特許
J-GLOBAL ID:202003005252772281
自動咳特定システム及び方法
発明者:
,
出願人/特許権者:
代理人 (4件):
長谷川 芳樹
, 池田 成人
, 酒巻 順一郎
, 戸津 洋介
公報種別:公表公報
出願番号(国際出願番号):特願2019-546237
公開番号(公開出願番号):特表2020-511206
出願日: 2018年02月22日
公開日(公表日): 2020年04月16日
要約:
方法は、ある時間の間に取得した二軸加速度測定信号を用いて、その時間のセグメントを咳又は非咳アーチファクト(例えば、休止状態、嚥下、舌運動、又は発話)として分類することができる。本方法は、二軸加速度測定信号のセグメントを、時間の各セグメントに対するメタ特徴(好ましくは、各セグメントに対する1つ以上の時間特徴、周波数特徴、時間周波数特徴、又は情報理論的特徴)として表現することを含むことができる。顕著なメタ特徴を用いて、セグメントを咳又は非咳アーチファクトとして分類することができる。好ましくは、センサに動作可能に接続された処理モジュールが、二軸加速度測定信号の処理を実行して、またセグメントを自動的に分類する。本方法及び/又はデバイスを用いて嚥下障害患者を診断又は処置することが、例えば嚥下から咳を区別することによって可能である。【選択図】 図2
請求項(抜粋):
咳を特定する方法であって、
処理モジュール上で、被検者の喉の前後(A-P)軸及び上下軸(S-I)上で外部に位置するセンサによって取得した二軸加速度測定信号を受け取ることと、
前記二軸加速度測定信号のセグメントを顕著なメタ特徴を含むメタ特徴として表現することであって、前記処理モジュールは前記セグメントの表現を実行する、表現することと、
前記セグメントを、咳である少なくとも1つの分類と休止状態である少なくとも1つの分類とを含む複数の分類のうちの1つとして分類することであって、前記処理モジュールは前記顕著なメタ特徴に基づいて前記分類を実行する、分類することと、
を含む方法。
IPC (2件):
FI (2件):
Fターム (4件):
4C038VB09
, 4C038VB32
, 4C038VC20
, 5L099AA04
引用特許:
引用文献:
審査官引用 (1件)
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Augmentative Communication Based Realtime Vocal Cord Vibration Detection
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