JP2014014543A - Determination system, determination method and program for determination system - Google Patents
Determination system, determination method and program for determination system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014014543A JP2014014543A JP2012154559A JP2012154559A JP2014014543A JP 2014014543 A JP2014014543 A JP 2014014543A JP 2012154559 A JP2012154559 A JP 2012154559A JP 2012154559 A JP2012154559 A JP 2012154559A JP 2014014543 A JP2014014543 A JP 2014014543A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- determination
- formant frequency
- pseudo
- unit
- subject
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 206010041235 Snoring Diseases 0.000 claims abstract description 83
- 201000002859 sleep apnea Diseases 0.000 claims abstract description 38
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 36
- 208000001797 obstructive sleep apnea Diseases 0.000 claims description 2
- 230000000414 obstructive effect Effects 0.000 abstract description 34
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 23
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 13
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 7
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 5
- 208000008784 apnea Diseases 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 210000003800 pharynx Anatomy 0.000 description 3
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 2
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 2
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 2
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 210000001584 soft palate Anatomy 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
【課題】患者の覚醒時に簡易簡便に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かを判断できる判断システム、判断方法、及び判断システム用のプログラムを提供する。
【解決手段】判断システム1は、被験者の擬似いびき音を取得する音声取得部100と、音声取得部100が取得した擬似いびき音の音声データを解析し、擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する解析部110と、解析部110が算出したフォルマント周波数と予め定められた基準とを比較し、フォルマント周波数が予め定められた基準を満たすか否かを判断する判断部120と、判断部120の判断結果を出力する出力部130とを備える。
【選択図】図2A determination system, a determination method, and a program for a determination system capable of determining whether or not there is a sign of obstructive apnea syndrome in a simple and simple manner when a patient is awake.
A determination system includes a voice acquisition unit that acquires a pseudo snore sound of a subject, and voice data of the pseudo snore sound acquired by the voice acquisition unit, and calculates a formant frequency included in the pseudo snore sound. The analyzing unit 110, the determining unit 120 that compares the formant frequency calculated by the analyzing unit 110 with a predetermined reference, determines whether the formant frequency satisfies the predetermined reference, and the determining unit 120 And an output unit 130 for outputting the determination result.
[Selection] Figure 2
Description
本発明は、判断システム、判断方法、及び判断システム用のプログラムに関する。特に、本発明は、擬似いびき音による閉塞型無呼吸症候群の判断システム、判断方法、及び判断システム用のプログラムに関する。 The present invention relates to a determination system, a determination method, and a program for the determination system. In particular, the present invention relates to a determination system, a determination method, and a program for a determination system for obstructive apnea syndrome using pseudo snoring sounds.
従来、患者の睡眠時におけるいびき音を取得し、取得したいびき音から第一フォルマント周波数乃至第三フォルマント周波数を算出し、それらの平均周波数や標準偏差の特徴から当該患者に閉塞型睡眠時無呼吸症候群の兆候があるか否かを検出できる可能性があることが知られている(例えば、非特許文献1参照。)。 Conventionally, the snoring sound of the patient during sleep is acquired, the first formant frequency to the third formant frequency are calculated from the acquired snoring sound, and the patient is obstructed sleep apnea from the characteristics of the average frequency and standard deviation. It is known that it may be possible to detect whether there is a sign of a syndrome (for example, see Non-Patent Document 1).
しかし、非特許文献1に記載の方法においては、患者の周囲に集音マイク等を設置して患者が睡眠をとっている間に患者から発せられるいびき音を取得することを要し、患者に睡眠についてもらったうえで測定するので、患者に対して無用のストレスを与えることがあり、閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かについてより簡易簡便に判断する手法が望まれている。
However, in the method described in
したがって、本発明の目的は、患者の覚醒時に簡易簡便に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かを判断できる判断システム、判断方法、及び判断システム用のプログラムを提供することにある。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a determination system, a determination method, and a program for a determination system that can determine whether or not there is a sign of obstructive apnea syndrome easily and easily when a patient wakes up.
本発明は、上記目的を達成するため、被験者の擬似いびき音を取得する音声取得部と、音声取得部が取得した擬似いびき音の音声データを解析し、擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する解析部と、解析部が算出したフォルマント周波数と予め定められた基準とを比較し、フォルマント周波数が予め定められた基準を満たすか否かを判断する判断部と、判断部の判断結果を出力する出力部と
を備える判断システムが提供される。
To achieve the above object, the present invention calculates a formant frequency included in a pseudo snore sound by analyzing a voice acquisition unit that acquires a pseudo snore sound of a subject and voice data of the pseudo snore sound acquired by the voice acquisition unit The analyzing unit, the formant frequency calculated by the analyzing unit and a predetermined reference are compared, a determination unit that determines whether the formant frequency satisfies a predetermined reference, and the determination result of the determining unit is output And a determination system including an output unit.
また、上記判断システムにおいて、フォルマント周波数が、第一フォルマント周波数であり、解析部が、線形予測法を用いて音声データを周波数解析することにより第一フォルマント周波数を算出することもできる。 In the determination system, the formant frequency is the first formant frequency, and the analysis unit can calculate the first formant frequency by performing frequency analysis of the speech data using a linear prediction method.
また、上記判断システムにおいて、被験者の体格又は姿勢に基づいて、予め定められた基準に補正処理を施す補正部を更に備え、判断部が、補正部が補正した後の予め定められた基準を用いることもできる。 The determination system further includes a correction unit that performs a correction process on a predetermined reference based on the physique or posture of the subject, and the determination unit uses the predetermined reference after correction by the correction unit. You can also.
また、本発明は上記目的を達成するため、被験者の擬似いびき音を取得する音声取得段階と、音声取得段階において取得された擬似いびき音の音声データを解析し、擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する解析段階と、解析段階において算出されたフォルマント周波数と予め定められた基準とを比較し、フォルマント周波数が予め定められた基準を満たすか否かを判断する判断段階と、判断段階における判断結果を出力する出力段階とを備える判断方法が提供される。 In order to achieve the above object, the present invention obtains a subject's pseudo snoring sound, analyzes the sound data of the pseudo snoring sound obtained in the sound obtaining step, and analyzes the formant frequency included in the pseudo snoring sound. The analysis stage for calculating the frequency, the formant frequency calculated in the analysis stage and a predetermined standard are compared to determine whether the formant frequency satisfies the predetermined standard, and the determination in the determination stage A determination method is provided comprising an output stage for outputting a result.
また、本発明は上記目的を達成するため、被験者に閉塞型睡眠時無呼吸症候群の兆候があるか否かを判断する判断システム用のプログラムであって、判断システムに、被験者の擬似いびき音を取得する音声取得機能と、音声取得機能が取得した擬似いびき音の音声データを解析し、擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する解析機能と、解析機能が算出したフォルマント周波数と予め定められた基準とを比較し、フォルマント周波数が予め定められた基準を満たすか否かを判断する判断機能と、判断機能の判断結果を出力する出力機能とを実現させる判断システム用のプログラムが提供される。 In order to achieve the above object, the present invention is a program for a determination system for determining whether or not a subject has a sign of obstructive sleep apnea syndrome. The voice acquisition function to be acquired, the voice data of the pseudo snore sound acquired by the voice acquisition function are analyzed, the analysis function for calculating the formant frequency included in the pseudo snore sound, and the formant frequency calculated by the analysis function are predetermined. There is provided a program for a determination system that realizes a determination function for comparing a reference and determining whether the formant frequency satisfies a predetermined reference and an output function for outputting a determination result of the determination function.
本発明に係る判断システム、判断方法、及び判断システム用のプログラムによれば、患者の覚醒時に簡易簡便に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かを判断できる判断システム、判断方法、及び判断システム用のプログラムを提供できる。 According to the determination system, the determination method, and the program for the determination system according to the present invention, a determination system, a determination method, and a determination that can easily and easily determine whether there is a sign of obstructive apnea syndrome when the patient is awake. A system program can be provided.
[実施の形態]
図1は、本発明の実施の形態に係る判断システムの概要を示す。
[Embodiment]
FIG. 1 shows an outline of a determination system according to an embodiment of the present invention.
(判断システム1の概要)
本実施の形態に係る判断システム1は、ベッド300に横たわって覚醒している(すなわち、睡眠状態にない)状態の被験者200、椅子305等に腰を掛けて覚醒している状態の被験者205、又は起立した状態等で覚醒している状態の被験者が発した擬似いびき音を取得する。本実施の形態において擬似いびき音とは、被験者が覚醒している時に、被験者が擬似的に出す軟口蓋振動音である。すなわち、擬似いびき音とは、被験者が覚醒時において、自らの喉の奥を振動させるようにして発する「いびきを模した音」である。
(Outline of judgment system 1)
The
具体的に、判断システム1が備えるマイク等の音声取得部100が被験者の口の近傍に配置される。そして、音声取得部100は、被験者が発する擬似いびき音を取得する。判断システム1は、取得した擬似いびき音を解析することで当該擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数(例えば、第一フォルマント周波数)を算出する。
Specifically, a
ここで、フォルマント周波数とは、「声道」で共鳴する周波数である。人間が発する音声は、肺に入っている空気が気道、咽喉及び口腔等を通過することにより発せられる。気道、咽喉及び口腔までの経路を「声道」と称する。そして、人間が音声を発するとき、声道の形状が変化する。声道の形状が変化するとフォルマント周波数も変化する。このフォルマント周波数の変化により、「あ」、「い」、「う」等の音声が声道から外部に発せられる。フォルマント周波数は周波数が低い方から第一フォルマント周波数、第二フォルマント周波数、第三フォルマント周波数・・・と呼ばれる。 Here, the formant frequency is a frequency that resonates in the “vocal tract”. Human voices are emitted when air in the lungs passes through the respiratory tract, throat, oral cavity, and the like. The route to the respiratory tract, throat and mouth is referred to as the “vocal tract”. When a human utters a voice, the shape of the vocal tract changes. As the shape of the vocal tract changes, the formant frequency also changes. Due to this change in formant frequency, sounds such as “A”, “I”, “U” are emitted from the vocal tract to the outside. The formant frequencies are called the first formant frequency, the second formant frequency, the third formant frequency,...
判断システム1は、算出したフォルマント周波数を予め定められた基準(例えば、予め定められた周波数)と比較し、当該予め定められた基準を満たすか否かを判断する。判断システム1は、当該予め定められた基準に被験者の姿勢及び/又は体格に応じた補正処理を施し、算出したフォルマント周波数が補正後の基準を満たすか否かを判断することもできる。判断システム1は、判断結果をスピーカー等の音声出力部、モニター等の画像出力部、及び/又はプリンター等の印刷部等から出力する。これにより、判断システム1は、判断システム1を利用した被験者及び/又は当該被験者を除く他のユーザーに対し、当該被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かについてのスクリーニング結果を提示することができる。
The
なお、判断システム1は、パーソナルコンピューター等の情報端末、スマートフォンや携帯電話等の携帯情報端末、又は被験者の手首等に取付け可能な形状を有する小型情報端末等の形態で実現される。
The
図2は、本発明の実施の形態に係る判断システムの機能構成の一例を示す。 FIG. 2 shows an example of a functional configuration of the determination system according to the embodiment of the present invention.
本実施の形態に係る判断システム1は、被験者の擬似いびき音を取得する音声取得部100と、音声取得部100が取得した擬似いびき音のデータを音声データとして格納する音声データ格納部105と、音声データ格納部105に格納されている音声データを解析し、フォルマント周波数を算出する解析部110と、予め定められた基準に被験者の姿勢及び/又は体格に応じた補正処理を施す補正部140と、解析部110が算出したフォルマント周波数を予め定められた基準又は補正処理が施された基準と比較し、フォルマント周波数が当該予め定められた基準又は当該補正処理が施された基準を満たすか否かを判断する判断部120とを備える。
The
また、判断システム1は、判断部120が判断に用いる予め定められた基準を格納する基準データ格納部150と、被験者の姿勢及び/又は体格に関する情報を入力する入力部160と、判断部120の判断結果を外部に出力する出力部130とを更に備える。
Further, the
(音声取得部100)
音声取得部100は、覚醒状態(すなわち、睡眠状態ではない状態)の被験者の口近傍に設置され、被験者が発する擬似いびき音を取得する。具体的に、音声取得部100は、予め定められた間隔をおいて被験者が発する擬似いびき音を取得する。音声取得部100は、例えば、マイクである。音声取得部100は取得した擬似いびき音を音声データ格納部105に供給する。
(Voice acquisition unit 100)
The
なお、擬似いびき音を除く他の音、例えば、被験者が存在する部屋の空調音や電源ノイズ、その他の雑音の影響を低減することを目的として、判断システム1は、複数の音声取得部100を備えることもできる。この場合、一の音声取得部100は被験者の口に向けて設置する。そして、他の音声取得部100は被験者の口とは異なる方向に向けて設置する。
Note that the
(音声データ格納部105)
音声データ格納部105は、音声取得部100が取得した擬似いびき音を音声データとして、被験者を一意に識別する被験者識別子に対応づけて格納する。音声データ格納部105は、被験者識別子に対応づけると共に、複数の音声データを各音声データが取得された時刻に対応づけて格納する。また、音声データ格納部105は、入力部160から入力される被験者の姿勢及び/又は体格を示す情報である被験者情報を、被験者識別子に対応づけて更に格納することができる。被験者の姿勢を示す情報とは、例えば、座位、立位、又は臥位等の姿勢を示す情報である。そして、体格を示す情報とは、例えば、ボディマス指数(BMI指数)である。音声データ格納部105は、解析部110に音声データと被験者情報とを供給する。
(Audio data storage unit 105)
The voice
(解析部110)
解析部110は、音声データ格納部105から受け取った音声データを解析し、擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する。具体的に、解析部110は、線形予測法(例えば、時系列信号解析に用いられる自己回帰モデルの線形予測法)を用いて音声データを周波数解析することにより、第一フォルマント周波数を時系列に沿って算出する。なお、解析部110は、第二フォルマント周波数及び第三フォルマント周波数を算出することもできる。
(Analysis unit 110)
The
また、解析部110は差動増幅回路を有することもできる。解析部110が差動増幅回路を有する場合、差動増幅回路は、一の音声取得部100が取得した擬似いびき音の音声データと、他の音声取得部100が取得したその他の音(つまり雑音)の雑音データとの同相信号を抑制する。そして、解析部110の差動増幅回路は、音声データと雑音データとの差分を増幅する。これにより、解析部110は、被験者より遠い位置から発せられる雑音を抑制する。解析部110は算出したフォルマント周波数を判断部120に供給する。本実施の形態においては、解析部110は第一フォルマント周波数を判断部120に供給する。
The
(判断部120、基準データ格納部150)
判断部120は、解析部110から受け取った第一フォルマント周波数と基準データ格納部150が格納している予め定められた基準とを比較する。そして、判断部120は、第一フォルマント周波数が当該予め定められた基準を満たすか否かを判断する。例えば、基準データ格納部150は、閉塞型無呼吸症候群の患者が発する擬似いびき音に含まれる第一フォルマント周波数の閾値として「330Hz」の値を格納する。判断部120は、解析部110から受け取った第一フォルマント周波数が「330Hz」を超えるか否かを判断する。
(
The
第一フォルマント周波数が「330Hz」を超える場合、判断部120は、第一フォルマント周波数が閾値を超えたと判断する。閾値を超えた場合、被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候がある可能性がある。一方、第一フォルマント周波数が「330Hz」以下の場合、判断部120は、第一フォルマント周波数が閾値を超えていないと判断する。閾値を超えない場合、被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候は少ない。判断部120は判断結果を示す情報を出力部130に供給する。
When the first formant frequency exceeds “330 Hz”, the
なお、閉塞型無呼吸症候群は、被験者の気道が閉塞したり、気道が細くなることが原因の一つと考えられている。本発明者は、閉塞型無呼吸症候群の患者が覚醒時に発する擬似いびき音の第一フォルマント周波数が、覚醒している健常者の擬似いびき音の第一フォルマント周波数よりも高くなることを見出し、この特定の閾値を見出したものである。 In addition, obstructive apnea syndrome is considered to be one of the causes that the subject's airway is obstructed or the airway becomes narrower. The present inventor has found that the first formant frequency of the pseudo snoring sound emitted when the patient with obstructive apnea syndrome awakens is higher than the first formant frequency of the pseudo snoring sound of a healthy person who is awake. A specific threshold is found.
ここで、判断部120は、上記とは異なる指標で判断することもできる。例えば、判断部120は、音声取得部100が擬似いびき音の取得を開始した時点から予め定められた時間(以下、「予定経過時間」という)が経過する前に「330Hz」を超える第一フォルマント周波数を解析部110が算出した場合、予定経過時間経過前に閾値を超えたと判断する。予定経過時間経過前に閾値を超えた場合、被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候がある可能性がある。この予定経過時間は、例えば、複数の健常者の擬似いびき音に含まれる第一フォルマント周波数を時系列に沿ってそれぞれ算出し、擬似いびき音の取得の開始から各健常者の擬似いびき音に「330Hz」を超える第一フォルマント周波数が含まれるまでの平均時間から設定される。
Here, the
また、判断部120は、解析部110が時系列に沿って算出した第一フォルマント周波数について、横軸に時刻をとり、縦軸に周波数をとったグラフを作成した場合における周波数変動の振幅幅が予め定められた振幅幅(以下、「基準振幅」という)より大きい場合、基準振幅が規定値を超えたと判断する。基準振幅が規定値を超えた場合、被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候がある可能性がある。この基準振幅は、例えば、複数の健常者の擬似いびき音に含まれる第一フォルマント周波数を時系列に沿ってそれぞれ算出した場合における周波数の平均値から設定される。
Further, the
その他にも判断部120は、例えば、解析部110が時系列に沿って算出した第一フォルマント周波数が、予め定められた時間内に予め定められた回数「330Hz」を超えた場合や、解析部110が時系列に沿って算出した複数の第一フォルマント周波数から算出される平均値が予め定められた値以上である場合に、予め定められた基準を超えたと判断する。これら予め定められた基準を超えた場合、被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候がある可能性がある。
In addition, for example, the
更に、判断部120は、解析部110が時系列に沿って算出した第一フォルマント周波数の分散度合い、偏り具合、ランダムさ、時刻の経過による第一フォルマント周波数の変化の傾き等を用いて、予め定められた基準を超えたか否かを判断することもできる。
Further, the
(補正部140)
補正部140は、被験者の体格又は姿勢に基づいて、基準データ格納部150が格納している予め定められた基準に補正処理を施す。補正部140は、音声データ格納部105が被験者識別子に対応づけて格納している被験者情報を用いる。補正部140は、被験者情報と予め定められた補正式とを用い、補正処理を実行する。
(Correction unit 140)
The
例えば、補正部140は、BMI指数を用いて予め定められた基準に補正処理を施す。一例として、補正部140は、複数の人物それぞれのBMI指数と、当該複数の人物それぞれの擬似いびき音から求められる複数の第一フォルマント周波数の値とから求められる相関式を補正式として用いる。補正部140は、被験者のBMI指数をこの補正式に代入して算出される補正済みの基準値を新たな基準として設定する。なお、BMI指数と第一フォルマント周波数との間には正の相関がある。すなわち、BMIの値が大きくなること応じ、第一フォルマント周波数も高くなる。
For example, the
また、補正部140は、被験者の姿勢に基づいて、予め定められた基準に補正処理を施すこともできる。一例として、補正部140は、人物の複数の姿勢のそれぞれに対応する補正式を用いることができる。すなわち、補正部140は、人物の姿勢が座位、立位、又は臥位等の場合のそれぞれに対応する補正式を用い、予め定められた基準に補正処理を施すことができる。そして、判断部120は、補正部140が補正処理を施した基準を用いて被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かを判断する。
Moreover, the correction |
(出力部130)
出力部130は、判断部120の予め定められた基準を超えたか否かを示す判断結果を外部に出力する。出力部130は、被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候がある場合、被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候がない場合、及び被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否か判断が困難な場合等の複数の段階に応じ、判断結果を外部に出力する。例えば、出力部130は、判断結果をテキスト、音、及び/又は画像として外部に出力する。
(Output unit 130)
The
図3及び図4は、本発明の実施の形態に係る判断システムの判断部における判断の概要を示す。 3 and 4 show an outline of the determination in the determination unit of the determination system according to the embodiment of the present invention.
まず、図3を参照する。グラフ400は第一の被験者の擬似いびき音から算出された第一フォルマント周波数を時系列に沿ってプロットしたグラフである。一方、グラフ405は、第一の被験者とは異なる第二の被験者の擬似いびき音から算出された第一フォルマント周波数を時系列に沿ってプロットしたグラフである。
First, referring to FIG. A
グラフ400を参照すると、時刻t1において第一フォルマント周波数が330Hzを超えている。そして、基準データ格納部150が「330Hz」を閾値として格納している場合、判断部120は、予め定められた基準を超えたと判断する。この場合、第一の被験者について閉塞型無呼吸症候群の兆候がある。一方、グラフ405を参照すると、時刻t1より後の時刻t2において第一フォルマント周波数がピークに達しているものの「330Hz」を超えていない。この場合、判断部120は、予め定められた基準を超えていないと判断する。この場合、第二の被験者について閉塞型無呼吸症候群の兆候がない。
Referring to graph 400, the first formant frequency exceeds 330 Hz at time t1. When the reference
また、例えば、時刻t1と時刻t2との間に、音声取得部100が擬似いびき音の取得を開始した時点から予め定められた時間である予定経過時間T1が設定されている場合、グラフ400では予定経過時間T1より早い時刻で第一フォルマント周波数が「330Hz」を超えているので、判断部120は、予め定められた基準を超えたと判断する。この場合、第一の被験者について閉塞型無呼吸症候群の兆候がある。なお、予定経過時間は、例えば、以下のようにして決定される。まず、複数の健常者について、繰り返し発せられる擬似いびき音から算出される第一フォルマント周波数を時系列に沿ってモニターし、プロットの開始から「330Hz」に最も近い第一フォルマント周波数が算出されるまでの時間をそれぞれ算出する。そして算出した複数の時間の算術平均値若しくは当該算術平均値から予め定められた時間を差し引いた値を、予定経過時間として設定できる。
Further, for example, when the scheduled elapsed time T1 that is a predetermined time from the time when the
次に、図4を参照する。まず、図4においてグラフ420は健常者の擬似いびき音から算出された第一フォルマント周波数を時系列に沿ってプロットしたグラフである。健常者の場合、第一フォルマント周波数は低周波数で安定的に推移する。
Reference is now made to FIG. First, in FIG. 4, a
一方、グラフ410は、第三の被験者の擬似いびき音から算出された第一フォルマント周波数を時系列に沿ってプロットしたグラフである。第三の被験者の場合、第一フォルマント周波数は時刻t3において「330Hz」を超え、時刻t3の後に再び「330Hz」を下回り、時刻t3より後の時刻である時刻t4において再度「330Hz」を超えている。すなわち、判断部120は、第三の被験者の第一フォルマント周波数が閾値である「330Hz」を複数回超えている(つまり、第一フォルマント周波数の変動が大きい)と判断する。この場合、第三の被験者について閉塞型無呼吸症候群の兆候がある。
On the other hand, the
また、グラフ415は、第四の被験者の擬似いびき音から算出された第一フォルマント周波数を時系列に沿ってプロットしたグラフである。第四の被験者の場合、第一フォルマント周波数は「330Hz」を超えないものの、時刻t3から時刻t3より後の時刻である時刻t5まで、「330Hz」近傍で推移している。すなわち、判断部120は、第四の被験者の第一フォルマント周波数が閾値である「330Hz」の近傍(すなわち、「330Hz」から予め定められた周波数の範囲内)で予め定められた時間推移していると判断する。この場合、第四の被験者について閉塞型無呼吸症候群の兆候がある。
The
(判断方法、及び判断システム用のプログラムの処理の概要)
図5は、本実施の形態に係る判断システムの判断の処理の流れの一部の一例を示す。
(Outline of judgment method and processing of program for judgment system)
FIG. 5 shows an example of a part of the determination processing flow of the determination system according to the present embodiment.
まず、音声取得部100は、被験者が予め定められた時間間隔で発する擬似いびき音を取得する(ステップ10。以下、ステップを「S」と表す。)。音声取得部100は取得した擬似いびき音の音声データを音声データ格納部105に格納する。続いて、解析部110は、音声データ格納部105に格納されている擬似いびき音の音声データを解析し、擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数(例えば、第一フォルマント周波数)を算出する(S20)。
First, the
次に、判断部120は、基準データ格納部150に予め格納されている予め定められた基準と、解析部110が算出したフォルマント周波数とを比較する(S30)。そして、判断部120は、解析部110が算出したフォルマント周波数が当該予め定められた基準を満たすか否か若しくは当該予め定められた基準を超えるか否かを判断する(S40)。判断部120は、判断結果を出力部130に供給する。出力部130は、判断部120から受け取った判断結果を外部に出力する(S50)。
Next, the
(実施の形態の効果)
本実施の形態に係る判断システム1は、覚醒している状態の被験者が発する擬似いびき音を解析することで当該被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かを簡易的に判断する情報を提示できるので、例えば、健康診断等において短時間で閉塞型無呼吸症候群の可能性がある被験者をスクリーニングできる。これにより、判断システム1は、被験者に対して閉塞型無呼吸症候群に対する意識を高め、精密検査への動機を高めることができる。
(Effect of embodiment)
The
また、判断システム1は、被験者の口近傍に音声取得部100を設置して被験者の擬似いびき音を取得するので、被験者に様々なセンサーを取り付ける場合に比べ、被験者に大きな負担を与えることがない。そして、判断システム1においては、被験者は覚醒状態であればよいので、睡眠中の被験者がいびきをかくまで待機する必要がなく、短時間で兆候を判断できる。
Moreover, since the
更に、判断システム1は、被験者の姿勢や体格に応じてフォルマント周波数を補正し、補正したフォルマント周波数を用いて被験者に閉塞型無呼吸症候群の兆候があるか否かを判断するので、取得した擬似いびき音をそのまま解析する場合に比べ、精度よく兆候を判断できる。
Further, the
図6は、本発明の実施の形態に係る判断システムのハードウェア構成の一例を示す。 FIG. 6 shows an example of a hardware configuration of the determination system according to the embodiment of the present invention.
本実施の形態に係る判断システム1は、CPU1500と、グラフィックコントローラ1520と、RandomAccessMemory(RAM)、Read−OnlyMemory(ROM)及び/又はフラッシュROM等のメモリ1530と、データを記憶する記憶装置1540と、記録媒体からデータを読み込み及び/又は記録媒体にデータを書き込む読込み/書込み装置1545と、データを入力する入力装置1560と、外部の通信機器とデータを送受信する通信インターフェース1550と、CPU1500とグラフィックコントローラ1520とメモリ1530と記憶装置1540と読込み/書込み装置1545と入力装置1560と通信インターフェース1550とを互いに通信可能に接続するチップセット1510とを備える。
The
チップセット1510は、メモリ1530と、メモリ1530にアクセスして所定の処理を実行するCPU1500と、外部の表示装置の表示を制御するグラフィックコントローラ1520とを相互に接続することにより、各構成要素間のデータの受渡しを実行する。CPU1500は、メモリ1530に格納されたプログラムに基づいて動作して、各構成要素を制御する。グラフィックコントローラ1520は、メモリ1530内に設けられたバッファ上に一時的に蓄えられた画像データに基づいて、画像を所定の表示装置に表示させる。
The chip set 1510 includes a memory 1530, a
また、チップセット1510は、記憶装置1540と、読込み/書込み装置1545と、通信インターフェース1550とを接続する。記憶装置1540は、判断システム1のCPU1500が使用するプログラムとデータとを格納する。記憶装置1540は、例えば、フラッシュメモリである。読込み/書込み装置1545は、プログラム及び/又はデータを記憶している記憶媒体からプログラム及び/又はデータを読み取って、読み取ったプログラム及び/又はデータを記憶装置1540に格納する。読込み/書込み装置1545は、例えば、通信インターフェース1550を介し、インターネット上のサーバから所定のプログラムを取得して、取得したプログラムを記憶装置1540に格納する。
The chip set 1510 connects a
通信インターフェース1550は、通信ネットワークを介して外部の装置とデータの送受信を実行する。また、通信インターフェース1550は、通信ネットワークが不通の場合、通信ネットワークを介さずに外部の装置とデータの送受信を実行することもできる。そして、タブレット、マイク等の入力装置1560は、所定のインターフェースを介してチップセット1510と接続する。
The
記憶装置1540に格納される判断システム1のプログラムは、インターネット等の通信ネットワーク、又は磁気記録媒体、光学記録媒体等の記録媒体を介して記憶装置1540に提供される。そして、記憶装置1540に格納された判断システム1用のプログラムは、CPU1500により実行される。
The program of the
本実施の形態に係る判断システム1により実行される判断システム用のプログラムは、CPU1500に働きかけて、判断システム1を、図1から図5にかけて説明した音声取得部100、音声データ格納部105、解析部110、判断部120、出力部130、補正部140、基準データ格納部150、及び入力部160として機能させる。
The determination system program executed by the
図7は、4人の被験者の擬似いびき音に含まれる第一フォルマント周波数の時間による変化を示す。 FIG. 7 shows the change with time of the first formant frequency included in the pseudo snoring sounds of four subjects.
まず、起立した状態の各被験者に擬似いびき音を発せさせ、起立した状態における第一フォルマント周波数を算出した。図7においては「立っている状態」の軸上(すなわち、横軸で−5分の軸上)にプロットしている。次に、各被験者に仰向けで横になってもらい、予め定められた間隔(すなわち、5分ごと)で擬似いびき音を発せさせ、発せられた擬似いびき音を取得した。擬似いびき音の取得は30分間継続した(ただし、被験者Aについては25分間継続した)。そして、取得した擬似いびき音を解析することで、当該擬似いびき音に含まれる第一フォルマント周波数を算出し、図7に示すように横軸に時間、縦軸に第一フォルマント周波数の軸を設けてプロットした。 First, each subject in the standing state was made to make a pseudo snoring sound, and the first formant frequency in the standing state was calculated. In FIG. 7, the graph is plotted on the “standing state” axis (that is, on the axis of −5 minutes on the horizontal axis). Next, each subject was laid on his / her back, and a pseudo snore sound was emitted at a predetermined interval (that is, every 5 minutes) to obtain the generated pseudo snore sound. The acquisition of the pseudo snoring sound was continued for 30 minutes (however, subject A continued for 25 minutes). Then, by analyzing the obtained pseudo snore sound, the first formant frequency included in the pseudo snore sound is calculated. As shown in FIG. 7, the horizontal axis is time and the vertical axis is the first formant frequency axis. And plotted.
4人の被験者は以下のとおりである。 The four subjects are as follows.
被験者A:体格が標準(BMI値で標準の範囲)、無呼吸の兆候なし。
被験者B:体格が肥満(BMI値で肥満の範囲)、睡眠時にいびきをかかない。
被験者C:体格が肥満(BMI値で肥満の範囲)、首回りが太い。
被験者D:体格が標準(BMI値で標準の範囲)、仰向け就寝時に無呼吸の兆候あり。
Subject A: Standard build (standard range of BMI values), no signs of apnea.
Subject B: Body size is obese (BMI value is in the range of obesity) and does not snore during sleep.
Subject C: Body size is obese (BMI value obesity range) and neck is thick.
Subject D: Physique is standard (BMI value is in the standard range), and there is a sign of apnea when sleeping on the back.
なお、各被験者の擬似いびき音の第一フォルマント周波数の時間毎の値を表1に示す。 Table 1 shows values of the first formant frequency of the pseudo snoring sound of each subject for each time.
被験者Aのプロット500を参照すると、「立っている状態」での擬似いびき音の第一フォルマント周波数は194Hzであり、仰向けで寝た状態における擬似いびき音の第一フォルマント周波数は173Hz以下で略一定の周波数で推移した。すなわち、全ての第一フォルマント周波数が330Hz以下であり、かつ、仰向けで寝た状態における第一フォルマント周波数も「立っている状態」での第一フォルマント周波数より低い周波数で安定的に推移した。したがって、被験者Aが閉塞型無呼吸症候群である可能性は低く、判断システム1は被験者Aについて閉塞型無呼吸症候群である可能性が低い旨を判断結果として出力できる。
Referring to the
被験者Bのプロット505を参照すると、「立っている状態」での擬似いびき音の第一フォルマント周波数は177Hzであり、仰向けで寝た状態における擬似いびき音の第一フォルマント周波数は189Hz以下で略一定の周波数で推移した。すなわち、全ての第一フォルマント周波数が330Hz以下であり、かつ、仰向けで寝た状態における第一フォルマント周波数も測定開始から20分後の1点(189Hz)を除き、「立っている状態」での第一フォルマント周波数より低い周波数で安定的に推移した。したがって、被験者Bが閉塞型無呼吸症候群である可能性は低く、判断システム1は被験者Bについて閉塞型無呼吸症候群である可能性が低い旨を判断結果として出力できる。
Referring to the
被験者Cのプロット510を参照すると、「立っている状態」での擬似いびき音の第一フォルマント周波数は302Hzであり、仰向けで寝た状態における擬似いびき音の第一フォルマント周波数は測定開始から10分後で347Hz、20分後で341Hz、30分後で338Hzであり、330Hzを超える場合があった。また、被験者Cの場合、第一フォルマント周波数が330Hzを超える場合と超えない場合とが交互に観測され、第一フォルマント周波数が大きく変動した。したがって、被験者Cは閉塞型無呼吸症候群である可能性があり、判断システム1は被験者Cについて閉塞型無呼吸症候群である可能性がある旨を判断結果として出力できる。
Referring to the
被験者Dのプロット515を参照すると、「立っている状態」での擬似いびき音の第一フォルマント周波数は194Hzであり、仰向けで寝た状態における擬似いびき音の第一フォルマント周波数は221Hz以上で略一定の周波数で推移した。すなわち、全ての第一フォルマント周波数が330Hz以下であるものの、仰向けで寝た状態における第一フォルマント周波数が「立っている状態」での第一フォルマント周波数より高い周波数で推移した。したがって、被験者Dが閉塞型無呼吸症候群である可能性があり、判断システム1は被験者Dについて閉塞型無呼吸症候群である可能性がある程度ある旨を判断結果として出力できる。
Referring to the
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上記に記載した実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施の形態の中で説明した特徴の組合せのすべてが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない。 While the embodiments of the present invention have been described above, the embodiments described above do not limit the invention according to the claims. In addition, not all the combinations of features described in the embodiments are essential to the means for solving the problems of the invention.
1 判断システム
100 音声取得部
105 音声データ格納部
110 解析部
120 判断部
130 出力部
140 補正部
150 基準データ格納部
160 入力部
200、205 被験者
300 ベッド
305 椅子
400、405、410、415、420 グラフ
500、505、510、515 プロット
1500 CPU
1510 チップセット
1520 グラフィックコントローラ
1530 メモリ
1540 記憶装置
1545 読込み/書込み装置
1550 通信インターフェース
1560 入力装置
DESCRIPTION OF
1510 chip set 1520 graphic controller 1530
Claims (5)
前記音声取得部が取得した前記擬似いびき音の音声データを解析し、前記擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する解析部と、
前記解析部が算出した前記フォルマント周波数と予め定められた基準とを比較し、前記フォルマント周波数が前記予め定められた基準を満たすか否かを判断する判断部と、
前記判断部の判断結果を出力する出力部と
を備える判断システム。 A voice acquisition unit that acquires the subject's pseudo snoring sound;
Analyzing the pseudo snore sound data acquired by the sound acquisition unit, and calculating a formant frequency included in the pseudo snore sound;
A determination unit that compares the formant frequency calculated by the analysis unit with a predetermined reference and determines whether the formant frequency satisfies the predetermined reference;
A determination system comprising: an output unit that outputs a determination result of the determination unit.
前記解析部が、線形予測法を用いて前記音声データを周波数解析することにより前記第一フォルマント周波数を算出する請求項1に記載の判断システム。 The formant frequency is a first formant frequency;
The determination system according to claim 1, wherein the analysis unit calculates the first formant frequency by performing frequency analysis on the speech data using a linear prediction method.
を更に備え、
前記判断部が、前記補正部が補正した後の前記予め定められた基準を用いる請求項2に記載の判断システム。 Based on the physique or posture of the subject, further comprising a correction unit that performs a correction process on the predetermined reference,
The determination system according to claim 2, wherein the determination unit uses the predetermined reference after correction by the correction unit.
前記音声取得段階において取得された前記擬似いびき音の音声データを解析し、前記擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する解析段階と、
前記解析段階において算出された前記フォルマント周波数と予め定められた基準とを比較し、前記フォルマント周波数が前記予め定められた基準を満たすか否かを判断する判断段階と、
前記判断段階における判断結果を出力する出力段階と
を備える判断方法。 A voice acquisition stage for acquiring a subject's pseudo snoring sound;
Analyzing the sound data of the pseudo snoring sound acquired in the sound acquiring step, and calculating a formant frequency included in the pseudo snoring sound;
A determination step of comparing the formant frequency calculated in the analysis step with a predetermined reference and determining whether the formant frequency satisfies the predetermined reference;
A determination method comprising: an output step of outputting a determination result in the determination step.
前記判断システムに、
被験者の擬似いびき音を取得する音声取得機能と、
前記音声取得機能が取得した前記擬似いびき音の音声データを解析し、前記擬似いびき音に含まれるフォルマント周波数を算出する解析機能と、
前記解析機能が算出した前記フォルマント周波数と予め定められた基準とを比較し、前記フォルマント周波数が前記予め定められた基準を満たすか否かを判断する判断機能と、
前記判断機能の判断結果を出力する出力機能と
を実現させる判断システム用のプログラム。 A program for a determination system that determines whether a subject has signs of obstructive sleep apnea syndrome,
In the judgment system,
A voice acquisition function for acquiring the subject's pseudo snoring sound;
Analyzing the sound data of the pseudo snore sound acquired by the sound acquisition function, and calculating the formant frequency included in the pseudo snore sound;
A determination function for comparing the formant frequency calculated by the analysis function with a predetermined reference and determining whether the formant frequency satisfies the predetermined reference;
A program for a determination system for realizing an output function for outputting a determination result of the determination function.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012154559A JP5979359B2 (en) | 2012-07-10 | 2012-07-10 | Judgment system, operation method of judgment system, and program for judgment system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012154559A JP5979359B2 (en) | 2012-07-10 | 2012-07-10 | Judgment system, operation method of judgment system, and program for judgment system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014014543A true JP2014014543A (en) | 2014-01-30 |
JP5979359B2 JP5979359B2 (en) | 2016-08-24 |
Family
ID=50109803
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012154559A Expired - Fee Related JP5979359B2 (en) | 2012-07-10 | 2012-07-10 | Judgment system, operation method of judgment system, and program for judgment system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5979359B2 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019150234A (en) * | 2018-03-01 | 2019-09-12 | 公立大学法人広島市立大学 | Adenoid hypertrophy determination device, adenoid hypertrophy determination method, and program |
CN110634504A (en) * | 2019-09-16 | 2019-12-31 | 北京理工大学 | A method and device for detecting snoring |
CN110881953A (en) * | 2019-07-09 | 2020-03-17 | 上海慧敏医疗器械有限公司 | Resonance rehabilitation instrument and method for resonance peak frequency disturbance measurement and audio-visual feedback |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005066045A (en) * | 2003-08-25 | 2005-03-17 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Sound data processor and program |
WO2010091462A1 (en) * | 2009-02-11 | 2010-08-19 | Resmed Ltd | Acoustic detection for respiratory treatment apparatus |
-
2012
- 2012-07-10 JP JP2012154559A patent/JP5979359B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005066045A (en) * | 2003-08-25 | 2005-03-17 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | Sound data processor and program |
WO2010091462A1 (en) * | 2009-02-11 | 2010-08-19 | Resmed Ltd | Acoustic detection for respiratory treatment apparatus |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
JPN6016014121; 榎本崇宏 外7名: 'いびき音解析による無呼吸の兆候抽出に関する基礎的検討' 電子情報通信学会技術研究報告.MBE,MEとバイオサイバネティックス 108(126), 200807, 第11-14頁, 一般社団法人電子情報通信学会 * |
JPN7016000961; 吉澤昌純,田谷啓祐: '覚醒時の擬似いびき音による閉塞型睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング手法の開発' 日本臨床生理学会雑誌 Vol.42,No.5, 20121001, P.73 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019150234A (en) * | 2018-03-01 | 2019-09-12 | 公立大学法人広島市立大学 | Adenoid hypertrophy determination device, adenoid hypertrophy determination method, and program |
JP7076732B2 (en) | 2018-03-01 | 2022-05-30 | 公立大学法人広島市立大学 | Adenoid hypertrophy determination device, adenoid hypertrophy determination method and program |
CN110881953A (en) * | 2019-07-09 | 2020-03-17 | 上海慧敏医疗器械有限公司 | Resonance rehabilitation instrument and method for resonance peak frequency disturbance measurement and audio-visual feedback |
CN110634504A (en) * | 2019-09-16 | 2019-12-31 | 北京理工大学 | A method and device for detecting snoring |
CN110634504B (en) * | 2019-09-16 | 2021-09-21 | 北京理工大学 | Snore detection method and device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5979359B2 (en) | 2016-08-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Mehta et al. | Mobile voice health monitoring using a wearable accelerometer sensor and a smartphone platform | |
US20130144190A1 (en) | Sleep apnea detection system | |
Que et al. | Phonospirometry for noninvasive measurement of ventilation: methodology and preliminary results | |
JP5853635B2 (en) | Sleep evaluation device | |
Levartovsky et al. | Breathing and snoring sound characteristics during sleep in adults | |
TWI533843B (en) | Swallowing estimation appratus | |
US9236046B2 (en) | Systems and methods for identifying patient distress based on a sound signal | |
JP2019010437A (en) | Determination device and determination method | |
JP2013022360A (en) | Sleep evaluation device and detection method in sleep evaluation device | |
TW200924706A (en) | Emotion sensing and relaxing system and its method | |
CN108353226A (en) | Voice signal control device, voice signal control method and recording medium | |
US10849569B2 (en) | Biological information measurement device and system | |
JP5979359B2 (en) | Judgment system, operation method of judgment system, and program for judgment system | |
JP6518056B2 (en) | Sleep state determination device, sleep state determination method and program | |
Wang et al. | Obstructive sleep apnea detection based on sleep sounds via deep learning | |
CN111867470B (en) | Sleep/Wake Detection System | |
JP6557314B2 (en) | Lung health monitoring system | |
JP6535186B2 (en) | Apparatus for determining respiratory condition, method of operating device, and program | |
JP2013123496A (en) | Discrimination device, electronic stethoscope, electronic auscultating system, discrimination method, discrimination program, and computer-readable recording medium | |
CN113692523B (en) | Biological information monitoring system, bed system, and biological information monitoring method | |
JP6738458B2 (en) | Sleep state determination device and sleep state determination method | |
Wu et al. | Measurement of the sound transmission characteristics of normal neck tissue using a reflectionless uniform tube | |
Christensen et al. | Breath sounds analysis for asthma monitoring: a method for automated detection of flow events from tracheal recordings | |
CN112020326B (en) | Biological state monitoring system | |
JP6784388B2 (en) | Respiratory diagnostic equipment and respiratory diagnostic program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150623 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160415 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160419 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160607 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160628 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160712 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5979359 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |