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公開番号2024166690
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-29
出願番号2023082978
出願日2023-05-19
発明の名称呼吸パターン判定方法および呼吸パターン判定装置
出願人ヤマハ株式会社,国立大学法人東京医科歯科大学
代理人個人,個人
主分類A61B 5/08 20060101AFI20241122BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】本開示は、呼吸に基づく肺の膨縮から呼吸状態を詳細に把握し、呼吸状態の分類が可能となる呼吸パターン判定方法の提供を目的とする。
【解決手段】本開示の呼吸パターン判定方法は、肺の膨縮の時間変動値を計測する計測ステップS1と、前記時間変動値のウェーブレット変換によりウェーブレットスペクトルを得る変換ステップS2と、前記ウェーブレットスペクトルに基づいて周期的呼吸パターンを判定する判定ステップS3とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
肺の膨縮の時間変動値を計測する計測ステップと、
前記時間変動値のウェーブレット変換によりウェーブレットスペクトルを得る変換ステップと、
前記ウェーブレットスペクトルに基づいて周期的呼吸パターンを判定する判定ステップと
を備える呼吸パターン判定方法。
続きを表示（約 620 文字）【請求項２】
周期的呼吸パターンの判定に、ウェーブレットスペクトルのピーク周波数の時間変化を用いる請求項１または請求項２に記載の呼吸パターン判定方法。
【請求項３】
前記判定ステップが、
前記ウェーブレットスペクトルを一定の時間間隔で複数の領域に分割する時間領域分割ステップと、
前記複数の領域間での前記ウェーブレットスペクトルの類似度を算出する類似度算出ステップと
を有し、
周期的呼吸パターンの判定に、前記類似度を用いる請求項１または請求項２に記載の呼吸パターン判定方法。
【請求項４】
前記類似度が、相関係数である請求項３に記載の呼吸パターン判定方法。
【請求項５】
前記計測ステップでの肺の膨縮の時間変化の計測に、生体表面に設置され、肺の膨縮に応じた生体表面の伸縮を検出可能な歪センサ素子を用いる請求項１または請求項２に記載の呼吸パターン判定方法。
【請求項６】
異常呼吸相の判定に用いられる請求項１または請求項２に記載の呼吸パターン判定方法。
【請求項７】
肺の膨縮の時間変動値を計測する計測部と、
前記時間変動値のウェーブレット変換によりウェーブレットスペクトルを得る変換部と、
前記ウェーブレットスペクトルに基づいて周期的呼吸パターンを判定する判定部と
を備える呼吸パターン判定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、呼吸パターン判定方法および呼吸パターン判定装置に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
呼吸に基づく肺の膨縮を検出することで、呼吸に伴う種々の生体活動の知見を得られる場合がある。例えば肺の膨縮から片側の肺の切除手術後に発生する異常呼吸相の合併症を早期に発見することができる。生体表面の膨縮を検出可能なセンサユニットとして、長手方向に伸縮する糸状または帯状の複数の歪センサ素子を用いたものが公知である（特開２０２０－１５１２９４号公報参照）。
【０００３】
前記センサユニットは、少なくとも一対の前記歪センサ素子の中心軸同士が交差するように保持部材に保持されており、被検者に負担の少ない簡易な方法で生体表面の動きを容易に検出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２０－１５１２９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記センサユニットを用いた異常呼吸相の発見は、例えば以下の手順で行われる。まず、前記センサユニットの検出信号から経過時間と周波数の変位との時間－変位曲線を求める。次に、この時間－変位曲線の包絡線を取得し、所定時間単位で前記包絡線をフーリエ変換等によって変換することで単位時間毎の周波数特性を求める。この周波数特性から異常呼吸相の有無を判定する。
【０００６】
前記手順では異常呼吸相の有無は判定できるものの、どのような異常呼吸が生じているのかを判別することは難しい。一般には抽出されるのは異常呼吸相が疑わしいケースであり、最終的には熟練した医師の判断を必要とする場合が多い。
【０００７】
本開示は、このような事情に基づいてなされたものであり、呼吸に基づく肺の膨縮から呼吸状態を詳細に把握し、呼吸状態の分類が可能となる呼吸パターン判定方法および呼吸パターン判定装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本開示の一態様に係る呼吸パターン判定方法は、肺の膨縮の時間変動値を計測する計測ステップと、前記時間変動値のウェーブレット変換によりウェーブレットスペクトルを得る変換ステップと、前記ウェーブレットスペクトルに基づいて周期的呼吸パターンを判定する判定ステップとを備える。
【０００９】
（２）前記（１）の呼吸パターン判定方法において、周期的呼吸パターンの判定に、ウェーブレットスペクトルのピーク周波数の時間変化を用いるとよい。
【００１０】
（３）前記（１）または（２）の呼吸パターン判定方法において、前記判定ステップが、前記ウェーブレットスペクトルを一定の時間間隔で複数の領域に分割する時間領域分割ステップと、前記複数の領域間での前記ウェーブレットスペクトルの類似度を算出する類似度算出ステップとを有し、周期的呼吸パターンの判定に、前記類似度を用いるとよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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