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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024151667
(43)【公開日】2024-10-25
(54)【発明の名称】心音解析システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/02 20060101AFI20241018BHJP
【ＦＩ】
A61B5/02 350
【審査請求】未請求
【請求項の数】3
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023065204
(22)【出願日】2023-04-12
(71)【出願人】
【識別番号】521526580
【氏名又は名称】株式会社ココロミル
(74)【代理人】
【識別番号】100181250
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 信介
(74)【代理人】
【識別番号】100214488
【弁理士】
【氏名又は名称】前田 祥吾
(72)【発明者】
【氏名】林 大貴
(72)【発明者】
【氏名】岡庭 貴志
【テーマコード（参考）】
4C017
【Ｆターム（参考）】
4C017AA04
4C017AC30
4C017BC16
4C017BD06
4C017FF17
(57)【要約】
【課題】対象体の心音データに基づき、不整脈や自律神経障害の兆候を提示することができる心音解析システムを提供する。
【解決手段】対象体の心音を測定する心音測定部１０と、心音測定部１０で測定した心音を時系列データの心音データとして格納する心音データ格納部２０、心音データ格納部２０に格納した心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定する異常状態判定部４０、異常状態判定部４０で判定した異常状態を提示する提示部５０を備え、異常状態安定部判定部４０は、心音データに基づいて、ローレンツプロットを生成し、生成したローレンツプロットに基づき、異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害のうち少なくとも１つの兆候を示していることを判定する心音解析システム１。
【選択図】図１
【解決手段】対象体の心音を測定する心音測定部１０と、心音測定部１０で測定した心音を時系列データの心音データとして格納する心音データ格納部２０、心音データ格納部２０に格納した心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定する異常状態判定部４０、異常状態判定部４０で判定した異常状態を提示する提示部５０を備え、異常状態安定部判定部４０は、心音データに基づいて、ローレンツプロットを生成し、生成したローレンツプロットに基づき、異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害のうち少なくとも１つの兆候を示していることを判定する心音解析システム１。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象体の心音を測定する心音測定部と、
前記心音測定部で測定した前記心音を時系列データの心音データとして格納する心音データ格納部と、
前記心音データ格納部に格納した前記心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定する異常状態判定部と、
前記異常状態判定部で判定した異常状態を提示する提示部と、
を備えた心音解析システム。
前記心音測定部で測定した前記心音を時系列データの心音データとして格納する心音データ格納部と、
前記心音データ格納部に格納した前記心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定する異常状態判定部と、
前記異常状態判定部で判定した異常状態を提示する提示部と、
を備えた心音解析システム。
【請求項2】
請求項１に記載の心音解析システムにおいて、
前記心音データ格納部に格納した前記心音データのパワースペクトルを算出する心音スペクトル算出部を備え、
前記異常状態判定部は、
前記心音スペクトル算出部で算出した前記心音のパワースペクトルに基づき、前記異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害のうち少なくとも１つの兆候を示していることを判定する心音解析システム。
前記心音データ格納部に格納した前記心音データのパワースペクトルを算出する心音スペクトル算出部を備え、
前記異常状態判定部は、
前記心音スペクトル算出部で算出した前記心音のパワースペクトルに基づき、前記異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害のうち少なくとも１つの兆候を示していることを判定する心音解析システム。
【請求項3】
請求項１又は請求項２に記載の心音解析システムにおいて、
前記心音測定部は、スマートフォンのマイクであり、
前記心音データ格納部は、前記スマートフォンのメモリであり、
前記心音スペクトル算出部及び前記異常状態判定部は、前記スマートフォンのＣＰＵであり、
前記提示部は、前記スマートフォンのディスプレイである心音解析システム。
前記心音測定部は、スマートフォンのマイクであり、
前記心音データ格納部は、前記スマートフォンのメモリであり、
前記心音スペクトル算出部及び前記異常状態判定部は、前記スマートフォンのＣＰＵであり、
前記提示部は、前記スマートフォンのディスプレイである心音解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、心音を取得し、取得した心音を解析し、不整脈の兆候や自律神経障害の兆候を提示することができる心音解析システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、対象体の心音を計測し、計測した心音データから心音の周波数のピーク値を特定し、この心音周波数のピーク値と対象体の血圧値との相関関係に基づき、心音周波数のピーク値から対象体の血圧値を容易かつ正確に推定する医療機器があった（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－１６７１７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところが、上記従来の医療機器では、対象体の心音周波数のピーク値に基づいて対象体の血液値を推定することができるだけであり、対象体の心音に基づいて、不整脈や自律神経障害の兆候を提示することはできないという課題があった。
【0005】
本発明は、こうした課題に鑑みなされたもので、対象体の心音データに基づき、不整脈や自律神経障害の兆候を提示することができる心音解析システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。なお、本欄における括弧内の参照符号や補足説明等は、本発明の理解を助けるために、後述する実施形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。
【0007】
［適用例１］
適用例１に記載の発明は、
対象体の心音を測定する心音測定部（１０）と、
前記心音測定部（１０）で測定した前記心音を時系列データの心音データとして格納する心音データ格納部（２０）と、
前記心音データ格納部（２０）に格納した前記心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定する異常状態判定部（４０）と、
前記異常状態判定部（４０）で判定した異常状態を提示する提示部（５０）と、
を備えたことを要旨とする心音解析システム（１）である。
適用例１に記載の発明は、
対象体の心音を測定する心音測定部（１０）と、
前記心音測定部（１０）で測定した前記心音を時系列データの心音データとして格納する心音データ格納部（２０）と、
前記心音データ格納部（２０）に格納した前記心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定する異常状態判定部（４０）と、
前記異常状態判定部（４０）で判定した異常状態を提示する提示部（５０）と、
を備えたことを要旨とする心音解析システム（１）である。
【0008】
このような心音解析システム（１）は、対象体から取得した心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定し、提示することが可能となる。したがって、心電図に基づいて心臓に関する異常状態を判定する場合と比較すると、心電図を取得する際にはプローブ必要になるのに対し、マイクを用いるだけでよく、簡易で、測定時の対象体への負担も軽くなる解析システムとなる。
【0009】
［適用例２］
適用例２に記載の心音解析システム（１）は、適用例１に記載の心音解析システム（１）において、
前記心音データ格納部（２０）に格納した前記心音データのパワースペクトルを算出する心音スペクトル算出部（３０）を備え、
前記異常状態判定部（４０）は、
前記心音スペクトル算出部（３０）で算出した前記心音のパワースペクトルに基づき、前記異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害のうち少なくとも１つの兆候を示していることを要旨とする。
適用例２に記載の心音解析システム（１）は、適用例１に記載の心音解析システム（１）において、
前記心音データ格納部（２０）に格納した前記心音データのパワースペクトルを算出する心音スペクトル算出部（３０）を備え、
前記異常状態判定部（４０）は、
前記心音スペクトル算出部（３０）で算出した前記心音のパワースペクトルに基づき、前記異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害のうち少なくとも１つの兆候を示していることを要旨とする。
【0010】
このような心音解析システム（１）では、異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害（糖尿病、パーキンソン病など）のうち少なくとも１つの兆候を判定し、提示することができる。
【0011】
［適用例３］
適用例３に記載の心音解析システム（１）は、適用例１又は適用例２に記載の心音解析システム（１）において、
前記心音測定部（１０）は、スマートフォンのマイクであり、
前記心音データ格納部（２０）は、前記スマートフォンのメモリであり、
前記心音スペクトル算出部（３０）及び前記異常状態判定部（４０）は、前記スマートフォンのＣＰＵであり、
前記提示部（５０）は、前記スマートフォンのディスプレイであることを要旨とする。
適用例３に記載の心音解析システム（１）は、適用例１又は適用例２に記載の心音解析システム（１）において、
前記心音測定部（１０）は、スマートフォンのマイクであり、
前記心音データ格納部（２０）は、前記スマートフォンのメモリであり、
前記心音スペクトル算出部（３０）及び前記異常状態判定部（４０）は、前記スマートフォンのＣＰＵであり、
前記提示部（５０）は、前記スマートフォンのディスプレイであることを要旨とする。
【0012】
このような心音解析システムでは、スマートフォンにより心音解析システム（１）を構成することができ、非常に簡易な構成で使いやすいシステムとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】心音解析システムの機能的な構成を示すブロック図である。
【図2】異常状態判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図3】心音解析システムで取得される心音データ及びその心音データのパワースペクトルの一例を示す図である。
【図4】異常状態の兆候とローレンツプロットによる表示ついての説明図である。
【図5】第３実施形態における心音解析システムの機能的な構成を示すブロック図である。
【図6】第３実施形態における端末での端末処理の流れを示すフローチャートである。
【図7】第３実施形態におけるサーバでのサーバ処理の流れを示すフローチャートである。
【図8】実際の心電図を用いて心電図用不整脈解析アルゴリズムを説明するための概念図である。
【図9】実際の心電図を用いて心電図用自律神経解析アルゴリズムを説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、本発明が適用された実施形態について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【0015】
【0016】
図１に示すように、心音解析システム１は、心音測定部１０、制御処理部１００及び提示部５０を備えている。
心音測定部１０は、心音を測定するための部分であり、具体的にはマイクである。
心音測定部１０は、心音を測定するための部分であり、具体的にはマイクである。
【0017】
ここで、心音とは、心臓の弁が閉じるときに生じる音であり、第Ｉ音、第ＩＩ音や心雑音などから構成される音である。
心臓から血液が送り出されるためには、心房と心室の間の房室弁と、心室と動脈の間の動脈弁が開閉する必要がある。心房が収縮して血液が心室を満たすと、房室弁（僧帽弁と三尖弁）が閉じ、それに伴って心室が収縮を始める。心音の第Ｉ音は、この時の音である。
心臓から血液が送り出されるためには、心房と心室の間の房室弁と、心室と動脈の間の動脈弁が開閉する必要がある。心房が収縮して血液が心室を満たすと、房室弁（僧帽弁と三尖弁）が閉じ、それに伴って心室が収縮を始める。心音の第Ｉ音は、この時の音である。
【0018】
また、心室が収縮して血液を動脈に送り出すと、動脈弁（大動脈弁と肺動脈弁）が閉鎖される。これが心音の第ＩＩ音である。
さらに、弁に開閉不全や狭窄があると、はっきりとした心音に加えて異常な音が発生しする場合がある。この音を心雑音という。
第Ｉ音は心尖部、第ＩＩ音は両側第２肋間の高さの胸骨縁で、最もよく聴き取ることができる。第Ｉ音は鈍く低い音、第ＩＩ音は鋭く高い音として聴こえる。
さらに、弁に開閉不全や狭窄があると、はっきりとした心音に加えて異常な音が発生しする場合がある。この音を心雑音という。
第Ｉ音は心尖部、第ＩＩ音は両側第２肋間の高さの胸骨縁で、最もよく聴き取ることができる。第Ｉ音は鈍く低い音、第ＩＩ音は鋭く高い音として聴こえる。
【0019】
制御処理部１００は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ及び心音データ格納部２０、心音スペクトル算出部３０及び異常状態判定部４０を備えている。
心音データ格納部２０は、心音測定部１０で測定した心音を時系列データの心音データとして格納する部分であり、具体的にはメモリである。
心音データ格納部２０は、心音測定部１０で測定した心音を時系列データの心音データとして格納する部分であり、具体的にはメモリである。
【0020】
心音スペクトル算出部３０は、心音データ格納部２０に格納した心音データに基づき、心音データのパワースペクトルを算出する部分であり、具体的には、ＣＰＵで実行されるプログラム（異常状態判定処理）として実現される。異常状態判定処理については後述する。
【0021】
異常状態判定部４０は、心音スペクトル算出部３０で算出した心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定する部分であり、具体的には、ＣＰＵで実行されるプログラム（異常状態判定処理）として実現される。異常状態判定処理については後述する。
【0022】
提示部５０は、異常状態判定部４０で判定した異常状態を提示する部分であり、具体的には、液晶ディスプレイなどの表示装置である。
【0023】
（異常状態判定処理）
次に、図２に基づいて、制御処理部１００において実行される異常判定処置について説明する。図２は、異常状態判定処理の流れを示すフローチャートである。
異常状態判定処理は、プログラムとしてＲＯＭに格納され、心音解析システム１の電源オンとともにＣＰＵによって読み出され処理が開始される。
次に、図２に基づいて、制御処理部１００において実行される異常判定処置について説明する。図２は、異常状態判定処理の流れを示すフローチャートである。
異常状態判定処理は、プログラムとしてＲＯＭに格納され、心音解析システム１の電源オンとともにＣＰＵによって読み出され処理が開始される。
【0024】
異常状態判定処置は、図２に示すように、ＣＰＵはＳ１００において、心音測定部１０から心音データ（心音の時系列データ）を取得し、続くＳ１０５では、Ｓ１００において取得した心音データを心音データ格納部２０へ格納する。
【0025】
続くＳ１１０において所定時間（本実施形態では１分）が経過したか否かを判定する。そして、所定時間が経過したと判定した場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、処理をＳ１１５へ移行し、所定時間が経過していないと判定した場合（Ｓ１１０：Ｎｏ）処理をＳ１００へ戻す。
【0026】
Ｓ１１５では、Ｓ１００～Ｓ１１０において取得した心音データからＰＳＤなどの特徴量を抽出する。具体的には、下記（ア）～（オ）の処理を行い、特徴量を算出する。特徴量算出の例として、図３に示した、Ｓ１００～Ｓ１１０において取得される心音データ及びその心音データのパワースペクトルの例を参照しつつ説明する。図３は、心音解析システム１で取得される心音データ及びその心音データのパワースペクトルの一例を示す図である。なお、図３中に「Ａ」で示すグラフが心音データであり、「Ｂ」で示すグラフがパワースペクトルである。
【0027】
（ア）特定の周波数帯のＰＳＤ（Ｐｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｅｎｓｉｔｙの略：パワースペクトル密度））を算出する。
（イ）算出したＰＳＤのうち一定値を超えたピークをピックアップする。
（ウ）（イ）項で得られたピーク群を１音、２音及びノイズに分類する。
（イ）算出したＰＳＤのうち一定値を超えたピークをピックアップする。
（ウ）（イ）項で得られたピーク群を１音、２音及びノイズに分類する。
【0028】
（エ）（ウ）項で得られた１音群に対し、心電図用不整脈解析アルゴリズムにより、心房細動、期外性収縮（不整脈）、ポーズ（不整脈）の特徴を算出する。心電図用不整脈解析アルゴリズムについては後述する。
（オ）（ウ）項で得られた１音群に対し、心電図用自律神経アルゴリズムを用いて、ＬＦ／ＨＦを算出し、自律神経障害の兆候を算出する。心電図用自律神経解析アルゴリズムについては後述する。
（オ）（ウ）項で得られた１音群に対し、心電図用自律神経アルゴリズムを用いて、ＬＦ／ＨＦを算出し、自律神経障害の兆候を算出する。心電図用自律神経解析アルゴリズムについては後述する。
【0029】
続くＳ１２０では、Ｓ１１５における算出結果から異常状態の判定を行い、続くＳ１２５では、提示部５０に異常状態の判定結果（異常状態の兆候）を、ローレンツプロットで表示させた後、処理を終了する。
ここで、図４に基づき、異常状態の兆候をローレンツプロットで表示する方法ついて説明する。図４は、異常状態の兆候とローレンツプロットによる表示ついての説明図である。
ここで、図４に基づき、異常状態の兆候をローレンツプロットで表示する方法ついて説明する。図４は、異常状態の兆候とローレンツプロットによる表示ついての説明図である。
【0030】
ローレンツプロットとは、横軸をｎ番目の心音ＲＲ間隔、縦軸をｎ＋１番目の心音ＲＲ間隔としてグラフ上にプロットしたものである。
図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、心音データによって「正常」であると判定される場合は、ローレンツプロットにおいて、心拍間隔の分布が右上がり（最小二乗法により近似した一次曲線の傾きが正）で、上下方向のばらつきが所定内の値のグラフとなる。
図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、心音データによって「正常」であると判定される場合は、ローレンツプロットにおいて、心拍間隔の分布が右上がり（最小二乗法により近似した一次曲線の傾きが正）で、上下方向のばらつきが所定内の値のグラフとなる。
【0031】
図４（ｃ）に示すように、「心房細動の兆候あり」と判定される場合は、心拍間隔の分布が右上がりではあるが、上下方向のばらつきが所定の値内でないグラフとなる。
図４（ｄ）に示すように、「期外収縮の兆候あり」と判定される場合は、心拍間隔の分布の右上がりの一次近似曲線が３本以上現れるグラフとなる。
図４（ｄ）に示すように、「期外収縮の兆候あり」と判定される場合は、心拍間隔の分布の右上がりの一次近似曲線が３本以上現れるグラフとなる。
【0032】
図４（ｅ）に示すように、「糖尿病やパーキンソン病などの自立神経障害の兆候あり」と判定される場合は、右上がりの一次曲線に対する上下方向の心拍間隔の分布が所定の値以下のグラフとなる。
【0033】
（心電図用不整脈解析アルゴリズム）
ここで、図８に基づき、心電図用不整脈解析アルゴリズムについて説明する。図８は、実際の心電図を用いて心電図用不整脈解析アルゴリズムを説明するための概念図である。
図８に示すように、心電図用不整脈解析アルゴリズムでは下記の（ア）～（エ）により心房細動、期外性収縮（不整脈）、ポーズ（不整脈）の特徴を算出する。
ここで、図８に基づき、心電図用不整脈解析アルゴリズムについて説明する。図８は、実際の心電図を用いて心電図用不整脈解析アルゴリズムを説明するための概念図である。
図８に示すように、心電図用不整脈解析アルゴリズムでは下記の（ア）～（エ）により心房細動、期外性収縮（不整脈）、ポーズ（不整脈）の特徴を算出する。
【0034】
（ア）図８（Ａ）に示す心電図波形からＱＲＳを検出する（図８（Ａ）中に「Ｃ」で示す）。ＱＲＳとは、心室興奮から脱分極が完了するまでの間の心電図上の特徴的なポイントを示すもので、図８（Ｂ）の中に「Ｅ」で示す領域である。なお、図８（Ｂ）は、図８（Ａ）中の「Ｃ」の部分の拡大図である。
【0035】
（イ）隣り合うＱＲＳの時間間隔を計算する（この時間間隔をＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌいい、図８（Ａ）中に「Ｄ」で示す）。
（ウ）あるＱＲＳに対し、直前の数拍～数十拍分のＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌと比較して、期外収縮が発生しているかを判定する。
（ウ）あるＱＲＳに対し、直前の数拍～数十拍分のＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌと比較して、期外収縮が発生しているかを判定する。
【0036】
（エ）（ウ）項の影響を排除したうえで、特定の区間のＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌのばらつきから、心房細動が発生しているかを判定する。
本発明では、心電図の代わりに、心音データで同様の処理を行う際に、隣り合う１音の間隔をＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌと置き換えて算出することにより、心房細動、期外性収縮（不整脈）、ポーズ（不整脈）の特徴を算出している。これにより、心電図を用いた不整脈解析アルゴリズムに基づいて、心音データを用いた不整脈解析が可能となっている。
本発明では、心電図の代わりに、心音データで同様の処理を行う際に、隣り合う１音の間隔をＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌと置き換えて算出することにより、心房細動、期外性収縮（不整脈）、ポーズ（不整脈）の特徴を算出している。これにより、心電図を用いた不整脈解析アルゴリズムに基づいて、心音データを用いた不整脈解析が可能となっている。
【0037】
【0038】
図９に示すように、心電図用自律神経解析アルゴリズムでは下記の（オ）、（カ）により糖尿病やパーキンソン病などの自律神経障害の特徴を算出する。
（オ）心電図用不整脈解析で算出したＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌ群（図９の中に「Ｆ」で示す）を周波数解析し、ＰＳＤを算出する。
（オ）心電図用不整脈解析で算出したＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌ群（図９の中に「Ｆ」で示す）を周波数解析し、ＰＳＤを算出する。
【0039】
（カ）（オ）項のうち、Ｈｉｈｇ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＨＦ：０．１５～０，４Ｈｚ）の積分値と、Ｌｏｗ Ｆｒｅａｕｅｎｃｙ（ＬＦ：０．０５～０．１５Ｈｚ）の積分値を求め、その日をＬＦ／ＨＦとして算出する。
【0040】
本発明では、心電図の代わりに、心音データで同様の処理を行う際に、隣り合う１音の間隔をＲ－Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌと置き換えて算出することにより、自律神経障害の特徴を算出している。これにより、心電図を用いた自律神経解析アルゴリズムに基づいて、心音データを用いた自律神経解析が可能となっている。
【0041】
（心音解析システムの特徴）
以上の心音解析システム１は、対象体である利用者から取得した心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定し、提示することが可能となる。したがって、心電図に基づいて心臓に関する異常状態を判定する場合と比較すると、心電図を取得する際にはプローブ必要になるのに対し、マイクを用いるだけでよく、簡易で、測定時の対象体への負担も軽くなる解析システムとなる。
以上の心音解析システム１は、対象体である利用者から取得した心音データに基づき、心臓に関する異常状態を判定し、提示することが可能となる。したがって、心電図に基づいて心臓に関する異常状態を判定する場合と比較すると、心電図を取得する際にはプローブ必要になるのに対し、マイクを用いるだけでよく、簡易で、測定時の対象体への負担も軽くなる解析システムとなる。
【0042】
さらに、異常状態として不整脈の兆候を判定し、提示することができる。さらに、異常状態として、心房細動、期外収縮、自律神経障害（糖尿病、パーキンソン病など）のうち少なくとも１つの兆候を判定し、提示することができる。
【0043】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態における心音解析システム１ついて説明する。第２実施形態における心音解析システム１は、構成要件の機能及び異常状態判定処理は第１実施形態におけるものと同じであるため、それらの説明は省略する。
次に、第２実施形態における心音解析システム１ついて説明する。第２実施形態における心音解析システム１は、構成要件の機能及び異常状態判定処理は第１実施形態におけるものと同じであるため、それらの説明は省略する。
【0044】
第２実施形態における心音解析システム１は、いわゆるスマートフォン（登録商標）の構成品を用いて構成されている。つまり、心音測定部１０が、スマートフォンのマイクであり、制御処理部１００がスマートフォンのＣＰＵ、提示部５０がスマートフォンのディスプレイである。
【0045】
そして、スマートフォンのメモリにアプリケーションとして異常状態判定処理が格納され、心音測定部１０（マイク）で測定した心音データがメモリに格納され、ＣＰＵでパワースペクトルが算出されるとともに、異常状態判定が行われ、提示部５０（ディスプレイ）で異常判定状態判定の結果が提示される。
【0046】
このような心音解析システムでは、第１実施形態における心音解析システム１の特徴に加え、スマートフォンにより心音解析システムを構成することができ、非常に簡易な構成で使いやすいシステムとすることができる。
【0047】
【0048】
図５に示すように、心音解析システム２は、端末１１０とサーバ１２０とを備えており、端末１１０とサーバ１２０との間で、インターネットなどの通信回線５を介してデータの送受信を行う。
【0049】
なお、第３実施形態における心音解析システム２の構成要素のうち第１実施形態における心音解析システム１と同じものには同じ符号を付し、その説明を省略する。
端末１１０は、心音解析システム２の使用者が所持して使用する部分であり、心音データを測定し、通信回線５を介してサーバ１２０に送信するとともに、サーバ１２０で判定されて異常状態判定結果を、通信回線５介して受信し、提示する部分である。
端末１１０は、心音解析システム２の使用者が所持して使用する部分であり、心音データを測定し、通信回線５を介してサーバ１２０に送信するとともに、サーバ１２０で判定されて異常状態判定結果を、通信回線５介して受信し、提示する部分である。
【0050】
端末１１０は、心音測定部１０、提示操作部５１、送受信部６０及び図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏを備えている。
提示操作部５１は、情報を表示する液晶ディスプレイとその表面の、操作入力用のタッチパネルを備えている。
提示操作部５１は、情報を表示する液晶ディスプレイとその表面の、操作入力用のタッチパネルを備えている。
【0051】
送受信部６０は、通信回線５を介してサーバ１２０とデータを送受信するための送受信機である。また、ＣＰＵでは後述する端末処理が実行される。
サーバ１２０は、端末１１０から通信回線５を介して送信される心音データを格納し、格納した心音データに基づいて、心音スペクトルを算出したり、異常状態判定結果を判定したりし、その結果を、通信回線５を介して端末１１０へ送信する部分である。
サーバ１２０は、端末１１０から通信回線５を介して送信される心音データを格納し、格納した心音データに基づいて、心音スペクトルを算出したり、異常状態判定結果を判定したりし、その結果を、通信回線５を介して端末１１０へ送信する部分である。
【0052】
サーバ１２０は、心音データ格納部２０、心音スペクトル算出部、異常状態判定部４０、送受信部６１及び図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏを備えている。
送受信部６１は、通信回線５を介して端末１１０とデータを送受信するための送受信機である。また、ＣＰＵでは後述するサーバ処理が実行される。
送受信部６１は、通信回線５を介して端末１１０とデータを送受信するための送受信機である。また、ＣＰＵでは後述するサーバ処理が実行される。
【0053】
【0054】
図６に示すように、端末処理では、まず、Ｓ２００において、提示操作部５１から操作モードの入力状態を取得する。つまり、利用者が、「心音データの計測をするのか」、「異常状態判定結果を提示させるのか」、あるいは、「処理を終了させるのか」のいずれを選択しているのかを取得する。
【0055】
続くＳ２０５では、Ｓ２００において取得したモード状態入力がどのモードであるかを判定する。そして、入力状態のモードが「心音データ計測」の場合、処理を２１０へ移行し、「異常状態判定結果」の場合、処理をＳ２２０へ移行し、「処理終了」の場合、端末処理を終了する。
【0056】
Ｓ２１０では、心音データを取得し、続くＳ２１５では、Ｓ２１０において取得した心音データを、通信回線５を介してサーバ１２０へ送信する。なお、送信の際、心音データの最初はスタートデータを送信し、所定時間経過時の最後は、エンドデータを送信する。
【0057】
Ｓ２２０では、所定時間（本実施形態では１分）が経過したか否かを判定する。そして、所定時間が経過したと判定した場合（Ｓ２２０：Ｙｅｓ）、処理をＳ２００へ戻し、所定時間が経過していないと判定した場合（Ｓ２２０：Ｎｏ）処理をＳ２１０へ戻す。
【0058】
Ｓ２２５では、通信回線５を介してサーバ１２０から異常状態判定結果を入力し、続くＳ２３０で、Ｓ２２５において入力した異常状態判定結果を提示操作部５１に表示させた後、処理をＳ２００へ戻す。
【0059】
【0060】
図７に示すように、サーバ処理では、まず、Ｓ３００において、通信回線５を介して端末１１０から心音データを入力し、心音データ格納部２０へ格納する。データ入力の際、スタートデータからエンドデータまでのデータを入力して、心音データ格納部２０へ格納する。
【0061】
続くＳ３０５では、Ｓ３００において取得した心音データから心音ＰＳＤなどの特徴量を算出する。
続くＳ３１０では、Ｓ３０５において算出した心音ＰＳＤなどの特徴量から異常状態の兆候を判定する。判定の方法は実施形態１の異常状態判定処理（Ｓ１１５，Ｓ１２０）と同じである。
続くＳ３１０では、Ｓ３０５において算出した心音ＰＳＤなどの特徴量から異常状態の兆候を判定する。判定の方法は実施形態１の異常状態判定処理（Ｓ１１５，Ｓ１２０）と同じである。
【0062】
続くＳ３１５では、Ｓ３１０における判定結果を、通信回線を介して端末１１０へ送信する。このとき、判定結果を、実施形態１のＳ１２５におけるローレンツプロットにして端末１１０へ送信してもよい。
【0063】
このような心音解析システム２では、端末１１０を心音測定部１０、提示操作部５１及び送受信部６０のみで構成することで小型化することができるため、使いやすいシステムとすることができる。
【0064】
また、通信回線５とサーバ１２０とを用いて異常状態判定処理を行うことができるため、複数の端末１１０を１台のサーバ１２０で処理することが可能となり、大規模なシステム化が可能となる。
【0065】
［その他の実施形態］
上記実施形態では、対象体として、人間を前提として説明したが、対象体は人間に限らず、犬、猫などのペットや豚、牛などの家畜あるいはサイ、カバ、象など動物園で飼育されている動物などであってもよい。この場合、それぞれの対象体に応じて、異常状態の兆候を判定するための判定値を変更すればよい。
上記実施形態では、対象体として、人間を前提として説明したが、対象体は人間に限らず、犬、猫などのペットや豚、牛などの家畜あるいはサイ、カバ、象など動物園で飼育されている動物などであってもよい。この場合、それぞれの対象体に応じて、異常状態の兆候を判定するための判定値を変更すればよい。
【符号の説明】
【0066】
１，２… 心音解析システム ５… 通信回線 １０… 心音測定部 ２０… 心音データ格納部 ３０… 心音スペクトル算出部 ４０… 異常状態判定部 ５０… 提示部 ５１… 提示操作部 ６０、６１… 送受信部 １００… 制御処理部 １１０… 端末 １２０… サーバ。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
