JP6656789B2 - Signal processing apparatus and method - Google Patents

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Description

本発明は、例えば呼吸音信号等の入力信号を処理する信号処理装置及び方法、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 signal processing apparatus and method for processing an input signal such as a respiratory sound signal, and a computer program and a recording medium.

呼吸音等の生体音は、医師が生体の病態を診断する際の指標の一つとして用いられる。このため、医師等の医療従事者による病態の診断を好適に補助するために、生体音の特性(例えば、信号強度)を表示する(言い換えれば、生体音を可視化する)表示装置が提案されている。表示装置が生体音の特性を表示することで、医療従事者は、生体音を好適に又は比較的容易に認識することができる。   A body sound such as a breathing sound is used as one of indexes when a doctor diagnoses a disease state of a living body. For this reason, in order to suitably assist a medical worker such as a doctor in diagnosing a disease state, a display device that displays characteristics (for example, signal strength) of body sounds (in other words, visualizes body sounds) has been proposed. I have. By displaying the characteristics of the body sound on the display device, the medical staff can recognize the body sound suitably or relatively easily.

尚、本発明に関連する先行技術文献として、特許文献1から特許文献3があげられる。特許文献1には、生体音を示す生体音信号を表示する表示装置ではないものの、使用者が映像を見ながら決定した任意期間(例えば、映像シーン単位)のピークレベル表示を行うモニターが開示されている。特許文献2には、生体音を示す生体音信号を表示する表示装置ではないものの、アナログの入力信号のピーク値を所定のピークホールド時間だけホールドして表示する際に、ピークホールド時間を可変に設定する表示制御装置が開示されている。特許文献3には、生体音を示す生体音信号を表示する表示装置ではないものの、表示中のピークレベルよりも入力信号の値が小さい場合には、ピークレベルを時間経過に伴って降下量を増大させて表示する表示装置が開示されている。   Note that, as prior art documents related to the present invention, Patent Documents 1 to 3 are cited. Patent Literature 1 discloses a monitor that is not a display device that displays a body sound signal indicating a body sound, but that displays a peak level for an arbitrary period (for example, a video scene unit) determined by a user while watching a video. ing. In Patent Document 2, although not a display device for displaying a body sound signal indicating a body sound, when a peak value of an analog input signal is held and displayed for a predetermined peak hold time, the peak hold time is variably set. A display control device for setting is disclosed. Patent Document 3 does not show a body sound signal indicating a body sound, but when the value of the input signal is smaller than the peak level being displayed, the peak level is reduced with time. A display device for displaying an enlarged image is disclosed.

特開2009−69549号公報JP 2009-69549 A 特開平5−157578号公報JP-A-5-157578 特開平9−26332号公報JP-A-9-26332

医療従事者が病態を診断するためには、生体音の特性のピーク値(例えば、最大値)が有益な情報となり得る。従って、生体音の特性を表示する表示装置は、生体音の特性のピーク値を表示することが好ましい。   In order for medical personnel to diagnose a disease state, the peak value (for example, the maximum value) of the characteristic of the body sound can be useful information. Therefore, it is preferable that the display device that displays the characteristic of the body sound displays the peak value of the characteristic of the body sound.

ところで、生体音は、周期性を有する(つまり、特性が周期的に変化する)ことが多い。つまり、生体音は、その特性が周期的に増減を繰り返しながら変化するという周期性を有することが多い。この場合には、医療従事者による病態の診断を好適に補助するためには、表示装置は、周期毎のピーク値を表示することが好ましい。   By the way, body sounds often have periodicity (that is, characteristics change periodically). That is, the body sound often has a periodicity in which the characteristic changes while periodically increasing and decreasing. In this case, it is preferable that the display device displays a peak value for each cycle in order to appropriately assist a medical worker in diagnosing a disease state.

しかしながら、特許文献1に記載のモニターは、このような周期性を考慮することなく、ユーザが指定した任意期間のピークレベル表示を行う。従って、生体音の周期とユーザが指定した任意期間とが一致しない(又は、同期しない)場合には、生体音が安定している場合であっても、当該生体音の特性のピーク値の表示が大きく変動するおそれがある。このため、特許文献1に記載のモニターは、医療従事者による病態の診断を好適に補助することができる態様で生体音の特性のピーク値を表示することができないという技術的な問題点を有する。   However, the monitor described in Patent Literature 1 performs peak level display for an arbitrary period designated by the user without considering such periodicity. Therefore, when the cycle of the body sound does not match (or does not synchronize with) the arbitrary period specified by the user, the peak value of the characteristic of the body sound is displayed even if the body sound is stable. May fluctuate significantly. For this reason, the monitor described in Patent Literature 1 has a technical problem that the peak value of the characteristic of the body sound cannot be displayed in such a manner that the medical worker can appropriately assist the diagnosis of the disease state. .

同様に、特許文献2に記載の表示制御装置は、このような周期性を考慮することなく、所定のピークホールド時間だけピーク値をホールドして表示する。従って、生体音の周期と可変に設定可能なピークホールド時間とが一致しない(又は、同期しない)場合には、生体音が安定している場合であっても、当該生体音の特性のピーク値の表示が大きく変動するおそれがある。このため、特許文献2に記載の表示制御装置は、医療従事者による病態の診断を好適に補助することができる態様で生体音の特性のピーク値を表示することができないという技術的な問題点を有する。   Similarly, the display control device described in Patent Literature 2 holds and displays a peak value for a predetermined peak hold time without considering such periodicity. Therefore, when the cycle of the body sound does not match the variably settable peak hold time (or does not synchronize), even if the body sound is stable, the peak value of the characteristic of the body sound is obtained. May greatly fluctuate. For this reason, the display control device described in Patent Literature 2 has a technical problem that it is not possible to display the peak value of the characteristic of the body sound in a mode that can appropriately assist the diagnosis of a medical condition by a medical worker. Having.

同様に、特許文献3に記載の表示装置は、このような周期性を考慮することなく、一定期間毎の入力信号のピークレベルを表示する。従って、生体音の周期と一定期間とが一致しない(又は、同期しない)場合には、生体音が安定している場合であっても、当該生体音の特性のピーク値の表示が大きく変動するおそれがある。このため、特許文献3に記載の表示装置は、医療従事者による病態の診断を好適に補助することができる態様で生体音の特性のピーク値を表示することができないという技術的な問題点を有する。   Similarly, the display device described in Patent Literature 3 displays the peak level of the input signal for each fixed period without considering such periodicity. Therefore, when the period of the body sound does not coincide with the predetermined period (or is not synchronized), even if the body sound is stable, the display of the peak value of the characteristic of the body sound greatly fluctuates. There is a risk. For this reason, the display device described in Patent Literature 3 has a technical problem that the peak value of the characteristic of the body sound cannot be displayed in such a manner that the medical worker can appropriately assist the diagnosis of the disease state. Have.

更には、生体音の各周期は、生体音の特性に応じて更に細分化されることがある。例えば、生体音の一例である呼吸音に着目すると、呼吸音の各周期は、呼気が行われる期間と吸気が行われる期間とに細分化されることがある。このような周期が細分化される場合には、表示装置は、細分化された期間毎のピーク値を表示することが好ましい。しかしながら、上述したように、特許文献1から特許文献3に記載された技術は、このような周期の細分化を考慮していないがゆえに、医療従事者による病態の診断を好適に補助することができる態様で生体音の特性のピーク値を表示することができないという技術的な問題点を有する。   Furthermore, each cycle of the body sound may be further subdivided according to the characteristics of the body sound. For example, focusing on a breathing sound, which is an example of a body sound, each cycle of the breathing sound may be subdivided into a period in which expiration is performed and a period in which inspiration is performed. When such a cycle is subdivided, the display device preferably displays a peak value for each subdivided period. However, as described above, the techniques described in Patent Literatures 1 to 3 do not consider such subdivision of the cycle, and thus can appropriately assist a medical worker in diagnosing a disease state. There is a technical problem that the peak value of the characteristic of the body sound cannot be displayed in a possible mode.

本発明は、例えば前述した従来の問題点に鑑みなされたものであり、例えばより見やすい態様で入力信号の特性を表示することが可能な信号処理装置及び方法、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。   The present invention has been made in view of, for example, the conventional problems described above, and provides a signal processing apparatus and method capable of displaying characteristics of an input signal in a more easily viewable manner, as well as a computer program and a recording medium. That is the task.

上記課題を解決するために、第1の信号処理装置は、入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる呼吸音成分及び副雑音成分を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記呼吸音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記副雑音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段とを備え、前記瞬時値は、呼吸の周期毎のあるタイミングの一つの値を示すものであり、前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものである
In order to solve the above-mentioned problem, a first signal processing device includes: a detection unit configured to detect a respiratory sound component and an auxiliary noise component included in an input respiratory sound signal having periodicity; A first display object indicating an instantaneous value and a peak value of a respiratory sound component and a second display object indicating an instantaneous value and a peak value of the auxiliary noise component are displayed side by side in different areas of a display unit of a display device. And output means for outputting the instantaneous value, wherein the instantaneous value indicates one value at a certain timing for each respiratory cycle, and the peak value is a maximum value of the instantaneous value for each respiratory cycle. It is shown .

上記課題を解決するために、第2の信号処理装置は、入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる連続性ラ音成分及び断続性ラ成分を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記連続性ラ音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記断続性ラ成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段とを備え、前記瞬時値は、呼吸の周期毎のあるタイミングの一つの値を示すものであり、前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものである
上記課題を解決するために、第3の信号処理装置は、入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる連続性ラ音成分である類鼾音成分及び笛声音成分を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記類鼾音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記笛声音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段とを備え、前記瞬時値は、呼吸の周期毎のあるタイミングの一つの値を示すものであり、前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものである。
上記課題を解決するために、第4の信号処理装置は、入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる断続性ラ音成分である捻髪音成分及び水泡音成分を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記捻髪音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記水泡音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段とを備え、前記瞬時値は、呼吸の周期毎のあるタイミングの一つの値を示すものであり、前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものである。
上記課題を解決するために、第5の信号処理装置は、入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる呼吸音成分、類鼾音成分、笛声音成分、捻髪音成分及び水泡音成分を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記呼吸音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、前記類鼾音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物、前記笛声音成分の瞬時値とピーク値とを示す第3の表示物、前記捻髪音成分の瞬時値とピーク値とを示す第4の表示物、及び前記水泡音成分の瞬時値とピーク値とを示す第5の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段とを備え、前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものである。
In order to solve the above-mentioned problem, the second signal processing device includes a detecting unit configured to detect a continuous ra component and an intermittent la component included in the input respiratory sound signal having periodicity, and the detecting unit includes: A first display object indicating the detected instantaneous value and peak value of the continuous lane component and a second display object indicating the instantaneous value and peak value of the intermittent lane component are displayed on a display unit of a display device. Output means for outputting so as to be displayed side by side in different areas, wherein the instantaneous value indicates one value at a certain timing for each respiratory cycle, and the peak value is for each respiratory cycle. It shows the maximum value of the instantaneous value .
In order to solve the above-mentioned problem, a third signal processing device includes a detecting means for detecting a snoring sound component and a whistling sound component which are continuous ra sound components contained in an input respiratory sound signal having periodicity. A first display object indicating the instantaneous value and the peak value of the snoring sound component detected by the detection means, and a second display object indicating the instantaneous value and the peak value of the whistling sound component. Output means for outputting so as to be displayed side by side in different areas of the display unit, wherein the instantaneous value indicates one value of a certain timing for each respiratory cycle, and the peak value is It shows the maximum value of the instantaneous value for each cycle.
In order to solve the above-mentioned problem, a fourth signal processing device includes a detecting means for detecting a crunch sound component and a blister sound component, which are intermittent rattle components included in an input respiratory sound signal having periodicity. A first display object indicating an instantaneous value and a peak value of the crunch sound component detected by the detection means, and a second display object indicating an instantaneous value and a peak value of the blister sound component. Output means for outputting so as to be displayed side by side in different areas of the display unit, wherein the instantaneous value indicates one value of a certain timing for each respiratory cycle, and the peak value is It shows the maximum value of the instantaneous value for each cycle.
In order to solve the above problem, a fifth signal processing device includes a respiratory sound component, a snoring sound component, a whistling sound component, a crunch sound component, and a blister sound component included in an input respiratory sound signal having periodicity. Detecting means for detecting an instantaneous value and a peak value of the respiratory sound component detected by the detecting means, and a second display indicating the instantaneous value and the peak value of the snoring sound component An object, a third display object indicating the instantaneous value and the peak value of the whistle sound component, a fourth display object indicating the instantaneous value and the peak value of the crunch sound component, and the instantaneous value of the water bubble sound component. Output means for outputting a fifth display object indicating a peak value so as to be displayed side by side in different areas of the display unit of the display device, wherein the peak value is a maximum value of an instantaneous value for each respiratory cycle. It shows.

上記課題を解決するために、第1の信号処理方法は、入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる呼吸音成分及び副雑音成分を検出する検出工程と、前記検出工程において検出された前記呼吸音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記副雑音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力工程とを備え、前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものである
In order to solve the above-mentioned problem, the first signal processing method includes a detecting step of detecting a respiratory sound component and an auxiliary noise component included in an input respiratory sound signal having periodicity, and a detecting step of detecting the respiratory sound component and the auxiliary noise component. A first display object indicating the instantaneous value and the peak value of the respiratory sound component and a second display object indicating the instantaneous value and the peak value of the auxiliary noise component are arranged in different areas of the display unit of the display device. An output step of outputting as displayed, wherein the peak value indicates the maximum value of the instantaneous value in each respiratory cycle .

本実施例の信号処理装置の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a signal processing device according to the present embodiment. 本実施例の信号処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。4 is a flowchart illustrating a flow of an operation of the signal processing device of the present embodiment. 信号取得部の生体に対する装着態様の一例を示す模式図及び呼吸音信号の波形を時間軸上で示すグラフである。It is the schematic which shows an example of the mounting | wearing mode of the signal acquisition part with respect to the living body, and the graph which shows the waveform of a respiratory sound signal on a time axis. 信号記憶部が呼吸音信号を記憶する動作の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the operation | movement which a signal storage part stores a respiratory sound signal. 呼吸音の種類を示す分類チャートである。It is a classification chart which shows the kind of breathing sound. 5種類の呼吸音(肺胞呼吸音、低音性連続性ラ音(類鼾音)、高音性連続性ラ音(笛声音)、細かい断続性ラ音(捻髪音)及び粗い断続性ラ音(水泡音))に相当する5種類の信号成分の波形を時間軸上で示すグラフである。5 types of breath sounds (alveolar breath sounds, low-pitched continuum sounds (snoring sounds), high-pitched continuity rap sounds (whistle sounds), fine intermittent rap sounds (twisting sounds), and coarse intermittent rap sounds 6 is a graph showing waveforms of five types of signal components corresponding to (water bubble sound)) on a time axis. 周期判定処理の第1の態様を呼吸音信号の波形と共に示すグラフである。It is a graph which shows the 1st aspect of a period determination process with the waveform of a respiratory sound signal. 周期判定処理の第2の態様を呼吸音信号の波形と共に示すグラフである。It is a graph which shows the 2nd aspect of a period determination process with the waveform of a respiratory sound signal. ピークホールド処理の一の態様を5種類の信号成分の波形と共に示すグラフである。6 is a graph showing one mode of a peak hold process together with waveforms of five types of signal components. ピークホールド処理の一の態様を1種類の信号成分(肺胞呼吸音成分)の波形と共に示すグラフである。9 is a graph showing one mode of the peak hold process together with the waveform of one type of signal component (alveolar respiratory sound component). 呼吸音信号を構成する5種類の信号成分の夫々の特性の表示態様の一例を示す平面図である。It is a top view showing an example of a display mode of each characteristic of five kinds of signal components which constitute a respiratory sound signal.

以下、信号処理装置及び方法、並びにコンピュータプログラム及び記録媒体の実施形態について順に説明する。   Hereinafter, embodiments of a signal processing device and method, and a computer program and a recording medium will be sequentially described.

(信号処理装置の実施形態)
<1>
第1実施形態の信号処理装置は、周期性を有する入力信号の周期を認識する認識手段と、前記認識手段が認識した前記周期に基づいて、n(但し、nは1以上の整数)個の連続する周期毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力手段とを備える。
(Embodiment of signal processing device)
<1>
The signal processing device according to the first embodiment includes a recognition unit that recognizes a period of an input signal having periodicity, and n (where n is an integer of 1 or more) n based on the period recognized by the recognition unit. For each continuous period, a detecting unit that detects a characteristic value of the input signal, and an output unit that outputs display data for displaying the characteristic value detected by the detecting unit on a display device to the display device. Prepare.

第1実施形態の信号処理装置は、入力信号の特性(つまり、入力信号の状態を特定することが可能な任意の指標であって、例えば、信号強度)を表示装置に表示するための信号処理を行う。つまり、第1実施形態の信号処理装置は、入力信号の特性を視覚的に特定することが可能な何らかの表示対象物を表示装置に表示するための信号処理を行う。   The signal processing device according to the first embodiment is a signal processing device for displaying a characteristic of an input signal (that is, an arbitrary index capable of specifying a state of the input signal, for example, a signal strength) on a display device. I do. That is, the signal processing device according to the first embodiment performs signal processing for displaying on the display device any display target capable of visually specifying the characteristics of the input signal.

第1実施形態の信号処理装置が行う信号処理の対象となる入力信号は、周期性を有する。ここに、「周期性」とは、特性(典型的には、信号強度)が周期的に変化する性質を意味する。より具体的には、「周期性」とは、特性が周期的に増減を繰り返しながら変化する性質を意味する。言い換えれば、「周期性」とは、特性が同一の若しくは類似する態様で又は同一の若しくは類似する傾向で繰り返し変化する性質を意味する。   An input signal to be subjected to signal processing performed by the signal processing device according to the first embodiment has periodicity. Here, “periodicity” means a property (typically, signal strength) that changes periodically. More specifically, “periodicity” means a property in which characteristics change while periodically increasing and decreasing. In other words, “periodicity” means a property in which characteristics repeatedly change in the same or similar manner or with the same or similar tendency.

特に、第1実施形態の信号処理装置は、入力信号の特性を表示装置に表示するための信号処理を行うために、認識手段と、検出手段と、出力手段とを少なくとも備えている。   In particular, the signal processing device according to the first embodiment includes at least a recognition unit, a detection unit, and an output unit in order to perform signal processing for displaying characteristics of an input signal on a display device.

認識手段は、入力信号の周期を認識する。ここで言う「周期」は、入力信号の特性の繰り返しの変化のうちの1回の変化に要する期間を意味している。従って、入力信号の特性の同一態様での変化が複数回繰り返される場合には、当該同一態様での1回の変化に要する期間が周期となる。   The recognition means recognizes the cycle of the input signal. Here, the “period” means a period required for one change of the repetitive change of the characteristics of the input signal. Therefore, when the change of the characteristics of the input signal in the same manner is repeated a plurality of times, the period required for one change in the same manner is a cycle.

尚、第1実施形態では、入力信号の周期は、常に一定であってもよい。この場合、認識手段は、入力信号の周期として、常に一定の周期(つまり、期間)を継続的に認識することになる。例えば、認識手段は、第1のタイミングでの周期が第1の周期であると認識した後に、第1のタイミングに続く第2のタイミングでの周期が第1の周期であると続けて認識することになる。   In the first embodiment, the cycle of the input signal may be always constant. In this case, the recognizing means continuously recognizes a constant cycle (that is, a period) as the cycle of the input signal. For example, after recognizing that the cycle at the first timing is the first cycle, the recognition unit continuously recognizes that the cycle at the second timing subsequent to the first timing is the first cycle. Will be.

或いは、入力信号の周期は、時間の経過と共に変動してもよい。この場合、認識手段は、入力信号の周期として、時間の経過と共に変動する周期(つまり、期間)を継続的に認識することになる。例えば、認識手段は、第1のタイミングでの周期が第1の周期であると認識した後に、第1のタイミングに続く第2のタイミングでの周期が第1の周期とは異なる第2の周期であると認識することになる。   Alternatively, the cycle of the input signal may change over time. In this case, the recognizing means continuously recognizes, as the cycle of the input signal, a cycle (that is, a period) that varies with time. For example, after recognizing that the cycle at the first timing is the first cycle, the recognition unit may determine that the cycle at the second timing following the first timing is different from the first cycle. Will be recognized.

検出手段は、認識手段が認識した入力信号の周期に基づいて、入力信号の特徴値(つまり、入力信号の特性の特徴を直接的に又は間接的に示す任意の指標であって、例えば、最大値及び最小値等のピーク値や平均値等)を検出する。特に、第1実施形態では、検出手段は、n個の連続する周期(つまり、認識手段が継続的に認識したn個の連続する周期)毎に、入力信号の特徴値を検出する。言い換えれば、検出手段は、n個の連続する周期毎の入力信号の特徴値を検出する。更に言い換えれば、検出手段は、n個の連続する周期に相当する期間毎に、入力信号の特徴値を検出する。つまり、検出手段は、入力信号の周期に同期する期間毎に、入力信号の特徴値を検出する。   The detection unit is a characteristic value of the input signal (that is, an arbitrary index that directly or indirectly indicates a characteristic of the characteristic of the input signal, based on the period of the input signal recognized by the recognition unit. Values and peak values such as minimum values and average values) are detected. In particular, in the first embodiment, the detecting unit detects the characteristic value of the input signal at every n consecutive periods (that is, at n consecutive periods continuously recognized by the recognizing unit). In other words, the detecting means detects the characteristic value of the input signal for every n consecutive cycles. In other words, the detecting means detects the characteristic value of the input signal every period corresponding to n consecutive cycles. That is, the detecting means detects the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the cycle of the input signal.

出力手段は、検出手段が検出した特徴値を表示装置に表示するための表示データを、表示装置に出力する。その結果、表示装置は、検出手段が検出した特徴値を表示する。つまり、表示装置は、検出手段が検出した特徴値を視覚的に特定することが可能な何らかの表示対象物を表示することで、入力信号の特性を表示することができる。   The output means outputs display data for displaying the characteristic value detected by the detection means on the display device to the display device. As a result, the display device displays the characteristic value detected by the detection unit. That is, the display device can display the characteristic of the input signal by displaying a display target that can visually specify the characteristic value detected by the detection unit.

このように、第1実施形態では、検出手段による特徴値の検出の対象となる期間は、n個の連続する周期に一致する。つまり、検出手段による特徴値の検出の対象となる期間は、n個の連続する周期に同期する。従って、第1実施形態では、特徴値の検出の対象となる期間の始点は、認識手段が認識した周期の始点と一致する。同様に、第1実施形態では、特徴値の検出の対象となる期間の終点は、認識手段が認識した周期の終点と一致する。というのも、入力信号の周期が時間の経過と共に変動しようがしなかろうが、n個の連続する周期の始点はn個の連続する周期のうちの最初の周期の始点に一致し且つn個の連続する周期の終点はn個の連続する周期のうちの最後の周期の終点に一致するからである。その結果、検出手段は、入力信号の周期と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができる。言い換えれば、表示装置は、入力信号の周期と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を表示することができる。   As described above, in the first embodiment, the period in which the detection unit detects the characteristic value coincides with n consecutive periods. That is, the period in which the detection unit detects the feature value is synchronized with n consecutive periods. Therefore, in the first embodiment, the start point of the period in which the feature value is to be detected coincides with the start point of the cycle recognized by the recognition unit. Similarly, in the first embodiment, the end point of the period in which the feature value is to be detected coincides with the end point of the cycle recognized by the recognition unit. Because the period of the input signal may or may not fluctuate over time, the start of the n consecutive periods coincides with the start of the first of the n consecutive periods and n Is the same as the end point of the last cycle of the n consecutive cycles. As a result, the detecting means can detect the characteristic value of the input signal suitably associated with the cycle of the input signal. In other words, the display device can display the characteristic value of the input signal suitably associated with the cycle of the input signal.

仮に常に一定の期間毎に検出手段が入力信号の特徴値を検出するとする。この場合、特徴値の検出の対象となる期間は、入力信号の周期に同期するとは限らない。或いは、仮にあるタイミングで認識した周期をn倍することで得られる期間毎に検出手段が入力信号の特徴値を検出するとする。この場合もまた、特徴値の検出の対象となる期間は、入力信号の周期に同期するとは限らない。なぜならば、入力信号の周期が常に一定であるとは限らないからである。従って、これらの場合には、入力信号の周期と特徴値の検出の対象となる期間との間に時間的なずれが生じてしまうおそれがある。その結果、検出手段は、入力信号の周期と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができなくなってしまう。言い換えれば、検出手段は、入力信号の周期に関係なく区切られた期間毎の入力信号の特徴値しか検出することができなくなってしまう。その結果、入力信号が安定している場合であっても、当該入力信号の特徴値が大きく変動するおそれがある。   It is assumed that the detecting means always detects the characteristic value of the input signal at regular intervals. In this case, the period in which the feature value is detected is not always synchronized with the cycle of the input signal. Alternatively, it is assumed that the detection unit detects the characteristic value of the input signal for each period obtained by multiplying the period recognized at a certain timing by n times. Also in this case, the period during which the feature value is detected is not always synchronized with the cycle of the input signal. This is because the cycle of the input signal is not always constant. Therefore, in these cases, a time lag may occur between the period of the input signal and the period in which the feature value is to be detected. As a result, the detection means cannot detect the characteristic value of the input signal suitably associated with the cycle of the input signal. In other words, the detecting means can only detect the characteristic value of the input signal for each divided period regardless of the cycle of the input signal. As a result, even if the input signal is stable, the feature value of the input signal may fluctuate significantly.

しかるに、第1実施形態では、検出手段は、n個の連続する周期毎(つまり、n個の連続する周期に相当する期間毎)に、入力信号の特徴値を検出する。このため、入力信号の周期がどのような周期であったとしても、入力信号の周期と特徴値の検出の対象となる期間との間に時間的なずれが生じてしまうおそれは殆ど又は全くない。その結果、検出手段は、入力信号の周期と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができる。言い換えれば、検出手段は、入力信号の周期に同期する期間毎の入力信号の特徴値を検出することができる。更に言い換えれば、検出手段は、入力信号の周期に同期したタイミングで、入力信号の特徴値を新たに検出する(つまり、更新する)ことができる。その結果、表示装置は、入力信号の周期に同期する期間(つまり、n個の連続する周期に相当する期間)毎の入力信号の特徴値を表示することができる。言い換えれば、表示装置は、入力信号の周期に同期して更新される入力信号の特徴値を表示することができる。従って、表示装置を観察する観察者(例えば、医師等の医療従事者)は、入力信号の周期に同期する期間(つまり、n個の連続する周期に相当する期間)毎の入力信号の特徴値を好適に認識することができる。言い換えれば、観察者は、入力信号の周期に同期して更新される入力信号の特徴値を好適に認識することができる。   However, in the first embodiment, the detecting unit detects the characteristic value of the input signal every n consecutive periods (that is, every period corresponding to the n consecutive periods). Therefore, no matter how long the cycle of the input signal is, there is little or no possibility that a time lag occurs between the cycle of the input signal and the period for which the feature value is to be detected. . As a result, the detecting means can detect the characteristic value of the input signal suitably associated with the cycle of the input signal. In other words, the detecting means can detect the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the cycle of the input signal. In other words, the detecting unit can newly detect (that is, update) the characteristic value of the input signal at a timing synchronized with the cycle of the input signal. As a result, the display device can display the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the period of the input signal (that is, a period corresponding to n consecutive periods). In other words, the display device can display the characteristic value of the input signal that is updated in synchronization with the cycle of the input signal. Therefore, the observer who observes the display device (for example, a medical worker such as a doctor) can input the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the period of the input signal (that is, a period corresponding to n consecutive periods). Can be suitably recognized. In other words, the observer can appropriately recognize the characteristic value of the input signal that is updated in synchronization with the cycle of the input signal.

このように、第1実施形態の信号処理装置によれば、入力信号の特性が好適に表示される。   As described above, according to the signal processing device of the first embodiment, the characteristics of the input signal are suitably displayed.

<2>
第1実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記入力信号は、生体の活動に起因した音に相当する生体音信号であり、前記周期は、繰り返し複数回行われる生体の活動のうちの1回の活動に要する期間である。
<2>
In another aspect of the signal processing device of the first embodiment, the input signal is a body sound signal corresponding to a sound caused by the activity of the living body, and the cycle is one of a plurality of activities of the living body repeatedly performed. This is the period required for one activity.

この態様によれば、信号処理装置は、生体音信号に対して上述した信号処理を行うことができる。   According to this aspect, the signal processing device can perform the above-described signal processing on the body sound signal.

尚、生体音信号として、例えば、生体の呼吸という活動に起因した呼吸音に相当する呼吸音信号が一例としてあげられる。このような呼吸音信号の周期は、繰り返し行われる呼吸のうちの1回の呼吸に要する期間であってもよい。或いは、生体音信号として、例えば、生体の心臓の拍動という活動に起因した心音に相当する心音信号が一例としてあげられる。このような心音信号の周期は、繰り返し行われる心臓の拍動のうち1回の拍動に要する期間であってもよい。或いは、生体音信号として、例えば、生体の心臓の拍動という活動に起因した脈動音に相当する脈動音信号や、生体の心臓の拍動という活動に起因した血流音に相当する血流音信号が一例としてあげられる。脈動音信号及び血流音信号の周期は、心音信号の周期と同様であってもよい。   Note that, as an example of the body sound signal, a breathing sound signal corresponding to a breathing sound caused by an activity of a living body breathing is given as an example. Such a cycle of the respiratory sound signal may be a period required for one respiration of repetition of respiration. Alternatively, as the body sound signal, for example, a heart sound signal corresponding to a heart sound resulting from the activity of the heartbeat of the living body is given as an example. Such a cycle of the heart sound signal may be a period required for one beat of repeated heart beats. Alternatively, as the body sound signal, for example, a pulsation sound signal corresponding to a pulsation sound caused by the activity of the heart of the living body or a blood flow sound corresponding to a blood flow sound caused by the activity of the heart of the living body A signal is an example. The cycle of the pulsation sound signal and the blood flow sound signal may be the same as the cycle of the heart sound signal.

<3>
第1実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記入力信号は、生体の呼吸音に相当する呼吸音信号であり、前記周期は、1回の連続する呼気及び吸気に要する期間である。
<3>
In another aspect of the signal processing device of the first embodiment, the input signal is a respiratory sound signal corresponding to a respiratory sound of a living body, and the cycle is a period required for one continuous expiration and inspiration.

この態様によれば、信号処理装置は、呼吸音信号に対して上述した信号処理を行うことができる。   According to this aspect, the signal processing device can perform the above-described signal processing on the respiratory sound signal.

<4>
第1実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記入力信号の周期は、時間の経過と共に変動する。
<4>
In another aspect of the signal processing device according to the first embodiment, the cycle of the input signal varies with time.

この態様によれば、検出手段は、入力信号の周期が変動する場合であっても、入力信号の周期と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができる。その結果、表示装置は、入力信号の周期が変動する場合であっても、入力信号の周期に同期する期間毎の入力信号の特徴値を表示することができる。   According to this aspect, even when the cycle of the input signal fluctuates, the detection unit can detect the characteristic value of the input signal suitably associated with the cycle of the input signal. As a result, the display device can display the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the cycle of the input signal even when the cycle of the input signal varies.

<5>
第1実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記認識手段は、前記入力信号を解析することで前記周期を検出する外部の装置から前記周期の通知を受けることで、前記周期を認識する。
<5>
In another aspect of the signal processing device of the first embodiment, the recognition unit recognizes the cycle by receiving a notification of the cycle from an external device that detects the cycle by analyzing the input signal. .

この態様によれば、認識手段は、周期を認識するために、認識手段自身(言い換えれば、認識手段を備える信号処理装置自身)で入力信号を解析しなくともよくなる。従って、信号処理装置における処理負荷が低減される。更には、外部の装置の性能を向上させれば、認識手段は、性能の向上に限界がある信号処理装置自身(つまり、認識手段自身)が入力信号を解析することで認識する周期と比較して、高精度な周期を認識することができる。   According to this aspect, in order to recognize the period, the recognition unit does not need to analyze the input signal by the recognition unit itself (in other words, the signal processing device itself including the recognition unit). Therefore, the processing load on the signal processing device is reduced. Furthermore, if the performance of the external device is improved, the recognition means compares the signal processing device itself (that is, the recognition means itself), which has limited performance improvement, with the period recognized by analyzing the input signal. Thus, a highly accurate cycle can be recognized.

<6>
第1実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記出力手段は、前記検出手段が前記特徴値を新たに検出する都度、前記検出手段が過去に検出した前記特徴値に代えて前記検出手段が新たに検出した前記特徴値を前記表示装置に表示するための前記表示データを、前記表示手段に出力する。
<6>
In another aspect of the signal processing apparatus according to the first embodiment, the output unit includes a detection unit that replaces the feature value previously detected by the detection unit each time the detection unit newly detects the feature value. Outputs the display data for displaying the newly detected feature value on the display device to the display means.

この態様によれば、出力手段は、最新の特徴値を表示装置に表示するための表示データを、表示手段に出力する。従って、表示装置には、入力信号の最新の特徴値が、適宜更新されながら表示される。従って、観察者は、入力信号の周期に同期して更新される入力信号の特徴値を好適に認識することができる。   According to this aspect, the output unit outputs display data for displaying the latest feature value on the display device to the display unit. Therefore, the latest characteristic value of the input signal is displayed on the display device while being appropriately updated. Therefore, the observer can suitably recognize the characteristic value of the input signal that is updated in synchronization with the cycle of the input signal.

<7>
第2実施形態の信号処理装置は、周期性を有する入力信号の各周期を細分化することで得られる細分化期間を認識する認識手段と、前記認識手段が認識した前記細分化期間に基づいて、m(但し、mは1以上の整数)個の連続する細分化期間毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出手段と、前記検出手段が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力手段とを備える。
<7>
The signal processing device according to the second embodiment includes a recognition unit that recognizes a subdivision period obtained by subdividing each period of an input signal having periodicity, and a recognition unit that recognizes the subdivision period based on the subdivision period recognized by the recognition unit. , M (where m is an integer of 1 or more) continuous subdivision periods, a detecting unit for detecting a characteristic value of the input signal, and the characteristic value detected by the detecting unit are displayed on a display device. Output means for outputting display data for the display device to the display device.

第2実施形態の信号処理装置は、第1実施形態の信号処理装置と同様に、入力信号の特性を表示装置に表示するための信号処理を行う。   The signal processing device of the second embodiment performs signal processing for displaying the characteristics of an input signal on a display device, similarly to the signal processing device of the first embodiment.

第2実施形態の信号処理装置は、第1実施形態の信号処理装置と比較して、認識手段が、入力信号の周期を認識することに代えて、入力信号の周期を細分化することで得られる細分化期間を認識するという点において異なっている。更に、第2実施形態の信号処理装置は、第1実施形態の信号処理装置と比較して、検出手段が、n個の連続する周期毎に入力信号の特徴値を検出することに代えて、m個の連続する細分化期間毎に入力信号の特徴値を検出するという点において異なっている。第2実施形態の信号処理装置のその他の構成要素は、第1実施形態の信号処理装置のその他の構成要素と同一であってもよい。   Compared with the signal processing device of the first embodiment, the signal processing device of the second embodiment is obtained by subdividing the period of the input signal instead of recognizing the period of the input signal. The difference is in recognizing the subdivision period to be performed. Further, the signal processing device of the second embodiment is different from the signal processing device of the first embodiment in that the detecting means detects the characteristic value of the input signal at every n consecutive periods, The difference is that the feature value of the input signal is detected every m successive subdivision periods. Other components of the signal processing device of the second embodiment may be the same as the other components of the signal processing device of the first embodiment.

ここで、「細分化期間」とは、周期を入力信号の特性に応じて細分化することで得られる期間を意味する。例えば、細分化期間は、周期を入力信号の変化の傾向(典型的には、入力信号の信号強度の時間的変化の傾向)に応じて細分化することで得られる期間を意味していてもよい。従って、第2実施形態では、認識手段が認識する各周期は、一又は複数の細分化期間を含んでいる。   Here, the “subdivision period” means a period obtained by subdividing the cycle according to the characteristics of the input signal. For example, the subdivision period may mean a period obtained by subdividing the cycle according to the tendency of the change of the input signal (typically, the tendency of the signal strength of the input signal over time). Good. Therefore, in the second embodiment, each cycle recognized by the recognition unit includes one or a plurality of subdivision periods.

このように、第2実施形態では、検出手段による特徴値の検出の対象となる期間は、m個の連続する細分化期間に一致する。つまり、検出手段による特徴値の検出の対象となる期間は、m個の連続する細分化期間に同期する。従って、第2実施形態では、特徴値の検出の対象となる期間の始点は、認識手段が認識した細分化期間の始点と一致する。同様に、第2実施形態では、特徴値の検出の対象となる期間の終点は、認識手段が認識した細分化期間の終点と一致する。というのも、入力信号の周期が時間の経過と共に変動しようがしなかろうが、m個の連続する細分化期間の始点はm個の連続する細分化期間のうちの最初の細分化期間の始点に一致し且つm個の連続する細分化期間の終点はm個の連続する細分化期間のうちの最後の細分化期間の終点に一致するからである。その結果、検出手段は、入力信号の周期を細分化することで得られる細分化期間と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができる。言い換えれば、表示装置は、入力信号の周期を細分化することで得られる細分化期間と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を表示することができる。   As described above, in the second embodiment, the period in which the detection unit detects the characteristic value coincides with m consecutive subdivision periods. That is, the period in which the detection unit detects the feature value is synchronized with m consecutive subdivision periods. Therefore, in the second embodiment, the start point of the period in which the feature value is to be detected coincides with the start point of the segmentation period recognized by the recognition unit. Similarly, in the second embodiment, the end point of the period in which the feature value is to be detected coincides with the end point of the segmentation period recognized by the recognition unit. Because the period of the input signal may or may not fluctuate over time, the starting point of the m consecutive subdivision periods is the starting point of the first of the m consecutive subdivision periods. And the end point of the m consecutive subdivision periods coincides with the end point of the last subdivision period of the m consecutive subdivision periods. As a result, the detecting means can detect the characteristic value of the input signal suitably associated with the segmentation period obtained by segmenting the cycle of the input signal. In other words, the display device can display the characteristic value of the input signal suitably associated with the segmentation period obtained by segmenting the cycle of the input signal.

仮に常に一定の期間毎に検出手段が入力信号の特徴値を検出するとする。この場合、特徴値の検出の対象となる期間は、細分化期間に同期するとは限らない。或いは、仮にある時点で認識した細分化期間をm倍することで得られる期間毎に検出手段が入力信号の特徴値を検出するとする。この場合もまた、特徴値の検出の対象となる期間は、細分化期間に同期するとは限らない。なぜならば、細分化期間が常に一定であるとは限らないからである。従って、これらの場合には、細分化期間と特徴値の検出の対象となる期間との間に時間的なずれが生じてしまうおそれがある。その結果、検出手段は、細分化期間と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができなくなってしまう。言い換えれば、検出手段は、細分化期間に関係なく区切られた期間毎の入力信号の特徴値しか検出することができなくなってしまう。   It is assumed that the detecting means always detects the characteristic value of the input signal at regular intervals. In this case, the period for which the feature value is detected is not always synchronized with the segmentation period. Alternatively, it is assumed that the detecting unit detects the characteristic value of the input signal for each period obtained by multiplying the subdivision period recognized at a certain time by m. Also in this case, the period in which the feature value is detected is not necessarily synchronized with the subdivision period. This is because the segmentation period is not always constant. Therefore, in these cases, there is a possibility that a time lag may occur between the segmentation period and the period in which the feature value is to be detected. As a result, the detecting means cannot detect the characteristic value of the input signal suitably associated with the segmentation period. In other words, the detection means can only detect the characteristic value of the input signal for each divided period regardless of the subdivision period.

しかるに、第2実施形態では、検出手段は、m個の連続する細分化期間毎に、入力信号の特徴値を検出する。このため、細分化期間がどのような期間であったとしても、細分化期間と特徴値の検出の対象となる期間との間に時間的なずれが生じてしまうおそれは殆ど又は全くない。その結果、検出手段は、細分化期間と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができる。言い換えれば、検出手段は、細分化期間に同期する期間毎の入力信号の特徴値を検出することができる。更に言い換えれば、検出手段は、細分化期間に同期したタイミングで、入力信号の特徴値を新たに検出する(つまり、更新する)ことができる。その結果、表示装置は、細分化期間に同期する期間(つまり、m個の連続する細分化期間)毎の入力信号の特徴値を表示することができる。言い換えれば、表示装置は、細分化期間に同期して更新される入力信号の特徴値を表示することができる。従って、表示装置を観察する観察者(例えば、医師等の医療従事者)は、細分化期間に同期する期間(つまり、m個の連続する細分化期間)毎の入力信号の特徴値を好適に認識することができる。言い換えれば、観察者は、細分化期間に同期して更新される入力信号の特徴値を好適に認識することができる。   However, in the second embodiment, the detecting means detects the characteristic value of the input signal for each of m consecutive subdivision periods. Therefore, no matter how long the subdivision period is, there is little or no possibility that a temporal shift occurs between the subdivision period and the period in which the feature value is to be detected. As a result, the detecting means can detect the characteristic value of the input signal suitably associated with the segmentation period. In other words, the detecting means can detect the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the segmentation period. In other words, the detecting means can newly detect (that is, update) the characteristic value of the input signal at a timing synchronized with the segmentation period. As a result, the display device can display the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the subdivision period (that is, m continuous subdivision periods). In other words, the display device can display the characteristic value of the input signal that is updated in synchronization with the segmentation period. Therefore, the observer who observes the display device (for example, a medical worker such as a doctor) preferably sets the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the segmentation period (that is, m continuous segmentation periods). Can be recognized. In other words, the observer can appropriately recognize the characteristic value of the input signal that is updated in synchronization with the segmentation period.

このように、第2実施形態の信号処理装置によれば、入力信号の特性が好適に表示される。   As described above, according to the signal processing device of the second embodiment, the characteristics of the input signal are suitably displayed.

<8>
第2実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記入力信号は、生体の活動に起因した音に相当する生体音信号であり、前記周期は、繰り返し複数回行われる生体の活動のうちの1回の活動に要する期間であり、前記複数の細分化期間は、前記1回の活動を当該1回の活動の態様に応じて細分化することで得られる複数の細分化期間である。
<8>
In another aspect of the signal processing device of the second embodiment, the input signal is a body sound signal corresponding to a sound caused by the activity of the living body, and the cycle is one of a plurality of activities of the living body that are repeatedly performed a plurality of times. This is a period required for one activity, and the plurality of subdivision periods are a plurality of subdivision periods obtained by subdividing the one activity according to the mode of the one activity.

この態様によれば、信号処理装置は、生体音信号に対して上述した信号処理を行うことができる。   According to this aspect, the signal processing device can perform the above-described signal processing on the body sound signal.

尚、生体音信号として、呼吸音信号や、心音信号や、脈動音信号や、血流音信号が一例としてあげられるのは上述したとおりである。呼吸音信号の細分化期間は、繰り返し行われる呼吸のうちの1回の呼吸に要する期間を当該1回の呼吸の態様に応じて細分化することで得られる期間(例えば、呼気が行われる期間及び吸気が行われる期間)であってもよい。或いは、心音信号、脈動音信号及び血流音信号の周期は、繰り返し行われる心臓の拍動のうち1回の拍動に要する期間を当該1回の拍動の態様に応じて細分化することで得られる期間(例えば、心室が収縮する期間及び心室が収縮する期間)であってもよい。   Note that, as described above, the body sound signal includes a breathing sound signal, a heart sound signal, a pulsation sound signal, and a blood flow sound signal. The subdivision period of the respiratory sound signal is a period obtained by subdividing a period required for one respiration of repetitive respiration according to the mode of the one respiration (for example, a period during which expiration is performed). And a period during which intake is performed). Alternatively, the periods of the heart sound signal, the pulsation sound signal, and the blood flow sound signal are obtained by subdividing a period required for one pulsation among repeated heart beats in accordance with a mode of the one pulsation. (For example, a period during which the ventricle contracts and a period during which the ventricle contracts).

<9>
第2実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記入力信号は、生体の呼吸音に相当する生体音信号であり、前記周期は、1回の連続する呼気及び吸気に要する期間であり、前記複数の細分化期間は、呼気が行われている期間及び吸気が行われている期間を含む。
<9>
In another aspect of the signal processing device of the second embodiment, the input signal is a body sound signal corresponding to a breathing sound of a living body, and the cycle is a period required for one continuous expiration and inspiration, The plurality of subdivision periods include a period during which expiration is performed and a period during which inspiration is performed.

この態様によれば、信号処理装置は、呼吸音信号に対して上述した信号処理を行うことができる。   According to this aspect, the signal processing device can perform the above-described signal processing on the respiratory sound signal.

<10>
第2実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記入力信号の周期は、時間の経過と共に変動する。
<10>
In another aspect of the signal processing device according to the second embodiment, the cycle of the input signal varies with time.

この態様によれば、検出手段は、入力信号の周期が変動する場合であっても、入力信号の周期を細分化することで得られる細分化期間と好適に対応付けられた入力信号の特徴値を検出することができる。その結果、表示装置は、入力信号の周期が変動する場合であっても、入力信号の周期を細分化することで得られる細分化期間に同期する期間毎の入力信号の特徴値を表示することができる。   According to this aspect, even when the period of the input signal varies, the detection unit can determine the characteristic value of the input signal suitably associated with the subdivision period obtained by subdividing the period of the input signal. Can be detected. As a result, even if the period of the input signal fluctuates, the display device displays the characteristic value of the input signal for each period synchronized with the subdivision period obtained by subdividing the period of the input signal. Can be.

<11>
第2実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記認識手段は、前記入力信号を解析することで前記細分化期間を検出する外部の装置から前記細分化期間の通知を受けることで、前記細分化期間を認識する。
<11>
In another aspect of the signal processing device of the second embodiment, the recognizing unit receives the notification of the subdivision period from an external device that detects the subdivision period by analyzing the input signal. Recognize the subdivision period.

この態様によれば、認識手段は、細分化期間を認識するために、認識手段自身(言い換えれば、認識手段を備える信号処理装置自身)で入力信号を解析しなくともよくなる。従って、信号処理装置における処理負荷が低減される。更には、外部の装置の性能を向上させれば、認識手段は、性能の向上に限界がある信号処理装置自身(つまり、認識手段自身)が入力信号を解析することで認識する周期と比較して、高精度な周期を認識することができる。   According to this aspect, the recognition unit does not need to analyze the input signal by the recognition unit itself (in other words, the signal processing device itself including the recognition unit) in order to recognize the subdivision period. Therefore, the processing load on the signal processing device is reduced. Furthermore, if the performance of the external device is improved, the recognition means compares the signal processing device itself (that is, the recognition means itself), which has limited performance improvement, with the period recognized by analyzing the input signal. Thus, a highly accurate cycle can be recognized.

<12>
第2実施形態の信号処理装置の他の態様では、前記出力手段は、前記検出手段が前記特徴値を新たに検出する都度、前記検出手段が過去に検出した前記特徴値に代えて前記検出手段が新たに検出した前記特徴値を前記表示装置に表示するための前記表示データを、前記表示手段に出力する。
<12>
In another aspect of the signal processing device according to the second embodiment, the output unit includes a detection unit that replaces the feature value previously detected by the detection unit each time the detection unit newly detects the feature value. Outputs the display data for displaying the newly detected feature value on the display device to the display means.

この態様によれば、出力手段は、最新の特徴値を表示装置に表示するための表示データを、表示手段に出力する。従って、表示装置には、入力信号の最新の特徴値が、適宜更新されながら表示される。従って、観察者は、入力信号の周期に同期して更新される入力信号の特徴値を好適に認識することができる。   According to this aspect, the output unit outputs display data for displaying the latest feature value on the display device to the display unit. Therefore, the latest characteristic value of the input signal is displayed on the display device while being appropriately updated. Therefore, the observer can suitably recognize the characteristic value of the input signal that is updated in synchronization with the cycle of the input signal.

(信号処理方法の実施形態)
<13>
第1実施形態の信号処理方法は、周期性を有する入力信号の周期を認識する認識工程と、前記認識工程が認識した前記周期に基づいて、n(但し、nは1以上の整数)個の連続する周期毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出工程と、前記検出工程が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力工程とを備える。
(Embodiment of signal processing method)
<13>
The signal processing method according to the first embodiment includes a recognition step of recognizing a cycle of an input signal having periodicity, and n (where n is an integer of 1 or more) pieces based on the cycle recognized by the recognition step. For each successive cycle, a detection step of detecting a characteristic value of the input signal, and an output step of outputting display data for displaying the characteristic value detected by the detection step on a display device to the display device. Prepare.

第1実施形態の信号処理方法によれば、上述した第1実施形態の信号処理装置が享受する各種効果と同様の効果を好適に享受することができる。   According to the signal processing method of the first embodiment, it is possible to suitably receive the same effects as the various effects received by the signal processing device of the first embodiment.

尚、上述した第1実施形態の信号処理装置が採用し得る各種態様に対応して、第1実施形態の信号処理方法もまた、各種態様を採用してもよい。   Incidentally, in response to the various aspects that can be adopted by the signal processing apparatus of the first embodiment, the signal processing method of the first embodiment may also adopt various aspects.

<14>
第2実施形態の信号処理方法は、周期性を有する入力信号の各周期を細分化することで得られる細分化期間を認識する認識工程と、前記認識工程が認識した前記細分化期間に基づいて、m(但し、mは1以上の整数)個の連続する細分化期間毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出工程と、前記検出工程が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力工程とを備える。
<14>
The signal processing method according to the second embodiment is based on a recognition step of recognizing a subdivision period obtained by subdividing each cycle of an input signal having periodicity, and the subdivision period recognized by the recognition step. , M (where m is an integer of 1 or more) successive subdivision periods, a detecting step of detecting a characteristic value of the input signal, and displaying the characteristic value detected by the detecting step on a display device. Outputting display data for the display device to the display device.

第2実施形態の信号処理方法によれば、上述した第2実施形態の信号処理装置が享受する各種効果と同様の効果を好適に享受することができる。   According to the signal processing method of the second embodiment, it is possible to suitably receive the same effects as the various effects received by the above-described signal processing device of the second embodiment.

尚、上述した第2実施形態の信号処理装置が採用し得る各種態様に対応して、第2実施形態の信号処理方法もまた、各種態様を採用してもよい。   Incidentally, in response to the various aspects that can be adopted by the signal processing device of the second embodiment described above, the signal processing method of the second embodiment may also adopt various aspects.

(コンピュータプログラムの実施形態)
<15>
第1実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、周期性を有する入力信号の周期を認識する認識工程と、前記認識工程が認識した前記周期に基づいて、n(但し、nは1以上の整数)個の連続する周期毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出工程と、前記検出工程が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力工程とを前記コンピュータに実行させる。
(Embodiment of computer program)
<15>
The computer program according to the first embodiment is a computer program executed by a computer, and includes a recognition step of recognizing a cycle of an input signal having periodicity, and n (where, , N is an integer of 1 or more) for each of the continuous periods, a detection step of detecting the characteristic value of the input signal, and display data for displaying the characteristic value detected by the detection step on a display device. And causing the computer to execute an output step of outputting to the display device.

第1実施形態のコンピュータプログラムによれば、上述した第1実施形態の信号処理装置が享受する各種効果と同様の効果を好適に享受することができる。   According to the computer program of the first embodiment, it is possible to suitably receive the same effects as the various effects received by the above-described signal processing device of the first embodiment.

尚、上述した第1実施形態の信号処理装置が採用し得る各種態様に対応して、第1実施形態のコンピュータプログラムもまた、各種態様を採用してもよい。   Note that, in response to the various aspects that can be adopted by the signal processing device of the first embodiment, the computer program of the first embodiment may also adopt various aspects.

<16>
第2実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、周期性を有する入力信号の各周期を細分化することで得られる細分化期間を認識する認識工程と、前記認識工程が認識した前記細分化期間に基づいて、m(但し、mは1以上の整数)個の連続する細分化期間毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出工程と、前記検出工程が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力工程とを前記コンピュータに実行させる。
<16>
The computer program according to the second embodiment is a computer program executed by a computer, and includes: a recognition step of recognizing a subdivision period obtained by subdividing each cycle of a periodic input signal; Detecting a characteristic value of the input signal for each of m (where m is an integer equal to or greater than 1) continuous subdivision periods based on the subdivision periods recognized by Outputting the display data for displaying the characteristic value on a display device to the display device.

第2実施形態のコンピュータプログラムによれば、上述した第2実施形態の信号処理装置が享受する各種効果と同様の効果を好適に享受することができる。   According to the computer program of the second embodiment, it is possible to suitably receive the same effects as the various effects received by the above-described signal processing device of the second embodiment.

尚、上述した第2実施形態の信号処理装置が採用し得る各種態様に対応して、第2実施形態のコンピュータプログラムもまた、各種態様を採用してもよい。   Note that, in response to the various aspects that can be adopted by the signal processing device of the second embodiment, the computer program of the second embodiment may also adopt various aspects.

(記録媒体の実施形態)
<17>
第1実施形態の記録媒体は、コンピュータによって実行されるコンピュータプログラムが記録されている記録媒体であって、周期性を有する入力信号の周期を認識する認識工程と、前記認識工程が認識した前記周期に基づいて、n(但し、nは1以上の整数)個の連続する周期毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出工程と、前記検出工程が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力工程とを前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラムが記録されている。
(Embodiment of recording medium)
<17>
The recording medium according to the first embodiment is a recording medium in which a computer program executed by a computer is recorded, wherein a recognition step of recognizing a cycle of an input signal having a periodicity, and the cycle recognized by the recognition step A detection step of detecting a characteristic value of the input signal for each of n (where n is an integer equal to or greater than 1) continuous cycles, and displaying the characteristic value detected by the detection step on a display device. And a computer program for causing the computer to execute an output step of outputting display data to the display device.

第1実施形態の記録媒体によれば、上述した第1実施形態の信号処理装置が享受する各種効果と同様の効果を好適に享受することができる。   According to the recording medium of the first embodiment, it is possible to suitably receive the same effects as the various effects received by the above-described signal processing device of the first embodiment.

尚、上述した第1実施形態の信号処理装置が採用し得る各種態様に対応して、第1実施形態の記録媒体もまた、各種態様を採用してもよい。   Incidentally, the recording medium of the first embodiment may also adopt various aspects in correspondence with various aspects that can be adopted by the signal processing device of the first embodiment described above.

<16>
第2実施形態の記録媒体は、コンピュータによって実行されるコンピュータプログラムが記録されている記録媒体であって、周期性を有する入力信号の各周期を細分化することで得られる細分化期間を認識する認識工程と、前記認識工程が認識した前記細分化期間に基づいて、m(但し、mは1以上の整数)個の連続する細分化期間毎に、前記入力信号の特徴値を検出する検出工程と、前記検出工程が検出した前記特徴値を表示装置に表示するための表示データを、前記表示装置に出力する出力工程とを前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラムが記録されている。
<16>
The recording medium of the second embodiment is a recording medium in which a computer program executed by a computer is recorded, and recognizes a subdivision period obtained by subdividing each cycle of a periodic input signal. A recognition step, and a detection step of detecting a characteristic value of the input signal for each of m (where m is an integer of 1 or more) continuous subdivision periods based on the subdivision periods recognized by the recognition step. And a computer program for causing the computer to execute an output step of outputting display data for displaying the characteristic value detected by the detection step on a display device to the display device.

第2実施形態の記録媒体によれば、上述した第2実施形態の信号処理装置が享受する各種効果と同様の効果を好適に享受することができる。   According to the recording medium of the second embodiment, it is possible to suitably receive the same effects as the various effects received by the above-described signal processing device of the second embodiment.

尚、上述した第2実施形態の信号処理装置が採用し得る各種態様に対応して、第2実施形態の記録媒体もまた、各種態様を採用してもよい。   It should be noted that the recording medium of the second embodiment may also adopt various aspects in correspondence with various aspects that can be adopted by the signal processing device of the second embodiment described above.

本実施形態のこのような作用及び他の利得は次に説明する実施例から更に明らかにされる。   The operation and other advantages of the present embodiment will become more apparent from the examples explained below.

以上説明したように、第1又は第2実施形態の信号処理装置は、認識手段と、検出手段と、出力手段とを備える。第1又は第2実施形態の信号処理方法は、認識工程と、検出工程と、出力工程とを備える。第1又は第2実施形態のコンピュータプログラムは、認識工程と検出工程と出力工程とをコンピュータに実行させる。第1又は第2実施形態の記録媒体は、認識工程と検出工程と出力工程とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムが記録されている記録媒体である。従って、より見やすい態様で入力信号が表示される。   As described above, the signal processing device according to the first or second embodiment includes the recognition unit, the detection unit, and the output unit. The signal processing method according to the first or second embodiment includes a recognition step, a detection step, and an output step. The computer program according to the first or second embodiment causes a computer to execute a recognition step, a detection step, and an output step. The recording medium of the first or second embodiment is a recording medium in which a computer program for causing a computer to execute a recognition step, a detection step, and an output step is recorded. Therefore, the input signal is displayed in a more easily viewable manner.

以下、図面を参照しながら、信号処理装置及び方法、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説明する。尚、以下では、入力信号として、呼吸音を示す呼吸音信号Sが用いられるものとする。但し、入力信号として、呼吸音信号とは異なるその他の生体音信号が用いられてもよい。その他の生体音信号の一例としては、例えば、心音を示す心音信号や、脈動(言い換えれば、脈波)に起因した音を示す脈動音信号や、内臓器官の活動状況に起因した音(例えば、腸の動きに起因した腸音)を示す内臓音信号や、血液の流れに起因した音を示す血流音信号等が一例としてあげられる。或いは、入力信号として、生体音信号以外の任意の信号(但し、周期性を有する任意の信号)が用いられてもよい。   Hereinafter, embodiments of a signal processing device and method, a computer program and a recording medium will be described with reference to the drawings. In the following, it is assumed that a respiratory sound signal S indicating a respiratory sound is used as an input signal. However, another biological sound signal different from the respiratory sound signal may be used as the input signal. Examples of other body sound signals include, for example, a heart sound signal indicating a heart sound, a pulsation sound signal indicating a sound caused by a pulsation (in other words, a pulse wave), and a sound caused by an activity state of an internal organ officer (for example, Examples include a visceral sound signal indicating a bowel sound caused by intestinal movement, a blood flow sound signal indicating a sound caused by a blood flow, and the like. Alternatively, any signal other than the body sound signal (however, any signal having periodicity) may be used as the input signal.

(1)信号処理装置の構成
はじめに、図1を参照しながら、本実施例の信号処理装置10の構成について説明する。図1は、本実施例の信号処理装置10の構成を示すブロック図である。
(1) Configuration of Signal Processing Device First, the configuration of the signal processing device 10 of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a signal processing device 10 according to the present embodiment.

図1に示すように、本実施例の信号処理装置10は、信号取得部101と、信号記憶部102と、「認識手段」の一具体例である周期判定部113と、「認識手段」及び「検出手段」の一具体例である信号解析部103と、「出力手段」の一具体例である表示データ生成部104と、「表示装置」の一具体例である表示部105とを備える。   As illustrated in FIG. 1, the signal processing device 10 of the present embodiment includes a signal acquisition unit 101, a signal storage unit 102, a period determination unit 113 which is a specific example of “recognition unit”, “recognition unit”, It includes a signal analysis unit 103 as a specific example of “detection unit”, a display data generation unit 104 as a specific example of “output unit”, and a display unit 105 as a specific example of “display device”.

信号取得部101は、呼吸音信号を取得する。例えば、信号取得部101は、生体の呼吸音を直接的に検出することで呼吸音信号を直接的に取得してもよい。この場合、信号取得部101は、生体に取り付けられると共に生体の呼吸音を検出する呼吸センサを含んでいてもよい。このような呼吸センサは、典型的にはマイク(例えば、コイル型マイクや、コンデンサ型マイクや、圧電型マイク等)である。但し、呼吸センサが呼吸音を検出することができる限りは、呼吸センサはどのような形式のセンサであってもよい。   The signal acquisition unit 101 acquires a respiratory sound signal. For example, the signal acquisition unit 101 may directly acquire a respiratory sound signal by directly detecting a respiratory sound of a living body. In this case, the signal acquisition unit 101 may include a respiration sensor attached to the living body and detecting a breathing sound of the living body. Such a respiration sensor is typically a microphone (for example, a coil microphone, a condenser microphone, a piezoelectric microphone, or the like). However, the respiration sensor may be any type of sensor as long as the respiration sensor can detect a respiratory sound.

尚、図1は、信号処理装置10が信号取得部101を備える例を示している。しかしながら、信号処理装置10は、信号取得部101を備えていなくともよい。この場合、信号処理装置10は、信号処理装置10の外部に配置されている信号取得部101から、有線若しくは無線の通信回線又は有線の信号線を介して、呼吸音信号を取得することが好ましい。   FIG. 1 illustrates an example in which the signal processing device 10 includes a signal acquisition unit 101. However, the signal processing device 10 may not include the signal acquisition unit 101. In this case, it is preferable that the signal processing device 10 obtains a respiratory sound signal from the signal obtaining unit 101 disposed outside the signal processing device 10 via a wired or wireless communication line or a wired signal line. .

信号記憶部102は、信号取得部101が取得した呼吸音信号を一時的に記憶する。このため、信号記憶部102は、メモリ又はバッファを含んでいてもよい。尚、後述するように、信号記憶部102は、信号取得部101が逐次取得する呼吸音信号のうち所定期間分の呼吸音信号を記憶することが好ましい。   The signal storage unit 102 temporarily stores the respiratory sound signal acquired by the signal acquisition unit 101. For this reason, the signal storage unit 102 may include a memory or a buffer. Note that, as described later, it is preferable that the signal storage unit 102 store the respiratory sound signals for a predetermined period among the respiratory sound signals sequentially acquired by the signal acquiring unit 101.

尚、図1は、信号処理装置10が信号記憶部102を備える例を示している。しかしながら、信号処理装置10は、信号記憶部102を備えていなくともよい。   FIG. 1 illustrates an example in which the signal processing device 10 includes the signal storage unit 102. However, the signal processing device 10 may not include the signal storage unit 102.

周期判定部113は、信号記憶部102が記憶している呼吸音信号に対して所定の周期判定処理を実行する。   The cycle determination unit 113 performs a predetermined cycle determination process on the respiratory sound signal stored in the signal storage unit 102.

本実施例では、所定の周期判定処理は、呼吸音信号の周期を判定する(言い換えれば、特定する又は検出する)処理を含んでいてもよい。具体的には、所定の周期判定処理は、振幅レベル(つまり、信号強度を示す特性)が周期的に増減を繰り返しながら変化する呼吸音信号に対して、呼吸音信号の振幅レベルが1周期分だけ変化するために要する期間が呼吸音信号の周期であると判定する処理を含んでいてもよい。言い換えれば、呼吸音信号が呼吸という生体の活動に起因した音に相当する音声信号であることを考慮すれば、所定の周期判定処理は、繰り返し複数回行われる呼吸のうちの1回の呼吸(つまり、連続して行われる呼気及び吸気)に要する期間が呼吸音信号の周期であると判定する処理を含んでいてもよい。   In the present embodiment, the predetermined cycle determination process may include a process of determining (in other words, specifying or detecting) the cycle of the respiratory sound signal. Specifically, in the predetermined cycle determination process, the amplitude level of the respiratory sound signal is changed by one cycle with respect to the respiratory sound signal in which the amplitude level (that is, the characteristic indicating the signal intensity) changes while periodically increasing and decreasing. It may include a process of determining that the period required to change only is the cycle of the respiratory sound signal. In other words, considering that the respiratory sound signal is a sound signal corresponding to a sound caused by the activity of the living body, the predetermined period determination processing is performed for one respiration (a respiration performed a plurality of times). That is, it may include a process of determining that the period required for continuous expiration and inspiration) is the cycle of the respiratory sound signal.

尚、呼吸音信号以外の任意の生体音信号に対して実行される所定の周期判定処理は、繰り返し複数回行われる生体の活動のうちの1回の活動に要する期間が生体音信号の周期であると判定する処理を含んでいてもよい。例えば、所定の周期判定処理は、繰り返し複数回行われる心臓の拍動のうちの1回の拍動に要する期間が心音信号、脈動音信号又は血流音信号の周期であると判定する処理を含んでいてもよい。その他の生体音信号又は入力信号に対して実行される周期判定処理についても、同様の態様で周期を判定する処理を含んでいてもよい。   Note that the predetermined cycle determination process performed on any body sound signal other than the respiratory sound signal is such that the period required for one activity of the biological activity repeatedly performed a plurality of times is the cycle of the body sound signal. It may include a process of determining that there is. For example, the predetermined cycle determination process is a process of determining that a period required for one beat of a heart beat repeatedly performed a plurality of times is a cycle of a heart sound signal, a pulsation sound signal, or a blood flow sound signal. May be included. The cycle determination process performed on other body sound signals or input signals may include a process of determining a cycle in a similar manner.

更に、本実施例では、所定の周期判定処理は、呼吸音信号の周期を細分化することで得られる細分化期間を判定する処理を含んでいてもよい。例えば、所定の周期判定処理は、呼吸音信号の周期を当該呼吸音信号の振幅レベルの変化の傾向に応じて細分化することで得られる細分化期間を判定する処理を含んでいてもよい。具体的には、生体の活動である1回の呼吸は、振幅レベルの変化の傾向が異なる1回の呼気と1回の吸気とから構成されている。このため、所定の周期判定処理は、呼吸音信号の各周期のうちの呼気期間(つまり、呼気が行われている呼気期間)及び吸気期間(つまり、吸気が行われている期間)を判定する処理を含んでいてもよい。   Further, in the present embodiment, the predetermined cycle determination process may include a process of determining a subdivision period obtained by subdividing the cycle of the respiratory sound signal. For example, the predetermined cycle determination process may include a process of determining a subdivision period obtained by subdividing the cycle of the respiratory sound signal in accordance with the tendency of the amplitude level of the respiratory sound signal to change. Specifically, one respiration, which is an activity of a living body, is composed of one expiration and one inspiration, which have different amplitude level changes. Therefore, the predetermined cycle determination process determines the expiration period (that is, the expiration period during which expiration is being performed) and the inspiration period (that is, the period during which inspiration is being performed) in each cycle of the respiratory sound signal. Processing may be included.

尚、呼吸音信号以外の任意の生体音信号に対して実行される所定の周期判定処理は、繰り返し複数回行われる生体の活動のうちの1回の活動を、当該1回の活動の態様に応じて細分化することで得られる細分化期間を判定する処理を含んでいてもよい。例えば、生体の活動である1回の心臓の拍動は、活動の態様が異なる1回の心室の収縮と1回の心室の拡張とから構成されている。このため、心音信号、脈動音信号又は血流音信号に対して実行される所定の周期判定処理は、生体音信号の各周期のうち心室の収縮が行われている期間及び心室の拡張が行われている期間を判定する処理を含んでいてもよい。その他の生体音信号又は入力信号に対して実行される周期判定処理についても、同様の態様で細分化期間を判定する処理を含んでいてもよい。   In addition, the predetermined cycle determination process performed on an arbitrary body sound signal other than the respiratory sound signal converts one activity of the biological activity repeatedly performed a plurality of times into the one activity mode. It may include a process of determining a subdivision period obtained by subdividing accordingly. For example, one heart beat, which is an activity of a living body, is composed of one contraction of the ventricle and one dilation of the ventricle in different modes of activity. For this reason, the predetermined cycle determination process performed on the heart sound signal, the pulsation sound signal, or the blood flow sound signal is performed during the period in which the contraction of the ventricle is performed and the expansion of the ventricle in each cycle of the body sound signal. It may include a process of determining a period during which the time period is set. The cycle determination process performed on other body sound signals or input signals may include a process of determining a subdivision period in a similar manner.

尚、図1は、信号処理装置10が周期判定部113を備える例を示している。しかしながら、信号処理装置10は、周期判定部113を備えていなくともよい。この場合、信号処理装置10は、信号処理装置10の外部に配置されている周期判定部113から、有線若しくは無線の通信回線又は有線の信号線を介して、信号処理装置10の外部に位置する周期判定部113が実行した周期判定処理の結果を取得することが好ましい。   FIG. 1 illustrates an example in which the signal processing device 10 includes the cycle determination unit 113. However, the signal processing device 10 does not have to include the cycle determination unit 113. In this case, the signal processing device 10 is located outside the signal processing device 10 via a wired or wireless communication line or a wired signal line from the period determination unit 113 disposed outside the signal processing device 10. It is preferable to obtain the result of the cycle determination process executed by the cycle determination unit 113.

信号解析部103は、信号記憶部102が記憶している呼吸音信号に対して所定の解析処理を実行する。本実施例では、所定の解析処理は、呼吸音信号を、互いに区別可能な複数種類の信号成分に分離する解析処理を含んでいる。言い換えれば、所定の解析処理は、呼吸音信号から、互いに区別可能な複数種類の信号成分のうちの少なくとも一つを抽出する解析処理を含んでいる。言い換えれば、所定の解析処理は、呼吸音信号にどのような種類の信号成分が含まれているかを解析する解析処理を含んでいる。   The signal analysis unit 103 performs a predetermined analysis process on the respiratory sound signal stored in the signal storage unit 102. In the present embodiment, the predetermined analysis process includes an analysis process of separating a respiratory sound signal into a plurality of types of signal components that can be distinguished from each other. In other words, the predetermined analysis process includes an analysis process of extracting at least one of a plurality of types of signal components that can be distinguished from each other from the respiratory sound signal. In other words, the predetermined analysis processing includes an analysis processing for analyzing what kind of signal component is included in the respiratory sound signal.

具体的には、例えば、所定の解析処理は、呼吸音信号を、正常音に相当する信号成分と、正常音とは異なる異常音に相当する信号成分とに分離する解析処理を含んでいてもよい。言い換えれば、例えば、所定の解析処理は、呼吸音信号から、正常音に相当する信号成分及び異常音に相当する信号成分のうちの少なくとも一つを抽出する解析処理を含んでいてもよい。   Specifically, for example, the predetermined analysis process may include an analysis process of separating the respiratory sound signal into a signal component corresponding to a normal sound and a signal component corresponding to an abnormal sound different from the normal sound. Good. In other words, for example, the predetermined analysis process may include an analysis process of extracting at least one of a signal component corresponding to a normal sound and a signal component corresponding to an abnormal sound from a respiratory sound signal.

或いは、例えば、所定の解析処理は、呼吸音信号を、互いに区別可能な複数種類の正常音に相当する複数種類の信号成分に分離する解析処理を含んでいてもよい。言い換えれば、例えば、所定の解析処理は、呼吸音信号から、互いに区別可能な複数種類の正常音に相当する複数種類の信号成分のうちの少なくとも一つを抽出する解析処理を含んでいてもよい。   Alternatively, for example, the predetermined analysis process may include an analysis process of separating a respiratory sound signal into a plurality of types of signal components corresponding to a plurality of types of normal sounds that can be distinguished from each other. In other words, for example, the predetermined analysis process may include an analysis process of extracting at least one of a plurality of types of signal components corresponding to a plurality of types of normal sounds that can be distinguished from each other, from the respiratory sound signal. .

或いは、例えば、所定の解析処理は、呼吸音信号を、互いに区別可能な複数種類の異常音に相当する複数種類の信号成分に分離する解析処理を含んでいてもよい。言い換えれば、例えば、所定の解析処理は、呼吸音信号から、互いに区別可能な複数種類の異常音に相当する複数種類の信号成分のうちの少なくとも一つを抽出する解析処理を含んでいてもよい。   Alternatively, for example, the predetermined analysis process may include an analysis process of separating a respiratory sound signal into a plurality of types of signal components corresponding to a plurality of types of abnormal sounds that can be distinguished from each other. In other words, for example, the predetermined analysis process may include an analysis process of extracting at least one of a plurality of types of signal components corresponding to a plurality of types of abnormal sounds that can be distinguished from each other, from the respiratory sound signal. .

加えて、信号解析部103は、周期判定部113が実行する周期判定処理の結果に基づいて、呼吸音信号のピーク値(例えば、呼吸音信号の振幅レベル(つまり、信号強度を示す特性)の最大値又は最小値)を検出する所定のピークホールド処理を実行してもよい。但し、信号解析部103は、呼吸音信号のピーク値に代えて、呼吸音信号の振幅レベルの特徴を特定することが可能な任意の特徴値(例えば、平均値等)を検出する所定のピークホールド処理を実行してもよい。   In addition, the signal analysis unit 103 determines the peak value of the respiratory sound signal (for example, the amplitude level of the respiratory sound signal (that is, the characteristic indicating the signal intensity)) based on the result of the cycle determination process performed by the cycle determination unit 113. A predetermined peak hold process for detecting the maximum value or the minimum value may be executed. However, instead of the peak value of the respiratory sound signal, the signal analysis unit 103 detects a predetermined peak value that detects an arbitrary characteristic value (for example, an average value) capable of specifying the characteristic of the amplitude level of the respiratory sound signal. Hold processing may be performed.

本実施例では、所定のピークホールド処理は、時間的に連続するn(但し、nは1以上の整数)個の周期毎に、呼吸音信号のピーク値を検出する処理を含んでいてもよい。言い換えれば、所定のピークホールド処理は、時間的に連続するn個の周期毎の呼吸音信号のピーク値(つまり、時間的に連続するn個の周期に相当する期間中の呼吸音信号のピーク値)を検出する処理を含んでいてもよい。   In the present embodiment, the predetermined peak hold process may include a process of detecting a peak value of a respiratory sound signal at every n consecutive time periods (where n is an integer of 1 or more). . In other words, the predetermined peak hold process is performed based on the peak value of the respiratory sound signal at every n consecutive periods in time (that is, the peak value of the respiratory sound signal during the period corresponding to n consecutive periods in time). Value) may be included.

更に、実施例では、所定のピークホールド処理は、時間的に連続するm(但し、mは1以上の整数)個の細分化期間毎に、呼吸音信号のピーク値を検出する処理を含んでいてもよい。言い換えれば、所定のピークホールド処理は、時間的に連続するm個の細分化期間毎の呼吸音信号のピーク値(つまり、時間的に連続するm個の細分化期間中の呼吸音信号のピーク値)を検出する処理を含んでいてもよい。   Further, in the embodiment, the predetermined peak hold process includes a process of detecting a peak value of a respiratory sound signal for each of m (where m is an integer of 1 or more) subdivided periods that are temporally continuous. May be. In other words, the predetermined peak hold process performs the peak value of the respiratory sound signal for each of m temporally continuous subdivision periods (that is, the peak value of the respiratory sound signal during the m temporally continuous subdivision periods). Value) may be included.

信号解析部103は、解析処理及びピークホールド処理の結果(例えば、複数種類の信号成分そのものを特定可能な情報や、複数種類の信号成分の夫々のn個の周期毎の又はm個の細分化期間毎のピーク値を特定可能な任意の情報等)を、表示データ生成部104に対して出力する。   The signal analysis unit 103 determines the result of the analysis processing and the peak hold processing (for example, information that can specify a plurality of types of signal components themselves, or n sub-periods or m subdivisions of a plurality of types of signal components, respectively). Any information that can specify the peak value for each period) is output to the display data generation unit 104.

尚、図1は、信号処理装置10が信号解析部103を備える例を示している。しかしながら、信号処理装置10は、信号解析部103を備えていなくともよい。この場合、信号処理装置10は、信号処理装置10の外部に配置されている信号解析部103から、有線若しくは無線の通信回線又は有線の信号線を介して、信号処理装置10の外部に位置する信号解析部103が実行した解析処理及びピークホールド処理の結果を取得することが好ましい。   FIG. 1 illustrates an example in which the signal processing device 10 includes the signal analysis unit 103. However, the signal processing device 10 may not include the signal analysis unit 103. In this case, the signal processing device 10 is located outside the signal processing device 10 via a wired or wireless communication line or a wired signal line from the signal analysis unit 103 disposed outside the signal processing device 10. It is preferable to obtain the results of the analysis processing and the peak hold processing performed by the signal analysis unit 103.

表示データ生成部104は、信号解析部103が実行した解析処理及びピークホールド処理の結果に基づいて、呼吸音信号を構成する複数種類の信号成分の夫々の特性(例えば、信号強度に相当する振幅レベル等)を表示部105に表示するための表示データ(例えば、画像信号)を生成する。言い換えれば、表示データ生成部104は、呼吸音信号を構成する複数種類の信号成分の夫々の特性を視覚的に特定することが可能な何らかの表示対象物を表示部105に表示するための表示データを生成する。このとき、表示データ生成部104は、少なくとも、呼吸音信号を構成する複数種類の信号成分の夫々のピーク値を表示部105に表示するための表示データを生成する。尚、表示対象物は、呼吸音信号の特性を視覚的に特定することができる限りは、どのような表示対象物であってもよい。例えば、表示対象物は、呼吸音信号の特性を視覚的に特定するテキスト(例えば、文字や数値等)を含む表示対象物であってもよい。或いは、例えば、表示対象物は、呼吸音信号の特性を視覚的に特定する図画(例えば、グラフやチャート等)を含む表示対象物であってもよい。   Based on the results of the analysis process and the peak hold process performed by the signal analysis unit 103, the display data generation unit 104 performs the respective characteristics (for example, the amplitude corresponding to the signal intensity) of the plurality of types of signal components constituting the respiratory sound signal. (For example, an image signal) for displaying the level or the like on the display unit 105. In other words, the display data generation unit 104 displays the display data for displaying on the display unit 105 any display target capable of visually specifying the characteristics of each of a plurality of types of signal components constituting the respiratory sound signal. Generate At this time, the display data generation unit 104 generates display data for displaying at least the respective peak values of a plurality of types of signal components constituting the respiratory sound signal on the display unit 105. The display target may be any display target as long as the characteristics of the respiratory sound signal can be visually specified. For example, the display object may be a display object that includes text (for example, characters or numerical values) that visually specifies the characteristics of the respiratory sound signal. Alternatively, for example, the display object may be a display object including a graphic (for example, a graph or a chart) that visually specifies the characteristics of the respiratory sound signal.

加えて、表示データ生成部104は、生成した表示データを、表示部105に対して出力する。   In addition, the display data generation unit 104 outputs the generated display data to the display unit 105.

尚、周期判定部113、信号解析部103及び表示データ生成部104は、夫々、CPU(Central Processing Unit)上で論理的に実現される処理ブロックである。但し、周期判定部113、信号解析部103及び表示データ生成部104は、夫々、半導体チップ等によって物理的に実現される処理回路であってもよい。   Note that the cycle determination unit 113, the signal analysis unit 103, and the display data generation unit 104 are processing blocks logically realized on a CPU (Central Processing Unit). However, the cycle determination unit 113, the signal analysis unit 103, and the display data generation unit 104 may each be a processing circuit physically implemented by a semiconductor chip or the like.

表示部105は、表示データ生成部104が生成した表示データに基づく表示処理を行うディスプレイ装置である。その結果、表示部105は、呼吸音信号を構成する複数種類の信号成分の夫々の特性を、当該表示部105の表示画面上に表示する。   The display unit 105 is a display device that performs a display process based on the display data generated by the display data generation unit 104. As a result, the display unit 105 displays, on the display screen of the display unit 105, the characteristics of each of the plurality of types of signal components constituting the respiratory sound signal.

尚、図1は、信号処理装置10が表示部105を備える例を示している。しかしながら、信号処理装置10は、表示部105を備えていなくともよい。この場合、信号処理装置10は、信号処理装置10の外部に位置する表示部105に対して、有線若しくは無線の通信回線又は有線の信号線を介して、表示データ生成部104が生成した表示データを転送することが好ましい。   FIG. 1 illustrates an example in which the signal processing device 10 includes the display unit 105. However, the signal processing device 10 does not have to include the display unit 105. In this case, the signal processing device 10 transmits the display data generated by the display data generation unit 104 to the display unit 105 located outside the signal processing device 10 via a wired or wireless communication line or a wired signal line. Is preferably transferred.

(2)本実施例の信号処理装置10の動作
続いて、図2から図11を参照しながら、本実施例の信号処理装置10の動作について説明する。図2は、本実施例の信号処理装置10の動作の流れを示すフローチャートである。図3は、信号取得部101の生体に対する装着態様の一例を示す模式図及び呼吸音信号の波形を時間軸上で示すグラフである。図4は、信号記憶部102が呼吸音信号を記憶する動作の一例を示す模式図である。図5は、呼吸音の種類を示す分類チャートである。図6は、5種類の呼吸音(肺胞呼吸音、低音性連続性ラ音(類鼾音)、高音性連続性ラ音(笛声音)、細かい断続性ラ音(捻髪音)及び粗い断続性ラ音(水泡音))に相当する5種類の信号成分の波形を時間軸上で示すグラフである。図7は、周期判定処理の第1の態様を呼吸音信号の波形と共に示すグラフである。図8は、周期判定処理の第2の態様を呼吸音信号の波形と共に示すグラフである。図9は、ピークホールド処理の一の態様を5種類の信号成分の波形と共に示すグラフである。図10は、ピークホールド処理の一の態様を1種類の信号成分(肺胞呼吸音成分)の波形と共に示すグラフである。図11は、呼吸音信号を構成する5種類の信号成分の夫々の特性の表示態様の一例を示す平面図である。
(2) Operation of Signal Processing Apparatus 10 of the Present Embodiment Next, the operation of the signal processing apparatus 10 of the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart illustrating a flow of the operation of the signal processing device 10 according to the present embodiment. FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of a manner of attaching the signal acquisition unit 101 to a living body, and a graph showing a waveform of a respiratory sound signal on a time axis. FIG. 4 is a schematic diagram illustrating an example of an operation in which the signal storage unit 102 stores a respiratory sound signal. FIG. 5 is a classification chart showing types of respiratory sounds. FIG. 6 shows five types of respiratory sounds (alveolar respiratory sounds, low-pitched continuous rales (snoring sounds), high-pitched continuous rales (whistle sounds), fine intermittent rales (twisting sounds), and coarse sounds. It is a graph which shows the waveform of five types of signal components corresponding to intermittent rattle (water bubble sound) on a time axis. FIG. 7 is a graph showing the first mode of the cycle determination process together with the waveform of the respiratory sound signal. FIG. 8 is a graph showing the second mode of the cycle determination process together with the waveform of the respiratory sound signal. FIG. 9 is a graph showing one mode of the peak hold processing together with waveforms of five types of signal components. FIG. 10 is a graph showing one mode of the peak hold process together with the waveform of one type of signal component (alveolar respiratory sound component). FIG. 11 is a plan view showing an example of a display mode of the characteristics of each of the five types of signal components constituting the respiratory sound signal.

図2に示すように、まず、信号取得部101は、呼吸音信号を取得する(ステップS101)。例えば、図3(a)に示すように、信号取得部101は、生体の体表面(図3(a)に示す例では、左胸付近の体表面)に取り付けられてもよい。このとき、信号取得部101の装着位置は、固定されていてもよい。或いは、医療従事者が聴診する際に聴診器をあてる位置を適宜変更していることを考慮すれば、信号取得部101の装着位置は、呼吸音信号の取得の途中で適宜変更されてもよい。その結果、信号取得部101は、呼吸音信号を取得する。このとき、信号取得部101は、所定のサンプリング周波数に応じて周期的に呼吸音信号を取得してもよい。つまり、信号取得部101は、呼吸音信号のサンプル値を周期的に取得してもよい。但し、信号取得部101は、非周期的に又は連続的に呼吸音信号を取得してもよい。その結果、信号取得部101は、図3(b)に示す時間軸上の波形として特定される呼吸音信号を取得することができる。   As shown in FIG. 2, first, the signal acquiring unit 101 acquires a respiratory sound signal (Step S101). For example, as shown in FIG. 3A, the signal acquisition unit 101 may be attached to the body surface of a living body (in the example shown in FIG. 3A, the body surface near the left chest). At this time, the mounting position of the signal acquisition unit 101 may be fixed. Alternatively, considering that the position at which the medical staff puts the stethoscope on auscultation is appropriately changed, the mounting position of the signal acquisition unit 101 may be appropriately changed during the acquisition of the respiratory sound signal. . As a result, the signal acquisition unit 101 acquires a respiratory sound signal. At this time, the signal acquisition unit 101 may periodically acquire a respiratory sound signal according to a predetermined sampling frequency. That is, the signal acquisition unit 101 may periodically acquire the sample value of the respiratory sound signal. However, the signal acquisition unit 101 may acquire the respiratory sound signal aperiodically or continuously. As a result, the signal acquisition unit 101 can acquire a respiratory sound signal specified as a waveform on the time axis illustrated in FIG.

尚、図3(b)に示すように、生体の呼吸が吸気(つまり、肺への空気の取り込み)と呼気(つまり、肺からの空気の吐き出し)との繰り返しであることを考慮すれば、呼吸音信号は、周期性を有する信号であると言える。呼吸音信号の1周期は、吸気期間(つまり、吸気が行われる期間)と当該吸気期間に続く呼気期間(つまり、呼気が行われる期間)とを合算した期間となる。尚、呼吸音信号の周期は、時間の経過と共に変動してもよいことは言うまでもない。   As shown in FIG. 3B, considering that the respiration of the living body is a repetition of inspiration (that is, intake of air into the lungs) and expiration (that is, exhalation of air from the lungs), It can be said that the respiratory sound signal is a signal having periodicity. One cycle of the breathing sound signal is a period obtained by adding an inspiratory period (that is, a period during which inhalation is performed) and an expiration period subsequent to the inspiratory period (that is, a period during which exhalation is performed). It goes without saying that the cycle of the respiratory sound signal may fluctuate over time.

信号取得部101による呼吸音信号の取得と並行して、信号記憶部102は、信号取得部101が取得した呼吸音信号を一時的に記憶する(ステップS102)。このとき、信号記憶部102は、後述する信号解析部103が実行する解析処理に必要なサイズ及び周期判定部113が実行する周期判定処理に必要なサイズのうちの大きいほうのサイズの呼吸音信号を一時的に記憶することが好ましい。本実施例では、信号解析部103が実行する解析処理に必要な呼吸音信号のサイズは、「1秒」であるものとする。一方で、本実施例では、周期判定部113が実行する周期判定処理に必要なサイズは、20秒から25秒(言い換えれば、5周期分の呼吸音信号のサイズであり、1周期の長さが概ね4秒から5秒となる呼吸音信号について言えば(4秒から5秒)×5周期=20秒から25秒)であるものとする。従って、この場合、信号記憶部102は、少なくとも最新の(言い換えれば、直近)20秒分の呼吸音信号を一時的に記憶することが好ましい。このような直近20秒分の呼吸音信号を一時的に記憶するために、信号記憶部102は、リングバッファを含んでいることが好ましい。但し、信号解析部103が実行する解析処理に必要な呼吸音信号のサイズは、1秒以外の任意の時間であってもよい。同様に、信号解析部103が実行する周期判定処理に必要な呼吸音信号のサイズは、20秒から25秒以外の任意の時間であってもよい。   In parallel with the acquisition of the respiratory sound signal by the signal acquisition unit 101, the signal storage unit 102 temporarily stores the respiration sound signal acquired by the signal acquisition unit 101 (Step S102). At this time, the signal storage unit 102 stores the respiratory sound signal having the larger size of the size required for the analysis process performed by the signal analysis unit 103 described later and the size required for the cycle determination process performed by the cycle determination unit 113. Is preferably temporarily stored. In the present embodiment, it is assumed that the size of the respiratory sound signal required for the analysis process performed by the signal analysis unit 103 is “1 second”. On the other hand, in the present embodiment, the size required for the cycle determination process performed by the cycle determination unit 113 is 20 seconds to 25 seconds (in other words, the size of the respiratory sound signal for 5 cycles, and the length of one cycle. Is about (4 to 5 seconds) × 5 cycle = 20 to 25 seconds). Therefore, in this case, it is preferable that the signal storage unit 102 temporarily store at least the latest (in other words, the latest) respiratory sound signal for 20 seconds. In order to temporarily store such a respiratory sound signal for the last 20 seconds, the signal storage unit 102 preferably includes a ring buffer. However, the size of the respiratory sound signal required for the analysis process performed by the signal analysis unit 103 may be any time other than 1 second. Similarly, the size of the respiratory sound signal required for the cycle determination process performed by the signal analysis unit 103 may be any time other than 20 seconds to 25 seconds.

尚、呼吸音信号に代えて心音信号が用いられる場合には、周期判定部113が実行する周期判定処理に必要なサイズは、例えば、4秒から5秒(言い換えれば、5周期分の心音信号のサイズであり、1周期の長さが概ね0.8秒から1秒となる心音信号について言えば、0.8秒から1秒×5周期=4秒から5秒)であるものとする。但し、信号解析部103が実行する周期判定処理に必要な呼吸音信号のサイズは、4秒から5秒以外の任意の時間であってもよい。   When the heart sound signal is used instead of the respiratory sound signal, the size required for the cycle determination process performed by the cycle determination unit 113 is, for example, 4 to 5 seconds (in other words, the heart sound signal for 5 cycles). And, for a heart sound signal whose one cycle is approximately 0.8 seconds to 1 second, it is assumed to be 0.8 seconds to 1 second × 5 cycles = 4 seconds to 5 seconds). However, the size of the respiratory sound signal required for the cycle determination process executed by the signal analyzer 103 may be any time other than 4 to 5 seconds.

例えば信号取得部101が44100Hzのサンプリング周波数に応じて呼吸音信号を取得している場合には、信号記憶部102は、44100個×20秒=882000個の呼吸音信号のサンプル値を一時的に記憶する。より具体的には、図4に示すように、信号記憶部102は、最新の時刻(t)に取得された呼吸音信号のサンプル値S(t)と、時刻(t−1)に取得された呼吸音信号のサンプル値S(t−1)と、時刻(t−2)に取得された呼吸音信号のサンプル値S(t−2)と、・・・、時刻(t−881999)に取得された呼吸音信号のサンプル値S(t−881999)とを一時的に記憶する。   For example, when the signal obtaining unit 101 obtains a respiratory sound signal according to the sampling frequency of 44100 Hz, the signal storage unit 102 temporarily stores the sample values of 44100 × 20 seconds = 882000 respiratory sound signals. Remember. More specifically, as shown in FIG. 4, the signal storage unit 102 acquires the sample value S (t) of the respiratory sound signal acquired at the latest time (t) and the sample value S (t) acquired at the time (t-1). The sample value S (t-1) of the respiratory sound signal obtained, the sample value S (t-2) of the respiratory sound signal obtained at time (t-2),..., At time (t-881999) The sample value S (t-881999) of the acquired respiratory sound signal is temporarily stored.

信号取得部101による呼吸音信号の取得と並行して、信号解析部103は、信号記憶部102が記憶している呼吸音信号に対して所定の解析処理を実行する(ステップS103a)。つまり、信号解析部103は、信号記憶部102が記憶している呼吸音信号に対して、呼吸音信号を複数種類の信号成分に分離する解析処理を実行する。   In parallel with the acquisition of the respiratory sound signal by the signal acquiring unit 101, the signal analyzing unit 103 performs a predetermined analysis process on the respiratory sound signal stored in the signal storage unit 102 (Step S103a). That is, the signal analysis unit 103 performs an analysis process on the respiration sound signal stored in the signal storage unit 102 to separate the respiration sound signal into a plurality of types of signal components.

ここで、図5を参照しながら、呼吸音の種類について説明する。図5に示すように、広義の呼吸音(つまり、肺音)は、狭義の呼吸音と、異常音の一例である副雑音とに分類される。狭義の呼吸音は、正常音の一例である正常な呼吸音と、異常音の一例である異常な呼吸音とに分類される。正常な呼吸音は、肺胞呼吸音と、気管支呼吸音と、気管支肺胞呼吸音と、気管呼吸音とに分類される。異常な呼吸音は、減弱・消失に起因した呼吸音と、増強に起因した呼吸音と、呼気延長に起因した呼吸音と、気管支呼吸音化に起因した呼吸音と、気管狭窄音とに分類される。副雑音は、ラ音と、その他の音とに分類される。ラ音は、連続性ラ音と、断続性ラ音とに分類される。連続性ラ音は、低音性連続性ラ音(類鼾音)と、高音性連続性ラ音(笛声音)と、スクウォーク(吸気性の連続性ラ音)とに分類される。断続性ラ音は、細かい断続性ラ音(捻髪音)と、粗い断続性ラ音(水泡音)とに分類される。その他の音は、胸膜摩擦音と、肺血管性雑音とに分類される。   Here, the types of breath sounds will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 5, respiratory sounds in a broad sense (that is, lung sounds) are classified into respiratory sounds in a narrow sense and side noises that are examples of abnormal sounds. Breath sounds in a narrow sense are classified into normal breath sounds, which are examples of normal sounds, and abnormal breath sounds, which are examples of abnormal sounds. Normal breath sounds are classified into alveolar breath sounds, bronchial breath sounds, bronchoalveolar breath sounds, and tracheal breath sounds. Abnormal breathing sounds are classified into breathing sounds due to attenuation / loss, breathing sounds due to augmentation, breathing sounds due to prolonged expiration, breathing sounds due to bronchial breathing sounds, and tracheal constriction sounds. Is done. The side noise is classified into a ra sound and other sounds. The rattle is classified into a continuous rattle and an intermittent rattle. The continuous ra sound is classified into a bass continuous ra sound (snoring sound), a high sound continuous ra sound (whistling sound), and a squawk (inspiratory continuous ra sound). The intermittent rattle is classified into a fine intermittent rattle (twisting sound) and a coarse intermittent rattle (water bubble sound). Other sounds are classified as pleural rubs and pulmonary vascular murmurs.

本実施例では、信号解析部103は、呼吸音信号を、正常音の一例である肺胞呼吸音に相当する信号成分(以下、“肺胞呼吸音成分”と称する)と、異常音の一例である低音性連続性ラ音(類鼾音)に相当する信号成分(以下、“類鼾音成分”と称する)と、異常音の一例である高音性連続性ラ音(笛声音)に相当する信号成分(以下、“笛声音成分”と称する)と、異常音の一例である細かい断続性ラ音(捻髪音)に相当する信号成分(以下、“捻髪音成分”と称する)と、異常音の一例である粗い断続性ラ音(水泡音)に相当する信号成分(以下、“水泡音成分”と称する)とに分離する解析処理を行う。言い換えれば、信号解析部103は、呼吸音信号から、肺胞呼吸音成分、類鼾音成分、笛声音成分、捻髪音成分及び水泡音成分のうちの少なくとも一つを抽出する解析処理を行う。尚、図6の1段目のグラフは、肺胞呼吸音成分の一例を示している。図6の2段目のグラフは、類鼾音成分の一例を示している。図6の3段目のグラフは、笛声音成分の一例を示している。図6の4段目のグラフは、捻髪音成分の一例を示している。図6の5段目のグラフは、水泡音成分の一例を示している。   In the present embodiment, the signal analysis unit 103 converts the respiratory sound signal into a signal component corresponding to an alveolar respiratory sound (hereinafter, referred to as an “alveolar respiratory component”), which is an example of a normal sound, and an abnormal sound. (Hereinafter referred to as "snoring component") and a high tone continuous rasing sound (whistle), which is an example of an abnormal sound. Signal component (hereinafter referred to as a "whistle component"), and a signal component corresponding to a fine intermittent rattle (a crunch sound) which is an example of an abnormal sound (hereinafter referred to as a "crochet component"). An analysis process is performed to separate the signal component into a signal component (hereinafter, referred to as “water bubble sound component”) corresponding to a coarse intermittent rattle (water bubble sound) which is an example of the abnormal sound. In other words, the signal analysis unit 103 performs an analysis process of extracting at least one of an alveolar respiratory component, a snoring component, a whistling component, a crunch component, and a blister component from the respiratory signal. . The first graph in FIG. 6 shows an example of an alveolar respiratory sound component. The second graph in FIG. 6 illustrates an example of the snoring sound component. The third graph in FIG. 6 shows an example of the whistle sound component. The fourth graph in FIG. 6 shows an example of the crunch sound component. The fifth graph in FIG. 6 shows an example of a water bubble sound component.

信号解析部103は、以下の観点から、呼吸音信号を、肺胞呼吸音成分と、類鼾音成分と、笛声音成分と、捻髪音成分と、水泡音成分とに分離してもよい。   The signal analyzer 103 may separate the respiratory sound signal into an alveolar respiratory sound component, a sniffing sound component, a whistling sound component, a crunch sound component, and a blistering sound component from the following viewpoints. .

具体的には、肺胞呼吸音成分及び断続性ラ音に相当する信号成分(つまり、捻髪音成分及び水泡音成分)の周波数スペクトル形状が相対的に広帯域であり且つ相対的に滑らかである一方で、連続性ラ音に相当する信号成分(つまり、類鼾音成分及び笛声音成分)の周波数スペクトル形状が相対的に狭帯域であり且つ相対的に急峻であるという違いがある。従って、信号解析部103は、このような周波数スペクトル形状の違いに着目することで、呼吸音信号を、連続性ラ音に相当する信号成分と、連続性ラ音に相当する信号成分とは異なる信号成分(つまり、肺胞呼吸音成分及び断続性ラ音に相当する信号成分)とに分離してもよい。   More specifically, the frequency spectrum shapes of the alveolar respiratory sound component and the signal components corresponding to the intermittent rattle sound (that is, the crunch sound component and the blister sound component) are relatively broadband and relatively smooth. On the other hand, there is a difference that the frequency spectrum shapes of the signal components corresponding to the continuous ra sound (that is, the snoring sound component and the whistling sound component) are relatively narrow and relatively steep. Therefore, the signal analysis unit 103 focuses attention on such a difference in the frequency spectrum shape, and makes the respiratory sound signal different from the signal component corresponding to the continuous ra sound and the signal component corresponding to the continuous ra sound. It may be separated into a signal component (that is, a signal component corresponding to an alveolar respiratory sound component and an intermittent rattle).

また、類鼾音成分の周波数が相対的に低い一方で、笛声音成分の周波数が相対的に高いという違いがある。従って、信号解析部103は、このような周波数の違いに着目することで、連続性ラ音に相当する信号成分を、類鼾音成分と笛声音成分とに分離してもよい。   Further, there is a difference that the frequency of the whistling sound component is relatively high while the frequency of the snoring sound component is relatively low. Therefore, the signal analyzing unit 103 may separate the signal component corresponding to the continuous ra sound into the snoring sound component and the whistling sound component by focusing on such a difference in frequency.

また、肺胞呼吸音成分が時間的に継続する(つまり、連続する)信号成分である一方で、断続性ラ音に相当する信号成分が時間的に断続するパルス状の信号成分であるという違いがある。従って、信号解析部103は、このような時間軸上での信号成分の分布の違いに着目することで、連続性ラ音に相当する信号成分とは異なる信号成分を、肺胞呼吸音成分と断続性ラ音に相当する信号成分とに分離してもよい。   Also, the difference is that the alveolar respiratory sound component is a temporally continuous (that is, continuous) signal component, while the signal component corresponding to the intermittent rattle is a temporally intermittent pulse-like signal component. There is. Therefore, the signal analysis unit 103 focuses on such a difference in distribution of signal components on the time axis, and converts a signal component different from a signal component corresponding to a continuous ra sound into an alveolar respiratory sound component. The signal may be separated into a signal component corresponding to an intermittent sound.

また、水泡音成分の周波数が相対的に低い一方で、捻髪音成分の周波数が相対的に高いという違いがある。従って、信号解析部103は、このような周波数の違いに着目することで、断続性ラ音に相当する信号成分を、水泡音成分と捻髪音成分とに分離してもよい。   Further, there is a difference that the frequency of the whip sound component is relatively high while the frequency of the creasing sound component is relatively low. Therefore, the signal analysis unit 103 may separate the signal component corresponding to the intermittent rattle sound into the water bubble sound component and the crouching sound component by focusing on such a difference in frequency.

尚、呼吸音信号を5種類の信号成分(つまり、肺胞呼吸音成分、類鼾音成分、笛声音成分、捻髪音成分及び水泡音成分)に分離する解析処理に関する上述の方法はあくまで一例である。従って、信号解析部103は、その他の方法で呼吸音信号を5種類の信号成分に分離する解析処理を実行してもよい。尚、呼吸音信号を複数種類の信号成分に分離する(或いは、呼吸音信号から特定種類の信号成分を抽出する)方法は、例えば、特表2004−531309号公報や、特開2005−66045号公報や、特表2001−505085号公報や、特表2007−508899号公報や、「肺音信号のスパース表現と断続音分離への応用、酒井・里元・喜安・宮原、長崎大学国学研究報告第41巻第76号」等に開示されている。従って、信号解析部103は、これらの文献に開示された方法を用いて、呼吸音信号を複数種類の信号成分に分離してもよい。   It should be noted that the above-described method relating to the analysis processing for separating the respiratory sound signal into five types of signal components (ie, alveolar respiratory component, snoring component, whistle component, crunch component, and blister component) is merely an example. It is. Therefore, the signal analysis unit 103 may execute an analysis process for separating the respiratory sound signal into five types of signal components by another method. Note that a method of separating a respiratory sound signal into a plurality of types of signal components (or extracting a specific type of signal component from the respiratory sound signal) is described in, for example, JP-T-2004-53309 or JP-A-2005-66045. Japanese Unexamined Patent Publication (Kokai) No. 2001-505085, Japanese Unexamined Patent Publication No. 2007-508899, and "Sparse Representation of Lung Sound Signal and Its Application to Intermittent Sound Separation, Sakai, Satomoto, Kiyasu, Miyahara, Nagasaki University National Studies Report Vol. 41, No. 76 "and the like. Therefore, the signal analysis unit 103 may separate the respiratory sound signal into a plurality of types of signal components using the methods disclosed in these documents.

また、信号解析部103は、呼吸音信号を上述した5種類の信号成分に分離する解析処理に加えて又は代えて、呼吸音信号を任意の複数種類の信号成分に分離する(或いは、呼吸音信号から任意の一以上の信号成分を抽出する)解析処理を実行してもよい。   Further, the signal analysis unit 103 separates the respiratory sound signal into arbitrary plural types of signal components in addition to or instead of the analysis processing of separating the respiratory sound signal into the above-described five types of signal components (or the respiratory sound). (Any one or more signal components are extracted from the signal).

尚、信号解析部103による解析処理の対象となっている呼吸音信号は、典型的には、肺胞呼吸音成分を常に含んでいる可能性が高い。なぜならば、生体が呼吸をしている以上、その呼吸音には、異常音が含まれているか否かに関わらず、正常音の一例である肺胞呼吸音が含まれているはずであるからである。一方で、信号解析部103による解析処理の対象となっている呼吸音信号は、5種類の信号成分のうちの全部を含んでいることもある。或いは、信号解析部103による解析処理の対象となっている呼吸音信号は、5種類の信号成分のうちの一部のみを含んでいることもある。或いは、信号解析部103による解析処理の対象となっている呼吸音信号は、5種類の信号成分のうちの全部を含んでいないこともある。いずれの場合であっても、信号解析部103は、呼吸音信号を上述した5種類の信号成分に分離する解析処理を実行することで、5種類の信号成分の夫々を取得することができる。例えば、信号解析部103は、解析処理を実行することで、呼吸音信号に含まれている信号成分を取得することができると共に、呼吸音信号に含まれていない信号成分を振幅レベルがゼロとなる信号成分として取得することができる。   Note that, typically, the respiratory sound signal to be analyzed by the signal analyzing unit 103 is likely to always include an alveolar respiratory sound component. Because, as long as the living body is breathing, the respiratory sound should include the alveolar respiratory sound, which is an example of the normal sound, regardless of whether the abnormal sound is included or not. It is. On the other hand, the respiratory sound signal to be analyzed by the signal analyzer 103 may include all of the five types of signal components. Alternatively, the respiratory sound signal to be analyzed by the signal analyzer 103 may include only some of the five types of signal components. Alternatively, the respiratory sound signal to be analyzed by the signal analyzer 103 may not include all of the five types of signal components. In any case, the signal analysis unit 103 can acquire each of the five types of signal components by executing the analysis process of separating the respiratory sound signal into the five types of signal components described above. For example, the signal analysis unit 103 can obtain a signal component included in the respiratory sound signal by performing the analysis process, and set the signal component not included in the respiratory sound signal to have an amplitude level of zero. Can be obtained as the following signal component.

信号解析部103による呼吸音信号の解析処理と並行して、周期判定部113は、信号記憶部102が記憶している呼吸音信号に対して所定の周期判定処理を実行する(ステップS113)。つまり、信号解析部103は、信号記憶部102が記憶している呼吸音信号に対して、呼吸音信号の周期及び細分化期間(つまり、呼気期間及び吸気期間)のうちの少なくとも一方を判定する周期判定処理を実行する。   In parallel with the process of analyzing the respiratory sound signal by the signal analyzing unit 103, the cycle determining unit 113 performs a predetermined cycle determining process on the respiratory sound signal stored in the signal storage unit 102 (Step S113). That is, the signal analyzer 103 determines at least one of the cycle and the subdivision period (that is, the expiration period and the inspiration period) of the respiration sound signal for the respiration sound signal stored in the signal storage unit 102. Execute the cycle determination process.

周期判定部113は、以下の観点から、呼吸音信号の周期並びに細分化期間(つまり、呼気期間及び吸気期間)のうちの少なくとも一方を判定してもよい。   The cycle determination unit 113 may determine at least one of the cycle of the respiratory sound signal and the subdivision period (that is, the expiration period and the inspiration period) from the following viewpoints.

具体的には、図7に示すように、周期判定部113は、呼吸音信号の振幅レベルの絶対値が所定閾値A以下となる無音部が周期及び細分化期間のうちの少なくとも一方の境界であるとみなすことで、呼吸音信号の周期及び細分化期間(つまり、呼気期間及び吸気期間)のうちの少なくとも一方を判定してもよい。尚、図7に示す例では、周期判定部113は、無音部が細分化期間の境界であるとみなすことで、呼吸音信号の細分化期間(つまり、呼気期間及び吸気期間)を判定している。但し、連続する2つの細分化期間が1つの周期に相当することを考慮すれば、図7に示す例では、周期判定部113は、連続する2つの無音部のうちのいずれか一方の無音部が周期の境界であるとみなすことで、呼吸音信号の周期を判定しているとも言える。   Specifically, as shown in FIG. 7, the cycle determination unit 113 determines that a silent section in which the absolute value of the amplitude level of the respiratory sound signal is equal to or smaller than the predetermined threshold A is at least one boundary between the cycle and the subdivision period By assuming that there is, at least one of the cycle and the subdivision period (that is, the expiration period and the inspiration period) of the respiratory sound signal may be determined. In the example illustrated in FIG. 7, the cycle determination unit 113 determines the subdivision period (that is, the expiration period and the inspiration period) of the respiratory sound signal by regarding the silent part as the boundary of the subdivision period. I have. However, in consideration of the fact that two consecutive subdivided periods correspond to one cycle, in the example shown in FIG. 7, the cycle determination unit 113 determines whether one of the two continuous silent sections is a silent section. Is regarded as the boundary of the cycle, it can be said that the cycle of the respiratory sound signal is determined.

尚、無音部が周期又は細分化期間の境界であるとみなす場合は、当該境界となる無音部の間の時間間隔は、一定の期間以上であることが好ましい。つまり、周期判定部113は、間の時間間隔が一定の期間未満となる2つの無音部のうちのいずれか一方の無音部は、周期又は細分化期間の境界ではないものとみなすことが好ましい。その結果、異常に小さな瞬時値が呼吸音信号にまぎれこんでしまう場合であっても、周期判定部113は、無音部に基づいて周期及び細分化期間のうちの少なくとも一方を好適に判定することができる。   When the silent section is regarded as the boundary of the period or the subdivision period, the time interval between the silent sections serving as the boundary is preferably equal to or longer than a certain period. That is, it is preferable that the cycle determination unit 113 regards any one of the two silent sections in which the time interval between them is less than a certain period as not a boundary of the cycle or the subdivision period. As a result, even in a case where an abnormally small instantaneous value is mixed in the respiratory sound signal, the cycle determination unit 113 can appropriately determine at least one of the cycle and the subdivision period based on the silent section. it can.

或いは、図8(a)及び図8(b)に示すように、周期判定部113は、呼吸音信号の波形の類似度に基づいて、呼吸音信号の周期及び細分化期間(つまり、呼気期間及び吸気期間)のうちの少なくとも一方を判定してもよい。具体的には、周期判定部113は、類似度が高い(例えば、相対的に高い又は所定度数よりも高い)波形が繰り返されている場合には、当該各波形が現れる期間が周期及び細分化期間のうちの少なくとも一方であると判定してもよい。例えば、図8(a)に示す例では、周期判定部113は、波形Aと波形A’と波形A’’とが類似している(つまり、類似度が高い)と判定すると共に、当該判定結果に基づいて、波形A、波形A’及び波形A’’の夫々が現れる期間が1つの吸気期間であると判定している。同様に、図8(a)に示す例では、周期判定部113は、波形Bと波形B’とが類似している(つまり、類似度が高い)と判定すると共に、当該判定結果に基づいて、波形B及び波形B’の夫々が現れる期間が1つの呼気期間であると判定している。或いは、図8(b)に示す例では、周期判定部113は、波形aと波形a’と波形a’’とが類似している(つまり、類似度が高い)と判定すると共に、当該判定結果に基づいて、波形a、波形a’及び波形a’’の夫々が現れる期間が1つの周期であると判定している。   Alternatively, as illustrated in FIGS. 8A and 8B, the cycle determination unit 113 determines the cycle and the subdivision period of the respiratory sound signal (that is, the expiration period) based on the similarity of the waveform of the respiratory sound signal. And the intake period) may be determined. Specifically, when a waveform having a high similarity (for example, relatively high or higher than a predetermined frequency) is repeated, the period in which each waveform appears is determined by the period and the subdivision. It may be determined that it is at least one of the periods. For example, in the example illustrated in FIG. 8A, the cycle determination unit 113 determines that the waveform A, the waveform A ′, and the waveform A ″ are similar (that is, the similarity is high), and the determination is performed. Based on the result, it is determined that the period in which each of the waveform A, the waveform A ′, and the waveform A ″ appears is one intake period. Similarly, in the example illustrated in FIG. 8A, the cycle determination unit 113 determines that the waveform B and the waveform B ′ are similar (that is, the similarity is high), and based on the determination result. , B, and B ′ are determined to be one expiration period. Alternatively, in the example illustrated in FIG. 8B, the cycle determination unit 113 determines that the waveform a, the waveform a ′, and the waveform a ″ are similar (that is, the similarity is high), and the determination is performed. Based on the result, it is determined that the period during which each of the waveform a, the waveform a ′, and the waveform a ″ appears is one cycle.

その後、信号解析部103は、周期判定部113が実行する周期判定処理の結果に基づいて、呼吸音信号のピーク値を検出する所定のピークホールド処理を実行する(ステップS103b)。尚、以下では、信号解析部103は、1つの細分化期間毎の呼吸音信号のピーク値(つまり、各呼気期間の呼吸音信号のピーク値及び各吸気期間における呼吸音信号のピーク値)を検出するものとする。   Thereafter, the signal analysis unit 103 performs a predetermined peak hold process for detecting a peak value of the respiratory sound signal based on the result of the cycle determination process executed by the cycle determination unit 113 (Step S103b). In the following, the signal analysis unit 103 calculates the peak value of the respiratory sound signal for each subdivision period (that is, the peak value of the respiratory sound signal for each expiration period and the peak value of the respiratory sound signal for each inspiration period). It shall be detected.

また、信号解析部103は、呼吸音信号に含まれる5種類の信号成分(つまり、肺胞呼吸音成分、類鼾音成分、笛声音成分、捻髪音成分及び水泡音成分)の夫々のピーク値を検出することが好ましい。但し、信号解析部103は、呼吸音信号そのもののピーク値を検出してもよい。   In addition, the signal analysis unit 103 calculates the peak of each of the five types of signal components (i.e., alveolar respiratory component, snoring component, whistle component, crunch component, and blister component) included in the respiratory signal. Preferably, the value is detected. However, the signal analyzer 103 may detect the peak value of the respiratory sound signal itself.

その結果、例えば、図9に示すように、信号解析部103は、吸気期間#1における肺胞呼吸音成分のピーク値P11、吸気期間#1における類鼾音成分のピーク値P21、吸気期間#1における笛声音成分のピーク値P31、吸気期間#1における捻髪音成分のピーク値P41及び吸気期間#1における水泡音成分のピーク値P51を検出する。その後、信号解析部103は、呼気期間#1における肺胞呼吸音成分のピーク値P12、呼気期間#1における類鼾音成分のピーク値P22、呼気期間#1における笛声音成分のピーク値P32、呼気期間#1における捻髪音成分のピーク値P42及び呼気期間#1における水泡音成分のピーク値P52を検出する。その後、信号解析部103は、吸気期間#2における肺胞呼吸音成分のピーク値P13、吸気期間#2における類鼾音成分のピーク値P23、吸気期間#2における笛声音成分のピーク値P33、吸気期間#2における捻髪音成分のピーク値P43及び吸気期間#2における水泡音成分のピーク値P53を検出する。その後、信号解析部103は、呼気期間#2における肺胞呼吸音成分のピーク値P14、呼気期間#2における類鼾音成分のピーク値P24、呼気期間#2における笛声音成分のピーク値P34、呼気期間#2における捻髪音成分のピーク値P44及び呼気期間#2における水泡音成分のピーク値P54を検出する。   As a result, for example, as shown in FIG. 9, the signal analysis unit 103 calculates the peak value P11 of the alveolar respiratory sound component in the inspiratory period # 1, the peak value P21 of the snoring sound component in the inspiratory period # 1, and the inspiratory period # 1, the peak value P31 of the whistling sound component, the peak value P41 of the twisting sound component in the intake period # 1, and the peak value P51 of the water bubble component in the intake period # 1 are detected. Thereafter, the signal analysis unit 103 calculates the peak value P12 of the alveolar respiratory sound component during the expiration period # 1, the peak value P22 of the snoring sound component during the expiration period # 1, the peak value P32 of the whistling sound component during the expiration period # 1, The peak value P42 of the twisting sound component in the expiration period # 1 and the peak value P52 of the water bubble sound component in the expiration period # 1 are detected. Thereafter, the signal analysis unit 103 calculates the peak value P13 of the alveolar respiratory sound component during the inspiration period # 2, the peak value P23 of the snoring sound component during the inspiration period # 2, the peak value P33 of the whistling sound component during the inspiration period # 2, The peak value P43 of the twisting sound component in the intake period # 2 and the peak value P53 of the water bubble sound component in the intake period # 2 are detected. Thereafter, the signal analysis unit 103 calculates the peak value P14 of the alveolar respiratory sound component during the expiration period # 2, the peak value P24 of the snoring sound component during the expiration period # 2, the peak value P34 of the whistling sound component during the expiration period # 2, The peak value P44 of the twisting sound component in the expiration period # 2 and the peak value P54 of the water bubble sound component in the expiration period # 2 are detected.

尚、図9に示す例では、信号解析部103は、1つの細分化期間毎の呼吸音信号のピーク値(つまり、各呼気期間の呼吸音信号のピーク値及び各吸気期間における呼吸音信号のピーク値)を検出している。しかしながら、図10(a)に示すように、信号解析部103は、1つの周期毎の5種類の信号成分(或いは、呼吸音信号)のピーク値を検出してもよい。或いは、図10(b)に示すように、信号解析部103は、2つの周期毎(或いは、3つ以上の周期毎)の5種類の信号成分(或いは、呼吸音信号)のピーク値を検出してもよい。或いは、図10(c)に示すように、信号解析部103は、3つの細分化期間毎(或いは、2つ以上の細分化期間毎)の5種類の信号成分(或いは、呼吸音信号)のピーク値を検出してもよい。   In the example illustrated in FIG. 9, the signal analyzer 103 determines the peak value of the respiratory sound signal for each subdivision period (that is, the peak value of the respiratory sound signal for each expiration period and the respiratory sound signal for each inspiration period). Peak value). However, as shown in FIG. 10A, the signal analyzer 103 may detect peak values of five types of signal components (or respiratory sound signals) for each cycle. Alternatively, as shown in FIG. 10B, the signal analysis unit 103 detects peak values of five types of signal components (or respiratory sound signals) every two cycles (or every three or more cycles). May be. Alternatively, as illustrated in FIG. 10C, the signal analysis unit 103 outputs five types of signal components (or respiratory sound signals) in three subdivision periods (or two or more subdivision periods). The peak value may be detected.

信号解析部103により実行される解析処理と並行して、表示データ生成部104は、5種類の信号成分(つまり、肺胞呼吸音成分、類鼾音成分、笛声音成分、捻髪音成分及び水泡音成分)の夫々の特性(具体的には、振幅レベルの瞬時値及びピーク値)を表示部105に表示するための表示データを生成する(ステップS104)。尚、表示データは、表示部105が表示する表示対象物を示すデータである。このような表示データは、例えば、呼吸音信号の特性を視覚的に特定するテキスト(例えば、文字や数値等)及び図画(例えば、グラフやチャート等)のうちの少なくとも一方を示す画像信号(或いは、画像信号とは異なる形式を有する任意の信号)に相当するデータであってもよい。   In parallel with the analysis performed by the signal analyzer 103, the display data generator 104 generates five types of signal components (ie, alveolar respiratory sound component, snoring sound component, whistling sound component, crouching sound component, and so on). Display data for displaying the respective characteristics (specifically, the instantaneous value and peak value of the amplitude level) of the water bubble sound component on the display unit 105 is generated (step S104). Note that the display data is data indicating a display object displayed by the display unit 105. Such display data is, for example, an image signal indicating at least one of a text (for example, a character or a numerical value or the like) and a graphic (for example, a graph or a chart) for visually specifying the characteristic of the respiratory sound signal (or , An arbitrary signal having a format different from the image signal).

このとき、表示データ生成部104は、信号解析部103が実行した解析処理の結果に基づいて、表示データを生成する。表示データ生成部104は、生成した表示データを適宜表示部105に対して出力する。   At this time, the display data generation unit 104 generates display data based on the result of the analysis performed by the signal analysis unit 103. The display data generation unit 104 outputs the generated display data to the display unit 105 as appropriate.

尚、以下の説明では、表示部105に表示される信号成分の特性が振幅レベル(つまり、信号強度を示す特性)である例を用いて説明を進める。但し、信号成分の特性が振幅レベルとは異なる特性(言い換えれば、信号成分の状態を特定することが可能な指標(変量))であってもよいことは言うまでもない。この場合、信号解析部103は、振幅レベルとは異なる特性を対象として上述したピークホールド処理を行う(つまり、振幅レベルとは異なる特性のピーク値を検出する)ことが好ましい。   In the following description, the description will be given using an example in which the characteristics of the signal components displayed on the display unit 105 are amplitude levels (that is, characteristics indicating signal strength). However, it goes without saying that the characteristic of the signal component may be a characteristic different from the amplitude level (in other words, an index (variable) that can specify the state of the signal component). In this case, it is preferable that the signal analysis unit 103 performs the above-described peak hold processing on a characteristic different from the amplitude level (that is, detects a peak value having a characteristic different from the amplitude level).

例えば、図11(a)から図11(d)に示すように、表示データ生成部104は、棒グラフを用いて5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を表示するための表示データを生成してもよい。尚、図11(a)から図11(d)に示す例では、5種類の信号成分に対応する5つの棒が横軸に沿って順に並んでいる。また、図11(a)から図11(d)に示す例では、振幅レベルが大きくなるほど棒の長さが縦軸方向に沿って長くなっている。また、図11(a)から図11(d)に示す例では、棒によって示される瞬時値に加えて、線によって示されるピーク値も合わせて表示されている。   For example, as shown in FIGS. 11A to 11D, the display data generation unit 104 uses a bar graph to display the instantaneous value and peak value of each of the five types of signal components. Display data may be generated. In the example shown in FIGS. 11A to 11D, five bars corresponding to five types of signal components are arranged in order along the horizontal axis. In addition, in the examples shown in FIGS. 11A to 11D, as the amplitude level increases, the length of the bar increases along the vertical axis. In addition, in the examples shown in FIGS. 11A to 11D, in addition to the instantaneous value indicated by the bar, the peak value indicated by the line is also displayed.

図11(a)から図11(d)は、図9に示す5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を示す棒グラフの一例を示している。例えば、図11(a)は、吸気期間#1における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を示す棒グラフの一例を示している。従って、現在の時刻が吸気期間#1に包含される時刻である場合には、図11(a)に示す棒グラフを表示するための表示データが生成されると共に、図11(a)に示す棒グラフが表示部105に表示される。   FIGS. 11A to 11D show examples of bar graphs showing the instantaneous value and peak value of the amplitude level of each of the five types of signal components shown in FIG. For example, FIG. 11A shows an example of a bar graph showing the instantaneous value and peak value of the amplitude level of each of the five types of signal components in the intake period # 1. Therefore, when the current time is a time included in the intake period # 1, display data for displaying the bar graph shown in FIG. 11A is generated, and the bar graph shown in FIG. Is displayed on the display unit 105.

同様に、図11(b)は、呼気期間#1における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を示す棒グラフの一例を示している。従って、現在の時刻が呼気期間#1に包含される時刻である場合には、図11(b)に示す棒グラフを表示するための表示データが生成されると共に、図11(b)に示す棒グラフが表示部105に表示される。言い換えれば、呼気期間#1における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルのピーク値を信号解析部103が新たに検出した場合には、画像データ生成部104は、吸気期間#1における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を示す棒グラフに代えて、呼気期間#1における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を示す棒グラフを表示するための表示データを新たに作成する。その結果、表示部105は、吸気期間#1における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を示す棒グラフに代えて、呼気期間#1における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を示す棒グラフを表示する。   Similarly, FIG. 11B shows an example of a bar graph showing the instantaneous value and peak value of each of the five types of signal components in the expiration period # 1. Therefore, when the current time is a time included in the expiration period # 1, display data for displaying the bar graph shown in FIG. 11B is generated, and the bar graph shown in FIG. Is displayed on the display unit 105. In other words, when the signal analysis unit 103 newly detects the peak value of the amplitude level of each of the five types of signal components in the expiration period # 1, the image data generation unit 104 sets the five types of signal components in the inspiration period # 1. A display for displaying a bar graph showing the instantaneous value and the peak value of each of the five types of signal components in the expiration period # 1 instead of the bar graph showing the instantaneous value and the peak value of each of the signal components. Create new data. As a result, the display unit 105 replaces the bar graph showing the instantaneous value and peak value of each of the five types of signal components in the inspiration period # 1 with the respective amplitudes of the five types of signal components in the expiration period # 1. A bar graph showing the instantaneous value and peak value of the level is displayed.

同様に、図11(c)は、吸気期間#2における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を表示する棒グラフの一例を示している。従って、現在の時刻が吸気期間#2に包含される時刻である場合には、図11(c)に示す棒グラフを表示するための表示データが生成されると共に、図11(c)に示す棒グラフが表示部105に表示される。   Similarly, FIG. 11C shows an example of a bar graph displaying the instantaneous value and the peak value of the amplitude level of each of the five signal components in the intake period # 2. Therefore, when the current time is a time included in the intake period # 2, display data for displaying the bar graph shown in FIG. 11C is generated, and the bar graph shown in FIG. Is displayed on the display unit 105.

同様に、図11(d)は、呼気期間#2における5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を表示する棒グラフの一例を示している。従って、現在の時刻が呼気期間#2に包含される時刻である場合には、図11(d)に示す棒グラフを表示するための表示データが生成されると共に、図11(d)に示す棒グラフが表示部105に表示される。   Similarly, FIG. 11D shows an example of a bar graph displaying the instantaneous value and the peak value of each of the five types of signal components in the expiration period # 2. Therefore, when the current time is a time included in the expiration period # 2, display data for displaying the bar graph shown in FIG. 11D is generated, and the bar graph shown in FIG. Is displayed on the display unit 105.

もちろん、表示データ生成部104は、図11(a)から図11(d)に示す表示形式とは異なる表示形式で5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を表示するための表示データを生成してもよい。更には、表示データ生成部104は、5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値のうちのいずれか一方を表示しない一方でいずれか他方を表示するための表示データを生成してもよい。   Of course, the display data generating unit 104 displays the instantaneous value and peak value of each of the five types of signal components in a display format different from the display formats shown in FIGS. 11A to 11D. May be generated. Further, the display data generation unit 104 generates display data for displaying either one of the instantaneous value and the peak value of the amplitude level of each of the five types of signal components while not displaying one of them. You may.

表示データ生成部104による表示データの生成と並行して、表示部105は、表示データ生成部104が生成した表示データに基づく表示処理を行う(ステップS105)。その結果、表示部105は、5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を表示する。例えば、表示部105は、図11(a)から図11(d)に示す形式で5種類の信号成分の夫々の振幅レベルの瞬時値及びピーク値を表示する。   In parallel with the generation of the display data by the display data generation unit 104, the display unit 105 performs a display process based on the display data generated by the display data generation unit 104 (Step S105). As a result, the display unit 105 displays the instantaneous value and the peak value of the amplitude level of each of the five types of signal components. For example, the display unit 105 displays the instantaneous value and the peak value of the amplitude level of each of the five types of signal components in the format shown in FIGS. 11A to 11D.

以上説明したステップS101からステップS105までの動作が、信号処理装置(10)の動作が終了するまで繰り返し行われる(ステップS106)。このとき、ステップS101からステップS105までの動作が繰り返されるに当たって、ステップS101からステップS105までの各動作は、周期的若しくは非周期的に又は連続的に行われることが好ましい。つまり、ステップS101からステップS105までの各動作は、リアルタイムに又は動的に行われることが好ましい。   The operations from step S101 to step S105 described above are repeated until the operation of the signal processing device (10) ends (step S106). At this time, when the operations from step S101 to step S105 are repeated, it is preferable that the operations from step S101 to step S105 are performed periodically, aperiodically, or continuously. That is, it is preferable that each operation from step S101 to step S105 is performed in real time or dynamically.

以上説明したように、本実施例の信号処理装置10によれば、信号解析部103が実行するピークホールド処理によるピーク値の検出の対象となる期間は、n個の連続する周期又はm個の連続する細分化期間に一致する。このため、呼吸音信号の周期がどのような周期であったとしても、呼吸音信号の周期又は細分化期間とピーク値の検出の対象となる期間との間に時間的なずれが生じてしまうおそれは殆ど又は全くない。従って、本実施例では、信号解析部103は、呼吸音信号の周期又は細分化期間(つまり、吸気期間及び呼気期間)と好適に対応付けられた呼吸音信号のピーク値を検出することができる。その結果、表示部105は、入呼吸音信号の周期又は細分化期間(つまり、吸気期間及び呼気期間)と好適に対応付けられた呼吸音信号のピーク値を表示することができる。   As described above, according to the signal processing device 10 of the present embodiment, the period in which the peak value is detected by the peak hold processing performed by the signal analysis unit 103 is n continuous cycles or m continuous cycles. Coincides with successive subdivision periods. Therefore, no matter what the cycle of the respiratory sound signal is, a time lag occurs between the cycle or the subdivision period of the respiratory sound signal and the period for which the peak value is to be detected. There is little or no fear. Therefore, in the present embodiment, the signal analysis unit 103 can detect the peak value of the respiratory sound signal appropriately associated with the cycle or the subdivision period (that is, the inspiratory period and the expiratory period) of the respiratory sound signal. . As a result, the display unit 105 can display the peak value of the respiratory sound signal suitably associated with the cycle or the subdivision period (that is, the inspiratory period and the expiratory period) of the incoming breathing sound signal.

また、本発明は、請求の範囲及び明細書全体から読み取るこのできる発明の要旨又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信号処理装置及び方法、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思想に含まれる。   Further, the present invention can be appropriately changed within a scope not contrary to the gist or idea of the present invention which can be read from the claims and the entire specification, and a signal processing device and method with such a change, a computer program and a recording The medium is also included in the technical concept of the present invention.

10 信号処理装置
101 信号取得部
102 信号記憶部
103 信号解析部
104 表示データ生成部
105 表示部
113 周期判定部
Reference Signs List 10 signal processing device 101 signal acquisition unit 102 signal storage unit 103 signal analysis unit 104 display data generation unit 105 display unit 113 cycle determination unit

Claims (7)

入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる呼吸音成分及び副雑音成分を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記呼吸音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記副雑音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段と
を備え
前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものであることを特徴とする信号処理装置。
Detecting means for detecting a respiratory sound component and an auxiliary noise component included in the input respiratory sound signal having periodicity ,
A first display object indicating an instantaneous value and a peak value of the respiratory sound component detected by the detection means, and a second display object indicating an instantaneous value and a peak value of the auxiliary noise component are displayed on a display device. Output means for outputting so that they are displayed side by side in different areas of the
It said peak value to a signal processing apparatus according to claim der Rukoto indicates the maximum value of the instantaneous value for each cycle of breath.
入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる連続性ラ音成分及び断続性ラ成分を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記連続性ラ音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記断続性ラ成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段と
を備え
前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものであることを特徴とする信号処理装置。
Detecting means for detecting a continuous ra component and an intermittent la component contained in the input respiratory sound signal having periodicity ,
A first display object indicating an instantaneous value and a peak value of the continuous lane component detected by the detection means and a second display object indicating an instantaneous value and a peak value of the intermittent lane component are displayed. Output means for outputting so as to be displayed side by side in different areas of the display unit of the device ,
It said peak value to a signal processing apparatus according to claim der Rukoto indicates the maximum value of the instantaneous value for each cycle of breath.
入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる連続性ラ音成分である類鼾音成分及び笛声音成分を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記類鼾音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記笛声音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段と
を備え
前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものであることを特徴とする信号処理装置。
Detection means for detecting a snoring sound component and a whistling sound component that are continuous ra sound components included in the input respiratory sound signal having periodicity ,
A first display object indicating the instantaneous value and the peak value of the similar snoring sound component detected by the detection means, and a second display object indicating the instantaneous value and the peak value of the whistling sound component. Output means for outputting so as to be displayed side by side in different areas of the display unit ,
It said peak value to a signal processing apparatus according to claim der Rukoto indicates the maximum value of the instantaneous value for each cycle of breath.
入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる断続性ラ音成分である捻髪音成分及び水泡音成分を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記捻髪音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記水泡音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段と
を備え
前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものであることを特徴とする信号処理装置。
Detecting means for detecting a crunch sound component and a water bubble sound component which are intermittent ra sound components included in the input respiratory sound signal having periodicity ,
A first display object indicating the instantaneous value and the peak value of the crunch sound component detected by the detection means, and a second display object indicating the instantaneous value and the peak value of the water bubble sound component, Output means for outputting so as to be displayed side by side in different areas of the display unit ,
It said peak value to a signal processing apparatus according to claim der Rukoto indicates the maximum value of the instantaneous value for each cycle of breath.
入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる呼吸音成分、類鼾音成分、笛声音成分、捻髪音成分及び水泡音成分を検出する検出手段と、
前記検出手段が検出した前記呼吸音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、前記類鼾音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物、前記笛声音成分の瞬時値とピーク値とを示す第3の表示物、前記捻髪音成分の瞬時値とピーク値とを示す第4の表示物、及び前記水泡音成分の瞬時値とピーク値とを示す第5の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力手段と
を備え、
前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものであることを特徴とする信号処理装置。
Detecting means for detecting a breathing sound component, a snoring sound component, a whistling sound component, a crunch sound component, and a blister sound component included in the input breathing sound signal having periodicity ,
A first display object indicating the instantaneous value and peak value of the respiratory sound component detected by the detection means, a second display object indicating the instantaneous value and peak value of the snoring sound component, and a whistle sound component; A third display object indicating the instantaneous value and the peak value, a fourth display object indicating the instantaneous value and the peak value of the crunch sound component, and a fifth display object indicating the instantaneous value and the peak value of the blister sound component. Output means for outputting the display object of the display so as to be displayed side by side in different areas of the display unit of the display device,
It said peak value to a signal processing apparatus according to claim der Rukoto indicates the maximum value of the instantaneous value for each cycle of breath.
前記瞬時値は、呼吸の周期毎のあるタイミングの一つの値を示すものであり、
前記検出手段は、呼吸の周期を検出し、
前記出力手段は、前記呼吸の周期が変わるごとに前記表示装置に表示される前記ピーク値が変更されるように出力する
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信号処理装置。
The instantaneous value indicates one value of a certain timing for each cycle of breathing,
The detecting means detects a respiratory cycle,
The signal according to any one of claims 1 to 5, wherein the output unit outputs the peak value displayed on the display device every time the respiratory cycle changes. Processing equipment.
入力された周期性を有する呼吸音信号に含まれる呼吸音成分及び副雑音成分を検出する検出工程と、
前記検出工程において検出された前記呼吸音成分の瞬時値とピーク値とを示す第1の表示物、及び前記副雑音成分の瞬時値とピーク値とを示す第2の表示物を、表示装置の表示部の異なる領域に並べて表示されるように出力する出力工程と
を備え、
前記ピーク値は、呼吸の周期毎の瞬時値の最大値を示すものであることを特徴とする信号処理方法。
A detection step of detecting a respiratory sound component and an auxiliary noise component included in the input respiratory sound signal having periodicity ,
A first display object indicating an instantaneous value and a peak value of the respiratory sound component detected in the detection step, and a second display object indicating an instantaneous value and a peak value of the auxiliary noise component, And an output step of outputting so as to be displayed side by side in different areas of the display unit.
The peak value, a signal processing method according to claim der Rukoto indicates the maximum value of the instantaneous value for each cycle of breath.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6630149B2 (en) * 2015-12-28 2020-01-15 パイオニア株式会社 Body sound analyzer, body sound analysis method, computer program, and recording medium

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57139324A (en) * 1981-02-23 1982-08-28 Seiko Instr & Electronics Cardiac pulse calculating circuit
US5206807A (en) * 1989-02-16 1993-04-27 Air-Shields, Inc. Neonatal cardiorespirograph incorporating multi-variable display and memory
JP2999613B2 (en) * 1991-10-28 2000-01-17 日本コーリン株式会社 Peripheral circulation detector
IL132748A (en) * 1997-05-07 2003-11-23 Compumedics Sleep Pty Ltd Apparatus and method for controlling gas or drug delivery to a patient
JPH114813A (en) * 1997-06-17 1999-01-12 Nippon Colin Co Ltd Automatic blood pressure measuring device with function of displaying pulse wave intensity
KR100264011B1 (en) * 1998-02-02 2000-09-01 박성기 An apparatus and a method for detecting the sound of human body
JP2000116785A (en) * 1998-10-14 2000-04-25 Apollo Mec:Kk Portable health device
JP3634204B2 (en) * 1999-08-31 2005-03-30 長野計器株式会社 Apnea detector
US6629933B1 (en) * 2000-04-25 2003-10-07 Envitec Wismar Gmbh Method and device for determining per breath the partial pressure of a gas component in the air exhaled by a patient
JP3733379B2 (en) * 2000-10-02 2006-01-11 寛一 伊藤 Automatic blood pressure meter measurement display method
FR2823660A1 (en) * 2001-04-18 2002-10-25 Pneumopartners Analysis system for respiratory sounds includes sampling and processing module producing sound parameters for comparison with database
JP3643573B2 (en) * 2002-06-05 2005-04-27 安西メディカル株式会社 Radiation irradiation synchronization signal generator
JP2004033254A (en) * 2002-06-28 2004-02-05 Hamamatsu Kagaku Gijutsu Kenkyu Shinkokai Breath sound visualizing monitor, breath sound visualization method, and breath sound visualization program
KR100506805B1 (en) * 2003-05-01 2005-08-09 주식회사 카스 Method of Managing Body Weight with Control Cycle and Period
JP4253568B2 (en) * 2003-12-01 2009-04-15 株式会社創成電子 Respiratory data collection system
CA2464029A1 (en) * 2004-04-08 2005-10-08 Valery Telfort Non-invasive ventilation monitor
JP3625294B1 (en) * 2004-08-05 2005-03-02 国立大学法人浜松医科大学 Visual stethoscope, image display method thereof, and image display program thereof
EP1834578B1 (en) * 2004-12-22 2017-03-22 Nihon Kohden Corporation Display device for displaying a corrected cardiogram waveform and corresponding method
JP2007117591A (en) * 2005-10-31 2007-05-17 Konica Minolta Sensing Inc Pulse wave analyzer
JP4904488B2 (en) * 2006-01-17 2012-03-28 国立大学法人 長崎大学 Lung sound diagnostic device
JP2009261463A (en) * 2008-04-22 2009-11-12 Konica Minolta Sensing Inc Oxygen saturation measurement apparatus
CN102014744B (en) * 2008-04-24 2013-07-17 瑞士哈美顿医疗公司 Apparatus for assessing the stress on the circulation of a person during assisted breathing by means of a respirator
WO2010021229A1 (en) * 2008-08-19 2010-02-25 株式会社デルタツーリング Biometric signal measuring device and organism condition analyzing system
JP2012035056A (en) * 2010-07-15 2012-02-23 Tanita Corp Breathing level measuring device and breathing level measuring system
WO2012008264A1 (en) * 2010-07-16 2012-01-19 株式会社日立製作所 Activity visualization system, server, and activity data processing method
JP2012157558A (en) * 2011-02-01 2012-08-23 Sharp Corp Cardiac sound measuring apparatus
JP2013123496A (en) * 2011-12-13 2013-06-24 Sharp Corp Discrimination device, electronic stethoscope, electronic auscultating system, discrimination method, discrimination program, and computer-readable recording medium
JP2013123495A (en) * 2011-12-13 2013-06-24 Sharp Corp Respiratory sound analysis device, respiratory sound analysis method, respiratory sound analysis program, and recording medium
WO2013089073A1 (en) * 2011-12-13 2013-06-20 シャープ株式会社 Information analysis device, electronic stethoscope, information analysis method, measurement system, control program, and recording medium

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