WO2012132265A1 - 生体音処理装置および生体音処理方法 - Google Patents

生体音処理装置および生体音処理方法 Download PDF

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noise
biological sound
component
acoustic signal
processing apparatus
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遠藤　充
堀井　則彰
麻紀 山田
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パナソニック株式会社
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • the present invention relates to a biological sound processing apparatus and a biological sound processing method for performing processing on an acoustic signal of a pasted biological sound sensor.
  • Body sound sensors that acquire sound signals of body sounds such as heart sounds are widely used.
  • a biological sound processing apparatus that performs processing on an acoustic signal of a biological sound sensor (hereinafter simply referred to as “acoustic signal”), such as analysis processing of biological sound, has conventionally existed.
  • noise components can be mixed in the acoustic signal.
  • the mixing of noise components reduces the analysis accuracy for biological sounds.
  • Patent Document 1 describes a technique for reducing a noise component generated at the moment of contact with a body surface such as skin.
  • a switch is provided on a contact surface with a body surface of a biological sound sensor, and an acoustic signal is muted at a timing when the contact surface touches the body surface.
  • Patent Document 2 describes a technique for detecting a sound component other than a human breathing sound as a noise component.
  • the technique described in Patent Document 2 determines an interval including a noise component due to coughing or nasal slipping by comparing an acoustic signal between one cycle of the previous breath and one cycle of the next breath. Exclude interval data from analysis.
  • the techniques described in the first embodiment and the second embodiment have a problem that the deterioration of the analysis accuracy of the body sound due to the attachment state of the body sound sensor cannot be sufficiently suppressed. This is because such a noise component is continuously generated after the body sound sensor is attached to the body surface. Such a continuous noise component is generated by the technique described in Patent Document 1 and the technique described in Patent Document 2. This is because neither can be detected.
  • An object of the present invention is to provide a biological sound processing apparatus and a biological sound processing method capable of outputting information indicating the current attachment state of the biological sound sensor.
  • the biological sound processing apparatus of the present invention is a biological sound processing apparatus that performs processing on an acoustic signal of a biological sound sensor attached to a body surface, and extracts a noise component included in the acoustic signal from the acoustic signal. And a noise classification determination unit that classifies the extracted noise component into a plurality of noise types corresponding to different mounting states of the biological sound sensor and outputs information corresponding to the classification result.
  • the biological sound processing method of the present invention is a biological sound processing method for performing processing on an acoustic signal of a biological sound sensor attached to a body surface, and extracting a noise component contained in the acoustic signal from the acoustic signal; Classifying the extracted noise component into a plurality of noise types corresponding to different mounting states of the biological sound sensor, and outputting information corresponding to the classification result.
  • the system block diagram which shows the structure of the biological sound processing apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • the block diagram which shows an example of a structure of the biological sound processing apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention.
  • the schematic diagram which shows an example of the attachment state of the biological sound sensor in this Embodiment 2.
  • Block diagram showing an example of the configuration of a noise classification determination unit in the second embodiment
  • the figure which shows an example of the content of the noise kind countermeasure correspondence table in this Embodiment 2.
  • the flowchart which shows an example of operation
  • the figure which shows an example of the spectrogram of the acoustic signal when the attachment state in this Embodiment 2 is good The figure which shows the 1st example of the spectrogram of the acoustic signal when the attachment state in this Embodiment 2 is bad.
  • 2nd figure which shows the state of the noise component in the case of the pulse-like noise interlock
  • 2nd figure which shows the state of the respiratory sound component in the case of the pulse noise which does not interlock
  • Embodiment 1 of the present invention is an example of a basic aspect of the present invention
  • Embodiment 2 of the present invention is an example of a specific aspect of the present invention.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram showing the configuration of the biological sound processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. Note that FIG. 1 also illustrates the configuration of a biological sound processing system in which the biological sound processing apparatus according to the present embodiment is used for easy understanding of the invention.
  • the biological sound processing system 100 includes a biological sound sensor 200, a biological sound processing device 300 according to the present invention, and an information output device 400.
  • the biological sound sensor 200 is a sensor attached to the body surface of the subject. More specifically, the biological sound sensor 200 is an affixed biological sound sensor that is used by being adhered to the body surface with, for example, a medical double-sided tape (hereinafter simply referred to as “double-sided tape”).
  • the biological sound sensor 200 detects the sound propagated from the body to the body surface directly as vibration of the body surface or indirectly as vibration of air near the body surface.
  • the biological sound sensor 200 detects these detected vibrations (hereinafter collectively referred to as “sound”), and outputs an acoustic signal indicating the waveform of the detected sound.
  • acoustic signal output from the biological sound sensor 200 (hereinafter simply referred to as “acoustic signal”) is mixed with noise components caused by the attachment state of the biological sound sensor 200 such as poor adhesion to the skin as described above. Can do.
  • the biological sound processing apparatus 300 is an apparatus that performs processing on the above-described acoustic signal.
  • the biological sound processing apparatus 300 includes a noise extraction unit 320 and a noise classification determination unit 340.
  • the noise extraction unit 320 extracts a noise component included in the acoustic signal from the acoustic signal.
  • the noise classification determination unit 340 classifies the extracted noise components into a plurality of noise types corresponding to different attachment states of the biological sound sensor 200, and outputs information corresponding to the classification result.
  • the noise classification determination unit 340 classifies the extracted noise component into a noise type corresponding to a state where the adhesive force of the adhesive surface is weak or a state where the lead wire is attached.
  • the noise type corresponding to the state where the adhesive force of the adhesive surface is weak is the type of noise component generated due to the weak adhesive force of the adhesive surface.
  • the information output device 400 outputs information corresponding to the classification result of the biological sound processing device 300.
  • the information output device 400 displays information indicating that the biological sound sensor 200 is in a state where the adhesive force of the adhesive surface is weak.
  • the user who sees this information for example, replaces the double-sided tape of the biological sound sensor 200 with a new one or wipes the body surface.
  • the degree of adhesion of the body sound sensor 200 to the body surface increases, and the noise component decreases.
  • the biological sound processing apparatus 300 includes, for example, a CPU (central processing unit), a storage medium such as a ROM (read only memory) storing a control program, and a working memory such as a RAM (random access memory).
  • a CPU central processing unit
  • a storage medium such as a ROM (read only memory) storing a control program
  • a working memory such as a RAM (random access memory).
  • the function of each unit described above is realized by the CPU executing the control program.
  • Such a biological sound processing apparatus 300 can associate the noise component included in the acoustic signal with the attachment state of the biological sound sensor 200. Thereby, the biological sound processing apparatus 300 can output information indicating the current attachment state of the biological sound sensor 200. Therefore, the biological sound processing apparatus 300 can prompt the user to improve the attachment state of the biological sound sensor 200, for example. Thereby, the biological sound processing apparatus 300 can suppress the degradation of the analysis accuracy of the biological sound due to the noise component resulting from the attachment state of the biological sound sensor 200.
  • the biological sound processing apparatus is a biological sound processing apparatus that performs processing on the acoustic signal of the biological sound sensor attached to the body surface.
  • the biological sound processing apparatus of this Embodiment has a noise extraction part which extracts the noise component contained in the said acoustic signal from the said acoustic signal.
  • the biological sound processing apparatus according to the present embodiment classifies the extracted noise component into a plurality of noise types corresponding to different mounting states of the biological sound sensor, and provides information corresponding to the classification result. It has a noise classification judgment part to output.
  • Such a biological sound processing apparatus can output information indicating the current state of attachment of the biological sound sensor, and suppress degradation in the analysis accuracy of biological sound due to noise components resulting from the attachment state of the biological sound sensor. it can.
  • Embodiment 2 of the present invention is an example in which the present invention is applied to a biological sound processing apparatus that measures a human heart sound or breathing sound (lung sound) as a biological sound.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the biological sound processing apparatus according to the present embodiment.
  • the biological sound processing apparatus according to the present embodiment is used in the biological sound processing system similar to that of FIG.
  • the biological sound processing apparatus 300a includes an acoustic signal input unit 310a, a noise extraction unit 320a, a respiratory sound extraction unit 330a, a noise classification determination unit 340a, a noise countermeasure guide unit 350a, a noise amount determination unit 360a, and a noise countermeasure control unit. 370a and a noise signal processing unit 380a.
  • the acoustic signal input unit 310a receives an acoustic signal from the biological sound sensor and outputs the acoustic signal to the noise extraction unit 320a, the respiratory sound extraction unit 330a, and the noise signal processing unit 380a.
  • noise components caused by the attachment state of the biological sound sensor such as poor adhesion to the skin, can be mixed in this acoustic signal.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of a state in which the biological sound sensor is attached.
  • the biological sound sensor 200a has a main body part 210a attached to a human body surface 510 and a lead wire 220a connected to the main body part 210a.
  • the surface (hereinafter referred to as “adhesion surface”) 230a to be bonded to the body surface 510 of the main body 210a is bonded to the body surface 510 by, for example, a double-sided tape 520. That is, the adhesive surface 230a and the upper part of the double-sided tape 520, and the lower part of the double-sided tape 520 and the body surface 510 are in close contact with each other when the biological sound sensor 200a is used. Here, in order to ensure visibility in the figure, these are shown in a separated state.
  • the lead wire 220a is fixed to the body surface 510 at a position close to the main body 210a, for example, by a surgical tape 530 or the like.
  • the biological sound sensor 200a is attached to the body surface 510 by these adhesion and fixation. Specifically, the biological sound sensor 200a is attached to the skin surface of a person's chest or neck, for example.
  • the main body 210a is a vibration sensor type or an acoustic sensor type (microphone type) sensor, and detects sound on the adhesive surface 230a. And the main-body part 210a outputs the acoustic signal which shows the waveform of the detected sound to the lead wire 220a.
  • the vibration sensor type sensor is a sensor that directly detects the vibration of the body surface in contact with the adhesive surface 230a as the vibration.
  • the acoustic sensor type sensor is a sensor that detects the vibration of the body surface that is in contact with the adhesive surface 230a as a sound through the vibration of air.
  • the body sound appears on the body surface 510 as vibration.
  • the body sound is detected by the main body 210a when the adhesive surface 230a vibrates integrally with the body surface 510, converted into an acoustic signal, and transmitted through the lead wire 220a.
  • noise components are mixed in the acoustic signal depending on the adhesion state of the adhesion surface 230a to the body surface 510 and the attachment state of the lead wire 220a.
  • the body surface 510 contracts due to the subject's breathing.
  • the adhesive surface 230a is made of a material that hardly contracts, such as a synthetic resin. Therefore, if the adhesive force between the double-sided tape 520 and the body surface 510 is weak, a pulsed noise component is mixed in the acoustic signal of the biological sound sensor 200a at a specific point in the contraction process of the body surface 510 due to respiration. To do. For example, a noise component is generated in the acoustic signal every time the body surface 510 during breathing spreads.
  • the acoustic signal of the biological sound sensor 200a is pulsed noise that is not synchronized with respiration. Ingredients are mixed.
  • a frictional noise component is mixed in the acoustic signal of the biological sound sensor 200a.
  • the frictional noise component can also be generated when the biological sound sensor 200a is pressed against the body surface 510 by hand, but this embodiment is based on the assumption that the biological sound sensor 200a is attached to the body surface 510. Then it is excluded.
  • the time-series signal of the power of the noise component included in the acoustic signal is referred to as “power waveform”.
  • the frequency band of noise components that can be mixed into acoustic signals is wide.
  • the upper limit of the frequency band of heart sounds and breathing sounds is about 1 kHz. Therefore, for example, the noise extraction unit 320a extracts a signal of 1 kHz or more by using an HPF (High Pass Filter), and extracts a power time series signal obtained for each predetermined short section as a power waveform of a noise component.
  • HPF High Pass Filter
  • the predetermined short section is, for example, a section of 480 points when the sampling frequency of the original acoustic signal is 48 kHz. In this case, the sampling frequency of the power waveform of the noise component is 100 Hz.
  • the respiratory sound extraction unit 330a extracts a respiratory sound component included in the acoustic signal from the acoustic signal, and outputs a power waveform of the extracted respiratory sound component to the noise classification determination unit 340a.
  • the frequency band of 1 kHz or less with a small noise component the low frequency includes heart sounds. Therefore, for example, the breathing sound extraction unit 330a extracts a signal of 500 Hz or more and 1 kHz or less using a BPF (bandpass filter), and uses the power time series obtained for each predetermined short section as a power waveform of the breathing sound component. Extract.
  • BPF bandpass filter
  • the noise classification determination unit 340a classifies the extracted noise components into a plurality of noise types corresponding to different attachment states of the biological sound sensor 200a. Then, the noise classification determination unit 340a outputs the classification result to the noise countermeasure guide unit 350a. Details of the classification of the noise components and details of the configuration of the noise classification determination unit 340a for performing this classification will be described later.
  • the noise countermeasure guide unit 350a presents information for prompting improvement of the mounting state corresponding to the result of classification of the noise component to the user, and performs noise countermeasure guidance.
  • the noise countermeasure guide unit 350a determines whether or not the attachment state corresponding to the noise type of the extracted noise component should be improved. And when the noise countermeasure guide part 350a judges that it should improve, it outputs the information which notifies the content to an information output device (refer FIG. 1), and makes it output by at least one of an image and an audio
  • the noise countermeasure guide unit 350a receives control (i.e., determination as to whether or not the mounting state should be improved) from the noise countermeasure control unit 370a described later. Details of the noise countermeasure determining method to be guided in the noise countermeasure guiding unit 350a will be described later.
  • the noise amount determination unit 360a quantifies the strength of the noise component in the acoustic signal from the power waveform of the noise component as a noise amount, and outputs the noise amount to the noise countermeasure control unit 370a. More specifically, the noise amount determination unit 360a obtains the frequency or interval ratio in a certain time period as a noise amount in a section in which the power waveform of the noise component exceeds a preset first threshold. This fixed time is, for example, the length of a section in which the power waveform of the respiratory sound component exceeds a preset second threshold value.
  • the noise countermeasure control unit 370a controls noise countermeasures based on the amount of noise. More specifically, the noise countermeasure control unit 370a instructs the noise countermeasure guidance unit 350a to perform noise countermeasure guidance on the condition that the amount of noise exceeds a preset third threshold value. Further, the noise countermeasure control unit 370a instructs the noise signal processing unit 380a to take a noise countermeasure by signal processing described later on condition that the amount of noise does not exceed the third threshold value.
  • the noise amount may have a characteristic of decreasing during several breathing cycles after the measurement of the body sound is started. Based on such characteristics, the noise countermeasure control unit 370a may hold the threshold determination while the noise amount is decreasing, and may not perform the noise countermeasure.
  • the noise signal processing unit 380a performs general signal processing for noise component removal on the acoustic signal when there is little influence of the extracted noise component and there is no need to particularly improve the mounting state. More specifically, the noise signal processing unit 380a performs signal processing such as masking a region where a noise component may exist in the frequency domain or the time domain, and affects the influence of the noise component in the measurement of the body sound based on the acoustic signal. To reduce.
  • the noise signal processing unit 380a controls whether or not to take noise countermeasures by signal processing from the noise countermeasure control unit 370a (that is, whether or not improvement of the mounting state is unnecessary). Receive.
  • the biological sound processing apparatus 300a has, for example, a CPU, a storage medium such as a ROM storing a control program, and a working memory such as a RAM. In this case, the function of each unit described above is realized by the CPU executing the control program.
  • Such a biological sound processing apparatus 300a can associate the noise component included in the acoustic signal with the attachment state of the biological sound sensor 200a. Therefore, the biological sound processing apparatus 300a can prompt the user to improve the attachment state of the biological sound sensor 200a according to the type of noise. Thereby, the biological sound processing apparatus 300a can suppress the deterioration of the analysis accuracy of the biological sound caused by the attachment state of the biological sound sensor 200a.
  • the biological sound processing apparatus 300a performs signal processing for removing noise components when it is not necessary to improve the attachment state. Therefore, the biological sound processing device 300a can reduce a decrease in the analysis accuracy of the biological sound caused by the attached state of the biological sound sensor 200a while suppressing the frequency of reattachment, and can reduce the burden on the user. .
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the noise classification determination unit 340a.
  • the noise classification determination unit 340a includes a noise short-term change analysis unit 341a, a noise long-term change analysis unit 342a, a respiratory sound long-term change analysis unit 343a, and a change speed / synchronization determination unit 344a.
  • the noise short-term change analysis unit 341a extracts a frequency band having the highest power from changes in the cycle (high frequency component) shorter than the minimum value of a general respiration cycle from the power waveform of the noise component.
  • a frequency band is referred to as a “short-term peak frequency band of noise components”.
  • the noise short-term change analysis unit 341a outputs the extracted short-term peak frequency band of the noise component to the change speed / synchronization determination unit 344a.
  • This extraction can be performed, for example, by processing the power waveform of the noise component by FFT (Fast Fourier Transform) with 50 points.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the short-term peak frequency band of the noise component is high when the noise component of the acoustic signal is pulsed, and is low when the noise component of the acoustic signal is frictional.
  • the noise long-term change analysis unit 342a ranks the power magnitude for each frequency band in a period change (low frequency component) longer than a general respiration period minimum value from the noise component power waveform. Do. Then, the long-term noise change analysis unit 342a outputs the power rank of each frequency band (hereinafter referred to as “noise power rank”) to the change speed / synchronization determination unit 344a.
  • the higher frequency band of the noise power rank includes a later-described respiratory sound peak frequency band when the cause of the noise component and respiration are high.
  • the breathing sound long-term change analysis unit 343a uses the power waveform of the breathing sound component to generate a frequency band having the highest power (hereinafter referred to as “breathing”) in a cycle change (low frequency component) longer than the minimum value of a general breathing cycle. "Sound peak frequency band"). Then, the respiratory sound long-term change analysis unit 343a outputs the extracted respiratory sound peak frequency band to the change speed / synchronization determination unit 344a.
  • the breathing sound peak frequency band indicates the cycle of breathing with high accuracy.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a determines whether the power waveform change of the noise component is fast or slow (the change speed of the power of the noise component) based on the short-term peak frequency band of the noise component. The change speed / synchronization determining unit 344a determines whether the noise component is pulsed or frictional based on whether the change in the power waveform of the noise component is fast or slow.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a determines that the noise component of the acoustic signal is pulsed.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a determines that the noise component of the acoustic signal is frictional when the short-term peak frequency band of the noise component is less than 10 Hz.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a determines whether the generation of the noise component is synchronized with the respiration based on the respiration sound peak frequency band. More specifically, the change speed / synchronization determining unit 344a determines whether or not the respiratory sound peak frequency band is included in the higher frequency band of the noise power ranking. That is, the change speed / synchronization determining unit 344a compares the change in the power waveform of the respiratory sound component with the change in the power waveform of the noise component, and determines whether or not these are linked.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a determines that the noise component is of respiratory synchronization when the generation of the noise component is synchronized with respiration. Further, the change speed / synchronization determining unit 344a determines that the noise component is of respiratory asynchronousness when the generation of the noise component is not synchronized with respiration.
  • the change rate / synchronization determining unit 344a determines that the noise component of the acoustic signal is frictional (not pulsed), it does not necessarily determine the synchronism between the noise component and respiration. It does not have to be done. In addition, in order to accurately determine the synchronism between the noise component and respiration, it is necessary to analyze a time span of about 2 respiration cycles. Therefore, the change speed / synchronization determination unit 344a may not perform the determination of synchronization until the analysis of the time span is completed.
  • the change speed / synchronization determination unit 344a classifies the noise component of the acoustic signal into a plurality of noise types corresponding to different mounting states of the biological sound sensor 200a based on the above determination result. Then, the change speed / synchronization determining unit 344a outputs a noise classification result indicating which noise type is classified to the noise countermeasure guiding unit 350a in FIG.
  • noise there are three types of noise, for example, “frictional noise”, “pulsed noise not linked to breathing”, and “pulsed noise linked to breathing”.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a classifies the noise component as “frictional noise”.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a converts the noise component to “pulsed noise not linked to breathing”. Classify.
  • the change speed / synchronization determining unit 344a converts the noise component to “pulsed noise linked to breathing”. Classify.
  • the noise countermeasure guide unit 350a stores a noise type countermeasure correspondence table in advance.
  • the noise type countermeasure correspondence table is information describing the correspondence between each noise type and the mounting state, and the correspondence between the mounting state and the noise countermeasure to be guided to the user.
  • the noise countermeasure guide unit 350a refers to this noise type countermeasure correspondence table every time a noise classification result is input. Then, the noise countermeasure guide unit 350a determines the noise countermeasure corresponding to the noise type indicated by the noise classification result as the noise countermeasure that prompts (guides) the user.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the content of the noise type countermeasure correspondence table.
  • the noise type countermeasure correspondence table 610 describes the state 612 of the lead wire 220a and the state 613 of the adhesive surface 230a in which the biological sound sensor 200a is attached in association with each noise type 611.
  • the noise type countermeasure correspondence table 610 describes the noise countermeasure 614 in association with each noise type 611 (a set of the state 612 of the lead wire 220a and the state 613 of the bonding surface 230a).
  • a set of the state 612 of the lead wire 220a and the state 613 of the bonding surface 230a is an attachment state of the biological sound sensor 200a which is likely to be a factor of the corresponding noise component.
  • the noise countermeasure 614 is one of effective means for removing the cause of the corresponding noise component, and is a noise countermeasure to be guided.
  • noise type countermeasure correspondence table 610 for example, a noise countermeasure 614 of “Please check whether there is anything rubbing against the lead wire” is described in association with the noise type 611 of “friction noise”. The This is because the state 612 (first state) of the lead wire 220a “there is something that comes into contact with the lead wire and is rubbing” is highly likely to be a cause of frictional noise.
  • noise type countermeasure correspondence table 610 for example, in association with the noise type 611 of “pulsed noise that does not interlock with respiration”, “Be careful not to allow air bubbles to enter between the sensor and the double-sided tape,
  • a noise countermeasure 614 is written in the noise type countermeasure correspondence table 610 to confirm that there is no contact with the lead wire.
  • noise type countermeasure correspondence table 610 for example, “Pulse noise linked to respiration” is associated with the noise type 611, “Reattach the double-sided tape, and press strongly. Check if it is not high. ”Noise countermeasure 614 is described.
  • the state 612 of the lead wire 220a that “the tension of the lead wire is high” is highly likely to be a cause of pulse noise associated with breathing.
  • the state 613 (third state) of the adhesive surface 230a that “the adhesive force between the double-sided tape (lower part) and the body surface is weak” may be a cause of pulse noise linked to respiration. Because it is expensive.
  • noise type countermeasure correspondence table 610 does not necessarily describe the state 612 of the lead wire 220a and the state 613 of the bonding surface 230a.
  • the noise type countermeasure correspondence table 610 may individually describe the noise countermeasure 614 corresponding to the state 612 of the lead wire 220a and that corresponding to the state 613 of the bonding surface 230a. Only one may be described.
  • noise countermeasure 614 a means for removing other factors related to the attachment state of the biological sound sensor 200a may be described as the noise countermeasure 614.
  • the noise type countermeasure correspondence table 610 may describe the noise countermeasure 614 in a plurality of stages.
  • the biological sound sensor 200a selects the first-stage noise countermeasure 614 for the first time, and selects the second-stage noise countermeasure 614 for the second time.
  • the noise type countermeasure correspondence table 610 describes confirmation as to whether there is nothing that hits the lead wire as the first-stage noise countermeasure 614, and the replacement of the biological sound sensor 200a as the second-stage noise countermeasure 614. Should be described.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the operation of the biological sound processing apparatus.
  • step S1100 the acoustic signal input unit 310a inputs an acoustic signal from the biological sound sensor 200a.
  • step S1200 the noise extraction unit 320a extracts a noise component from the acoustic signal and generates a power waveform of the noise component.
  • the respiratory sound extraction unit 330a extracts a respiratory sound component from the acoustic signal and generates a power waveform of the respiratory sound component.
  • step S1300 the noise amount determination unit 360a calculates a noise amount that is the strength of the noise component in the acoustic signal from the power waveform of the noise component. Then, the noise countermeasure control unit 370a determines whether or not the calculated amount of noise is large. Specifically, the noise countermeasure control unit 370a determines whether or not the amount of noise exceeds a predetermined threshold (the above-described third threshold).
  • step S1400 If the amount of noise is not large (S1300: NO), the noise countermeasure control unit 370a proceeds to step S1400.
  • step S1400 the noise countermeasure control unit 370a causes the noise signal processing unit 380a to perform noise countermeasures by signal processing, and proceeds to step S2000 described later.
  • step S1500 the noise countermeasure control unit 370a proceeds to step S1500.
  • step S1500 the noise classification determination unit 340a determines whether the change in the power waveform of the noise component is fast.
  • the noise classification determination unit 340a specifies the short-term peak frequency band in the noise short-term change analysis unit 341a. Then, the noise classification determination unit 340a determines whether or not the specified short-term peak frequency band is equal to or higher than a predetermined threshold (for example, 10 Hz described above) in the change speed / synchronization determination unit 344a.
  • a predetermined threshold for example, 10 Hz described above
  • the noise classification determination unit 340a proceeds to step S1600.
  • step S1600 the noise countermeasure control unit 370a instructs the noise countermeasure guide unit 350a to guide noise countermeasures for frictional noise, and the process proceeds to step S2000 described later.
  • the noise classification determination unit 340a classifies the noise component of the acoustic signal into “frictional noise” in the change speed / synchronization determination unit 344a. Then, the noise countermeasure guide unit 350a refers to the noise type countermeasure correspondence table (see FIG. 5), and determines the noise countermeasure corresponding to the “friction noise” as the noise countermeasure to be guided.
  • the noise countermeasure control section 370a causes the noise countermeasure guide section 350a to output the noise countermeasure determined by the noise countermeasure guide section 350a to the information output device (see FIG. 1).
  • the noise classification determination unit 340a proceeds to step S1700.
  • step S1700 the noise classification determination unit 340a determines whether the noise component is linked to the respiratory sound component.
  • the noise classification determination unit 340a determines the noise power rank in the noise long-term change analysis unit 342a. In addition, the noise classification determination unit 340a extracts the respiratory sound peak frequency band in the respiratory sound long-term change analysis unit 343a. Then, the noise classification determination unit 340a determines whether or not the respiratory sound peak frequency band is included in the higher rank (for example, within the third rank) of the noise power rank in the change speed / synchronization determination unit 344a.
  • the noise classification determination unit 340a proceeds to step S1800.
  • step S1800 the noise countermeasure control unit 370a instructs the noise countermeasure guide unit 350a to guide noise countermeasures for pulse noise that is not linked to breathing, and the process proceeds to step S2000 described later.
  • the noise classification determination unit 340a classifies the noise component of the acoustic signal into “pulsed noise not linked to respiration” in the change speed / synchronization determination unit 344a. Then, the noise countermeasure guide unit 350a refers to the noise type countermeasure correspondence table (see FIG. 5), and determines the noise countermeasure corresponding to “pulsed noise not linked to respiration” as the noise countermeasure to be guided.
  • the noise countermeasure control section 370a causes the noise countermeasure guide section 350a to output the noise countermeasure determined by the noise countermeasure guide section 350a to the information output device (see FIG. 1).
  • the noise classification determination unit 340a proceeds to step S1900.
  • step S1900 the noise countermeasure control unit 370a instructs the noise countermeasure guide unit 350a to guide noise countermeasures for pulsed noise linked to breathing, and then proceeds to step S2000 described later.
  • the noise classification determination unit 340a classifies the noise component of the acoustic signal into “pulsed noise linked to respiration” in the change speed / synchronization determination unit 344a. Then, the noise countermeasure guide unit 350a refers to the noise type countermeasure correspondence table (see FIG. 5), and determines the noise countermeasure corresponding to the “pulse noise linked to respiration” as the noise countermeasure to be guided.
  • the noise countermeasure control section 370a causes the noise countermeasure guide section 350a to output the noise countermeasure determined by the noise countermeasure guide section 350a to the information output device (see FIG. 1).
  • the noise countermeasure guide unit 350a refers to, for example, a noise type countermeasure correspondence table, acquires noise countermeasure text data to be guided, generates image data including the text data, and displays the image on the information output device.
  • the noise countermeasure guide unit 350a acquires or generates read-out voice data of noise countermeasures to be guided, and causes the information output device to output the voice.
  • the noise countermeasure guide unit 350a acquires data corresponding to the noise countermeasure to be guided from, for example, image or sound data predetermined for each noise countermeasure and outputs the data to the information output device.
  • step S2000 the acoustic signal input unit 310a determines whether the end of the process is instructed by a user operation or the like.
  • the process returns to step S1100.
  • the acoustic signal input unit 310a ends the series of processes.
  • the biological sound processing device 300a classifies the noise component included in the acoustic signal into a plurality of noise types corresponding to the attachment state of the biological sound sensor 200a, and provides the user with noise countermeasures according to the classification result. I can guide you.
  • 7 to 10 are diagrams showing examples of spectrograms of acoustic signals.
  • FIG. 7 to FIG. 10 are spectrogram experimental data of the acoustic signal of the biological sound sensor 200a attached to the second intercostal space on the right clavicle midline of the same subject.
  • FIG. 7 shows data when the attachment state of the biological sound sensor 200a is good
  • FIGS. 8 to 10 show data when the attachment state of the biological sound sensor 200a is bad.
  • the noise component 621 is small, and the inhalation section 622, the rest section 623, and the expiration section 624 are easy to observe. Therefore, it is possible to perform a breathing sound analysis such as estimation of an airway state of an asthmatic patient with high accuracy by noise countermeasures by signal processing.
  • the noise component 621 increases as shown in FIGS. 8 to 10, and the above-described sections are difficult to observe. In such a case, it is difficult to perform respiratory sound analysis with high accuracy even if noise countermeasures are performed by signal processing.
  • FIGS. 11 to 18 are diagrams showing differences in short-term peak frequency bands and long-term breathing sound peak waveforms due to differences in sound components.
  • FIG. 11 is a diagram showing the concentration of the power of each frequency band of the breathing sound component in an acoustic signal including pulsed noise linked to breathing.
  • FIG. 11 shows an analysis result when a power waveform of a respiratory sound component having a sampling frequency of 100 Hz is extracted from an acoustic signal obtained from a subject having a respiratory cycle of about 5 seconds.
  • FIG. 11 shows a spectrogram of the result obtained by down-sampling the extracted respiratory sound component power waveform to a sampling frequency of 2 Hz and processing with an FFT of 32 points (corresponding to 16 seconds). It is a thing.
  • FIG. 11 the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the frequency band.
  • FIG. 12 is a diagram showing the power of each frequency band in FIG. 11 on the vertical axis.
  • the long-term peak frequency band of the respiratory sound component is a frequency band 631 near about 0.2 Hz.
  • the power in the frequency band 631 in FIG. 11 indicated by the solid line 632 in FIG. 12 is naturally the highest on the vertical axis of the power in the frequency band.
  • FIG. 13 is a diagram showing the power of each frequency band of the noise component in the same acoustic signal as FIG. 11 in terms of density, and corresponds to FIG.
  • FIG. 14 is a diagram showing the power level of each frequency band in FIG. 13 on the vertical axis, and corresponds to FIG.
  • the noise component corresponding to the respiration cycle shown in the frequency band 633 in FIG. 13 and the solid line 634 in FIG. 14 is larger than the noise component in other frequency bands. This indicates that noise is generated in conjunction with breathing.
  • the long-term noise analysis unit 342a multiplies the power waveform of the noise component by HPF at a cutoff frequency of 25 Hz. This is to extract a noise component that changes relatively quickly and to remove a respiratory sound component remaining in the power waveform of the noise component.
  • the noise power ranking of the breathing sound peak frequency band (corresponding to the solid line 634 here) is lowered.
  • the power waveform of the noise component does not include a waveform component similar to a sine wave that matches the respiratory cycle but a pulse waveform component that occurs at a timing that matches the respiratory cycle.
  • FIG. 15 is a diagram showing the power of each frequency band of the breathing sound component in the acoustic signal including the pulsed noise that is not linked with breathing, and corresponds to FIG.
  • FIG. 16 is a diagram showing the power of each frequency band in FIG. 15 on the vertical axis, and corresponds to FIG.
  • the long-term peak frequency band of the respiratory sound component is a frequency band 635 near about 0.2 Hz corresponding to the respiratory cycle even when pulsed noise that is not linked to respiration is included.
  • the power of the frequency band 635 of FIG. 15 indicated by the solid line 636 is naturally the highest on the vertical axis of the power of the frequency band.
  • FIG. 17 is a diagram showing the power of each frequency band of the noise component in the same acoustic signal as FIG. 15 in terms of density, and corresponds to FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing the power of each frequency band in FIG. 16 on the vertical axis, and corresponds to FIG.
  • the power in the frequency band 637 in FIG. 17 indicated by the solid line 638 does not become higher on the vertical axis of the power in the frequency band.
  • the biological sound processing apparatus 300a determines whether or not the generation of the noise component is synchronized with the respiration by determining whether or not the breathing sound peak frequency band (corresponding to the solid line 634) is included in the higher rank of the noise power ranking. Can be determined with high accuracy.
  • the biological sound processing apparatus 300a can classify the noise component of the acoustic signal into a plurality of noise types corresponding to different attachment states of the biological sound sensor 200a.
  • the biological sound processing apparatus 300a can prompt the user to improve the attachment state of the biological sound sensor 200a, and suppress the deterioration of the analysis accuracy of the biological sound caused by the attachment state of the biological sound sensor 200a. Can do. Moreover, the biological sound processing apparatus 300a can prevent the attachment state that causes the same noise from being repeated.
  • the biological sound processing apparatus 300a can classify the noise component into a plurality of noise types corresponding to different mounting states of the lead wire 220a based on the change speed of the power of the noise component.
  • the biological sound processing apparatus 300a can guide the user to reattach the lead wire 220a when there is a possibility that the noise component is caused by the attached state of the lead wire 220a. That is, since the biological sound processing apparatus 300a can actively guide relatively simple work, it is possible to improve the rate at which the attachment state of the biological sound sensor is improved and to further reduce the analysis accuracy. It can be surely suppressed.
  • the biological sound processing device 300a uses a plurality of noise types corresponding to different mounting states of the adhesive surface 230a of the biological sound sensor 200a based on the synchronism between the noise component and the respiratory sound component in the acoustic signal. Classify into:
  • the biological sound processing apparatus 300a can guide the user to reattach the adhesive surface 230a when the noise component may be caused by the attached state of the adhesive surface 230a.
  • the biological sound processing apparatus 300a extracts a respiratory sound component from the acoustic signal.
  • the biological sound processing apparatus 300a can classify noise components with high accuracy and take measures for appropriate noise improvement even if there are individual differences in breathing cycle and variations due to time. That is, the biological sound processing apparatus 300a can more reliably suppress the decrease in the analysis accuracy.
  • the biological sound processing apparatus 300a can appropriately instruct the user to take measures against noise.
  • the biological sound processing apparatus 300a can prevent a situation in which the adhesive surface 230a is reapplied many times despite the cause of the lead wire 220a. That is, the biological sound processing apparatus 300a can perform guidance for appropriate noise countermeasures by narrowing down the noise generation factors. Therefore, the biological sound processing apparatus 300a can provide the user with a clean acoustic signal with less noise components while avoiding unnecessary work.
  • the processing target of the biological sound processing apparatus is the acoustic signal of the biological sound sensor having a lead wire in the second embodiment, it is not limited to this.
  • the processing target of the biological sound processing device may be an acoustic signal of the above-described wireless biological sound sensor.
  • the noise type countermeasure correspondence table need not describe the noise countermeasure corresponding to the state of the lead wire.
  • the noise classification determination unit may perform classification from the viewpoint of the speed of change in the power of the noise component by processing in the time domain. For example, the noise classification determination unit classifies the noise component based on the speed of power change, and sets a fast change as pulse noise and a slow change as friction noise.
  • the change speed / synchronization determination unit measures the time during which the state where the power of the noise component exceeds a predetermined threshold is continued. Then, the change speed / synchronization determining unit determines that the noise component of the acoustic signal is frictional when the duration exceeds 100 msec. On the other hand, when the duration does not exceed 100 msec, the change speed / synchronization determination unit determines that the noise component of the acoustic signal is pulsed.
  • the noise type classification result is used in the noise countermeasure guidance. Instead, it may be reflected in the noise signal processing.
  • the biological sound processing apparatus may reflect the noise type classification result in the noise signal processing together with the noise countermeasure guidance.
  • the noise signal processing unit stores a signal processing method for each noise type and applies a signal processing method corresponding to the noise classification result. Even in this case, the biological sound processing apparatus can suppress a decrease in the analysis accuracy of the biological sound due to the attachment state of the biological sound sensor.
  • the present invention is applied to a biological sound processing apparatus that measures a human heart sound or breathing sound (lung sound) as a biological sound.
  • a biological sound processing apparatus that measures a human heart sound or breathing sound (lung sound) as a biological sound.
  • the present invention is not limited to this.
  • the present invention can be applied to an apparatus for measuring another body sound that can be detected from the body surface or a body sound of an animal.
  • the biological sound processing apparatus may be arranged inside a device for analyzing an acoustic signal, such as a lung sound diagnostic device or a heart sound diagnostic device including an information output device, or inside a biological sound sensor.
  • a device for analyzing an acoustic signal such as a lung sound diagnostic device or a heart sound diagnostic device including an information output device, or inside a biological sound sensor.
  • the biological sound processing apparatus and the biological sound processing method according to the present invention are useful as a biological sound processing apparatus and a biological sound processing method that can output information indicating the current attachment state of the biological sound sensor.

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Abstract

　生体音センサの現状の取り付け状態を示す情報を出力することができる生体音処理装置。生体音処理装置（３００）は、体表面に取り付けられる生体音センサ（２００）の音響信号に対する処理を行う装置であって、音響信号から、音響信号に含まれるノイズ成分を抽出するノイズ抽出部（３２０）と、抽出されたノイズ成分を、生体音センサ（２００）のそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類し、前記分類の結果に対応した情報を出力するノイズ分類判定部（３４０）とを有する。

Description

生体音処理装置および生体音処理方法
　本発明は、貼付型の生体音センサの音響信号に対する処理を行う生体音処理装置および生体音処理方法に関する。
　心音など、生体音の音響信号を取得する生体音センサは、広く使用されている。また、生体音の解析処理など、生体音センサの音響信号（以下、単に「音響信号」という）に対する処理を行う生体音処理装置は、従来から存在している。
　ところが、音響信号には、各種のノイズ成分が混入し得る。ノイズ成分の混入は、生体音に対する解析精度を低下させる。
　そこで、例えば、特許文献１には、皮膚などの体表面に接触する瞬間に発生するノイズ成分を低減する技術が、記載されている。特許文献１記載の技術は、生体音センサの体表面との接触面にスイッチを設け、接触面が体表面に触れるタイミングに音響信号をミュートさせる。
　また、例えば、特許文献２には、人の呼吸音以外の音成分をノイズ成分として検出する技術が、記載されている。特許文献２記載の技術は、直前の呼吸の１サイクルと次の呼吸の１サイクルとの間で音響信号を比較することにより、咳や鼻すすりなどによるノイズ成分が含まれる区間を判定し、その区間のデータを解析対象から除外する。
　これらの従来技術は、ノイズ成分の混入による生体音の解析精度の低下を抑えることができる。
特開平１０－２４０３３号公報 特開２００９－２６１５１８号公報
　ところで、近年の生体音センサは、長時間の連続的な生体音の解析などを目的として、医療用両面テープなどにより体表面に貼り付けて使用されるタイプのものが普及している。このような貼付型の生体音センサの場合は、体表面に対する接着不良や、音響信号を伝送するリード線の取付不良など、生体音センサの様々な取り付け状態に起因したノイズ成分が問題となる。
　しかしながら、上述の実施の形態１および実施の形態２記載の技術では、生体音センサの取り付け状態に起因する生体音の解析精度の低下を、十分に抑えることができないという課題がある。なぜなら、このようなノイズ成分は、生体音センサを体表面に取り付けた後に継続的に発生するが、このような継続的なノイズ成分を、特許文献１記載の技術および特許文献２記載の技術のいずれも検出することができないからである。
　そこで、生体音センサの現状の取り付け状態を示す情報を出力することが考えられる。このような情報を出力することができれば、生体音センサの取り付け状態に起因する生体音の解析精度の低下を抑えることが可能になるからである。
　本発明の目的は、生体音センサの現状の取り付け状態を示す情報を出力することができる、生体音処理装置および生体音処理方法を提供することである。
　本発明の生体音処理装置は、体表面に取り付けられる生体音センサの音響信号に対する処理を行う生体音処理装置であって、前記音響信号から、前記音響信号に含まれるノイズ成分を抽出するノイズ抽出部と、抽出された前記ノイズ成分を、前記生体音センサのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類し、前記分類の結果に対応した情報を出力するノイズ分類判定部とを有する。
　本発明の生体音処理方法は、体表面に取り付けられる生体音センサの音響信号に対する処理を行う生体音処理方法であって、前記音響信号から、前記音響信号に含まれるノイズ成分を抽出するステップと、抽出した前記ノイズ成分を、前記生体音センサのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類し、前記分類の結果に対応した情報を出力するステップとを有する。
　本発明によれば、生体音センサの現状の生体音センサ取り付け状態を示す情報を出力することができる。
本発明の実施の形態１に係る生体音処理装置の構成を示すシステム構成図 本発明の実施の形態２に係る生体音処理装置の構成の一例を示すブロック図 本実施の形態２における生体音センサの取り付け状態の一例を示す模式図 本実施の形態２におけるノイズ分類判定部の構成の一例を示すブロック図 本実施の形態２におけるノイズ種類対策対応表の内容の一例を示す図 本実施の形態２に係る生体音処理装置の動作の一例を示すフローチャート 本実施の形態２における取り付け状態が良い場合の音響信号のスペクトログラムの一例を示す図 本実施の形態２における取り付け状態が悪い場合の音響信号のスペクトログラムの第１の例を示す図 本実施の形態２における取り付け状態が悪い場合の音響信号のスペクトログラムの第２の例を示す図 本実施の形態２における取り付け状態が悪い場合の音響信号のスペクトログラムの第３の例を示す図 本実施の形態２における呼吸と連動するパルス性ノイズの場合の呼吸音成分の周波数帯のパワーを示す第１の図 本実施の形態２における呼吸と連動するパルス性ノイズの場合の呼吸音成分の状態を示す第２の図 本実施の形態２における呼吸と連動するパルス性ノイズの場合のノイズ成分の状態を示す第１の図 本実施の形態２における呼吸と連動するパルス性ノイズの場合のノイズ成分の状態を示す第２の図 本実施の形態２における呼吸と連動しないパルス性ノイズの場合の呼吸音成分の状態を示す第１の図 本実施の形態２における呼吸と連動しないパルス性ノイズの場合の呼吸音成分の状態を示す第２の図 本実施の形態２における呼吸と連動しないパルス性ノイズの場合のノイズ成分の状態を示す第１の図 本実施の形態２における呼吸と連動しないパルス性ノイズの場合のノイズ成分の状態を示す第２の図
　以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。本発明の実施の形態１は、本発明の基本的態様の例であり、本発明の実施の形態２は、本発明の具体的態様の例である。
　（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１に係る生体音処理装置の構成を示すシステム構成図である。なお、図１は、発明を分かり易く説明するため、本実施の形態に係る生体音処理装置が用いられる生体音処理システムの構成についても併せて図示する。
　図１において、生体音処理システム１００は、生体音センサ２００、本発明に係る生体音処理装置３００、および情報出力装置４００を有する。
　生体音センサ２００は、被験者の体表面に取り付けられるセンサである。より具体的には、生体音センサ２００は、例えば、医療用両面テープ（以下単に「両面テープ」という）などにより体表面に接着されて使用される貼付型の生体音センサである。そして、生体音センサ２００は、体内から体表面に伝播した音を体表面の振動として直接的に、または、体表面の近傍の空気の振動として間接的に、検出する。そして、生体音センサ２００は、検出したこれらの振動（以下「音」と総称する）を検出し、検出した音の波形を示す音響信号を出力する。
　ただし、この生体音センサ２００から出力される音響信号（以下単に「音響信号」という）には、上述の通り、皮膚への接着不良など、生体音センサ２００の取り付け状態に起因したノイズ成分が混入し得る。
　生体音処理装置３００は、上述の音響信号に対する処理を行う装置である。生体音処理装置３００は、ノイズ抽出部３２０およびノイズ分類判定部３４０を有する。ノイズ抽出部３２０は、音響信号から、音響信号に含まれるノイズ成分を抽出する。ノイズ分類判定部３４０は、抽出されたノイズ成分を、生体音センサ２００のそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類し、その分類の結果に対応した情報を出力する。
　例えば、ノイズ分類判定部３４０は、抽出されたノイズ成分を、接着面の接着力が弱っている状態またはリード線の取り付け状態等に対応したノイズ種類に分類する。例えば、接着面の接着力が弱っている状態と対応したノイズ種類とは、接着面の接着力が弱っていることに起因して発生するノイズ成分の種類である。
　情報出力装置４００は、生体音処理装置３００の分類結果に対応した情報を出力する。例えば、情報出力装置４００は、生体音センサ２００が接着面の接着力が弱っている状態にある旨の情報を画面表示する。この情報を見たユーザは、例えば、生体音センサ２００の両面テープを新しいものに交換したり、体表面を拭いたりすることになる。その結果、生体音センサ２００の体表面への接着度が増し、ノイズ成分が低減する。
　なお、生体音処理装置３００は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）などの記憶媒体、およびＲＡＭ（random access memory）などの作業用メモリをそれぞれ有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
　このような生体音処理装置３００は、音響信号に含まれるノイズ成分を、生体音センサ２００の取り付け状態に対応付けることができる。これにより、生体音処理装置３００は、生体音センサ２００の現状の取り付け状態を示す情報を出力することができる。したがって、生体音処理装置３００は、例えば、生体音センサ２００の取り付け状態の改善をユーザに促がすことができる。これにより、生体音処理装置３００は、生体音センサ２００の取り付け状態に起因するノイズ成分による生体音の解析精度の低下を、抑えることができる。
　以上のように、本実施の形態の生体音処理装置は、体表面に取り付けられる生体音センサの音響信号に対する処理を行う生体音処理装置である。そして、本実施の形態の生体音処理装置は、前記音響信号から、前記音響信号に含まれるノイズ成分を抽出するノイズ抽出部を有するものである。また、本実施の形態の生体音処理装置は、抽出された前記ノイズ成分を、前記生体音センサのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類し、前記分類の結果に対応した情報を出力するノイズ分類判定部を有するものである。
　このような生体音処理装置は、生体音センサの現状の取り付け状態を示す情報を出力することができ、生体音センサの取り付け状態に起因するノイズ成分による生体音の解析精度の低下を抑えることができる。
　（実施の形態２）
　本発明の実施の形態２は、本発明を、人の心音または呼吸音（肺音）を生体音として測定する生体音処理装置に適用した例である。
　図２は、本実施の形態に係る生体音処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、本実施の形態に係る生体音処理装置は、実施の形態１の図１と同様の生体音処理システムにおいて用いられる。
　図２において、生体音処理装置３００ａは、音響信号入力部３１０ａ、ノイズ抽出部３２０ａ、呼吸音抽出部３３０ａ、ノイズ分類判定部３４０ａ、ノイズ対策案内部３５０ａ、ノイズ分量判定部３６０ａ、ノイズ対策制御部３７０ａ、およびノイズ信号処理部３８０ａを有する。
　音響信号入力部３１０ａは、生体音センサの音響信号を入力し、ノイズ抽出部３２０ａ、呼吸音抽出部３３０ａ、およびノイズ信号処理部３８０ａへ出力する。この音響信号には、上述の通り、皮膚への接着不良など、生体音センサの取り付け状態に起因したノイズ成分が混入し得る。
　図３は、生体音センサの取り付け状態の一例を示す模式図である。
　図３に示すように、生体音センサ２００ａは、人の体表面５１０に取り付けられる本体部２１０ａと、本体部２１０ａに接続されたリード線２２０ａとを有する。
　本体部２１０ａの体表面５１０と接着されるべき面（以下「接着面」という）２３０ａは、例えば、両面テープ５２０により、体表面５１０と接着される。すなわち、接着面２３０ａと両面テープ５２０の上部、および、両面テープ５２０の下部と体表面５１０は、生体音センサ２００ａの使用時には、それぞれ密着される。ここでは、図中での視認性確保のため、これらを離隔した状態で示す。
　また、リード線２２０ａは、例えば、サージカルテープ５３０等により、本体部２１０ａに近い位置で、体表面５１０に固定される。
　これらの接着および固定により、生体音センサ２００ａは、体表面５１０に取り付けられる。具体的には、生体音センサ２００ａは、例えば、人の胸部や頸部の皮膚表面に取り付けられる。
　本体部２１０ａは、振動センサタイプまたは音響センサタイプ（マイクロホンタイプ）のセンサであり、接着面２３０ａで音を検出する。そして、本体部２１０ａは、検出した音の波形を示す音響信号を、リード線２２０ａへ出力する。振動センサタイプのセンサは、接着面２３０ａが接する体表面の振動を直接的に振動として検知するセンサである。音響センサタイプのセンサは、接着面２３０ａが接する体表面の振動を空気の振動を介して音として検知するセンサである。
　生体音は、振動として体表面５１０に現れる。そして、生体音は、接着面２３０ａが体表面５１０と一体的に振動することにより、本体部２１０ａで検出され、音響信号に変換されて、リード線２２０ａを伝送される。ところが、音響信号は、接着面２３０ａの体表面５１０との接着状態やリード線２２０ａの取り付け状態によって、ノイズ成分が混入する。
　例えば、体表面５１０は、被験者の呼吸により収縮する。一方、接着面２３０ａは、合成樹脂など収縮しにくい材質が用いられる。したがって、生体音センサ２００ａの音響信号には、両面テープ５２０と体表面５１０との間の接着力が弱いと、呼吸による体表面５１０の収縮過程の特定の時点で、パルス性のノイズ成分が混入する。例えば、音響信号には、呼吸中の体表面５１０が広がるタイミングごとに、ノイズ成分が発生することになる。
　また、両面テープ５２０と体表面５１０との間の接着力が十分であっても、リード線２２０ａのテンションが高い場合には、呼吸に同期してテンションの強弱が発生する。したがって、生体音センサ２００ａの音響信号には、パルス性のノイズ成分が混入する。
　また、接着面２３０ａと両面テープ５２０との間に気泡がある場合や、リード線２２０ａが他の物体と断続的に当たる場合、生体音センサ２００ａの音響信号には、呼吸に同期しないパルス性のノイズ成分が混入する。
　また、リード線２２０ａが継続的に接触するものがあり、擦れている場合、生体音センサ２００ａの音響信号には、摩擦性のノイズ成分が混入する。なお、摩擦性のノイズ成分は、手持ちで生体音センサ２００ａを体表面５１０に押し当てる場合にも発生し得るが、生体音センサ２００ａの体表面５１０への貼り付けを前提とする本実施の形態では対象外とする。
　図２のノイズ抽出部３２０ａは、音響信号から、音響信号に含まれるノイズ成分を抽出し、抽出したノイズ成分のパワーの時系列信号を、ノイズ分類判定部３４０ａおよびノイズ分量判定部３６０ａへ出力する。以下、音響信号に含まれるノイズ成分のパワーの時系列信号は、「パワー波形」という。
　音響信号に混入し得るノイズ成分の周波数帯域は、広い。しかし、心音および呼吸音の周波数帯域の上限は、１ｋＨｚ程度である。したがって、ノイズ抽出部３２０ａは、例えば、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）により１ｋＨｚ以上の信号を取り出し、所定の短区間ごとに求めたパワーの時系列信号を、ノイズ成分のパワー波形として抽出する。
　所定の短区間は、例えば、元の音響信号のサンプリング周波数が４８ｋＨｚであるとき、４８０ポイントの区間である。この場合、ノイズ成分のパワー波形のサンプリング周波数は、１００Ｈｚとなる。
　呼吸音抽出部３３０ａは、音響信号から、音響信号に含まれる呼吸音成分を抽出し、抽出した呼吸音成分のパワー波形を、ノイズ分類判定部３４０ａへ出力する。ノイズ成分が少ない１ｋＨｚ以下の周波数帯域のうち、低域には心音が含まれる。したがって、呼吸音抽出部３３０ａは、例えば、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）により５００Ｈｚ以上１ｋＨｚ以下の信号を取り出し、上述の所定の短区間ごとに求めたパワーの時系列を、呼吸音成分のパワー波形として抽出する。
　ノイズ分類判定部３４０ａは、抽出されたノイズ成分を、生体音センサ２００ａのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類する。そして、ノイズ分類判定部３４０ａは、分類の結果を、ノイズ対策案内部３５０ａへ出力する。ノイズ成分の分類の詳細およびこの分類を行うためのノイズ分類判定部３４０ａの構成の詳細については、後述する。
　ノイズ対策案内部３５０ａは、ノイズ成分の分類の結果に対応した取り付け状態の改善を促がす情報を、ユーザに提示して、ノイズ対策の案内を行う。
　より具体的には、ノイズ対策案内部３５０ａは、抽出されたノイズ成分のノイズ種類と対応した取り付け状態が、改善すべきものであるか否かを判断する。そして、ノイズ対策案内部３５０ａは、改善すべきものと判断したとき、その内容を通知する情報を、情報出力装置（図１参照）へ出力し、画像および音声の少なくとも１つにより出力させる（以下、「ノイズ対策の案内」という）。
　ただし、ノイズ対策案内部３５０ａは、後述のノイズ対策制御部３７０ａから、ノイズ対策の案内を行うか否かの制御（つまり、上記取り付け状態が改善すべきものであるか否かの判断）を受ける。ノイズ対策案内部３５０ａにおける、案内すべきノイズ対策の決定手法の詳細については、後述する。
　ノイズ分量判定部３６０ａは、ノイズ成分のパワー波形から、音響信号におけるノイズ成分の強さをノイズ分量として定量化し、ノイズ対策制御部３７０ａへ出力する。より具体的には、ノイズ分量判定部３６０ａは、ノイズ成分のパワー波形が、予め設定した第１の閾値を超える区間の、一定時間における頻度または区間比率を、ノイズ分量として求める。この一定時間は、例えば、呼吸音成分のパワー波形が、予め設定した第２の閾値を超える区間の長さである。
　ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ分量に基づいて、ノイズ対策を制御する。より具体的には、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ分量が、予め設定した第３の閾値を超えたことを条件として、ノイズ対策案内部３５０ａに対してノイズ対策の案内を指示する。また、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ分量が、第３の閾値を超えていないことを条件として、ノイズ信号処理部３８０ａに対して、後述の信号処理によるノイズ対策を指示する。
　なお、ノイズ分量は、生体音の測定開始後において、数回の呼吸周期の間に減少する特性を有する場合がある。このような特性を踏まえて、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ分量が減少傾向にある間、閾値判定を保留し、ノイズ対策を行わないようにしてもよい。
　ノイズ信号処理部３８０ａは、抽出されたノイズ成分の影響が少なく、取り付け状態を特に改善する必要がないとき、音響信号に対し、一般的なノイズ成分除去のための信号処理を行う。より具体的には、ノイズ信号処理部３８０ａは、周波数領域あるいは時間領域において、ノイズ成分が存在し得る領域をマスクするなどの信号処理を行い、音響信号に基づく生体音測定におけるノイズ成分の影響を低減する。
　ただし、ノイズ信号処理部３８０ａは、上述の通り、ノイズ対策制御部３７０ａから、信号処理によるノイズ対策を行うか否かの制御（つまり、上記取り付け状態の改善が不要であるか否かの判断）を受ける。
　なお、生体音処理装置３００ａは、例えば、ＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭなどの記憶媒体、およびＲＡＭなどの作業用メモリをそれぞれ有する。この場合、上記した各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
　このような生体音処理装置３００ａは、音響信号に含まれるノイズ成分を、生体音センサ２００ａの取り付け状態に対応付けることができる。したがって、生体音処理装置３００ａは、ノイズの種類に応じて、生体音センサ２００ａの取り付け状態の改善をユーザに促がすことができる。これにより、生体音処理装置３００ａは、生体音センサ２００ａの取り付け状態に起因する生体音の解析精度の低下を抑えることができる。
　また、生体音処理装置３００ａは、取り付け状態を改善する必要がないときは、ノイズ成分除去のための信号処理を行う。したがって、生体音処理装置３００ａは、取り付け直しの頻度を抑えつつ、生体音センサ２００ａの取り付け状態に起因する生体音の解析精度の低下を低減することができ、ユーザの負担を軽減することができる。
　次に、ノイズ成分の分類の詳細およびこの分類を行うためのノイズ分類判定部３４０ａの構成の詳細について説明する。
　図４は、ノイズ分類判定部３４０ａの構成の一例を示すブロック図である。
　図４において、ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ短期変化分析部３４１ａ、ノイズ長期変化分析部３４２ａ、呼吸音長期変化分析部３４３ａ、および変化速度・同期性判定部３４４ａを有する。
　ノイズ短期変化分析部３４１ａは、ノイズ成分のパワー波形から、一般的な呼吸の周期の最小値よりも短い周期の変化（高い周波数の成分）のうち、最もパワーの大きい周波数帯を抽出する。以下、かかる周波数帯は、「ノイズ成分の短期ピーク周波数帯」という。
　そして、ノイズ短期変化分析部３４１ａは、抽出したノイズ成分の短期ピーク周波数帯を、変化速度・同期性判定部３４４ａへ出力する。この抽出は、例えば、ノイズ成分のパワー波形をポイント数５０のＦＦＴ（ファーストフーリエ変換）によって処理することにより行うことができる。ノイズ成分の短期ピーク周波数帯は、音響信号のノイズ成分がパルス性のものであるとき、高くなり、音響信号のノイズ成分が摩擦性のものであるとき、低くなる。
　ノイズ長期変化分析部３４２ａは、ノイズ成分のパワー波形から、一般的な呼吸の周期の最小値よりも長い周期の変化（低い周波数の成分）において、周波数帯ごとのパワーの大きさの順位付けを行う。そして、ノイズ長期変化分析部３４２ａは、各周波数帯のパワー順位（以下「ノイズパワー順位」という）を、変化速度・同期性判定部３４４ａへ出力する。ノイズパワー順位の上位の周波数帯は、ノイズ成分の原因と呼吸との関連性が高いとき、後述の呼吸音ピーク周波数帯を含むことになる。
　呼吸音長期変化分析部３４３ａは、呼吸音成分のパワー波形から、一般的な呼吸の周期の最小値よりも長い周期の変化（低い周波数の成分）において、最もパワーの大きい周波数帯（以下「呼吸音ピーク周波数帯」という）を抽出する。そして、呼吸音長期変化分析部３４３ａは、抽出した呼吸音ピーク周波数帯を、変化速度・同期性判定部３４４ａへ出力する。呼吸音ピーク周波数帯は、呼吸の周期を高精度に示す。
　変化速度・同期性判定部３４４ａは、ノイズ成分の短期ピーク周波数帯に基づいて、ノイズ成分のパワー波形の変化が速いか遅いか（ノイズ成分のパワーの変化速度）を判定する。そして、変化速度・同期性判定部３４４ａは、ノイズ成分のパワー波形の変化が速いか遅いかに基づいて、そのノイズ成分がパルス性のものであるか摩擦性のものであるかを判定する。
　より具体的には、変化速度・同期性判定部３４４ａは、例えば、ノイズ成分の短期ピーク周波数帯が１０Ｈｚ以上であるとき、音響信号のノイズ成分がパルス性のものであると判定する。また、変化速度・同期性判定部３４４ａは、ノイズ成分の短期ピーク周波数帯が１０Ｈｚ未満であるとき、音響信号のノイズ成分が摩擦性のものであると判定する。
　また、変化速度・同期性判定部３４４ａは、呼吸音ピーク周波数帯に基づいて、ノイズ成分の発生が呼吸と同期しているか否かを判定する。より具体的には、変化速度・同期性判定部３４４ａは、ノイズパワー順位の上位の周波数帯に、呼吸音ピーク周波数帯が含まれるか否かを判定する。すなわち、変化速度・同期性判定部３４４ａは、呼吸音成分のパワー波形の変化と、ノイズ成分のパワー波形の変化とを照らし合わせて、これらが連動しているか否かを判定する。
　そして、変化速度・同期性判定部３４４ａは、ノイズ成分の発生が呼吸と同期しているとき、ノイズ成分が呼吸同期性のものであると判定する。また、変化速度・同期性判定部３４４ａは、ノイズ成分の発生が呼吸と同期していないとき、ノイズ成分が呼吸非同期性のものであると判定する。
　なお、変化速度・同期性判定部３４４ａは、音響信号のノイズ成分が摩擦性のものである（パルス性のものではない）と判定した場合は、必ずしもノイズ成分と呼吸との同期性の判定を行わなくてもよい。また、ノイズ成分と呼吸との同期性を精度よく判定するには、２呼吸周期程度の時間スパンの分析が必要である。したがって、変化速度・同期性判定部３４４ａは、この時間スパンの分析が完了するまでは、同期性の判定を行わないようにしてもよい。
　変化速度・同期性判定部３４４ａは、上述の判定結果に基づいて、音響信号のノイズ成分を、生体音センサ２００ａのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類する。そして、変化速度・同期性判定部３４４ａは、どのノイズ種類に分類したかを示すノイズ分類結果を、図２のノイズ対策案内部３５０ａへ出力する。
　本実施の形態において、複数のノイズ種類とは、例えば、「摩擦性ノイズ」、「呼吸と連動しないパルス性ノイズ」、および「呼吸と連動するパルス性ノイズ」の３つである。
　変化速度・同期性判定部３４４ａは、音響信号のノイズ成分が摩擦性のものであるとき、そのノイズ成分を「摩擦性ノイズ」に分類する。
　また、変化速度・同期性判定部３４４ａは、音響信号のノイズ成分がパルス性のものであり、かつ、呼吸非同期性のものであるとき、そのノイズ成分を「呼吸と連動しないパルス性ノイズ」に分類する。
　また、変化速度・同期性判定部３４４ａは、音響信号のノイズ成分がパルス性のものであり、かつ、呼吸同期性のものであるとき、そのノイズ成分を「呼吸と連動するパルス性ノイズ」に分類する。
　次に、各ノイズ種類と取り付け状態との対応付けの詳細、および、ノイズ対策案内部３５０ａにおける案内すべきノイズ対策の決定手法の詳細について説明する。
　ノイズ対策案内部３５０ａは、ノイズ種類対策対応表を予め格納している。ノイズ種類対策対応表とは、各ノイズ種類と取り付け状態との対応関係、および、取り付け状態とユーザに対して案内すべきノイズ対策との対応関係を記述した情報である。
　そして、ノイズ対策案内部３５０ａは、ノイズ分類結果が入力されるごとに、このノイズ種類対策対応表を参照する。そして、ノイズ対策案内部３５０ａは、ノイズ分類結果が示すノイズ種類に対応するノイズ対策を、ユーザに促す（案内する）ノイズ対策として決定する。
　図５は、ノイズ種類対策対応表の内容の一例を示す図である。
　図５に示すように、ノイズ種類対策対応表６１０は、各ノイズ種類６１１に対応付けて、生体音センサ２００ａの取り付け状態であるリード線２２０ａの状態６１２および接着面２３０ａの状態６１３を記述する。また、ノイズ種類対策対応表６１０は、各ノイズ種類６１１（リード線２２０ａの状態６１２と接着面２３０ａの状態６１３との組）に対応付けて、ノイズ対策６１４を記述する。
　リード線２２０ａの状態６１２と接着面２３０ａの状態６１３との組は、対応するノイズ成分の要因となっている可能性が高い、生体音センサ２００ａの取り付け状態である。ノイズ対策６１４は、対応するノイズ成分の要因を取り除くための有効な手段の１つであり、案内すべきノイズ対策である。
　ノイズ種類対策対応表６１０には、例えば、「摩擦性ノイズ」というノイズ種類６１１に対応付けて、「リード線と擦れているものが無いか、確認してください。」というノイズ対策６１４が記述される。これは、「リード線と接触するものがあり、擦れている。」というリード線２２０ａの状態６１２（第１の状態）が、摩擦性ノイズの要因である可能性が高いからである。
　また、ノイズ種類対策対応表６１０には、例えば、「呼吸と連動しないパルス性ノイズ」というノイズ種類６１１に対応付けて、「センサと両面テープの間に気泡が入らないように気をつけて、貼り直して下さい。また、ノイズ種類対策対応表６１０には、リード線と当たるものがないか、確認して下さい。」というノイズ対策６１４が記述される。
　これは、「リード線と接触するものがあり、断続的に当たっている。」というリード線２２０ａの状態６１２が、呼吸と連動しないパルス性ノイズの要因である可能性が高いからである。また、これは、「センサと両面テープ（上部）の間に気泡が入っている。」という接着面２３０ａの状態６１３（第２の状態）が、呼吸と連動しないパルス性ノイズの要因である可能性が高いからである。
　更に、ノイズ種類対策対応表６１０には、例えば、「呼吸と連動するパルス性ノイズ」というノイズ種類６１１に対応付けて、「両面テープを貼り替えて、強く押して下さい。また、リード線のテンションが高くないか確認して下さい。」というノイズ対策６１４が記述される。
　これは、「リード線のテンションが高い。」というリード線２２０ａの状態６１２が、呼吸と連動するパルス性ノイズの要因である可能性が高いからである。また、同様に、「両面テープ（下部）と体表面の接着力が弱い。」という接着面２３０ａの状態６１３（第３の状態）が、呼吸と連動するパルス性ノイズの要因である可能性が高いからである。
　なお、ノイズ種類対策対応表６１０は、リード線２２０ａの状態６１２および接着面２３０ａの状態６１３について、必ずしも記述していなくてもよい。
　また、ノイズ種類対策対応表６１０は、ノイズ対策６１４として、リード線２２０ａの状態６１２に対応するものと、接着面２３０ａの状態６１３に対応するものとを個別に記述してもよいし、いずれか一方のみを記述してもよい。
　また、ノイズ種類対策対応表６１０は、生体音センサ２００ａの取り付け状態に関連する他の要因についても、これ取り除くための手段を、ノイズ対策６１４として記述してもよい。
　更に、ノイズ種類対策対応表６１０は、ノイズ対策６１４を複数の段階に分けて記述してもよい。この場合、生体音センサ２００ａは、例えば、１回目は第１段階目のノイズ対策６１４を選択し、２回目は第２段階目のノイズ対策６１４を選択する。
　生体音センサ２００ａの貼り替え作業は、比較的負担が大きい。したがって、ノイズ種類対策対応表６１０は、第１段階目のノイズ対策６１４として、リード線に当たるものが無いかの確認を記述し、第２段階目のノイズ対策６１４として、生体音センサ２００ａの貼り替えを記述すればよい。
　次に、生体音処理装置３００ａの動作について説明する。
　図６は、生体音処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳ１１００において、音響信号入力部３１０ａは、生体音センサ２００ａから音響信号を入力する。
　そして、ステップＳ１２００において、ノイズ抽出部３２０ａは、音響信号から、ノイズ成分を抽出し、ノイズ成分のパワー波形を生成する。また、呼吸音抽出部３３０ａは、音響信号から、呼吸音成分を抽出し、呼吸音成分のパワー波形を生成する。
　そして、ステップＳ１３００において、ノイズ分量判定部３６０ａは、ノイズ成分のパワー波形から、音響信号におけるノイズ成分の強さであるノイズ分量を算出する。そして、ノイズ対策制御部３７０ａは、算出されたノイズ分量が多いか否かを判定する。具体的には、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ分量が、所定の閾値（上述の第３の閾値）を超えているか否かを判定する。
　ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ分量が多くない場合（Ｓ１３００：ＮＯ）、ステップＳ１４００へ進む。
　ステップＳ１４００において、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ信号処理部３８０ａに対して、信号処理によるノイズ対策を行わせて、後述のステップＳ２０００へ進む。
　一方、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ分量が多い場合（Ｓ１３００：ＹＥＳ）、ステップＳ１５００へ進む。
　ステップＳ１５００において、ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ成分のパワー波形の変化が速いか否かを判定する。
　具体的には、ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ短期変化分析部３４１ａにおいて、短期ピーク周波数帯を特定する。そして、ノイズ分類判定部３４０ａは、変化速度・同期性判定部３４４ａにおいて、特定した短期ピーク周波数帯が所定の閾値（例えば上述の１０Ｈｚ）以上であるか否かを判定する。
ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ成分のパワー波形の変化が速くない場合（Ｓ１５００：ＮＯ）、ステップＳ１６００へ進む。
　ステップＳ１６００において、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ対策案内部３５０ａに対して、摩擦性ノイズについてのノイズ対策の案内を指示して、後述のステップＳ２０００へ進む。
　具体的には、まず、ノイズ分類判定部３４０ａは、変化速度・同期性判定部３４４ａにおいて、音響信号のノイズ成分を「摩擦性ノイズ」に分類する。そして、ノイズ対策案内部３５０ａは、ノイズ種類対策対応表（図５参照）を参照し、「摩擦ノイズ」に対応するノイズ対策を、案内すべきノイズ対策として決定する。
　更に、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ対策案内部３５０ａに対して、ノイズ対策案内部３５０ａが決定したノイズ対策を、情報出力装置（図１参照）へ出力させる。
　一方、ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ成分のパワー波形の変化が速い場合（Ｓ１５００：ＹＥＳ）、ステップＳ１７００へ進む。
　ステップＳ１７００において、ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ成分が呼吸音成分と連動しているか否かを判定する。
　具体的には、ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ長期変化分析部３４２ａにおいて、ノイズパワー順位を判定する。また、ノイズ分類判定部３４０ａは、呼吸音長期変化分析部３４３ａにおいて、呼吸音ピーク周波数帯を抽出する。そして、ノイズ分類判定部３４０ａは、変化速度・同期性判定部３４４ａにおいて、ノイズパワー順位の上位（例えば３位以内）に、呼吸音ピーク周波数帯が含まれるか否かを判定する。
　ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ成分が呼吸音成分と連動していない場合（Ｓ１７００：ＮＯ）、ステップＳ１８００へ進む。
　ステップＳ１８００において、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ対策案内部３５０ａに対して、呼吸と連動しないパルス性ノイズについてのノイズ対策の案内を指示して、後述のステップＳ２０００へ進む。
　具体的には、まず、ノイズ分類判定部３４０ａは、変化速度・同期性判定部３４４ａにおいて、音響信号のノイズ成分を「呼吸と連動しないパルス性ノイズ」に分類する。そして、ノイズ対策案内部３５０ａは、ノイズ種類対策対応表（図５参照）を参照し、「呼吸と連動しないパルス性ノイズ」に対応するノイズ対策を、案内すべきノイズ対策として決定する。
　更に、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ対策案内部３５０ａに対して、ノイズ対策案内部３５０ａが決定したノイズ対策を、情報出力装置（図１参照）へ出力させる。
　一方、ノイズ分類判定部３４０ａは、ノイズ成分が呼吸音成分と連動している場合（Ｓ１７００：ＹＥＳ）、ステップＳ１９００へ進む。
　ステップＳ１９００において、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ対策案内部３５０ａに対して、呼吸と連動するパルス性ノイズについてのノイズ対策の案内を指示して、後述のステップＳ２０００へ進む。
　具体的には、まず、ノイズ分類判定部３４０ａは、変化速度・同期性判定部３４４ａにおいて、音響信号のノイズ成分を「呼吸と連動するパルス性ノイズ」に分類する。そして、ノイズ対策案内部３５０ａは、ノイズ種類対策対応表（図５参照）を参照し、「呼吸と連動するパルス性ノイズ」に対応するノイズ対策を、案内すべきノイズ対策として決定する。
　更に、ノイズ対策制御部３７０ａは、ノイズ対策案内部３５０ａに対して、ノイズ対策案内部３５０ａが決定したノイズ対策を、情報出力装置（図１参照）へ出力させる。
　ノイズ対策案内部３５０ａは、例えば、ノイズ種類対策対応表を参照し、案内すべきノイズ対策のテキストデータを取得し、このテキストデータを含む画像データを生成し、情報出力装置に画像表示させる。
　また、ノイズ対策案内部３５０ａは、例えば、案内すべきノイズ対策の読み上げ音声データを取得または生成し、情報出力装置に音声出力させる。
　また、ノイズ対策案内部３５０ａは、例えば、ノイズ対策ごとに予め定められた画像または音のデータの中から、案内すべきノイズ対策に対応するデータを取得し、情報出力装置に出力させる。
　ステップＳ２０００において、音響信号入力部３１０ａは、ユーザ操作などにより処理の終了が指示されたか否かを判定する。
　音響信号入力部３１０ａは、処理の終了を指示されていない場合（Ｓ２０００：ＮＯ）、ステップＳ１１００へ戻る。また、音響信号入力部３１０ａは、処理の終了を指示された場合（Ｓ２０００：ＹＥＳ）、一連の処理を終了する。
　このような動作により、生体音処理装置３００ａは、音響信号に含まれるノイズ成分を、生体音センサ２００ａの取り付け状態に対応した複数のノイズ種類に分類し、分類結果に応じたノイズ対策をユーザに案内することができる。
　以下、取り付け状態の違いによる音響信号の違い、および、音の成分の違いによる短期ピーク周波数帯および長期呼吸音ピーク波形の違いについて、説明する。
　図７～図１０は、音響信号のスペクトログラムの例を示す図である。
　具体的には、図７～図１０は、同一の被験者の右鎖骨中線上第二肋間に貼り付けた生体音センサ２００ａの音響信号の、スペクトログラムの実験データである。ただし、図７は、生体音センサ２００ａの取り付け状態が良い場合のデータであり、図８～図１０は、生体音センサ２００ａの取り付け状態が悪い場合のデータである。
　生体音センサ２００ａの取り付け状態が良い場合、図７に示すように、ノイズ成分６２１は少なく、吸気区間６２２、休止区間６２３、および呼気区間６２４は観察し易い。したがって、信号処理によるノイズ対策により、喘息患者の気道状態の推定などの呼吸音解析を高精度に行うことが可能である。
　ところが、生体音センサ２００ａの取り付け状態が悪い場合は、図８～図１０に示すように、ノイズ成分６２１は多くなり、上述の各区間は観察し難くなる。このような場合は、信号処理によるノイズ対策を行ったとしても、呼吸音解析を高精度に行うことは困難である。
　図１１～図１８は、音の成分の違いによる短期ピーク周波数帯および長期呼吸音ピーク波形の違いを示す図である。
　図１１は、呼吸と連動するパルス性ノイズが含まれる音響信号において、呼吸音成分の各周波数帯のパワーを、濃度で示す図である。
　具体的には、図１１は、呼吸周期が約５秒の被験者から得られた音響信号から、サンプリング周波数１００Ｈｚの呼吸音成分のパワー波形を抽出した場合における分析結果である。そして、図１１は、その抽出された呼吸音成分のパワー波形を、サンプリング周波数２Ｈｚにダウンサンプリングし、ポイント数３２（１６秒間に相当）のＦＦＴで処理して得られた結果を、スペクトログラムとして表示したものである。
　図１１において、横軸は時間を示し、縦軸は周波数帯域を示す。また、図１２は、図１１の各周波数帯のパワーを縦軸で示す図である。
　図１１に示すように、呼吸音成分のパワー波形では、呼吸周期が約５秒である場合、これに相当する約０.２Ｈｚ付近のパワーが大きい。したがって、この場合、呼吸音成分の長期ピーク周波数帯は、約０.２Ｈｚ付近の周波数帯域６３１となる。
　また、図１２において実線６３２で示す、図１１の周波数帯域６３１のパワーは、周波数帯のパワーの縦軸において、当然ながら最上位となる。
　図１３は、図１１と同一の音響信号におけるノイズ成分の各周波数帯のパワーを、濃度で示す図であり、図１１に対応するものである。また、図１４は、図１３の各周波数帯のパワーレベルを縦軸で示す図であり、図１２に対応するものである。
　図１３の周波数帯６３３および図１４の実線６３４に示す、呼吸の周期に対応するノイズ成分は、他の周波数帯のノイズ成分よりも大きくなっている。このことからノイズが呼吸と連動して発生していることがわかる。
　なお、本実験において、ノイズ長期変化分析部３４２ａは、ノイズ成分のパワー波形に対して、カットオフ周波数２５ＨｚでＨＰＦを掛けている。これは、比較的変化の速いノイズ成分を取り出すためであり、また、ノイズ成分のパワー波形に残留する呼吸音成分を除去するためである。
　このＨＰＦを適用しない場合、図１４において、呼吸音ピーク周波数帯（ここでは実線６３４に相当）のノイズパワー順位は、下位に下がることが観察されている。これは、ノイズ成分のパワー波形に、呼吸周期に一致する正弦波に似た波形の成分ではなく、呼吸周期に一致するタイミングで発生するパルス波形の成分が含まれていることを示す。
　図１５は、呼吸と連動しないパルス性ノイズが含まれる音響信号における呼吸音成分の各周波数帯のパワーを、濃度で示す図であり、図１１に対応するものである。また、図１６は、図１５の各周波数帯のパワーを縦軸で示す図であり、図１２に対応するものである。
　図１５に示すように、呼吸と連動しないパルス性ノイズが含まれる場合であっても、呼吸音成分の長期ピーク周波数帯は、呼吸周期に対応する約０.２Ｈｚ付近の周波数帯域６３５となる。また、図１６では、実線６３６で示す、図１５の周波数帯域６３５のパワーも、周波数帯のパワーの縦軸において、当然ながら最上位となる。
　図１７は、図１５と同一の音響信号におけるノイズ成分の各周波数帯のパワーを、濃度で示す図であり、図１５に対応するものである。また、図１８は、図１６の各周波数帯のパワーを縦軸で示す図であり、図１６に対応するものである。
　図１７に示すように、音響信号に、呼吸音に同期しないノイズ成分が多く含まれている場合は、呼吸周期に対応する約０.２Ｈｚ付近の周波数帯６３７以外においてパワーが大きくなる。したがって、図１８において、実線６３８で示す、図１７の周波数帯域６３７のパワーは、周波数帯のパワーの縦軸において、上位とはならない。
　したがって、生体音処理装置３００ａは、ノイズパワー順位の上位に呼吸音ピーク周波数帯（ここでは実線６３４に相当）が含まれるか否かの判定により、ノイズ成分の発生が呼吸と同期しているか否かを高精度に判定することができる。
　以上のように、本実施の形態に係る生体音処理装置３００ａは、音響信号のノイズ成分を、生体音センサ２００ａのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類することができる。
　これにより、生体音処理装置３００ａは、生体音センサ２００ａの取り付け状態の改善をユーザに促がすことが可能となり、生体音センサ２００ａの取り付け状態に起因する生体音の解析精度の低下を抑えることができる。また、生体音処理装置３００ａは、同じノイズ発生要因となる取り付け状態が繰り返されることを防止することができる。
　また、生体音処理装置３００ａは、ノイズ成分のパワーの変化速度に基づいて、ノイズ成分を、リード線２２０ａのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類することができる。
　これにより、生体音処理装置３００ａは、ノイズ成分がリード線２２０ａの取り付け状態に起因する可能性があるとき、リード線２２０ａの貼り直しをユーザに案内することができる。すなわち、生体音処理装置３００ａは、比較的簡単な作業を積極的に案内することができるので、生体音センサの取り付け状態が改善される率を向上させることができ、上記解析精度の低下をより確実に抑えることができる。
　また、生体音処理装置３００ａは、音響信号におけるノイズ成分と呼吸音成分との同期性に基づいて、ノイズ成分を、生体音センサ２００ａの接着面２３０ａのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類する。
これにより、生体音処理装置３００ａは、ノイズ成分が接着面２３０ａの取り付け状態に起因する可能性があるとき、接着面２３０ａの貼り直しをユーザに案内することができる。
　また、生体音処理装置３００ａは、音響信号から呼吸音成分を抽出する。
　これにより、生体音処理装置３００ａは、呼吸周期の個人差や時間によるばらつきがあっても、ノイズ成分の分類を高精度に行い、適切なノイズ改善のための対策を講じることができる。すなわち、生体音処理装置３００ａは、上記解析精度の低下をより確実に抑えることができる。
　また、生体音処理装置３００ａは、ユーザに対して適切にノイズ対策の指示を行うことができる。
　これにより、生体音処理装置３００ａは、例えば、リード線２２０ａに原因があるにもかかわらず接着面２３０ａを何度も貼り直すといった事態を防ぐことができる。すなわち、生体音処理装置３００ａは、ノイズの発生要因を絞り込んだ適切なノイズ対策の案内を行うことができる。したがって、生体音処理装置３００ａは、ユーザに対して、無駄な作業を回避させつつ、ノイズ成分の少ないクリーンな音響信号を提供することができる。
　なお、本発明に係る生体音処理装置の処理対象は、実施の形態２では、リード線を有する生体音センサの音響信号としたが、これに限定されるものではない。生体音処理装置の処理対象は、上述の無線式の生体音センサの音響信号としてもよい。この場合、ノイズ種類対策対応表は、リード線の状態に対応するノイズ対策について、記述しなくてもよい。
　また、実施の形態２のノイズ分類判定部は、時間領域の処理により、ノイズ成分のパワーの変化の速さという観点での分類を行ってもよい。例えば、ノイズ分類判定部は、ノイズ成分のパワー変化の速さで分類し、変化の速いものをパルス性ノイズ、変化の遅いものを摩擦性ノイズとする。
　具体的には、例えば、変化速度・同期性判定部は、ノイズ成分のパワーが所定の閾値を超えている状態が継続した時間を計測する。そして、変化速度・同期性判定部は、その継続時間が１００ｍｓｅｃを超えているとき、音響信号のノイズ成分が摩擦性のものであると判定する。一方、変化速度・同期性判定部は、その継続時間が１００ｍｓｅｃを超えていないとき、音響信号のノイズ成分がパルス性のものであると判定する。
　また、生体音処理装置は、生体音センサの取り付け状態に起因するノイズ種類ごとに、適切な音響信号処理を行うことが可能である場合には、ノイズ種類の分類結果を、ノイズ対策案内にではなく、ノイズ信号処理に反映させてもよい。あるいは、生体音処理装置は、ノイズ種類の分類結果を、ノイズ対策案内と併せて、ノイズ信号処理に反映させてもよい。この場合、例えば、ノイズ信号処理部は、ノイズ種類ごとに信号処理手法を記憶し、ノイズ分類結果に対応する信号処理手法を適用する。この場合でも、生体音処理装置は、生体音センサの取り付け状態に起因する生体音の解析精度の低下を抑えることができる。
　また、本発明は、実施の形態２では、人の心音または呼吸音（肺音）を生体音として測定する生体音処理装置に適用したが、これに限定されるものではない。本発明は、体表面から検出可能な他の生体音や、動物の生体音を測定する装置に適用することができる。
　また、本発明に係る生体音処理装置は、情報出力装置を含む肺音診断装置や心音診断装置など、音響信号に対する解析を行う装置の内部や、生体音センサの内部に配置してもよい。
　２０１１年３月２５日出願の特願２０１１－０６７２１５の日本出願、および２０１１年３月２５日出願の特願２０１１－０６７２１６の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
　本発明に係る生体音処理装置および生体音処理方法は、生体音センサの現状の取り付け状態を示す情報を出力することができる、生体音処理装置および生体音処理方法として有用である。
　１００　生体音処理システム
　２００、２００ａ　生体音センサ
　２１０ａ　本体部
　２２０ａ　リード線
　２３０ａ　接着面
　３００、３００ａ　生体音処理装置
　３１０ａ　音響信号入力部
　３２０、３２０ａ　ノイズ抽出部
　３３０ａ　呼吸音抽出部
　３４０、３４０ａ　ノイズ分類判定部
　３４１ａ　ノイズ短期変化分析部
　３４２ａ　ノイズ長期変化分析部
　３４３ａ　呼吸音長期変化分析部
　３４４ａ　変化速度・同期性判定部
　３５０ａ　ノイズ対策案内部
　３６０ａ　ノイズ分量判定部
　３７０ａ　ノイズ対策制御部
　３８０ａ　ノイズ信号処理部
　４００　情報出力装置
　５１０　体表面
　５２０　両面テープ
　５３０　サージカルテープ

Claims (10)

  1. 　体表面に取り付けられる生体音センサの音響信号に対する処理を行う生体音処理装置であって、
    　前記音響信号から、前記音響信号に含まれるノイズ成分を抽出するノイズ抽出部と、
    　抽出された前記ノイズ成分を、前記生体音センサのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類し、前記分類の結果に対応した情報を出力するノイズ分類判定部と、を有する、
    　生体音処理装置。
  2. 　前記取り付け状態は、前記生体音センサの前記体表面に対する接着面の取り付け状態を含み、
    　前記音響信号から、前記音響信号に含まれる呼吸音成分を抽出する呼吸音抽出部、を更に有し、
    　前記ノイズ分類判定部は、
    　前記ノイズ成分と前記呼吸音成分との同期性に基づいて、前記ノイズ成分を、前記接着面のそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類する、
    　請求項１記載の生体音処理装置。
  3. 　前記取り付け状態は、前記生体音センサの前記音響信号を伝送するリード線の取り付け状態を含み、
    　前記ノイズ分類判定部は、
    　前記ノイズ成分のパワーの変化速度に基づいて、前記ノイズ成分を、前記リード線のそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類する、
    　請求項２記載の生体音処理装置。
  4. 　前記取り付け状態は、前記リード線と擦れるものがある第１の状態と、前記リード線に断続的に接触するものがある、または、前記接着面に気泡が入っている第２の状態と、前記リード線のテンションが高い、または、前記接着面の接着力が弱っている第３の状態と、を含み、
    　前記ノイズ分類判定部は、
    　前記ノイズ成分のパワーの変化速度が高いことを条件として、前記ノイズ成分を、前記第１の状態に対応するノイズ種類に分類し、
    　前記ノイズ成分のパワーの変化速度が低く、かつ、前記ノイズ成分と前記呼吸音成分との同期性が低いことを条件として、前記ノイズ成分を、前記第２の状態に対応するノイズ種類に分類し、
    　前記ノイズ成分のパワーの変化速度が低く、かつ、前記ノイズ成分と前記呼吸音成分との同期性が高いことを条件として、前記ノイズ成分を、前記第３の状態に対応するノイズ種類に分類する、
    　請求項３記載の生体音処理装置。
  5. 　前記取り付け状態は、前記生体音センサが適切に取り付けられた第４の状態を含み、
    　前記ノイズ分類判定部は、
    　前記ノイズ成分の量が少ないことを条件として、前記ノイズ成分を、第４の状態に対応するノイズ種類に分類する、
    　請求項４記載の生体音処理装置。
  6. 　前記ノイズ分類判定部による前記分類の結果に対応した前記取り付け状態の改善を促がす情報をユーザに提示するノイズ対策案内部、を更に有する、
    　請求項１記載の生体音処理装置。
  7. 　前記ノイズ対策案内部は、
    　画像表示および音声出力の少なくとも１つを行う情報出力装置に対して、前記取り付け状態の改善を促がす情報を、画像および音声の少なくとも１つにより出力させる、
    　請求項６記載の生体音処理装置。
  8. 　前記ノイズ分類判定部による前記分類の結果に対応した前記取り付け状態の改善を促がす情報をユーザに提示するノイズ対策案内部、を更に有する、
    　請求項２記載の生体音処理装置。
  9. 　前記ノイズ対策案内部は、
    　画像表示および音声出力の少なくとも１つを行う情報出力装置に対して、前記取り付け状態の改善を促がす情報を、画像および音声の少なくとも１つにより出力させる、
    　請求項８記載の生体音処理装置。
  10. 　体表面に取り付けられる生体音センサの音響信号に対する処理を行う生体音処理方法であって、
    　前記音響信号から、前記音響信号に含まれるノイズ成分を抽出するステップと、
    　抽出した前記ノイズ成分を、前記生体音センサのそれぞれ異なる取り付け状態と対応した複数のノイズ種類に分類し、前記分類の結果に対応した情報を出力するステップと、を有する、
    　生体音処理方法。
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