JP2017018420A - 耳鳴患者判別システム、耳鳴患者判別方法および耳鳴患者判別プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】耳鳴患者判別システム、耳鳴患者判別方法及び耳鳴患者判別プログラムを提供すること。【解決手段】耳鳴患者判別システムは、耳鳴患者と非耳鳴患者とを判別する耳鳴患者判別システムであって、耳鳴患者に特有のパターンを有する脳波データが記憶されている記憶部と、被験者の脳波を計測する脳波計と、脳波計で測定した被験者の脳波データと、記憶部に記憶されている脳波データとに基づいて被験者が耳鳴患者か否かを判定する判定部とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、被験者が耳鳴患者、特に周囲の人に認知不可能な自覚的耳鳴患者か否かを判別できる耳鳴患者判別システム、耳鳴患者判別方法および耳鳴患者判別プログラムに関する。

耳鳴は、体外に音源が存在しない環境で音が聴こえるように感じる現象であり、多くの場合は何らかの病気に伴って生じるが、現状では耳鳴のメカニズムはほとんど解明されていない。耳鳴を治すためには、耳鳴を引き起こしている病気や原因を正確に診断し、それぞれの原因に合わせて治療を行う必要がある。臨床現場においては、医師は、病気の診断、治療方針の決定、および治療経過の把握をするために耳鳴患者の耳鳴の状態（例えば、耳鳴音の大きさ、高さ）を検査する。

従来の方法では、耳鳴音の高さを調べるためにピッチマッチ検査を、耳鳴音の大きさを調べるためにラウドネス・バランス検査を行っている。ピッチマッチ検査とは、検査機器を用いて患者に様々な高さの音を聞かせ、自身の耳鳴音に最も近い高さの音を選択させる方法である。この検査では、一般的に約１１種類の高さの異なる音を用いる。ラウドネス・バランス検査では、ピッチマッチ検査によって調べた音の高さを使用する。音の高さを一定にした状態で検査機器が発する音の大きさを変化させ、患者に自身の耳鳴音と最も近い大きさの音を選択させる。

このような検査によって、耳鳴音の高さと大きさを把握することが可能となる。先にピッチマッチ検査を行うのは、音に対する人の感度の性質を考慮するためである。音に対する人の感度には、大きさが等しく高さが異なる音を聴くと、音の大きさが異なるように感じる性質がある。したがって、耳鳴音の大きさを調べるためには、まずは音の高さを調べる必要がある。ピッチマッチ検査やラウドネス・バランス検査を行うことで、より正確に耳鳴音の聴こえ方を捉えることができる。

なお、従来には、脳波を使った判定装置として、ヒトの脳波を計測する脳波計と、演算部と、ＣＭＡＣ分類器とを備え、脳波の解析によってヒトの精神状態（例えば、喜怒哀楽等の感情や、快適度）を３クラス以上に判定できる判定装置が提案されている。

特開２０１１−１８８９６１号公報

しかしながら従来の方法では、患者が自身の耳鳴音がどの音に近いか判断できない場合は、耳鳴音の聴こえ方を把握することができないという問題がある。また、患者にとって手間がかかることや患者の主観的な評価による曖昧性が問題となる。このため、簡易かつ客観的に耳鳴患者を判別できることが求められている。

本発明は、簡易かつ客観的に耳鳴患者を判別できる耳鳴患者判別システム、耳鳴患者判別方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決すべく、本発明に係る耳鳴患者判別システムは、耳鳴患者と非耳鳴患者とを判別する耳鳴患者判別システムであって、耳鳴患者に特有のパターンを有する脳波データが記憶されている記憶部と、被験者の脳波を計測する脳波計と、脳波計で測定した被験者の脳波データと、記憶部に記憶されている脳波データとに基づいて被験者が耳鳴患者か否かを判定する判定部とを備える。

本発明に係る耳鳴患者判別システムによれば、脳波により耳鳴患者か否かを判別しているので、簡易に耳鳴患者を判別することができる。また、記憶部に記憶されている耳鳴患者に特有のパターンを有する脳波データと、脳波計で測定した被験者の脳波データとに基づいて、被験者が耳鳴患者か否かを判定しているので、客観的に耳鳴患者を判別することができる。

本発明に係る耳鳴患者判別システムは、脳波計で測定した前記被験者の脳波データと、記憶部に記憶されている脳波データとに基づいて被験者の耳鳴音の周波数を推定する推定部を備える。本発明に係る耳鳴患者判別システムによれば、耳鳴患者の耳鳴音の周波数を推定することができる。

本発明に係る耳鳴患者判別システムの推定部は、脳波計で測定した脳波データを、パターンマッチングにより記憶部に記憶されている脳波データと比較して、被験者の耳鳴音の周波数を推定する。このため、より正確に被験者の耳鳴音の周波数を推定することができる。

本発明に係る耳鳴患者判別システムの記憶部に記憶されている脳波データは、複数の耳鳴患者及び複数の非耳鳴患者に周波数を段階的に変化させながら単一周波数の音を聴かせ、周波数を変化させる度に測定した脳波から耳鳴患者に特有のパターンの脳波データを抽出したものである。

本発明に係る耳鳴患者判別システムによれば、複数の耳鳴患者及び複数の非耳鳴患者の脳波データから耳鳴患者に特有のパターンの脳波データを抽出して記憶部に記憶しているので、より客観的な耳鳴患者の判別及び耳鳴音の周波数の推定が可能となる。

本発明に係る耳鳴患者判別システムの記憶部には、耳鳴音の周波数と、周波数に特有のパターンを有する脳波データとが対応づけて記憶されている。このため、容易かつ客観的に耳鳴患者の耳鳴音の周波数の推定が可能である。

本発明に係る耳鳴患者判別システムは、脳波計で測定した脳波をフーリエ変換するフーリエ変換部をさらに備え、記憶部に記憶されている脳波データは、フーリエ変換後の脳波データである。

本発明に係る耳鳴患者判別システムによれば、脳波をフーリエ変換しているので、耳鳴患者の脳波データの特徴を検出しやすい。このため、客観的に耳鳴患者の判別及び耳鳴音の周波数の推定が可能となる。

上記の課題を解決すべく、本発明の耳鳴患者判別方法は、耳鳴患者と非耳鳴患者とを判別する耳鳴患者判別方法であって、脳波計で被験者の脳波を計測する工程と、判定部が、記憶部に記憶されている耳鳴患者及び非耳鳴患者の脳波データと、脳波計で測定した被験者の脳波データとに基づいて、被験者が耳鳴患者か否かを判定する工程とを有する。

上記の課題を解決すべく、本発明の耳鳴患者判別プログラムは、コンピュータに、上述の方法における各工程を実行させる。

実施形態に係る耳鳴患者判別システムの概略図である。 国際１０−２０法で定める脳波の測定位置を示す図である。 データ処理装置の構成図である。 脳波データ（周波数スペクトラム）の一例を示す図である。 実施形態に係る耳鳴患者判別システムの動作を示すフローチャートである。 実施形態に係る耳鳴患者判別システムの動作を示すフローチャートである。

耳鳴は、周囲の人に認知可能か否かによって２種類に分類することができる。周囲の人に認知可能な耳鳴を他覚的耳鳴といい、認知不可能な耳鳴りを自覚的耳鳴という。他覚的耳鳴では、血液が流れる音や筋肉が痙攣する音が認知される。自覚的耳鳴では、連続的な単一周波数の音や雑音が認知される。本実施形態では、２種類の耳鳴のうち、自覚的耳鳴を取り扱うこととし、特に単一周波数の音の耳鳴を取り扱うこととする。以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る耳鳴患者判別システム１の概略を示す構成図である。耳鳴患者判別システム１は、ヘッドセット装置１０とデータ処理装置２０とを備える。ヘッドセット装置１０は、脳波計を備え、被験者Ｕの頭部にセットされて被験者Ｕの脳波データを取得する。データ処理装置２０は、ヘッドセット装置１０で取得される脳波データを処理し、被験者Ｕが耳鳴患者であるか否かを判別する。また、データ処理装置２０は、被験者Ｕの耳鳴音の周波数を推定する。ヘッドセット装置１０及びデータ処理装置２０は、無線もしくは有線ネットワークにより接続されている。

ヘッドセット装置１０は、一対又は複数個の電極１１を備える。電極１１は、被験者Ｕの頭部や耳部に装着されて被験者Ｕの頭部の電位を検出する。なお、脳波は脳内の部位によって異なった波形を示すが、本実施形態では、国際１０−２０法で定めるＦｐ１の部位の脳波を測定するように電極を設置するとよい（図２に国際１０−２０法で定める脳波の測定位置を示す）。ヘッドセット装置１０は、電極で検出された被験者Ｕの頭部の電位を増幅して時系列に出力する。

なお、このヘッドセット装置１０では、電極１１を被験者Ｕの耳及び額に装着するため、頭に電極ネットを覆いかぶせて使用する脳波計のように髪に導電性のジェルを塗る必要がなく、簡易に装着することができる。このため、被験者Ｕがリラックスした状態で装着することができ、即定する脳波にノイズが入りにくいといった利点を有する。

データ処理装置２０は、キーボード、マウス、タッチパネル等の入出力装置、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算部及びＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（read only memory）等の記憶装置を備えた本体、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置、音声を出力するスピーカなどから構成されるコンピュータシステムである。

データ処理装置２０は、コンピュータシステムの記憶装置に格納されたプログラムを演算部により実行することにより実現することができる。この記憶装置および演算部は、通信回線を介して接続されたサーバ、クラウドなどの物理的に離間した装置に組み込まれていてもよい。

図３は、データ処理装置２０の構成図である。データ処理装置２０は、記憶部２１と、受信部２２と、フィルタ部２３と、フーリエ変換部２４と、判別部２５と、推定部２６と、操作受付部２７と、表示部２８とを備える。

記憶部２１は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体である。また、記憶部２１は、外部サーバであっても良い。記憶部２１には、耳鳴患者を判別するための脳波データ（脳波のパターン）及び耳鳴患者の耳鳴音の周波数（高さ）を推定するための脳波データ（脳波のパターン）が記憶されている。

具体的には、記憶部２１には、以下の方法で抽出した脳波データが記憶されている。
（１）複数の耳鳴患者及び複数の非耳鳴患者に対して、周波数を段階的に変化させながら単一周波数の音を聴かせ、周波数を変化させる度にその脳波を測定する。
（２）取得した脳波データをフィルタによりノイズ成分を除去した後、フーリエ変換を行い周波数と強度の関係を示す周波数スペクトラムとし、判別及び推定の精度を向上させるために、患者毎に周波数スペクトラムの平均及び標準偏差を算出する。
（３）平均及び標準偏差を算出した脳波データから耳鳴患者に特有のパターンを示す脳波データを抽出する。

図４は、記憶部２１に記憶されている耳鳴患者と非耳鳴患者との判別用に抽出された周波数スペクトラムのデータの一例である。図４（ａ）は、縦軸が平均振幅スペクトラムである場合、図４（ｂ）は、縦軸が標準偏差スペクトルである場合を示している。図４に示すように、耳鳴患者と非耳鳴患者の脳波（周波数スペクトラム）との間には、１０Ｈｚ付近（５〜１５Ｈｚ）に違いがあることが分かる。

すなわち、１０Ｈｚ付近（５〜１５Ｈｚ）における耳鳴患者のスペクトル強度は、周波数（横軸）が高くなるに従いほぼ単調に下がっており、９〜１０Ｈｚ付近にピークを持たないが、非耳鳴患者（健常者）のスペクトル強度は、９〜１０Ｈｚ付近にピークを持っていることがわかる。このことから、取得した被験者Ｕの１０Ｈｚ付近（５〜１５Ｈｚ）における脳波データ（周波数スペクトル）のパターンを、図４に示す脳波データ（周波数スペクトル）のパターンと比較することで、被験者が耳鳴患者であるどうかを判別することができる。

また、記憶部２１には、耳鳴患者の耳鳴音の周波数（高さ）の推定用に、耳鳴音の周波数毎に、該周波数の耳鳴音が聞こえる耳鳴患者に特有に表れる脳波のパターンが関連付けて記憶されている。この耳鳴音の周波数毎に記憶されている脳波のパターンと、被験者の脳波のパターンとを比較することで、耳鳴患者の耳鳴音の周波数（高さ）を推定することができる。なお、脳波データを抽出する際は、耳鳴音の周波数と、脳波のパターンとは一対一に対応するように脳波データを抽出することに留意する。

受信部２２は、ヘッドセット装置１０から時系列に送信される脳波データを受信する。

フィルタ部２３は、ヘッドセット装置１０から時系列に送信される脳波データのうち特定の周波数成分のみを通過させてノイズ成分を除去する。

フーリエ変換部２４は、フィルタ部２３を通過した脳波データをフーリエ変換し、周波数スペクトルを得る。

判別部２５は、フーリエ変換部２４によりフーリエ変換された脳波データ（周波数スペクトル）と、記憶部２１に記憶されている脳波データ（周波数スペクトラム）とに基づいて、被験者Ｕが耳鳴患者か否かを判定する。具体的には、判別部２５は、フーリエ変換部２４によりフーリエ変換された被験者Ｕの脳波データ（周波数スペクトラム）のパターンを、記憶部２１に記憶されている図４に示す脳波データ（周波数スペクトラム）のパターンと比較を行い、被験者Ｕが耳鳴患者か否かを判定する。

推定部２６は、ヘッドセット装置１０の脳波計で測定した被験者Ｕの脳波データを、記憶部２１に記憶されている脳波データと比較して、被験者Ｕの耳鳴音の周波数を推定する。具体的には、推定部２６は、ヘッドセット装置１０の脳波計で測定した脳波データ（周波数スペクトラム）のパターンと、記憶部２１に記憶されている耳鳴音の周波数毎の脳波データのパターンとを比較してマッチングを行い、被験者の耳鳴音の周波数（高さ）を推定する。

操作受付部２７は、ユーザの操作入力を受け付ける。具体的には、耳鳴患者判別システム１のＯＮ／ＯＦＦや判別の開始といった操作等を受け付ける。

表示部２８は、操作受付部２７で受け付けられる操作内容に応じて、記憶部２１に記憶されているデータをＬＣＤ等の表示装置に表示させる。

図５は、耳鳴患者判別システム１の被験者が耳鳴患者か否かを判定する動作を示すフローチャートである。以下、図１〜図５を参照して、耳鳴患者判別システム１の動作について説明する。

初めに、ヘッドセット装置１０を被験者に装着する。次に、入力装置を操作して、耳鳴患者の判定処理を開始すると、ヘッドセット装置１０の脳波計が脳波データを取得し、取得した脳波データは、時系列にデータ処理装置２０へ送信される（Ｓ１０１）。データ処理装置２０の受信部２２は、ヘッドセット装置１０から送信される脳波データを受信し（Ｓ１０２）、フィルタ部２３は、受信した脳波データからノイズ成分を除去する（Ｓ１０３）。

次に、フーリエ変換部２４は、フィルタ部２３を通過した脳波データをフーリエ変換し、周波数スペクトルを得る（Ｓ１０４）。

次に、判別部２５は、フーリエ変換部２４によりフーリエ変換された脳波データ（周波数スペクトル）と、記憶部２１に記憶されている脳波データ（周波数スペクトラム）とに基づいて、被験者Ｕが耳鳴患者か否かを判定する（Ｓ１０５）。

具体的には、判別部２５は、フーリエ変換部２４によりフーリエ変換された脳波データ（周波数スペクトラム）のパターンを、記憶部２１に記憶されている図４に示す脳波データ（周波数スペクトラム）のパターンと比較を行い、被験者Ｕが耳鳴患者か否かを判定する。

図６は、耳鳴患者判別システム１の被験者の耳鳴音の周波数を推定する動作を示すフローチャートである。以下、図１〜図４及び図６を参照して、耳鳴患者判別システム１の動作について説明する。

初めに、ヘッドセット装置１０を被験者に装着する。次に、入力装置を操作して、耳鳴患者の判定処理を開始すると、ヘッドセット装置１０の脳波計が脳波データを取得し、取得した脳波データは、時系列にデータ処理装置２０へ送信される（Ｓ２０１）。データ処理装置２０の受信部２２は、ヘッドセット装置１０から送信される脳波データを受信し（Ｓ２０２）、フィルタ部２３は、受信した脳波データからノイズ成分を除去する（Ｓ２０３）。

次に、フーリエ変換部２４は、フィルタ部２３を通過した脳波データをフーリエ変換し、周波数スペクトルを得る（Ｓ２０４）。

次に、推定部２６は、ヘッドセット装置１０の脳波計で測定した被験者Ｕの脳波データを、記憶部２１に記憶されている脳波データと比較して、被験者Ｕの耳鳴音の周波数を推定する（Ｓ２０５）。具体的には、推定部２６は、ヘッドセット装置１０の脳波計で測定した脳波データ（周波数スペクトラム）のパターンと、記憶部２１に記憶されている耳鳴音の周波数毎の脳波データのパターンとを比較してマッチングを行い、被験者の耳鳴音の周波数（高さ）を推定する。

以上のように、本実施形態に係る耳鳴患者判別システム１は、耳鳴患者と非耳鳴患者とを判別する耳鳴患者判別システムであって、耳鳴患者に特有のパターンを有する脳波データが記憶されている記憶部２１と、被験者の脳波を計測する脳波計を備えるヘッドセット装置１０と、脳波計で測定した被験者の脳波データと、記憶部２１に記憶されている脳波データとに基づいて被験者が耳鳴患者か否かを判定する判別部２５とを備える。

また、本実施形態に係る耳鳴患者判別システム１によれば、脳波により耳鳴患者か否かを判別しているので、簡易に耳鳴患者を判別することができる。また、記憶部２１に記憶されている耳鳴患者に特有のパターンを有する脳波データと、脳波計で測定した被験者の脳波データとに基づいて、被験者が耳鳴患者か否かを判定しているので、客観的に耳鳴患者を判別することができる。

また、本実施形態に係る耳鳴患者判別システム１は、脳波計で測定した被験者の脳波データと、記憶部２１に記憶されている脳波データとに基づいて被験者の耳鳴音の周波数を推定する推定部２６を備える。このため、耳鳴患者の耳鳴音の周波数を推定することができる。

また、本実施形態に係る耳鳴患者判別システム１の記憶部２１に記憶されている脳波データは、複数の耳鳴患者及び複数の非耳鳴患者に周波数を段階的に変化させながら単一周波数の音を聴かせ、周波数を変化させる度に測定した脳波から耳鳴患者に特有のパターンの脳波データを抽出したものである。複数の耳鳴患者及び複数の非耳鳴患者の脳波データから、耳鳴患者に特有のパターンの脳波データを抽出することにより、より客観的に耳鳴患者の判別及び耳鳴音の周波数の推定が可能となる。

また、本実施形態に係る耳鳴患者判別システム１の記憶部２１には、耳鳴音の周波数（高さ）と、この周波数に特有のパターンの脳波データとが対応づけて記憶されている。このため、容易かつ客観的に耳鳴患者の耳鳴音の周波数の推定が可能である。

また、本実施形態に係る耳鳴患者判別システム１は、ヘッドセット装置１０の脳波計で測定した脳波をフーリエ変換するフーリエ変換部２４をさらに備え、記憶部２１に記憶されている脳波データは、フーリエ変換後の脳波データである。このため、耳鳴患者の脳波の特徴量を検出しやすく、客観的に耳鳴患者の判別及び耳鳴音の周波数の推定することができる。

さらに、本実施形態に係る耳鳴患者判別システム１の推定部２６は、脳波計で測定した脳波データを、パターンマッチングにより記憶部に記憶されている脳波データと比較して、被験者の耳鳴音の周波数を推定する。このため、より正確に被験者の耳鳴音の周波数を推定することができる。

なお、本発明の一実施形態である耳鳴患者判別システム１を例に本発明を説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。例えば、上記実施形態では、データ処理装置２０の推定部２６は、パターンマッチングにより耳鳴音の周波数（高さ）を推定しているが、脳波データの分類により、耳鳴音の周波数（高さ）を推定するように構成してもよい。ここで、脳波の分類には、サポートベクタマシン、フィッシャーの線形判別分析やマハラノビス距離による分類等、種々の手法を用いることができる。

以上で説明したように、本発明の耳鳴患者判別システム、耳鳴患者判別方法及び耳鳴患者判別プログラムは、被験者が耳鳴患者か否かを容易かつ客観的に判別することができる。また、耳鳴音の周波数（高さ）を容易かつ客観的に推定することができる。

１ 耳鳴患者判別システム
１０ ヘッドセット装置
２０ データ処理装置
２１ 記憶部
２２ 受信部
２３ フィルタ
２４ フーリエ変換部
２５ 判別部
２６ 推定部
２７ 操作受付部
２８ 表示部

Claims (8)

1. 耳鳴患者と非耳鳴患者とを判別する耳鳴患者判別システムであって、
   前記耳鳴患者に特有のパターンを有する脳波データが記憶されている記憶部と、
   被験者の脳波を計測する脳波計と、
   前記脳波計で測定した前記被験者の脳波データと、前記記憶部に記憶されている脳波データとに基づいて前記被験者が耳鳴患者か否かを判定する判定部と
   を備える耳鳴患者判別システム。
2. 前記脳波計で測定した前記被験者の脳波データと、前記記憶部に記憶されている脳波データとに基づいて前記被験者の耳鳴音の周波数を推定する推定部を備える請求項１に記載の耳鳴患者判別システム。
3. 前記推定部は、
   前記脳波計で測定した脳波データを、パターンマッチングにより前記記憶部に記憶されている脳波データと比較して、前記被験者の耳鳴音の周波数を推定する請求項２に記載の耳鳴患者判別システム。
4. 前記記憶部に記憶されている脳波データは、
   複数の前記耳鳴患者及び複数の前記非耳鳴患者に周波数を段階的に変化させながら単一周波数の音を聴かせ、前記周波数を変化させる度に測定した脳波から前記耳鳴患者に特有のパターンの脳波データを抽出したものである請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の耳鳴患者判別システム。
5. 前記記憶部には、耳鳴音の周波数と、前記周波数に特有のパターンを有する脳波データとが対応づけて記憶されている請求項４に記載の耳鳴患者判別システム。
6. 前記脳波計で測定した脳波をフーリエ変換するフーリエ変換部をさらに備え、
   前記記憶部に記憶されている脳波データは、フーリエ変換後の脳波データである請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の耳鳴患者判別システム。
7. 耳鳴患者と非耳鳴患者とを判別する耳鳴患者判別方法であって、
   脳波計で被験者の脳波を計測する工程と、
   判定部が、記憶部に記憶されている前記耳鳴患者に特有のパターンを有する脳波データと、前記脳波計で測定した前記被験者の脳波データとに基づいて、前記被験者が耳鳴患者か否かを判定する工程と
   を有する耳鳴患者判別方法。
8. コンピュータに、請求項７に記載の各段階を実行させるための耳鳴患者判別プログラム。
   
   

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