values is defined as an abdominal respiratory feature function:
A method for extracting feature functions of abdominal breathing, comprising:
腹式呼吸信号を検出するための、検出モジュール；
腹式呼吸特徴関数を抽出するための検出モジュールと連結された計算モジュール；
及び、腹式呼吸特徴関数を出力するための、計算モジュールと連結された、腹式呼吸特徴関数出力モジュールを含み、ここで、
計算モジュールは、腹式呼吸の特徴関数を抽出する方法を実施することにより、腹式呼吸信号から、腹式呼吸特徴関数を抽出し、
腹式呼吸の特徴関数を抽出する方法は、以下のステップ：
腹式呼吸信号を受ける；
複数の固有モード関数を計算するため、腹式呼吸信号に経験的モード分解プロセスを実施する；
複数の固有モード関数と、複数の固有モード関数にヒルベルト変換を実施した後に得られた結果とに基づいて、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数を計算する；
複数の固有モード関数の各々の瞬時周波数関数を計算するため、時間に関して、複数の固有モード関数の各々のオイラー角関数の偏導関数をとり、かつ複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を抽出する；及び、
所定のシーケンスに従い、複数の瞬時周波数関数の各々の複数の最大値を、ゼロ点閾値領域とそれぞれ比較し、複数の瞬時周波数関数の１つの、複数の最大値の全てが、ゼロ点閾値領域に該当するという結果が得られる時、複数の最大値を有する瞬時周波数関数が、腹式呼吸特徴関数として定義される、
を含む、腹式呼吸の特徴関数を抽出するシステム。 A system for extracting feature functions of abdominal breathing,
A detection module for detecting abdominal respiratory signals;
A calculation module coupled with a detection module for extracting an abdominal respiratory feature function;
And an abdominal respiratory feature function output module coupled with a calculation module for outputting an abdominal respiratory feature function , wherein
Calculation module, by implementing the method of extracting the characteristic function of the abdominal breathing, the abdominal breathing signal, extracts the abdominal breathing characteristic function,
The method of extracting abdominal breathing feature function includes the following steps:
Receiving an abdominal breathing signal;
Performing an empirical mode decomposition process on the abdominal respiratory signal to calculate multiple eigenmode functions;
Calculating an Euler angle function for each of the plurality of eigenmode functions based on the plurality of eigenmode functions and the result obtained after performing the Hilbert transform on the plurality of eigenmode functions;
To calculate the instantaneous frequency function of each of the plurality of eigenmode functions, taking a partial derivative of the Euler angle function of each of the plurality of eigenmode functions with respect to time, and a plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions Extract; and
According to a predetermined sequence, a plurality of maximum values of each of the plurality of instantaneous frequency functions are respectively compared with the zero point threshold region, and all of the plurality of maximum values of the plurality of instantaneous frequency functions are all in the zero point threshold region. When the result is true, an instantaneous frequency function having a plurality of maximum values is defined as an abdominal respiratory feature function,
A system for extracting feature functions of abdominal breathing.
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