JP7075405B2 - 睡眠呼吸障害の特徴付け方法 - Google Patents
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Description
本発明は、睡眠期間中の呼吸を監視する方法及び装置に関し、特に、睡眠呼吸障害(SDB)を特徴付ける方法に関する。
睡眠呼吸障害(SDB:sleep disordered breathing)は、患者、すなわちSDBを経験する個人の気道における何らかの種類の閉塞(obstruction)の結果として起こり得ることがよく理解される。様々な種類の閉塞は、解剖学的/生理学的観点に基づいて互いに区別することができ、特定の種類の閉塞は、結果として生じるSDBの間に、しばしば特定の種類の音を発生する。SDB中に発生する音の際立った特徴は、そのスペクトル・シグネチャ(spectral signature)である。例えば、その音は、100~200Hzの範囲の低い周波数スペクトルに関連する口蓋いびき(palatal snoring)であり得る。さらなる例として、喘鳴(ぜんめい:stridor)として知られるSDB事象は、典型的には、周波数スペクトルのより高い、おそらくは数kHzの音で特徴付けられる。一般的な参考文献は、「複数の分類器を使用する呼吸音成分の対象独立識別(Subject Independent Identification Of Breath Sounds Components Using Multiple Classifiers)」(Alshaer,Hisham;Pandya,T.Aditya;Bradley,Douglas;andRudzicz,Frank,2014 IEEE Int’l Conf. on Acoustic, Speech and Signal Processing (ICASSP))である。
H(z)=1-ΣbkGk(z)
Gk(z)は任意の伝達関数であり、bkは重みであり、Σは総和記号であり、総和はk全体にわたる(k=1,2,....K、Kは系の自由度数である)。H(z)を分析フィルタと呼ぶ。
Gk(z)=z-k
は、タップ付き遅延線フィルタとして知られ、ワープ線形予測のために、
Gk(z)=Ak(z)
ここで、A(z)は-1<p<1のワープ係数又はpole(p)によって定義される一次全域通過セクションである。関連技術において一般に理解されるように、pole pを有する一次全域通過フィルタA(z)は、以下によって与えられる。
A(z)=(p-z-1)/(1-pz-1)
Qk,l=Σyk(t)yl(t)
ここで、総和は時間tにわたる。
Rk=Σx(t)yk(t)
ここで、総和は時間tにわたる。
QB=R
ここで、ベクトルBは、パラメータbk、すなわちB=[b1,b2,....bK]を含む。
e(t)=x(t)-bkyk(t)
P(f)=ΣT((f-fi)/wi)wi
ここで、Pは確率関数、fは周波数、Tはテンプレート関数である。分子多項式の4つの例示的根が三角形テンプレート確率に適用され、4つの確率成分(数字24、28、32、及び36で示される)を形成し、これらは組み合わされて、数字40で示される例示的確率関数を形成する例が、図8に示されている。通常、Pは、f上のPの積分が1に等しくなるように、すなわちPを確率密度関数にするように正規化される。実際の確率密度関数の一例は、ほぼ150Hzのピークを示し、この周波数でいびき現象の可能性が高いことを示す非常に狭いピークである図9に一般的に示されている。
Claims (9)
- 睡眠期間中の患者の呼吸障害を特徴付ける装置の作動方法であって、
コンピュータが、前記患者の近くで前記睡眠期間の少なくとも一部の期間に発生する音を表す少なくとも第1の信号を受信することと、
前記コンピュータが、前記少なくとも第1の信号において複数のセグメントを以下によって識別することであって、
前記コンピュータが、前記少なくとも第1の信号の少なくとも一部に線形予測アルゴリズムにかけて、前記少なくとも第1の信号の前記少なくとも一部を表す励起信号を得ることと、
前記コンピュータが、前記励起信号における複数の候補遷移点として、負の勾配と正の勾配との間の前記励起信号における低エネルギー・レベル及び急速な変化の複数の同時発生を識別することと、
前記コンピュータが、候補遷移点の対の間に存在する前記励起信号の複数の部分が、前記期間及び前記複数の部分のスペクトル内容の類似性に、少なくとも部分的に基づいて互いに類似していることを決定することと、
前記コンピュータが、前記決定することに少なくとも部分的に基づいて、
候補遷移点の前記対が実際の遷移点であり、
各実際の遷移点の直前にある前記励起信号の一部は、呼吸サイクルの吸気相であり、
各実際の遷移点の直後に続く前記励起信号の一部は、呼吸サイクルの呼気相である、
と結論付けることと、
である、識別することと、
前記コンピュータが、前記吸気相及び前記呼気相のうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づく情報を含む出力を生成することと、
を含む、
作動方法。 - 前記線形予測アルゴリズムは、タップ付き遅延線フィルタを使用する、請求項1に記載の作動方法。
- 前記線形予測アルゴリズムは、周波数スペクトルの少なくとも1つの特定の部分において強化された詳細を提供するために調整可能な少なくとも1つのパラメータを含むフィルタ構造を用いる、請求項1に記載の作動方法。
- 前記線形予測アルゴリズムは、ラゲール線形予測アルゴリズムである、請求項3に記載の作動方法。
- 前記線形予測アルゴリズムは、ワープ線形予測アルゴリズムである、請求項3に記載の作動方法。
- 前記励起信号における前記複数の遷移点候補として、負の勾配と正の勾配との間で前記励起信号における低エネルギー・レベル及び急速な変化の複数の同時発生を識別することは、短期多項式分解を使用することを含む、請求項1に記載の作動方法。
- 候補遷移点の対間に存在する前記励起信号の前記複数の部分が互いに類似していることを決定することは、自己相関関数を適用することを含む、請求項1に記載の作動方法。
- 前記励起信号における前記複数の候補遷移点として、負の勾配と正の勾配との間の前記励起信号における低エネルギー・レベル及び急速な変化の複数の同時発生を識別することは、訓練された分類器によって実行される、請求項1に記載の作動方法。
- 前記低エネルギー・レベルは、エンベロープを指す、請求項1に記載の作動方法。
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